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.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2)   이번 호에서는 다쏘시스템의 LBM 기반 CFD 설루션인 파워플로(PowerFLOW)를 활용하여, 하중 및 회전에 의해 변형되는 트레드 타이어를 반영한 정밀 유동 예측 워크플로를 제시한다. 드라이브에어(DrivAer) 모델 적용을 통해 접지면과 사이드월 돌출부 형상 변화가 차량 항력 및 후류 구조에 미치는 영향을 분석하고, 실제 주행 조건을 고려한 차세대 공력 최적화 설계 프로세스의 방향성을 제안한다.   ■ 고석원 다쏘시스템의 유동해석 컨설턴트로, 국내 완성차 업체의 공력 및 공력소음 분야 CFD 프로젝트 수행 및 기술 지원을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   EV(전기자동차) 시대에 접어들면서 공력 성능은 단순한 항력 계수(Cd : Drag Coefficient) 저감의 문제가 아니라, 에너지 효율과 주행거리 경쟁력을 결정하는 핵심 설계 변수로 자리잡았다. 특히 고속 주행 영역에서는 타이어 주변에서 형성되는 복잡한 와류 구조가 전체 항력에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재까지 많은 외부 유동해석은 계산 효율과 모델 단순화를 이유로 강체 타이어 형상을 가정해왔다. 실제 주행 조건에서는 차량 하중과 회전에 의해 타이어 접지면이 평탄화되고, 트레드 패턴이 국부적으로 변형된다. 이러한 기하학적 변화는 경계층 발달과 박리 위치, 그리고 후류 구조에 직접적인 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 설계 단계에서 이러한 변형 효과는 충분히 반영되지 못하는 경우가 많다. 이 간극은 단순한 수치 오차를 넘어, 설계 의사 결정의 신뢰성 문제로 이어질 수 있다. 기존의 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 접근에서는 회전 조건을 MRF(Moving Reference Frame) 혹은 LRF(Local Reference Frame) 기법을 구현하고, 접지부는 이상적인 평면 조건으로 단순화한다. 이 방식은 빠른 비교 분석에는 적합하지만, 접지부 인근의 비대칭 유동 구조와 시간에 따라 변화하는 와류 변동을 충분히 재현하기 어렵다. 특히 하중에 의해 형성되는 접지부 형상 변화는 타이어 하부 압력 분포를 바꾸고, 이는 차체 하부 유동과 상호작용하며 항력 특성에 영향을 미친다. 고속 주행 시에는 원심력에 의한 외경 변화까지 더해져 형상 변형이 복합적으로 발생한다. 따라서 현실 기반 공력 예측을 위해서는 타이어 변형을 포함한 해석 전략이 요구된다.   파워플로 기반 정밀 유동 예측 방법론 이번 호에서는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기반 CFD 설루션인 파워플로를 활용하여 하중 및 회전 변형을 반영한 해석 환경을 구축하였다. 차량 모델은 <그림 1>과 같이, 오픈소스 표준 차체 형상인 드라이브에어 모델을 적용하였다. 타이어 형상은 단순 강체 모델과 실제 하중 조건을 반영한 변형 트레드 타이어 모델을 사용하였다. 변형 형상은 파워플로의 전처리 모듈인 파워델타(PowerDELTA)를 통해 구현되었으며, <그림 2>와 같이 정적 하중에 의해 형성되는 접지면(contact patch)과 사이드월 돌출부(bulge)를 기하학적으로 재현하였다. 수치해석 방법에는 회전하는 타이어에 IBM(Immersed Boundary Method)을 적용하여 타이어 인근에서 시간에 따라 변화하는 유동 구조와 후류 거동을 정밀하게 분석하였다.   그림 1. 드라이브에어 차량 형상   그림 2. 접촉면과 돌출부의 형상(왼쪽 : 접촉면, 오른쪽 : 돌출부)   해석 케이스 구성 해석 케이스는 변형 타이어의 적용 유무와 <그림 3>에 나타낸 바와 같이, 타이어 변형 효과를 체계적으로 비교하기 위해 다음 세 가지 인자를 독립적으로 변화시켰다. 사이드월 돌출부(bulge, B) 횡방향 삽입각(slip angle, α) 접지면 폭(contact patch width, W)   그림 3. 변형 타이어 인자 변화 조건   각 변수 변화에 따른 항력 특성 및 후류 구조 변화를 비교함으로써, 설계 관점에서 지배적인 인자를 도출하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해운 산업의 탈탄소화가 가속화되는 가운데, 블루핀(Bluefins)은 고래 지느러미에서 영감을 받은 파력 변환 추진 시스템인 웨이브드라이브(WaveDrive)를 통해 연료비와 온실가스 배출을 20% 절감하는 설루션을 개발했다. 이 시스템은 케이던스의 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 소프트웨어를 활용해 실제 해상 조건에서의 운동을 정밀하게 모델링하고 최적화 성능을 검증했다. 특히 오버셋 메시 기법과 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)의 고급 기능을 통해 복잡한 유동 해석과 시스템 동역학 분석을 성공적으로 수행하며, 지속 가능한 해운 기술의 가능성을 제시하고 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해운 산업의 탈탄소화 해운 산업은 전 세계 무역의 약 90%를 운송할 만큼 글로벌 경제에서 필수적인 역할을 한다. 대형 선박은 하루에 20~70톤의 연료를 소비하며, 이는 연간 약 1500만 유로의 연료 비용으로 이어진다. 이러한 연료 소비는 선박 한 척당 연간 최대 75,000톤의 이산화탄소 환산량(CO₂)을 배출하는 결과를 초래한다. 또한 전 세계 해운 산업은 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)을 포함해 전체 온실가스(GHG) 배출량의 약 3%를 차지하고 있다. 따라서 해운을 탈탄소화하고 운송을 더욱 지속 가능하게 만들기 위해서는 관련 시스템과 기술을 도입하는 것이 매우 중요하다. 블루핀은 고래의 지느러미에서 영감을 받은 파력(파도 에너지) 변환 기술을 개발하여 온실가스 배출과 연료 운영 비용을 20% 절감하는 것을 목표로 하고 있다.   블루핀과 고래 지느러미에서 영감을 받은 추진 시스템   그림 1   블루핀은 선박의 구조, 안전성 및 기타 특정 요구사항이나 제약 조건을 고려하여 각 선박 유형에 맞춤형 무배출 보조 추진 설루션을 개발한다. 이러한 추진 시스템은 프랑스의 대표적인 해양 연구기관인 Ifremer(프랑스해양개발연구소)와의 협력을 통해 개발되고 있다. 고래에서 영감을 받은 추진 시스템인 웨이브드라이브는 선미에 장착되는 하이드로포일(hydrofoil)로 구성되며, 선박의 종동요(pitching) 운동을 추력으로 변환한다. 이 기술은 신조 선박뿐만 아니라 기존 선박의 개조(refit) 작업 시에도 통합 적용이 가능하다.   피델리티 CFD를 활용한 블루핀 추진 시스템 모델링 블루핀은 피델리티 CFD 소프트웨어를 활용하여 다양한 운항 조건 및 실제 해상 파랑 조건에서 웨이브드라이브 추진 시스템을 설계하고 최적화한다. 이 소프트웨어의 고급 기능을 통해 플랩(flap)의 세부 분석, 시스템 동역학 분석, 그리고 하이드로포일 하중 예측이 가능하며, 이를 통해 추진 성능을 최적화한다. 이러한 시뮬레이션은 다양한 해상 조건에서 시스템의 운동을 센서 기반으로 제어하기 위한 첫 단계에 해당한다. 다음은 사용된 방법론 및 설정 개요이다.   메시 설정 기계 시스템은 다섯 개의 개별 구성 요소로 분해되었으며, 각 구성 요소의 반쪽(body half)은 피델리티 CFD 2025.1 버전에서 개별적으로 메시(mesh) 처리되었다. 선체(hull)는 피델리티 CFD의 C-Wizard 기능을 통해 자동으로 메시가 생성되었으며, 그 결과 880만 개의 셀(cell)을 갖는 고해상도 메시가 구축되었다. 부가 구조물(appendages)은 각각 개별적으로 메시 처리되어 오버셋 메시(overset mesh)로 활용되었다.   그림 2   피델리티는 오버셋 메시(overset mesh) 기법을 활용하여 겹쳐진 격자(overlapping grids)를 사용하고, 격자 간 데이터 보간(interpolation)을 수행함으로써 복잡한 유동을 정밀하게 시뮬레이션하고 각 구성 요소의 큰 운동을 정확하게 제어한다. 오버셋 메시의 초기 셀 크기(initial cell size : ICS)는 배경 격자의 초기 셀 크기 대비 여섯 번째 세분화(refinement) 레벨로 설정되었다. 한편, 배경 박스(background box) 세분화는 초기 셀 크기보다 한 단계 더 거칠게(coarser) 적용되었다. 이 설정에서는 오버셋 인터페이스(overset interfaces) 구간에 3~4개의 초기 셀 크기를 배치하여 정확한 보간과 서로 다른 메시 구성 요소 간의 원활한 통합을 보장했다. 전체적으로 선체(hull)의 총 메시 크기는 약 1060만 개의 셀로 구성되었다.   그림 3   피델리티 파인 마린 설정 CFD 시뮬레이션은 피델리티 파인 마린에서 수행되었으며, 정상 상태(steady-state) 초기화로 시작한 후 벽 함수(wall functions)를 적용한 k-ω SST 난류 모델을 사용했다. 경계 조건과 수치 설정은 모범 사례(best practices)에 맞게 일관되게 적용되었다. 고체 영역의 경계 조건은 ‘wall-function’으로 설정되었으며, 갑판(deck)에는 ‘slip’ 조건이 적용되었다. 덕트 프로펠러(ducted propeller)는 액추에이터 디스크(actuator disk) 모델을 사용하여 구현되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA의 성능을 비약적으로 가속화시키는 AI 시뮬레이션 프레딕터(AI Simulation Predictor) 기술에 대해 자세히 살펴본다. 지난 호에서 다룬 SHERPA의 지능형 탐색 방식에 AI의 예측 통찰력을 결합하여, 어떻게 해석 시간의 병목을 해결하고 검색 효율을 극대화하는지 조명할 예정이다. 이를 통해 고비용 해석 모델에서도 실질적인 리드타임을 단축하고 더 우수한 설계안을 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 병목, 해석 시간과 비용의 문제 고충실도(High-Fidelity) 해석의 딜레마 현대 엔지니어링 설계의 정점은 전산유체역학(CFD)이나 비선형 구조해석과 같은 고성능 계산 과정을 필수로 한다. 이러한 고충실도 해석은 제품 성능을 가상 공간에서 정밀하게 모사할 수 있게 해 주지만, 치명적인 약점이 있다. 복잡한 모델의 경우 1회 해석에 수 시간에서 수 일이 소요되기도 하며, 수백 번의 반복 계산이 필요한 최적화 과정에서 이는 극복하기 어려운 시간적 병목(bottleneck)이 된다.   MDAO 과정에서 직면하는 실제 문제들 연재의 배경이 되는 다분야 설계 분석 및 최적화(MDAO : Multidisciplinary Design Analysis and Optimization) 환경에서는 다음과 같은 네 가지 핵심 문제에 직면한다. 시뮬레이션 시간 & 계산 비용 : 장기간의 CAE 실행은 컴퓨터 자원의 점유와 라이선스 비용 부담을 가중시킨다. 신뢰성 : 시간 제약으로 인해 충분한 설계안을 검토하지 못하면 결과의 신뢰성이 떨어진다. 지식의 재사용 : 이전 프로젝트의 방대한 시뮬레이션 데이터를 현재 최적화에 제대로 자산화하지 못하는 한계가 있다. 시프트 레프트(shift left) : 제품 개발 초기 단계에서 오류를 발견하지 못하면 이후 단계에서 대규모 수정 비용이 발생한다.   기존 대안 : 전통적 최적화 프로세스와 근사 모델의 한계 해석 시간을 줄이기 위해 전통적인 설계 공간 탐색(design space exploration) 과정에서는 반응표면법(RSM)이나 크리깅(kriging)과 같은 근사 모델(surrogate model)이 널리 사용되어 왔다. 하지만 이러한 전통적인 방식은 프로세스 측면에서의 번거로움과 기술적 모델 구축 측면에서의 한계를 동시에 안고 있다.   그림 1   첫째, 전문가 중심의 복잡한 다단계 프로세스로 인한 고충(pain points)이 크다. 목적 정의부터 모델 단순화, 알고리즘 선택 및 튜닝, 탐색 수행, 결과 해석으로 이어지는 과정은 매우 정교한 전문 지식을 요구하며 다음과 같은 문제를 일으킨다. 모델 단순화의 오류 가능성 : 변수 선별이나 응답면 모델을 수동으로 생성하는 과정은 오류가 개입되기 매우 쉽다.(too error-prone) 알고리즘 선택 및 튜닝의 고비용 구조 : 적절한 검색 알고리즘을 결정하기 위해 수많은 반복 시도가 필요하며, 파플레이션 크기나 변이율 등 세부 매개변수 설정에 고도의 전문성이 요구되어 시간과 비용이 많이 든다.(too costly & too difficult) 제한적인 혁신 : 이러한 난이도 탓에 최적화 기술이 일부 전문가에 의해 매우 한정적인 문제에만 적용되어, 결과적으로 설계 혁신의 폭이 좁아지는 결과를 초래한다. 둘째, 기술적으로 구축된 근사 모델 자체가 가진 결정적인 한계가 존재한다. 초기 데이터 확보의 높은 비용 : 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해서는 설계 공간 전체에 걸쳐 상당수의 초기 샘플 해석이 선행되어야 하며, 고성능 CAE 환경에서는 이 초기 샘플링 과정 자체가 막대한 병목이 된다. 정적 구조의 경직성 : 한 번 구축된 모델은 최적화가 진행되는 동안 설계 공간의 특성 변화나 새로운 유망 영역의 발견을 실시간으로 반영하여 스스로 업데이트되지 않는다. 전역적 경향성과 국부적 정밀도의 딜레마 : 전체적인 경향성은 파악하지만 최적해 주변의 미세한 비선형적 거동을 포착하는 데 한계가 있어, 최종 설계안이 실제 해석 결과와 괴리를 보이는 경우가 빈번하다.   그림 2   반면, 심센터 HEEDS는 이러한 복잡한 중간 단계를 ‘Automated Search’ 하나로 통합하여 엔지니어가 본연의 설계 업무인 목적 정의와 결과 분석에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서 다룰 AI 프레딕터(AI Predictor)는 이 혁신적인 자동 탐색 과정을 한 단계 더 가속하여 기술적 한계를 극복하고 진정한 설계 디스커버리(discovery)를 실현하는 핵심 기술이다.   기술 혁신 : Boosting SHERPA의 정의와 전략적 가치 AI 시뮬레이션 프레딕터란 무엇인가? 심센터 HEEDS의 AI 시뮬레이션 프레딕터는 최적화 검색 과정을 가속시키는 퍼포먼스 부스터(Performance Booster)이다. 단순히 정해진 데이터를 학습하는 것을 넘어, SHERPA 검색 프레임워크 상단에서 작동하는 AI 오버레이(AI Overlay) 기술을 통해 실시간으로 데이터를 학습(on-the-fly)하여 해석이 필요한 위치(DOE)를 지능적으로 선별한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explainable AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 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.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  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

  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 사전예약 구입하신 분께는 할인된 가격으로 드리며, 캐드앤그래픽스 과월호 잡지와 함께 보내드립니다.(예정일 : 4월 15일 전후) 도서 구입하러 가기