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통합검색 " AR"에 대한 통합 검색 내용이 4,358개 있습니다
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알리바바, 로봇을 위한 AI 모델 ‘큐원 로봇 스위트’ 공개
알리바바는 ‘구현형 지능(embodied intelligence)’ 분야의 발전을 보여주는 큐원 기반 로보틱스 파운데이션 모델 스위트 ‘큐원 로봇 스위트(Qwen-Robot Suite)’를 공개했다. 큐원 로봇 스위트는 세 가지 핵심 모델로 구성된다. 범용 비전-언어-액션(VLA) 모델인 ‘큐원 로봇매닙(Qwen-RobotManip)’, 확장 가능한 비전-언어 내비게이션(VLN) 모델인 ‘큐원 로봇내브(Qwen-RobotNav)’, 구현형 지능을 위한 비디오 월드 모델인 ‘큐원 로봇월드(Qwen-RobotWorld)’가 그 핵심이다. 이 모델 스위트는 이동성과 조작, 물리 세계의 동작 원리 등 물리적 상호작용의 다양한 측면을 포괄적으로 다루도록 설계됐다. 알리바바에 따르면 실제 로봇이 다양한 환경에 자연스럽게 적응하고, 낯선 환경에서도 새로운 작업을 처리하며, 처음 접하는 물체와도 자연스럽게 상호작용하면서 물리 법칙을 따르고 자연어 지시를 정확히 수행할 수 있다. 큐원 로봇 스위트는 큐원의 고도화된 멀티모달 역량인 언어 이해, 시각적 인식, 공간 추론을 물리적 세계로 확장한다. 세 모델은 로보챌린지(RoboChallenge) 등 수십 개의 로봇 평가 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 다양한 환경에서 새로운 작업과 지시를 처리하는 일반화 능력을 바탕으로 물리 공간에서 범용 에이전틱 시스템 구축을 위한 유력한 기반 기술로 평가받고 있다. 큐원 로봇 스위트는 현재 로보틱스 분야의 일부 알리바바 클라우드 기업 고객을 대상으로 실제 환경 파일럿 테스트를 진행 중이다. 큐원 3.5-4B VL 모델을 기반으로 구축된 VLA 모델 큐원 로봇매닙은 로보틱스 리포지토리, 인간 조작 영상, 합성 인간-로봇 데이터셋 등 전적으로 오픈소스 데이터로 구성된 3만 8000시간 이상의 데이터를 학습에 활용했다. 대규모 실제 로봇 기반 구현형 AI 평가인 로보챌린지에서 1위를 기록했으며, AgileX ALOHA, Franka, UR, ARX 등 주요 로봇 하드웨어 플랫폼에서 검증을 완료했다. 알리바바는 큐원 로봇매닙이 분포 외(out-of-distribution) 일반화 능력이 특히 뛰어나다고 밝혔다. 새로운 환경에서의 모바일 조작을 평가하는 이벤치(EBench)에서 1위를 달성했으며, 장면 변화 평가인 RoboTwin-Clean2Rand Hard에서 69.4%, 처음 접하는 지시 수행 평가인 RoboTwin-IF에서 72.0%를 기록했다. 또한 서로 다른 로봇 플랫폼 간 전이 성능 부문에서 기존 최고 수준 대비 3배 향상된 성능을 달성해, 재학습을 최소화하면서 다양한 로봇 하드웨어에 모델을 배포할 수 있게 됐다. 큐원3-VL을 기반으로 개발된 큐원 로봇내브는 궤적 계획 및 비전-언어 추론에 걸쳐 1560만 건의 정제된 샘플로 학습됐다. 이 VLN 모델은 에이전틱 내비게이션 시스템을 위한 확장 가능한 내비게이션 엔진이자 통합 인터페이스로 기능한다. 계획 모듈이 업무별 재학습 없이 추론 시점에 내비게이션 작업 모드와 컨텍스트 전략을 동적으로 선택할 수 있도록 설계돼, 구현형 질문 응답(EQA)과 같은 장기 과제를 처리하는 에이전틱 시스템의 핵심 구성 요소로 활용될 수 있다. EQA는 로봇이 “제 출입증을 어디에 두었나요?” 처럼 물리 공간에 관한 질문에 답하는 AI 태스크다. 큐원 로봇내브는 에이전틱 시스템에 통합될 경우 내비게이션 단계를 크게 줄이면서도 주요 벤치마크에서 높은 수준의 EQA 성능을 달성한다. 또한 이전에 접하지 않은 다양한 실제 환경에서도 강력한 일반화 능력을 발휘한다. 큐원 로봇월드는 현재 관측값을 기반으로 물리 법칙에 부합하는 미래 시각 변화를 예측하는 비디오 월드 모델이다. 실시간 시각 장면과 자연어 지시를 입력받아 물리 세계의 이후 변화를 예측한다. 20개 이상의 로봇 형태와 500개의 동작 범주에 걸쳐 2억 프레임 이상을 포함하는 860만 건의 비디오-텍스트 쌍으로 학습됐으며, 로봇을 위한 합성 비디오 학습 데이터를 생성하고 실행 전 미래 궤적을 시뮬레이션할 수 있다. 이 기능은 로봇 조작, 구현형 계획 수립, 복잡한 실내 내비게이션 분야에 폭넓게 적용될 수 있다. 구현형 월드 모델 평가인 EWMBench와 로봇 학습 데이터 생성 평가인 DreamGen Bench에서 모두 1위를 달성했다. 큐원 로봇 스위트는 범용 AI 모델을 물리 공간의 실용적인 에이전트로 전환하는 가능성을 열어준다. 범용 큐원 모델은 로보틱스 모델과 직접 연계돼 일반 지능과 물리적 행동 사이의 간극을 메우는 특화 도구로 활용될 수 있다. 예를 들어, “코티커피 매장에 초록색 우산이 놓여 있는지 확인해 줘” 와 같은 개방형 요청을 처리하는 에이전틱 워크플로에서, 범용 큐원 모델이 상위 전략 기획자 역할을 맡고 큐원 로봇내브가 실시간 실행 도구로 기능할 경우 해당 시스템은 실제 물리 공간을 자율적으로 탐색해 근거 기반 답변을 반환할 수 있다. 알리바바는 향후 큐원 로봇 스위트를 물리적 에이전트 생태계 전반에 통합해, 복잡하고 변화하는 실제 환경에서 고도의 자율 인식, 공간 의사결정, 장기 실행 능력을 갖춘 에이전트 구현을 목표로 한다.
작성일 : 2026-06-17
올해 데이터센터 전력 소비량 26퍼센트 증가 전망, 가트너 AI 경쟁 병목 요인 전력 지목
 가트너가 2026년 전 세계 데이터센터 전력 소비량이 전년 대비 26퍼센트 늘어날 것으로 전망했다. 가트너의 최신 분석에 따르면, 전 세계 데이터센터 전력 소비량은 2025년 447테라와트시(TWh)에서 2026년 565TWh로 증가할 것으로 예상된다. 링란 왕 가트너 수석 애널리스트는 연산 집약적인 AI 워크로드에 대한 수요가 급증하면서 데이터센터 전력 소비가 이전과 다른 수준으로 확대되고 있다고 설명했다. 아울러 AI 역량이 이제 전력 가용성에 의해 제약을 받게 되면서, 데이터센터 전력 확보는 글로벌 AI 경쟁에서 규모 확장과 수익성 확보를 위한 새로운 격전지가 되고 있다고 분석했다.   세계 데이터센터 전력 수요   (이미지 제작 : 제미나이, 가트너 참조) 2030년 데이터센터 전력 수요 290GW 달성 전망 올해 전 세계 데이터센터 전력 수요는 2025년 104기가와트(GW)에서 27퍼센트 증가한 132GW에 이를 것으로 전망된다. 나아가 2030년에는 290GW에 달할 것으로 예상되며, 이는 생성형 AI 확산이 데이터센터 인프라와 전력 운영 전반에 장기적인 부담을 더하고 있음을 보여준다. AI 최적화 서버의 급성장과 인프라 부담 AI 최적화 서버는 데이터센터 전력 소비량 증가의 주요 요인으로 꼽힌다. 가트너는 2026년 AI 최적화 서버가 데이터센터 전력 소비량의 31퍼센트를 차지할 것으로 전망했으며, 2027년에는 AI 최적화 서버의 전력 소비량이 기존 서버를 넘어설 것으로 예측했다. 실제 부문별 전망을 살펴보면 기존 서버의 전력 소비량은 2025년 193TWh에서 2026년 195TWh, 2027년 200TWh로 완만한 성장세를 보인다. 반면 AI 최적화 서버는 2025년 95TWh에서 2026년 175TWh로 84.2퍼센트 급증하고, 2027년에는 258TWh에 이를 것으로 대조적인 결과가 나타났다. 냉각 및 기타 인프라 역시 2025년 159TWh, 2026년 195TWh, 2027년 243TWh로 지속 증가하여 전체 데이터센터 총 전력 소비량은 2025년 447TWh, 2026년 565TWh, 2027년 702TWh로 확대될 전망이다.   표 1. 2025~2027 전 세계 데이터센터 부문별 전력 소비량 전망 (단위: TWh) 구분 2025 2025 증가율(%) 2026 2026 증가율(%) 2027 2027 증가율(%) 기존 서버 193 0.9 195 1.2 200 2.4 AI 최적화 서버 95 83.6 175 84.2 258 47.8 냉각 및 기타 인프라 159 10.5 195 22.6 243 24.6 총 전력 소비량 447 15.5 565 26.4 702 24.1 *반올림에 따라 합계가 일치하지 않을 수 있음. *출처: 가트너 (2026년 6월) 전력난 시대에 대응하는 인프라 전략 고도화 필요 2030년까지 데이터센터 전력 소비량이 1,200TWh를 넘어설 것으로 예상되는 가운데, 데이터센터 구축 수요 대비 전력망 공급 부족으로 모든 데이터센터 사용자에게 직접적인 영향이 불가피할 전망이다. 왕 애널리스트는 인프라 및 운영(I&O) 리더의 최우선 과제는 효율성 개선과 안정적인 전력망 접근 확보가 될 것이라며, 전력 제약 완화와 지속 가능하고 확장 가능한 성장을 위해 고효율 냉각 시스템과 엣지 컴퓨팅에 대한 투자도 병행해야 한다고 전했다.  
작성일 : 2026-06-14
팀뷰어 원격 지원 설루션에 ‘윈도우 AI API’ 탑재
팀뷰어는 마이크로소프트와 파트너십을 맺고, 산업 및 현장 환경에 특화된 원격 지원 설루션인 ‘어시스트 AR’에 온디바이스 AI 기능을 도입했다고 밝혔다. 이로써 현장 기술자가 불안정한 모바일 네트워크 환경에 있더라도 원격 지원 담당자는 보다 선명한 영상을 확보할 수 있게 됐다는 것이 팀뷰어의 설명이다. 현장 엔지니어가 산업 장비 수리를 위해 원격 지원을 받을 때는 신속하고 정밀한 대응이 중요하다. 하지만 공장 내부나 외딴 작업장, 야외 현장 등 모바일 통신 환경이 좋지 않은 곳이 많다. 영상이 흐릿하거나 끊기면 문제 해결이 늦어져 장비가 긴 시간 멈추게 될 수도 있다. 팀뷰어 어시스트 AR은 마이크로소프트 이그나이트 2025에서 공개된 ‘비디오 슈퍼 해상도(VSR) 윈도우 AI API’를 새롭게 적용했다. 어시스트 AR은 이 기술을 활용해 불안정한 네트워크 환경에서도 영상 품질을 높이고, 영상 오류와 왜곡을 줄여 대역폭 사용을 최적화한다. VSR은 수신 기기에서 실행되는 모델을 통해 영상을 실시간으로 복원하고 선명하게 처리하는 방식이며, 강력한 CPU를 탑재한 더 많은 윈도우 PC에서 작동한다. 제조, 유틸리티, 현장 서비스 등 원격 전문 지원이 필요한 기업은 이번 기술을 통해 문제 해결 시간을 줄이고, 불필요한 현장 방문을 줄여 운영 비용을 아낄 수 있다. 작업자의 위치나 네트워크 환경에 상관없이 팀 간 협업 효율도 높아질 것으로 보인다. VSR이 적용된 어시스트 AR은 현재 비공개 베타로 제공되고 있으며, 수주 안에 정식 출시된다. 팀뷰어는 이 기능을 자사 제품 포트폴리오 전반으로 확대 적용할 계획이다.     팀뷰어에서 글로벌 파트너십 및 채널을 총괄하는 알프레도 패트론 수석 부사장은 “팀뷰어는 현장 근무자 업무 지원 및 원격 지원 분야의 글로벌 리더로서, 마이크로소프트와 협력해 까다로운 네트워크 환경에서도 고객에게 고화질 영상을 제공할 수 있게 되어 매우 기쁘다”면서, “현장을 지키는 작업자들이 겪는 실질적인 문제를 해결하고자 하는 팀뷰어의 비전을 보여주는 사례”라고 강조했다. 마이크로소프트의 믹 체르노모르디코프 윈도우 개발자 관계 및 파트너십 총괄은 “마이크로소프트는 앱 개발자를 위한 온디바이스 AI 기능 지원에 지속적으로 투자하고 있다”면서, “VSR 윈도우 AI API를 활용하여 고객의 원격 지원 경험을 향상시키기 위해 팀뷰어와 파트너십을 맺게 되어 기쁘다”고 덧붙였다.
작성일 : 2026-06-08
글로벌 BIM 설계 소프트웨어, ARchicad
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 글로벌 BIM 설계 소프트웨어, ARchicad(이미지 제작 :  제미나이)   개발 : 그라피소프트(Graphisoft SE), www.graphisoft.com 자료 제공 : 아키소프트, 02-6956-5298, www.archisoft.co.kr   아키캐드(Archicad)는 헝가리에 본사를 둔 Graphisoft에서 개발한 BIM 기반 건축 설계 소프트웨어로, 약 40년 이상의 개발 역사를 보유하고 있다. 설립 초기부터 3D 건축 설계에 특화된 소프트웨어 개발을 목표로 성장해 온 글로벌 기업으로, ARchicad를 비롯해 BIMx, BIMcloud, DDScad, MEP Designer 등 다양한 BIM 기반 설계 및 협업 솔루션을 함께 제공하고 있다. 건축 설계 초기 단계부터 실시설계, 인허가 도면, 시공 협업 단계까지 하나의 통합 모델을 기반으로 업무를 수행할 수 있도록 설계되었으며, 국내에서는 주거·비주거 건축, 공공 BIM 설계, 인테리어, 민간 설계사무소 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.   1. 주요 특징  건축가 중심의 직관적인 인터페이스와 실무 중심의 설계 프로세스를 제공한다. 3D 모델과 2D 도면이 실시간으로 연동되어 설계 변경 시 모든 도면이 자동으로 업데이트되며, 반복적인 수정 작업을 줄여 설계 품질을 안정적으로 유지할 수 있다. 또한 개방형 BIM(Open BIM)을 지원하여 IFC등 국제 표준 포맷을 기반으로 타 BIM 솔루션, 구조·설비 협업 도구와의 데이터 교환이 용이하다. 2. 주요 기능 (1) 2D·3D 통합 설계 단일 BIM 모델을 기반으로 2D와 3D 작업을 동시에 수행할 수 있으며, 평면도·입면도·단면도 등 주요 도면을 자동으로 생성한다. (2) CAD 친화성 기존 CAD와 유사한 레이어 기반 구조로, CAD 환경에 익숙한 사용자도 BIM 설계 환경에 빠르게 적응할 수 있다. (3) 직관적인 UI 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 설계 흐름이 단순화되며, 복잡한 설정 없이도 효율적인 작업이 가능하다. (4) 빠른 성능과 가벼운 작업 환경 비교적 가벼운 시스템 요구사항으로 노트북 환경에서도 3D 모델 작업이 가능하여 장소에 구애받지 않는 설계 업무를 지원한다. (5) DWG 호환성 DWG 변환 기능을 통해 기존 CAD 도면과의 연계가 용이하며, 도면화 및 외부 협업 과정에서도 높은 활용성을 제공한다. (6) 확장성과 활용성 이 외에도 다양한 설계 지원 기능을 제공하여, 빠르고 정확한 설계 환경 구축을 지원한다. 3. 도입 효과 단일 BIM 모델 기반의 설계 환경을 통해 설계자의 반복 작업과 불필요한 수정 업무를 줄여준다. 설계 변경 시 도면이 자동으로 반영되어 재작업에 소요되는 시간을 최소화할 수 있으며, 이로 인해 설계자는 핵심 설계 업무에 더 많은 시간을 집중할 수 있다. 그 결과, 동일한 인력으로 더 많은 업무를 수행할 수 있어 업무 효율이 향상되고, 설계 변경과 오류로 인해 발생하던 시간·인력·비용 손실을 효과적으로 절감할 수 있다. 이는 프로젝트 전반의 생산성을 높이는 동시에, 설계 사무소의 운영 비용 절감에도 기여한다. 4. 주요 고객 사이트 현재 전 세계 115개국 이상에서 사용되고 있으며, 국내에서는 소규모 설계사무소부터 대기업·공공기관에 이르기까지 설계는 물론 건설 분야 전반에 걸쳐 다양한 규모와 분야의 조직에서 폭넓게 활용되고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2026-06-06
AI 네이티브 클라우드 플랫폼, Autodesk Forma
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 AI 네이티브 클라우드 플랫폼, Autodesk Forma(이미지 제작 : 제미나이) 개발 : 오토데스크, www.autodesk.com/kr 자료 제공 : 오토데스크코리아, 02-3484-3400, www.autodesk.com/kr   오토데스크(Autodesk)는 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에 본사를 둔 글로벌 소프트웨어 기업으로 건축·엔지니어링·건설(AEC), 제조 및 미디어·엔터테인먼트 산업을 위한 설계·엔지니어링 소프트웨어를 제공하고 있다. AutoCAD, Revit 등 업계를 대표하는 솔루션을 통해 디지털 설계와 협업 환경을 지원해 왔으며, 최근에는 AI와 클라우드 기반 플랫폼을 중심으로 프로젝트 전 생애주기를 연결하는 산업 전반의 디지털 전환을 지원하고 있다.   1. 주요 특징  Autodesk Forma는 건축·엔지니어링·건설(AECO) 산업을 위한 AI 네이티브 클라우드 플랫폼으로, 초기 기획과 사이트 분석, 개념 설계부터 설계·시공 단계까지 데이터를 하나의 환경에서 연결한다. 실시간 환경 분석과 AI 기반 설계 인사이트를 통해 더 빠르고 합리적인 의사결정을 지원하며, Revit과 Autodesk Construction Cloud 등 기존 툴과의 연계를 통해 단일 데이터 소스를 기반으로 이해관계자 간의 협업을 강화하고 프로젝트 전 생애주기 전반의 효율성과 품질을 높일 수 있다. 2. 주요 기능 Autodesk Forma는 프로젝트 초기 단계에서 부지와 주변 환경을 분석해, 일조, 일사, 바람, 소음, 탄소 등 다양한 환경 요소를 종합적으로 검토할 수 있도록 지원한다. AI 기반 개념 설계 및 매스 스터디 기능을 통해 여러 설계안을 신속하게 생성하고 비교함으로써 초기 의사결정의 효율성을 높인다. Forma Site Design과 Building Design 기능을 활용하면 부지 계획부터 초기 건물 설계 단계까지 하나의 환경에서 연속적으로 수행할 수 있으며, Forma Connected Client를 통해 Forma에서 수행한 분석 결과와 설계 데이터를 Revit에서 직접 활용할 수 있다. 또한 Forma Data Management를 기반으로 한 공통 데이터 환경(CDE)을 제공해 프로젝트 참여자 간 데이터 관리와 협업을 효과적으로 지원한다. 3. 도입 효과 Autodesk Forma를 도입하면 AI 기반 분석을 통해 초기 설계 단계에서 설계안을 신속하게 검증할 수 있어 의사결정 속도를 높일 수 있다. 일조, 환경, 성능 등 다양한 데이터를 설계 초기부터 종합적으로 고려함으로써 설계 품질과 건물 성능을 데이터 중심으로 개선할 수 있으며, 프로젝트 전 단계에 걸친 설계 완성도를 높이는데 기여한다. 또한 기획, 설계, 시공 단계 간 데이터 연속성을 확보해 협업 효율을 높이고, 정보 단절로 인한 재작업을 최소화할 수 있다. 이를 통해 비용, 일정, 성능과 관련된 프로젝트 리스크를 초기 단계에서 예측하고 선제적으로 대응할 수 있어 보다 안정적인 프로젝트 수행이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 Autodesk Forma는 국내외 다양한 건축·건설 프로젝트에서 활용되고 있다. 국내에서는 행림종합건축사사무소를 비롯한 설계사무소에서 Autodesk Forma를 활용해 프로젝트 초기 기획 및 설계 단계에서 데이터 기반 검토와 의사결정을 지원하고 있으며, 해외에서는 네덜란드의 디자인·빌드 기업 Dura Vermeer, 글로벌 건축·엔지니어링 기업인 Stantec, HMC ARchitects, HNTB 등 다양한 설계 및 엔지니어링 조직에서 초기 설계 및 분석 단계에 Autodesk Forma를 적용하고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2026-06-06
아레스 커맨더 2027의 MVSETUP 기능 심층 분석
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (2)   CAD 작업에서 도면 작성만큼 중요한 과정 중 하나는 바로 ‘출력’이다. 아무리 정교하게 설계된 도면이라 하더라도 실제 출력 과정에서 축척이 맞지 않거나 레이아웃 구성이 정리되지 않으면 도면의 완성도와 전달력이 크게 떨어질 수 있다. 특히 실무에서는 단순히 한 장의 도면만 출력하는 것이 아니라, 여러 개의 평면도와 상세도, 단면도 등을 일정한 기준으로 정리하여 출력해야 하는 경우가 많다. 이 과정에서 반복 적인 뷰포트 생성과 축척 조정, 정렬 작업이 필요하며, 사용자의 숙련도에 따라 출력 품질에도 차이가 발생하게 된다. 아레스 커맨더 2027(ARES Commander 2027)에서는 이러한 레이아웃 기반 출력 작업을 보다 체계적으로 구성할 수 있도록 MVSETUP 기능을 제공한다. 이번 호에서는 MVSETUP의 기능 구성과 실무 활용 방법, 그리고 기대 효과를 단계별로 살펴보겠다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   MVSETUP이란 무엇인가 MVSETUP은 Layout(배치 탭) 기반 출력 작업을 준비하기 위한 명령이다. 이 명령은 오토캐드를 포함한 다수의 CAD 플랫폼에서 오랫동안 활용되어 온 기능으로, 아레스 커맨더 2027에서도 동일한 개념과 작업 흐름을 바탕으로 지원된다.     사용자는 MVSETUP 명령을 통해 도면 단위 설정부터 출력 축척 지정, 뷰포트 생성 및 정렬까지 출력에 필요한 주요 과정을 순차적으로 구성할 수 있다. 특히 다음과 같은 실무 환경에서 효과적으로 활용할 수 있다. 수십 장 이상의 출력 시트를 반복적으로 구성해야 하는 대형 프로젝트 환경 건축, 기계, 플랜트, 설비 분야처럼 동일 기준의 다중 도면 출력이 필요한 경우 팀 단위로 작업하면서 출력 품질 표준화가 필요한 협업 환경 오토캐드에서 아레스 커맨더로 전환하는 사용자의 적응 지원   출력 도면 구성을 위한 단계별 기능 구성 MVSETUP은 출력 준비 과정에서 필요한 주요 설정을 단계별로 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 각 단계는 독립적으로 사용할 수도 있고, 순서대로 연속 실행하여 출력 환경 전체를 한 번에 구성하는 것도 가능하다.     도면 단위 설정 출력 도면을 구성하기 전, 가장 먼저 도면에 사용된 단위(unit) 기준을 확인하고 설정해야 한다. 건축 분야에서는 밀리미터(mm) 단위가 주로 사용되며, 기계 설계에서는 인치(inch)나 미터(m)를 사용하는 경우도 있다. 단위 설정이 올바르지 않으면 치수 표현과 출력 크기에도 영향을 줄 수 있기 때문에, 이 단계는 출력 작업의 신뢰성 확보 측면에서 매우 중요하다.   출력 축척 지정 단위 설정 이후에는 레이아웃에서 사용할 출력 축척(scale) 기준을 지정한다. 이 설정은 이후 뷰포트에 적용될 배율과 직결되며, 잘못된 축척 설정은 출력 크기나 치수 불일치로 이어질 수 있다. MVSETUP을 통해 축척 기준을 명확히 설정함으로써 이후 작업의 일관성을 확보할 수 있다.   도곽 삽입 지원 출력 도면에는 일반적으로 도면명, 프로젝트명, 작성자, 축척, 날짜, 개정 이력 등이 포함된 도곽이 사용된다. MVSETUP은 출력 용지 크기(A1, A2, A3, A4 등)에 맞춘 도곽(title block) 삽입을 지원하여, 출력 시트의 기본 구조를 보다 빠르게 구성할 수 있도록 한다. 이는 단순한 시각적 배치를 넘어 회사나 프로젝트 단위의 출력 표준을 유지하는 데에도 도움이 된다.   뷰포트 생성 및 배율 설정 배치 공간(layout)에서 뷰포트(viewport)는 모형 공간의 도면을 출력 시트 안에 보여주는 창 역할을 한다. MVSETUP은 뷰 포트 생성을 효율적으로 지원하며, 각 뷰포트에 적절한 배율을 적용할 수 있도록 한다. 하나의 레이아웃 안에서도 전체 평면도(1:100), 상세도(1:20), 부품 확대도(2:1) 등 서로 다른 축척을 안정적으로 혼용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-05
PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026, 6월 18일~19일 개최
제22회 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’(www.plm.or.kr)이 오는 6월 18일(목)부터 19일(금)까지 이틀간 온라인으로 개최된다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 주관하고, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스, 한국산업지능화협회가 공동 주최하는 이번 행사는 ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로 진행된다. AX(인공지능 전환) 시대를 맞아 제조업계의 핵심 화두인 온톨로지, AI 에이전트, 디지털 스레드, 피지컬 AI 및 로봇 데이터 팩토리 등이 접목된 산업별 베스트 프랙티스와 최신 엔지니어링 기술 트렌드가 소개될 예정이다.  PLM/DX컨퍼런스는 온오프 격년제로 실시되고 있으며, 매년 천여명이 넘는 관련 업계 관계자들이 참여하는 제조 엔지니어링 IT 분야 대표 컨퍼런스로서 올해는 온라인으로 개최될 예정이다.   1. 양일간 진행되는 핵심 기조연설 라인업 컨퍼런스 첫날인 6월 18일(목)에는 ‘PLM/AX 베스트 프랙티스 적용 사례 & 전략’을 주제로 한 트랙이 진행된다.  한국자동차연구원 전병욱 AI·자율주행기술연구소장은 ‘디지털을 넘어 피지컬 AI로: AI 모빌리티 시대 패러다임 전환’을 주제로 기조연설을 진행한다. 미래 모빌리티 산업과 자동차 개발 패러다임의 변화, SDV(소프트웨어 정의 차량) 이후 AI 정의 모빌리티(AI-Defined Mobility) 시대로의 전환 과정과 온디바이스 지능 등 핵심 기술의 진화 방향을 공유할 예정이다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 안지훈 수석본부장은 ‘Digital Enterprise 실행을 위한 Siemens의 개발/제조 AI 전략’을 주제로, 디지털 스레드와 디지털 트윈으로 개발/제조 현장을 고도화하기 위한 인더스트리얼 AI(Industrial AI) 실행 전략을 소개한다. 둘째 날인 6월 19일(금)에는 ‘AI 전환(AX)을 위한 신기술과 솔루션’ 트랙이 이어진다.  한국인공지능인재개발원 정종기 원장은 ‘기업에서 AI 에이전트 도입 및 활용 전략’을 주제로, AI 에이전트 단계로 진화 중인 생성형 AI 트렌드와 제조기업의 도입 전략, 성공 사례 및 실행 로드맵 등을 제시할 예정이다.  2. 산업별 적용 사례 및 전문 세션 기조연설 외에도 양일간 2개의 전문 트랙에서 국내외 제조 혁신 기업들의 다양한 고도화 사례가 발표된다.  첫째 날인 6월 18일에는 다쏘시스템코리아 최현준 파트너가 ‘Virtual Companion ‘AURA(아우라)’를 활용한 프로젝트 관리 혁신’을 주제로, 생성형 AI 기반 가상 비서를 활용한 프로젝트 계획 자동화 및 리스크 관리 효율을 극대화하는 차세대 DX 전략을 소개한다.  PTC코리아 엄형욱 총괄책임은 ‘제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 - AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신’을 주제로, AI 시대 제조기업이 왜 디지털 스레드에 주목하는지, 그리고 PTC가 이를 어떻게 현실적인 제조 환경에 적용하고 있는지를 소개한다.  컨택트 소프트웨어 이상훈 한국지사장은 ‘자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환’을 주제로 코스탈(KOSTAL)의 글로벌 변경 관리 혁신 사례에 대해 발표하고, CIM 데이터베이스 기반 솔루션으로 리드타임 단축과 글로벌 협업을 실현하는 과정을 소개한다.  HD한국조선해양 권오욱 책임은 ‘차세대 조선 생산 데이터 표준화 프로젝트 과정과 향후 방향’을 주제로 지멘스와 함께 진행한 팀센터(Teamcenter) - Manufacturing 내의 조선 생산 데이터 구축 파일럿 결과에 대해 설명한다.  LG전자 김현우 선임연구원은 ‘설계(CAD) 데이터를 AI-ready 자산으로: R&D 혁신과 AI 에이전트 사례’를 주제로, 설계 데이터와 기업에 축적된 데이터를 AI 활용 가능한 형태로 연결해 업무 생산성을 혁신한 과정을 공유한다. 둘째 날인 6월 19일에는 피앤피어드바이저리(P&P Advisory) 김진회 상무가 ‘PALMA: PLM을 보완하는 Product ARchitecture 기반 Configuration 플랫폼’을 주제로, 제품 아키텍처를 정보 백본으로 활용하여 PLM의 한계를 보완하고, 구성 관리와 모듈화를 통해 개발·영업·공급망을 연결하는 혁신 방안을 제시한다.  E8(이에이트) 류제형 CTO는 'Next PLM의 핵심 - 온톨로지(Ontology) AI'를 주제로 제조업 개발 단계의 의사결정을 위한 온톨로지 AI 기반 지식그래프 구축 및 활용 사례에 대해 소개한다. 아이지피넷 윤정두 차장은 ‘대규모 데이터 활용과 3D 데이터 최적화까지 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 프로세스 전략’을 주제로, 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 전략에 대해 발표한다.  알씨케이 김창근 전무는 'Aras PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략'을 주제로, 마이크로소프트의 아라스(Aras) PLM 도입 사례를 소개할 예정이다. LS ELECTRIC 이기호 매니저는 ‘PLM 설계변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 잇는 온톨로지 기반 제조 챗봇 구축 사례’를 주제로, PLM 설계변경 이력과 제조 데이터를 온톨로지로 연결하는 제조AI 챗봇 구축 사례에 대해 소개한다.  마음에이아이 김지윤 팀장은 ‘Physical AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리’를 주제로, 피지컬 AI 기술의 발전 방향과 로봇 데이터 팩토리에 대해 소개한다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장은 “PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026은 ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로, 제조 엔지니어링 분야의 디지털 전환 전략과 실천 방안을 공유하는 자리다. 최근 제조산업이 생성형 AI를 넘어 AX와 피지컬 AI로 전환하고 있는 만큼 새로운 혁신 방향을 제시할 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 PLM/DX 컨퍼런스 2026에는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 다쏘시스템코리아, 아이지피넷, 피앤피어드바이저리, E8(이에이트), PTC코리아, 컨택트 소프트웨어, 알씨케이 등 다양한 솔루션 업체에서 발표자로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. PLM/DX 컨퍼런스 2026은 온라인 플랫폼으로 진행되며, PLM 홈페이지(www.plm.or.kr)에서 사전등록시 선착순 무료로 참여 가능하다.
작성일 : 2026-06-05
[케이스 스터디] 실시간 협업과 시뮬레이션의 가치를 구현하는 팀 셋업 전략
연결된 데이터를 인터랙티브 3D 경험으로 전환   이번 호에서는 풍부하고 몰입감 있는 3D 환경을 만들고 협업하기 위한 팀 셋업과 관련한 전문가의 조언을 제공한다. 지난 호에서는 관리되는 중앙 집중형 3D 애셋 라이브러리를 구축하고 계층 구조와 메타데이터를 임포트 및 보존하여 기반을 마련하는 방법을 안내했다. 다음 단계는 해당 데이터를 판매하는 제품, 실행 중인 시뮬레이션 또는 모니터링하는 시설을 재현하는 몰입형 인터랙티브 경험으로 전환하는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     디자인 검토나 교육 시뮬레이션이 데이터의 부족으로 인해 실패하는 경우는 드물다. 대개 실패의 원인은 한자리에 모인 사람들이 데이터를 동일한 방식으로 경험하지 못하는 데 있다. 엔지니어링팀 은 단면도와 공차 누적 자료를 가져오고, 제조팀은 어셈블리 라인의 스냅샷을 보여 주며, 제품팀은 이해관계자의 이해를 돕기 위해 슬라이드를 제시한다. 이러한 프레젠테이션 자체에는 문제가 없지만, 각자가 서로 다른 프레임에 기반을 두고 있으며 서로 다른 출처의 데이터를 가져온다. 또한 특정 사용자 역할에만 중요한 일부 내용만을 전달한다. 각 팀은 자신의 기준에서는 옳을 수 있지만, 전달되는 정보가 정확하고 관련성이 있으며 최신 상태인지 모두가 확신하지는 못하기 때문에 중요한 질문이 계속해서 남게 된다. 하지만 여러 팀에게 동일한 3D 모델을 제시하면 얘기가 달라진다. 어셈블리가 움직이고, 공차 수준이 반영되며, 점검 패널이 열리고, 문제가 며칠이 아니라 몇 초 만에 드러난다. 이렇게 하면 사람들은 동일한 SSOTT(single source of truth)를 기반으로 같은 부분을 식별하고, 테스트하고, 의사 결정을 내릴 수 있다. 이번 호에서는 이러한 유형의 경험을 만드는 방법을 소개한다.   ▲ 이미지 제공 : ABB   병목 현상 : 연결된 모델, 누락된 경험 아무리 잘 정리되어 있더라도 원시 3D 모델만으로는 그 자체로 가치를 창출하지 못한다. 애셋 라이브러리를 구축했다면, 다음 단계는 해당 모델에서 최종 사용자가 필요로 하는 것을 제공하는 경험을 만드는 것이다. 이 단계에서 흔히 발생하는 마찰 요인은 다음과 같다. 사람들이 동일한 모델에 대해 갖는 서로 다른 기대치 : 엔지니어는 기능 면에서의 정확성을 기대하고, 교육 담당자는 절차를 가르치기 위한 명확성과 현실성을 필요로 하며, 고객은 이해하기 쉽고 매력적인 시각 자료를 원한다. 동적인 문제를 전달하지 못하는 정적 출력 : 스크린샷이나 슬라이드 자료로는 동작 중 충돌이나 부자연스러운 툴 경로 등을 보여 줄 수 없으며, 시퀀스 오류는 동작을 단계별로 실행하거나 작업을 직접 수행해 보는 경우에만 확인할 수 있다. ‘전부 아니면 전무’식의 현실주의 : XR 헤드셋에서 최대한의 디테일을 추구하면 프레임 속도가 급격히 떨어져 불편한 경험을 초래할 수 있다. 반대로 디테일을 지나치게 제거하면 신뢰를 잃을 위험이 있다. 미적 요소를 가지고 논쟁하기보다는, 필요한 용도에서 반드시 정확하게 구현해야 하는 요소에 집중해야 한다. 일관적이지 않은 기기 간 경험 : 워크스테이션에서 원활하게 실행되는 작업도 헤드셋이나 모바일 기기에서는 불안정할 수 있다. 지나치게 높은 해상도의 텍스처, 요구 사양이 높은 셰이더 또는 베이킹되지 않은 조명과 같은 요소는 라이브 데모나 교육 시뮬레이션 직전에 쉽게 수정하기가 어렵다. 이러한 문제에는 공통점이 있다. 바로 모두가 함께 직접 확인하고 다뤄 볼 수 있는 공유된 시각이 부족하다는 것이다. 모델을 최종 결과물이 아닌 출발점으로 삼으면 원하는 결과에 집중하고 해당 타깃과 기기에 맞게 디자인할 수 있다.     인터랙티브 요소가 확실한 성과로 이어지는 순간에 집중 화려한 그래픽스와 모든 세부 사항까지 고려한 완전한 시뮬레이션이 모든 워크플로에 필요한 것은 아니다. 최상의 결과는 사용 사례를 이해하고 그에 맞게 경험을 조정하는 과정에서 나온다. 인터 랙티브 3D는 산업 전반에 폭넓게 적용되는 영역에서 가장 큰 성과를 내는 경향이 있다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “성과를 낼 수 있는 영역은 사용자가 달성하고자 하는 목표에 따라 달라진다”면서, “무엇보다도 달성하고자 하는 결과를 먼저 정의하는 것이 중요하다. 어떤 팀에게는 몰입형 디자인 검토, XR 기반 현장 배치 검토, 또는 고객이 다양한 옵션을 직접 둘러볼 수 있는 웹 컨피규레이터처럼 영향력이 큰 활용 사례가 첫 번째 성과가 될 수 있다”고 전했다. 네 가지 주요 활용 사례 유형을 간단히 살펴보겠다.   교육 및 시뮬레이션 효과적인 시뮬레이션은 학습 성과와 안전성을 크게 향상시킬 수 있지만, 이는 몰입도, 정확성, 신뢰도에 달려 있다. 효과적으로 구축된 교육 시뮬레이션에서는 올바른 절차 순서, 결과에 대한 체감, 그리고 각 단계를 뒷받침하는 논리를 보여 준다. 예를 들어 시뮬레이션을 사용하여 지게차나 크레인 운전자를 교육할 경우, 하중의 흔들림과 관성을 통해 동영상으로는 절대 구현할 수 없는 방식으로 운전자의 판단력을 훈련시킨다. 유지 관리 작업에서는 실질적인 액세스 경로와 오류에 대한 실시간 피드백을 제공하여 신규 기술자가 생산적으로, 무엇보다도 안전하게 작업할 수 있는 자신감을 기를 수 있다. 교육 시나리오에 적합하며 신뢰할 수 있고 정확한 동작이 중요하다. 타깃 헤드셋이나 태블릿에서의 명확한 시각적 신호와 안정적인 프레임 속도가 미적 요소보다 훨씬 중요하기는 하지만, 그래도 시뮬레이션에는 실제 환경이나 오브젝트를 반영해야 한다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   3D 협업 및 디자인 검토 디자인 검토에서 인터랙티브 기능은 말로만 하는 토론을 직접 보여 주고 확인하는 방식으로 바꿀 수 있어야 한다. 이처럼 성과가 높은 사용 사례에서는 엔지니어, 디자이너 및 관계자가 실시간 3D로 디자인을 검토하여 오류를 더 일찍 발견하고 더 빠른 반복 작업을 통해 개선할 수 있다. 검토자는 변형(variant) 간에 전환할 수 있어야 하며, 부품을 전체 동작 범위로 움직여 충돌 여부를 확인하고, 레이어를 제거하여 컨텍스트 내 간극을 점검할 수 있어야 한다. 모두가 같은 시점에 같은 관점으로 같은 것을 바라보면 더 현명한 의사 결정이 훨씬 빠르게 이루어진다. 시각적 완성도는 대체로 선택 사항이지만, 사실적인 움직임과 정확한 디테일은 필수이다. 부품이 충돌 없이 얼마나 이동하는지를 보여주는 것과 같은 정확한 크기와 움직임이 무엇보다 중요하다. 가드레일을 해제하거나 셀프 서비스 모드를 활성화하여 문제 및 최악의 시나리오를 보여 주는 등의 간단한 위험 토글을 포함할 수도 있다.   ▲ 이미지 제공 : Facebook Reality Lab   인간−기계 인터페이스 운영 어셈블리 라인 제어 화면이든 차량 내 디스플레이든, HMI(휴먼−머신 인터페이스) 애플리케이션에서는 명확성이 가장 중요하다. 운영자는 현재 상황을 파악하고 다음에 취해야 할 조치를 알아야 하므로, 이러한 경우에는 경량 3D가 더 적절할 수 있다. 또한 사용자가 HMI를 통해 상호 작용하는 많은 임베디드 시스템은 그래픽스 처리 능력이 제한적이므로, 높은 수준의 시각적 정확도가 기술적으로 실현 가능하지 않은 경우가 많다. 한편 상황이 변할 때 운영자에게는 대응할 시간이 몇 초밖에 없을 수 있으므로, 반응성 및 가독 성과 같은 요소는 타협할 수 없다. 지연이 발생하거나 읽기 어려운 UI 요소가 있을 경우 오류, 다운타임 또는 안전 사고로 이어질 수 있다. 타깃 하드웨어에서 즉시 렌더링되는 경량 3D 모델을 사용하는 것이 좋다. 단순화된 메시, 사전에 베이크된 조명 및 고대비 머티리얼은 성능 부담을 줄여 주며, 일반적인 HMI 활용 사례에서 모델의 가독성을 유지한다.    ▲ 이미지 제공 : Mercedes-Benz Group Media   고객 경험 및 컨피규레이터 고객들은 관심 있는 제품과 가상으로 상호 작용할 수 있을 때 더 많은 시간을 할애하고 더 빠르게 결정을 내린다. 제품을 회전시키거나 확대/ 축소해 보고, 옵션을 변경하거나 증강현실(AR)을 통해 자신의 주변 환경에 배치해 볼 수도 있기 때문이다. 중요한 요소를 충실하게 재현할 때 신뢰성이 높아지므로, 머티리얼과 조명은 사실적이어야 하며 움직이는 부품도 실제와 동일하게 작동해야 한다. 하지만 화려한 비주얼을 선호하는 고객이라도, 프레임이 끊기거나 로딩이 길어지기를 원하지는 않는다. 고객 경험에서 가장 중요한 이른바 ‘히어로’ 요소를 우선적으로 고려해야 한다. 이는 유리, 금속, 페인트, 직물과 같이 디테일이 핵심적인 영역을 의미한다. 중간급 사양 기기에서의 빠른 로딩 시간도 중요하므로, 여러 디테일 수준(LOD)을 고려할 필요가 있다.   ▲ 이미지 제공 : Audi & Govar Studios    최상의 결과를 위해서는 앞에서 소개한 기본 사례 중 하나를 선택하여 단일 시나리오부터 시작하는 것이 좋다. 타깃 고객에게 가장 중요한 활용 사례를 구축한 다음, 연결된 동일한 3D 모델을 활용하여 다양한 기본 및 기타 용도로 확장할 수 있다.   정확성을 고려하여 디자인하되, 성능을 고려하여 구축할 것 신뢰와 확신은 두 가지에서 비롯된다. 신(scene)은 올바르게 보여야 하며, 최종 사용자가 실제로 사용하는 기기에서도 현실 세계와 동일하게 작동해야 한다. 설득력 있고 사용하기 쉬운 3D 경험을 만들기 위해서는 시각적 요소, 상호 작용, 통합의 세 가지 계층으로 구성된 접근 방식을 취하는 것이 좋다.   ▲ 이미지 제공 : TomTom   시각적 요소 : ‘실현 가능한 최소한의 사실성’을 고려한 조정 특정 경험에 적합한 시각적 디테일 수준을 찾는 것은 가장 어려운 요소에 속한다. 최종 사용자에게 최상의 경험을 제공하고 싶겠지만, 동시에 해당 경험을 전달할 기기의 성능도 고려해야 한다. 한편, 시각적 요소의 품질이 낮으면 충분한 의미를 전달하지 못할 수 있다. 반면 낮은 프레임 속도는 반응성이 떨어지고 몰입도가 낮은 경험을 초래한다. 필요 이상으로 사실적인 시각적 요소를 만들어 과도한 엔지니어링이 이루어지는 상황을 피해야 한다. 예를 들어, 중간급 사양의 VR 헤드셋에서 실행할 내부 교육 경험을 위해 초고해상도 텍스처를 몇 주 동안 제작할 필요는 없다. 교육생은 그 추가적인 디테일을 알아차리지 못할 수도 있지만, 성능 지연은 분명히 느낄 것이다. 팀이 CAD 어셈블리의 모든 세부 사항과 내부 컴포넌트를 실시간 신으로 임포트하는 경우에도 과도한 엔지니어링이 발생하며, 이는 해당 디테일이 보이지 않거나 경험에 필요하지 않더라도 마찬가지이다. 그러나 특히 고객을 대상으로 하는 경험에서는 시각적 요소의 엔지니어링이 미흡한 것 역시 해가 된다. 예를 들어, 로 폴리 모델과 흐릿한 텍스처를 사용하는 제품 데모는 보기에도 좋지 않을 뿐만 아니라, 제품을 제대로 선보이지 못해 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 사용자가 반드시 확인해야 하는 중요한 경고 레이블이나 안전 장치를 생략한 교육 시뮬레이션처럼, 이해에 영향을 주는 디테일이 누락되는 경우도 미흡한 엔지니어링에 해당한다. 최종 사용자가 시뮬레이션을 신뢰하지 못하거나 혼란을 느낀다면 현실과 지나치게 동떨어져 있기 때문일 가능성이 높다. 실현 가능한 최소한의 사실성을 목표로 삼는 것이 가장 좋다. 원하는 결과를 달성하는 데 필요한 최소 수준의 시각적 정확도를 구현해야 한다. 또한, 의사 결정에 정보를 제공하거나 영향을 미치기 위해 반드시 정확하게 유지되어야 하는 요소가 무엇인지 파악해야 한다. 여기에는 머티리얼, 모양, 조명 신호 또는 그 외의 요소가 있을 수 있다. 기능과 품질을 전달하는 작은 신으로 시작하고, 의미 를 담고 있는 지오메트리 구조는 유지해야 한다. 그다음 지원하려는 가장 낮은 사양의 타깃 기기에서 경험을 테스트하고, 추가 프레임 여유가 있을 때만 디테일을 더하는 방식으로 진행한다. 유니티의 헤닝 린 인더스트리 커스터머 석세스 시니어 디렉터는 “모든 것이 극사실적일 필요는 없다. 실사에 가까운 스트리밍은 매우 비용이 많이 들며, 사실성을 20%만 줄여도 대부분의 사람들은 그 차이를 알아차리지 못한다. 충분한 정도의 수준으로 조정하고 중요한 곳에 프레임을 활용해야 한다”고 전했다.   ▲ 이미지 제공 : Travancore Analytics    상호 작용 : 실제처럼 느껴지는 경험 제공 대부분의 산업 분야 활용 사례에서 상호 작용은 시각적 사실성보다 더 중요하다. 따라서 중력, 충돌, 유체 역학과 같은 현실 세계의 규칙을 따르는 3D 경험을 만들어야 한다. 물론 이로 인해 복잡도와 계산 비용도 증가한다. 예를 들어 교육 성과는 현실 세계에서의 동작에 따라 결정되지만, 이러한 동작을 사전에 베이크된 프리셋만으로 모방하기는 어렵다. 신입 직원에게 크레인 조작을 교육하는 경우, 시뮬레이션에서 하중의 흔들림, 마찰, 관성과 같은 요소를 정확히 전달해야 한다. 반면 복잡한 물리 계산이 과할 수 있는 경우도 있다. 예를 들어, 제품 데모에서 문이 열리고 닫힐 때 어떤 일이 일어나는지를 시뮬레이션하고자 한다면 간단한 애니메이션으로도 충분하다. 이는 항상 동일하게 보이겠지만, 변동성이 필요하지 않다면 문제가 되지 않는다. 경첩이 고장났을 때 어떤 일이 발생하는지까지 고객이 확인할 필요는 없기 때문이다. 하지만 엔지니어링 팀은 어떤 일이 발생하는지 확인해야 할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 물리 요소를 선택적으로 사용하고, 교육적 또는 경험적 가치를 더하는 부분에만 적용해야 한다. 그 외 변동성이 필요하지 않은 부분에는 계산 부담이 훨씬 적은 간단한 스크립트 애니메이션을 사용해도 좋을 것이다. 예를 들어, 기기 어셈블리에 관한 교육 시뮬레이션에서는 나사를 조이는 과정에서 부품이 실제처럼 충돌하는 모습을 보여 주도록 물리를 적용해야 할 수 있다. 반면, 패널이 열리거나 표시등이 켜지는 등 중요하지 않은 동작에는 사전 설정된 애니메이션을 사용할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “예를 들어 운전 시뮬레이터처럼 까다로운 활용 사례가 있다고 가정해 보자. 이 경우 유니티의 실시간 비주얼을 전용 물리 시뮬레이터와 함께 사용할 수 있다. 현실감을 떨어뜨리지 않으면서도 프레임 속도를 높게 유지하려면, 결정론적 분명성이 필요하지 않을 때 간단한 애니메이션을 사용할 수 있다”고 전했다.   통합 : 제작물을 계속 움직이게 만들기 정적인 모델은 상호 작용이 가능해지고 컨텍스트 데이터와 연결되면 강력한 3D 작업 공간으로 변한다. 목표는 디자인 리뷰의 승인, 출시 전 문제를 확인하기 위한 점검 경로, 또는 교육 시뮬레이션 중 특정 작업과 같이 중요한 순간에 사실성을 반영하는 것이다. 정적인 모델에 컨텍스트와 의미를 부여하는 경우 3D가 아닌 다른 데이터 소스의 데이터를 통합할 수 있다. 많은 산업 환경에서 가장 영향력 있는 통합 방식 하나는 실시간 IoT(사물인터넷) 또는 센서 데이터를 3D 경험에 직접 연결하는 것이다. 예를 들어, 작업 현장의 어셈블리 라인에서 IoT 텔레메트리 데이터를 통합하면 시뮬레이션을 통해 현재 온도, 속도 및 압력을 전달할 수 있다. 교육 및 R&D 애플리케이션에서는 연결된 센서를 통해 수집된 실제 텔레메트리 데이터가 운영 인식과 의사 결정 역량을 향상시킨다. 그 밖에 유용한 통합 대상으로는 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사 자원 관리) 및 유지 관리 데이터베이스와 같은 엔터프라이즈 시스템 등이 있다. 3D 모델을 이러한 데이터 소스에 연결하면 정보를 통합하고 협업을 개선할 수 있으며, 디자인 승인이나 점검 요청과 같은 영역에서 발생하는 반복 작업을 줄일 수 있다. 애셋 데이터베이스에서 모델을 열자마자 ERP 시스템에서 해당 모델의 유지 관리 이력과 재고 상태를 즉시 가져온다고 생각해 보자. 산업별로 보다 특화된 연동 사례도 찾아볼 수 있다. 예를 들어 석유 및 가스, 건설 또는 스마트 시티 계획 분야에서는 GIS(지리 정보 시스템) 및 지도 데이터를 통합하여 3D 모델을 실제 지도 좌표 위에 오버레이하거나, BIM(건설 정보 모델링) 데이터를 지리 공간 컨텍스트에 추가하여 여러 관계자가 프로젝트를 현장의 맥락에서 확인하도록 할 수 있다. 유틸리티 및 에너지 기업은 풍력 터빈이나 변전소의 3D 모델 위에 SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 텔레메트리와 일기 예보를 오버레이할 수 있다. 물류 및 창고 관리 분야에서는 혼잡 상황 등을 파악하기 위해 실시간 교통 데이터와 히트맵을 통합할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “유니티를 사용하면 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 또는 OPC UA(Open Platform Communications Unified ARchitecture)와 같은 업계 표준 프로토콜을 사용하여 IoT 데이터를 시뮬레이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 온도 오버레이, 실시간 유동 인구 또는 차량 트래픽 등 무엇이든 가능하다”고 짚었다.     입증 : 다양한 관계자의 신뢰 강화 아무리 잘 만들어진 경험이라도, 팀에서는 가치 증명을 보여 주는 성과를 측정해야 한다. 예를 들어 교육 성과는 전문성 확보 시간이나 오류 감소 등, 협업은 디자인 검토 사이클 시간, CX는 전환 지표 등의 KPI로 측정할 수 있다. 이러한 성과를 측정하기 위해서는 간단한 사용 기록, 단계 완료 여부 또는 상호 작용 빈도를 활용할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 프로젝트당 하나의 주요 KPI를 선택하고 목표로 삼을 기준선을 설정하는 것이 필요하다. 또한 팀에는 자신이 만든 결과물이 시간이 지나도 계속 안정적으로 유지되고 활용될 수 있다는 확신이 필요하다. 그렇기 때문에 유니티의 3년 LTS와 같은 장기 지원 약정의 가치가 중요한 것이다. 이러한 장기 지원은 안정성, 업데이트, 전문가의 가이드를 제공하여 기업이 고립된 상태에서 실험하고 있는 것처럼 느끼지 않도록 할 수 있다. 유니티는 여러 산업 전반에 걸친 수천 명의 실무자 커뮤니티를 통해 집단 지성과 오픈 소스 툴 및 애셋을 활용할 수 있게 한다는 점에서도 신뢰를 보장한다. 사라 래시 수석 부사장은 “기술 분야에 속하지 않는 사용자도 노코드 웹 기반 플랫폼인 유니티 스튜디오(Unity Studio)를 통해 애셋을 가져와 기본적인 신을 구축하고 시뮬레이션을 생성할 수 있다. 교육 관리자, 아티스트 및 공장 관리자도 개발자에게 의존하지 않고 몰입형 애플리케이션을 제작할 수 있게 된다”고 설명했다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면, 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상적으로 사용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 등 무엇이든 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 제작함으로써, 통합된 3D 애셋 라이브러리의 가치를 신속히 입증할 수 있다. 30일 이내에 할 수 있는 일들을 간단히 정리해 보면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선택한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 퍼블리시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-04
엔비디아, 글로벌 소프트웨어 기업과 손잡고 자율 AI 에이전트 구축 확대
엔비디아가 다양한 산업과 기업을 위한 자율 AI 에이전트 구축을 지원하기 위해 새로운 소프트웨어와 오픈소스 모델을 공개하고, 주요 소프트웨어 플랫폼 공급업체들과 파트너십을 맺었다고 전했다. 엔비디아는 ‘컴퓨텍스 2026’을 맞아 개최한 ‘엔비디아 GTC 타이베이’에서 엔지니어링, 헬스케어, 소프트웨어 개발, 비즈니스 운영 등 여러 분야에서 활용할 수 있는 자율 AI 에이전트 생태계를 발표했다. 주요 소프트웨어 기업들은 엔비디아 에이전트 툴킷 소프트웨어를 활용해 디지털 동료 역할을 수행하는 안전하고 장기 실행 가능한 AI 에이전트를 구축하고 있다. 이러한 자율 에이전트를 구현하려면 기본 모델 외에도 오케스트레이션, 컨텍스트, 메모리, 도구 사용, 보안 등 다양한 기능을 갖춘 하네스 소프트웨어 레이어가 필수이다. 엔비디아 에이전트 툴킷 소프트웨어는 기업이 직원들과 대규모로 협업할 수 있는 에이전트를 구축하도록 지원한다. 엔비디아 네모트론(Nemotron) 오픈 모델과 엔비디아 네모클로(NeMo-Clo) 블루프린트는 인기 있는 하네스를 연결하며, 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 보안 런타임은 정책과 개인정보 보호 제어를 설정한다. 에이전트는 이제 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 기술로 활용할 수 있다.     반도체와 산업 엔지니어링 분야에서 시뮬레이션과 검증은 설계 진행을 위해 복잡하고 반복적인 워크플로를 실행해야 하므로 오랜 시간이 소요되는 작업 중 하나다. 케이던스, 다쏘시스템, 지멘스, 시높시스, 플렉스컴퓨트, 루미너리, 뉴럴컨셉, 엔탑, P-1 AI, 피직스엑스, 시네라 등은 엔비디아 네모클로를 활용해 직원들과 함께 작업할 수 있는 자율 AI 엔지니어를 구축했다. 조직은 상시 실행되는 자율 AI 엔지니어에게 작업을 위임해 몇 주가 걸리던 엔지니어링 주기를 단 몇 시간으로 단축하고, 인간의 전문성을 가장 필요한 작업에 재배치할 수 있다. 케이던스는 엔비디아 오픈쉘을 활용해 칩 설계와 검증을 수행하는 완전 자율형 AI 엔지니어인 칩스택 AI 슈퍼 에이전트의 보안을 강화한다. 다쏘시스템은 엔비디아 네모클로와 오픈쉘을 활용해 설계, 시뮬레이션, 제조 분야에서 장시간 자율적으로 작동하는 AI 에이전트를 위한 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 개발하고 있다. 지멘스는 반도체, 3D 집적 회로, 인쇄 회로 기판 시스템 설계 전반에 걸쳐 멀티 툴 워크플로를 계획하고 조정하는 전용 자율 에이전트인 퓨즈 EDA AI 에이전트에 이를 통합하고 있다. 시높시스는 엔비디아와 협력해 칩 설계를 위한 상시 자율 AI 엔지니어를 구축하고 있으며, 워크플로의 완전한 자율화 달성에 주력하고 있다. 폭스콘은 엔비디아 네모클로를 시범 도입해 자사의 뉴라봇과 코닥터 플랫폼을 구동하고 있으며, 임상 추론, 문서화, 치료 조정을 지원한다. 또한 엔비디아 폭스와 네모클로 블루프린트를 활용해 MOM클로도 구축하고 있다. MOM클로는 센서와 기계 데이터를 AI 에이전트와 연결해 엔비디아 오픈쉘의 개인정보 보호 제어 기능과 안전 가드레일을 통해 실시간 인사이트와 실행 계획을 제공하는 스마트 공장 운영 에이전트다. 자율 에이전트의 지능을 강화하기 위해 엔비디아는 엔비디아 네모트론 연합을 기반으로 개발된 항시 실행형 에이전트를 위한 새로운 오픈 모델과 데이터셋을 공개했다. 엔비디아 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra)는 5500억 개의 파라미터를 보유한 전문가 혼합 모델로 코딩, 연구, 기업 워크플로 전반에서 장기 실행되는 에이전트에 인텔리전스를 제공한다. 동급 오픈 프론티어 모델 대비 추론 속도가 최대 5배 향상되었으며 비용은 최대 30% 절감되었다. 이 모델은 크라우드스트라이크와 팔란티어를 포함한 기업의 엔터프라이즈 플랫폼 전반에서 새로운 형태의 장기 실행형 AI 에이전트를 구현해 사이버 보안과 복잡한 데이터 분석을 돕는다. 에이전트의 기능이 향상될수록 안전하게 작동할 수 있도록 가드레일을 갖추는 것이 중요하다. 엔비디아와 마이크로소프트는 새로운 윈도우 보안 프리미티브와 엔비디아 오픈쉘 런타임을 기반으로 에이전트가 사용자의 완전한 제어 아래 안전하게 작동할 수 있도록 협력한다. 캐노니컬은 오픈쉘을 우분투(Ubuntu)에 통합하며, 레드햇은 오픈쉘을 풀스택 레드햇 AI 플랫폼에 통합한다. 이번 발표는 최근 SAP와 서비스나우의 통합 사례를 기반으로 하며, 각각 쥴 스튜디오(Joule Studio) 런타임과 프로젝트 아크(Project ARk)를 오픈쉘로 보호하고 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “전 세계 소프트웨어 선도 기업들은 업무가 수행되는 시스템에 AI 에이전트를 도입하고 있으며, AI 동료가 직원들이 더 빠르게 사고하고 복잡한 작업을 수행해 더 큰 문제를 해결할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 네모클로는 기업 소프트웨어 개발자에게 개방형 빌딩 블록을 제공해 더 안전하고 장기적으로 실행되는 AI 동료를 구축할 수 있으며, 이는 업무 방식을 재편하며 인간의 전문 지식을 증폭시킨다”고 전했다.
작성일 : 2026-06-01
건설 4D, 5D 시뮬레이션, 안전 시뮬레이션, Fuzor Virtual Design Construction
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   건설 4D, 5D 시뮬레이션, 안전 시뮬레이션, Fuzor Virtual Design Construction   개발 : Kalloc, www.fuzor.co.kr 자료 제공 : 브이디씨테크, 070-4504-6636, www.fuzor.co.kr   미국 샌디에이고에 위치한 Kalloc(칼록)은 차세대 건설 산업을 주도 할 건설 시뮬레이션 소프트웨어 Fuzor(퓨저)를 개발하였다. Fuzor는 특허 및 금메달 수상 경력에 빛나는 양방향 라이브 링크 기술로 레빗, 아키캐드 등 다양한 설계 소프트웨어와 실시간 동기화하여 건설 4D, 5D 및 안전 검토 등을 효과적으로 지원하여 시간과 비용을 절감하고, 대형 프로젝트에서 협업과 커뮤니케이션을 원활히 지원한다. 1. 주요 특징  Fuzor는 건설 산업을 위한 차세대 VDC 소프트웨어이다. Fuzor에서 생성된 고품질 4D 및 5D 시뮬레이션은 프로젝트를 수주하고 프로젝트를 제때 및 예산 내에 제공할 수 있도록 보장한다. Fuzor는 대형 3D 모델, 포인트 클라우드 데이터, 프로젝트 일정을 결합하여 건설 방법론을 시뮬레이션하고 상세한 방법 명세서를 작성할 수 있다. 이 소프트웨어는 물류 및 현장 작업자가 작업 현장에 더 잘 대비할 수 있도록 교육 자료를 작성하도록 특별히 설계되었다. 효과적인 프로젝트 제어 및 관리를 위해 Fuzor는 4D 건설 시퀀스 시뮬레이션 및 보고서에서 계획된 일정과 실제 일정, 비용 추적 및 모델 기반 수량 산출을 제공한다. 2. 주요 기능 Revit, ARchicad, 등 주요 설계 소프트웨어와 실시간 양방향 동기화, 고품질의 4D, 5D 공정 및 안전 검토, Primavera P6, MS Project 스케줄과 바로 연동하여 시공 순서 구현, 다양한 건설 장비 라이브러를 통한 건설 방법론 및 물류 이동 동선 검토, Ai 자동화를 통한 4D 공정 연결 지원, 실시간 VR/AR 협업 지원, 대규모 프로젝트를 끊김 없이 시각화 하여 시뮬레이션 검토, 시공 전 잠재적인 위험 요소를 검토한다.  3. 도입 효과 Fuzor는 설계와 시공의 간극을 줄여 프로젝트 전반의 생산성을 높이고 리스크를 획기적으로 관리할 수 있다. 프로젝트에서 의사결정 속도 및 정밀도 향상. 사전 시공 시뮬레이션을 통한 간섭, 충돌, 안전 등의 문제를 사전에 인지하여 대안검토. 시공 효율성 및 공기 단축. 현장 안전 관리 및 물류 최적화. VR을 통한 가상 안전 교육 지원. 압도적인 비주얼 프레젠테이션으로 입찰 단계에서 고품질의 4D 건설 방법론 제안으로 시공 방법의 신뢰성 및 전문성을 발주처에 강력히 어필한다. 4. 주요 고객 사이트 포스코이앤씨, 삼성물산, 삼성E&A, 현대건설, GS건설, SK에코엔지니어링, 포스코플랜텍, 쌍용건설 등   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2026-05-29