주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   플랜트 BIM 배관 ISO 도면 자동화의 새로운 기준, Ez-ISO V2 개발 : 휴엔시스템, www.huensystem.com 자료 제공 : 엠티엠디지털컨스트럭션, 02-565-0989, www.mtmdc.co.kr   플랜트 설계 프로젝트에서 Piping Isometric Drawing(ISO) 은 시공, 제작, 자재 관리 전 과정의 기준이 되는 핵심 도면이다. 그러나 Revit에서는 Isometric Drawing을 자동으로 추출할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않아 EZ-ISO V2는 이러한 한계를 해결하기 위해 개발된 화공 플랜트 특화 Revit 기반 Piping ISO 및 BOM 자동 생성 솔루션이다. Revit 3D BIM 모델을 직접 참조하여 도면, 자재 정보, 치수, 태그, BOM(Material Take-Off)을 일관된 데이터 기준으로 추출함으로써, 표준화된 고품질 ISO 도면을 자동 생성한다. 1. 주요 특징  (1) Revit 기반 네이티브 ISO 생성 EZ-ISO는 Revit Add-in 방식으로 동작하며, 중간 변환 포맷 없이 Revit 모델을 직접 참조하여 ISO를 생성한다. 이를 통해 모델–도면 간 데이터 불일치를 원천적으로 차단하고, 설계 변경 사항을 즉시 ISO 도면에 반영할 수 있다. (2) 화공 플랜트 실무 기준 반영 ISO 템플릿 화공 플랜트 프로젝트에서 요구되는 Line No., Spec, Size, Rating, End Type은 물론 Pipe, Valve, Flange, Gasket, Fitting 정보를 실무 기준에 맞게 자동 표기한다. 또한 발주처 및 EPC별 표준 ISO 양식 커스터마이징을 지원하여 프로젝트 적용성을 높였다. (3) 자재 정보(BOM) 자동 연계 추출 Pipe, Valve, Flange, Gasket, Fitting 등 모든 Piping 구성 요소의 정보를 ISO 도면과 BOM에 자동 연계하여 도면–자재 산출 간 오류를 최소화한다. (4) 설계 변경 대응에 최적화된 워크플로우 3D 모델 수정 후 ISO를 재생성하면 변경 사항이 즉시 반영되어 EZ-SPOOL과 연계하면 Revision 관리가 용이하며, 재작업을 최소화하고 변경 이력 추적이 가능하다. (5) Support 표기 및 Bolt BOM 자동 산출 그동안 Ez-ISO의 약점으로 지적된 Support ISO 표기가 획기적으로 보완되었다. 대부분의 EPC 설계사가 보유한 Standard Support 및 Special Support를 ISO 도면에 표기할 수 있으며, 다양한 플랜지 접합 조건에 따른 Bolt 수량 및 길이 Calculation 결과를 BOM으로 자동 산출한다. 2. 주요 기능 ■ Revit Piping 모델 기반 ISO 자동 생성 ■ Line 단위 ISO 생성 ■ 치수, Flow Direction, Slope, Elevation 자동 표기 ■ BOM(Material Take-Off) 자동 작성 ■ 프로젝트·발주처별 ISO 템플릿 관리 ■ 화공 플랜트 Standard / Special Support 도면 표기 ■ 다양한 플랜지 접합 조건에 따른 Bolt Length Calculation BOM 산출 ■ EZ-Spool 연계 시 Revision 및 변경 이력 관리 용이 3. 도입 효과 (1) 도면 품질 및 신뢰도 향상 Revit 3D 모델과 ISO 도면이 단일 데이터 소스(Single Source of Truth) 를 공유함으로써 치수 오류, 자재 누락, 태그 불일치 문제를 근본적으로 제거한다. (2) 설계 변경 리스크 최소화 잦은 설계 변경이 발생하는 플랜트 프로젝트 환경에서 변경 대응 속도와 정확도를 획기적으로 개선한다. (3) 시공·제작 단계 연계 강화 정확한 ISO 및 BOM 제공을 통해 Shop Drawing, 제작, 현장 시공 단계까지 데이터 연속성을 확보한다. (4) BIM 기반 플랜트 전환 가속 기존 2D 중심 ISO 작성 방식에서 벗어나 BIM 기반 디지털 플랜트 환경 구축을 위한 실질적인 전환 수단을 제공한다. 4. 주요 고객 사이트 Ez-ISO는 단순한 ISO 자동화 도구를 넘어, 플랜트 Piping 설계–도면–자재–시공을 연결하는 핵심 BIM 솔루션이다. 플랜트 프로젝트에서 반복되는 ISO 작업의 비효율을 줄이고 설계 품질과 생산성을 동시에 향상시키고자 한다면, EZ-ISO는 가장 현실적이고 강력한 대안이 될 것이다. ■ 한국 : SK에코엔지니어링, SK에코플랜트, 삼성물산, 글로텍엔지니어링, 케이씨이엔씨, 세보엠이씨, 대아이앤씨, 신화플랜, 세방테크, 케이엔솔, 성도이엔지, 제이에스솔루션, 에이아이코리아, 지오그리드, 우호엔지니어링건축사사무소, 에스티아이, 케이펙기술, 엠제이테크 등 ■ Japan: Shinryo Corporation, Integration Core ■ India: STUP Consultants, Neilsoft, Petrocon Engineers & Consultant  ■ Singapore: Meinhardt EPCM, GRADIANT, CES Salcon ■ USA: Jacobs, AECOM, GSE Engineering, Batchelor & Kimball, ZAP Engineering & Construction Services ■ Saudi Arabia, UAE: Jacobs, ImageGrafix Software FZCO, Worley ■ France: Veolia, Technip Energies France, Equans, SUEZ ■ Germany, Ireland: Exyte, Caverion Deutschland GmbH, Etteplan, Dornan Engineering, Jones Engineering ■ Austria, Sweden: Zauner Group Holding GmbH, Bravida Group   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

트림블은 코오롱글로벌이 트림블 커넥트(Trimble Connect)와 트림블 커넥트 대시보드를 도입했다고 밝혔다. 코오롱글로벌은 이를 통해 철골 공사의 제작, 출하, 입고, 설치 현황을 실시간으로 관리하는 BIM(건설 정보 모델링) 기반 골조공사 디지털 통합 관리 체계를 구축했다. 코오롱글로벌은 주택 중심의 사업 구조를 일반 건축과 하이테크 건축으로 다각화하고 있다. 기존 철근콘크리트 중심의 BIM 프로세스를 철골과 프리캐스트 콘크리트(PC) 구조로 확대하는 중이다. 이 과정에서 2D 도면과 엑셀 중심의 기존 관리 방식은 데이터 차이와 소통 문제를 발생시킬 수 있다. 일주일 이상 걸리던 실적 취합 기간을 줄여 공정 지연과 리스크를 신속하게 파악하는 점이 주요 과제로 떠올랐다. 코오롱글로벌은 철골 공사의 제작부터 설치까지 전 과정을 실시간으로 통합 관리하고자 트림블 커넥트와 트림블 커넥트 대시보드를 적용했다. 협력업체가 테클라(Tekla)로 모델링한 상세 도면 모델을 트림블 커넥트에 올리면, 3D 모델에서 각 철골 부재의 상태가 색상으로 표시된다. 여기에 부재별 QR코드와 송장 QR코드를 연동해 제작, 출하, 입고, 설치 정보를 실시간으로 업데이트한다. 이를 통해 현장과 본사, 협력업체가 동일한 데이터를 기준으로 공정 현황을 확인할 수 있다. 시스템 도입 이후 코오롱글로벌은 기존 일주일 이상 걸리던 실적 취합을 실시간 모니터링 체계로 전환했다. 이에 따라 자재 입고 현황, 설치 가능 물량, 계획 대비 실적을 한눈에 확인할 수 있다. 지연 사항을 조기에 발견해 제작 수량 조정이나 설치 일정 재검토 등 대응 조치를 신속하게 취할 수 있게 됐다. 또한 3D 상세 도면 모델의 수량 정보를 하도급 기성 청구 내역과 비교하고 검증해 과기성을 사전에 방지할 수 있게 됐다. 세부 부재까지 확인해 더 정확한 정산도 가능해졌다. 별도 자료 정리 없이 발주처 및 감리와 동일한 기준으로 공정 현황을 공유할 수 있어 의사결정 속도가 높아진 것도 성과로 꼽힌다.     코오롱글로벌의 박현아 과장은 “트림블 커넥트 대시보드는 공사, 원가, 공정을 통합 관리할 수 있는 효과적인 도구로 실제 현장에서 업무 효율성과 정확도를 높이는 데 큰 도움이 되고 있다”면서, “철골 공사에서의 적용을 시작으로 향후 PC 공정까지 확대하고 모든 철골과 PC 현장이 동일한 구조의 디지털 기반 공정 관리를 수행할 수 있도록 확산해 나갈 계획”이라고 전했다. 트림블코리아의 이훈녕 기술팀장은 “이번 코오롱글로벌 사례는 BIM이 단순한 3D 모델 활용을 넘어 제작, 출하, 입고, 설치 등 실제 현장 운영 데이터를 연결하고 공사, 원가, 공정 관리를 통합하는 기반으로 확장되고 있음을 보여주는 중요한 사례”라고 설명했다. 또한 “트림블은 트림블 커넥트를 기반으로 건설 현장의 복잡한 데이터를 하나의 흐름으로 연결하고 고객이 더 정확하고 선제적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 말했다.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 스마트건설 설계 최적화와 에너지 효율을 높이는 열·유동 시뮬레이션 솔루션, Cradle CFD 개발 : MSC 소프트웨어, www.cradle-cfd.com 자료 제공 : 헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부 (구 MSC 소프트웨어), 1899-2920, https://hexagonmi.co.kr      헥사곤 디자인 & 엔지니어링 사업부 (구 MSC 소프트웨어)는 엔지니어가 가상 프로토타입을 사용하여 제조된 제품 또는 프로세스 설계를 검증하고 최적화할 수 있도록 하는 예측 시뮬레이션 소프트웨어 기술을 제공하고 있다. 헥사곤 디자인&엔지니어링은 업계에서 신뢰하는 많은 시뮬레이션 기술을 선도하고 있으며, 선형 및 비선형 유한요소해석, 열유동해석, 음향, 유체-구조 연성해석, 다물체 동역학, 최적화 관련 CAE 제품과 서비스를 공급하고 있다. 최근 건축물의 에너지 기준이 강화됨으로 인해 과거와 같은 경험기반 설계 보다는 시뮬레이션을 통해 설계단계에서 사전 검증 및 에너지 효율을 예측하는 절차가 필수적으로 요구되고 있다. 이 과정에서 주로 사용되는 CFD 시뮬레이션은 전문가의 영역이었으나 Cradle CFD는 스마트 건설 DX 분야에서 설계자를 포함한 CFD 비전문가도 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 핵심 솔루션으로 주목받고 있다. 1. 주요 특징 Cradle CFD는 대규모 공간이나 건물을 빠르게 모델링하고 해석하기 위하여 직교구조격자 기능을 제공하며 수천만개의 요소를 갖는 대규모 해석에서도 일반적인 CFD 프로그램에 비해 적은 메모리를 소비하면서  빠른 해석 속도를 제공한다. 또한 업계에서 널리 사용되고 있는Revit 및 ARCHICAD와 같은 주요 BIM 소프트웨어와 데이터를 직접 연동하여 3D 건축 데이터를 해석 모델로 즉각 활용할 수 있는 강력한 호환성을 갖추고 있다. 2. 주요 기능 Cradle CFD는 건축 및 산업 공간의 공기 유동과 열적 거동을 3차원으로 해석하여, 환기·공조 성능과 온열 환경을 설계 단계에서 정량적으로 평가할 수 있는 CFD 해석 기능을 제공한다. 특히 대용량의 해석 모델도 손쉽게 모델링과 시뮬레이션 할 수 있다. 생성된 해석 결과는 다양한 시각화 방식으로 표현하며 복잡한 유동 현상을 직관적으로 이해할 수 있도록 업계 최고의 결과 후처리 기능을 지원하며 이를 통해 설계 대안 간 성능 차이를 명확히 확인할 수 있다. 또한 3차원 시각화 결과와 애니메이션 데이터는 AR/VR 환경으로 확장 활용이 가능하여, 설계 검토 회의나 발주처에 프리젠테이션 시 공간 체감형 시뮬레이션 자료로 활용될 수 있다. 이러한 통합 기능은 CFD 해석 결과를 단순한 수치 분석을 넘어, 설계 판단·커뮤니케이션·몰입형 검토를 지원하는 디지털 설계 자산으로 확장시킨다. 3. 도입 효과 Cradle CFD를 도입하면 기존에 해석 모델을 재구축하는 데 소요되던 시간을 획기적으로 줄여 해석 준비 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있는 경제적 이점이 있다. 설계 초기 단계부터 건축물의 열 환경과 환기 효율 등을 사전에 검증함으로써 시공 후 발생할 수 있는 공조 문제나 운영 리스크를 완벽히 차단하고, 최적의 설계를 통해 건물의 라이프사이클 전반에 걸친 에너지 소비를 효과적으로 절감할 수 있다. 4. 주요 고객 스마트건설 분야에서 Cradle CFD의 주요 고객은 고품질의 설비 설계와 에너지 절감 솔루션을 제안하고자 하는 건설사 및 설비 설계 전문 기업들이다. 또한 정밀한 열 관리가 필수적인 데이터 센터 운영사나, 스마트 빌딩 구축을 목표로 쾌적한 실내 환경과 에너지 효율을 동시에 확보하려는 친환경 건축 설계 전문가들이 이 솔루션을 활발히 도입하고 있으며 세계 최대 규모의 설계 사무소인 일본의 N사와 S건설사 등과 국내에서는 G엔지니어링 회사가 대표적이다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   헤르메스(Hermes)는 중앙 집중형 AI의 한계를 극복하고 독립적인 주권적 AI를 구현하기 위해 개발된 로컬 에이전트이다. 사용자 로컬 환경에서 독립 구동되는 헤르메스는 웹 리서치, 디버깅, 멀티 에이전트 협업 등 다양한 업무를 스스로 처리한다. 나아가 로컬 서빙 도구와 연동하면 무료로 고성능 에이전트 생태계를 구축할 수 있다. 이번 호에서는 헤르메스 에이전트의 등장 배경과 설치 방법, 주요 기능 및 활용 사례를 소개한다.   ■ 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   헤르메스(Hermes)는 서버리스로 자체 로컬 컴퓨터에 설치할 수 있는 에이전트이다. 스스로 발전할 수 있도록 구현되어 있어, 지식을 계속 축척하고 이를 재사용할 수 있다. 헤르메스 프로젝트는 중앙 집중형 AI의 한계를 극복하기 위해 누스 리서치(Nous Research)에 의해 개발되었다. 누스 리서치는 특정 기업의 이익보다 오픈소스 AI 모델의 성능 향상과 보급을 목적으로 하는 연구 커뮤니티이자 조직이다. 이들은 이미 AI 오픈소스 프로젝트를 통해 세계 AI 개발자들 사이에서 신뢰를 쌓아왔다. 특정 기업에 종속된 클라우드 기반 AI 와 달리, 사용자의 로컬 환경에서 독립적으로 작동하는 주권적 AI(sovereign AI) 구현을 목표로 한다. 개발팀은 사용자가 자신의 하드웨어 자원을 활용해 보안 걱정 없이 고성능 AI 비서를 운용할 수 있는 생태계를 구축하고자 이 에이전트를 세상에 내놓았다. 헤르메스 에이전트의 공식 정보와 최신 소스 코드는 공식 깃허브(GitHub) 저장소 및 프로젝트 웹사이트를 통해 제공된다. 개발자들과의 원활한 소통 및 기술 지원은 주로 디스코드(Discord) 커뮤니티나 관련 포럼을 통해 이루어지며, 이곳에서 사용자는 최신 업데이트 소식과 문제 해결 방법을 공유받을 수 있다. 헤르메스 에이전트는 현재 매우 빠른 속도로 발전 중이다. 초기에는 단순한 텍스트 기반 응답에 집중했으나, 현재는 도구 사용(tool use), 웹 브라우징, 그리고 장기 기억(long-term memory) 기능을 통합하여 복잡한 태스크를 수행할 수 있는 수준에 도달했다. 특히 오픈소스 커뮤니티의 활발한 참여로 인해 다양한 로컬 LLM(대규모 언어 모델)과의 호환성이 강화되고 있으며, 최적화 작업을 통해 사양이 낮은 개인용 PC에서도 원활하게 구동될 수 있도록 경량화가 진행되고 있다.   설치 방법 설치는 리눅스에서 다음과 같이 실행한다.   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash   그림 1   만약 이전에 오픈클로(OpenClaw) 에이전트를 설치했다면, 해당 설정을 임포트할 것인지 <그림 2~3>과 같이 질문한다. 필자는 오픈클로를 설치할 때 사용할 LLM 모델 등을 미리 설정하였기 때문에, 이 설정 정보를 그대로 가져오기로 했다.   그림 2   그림 3   그림 4   대부분 디폴트값으로 설정한다. 그러면 <그림 5>와 같이 마지막에 설정 수정 명령과 함께 에이전트를 실행할 지 물어본다. 엔터 키를 눌러 실행한다.   그림 5   그러면 <그림 6>과 같은 화면을 볼 수 있을 것이다.   그림 6     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  17　THEME.  끊김 없는 연결과 지능화, 디지털 제조 AX의 최신 트렌드 Ⅰ 디지털을 넘어 피지컬 AI로 : AI 모빌리티 시대의 패러다임 전환 / 전병욱 제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 : AI 시대의 제조 데이터 혁신 / 엄형욱 가상 동반자 ‘아우라’를 활용한 프로젝트 관리 혁신 / 최현준 부품 탐색 AI 에이전트, CAD 데이터를 엔지니어링 지식으로 연결하다 / 김현우   INFOWORLD   Case Study 36　차량 버추얼 프로덕션의 새로운 방식 제시하는 PXO 아키라　디지털 트윈 루프로 가상 주행과 물리 하드웨어 동기화 40　해빅의 실시간 3D 기반 국방 훈련 혁신　고정형 시뮬레이터를 유연한 XR 콘텐츠로   Focus 45　유나이트 서울 2026 개최… 에디터에서 ‘AI 네이티브 플랫폼’으로 대전환 48　아비바, AI·디지털 트윈 기반의 ‘산업 인텔리전스’로 비즈니스 혁신 가속화 50　가상제품개발연구회, ‘에이전틱 VPD’로 AI 기반 제품 개발 혁신 방향 제시 52　스트라타시스, 적층제조로 지속 가능한 제조 혁신의 미래 제시 54　로봇 하드웨어와 적층제조 기반 미래 전략 제시한 AM 콘퍼런스 56　SAP, “AI가 스스로 업무 실행하는 ‘자율형 기업’ 시대로”   On Air 58　CNG TV 지식방송 지상중계　AWP의 개념, 효과 및 디지털 프로젝트 실행 59　CNG TV 지식방송 지상중계　AI가 공간을 읽는다, 설계 자동화 대변혁 제시 60　CNG TV 지식방송 지상중계　고강성 연속섬유 3D 프린팅, 제조 지형을 바꾸다 61　CNG TV 지식방송 지상중계　아트토이 작품 세계와 3D 프린터를 활용한 피겨 굿즈 제작   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대, 기술이 아닌 새로운 인문학 혁명 65　트렌드에서 얻은 것 No. 34 / 류용효　온톨로지, 제조 데이터에 ‘의미’를 설계하다   68　이달의 신제품 70　New Books 72　News   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (4) / 최하얀　DWG에서 STEP으로, 경계를 넘는 3D 협업 78　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅲ 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　헤르메스 에이전트 개발 배경, 설치 및 사용 방법   Mechanical 94　개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 13의 인터페이스 개선사항   Analysis 89　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (6) / 구승회　반도체 제조 공정의 구조·열·유체 멀티피직스 CAE 시뮬레이션 100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　JEDEC 기반 패키지 열저항 산출 106　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　GPU 가속 CFD를 활용해 HVAC 및 소음 시뮬레이션 시간 단축 110　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (8) / 이종학　다양한 매개변수를 위한 태깅 모드     2026-8-axfrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

주요 CAD 벤더들이 최근 들어 일제히 AI 기능을 정식 제품에 통합하고 있다. 그동안 프리뷰나 베타 단계에 머물러 있던 기능들이 잇따라 정식 출시되면서, 업계에서는 AI가 더 이상 CAD의 부가 기능이 아니라 표준이라는 평가가 나오고 있다. 주요 캐드 벤더의 최근 행보를 정리했다.   캐드 벤더  AI 동향(이미지 제작: 챗GPT)   1. 업계 공통 흐름: 3가지 핵심 AI 기능 (1) 제품 지원 챗봇 사용 설명서와 지원 문서를 학습한 AI 챗봇은 이미 여러 CAD 프로그램에 자리 잡았다. Onshape의 'AI Advisor', 지멘스 Solid Edge·NX의 'Design Copilot', 오토데스크의 'Autodesk Assistant', 다쏘시스템 3DEXPERIENCE의 가상 도우미 'Aura', 트림블 스케치업의 'AI Assistant' 등이 대표적이다. 기존 대형언어모델(LLM)을 자사 지원 문서에 맞춰 튜닝하는 방식이라 구현 부담이 상대적으로 낮다는 점이 확산 배경으로 꼽힌다. ② 도면 자동 생성 3D 모델을 2D 도면으로 변환하는 반복 작업에도 AI가 적용되고 있다. 오토데스크 Fusion의 'Automated Drawings'는 템플릿과 AI 모델을 결합해 표준 체결 부품(볼트·너트 등)을 자동으로 인식하고 도면에서 제외하는 방식으로 작업 시간을 줄인다. 지멘스는 Solid Edge(현 Designcenter Solid Edge)에서 최소한의 입력만으로 도면 뷰의 최대 80%까지 자동 생성하는 기능을 공개했으며, 다쏘시스템 역시 SOLIDWORKS에 유사 기능을 준비 중인 것으로 알려졌다. ③ 생성형 렌더링 장면의 조명·재질을 수동으로 세팅하지 않고 텍스트 프롬프트만으로 사실적인 렌더링 이미지를 생성하는 기능이다. 트림블 스케치업이 'SketchUp AI Render'로 이 기능을 상용화했고, 오토데스크와 다쏘시스템도 각각 Fusion과 SOLIDWORKS에 관련 기능을 시연·예고한 상태다. 2. 벤더사들의 AI 관련 주요 동향 (1) 오토데스크: Fusion·Inventor 전방위 AI 확장 오토데스크는 'Autodesk Assistant'라는 단일 브랜드로 Fusion, Inventor, Moldflow, Vault 등 제품 디자인·제조(PD&M) 포트폴리오 전반에 AI를 확산시키는 전략을 펴고 있다. 회사 측은 프런티어 모델과 자체적으로 구축한 3D 설계 특화 모델을 결합하는 방식이라고 설명한다. Fusion에서는 자연어 명령으로 Fusion API 전체 기능에 접근할 수 있는 '프롬프트-투-API' 방식이 도입됐고, 이미지 생성(렌더링) 기능도 상용 구독자 기준 월 20회까지 제공된다. 4월에는 Fusion 관련 데이터를 조회·관리할 수 있는 'Autodesk Fusion Data MCP' 서버가 공개돼 Claude Desktop, VS Code 등 외부 AI 도구와의 연동이 가능해졌다. 같은 달 Anthropic은 오토데스크, 블렌더, 어도비 등과 파트너십을 맺고 Fusion용 MCP 커넥터를 출시했다. 이를 통해 자연어 입력만으로 형상을 생성하는 'Text-to-CAD' 워크플로가 구현된다. 3월에는 인벤터 2027이 출시되며 'Autodesk Assistant'가 테크 프리뷰 형태로 처음 도입됐다. 작업 화면 옆에 도킹되는 패널을 통해 자연어로 모델 정보를 조회하고 분석할 수 있으며, Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 실제 모델 구조와 속성에 근거한 응답을 제공하는 점이 특징이다. 다만 5월 기준으로 파라미터 업데이트, iProperty 편집, 컴포넌트 상태(가시성·억제 등) 변경 등 비형상 데이터 작업까지는 지원하지만, 3D 형상 자체를 직접 생성하거나 수정하는 기능은 아직 제공되지 않아 어시스턴트가 "이해와 분석" 단계에 머물러 있다는 평가도 있다. 인벤터에는 이와 별개로 위상 최적화 기반의 'Shape Generator'가 이미 정식 기능으로 자리 잡았고, iLogic 자동화도 이번 릴리스에서 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 프로그래밍인 'iLogic Codeblocks'로 확장돼 코드 작성 없이도 자동화 로직을 구성할 수 있게 됐다.   (2) 다쏘시스템: '생성 경제'를 표방한 SOLIDWORKS 2026 다쏘시스템은 지난해 11월 SOLIDWORKS 2026을 출시하며 '생성 경제(Generative Economy)'라는 슬로건 아래 AI 기반 설계·협업·데이터관리 기능을 대거 반영했다. 도면 작성과 상세 작업을 가속하는 생성형 AI 기능, 볼트·너트 등 표준 체결 부품을 자동으로 인식해 조립하는 기능, 커뮤니티 게시글·위키·Q&A에서 인사이트를 추출해 답변을 제공하는 가상 도우미 'Aura' 등이 새롭게 포함됐다. 지난 2월 미국 휴스턴에서 열린 '3DEXPERIENCE World 2026'에서는 설계부터 시뮬레이션, 제조, 거버넌스에 이르는 제품 전 주기에 걸친 AI 적용 사례가 집중적으로 소개됐다. (3) PTC: Creo 13에 AI 어시스턴트 3단계 도입 PTC는 지난 6월 Creo 13과 SaaS 버전 Creo+ 13.3을 발표하며 'Creo AI Assistant'를 공식화했다. 어시스턴트는 세 단계로 구성된다. 모든 사용자에게 기본 제공되는 'Advise'는 채팅 인터페이스를 통해 모범 사례와 공식 문서 기반의 설계 가이드를 제공하고, 별도 확장팩 형태인 'Assist'(베타)는 3D 모델을 직접 분석해 설계 결함을 조기에 발견하고 규정 준수 여부를 검증하며, 'Automate'(알파)는 CAD 형상을 이해해 설계를 생성·수정·최적화하는 수준까지 나아간다. PTC는 AI 어시스턴트 도입으로 특정 개인에게 집중돼 있던 노하우 의존도를 낮출 수 있다는 점을 이번 도입의 의미로 강조했다. 이와 함께 2016년 출시 이후 꾸준히 고도화돼 온 생성형 위상 최적화(GTO)·클라우드 기반 생성설계 확장팩(GDX) 등 기존 생성설계 도구도 이번 릴리스에서 어셈블리 단위 최적화와 멀티피직스 해석 범위 확장이 이뤄졌다. PLM 솔루션 윈칠(Windchill)과의 연계를 통해 AI가 제안한 설계 대안에도 기존과 동일한 변경 이력·버전 관리가 적용된다는 점도 특징이다. (4) 종합: AI, 도구에서 워크플로 파트너로 세 벤더의 행보를 종합하면 공통된 방향성이 보인다. 첫째, AI 챗봇은 이제 기본 지원 기능을 넘어 실제 작업을 수행하는 '에이전트'로 진화하고 있다. 둘째, MCP(Model Context Protocol) 같은 개방형 표준을 통해 CAD 소프트웨어와 외부 AI 모델(Claude 등)을 연결하려는 시도가 확산되고 있다. 셋째, 아직까지 AI가 형상을 자유롭게 생성·수정하는 단계에는 이르지 못했으며, 대부분의 벤더가 "AI는 제안하고 최종 판단은 엔지니어가 한다"는 원칙을 강조하고 있다는 점도 공통적이다. 국내 CAD 사용자와 기업 입장에서는 이러한 AI 어시스턴트가 아직 베타·프리뷰 단계인 경우가 많은 만큼, 정식 반영 시점과 국내 라이선스 정책을 함께 확인해 도입 전략을 세울 필요가 있어 보인다. 3. 보급형·대안 CAD 벤더 AI 동향 대안캐드 벤더 AI  동향(이미지 제작: 챗GPT) 오토캐드 호환 보급형 CAD 진영에서도 AI를 앞세운 경쟁이 본격화되고 있다. 다만 이 진영은 대형 벤더와 달리 LLM 기반 대화형 어시스턴트보다는 반복 작업 자동화에 'AI'라는 이름을 붙이는 경우가 많아, 실제 기능 수준을 구분해서 볼 필요가 있다. (1) CADiAN(캐디안) 국내 개발 CAD인 캐디안은 지난 해 11월 'CADian 2026'을 출시하며 스마트 치수, 중심선 자동 생성, 상세도 작성기 등 반복 작업 자동화 기능을 대폭 강화했다. 이와 별개로 도면 이미지·DWG 파일 내 객체를 AI가 자동 탐지해 도면을 재구성하고 BOM을 자동 산출하는 'AI-CE(AI-Cost Estimation)', 전통 목조 건축물을 AI로 가상 복원하는 'TWArch' 등 특화 AI 솔루션도 함께 선보이고 있다. 올해 4월에는 AI-CE와 경량 2D 솔루션 'CADian 2026 Classic'을 앞세워 유럽 시장 공략에 나섰으며, 2026년 초에는 AI 기반 PDF 문자 자동 인식, AI 기반 도움말 기능도 추가될 예정이다. (2) GstarCAD Gstarsoft는 지난 6월 ‘Faster by Core, Smarter by AI’를 슬로건으로 내건 GstarCAD 2027을 출시했다. 이번 버전은 재생성·줌·이동 등 주요 명령 속도를 10% 이상, GPU 가속 성능을 최대 80% 이상 끌어올리는 등 엔진 성능 개선이 핵심이며, 동적 블록 파라메트릭 구속조건·중심선 자동 생성 같은 실무 기능도 추가됐다. 또한 Gstarsoft는 지난 6월 CAD·BIM·클라우드·AI를 아우르는 신규 포트폴리오를 공개하며, 자연어로 설계 생성·작업 자동화·엔지니어링 지식 검색을 지원하는 'AI Assistant'와 이미지 기반 도면을 편집 가능한 CAD 객체로 변환하는 'AI ScanToCAD'를 새롭게 선보였다. 건축 특화 제품인 GstarBIM 2027에도 AI 지원 시각화 기능이 추가됐다. (3) ZWCAD 지난 해 출시된 ZWCAD 2026은 '스마트 매치'(회전·크기 변형된 동일·유사 객체 일괄 수정), '유사 검색'(외부 도면에서 유사 블록·객체 검색), 자체 개발 구속조건 엔진 기반의 파라메트릭 설계 기능을 'AI 기반 자동화'로 소개했다. 이후 공개된 ZWCAD 2027 베타에는 3D 모델을 사실적으로 렌더링하는 기능과 RVT 파일 가져오기 개선 등이 추가된 것으로 보인다.    4. AI로 인한 변화와 혜택 AI의 적용으로 캐드 업계와 작업 방식의 변화는 어떻게 이루어지고 있을까. 이러한 변화가 실제 사용자와 기업에 가져올 혜택도 짚어볼 만하다. ■ 반복 업무 감소 : PTC는 파라미터 정의, 문서화 등 반복 작업을 AI가 자동화해 수작업 부담을 30~50%까지 줄일 수 있다고 설명한다. 엔지니어는 그만큼 시스템 설계·시뮬레이션 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있다. ■ 진입장벽 완화 : SOLIDWORKS의 AI 시뮬레이션 어드바이저처럼 해석 조건 설정을 AI가 보조하면서, 비전문 인력도 정밀 시뮬레이션에 접근할 수 있게 된다. ■ 협업 오류 감소: A&E 분야 조사에 따르면 AI 기반 협업 도입 시 프로젝트당 정보요청서(RFI)가 평균 6건에서 3건으로 줄어드는 등, 설계-시공 간 충돌을 사전에 걸러내는 효과가 보고된다. ■ 온보딩 단축: Advise형 챗봇은 신규·저경험 사용자의 학습 곡선을 낮춰, 특정 숙련자에게 쏠린 노하우 의존도를 줄이는 효과가 있다. 이처럼 긍정적인 평가에도 남는 과제는 비용·숙련도 장벽으로 도입 속도에 기업별 편차가 클 수 있고, 클라우드 기반 AI 확산에 따라 데이터 거버넌스·보안 검토가 새로운 도입 조건으로 떠오르고 있다는 것이다. 또한 캐드 벤더사 측면에서는 AI가 크레딧(토큰) 형태로 사용되면서 새로운 추가 수익 모델로 여겨지기도 하나, AI가 가져오는 매출 증가가 관련 인력을 줄일 수도 있을 것으로 보여 시장 재편의 신호탄이 될 수 있다는 우려도 나온다 실제로 일부 벤더는 AI 기능을 구독형 요금제의 상위 티어로 묶거나 별도의 크레딧 과금 방식으로 제공하기 시작했는데, 이는 라이선스 판매에 의존해온 기존 수익 구조가 사용량 기반 과금으로 조금씩 옮겨가고 있음을 보여준다.  이 과정에서 설계 인력은 반복 작업을 AI에 맡기고 검증·판단에 집중하는 방향으로 재편될 가능성이 크다는 것이 업계 전반의 시각이다. 캐드와 AI의 만남은 향후 엄청난 변화를 가져올 것으로 예상되며, 이것을 거스를 수 없는 대세가 되어 가고 있다.  결국 AI가 캐드 산업에 가져올 변화는 '누가 더 적은 인력으로, 더 빠르고 정확하게 설계를 완성할 수 있도록 지원하느냐'는 구도로 변화해 갈 것으로 보인다.   

오토데스크가 디에이그룹엔지니어링종합건축사사무소(이하 디에이건축)와 인공지능(AI) 및 건설 정보 모델링(BIM) 기반의 건축 설계 프로세스 혁신을 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협력은 AI 기반 설계 프로세스 혁신을 통해 건축 설계 업무의 디지털 전환을 가속화하고, 실제 프로젝트에 적용 가능한 디지털 워크플로를 함께 검토하자는 공감대에서 추진됐다. 디에이건축은 도시 계획과 건축 설계를 아우르는 통합 설계 역량을 바탕으로 대형 복합 개발, 정비 사업, 공공 프로젝트를 수행해 온 국내 건축 설계 기업이다. 디에이건축은 최근 디지털 전환 추진 과정에서 BIM과 AI를 설계 프로세스에 접목하는 한편, 데이터 기반의 의사결정을 고도화하기 위해 AI 기반 설계 검토 체계와 설계 자동화 기술 개발에도 힘쓰고 있다. 최근 BIM을 기반으로 AI와 클라우드 기술을 연계한 디지털 설계 환경이 건축 설계 분야의 새로운 기술 트렌드로 주목받고 있다. 이러한 기술은 설계 데이터의 통합 관리와 협업 효율 향상, 신속한 의사결정을 지원하는 차세대 설계 환경으로 평가받는다. 오토데스크는 자사의 AI 및 클라우드 기술과 디에이건축의 건축 설계 실무 경험을 결합해 데이터 기반 설계 프로세스와 디지털 워크플로의 개선 방안을 함께 모색할 계획이다.     구체적인 협력 내용으로는 오토데스크 포마(Autodesk Forma)를 비롯한 디지털 기술의 활용 검토 및 적용 방안 모색, 기술 세미나와 워크숍 및 실무 협의를 통한 정보 공유가 포함된다. 또한 협력 성과 사례에 기반한 공동 홍보, 오토데스크의 연례 행사인 오토데스크 유니버시티(Autodesk University)를 비롯한 국내외 주요 세미나와 학술대회에서의 성과 발표 등을 공동으로 추진할 예정이다. 양사는 이번 협력의 일환으로 건축, 엔지니어링, 건설, 운영(AECO) 산업을 위한 클라우드 기반 플랫폼인 오토데스크 포마의 활용 가능성을 중점적으로 검토한다. 오토데스크 포마 사이트 디자인(Autodesk Forma Site Design)은 지형, 일조, 소음, 바람 등 환경 조건을 분석하며 부지 계획과 설계 초기 대안을 검토할 수 있도록 지원해 정확한 의사결정을 돕는다. 오토데스크 포마 빌딩 디자인(Autodesk Forma Building Design)은 생성형 AI를 활용해 다양한 건물 형태와 공간 구성을 빠르게 검토한다. 오토데스크는 이러한 기능이 클라우드 환경에서 실시간 데이터 공유를 기반으로 작동해, 설계 초기 단계부터 협업과 의사결정 효율을 끌어올린다고 설명했다. 오토데스크와 디에이건축의 이번 협력은 AI와 BIM 기반 디지털 워크플로를 실제 업무 환경에 적용하는 실질적인 방안을 모색하는 데 중점을 둔다. 나아가 양사는 설계 초기 단계부터 기본 및 실시설계까지 이어지는 워크플로 고도화를 위한 협력을 지속해 나갈 계획이다. 또한 협력 과정에서 축적된 성과를 바탕으로 국내외 세미나와 학술대회 등에서 인사이트와 활용 사례를 공유할 예정이다. 이를 통해 국내 건축 설계 산업의 디지털 전환을 위한 모범 사례를 만들어 나간다는 방침이다. 디에이건축 김현호 대표이사는 “이번 협력은 새로운 기술을 도입하는 데 그치지 않고, 실제 설계 현장에서 반복적으로 활용할 수 있는 데이터 기반 설계 프로세스를 함께 만들어가는 과정이라는 점에서 의미가 있다”면서, “오토데스크와의 협력을 통해 보다 효율적이고 정교한 설계 환경을 구축하고, 디지털 설계 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다. 오토데스크코리아 오찬주 대표는 “앞으로의 건축 설계는 건축가가 설계 초기 단계에서부터 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는, 상호 연결된 데이터 기반 워크플로를 중심으로 전개될 것”이라면서, “디에이건축과의 협력을 통해 AI와 BIM, 클라우드 기술이 보다 효율적이고 지속가능한 협업형 설계 워크플로를 구현하는 데 어떻게 기여할 수 있을지 모색하고, 국내 건축 산업의 디지털 전환을 뒷받침하는 의미 있는 인사이트로 이어갈 계획”이라고 전했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 오픈클로와 같은 에이전틱 시스템의 구조 및 동작 메커니즘에 대해 살펴본다. 자율형 AI 에이전트 프레임워크인 오픈클로(OpenClaw)는 사용자의 로컬 컴퓨터에서 백그라운드 데몬(daemon)으로 상시 구동되며, 메신저 인프라를 UI로 삼아 파일 시스템, 웹 브라우저, OS 셸 명령 등을 직접 제어하는 아키텍처를 가지고 있다.   ■ 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. 에이전트 시스템 개념도   이번 호에서 분석에 사용된 오픈클로의 설치 및 사용법은 다음 링크를 참고한다. https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2026/03/openclaw.html   오픈클로의 핵심 객체 지향 컴포넌트 구조와 시퀀스는 다음과 같다.   아키텍처 구조 오픈클로는 중앙의 관리 데몬이 허브 역할을 수행하며, 외부 메신저 및 대규모 언어 모델(LLM) 인프라, 그리고 로컬의 기술 (Skills) 디렉토리를 유기적으로 연결하는 구조를 취한다. 게이트웨이 데몬(GatewayDaemon) : 시스템의 최상위 실행 주체이다. OS의 LaunchAgent나 리눅스의 systemd와 결합하여 24시간 백그라운드에서 상시 구동되는 데몬 프로세스 역할을 한다. 메신저 브리지(MessagingBridge) : 텔레그램(Telegram), 왓츠앱(WhatsApp), 디스코드(Discord) 등 외부 커뮤니케이션 채널과 소통하기 위한 추상화 인터페이스이다. 사용자로부터 전달받은 명령을 입력 데이터로 파싱하여 내부 시스템에 넘겨준다. 에이전트 코어(AgentCore) : 인컨텍스트 메모리(in-context memory)와 가드레일 검증 로직을 포함하는 핵심 클래스이다. LLM의 판단 결과에 따라 루프를 지속할지, 마칠지 결정한다. LLM 공급자(LLMProvider) : 클로드(Claude), 딥시크(DeepSeek), 오픈AI(OpenAI) 또는 로컬의 올라마(Ollama) 서버와 통신하는 추론 레이어이다. 자연어 명령과 가용한 툴 목록을 입력받아 정형화된 툴 호출(tool call) 응답을 반환한다. 스킬 매니저(SkillManager) : 오픈클로의 확장 모델인 ‘Skills’를 스캔하고 관리한다. 워크스페이스 내 SKILL.md 파일에 기록된 YAML 메타데이터와 실행 스크립트를 로드하여 실제 OS 자원(셸, 브라우저 등)을 구동한다. 로컬 워크스페이스(LocalWorkspace) : ~/.openclaw 경로를 기반으로 자율 작업 목록인 HEARTBEAT.md, 대화 기록, 스킬 소스코드를 보관하는 물리적 로컬 저장소 공간이다.   그림 2. 클래스 구조 분석   시퀀스 구조 오픈클로는 사용자의 직접적인 메신저 입력뿐만 아니라, 정해진 시간 주기(heartbeat)마다 HEARTBEAT.md를 스캔하여 스스로 할 일을 판단하고 추론-실행 루프(ReAct Loop)를 구동한다. 루프 진입 단계 : 실행 경로는 두 가지로 나뉜다. 첫째는 데몬이 주기적으로 HEARTBEAT.md 파일을 열어 자율적으로 태스크를 발굴하는 경로이며, 둘째는 메신저 인터페이스를 통해 사용자의 다이렉트 명령이 인입되는 경로이다. ReAct 추론 단계 : 에이전트 코어가 현재의 상태값과 파일 내부의 컨텍스트, 그리고 스킬 매니저가 확보한 사용 가능 도구 명세를 취합하여 LLM 레이어로 전송한다. LLM은 이를 분석하여 다음에 실행할 구체적인 행동(도구 종류 및 파라미터)을 결정한다. 가드레일 및 도구 실행 단계 : 에이전트 코어는 도구 실행 전 내부 보안 정책을 검증한다. 검증을 통과하면 스킬 매니저가 파일 시스템 접근이나 외부 웹 브라우징, 내부 셸 스크립트 실행과 같은 고권한 작업을 로컬 컴퓨터 내부에서 직접 수행한다. 상태 동기화 및 종결 단계 : 도구의 수행 결과 데이터는 다시 컨텍스트 메모리에 병합되어 다음 루프의 판단 근거로 활용되며, 동시에 로컬 워크 스페이스에 마크다운(markdown) 파일 형태로 실시간 저장된다. 더 이상 추가 행동이 필요 없다고 판단되면 루프가 종료되고 결과물이 사용자의 메신저 창으로 전송된다.   하네스 엔지니어링과 주요 md 문서 역할 오픈클로와 같은 자율형 AI 에이전트 프레임워크에서 하네스 엔지니어링(harness engineering)은 에이전트가 호스트 OS 자원을 크게 소모하지 않고, 안전하고 일관되게 임무를 수행하는지 격리, 테스트, 평가하기 위한 환경을 구축하는 작업이다. 하네스 시스템이 에이전트를 통제하고 검증하기 위해 워크스페이스에 추가로 요구하는 핵심 마크다운 파일들의 역할과 구체적인 작성예시는 다음과 같다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

실제 환경을 가상으로 검증하는 디지털 트윈 구현   유럽의 건설 및 제조 산업은 여러 문제에 직면해 있다. 런던, 베를린을 비롯한 유럽 주요 도시의 신문에서는 인력 부족, 낮은 생산성, 주택 위기와 관련된 기사를 쉽게 찾아볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 제품과 프로젝트의 설계 및 제공 방식을 근본적으로 바꾸는 전환이 필요하다. 네덜란드 기업 프로덕티비티 소프트웨어 그룹(PSG)은 바로 이 지점에 집중하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈     PSG는 언리얼 엔진 기반의 프로덕티비티 컨피규레이터(Productivity Configurator)를 통해 모듈형 주택과 건설 현장 레이아웃부터 제조 영업에 이르기까지 다양한 제품을 세부 요소까지 시각화하고 커스터마이징할 수 있도록 지원한다. 언리얼 엔진으로 실제 제품의 디지털 트윈을 구축하는 프로덕티비티 컨피규레이터는 영업, 설계, 생산 전반의 협업 과정을 몇 주에서 몇 시간으로 단축한다. 또한 언리얼 엔진의 고품질 실시간 시각화를 통해 디지털 모델을 최종 실물 제품과 거의 동일하게 구현함으로써, 관계자들이 컨피규레이터에서 구성하고 판매하는 대상에 대해 확신을 가질 수 있도록 한다. PSG의 리드 게임 개발자인 반 오스턴은 “나나이트(Nanite)를 활용하면 고객은 더 이상 디테일과 사실성에서 타협할 필요가 없다. 이전에는 구현하기 어려웠던 높은 수준의 비주얼 퀄리티를 유지하면서 실제 제품과 유사한 결과를 구현할 수 있게 됐기 때문이다. 나나이트에 루멘(Lumen) 및 서브스트레이트(Substrate)를 결합함으로써, 이 컨피규레이터는 실제 제품을 일대일에 가깝게 표현할 수 있게 됐다”고 설명했다. 프로덕티비티 컨피규레이터를 통해 PSG는 언리얼 엔진 기반으로 건설 및 제조 파트너가 제품 구성 과정을 디지털화하고 간소화할 수 있도록 지원한다. 이를 바탕으로 성장과 생산성 측면에서 유럽이 직면한 복잡한 과제를 해결할 수 있는 기반을 마련하고 있다.   산업 과제 해결을 위한 제품 중심 설루션 유럽의 노동 시장은 고령화된 인력 구조, 숙련된 노동자의 은퇴, 신규 인재 유입의 어려움 등 다양한 문제에 직면해 있다. 동시에 네덜란드와 같은 국가에서 특히 두드러지는 주택 부족 문제는 가격 상승과 대기 기간 증가로 이어지며, 주택 구입 부담을 높이고 있다. 이를 해결하기 위해서는 신속하게 도입할 수 있고, 확장 가능하며, 반복적으로 활용할 수 있는 모듈형 및 조립식 주택 등의 설루션이 필요하다. 여기에 낮은 효율과 생산성 문제도 지속적으로 나타나고 있다. 영업, 설계, 엔지니어링, 생산 간 데이터가 단절되어 있어 피드백이 길어지고, 비용이 증가하며, 의사결정도 지연되고 있다. 프로덕티비티 소프트웨어 그룹은 제품 중심의 접근 방식을 적용하는 것으로 답을 찾았다. 건물, 주택, 건설 현장, 도시 공간을 하나의 제품처럼 설계하고 구성할 수 있다고 보는 것이다. 이를 실현하는 설루션이 바로 프로덕티비티 컨피규레이터이다. 프로덕티비티 컨피규레이터는 기업이 다양한 활용 사례 전반에서 고객 맞춤형 제품을 효율적으로 구성할 수 있도록 지원한다. 모듈형 및 조립식 주택부터 건설 현장 레이아웃, 제조 영업 컨피규레이터에 이르기까지 폭넓게 적용된다. 또한 검증된 제품 옵션을 기반으로 사용자를 단계적으로 안내하고, CAD 및 BIM(건설 정보 모델링) 모델을 바탕으로 결과를 즉시 시각화하며, 실제 제조와 시공이 가능한지 검증해 관계자들에게 확신을 줄 수 있다. 이 컨피규레이터는 영업, 설계, 엔지니어링, 생산 전반에 걸쳐 단일 데이터 소스를 제공하는 통합 디지털 기반의 일부로 작동한다. PSG의 얀 하르멘 비벵아(Jan Harmen Wiebenga) 대표는 이를 “실제 제품의 디지털 트윈”이라고 설명했다.     컨피규레이터에서 구성된 제품은 CAD 또는 BIM 소프트웨어로 다시 익스포트해 해당 디자인의 생산과 실현에 활용할 수 있다. 과거에는 부서마다 서로 다른 데이터를 사용했지만, 이제는 단일 데이터 소스를 기반으로 운영되어 데이터 단절을 방지할 수 있다. 비벵아 대표는 특정 지역의 요구사항에 맞는 컨피규레이션을 만드는 데 어려움을 겪었던 고객 사례를 예로 들었다. 과거에는 팀 간 의사소통으로 시간이 지연되고 여러 관계자로부터 정보가 단편적으로 전달되면서 몇 주씩 기다리고 최적화하는 일이 반복됐다. 비벵아 대표는 “컨피규레이터를 사용하면서 팀 간 의사소통 부담이 크게 줄어들었다. 이전처럼 몇 주에 걸쳐 소통과 편집을 반복하던 것과 달리 이제는 몇 시간 내에 완료할 수 있게 됐다”고 말했다.   언리얼 엔진의 강력함과 결합한 BIM/CAD/GIS 기존 CAD 및 BIM 툴은 정밀도와 엔지니어링 디테일 측면에서는 뛰어나지만 상호작용과 시각화, 커뮤니케이션 측면에서는 한계를 보인다. 특히 비전문가가 활용하기는 쉽지 않다. BIM 및 CAD 모델은 매우 상세하고 복잡해 컨피규레이터에서 시각화할 때 성능 문제를 일으킬 수 있다. 언리얼 엔진은 디지털 모델이 최종 실제 제 품을 정확하게 반영한다는 확신을 고객에게 줄 수 있도록 고품질 실시간 시각화를 제공한다.     PSG의 반 오스턴(Van Oosten) 리드 게임 개발자는 “나나이트를 활용하면 고객은 더 이상 디테일과 사실성에서 타협할 필요가 없다. 이전에는 구현하기 어려웠던 높은 수준의 비주얼 퀄리티 를 유지하면서 실제 제품과 매우 유사한 결과를 구현할 수 있게 됐기 때문이다. 나나이트에 루멘 및 서브스트레이트를 결합함으로써, 이 컨피규레이터는 실제 제품을 일대일에 가깝게 표현할 수 있게 됐다”고 설명했다. 시각화 결과가 최종 제품과 매우 유사하기 때문에 관계자들은 자신이 구성하고 판매하는 내용에 대해 더 큰 확신을 갖게 된다. 여기에 게임 기술의 사용 편의성이 더해지면서 사용성과 복잡성 사이에서 이상적인 균형을 이룬다. 비벵아 대표는 “인터랙티브한 경험과 직관적인 표현 덕분에 기존 시각화 방식보다 기술적 요구사항과 시각적 요소를 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있다. 우리는 실제에 가까운 고품질 시각화가 고객의 생산성과 매출을 크게 높이고, 업계 역시 기존 BIM 모델링에서 게임처럼 체험하는 제품 구성 방식으로 점차 전환될 것으로 보고 있다”고 설명했다. 언리얼 엔진은 주요 CAD 및 BIM 툴과 호환되어 고객이 제품 모델을 컨피규레이터로 직접 가져올 수 있게 하며, 이를 통해 콘텐츠와 제품을 자유롭고 유연하게 관리할 수 있다.     BIM 모델의 변경사항은 사용자 승인 이후에만 반영되며, 이후 컨피규레이터 내 해당 제품 라이브러리의 다음 버전에 반영된다. 이러한 라이브러리 업데이트는 고객의 생산 모델 업데이트와 동기화되어, 두 모델이 항상 일치하도록 유지된다. 비벵아 대표는 “그 결과, 컨피규레이터에 표시되는 제품은 실제 제품을 그대로 반영하는 거울과도 같다. 이는 우리 설루션에서 매우 중요한 요소인데, 판매와 생산과 같은 핵심 프로세스에서는 오류가 허용되지 않기 때문”이라고 말했다. 고객은 카탈로그에서 제공되는 설계 및 판매 옵션에 따라 제품을 구성할 수 있으며, 주택 유형, 지붕 옵션, 인테리어 레이아웃 등 다양한 요소를 선택할 수 있다. 이 컨피규레이터는 단순히 보기 좋은 결과만 보여주는 데 그치지 않으며. 실제로 시공 가능한지까지 검증한다. 이는 주택 분야에서 특히 유용하게 작동한다.     제품 데이터를 GIS(지리 정보 시스템) 데이터, 실제 위치 정보, 기존 인프라, 법률 및 규정 관련 정보와 결합함으로써, 사용자는 현실의 제약 조건을 반영한 설계를 구성할 수 있다. 이를 통해 시각적으로 승인된 설계가 실제 환경에서도 그대로 구현될 수 있다. 비벵아 대표는 “다음 단계는 이 단일 데이터 소스를 AI와 결합해 프로덕티비티 컨피규레이터의 구성 과정을 더욱 가속화하는 것”이라고 말했다. 제품과 주택을 넘어, 이 설루션의 또 다른 핵심 기능은 건설 현장 컨피규레이터이다. 반 오스턴 리드는 “구글 맵스(Google Maps)처럼 위치를 선택한 뒤, 해당 위치를 기준으로 건설 현장을 디지털로 구성할 수 있다. 이는 실제와 동일한 규모로 이루어지며, 가용 공간은 물론 설치된 유닛 간 충돌, 나무나 기존 건물과 같은 주변 요소와의 충돌까지 고려한다”고 말했다.     사용자는 모듈형 유닛과 컨테이너, 안전 펜스, 건설 크레인과 같은 추가 구성 요소를 설정할 수 있다. 또한 주변 건물과 인프라, 다양한 지도 레이어를 시각화하고, 이를 바탕으로 효율적인 건설 현장 레이아웃을 구성할 수 있다. 사용자는 이후 제품을 바로 주문하고 설치할 수 있으며, 디지털로 구성한 그대로 현장을 구축할 수 있다. 그 결과, 계획의 완성도는 높아지고, 현장의 돌발 상황은 줄어들며, 실행 속도는 더욱 빨라진다.   기업 성장을 이끄는 디지털 전환 최근 몇 년간 유럽 건설 산업은 인력 부족과 숙련된 인력의 은퇴라는 이중고에 직면해 왔다. 비벵아 대표는 프로덕티비티 컨피규레이터가 경험이 적은 신규 인력의 진입 장벽을 낮춤으로써 이러한 문제를 완화하는 데 도움을 준다고 설명한다. 그는 “컨피규레이터의 높은 사용 편의성 덕분에 드로잉, 모델링, 엔지니어링 중심의 작업 방식에서 제품 구성 중심으로 전환할 수 있다”면서, “컨피규레이터에서 제품을 구성할 경우, 인적 개입을 최소화하면서도 프로세스를 크게 가속화할 수 있다”고 말했다. 이를 통해 프로덕티비티 컨피규레이터를 활용하면 제품을 더 비용 효율적으로, 더 짧은 시간 안에 개발하고 생산할 수 있다. PSG의 고객에는 판매, 생산, 공급 프로세스를 간소화하고 가속화하려는 건설 및 제조 기업들이 포함된다. 사실적인 시각화를 통한 제품 판매 증가, 워크플로 전반의 효율 향상, 계획 수립 개선, 그리고 더 적은 인력과 자원으로도 마감 기한을 맞출 수 있다.     건설 및 제조 산업을 둘러싼 압박이 심화되면서, 디지털 전환은 이제 선택이 아닌 필수가 되고 있다. PSG가 업계에 전하는 메시지는 분명하다. 디지털 전환을 통해 더 적은 자원과 자재로 보다 많은 성과를 만들어낼 수 있다는 것이다. 제품 중심의 접근 방식과 언리얼 엔진의 리얼타임 기능을 결합해 PSG는 파트너가 더 빠르고, 더 스마트하며, 더 큰 확신을 갖고 나아갈 수 있도록 지원한다. 2026년 이후를 내다보면, 프로덕티비티 컨피규레이터와 같은 설루션은 건설 및 제조 기업이 직면한 과제를 해결할 수 있는 방향을 제시하고 있으며, 동시에 언리얼 엔진이 건설 및 제조 산업의 미래에 핵심적인 역할을 할 것임을 보여준다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.