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AI 기반 설계 자동화 솔루션, DIVE(다이브)
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 AI 기반 설계 자동화 솔루션, DIVE(다이브)                                                        (이미지 제작 : 제미나이) 개발 및 자료 제공 : 직스테크놀로지(ZYX Technology), 02-545-4454, https://zyx.co.kr   DIVE (다이브)는 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션과 3D 설계 솔루션을 제공하는 직스테크놀로지(ZYX Technology)와 한국도로공사가 공동 개발한 GIS 기반 스마트 건설 플랫폼으로 건설 현장의 통합 데이터 관리 및 모니터링을 지원한다. 토목/건설 현장에서 필요한 자료, 데이터와 발생할 수 있는 이슈들을 실시간 통합 모니터링이 가능해 위험 요소를 사전에 방지할 수 있다.  1. 주요 특징  설계 도면, 지적도, 지도, BIM 데이터, 드론 영상, CCTV 등 다양한 현장 데이터를 하나의 플랫폼에 연결해 실시간으로 현장 상황을 파악하고 분석할 수 있다. GIS 지도 기반으로 현장의 모든 정보를 시각화하여 도로, 교량, 터널 등 대형 프로젝트에서도 실시간 비교/분석이 가능해 스마트한 의사 결정을 지원한다.  2. 주요 기능 통합 대시보드 기능으로 작업, 이벤트, 안전 이슈 등 주요 지표를 한 눈에 확인 가능하며, 인력 및 장비 투입 현황을 일별로 시각화하여 현장 운영의 효율성을 관리하고 위험 요소를 사전에 파악할 수 있다. 터널과 같은 특수 환경에서는 센서 데이터와 연동해 굴착 상태, 작업자의 위치, 안전 이슈를 실시간으로 확인하는 기능을 제공한다.    3. 도입 효과 CCTV 및 드론 영상, 센서 데이터의 실시간 연계로 작업자 안전, 현장 이슈 대응 등을 강화함으로써 중대재해 예방에 기여한다. 현장 운영 정보를 체계적으로 파악해 작업 계획 수립-수행을 효율화하며 도로, 터널, 교량과 같은 복잡한 대형 인프라 현장의 다양한 데이터 소스를 통합함으로써 프로젝트 관리자의 의사결정을 지원하고 프로젝트 리스크를 줄일 수 있다. 4. 주요 고객 사이트 한국도로공사, 대우건설, DL이앤씨(DL E&C)에서 사용하고 있다.   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2026-06-13
WBS 기반 BIM 데이터 관리 및 내역서 산출 소프트웨어, NeXura M
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   WBS 기반 BIM 데이터 관리 및 내역서 산출 소프트웨어, NeXura M 개발 : 케이씨엠씨, kcmc.co.kr 자료 제공 : KCIM, 02-518-4374, kcmc.co.kr    케이씨엠씨는 국내 BIM 초기부터 쌓아온 기술력과 CM의 기술(공정, VE 등) 노하우를 집약하여 BIM 기반 건설사업 업무프로세스에 최적화된 BIM 기반 솔루션인 NeXura(넥슈라)로 고객사의 건설사업 운영 프로세스의 성공적 디지털 전환(DX)을 지원한다. NeXura는 디지털 전환(DX)에 필요한 건설 데이터의 분석, 업무 자동화, 데이터 관리 편의 향상 등의 서비스를 제공하는 토털 솔루션이다. 1. 주요 특징  건설업계 BIM 확산 및 의무화에 발맞춰 NeXua M은 NeXura 제품군 중 하나로 BIM 프로젝트 관리자와 참여자에게 손쉬운 BIM 데이터 관리방안을 제공한다.  첫째, 표준분류체계(WBS) 기반 BIM 데이터 관리로 데이터 관리의 일관성, 연속성을 확보해준다. WBS를 기준으로 속성정보를 관리하기 때문에 설계, 시공, 유지관리 단계별로 생성되는 건설정보를 WBS Code에 연동하여 일관된 기준으로 관리한다. 둘째, BIM 프로젝트의 관리자 입장에서 정의된 BIM 정보관리 프로세스를 SW사용자 인터페이스(UI)로 구현하여 조작법이 단순하다. 단순한 조작법으로 단기간 교육 후 업무에 활용이 가능하다. 셋째, BIM 수행 시 기존에 수작업으로 진행되었던 작업을 자동화해주는 기능을 제공한다. BIM 통합모델을 프로젝트의 업무체계(WBS)에 맞춰 시설별/공종별로 분류하는 작업, 객체별 속성정보 입력누락, 오기입을 검수하는 작업, BIM 모델과 공사비 산출 소프트웨어를 통해 내역서를 작성하는 작업을 자동화하였다. 2. 주요 기능 (1) BIM 객체 자동 분류 : BIM 모델을 구성하고 있는 객체들을 프로젝트WBS 체계에 따라 시설단위, 공종단위로 그룹핑 및 한글 명칭 부여 자동화  (2) 속성정보 품질검토 자동화 : BIM 객체에 작성되어 있는 속성정보가 프로젝트 요구사항에 부합하게 작성되어 있는지를 기준에 따라 자동으로 검수  (3) 객체 속성정보 관리 : 객체에 작성되어 있는 속성정보를 BIM 수요기관의 데이터 체계에 맞춰 조회하거나 객체에 연동된 속성정보 관리 가능  (4) 실시간 BIM 수량 집계 : 단일 또는 복수 객체를 사용자가 선택 시 내역항목별(공종별) 내역적용수량 집계결과를 실시간으로 확인 가능 (5) BIM 내역서 자동 생성   ■ WBS 기준 내역수량 집계 및 공사비 계산 BIM 모델에 있는 수량을 표준분류체계(WBS)에 맞춰 공종별로 집계하고, 공사비 기준대가와 간접공사비 산출식 따라서 직접공사비와 간접공사비를 자동 계산 ■ 객체+비객체 통합 공사비내역서1식 생성 BIM 모델에 기반하여 집계된 객체 수량정보와 현장사무실이나 품질시험과 같이BIM 모델과 별도로 관리되는 비객체 수량정보를 합산하여 프로젝트의 총공사비를 관리 가능한 공사비 내역서 1식 생성  (6) 공정 Activity 자동 생성 : 프로젝트 표준분류체계 (WBS)를 기준으로 액티비티(Activity)별 물량분개가 완료된 공정 액티비티 데이터 세트 생성 3. 도입 효과 프로젝트 관리자 중심의 BIM 설계데이터 운용과  검증으로 BIM 성과품 수요자 중심의 프로젝트 관리 및 운용체계 확립이 가능하다. 또한 기존에 수작업으로 수행하던 WBS 기반 모델분류, 속성정보 품질검토, BIM 공사비 내역서 산출 작업을 자동화하여 BIM작업생산성을 향상시키시고 설계변경(BIM 변경)에 유연한 대응이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 ■ 발주기관 : 자체적으로 확인 가능한 정보조회 기능으로 수급사 제출 데이터 관리 효율화  ■ 설계사 : BIM 성과품(내역서, 산출서 등) 작성과정 간소화 및 자체 품질 검수  ■ 시공사 : 공사 현황에 따라 시설/객체별 정보조회 및 내역/수량집계 기능으로 기성업무 활용  ■ 교육 : 고객사 대상 S/W 컨설팅 및 수시·정기 교육    상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2026-06-13
현실 캡처 사진측량 솔루션, iTwin Capture Modeler
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 현실 캡처 사진측량 솔루션, iTwin Capture Modeler   개발 : Bentley Systems, https://ko.bentley.com/software/itwin-capture-modeler/ 자료 제공 : 베이시스소프트, 02-571-8718, www.basis.co.kr   iTwin Capture Modeler(아이트윈 캡처 모델러)는 Bentley Systems(벤틀리시스템즈)의 현실 캡처 솔루션으로, 현실 환경에서 수집한 데이터를 통합적으로 관리•분석•공유하여 현실 디지털 모델을 생성한다. 이를 통해 현실 데이터를 실질적인 인사이트로 전환하고, 디지털 트윈 환경에서 신뢰도 높은 의사결정을 지원한다. 1. 주요 특징  iTwin Capture Modeler는 Bentley Systems의 BIM, CAD, 설계 소프트웨어뿐만 아니라 타사 GIS 솔루션과도 연계 활용이 가능하도록 설계되었다. 단순한 사진측량 결과물 생성에 그치지 않고, 디지털 트윈 플랫폼과의 연계를 기반으로 보다 정밀하고 정확한 현실 모델과 구조물 작성에 최적화된 워크플로우를 제공하는 점이 특징이다. 이러한 소프트웨어 연계 중심의 통합 워크플로우는 기존 사진측량 제품들과 차별화되는 주요 강점을 지닌다. 2. 주요 기능 iTwin Capture Modeler는 규모나 정밀도 수준에 제한 없이 다중 해상도의 3차원 현실 모델을 자동으로 생성하는 현실 캡처 솔루션이다. 항공•지상 사진과 동영상, LiDAR 포인트 클라우드 등 다양한 현실 캡처 데이터 입력을 지원하며, 병렬 처리 엔진과 타일링 기능 통해 대용량 데이터도 효율적으로 처리한다. 이를 기반으로 고정밀 현실 메쉬, 점군 데이터, 수치표면 모델, 정사영상 등 다양한 정밀 공간 데이터를 생성할 수 있으며, 터치업 및 후처리 기능과 GIS, BIM 등 외부 워크플로우와의 포맷 호환성을 함께 제공한다. 3. 도입 효과 iTwin Capture Modeler의 도입은 공정 관리, 기술적 신뢰성, 의사결정 효율성 측면에서 종합적인 효과를 제공한다. 자동화된 현실 모델 생성과 고속 처리 기반의 워크플로우는 현장 조사 및 모델 구축에 소요되는 시간을 단축시켜 공정 관리의 효율성을 높이며, 고정밀 현실모델과 정사영상 등의 활용은 설계 검토와 시공 검증 과정에서 데이터 기반의 객관적인 판단을 가능하게 한다. 또한 BIM•GIS·디지털 트윈 플랫폼과 연계된 현실 모델의 공유는 부서 간 데이터 단절을 최소화하고, 동일한 기준 데이터에 기반한 의사결정을 지원함으로써 품질 관리 수준과 프로젝트 전반의 리스크 관리 역량을 동시에 향상시키는 데 기여한다. 4. 주요 고객 사이트 경기도청, 네이버랩스, 한국자산관리공사, 한국도로공사, 구조물 안전공사, 영덕군청, 경기도청, 부산진구청, 한국건설기술연구원, 한국해양과학 기술원 등에서 활용하고 있다.   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2026-06-09
BIM 및 이기종 3D 데이터 경량화 웹 환경 구현 협업 솔루션, InnoM3D
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 BIM 및 이기종 3D 데이터 경량화 웹 환경 구현 협업 솔루션, InnoM3D 개발 및 자료 제공 : 이노액티브, 02-6249-4311, https://innoa.co.kr   이노액티브는 건축 및 플랜트 분야의 3D 모델링 및 프로젝트 업무를 중심으로, 자동화 기술과 데이터 기반 협업 환경을 구축해 온 엔지니어링 소프트웨어 전문 기업이다. 파노라마 이미지 및 Scan 데이터를 활용한 Digital Twin 솔루션 InnoR3D 개발을 시작으로, 배관 ISO 도면 자동 추출, P&ID 도면 검도시스템, 자동 작도 등 현업 활용도가 높은 자동화 솔루션을 지속적으로 개발해 왔다. 이노액티브는 다수의 이해관계자가 동시에 참여하는 프로젝트 환경에서 발생하는 협업 단절과 정보 분산 문제에 주목하여, 3D 모델을 중심으로 데이터를 통합하고 실시간으로 공유할 수 있는 협업 환경의 필요성을 인식하였다. 이러한 현장 경험과 기술 축적을 바탕으로, 동시 접속 기반 3D 모델 중심 실시간 협업 솔루션 InnoM3D를 출시하였으며, 특정 업무 단계에 국한되지 않고 시공 및 운영(O&M) 단계까지 연계 가능한 Digital Twin 기반 협업 플랫폼을 제공한다. 1. 주요 특징  InnoM3D는 회의실이 아니라, 3D 모델 위에서 협업한다. InnoM3D는 3D 모델을 중심으로 프로젝트 전 단계의 이슈와 의사결정을 연결하는 협업 솔루션이다. 설계, 시공, 운영 단계에서 발생하는 이슈를 실시간으로 공유하고 협의함으로써, 업무 간 단절을 최소화하고 의사결정 속도를 향상시킨다.   Legacy System에서 생성되는 이기종 데이터를 표준화된 변환 프로세스를 통해 3D 플랫폼에 통합할 수 있으며, BIM Data와 Shop Floor Data를 일원화하여 Web 기반 환경에서 공장 및 설비의 가시성을 확보한다. 단순한 모델 조회나 공유를 넘어, 복잡한 O&M 운영 환경에서도 즉시 적용 가능한 협업 구조를 제공하며, 사용자 업무 프로세스에 최적화된 UI/UX와 직관적인 인터페이스를 통해 협업 부담을 최소화한다. 2. 주요 기능 (1) 실시간 이슈 공유 및 협업 설계/시공 작업뿐 아니라 O&M 에서 발생하는 문제를 즉시 담당자와 공유하여 담당자 간 빠른 확인과 의사결정이 가능하다. (2) 통합된 작업 히스토리 관리 모델 변경, 이슈 처리, 피드백 이력을 단계별로 기록하여 이슈 발생 원인과 조치 내용을 명확히 추적할 수 있다. 또한, 유사한 이슈를 확인하여 해결 방안 및 담당자를 빠르게 도출할 수 있다. (3) 작업자간 원활한 소통 채팅과 히스토리를 연계하여 이슈 맥락이 유지된 상태로 소통할 수 있으며, 불필요한 재설명과 커뮤니케이션 비용을 줄인다. 3. 도입 효과 다수의 참여자가 동시에 작업하는 3D 기반 프로젝트에서는, 정보 누락과 커뮤니케이션 단절로 인한 수정 지연과 재작업이 빈번하게 발생한다. InnoM3D는 3D 모델을 협업의 기준점으로 삼아 이슈 공유, 피드백, 변경 이력을 하나의 흐름으로 연결함으로써 협업 효율을 향상시킨다. 이를 통해 협의시간 단축, 수정 및 재작업 감소, 프로젝트 전 단계의 정보 일관성 확보가 가능하며, 보다 체계적이고 생산적인 협업 환경을 제공한다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
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
[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
[포커스] 트림블, AI와 혁신 기술이 이끄는 건설 패러다임의 변화와 비전 소개
BIM과 드론, 로봇, AI 등 신기술이 지속적으로 현장에 도입되고 있으며, 탄소 중립과 ESG 경영, 중대재해 관련 법령 등으로 인해 건설 현장의 패러다임이 환경과 안전 중심으로 급변하고 있다. 앞으로 AI가 주도할 변화는 과거 어느 때보다 거대할 것으로 보이고 BIM, AI, 로봇을 융합하는 건설 생태계의 체질 개선에 대한 요구가 높아지고 있다. 트림블코리아는 지난 4월 28일 진행한 ‘트림블 BIC 2026 코리아’ 행사를 통해 테클라(Tekla)와 스케치업 (SketchUp) 설루션에 도입된 자연어 기반 AI 어시스턴트 및 자동화 기능, 건설 현장과 디지털 데이터를 유기적으로 연결하는 필드 설루션 등을 소개하면서 스마트 건설의 미래 비전을 제시했다. ■ 정수진 편집장     건설 산업의 한계 극복하는 스마트 제조화 건설과 구조 적 전환 빌딩스마트협회 상임부회장인 경희대학교 건축학과 김인한 교수는 ‘BIM/AI/로봇 기반 스마트 제조화 건설’을 주제로 한 기조연설에서 생산성이 정체된 건설 산업의 한계를 지적했다. 그는 파편화된 구조와 잦은 시공 오류, 설계 변경, 불투명한 정보 공유로 비용이 증가하는 현실을 극복하기 위해 건설 현장이 곧 공장이 되는 ‘스마트 제조화 건설’을 대안으로 제시했다. 스마트 제조화 건설의 핵심은 제조 산업의 패러다임을 적극 수용하는 것이다. 공정을 표준화하고 통제된 공장 환경에서 정밀하게 부재를 제작하면 날씨나 인력 숙련도에 좌우되지 않고 일관된 품질을 유지하며 공기를 단축할 수 있다. 기술적 토대로는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 DfMA(제조 및 조립을 위한 설계) 그리고 인공지능(AI) 플랫폼의 융합이 꼽힌다. 한편, 김인한 교수는 향후 인건비 절감과 생산성 극대화를 위해 AI와 로봇 도입이 필수가 될 것으로 전망했다. 사람을 대신해 오랜 시간 일하며 뛰어난 품질을 내는 AI 용접 로봇 등이 대표적이다. 그 는 “필요한 것은 더 많은 로봇 더 큰 공장이 아니라 공정과 기준을 함께 만들고 공유하는 산업 구조의 전환”이라고 강조하면서 건설 생태계 전반의 근본적인 체질 개선을 주문했다.   테클라 2026의 AI 기반 협업 설루션 트림블코리아의 이훈녕 이사는 테클라 2026 버전에 새롭게 도입된 AI 기능과 클라우드 기반 설루션을 소개했다. 올해 정식으로 출시된 테클라 런처(Tekla Launcher)는 전 세계의 작업자들이 동일한 프로젝트 설정과 라이브러리를 동기화하여 오류 없이 작업할 수 있게 함으로써 협업 효율을 높인다. 제작 도면 분야에서는 AI 및 향상된 복제 기능을 통해 도면 생성 시간을 줄이고, 단면뷰의 연결성을 개선하여 모델 변경 시에도 도면이 정확하게 연동되도록 지원한다. 대규모 프로젝트를 위한 테클라 모델 셰어링(Tekla Model Sharing) 역시 일반 성능과 오픈 API 호출 속도가 향상되었으며, 사내 서버를 위한 온프레미스 관리 콘솔이 새롭게 제공된다. 트림블은 사용자의 편의를 극대화하는 AI 어시스턴트의 도입을 진행 중이다. 모델 어시스턴트는 자연어 프롬프트를 통해 부재 생성부터 복잡한 접합부 모델링과 도면 작업까지 자동으로 수행한다.   ▲ 테클라 모델 어시스턴트 미리보기 버전   스케치업의 생성형 AI 시각화 및 모델링 자동화 기술 트림블코리아의 김장윤 매니저는 스케치업이 심플하고 직관적인 인터페이스를 갖춰 누구나 쉽게 3D 모델을 생성하고 수정할 수 있는 도구라고 강조하면서, 새롭게 도입된 AI 기능을 소개했다. 시각화 분야에서는 PBR(물리 기반 렌더링) 재질과 AI 렌더링 기능이 핵심이다. 사용자는 AI를 활용해 빛의 반사와 질감이 사실적으로 표현되는 매끄러운 텍스처를 버튼 한 번으로 생성할 수 있다. 디퓨전 기능을 활용하면 텍스트 프롬프트를 통해 단순한 형태의 모델을 고품질의 사실적인 이미지로 빠르게 렌더링한다. 렌더링 이후에도 다중 턴 편집을 통해 사람이나 사물을 손쉽게 추가하고 조명 등 세부 요소를 지속적으로 수정할 수 있다. 트림블은 스케치업 모델을 BIM 데이터로 원활하게 변환하기 위한 AI 자동 분류 기능도 개발 중이다. AI가 객체의 형태를 스스로 인식하여 의자, 책상, 벽, 지붕 등의 IFC 속성을 자동으로 매핑해 준다. 이와 함께 자연어로 명령을 내리면 모델의 각도를 돌리거나 정렬하는 등 자동으로 모델을 수정하고 자신만의 플러그인까지 생성할 수 있는 루비 코파일럿 기능이 도입되어 작업의 효율을 높인다. 스캔 및 모델링 자동화 영역에서도 다양한 AI 기능이 소개됐다. 아이패드의 라이다 센서를 활용한 스캔 투 디자인 기능은 스캔한 실내 공간의 복잡한 데이터를 AI가 벽, 창문, 문, 바닥 등으로 깔끔하게 정리해 3D 모델로 자동 변환한다. 그리고 한 장의 사진이나 텍스트 입력만으로 빠르게 3D 객체를 생성하는 기술도 지원한다.   ▲ 스케치업의 AI 렌더 기능   트림블 커넥트 중심의 필드 설루션과 원격 시공 사례 트림블코리아의 한종한 본부장은 파편화된 건설 현장의 데이터를 하나로 통합하는 트림블의 필드 설루션을 소개했다. 트림블 필드 설루션의 핵심은 물리적인 시공 현장과 디지털 데이터를 유기적으로 연결하는 공통 데이터 환경인 트림블 커넥트(Trimble Connect)다. 이를 통해 3D 설계 데이터부터 현장 측량, 자재 정보, 준공 도면까지 모든 프로젝트 요소가 클라우드 기반으로 실시간 공유된다. 또한 트림블 액세스(Trimble Access)의 증강현실 (AR) 기능은 현장의 시공 편차나 설계 오류를 빠르게 파악하도록 돕고, 머신 컨트롤 시스템인 트림블 어스웍스는 중장비의 원격 제어를 구현해 현장의 자동화 수준을 높인다. 이런 기술이 활용된 사례로 한종한 본부장은 일본 히로시마의 사방댐 건설 프로젝트를 소개했다. 이 현장은 산사태 위험 지역과 주거지가 맞닿아 있어 고도의 안전 관리가 요구되었다. 시공사는 트림블의 하드웨어와 소프트웨어를 도입했고, 수집된 현장 데이터는 트림블 커넥트로 통합되어 약 680km 떨어진 도쿄의 국토교통성 관계자까지 원격으로 현장을 관리하고 감독할 수 있게 만들었다. 또한, 작업자가 굴착기에 탑승하는 대신 캐터필러의 원격 제어 시스템과 트림블 어스웍스(Trimble Earthworks)를 결합해 안전한 곳에서 장비를 원격으로 조종할 수 있었다. 한종한 본부장은 “첨단 설루션을 유기적으로 활용한 결과 측량 및 시공 생산성이 50%가량 향상되었고, 안전사고 요인을 사전에 차단함으로써 잦은 설계 변경에 따른 재작업 리스크 없이 정해진 기한과 예산 내에 프로젝트를 마칠 수 있었다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-04
[포커스] OSC 모듈러 포럼 2026, 건설 산업의 디지털 전환과 생산성 혁신 전략 논의
건설 산업의 구조적 한계를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위한 OSC(off-site construction : 탈현장 건설)와 모듈러 기술의 현재와 미래를 연결하는 자리가 마련됐다. OSC모듈러산업협회는 5월 7일 ‘OSC 포럼 2026’을 개최하고, 국내외 모듈러 산업의 활성화 전략과 실행 과제를 집중 논의했다. 이번 포럼은 기술 중심의 논의를 넘어 제도, 발주, 설계, 제작, 시공을 아우르는 산업 생태계 구축 방향을 모색했다는 점에서 의미를 가졌다. 특히 인력난과 안전 사고, 환경 규제 등 국내 건설 산업이 직면한 위기를 타개할 해결책으로 OSC와 모듈러 공법의 중요성이 강조됐다. ■ 최경화 국장     모듈러 건축 특별법 제정과 제도적 기반 구축 시급 포럼의 주요 화두 중 하나는 모듈러 건축 활성화 지원에 관한 특별법(이하 모듈러 특별법)의 추진이었다. 주제 발표에 나선 한국건설기술연구원 백정훈 박사는 모듈러 건축이 기존 철근콘크리트 공법 대비 30퍼센트 이상의 높은 생산성을 가졌음에도 불구하고, 현재 시장 점유율은 0.1퍼센트 수준에 머물러 있다고 지적했다. 백 박사는 모듈러 산업 활성화를 저해하는 요인으로 전기와 소방 등의 분리 발주 체계, 물품 구매 계약 중심의 행정, 불합리한 감리 제도 등을 꼽았다. 그는 모듈러 특별법이 이러한 규제의 족쇄를 풀고 법적 정의 정립, 인증 및 인정 제도 마련, 세제 지원 등을 통합적으로 제시할 수 있는 기반이 될 것이라고 설명하며 하위 법령 정비와 이행 체계 구축의 필요성을 강조했다.   글로벌 트렌드, 건설의 제조화와 고층화 가속 기조 강연을 맡은 미국 네바다대학교 최진욱 교수는 북미 시장의 사례를 통해 글로벌 모듈러 산업의 흐름을 짚었다. 최 교수는 미국 건설사의 80%가 심각한 인력난을 겪고 있으며, 이를 해결하기 위해 현장을 공장으로 옮기는 건설의 제조화가 가속화되고 있다고 분석했다. 최 교수는 미국의 모듈러 시장이 향후 5년간 약 25% 성장할 것으로 전망되며, 단순한 저층 주택을 넘어 50층 이상의 초고층 빌딩과 데이터센터, 병원 등 다양한 건축물에 모듈러 공법이 적용되고 있다고 전했다. 그리고 “초기 투자 비용이 크더라도 표준화와 자동화를 통해 수요 절벽 구간을 넘어서면 지속 가능한 수익 기반을 마련할 수 있다”고 제언했다.     산학연관 협업을 통한 스마트 건설 생태계 조성 이날 포럼은 설계, 시공, 시장, 발주 등 섹션별로 심도 있는 발표가 진행됐다. 설계 세션에서는 금강공업이 주거형 모듈러 바닥충격음 특성을, 단국대학교 강태웅 교수는 목조모듈러 설계에 대해 발표했다. 시공 세션에서는 엠쓰리시스템즈, 자연과 환경, KC산업 등이 참여하여 스틸 및 일반 모듈러 시공 현황을 공유했다. 시장 세션에서는 자이가이스트가 주거형 모듈러의 사용자 경험을 분석했으며, GS건설에서는 주거상품 영업 관점에서의 시장 확장성을 제시했다. 또한 한미글로벌은 모듈러 사업 개발과 영업 및 생산 전략을, PaMS는 고층 모듈러 주거 기술과 산업화 전략을 발표하여 호응을 얻었다. 종합토론에서는 아주대학교 차희성 교수가 좌장을 맡고 국민대학교 김정인 교수, 한국건설기술연구원 백정훈 박사 등이 참여하여 청중과 함께 모듈러 산업의 실질적인 도약 방안을 논의했다. OSC모듈러산업협회 김인한 회장은 “이번 포럼이 기술 검증 단계를 넘어 본격적인 산업화 단계로 진입하는 계기가 될 것”이라며, “협회 차원에서 전 과정의 긴밀한 협력 체계를 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 이번 행사에서는 BIM(건설 정보 모델링)과 DfMA(제조 및 조립을 위한 설계)를 결합한 디지털 기반의 생산 체계 혁신과 고층 모듈러 주거 기술에 대한 높은 관심이 확인됐다. 참가자들은 모듈러 공법이 단순한 시공 기술을 넘어 인공지능과 로봇 자동화 시대로 나아가기 위한 핵심 징검다리가 될 것이라는 데 뜻을 모았다.   ▲ OSC 모듈러 포럼 2026 참가자 기념 촬영(OSC모듈러산업협회 제공)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-04
[칼럼] 기업의 경쟁력은 데이터가 아니라 컨텍스트다
트렌드에서 얻은 것 No. 31   왜 같은 AI를 써도 어떤 회사는 성장하고, 어떤 회사는 멈추는가. 2026년의 제조업 현장은 분명 몇 년 전과는 다른 풍경을 보여주고 있다. 불과 2~3년 전만 해도 생성형 AI는 일부 혁신 기업이나 IT 조직의 실험 도구처럼 여겨졌다. 하지만 이제는 상황이 완전히 달라졌다. 대기업은 물론이고 중견 제조기업까지도 챗GPT(ChatGPT), 코파일럿(Copilot), AI 에이전트, 디지털 트윈, 예측 분석 시스템과 같은 새로운 기술을 도입하기 시작했다. 회의실에서는 “우리도 AI를 적용해야 한다”는 이야기가 더 이상 낯설지 않게 들려왔다. 생산 기술 부서, 품질 부서, 구매 부서, 설계 부서, 심지어 경영 기획 부서까지 AI를 업무에 활용하는 방법을 고민하기 시작했다. 겉으로 보기에는 모두가 같은 방향으로 움직이는 것처럼 보였다. 비슷한 AI 모델을 사용했고, 비슷한 클라우드 환경을 구축했으며, 비슷한 설루션 공급사와 프로젝트를 추진했다. 그러나 현장에서 조금 더 깊이 들여다보면 예상과는 전혀 다른 결과가 나타났다. 어떤 기업은 AI 도입 이후 생산성이 눈에 띄게 향상되었고, 의사결정 속도가 빨라졌으며, 업무 방식 자체가 변화하기 시작했다. 반면 어떤 기업은 막대한 비용과 시간을 투입했음에도 불구하고 파일럿 프로젝트 수준에서 멈춰 있었다. AI 도입은 했지만 실제 업무 현장은 이전과 크게 달라지지 않았다. 처음에는 많은 사람들이 그 이유를 데이터의 양에서 찾았다. “우리는 데이터가 부족해서 그렇다.”, “데이터 품질이 좋지 않아서 AI가 제대로 동작하지 않는다.”, “데이터 표준화가 아직 끝나지 않았다.”, 현장에서 가장 많이 들었던 이야기였다. 물론 틀린 말은 아니었다. AI에게 데이터는 연료와도 같기 때문이다. 하지만 지난 수년 동안 PLM, MES, ERP, APS 구축 현장을 직접 경험하면서 필자는 조금 다른 결론에 도달하게 되었다. 문제는 데이터의 양이 아니었다. 진짜 문제는 데이터를 연결하는 맥락, 즉 컨텍스트(context)의 부재였다. 제조기업의 시스템을 들여다보면 데이터는 생각보다 훨씬 많았다. 제품 구조를 관리하는 BOM 데이터가 있었고, 생산 현장의 공정 데이터가 있었다. 설비의 가동 이력과 품질 검사 결과가 축적되어 있었고, 구매 이력과 공급망 정보, 고객 VOC 데이터까지 시스템 곳곳에 저장되어 있었다. 겉으로 보기에는 이미 충분한 데이터가 존재하는 것처럼 보였다. 하지만 중요한 질문이 던져지는 순간, 조직은 의외로 쉽게 침묵했다. “왜 특정 부품은 항상 일정이 지연되는가?” “왜 같은 설비를 사용하면서도 공장마다 생산성이 다른가?” “왜 특정 품질 이슈는 반복적으로 발생하는가?” “왜 생산 계획은 매번 수정되는가?” 이런 질문에 대해 데이터를 바로 보여주는 조직은 많았다. 그러나 데이터를 기반으로 원인을 설명하는 조직은 많지 않았다. 숫자는 있었지만 흐름은 없었다. 기록은 있었지만 연결은 없었다. 정보는 있었지만 이야기로 설명되지는 못했다. 바로 이 지점에서 필자는 제조업의 AI 전략이 기존과는 완전히 다른 질문으로 전환되어야 한다고 생각하게 되었다. AI 시대의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유하고 있는가가 아니었다. 데이터를 얼마나 잘 연결하고, 조직의 경험과 판단을 얼마나 구조화했는가가 더 중요했다. AI는 흔히 ‘정답을 만들어주는 기술’처럼 이야기된다. 하지만 실제 현장에서 경험한 AI의 본질은 조금 달랐다. AI는 없는 지혜를 새롭게 만들어내는 존재가 아니었다. 오히려 조직 내부에 이미 존재하고 있었지만 흩어져 있던 경험과 패턴, 그리고 암묵지를 빠르게 연결하고 증폭시키는 기술에 가까웠다. 예를 들어보자. 한 제조기업의 생산기술팀에는 20년 경력을 가진 베테랑 엔지니어가 있었다. 그는 생산 라인을 한 번 둘러보기만 해도 어느 공정에서 병목이 발생할지, 어떤 부품에서 문제가 생길지 직감적으로 예측했다. 후배들은 그를 ‘걸어 다니는 공장’이라고 불렀다. 그런데 그가 퇴직을 준비하면서 조직은 갑자기 불안해지기 시작했다. 왜냐면 그의 판단 기준이 시스템에 남아 있지 않았기 때문이다.   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   그가 알고 있던 것은 단순한 데이터가 아니었다. 그는 데이터 사이의 관계를 알고 있었다. 그는 설비의 미세한 진동과 생산 일정, 특정 협력사의 부품 편차, 특정 계절의 온도 변화, 그리고 작업자 숙련도 사이의 관계를 머릿속에서 연결하고 있었다. 바로 이것이 컨텍스트였다. 그리고 AI가 가장 잘할 수 있는 일은 바로 이 컨텍스트를 학습하고 증폭하는 일이었다. 하지만 대부분의 기업은 여전히 데이터를 저장하는 데 집중하고 있었다. ERP는 숫자를 저장했고, MES는 생산 실적을 저장했으며, PLM은 제품 정보를 저장했다. APS는 계획을 계산했고, BI는 결과를 시각화했다. 시스템은 많아졌지만 정작 시스템 사이의 판단 흐름은 연결되지 않았다. 그 결과, AI를 도입해도 조직은 크게 달라지지 않았다. 왜냐면 AI는 데이터를 이해하는 것이 아니라, 데이터 속에 숨겨진 맥락을 이해해야 비로소 제대로 작동하기 때문이다. 최근 글로벌 제조기업들의 디지털 전환 전략을 보면 흥미로운 변화가 나타나고 있다. 과거에는 데이터 레이크(data lake)를 구축하는 것이 핵심 과제였다. 가능한 많은 데이터를 한곳에 모으는 것이 경쟁력이라고 생각했다. 하지만 최근 선도 기업들은 조금 다른 방향으로 움직이기 시작했다. 그들은 데이터를 모으는 것보다 데이터를 연결하는 데 집중하기 시작했다. 제품 개발 단계의 설계 의도와 생산 현장의 공정 데이터가 연결되기 시작했고, 품질 이슈와 공급망 리스크가 하나의 흐름으로 분석되기 시작했다. 고객 클레임 정보와 설계 변경 이력이 동시에 분석되기 시작했다. 단순한 데이터베이스가 아니라, ‘의사결정의 흐름’을 디지털화하기 시작한 것이다. 필자는 이것을 ‘Decision Context Base’라고 부르고 싶다. 앞으로 제조기업의 핵심 자산은 단순한 데이터베이스가 아니라, 조직의 판단 기준이 축적된 컨텍스트 베이스가 될 것이다. 그리고 여기서 다시 한 번 필자가 수년 동안 연구하고 현장에서 활용해 온 콘셉트맵의 가치가 떠올랐다. 처음 콘셉트맵을 만들기 시작했을 때, 많은 사람들은 이것을 단순한 시각화 도구라고 생각했다. 복잡한 내용을 한 장으로 정리하는 그림 정도로 이해했다. 하지만 현장에서 수백 개의 콘셉트맵을 만들면서 필자는 조금 더 본질적인 사실을 발견했다. 조직은 정보를 몰라서 멈추는 것이 아니었다. 조직은 흐름을 보지 못해서 멈췄다. 콘셉트맵은 데이터를 예쁘게 정리하는 도구가 아니었다. 정보와 정보 사이의 관계를 보여주고, 판단의 우선순위를 보여주며, 조직이 왜 이런 결정을 내리는지를 구조화하는 도구였다. 그리고 놀랍게도 이것은 AI 시대가 될수록 더 중요해졌다. AI가 아무리 똑똑해져도, 조직의 맥락이 정리되어 있지 않다면 AI는 더 빠르게 혼란을 확대할 뿐이었다. 반대로 조직의 컨텍스트가 구조화되어 있다면 AI는 놀라운 속도로 조직의 역량을 증폭시켰다. 이제 제조기업은 더 이상 “우리도 AI를 도입해야 하는가?”라는 질문을 던질 필요가 없다고 생각했다. 이미 AI는 선택이 아니라 기본 인프라가 되어가고 있기 때문이다. 대신 이제는 조금 더 본질적인 질문을 던져야 한다고 생각했다. “우리 조직의 판단 기준은 시스템에 남아 있는가?” “우리 조직의 암묵지는 데이터로 연결되어 있는가?” “우리 조직의 경험은 AI가 이해할 수 있을 만큼 구조화되어 있는가?” 이 질문에 자신 있게 ‘그렇다’고 답할 수 있는 기업만이 AI 시대의 진짜 경쟁력을 확보하게 될 것이라 확신했다. AI 시대의 승자는 데이터를 가장 많이 가진 회사가 아니었다. 자신만의 컨텍스트를 가장 잘 구조화한 회사였다. 그리고 어쩌면 앞으로 제조업이 가장 필요로 하는 인재는 단순히 코드를 잘 작성하는 개발자가 아니라, 복잡한 조직의 흐름을 한 장으로 설명하고, 사람의 판단을 시스템이 이해할 수 있는 언어로 바꾸어낼 수 있는 사람일지도 모른다고 생각했다. 필자는 그 역할의 이름을 이렇게 부르고 싶었다. 컨텍스트 디자이너(context designer). 그리고 필자는, 제조업의 미래는 바로 그 순간부터 다시 시작된다고 믿게 되었다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-04
BIM 표준체계에 입각한 건설 전생애주기 데이터 관리시스템, UniK BIM
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 BIM 표준체계에 입각한 건설 전생애주기 데이터 관리시스템, UniK BIM 개발 : 고려소프트웨어, www.koryosoft.co.kr 자료 제공 : 고려소프트웨어, 02-563-2707, www.koryosoft.co.kr    UniK(유니크) BIM은 자체 기술로 개발한 웹기반 뷰어 엔진에 건설정보 표준을 적용하여 스마트 건설 BIM 시스템(모델 납품 및 프로젝트 관리)을 개발하고 첨단 IoT센서기술과 연계한 디지털 전환(DX)으로 지속 가능한 디지털 트윈 환경을 구축한다. 1. 주요 특징  레빗(Revit) 애드온 프로그램인 자동화 모델러로써 다양한 형식의 토목구조물에 대하여 완전자동모델링이 가능하며, 웹기반으로서 국제표준 ISO19560에 대응하는 CDE(공통데이터환경) 플랫폼에 BIM객체 국제공통표준인 IFC를 모델링 규격을 채택하여 다양한 전산 환경에서 유연한 구동이 가능하다. 2. 주요 기능 파서/체커 및 서버 등의 공통 기능을 수행하는 플랫폼에 라이브러리 뷰어, 데스크탑 뷰어, Pset 매니저 및 라이브러리 콤포저 등 여러 가지 툴을 결합하면 BIM 납품시스템, BIM 프로젝트 관리시스템, BIM 시설 유지관리시스템 및 디지털 트윈 재난관리 시스템 등 다양한 응용프로그램이 완성된다. 3. 도입 효과 (1) BIM 플랫폼/납품시스템 ■ BIM 준공 산출물의 납품 및 관리체계 확보 ■ 건설 정보모델 데이터베이스의 용이한 구축 및 웹/모바일에 실시간 공유와 활용 ■ 국내기술의 자체개발 엔진으로 자유로운 커스터마이징이 가능 (2) BIM 프로젝트 관리시스템 ■ 사업주체별 맞춤형 BIM PMIS 상용화 개발 가능 ■ BIM데이터 표준(WBS, CBS, OBS 및 Pset 등)이 반영된 체계적인 데이터 축적 및 관리 가능 ■ 디지털 트윈 기반 시각적 공정 및 원가관리 가능 ■ 인공지능 기법으로 내역서 일위대가에 조달청 표준공사코드를 자동 매칭 → 논리적 CBS DB구축 가능 (3) BIM 시설유지관리시스템 ■ 준공시 간편한 유지관리단계 데이터 이관 및 체계적인 정보관리 가능 ■ 3차원 객체기반 손상 및 보수보강관리 ■ 입체적인 외관조사망도 출력 (4) BIM 디지털 트윈 재난관리시스템 ■ IoT 센서 연동으로 24시간 시설물 고장이나 화재나 사고 등의 재난상황 감시 가능 ■ 재난상황을 상정한 사이버 모의훈련 실시 가능 ■ 실제와 똑같은 환경의 가상공간 순찰 및 주행 시뮬레이션 4. 주요 고객 사이트 한국도로공사, 한국철도공단, LH공사 등  5. 국내 주요 발주처  극동건설, 태영 등 주요 시공회사     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2026-05-27