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[무료 컨퍼런스] 설계·시뮬레이션 현장의 AI 전환, 오직 #DellTechForum(8/25)
#델테크포럼  8월 25일 코엑스에서 만나요 AI 시대의 일잘러가 모이는 곳, #DellTechForum 참석 키포인트 2가지! AI 도입, 활용의 병목을 해결하는 다양한 전략과 인사이트가 기다리는 #DellTechForum - 참석 전 꼭 체크해야할 키포인트! AI 스킬을 높일 전문 세션부터 AI 시대, 회복탄력성을 키우고 나만의 고유한 가치를 만들어줄 특별 세션이 여러분을 기다립니다. 8월 25일 (화), 서울 코엑스에서 뵙겠습니다! 아젠다 보기 지금 등록하기 #델코리아 #워크스테이션 #델테크포럼 #일잘러       델인터내셔널 주식회사 | 대표자: 김 경 진 사업장 소재지: 서울특별시 강남구 테헤란로 152, 18층 (역삼동, 강남파이낸스센터) 사업자등록번호: 102-81-38311 | 통신판매업 신고번호: 제 2013-서울강남-01040 호 대표번호: 02-6147-1919 | 홈페이지: Dell.com | 이메일: privacy@dell.com Dell Technologies 글로벌 본사 주소는 One Dell Way, Round Rock, TX, 78682 입니다. Copyright © 2026 Dell Inc. or its subsidiaries. All Rights Reserved. Dell Technologies, Dell 및 기타 상표는 Dell Inc. 또는 해당 자회사의 상표입니다. 기타 모든 상표는 해당 소유주의 상표일 수 있습니다. 제품 및 서비스 구매에 Dell 판매조건(https://www.dell.com/ko-kr/lp/legal/terms-of-sale), 체결된 거래 계약 또는 재판매 계약이 적용됩니다. 본 문서의 정보는 "있는 그대로(AS IS)" 제공됩니다. Dell은 본 문서의 정보와 관련하여 어떠한 진술이나 보증도 하지 않으며, 특히 상품성 또는 특정 목적에의 적합성에 대한 묵시적 보증을 부인합니다. 제품 실물은 출고 시점에 따라 다를 수 있습니다. 구성 및 사양에 따라 이용 가능성에 제한이 있을 수 있습니다. 본 문서는 2026년 07월 20일 현재 기준으로 작성되었으며, 사양, 가격, 내용은 예고 없이 변경될 수 있습니다. Intel, 인텔, Intel로고, Xeon 로고는 미국 및 기타 국가에서의 Intel Corporation 또는 그 자회사의 상표 또는 등록상표입니다. 공공 부문 고객: 이 대면 이벤트의 대략적인 공정시장가액은 여기에 나와 있습니다. 해당 법률 또는 고용주의 정책에 따라 귀하가 이 이벤트 또는 이와 관련한 유료 활동에 참석할 수 없는 경우 불참해 주시기 바랍니다. 이 이벤트에 등록하거나 참석함으로써 귀하는 (1) 귀하가 아는 한 Dell Technologies가 당사자인 기회와 관련하여 현재 입찰 평가 팀의 일원이 아니며, (2) 귀하가 Dell Technologies에 비즈니스 이익을 제공할 의무가 없음을 이해하며, (3) 귀하에게 적용되는 법률 및 정책에 따라 참석할 수 있음을 증명합니다.
작성일 : 2026-08-07
구글, 차세대 AI 로봇 지능 모델 '제미나이 로보틱스 2' 공개
구글이 환경에 유연하게 적응하는 차세대 로봇을 구현하는 핵심 지능 모델인 제미나이 로보틱스 2를 공개했다. 이번에 발표된 모델은 로봇이 모든 움직임을 지능적으로 계획하고 수행할 수 있도록 지원하며, 다양한 작업을 확장하고 다른 로봇과 협력해 작업을 더 빠르게 완료할 수 있는 성능을 갖추고 있다. 신체 지능과 핵심 모델 구성 제미나이 로보틱스 2가 제공하는 신체 지능은 기기 자체인 온디바이스에서 로컬로 실행할 수 있으며, 단 몇 시간 만에 전혀 새로운 형태의 로봇에도 완벽히 적응한다. 이러한 기능은 세 가지 고성능 모델을 통해 구현된다. 첫째, 제미나이 로보틱스 2는 구글의 가장 진보된 시각-언어-행동 모델로 발끝부터 손끝까지 휴머노이드 전신은 물론 두 팔을 가진 양팔 로봇도 제어할 수 있으며 한층 정밀한 조작 능력을 제공한다. 둘째, 제미나이 로보틱스 ER 2는 구글의 가장 뛰어난 체화 추론 및 에이전트 역할을 수행하는 시각-언어 모델이다. 로봇이 사람과 소통하고 물리적 환경을 이해하며 몇 분 동안 지속되는 다단계 작업을 계획할 수 있도록 지원하며, 여러 로봇이 하나의 팀으로 협력해 작업을 수행하는 기능이 새롭게 도입되었다. 셋째, 제미나이 로보틱스 온디바이스 2는 로봇 기기에서 로컬로 실행되도록 최적화된 가장 효율적인 시각-언어-행동 모델로, 단 몇 시간 분량의 데이터만으로 완전히 새로운 로봇 형태에 빠르게 적응할 수 있다. 제미나이 로보틱스 출시 현황 구글의 제미나이 로보틱스는 그동안 지속적인 업데이트를 거쳐 발전해 왔다. 2025년 3월 제미나이 로보틱스와 제미나이 로보틱스 ER이 처음 선보여졌고, 같은 해 6월 제미나이 로보틱스 온디바이스가 공개되었다. 이어 2025년 9월에는 제미나이 로보틱스 1.5와 제미나이 로보틱스 ER 1.5가 출시되었으며, 2026년 4월 제미나이 로보틱스 ER 1.6을 거쳐 2026년 7월에 최신 버전인 제미나이 로보틱스 2, 제미나이 로보틱스 온디바이스 2, 제미나이 로보틱스 ER 2가 발표되었다.    
작성일 : 2026-08-02
크레오 파라메트릭 13의 인터페이스 개선사항
제품 개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (1)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 13(Creo Parametric 13)에서 인터페이스와 작업 효율을 높여주는 개선사항에 대 해 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파라메트릭 13에서는 대형 어셈블리 작업 시 모델 트리와 강조 표시 성능이 향상되었으며, 도구 설명과 컨텍스트 메뉴도 개선되었다. 또한 모델을 탭으로 열고 전환하는 기능과 표시 유형 제어 그리고 설계 트리에서 보디와 퀼트를 선택하는 기능 등이 추가되어 반복적인 작업을 줄일 수 있게 되었다. 이번 개선사항들은 새로운 작업 방식을 별도로 익혀야 하는 기능이라기보다는, 기존에 자주 사용하던 트리 조작과 선택 및 표시 작업 그리고 오류 확인 작업을 더 빠르고 명확하게 수행할 수 있도록 다듬어진 항목들이다. 각 기능이 어떤 작업에서 사용되는지 실제 설계 작업에서 어떤 점이 편리해졌는지 하나씩 살펴 보자.   향상된 모델 트리 성능 크레오 파라메트릭 13에서 대형 어셈블리 작업을 할 때 모델 트리의 성능이 개선되었다. 모델 트리 노드와 관련 열을 업데이트하는 과정이 최적화되어, 트리를 새로 고치거나 항목을 조작할 때 더 부드럽게 반응한다. 특히 부품 수가 많고 트리 구조가 복잡한 어셈블리에서는 모델 트리를 확장하거나 필요한 정보를 확인하는 시간이 작업 흐름에 영향을 줄 수 있다. 이번 개선으로 모델 트리 성능이 향상되어 대형 어셈블리 환경에서 더 빠르게 트리 정보를 확인할 수 있다. 모델 트리 성능은 최대 15% 더 빨라졌으며 복잡한 모델을 자주 다루는 작업자에게는 체감되는 응답 속도 개선이 될 수 있다. 모델 트리는 설계 구조를 확인하고 피처나 컴포넌트를 선택하는 기본 작업 공간이다. 트리의 새로 고침 속도가 빨라지면 대형 어셈블리에서 항목을 찾거나 열 정보를 확인할 때 기다리는 시간이 줄어들고, 선택한 항목의 상태를 더 안정적으로 확인할 수 있다.     강조 표시 : 개선된 성능 강조 표시와 미리 강조 표시의 성능도 개선되었다. 서피스가 많은 모델에서 객체를 선택하거나 마우스를 올려 미리 강조 표시할 때 속도를 높이기 위해 선택 프로세스가 개선된 것이다. 서피스 수가 많은 퀼트나 보디가 포함된 모델에서는 객체를 선택할 때 표시 반응이 느려질 수 있다. 크레오 파라메트릭 13에서는 이런 상황에서 강조 표시가 적용되기를 기다리는 시간을 줄여 모델링 작업을 좀 더 자연스럽게 진행할 수 있다. 기본적으로 ‘highlight_skip_small_suRFaces’ 구성 옵션은 ‘yes’로 설정되어 있으며 강조 표시할 때 일부 작은 서피스를 건너뛰도록 되어 있다. 작은 서피스까지 포함하여 강조 표시하고 싶다면 이 옵션을 ‘no’로 설정할 수 있다. 다만 면 처리 모델의 성능은 이 개선사항에 포함되지 않는다. 작은 서피스를 건너뛰는 방식은 화면 반응 속도를 높이는 데 도움이 된다. 반대로 아주 작은 서피스까지 선택 상태를 확인해야 하는 작업에서는 옵션 값을 조정하여 선택 범위를 넓힐 수 있으므로, 모델의 복잡도와 작업 목적에 맞게 설정하는 것이 좋다.     컨텍스트 명령에 대한 도구 설명 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 나타나는 컨텍스트 명령에도 도구 설명이 추가되었다. 명령 위로 마우스 커서를 가져가면 해당 명령의 설명과 사용에 필요한 안내가 표시된다. 특히 명령이 비활성화되어 있을 때도 관련 정보를 확인할 수 있어, 왜 해당 명령을 사용할 수 없는지 또는 어떤 조건에서 사용할 수 있는지 이해하는 데 도움이 된다. 작업 중인 화면을 벗어나지 않고 바로 명령의 의미를 확인할 수 있다는 점에서 사용자 경험이 개선되었다. 이 기능은 처음 사용하는 명령뿐 아니라 자주 사용하지 않는 명령을 확인할 때도 유용하다. 별도의 창을 열지 않아도 현재 메뉴 안에서 필요한 정보를 바로 확인할 수 있어, 작업 흐름을 유지하면서 다음 동작을 판단할 수 있다.     도구 설명 향상 크레오 파라메트릭 13에서는 향상된 도구 설명이 스케쳐 영역까지 확장되었다. 도구 설명에는 텍스트뿐 아니라 시각적인 이미지가 함께 제공되어 도구의 역할을 더 쉽게 파악할 수 있다. 기존에는 아이콘이나 도구 이름만 보고 기능을 판단해야 하는 경우가 있었지만, 개선된 도구 설명을 활용하면 각 도구가 어떤 작업에 사용되는지 좀 더 명확하게 이해할 수 있다. 특히 스케쳐처럼 명령 수가 많고 비슷한 아이콘이 함께 표시되는 환경에서는 시각적인 설명이 도움이 된다. 도구의 동작을 미리 이해하고 선택할 수 있어 불필요한 명령 실행이나 취소 작업을 줄일 수 있다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-07-31
JEDEC 기반 패키지 열저항 산출
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   반도체 패키지는 칩을 외부의 기계적 충격이나 화학적 오염 등으로부터 보호하면서 동시에 기계적, 전기적으로 보드와 연결하고 신호를 보내는 중요한 역할을 한다. 이때 전기가 흐름으로써 필연적으로 열이 발생하는데, 해당 패키지의 방열 성능에 대한 지표로 열저항이 흔히 사용된다. 이번 호의 내용은 반도체 분야에 발을 내딛는 분들이 반도체 패키지란 무엇이고, JEDEC이란 무엇인지 이해하는데 도움이 되길 바라며 작성하였다. 아울러 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 JEDEC 기준 방열 해석을 어떻게 하는지를 소개한다.   ■ 전상우 태성에스엔이 ES1팀에서 매니저로 근무하고 있으며, 열유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   그림 1. 반도체 패키지의 레벨   “칩까지 형상을 살릴 것인지, 패키지까지 형상을 살릴 것인지 결정해 주세요.” 평소 PCB 위에 올라간 것은 모두 칩이라고 부르던 필자는 처음 이 말을 들었을 때 당황스러웠다. 필자는 기존에 반도체 분야나 전자제품보다 기계제품 위주의 방열 해석을 했다. 기계 제품은 회전체나 항공기의 날개처럼 특수한 경우를 제외하면, 대부분의 경우 길이 스케일이 비교적 크다. 그래서 유체 관점에서 중요한 부분이 아니라면 전도 열전달이 이루어지는 고체 영역은 단순화를 많이 하는 편이었고, 보드 위에 올라간 것들은 흔히 ‘깍두기’ 처리(직육면체로 단순화)를 많이 하였다. 따라서 그 세부적인 명칭이 나 구조에 대해서는 관심을 가지지 않았다. 필자처럼 전기·전자 반도체 분야는 아직은 다소 생소한 분들에게 이 글이 기초 이해를 다지는 데에 도움이 되길 바란다.   패키지와 칩 패키지란 무엇이고 칩은 무엇인지 <그림 1>에서 잘 보여주고 있다. <그림 1>의 가장 위쪽 원판은 웨이퍼이다. 웨이퍼가 잘게 잘려 있는데, 잘린 사각형 하나가 바로 칩이다. 패키지는 이 칩을 감싸는 재질을 포함한 하나의 덩어리 단위이다. 칩을 하나씩 감싸는 싱글 칩 패키지도 있고, 여러 개의 칩을 하나의 패키지로 감싸는 멀티 칩 패키지도 있다. 이를 보통 1차 레벨 패키지라 부를 수 있다. 다음 단계로 하나 또는 여러 개의 패키지가 작은 보드에 붙은 모듈이나 카드 단위를 2차 레벨 패키지로 볼 수 있고, 메인보드처럼 여러 패키지와 모듈이 붙은 것을 3차 레벨 패키지로 구분하여 볼 수 있다.   그림 2. 패키지의 역할   패키지의 역할 칩은 아주 얇고 외부 충격에 취약하다. 모래에서 웨이퍼의 원재료가 되는 잉곳을 뽑아내고, 이를 자르고 연마하는 등의 웨이퍼 제조에 대한 상세 공정은 이번 호에서는 생략한다. 다만 이렇게 섬세한 공정을 거쳐 생산된 칩은 깨지기 쉽고 그 자체만으로는 기능을 낼 수 없다. 칩을 외부의 충격이나 오염으로부터 안전하게 보호하면서 동시에 전기적 연결 및 신호 전달 역할을 해주는 매개체가 필수이며, 이를 패키지가 담당한다. 또한 패키지는 전도 열전달을 통해 공기 중으로 노출되는 표면적을 넓혀, 칩에서 발생하는 열을 보다 효과적으로 외부로 전달하는 역할을 한다.   패키지 개발 키워드 및 개발 방향 칩의 신호 전달 속도가 빠르더라도 이를 감싸는 패키지가 그 속도를 감당하지 못하면, 제품의 속도는 결국 패키지의 신호 처리 속도로 결정된다. 따라서 칩을 보호하고 열을 전달하는 역할뿐만 아니라 고속 신호 전달의 역할도 중요한 개발 키워드이다. 또한 전자 제품이 상온이나 실내처럼 일상적인 환경에서만 사용되는 것이 아니라 이제 야외에서 웨어러블 장비나 극한의 환경 속에서도 제대로 작동을 해야 하는 등, 패키지 개발의 니즈는 보다 다양해지며 중요해지고 있다.   그림 3. 패키지 개발 키워드   패키지의 종류 및 구성 패키지는 <그림 4>처럼 가장 중요한 칩을 중심으로 이를 감싸는 형태로 이루어져 있다. 칩과 기판 사이에는 TIM(thermal inteRFace material)이 접촉 열저항을 줄여주는 역할을 하며, 전산 해석에서는 대부분 이를 두께 없이 모사하는 것으로 대체한다. 기판과 PCB 사이는 솔더 볼(solder ball)이 연결해 준다. 칩과 기판 사이의 전기적 연결은 실처럼 가느다란 와이어 본딩(wire bonding)이 활용되거나 플립 칩(flip chip) 방식의 경우 밖으로 튀어나오는 부분 없이 기판 방향으로 관통하는 형태로 연결되어 신호를 전달한다. 그리고 EMC(epox y molding compound)가 이를 감싸는 형태로 이루어져 있다.   그림 4. 패키지의 구성 및 열전달 경로     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-07-31
[기고] 데이터를 실행 가능한 의사결정으로 : 라이프사이클 인텔리전스가 바꾸는 EPC 생산성
한국 EPC 산업은 인력 부족과 비용 압박이 심화되는 상황에서도 더 많은 인프라와 복잡한 자산을 구축하는 동시에, 운영 회복성까지 확보해야 하는 과제에 직면해 있다. 산업통상자원부와 한국플랜트산업협회에 따르면, 국내 플랜트 수주액은 2023년 302억 달러에서 2025년 436억 달러로 증가했다. 프로젝트 규모와 수행 난이도는 계속 높아지는 반면, 가용 인력은 제자리를 맴돌고 있다. 한국건설산업연구원도 숙련 인력 부족과 건설 현장 고령화에 대한 우려가 커지고 있음을 지적한다. 문제의 핵심은 단순히 ‘인력을 더 구하는 것’이 아니다. 프로젝트 팀이 달성하려는 목표와 분산된 정보 흐름 사이에서 벌어지는 격차를 좁히는 것이다. 이러한 상황에서 엔지니어링·건설업계 리더들이 직면한 현실적인 질문은, 가용 인력은 줄고 복잡도는 높아지는 환경에서 어떻게 안전하고 법규에 부합하는 고품질 프로젝트를 납기 내에 완수할 것인가이다. 해답의 상당 부분은 설계에서 시공, 운영에 이르는 전체 자산 수명주기(라이프사이클)에 걸쳐 정보를 체계적으로 구조화·공유·활용하는 방식을 개선하는 데 있다. 라이프사이클 인텔리전스(lifecycle intelligence)와 현대적 정보 관리가 ‘디지털 비전’에서 실질적인 생산성 향상 수단으로 전환되고 있는 것도 바로 이 지점이다.   생산성 향상의 걸림돌, 데이터 부족보다 활용 가능한 데이터의 부재 많은 기업이 디지털 도구에 막대한 투자를 했음에도 일관된 성과를 거두지 못하고 있다. 데이터가 지나치게 많은 환경에 분산돼 있기 때문이다. 딜로이트(Deloitte)가 아시아·태평양 지역 약 900개 기업을 대상으로 실시한 ‘2025 건설업 디지털 전환 현황(2025 State of Digital Adoption in the Construction Industry)’ 보고서에 따르면, 건설 기업이 사용하는 데이터 환경의 중앙값은 11개에 달한다. 이는 단순한 IT 문제가 아니다. 현장에서는 도면 버전 혼선, 업무 중복, 승인 지연, 재작업 리스크 증가, 잠재 이슈 조기 발견 실패 등의 형태로 고스란히 나타난다.   ▲ 다양한 시스템에 분산된 정보를 통합적으로 조회하고 검증할 수 있는 환경은 자료 탐색과 보고서 작성에 드는 시간을 줄이고, 핵심 업무에 집중할 수 있도록 지원한다.   같은 보고서는 데이터 환경 통합·연계 시 기대 효과도 정량화하고 있다. 건설업계 리더들은 데이터 환경을 단일화할 경우 주당 약 10.5시간을 절감할 수 있다고 응답했다. 대형 프로젝트 기준으로 환산하면, 이는 엔지니어링 및 시공 팀에 실질적인 여유 역량이 되돌아오는 것을 의미한다. 확보된 역량은 주공정(critical path) 의사결정, 안전 계획, 시공성 검토, 품질 보증, 이해관계자 커뮤니케이션 등 고부가가치 업무에 재투입될 수 있다. 딜로이트는 기술 도입 속도도 빨라지고 있다고 분석했다. 건설 기업이 도입한 기술의 평균 수는 전년도 5.3개에서 6.2개로 약 20% 증가했다. 그러나 메시지는 분명하다. 도입 자체만으로는 충분하지 않다. 핵심은 도입한 기술이 수명주기 전반에 걸친 일관된 정보 관리와 워크플로로 연결되어 있는가 하는 것이다.   엔지니어링·건설업에서 라이프사이클 인텔리전스가 중요한 이유 라이프사이클 인텔리전스란 설계·시공·운영·유지보수 전반에 걸쳐 의사결정과 데이터를 연결함으로써, 팀이 맥락을 파악하고 의존 관계를 이해하며 단순히 최신 정보를 확인하는 데 시간을 쓰기보다, 인사이트를 바탕으로 의사결정하고 실행할 수 있는 역량을 뜻한다. 실제로는 자산·프로젝트 정보의 단일 진실 공급원(single source of truth)을 구축하고, 이를 기반으로 기획을 고도화하고 업무 조율 마찰을 줄이며, 리스크가 발생할 때 선제적으로 개입하는 것을 의미한다. 이는 단순한 이론적 지향점이 아니다. 목표는 단순하다. 정보 품질이 프로젝트 수행의 예측 가능성과 직결되는 만큼, 정보 자체를 하나의 자산으로 체계적으로 관리해야 한다.   ▲ 설계 및 공간 데이터를 하나의 환경에서 통합하면 프로젝트 참여자는 자산의 위치와 상태, 관련 정보를 맥락과 함께 파악하고 보다 신속하게 의사결정할 수 있다.   플랜트 EPC 분야의 AI 기반 엔지니어링 자동화 고도화를 위해, 현대건설과 옥타브(Octave, 당시 헥사곤 애셋 라이프사이클 인텔리전스)는 2025년 9월 업무협약(MOU)을 체결했다. 협약에는 플랜트 특화 AI 기술 개발 협업, 기술 교류, AI 세미나 개최 등이 포함되어 엔지니어링 워크플로 내 AI의 실질적 적용 가능성을 모색하고 협력을 강화하는 것을 목표로 한다. 정보가 제대로 관리되면, 엔지니어는 자료를 찾고 검증하는 데 쓰는 시간을 줄이고 실제 엔지니어링에 집중할 수 있다. 현장 감독자는 상충되는 스프레드시트를 조율하는 대신 안전과 품질 관리에 전념할 수 있다. 프로젝트 관리(project controls) 팀은 보고서 작성에 매달리는 대신 예측과 리스크 완화에 역량을 쏟을 수 있다. 발주처는 더 완성도 높은 핸드오버 정보를 받아 유지보수성과 장기 성능을 높일 수 있다. 연세대학교 건축공학과 강영철 교수는 “건설 프로젝트의 성과는 개별 정보 기술 사용 수준보다 업무 프로세스에 의해 더 직접적인 영향을 받는다. 즉, 어떤 정보 기술을 사용하느냐가 중요한 것이 아니라, 업무 프로세스에 정보 기술을 어떻게 활용하여 프로세스 수행의 효율화를 높이느냐가 중요하다. 일관된 프로세스 수행은 일관된 프로젝트 성과로 이어지는데, 이를 위해서는 프로세스 수행을 뒷받침하는 정보의 흐름 역시 일관되게 유지하는 것이 매우 중요하다”고 말했다. 이어 “이러한 일관된 정보의 흐름을 위해서는 E(엔지니어링), P(조달), C(시공)와 관련된 여러 정보의 통합(information integration)이 중요하다. 최근 업계에서는 AI와 자동화 기술에 대한 관심이 높아지고 있지만, 단순히 새로운 기술을 도입하는 것보다 설계·시공·운영 단계 전반에 걸쳐 정보를 일관되게 관리하고 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것이 더욱 중요하다. 프로젝트 기획 및 설계 단계에서 생성된 정보가 시공 및 운영 단계까지 단절 없이 이어지며 활용될 때 정보의 단절로 인한 비효율을 줄일 수 있고 의사결정의 품질을 높일 수 있으며, 이러한 생애주기 기반 정보 관리가 앞으로 EPC 산업의 생산성과 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 설명했다.   실제 현장에서의 ‘정량적 성과’란 무엇인가 정량적 성과는 각 단계별로 의미 있는 소수의 운영 지표를 정의하고, 데이터를 일관되게 수집해 적시에 해당 담당자가 접근할 수 있도록 하는 것에서 시작된다. 효과적인 프로그램은 대체로 주 단위로 추적 가능한 다음과 같은 핵심 지표에 집중한다. 주요 프로젝트 정보 조회·검증 소요 시간 : 최신 승인 도면, 사양서, RFI(request for information), ITP(inspection and test plan) 등. 딜로이트가 제시한 ‘데이터 환경 단일화 시 주당 10.5시간 절감’ 수치는 효과 측정을 위한 유용한 벤치마크 승인 및 변경 관리 사이클 타임 : 해당 단계의 지연이 후속 공정 전반의 차질로 이어질 수 있다는 점에서 중요한 지표 중복 업무 발생률 : 시스템 간 데이터 재입력, 이해관계자별 보고서 재작성 등 비효율 발생 수준 핸드오버 시점의 자산 정보 완성도 : 운영 초기 단계의 리스크 최소화와 유지보수성 확보 수준 목표는 대시보드를 늘리는 것이 아니다. 정보를 신뢰할 수 있고, 구조화되어 있으며, 재활용 가능하게 만들어 납품 변동성 자체를 줄이는 것이다.   통합 플랫폼의 역할 이러한 흐름 속에서, 엔지니어링과 운영 정보를 통합하는 플랫폼이 데이터 파편화 해소의 수단으로 주목받고 있다. 옥타브는 설계·시공·운영 전반의 정보를 연결해 기업이 데이터 과잉 상태에서 의사결정 가능한 인사이트로 전환할 수 있도록 라이프사이클 전반의 인텔리전스를 지향한다. 이 접근 방식은 정보 흐름의 문제가 안전, 공기, 원가, 장기 성능으로 직결되는 복잡한 자산 집약적 환경을 위해 설계됐다. 핵심은 엔지니어의 판단을 대체하는 것이 아니다. 팀이 데이터를 신뢰하고 맥락을 파악하며 의사결정이 생애주기 전반에 걸쳐 어떻게 파급되는지 확인할 수 있도록 함으로써, 엔지니어링 판단을 더 빠르고 정확하게 적용할 수 있게 하는 것이다.   프로젝트 생산성 향상을 위한 실질적 출발점 지금 당장 변화를 추진하려는 리더라면 몇 가지 실용적인 조치부터 시작할 수 있다. 먼저 정보 흐름을 프로젝트 수행 리스크와 연결해 살펴봐야 한다. 분산된 정보가 재작업, 일정 지연, 또는 컴플라이언스 미준수 가능성을 높이는 지점이 어디인지 파악하는 것이 우선이다. 또한 핵심 문서와 자산 데이터가 관리되는 기준 정보 시스템(system of record)의 수를 줄여야 한다. 딜로이트 연구가 보여주듯 데이터 환경이 지나치게 분산될수록 복잡성은 빠르게 증가하며, 이는 생산성과 의사결정 효율 저하로 이어질 수 있다. 아울러 절감된 시간과 감소한 업무 변동성을 지속적으로 측정하는 것도 중요하다. 인력 확보가 쉽지 않은 시장에서 시간은 곧 조직의 역량이기 때문이다. 한국건설산업연구원 역시 건설업 전반에 걸쳐 인력 제약이 지속되고 있다고 지적한 바 있다. 한국 EPC 산업은 복잡성이 저절로 해소되기를 기다려서는 오늘날의 프로젝트 수행 과제를 해결할 수 없다. 그러나 방향을 전환하는 것은 가능하다. 정보를 생산성 자산으로 인식하고 생애주기 전반에 걸쳐 체계적으로 관리한다면, 이를 측정 가능한 시간 절감과 향상된 리스크 관리, 그리고 더욱 높은 프로젝트 수행 확실성으로 연결할 수 있을 것이다.   ■ 이민수 옥타브 Design and Build Business Unit 영업이사  
작성일 : 2026-07-28
[델코리아] 설계·시뮬레이션 현장의 AI 전환, DellTechForum(8/25)
#델테크포럼  8월 25일 코엑스에서 만나요 AI 시대의 일잘러가 모이는 곳 아젠다 보기 지금 등록하기       델인터내셔널 주식회사 | 대표자: 김 경 진 사업장 소재지: 서울특별시 강남구 테헤란로 152, 18층 (역삼동, 강남파이낸스센터) 사업자등록번호: 102-81-38311 | 통신판매업 신고번호: 제 2013-서울강남-01040 호 대표번호: 02-6147-1919 | 홈페이지: Dell.com | 이메일: privacy@dell.com Dell Technologies 글로벌 본사 주소는 One Dell Way, Round Rock, TX, 78682 입니다. Copyright © 2026 Dell Inc. or its subsidiaries. All Rights Reserved. Dell Technologies, Dell 및 기타 상표는 Dell Inc. 또는 해당 자회사의 상표입니다. 기타 모든 상표는 해당 소유주의 상표일 수 있습니다. 제품 및 서비스 구매에 Dell 판매조건(https://www.dell.com/ko-kr/lp/legal/terms-of-sale), 체결된 거래 계약 또는 재판매 계약이 적용됩니다. 본 문서의 정보는 "있는 그대로(AS IS)" 제공됩니다. Dell은 본 문서의 정보와 관련하여 어떠한 진술이나 보증도 하지 않으며, 특히 상품성 또는 특정 목적에의 적합성에 대한 묵시적 보증을 부인합니다. 제품 실물은 출고 시점에 따라 다를 수 있습니다. 구성 및 사양에 따라 이용 가능성에 제한이 있을 수 있습니다. 본 문서는 2026년 07월 20일 현재 기준으로 작성되었으며, 사양, 가격, 내용은 예고 없이 변경될 수 있습니다. Intel, 인텔, Intel로고, Xeon 로고는 미국 및 기타 국가에서의 Intel Corporation 또는 그 자회사의 상표 또는 등록상표입니다. 공공 부문 고객: 이 대면 이벤트의 대략적인 공정시장가액은 여기에 나와 있습니다. 해당 법률 또는 고용주의 정책에 따라 귀하가 이 이벤트 또는 이와 관련한 유료 활동에 참석할 수 없는 경우 불참해 주시기 바랍니다. 이 이벤트에 등록하거나 참석함으로써 귀하는 (1) 귀하가 아는 한 Dell Technologies가 당사자인 기회와 관련하여 현재 입찰 평가 팀의 일원이 아니며, (2) 귀하가 Dell Technologies에 비즈니스 이익을 제공할 의무가 없음을 이해하며, (3) 귀하에게 적용되는 법률 및 정책에 따라 참석할 수 있음을 증명합니다.
작성일 : 2026-07-27
유니티, 차세대 개발 플랫폼 ‘유니티 7’ 로드맵 공개
유니티가 7월 21일 열린 글로벌 개발자 콘퍼런스 ‘유나이트 서울 2026’에서 차세대 게임 제작 플랫폼 ‘유니티 7(Unity 7)’에 대한 계획을 발표했다. 유니티 7은 게임을 개발하고 배포하며 성장시키기 위해 설계된 개방형 협업 플랫폼이다. 최근 게임 제작 방식은 창작자와 팀, 코딩 에이전트가 제작 전체 과정에서 함께 협업하는 구조로 변화하고 있다. 유니티 7은 이러한 환경에 맞춰 개발자, 아티스트, 프로듀서, 코딩 에이전트가 전체 개발 라이프사이클에 걸쳐 함께 작업할 수 있도록 지원한다. 유니티 7은 개발자가 사용하는 인공지능(AI) 도구와 연동되어 아이디어를 실행 가능한 게임으로 빠르게 발전시킨다. 규모에 관계없이 모든 팀이 게임을 제작하고 수익화하며 성장하도록 돕는다. 유니티 6에서 전환할 때 프로젝트를 다시 빌드하거나 새로운 언어를 배울 필요가 없으며, 기존 작업물의 호환성을 유지하며 원활하게 전환할 수 있도록 설계된다.     유니티 7은 다섯 가지 핵심 축을 기반으로 구축된다. 현대화된 코어를 기반으로 개발 파이프라인 전체를 가속화한다. 개발자는 거의 즉시 실행되는 플레이 모드, 변경된 코드에만 적용되는 도메인 리로드, 최대 90% 빨라진 셰이더 빌드를 활용할 수 있다. 또한 새로운 명령 줄 인터페이스(CLI)와 공개 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 팀 전체에 제작 과정을 개방한다. 아티스트와 프로듀서는 에디터 전체 접근 권한이 없어도 각자의 도구에서 애셋을 검증하고 빌드를 배포할 수 있다. 무료 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)을 활용하면 코딩 에이전트를 유니티와 직접 연결한다. 새로운 렌더링 기술은 모든 플랫폼에서 사실적인 조명과 시각적 디테일을 구현한다. 서피스 캐시 글로벌 일루미네이션(SuRFace Cache GI)을 통한 실시간 광원 효과와 AI 보조 그래픽 최적화 기술을 포함한다. 이외에도 유니티 광고 플랫폼인 유니티 벡터(Unity Vector)를 통해 적합한 플레이어와 게임을 연결하며, 네이티브 직접 판매 방식(D2C) 인앱결제, 노코드 웹숍, 통합 카탈로그를 제공하여 수익화를 지원한다. 아울러 유니티 6의 아키텍처를 계승해 기존 프로젝트와 코드를 차세대 버전으로 손쉽게 이어갈 수 있다. 유니티에 따르면 유니티 7은 12월에 초기 베타 테스트를 시작하며, 정식 버전은 2027년 1분기에 출시될 예정이다. 유니티의 매튜 브롬버그 최고경영자(CEO)는 “게임 개발이 역사상 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있다”면서, “미래는 가장 규모가 큰 팀이 아니라 새로운 기술로 고유한 콘텐츠를 만들고 플레이어를 확보할 수 있는 팀의 것이 될 것이며, 유니티 7은 바로 이러한 시대적 요구에 부응하는 플랫폼”이라고 밝혔다.
작성일 : 2026-07-21
매스웍스, 차세대 레이더와 위성 통신 개발을 위한 RF 디지털 트윈 소개
매스웍스는 아날로그 디바이스(ADI)의 검증된 RF(무선 주파수) 하드웨어 모델을 시스템 및 미션 레벨 시뮬레이션에 통합한 디지털 트윈 기능을 공개했다. 국방 프로그램과 위성 통신 시스템에 대한 투자가 늘어나면서 개발 초기 단계부터 통합적으로 시스템을 검증해야 할 필요성이 커지고 있다. 레이더와 위성 통신 플랫폼이 복잡해지는 상황에서 엔지니어는 시스템 설계 초기부터 성능을 평가하고 설계 트레이드오프를 분석하며 리스크를 평가해야 한다. 매스웍스에 따르면 RF 디지털 트윈은 검증된 RF 하드웨어 모델을 시스템 레벨 시뮬레이션에 통합해 이러한 요구를 충족한다. 하드웨어를 제작하기 전에 신호 왜곡이나 노이즈 같은 실제 RF 영향이 전체 시스템 성능에 미치는 결과를 정확하게 평가할 수 있다. 아날로그 디바이스의 RF 및 페이즈드 어레이(위상 배열) 제품군은 복잡한 레이더와 위성 통신 시스템의 시스템 레벨 설계 및 검증을 지원한다. 양사는 오랜 기술 협력을 바탕으로 아날로그 디바이스 제품과의 통합을 진행했다. 엔지니어는 하드웨어 구성이 확정되기 전 설계 초기 단계부터 아키텍처 트레이드오프와 성능을 평가할 수 있다.     최근 레이더와 위성 통신 플랫폼은 공유 하드웨어에서 다중 미션을 지원해야 하는 재구성 가능한 광대역 페이즈드 어레이 아키텍처에 의존하는 추세이다. 이러한 시스템에서는 RF와 디지털 신호 처리, 시스템 설계가 긴밀하게 결합되어 있다. 이 때문에 컴포넌트 레벨 분석만으로는 시스템의 동작을 예측하기 어렵다. 매스웍스와 아날로그 디바이스는 공동 작업을 통해 하드웨어 모델과 시스템 레벨 시뮬레이션을 결합한 RF 디지털 트윈을 구현했다. 엔지니어는 이를 통해 엔드투엔드(종단 간) 동작을 분석하고 RF 성능 저하가 탐지 성능이나 링크 신뢰성 같은 상위 레벨 결과에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 글로벌 항공우주 및 방위산업 기업인 레오나르도는 첨단 레이더 프로그램을 위한 모델 기반 RF 시스템 설계를 지원하기 위해 아날로그 디바이스 디지털 트윈과 매스웍스 워크플로를 초기에 도입했다. 엔지니어는 검증된 RF 하드웨어 동작을 시스템 및 미션 레벨 시뮬레이션에 적용해 개발 초기 단계부터 아키텍처 선택, 신호 처리 구성, 성능 트레이드오프를 상세하게 분석할 수 있다. 이러한 방식으로 엔지니어링 팀은 시스템 성능에 가장 직접적인 영향을 미치는 특정 시나리오에 테스트를 집중하고, 하드웨어가 준비되기 전에 설계 옵션을 평가한다. 매스웍스의 조르지아 주켈리 RF 및 혼성신호 부문 기술 마케팅 매니저는 “아날로그 디바이스와의 공동 작업은 검증된 하드웨어 모델을 알고리즘, RF 동작, 성능 분석을 연결하는 단일 시스템 레벨 워크플로로 통합하는 것의 가치를 보여준다”면서, “이는 보다 다양한 주요 컴포넌트에 디지털 트윈 모델을 제공하고자 하는 매스웍스의 장기적인 전략에서 중요한 첫걸음이며, 복잡한 RF 시스템을 설계, 검증, 발전시키기 위한 실질적인 기반으로서 이러한 접근 방식을 정립하는 데 기여할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2026-07-13
[핫윈도] 2026 CAD 업계, AI 기능의 편입과 변화
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.   
작성일 : 2026-07-12