디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   제조 시설은 지속적인 문제에 직면해 있다. 정비 일정은 일반적으로 실제 마모와 관계없이 3개월마다 부품을 점검하고 6개월마다 구성 요소를 교체하는 등 엄격한 일정을 따른다. 그 결과 불필요한 점검과 교체로 인한 비효율적인 시간 낭비가 발생하고, 반대로 정비 일정 전에 부품이 고장 나는 일도 생긴다. 센트랄수펠렉-파리 사클레대학교(CentraleSupélec–Université Paris-Saclay)의 지궈 젠(Zhiguo Zeng) 교수와 그의 연구팀은 디지털 트윈 기술과 딥러닝을 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그들의 목표는 모든 중요 부품에 센서를 배치할 필요 없이 시스템 수준의 모니터링 데이터만으로 로봇 시스템의 구성요소 수준의 고장을 감지하는 것이다. 젠 교수는 “유지보수는 공장에서 매우 큰 문제”라면서, “기계에 유지보수가 필요한 시기를 미리 안다면 주문이 적은 시기에 수리 일정을 잡을 수 있어 생산성 손실을 최소화할 수 있다”고 말했다. 그는 신뢰성 공학과 수명 예측 분야에서 풍부한 경험을 갖고 있지만, 디지털 트윈 기술은 그의 이전 연구와는 결이 다른 새로운 영역이었다. 센트랄수펠렉의 안 바로스(Anne Barros) 교수와 페드로 로드리게스-아예르베(Pedro Rodriguez-Ayerbe) 교수가 주도하는 학제 간 프로젝트인 ‘미래의 산업(Industry of the future)’에 참여하면서, 그는 디지털 트윈이 어떻게 강력한 시뮬레이션 도구를 물리적 시스템에 실시간으로 직접 연결할 수 있는지 깨달았다. 젠 교수는 “디지털 트윈은 결함 진단에 매우 유용하다. 이를 실제 기계의 데이터에 연결하여 그 데이터로 모델을 개선할 수 있다”고 설명했다.  제조업, 자동차, 항공우주 및 기타 분야로 활용 영역이 확대되면서, 디지털 트윈은 인더스트리 4.0에서 유망한 기술 중 하나로 자리잡고 있다. 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈(digital twin)을 생성함으로써, 조직은 운영 현황과 유지보수 필요성을 명확하게 파악할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측 유지 관리 시스템 개발의 어려운 측면 중 하나인 고장 데이터의 부족에 대한 해결책을 제시한다. 젠 교수는 “현실에서는 고장이 자주 발생하는 걸 보기는 어렵다. 그래서 이제는 시뮬레이션을 통해 고장 데이터를 만들어낸다”고 설명했다.   가상과 물리의 가교 역할 디지털 트윈 프로젝트는 물리적 시스템과 가상 시스템 간의 다양한 수준의 통합을 통해 구현 옵션을 제공한다. 젠 교수의 연구팀은 세 가지 서로 다른 수준의 디지털 표현으로 작업했다. 기본 수준에서 디지털 모델은 기존 시뮬레이션처럼 작동하며, 물리적 시스템과 데이터를 교환하지 않는 정적 모델로 오프라인에서 실행된다. 그다음 단계는 디지털 섀도로, 가상 모델이 물리적 시스템의 데이터를 받아 그 행동을 미러링하지만 제어하지는 않는다. 가장 발전된 구현은 데이터와 정보의 양방향 흐름을 갖춘 진정한 디지털 트윈이다. 여기서 모델은 관찰을 바탕으로 스스로 업데이트하고 물리적 시스템을 제어하는 실시간 결정을 내린다. 연구팀은 테스트용으로 ArmPi FPV 교육용 로봇을 선택했다. 이 로봇은 5개의 관절과 하나의 엔드이펙터로 구성되며, 6개의 서보 모터로 제어된다. 결함 진단의 기초가 될 만큼 정확한 디지털 트윈을 만드는 것은 어려운 일이었다. 또한 기존 모니터링 접근 방식의 한계를 해결해야 했다. 젠 교수는 “대부분의 산업 사례에서 베어링을 진단하려면 베어링 수준의 센서가 필요하며, 이는 쉽지 않은 일이다. 내부에 베어링이 있는 큰 기계를 상상해보면 센서를 설치하기 위해서는 기계를 분해해야 하는데 때로는 공간이 충분하지 않을 때도 있다”고 말했다.   그림 1. ArmPi FPV 교육용 로봇(출처 : 센트랄수펠렉)   그들의 접근 방식은 시스템 수준 데이터(로봇 엔드 이펙터의 이동 궤적)를 사용하여 구성 요소 수준의 오류(개별 모터 문제)를 진단하는 것이었다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 관찰할 수 있는 것과 감지해야 할 것 사이의 격차를 해소하고자 했다. 연구팀은 시뮬링크(Simulink)와 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)를 사용하여 디지털 트윈을 구축했으며, 구성요소와 시스템 수준 동작을 모두 나타내는 계층적 모델을 만들었다. 젠 교수는 “모든 것은 시뮬레이션 모델을 설계하는 것으로 시작한다. 동적 시스템과 그 제어기를 모델링하고 싶다면 시뮬링크는 매우 강력하다”고 말했다. 연구팀은 시뮬링크를 사용해 모터 제어기를 PID 제어기로 모델링하면서 실험적으로 조정한 게인 값을 활용했다. 또한, 시뮬링크의 시각화 기능을 적극적으로 활용해 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 센서 데이터를 연동할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 실시간 모니터링 환경을 구성하였다. ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇 하드웨어와의 연결에서 유용한 역할을 했다. 젠 교수는 “로봇 운영 체제(Robot Operating System : ROS)를 사용하려면 일반적으로 ROS와 파이썬(Python) 환경을 별도로 구성하고 모든 연결을 직접 처리해야 한다”면서, “ROS 툴박스를 사용하면 이런 설정이 자동으로 관리되기 때문에 많은 노력을 아낄 수 있다”고 설명했다. 연구팀은 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정에서는 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 로봇에 입력되는 모터 명령과 그에 따른 그리퍼(gripper)의 움직임 패턴과 같은 원시 계측값을 기반으로 데이터를 수집하였다. 이후에는 디지털 트윈을 활용한 방식을 도입하였다. 시뮬레이션을 통해 로봇이 명령에 따라 어떻게 움직여야 하는지를 예측하고, 이 결과를 실제 움직임과 비교함으로써 예상과 실제 간의 차이를 도출하였다. 이러한 차이는 미세한 고장을 감지하는 데 유용한 지표로 작용하였다.   그림 2. 심스케이프 멀티바디의 로봇 팔에 대한 시뮬링크 모델(출처 : 센트랄수펠렉)   연구팀은 딥 러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 사용하여 장단기 메모리(Long Short-Term Memory : LSTM) 신경망을 훈련하여 특정 실패를 나타내는 패턴을 식별했다. 모델 아키텍처에는 각각 100개의 숨겨진 단위가 있는 두 개의 LSTM 계층, 그 사이의 드롭아웃 계층 및 완전히 연결된 분류 계층이 포함된다. 연구팀은 매트랩 앱 디자이너(MATLAB App Designer)를 사용하여 각 모터의 위치, 전압 및 온도를 포함한 실시간 데이터를 수집하는 그래픽 사용자 인터페이스를 설계했다. 이 인터페이스를 통해 로봇의 상태를 모니터링하고 오류 진단 모델의 예측을 검증할 수 있었다. 이러한 통합 도구들이 원활하게 함께 작동하면서, 연구팀은 소프트웨어 호환성 문제와 씨름하기보다는 효율적으로 기술적 과제 해결에 집중할 수 있었다.   현실 격차에 도전하다 연구팀은 실제 로봇에서 훈련된 모델을 테스트했을 때 연구원들이 ‘현실 격차’라고 부르는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 불일치에 직면했다. 결함 진단 모델은 시뮬레이션에서 98%의 정확도를 달성하여 모터 고장의 위치와 유형을 모두 정확하게 식별했지만, 실제 로봇에서 테스트했을 때 성능은 약 60%로 떨어졌다. 젠 교수는 “시뮬레이션이 현실과 일치하지 않는 이유를 분석하고 있다”고 말하며, “실제 세계를 시뮬레이션 상에서 표현할 때 고려하지 못한 요소들이 있다”고 설명했다. 젠 교수와 그의 연구팀은 통신 신뢰성 문제, 시뮬레이션에서 고려되지 않은 모터 노이즈, 제어 명령과 모니터링 활동 간의 동기화 문제 등 성능 격차에 기여하는 여러 요인을 확인했다.   그림 3. 정상 상태 오류에서 로봇 팔의 애니메이션 및 관련 혼동 매트릭스(출처 : 센트랄수펠렉)   이러한 과제는 디지털 트윈 애플리케이션의 광범위한 문제를 반영한다. 현실은 가장 정교한 시뮬레이션보다 더 복잡하다. 연구팀은 낙담하기보다는 실제 노이즈 패턴을 시뮬레이션 하는 모듈을 디지털 트윈에 추가하고 전이 학습에 도메인 적응 기술을 적용하는 등 이러한 격차를 해소하기 위한 방법을 개발했다. 젠 교수는 “디지털 트윈 모델을 개발할 때 보정 테스트를 하긴 하지만, 이 역시 통제된 환경에서 이루어진다”고 말했다. 이어서 “하지만 산업 현장에 모델을 실제로 적용하면 훨씬 더 많은 노이즈가 포함된 데이터를 접하게 된다. 이처럼 현실의 노이즈를 알고리즘 관점에서 어떻게 보정할 것인가는 매우 도전적인 연구 주제”라고 설명했다. 이러한 수정을 통해 연구팀은 실제 세계 정확도를 약 85%까지 개선했다. 이는 실용적 구현을 향한 중요한 진전이다.   소규모 실험실에서 스마트 공장으로 연구팀의 작업은 단일 로봇을 넘어서 확장되고 있다. 이들은 다수의 로봇이 협업하며 생산 라인을 구성하는 소규모 스마트 공장 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 고장 진단 알고리즘을 보다 실제에 가까운 조건에서 실험하고자 한다. 젠 교수는 “우리는 미니 스마트 공장을 구축하려고 한다”면서, “생산 설비와 유사한 환경을 만들어 로봇에 알고리즘을 적용해, 실제 생산 스케줄링에 통합될 수 있는지를 실험하고 있다”고 설명했다. 이러한 접근 방식은 교육적 효과도 크다. 센트랄수펠렉의 공학과 학생들은 수업과 프로젝트를 통해 디지털 트윈, 로보틱스, 머신러닝 기술을 실습 기반으로 학습하고 있다. 젠 교수는 “학생들이 처음부터 가상 공간에서 모델을 직접 설계하고 이를 점차 실제 로봇과 연결해가는 과정을 보면, 그들이 이 과정을 진심으로 즐기고 있다는 걸 알 수 있다”고 전했다. 이 연구는 제조업뿐 아니라 물류, 스마트 창고 등 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하다. 예를 들어 스마트 창고에서는 로봇이 정해진 경로를 따라 이동하지만, 장애물이 나타나면 이를 인식하고 경로를 유동적으로 조정해야 한다.   그림 4. 여러 로봇이 소규모 스마트 공장 환경의 생산 라인에서 협력하여 작동한다.(출처 : 센트랄수펠렉)   젠 교수는 “스마트 창고에서 로봇은 사전 정의된 규칙을 따르지만, 패키지가 떨어지고 경로가 막히는 등 경로를 리디렉션하고 다시 프로그래밍해야 하는 경우가 있을 수 있다. 이런 경우 로봇을 조정하기 위해 각 로봇의 실시간 위치를 알아야 하기 때문에 디지털 트윈 시스템이 필요하다”고 설명했다. 연구팀은 구성요소가 고장 날 때 로봇의 움직임을 조정하는 것과 같은 내결함성 제어를 포함한 추가 응용 프로그램을 모색하고 있다. 또한 연구자들은 에너지 소비만 고려하는 것이 아니라, 궤적 최적화 모델에서 각 모터의 성능 저하 수준과 잔여 유효 수명도 고려하는 건전성 인식 제어를 개발하고 있다. 그들의 코드, 모델, 데이터 세트를 깃허브 저장소(GitHub repository)를 통해 자유롭게 공개하고 있으며, 다른 연구자들이 이를 바탕으로 연구를 확장해 나가기를 기대하고 있다. 목표는 개선의 출처가 어디든 간에, 보다 나은 고장 진단 시스템을 구축하는 것이다. 젠 교수는 “누군가 우리보다 더 나은 결과를 만들어낸다면 정말 기쁠 것”이라고 전했다. 중국 제조업 현장에서 일하던 부모님의 영향을 받아 공학자의 길을 걷게 된 젠 교수에게 이번 연구는 단순한 학문적 탐구를 넘어선 개인적인 사명이기도 하다. 젠 교수는 “어릴 때 제조업에서 일하는 것이 얼마나 힘든 일인지 직접 보며 자랐다”면서, “내가 그렸던 비전은 그런 육체 노동을 로봇이 대체하게 해 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 하는 것이었다”고 전했다.   ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사로 응용 엔지니어팀을 이끌고 있으며, 인공지능·테크니컬 컴퓨팅과 신호처리·통신 분야를 중심으로 고객의 기술적 성공을 지원하는 데 주력하고 있다. LG이노텍과 LIG넥스원에서 연구개발을 수행하며 신호처리와 통신 분야의 전문성을 쌓아왔다.     ■ 기사 PDF는 추후 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)가 포괄적인 에이전틱 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’를 출시한다고 발표했다. AWS는 “미션 크리티컬 시스템 구축 경험을 바탕으로 개발된 아마존 베드록 에이전트코어는 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 종합 에이전트 플랫폼으로, 에이전트의 비결정적 특성에 최적화된 프로덕션 환경을 제공한다”고 소개했다. 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트를 파일럿에서 프로덕션까지 신속하게 전환하고 개발자가 에이전트를 구축, 배포, 운영하는 데 필요한 완전한 기반을 제공한다. 개발자는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 에이전트에 도구, 메모리, 데이터를 손쉽게 연결할 수 있으며, 몇 줄의 코드로 안전하고 확장 가능한 런타임 환경에 배포할 수 있다. 또한 엔터프라이즈급 접근 제어 및 관리 기능을 통해 안정적으로 운영할 수 있다. 이 모든 기능은 인프라를 관리 없이 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 선택해 쉽게 시작할 수 있다. 에이전트코어는 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 완전 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다. 기업은 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며 엔터프라이즈급 인프라 및 도구에 대한 액세스와 함께 높은 유연성을 제공한다. 에이전트코어는 통합 또는 개별 사용이 가능한 컴포저블(composable) 서비스를 제공한다. 기업은 크루AI, 구글 ADK, 랭그래프, 라마인덱스, 오픈AI 에이전트 SDK, 스트랜드 에이전트 등 선호하는 프레임워크와 아마존 베드록에서 제공되는 모델 또는 오픈AI, 제미나이 등 아마존 베드록 외부 모델을 사용하여 필요한 에이전트코어 서비스를 선택할 수 있다.     에이전트코어 코드 인터프리터(AgentCore Code Interpreter)는 격리된 환경에서 에이전트가 코드를 안전하게 생성하고 실행할 수 있게 하며, 에이전트코어 브라우저(AgentCore Browser)는 대규모 웹 애플리케이션 상호작용을 지원한다. 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)는 기존 API와 AWS 람다(AWS Lambda) 함수를 에이전트 호환 도구로 전환하고 기존 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP) 서버에 연결하며, 지라, 아사나, 젠데스크 등 서드파티 비즈니스 도구 및 서비스와의 원활한 통합을 제공한다. 에이전트코어 아이덴티티(AgentCore Identity)를 통해 에이전트는 오스(OAuth) 표준을 사용한 적절한 인증 및 권한 부여로 이러한 도구에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있다. AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있어야 한다. 에이전트코어 메모리(AgentCore Memory)는 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리하지 않고도 정교하고 컨텍스트를 인식하는 경험을 만들 수 있도록 지원하며, 에이전트가 사용자 선호도, 과거 상호작용, 관련 컨텍스트에 대한 상세한 이해를 구축하고 유지할 수 있게 한다. 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 기반의 에이전트코어 옵저버빌리티(AgentCore Observability)는 실시간 대시보드와 상세한 감사 추적을 통해 포괄적인 모니터링을 제공한다. 기업은 모든 에이전트 작업을 추적하고 문제를 신속하게 디버깅하며 성능을 지속적으로 최적화할 수 있다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry : OTEL) 호환성을 통해 다이나트레이스, 데이터독, 아리제 피닉스, 랭스미스, 랭퓨즈 등 기존 모니터링 도구와 통합된다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션과 달리 실행 시간이 불규칙하다. 에이전트코어 런타임(AgentCore Runtime)은 이러한 변동성(variability)에 대응해 필요에 따라 제로에서 수천 개의 세션으로 자동 확장되며 장시간 실행 작업을 위한 업계 최고 수준의 8시간 런타임을 제공한다. 에이전트코어는 에이전트가 안전하게 작동할 수 있도록 모든 서비스에 보안을 내장했다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경과 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 지원하여 네트워크 트래픽을 비공개로 안전하게 유지한다. 에이전트코어 런타임은 마이크로VM 기술을 통해 매우 높은 수준의 보안을 제공하여 각 에이전트 세션에 고유한 격리된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 데이터 유출을 방지하고 모든 상호작용의 무결성을 유지한다. 에이전트코어는 키로(Kiro), 커서AI(Cursor A)I와 같은 통합 개발 환경(IDE)과 호환되는 MCP 서버를 통해 프로덕션급 에이전트 구축을 지원한다. AWS는 “시작까지 단 몇 분밖에 걸리지 않지만 이는 단순한 도구가 아니라 강력한 보안을 유지하면서 제로에서 수천 개의 세션으로 즉시 확장할 수 있는 완전한 기능의 프로덕션급 설루션”이라고 소개했다. 아마존 디바이스 운영 및 공급망(Amazon Devices Operations & Supply Chain) 팀은 에이전트코어를 사용하여 에이전틱 제조 접근 방식을 개발하고 있다. AI 에이전트들은 제품 사양을 사용하여 함께 작업하며 수동 프로세스를 자동화하며 협업한다. 한 에이전트는 제품 요구사항을 읽고 품질 관리를 위한 상세한 테스트 절차를 만들고, 다른 에이전트는 제조 라인의 로봇에 필요한 비전 시스템을 훈련시킨다. 그 결과 기존에 며칠이 걸리던 객체 감지 모델 미세 조정이 1시간 이내에 높은 정밀도로 단축됐다. 에이전트코어는 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 도쿄, 더블린, 프랑크푸르트, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 9개 AWS 리전에서 정식 출시됐다. 기업은 에이전트코어에서 작동하도록 설계된 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)의 사전 구축된 에이전트 및 도구를 통해 가치 실현 시간을 가속화할 수 있다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (7)   DWG 호환 CAD로 잘 알려진 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 있으며, 이들 모듈은 상호 간 동기화되어 작동한다. 이러한 구성으로 인해 아레스 캐드는 삼위일체형(trinity) CAD로 불린다. 이번 호에서는 아레스 커맨더에 탑재된 AI 도우미 A3를 중심으로, 새롭게 추가된 주요 기능을 살펴보겠다.   ■ 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   아레스 AI 어시스트(ARES AI ASSIST : A3)는 사용자의 개인용 CAD 도우미이다. 아레스 커맨더가 현재 14개 언어를 지원하는 것과 달리, A3는 50개 이상의 언어를 지원하여 사용자에게 더욱 폭넓고 맞춤화된 경험을 제공한다. 올해 A3는 선택 및 수정 기능을 A3 팔레트를 통해 새롭게 추가하여, 작업 효율을 한층 높였다. 사용자는 팔레트 기반의 직관적인 인터페이스를 통해 원하는 객체를 빠르게 선택하고, 보다 간편하게 수정 작업을 수행할 수 있다.   A3의 CAD 지식 및 기능 A3는 소프트웨어 학습을 도와준다. 예를 들어, “PDF 가져오기 기능이 어디 있는지 보여줘”라고 물어보면(그림 2), A3는 리본 메뉴에서 해당 기능의 위치를 직접 표시한다.(그림 3~4)   그림 2   그림 3   그림 4   또 “보기 전용 링크를 생성하는 절차를 알려줘”라고 말하면(그림 5), A3는 단계별 사용 방법을 안내한다.(그림 6)   그림 5   그림 6   A3로 추가 제안 요청하기 A3는 업계 특화된 질문에도 답할 수 있다. 예를 들어 “DIN 933 표준이 무엇인가요?”라고 물어보면(그림 7), 전문적인 질문에도 대응할 수 있다.(그림 8)   그림 7   그림 8     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 기반의 철도 인프라 통합 운영 설루션 연구·개발   건설 IT 전문 기업 글로텍과 한국철도기술연구원이 철도 인프라를 위한 5D BIM 설루션 ‘NaviQ(나비큐)’를 상용화했다. 나비큐는 3D 모델과 수량, 단가, 공정 정보를 하나의 흐름으로 연결하는 것이 특징이다. 이를 통해 수작업의 비효율을 개선하고, BIM 도입 장벽을 낮출 수 있을 것으로 보인다. NaviQ의 개발 과정과 향후 계획을 인터뷰를 통해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 글로텍 이재홍 센터장(왼쪽), 한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원(오른쪽)   한국철도기술연구원에서 추진한 BIM 통합 운영 시스템 개발 연구에 대해 소개한다면 ‘철도 인프라 생애주기 관리를 위한 BIM 통합 운영 시스템 개발 및 구축 연구’는 철도 인프라의 정보를 BIM 기술 기반으로 관리하기 위해 철도 인프라의 BIM 발주, 설계, 시공 기술을 고도화하고, 운영 및 유지보수 단계까지 연계되도록 표준화된 통합 운영 체계 및 시스템을 개발하여 이를 현장에 구축하고 실증하는 것을 목표로 추진되었다. 한국철도기술연구원이 주관하고 글로텍을 포함한 유관 기관들이 협력하여 실제 철도 노선 사례에 BIM 데이터를 적용하였고, 이를 기반으로 공정, 수량, 공사비 정보를 자동 연동하는 통합 운영 체계를 개발·구축하였다. 현재까지는 설계 단계에서 생성된 BIM 데이터를 기반으로 수량을 자동 산출하고, 이를 CBS 단가와 연계하여 공사비 내역서를 자동 생성하는 핵심 엔진의 실증을 완료한 상태이다. 이후 단계로는 기존 시공 관리 시스템 및 BIM 통합 운영 시스템(KR-BIMS)과의 연계를 통해 생애주기 기반 관리 체계를 확대해 나가고 있다.   NaviQ의 개발을 시작하게 된 배경은 무엇인지 기존 BIM 시스템은 3D 시각화나 설계 자동화에는 효과적이었지만, 실제 공사비 산출이나 수량·공정과의 연동 기능은 부족한 경우가 많았다. 특히 공공기관, 설계사, 시공사 등에서 사용 중인 단가·공정 관리 시스템과 BIM 모델 간의 데이터 연동이 원활하지 않아서 재입력, 정보 누락, 작업 중복과 같은 비효율이 반복되어 왔다. 이러한 한계를 극복하고자, 실무 중심의 접근 방식으로 ‘BIM 모델 → 수량 자동 산출 → 공사비 자동 산출 → 공정 및 기성관리 연계’의 흐름을 구현할 수 있는 설루션의 필요성을 절감하게 되었고, 그 결과로 NaviQ의 개발이 시작되었다.   ▲  한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원   NaviQ의 핵심 기능 및 장점에 대해 소개한다면 NaviQ는 BIM 기반 자동 수량·공사비 산출 설루션으로, 설계자가 모델링한 BIM 객체를 기반으로 체적, 면적, 길이, 개수 등의 수량을 자동 추출하고, 이를 CBS(내역서), WBS(공정), OBS(단위체계)와 연동하여 실시간으로 공사비 내역서를 생성할 수 있는 시스템이다. 주요 기능은 다음과 같다. 레빗 및 시빌3D 등 다양한 BIM 모델을 나비스웍스와 연동하여 BIM 수량 자동 추출 CBS 일위대가 DB 연동을 통한 공사비 내역서 자동 산출 기존 2D 산출 수량과의 통합 산출 기능 기성관리용 물량 분개 및 실적 연동 기능 지원 7일 무료 체험판 및 뷰어 무상 배포 제공 무엇보다 사용자 입장에서 가장 큰 장점은, 기존 EBS 기반의 수동 작업 방식을 그대로 유지하면서도 BIM 자동화 기능을 점진적으로 적용할 수 있다는 점이다. 학습 부담이 적고 기존 방식과의 호환성이 뛰어나, 실무에 바로 적용할 수 있다.   기존 BIM 제품과 비교할 때 NaviQ의 차별점과 경쟁력은 무엇인지 NaviQ의 가장 큰 차별점은 ‘BIM 모델과 수량, 단가, 공정, 기성관리까지 하나의 흐름으로 연결한 실무 중심의 통합 설루션’이라는 점이다. 기존의 BIM 도구는 주로 형상 모델링과 시각화 기능에 집중되어 있었으며, 단가 DB와 연동하여 내역서를 자동화하거나 실시간 공사비를 산출하는 기능은 제한적이었다. NaviQ는 국내 공공 발주 기관에서 활용하는 CBS 단가 DB를 직접 연동하고, 이를 OBS 및 WBS와 매핑하여 물량 산출부터 기성관리까지 실무 전체를 커버할 수 있는 구조로 되어 있다. 또한 BIM 기반 수량이 불완전하거나 적용이 어려운 구간에 대해서는 기존 2D 방식의 수량을 혼합 적용할 수 있도록 설계되어, BIM 전환 초기에도 유연한 적용이 가능하다.   NaviQ의 상용화 계획과 참여 업체들의 협력 방안에 대해 소개한다면 2025년 8월 28일 정식 출시와 함께 NaviQ 공식 홈페이지를 https://naviq.co.kr 오픈하였으며, 현재 뷰어 무상 배포, 7일 무료 체험, 그리고 2.0 버전의 정식 라이선스 판매가 동시에 이루어지고 있다. 한국철도기술연구원은 연구 총괄 기관으로서 철도 인프라에 최적화된 BIM 표준 및 응용 기술을 개발하였으며, 글로텍은 실용화를 위한 소프트웨어 기획, UI/UX 설계, 제품화 및 기술 지원 부문을 담당하였다. 앞으로는 설계사, 시공사, 감리사 등과의 협력을 통해 실 프로젝트의 적용 사례를 확대하고, 피드백 기반의 기능 고도화를 추진할 예정이다.   ▲ 글로텍 이재홍 센터장   NaviQ의 비즈니스 모델과 시장 확대 전략에 대해 소개한다면 NaviQ는 현재 대형 건설사, 종합 설계사, 공공 발주기관을 주된 타깃으로 하고 있으며, 점차 중견·중소 설계사 및 기술지원 기관까지 확장해 나갈 계획이다. 비즈니스 모델은 다음과 같이 세 단계로 구성되어 있다. 뷰어 무상 배포 : BIM 내역서 검토·활용 목적 체험판 무료 제공(7일) : 구매 전 체험을 통한 기술 적합성 검토 2.0 버전 판매 : 사용자 수 및 라이선스 기간에 따른 정식 사용 계약 시장 확대 전략으로는 기존 EBS 사용자의 자연스러운 전환을 유도함과 동시에, BIM 의무화 정책에 따른 신규 수요에 적극 대응할 계획이다. 국토교통부, LH, 국가철도공단, 한국도로공사 등 주요 공공기관의 플랫폼과의 연동도 준비 중이다.   NaviQ에 대한 시장의 초기 반응이나 적용 사례가 있다면 정식 출시 직후부터 주요 설계사와 시공사에서 제품 데모 요청과 도입 관련 문의가 꾸준히 이어지고 있다. 특히 기존 수작업 수량 방식과 BIM 산출 방식의 통합 적용 가능성에 대해 많은 관심을 보이고 있으며, ‘BIM 도입 초기 단계에서도 무리 없이 활용 가능하다’는 평가를 받고 있다. 일부 고객사는 현재 자사 프로젝트에 체험판을 적용하여 실적 데이터를 기반으로 본격적인 도입을 검토하고 있으며, 한국철도기술연구원이 수행한 BIM 실증 노선에도 적용되어 실무 검증을 마쳤다.   국내 BIM 시장의 상황과 전망에 대해 어떻게 보는지 국내 BIM 시장은 여전히 설계 중심의 적용에 머물러 있으며, 시공·기성관리·유지관리 단계로의 연계는 초기 수준에 머물러 있다. 그러나 정부의 디지털 플랫폼 정책, 스마트 건설 기술 로드맵, 공공 BIM 의무화 정책 등이 결합되면서 전체 산업 생태계가 빠르게 변화하고 있다. 향후 BIM 기술이 설계 중심에서 시공, 유지관리, 운영 단계까지 확장되기 위해서는 정량적 수량, 단가, 공정 정보의 자동 연계 기술이 핵심이 될 것이다. NaviQ와 같은 통합형 BIM 5D 설루션이 이를 가능하게 할 중요한 열쇠가 될 것으로 기대한다.   글로텍의 비전 및 향후 계획에 대해 소개한다면 글로텍은 30여 년간 건설 분야 공사비 내역서 시스템(EBS), 단가 DB 시스템, 수량산출 자동화 설루션을 개발해 온 기업으로, 실무 기반의 건설 IT 설루션을 꾸준히 개발해 왔다. 최근에는 BIM 기반 자동 수량·공사비 산출 기술을 집중적으로 고도화하고 있으며, 그 결정체가 바로 NaviQ이다. 앞으로는 디지털 트윈과 연계한 5D 시뮬레이션, AI 기반 원가·공정 예측, 기성관리 자동화 기술 등으로 IT 기술 개발 포트폴리오를 확장하고자 한다. 단순 설루션 제공을 넘어 건설 디지털 전환의 실행 파트너로서 역할을 강화해 나갈 계획이다.   ■ 같이 보기 : NaviQ v2.0 : BIM 기반 공사비 자동 산출 설루션     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장     캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 AI와 3D 시각화 기술의 융합이 산업과 문화를 혁신하는 핵심 동력이라고 강조했다. 생성형 AI가 3D 창작을 대중화하는 가운데, 제조·건설 분야에서는 디지털 트윈과 XR(확장현실)이, 엔터테인먼트에서는 실시간 시각화 기술이 새로운 가치를 만들고 있다. 최경화 국장은 “AI를 창의적 동반자로 삼아 기술을 지휘하는 디자이너의 역할이 중요해질 것”이라고 덧붙였다.   AI 시대의 디자인 혁신과 생성형 AI의 미래 행사 첫째 날인 9월 11일, 한양대학교 현경훈 교수는 ‘디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “생성형 AI는 불과 몇 분 만에 고품질의 시각적 결과물을 만들어낼 정도로 기술 발전 속도가 빠르다. 특히 공간 설계 분야, 즉 건축 설계에서는 많은 인력과 전문 지식이 필요하여 설계 자동화에 대한 관심이 매우 크며, 자동 평면도 생성 및 건물 성능 시뮬레이션 방법이 지속적으로 개발되어 왔다. 그러나 이 분야의 생성형 AI는 주로 정량화된 목표 달성을 위한 수단으로만 활용되는 한계가 있다”고 짚었다. 한편으로 스타일, 의미, 조형성, 선호도와 같은 정성적 지표나 디자인 초기 단계처럼 목표 정의가 어려운 영역에서는 AI 모델을 바로 활용하여 디자인을 자동화하기가 어렵다. 또한, 많은 디자인 요소를 가진 객체에서는 이들 요소의 재조합에 따른 탐색 공간이 더욱 방대해지고, 모든 공간을 탐색하는 데에 오랜 시간이 걸린다. 따라서 인간이 디자인 공간을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것이 필요하며, 이는 디자이너를 위한 생성형 AI가 해결해야 할 문제라는 것이 현경훈 교수의 시각이다. 현경훈 교수는 프롬프트만으로 원하는 결과물을 얻기가 어려운 생성형 AI와의 소통 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘동작 기반 AI 인터랙션’ 개념을 제시했다. 핵심은 디자이너가 아이디어를 구상하는 과정에서 취하는 스케치, 검색, 특정 영역 응시 등 다양한 ‘동작’을 통해 디자이너의 관심 영역과 의도를 추론하고, 이를 바탕으로 정량화하기 어려운 목표를 달성하도록 지원하는 것이다. 현경훈 교수는 “디자이너를 위한 생성형 AI는 동작을 활용하여 디자이너가 의도한 결과를 생성할 수 있어야 하고, 단순한 아이디어 시각화를 넘어 탐색과 활용의 균형을 통해 진정한 AI 기반 탐색이 가능해져야 한다”고 짚었다.   ▲ 한양대학교 현경훈 교수   AI 시대의 디자인 패러다임 변화와 디자이너의 역할 9월 12일에는 두 편의 기조연설이 진행됐다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘AI 시대의 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례’를 주제로 한 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어 AI로의 완전한 패러다임 변화가 도래했으며, 기업과 개인 모두가 AI를 통해 업무 방식을 혁신해야 한다고 강조했다. 유훈식 교수는 AI의 기술 발전 속도가 매우 빠르며, 디자인 분야에서도 생성형 AI의 활용이 활발히 이루어지고 있다고 설명했다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 고품질의 시각적 결과물을 순식간에 만들어내는 생성형 AI의 능력은 디자인 산업에 큰 혁신을 가져오고 있다고 분석했다. 또한, 생성형 AI를 활용한 가구 공연 영상 제작 경험을 공유하면서, “디자인 패러다임이 시스템 구축 및 프롬프트 엔지니어링 중심으로 변화하고 있으며, AI를 통해 인간의 역량을 증강하는 디자인 방식으로 나아가야 한다”고 전했다. 이런 변화에 맞춰서 디자이너의 역할은 전통적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 디자인을 넘어 UX/UI, 제품 및 서비스 경험, 나아가 비즈니스 모델까지 고려하는 형태로 확장되고 있다. 유훈식 교수는 “미래에는 디자이너가 AI 디자인 시스템을 구축하고, 데이터 학습 및 프롬프트 최적화 역량을 갖춘 ‘AI 디자이너’로서 활동해야 한다”고 말했다. AI는 텍스트, 이미지, 영상 생성 분야에서 이미 인간보다 뛰어난 능력을 보여주고 있으며, 인간은 AI와 협업하여 창의적이고 감성적인 ‘휴먼 터치’를 더하는 역할에 집중해야 한다는 것이다. AI 디자이너는 궁극적으로 AI를 디자인하여 자신만의 AI 시스템을 만들고, 이를 통해 최적화된 결과물을 창출하는 철학과 관점을 가져야 한다는 것이 유훈식 교수의 조언이다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   모빌리티 XR과 AI 융합 기술의 미래 고려대학교 박진호 교수는 ‘XR과 인공지능의 만남 : XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래’를 주제로 한 기조연설에서, XR 기술과 AI의 결합이 산업에 가져올 가능성을 조명했다. 박진호 교수는 VR, AR, MR을 포함한 XR 기술이 메타버스 및 디지털 트윈과 밀접하게 연관되어 있으며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 연결되어 있다고 설명했다. 특히 AI가 XR 기술과 융합되어 에이전틱 AI(agentic AI) 및 피지컬 AI(physical AI)로 발전하고 있다고 강조했다. 모빌리티 산업에서는 XR 기술이 주로 교육/훈련 및 엔지니어링 분야에 적용되고 있다. 실제 차량을 이용한 프로토타이핑, 테스팅, 마케팅 등은 많은 비용과 시간이 들지만, 가상현실 기술을 활용한 버추얼 검증을 통해 이를 상당 부분 대체하면서 시간과 비용을 절감하는 추세이다. 박진호 교수는 “또한 모빌리티 분야에서 AI의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 무인화 추세가 가속화된다”고 설명했다. AI는 전투기를 포함해 전차, 농기계 등의 무인 조종 기술 개발에 활용된다. AI 개발 환경 지원 툴을 활용해 가상 환경을 자동으로 생성하고 물리 기반의 합성 데이터를 만들어 AI 훈련에 활용할 수 있다. AI가 탑재된 모빌리티의 가상 주행 데이터를 분석하는 검사 시스템도 개발되고 있다. 박진호 교수는 가상 훈련과 가상 검증을 넘어, AI와 모빌리티가 혼합된 ‘AI In The Loop’ 시뮬레이션 시스템의 기술적 수요가 증가하고 있다고 전했다. 박진호 교수는 “미래 자율주행 시대가 도래하면 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라 콘텐츠 소비 플랫폼이 될 것”이라고 전망하면서, 이러한 모빌리티 콘텐츠의 확장이 미래 산업에서 중요한 방향이 될 것으로 내다봤다.   ▲ 고려대학교 박진호 교수   한편, 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이, 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다.   ■ 이어 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐디안은 차세대 BIM 뷰어인 ‘캐디안 BIM 뷰어 2026(CADian BIM Viewer 2026)’을 공식 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 오토데스크 레빗의 원본 파일을 별도의 변환 없이 직접 열람할 수 있는 기능을 탑재해, BIM 협업의 효율과 접근성을 높인 것이 특징이다. 캐디안 BIM 뷰어 2026은 건축·엔지니어링 업계에서 널리 쓰이는 레빗의 *.rvt, *.rfa 파일을 중간 변환 과정 없이 바로 열람할 수 있는 국산 BIM 뷰어다. 기존에는 중립 포맷(*.ifc)으로 변환하는 과정에서 형상이나 속성 데이터의 손실이 발생하는 경우가 있었지만, 이번 제품은 이러한 리스크를 최소화해 보다 정밀하고 신뢰도 높은 모델 검토를 가능하게 한다. 또한, PDF 및 IFC 파일로 내보내기, 단일 및 다중 시트 출력 기능도 지원돼, 협업자는 별도의 프로그램 없이도 BIM 모델을 전자 문서 형태로 확인할 수 있다. 특히 실무 현장에서 바로 활용 가능한 출력 기능은 큰 강점으로 평가된다.   사용자 경험(UX)도 강화됐다. 캐디안 BIM 뷰어는 레빗과 유사한 UI와 조작 방식을 채택해 기존 사용자라면 별도의 교육 없이도 즉시 활용 가능하다. 주요 기능으로는 ▲뷰 스케일 조정 ▲가시성 및 그래픽 설정 ▲단면 박스 기능 ▲프로젝트 단위 설정 등 BIM 실무에 필요한 핵심 도구가 직관적으로 제공된다.     캐디안은 캐디안 BIM 뷰어 2026을 전면 무료로 배포한다고 밝혔다. BIM 프로젝트에서는 설계자 외에도 발주처, 시공사, 협력업체 등 다양한 이해관계자가 모델을 열람·검토해야 하는데, 이들 모두가 고가의 BIM 소프트웨어를 구매하기는 현실적으로 부담이 크다. 캐디안 관계자는 “단순히 열람이나 검토만을 위한 사용자를 위해 무료 뷰어를 제공하는 것은 매우 실용적인 선택”이라며, “캐디안 BIM 뷰어 2026은 BIM 데이터의 접근성을 크게 향상시켜, 업계 전반에 BIM 기술이 더욱 확산되는 계기가 될 것”이라고 말했다. 무료 제공 프로그램은 캐디안 홈페이지에서 다운로드 가능하다. 캐디안은 “이번 제품은 국내 기술로 개발된 순수 국산 BIM 뷰어로, 외산 설루션 중심의 BIM 소프트웨어 시장에서 기술 자립성과 고객 맞춤형 지원 측면에서도 의미가 크다”고 설명했다. 캐디안은 향후 캐디안 BIM 뷰어에 대해 객체 그룹 관리, 다국어 UI 지원 등 다양한 기능을 지속적으로 확장할 계획이다. 나아가 단순 뷰어를 넘어 BIM 설계 도구로의 발전도 추진하고 있으며, 이를 통해 글로벌 AECO(Architecture, Engineering, Construction, Operations) 산업 전반에 대응 가능한 BIM 소프트웨어로 성장시켜 나갈 방침이다.

모두솔루션은 자사가 국내 총판을 맡고 있는 CAD 설루션 ‘지스타캐드(GstarCAD)’의 최신 버전 지스타캐드 2026을 공식 출시했다고 밝혔다. 이번 버전은 전면 재설계된 사용자 인터페이스와 향상된 성능 및 다양한 신기능을 바탕으로 실무 효율과 설계 정확성을 높인 것이 특징이다. 지스타캐드 2026은 SVG 기반으로 재정비된 1500개 이상의 아이콘과 WPF 프레임워크 적용을 통해, 보다 현대적이고 직관적인 설계 환경을 제공한다. 또한, 도면 열기 속도는 평균 40% 이상, 주요 명령어 속도는 20% 이상 빨라졌으며 블록 편집, 해치, 미러 등의 처리 성능도 최대 30배까지 빨라졌다는 것이 모두솔루션의 설명이다.     지스타캐드 2026은 기존 지스타캐드 2025에서 지원되던 파라메트릭 구속조건 기능을 확장했다. 이번 버전에서는 ‘치수 구속조건’과 ‘매개변수 관리자’를 새롭게 도입함으로써, 객체 간 관계를 더욱 정밀하게 제어할 수 있는 파라메트릭 설계를 지원한다. 또한 ‘DWG 비교’, ‘도면 병합’, ‘공학 투영’ 기능 등을 통해 설계 검토와 문서화 과정이 간소화되었다. 추가된 3D 모델링 전용 작업공간, TIFF 플로터, 바코드(Code 39), 도구 팔레트(XTP) 가져오기 등도 설계 활용도를 넓히는 주요 요소다. 특히 ARCHLine.XP와의 플러그인 연동을 통해 CAD와 BIM 간 워크플로를 연결함으로써, 건설·건축 업계의 디지털 전환(DX)과 스마트 설계 트렌드에도 대응할 수 있게 됐다. 지스타캐드는 매년 고객 피드백을 반영해 제품을 지속적으로 개선해오고 있으며, 2025년 사용자 만족도 조사에서도 가격(4.36점/5점), 호환성(4.33점/5점), 성능(4.29점/5점) 등 전 항목에서 고르게 높은 평가를 받았다고 밝혔다. 모두솔루션의 성기정 상무는 “지스타캐드 2026은 단순한 CAD 업데이트를 넘어, 실제 고객의 업무 흐름을 이해하고 이를 제품 설계에 적극 반영한 결과물”이라며, “확장된 파라메트릭 설계 기능은 앞으로 AI 기반 자동 설계와 최적화 워크플로까지 발전할 수 있는 토대를 마련했다”고 전했다. 모두솔루션에 따르면 지스타캐드는 전 세계 120만 명 이상이 사용 중이다. 높은 DWG 호환성과 직관적인 UI, 강력한 2D 설계 기능을 바탕으로, 오토캐드 대비 가격 경쟁력과 안정성을 갖춘 실무 중심의 CAD 설루션이라는 점을 내세운다. 모두솔루션은 전국 약 200여 개의 파트너사를 통해 공급과 서비스를 제공하고 있으며, 자사 기술지원센터에서 전담 인력이 상시 대응하고 있다고 설명했다. 또한 “이번 지스타캐드 2026의 출시를 통해 설계 생산성과 기술 안정성을 지속적으로 발전시켜 온 최적의 설계 환경을 한 단계 더 완성하게 됐다”면서, “국내 다양한 산업 분야에서 고객 맞춤형 CAD 설루션으로의 입지를 더욱 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 3D 객체 생성을 위한 ‘엔비디아 AI 블루프린트(NVIDIA AI Blueprint for 3D object generation)’를 공개했다. 이는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있도록 지원한다. 3D 아티스트는 끊임없는 프로토타이핑 작업 문제에 직면하고 있다. 전통적인 워크플로에서는 3D 장면 구현을 위해 저충실도 임시 애셋을 제작하고, 핵심 요소가 제자리에 배치될 때까지 수정을 반복해야 하기 때문이다. 그 후에야 시각적 요소를 세부적으로 다듬어 완성할 수 있다. 이렇게 프로토타이핑은 시간이 많이 소요되고 종종 불필요한 작업을 수반한다. 그 결과 아티스트는 창의적인 작업보다 지루한 모델링 작업에 더 많은 시간을 할애해야 한다. 생성형 AI는 장면 프로토타이핑을 위한 초안을 제안하거나 객체를 생성하는 등 중간 작업을 신속히 처리해 아티스트를 돕는다. 그러나 이러한 가속화된 워크플로를 구현하기 위해 여러 AI 모델을 연결하는 일은 기술적으로 복잡할 수 있다. 엔비디아 AI 블루프린트는 샘플 워크플로를 제공해 사용자가 복잡한 기술 단계를 건너뛰고 고급 생성형 AI 기술을 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 블루프린트는 각 사용자의 요구에 맞게 조정될 수 있다.     엔비디아가 이번에 새로 공개한 AI 블루프린트는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있게 해주는 워크플로다. 또한 새로운 마이크로소프트 트렐리스(Microsoft TRELLIS) 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 3D 객체 생성을 위한 AI 블루프린트 내에서 작동하며, 기존 모델보다 20% 빠른 속도로 고품질 3D 애셋을 생성한다. 아이디어의 탄생에서 시작하는 3D 프로젝트는 테마, 장소, 장식, 색상, 질감 등 시각적 세부 요소를 신중히 고려하는 과정을 거친다. 장면에 애셋을 배치한 후에도 개별 또는 전체 시각 요소를 여러 차례 검토하고 수정해야 한다. 3D 객체 생성을 위한 엔비디아 AI 블루프린트는 프로토타이핑 과정을 자동화하는 파이프라인을 제공한다. 사용자가 프롬프트로 예술적인 아이디어를 입력하면, 블루프린트에 내장된 대형 언어 모델(LLM)이 장면에 포함 가능한 20개의 객체를 제안한다. 이는 라마 3.1 8B(Llama 3.1 8B) 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 가속화된다. 엔비디아 사나(SANA)는 고해상도 이미지를 빠르게 합성하는 텍스트-이미지 프레임워크로, 생성 가능한 객체를 보여주는 프리뷰를 생성한다. 각 객체는 재생성, 수정, 삭제가 가능해 아티스트의 자유로운 창작 활동을 지원한다. 이후 아티스트는 새로운 마이크로소프트 트렐리스 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 통해 각 객체를 고품질 프리뷰에서 즉시 활용 가능한 3D 모델로 변환할 수 있다. 이 마이크로서비스는 최첨단 모델의 배포를 간소화하고 속도를 20% 향상시킨다. 또한 최대 20개의 3D 애셋 모음은 즉시 사용하거나 오픈 소스 3D 플랫폼 블렌더(Blender)에서 추가로 다듬을 수 있도록 준비된다. AI 블루프린트는 이를 자동으로 블렌더로 내보내며, 아티스트는 다른 인기 3D 애플리케이션으로도 애셋을 내보낼 수 있다. 아울러 라마 3.1 8B NIM 마이크로서비스로 구동되는 LLM은 장면에 포함할 객체의 아이디어와 프롬프트 제안을 생성할 수 있다. 따라서 프롬프트 경험이 많지 않은 아티스트도 창의적인 생산성을 높일 수 있다. 일반적으로 이러한 워크플로를 설정하려면 많은 시간과 기술적 지식이 필요하며, 적합한 파이프라인을 선택하기 위해 다양한 모델을 실험해야 한다. 엔비디아는 “AI 블루프린트는 검증된 워크플로를 사전에 선별해 패키징된 형태로 제공함으로써, 엔비디아 지포스 RTX(GeForce RTX)와 RTX PRO GPU에서의 배포를 단순화하고 시작 과정을 간소화한다”고 설명했다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (6)   DWG 호환 CAD로 알려진 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 있으며, 이들 모듈은 상호 간 동기화되어 작동한다. 이러한 구성으로 인해 아레스 캐드는 흔히 삼위일체형(trinity) CAD로 불린다. 이번 호에서는 스마트폰 및 태블릿에서 동작하는 아레스 터치를 중심으로, 새롭게 추가된 주요 기능 네 가지를 살펴보겠다.   ■ 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 터치는 스마트폰과 태블릿에서 도면을 확인하고 수정하며 주석을 추가할 수 있도록 설계된 모바일 전용 CAD 애플리케이션이다. 안드로이드 스마트폰 및 태블릿, 아이폰 또는 아이패드에서 사용할 수 있다. 이 앱은 전문적인 2D 도면 편집 기능은 물론 3D 파일의 시각화와 협업 기능까지 제공하며, 아레스의 트리니티(Trinity) 기술 개념에 기반한 다양한 도구를 포함하고 있다. 또한, 면적 계산이나 중심선 작성 등 새로운 명령어가 계속 추가되어 기능이 점점 확장되고 있다.   ■ 참고 아레스 터치는 ARES Commander Trinity 라이선스 및 ARES Kudo Professional 라이선스에 포함되어 제공된다. 또는 아레스 터치 단독 구매를 원하는 경우, 그래버트 홈페이지에서 직접 구매할 수 있다.   아레스 터치에 새롭게 추가된 기능 면적 표시 도구 : Area Note 명령어     도면 내 특정 영역(예 : 방, 필드 등)을 다양한 표준 색상과 투명 효과를 사용하여 시각적으로 강조할 수 있는 새로운 명령어이다. 이 기능은 사용자가 영역을 선택하면 해당 면적을 자동 계산하고, 색상과 이름으로 구분해 표시할 수 있도록 도와준다. 해당 명령은 메뉴에서 주석(Annotate) → Area Note 또는 명령어 모음 리스트에서 ‘AREANOTE’로 실행할 수 있다. 영역은 내부 점을 클릭하거나, 선으로 둘러싼 외곽을 지정하여 선택할 수 있다. 선택된 영역은 사용자가 지정한 색상으로 채워지며, 투명도 설정도 가능하다. 면적(도면 단위 기준)은 자동으로 계산되어 삽입되며, 사용자가 입력한 설명(레이블)도 함께 표시할 수 있다. 생성된 영역은 익명 블록(Anonymous Block) 형태로 삽입되며, 속성 팔레트를 통해 색상, 이름 등 다양한 속성 변경이 가능하다.   중심선 생성 도구 : Centerline 명령어     중심선(Centerline)을 생성하는 주석 기능이 새롭게 도입되었다. 이로 인해 주석 기능의 범위가 더욱 확대되고 활용도도 높아지고 있다. ‘CENTERLINE’ 명령어를 사용하면 두 개의 선(line), 호(arc), 폴리선(polyline) 구간 사이에 중심선을 생성할 수 있다. 중심선은 선택한 객체보다 약간 연장된 길이로 생성되며, 정확한 중심에 배치된다. 선택하는 두 객체는 길이가 달라도 상관없으며, 평행하지 않아도 중심선은 그 중간을 기준으로 자동 생성된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.