캐디안이 오는 4월 20일~24일 독일에서 열리는 산업 전시회 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 지난 3월 위즈코어로 사명을 변경한 캐디안은 KOTRA 한국관을 통해 AI 기술력을 선보이며 글로벌 CAD 시장 개편에 나선다는 계획이다. 이번 전시의 핵심은 AI 기반 설계 및 자동 적산 설루션인 ‘AI-CE(AI-Cost Estimation)’다. AI-CE는 이미지나 DWG 도면을 AI가 스스로 인식하고 추론해 도면 재생성과 객체 탐지, 자동 BOM 산출까지 원스톱으로 처리하는 기술이다. 기존 전문가의 수작업에 의존하던 노동 집약적 방식에서 벗어나 견적 산출의 정확도와 속도를 높였다는 점이 특징으로, 캐디안은  건설 및 제조 현장의 프리콘 역량을 극대화해 수주 경쟁력을 확보하는 핵심 전략 자산이 될 것으로 기대하고 있다.     주력 제품인 ‘캐디안 프로 2026(CADian Pro 2026)’과 ‘캐디안 클래식 2026(CADian Classic 2026)’도 함께 공개한다. 이 제품들은 오토캐드와 양방향 호환성을 갖췄으며, 친숙한 UI를 제공해 별도 교육 없이 즉시 실무에 적용할 수 있다. 캐디안 프로 2026은 표준 API를 지원해 반복 설계를 자동화하고 스마트 치수 기능을 통해 효율을 높였다. 2D 설계에 최적화된 캐디안 클래식 2026은 기존 자동화 자산을 그대로 활용할 수 있어 전환 리스크를 최소화했다. 특히 구독형 모델 중심의 시장에서 영구 라이선스 방식을 유지해 기업의 비용 부담을 80% 이상 절감하는 경제성을 확보했다. 캐디안은 단순 도구를 넘어 설계 데이터 기반의 ‘디지털 엔지니어링 플랫폼’ 비전을 선포한다. 스마트 공장과 디지털 전환 수요가 급증하는 글로벌 흐름에 맞춰 합리적 가격과 AI 기술력을 결합한 새로운 표준을 제시한다는 포부다. 캐디안 관계자는 “CAD는 이제 AI 기반 의사결정을 지원하는 지능형 플랫폼으로 진화하고 있다”면서, “이번 전시를 기점으로 유럽 등 글로벌 파트너십을 강화해 전 세계 제조 산업의 디지털 전환을 선도하겠다”고 밝혔다.

제조 AI와 소프트웨어 파워에 관심높아… AI 투자로 초격차 이끌 것   지난해 국내 제조 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심(SDx)으로의 급격한 체질 개선과 AI 도입이라는 거대한 파도와 마주했다. 지난해 4월 PTC코리아에 합류한 김도균 대표에게 PTC가 그리는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’의 비전과 2026년 사업 전략에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     클라우드 및 보안 전문가로서 제조 IT 기업인 PTC에 합류하게 된 배경과 지난해의 소회가 궁금하다. 지난해 4월 PTC코리아 대표로 부임했으니 곧 1년이 되어간다. PTC코리아 합류 이전에는 클라우드플레어, 아카마이 등에서 클라우드와 보안, AI 인프라 사업을 주로 이끌었다. 당시 에지 서버나 AI 추론 영역을 다루며 AI 시대에는 결국 제조 현장이 가장 크게 변할 것이라는 확신을 갖게 되었다. PTC는 제조 엔지니어링 분야의 전통 강자이면서도, 최근 제조 AI와 소프트웨어 역량 강화에 적극적인 기업이다. 지난해는 PTC코리아 조직을 재정비하고, 하드웨어 제조 중심이었던 국내 고객들에게 소프트웨어와 하드웨어의 융합 필요성을 설파하며 새로운 성장의 발판을 마련한 해였다.   지난해 PTC 비즈니스에서 가장 두드러진 변화나 성과는? 가장 큰 변화는 ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 설루션인 코드비머(Codebeamer)의 약진이다. 과거 제조 시장이 하드웨어 설계에 집중했다면, 지난해에는 자동차 산업을 필두로 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드가 확산되면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 빠르게 확대됐다. 소프트웨어 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 대기업을 중심으로 복잡한 요구사항을 중복 없이 관리하고 개발 비용을 절감하기 위해 코드비머를 도입하는 사례가 크게 늘었다. 이를 통해 PTC는 제조 소프트웨어 영역에서의 혁신 파트너로 존재감을 확대했다.   PTC의 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM, 기타 관련 비즈니스는 어떤지? 매출 비중으로 보면 여전히 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)이 가장 큰 축을 담당하며 견고하게 성장하고 있다. 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어, 전사적 데이터 관리의 핵심으로 진화했다. 반면 IoT(사물인터넷) 사업은 전략적인 변화가 있었다. 최근 자산운용사 TPG에 IoT 사업 부문을 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있다. 이는 PTC가 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 설루션에 투자를 집중하고, IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하기 위함이다. ‘선택과 집중’ 전략을 통해 핵심 설루션을 강화해 나간다는 계획이다.   클라우드 네이티브 CAD인 온쉐이프와 기존 주력 제품인 크레오의 포지셔닝은 어떻게 가져갈 계획인지? 두 제품의 역할은 명확히 구분된다. 크레오(Creo)는 자동차 엔진이나 복잡한 설비처럼 고도의 정밀함과 대용량 데이터 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다. 물론 크레오도 ‘크레오 플러스(Creo+)’라는 클라우드 버전을 통해 협업 기능을 강화하고 있다. 반면, 온쉐이프(Onshape)는 SaaS PLM이라고 할 수 있는 아레나(Arena)와 함께 100% 클라우드 네이티브(SaaS) 제품이다. 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 구동되기 때문에, 스타트업이나 로봇 개발처럼 빠른 속도와 협업이 중요한 제품 개발 분야에서 각광받고 있다. 실제로 지난 CES 2026에서 로봇을 출품한 기업들이 온쉐이프로 설계를 했다고 해서 놀라기도 했다. 제조 현장에서 클라우드 SaaS 환경에 대한 거부감이 생각보다 많이 사라졌음을 체감하고 있다.   엔지니어링 분야에서도 AI 도입이 화두다. PTC의 AI 전략은 타사와 무엇이 다른가? 많은 기업이 AI를 표방하지만 단순히 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 경우가 많다. PTC가 추구하는 AI는 ‘실질적인 엔지니어링 AI’다. 예를 들어, PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복 부품을 찾아내고, 대체 가능한 표준 부품을 제안해 원가를 절감해준다. 또한, AI 에이전트(agent) 기술을 통해 서로 다른 시스템 간에 데이터를 주고받으며 자율적으로 업무를 수행하는 단계까지 로드맵을 가지고 있다. 설계자가 자연어로 명령하면 최적의 형상을 모델링해주는 생성형 설계(generative design)나, ALM에서 요구사항의 오류를 AI가 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 쓰이고 있다.   최근 새롭게 인수한 회사 및 이 인수가 PTC 비즈니스에 가져오는 변화를 소개한다면? 가장 핵심적인 인수는 제품 및 소프트웨어 변형(variant) 관리 설루션 기업인 퓨어시스템즈(Pure-systems)다. 이 회사의 주력 설루션인 퓨어 베리언츠(Pure Variants)는 복잡한 제조 환경에서 필수적인 PLE(Product Line Engineering : 제품 라인 엔지니어링) 기능을 제공한다. 쉽게 설명하자면, 자동차나 가전제품을 만들 때 수만 가지의 파생 모델이 존재한다. 과거에는 모델마다 설계를 따로 관리했다면, 이제는 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 각기 다른 고객의 요구사항이나 옵션에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리해야 한다. 퓨어시스템즈 인수를 통해 PTC는 급성장하는 ALM 설루션 코드비머에 강력한 변형 관리 기능을 통합하게 되었다. 이를 통해 SDV 전환이 시급한 자동차 산업이나 규제가 까다로운 의료기기, 항공우주 분야에서 제품의 소프트웨어 구성부터 테스트, 검증까지 전 과정을 하나의 시스템으로 추적하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 PTC가 단순히 설계 툴을 파는 회사가 아니라, 제조 소프트웨어의 복잡성을 해결해 주는 파트너로 차별화된 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대하고 있다.   최근 엔비디아와의 파트너십 강화가 눈에 띈다. 어떤 시너지를 기대하는지? 엔비디아와의 협력은 옴니버스(Omniverse) 기술 통합이 핵심이다. PTC의 설계 데이터(CAD/PLM)를 별도의 변환 없이 실시간으로 시뮬레이션하고 시각화할 수 있는 환경을 구축했다. 이는 디지털 트윈을 넘어선 개념으로, 엔비디아 역시 자체 공장과 제품 설계에 PTC 설루션을 사용하고 있을 만큼 양사의 관계는 끈끈하다. 이 협력을 통해 고객들은 고성능 AI 인프라나 복잡한 제품을 설계할 때 향상된 속도와 정확성을 경험하게 될 것이다.   제조업계는 보안 이슈로 인해 클라우드 도입에 보수적인 것으로 알려져 있다. 최근의 분위기는 어떤지? 확실히 분위기가 달라졌다. 결국 AI는 ‘데이터 싸움’이다. 데이터를 한곳에 모으고 잘 저장해둬야 AI를 제대로 활용할 수 있는데, 이를 위한 가장 효율적인 기반이 바로 클라우드이기 때문이다. 과거에는 클라우드 전환을 꺼리던 대형 제조사들도 이제는 AI 도입을 전제로 클라우드 마이그레이션을 굉장히 활발하게 검토하고 있다. 물론 모든 시스템을 한 번에 클라우드로 옮길 수는 없다. 그래서 PTC는 고객 상황에 맞춰 하이브리드 접근을 제안하거나, 단계적인 클라우드 설루션을 제공하고 있다.   올해 PTC코리아가 주목하고 있는 시장이나 기술 이슈는 무엇인가? 올해는 방산과 의료기기 분야를 집중 공략할 계획이다. 글로벌 시장에서는 이미 록히드 마틴 같은 거대 방산 기업이 PTC 설루션을 표준으로 사용하고 있다. 최근 ‘K-방산’의 위상이 높아진 만큼, 국내 방산 기업들의 디지털 혁신을 적극 지원하고자 한다. 헬스케어 분야 역시 웨어러블 기기나 정밀 의료기기 설계 수요가 늘어나며 큰 기회가 되고 있다. 또한, 지역적으로는 부산, 경남 지역 등을 지원하기 위한 영남 지사 개소를 준비 중이다. 경남권의 거대 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 다시 영남권 거점을 마련하여 고객 접근성을 높일 예정이다.   올해 PTC코리아의 비즈니스 목표와 포부에 대해 소개한다면? 최근 5년간 매년 두 자릿수 성장을 이어왔는데, 올해도 높은 성장을 기대하고 있다. AI 기능이 탑재된 신제품에 대한 시장 반응 또한 긍정적으로, 지난 12월 진행한 행사에서도 예상을 뛰어넘는 고객들이 몰렸다. 2026년에는 이러한 성과를 바탕으로 클라우드 및 구독형 엔지니어링 소프트웨어 전환을 본격 가속화할 계획이다. 내부적으로는 영업, 기술, 마케팅 인력을 확충하고 파트너 생태계를 강화하여 고객들이 PTC의 기술을 더 쉽고 깊이 있게 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 단순한 설루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

산업 특화 AI와 클라우드 플랫폼 통해제조·건설 경쟁력 강화 지원   오토데스크코리아는 플랫폼과 AI를 결합한 ‘디자인 & 메이크(Design & Make)’ 전략을 통해 설계·시공·제조 전 과정의 데이터 단절을 해소하고, 현장 중심의 실질적인 성과 창출에 주력했다. 특히 BIM, 클라우드, 시뮬레이션, 생성형 AI를 기반으로 고객 사례를 확대하며 AX 실행 단계로의 전환을 가속화했다. 올해 오토데스크는 산업 특화 AI와 클라우드 플랫폼을 통해 국내 제조·건설 기업의 경쟁력 강화를 꾸준히 지원할 계획이다. ■ 최경화 국장     지난해 국내 제조/건축 시장에 대해 평가한다면? 지난해 국내 제조 및 건축 시장은 투자 위축, 원자재 비용 부담 등 복합적인 외부 환경 속에서 전반적으로 보수적인 기조를 유지한 한 해였다. 특히 건설 시장은 기존 자산의 효율적 운영과 비용 관리에 초점이 맞춰졌고, 제조 산업 역시 대규모 설비 투자보다는 생산성 개선과 공정 최적화 중심의 전략이 두드러졌다. 다만 이러한 환경 속에서도 대형 건설사를 중심으로 디지털 전환을 통해 사업 경쟁력을 강화하려는 움직임이 가시화되었다. 단순한 툴 도입을 넘어 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축하려는 시도가 늘어난 한 해였다고 평가한다.   지난해 오토데스크의 주요 화두와 이로 인해 기대하는 변화는? 지난해 오토데스크의 핵심 화두는 ‘플랫폼’과 ‘AI’였다. 오토데스크는 개별 소프트웨어 공급을 넘어 설계부터 시공, 제조, 운영에 이르는 전 과정을 데이터로 연결하는 ‘디자인 & 메이크’ 플랫폼 기업으로 도약하기 위해 전략을 강화하고 있다. 산업 현장에서는 그동안 데이터가 단절되어 비효율이 발생하곤 했다. 하지만 오토데스크의 플랫폼 전략과 AI 기술이 결합되면서, 고객들은 단순 반복 작업에서 벗어나 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 되었다. 특히 데이터와 자동화를 통해 단절된 워크플로를 연결함으로써 생산성을 획기적으로 높이는 변화가 현장에서 실제로 일어나고 있다.   지난해 주요한 비즈니스 성과 및 고객 성공사례를 소개한다면? 지난해 오토데스크는 단순 라이선스 공급을 넘어, 고객사가 명확한 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 돕는 ‘컨설팅 파트너’의 역할을 강화했다. 기술은 수단일 뿐이며 고객이 해결하고자 하는 품질, 안전, 원가 등의 문제를 정의하고 이를 해결하는 설루션을 함께 설계하는 데 집중했다. 대표적인 성공 사례로 GS건설과의 협업을 꼽을 수 있다. GS건설은 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(ACC)를 도입하여 현장 검측 프로세스를 디지털화했다. 이를 통해 기존에 수작업으로 진행되던 검측 업무 준비 시간을 73% 단축했고, 태블릿과 웹을 통해 최신 BIM 모델을 실시간으로 확인하면서 연간 약 20만 장의 종이 문서를 절감하는 성과도 거두었다. 무엇보다 단순한 문서 관리를 넘어, 현장의 모든 데이터가 플랫폼에 축적되어 향후 자산으로 활용될 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 디지털 전환의 모범 사례라고 할 수 있다. 또 다른 사례로는 행림종합건축사사무소가 있다. 행림종합건축사사무소는 오토데스크 포마(Autodesk Forma)의 생성형 AI 기능을 실무에 적극 도입하여 초기 설계 단계의 효율을 극대화했다. 지형, 일조, 소음, 바람 등 복잡한 환경 변수를 자동으로 분석하고, 수십 가지의 설계 대안을 생성·비교함으로써 최적의 결과물을 신속하게 도출해냈다. 이를 통해 초기 설계 검토 시간을 대폭 줄이고 정확도를 높였을 뿐만 아니라, 관련 데이터를 향후 프로젝트에서 활용 가능한 디지털 자산으로 축적한다는 점에서 AI 기반 설계 혁신의 좋은 사례라 할 수 있다.   최근 인수한 회사 및 이로 인한 변화, 전망에 대해 소개한다면? 오토데스크는 디자인 & 메이크 플랫폼의 완성을 위해 핵심 기술을 보유한 기업을 전략적으로 인수해왔다. 이는 각 분야별 전문성을 플랫폼에 통합하여 고객에게 끊김 없는 워크플로 환경을 제공하기 위한 것이다. 먼저 오토데스크 포마(Autodesk Forma)는 2020년 인수한 스페이스메이커(Spacemaker)를 기반으로 발전한 AI 네이티브 플랫폼으로, 설계 초기 단계에서 환경 분석과 대안 검토를 자동화해 보다 나은 의사결정을 지원한다. 최근에는 오토데스크 컨스트럭션 클라우드와의 통합을 통해 기획–설계–시공–운영을 하나의 연속된 흐름으로 연결하는 기반을 마련했다. 또한, 2021년 물 인프라 데이터 분석 및 시뮬레이션 전문 설루션 이노바이즈(Innovyze) 인수를 통해 상하수도 및 배수 시스템의 설계부터 운영까지 아우르는 디지털 트윈 설루션을 확보했다. 기후 변화로 인한 물 관리 중요성이 커지는 가운데, 이노바이즈의 시뮬레이션 기술은 지속 가능한 도시 인프라 구축에 핵심적인 역할을 하고 있다. 2023년 인수한 플렉스심(FlexSim)은 공장 및 물류 센터 시뮬레이션 설루션이다. 이를 통해 오토데스크는 공장 설계뿐만 아니라, 실제 공장 운영 시의 물류 흐름과 병목 현상을 디지털 환경에서 미리 검증할 수 있게 되었다. 제조 프로세스의 최적화를 지원하여 스마트 공장 구현을 가속화할 수 있는 기반을 마련했다.   엔지니어링 소프트웨어 분야에서 AI 대응을 위한 전략은? 오토데스크의 AI 전략은 보여주기 식이 아닌, 현장에서 바로 활용 가능한 실용성에 초점을 두고 있다. 데이터와 자동화를 통해 설계–제작–운영 전 과정의 단절된 워크플로를 연결하고 생산성을 높일 수 있는 고도화된 AI 기능을 제공한다. 오토데스크 AI(Autodesk AI)는 반복 작업 자동화, 축적된 데이터 기반 인사이트 제공, 기존 작업 성능 개선이라는 세 가지 축을 중심으로 발전하고 있다. 이러한 접근은 설계 정확도 향상, 일정 단축, 리스크 예측 등으로 이어지며, 실제 프로젝트 성과로 연결되고 있다. 다만 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 BIM과 같은 디지털 기반 데이터 축적이 선행돼야 한다. 오토데스크는 고객이 이러한 기반을 단계적으로 구축할 수 있도록 기술 컨설팅과 플랫폼을 함께 제공하고 있다.   올해 제조/건축 시장에 대한 전망은? 올해는 AI 전환(AX)이 본격 확산되는 해가 될 것이다. 지난해 오토데스크가 발표한 2025 디자인 & 메이크 글로벌 보고서에 따르면, 조사 대상 기업의 약 61%가 AX를 통해 상당히 의미 있는 생산성 향상을 경험했으며, 디지털 성숙도가 높은 기업일수록 AI 투자를 통해 의미 있는 생산성 향상과 ROI를 거두고 있다고 답했다. 올해는 많은 기업이 AI에 대한 관심을 넘어, 실제 업무 프로세스에 AI를 어떻게 적용할지 구체적으로 실행하는 단계로 진입할 것으로 전망한다. 특히 제조 분야에서는 스마트 공장 고도화와 함께 설계-제조 데이터의 통합이 가속화될 것이며, 건설 분야에서도 BIM 의무화 흐름과 맞물려 데이터 기반의 협업이 필수 생존 전략으로 자리 잡을 것이다.   올해 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면? 최근 많은 기업이 AX를 얘기하지만, 이를 성공적으로 추진하는 데 있어 가장 경계해야 할 것은 ‘고립된 AI(siloed AI)’다. 전사적인 데이터 통합 없이 부서별로 파편화된 AI를 도입하면 오히려 데이터의 단절을 초래하여 큰 효과를 보기 어렵다. 따라서 올해의 핵심 이슈는 ‘데이터의 연결(connected data)’이 될 것이다. 설계, 시공, 운영 등 각 단계에서 생성되는 데이터가 하나의 클라우드 플랫폼에 축적되고, 이것이 산업 특화 AI와 연결될 때 비로소 진정한 AX가 실현될 수 있다. 오토데스크는 고객이 파편화된 데이터를 클라우드 상에서 통합 관리할 수 있도록 지원하는 데 주력할 것이다.   올해 신제품 출시나 기술 포트폴리오 확장 계획은? 올해는 AI 기반의 혁신적인 기능들이 제품 전반에 대거 탑재된다. 대표적으로 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 자연어 대화를 통해 사용자가 필요한 정보를 찾거나 작업을 자동화할 수 있도록 지원한다. 또한 뉴럴 캐드(Neural CAD)와 같은 차세대 기술을 통해 복잡한 설계 형상을 AI가 이해하고 생성을 지원하는 기능도 선보일 예정이다. 한국 시장을 위한 특별한 라인업 확장도 있다. 국내 사용자들의 다양한 니즈를 반영하여 오토캐드 포트폴리오를 전문 툴셋을 포함한 오토캐드 플러스, 오토캐드, 오토캐드 LT, 오토캐드 웹 등으로 세분화하여 선택의 폭을 넓혔다. 이를 통해 고객은 프로젝트 규모와 예산에 맞춰 최적의 설루션을 선택할 수 있게 되었다.   올해 국내 비즈니스 계획은? 올해 오토데스크코리아는 고객 및 파트너와의 동반 성장을 최우선 목표로 삼고 있다. 첫째, SMB(중소·중견기업) 지원 강화이다. 공공 BIM 확산에 발맞춰 중소기업이 비용 부담 없이 BIM을 도입할 수 있도록 교육 프로그램과 공동 구매 프로모션 등을 관련 협회와 준비하고 있다. 둘째, 오토캐드 시장 확대이다. 확장된 오토캐드 라인업을 바탕으로 2D 도면부터 3D 설계, 현장 협업까지 아우르는 유연한 작업 환경을 제공하여 국내 설계 생산성을 높이는 데 기여할 것이다. 셋째, 미래 인재 양성이다. 정부 산하 기관 및 민간 교육 기관과 협력해 관련 교육 과정을 개설하고 있으며, 교육기관에 오토데스크 소프트웨어를 무상으로 제공하고 있다. ‘숙련된 인재를 확보하고 유지하는 것’이 디지털 전환의 핵심이라고 보고 있는 만큼, 이 부분에 중장기 투자를 이어갈 계획이다.   이외에 전하고 싶은 이야기가 있다면? 오토데스크의 미션은 ‘더 나은 세상을 함께 설계하고 제작하는 것(Design and Make a Better World Together)’이다. 기술은 그 자체로 목적이 아니라, 우리가 사는 세상을 더 안전하고, 편리하고, 지속 가능하게 만들기 위한 도구이다. 한국은 글로벌 시장에서도 혁신을 가장 빠르게 수용하고 실험하는 ‘혁신의 아이콘’이다. 오토데스크코리아는 한국의 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추고 성공적인 디지털 전환을 이룰 수 있도록, 가장 신뢰할 수 있는 파트너로서 늘 함께 할 것이다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

‘인텔리전트 제품 라이프사이클’로 국내 제조 AX 혁신 선도   ▲ PTC코리아 김도균 대표 제조업의 디지털화가 ‘연결’과 ‘자동화’를 넘어 ‘지능화’와 ‘자율 제조’가 중심이 되는 AX(AI Transformation) 시대로 빠르게 진입하고 있다. 1993년 설립 이후 국내 제조 산업의 혁신을 이끌어온 PTC코리아(www.ptc.com)는 AX 시대를 맞아 단순한 엔지니어링 소프트웨어 공급자를 넘어 기업의 창조 역량을 극대화하는 전략적 파트너로 도약하고 있으며, 엔지니어링 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. PTC 혁신의 역사 40년, ‘Power To Create’의 비전을 실현하다 PTC는 2026년 기준 전 세계 35개국에서 3만 5천 이상의 고객사를 보유하고 7,200명 이상의 직원이 함께하는 글로벌 엔지니어링 소프트웨어 기업이다. 1985년 혁신적인 3D 설계 방식으로 시장에 등장한 이후, PTC는 끊임없는 기술 개발과 전략적 인수를 통해 CAD, PLM을 넘어 ALM, SLM에 이르는 통합 포트폴리오를 완성해 왔다. PTC의 핵심 목표는 ‘Power To Create’, 즉 고객과 직원 모두에게 더 나은 세상을 구상하고 이를 현실로 만들 수 있는 창조적 역량을 제공하는 것이다. PTC코리아 김도균 대표는 "PTC의 목적은 단순히 더 좋은 세상을 구상하는 데서 그치지 않고, 고객이 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 혁신적인 디지털 기술을 제공하는 것"이라며 기업의 비전과 사회적 책임의 조화를 강조했다. ‘선택과 집중’으로 강화되는 전통 비즈니스와 핵심 솔루션 PTC의 성장을 지탱하는 가장 큰 축은 여전히 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM이다. 매출 비중 면에서 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)은 여전히 견고한 성장세를 보이고 있으며, 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어 전사적 데이터 관리의 핵심 플랫폼으로 진화했다. 최근 PTC는 미래 성장을 위해 과감한 전략적 변화를 단행했다. IoT(사물인터넷) 사업 부문을 자산운용사 TPG에 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있는 것이다. 이에 대해 김도균 대표는 "이는 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 솔루션에 투자를 집중하기 위한 '선택과 집중' 전략"이라고 설명했다. 이를 통해 IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하는 한편, PTC는 자체 핵심 솔루션의 경쟁력을 극대화한다는 계획이다. 실질적인 ‘엔지니어링 AI’로 제조 초격차 구현 PTC가 정의하는 ‘지능형 제품 라이프사이클’은 설계-개발-제조-운영 전 과정에 AI를 적용한 체계로, 엔터프라이즈 전반의 제품 데이터를 연결하는 통합 엔지니어링 환경을 지향한다. 김 대표는 현재 많은 기업이 표방하는 AI가 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 점을 지적하며, PTC는 '실질적인 엔지니어링 AI'를 추구한다고 강조했다. 그는 "PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복을 찾고 표준 부품을 제안하여 원가를 절감하거나, ALM에서 요구사항의 오류를 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 활용되고 있다"고 설명했다. 다만, 안전과 윤리가 중요한 제조 현장인 만큼 "AI의 역할을 결정권자가 아닌 '조언자'로 정의하고, 최종 판단은 인간이 내리는 인간 중심의 AI 활용 철학이 PTC 의 기술 근간에 자리 잡고 있다"고 덧붙였다. SDx(소프트웨어 정의 제품) 시대의 통합 플랫폼 전략 최근 자동차 산업을 중심으로 확산되는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드는 PTC의 ALM 솔루션인 ‘코드비머(Codebeamer)’의 비약적인 성장을 이끌었다. 김 대표는 "하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 폭증하면서 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 필수"라고 진단했다. 여기에 최근 인수한 ‘퓨어시스템즈(Pure-systems)’ 의 변형 관리 기능이 더해지면서 PTC의 경쟁력은 더욱 강화되었다. 퓨어시스템즈의 ‘퓨어 베리언츠(Pure Variants)’는 수만 가지 파생 모델이 존재하는 복잡한 제조 환경에서 제품 라인 엔지니어링(PLE) 기능을 제공한 다. 이를 통해 기업들은 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 고객의 다양한 옵션 요구에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리함으로써 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 되었다.   에이전틱 AI가 제시하는 새로운 길 PTC코리아는 오는 3월 코엑스에서 개최되는 ‘2026 스마트공장 EXPO’에 참가하여 대한민국 제조업의 미래를 바꿀 차세대 AI 기술을 대거 선보일 예정이다. 이번 전시에서 PTC는 특정 제품의 기능을 나열하기보다 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)가 주도하는 지능형 제품개발: 데이터로 연결되는 엔지니어링의 새로운 패러다임’이라는 주제로 혁신적인 메시지를 전달하는 데 집중한다. 김도균 대표는 이번 전시의 핵심에 대해 “PTC는 에이전틱 AI를 중심으로 설계, 생산, 운영 전 과정의 제품 데이터를 지능적으로 연결하여 새로운 제품개발 패러다임을 제시할 것”이라고 밝혔다. 특히 이번 행사에서는 ‘지능형 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’과 ‘에이전틱-생성형 AI(Agentic-Generative AI)’의 결합을 통해 데이터 중심의 협업과 업무 자동화, 그리고 고도화된 의사결정을 어떻게 실질적으로 구현하는지 확인할 수 있다. 이는 시뮬레이션 및 클라우드와 통합된 데이터-커넥티드 엔지니어링 환경을 제공함으로써 기업들이 AI 기반의 제품개발 혁신과 디지털 제조 생태계를 가속화할 수 있는 이정표가 될 전망이다. 클라우드 기반의 AX 가속화와 2026년 미래 청사진 AI 전환의 성공은 데이터의 효율적 집약에 달려 있으며, PTC는 이를 위한 최적의 환경으로 클라우드 전환을 가속화하고 있다. 김 대표는 "과거 클라우드에 보수적이었던 제조사들도 AI 도입을 위해 클라우드 마이그레이션을 활발히 검토하고 있다"고 전했다. PTC는 100% SaaS 기반인 ‘온쉐이프(Onshape)’와 ‘아레나(Arena)’를 통해 스타트업부터 글로벌 기업까지 유연한 협업 환경을 제공하며, 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 통해 실시간 시뮬레이션과 시각화가 가능한 디지털 트윈 환경을 구축해 나가고 있다. 2026년, PTC코리아는 이러한 기술력을 바탕으로 K-방산과 항공우주, 정밀 의료기기 등 고부가가치 산업군으로 사업을 확장할 계획이다. 특히 부산·경남 지역 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 영남권 지사 개소를 준비하는 등 현장 중심의 고객 서비스를 강화하고 있다. 김 대표는 "단순한 솔루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다"는 포부와 함께, 국내 제조 현장에 필요한 AI 및 엔지니어링 인재 양성에도 지속적으로 기여하겠다는 의지를 밝혔다.   ▲ PTC코리아 직원들     ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr      

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9)   크레오 플로 어낼리시스(Creo Flow Analysis)는 설계자가 CAD 환경 내에서 직접 유체 흐름과 열 전달을 시뮬레이션하여 제품의 성능을 즉각적으로 검증하고 최적화할 수 있게 돕는 통합 CFD 설루션이다. 크레오 플로 어낼리시스는 별도의 데이터 변환 없이 크레오 모델에서 직접 해석을 수행하므로, 설계를 수정하면 해석 모델도 즉시 업데이트된다. 그리고 전문가가 아니더라도 마법사 방식의 설정을 통해 메시(mesh) 생성부터 결과까지 단계별로 진행할 수 있으며, 독자적인 알고리즘을 통해 복잡한 형상에 대해서도 비교적 빠른 계산 결과를 제공한다. 크레오 플로 어낼리시스는 내·외부 유동 분석을 통한 압력 강하 및 속도 분포 확인은 물론, 전도·대류·복사를 모두 고려한 정밀한 열전달 해석 기능을 제공한다. 특히 최신 크레오 12.0에서는 전기장 및 음향 해석 기능까지 추가되어, 더욱 폭넓은 물리적 현상을 하나의 환경에서 통합적으로 검증할 수 있다.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   이번 호에서는 인버터 어셈블리의 예를 통해 유체 도메인 생성부터 열, 유동해석을 진행해보자. 먼저 어셈블리를 열고 각 부품의 필요한 재료를 모두 설정한다.     유동해석을 위해 메뉴에서 응용 프로그램 → Flow Analysis를 클릭한다.     새 프로젝트를 생성하여 이름 및 어셈블리 단순화 표현을 선택한다.     프로젝트를 생성하면 그림과 같이 해석 트리가 생성된다.     해석을 위해 유체 도메인을 생성한다.     크레오 플로 어낼리시스는 설계 형상에서 유체 영역을 자동으로 추출하고 설계 변경 시 실시간으로 업데이트하여, 번거로운 모델링 작업 없이 유체 도메인을 생성할 수 있다. ‘오프닝’을 클릭하여 공기가 유입되고 나가는 두 면을 Ctrl 키를 누르고 선택한다.     두 면을 모두 선택하고 ‘확인’을 클릭하면 그림과 같이 자동으로 구멍이 모두 선택된다.     구멍을 모두 확인한 후 ‘확인’을 클릭한다. 모델 트리를 보면 그림과 같이 두 부품이 추가된 것을 볼 수 있다.     이제 시뮬레이션 도메인 선택 아이콘을 클릭하여 각 영역을 지정한다.     ‘유체 도메인 추가’를 클릭한 후 모델 트리에서 ‘INVERTER_ FLUID_1.PRT’를 클릭한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian)이 한 차원 높은 사용자 경험을 제공하는 차세대 CAD ‘캐디안 2026’을 선보였다. 이번 호에서는 새 버전에서 선보인 신기능 중에서 스마트 옵셋을 포함해 여러 기능을 자세히 살펴보도록 하겠다. ■ 최영석 위즈코어 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   스마트 옵셋(Q11~Q44) Q11, Q22, Q33, Q44는 입력한 값의 1/2이 옵셋값으로 자동 계산되어 옵셋되는데, 목적지를 정해서 Q11, Q22, Q33, Q44 중에 선택해서 사용하면 된다.   1. Q11 명령은 입력한 값의 1/2이 옵셋 값으로 들어가게 된다. 원본이 어떤 레이어 또는 어떤 라인 타입이든지 0번 레이어(외형선)로 옵셋이 되어 흰색의 실선으로 옵셋되는데, 보통 0번은 외형선으로 많이 사용한다.      2. Q22 명령은 입력한 값의 1/2이 옵셋 값으로 들어가게 된다. 원본이 어떤 레이어 또는 어떤 라인 타입이든지 CENTER 레이어로 옵셋이 되어 적색의 중심선으로 옵셋된다. 만약 기존에 CENTER 레이어가 이미 존재하고 다른 색으로 지정되어 있으면 그 설정을 따라가게 된다. LTSCALE은 현재의 CELTSCALE 설정값을 따라가게 되어 있다.      3. Q33 명령은 입력한 값의 1/2이 옵셋 값으로 들어가게 된다. 원본이 어떤 레이어 또는 어떤 라인 타입이든지 HIDDEN 레이어로 옵셋이 되어 녹색의 은선으로 옵셋된다. 만약 기존에 HIDDEN 레이어가 이미 존재하고 다른 색으로 지정이 되어 있으면 그 설정을 따라가게 된다. LTSCALE은 현재의 CELTSCALE 설정값을 따라가게 되어 있다.     4. Q44 명령은 입력한 값의 1/2이 옵셋 값으로 들어가게 된다. 원본이 어떤 레이어 또는 어떤 라인 타입이든지 PHANTOM 레이어로 옵셋이 되어 6번색(마젠타)의 가상선으로 옵셋된다. 만약 기존에 PHANTOM 레이어가 이미 존재하고 다른 색으로 지정되어 있으면 그 설정을 따라가게 된다. LTSCALE은 현재의 CELTSCALE 설정값을 따라가게 되어 있다.     옵셋 양끝 막기(OFC) 옵셋하면서 양끝을 막는 OFC 명령은 옵셋한 이후에 양끝을 라인 명령을 이용해서 별도로 추가 작업해야 하는 겻을 옵셋하면서 자동으로 같이 양끝을 막는 유용한 명령이다. 사용법은 일반 옵셋 명령의 사용법과 같고, 옵셋되는 객체 및 양끝 막는 객체는 원본의 성질을 따라간다. 명령창에 ‘OFC’를 입력한 후 Enter 키를 입력하고 객체 선택 후 방향을 찍으면, 입력한 값만큼 옵셋이 되면서 그림처럼 양끝이 막아진다.     옵셋 거리조절하고 양끝 막기(OFD) 옵셋하면서 옵셋되는 객체의 길이를 늘리거나 줄일 수 있다. 더불어 양끝을 막는 OFD 명령은 옵셋한 후에 몇 단계 추가로 할 명령을 단순화한 것이 특징이다. 명령창에 ‘OFD’를 입력한 후 Enter 키를 누르고 옵셋 거리(간격, 그림의 예에서는 20)를 입력한 다음에 옵셋되는 객체의 길이(그림의 예에서는 50)를 입력한다. 그러면, 그림처럼 옵셋이 되면서 길이도 조절되고 양끝도 같이 막아진다. 이 명령을 응용하면 기계 부문에서 축 같은 부품을 그리는 용도로도 사용이 가능하다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13)   설계 업무 환경이 급변하고 있다. 과거에는 동일한 사무실과 네트워크 안에서만 업무가 이루어졌다면, 이제는 재택근무, 외근, 현장 대응, 그리고 글로벌 협업까지 고려해야 하는 시대이다. 이러한 변화는 CAD 소프트웨어의 기능을 넘어, 라이선스를 어떻게 배포하고 효율적으로 운영할 것인가라는 새로운 과제를 제시하고 있다. 이런 흐름 속에서 주목할 만한 설루션이 바로 아레스 플렉스 클라우드(ARES Flex Cloud) 라이선스이다. 이는 단순히 기존의 네트워크 라이선스를 클라우드로 옮긴 것이 아니다. 장소의 제약을 줄이고, 다양한 사용자에게 유연하게 권한을 배분하며, 관리 효율까지 높인 새로운 운영 방식이다. 특히 아레스의 통합 생태계인 ‘트리니티(Trinity)’ 기능이 탑재되어 오늘날의 분산형 설계 환경에 최적화된 대안으로 떠오르고 있다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   플렉스 클라우드는 무엇이 다른가     아레스 플렉스 클라우드는 여러 사용자가 공동으로 사용할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 라이선스이다. 여기서 핵심인 트리니티는 아레스의 3대 제품군을 통합한 개념이다. 아레스 커맨더(ARES Commander) : 데스크톱 기반 CAD(윈도우/맥OS/리눅스에서 오토캐드와 같이 도면 설계) 아레스 쿠도(ARES Kudo) : 웹 브라우저 기반의 클라우드 CAD(도면 검토 및 수정) 아레스 터치(ARES Touch) : 모바일 기반 CAD(스마트폰 및 태블릿 활용) 플렉스 클라우드의 가장 큰 특징은 이 통합 플랫폼을 클라우드 상에서 공유할 수 있다는 점이다. 전체 사용자는 제한 없이 초대할 수 있지만, 동시에 사용할 수 있는 인원은 구매한 시트(seat) 수만큼 제한된다. 예를 들어 3시트를 구매했다면 동시 사용자는 3명으로 제한되며, 나머지 인원은 대기하거나 ‘보기 전용’ 모드로 접속하게 된다.(최소 3시트부터 구매 가능)     기존 플렉스 네트워크(Flex Network) 라이선스가 사내 서버를 구축하고 로컬 네트워크 안에서만 작동했다면, 플렉스 클라우드는 라이선스 서버가 클라우드에 존재한다. 따라서 집, 외부 현장, 해외 지사 등 장소에 구애 없이 보다 자율적으로 라이선스를 공유할 수 있다. 이것이 기존 네트워크 방식과 구분되는 가장 결정적인 차이이다.   협업과 운영 방식까지 바꾸는 라이선스     플렉스 클라우드의 강점은 단순한 ‘원격 접속’에 그치지 않는다. 기존 네트워크 라이선스는 주로 데스크톱 중심(아레스 커맨더)으로 운영되어 계정 기반의 트리니티 협업 기능을 충분히 활용하기에는 한계가 있었다. 반면 플렉스 클라우드는 사용자별 계정 로그인 방식을 채택하여 데스크톱, 웹, 모바일을 자유롭게 넘나드는 연계 작업이 가능하다. 이러한 구조는 협업의 질을 바꾼다. 클라우드 저장소에 동기화된 도면을 기반으로 실시간 작업을 진행하거나, 외부 협력사에 보기 전용 링크를 보내 마크업을 받는 과정이 훨씬 매끄러워진다. 특히 구글 드라이브, 원드라이브, 셰어포인트, 드롭박스뿐만 아니라 온쉐이프(Onshape), 트림블 커넥트(Trimble Connect) 등 다양한 클라우드 서비스와 연동된다는 점은 분산 협업 환경에서 큰 무기가 된다. 관리 측면의 편의성도 향상된다. 별도의 라이선스 서버 설치나 복잡한 PC별 설정이 필요 없다. 관리자는 그래버트(Graebert) 고객 포털에서 조직을 생성하고 이메일로 사용자를 초대하기만 하면 된다. IT 인프라 구축 비용과 운영 리소스를 줄일 수 있어, 여러 지점을 관리해야 하는 기업에 더욱 매력적이다.   플렉스 클라우드가 바꾸는 라이선스 관리의 방식     플렉스 클라우드의 진짜 의미는 단순히 ‘어디서나 접속할 수 있는 라이선스’에만 있지 않다. 더 본질적인 변화는 라이선스를 관리하는 방식 자체가 달라진다는 점이다. 기존의 라이선스 운영은 누가 어떤 PC에서, 어떤 네트워크 안에서 사용할 것인지 미리 정해 두는 방식에 가까웠다. 반면 플렉스 클라우드는 사용자 계정과 조직 단위로 운영되기 때문에, 실제 업무 흐름에 맞춰 보다 유연한 관리가 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Mechasys 주요 특징 : 높은 정밀도의 고속 레이아웃 작업 지원, IP54 등급으로 장비 보호, 10~11kg의 경량 설계, 사용자 친화적 UI, 현장과 사무실을 온라인으로 연결하는 클라우드 작업 환경 제공 등 자료 제공 : 지오시스템     XR Projector(XR 프로젝터)는 실제 건설 현장 공간 위에 2D/3D 작업 도면을 밀리미터 수준의 정확도로 직접 투사하는 ‘프로젝티드 리얼리티(projected reality)’ 기반의 레이아웃 설루션이다. 이 제품은 프로젝티드 리얼리티 기술을 통해 2D 및 3D CAD 모델을 바닥, 벽, 천장 등 실제 현장의 모든 표면에 밀리미터 단위의 정밀도로 직접 투사한다. 기존의 물리적인 마킹 작업을 생략할 수 있어 작업 속도를 3배에서 최대 10배까지 향상시키며, BIM 워크플로와 유기적으로 연동된다. 1시간의 교육만으로 조작이 가능할 정도로 사용자 친화적이며, 클라우드 시스템을 통해 현장 데이터를 실시간으로 관리할 수 있는 스마트 건설 설루션이다.   주요 특징 고정밀, 고속 레이아웃 ±1mm 수준의 EDM 정확도와 고정밀 틸트 센서를 기반으로 복잡한 시공 환경에서도 오차가 거의 없는 밀리미터 수준의 시공이 가능하다. 기존 재래식 먹 작업 대비 3~10배 빠른 작업 속도로 레이아웃 작업이 가능하다.   현장 친화적 스마트 장비 작업장 먼지 등 환경이 열악한 건설 현장에서 장비 보호에 적합한 IP54 등급, 장비 이동에 불편함이 없는 약 10~11kg의 경량 설계로 되어 있다. 초보자도 1시간 내 장비 운영이 가능한 사용자 친화적 UI로 구성되어 있어서 측량 전문가가 아니어도 누구나 쉽고, 편리하게 장비 운용이 가능하다.   클라우드 기반 협업 환경 장비를 운용하는 Layout Field(레이아웃 필드)와 현장과 사무실을 연결하는 Layout Cloud(레이아웃 클라우드)는 온라인으로 연동되어 현장 도면의 수정, 주석, 이력 관리, 품질 데이터 축적이 가능하며 원격 협업과 승인 프로세스를 지원한다.   주요 기능 실시간 도면 투영 바닥, 천장에 2D 도면, 3D 모델 정보인 점, 선, 문자, 곡선을 실시간 레이저로 투영하여 별도의 마킹 작업 없이 시공 가이드를 제공한다.     ▲ 제공 : Mechasys   바닥/천청 레벨 측정 장비가 바닥/천정의 스캔하여 설치된 환경을 스스로 인식하고 장비 운용 시 정확한 투영을 한다.   장비 위치 세팅 XR Projector의 위치 확정 프로세스는 간단하고 빠르며 정밀하여 인적 오류의 위험을 줄여준다. 기준선(control line), 인공 기준선(artefacts), 기준점(control point) 등 3가지 세팅 방식으로 장비 위치를 설정한다.   ▲ 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 인공 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 기준점(제공 : Mechasys)   CAD 클라우드 연동 사무실에서 수정한 변경 도면, 현장에서 실제 반영된 이동/회전/연장 등 작업 도면이 실시간으로 연동되어 팀 간의 정보 불일치를 없애고 데이터 관리를 통합한다.   ▲ 제공 : Mechasys   주요 고객 사이트 공장 장비 레이아웃(한국/일본) 공장의 복잡한 장비의 정확한 세팅을 위해 기존 수작업으로 진행된 먹라인 작업에 XR Projector를 활용할 수 있다.   캐터필러 EMEA(스위스) 스위스 제네바에 위치한 캐터필러(Caterpillar) EMEA 본부 프로젝트에서 건축 설계를 실제 현장에 구현하는데 사용되었다. 할러 바서(Haller Wasser)의 크리스토프 포드뱅(Christophe Podevin)은 “측량 회사로서 정확성은 모든 것이다. XR Projector는 이전보다 훨씬 빠르게 정밀한 레이아웃을 전달할 수 있다는 확신을 주었다. 우리의 워크플로를 간소화하고 시장 기회를 확장해 준 게임 체인저”라고 전했다.   Wynn Al Marjan Island 프로젝트(UAE) 두바이 기반의 건설사 알렉 홀딩스(ALEC Holdings)가 주도하는 대규모 리조트 건설 현장에 도입되어 작업 효율을 극대화했다. 전통적인 방식으로는 22인/시간 소요되던 레이아웃 작업을 XR Projector 작업을 통해 3시간으로 단축했다. 이 기술을 통해 노동 비용을 절감했을 뿐만 아니라 전체 프로젝트 일정을 가속화하여, 현재 이 프로젝트는 예정보다 일찍 완공될 것으로 예상된다.   Solutions Habitat(프랑스) 세계적인 건설 그룹인 빈치 컨스트럭션(VINCI Construction)에서 품질 관리와 공정 효율화를 위해 도입했다. 주요 성과로 레이아웃 시간을 절반으로 줄이고, 실시간 데이터 수집을 통해 자기 모니터링(self-monitoring)의 효율을 높였다. 솔루션 해비타트(Solutions Habitat)의 새미 메리(Samy Merry) 혁신 매니저는 “레이아웃 시간을 절반으로 줄일 뿐만 아니라 품질 관리를 강화해 준다. 조작이 간편하여 내부 인력을 효율적으로 재배치할 수 있게 되었고, 결과적으로 하청업체에 대한 의존도를 낮출 수 있었다”고 전했다.   UNIQUARTIER 공동주택 프로젝트(캐나다) 캐나다의 16유닛 규모 멀티 레지던셜 건설 현장에서 벽체 레이아웃 및 마킹 작업에 적용된 사례이다. 투사현실의 생산성은 기존 방식과 비교해 시간당 14m에서 75m로 향상(약 5.3배)됐으며, 총 노동 비용을 약 12만 4000달러 절감했다. 또한, 수작업 시 발생하는 계산 오류와 측정 실수를 제거하여 비숙련 작업자도 전문가 수준의 정확도로 작업을 수행할 수 있었다.       ▲ 제공 : Mechasys     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.