한국BIM학회는 5월 22일 한국과학기술회관에서 ‘AI 전환과 미래의 BIM(AI Transformation and BIM of Tomorrow)’을 주제로 2025년도 정기학술대회를 개최했다. 이번 학술대회에는 건설 산업의 혁신을 이끌어갈 인공지능(AI)과 BIM(건설 정보 모델링) 기술의 융합 및 미래 전망에 대한 논의가 진행되었으며, AI 기술을 활용한 BIM 자동화가 건축설계 생태계를 바꿀 혁신을 가져올 것이라는 기대를 모았다. ■ 최경화 국장     올해 한국BIM학회 정기학술대회의 기조강연에서는 SM엔터테인먼트 스튜디오 리얼라이브 김종민 이사의 ‘콘텐츠, 경험, 그리고 공간의 진화’ 및 오토데스크 다니엘 노비엘로(Daniel Noviello) 스페셜리스트의 ‘건설 분야에서 오토데스크 AI의 미래(The Future of Autodesk AI in Construction)’에 관한 발표가 진행되었다. 이후에는 ‘건설분야의 에이전틱 AI’, ‘AI, BIM 기반 건설 기술’, ‘BIM 교육 및 자격증’, ‘AI, BIM 실무’, ‘첨단 AI, BIM 기술’, ‘AI, BIM 기반 건축물 성능 평가 및 분석 기술’, ‘AI, BIM 워크숍’ 등 다양한 세션으로 나누어 건설 산업의 디지털 전환과 BIM의 역할에 대해 논의하는 자리가 마련되었다. 특히 올해는 ‘산학관 AI, BIM R&D’에 관한 특별 세션 2개가 추가되어 산업계와 학계, 관이 머리를 맞대고 BIM 기술의 미래지원방향과 BIM의 미래를 주제로 토론을 진행했다. 한국BIM학회 추승연 회장은 개회사를 통해 “산업계의 실제 니즈가 발주처에 효과적으로 전달될 수 있도록 한국BIM학회 정기학술대회에 발주처 세션을 정례화하고, 여기에서 논의된 이슈들이 정책으로 실현될 수 있도록 학회의 역할을 공고히 하겠다”고 밝혔다.   산학관 AI, BIM R&D 발주처 세션 통해 성과 소개 특별 세션1에서는 R&D 연구 성과가 소개됐다. 추승연 교수는 40 · 국토교통부의 ‘인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발’ R&D 사업 추진 현황을 소개했다. 전국 건축사 사무소는 1만 6134개로 이중 1~4인 이하 소규모 사업체가 81.2%, 서울 및 경기권에 50.6%가 집중되어 있으며, BIM 설계 인력이 부족한 것으로 나타나 있다. 정부에서는 공공 중심으로 BIM 도입을 의무화하고 1000억원 이상 사업에 도로 분야부터 우선 도입한다는 계획이다. 이 과제는 AI 기반 건축서비스 산업 생태계 구축을 통해 중소 건축사사무소의 설계 환경을 혁신하는 것을 목표로 하고 있다. 이 사업은 건축설계 3대 분야를 ‘BIM 레벨4’(지능화) 수준으로 자동화하고자 하며, 현재까지 매스ㆍ공간 생성, 견적 산출, 시뮬레이션, 구조ㆍ마감 디테일, 도면 생성, 설계 검토 등에 적용할 23개 요소 기술을 개발했다. 이 기술들은 올해 7월과 9월 통합 온라인 플랫폼을 통해 실증 후 공개될 예정이다. 이어 서울과학기술대 구본상 교수는 BIM 및 온톨로지 기반의 국가건설기준 자동 적합성 검토 실현을 목표로 한 건설기준 디지털 전환 기술 개발 연구 내용을 소개했다. 중앙대 심창수 교수는 도로구조물의 OSC(탈현장건설) 확대를 위한 DfMA 기술과 BIM 데이터 전달체계 표준안 개발 현황을 공유했다. 특별 세션2에서는 공항, 철도, 도로 등 발주처의 BIM 활용사례가 소개됐다. 한국공항공사 문순배 센터장은 2021년부터 김포공항을 대상으로 BIM 데이터 구축 및 CDE 시스템 연계 방안을 수립한 KAC-BIM 사례를 토대로 공항 분야의 BIM 도입 및 활용 방안을 제시했다. 국가철도공단 조성희 부장은 설계, 시공, 유지관리 전 단계에 BIM을 전면 적용하는 철도BIM의 중장기 전략을 제시했다. 2026년까지 BIM 조직 역량을 강화하고, 통합 설계/BIM 확대, Hold Pont 기반 설계검토, 시공BIM 대가 기준 설정, RAFIS 연계 유지 관리 BIM 구축 등 8개 분야를 중심으로 진행중인 실행 과제를 소개했다. 한국도로공사는 2021년부터 모든 신규과업에 BIM 설계를 적용하고 있다. 박장미 차장은 BIM 라이브러리 구축 및 구조물 설계 자동화 기술 개발 등 한국도로공사의 BIM 추진 현황 및 활용 사례를 소개했다.     이외에도 학회 회원들의 포스터 전시회, 건설 및 AI 관련 기술 기업들의 부스 전시, 논문 시상식 등이 진행되었으며, 이광명 전 한국BIM학회 회장에 대한 공로패 시상식도 열렸다. 또한 이번 학술대회에서는 건축사사무소와 BIM 소프트웨어 업체, BIM 교육기관 등 여러 기업이 부스에서 다양한 기술을 전시했다. 트림블솔루션즈코리아는 테클라와 구조 BIM 전문가 자격증 신설 소식을 소개했으며, 아키탑케이엘종합건축사사무소, 서영엔지니어링, 메타유닉스, 상상진화, 베이시스소프트, 한솔아카데미 등 다양한 분야의 기업이 참여해 각자의 기술을 선보였다.   한국BIM학회‧빌딩스마트협회 BIM 전문인력 양성 협력 BIM 전문 인력 양성을 위해 한국BIM학회와 빌딩스마트협회가 손을 잡았다. 양 기관은 5월 22일 한국BIM학회 정기학술대회 임시총회에서 업무협약(MOU)을 체결하고, BIM 전문인력 양성 시스템을 체계화하고 국가공인 자격증 전환 등을 추진하기로 합의했다. 현재 현장에서는 BIM 전문인력에 대한 수요가 나날이 커지고 있으나, 국가 차원의 체계적인 인력 양성 시스템은 부족한 실정이다. 한국BIM학회는 현장에서 요구하는 전문인력을 빠르게 양성하고 공급하기 위해서는 국가공인자격이 필요하다고 판단, 지난 4월 민간자격 국가공인을 신청한 상태다. 한국BIM학회와 한국BIM평가원, 한솔아카데미가 공동 주관하는 ‘BIM전문가’ 자격증은 2012년 첫 시험 시행 이후 현재 건축과 토목 분야별 BIM전문가 자격증을 발급하고 있다. 빌딩스마트협회는 한국디지털교육원과 함께 BIM모델러, BIM테크니션, BIM코디네이터, BIM CM코디네이터, BIM 매니저로 세분화된 한국형 BIM 자격 과정을 운영하고 있다. 그동안 BIM 자격증은 민간 주도로 개별 기관에서 각기 이루어져 왔고, 국가에서 추진하는 BIM 플러스 자격이 있어 왔으나 BIM의 발전을 위해서는 국가공인 자격증으로의 전환을 통해 전문 인력 양성이 필요하다는 목소리가 있었다. 양 기관은 지난 4월부터 BIM 전문 인력 양성에 대해 논의해왔으며, 이번 MOU를 시작으로 BIM 교육 프로그램 기획 및 개발, 건설산업 BIM 활용 및 활성화에 관한 연구개발, 건설사업자의 BIM 활용 및 활성화 지원, BIM 및 스마트 건설 활성화를 위한 정책 및 제도 개선건의 등을 위해 협업할 계획이다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

BIM 전문 인력 양성을 위해 한국BIM학회와 빌딩스마트협회가 손을 잡았다. 양 기관은 5월 22일 한국BIM학회 정기학술대회 임시총회에서 업무협약(MOU)을 체결하고, BIM 전문인력 양성 시스템을 체계화하고 국가공인 자격증 전환 등을 추진하기로 합의했다. 현재 현장에서는 BIM 전문인력에 대한 수요가 나날이 커지고 있으나, 국가 차원의 체계적인 인력 양성 시스템은 부족한 실정이다. 한국 BIM학회는 현장에서 요구하는 전문인력을 빠르게 양성하고 공급하기 위해서는 국가공인자격이 필요하다고 판단, 지난 4월 민간자격 국가공인을 신청한 상태다. 한국BIM학회와 한국BIM평가원, 한솔아카데미가 공동 주관하는 ‘BIM전문가’ 자격증은 2012년 첫 시험 시행 이후 현재 건축과 토목 분야별 BIM전문가 자격증을 발급하고 있다. 빌딩스마트협회는 한국디지털교육원과 함께 BIM모델러, BIM테크니션, BIM코디네이터, BIM CM코디네이터, BIM 매니저로 세분화된 한국형 BIM 자격 과정을 운영하고 있다. 그동안 BIM 자격증은 민간 주도로 개별 기관에서 각기 이루어져 왔고, 국가에서 추진하는 BIM 플러스 자격이 있어 왔으나 BIM의 발전을 위해서는 국가공인 자격증으로의 전환을 통해 전문 인력 양성이 필요하다는 목소리가 있었다. 양 기관은 지난 4월부터 BIM 전문 인력 양성에 대해 논의해왔으며, 이번 MOU를 시작으로 BIM 교육 프로그램 기획 및 개발, 건설산업 BIM 활용 및 활성화에 관한 연구개발, 건설사업자의 BIM 활용 및 활성화 지원, BIM 및 스마트 건설 활성화를 위한 정책 및 제도 개선건의 등을 위해 협업할 계획이다.

  INFOWORLD   Editorial 17　챗GPT 이후, 생성형 AI는 어디로 가는가   Case Study 18　산업 제조 전문 기업 뵐링거 그룹의 금속 3D 프린팅 혁신      서포트 구조 최적화로 설계 자유도 확장 및 지속 가능한 제조 실현 20　실시간 3D 엔진 기반의 전기자동차 HMI 개발      별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏 24　디지털 트윈으로 어트랙션 디자인하기      몰입형 협업을 위한 3D 시각화 및 애셋 관리 간소화   Focus 28　아비바코리아, 산업 지능 기반 디지털 트윈 전략과 미래 제시 33　AWS 서밋 서울 2025, “생성형 AI와 클라우드 혁신으로 산업 디지털 전환 가속화” 36　오토폼, “한국 금형 산업의 디지털 전환 및 AI 기반 혁신 도울 것” 38　트림블코리아, AI와 기술 혁신으로 건설 산업의 디지털 전환 제시 40　한국BIM학회, 정기학술대회에서 ‘AI 전환과 미래의 BIM’ 조망   People&Company 30　아비바 그레그 파다 엔지니어링 총괄 부사장　데이터 중심의 효율적인 협업 및 산업 디지털 전환 이끈다   On Air 45　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업의 미래를 바꾸는 PLM 혁신과 AX 전략 제시 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　설계를 바꾸는 솔리드웍스의 AI 전략 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 기술이 이끄는 치과 혁신과 교정 치료의 미래   Column 48　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 온톨로지와 디지털 트윈화 54　트렌드에서 얻은 것 No. 25 / 류용효　데이터 연결이 곧 경쟁력이다 – 팔란티어의 미래 플랫폼 전략   New Products 42　이달의 신제품   54　New Books 56　News   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 59　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (7) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅴ 62　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　인공지능 AI 에이전트 표준 프로토콜 MCP의 사용, 분석 및 개발 69　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (3) / 천벼리　2D & 3D CAD 기능 업데이트   Reverse Engineering 72　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (6) / 유우식　개별 관찰   Visualization 78　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (3) / 최석영　소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략   Mechanical 82　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (13) / 김성철　클리어런스 및 크리피지 분석 소개   Analysis 88　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (3) / 황하나　CFD와 머신러닝을 활용한 공력 성능 예측 프로세스 개발 91　앤시스 SI웨이브를 이용한 MTTF 해석 / 배현진　DC 전류 밀도 분포를 이용한 PCB 수명 계산 94　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (4) / 이종학　산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 104　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (2) / 오재응　사례로 살펴 보는 아키텍처 모델과 1D 모델의 연계 112　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (22) / 나인플러스IT　피델리티 LES로 터보 기계의 정확도 및 설루션 시간 향상   PLM 100　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (4) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기   캐드앤그래픽스 2025년 6월호 목차 - AI·클라우드 기술을 통한 산업 디지털 전환 가속화 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

국내외 최고 전문가 첨단 AI.BIM 기술공유, 학생들을 위한 BIM.AI 워크샵, 산학관 미래 BIM 연구소개    행사일정   가. 일시 : 2025년 5월22일(목) 09:00~18:00   나. 장소 :한국과학기술회관(서울시 강남구 테헤란로 7길 22)   다. 주제 : AI Transformation and BIM of Tomorrow 한국BIM학회 홈페이지  https://kibim.or.kr/   사전등록 안내 바로가기

한국BIM학회의 2025년도 정기학술대회가 ‘AI 전환과 미래 BIM(AI Transformation and BIM of Tomorrow)’을 주제로 5월 22일 한국과학기술회관에서 개최된다. 이번 학술대회에서는 건설 산업의 혁신을 이끌어갈 인공지능(AI)과 BIM(건설 정보 모델링) 기술의 융합 및 미래 전망에 대한 심도 깊은 논의가 진행될 예정이다. 올해 한국BIM학회 정기학술대회의 기조강연에서는 SM엔터테인먼트 스튜디오 리얼라이브 김종민 이사의 ‘콘텐츠, 경험, 그리고 공간의 진화’ 및 오토데스크 다니엘 노비엘로(Daniel Noviello) 스페셜리스트의 ‘건설 분야에서 오토데스크 AI의 미래(The Future of Autodesk AI in Construction)’에 관한 발표가 진행된다.  이후에는 ‘건설분야의 에이전틱 AI’, ‘AI, BIM 기반 건설기술’, ‘BIM 교육 및 자격증’, ‘AI, BIM 실무’, ‘첨단 AI, BIM 기술’, ‘AI, BIM 기반 건축물 성능평가 및 분석기술’, ‘AI, BIM 워크숍’ 등의 세션으로 나누어 건설 산업의 디지털 전환과 BIM의 역할에 대해 논의하는 자리가 마련된다. 또한 ‘산학관 AI, BIM R&D’에 관한 특별세션에서는 ‘BIM 기술의 미래지원방향’, ‘산학관이 바라보는 BIM의 미래’를 주제로 한 패널토론이 진행되며, 포스터 세션 및 논문시상식, 건설 및 AI 관련 기술 부스 전시 등도 진행될 예정이다. 한국BIM학회는 오는 4월 21부터 5월 14일까지 온라인으로 사전등록이 가능하다고 전했다.  

경기주택도시공사와 한국BIM학회가 2월 18일 경기주택도시공사 역량개발센터에서 ‘GH BIM 콘퍼런스’를 진행한다.  이번 콘퍼런스는 경기주택도시공사(GH)의 BIM(건설 정보 모델링) 사례와 BIM 지침 및 로드맵을 소개하는 두 개의 세션으로 진행된다. GH BIM 사례 세션에서는 빔스온탑의 정혜나 대표가 경기도서관의건축 BIM 사례를 소개하고, 경기주택도시공사의 안용제 하남사업단 과장이 하남교산의 토목 BIM 사례를 발표한다. 이어서 GH BIM 지침 및 로드맵 세션에서는 성균관대학교 진상윤 교수가 GH 건축 BIM 지침을, 중앙대학교 심창수 교수가 GH 토목 BIM 지침을 설명한다. 연세대학교 이강 교수는 GH BIM 로드맵 2036에 관한 내용을 소개한다. 이후에는 질의응답 및 토론도 진행될 예정이다.  

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 지난 연재를 통해 설명한 생성형 AI 기술을 바탕으로 BIM(건설 정보 모델링) 전문가 시스템을 개발하는 방법을 간단히 알아보도록 한다.    ■ 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   이 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 BIM IFC(Industry Foundation Classes) 데이터의 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 BIM 지식 전문가 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. 이런 에이전트는 자연어 기반의 사용자 쿼리를 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공하며, 건설 프로젝트의 전반적인 효율성을 높일 수 있다. 이 글에서 소개하는 방법은 RAG를 이용해 전문가 시스템을 개발하는 여러 가지 대안 중 하나임을 미리 밝힌다. IFC와 같은 포맷을 이용한 RAG와 LLM 사용 기법은 목적에 따라 구현 방법의 차이가 다양하다.    LLM RAG 기반 BIM 전문가 시스템 프로세스 현재 대중적인 목적으로 개발된 LLM 기술인 ChatGPT(오픈AI), Gemini(구글), Llama(메타), Phi(마이크로소프트)는 BIM의 일반적인 지식, 예를 들어 BIM 관련 웹사이트에서 공개된 일반적인 개념 설명, PDF에 포함된 텍스트를 학습한 모델을 제공하고 있다. 다만, 이들 LLM 도구는 BIM 모델링 정보를 담고 있는 IFC와 같은 특수한 데이터셋 파일은 인식하지 않는다. 현재는 PDF같은 일반적인 파일 형식만 검색 증강 생성을 지원하는 RAG 기술을 이용해, 도메인에 특화된 지식 생성을 지원한다. 이는 특정 도메인 지식을 훈련하기 위해 필요한 비용이 너무 과대하며, 도메인 지식을 모델 학습에 맞게 데이터베이스화하는 방법도 쉽지 않기 때문이다. 예를 들어, ChatGPT-4 모델을 훈련할 때 필요한 GPU 수는 엔비디아 A100×25,000개로 알려져 있으며, 학습에 100일이 걸렸다. A100 가격이 수천 만원 수준인 것을 감안하면, 사용된 GPU 비용만 천문학적인 금액이 소모된 것을 알 수 있다.  이런 이유로, LLM 모델을 전체 학습하지 않고 모델 중 작은 일부 가중치만 갱신하는 파인튜닝(fine-tuning), 범용 LLM는 운영체제처럼 사용하여 정보 생성에 필요한 내용을 미리 검색한 후 컨텍스트 프롬프트 정보로서 LLM에 입력해 정보를 생성하는 검색 증강 생성 기술인 RAG이 주목받고 있다. RAG는 <그림 1>과 같은 순서로 사용자 질문에 대한 답변을 생성한다.   그림 1. RAG 기반 BIM 전문가 시스템 작업 흐름(한국BIM학회, 2024)   RAG는 LLM에 입력하는 템플릿에 답변과 관련된 참고 콘텐츠를 프롬프트에 추가하여 원하는 답을 생성하는 기술이다. 이런 이유로, 답변에 포함된 콘텐츠를 처리하고, 검색하는 것이 매우 중요하다. LLM은 입력 프롬프트에 생성에 참고할 콘텐츠를 추가하지 못하면 환각 문제가 발생되는 단점이 있다. 각 RAG 단계는 검색이 가능하도록 데이터셋을 청크(chunk) 단위로 분할(split)하고, 데이터는 임베딩(embedding)을 통해 검색 연산이 가능한 벡터 형식으로 변환된다. 이 벡터는 저장 및 검색 기능을 가진 벡터 데이터베이스(vector database)에 저장된다. 사용자의 질문은 검색 알고리즘을 통해 벡터 데이터베이스에서 가장 근사한 정보를 포함하는 콘텐츠를 얻고, 프롬프트에 추가된 후 LLM에 입력된다. 그 결과 LLM은 원하는 답변을 출력한다. 이를 통해 학습하지 않은 전문 분야의 토큰을 인식하지 못하는 LLM이 원하는 결과를 생성할 수 있도록 한다.   BIM IFC 콘텐츠 데이터 구조 분석 앞서 살펴본 바와 같이 RAG 성능은 입력되는 데이터셋의 특징과 검색 알고리즘에 큰 영향을 받는다. 그러므로, 개방형 BIM 데이터 형식으로 사용되는 IFC의 특징을 분석하여 BIM RAG를 위한 데이터 처리 시 이를 고려한다. IFC 파일 구조는 STEP(ISO 10303), XML 스키마 형식을 준용한다. IFC는 객체지향 모델링과 그래프 모델 구조의 영향을 많이 받았다. 확장성을 고려해 BIM을 구성하고 있는 건축 객체의 부재들, 관계, 속성집합에 Instance ID 및 GUID(Globally 2025/1 Unique IDentifier)와 같은 해시값(hash)을 할당하고, 이들 간의 관계를 해시번호로 참조하여, 거대한 온톨로지 그래프 구조를 정의한다. <그림 2~3>은 이를 보여준다.   그림 2. IFC 객체 그래프 구조(Wall instance)   그림 3. IFC 그래프 구조 표현(강태욱, 2022)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국BIM학회는 건설 디지털전환 요구와 BIM 전면발주로 데이터 품질의 중요성이 높아지고 있는 시점에서 BIM 데이터 품질 백서를 발간하게 되었다.    스마트건설 활성화 방안에는 BIM을 포함 건설디지털데이터 개발·활용을 건설산업발전의 핵심으로 규정하고 있다. 이에 따라, 학회는 중요성이 높아지고 있는 건설디지털데이터 품질에 관한 사례·기술·도구·QA방안을 논의하였으며, 이를 정리해 백서로 발간하였다.    출처 : 한국BIM학회

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