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통합검색 "3D 모델링"에 대한 통합 검색 내용이 4,219개 있습니다
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아이비스–유니코어 로보틱스, 자율주행 퍼스널 모빌리티 통합 관제 기술 협력
차량용 모빌리티 소프트웨어 기업인 아이비스가 로봇 모빌리티 전문기업 유니코어 로보틱스와 ‘자율주행 퍼스널 모빌리티 통합 관제 시스템 개발’을 위한 기술 협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 퍼스널 모빌리티의 확산과 함께 커지고 있는 자율주행 및 관제 기술 수요에 대응하기 위한 것으로, 양사는 ▲ 퍼스널 모빌리티 연계 자율주행 및 관제 기술 개발 ▲ 모빌리티–관제 연동 인터페이스 개발 ▲ 관련 기술 교류와 협력 등을 공동으로 추진한다. 아이비스는 차량용 임베디드 소프트웨어 분야에서 축적한 기술력을 기반으로 현대차, LG전자, 현대모비스 등에 소프트웨어와 자체 개발한 차량 데이터 플랫폼 ‘알톤(Alton)’을 공급해왔다. 최근에는 자율주행 스토어 실증 과제와 통합 관제 설루션 ‘iFMS’를 통해 모빌리티 서비스 분야로 사업을 확대하고 있다. iFMS는 이기종 로봇과 모빌리티 장비를 클라우드 기반으로 통합 제어할 수 있는 설루션으로, 호환성과 맞춤형 관제를 동시에 지원한다는 점을 내세운다. 유니코어 로보틱스는 2025년 설립된 로봇 모빌리티 전문기업으로, 동역학 모델링, 적응제어 알고리즘, SLAM 통합 기술을 핵심 역량으로 보유하고 있다. 자율주행 휠체어 개발을 비롯해 분당서울대학교병원, 현대자동차, KT, 서울시립미술관 등과 협업하며 다양한 실증 경험을 축적했으며, 자율주행과 AI를 결합한 모빌리티 설루션을 상용화하고 있다. 양사는 이미 관악구청 순찰 로봇, 경기도·인천대 도서관 다목적 개인 이동형 서비스 로봇 프로젝트를 통해 협업한 경험이 있으며, 이번 MOU를 계기로 기술 협력과 사업화를 강화할 계획이다. 특히 아이비스의 iFMS 관제 시스템과 유니코어의 자율주행 기술을 결합해 퍼스널 모빌리티 운용 효율성 극대화, 실시간 데이터 기반 모니터링 및 제어,  데이터 기반 최적화 기술 구현 등을 추진할 예정이다. 현재 양사는 아파트 단지, 공항 등 대규모 현장을 중심으로 퍼스널 모빌리티 로봇 적용을 위한 공동 개발 및 사업 협력을 준비 중이며, 연내 계약 체결을 목표로 협력을 구체화하고 있다. 아이비스 남기모 대표는 “퍼스널 모빌리티가 일상 속으로 확산되면서 안정적 운용과 효율적 관리 체계를 뒷받침하는 관제 기술의 중요성이 커지고 있다. 유니코어 로보틱스와의 협력을 통해 차세대 모빌리티 서비스 환경을 선도할 수 있는 기술 기반을 강화해 나가겠다”고 말했다. 유니코어 로보틱스 강창묵 대표는 “퍼스널 모빌리티 로봇은 생활과 산업 전반에서 빠르게 활용 범위를 넓혀가고 있으며, 이에 따라 자율주행 기술의 신뢰성과 서비스 완성도가 더욱 중요해지고 있다. 이번 협력을 통해 자사의 로봇 기술을 고도화하고, 아이비스의 관제 설루션과 결합해 시장에 차별화된 모빌리티 서비스를 제공함으로써 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다”고 밝혔다
작성일 : 2025-08-28
캐디안, 웹 기반 CAD 도면 뷰어 ‘캐디안 뷰Q’ 출시
캐디안이 웹 브라우저 기반 CAD 뷰어인 ‘캐디안 뷰Q(CADian ViewQ)’를 출시했다고 밝혔다. 캐디안 뷰Q는 AEC(건축·토목·엔지니어링) 분야의 2D 도면 포맷인 DWG, DXF, DWF(이상 오토캐드 파일), DGN(마이크로스테이션 파일)과 더불어 BIM(건설 정보 모델링) 기반의 3D 파일 형식인 IFC, RVT(레빗 파일), 그리고 3D 모델링 파일 OBJ, STL 등 다양한 산업 포맷을 폭넓게 지원한다. 앞으로 현장에서 필요한 도면 파일 포맷이 계속 추가될 예정이다. 웹 브라우저 기반으로 작동해 별도의 프로그램 설치 없이 크롬, 엣지, 사파리 등 주요 브라우저에서 즉시 도면 열람이 가능하며, 장소나 디바이스의 제약 없이 도면 접근성과 협업을 강화한 것이 특징이다.      캐디안 뷰Q는 직관적인 UI와 함께 ▲도면 확대, 이동, 회전 ▲도면층의 리스트, 색상 확인 및 온/오프 설정 기능 ▲객체 속성 정보 확인 ▲거리 및 면적 측정 후 엑셀 파일로 내보내기 ▲도면을 PNG 또는 JPG 이미지로 변환해 빠른 뷰잉 지원 ▲텍스트 추가, 마크업(markup) 기능 ▲스크린 캡처 방지 등 보안 강화 ▲이메일로 첨부된 도면의 미리보기 ▲데스크톱 CAD 인 캐디안 프로(CADian Pro)와 연동으로 편집 가능 등 건설·설계·유지관리 분야의 실무자가 요구하는 핵심 기능을 반영하였다. 캐디안은 RESTful API 기반으로 개발된 뷰Q가 향후 BIM, GIS, PDM, PLM, ERP, FMS(시설물 관리), 스마트 공장, 스마트 건설, IoT(사물인터넷), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, AI(인공지능), 디지털 전환(DX), VR/AR 등 다양한 외부 시스템과의 연동도 유연하게 확장할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 또한, 캐디안 뷰Q 출시와 함께 캐디안은 동시 API 호출 10만 건 이상을 안정적으로 처리할 수 있는 로드 밸런싱 기반 서버 아키텍처를 구축했다고 전했다. 캐디안 뷰Q에 지능형 로드 밸런싱 기술을 적용함으로써 서버 풀 분산 처리, 자동 확장, 세션 유지, 캐싱·큐 기반 처리 등을 통해 트래픽 과부하 상황에서도 빠른 응답 속도와 무중단 CAD 협업을 지원한다는 것이 캐디안의 설명이다. 캐디안은 뷰Q를 앞세워 글로벌 SaaS형 웹 캐드 설루션 시장 진출을 본격화할 계획이다. 이를 통해 ▲대기업·공공기관의 대용량 CAD 협업 지원 ▲글로벌 사용자 간 CAD 파일 공유 및 접근성 향상 ▲오프라인 중심의 CAD 환경을 클라우드로 전환하는 것을 목표로 하고 있으며, B2B 대상의 공급 확대도 적극 추진 중이다. 캐디안은 현재 5000명 규모의 베타 사용자(PC, 스마트폰, 태블릿)에게 뷰Q 무료 체험 서비스를 제공하고 있다. 캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안 뷰Q는 대규모 디지털 건설·설계 프로젝트에서 CAD 데이터를 신속하게 불러오고 공유할 수 있는 클라우드 기반 협업 툴로서 생산성 향상에 기여할 것”이라며, “로드 밸런싱 기술을 통해 병목 없이 다수 사용자의 실시간 CAD 협업이 가능해졌다”고 말했다. 
작성일 : 2025-08-26
3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator 
3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator    ■ 개발 및 자료제공 : 팀솔루션, www.timsolution.io   최근 많은 기업에서 디지털 전환 과정에서의 3D 모델링 과정에 초기비용 부담과 편집 등의 활용이 어려운 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀솔루션은 3D CAD의 구조를 편집하는 솔루션을 출시했다. 이러한 솔루션을 이용하여 조선선박, 자동차, 반도체, 기계설비 등 제조산업의 고객사들은 초기 디지털 트윈 환경을 구현하는데 과도한 비용을 투자하지 않아도 되고, 실시간 데이터를 역동적으로 볼 수 있으며, 도입 이후 장기적 유지보수에도 효율적인 디지털 트윈 솔루션을 구현할 수 있다. 1. 제품의 주요 특징  팀솔루션의 주요 제품인 DXE Translator(딕시 트랜스레이터)의 가장 큰 특징은 고객이 이미 보유하고 있는 기업 자산인 3D CAD 데이터를 활용한다는 것이다. 이를 통해서 고객은 디지털 트윈 진입 장벽을 낮추는 동시에 정밀도 높은 디지털 트윈 구현이 가능하다. 2. 주요 기능 DXE Translator는 30여종의 3D CAD 데이터를 5가지 범용적 디지털 트윈 포맷으로 변환하는 한편, 3D CAD의 외형 추출, 구조 경량화, mesh 등의 형상경량화를 노코딩 환경으로 지원한다. 이는 전문지식을 갖춘 프로그래머가 아니더라도 3D 모델과 디지털 트윈에 대한 손쉬운 학습과 유지보수를 가능하게 한다. 3. 도입 효과 DXE Translator는 3D CAD 데이터의 구조 중에서 필요한 데이터만 추출하는 동시에 외형은 그대로 유지하여 방법을 채택했는데 이 덕분에 고객은 이 디지털 트윈 자산과 3D CAD 데이터를 여러번 재사용하는 것이 가능하다. 결국 고객은 프로젝트 단위별, 혹은 부서별 예산 지출이 아닌 전사적 디지털 전환 예산 사용을 통해 장기적이고 효율적인 디지털 트윈 운영이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 현대중공업, 한국조선해양, 현대자동차 등    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-08-24
HPE, 엔비디아와 협력해 에이전틱·피지컬 AI 혁신 가속화
HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2025-08-18
철도연 한국형 BIM 5D 자동화 솔루션 '나비큐' 상용화, 글로텍 런칭 세미나 개최 예정
한국형 BIM 5D 자동화 솔루션 '나비큐' 상용화, 글로텍 런칭 세미나 8월 28일 개최 한국철도기술연구원(이하 철도연)이 국내 건설 환경에 최적화된 '한국형 BIM 5D 자동화 솔루션'인 'NaviQ'(나비큐)를 개발하고 상용화에 성공했다. 이 솔루션은 국토교통부의 '2030 건설산업 BIM 기반 디지털화' 목표에 발맞춰 2023년부터 의무화된 공공 공사의 BIM 도입 정책에 효과적으로 대응할 수 있도록 개발됐다. 이와 관련하여 'NaviQ 2.0' 론칭 세미나가 2025년 8월 28일 과학기술컨벤션센터에서 개최될 예정이다. 이번 세미나에서는 철도 인프라 BIM 연구과제 소개 및 개발 배경, NaviQ 프로그램 소개 및 시연, NaviQ 활용 시나리오 등 다양한 내용이 다뤄진다. 'NaviQ'는 기존 3D 입체 모델링에 공정시간(4D)과 공사비용(5D) 요소를 추가했다. 기존 BIM 저작도구가 국내 건설산업의 도급 및 기성 시스템과 호환되지 않아 수작업의 어려움이 있었던 문제를 해결하기 위해, 국내 건설 내역체계(CBS)와의 연동성과 기존 2D 내역서와의 호환성을 강화했다. 'NaviQ'의 주요 기능으로는 3D BIM 모델링 객체 정보를 자동으로 적용하고, 기존 2D CAD 방식의 수동 물량 산출도 지원한다. 또한 국내 표준 품셈과 단가를 자동 연동하여 내역서를 생성할 수 있다. 공사 작업분류체계(WBS)에 따라 물량을 나누고 공정 진척률에 맞춰 수량과 공사비를 자동 갱신하여 기성관리를 자동화하는 기능도 구현했다. 철도연은 데이터가 연동된 웹 기반 BIM 뷰어(BIM Viewer)도 한국형으로 개발해 어느 곳에서나 대용량 BIM 객체와 물량 및 비용 내역 정보를 직관적으로 조회하고 검토할 수 있는 환경을 마련했다. 이 기술은 글로텍에 기술 이전되어 8월부터 서비스를 시작했으며, 철도뿐만 아니라 건설 산업 전반의 디지털 전환 과정에서 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 철도연 박영곤 수석연구원은 "NaviQ의 상용화로 국내외 BIM 5D 분야에서 차별화된 경쟁력을 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 사공명 철도연 원장은 "BIM 5D 기술을 디지털 트윈 기반의 유지관리까지 확장해 건설산업의 디지털 전환을 가속화하고 국내 스마트 건설산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다. 세미나 신청은 링크에서 가능하다.
작성일 : 2025-08-12
이에이트, “오토데스크 실버 파트너로서 디지털 트윈 기반 수자원 사업 확장”
이에이트는 오토데스크로부터 물 인프라 전문(Water Infrastructure Specialized) 파트너로 승인되어 파트너 등급이 실버 티어로 상향되었다고 밝혔다.   이에이트가 이번에 획득한 물 인프라 전문 파트너 자격은 수력 모델링과 클라우드 기반 기술을 활용해 물 자산의 전 주기를 관리할 수 있는 전문 역량을 갖춘 기업에 주어진다. 이 자격은 설계부터 운영·유지관리까지 효율적이고 지속 가능한 관리 능력을 인정받아야 획득할 수 있다. 이에이트는 “수년간 한국수자원공사, 한국도로공사 등 주요 기관과 기업과 협력하여 댐 설계 검증과 디지털 워터 모델링, 도시 침수 예측 및 배수망 정밀 설계, 디지털 트윈 기반 자산 관리 및 운영 최적화 등 다양한 프로젝트를 수행하며 차별화된 경쟁력을 확보해왔다”면서, 이러한 기술력과 프로젝트 수행 경험에 오토데스크의 워터 솔루션을 더해 누수·침수 대응, 운영 비용 절감, 디지털 트윈 기반 협업 등에서 실질적 성과를 낼 수 있는 역량을 공식적으로 인정받았다”고 전했다. 이에이트는 오토데스크의 InfoWorks ICM, InfoDrainage, Civil 3D와 자사 시뮬레이션 기술(NFLOW), 디지털 트윈 플랫폼(NDX PRO)을 결합해 수자원 설계, 도시침수 대응, 운영 최적화 등 전 주기에 걸쳐 통합 설루션을 제공한다. 기존에는 침수 피해 예측을 위해 연구기관과 학계에서 오픈소스인 SWMM(Storm Water Management Model)을 활용한 시뮬레이션이 주로 이루어졌지만, 실제 피해 수준을 정밀하게 예측하는 데에는 한계가 있었다. 이에이트는 InfoWorks ICM과 NFLOW, NDX PRO를 결합해 기술 시스템을 구성하면, 광역 마스터플랜 수립부터 1D/2D/3D 통합 홍수 해석, 실시간 운영, 재난 시나리오 대응까지 아우르는 통합 관리 시스템으로 발전시킬 수 있다는 점에서 기술 차별성과 실효성이 있다고 보고 있다.   이에이트 관계자는 “이번 실버 파트너 및 물 인프라 전문 파트너 자격 획득은 오토데스크가 이에이트의 수자원 분야 기술력과 실행 역량을 글로벌 기준에서 공식 인정한 것”이라며, “앞으로도 디지털 수자원 해석, 예지보전 기반 유지 관리, 스마트 인프라 설계 등을 통해 지속가능한 도시 환경 구축에 기여하는 핵심 파트너로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.  
작성일 : 2025-08-07
PINOKIO가 선보이는 스마트 공장 기술과 사례
생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조   제조 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 이에 따라 생산성 향상과 유연한 운영을 위한 혁신이 요구되고 있다. 스마트 제조는 이러한 요구를 충족시키는 해답으로, 특히 생산 계획과 운영 단계의 최적화는 전체 공정 효율성에 큰 영향을 미친다. 이번 호에서는 스마트 제조 구현을 위한 핵심 전략으로서 생산 계획 및 운영을 혁신할 수 있는 ‘PINOKIO(피노키오)’ 설루션을 제시한다.   ■ 자료 제공 : 이노쏘비, www.pinodt.com   제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 떠오르고 있다. 차세대 물류 디지털 트윈 설루션을 지향하는 PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영해 개발된 설루션으로, 기존 상용 시스템이 지닌 한계를 극복하고 스마트 제조 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존의 디지털 전환(DX) 설루션이 주로 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 기초 단계의 디지털 트윈 기술에서 출발한 반면, PINOKIO는 개발 목적을 현장의 대용량 데이터를 기반으로 실시간 물류 모니터링과 시뮬레이션 제공을 목표로 설계되었다. 이러한 기술적 차별성을 바탕으로 PINOKIO는 SK하이닉스, LG전자 등 대규모 혼류 생산 제조 현장에서 정합성과 예측 정확도 측면에서 검증을 완료했으며, 실제 도입을 통해 생산성과 운영 효율성 향상 등 실질적 성과를 입증했다. 최근에는 고성능 시뮬레이터까지 제품 라인업에 포함되면서, 기존 상용 설루션 대비 향상된 성능과 확장성을 갖춘 디지털 트윈 시스템으로 자리매김하고 있다. PINOKIO는 앞으로도 다양한 산업군의 요구에 대응하며, 제조업의 스마트화를 실현하는 핵심 플랫폼으로의 성장을 이어갈 계획이다.   제품 소개 AI 기반 제조 물류 혁신을 위한 디지털 트윈 플랫폼 PINOKIO는 전통적인 시뮬레이션을 넘어 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다.  PINOKIO는 세 가지의 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째, 물류 시뮬레이터 설루션 ‘Pino SIM(피노 SIM)’이다. 이는 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 결과 분석까지 지원하는 시뮬레이터로, ‘Pino Editor(피노 에디터)’라는 내장 도면 편집기와 레이아웃 설계 도구를 포함한다. 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 포괄적인 기능을 제공한다. 두 번째, 실시간 디지털 트윈 설루션 ‘Pino DT(피노 DT)’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과 인터페이스하여 대용량 데이터를 실시간으로 수집·처리하며, 실시간 모니터링, 미래 예측, 예지 보전 시뮬레이션까지 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 대응력을 높이고 의사결정에 도움을 준다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI(피노 AI)’다. 대규모 언어 모델(LLM)과 전문 특화 언어 모델(sLLM)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자는 데이터를 직관적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법이 적용 가능해, 생산성과 품질 향상을 동시에 실현할 수 있다. 확장성 면에서도 PINOKIO는 주목할 만하다. 최근에는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과의 연동을 지원하며, 파이썬(Python) 기반 개발 환경 확장도 가능해 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 용이하다. PINOKIO 설루션을 통해 제조 기업은 공정 및 물류의 사전 최적화, 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 고도화 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다.   PINOKIO의 특징 Pino SIM은 디지털 트윈 구축 시 미래 예측 시뮬레이터 역할을 수행할 뿐만 아니라, 공장 신설이나 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 필요한 상황에서 사전 물류 계획 수립과 최적 레이아웃 구성을 지원한다. 이를 통해 공정의 효율성과 안정성 확보를 가능케 하며, 제조 현장의 디지털 전환을 실질적으로 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있다.   그림 1. Pino SIM 작업 과정   Pino DT는 자체 개발한 최적화 시뮬레이션 및 모니터링 엔진을 기반으로, 실시간 데이터에 기반한 정밀한 의사결정과 미래 예측을 가능하게 하는 디지털 트윈 설루션이다. 특히, 시뮬레이션 이벤트 처리 횟수를 최소화한 구조로 설계되어, 불필요한 연산을 줄이고 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다는 점이 강점이다. 이를 통해 공정 변화나 예기치 못한 상황에도 유연하게 대응할 수 있으며, 작업자 개입 등 현장의 변수까지 반영한 고도화된 시뮬레이션이 가능하다. Pino DT는 실시간 운영 최적화와 미래 예측을 동시에 수행함으로써, 제조 현장의 민첩성과 안정성을 획기적으로 향상시키는 차세대 디지털 트윈 기반 물류 설루션으로 주목받고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유
로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1)   이번 호부터 로코드(low code) 설루션을 활용하여 데이터 분석을 활용하는 방법에 대해 설명하고자 한다. 앞으로 4회에 걸쳐 데이터 분석을 위한 로코드 분석 설루션이 어떤 장점을 가지고 있으며 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보고, 간단한 데이터 분석 예제를 따라해 보면서 활용하는 방법을 배워보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 제3회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제4회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   머신러닝 및 딥러닝 기술의 급격한 발전에 힘입어 최근 몇 년사이에 데이터 분석 시장은 폭발적으로 성장해 왔다. 데이터의 분석을 통해서 패턴을 찾고 이를 통해 행동을 예측할 수 있는 사례는 많은 이들의 관심을 불러 일으켰고, 파이썬(Python) 언어와 관련 라이브러리의 사용법을 배우는 강좌도 덩달아 큰 인기를 누리게 되었다. 이는 지식의 저변 확대와 관련 산업의 활성화라는 측면에서 상당히 좋은 방향이지만, 실제 현장에서는 상대적으로 쉽다고 알려져 있는 파이썬 언어도 교육 강좌를 수강한 이후 막상 본인의 업무에 적용하려고 하면 적지 않은 어려움에 직면하게 된다. 이유는 파이썬 언어의 사용이 어려워서라기보다는 CDS(Citizen Data Scientist : 시민 데이터 과학자)에게는 익숙하지 않기 때문이다. 특히 프로그래밍 언어를 이용한 코딩은 텍스트에 기반한 정보이기 때문에 직관적이지 않고 시행착오를 반복해야 어느 정도 활용 레벨에 올라갈 수 있다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위해 로코드 분석 설루션(low code analysis solution)이 대안으로 시도되고 있으며 유의미한 결과를 보여주고 있다.   일반적인 데이터 분석 과정 데이터 분석은 보통 요청을 접수하는 것부터 시작되며, 이 단계에서는 무엇을 분석해야 하는지, 분석의 목적은 무엇인지 명확히 파악하는 것이 중요하다. 분석 대상과 기대하는 결과가 정해지면 그에 필요한 관련 데이터를 확보하게 된다. 이 때 데이터는 내부 시스템, 데이터베이스, 외부 파일 등 다양한 경로를 통해 수집될 수 있다. 다음은 확보한 데이터를 개괄적으로 파악하는 과정인데, 이 때 주요 칼럼과 데이터의 값을 확인하고 누락된 값 또는 이상치가 있는지 등을 점검하게 된다. 데이터의 품질을 빠르게 진단하는 이 단계는 이후 분석의 방향에 큰 영향을 미치게 되기 때문에 아주 중요하다. 이렇게 데이터의 상태를 파악하고 난 뒤에는 분석 전략을 수립하게 되는데, 여기서는 어떤 방식으로 데이터를 다루는 것이 좋을지, 어떤 분석 기법을 적용하는 게 좋을지를 구체적으로 준비하게 된다. 세 번째 단계로는 그 동안 수립한 분석 계획에 따라 본격적인 데이터 정제 작업을 시작하게 된다. 구체적으로는 전처리, 필터링, 파생 변수 생성 등의 작업을 포함하여 분석에 적합한 형태로 데이터를 정돈하는 단계로 볼 수 있다. 다음은 실제 분석을 수행하고 필요한 시각화를 통해 인사이트를 도출하는 것으로 통계 분석, 머신러닝 모델링, 상관관계 파악 등 다양한 방법이 이 부분에 포함된다. 마지막으로 분석 결과는 보고서 형태로 문서화하거나 대시보드로 시각화하여 공유되며, 이는 분석 요청자 또는 조직 내 이해관계자가 쉽게 결과를 활용하여 의사결정을 수행하도록 지원할 수 있다. 요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   파이썬 코딩과 로코드 기반 분석의 비교 이제부터 본격적으로 데이터 분석을 진행하기 위해, 우리는 데이터 분석에 대한 요청을 받은 CDS라고 가정을 해 보자. 우리는 유관부서로부터 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 분석을 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황이다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 다행스럽게도 소스 데이터는 엑셀 형태로 정리되어 입수한 상태이다. 우선 ‘발전소 데이터’를 살펴 보면 일자별로 특정 발전소에서 일일 발전량이 자세하게 표시되어 있다. 결국 첫 번째 데이터는 Electricity_sales로, 발전소 명칭, 측정 일자(년, 월, 일), 시간대별 전력 판매량으로 구성되어 있는데 이는 머신러닝에서 예측하게 될 Y값(종속변수)이 포함된 핵심 데이터 영역이다.   그림 1. 발전소 데이터   다음은 ‘기상 정보 데이터’로 일자별로 특정 지역의 날씨 정보가 정리되어 있다. 발전소 위치에 따른 기상 정보로 일시, 평균기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 등의 정보가 담겨 있다.    그림 2. 기상 정보 데이터   마지막으로 ‘날짜 및 요일 데이터’는 일자별로 요일을 숫자로 매핑한 데이터이다. 날짜 데이터에 매핑 가능한 공휴일 정보가 담겨 있는 데이터 영역이다.   그림 3. 날짜 및 요일 데이터   결국 요청 받은 데이터 분석을 완료하기 위해서는 입수한 데이터에 전처리를 수행하고 이를 기반으로 다중 회귀 분석을 수행하여 머신러닝 예측 모델을 구성해야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
충실도 흐름 솔버로 항공 엔진의 시뮬레이션 정확도 업그레이드
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24)   현재의 컴퓨팅 성능은 전례 없는 수준이다. 덕분에 더 큰 시스템을 시뮬레이션하고 복잡한 현상을 더 정확하게 예측할 수 있는 고급 계산 기법이 개발되었다. 그러나 터보 기계 시스템의 시뮬레이션은 각 구성 요소를 개별적으로 시뮬레이션하는 현재의 관행으로 인해 구성 요소 간의 상호 작용을 고려하지 못하기 때문에 여전히 과제를 안고 있다. 이 문제를 해결하고 효율성, 신뢰성, 저배출 측면에서 항공 엔진 설계를 개선하기 위해 피델리티 플로우(Fidelity Flow) 유동 솔버의 레이놀즈-평균 나비에-스토크스 방정식을 기반으로 새로운 방법론이 개발되었다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 코드를 사용하여 전체 엔진의 완전 결합 시뮬레이션이 가능하다. 이번 호에서는 새로운 방법론인 유동 솔버 기술과 그 구현을 통해 얻은 결과에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. KJ66 MGT의 레이아웃 : ① 임펠러, ② 디퓨저, ③ 연소실, ④ HPT 노즐, ⑤ HPT 로터, ⑥ LPT 노즐, ⑦ LPT 로터, ⑧ 디월 베인, ⑨ 배기 후드   방법론 완전한 항공 엔진 및 가스 터빈 시스템에 대해 안정적이고 시간이 정확하며 완전히 결합된 시뮬레이션을 수행하기 위한 새로운 접근 방식이 개발되었다. 이 방법은 비선형 고조파(NLH) 기법을 사용하여 불안정한 효과를 포착하여 계산 시간을 절약할 수 있다. 이 접근법의 연소 프로세스는 효율적이고 신뢰할 수 있는 화염 생성 매니폴드(FGM)에 의존한다. 비활성 시뮬레이션에 비해 연소 과정을 모델링할 때 발생하는 계산 오버헤드는 약 50%에 불과하다. 또한 스마트 인터페이스 접근 방식은 전체 시스템에서 스칼라의 이동을 피하기 위해 구현되어, 흐름이 반응하는 곳에서만 연소 이동 변수를 해결함으로써 계산 오버헤드를 최소화한다.   유동 솔버 이 연구는 압력 기반 및 밀도 기반 설루션 체계로 구성된 케이던스 충실도 유동 솔버를 사용하여 수행된다. 유동 솔버 패키지에는 터보 기계 모델링, 대형 와류 시뮬레이션(LES), 공액 열전달(CHT), 유체-구조 상호작용(FSI), 스프레이용 라그랑지안 모듈, 캐비테이션, 복사, 다상 유동 및 연소 모델을 포함한 광범위한 물리 모델이 탑재되어 있다. 혼합 평면, 프로즌 로터, 슬라이딩 메시와 같은 표준 접근 방식이 터보 기계 모듈에 구현되어 있다. 또한 다음에서 설명하는 터보 기계 애플리케이션의 불안정한 흐름을 효율적으로 계산하기 위해 비선형 하모닉 방법을 사용할 수 있다.   비선형 고조파 방법(NLH) NLH 방법은 시간 평균 흐름에 대한 불안정성의 영향을 고려하는 비선형 접근 방식이다. 이러한 효과는 결정론적 스트레스로, 주기적 변동의 시간 평균 곱으로 나타난다. NLH 방법의 장점은 계산 효율에 있다. 평균 유동장에 대한 정상 상태 해와 사용자가 해결하기로 선택한 각 고조파의 실수 및 가상 부분에 대한 정상 상태 해만 결정하면 된다. 설루션 정확도는 고조파의 수에 따라 달라지지만, 일반적으로 불안정한 효과를 포착하는 데에는 몇 개의 고조파만 필요하다. 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 인접한 행과 인접한 행 사이의 상호작용을 상대 회전 속도에 관계 없이 모델링할 수 있는 랭크 2 효과를 설명한다. 즉, NLH 모듈은 더 복잡하고 불안정한 상호작용을 설명할 수 있다. 랭크 2 설루션을 사용하면 포스트 프로세싱 모드에서 클로킹의 효과를 연구할 수 있다. 또한 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 각 블레이드 행에서 사용할 고조파 수를 유연하게 정의할 수 있어, 시뮬레이션 프로세스를 더욱 맞춤화할 수 있고 효율적으로 만들 수 있다.   그림 2. 혼합 평면과 NLH 방식을 사용한 회전자-회전자 상호작용 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
BIM 전문가 민간자격 국가공인 현황과 발전 방향
BIM 전문인력 양성을 위한 해법을 찾는다   이 글에서는 BIM 민간자격 국가공인 제도에 대한 정확한 정보 전달을 통해 BIM 전문인력을 양성하는 데 있어서 다양한 채널이 필요하고, 이를 위해 관련 학계, 산업계, 공공기관, 학회 및 협회의 협의 및 논의가 필요함을 알리고자 한다.   ■ 함남혁 한양사이버대학교 건축도시공학과 조교수이며 한국BIM학회 부회장 및 BIM자격증운영위원회 위원장, 대한건축학회 뉴노멀미래세대위원회 부위원장을 맡고 있다. 최근에는 한국연구재단의 개인 연구 과제에 선정되어 AI와 BIM이 연계된 공동주택 운영 및 유지관리를 위한 연구를 수행하고 있다.   BIM 도입의 과거와 현재 새로운 기술이 시장에 확산되기 위해서는 국가 R&D, 공공 선도사업, 발주기관의 제도화 등 주요 축이 동시에 작동함과 동시에, BIM을 실제 수행할 수 있는 전문 인력의 확보가 필수이다. BIM이 본격적으로 도입되기 시작했던 20여 년 전, 이와 관련된 몇 가지 이벤트를 먼저 소개하고자 한다. 첫 번째는 필자가 참여했던 가상건설시스템개발(2006~2011)1) 연구이다. 3차원 공간 및 설계 정보를 기반으로 건설 프로젝트 생애주기에 걸쳐 참여주체들이 효과적으로 정보를 생성하고 공유하며 관리할 수 있도록 하는 가상 건설 시스템을 구축하고, 생산성 향상, 공기 단축, 비용 절감을 달성하기 위한 목적을 가지고 있었다. 이 연구에 참여했던 건축 및 토목 분야의 교수, 대학원생들이 현재 국내 건설산업의 학계 및 산업계에서 BIM 전문가로 활동하고 있다. 두 번째는 용인시민체육공원 조성사업(2008~2018)으로 국내 최초의 BIM 기반 설계시공일괄입찰공사 즉, 턴키(turn‑key)로 진행된 공공 프로젝트이다. 기획·기본·실시설계 단계부터 시공까지 BIM을 적용해 설계 협업, 시공 간섭 체크, 공정·안전 계획, 변경 이력 관리 등을 수행하며 ‘BIM One Month Cycle’ 방식으로 운영된 프로젝트였다. 이 당시 프로젝트를 수주한 건설사는 다양한 시공 프로젝트에 BIM을 도입하였으며, 그 효용을 극대화하기 위해 공동주택에 초점을 맞춰 원가를 절감하기 위한 BIM 기반 플랫폼으로 발전시켜왔다. 이 과정에서 설계 및 엔지니어링사, BIM 전문업체 등이 성장했다. 세 번째는 조달청의 BIM 의무화 정책이다. 2009년 ‘시설사업 BIM 적용 기본지침서’를 제정한 이후 2013년 공사비 500억 원 이상 맞춤형 서비스 공공사업에 BIM 적용을 의무화했고, 2016년부터는 모든 맞춤형 서비스 사업으로 의무 범위를 확대했다. BIM 도입 초기에는 주로 건축 분야에 집중되었으나, 이후 점차 토목 분야로 BIM이 확산되기 시작했다. 이렇게 과거를 지나 2022년, 국토교통부는 건설산업의 생산성 향상과 안전성 강화를 위해 2030년까지 건설 전 과정을 디지털화·자동화하는 ‘스마트 건설 활성화 방안 S‑Construction 2030’을 발표하였다. 주요 전략에는 ▲BIM 의무화를 포함한 건설산업의 디지털화 ▲건설 기계 자동화와 OSC 도입 등 생산 시스템의 선진화 그리고 ▲스마트 기술 기반 기업 생태계 조성과 인재 양성 등 산업 육성이 포함되어 있다. 이를 통해 국토교통부는 CAD로 작성된 종이 도면 중심의 기존 건설 관행에서 벗어나, BIM이 토대가 된 첨단 기술 중심의 스마트 건설로의 전환을 추진하고 있다. 뿐만 아니라, 국토교통부가 발행한 건설산업 BIM 기본지침(2020), 건설산업 BIM 시행지침(2022)은 현재 많은 지자체와 공공기관이 각 조직 및 프로젝트의 특성을 고려하여 BIM 적용지침을 발행하는 데 큰 공헌을 하고 있다. 이 밖에도 OSC(Off‑Site Construction), 인공지능(AI) 등 BIM과 융합이 가능한 최신 기술을 개발하는 대형 국가 R&D 사업이 수행되고 있다. 최근 건설산업에서 가장 두드러진 변화 중 하나는, 과거에는 선택사항에 불과했던 BIM(건설 정보 모델링)이 이제는 스마트 건설의 핵심 기술로 자리잡았다는 점이다. 대부분의 관계자가 BIM의 필요성과 효용성에 대해 공감하고 있으며, 이는 건설산업 전반의 디지털 전환 흐름과도 맞물려 있다. 하지만 BIM 도입 방식에는 여전히 차이가 존재한다. 법적 의무화에 따라 형식적으로 도입하는 조직과, 생산성과 품질 향상을 위해 자발적으로 도입하는 조직 간에는 그 성과에서 큰 격차가 나타난다. 이에 따라 BIM 실행 전략, 도입 수준, 참여 주체 간의 이해도와 활용도에는 뚜렷한 온도차가 존재한다. 이러한 상황에서 한국BIM학회는 BIM을 수행하는 전문 인력 양성에 주목하여 민간자격 제도를 운영 중이며, 이를 국가공인 자격으로 발전시키기 위한 노력을 병행하고 있다. 이는 단순한 기술 보급을 넘어 BIM의 전문성과 실무역량을 체계적으로 확보하려는 방향으로 해석된다.   BIM 전문가 민간자격 국가공인 추진 현황 최근 한국도로공사, 국가철도공단, LH, GH 등 주요 공공기관을 비롯해 다수의 지자체가 국토교통부의 건설산업 BIM 시행지침을 기반으로 자체 BIM 적용지침을 수립하고, 이를 시범사업에 도입하면서 BIM 활용이 빠르게 확산되고 있다. 이러한 흐름에 따라 발주자는 물론 사업 수행 주체인 설계·엔지니어링·시공 업체에서도 BIM 요구사항을 이해하고 관리할 수 있는 BIM 전문인력의 필요성이 높아지고 있다. 또한, 전 세계 주요 국가의 건축·엔지니어링·건설(AEC) 산업은 디지털 전환의 핵심 기술로 BIM을 채택하고 있으며, 해외 프로젝트 입찰 단계에서 BIM 관련 요구사항이 보다 정교하고 종합적인 방식으로 제시되고 있다. 입찰 요청서에는 구체적인 BIM 수행 목적, 적용 분야, 단계별 관리 방안, 협업 구조 등이 명시되어 있어, 이러한 요구를 정확히 해석하고 대응할 수 있는 BIM 전문인력의 양성이 필수이다. 이러한 필요성에 대응하기 위해 한국BIM학회는 BIM이 적용된 프로젝트의 수행이 가능한 BIM 운용 전문가를 양성하기 위한 목적으로 민간자격을 개발하고 운영해 왔다. 총 13년 동안 1만 498명이 응시하여 2903명이 자격을 취득하였다. 건설산업 BIM 시행지침이 발표되고 각 기관에서 BIM 적용지침을 수립한 이후인 2023년부터 2025년으로 범위를 좁히면, 건축의 경우 총 3155명이 응시하여 493명이 자격을 취득하였으며, 토목의 경우 총 3003명이 응시하여 661명이 자격을 취득하였다. 최근 3년간 자격에 대한 관심이 매우 높아졌다는 것을 보여준다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04