The Integration of LLM-based Bubble Diagrams and Multi-Agent Design Systems

디지털 기술의 비약적인 발전은 건축 설계 도구를 단순히 ‘그리는 도구’에서 ‘공간을 생성하고 판단하는 도구’로 변화시키고 있다. 특히 LLM(Large Language Model) 기반의 설계 도구는 설계자의 입력을 바탕으로 공간 간 관계를 자동 생성하고, 최적화된 배치를 제안하는 시스템으로 진화 중이다. 이 글은 이러한 변화의 흐름 속에서, 전통적인 버블 다이어그램이 어떻게 현대적 설계 자동화 시스템과 결합하며 재해석되고 있는지를 고찰한다.



Bubble Diagrams: Concept and History


버블 다이어그램(Bubble Diagram)은 공간 간 관계를 시각적으로 추상화하는 도구로, 건축 및 인테리어 디자인의 초기 기획 단계에서 널리 활용되어 왔다. 각 공간을 원형(버블)으로 나타내고, 연결선으로 기능적 인접성과 동선을 표현함으로써, 전체 공간의 구조를 직관적으로 파악할 수 있게 해준다.


Origins and Development

  • 1929년 르 코르뷔지에(Le Corbusier)는 부에노스아이레스 강연에서 간결한 원과 선으로 구성된 스케치를 남겼고, 이는 공간 간 기능 흐름을 도식화한 초기 사례 중 하나로 간주된다.
  • 퍼시 놉스(Percy Nobbs)는 『Design: A Treatise on the Discovery of Form』(1937)에서 이 개념을 체계화했고,
  • 발터 그로피우스(Walter Gropius)는 1940년대 하버드 GSD 수업에서 이를 교육 도구로 정착시켰다.
  • 이후 1950~60년대 병원 및 대형 오피스 매뉴얼에서 공간 구성 기법의 일환으로 폭넓게 활용되었다.


Limitations

하지만 전통적 버블 다이어그램은 설계자의 직관에 크게 의존하며, 다음과 같은 한계를 가진다:

  • 모호성: 실제 물리적 거리와 기능적 거리의 불일치 발생 가능
  • 정량적 분석의 부족: 면적, 인원수, 방향 제약 등의 변수 반영이 제한됨
  • 검증의 어려움: 다중 시나리오의 비교·검증에 시간과 노력이 소모됨



Digital Transformation and Automation

CAD 기반 도구의 도입은 버블 다이어그램을 디지털화했으나, 그것은 여전히 수동적이었다. 최근에는 사용자 요구를 입력하면 인접 관계, 면적 배분, 배치 제약을 자동 계산하는 버블 다이어그램 자동 생성 시스템이 등장하고 있다.

이러한 전환의 핵심은, 설계 도구가 더 이상 ‘결과를 기록하는 드래프트 도구’가 아니라, 설계 과정에 개입하는 파트너로 작동한다는 점이다.



LLM-based Spatial Relationship Generation Systems


LLM 기반 Adjacency Graph 생성 시스템은 자연어로 입력된 공간 요구 사항을 분석하고, 이를 토대로 공간 간 관계도를 자동 생성한다.


Key Features

  • 🧩 자동 템플릿 생성: 인원수 및 공간 종류에 따른 표준 템플릿 자동 제공
  • 🧭 방향 제약 반영: ‘남향 회의실’, ‘북측 출입구’ 등 조건 해석
  • 📐 면적 기반 배분: 각 기능에 적절한 면적 산출 및 조정
  • 📋 가이드라인 적용: 건축 기준 및 업계 매뉴얼을 내장된 규칙으로 준수
  • 📊 시각화 및 결과 문서화: JSON, HTML, SVG 등 다양한 출력 형식 제공
예시 시나리오:

사용자가 "20인 규모의 스타트업 사무실에서 리셉션은 입구에, 라운지는 남향, 회의실은 CEO실 옆에 위치해야 한다"고 입력하면, 시스템은 이를 파싱하고 적절한 공간 관계를 그래프로 생성한 후, 공간 배치를 제안한다.



Multi-Agent System: Structure and Role

복잡한 공간 설계 문제는 단일 모델보다 역할이 분화된 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템에서 더욱 정교하게 처리된다. 본 시스템에서는 각 작업을 전문화된 에이전트들이 분산 수행하며, GPT-4o와 상호작용한다.

Roles of Agents

  • 에이전트 1: 공간 배치 분석
    • 기능 간 관계와 사용 시나리오를 기반으로 1차 배치안 생성
  • 에이전트 2: 방향 제약 적용
    • ‘남향 라운지’ 등의 조건을 해석하고 반영
  • 에이전트 3: 인원수 최적화
    • 조직 규모에 따른 공간 수요 및 밀도 계산
  • 에이전트 4: 가이드라인 준수
    • 업계 표준, 방화·채광 규제 등 적용 여부 평가
  • 에이전트 5: 면적 기반 최적화
    • 과소·과대 공간 방지 및 잔여 면적 활용 전략 제안



Conclusion: Reinterpreting Bubble Diagrams

버블 다이어그램은 단순한 손 그림에서 시작했지만, 이제는 LLM과 멀티 에이전트 시스템을 통해 ‘계획 생성 도구’로 재해석되고 있다. 이 변화는 단순한 디지털화가 아니라, 설계자의 사고 방식 자체를 재구성하는 진화이며, 다음과 같은 함의를 지닌다:

  • 설계는 더 이상 도면의 결과물이 아니라, 대화형 설계 프로세스가 된다.
  • 설계자는 창의적 사고에 집중하고, 반복적 계산과 조건 검토는 에이전트에 위임할 수 있다.
  • 결과적으로, 정확도와 속도, 창의성과 기능을 동시에 확보할 수 있다.