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기술소개
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기술

호크마(HOKMAH)는 건설 프로젝트 초기 단계에서

공사비를 추정할 수 있도록 설계된 건설 공사 예산 추정 AI플랫폼입니다.

호크마 (HOKMAH) 1.0
건설 공사 예산 추정 프로그램
설계 전 단계 공사비 분석
건설 데이터 기반 비용 산정
데이터 유형: 200개
호크마 (HOKMAH) 2.0 (개발 중)
AI 기반 건설 공사비 예측
인건비 및 원자재 등 가격 변동 반영
과거 DB를 분석하여 미래 공사비 예측 기능
데이터 유형: 1000개
AI 개발 프로세스 (AI Development Process)
STEP 01
요구/표준 정의

(Requirement Definition)

STEP 02
RDBMS 코어 구축

(RDBMS Core Architecture)

STEP 03
표준 객체 미들웨어

(Standard Object Middleware)

STEP 04
AI 데이터 트랙

(AI Data Pipeline)

STEP 05
검색 고도화

(RAG Retrieval Augmentation)

STEP 06
AI 서비스화

(AI Service Deployment)

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AI플랫폼 호크마 (HOKMAH)의 핵심 개념
Cost Design: 설계 이전 단계에서 공사비를 설계하는 비용설계 개념
Data-driven Estimation: 세분화된 건설 데이터베이스를 기반으로 보다 정밀한 예산 추정을 수행합니다.
AI Prediction: AI 기술을 활용하여 미래 인건비와 원자재 가격 변동을 반영한 공사비 예측을 제공합니다.
AI플랫폼 호크마 (HOKMAH)의 핵심 기술
체계적인 12개 카테고리 정보 관리: 기본 정보부터 가설공사까지 A-L항목 세분화 관리
상세 공사 정보 정밀 입력: 터파기, 골조 등 세부 공법 및 수량 정밀 산출
설계변경 항목 추적 (History): 변경 사유, 공법, 금액 이력을 투명하게 관리
Tree List 위계 구조 (데이터 표준화): 표준화된 트리 구조로 데이터 재사용성 극대화
카테고리 관리 (공정/건축물별): 현장 특성에 맞춘 유연한 분류 체계 커스터마이징
시스템 관리 기능 (Enterprise Admin): 사용자 권한 및 DB 설정을 통한 기업형 보안 운영
설계 전 정밀 추정된 결과값: AI가 과거 DB를 추정하여 정밀하고 근거 있는 예산 추정 결과값
Screenshot

HOKMAH로 구현된 6가지 핵심기술

기존 경쟁사와의 비교
KPI 결과값
예산 추정 요차율: 98%의 정확성 / 오류 검출률: 95%의 신뢰성 / 예산 추정 처리
시간: 최대 1시간