주문형 AI 3D 프린트 플랫폼을 개발·운영하는 어바스가 3D 형상 분석을 기반으로 공정·소재·견적 구성을 자동 추천하는 AI 어시스턴트 엔진을 첫 상용 가동하고, 이를 적용한 3D 프린트 자동 견적 주문 서비스인 엠피니티(MPNITE)를 공식 선보였다.  이번에 공개된 엠피니티는 사용자가 3D 도면 파일을 업로드하면 형상, 두께, 크기, 예상 용도 등을 자동 분석해 FDM, SLA, SLS, MJF 등 적합한 공정과 소재를 추천하고, 내부 구조와 두께 같은 구성 조건까지 제안한다. 추천 결과를 바탕으로 견적과 납기가 자동 산출되며, 플랫폼에 등록된 3D 프린터 가운데 조건에 가장 잘 맞는 장비를 자동으로 매칭해 주문까지 이어지도록 설계된 것이 특징이다.     어바스는 이러한 기능을 통해 중소 제조기업, 메이커, 스타트업 등이 공정과 소재 선택 과정에서 겪는 시행착오와 시간, 비용 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 동시에 3D 프린터를 보유한 수행사 입장에서는 유휴 장비를 줄이고 가동률을 높일 수 있어, 수요자와 공급자 모두에게 효율적인 구조를 만들겠다는 전략이다. 어바스는 향후 CNC 가공, 판금, 사출금형, 시사출 등 중소기업과 산업단지를 중십으로 적용 범위를 넓혀, 종합 스마트 제조 플랫폼으로 엠피니티를 성장시킬 계획이다. 우정석 대표는 “3D 프린트 작업의 가장 큰 장벽 중 하나는 다양한 공정과 다양한 소재에 대한 적합한 구성을 전문가의 도움 없이 진행하기가 어렵다는 점”이라며, “엠피니티는 이 부분을 AI가 학습을 통하여 먼저 정리해 주는 제조 어시스턴트 역할을 하도록 기획됐다”고 설명했다. 그는 이어 “앞으로 축적되는 제조 데이터를 바탕으로 공정 추천 정확도와 납기 예측 성능을 고도화해, 보다 완성도 높은 주문형 AI 제조 설루션으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

‘CAE 컨퍼런스 2025’가 지난 11월 7일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. ‘시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로 한 CAE 컨퍼런스 2025에서는 AI(인공지능)와 디지털 트윈(Digital Twin)의 융합을 통한 엔지니어링 혁신 및 가속화의 흐름을 짚었다. 특히 CAE 기술이 AI 및 데이터 기술과 결합함으로써 제조 및 설계 분야의 복잡한 문제를 해결할 뿐만 아니라, 최적 설계를 넘어 자율 설계와 스마트 제조를 구현할 수 있는 가능성에 주목했다. ■ 정수진 편집장     CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장인 연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 개회사에서 과거에는 설계, 해석, 생산 등 공학 영역 사이의 장벽이 허물어지고 기술 융합과 협업이 가속화되고 있다고 짚었다. 한편, AI는 엔지니어링 의사 결정 과정에서 가속화를 돕는 역할을 한다. 특히 물리적 현상을 파악하는 기술인 CAE는 데이터 부족이나 불확실성, 그리고 경험하지 않은 영역의 문제를 해결해야 할 때 AI와 상호보완적인 관계를 갖게 된다는 것이 이종수 교수의 분석이다. 그는 “AI와 CAE는 서로 부족한 부분을 채워주는 친구처럼 협력하고 있다. 이번 CAE 컨퍼런스의 주제인 AI와 디지털 트윈을 통해 이러한 융합이 더욱 촉진되기를 기대한다”고 전했다.   디지털 제조 혁신을 가속화하는 CAE와 AI의 결합 앤시스코리아의 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 앤시스의 엔드 투 엔드 설루션’을 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 그는 최근 제조 트렌드의 변화와 스마트 공장의 필요성, 그리고 시뮬레이션의 핵심 역할을 설명했다. 강태신 전무는 IoT(사물인터넷), AI 등 4차 산업혁명 기술로 인한 리쇼어링(reshoring) 추세를 언급하면서, 스마트 공장의 핵심은 데이터의 연결성(connectivity)과 시뮬레이션을 통한 불량 예방이라고 강조했다. “시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링의 도입은 전체 수명 주기 비용을 줄이는 데 기여하며, 앤시스는 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 설루션을 제공해 디지털 전환을 가속화한다”고 전한 강태신 전무는 국내 배터리 제조 공정에 시뮬레이션과 IoT 데이터를 결합한 디지털 트윈을 구축하여 생산성을 약 20% 향상하고 비용을 절감한 실제 사례를 소개했다. 또한 “스마트 공장의 도입은 이제 필수이며, 복잡한 것보다 작은 것부터 시작하여 성공을 확장하는 것이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 앤시스코리아 강태신 전무   연세대학교 기계공학과 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리 모델 기반 시스템 엔지니어링 & 생성적 산업 인공지능’을 주제로 한 기조연설에서 “공학의 딜레마인 ‘정확성’과 ‘효율성’ 사이의 고민을 해소하고, 데이터가 부족한 ‘경험하지 않은 영역’ 문제를 해결하기 위해 물리 지식을 다루는 CAE와 AI의 협업이 필수라고 강조했다. 이종수 교수는 “물리 지식 기반의 CAE가 AI 모델의 가이드 역할을 함으로써, 빅데이터가 아니라 적은 데이터로도 AI 학습을 가속화하고 정확도를 높일 수 있다”고 설명했다. 이런 기술이 대형 화면 단차 분석의 도메인 적응이나 전기차 냉각 시스템 소음 저감 설계 등에서 복잡한 문제를 해결하고 새로운 설루션을 도출하는 데 적용되고 있다고 소개한 이종수 교수는 AI와 CAE가 서로 협력하는 것이 중요하다고 전했다.   ▲ 연세대학교 기계공학과 이종수 교수   차세대 엔지니어링 패러다임 : AI, 자율화, 클라우드 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 에이전틱 AI까지 : 자율 설계의 미래’를 주제로 한 발표에서 인구 감소 등으로 어려움을 겪는 제조업의 혁신을 위해 AI 도입이 필수라고 강조했다. 또한, 엔지니어링 설계의 패러다임이 AI를 도구로 쓰는 ‘생성형 설계’를 넘어, AI가 의사 결정권을 갖는 ‘자율 설계(autonomous design)’ 시대로 진화할 것이라고 전망했다. 강남우 대표는 “딥러닝이 복잡한 고차원 설계 문제를 해결하는 핵심 기술이며, 미래에는 AI가 스스로 최적의 워크플로를 생성하여 설계 전 과정을 자동화하는 자율 에이전트 AI(agentic AI) 플랫폼 구축이 중요하다”고 짚었다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   아마존웹서비스(AWS)의 전병승 설루션 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신 : AI로 가속화하는 차세대 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 발표했다. 그는 전통적인 온프레미스 HPC 환경의 한계를 분석하면서, “클라우드는 무제한의 용량과 유연성, 비용 효율을 제공함으로써 CAE 워크로드의 개발 주기를 단축시킨다”고 설명했다. 또한 “AWS는 HPC 인프라 자원과 클러스터 구축 자동화 설루션을 제공한다. 나아가 클라우드를 통해 가속화된 엔지니어링 환경에 자율 에이전트 AI를 적용하여 시뮬레이션 자동화 및 엔지니어의 생산성을 극대화할 수 있다”면서, “AWS는 인프라부터 AI 개발 도구까지 지원하여 기업의 혁신을 돕는다”고 소개했다.   ▲ AWS 전병승 설루션 아키텍트   한국알테어의 이승훈 기술총괄 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’를 주제로 발표하면서, 엔지니어링 패러다임 변화에 대응하는 알테어의 핵심 전략을 제시했다. 이승훈 본부장은 “알테어는 메시리스 설루션으로 설계자의 시뮬레이션 접근성을 높이고, 멀티피직스 및 엔드 투 엔드 워크플로를 통합한다. 또한, 클라우드 기반의 협업 환경으로 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고, HPC 자원을 유연하게 확장하도록 돕는다”고 설명했다. 또한, “궁극적으로는 시뮬레이션 데이터를 활용하여 물리 AI(physics AI) 기반의 예측 모델을 구축하고, 복잡한 해석 결과를 수십 초 만에 도출하여 엔지니어링 시간을 확보하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ 한국알테어 이승훈 기술총괄 본부장   CAE의 난제 해결하는 첨단 기술 피도텍의 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’를 주제로 발표했다. 최병열 연구위원은 제조 오차나 재료 물성의 불확정성(uncertainty)을 설계 단계부터 반영하는 신뢰성 기반 설계 최적화(RBDO : Reliability-Based Design Optimization) 기술의 적용 필요성을 강조했다. 또한 “이 기술의 핵심 목표는 불확정 요인을 반영하여 최종 제품의 신뢰도를 극대화하는 것”이라면서, RBDO의 개념과 현재 엔지니어링 환경에서 필수인 이유, 그리고 현장에 효과적으로 적용하는 구체적인 방법을 제시했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   메타리버테크놀러지의 서인수 이사는 ‘입자 기반 멀티피직스 CAE 기술 : 유체유동 및 플라스마 응용사례’ 발표에서 격자 생성 없이 비정상 상태 해석에 효과적인 입자 기반 다중 물리 CAE 기술을 소개했다. 또한 CUDA HPC를 활용하여 해석 속도를 가속화했다고 밝혔다. 주요 응용 사례로 믹싱 공정, 프린터 토너 거동 등 고체 입자 해석, 기어박스 오일 거동이나 모터 냉각 시스템 등 유체 유동 해석, OLED 증착 및 반도체 식각 공정 등 고진공 플라스마 해석 분야에서의 적용을 제시한 서인수 이사는 “GPU 기반 자체 설루션이 기존 상용 툴로 풀기 어려운 복잡하고 특수한 CAE 난제를 해결하는 데 기여하고 있다”고 전했다.   ▲ 메타리버테크놀러지 서인수 이사   자동차 및 전자 산업의 디지털 트윈 적용 사례 LG전자의 문강석 책임연구원은 ‘시뮬레이션 기반 파우치형 배터리 동향과 실링 공정 최적화를 통한 신뢰성·안전성 강화 사례’ 발표에서 파우치형 배터리의 실링(sealing) 공정 최적화 사례를 소개했다. 문강석 책임연구원은 “배터리 실링은 열 전달, 상 변화, 구조 변형, 점성 유동 등의 다중물리 현상이 동시에 발생하기 때문에 해석이 어렵다”면서, “신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 실링 공정의 복잡한 물리적 거동을 CAE 기술로 분석했다”고 전했다. LG전자 연구팀은 기존 설루션의 한계를 극복하고자 솔버를 개선하고, 실험 데이터와 CAE 해석을 기반으로 두께 변화에 대한 수학적 모델링 및 최적화를 진행했다. 문강석 책임연구원은 이를 통해 실링 공정의 정량적 예측이 가능해져, 배터리의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있었다고 설명했다.   ▲ LG전자 문강석 책임연구원   LG전자의 장일주 책임연구원은 ‘TV 제품의 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’ 발표에서 “CAE의 핵심인 효율화 및 자동화를 달성하기 위해, 개발자들이 직접 사용할 수 있는 웹 기반의 CAE 자동화 시스템을 구축했다”고 소개했다. 그 한 가지 사례로 TV 스탠드와 헤드 블록의 구조/방열 성능을 예측해서 설계 단계에서 활용할 수 있도록 하는 TV 스탠드 안정성 예측 모델이 있는데, 몬테카를로 시뮬레이션과 딥러닝을 활용해 높은 신뢰도의 예측 결과를 빠르게 도출할 수 있었다. 또한 해석 시간이 3주 소요되던 포장 충격 예측에는 물리 기반 딥러닝 기법(PINNs)을 도입해 정확도를 높였다. 장일주 책임연구원은 “향후 TV 제품에 대해 약 15~20가지의 해석 항목을 모두 자동화해서 엔지니어링의 효율화를 이룰 계획”이라고 전했다.   ▲ LG전자 장일주 책임연구원   현대자동차의 한만용 책임연구원은 ‘고객 중심의 디지털 트윈 기술–승객 모니터링과 인체 모델의 융합’을 주제로 발표했다. 한만용 책임은 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시대에 고객 중심 차량을 개발하기 위해서는 승객 데이터의 확보가 필수라고 강조하면서, “기존 디지털 모델과 달리 현실 데이터를 동기화하는 디지털 트윈 모델을 목표로 한다”고 소개했다. 현재는 승객 모니터링 시스템의 정보를 활용해서 관절의 위치를 파악하고, 인버스 다이나믹 모델을 통해 하중 정보를 계산하는 디지털 트윈 인체 모델을 구축하고 있는데, 한만용 책임연구원은 “체형 정보를 반영하여 충돌, 안락성 평가를 최적화하고, 실시간 피드백을 통해 승객 안전과 멀미 지수 예측 등 다양한 버추얼 테스트에 디지털 트윈 인체 모델을 활용할 계획”이라고 전했다.   ▲ 현대자동차 한만용 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

브라더인터내셔널코리아가 9월 23일~26일 일산 킨텍스에서 열린 ‘2025 아시아 기계&제조 산업전(AMXPO 2025)’에 참가해 스마트 제조 환경에 최적화된 라벨링 설루션을 선보였다고 밝혔다. 브라더코리아는 이번 전시에서 전문가용 산업용 라벨 프린터(PT-E560BTVP)와 전기기사용 튜브 넘버링기(PT-E850TKW) 등 대표 제품군을 전시했다. E560BTVP는 전선·스위치·패널 등 주요 설비 라벨링에 적합하며, PT-E850TKW는 PVC 튜브와 라벨을 모두 지원해 케이블·배선 넘버링 작업 효율을 높일 수 있다. 두 제품은 빠른 출력 속도와 다양한 매체 지원, 높은 내구성을 갖춰 전기·제조 현장에서 생산성과 작업 편의를 높이는 설루션으로 소개됐다. 또한 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 연동 시연 장비를 통해 자동화 라벨링 설루션을 시연했다. 이 시스템은 일정한 품질 유지, 원가 절감, 작업 환경의 효율 개선이라는 세 가지 핵심 이점을 제공하며 브라더 PT 시리즈, QL 시리즈, TD-4D 시리즈 등 주요 라벨 프린터 라인업에 적용 가능하다. 브라더코리아의 ‘P-touch Editor’ 소프트웨어도 선보였다. 이 프로그램은 직관적인 인터페이스로 산업용 라벨을 손쉽게 제작 및 출력할 수 있으며, 다양한 기호·바코드·심벌 지원으로 현장 표준에 맞춘 라벨링을 가능하게 한다. 이번 산업전을 통해 브라더코리아는 자사 산업용 라벨링 설루션의 기능과 효과를 업계 관계자들에게 직접 알리며, 스마트 제조 현장의 생산성과 효율성을 높일 수 있는 다양한 설루션을 지속적으로 제공할 계획이다. 브라더코리아 관계자는 “AMXPO 2025를 통해 브라더 라벨링 설루션이 다양한 현장에서 활용될 수 있는 가능성을 소개했다”며, “앞으로도 산업 현장을 더욱 편리하고 효율적으로 만드는 설루션을 지속 제공하겠다”고 말했다.  

건설 융복합 혁신 기술을 한자리에 선보인 ‘넥스트콘 2025(NextCon 2025)’ 전시회가 7월 30일부터 8월 2일까지 코엑스 B홀에서 진행됐다. ‘코리아 빌드 위크’의 일부로 마련된 넥스트콘 2025는 ‘MOMENTUM : New Wave - 디지털 가속화, 새로운 건설 시대로의 전환’을 주제로 나흘간 진행됐는데, 건설 산업의 디지털 전환을 위한 고민과 돌파구를 엿볼 수 있는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ 코엑스에서 진행된 넥스트콘 2025 전시회   모든 산업 분야에서 디지털 전환(DX)이 중요한 화두로 떠오르는 가운데, 건설산업에서도 디지털 전환의 필요성을 절감하고 있다. 건설 산업은 다른 산업에 비해 디지털화 수준이 낮다는 지적이 나오고 있으며, 낮은 노동 생산성과 고령화 및  젊은 인력의 유입 감소에 따른 인력 부족도 문제가 되고 있다. 문제 해결을 위해 정부에서는 디지털화 및 스마트 건설의 활성화를 촉진하기 위한 정책을 마련하고 있으며, 업계에서도 시공–설계–유지관리에 이르는 전반의 과정에서 디지털 전환을 실현하기 위한 기술의 활용에 더 많은 관심을 보이고 있다. 이번 넥스트콘 2025 전시회에서는 스마트 건설&OSC(OffSite Construction), 건설 자동화&로보틱스, 스마트 홈&빌딩, 탄소중립&건설 신공법·신기술, 스마트 안전 등 분야의 다양한 기술이 소개됐다. 또한 ▲건설 자동화 및 로보틱스 관련 정책을 설명하고 현장 적용 사례 및 기술을 소개한 ‘건설자동화&로보틱스 콘퍼런스’ ▲최신 콘테크(contech) 트렌드 및 중대재해처벌법 대응 방안을 소개한 ‘C-Insight Con(건설산업 인사이트 콘퍼런스)’, ▲ 스마트 건설·건축 및 스마트 빌딩 분야의 기술 비전을 공유하고, 빌딩 자동화 및 통합 관리 설루션 기술과 현장 적용 사례를 소개한 ‘스마트+빌딩 콘퍼런스’ 등이 함께 진행되었다.   스마트 건설 & OSC BIM(건설 정보 모델링)은 건설 산업 디지털 전환의 핵심 요소로 여겨지고 있다. 설계 BIM은 모델링, IFC 파일 활용, 도면 자동 생성, 공간 데이터 구축을 통해 효율을 높이고, 시공 BIM은 사전 설계 검토, 물량 산출, 공정 시뮬레이션, 시각 자료 생성에 기여한다. 유지관리 BIM은 3D 스캔 및 데이터 통합을 통해 시설물의 실시간 통합 관리 환경을 조성하며, 리모델링 BIM은 3D 스캔을 통한 현황 파악 및 안전 관리에 활용된다. 공장에서 구조물이나 부재 등을 생산하고 이를 시공 현장에서 조립·설치하는 방식을 뜻하는 OSC는 건축 분야에서 기술 개발이 활발히 진행 중이며, 향후 더욱 확산되어 스마트 건설의 중요한 축을 이룰 것으로 전망된다.   ▲ 메이사는 드론, 360도 카메라, CCTV, 모바일 GPS 데이터를 통해 원격 현장관리를 실시간으로 할 수 있는 클라우드 플랫폼을 선보였다.   ▲ 비전스페이스는 로보틱스/AI/디지털 트윈 기반으로 산업용 로봇의 설계·운영·최적화를 지원하는 자동화 설루션을 소개했다.   건설 자동화 & 로보틱스 드론 기술은 건설 현장의 데이터를 수집하고 가상화하는 리얼리티 캡처의 주요 도구이다. 드론은 수백에서 수천 장의 사진을 찍어 사진 측량학 기술을 통해 3차원 모델을 재구성하며, 이를 통해 현장 측량, 토공 물량 산출, 시간 경과에 따른 물량 변화 추적, 시뮬레이션 및 현장 검사에 활용된다. 드론 기술은 자율 비행이 진전되고 GPS 외에 비전 인식 기술이 업그레이드고 있다, 또한, 사람의 개입 없이 데이터를 수집하고 전송하는 드론 스테이션/독 연동 기술이 발전하면서 현장의 번거로움을 해소하고 있다. 드론 외에도 건설 공정을 자동화하고, 원격 시공에도 활용될 수 있는 다양한 로보틱스 기술에 대한 연구 개발도 활발히 진행 중이다. 공간 데이터와 LLM(대형 언어 모델), 비전 데이터, 딥러닝 기술을 접목한 AI 서비스가 속속 등장하면서 현장 활용이 시도되고 있는 상황이다. 이런 서비스는 3D BIM 도면, 측량 데이터, CCTV 영상 등 다양한 데이터를 취합·비교해 공정 진행 상황 확인 및 보고서 작성 등 자동화된 분석을 가능하게 한다.   ▲ 마션케이는 비정형 건축물의 시공에 활용할 수 있는 건설용 3D 프린터 기술을 선보였다.   ▲ 딥인사이트는 BIM 설계뿐 아니라 다양한 분야에서 활용 가능한 3D 스캐너 및 스마트 비전 설루션을 소개했다.   스마트홈 & 빌딩 및 탄소중립 건설 프로세스뿐 아니라 스마트 기술을 건물 자체에 적용하면 에너지 효율, 거주 편의성, 안전성 등을 높이는 방향으로 디지털 전환을 실현할 수 있을 것으로 여겨지고 있다. 한편, 탄소중립은 건설 산업의 지속가능성을 위해 중요한 과제이며, 디지털 기술은 자원 효율의 증대와 폐기물 감소를 통해 이에 기여할 수 있을 것으로 보인다.   스마트 안전 건설 현장의 안전 관리 또한 디지털 전환의 중요한 부분으로 꼽힌다. BIM은 현장 정보를 반영한 안전 계획 수립 및 시각화 정보를 제공하여 작업자의 안전을 높이고, 드론은 시설물 점검, 이슈 탐지 및 안전 관리에 활용된다. 최근에는 스마트 안전 교육 과정 개발도 추진 중에 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 반복 작업 자동화/파라메트릭 설계/AI 기반의 스마트 기능을 통해 2D CAD 설계의 생산성과 정밀성 향상, 자체 개발 ZGS 엔진 기반으로 플렉시블한 구속조건 설계 지원, 지능형 기능으로 설계 효율 향상, 실사용자 중심의 인터페이스 개선과 향상된 출력 환경 제공 등 사용 환경 : 윈도우 10/11, RAM 8GB 또는 이상 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아는 2D CAD의 새로운 기준을 제시할 차세대 버전인 ‘ZWCAD 2026(지더블유캐드 2026)’을 공식 출시하며 반복 작업의 자동화, 설계 정확도의 향상, 사용자 경험 중심의 기능 개선 등 설계 효율성의 본질적인 혁신을 제시했다. 이번 신제품은 ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS 엔진을 바탕으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 파라메트릭 구속조건을 적용할 수 있어, 부품 설계 및 치수 조정이 더욱 유연하고 정밀해졌다. 여기에 AI 기반의 지능형 기능인 스마트 매치(Smart Match), 배치 블록(BatchBlock), 지능형 치수(DIM), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어, 반복적인 작업을 줄이는 동시에 설계 정확성과 생산성을 높이는 데 기여한다. 또한 블록 편집, 치수 설정, 출력 환경 등 기존 기능 전반에 걸쳐 실사용자 중심의 업그레이드가 이뤄졌으며, 향후에도 지속적인 기술 고도화를 통해 지속 가능한 설계 환경 구축을 이어갈 계획이다. ZWCAD 2026은 단순한 기능 추가를 넘어, AI 기술과 현장 피드백이 유기적으로 결합된 스마트 CAD 플랫폼으로 진화하며, 국내 CAD 사용자에게 새로운 설계 경험을 제시하고 있다. ZWCAD 2026의 주요 업데이트 내용은 다음과 같다. 파라메트릭 구속조건 : ZWSOFT가 자체 개발한 ZGS(지오메트리 구속 시스템) 엔진을 기반으로 2D 객체 및 플렉시 블록에 기하학적 구속 조건과 치수 구속을 적용할 수 있다. AI 기반의 지능형 기능 : 지능형 치수(DIM), 배치 블록(BatchBlock), 2025/8스마트 매칭(Smart Match), 유사 검색(SimilarSearch) 기능이 새롭게 추가되어 반복 작업을 줄이고 설계 정확도를 높여준다. 사용자 중심의 개선 : 블록 편집, 치수 관리 기능이 강화되고, 새로워진 스마트 플롯 기능으로 출력 작업도 한층 더 강력해졌다.   파라메트릭 구속조건 2D 객체와 플렉시 블록에 기하학적 구속조건과 치수 구속조건을 적용할 수 있다. 위치와 크기에 대한 파라미터를 조정함으로써 다양한 크기의 부품을 빠르고 효율적으로 생성할 수 있어, 반복 작업의 시간을 줄이고 설계의 유연성을 높여준다.   기하학 구속조건 및 치수 구속조건 생성 및 편집   그림 1. 파라메트릭 구속조건 탭   구속조건 플렉시 블록 생성   그림 2. 파라메트릭 블록 편집기 탭   구속조건 관리자 치수 구속조건, 사용자 구속조건 및 속성 관리를 지원하며, 구속조건 정의, 구속조건 삭제 등을 포함한다.   그림 3. 작업 환경에서 구속조건 관리   구속조건 설정 기하학적 구속조건, 치수 구속조건 및 자동 구속조건을 설정한다.   그림 4. 구속조건 설정 대화 상자   AI 기반의 지능형 기능 지능형 치수 지능형 치수 DIM 지능형 치수 DIM 명령은 선택된 객체를 지능적으로 인식하고, 동일한 명령 흐름 내에서 현재 객체 내 가장 적합한 치수 유형을 지속적으로 제공한다. 지원되는 객체는 다음과 같다. 선형 세그먼트 : 수평/수직/정렬된 치수 생성 지원 호 세그먼트 : 반지름/지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 원 : 지름/반지름/호 길이/각도 치수 생성 지원 선형 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원 각도 치수 : 연속/기준선 선형 치수 생성 지원   치수 도면층 설정 사용자가 치수를 위한 개별 도면층을 지정할 수 있으며, 리본 메뉴 또는 시스템 변수 DIMLAYER를 통해 설정할 수 있다.   치수 그립 메뉴 치수 문자 메뉴와 치수선 메뉴를 구현하여 치수 문자 편집 작업을 단순화하고 기준선 치수, 연속 치수, 화살표 전환 등의 작업을 위한 간단하고 빠른 환경을 제공한다.   중심선 및 중심 표식 생성 지원 중심선 및 중심 표식 기능이 추가되어 선택된 선 객체에 대해 관련된 중심선을 생성하거나 선택된 원 또는 호에 대해 중심 표식을 생성할 수 있으며, 중심선/중심 표식의 속성을 조정할 수 있다.   그림 5. 중심선 및 중심 표식 그리기 예시   지능형 블록 스마트 매칭 기능 지원 SMARTMATCH 명령이 추가되어 동일한 객체를 일괄 선택할 수 있다. 이를 통해 다른 위치, 크기, 각도, 대칭 등에서 동일한 객체를 선택할 수 있다. 매칭 매개변수는 스마트 매칭 대화 상자를 통해 설정할 수 있어 사용자가 선택하기 편리하다.   그림 6. 스마트 매칭 대화 상자   그림 7. 스마트 매칭 결과 예시   배치 블록 기능 지원 BATCHBLOCK 명령이 추가되어 선택된 객체를 필터하여 새로운 블록을 만들거나 기존 블록으로 교체할 수 있다. 사용자는 배치 블록 대화 상자를 통해 블록에서 동일한 객체를 일괄 편집하여 반복적인 작업을 줄일 수 있다.   그림 8. 배치 블록 대화 상자   수량 집계 기능 수량 집계(COUNT) 팔레트를 통해 선택한 객체의 수량을 자동으로 통계할 수 있다. 이 기능은 스마트 매칭 기능과 함께 사용하면 보다 빠르고 정확하게 수량을 집계할 수 있으며, 통계 결과를 테이블로 생성할 수 있다.   그림 9. 수량 집계(COUNT) 결과 예시   유사 검색 기능 지원 SIMILARSEARCH 및 SIMILARSEARCHCLOSE 명령이 추가되어, 로컬 도면에서 기존 객체의 유사 블록을 유사 검색 팔레트를 통해 검색하고, 블록을 재사용할 수 있다.   그림 10. 유사 검색 결과 예시   그림 11. ZWCAD 도구상자 패널   사용자 피드백 중심의 기능 개선 ZWCAD 도구 상자 ZWCAD 도구상자는 도면층, 치수, 문자 등 다양한 기능을 통합한 패널로, 드래그 앤 드롭, 도킹 및 사용자 설정 기능을 지원하여 디자이너에게 유연하고 효율적인 작업 환경을 제공한다.   인터페이스 ZWCAD 도구상자는 기본적으로 인터페이스 왼쪽에 고정되어 있으며, 빠른 액세스 도구 모음의 아이콘 버튼을 클릭 또는 TOOLBOX 명령을 실행하여 패널을 열 수 있다. 이 패널은 작업 영역의 왼쪽 또는 오른쪽에 자유롭게 고정할 수 있다.   블록 기능 개선 블록 표시, 생성, 재사용, 고정 편집, 블록 편집, 그립 편집, 자르기, 일반 수정, 속성 편집, 블록 가리기, 플렉시 블록 등 기능 및 호환성이 업데이트되었다.   빠른 속성 편집 ATTIPEDIT 명령이 추가되었다. 이 명령은 속성 블록에서 속성 문자를 빠르게 편집할 수 있도록 도와준다. CTRL 버튼을 누른 상태에서 속성을 더블 클릭하면 직접 편집이 가능하다.   블록 이름 변경 CHGBNAME 명령이 추가되었다. 모든 블록 이름이나 일부 블록 이름을 수정해야 할 경우, 블록을 직접 선택한 후 마우스 우클릭으로 나타나는 메뉴에서 ‘블록 이름 변경’을 선택하여 작업할 수 있다.   그림 12. 블록 이름 변경 대화 상자   블록 편집 후 새 블록으로 저장 지원 블록을 수정한 후 원본에 영향을 주지 않고 새 블록으로 적용할 수 있다. 사용자는 새 블록의 이름과 기준점을 정의하거나 기준점을 수정할 수 있으며, 블록 이름을 변경하지 않고도 원본 블록의 모든 변경 사항이 적용된다.   부분 영역 블록 교체 선택된 영역 내에서 블록 교체를 통해 필요에 맞게 빠르게 블록을 교체할 수 있다.   출력 기능 개선 SMARTPLOT 기능이 한층 더 업그레이드되었다. 새롭게 재구성된 인터페이스와 함께 전반적인 기능이 강화되어 출력 작업의 효율성이 크게 향상되었다. 기능적으로는 도면 내 도곽을 자동으로 인식하고 정렬하며, 여러 도면에 걸친 도곽도 일괄 검색할 수 있다. 또한, 축척에 맞는 배치를 자동으로 생성하고, 도면 분해 시 도곽 범위를 기준으로 자동 분할이 가능하다. 이와 함께 출력 순서 지정, 흑백 출력 품질 강화 등 다양한 보조 기능이 추가되었으며, PDF, DWF 및 프린터 등 다양한 출력 방식의 효율성도 향상되었다. 파일 형식 측면에서도 기존의 PC5 파일뿐만 아니라 PC3 파일 형식까지 호환되어 더욱 유연한 출력 환경을 제공한다.   SMARTPLOT 재구성 기능 패널이 간소화되고 도곽 목록 미리보기가 추가되었다.(그림 13)   그림 13. 스마트 플롯 대화 상자   스마트 플롯은 시트와 용지를 자동으로 일치시킬 수 있다.(그림 14)   그림 14. 도곽 자동 일치 예시   또한, 다양한 이름 지정 방법을 제공하여 도곽 정보를 기반으로 파일 이름을 사용자화할 수 있어 접두사, 접미사, 숫자 및 도면 정보를 자유롭게 조합하여 파일 이름을 설정할 수 있다.(그림 15)   그림 15. 이름 지정 방법 대화 상자   분할된 도면은 자동으로 잘라내어 출력할 수 있다.   그림 16. 분할 도면 예시   도곽 라이브러리 기능이 최적화되어 있으며, 일반적인 도곽 출력 구성을 미리 설정하고 도곽을 검색하여 사용할 수 있다.(그림 17)   그림 17. 도곽 라이브러리 대화 상자   PDF, DWF 및 프린터 출력 효율 개선 ZWCAD에서 생성되는 PDF 및 DWF 파일의 용량이 압축되어, 복잡한 그래픽 파일의 경우 최대 50% 이상 압축률을 달성할 수 있다. 또한, 새로운 출력 품질 옵션이 추가되어 원하는 이미지 품질을 빠르게 지정할 수 있다.   그림 18. 출력 대화 상자에 추가된 새로운 출력 품질 옵션   디스플레이 개선 중첩된 객체 하이라이트 객체가 중첩되어 겹쳐져 있을 때, 객체를 선택하면 중첩된 객체의 디스플레이 색상을 표시한다.   하이라이트 효과 강화 하이라이트 색상을 조정하고 색상 대비를 높이며 깨짐 방지(안티앨리어싱)를 최적화함으로써 디자인 작업의 시각적 편의성이 크게 향상된다. 하드웨어 가속과 렌더링 최적화 기술을 결합하여 하이라이트 표시가 더욱 부드럽고 정확해져, 디자인 작업을 보다 효율적이고 직관적으로 사용할 수 있다.   FAS/VLX 플러그인 호환성 향상 LISP(리스프) 기능이 업그레이드면서 ZWCAD의 FAS 분석 성능이 개선되고, FAS/VLX 파일과의 호환성이 개선되었다. 이번 업데이트는 FAS 이진 코드를 기반으로 한 LISP 암호화 방식을 지원하며, LISP 개발자가 소스 코드를 보다 안전하게 보호할 수 있다. 또한, ZWCAD는 이제 더 다양한 FAS/VLX 플러그인을 로드하고 활용할 수 있어 확장성이 강화되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

스트라타시스가 적층 제조(AM) 작업 전반에 걸쳐 시간, 복잡성, 비용을 줄이도록 설계된 프린트 준비 소프트웨어 그랩캐드 프린트 프로의 업데이트 버전인 ‘그랩캐드 프린트 프로 2025(GrabCAD Print Pro 2025)’를 출시했다. 이번 소프트웨어 업데이트에는 트링클(trinckle)이 개발한 설계 자동화 애플리케이션인 픽스처메이트(fixturemate)가 완전 통합되어 고정구(fixture) 설계를 단순화한다. 픽스처메이트를 사용하면 CAD 경험 없이도 단 몇 분 만에 생산 준비가 완료된 고정구를 생성할 수 있다. 새로운 버전은 픽스처메이트의 완전한 통합과 3D 텍스처, 보이드 보디(void body) 생성, 다중 세션 지원과 같은 향상된 기능을 통해 사용자가 부품 기능과 처리량을 더 효과적으로 제어할 수 있다. 또한, 생산 워크플로를 단순화하고 기존 엔지니어링 리소스에 대한 의존도를 줄일 수 있도록 지원한다. 제조업체는 공장의 민첩성을 높이기 위해 적층 제조에 대한 의존도를 높이고 있지만, 여전히 많은 업체가 파편화된 소프트웨어 워크플로와 숙련된 엔지니어링 인력의 필요성에 따른 병목 현상을 겪고 있다. 그랩캐드 프린트 프로 2025는 설계 엔지니어가 아닌 적층 제조 운영자가 고정구 설계 작업을 할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 전문 설계 기술을 가진 여러 사용자가 각기 다른 CAD 도구를 사용하던 기존 방식 대신, 그랩캐드 프린트 프로 내에서 독립적으로 고정구를 제작할 수 있게 된다. 이 프로세스를 단순화하면 새로운 고정구를 제작하는 데 걸리는 시간이 며칠에서 몇 시간으로 단축된다.   ▲ 이미지 출처 : 스트라타시스   그랩캐드 프린트 프로의 새 버전은 실제 제조 문제를 해결하는 개방적이고 연결된 설루션을 제공하려는 스트라타시스의 노력을 기반으로 한다. CAD 도구나 라이선스 없이 생산 준비가 완료된 고정구를 제작하여 고정구 설계 시간을 최대 80% 줄일 수 있고, 그랩캐드 프린트 프로에서 직접 3D 텍스처를 적용하여 그립감, 맞춤성, 미관을 향상시키는 동시에 기존 CAD 워크플로의 파일 크기 문제를 해결한다. 삽입 및 보이드 보디 도구를 사용하면 부품 기능을 개선하면서 서포트 재료 및 후처리 공정을 줄일 수 있다. 또한, 여러 프린트 준비 세션을 병렬로 실행하여, 프린트 작업 전반에 걸쳐 설정을 확장하고 야간이나 주말의 가동률을 높인다. 이외에도 스트라타시스의 3D 프린팅 기술뿐 아니라 타사의 PBF(Powder Bed Fusion) 및 SL(Stereolithography) 시스템을 지원하는 단일 플랫폼으로 여러 소프트웨어 라이선스를 통합한다. 스트라타시스의 빅터 거디스(Victor Gerdes) 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트 프로 2025는 워크플로의 장벽을 제거하는 동시에 재료 및 프린터 지원을 확대하는 데 초점을 맞춘 스트라타시스의 적층 제조 플랫폼 접근 방식을 반영한다”면서, “우리는 프린터를 운영하는 사람들에게 더 많은 기능을 제공하는 도구를 통해 인력 부족 및 소프트웨어 복잡성과 같은 실제 제약 조건을 해결하고 있다. 새 버전의 출시를 통해 제조업체는 더 빠르게 움직이는 데 필요한 유연성과 확장성을 확보할 수 있다”고 밝혔다.