빌딩스마트협회와 캐드앤그래픽스에서는 귀사(기관)를 무료(희망시 유료)로 홍보할 수 있는 '스마트 건설 DX 가이드’ 책자 발간을 준비 중에 있습니다. 스마트 건설 DX  분야의 변화하고 있는 트렌드를 담을 수 있도록 다양한 내용으로 구성할 예정입니다. 책자는 2026년 3월 정도 출간 예정하고 있습니다. 이번 프로젝트에 많은 관심과 참여를 부탁드립니다. * 수록 내용은 캐드앤그래픽스 잡지에도 공유될 수 있습니다. 1. 스마트 건설 DX 소개 및 기술/동향에 대한 기고 요청 - 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 - BIM & DX 도입 전략과 가이드 - 스마트 건설 신기술 동향 및 발전 방향  - 스마트 건설 DX 적용 사례 - 기타 관련 기술 기고 원고 분량 : A4 용지 2~4매 내외(워드로 작성 권장,  파워포인트 불가, 고해상도 이미지 별도)  *  해당 주제 파트에 관련된 세부 원고들이 들어갈 예정입니다.    2. 기고 원고 및 자료 제출 방법 및 마감일  - 기고 제목 마감일 : 2025년 12월 19일 - 기고 희망시 제목 먼저 보내주세요(조율 예정) 보낼 내용(제목 : 스마트 건설 DX 가이드 참여 요청, 작성자 이름 및 소속, 연락처, 작성할 원고 제목 및 간단 요약) * 기고 승인 받은 원고에 한해 진행 예정 - 원고 마감일 :  1차 12월 30일 /  최종 2026년 1월 16일    <스마트 건설 DX 가이드> 기고 희망 신청 및 업체 홍보 안내 양식 신청하기 3. 문의 : 캐드앤그래픽스 취재부 / 02-333-6900 /  plm@cadgraphics.co.kr 4. 업체 무료 홍보 관련 안내 (솔루션 벤더사) 참여 분야 (예) 구분 소프트웨어(예) 설계 및 모델링 중심 소프트웨어 BIM  (Revit, ArchiCAD, Trimble 등) 　 CAD (AutoCAD, ZWCAD, GstarCAD, BricsCAD 등) 　 토목 설계(Civil): Civil 3D, Bentley OpenRoads, InRoads 등 해석 및 상세설계 ETABS, SAP2000, MIDAS Gen, MIDAS Civil, STAAD.Pro 등 데이터 통합 및 관리, 협업 플랫폼(PLM, CDE) Teamcenter, Autodesk Construction Cloud, Trimble Connect, Bentley ProjectWise 등 시각화/XR Enscape, Twinmotion,  Lumion, Unreal Engine, Unity Reflect, Fuzor 등 OSC·모듈러·프리패브 관리/설계 소프트웨어 Autodesk Forge, Katerra, 서한모듈러 등 국내외 OSC 관리 플랫폼, 생산·공정 최적화 도구 등 AI·데이터 분석·예측 솔루션 　 기타 　 * 솔루션 판매 벤더사의 경우 별도 양식과 안내문을 보내드립니다. (업체 소개 지면 구성 - 업체소개/솔루션 소개/제품리스트 표) - 벤더사는 개별로 메일 보내드릴 예정이며, 받지 못하신 분은 연락주시면 보내드리겠습니다.  - 기본 무료로 홍보 가능하며, 원하실 경우 유료 참여도 가능합니다.  - 유료 참여 및 광고 게재 문의(1차 12월 19일까지,  최종 1월 23일까지, 선착순)   <스마트 건설 DX 가이드> 기고 희망 신청 및 업체 홍보 안내 양식 신청하기 ----------------------------------------------------- 5. 기술 원고 기고문 작성 요령 *기고문 쓰실 분은 사전 신청하고 승인 후 진행해주세요   (1) 제출물 : 원고, 그림이 삽입되어 있는 원본, 그림 별도 파일   (2) 사용 소프트웨어 : 워드, 한글, TXT 파일 등(파워포인트, 엑셀 파일은 불가)   (3) 분량 : A4 기준 2~4장 내외(그림 별도, 고해상도)   (4) 그림 : 원고에 삽입되어 있는 원본 그림 파일을 전달해 주시면 됩니다. 별도 그림 첨부(그림파일명은 1,2,3,4---.jpg 등 순차적으로 써주시거나 원고에 파일명으로 표기) 그림 파일 형식 : jpg, png, bmp 등(gif는 가능하면 사용하지 말아주세요.) 그림 해상도 : 200dpi 이상 또는 가로 사이즈 700px 이상을 권장합니다. 그림 원본이 파워포인트일 경우 파워포인트 파일도 함께 전달해 주시면 좋습니다. 화면 캡처시 이미지(검정색 바탕에 실선이 가늘게 있을 경우 인쇄에서 잘 보이지 않을 수 있습니다. 인쇄를 해도 무난하고 잘 보이는 색으로 선정해서 잘 보일 수 있도록 작업을 해주시면 감사하겠습니다.)   저작권 문제가 없는 이미지를 사용해 주세요.  (5) 원고 작성시 번호 체계 가능하면 번호를 이용해 체계적으로 정렬하여 주시면 정리하는데 도움이 됩니다. 작성 순서는 1.  (1)   1)   가.  ① 순으로 해주시면 좋습니다. (6) 필자 소개 소속, 업무 내용, 경력, 연구분야 등을 2~3줄 분량으로 소개해 주시면 됩니다. 사진, 이메일 주소를 함께 보내주세요.(공개 가능하신 경우)

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 11월 17일 ‘산업데이터스페이스 활성화를 위한 정책과 기술’을 주제로, 제조업의 데이터 연결 생태계를 구축하기 위한 정책 방향과 기술 표준, 그리고 신뢰 기반 데이터 교환 구조를 집중적으로 다뤘다. 이번 방송에서는 온톨로지 기반 상호 운용성, 산업별 협력 모델, AI 활용을 위한 데이터 생태계 조성 등 핵심 전략이 공유됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, KIAT 최태훈 PD, 포엠디엑스 김형국 대표   KMX로 본격화되는 한국형 산업데이터스페이스 구축 AI 시대 제조 경쟁력의 핵심은 설비 효율보다 데이터의 연결성과 상호 운용성이다. 유럽의 카테나-X 같은 산업 데이터 스페이스 사례가 확산되는 가운데, 한국도 ‘KMX(Korea Manufacturing X)’를 통해 산업 데이터 사일로 해소와 글로벌 표준 연계를 목표로 하는 국가 단위 제조 데이터 인프라를 구축하기 시작했다. KMX는 데이터를 중앙에 모으는 대신 기업이 데이터를 보유한 상태에서 필요할 때만 연결하는 분산형 구조를 기반으로 한다. 국내 제조업이 겪어온 데이터 고립, 기업 간 구조 차이, 상호 운용성 부족 문제를 해결하고, CBAM·DPP 등 글로벌 공급망 규범에 대응하기 위해서다. 따라서 KMX는 산업별 표준 데이터 모델과 커넥터, 카탈로그, 보안 인증 같은 공통 기술을 패키지 형태로 제공한다. 한국산업기술진흥원(KIAT) 최태훈 디지털전환 PD는 “기업이 데이터를 공유하지 않는 이유는 기술 유출보다 안심하고 연결할 구조가 없기 때문”이라고 강조했다. KMX는 4년간 플랫폼 기술, AI 기반 서비스, 국제 표준 연동, 산업 실증을 추진하며 자동차·전자·철강·섬유·바이오 등 12개 산업 협회와의 협력을 확대할 예정이다.   AI 활용을 위한 ‘데이터 고속도로’… 5대 제조 서비스 KMX는 AI가 활용할 수 있는 의미 있는 데이터 흐름을 만들기 위해 산업 온톨로지 기반 시맨틱 구조를 구축한다. 이를 바탕으로 ▲공급망 수요 관리 ▲디지털 트윈 연계 공정 모델 ▲예지보전 ▲품질 추적 ▲탄소·에너지 저감 등 5대 공통 AI 서비스를 우선 개발한다. 이 서비스는 SaaS 형태로 제공돼 중소기업도 인프라 부담 없이 AI를 도입할 수 있다. 클라우드 기반 자동 업데이트(MLOps)도 지원된다. 또한 KMX는 카테나-X, IDTA, IMX 등 글로벌 데이터 스페이스와의 상호 인증을 추진해 국제 표준과 연동 가능한 한국형 플랫폼을 만든다는 계획이다. 한국산업지능화협회 산업데이터스페이스위원회 강사를 맡고 있는 포엠디엑스 김형국 대표는 “AI가 아무리 발전해도 데이터의 의미 구조(온톨로지)가 없으면 쓰일 수 없다”며 데이터 스페이스가 AI의 핵심 토대임을 강조했다. 데이터 고속도로가 구축되면 품질 문제 추적, 납기 리스크 감소, 글로벌 규제 대응 등 공급망 전반의 ROI가 크게 개선될 것으로 전망된다. 향후 AI 에이전트 기술이 결합되면 공급망 자동 분석과 의사결정도 가능해져 제조업 패러다임이 소프트웨어 중심으로 이동할 것으로 보인다. KMX는 기술 프로젝트가 아니라 정부–기관–대기업–중소기업이 함께 만드는 생태계 기반의 국가 프로젝트다. 정부는 표준과 제도, 기관은 인증체계, 대기업은 공급망 연결, 중소기업은 SaaS AI 도입을 맡는 공동 구조다. 이는 기업 내부 DX에 머물던 기존 스마트 공장의 한계를 넘어 산업 전체를 연결하는 ‘연결 중심 제조’로의 본격적 전환을 의미한다. KMX가 구축하는 산업 데이터 스페이스는 앞으로 한국 제조업의 AI 혁신을 이끄는 핵심 인프라이자, 제조 생태계 경쟁력을 좌우54 · 할 중요한 기반이 될 전망이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 11월 3일 ‘디지털 전환에서 AI 전환으로’를 주제로, 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)의 개념과 시간적 흐름 및 공간적 위치 측면의 맥락을 명확하게 이해하고, DX를 통해 인프라를 구축한 후에 AX를 추진하는 방법에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자     이날 줌으로 진행된 웨비나의 사회는 4차산업혁명연구소 한석희 소장이 맡았고, 디케이융합전략연구소 김덕현 대표가 발표자로 나서 AI 열풍 속에서 기업과 조직이 무엇을 먼저 점검해야 하는지 짚었다. 기업과 대학을 두루 거친 김 대표는 “디지털 혁신과 AI 전환은 결국 기업 혁신이라는 더 큰 철학 아래에 있어야 한다”며, “기술보다 ‘왜 하느냐(why to do)’를 먼저 따져봐야 한다”고 강조했다.   생성형 AI 열풍, AI의 전부가 아니다 김덕현 대표는 먼저 AI 패러다임의 큰 흐름부터 짚었다. 1950년대 인공지능의 출발에서 머신러닝과 딥러닝, 그리고 오늘의 생성형 AI에 이르기까지의 계보를 짧게 정리한 뒤, “생성형 AI가 AI의 전부라고 생각하면 위험하다”고 선을 그었다. 김덕현 대표는 인공지능을 전통적으로 규칙 기반 심벌릭 AI와 연결주의 기반의 딥러닝이라는 두 축으로 설명했다. 그는 “두 방식 모두 완전하지 않기 때문에 최근에는 신경망과 규칙을 결합한 뉴로심벌릭 AI, 문제에 따라 여러 모델을 조합하는 컴포지트 AI 같은 흐름이 나오고 있다”며, “앞으로 중요한 것은 특정 패러다임이 아니라 문제에 가장 잘 맞는 모델을 고르고 결합하는 능력”이라고 진단했다. 이어 생성형 AI, 판별형(예측·분류) AI, 추론형 AI, 에이전틱 AI(agentic AI), 물리 AI(physical AI) 등 최근 주목받는 개념을 정리했다. 에이전틱 AI에 대해서는 “하나의 AI 에이전트가 아니라 자료 수집·계획·조정 등 역할이 다른 여러 에이전트가 복잡한 문제를 협력해 푸는 구조”라고 설명했다. 엔비디아 등이 강조하는 물리 AI에 대해서는 “소프트웨어로만 존재하던 AI에 몸을 붙인 것, 즉 로봇, 자율주행차, 각종 기계 장치와 결합한 구체적인 미래”라고 풀이했다. 하지만 그는 열풍 못지않게 한계와 위험도 분명하게 짚었다. 생성형 AI의 환각(hallucination) 문제, 설명 가능성 부족, 그리고 ‘예측·계획·의사결정·자율 시스템에는 LLM을 쓰지 말라’고 경고하는 해외 연구까지 언급하며, “현재 수준의 생성형 AI는 기업의 ‘미션 크리티컬’한 의사결정에 그대로 얹기에는 부담스러운 도구”라고 말했다.   AI 전환, 디지털 전환 없이 말하는 것은 넌센스 방송의 후반부에는 ‘개념’과 ‘맥락’에 대한 내용에 방점이 찍혔다. 김 대표는 디지털 혁신과 디지털 전환, 그리고 AI 전환의 관계를 하나의 축으로 묶어 설명했다. 그는 기업에 가장 상위에 있어야 할 것은 ‘기업 혁신 철학’이라고 강조했다. 그 아래에 디지털 기술을 활용한 ‘디지털 혁신’이 있고 이를 고도화한 단계가 ‘디지털 전환’으로, 최근 생성형 AI의 붐과 함께 나온 ‘AI 전환’이라는 용어 역시 이 연장선에서 이해해야 한다는 것이다. 그는 “디지털 전환이든 AI 전환이든 결국 목적은 기업 혁신이다. 디지털 기술이 없어도, AI를 쓰지 않아도 기업은 계속 혁신해야 한다. 중요한 것은 수단이 아니라 목적이다”라고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년 마지막 칼럼의 주제는 인공지능 전환(AI Transformation : AX)의 본격적인 시작이 아닐까 한다. 현재 대한민국 주력 산업이 거대한 변곡점 위에 서 있다. 지난 10여 년간 우리는 데이터를 쫓았다. 스마트 공장을 짓고, IoT(사물인터넷) 센서를 부착하며 데이터를 수집하는 디지털 전환(Digital Transformation : DX)에 매진했다. 하지만 생성형 AI의 시대가 도래한 지금, ‘데이터를 얼마나 많이 가졌는가’는 더 이상 승패를 가르는 절대적 기준이 아니다. 이제는 질문을 바꿔야 한다. ‘AI가 우리 산업 현장을 얼마나 깊이 ‘이해’하고 있는가?’ 바로 이것이 인공지능 전환의 본질이다.   그림 1. 디지털 전환과 인공지능 전환   데이터 중심에서 지식 중심으로의 패러다임 전환 기존의 DX가 데이터 수집과 프로세스 효율화에 집중했다면, 다가오는 AX 시대의 핵심은 지식 기반 지능화(knowledge-based intelligence)이다. 수많은 제조 현장의 암묵지, 설계 도면의 복잡한 로직, 엔지니어의 경험치 등은 단순한 데이터 패턴 학습만으로는 AI에게 전수될 수 없다. 우리는 산업 도메인의 복잡한 구조와 규칙, 제약 조건을 AI가 명확히 이해하고 추론할 수 있도록 만들어야 한다. 이것이 바로 한국 산업이 지향해야 할 새로운 경쟁력, 구조적 지능(structural intelligence)이다.   핵심 기술 : 인간의 지식을 AI의 언어로 이러한 ‘지식 중심 전환’을 가능케 하는 핵심 엔진이 바로 AI 온톨로지(AI ontology)이다. 온톨로지는 문서나 도면과 같은 ‘사람 중심의 비정형 지식’을 AI가 이해할 수 있는 개념, 관계, 속성, 규칙으로 구조화하여 AI형 지식 체계로 재탄생시킨다. 온톨로지가 적용되면 AI는 단순한 불량 검출을 넘어선다. 설계 지식을 논리로, 생산 공정을 제약 조건으로, 품질 문제를 인과관계로 파악하게 된다. 즉, AI가 엔지니어처럼 사고하고, 공정 최적화를 위해 스스로 추론하며, 설계 대안을 제시하는 AI 증강 지식(AI augmented knowledge)의 단계로 진입하는 것이다.   그림 2. AI 온톨로지를 사용한 AI 증강 지식   제품 수명주기의 지능적 통합 AI 온톨로지의 진가는 제품의 기획부터 설계, 생산, 운영, 폐기에 이르는 전 수명주기(lifecycle)에서 발휘된다. 기존의 단절된 공정 지식이 온톨로지 기반으로 연결되면서, 제품 수명주기 관리(Product Lifecycle Management : PLM) 시스템은 ‘AIaugmented PLM’으로 진화한다. 설계 단계 : 요구 사항과 규격을 AI가 구조적으로 분석하여 CAD/ CAE/BIM 모델 생성을 지원한다. 생산 단계 : 공정의 제약 조건을 이해한 AI가 최적의 생산 계획을 수립한다. 운영 및 품질 : 예지보전은 물론, 품질 문제 발생 시 원인과 결과를 논리적으로 추론하여 해결책을 제시한다.   그림 3. 인공지능 증강 PLM   국가 산업 주권을 위한 전략 결국 이 모든 기술적 노력은 국가 차원의 산업 경쟁력 보호, 즉 소버린 AI(sovereign AI, 주권형 인공지능) 구축으로 귀결된다. 글로벌 빅테크의 일반 범용 모델에 의존해서는 대한민국 특유의 제조, 조선, 반도체, 항공 방산 산업의 기밀과 노하우를 지킬 수 없다. 우리는 다음의 3대 핵심 요소를 통해 독자적인 산업 지능 생태계를 구축해야 한다. 한국 산업 온톨로지 : 우리 산업 고유의 공정과 표준이 반영된 AI 지식 체계 한국형 산업 데이터스페이스(Korea industrial data space) : 데이터 주권을 확보하고 안전한 교환을 보장하는 인프라 산업 AI 에이전트 : 실제 공정 자동화와 최적화를 수행하는 실행 시스템   그림 4. 한국형 구조적 지능이 국가 산업 주권 전략이다.   맺음말 : 지식을 구조화하는 자가 미래를 지배한다 “지식을 구조화하는 국가가 미래 산업을 지배한다.” 이것은 단순한 수사가 아니다. 한국은 세계 최고 수준의 산업 데이터와 공정 지식을 보유하고 있다. 이제 남은 과제는 이 방대한 자산을 AI가 이해할 수 있는 ‘지능형 구조’로 변환하는 것이다. AI 온톨로지 기반의 산업 지능화 전략은 한국이 패스트 팔로어(fast follower)를 넘어, AI 시대의 진정한 퍼스트 무버(first mover)로 도약하기 위한 가장 확실한 로드맵이 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐디안은 스마트 공장·제조 생산 및 자원관리 최적화 설루션 기업인 마이링크의 ‘링크비즈(LinkBiz)’ 플랫폼에 적용되는 웹 기반 2D·3D 모델 뷰어(CADian ViewQ) 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 마이링크는 자사의 주력 설루션인 링크비즈 플랫폼에서 DWG, DXF, PDF, STEP 등 다양한 형식의 2D·3D 도면을 브라우저에서 즉시 조회·측정할 수 있는 디지털 도면 뷰어를 활용하게 된다. 캐디안은 마이링크 고객의 요구에 맞춰 도면 측정, 분석, 레이어 제어 등 엔지니어링 업무에 특화된 기능을 맞춤형으로 제공할 계획이다. 양사는 향후 제조·건설·플랜트 분야는 물론 급부상 중인 물리 AI·AI 팩토리 영역에서도 공동 마케팅, ViewQ 기반 신규 기능 개발, 모바일·웹 통합 엔지니어링 플랫폼 구축 등 다양한 협력 과제를 함께 추진할 예정이다.     마이링크의 박상일 대표는 “우리 회사는 제조·건설·조선 등 납기가 중요한 수주형 기업을 대상으로 생산 일정관리 최적화 중심의 디지털 전환(DX) 설루션을 제공해 왔다”면서, “최근 고객사들이 설계–생산–품질 데이터를 하나의 흐름으로 연결하기 위해 CAD 도면 관리와 웹 기반 뷰어 기능을 요구하는 사례가 크게 증가함에 따라 국산 웹 CAD 기술의 확보는 링크비즈 플랫폼 고도화의 핵심 과제로 대두되었다”고 말했다. 캐디안의 박승훈 대표는 “마이링크는 현장을 누구보다 깊이 이해하는 기업으로, 캐디안 ViewQ와의 협력을 통해 큰 시너지가 기대된다”면서, “브라우저 기반 웹 CAD 기술은 차세대 스마트 공장의 핵심 요소인 만큼, 산업별 요구에 최적화된 기능을 지속적으로 강화하겠다”고 밝혔다.

캐디안이 설계 자동화와 사용자 편의 기능을 강화한 ‘캐디안 2026(CADian 2026)’을 공식 출시했다고 밝혔다. 캐디안은 1998년 국내 최초의 토종 CAD 소프트웨어를 선보인 이후, 오토캐드와 동일한 명령어와 단축키를 지원하며, DWG 파일의 양방향 호환성을 갖춘 국산 CAD 브랜드로 자리매김해왔다. 이번 캐디안 2026은 자동화 기능을 중심으로 설계 효율을 높인 것이 큰 특징이다. 주요 기능으로는 ▲복잡한 전체 도면이나 특정 구역의 치수를 한 번에 자동 작도하는 ‘스마트 치수(Smart Dimension)’ ▲중심선 자동 생성 ▲상세도 작성기 ▲스마트 공차·옵셋·미러·트림·스트레치 등을 한데 모은 ‘스마트 툴스’ ▲실무에서 즉시 활용 가능한 400여 종의 편의 LISP 유틸리티 ▲향상된 Visual LISP 디버깅 환경(FAS·VLX 파일은 26년초 지원 예정) ▲레빗 2025 파일 지원 ▲SVG 가져오기 및 DGN 가져오기 프로세스 개선 ▲지리 공간 데이터(GIS) 사용자를 위한 Esri 이미지 지원 ▲사용자 친화적 UI 개선 ▲도면 탭 분리 기능(도면을 별도 창으로 열어 동시에 비교·작업 가능) ▲명령창 투명도 조절 ▲도면 내 QR 코드 삽입·인식 ▲OLE 객체 복사·붙여넣기 품질 향상 등 100개가 넘는 기능 개선이 포함됐다. 또한 서버가 아니라 사용자 PC에서 직접 빠르게 실행되는 ▲AI 기반 PDF 문자 자동 인식 기능 ▲AI 기반 도움말 지원과 ▲새롭게 단장된 직관적인 UI는 2026년 초에 추가로 제공될 예정이다. 특히 ‘스마트 치수’는 사용자가 도면 범위만 지정하면 자동으로 치수를 입력해주는 기능으로, 총 10가지 옵션을 제공한다. 전체·부분 치수부터 원·호 치수 자동 작성, 샤프트 치수 자동 작성, 쌍치수 자동 작성, 기준선 치수 자동 작성, 세로 좌표 치수 자동 작성, 공차 자동 기입까지 지원해 반복 작업 시간을 줄여주며, 도면 설계 효율을 높이는 대표 기능이라는 것이 캐디안의 설명이다.     또한, 캐디안은 다양한 산업에서 사용되는 서드파티 전문 응용 프로그램과의 호환성을 한층 강화했다고 밝혔다. ▲드림플러스 기능을 지원하는 토목 설계 분야의 드림2 ▲단지·도로 설계를 위한 파워맵(PowerMAP) ▲구조 설계를 위한 다정다감·듀파(Dufa) ▲경사도·표고 분석용 PowerKS ▲건축 설계를 위한 캐드마스터(옛 캐드파워)·ARCH·피라미드 ▲배관 설계를 위한 TSE·GHK ▲기계 설계를 위한 멕클릭·캐드마스·이지메크 ▲플랜트 설계를 위한 TSE·GHK·Mech-Q ▲전기·시퀀스 설계를 위한 ElectCAD·ElectPanel 등이 대표적이다. 특히 산업용 컨트롤러 도면 및 설비 유지보수 엔지니어용 PLC I/O 디바이스 설계 프로그램(ioA), 파워 부하회로 및 산업용 컨트롤러 설계용 psA 등 캐디안 기반의 전문 설계 설루션을 유·무료로 폭넓게 지원해 산업 현장의 요구에 대응하고 있다. 캐디안은 구독형과 영구형 제품을 모두 제공해 기업 고객의 비용 부담을 낮췄다고 전했다. 또한 단일 사용자(노드락)와 복수 사용자(네트워크) 라이선스를 모두 지원해, 조직 규모나 운영 방식에 따라 유연하게 선택할 수 있는 환경을 제공한다는 점을 내세운다. 한편, 캐디안은 AI 기술을 접목한 다양한 설계 설루션 개발에도 속도를 내고 있다. 도면 이미지나 DWG 캐드 파일 내 객체를 자동으로 탐지해 도면 재생성 및 자동 BOM 산출을 지원하는 AI 기반 적산 설루션 ‘AI-CE’, AI 기반 전통 목조 건축물 가상 복원 설루션 ‘TWArch’ 등을 선보이며 설계 분야의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안은 오토캐드 소스코드와 독립적으로 개발된 국산 CAD이기 때문에 저작권 문제 없이 안심하고 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 도면 유출 방지 측면에서도 보안성이 우수하다”면서, “불법 복제 CAD나 구 버전 사용으로 DWG 파일 호환성 문제를 겪는 설계 엔지니어에게 가장 경제적인 대안 CAD로 평가받고 있다”고 말했다. 또한 “앞으로도 글로벌 강소기업으로서 지속적인 기술 혁신과 제품 고도화를 통해 PC·모바일·웹 기반 CAD와 디지털 트윈 산업 전반의 DX(디지털 전환)를 이끌어갈 계획”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 NEC와 기술 파트너 프로그램 협약을 맺고 로봇 3D 시뮬레이션 분야에서 글로벌 설루션을 확대한다고 발표했다. 양사는 지멘스의 테크노매틱스(Tecnomatix) 포트폴리오 내 프로세스 시뮬레이트(Process Simulate) 소프트웨어와 ‘NEC 로봇 태스크 플래닝(NEC Robot Task Planning)’ 디지털 트윈 서비스를 결합한 로봇 티칭(robot teaching) 자동화 설루션을 공동 개발할 예정이다. 이는 제조업계의 고객들이 작업 현장을 최적화하고, 생산성을 향상하며, 사실 기반 관리로 전환할 수 있도록 지원할 전망이다.     NEC의 블루스텔라(BluStellar) 이니셔티브의 일환으로 제공되는 NEC 로봇 태스크 플래닝 소프트웨어는 다수의 로봇이 협력 작업을 수행하도록 최적화하고, AI를 활용해 로봇 동작 계획을 자동으로 생성하는 독자 알고리즘을 탑재하고 있다. 이전까지 많은 로봇의 동작 계획은 숙련된 엔지니어가 ‘티칭(teaching)’이라는 과정을 통해 수동으로 수행했다. 이 과정은 매우 복잡하며, 제조 현장에서 단일 제품을 생산하기 위한 로봇 동작 계획을 설계하는 데 상당한 비용이 소요된다. 그 결과 여러 로봇을 사용하는 생산 라인의 가동 개시가 지연되는 경우가 많다. 이번 협력을 통해 NEC 로봇 태스크 플래닝은 프로세스 시뮬레이트의 사용자 인터페이스에 통합돼, 사용자는 클릭 한 번으로 로봇 동작 계획을 생성할 수 있게 됐다. 그 결과, 로봇 티칭에 필요한 작업 부담을 줄일 수 있다. 이 기능은 현재 프로세스 시뮬레이트에서 제공되고 있는 자동 경로 계획(automatic path planning) 및 로봇 프로그래밍 도구를 보완한다. 이와 함께 생산 라인 셋업 기간 단축, 사이클 타임(cycle time) 최적화, 사실 기반 관리를 구현하며, 전문가 개개인의 전문지식에 의존하던 운영 노하우의 공유와 이전을 용이하게 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 호리타 쿠니히코(Kunihiko Horita) 일본 지역 매니저 겸 부사장은 “지멘스는 디지털 트윈 기술과 AI 역량을 활용해 NEC가 로보틱스 분야의 글로벌 리더십을 강화할 수 있도록 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각한다. NEC의 첨단 로봇 태스크 플래닝 설루션과 지멘스의 프로세스 시뮬레이트를 통합함으로써, 제조업체는 로봇 티칭 속도를 획기적으로 높이고, 셋업 시간을 단축하며, 생산성을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있다”고 전했다. 또한 “이번 협력은 지멘스가 디지털 전환과 지능형 자동화를 위한 지속적인 노력을 통해 NEC와 같은 고객 및 파트너들이 전 세계 고객들에게 더욱 스마트하고 빠르며 탄력적인 제조 설루션을 제공하도록 돕고 있음을 보여준다”고 덧붙였다. NEC의 히다시마 코스케(Kosuke Hidashima) 기술 서비스 소프트웨어 사업부 총괄 매니저는 “이번 협력으로 AI 기반의 디지털화, 분석, 시뮬레이션을 통해 현장 최적화를 촉진하는 ‘NEC 로봇 태스크 플래닝’ 디지털 트윈을 지멘스의 프로세스 시뮬레이트 소프트웨어와 통합함으로써 DX(디지털 전환) 시대의 제조 혁신을 실현할 것이다. 또한 고객의 생산성과 경쟁력 향상에 기여하며 새로운 가치를 창출할 것”이라고 말했다.

기업에서 BOM(자재명세서, Bill of Materials)은 누구나 참조해야 할 핵심 기준 정보이지만 체계적인 교육 부재로 인해 불안감을 느끼는 실무자들이 많습니다. 본 ‘디지털 BOM 완전정복’ 클래스는 이러한 불안과 좌절을 해결하고, DX(디지털 전환) 시대에 맞는 체계적인 BOM 이해를 위한 최적의 솔루션을 제공하고자 합니다. - 개설 확정 교육입니다. 많은 참여 바랍니다. #BOM #BOM교육 #DX교육 #한국산업지능화협회_PLM기술위원회 #캐드앤그래픽스   BOM 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.

설계, 데이터로 다시 쓰다 (2)   머뭇거릴 틈이 없다. 우리가 디지털 전환에 적응할 때쯤 선두 그룹은 벌써 AI(인공지능) 시대를 대비하고 있다. AI 전문가들도 과거 수십년 간의 성장보다 최근 몇 년의 급속한 발전에 놀라면서도 이제는 예측하기 어려운 속도에 두려워하기까지 한다. 이번 호에서는 AI 시대를 맞이하기 위해 우리가 준비해야 할 것이 무엇인지 알아보고자 한다.    ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   DX와 AX 지난 호에서 소개한 ‘중국제조 2025’ 정책에서 볼 수 있듯이, 향후 제조업의 성공 가능성을 높이는 방안 중 하나는 예측 기술의 발전이다. 강력한 드라이빙 포스(driving force)가 선진 기업에 적용되는 시뮬레이션, 데이터 생성 시스템, 최적설계 등의 효율적인 설계 프로세스를 구축할 수 있게 주도하였고, 인적, 물적, 정책적 지원을 뒷받침하면서 단숨에 AX(AI 전환)를 이끄는 선두 그룹에 탑승할 수 있는 기회를 제공하였다. 전통적인 개발 방식의 기업들이 도태되는 현실에서, 선두 그룹의 기업들은 DX(디지털 전환)에서 AX로의 전환을 신속하게 추진하고 있다. 뒤쳐져 있는 산업 구조를 재편할 수 있는 기회이지만 외면하면 경쟁에서 사라질 수도 있다는 위기감을 이들 기업은 명심하고 있다. 즉, 따라잡지 못하면 사라진다.    DX란? AX란? DX는 ‘디지털 전환’을 의미하고, 가상 프로토타이핑(Virtual Prototyping : VP)은 DX를 실행하기 위한 핵심 수단이 된다. 실제 물리적으로 손에 잡히는 것으로 측정하고 평가하던 방식(physical prototyping)을 가상의 공간에서 대체하는 방식으로 바뀌는 혁신이 이루어지고 있다. AX란 ‘AI transformation’의 약자로, 데이터 중심의 산업 변환을 의미한다. 엔지니어링의 핵심 가치는 예측하는 것이다. 현재 설계 안의 성능을 예측하고, 불량 가능성을 예측한다. DX 시대에서는 디지털 모델을 예측 도구로 삼았다면, AX 시대에서는 데이터를 예측 도구로 삼는다. 이제 DX를 넘어 AX가 빠르게 확산되고 있다.   그림 1. DX와 AX   휴머노이드 로봇을 예로 본다면, DX 시대에는 기본적인 동작 제어를 수학 모델로 프로그래밍하여 구현하던 방식이었다. 오랫동안 연구해 온 노하우가 주도하던 시대였다. 반면, AX 시대에서는 동작 데이터를 통한 학습으로 동작을 수행함에 따라 자연스러운 움직임이나 미세한 조작이 가능해졌다. 이제는 강화 학습을 통해 로봇이 유투브로 새로운 동작을 학습하는 시기에 접어들었다. 학습용 데이터를 확보할 수 있는 역량이 주도하는 시대로 변하고 있다.   그림 2. AX 시대로의 진입(출처 : The New York Times, Driverless Digest)   왜 DX에서 AX로 가야 하는가? 얼마전 미국 로스엔젤레스에서 웨이모(Waymo)의 자율주행 택시가 방화로 인한 화재로 전소되는 사건이 있었다. 정부 정책에 반대하는 시위대의 소행으로 추측된다. 2023년 이후 1년여 만에 자율주행 택시를 허가한 샌프란시스코의 운수업 시장에서 웨이모가 20%까지 점유율을 확대하면서 운전으로 생계를 이어가던 사람들에겐 상당한 위협으로 작용할 만큼 AI의 성장이 현실화되었다는 반증이다. 어느새 우리도 AX 시대로 진입하고 있다. 삼쩝삼, 닥터나우, 로톡, 타다와 같은 AI 플랫폼이 우리 주변에 자리잡고 있다. 세무사, 의사, 변호사, 운전기사의 직무를 위협하는 존재로 인식되어 거센 반발에 부딪혀 있지만 연이은 고소, 고발에 대한 무죄, 무혐의 판결이 늘어남에 따라 이제는 공생을 생각해야 할 시점이다. 제조 환경은 점점 더 복잡하고 불확실해지고 있다. 시장 변화의 속도는 빨라지고, 고객 요구는 다변화되고 있으며, 제품의 수명주기는 단축되고 있다. 이처럼 미래가 불확실할수록 데이터를 기반으로 한 예측과 시뮬레이션이 중요해진다. 최근에는 고성능 컴퓨팅 자원과 오픈소스 툴의 발달로 중소기업도 상대적으로 적은 비용으로 가상 환경을 구축할 수 있게 되었다.   성공 사례 엔비디아는 AI의 모든 스타일을 하나의 생태계에서 지원하여 산업 전반에 걸친 AI 설루션을 제공하는 리더이다. 엔비디아의 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)는 ‘AI가 실제 환경에서 움직이고 판단하는 것을 디지털 트윈 안에서 먼저 완전히 학습하고 테스트할 수 있게 해주는 설계 도구’이다. 다음의 몇 가지 성공 사례로 AX 시대가 도래 되고 있음을 소개하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.