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통합검색 "명령"에 대한 통합 검색 내용이 1,453개 있습니다
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앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   해석을 하다 보면 사용자의 실수나 다른 외부 문제로 진행 중이던 해석이 중단되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 앤시스 LS-DYNA(엘에스 다이나)의 ‘리스타트(Restart)’ 기능을 활용하면 해석 시뮬레이션을 처음부터 다시 수행하지 않고 해석이 중단된 특정 시점부터 재시작할 수 있다. 또한 이미 완료된 해석에 대해 조건을 변경하여 해석 시뮬레이션을 이어서 진행할 수도 있다. 이번 호에서는 LS-DYNA의 리스타트 기능에 대해 소개하고, 예제를 통해 LS-PrePost(엘에스 프리포스트)와 워크벤치(Workbench) 환경에서 활용하는 방법을 알아본다.   ■ 김혜영 태성에스엔이 MBU팀에서 수석매니저로 근무하고 있으며, LS-DYNA 해석 기술지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   리스타트 해석의 수행 조건 리스타트 해석을 사용하기 위해서는 다음과 같은 조건이 필요하다.  동일한 실행 솔버(Executable)를 사용하는가?(예 : lsdyna_sp.exe)  동일한 CPU 개수인가?  Dump 파일이 생성되었는가? 덤프(Dump) 파일은 리스타트를 위한 바이너리 아웃풋(Binary Output) 파일로 특정 시점의 응력, 변형률, 변형량 등 해석 결과를 완전히 기록한다. LS-DYNA에는 두 가지 유형의 덤프 파일이 있다. 그 중 한 유형인 D3DUMP 파일은 특별히 설정하지 않아도 해석이 정상 종료되면 d3dump01 파일이 생성된다. 이 파일에 대하여 *DATABASE_BINERY_ D3DUMP 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 D3DUMP 파일을 주기적으로 생성할 수 있고, 생성된 파일 뒤에 숫자가 붙어 주기마다 증가하고 해석 폴더 내에서 d3dump01, d3dump02 등으로 확인할 수 있다. 다른 유형의 덤프 파일은 RUNRSF로 *DATABASE_BINERY_RUNRSF 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 파일을 생성하지만, NR 매개변수가 사용되지 않는 한 동일한 파일에 덮어씌워져서 생성된다. 이 두 가지 덤프 파일은 함께 사용할 수 있다. <그림 1>은 D3DUMP 파일을 주기적으로 저장하기 위한 *DATABASE_BINARY_D3DUMP 키워드 예시이다.   그림 1. D3DUMP 저장 간격 키워드 예시   리스타트 타입 LS-DYNA의 리스타트 타입(Restart Type)은 이전 해석에 이어서 수행하는 기능으로, 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 심플 리스타트(Simple Restart) 스몰 리스타트(Small Restart) 풀 리스타트(Full Restart) 그러면, 이전 해석에 이어서 진행해야 하는 몇 가지 상황에 따라 어떤 타입의 리스타트 기능을 사용하는지 알아보자.    실수로 해석창을 닫았어요! – 심플 리스타트 심플 리스타트는 종료시간(Termination Time) 이전에 해석이 중단된 경우에, 사용자가 설정한 주기마다 저장된 d3dump 파일을 사용하여 특정 시점부터 해석을 다시 시작하는 기능이다. 따라서 변경 사항이 없어 입력 파일(Keyword Input Deck)이 필요하지 않고 d3dump 파일만 활용한다.    그림 2. 일반적인 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 3. 일반적인 해석 실행 화면(CMD 창)   <그림 2>와 같이 LS-RUN을 사용하여 해석을 수행한 경우 <그림 3>과 같은 CMD 창이 팝업되고, 해석 진행에 따른 메시지를 바로 확인할 수 있다. <그림 1>의 키워드 예시처럼 사용자가 덤프 파일의 저장 주기를 미리 설정하였다면, CMD 창에 나타난 메시지처럼 지정된 주기인 5000 사이클마다 덤프 파일이 저장되고 있음을 알 수 있다.  만약 1만 사이클 이후 실수로 해석 CMD 창을 닫아 해석이 중단되었다면, d3dump02를 사용하여 리스타트 해석을 수행할 수 있다. <그림 4>처럼 LS-RUN의 Expression 설정에서 i=$INPUT 대신 r=d3dump02로 명령어를 수정하면 덤프 파일을 사용하여 해석을 이어갈 수 있다.   그림 4. 심플 리스타트 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 5. 심플 리스타트 해석 실행 화면(CMD창)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
캐디안 2025의 유틸리티 기능 소개 Ⅳ
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.
작성일 : 2025-05-02
아레스 캐드 2026의 멀티뷰 블록
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.
작성일 : 2025-05-02
오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로, 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추고 있다. 이번 호에서는 오픈소스 AI 에이전트인 오픈마누스(OpenManus)를 통해 AI 에이전트의 동작 메커니즘이 어떻게 구현되는지 분석해 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   최근 AI 에이전트 기술이 크게 발전하고 있다. 구글의 에이전트 백서를 보면, 생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로 설명한다. 명시적인 지시가 없어도 스스로 판단하고 능동적으로 목표에 접근할 수 있다. 이러한 에이전트는 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추며, 핵심 구성 요소는 <그림 1>과 같이 사용자 입력에 대한 추론 역할을 하는 모델(보통은 GPT와 같은 LLM), 입력에 대해 필요한 기능을 제공하는 도구(tools), 그리고 어떤 도구를 호출할지 조율하는 오케스트레이션의 세 가지로 이루어진다.   그림 1. AI 에이전트의 구성 요소(Agents, Google, 2024)   이번 호에서는 AI 에이전트의 동작 메커니즘을 분석하기 위한 재료로, 딥시크(DeekSeek)와 더불어 관심이 높은 마누스(Manus.im)에서 영감을 받아 개발된 오픈마누스(OpenManus) 오픈소스 AI 에이전트를 활용하겠다. 오픈마누스는 메타GPT(MetaGPT)라는 이름으로 활동 중인 중국인 개발자가 공개한 AI 에이전트이다. 개발자는 오픈마누스가 연결된 다양한 도구를 LLM으로 조율하고 실행할 수 있다고 주장하고 있다. 깃허브(GitHub) 등에 설명된 오픈마누스는 다음과 같은 기능을 지원한다. 로컬에서 AI 에이전트 실행 여러 도구 및 API 통합 : 외부 API, 로컬 모델 및 자동화 도구를 연결, 호출 워크플로 사용자 지정 : AI가 복잡한 다단계 상호 작용을 효율적으로 처리 여러 LLM 지원 : 라마(LLaMA), 미스트랄(Mistral) 및 믹스트랄(Mixtral)과 같은 인기 있는 개방형 모델과 호환 자동화 향상 : 내장 메모리 및 계획 기능을 통해 코딩, 문서 처리, 연구 등을 지원   <그림 2>는 이 에이전트가 지원하는 기능 중 일부이다. 프롬프트 : “Create a basic Three.js endless runner game with a cube as the player and procedurally generated obstacles. Make sure to run it only in browser. If possible also launch it in the browser automatically after creating the game.”   그림 2   오픈마누스는 이전에 중국에서 개발된 마누스에 대한 관심을 오픈소소로 옮기는 데 성공했다. 오픈마누스는 현재 깃허브에서 4만 2000여 개의 별을 받을 정도로 관심을 받고 있다.    그림 3. 오픈마누스(2025년 4월 기준 42.8k stars)   필자는 오픈마누스에 대한 관심이 높았던 것은 구현된 기술보다는 에이전트 분야에서 크게 알려진 마누스에 대한 관심, 오픈소스 버전의 AI 에이전트 코드 공개가 더 크게 작용했다고 생각한다. 이제 설치 및 사용해 보고, 성능 품질을 확인해 보자. 그리고 코드 실행 메커니즘을 분석해 본다.    오픈마누스 설치 개발 환경은 이미 컴퓨터에 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 파이토치(PyTorch) 등이 설치되어 있다고 가정한다. 이제, 다음 명령을 터미널에서 실행해 설치한다.   conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt playwright install   오픈마누스가 설치하는 패키지를 보면, 많은 경우, 기존에 잘 만들어진 LLM, AI Agent 라이브러리를 사용하는 것을 알 수 있다. 여기서 사용하는 주요 라이브러리는 다음과 같다.  pydantic, openai, fastapi, tiktoken, html2text, unicorn, googlesearch-python, playwright, docker     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
마이크로소프트, ‘2025 업무동향지표’ 통해 AI-인간 협업 시대 예고
마이크로소프트가 연례 보고서인 ‘2025 Work Trend Index(업무동향지표)’를 발표하면서, AI가 재편하는 업무 환경과 프론티어 기업의 등장을 조명하는 한편 AI 시대의 변화에 대응할 로드맵을 제시했다. AI는 단순한 기술을 넘어 사고하고 추론하며 복잡한 문제를 해결하는 동반자로 진화하고 있다. 이에 마이크로소프트는 ‘2025 업무동향지표’를 통해 AI가 조직 경영과 비즈니스에 미치는 영향에 대한 주요 트렌드를 공개했다. 이번 보고서는 한국을 포함한 31개국 3만 1000 명의 근로자 대상 설문조사 결과와 함께, 마이크로소프트 365에서 수집된 수 조 건의 생산성 신호, 링크드인의 노동·채용 트렌드, 그리고 AI 스타트업, 학계 전문가, 경제학자 등과의 협업을 통해 도출됐다.     이번 보고서는 ‘프론티어 기업(Frontier Firm)’이라는 새로운 기업 유형이 등장하고 있으며, 향후 2-5년 안에 대부분의 조직이 이 방향으로 전환을 시작할 것으로 전망했다. 프론티어 기업은 인간과 AI 에이전트가 함께 일하는 하이브리드 팀을 중심으로 유연하게 운영되며, 빠르게 성장하고 성과를 만들어내는 것이 특징이다. 기업 리더의 81%는 향후 12~18개월 내 자사 AI 전략에 AI 에이전트가 광범위하게 통합될 것으로 기대하고 있으며, 실제로 AI 도입 속도도 빠르게 가속화되고 있다. 전체 리더 중 24%는 자사에 이미 전사 차원의 AI 도입이 이뤄졌다고 응답했으며, 시험 운영(pilot) 단계에 머무르고 있다고 답한 리더는 12%에 불과했다. 프론티어 기업은 인간과 AI의 협업 수준에 따라 세 단계로 진화한다. 1단계에서는 AI가 반복적인 업무를 보조해 인간의 효율을 높인다. 2단계에서는 에이전트가 팀의 디지털 동료로 합류해, 사람의 지시에 따라 구체적인 업무를 수행한다. 마지막 3단계에서는 인간이 방향을 제시하면, 에이전트가 전체 업무 흐름을 주도해 업무를 실행하고 인간은 필요할 때만 개입한다. 또한, 보고서는 AI의 급속한 발전으로, 인간의 시간·에너지·비용에 의존하던 지능이 이제는 언제든지 사용할 수 있는 ‘언제든지 사용할 수 있는 지능(Intelligence on tap)’으로 변화하고 있다고 분석했다. 합리적 사고, 계획, 행동이 가능한 AI와 에이전트의 등장으로 인해 이제 기업은 필요에 따라 팀과 개인의 역량을 확장할 수 있다. 실제로 글로벌 리더의 82%(한국 77%)는 2025년을 전략과 운영상의 주요 사항들을 재고해야 할 전환점으로 보고 있으며, 82%의 리더(한국 77%)는 향후 12~18개월 내에 디지털 노동력을 활용해 인력의 역량을 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 같은 변화의 배경에는 비즈니스 수요와 인간의 역량 간의 간극, 즉 역량 격차(Capacity Gap)가 있다. 리더의 53%(한국 65%)는 지금보다 더 높은 생산성이 필요하다고 답했지만, 리더를 포함한 근로자 80%(한국 81%)는 업무에 집중할 시간이나 에너지가 부족하다고 느꼈다. 마이크로소프트 365 사용자 행동 데이터에 따르면, 직원들은 회의, 이메일, 알림 등으로 하루 평균 275번 업무 방해를 받고 있으며, 10건의 회의 중 6건은 별다른 예고 없이 갑작스럽게 열리는 것으로 나타났다. 이 가운데, 일부 기업은 AI를 기반으로 조직 경영 전략을 새롭게 설계하고 있으며, 마이크로소프트는 이들을 ‘프론티어 기업’으로 정의했다. 31개국 3만 1000명 가운데 프론티어 기업에 근무하는 844명의 직원 71%는 자사가 빠르게 성장하고 있다고 답했으며, 이는 글로벌 평균(37%)의 약 두 배에 해당한다. 또 이들 중 55%(글로벌 20%)는 더 많은 업무를 감당할 여력이 있다고 응답했으며, 93%(글로벌 77%)는 향후 커리어 전망에 자신감을 보였다.     산업과 직무의 진화에 따른 다면적인 변화도 예고됐다. 리더의 45%(한국 44%)는 향후 12~18개월 안에 디지털 노동력을 통해 팀 역량을 확대하는 것을 최우선 과제로 꼽았다. 한편 링크드인에 따르면 유망 스타트업의 고용 증가율은 전년 대비 20.6%로, 빅테크(10.6%)의 약 두 배에 육박했다. 이어서, 보고서는 전통적인 조직 구조를 보완할 새로운 모델로 워크 차트(Work Chart)를 제시했다. 기존 조직이 재무, 마케팅, 엔지니어링 등 기능 중심으로 팀을 구성해왔다면, 워크 차트는 부서가 아닌 달성해야 할 목표를 기준으로 팀을 유연하게 구성하는 방식이다. 이 과정에서 AI 에이전트는 팀원으로서 분석, 지원, 제안 등 다양한 역할을 수행하며 인간의 역량을 확장한다. AI 에이전트의 역할이 모든 업무 영역에서 동일한 속도로 발전하지는 않을 것으로 예상됐다. 향후 일부 업무는 에이전트가 대부분을 수행하고, 인간은 고위험·고정밀 업무를 감독하는 방식으로 역할이 조정될 것으로 내다봤다. 판단, 공감, 사고력이 요구되는 업무는 인간의 개입이 필요하다는 분석이다. 인간과 에이전트 간 역할 분담을 측정할 수 있는 운영 지표인 인간-에이전트 비율(Human-agent ratio)의 필요성도 제시했다. 하이브리드 팀의 생산성을 극대화하기 위해서는 에이전트의 수뿐만 아니라, 이들을 효과적으로 조율하고 관리할 수 있는 인간의 수 역시 함께 고려해야 한다는 설명이다.  실제로 리더의 46%(한국 48%)는 자사에서 에이전트를 활용해 업무 절차나 프로세스를 완전히 자동화하고 있다고 답했다. AI 투자와 관련해서는, 향후 12~18개월 내 고객 서비스, 마케팅, 제품 개발 분야에서 확대가 빠르게 이뤄질 것으로 예상하는 리더가 많았다. AI에 대한 인식 차이도 주목된다. 직원의 52%(한국 52%)는 AI를 명령형 도구로 여기고 단순 지시 수행에 활용하고 있었고, 46%(한국 45%)는 조력자로 받아들여 아이디어를 구상하거나 창의적 사고를 확장하는 데 사용하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 마이크로소프트는 조직이 향후 디지털 노동력 관리를 전담하는 지능 자원(intelligence resources) 부서나, 인간과 디지털 노동력의 균형을 조율하는 자원 최고 책임자(Chief Resources Officer)와 같은 새로운 리더십 역할 도입도 검토할 수 있다고 제언했다. 이러한 흐름 속에서, AI는 인간을 대체하기보다 협업을 통해 가치를 높이는 도구로 인식되고 있다. AI를 활용한 개인의 성과는 AI 없이 팀을 구성한 경우보다 높게 나타났으며, 직원들이 AI를 선호하는 이유로 ▲24시간 이용 가능성(42%)(한국 27%) ▲일정한 속도와 품질(30%)(한국 33%) ▲무제한 아이디어 제공(28%)(한국 25%)이 꼽혔다. 보고서는 AI 에이전트의 활용이 본격화되며, 에이전트 보스(Agent Boss) 시대가 도래할 것으로 전망했다. 이는 모든 근로자가 에이전트를 만들고 위임하고 관리하며, 에이전트 기반 스타트업의 CEO와 같은 사고방식을 갖춰야 한다는 의미다. 28%의 관리자는 인간과 AI로 구성된 하이브리드 팀을 이끌 담당자를 채용할 계획이며, 32%는 에이전트 설계·개발·최적화를 위해 12~18개월 내 AI 에이전트 전문가를 채용할 의향이 있다고 밝혔다. AI 전략 수립과 실행에서 리더의 역할도 더욱 강조되고 있다. 에이전트에 대한 친숙도, 사용 빈도, 신뢰 수준, 시간 절감 효과, 관리 역할, 사고 파트너로서 활용, 경력 기여 가능성 등 7가지 항목으로 에이전트 보스 마인드셋을 조사한 결과, 모든 지표에서 리더가 직원보다 높은 수치를 기록했다. 특히 리더들은 향후 5년 이내에 팀의 업무 범위에 ▲ AI를 활용한 비즈니스 프로세스 재설계(38%)(한국 35%) ▲복잡한 업무 자동화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축(42%)(한국 39%) ▲에이전트 훈련(41%)(한국 34%) ▲에이전트 관리(36%)(한국 38%) 등이 포함될 것으로 내다봤다. 에이전트에 익숙하다고 답한 리더는 67%(한국 70%)였지만 직원은 40%(한국 32%)에 그쳤고, 리더의 약 3분의 1이 AI를 통해 하루 1시간 이상을 절약한다고 응답했으나, 직원은 이보다 낮았다. AI가 커리어에 도움이 될 것이라고 본 비율도 리더는 79%, 직원은 67%로 조사됐다. 또한 51%의 관리자(한국 39%)는 향후 5년 안에, 직원의 AI 교육과 역량 강화가 자신의 업무 범위에 포함될 것으로 내다봤다. AI의 확산과 함께 조직 전반의 직무 변화가 가속화될 것으로도 전망했다. 실제로 현재 링크드인을 통해 채용된 직원 중 10% 이상은 2000년에는 존재하지 않았던 직무를 맡고 있으며, 링크드인은 2030년까지 대부분의 직무에서 요구되는 기술의 70%가 바뀔 것으로 예상했다. 한편, 83%의 리더는 AI가 신입 직원들이 더 빠르게 전략적이고 복잡한 업무에 적응하도록 도와줄 것이라고 내다봤다. 보고서는 직원들이 AI 기술을 학습하고 실무 경험을 쌓을 기회를 확보해야 하며, 기업은 이를 위한 교육과 도구를 적극 제공해야 한다고 제언했다. 직원의 52%, 리더의 57%는 자신이 속한 산업의 직업 안정성이 보장되지 않는다고 여기고 있으며, 81%의 직원이 지난 1년간 이직하지 않은 것으로 나타났다. 링크드인은 2025년 가장 주목받는 역량으로 AI 리터러시를 꼽았으며, AI 역량과 더불어 갈등 해결, 적응력, 프로세스 자동화, 혁신적 사고 등 기계가 대체할 수 없는 인간의 강점 또한 더욱 중요해질 것으로 전망했다. 마이크로소프트는 AI 시대에 유연하게 대응하기 위해 지금이 기업의 결정적 행동 시점이라고 강조하며 세 가지 실행 로드맵을 제시했다. 마이크로소프트는 ▲AI 에이전트를 디지털 직원으로 채용해 명확한 역할을 정의하고, 온보딩·책임 배분·성과 측정 등 실제 팀원처럼 관리할 것을 권고했으며 ▲고객 응대나 고위험 판단 등 인간의 개입이 필요한 영역과 자동화가 가능한 업무를 구분해, 인간과 AI의 협업 구조를 정립해야 한다고 제안하면서 ▲AI 도입을 기술 과제가 아닌 조직 혁신 과제로 보고, 시범 운영에 그치지 않고 전사적으로 빠르게 확산할 필요가 있다고 강조했다. 마이크로소프트의 자레드 스파타로(Jared Spataro) AI 기업 부문 부사장은 “AI는 조직의 경영 전략은 물론, 우리가 인식하는 지식 노동의 개념을 바꾸고 있다”며, “2025년은 프론티어 기업이 탄생한 해로, 앞으로 몇 년 안에는 AI를 통해 대부분의 산업과 조직에서 직원의 역할 경계가 새롭게 정의될 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-04-28
알리바바 클라우드, 최신 오픈소스 영상 생성 모델 공개
알리바바 클라우드가 새로운 오픈소스 영상 생성 모델인 ‘Wan2.1-FLF2V-14B’를 공개했다. 이번 모델은 시작 프레임과 종료 프레임을 입력값으로 활용해, 보다 정교하고 직관적인 영상 생성이 가능하도록 설계되었다. 이를 통해 숏폼 콘텐츠 제작자는 자신만의 AI 모델과 애플리케이션을 보다 효율적이고 경제적으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다. Wan2.1-FLF2V-14B는 알리바바 클라우드의 파운데이션 모델 시리즈인 ‘Wan2.1’에 속하며, 텍스트와 이미지 입력을 기반으로 고품질의 이미지와 영상을 생성하는 데 최적화된 모델이다. 현재 이 모델은 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face), 깃허브(GitHub), 알리바바 클라우드의 오픈소스 커뮤니티 모델스코프(ModelScope)를 통해 누구나 자유롭게 활용할 수 있다. 이 모델은 사용자 명령어의 정밀한 실행은 물론, 첫 프레임과 마지막 프레임 사이의 시각적 일관성을 유지하며, 복잡한 동작을 자연스럽게 연결해 사실적인 영상 결과물을 제공한다. Wan 시리즈의 공식 웹사이트에서는 해당 모델을 활용해 720p 해상도의 5초 분량 영상을 무료로 생성 가능하다.     이번 모델의 핵심 기술은 ‘제어 조정 메커니즘(Control Adjustment Mechanism)’이다. 사용자가 제공한 시작 프레임과 종료 프레임을 제어 조건으로 활용함으로써, 두 장면 사이의 부드럽고 정밀한 전환을 가능하게 한다. 또한 시각 안정성을 확보하기 위해, 해당 메커니즘은 시작 프레임과 종료 프레임에 포함된 의미 정보를 생성 과정에 반영하는데, 이를 통해 프레임을 동적으로 변형하면서도 스타일과 콘텐츠, 구조적 일관성을 함께 유지할 수 있다. 알리바바 클라우드는 지난 2월에 Wan2.1 시리즈 내 4종의 AI 모델을 오픈소스로 공개한 바 있다. 해당 시리즈는 현재까지 허깅페이스와 모델스코프에서 누적 220만 건 이상의 다운로드를 기록했다. Wan2.1 시리즈는 중국어와 영어 기반 텍스트 효과를 모두 지원하는 영상 생성 AI 모델로, 복잡한 움직임과 픽셀 표현, 명령 수행 정확도 면에서 높은 성능을 보인다. 한편, 알리바바 클라우드는 2023년 8월 최초의 오픈형 대규모 언어모델 ‘큐원-7B(Qwen-7B)’를 공개했다. 큐원 시리즈는 허깅페이스의 오픈 LLM 리더보드에서 지속적으로 최상위권을 기록하며, 다양한 벤치마크에서 세계 주요 AI 모델과 대등한 성능을 입증한 바 있다. 지난 수년간 알리바바 클라우드는 200개 이상의 생성형 AI 모델을 오픈소스로 공개해 왔으며, 현재까지 허깅페이스를 기반으로 약 10만 개 이상의 파생 모델이 개발되었다.
작성일 : 2025-04-24
캐디안, ‘도쿄 춘계 IT 전시회’에서 AI 기반 CAD 소개
캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.
작성일 : 2025-04-22
캐디안 2025의 유틸리티 기능 소개 Ⅲ
새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (5)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian)에서는 사용자의 작업 편의성을 위해서 캐디안에서 구동되는 유틸리티 기능을 새롭게 추가하였다. 이번 호에서는 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 클릭 → 기술자료실을 클릭하면 기술자료가 목록으로 표시된다. 3번의 ‘캐디안 리습(lisp) 213개 통합본+메뉴화일 다운로드입니다’ 항목을 클릭하여 안내된 대로 설치하면, 캐디안에서 유틸리티 기능을 이용할 수 있다.     유틸리티 - 샤프트 끝단 모따기(ASC) 샤프트 끝단의 양쪽 모서리 부분을 동시에 모따기해 주는 기능이다.   1. 메뉴에서 캐디안 유틸 1 → 샤프트 끝단 모따기(ASC)를 실행한다.   2. 명령 창에 ‘모따기할 값을 입력하세요:’ 메시지가 표시되면, 모따기할 값을 숫자로 입력한다.(예 : 1)   3. 명령 창에 ‘모따기할 축의 상단 수평선을 선택하세요:’ 메시지가 표시되면, 샤프트의 상단 수평선을 클릭하여 선택한다.     4. 명령 창에 ‘모따기할 축의 상단 수직선을 선택하세요:’ 메시지가 표시되면, 샤프트의 수직선을 클릭하여 선택한다.     5. 명령 창에 ‘모따기할 축의 하단 수평선을 선택하세요:’ 메시지가 표시되면, 샤프트의 하단 수평선을 클릭하여 선택한다.     6. 입력이 완료되면 샤프트의 상/하단측에 자동으로 모따기 작도가 진행된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
아레스 캐드 2026의 새로운 기능
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.
작성일 : 2025-04-02
[포커스] 클라우드·AI로 무장한 지스타캐드, 국내 CAD 시장 공략 가속화
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.
작성일 : 2025-04-02