CIVILAI Korea

프로세스 · BIM 설계 자연어 어시스턴트

LLM 기반 BIM 설계 어시스턴트 (Blender + Bonsai)

자연어 명령 (예: '3층 슬래브 두께 200mm') 을 Blender + Bonsai IFC 편집으로 변환

개념 단계 — 실제 운영 검증 미완

단계

  1. 01. 1. Blender + Bonsai 환경 구성

    Blender 4.0+ 설치 + Bonsai 애드온 활성화. Python 3.12+ 환경에서 ifcopenshell 가용 확인.

  2. 02. 2. MCP 서버 설치 (Bonsai_mcp)

    Bonsai_mcp 를 Claude Desktop 의 MCP 서버로 등록. Blender 가 백그라운드에서 socket 으로 명령을 받는다.

  3. 03. 3. 자연어 → BIM 편집 (대화형)

    Bonsai_mcp 는 Blender + IFC, RevitMCPBridge 는 Revit (700+ endpoint) 환경. 사내 환경 (Blender vs Revit) 에 맞게 선택. Claude 에 "3층 슬래브 두께를 200mm 로" 식 요청 → MCP 가 도구 호출 → 실제 편집.

  4. 04. 4. 서버 측 검증 (MCP4IFC)

    GUI 편집 후 결과 IFC 를 MCP4IFC (헤드리스) 로 검증 — 의도하지 않은 사이드 이펙트 (다른 부재 변경) 확인. COMPAS 의 통합 데이터 모델로 *다중 도구 비교* 도 가능.

  5. 05. 5. 변경 이력 + IDS 검증

    각 편집 단계를 sequential-thinking tool 로 기록. 최종 결과를 buildingSMART validate + IDS 로 사내 규약 위반 확인.

한국 특수 고려사항

  • Blender + Bonsai 안정성 — IFC 4.3 일부 entity 에서 Bonsai 가 crash 하는 사례 있음 (애드온 버전 의존)
  • 한국 사용 시 한글 객체명 (예: "3층 슬래브") 의 매칭 — IFC 의 IfcSlab 인스턴스 검색 시 한국어 속성 사전 필요
  • GUI 기반이라 대규모 일괄 편집은 부적합 — 단일 모델 인터랙티브 편집에 강점
  • Claude 의 토큰 한계 — 1000+ 객체 IFC 는 컨텍스트 단편화 필요 (sequential-thinking 활용)

BIM 모델러가 가장 시간 쓰는 작업은 반복 편집. “30 층까지 모든 슬래브 두께를 230mm 로” 같은 요청을 마우스로 하면 한 시간, MCP 로는 한 줄.

워크플로우 단순화

이 워크플로우는 상호작용형 (인터랙티브). 헤드리스 자동화 (MCP4IFC 단독) 와는 다른 영역.

  • 모델러가 Blender GUI 에서 결과를 보면서
  • LLM 과 대화로 편집을 수행
  • 사고 과정 (sequential-thinking) 기록으로 디버깅 가능

누가 어디서

  • BIM 모델러: 일상 반복 편집 자동화
  • 설계사 사무소: 초안의 빠른 변형 시도 (3 가지 안 동시 비교)
  • BIM R&D: LLM 통합 패턴 실험

왜 한국 특수

  • 한국 BIM 매니저의 일상 업무 (1000+ 객체 일괄 속성 수정, 단면 변경) 에 가장 직접적 절약
  • 한글 객체명 / 속성명 매칭이 핵심 — 사내 한국어 사전 정비가 도구 효용을 결정
  • 발주처 보고용 변경 이력 자동 기록이 한국 감리 관행과 잘 맞음