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PTC, ‘온쉐이프 AI 어드바이저’ 출시하면서 CAD AI 제품군 강화
PTC는 자사의 클라우드 네이티브 CAD/PDM 플랫폼인 온쉐이프(Onshape)를 위한 최신 AI 기술인 ‘온쉐이프 AI 어드바이저(Onshape AI Advisor)’를 발표했다. 온쉐이프 AI 어드바이저는 설계 환경에 직접 내장되어 사용자가 설계를 진행하는 동안 실시간 가이드를 제공한다. 이번 업데이트로 모든 사용자는 최신 AI 기능에 즉시 접근할 수 있게 됐다. 온쉐이프 AI 어드바이저는 메인 작업 공간 내에서 쉽게 접근할 수 있도록 새롭게 디자인된 인터페이스를 갖추고 있다. 사용자에게 단계별 권장 사항, 문제 해결 기능, 모범 사례를 모두 설계 환경 내에서 제공한다. PTC는 “아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 기반으로 하는 온쉐이프 AI 어드바이저의 최신 릴리스는 제품 개발에 AI를 도입하려는 PTC의 비전을 실현하는 다음 단계”라고 소개했다. PTC는 온쉐이프를 사용하는 엔지니어의 생산성을 높이는 동시에 엔터프라이즈급 보안 및 데이터 보호를 유지하기 위해 에이전트 워크플로를 발전시키고 있다. 팀은 워크플로에 직접 내장된 지능형 설계 에이전트와 협력하여 모델 메타데이터와의 상호 작용을 지원받을 수 있다. 또한 모델 문제 해결 및 작업 지원, 피처스크립트(FeatureScript) 코드 생성, 반복 작업 간소화 등을 수행할 수 있다. 이에 더해, AI 지원 렌더링은 시각화 및 설계 검토 워크플로를 가속화할 수 있는 잠재력을 보여줄 수 있다.     PTC는 온쉐이프의 클라우드 네이티브 아키텍처와 광범위한 공용 모델 라이브러리를 통해 파일 기반 CAD 도구와 차별화되는 고급 AI 기능을 위한 기반을 제공한다는 전략을 소개했다. PTC는 자동화된 지오메트리 생성, 지능형 설계 최적화, 자체 AI 이니셔티브를 가진 고객을 위한 툴킷 등 AI 기능을 모색하고 있다. 온쉐이프는 3주의 릴리스 주기를 통해 모든 사용자에게 새로운 기능과 플랫폼 향상 기능을 제공할 뿐만 아니라, 고객이 자체 AI 프로젝트를 추진할 수 있는 도구도 제공한다. 개방형 API, 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 리소스, 광범위한 공용 데이터 라이브러리, 맞춤형 구성 도구를 앞세워 AI 모델을 쉽게 학습시키고 합성 데이터를 생성할 수 있게 돕는다. PTC는 이러한 강점을 바탕으로 빠르게 성장하는 기업들이 기존의 파일 기반 시스템보다 더 빨리 AI를 실험하고 채택하도록 돕는다는 계획이다. PTC의 데이비드 캐츠먼(David Katzman) 온쉐이프 및 아레나(Arena) 총괄 부사장은 “AI 어드바이저를 온쉐이프에 직접 내장한 것은 설계 인텔리전스의 새로운 시대를 여는 것”이라면서, “우리는 단순히 AI 기능을 출시하는 것이 아니라, AI가 설계 과정에서 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 엔지니어링 문화를 형성하고 있다. 업계 유일의 클라우드 네이티브 CAD 및 PDM 플랫폼인 온쉐이프는 제품 개발에 AI를 통합하는 데 있어 업계를 선도할 수 있는 위치에 있다”고 전했다.
작성일 : 2025-10-21
스티뮬러스의 모델 기반 요구사항 검증 방법
산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
'하늘을 나는 택시' K-UAM, 4천억 규모 R&D로 기술 도약
정부가 한국형 도심항공교통(K-UAM)의 기술 경쟁력 강화를 위해 2027년부터 2030년까지 총 4,000억 원 규모의 국가연구개발(R&D) 예비타당성 조사를 신청한다고 밝혔다. 이번 투자는 K-UAM 상용화를 앞당기고 글로벌 시장에서 기술 주도권을 확보하기 위한 선제적 조치로 주목받고 있다. 이미지 제작 : ChatGPT(DALL·E) K-UAM 안전운용 위한 핵심 기술 확보 국토교통부와 기상청은 이번 사업을 'K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) R&D'로 명명하고, 안전을 최우선으로 하는 기술 개발에 집중할 계획이다. 현재 항공체계로는 도심 고밀도 비행 상황에서 정밀한 관제 및 비행 지원에 한계가 있어, 이를 해결할 인공지능(AI) 기반 교통관리, 실시간 고해상도 맞춤형 기상 관측·예측, 버티포트 자동 운영 시스템 등이 핵심 과제로 포함됐다. 또한, UAM 기체 및 항행 시설 전반의 안전을 보장하는 공공 기술 역량 확보도 중요하게 다뤄진다. 3대 핵심 분야, 13개 과제에 집중 투자 이번 R&D 사업은 ▲AI 교통관리 ▲버티포트 자동화 ▲안전인증체계 등 3개 분야에서 안전운용을 위한 13개 과제를 포함하고 있다. 개별 과제뿐만 아니라, 실제 환경에서 기술을 연계하고 실증함으로써 완성도를 높이는 데 중점을 둘 예정이다. 또한, 개발 성과를 국제적 수준으로 검증하기 위한 실증용 기체도 도입할 계획이다. 이번 사업은 산·학·연 전문가 80여 명이 참여한 'UAM팀코리아'의 집단 지성을 통해 기획되었으며, 공청회를 거쳐 정교화 과정을 거쳤다. 국토부는 R&D 총괄을, 기상청은 고해상도 기상 관측·예측 모델 개발을, 울산시는 실증 테스트베드 구축을 각각 지원하며 중앙정부와 지방정부의 협업 모델을 구축했다. 국토교통부 강희업 제2차관은 "K-UAM을 국가 전략산업으로 육성해 기술 주도 성장을 달성하겠다"고 밝혔으며, 기상청 이미선 청장은 "도심 저고도에 특화된 기상 기술을 고도화하여 K-UAM의 안전한 운항을 지원하겠다"고 말했다. [참고자료]   K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) 기술개발 사업 개요    1. 개요    - 목적: K-UAM 본격 도심진입기 준비를 위한 미래지향적 기술성‧안전성‧수용성이 검증된 안전운용체계 핵심기술 고도화 및 시험평가·실증으로 新 항공교통체계 활성화 기반 조성에 기여    - K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) 기술개발(Real-world Integration and Scalable Evaluation): 기술고도화 → 시제품 개발 → 단위실증 → 연계실증시험 → 상용화 실증 → 상용화    - 기간/예산: '27~'30 / 4,288억 원 (국비 3,072·지방비 500·민간 716)      - 기존 선행사업('24~'26, 1천억) 성과를 기반으로 연계 추진 2. 선행 사업 예타 통과 (대안 : 단계별 추진)    - 선행사업 (1단계): 3년('24∼'26년), 1,007억 원 (국고 803, 민간 204), 중밀도 교통관리, 버티포트 운용, 인증체계(국토부), 기상관측·예측(기상청) 7개 과제 기본·상세설계 기술개발    - 정책제언: 선행사업(핵심기술개발, 1단계) 목표·성과(상세설계 및 시작품) 확인 후, 후속사업(실증(RISE)기술개발, 2단계) R&D(시제품 개발 및 단위·연계 실증) 추진 3. 사업구조    - 3개 전략분야 (1. AI 기반 항행·교통관리기술, 2. 버티포트 운용·지원기술, 3. 안전인증·실증기술) 13개* 연구과제로 구성      - 국토부 12개 (AI 기반 항행·교통관리·버티포트 운용·지원·안전인증·실증기술)      - 기상청 1개 (도심 저고도 기상관측·예측기술 고도화)  
작성일 : 2025-09-19
어도비, 기업의 고객 경험 오케스트레이션 혁신을 지원하는 AI 에이전트 정식 출시
어도비가 기업의 고객 경험 및 마케팅 캠페인 구축, 전달, 최적화 방식을 혁신적으로 바꿀 AI 에이전트(AI Agents)의 정식 출시를 발표했다. 또한 어도비는 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP) 에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator)를 통해, 자사 및 서드파티 생태계 전반에서 에이전트가 맥락을 파악하고, 여러 단계의 작업을 계획하며, 응답을 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 에이전트를 맞춤화, 관리하는 기업용 AI 플랫폼도 구축하고 있다고 밝혔다. 에이전트 오케스트레이터의 토대가 되는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업들이 전사적으로 실시간 데이터를 연결해 기업 데이터, 콘텐츠, 워크플로에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 고객의 70% 이상이 어도비 및 서드파티 전반의 에이전트와 팀이 상호작용할 수 있도록 지원하는 대화형 인터페이스인 어도비의 AI 어시스턴트를 사용하고 있다. 허쉬 컴퍼니, 레노버, 머클, 웨그먼스 푸드 마켓, 윌슨 컴퍼니 등의 브랜드가 어도비의 에이전틱 AI 설루션을 사용해 조직 내 전문성을 강화하고 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 의사결정 과학 및 언어 모델 기반의 추론 엔진을 탑재해, 동적 및 적응형 추론도 지원한다. 자연어 프롬프트에서 사용자의 의도를 해석하고, 전체적으로 조율된 계획에 따라 어떤 에이전트를 활성화할지 상황에 맞춰 결정한다. 그 결과 에이전트 오케스트레이터는 맥락에 맞게 목표를 이룰 수 있도록 자동화 작업을 수행하고, 사람이 개입하는 방식을 사용해 세부 조정도 지원한다.  ▲오디언스 에이전트(Audience Agent ▲저니 에이전트(Journey Agent) ▲익스페리멘테이션 에이전트(Experimentation Agent) ▲데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent) ▲사이트 옵티마이제이션 에이전트(Site Optimization Agent) ▲프로덕트 서포트 에이전트(Product Support Agent) 등의 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform : RT-CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 마케터의 역량을 강화하고 고객 경험 오케스트레이션(CXO)를 가속화할 수 있다. 출시를 앞둔 익스피리언스 플랫폼 에이전트 컴포저(Experience Platform Agent Composer)는 기업이 브랜드 가이드라인, 조직 정책 관리 등에 기반해 AI 에이전트를 맞춤화하고 구성할 수 있는 단일 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 팀은 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정하고 성과를 가시화하는 시간을 단축할 수 있다. 또 에이전트 SDK(Agent SDK) 및 에이전트 레지스트리(Agent Registry)를 포함한 새로운 개발자 툴을 통해 개발자는 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장 및 조율할 수 있게 돼, 새로운 산업과 사용자 페르소나에 맞춰 사용 사례를 확장할 수 있다. 팀이 더 나은 성과를 내기 위해 에이전틱 AI를 도입함에 따라, 서로 다른 생태계에 속한 AI 에이전트 간 상호운용성은 매우 중요하다. 에이전트 컴포저는 기업이 Agent2Agent 프로토콜을 사용해 여러 에이전트의 협업을 추진할 수 있는 툴을 제공한다. 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 역량을 통해 더 많은 워크플로에 걸쳐 에이전틱 AI의 가치를 확장시킨다. 또한 코그니전트, 구글 클라우드, 하바스, 메달리아, 옴니콤, PwC, VML과의 새로운 에이전틱 AI 파트너십을 통해 에이전트 간 워크플로의 원활한 실행과 다양한 산업 및 사용 사례에 걸친 맞춤화도 가능해졌다. 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비는 오랫동안 디지털 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써, 기업들이 고객에게 매력적인 경험을 제공하도록 지원해왔다. 이제 어도비는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용해 특화된 에이전트를 구축하고, 이를 데이터, 콘텐츠, 경험 생성 워크플로에 내장하고 있다”면서, “어도비의 AI 혁신은 프로세스를 재구상하고 마케팅 팀의 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 대규모로 제공해 비즈니스 성장을 촉진함으로써 고객 경험을 향상하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-12
빌딩스마트협회지 The BIM V31
  편집장 노트 Editor’s note 김정인 교수 국민대학교 | Kim, Jungin Professor Kookmin University 5년간의 진척사항 : 개별 사용 사례 표준에서 업계 전반의 상호 운용성까지 Five Years of Progress: From Individual Use-Case Standards to Industry-Wide Interoperability Léon van Berlo Technical Director 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International bSDD 콘텐츠 검증 bSDD content verification Artur Tomczak bSDD Product Manager 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International BIM을 넘어 : IFC와 AAS가 지속 가능하고 지능적인 빌딩 운영을 실현하는 방법 Beyond BIM: How IFC and AAS Unlock Sustainable and Intelligent Building Operations Christian Frey 지멘스 | Siemens BIM 데이터 가치 평가: 디지털 자산 회계 IFC and ISO: Four Tracks for Strategic Collaborations Claire Whittaker & Léon van Berlo 빌딩스마트 인터내셔널 | buildingSMART International IFC와 ISO 전략적 협력을 위한 네가지 방향 IFC and ISO: Four Tracks for Strategic Collaborations Léon van Berlo 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 디지털 디자인으로 호주 멜버른의 스카이라인을 바꾸다: West Side Place Digital design enables city-shaping skyscrapers West Side Place, Cottee Parker Architects, Australia 그라피소프트 | GRAPHISOFT SE DfMA 기반 모듈러 건설을 위한 Archicad 및 XR 기술 활용 BIM 워크플로우 DfMA-Oriented BIM Workflow Using Archicad and XR Technologies for Modular Construction 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김지영 선임연구원 (주)M3Systems | Kim, Jiyoung Senior Researcher M3Systems Co., Ltd. 사디크 레만 석박사 통합과정 연구원 경희대학교 건축학과 | Saddiq Ur Rehman Combined MS-PhD Researcher Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 국토부, 스마트+빌딩 핵심기술 : 경희대 주관 인간중심 로봇 친화형 건축 설계·시공 및 운영기술 개발 Ministry of Land, Infrastructure and Transport – Smart+ Building Core Technology Project : Development of Human-Centered, Robot-Friendly Building Design, Construction, and Operation Technologies, led by Kyung Hee University 황경은 조교수 경희대학교 건축학과 | Hwang, KyungEun Assistant Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea 김남미 연구교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Nammi Research Professor Department of Architecture, Kyung Hee University, Korea Navisworks 사용자 정의 매개변수 사용하기 Using custom parameters in Navisworks 신재용 상무 (주)한국디지털교육원 | Shin, Jae Yong Senior Director Korea Digital Institute Co., Ltd. 새롭게 출시되는 신기술으로 BIM 시장의 미래를 선도하는 그라피소프트 Graphisoft is leading the future of the BIM market with newly launched technologies 그라피소프트 | Graphisoft 스마트건설 얼라이언스 BIM기술위원회 2025년 상반기 활동 . | Fuzor 2026 출시 및 새로운 핵심 기능 Fuzor 2026 Launch Announcement (주)브이디씨테크 제공 | BIM AWARDS 2024 하이라이트 BIM AWARDS 2024 Highlight 빌딩스마트협회 BIM AWARDS 운영위원회 | BIM 기술 트랜드 2025년 상반기 스마트 건설과 BIM 기술 동향 . 강태욱 연구위원, 공학박사 한국건설기술연구원 | Kang, Tae Wook Ph.D, Research Fellow KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY 출판 . | bSK News, bSI News   출처 : 빌딩스마트협회 다운로드 하러 가기
작성일 : 2025-09-08
[온에어] AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래
캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 8월 18일 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 오는 9월 11일~12일 온라인으로 개최되는 ‘코리아 그래픽스 2025’의 프리뷰 방송을 진행했다. 이번 방송에는 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수가 참여해 AI 기반 3D 시각화 기술의 최신 트렌드를 중심으로, 시각화 기술의 발전 방향을 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수   AI가 산업디자인의 전 과정에 깊숙이 스며들며 디자이너의 역할과 사고방식에 큰 변화를 요구하고 있다. 디자인은 더 이상 단순한 ‘예쁜 것’을 만드는 과정이 아니라, AI를 활용해 ‘창의성’과 ‘효율성’을 동시에 극대화하는 방향으로 재편되고 있다.   AI가 바꾸는 산업디자인의 미래 코로나19 팬데믹을 기점으로 디지털 전환이 가속화되면서, AI는 디자인 툴과 워크플로에 혁신적인 변화를 불러왔다. 3D 프린팅, VR, 협업 툴의 급성장으로 디자인 과정이 빠르게 디지털화되었다. 또한 미드저니(Midjourney), 비즈컴(Vizcom), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등의 생성형 AI 툴은 아이디어 발상부터 렌더링, 3D 모델링, 건축 설계 자동화까지 폭넓게 적용되고 있다. 특히 AI는 인간이 직접 처리하기 어려운 방대한 데이터를 신속하게 가공·검증할 수 있어, 디자이너가 아이디어 발상과 선택·조율에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 서비스와 초개인화된 제품 생산을 시도하고 있으며, 이는 기존의 대량 생산 방식을 넘어 새로운 제조 패러다임을 제시하고 있다. 산업 전반에서 AI는 단순한 ‘보조 도구’를 넘어 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있다. 한양대학교 최종우 교수는 “디자이너는 앞으로 단순 창작자가 아니라 AI를 관리하고 조율하는 시스템 디자이너로 진화해야 한다”며, “무엇을 선택하느냐가 곧 디자이너의 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.   AI, 건축 설계 도구에서 동반자로 인공지능(AI)이 건축 분야에도 빠르게 확산되고 있다. 박남용 교수는 “건축에서 AI 활용은 단순한 시각화를 넘어 방법론적 영역으로 확장되고 있다”고 밝혔다. 그동안은 대규모 언어 모델(LLM)이 주로 주목받았지만, 최근에는 대규모 비전 모델(LVM)의 영향력이 커지고 있다는 설명이다. 그는 “건축은 스케치, 도면, 이미지 등 시각 자료가 풍부하기 때문에 비전 모델과의 결합 효과가 크다”고 강조했다. 현재 건축계에서 자주 활용되는 도구로는 달리(DALL·E), 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이 꼽힌다. 특히 건축 설계는 구조적 분석과 단계적 검토가 필요해 스테이블 디퓨전이 더 적합하다고 덧붙였다. AI 활용이 확대되면서 단순 텍스트 입력뿐 아니라 스케치나 간단한 모형 이미지를 기반으로 3차원 모델을 신속하게 구축할 수 있게 됐다. 여기에 GPT와의 결합을 통해 대지 조건, 용도 구분, 층별 계획까지 자동으로 제시되면서 설계 속도가 큰 폭으로 향상되고 있다. 또한 스케치업과 레빗 등 기존 BIM(빌딩 정보 모델링) 툴과의 연동 시도도 활발히 이뤄지고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
어도비, 아태지역 비즈니스 총괄에 벤 굿맨 선임
어도비가 아시아 태평양(아태지역) 사장 겸 일본 디지털 경험(DX) 총괄에 벤 굿맨(Ben Goodman)을 임명했다고 혔다. 굿맨 사장은 아태지역의 전반적인 비즈니스와 일본 내 디지털 경험 사업을 총괄하며, 스티븐 프리더 어도비 엔터프라이즈 부문 최고 매출 책임자(CRO)에게 보고한다. 스티븐 프리더 CRO는 “벤 굿맨 사장은 고객 가치 창출과 성장에 대한 강력한 비전을 갖춘 리더”라며 “그의 경험과 역량이 어도비의 아태지역 및 일본 시장에서의 전략적 포부에 부합한다”고 평가했다. 굿맨 사장은 20여 년간 아태지역과 일본에서 다양한 글로벌·현지 기업의 변혁을 이끌어 왔다. 최근에는 옥타(Okta)에서 아시아 태평양 및 일본 총괄 수석 부사장으로 3년간 근무하며 비즈니스 운영과 성장 전략을 주도했다. 그는 2019~2020년 어도비 아태지역 디지털 경험 세일즈 부문 총괄을 맡았던 경험도 있어 이번 임명으로 다시 어도비에 합류하게 됐다. 굿맨 사장은 “아태지역과 일본은 AI 같은 혁신을 선도적으로 도입·확장하는 지역”이라며 “기업들은 이를 통해 더욱 관련성 있고 매력적인 고객 경험을 제공할 수 있다. 어도비가 고객 및 파트너와 협력해 경험 중심의 성장을 주도하는 데 기여하게 돼 기쁘다”고 소감을 밝혔다. 한편, 어도비는 크리에이티브, 마케팅, AI를 융합한 ‘고객 경험 오케스트레이션(Customer Experience Orchestration, CXO)’을 실현하며 브랜드가 성장과 혁신을 통해 측정 가능한 성과를 낼 수 있도록 지원하고 있다.
작성일 : 2025-09-03