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통합검색 "AEC"에 대한 통합 검색 내용이 1,351개 있습니다
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현장 & 오피스를 연결하는 실시간 설계 협업솔루션, ZW 365
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 현장 & 오피스를 연결하는 실시간 설계 협업솔루션, ZW 365 개발 및 공급 : 지더블유캐드코리아, 02-515-5043, www.zwsoft.co.kr   지더블유캐드코리아는 중국, 미국, 영국 등 7개의 연구소를 기반으로 한 글로벌 CAD/CAM/CAE소프트웨어 기업인 ZWSOFT의 한국 벤더사로써 건축, 토목, 건설 분야(AEC)의 CAD, BIM기술 개발과 자동차·항공·기계·부품(MFG) 등에 3D CAD, CAM, CAE 제품 군을 국내에 공급/지원한다. 주요 제품 라인업으로는 ▲2D CAD 소프트웨어 ‘ZWCAD(지더블유캐드)’ ▲3D CAD/CAM 소프트웨어 ‘ZW3D(지더블유쓰리디)’ ▲CAE 소프트웨어 ‘ZWSIM(지더블유심)’이 있으며, 최근에는 ▲PDM 솔루션 ‘ZWTeammate(지더블유팀메이트)’, ▲데이터 협업관리 솔루션 ‘ZW365’를 통해 국내 제조 및 건설 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 1. 주요 특징 ZW365는 설계부터 관리, 협업 및 뷰어 기능까지 아우르는 통합 협업 솔루션이다. 광범위한 관리 시스템을 담고 있는 CDE 소프트웨어와는 달리, 실제 운용상의 도입장벽을 낮출 수 있는 필수적인 기능만을 포함하여 초기 단계부터 빠르게 적응할 수 있는 기능형 솔루션으로 제품의 주요 특징은 총 4가지로 나눌 수 있다. ■ 통합 데이터 서버: 기업 내부 서버환경에서 안정적인 데이터 운용과 계정 관리를 지원한다. ■ 멀티 디바이스 환경: PC, 태블릿, 모바일을 모두 지원하여 사무실과 현장 간의 제약 없는 협업이 가능하다. ■ 비즈니스 인사이트 제공: 관리자 대시보드를 통해 제품 사용 데이터 및 활동을 분석, 신속한 의사결정을 제공한다. ■ 프로젝트 협업: 팀별 프로젝트 생성 및 실시간 도면/문서 업데이트 확인을 통한 설계 이력관리 및 협업 설계를 혁신한다. 2. 주요 기능 (1) 유연한 데이터 서버 운영 서버 운영의 경우, 퍼블릭(Public) 또는 프라이빗(Private) 서버 두 가지 형태로 제공되며, 기업의 보안 정책, 운영 환경, 관리 방식에 따라 선택할 수 있다. 각 환경은 ZW365 플랫폼을 기반으로 일반 클라이언트 PC, 모바일, 태블릿 등 멀티 디바이스를 통해 지원한다. (2) 스마트 프로젝트 관리 프로젝트 단계에서는 팀 단위의 협업 구성원을 선택하고, 생성한다. 담당자별 사용 권한을 세분화하고, 이에 따라 파일 접근 권한이 결정된다. 실제 설계 도면을 업로드하고, 이를 웹 상에서 뷰어로 활용하거나 설계 편집을 진행할 수 있다.  각 설계 데이터 별로 버전 관리가 가능하며, 설계 이력을 확인할 수 있다. 다중 사용자가 동시에 단일 도면을 수정하거나 확인할 수 있고, 설계 수정을 위해 각 영역에 주석, 코멘트를 남겨 설계 담당자에게 전달할 수 있다. 이는 모든 알림으로 전달되며, 각 설계 변경된 파일별로 비교하거나 이전 설계 데이터를 불러올 수도 있다. 뿐만 아니라 도면 파일(.dwg .dxf)을 원본 형식이 아닌 뷰어 전용의 QR코드 혹은 URL 형식으로 공유기간/워터마크/비밀번호 등을 협업하는 외부 관계자에게 설정하고 전송할 수 있다. (3) 체계적인 관리 시스템 제공 기업용 통합 관리 시스템을 통해 기업 프로필을 셋업하고, 사용자별 통계 데이터 현황을 대시보드를 통해 실시간으로 확인할 수 있다. 계정형 관리 시스템으로 효과적으로 그룹 및 권한 설정 등을 체계적으로 사용자 관리를 조직화할 수 있다. 한편 인터넷이 제한되는 사이트에서 작업할 경우, 외부에서 도면 반출이 진행할 때 로그 기록을 통해 어떤 사용자가 언제 접근했는지 실시간으로 확인할 수 있다. (4) 기업 표준 리소스 관리 설계자가 사용하던 CAD 템플릿은 개별 로컬에서만 적용하기 때문에, 기업 내의 도면이 팀 별로 조금씩 다른 경우가 많다. ZW365 플랫폼은 업로드된 도면에서 적용된 리소스(폰트, 템플릿, 블록 등)를 가져올 수 있고, 이를 등록하여 기업용 리소스를 체계적으로 관리한다. 이를 통해 프로젝트 전반에서 일관된 설계 환경을 유지시켜 기업의 표준화된 데이터 축적을 가속화할 수 있다. 3. 도입 효과 일반적인 설계 소프트웨어에서 한 단계 나아가, 현장과 오피스 간의 협업, 관리 및 사용자 간의 의사소통 프로세스의 초점에 맞춘 ZW365는 다양한 산업의 현장에서 기초부터 세부적인 협력 도구로써 발전할 수 있도록 단계적인 프로세스 및 개발을 제공한다.  실제 도로, 철도, 건설 인프라 등 설계 도면과 현장 시공 상에서 발생할 수 있는 설계상의 문제점을 기존 출력된 도면으로 수기 표시하거나 취합하여 현장 사무실에서 도면에 반영하는 경우가 아직도 많다. 이를 태블릿, 단말기와 같은 디바이스에서 ZW365를 통해 실제 설계 도면 상에서의 위치를 찾아 마크업(Mark-up) 및 코멘트 등을 기입하여 기존 방식에서의 반복되는 업무 비효율성과 에러를 실시간으로 정확하게 확인하고 대응할 수 있다. 이러한 액션은 프로젝트에 관련된 설계 담당자들에게 공유되므로, 설계 변경을 위한 추가적인 회의 없이도 모든 문제점들을 다음 설계에 반영할 수 있다.  특히 ZWCAD와 함께 사용할 경우, 실시간 협업설계 구축과 플랫폼 내의 설계 리소스의 라이브러리화를 일관된 시스템으로 구축할 수 있다. 이는 기존 실무자별 로컬 중심의 설계환경을 벗어나, 실시간으로 업데이트된 기업용 표준화된 형식 혹은 파일을 모든 프로젝트에 적용할 수 있기 때문에 데이터의 일관성을 유지하고 관리할 수 있다.  4. 주요 고객사 EMERSON, SONY, MITSUBISHI, LG, HITACHI, HONEYWELL, YAMAHA, JOHNSON CONTROLS, BRIDGESTONE, CSSC, WELLTEC 등 전세계 약 90여개국 140만명 이상의 고객을 보유하고 있다. 2025년 기준으로 국내 대표적인 주요 고객사로는 현대건설, GS건설, 포스코이앤씨, 대우건설, 롯데건설, SK에코플랜트, 도화엔지니어링, 유신, 동해종합기술, 한국종합기술, 희림종합건축사, 행림건축사, 정림건축사, 디에이건축사 등 건축, 토목, 건설 분야 기업과 기계, 제조 분야로 삼성전기, LG전자, LG디스플레이, LG에너지솔루션, 두산에너빌리티, 한화, HD현대인프라코어, LS알스코, 포스코엠텍, 삼표 등 약 7만여 개 이상의 고객사가 ZW솔루션을 신뢰하고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2026-05-07
드롭박스, 설루션으로 건설 현장의 협업 혁신한 설루션 도입 사례 소개
드롭박스는 뉴질랜드 건설사인 사우스베이스 컨스트럭션(Southbase Construction)의 디지털 전환을 지원하며 AEC(건축·엔지니어링·건설) 산업의 고질적인 문제 해소에 나섰다고 밝혔다. 사우스베이스 컨스트럭션은 BIM(건설 정보 모델링), 드론 기반 AR(증강현실) 및 VR(가상현실), AI(인공지능) 등 첨단 기술을 건설 프로젝트에 적극 도입해 왔다. 크라이스트처치 스타디움 건설 프로젝트에서는 드론 촬영 데이터를 4D BIM 모델에 결합해, 시공 상황을 시각화하고 AR 기술로 정확도를 검증하기도 했다. 뉴질랜드 전역에서 대규모 프로젝트를 수행하는 사우스베이스 컨스트럭션은 전체 인력의 85% 정도가 각 건설 현장에 분산되어 근무한다. 기존의 VPN(가상 사설망) 및 원격 데스크톱 기반 데이터 운영 방식은 데이터 접근 유연성과 보안성 측면에서 한계를 보였다. 특히 건설 현장에서는 대용량 CAD 및 BIM 모델과 설계 도면을 열람하는 데 제약이 있어, 사무실과 현장 간 협업은 물론 외부 파트너와의 협업 효율에도 영향을 미쳤고 프로젝트 지연으로 이어질 가능성이 높았다. 사우스베이스 컨스트럭션은 분산된 근무 환경에서도 프로젝트 데이터를 보다 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있는 디지털 협업 환경을 구축하기 위해 드롭박스 설루션을 도입했다. 그 결과 데이터 접근성을 높이는 동시에 보안 가시성과 데이터 복원력을 강화할 수 있었다. 드롭박스 도입 이후 건설 현장에서의 데이터 접근성이 크게 개선되면서 분산된 팀 간 협업도 한층 효율화되었다. 또한 이메일, 채팅, 타사 클라우드 스토리지 등 다양한 업무 도구와의 연동을 통해 여러 곳에 분산된 엔지니어링 파일과 프로젝트 데이터를 단일 플랫폼에 통합했다. PC(피씨), 태블릿, 모바일, 웹 환경과 다양한 파일 형식에 대한 지원 덕분에 건설 현장에서도 BIM 모델과 드론 데이터 등 대용량 산업 특화 파일에 쉽게 접근하게 되었다. 실시간 동기화를 통해 분산된 업무 환경에서도 팀원들과 동일한 최신 버전 자료를 기반으로 협업할 수 있게 되었다. 동시에 보안과 거버넌스 체계도 강화했다. 사우스베이스 컨스트럭션은 파일 활동에 대한 가시성을 확보함으로써, 누가 파일에 접근했고 어떻게 공유했으며 어떤 작업이 이루어졌는지 파악할 수 있게 되었다. 세분화된 접근 권한 설정을 통해 내부 팀과 외부 파트너 간 안전한 협업 환경도 구축했다. 또한 드롭박스 사인(Dropbox Sign)을 활용해 계약 절차를 간소화했을 뿐만 아니라, 인쇄량을 30% 줄여 비용과 환경 영향을 모두 낮출 수 있었다. 강력한 데이터 복원력을 바탕으로 비즈니스 연속성도 확보했다. 드롭박스의 파일 복구 및 버전 관리 기능을 통해 사건 이전 상태로 되돌리거나 파일을 특정 작업 버전으로 복구할 수 있게 되었으며 실수로 삭제된 콘텐츠도 복원이 가능해졌다. 나아가 사우스베이스 컨스트럭션은 드롭박스 대시(Dropbox Dash)를 도입해 데이터의 활용도를 한층 높였다. 드롭박스 대시는 AI 기반 유니버설 검색 및 지식 플랫폼으로, 드롭박스뿐만 아니라 연동된 다양한 업무 도구의 데이터까지 통합 검색을 지원했다. 이를 통해 방대한 데이터 가운데 필요한 도면, 프로젝트 문서 및 엔지니어링 지식을 더욱 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 또한 컨텍스트 인식 AI를 기반으로 관련 인사이트를 제공해 업무 효율을 높였다. 사우스베이스 컨스트럭션의 렘 프레스티지 그룹 IT 매니저는 “모든 의사소통 오류는 건축물의 결함으로 이어질 수 있으며 이를 바로잡는 데에는 수백만 달러의 비용이 든다”면서, “드롭박스 덕분에 분산된 인력들이 동시에 동일한 파일을 기반으로 협업할 수 있게 되었다. 특히 드롭박스 대시는 이러한 문제를 해결하는 혁신적인 설루션”이라고 전했다. 드롭박스의 신재용 한국 비즈니스 총괄은 “국내 AEC 산업이 생산성과 보안을 강화하고 AI 활용을 준비하는 가운데, 사우스베이스 컨스트럭션은 데이터 관리 및 활용 방식의 전환에 있어 중요한 참고 사례”라고 전했다. 또한 “드롭박스는 단순한 클라우드 스토리지 서비스를 넘어 데이터를 저장하고 찾고 공유하며 협업과 업무 수행까지 가능한 스마트 워크스페이스로 진화하고 있다. 이러한 역량을 바탕으로 사우스베이스 컨스트럭션과 같은 선도 기업을 지원하고 국내 AEC 산업의 디지털 전환에 기여하고자 한다”고 덧붙였다.
작성일 : 2026-05-07
[케이스 스터디] 3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축
데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신   본격적인 3D 협업을 위한 첫 단추는 흩어진 데이터를 효율적으로 통합하는 팀 환경을 구축하는 것이다. 이번 호에서는 공통 라이브러리에 모든 3D 데이터 소스를 연결하고, 엔지니어링부터 운영 단계까지 모든 팀이 3D 애셋에 안전하게 접근하면서 데이터 임포트 시 정보 손실을 최소화하는 방법을 소개한다. 목표는 새로운 툴을 배포하는 것 자체가 아니라, 부가 가치를 창출하지 않는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 액세스 권한 및 규정 준수 정책을 적용할 때 발생하는 불필요한 관리 복잡성을 없애는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     대부분의 산업 팀은 방대한 3D 애셋 데이터를 보유하고 있지만, 이러한 데이터는 여러 사일로에 분산되어 서로 다른 조직이 소유하고 있어 재사용하기가 어렵다. 이와 관련해 데이터가 서로 다른 곳에 있으면 사람들은 서로 다른 사실을 기반으로 결정을 내리게 되기 때문에 문제가 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자는 엔지니어링 팀에서 이전에 라인 레이아웃을 업데이트했다는 사실을 모르고 신입 직원에게 VR 시뮬레이션을 그대로 제공할 수 있다. 결국 교육 담당자는 교육을 중단하고 최신 데이터를 반영하여 업데이트하거나, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로 교육을 계속 진행할 수밖에 없다. 둘 다 시간과 신뢰성 면에서 비용이 발생하게 된다. 해결책은 모든 3D 애셋을 위한 단일 저장소를 구축하여 계층 구조와 메타데이터를 온전히 유지하면서, 필요한 사람에게만 승인된 모델에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이다. 모두가 동일한 라이브러리에서 애셋을 가져오면 버전 불일치가 해결되고 재작업의 필요성이 없어지며, 누가 무엇을 변경했는지에 대한 가시성도 확보할 수 있다.   단절의 원인 : 분산된 데이터와 중복 작업 산업 데이터는 어디에나 존재하지만, 서로 연결되어 있는 경우는 별로 없다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “디자이너나 건축가는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링)에 액세스할 수 있지만, 엔지니어는 해당 소프트웨어를 사용하지 않는 경우가 있어 결국 팀이 모델을 처음부터 다시 만드는 상황이 발생한다”고 전했다. 이런 사일로(silo) 현상은 운영 또는 기술적 격차로 인해 발생하는 경우가 많다. 예를 들어 엔지니어링 팀은 CAD 파일을 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템에 저장할 수 있는 반면, 다른 팀은 사본을 별도의 드라이브나 앱으로 익스포트하므로 결국 동일한 애셋의 여러 버전이 존재하게 된다. 래시 수석 부사장은 “가장 흔한 문제는 동일한 모델의 두 가지 다른 버전으로 작업하는 것이다. 이러면 사실상 재작업을 할 수밖에 없게 된다”고 말했다. 어쩔 수 없이 여러 플랫폼, 툴, 포맷을 사용해야 하는 경우도 많지만, 이는 애셋을 추적하고 공유하는 작업을 어렵게 만든다. 그 결과 생산성이 저하되고 올바른 애셋을 찾는 데 몇 시간씩 허비하게 되며, 어떤 것이 정확한 버전인지 쉽게 알 수 없기 때문에 이미 존재하는 애셋을 다시 만드는 일까지 발생한다. 유니티 산업 고객 성공 부문의 시니어 디렉터인 헤닝 린은 “중복의 위험이 높으면 재작업이 필요한 경우가 많아진다. 애셋이 서로 일치하지 않고 팀이 동일한 소스 파일로 작업하지 않기 때문”이라고 설명했다. 이러한 불일치는 교육이나 납품 같은 후속 단계에서 드러나며, 이는 재작업, 일정 지연, 일관성 없는 경험으로 이어져 애셋 관리의 복잡성을 키운다. 그러나 그로 인한 대가는 기술적인 영역에 그치지 않는다. 이는 부서 간 신뢰뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 신뢰까지 약화시킬 수 있다. 결국 교육 담당자는 신규 직원을 위한 온보딩이 길어지고 일관성이 없어지더라도, 오래 되거나 검증되지 않은 모델로 세션을 시작하는 것을 피하고 싶어 한다. 다른 팀은 생산성을 유지하기 위해 ‘섀도(shadow)’ 라이브러리를 구축하게 되고, IT 팀은 통제되지 않는 환경을 보호하고 관리하느라 분주해진다. 이처럼 공통된 기반이 없으면 모든 신규 프로젝트를 처음부터 다시 시작해야 한다.   연결 대상 : 중요한 데이터를 보존하는 중앙화된 저장소 구축 3D 애셋 라이브러리는 여러 툴과 플랫폼에 걸쳐 있을 가능성이 높기 때문에, 기존에 보유한 모델을 활용하려면 먼저 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)와 같이 중앙화된 저장소로 모든 데이터를 임포트해야 한다. 이렇게 하면 이미 보유하고 있는 애셋을 다시 만들 필요가 없다. 린 시니어 디렉터는 “유니티를 활용하면 관련된 모든 데이터를 선호하는 방식으로 높은 품질을 유지하며 임포트할 수 있다. 사실상 업계에서 유니티가 지원하지 못하는 파일 포맷은 거의 없다”면서, “데이터를 통합된 포맷으로 변환하고, 필요에 따라 보강하며 모든 변경 사항을 추적하면 애셋의 전체 라이프사이클 동안 관리가 훨씬 쉬워진다”고 전했다.     데이터를 통합하기 전에, 무엇을 왜 연결하는지를 먼저 이해해야 한다. 대부분의 산업용 3D 파이프라인은 구조와 우선순위가 서로 다른 네 가지 주요 데이터 소스에서 데이터를 가져온다. CAD 모델은 보통 PLM 시스템에 저장되며 부품, 어셈블리, 기계적 프로퍼티에 대한 기본 기준이 되는 데이터 소스이다. BIM 모델은 건물 및 인프라 데이터를 포함하고, 풍부한 공간 및 규정 준수 관련 메타데이터를 갖추고 있으며, 보통 BIM 소프트웨어나 AEC   (건축, 엔지니어링 및 건설) 저장소에 저장된다. 디지털 콘텐츠 제작 툴에서 생성된 메시는 마케팅, 교육, 사용자 경험 등의 영역에서 사용되는 시각화 애셋을 포함하며, 기술적 디테일보다는 시각적 정확도에 최적화된 경우가 많다. XR(확장현실) 및 VR(가상현실) 애플리케이션에서 흔히 사용되는 포인트 클라우드(점군)와 스캔 데이터는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 등을 통해 캡처된 데이터를 포함한다. 각 소스는 동일한 실물 애셋(제품, 어셈블리 라인, 전체 시설)을 서로 다른 관점에서 표현한다. 여기에는 기능, 공간, 형상이 포함되며, XR용 포인트 클라우드의 경우 실제로 구축된 물리적 상태가 이에 해당한다. 애셋 라이브러리 규모에 따라 우선순위를 정해야 하므로 팀에서 가장 많이 재사용하는 모델부터 시작하는 것이 좋다. 출처와 관계 없이 공통으로 필요한 사항은 임포트 과정에서 컨텍스트를 유지하는 것이다. 중요한 메타데이터가 손실되면 결국 재작업을 진행해야 하기 때문이다. 임포트 전에는 절대 손실되어서는 안 되는 메타데이터 필드를 식별한다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하도록 해야 한다”고 덧붙였다. 일부 필드는 항상 온전하게 유지되어야 한다. 부품 번호, 버전 코드 또는 고유 ID와 같은 식별자를 사용하면 애셋의 진위 여부를 확인하기 위해 원본 소스로 추적하는 작업이 더 쉬워진다. 병합된 메시가 아닌 계층 구조 및 그룹 메타데이터는 부품이 어떻게 결합되는지, 시설이 어떻게 구성되는지를 보여 주며, 엔지니어가 필요에 따라 부품을 분리하거나 교체할 수 있도록 돕는다. 밀도나 인장 강도와 같은 머티리얼 및 단위 정보, 이름이나 공급업체와 같은 설명 정보를 활용하면 애셋이 올바른 형상과 동작을 유지하도록 할 수 있다. 이러한 세부 정보를 보존하면 모델을 다양한 애플리케이션 전반에서 유용하게 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 목적과 단절된 단순 참고용 이미지에 불과하게 된다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하게 만들어야 한다”고 조언했다.     애셋 임포트를 위한 처리 애셋은 임포트 전과 임포트 과정에서 적절한 가공을 거쳐야 하며, 저장소의 상태를 양호하게 유지하기 위해 피해야 할 몇 가지 일반적인 함정이 있다. 이는 3D 데이터 세트가 극도로 복잡해질 수 있는 대규모 제조나 건설 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 공장 전체의 디지털 트윈이나 자동차의 전체 모델은 수만 개, 혹은 수십만 개의 부품으로 구성될 수 있다. 이 경우 가장 강력한 소프트웨어와 하드웨어에도 부담이 가해질 수 있기 때문에 마이크로칩, 커넥터, 기계 부품과 같은 더 작은 논리적 그룹으로 분해하면 임포트 작업을 효율적으로 관리할 수 있다. 유니티의 애셋 트랜스포머 툴킷(Asset Transformer Toolkit)과 같이 3D 데이터를 준비하는 소프트웨어는 널리 사용되는 다양한 CAD 및 BIM 포맷을 지원하고, 구조와 메타데이터를 보존하며, 필요에 따라 임포트 과정에서 모델을 자동으로 단순화하고 표준화함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었다. 예를 들어, 직원 교육을 위한 XR 시뮬레이션과 같은 실시간 활용 사례에서는 원본 CAD 파일에 포함된 모든 볼트나 리벳이 필요하지 않다. 여기서 중요한 것은 작업을 수행하는 데 충분한 현실감의 수준이다. 린 시니어 디렉터는 “최종 활용 지점에 따라 폴리곤 수를 소폭에서 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다.   ▲ 유니티 애셋 트랜스포머 플러그인   목표는 성능과 사용성을 최적화하기 위해 모델을 최대한 가볍게 유지하는 것이다. 교육 및 시뮬레이션 활용 사례에서는 매끄러운 프레임 속도를 유지하면서 최대한 높은 시각적 정확도를 달성하는 것이 목표이다. 헤드셋의 새로고침 속도와 일치하는 안정적인 프레임 속도를 목표로 해야 하며, 그보다 낮을 경우 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 3D 협업 및 디자인 리뷰에서는 일반적으로 엔지니어가 체결 요소나 인터페이스 등을 검토할 수 있도록 높은 기능적 디테일을 요구한다. 높은 폴리곤 수에 대한 부담을 더 원활하게 관리할 수 있도록, 가까운 거리에서만 렌더링되는 하위 어셈블리에 디테일 수준(LOD)을 사용하는 것이 좋다. 임베디드 시스템 및 산업 제어 장치와 같은 인간–기계 인터페이스는 그래픽 처리 성능이 제한적인 경우가 많으므로, 최대한 낮은 복잡도를 목표로 하고 미리 베이크된 조명과 단순한 셰이더를 사용하는 것이 좋다. 고객 경험 애플리케이션은 타깃 기기의 다양성이 매우 크기 때문에 최적화가 어려울 수 있다. 시각적 정확도와 로딩 시간 사이의 균형을 목표로 하고, 중간급 사양의 모바일 기기와 주요 웹 브라우저에서 검증해야 한다. 일반적인 원칙으로는, 지원 계획이 있는 기기 중에서 가장 성능이 낮은 기기를 기준으로 단순화된 모델부터 테스트하는 것이 좋다. 그 후 성능이 허용하는 범위 내에서만 디테일을 추가하여 배포 후 모델이 과도하게 커져 수정해야 하는 상황을 피해야 한다. 예를 들어 임포트 단계에서 LOD를 생성하면 모든 애셋이 확장 가능한 디테일을 갖추게 되어, 향후 더 다양한 기기와 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있다. 다만, 보편적으로 정해진 올바른 폴리곤 수는 없다. 중요한 것은 타깃 기기에서 프레임 속도와 로딩 시간 목표를 안정적으로 달성하는 방법이다. 린 시니어 디렉터는 “같은 애셋이라도 폴리곤 수는 수백만 개에서 수십만 개까지 줄어들 수 있다. 중요한 것은 모든 메타데이터가 연결된 동일한 소스 파일을 계속 사용하고 있다는 것”라고 전했다.   ▲ 제공 : HERE HMI   활용성 갖추기 : 거버넌스, 접근성 및 버전 관리 구축 애셋을 임포트하고 적절한 크기로 조정하고 나면, 다음 단계는 필요한 모든 역할에서 애셋에 안전하게 액세스하고 애셋을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 것이다. 이때 목표는 팀이 애셋을 어디서 찾아야 하는지 명확히 알면서도 관련 없는 애셋으로 인해 부담을 느끼지 않도록 하는 단일 라이브러리를 선별하는 것이다. 이를 위해서는 업무 속도를 저해하지 않으면서도 모든 업데이트가 프로젝트 전반에 반영되도록 완전한 감사 추적을 유지할 수 있는 권한 기반의 액세스 모델이 필요하다.   RBAC(역할 기반 액세스 제어) 린 시니어 디렉터는 “보통은 애셋의 임포트와 생성을 감독하는 관리자가 있고, 그 아래에 작업자와 검토자 역할이 있으면 충분하다”면서, 액세스 권한을 단순하게 유지할 것을 권장했다. 예를 들면 관리자는 구조와 표준을 정의하고, 사용자와 리텐션을 관리하며, 버전을 승인하거나 아카이브 처리할 수 있다. 이 사용자 그룹은 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋다.     그 다음 계층에는 디자이너, 작업자, 편집자가 있을 수 있다. 이들은 새로운 애셋을 임포트하고 메타데이터를 편집하며 업데이트를 게시할 수 있으며, 필요 시 관리자 승인을 받아 작업을 수행할 수 있다. 이들이 라이브러리를 일상적으로 유지 관리하게 된다. 마지막으로 소비자 역할이 있는 직원은 승인된 애셋을 검색, 미리 보기 및 다운로드할 수 있지만, 수정하거나 게시할 수는 없다. 역할 기반 액세스 제어는 보안 측면에서도 매우 중요하다. 많은 산업용 3D 애셋 라이브러리에는 매우 민감한 정보가 포함되어 있으며, 그 중 일부는 규제 대상이 되기도 한다. 예를 들어 정부, 항공우주 또는 방위 분야의 수출 통제 설계 데이터는 엄격한 ‘알아야 할 필요성(need-to-know)’ 원칙, 완전한 감사 용이성, 엄격히 통제된 환경에서의 배포를 요구하는 연방 규정을 준수해야 한다. 린 시니어 디렉터는 규제가 엄격한 산업에서 운영하는 경우 가상 프라이빗 클라우드 배포를 사용할 것을 권장했다. 산업 분야와 관계 없이 반드시 지켜야 하는 내용은 다음과 같다. 항상 최소 권한의 원칙을 기본으로 하는 RBAC를 사용한다. 사용하는 플랫폼에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 암호화한다. 버전별로 포괄적인 감사 로그와 승인 상태를 유지한다. 민감한 작업을 위해 프로젝트를 분리하고, 필요할 경우 데이터 상주 옵션을 적용한다.   ▲ 유니티 애셋 매니저 웹 인터페이스   버전 관리 및 감사 용이성 거버넌스는 보안과 규정 준수만을 의미하는 것이 아니라, 액세스와 활용을 용이하게 하기 위한 애셋 관리 표준화도 포함한다. 실제로 대부분의 거버넌스 문제는 모두가 모든 것을 바꿀 수 있거나, 누구도 아무것도 바꿀 수 없는 두 가지 극단적인 상황 중 하나에서 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자가 엔지니어링 팀이 막 승인한 모델을 덮어쓸 수도 있다. 이는 반드시 부주의 때문이라기보다는, 대부분 명확한 버전 관리 체계의 부재로 인해 발생한다. 린 시니어 디렉터는 “동일한 애셋의 여러 브랜치 버전이 존재하는 경우가 많다. 이 모든 것을 일관적이고 표준화된 방식으로 관리해야 한다”고 조언했다. 여기서 버전 관리가 중요한 역할을 한다. 목표는 변경 사항이 명확하고, 되돌릴 수 있으며, 확실한 의도를 가지고 이루어지도록 하는 것이다. 결국 활용 가능한 애셋 라이브러리는 정기적으로 변경될 수밖에 없다. 공장의 디지털 트윈은 매주 레이아웃이 조금씩 조정될 수 있고, 교육 프로그램은 차세대 XR 헤드셋 출시를 앞두고 새로운 모델로 업데이트될 수 있다. 선형적인 버전 이력(v1.0, v1.1 등)과 애셋 상태(초안, 검토 중, 승인됨, 폐기됨 등)를 적용하여, 라이브러리를 계속해서 변화하는 SSOT(Single Source of Truth)로 관리해야 한다. 많은 산업 환경에서 엔지니어링 팀은 공식 설계를 위한 원본 CAD 파일을 유지 관리한다. 그러나 시각화 또는 교육 팀은 일반적으로 특정 목적에 맞게 최적화된 동일한 모델의 실시간 버전을 사용한다. 이러한 애셋은 병합이 아니라 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 시각화용 모델이 어떤 CAD 버전에서 파생되었는지 알 수가 없다. 예를 들면 엔지니어링 팀이 도면을 업데이트하더라도 몇 달 전에 제작된 교육용 모델에는 이전 버전이 그대로 반영되어 있을 수 있으며, 이 사실을 아무도 모를 수 있다. 이는 감사 용이성을 훼손하고 잘못된 설정으로 학습하는 등의 오류로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 된다. 모델 변형(variant)의 경우, 단순히 새로운 이름으로 복사본을 만드는 대신 해당 범위와 목적에 따라 태그를 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 자동차 제조업체는 지리적 지역, 운전석 위치 폼 팩터 기준으로 태그를 지정할 수 있다. 이렇게 하면 기본 부품이 변경될 때 어떤 변형을 업데이트해야 하는지 정확히 알 수 있다. 마찬가지로 교육에 사용되는 단순화된 모델과 같은 특정 기본 모델의 파생 모델이 있다면, 이를 파생 모델로 표시하되 원본 소스와 해당 CAD 수정 버전에 대한 참조를 유지해야 한다. 이렇게 하면 교육 담당자가 XR/VR 시뮬레이션에 사용되는 단순화된 메시를 엔지니어링 팀의 공식 원본과 혼동하지 않게 된다. 물론 이처럼 세분화된 수준의 버전 관리도 사용성을 높이는 데 매우 중요하지만, 대규모로 구현하기는 매우 어렵기 때문에 자동화가 필수이다. 최신 3D 애셋 매니저(3D Asset Manager)는 일반적으로 대량 작업을 수행하기 위한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)뿐만 아니라 새로 임포트 또는 업데이트된 애셋에 대한 메타데이터, 미리보기 및 태그를 생성하는 이벤트 기반 자동화 기능을 포함한다.   ▲ 애셋 매니저 팩토리   적절한 애셋 매니저를 통해 수행할 수 있는 운영 변경 사항의 간단한 체크리스트는 다음과 같다. 관리자, 작업자, 소비자로 구성된 3 역할 모델을 도입한다. 추가 승인이 필요한 프로젝트에는 승인 역할을 추가한다. 애셋 ID, 수정 번호, 원본 소스, 소유자 및 승인 상태와 같은 필수 메타데이터 필드를 매핑하고, 대부분의 사용자에게 기본적으로 승인된 뷰를 설정한다. 배리언트 및 파생 모델에 명확한 레이블을 지정하고 가능한 경우 업데이트를 자동화하여, CAD 수정 버전을 해당 실시간 대응 항목과 연결한다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상 업무에 적용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 또는 그 밖의 목적으로 실제 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 만들어 통합 3D 애셋 라이브러리의 가치를 빠르게 입증할 수 있다. 30일 이내에 수행할 수 있는 작업을 간단히 요약하면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선정한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 게시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
CAD&Graphics 2026년 5월호 목차
  INFOWORLD   Focus 17 제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축 22 매스웍스, “MBD와 AI 결합으로 설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다” 25 “화려한 기술보다 탄탄한 데이터가 우선”… 제조 AI 전환의 실질적 해법은 28 유니티 스튜디오, 노코드와 웹 기반으로 산업용 3D 제작 문턱 낮춘다 31 세일즈포스, ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 제시… 슬랙이 핵심 업무 운영체제 된다   People & Company 34 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사 산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   Case Study 36 다이슨 워시G1의 모델 기반 설계 도입 사례 / 이웅재 시스템 레벨 시뮬레이션, 일상 가전의 개발 방식까지 바꾸다 39 시각화 워크플로로 구현하는 리얼타임 스토리텔링 영화의 복잡한 샷에서 빠른 반복 작업을 지원한 언리얼 엔진 42 데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신 3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축   New Products 50 이달의 신제품   Column 53 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 보이지 않는 뇌 56 트렌드에서 얻은 것 No. 30 / 류용효 AI 에이전트 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생   48 New Books   Directory 107 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 58 새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (6) / 최영석 사각형 작도 외 62 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (1) / 최하얀 아레스 커맨더 2027이 제시하는 새로운 CAD 작업 방식 65 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 루비 온 레일즈 기반 빌딩 모니터링 서비스 개발 방법   Mechanical 72 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다 / 오병준 디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래 76 제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (10) / 박수민 크레오 파라메트릭 12.0으로 애니메이션 생성하기   Analysis 81 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 황정필 앤시스 아쿠아를 이용한 LNG 운반 선박의 운동 해석 방법 90 심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5) / 이종학 심센터 HEEDS 2604 업데이트 96 가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (7) / 오재응 모델 기반 시스템 엔지니어링의 모델링 도구 104 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스 IT  홀더의 지속 가능한 해상풍력 설치 접근법   PLM 100 산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3) / 이종혁 데이터 온톨로지 기반 3D 모델의 지능화     2026-5-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2026-04-27
트림블, AI 기반 리스크 관리 기업 ‘도큐먼트 크런치’ 인수 통해 건설 생태계 강화
트림블은 건설 전문 AI 문서 분석 및 리스크 관리 기업인 도큐먼트 크런치(Document Crunch)를 인수하는 계약을 체결했다고 발표했다. 이번 인수를 통해 트림블은 자사의 건설 생태계에 문서 지능화와 컴플라이언스 자동화 기능을 통합하며, 프로젝트 관리 및 건설 전사 자원 관리(ERP) 시스템의 워크플로를 한층 강화할 계획이다. 도큐먼트 크런치가 개발한 건설 특화 AI는 시공사의 수익성에 직결되는 핵심 리스크 조항, 대금 지급 분쟁, 사양 미준수, 통지 누락 등의 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. 트림블은 도큐먼트 크런치의 합류를 통해 산업별 고객이 직면한 고부가가치 비즈니스 문제를 해결하려는 자사의 전략을 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 도큐먼트 크런치는 ▲인보이스 지급 조건 불일치는 물론 계약 및 컴플라이언스 전반의 리스크를 분쟁 발생 전에 포착하고 ▲리스크 검토, 프로젝트 플레이북 생성, 지연 통지 등 주요 문서의 검토 및 생성 과정을 간소화한다. 또한 ▲계약 규칙 세트를 기반으로 프로젝트 관리 및 ERP 워크플로에 준수 사항을 직접 전달한다. 도큐먼트 크런치는 종합건설사, 전문건설사뿐 아니라 설계사, 발주처, 보험사 등 건설 리스크 감소를 원하는 다양한 고객층을 보유하고 있다. 이미 1만 개 이상의 프로젝트에서 검증된 시장 지배력과 숙련된 AI 엔지니어링 팀을 갖춘 이 회사는 트림블의 AECO 부문에 편입되어 고객에게 즉각적인 투자대비효과(ROI)를 제공할 예정이다. 최종 인수 절차는 2026년 2분기 중 마무리될 것으로 예상된다. 트림블의 마크 슈워츠 AECO 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “건설의 성공은 모든 이해관계자가 리스크를 실시간으로 이해하고 완화하는 능력에 달려 있다”면서, “도큐먼트 크런치는 트림블 컨스트럭션 원(Trimble Construction One) 제품군 전체의 지능형 DNA 역할을 하는 ‘계약 규칙 세트’를 제공하고, 주요 의무 사항과 대금 지급 조건을 시스템에 자동 반영할 것”이라고 밝혔다. 도큐먼트 크런치의 조시 레비 CEO는 “건설업계는 AI 도입의 변곡점에 서 있으며, 리스크 감소와 자동화된 컴플라이언스에 집중해온 우리의 노력이 업계의 다음 단계를 이끌게 될 것”이라며, “트림블과의 협력으로 건설 생태계 전반의 데이터에서 새로운 가치를 창출하고 비전을 확장해 나가겠다”고 전했다.
작성일 : 2026-04-09
CAD&Graphics 2026년 4월호 목차
  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
작성일 : 2026-03-27
오토데스크, 컨스트럭션 클라우드를 포마 플랫폼에 통합… 건설 수명 주기 통합 가속화
오토데스크는 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud, 이하 ACC)’를 AI 네이티브 플랫폼인 ‘오토데스크 포마(Autodesk Forma)’로 통합한다고 발표했다. 이번 전환은 설계 의도와 프로젝트 실행 사이의 연속성을 강화하고, 데이터 중심의 미래를 향한 오토데스크의 의지를 구체화한 이정표로 풀이된다. 오토데스크는 2025년 건축가와 엔지니어 등을 위해 구축된 클라우드 기반 플랫폼 ‘포마’를 선보였다. 당시 기획, 설계, 시공 및 운영을 단일 연결 환경으로 통합하겠다는 비전을 선보인 오토데스크는 이번 ACC의 포마 편입을 통해 AECO(건축·엔지니어링·건설·운영) 산업 클라우드로서의 정체성을 강화했다.     이러한 변화는 파편화된 데이터와 단절된 워크플로를 극복하기 위한 필수적인 과정으로 보인다. 기존의 파일 전달 방식에서 벗어나 공유된 세부 데이터를 기반으로 협업함으로써, 프로젝트 상류 단계의 결정이 하류 단계까지 명확하게 전달되는 구조를 갖추게 되었다. 특히 기존 ‘오토데스크 독스(Autodesk Docs)’가 ‘포마 데이터 매니지먼트(Forma Data Management)’로 명칭이 변경되면서, 플랫폼 전반의 공통 데이터 환경(CDE) 역할을 수행하게 된다. 한편으로, 고객 편의성을 고려해 기존 워크플로나 데이터 마이그레이션, 라이선스 체계에는 변화를 주지 않았다. 현업에서 사용하던 도구의 성능은 유지하면서, 더 긴밀하게 연결된 산업 클라우드 내에서 프로젝트의 연속성을 누릴 수 있도록 한 것이다. 오토데스크는 이번 전환과 함께 건설 분야의 효율을 높일 새로운 서비스들을 선보였다. 3월 25일부터 출시되는 ‘포마 빌드 에센셜(Forma Build Essentials)’은 시공사가 현장에서 사용하는 핵심 도구를 단일 작업 공간에 통합했다. 모바일 앱을 통해 사진과 위치 정보가 포함된 펀치 리스트를 작성하고 최신 모델과 도면을 실시간으로 확인할 수 있어, 중소규모 팀의 작업 속도를 높여준다. 함께 출시되는 ‘포마 데이터 매니지먼트 에센셜(Forma Data Management Essentials)’은 오토캐드, 레빗 등 단독 구독자에게도 클라우드 협업의 문턱을 낮춰준다. 데스크톱 워크플로를 클라우드 프로젝트 데이터와 연계해 버전 혼선을 줄이고 시공 팀에 명확한 가시성을 제공한다. 또한, ‘비딩(Bidding) 툴’의 베타 버전을 통해 입찰 관리 워크플로를 포마의 프리컨스트럭션 환경에 도입하고, 견적 및 입찰 관리의 정렬을 지원한다. 오토데스크는 ACC 및 포마의 변화를 통해, 건설 산업이 파일 기반의 고립된 의사결정에서 벗어나 AI와 자동화 기반의 BIM(건설 정보 모델링)으로 나아가는 방향성을 제시한다. 공유 데이터와 통합 시스템을 활용하면 위험 요소를 조기에 발견해 재작업을 줄일 수 있으며, 자원을 효율적으로 사용하여 지속 가능한 프로젝트 수행이 가능해진다. 오토데스크 관계자는 “이번 이정표는 진정으로 연결된 플랫폼이 산업에 제공할 수 있는 가치의 시작에 불과하다”면서, “팀이 업무를 더 일찍 시작하고 결정을 유기적으로 연결해 개념 단계부터 완공까지 명확하게 실행할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.
작성일 : 2026-03-25
[SIMTOS 2026] 캐드앤그래픽스 SNS 및 회원가입 이벤트
캐드앤그래픽스에서 SIMTOS 2026 '피지컬AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스' 개최 기념으로 회원가입 이벤트를 진행합니다. 캐드앤그래픽스 홈페이지 회원가입이나 SNS(블로그, 페이스북) 등에 참여 후 이벤트 응모해 주신 분께 선물을 드립니다.   이벤트 경품(추첨) 치킨 기프티콘 3명 캐드앤그래픽스 6개월 정기구독권  2명 SIMTOS 캐드앤그래픽스 컨퍼런스 초대권 10명 * 경품은 변경될 수 있습니다. * 컨퍼런스 참여하지 않으셔도 응모 가능 1. 이벤트 참여기간 : 4월 17일(금)까지   2. 이벤트 참여방법  1) 캐드앤그래픽스 홈페이지 회원가입 또는 SNS 구독하기 등에 참여한다.  (택 1, 여러 가지 참여할 수록 당첨기회 UP, 댓글 등 게시글 남기면 당첨기회 UP)     캐드앤그래픽스 홈페이지  회원가입 또는 정보수정  http://www.cadgraphics.co.kr 캐드앤그래픽스 네이버 블로그 이웃 추가  https://blog.naver.com/caetoday 캐드앤그래픽스 페이스북 구독하기  https://www.facebook.com/cadgraphics 페북 그룹 - CAE 사랑방 회원가입  https://www.facebook.com/groups/cAECafe/ 페북 그룹 - 스마트제조혁신(PLM사랑방) 회원가입 https://www.facebook.com/groups/plmcafe/ 페북 그룹 - 건축건설플랜트 회원가입 https://www.facebook.com/groups/AECplant/ 페북 그룹 - 코리아그래픽스 회원가입 https://www.facebook.com/groups/koreagraphics/ 캐드앤그래픽스 유튜브  구독하기 https://www.youtube.com/user/cadgraphicspr 캐드앤그래픽스 Google 뉴스 팔로우하기 https://bit.ly/3O2uMXT   2) 참여 후에는 참여하기 링크에서 이벤트 응모한다. 3. 이벤트 당첨자 발표  - 캐드앤그래픽스 홈페이지 공지사항 및 개별 안내 컨퍼런스 상세 보기 및 등록하러 가기 경품 내용 및 참여방법 전체 보기
작성일 : 2026-03-20
아비바-엔비디아, ‘AI 팩토리’ 위한 디지털 트윈 아키텍처 공개
아비바는 엔비디아와 협력해 자사의 엔지니어링 및 운영 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트(NVIDIA Omniverse DSX Blueprint)에 통합했다고 밝혔다. 이를 통해 기가와트급 AI 팩토리를 위한 새로운 라이프사이클 디지털 트윈 아키텍처를 선보였다. 양사는 대규모 데이터센터에 적용할 수 있는 물리적·디지털 모듈을 공동 개발하고 이를 AI 팩토리 형태로 구현한다. 이 방식은 기존 AEC(엔지니어링·조달·시공) 프로젝트에서 검증된 방법론을 기반으로 삼았다. 이번 협력은 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼 커넥트와 산업용 디지털 트윈 기술 포트폴리오를 중심으로 진행한다. 기업은 도메인 특화 시뮬레이션과 디지털 시각화, 협업 설계 도구를 통해 GPU 활용 효율을 높일 수 있다. 아비바에 따르면 AI의 토큰 생성에 걸리는 시간을 줄여 AI 팩토리 구축 속도와 확장성을  높일 수 있다. 아비바는 슈나이더 일렉트릭, 이탭(ETAP)과 맺은 전략적 파트너십을 이번 협력과 연계한다. 세 기업은 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트 기반 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 구축, 운영, 최적화 전 과정을 공동으로 고도화하고 있다. 이를 통해 아비바가 보유한 산업 전문성을 AI 인프라 영역으로 확장한다는 전략이다.     아비바는 설루션 통합을 통해 AI 팩토리의 전체 생애주기에 걸쳐 디지털 트윈의 가치를 제공한다는 비전을 내세웠다. 우선 오픈USD 기반 심레디(SimReady) 자산을 아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)으로 가져올 수 있는 신규 컨버터를 제공한다. 이를 통해 기존 자산 재사용과 고정밀 시뮬레이션 환경 활용이 가능해진다. 아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)를 활용하면 단일 데이터 소스를 바탕으로 설계부터 운영까지 장비와 시스템을 일관되게 관리할 수 있다. 아비바 프로세스 시뮬레이션(AVEVA Process Simulation)은 AI 팩토리의 고급 액체 냉각 네트워크를 모델링하고 시뮬레이션하여 설계를 최적화하고 냉각 효율을 높이는 데 쓰인다. 아비바 PI 시스템(AVEVA PI System)은 엔비디아 옴니버스 DSX 익스체인지 전반에서 IT와 OT 데이터를 통합 수집하고 분석한다. 향후 엔비디아 NV-태서랙트(NVIDIA NV-Tesseract) 모델을 적용해 이상 탐지와 예측 기능까지 확대할 계획이다. 이를 통해 냉각 시스템과 서버 랙 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석할 수 있다. 아비바 오퍼레이션 컨트롤(AVEVA Operations Control)과 유니파이드 오퍼레이션 센터(Unified Operations Center)는 전력과 기계, 안전 시스템을 하나의 통합 플랫폼으로 관리한다. 상황 인식 기반 템플릿을 통해 장애 원인 분석과 대응 권고, 성능 저하 추세 파악 등이 가능하다. 고객은 고밀도 AI 팩토리 환경에서도 안정적인 운영을 구현하고 차세대 AI 인프라 구축을 앞당길 수 있다. 아비바의 롭 맥그리비 최고제품책임자는 “AI 팩토리는 글로벌 디지털 경제를 견인하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다”면서, “아비바와 엔비디아는 전문성과 소프트웨어, 운영 역량을 결합해 새로운 디지털 트윈 구축 방식을 제시하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 블라디미르 트로이 AI 인프라 부문 부사장은 “기가와트급 AI 팩토리의 확산은 설계부터 운영까지 전체 생애주기를 최적화할 수 있는 산업 지능을 요구한다”면서, “아비바의 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합함으로써 개발자들이 AI 인프라를 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있게 됐다”고 밝혔다.
작성일 : 2026-03-20
[SIMTOS 2026] 캐드앤그래픽스 주관 - 피지컬 AI & 디지털트윈 컨퍼런스(4.16, 목) - 발표자 및 발표 내용 소개
SIMTOS 2026  - 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스 Day 1  4.16(목) - 피지컬 AI & 디지털트윈 컨퍼런스 발표자 및 발표 내용 소개 1. 피지컬AI의 부상, 제조 강국의 길 한국로봇산업진흥원 제조로봇본부 전진우 수석연구원 [강연 내용] 피지컬AI에 대한 이해와 국내외 동향을 살펴보고 왜 제조분야에 도입이 필요한 가에 대한 기술, 경제, 문화적 관점의 해석을 통해    한국이 제조 강국을 유지하기 위해 가야할 길을 모색해 보고자 한다. [약력] 공학박사(Ph.D) 한국로봇산업진흥원 로봇클러스터사업단장, 정책기획실장 로봇학회 이사, 재활로봇학회 이사, 인공지능윤리학회 이사 숭실대 스마트산업안전공학과 겸임교수(기계로봇 안전) 2. Beyond Possibility, Autonomous Manufacturing Transformation - Physical AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신) 현대자동차·기아 민정국 상무 [강연 내용] 1. 자동차 제조 산업의 변화 2. 새로운 여정 : 자율제조공장 3. 자동화의 진화 : 자율제조혁신 [약력] ■ 현대자동차·기아 제조SW개발실 상무 ■ LG 디스플레이 - CTO VD, VP / Technology Fellow ■ 삼성전자    . 혁신센터 - Principal Researcher   . 반도체 연구소 CAE팀 - Senior Researcher   . SSIT(삼성전자공과대학교) - Visiting Professor, Industrial AI/Advanced CMOS ■ IBM New York - Technology CAD Researcher ■ 공학박사 - 성균관대 반도체디스플레이 및 산업공학 (Industrial AI & Digital Twin)             - 삼성전자 Fellowship 3Yrs 조기졸업  ■ KAIST - Executive Course in Artificial Intelligence 수료   3. 조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI HD현대 이태진 전무(CDO) [강연 내용] 한국의 조선산업은 새로운 도약을 준비하고 있다. 전통적인 노동 집약 산업에서 디지털 기술과 AI를 활용한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 실현하고자 한다. D현대 그룹은 FOS(Future of Shipyard)프로젝트의 일환으로 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 AI를 활용하여 선박 제조 밸류 체인의 가상화, 지능화, 자율화를 완성하고자 한다.    [약력] 현재 HD현대 그룹의 CDO(Chief Digital Officer)로 그룹 내 조선, 중장비, 에너지 산업의 디지털전환을 이끌고 있다. 과거 액센츄어 코리아의 제조 산업 부문 리드로서 다수의 중공업 및 기계 산업 고객의 프로세스 혁신 및 디지털 전환 프로젝트를 수행한 바 있다.   4. 제조AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향 한국산업기술기획평가원(KEIT) 김성호 본부장 [강연 내용]  제조 AX(M.AX) 얼라이언스 추진 배경, 구성 및 목표, 주요 성과, 운영 방향 등에 대해 소개한다. [약력] 한국산업기술기획평가원 AI자율제조추진단장, 휴머노이드추진단장 한국산업기술기획평가원 주력산업본부장 5. 제조 피지컬 AI & 제조 자동화  KAIST 장영재 교수 [강연 내용] 제조 피지컬 AI와 소프트웨어 중심적 공장 (SDF)에 대한 개념과 실제 사례를 소개한다. AI의 물리적 요소를 고려한 시스템을 피지컬 AI라 정의하고 있다. 자율주행 자동차 및 로봇이 피지컬 AI의 대표적인 사례다. 그러나 제조 피지컬 AI는 거대 시스템과 다양한 복합 장비를 다룸으로 그 구성과 운영의 차별성이 필요하다. 이러한 차별점의 핵심이 바로 SDF이다. 소프트웨어 중심적 설계를 통해 공장을 하나의 거대한 AI 시스템으로 설계하고 이를 기반으로 자율운영을 가능하게하는 것이 SDF의 본질이다. 실제 국내 사례를 통해 이들 개념 및 자율공장이 어떻게 구축되었는지 살펴볼 것이다. [약력] 산업 및 시스템 공학과에서 "스마트 팩토리" 및 "지능형 물류 및 공급사슬망 시스템" 관련 연구를 진행하고 있다. 또한 2025년 12월에 설립된 <카이스트 제조 피지컬 AI 연구소> 소장을 역임하고 있다. 카이스트 부임 전 미국 반도체 메모리 제조사인 마이크론 테크놀로지 (Micron Technology)에서 4년간 현장에서 공장 자동화 및 운영 관련 업무를 수행하였다. MIT 공대 기계 공학과에서 박사학위를 취득했다. 2020년에는 연구실 박사 졸업생 4명과 함께 <다임리서치>를 창업했다. 현재 국제저널인 Computers and Industrial Engineering (SCIE:2.62) 의 부편집장 (Associate Editor)를 맡고 있으며 International Journal of Production Research, IEEE Power Electronics 등 국제 저널 특별호의 편집장 및 부 편집장과 반도체 운영 전문가들의 국제 학회인 (International Symposium on Semiconductor Intelligence) 및 Winter Simulatoin Conference MASM의 학회장을 역임했다.  SIMTOS 컨퍼런스 2026 상세 내용 보러가기 >>
작성일 : 2026-03-17