발행 : 2024. 12. 형식 : pdf 102 page 제작 : LH한국토지주택공사   목차 01. PC 생산제계 조사 1_PC 생산체계 2_PC부재 생산 및 조립체계 3_PC부재 생산체계 4_PC부재 품질관리 5_업체별 기순보유 천황 6_PC생산체계 조사 주요 결과 02. PC 공동주페 주요 건토사항 1_습식PC, 건식PC 비고 2_PC 콩동주때 설계범위 및 기법 부록 1 PC공동주택 표준평변(단위세대,주동평변도) - 28,36,40,55m2 형 단위세대 평년도 (습식 PC) - 26,36,46,64m2 형 단위세대 평년도 (건식 PC) - 건축 · 구조 평변도 (습식 PC) - 건축 · 구조 평변도 (건식 PC) 2 DIMA 체크리스트 - DfMA 고려사항 - DfMA 평가서 - DfMA 평가방안 PBU 시스템      

이 책은 BIM을 적용하는 공동주택사업의 설계 및 시공을 수행하는 자를 위해 발간되었습니다. BIM을 도입하면 설계 도면이 자동으로 추출되고 설계에 보다 많은 시간을 투자할 수 있다고 기대하지만, 그렇지 않은 것이 현실이기도 합니다. 본 가이드 개발의 주체인 한국토지주택공사 공공주택본부 주거혁신처, 대한건축학회, 어반플롯건축사사무소를 중심으로 산학연 연합체로 구성된 연구진은 그동안 실무경험과 연구 성과를 바탕으로 기존 2D도면의 한계성을 분석하고 BIM 도면이 갖추어야 하는 특성을 도출함으로써 BIM 도면에 대한 새로운 표현형식과 방법을 제안하였습니다. BIM 기술자가 아닌 건축가의 도구로서 BIM에 기반한 정보 활용과 다양한 노하우를 적극적으로 함께 공유하고자 합니다. 공동주택 설계 프로세스를 구현하고 있는 실무자들이 직접 BIM 데이터를 구축하고 샘플 도면을 추출함으로써 가이드의 내용을 검증하였습니다.본 가이드를 통해 공동주택사업에서 BIM을 활용할 경우 어떻게 전략과 계획을 수립하고, 어떻게 데이터를 구축하고 이로부터 도면 성과물을 만들 수 있을 것인지를 실무적 차원에서 큰 도움을 줄 것으로 기대하고 있습니다. 더불어 앞으로 보다 많은 사업에 적용함으로써 지속적으로 개선 사항을 도출하고 더 많은 데이터와 사례를 만들어 갈 예정입니다. 2024년 11월   LH 공동주택 BIM 설계도면 작성가이드 링크 바로가기 1_ LH 공동주택 BIM 설계도면 작성 가이드_최종.pdf (227.1MB)  2_ 부속서-1_공동주택 BIM 설계도면 작성 실무 매뉴얼.pdf (16.05MB)  2-1_ 공동주택 BIM 발주자 강의(BIM소개, 활용방법).mp4 (622.61MB)  2-2_ 공동주택 BIM 실무자 강의 1강_공동주택 설계 BIM 준비.mp4 (140.77MB)  2-3_ 공동주택 BIM 실무자 강의 2강_면적산출도면 작성.mp4 (75.7MB)  2-4_ 공동주택 BIM 실무자 강의 3강_인동거리검토도면 작성.mp4 (48.68MB)  2-5_ 공동주택 BIM 실무자 강의 4강_창호일람표 작성.mp4 (96.74MB)  2-6_ 공동주택 BIM 실무자 강의 5강_공간정보 활용.mp4 (165.96MB)  2-7_ 공동주택 BIM 실무자 강의 6강_경사로 작성 및 검토.mp4 (107.35MB)  2-8_ 공동주택 BIM 실무자 강의 7강_구조도면 작성.mp4 (162.51MB)  3-1_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_표제부.pdf (59.99MB)  3-2_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_단위세대 및 주거동.pdf (35.65MB)  3-3_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_부대시설 및 상세도.pdf (28.26MB)  3-4_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_구조-1.pdf (7.22MB)  3-4_ (실시설계) 공동주택 BIM 도면_구조-2.pdf (65.69MB)  4-1_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_표제부.pdf (59.97MB)  4-2_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_단위세대 및 주거동.pdf (23.92MB)  4-3_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_부대시설.pdf (16.75MB)  4-4_ (기본설계) 공동주택 BIM 도면_구조.pdf (39.57MB)  5_LH 공동주택 템플릿 v_1_0.rte (19.31MB) 

PLM 업계 인터뷰 티와이엠, PLM, ERP, MES, SCM 등 기업 운영 전반 디지털 전환 활발  티와이엠(TYM)은 1951년 창사한 국내 최고의 기술력을 자랑하는 농기계 전문기업이다. 코로나 팬데믹을 기점으로 연 매출 1조를 달성하였고 현재는 새로운 도약을 위하여 ERP, PLM, MES, SRM, SCM 등 기업 운영 전반에 대한 활발한 디지털 전환(DX)을 진행하고 있다. - 귀 사의 PLM 관련 시스템 구축 및 사용 현황에 대해 간단히 소개한다면. 현재 TYM은 윈칠(Windchill) 최신버전인 11.2를 설치하여 운영 중이다. 2022년 하반기에 PI를 시작으로 23년 9월 통합 서버 구축 완료 후 사양BOM, 목적별 BOM을 구성하고 관련 프로세스 및 모듈을 개발 중에 있다.   - PLM 시스템 구축으로 인한 성과가 있다면. TYM은 기존 사이트외 인수합병으로 인해 사이트가 추가되었다. 두 사이트 모두 동일한 PLM인 윈칠로 구성되어 있었으나 상이한 기준정보 및 프로세스로 인하여 통합 과정이 선행되어야 했다. 6개월의 PI 기간을 통하여 시스템 통합 기준과 프로세스를 통합하고 프로그램 및 기존 레거시 시스템과 연동을 위한 개발을 병행하여 진행함으로써 DATA 정비와 업무 효율을 증대하기 위한 프로세스 정비를 통하여 고도화된 시스템을 구축하였다. - PLM의 필요성과 혜택에 대한 견해는.  최근 농기계산업에서도 DX에 대한 다양한 요구가 발생하고 있다. 이러한 요구에 대해 거시적인 해결 방안을 마련하여야 한다. PLM은 가상 DATA를 넘어 현실 DATA를 관리하는 시스템으로 발전하였다. 이는 DX를 통한 가상과 현실의 연결을 위한 가장 확실하고 정확한 방법이라고 생각한다. - PLM/DX 프로젝트 성공을 위한 팁이 있다면. 모든 프로젝트는 경영진의 의지와 지원이 중요하다고 한다. 특히나 PLM와 같이 전사 시스템의 경우 그 더욱 그러하다. 그러기 위해서는 프로젝트 수행 전 경영진–PM–PMO 간의 목표 공유가 매우 중요하다. 이는 프로젝트가 흔들림 없이 진행 할 수 있는 원동력이다. 프로젝트가 완료된 이후에는 실사용자에 대한 교육과 더불어 변화 관리를 할 수 있는 자원을 별도로 운영하는 것이 효과적이다.  또한 프로젝트 결과에 대한 오류가 발생하는 것은 필연적인 것이다. 다만 리스크를 줄이기 위한 노력이 중요하며 발생한 오류는 장기적인 시각을 가지고 해결할 필요가 있다. - PLM/DX 관련 계획이 있다면. TYM은 2024년 NPD2.0(New Product Develop) 구축을 위하여 PLM 고도화를 진행할 예정이다. 이는 가상검증, 설계표준화 등 개발과 관련된 모듈과 프로세스를 구현하여 설계 효율성을 극대화할 계획이다. - 최근 PLM 트렌드와 전망은 어떠하다고 보는가. 최근 PLM은 단순 업무 효율을 높이기 위한 도구로써 디지털의 발달로 고객 경험을 위한 중요한 역할이 강조되고 그를 위한 여러 가지 시도가 되고 있다. 특히 PTC의 경우 가상과 현실의 연결을 강조하고 PDCA(PLAN-DO-Check-Act)를 원활하게 진행하기 위한 노력을 하고 있다. 이는 농업기계산업이 나아가는 방향과도 일치한다. - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 관련 국내 레퍼런스가 아직은 많지 않아 도입 검토 시 예상되는 리스크와 필요한 자원에 대한 정보가 부족하다. 또한 관련 전문가도 부족한 것이 현실이다. 시스템을 도입하더라도 운영할 자원이 부족하면 성공할 확률이 낮다. 이를 위해서 관련 정보과 자원 확보를 위한 고민과 지원이 필요하다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기   

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   거의 1년 동안 생각해 봤던 엔지니어링 프레임워크를 완성했다. 그 이름은 ‘스마트 혁신 엔지니어링(smart innovation engineering)’이다. 스마트 혁신 엔지니어링은 간단하게 말해서 디지털 엔지니어링과 챗GPT(ChatGPT)와 혁신경영(innovation management)의 결합이라고 할 수 있다. 최근에 혁신 경영 ISO 56001이 완성됐다. 2024년 5월호 칼럼에 소개한 ‘디지털 엔지니어링 프레임워크’도 1년 동안 만들어 봤다. 이것을 연결하고 부족한 부분을 채워 줄 수 있는 것이 인공지능인 챗GPT이다. 챗GPT는 언어 모듈이기 때문에, 제품 개발이나 엔지니어링에 있어서 문서 작성이나 아이디어 등 다양하게 사용할 수 있다.  스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 프레임워크    <그림 1>을 사용하면 가운데 엔티티(entity)가 있다. 엔티티는 구체적인 제품(product)일 수도 있고 특정한 서비스(service)일 수도 있다. 예를 들어서, 자동차나 항공기가 올 수도 있고 어떤 디지털 제품이 올 수도 있다. 그리고 그 엔티티는 디지털 제품 개발 모델에서 어떤 특정 가치(value)를 지정할 수 있다. 예를 들어서 요구사항(requirement), 필요성(needs), 검증(verification), 특정 기술(technology)도 사용할 수 있다. 이런 것은 특정 가치를 나타낼 수 있다. 오늘은 그 특정 가치 중에서 혁신을 집어넣을 수 있다. 이것은 제품 개발에서 혁신(innovation)이라는 가치를 입력하는 것이다. 특히 최근에 표준화된 혁신 경영의 프로세스를 입력해 봤다. 이 가치는 추후에 다양한 관심 가치로 입력할 수 있다.    그림 2. 스마트 혁신 엔지니어링   <그림 3>은 ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델에 대한 것이다. 조직의 상황(조항 4)은 혁신 방향을 설정하는 데에 중요한 외부 및 내부 요인, 문화, 환경, 협업 등을 포함하며, 리더십(조항 5)은 혁신에 대한 헌신, 비전, 전략 및 정책을 통해 혁신 시스템의 방향을 제시한다. 기획(조항 6)은 혁신 목표 설정 및 위험 관리, 자원 할당 등 필요한 조치를 결정하는 단계이다. 지원(조항 7)은 혁신을 가능하게 하는 자원, 역량, 인프라 등을 포함하며, 운영(조항 8)은 기회 식별, 개념 창출, 개념 검증, 솔루션 개발 및 배포와 같은 활동으로 나뉜다. 성과 평가(조항 9)는 혁신 프로 세스의 효율성을 모니터링하고, 개선(조항 10)은 성과 평가 후 시스템을 지속적으로 발전시키는 단계이다. 이 모델은 PDCA(Plan - Do - Check - ACT) 사이클에 따라 운영되며, 기회와 혁신 가 치를 중점으로 두고 조직의 전략과 결합되어 지속 가능한 혁신을 보장한다.    그림 3. ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델(출처 : ISO 56002)   챗GPT에게 이 프로세스를 스마트폰에 적용하는 예시로 질문했는데, 다음과 같은 답변을 도출했다.  “ISO 56002 혁신 관리 시스템을 기반으로 스마트폰 신제품 개발 과정에 적용할 수 있는 예시는 다음과 같습니다. 조직은 먼저 시장과 내부 환경을 분석해 고객이 선호하는 기능과 조직의 역량을 파악합니다.(조항 4) 리더십은 ‘고객 중심의 스마트폰 혁신’이라는 비전을 설정하고, 개발 목표와 협업 정책을 수립합니다.(조항 5) 기획 단계에서는 12개월 내 출시와 시장 점유율 목표를 설정하며, 위험 요소를 사전에 분석합니다.(조항 6) 지원 단계에서는 R&D 팀에 필요한 자원과 교육을 제공하여 역량을 강화합니다.(조항 7) 운영 단계에서는 고객 피드백을 바탕으로 새로운 스마트폰 기능을 기획하고, 개념을 검증한 후 제품을 설계하여 양산 준비를 마칩니다.(조항 8) 출시 후 성과를 평가하여 판매량, 고객 만족도 등을 분석하고(조항 9), 이를 토대로 차기 제품 개선 방안을 마련하여 지속적인 혁신을 추진합니다.(조항 10) ISO 56002는 이렇게 신제품 개발의 전 과정에서 체계적인 관리와 지속적인 개선을 통해 혁신을 달성하도록 지원합니다.” 스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    데이터 기반 의사결정  스마트 혁신 엔지니어링은 데이터를 중심으로 한 의사결정을 강조한다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 이를 통해 조직의 의사결정을 최적화하여, 더 정확하고 신속한 대응이 가능하도록 한다. 이는 리스크를 줄이고 기회를 포착하는데 도움을 준다.    AI와 자동화 활용  AI는 반복적인 작업을 자동화하거나 복잡한 문제에 대한 솔루션을 빠르게 제시함으로써 자원을 효율적으로 활용하게 한다. 이를 통해 조직은 고부가가치 작업에 집중할 수 있고, 전체적인 생산 성과 효율성을 향상시킬 수 있다.    지속적인 혁신과 개선  스마트 혁신 엔지니어링은 디지털 환경에서 지속적인 개선을 촉진한다. AI와 데이터를 활용해 실시간으로 성과를 모니터링하고, 이를 통해 지속적으로 제품과 서비스를 발전시킨다. 품질 개선, 유지 보수 예측, 성능 최적화 등을 자동화하여 경쟁력을 유지할 수 있다.    협업과 지식 공유  이 접근 방식은 팀 간의 원활한 협업을 강화하고, 지식을 빠르게 공유할 수 있도록 도와준다. AI 기반 도구들은 의사소통을 촉진하고, 프로젝트 관리와 문제 해결에 필요한 정보를 실시간으로 제공 한다. 이러한 협업은 혁신적인 아이디어의 실행을 가속화하는데 기여한다.    리스크 관리와 예방  스마트 혁신 엔지니어링은 AI를 통해 잠재적인 리스크를 사전에 예측하고 대비책을 마련할 수 있도록 돕는다. 프로젝트 중 발생할 수 있는 기술적 문제나 일정 지연 등의 리스크를 신속하게 파악하고, 이를 통해 프로젝트 성공 가능성을 높인다.    고객 중심 혁신  고객의 요구와 피드백을 실시간으로 반영하여 제품과 서비스를 개선한다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 시장에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있다. AI와 데이터를 통해 고객의 니즈를 빠르게 파악 하고, 제품 개선 방향을 설정할 수 있다.  결론적으로 엔티티에 이노베이션 같은 가치를 ISO 56002 표준에 입력했을 때, 그리고 이것을 스마트폰을 개발을 하는 혁신 프로세스로 관리할 때 사용할 수 있다. 특히 챗GPT를 이용하면 다 양한 효과를 포괄적으로 얻을 수 있다. 여기서 이노베이션뿐만 아니라 특정 기술이나 어떤 패러다임을 적용할 수도 있다. 다음에는 혁신 대신 모듈러 설계 패러다임을 적용해 볼 예정이다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다.  보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  목   차 1. 개요 1.1 일반사항 1.2 용어의 정의 1.3 인용의 표기 2. BIM 데이터 및 성과품(설계) 작성 2.1 BIM 적용절차 개요 2.2 BIM 기술환경 확보 2.3 BIM 데이터 교환 2.4 BIM 데이터 작성 2.5 BIM 성과품(설계) 작성 3. BIM 성과품(설계) 납품 3.1 제출원칙 3.2 대상 및 형식Format 3.3 납품기준 4. BIM 성과품(설계) 품질검토 4.1 일반사항 4.2 품질검토 방법 4.3 품질검토 기준 4.4 품질검토 절차 5. BIM 활용방안 5.1 일반사항 5.2 안전관리 부문 5.3 LH 도시 디지털트윈 서비스 부문 6. 보칙 부칙 □ 부속서(법규정보시스템『』에서 다운로드)     부속서-01        단지분야 BIM 작업분류체계(WBS) 설명서 및 목록서,                객체분류체계(OBS) 목록서     부속서-02        단지분야 BIM 속성정보세트(Pset) 설명서 및 목록서     부속서-03        단지분야 BIM 수행계획서(BEP) 양식(예시)     부속서-04        단지분야 BIM 결과보고서 양식(예시)     부속서-05        단지분야 BIM 라이브러리 작성기준, 작성대상 및 정의서(예시)     부속서-06        단지분야 BIM 설계도면 작성기준 및 설계도면(예시)     부속서-07        단지분야 BIM 수량산출 기준 및 수량산출서 양식(예시)     부속서-08        단지분야 BIM 요구정의서 양식(예시)     부속서-09        단지분야 BIM 성과품 품질검수 방법(품질검수 S/W 활용기반)     부속서-10        단지분야 BIM 성과품 품질검수 체크리스트     부속서-11        단지분야 BIM 모델 표준 예시     링크 LH 건설산업 BIM 적용지침서(단지분야 토목부문) 제정 전문.hwpx  LH 건설산업 BIM 적용지침서(단지분야 토목부문) 부속서 1식.zip      출처 : 한국토지주택공사  

제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   데이터 스페이스(Data Space)는 기업 원데이터가 중앙 플랫폼에 저장되지 않으며, 플랫폼은 데이터를 중계하는 통로 역할을 수행한다. 기존의 클라우드에 데이터를 저장하는 방식은 기업의 영업비밀이 보장받지 못할 가능성이 있는 반면, 데이터 스페이스 플랫폼은 개별 기업들이 영업비밀인 데이터 주권을 보장받는 방식으로 주목받고 있다. 산업부는 향후 전 업종·전 산업데이터를 포괄하는 플랫폼으로 확대·발전시킬 계획이다. 그리고 이러한 정부 전략에 기여하는 기업 중 하나가 제조 AI & 자율제조 전문기업 인터엑스이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   제조 데이터 표준화에 기여하는 인터엑스 인터엑스는 디지털 트윈 기반 AI 자율제조 솔루션과 제조 데이터 스페이스 플랫폼을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 ‘제조 AI & 자율제조’ 전문기업이다. 2018년 UNIST 창업기업으로 시작하여 디지털 기술의 새로운 가치 창출이라는 목표 아래 제조 AI를 중심으로 다양한 프로젝트를 진행해왔다. 현재까지 150건 이상의 현장 적용 구축 실적을 보유하고 있고, 국내를 넘어 독일 프라운호퍼, 지멘스, 미국 IIC, 독일 IDTA, Catena-X 등 글로벌기업, 협회 등과의 네트워킹을 진행, USE CASE 발굴 및 데이터수집 표준 기술 기반 제조 데이터 표준화 관련 공동 협력을 이어가고 있다. 인터엑스는 제조업의 디지털 전환(DX) 및 AI 자율제조 생태계 조성을 위해 ▲생산조건 최적화 AI ▲품질 예측 및 최적화 AI ▲품질 검사 AI ▲산업 안전 AI 등의 ‘AI 자율제조 솔루션’을 제공하고 있다. 그리고 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통해 각종 데이터를 연계하고 시각화하여 실시간 자동관제를 실현, 현실 세계를 디지털 가상 세계로 재현하고 정보, 시간, 공간, 비용, 안전의 한계를 극복할 수 있는 자율 공장 구축에 앞장서고 있다. 또한, 데이터 표준화 기반 ‘제조 Data Space 플랫폼’을 통해 제조 산업에서의 표준화된 데이터의 공유 및 다양한 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하고 이를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다.    데이터 산업 플랫폼 산업에 특화된 서비스 제공 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준 기반 제품 데이터, 팩토리 데이터, 설비운영 데이터에 대한 ▲데이터 공유 ▲거버넌스(참여자들의 권리와 원활한 데이터 교환 보장) ▲데이터 주권 ▲개방성 ▲연합/상호운용성을 지원해주는 서비스 플랫폼이다. 제조 데이터 표준화는 Industry 4.0의 중요한 요소로서, 제조업의 디지털화와 데이터 활용을 촉진한다. 제조 데이터가 표준화되면, 서로 다른 시스템 간의 데이터 교환이 원활해져 생산 효율성이 극대화되고, 예측 모델 개발과 AI 알고리즘 활용이 가능해진다. 이는 제조 현장의 프로세스를 최적화하고 고장 예측을 통해 예방 유지보수를 가능하게 하기 때문에 제조업의 디지털 전환에 필수적이다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준화부터 시작된다고 할 수 있다. 이러한 표준화된 데이터를 기반으로 제조업에서의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 지원한다. 제조업체들이 데이터 공유를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있게 하는데, 예를 들어, 기계 데이터를 공유하여 운영 효율성을 높이거나 고객의 요구에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 산업 시스템 간의 실시간 데이터 교환을 지원하고 디지털 자산 표현을 통해 정보 일관성을 유지하며, 분산형 데이터베이스와 블록체인 기술로 데이터 안정성을 강화시킨다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 한다. 특히 글로벌 환경규제에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. LCA(전과정평가), DPP(디지털 제품 여권), EU Data & AI ACT, 플라스틱 규제 등에 대응할 수 있는 디지털 공급망 서비스를 통해 ‘지속 가능한 제조’를 실현할 수 있도록 돕는다.     데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성 산업 데이터 스페이스가 바라보는 최종 목표는 데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성인 만큼 쉬운 길은 아니지만, 인터엑스는 이러한 변화에 대응하기 위해 R&D 및 다양한 실증과제들을 진행하고 있다. 이를 위해 인터엑스는 크게 ▲모빌리티 산업의 부품 공급망 데이터 및 서비스 협업을 위한 데이터 스페이스 개발과 ▲글로벌 규제 대응을 위한 서비스 개발에 힘을 싣고 있으며, 세계적으로도 독일 Catena-X 및 Gaia-X와 지속적으로 협력하고 있다. 이러한 활동들을 통해 데이터 상호운용성을 확보하여 제조 데이터의 공유와 거래를 원활히 하여 제조업체들이 AI 도입과 자율제조를 현실화하는데 필요한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 데이터가 표준화되어 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있게 됨으로써 자율제조로의 전환을 가능하게 한다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 데이터 상호운용성 확보, 실시간 데이터 교환 지원, 디지털 공급망 서비스 제공을 통해 제조업체들의 효율성을 높이고, 생산성 향상, 비용 절감, 규제 준수 등 다양한 성과를 달성하고 있다. 그리고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 지원한다.   제조업의 디지털 전환 확장을 통한 자율제조의 실현 인터엑스의 최종 목표는 ‘제조업의 디지털 전환(DX) 확장을 통한 자율제조의 실현’이다. 많은 고객들과 미팅을 하다 보면 AI 도입과 자율제조가 필요한 사실에는 공감하지만, 현실적으로 자율제조를 구축하기 위한 데이터를 수집하는 부분에 있어서 어려움을 겪는다. 기존 데이터 관리 형태가 AI에 적합하지 않은 부분이다. 때문에 제조장비와 현장에 AI를 제대로 적용하기 위해서는 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있는 데이터를 갖춰야 한다.  그리고 이러한 데이터들이 표준화되어 계층이나 장소에 구애받지 않고 자유롭게 데이터를 교환할 수 있게 되었을 때, Industry 4.0이 추구하는 스마트 제조로의 전환을 가능하게 한다. 결과적으로 AI의 적용에서부터 고도화, 제조 현장의 자율화와 흔히 말하는 스마트 제조 혁신, 자율제조 등을 이루기 위해서는 데이터 수집부터 저장, 관리까지 데이터 표준화가 필요하다. 인터엑스에서는 이러한 부분들을 해결하기 위해 제조 데이터 표준모델 기반 제조 데이터 표준화에 집중하고 있다.  인터엑스는 서둘러서 급하게 가기보단, 늦지는 않되, 하나씩 기반을 잘 다져서 제조 산업의 DX를 이루어가고자 한다. ‘천 리 길도 한 걸음부터’라는 말이 있듯이, AI 자율제조 및 제조 Data Space 플랫폼과 디지털 공급망을 위한 생태계가 전국 방방곡곡, 그리고 전 세계에 잘 구축될 수 있도록 최선을 다한다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

서울의 디자인정책과 다양한 디자인사업 소개   서울디자인재단(이하 재단)은 서울시와 재단의 디자인정책과 다양한 디자인사업을 담은 <2023 서울디자인백서>를 발간하였다. 정책, 경제, 사회, 도시환경, 문화, 소통 등 총 6가지의 카테고리로 나누어, 2023년에 진행하였던, 디자인을 통해 기업과 시민 대상으로 지원하는 사업들을 소개한다. 사업들을 체계적이고 자세하게 기술하고 있어 디자인기업, 디자인 전문가, 디자인에 관심있는 시민에게 정보를 제공할 수 있는 기회가 될 것이다. ‘경제’ 영역에는 중소기업에 디자인 지원을 하여 디자인산업의 지속적인 경쟁력을 강화하는 ‘중소기업 산업디자인 개발 지원사업’과 최신 트렌드를 발산하고 새로 론칭한 제품을 선보이는 디자인 플랫폼인 ‘서울디자인 2023’ 등을 소개하였고, ‘사회’ 영역에는 장애인과 비장애인 모두 즐기며 운동할 수 있는 ‘여의롤장’, 우수한 디자인기업을 선발하여 약자를 위한 제품과 서비스 개발을 적극 지원하는 ‘약자동행 디자인지원 프로젝트’ 등을 소개하였다.  ‘도시환경’ 영역에서는 이번에 지하철 이용객의 가독성을 높이도록 개선된 ‘지하철 노선도’ 등도 소개하였다. ‘문화’ 영역에서는 동대문디자인플라자(DDP)를 중심으로 이뤄지는 디자인 전시와 서울라이트를 포함한 다채로운 행사들을 소개하였다. 이번 서울디자인백서 발간은 디자인계 및 시민들에게 서울의 디자인 정책의 비전과 디자인사업을 소개하는 것에 도움이 될 것으로 예상한다.   목차 Part 01 서울디자인정책 1-1. 비전과 전략 1-1-1. 서울시 10 1-1-2. 서울디자인재단 14 1-2. 조직과 예산 1-2-1. 서울시 16 1-2-2. 서울디자인재단 20 1-3. 제도(조례) 1-3-1. 공공미술 26 1-4. 운영시설 1-4-1. DDP 30 1-4-2. 서울새활용플라자 34 1-4-3. 서울디자인창업센터 37 Part 02 경제·산업 2-1. 디자인산업 2-1-1. 디자인주도 산업 혁신을 위한 디자인기업 육성 42 2-1-2. 서울디자인 2023 60 2-1-3. DDP디자인론칭페어 70 2-1-4. DDP디자인스토어 운영 72 2-1-5. 글로벌 디자인시장 판로 개척 지원 76 2-1-6. 지속가능 디자인산업 지원 82 2-1-7. 디자인창업센터 프로그램 운영 85 2-2. 새활용산업 2-2-1. 제로웨이스트 전진기지 서울새활용플라자 89 Part 03 사회 3-1. 사회문제해결디자인 3-1-1. 액티브디자인 98 3-1-2. 약자동행 디자인산업 활성화 지원 100 3-1-3. 빛공해 없는 편안한 빛환경 조성 103 3-2. 유니버설디자인 3-2-1. 유니버설디자인 기본계획 수립 107 3-2-2. 유니버설디자인 적용 109 3-2-3. 복지시설 유니버설디자인 가이드라인 고도화 112 3-2-4. 유니버설디자인 활성화 및 확산 114 Part 04 도시·환경 4-1. 도시경관디자인 4-1-1. 도시경관 개선 126 4-1-2. 빛 디자인 131 4-1-3. 간판이 아름다운 도시 134 4-1-4. 미디어아트 서울 136 4-2. 공공디자인 4-2-1. 서울 펀 디자인 143 4-2-2. 2024 서울색 개발 147 4-2-3. 지하철 노선도 152 4-2-4. 디자인협력 프로젝트 ‘서울디자인 X ▭’ 159 4-2-5. 디자인 행정서비스 및 공공디자인 컨설팅 서비스 161 4-3. 공공미술 4-3-1. 공공미술정책 기반 조성 164 4-3-2. 시민참여 공공미술 프로젝트 168 4-3-3. 서울숲 공공미술 프로젝트 174 Part 05 문화 5-1. 전시 5-1-1. 디자인 융합 기획전시 180 5-1-2. 디자인&디자이너 전시 및 DDP 포럼 187 5-1-3. 오픈큐레이팅 196 5-1-4. 협력전시 201 5-1-5. K-컬처 전시 206 5-1-6. 서울디자인정원 208 5-1-7. 디지털디자인 45133 210 5-2. 행사 5-2-1. 서울라이트 216 5-2-2. DDP 시즌별 콘텐츠 224 5-2-3. DDP 투어 228 5-2-4. 서울디자인어워드 231 Part 06 소통 6-1. 연구 6-1-1. 서울디자인백서 확산 패키지 240 6-1-2. 디자인 트렌드 리포트 244 6-1-3. 서울디자인자산 248 6-1-4. 서울디자인리포터 251 6-1-5. 디자이너 아카이빙 254 6-1-6. 매거진 라이브러리 운영 256 6-2. 교육 6-2-1. 새활용 교육 258 6-3. 네트워크 6-3-1. 국내외 디자인 협력, 디자인 교류, 디자인 외교 262 6-3-2. 유네스코 창의도시 네트워크 264 6-3-3. 세계디자인기구(WDO) 267 6-3-4. DDP 멤버십 269 주관 (재)서울디자인재단   서언 2023년은 서울이 디자인서울 2.0을 통해 새로운 도약을 이룬 해였다. 디자인서울 2.0은 서울시가 디자인으로 도시를 활기차고 매력적으로 만들기 위한 프로젝트로, 인간, 문화, 콘텐츠 중심의 소프트서울(Soft Seoul)이라는 디자인서울 1.0의 디자인 철학을 계승하면서, 세계적 기준에 부합하는 서울의 디자인 정체성을 정립하는 것을 목표로 했다. 2023년은 이 프로젝트를 통해 서울을 글로벌 TOP5의 경쟁력 있는 디자인 도시로 도약시키기 위한첫 발걸음을 내딛은 해였다. 또한 서울디자인재단은 새롭게 발표된 디자인서울 2.0에 발맞춰 다양한 디자인정책 및 사업을 도입 했다.    비전과 전략 서울시는 2007년부터 2010년까지 디자인서울 1.0을 통해 하드시티에서 소프트시티로 정책 패러 다임을 전환했다. 이는 기능 중심에서 인간 중심으로, 자동차 중심에서 보행자 중심으로, 엄숙주의 에서 즐거운 도시로, 관조형 도시에서 참여형 도시로의 전환을 의미한다. 서울시는 도시이미지 조성 사업이 상대적으로 축소되고 사회문제 중심으로 사업이 추진됨에 따라 새로운 디자인정책을 통해 활력있는 도시를 만들고자 했다. 이에 디자인서울 2.0을 통해 소프트서울(1.0)에 액티브서울(2.0) 을 더하여 즐거운 활력도시를 조성하고, 기본만들기(1.0)에서 이미지 만들기(2.0)를 통해 서울을 글로벌 TOP5 도시로 성장시키는 것을 목표로 했다. 디자인서울 2.0의 주요 내용은 시정 전반에 디자인 관점을 도입해 서울을 고품격 스마트 디자인 도시로 만들고, 우수 디자인 건축 인센티브제 등을 통해 공공은 물론 민간 영역까지 예술적 감성의 디자인을 확대하는 것이다. 또한, 도시경관을 획기 적으로 개선하여 서울을 '디자인 랜드마크'로 복원하는 것을 목표로 하고 있다. 디자인서울 2.0의 주요 차별점은 소프트서울(유연함)과 펀더멘털(기본)을 넘어 즐거운 활력 도시를 만들고, 가이드라인 중심 관리체계에서 디자인플랫폼을 통해 협력하는 도시로 진화하는 것에 있다. 이 단계에서는 공감 디자인, 포용 디자인, 공헌 디자인, 회복 디자인, 지속가능 디자인이라는 5가지 원칙이 새롭게 제시되었고, 이를 뒷받침하는 15개의 소원칙이 함께 적용된다.   백서다운로드  

복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증   SDC 베리파이어(SDC Verifier)는 구조 해석과 설계를 위한 고급 소프트웨어로, 복잡한 구조물의 안전성과 성능을 검증하는데 필수적인 도구이다. SDC 베리파이어는 엔지니어링 분야에서 구조 해석을 수행하는 전문가들에게 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하여, 설계 과정의 효율성과 품질을 극대화한다.    ■ 권순재 태성에스엔이 MBU-M4팀에서 매니저로 근무하고 있으며, 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   SDC 베리파이어의 기능     자동화된 코드 검증 다양한 국제 표준(Eurocode, AISC, NORSOK 등)을 기반으로 구조물의 안전성과 표준 준수 여부를 자동으로 검증한다.   피로 해석 반복 하중에 대한 구조물의 피로 수명을 예측하고, 피로 손상을 평가하여 구조물의 장기적인 신뢰성을 확인한다.   하중 조합 다양한 하중 조건을 조합하여 가장 불리한 하중 상황을 식별하고, 이에 대한 구조적 안전성을 평가한다.   자동 보고서 생성 클릭 몇 번으로 완전한 엔지니어링 보고서를 생성한다. 보고서에는 상세한 계산 과정과 결과가 포함되어 있어, 검증의 투명성과 신뢰성을 높여준다.   자동 최적화 도구 다양한 설계 변수(예 : 부재 크기, 재료, 형상)를 자동으로 조정하여 최적의 설계 솔루션을 찾는 자동 최적화 도구를 제공한다. 이를 통해 사용자는 반복적인 수작업 없이 최적의 설계를 도출할 수 있다.   통합 환경 FEA(Finite Element Analysis) 소프트웨어와 통합되어 앤시스(Ansys), 피맵(Femap), 심센터(Simcenter) 등의 시뮬레이션 도구와 연동하여 사용 가능하다.   SDC 베리파이어의 장점 시간 절약 자동화된 프로세스를 통해 수작업으로 진행되는 복잡한 계산을 간소화하여, 프로젝트 기간을 단축시킨다.   절감 효과 효율적인 검증 과정을 통해 불필요한 재작업을 줄이고, 설계 단계에서의 오류를 최소화한다.   신뢰성 국제 표준을 기반으로 한 철저한 검증을 통해 구조물의 안전성과 성능을 보장한다.   사용 편의성 직관적인 인터페이스와 상세한 튜토리얼을 제공하여, 초보자도 쉽게 사용할 수 있다.   다양한 프로그램과 연계 SDC 베리파이어 포 앤시스 SDC 베리파이어 포 앤시스(SDC Verifier for Ansys)는 앤시스 환경에서 ACT(Ansys Customization Toolkit)를 통하여 모듈 형태로 작업이 가능하다. 이 모듈은 앤시스의 FEA(유한 요소 해석) 기능을 활용하여 복잡한 구조 해석을 수행하고 검증하는 데에 최적화되어 있다.     주요 기능 자동화된 코드 검증 피로 해석 하중 조합 분석 자동 보고서 생성 앤시스와의 통합 환경 제공     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업디자인 개발의 대가기준 활용가이드[2023년 개정판]  한국디자인산업연합회, 2022 주관기관 : 한국디자인산업연합회 연구 목적 산업디자인 적정대가(사업비) 산정기준 설정 디자인의 질적 향상 도모 디자인 기획·개발·사후관리·경제성·안정성 부여 국가 산업 발전에 이바지 연구 배경 공공발주부문 산업디자인 대가산정은 산업디자인에 적합한 대가산정 기준이 부재하며「학술연구용역대가의 기준」을 활용하여 왔다. 학술용역 대가는 사후정산 근거의 목적이 강하며, 영리를 추구하는 디자인사업에 적합하지 않은 불합리한 체계라 할 수 있다. 본 가이드는 산업디자인의 동적인 상황과 산업디자인의 개발단계(디자인 기획, 디자인 개발,사후관리) 전반에 걸쳐 대가산정방법을 알기 쉽게 설명하고, 보다 편리하게 수행할 수 있는 도구 제공과 사용자의 편의와 이해 제고를 목적으로 개발하였다. 목차 제1장. 대가기준의 이해  제2장. 제품디자인  제3-1장. 시각디자인(Brand Identity)  제3-2장. 시각디자인(Editorial & Graphic)  제4장. 패키지디자인  제5장. 서비스·경험디자인  부록1. 디자인 대가기준 종합정보시스템 활용방법  부록2. 산업디자인 개발의 표준품셈  부록3. 2022 디자이너 등급별 노임단가(2023년 적용분)  참고문헌 : 2022 디자이너 등급별 노임단가(2023년 적용분) 반영 * 상세 자료 링크 : 디자인대가기준종합정보시스템   https://www.dsninfo.or.kr/customer/detail.do?type=ARCHIVE&seq=1022464