디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian)에서는 사용자의 작업 편의성을 위해서 캐디안에서 구동되는 유틸리티 기능을 새롭게 추가하였다. 이번 호에서도 캐디안 2025 버전의 유틸리티 기능을 계속 이어서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian    캐디안 2025 버전의 유틸리티를 설치하는 방법은 다음과 같다. 캐디안 홈페이지에 접속한 후 고객지원 → 기술자료실을 클릭하면 기술자료가 목록으로 표시된다.  3번의 ‘캐디안 리습(lisp) 238개 통합본+메뉴화일 다운로드입니다’ 항목을 클릭하여 안내된 대로 설치하면 캐디안에서 유틸리티 기능을 이용할 수 있다.     유틸리티 - 축에 키홈 단면 그리기(KEY_S) 기계 분야에서 키홈 단면 및 중심선을 그려주는 기능이다. 센터(Center) 도면층이 없으면 자동으로 생성하고 그려준다.   1. 메뉴에서 캐디안 유틸 1 → 축에 키홈 단면그리기(KEY_S)를 실행한다.   2. 명령창에 ‘키홈 단면의 좌측 중심점을 찍어주세요’ 메시지가 표시되면, 왼쪽 중심점을 클릭하여 지정한다.     3. 명령창에 ‘키홈 단면의 가로 전체 길이를 입력하세요’ 메시지가 표시되면, 키홈 단면의 가로 전체 길이를 입력한다.(예 : 15)   4. 명령창에 ‘키홈 단면의 깊이값을 입력하세요’ 메시지가 표시되면, 키홈 단면의 깊이값을 입력한다.(예 : 5)   5. 명령창에 ‘키홈 단면의 중심선 사이의 거리값을 입력하세요’ 메시지가 표시되면, 키홈 단면의 중심선 거리값을 입력한다.(예 : 10)   6. 객체에 키홈 단면이 자동으로 작도된다.     유틸리티 - 원 한 개 중심선 그리기(CL2) 원 및 호의 중심선을 자동으로 그리는 기능이다. 캐디안의 기본 기능에도 중심선 그리기가 있지만, 실행 단계가 대폭 단축되어서 편리하게 이용할 수 있는 기능이다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2)   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 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다.  이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전(4월1일 출시)의 높은 생산성과 오토캐드에서의 쉬운 전환, 아레스 커맨더에 탑재된 AI 기반 기능을 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   생산성 향상과 오토캐드에서의 손쉬운 전환 새로워진 시작 탭과 UI 구성     아레스 커맨더를 실행하면 가장 먼저 눈에 띄는 변화는 새롭게 구성된 Start(시작) 탭이다. 이제 사용자는 매일 작업을 시작할 때 더욱 직관적이고 편리한 방식으로 업무를 시작할 수 있다. 기존의 복잡한 다이얼로그 창 대신, 핵심 기능들이 한눈에 보이도록 정리된 간결하고 환영하는 분위기의 인터페이스가 사용자를 맞이한다. 새로운 Start 탭은 Home(홈), My Setup(내 설정), Learn More(학습) 의 세 가지 섹션으로 구성되어 있으며, 초보자부터 숙련된 사용자까지 누구나 필요한 기능을 빠르게 찾을 수 있도록 설계되었다. 각 섹션에서는 프로젝트 시작, 개인 설정, 학습 자료 접근 등 다양한 기능을 직관적으로 제공하여, 사용자 경험을 한층 더 향상시킨다. 아레스 캐드를 처음 접하는 국내 사용자도 이 새로운 인터페이스 덕분에 보다 빠르게 적응하고, 효율적으로 작업을 시작할 수 있다.   더욱 직관적으로 개선된 리본 메뉴와 작업 공간 구성     사용자 편의성과 전체적인 작업 경험 향상을 위해, 아레스 커맨더는 리본 메뉴 레이아웃과 작업 공간 옵션을 정교하게 다듬었다. 우선, 리본 메뉴 최적화(Ribbon Optimization)를 통해 각 탭의 구성 방식을 개선했다. 명령어가 보다 체계적으로 분산되어 배치됨으로써, 불필요한 혼잡함은 줄이고 명령 접근성을 높였다. 특히 Home 탭은 자주 사용하는 핵심 명령어들에 집중되어 있어, 일상적인 작업의 효율성을 더욱 높여준다. 새롭게 구성된 리본과 작업 공간 덕분에, 초보 사용자도 쉽게 필요한 기능을 찾고 숙련자 역시 더 빠른 작업 흐름을 경험할 수 있다. 아레스 커맨더는 사용자 중심의 CAD 환경을 지향하며, 한국 사용자에게도 익숙하고 쾌적한 설계 환경을 제공한다.   그래디언트와 패턴을 위한 상황별 리본 메뉴 제공     아레스 커맨더는 선택한 객체나 작업 상황에 따라 관련 도구만을 표시해주는 ‘상황별 리본(Contextual Ribbon)’ 기능을 통해 작업 효율을 한층 더 끌어올렸다. 이 기능은 사용자가 필요한 명령어를 일일이 찾아다니는 시간을 줄여주어, 보다 빠르고 직관적인 작업 흐름을 가능하게 한다. 이번 업데이트에서는 기존의 해치(Hatch) 리본에 이어, 그래디언트(Gradient) 와 패턴(Pattern)에 대한 새로운 상황별 리본 메뉴가 추가되었다. 이들 기능은 각각 그래디언트 채우기와 패턴 디자인을 보다 정밀하고 빠르게 조정할 수 있도록 도와주며, 시각적으로 완성도 높은 결과물을 손쉽게 만들어낼 수 있도록 해 준다. 이처럼 아레스 커맨더는 사용자의 작업 맥락을 이해하고 그에 맞는 도구만을 깔끔하게 보여줌으로써, 초보자부터 전문가까지 모두가 생산성 높은 CAD 환경을 경험할 수 있도록 설계되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 31일 CNG TV는 ‘공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계 및 시공 프로세스 변화와 대응 전략’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 공기업의 건축 BIM(건설 정보 모델링) 적용 지침에 따른 설계 및 시공 프로세스의 변화와 이에 대한 실질적인 대응 전략을 다뤘으며, 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털 지식연구소 조형식 대표, 성균관대학교 진상윤 교수   공기업 건축 BIM 적용 지침의 변화와 실무 적용 사례 LH와 GH의 건축 BIM 적용 지침 개발을 총괄한 성균관대학교 진상윤 교수는 이 지침이 설계 및 시공 프로세스에 어떤 변화를 가져오는지 설명했다. 이 지침은 공기업이 각 기관의 특성에 맞춰 BIM 적용 지침을 제정하도록 유도하고 있으며, LH, GH 및 기타 공사가 이를 기반으로 자체 BIM 지침을 수립한 것이 특징이다. 진 교수는 이 지침을 통해 설계 및 시공의 초기 단계부터 BIM을 적극 활용하고, 기존의 ‘전환 설계’ 방식이 아닌 실질적인 BIM 설계 프로세스를 유도하고자 했다고 설명했다. 또한, 발주자가 BIM을 통해 실질적인 관리가 가능한 체계를 구축하고, 도면 대신 BIM 기반의 성과물을 생산하는 프로세스를 개발 중이라고 밝혔다. 그는 BIM을 활용한 설계가 국제 경쟁력 확보와 산업 선진화를 목표로 하고 있다면서, 공동주택 설계의 BIM 프로세스를 소개하는 비전 영상도 함께 공개했다. 주요 내용으로는 ▲기존 BIM 적용의 한계 극복 ▲실질적인 BIM 설계 프로세스 유도 ▲발주자의 지속 가능한 BIM 운영 체계 구축 ▲시공 BIM 프로세스 개선 ▲유지관리 단계까지 고려한 준공 BIM 확보 등이 제시됐다. 진 교수는 “BIM은 단순한 기술 도입이 아니라 언어 자체가 바뀌는 개념으로 접근해야 하며, ▲인식 개선 ▲프로세스 개선 ▲대가 체계 개선 ▲표현 언어 변화 ▲생태계 전환이라는 다섯 가지 관점에서 변화가 필요하다”고 강조했다.   ▲ LH와 GH의 BIM 적용 현황   단위 세대 모델링과 BIM 데이터 구축 단위 세대 모델링은 중심선을 그리드로 설정하고 벽 및 바닥을 모델링한 뒤 창호나 문을 배치하는 방식으로 진행된다. 모델이 변경되면 면적 산정도 자동으로 반영되며, 사용자는 전용 면적, 공용 면적, 발코니 면적 등 세부 면적 정보를 구분하여 입력하고 효율적으로 관리할 수 있다. 공동주택의 경우 반복되는 객체가 많아 프로그램 성능 저하가 우려되지만, 효율적인 파일 관리 방안을 마련하면 안정적인 운영이 가능하다고 밝혔다. 또한 구조 정합성 검토는 구조 부재 정보를 기반으로 진행되며, 실내 재료 마감표를 구성하여 높은 정합성을 가진 도면을 추출할 수 있는 점도 장점으로 꼽혔다.   현상 설계 공모 단계에서의 BIM 적용 변화 과거에는 현상 설계 공모 단계에서 BIM 활용에 대한 반대 의견이 있었으나, 최근에는 BIM 역량을 갖춘 업체의 참여를 유도하는 방향으로 변화하고 있다. 실제로 고양 창릉 지구의 기본 설계 공모에서 현상 설계 단계부터 BIM 적용이 요구되기 시작했으며, 이는 건축 산업의 디지털 전환을 가속화하려는 의도로 풀이된다. 진 교수는 “현상 설계 공모에서 BIM을 활용한 3D 모델과 정보를 구축하고 이를 바탕으로 설계 설명서를 제작하는 것이 요구되고 있으며, 이를 위한 정확한 설계 검증 시스템도 마련되고 있다”고 말했다. 또한 “BIM은 설계자의 부담을 줄이고, 설계 데이터와 요구 사항을 지속적으로 확인하며 작업할 수 있게 해주는 도구로 기능한다”고 설명했다. 아울러 “BIM을 사용하지 않을 경우 감점 조치가 시행되고 있으며, 설계뿐 아니라 관리까지 BIM을 활용하도록 요구되면서 BIM 거버넌스의 중요성이 더욱 강조되고 있다”고 덧붙였다. 한편, 공기업 BIM 적용 지침에서는 원본 데이터에서 정의된 뷰 명칭을 도면 각 페이지에 각주로 명시해야 한다. 이는 BIM을 통해 구축한 실체에 해당 명칭을 추가하는 과정으로, 중대한 위반 사항과 사전 검토 항목은 BIM 시스템을 통해 검토해야 하며, 불법 건축 등 법규 위반 여부도 BIM 데이터를 통해 확인이 가능하다. 과거에는 현상 설계에서 별도로 가상 모델을 제출해야 했지만, 현재는 BIM을 통해 이를 손쉽게 구현할 수 있다. 아직 BIM을 적용한 현상 설계 사례는 많지 않지만, 지침에 따라 가상 모델 제출을 선택적으로 요구할 수 있는 유연성도 확보된 상황이다.   ▲ LH가 추구하는 설계 BIM 프로세스   지속 가능한 BIM 거버넌스 체제 필요성 지속 가능한 BIM 거버넌스 체계는 조직 내 경영진 변화와 무관하게 유지되어야 하며, 실무자는 최소 4년 이상 담당함으로써 충분한 이해와 경험을 축적해야 한다. BIM 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오는 실무자의 심리적 부담을 고려해 제도적으로 포용할 필요가 있다. 이를 위해 선순환적인 BIM 수행 체계를 마련하고, 이를 기반으로 한 교육 및 훈련 프로그램을 체계적으로 운영해야 성공적인  BIM 도입이 가능하다. 또한 설계 및 시공자의 편의를 고려한 지침은 최소한의 요구사항을 명시해 사업 특성에 맞는 유연한 적용을 가능하게 하며, 필요 시 감독관과 협의를 거쳐 조정할 수 있다. BIM 도면은 기존의 2D CAD 도면이 가진 한계를 극복하고, 3D의 특성을 살려 설계 이해도를 높이는 방향으로 발전해야 한다. BIM은 다양한 디지털 기술의 기반이 되는 핵심 요소이며, 기업의 지속 가능한 발전을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. 국내에서 BIM 사용 시 BCF 포맷을 지원하는 대표 소프트웨어로는 나비스웍스, 레빗, 아키캐드 등이 있으며, 국산 소프트웨어의 발전도 요구되고 있다.   BIM의 중요성과 국내 소프트웨어 현황 진 교수는 “한국 건설 산업에서 BIM의 활성화를 위해 실무자 중심의 프로세스를 구축해야 하며, 현재는 외주 업체에 대한 의존도가 높아 시장 성장이 제한적”이라며, “BIM 적용 시 전문가 간 분업을 통해 효율적인 업무 분담이 이루어져야 하고, 설계자와 엔지니어 간 명확한 역할 구분이 필요하다”고 강조했다. 향후 BIM의 발전 방향으로는 AI 기술과의 융합이 이루어져 보다 자동화된 건축 관리 시대가 도래할 가능성이 있으며, BIM은 디지털 기술 전환의 기반으로서 핵심 역할을 할 것으로 전망된다. 진 교수는 “국내 BIM 소프트웨어가 활성화되지 못하는 이유는 시장 규모가 작기 때문이며, 실무자가 아닌 외주 업체가 주로 사용하는 구조로 인해 사용률이 낮다”고 지적했다. 그리고 “건설업계 종사자가 약 100만 명에 달하지만, 이 중 실질적으로 BIM을 사용하는 비율은 낮아 시장 확대가 필요하다”고 덧붙였다. 앞으로 외주 업체는 BIM 컨설팅 서비스를 통해 부가가치를 창출하고, 이를 통해 산업 전반의 발전에 기여할 수 있는 기회를 마련해야 한다. 실무자 중심의 BIM 프로세스가 정착된다면, 국산 소프트웨어의 판매 증가와 함께 시장의 선순환 구조 형성도 기대할 수 있다.   ▲ 기존 대비 BIM 설계 예시       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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 정가 30,000원 / 이엔지미디어   디지털 전환(DX)의 본격화와 함께 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 산업계의 관심이 높아지는 가운데, 관련 내용을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었다. 이번 책자는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회와 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 운영 중인 ‘디지털 트윈 전문가 교육’ 참여 위원들이 공동으로 기획하고 집필한 결과물로, 디지털 트윈의 개념과 핵심 기술부터 실제 산업 적용 사례, 도입 전략, 관련 솔루션 및 기업 정보에 이르기까지 폭넓은 내용을 담고 있다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 시스템을 가상 공간에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설/건축, 플랜트, 헬스케어, 항공우주, 도시 계획 등 다양한 산업에서 활용되며 혁신을 주도하고 있다. 특히 3D CAD, CAE, PLM, XR, IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 등 다양한 기술이 융합되어 실시간 모니터링과 예측 분석, 최적화를 가능하게 하며, 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 기여하고 있다. <디지털 트윈 가이드>는 디지털 트윈 기술을 처음 접하는 입문자부터 실무자 및 정책 관계자까지 모두 참고할 수 있는 자료로, ▲ 디지털 트윈의 정의 및 개념 ▲ 핵심 기술 및 솔루션 ▲ 국내외 산업별 적용 사례 ▲ 도입을 위한 전략과 가이드라인, 국가 로드맵 ▲ 디지털 트윈 관련 기업 및 소프트웨어 소개 등을 수록했다. 특히 책자에 수록된 기업 및 솔루션 정보는 지속적으로 업데이트될 예정이며, 참여를 원하는 기업은 <캐드앤그래픽스>에 별도 문의하기 바란다. 이 책자를 기획한 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 가이드는 디지털 트윈이 단순한 기술이 아닌 산업 혁신의 핵심 도구로 자리 잡아가고 있는 시점에서, 산업 전반의 실질적인 이해와 도입을 돕기 위해 기획되였다”면서, “디지털 전환 시대의 실용적 참고서로서 다양한 산업 종사자들에게 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다. 도서구입은 링크 에서 확인 가능하다.

캔바(Canva)가 AI 시대에 팀이 창작/소통/협업하는 방식을 새롭게 정의하는 ‘비주얼 스위트 2.0(Visual Suite 2.0)’을 선보였다. 창의성과 생산성의 간극을 메우기 위해 설계된 이번 신제품군은 AI 기반 디자인, 원활한 콘텐츠 제작, 강력한 개인화(personalization) 등에 중점을 두었다. 캔바는 미국 에서 열린 제4회 ‘캔바 크리에이트(Canva Create)’ 이벤트에서 비주얼 스위트 2.0을 공개했다. 캔바는 “이번 신제품군은 2억 3000만 명 이상의 월간 활성 사용자 수를 달성하며 빠르게 성장하고 있는 캔바 커뮤니티가 이전보다 더욱 창의적인 방식으로 디자인할 수 있도록 지원한다”면서, “비주얼 스프레드시트부터 데이터 시각화, 대화형 디자인, 대규모 맞춤형 콘텐츠 제작 및 인터랙티브한 경험을 제공하는 혁신적인 방식에 이르기까지, 전 세계 팀들의 일상적인 콘텐츠 생성부터 복잡한 업무를 지원하며 비주얼 커뮤니케이션 분야의 선두 주자로서 입지를 굳힐 것”이라고 전했다.     캔바의 비주얼 스위트 2.0은 대담한 디자인 방식부터 가장 사랑받는 도구의 혁신적 업그레이드까지 콘텐츠, 데이터, 디자인의 세계를 하나의 매끄러운 경험으로 통합하며 창의성과 생산성의 새로운 차원을 선보이고자 했다. 이번에 출시된 제품들은 전반적인 캠페인 기획, 복잡한 데이터의 시각화, 대규모 브랜드 콘텐츠의 신속한 제작 등에 있어 업무의 방식과 창의성, 협업의 미래를 재정의한다. 비주얼 스위트 인 원 디자인(Visual Suite in One Design)은 문서와 프레젠테이션, 웹사이트까지 모든 것을 하나의 디자인과 통합된 형식으로 제작할 수 있는 기술이다. 이를 통해 개별 도구, 분산된 작업 흐름, 연결되지 않은 파일의 필요성이 사라지며, 기획과 브리핑부터 디자인, 납품까지 전체 캠페인을 하나의 협업 공간에서 매끄럽게 처리할 수 있다. 캔바 시트(Canva Sheets)는 시각적이고 강력하며, 모든 작업과 연결되도록 재구상된 스프레드시트이다.
 캔바 시트는 데이터를 텍스트 및 시각 자료와 매끄럽게 통합해 시각적이고 지능적이며 강력한 경험을 제공한다. 매직 스튜디오를 기반으로 한 캔바 시트는 매직 인사이트(Magic Insights)와 같은 기능을 통해 데이터셋을 스캔하여 주요 패턴과 핵심 요점을 파악하며, 데이터 커넥터(Data Connectors)를 사용해 허브스팟(HubSpot), 스태티스타(Statista), 구글 애널리틱스(Google Analytics) 등에서 데이터를 불러와 사용자가 손쉽게 데이터 시각화 작업을 할 수 있게 한다.  매직 스튜디오 확장형(Magic Studio at scale)은 향상된 속도와 규모로 개인화되고 브랜드에 맞춘 콘텐츠를 제작하도록 돕는다. 캔바 시트에 통합된 이 기능은 스프레드시트를 강력한 콘텐츠 엔진으로 변환하고, 팀이 몇 초 만에 대량의 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원한다. 다중 시장(multi-market) 마케팅 캠페인, 영업 활동 및 내부 커뮤니케이션에 사용되는 템플릿에 다이내믹한 데이터가 즉시 채워져, 수작업을 줄이고 생산 속도를 높이며 모든 접점에서 일관성을 유지할 수 있다. 매직 차트(Magic Charts)는 복잡한 데이터를 강력하고 인터랙티브한 비주얼 스토리로 즉시 변환
한다. 이를 통해 누구나 가공되지 않은 수치(raw numbers)를 몇 초 만에 동적이고 브랜드에 맞춘 시각 자료로 변환할 수 있게 한다. 스크롤 가능한 보고서, 애니메이션, 인포그래픽 등을 만들 수 있는 AI 도구는 데이터와 디자인 간 간극을 메워 모든 팀이 인사이트를 명확하고 창의적으로 전달할 수 있도록 지원한다.     캔바 AI(Canva AI)는 음성 인식이 가능한 대화형 창작 파트너이다. 캔바의 모든 생성형 AI 도구를 하나의 원활한 워크플로로 통합해 누구나 아이디어에서 실행까지 몇 초 만에 도달할 수 있게 한다. 텍스트, 슬라이드, 이미지 생성부터 사진 편집 및 디자인 크기 조정에 이르는 모든 작업이 프롬프트나 음성만으로 가능하다. 현재 대화형 디자인 생성은 영어로 지원된다. 캔바 코드(Canva Code)는 인터랙티브 콘텐츠를 디자인하는 과정의 기술적 장벽을 허물고, 간단한 프롬프트만으로 누구나 디자인에 상호 작용 가능한 요소를 더할 수 있게 지원한다. 캔바에서는 계산기부터 플래시 카드, 설문(form)까지 만들 수 있어 정적인 콘텐츠를 별도의 코딩이나 외부 도구 없이도 역동적이고 몰입감 있는 경험으로 전환할 수 있다. 랜딩 페이지, 수업 자료, 프레젠테이션 등 다양한 용도에 상호 작용 가능한 디자인을 몇 마디 단어로 쉽게 제작할 수 있다. 캔바 사진 편집기(Canva Photo Editor)는 스튜디오 품질의 이미지 제작 과정을 간편하게 만든다. 비주얼 스위트의 일부로 통합된 캔바 사진 편집기는 효율성과 편의성을 위해 더욱 강력한 도구로 진화했다. 여기에는 선택된 요소를 정밀하게 수정할 수 있는 AI 기반 포인트 앤 클릭 편집 기능(Point and Click Editing), 조명과 레이아웃을 고려한 AI 배경 생성, 손쉬운 객체 제거 및 교체 기능이 포함된다. 한편, 캔바는 2022년 비주얼 스위트 출시 이후 글로벌 성장세가 더욱 가속화되고 있으며 1억 4500만 명 이상의 신규 사용자를 확보했다고 밝혔다. 현재 1초마다 376개 이상의 디자인이 제작되며, 2013년 캔바가 출시된 이래 총 350억 개의 디자인이 만들어졌다. 캔바의 연간 매출은 30% 이상 증가하며 30억 달러 이상의 연간 수익을 달성했다. 캔바의 멜라니 퍼킨스(Melanie Perkins) 공동 창업자 및 CEO는 “10여년 전 캔바 창립 이래 최대 규모의 제품 출시이자, 창의성과 생산성이 만나는 비주얼 스위트 2.0을 발표하게 되어 기쁘다”면서, “매년 2억 3000만 명에 이르는 캔바 커뮤니티는 수백만 가지의 아이디어를 공유하고 있는데, 그 중 지속적으로 공유되는 것 중 하나는 창의성과 생산성을 하나의 원활한 흐름으로 통합하고 싶다는 것이었다. 재구성된 업무 필수 요소부터 자신만의 디자인 파트너와 함께 창작할 수 있는 완전히 새로운 방식에 이르기까지, 누구나 자신의 아이디어를 쉽게 구현할 수 있도록 지속적으로 지원할 수 있길 기대한다”고 설명했다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (1)   이번 호에서는 AI 영상 제작 생태계의 현재 상황을 분석하고, 기술 발전에 따른 미래 변화를 예측하며, 여러 분야에 활용할 수 있는 생성형 AI 영상 제작 기술을 살펴보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    그림 1. 오픈소스 AI, ComfyUI를 활용한 생성형 비디오 Wan2.1    AI 영상 제작의 패러다임 전환 인공지능 기술의 급속한 발전은 영상 제작 산업에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 전통적으로 영상 콘텐츠 제작은 전문적인 기술, 고가의 장비, 그리고 상당한 시간과 인력을 필요로 했다. 그러나 AI 기술의 등장으로 이러한 장벽이 크게 낮아지며, 영상 제작의 민주화가 빠르게 진행되고 있다. 이제는 프리미어보다는 AI 편집 프로그램인 캡컷(CapCut)으로 영상을 편집하고, 애프터이펙트보다 피카 AI(Pika AI)로 고급 이펙트 영상을 제작하는 경우가 늘고 있다.   그림 2. 캡컷 서비스 이미지(capcut.com)   그림 3. 피카 AI 서비스 이미지(pika.ai)   AI 영상 제작 기술의 현재 생성형 AI 비디오 기술   그림 4. 오픈AI 소라의 영상 생성 제작 이미지(sora.com)   최근 급속도로 발전한 생성형 AI 기술은 영상 제작 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다. 텍스트 프롬프트만으로 완전히 새로운 비디오를 생성하는 기술이 실현되어 창작의 새로운 패러다임을 형성하고 있다.   그림 5. 비디오 생성 기술이 뛰어난 구글의 비오 2(Veo 2, https:// deepmind.google/technologies/veo/veo-2)   주요 기술 및 모델 텍스트-비디오(Text-to-Video) 생성 : 오픈AI의 소라(Sora), 구글의 루미에르(Lumiere) 등이 텍스트 설명만으로 사실적인 비디오를 생성하는 기술을 선보이고 있다. 소라는 최대 60초 길이의 복잡한 내러티브 장면을 생성할 수 있는 능력을 갖추었으며, 물리적 정확성과 시간적 일관성 측면에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있다. 이미지-비디오(Image-to-Video) 변환 : 런웨이(Runway)의 젠-3(Gen-3) 등은 정적 이미지를 동적 비디오로 확장하는 기술을 제공한다. 이 기술은 단일 이미지에 내재된 정보를 바탕으로 자연스러운 움직임과 시간적 흐름을 생성한다. 비디오 확장 및 편집 : 캡컷 등의 플랫폼은 기존 비디오 클립을 AI로 확장하거나 스타일을 변환하는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 도구는 비디오의 해상도 향상, 프레임 보간, 스타일 변환 등 다양한 작업을 자동화한다.    AI 기반 후보정 및 편집 기술   그림 6. AI 기반 DI(Digital Intermediate) 프로그램. 무료 기능도 탁월하다.    AI는 영상의 촬영 이후 단계에서도 혁신을 가져오고 있다. 이는 편집의 효율을 높이고 전문가 수준의 결과물을 더 쉽게 얻을 수 있게 한다.   주요 기술 자동 색 보정 및 그레이딩 : 블랙매직 디자인(Blackmagic Design)의 다빈치 리졸브 18(DaVinci Resolve 18) 등에 탑재된 AI 기능은 영상의 색감과 톤을 자동으로 최적화한다. 객체 인식 및 자동 트래킹 : AI 기반 시스템은 비디오 내 객체를 식별하고 추적하여 효과 적용이나 편집 작업을 자동화한다. 오디오 처리 및 개선 : 배경 소음 제거, 음성 명확화, 자동 믹싱 등 AI 기반 오디오 처리 기술이 비디오 제작의 음향 품질을 크게 향상시키고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (2)   지난 호에서 비즈니스 프로세스 모델링(Business Process Modeling)이 필요한 이유에 대해 살펴보았다. 이는 최근의 제품 개발이 복잡한 절차와 다양한 참여자, 그리고 광범위한 자원의 투입으로 시장의 변화에 빠르고 능동적으로 대응해야 하는 상황이기 때문이다. 이는 결국 주요 참여자들이 정보를 빠르게 추적하고 효율적인 의사결정을 수행하는 환경을 요구하고 있는데, 그동안 익숙하고 편하게 사용해온 오피스(문서) 기반, 특히 엑셀을 활용한 WBS 관리 및 간트(Gantt) 차트 작성으로는 이러한 대응에 한계가 있다는 점을 정리해 보았다. 이번 호부터는 BPMN(Business Process Modeling Notation)에 대해 알아보고, 어떠한 특징과 장점이 있는지 파악해 보고자 한다. 이를 통해 우리에게 요구되는 최근의 제품 개발 환경에 어떻게 적용해 나갈 수 있는지 차근차근 파악해 보도록 하자.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   BPMN은 비영리 컴퓨터 산업 표준을 연구하고 제정하는 OMG(Obejct Management Group)에서 개발하여 오픈소스로 배포하는 개방형 정보 표준 체계이다. BPMN 1.0은 2006년에 릴리스되었으며 지속적인 업그레이드를 통해 2011년에는 BPMN 2.0이 발표되었다. 현재 활용되고 있는 중요한 기능들의 모습이 이때부터 갖추어지게 되었는데, ISO(International Standard Organization) 및 IEC(International Electotechnical Commisson)는 BPMN 2.0을 2013년 ISO/IEC 19510:2013로 명시하여 국제 표준으로 지정하게 되었다. 이제부터는 BPMN이 무엇인지 하나씩 살펴보도록 하자.    BPMN의 구성 요소   그림 1. BPMN의 기본 구성 요소 1   그림 2. BPMN의 기본 구성 요소 2   우선 BPMN의 구성 요소를 살펴보면 participants(참여자 또는 행위대상의 구별), sub-process(하부 프로세스), task(수행업무), gateways(논리적 선택), data(데이터 객체 및 스토리지), events(이벤트) 등 종류도 많고 다양한데 활용하는 방법 또한 무궁무진하다.  우리는 BPMN의 구성 요소를 하나하나 상세하게 분석하는 것이 목표가 아니므로, BPMN의 간단한 작성 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보고자 한다.   엔지니어링 프로세스의 BPMN 모델링 간단한 엔지니어링 프로세스(요구사항 – CAD 입수 – 해석 모델링 – 베이스 해석 – 민감도 해석 – 최적화 해석)에 대한 BPMN 모델링을 <그림 3~4>와 같이 구성하였다.    그림 3. 엔지니어링 프로세스의 모델링 1   그림 4. 엔지니어링 프로세스의 모델링 2   이 프로세스는 사용자가 요구사항 태스크(enter requirement)를 처리한 이후 도면 준비 태스크(prepare CAD design)를 수행하고, 해석 모델링 태스크(prepare FEA design)와 비용 계산 모델 태스크(prepare cost model)를 병행 게이트웨이(parallel gateway)로 처리한다. 다음에는 베이스 해석 태스크(run baseline design)를 수행하게 되는데, 이는 시스템 또는 자동화가 수행할 수 있는 서비스 태스크로 정의할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1)   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 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전과 아레스 제품군의 향상된 기능을 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   아레스 커맨더 2026은 업데이트를 통해 오토캐드 호환성, 성능 개선, AI 기능 강화, BIM 자동화 및 다양한 파일 포맷 지원이 더욱 향상되었다.   오토캐드 호환성 - 새로운 시작 탭 및 UI 설정 기능     아레스 커맨더 2026은 더욱 직관적이고 사용자 친화적인 환경을 제공한다. 이번 버전에서는 새로운 시작(Start) 탭을 추가하여 작업 공간을 보다 쉽게 맞춤 설정할 수 있도록 개선되었다. 사용자는 리본 메뉴, 팔레트, 설정을 자신의 워크플로에 맞게 조정할 수 있다. 특히, 기본 활성화된 CAD General 작업 공간을 통해 오토캐드 사용자가 보다 쉽게 아레스 환경에 적응할 수 있도록 설계되었다.   CAD 기능 - 성능 및 안정성 향상     아레스 커맨더 2026은 성능과 안정성을 개선하여 더욱 부드러운 작업 환경을 제공한다. 파일 열기 속도가 10% 더 빨라졌으며, 줌 속도는 55% 향상, 패닝 속도는 38% 향상되었다. 또한, 충돌(crash) 발생률이 87% 감소하여 더욱 안정적인 작업이 가능하다. 이러한 최적화를 통해 대형 도면을 다룰 때도 보다 원활한 CAD 환경을 경험할 수 있다.    CAD 기능 - 다중 가시성 상태를 지원하는 커스텀 블록     아레스 커맨더 2026에서는 기존의 오토캐드 호환 동적 블록(Dynamic Blocks)뿐만 아니라 사용자 지정 블록(Custom Blocks) 기능이 더욱 강력해졌다. 이번 버전에서는 다중 가시성 상태(Multiple Visibility States)를 지원하여 커스텀 블록이 동적 블록과 동일한 기능을 수행할 수 있다. 지난 해 추가된 450개 이상의 다이나믹 블록을 포함한 Trinity 블록 라이브러리도 더욱 개선되었다. 이제 블록을 온라인 라이브러리에 손쉽게 추가할 수 있으며, 사용자 간 블록 공유가 더욱 간편해졌다.   인공지능 - 자연어 기반 선택 및 수정 기능     아레스 AI 어시스트(A3)는 이번 버전에서 자연어 명령을 활용한 객체 선택 및 속성 수정 기능을 지원한다. 사용자는 직접 명령어를 입력하지 않고, 다음과 같이 직관적인 문장을 입력하는 것만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있다. 레이어 윈도에서 5보다 긴 모든 선을 선택 선택한 객체를 레이어 0으로 이동 모든 원(circle)의 색상을 빨간색으로 변경     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모두솔루션은 3월 12일 서울 양재 엘타워에서 '2025 GstarCAD 파트너 킥오프' 행사를 개최하고, 국내 파트너사들과의 협력을 강화하는 한편, 지스타캐드(GstarCAD)의 글로벌 및 국내 시장 분석과 최신 제품 및 기술 등을 소개했다. ■ 박경수 기자   ▲ 2025 GstarCAD 파트너 킥오프 행사   지스타캐드의 글로벌 전략과 비전 공유 이날 행사에는 지스타캐드 개발사인 지스타소프트의 메이유 황 해외총괄 부사장이 참석해 빠르게 변화하는 글로벌 CAD 시장 환경에 대응하기 위한 지스타캐드의 전략과 비전을 공유했다. 그는 “디지털 전환 가속화, 클라우드 협업 확대, AI 기술 접목 등 CAD 시장은 빠르게 변화하는 가운데 한국은 글로벌 시장에서 매우 중요한 위치를 차지했다”며, “이러한 변화에 발맞춰 지스타캐드 역시 글로벌 사용자와 파트너사의 의견을 적극 반영한 설루션 개선과 서비스 강화에 나서고 있다”고 밝혔다. 모두솔루션은 이번 행사에서 클라우드 기반 협업 플랫폼인 ‘지스타캐드 365(GstarCAD 365)’와 플러그인 설루션 ‘드림플러2025/4스’ 등 다양한 연계 설루션을 소개하며, 고객의 요구 사항을 실시간 반영하고 적극적인 기술 지원 서비스를 통해 국내 기업 고객의 신뢰를 더욱 높여 나갈 계획이라고 밝혔다. 모두솔루션의 정충구 대표는 “이번 파트너 킥오프 행사를 통해 지스타캐드의 글로벌 경쟁력과 국내 시장 내 입지를 더욱 공고히 다지고, 파트너사와 함께 동반 성장할 수 있는 다양한 방안을 계속 모색해 나가겠다”고 강조했다.   ▲ 지스타소프트 메이유 황 해외총괄 부사장(왼쪽), 모두솔루션 정충구 대표(오른쪽)   지스타캐드 2025, 성능 및 편의성 대폭 향상 모두솔루션 김경이 대리는 ‘GstarCAD 2025 What’s New 36 · & GstarCAD Plus 소개’를 주제로, 지스타캐드의 최신 버전 및 신규 제품의 주요 특징을 소개했다. 이번에 공개된 지스타캐드 2025는 이전 버전 대비 작업 속도가 대폭 향상된 것이 가장 큰 특징이다. SAVEAS 기능은 37.2%, TRIM/EXTEND는 무려 77%까지 작업 속도가 개선되었으며, OPEN과 SAVE 등 자주 사용하는 명령들도 각각 27.9%, 76.9%의 속도 향상을 보였다. 이 같은 성능 강화는 설계자들의 작업 효율을 크게 높일 것으로 기대된다. 또한 GPU의 처리 성능을 활용한 하드웨어 가속 기능이 처음으로 적용되었고, DIM(치수 기입) 기능도 단일 명령으로 다양한 유형의 치수를 자동 생성할 수 있도록 개선되었다. 이외에도 일괄 플롯(Batch Print) 기능의 출력 프로세스 향상, 올가미 선택 기능 도입을 통해 복잡한 도면에서도 효율적인 객체 선택이 가능해졌다. 이외에도 지스타캐드 2025에는 3D 모델 가져오기 및 내보내기, 파이썬 기반 API 확장, 3D 마우스 장치 지원, 음성 주석 기능 등 다양한 신기능도 추가됐다.   ▲ 지스타캐드 2025의 신기능 중 하드웨어 가속   신규 제품 ‘지스타캐드 플러스’도 첫 공개 이번 발표에서 가장 주목받은 부분은 신규 제품인 ‘지스타캐드 플러스(GstarCAD Plus)’의 첫 공개였다. 지스타캐드와 지스타캐드 메커니컬(GstarCAD Mechanical)에 적용되는 플러스 제품은 파라메트릭 구속조건 기능을 통해 도면의 정확성과 일관성을 유지할 수 있는 것이 강점이다. 현재는 기하학적 구속조건을 지원하며, 2026년에는 치수 구속조건과 매개변수 관리자, 2027년에는 동적 블록에 대한 구속조건까지 순차적으로 확대될 예정이다. 지스타캐드 플러스 2025의 가격은 스탠드얼론 기준 160만 원, 네트워크 버전은 170만 원이며, 기계 설계용인 지스타캐드 메커니컬 플러스는 각각 195만 원, 210만 원(부가세 별도)이다. 김경이 대리는 “지스타캐드 2025는 빠르고 강력한 성능과 실용적인 기능 향상을 통해 설계자가 더욱 정밀하고 효율적인 작업을 할 수 있도록 돕는다”면서, “플러스 제품을 통해 구속조건 기반의 설계 흐름을 완성해 나갈 것”이라고 밝혔다.   ▲ 지스타캐드 플러스 2025의 파라메트릭 구속 조건   국내 CAD 시장에서 지스타캐드의 성장세 지스타캐드는 국내 상황에 맞게 UI 개선, DWG·DXF 파일 호환, 기능 개선 등 사용자 요구에 대응한 결과, 국내 판매량이 2023년에 이미 10만 카피를 넘어섰다. 이는 지스타소프트의 70여 개 수출국가 중에서 일본·한국·폴란드 등 3개 국가에서만 달성한 성과로, 지스타캐드의 경쟁력을 보여준다. 모두솔루션은 앞으로도 지스타캐드의 최신 기술과 설루션을 통해 국내 CAD 시장에서의 입지를 강화하고, 파트너사와의 협력을 통해 고객 만족도를 높여 나갈 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.