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고속도로 지반분야 BIM 활용 방안 연구

작성일 : 2025-03-21

트림블, 테클라 스트럭처스 2025 출시

작성일 : 2025-03-17

[이북] 디지털 트윈 가이드

디지털 트윈에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었습니다. <디지털 트윈 가이드>는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및 공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다. 공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 페이지 : 272쪽 정가 : 30,000원 목차 머리말 - <디지털 트윈 가이드> 발간에 부쳐 / 최경화 Part 1. 디지털 트윈 개론 8 디지털 트윈 개론 한순흥 Part 2. 디지털 트윈 핵심 기술 24 제조 디지털 트윈 표준 모델 및 연동 가이드라인 소개 손지연 32 디지털 트윈 구축을 위한 BIM 기반 3D 개체의 필요성 권순재 Part 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 38 디지털 트윈의 이해와 구현 방법 양영진 45 디지털 트윈 정부 전략 및 로드맵 안창원 50 디지털 트윈을 처음 도입하는 기업을 위한 가이드 박수진 58 디지털 트윈 기술발전에 따른 단계별 구축 가이드 류수영 63 국제 표준 기반 제조 디지털 트윈 스마트 내비게이션 시스템 구축 방안 박양호 70 디지털 트윈 : 엔지니어의 상상은 현실이 된다 강태신 74 기업의 디지털 전환을 위한 총체적 접근 방식 오병준 80 디지털 트윈 가이드: 리얼타임 렌더링으로 살펴보는 디지털 트윈 트렌드 진득호 86 3D CAD 를 활용한 디지털 트윈 도입 가이드 김지인 90 스마트 제조의 분수령, 디지털 트윈의 혁명 문명수 95 디지털 트윈 도입 검토 보고서 작성법 손대식 100 AWS 디지털 트윈 구축 전략과 성공 사례 김준형 106 제조업의 성공적인 디지털 트윈 도입을 위한 여정 신민용 Part 4. 디지털 트윈 최신 트렌드 114 미래의 디지털 트윈에 대해서 조형식 118 AI 시대의 디지털 트윈 김성희 124 AI 기반 디지털 트윈 : 산업 혁신의지능형 미래 류용효 Part 5. 디지털 트윈 적용 사례 130 디지털 트윈 구축을 위한 제조 데이터 표준화 구축 및 사례 차석근 136 가상 제품 개발 및 검증을 위한 디지털 트윈 안영규 142 디지털 전환 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 기술 제안 전완호 146 가상과 현실의 완벽한 동기화, 디지털 트윈의 산업 재창조 이지수 152 디지털 트윈의 새로운 패러다임: GPU 가속 기반 소프트웨어와 하드웨어의 효과적인 융합 나인플러스아이티 157 디지털 트윈과 몰입형 기술 트렌드와 적용 사례 유니티 162 스마트시티와 건설 디지털 트윈 기술 현황 및 시사점 최창현 168 스마트 공항, OpenBIM 모델링 구축 사례 비아이엠팩토리 172 디지털 트윈과 AI를 활용한 소방 시스템 도입사례: 중국 대련 소방대와의 협력 아브로브소프트코리아 175 산업 안전을 위한 디지털 트윈 활용 김형중, 우종헌 Part 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 180 Ansys Twin Builder 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션 182 ARAS PLM 오픈소스 PLM 소프트웨어 184 AutoForm Assembly 차체 제작 조립 공정 디지털화 소프트웨어 185 AutoForm Car Body Planner 차체 구매 견적 및 비용 산출 프로세스 186 AutoForm-Sigma 스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어 188 Cadence Fidelity CFD 고성능 멀티피직스 플랫폼 191 Emulate3D 디지털 트윈 소프트웨어 192 CATIA 제품 설계 및 협업 솔루션 193 DELMIA Digital Manufacturing 제품 설계/생산 전 과정 시뮬레이션 및 최적화 솔루션 194 CP(Collaboration Platform) 제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼 197 FlexSim 3D 시뮬레이션 소프트웨어 198 CupixWorks(큐픽스웍스) AI 기반 4D 디지털 트윈 플랫폼 200 DTDon 실시간 원격 협업 도구운용성 향상을 위한 솔루션 202 DTDsquare 산업용 디지털 트윈 플랫폼 204 guardione turbo(가디언 터보) 산업용 AI 솔루션 206 HxGN EAM 제조기업 차세대 설비자산관리솔루션 208 HxGN SDx 스마트 디지털 리얼리티 209 LinkBiz 제조 IT 솔루션 210 NDX PRO 데이터 기반 디지털 트윈 플랫폼 212 NFLOW 입자 시뮬레이션 소프트웨어 215 mago3D 디지털 트윈 플랫폼 216 Nexus 엔지니어링과 생산 협업을 위한 개방 플랫폼 219 Nextspace 3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼 220 NVIDIA Omniverse(엔비디아 옴니버스) 3D 애플리케이션 개발 플랫폼 222 NX X 클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션 223 One Total Twin 디지털 트윈 솔루션 225 OCMS 해상공사 통합관리 시스템 226 SynchroSpace 전자·전기·기구 통합 PLM 시스템 228 TROSAR CyberSpace 디지털 블록 기반 확장현실 솔루션 231 Smart Digital Twin 제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼 232 TeamPlus 도면 및 기술정보관리 솔루션 234 TTM 3D TWINS 디지털 트윈 플랫폼 237 Teamcenter X PLM을 위한 SaaS 솔루션 238 Unity Industry(유니티 인더스트리) 실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼 240 Unreal Engine(언리얼 엔진) 건축, 제조, 영화 등 활용 가능한 게임 엔진 241 Visual Components 3D 시뮬레이션 소프트웨어 242 Universal Plant Viewer 플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 244 WAiSER (와이저) 디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼 245 VIZZARDX 대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션 246 OCTOPUS Hub 실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션 248 디지털 작업절차서 통합 시스템 3D 모델링 기반 작업 절차서 지원 250 3DxSUITE, CADdocor 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션 252 Part 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트 가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교 / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블유에스 / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브 / 오토데스크 / 오토폼 / 원프레딕트 / 유니티 / 유비씨 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국알테어 / 헥사곤ALI / 헥사곤MI 266 Part 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트 ----------------------------- 이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다. 사전 도서구입 예약으로 캐드앤그래픽스를 응원해 주세요! 도서는 내용 등을 보완하여 4월초 발간 예정입니다. 이북은 첨부 파일 누르시면 결제 후 파일 다운로드 가능합니다. 다운로드가 안될 경우 메일로 요청해 주세요 제목 : 디지털 트윈 가이드 이북 결제 완료 에러 파일 요청 구입자명 : 받으실 메일주소 전화번호 : 보내실 곳 : info@cadgraphics.co.kr ------------------------- 실물 도서로도 구입 가능합니다. 4월 초 발간 예정 도서 구입하러 가기

작성일 : 2025-03-13

세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 이번 호에서는 BIM(건설 정보 모델링) 포맷 중 하나인 IFC(Industry Foundation Classes) 파일을 세슘(Cesium) 플랫폼에 3D 타일(tiles)로 가시화하는 방법을 간략히 설명한다. 세슘은 디지털 트윈 산업 표준 플랫폼으로 많이 알려져 있다. 이번 호에서는 BIM 가시화 방법을 설명하고, 마지막 부분에 3D 타일 개념과 구조를 간략히 소개한다. 참고로, 세슘에서 개발된 3D 타일은 3D 고속 렌더링을 위한 모델 구조와 렌더링 메커니즘을 제공한다. 이 기술은 현재 공간정보 산업 표준을 담당하는 OGC(Open Geospatial Consortium)와 유기적 협력을 통해 발전하고 있다. 그림 1. 세슘의 3D 타일 가시화 모습 예시 ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast 세슘은 구글 어스와 유사한 지구 스케일의 디지털 트윈 플랫폼이다. 이를 이용하면 도시 차원에서 분석하거나 실내 건물을 탐색하는 등의 유스케이스를 개발할 수 있다. 국내 대부분의 3차원 도시 플랫폼 기반 서비스에서 세슘이 사용되고 있다. 세슘은 디지털 트윈 모델을 다루기 위한 저작도구도 함께 제공한다. 개발자는 서비스에 필요한 메뉴 기능, 대시보드에 표출한 데이터 처리에만 신경을 쓰면 된다. 그림 2. 세슘 저작도구 예시 공간정보 기술을 연구하다 보면, 가끔 BIM 파일 포맷 중 하나 인 IFC를 세슘 위에 가시화해야 하는 경우가 종종 발생한다. 하지만 세슘은 IFC를 직접적으로 지원하지 않는다. 그림 3. IFC 추가 에러 발생 모습 세슘은 IFC를 포함한 모든 3D 모델 파일을 3D 타일로 변환해 업로드하도록 하고 있다. 이는 무거운 3D 모델의 가시화 성능을 고려한 것이다. 3D 타일은 웹에서 가시화하기에 무거운 3D 파일을 공간 인덱싱 기법을 이용해 Octree 형식으로 표현하고, 각 노트에 분할된 3D 모델의 부분을 담아둔다. 메시 간략화 기법을 이용해, 카메라가 모델을 비추는 거리에 따라 적절한 LoD(Level of Detail)의 메시를 보여준다. 이는 게임에서 FPS 성능을 올리기 위해 개발된 기법과 매우 유사하다. glTF(https://github.com/ KhronosGroup/glTF)는 3D 타일의 기본 형식이다. 세슘은 다양한 샘플 코드를 샌드캐슬(sandcastle)이란 플랫폼으로 제공하여 편리한 개발을 지원하고 있다. 그림 4. glTF 2.0 기능(3차원 점군, 텍스쳐, 모델 지원 예시) 그림 5. 세슘의 코드 예제 3D 타일 모델 변환 및 업로드 먼저, 다음 링크를 방문해 세슘 아이온(Cesium ion)에 가입한다. Cesium ion – Cesium(https://cesium.com/platform/ cesium-ion) 이후, 세슘의 API, 애셋(asset)을 관리하는 클라우드, 자바스크립트 기반 예제 등을 무료로 사용할 수 있다. 여기서 애셋이란 플랫폼에서 사용하는 GIS, BIM 등 모든 파일 및 데이터셋을 의미한다. 가입 후, <그림 6>의 화면에서 ‘New story’를 클릭해 애셋을 추가해 보자. 그림 6. 세슘 아이온 메뉴 화면 세슘은 3D 모델을 3차원 타일 형식으로 내부 표현한다. 이 형식을 지원하는 파일 포맷은 <그림 7>과 같다. 그림 7 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-03-06

아레스 캐드 2025의 BIM 치수 체인

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (11) DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 불리며, 효율적이고 통합적인 작업 환경을 제공한다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025의 BIM 치수 체인(BIM Dimension Chain) 기능에 대해 간단하게 알아보도록 하겠다. ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV 그림 1. BIM 치수 체인 BIM 치수 체인 명령을 사용하면 BIM(건설 정보 모델링) 도면 요소의 치수 체인을 자동 생성할 수 있다. 이 기능은 BIM 도면에서 적절한 치수점을 자동 감지하며, 입구 및 벽 선분의 치수를 보다 명확하게 표시할 수 있도록 체인 내 치수를 그룹화할 수도 있다. 이 명령은 BIM 설정 옵션에서 지정한 치수 규격과 공차를 자동 적용하여 작업의 일관성을 유지한다. 또한, BIM 치수 체인은 BIM 요소와 연동되어 있으며, 도면이 변경될 경우 치수도 자동으로 업데이트된다. 수동으로 생성하거나 BIM 도면 자동화 기능을 활용하여 자동 생성할 수도 있다. 수동 또는 자동으로 실행할 수 있는 BIM 치수 체인 명령으로, 수직 또는 수평, 정렬 요소(객체)의 치수 체인을 생성할 수 있다. BIM 치수 체인 명령 실행 방법 리본 메뉴에서 BIM → 주석 → 치수 체인(Dimension Chain)을 클릭한다. 메뉴 바에서 BIM → 주석 → 치수 체인(Dimension Chain)을 클릭한다. 명령어 입력 창에 ‘BIMDimensionChain’을 입력한다. 그림 2. BIM 치수 체인 명령 실행 BIM 치수 체인의 주요 기능 자동 중첩 방지 요소들이 너무 가까이 배치되었을 경우, 텍스트가 겹치는 것을 자동으로 방지하는 새로운 옵션을 제공한다. 보다 깔끔하고 가독성 높은 도면 작업이 가능하다. 그림 3. 자동 중첩 방지 예시 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-03-06

CAD&Graphics 2025년 3월호 목차

INFOWORLD Editorial 17　제조업의 디지털 전환, ‘사람 중심의 혁신’이 성패 가른다 Focus 18　플랜트 조선 컨퍼런스 2025, 산업 디지털 전환과 AI 혁신 비전을 찾다 24　오라클, “AI의 핵심은 데이터… 강력하면서 유연한 클라우드 기술로 AI 혁신 지원” Case Study 26　건설 장비의 유지에 증강현실 활용한 HD현대인프라코어　산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스 New Products 31　클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 디지털 엔지니어링 설루션　앤시스 2025 R1 34　AI로 제품 개발 및 HPC 스케줄링 효율 향상　하이퍼웍스 2025 / HPC웍스 2025 36　클라우드 기반 ADAS 및 AD 개발 및 검증 설루션　Virtual Test Drive X 38　소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합　멘딕스 10.18 40　다양한 산업 분야를 위한 실시간 시각화 기능 강화　트윈모션 2025.1 62　이달의 신제품 Culture 42　AI 스터디와 네트워크를 위한 스터디 모임 ‘AI 바우하우스랩’ Column 49　책에서 얻은 것 No. 24 / 류용효　2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대에 나는 무엇을 아는가? On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업의 미래, 메가캐스팅 해석과 활용 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율 제조의 핵심 기술, SDM과 AI의 만남 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털과 현실의 경계를 넘는 차세대 몰입형 협업 설계 54　News 60　New Books Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리 CADPIA AEC 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조 72　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (4) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅱ 177　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (11) / 천벼리　BIM 치수 체인 Mechanical 75　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅰ Reverse Engineering 84　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (3) / 유우식　관찰의 시점과 관점 Analysis 92　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅳ 97　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1) / 이종학　AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　전자장비 방열을 위한 팬 단순화 원리와 해석 적용 방법 112　MBD를 성공적으로 도입하기 위한 비결 / 오재응　무엇을 위해서 모델을 활용하는가? 3D Printing 108　시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅 / 김진호　자동차 내장 부품의 디자인 검증용 시제품 개발 사례 PLM 120　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기 캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

작성일 : 2025-02-25

공기업 BIM 적용, 설계 및 시공 프로세스 (3/31)

https://www.cadgraphics.co.kr/newsview.php?pages=tv&sub=tv01&catecode=&num=606

작성일 : 2025-02-21

경기주택도시공사-한국BIM학회, GH BIM 콘퍼런스 개최

경기주택도시공사와 한국BIM학회가 2월 18일 경기주택도시공사 역량개발센터에서 ‘GH BIM 콘퍼런스’를 진행한다. 이번 콘퍼런스는 경기주택도시공사(GH)의 BIM(건설 정보 모델링) 사례와 BIM 지침 및 로드맵을 소개하는 두 개의 세션으로 진행된다. GH BIM 사례 세션에서는 빔스온탑의 정혜나 대표가 경기도서관의건축 BIM 사례를 소개하고, 경기주택도시공사의 안용제 하남사업단 과장이 하남교산의 토목 BIM 사례를 발표한다. 이어서 GH BIM 지침 및 로드맵 세션에서는 성균관대학교 진상윤 교수가 GH 건축 BIM 지침을, 중앙대학교 심창수 교수가 GH 토목 BIM 지침을 설명한다. 연세대학교 이강 교수는 GH BIM 로드맵 2036에 관한 내용을 소개한다. 이후에는 질의응답 및 토론도 진행될 예정이다.

작성일 : 2025-02-07

전문 BIM 자료를 이해하는 대규모 언어 모델 파인튜닝하기

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 이번 호에서는 전문적인 BIM 자료를 이해할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 개발하는 방법을 알아본다. BIM 기반 LLM을 개발하는 방법은 여러 가지가 있으나, 여기에서는 그 중 하나인 RAG(Retrieval Augumented Generation, 증강 검색 생성) 시 LLM이 잘 추론할 수 있도록 모델을 파인튜닝(fine-turning)하는 기술을 사용해 본다. ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast LLM 모델 파인튜닝의 개념 파인튜닝이란 사전에 학습된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 최적화하는 과정이다. 기본적으로 LLM은 일반적인 자연어 처리 작업을 수행하도록 설계되어 있지만, 전문적인 특정 지식 도메인(예 : 건설 분야의 BIM 데이터)이나 문제를 다룰 때는 환각 현상이 심해지므로 해당 도메인에 특화된 데이터로 모델을 재학습시켜야 한다. 이를 통해 모델이 특정 영역에서 더 정확하고 유용한 결과를 생성하도록 만든다. 파인튜닝 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다. ① 사전 학습된 모델 선택 : 이미 대규모 데이터로 학습된 LLM을 선택한다. ② 도메인 특화 데이터 준비 : 대상 분야와 관련된 고품질 데이터를 수집하고, 이를 정제 및 전처리한다. ③ 모델 파라미터 조정 : LoRA(Low-Rank Adaptation)같은 기법을 사용하여 모델 파라미터를 특정 도메인에 맞게 업데이트한다. ④ 훈련 및 검증 : 준비된 데이터로 모델을 학습시키고, 성능을 검증하며 최적화한다. 여기서, LoRA 기술은 LLM을 파인튜닝하는 데 사용되는 효율적인 기법이다. 이 방법은 모델 전체를 다시 학습시키는 대신, 모델의 일부 파라미터에만 저차원(lowrank) 업데이트를 적용하여 파인튜닝한다. 이를 통해 학습 비용과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있다. 이 글에서 사용된 라마 3(Llama 3)는 메타가 개발한 LLM 제품이다. 모델은 15조 개의 토큰으로 구성된 광범위한 데이터 세트에서 훈련되었다.(라마 2의 경우 2T 토큰과 비교) 700억 개의 파라미터 모델과 더 작은 80억 개의 파라미터 모델의 두 가지 모델 크기가 출시되었다. 70B 모델은 MMLU 벤치마크에서 82점, HumanEval 벤치마크에서 81.7점을 기록하며 이미 인상적인 성능을 보여주었다. 라마 3 모델은 컨텍스트 길이를 최대 8192개 토큰(라마 2의 경우 4096개 토큰)까지 늘렸으며, RoPE를 통해 최대 32k까지 확장할 수 있다. 또한 이 모델은 128K 토큰 어휘가 있는 새로운 토크나이저를 사용하여 텍스트를 인코딩하는 데 필요한 토큰 수를 15% 줄인다. 개발 환경 준비 개발 환경은 엔비디아 지포스 RTX 3090 GPU(VRAM 8GB), 인텔 i9 CPU, 32GB RAM으로 구성되었다. 이러한 하드웨어 구성은 대규모 BIM 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 최소한의 환경이다. 이 글에서는 사전 학습모델은 허깅페이스(HF)에서 제공하는 Llama-3-8B 모델을 사용한다. 파인튜닝을 위해서는 다음과 같은 환경이 준비되어 있다고 가정한다. 파이토치 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally 올라마(Ollama) 설치 : https://ollama.com 허깅페이스에서 제공하는 LLM 모델을 사용할 것이므로, 접속 토큰(access token)을 얻어야 한다. 다음 링크에서 가입하고 토큰을 생성(Create new token)한다. 이 토큰은 다음 소스코드의 해당 부분에 입력해야 동작한다. 허깅페이스 가입 및 토큰 획득 : https://huggingface.co/ settings/tokens 그림 1 명령 터미널에서 다음을 실행해 라이브러리를 설치한다. pip install langchain pypdf fastembed chardet pandas pip install -U transformers pip install -U datasets pip install -U accelerate pip install -U peft pip install -U trl pip install -U bitsandbytes pip install -U wandb 개발된 BIM LLM 모델 성능이 향상되었는지를 검증할 수 있도록, 기초 모델이 인터넷에서 쉽게 수집 후 학습할 수 있는 BIM 자료를 제외한 데이터를 학습용으로 사용할 필요가 있다. 이런 이유로, 최근 릴리스되어 기존 상용 대규모 언어 모델이 학습하기 어려운 ISO/TS 19166에 대한 기술 논문 내용을 테스트하고, 학습 데이터 소스로 사용한다. 참고로, ISO/TS 19166은 BIM-GIS conceptual mapping 목적을 가진 국제표준으로 기술 사양(TS)을 담고 있다. 학습 데이터로 사용될 파일을 다음 링크에서 PDF 다운로드하여 저장한다. BIM-GIS 매핑 표준 논문 PDF 파일 : https://www.mdpi. com/2220-9964/7/5/162 BIM 기반 LLM 모델 학습 데이터 준비와 파인튜닝 파라미터 설정 학습 데이터를 자동 생성하기 위해, 미리 다운로드한 PDF 파일을 PyPDF 및 라마 3를 이용해 질문-답변 데이터를 자동 생성한 후 JSON 파일로 저장한다. 이를 통해 수 백개 이상의 QA 데이터셋을 자동 생성할 수 있다. 이 중 품질이 낮은 데이터셋은 수작업으로 삭제, 제거한다. 그림 2. 자동화된 BIM 기반 LLM 학습 데이터 생성 절차 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-02-04

아레스 커맨더 2025의 멀티뷰 블록

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (10) DWG 호환 CAD인 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 삼위일체형(trinity) CAD라고 불리며, 효율적이고 통합적인 작업 환경을 제공한다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025의 멀티뷰 블록(MultiView Blocks) 기능에 대해 알아보도록 하겠다. ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV 그림 1. 멀티뷰 블록 사용자는 평면도, 단면도, 입면도와 같은 다양한 도면 요소를 사용자 정의된 블록으로 변환하여 더욱 효과적으로 제어할 수 있다. 건축 도면에서는 동일한 객체라도 도면의 유형에 따라 다른 표현이 필요하다. 예를 들어, 평면도에서는 문이 열리는 방향을 나타내는 기호가 중요한 반면, 입면도에서는 창문과 관련된 정보를 정확히 전달해야 한다. 이전에 레빗 BIM 객체는 2D 기호를 포함해 아레스에서 활용 가능했지만, IFC 객체는 종종 이러한 세부 정보를 제공하지 못했다. 아레스 커맨더 2025의 멀티뷰 블록 기능천벼리은 이와 같은 문제를 해결하며, 각 도면의 표현 정확도를 높이는 동시에 방화구역 지정과 같은 특정 요구 사항을 충족할 수 있다. 멀티뷰 블록 기능은 BIM Geometry Edit 명령을 통해 활용된다. 기본적으로 아레스 커맨더는 BIM 객체에 저장된 2D 심벌을 사용하는데, 이 심벌은 레빗에서 자주 제공되지만 IFC에서는 누락되는 경우가 많다. 그림 2. BIM Geometry Edit 이 예제도 레빗에서 가져온 것으로 문이 열림과 닫힘 상태로 함께 나타나는 것을 볼 수 있는데, 물론 두 가지 다른 상태가 동시에 표시되는 것은 문제가 있다. 그림 3. 예제 파일 문제점 확인 현재 건물의 4층에서 작업하고 있지만, 사실 이 문들은 건물의 모든 층에 동일하게 배치된다. BIM Geometry Edit 명령을 사용하여 이러한 문의 2D 표현을 올바르게 수정할 수 있다. 그림 4. 4층 작업 ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-02-04