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통합검색 " 토목"에 대한 통합 검색 내용이 972개 있습니다
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오토데스크–건화, AI 기반의 엔지니어링 디지털 전환 위해 협력
오토데스크가 국내 토목 엔지니어링 기업 건화와 인공지능(AI) 기반의 엔지니어링 디지털 전환을 위한 업무협약을 체결했다고 전했다. 양사는 이번 협력을 통해 엔지니어링 설계의 효율을 높이고 데이터 중심의 협업 환경을 구축하는 데 집중하기로 했다. 최근 엔지니어링 업계에서는 설계 변경 시 파일을 개별적으로 공유하거나 데이터를 반복해서 입력하는 등의 비효율적인 업무 방식이 생산성 저하의 원인으로 꼽히고 있다. 오토데스크와 건화는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 클라우드 기술을 도입하고, 업무 전반의 과정을 고도화하는 데 힘을 모을 계획이다. 이번 협약의 주요 내용은 세 가지 분야로 나뉜다. 우선 프로젝트 정보를 한곳에서 통합 관리하는 AI 기반 공통 데이터 환경(CDE) 플랫폼을 구축한다. 클라우드를 통해 설계 도면과 검토 의견, 변경 이력 등을 체계적으로 관리함으로써 실시간 정보를 바탕으로 한 협업 체계를 마련한다는 구상이다. 상하수도 분야에서는 ‘오토데스크 워터 인프라스트럭처(Autodesk Water Infrastructure : AWI)’를 활용해 설계와 분석, 운영 전반의 디지털 고도화를 추진한다. 건화가 보유한 산업 전문성과 오토데스크의 기술력을 결합해 데이터 기반의 의사결정을 강화하고 수자원 인프라 분야에서 새로운 혁신 사례를 만든다는 전략이다. 또한 복잡한 변수를 처리해야 하는 전산유체역학(CFD) 해석 자동화를 위한 기술 검증(PoC)도 진행한다. 오토데스크는 유체 해석 업무의 분석 효율을 높여 엔지니어가 보다 핵심적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있다고 설명했다.     오토데스크코리아 오찬주 대표는 “상하수도와 국토 개발, 교통 인프라 등에서 풍부한 경험을 갖춘 건화와 협력해 AI 기반 엔지니어링 환경을 구체화할 계획”이라고 전하며, “의미 있는 성공 사례를 발굴해 국내 엔지니어링 산업의 AI 전환을 지속적으로 지원하겠다”고 밝혔다. 건화의 황규영 대표이사는 “글로벌 엔지니어링 시장의 화두인 디지털 전환을 가속화하기 위해 오토데스크와 협력하게 되어 뜻깊다”면서, “건화의 실무 경험과 오토데스크의 클라우드, AI 설루션이 시너지를 내어 기술력을 한 단계 높이는 혁신적인 표준을 만들어 가길 기대한다”고 전했다.
작성일 : 2026-04-21
지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환
▲ 제공 : 옥타브   플랜트 및 조선 산업은 거대한 전환점을 마주하고 있다. 전통적인 설계와 시공 방식은 이제 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로 빠르게 진화하고 있다. 또한, 디지털 기술과 인공지능은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요소로 자리잡았다. 이번 호에서는 지난 2월 5일 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서  발표된 내용을 중심으로, 플랜트 및 조선 산업의 지속 가능한 혁신을 위한 추진 전략부터 엔지니어링 데이터의 품질 확보 및 설계 자동화 등 실무적인 설루션을 통한 기술 변화의 흐름을 짚어보고, 우리 산업이 나아가야 할 재도약의 방향을 살펴보고자 한다.   글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 / 남궁진 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 / 이현식 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 / 최재득 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 / 손창영 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 / 공병철 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 / 이찬영 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축 / 아이지피넷   총 25 페이지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
CAD&Graphics 2026년 4월호 목차
  15 THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40 SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42 로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44 아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46  언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’ 프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50 2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례 실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53 통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속 앤시스 2026 R1 56 투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션 XR Projector Gen3   Column 59 트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효 나의 바이브 코딩 도전기 62 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계  AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68 New Books   Directory 107 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72 새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석 스마트 옵셋 외 76 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀 분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79 심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84 제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현 크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순 웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96 산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원 차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT 선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102 가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응 SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2026-03-27
[이북] 스마트 건설 DX 가이드
  스마트 건설 DX에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <스마트 건설 DX 가이드>가 발간되었습니다.  <스마트 건설 DX 가이드>는 빌딩스마트협회와 캐드앤그래픽스의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 스마트 건설 DX에 대한 이해와 트렌드, 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    출판 / 캐드앤그래픽스 페이지 / 256쪽, 올 컬러 발간일 / 2026년 4월 20일 정가  / 30,000원    공저 | 빌딩스마트협회 이강 / 조성민 / 진상윤 / 문진영 / 박승 / 나재훈 / 김한도 / 윤종덕 / 이두희 / 김창근 / 류제형 / 강태욱 / 최경화 / 양승규 / 이용하 / 권방호 / 김선중 / 김성진 / 김영휘 / 김용수 / 김진만 / 김태현 / 손석희 / 손원영 / 엄신조 / 이기상 / 이승평 / 진득호 / 최융기 / 한종한 외   PART 01. 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 PART 02. BIM & DX 도입 전략과 가이드 PART 03. 스마트 건설 기술 동향 및 발전 방향  PART 04. 스마트 건설 DX 적용 사례 PART 05. 주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 PART 06. 스마트 건설 DX 관련 업체 디렉토리 PART 07. 업체별 스마트 건설 DX 솔루션 리스트 ------------------------- 목차 PART 01. 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 10        스마트건설, DX, AI, BIM의 상관관계와 도입 전략        이강 14        AI 시대, 스마트 건설 DX의 본질과 대전환의 길    -    조성민 18        스마트 건설 DX의 핵심, BIM 개요와 효과        빌딩스마트협회 PART 02. BIM & DX 도입 전략과 가이드 34        스마트건설 게임체인처 공공 발주자의 BIM 거버넌스        진상윤 39        건축설계 분야 DX·AI·AX 전환의 실제        문진영 48        스마트 건설 DX, 기술 도입을 넘어 산업 구조를 바꾸다        나재훈 50        데이터 사일로를 해결하기 위한 BIM 코디네이터의 역할        박승 53        EPC 산업의 디지털 트윈 적용 전략        김창근 58        AX 시대 건설 BIM과 DX 도입의 필요조건        김한도 62        실무자가 직접 만드는 BIM-AI Solution        윤종덕 66        BIM과 DX - ‘모델 중심’ 접근의 한계와 DB 중심 전환 전략        이두희 70        BIMIL이 제시하는 4단계 디지털 전환 로드맵        김용하 74        스마트 건설 DX/AX, 시스템 도입이 아닌 ‘데이터 구조’가 본질이다        류제형 Part 3. 스마트 건설 기술 동향 및 발전 방향 78        BIM 기술 트렌드- 스마트 건설과 BIM 기술 동향        강태욱 87        국내 BIM 시장동향과 정부 정책 및 전망        최경화 90        스마트 건설을 위한 안전 기술 동향        양승규 100        CAD·BIM 데이터 활용 공간 DX 프로세스    - 설계에서 공간 운영까지, KOVI 플랫폼이 제시하는 통합 프로세스    이승평 102        스마트 건설 DX 기술 - BIM 5D 구현을 통한 디지털 변환의 선두에 서다        이용하 Part 4. 스마트 건설 DX 적용 사례 106        비정형 건축 3대 난제와 DfMA 솔루션    한울본부 복합문화센터 파사드 구현 사례    김성진 112        비정형 공공건축에서 BIM 기반 정확성을 확보하는 스마트 건설 DX        손원영 115        해외 설계사와의 BIM 기술 협업    노들글로벌예술섬과 포스코글로벌센터 사례를 중심으로    김용수 118        AI 기반 건설산업 패러다임 전환 방향        김영휘 122        지능형 준공 도면이 이끄는 건설 워크플로우 혁신        한종한 125        레이저스캔 도입사례를 통한 인테리어 DX 첫걸음        손석희 128        화공플랜트 BIM의 실무적 접근    사우디 아람코 ○○ 프로젝트를 통해 본 현실과 과제    권방호 132        BIM 기반 설계 안전성 적용 방안과 기술 혁신        최융기 136        스마트 건설 AX 성공 공식과 적용 사례     ‘문제’를 먼저 정의한 기업이 성과를 만든다    김진만 139        부이그 건설 사례로 보는 건설사의 디지털 전환        김선중 142        스마트 건설 DX를 가속하는 실시간 3D 엔진의 디지털 트윈 전략과 사례        진득호 147        영국 동서철도 프로젝트의 스마트 건설 혁신        김태현 150        광주대표도서관 붕괴사고로 본 검측과정의 이중과제 - 디지털화와 AI 전환        이기상 154        인공지능 설계 자동화 플랫폼과 로드맵        엄신조 156        디지털 트윈 구현을 위한 AI 기반 2D–3D 설계 자동화        엄신조 158        디지털 트윈을 위한 스마트 건설 통합관리 플랫폼        엄신조 PART 05. 주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 162        AutoCAD    설계 생산성과 품질을 혁신하는 지능형 설계 플랫폼 164        Archicad    글로벌 BIM 설계 소프트웨어 166        Autodesk Build    클라우드 기반 시공 관리·현장 관리 플랫폼 167        Autodesk Forma    AI 네이티브 클라우드 플랫폼 168        Bentley Infrastructure Cloud    인프라 데이터 통합 협업 클라우드 플랫폼 170        BIMIL    BIM 생산성 솔루션 마켓플레이스 171        BIMlize Cloud    Autodesk 협업 솔루션 활용도 향상을 위한 클라우드 플랫폼 172        BIMlize Tools    Autodesk 설계 솔루션 활용도 향상 위한 애드인 프로그램 173        CADian AI-CE    AI 기반 설계 적산 자동화 솔루션 174        CADian BIM Viewer    BIM 뷰어 솔루션 176        CADian ViewQ    스마트 건설 DX를 위한 웹 캐드 뷰어 178        CATIA    3D CAD 설계 솔루션  179        Civil WorkSuite    통합 토목 설계 소프트웨어 번들 180        Cradle CFD    스마트건설 설계 최적화와 에너지 효율을 높이는 열·유동 시뮬레이션 솔루션 181        DIVE     GIS 기반 스마트 건설 관리 플랫폼 182        ENOVIA    협업 및 인텔리전스 & 데이터 기반 프로젝트 관리 183        Ez-ISO V2    플랜트 BIM 배관 ISO 도면 자동화의 새로운 기준 185        FUZOR VDC Software     건설 4D, 5D 시뮬레이션, 안전 시뮬레이션 186        GstarBIM    실무 중심의 통합형 BIM 솔루션  189        Gyro Spacer    공간 및 시설물의 통합 운영관리 솔루션 190        Gyro3D Build    건축물 및 플랜트 계획설계 솔루션 192        IDEA StatiCa    강재 접합부, 콘크리트, 앵커링 설계 소프트웨어 195        InnoM3D     BIM 및 이기종 3D 데이터 이용 실시간 협업 솔루션 196        INNOVA ISO    Data Convergence 기반 Revit ISO 생성 솔루션 198        IPS-AI     AI 기반의 엔지니어링 데이터 디지털 전환  200        iTwin Capture     201        iTwin Capture Modeler    현실 캡처 사진측량 솔루션 202        iTwin Engage    디지털 트윈 기반 몰입형 시각화 클라우드 플랫폼  203        MicroStation    인프라 설계용 CAD 플랫폼  204        NaviQ Ver 2.0    BIM 기반 공사비(5D) 공정관리4D) 자동화 솔루션 206        NAX Ops     AI 기술을 접목한 CAD 솔루션 208        NAXiS     온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼 210        NEXPOM, Safely, Widdy    실시간 현장 연결 플랫폼 기반 AX 211        Nextspace    클라우드 기반 디지털 트윈 플랫폼 212        NeXura M    WBS 기반 BIM 데이터 관리 및 내역서 산출 소프트웨어 214        NeXura S    스마트 안전 시공을 위한 시공 시뮬레이터 216        OpenBridge    교량 설계·해석·제작 통합 솔루션    217        OpenRoad Designer    도로·고속도로 설계 통합 솔루션 218        OpenSite+    토목 사이트 설계용 AI 통합 클라우드 설계 플랫폼  219        OpenUtilities Substation+    변전소 설계용 AI 클라우드 협업 모델링 플랫폼 220        PEDAS-Cloud    3D 기반 클라우드 통합 관리 시스템 222        SketchUp    워크플로우 기반의 3D 모델링 소프트웨어 224        Strand7    범용 유한요소 해석 프로그램 227        STAAD    구조 해석 및 설계 소프트웨어 228        SYNCHRO+    4D 건설 계획용 AI 기반 클라우드 플랫폼 229        Tekla Structures    건설 산업의 모델을 생성, 취합, 관리하는 BIM 솔루션  231        Trimble Connect    클라우드 기반 개방형 협업도구  233        UniK BIM    BIM 표준체계에 입각한 건설 전생애주기 데이터 관리시스템  234        Unreal Engine    개방적이고 진보된 리얼타임 제작 툴 235        Visual Components    단일 플랫폼의 공정설비/물류라인/로봇OLP 시뮬레이션 솔루션 236        ZW 365    현장 & 오피스를 연결하는 실시간 설계 협업솔루션 239        ZYX SPACE    AI 기반 설계 자동화 솔루션 240        ZYXCAD AX    AI 기술을 접목한 CAD 솔루션  PART 06. 스마트 건설 DX 관련 업체 디렉토리 고려소프트웨어 / 글로텍 / 다쏘시스템코리아 / 라인테크시스템 / 마션케이 / 모두솔루션 / 베이시스소프트 / 벤틀리시스템즈코리아 / 브이디씨테크 / 상상진화 / 씨앤지소프텍 / 아키소프트 / 알씨케이 / 에픽게임즈 / 엠티엠디지털컨스트럭션 / 위즈코어 / 이노액티브 / 이에이트(E8) / 자이로소프트 / 지더블유캐드코리아 / 직스테크놀로지 / 캐디안 / 케이씨아이엠(KCIM) / 케이씨엠씨 / 트림블코리아 / 한국가상현실 / 케이던스 디자인 시스템즈 / 휴엔시스템 PART 07. 업체별 스마트 건설 DX 솔루션 리스트 후원 기관 및 업체 빌딩스마트협회 / 트림블코리아 / 모두솔루션 / 지더블유캐드코리아 / 고려소프트웨어 / 씨앤지소프텍 / 자이로소프트 / 직스테크놀로지 / 벤틀리시스템즈코리아 / 한국디지털교육원 -------------------------------------- 이 책자는 스마트 건설 DX 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다. 도서구입으로 캐드앤그래픽스를 응원해 주세요! 추가 참여나 수정사항이 있는 경우 연락주시기 바랍니다. mail@cadgraphics.co.kr 1. 이북 구입 안내 이북 파일이 커서 전체 파일 다운로드가 되지 않습니다. 결제 후 메일 주시면 파일 보내드립니다. 제목 : [요청] 스마트 건설 DX 가이드 이북 결제 완료  - 이름 / 메일/전번  메일로 주시면 보내드립니다. 구입문의 / 02-333-6900, 메일 : info@cadgraphics.co.kr 2. 도서 구입 사이트에서 할인된 가격으로 드립니다. 도서 구입하러 가기 
작성일 : 2026-03-18
Stonex X70GO : 현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션
개발 : Stonex 주요 특징 : 동적·정적 스캔을 결합한 하이브리드 스캐닝 모드, 내장 SSD로 실시간 결과 확인 및 처리, 강력한 SLAM 알고리즘 및 안전성, 휴대폰에서 실시간 프리뷰 지원 등 자료 제공 : 지오시스템     Stonex X70GO 핸드스캐너는 복잡한 설치 과정 없이 걸어 다니는 것만으로도 70m 측정 범위 내에서 초당 20만 포인트의 정밀한 3D 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 스캐닝 설루션이다. 관성 항법 모듈(IMU), 고성능 컴퓨터와 저장 시스템이 통합되어 있어, 현장을 3D 디지털화하는 데이터 취득 속도와 정밀도, 사용자 편의성을 모두 갖춘 ‘현장을 디지털화하는 차세대 설루션’이라는 점을 내세운다.   주요 특징 하이브리드 스캐닝(X-Whizz 모드) 이동하면서 빠르게 데이터를 수집하는 SLAM 스캔(동적 스캔)과 모노포드 등에 장착하여 특정 지점을 고해상도로 정밀하게 스캔하는 고정 스캔(정적 스캔)이 결합되어 있다. 속도를 요구하는 신속한 스캔 작업 외에도 디테일이 요구되는 상황에서는 정지 상태에서 데이터를 취득하는 기능이 결합되어, 더 높은 밀도와 고해상도의 데이터를 제공하는 작업에 적합하다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   실시간 결과 확인 및 처리 512GB의 내장 SSD가 탑재되어 있어 데이터 수집 완료 후 현장에서 시스템을 통해 즉시 매핑 결과를 출력할 수 있고, 현장에서 바로 데이터를 확인할 수 있다.   강력한 SLAM 알고리즘 및 안전성 현장을 이동하면서 70미터의 측정 범위에서 초당 20만 포인트 데이터를 수집하는 데이터 획득 능력을 갖추었으며, 1200만 화소의 비주얼 카메라와 RGB 카메라가 통합되었다. 이에 따라 구조적 질감이 약한 환경에서도 SLAM 알고리즘이 안정적으로 작동해 고해상도의 색상 데이터를 제공하며, 휴대폰에서 실시간 프리뷰를 지원한다.   주요 기능 기준점 측정 데이터 취득 시 지면이나 벽면의 기준점(control points)을 함께 수집하여, 스캐닝 데이터 후처리 시 정밀한 지오레퍼런싱(georeferencing)을 할 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   360° 회전 스캐닝 헤드 전방위 시야각(360°H, -7~52°V)을 확보하여 빠짐없는 데이터 수집이 가능하다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   고해상도 텍스처 매핑 1200만 화소 카메라를 통해 포인트 클라우드에 실제 색상을 입혀 현실감 있는 3D 모델을 생성한다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   RTK 모듈 확장성 옵션으로 제공되는 RTK(실시간 측량) 모듈을 추가하면, GNSS 위치 정보를 SLAM 알고리즘에 결합하여 더욱 정확한 글로벌 좌표 기반의 데이터를 얻을 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   전문 후처리 소프트웨어 윈도우 기반의 GOpost 및 Cube-3d 소프트웨어를 통해 노이즈 제거, 필터링, 포인트 클라우드 최적화 및 타사 CAD/BIM 시스템과의 호환을 지원한다.   주요 고객 사이트 건설, 건축사사무소 등에서 건축 구조 검토를 위해 시간이 많이 소요되는 고가의 고정식 스캐너를 대체하여 합리적인 가격대인 핸드스캐너 X70GO를 적용하고 있다. 넓은 면적의 재건축 현장에 빠른 시간에 3D 측량이 가능하고 보상 기준 등에 활용할 수 있다.     활용 분야 숲, 지하 공간 및 터널(GNSS 수신 불가 지역) 복잡한 지형의 숲이나 동굴, 터널 내부 등 GNSS 연결이 불가능한 지역의 실내나 지하에서 라이다(LiDAR)와 관성 측정 장치(IMU)를 활용한 SLAM 기술만으로 자신의 위치를 파악하고 정확한 매핑을 수행할 수 있다.     ▲ 이미지 제공 : Stonex   현장 매핑 및 건축물 기록 70m의 데이터 취득 범위와 하이브리드 스캐닝 모드(X-Whizz)를 통해 넓은 광산, 토목 건설 현장의 토공량 계산이나 현장 진척도를 모니터링할 수 있다. 이외에도 주변 경관을 빠르게 스캔하고, 문화재 건축물 등의 세부사항 등을 고해상도로 정밀하게 기록하여 도면화하거나 3D 디지털 자료를 구축할 수 있다.   ▲ 이미지 제공 : Stonex   복잡한 산업 플랜트 및 설비 수많은 파이프, 시설물 및 복잡한 구조물이 있는 환경에서는 고정된 위치에 한정하지 않고 현장을 이동하며 걸어 다니는 것만으로도 원하는 지역 전체의 3D 데이터를 수집할 수 있어 작업 시간을 단축할 수 있다.     ▲ 이미지 제공 : Stonex     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-03-05
[포커스] DX·AI 프로젝트 실행 전략 소개한 플랜트 조선 컨퍼런스 2026
‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’이 지난 2월 5일 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선의 미래’를 주제로 한 이번 콘퍼런스는 플랜트 및 조선 산업의 지형을 바꾸는 기술의 진화와 혁신 방향을 집중 조명했다. 또한, 기술 융합을 통해 근본적인 산업 혁신과 미래 생존을 추구하기 위한 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     ■ 같이 보기 : [포커스] 플랜트 조선 컨퍼런스 2026, DX 및 AI가 이끄는 기술 진화와 산업 혁신 짚다   플랜트 조선 컨퍼런스 2026에서는 ‘디지털 엔지니어링 & 컨스트럭션’과 ‘스마트 선박 & 스마트 기술’을 주제로 한 두 개의 트랙에서 다양한 발표가 진행됐다.   플랜트 산업의 DX·AI 프로젝트 실행 전략과 사례 디지털 엔지니어링 & 컨스트럭션 트랙에서는 헥사곤ALI의 남궁진 전무가 ‘플랜트·조선 프로젝트 Execution 중심의 DX 전략’을 주제로, 디자인 및 엔지니어링 이후 프로젝트의 실행 단계에서 실제 성과를 만들어내는 디지털 전환 전략에 대해 발표했다. 남궁진 전무는 실행 데이터를 중심으로 한 시스템 아키텍처와 함께 디지털 트윈, 3D·4D, AI 기반 지능형 자동화 기술을 현장에 적용한 데모를 통해 프로젝트 실행 효율 개선 방안을 소개했다.   ▲ 헥사곤ALI 남궁진 전무   휴엔시스템의 최재득 대표는 ‘DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화’ 발표에서 DX와 AI 관점에서 플랜트 토목 자동화를 정의하고, PEDAS 생태계 구성 요소와 설루션 개발 과정을 소개했다. 또한 성공적인 DX/AI 준비를 위해 데이터, 3D 그래픽, 상세 도면, 물량 산출 등을 포함하는 PEDAS-Cloud 통합 전략을 설명했다.   ▲ 휴엔시스템 최재득 대표   테크노빌트의 손창영 지사장은 ‘AI기반 E2E 대형 플랜트 건설 프로젝트 관리 기술 적용 사례’ 발표에서 대규모 LNG 플랜트 등의 건설 현장에서 테크노빌트의 ‘디지털 컨스트럭션 블록(Digital Construction Block)’ 개념이 AI 기술과 어떻게 접목되었는지에 대해 설명했다. 그리고, 이를 통해 EPC 전반의 계획 및 정보 공유 차원에서 가치 사슬의 효율화를 달성한 실제 사례를 공유했다.   ▲ 테크노빌트 손창영 지사장   LG CNS의 이봉헌 화학사업담당은 ‘플랜트 산업의 패러다임 전환 : AX 적용 사례 소개’를 주제로 한 발표에서 플랜트 산업에서 AI의 활용은 생산, 안전, 정비 전반의 구조적 전환을 요구한다는 점을 강조했다. 또한, 디지털 전환을 통해 현장 데이터를 안정적으로 수립 및 표준화하는 동시에, AX 로봇 기술을 통해 의사결정과 운영 효율을 고도화하는 구체적인 방법을 소개했다.   ▲ LG CNS 이봉헌 화학사업담당   HD현대오일뱅크의 정준의 팀장은 ‘정유 산업의 AI 도입과 활용’ 발표를 통해 팔란티어 파운드리를 기반으로 추진 중인 전사적 DX/AX 사례를 소개했다. 정준의 팀장은 플랜트 현장에 흩어진 수많은 데이터를 연결 및 공유하여 밸류체인 전체를 통합하고, 궁극적으로 최적화된 자동화를 이루기 위한 현장의 경험을 공유했다.   ▲ HD현대오일뱅크 정준의 팀장   조선/해운 AI 혁신과 DX 전략 및 트렌드 스마트 선박 & 스마트 기술 트랙에서 한국선급의 장화섭 센터장은 ‘조선해운분야 AI 에이전트 기술 개발’ 발표를 통해 조선/해운산업에서 디지털 전환 및 인공지능 전환의 개념을 소개했다. 또한 비전, 시그널, 디지털 트윈을 활용한 실제 적용 사례와 함께 생성형 AI를 기반으로 한 조선/해운 분야의 AI 에이전트 서비스 사례를 설명했다.   ▲ 한국선급 장화섭 센터장   소프트힐스의 이찬영 Core R&D 팀장은 ‘플랜트 조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 및 적용사례 소개’를 주제로 한 발표에서, 플랜트 및 조선 대형 프로젝트에서 신속한 의사소통과 협업을 돕는 3D 모델 시각화 설루션인 ‘VIZZARDX’의 차별화된 기능과 성능을 소개하고, 현장 중심의 성공적인 디지털 전환 사례를 공유했다.   ▲ 소프트힐스 이찬영 Core R&D 팀장   선박해양플랜트연구소의 임근태 센터장은 ‘AI 자율운항선박 기술 동향 : From Bridge to ROC’ 발표에서 자율운항선박 기술개발사업을 통해 울산 고늘지구에 구축되고 있는 자율운항선박 성능실증센터를 소개했다. 그리고, 선박의 실증 및 성능 평가를 위해 마련된 육상 및 해상 테스트베드 인프라의 현황을 전했다.   ▲ 선박해양플랜트연구소 임근태 센터장   현대엔지니어링의 김동원 책임은 ‘토목 건축 구조 설계 자동화 사례와 AI 물량 예측 시스템 연구 방향’에 대해 발표하면서, Piperack, Shelter, Module 등 규칙에 기반한 토목·건축 구조 설계 자동화 시스템 개발 사례를 소재했다. 나아가 설계 자동화를 넘어 구조 최적화로 가기 위한 AI 기반 구조 시스템 데이터 학습과 물량 예측에 대한 향후 연구 방향을 제안했다.   ▲ 현대엔지니어링 김동원 책임   국제사이버보안인증협회의 공병철 회장은 ‘AI 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략’을 주제로 한 발표를 통해 2024년 7월부터 건조 계약된 신조선에 의무 적용되는 국제선급협회(IACS)의 사이버 복원력 공통규칙을 설명했다. 또한 ISO, IMO 등 국제기구가 요구하는 선박 사이버 복원력에 발맞춰, 해운 선사와 항만 기관이 해사 사이버 보안을 강화하고 사이버 안전관리체계를 효과적으로 구현하기 위한 전략을 제시했다.   ▲ 국제사이버보안인증협회 공병철 회장
작성일 : 2026-03-05
플랜트 조선 컨퍼런스 2026, 2월 5일 백범김구기념관 개최 예정
한국플랜트정보기술협회(신안식 회장, www.kapit.or.kr)가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’이 2월 5일(목) 서울 백범김구기념관 컨벤션홀에서 개최된다.    플랜트 조선 컨퍼런스 2026 발표자 - 이현식, 류민철, 탁정수, 남궁진, 최재득, Yogesh Srivastava, 손창영, 이봉헌, 정준의, 장화섭, 이찬영, 임근태, 김동원, 공병철   올해로 22회째를 맞는 본 행사는 ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선의 미래’를 주제로, 플랜트·조선 엔지니어링 분야의 최신 기술 트렌드와 DX(디지털 전환), AI(인공지능), AX(인공지능 전환), 디지털 트윈 적용 사례를 통해 산업 경쟁력 강화를 위한 실질적인 해법을 제시할 예정이다. 첫 번째 기조연설에서는 GS건설 이현식 디지털트윈팀장이 ‘플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능한 혁신과 효율적 추진 전략’을 주제로 발표한다. DX/AX를 통한 성공 사례들을 통해 플랜트 산업이 나아가야 할 방향과 지속 가능 혁신을 위한 추진 전략을 공유할 예정이다. 두 번째 기조연설은 한국해양대학교 류민철 교수가 ‘조선산업 친환경∙AI 생태계 전환과 글로벌 진출 전략'을 주제로 국제 환경규제 대응 그린전환, 생산성 향상 및 신사업 창출 목적의 디지털전환 과정을 통해 산업생태계 주도권을 확보하기 위한 방안과 미국을 포함한 해외진출 사업시 고려 사항에 대해 발표한다. 세 번째 기조연설은 인포시즈 탁정수 대표가 ‘도면을 읽는 AI : 플랜트·조선 디지털트윈의 새로운 접근’을 주제로 발표한다. 그래프 기술과 온톨로지를 활용한 도면 지식 구조화를 비롯해 P&ID, CLD, ISO 등의 도면 인식 자동화 및 그래프 구조화에 대해 소개한다. 또한 온톨로지와 데이터 컨버전스를 통한 공정 단계별 파격적 진화, 그리고 플랜트 업계를 이끄는 선도 기업들에게 적용한 사례에 대해 소개한다.   디지털 엔지니어링 & 컨스트랙션(Digital Engineering & Construction) 트랙에서는 플랜트 엔지니어링 분야의 이슈와 트렌드에 대해 소개할 예정이다.  헥사곤ALI 남궁진 전무는 ‘플랜트·조선 프로젝트 Execution 중심의 DX 전략’을 주제로 발표한다. 디자인·엔지니어링 이후 프로젝트 실행 단계에서 성과를 만드는 DX 전략과, 디지털 트윈, 3D·4D, AI 기반 지능형 자동화 기술을 현장에 적용한 데모를 통해 효율 개선 방안에 대해 소개한다. 휴엔시스템 최재득 대표는 ‘DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화’를 주제로 발표한다. DX·AI 관점에서 ‘플랜트 토목 자동화’를 정의하고, PEDAS Ecosystem(Foundation/UD/ColumnBase/Structure) 구성 요소와 솔루션 개발 진행 과정을 소개할 예정이다. 또한 DX/AI 준비를 위한 PEDAS-Cloud 통합 전략(데이터, 3D그래픽, 상세도면, 상세물량, 3D Converting, Workflow 등)에 대해서도 설명한다. 테크노빌트(Teknobuilt) 요게시 스리바스타바(Yogesh Srivastava) 글로벌 대표와 손창영 한국 지사장은 ‘AI기반 E2E 대형 플랜트 건설프로젝트 관리 기술 적용 사례’를 주제로, 대규모 LNG 플랜트 등 건설 분야에서 테크노빌트의 Digital Construction Block 개념이 어떻게 AI 기술과의 접목을 통해 EPC 전반의 계획 및 정보 공유 차원에서 가치 사슬의 효율화를 달성했는지 실제 사례를 공유한다. LG CNS 이봉헌 화학사업담당은 ‘플랜트 산업의 패러다임 전환: AX 적용 사례 소개’를 주제로 발표한다. 플랜트 산업에서의 AI 활용은 유행이 아니라 생산 안전 정비 전반의 구조적 전환을 요구한다. 이번 발표에서는 DX를 통해 현장 데이터를 안정적으로 수립 표준화하고, AX/RX(Real-time Transformation)를 통해 의사결정과 운영 효율을 고도화하는 방법을 소개한다. HD현대오일뱅크 정준의 팀장은 ‘정유 산업의 AI 도입과 활용’을 주제로 발표한다. HD현대오일뱅크는 팔란티어 파운드리 기반의 전사 DX/AX를 추진하고 있다. 플랜트에 흩어진 수많은 데이터를 연결하고, 공유하여 데이터와 플랫폼의 힘으로 밸류체인 전체를 통합하고, 궁극적으로 최적화된 자동화를 목표로 추진하고 있는 사례를 통해서 AX/DX의 소중한 경험을 공유한다. 스마트십 & 스마트 테크(Smart Ship & Smart Tech) 트랙에서는 조선 플랜트 분야의 스마트 기술에 대해 소개할 예정이다. 한국선급 장화섭 센터장은 ‘조선해운분야 AX 혁신 사례’를 주제로, 조선해운산업에서 DX와 AX  개념과 조선해운산업의 비전, 시그널, 디지털트윈, 생성형AI를 활용한 조선해운분야 AI Agent 서비스 사례에 대해 설명한다. 소프트힐스 이찬영 Core R&D 팀장은 ‘플랜트 조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 솔루션 및 적용사례 소개’를 주제로, 플랜트·조선 대형 프로젝트에서 빠른 의사소통과 협업을 위한 3D 모델의 시각화 솔루션, VIZZARDX(비자드엑스)의 차별화된 기능과 성능과 현장 중심의 디지털 전환(DX) 성공 사례에 대해 소개한다. 선박해양플랜트연구소 임근태 센터장은 ‘AI 자율운항선박 기술동향: From Bridge to ROC’를 주제로, AI 자율운항선박의 국제·국내 기술 동향에 대해 정리하고, IMO에서 추진 중인 MASS Code 개발 현황과 관련 표준화 동향에 대해 살펴본다. 또한 2단계 KASS 사업을 중심으로 한 국내 자율운항선박 개발·실증 방향과 M.AX 얼라이언스에 대해 소개할 예정이다. 현대엔지니어링 김동원 책임은 ‘토목 건축 구조 설계 자동화 사례와 AI 물량 예측 시스템 연구 방향’을 주제로, Piperack, Shelter, Module 등 규칙 기반의 설계 자동화 시스템 개발 사례를 소개하고, 자동화에 이어 구조 최적화로 나아가기 위한 AI 기반 구조 시스템 데이터 학습과 물량 예측 연구 방향을 제안한다. 국제사이버보안인증협회 공병철 회장은 ‘스마트 해운과 선박의 사이버 안전 국제기구 대응 전략’을 주제로 발표한다. 국제기구(ISO & IMO 등)에서 요구하는 선박의 사이버 복원력과 사이버 안전관리체계의 효과적인 구현, 해사 사이버 보안 강화를 위한 방안에 대해 소개할 예정이다. 플랜트 조선 컨퍼런스 2025 행사 모습   한편, 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV는 1월 19일 ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래’를 주제로, 플랜트 조선 컨퍼런스 2026 프리뷰 방송을 진행했다. 이날 방송에는 윤병동 교수/대표(서울대/원프레딕트), 우종훈 교수(서울대학교)가 출연해 디지털 전환과 AI 도입이 가속화되고 있는 플랜트·조선 산업의 현주소와 향후 방향에 대해 전망했다. 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장은 “올해 플랜트 조선 컨퍼런스에서는 AI와 디지털 트윈을 중심으로 한 최신 기술과 트렌드, 디지털 전환 사례 등 새로운 변화에 대해서 소개할 예정”이라며, “산·학·연 관계자들이 한자리에 모여 기술 교류와 네트워킹을 강화하는 의미 있는 장이 되도록 준비하고 있다”고 밝혔다. 한국플랜트정보기술협회는 플랜트·건설·엔지니어링 산업의 발전과 글로벌 경쟁력 강화를 목표로, 플랜트 코드 교육, 글로벌 PM 교육, 리틀 PM 보급을 통한 PM 대중화, 전문 기술 교육 등 다양한 인재 양성 프로그램을 운영하고 있다. 또한 미국 캐롤라인대학교와의 협력을 통해 협회 회원에게 장학 혜택을 제공하고, 미국 석·박사 학위 취득 기회도 지원하고 있다. 관련 정보는 협회 홈페이지에서 확인할 수 있다.   플랜트 조선 컨퍼런스 2026의 사전 등록은 한국플랜트정보기술협회 홈페이지(www.kapit.or.kr)에서 진행되며, 1월 25일까지 얼리버드 선착순 무료 등록 혜택을 제공한다.
작성일 : 2026-01-21
쉽고 빠른 도면관리 클라우드, 코너스톤 도면관리 클라우드
주요 PLM 소프트웨어 소개 쉽고 빠른 도면관리 클라우드, 코너스톤 도면관리 클라우드   개발 및 자료 제공 : 코너스톤테크놀러지, 070-7019-9871, www.csttec.com/dms    주요 특징 코너스톤 도면관리 클라우드는 제조, 건축, 토목, 플랜트 등 설계를 하는 기업이 사용하기에 편리하고 효율적인 도면관리 솔루션을 클라우드로 제공한다. 코너스톤 도면관리는 표준화된 기능과 빠른 성능을 갖추며, 초기 구축 비용이 필요 없어 경제적인 솔루션으로 PMS ‧ SCM ‧ MES ‧ CRM 등의 확장 기능을 추가할 수 있다. 홈페이지(www.csttec.com/dms)에 접속하여 30일 무료체험을 할 수 있고 유료로 전환하여 계정당 월 2만원으로 사용할 수 있다. 주요 기능 (1) 도면(파일) 관리 탐색기를 실행하여 PC에 있는 폴더와 도면(파일) 그대로 코너스톤에 업로드한다. 다양한 검색조건을 활용하여 도면을 바로 검색하고, 변경이력을 관리함으로써 언제 어디서든 도면의 최신 버전과 변경이력을 바로 확인할 수 있다. 보안을 강화하기 위해 도면(파일)의 이력 관리로 열람/수정/다운로드/출력 등의 사용 기록을 확인할 수 있을 뿐 아니라 폴더별로 사용자나 부서의 접근 권한을 통제할 수 있다. (2) 도면 뷰어 2D 도면은 코너스톤에 등록되면 자동으로 이미지 변환 작업이 이뤄지는데 웹 뷰어를 통해 도면을 확인할 수 있다. 출력, 확대/축소, 회전, 색반전 기능은 물론 마크업 기능도 있어서 설계검토 등을 위해 현장에서 사용하기에 편리하다. (3) 업무(전자결재) & 캘린더 등록한 도면을 승인하고 외부에 배포할 수 있는 기능으로 그룹웨어의 전자결재와 비슷하다. 기업에서 필요한 템플릿을 만들어서 단계 및 프로세스를 정의하면 이러한 절차에 따라 업무가 진행되도록 한다. 결재 도착, 댓글 등의 알림 메일을 통해 해야 할 일을 놓치지 않도록 도와준다. 이는 캘린더 기능과도 연결되어 업무의 작업시간과 일정을 관리할 수 있다. (4) 대시보드 클라우드 요금, 로그인 이력, 파일 사용이력 등 다양한 현황 정보를 그래프로 한 눈에 확인할 수 있다. 그래프를 클릭하여 상세한 데이터 목록을 확인하고 엑셀 다운로드도 가능하다. (5) 조직도 사내 조직도와 연락처를 한 눈에 볼 수 있는 조직도 앱에서는 사용 중인 라이선스와 역할을 조회/관리할 수 있으며, 부서 및 사용자 정보를 편집/삭제할 수 있다. (6) 게시판 폴더 형태의 게시판으로 폴더별로 권한을 설정하여 공유 범위를 설정할 수 있다. 새로운 내용이 추가되거나 변경되었을 때 로그인 시 팝업 알림이 표시되어 중요한 소식과 정보를 빠르고 효율적으로 공유할 수 있다. 파일 기능과 연동되어 파일 앱에 등록된 파일을 게시글을 통해 공유할 수 있다.  활용 방안과 기대 효과 도면관리 클라우드로 다양한 업종에서 활용되는 방안이나 기대되는 효과도 다르다. 건축/토목/플랜트에서는 수만장의 도면을 현장에서 태블릿으로 열람하고 확대/축소/마크업 기능을 활용하여 도면을 이용하여 내부와의 협업 환경이 개선된다.  설비/금형 등 수주형 제조업과 자동차/전기 등 양산형 제조업에서는 도번으로 조회하여 최신 버전을 바로 확인함으로써 업무의 효율성이 증가하고, 내부 승인과 외부 배포를 통해 어떤 절차를 통해 어떤 곳으로 공유되었는지 확인할 수 있다. 보안을 중요시하는 공공기관이나 방산업체의 경우에는 폴더와 도면의 권한 설정 등으로 접근을 통제하여 외부 유출을 방지하고 데이터를 자산화하여 체계적인 관리가 가능해진다. 지속적인 개선과 고객 지원 코너스톤은 고객 사용자들의 요구사항을 수용하여 현업에서 필요로 하는 유용한 기능으로 구성하였다. 지금도 고객으로부터 듣는 다양한 피드백을 받아 시장에서 요구하고 솔루션과 부합하는 내용이라면 지속적으로 반영하여 개선하고 있다. 유튜브 채널을 통해 어플리케이션 별로 사용하는 방법을 소개하고, 개념과 같은 지식 전반을 알려주기 위해서 블로그 채널을 운영하고 있다. 또한, 고객이 사용하면서 겪는 다양한 문의 및 불편사항을 청취하는 헬프 데스크를 운영하여 고객을 지원하고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 
작성일 : 2026-01-18
플랜트 조선 컨퍼런스 2026 초대합니다(2/5 목, 백범김구기념관)
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작성일 : 2026-01-08
[핫윈도] RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해
‘뽑기 운’은 이제 그만! 리콜 비용의 늪 대당 500~2000 달러의 리콜 비용   그림 1. 뽑기 운(제미나이로 생성한 이미지)   자동차를 구매할 때 ‘뽑기 운’이라는 말을 들어 보았는지? 이는 곧 제품의 불확실성을 의미하며, 설계 단계에서 예측하지 못한 잠재적인 결함은 막대한 리콜 비용으로 돌아온다. 2020년 이후 현재까지 평균 자동차 리콜 비용은 대당 500~2000 달러 정도 든다고 한다. 2025년 F사는 1.5L 연료 분사기 균열로 70만대에 대해 대당 800달러 규모로 총 5억 7000만 달러(한화 약 7600억원)의 리콜을 진행했다. 2023년 한 해 동안 미국 3대 자동차 기업이 리콜 보증 비용으로 지출한 금액은 총 100억 달러이다. 리콜은 이제 일회성 이벤트가 아니라 기업의 재무 건전성과 브랜드 가치를 지속적으로 위협하는 상시적인 리스크로 대두되었다.   측정해야 관리하고, 관리해야 개선한다 지각하는 이유? – 나는 행운의 사나이   그림 2. 지각하는 이유(제미나이로 생성한 이미지)   즐겨 듣는 경제 라디오 프로그램의 한 진행자는 뛰어난 통찰력과 비유의 고수로 어려운 경제 이슈를 쉽게 설명하는 데 일가견이 있었다. 하지만 이분에게도 단점이란 것이 있으니 바로 지각이었다. 생방송으로 진행되는 라디오 방송에서 숨을 헐떡이며 오프닝 멘트를 읽거나, 다른 대체 진행자가 긴장하며 오프닝 멘트를 읽는 등 담당 피디나 작가가 곤란에 처하는 일이 가끔 발생했다. 본인에게 들은 지각하는 이유는 시간을 굉장히 효율적으로 사용해서 1분 1초를 허투루 쓰지 않아, 출근 시간에 발생할 수 있는 모든 상황을 최단 시간에 맞춰두고 계산을 한다는 것이다. 그러다 보니 간혹 중간에 발생할 수 있는 예외 상황이 그를 지각으로 이끄는 것이다. 이러한 예외 상황을 공학적인 용어로는 불확실성(uncertainty)이라고 한다. 온도나 습도와 같은 환경 요인, 고무와 같이 온도나 시간에 영향을 받는 재료 물성 값, 제작 공법에 따라 비틀림, 굽힘, 수축, 팽창 현상으로 발생한 제작 공차 등은 설계자가 도저히 미리 예상할 수 없는 불확실성이다.   불확실성을 고려한 설계 1 – FOS   그림 3. 불확실성을 고려한 설계 – FOS(제미나이로 생성한 이미지)   FOS(Factor of Safety : 안전계수)는 구조물이 최대 하중을 견딜 수 있는 기준으로, 경험에 기반해 강성을 필요 이상으로 높이는 방식이다. 안전을 중시하는 선박, 발전, 토목 구조 등에서는 이러한 안전계수의 개념을 많이 활용하고 있다. 안전계수가 중요한 지표이며 앞으로도 그러한 역할을 해낼 테지만, 그저 ‘경험에 따라 이 정도 했을 때 괜찮았어’가 지금까지 이어져오고 있는 것이다. 당연한 얘기지만, 안전계수가 올라갈수록 비용은 증가하여 제품의 가격 경쟁력은 떨어진다. 안전계수가 유용한 기법이긴 하나 데이터로 좀 더 정교하게 필요한 만큼만 안전한 설계를 찾기 위한 다른 대안은 없을까?   불확실성을 고려한 설계 2 – 다구치 강건설계   그림 4. 불확실성을 고려한 설계 – 다구치 강건설계   6시그마 디자인(DFSS : Design for Six Sigma)이 유행이던 시절이 있었다. 1920년대 이후 전파된 다구치 강건설계는 품질 향상을 위해 S/N 비(Signal to Noise Ratio)를 활용하여 노이즈(불확실성)에 둔감한 설계를 탐색하는 기법으로 다구치 박사가 개발하였다. 목적함수의 강건성 확보에는 유용하나, 현재의 설계가 얼마나 강건한지 객관적인 지표로 정량화하여 제시하진 않는다. 다구치 강건설계를 통해 나온 설루션이 6시그마(100만 개 중 3~4개의 불량)를 만족하는지 확신할 수 있을까?   불확실성을 고려한 설계 3 – 신뢰성 기반 최적설계 신뢰성 기반 최적설계(RBDO : Reliability-Based Design Optimization)는 최적설계와 신뢰성 해석이 결합된 형태이다. 신뢰성 해석(reliability analysis)은 시스템 입력(노이즈 인자)의 불확실성으로 인해 출력의 불확실성, 특히 신뢰성을 예측하는 기법이다. 신뢰성이란 성능지수가 요구조건을 만족할 확률을 의미하며, 반대 개념은 불량률이다.   그림 5. DO와 RBDO   불확실성을 고려하지 않는 전통적인 최적설계를 RBDO와 구분하기 위해 결정론적 최적설계(DO : Deterministic Optimization)이라고 부른다. <그림 5>는 개념적으로 DO와 RBDO의 차이를 보여준다. 방 구석에 구슬을 굴리면 구슬이 벽에 붙은 상태로 멈추는데, 구슬의 중심이 설계변수 값이고 구슬이 접한 벽을 구속조건 경계라고 볼 수 있다. DO는 구슬이 거의 점과 같아 구슬의 중심이 벽에 거의 붙은 상태이나, RBDO는 구슬의 크기가 커서 구슬의 중심이 벽과는 여유를 두고 떨어져 있게 된다. 벽에 닿는 것이 위험하다면 DO보다 RBDO가 더 안전한 상태가 되는 것이다. RBDO는 구슬의 크기를 감이나 경험이 아닌 데이터로 결정하자는 개념이다.   데이터로 불확실성을 극복하자 예측 모델 기반의 RBDO 프레임워크, AIRBOOM RBDO는 무엇이고 왜 필요할까? RBDO는 목적함수를 좀 양보하더라도 안전한 설루션을 탐색하는 것이 목표이다. 신뢰성이라는 개념을 최적설계에 접목하여 안전한 설계를 정량적으로 확보할 수 있는 길을 열었다. 하지만 현업에 적용하기 위해서 두 가지 큰 걸림돌이 있는데, 하나는 시스템의 불확실성을 정의할 만큼 충분한 데이터가 부족하다는 것이고, 또 하나는 RBDO 수행에 필요한 시뮬레이션 데이터가 너무 많이 필요하다는 것이다. 앞서 언급한 바와 같이 AX(인공지능 전환) 시대로 접어들면서 소프트웨어와 하드웨어 기술의 성장으로 시뮬레이션은 가속화되고 있고, 데이터의 가치가 올라감에 따라 불확실성을 정의할만한 데이터도 늘어나면서 서서히 RBDO의 시대가 도래하고 있다.   그림 6. AIRBOOM의 개념도(제미나이로 생성한 이미지)   실용적인 RBDO 프로세스를 좀 더 쉽게 사용할 수 있는 AIRBOOM (AI-powered Reliability-Based Optimization Operating Manager) 모듈을 소개한다. AIRBOOM은 피도텍에서 개발한 RBDO 대중화를 위한 모듈로, 다음과 같은 네 가지 특징을 갖는다. 자율 학습된 예측 모델 기반의 RBDO 프로세스 AIRBOOM에서는 최소한의 데이터로 정교한 메타모델을 구축하는 가성비 높은 방식을 찾는 피도텍의 자율 메타모델링(Autonomous Metamodeling) 모듈을 활용한다. 이 모듈은 조금씩 데이터를 추가하면서 메타모델을 학습하기 때문에, 성능지수의 비선형성을 표현할 만큼의 데이터만을 필요로 한다. 또한 피도텍의 예측 모델링 AI인 BruceMentor의 도움을 받아, 확보된 데이터에 가장 적합한 메타모델의 기법을 채택한다. 이러한 기법으로 예측 모델은 자율적인 학습으로 정교하게 진화한다.   신뢰성 해석 정보를 활용한 멀티 스테이지 최적화 RBDO 설루션을 탐색할 때 빈번하게 발생하는 문제는, 구속조건의 만족 범위가 너무 좁아 설루션이 목표 신뢰성을 만족하지 못하는 경우이다. 마치 코끼리를 냉장고에 넣는 것과 같다. AIRBOOM에서는 목표 신뢰성을 만족할 수 없는 상태라면 차선책을 제시한다. AIRBOOM에서는 RBDO 과정을 내부적으로 몇 개의 스테이지(stage)로 나누어 처리하는데, 각 스테이지에서 신뢰성 해석 결과의 이력에 따라 최적설계 문제를 조정하면서 최선의 설루션을 탐색한다.   멀티 피델리티 개념의 효율 개선 엔지니어는 즉각적인 반응을 원한다. 아무리 메타모델을 사용하더라도 설계변수나 성능지수의 개수가 많아지면 계산 시간은 기하급수적으로 커지기 때문에, 근본적으로 RBDO에서 필요로 하는 전체 데이터 개수를 줄여야 한다. AIRBOOM은 설루션과는 다소 거리가 있으나 설루션에 도달했을 경우를 파악하여, 효율성과 정확성의 관점에서 적절한 알고리즘을 멀티 피델리티(multifidelity) 개념처럼 채택할 수 있다.   인사이트 제공 엔지니어는 보수적이라서 달랑 설루션만 제공해 주는 툴은 신뢰하지 않는데, 그 이유는 크게 두 가지가 있다. 첫째, 제공된 설루션의 근거를 신뢰한다. 엔지니어들이 생성형 AI가 제공하는 근거 없는 수치는 환각(hallucination) 때문에 믿지 않는 것과 같은 이치다. 둘째, 하나의 설루션이 아닌 선택 가능한 다양한 후보군을 함께 원한다. 설루션을 기본으로 다양한 변종(variation)을 만들 수 있는 힌트를 주어야 한다. AIRBOOM은 데이터 스토리텔링(data storytelling) 방식의 보고서를 제공한다. 데이터 스토리텔링이란 데이터로 상대방을 설득하기 위해 고안된 의사 전달 수단으로, 데이터의 가치를 극대화하기 위해 메시지가 포함된 시각화(visuals) 정보와 이를 논리적으로 설명하는 내러티브(narratives)의 조합으로 구성된다. 그리고 인사이트를 담은 보고서(RBDO 결과의 직관적인 요약, 설루션의 도출 근거, 더 안전한 설계를 위한 정보 등)를 제공할 수 있다.   RBOD 프로세스 사례 자동차 현가 장치 사례로 AIRBOOM을 활용한 RBDO 프로세스를 설명한다. 타이어나 부시(bush)같은 고무 재료의 산포로 핸들링 관련 성능지수가 갖는 산포를 예측하고, 성능지수의 신뢰성을 높일 수 있도록 부시 강성을 최적화는 문제이다.(‘재료 물성의 불확실성을 고려한 현가장치 시스템의 신뢰성 기반 최적설계(한국자동차공학회 2025 추계 학술대회)’ 참고) 목적함수는 핸들링 특성 중 Yaw Rate Overshoot를 최소화하는 것이고, 구속조건은 핸들링 특성에 해당되는 성능지수 7개를 선정하였다. 설계변수는 18개 부시 강성이고, 랜덤 파라미터는 설계변수인 부시 강성 전체와 타이어 파라미터 4개 파라미터를 선정하였다.   그림 7. 초기 설계에서의 RA 결과 요약 보고서   <그림 7>은 RBDO를 수행하기 전의 RA 결과 요약을 보여 준다. ‘산포’ 열에서 성능지수의 산포와 확률 정보를 보여주고, 차별화된 요소로 ‘Key 파라미터’ 열에서 성능지수 산포의 주요 원인이 어떤 랜덤 파라미터인지 파악할 수 있다. 첫 번째 행의 FRT_LateralForceSteer의 산포에는 FRT_Abush_Y가 가장 중요한 역할을 담당한 것으로 분석되었다. 마지막 열은 현재 설계의 신뢰성 결과를 보여주며, RBDO 수행 전 FRT_LateralForceSteer의 신뢰성은 요구 조건(0.3)보다 작을 확률이 80.0%에 불과했다.   그림 8. RBDO 결과 요약   <그림 8>은 RBDO 결과를 보여준다. 목적함수의 경우 INIT(초기값) 대비해서 DO(불확실성을 고려하지 않은 최적설계)가 67%로 가장 많이 개선되었고, RBDO는 구속조건의 요구 조건 만족 확률을 높이기 위해 26% 개선되는데 그쳤다. 파이 차트에서는 구속조건의 개선 여부를 확인할 수 있고, 불만족한 구속조건과 목적함수 간에 상충 관계가 존재할 수 있음이 예상된다. 설계변수의 경우, 대부분의 설계변수는 DO와 RBDO에서 유사하나 일부 설계변수(LCA outer X, Toe link X)가 DO에서는 설계변수의 하한값 경계로 변경된 반면 RBDO에서는 INIT에서 별다른 변화를 보이지 않았다.   그림 9. 신뢰성 개선 이유   <그림 9>는 6번 구속조건의 신뢰성 개선 이유를 설명한다. 신뢰성이 67%에서 91%로 개선된 이유는 산포의 평균이 약 0.057(평균값이 0.678 > 0.621로 감소) 이동하였기 때문이고, 가장 기여한 설계변수는 RR_Trailing_arm_Y이다. 이 사례로 RBDO 인사이트를 좀더 쉽게 이해할 수 있다. 성능지수 신뢰성을 개선하는 부시 강성의 변경 방향을 알 수 있었고, 불확실성 고려 여부에 따른 최적해 차이를 파악할 수 있었다. RBDO에서 목표 신뢰성을 만족시키기 위해 어떤 설계변수가 기여하였는지 및 추가 개선 가이드와 그에 따른 부작용을 예측할 수 있었다. RBDO는 단순히 ‘최적’의 설계를 찾는 것을 넘어, 불확실한 현실에서도 ‘무결점’에 가까운 안전하고 신뢰할 수 있는 설계를 데이터 기반으로 가능하게 하는 미래 설계의 핵심 기술이다.   ■ 이 글은 2025년 11월 7일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2025’에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-01-06