• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 " 컨텍스트 레이어"에 대한 통합 검색 내용이 473개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
성공하는 AI 에이전트의 조건, 가트너가 강조한 시맨틱 기반의 힘
가트너는 시맨틱스(semantics)를 간과할 경우, AI 에이전트의 정확성과 효율성이 저하될 수 있다고 밝혔다. 이로 인해 불필요한 비용 지출이 발생하고, 데이터 및 AI 거버넌스 리스크가 증가할 수 있다는 설명이다. AI 에이전트가 정확한 답변을 최적의 비용으로 제공하기 위해서는, 에이전틱 의 각 단계에서 입력되는 정보의 맥락을 이해해야 한다. 이를 위해 조직 내 데이터가 어떤 의미를 갖고 있으며, 데이터 간 관계와 규칙이 어떻게 구성되어 있는지에 대한 명확한 시맨틱 기반이 필요하다. 가트너의 리타 살람 수석 VP 애널리스트는 “에이전틱 AI의 성과는 데이터의 시맨틱 표현을 포함한 맥락에 달려 있다”면서, “맥락, 즉 조직 데이터 내 특정 관계와 규칙에 대한 명확한 이해가 없다면 AI 에이전트는 정확하게 작동할 수 없다”고 말했다. 맥락이 결여된 AI 에이전트는 환각을 일으키거나 편향을 반영하고, 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 가능성이 훨씬 커진다는 지적이다. 또한 살람 애널리스트는 “견고한 데이터 계층을 기반으로 한 포괄적인 맥락 구조를 도입하지 못하는 조직은 데이터 비효율을 지속시키게 될 것”이라면서, “이는 재무적 비용뿐 아니라 법적 문제와 평판 리스크까지 높이는 결과를 가져온다”고 전했다. 가트너는 2027년까지 AI 준비 데이터에 시맨틱스를 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI의 정확도를 최대 80% 높이고, 비용은 최대 60% 절감할 것으로 전망했다. 이에 따라 가트너는 데이터 및 애널리틱스 리더가 관련 인프라의 핵심 요소로 컨텍스트 레이어를 구축해야 한다고 조언했다. 기존의 스키마 기반 데이터 모델만으로는 에이전틱 AI에 필요한 비즈니스 맥락과 데이터의 의미를 충분히 제공하기 어렵기 때문이다. 또한 가트너는 향후 규제기관이 더 높은 수준의 시맨틱 투명성을 요구할 것이며, 이사회 역시 시맨틱 거버넌스를 전략적 리스크이자 경쟁 기회로 바라보게 될 것으로 예상했다. 살람 애널리스트는 “의미론적 일관성을 갖춘 맥락은 더 이상 선택 사항이 아니라 비용 통제와 신뢰 확보를 위한 전략이 될 것”이라며, “시맨틱스는 오류를 줄이고 신뢰를 높임으로써 조직이 시맨틱 역량을 필수 기반으로 예산에 반영하도록 만들 것”이라고 강조했다.
작성일 : 2026-05-12
몽고DB, 기업용 AI 에이전트 운영 위한 통합 데이터 플랫폼 기능 강화
몽고DB는 통합 AI 데이터 플랫폼 비전과 전략을 강화하는 새로운 기능을 발표했다. 몽고DB는 기업이 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 운영하는 데 필요한 실시간 데이터베이스, 풀텍스트 및 벡터 검색, 메모리, 임베딩, 리랭커 모델을 단일 플랫폼으로 제공한다는 전략을 구체화했다. 이를 통해 서로 다른 시스템을 직접 연결하고 대규모 환경에서의 작동 여부를 고민해야 했던 문제를 해결할 수 있다는 설명이다. 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공되는 몽고DB 벡터 서치용 보이지 AI 자동 임베딩(Automated Voyage AI Embeddings in MongoDB Vector Search)은 데이터가 기록되거나 업데이트될 때 임베딩을 자동으로 생성해 에이전트가 정확한 컨텍스트를 실시간으로 확보할 수 있도록 지원한다. 에이전트의 성능은 무엇을 기억하고 검색할 수 있는지에 달려 있다. 임베딩 모델은 정보를 수학적 의미를 표현하는 숫자 배열인 벡터로 변환해 에이전트가 적절한 정보를 찾을 수 있게 한다. 보이지 AI 자동 임베딩은 그동안 기업의 정확한 AI 검색을 가로막았던 수동 인프라 구축 작업을 제거한다. 이전에는 검색 인프라 구축에 수 주가 소요됐지만 이제는 몇 분 만에 시맨틱 검색을 진행할 수 있다. 높은 정확도를 위해서는 강력한 메모리가 필요하다. 메모리가 없는 에이전트는 학습이나 개선이 불가능하며 신뢰할 수 없다. 현재 정식 출시된 LangGrpah.js 장기 메모리 스토어는 자바스크립트 및 타입스크립트 개발자에게 파이썬 개발자가 사용하는 수준의 대화 간 지속되는 에이전트 메모리를 제공한다. 이는 몽고DB 아틀라스를 단일 백엔드로 활용하여 구동되기 때문에 별도의 데이터베이스가 필요하지 않다. 몽고DB는 에이전트가 올바르게 동작하도록 적절한 컨텍스트와 메모리를 제공하는 과정을 간소화했다고 설명했다. 또한, 몽고DB 8.3은 애플리케이션 코드 변경 없이도 몽고DB 8.0 대비 읽기 성능 최대 45%, 쓰기 성능 최대 35%, ACID 트랜잭션 성능 최대 15%, 복잡한 작업 성능을 최대 30% 향상시켰다. 몽고DB 8.3은 빠른 검색과 컨텍스트 업데이트 속도 및 무중단 운영에 최적화된 구조로 설계됐다. 또한 일반적인 데이터 변환 작업을 데이터베이스 자체로 통합해 에이전트에게 데이터를 제공하기 위한 별도의 외부 파이프라인을 유지할 필요가 없어졌다. 몽고DB는 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 온프레미스 및 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 운영된다. 고객은 배포 환경에 관계없이 단일 데이터베이스와 API를 활용할 수 있다. AWS 프라이빗링크 크로스 리전 연결이 정식 출시됨에 따라 서로 다른 리전에 위치한 몽고DB 아틀라스 클러스터 간 데이터베이스 트래픽은 공용 인터넷에 노출되지 않고 전용 네트워크 내에서만 이동한다. 이를 통해 보안 팀은 컴플라이언스와 글로벌 확장성을 동시에 확보하며 크로스 리전 아키텍처를 더 빠르게 승인할 수 있다. 몽고DB의 CJ 데사이 CEO는 “프로덕션 환경에서 에이전트를 운영할 때 가장 까다로운 부분은 모델 자체가 아니라 그 근간을 이루는 데이터 레이어”라면서, “대규모로 운영되는 에이전트를 신뢰하기 위해서 에이전트는 올바른 컨텍스트를 검색하고 세션 간 메모리를 유지하며 기업이 필요로 하는 어느 곳에서든 기계와 같은 속도로 작동해야 한다”고 말했다.
작성일 : 2026-05-11
드롭박스, 설루션으로 건설 현장의 협업 혁신한 설루션 도입 사례 소개
드롭박스는 뉴질랜드 건설사인 사우스베이스 컨스트럭션(Southbase Construction)의 디지털 전환을 지원하며 AEC(건축·엔지니어링·건설) 산업의 고질적인 문제 해소에 나섰다고 밝혔다. 사우스베이스 컨스트럭션은 BIM(건설 정보 모델링), 드론 기반 AR(증강현실) 및 VR(가상현실), AI(인공지능) 등 첨단 기술을 건설 프로젝트에 적극 도입해 왔다. 크라이스트처치 스타디움 건설 프로젝트에서는 드론 촬영 데이터를 4D BIM 모델에 결합해, 시공 상황을 시각화하고 AR 기술로 정확도를 검증하기도 했다. 뉴질랜드 전역에서 대규모 프로젝트를 수행하는 사우스베이스 컨스트럭션은 전체 인력의 85% 정도가 각 건설 현장에 분산되어 근무한다. 기존의 VPN(가상 사설망) 및 원격 데스크톱 기반 데이터 운영 방식은 데이터 접근 유연성과 보안성 측면에서 한계를 보였다. 특히 건설 현장에서는 대용량 CAD 및 BIM 모델과 설계 도면을 열람하는 데 제약이 있어, 사무실과 현장 간 협업은 물론 외부 파트너와의 협업 효율에도 영향을 미쳤고 프로젝트 지연으로 이어질 가능성이 높았다. 사우스베이스 컨스트럭션은 분산된 근무 환경에서도 프로젝트 데이터를 보다 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있는 디지털 협업 환경을 구축하기 위해 드롭박스 설루션을 도입했다. 그 결과 데이터 접근성을 높이는 동시에 보안 가시성과 데이터 복원력을 강화할 수 있었다. 드롭박스 도입 이후 건설 현장에서의 데이터 접근성이 크게 개선되면서 분산된 팀 간 협업도 한층 효율화되었다. 또한 이메일, 채팅, 타사 클라우드 스토리지 등 다양한 업무 도구와의 연동을 통해 여러 곳에 분산된 엔지니어링 파일과 프로젝트 데이터를 단일 플랫폼에 통합했다. PC(피씨), 태블릿, 모바일, 웹 환경과 다양한 파일 형식에 대한 지원 덕분에 건설 현장에서도 BIM 모델과 드론 데이터 등 대용량 산업 특화 파일에 쉽게 접근하게 되었다. 실시간 동기화를 통해 분산된 업무 환경에서도 팀원들과 동일한 최신 버전 자료를 기반으로 협업할 수 있게 되었다. 동시에 보안과 거버넌스 체계도 강화했다. 사우스베이스 컨스트럭션은 파일 활동에 대한 가시성을 확보함으로써, 누가 파일에 접근했고 어떻게 공유했으며 어떤 작업이 이루어졌는지 파악할 수 있게 되었다. 세분화된 접근 권한 설정을 통해 내부 팀과 외부 파트너 간 안전한 협업 환경도 구축했다. 또한 드롭박스 사인(Dropbox Sign)을 활용해 계약 절차를 간소화했을 뿐만 아니라, 인쇄량을 30% 줄여 비용과 환경 영향을 모두 낮출 수 있었다. 강력한 데이터 복원력을 바탕으로 비즈니스 연속성도 확보했다. 드롭박스의 파일 복구 및 버전 관리 기능을 통해 사건 이전 상태로 되돌리거나 파일을 특정 작업 버전으로 복구할 수 있게 되었으며 실수로 삭제된 콘텐츠도 복원이 가능해졌다. 나아가 사우스베이스 컨스트럭션은 드롭박스 대시(Dropbox Dash)를 도입해 데이터의 활용도를 한층 높였다. 드롭박스 대시는 AI 기반 유니버설 검색 및 지식 플랫폼으로, 드롭박스뿐만 아니라 연동된 다양한 업무 도구의 데이터까지 통합 검색을 지원했다. 이를 통해 방대한 데이터 가운데 필요한 도면, 프로젝트 문서 및 엔지니어링 지식을 더욱 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 또한 컨텍스트 인식 AI를 기반으로 관련 인사이트를 제공해 업무 효율을 높였다. 사우스베이스 컨스트럭션의 렘 프레스티지 그룹 IT 매니저는 “모든 의사소통 오류는 건축물의 결함으로 이어질 수 있으며 이를 바로잡는 데에는 수백만 달러의 비용이 든다”면서, “드롭박스 덕분에 분산된 인력들이 동시에 동일한 파일을 기반으로 협업할 수 있게 되었다. 특히 드롭박스 대시는 이러한 문제를 해결하는 혁신적인 설루션”이라고 전했다. 드롭박스의 신재용 한국 비즈니스 총괄은 “국내 AEC 산업이 생산성과 보안을 강화하고 AI 활용을 준비하는 가운데, 사우스베이스 컨스트럭션은 데이터 관리 및 활용 방식의 전환에 있어 중요한 참고 사례”라고 전했다. 또한 “드롭박스는 단순한 클라우드 스토리지 서비스를 넘어 데이터를 저장하고 찾고 공유하며 협업과 업무 수행까지 가능한 스마트 워크스페이스로 진화하고 있다. 이러한 역량을 바탕으로 사우스베이스 컨스트럭션과 같은 선도 기업을 지원하고 국내 AEC 산업의 디지털 전환에 기여하고자 한다”고 덧붙였다.
작성일 : 2026-05-07
어도비, 에이전틱 AI로 고객 경험 강화하는 ‘CX 엔터프라이즈 코워커’ 공개
어도비가 기업의 고객 경험 강화와 조율을 돕는 ‘어도비 CX 엔터프라이즈 코워커(Adobe CX Enterprise Coworker)’를 발표했다. 이 설루션은 에이전틱 AI를 활용해 워크플로 구축을 지원한다. 소비자의 개인화 경험에 대한 기대가 높아지면서 기업은 분산된 시스템의 콘텐츠와 데이터, 의사결정을 통합해야 하는 과제를 안고 있다. 마케팅 팀은 한정된 자원으로 더 높은 성과를 내야 하는 상황이다. 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP)과 실시간 고객 데이터 플랫폼(Real-Time Customer Data Platform), 커스터머 저니 애널리틱스(Customer Journey Analytics), 저니 옵티마이저(Journey Optimizer) 등 AEP 기반 애플리케이션의 인사이트를 활용한다. 이 설루션은 에이전틱 지능을 고객 참여 생애주기에 통합해 팀의 빠른 대응과 개인화 확장을 돕는다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 개방형 표준을 기반으로 설계했다. MCP와 A2A를 지원하는 이 시스템은 유연한 구조를 갖췄으며 사람의 감독 아래 자율적으로 작동한다. 어도비에 따르면, 현재 전 세계 2만 개 이상의 브랜드가 데이터와 콘텐츠, 고객 여정을 통합하기 위해 어도비 설루션을 사용한다. 또한 AEP는 전 세계 비즈니스에서 연간 1조 회 이상의 경험을 처리하고 있다. 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 정의된 목표에 따라 신호를 모니터링하고 차선책을 제안하며 여러 채널에서 실시간으로 경험을 실행한다. 기획부터 실행, 최적화까지 이어지는 워크플로를 원활하게 이동하면서도 인간을 의사결정 과정에 참여시킨다. 어도비 애플리케이션 간의 긴밀한 통합으로 인사이트를 즉시 실행할 수 있어 데이터와 실행 사이의 간극을 해소한다. 이 설루션은 개방형 표준을 기반으로 하여 다양한 플랫폼에서 상호 운용성을 보장한다. AWS, 앤트로픽, 구글 클라우드, 마이크로소프트, 오픈AI 등의 AI 플랫폼에서도 작동한다. 어도비는 엔비디아와 협력해 보안과 거버넌스 레이어를 결합한 설루션을 제공할 계획이다. 이를 통해 규제 산업을 위한 거버넌스 기반 에이전트와 CX 전문성이 내장된 설루션을 선보인다. 실시간 CDP, 마케토 인게이지, 타겟 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션과 CRM 플랫폼, 외부 정보의 인사이트도 통합한다. 어도비는 의사결정 엔진인 ‘어도비 인게이지먼트 인텔리전스(Adobe Engagement Intelligence)’와 로열티 기반 경험을 제공하는 ‘어도비 저니 옵티마이저 로열티(Adobe Journey Optimizer Loyalty)’도 함께 공개했다. 이외에 통합 인사이트 시스템인 ‘어도비 CX 애널리틱스(Adobe CX Analytics)’와 실시간 CDP의 확장 프로필 기능도 추가했다. 비정형 데이터와 정형 데이터를 통합해 고객 참여에 더 많은 AI 맥락을 제공한다. LLM(대규모 언어 모델) 기반 인터페이스 등 모든 접점에서 고객 여정과 데이터를 연결하는 거버넌스 인텔리전스 레이어를 확대했다. 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 수개월 내 정식 출시될 예정이다. 어도비의 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 고객 경험 오케스트레이션 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 에이전틱 AI 기술로 마케팅 워크플로를 재정비하려는 기업에 다음 단계가 될 것”이라면서, “인사이트와 실행 사이의 격차를 해소해 브랜드가 대규모 개인화 경험을 제공하도록 지원한다. 이것이 바로 마케팅 팀을 위해 에이전틱 인텔리전스의 모든 역량을 완전히 활용함을 의미한다”고 설명했다.
작성일 : 2026-05-07
“AI 에이전트의 보안 사각지대 해소”… 마이크로소프트 ‘에이전트 365’ 출시
마이크로소프트가 AI(인공지능) 에이전트의 안전한 운용과 보안 및 거버넌스 강화를 지원하는 ‘마이크로소프트 에이전트 365(Microsoft Agent 365)’를 정식 출시했다. 최근 AI 에이전트가 애플리케이션과 엔드포인트 및 클라우드 전반에 걸쳐 빠르게 확산함에 따라, 보안 팀의 가시성과 통제 범위를 벗어나 운영되는 사례가 늘고 있다. 마이크로소프트는 에이전트가 자율적으로 도구를 호출하거나 다른 에이전트와 상호작용하는 과정에서 발생하는 데이터 과다 공유와 도구 오용 및 권한 남용 등을 주요 보안 리스크로 지목했다. 에이전트의 규모가 계속 달라지는 환경일수록 엔드 투 엔드 관측성 확보가 중요하다는 것이 마이크로소프트의 분석이다. 이번에 출시된 마이크로소프트 에이전트 365는 에이전트 관리를 위한 제어 플랫폼이다. 조직은 기존 관리 및 보안 워크플로를 그대로 유지하면서 마이크로소프트와 에코시스템 파트너의 에이전트를 통합 관측하고 관리하며 보호할 수 있다. 마이크로소프트는 플랫폼 출시와 함께 적절한 통제 체계를 갖춘 상태에서 에이전트 도입을 확장할 수 있는 새로운 기능의 프리뷰도 공개했다. 자체 자격 증명과 권한으로 동작하는 독립 운영 에이전트까지 관리 범위를 넓혔으며 마이크로소프트 디펜더(Microsoft Defender)와 마이크로소프트 인튠(Microsoft Intune)을 통해 로컬 및 클라우드 환경의 에이전트와 ‘섀도 AI’를 식별한다. 이를 통해 비관리 에이전트 차단을 포함한 적절한 통제를 적용할 수 있도록 돕는다. 윈도우 디바이스에서 실행되는 오픈클로(OpenClaw)를 시작으로 깃허브 코파일럿 CLI(GitHub Copilot CLI)와 클로드 코드(Claude Code) 등으로 로컬 에이전트 탐지 역량을 강화할 계획이다.   ▲ 마이크로소프트 디펜더에서 제공하는 로컬 AI 에이전트 관계 맵   에이전트 리스크 평가 체계도 정밀해진다. 에이전트와 연결된 디바이스나 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 및 관련 ID와 접근 가능한 클라우드 리소스 간의 상관관계를 시각화해 제공한다. 보안 팀은 이를 바탕으로 인프라 노출 범위와 잠재적 영향력을 평가할 수 있다. 실시간 런타임 차단 및 알림 기능을 통해 에이전트가 민감 데이터에 접근하거나 유출을 시도하는 등 악성 행동 패턴을 보일 경우, 마이크로소프트 디펜더가 이를 차단하고 사고 맥락이 포함된 알림을 생성한다. 이기종 클라우드 환경에 대한 지원도 강화한다. 이번 프리뷰 기능을 통해 AWS 베드록 및 구글 클라우드와 레지스트리를 동기화할 수 있다. IT 팀은 여러 플랫폼에 걸쳐 에이전트를 자동 탐지하고 향후 수명 주기를 관리할 수 있게 된다. 또한 젠스파크나 젠데스크 등 파트너사의 에이전트도 별도의 통합 작업 없이 마이크로소프트 에이전트 365에서 통합 관리할 수 있다. 에이전트 전용 클라우드 PC 환경을 제공하는 윈도우 365 포 에이전트(Windows 365 for Agents)는 에이전트가 조직의 보안 정책이 적용된 안전한 환경 내에서 상호작용하도록 돕는다. 마이크로소프트 엔트라(Microsoft Entra)의 네트워크 제어 기능은 코파일럿 스튜디오와 사용자 엔드포인트의 로컬 에이전트까지 확대 적용된다. 보안 팀은 네트워크 계층에서 에이전트 트래픽을 일관되게 검사하고 미승인 AI 사용을 식별해 제한할 수 있다. 한편, 마이크로소프트는 액센츄어나 KPMG 등 글로벌 파트너사와 협력해 기업 고객의 도입을 위한 거버넌스 워크숍과 컨설팅 서비스를 지원한다고 전했다. 마이크로소프트 에이전트 365는 현재 마이크로소프트 365 E7 라이선스에 포함되어 있으며, 필요 시 사용자당 월 15달러의 단독 라이선스로도 이용할 수 있다.
작성일 : 2026-05-07
아레스 커맨더 2027이 제시하는 새로운 CAD 작업 방식
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (1)   오늘날의 CAD 환경은 단순 도구를 넘어 엔지니어링 데이터 플랫폼으로 진화하며 설계 표준 유지와 반복 작업 효율화라는 과제에 직면해 있다. 아레스 커맨더 2027(ARES Commander 2027)은 이러한 과제를 해결하기 위해 독자적인 ‘프로퍼티 페인터(Property Painter)’ 기능을 대폭 강화했다. 이제 설계자는 마스터 도면의 객체 속성을 별도의 파일 오픈 없이도 열려 있는 다른 도면 탭에 즉시 복사·적용할 수 있으며, 주석 및 치수 스타일 등 세부 특성까지 정밀하게 제어할 수 있다. 이를 통해 대규모 프로젝트에서 설계 일관성을 확보하고 재작업 비용을 절감하며, 진정한 의미의 디지털 거버넌스를 실현할 수 있는 토대를 마련했다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오늘날의 설계 환경은 근본적인 변화를 겪고 있다. 불과 10여 년 전만 해도 CAD 작업자의 핵심 역량은 ‘얼마나 빠르고 정밀하게 선을 긋느냐’에 집중되어 있었다. 그러나 2020년대 중반에 접어든 지금, 설계 현장의 기준은 완전히 달라졌다. 이제 CAD는 단순히 ‘설계를 도와주는 도구’가 아니라, 방대한 엔지니어링 데이터를 체계적으로 관리하고 다수의 이해관계자 사이에서 유기적인 협업을 이끌어내는 ‘엔지니어링 데이터 플랫폼’의 역할을 요구받고 있다. 실제로 중규모 이상의 건축·플랜트·인프라 프로젝트에서는 수십에서 수백 개의 DWG 파일이 하나의 프로젝트로 묶여 관리되는 구조가 이미 보편화되었다. 각 파일은 독립적으로 존재하는 것이 아니라 외부 참조(XREF)로 서로 연결되어 있으며, 단 하나의 레이어 설정 오류나 축척 불일치가 프로젝트 전체의 정합성을 무너뜨리는 상황이 빈번하게 발생한다. 그뿐만 아니라 BIM(건설 정보 모델링)과의 연계, 클라우드 기반 협업 플랫폼과의 통합이 필수 요건이 되면서, CAD 소프트웨어에 요구되는 기술적 역량의 폭은 과거와는 비교할 수 없을 만큼 넓어졌다. 이러한 환경 변화 속에서 실무 설계자는 매일 두 가지 거대한 도전에 직면한다. 첫 번째는 설계 표준의 일관성 유지이다. 여러 파일, 여러 작업자가 혼재하는 프로젝트 환경에서는 레이어 구조, 선 종류, 텍스트 스타일, 치수 스타일 등 도면 표준이 조금씩 달라지는 ‘표준 표류(standard drift)’ 현상이 발생한다. 이를 방치하면 납품 직전에 전체 도면을 재검토하고 수정해야 하는 최악의 상황이 벌어질 수 있다. 두 번째는 반복 작업으로 인한 비효율이다. 경험 많은 설계자조차 레이아웃 설정, 뷰포트 배치, 출력 환경 구성 같은 반복적이고 기계적인 작업에 상당한 시간을 소모하고 있다. 이는 단순한 시간 낭비를 넘어, 집중력을 분산시켜 정작 중요한 설계 품질 향상에 쏟아야 할 에너지를 갉아먹는 구조적 문제이다. 아레스 커맨더 2027은 바로 이 두 가지 핵심 도전에 정면으로 대응한다. 이번 업데이트는 화려한 신기능의 나열이 아니라, 실무 현장의 페인 포인트(pain point)를 정밀하게 타격하는 집중적인 기능 강화로 구성되어 있다. 그 중심에는 프로퍼티 페인터(Property Painter)의 대폭 확장이 있다.   도면 간 경계를 허무는 프로퍼티 페인터, 협업의 일관성을 완성하다 표준화의 붕괴, 현장에서 벌어지는 일     프로젝트 현장에서 설계 표준화가 무너지는 과정은 대부분 의도치 않게 시작된다. A 설계자는 이전 프로젝트에서 사용하던 도면 템플릿을 그대로 가져와 작업을 시작하고, B 설계자는 발주처가 요구하는 레이어 기준에 맞게 새로운 설정을 만들어 쓴다. C 설계자는 외부 협력사에서 받은 참고 도면의 스타일을 그대로 가져다 쓴다. 이렇게 하나씩 쌓여가는 불일치는 어느 순간 프로젝트 전체를 뒤흔드는 문제로 커진다. 이러한 상황을 수작업으로 정리하는 것은 극도로 비효율적이다. 레이어 속성을 하나하나 확인하고, 텍스트 스타일이 올바른지 점검하고, 해치 패턴의 축척이 통일되어 있는지를 수십 개의 파일에 걸쳐 검토하는 작업은 수 시간, 때로는 수 일이 걸리는 고된 과정이다. 그리고 이 과정은 반드시 숙련된 시니어 설계자가 담당해야 한다는 점에서 조직의 핵심 인력을 비생산적인 작업에 묶어두는 결과를 낳는다.   프로퍼티 페인터가 바꾸는 것     아레스 커맨더 2027에서 강화된 ‘PROPERTYPAINTER’ 명령은 이 문제를 근본적인 차원에서 해결한다. 이번 버전에서 PROPERTYPAINTER는 두 가지 핵심 개선을 통해 대폭 향상되었으며, 여러 도면을 동시에 작업하는 환경에서 설계자에게 더 큰 유연성과 정밀한 컨트롤을 제공한다. 첫 번째 핵심 개선점은 도면 간 속성 복사이다. 이전까지 PROPERTYPAINTER 명령은 동일한 도면 파일 내에서 엔티티 간의 속성을 복사하는 것만 가능했다. 충분히 유용한 기능이었지만, 오늘날처럼 수십 개의 파일이 동시에 열려 작업되는 환경에서는 근본적인 한계가 있었다. 아레스 커맨더 2027부터는 한 도면의 엔티티에서 속성을 복사하여, 현재 열려 있는 다른 도면의 엔티티에 직접 적용하는 것이 가능해졌다. 사용자는 기준이 되는 ‘마스터 도면’에서 원하는 객체의 속성을 선택한 뒤, 열려 있는 다른 도면 탭으로 이동하여 그 속성을 그대로 적용할 수 있다. 파일을 닫고 다시 열 필요 없이, 탭 전환만으로 프로젝트 전체에 걸친 속성 통일 작업이 가능해진 것이다. 이 개선은 특히 일관된 스타일과 표준이 요구되는, 여러 파일로 분할된 대형 프로젝트 환경에서 워크플로를 간소화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
[포커스] 세일즈포스, ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 제시… 슬랙이 핵심 업무 운영체제 된다
세일즈포스는 최근 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 비전을 소개하면서, 핵심 플랫폼으로 슬랙(Slack)을 내세웠다. 세일즈포스가 2021년 277억 달러(약 30조 원)에 인수한 슬랙은 메시징 및 채팅 앱을 넘어, AI(인공지능)를 기반으로 업무를 자동화하고 의사결정을 지원하는 ‘에이전틱 업무 운영체제’를 지향한다. 세일즈포스는 인간과 AI가 유기적으로 협업해 생산성 향상과 실질적인 비즈니스 성과를 얻는 미래형 기업 운영 모델의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 소개한 세일즈포스코리아 박세진 대표   데이터와 에이전트가 결합하는 에이전틱 엔터프라이즈 세일즈포스가 제시하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’는 단순히 사람의 업무를 돕는 AI를 넘어, 사람과 AI 에이전트가 공존하며 시너지를 내는 기업을 뜻한다. 지난 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스코리아의 박세진 대표는 “에이전틱 엔터프라이즈는 사람과 AI 에이전트(agent)가 공존을 이루는 기업이다. 에이전트가 데이터를 기반으로 실행을 하고, 사람은 그 에이전트에게 방향을 제시한다. 두 존재가 서로 부족한 부분을 메꿔 주는 구조”라고 설명했다. 단순한 챗봇과 달리 에이전트가 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 업무를 자율적으로 판단하고 실행하며, 직원은 보다 창의적인 고부가가치 역할과 방향 제시에 집중하게 된다는 것이다. 이러한 업무 환경을 실현하기 위해 세일즈포스는 크게 네 가지 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 통합한 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 제시했다. 가장 밑바탕에는 기업 내·외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결하고 통합하는 컨텍스트 시스템(system of context)이 위치한다. 세일즈포스가 가진 인포매티카, 뮬소프트, 태블로, 데이터 360 등의 설루션을 활용해 에이전트가 참조할 수 있는 신경망이자 신뢰도 높은 데이터 기반을 구축하는 역할이다. 그 위에는 세일즈포스가 오랜 시간 축적해 온 비즈니스 프로세스와 산업별 노하우가 담긴 업무 시스템(system of work)이 자리 잡고 있다. 그리고 실질적인 업무를 직접 수행할 수 있도록 기업 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고 테스트 및 배포하는 에이전트 시스템(system of agency)인 에이전트포스(Agentforce)가 유기적으로 작동한다. 가장 위쪽에는 고객 및 직원의 경험을 에이전트와 매끄럽게 연결하는 인게이지먼트 시스템(system of engagement)이 자리한다. 이곳에서 슬랙을 에이전틱 업무 운영체제로 삼아 사람과 앱, 에이전트가 대화형 인터페이스를 통해 끊김 없이 소통하고 협업을 완성하게 된다.   ▲ 슬랙은 기업 내 자산을 연결하고 의사결정을 돕는 방향으로 강화되고 있다.   업무 효율 높이는 ‘에이전틱 업무 운영체제’ 슬랙 에이전틱 업무 운영체제(agentic work OS)를 지향하는 슬랙은 사람, 애플리케이션, 데이터 그리고 AI 에이전트를 하나의 대화형 인터페이스 안에서 매끄럽게 연결하는 구심점 역할을 한다. 과거에는 직원이 업무를 처리하기 위해 수십 개의 애플리케이션을 번갈아 사용하며 흐름이 끊기는 불편함을 겪어야 했다. 김고중 슬랙 코리아 사업 총괄은 “이제 슬랙은 복잡한 시스템을 오갈 필요 없이 친숙한 대화창 안에서 즉각적으로 정보를 찾고 정리할 뿐 아니라, 실제 업무 트랜잭션까지 실행할 수 있는 통합 환경을 제공한다”고 설명했다. 특히 슬랙 안에서는 세일즈포스의 맞춤형 에이전트뿐만 아니라 외부의 에이전트와 기업이 자체 개발한 에이전트까지 모두 하나로 연동되어 유기적으로 작동한다. 이 공간에서 사용자는 어떤 에이전트를 사용해야 할지 일일이 신경 쓸 필요가 없다. 지시 사항을 자연어로 대화하듯 입력하면 슬랙봇이 맥락을 파악하고 적절한 에이전트를 지휘해 알아서 업무를 처리해 주기 때문이다. 슬랙 코리아의 주다혜 설루션 엔지니어는 “슬랙은 세일스포스, 서드파티, 고객이 직접 개발한 에이전트까지 컨트롤하며 보안 거버넌스를 지키면서 사용자의 업무를 돕는다”고 설명했다. 슬랙의 지향점은 사람간의 협업을 넘어서 인간과 에이전트가 협업하는 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이 된다는 것이다.   ▲ 슬랙에서 다양한 외부 AI와 앱을 연결해 활용할 수 있다.   슬랙봇, 실질적인 비즈니스 성과와 생산성 혁신 주도 한편, 세일즈포스는 기자간담회에서 슬랙에 포함된 맞춤형 AI 에이전트 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 처음으로 국내에 공개했다. 슬랙봇이 알림 도우미를 넘어 사용자의 업무 방식과 비즈니스 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 비서로 진화했다는 것이 세일즈포스의 설명이다. 슬랙봇의 주요 기능으로는 ▲회의 내용을 자동으로 기록하고 요약해 실행 과제를 도출하는 미팅 인텔리전스 ▲여러 애플리케이션을 넘나들며 문서 요약과 초안 작성 등을 단일 워크플로에서 지원해 업무 흐름이 끊기지 않게 돕는 데스크톱 어시스턴트 기능 ▲반복 업무를 AI 명령 세트로 표준화하는 AI 스킬 기능 ▲사용자의 대화 패턴을 학습해 맞춤형 답변을 고도화하는 메모리 기능 ▲구글 드라이브, 지라 등 외부 시스템에 흩어진 데이터까지 대화하듯 자연어로 한 번에 찾는 엔터프라이즈 검색 기능 등이 있다. 또한, 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 클라이언트 기능을 활용하면 세일즈포스의 에이전트포스는 물론 서드파티 에이전트까지 하나의 대화창에서 유기적으로 연동하고 지휘할 수 있다. 이러한 슬랙봇의 도입은 큰 폭의 생산성 향상으로 이어진다. 세일즈포스는 “슬랙봇을 통해 직원은 개인당 하루 최대 90분의 업무 시간을 절약하고, 팀 단위로는 주간 최대 20시간의 효율 개선 효과를 얻은 사례를 확인했다”고 전했다. 기자간담회에서는 국내 기업의 업무 혁신 사례도 소개됐다. 당근마켓은 사내 AI 에이전트를 슬랙에 구현해 쿼리 생성과 과거 메시지 데이터 분석 등에 활용하고 있다. 당근마켓의 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 ‘살아있는 기억’이며, 진정한 에이전틱 운영체제로 진화할 수 있음을 체감하고 있다”라고 밝혔다. 배달의민족을 운영하는 우아한형제들은 비개발 부서에서도 슬랙 워크플로를 활용해 반복 문의를 선제적으로 해결하고 있다. 우아한형제들의 이청규 담당은 “슬랙봇을 도입해 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 ‘컨텍스트 비용’이 줄어들 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
유니티, 게임 개발 효율 높이는 ‘유니티 AI’를 오픈 베타로 전환
  유니티는 ‘유니티 AI(Unity AI)’의 오픈 베타 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 오픈 베타는 유니티 6 이상의 버전을 사용하는 모든 개발자가 이용할 수 있다. 에디터에 내장된 유니티 AI는 프로젝트 구조와 시스템부터 플레이어 경험을 형성하는 창의적 반복 작업까지 게임 개발의 실제 맥락을 기반으로 작동한다. 개발자는 이를 통해 반복적인 워크플로에 소요되는 시간을 줄이고 게임의 핵심 요소를 구축하고 다듬는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 개발자는 에디터에서 직접 선호하는 AI 도구를 안전하게 연결하고 제어하는 AI 게이트웨이(AI Gateway)를 이용할 수 있다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 통합 개발 환경(IDE)에서도 이를 활용하는 것이 가능하다. 유니티 6.2부터 에디터에 통합된 유니티 AI는 번거로운 작업 자동화와 애셋 생성 등 개발 워크플로의 간소화 및 가속화를 지원한다. 컨텍스트 기반 어시스턴트 기능을 사용하면 상세한 설명 없이도 프로젝트 애셋을 프롬프트로 드래그하여 게임 오브젝트, 스크립트, 프리팹 등에 대한 지원을 신속하게 받을 수 있다. 스크립트나 오류 메시지 등 문제를 더 쉽게 파악하고 해결하는 콘솔 오류 디버그 기능도 함께 제공한다. 또한 오브젝트 생성, 애셋 배치, 신 설정 자동화뿐만 아니라 스프라이트, 텍스처, 애니메이션, 사운드 등 다양한 플레이스홀더 애셋을 워크플로 내에서 매끄럽게 생성하고 활용할 수 있다. 일정 기준 이상의 광원이나 리지드 보디가 없는 오브젝트를 검색하고 이름, 레이어, 컴포넌트 등을 일괄 수정 및 정리하는 작업도 가능하다. 유니티에 따르면, 개발자는 창작의 방향성을 직접 주도하면서 유니티 AI를 통해 더 다양한 시도를 하고 나은 의사결정을 내리며 아이디어를 더 빠르게 결과물로 구현할 수 있다. 유니티는 에디터 내 에이전트가 유니티에 특화된 워크플로에 맞춰 조정되어 프로젝트 맥락을 기반으로 작동한다고 밝혔다. 이를 통해 더 관련성 높은 답변과 나은 작업 수행이 가능하며 재시도 횟수를 줄일 수 있다는 설명이다. 유니티 AI는 디자인, 이미지, 시각 레퍼런스를 프로젝트에 바로 활용할 수 있는 애셋과 플레이 가능한 신으로 변환하도록 돕는다. 향상된 통합 기능을 통해 강력한 제어권도 제공한다. 개발자는 언제든 변경 사항을 되돌릴 수 있으며 AI 생성 애셋에 태그를 지정해 검토 과정을 간소화할 수 있다. 권한 설정을 통해 에이전트의 자율성 수준을 제어하는 기능도 포함되었다.
작성일 : 2026-05-06
실무 중심의 통합형 BIM 솔루션, GstarBIM
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 실무 중심의 통합형 BIM 솔루션, GstarBIM 개발 : Gstarsoft, www.gstarcad.net 자료 제공 : 모두솔루션, 02-857-0974, https://gstarcad.co.kr   GstarCAD(지스타캐드) 개발사인 Gstarsoft(지스타소프트)는 본격적인 BIM 시장 개척을 위해 Hawk3D를 설립하고, Cadline의 ARCHLine.XP를 인수·통합해 30년 이상 축적된 BIM 기술 기반의 GstarBIM을 선보였다. 이를 통해 BIM 시장에서 새로운 성장 활로를 본격적으로 열어가고자 한다. 1. 주요 특징  GstarBIM의 가장 큰 특징은 실무 중심의 통합성이다. 건축 설계, 인테리어 설계, 문서화, 시각화 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 설계 단계별로 분리되던 작업을 하나의 흐름으로 연결한다. 또한 DWG 기반 데이터 호환과 GstarCAD 연계를 통해 2D 설계 자산을 유지하면서 단계적으로 BIM을 도입할 수 있는 환경을 제공하며, 기존 설계 환경을 완전히 바꾸지 않고도 BIM을 실무에 적용하려는 조직에 현실적인 대안을 제시한다. 2. 주요 기능 (1) 건축 설계를 위한 BIM 모델링 (Architectural Design) GstarBIM은 벽체, 기둥, 보, 슬래브, 지붕, 계단, 램프, 커튼월 등 주요 건축 요소를 지능형 BIM 객체(Intelligent Object)로 모델링할 수 있으며, 각 객체는 파라메트릭 구조와 속성 정보를 포함한다. 이를 통해 설계 변경 시 모델과 연계된 도면·치수·물량 정보가 자동으로 갱신되어 변경 대응에 따른 반복 업무를 줄일 수 있다.  또한 기존 2D 도면(DWG)을 기반으로 BIM 모델을 생성할 수 있어, 기존 CAD 설계 흐름을 유지하면서 BIM으로 확장하는 워크플로우 구성이 가능하다. 대지(Site) 및 매싱(Massing) 설계를 통해 초기 단계부터 BIM 기반 검토를 수행할 수 있으며, MEP 요소를 건축 모델과 함께 3D로 검토하고 간섭 검토 기능을 통해 충돌 요소를 설계 단계에서 사전 확인하는 데 활용할 수 있다.  (2) 인테리어 설계를 위한 전용 BIM 기능(Interior Design) GstarBIM은 인테리어 설계 실무를 고려한 전용 기능을 제공한다. Room Maker로 공간 구성을 빠르게 정의하고, 문·창호·가구·전기 설비·마감 요소 등을 파라메트릭 방식으로 배치할 수 있어, 설계안을 빠르게 구성하고 반복 검토하기에 유리하다.  타일링(Tiling) 기능은 벽·바닥 면적을 기준으로 타일 패턴을 자동 계산하고, 자재 효율을 고려한 배치를 지원한다. Furniture Configurator 및 Smart Object 기능으로 가구를 구성 요소 단위로 설계·관리할 수 있으며, Trimble 3D Warehouse 등 외부 라이브러리 연계를 통해 다양한 객체를 활용할 수 있다. 또한 IES 데이터를 활용한 조명 시뮬레이션으로 실제 조도 환경을 고려한 설계 검토가 가능하다.  (3) BIM 기반 자동 문서화(Documentation) GstarBIM은 BIM 모델과 연계된 자동 문서화 기능으로 설계 실무의 효율을 높인다. Auto Dimensioning을 통해 도면 전체 또는 선택 영역의 치수를 일괄 생성할 수 있으며, 설계 변경 시 2D 도면과 3D 모델이 자동 동기화되어 문서 수정 부담을 줄인다.  또한 BIM 객체의 속성 정보를 기반으로 자동 물량 산출 및 수량 계산이 가능해, 변경이 잦은 프로젝트에서도 물량 정보의 정확성과 일관성을 유지할 수 있다. 레이어 및 출력 관리 기능을 통해 다양한 도면 출력 요구에 대응함으로써, 설계·시공·협업 단계에서 필요한 문서를 체계적으로 관리할 수 있다.  (4) 설계 커뮤니케이션을 위한 시각화(Visual Design) GstarBIM은 설계 의도를 명확히 전달하고 협업 효율을 높이기 위한 시각화 기능을 제공한다. 실사 표현, 페이퍼 모델 스타일, 3D 섹션 박스, 2D 도면과 3D 뷰의 중첩 표현 등 다양한 방식으로 설계 내용을 직관적으로 검토할 수 있다.  360도 파노라마 뷰와 가상 투어를 통해 직관적으로 검토할 수 있으며, 보행·비행·경로 애니메이션 및 공정 시뮬레이션으로 설계 및 시공 단계를 시각적으로 표현할 수 있다. 내장된 실시간 렌더링과 D5 Render 연계를 통해 고품질 시각화 결과물도 효율적으로 생성할 수 있다.  3. 활용 분야 GstarBIM은 설계·문서·시각화가 연결되는 통합 워크플로우를 통해 스마트 건설 DX 환경에서 다음과 같은 분야에 활용될 수 있다. ■ 건축 설계 사무소: 개념 설계~실시설계, 대지/매싱 검토, MEP 간섭 검토 및 문서화 자동화 ■ 인테리어 설계·시공: 공간 구성, 마감·가구·조명(IES) 설계 및 고객 커뮤니케이션 강화 ■ 리노베이션·리퍼비시: 기존 도면(및 현장 데이터) 기반 BIM 전환, 기존 건축물 설계 검토 ■ 단계적 BIM 도입 조직: DWG 파일과 GstarCAD 연계로 2D 자산을 유지하며 점진적 BIM 전환   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2026-05-06
매트랩 및 시뮬링크 R2026a 출시, “신뢰 가능한 AI로 임베디드 시스템 개발 혁신”
매스웍스는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2026a를 발표하고 임베디드 시스템 개발을 위한 새로운 AI 기능을 공개했다. 이번 릴리스는 엔지니어링 팀이 설계의 정확성을 유지하면서 생산성을 높일 수 있도록 돕는 코파일럿 기능을 강화한 것이 특징이다. R2026a는 모델 기반 설계(MBD)를 지원하는 시뮬링크 코파일럿(Simulink Copilot)과 임베디드 소프트웨어 코드 분석을 개선하는 폴리스페이스 코파일럿(Polyspace Copilot)을 새롭게 도입했다. 이를 통해 요구사항부터 설계와 코드에 이르는 전 과정을 추적 가능하게 관리하고, 동일한 결과를 재현할 수 있는 개발 프로세스를 구축할 수 있다. 엔지니어는 더 이른 단계에서 문제를 수정하고 개발부터 검증, 실제 운영 단계까지 효율적으로 진행하는 것이 가능하다. 매스웍스는 두 가지 방식으로 엔지니어링 분야의 AI 기술을 고도화하고 있다. 먼저 매트랩, 시뮬링크, 폴리스페이스 등 엔지니어가 이미 활용 중인 환경에 코파일럿을 직접 통합했다. 또한 매트랩 MCP 코어 서버(MATLAB MCP Core Server)와 매트랩 에이전틱 툴킷(MATLAB Agentic Toolkit)을 통해 매트랩과 시뮬링크 기능을 에이전틱 워크플로에 통합하고 있다. 이러한 접근을 통해 설계 팀은 설계를 더 빠르게 이해하고 소프트웨어 문제를 조기에 해결하며 일관된 워크플로를 적용할 수 있다.     시뮬링크 코파일럿은 사용자의 모델과 팀이 정의한 프로세스, 매스웍스 공식 문서를 기반으로 맞춤형 가이드를 제공한다. 모델에 대한 설명을 생성하고, 동작에 관한 질문에 답하며, 모델 내 관련 블록과 서브시스템을 찾는 작업을 지원한다. 문제를 특정해 해결 방안을 제시하고 다음 단계를 안내함으로써 설계 작업을 신속하게 진행하도록 돕는다. 폴리스페이스 제품군에는 폴리스페이스 코파일럿과 폴리스페이스 애즈 유 코드(Polyspace as You Code)가 추가됐다. 폴리스페이스 코파일럿은 분석 결과를 기반으로 엔지니어가 정적 분석 결과를 해석하고 문제를 파악하도록 돕는다. 폴리스페이스 애즈 유 코드는 코드 작성 과정에서 C 및 C++ 코딩 규칙을 점검하고 AI가 생성한 코드를 포함한 결함과 취약점을 식별한다. 이외에도 통합 구성 관리를 위한 데스크톱 애플리케이션과 폴리스페이스 버그 파인더 확장 기능, 런타임 오류 분석을 위한 폴리스페이스 테스트 기능 등이 포함됐다. 이번 R2026a에는 교육자와 개발자를 위한 다양한 신제품과 업데이트도 포함됐다. 교육자가 매트랩과 시뮬링크를 활용해 교육과정과 실습을 개발할 수 있는 매트랩 코스 디자이너와 독립형 기능 목업 유닛을 생성하는 시뮬링크 FMU 빌더가 새롭게 출시됐다. 매트랩은 설치 없이도 시각화가 포함된 대화형 웹페이지를 구축해 공유할 수 있는 기능을 제공하며 파이썬 환경 관리 및 데이터 교환 기능이 개선됐다. 시뮬링크는 작업 중심 컨텍스트 메뉴로 효율을 높였으며 모델 내에서 C 및 C++ 코드를 직접 시뮬레이션할 수 있다. 이 밖에도 무선 통신 네트워크 분석을 위한 와이어리스 네트워크 툴박스, 매트랩 코파일럿으로 테스트를 생성하는 매트랩 테스트, 지리공간 분석을 강화한 매핑 툴박스, 디지털 필터 설계가 가능한 시그널 프로세싱 툴박스 등이 업데이트됐다. 매스웍스의 아비나시 네헤미아 설계 자동화 부문 제품 관리 및 마케팅 총괄은 “엔지니어링 설계와 소프트웨어 검증에서는 엄격성, 추적성, 신뢰성의 희생을 담보로 생산성 향상이 이뤄져서는 안 된다”면서, “매스웍스는 팀이 속도를 높이면서도 복잡한 시스템 개발에 요구되는 규율과 신뢰를 유지할 수 있도록 돕는 근거 기반 AI 툴 제공에 전념하고 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2026-04-28