산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3)   이번 호에서는 AX 시대를 맞아 제조 기업이 축적한 방대한 도메인 지식과 3D 설계 데이터를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 ‘자산’으로 전환하는 방안을 제시한다. 그리고, 다쏘시스템의 시맨틱 3D(Semantic 3D) 기술과 데이터 온톨로지(data ontology)를 활용해 중복 설계를 방지하고, 파편화된 정보를 비즈니스 맥락과 연결된 지식 개체로 지능화하는 기술적 원리를 살펴본다. ■ 이종혁 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로, 3DEXPERIENCE(구 NETVIBES) 테크 세일즈를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   AX 시대, 제조 데이터의 새로운 정의 글로벌 제조 산업은 바야흐로 ‘디지털 전환(digital transformation)’의 단계를 넘어 ‘인공지능 전환(AI transformation : AX)’의 시대로 진입하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하고 있는 현재, 엔지니어링 도메인에서의 핵심 과제는 명확하다. “어떻게 우리 기업이 지난 수십 년간 축적해 온 방대한 도메인 지식과 엔지니어링 노하우를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 형태의 자산으로 바꿀 것인가?”이다. 대부분의 제조 기업은 수만, 수십만 장의 2D 도면과 3D 모델을 보유하고 있다. 그러나 역설적으로 엔지니어는 필요한 부품을 찾는 데 수많은 시간을 허비하거나, 이미 존재하는 설계를 중복으로 수행하는 ‘디지털 피로(digital fatigue)’에 시달리고 있다. 데이터가 존재함에도 불구하고 그 데이터가 가진 ‘의미(semantics)’와 ‘관계(relationship)’가 구조화되어 있지 않기 때문이다. 이러한 데이터의 파편화는 단순히 설계 효율을 떨어뜨리는 것에 그치지 않는다. 이는 부품 가짓수의 기하급수적 증가로 이어져 구매 단가 상승, 재고 관리 비용 증가, 그리고 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응력 약화라는 전사적 위기를 초래한다. 이번 호에서는 3D 모델링의 진화가 형상의 정밀함을 구현하는 단계를 넘어, 비즈니스 맥락과 지능이 결합된 ‘시맨틱 3D (semantic 3D)’로 나아가야 함을 제언한다. 다쏘시스템의 원파트(OnePart), 서플리멘탈 커넥터(Supplemental Connector), 그리고 데이터 사이언스 익스피리언스(Data Science Experiences : DSE)를 필두로 한 하이브리드 지능형 플랫폼이 어떻게 데이터 온톨로지를 통해 설계 자산을 지능화하고, 기업의 공급망 회복탄력성(resilience)을 극대화하는지 상세히 고찰해보고자 한다.   그림 1. The Transition to ‘Semantic 3D’ in the AX Era   하이브리드 아키텍처 : 데이터 주권과 클라우드 지능의 공존 국내 제조 기업이 클라우드 기반 AI 설루션 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 ‘데이터 보안’과 ‘데이터 주권(data sovereignty)’에 대한 우려다. 핵심 설계 자산인 3D CAD 데이터는 기업의 기밀 중의 기밀로 간주되며, 이것이 외부 서버로 나가는 것에 대한 거부감은 기술적인 문제를 넘어 기업 생존의 문제로 인식된다. 하지만 클라우드가 제공하는 강력한 분산 연산 능력과 실시간 업데이트되는 AI 분석 엔진을 포기하는 것은 기술 경쟁력 측면에서 매우 위험한 선택이다. 이러한 딜레마를 해결하는 핵심 아키텍처가 바로 서플리멘탈 커넥터를 활용한 하이브리드 모델이다. 이 모델의 핵심은 데이터의 물리적 위치를 ‘통제된 온프레미스’와 ‘고성능 클라우드’로 이원화하는 데 있다. 이 아키텍처의 중심에는 ‘에지 에이전트(Edge Agent)’라는 전용 미들웨어가 존재한다. 에지 에이전트는 기업 내부의 로컬 파일 서버, CSV 기반의 레거시 데이터베이스, 그리고 솔리드웍스 PDM 프로페셔널(SOLIDWORKS PDM Professional)과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 연동된다. 여기서 중요한 기술적 포인트는 에지 에이전트가 원본 CAD 파일(source file)을 클라우드로 전송하는 것이 아니라는 점이다. 대신, 설계에 포함된 메타데이터와 형상의 특징을 수치화한 ‘3D 서명(signature)’, 그리고 시각적 확인을 위한 가벼운 썸네일(thumbnail)과 CGR 데이터만을 추출하여 클라우드의 ‘시맨틱 그래프 인덱스(Semantic Graph Index : SGI)’로 전송한다. 이러한 하이브리드 접근법은 두 가지 결정적인 이점을 제공한다. 첫째, 데이터 주권은 기업이 완벽하게 통제한다. 원본 설계 데이터는 사내 보안망 내부에 머무르기 때문에 유출 우려가 없다. 둘째, 클라우드는 오직 ‘지능형 인덱스’와 ‘분석 엔진’의 역할만을 수행한다. 클라우드의 Data Science Experience(DSE)는 이 SGI에 축적된 정보를 바탕으로 전사적인 부품 사용 현황을 360도 뷰로 관찰하고, AI 기반의 의사결정 지원 기능을 제공한다. 이는 특히 카티아 V5(CATIA V5)와 같은 온프레미스 기반의 강력한 설계 환경을 유지하면서도, 최신 클라우드 기술의 혜택을 즉시 누릴 수 있는 현실적이고 안전한 가교 역할을 한다.   그림 2. Hybrid Architecture and Edge Agent   원파트와 AI 형상 지능 : 중복 설계의 늪에서 벗어나는 방법 엔지니어링 현장에서 가장 흔히 발생하는 보이지 않는 낭비는 이미 사내에 존재하는 부품을 찾지 못해 다시 설계하는 ‘중복 설계’다. 다쏘시스템의 연구 결과에 따르면, 시장 표준 부품(예 : 단순 브래킷이나 고정용 볼트 등) 하나를 불필요하게 신규 생성할 때 발생하는 전사적 비용은 부품당 약 1만 1000유로(한화 약 1600만 원)에 이른다. 이 비용에는 설계자의 시간뿐만 아니라 부품을 위한 테스트 및 시뮬레이션 비용, 금형 제작 등 제조 공정 셋업 비용, 신규 구매처 등록 및 관리 비용, 그리고 물류 및 창고 재고 유지 비용이 누적된 결과다. 원파트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 ‘형상 유사도 검색(AI-Powered Component Signature)’ 기능을 제공한다. 이는 전통적인 키워드 기반 검색의 한계를 뛰어넘는다. AI는 3D 모델을 기하학적 특징(shape), 단면 형상(section), 구멍 배치 패턴(hole pattern), 그리고 외곽선(silhouette)이라는 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 분석하여 부품별로 고유한 ‘디지털 지문’을 생성한다. 설계자가 새로운 프로젝트를 시작할 때, 백지 상태에서 모델링을 시작하는 대신 간단한 형상 아이디어를 스케치하여 업로드하면 AI가 수초 내에 사내 라이브러리 및 외부 공급업체 카탈로그에서 가장 유사한 부품을 찾아 제안한다. 또한 지능형 클러스터링(clustering) 엔진은 방대한 부품 데이터베이스를 기하학적 유사성에 따라 자동으로 군집화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 실무 중심의 통합형 BIM 솔루션, GstarBIM 개발 : Gstarsoft, www.gstarcad.net 자료 제공 : 모두솔루션, 02-857-0974, https://gstarcad.co.kr   GstarCAD(지스타캐드) 개발사인 Gstarsoft(지스타소프트)는 본격적인 BIM 시장 개척을 위해 Hawk3D를 설립하고, Cadline의 ARCHLine.XP를 인수·통합해 30년 이상 축적된 BIM 기술 기반의 GstarBIM을 선보였다. 이를 통해 BIM 시장에서 새로운 성장 활로를 본격적으로 열어가고자 한다. 1. 주요 특징  GstarBIM의 가장 큰 특징은 실무 중심의 통합성이다. 건축 설계, 인테리어 설계, 문서화, 시각화 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 설계 단계별로 분리되던 작업을 하나의 흐름으로 연결한다. 또한 DWG 기반 데이터 호환과 GstarCAD 연계를 통해 2D 설계 자산을 유지하면서 단계적으로 BIM을 도입할 수 있는 환경을 제공하며, 기존 설계 환경을 완전히 바꾸지 않고도 BIM을 실무에 적용하려는 조직에 현실적인 대안을 제시한다. 2. 주요 기능 (1) 건축 설계를 위한 BIM 모델링 (Architectural Design) GstarBIM은 벽체, 기둥, 보, 슬래브, 지붕, 계단, 램프, 커튼월 등 주요 건축 요소를 지능형 BIM 객체(Intelligent Object)로 모델링할 수 있으며, 각 객체는 파라메트릭 구조와 속성 정보를 포함한다. 이를 통해 설계 변경 시 모델과 연계된 도면·치수·물량 정보가 자동으로 갱신되어 변경 대응에 따른 반복 업무를 줄일 수 있다.  또한 기존 2D 도면(DWG)을 기반으로 BIM 모델을 생성할 수 있어, 기존 CAD 설계 흐름을 유지하면서 BIM으로 확장하는 워크플로우 구성이 가능하다. 대지(Site) 및 매싱(Massing) 설계를 통해 초기 단계부터 BIM 기반 검토를 수행할 수 있으며, MEP 요소를 건축 모델과 함께 3D로 검토하고 간섭 검토 기능을 통해 충돌 요소를 설계 단계에서 사전 확인하는 데 활용할 수 있다.  (2) 인테리어 설계를 위한 전용 BIM 기능(Interior Design) GstarBIM은 인테리어 설계 실무를 고려한 전용 기능을 제공한다. Room Maker로 공간 구성을 빠르게 정의하고, 문·창호·가구·전기 설비·마감 요소 등을 파라메트릭 방식으로 배치할 수 있어, 설계안을 빠르게 구성하고 반복 검토하기에 유리하다.  타일링(Tiling) 기능은 벽·바닥 면적을 기준으로 타일 패턴을 자동 계산하고, 자재 효율을 고려한 배치를 지원한다. Furniture Configurator 및 Smart Object 기능으로 가구를 구성 요소 단위로 설계·관리할 수 있으며, Trimble 3D Warehouse 등 외부 라이브러리 연계를 통해 다양한 객체를 활용할 수 있다. 또한 IES 데이터를 활용한 조명 시뮬레이션으로 실제 조도 환경을 고려한 설계 검토가 가능하다.  (3) BIM 기반 자동 문서화(Documentation) GstarBIM은 BIM 모델과 연계된 자동 문서화 기능으로 설계 실무의 효율을 높인다. Auto Dimensioning을 통해 도면 전체 또는 선택 영역의 치수를 일괄 생성할 수 있으며, 설계 변경 시 2D 도면과 3D 모델이 자동 동기화되어 문서 수정 부담을 줄인다.  또한 BIM 객체의 속성 정보를 기반으로 자동 물량 산출 및 수량 계산이 가능해, 변경이 잦은 프로젝트에서도 물량 정보의 정확성과 일관성을 유지할 수 있다. 레이어 및 출력 관리 기능을 통해 다양한 도면 출력 요구에 대응함으로써, 설계·시공·협업 단계에서 필요한 문서를 체계적으로 관리할 수 있다.  (4) 설계 커뮤니케이션을 위한 시각화(Visual Design) GstarBIM은 설계 의도를 명확히 전달하고 협업 효율을 높이기 위한 시각화 기능을 제공한다. 실사 표현, 페이퍼 모델 스타일, 3D 섹션 박스, 2D 도면과 3D 뷰의 중첩 표현 등 다양한 방식으로 설계 내용을 직관적으로 검토할 수 있다.  360도 파노라마 뷰와 가상 투어를 통해 직관적으로 검토할 수 있으며, 보행·비행·경로 애니메이션 및 공정 시뮬레이션으로 설계 및 시공 단계를 시각적으로 표현할 수 있다. 내장된 실시간 렌더링과 D5 Render 연계를 통해 고품질 시각화 결과물도 효율적으로 생성할 수 있다.  3. 활용 분야 GstarBIM은 설계·문서·시각화가 연결되는 통합 워크플로우를 통해 스마트 건설 DX 환경에서 다음과 같은 분야에 활용될 수 있다. ■ 건축 설계 사무소: 개념 설계~실시설계, 대지/매싱 검토, MEP 간섭 검토 및 문서화 자동화 ■ 인테리어 설계·시공: 공간 구성, 마감·가구·조명(IES) 설계 및 고객 커뮤니케이션 강화 ■ 리노베이션·리퍼비시: 기존 도면(및 현장 데이터) 기반 BIM 전환, 기존 건축물 설계 검토 ■ 단계적 BIM 도입 조직: DWG 파일과 GstarCAD 연계로 2D 자산을 유지하며 점진적 BIM 전환   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   클라우드 기반 개방형 협업도구, 트림블 커넥트(Trimble Connect) 개발 트림블, www.tekla.com/kr 자료 제공 트림블코리아, 070-4940-4600, www.tekla.com/kr   트림블 커넥트(Trimble Connect)는 건설 산업의 설계, 제작, 시공 전 과정을 연결하는 클라우드 기반의 공통 데이터 환경(CDE)이자 개방형 협업 플랫폼이다. 기획부터 건축을 넘어 자산의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 모든 이해관계자에게 혁신적이고 연결된 솔루션 생태계를 제공하며, 올바른 데이터를 적시에 적절한 사람에게 연결해 프로젝트의 효율성과 생산성을 극대화한다. 1. 주요 특징 (1) 단일 협업 플랫폼 프로젝트별 클라우드 공간에 3D 모델, 2D 도면, 일반 문서, 이미지 등 다양한 포맷의 파일을 업로드·다운로드하고, 자체 2D/3D 뷰어로 즉시 열람·검토·공유할 수 있다. 트림블 커넥트를 중심으로 스케치업(SketchUp), 테클라(Tekla), 프로젝트사이트(ProjectSight) 등 트림블 솔루션과 다양한 서드파티 애플리케이션이 연동돼, 설계-시공-유지관리 데이터가 하나의 플랫폼에서 이어진다. (2) 건설 현장 중심 워크플로우 지원 설계사, 시공사, 사전제작공장(프리캐스트/프리팹), 전문 시공사, 유지보수 조직 등 각 참여자의 역할에 맞는 모델 검토, 모델 조정, 사전 시공, 교육, 설치 가이드, 시공 검증, 유지보수 뷰 등을 지원한다. 현장에서 1:1 스케일로 BIM 모델을 실제 공간에 매핑하는 가상 건설(AR/MR) 워크플로우를 통해 설치 순서(4D)와 간섭 이슈를 직관적으로 파악하고, 사전 조립·설치 검증을 수행할 수 있다. (3) 3Cs 개념 구현 트림블이 제시하는 트림블 빌딩 솔루션의 3Cs(Constructible, Connected, Content-Enabled) 개념에 따라, 실제 시공 가능한 수준의 모델(Constructible)과 현장-사무실 간 연결(Connected), 풍부한 BIM 콘텐츠(Content-Enabled)를 통합 지원한다. 또한 시공 BIM과 현장 디지털 전환을 위한 실질적인 워크플로우를 제공한다. 2. 주요 기능 (1) 모델과 도면 관리 다양한 포맷의 BIM/2D 데이터를 프로젝트·폴더 구조로 관리하며, 웹·데스크톱·모바일·MR 환경에서 고성능 3D 뷰어로 시각화·검토할 수 있다. 사전 정의된 뷰포인트(Viewpoint)와 모델 시퀀싱, 간섭 체크, 시공 검증 뷰를 제공해 복잡한 구조물도 직관적으로 점검한다. (2) 협업과 작업 관리 모델 상에서 문제를 태그하고 사진·메모를 첨부해 실시간 공유하며, 담당자·마감일을 설정해 작업(Task) 단위로 추적한다. 설계 의도 전달, 이해관계자 협의·승인, 마크업·코멘트·히스토리 관리로 변경 내역을 투명하게 기록한다. (3) 가상 건설과 원격 지원 1:1 실규모 홀로그램을 통해 설치 위치·순서를 시뮬레이션하고, 프리캐스트·모듈러 등 조립식 부품의 적합성을 사전에 검증한다. 비숙련 작업자 교육용 조립·설치 방법 가이드, 현장 원격 지원 기능을 통해 작업 품질과 안전성을 향상시킨다. 3. 도입 효과 (1) 재작업 감소 모든 참여자가 단일 소스의 최신 모델·도면·문서를 사용해 구버전 도면 사용, 간섭 미검출, 설계 변경 누락으로 인한 재시공을 크게 줄인다. 설계 검토, 시공 전 시뮬레이션, 사전 제작 부품 적합성 검증으로 공사 착공 전 리스크를 선제적으로 제거한다. (2) 생산성 개선 모델 시퀀싱과 4D 시각화로 공정 계획과 현장 실행을 연계해 공정 지연과 대기 시간을 줄이고, 장비·인력 활용을 최적화한다. GNSS/AR 기반 위치 검증과 설치 QA/QC로 오차와 재시공률을 낮춰 자재·인건비 낭비를 최소화한다. (3) 원활한 협업과 의사결정 설계사-시공사-전문 시공사-발주처-유지관리 간 동일 모델·이슈 정보를 공유해 소통 비용을 줄이고, 의사결정 속도와 품질을 높인다. 준공 모델과 IoT 3D 뷰, 이슈·검증 이력을 유지관리 단계까지 활용해 설비 관리·리뉴얼 계획 등에서 데이터 기반 의사결정을 가능하게 한다. 4. 주요 고객 현대엔지니어링, Strabag, Skanska, Granite Construction, Ramboll, Hensel Phelps, Yates Construction, Turner Construction Company, Arup, WSP, DPR Construction 등 전 세계에서 수천 개의 기업이 트림블 커넥트를 사용해 프로젝트 수행 능력을 강화하고 있다.  상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기    

홍순성 지음 / 2만 8000원 / 디지털북스 AI 생성이 곧 완성, 디자인의 패러다임을 바꾸는 '나노 바나나' 실무 가이드 인공지능(AI)으로 이미지를 생성한 뒤 다시 포토샵으로 후가공하던 번거로운 시대가 저물고 있다. 100장을 생성해도 일관된 품질을 유지하며, 별도의 보정 작업 없이도 실무에 즉시 투입 가능한 콘텐츠를 만드는 비결이 공개됐다. 이 책은 구글의 최신 이미지 생성 모델인 나노 바나나를 활용해 사진 보정부터 상세 페이지, 캐릭터 디자인까지 디자인의 전 과정을 AI로 완결하는 방법을 상세히 다룬다. 그동안 많은 사용자가 AI를 이용하면서도 한글 입력의 한계나 이미지 내 텍스트 배치의 어려움, 매번 달라지는 캐릭터 얼굴 문제로 골머리를 앓아왔다. 이 책은 이러한 갈증을 해소하기 위해 '생성이 곧 완성'이 되는 최신 나노 바나나 모델 활용법을 제시한다. 이제 사용자는 AI와 무의미한 프롬프트 싸움을 벌이는 대신, 비즈니스 가치를 창출하는 프로페셔널 디자이너의 결과물을 손쉽게 얻을 수 있다.   스튜디오와 모델 없이 완성하는 고퀄리티 광고 비주얼 이 책은 일상에서 찍은 평범한 사진 한 장으로 전문가 수준의 결과물을 만드는 실전 프로젝트를 담고 있다. 증명사진 제작이나 인물 보정은 물론, 운동화 사진 하나로 힙한 스트리트 광고 컷을 만들거나 옷 사진 한 장으로 브랜드의 무드 보드를 구성하는 법을 안내한다. 카메라와 조명, 비싼 모델 섭외 비용 없이도 방구석에서 고퀄리티 광고 이미지를 완성할 수 있다는 점이 특징이다. 또한, 2D 이미지 영역에서도 탁월한 가이드를 제공한다. 캐릭터 디자인과 웹툰, 이모티콘 제작 등 일관성이 중요한 작업에서 나노 바나나를 어떻게 활용해야 하는지 단계별로 설명한다. 40여 개의 실전 이미지 프로젝트와 즉시 복사해 사용할 수 있는 프롬프트 템플릿, 그리고 실무에서 마주하는 궁금증을 해결해 주는 Q&A 부록은 초보자도 빠르게 숙련자로 성장하도록 돕는다.   1인 창업가부터 마케터, 디자이너를 위한 실무 최적화 솔루션 이 책은 디자인 외주 비용을 절감하고자 하는 소상공인, 디자이너의 피드백을 기다릴 여유가 없는 마케터, 복잡한 툴 대신 직관적인 AI로 작업 효율을 높이고 싶은 현직 디자이너 모두에게 유용하다. 단순히 AI 사용법을 나열하는 데 그치지 않고, 퍼스널 브랜딩을 위한 캐릭터 제작부터 업무 비주얼을 극대화하는 인포그래픽까지 실무 밀착형 기술을 전수한다. 독자들은 이 과정을 통해 단순한 도구 사용자를 넘어, AI를 도구 삼아 비즈니스 경쟁력을 확보하는 콘텐츠 전문가로 거듭나게 될 것이다.  

인공지능 캐드 직스캐드 20주년 기념 특급 할인 #직스테크놀로지 #2D캐드 #ZYXCAD

SAP는 4월 20일~24일 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. SAP는 이번 박람회에서 ‘신뢰할 수 있는 오케스트레이션과 더 스마트한 실행’을 주제로 에이전틱 AI 기반의 제조 및 공급망 혁신 설루션을 공개한다고 전했다. 비즈니스 AI가 기업의 핵심 운영 프로세스를 어떻게 혁신하는지에 대한 구체적인 비전을 제시한다는 계획이다. SAP의 크리스티안 클라인 CEO는 이번 행사에서 AI 전략적 목표를 실제 비즈니스 실행으로 전환하는 방법론에 대해 발표한다. 그는 제조업계가 마주한 원가 상승과 글로벌 경쟁 심화 등의 문제를 해결하기 위해 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 내재화하는 방향성을 강조할 예정이다. SAP는 비즈니스 AI가 포함된 제조, 공급망, 클라우드 ERP 애플리케이션을 통해 기업이 시장 변화를 새로운 성장 기회로 전환하도록 지원한다. 특히 이번 박람회에서 선보이는 에이전틱 AI는 핵심 워크플로에 통합되어 작동한다. AI 에이전트가 변화를 감지하고 운영 제약 조건을 분석해 최적의 행동을 실시간으로 자동 실행하는 방식이다. 이를 통해 기업이 단순한 가시성 확보를 넘어 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 SAP의 설명이다.     SAP는 설계와 계획부터 제조, 물류, 자산 관리에 이르는 전 과정에서 데이터와 프로세스를 통합한다. SAP 공급망 오케스트레이션 설루션은 실시간 지식 그래프와 생성형 AI인 쥴(Joule)의 역량을 결합해 다단계 공급업체 네트워크의 위험을 사전에 감지한다. 또한 디지털 제품 여권과 전자 인보이스 컴플라이언스 등 규제 준수 기능을 비즈니스 프로세스에 내재화해 복잡한 글로벌 규제 환경에서도 지능적인 사업 확장을 돕는다. 글로벌 파트너사와의 협업도 강화한다. SAP는 액센츄어, 삼일PwC, 캡제미니 등과 함께 엔드 투 엔드 제조 및 공급망 설루션을 시연하며, 스노우플레이크와는 데이터 세션을 공동 진행한다. 아울러 제조 가치사슬 전반에서 기업 간 데이터를 안전하게 교환하는 ‘매뉴팩처링-X’ 이니셔티브를 통해 디지털 제조 생태계 구축에서의 역할을 보여준다. 현장 부스에서는 방문객을 위한 가이드 투어와 체험 공간이 운영된다. 독일 공작기계 기업 DMG 모리의 CNC 머신이 부품을 생산하고 울만 패키징 머신에 투입하는 실물 연동 시연이 진행된다. 휴머노이드 로봇이 자율적으로 피킹과 패킹 작업을 수행하는 시연을 통해 디지털 의사결정이 물리적 실행으로 연결되는 미래 제조 현장을 확인할 수 있다. SAP의 도미닉 메쯔거 공급망 관리 부문 최고제품책임자는 “제조 기업은 복잡성을 관리하면서 변화에 민첩하게 대응해야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 내재화해 시장 변화를 실시간으로 감지하고 즉각적인 실행으로 연결하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

에픽게임즈가 다양한 산업 분야의 크리에이터를 위해 새로운 기능과 개선 사항을 담은 ‘트윈모션 2026.1(Twinmotion 2026.1)’을 출시했다. 이번 버전은 실시간 시각화의 핵심인 현실감과 자연스러움을 강화하는 데 집중했다. 3D 모델과 실사 이미지를 합성하고 실제 카메라와 유사한 효과를 구현하는 기능뿐만 아니라 생동감 있는 환경 연출과 사용자 편의성까지 전반적인 업그레이드가 이루어졌다. 트윈모션은 언리얼 엔진 5를 기반으로 건축, 영화, 자동차, 제품 디자인 등 여러 분야에서 사실적인 시각화 작업을 지원하는 설루션이다. 직관적인 사용자 인터페이스와 강력한 라이브러리를 통해 전문가와 초보자 모두 손쉽게 사용할 수 있는 것이 특징이다. 지난 2025.2 버전에서 나나이트 가상화 지오메트리 시스템을 도입한 데 이어, 이번 2026.1 버전은 보다 정교한 표현을 위한 다양한 기능을 추가했다.     새롭게 도입된 ‘포토 매칭’ 기능은 매치 퍼스펙티브 도구를 사용해 특정 위치에 소실점을 지정하면 카메라 위치와 초점 거리를 자동으로 조정한다. 이를 통해 3D 모델과 2D 이미지를 자연스럽게 합성할 수 있으며, 3D 오브젝트에서 계산된 지면에 그림자를 투영해 현실감을 높인다. ‘자동 에지 소프트닝’은 컴퓨터 그래픽 특유의 날카로운 테두리를 부드럽게 처리하는 기능이다. 사용자가 지정한 반경까지 모서리를 자동으로 뭉툭하게 만들어 자연스러운 결과물을 얻을 수 있다. 라이팅 채널 지원을 통해 빛의 영향을 받는 요소를 정밀하게 제어하는 것도 가능해졌다. 특정 채널에 할당된 오브젝트와 라이트만 서로 반응하도록 설정할 수 있어, 제품 촬영 시 배경 조명이 제품에 영향을 주지 않도록 세밀하게 조정할 수 있다. 카메라 및 렌즈 효과도 실제와 더욱 유사하게 개선됐다. ‘오토 포커스’ 기능은 사물의 거리에 따라 초점을 자동으로 조절하며, 뎁스 오브 필드 효과로 카메라가 바라보는 지점을 자연스럽게 따라가게 할 수 있다. 아나모픽 타원 보케와 페츠발 보케 등 실제 렌즈에서 발생하는 블러 특성을 재현하는 효과도 추가됐다. 프레임 가장자리가 미묘하게 휘어지는 배럴 디스토션 기능도 함께 도입됐다. 장면의 생동감을 더하는 파티클 VFX 시스템은 전면 개편됐다. 불, 연기, 안개, 물 등의 표현 성능과 비주얼 품질이 향상됐으며 사용자가 원하는 형태로 파라미터를 조정할 수 있다. 애셋 라이브러리에는 사실적인 유럽 나무 10종이 추가됐으며, 각 나무마다 세 가지 변형 형태를 제공해 풍성한 환경을 조성할 수 있게 돕는다. 사용자 편의를 위한 워크플로 개선도 눈에 띈다. 에픽게임즈에 따르면 버전이 바뀌어도 애셋을 연속해서 활용할 수 있도록 파일 저장 구조를 개선했다. 기존에는 버전에 따라 애셋을 다시 다운로드하거나 이동시켜야 했으나, 이제는 영구적인 폴더 구조로 관리되어 반복 작업 없이 효율적인 작업이 가능하다. 기존 사용자는 에픽게임즈 런처나 데브 포털에서 트윈모션 2026.1을 내려받을 수 있다. 처음 사용하는 사용자는 공식 홈페이지에서 라이선스 옵션을 확인한 뒤 무료 체험판을 이용할 수 있다.

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.

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.

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.