GenAI 기반 ADU 계획의 미래를 열다

**ADU(Accessory Dwelling Unit)**와 모듈러·프리패브 주택 시장이 빠르게 커지는 가운데, 복잡한 부지 조사와 건축 규정 확인을 간소화하는 GenAI 기반 ADU Planner가 소개된다. 2022년 1500억 달러 규모였던 관련 시장은 2032년 3000억 달러까지 성장할 것으로 전망된다.

이 시스템은 사용자가 주소를 입력하면 Google geocoding과 위성 이미지를 바탕으로 부지를 분석하고, 도시 건축 규정과 지역 벤더의 평면도를 함께 탐색해 실행 가능한 ADU 계획을 제시한다. 핵심 목표는 집주인이 여러 업체를 일일이 비교하지 않아도, 몇 번의 클릭으로 초기 계획을 세울 수 있게 만드는 것이다.

성과도 거뒀다. ADU Planner는 2024년 2월 첫 주말에 열린 LlamaIndex RAG Hackathon에서 top honor를 수상했다. 프로젝트는 별도 Devpost 페이지와 GitHub 저장소로 공개됐다.

동작 방식은 다음과 같다.

• 1. 주소 입력: 프론트엔드가 주소를 받아 백엔드 분석을 시작한다.
• 2. 규정과 이미지 분석: GPT-3.5가 로컬 건축 코드를 읽어 면적·세트백 같은 규정을 추출하고, GPT-4V가 위성 이미지를 분석해 장애물과 개발 가능 구역을 찾는다.
• 3. 평면도 매칭: 시스템이 지역 건설사 웹사이트에서 법적 조건과 부지 조건에 맞는 ADU 평면도를 찾는다.
• 4. 상세 정보 연결: 사용자가 평면도를 클릭하면 건설사 페이지의 3D 렌더링, 가격, 추가 정보로 이동하고, 초기 상담에 필요한 데이터도 준비된다.

기술 스택은 React 프론트엔드와 Flask 백엔드, LlamaIndex PDF 파서, Google Maps를 중심으로 구성됐다. 코드 샘플에서는 LlamaParse, ChromaDB, OpenAIAgent, 멀티모달 이미지 분석 흐름까지 예시로 보여주며, Saratoga, CA의 ADU 규정을 질의하는 방식도 설명한다.

결론적으로 이 도구는 부지 조사, 규정 검토, 평면 탐색이라는 ADU 계획의 가장 번거로운 과정을 크게 단순화한다. 향후에는 공식 출시와 ADU 벤더 파트너십을 추진하고, 예산과 배치 선호도에 맞춘 개인화 추천까지 확장할 계획이다.