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통합검색 " CAE"에 대한 통합 검색 내용이 3,047개 있습니다
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CAD·CAE·PLM을 하나의 지능형 엔지니어링 워크플로로 연결하다
엔지니어링 툴에서 에이전틱 엔지니어링으로   제조업의 AI는 이제 ‘답변’을 넘어 ‘엔지니어링 액션(engineering action)’으로 진화하고 있다. 단순 질의응답을 넘어 엔지니어링 맥락을 이해하고 CAD·CAE·PLM 을 유기적으로 조율해 실제 작업을 수행하는 ‘엔지니어링 AI 에이전트’가 새로운 패러다임으로 떠올랐다. 이 글에서는 엔지니어링 AI 에이전트의 작동 원리와 핵심 구조를 짚어보고, 제조 엔지니어링의 생산성을 극대화하기 위한 시스템 연계 방안을 살펴본다.   ■ 백영렬 캐드아이티코리아 소속으로 CFD 및 인공지능 분야를 전문으로 하고 있다. 씨디어댑코 및 지멘스 등에서 30년간 근무한 경력을 갖고 있다.   AI 시대, 엔지니어링 업무는 왜 다시 연결되어야 하는가 제조업의 디지털 전환이 본격화되면서 인공지능의 역할도 빠르게 변화하고 있다. 초기의 제조업 AI가 문서 검색, 보고서 작성, 데이터 요약과 같은 정보 처리 중심이었다면, 최근에는 실제 엔지니어링 업무를 수행하고 반복적인 작업을 자동화하는 방향으로 관심이 이동하고 있다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 엔지니어가 자연어로 시스템에 작업을 지시하고, 필요한 정보와 결과를 대화형으로 얻을 수 있는 가능성을 열었다. 그러나 실제 제조 현장의 엔지니어링 업무는 단순한 질문과 답변으로 해결되지 않는다. 하나의 제품을 개발하기 위해서는 요구 사항을 확인하고, CAD 모델을 작성하거나 수정한 후, 해석에 적합한 모델을 준비하고 CAE 해석을 수행해야 한다. 이후 해석 결과를 검토하고, 필요하면 다시 설계를 변경한다. 또한 제품의 설계 이력과 승인 상태, 관련 문서 및 프로젝트 정보는 PLM/PDM 시스템에서 확인해야 한다. 결국 실제 엔지니어링 업무는 CAD, CAE, PLM을 포함한 여러 시스템과 데이터를 오가면서 반복적인 설계-해석-검증 과정을 수행하는 복합적인 업무이다. 문제는 CAD, CAE, PLM이 각각 매우 전문적인 목적을 가지고 발전해 왔다는 데 있다. CAD는 형상과 설계 피처(feature) 를 관리하고, CAE는 메시(mesh)와 피직스(physics), 경계조건(boundary condition), 솔버(solver) 등을 통해 제품의 성능을 검증하며, PLM은 부품(part), 리비전(revision), 수명 주기(lifecycle), 릴리스(release) 및 관련 문서를 관리한다. 각 시스템의 데이터 구조와 사용자 인터페이스가 서로 다르기 때문에 시스템 사이의 연결은 여전히 엔지니어의 몫으로 남아 있다. “엔지니어가 소프트웨어를 사용하는 방법을 배우는 시대에서, AI가 엔지니어링 소프트웨어를 활용하는 시대로 전환되고 있다.” 이러한 관점에서 앞으로의 엔지니어링 AI는 단순한 AI 코파일럿(copilot)과 다른 접근이 필요하다. 특정 애플리케이션 안에서 사용자의 질문에 답하거나 일부 작업을 대신하는 수준을 넘어, 사용자의 엔지니어링 의도(engineering intent)를 이해하고 여러 도구를 조정하여 하나의 목표를 달성하는 ‘엔지니어링 AI 에이전트’가 필요하다.   범용 AI와 엔지니어링 AI 에이전트는 무엇이 다른가 일반적인 범용 AI(generic AI)의 가장 큰 장점은 자연어를 이해하고 방대한 지식을 바탕으로 답변을 생성하는 것이다. 사용자가 “열교환기의 성능을 향상시키는 방법은 무엇인가?”라고 질문하면 AI는 관련된 원리와 방법을 설명할 수 있다. 그러나 실제 엔지니어가 원하는 것은 설명 그 자체가 아닐 수 있다. 엔지니어는 현재 사용하고 있는 모델을 분석하고, 설계변수를 찾아 변경하고, 해석을 실행한 뒤, 결과가 요구사항을 만족하는지 확인하기를 원할 수 있다. 엔지니어링 AI 에이전트는 바로 이 지점에서 범용 AI와 차별화된다. 사용자의 자연어 요구를 단순한 질문으로 처리하는 것이 아니라 엔지니어링 요구사항(engineering requirement)으로 해석하고, 현재의 CAD, CAE, PLM 정보와 관련된 엔지니어링 지식(engineering knowledge)을 결합하여 상황을 이해한다. 그 다음 어떤 작업을 어떤 순서로 수행해야 하는지 계획하고, 연결된 엔지니어링 도구(engineering tool)를 실행하며, 결과를 검증하고 다음 행동을 결정한다. 범용 AI : 사용자 질문 → LLM → 텍스트 답변 엔지니어링 AI 에이전트 : 엔지니어링 요구사항 → 엔지니어링 맥락(engineering context) → 플래닝(planning) → CAD / CAE / PLM 실행 → 결과 검증 → 엔지니어링 의사결정(engineering decision)  따라서 엔지니어링 AI 에이전트의 핵심은 LLM 자체보다도 ‘엔지니어링 맥락’에 있다고 볼 수 있다. CAD 모델의 형상과 피처(feature) 구조, CAE의 메시와 물리조건, PLM의 리비전과 릴리스 상태, 과거 설계와 해석 결과, 사내 설계 규칙과 엔지니어링 가이드라인(engineering guideline) 등을 하나의 맥락으로 이해해야 AI가 실제 엔지니어링 작업을 수행할 수 있기 때문이다.   엔지니어링 맥락이 AI의 성능을 결정한다 엔지니어링 문제는 텍스트만으로 표현되지 않는다. 동일한 ‘설계를 변경해 달라’는 요청이라도 어떤 제품인지, 현재 어떤 리비전을 사용하고 있는지, 어떤 피처가 설계 변경 대상인지, 어떤 재료와 하중조건을 사용하는지에 따라 전혀 다른 작업이 된다. 따라서 엔지니어링 AI가 실제 현장에서 의미 있는 역할을 수행하기 위해서는 기업 내부의 데이터와 지식, 그리고 현재의 엔지니어링 상태(engineering state)를 함께 이해해야 한다. 엔지니어링 맥락은 크게 제품과 설계의 맥락, 시뮬레이션 맥락, 수명주기 맥락, 엔지니어링 지식과 과거 이력 맥락(historical context)으로 구성할 수 있다. 제품 맥락에는 부품, 어셈블리, BOM 등이 포함되고, 설계 맥락에는 CAD 지오메트리, 피처, 설계 파라미터(design parameter)와 설계 의도(design intent)가 포함된다. 시뮬레이션 맥락에는 메시, 재질(material), 피직스, 경계 조건, 솔버 설정(solver setting) 등이 포함된다. 또한 PLM/PDM의 리비전과 승인(approval), 릴리스 상태는 수명주기 맥락을 구성하며, 설계 규칙과 베스트 프랙티스, 과거 프로젝트의 결과는 엔지니어링 지식과 과거 이력 맥락을 형성한다. 이러한 정보가 서로 연결되면 AI는 단순히 ‘문장을 이해하는 것’을 넘어 현재 엔지니어링 상황을 이해할 수 있다. 예를 들어 특정 부품의 최신 리비전을 확인하고, 그 모델에 연결된 과거 시뮬레이션 결과와 테스트 결과를 찾아보며, 사내 설계 규칙을 확인한 후 현재 설계의 문제점을 판단하는 것이 가능해진다. 결국 엔지니어링 AI의 지능은 LLM의 언어 능력과 함께 얼마나 풍부하고 신뢰할 수 있는 엔지니어링 맥락을 구축했는가에 의해 크게 좌우될 것이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-10-07
[핫윈도] 2026 국내 스마트 건설 DX 현황 분석 리포트
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.
작성일 : 2026-10-07
[포커스] 케이던스, 물리 시뮬레이션-AI 결합한 엔지니어링 비전 제시
케이던스 디자인 시스템즈가 지난 9월 4일 ‘케이던스 커넥트 : SDA 유저 콘퍼런스 코리아 2026’을 진행했다. 케이던스는 MSC 소프트웨어, 베타 CAE, 피델리티 등을 통합해 칩 설계부터 반도체 패키징, 완성차 및 항공 우주 시스템을 아우르는 ’시스템 설계 및 분석(SDA)’ 포트폴리오를 강화하고 있다. 복잡한 물리 현상을 가상 환경에서 완벽히 구현해 제품 개발의 불확실성을 제거하고 품질 신뢰도를 높이는 것이 케이던스가 제시한 비전이다. ■ 정수진 편집장     반도체부터 다중물리까지, 통합 설계·해석 포트폴리오 구축 케이던스의 SDA(System Design & Analysis) 부문은 온칩 (on-chip) 반도체 중심이었던 전통적 EDA 영역을 오프칩(off-chip), PCB, 모듈, 기계 및 물리 시스템 전반으로 확장하는 핵심 사업부 중 하나이다. 케이던스는 신호 무결성 분석의 시그리티 (Sigrity)를 시작으로 데이터센터 디지털 트윈 기술을 가진 퓨처 퍼실리티(Future Facilities), 유체 해석 플랫폼 피델리티 (Fidelity)와 찰스(Charles), 전/후처리 플랫폼 기업인 베타 CAE 시스템(BETA CAE Systems) 등을 차례로 인수했다. 그리고 2026년 2월에는 MSC 소프트웨어를 중심으로 하는 헥사곤의 설계 및 엔지니어링(D&E) 사업부 인수를 완료하고, 이들 기술을 SDA 사업부에 통합했다. 이를 통해 전자기부터 구조, 유체, 열에 이르는 다중물리(멀티피직스) 시뮬레이션 포트폴리오를 구성했다. 케이던스 SDA 포트폴리오의 대표 설루션은 각 분야의 핵심 난제를 해결한다. 3D 전자기장 해석 설루션인 클래리티(Clarity)는 대규모 디자인에서도 연산이 중단되지 않는 안정성과 빠른 해석 속도를 보여준다. 열 해석 및 패키징 휨 현상을 분석하는 셀시우스(Celsius)와 신호·전력 무결성을 검증하는 시그리티(Sigrity)는 전자 시스템 설계의 안정성을 지원한다. PCB 및 패키징 설계 설루션인 알레그로 X(Allegro X)는 인공지능 기술을 접목해 부품 배치와 라우팅을 자동화함으로써 생산성을 높인다. 해석 인프라와 플랫폼 부문에서는 ANSA와 META가 다양한 타사 솔버와 CAD 데이터를 아우르는 통합 전/후처리 환경을 제공한다. 엔비디아와 협력하여 개발한 GPU 가속 시스템 밀레니엄(Millennium)은 유체 및 다중물리 해석 속도를 끌어올리며, 리얼리티 DC(Reality DC)는 데이터센터의 에너지 및 온도 관리를 효 율화하는 디지털 트윈 환경을 구축한다.   데이터 연결과 가상 시험으로 엔지니어링 불확실성 해소 케이던스는 시스템 설계 및 해석 영역의 시장 규모를 약 220억 달러로 보고 있으며, 전자와 물리의 경계를 허무는 디지털 엔지니어링 생태계를 구축하고 있다. 케이던스의 도지훈 상무는 “끊어져 있던 데이터 흐름과 분석 도구를 하나로 연결하여 완성도 높은 통합 플로 설루션을 제공하겠다”고 밝혔다. 자동차, 항공우주, 로봇 등 현대 산업 제품들이 전자, 기계, 유체, 열, AI가 복잡하게 결합된 형태로 발전함에 따라, 개별 부품 해석을 넘어 전체 시스템을 아우르는 통합 시뮬레이션 생태계를 구축하는 것이 케이던스의 목표다. 나아가 디지털 공간에서 제품 특성을 완벽히 검증하는 가상 시험 환경을 구축함으로써 제조업과 미래 기술의 디지털 엔지니어링 혁신을 이끌고자 한다. 케이던스의 SDA 부문을 이끄는 성브라이언 세일즈 그룹 디렉터는 “복잡해진 시스템 환경에서 시뮬레이션의 역할은 단순한 결과 예측을 넘어 불확실성을 줄이고 엔지니어가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 확신을 제공해야 한다”라고 강조했다. 카일라삼 부사장 역시 “물리 기반 AI와 GPU 가속, 에이전틱 AI 기술을 다중물리 해석에 결합하여 엔지니어가 더 빠르고 똑똑하게 최적의 시스템을 구현하도록 돕겠다”고 밝혔다.     인공지능으로 구현하는 차세대 지능형 엔지니어링 제조업과 엔지니어링 환경이 단일 부품의 설계를 넘어 전자, 기계, 유체, 열 등이 복잡하게 얽힌 시스템으로 진화하고 있다. 이렇게 고도화된 제조 환경에서 AI는 단순한 작업 자동화나 결과 예측 도구를 넘어선다. 성브라이언 디렉터는 “AI 기반 시뮬레이션의 궁극적인 목적은 불확실성을 줄이고 품질의 신뢰도를 높이며 더 나은 엔지니어의 의사결정을 가능하게 하는 데 있다”고 설명했다. 케이던스가 제시하는 피지컬 AI(physical AI) 전략은 시뮬레이션을 통해 확보한 가상의 지능을 자율주행차, 산업용 로봇, 휴머노이드 등 현실 세계의 물리적 기기에 직접 이식하는 것이다. 케이던스는 다물체 동역학 해석 도구인 아담스(Adams)나 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 VTDx를 활용해 기계 메커니즘의 설계뿐 아니라 로봇을 가상 환경에서 직접 훈련하고 실전에 배치하는 단계까지 확장한다. 엔비디아와 협력과 고성능 계산 인프라를 바탕으로 대규모 시뮬레이션 데이터를 공급함으로써, 로봇이 눈길이나 빙판길같은 극한 조건에서도 스스로 감지하고 판단할 수 있는 에지 지능(edge intelligence)을 완성하도록 돕는다. 에이전틱 AI(agentic AI) 영역에서 케이던스는 단순 대화형 코파일럿을 넘어 자율적으로 복잡한 해석 업무를 수행하는 에이전트 스택(agent stack) 전략을 추진한다. 반도체 설계를 지원하는 칩 스택(ChipStack)에 이어, 다중물리 해석 제품군을 하나로 묶어 자동화된 워크플로를 수행하는 시스템스택(SystemStack)을 개발 중이다. 특히 제다이(JedAI)라는 인프라 레이어를 매개로 엔터프라이즈 고객이 선호하는 대규모 언어 모델(LLM)을 자유롭게 선택하도록 지원하며, 보안 구역 안에서 자체 데이터를 안전하게 운용하도록 조율한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-10-07
[온에어] 크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래
캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 8월 24일 ‘크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래’를 주제로 생방송을 진행했다. 이번 방송은 9월 10일 개최된 ‘코리아 그래픽스 2026’의 프리뷰 세션으로 마련됐다. 아키페이스건축사사무소 정은길 대표와 오토데스크코리아 성진호 수석 엔지니어가 출연해 생성형 AI와 AI 에이전트가 건축·설계 및 제조 분야의 업무 방식에 가져오고 있는 변화를 실제 사례와 함께 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, 아키페이스건축사사무소 정은길 대표, 오토데스크 코리아 성진호 수석 엔지니어   AI와 BIM의 결합, 소규모 건축 실무의 변화 아키페이스건축사사무소 정은길 대표는 26년여 동안 건축 시각화와 설계 현장에서 쌓아온 경험을 바탕으로 AI와 BIM(건설 정보 모델링)의 결합이 건축 실무에 가져오는 변화에 대해 설명했다. 건축 설계는 기획에서부터 계획안 검토, 모델링, 시각화, 디테일 설계 등 다양한 업무가 연속적으로 이어지는 분야다. 정 대표는 이러한 업무 과정에 생성형 AI와 AI 에이전트를 활용하면서 기존과는 다른 방식으로 업무를 진행할 수 있게 됐다고 소개했다. 특히 AI를 단순한 질의·응답 도구로 활용하는 것을 넘어, 건축가가 그동안 축적해 온 설계 경험과 업무 방식, 매뉴얼 등의 전문 지식을 AI와 연결하는 접근에 주목했다. 개인의 경험과 노하우를 AI가 활용할 수 있는 형태로 정리하면, 이를 반복적인 업무에 활용하고 새로운 설계 과정에서도 참고할 수 있는 업무 자산으로 발전시킬 수 있다는 것이다. BIM 역시 이러한 변화와 함께 새로운 가능성을 보여주고 있다. 기존에는 BIM을 효과적으로 활용하기 위해 상당한 학습과 인력 투자가 필요했지만, AI 기술과 결합하면서 소규모 건축사사무소에서도 BIM 데이터를 보다 적극적으로 활용할 수 있는 환경이 만들어지고 있다는 설명이다. 정 대표가 강조한 핵심은 AI 도구 자체보다 전문가가 가진 지식과 경험을 어떻게 AI와 연결할 것인가에 있다. 자신만의 업무 방식과 노하우를 AI가 활용할 수 있는 형태로 발전시키는 것이 앞으로 건축 실무에서 중요한 경쟁력이 될 수 있다는 것이다.   ▲ 아키페이스건축사사무소 정은길 대표   AI 에이전트와 설계 플랫폼의 연결 오토데스크코리아 성진호 수석 엔지니어는 AI 기술이 설계와 제조 분야의 업무 방식에 가져오는 변화를 글로벌 산업 환경과 실제 기술 사례를 중심으로 소개했다. 최근 AI 기술의 흐름은 단순히 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 수준에서 벗어나 사용자의 의도를 파악하고 여러 작업을 수행하는 AI 에이전트로 확대되고 있다. 설계·제조 분야에서도 이러한 흐름에 따라 AI와 기존 설계 소프트웨어를 연결해 실제 업무를 지원하는 방식이 등장하고 있다. 이번 방송에서는 오토데스크 퓨전(Autodesk Fusion)과 클로드(Claude)를 MCP(모델 콘텍스트 프로토콜)로 연결하는 사례를 통해 AI 에이전트가 설계 환경과 연계될 수 있는 가능성을 소개했다. 자연어를 기반으로 AI와 설계 프로그램이 상호작용하면서 기존의 프로그램 조작 방식과는 다른 형태로 설계 업무를 지원할 수 있다는 점에서 주목할 만한 사례다. 이는 AI가 별도의 독립적인 도구로 존재하는 것이 아니라, 기존의 CAD·CAE·제조 소프트웨어 및 데이터와 연결되면서 업무 프로세스 안으로 들어오는 변화를 보여준다. 향후에는 설계자가 프로그램의 세부적인 조작에 소요하는 시간을 줄이고, 설계 의도와 결과에 대한 판단 및 창의적인 업무에 보다 집중할 수 있는 환경으로 발전할 가능성이 있다.   ▲ 오토데스크코리아 성진호 수석 엔지니어   피지컬 AI 시대, 전문가의 검증 역할 중요 AI의 활용 범위가 실제 설계와 제조 환경으로 확대될수록 결과에 대한 검증의 중요성도 커진다. 특히 제조와 건축 분야의 결과물은 실제 물리적 환경에서 구현되기 때문에 단순히 AI가 생성한 결과가 논리적으로 타당한지를 넘어 안전성, 제작 가능성, 설계 조건, 관련 기준과 규정 등 다양한 요소를 함께 검토해야 한다. 이러한 관점에서 피지컬 AI는 디지털 공간에서 정보를 생성하는 것을 넘어 실제 물리적 환경과 상호작용하는 방향으로 AI의 역할이 확대되고 있다는 점에서 의미가 있다. 하지만 AI가 제시한 결과를 그대로 적용하기보다는 전문가가 설계 의도와 기술적 조건을 확인하고 최종 결과를 판단하는 과정이 필요하다. 결국 AI가 전문가를 대신하는 구조보다는 AI가 다양한 가능성을 제시하고 전문가가 이를 판단하고 검증하는 협업 구조가 설계·제조 분야에서 현실적인 AI 활용 모델이 될 수 있다는 것이다.   ▲ 실무에서 건축 AI 에이전트 활용   AI 시대, 전문성의 확장에 주목 이번 CNG TV 방송에서는 생성형 AI에서 AI 에이전트로 이어지는 기술 변화가 건축과 설계, 제조 분야의 업무 방식에 어떤 변화를 가져올 수 있는지를 살펴봤다. 건축 분야에서는 AI와 BIM을 결합하고 전문가의 경험과 노하우를 AI 활용 자산으로 발전시키는 가능성이 제시됐으며, 제조·설계 분야에서는 AI 에이전트와 설계 플랫폼을 연결해 실제 업무를 지원하는 사례가 소개됐다. 이러한 변화는 AI가 단순히 업무를 자동화하는 도구에서 벗어나 전문가의 지식과 경험을 확장하는 새로운 업무 파트너로 발전하고 있음을 보여준다. 동시에 AI 활용이 확대될수록 전문성을 가진 사람의 역할은 오히려 중요해질 수 있다. AI가 생성한 다양한 결과 가운데 실제 업무에 적용할 수 있는 결과를 선택하고, 기술적 타당성과 안전성을 검토하며, 최종적인 의사결정을 내리는 것은 여전히 전문가의 몫이기 때문이다. 앞으로의 설계·제조 환경에서는 AI 기술을 얼마나 빠르게 도입하는지뿐만 아니라, 전문가의 경험과 AI 에이전트를 어떻게 연결하고 이를 실제 업무 프로세스에 적용할 것인가가 중요한 경쟁력이 될 것으로 보인다. 이번 방송은 이러한 변화가 이미 산업 현장에서 시작되고 있음을 보여주는 사례라는 점에서 의미가 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-10-07
CAD&Graphics 2026년 10월호 목차
  INFOWORLD   Case Study 17 AI 가상 벤치마킹 도입한 BMW 그룹 AI와 가상 부품 분해 기능을 통해 엔지니어링 효율 개선 38 데이터에 ‘경험’을 입히다 언리얼 엔진이 그리는 제조·시뮬레이션의 미래   Hot Window 22 2026 국내 스마트 건설 DX 현황 분석 리포트 : AI와 BIM이 이끄는 건설산업의 대전환   Focus 28 코리아 그래픽스 2026, AI와 에이전트가 이끄는 크리에이티브의 미래 제시 32 케이던스, 물리 시뮬레이션−AI 결합한 엔지니어링 비전 제시 34 레노버, 고부하 연산과 전문 워크로드 생산성 강화한 ‘씽크스테이션 P4’ 공개 36 AWS, “피지컬·에이전틱 AI의 성패 가르는 핵심은 전략과 인프라 구축”   On-Air 41 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상중계 메시 없이 CAD 그대로 빠르게 검증하는 심센터 심솔리드 42 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상중계 크리에이티브의 확장, 피지컬 AI와 에이전트가 만드는 미래 48 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상중계 피지컬 AI 시대 휴머노이드 개발을 위한 엔드 투 엔드 디지털 전략 소개   Column 44 SDx와 산업용 AI로 여는 미래 제조 / 오병준 소프트웨어 정의 기술, AI 기반 디지털 엔터프라이즈의 토대 49 ‘기획자의 시대가 온다’를 내놓으며 / 류용효 나는 아직 유효한가   New Product 54 이달의 신제품   52 New Books 57 News   Directory 107 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 60 새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (11) / 최영석 유틸리티 기능 외 Ⅴ 64 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 DGX 스파크에서 피지컬 AI 시뮬레이션 개발 환경 구축 68 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (6) / 최하얀 제도 작업의 흐름을 바꾸다 − 아레스 쿠도의 해치 컨텍스트 리본   Analysis 71 심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (10) / 이종학 AI 에이전트로 확장하는 엔지니어링 워크플로 자동화 88 아카디아를 활용한 아키텍처링 극대화하기 (1) / 윤경렬, 심정환 시스템 공학과 MBSE에 대한 어렵지 않은 관점 96 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 나도경 엔코드 디자인라이프를 활용한 용접 구조물의 피로 수명 예측 99 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT 피델리티 CFD로 윈드서핑 속도 신기록 수립   PLM 78 산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (8) / 곽준범 탄소 감축을 위한 제품 BOM 기반 LCA 설계 방법론 102 엔지니어링 툴에서 에이전틱 엔지니어링으로 / 백영렬 CAD·CAE·PLM을 하나의 지능형 엔지니어링 워크플로로 연결하다   Mechanical 82 제품 개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (3) / 김주현 어셈블리 개선사항 및 생성형 AI 기능     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2026-09-28
마이다스아이티, 중소기업 엔지니어링 역량 극대화하는 실무 중심 MAX CAE 세미나 성료
  핵심 기술과 비전 제시한 'MAX - CAE, THE MAX' 세미나 성황리 개최   마이다스아이티가 지난 9월 16일 부산디자인센터,  17일은 마이다스아이티 판교 본사 2층 컨퍼런스홀에서 중소 및 중견기업 엔지니어링 실무진을 대상으로 한 MAX CAE 기술 세미나를 성공적으로 개최했다. 이번 행사는 설계자와 해석자가 실무에서 겪는 현실적인 난제를 해결하기 위해 기획되었으며, 복잡한 메시 작업 없이 시뮬레이션이 가능한 메시프리(MeshFree)와 구조 및 유동 해석을 단일 환경에서 지원하는 NFX를 중심으로 엔지니어링의 새로운 가능성을 제시했다.   시뮬레이션의 장벽을 낮추다... 메시프리와 NFX의 혁신 이날 세미나에서 가장 주목받은 것은 실무자의 해석 부담을 대폭 줄인 마이다스아이티의 핵심 솔루션이다. 세미나 현장에서 마이다스아이티 기계사업팀 한수민 프로는 이번 행사가 중소 및 중견기업의 시뮬레이션 활용을 돕기 위해 기획되었다고 밝히며, 엔지니어링의 가능성을 극대화(MAX)하려는 행사의 취지를 강조했다. 메시프리는 전문 해석자뿐만 아니라 일반 설계자도 복잡한 메시 작업 과정 없이 쉽고 빠르게 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 돕는 혁신적인 솔루션이다. 아울러 NFX는 구조 해석과 유동 해석을 하나의 툴로 연계하여 실무자들이 한층 자유롭고 폭넓은 해석 작업을 진행할 수 있는 환경을 제공한다.   마인드셋부터 실전 도입까지, 문제 해결의 흐름을 잇는 세션 행사를 관통하는 주제인 MAX는 엔지니어링 문제 해결을 위한 마인드셋(Mindset), 실무에 적용 가능한 구체적 실행 전략(Action), 최신 기술을 통한 영역의 확장(Expand)을 의미한다. 세미나 프로그램 역시 이러한 철학에 맞춰, 단순한 세션 나열이 아닌 실무 문제 해결의 흐름에 따라 유기적으로 구성되었다. 현장에서는 설계 변경이 잦은 환경에서 재메시 작업 없이 빠르게 구조를 검토하는 방법론과 함께, 배터리 및 전자장비 설계의 성패를 가르는 열유동 CFD 해석법이 중점적으로 다뤄졌다. 팬이나 밸브 내부처럼 육안 측정이 불가능한 영역의 유동 현상 검증 노하우도 공유되었다. 특히 방산, 자동차, 전기전자 등 주요 산업 분야에서 CAE를 실제 프로젝트에 적용해 문제를 해결한 고객사들의 성공 사례가 발표되며 큰 호응을 얻었다. 중소 및 중견기업을 위한 지속적인 지원 약속 세미나의 마지막은 중소 및 중견기업이 비용이나 인력 부담 없이 CAE 기술을 도입하고 역량을 강화할 수 있도록 돕는 마이다스아이티의 소프트웨어 지원 프로그램 안내로 채워졌다. 마이다스아이티는 앞으로도 기업들이 시뮬레이션을 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 지속적인 지원을 이어나갈 방침이다.  
작성일 : 2026-09-23
지멘스, Simcenter SimSolid 웨비나 9월 7일 개최
반복되는 설계 변경과 해석 결과 대기 시간으로 고민하는 CAD 설계 엔지니어 및 기술자를 위한 온라인 기술 세미나가 열린다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 9월 7일(월) 오후 2시부터 3시까지 CNG TV 방송을 통해 "메시 없이, CAD 그대로 빠르게 검증 Simcenter SimSolid"를 주제로 발표한다. 기존의 구조 해석 방식은 형상 단순화 및 메시(Mesh) 생성 등 복잡하고 번거로운 준비 과정을 거쳐야 하기 때문에, 자주 발생하는 설계 변경에 신속하게 대응하기 어렵다는 한계가 있었다. 이번 웨비나에서는 메시 생성 과정을 생략하는 수준을 넘어 진정한 메시리스(Meshless) 기술을 구현한 Simcenter SimSolid를 집중 소개한다. 형상 단순화 없이 CAD 모델 그대로 구조 성능을 검증하며, 대형 어셈블리 및 복잡한 형상도 신속하게 해석하는 실제 워크플로우와 적용 사례가 구체적으로 다뤄질 예정이다. 웨비나 발표자로는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 Modelling & Visualization 기술지원팀을 이끌고 있는 신예랑 본부장이 나선다. 15년 이상 CAE 분야에서 국내 제조업 고객의 시뮬레이션 적용을 지원해 온 신예랑 본부장은 다년간의 현장 경험을 바탕으로 실제 제품 개발 과정에서의 시뮬레이션 효율화 방안을 제시할 계획이다. 본 방송은 온라인 생방송으로 진행되며, 캐드앤그래픽스 및 CNG TV 웹사이트를 통해 사전등록 후 무료로 참여할 수 있다. 사전등록 참석자에게는 추첨을 통해 소정의 경품이 제공될 예정이다.
작성일 : 2026-09-02