도면 기반 자동 CAD 생성 AI 도구와 활용 방법

개요

도면을 기반으로 자동으로 CAD를 그려주는 AI 기술은 종이 도면, 스캔 이미지, PDF, 손 스케치 같은 입력을 받아 선, 호, 문자, 기호를 인식하고 이를 2D 또는 3D CAD 형식으로 변환하는 것을 목표로 한다. 과거에는 사람이 일일이 재작도하던 작업을 자동화해, 레거시 도면의 디지털화나 리노베이션·설비 변경 작업에서 시간을 크게 줄이는 것이 핵심 가치다.

대표적인 CAD 소프트웨어인 Autodesk AutoCAD는 전통적으로 2D·3D 설계와 제도에 널리 쓰이는 도구이며, 최신 버전에서도 생산성을 높이기 위한 다양한 자동화 기능을 제공한다.¹ 2025 버전에서는 Autodesk AI를 활용해 PDF에서 객체를 인식해 블록으로 바꾸는 Object Detection, 도면 안에서 유사 객체를 찾아 Smart Block으로 치환하는 기능, 마크업을 읽고 명령을 실행해 주는 Markup Assist 등 AI 기반 기능이 추가되면서 도면에서 CAD 데이터로의 전환 과정이 점점 지능화되고 있다.²

한편 HP의 AI Vectorization Tool은 AEC(Architecture, Engineering, Construction) 업계를 겨냥해 스캔된 도면과 오래된 청사진을 CAD에서 편집 가능한 벡터 파일로 변환하는 데 특화된 솔루션이다. 이 도구는 선, 호, 폴리라인뿐 아니라 텍스트까지 자동으로 감지하고, 검색 가능한 인덱스 텍스트를 만들어 주며, 간단한 편집 도구로 결과를 정리할 수 있게 해 준다.³ 이런 벡터라이제이션 도구는 도면을 그대로 CAD로 가져오기보다는 CAD 작업의 출발점을 빠르게 만들어 주는 역할을 한다.

건축·엔지니어링 분야 전체에서는 설계 탐색, 반복 작업 자동화, 성능 최적화 등을 돕는 AI 도구의 채택이 빠르게 늘고 있다. 예를 들어 한 설문에서는 2025년에 건축 시각화 분야에서 AI 실험에 대한 기대가 2024년 대비 20% 증가했고, 이미 11%의 사무소가 설계 프로세스에 AI를 사용하고 있다고 보고한다.⁵ 엔지니어링 측면에서는 Neural Concept와 같은 AI‑우선 플랫폼이 generative CAD와 연동된 도메인 특화 AI 조수를 제공하며, 곧 제품 개발 작업의 상당 부분을 AI 코파일럿이 담당하는 현실을 전제로 한 워크플로를 제안하고 있다.⁴

전통적인 도면 디지털화와 한계

과거에는 종이 도면을 CAD로 옮길 때, 주로 사람이 원본 도면을 보며 AutoCAD 같은 프로그램에서 선을 다시 그리고 치수를 다시 입력하는 방식으로 작업을 했다. 이 방식은 정확성을 확보하기는 좋지만, 도면 한 장을 디지털화하는 데도 많은 시간이 걸리고 숙련된 드래프터의 인건비가 들어간다는 점에서 비효율적이었다.

이를 보완하기 위해 비교적 오래전부터 래스터‑벡터 변환 소프트웨어가 사용되어 왔다. 이런 도구는 흑백 또는 컬러 스캔 이미지를 입력으로 받아 직선과 곡선을 추정하고, 윤곽선을 벡터 객체로 바꿔 DXF 같은 형식으로 내보내준다. 그러나 이들은 픽셀 패턴만 보고 선을 추정하기 때문에 층(Layer), 블록, 심벌 같은 CAD의 의미론적 구조를 제대로 복원하지 못하는 경우가 많았고, 결과물을 실무에서 쓰기 위해서는 상당한 후편집이 필요했다.

또 다른 한계는 텍스트와 치수 정보였다. 기호와 숫자가 흐릿하게 스캔된 경우 OCR로도 잘 읽히지 않거나, 글꼴·언어에 따라 인식률이 크게 달라졌다. 손으로 그린 스케치나 오래 퇴색한 청사진은 노이즈가 많아 자동 인식이 어렵고, 결과적으로 사람이 다시 확인하고 수정해야 하는 부분이 여전히 많았다. 이런 배경 속에서, 도면의 구조와 의미까지 파악할 수 있는 AI 기반 접근법에 대한 관심이 커지게 되었다.

AI 기반 벡터라이제이션(도면 → 2D CAD)

AI 기반 벡터라이제이션은 단순히 픽셀을 직선·곡선으로 바꾸는 수준을 넘어, 도면의 문맥과 객체 유형까지 고려해 CAD에 적합한 벡터 구조를 만드는 것을 목표로 한다. 딥러닝 기반의 객체 검출과 문자 인식 기술을 활용해 문서 전체 패턴 속에서 벽체, 창문, 배관, 치수선, 주석 텍스트 등을 분류하고, 서로의 관계를 유지하면서 DWG/DXF와 같은 형식으로 내보내도록 설계된다.

HP의 AI Vectorization Tool은 이런 접근을 대표하는 사례다.³ 이 도구는 HP Build Workspace 환경에서 작동하며, 스캔된 도면이나 레거시 블루프린트를 입력으로 받아 CAD에서 바로 편집할 수 있는 벡터 파일로 변환해 준다. 내부적으로 선, 호, 폴리라인 같은 기본 요소를 자동 감지하고, 텍스트와 숫자도 인식해 CAD 텍스트 객체로 만들어 준다. 이렇게 생성된 텍스트는 검색과 인덱싱이 가능하기 때문에, 과거 도면을 디지털 아카이브로 구축하는 데도 유용하다.

이 도구의 또 하나의 특징은 HP DesignJet 프린터·스캐너와의 통합이다. 사용자는 대형 도면을 고해상도로 스캔해 바로 벡터라이제이션 워크플로로 넘길 수 있으며, 자동 변환 결과를 내장된 간단한 에디터에서 정리하고 오류를 수정할 수 있다.³ Lynn Imaging과 같은 파트너를 통해 무료 체험이 제공되기 때문에, 기존에 손으로 재작도하던 작업을 어느 정도까지 대체할 수 있는지 비교·평가해 보는 데도 적합하다.³

동일한 글에서 비교 대상으로 언급되는 Adobe Illustrator Image Trace는 창의적인 그래픽 작업에는 강하지만, 건축·기계 도면 등 기술 문서에 특화되어 있지 않아 CAD 워크플로와의 연계성이 떨어진다는 평가를 받는다.³ Scan2CAD는 다양한 파일 포맷을 지원하고 OCR 기능도 포함하는 범용 도구지만, 특정 하드웨어나 AEC 워크플로와의 깊은 통합 측면에서는 HP 솔루션에 비해 상대적으로 일반적인 포지션을 가진다.³ 즉, 어떤 도구를 선택할지는 단순 인식률뿐 아니라 CAD·프린터·스캐너와의 연결 방식, 팀의 작업 흐름과의 궁합을 함께 고려해야 한다.

아래 비교 차트는 2025년 시점 주요 벡터라이제이션 도구를 사용성, CAD 호환성, 하드웨어 통합, 텍스트 인식 등 측면에서 비교한 예시다.³ 이를 참고하면 도입하려는 조직의 요구사항에 어떤 도구가 더 적합할지 감을 잡는 데 도움이 된다.³

이미지 출처: Top 3 Vectorization Tools in 2025 - And Why HP's AI Tool Is the Clear Winner

실무에서는 대개 고해상도 스캔 → AI 벡터라이제이션 → CAD에서 후편집이라는 구조로 워크플로를 구성한다. AI가 반복적인 선 따기와 기본 도형 인식은 대부분 처리해 주지만, 치수 오류나 누락된 객체, 레이어 구조 등은 여전히 사람이 검토하고 정리해야 한다. 다만 초기 선 작업이 크게 줄어들기 때문에, 전체적으로는 상당한 효율 향상을 기대할 수 있다.

CAD 소프트웨어와의 통합: AutoCAD 2025 사례

AI 벡터라이제이션 도구가 만들어 낸 결과물을 실제 설계에서 활용하려면, 주력 CAD 소프트웨어와의 통합이 필수적이다. AutoCAD는 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 2D·3D CAD 및 제도 소프트웨어 중 하나로, 다양한 산업별 툴셋과 함께 설계·도면 작업의 표준 도구 역할을 하고 있다.¹ 최신 버전에서는 이 플랫폼 안에 AI와 자동화를 적극적으로 통합해, 외부 도면을 가져와 정리하고 수정하는 과정을 도와준다.²

AutoCAD 2025의 Smart Blocks 기능은 도면 안에서 반복적으로 등장하는 객체를 검색해, 새로 정의한 블록이나 최근 사용한 블록, Autodesk AI가 제안하는 유사 블록으로 손쉽게 치환할 수 있게 해 준다.² 여기에 더해 시험 기능으로 제공되는 Object Detection Tech Preview는 PDF 등에서 가져온 도면 안의 객체를 자동으로 인식해 블록으로 변환하며, 특히 PDF로 받은 도면을 정리할 때 유용하다.² 즉, 외부에서 온 도면을 가져와 중복 객체를 정리하고 표준 블록으로 통일하는 작업을 AI가 상당 부분 도와주는 셈이다.

또 하나 주목할 기능은 Markup Import와 Markup Assist다.² 사용자는 Autodesk Docs에 저장된 PDF 마크업 파일을 AutoCAD로 가져와 Trace 레이어 상에서 참고하며 수정할 수 있고, 이때 Autodesk AI가 인쇄된 종이에서 스캔한 마크업이나 PDF 상의 주석 텍스트를 분석해 Move, Copy, Delete 같은 명령을 자동으로 감지해 실행을 도와준다.² 이는 "도면에 손으로 빨간 펜으로 지시사항을 적어 주면, AI가 그 내용을 읽고 CAD 상에서 반영하는" 워크플로를 지향한다는 점에서, 도면 기반 자동 편집의 한 형태라고 볼 수 있다.

이 밖에도 AutoCAD 2025에는 도면 내 객체 개수를 자동으로 세어 표로 만들어 주는 Count, 작업 이력과 팀 활동을 추적하는 Activity Insights, 그래픽 카드 상태를 확인하는 Graphics Performance 등 다양한 자동화 기능이 포함되어 있다.² conversational 형태의 Autodesk Assistant는 작업 중 필요한 도움말과 학습 자료를 요약해 제공해 주어, AI가 "CAD 코파일럿"으로 진화해 가는 모습을 보여 준다.²

이미지 출처: AutoCAD 2025 Takes the Stage

실제 업무에서는, 예를 들어 PDF로 받은 타사 설계 도면을 AutoCAD에 가져와 Object Detection으로 심벌을 블록으로 변환하고, Smart Blocks로 사내 표준 블록으로 치환한 뒤, Count 기능으로 설비 수량을 자동 집계해 물량 산출에 활용하는 식의 활용이 가능하다.² 이후 추가 수정 지시는 종이 마크업이나 PDF 주석으로 전달받아 Markup Import/Assist를 통해 반영하면, 도면과 지시사항 사이를 오가며 수동으로 작업하던 비효율을 크게 줄일 수 있다.²

2D 스케치에서 3D 모델로: 개념 설계 단계의 AI

도면 기반 자동 CAD 생성은 꼭 기존 종이 도면을 디지털로 옮기는 데만 국한되지 않는다. 초기 개념 설계 단계에서 간단한 2D 아이디어나 스케치를 바탕으로 3D 모델이나 시각자료를 만들어 주는 도구들도 중요한 역할을 한다. 이러한 도구들은 정교한 도면이 아닌, 거친 손그림이나 개략적인 평면·입면을 입력으로 삼는다는 점에서, "도면-기반" AI 도구의 또 다른 부류로 볼 수 있다.

Kaedim은 이런 용도의 대표적인 도구 중 하나로, 사용자가 간단하고 도식적인 2D 아이디어를 입력하면 이를 정확한 3D 모델로 변환해 주는 3D 에셋 생성 플랫폼이다.⁵ 이 도구를 활용하면 건축·도시 설계의 초기 단계에서 손으로 그린 매스 다이어그램이나 스케치를 3D 형태로 빠르게 만들어 여러 아이디어를 비교·검토할 수 있다. 완성도 높은 BIM 모델이라고 보기는 어렵지만, 개념 설계에서 3D로 전환되는 시간을 크게 단축해 준다는 점에서 의미가 크다.

Veras는 Chaos가 제공하는 AI‑기반 시각화 도구로, CAD·BIM 플랫폼과 연결되어 기하 모델을 입력으로 받아 확산 모델과 머신러닝을 이용해 상세한 이미지를 생성한다.⁵ 이는 모델을 다시 그리기보다는, 이미 존재하는 3D 형상을 바탕으로 다양한 재료·조명·환경을 실험하고 빠르게 컨셉 이미지를 생성하는 데 특화되어 있다. 도면에서 시작된 BIM 모델을 시각적으로 풍부한 이미지로 바꿔 주어, 클라이언트 프레젠테이션이나 내부 검토용 자료를 신속히 만드는 데 도움이 된다.⁵

BIM 영역에서는 Graphisoft의 Archicad AI Visualizer처럼 Stable Diffusion을 활용해 텍스트 프롬프트로 3D 시각화를 생성하는 실험적 솔루션도 등장하고 있다.⁵ 이런 도구들은 초기 설계 단계에서 다양한 스타일과 형태를 빠르게 탐색하도록 도와주며, AI가 설계 아이디어를 함께 탐색하는 파트너 역할을 하는 방향으로 발전하고 있다. 앞서 언급된 설문 결과처럼, 건축 분야에서 AI를 설계 프로세스에 도입하는 사례는 매년 늘어나고 있고, 2025년에는 이미 상당수 사무소가 AI 도구를 실무에 시험 도입한 상태다.⁵

엔지니어링 AI 플랫폼과 미래 방향

제품 개발과 공학 설계 분야에서는 개별 툴 기능을 넘어, 전체 개발 프로세스에 AI를 깊이 통합한 플랫폼도 등장하고 있다. Neural Concept는 자신들을 "AI‑우선 엔지니어링 플랫폼"으로 규정하며, generative CAD에서부터 다물리 해석에 기반한 의사결정까지 설계 워크플로 전반에 AI를 내장한 솔루션을 제공한다.⁴ 이 회사는 가까운 미래에 제품 개발의 90%가 인간 설계자와 상호작용하는 AI 코파일럿에 의해 처리될 것이라는 전망을 내놓고 있다.⁴

이 플랫폼은 CATIA, NX, Solidworks 같은 주요 CAD 소프트웨어뿐 아니라 다양한 해석·시뮬레이션 도구들과 연동되며, 공력, 열, 구조, 전자기 등 여러 물리현상을 인공지능으로 빠르게 예측해 설계를 반복할 수 있게 한다.⁴ 이를 통해 개발 일정 단축, 후반 단계의 설계 변경 감소, 성능 향상 등을 목표로 하며, 이미 다수의 글로벌 완성차 제조사와 1차 협력사가 이 플랫폼을 도입해 성능 개선과 시간 단축을 이뤘다고 소개하고 있다.⁴

이러한 엔지니어링 AI 플랫폼의 방향성을 도면 기반 CAD 생성에 연결해 보면, 미래에는 단순히 도면을 CAD로 "그려 주는" 수준을 넘어, AI 코파일럿이 과거 도면과 규격, 해석 결과를 모두 참고해 최적화된 형상을 제안하고, 사용자가 이를 검토·수정하는 구조가 될 가능성이 크다. 즉, 현재의 벡터라이제이션·객체 인식·마크업 자동 반영 기능은 장기적으로 고도화된 설계 코파일럿으로 가는 중간 단계로 볼 수 있다.

실무 도입 전략과 주의점

실무에서 도면 기반 CAD 자동화와 AI 도구를 도입하려면, 먼저 해결하고 싶은 문제를 구체적으로 정의하는 것이 중요하다. 예를 들어 "오래된 종이 도면 수천 장을 DWG로 옮기고 싶다"와 "타사에서 받은 PDF 도면을 빠르게 정리하고 물량을 뽑고 싶다", "개념 스케치를 빠르게 3D로 보고 싶다"는 서로 다른 요구이며, 사용하는 도구 조합도 달라질 수 있다.

다음 단계에서는 소규모 파일로 파일럿 프로젝트를 진행하는 것이 바람직하다. HP AI Vectorization Tool 같은 전문 벡터라이제이션 도구를 이용해 몇 장의 도면을 변환해 보고, AutoCAD 2025의 Object Detection과 Smart Blocks, Markup Assist를 이용해 PDF 도면과 마크업을 어떻게 처리할 수 있는지 시험해 보는 식이다.²³ 개념 설계 쪽에서는 Kaedim이나 Veras 같은 도구로 간단한 스케치·BIM 모델을 어떻게 시각화 또는 3D화할 수 있는지 실험해 볼 수 있다.⁵

도입 시 가장 중요한 원칙은 "AI가 그려 준 도면은 반드시 사람이 검토한다"는 점이다. 선·호·텍스트 인식이 아무리 좋아도, 치수 하나가 잘못 해석되면 설계 전체에 영향을 줄 수 있다. 따라서 변환된 CAD 파일은 원본 도면과 비교해 치수, 레이어 구조, 심벌·블록 정의를 반드시 확인하고, QC 체크리스트를 만들어 조직 차원에서 일관되게 검토하는 절차를 마련하는 것이 안전하다.

마지막으로, 팀 구성원 교육과 표준화도 필요하다. 어떤 경우에는 AI 변환 결과를 바로 수정하는 것이 빠르고, 다른 경우에는 처음부터 수동 작도를 하는 것이 더 나을 수도 있다. 도면의 상태, 프로젝트 중요도, 납기 등을 고려해 언제 AI를 사용할지에 대한 가이드라인을 정하고, 실제 사용 경험을 공유하며 워크플로를 계속 개선해 나가는 것이 바람직하다. 그렇게 할 때, 도면 기반 CAD 자동화는 "마법 같은 한 번의 클릭"이 아니라, 팀 전체의 생산성을 기하급수적으로 끌어올리는 실질적인 도구가 될 수 있다.

참고

¹Autodesk AutoCAD 2026 | Get Prices & Buy Official AutoCAD Software - https://www.autodesk.com/products/autocad/overview

²AutoCAD 2025 Takes the Stage - https://blog.cadalyst.com/architecture-infrastructure-construction-solutions/autocad-2025-takes-the-stage

³Top 3 Vectorization Tools in 2025 - And Why HP's AI Tool Is the Clear Winner - https://www.lynnimaging.com/2025/04/27/top-3-vectorization-tools-in-2025-and-why-hps-ai-tool-is-the-clear-winner/

⁴The leading AI-first engineering platform for product development - https://www.neuralconcept.com/post/the-future-of-cad-technology-innovations-and-implications

⁵Top 16 AI Tools for Architects in 2025 - https://blog.chaos.com/ai-tools-for-architects