TIMWORK @timwork2008

2021년 창업 이후 정말 다양한 공모전과 정부지원사업을 거쳐왔습니다. 그 과정마다 의미 있는 배움과 기회가 있었지만 이번 AX Sprint 사업 선정은 조금 다른 무게로 다가옵니다. 최근 건설산업은 여러 안전 이슈와 품질 문제를 마주하고 있습니다. 동시에 AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라 각 산업의 문제를 실제로 해결해야 하는 도구로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 그런 시기에 건설과 AI가 만나는 지점에서 팀워크가 해온 고민과 기술이 다시 한 번 좋은 평가를 받았다는 사실은 큰 기대감과 함께 적지 않은 중압감으로 다가옵니다. 특히 이번 기회는 지금까지 경험했던 지원사업들과 비교해도 가장 큰 규모에 가깝습니다. 1년 동안 약 30억 원 규모의 사업비 안에서 단순한 실증이나 테스트를 넘어 우리가 만들어온 기술을 실제 현장과 시장 안에서 상용화해볼 수 있는 중요한 전환점이라고 느낍니다. 저는 언제 어디서나 잘 자고 잘 먹던 사람이었는데 요즘은 자다가도 뒤척이고, 맛있는 걸 먹어도 예전만큼 맛이 잘 느껴지지 않습니다. 지난 3년 가까이 엔지니어링 문서를 이해하는 AI 서비스를 만들기 위해 많은 시간을 보냈습니다. 돌이켜보면 그 시간의 상당 부분은 꽤나 힘들었습니다. 왜 그렇게 힘들었을까 생각해보니 제게 AI는 때때로 정말 총명한 자식과도 같았습니다. 기대보다 일을 잘 못할 때도 있었고, 어느 순간에는 예상보다 훨씬 똑똑해서 오히려 두렵게 느껴질 때도 있었습니다. 그 사이에서 저는 늘 속도와 방향을 함께 맞춰야 한다고 느꼈던 것 같습니다. 기술은 빠르게 변하고, 산업의 문제는 여전히 현실적이며, 우리는 그 둘 사이에서 반드시 쓸모 있는 결과를 만들어야 했습니다. 이제 가장 중요한 1년을 앞두고 있습니다. 아직 모든 방법이 선명하게 그려진 것은 아닙니다. 다만 가야 할 곳은 분명합니다. 제가 가장 좋아하는 산업인 건설이 조금 더 나아지는 것. 현장의 사람들이 더 안전하게 일할 수 있는 것. 더 많은 사람들이 안전하고 좋은 공간에서 살아갈 수 있는 것. 그리고 그 과정에서 우리가 만든 기술이 실제로 필요한 곳에 쓰이는 것. 무조건 성공하겠다는 말보다, 후회 없이 해내겠다는 마음에 더 가깝습니다. 앞으로 1년 동안 그 과정을 기록하고 공유하려 합니다. 기대와 책임을 함께 안고, 우리가 어디까지 갈 수 있는지 직접 확인해보려 합니다. 지금까지 팀워크를 믿고 도와주신 많은 분들께 진심으로 감사드립니다. #주식회사팀워크 #지에스건설 #AIAgent #AXSprint #국토교통부 #KAIA

1/ Ask a chatbot about a drawing and you get a plausible answer. In construction, "plausible" is how accidents happen. What practitioners need isn't an answer — it's a reason to trust it. That's the problem TIMWORK is solving. 2/ It starts with an ontology. We define members, specs, spaces, documents, accountability — and the relationship system between them — as a construction-domain ontology, then structure entire document sets into a knowledge graph on that schema. The agent doesn't free-associate: the ontology bounds its reasoning space, leaving structurally little room for hallucination. 3/ On top of it, our GraphRAG agent builds trust from three layers of evidence: 👁 Visual — every member in the answer lights up at its real location on the drawing 🔗 Relational — the ontological chain from member → spec → governing document is drawn live 🎞 Sequential — the agent's path to the conclusion replays sheet by sheet, step by step. 4/ That changes the moment of use. In a review meeting: "what's the basis for this girder spec?" — the answer appears with source sheets already on screen. Hours of digging become one question; a new hire navigates like a veteran. Asking, tracing, surfacing cross-document inconsistencies — it works right now. 5/ Every decision in construction management stands on documents. Turning them into agents that answer accountably — that's the market TIMWORK Inc. is opening. #ConTech #GraphRAG #Ontology #KnowledgeGraph #AIAgents

There's one reason construction teams don't trust AI answers: they can't see the evidence. At TIMWORK we built it differently: a GraphRAG agent grounded in a construction-domain ontology. Ask about a drawing — and watch which members, through which relationships, across which sheets led to the conclusion, step by step. You don't read the answer. You witness the verification. Not a demo — a tool you use today. #ConstructionTech #GraphRAG #Ontology #AI #Agent — @TIMWORKInc

AI Agent for Construction. Reading drawings. Reviewing documents. Finding risks. Searching information instantly. This changes everything.

Construction data was never truly searchable. Teams had to open drawings one by one to find information. But AI is changing that. With Vector Search, Graph RAG, and AI Agents, construction documents are finally becoming searchable. I believe this will change the future of AEC

I've launched a B2B SaaS that compares two construction blueprint images. Looking for feedback to improve it. Check it out at timdiff.web.app. Thanks!