주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 인프라 데이터 통합 협업 클라우드 플랫폼, Bentley Infrastructure Cloud   개발 : Bentley Systems, www.bentley.com 자료 제공 : 벤틀리시스템즈코리아, 02-557-0555, https://ko.bentley.com 벤틀리시스템즈의 Bentley Infrastructure Cloud(벤틀리 인프라스트럭처 클라우드)는 설계·건설·운영 데이터를 단일 클라우드 환경에서 연결하는 통합 데이터 플랫폼으로, 파일·IoT·디지털 트윈을 통합 관리하며 Cesium 3D Tiles 기반 지리공간 맵을 제공한다. iTwin 플랫폼 위에서 동작하며, 데이터 사일로를 제거하고 프로젝트·자산 전 생명주기에서 협업과 의사결정을 지원하는 CDE(Common Data Environment)이다. 1. 주요 기능 ■ 대시보드에서 포트폴리오·프로젝트·단일 자산을 지리공간 맵으로 탐색  ■ 문서·모델·폼·태스크·이슈를 중앙 관리하며, AI 검색과 모바일 앱으로 원격 협업 지원  ■ iModel 동기화, 충돌 검출, PowerBI 대시보드 통합, 엔터프라이즈 시스템 연동으로 데이터 중심 워크플로 실현 2. 도입 효과 ■ 데이터 사일로 제거로 협업 효율을 높이고, 지리공간 컨텍스트에서 자산 현황을 실시간 파악해 유지보수와 의사결정을 가속화하며, 클라우드 접근으로 원격 팀 생산성을 향상시킨다.  ■ 파일·IoT·디지털 트윈 통합으로 프로젝트 전달과 자산 운영 성능을 최적화하고, 보안·확장성으로 대규모 인프라 포트폴리오를 효과적으로 관리한다. 3. 적용 분야 엔지니어링사·건설사·인프라 소유·운영사, 도시·교통·에너지·수자원 사업자     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 설계 생산성과 품질을 혁신하는 지능형 설계 플랫폼, AutoCAD 개발 :  Autodesk, www.autodesk.com 자료 제공 에쓰씨케이, 02-2187-0114, https://sckcenter.co.kr    AutoCAD(오토캐드)는 지난 40년 동안 전 세계 건설∙건축∙토목 산업의 표준으로 자리 잡은 설계 솔루션이다. 아파트와 같은 건축물부터 대규모 플랜트, 토목 인프라까지 모든 프로젝트의 기초가 되는 2D/3D 도면 작업의 핵심 도구다. 최근 AutoCAD는 최신 인공지능(AI) 기술과 머신러닝(Machine Learning)을 탑재하여 단순한 제도 도구에서 지능형 설계 파트너로 진화했다. 설계자의 의도를 파악하여 반복 작업을 자동화하고, 클라우드 기반의 Autodesk Docs와 연동하여 시공간의 제약 없는 협업 환경을 제공한다. 이를 통해 스마트 건설 DX 시대를 선도하며 설계 생산성과 품질을 동시에 향상시키고 있다. 1. 주요 특징  AutoCAD는 수십 년간 축적된 데이터를 학습한 AI 엔진을 통해 설계자의 작업 패턴을 분석하고 최적의 워크플로우를 지원한다. ■ 지능형 자동화 : 머신러닝 기반의 객체 인식 기술이 반복적인 제도 업무를 자동으로 처리하여 작업 시간을 획기적으로 단축한다. ■ 실시간 협업 : 사무실과 현장, 그리고 해외 협력사 간의 설계 데이터를 클라우드로 실시간 동기화하여 하나의 팀처럼 움직일 수 있다. ■ 맞춤형 인사이트 : 사용자의 작업 습관을 분석하여 개인에게 최적화된 명령어와 자동화 루틴(Macro)을 제안한다. 2. 주요 기능 (1) Smart Blocks – AI 기반 블록 관리 도면 내에 산재된 수백 개의 반복 객체(창문, 밸브, 가구 등)를 AI가 자동으로 식별합니다. '검색 및 변환(Search and Convert)' 기능은 선택한 객체와 유사한 형상을 도면 전체에서 찾아내어 클릭 한 번으로 표준 블록으로 일괄 변환해 준다. 수작업으로 인한 누락을 방지하고 도면의 표준화를 손쉽게 달성할 수 있다. (2) Markup Import & Markup Assist – 도면 수정 워크플로우 자동화 현장에서 빨간 펜으로 수정한 도면이나 PDF 파일을 사진 찍어 업로드하면, 원본 도면 위에 트레이싱지처럼 오버레이(Overlay) 된다. AI가 이 이미지 속의 손글씨와 수정 기호를 정확하게 인식하여, 클릭 한 번으로 CAD 문자(Mtext)나 구름 마크(Revcloud)로 변환한다. 수정 사항을 일일이 타이핑하거나 다시 그리는 번거로움을 없애고, 설계 변경 사항을 즉각적으로 반영할 수 있다. (3) Activity Insights – 데이터 기반의 개인화된 작업 가이드 초기에는 도면의 변경 이력과 작업 흐름을 시각화하여 보여주며, 작업 데이터가 축적될수록 AI가 사용자의 반복적인 패턴을 학습한다. 마치 신입 엔지니어가 업무를 익혀 베테랑 동료로 성장하듯, AI가 사용자가 자주 쓰는 기능을 분석하여 "이 작업은 매크로로 자동화할 수 있습니다"라고 최적의 방법을 제안한다. (4) Autodesk Assistant – 신속한 문제 해결 지원 작업 중 발생하는 오류나 기능에 대한 궁금증을 해결하기 위해 외부 검색 포털을 헤맬 필요가 없다. AutoCAD 내 탑재된 어시스턴트가 방대한 기술 문서와 솔루션 데이터베이스를 검색하여, 현재 겪고 있는 문제의 해결책(LISP, 명령어 등)을 즉시 제시한다(생성형 AI 기반의 대화형 기능은 영어 버전을 시작으로 점차 확대 지원될 예정이다).   3. 도입 효과 (1) 고부가가치 업무 집중 (생산성 극대화) 단순 반복 작업과 도면 정리는 AI에게 맡기고, 엔지니어는 창의적인 설계와 엔지니어링 문제 해결 등 더 가치 있는 핵심 업무에 집중할 수 있습니다. (2) 휴먼 에러 제로화 (품질 향상) Smart Blocks가 놓치기 쉬운 객체를 빠짐없이 찾아내고, Markup Assist가 수정 지시를 정확하게 변환함으로써, 수작업으로 인한 누락과 오기입을 원천 차단하여 도면의 무결성을 보장합니다. (3) Seamless한 소통 (협업 효율성) 현장과 사무실 간의 데이터가 실시간으로 연결되어 불필요한 대기 시간이 사라지고, 정확한 도면 공유로 재시공 리스크를 최소화합니다. 4. 주요 고객 사이트 전 세계 건설·건축·토목 산업의 전문가들이 사용하는 표준 플랫폼이다. 국내외 주요 건설사(EPC), 건축 설계 사무소, 엔지니어링 기업은 물론, 공공기관의 SOC 프로젝트와 스마트 시티 개발 현장 등 정밀한 도면과 효율적인 협업이 필수적인 모든 산업 현장에서 AutoCAD를 도입하여 설계 경쟁력을 강화하고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

스노우플레이크가 지난 4월 29일 스노우플레이크 플랫폼을 활용해 혁신적인 아이디어를 실현하는 스노우플레이크 AI 및 데이터 해커톤 2026 결선 라운드를 성공적으로 마무리했다. 이번 행사는 지난 3월 17일 시작되어 한 달간의 치열한 개발 및 기획 과정을 거쳤다. 특히 올해는 기술적 구현뿐만 아니라 비즈니스 관점에서의 가치 창출을 중점적으로 평가하기 위해 비즈니스와 테크 듀얼 트랙으로 운영되었다. 이를 통해 데이터 사이언티스트와 엔지니어는 물론, 앱 개발 경험이 없는 현업 담당자와 기획자까지 총 500명 이상의 인원이 참여하며 뜨거운 관심을 입증했다. 비즈니스 및 테크 듀얼 트랙 운영으로 참여 외연 확대 참가자들은 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼을 기반으로 마켓플레이스에서 제공되는 넥스트레이드, 리치고, SPH, 아정당 등 다양한 기업의 데이터 세트를 활용했다. 테크 트랙은 실제 데이터를 활용한 AI 애플리케이션 개발에 집중했으며, 신설된 비즈니스 트랙은 데이터 기반의 사업 아이디어와 문제 해결 방안 제시에 초점을 맞췄다. 결선 라운드 심사는 임진식 스노우플레이크 코리아 솔루션 엔지니어링 총괄을 비롯해 LG유플러스, 네이버 웹툰 등 업계 전문가들이 맡았다. 심사위원들은 기술 활용도, 데이터와 AI의 결합 완성도, 보안 및 데이터 거버넌스 준수 여부를 종합적으로 평가했다. 팀 케이오스 및 너의 모든 순간 팀, 각 트랙 1위 영예 비즈니스 트랙 1위는 팀 케이오스(BGF네트웍스 임창석, RXC 문성우, 카카오뱅크 황진성)가 차지했다. 이들은 유동인구와 카드 매출 등 파편화된 상권 데이터를 통합하고 머신러닝 모델을 적용해 미래 부상 상권을 예측하는 AI 서비스 상권을 선보여 높은 점수를 받았다. 테크 트랙 1위는 너의 모든 순간(현대퓨처넷 김대원) 팀에게 돌아갔다. 스노우플레이크 코텍스의 검색증강생성 기술 기반 멀티 에이전트를 활용해 실시간으로 영업 전략을 개선하는 AI 플랫폼 정정당당을 개발하며 기술력을 인정받았다. 테크 트랙 1위에게는 스폰서인 넥스트레이드가 후원하는 맥북 프로 14가 부상으로 수여됐다. 실제 비즈니스 적용 가능한 수준 높은 결과물 잇따라 이외에도 비즈니스 트랙에서는 대체 데이터 기반 리츠 추천 앱을 구현한 MVPY 팀과 투자 테마 추출 데이터 파이프라인을 소개한 ARI 팀이 각각 2, 3위에 올랐다. 테크 트랙에서는 최적 상권 추천 플랫폼을 만든 WIGTN 팀과 업무 퍼널 분석 시스템을 구축한 우승하고싶은맘이커졌어막공룡만해 팀이 수상의 기쁨을 누렸다. 전병기 LG유플러스 AI R&D 센터장은 심사평을 통해 참가자들이 보안과 데이터 거버넌스가 확보된 환경에서 실제 비즈니스에 즉시 적용 가능한 수준의 결과물을 보여주었다고 평가했다. 이수현 스노우플레이크 테크 에반젤리스트는 이번 참가팀들이 공통적으로 현장의 문제를 해결하는 AI 애플리케이션을 구현해냈다고 언급하며, 향후에도 국내 데이터 및 AI 생태계 확장을 위해 다양한 지원 프로그램을 지속할 계획이라고 밝혔다.  

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.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3)   이번 호에서는 AX 시대를 맞아 제조 기업이 축적한 방대한 도메인 지식과 3D 설계 데이터를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 ‘자산’으로 전환하는 방안을 제시한다. 그리고, 다쏘시스템의 시맨틱 3D(Semantic 3D) 기술과 데이터 온톨로지(data ontology)를 활용해 중복 설계를 방지하고, 파편화된 정보를 비즈니스 맥락과 연결된 지식 개체로 지능화하는 기술적 원리를 살펴본다. ■ 이종혁 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로, 3DEXPERIENCE(구 NETVIBES) 테크 세일즈를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   AX 시대, 제조 데이터의 새로운 정의 글로벌 제조 산업은 바야흐로 ‘디지털 전환(digital transformation)’의 단계를 넘어 ‘인공지능 전환(AI transformation : AX)’의 시대로 진입하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하고 있는 현재, 엔지니어링 도메인에서의 핵심 과제는 명확하다. “어떻게 우리 기업이 지난 수십 년간 축적해 온 방대한 도메인 지식과 엔지니어링 노하우를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 형태의 자산으로 바꿀 것인가?”이다. 대부분의 제조 기업은 수만, 수십만 장의 2D 도면과 3D 모델을 보유하고 있다. 그러나 역설적으로 엔지니어는 필요한 부품을 찾는 데 수많은 시간을 허비하거나, 이미 존재하는 설계를 중복으로 수행하는 ‘디지털 피로(digital fatigue)’에 시달리고 있다. 데이터가 존재함에도 불구하고 그 데이터가 가진 ‘의미(semantics)’와 ‘관계(relationship)’가 구조화되어 있지 않기 때문이다. 이러한 데이터의 파편화는 단순히 설계 효율을 떨어뜨리는 것에 그치지 않는다. 이는 부품 가짓수의 기하급수적 증가로 이어져 구매 단가 상승, 재고 관리 비용 증가, 그리고 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응력 약화라는 전사적 위기를 초래한다. 이번 호에서는 3D 모델링의 진화가 형상의 정밀함을 구현하는 단계를 넘어, 비즈니스 맥락과 지능이 결합된 ‘시맨틱 3D (semantic 3D)’로 나아가야 함을 제언한다. 다쏘시스템의 원파트(OnePart), 서플리멘탈 커넥터(Supplemental Connector), 그리고 데이터 사이언스 익스피리언스(Data Science Experiences : DSE)를 필두로 한 하이브리드 지능형 플랫폼이 어떻게 데이터 온톨로지를 통해 설계 자산을 지능화하고, 기업의 공급망 회복탄력성(resilience)을 극대화하는지 상세히 고찰해보고자 한다.   그림 1. The Transition to ‘Semantic 3D’ in the AX Era   하이브리드 아키텍처 : 데이터 주권과 클라우드 지능의 공존 국내 제조 기업이 클라우드 기반 AI 설루션 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 ‘데이터 보안’과 ‘데이터 주권(data sovereignty)’에 대한 우려다. 핵심 설계 자산인 3D CAD 데이터는 기업의 기밀 중의 기밀로 간주되며, 이것이 외부 서버로 나가는 것에 대한 거부감은 기술적인 문제를 넘어 기업 생존의 문제로 인식된다. 하지만 클라우드가 제공하는 강력한 분산 연산 능력과 실시간 업데이트되는 AI 분석 엔진을 포기하는 것은 기술 경쟁력 측면에서 매우 위험한 선택이다. 이러한 딜레마를 해결하는 핵심 아키텍처가 바로 서플리멘탈 커넥터를 활용한 하이브리드 모델이다. 이 모델의 핵심은 데이터의 물리적 위치를 ‘통제된 온프레미스’와 ‘고성능 클라우드’로 이원화하는 데 있다. 이 아키텍처의 중심에는 ‘에지 에이전트(Edge Agent)’라는 전용 미들웨어가 존재한다. 에지 에이전트는 기업 내부의 로컬 파일 서버, CSV 기반의 레거시 데이터베이스, 그리고 솔리드웍스 PDM 프로페셔널(SOLIDWORKS PDM Professional)과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 연동된다. 여기서 중요한 기술적 포인트는 에지 에이전트가 원본 CAD 파일(source file)을 클라우드로 전송하는 것이 아니라는 점이다. 대신, 설계에 포함된 메타데이터와 형상의 특징을 수치화한 ‘3D 서명(signature)’, 그리고 시각적 확인을 위한 가벼운 썸네일(thumbnail)과 CGR 데이터만을 추출하여 클라우드의 ‘시맨틱 그래프 인덱스(Semantic Graph Index : SGI)’로 전송한다. 이러한 하이브리드 접근법은 두 가지 결정적인 이점을 제공한다. 첫째, 데이터 주권은 기업이 완벽하게 통제한다. 원본 설계 데이터는 사내 보안망 내부에 머무르기 때문에 유출 우려가 없다. 둘째, 클라우드는 오직 ‘지능형 인덱스’와 ‘분석 엔진’의 역할만을 수행한다. 클라우드의 Data Science Experience(DSE)는 이 SGI에 축적된 정보를 바탕으로 전사적인 부품 사용 현황을 360도 뷰로 관찰하고, AI 기반의 의사결정 지원 기능을 제공한다. 이는 특히 카티아 V5(CATIA V5)와 같은 온프레미스 기반의 강력한 설계 환경을 유지하면서도, 최신 클라우드 기술의 혜택을 즉시 누릴 수 있는 현실적이고 안전한 가교 역할을 한다.   그림 2. Hybrid Architecture and Edge Agent   원파트와 AI 형상 지능 : 중복 설계의 늪에서 벗어나는 방법 엔지니어링 현장에서 가장 흔히 발생하는 보이지 않는 낭비는 이미 사내에 존재하는 부품을 찾지 못해 다시 설계하는 ‘중복 설계’다. 다쏘시스템의 연구 결과에 따르면, 시장 표준 부품(예 : 단순 브래킷이나 고정용 볼트 등) 하나를 불필요하게 신규 생성할 때 발생하는 전사적 비용은 부품당 약 1만 1000유로(한화 약 1600만 원)에 이른다. 이 비용에는 설계자의 시간뿐만 아니라 부품을 위한 테스트 및 시뮬레이션 비용, 금형 제작 등 제조 공정 셋업 비용, 신규 구매처 등록 및 관리 비용, 그리고 물류 및 창고 재고 유지 비용이 누적된 결과다. 원파트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 ‘형상 유사도 검색(AI-Powered Component Signature)’ 기능을 제공한다. 이는 전통적인 키워드 기반 검색의 한계를 뛰어넘는다. AI는 3D 모델을 기하학적 특징(shape), 단면 형상(section), 구멍 배치 패턴(hole pattern), 그리고 외곽선(silhouette)이라는 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 분석하여 부품별로 고유한 ‘디지털 지문’을 생성한다. 설계자가 새로운 프로젝트를 시작할 때, 백지 상태에서 모델링을 시작하는 대신 간단한 형상 아이디어를 스케치하여 업로드하면 AI가 수초 내에 사내 라이브러리 및 외부 공급업체 카탈로그에서 가장 유사한 부품을 찾아 제안한다. 또한 지능형 클러스터링(clustering) 엔진은 방대한 부품 데이터베이스를 기하학적 유사성에 따라 자동으로 군집화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.