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통합검색 " 2024 제조혁신코리아"에 대한 통합 검색 내용이 1,669개 있습니다
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CAE 컨퍼런스 2025, 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최 예정
CAE 컨퍼런스 행사장 모습(사진은 CAE 컨퍼런스 2024 전경) 국내 제조업의 디지털 전환을 이끌 ‘CAE 컨퍼런스 2025’가 오는 11월 7일(금) 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 15회를 맞는 이번 행사는 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로, AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)의 융합이 만들어내는 산업 변화와 최신 기술 트렌드를 조명한다. 이번 행사는 월간 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관하며, ‘제7회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 함께 개최된다.  올해 컨퍼런스에서는 디지털 트윈과 생성형 AI를 접목한 최신 시뮬레이션 기술이 집중적으로 다뤄진다. 앤시스코리아 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션’을 주제로, AI 기반 통합 시뮬레이션 전략을 통한 생산성 향상 방안을 제시한다. 연세대학교 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리모델 기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능’ 발표를 통해, 분포 외(OOD) 환경에서도 신뢰성을 확보하는 모델기반 접근법을 소개한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래’를 주제로, 스스로 설계 의사결정을 내리는 Agentic AI 기술과 설계 자동화 사례를 공개한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’ 발표를 통해 신뢰도 기반 최적설계의 최신 적용 사례를 다룬다.  또한 메타리버테크놀로지 서인수 이사는 'GPU 기반 입자해석기술(samadii)을 활용한 반도체·디스플레이 응용 사례'를, AWS 전병승 솔루션즈 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신’을 주제로 AI와 클라우드를 결합한 차세대 시뮬레이션 환경을 소개한다. 한국알테어 이승훈 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’ 발표를 통해 Meshless·Multi-Physics·Cloud 기술 트렌드와 AI 가속화 사례를 발표한다. LG전자 문강석 책임은 ‘파우치형 배터리 실링 공정의 시뮬레이션 최적화’, 장일주 책임은 ‘TV 제품 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’를 발표하며, 시뮬레이션이 제조 공정의 신뢰성과 효율성을 동시에 높이는 방법을 제시한다. 현대자동차 한만용 책임연구원은 ‘승객 모니터링과 인체모델의 융합을 통한 디지털 트윈 기술’을 통해 SDV(Software Defined Vehicle) 시대의 고객 중심 설계 혁신 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원장 이종수 교수는 “생성형 AI와 물리기반 모델의 결합이 가속화되며, 신뢰성 확보와 시뮬레이션 자동화가 산업의 핵심 이슈로 부상하고 있다”고 강조했다. 그는 이어 “AI·MLOps·클라우드 기반 시뮬레이션이 주도하는 새로운 패러다임 속에서, 지속가능하고 효율적인 제조 혁신 방향을 논의하는 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 이번 컨퍼런스에는 현대자동차, LG전자, 앤시스코리아, 피도텍, 나니아랩스, 메타리버테크놀로지, AWS, 한국알테어 등 주요 제조기업과 CAE 솔루션 기업이 참여해 최신 기술과 사례를 공유한다. 또한 SMATEC 2025 전시회와의 연계로 다양한 CAE·AI·디지털 트윈 솔루션을 현장에서 직접 체험할 수 있다. 사전등록은 CAE 컨퍼런스 공식 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 가능하다. 한편, 10월 20일에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 프리뷰 방송이 진행되어, 한국기계연구원 박종원 단장과 태성에스엔이 김지원 이사가 CAE 기술의 방향성과 AI 융합 트렌드를 소개했다.   CAE 컨퍼런스 2025 발표자 - 연세대 이종수 / 앤시스코리아 강태신 /  나니아랩스 강남우 / 피도텍 최병열 / 메타리버테크놀러지 서인수 / AWS 전병승 / 한국알테어 이승훈 / 현대자동차 한만용 / LG전자 장일주 / LG전자 문강석
작성일 : 2025-10-28
공동주택 상세물량 산출을 위한 BIM 모델링 기준 수립 연구
[자료] 공동주택 상세물량 산출을 위한 BIM 모델링 기준 수립 연구 발행 : 2024 형식 : pdf 86 page 제작 : 토지주택연구원   최근의 4차 산업혁명과 관련하여 다양한 ICT기술이 전 산업측면에서 적용되고 있는 상황이며, 건설산업에서도 4차 산업혁명에 대응하기 위하여 국토교통부에서는 ‘스마트 건설기술 개발’ 이라는 큰 측면에서 3차원 설계, 가상건설, 3D 프린팅, 모듈화 제작, 자동 조립, 드론 및 사물 인터넷 등을 활용한 시설물 유지관리 등의 분야에 건설자동화 기술 개발을 추진하고 있는 상황임 국토교통부 및 조달청에서는 건설산업 BIM 적용을 위한 다양한 전략을 검토하고 있으며, 국토 교통부는 “스마트 건설기술 로드맵”을 발표하여 2025년까지 스마트 건설기술 활용기반을 구축 하고 2030년에는 건설자동화의 완성을 목표로 스마트 건설기술 전략을 수립하고 있음 특히, BIM(Building Information Modeling)은 4차 산업혁명 대응을 위한 스마트 건설기술의 핵심으로서 국토교통부 및 조달청 등에서 건설산업의 BIM 적용을 위한 다양한 전략을 검토 하고 있으며, 국토부는 2025년 건설산업의 전면 BIM설계를 목표로 하고 있는 상황임. 이에, 공사에서도 BIM 관련 환경변화에 적극적인 대응이 필요한 상황임 또한, 국토부에서는 건설산업 BIM 적용을 위한 다양한 전략을 검토하고 있으며, “스마트 건 설 활성화 방안(22.07)”을 통하여 1,000억 이상 공공공사에 대해 건설 全 과정 BIM 도입 의 무화 및 건설기준 디지털화로 BIM 작업생산성 제고를 위한 운영방안을 수립   건설분야 연차별  BIM 도입 단계      
작성일 : 2025-10-24
HP Z2 미니 G1a 리뷰 : 초소형 워크스테이션의 AI·3D 실전 성능
워크스테이션은 콤팩트한 외형 속에 데스크톱급 성능을 담아낸 전문가용 시스템이다. 단순한 소형 PC와 달리, 3D·영상·AI·엔지니어링 등 고성능이 필요한 크리에이터와 전문 작업자를 위해 설계된 것이 특징이다. 이번 리뷰에서는 실제 소프트웨어 워크플로와 AI·LLM 테스트까지 다양한 관점에서 심층 평가를 진행했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a   하드웨어 및 설치 환경 HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)의 가장 큰 강점 중 하나는 강력한 하드웨어 스펙이다. AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(AMD Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서(16코어 32스레드, 3.00GHz), 최대 128GB LPDDR5X 메모리, 8TB NVMe SSD, 그리고 16GB VRAM을 탑재한 라데온 8060S(Radeon 8060S) 통합 그래픽 등, 동급 소형 워크스테이션에서는 보기 힘든 구성을 갖췄다. 특히 메모리는 최대 128GB까지 확장 가능하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 자원에 독점 할당할 수 있다. 듀얼 NVMe 및 RAID 지원으로 대용량 데이터 처리와 안정성을 확보했으며, 50TOPS에 달하는 NPU 성능 덕분에 AI 추론 등 최신 워크로드도 소화할 수 있다. 테스트는 윈도우 11 프로 기반, 64GB RAM과 16GB 라데온 8060S, 듀얼 NVMe SSD가 장착된 구성으로 진행됐다.   ▲ HP Z2 미니 G1a의 하드웨어 스펙   전문 소프트웨어 워크플로 직접 HP Z2 미니 G1a를 사용해 본 첫 인상은 “미니 사이즈에서 이 정도 성능이라니?”였다. 크기는 작지만, 성능은 결코 작지 않았다. 시네마 4D(Cinema 4D)로 복잡한 3D 신을 제작하고, 지브러시(ZBrush)에서 대형 폴리곤 모델링과 서브툴 멀티 작업을 해 보니 작업 흐름이 부드럽고, 장시간 동작에도 다운이나 랙 없이 꾸준한 성능으로 작업할 수 있었다. 시네벤치(Cinebench), 시네마 4D, 지브러시, 애프터 이펙트(After Effects), AI 생성형 이미지·영상, LLM 실행 등 전 영역에서 성능 저하를 체가하기 어려웠다. 시네마 4D에서는 수십만~수백만 폴리곤에 달하는 대형 3D 신 파일을 불러오고, 뷰포트 내 실시간 조작이나 배치 렌더링, 애니메이션 키프레임 작업에서 CPU 기반 멀티스레드 성능이 큰 장점을 발휘했다. 시네벤치 2024 멀티코어 점수는 1832점으로, 애플의 M1 울트라보다 높은 수치를 달성해 전문 사용자에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다.   ▲ 시네마 4D에서 테스트   애프터 이펙트 환경에서는 GPU 가속 지원이 부족한 점에도 불구하고, 강력한 CPU 성능 덕분에 고해상도(4K) 다중 레이어 영상 합성, 이펙트, 복수 트랙 편집에서도 랙이나 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있었다. 시네마 4D, 지브러시, 콤피UI(ComfyUI) 등과의 멀티태스킹 환경에서도 리소스 병목 없이 쾌적하게 여러 프로그램을 병행 실행하는 것이 가능했다.   ▲ 애프터 이펙트에서 테스트   아이언캐드 대형 어셈블리 테스트 엔지니어링 현장에서 요구되는 대형 어셈블리 작업을 검증하기 위해 동료와 함께 아이언캐드(IronCAD)로 2만여 개(2만 1800개)에 달하는 파트가 포함된 820MB 대용량 CAD 파일을 로딩해 테스트를 진행했다. 이 워크플로는 최근 산업·기계 설계 현장에서 자주 마주치는 극한 환경을 그대로 반영한 조건이었다. 테스트 결과, HP Z2 마니 G1a의 평균 FPS는 약 19로 측정됐다. 이는 노트북용 RTX2060 GPU가 내는 실제 CAD 작업 성능과 동등한 수준에 해당한다. 고용량 모델의 빠른 불러오기, 실시간 3D 뷰 조작, 개별 파트 속성 편집 작업에서 큰 병목이나 지연 없이 효율적인 사용 경험을 확인했다. 대형 파일임에도 불구하고 시스템 자원 부족이나 다운 없이 멀티태스킹 환경에서도 안정적으로 작업이 이어지는 점이 인상적이었다.   ▲ 아이언캐드에서 테스트   AI 및 LLM 활용 AI 작업이나 LLM 실행에서도 강점이 명확했다. 콤피UI에서 Wan2.2, Video-wan2_2_14B_t2v 같은 고사양 텍스트-비디오 생성 모델도 무리 없이 돌릴 수 있었고, LM 스튜디오(LM Studio)와 올라마(Ollama) 기반의 대형 LLM 역시 빠른 추론 속도를 보여줬다. NPU(50TOPS)의 연산 가속과 64GB RAM의 넉넉함 덕분에, AI 모델 로컬 실행/추론에서 항상 안정적인 환경이 보장된다는 느낌이다. 오픈소스 AI 이미지 생성이나 텍스트-비디오 워크플로도 CPU-메모리 조합만으로 병목 없이 부드럽게 동작했다. 쿠다(CUDA)를 지원하지 않는 환경의 한계로 일부 오픈소스 AI 툴은 실행에 제약이 있었으나, CPU와 NPU 조합만으로도 로컬 기반 AI 이미지 생성 및 텍스트-비디오 워크플로에서 동급 대비 빠르고 매끄러운 결과를 보였다.    ▲ 콤피UI에서 테스트   LLM 분야에서는 LM 스튜디오와 올라마를 이용해 7B~33B 규모의 다양한 대형 언어 모델을 구동했다. 64GB RAM과 50TOPS NPU의 지원 덕분에 GPT-3.5, 라마 2(Llama 2) 등 대용량 파라미터 기반의 모델도 실제 업무에서 실시간 질문-응답, 코드 자동완성, 문서 요약 등에 무리 없이 활용 가능했다.   ▲ LLM 테스트   통합 메모리 아키텍처 효과 Z2 미니 G1a의 최고 강점은 UMA(통합 메모리 아키텍처)에 있다. 이 기술은 시스템 메모리(RAM)의 상당 부분을 GPU 연산에 직접 할당해, 기존 분리형 GPU VRAM 성능의 한계를 극복한다. 실제로 탑재된 메모리(64GB~128GB 중 구매 옵션에 따라 선택)를 GPU에 최대 96GB까지 독점적으로 할당할 수 있으며, 복잡한 3D·그래픽 집약적 프로젝트 처리와 생성형 AI·LLM 등의 작업에서 병목 없이 고효율 워크플로를 경험할 수 있었다.   실사용·테스트를 위한 리뷰 환경 제품 리뷰 당시 64GB RAM 탑재 모델을 기준으로, 기본 설정에서는 16~32GB를 GPU에 할당해 일반 CAD·3D·AI 작업을 진행했다. 또한 고해상도 3D 렌더나 생성형 AI 영상 작업에서는 BIOS/소프트웨어에서 48~50GB까지 VRAM 할당을 수동 조정해 본 결과, 대형 프로젝트 파일에서 뷰포트 프레임 저하나 메모리 부족 경고 없이 안정적인 작업 환경을 제공했다. 반대로 GPU에 할당하는 메모리를 늘리면 고용량 데이터 병목이 해결되고, 3D 뷰포트 FPS나 AI 추론 속도 및 이미지 품질·정확도가 확실히 향상되는 것이 일관되게 확인되었다. 실제 기업 환경에서는 128GB 모델을 쓰면 최대 96GB까지 VRAM 할당이 가능하므로 GPU 메모리 병목이 무의미해지고, 기존 미니PC와는 비교할 수 없는 확장성과 작업 안전성을 확보할 수 있다.   아쉬운 점 첫째, 테스트용으로 받았던 장비에서는 HDMI 단자의 부재로 미니 DP로 모니터를 연결해야 했는데, 이는 테스트했던 데모 제품의 기본 옵션에 해당한다. 하지만 HP Z2 미니 G1a는 기업용/구매 시 고객 요구에 따라 HDMI 포트를 포함한 맞춤형 Flex I/O 슬롯 옵션 구성이 가능하다고 한다. 실제로 HP 공식 문서 및 판매 페이지에 따르면, 썬더볼트4(Thunderbolt4), USB-C, 미니 DP 외에도 HDMI를 Flex IO 슬롯에 추가할 수 있으므로, 다수의 모니터·TV·AV 장비로 연결해 사용하는 환경에서도 문제없이 세팅할 수 있다. 둘째, GPU가 AMD 라데온 기반이기 때문에 엔비디아 CUDA를 필요로 하는 GPU 가속 작업(예 : Redshift GPU 렌더러, 딥러닝 프레임워크)은 아예 테스트 자체가 불가능하다. AI, 3D, 영상 워크플로에서 CUDA 생태계를 사용하는 환경에서는 제품 선택 전 미리 확인이 필요하다. 셋째, 고부하 작업 시 팬 소음이 다소 발생할 수 있으므로 조용한 사무실 환경이라면 쿼이엇 모드 설정이 필요하다.   결론 및 추천 HP Z2 미니 G1a 워크스테이션은 한정된 공간에서 고성능이 필요한 크리에이티브 및 AI 전문가, 엔지니어, 디지털 아티스트에게 탁월한 선택지가 될 수 있다. 실제로 써보면, 공간 제약이 있는 환경에서도 3D 모델링, 영상 편집, 생성형 AI, LLM 추론 등 고사양 멀티태스킹을 안정적으로 병행할 수 있었고, 기업용 보안, ISV 인증, 최신 네트워크까지 갖췄다. 다양한 작업을 동시에 손쉽게 처리할 수 있다는 점에서 미니 데스크톱 중에서도 실전 현장에 ‘매우 쓸 만한’ 최상위 선택지라고 생각이 든다. 비록 CUDA 미지원 및 HDMI 포트 부재라는 한계가 있지만, CPU·메모리 중심의 워크플로에선 동급 최고 수준의 안정성과 성능을 보여준다. 최신 AI 및 LLM, 3D·영상·컴포지팅 등 멀티태스킹이 잦은 전문 분야라면 이 제품이 오랜 기간 든든한 실전 파트너가 될 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 배현수 부장 마루인터내셔널(맥슨 한국총판) 기술지원팀, AI 크리에이터, 모션그래픽 디자이너     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
NaviQ v2.0 : BIM 기반 공사비 자동 산출 설루션
개발 및 공급 : 글로텍 www.glotechsoft.com 주요 특징 : BIM 기반 수량–공사비 자동 산출, CBS 단가 DB 연동 공사비 자동 산출, OBS/WBS 연동으로 공정·기성관리까지 지원, 기존 2D 산출 방식과의 통합 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10 이상 시스템 권장 사양 : 인텔 코어 i5 이상 CPU, 16GB 이상 RAM, 엔비디아 GTX 1060 이상 GPU(나비스웍스 연동 시), 10GB 이상 여유 저장공간 소프트웨어 요구사항 : .NET Framework 4.7 이상, 레빗 또는 나비스웍스(2022~2024) 설치 권장   그림 1. BIM 기반 견적 산출 설루션 NaviQ v2.0   NaviQ(나비큐) v2.0은 글로텍이 개발한 BIM 기반 견적 산출 설루션으로, 설계자가 작성한 BIM(건설 정보 모델링) 모델로부터 수량을 자동 산출하고, CBS 단가 데이터베이스(DB)와 연계하여 공사비 내역서를 자동 작성할 수 있는 실무형 통합 설루션이다. 이 제품은 철도, 도로, LH, 건축, 항만 등 다양한 인프라 분야에서 설계-시공-기성관리 전 단계를 아우르는 비용 자동화 기능을 지원하며, 특히 기존 EBS 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하여 도입 장벽을 낮춘 것이 특징이다.   NaviQ 2.0의 주요 특징 BIM 모델 기반 수량 산출(체적, 면적, 길이, 갯수 자동 인식) CBS 일위대가 DB 연동 공사비 자동 산출 OBS(단위 기준), WBS(공정 기준)와의 매핑을 통한 공정 연계 기존 2D 산출 수량과의 혼합 사용 가능 가근거, 수량근거 자동 기록 및 내역서 엑셀 출력 무료 뷰어 및 7일 체험판(trial) 제공으로 도입 부담 최소화   제품 구성   그림 2. NaviQ v2.0 제품군   NaviQ v2.0은 다음과 같은 구성으로 이루어져 있다. NaviQ Viewer : BIM 수량 확인 전용 툴(무상 배포) NaviQ Trial : 7일간 전체 기능 사용 가능 NaviQ Standard : 1년 기간제 라이선스(1 유저), 정식 제품(단가DB 연동, 자동산식 적용, 내역서 출력 등 전체 기능 포함) NaviQ Site : 1년 기간제 라이선스(1 사이트), Standard 제품을 한 개 회사가 인원 제한 없이 사용할 경우   NaviQ 2.0의 주요 기능 NaviQ v2.0은 설계자가 작성한 BIM 모델을 기반으로 수량 – 공사비 – 공정 – 기성관리까지 전 주기 데이터를 자동으로 연계할 수 있는 BIM 5D 실무 특화 설루션이다. 특히 국내 표준품셈 기반의 CBS 일위대가 DB를 직접 연동하고, BIM 물량을 공정 단위(WBS)로 분개하여 기성관리까지 연결할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 뿐만 아니라 기존 2D 방식의 수동 산출 물량도 함께 병합할 수 있어 디지털 전환에 대한 진입 장벽을 낮추었으며, CBS-WBS 매트릭스 구조 기반의 정량화된 내역서 산출도 가능하다. 또한, 상용 공정관리 소프트웨어와의 연동을 통해 기성율, 공정 진척도, 물량 실적까지 통합 관리할 수 있다.   그림 3. NaviQ v2.0의 사용자별 활용 시나리오   CBS 일위대가 DB 데이터 활용 가능 : 국내 표준품셈 기반 CBS 단가 DB와 자동 연동되어 BIM 수량에 따른 재료비, 노무비, 경비가 자동 산출되며, 내역서 구조에 맞게 자동 적용된다. BIM 산출물량 WBS 단위 물량분개 : BIM 모델로부터 추출한 자동 수량은 WBS 공정 단위별로 분개되며, 각 공정에 해당하는 수량·공사비·일정 정보를 정량화할 수 있다. 수동물량 산입 및 WBS 단위 물량분개 : BIM 미적용 구간의 수동 물량(2D CAD 기반 또는 직접 입력)은 자동 수량과 병합 가능하며, 동일하게 WBS 단위로 분배되어 기성관리까지 연계된다. 매트릭스 기반 CBS-WBS 조합 5D 내역서 산출 : CBS(공사비 단가 기준)와 WBS(공정 기준)를 매트릭스(matrix) 형태로 매핑하여 각 공정별 비용 집계와 실행 계획 비교가 가능하며, 실시간 내역서 산출이 이루어진다. 상용 공정관리 SW 연동을 통한 공정–기성 관리 : MS 프로젝트(MS Project), 프리마베라(Primavera) 등 상용 공정관리 소프트웨어와 연동되어 기성 진척도·공정률·수량 실적을 통합 추적할 수 있으며, 실적 기반 예산 통제가 가능하다.   그림 4. NaviQ v2.0의 BIM 견적산출 실행 화면   고객 지원 전략 NaviQ v2.0의 개발·공급·확산은 3개사의 전략적 협업을 기반으로 시작되었다. 제품의 개발 및 기술지원은 글로텍이 주관하고, 공식 판매는 라인테크가 담당하며, 사용자 교육과 도입 지원은 한국디지털교육원이 맡는 구조로 3개사가 MOU를 체결하고 제품 생태계를 공동 구축하고 있다. 이러한 역할 분담 체계는 단순한 유통을 넘어, 고객의 도입–학습–실무 적용까지 전 주기를 통합 지원할 수 있는 파트너십 기반 운영 모델로 자리 잡고 있으며, 향후에는 NaviQ 제품을 도입한 설계사, 시공사, 발주기관 고객을 비즈니스 파트너로 확대 공유하는 전략도 함께 추진 중이다. 특히 BIM 기반 공공사업 확대와 디지털 건설 수요가 증가하는 가운데, 파트너 기업 간 공동 브랜딩, 공동 제안, 공동 마케팅 체계를 통해 기술 + 서비스 + 확산 전략이 결합된 실질적 BIM 5D 산업 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다.   향후 계획 글로텍은 2025년 하반기를 NaviQ 신제품의 본격적인 시장 랜딩 시점으로 설정하고, 이를 위해 다각도의 홍보 전략을 추진할 계획이다. 포털 키워드 광고, 전문지 신문기사, SNS·블로그 채널을 활용한 온라인 홍보는 물론, 설계사·시공사·발주처 등 핵심 타깃을 대상으로 한 제품 설명회 및 세미나도 개최하여 인지도 확대와 실질적 도입 확산을 동시에 노린다. 이와 함께, 2026년부터는 사용자 현장의 피드백을 반영한 고도화 업데이트를 지속적으로 추진할 예정이다. BIM 5D 기반의 기능을 넘어 디지털 트윈 연계, AI 기반 수량 예측·기성 분석, 실적 리포트 자동화 등 차세대 건설 자동화를 실현하기 위한 기술 개발이 본격화될 전망이다. 이를 위해 글로텍은 전담 기술지원 조직을 통해 사용자 교육, 온라인 매뉴얼 제공, 커뮤니티 운영, 정기 기술 세미나 개최 등 제품 사용 전·중·후 단계 전반에 걸친 지원 체계를 갖추고 있으며, 공공기관의 BIM 의무화 정책 흐름에 발맞춰 관련 인증 획득과 제도 연계 확대도 병행하여 추진할 방침이다.   ■ 같이 보기 : [피플&컴퍼니] 글로텍 이재홍 센터장, 한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
빌딩스마트협회지 The BIM V31
  편집장 노트 Editor’s note 김정인 교수 국민대학교 | Kim, Jungin Professor Kookmin University 5년간의 진척사항 : 개별 사용 사례 표준에서 업계 전반의 상호 운용성까지 Five Years of Progress: From Individual Use-Case Standards to Industry-Wide Interoperability Léon van Berlo Technical Director 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International bSDD 콘텐츠 검증 bSDD content verification Artur Tomczak bSDD Product Manager 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International BIM을 넘어 : IFC와 AAS가 지속 가능하고 지능적인 빌딩 운영을 실현하는 방법 Beyond BIM: How IFC and AAS Unlock Sustainable and Intelligent Building Operations Christian Frey 지멘스 | Siemens BIM 데이터 가치 평가: 디지털 자산 회계 IFC and ISO: Four Tracks for Strategic Collaborations Claire Whittaker & Léon van Berlo 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International IFC와 ISO 전략적 협력을 위한 네가지 방향 IFC and ISO: Four Tracks for Strategic Collaborations Léon van Berlo 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 디지털 디자인으로 호주 멜버른의 스카이라인을 바꾸다: West Side Place Digital design enables city-shaping skyscrapers West Side Place, Cottee Parker Architects, Australia 그라피소프트 | GRAPHISOFT SE DfMA 기반 모듈러 건설을 위한 Archicad 및 XR 기술 활용 BIM 워크플로우 DfMA-Oriented BIM Workflow Using Archicad and XR Technologies for Modular Construction 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김지영 선임연구원 (주)M3Systems | Kim, Jiyoung Senior Researcher M3Systems Co., Ltd. 사디크 레만 석박사 통합과정 연구원 경희대학교 건축학과 | Saddiq Ur Rehman Combined MS-PhD Researcher Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 국토부, 스마트+빌딩 핵심기술 : 경희대 주관 인간중심 로봇 친화형 건축 설계·시공 및 운영기술 개발 Ministry of Land, Infrastructure and Transport – Smart+ Building Core Technology Project : Development of Human-Centered, Robot-Friendly Building Design, Construction, and Operation Technologies, led by Kyung Hee University 황경은 조교수 경희대학교 건축학과 | Hwang, KyungEun Assistant Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김남미 연구교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Nammi Research Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea Navisworks 사용자 정의 매개변수 사용하기 Using custom parameters in Navisworks 신재용 상무 (주)한국디지털교육원 | Shin, Jae Yong Senior Director Korea Digital Institute Co., Ltd. 새롭게 출시되는 신기술으로 BIM 시장의 미래를 선도하는 그라피소프트 Graphisoft is leading the future of the BIM market with newly launched technologies 그라피소프트 | Graphisoft 스마트건설 얼라이언스 BIM기술위원회 2025년 상반기 활동 . | Fuzor 2026 출시 및 새로운 핵심 기능 Fuzor 2026 Launch Announcement (주)브이디씨테크 제공 | BIM AWARDS 2024 하이라이트 BIM AWARDS 2024 Highlight 빌딩스마트협회 BIM AWARDS 운영위원회 | BIM 기술 트랜드 2025년 상반기 스마트 건설과 BIM 기술 동향 . 강태욱 연구위원, 공학박사 한국건설기술연구원 | Kang, Tae Wook Ph.D, Research Fellow KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY 출판 . | bSK News, bSI News   출처 : 빌딩스마트협회 다운로드 하러 가기
작성일 : 2025-09-08
빌딩스마트협회지 The BIM V30
    편집장 노트 Editor note 김정인 교수 국민대학교 | Kim, Jung In Professor Kookmin University 2025년에 오신 것을 환영합니다. Welcome to 2025 Ian Howell 의장 빌딩스마트인터내셔널 | Ian Howell Executive Chair buildingSMART International buildingSMART International, 임시 CEO 임명 buildingSMART International Announces Interim CEO Appointment | openBIM의 해 The Year of openBIM Aidan Mercer 마케팅 디렉터 빌딩스마트인터내셔널 | Aidan Mercer Marketing Director buildingSMART International 홍콩 국가공인 BIM 자격제도 및 교육체계 소개 Introduction to BIM Certification and Accreditation Schemes in Hong Kong 서준오 부교수 홍콩이공대학교 | Seo, JoonOh Associate Professor Hong Kong Polytechnic University openBIM Awards 2024 하이라이트 openBIM AWARDS 2024 Highlight 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 글로벌 IFC 의무적용 Global IFC Manates 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 인프라 혁신 : 핀란드 교통 인프라 기관의 디지털 트윈 생태계 로드맵 Transforming Infrastructure : The Finnish Transport Infrastructure Agency Roadmap to a Digital Twin Ecosystem Aidan Mercer and Bart Brink buildingSMART International | Aidan Mercer and Bart Brink buildingSMART International 상호 운용성에는 버전 구분이 없습니다 Interoperability has no version number Léon van Berlo Technical Director buildingSMART International | Léon van Berlo Technical Director buildingSMART International 저는 처음부터 Archicad BIM으로 설계 시작했어요 : 경계없는작업실의 류상호 I Started Designing with Archicad BIM from the Beginning : Sangho Ryu of Boundless 류상호 파트너 경계없는작업실 건축사사무소 | Ryu, Sangho Partner Boundless 더 완벽한 목재 구조 설계와 제조를 위한 솔루션 아키프레임 ArchiFrame . | openBIM Awards 2025 제출 안내 openBIM Awards 2025 Submission Guide | IDS 검증 단계 보고서 IDS Validation phase Report | BIM 기본 정보인도지침서(IDM) . | 스마트건설 얼라이언스 BIM기술위원회 2025년 운영계획 . | bSK 뉴스 bSK News | 빌드스마트 컨퍼런스 2024 buildSMART CONFERENCE 2024 | bSI 뉴스 bSI News   출처 : 빌딩스마트협회 파일 다운로드 링크
작성일 : 2025-09-08
[케이스 스터디] KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템
비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[ Physical AI × 세계 최초 기술(RCRA) ] AI·로봇 융합 제조·물류 'Next Standard'
■ AX & Robotics-Driven Manufacturing R&D  · Safety Congress with LG Leaders and Global Experts  ■   ● 장소 : LG사이언스파크 E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙 8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시 15분   ● 일시 : 9월 18일 (목) 12시  30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600 명 한정 무료   ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL : https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 아젠다 상세 :   ① [ Track Keynote ] 고장·충돌·사고를 넘어: System Thinking과 Digital Thread로 보는 로봇 공정의 숨은 리스크   -  경희대학교 임성수 교수   · 세션 상세:  많은 기업이 로봇·AI를 도입해 스마트팩토리의 생산성과 품질 향상을 기대하지만, 실제 운영에서는 고장·충돌·안전사고가 잦습니다. 이는 설계–생산–운영 전 과정의 데이터 단절과 의사결정 구조 분절에서 비롯됩니다. 본 세션에서는 System Thinking 과 Digital Thread를 통해 전사 차원의 리스크를 사전에 식별하고, 설계–생산–운영 데이터를 유기적으로 연결해 문제를 예방하는 구체적 접근법을 제시합니다.   · 연사 소개:  임성수 교수는 경희대 기계공학과 교수이자 대한기계학회 부회장으로, 로봇 안전 분야 권위자다. 산업용 로봇 ISO 국제표준 한국 대표 전문가이자 ISO 15066-3 프로젝트 리더를 맡아왔으며, 대통령 표창 (2024)과 산업부 장관 표창 등 다수의 수상 경력이 있다. 학계·산업계·정부를 아우르는 국제 표준화와 산업 발전의 가교 역할을 수행하고 있다.   ②  Collision-Free Human-Robot Collaboration – AI Safety Simulation and Global Compliance Cases   - 세이프틱스 김휘연 CSO   · 세션 상세: 로봇은 이제 일부 업종의 선택이 아니라 모든 제조 현장의 기본 인프라이며,  그 핵심은 안전성입니다. 안전 없는 자동화는 생산성·품질 모두를 보장할 수 없습니다. 본 세션에서는 Biomechanical Injury Threshold Model과 Digital Twin Safety Simulation을 활용해 자동화 설비의 실제 공정 안전성을 데이터로 분석하고 잠재 위험을 정량화하는 방법을 소개합니다. ISO 10218, ISO/TS 15066  등 국제 안전 규격 대응 사례를 통해 사고 예방을 넘어 리드타임 단축, 품질 보증, 글로벌 납품 승인 및 파트너십 강화로 이어지는 실제 경험을 공유하며, 로봇 안전성이 스마트팩토리의 Next Standard임을 제시합니다.   · 연사 소개 : 김휘연 CSO는 Safetics 전략총괄로, 공학 시뮬레이션 분야의 전문가다. 두산·한화·뉴로메카 등 국내 및 UR ·FANUC·KUKA 등 글로벌 기업과 협력해 왔고, 삼성·현대·GM·P&G 등 세계 유수 기업에 안전 솔루션을 적용한 경험이 있다. 인간-로봇 협업 (HRC) 분야에서 차세대 안전 기술을 선도하는 글로벌 전략가로 알려져 있다.   ③ 위험성 평가는 이제 ‘공정 설계 도구’다 – Front Loading Engineering과  MBSD로 여는 로봇 스마트 팩토리 품질/안전 혁신 - 세이프틱스 임정호 박사   · 세션 상세 : 기존 스마트팩토리 안전 평가는 설비 설치 후 뒤늦게 이뤄져 설계 변경·추가 비용, 일정 지연, 품질 저하로 이어지는 구조적 한계가 있었습니다. 본 세션에서는 이를 극복하기 위해 Front Loading Engineering 과 Model-Based Safety Design(MBSD)을 적용한 사례를 소개합니다. 설계 단계에서 선제적으로 위험성을 평가하고 안전 대책을 반영해 안전을 사후 점검이 아닌 설계의 일부로 통합한 접근법입니다. 이를 통해 설비 변경 비용 절감, 리드타임 단축, 안전·품질 동시 향상이라는 성과를 달성하며 , 위험성 평가가 스마트팩토리 경쟁력의 필수 설계 도구임을 보여드립니다.   · 연사 소개: 임정호 박사는 경희대 기계공학과 연구교수, 산업 자동화·물류 설비 기업과  KOTITI 시험연구원 경력을 바탕으로 수백 개 기업에 로봇 안전 컨설팅을 수행해 온 전문가이다. ISO 10218-2, ISO 13482 국제 표준 전문가로 산업 현장 요구를 깊이 이해하며, 한국로봇산업협회 전문위원과 산업부 소재부품기술개발사업 기획위원으로도 활동하고 있다.   ④ 지능형 로봇 기술혁신과 스마트물류의 확산 - LG CNS  손명운 팀장   · 세션 상세: 지능형 로봇 기술은 AI 수준에 따라  1세대 고정형 로봇에서 센서 기반 2세대, 학습형 3세대를 거쳐, 물리 환경과 상호작용하며 스스로 판단·학습하는 4세대 Physical AI 로봇으로 진화하고 있습니다 . 특히 휴머노이드 로봇은 범용지능을 갖추어 물류·제조 현장의 복잡한 부가가치 작업까지 수행할 수 있는 잠재력을 보여주고 있으며, Amazon과 BMW 등은 이미 현장 실증을 진행 중입니다. 이러한 변화의 핵심은 Robot Foundation Model(RFM)로,  방대한 시뮬레이션·원격제어 데이터 학습과 현장 파인튜닝을 통해 정교한 자율 동작을 구현합니다. Teleoperation 기반 원격작업으로 실시간 대응과 학습데이터 축적이 가능해 지속적 성능 향상이 이루어지며, 이는 단순 자동화를 넘어 완전 무인화 스마트물류센터로의 전환을 가속화합니다. 본 세션에서는 Physical AI와 휴머노이드가 제공하는 혁신과 이를 활용한 물류·제조 경쟁력 강화 방안을 제시합니다.   · 연사 소개: 손명운 팀장은 LG CNS에서 20년 이상 근무하며 북미 의료솔루션 개발과 C 사 자동유도차량 자동화 등 다수의 글로벌·국내 프로젝트를 수행해 온 디지털 혁신 전문가이다. 사용자 편의성 제고를 위한 여러 DX 과제부터 미국 유수의 회사들의 솔루션 사업, 자동화 설비 구축까지 폭넓은 현장 경험을 보유하고 있으며, AX, RX 기술을 활용한 물류자동화를 구현하고 차별화된 고객 가치를 개발하고 있다.    ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL :  https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 참가 신청 QR코드:    ● 장소 : LG사이언스파크  E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시  15분   ● 일시 : 9월  18일 (목) 12시 30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600명 한정 무료   ● 문의  : Safetics   dblee0803@safetics.io 
작성일 : 2025-08-29
2024 스마트 시티(SMART CITY) 해외진출 전략보고서 
[자료] 2024 SMART CITY 해외진출 전략보고서  발행 : 2024. 12. 형식 : pdf 458 page 제작 : KOTRA   제1장 글로벌 스마트시티 동향 제1절 스마트시티 발전 배경 제2절 글로벌 스마트시티 시장규모 및 전망 (1) 글로벌 스마트시티 시장규모 및 전망 (2) 권역별 시장규모 및 전망 (3) 분야별 시장규모 및 현황 제3절 권역별 스마트시티 특징 및 벤치마킹 사례 분석 1) 스마트시티 전략 특징 2) 분야별 벤치마킹 사례 분석 (1) 교통·물류 (2) 인프라·도시시설관리 및 개발 (3) 에너지·환경 (4) 보안·안전(재난 방재) (5) 헬스케어 (6) 정부·교육·문화·사회 제4절 스마트시티 지수로 본 경쟁력 분포 제5절 국내 스마트시티 추진 사례 (1) 국내 스마트시티 정책 (2) 국내 스마트시티 사례 제2장 스마트시티 국가별 현황 및 정책 제1절 스마트시티 선도국가 1) 국가 주도 발전 국가 (1) 스위스 (2) 싱가포르 (3) 중국 (4) 대만 (5) 사우디아라비아 (6) 스페인 (7) 일본 2) 도시 주도 발전 국가 (1) 덴마크 (2) 영국 (3) 핀란드 (4) 아랍에미리트 (5) 독일 (6) 체코 (7) 네덜란드 (8) 미국 (9) 폴란드 (10) 이탈리아 제2절 스마트시티 신흥국가 1) 국가 성장을 도모하는 국가 (1) 말레이시아 (2) 태국 (3) 튀르키예 (4) 베트남 2) 디지털 기반 확충에 주력하는 국가 (1) 인도네시아 (2) 인도 (3) 콜롬비아 (4) 필리핀 (5) 멕시코 (6) 아르헨티나 (7) 브라질 (8) 케냐 (9) 페루 (10) 몽골 (11) 세르비아 (12) 에콰도르 (13) 에티오피아 (14) 라오스 (15) 아제르바이잔 (16) 우즈베키스탄 (17) 카자흐스탄 제3장 글로벌 스마트시티 진출전략 제1절 스마트시티 발전 양상 및 경쟁력 순위 분포 제2절 스마트시티 발전 양상에 따른 국가별 정책 분석 제3절 스마트시티 발전 양상에 따른 진출전략 1) 국가 주도의 스마트시티 선도국가 2) 도시 주도의 스마트시티 선도국가 3) 국가 성장을 도모하는 스마트시티 신흥국가 4) 디지털 기반 구축에 집중하는 스마트시티 신흥국가 참고사항 1) 국가별 스마트시티 프로젝트 정보 2) 국가 및 분야별 스마트시티 시장 동향    
작성일 : 2025-08-12