AI와 BIM이 이끄는 건설산업의 대전환   캐드앤그래픽스는 ‘스마트 건설 DX 가이드’ 책자 발간 기념으로 국내 스마트 건설 및 DX(디지털 전환)에 관심이 있는 관련 종사자 703명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 이번 조사는 국내 건설산업의 디지털 전환 수준과 BIM 활용 현황, AI 도입, 향후 투자 방향 및 산업 과제를 종합적으로 파악하기 위해 진행됐다. ■ 최경화 국장   스마트 건설 DX, 선택이 아닌 생존 전략 건설산업은 지금 거대한 변화의 중심에 서 있다. 설계와 시공, 유지관리 전 과정이 디지털 기술을 중심으로 재편되면서 산업의 경쟁력 기준도 빠르게 달라지고 있다. 과거에는 경험과 기술력이 경쟁력을 좌우했다면, 이제는 데이터를 얼마나 효과적으로 축적하고 활용하는지가 기업의 생산성과 경쟁력을 결정하는 핵심 요소가 되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 BIM(건설 정보 모델링), 인공지능(AI), 디지털 트윈, 클라우드 협업, IoT, 자동화 기술 등이 있다. 각각의 기술은 독립적으로 발전하는 것이 아니라 하나의 디지털 생태계를 구성하며 설계와 시공, 운영 전반의 혁신을 이끌고 있다. 정부도 스마트 건설 DX(디지털 전환) 활성화를 국가 전략으로 추진하고 있다. 공공사업 BIM 적용 확대와 스마트 건설기술 개발, 디지털 트윈 구축, 건설정보 표준화 등을 추진하며 산업 전반의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이에 맞춰 건설사와 엔지니어링 기업들도 단순한 소프트웨어 도입을 넘어 데이터 기반 업무혁신을 적극 추진하고 있다. 이번 조사에는 실제 스마트 건설 프로젝트를 수행하는 실무자의 의견이 폭넓게 반영됐다. 응답자의 직무를 살펴보면 엔지니어가 49.1%로, 전체 응답자의 약 절반이 실제 설계와 시공, 엔지니어링 업무를 담당하는 실무자였다. 경영진의 비중도 15.1%로 높아 현장과 경영 양측의 시각을 함께 확인할 수 있었다. 응답자의 산업 분야를 살펴보면 건축·건설 분야가 44.2%로 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 토목 16.1%, 플랜트 15.2%, 전기전자·반도체 12.8%, 시각화·그래픽 7.7%, 산업용 장비 6.5%, 자동차 5.4% 순으로 조사됐다.(복수응답) 다양한 산업 분야의 응답자가 참여한 것은 스마트 건설 DX가 건축·건설 분야를 넘어 다양한 산업과 연계되는 흐름을 보여주는 것으로 해석할 수 있다. 응답자들의 업무 관련 관심분야를 살펴보면 CAD·3D 모델링이 58.6%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝·빅데이터 38.1%, VR·AR·XR 18.3%, 시스템 통합(SI) 18.2%, CAE 16.2%, IoT 12.4%, PLM 11.2% 순으로 나타났다. 다양한 기술에 대한 관심도가 높다는 것은 스마트 건설이 단일 기술이 아니라 여러 디지털 기술이 융합되는 방향으로 발전하고 있음을 시사한다.   스마트 건설 DX 사용 기업 및 유저 대상 설문조사 전체 응답자 중 ‘스마트 건설 DX 사용 기업 및 유저 대상’ 설문 조사는 스마트 건설 DX 및 BIM 기술을 활용 중인 국내 건설·엔지니어링·시공 분야 종사자 253명을 대상으로 진행되었다.   건설 분야 사용자 기업 및 유저 설문 현황 설문 참가자들의 주요 분야는 시공사(30.4%), 종합설계사(28.1%), BIM 컨설팅/엔지니어링(27.3%), 건축설계사(16.2%) 순으로 집계되었다. 스마트 건설 DX를 추진 중인 기업들의 매출 규모 분석 결과, ‘5000억 원 이상’의 대형 기업이 36.8%로 가장 높은 비중을 차지했다. 한편 ‘10억 원 미만’의 소규모 기업도 9.9%를 나타내며 기술 도입을 시도하고 있으나, 10억~100억 원대 중소 규모 기업 구간은 각각 5~7%대에 머물렀다. 이는 BIM 기술 도입 및 DX 인프라 구축에 필요한 초기 투자 비용과 전문 인력 유지비용이 중소기업에게는 여전히 높은 진입장벽으로 작용하고 있음을 반증한다. 응답 기업의 직원 수 기준 분석에서도 기업 매출 규모와 동일한 궤의 양극화 경향이 관찰되었는데, 1000명 이상의 대규모 조직이 전체의 43.4%를 차지하는 것으로 조사되었다. 인력 인프라가 풍부한 대형 기업일수록 BIM 전담 조직 구성 및 디지털 툴 보급이 원활한 만큼, 상대적으로 인력난과 교육 인프라 부족을 겪는 중소· 중견기업을 위한 맞춤형 DX 기술 지원 및 컨설팅 프로그램 확대가 필요한 것으로 보인다.   설계 툴 사용 현황 설문 응답자들의 건설 및 설계 현장에서 사용 중인 설계 툴 현황(중복 응답)을 조사한 결과, 전체 응답자의 67.6%가 ‘BIM을 적용 중’이라고 답해 스마트 건설 DX의 핵심으로서 BIM의 보급이 상당 수준 이루어졌음을 확인시켰다. 그러나 여전히 ‘2D CAD와 3D CAD를 모두 사용 중’이라는 응답이 46.6%, ‘2D CAD만 사용 중’이라는 응답이 22.9%에 달해, 완전히 BIM 기반으로 일하는 방식이 전면 교체되었다기보다는 전통적인 2D CAD 작업과 BIM 3D 작업이 혼용되는 과도기적 단계에 머물러 있는 것으로 풀이된다.     BIM 사용 현황 및 전망 응답 기업 및 유저의 BIM 기술 사용 수준을 파악한 결과, ‘중급(어느 정도 실무 활용 가능)’이 28.5%로 가장 높았으며, ‘전문(능숙 활용, 프로젝트 조율 가능 단계)’이 23.3%, ‘초급’이 20.9%로 집계되었다. ‘고급(실무 능숙 활용)’은 15.0%를 기록했다. 초급과 중급을 합산한 중급 이하 숙련도 인력이 전체 응답자의 절반에 가까운 49.4%에 달하며, 복합 프로젝트를 전반적으로 조율할 수 있는 전문 단계는 23.3% 수준에 머물러 있다. 이는 BIM 기술의 단순 라이선스 도입을 넘어, 고급·전문 역량을 갖춘 실무형 리더급 인재 양성을 위한 교육 프로그램 체계화가 시급함을 시사한다.     건설/토목 관련 유저 업체의 BIM 소프트웨어 실제 적용 현황을 묻는 질문에 ‘현재 사용 중’이라는 응답이 67.2%를 기록하며 건설 산업 내 BIM 실무 적용이 대세로 자리잡았음을 보여주었다. 또한 ‘도입을 검토 중’(12.3%) 및 ‘향후 도입할 계획’(7.9%)이라는 응답을 합산하면 전체 응답자의 87.4%가 BIM을 현재 사용하거나 도입을 긍정적으로 검토·추진하고 있는 것으로 집계됐다.     정보 활용 성숙도에 따른 BIM 기술 단계(BIM 사용자 그룹) 분석 결과, BIM 모델을 통해 통합 정보를 구축·활용하는 ‘통합 BIM(Integrated BIM)’ 단계가 38.7%로 가장 높게 나타났다. 그러나 2D 도면을 기반으로 3D 모델로 전환하는 수준인 ‘전환 BIM(2D-3D Conversion BIM)’ 역시 33.6%로 높은 비중을 차지했다. 2D와 3D를 병행하는 ‘투 트랙 BIM’도 13.8%를 기록했다. ‘커넥티드 BIM’(4.3%)이나 단순히 뷰어 위주로 활용하는 ‘시각 BIM’(4.0%)에 비해, 시장은 전환 BIM에서 통합 BIM으로 발전하는 단계에 있는 것으로 분석된다.     BIM을 원활하게 활용하지 못하거나 장애가 되는 걸림돌(중복 응답)에 대한 조사 결과, ‘전문 인력 부족’이 36.8%로 가장 심각한 걸림돌로 지목되었다. 뒤이어 ‘BIM 소프트웨어 도입 비용 부담’이 22.9%, ‘발주처에서 BIM 요구가 없음’이 19.4%를 기록했다. 그 외에도 ‘기존 도면/프로세스와의 연계 문제’(15.4%), ‘BIM 발주처의 불명확한 요구사항 및 업무범위’(13.8%), ‘사용 방법 어려움’(13.0%) 등이 지적됐다. 단순히 툴을 구매하는 비용 문제보다, 이를 실제 프로젝트에서 운용할 숙련된 인력 확보와 현장 업무 프로세스 개편의 어려움이 기업들에게 더 큰 압박으로 작용하고 있음을 보여준다.     BIM 기술의 향후 발전 방향 및 산업 내 중요도 전망에 대해서는, 응답자의 55.7%가 ‘매우 중요하게 성장할 것’이라고 답했으며, 32.8%가 ‘다소 성장할 것’이라고 전망했다. 전체 응답자의 88.5%가 BIM의 향후 중요도와 성장 가능성을 긍정적으로 평가한 것이다. ‘현재 수준에서 유지될 것’이라는 응답은 9.1%, ‘중요성이 낮아질 것’이라는 의견은 0.8%에 불과했다. 건설 산업 DX의 불가피한 흐름 속에서 BIM이 중심 기술로서 자리를 확고히 잡을 것이라는 점에는 산업계 전체가 강력한 공감대를 형성하고 있다.     BIM 구축과 생태계 확대를 위해 가장 필요한 요소(5순위 누적 가중치 분석) 조사 결과, ‘경영진의 의지와 BIM에 대한 이해’가 누적 가중치 647점으로 가장 높게 평가되었다. 이어 ‘BIM 관련 산업 표준화’(416점), ‘BIM 관련 전담 인력 및 조직 확보’(325점), ‘BIM 관련 기술 개발 및 성능 향상’(271점), ‘비용 절감 및 ROI 명확성’(247점), ‘BIM 설루션 도입/유지 비용 인하’(237점) 순으로 나타났다. 실무진의 기술 습득뿐만 아니라, 기업 최고경영진의 강력한 DX 추진 의지와 함께 국가 및 산업 차원의 명확한 BIM 가이드라인·표준화 구축이 선행되어야만 BIM의 성공적인 정착이 가능할 것으로 분석된다.     이번 조사 결과는 국내 건설업계에서 BIM 도입 자체는 이미 상당한 수준에 도달했음을 보여준다. 그러나 앞으로 기업 간 경쟁력을 좌우할 요소는 단순한 도입 여부가 아니라 BIM을 얼마나 깊이 있게 활용하고 AI·클라우드·디지털 트윈과 연계할 수 있는지에 달려 있다. 또한 BIM은 더 이상 설계 부서만의 도구가 아니다. 프로젝트 참여자 간 협업을 지원하고, 데이터를 통합 관리하며, AI 기반 분석과 자동화의 기반이 되는 핵심 플랫폼으로 진화하고 있다. 향후 스마트 건설의 성패는 BIM 데이터를 얼마나 체계적으로 구축하고 활용하느냐에 의해 결정될 가능성이 크다.   스마트 건설 DX 투자 및 기술 도입 동향 건설 기업들이 향후 1년 이내에 가장 집중적으로 투자하고자 하는 건설 DX 분야를 조사한 결과(중복 응답), ‘BIM(설계/시공 통합)’이 54.2%로 1위를 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘AI(설계/자동화/분석)’가 47.8%를 기록하며 높은 투자 수요를 나타냈다. 이 외에도 ‘디지털 트윈’이 27.7%로 3위를 차지했으며, 3D CAD(12.6%), VR/AR/XR(9.1%), 투자 계획 없음(8.7%), PDM/PLM(7.5%), 3D 스캐닝(6.3%) 순으로 조사됐다. 이는 건설 산업이 단순 3D 모델링 단계를 넘어, AI를 통한 자동화 분석과 디지털 트윈 기반의 실시간 현장 관리 기술로 투자의 중심축을 이동시키고 있음을 보여준다.     건설 DX 시스템 구축을 위한 구체적인 투자 시기를 묻는 질문에서, ‘2년 이내’에 투자를 집행하겠다는 응답이 32%로 가장 높게 나타났다. 이어 ‘1년 이내’가 19.4%, ‘6개월 이내’가 9.5%를 차지했다. 전체 응답자의 60.9%가 향후 2년 이내에 DX 관련 투자를 본격화하겠다고 답해 단기·중기적 관점에서의 시스템 구축 의지가 명확히 확인되었다. 반면 ‘도입 계획이 없다’는 응답은 24.5% 수준이었으며, 이는 기술 도입의 불확실성이나 초기 예산 확보의 어려움 때문인 것으로 풀이된다. 건설 DX 관련 소프트웨어 및 설루션 구매 시 선호하는 라이선스 방식을 조사한 결과는, ‘서브스크립션(구독형)’ 방식이 49%를 기록하며 ‘영구 버전(43.1%)’을 앞질렀다. 과거 자산 형태로 소유하는 영구 라이선스를 선호하던 건설 업계의 관행에서 벗어나, 지속적인 업데이트와 초기 도입 비용 부담을 줄일 수 있는 SaaS 및 구독 모델이 시장의 주류 구매 형태로 자리 잡아가고 있는 것으로 보인다.     조직 내에서 현재 가장 중요하게 고려하거나 투자 중인 기술 요소(3순위까지 선택, 누적 가중치 분석) 조사에서는 ‘BIM 기반 설계 및 4D/5D 활용’이 누적 가중치 1293점으로 최우선 과제로 꼽혔다. 이어 ‘AI/빅데이터 기반 공정 최적화/분석’이 1137점으로 2위에 올랐으며, ‘클라우드 및 데이터 플랫폼 구축’(781점), ‘디지털 트윈’(595점), ‘현장 안전 관리 및 모니터링 시스템’(358점), ‘건설 로봇 및 자동화 장비 도입’(313점) 순으로 집계되었다. 단순 3D 형상 설계를 넘어 공정(4D) 및 내역/비용(5D) 관리, 그리고 AI 연계 데이터 분석에 대한 실질적 니즈가 매우 높음을 나타낸다.     조직의 건설 DX 추진 현황 단계를 파악한 결과, ‘개념 정립 및 전략 수립 단계’가 36%로 가장 높은 비중을 차지했다. 그 다음으로 ‘파일럿 프로젝트/부분 도입 단계’가 28.5%로 나타났다. 반면 ‘전사적 도입 및 확산 단계’는 15.0%, 지속적 개선과 혁신이 이뤄지는 ‘성숙 단계’는 4.0%에 머물렀으며, ‘추진하고 있지 않다’는 응답도 16.6%에 달했다. 절반 이상이 전략 수립 또는 파일럿·부분 도입 단계에 머물러 있어, 국내 건설 DX는 본격적인 전사 확산 단계로 넘어가기 위한 과도기에 있는 것으로 분석된다.     스마트 건설 DX 기술 전망 및 애로사항 건설 DX와 관련해 향후 가장 주목할 만한 핵심 기술을 조사한 결과(최대 3개 복수 선택), ‘인공지능/에이전틱 AI/피지컬 AI’가 77.4%로 압도적인 1위를 차지했다. 이어 ‘디지털 트윈’이 46.9% 로 2위, ‘생성형 설계(제너레이티브 디자인)’가 42.1%로 3위에 올랐다. 이 외에도 공통 데이터 환경(CDE, 23.0%), 시공 자동화/로보틱스(22.0%), 탈현장 공법(OSC/모듈러, 14.2%), 증강현실 시각화(9.2%), 드론/LiDAR 스캐닝(9.0%), IoT 센서(8.5%) 순으로 집계됐다. 건설 업계가 단순한 3D 가시화를 넘어 AI 및 실시간 시뮬레이션 기술을 미래 핵심 성장 동력으로 명확히 인식하고 있음을 보여준다.     인공지능 기술이 향후 3년 내 건설 엔지니어의 업무를 어느 정도 대체하거나 보조할 것인지 물어본 결과, 응답자의 56.6%가 ‘단순 반복 업무의 상당 부분을 자동화할 것(획기적 효율 증대)’이라고 답했다. ‘공기·비용 최적화 등 의사결정을 지원하는 수준의 보조적 역할을 할 것’이라는 응답도 33.0%를 기록하여, 전체 응답자의 89.6%가 AI가 엔지니어의 실질적인 업무 효율을 끌어올리는 강력한 도구가 될 것으로 내다봤다. 반면 ‘데이터 정리 등 일부 업무에 한해 쓰일 것’(8.5%)이나 ‘현장 특성으로 도입 효과가 미미할 것’(1.8%)이라는 회의적 시각은 소수에 불과했다.     스마트 건설 DX 추진 과정에서 업계 실무자들이 느끼는 문제점과 애로사항(주관식 응답)을 종합 분석한 결과, 가장 큰 걸림돌로는 ‘정량적 ROI(투자 대비 효과) 산출의 어려움’과 ‘국가/산업 차원의 표준화 체계 미비’, ‘현장 사용성 저하’ 등이 지적됐다. 실무자들은 기술 도입 비용 대비 직접적인 수익성이 명확하지 않아 경영진을 설득하기 어렵고, 기업/프로젝트마다 표준화된 가이드라인과 데이터 체계가 없어 단편적인 활용에 그치고 있다고 지적했다. 아울러 아무리 고도화된 시스템이라도 실제 현장 실무자가 쓰기 불편하면 외면받는 만큼, 직관적이고 쉬운 UI/UX 구현과 전문 인력 교육 지원, 발주자의 디지털 전환 의지가 선결되어야 한다는 의견이 지배적이었다.   맺음말 : 스마트 건설의 경쟁력은 ‘데이터 활용 능력’ 이번 캐드앤그래픽스 설문조사는 국내 스마트 건설이 기술 도입 단계를 넘어 활용과 고도화 단계로 진입하고 있음을 보여준다. BIM은 이미 업계의 핵심 인프라로 자리 잡았으며, AI와 디지털 트윈은 이를 기반으로 새로운 가치를 창출하는 기술로 빠르게 확산되고 있다. 동시에 전문인력 확보와 데이터 표준화, 조직 문화 개선, 공공 발주 체계 개선 등 해결해야 할 과제도 있는 것으로 보인다. 스마트 건설의 미래는 단순히 최신 기술을 도입하는 데 있지 않다. 데이터를 표준화하고, 프로젝트 전 과정에서 이를 연결하며, AI를 통해 새로운 가치를 창출하는 기업이 미래 건설산업의 경쟁력을 확보하게 될 것이다. 국내 건설산업은 DX를 넘어 AI 활용을 통해 AX 시대로 나아가는 중요한 전환점에 서 있다. 앞으로는 기술 자체보다 데이터를 활용하는 역량과 이를 조직 전체의 경쟁력으로 연결하는 실행력이 기업의 지속 가능한 성장을 좌우할 핵심 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

올해로 열네 번째를 맞은 ‘코리아 그래픽스 2026’이 지난 9월 10일 온라인으로 진행됐다. 올해 행사는 ‘크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래’라는 주제 아래, 제품 디자인부터 건축 시각화, 3D 프린팅 기술을 아우르는 최신 트렌드를 짚었다. ■ 정수진 편집장     인공지능(AI)의 고도화는 기업 조직을 ‘AI 네이티브’로 재편하고 있으며, 실무 밀착형 도구와 AI CAD 기술의 결합을 통해 설계 생산성을 높이고 있다. 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 현실 세계를 인식하고 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI와 주도적으로 업무를 해결하는 AI 에이전트가 결합해, 산업 전반의 자율적 혁신을 이끄는 새로운 시대가 열리고 있다고 짚었다. 올해 코리아 그래픽스 행사를 관통하는 중심축으로 ‘AX 디자인과 인간 맥락의 결합’ 및 ‘피지컬 AI와 자율형 에이전트가 주도하는 현장 혁신’을 짚은 최경화 국장은 “도구가 아무리 진화하더라도 결국 경쟁력의 본질은 기계적 프롬프트가 아니라 건축가와 디자이너가 평생에 걸쳐 쌓아온 고유의 콘텍스트”라고 강조하면서, “이번 코리아 그래픽스가 비즈니스와 창의적 연구의 새로운 지평을 여는 출발점이 되기를 기대한다”고 전했다.   시스템 설계자로 진화하는 AX 디자이너 서울미디어대학원대학교의 유훈식 교수는 ‘크리에이티브 시스템 디자인 : AGI 시대를 준비하는 AX 디자이너’를 주제로 기조연설을 진행했다. 디자인 패러다임은 인공지능 시대를 맞아 근본적인 전환을 맞고 있다. 이에 따라 전통적인 사용자 경험(UX) 중심 시대를 지나, 이제는 기업 시스템 전체를 인공지능 중심으로 재편하는 AI 네이티브 조직으로 탈바꿈해야 한다는 것이 유훈식 교수의 진단이다. 유훈식 교수는 “에이전트 직원들이 실무를 잘 담당할 수 있는 환경을 만들어 주는 것이 중요하다”고 강조하면서, 단순 도구 활용을 넘어 자율형 에이전트와 협업하는 시스템 구축을 핵심 과제로 제시했다. 이를 실현하기 위해서는 마크다운 표준을 기반으로 사내 지식을 체계화하는 ‘LLM 위키’ 구축이 필수로 꼽힌다. 데이터를 폴더가 아닌 연결 중심의 로컬 자산으로 관리할 때, 자율형 에이전트가 높은 디자인 생산성과 고품질 산출물을 완성하는 에이전트 OS 환경이 열린다는 것이다. 유훈식 교수는 “결국 미래의 디자이너는 직접 요소를 그리는 수준을 넘어, 에이전트가 최적의 창의성을 발휘하도록 시스템을 설계하는 ‘AX(인공지능 전환) 디자이너’로 진화해야 한다”고 짚었다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   실시간 시각화와 3D 공간 추론으로 엔지니어링 혁신 카오스코리아의 신동근 팀장은 ‘건축 및 인테리어 디자이너를 위한 가장 현실적인 AI 가이드 Chaos Veras’에 대해 소개했다. 건축 및 인테리어 시각화 분야에 특화된 차세대 AI 설루션 베라스(Veras)는 2D 스케치나 3D 모델을 실시간으로 사실적인 렌더링 이미지로 전환하며, 다양한 디자인 콘셉트와 자재 특성을 신속하게 탐색하도록 지원한다. 특히 카메라 구도가 변경되어도 공간 구성 요소를 고정하는 ‘디자인 락’과 원하는 부위만 초고속으로 수정하는 ‘스마트 셀렉션’이 핵심 기능이다. 신동근 팀장은 “AI 이미지가 단순히 픽셀 덩어리로 끝나지 않고 CAD 툴의 3D 자산으로 다시 기록되는 양방향 워크플로를 완성하는 것이 중요하다”고 강조했다. 또한 “아이디어 구상부터 실시간 렌더링, 애니메이션 비디오 생성까지 하나로 연결되는 베라스는 크리에이터의 업무 생산성을 획기적으로 높이는 실무 가이드가 될 수 있다”고 전했다.   ▲ 카오스코리아 신동근 팀장   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘3D 공간 추론 AI 에이전트와 자율 라우팅 벤치마크 공개’를 주제로 발표했다. 숙련 엔지니어 부족으로 인한 설계 병목이 산업계의 당면 과제로 꼽힌다. 이에 대응하고자 에스엘즈는 EDA(전자 설계 자동화) 분야의 설계 원리를 건축 및 플랜트 설비 배관(MEP) 설계에 접목한 머신러닝 학습 모델을 구축했다. 이를 통해 다양한 저작 소프트웨어 간에 형상과 속성 정보의 손실 없이 고속 데이터 전환을 지원하고, 3차원 공간 속 가치를 점수화해서 장애물을 회피하는 최적 배관 경로를 실시간 생성할 수 있게 됐다. 정재헌 대표는 “현장 실증 결과, 숙련 엔지니어 두 명이 석 달 넘게 소요하던 설계를 단 이틀 만에 마칠 수 있었다”면서, “낮에는 에이전트와 일하고 사람이 퇴근하면 에이전트끼리 자율적으로 일을 해서 디지털 트윈 데이터가 실시 설계 수준까지 완결되는 ‘다크 오피스 체계’를 구상하고 있다”고 소개했다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   제조 현장 자율화를 이끄는 AI·3D 플랫폼 유비씨 AI센터의 정현석 이사는 ‘다크 팩토리가 그리는 미래의 전제, 온톨로지 기반 디지털 트윈과 에이전트 오케스트레이션’을 주제로, 완전 자율 제조의 실현 방안을 소개했다. 완전 자율 생산을 뜻하는 ‘다크 팩토리’를 완성하려면 AI가 현실 환경을 인식하고 행동하는 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 진화해야 한다. 이를 훈련시킬 가상 세계는 단순한 시각 충실도를 넘어 물리적 법칙과 의미 관계를 반영하는 시뮬레이션 충실도를 확보해야 한다. 특히 AI가 데이터의 맥락을 이해하도록 지식 구조화 기술인 온톨로지(ontology)를 적용하는 것이 중점으로 꼽힌다. 정현석 이사는 “제조 AI의 출발점은 자율적인 지능이 아니라 믿을 수 있는 제어”라면서, “이를 위해 정해진 워크플로 안에서 AI 모델을 정교하게 제어하고 통제하는 ‘에이전트 오케스트레이션’ 체계를 구축해야 한다”는 해법을 제시했다.   ▲ 유비씨 AI센터 정현석 이사   나니아랩스의 서민식 CTO는 ‘생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI로 : 제조업 설계 프로세스의 다음 단계’ 발표를 통해, 제조업 설계가 최적 설계와 생성형 설계를 거쳐 자율 설계 시대로 진화하고 있다고 전했다. 또한, 엔진 성능 예측부터 자동차 이너 패널, 사출 성형 결함 예측 등 다양한 현장 사례를 거치며 발견한 진짜 병목은 단순한 소프트웨어 부재가 아니라 복잡한 공학 문제를 다루는 숙련된 문제 해결 역량에 있다고 짚었다. 서민식 CTO는 “문제 해결 역량을 에이전트로 옮기는 것이 설계 AI의 나아갈 방향”이라고 강조했다. 나니아랩스는 제조업 특화 AI 플랫폼 아슬란X(AslanX)에 MCP를 연결하고 독자적인 지식베이스를 결합해, 모호한 요구 사항을 명확한 스펙으로 변환하고 자율적으로 최적의 AI 설루션을 탐색·구축하는 에이전트 생태계를 제시하고 있다.   ▲ 나니아랩스 서민식 CTO   에픽게임즈코리아의 진득호 차장은 ‘언리얼 엔진 MCP 워크플로와 제조업 맞춤형 소프트웨어 개발’에 대해 발표했다. 리얼타임 3D 엔진이 제조 현장의 핵심 플랫폼으로 진화하는 흐름을 짚은 진득호 차장은 언리얼 엔진 5.8 버전에 대해 “소스 코드의 개방성을 바탕으로 로봇 학습, 철도 및 항공 시뮬레이션, 스마트 공장 관제 등 다채로운 맞춤형 설루션 구축을 지원한다”고 소개했다. 진득호 차장은 “리얼타임 3D 엔진 간의 격차는 소스 코드 개방 여부에서 크게 갈릴 것”이라고 짚었다. 언리얼 엔진의 경우 LLM을 엔진과 결합하는 MCP 워크플로를 공식 통합해서, 자연어 명령만으로 절차적 생성(PCG)이나 라이팅, 블루프린트 작업을 실시간 제어하도록 구현했다. “이는 비개발자 실무자도 복잡한 3D 공간을 손쉽게 구축하며 업무 생산성을 높이는 혁신적 전환점”이라는 것이 진득호 차장의 설명이다.   ▲ 에픽게임즈코리아 진득호 차장   스트라타시스의 최장윤 부장은 ‘피지컬 AI 시대의 제조 혁신 - AI 에이전트와 적층제조가 만드는 미래 생산 패러다임’을 소개했다. 3D 프린팅이 단순 시제품 제작을 넘어 부품을 양산하는 제조 영역으로 진화하고 있다고 전한 최장윤 부장은 “3D 프린팅의 패러다임이 단순 시제품 제작을 넘어서 실제 부품과 도구를 생산하는 제조 영역으로 급격히 전환되고 있다”고 밝혔다. 스트라타시스는 AI 기반 설계 자동화 툴인 픽스처메이트(fixturemate)와 FDM 시뮬레이션 설루션 노비패스(NoviPath)를 통해 고정구 설계 시간을 90%, 부품 무게를 35% 줄인 사례를 소개했다. 최장윤 부장은 “스트라타시스는 FDM, 폴리젯 등 핵심 기술을 바탕으로 현장에서 즉시 출력하는 온디맨드 생산 방식을 구축하며 스마트 공장 혁신을 이끌어간다”고 말했다.   ▲ 스트라타시스 최장윤 부장   도면 지능화와 콘텍스트 기반의 설계 혁신 위즈코어의 한명기 AI 연구소장은 ‘설계 생산성 혁신, AI-CAD 기술의 발전과 적용 사례’ 발표를 통해 전통적인 CAD 작업의 비효율을 해소할 대안을 제시했다. 한명기 소장은 “설계 엔지니어가 전체 업무 시간의 절반 이상을 단순 정보 검색과 가공에 소모하는 노동집중적 구조를 개선해야 한다”고 강조했다. 그리고 이를 위해 이미지 인지 기술과 LLM을 결합한 위즈코어의 차세대 AI-CAD 설루션을 선보였다. 이 설루션은 도면에서 지능적으로 개체와 스펙을 추출해 적산과 자재목록을 자동 생성하는 기술, 실시간 대화로 명령을 안내하는 디자인 어시스턴트, 그리고 스키마 기반 추론으로 도면 제작을 주도하는 디자인 에이전트가 핵심 축이다. 한명기 소장은 이런 기술이 반복되는 수작업을 줄여 설계 생산성의 도약을 이끌 수 있다고 전했다.   ▲ 위즈코어 AI 연구소 한명기 소장   디에이건축의 송수헌 선임은 ‘건축 설계와 생성형 AI를 연결하는 법 - AIRender : 프롬프트에서 콘텍스트로’라는 주제로 발표를 진행했다. 송수헌 선임은 생성형 AI를 건축 실무에 이식하기 위한 핵심 조건으로 ‘콘텍스트(맥락)’를 꼽았다. 단순한 프롬프트 조합만으로는 사내 조직 고유의 암묵지와 법규, 설계 기준을 담아내기 어렵기 때문이다. 송수헌 선임은 “도구가 진화할수록 차이를 만드는 것은 프롬프트가 아니라 건축가가 쌓아온 콘텍스트”라면서, “AI 시대 건축가의 본질적인 경쟁력은 단순 생성을 넘어 지속적인 선택과 판단으로 자신만의 맥락을 쌓아가는 데에 있다고 강조했다. 또한, AI에게 사내 지침과 검토서를 학습시켜 특화 에이전트를 구축하고, 연속적인 대화와 탐색으로 설계 서사를 완성하는 방안을 제시했다.   ▲ 디에이건축 송수헌 선임     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

모두솔루션은 건축 및 인테리어 설계를 위한 BIM(건축 정보 모델링) 설루션인 ‘GstarBIM 2027(지스타BIM 2027)’을 국내에 공식 출시했다. 이와 함께 기존 지스타캐드(GstarCAD) 중심의 설계 소프트웨어 사업 영역을 BIM까지 본격적으로 확대한다. GstarBIM 2027은 건축 모델링부터 도면화, 설계 문서 작성, 데이터 활용, 인테리어 디자인과 시각화까지 하나의 환경에서 지원하는 소프트웨어다. 파라메트릭 BIM 객체를 바탕으로 모델과 도면, 설계 데이터를 유기적으로 연계해 프로젝트 전반의 작업 흐름을 돕는다. 지스타BIM의 기술 기반은 30년 이상 개발 경험을 쌓아온 ARCHLine.XP다. 지스타캐드의 개발사인 지스타소프트가 2025년에 ARCHLine.XP의 개발사인 캐드라인을 인수하면서, 축적된 기술과 개발 노하우가 지스타BIM으로 이어졌다. 사용자는 벽, 문, 창, 커튼월, 기둥, 보, 슬래브, 지붕, 계단 등 주요 건축 객체를 활용해 파라메트릭 BIM 모델을 손쉽게 작성할 수 있다.     하나의 모델 안에서 평면도, 입면도, 단면도와 3D 뷰가 서로 연동되므로, 모델을 수정하면 관련 도면에도 변경 사항이 즉시 반영된다. 객체와 이어지는 치수, 주석, 물량 데이터도 함께 활용할 수 있어 모델링부터 도면화, 문서 작성까지 매끄럽게 이어진다. 기존 DWG 도면을 설계 자료로 바로 활용할 수 있어, 2D CAD 중심의 업무를 유지하면서 단계적으로 BIM을 도입하려는 설계 조직에 유용하다. 아울러 대지와 매싱, 리노베이션, MEP(기계·전기·배관) 모델링과 간섭 검토 등 폭넓은 건축 업무를 지원한다. 인테리어 설계 분야에서는 마감 검토, 가구 배치, 타일링, 조명 계획, 시각화 도구를 두루 갖추어 실무 적용성을 높였다. 다양한 설계 도구와의 데이터 연계성도 강화했다. 지스타BIM은 DWG와 DXF를 비롯해 IFC, RVT, RFA, SKP 등 50개 이상의 파일 형식을 지원한다. 빌딩스마트 인증을 받은 IFC 2x3과 IFC 4.x 형식을 지원하며, bSDD 데이터 사전 서비스를 통합해 오픈BIM 기반의 협업을 지원한다. 또한 레빗의 형상, 속성, 매개변수 데이터를 원활히 교환할 수 있어 여러 소프트웨어가 혼용되는 프로젝트 환경에서도 유연하게 대응한다. 모두솔루션은 제품 출시에 맞춰 지스타캐드와 지스타BIM LT를 결합한 패키지인 ‘지스타ADC(GstarADC)’도 함께 공급한다. 지스타ADC는 기존 설계 환경을 유지하면서 필요한 업무부터 BIM을 순차적으로 적용할 수 있도록 돕는 패키지다. 한편, 모두솔루션은 10월 23일까지 지스타BIM 2027과 지스타CAD 2027 for Mac 출시를 기념하는 특별 프로모션을 진행한다. 모두솔루션의 성기정 상무는 “지스타BIM 2027 출시는 기존 범용 CAD 중심의 사업 영역을 BIM까지 확대하는 중요한 계기”라며, “기존 DWG 설계 자산을 활용하면서 BIM 모델과 도면, 다양한 설계 데이터를 함께 다뤄야 하는 건축·인테리어 설계 환경에 새로운 선택지를 제공하고, 지스타ADC를 통해 기존 CAD 사용자도 필요한 업무부터 BIM 활용 범위를 단계적으로 넓힐 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

모두솔루션은 애플의 맥OS 환경에서 활용할 수 있는 범용 CAD 설루션 ‘지스타캐드 2027 포 맥(GstarCAD 2027 for Mac)’을 국내에 공식 출시했다고 밝혔다. 이번 출시를 통해 모두솔루션은 기존 윈도우 중심이던 지스타캐드의 설계 환경을 맥 영역까지 확장했다. 지스타캐드 2027 포 맥은 애플의 M 시리즈 칩과 Arm64 아키텍처를 기본 지원한다. 윈도우 버전과 일관된 사용자 인터페이스를 갖추었으며, 다크 및 라이트 테마와 2D 제도 작업공간을 지원해 기존 사용자가 맥에서도 익숙한 방식으로 도면 작업을 이어갈 수 있도록 구성했다. 또한 파일 관리, 2D 제도, 편집, 주석, 도면층 관리, 플롯 등 800개 이상의 명령어를 지원하며, 윈도우 버전 주요 기능의 약 90% 수준을 맥 환경에 구현했다. DWG와 DXF 형식을 바탕으로 기존 설계 데이터를 그대로 활용할 수 있고, 객체 스냅과 동적 입력, 치수, 문자, 해치, 외부참조 등 주요 실무 기능도 지원한다.     맥 사용 환경의 특성을 반영한 편의 기능도 보강했다. 트랙패드의 두 손가락 초점 이동과 줌 동작을 매끄럽고 정밀하게 제어할 수 있도록 조작 방식을 개선했으며, 시스템 파일 관리자를 통해 아이클라우드(iCloud) 및 USB 드라이브 등 다양한 저장 공간에 손쉽게 접근할 수 있다. 여러 줄 문자(MTEXT), 표(TABLE), 배열(ARRAY) 편집을 위한 리본 패널과 도킹 가능한 도면층 패널을 지원해 작업 화면의 활용성을 높였다. 마우스 제스처와 드래그 앤 드롭을 활용한 객체 이동, 도면 표준 검사, 이미지 벡터화, 좌표 데이터 내보내기 등 실무 편의를 돕는 기능도 함께 갖추었다. 모두솔루션에 따르면 이번 신제품은 윈도우와 맥을 함께 운용하는 설계 조직에서 운영체제에 따른 작업 방식의 차이를 줄이고, 플랫폼 선택의 유연성을 높여준다. 특히 건축, 인테리어, 디자인처럼 맥 활용 비중이 높은 업무 분야에서 기존 DWG 중심의 업무 흐름을 유지하며 하드웨어 선택의 폭을 넓힐 수 있다는 평가다. 제품군은 2D 제도 중심의 스탠더드(Standard)와 3D 모델링 기능을 포함한 프로페셔널(Professional) 에디션으로 나뉘며, 교육용 라이선스와 함께 30일간 무료로 쓸 수 있는 체험판도 제공한다. 모두솔루션 지스타사업부를 총괄하고 있는 성기정 상무는 “지스타캐드 2027 포 맥 출시는 지스타캐드의 설계 환경을 윈도우에서 맥OS까지 확대한다는 점에서 의미가 있다”면서, “기존 DWG 설계 자산과 익숙한 작업 방식을 유지하면서도 사용자가 업무 환경에 따라 플랫폼을 선택할 수 있도록 하고, 다양한 설계 환경에 대응할 수 있는 제품 포트폴리오를 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 한편 모두솔루션은 BIM(건설 정보 모델링) 설루션인 지스타BIM 2027(GstarBIM 2027)과 지스타캐드 2027 포 맥 출시를 기념해 오는 10월 23일까지 특별 프로모션을 진행한다고 전했다. 행사 기간 제품을 구매하는 고객에게는 추가 비용 없이 지스타BIM LT를 결합한 지스타ADC(GstarADC) 패키지가 제공되며, 구매 수량에 따라 라이선스를 추가 증정하는 혜택도 마련했다.

실시간 주행 정보 시각화에서 AI 기반 차량 제어까지   자동차 산업은 계기판과 인포테인먼트를 넘어 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), AI(인공지능), 차량 제어를 하나의 디지털 콕핏으로 통합하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화 속에서 실시간 렌더링 엔진은 단순한 그래픽 기술을 넘어 차량용 사용자 경험(HMI)을 구현하는 핵심 개발 플랫폼으로 자리잡고 있다. 에픽게임즈는 리얼타임 렌더링과 AAA급 비주얼 퀄리티를 자동차 콕핏에 구현한다는 비전 아래 2019년 휴먼 머신 인터페이스(Human-Machine Interface : HMI) 이니셔티브를 시작했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   200만 대 이상의 차량으로 확산된 언리얼 엔진 기반 디지털 콕핏 이니셔티브 시작 당시 대부분의 HMI는 기본적인 ADAS와 중앙 디스플레이 인터페이스를 중심으로 구성된 기능 중심의 시스템이었다. 에픽게임즈는 기존 HMI 개발 과정에서 분리돼 있던 디자인과 기능 구현을 하나의 리얼타임 워크플로로 연결하고자 했다. 이를 통해 UI 디자이너가 2D·3D 인포테인먼트 경험을 직접 제작하고, 빠른 반복 작업과 실시간 기능 통합을 거쳐 결과물을 검증할 수 있도록 하는 것을 목표로 했다. 특히 언리얼 엔진 HMI는 UI 디자이너와 소프트웨어 엔지니어가 동일한 개발 환경에서 협업할 수 있도록 지원한다. 디자이너가 제작한 UI와 3D 콘텐츠를 실제 차량 환경에서 즉시 확인하고, 기능 구현과 디자인 변경을 반복적으로 검증할 수 있어 개발 효율을 높일 수 있다. 이러한 리얼타임 워크플로는 디자인과 엔지니어링 간의 협업 방식을 변화시키는 요소로 평가받고 있다.     이후 언리얼 엔진 HMI는 초기 개념 검증 단계를 넘어 실제 양산 차량으로 빠르게 확대됐다. 현재 언리얼 엔진 HMI는 포드, 제너럴 모터스, 리비안, 지리, 로터스, 링컨, 볼보 등 주요 완성차 브랜드 35종 이상의 자동차 모델에 적용됐으며, 전 세계 200만 대 이상의 차량에서 리얼타임 엔진 기반 디지털 대시보드가 구동되고 있다. 나아가, 지난 2월 미국에서 개최된 세계 최대 정보기술·가전 전시회 CES 2026에서 공개된 사례들은 언리얼 엔진 HMI가 앞으로 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 비전을 보여줬다. 완성차 기업과 반도체 팹리스(fabless) 기업, 소프트웨어 개발사들은 언리얼 엔진을 활용해 HMI와 ADAS, AI, 인포테인먼트, 차량 제어를 통합하고 실제 차량용 하드웨어에서 구동하는 다양한 디지털 콕핏 기술을 선보였다.     퀄컴과 언리얼 엔진, 디지털 콕핏의 양산 기반 확대 CES에서 퀄컴은 차량용 플랫폼에서 언리얼 엔진 기반 HMI를 구현한 사례를 공개됐다. 퀄컴 테크놀로지스는 스냅드래곤 콕핏 엘리트와 스냅드래곤 라이드 엘리트 플랫폼을 통해 퀄컴 아드레노 GPU 및 AI 기능과 언리얼 엔진을 결합했다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱과 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템을 활용해 차량 내 디스플레이에서 사실적인 조명과 그림자를 구현하고, 다양한 테마로 콕핏 화면을 커스터마이징하는 경험을 선보였다. 스냅드래곤 디지털 섀시 콘셉트 차량에는 여러 AI 에이전트가 탑재됐다. 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 관련 정보를 보조 AI 에이전트에 전달하고, 보조 에이전트가 이를 운전자에게 알리는 방식이다. 이후 차량 설정을 자동으로 조정해 승차감을 개선하는 등, 복수의 AI 에이전트가 차량 정보와 HMI를 통해 연계되는 시나리오도 제시됐다. 에픽게임즈와 퀄컴의 협력은 전시용 데모를 넘어 자동차 제조사의 개발 및 양산 환경과도 연결된다. 양사는 언리얼 엔진을 퀄컴의 통합 차량용 제품군인 스냅드래곤 디지털 섀시에 직접 탑재하는 HMI 설루션으로 파트너십을 확대했다. 이에 따라 스냅드래곤 디지털 섀시를 채택한 자동차 제조사는 사전 통합·최적화된 언리얼 엔진 기능을 활용해 차세대 디지털 콕핏을 보다 쉽게 개발하고 차량에 적용할 수 있다.     퀄컴 플랫폼에서 구현된 디지털 콕핏 사례 아처마인드(ArcherMind)는 CES에서 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 구동되는 45인치 디지털 콕핏 데모를 공개했다. 언리얼 엔진으로 제작된 이 HMI는 ADAS와 인포테인먼트 터치스크린, 동승자 화면으로 구성됐다. 사용자는 화면에 구현된 3D 차량을 통해 문을 여닫거나 차량 색상과 실내조명을 변경할 수 있으며, 음성 명령으로 에어컨을 조작하거나 지도에서 위치를 검색할 수도 있다. 아처마인드의 데모는 실내 카메라와 AI 어시스턴트를 결합한 기능도 선보였다. 카메라가 운전자의 표정을 감지하면 AI가 이에 맞는 음악을 추천하고, 탑승 인원 수를 인식해 인근 식당을 검색하거나 해당 인원에 맞춰 예약을 지원하는 방식이다. 이는 차량 상태뿐 아니라 운전자와 탑승자의 상황까지 HMI에 반영하려는 개발 방향을 보여준다. 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서 언리얼 엔진 5 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현했다. 화면에 나타난 차량의 3D 디지털 트윈을 통해 문과 엔진 후드를 열거나 차체 색상, 휠과 스포일러 디자인, 실내조명, 오디오 설정을 실시간으로 변경할 수 있도록 했다. 이카엑스는 전체 데모를 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤을 활용한 HMI 개발 속도를 보여줬다. 코테이(Kotei) 역시 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 언리얼 엔진 5 기반 HMI를 공개했다. 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 주차 시각화, 차량 색상과 실내 분위기 변경, 인터랙티브 테마를 구현했으며, 별도의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈을 통해 ADAS 시뮬레이션과 테스트 환경도 함께 제시했다.     AMD 기반 단일 시스템으로 구현한 차세대 디지털 콕핏 에픽게임즈와 AMD는 CES에서 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈를 기반으로 한 차세대 HMI 경험을 소개했다. 이 데모는 하나의 언리얼 엔진 5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 초당 60프레임으로 구동하며, 여러 디스플레이와 기능을 하나의 통합된 리얼타임 환경으로 처리할 수 있음을 보여줬다. 이 시스템에는 통합 디지털 콕핏과 2D·3D 내비게이션, ADAS 시각화뿐 아니라 합성 데이터를 활용한 AI 시스템 학습, 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행, 차량 내 게임과 음성 인식 어시스턴트 등의 기능이 포함됐다. 디지털 콕핏에서 ‘로켓 리그’와 같은 게임을 실행하고, 음성으로 HMI 전반의 기능을 안내하는 등 차량 내 디스플레이를 정보 전달 장치에서 상호작용형 디지털 공간으로 확장했다. 이는 하나의 차량용 컴퓨팅 환경에서 그래픽과 인포테인먼트, ADAS, AI 기능을 통합하려는 자동차 산업의 방향과 맞닿아 있다. 에픽게임즈와 AMD는 이러한 환경에서 새로운 HMI 기능을 실제 양산 제품 수준의 안전한 조건에서 테스트하고 개선할 수 있다는 점을 제시했다.     실제 양산 차량에서 확인된 언리얼 엔진 HMI CES에서 공개된 기술의 의미는 이미 양산 차량에 적용된 언리얼 엔진 HMI 사례와 함께 볼 때 더욱 분명해진다. 대표적으로 지리 갤럭시 E8은 퀄컴 스냅드래곤 콕핏 플랫폼과 언리얼 엔진을 활용해 45인치 8K 디스플레이에서 2D·3D 그래픽을 구현했다. 사용자는 차량의 3D 디지털 트윈을 통해 헤드라이트와 도어, 창문, 트렁크를 제어할 수 있으며, 에어컨의 공기 흐름과 같은 차량 기능도 언리얼 엔진 기반 인터페이스에서 조작할 수 있다. 리비안은 R1T 전기 픽업트럭의 1세대와 2세대에 언리얼 엔진 기반 HMI를 적용했다. 2세대 R1에서는 적용 범위를 운전석 디스플레이에서 인포테인먼트 시스템까지 확대했다. 운전자가 주행 모드를 변경하면 화면 속 차량과 주변 환경이 자연스럽게 전환되고, 구름과 식물 등 3D 환경이 계속 움직인다. 디자인팀과 엔지니어링팀은 모두 언리얼 엔진으로 작업해 새 UI 경험을 6개월 만에 완성했다.     포드는 7세대 머스탱을 시작으로 익스플로러와 익스페디션, 링컨 내비게이터 등으로 언리얼 엔진 기반 HMI를 확대했다. 머스탱에서는 주행 모드와 계기판, 게이지, 시동 제어, 앰비언트 라이트, 개인 맞춤 기능을 하나의 HMI로 구현했다. 이후에는 전체 차량 제어와 ADAS 시각화, 동적 UI·UX로 적용 범위가 확장되면서 언리얼 엔진이 포드와 링컨의 디지털 콕핏 전략을 지원하는 기술로 자리 잡았다.   HMI 경쟁의 핵심은 ‘구현 가능성’ 자동차 HMI 경쟁은 이제 디스플레이 크기나 그래픽 퀄리티만으로 결정되지 않는다. 퀄컴은 스냅드래곤 차량용 플랫폼과 언리얼 엔진을 결합해 HMI와 ADAS, AI 기능을 연결하고 있으며, AMD 기반 데모는 하나의 언리얼 엔진 5 인스턴스에서 디지털 콕핏의 여러 화면과 기능을 통합해 구동하는 방향을 제시했다. 동시에 리비안과 지리, 포드·링컨 등 실제 차량 적용 사례는 언리얼 엔진 기반 HMI가 이미 양산 환경에서 활용되고 있음을 보여준다. 언리얼 엔진의 역할도 HMI 시각화 툴에서 차량 제어와 ADAS, AI, 디지털 트윈을 연결하는 개발 기반으로 확대되고 있다. 앞으로 자동차 HMI의 경쟁력은 화려한 화면을 구현하는 데 그치지 않고, 디자인과 엔지니어링을 얼마나 빠르게 연결해 차량용 하드웨어에서 안정적으로 실행하고 양산으로 이어갈 수 있는지에 따라 달라질 전망이다. 전 세계 200만 대 이상의 차량에서 축적된 양산 경험과 CES에서 확인된 최신 기술 사례는 언리얼 엔진 기반 디지털 콕핏이 미래 콘셉트를 넘어 자동차의 핵심 사용자 경험으로 자리 잡고 있음을 보여준다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

도구의 시대를 지나 운영 모델의 시대로   디지털과 현실을 잇고 아이디어를 실제 가치로 구현하는 방식, 오토데스크가 말하는 ‘디자인 & 메이크(Design & Make)’다. 7월 15일에 열린 ‘오토데스크 디자인 & 메이크 서밋 코리아 2026’은 그 진화를 이끄는 세 개의 키워드(데이터, AI, 컨버전스) 를 축으로 구성되었다. 기조연설로 문을 열고, 세 곳의 고객 성공 사례가 이어졌으며, 오토데스크 코리아의 AI 세션으로 마무리되는 하루였다. 필자가 이날 현장에서 받은 인상을 한 문장으로 요약하면 이렇다. “지난해가 ‘어떤 도구를 써야 하나’로 우왕좌왕하던 시기였다면, 올해의 화두는 ‘어떤 데이터를 어떤 거버넌스로 다룰 것인가’로 옮겨 갔다.” 마지막 세션에서 오토데스크코리아의 정태승 박사가 던진 이 진단은 사실 그날 발표자 대부분이 서로 다른 언어로 반복한 말이기도 했다. 도구(BIM)는 이미 전제가 되었고, 승부처는 그 위에 쌓이는 데이터와 그것을 운영하는 방식으로 넘어가고 있었다.   ▲ 오토데스크 디자인 & 메이크 서밋 코리아 2026 현장   기조연설 — 새로운 청사진, 그리고 모두를 위한 디자인 이번 행사의 기조연설은 오토데스크의 켄 푸(Ken Foo) 전략 파트너십 부사장이 맡았다. ‘The New Blueprint : Data, AI, and Convergence’라는 제목처럼, 데이터·AI·산업 융합이 기업의 운영 방식을 어떻게 재편하는지를 조망했다. 프로젝트는 갈 수록 복잡해지고 수익성 압박은 커지는데, 연결된 데이터와 플랫폼, 그리고 워크플로에 내장된 AI가 의사결정과 리스크 관리, 업무의 예측 가능성, 효율과 품질, 나아가 혁신을 어떻게 끌어올릴 수 있는지가 핵심 메시지였다. 고객 기조연설은 현대자동차 제네시스의 송지현 실장과 이준호 책임연구원이 ‘Nanomobility – Design for All’을 주제로 진행했다. 이동약자와 도시의 이동 문제에서 출발한 나노 모빌리티가 포용적 디자인과 제품 혁신으로 발전하고, 오토데스크 설루션 기반의 워크플로를 통해 더 가볍고 강하며 제조 가능한 구조로 구현된 과정을 소개했다. 현대자동차 제네시스의 나노 모빌리티 사례는 ‘디자인’ 과 ‘메이크’가 하나의 흐름으로 이어지는 구체적인 예시였다.   고객 성공 사례 세 편 — 다른 출발점, 같은 결론 GS건설, 간삼건축, 삼우종합건축사사무소가 연달아 무대에 올라 각자의 현실적인 고민과 시도를 공유했다.   GS건설 — CDE로 ‘흩어진 정보’를 연결하다 GS건설 디지털건설팀의 조재영 팀장은 아주 현실적인 질문으로 발표를 열었다. ‘현장에서 최신 정보를 확인하려면 몇 개의 시스템을 뒤져야 할까?’ 도면은 도면 시스템에, BIM은 별도 서버나 담당자 PC에, 이슈는 메신저와 메일에, 검측 서류는 개인 PC와 휴대전화에 흩어져 있다. 정보가 없는 게 아니라, 서로 연결되어 있지 않다는 것이 문제다. 그 결과 무엇이 최종본이고 기준인지 확인하는 데만 많은 시간이 든다. 그 해법으로 제시된 것이 CDE(Common Data Environment, 공통 데이터 환경)다. 조 팀장은 CDE가 원드라이브 같은 단순 저장소가 아니라는 점을 강조했다. 최신 도면과 BIM, 시방, 이슈, 검측 사진 같은 ‘승인 정보’를 하나의 업무 흐름으로 연결하는 프로젝트 협업 공간이라는 것이다. 모든 참여자가 같은 승인 정보를 기준으로 일하고, 변경·검토·조치 과정이 기록되므로, 문제가 생겼을 때 누가 언제 어떤 정보를 기준으로 판단했는지 추적할 수 있다. 글로벌 건설사의 정보 관리는 파일 저장에서 출발해 사내 서버·EDMS를 거쳐, 영국발 정보 관리 기준(ISO 19650)이 확산되면서 상용 협업 플랫폼으로, 다시 클라우드·모바일 환경으로 발전해 왔다. 지금은 CDE를 PMS·ERP·데이터 레이크·AI와 연결해 전사 데이터 기반으로 확장하는 단계라는 설명이다. 특히 인상적이었던 것은 CDE와 ‘AI 도면 시스템’의 역할을 분명히 구분한 대목이었다. CDE가 답해야 할 질문은 “어떤 도면이 최신 승인본인가”(버전·승인 권한·배포·감사 이력)이고, AI 도면 시스템의 질문은 “이 도면에서 무엇을 찾고 분석할 수 있는가”(검색·비교·요약·오류 후보 탐지)다. 만약 AI 시스템이 승인·배포·버전 관리까지 떠안으면 사실상 또 하나의 CDE를 자체 개발·운영하는 부담을 지게 된다. 공식 기준 정보는 CDE가 관리하고, AI는 그 위에서 검토하는 구조가 바람직하다는 것이다. CDE 선택 기준으로는 여덟 가지 항목이 제시되었다. ISO 19650 기반 정보 관리 적합성 : 작성 중/공유/승인/보관 등 정보 상태 구분, 명명 규칙·고유 ID·메타데이터, 버전·워크플로·감사 추적·아카이브 도면 관리 : DWG·DGN·PDF 등 원본 형식과 외부 참조(Xref) 지원, 시트 단위 관리, OCR 속성 추출, 개정 전후 비교·마크업 BIM 지원 : 레빗(Revit)·나비스웍스(Navisworks)·IFC 등 주요 모델 조회, 건축·구조·설비 통합 검토, 간섭·설계 변경을 이슈로 전환 모바일 사용성 : 지하층·통신 음영 구간에서도 도면 확인, 이슈·체크리스트·사진을 도면 위치에 바로 연결 권한·보안 : 역할·폴더·문서 상태별 권한 구분, 인증·저장 위치·활동 로그 API·데이터 연계성 : PMS·공정·ERP·자재·원가·드론·레이저 스캔 연결, 데이터 레이크·AI 분석 활용 도입·표준화 용이성 : 표준 폴더·권한·워크플로 템플릿화, 한국어 지원, 국내 기술 지원, 확산성 비용·벤더 리스크 : 초기 구축비 외 라이선스·스토리지·교육·운영을 포함한 장기 총비용, 종료 시 데이터 반출과 종속성 조 팀장은 이 여덟 가지를 결국 세 개의 질문으로 압축했다. 공식 기준 정보를 제대로 관리할 수 있는가, 현장에서 실제로 쓸 수 있는가, 회사 시스템과 연계해 장기적으로 운영할 수 있는가. 이 조건을 폭넓게 충족하는 설루션은 많지 않은데, 오토데스크 포마(Forma)가 그 몇 안 되는 선택지에 든다는 것이 결론이었다. BIM 360과 컨스트럭션 클라우드(Construction Cloud, ACC)를 거쳐 지금은 포마를 중심으로 계획·설계·시공 데이터를 잇는 방향으로 발전하고 있고, 그 중심에 도면·문서·모델을 다루는 데이터 매니지먼트가 있으며 그 위에 Collaborate·Build·Takeoff와 초기 계획 기능이 얹힌다. 실제 적용 사례도 구체적이었다. 통도면을 시트 단위로 전환하면 변경된 도면만 새 버전으로 등록되고 개정 전후 비교가 가능해진다. 부담이 되던 통도면 분할은 GS건설이 AI OCR로 도면번호· 도면명을 인식해 자동 분할하는 웹 도구를 자체 개발해 써 왔는데, 최근에는 포마의 페이지·속성 추출 기능으로도 처리할 수 있게 되었다. 다만 잘못 인식된 정보가 그대로 기준이 되지 않도록 최종 검수는 반드시 필요하다는 단서를 달았다. 이 밖에 웹·태블릿에서의 BIM 접근, 도면·모델의 정확한 위치에 이슈를 등록하고 담당자·기한·상태를 지정하는 기능, 그리고 검측 서류의 준비·출력·제출 과정을 통째로 없앤 모바일 검측 사례가 소개되었다. 철근 검측 자동화(도면 속 부재명을 AI가 인식해 구조 일람과 연결)는 아직 개발 중이라고 밝혔다. 마지막으로 포마와 MCP(모델 콘텍스트 프로토콜)를 연결한 확장 실험을 공유했다. CDE의 도면·BIM·공정표·현장 데이터를 API로 LLM(대규모 언어 모델)에 연결해, 자연어로 특정 층 물량을 조회해 보고서로 받거나, 공정표 기반 CP(주공정) 분석, 구조 부재 Takeoff의 엑셀 내보내기, BIM 모델 기반 작업 위험 검토를 시험해 본 결과다. 최근 한글 지원이 개선되었고, 국가건설공사 표준시방·LH·도로·철도 등 국내 기준이 반영되면 활용도가 더 높아질 것이라는 기대도 덧붙였다. 조 팀장의 결론은 명료했다. “CDE는 하나의 시스템을 도입하는 것이 아니라, 프로젝트 구성원이 같은 정보를 기준으로 일하게 만드는 변화다.”   ▲ GS건설 조재영 팀장의 CDE·포마 적용 발표   ▲ GS건설 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   간삼건축 — 데이터 자산화가 가져올 미래 간삼건축 이혁 INNOVATION 부문 대표의 발표는 세 사례 중 가장 서사적이고 성찰적이었다. 2008년 간삼건축에 합류해 십 수 년간 프로세스 효율화와 인적 자산 관리를 고민해 온 그는, “여전히 진행 중이고 실험적인 이야기”라며 담담하게 자사의 시행착오를 풀어놓았다. 출발은 2023년의 한 경험이었다. 연말에 급하게 작은 오피스를 호텔로 리모델링하는 기획설계를 맡게 되었는데, 유튜브에서 본 3D 모델링 기반 AI 렌더링을 처음 시도했다. 금요일 오전 세 시간 모델링, 오후엔 BIM 팀원과 함께 손을 보고, 두 시간 만에 50여 장의 이미지를 얻었다. 주말을 거쳐 결국 둘이서 14시간 만에 보고서를 완성했다. 그가 놀란 것은 이미지 품질이 아니라, ‘AI를 쓰면 우리 프로세스를 이렇게 압축할 수 있구나’라는 사실이었다. CAD와 스케치업이 각각 도면과 모델만 다루는 ‘반쪽짜리’라면, 라이노(Rhino)와 레빗으로 옮겨 모델링이 도면으로 직접 이어지고 AI로 이미지를 얻는 세상이 가능하다는 것. 그래서 그는 “AI를 잘 쓰려면 툴 자체가 바뀌어야 한다”고 말하며, “세상은 데이터로 넘어가고 있었다”고 덧붙였다. 간삼은 지난 5년간 여러 조치를 빠르게 진행했다. BIM 교육 동영상 배포, 전사 BIM 능력시험, CAD 허가제, 템플릿 개정, 파라메트릭 팀 신설, 연 10여 회의 AI 세미나. 그러나 그는 생텍쥐페리의 어린 왕자를 빌려 조직의 저항을 유쾌하게 꼬집었다. 어린 왕자가 지구에 오기까지 거친 여섯 별의 어른들이 회사에 다 있다는 것이다. 정작 본인은 하지 않으면서 아랫사람에게만 BIM을 시키는 사람, 끊임없이 허점만 지적하는 사람, “난 CAD가 BIM보다 빠르다”고 버티는 시니어 — 자전거를 빨리 타서 자동차를 이기겠다는 이들 — 와 매일 씨름한다고 했다. 그럼에도 ‘바오밥 나무를 뽑겠다’는 일념으로 만든 것이 ‘팀31’ 이다. 기존 BIM 매니저 팀에 건축 설계 시니어를 붙인 조직으로, 목표는 SD(계획설계) 종료 시점에 실시설계 도서 총량의 30%를 확보하는 것. 도면 총량 30%에 도면당 완성률 60%를 곱하면 18이라 원래 이름은 ‘T18’이었는데, 직관적인 ‘팀31’로 바꿨다는 뒷 이야기가 웃음을 자아냈다. 설계팀 한 명과 팀31 두 명을 짝지어 올해 이미 12개 프로젝트에서 SD 종료 시 40~45%까지 도면을 만들어 내고 있고, 회사 기준으로 전체 설계 효율을 약 6% 올릴 것으로 기대한다고 했다. 자산화 도구도 촘촘했다. 클라우드 협업 보드 미로(Miro)에 계약·목표와 SD 30% 분량의 도면 150여 장을 올려 피드백을 공유하고, 포마에는 간삼의 매스 자산을 허브에 DB처럼 올려 쓰며(파트너사 상상진화의 Forma Box로 초기 계획을 압축), 환경 분석은 라이노의 그래스호퍼(Grasshopper)보다 간편하다고 평가했다. 이미 2차 교육을 마쳤고 8월 중순 3차 교육 후 전면 적용할 계획이다. 오토데스크의 콘텐트 카탈로그(Content Catalog)로는 엘리베이터의 모든 사양에 이름을 붙여 클라우드에 올려 파라미터 조정 없이 선택·삽입하게 했고, 한 걸음 더 나아가 방풍실·병실·계단실·화장실 등 패밀리 조합을 블록으로 저장했다. 여기에 자체 개발한 디테일 DB는 1/50·1/60 도면을 함께 연동하고, 그 디테일을 언제 써야 하는지·주의점은 무엇인지에 대한 경험자의 설명과 별점·좋아요까지 붙였다. 이 대표는 아키텍트 펌의 기술을 ‘감자 이야기’에 비유했다. 1500년대 유럽에 감자가 퍼졌지만 사람들은 ‘악마의 식물’이라며 먹지 않았고, 1700년대 대기근 때에도 감자를 두고 굶어 죽었다. 1800년대 보급 이후 인구가 폭발했지만, 작황 좋은 한 품종만 심은 탓에 감자 마름병(역병)이 창궐하자 아일랜드에서만 150만이 아사했다. ‘안 먹어서 죽고, 그것만 먹어서 죽는다’는 이 우화를, 이 대표는 AI에 그대로 겹쳤다. 쓰지 않으면 뒤처지고, 특정 방식만 맹신하면 위험하다는 것. 실제로 지금 설계실을 들여다보면 절반은 PPT를, 절반은 AI를 쓰고 있는데, 도면 없이 화려한 겉모습만 남는 상태를 그는 오히려 경계했다. 지식 자산화의 진짜 벽은 기술이 아니라 사람과 세대였다. ‘내 자산인데 왜 회사에 내놔야 하느냐’는 물음은, 이 대표가 보기엔 도제식 문화의 방어 심리로서 나름 합리적이다. 아키텍트 펌은 사람을 자산처럼 다뤄 왔지만, 그 자산은 회계장부에 잡히지 않고 복제·확장·승계도 안 되며 사람이 떠나면 함께 사라진다. 동료의 피드백을 거치지 않은 개인 자산은 품질도 낮다. 결과의 공정성보다 과정의 공정성을 중시하는 MZ 세대는 회사의 지시를 맹목적으로 따르지 않는다. 그래서 그가 내린 결론은, 개인의 가치를 ‘추출’해 회사 가치로 만드는 구조에서 벗어나, 개인이 자신의 가치를 내어놓고 서로 교환하며 성장하는 ‘마당(커뮤니티)’을 만드는 것이다. 성과에는 ‘OO의 리포트’, ‘OO의 LISP’, ‘OO의 AI 디자인’처럼 이름을 붙여 인정한다. TFT로 만든 ‘모두가 만드는 플랫폼’은 이미 베타를 열었고 9월 초 정식 오픈을 앞두고 있다. 특히 간삼건축 이혁 부문 대표의 마지막 말은 이날 여러 발표가 향하고 있던 방향을 가장 명확하게 요약했다. “BIM을 시작으로 AI와 클라우드까지, 단순히 도구를 바꾸는 것만으로는 혁신이 안 되겠다는 생각이 들기 시작했다.”   ▲ 간삼건축 이혁 부문 대표의 ‘데이터 자산화’ 발표   ▲ 간삼건축 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   삼우건축 — DX부터 AX까지 삼우건축 AX팀의 윤종근 프로는 삼우가 BIM 기반 설계 체계에서 출발해 DX(디지털 전환)를 거쳐 AX(AI 전환) 운영 모델로 이동한 여정을 단계별로 정리했다. 그는 이 여정을 새로운 기술의 도입이 아니라, “설계자가 문제를 더 빠르게 정의하고 AI·클라우드로 해결하며 그 결과를 조직의 자산으로 축적하는 새로운 업무 방식”으로 규정했다. 시작은 BIM이었다. 삼우는 2016년부터 전면 BIM을 수행하며 BIM을 조직의 ‘설계 기준’으로 만들었다. 전 직원 BIM 역량 평가, CAD 표준과 수행 경험·자동화 속성을 반영한 표준 템플릿, 반복 업무를 시스템화한 삼우 BIM 익스텐션, 2018년 건축·구조 표준 모델과 도면 기준, 2019년 설계 단계별 권장 모델이 그것이다. 핵심은 ‘BIM을 썼다’가 아니라, 설계 기준과 노하우·모델·도면 작성 방식을 디지털 자산으로 축적했다는 점이다. DX 단계의 목표는 본업 경쟁력 강화였다. AutoDrawings로 도면·시트 작성을, 창호·입면도 자동화로 뷰 생성·주석·시트 배치를 자동화했고, 구조 모델링과 일람표, 실내 마감표, 룸 데이터 시트(문서의 실 정보와 레빗 모델 정보를 연동)로 확장했다. 방식은 기술 부서가 현업의 문제를 수집·분석해 개발·배포·교육하고 현업이 적용하는 구조였다. 초기 성과는 분명했지만 한계도 뚜렷했다. 자동화 수요는 느는데 개발 인력은 제한적이고, 기능을 만들어도 실제 활용까지 이어지지 못했으며, 현업은 어떤 기능이 언제 있는지조차 알기 어려웠다. 질문은 ‘무엇을 더 자동화할 것인가’에서 ‘어떻게 더 잘 활용할 것인가’, 나아가 ‘누가 문제를 정의하고 해결에 참여할 것인가’로 바뀌었다. 이에 대한 두 갈래의 시도가 이어졌다. 하나는 사내 플랫폼 ‘DX 가이드맵’으로, 이미 만든 자동화 기능을 현업이 쉽게 찾아 적용하도록 연결했다. 이때 기술 부서의 역할이 ‘만드는 생산자’에서 ‘환경을 제공하는 프로바이더’로 분화된 것이 중요한 변화였다. 다른 하나는 2024년의 생성형 AI 공모전으로, 현업이 직접 문제를 정의하기 시작했다. 이미지 생성·데이터 분석·시각화 등 다양한 유스케이스가 나왔지만, 개인 역량에 의존한 방식은 회사 전체로 확산되기 어렵다는 한계도 함께 확인했다. 공모전에서 나온 아이디어가 기술 검증(PoC)과 사용성 개선을 거쳐 사내 이미지 생성 AI 서비스 ‘미지’로 발전한 것은, 문제 정의의 출발점이 기술 부서에서 현업으로 옮겨 간 상징적 사례였다. 전환점은 2025년의 APS 도면 자동화 프로젝트였다. 오토데스크 플랫폼 서비스(APS)와 포마를 기반으로 PDF 출도의 반복 업무를 자동화해, 대형 프로젝트에서 하루가 걸리던 작업을 30분으로 줄였다. 그러나 윤 프로가 강조한 진짜 의미는 결과가 아니라 ‘개발 방식’에 있었다. AI와 협업하면서 기술 학습·코드 작성·오류 개선의 속도가 달라졌고, AI가 단순 보조 도구가 아니라 개발 과정을 함께 푸는 파트너로 작동했다는 것이다. 그는 이 프로젝트를 “DX 방식으로 시작했지만 AX 방식으로 완성한 첫 프로젝트”이자 DX에서 AX로 넘어가는 터닝 포인트로 규정했다. 이 가능성을 공식 운영 모델로 구조화한 것이 삼우 AI 프레임워크, 이른바 ‘사이프(CYPHE)’다. 핵심은 AI 활용을 개인의 실험에 머무르게 하지 않는 것이다. 사이프는 세 관점으로 요약된다. 첫째, 고객과 회사의 정보를 안전하게 지키면서 AI를 강력하게 쓰는 표준 환경을 구축한다. 둘째, 특정 업무 목적에 맞는 AI 활용을 검증·지원하는 구조를 세운다. 셋째, 실제 업무 변화와 성과를 조직 차원에서 인정하고 확산한다. AI 활용의 기본값을 ‘보안 안에서의 활용’으로 바꾸고, 개인의 시도를 조직의 활용으로 전환하는 것이다. 여기에 유스케이스 등록과 인센티브·교육·멘토링으로 이어지는 성장 구조를 얹었다. 현업이 문제를 발굴하면 AX팀이 기술과 보안을 연결해 구체화하고, 현업의 오너십을 유지한 채 거버넌스와 파트너 리소스를 붙인다. 오토데스크 설루션과 연결성이 높은 케이스는 APS·포마 기반으로 더 확장된 업무 전환 모델로 발전시키며, 최근에는 오토데스크와 공동으로 AX 워크숍을 마쳤다고 밝혔다. 결론은 이랬다. “삼우의 AX는 AI 서비스를 도입한 결과가 아니라, 조직이 일하는 방식을 바꾸는 과정이다. BIM이 설계 데이터를 만들었고, 자동화가 프로세스를 바꿨으며, AI와 클라우드는 문제 해결의 주체와 방식을 확장하고 있다.”   ▲ 삼우건축 윤종근 프로의 ‘DX to AX’ 여정 발표   ▲ 삼우건축 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   오토데스크 AI로 여는 업무 혁신 마무리 세션은 오토데스크코리아의 정태승 박사와 성진호 수석이 맡았다. 고객들이 저마다의 방식으로 AI를 쓰는 모습을 본 뒤, ‘그렇다면 오토데스크는 AI를 어떻게 생각하는가’를 짚는 자리였다.   AEC 관점 — 데이터 교환 모델과 포마, 그리고 어시스턴트의 현주소 정 박사는 오토데스크의 토대로 ‘데이터 교환(data exchange) 모델’을 먼저 꺼냈다. 한 프로젝트에서 수많은 소프트웨어가 쓰이지만 모든 데이터가 한곳에 모일 필요는 없고, 각 모델에서 필요한 부분만 상호 교환되도록 하는 것이 요체다. 이 기반 위에서 다양한 소프트웨어가 운영되는 베이스라인 플랫폼이 바로 포마이며, 이것이 오토데스크가 그리는 생태계라는 설명이다. 흥미로운 것은 ‘이미지에서 공간으로’라는 방향이었다. 같은 프롬프트로 이미지를 만드는 것을 넘어 3차원 ‘공간’을 생성하는 기술에 지속 투자하고 있으며, “공간이 다음 세대의 표준이 될 것”이라고 내다봤다. 현주소에 대해서는 솔직했다. 아직 목적 지향의 ‘에이전트’ 단계까지는 아니며, 현재는 ‘어시스턴트’ 수준이라는 것이다. 반복 작업 자동화, 정보 분석, 그리고 내가 잘 모르는 기능의 의사결정 지원이 지금의 몫이다. 제품별로는 사이트 디자인(Site Design)과 올해 출시하는 빌딩 디자인(Building Design)이 소개되었는데, 웹에서 여러 사람이 함께 작업하고 파사드뿐 아니라 개별 실 단위까지 적용하며 그 데이터가 레빗으로 바로 넘어가는 흐름이 강조되었다. AutoCAD에서는 "보여줘/찾아줘/표준을 검토해 줘" 같은 문구로 QA·QC와 도움말을 어시스턴트가 처리하고, 포마(구 ACC)에서는 RFI 등 정해진 정보를 '필터'처럼 자연어로 조회·검토할 수 있다. 특히 공식 레빗 MCP 서버(베타)를 클로드와 약 1분 만에 연결해, 레빗을 열어 두고 문(door)에 대한 대시보드·일람을 3분 남짓에 만들어 내는 시연이 눈길을 끌었다.   D&M 관점 — 퓨전과 클로드(MCP)로 ‘의도’를 전달하다 이어 성진호 수석은 제조(Design & Make) 영역을 맡아, 퓨전(Fusion)과 AI의 결합을 직접 테스트한 결과를 공유했다. 그는 “본사 발표 자료가 아니라 제가 직접 돌려 본 내용”이라고 전제했다. 퓨전의 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 같은 모깎기(R) 형상을 한 번에 선택·편집하거나, 마이크로소프트와 협력한 이미지 렌더링, 오픈 API를 활용한 엔지니어링 앱 개발·배포를 지원한다. 제조 및 기계 설계 분야(DNN)를 담당한 성진호 수석의 오토데스크 퓨전 시연 역시 놀라웠다. 퓨전이 앤트로픽의 MCP 표준을 사용하기 때문에 클로드가 이질감 없이 붙어 명령 수행은 물론 결과를 스크린샷으로 분석하고 커뮤니케이션한다. 심플한 의자를 3D로 모델링하면 여섯 개의 골체가 배치되고 치수가 파라미터로 등록되며 BOM까지 자동 작성됐다. STL 메시를 솔리드로 변환하는 작업, 이미지를 주고 네 번의 피드백으로 원하는 형상을 얻는 과정도 시연됐다. 한 걸음 더 나아간 것은 ‘에이전트 협업’이었다. 에이전트 1이 제조를 전제로 한 지침(컨텍스트 약 100줄)을 만들고, 에이전트 2가 그에 맞춰 MCP 서버로 구현하는 방식이다. 이렇게 하면 펼쳐지는 구조의 의자가 제조 가능한 모델로 만들어지고, 관절이 연결된 로봇이 한 시간이 채 안 되어 생성되며, CNC 가공을 위한 툴패스도 만들어진다. 룰 베이스 CAM을 넘어, 가공되지 않는 영역을 피드백으로 알려 주면 공구 길이와 이송 속도를 스스로 조정하고 기가공 영역을 제외해 자동으로 연결하는 모습이 인상적이었다. 2D 도면을 3D로 변환하는 것은 아직 어렵지만, 규칙을 분석할 수 있는 도면이라면 구현이 가능하다고 했다. 성 수석의 결론은 한 문장으로 압축된다. “설계 개념이 ‘소프트웨어 조작’에서 '의도의 전달’로 넘어가고 있다.”   정리 — 데이터 자산화, 적합성 정의, 거버넌스 마지막으로 정 박사는 고객 사례와 겹치는 결론을 세 가지로 정리했다. 첫째, 데이터가 자산화되어야 한다. 둘째, 지금 하는 일이 그 모델로서 적합한가에 대한 정의가 필요하다. 셋째, 조직이 어떤 거버넌스로 이를 운영할 것인가가 정리되어야 한다. 그는 “AX는 결국 운영 모델을 설계하는 것”이라며, 무엇을 쓰고 어떻게 절차를 만들지, 그리고 “누군가는 책임을 져야 한다”는 점을 강조했다. 대부분의 문제가 책임을 지지 않으려는 데서 생긴다는 뼈 있는 말이었다.   ▲ 오토데스크코리아 정태승 박사의 오토데스크 AI 세션   ▲ 오토데스크 코리아 발표 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   필자의 시선 — 도구는 이미 전제, 승부는 데이터와 거버넌스 하루를 되짚어 보면, 네 개의 발표가 서로 다른 언어로 같은 말을 하고 있었다. GS건설은 ‘CDE와 역할 분리’로, 간삼건축은 ‘감자 우화와 지식 자산화’로, 삼우건축은 ‘사이프와 유스케이스 성장 구조’로, 그리고 오토데스크는 ‘데이터 교환 모델과 데이터·거버넌스’로. 표현은 달라도 지향점은 하나였다. BIM 같은 도구는 이미 전제가 되었고, 승부처는 그 위에 쌓이는 데이터를 어떻게 자산화하고, 개인의 AI 활용을 어떻게 조직의 자산으로 전환하느냐로 넘어가 있다는 것. 필자는 이 흐름이 개인 차원의 오래된 교훈과 맞닿아 있다고 본다. AI가 아무리 훌륭한 대안을 제시해도, 최종 판단은 도메인 지식을 가진 사람의 몫이다. 도구는 이미 민주화되었다. 이날 진행을 맡은 사회자가 훈민정음을 빗대어 “누구나 읽고 쓸 수 있다는 것은 지식의 민주화이고, 지금 AI가 바로 그렇다”고 한 것처럼, 이제 관건은 무엇을(도메인) 어떻게(프롬프트와 거버넌스) 시킬 것인가다. 개인 차원에서 ‘일머리’라 부르던 능력이, 조직 차원에서는 ‘데이터 자산화와 거버넌스’라는 이름으로 확장된 셈이다. 특히 “AX는 운영 모델을 설계하는 것”이고 “누군가는 책임을 져야 한다”는 말은, 화려한 AI 시연 사이에서 가장 오래 남는 문장이었다. 결국 도구를 바꾸는 것만으로 혁신은 오지 않는다. 어떤 데이터를 신뢰할 수 있는 기준으로 삼고, 누가 그것을 책임지며, 개인의 성과를 조직의 자산으로 어떻게 축적할 것인가 — 이 질문에 답하는 조직이 다음 단계로 나아갈 것이다.   ▲ 오토데스크 디자인&서밋 코리아 2026 핵심 메시지 인포그래픽(필자 생성 by Gemini)   맺음말 이번 서밋은 신기술의 전시가 아니라, 그 기술을 ‘어떻게 운영할 것인가’에 대한 고민의 공유장에 가까웠다. 지금 이 글을 읽고 있는 독자에게 묻고 싶다. 우리 조직은 어떤 데이터를, 어떤 거버넌스로 자산화하고 있는가. 그리고 각자의 자리에서 만들어 내는 AI 결과물은 개인의 실험으로 소모되고 있는가, 아니면 조직의 자산으로 쌓이고 있는가. 아직 답을 다 갖춘 조직은 없다. 모두 “늦은 감이 없지 않다”면서도 멈추지 않고 실험을 이어 가고 있었고, 오토데스크 역시 “내년에는 더 나아간 기술을 소개하겠다”고 약속했다. 내년 이맘때 이 자리에서 한 걸음 더 나아간 사례를 만나 보길 권한다. 도구를 넘어 운영 모델을 고민하기 시작한 조직에게, 올해의 서밋은 좋은 이정표가 되어 줄 것이다.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방 법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  박한울 지음 / 3만 1000원 / 이지스퍼블리싱   오토캐드 분야 10년 연속 베스트셀러로 자리 잡은 도서가 최신 AI 기능을 반영해 2027 버전으로 새롭게 출간됐다. 이번 신간은 건축과 인테리어, 기계 실무에 최적화된 입문서로, 초보자도 단 6일 만에 설계 도면을 그릴 수 있도록 체계적인 커리큘럼을 제공한다. 이 책은 오토캐드를 처음 접하는 입문자들을 위해 평면도 작성부터 치수 문제 해결까지 기초부터 실무까지 탄탄하게 익힐 수 있도록 구성했다. 특히 최근 도입된 오토캐드의 대화형 AI 기능까지 충실히 담아내어 변화하는 설계 트렌드에 발 빠르게 대응할 수 있도록 돕는다. 학습 효과를 극대화하기 위해 본문 내용을 상세히 담은 동영상 강의 110강과 모든 버전에서 호환되는 실습 파일, 16주 완성 진도표를 함께 제공한다. 또한 국가직무능력표준 NCS의 2D 도면 작성 모듈 조건을 충족해 전문 교육 기관의 교재로 활용하기에도 손색이 없다. 오토데스크 기술지원사로 근무하며 수백 명의 실무자 질문을 해결해 온 저자의 노하우를 바탕으로 작업 속도를 획기적으로 높여주는 24가지 실무 비법을 수록했다. 필수 단축 명령어 정리와 함께 최신 2027 신기능 가이드 PDF까지 부록으로 제공해 초보 학습자뿐만 아니라 실무자들의 가려운 곳까지 시원하게 긁어준다. 오토캐드 입문과 실무 역량 강화를 고민하는 이들에게 든든한 교과서가 될 것이다.  

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   플랜트 BIM 배관 ISO 도면 자동화의 새로운 기준, Ez-ISO V2 개발 : 휴엔시스템, www.huensystem.com 자료 제공 : 엠티엠디지털컨스트럭션, 02-565-0989, www.mtmdc.co.kr   플랜트 설계 프로젝트에서 Piping Isometric Drawing(ISO) 은 시공, 제작, 자재 관리 전 과정의 기준이 되는 핵심 도면이다. 그러나 Revit에서는 Isometric Drawing을 자동으로 추출할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않아 EZ-ISO V2는 이러한 한계를 해결하기 위해 개발된 화공 플랜트 특화 Revit 기반 Piping ISO 및 BOM 자동 생성 솔루션이다. Revit 3D BIM 모델을 직접 참조하여 도면, 자재 정보, 치수, 태그, BOM(Material Take-Off)을 일관된 데이터 기준으로 추출함으로써, 표준화된 고품질 ISO 도면을 자동 생성한다. 1. 주요 특징  (1) Revit 기반 네이티브 ISO 생성 EZ-ISO는 Revit Add-in 방식으로 동작하며, 중간 변환 포맷 없이 Revit 모델을 직접 참조하여 ISO를 생성한다. 이를 통해 모델–도면 간 데이터 불일치를 원천적으로 차단하고, 설계 변경 사항을 즉시 ISO 도면에 반영할 수 있다. (2) 화공 플랜트 실무 기준 반영 ISO 템플릿 화공 플랜트 프로젝트에서 요구되는 Line No., Spec, Size, Rating, End Type은 물론 Pipe, Valve, Flange, Gasket, Fitting 정보를 실무 기준에 맞게 자동 표기한다. 또한 발주처 및 EPC별 표준 ISO 양식 커스터마이징을 지원하여 프로젝트 적용성을 높였다. (3) 자재 정보(BOM) 자동 연계 추출 Pipe, Valve, Flange, Gasket, Fitting 등 모든 Piping 구성 요소의 정보를 ISO 도면과 BOM에 자동 연계하여 도면–자재 산출 간 오류를 최소화한다. (4) 설계 변경 대응에 최적화된 워크플로우 3D 모델 수정 후 ISO를 재생성하면 변경 사항이 즉시 반영되어 EZ-SPOOL과 연계하면 Revision 관리가 용이하며, 재작업을 최소화하고 변경 이력 추적이 가능하다. (5) Support 표기 및 Bolt BOM 자동 산출 그동안 Ez-ISO의 약점으로 지적된 Support ISO 표기가 획기적으로 보완되었다. 대부분의 EPC 설계사가 보유한 Standard Support 및 Special Support를 ISO 도면에 표기할 수 있으며, 다양한 플랜지 접합 조건에 따른 Bolt 수량 및 길이 Calculation 결과를 BOM으로 자동 산출한다. 2. 주요 기능 ■ Revit Piping 모델 기반 ISO 자동 생성 ■ Line 단위 ISO 생성 ■ 치수, Flow Direction, Slope, Elevation 자동 표기 ■ BOM(Material Take-Off) 자동 작성 ■ 프로젝트·발주처별 ISO 템플릿 관리 ■ 화공 플랜트 Standard / Special Support 도면 표기 ■ 다양한 플랜지 접합 조건에 따른 Bolt Length Calculation BOM 산출 ■ EZ-Spool 연계 시 Revision 및 변경 이력 관리 용이 3. 도입 효과 (1) 도면 품질 및 신뢰도 향상 Revit 3D 모델과 ISO 도면이 단일 데이터 소스(Single Source of Truth) 를 공유함으로써 치수 오류, 자재 누락, 태그 불일치 문제를 근본적으로 제거한다. (2) 설계 변경 리스크 최소화 잦은 설계 변경이 발생하는 플랜트 프로젝트 환경에서 변경 대응 속도와 정확도를 획기적으로 개선한다. (3) 시공·제작 단계 연계 강화 정확한 ISO 및 BOM 제공을 통해 Shop Drawing, 제작, 현장 시공 단계까지 데이터 연속성을 확보한다. (4) BIM 기반 플랜트 전환 가속 기존 2D 중심 ISO 작성 방식에서 벗어나 BIM 기반 디지털 플랜트 환경 구축을 위한 실질적인 전환 수단을 제공한다. 4. 주요 고객 사이트 Ez-ISO는 단순한 ISO 자동화 도구를 넘어, 플랜트 Piping 설계–도면–자재–시공을 연결하는 핵심 BIM 솔루션이다. 플랜트 프로젝트에서 반복되는 ISO 작업의 비효율을 줄이고 설계 품질과 생산성을 동시에 향상시키고자 한다면, EZ-ISO는 가장 현실적이고 강력한 대안이 될 것이다. ■ 한국 : SK에코엔지니어링, SK에코플랜트, 삼성물산, 글로텍엔지니어링, 케이씨이엔씨, 세보엠이씨, 대아이앤씨, 신화플랜, 세방테크, 케이엔솔, 성도이엔지, 제이에스솔루션, 에이아이코리아, 지오그리드, 우호엔지니어링건축사사무소, 에스티아이, 케이펙기술, 엠제이테크 등 ■ Japan: Shinryo Corporation, Integration Core ■ India: STUP Consultants, Neilsoft, Petrocon Engineers & Consultant  ■ Singapore: Meinhardt EPCM, GRADIANT, CES Salcon ■ USA: Jacobs, AECOM, GSE Engineering, Batchelor & Kimball, ZAP Engineering & Construction Services ■ Saudi Arabia, UAE: Jacobs, ImageGrafix Software FZCO, Worley ■ France: Veolia, Technip Energies France, Equans, SUEZ ■ Germany, Ireland: Exyte, Caverion Deutschland GmbH, Etteplan, Dornan Engineering, Jones Engineering ■ Austria, Sweden: Zauner Group Holding GmbH, Bravida Group   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

엔비디아는 로보택시와 자율주행차 개발을 위한 개방형 추론 모델 ‘엔비디아 알파마요 2 슈퍼(NVIDIA Alpamayo 2 Super)’의 상업적 이용을 지원한다고 밝혔다. 이 모델은 개방형 상용 라이선스와 높은 추론 성능, 검토 가능한 의사결정 과정을 바탕으로 자율주행차의 대규모 배포를 돕는다. 로보택시를 비롯한 자율주행차가 해결해야 할 과제는 드물고 복잡한 롱테일 상황이다. 이러한 상황에 대응하려면 상황을 이해하고 인과관계를 추론해 적절한 행동을 선택할 수 있어야 한다. 상업적 이용이 가능한 알파마요 2 슈퍼는 단일 파운데이션 모델에서 자율주행차 관련 기능을 지원한다. 엔비디아 코스모스 3 슈퍼 리즈너(Cosmos 3 Super Reasoner)를 기반으로 구축된 이 모델은 개방형 상용 라이선스인 오픈MDW(OpenMDW)-1.1에 따라 허깅페이스(Hugging Face)에서 제공된다. 해당 라이선스는 파인 튜닝과 파생 모델 개발, 상업적 재배포를 허용한다. 자율주행차 개발사와 완성차 업체는 자체 데이터와 주행 정책에 맞춰 모델을 조정할 수 있다.     기존 알파마요 모델은 연구개발 목적으로 공개됐다. 현재 오픈MDW 라이선스는 알파마요 모델군 전체에 적용된다. 개발자는 추가 허가 없이 모델을 상업적으로 배포할 수 있으며, 개발팀은 각 작업에 적합한 모델을 효율적으로 선택할 수 있다. 알파마요 2 슈퍼는 클라우드 기반 개발 워크플로에서 추론을 지원하며 합성 학습 데이터와 모델 증류를 위한 교사 모델의 출력값을 생성한다. 알파마요 1.5와 알파마요 1은 비용 효율적인 선택지를 제공하며, 여기서 생성된 증류 모델은 양산 차량에서 실시간 추론을 수행하도록 최적화된다. 엔비디아는 알파마요 2 슈퍼가 자율주행 추론 벤치마크인 링고QA(LingoQA)에서 평가된 약 40개 모델 가운데 1위를 차지했다고 밝혔다. 100억 개의 파라미터를 갖춘 이전 모델보다 3배 큰 규모로 제작돼 복잡한 상호작용에도 효과적으로 대응할 수 있다는 것이다. 알파마요 2 슈퍼는 차량의 전방과 측면, 후방을 아우르는 360도 카메라 영상을 통합해 추론하며 교차로나 비보호 회전 같은 위험 상황을 쉽게 이해하도록 돕는다. 이 모델은 주행 궤적, 인과관계 연쇄(CoC) 추적 정보, 메타 액션, 추론 자동 라벨, 2D 시각 그라운딩 기반 시각 질의응답 결과 등 다섯 가지 결과를 생성한다. 이를 통해 개발자는 모델의 의사결정 과정을 파악하고 비판적으로 검토할 수 있다. CoC 추적 정보는 ISO/PAS 8800 요구사항에 맞춘 AI 안전 체계를 지원한다. 또한 자동 라벨러로 배포돼 주행 영상에서 라벨을 생성하고 주석 작업 주기를 수개월에서 수일로 단축해 준다. 자율주행차 개발팀은 시뮬레이션을 제공하는 엔비디아 알파심(AlpaSim)과 강화학습을 지원하는 엔비디아 알파짐(AlpaGym) 등 다양한 개방형 모델과 데이터세트 제품군을 활용할 수 있다.

트림블은 코오롱글로벌이 트림블 커넥트(Trimble Connect)와 트림블 커넥트 대시보드를 도입했다고 밝혔다. 코오롱글로벌은 이를 통해 철골 공사의 제작, 출하, 입고, 설치 현황을 실시간으로 관리하는 BIM(건설 정보 모델링) 기반 골조공사 디지털 통합 관리 체계를 구축했다. 코오롱글로벌은 주택 중심의 사업 구조를 일반 건축과 하이테크 건축으로 다각화하고 있다. 기존 철근콘크리트 중심의 BIM 프로세스를 철골과 프리캐스트 콘크리트(PC) 구조로 확대하는 중이다. 이 과정에서 2D 도면과 엑셀 중심의 기존 관리 방식은 데이터 차이와 소통 문제를 발생시킬 수 있다. 일주일 이상 걸리던 실적 취합 기간을 줄여 공정 지연과 리스크를 신속하게 파악하는 점이 주요 과제로 떠올랐다. 코오롱글로벌은 철골 공사의 제작부터 설치까지 전 과정을 실시간으로 통합 관리하고자 트림블 커넥트와 트림블 커넥트 대시보드를 적용했다. 협력업체가 테클라(Tekla)로 모델링한 상세 도면 모델을 트림블 커넥트에 올리면, 3D 모델에서 각 철골 부재의 상태가 색상으로 표시된다. 여기에 부재별 QR코드와 송장 QR코드를 연동해 제작, 출하, 입고, 설치 정보를 실시간으로 업데이트한다. 이를 통해 현장과 본사, 협력업체가 동일한 데이터를 기준으로 공정 현황을 확인할 수 있다. 시스템 도입 이후 코오롱글로벌은 기존 일주일 이상 걸리던 실적 취합을 실시간 모니터링 체계로 전환했다. 이에 따라 자재 입고 현황, 설치 가능 물량, 계획 대비 실적을 한눈에 확인할 수 있다. 지연 사항을 조기에 발견해 제작 수량 조정이나 설치 일정 재검토 등 대응 조치를 신속하게 취할 수 있게 됐다. 또한 3D 상세 도면 모델의 수량 정보를 하도급 기성 청구 내역과 비교하고 검증해 과기성을 사전에 방지할 수 있게 됐다. 세부 부재까지 확인해 더 정확한 정산도 가능해졌다. 별도 자료 정리 없이 발주처 및 감리와 동일한 기준으로 공정 현황을 공유할 수 있어 의사결정 속도가 높아진 것도 성과로 꼽힌다.     코오롱글로벌의 박현아 과장은 “트림블 커넥트 대시보드는 공사, 원가, 공정을 통합 관리할 수 있는 효과적인 도구로 실제 현장에서 업무 효율성과 정확도를 높이는 데 큰 도움이 되고 있다”면서, “철골 공사에서의 적용을 시작으로 향후 PC 공정까지 확대하고 모든 철골과 PC 현장이 동일한 구조의 디지털 기반 공정 관리를 수행할 수 있도록 확산해 나갈 계획”이라고 전했다. 트림블코리아의 이훈녕 기술팀장은 “이번 코오롱글로벌 사례는 BIM이 단순한 3D 모델 활용을 넘어 제작, 출하, 입고, 설치 등 실제 현장 운영 데이터를 연결하고 공사, 원가, 공정 관리를 통합하는 기반으로 확장되고 있음을 보여주는 중요한 사례”라고 설명했다. 또한 “트림블은 트림블 커넥트를 기반으로 건설 현장의 복잡한 데이터를 하나의 흐름으로 연결하고 고객이 더 정확하고 선제적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 말했다.