HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)는 소형 폼팩터로 설계된 미니 워크스테이션이다. 테스트에 사용된 장비는 AMD 라이젠(Ryzen) AI Max+ PRO 395 프로세서(16 코어, 32 스레드, 최대 5.1GHz) 와AMD 라데온(Radeon) 8060S 내장 그래픽, 64GB LPDDR5x 메모리, NVMe SSD 2TB 구성을 갖추고 있다. 썬더볼트 4, 미니 디스플레이포트 2.1, 10GbE LAN, USB-A(10Gbps), USB-C(40Gbps), 와이파이 7을 지원하며, 내장형 300W 전원 공급장치가 포함되어 있어 별도의 어댑터 없이 바로 사용할 수 있다. 최대 128GB 메모리 확장, 8TB 듀얼 NVMe 스토리지, RAID 구성, 그리고 ISV 인증과 MIL-STD 810H 내구성 기준을 충족해 전문 워크스테이션으로서의 안정성을 확보했다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 제품 사진   직접 마주한 첫인상은 단순히 ‘작다’는 한 마디로 표현하기 어려웠다. 박스를 열자마자 느껴진 크기는 갤럭시 폴드 스마트폰과 비슷했고, 책상 위 공간도 거의 차지하지 않았다. 전원선을 연결하자마자 바로 부팅되며, 데스크톱이라기보다 정교하게 만들어진 소형 기기 하나를 설치한 느낌에 가까웠다. 손바닥만한 본체가 조용히 구동되는 모습을 보며, ‘이 작은 장비가 과연 얼마나 버텨줄까’ 하는 기대감이 자연스럽게 따라왔다.    ▲ HP Z2 미니 G1a 데스크톱 위에 갤럭시 폴드 6를 올려놓은 놓은 모습   광고에서 흔히 볼 수 있는 AEC 소프트웨어 시연 화면은 대개 단순한 차량 모델이나 소규모 건축물이다. 시연 화면은 화려하고 매끄럽지만, 실제 토목 BIM 엔지니어가 다루는 데이터는 다르다. 도로, 철도, 교량, 항만과 같은 메가 규모의 모델이 대상이며, 수십만에서 수억 개 단위의 객체가 얽혀 있는 데이터가 일상적으로 다뤄진다. 필자가 주목한 것은 바로 이 점이었다. “작은 본체가 과연, 이러한 초대형 데이터를 견딜 수 있는가?” 현장이나 합사 파견 시 주로 노트북을 사용하지만, 무거운 모델을 검토하고 복잡한 시뮬레이션을 돌리면 한계를 드러내기 마련이다. 따라서 이번 테스트에서는 소형 데스크톱인 HP Z2 미니 G1a를 파견 장비로 실제 활용할 수 있는지 여부를 검증하고자 했다. 단순히 문서 작업이나 뷰어 확인에 그치지 않고, BIM 모델링, 시뮬레이션, 데이터 가공, 시연 등 실무 프로젝트와 동일한 조건을 적용해 성능을 확인했다. 이번 리뷰에서는 장비가 어느 정도까지 버텨주는지, 그리고 어떤 한계를 드러내는지를 프로젝트별로 기록했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a 테스트 프로젝트 요약   테스트 1 - 베트남 Starlake Tay Ho Tay(나비스웍스)    ▲ 나비스웍스 단지 전체 모델 검토 기능 테스트   이번 테스트는 단지·도로·관로 등 복합 시설물 모델을 대상으로 나비스웍스(Navisworks)의 정적 모델 취합 및 검토 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 테스트 환경에서는 마이크로스테이션(MicroStation)으로 제작된 여러 개의 3D 모델 파일을 나비스웍스로 동시에 불러와, 하나의 장면 안에서 구조 정합성과 좌표 일치 여부를 확인했다.  HP Z2 미니 G1a에서의 구동 결과는 기대 이상으로 안정적이었다. 복수의 모델을 동시에 불러와도 시스템이 멈추거나 끊기는 현상은 없었으며, 로딩 이후에도 화면 회전과 확대·축소 시 반응 속도가 일정하게 유지되었다. 각 객체의 형상 확인, 단면 전환, 재질 적용, 뷰 이동 등 일반적인 모델 취합 및 검토 작업이 모두 원활하게 수행되었다. 특히 여러 모델이 중첩된 복잡한 단지 구조에서도 그래픽 품질 저하나 노이즈 현상이 발생하지 않았다. 뷰 전환 시에도 지연 없이 매끄럽게 이어져, 실시간 회의나 발주처 브리핑 환경에서도 무리 없이 사용할 수 있었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 나비스웍스의 대규모 모델 취합 및 형상 검토 기능을 안정적으로 처리할 수 있는 수준의 성능을 보여주었다.   테스트 2 - 이라크 Khor Al Zubair 침매터널(레빗)   ▲ 레빗 철근 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 해저 밑바닥면에 구조물을 설치하는 침매터널(Immersed Tunnel) 구조물을 대상으로 수행되었다. 침매터널은 일반적인 굴착식 터널과 달리, 해저에 미리 제작된 콘크리트 세그먼트를 정밀하게 가라앉혀 연결하는 방식이다. 따라서 설계·시공 단계에서 철근 배치의 정확도와 세그먼트 간 접합부(Key Segment) 형상 정합성이 핵심 검토 항목이 된다. 테스트는 레빗(Revit) 환경에서 철근 모델링 파일을 직접 열어 모델 검토 및 수정 기능을 확인하는 시나리오로 진행되었다. PC 세그먼트 한 구간을 선택해 내부 철근 배근을 확인하고, 일부 보조철근의 위치를 수정하여 간섭 반응과 반응 속도를 측정했다.  HP Z2 미니 G1a에서 모델을 로드하는 데에는 약 30분이 소요되었다. 모델 크기와 철근 데이터의 밀도를 고려하면 이는 현실적인 수준이다. 모델이 완전히 열리고 나서는 클릭 한 번에 약 10초 정도의 지연이 있었으나, 시스템이 멈추거나 종료되는 일은 없었다. 철근 객체의 선택, 이동, 피복값 수정 등의 기본 편집 과정이 모두 수행 가능했으며, 시스템 안정성 면에서는 충분히 실무 검토용으로 사용할 수 있는 수준이었다. 철근 모델링은 단순히 주근만이 아니라 보조철근, 전기·기계 매립부, 세그먼트 간 피복 간격까지 반영해야 하므로 수정 과정이 빈번하다. 이번 테스트에서 HP Z2 미니 G1a는 이 복잡한 구조를 다루는 동안 메모리 한계나 그래픽 깨짐 없이 끝까지 버텼다. 작업 속도가 빠르다고 표현하기는 어렵지만, 소형 워크스테이션으로서 대형 레빗 철근 모델을 안정적으로 열고 편집할 수 있다는 점은 인상적이었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 Revit의 철근 모델 검토 및 수정 작업에서 실무 활용이 가능한 수준의 안정성을 보여주었다.   테스트 3 - 동부재정 4공구(블렌더)   ▲ 블렌더 락볼트 모델 검토 및 수정 기능 테스트   이번 테스트는 동부간선지하도로 구간의 락볼트(rock bolt) 모델 검토 및 수정 기능을 확인하기 위해 진행됐다. 이 구간은 GTXA, GTX-C, 성남–강남, 삼성–동탄, 위례–신사 등 여러 도시철도 및 도로 프로젝트가 인접해 있어, 공사 간섭이 빈번하게 발생하는 구간이다. 실제로 락볼트가 인접 공구의 구조물과 충돌하는 사례가 확인되어, 문제 구간을 단면화하고 일부 모델을 직접 수정해야 했다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 블렌더(Blender) 환경에서 수행하였다. 레빗과 다이나모(Dynamo)로 생성된 락볼트 모델은 스크립트 기반으로 제작되어, 개별 객체만 직접 수정하면 기존 자동화 코드가 깨질 위험이 있었다. 이 때문에 버텍스(정점) 편집이 자유로운 블렌더를 이용해, 시각적으로 간섭 부위를 잘라내고 재형성하는 방식으로 접근하였다. 테스트 시 약 6만 개의 락볼트 모델을 포함한 전체 파일을 불러오는 데 약 30분이 소요되었다. 로딩 과정은 길었지만, 모델이 완전히 열린 이후에는 뷰 회전·확대·축소가 안정적으로 유지되었으며, 버텍스 단위 편집에서도 시스템이 멈추거나 지연되는 현상은 발생하지 않았다. 단일 객체 수정, 형상 재조정, 도면화를 위한 분할 단면 추출 과정이 모두 정상적으로 수행되었고, GPU 가속을 사용하는 뷰포트에서 화면 품질 저하도 없었다. 레빗·나비스웍스가 구조 중심의 정적 검토 도구라면, 블렌더는 자유도 높은 3D 편집기다. HP Z2 미니 G1a는 이 편집 자유도를 실제 토목 모델링 작업에서도 유지할 만큼의 그래픽·CPU 성능을 보여주었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대규모 락볼트 모델의 검토·수정 업무에서도 안정적인 작업 환경을 제공하는 수준의 성능을 보였다. 다중 객체를 로딩한 뒤에도 프레임 저하가 크지 않았으며, 블렌더의 버텍스 편집 기능을 활용한 국부 수정 테스트에서 실무 투입이 가능한 반응성과 내구성을 확인할 수 있었다.   테스트 4 - GTX-B 민간투자사업(인프라웍스)   ▲ 인프라웍스 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 테스트   이번 테스트는 GTX-B 민자사업 구간(총 연장 약 80 km)을 대상으로 진행되었다. 테스트 목적은 대용량 지형 데이터와 위성 사진을 통합한 후, 인프라웍스(InfraWorks)의 모델 임포트 및 뷰어 성능을 검증하는 것이다. 이 프로젝트는 국토지리정보원으로부터 제공받은 현황 도면과 위성사진 데이터의 총 용량이 약 100GB에 달했다. 이전까지 수행한 대부분의 철도·터널 BIM 업무보다 데이터 규모가 훨씬 컸으며, 필자가 처음으로 ‘기존 BIM 워크플로로는 처리 효율이 한계에 달한다’는 사실을 체감한 사례였다. 이후 유사 규모의 프로젝트에서는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형 데이터를 기반으로 단순화한 방식이 더 효율적이라는 판단을 내리는 계기가 되었다. 테스트는 시빌 3D(Civil 3D)와 래스터 디자인(Raster Design)에서 좌표계 및 기준점을 세팅한 데이터를 인프라웍스에 불러와 확인하는 방식으로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서 모델 로드를 시작하자, 인프라웍스의 타일 로딩 방식이 구간별로 작동하여 데이터가 점진적으로 표시되었다. 전체 80 km 구간이 완전히 로딩되기까지 약 5분이 소요되었으며, 이후 뷰 이동이나 확대·축소, 태그 생성, 노선 추가 등의 작업은 끊김 없이 매끄럽게 동작했다. 특히 고해상도 위성 사진을 겹쳐 놓은 상태에서도 프레임 저하가 거의 없었고, 장시간 뷰 이동을 반복해도 과열이나 랙 현상이 나타나지 않았다. 이전 세대 노트북에서 동일 데이터를 열 때 수시로 멈춤이 발생했던 점을 고려하면, 소형 데스크톱 장비로 이 정도의 안정성을 확보한 것은 인상적이다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 인프라웍스에서의 대규모 노선 모델 임포트 및 뷰어 성능 검증을 충분히 통과했다. 100GB급 지형 데이터를 실시간으로 불러오고 탐색하는 환경에서도 안정적으로 동작했으며, 국토·철도·터널 분야의 대용량 시각화 검토용 장비로 활용하기에 적합한 수준임이 확인되었다.   테스트 5 – 경산지식산업센터(다이나모)   ▲ 다이나모 기반 관로 자동 모델링 스크립트 실행 테스트   이번 테스트는 경산지식산업센터 단지 프로젝트의 관로 자동 모델링 프로세스를 검증하기 위해 수행되었다. 단지형 프로젝트의 경우, 우수·오수·상수 등 각 관로의 담당사가 서로 달라 조율 과정에서 도면 교환만으로 수많은 시간이 소요된다. 이를 3D 모델로 통합하면 공정 간섭 검토와 협의가 신속하게 이루어지며, 전체 공기를 단축할 수 있다. 테스트는 기존에 구축해 둔 다이나모(Dynamo) 스크립트의 실행 성능과 안정성을 확인하는 방식으로 진행되었다. 해당 스크립트는 각 관로별 데이터베이스를 CSV 파일 형태로 불러와, 물량산출 양식에 맞는 형식으로 자동 모델링을 수행하도록 설계되어 있다. 약 600개의 관로 데이터를 처리해야 했으며, 스크립트 실행 후 전체 모델이 완성되는 데 약 2분이 소요되었다. HP Z2 미니 G1a는 스크립트 실행 중에도 메모리 과부하나 뷰 응답 지연이 거의 발생하지 않았다. CSV 로드, 파라미터 매칭, 객체 자동 생성 등 일련의 과정이 매끄럽게 진행되었으며, 모델 생성 중 다른 창으로 전환하거나 병행 작업을 수행해도 시스템 반응이 안정적으로 유지되었다. 이전 노트북 환경에서 동일 스크립트를 실행할 때 20~30분이 걸리던 것을 감안하면, 처리 속도 면에서도 체감 개선이 있었다. 다이나모는 BIM 자동화의 핵심 도구로, CPU·RAM 활용도가 높은 편이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 데이터 기반 자동 모델링 작업에서도 안정성과 연속성을 유지할 수 있는 성능을 보여주었다. 결론적으로, 이 제품은 다이나모를 활용한 중규모 자동화 모델링 업무에서도 실무 투입이 가능한 수준의 연산 성능을 제공했다. 단순한 뷰어 수준을 넘어, 스크립트 실행 및 대량 객체 생성 단계까지 안정적으로 처리할 수 있음을 확인했다.   테스트 6 - 양평–이천 1공구(시빌 3D)    ▲ 시빌 3D 코리더 기반 도로·토공 모델 수정 테스트   이번 테스트는 양평–이천 1공구 교차로 구간의 도로 및 토공 모델 수정 작업을 대상으로 진행되었다. 이 현장은 기존 도로가 운행 중인 상태에서 양측에 신설 교량과 램프가 동시에 시공되는 복합 교차로 구간으로, 작은 설계 변경이 전체 토공·선형·편경사에 즉각적인 영향을 주는 복잡한 구조를 갖는다. 테스트는 시빌 3D의 코리더(Corridor) 모델 수정 기능을 중심으로 진행되었다. 기존에 구축된 도로 모델에서 선형(Alignment)을 일부 이동시켜, 연결된 측점(Point)과 타깃(Target) 요소들이 자동으로 재계산되는 반응을 확인하였다. 이 과정은 실제 설계 변경 상황에서 빈번히 발생하는 업무이며, 연계된 여러 참조 모델들이 동시에 반응해야 정확한 결과를 얻을 수 있다.  HP Z2 미니 G1a에서의 성능은 인상적이었다. 시빌 3D는 평면선형, 종단곡선, 표준횡단면, 편경사까지 모두 반영된 도로 모델링을 처리해야 하므로, 코리더를 크게 구성할수록 연산 부담이 커진다. 필자는 평소 물량산출 단계에서 코리더를 세분화하지 않고 하나의 대형 코리더로 구성하는 방식을 선호하는데, 이번 테스트에서도 동일 조건으로 적용하였다. 결과적으로 약 5분 내에 전체 코리더가 수정 완료되었고, 램프선형 2개와 메인선형 1개가 포함된 복합 모델이 정상적으로 갱신되었다. 로딩 및 재계산 중 팬 소음은 있었지만, 화면 지연이나 모델 깨짐 현상은 나타나지 않았다. 특히 선형 변경 직후 횡단면과 편경사 데이터가 자동으로 반영되는 과정이 부드럽게 이어져, 실시간 설계 검토용으로도 충분히 사용 가능한 안정성을 보였다. 시빌 3D는 고도의 파라메트릭 모델 구조로 인해 변경 연산이 무거운 편이나, HP Z2 미니 G1a는 이러한 연속 연산 작업을 무리 없이 처리했다. 결론적으로, 이 장비는 코리더 기반 도로 모델 수정 및 토공 검토 작업에서 실무 수준의 연산 안정성과 응답 속도를 제공했다. 복잡한 연계 데이터 구조를 가진 프로젝트에서도 모델링 작업이 매끄럽게 이어졌다는 점이 특히 인상적이었다.   테스트 7 - 압해화원 2공구(나비스웍스)   ▲ 나비스웍스 공정 시뮬레이션 뷰어 테스트   이번 테스트는 도로 및 교량 시공 구간의 공정 시뮬레이션 기능을 검증하기 위해 수행되었다. BIM 분야에서 공정(4D) 시뮬레이션은 단순한 모델 시각화를 넘어, 시간 요소를 결합해 시공 순서를 가시적으로 표현하는 기술이다. 설계 중심의 4D는 ‘무엇이 지어지는가’를 보여주고, 시공 중심의 4D는 ‘어떻게 시공되는가’를 보여주며, 감리 관점에서는 ‘어떻게 하면 안전하게 시공할 수 있는가’를 검토하는 도구로 활용된다. 이번 테스트에서는 기존에 구축되어 있던 공정 연동 모델을 나비스웍스 시뮬레이트(Navisworks Simulate) 환경에서 실행시켜, 공정 시뮬레이션의 재생 속도와 뷰 전환 안정성을 확인하였다. 테스트 과정은 단순했지만, 4D 뷰어의 핵심은 시각적 매끄러움과 타임라인 재생의 일관성에 있다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 공정 애니메이션이 처음부터 끝까지 지연이나 프레임 드롭 없이 부드럽게 재생되었다. 재생 중 모델 회전·확대·축소·시점 이동을 병행해도 화면이 끊기지 않았으며, 공정 단계 전환 시 오브젝트의 색상 변화나 투명도 조절 효과도 자연스럽게 이어졌다. 테스트 동안 CPU 사용률은 일정하게 유지되었고, 팬 소음은 있었지만 발열로 인한 성능 저하는 없었다. 이전 테스트(1~6)가 모델 검토와 수정 중심이었다면, 이번 테스트부터는 시각적 시뮬레이션 성능과 렌더링 안정성에 초점을 맞춘 항목을 다룰 예정이다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 공정 시뮬레이션 뷰어로서의 안정성과 시각적 완성도 면에서 충분히 실무 활용이 가능한 수준을 보여주었다.   테스트 8 - 남양주왕숙지구 국도47호선 이설(트윈모션)   ▲ 트윈모션 주행 시뮬레이션 렌더링 성능 테스트   이번 테스트는 남양주 왕숙지구 국도 47호선 이설 구간의 복합 교차로(IC)를 대상으로 진행되었다. 이 구간은 터널, 지하차도, 램프, 분기부가 하나의 구조물 내에 집중되어 있는 복합 노드로, 설계 단계에서부터 구조 간섭이 빈번히 발생했던 구간이다. BIM 모델을 기반으로 한 시각적 검토 과정에서, 실제 차량의 주행 경로와 주행 표면을 3D 환경에서 구현하여 상부 보고 시 설득력을 강화한 사례이기도 하다. 테스트는 트윈모션(Twinmotion) 환경에서 기존에 구축된 주행 시뮬레이션 파일을 불러와 재생하는 방식으로 진행되었다. 주요 검토 항목은 렌더링 과정의 프레임 안정성, 뷰 이동 반응성, 그리고 카메라 전환 시 딜레이 여부였다. HP Z2 미니 G1a에서의 실행 결과, 전체 시뮬레이션이 매끄럽게 재생되었으며, 렌더링 과정에서의 끊김이나 프레임 드랍이 관찰되지 않았다. 특히 차량 궤적을 기존 설계값보다 높여 시뮬레이션 범위를 인위적으로 확장했을 때에도, 예상과 달리 렌더링이 흔들리지 않고 안정적으로 구동되었다. 시점 전환이나 장면 이동 시에도 지연이 거의 없었으며, 복합 IC 구조물의 터널·램프·교차부 간 연결성이 시각적으로 명확히 유지되었다. 이 테스트는 단순한 뷰어 수준을 넘어, 실제 주행 경로를 포함한 3D 시뮬레이션의 실시간 렌더링 처리 능력을 확인하는 것이 목적이었다. 결과적으로 HP Z2 미니 G1a는 트윈모션 기반 주행 시뮬레이션에서도 안정적인 그래픽 처리 성능과 렌더링 지속성을 입증했다. 특히 복잡한 교차로 구간에서 여러 객체가 동시에 움직이는 장면에서도 프레임 유지율이 높았으며, 실무 프레젠테이션용 장비로도 손색이 없는 수준이었다.   테스트 9 - 천안 환경 클러스터(리얼리티스캔)   ▲ 리얼리티스캔 드론 사진 기반 자동 3D 모델링 테스트   이번 테스트는 천안 환경 클러스터 매립지 현장에서 촬영한 드론 사진을 활용하여, 리얼리티스캔(RealityScan)의 사진 기반 자동 3D 모델링 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 시공 단계에서는 대부분의 현장이 드론 촬영 허가를 보유하고 있으며, 현장 실측 자료를 국토지리정보원 데이터와 비교·보정하여 다양한 지형 검토를 수행한다. 이번 테스트는 이러한 실무 과정과 동일한 조건으로 진행되었다. 테스트 절차는 단순했다. 현장에서 촬영한 약 300장의 드론 이미지를 리얼리티스캔에 불러와 자동 모델링을 수행하였다. 필자가 소프트웨어적으로 개입할 부분은 거의 없었으며, 프로그램이 사진 정합, 포인트 생성, 메시 재구성, 텍스처 합성을 모두 자동으로 처리했다. HP Z2 미니 G1a에서의 결과는 매우 인상적이었다. 약 1시간 만에 전체 모델링이 완료되었으며, 생성된 모델의 정확도는 도면 및 정사사진 수준에 준했다. 같은 데이터셋을 개인용 고성능 노트북에서 처리했을 때 약 5시간이 소요되었던 것을 감안하면, 처리 속도가 약 5배 가까이 단축된 셈이다. 프로세스 중 중단이나 에러 메시지 없이 안정적으로 작업이 완료되었으며, 모델 텍스처 품질 또한 균일했다. 리얼리티스캔은 드론 이미지 처리 시 GPU 및 CPU 연산이 복합적으로 작동하는 프로그램이다. HP Z2 미니 G1a는 이러한 사진측량(Photogrammetry) 기반의 연속 연산 작업에서도 안정성과 속도를 모두 확보했다. 특히 본체가 작음에도 불구하고 장시간 연산 중 발열 제어가 우수하여, 팬 속도는 상승했지만 스로틀링(성능 저하) 현상은 전혀 없었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 필드에서 촬영한 이미지를 즉시 처리하고 결과를 시각화해야 하는 BIM–현장 융합형 워크플로에 특히 효율적이었다.   테스트 10 - 이라크 Al Faw Grand Port(시빌 3D)   ▲ 시빌 3D 해저 지표면 토공 모델링 및 물량산출 테스트   이번 테스트는 Al Faw Grand Port 프로젝트의 해저 지반 데이터를 활용해, 시빌 3D 기반 토공 모델링 및 물량산출 기능을 검증하기 위해 수행되었다. 항만 공사에서의 토공은 일반적인 육상 토공과 달리, 해저 지반의 형상이 복잡하고 데이터 정밀도가 높기 때문에 연산 부담이 매우 크다. 이번 테스트에서도 라이다(LiDAR) 스캔으로 취득한 등고선 간격 3cm의 초정밀 해저면 데이터를 활용하였다. 테스트 절차는 단순했다. 시빌 3D에서 해당 지표면 데이터를 불러온 뒤, 설계 구간만큼의 절취·성토 영역을 모델링하고, 그 구간의 물량을 자동 산출하도록 설정하였다. 즉, 토공 모델링–수량 산출까지의 전형적인 워크플로우를 실제 데이터로 재현한 테스트였다. HP Z2 미니 G1a에서 토공 모델링 단계는 약 2시간 이내에 완료되었다. 등고선 간격이 매우 촘촘했음에도 불구하고, 삼각망(TIN) 생성과 표고 반영 과정은 정상적으로 진행되었다. 그러나 이후 수행된 물량산출 단계에서는 연산이 종료되지 않았다. 시빌 3D의 특성상 계산을 완전히 마치려면 장시간이 필요하며, 연산이 멈춘 것이 아니라 시간만 충분히 주면 결과가 생성되는 구조다. 그러나 이번 테스트는 실무 환경을 가정한 단기 검증이었기 때문에, 하루가 지나도 결과가 출력되지 않아 실용적 한계로 판단하고 중단하였다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초고밀도 해저 지반 데이터를 활용한 토공 모델링 단계까지는 안정적으로 처리 가능했으며, 물량산출처럼 장시간 연산이 필요한 작업에서는 현실적인 작업 효율을 고려한 분할 처리 전략이 필요한 것으로 판단된다.   테스트 11 - 가덕도신공항(파이썬, 팬더스)   ▲ 대용량 SPT 지반 데이터 전처리 및 분류 테스트   이번 테스트는 가덕도 신공항 건설 예정지의 지반 데이터베이스(SPT 값)를 파이썬(Python) 환경에서 전처리하는 실험으로 진행되었다. 이 프로젝트는 파랑이 강한 연약지반 위에 활주로와 부지를 조성해야 하는 난공사로, 시공 이전 단계에서 방대한 지반 검토가 이루어진다. 특히 00연구실에서 제공받은 DB는 좌표별 SPT(Standard Penetration Test) 값을 포함한 약 1억 개의 데이터 포인트로 구성되어 있었다. 이로 인해 일반적인 엑셀이나 CSV 편집기에서는 불러오기조차 불가능했다. 필자는 이 과정에서 엑셀이 약 108만 줄 이상은 열 수 없다는 한계를 처음 체감하기도 했다. 테스트는 파이썬의 팬더스(Pandas) 라이브러리를 사용해 1억 줄의 데이터를 불러온 후, 지반 평가 기준에 따라 다섯 가지 유형(VL, L, MD, D, VD)으로 자동 분류하는 방식으로 진행되었다. 연산은 HP Z2 미니 G1a의 로컬 환경에서 수행되었으며, 데이터는 외부 SSD에서 직접 불러왔다. 테스트 결과는 매우 안정적이었다. 약 15분 만에 전체 데이터가 다섯 개 그룹으로 분류 완료되었으며, 중간 단계에서 메모리 오류나 지연 현상은 발생하지 않았다. CPU 점유율은 일정하게 유지되었고, 작업 중 다른 프로그램을 병행 실행해도 시스템 응답성 저하가 없었다. 특히 팬더스가 메모리 내에서 직접 배열을 처리함에도 불구하고, HP Z2 미니 G1a는 데이터 로드 – 필터링 – 그룹화 – 저장까지 전체 프로세스를 안정적으로 처리했다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 대용량 CSV·DB 전처리 작업에서 실무에 투입 가능한 수준의 연산 성능과 안정성을 확보하고 있었다. 1억 줄 규모의 지반 데이터를 단시간에 분류할 수 있었던 점은, 토목·지반·측량 등 데이터 중심 엔지니어링 업무에서 파이썬 기반 자동화 환경에도 충분히 대응 가능한 워크스테이션임을 입증한 결과였다.   테스트 12 - 평택오송 1공구(클라우드컴페어)   ▲ 클라우드컴페어 포인트클라우드(LAS) 분할(Clipping) 테스트   이번 테스트는 평택–오송 고속철도 1공구 구간의 라이다(LiDAR) 드론 스캔 데이터를 활용해, 클라우드컴페어(CloudCompare)의 포인트클라우드 분할(Clipping) 기능을 검증하기 위해 진행되었다. 이 프로젝트는 기존 고속철도가 운행 중인 상태에서 양측에 새로운 철도를 신설하는 사업으로, 모든 시공 작업이 기존 선로의 안정성을 저해하지 않도록 수행되어야 한다. 이를 위해 전 구간(약 10km)에 대한 고정밀 드론 스캔이 이루어졌으며, 취득된 LAS 데이터의 용량은 약 40GB에 달했다. 테스트는 클라우드컴페어 환경에서 해당 LAS 데이터를 불러와, 시뮬레이션 현황에 필요한 구간만 선택하여 잘라내고, 분할된 데이터를 별도 파일로 추출하는 시나리오로 진행되었다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트 결과, 데이터 로딩에 약 30분이 소요되었다. 전체 포인트 수가 매우 많아 초기 로딩 단계에서는 일시적인 프리징(멈춤) 현상이 있었으나, 로드가 완료된 이후에는 시점 이동 및 확대·축소가 안정적으로 가능했다. 이후 약 400m×400m 구간을 불린(Boolean) 연산으로 분할·추출하는 데 10분 내외가 소요되었으며, 연산 도중 프로그램이 중단되거나 강제 종료되는 일은 없었다. 포인트클라우드 데이터의 밀도가 매우 높아 화면 전환 시 프레임 드랍이 있었으나, 작업 안정성 자체는 유지되었다.  결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 40GB 규모의 라이다 LAS 데이터를 활용한 포인트클라우드 분할·추출 작업을 실무 수준에서 수행할 수 있는 안정성을 보여주었다. 초기 로딩 시간이 다소 길긴 했으나, 작업 중 중단 없이 끝까지 클리핑을 완료한 점에서 대용량 3D 스캔 데이터 처리용 소형 워크스테이션으로 충분히 실용적임이 확인되었다.   테스트 13 - 사우디아라비아 NEOM Spine Concrete Corridor(세슘, 시빌 3D, 언리얼 엔진)   ▲ 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 연계 기반 초장거리 토공 뷰어 테스트   이번 테스트는 사우디아라비아 NEOM 프로젝트의 Spine Concrete Corridor 구간(총 연장 약 108km)을 대상으로 진행되었다. 해당 프로젝트는 전 세계적으로 주목받은 초대형 도시개발 계획의 일부로, 초장거리 선형 구조를 가지고 있어서 광범위한 지형 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 워크플로 검증이 필요했다. 이에 세슘(Cesium) 지형 데이터를 시빌 3D에서 토공 모델로 가공하고, 이를 언리얼 엔진(Unreal Engine)으로 이관하여 시각적 뷰어를 구성하는 전체 절차를 테스트하였다. HP Z2 미니 G1a에서의 테스트는 제한된 시간 내에 일부 구간만을 대상으로 수행되었다. 전 구간(108km)을 처리하지는 않았지만, 세슘에서 시빌 3D로의 데이터 임포트, 토공 모델 생성, 언리얼 엔진으로의 시각화 이관이 모두 정상적으로 진행되었다. 좌표 변환, 메시 생성, 텍스처 반영 등 각 단계에서 프로그램 오류나 멈춤 현상은 발생하지 않았다 언리얼 엔진으로의 모델 이관 후에도 기본적인 뷰어 작동은 안정적이었다. 단순화된 토공면 상태에서도 카메라 이동, 회전, 조명 변경이 자연스럽게 수행되었고, 시각적 품질도 유지되었다. 결론적으로 HP Z2 미니 G1a는 초장거리 지형 데이터를 활용한 세슘 – 시빌 3D – 언리얼 통합 워크플로를 실무 수준에서 안정적으로 수행할 수 있는 성능을 보였다. 대규모 토공 뷰어 구축이나 초장거리 인프라 프로젝트의 시각화 단계에서도 충분히 활용 가능한 장비임이 확인되었다.   견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 이민철 대우건설 토목사업본부 토목국내기술팀의 선임이다. BIM 기반 토목 설계 및 시공 데이터 검증, 시뮬레이션 자동화, 디지털 트윈 구축 업무를 담당하고 있으며, 다수의 대형 인프라 프로젝트에서 실무 중심의 BIM 엔지니어링 프로세스를 연구·적용하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트림블 코리아는 자사의 BIM 소프트웨어 테클라(Tekla)를 기반으로 마련된 ‘BIM 전문가 2급’ 자격증 시험이 오는 11월 1일 2차 수시로 진행될 예정이라고 밝혔다. 이 자격증 시험은 한국BIM학회와 한국디지털교육원이 공동 주관하며, 국내에서는 처음으로 트림블의 테클라 설루션으로 실무 역량을 검증하는 BIM(건설 정보 모델링) 자격 검증 시험이다. 제1회 시험은 지난 8월 30일 시행됐다. 이번 자격 시험은 최근 건설업계의 화두인 구조 안정성 및 철근 시공 관리 강화 요구에 부응하기 위해 마련됐다. 트림블 코리아는 응시자들이 실무 중심의 평가 과정을 통해 정확한 철근 모델링과 구조 검증 역량을 객관적으로 검증받는 기회가 될 것으로 기대하고 있다. 트림블의 테클라 스트럭처스(Tekla Structures)는 구조 설계와 철근 모델링에 특화된 BIM 설루션으로 설계부터 제작, 시공에 이르는 건설 전 과정을 지원한다. 이를 통해 정밀하고 시공성이 우수한 모델을 생성·관리함으로써 건설 프로젝트의 효율성과 정확성을 높이고, 이해관계자 간의 원활한 협업을 지원한다.     트림블 코리아의 박완순 사장은 “국내서 처음으로 테클라 기반 BIM 자격 검증 시험이 시행됨으로써 실무 역량을 갖춘 BIM 전문가 양성이 한층 가속화될 것으로 기대한다. 앞으로도 트림블은 다양한 교육 과정을 지원하고, 적극적인 협력을 통해 국내 BIM 인재들이 구조 안전성과 품질 향상에 기여할 수 있도록 적극 협력할 것”이라고 말했다. 한편, 트림블 코리아는 지난 8월 6일 한국디지털교육원과 BIM 활성화를 위한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 BIM 교육 공동 운영, 자격증 제도 협력, 세미나·워크숍 개최 등 BIM 인재 교육 지원에 협력할 예정이다. 또한 한국디지털교육원은 테클라 기반 ‘BIM 전문가 2급’ 자격증 대비 과정을 개설해 교육을 운영하고 있다. 이 밖에도 트림블 코리아는 국내 BIM 인재 양성을 위해 노력하고 있다고 소개했다. 한국폴리텍대학 인천캠퍼스에서 중소기업 종사자와 학생들을 대상으로 무료 Cost-BIM 교육을 제공했으며, ‘BIM 어워즈’ 후원을 통해 국내 건설 산업의 BIM 기술 확산을 지원하고 있다. 또 2016년부터는 연 2회(하계·동계) 산학협력 프로그램 ‘트림블 캠프’를 운영하며 차세대 전문가 양성에 힘써왔다.

알테어는 최신 한국 건축구조 설계기준(KDS)을 자사의 소프트웨어에 반영해 국내 건축·엔지니어링·건설(AEC) 시장 진출을 본격화한다고 밝혔다. 알테어는 2021년 건축 구조해석 전문 소프트웨어 기업인 에스프레임을 인수하며 자동차와 전기전자 등 기존 주력 산업을 넘어 AEC 시장 진출의 기반을 마련했다. 알테어의 구조 해석 및 설계 설루션은 BIM(건설 정보 모델링), CAD 등 다양한 설계 프로그램과의 원활한 연동으로 생산성과 데이터의 신뢰성을 높일 수 있다는 점을 내세운다. 실제 바람, 지진, 폭설, 폭발, 다양한 하중 조건 등에 대한 반응을 시뮬레이션하고, 철근 콘크리트, 강구조, 대형 목구조 건축물을 설계 및 최적화하며, 복잡한 형상과 구조의 모델까지 평가해 안전성을 높이는 것이 특징이다. 알테어는 “자사의 설루션이 이미 글로벌 시장에서 수많은 초고층 빌딩과 인프라 프로젝트를 통해 국제적으로 인정받은 바 있다”면서, “이번 KDS 반영으로 국내 고객은 글로벌 수준의 해석 기술을 활용하면서 동시에 한국의 최신 설계 기준까지 충족할 수 있게 되었다”고 전했다. 이번 KDS 업데이트는 에스프레임(S-FRAME), 에스콘크리트(S-CONCRETE), 에스패드(S-PAD) 등에 적용되며, 국내 건설사와 설계 사무소는 물론 공공기관 및 연구기관까지 건축 설계와 검증을 수행하는 현장에서 폭넓게 활용할 수 있다.     에스프레임은 일반 구조물부터 초고층 빌딩, 대형 구조물이 지진이나 강풍 등 외부 하중을 받을 때, 건물이 어떻게 움직이고 힘이 전달되는지를 정밀하게 시뮬레이션하는 프로그램이다. 이번 KDS의 반영으로 지진하중 기준(KDS 41 17 00)과 풍하중 기준(KDS 41 12 00)을 자동으로 생성하고 적용할 수 있도록 개선되었다. 알테어의 에스콘크리트는 철근 콘크리트 건축물의 주요 구조 요소를 최신 설계 기준에 따라 해석·검증해 구조물의 안전성과 신뢰성을 확보하는 소프트웨어다. 이번 업데이트는 철근 콘크리트 구조 설계기준(KDS 14 20 00)을 공식적으로 반영한다. 에스패드는 대형 공장, 물류센터, 경기장과 같은 철골 건축물의 뼈대를 이루는 기둥과 보를 신속하게 검증하는 소프트웨어다. 에스프레임, 에스스틸과 함께 강구조 설계에 쓰이며, 이번에 최신 강구조 설계기준(KDS 14 31)이 포함됐다. 한국알테어의 김도하 지사장은 “국내 건축·토목 산업은 최근 지진과 태풍 등 자연재해에 대한 대비와 디지털 설계·검증 프로세스의 확산이 빠르게 진행되고 있으며, 이에 따라 공공기관과 건설사를 중심으로 국제 표준 수준의 구조 해석을 요구하는 사례가 늘어나고 있는 상황”이라면서, “이번 KDS 업데이트는 국내 고객에게 세계적 수준의 설계 환경을 제공하는 동시에 국내 AEC 시장에서 입지를 강화하는 전환점이 될 것”이라고 말했다.

트림블이 자사의 주력 구조 BIM(건설 정보 모델링) 소프트웨어인 테클라 스트럭처스(Tekla Structures)의 2025년 버전을 출시했다. 최신 버전은 생산성 향상과 보다 효율적인 제작 도면 생성을 지원하는 AI 기반 도구를 도입했다. 신규 및 향상된 기능은 건설 프로젝트 단계 전반의 실시간 모델 기반 협업을 위해 정보량이 풍부한 3D 모델의 생성, 결합, 관리, 공유를 돕는다. 테클라 스트럭처스 2025는 새로운 도구를 통해 향상된 도면 자동화 기능을 제공함으로써 고품질 제작 도면을 더 빠르게 만들 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자 경험을 개선하고, 재작업을 최소화하며, 사용자가 도면에 대한 기업과 규제 표준을 더 쉽게 지킬 수 있도록 지원한다.     테클라 스트럭처스 2025에서 프리뷰 기능으로 도입된 AI 클라우드 패브리케이션 드로잉(AI Cloud Fabrication Drawing) 서비스는 사용자가 AI를 활용해 제작 도면을 자동으로 생성해, 더 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 지원한다. 프리뷰 기능은 고객의 일반적인 워크플로를 방해하지 않으면서도 수동 조정의 필요성을 줄일 수 있는 선택적이고 대안적인 접근 방식을 제공한다. 새로운 AI 기반 트림블 어시스턴트(Trimble Assistant)가 테클라 제품의 확장 기능으로 제공된다. 이는 제품 내 확장 기능으로 사용하거나, 고객을 위한 중앙 집중형 제품 지원 시스템인 테클라 유저 어시스턴스(User Assistance) 웹 애플리케이션에서 사용할 수 있다. 트림블 어시스턴트는 다양한 테클라 제품에 대한 사용자의 질문에 테클라 유저 어시스턴스 지식에 기반한 정확하고 간결한 답변을 제공한다. 여기에는 테클라 스트럭처스, 테클라 스트럭처럴 디자이너(Structural Designer), 테클라 테드(Tedd), 테클라 파워팹(PowerFab) 등이 포함된다. 테클라 스트럭처스의 테클라 파워팹 커넥터(PowerFab Connector) 기능을 활용하면 견적, 구매, 제작을 위한 패키지를 테클라 스트럭처스에서 테클라 파워팹 철골 제작 관리 소프트웨어로 클릭 한 번에 전송할 수 있다. 이를 통해 자재 상세 정보, 프로젝트 상태, 제출물이 실시간으로 동기화되며, 상세 설계자는 최신 정보를 확인하고 제작자로부터 제출물에 대한 직접적인 피드백을 받을 수 있다. 이는 정보 요청과 수동 업데이트의 필요성을 줄이고, 도면 제작사의 프로젝트 수익성 개선에 도움이 될 수 있다. 또한 제작사는 생산 폐기물을 줄이고, 고가 자재의 임시(ad-hoc) 구매를 줄일 수 있다. 테클라 스트럭처스 2025에 프리뷰 기능으로 도입된 라이브 콜라보레이션(Live Collaboration) 서비스는 트림블 커넥트(Trimble Connect)와 테클라 스트럭처스 중 어떤 것을 사용해도 동일한 모델에서 작업할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 프로젝트 이해관계자는 도면 기반 워크플로에서 나아가 모델 기반 진행 상황 검토가 가능하다. 테클라 스트럭처스 2025는 이제 IFC 형식과 더불어 더욱 효율적인 데이터 교환을 지원하는 TrimBIM 형식 사용 시에도 향상된 워크플로를 제공한다. 또한 트림블 커넥트 공통 데이터 환경과 협업 플랫폼 간 데이터 교환이 강화돼, 작업에 필요한 정보만 공유하고 공유된 정보를 모델 데이터로 보강할 수 있다. 이는 프로젝트 수명 주기 전반에서 효율적인 데이터 흐름과 협업을 구현하며 모든 이해관계자에게 혜택을 제공한다. 테클라 스트럭처스의 최신 버전은 사무실과 현장에 있는 이해관계자들이 더 효율적으로 협업할 수 있도록 개선된 통합 기능을 제공한다. 트림블 리얼리티 캡처(Reality Capture) 플랫폼 서비스와의 통합을 통해 로컬 하드웨어 리소스를 사용하지 않고도 포인트 클라우드와 3D 모델에서 협업할 수 있다. 테클라 스트럭처스 2025의 레이아웃 매니저(Layout Manager) 기능 개편은 현장에서 완공 검사를 보다 명확하게 하며, 사무실에서 명확한 지침을 제공해 프로젝트 실행의 정확성과 효율성을 보장한다. 이러한 개선 사항은 모델 데이터를 현장 작업과 통합해 프로젝트 측량사와의 협업을 강화한다. 테클라 스트럭처스 2025에서 속성 창과 도면 속성 대화 상자의 큰 유용성과 성능 개선은 전반적인 경험을 향상시켰다. 22025 버전은 콘크리트 작업 단계별 철근 번호 매기기와 같은 철근 도면 작업 기능이 향상됐다. 이는 제작 공정뿐만 아니라 현장 작업도 지원하며, 표준 완전 준수를 보장한다. 또한 확장된 철근 상세 설계 기능은 리바 세트(Rebar Sets)를 보다 유용하게 사용할 수 있도록 개선돼 경사로나 배수 표층의 개구부와 같은 다양한 구조물을 지원한다. 트림블의 옥사나 퀼뢰넨(Oxana Kyllönen) 제품 매니저는 “트림블은 보다 좋고, 빠르고, 안전하고, 저렴한, 보다 친환경적인 건설을 위한 핵심으로 커넥티드 워크플로를 완전히 수용하고 있다. 트림블의 테클라 포트폴리오는 풍부한 BIM 정보를 중심으로 여러 분야의 건설 팀을 연결하는 개념을 핵심으로 한다. 테클라 스트럭처스 2025 버전은 모든 자재와 건축 연속체의 모든 역할을 아우르는 팀을 위해 데이터 품질과 정보 흐름의 새로운 층을 추가했다. 이로써 사용자는 확신을 가지고 납품을 진행할 수 있다”고 말했다.

ABB는 삼성E&A(구 삼성엔지니어링)와 새로운 협약을 맺고 로봇 자동화를 통한 건설 산업 혁신을 지원한다고 밝혔다. 이번 협력으로 ABB 로봇은 삼성E&A 스마트숍의 활성화를 위해 사용되고, 전 세계 건설 프로젝트에 대한 조립식 모듈을 구축할 예정이다. 삼성엔지니어링에서 이름을 바꾼 삼성E&A는 에너지 분야에 걸쳐 전문성을 갖춘 종합 솔루션 기업이다. 신재생 자원으로 전환, 오일&가스 처리, 정유, 석유화학, 환경, 산업 및 바이오 플랜트를 포함한다. 삼성E&A는 자동화된 스마트숍을 구축해 글로벌 공급망을 혁신하고 건설 산업의 자동화 주도를 목표하고 있다. 이번 협력의 일환으로 삼성E&A는 파이프 부품과 지지 구조물을 무인으로 제작해 절단, 홈질, 용접 등의 작업에 ABB 로봇을 활용할 예정이다. 또한, 2025년에는 2단계로 ABB가 자동 철근 조립을 위한 로봇을 공급할 예정이다.     ABB의 크레이그 맥도넬(Craig McDonnell) 로봇자동화 비즈니스 라인 인더스트리 총괄은 “생산성 향상과 지속 가능성은 현재 EPC(설계·조달·시공) 산업이 직면한 시급한 과제다. 건설 부문이 전 세계 총폐기물의 약 3분의 1을 차지하는 것으로 추정되는 가운데, 자동화는 생산 중 불량률을 낮춰 상당한 개선 기회를 제공하며 생산성을 높인다”면서, “ABB 로봇은 정확하고 유연하고 일관된 성능을 제공하며 삼성E&A 스마트숍 사용을 지원한다. 부품 생산 속도를 높여 생산성 증대를 가져오고 품질을 개선하며 폐기물 감소를 통해 지속 가능성을 향상할 수 있다”고 전했다. 삼성E&A의 스마트 자동화팀 책임자인 이상윤 상무는 “EPC 산업은 기술 부족 증가, 더 높은 품질 요구, 짧은 납기 요구에 직면한 상황이다. 용접 및 리프팅과 같은 대형 생산 작업의 자동화를 위한 로봇 사용은 이상적인 솔루션”이라면서, “스마트숍은 생산라인을 자동화된 공장에 도입함으로써 EPC 프로젝트 실행 경쟁력을 높이고, 파이프 및 강철 구조물 제조 산업에 긍정적인 영향을 줄 것”이라고 덧붙였다.

개발 : ALLPLAN 주요 특징 : 원클릭 LCA와 통합되어 지속가능성을 위한 BIM 모델 최적화 지원, 보이드에 대한 프로비저닝 생성 기능 최적화, 형상 코드 관리자 통합 및 BS 8666 2020 표준 철근 형상 지원, 올플랜 클라우드 뷰어를 통한 IFC 파일 미리보기 제공, BIM콜랩 이슈 관리 도구와 통합 지원 등     BIM 솔루션 제공업체인 올플랜은 건설 생산성을 강화하고 설계-시공 워크플로를 혁신하기 위한 올플랜 2024(Allplan 2024)의 최신 업데이트를 발표했다. 올플랜 2024-1 서비스 릴리스는 건설을 보다 효율적으로 계획하고 실행할 수 있는 확장된 도구를 제공한다. 최신 버전의 새로운 클라우드 기반 프로세스와 향상된 BIM 기능은 보다 지속 가능한 설계와 신속한 프로젝트 납품을 지원한다. 올플랜의 에두아르도 라자로토(Eduardo Lazzarotto) 최고 제품 및 전략 책임자는 “최신 올플랜 2024-1 서비스 릴리스는 확장된 도구, 클라우드 기반 프로세스, 향상된 BIM 기능을 통해 사용자가 더 높은 효율성으로 프로젝트를 계획하고 실행할 수 있도록 지원한다. 이는 더 빠른 납기뿐만 아니라 지속가능성을 실현하고 품질을 높이는 데에도 도움이 된다. 워크플로를 간소화하고 프로젝트 일정을 단축함으로써 사용자가 뛰어난 건축 설계, 견고한 교통 인프라 엔지니어링, 더 나은 지속 가능한 건축 환경 구축 등 진정으로 중요한 일에 더 많은 시간과 에너지를 투자할 수 있도록 지원한다”고 전했다.   건축가와 엔지니어를 위한 BIM 워크플로 개선 올플랜 2024-1은 원클릭 LCA(Life Cycle Assessment : 전과정평가)와 통합되어 빠르고 쉽게 분석할 수 있다. 이 도구를 사용하면 건물의 탄소 발자국을 평가하고, 자재와 시공 방법을 평가하고, 지속가능성을 위해 BIM 모델을 최적화할 수 있다. BIM 속성이 LCA 클라우드로 자동 전송되므로 사용자는 손쉽게 보고서를 생성할 수 있으며, 모델이 변경되면 이전 LCA 조정 사항이 자동으로 업데이트되므로 다시 매핑할 필요가 없다. 빈 공간(void)에 대한 프로비저닝을 생성하는 작업은 특히 규모가 크고 복잡한 프로젝트에서 시간이 많이 소요되는 프로세스로 꼽힌다. 올플랜 2024-1에서는 이 작업을 더 빠르고 원활하게 수행하기 위한 기능이 최적화되어 시간을 절약할 수 있다. 또한 속성 매핑의 최적화와 보이드 생성을 위해 IFC 파일에서 가져온 원통형 형상을 적용하는 기능이 더욱 향상되어, 디자이너의 일상적인 작업이 더욱 효율적으로 개선되었다. 구조 엔지니어와 상세 설계자의 작업에서는 국가별 표준을 준수하는 것이 필수이다. 올플랜 2024-1에서는 형상 코드 관리자(Shape Code Manager)가 통합되고, 새로운 영국 표준인 BS 8666 2020에 기반한 고객별 철근 형상을 지원한다. 이를 통해 영국뿐만 아니라 영국 표준 또는 고객별 철근 형상을 사용하는 다른 많은 국가에서도 일상적인 작업이 쉬워졌다.   클라우드 기반 프로세스를 통한 협업 향상 클라우드 기반 프로세스는 효율적인 설계를 지원하여 워크플로를 구축하고 협업을 뒷받침한다. 올플랜 2024-1의 오버레이 관리자(Overlay Manager)는 2D 도면과 3D 모델을 조합하고 상호 작용을 통해 불일치를 식별하며, 불확실성을 해소할 수 있다. 사용자는 여러 도면을 모델과 함께 시각화하고, 마크업을 만들어 이슈와 슬라이드쇼에 저장할 수 있으며, 페더레이션된 모델을 2D 계획으로 편리하게 확장할 수 있다. 새로운 올플랜 클라우드 뷰어(Allplan Cloud Viewer)를 통한 시간 절약형 IFC 파일 미리보기는 수정본을 완전히 업로드하고 생성하기 전에 빠르게 시각적으로 확인할 수 있다. 또한 올플랜 2024는 이슈에 대한 정보 콘텐츠를 개선하고 협업을 강화하며, 오류를 줄이고 확인 프로세스를 가속화하여 BIM콜랩(BIMcollab) 이슈 관리 도구와 원활하게 통합할 수 있다.   건설 계획을 위한 확장 도구 기본으로 제공되는 시공 계획 도구에 굴착 버팀목용 시트 파일 벽체를 소개하는 기술 미리보기가 포함되어, 건설 프로젝트의 정밀한 계획을 위한 옵션이 확대된 것도 특징이다. 코너 프로파일과 함께 단일, 이중, 삼중 형태로 제공되는 이러한 프로파일은 유연성을 높이고 다양한 지형 조건을 지원한다. 파라메트릭 구성 요소는 위치 조정을 쉽게 하기 위해 쓰인다. 올플랜 2024용 BIM2 폼(BIM2 form) 애드온에는 페리 트리오(Peri TRIO)가 통합되어, 비용 효율적인 거푸집 계획을 위한 옵션이 확대되었다. 기존에는 거푸집 계획을 수동으로 처리하거나 외부 공급업체에 의존함에 따라 비용과 프로젝트 관리 문제가 발생했다. 이 툴을 사용하면 거푸집 벽체 구성 요소의 자동 할당이 용이하게 이루어진다. 이를 통해 올플랜 사용자는 다양한 거푸집 계획을 효율적으로 수립하여 아웃소싱 비용을 절감할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

BIM 솔루션 제공업체인 올플랜은 건설 생산성을 강화하고 설계-시공 워크플로를 혁신하기 위한 올플랜 2024(Allplan 2024)의 최신 업데이트를 발표했다. 올플랜 2024-1 서비스 릴리스는 건설을 보다 효율적으로 계획하고 실행할 수 있는 확장된 도구를 제공한다. 최신 버전의 새로운 클라우드 기반 프로세스와 향상된 BIM 기능은 보다 지속 가능한 설계와 신속한 프로젝트 납품을 지원한다. 올플랜 2024-1은 원클릭 LCA(Life Cycle Assessment : 전과정평가)와 통합되어 빠르고 쉽게 분석할 수 있다. 이 도구를 사용하면 건물의 탄소 발자국을 평가하고, 자재와 시공 방법을 평가하고, 지속가능성을 위해 BIM 모델을 최적화할 수 있다. BIM 속성이 LCA 클라우드로 자동 전송되므로 사용자는 손쉽게 보고서를 생성할 수 있으며, 모델이 변경되면 이전 LCA 조정 사항이 자동으로 업데이트되므로 다시 매핑할 필요가 없다. 빈 공간(void)에 대한 프로비저닝을 생성하는 작업은 특히 규모가 크고 복잡한 프로젝트에서 시간이 많이 소요되는 프로세스로 꼽힌다. 올플랜 2024-1에서는 이 작업을 더 빠르고 원활하게 수행하기 위한 기능이 최적화되어 시간을 절약할 수 있다. 또한 속성 매핑의 최적화와 보이드 생성을 위해 IFC 파일에서 가져온 원통형 형상을 적용하는 기능이 더욱 향상되어, 디자이너의 일상적인 작업이 더욱 효율적으로 개선되었다.     구조 엔지니어와 상세 설계자의 작업에서는 국가별 표준을 준수하는 것이 필수이다. 올플랜 2024-1에서는 형상 코드 관리자(Shape Code Manager)가 통합되고, 새로운 영국 표준인 BS 8666 2020에 기반한 고객별 철근 형상을 지원한다. 이를 통해 영국뿐만 아니라 영국 표준 또는 고객별 철근 형상을 사용하는 다른 많은 국가에서도 일상적인 작업이 쉬워졌다. 클라우드 기반 프로세스는 효율적인 설계를 지원하여 워크플로를 구축하고 협업을 뒷받침한다. 올플랜 2024-1의 오버레이 관리자(Overlay Manager)는 2D 도면과 3D 모델을 조합하고 상호 작용을 통해 불일치를 식별하며, 불확실성을 해소할 수 있다. 사용자는 여러 도면을 모델과 함께 시각화하고, 마크업을 만들어 이슈와 슬라이드쇼에 저장할 수 있으며, 페더레이션된 모델을 2D 계획으로 편리하게 확장할 수 있다. 새로운 올플랜 클라우드 뷰어(Allplan Cloud Viewer)를 통한 시간 절약형 IFC 파일 미리보기는 수정본을 완전히 업로드하고 생성하기 전에 빠르게 시각적으로 확인할 수 있다. 또한 올플랜 2024는 이슈에 대한 정보 콘텐츠를 개선하고 협업을 강화하며, 오류를 줄이고 확인 프로세스를 가속화하여 BIM콜랩(BIMcollab) 이슈 관리 도구와 원활하게 통합할 수 있다. 기본으로 제공되는 시공 계획 도구에 굴착 버팀목용 시트 파일 벽체를 소개하는 기술 미리보기가 포함되어, 건설 프로젝트의 정밀한 계획을 위한 옵션이 확대된 것도 특징이다. 코너 프로파일과 함께 단일, 이중, 삼중 형태로 제공되는 이러한 프로파일은 유연성을 높이고 다양한 지형 조건을 지원한다. 파라메트릭 구성 요소는 위치 조정을 쉽게 하기 위해 쓰인다. 올플랜 2024용 BIM2 폼(BIM2 form) 애드온에는 페리 트리오(Peri TRIO)가 통합되어, 비용 효율적인 거푸집 계획을 위한 옵션이 확대되었다. 기존에는 거푸집 계획을 수동으로 처리하거나 외부 공급업체에 의존함에 따라 비용과 프로젝트 관리 문제가 발생했다. 이 툴을 사용하면 거푸집 벽체 구성 요소의 자동 할당이 용이하게 이루어진다. 이를 통해 올플랜 사용자는 다양한 거푸집 계획을 효율적으로 수립하여 아웃소싱 비용을 절감할 수 있다. 올플랜의 에두아르도 라자로토(Eduardo Lazzarotto) 최고 제품 및 전략 책임자는 “최신 Allplan 2024-1 서비스 릴리스는 확장된 도구, 클라우드 기반 프로세스, 향상된 BIM 기능을 통해 사용자가 더 높은 효율성으로 프로젝트를 계획하고 실행할 수 있도록 지원한다. 이는 더 빠른 납기뿐만 아니라 지속가능성을 실현하고 품질을 높이는 데에도 도움이 된다. 워크플로를 간소화하고 프로젝트 일정을 단축함으로써 사용자가 뛰어난 건축 설계, 견고한 교통 인프라 엔지니어링, 더 나은 지속 가능한 건축 환경 구축 등 진정으로 중요한 일에 더 많은 시간과 에너지를 투자할 수 있도록 지원한다”고 전했다.

LH는 올해 세종 5-1생활권(스마트시티 국가시범도시) L5블록에 국내 최대 규모 모듈러주택을 스마트 턴키방식으로 추진한다. 아울러 건설산업체계를 혁신하고 모듈러주택 시장 활성화를 위해 「2030 LH OSC주택 로드맵」을 수립했다고 밝혔다. * OSC(Off-Site Construction) : 탈현장건설 기반으로 공장에서 주요 부재의 70% 이상을 사전 제작하여 현장으로 운반 후 조립하는 공법 * 스마트 턴키 : 공사 설계부터 시공까지 이르는 전 과정에 스마트 건설기술(모듈러, BIM 등)을 반영해 일괄입찰하는 방식 모듈러주택은 OSC 공법을 활용해 공장에서 부재의 80% 이상을 사전 제작해 현장에 운반 후 설치하는 주택이다. 철근콘크리트 공법 대비 약 30% 공사기간 단축이 가능하고, 건설 중 배출되는 탄소와 폐기물도 줄일 수 있어 친환경 건설이 가능하다.   공동주택 최초로 스마트 턴키 방식 적용 LH는 세종시 합강동 소재 세종 5-1생활권 L5블록에 국내 최초 공동주택 스마트 턴키 방식 사업을 적용해 총 450세대의 모듈러주택을 통합공공임대로 건설한다. 공사기간을 단축해 신속하게 주택을 공급할 뿐만 아니라 로봇배송, 제로에너지, 스마트 커뮤니티 등이 반영된 스마트 주거단지로 조성한다. * 세종 L5블록: 통합공공임대 1,327호(지상 12층), 모듈러주택 450호 적용되어 모듈러주택 세대수 기준으로 국내 최대 규모 모듈러주택 표준화 및 핵심기술 도입을 위해 설계 단계부터 제조사, 설계사, 건설사 등이 협업해 모듈러주택 특화 전용 평면을 적용한다. 아울러 층간소음 차단 성능 실증을 통해 국내 최고 수준의 바닥충격음 성능을 확보하고, 모듈러주택의 강점을 살려 장수명주택 인증도 추진한다. 3월 말 공사 입찰공고를 시작으로 입찰 참가자격 사전심사(4월), 설계도서 접수(8월), 설계평가(9월)를 거쳐 업체를 선정하여, 오는 ’27년 5월 준공할 계획이다. 2030 LH OSC 로드맵 제시 LH는 국정과제인 모듈러주택 활성화와 OSC산업 선도를 위해 「2030 LH OSC주택 로드맵」을 수립하고 연내 국내 최초 모듈러주택 스마트 턴키방식(세종 5-1생활권 L5BL)과 국내 최고층(의왕초평 A4BL) 모듈러주택 건설을 함께 추진해 나간다. 과거 OSC 방식은 프로젝트 위주의 단발성 시범사업으로 시행돼 경제성이 떨어지고 공사기간 단축 효과가 다소 미흡했다. LH는 로드맵을 통해 2030년까지 공사기간 50% 단축, 기존 공법 수준의 공사비 확보 등을 목표로 한 중장기 추진계획을 수립하고 점진적으로 모듈러·PC 주택 발주를 확대(’23～25년 1천호/年→’26～29년 3천호/年)해 나갈 계획이다. 국내 OSC 주택시장의 안정적 정착을 위해 모듈러주택 설계 표준화, 제품화를 위한 LH 자체기술을 개발하고, 민간 신기술도 검증할 수 있는 Test-Bed를 제공할 예정이다. 오주헌 LH 공공주택본부장은 “건설 생산체계를 현장중심에서 공장생산으로 전환하는 건설산업 혁신이 필요한 시점”이라며 “앞으로설계․감리 특례, 지급자재 적용 예외 등 OSC 맞춤형 제도개선을 적극적으로 추진해 스마트 건설산업 생태계 조성 기반을 마련해 나갈 것”이라고 밝혔다.   「2030 LH OSC 로드맵」  단계별 추진방향  ㅇ (고층화) OSC 산업화를 위해 모듈러 18층, PC 15층 고층화 기술 구현 (‘24~25년)  ㅇ (표준화) OSC 요소기술을 반영한 표준 설계·평면 적용을 통해 모듈·부품의 대량·자동화 생산체계 등 경제성 확보 기반 마련 (‘26~27년)  ㅇ (핵심기술 선도) 경량화, 제품화, 건식화 등 핵심기술 개발 및 실용화 선도  - 층간소음 및 장수명주택 실증사업을 통해 기존주택 대비 우수한 성능확보 (‘28년)  ㅇ (OSC 정착) 고품질 스마트주택을 연 5천호 수준으로 공급하여 시장확장 (‘30년~)

  교량 설계, 모델링 및 해석 소프트웨어, OpenBridge    주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : 벤틀리시스템즈, www.bentley.com ■ 자료 제공 : 벤틀리시스템즈코리아, 02-557-0555, www.bentley.com/ko   1. 적용 분야 OpenBridge(오픈브리지)는 교량 설계, 모델링 및 해석 소프트웨어로, 강철 및 콘크리트 교량의 수명 주기 전체에서 사용할 수 있는 상호 운용 가능한 물리적 모델 및 해석 모델을 생성한다. 2. 주요 특징  모델링, 해석 및 설계를 하나의 종합 교량 솔루션으로 해결할 수 있습니다. 콘크리트 및 강철 교량 모두를 위한 설계 및 시공 필요 사항을 충족한다. 3. 주요 기능 ■ 교통량 하중 해석 및 평가: 도구 세트를 사용하여 기존 및 신설 교량에 대한 교량 모델링, 해석, 하중 평가를 간소화한다. 검증을 위해 다양한 국제 설계 코드 사양과 평가 방법을 활용한다. ■ 도로 형상 및 지형 포착: GEOPAK, Bentley InRoads 또는 MXROAD와 같은 Bentley 도로 관련 제품에서 직접 얻은 토목 데이터를 재사용하고, LandXML 파일에서 도로 정보 및 지상 데이터를 가져온다. ■ 다분야 교량 팀과의 업무 조정: 교량 형상, 재료, 하중, 프리스트레싱 강연선 패턴 및 전단 철근을 포함한 프로젝트 정보를 교환하여 의사 결정을 개선한다. 실시간 협업으로 엔지니어링 컨텐츠 관리를 간소화하고 교량 라이프사이클 동안 데이터를 공유 및 재사용하고 용도를 재설정하여 설계 오류 및 시공 사안의 위험성을 최소화한다. ■ 콘크리트 교량 설계 및 해석: 프리캐스트, 현장 콘크리트, 철근 콘크리트, 포스트텐션을 포함한 모든 유형의 콘크리트 교량을 설계하고 해석한다. 데이터를 스마트하게 관리하고 파라메트릭 방식으로 모델링하며 도면 생성을 자동화하여 교량 납품 프로세스에 혁신적인 변화를 일으킨다. ■ 강교 설계 및 해석: 여러 국제 설계 표준(RM Bridge)과 AASHTO LRFD 표준 사양(LEAP Bridge Steel)을 따라 강교를 모델링, 설계, 해석 및 평가한다. ■ 교량 프로젝트 성과품 생성: 세부 보고서를 생성한다. 단면도, 입면도, 평면도를 위한 3D 모델과 2D 도면을 생성한다. ■ 상세화 소프트웨어와의 상호 운용성: ProStructures에 연결하여 바 마크, 일정, 수량, 도면을 포함한 세부 보강근 설계를 개발한다. ■ 교량 프로젝트 변경 사항 관리: 지능형 교량 모델을 수월하게 업데이트하고 기본 제공되는 교량 구성 요소 간의 파라메트릭 관계를 활용하여 프로젝트 변경 사항에 대응한다. ■ 교량 충돌 탐지 수행: 기존 인프라와 교량 구조물의 충돌 해석을 수행하여 위험을 완화하고 시간을 절약하며 빌딩 오류를 제거하고 프로젝트 비용을 절감시킨다. 3D 또는 표 형식으로 충돌을 확인할 수 있습니다. 콘크리트 철근 및 다른 매립물과의 충돌을 탐지하고 인접 구조물과 도로 간의 필수 최소 간격을 확인할 수 있다. ■ i-model 사용: i-model을 사용하여 프로젝트 모델과 정보를 교환할 수 있습니다. i-model을 사용하면 정보 공유, 배포 및 설계 검토를 위한 특별하고 강력한 워크플로우가 구현 가능하다. 이 워크플로우는 ProjectWise 및 i-model의 강력한 기능을 활용하는 다른 제품과 서비스를 사용하여 더욱 기능을 강화할 수 있다. ■ 시공 순서 및 단계 조정: 단계별 시공에서 각 단계를 조사한다. 즉 결과를 비교하고 관련 단계를 탐지하며 증명 확인을 위한 결과 포락선을 생성한다. 시공을 시작하기 전에 크리프, 수축 및 이완을 검토하고 문제를 해결할 수 있다. ■ 교량 설계 시각화 작업: 교량 상부구조와 하부구조의 즉각적인 3D 시각화를 경험할 수 있습니다. 설계를 시각화하고 작업하는 모델링 입력을 신속하게 검증한다. 불투명 및 투명 보기 옵션을 사용하여 종단면, 입면, 횡단면을 확인함으로써 복잡한 형상 영역을 탐색할 수 있다. 4. 도입 효과 모든 브리지 설계 프로젝트의 시작부터 끝까지 하나의 종합 패키지로 사용할 수 있다. 하나의 솔루션을 사용하여 교량 수명 주기 내내 사용할 수 있는 강철 및 콘크리트 교량 모두에 대해 상호 운용 가능한 물리적 모델 및 해석 모델을 만들 수 있다. 5. 주요 고객 사이트 GS건설, 삼성물산, 현대건설, 경동엔지니어링, 제일 엔지니어링 외 다수   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기