INFOWORLD   Editorial 17　AI와 CAE의 융합, ‘지능형 시뮬레이션’ 시대를 연다    Hot Window 18　말하면 설계하는 시대를 향해 – AI로 그리는 설계의 미래 / 한명기 21　리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화 / 권오찬   Focus 26　AWS, 산업 혁신 이끄는 AI 에이전트 비전과 전략 공개 28　AEC/MFG 산업의 미래는? 지더블유캐드코리아, CAD/CAM/CAE 통합 플랫폼 비전 제시 30　유니티, “게임 엔진 넘어 AI·디지털 트윈 시대의 산업 기반 기술로”   Case Study 33　핵융합 실험을 위한 3D 시뮬레이션 플랫폼 개발　유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR 36　인더스트리 4.0을 위한 로봇 예측 유지보수의 발전 / 이웅재　디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   People&Company 40 　지더블유캐드코리아 최종복 대표이사　CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   New Product 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰 / 이민철　BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 50　3D 설계 환경에 통합된 전문 CAE 시뮬레이션　ZW3D Structural & Flow 54　접촉·포스 성능 향상 및 MFBD 후처리, 산업별 툴킷 기능 강화　리커다인 2026 57　실시간 3D 시각화 워크플로의 생산성 향상　트윈모션 2025.2 74　이달의 신제품   On Air 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 BIM의 융합, 건축 설계의 패러다임을 바꾸다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 상황 대응 방안 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신   Column 66　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 서바이벌 노트 : 인공지능 마인드세트와 원칙 69　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅲ – 본질에 집중하는 삶   76　New Books 78　News   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 81　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　코드로 강력한 수학 그래픽 애니메이션을 만드는 매님 84　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (12) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅹ 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (8) / 천벼리　아레스 커맨더의 동적 블록과 트리니티 블록 라이브러리   Reverse Engineering 91　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (11) / 유우식　무엇을 믿을 것인가?   Mechanical 98　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4) / 박수민　모델 기반 정의 개선사항   Analysis 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 장형진　앤시스 LS-DYNA S-ALE를 활용한 폭발 성형 해석 방법 108　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 118　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27) / 나인플러스IT　차세대 다중물리 CFD 설루션의 ‘4A’ 122　설계, 데이터로 다시 쓰다 (2) / 최병열　DX 시대에서 AX 시대로 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4) / 윤경렬, 김도희　로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 132　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1) / 오재응　디지털 모델 중심 시스템 설계로의 전환 전략   Manufacturing 138　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2) / 차석근　산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   PLM 144　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8) / 이희라　부품 공용화 및 표준화를 위한 AI 기반 3D 형상 분석 설루션

지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 지스타캐드 개발사인 지스타소프트(Gstarsoft)의 ‘제품 출시 및 기술 심포지엄’에 참가했다고 밝혔다. 이번 심포지엄에서는 지스타캐드 2026을 비롯해 아크라인.XP(ARCHLine.XP), 지스타-직셀 3D CAD(Gstar-ZIXEL 3D CAD) 등 지스타소프트의 주요 신제품과 AI 설계 기술이 공개됐다. 지스타캐드 2026은 대용량 도면을 즉시 열 수 있을 만큼 처리 속도와 성능이 향상되어, 핵심 작업 속도는 20%, 도면 열기 속도는 40% 향상됐다. 새롭게 추가된 매개변수 구속 조건(Parametric Constraints) 기능은 반복 설계나 규칙 기반 수정의 효율을 높여 설계 정확도와 생산성을 함께 개선했다. 또한 클라우드 기반 협업 및 멀티 플랫폼 지원을 강화해, 산업별 맞춤형 설계 생태계 구축이 한층 가속화되고 있다.   지스타소프트가 함께 공개한 아크라인.XP는 2D 도면 작성부터 3D 모델링, 기술 문서화, 시각 디자인까지 전 과정을 통합 지원하는 BIM 설계 및 시각화 설루션이다. 자체 BIM 엔진을 활용해 RVT, IFC, SKP, DWG/DXF 등 주요 포맷을 지원하며, CAD의 정밀성과 빠른 시각화를 결합해 효율적인 설계 환경을 제공한다. 또한 직셀 테크놀로지(Zixel Technology)와 협력을 통해 개발된 지스타-직셀 3D CAD는 클라우드 네이티브 기반의 차세대 3D CAD 플랫폼으로, 부품·조립·도면 관리 등 전 과정을 통합하고 설계 프로세스를 최적화했다. 함께 공개된 상호작용형 기술문서 설루션 3D 프로세스 마스터(3D Process Master) 및 PDM 시스템과 연계해 지능형·협업형 설계 생태계 구축을 완성했다. 이번 심포지엄에서는 설계 자동화와 생산성 향상을 위한 AI 기술도 소개됐다. AI 렌더링(AI Rendering), AI 스테어 디자인(AI Stair Design), AI 커스터머 서비스(AI Customer Service) 등 다양한 기능이 공개되었으며, 모델링 자동화·오류 검출·레이아웃 최적화·AI 기반 상호작용을 통해 설계 효율과 정확도를 높였다. 이를 통해 기업은 설계 비용 절감과 품질 향상이라는 실질적 효과를 기대할 수 있다.     한편 지스타소프트는 헝가리의 BIM 전문 개발사 캐드라인(CadLine) 인수, 국제 BIM 개발 자회사 지스타 호크3D(Gstar Hawk3D) 설립, 그리고 직셀 테크놀로지와의 차세대 3D CAD 공동 개발 협력 강화 등을 통해 글로벌 시장 확대에 속도를 내고 있다고 전했다. 현재 175개국, 23개 언어, 750개 이상의 글로벌 파트너 네트워크를 보유한 지스타소프트는 CAD·BIM 소프트웨어 분야에서 혁신과 지능화를 선도하는 글로벌 기술 기업으로 자리매김하고 있다.   모두솔루션은 이번 심포지엄에 대표이사, 지스타사업부 대표, 마케팅팀장을 포함한 핵심 인력이 참석해 지스타소프트의 신제품 전략과 기술 방향성을 직접 확인했다고 전했다. 모두솔루션 지스타사업부의 성기정 상무는 “이번 행사에서 지스타캐드만으로는 충족되지 않았던 3D 및 BIM 시장 영역에 제조, 건설, 건축 등 전 산업을 아우를 수 있는 설루션 포트폴리오가 강화되었다는 점이 인상적이었다”며, “앞으로 한국 시장에서 범용 CAD 설루션인 지스타캐드를 기반으로, 신규 3D·BIM 설루션의 시장 확대에도 주력할 계획”이라고 밝혔다. 또한 마케팅팀 한운선 팀장은 “AI는 이제 CAD 산업에서 선택이 아닌 필수 요소가 되었다”며, “이번 심포지엄을 통해 지스타소프트가 AI 기반 설계 보조 기능과 자동화 기술을 실질적으로 구현하고 있음을 직접 확인할 수 있었다”고 말했다. 이어 “지스타캐드 역시 자연어 기반 설계 지원 기능 등 AI 기술의 도입을 가속화하여, 사용자 경험을 혁신하는 방향으로 발전하길 기대한다”고 덧붙였다.

김유영 지음 / 2만 8000원/ 위키북스 디지털 마케팅의 핵심과 AI 활용 전략을 한 권에 담다 1990년대 초 등장 이후 끊임없이 진화해 온 디지털 마케팅 분야에서, 광고, 데이터 분석, 고객 관리, AI 등 다양한 영역의 융합은 마케터의 역할과 요구 역량을 크게 확장시키고 있다. 빠르게 변화하는 시대에 발맞춰 꼭 필요한 전략과 최신 기술을 한 권에 집대성한 신간이 출간됐다. 이 책은 디지털 마케팅의 역사와 흐름을 짚는 것으로 시작해, 마케터라면 반드시 숙지해야 할 핵심 지식을 폭넓게 다뤘다. 서드파티 툴 총정리, 측정 아이디, 캠페인 유형, KPI 해석법, 데이터 분석과 이슈 대응 방법 등을 실무 중심으로 정리했다. 특히 주목할 부분은 최신 기술과 실무 시나리오를 결합한 설명이다. 딥링킹, SKAdNetwork, 프라이버시 정책, S2S, SDK, API, 프롬프트 엔지니어링 등 현장에서 자주 접하게 될 기술 용어들을 상세히 해설해 바로 활용할 수 있도록 구성했다. 데이터 차이 분석부터 사기 탐지까지 실질적인 데이터 이슈 대응법도 제공한다. 또한, 광고, CRM, 제품 분석, 성과 측정, 시각화, AI 등 다양한 영역에서 활용되는 서드파티 툴을 총정리해 실무자의 효율을 높이는 데 기여한다. 미래 디지털 마케터를 위한 실무와 전략 가이드뿐만 아니라, 각 챕터 마지막에 복습 문제를 수록해 내용을 되짚어보고 실무에 바로 적용할 수 있게 했다. 디지털 마케터, 데이터 분석가, IT 전략 담당자 등 누구나 이 책을 통해 변화하는 디지털 마케팅 환경에 능동적으로 대응하고 성과를 극대화하는 실질적인 도움을 얻을 수 있다.  

PTC는 자사의 클라우드 네이티브 CAD/PDM 플랫폼인 온쉐이프(Onshape)를 위한 최신 AI 기술인 ‘온쉐이프 AI 어드바이저(Onshape AI Advisor)’를 발표했다. 온쉐이프 AI 어드바이저는 설계 환경에 직접 내장되어 사용자가 설계를 진행하는 동안 실시간 가이드를 제공한다. 이번 업데이트로 모든 사용자는 최신 AI 기능에 즉시 접근할 수 있게 됐다. 온쉐이프 AI 어드바이저는 메인 작업 공간 내에서 쉽게 접근할 수 있도록 새롭게 디자인된 인터페이스를 갖추고 있다. 사용자에게 단계별 권장 사항, 문제 해결 기능, 모범 사례를 모두 설계 환경 내에서 제공한다. PTC는 “아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 기반으로 하는 온쉐이프 AI 어드바이저의 최신 릴리스는 제품 개발에 AI를 도입하려는 PTC의 비전을 실현하는 다음 단계”라고 소개했다. PTC는 온쉐이프를 사용하는 엔지니어의 생산성을 높이는 동시에 엔터프라이즈급 보안 및 데이터 보호를 유지하기 위해 에이전트 워크플로를 발전시키고 있다. 팀은 워크플로에 직접 내장된 지능형 설계 에이전트와 협력하여 모델 메타데이터와의 상호 작용을 지원받을 수 있다. 또한 모델 문제 해결 및 작업 지원, 피처스크립트(FeatureScript) 코드 생성, 반복 작업 간소화 등을 수행할 수 있다. 이에 더해, AI 지원 렌더링은 시각화 및 설계 검토 워크플로를 가속화할 수 있는 잠재력을 보여줄 수 있다.     PTC는 온쉐이프의 클라우드 네이티브 아키텍처와 광범위한 공용 모델 라이브러리를 통해 파일 기반 CAD 도구와 차별화되는 고급 AI 기능을 위한 기반을 제공한다는 전략을 소개했다. PTC는 자동화된 지오메트리 생성, 지능형 설계 최적화, 자체 AI 이니셔티브를 가진 고객을 위한 툴킷 등 AI 기능을 모색하고 있다. 온쉐이프는 3주의 릴리스 주기를 통해 모든 사용자에게 새로운 기능과 플랫폼 향상 기능을 제공할 뿐만 아니라, 고객이 자체 AI 프로젝트를 추진할 수 있는 도구도 제공한다. 개방형 API, 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 리소스, 광범위한 공용 데이터 라이브러리, 맞춤형 구성 도구를 앞세워 AI 모델을 쉽게 학습시키고 합성 데이터를 생성할 수 있게 돕는다. PTC는 이러한 강점을 바탕으로 빠르게 성장하는 기업들이 기존의 파일 기반 시스템보다 더 빨리 AI를 실험하고 채택하도록 돕는다는 계획이다. PTC의 데이비드 캐츠먼(David Katzman) 온쉐이프 및 아레나(Arena) 총괄 부사장은 “AI 어드바이저를 온쉐이프에 직접 내장한 것은 설계 인텔리전스의 새로운 시대를 여는 것”이라면서, “우리는 단순히 AI 기능을 출시하는 것이 아니라, AI가 설계 과정에서 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 엔지니어링 문화를 형성하고 있다. 업계 유일의 클라우드 네이티브 CAD 및 PDM 플랫폼인 온쉐이프는 제품 개발에 AI를 통합하는 데 있어 업계를 선도할 수 있는 위치에 있다”고 전했다.

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.

세일즈포스는 오픈AI 및 앤트로픽과의 전략적 파트너십을 기반으로 에이전트포스 360과 챗지피티(ChatGPT), 클로드 등 플랫폼과의 통합을 지원하는 한편, 차세대 업무 환경 구축과 커머스 경험 혁신을 지원하기 위한 역량을 지속 강화해 나갈 것이라는 비전을 밝혔다. 이번 세일즈포스와 오픈AI의 파트너십을 기반으로 세일즈포스의 고객은 이제 챗지피티에서도 ‘에이전트포스 360’ 앱을 직접 활용하여 자연어로 기록 조회, 고객 대화 분석, 태블로 데이터 시각화 등의 작업을 수행할 수 있다. 또한 GPT-5를 포함한 오픈AI의 최신 모델을 기반으로 세일즈포스 플랫폼 내에서도 AI 에이전트와 프롬프트를 생성할 수 있게 된다. 오픈AI와 세일즈포스는 앞으로도 챗지피티와 슬랙 등 양사의 대표 플랫폼을 통해 업무 생산성 제고를 위한 에이전틱 AI 기반의 협업 환경 구축을 지원할 계획이다. 나아가 세일즈포스는 ‘에이전트포스 커머스(Agentforce Commerce)’를 챗지피티의 ‘즉시결제(Instant Checkout)’ 및 ‘에이전틱 커머스 프로토콜(Agentic Commerce Protocol)’과 통합한다고 밝혔다. 이를 통해 커머스 기업은 주문, 결제, 고객 관계 등 핵심 프로세스에 대한 통제권을 유지하면서도 새로운 유통 채널을 기반으로 수억 명의 잠재 고객에게 제품을 판매할 수 있는 역량을 확보할 수 있다.     슬랙과 클로드의 통합 기능도 공개됐다. 세일즈포스는 앤트로픽과의 전략적 협업을 통해 클로드(Claude) 모델을 에이전트포스 360 내 선호 AI 모델로 통합하며, 클로드 모델을 세일즈포스의 트러스트 레이어(Trust Layer) 내에 완전히 통합한 최초의 LLM 제공업체라고 소개했다. 세일즈포스는 이번 파트너십을 기반으로 금융·헬스케어·사이버보안 등 규제가 엄격하고 민감한 데이터를 다루는 산업에서도 데이터를 안전하게 보호 및 활용할 수 있는 ‘엔터프라이즈 AI’를 제공하겠다는 의지를 밝혔다. 이에 따라 슬랙의 사용자는 이제 클로드와의 양방향 통합을 통해 문서 분석, 데이터 기반 의사결정, 문서 권한 관리와 같은 업무를 슬랙 내에서 신속하게 수행할 수 있다. 특히 ‘에이전트포스 금융 서비스(Agentforce Financial Services)’와 연계해 산업 내 규제를 준수하면서도 금융 상품 분석, 보험 청구 처리, 고객 포트폴리오 요약 등의 핵심 업무를 자동화하는 것이 가능하다. 대표적으로 ‘크라우드스트라이크(CrowdStrike)’와 ‘RBC 자산 관리(RBC Wealth Management)’와 같은 기업들은 이미 에이전트포스에서 클로드를 활용하여 AI 기반의 새로운 고객 경험을 제공하고 있다. 한편, 세일즈포스는 차세대 AI 기업 대상의 투자를 확대하며, 중장기적인 AI 생태계 지원 의지를 밝혔다. 세일즈포스의 자체 글로벌 투자 기업인 ‘세일즈포스 벤처스(Salesforce Ventures)’는 지난해 드림포스에서 출범한 10억 달러 규모의 AI 펀드 중 75% 이상을 차세대 엔터프라이즈 AI 기업에 투입했다. 현재까지 총 2200억 달러 규모로 성장한 35개 기업에 투자하며 엔터프라이즈 AI 분야의 선도 벤처 캐피털로 자리매김한 세일즈포스 벤처스는 기존 포트폴리오 기업에 대한 투자를 25% 이상 확대할 계획이라고 전했다. 세일즈포스 벤처스의 AI 펀드 포트폴리오에는 앤트로픽, 코히어, 일레븐랩스, 투게더 AI, 런웨이 등의 혁신 기업과, 팔 AI, 월드 랩스, 라이터 등의 스타트업이 포함됐다.  세일즈포스 코리아의 박세진 대표는 “세일즈포스는 오픈AI 및 앤트로픽과 같은 글로벌 파트너와의 긴밀한 협력을 통해 기업들이 AI를 기반으로 한 차세대 업무 환경에서 혁신적인 고객 경험을 제공할 수 있는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로의 전환을 지원하고 있다”면서, “에이전트포스 360은 직원과 고객 모두에게 보다 효율적이고 개인화된 경험을 제공하기 위한 핵심 플랫폼으로 자리매김할 것이며, AI 에이전트가 지닌 무한한 잠재력을 기반으로 국내 기업들과 함께 만들어 나갈 새로운 혁신 여정이 매우 기대된다”고 전했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8)   이번 호에서는 파이프 유로 형상 설계 최적화를 위해 NX CAD와 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)를 사용하여 CAD 치수 변수를 수정하며 유동해석의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 소개한다. ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   이번에 사용할 심센터 스타-CCM+는 2006년에 첫 버전이 공개되었으며, 통합된 환경과 클라이언트-서버 접근 방식은 당시의 CFD 해석 방법에 새로운 패러다임을 제시했다. 첫 출시 이후 주요 기능이 빠르게 확장되었는데, 대표적으로 코드의 기반이 되는 ‘메시 파이프라인(mesh pipeline)’과, 산업용 CFD 최초로 다면체(polyhedral) 메시 기술을 도입한 점이 큰 변화였다. 2010년에는 컴퓨팅 하드웨어의 가격이 저렴해지는 반면, 라이선스 비용이 하드웨어 활용의 제약이 된다는 시장의 목소리를 반영해 ‘파워 세션(Power Session) 라이선스’를 도입하였고, 이를 통해 하나의 고정 비용으로 무제한 코어에서 대규모 병렬 해석을 수행할 수 있게 되어, 소프트웨어 사용 비용과 하드웨어 활용 간의 한계를 완전히 해소하는 사용 환경을 마련하였다. 2012년에는 업계 최초로 ‘오버셋 메시(overset meshes)’ 기능을 도입해 실제 현장에서 움직이는 격자 기반 해석을 더욱 직관적으로 구현할 수 있게 되었고, 2015년에는 산업용 CFD를 넘어 유체-구조 연성 등 진정한 다중물리 해석을 지원하기 위해 유한요소(finite elements) 해석 솔버를 통합했으며 전자기 해석까지 기능을 확장했다. 오늘날 스타-CCM+는 자동화 기능, 설계 탐색 도구, 포괄적인 다중물리 해석, 그리고 산업을 선도하는 데이터 분석 및 협업형 가상현실 환경까지 지원하며 그 성장을 지속하고 있다. 그 외에도 다양한 혁신적 진보를 이루었지만, 이 내용만으로도 지난 짧은 기간 내 스타-CCM+가 얼마나 빠르게 발전했는지 잘 보여준다고 할 수 있다.   그림 1   프로세스 자동화 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시 설계 및 분석에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 다이렉트 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. HEEDS(히즈)에서는 심센터 스타-CCM+를 위한 포털(Portal)을 제공하므로 빠른 설정이 가능하다. 그림 2는 HEEDS에서 제공하는 다양한 설루션의 다이렉트 인터페이스 포털 목록이다.   그림 2   <그림 3>은 파이프 유로 설계 최적화 자동화 워크플로의 주요 단계와 각 툴의 역할을 요약한다.   그림 3   첫째, NX_CAD 포털에서는 HEEDS가 NX CAD의 파트 파일(*.prt)을 NX Expressions를 활용하여 변수(치수 등)를 자동으로 수정한다. 수정된 파이프 형상이 파라솔리드(parasolid) 형식(*.x_t)으로 내보내지는데, 이 파일에는 해석에 필요한 Named Face(경계면) 정보를 포함한다. 둘째, STAR-CCM+ 포털에서는 스타-CCM+ 해석 파일(*. sim)이 전달받은 신규 형상(*.x_t)을 읽고, 메시 업데이트와 경계조건 수정이 자동으로 적용된다. 이후 유동 해석이 수행된 뒤, 결과값은 HEEDS가 자동 추출한다. <그림 3>은 NX CAD와 스타-CCM+ 간의 입력/출력 파일 흐름, 형상 전송, 변수-응답 데이터 매핑 관계를 시각적으로 정리한다. 이처럼 각 단계를 자동화로 설정하면 설계 변수 변경부터 해석 실행 및 결과 평가까지 전체 최적화 과정을 빠르고 효율적으로 반복할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

에픽게임즈는 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위한 신규 기능 및 개선 사항이 추가된 ‘트윈모션 2025.2(Twinmotion 2025.2)’를 출시했다고 발표했다. 트윈모션은 언리얼 엔진 5를 기반으로 건축과 영화 & TV, 자동차, 제품 디자인 등 다양한 산업 분야에서 빠르게 사실적인 시각화 작업을 지원하며, 직관적이고 쉬운 UI와 강력한 라이브러리 제공을 통해 전문가와 초보자 모두 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 설루션이다.     최신 버전인 트윈모션 2025.2에서는 ▲나나이트(Nanite) 가상화된 지오메트리 ▲빠르고 쉬운 시각화 ▲향상된 렌더링 기능 ▲향상된 애니메이션 ▲버추얼 카메라(VCam) ▲향상된 머티리얼 할당, 편집, 구성 등 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위한 새로운 기능과 향상된 워크플로를 제공한다. 2년 전 언리얼 엔진 5의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 시스템 ‘루멘(Lumen)’이 트윈모션에 도입된 데 이어, 이번 버전에서는 UE5의 또 다른 기능인 나나이트 가상화된 지오메트리 시스템이 추가됐다. 나나이트는 보이는 데이터만 필요할 때 자동으로 스트리밍하는 기능으로, 수억 개 또는 수십억 개의 폴리곤으로 구성된 여러 개의 초고해상도 복잡한 메시도 실시간 성능을 유지하면서 작업할 수 있다. 이를 통해 파일을 임포트하기 전에 최적화할 필요가 없어 시간을 절약할 수 있다. 메시는 임포트할 때나 임포트 후에도 나나이트로 변환할 수 있으며, 해당 오브젝트의 모든 메시를 일괄 변환할 수 있는 것은 물론 메가스캔 3D 애셋 및 3D 식물, 스케치팹 애셋도 나나이트로 변환할 수 있다. 트윈모션 2025.2 버전에는 빠르고 쉬운 시각화를 위해 기존과 같은 수준의 시각화를 더 빠르고 간편하게 구현하면서도, 성능 부담을 줄여주는 신규 기능이 추가됐다. 먼저, ‘패럴랙스 윈도우’를 지원한다. 패럴랙스 윈도우는 오픈 셰이딩 언어(OSL) 셰이더를 통해 단순한 가벼운 평면에 실내 공간의 깊이감을 만들어 내 복잡한 3D 지오메트리 없이도 방이나 건물 내부를 시뮬레이션할 수 있는 기능이다. 창문을 모델링할 필요 없이 외부 표면에 패럴랙스 윈도우를 배치하기만 하면 된다. 라이브러리에는 사무실, 주거 공간, 헬스장, 소매점 등 27가지 인테리어가 포함된 패럴랙스 윈도우 폴더가 추가됐다. 이와 함께, ‘애니메이션 포그 카드’를 통해 신에 사실감을 손쉽게 구현할 수 있다. 라이브러리 VFX 폴더에 포함된 17종의 새로운 애니메이션 포그 카드를 사용하면 성능에 미치는 영향을 최소화하면서도 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 안개를 배치하고 연출할 수 있다. 안개는 신의 바람이나 카드별로 바람 속도, 방향에 따라 반응할 수 있도록 설정이 가능하다. 트윈모션 2025.2는 향상된 렌더링 기능으로 포토리얼한 트윈모션에서 좀 더 자유로운 스타일이 필요할 때 활용할 수 있도록, 해칭, 쿠와하라 필터링, 펜 등 회화 및 스케치 스타일 효과와 같이 더욱 유연하고 향상된 비주얼 퀄리티를 제공하기 위해 전체 ‘FX 포스트 프로세싱’ 시스템을 개편했다. 또한, 이제 .cube 형식의 자체 룩업 테이블(LUT)을 임포트할 수 있어, 특정 컬러 룩을 구현하고 여러 샷이나 프로젝트 간에 컬러 일관성을 유지하며 컬러 그레이딩 과정을 간소화할 수 있다. 정적인 신에서 움직임을 빠르게 시뮬레이션할 때 유용한 ‘스태틱 오브젝트에 선형 또는 방사형 모션 블러 적용’ 기능과 비디오나 시퀀스를 익스포트할 때 더 높은 퀄리티의 사실적인 모션 블러를 적용할 수 있는 옵션도 추가됐다. 트윈모션 2025.2에는 향상된 애니메이션으로 선택한 형태(평면, 원기둥, 구체)에 따라 오브젝트를 원래 위치에서 바깥쪽이나 안쪽으로 이동시켜 기술 프레젠테이션이나 극적인 연출에 활용할 수 있는 분해도 애니메이션 ‘익스플로더’가 추가됐다. 기존의 트랜슬레이터 및 로테이터 애니메이터에도 ‘스태거 오프셋’이 추가돼 오브젝트가 하늘에서 떨어지거나 지면에서 솟아오르는 효과 그리고 순차적으로 회전하는 것과 같이 신에 역동적인 연쇄 연출을 손쉽게 만들 수 있게 됐다. 또한, 애니메이터를 ‘시퀀스 툴’에서 트랙으로 사용할 수 있어, 애니메이션의 시작 시각 변경, 재생 시간 조절, 다른 애니메이션 요소와 동기화하는 것이 간편해졌으며, 애니메이션을 멈추고 정확한 순간을 선택해 촬영할 수 있도록 이미지 속성에 새로운 글로벌 ‘스태틱/리얼타임 애니메이션’ 재생 옵션이 추가됐다. 이번 버전은 촬영감독부터 시각화 전문가에 이르기까지 누구나 활용 가능한 버추얼 카메라(VCam)를 새롭게 지원한다. 트윈모션을 안드로이드 또는 iOS에서 언리얼 VCam 앱에 연결하면 휴대용 디바이스를 움직이는 것만으로 신에 버추얼 카메라를 배치할 수 있다. ‘샷 탐색’ 기능을 활용하면 신을 자유롭게 탐색하면서 카메라 배치, 각도, 노출, 초점, 배율 등의 설정을 1인칭 시점에서 실험해 볼 수 있으며, ‘디자인 리뷰’에서는 가상의 애셋을 실제로 걸어 다니면서 모든 각도에서 살펴볼 수 있다. 트윈모션 2025.2에서는 향상된 머티리얼 할당, 편집, 구성을 통해 머티리얼 도크에서 머티리얼을 폴더로 정리하고 이름으로 검색할 수 있으며, 머티리얼을 알파벳순으로 정렬할 수 있다. 또한 툴바에 ‘멀티드롭’ 툴 버튼이 추가되어 신에서 마우스 클릭 한 번으로 머티리얼을 빠르게 적용할 수 있어 반복적인 드래그 앤 드롭 작업이 필요 없어졌다. 머티리얼 속성 패널을 탭으로 구성해 가독성을 높이는 한편 주요 설정에 더 쉽게 접근할 수 있고, UV, 엑스레이, 양면과 같은 일부 속성을 서로 다른 유형의 여러 머티리얼을 선택해서 일괄 변경할 수도 있다. 이 탭 중 하나는 해당 머티리얼이 어떤 메시에 할당되어 있는지 확인하고 선택할 수 있는 새로운 기능을 제공한다. 이 외에도, 이번 버전에서는 트윈모션 뷰포트 카메라 위치 및 속성을 DCC 뷰포트 카메라와 동기화할 수 있으며, 컨피규레이션 일괄 익스포트, 클라우드 호스팅 콘텐츠 기능, 3D 잔디, 파노라마 세트, 알리아스(*.wire) 파일 테셀레이션 옵션 등 더욱 향상된 다양한 기능을 만나볼 수 있다.

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   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)     AI·3D 시각화 기술의 현재와 미래를 짚다 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이 진행됐다. 에픽게임즈 코리아의 권오찬 시니어 에반젤리스트는 ‘리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템’을 주제로 발표했다. 그는 디지털 트윈을 통한 시각화가 건축, 도시 계획, 훈련 시뮬레이션, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 혁신적인 의사결정을 이끌어내는 사례를 소개하면서, 3D 인터랙티브 콘텐츠로의 전환을 강조했다. 권오찬 시니어 에반젤리스트는 “에픽게임즈는 이러한 변화를 성공적으로 지원하기 위해 나나이트, 루멘, 라지 월드 코디네이터, 절차적 콘텐츠 생성 툴 같은 리얼타임 렌더링 기술과 함께 메타휴먼, 애셋 스토어, 리얼리티 스캔 2.0 등 풍부한 에코시스템을 제공한다”고 밝혔다.   ▲ 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트   HP 코리아의 차성호 이사는 ‘AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례’를 발표했다. 워크스테이션은 R&D, 금융, 데이터 과학, AI 등의 분야에서 성능과 안정성을 겸비한 비즈니스 제품군으로 자리잡고 있다. 차성호 이사는 HP의 AI 워크스테이션이 40 TOPS 이상의 NPU(신경망 처리장치)와 코파일럿 키를 탑재하고 있으며, 대량의 그래픽 메모리를 바탕으로 솔리드웍스, 오토데스크 레빗, D5 렌더 등 ISV 애플리케이션에서 높은 생산성 향상을 보인다고 소개했다. 또한, 프로그램과 목적에 따른 최적 하드웨어 선택의 중요성을 강조하면서, “HP는 데모 프로그램을 통한 성20 · 능 검증 기회를 제공한다”고 덧붙였다.   ▲ HP 코리아 차성호 이사   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술’을 주제로, 2020년 캐나다 ‘어그멘티드 그라운드’ 프로젝트의 AR 원격 시공 경험을 비롯해 자체 개발한 추론형 AI로 BIM 모델 이미지를 학습하여 고객사의 MEP 설계 노하우의 보안을 유지하면서 자동 배관 설계를 진행한 사례를 소개했다. 또한 ‘증강 휴먼’ 기술이 피지컬 AI 기반의 ‘증강 로봇’으로 진화하는 여정도 공유했다. 정재헌 대표는 “초기 AR 디바이스 탑재를 넘어 휴머노이드 로봇 및 드론에도 공간 지능 기술을 적용 중이며, 드론에서 수신한 GNSS 좌표를 기반으로 BIM 모델을 고정밀 증강하여 실시간 현장 영상 위에 데이터를 매핑하는 데 성공했다”고 밝혔다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   유니티코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘유니티 애셋 매니저로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업’에 대해 발표했다. 그는 “유니티가 디자인 및 프로토타입 작업 간소화, 비용 절감, 브랜드 경험 강화 등 산업 전반에 몰입감 있고 인터랙티브한 경험을 제공한다”고 설명했다. 오픈 플랫폼인 유니티는 카티아, 솔리드웍스 등 70여 종의 CAD 포맷을 지원하며 애셋 관리, 버전 관리와 함께 20여 종 이상 플랫폼 빌드를 제공하는 엔드 투 엔드 설루션을 제공한다. 또한 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 클라우드 기반에서 대용량 CAD/3D 데이터를 효율적으로 관리하며, AI 태깅, 버전 관리, 데이터 스트리밍 기능을 통해 실시간 협업 환경을 구축한다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   메가존클라우드의 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장은 ‘CAD와 유니티의 만남 : 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신’을 발표했다. 그는 “유니티의 실시간 렌더링, 인터랙티브 기능, 멀티플랫폼 배포 능력이 정밀한 설계에 강점을 가진 CAD에 새로운 가치를 부여하고 수익화할 수 있다”고 강조했다. 또한, 가상 복제본 생성부터 AI 결합을 통한 완전 자율화까지 디지털 트윈의 진화 과정을 설명하며, “유니티는 디지털 트윈 개발을 위한 최적의 플랫폼”이라고 전했다. 유니티의 에코시스템을 활용해 기업은 새로운 비즈니스 영역을 창출하고, 개인은 CAD와 유니티를 겸비한 전문가로서 경쟁력을 강화할 수 있다는 것이 그의 설명이다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장   캐디안의 한명기 상무는 ‘AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 설루션 소개’를 주제로 발표를 진행했다. 한명기 상무는 “캐디안은 1990년 설립된 국산 CAD 개발 기업으로, 2020년에는 AI CAD 개발을 선언하며 설계 도면 생성 과정의 어려움을 해결하는 데에 AI를 접목했다”고 설명했다. 캐디안은 최근 전통 목조 건축의 손도면을 2D/3D 도면화하는 ‘CADian TWArch’를 개발하여 불국사 복원 가상 설계에 적용했으며, 올해 연말 출시 예정이다. 또한, 현대 건축을 위한 ‘CADian AI-CE’는 JPG, PDF, DWG 등 다양한 도면에서 벽체, 창호, 룸 정보 등을 AI로 탐지하여 도면을 재생성하고 BOM을 산출한다. 한명기 상무는 “캐디안 AI CAD의 미래는 스마트 블록, 디자인 어시스턴트, 인스펙션 시스템 등 기능 강화와 함께 궁극적으로 AI 에이전트를 통한 ‘말로 설계하는 세상’을 목표로 한다”고 전했다.   ▲ 캐디안 한명기 상무   이노시뮬레이션의 이지선 CTO는 ‘모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래’를 전망했다. 그는 XR 기술이 나와 외부 세계를 소통하는 모든 통로를 대체하는 기술이며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술과 밀접하다고 정의했다. 그리고 운전 시뮬레이터, 가상 훈련, HMI 검토, 가상 품평, AR HUD 등 다양한 모빌리티 XR 응용 사례를 소개하며 개발 기간과 비용 절감 효과를 강조했다. 이지선 CTO는 “AI와 XR 기술의 결합은 모빌리티 무인화 시대를 가속화할 것”이라면서, “이노시뮬레이션은 AI 개발 툴을 활용하여 AI와 모빌리티가 혼합된 시뮬레이션 시스템을 연구 개발 중”이라고 소개했다.   ▲ 이노시뮬레이션 이지선 CTO   디자인과 제조의 미래를 만드는 생성형 AI 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다. LG CNS의 정용기 선임은 ‘Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안’에 대한 발표에서, 생성형 AI 기술에 기반한 LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 소개했다. 이를 활용하면 디자인 과정에서 아이디어 구상 시간을 단축하는 등의 프로세스 개선을 통해 비주얼 콘텐츠의 생성 시간과 비용을 50% 이상 줄여줄 수 있다는 것이 정용기 선임의 설명이다. 또한, LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 탑재한 COP(Content Optimization Platform)도 소개했다. COP는 이미지 생성 및 편집, 배경 제거/교체/확장, 부분 수정 등의 기능을 제공하며, 특화 학습을 통해 고객사의 특정 스타일을 반영한 마케팅 이미지를 생성한다. 정용기 선임은 “COP는 제품의 디테일을 유지하면서 다양한 연출 컷을 만들 수 있으며, 향후 매체별 배너 이미지 자동 생성 기능을 개발 중”이라고 밝혔다.   ▲ LG CNS 정용기 선임   아이스케이프의 조세희 대표는 ‘이미지부터 3D까지 : 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작’을 주제로 발표했다. 조세희 대표는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작 과정을 실무 사례와 함께 소개하면서, “영상 제작은 스토리보드, 키 이미지 생성, 영상화, 음악 생성, 편집의 5단계로 진행되며, AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성한다”고 설명했다. 또한, 3D 오브젝트를 활용해 가상 공간에서 영상을 만들고, 미드저니의 옴니 레퍼런스와 페이스 스왑, 일레븐랩스를 이용해 가상 인간의 일관된 이미지와 음성을 제작하는 과정도 시연했다. 조세희 대표는 “AI는 생산성을 높일 수 있는 도구이지만, 영상 구조, 조명, 연출 등의 기본 지식은 필수”라고 짚었다.   ▲ 아이스케이프 조세희 대표   AI팩토리의 김태영 CEO는 ‘크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용 및 ‘바이브 코딩’ 발표를 통해 엔트로픽의 클로드 코드(Claude Code)를 활용해서 AI와 협업하여 코드를 작성하고 실행하는 방법을 시연했다. 바이브 코딩(vibe coding)은 대화식으로 사용자가 원하는 내용을 AI 에이전트에게 전달하면 AI가 코딩을 수행하는 방식이다. “요구사항 명세서 역할을 하는 파일을 통해 더욱 상세한 지시가 가능하다”고 소개한 김태영 CEO는 발표 중 실제 라이브 시연을 통해 상품 소개 웹 페이지를 제작하고, AI가 텍스트와 이미지를 자동 생성하여 콘텐츠를 풍부하게 만드는 과정을 선보였다.   ▲ AI팩토리 김태영 CEO   IUM SPACE의 이윰 대표는 ‘AI 툴로 구현하는 비주얼 세계 : 실무 적용과 아트워크 융합 사례’를 주제로 발표했다. 생성형 AI 시대의 진정한 창의성은 ‘세계관 디자인’에 있다고 짚은 이윰 대표는 미드저니의 스타일 레퍼런스 기능을 통해 42억 개의 스타일 시드를 탐색하며 “각 시드가 담고 있는 고유한 세계관을 이해하는 것이 중요하다”고 설명했다. 또한, 인간의 상상력과 AI의 지능을 결합하여 고유한 스타일과 이야기를 만드는 과정을 소개했다. 이윰 대표는 “AI는 의미를 생성하지 않으므로, 인간 창작자가 의미를 부여하고 다양한 이미지를 통합하여 스토리를 완성하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ IUM SPACE 이윰 대표   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)