오토데스크는 설계와 제조 워크플로를 연결하여 건물 설계 및 시공 프로세스를 간소화하는 클라우드 기반 솔루션인 ‘오토데스크 인폼드 디자인(Autodesk Informed Design)’을 공개했다. 건축가는 인폼드 디자인을 통해 유효한 결과를 도출하는 사전 정의된 맞춤형 건축 제품을 사용하여 작업할 수 있으며, 제조업체는 제품을 설계 이해 관계자와 공유할 수 있다. 오토데스크는 인폼드 디자인이 지원하는 정보 기반 설계를 통해 제조 원리를 건축 환경에 적용하는 ‘산업화된 건설(industrialized construction)’을 실현하고 건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO) 산업을 혁신하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하고 있다. AECO 업계는 인구 증가, 도시화, 글로벌 주택 위기에 대응해야 한다는 압박을 받고 있다. 예를 들어, 2030년까지 약 30억 명의 인구를 수용하려면 매일 10만 채의 저렴한 주택을 새로 건설해야 한다. 또한 건설산업은 낭비가 많은 산업 중 하나이며 전 세계 이산화탄소 배출량의 거의 40%를 차지하기 때문에, 지속가능성을 개선해야 한다는 압박에 직면해 있다. 인폼드 디자인은 오토데스크 디자인 및 제작 플랫폼(Design and Make Platform) 환경의 일부로, 전체 프로젝트 라이프사이클에 걸쳐 팀, 데이터 및 워크플로를 통합하여 더 나은 결과물을 더 빠르게 제공하는 클라우드 연결 소프트웨어 솔루션을 포함한다. 오토데스크는 인폼드 디자인을 통해 AECO 산업이 지속 가능성을 전반적으로 포함하는 산업화된 환경으로 나아갈 수 있도록 지원할 계획이다.      인폼드 디자인은 레빗과 인벤터 등 오토데스크의 두 가지 산업 솔루션에 대한 무료 애드인으로 제공된다. 레빗 2024용 애드인인 ‘오토데스크 인폼드 디자인 포 레빗(Autodesk Informed Design for Revit)’은 설계 전문가가 제조 가능한 건축 제품을 사용하여 설계의 확실성과 품질을 높일 수 있다. 레빗용 애드인은 ▲제품 템플릿을 탐색하고 제조 수준의 디테일을 디자인 파일에 원활하게 통합할 수 있고 ▲건물의 요구 사항에 맞게 건축 제품을 맞춤화하여 제조업체의 사양을 준수할 수 있다. 그리고 ▲설계 결정이 정확하고 제조 가능한지 확인함으로써 프로젝트 위험을 줄이고 오류를 방지한다. 이를 통해 설계 품질을 개선하고 워크로드 용량을 늘리며 오류와 재작업을 줄여준다.  제품 관리자와 제품 엔지니어를 위한 인벤터용 오토데스크 인폼드 디자인(Autodesk Informed Design for Inventor)은 제조 역량을 고객 요구사항에 맞출 수 있다. 인벤터 2024용 애드인은 ▲건축 제품의 파라메트릭 모델을 생성하여 설계자와 협업하고 규정을 준수하는 버전만 사용하는지 확인할 수 있다. 또한 ▲BIM(빌딩 정보 모델링) 콘텐츠를 정의하여 건축 제품이 프로젝트 요구 사항을 충족하고 다른 구성 요소 및 업계 표준과 호환되는지 확인한다. 이외에도 ▲제품 문서화를 간소화하고 제작에 필요한 결과물을 생성할 수 있는 등 더욱 간소화된 설계 및 제조 프로세스를 제공한다.  오토데스크의 라이언 맥마흔(Ryan McMahon) 인폼드 디자인 부문 이사 겸 총괄 매니저는 “오늘날 AECO 업계의 업무 방식은 지속 가능하지도, 확장 가능하지도 않다. 업계가 보조를 맞추려면 더 많이, 더 빠르게, 더 지속 가능하게 건설해야 한다. 그 해답은 바로 산업화된 건설”이라면서, “오토데스크 인폼드 디자인은 설계와 제작을 처음부터 연결하여 산업화된 건설 워크플로를 현실로 구현한다. 이 솔루션은 건축가가 확실하게 설계하고 계획을 실시간으로 검증하는 동시에, 제품 관리자와 엔지니어가 정확한 제조 정보를 설계 팀과 공유할 수 있도록 지원한다. 그 결과 프로젝트가 더 빠르게 완료되고 품질이 향상되며 낭비가 줄어든다”고 전했다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   2023년 12월 5일 ‘BIM 기반 MEP 자동설계 방법의 AR 적용 기술 전망’을 주제로 진행된 CNG TV에서는 에스엘즈 정재헌 대표가 발표자로 출연해 MEP(기계·전기·배관) 설계 자동화 알고리즘 Auto Routing 기술과 이를 AR(증강현실)에서 구현하는 기술에 대한 개발 경험을 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 캐드앤그래픽스 최경화 국장, 에스엘즈 정재헌 대표   이번 방송에서 에스엘즈 정재헌 대표는 대규모 BIM 데이터에 대한 병렬연산 방법, 레빗과 언리얼 엔진을 연동한 AR 운용 사례를 중심으로 하이테크 건설 분야 MEP의 새로운 설계방법과 공정혁신 등에 대해 발표했다. 에스엘즈는 2020년 2월 건설 자동화 및 가상현실 분야의 디지털 트윈 콘테크 기업으로 창업해, 자체 개발한 반도체 플랜트 훅업(hookup) 공종 개선 솔루션인 ‘ROUTi-AR’을 개발해 지난 CES에서 XR 테크놀로지&액세서리 부문 혁신상을 수상하기도 했다.  정재헌 대표는 “2020년 회사를 창업할 무렵에 코로나19가 시작됐는데, 당시 반도체의 플랜트 건설 문제 및 공급 문제 등을 우리가 가진 AR과 AI(인공지능) 기술로 해결할 수 있지 않을까 하는 고민을 했다”며, “이를 기반으로 초기 솔루션 모델의 프로토타입을 개발하게 됐고, 현장에서 BIM으로 제작된 설계도에 AI 및 AR 기술을 적용해 개선점을 찾아 적용할 수 있는 솔루션을 개발하게 됐다”고 설명했다. 정재헌 대표는 과거에 인텔이 생산 공정을 만들어 혁신을 이뤘다면, 2000년대는 삼성전자가 세계 반도체 시장을 주도하면서 플랜트 공정 관리를 통해 신제품 생산주기에 혁신을 가져왔다고 밝혔다. 2020년대 이후에는 AI와 AR 기술이 적극적으로 도입되면서 반도체 생산 일정을 추가로 앞당길 수 있게 됨으로써 관련 시장을 선도하는데 유리한 고지를 점령해 나갈 것으로 전망했다. 에스엘즈가 개발한 ROUTi-AR은 반도체 플랜트의 훅업 시공 과정에서 공종 혁신을 지원하는 AR 소프트웨어로, 클린룸 내의 설비와 MEP 경로를 자동으로 생성한다. 또한 레빗의 애드인 프로그램으로 제공되고 있다. 에스엘즈는 이를 통해 AR과 AI를 통한 BIM 설계 자동화가 가능해짐에 따라 반도체 플랜트 건설 기간을 수개월 단축할 수 있을 것으로 보고 있다.     정재헌 대표는 “설계 단계부터 디지털 트윈을 빠르게 전환하는 기술이 앞으로 굉장히 중요할 것으로 보고 있다”며, “현재는 훅업 공정에 머물고 있지만 앞으로는 반도체 공장이나 자동차 제조 등에 디지털 트윈을 적용하고, 건설 영역에서 VR/AR/디지털 트윈을 활용할 수 있는 기술을 개발하는데 주력할 계획이다”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (8)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다.  이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2024 버전에서 리스프(Lisp)를 로드하는 3가지 방법에 대해 간단하게 알아보도록 하겠다.    ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   리스프란 리스프(Lisp)는 ‘LISt Processing’의 줄임말로 프로그램 언어 중 하나이며, CAD 소프트웨어에서 사용자 정의 기능, 생산성 향상, 유연성, 직관적인 구조, 통합 가능성 등 다양하게 적용 가능하다. 이러한 특징으로 인해 많은 CAD 사용자는 리스프를 학습하고, 사용하고 있다.   애드인 관리 사용 가능한 애드인의 상태를 목록으로 표시하고, 새 애드인을 추가하거나 기존 애드인을 제거할 수 있다.   1. 명령창에 ‘options’ 또는 ‘op’를 입력한 후 ‘애드인(A)’을 클릭한다. 사용 가능한 애드인의 목록이 표시된다.    그림 1. 애드인 실행   2. 다음과 같은 옵션을 사용하여 애드인을 관리한다.   그림 2. 애드인 옵션   새로 만들기(N) : 파일 선택 대화 상자를 연다. 로드할 응용프로그램 파일을 선택하고 열기를 클릭한다. 삭제(D) : 선택한 애드인을 언로드하고 목록에서 제거한다. 위로(U) : 목록에서 선택한 항목을 위로 이동한다. 아래로(D) : 목록에서 선택한 항목을 아래로 이동한다.   애플리케이션 로드(LoadApplication) 프로그램에서 사용할 애플리케이션을 찾아 로드한다.   1. 리본 메뉴에서 관리 → 응용프로그램 → 애플리케이션 로드를 클릭하거나, 명령창에 ‘loadapplication’을 입력한 후 Enter를 클릭한다.   그림 3. 애플리케이션 로드 실행   2. 대화 상자에서 로드할 애플리케이션 파일을 찾아 열기를 선택한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  디지털 트윈 콘테크 기업인 에스엘즈(SLZ)는 자체 개발한 반도체 플랜트 훅업 공종 개선 솔루션인  ‘ROUTi-AR’로 2024년 CES에서 XR 테크놀로지&액세서리 부문 혁신상을 수상했다고 밝혔다. ROUTi-AR은 반도체 플랜트의 훅업(hookup) 시공 과정에서 공종 혁신을 지원하는 AR(증강현실) 소프트웨어로, 클린룸 내의 설비와 MEP 경로를 자동으로 생성한다. 기존의 구조물과 생성 중인 파이프를 회피하는 수 백개의 MEP 경로를 몇 분만에 실시간으로 연산하여 최적의 결과물을 제공하는 것이 특징으로 건설, 시공 뿐만 아니라 제조 분야의 유지, 보수에도 적용이 가능하다. 증강된 현장에서 MEP 경로를 자동 생성하거나 변경하고, 서버를 통해 BIM 데이터를 실시간으로 수정하는 기능을 제공한다.  ROUTi-AR은 오토데스크 레빗(Revit)의 애드인 프로그램으로 제공된다. 에스엘즈는 이를 통해 AR과 AI(인공지능)를 통한 BIM 설계 자동화가 가능해짐에 따라, 반도체 플랜트 건설기간을 수개월 단축할 수 있게 될 것으로 보고 있다. 에스엘즈의 이유미, 정재헌 공동대표는 “2023년 4월 미국 최고 발명가 상이라고 불리는 에디슨 어워즈 수상에 이어 최근에는 국내 KES 융합신기술부문에서도 수상하였다. 글로벌 시장에서 기술력을 인정받아 기쁘고, 앞으로도 지속적인 기술 혁신을 통해 디지털 트윈 건설 제조 분야의 유니콘으로 성장할 것”이라고 전했다. 

BIM 데이터와 실시간 3D 기술 결합해 최적의 의사결정 지원   삼성물산과 삼성물산의 IT 개발 협력사인 일레븐스디(11thD)는 에픽게임즈 코리아가 개최한 언리얼 페스트 2023 행사에서 ‘건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용한 플랫폼 구축하기’라는 주제의 강연을 통해 건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용할 수 있는 방법 중 하나인 플랫폼 구축 예시를 소개했다. 이번 강연에는 삼성물산 데이터센터 기술 Proposal 및 마케팅 총괄 이태관 부장과 일레븐스디 이종걸 대표가 강연자로 나섰으며, S-DCIS(Samsung Data Center Information System)의 개발 배경, 언리얼 엔진 도입 계기, S-DCIS 개발의 기술적 과정 등에 대해 설명하는 시간을 가졌다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   S-DCIS의 개발 배경 S-DCIS 플랫폼은 삼성물산이 데이터센터에 대한 노하우와 기술력을 바탕으로 삼성물산과 협업하는 고객에게 제공하는 데이터센터 전문 플랫폼이다. 삼성물산은 데이터센터 EPC 사업자로서, 국내외 데이터센터 PM 역할과 시공을 수행하면서 고객들이 추구하는 데이터센터 사업 모델을 함께 고민하고 있다. 이러한 경험을 바탕으로 공조 방식 및 랙(rack) 부하량에 따라 기본 제안 모델 5개 타입과 특화 모델 chiller Free, Liquid Cooling, Immersion Cooling의 3가지 타입을 추가해, 실제 BIM으로 구현해 가며 삼성물산의 EPC 노하우를 반영하여 총 8개 타입의 데이터센터 제안 모델을 개발했다. 삼성물산은 데이터센터 제안 모델 개발 과정에서 고객의 어려움을 실시간으로 해결하고, 적은 인적 오류와 빠른 의사 결정을 위해 사업 검토 자동화라는 목표를 설정했다. 이를 위해 초기에는 BIM을 고려하였으나, 검토하는 과정에서 BIM은 굉장히 디테일하며 강력하지만 다루기 어렵고 무겁다는 단점이 있었다. 이에 BIM을 가볍게 사용하는 방법에 집중하면서, 실시간 규모 검토 및 사업성 분석 그리고 데이터센터 입주사의 의견을 반영하기 위해서 언리얼 엔진 도입을 결정했다.   언리얼 엔진 도입 계기   ▲ S-DCIS 언리얼 엔진 도입 계기   삼성물산은 IT 전문이 아니기에 게임 엔진을 통한 BIM 활용 가능성은 보았지만, 어떤 엔진을 사용할지 고민이었다. S-DCIS는 개발자가 BIM, 설계, 건설, 데이터센터 상품 등에 대한 이해가 충분해야 개발이 가능하지만, 건설과 더불어 데이터센터에 대한 지식을 보유한 IT 전문가를 찾는 일은 쉽지 않았다. 특히, 데이터센터는 건설사 중에서도 진입 장벽이 높은 상품으로 국내 건설사 중 실적이 10개 이상인 회사는 2~3개뿐이다. 이렇게 쉽지 않은 과정이었지만 설계와 BIM 전문가이면서 IT 개발도 하는 일레븐스디의 도움으로 진행할 수 있었다. 엔진을 선택하기 위해 많은 IT 전문가들과 협의했고 건설 분야에 적합한, 즉 데이터센터 규모 및 사업성 분석 플랫폼 개발에 적합한 엔진을 선정하는 기준을 마련했다. 첫째는 ‘최종 결과물의 성과품이 건설에서 사용하는 투시도 즉 실사와 같이 고품질이어야 한다’, 둘째는 ‘확장성을 위해 BIM과 호환은 물론 3D 데이터 형식에 구애받지 않고 어느 데이터와도 호환이 쉬워야 하며, 수정 및 확장을 위한 지속적 지원과 오픈소스여야 한다’, 셋째는 ‘건설사가 기존에 사용하는 업무 환경 및 BIM 환경에 적합하고, 추후 스트리밍 서비스 및 타 산업과의 융합을 고려해야 한다’는 것이었다. 이 같은 기준으로 선택한 엔진이 언리얼 엔진이었고, 삼성물산은 IT 개발 협력사인 일레븐스디와 언리얼 엔진을 통해 S-DCIS의 개발을 진행했다.   S-DCIS 사업 개요   ▲ S-DCIS 사업 개요   S-DCIS의 개발 목표는 세 가지였다. 첫 번째는 BIM과 언리얼 엔진을 활용한 규모 검토 알고리즘 구축, 두 번째는 사업을 운영할 수 있는 사업성 검토 알고리즘 구축, 마지막은 규모 검토와 사업성 검토를 잘 활용하고 삼성물산과 데이터센터 발주처가 이 시스템을 통해 최적의 결정을 내릴 수 있는 플랫폼 구축이었다. 총 9개월동안 진행된 이번 프로젝트의 가장 중요한 성과는 데이터 센터 기획, 검토 단계에서의 각 전문가들의 모든 전문 지식 활용에 대한 프로세스 정형화와 시스템 개발 가능성에 대한 검토를 완료했다는 점이다. 최종 성과물 다섯 가지에 대해 살펴보면 다음과 같다. 우선 ‘GIS 정보조회 플랫폼’은 기획자가 발주처와 협의 시 위치 정보, 입지조건이 포함된 대지 검토를 언리얼 엔진으로 개발된 플랫폼에서 확인하면서 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 최적의 대지, 사이트가 결정된 후에는 엔지니어들이 각자의 노하우가 포함돼 있는 ‘규모 검토 시스템 Part 1’과 ‘Part 2’를 통해 기획, 검토, 설계를 진행한다. 전문지식을 바탕으로 진행된 검토안은 네 번째 성과물인 ‘규모 검토 보고서’로 전달되는데, 이는 앞에서 검토된 모든 내용을 인터랙티브한 보고서 형식으로 정리한 보고서이다. 이러한 절차로 결정된 사항을 마케팅, 홍보 차원에서도 적극 활용할 수 있도록 개발한 것이 마지막 성과물인 ‘통합 정보 시각화 대시보드’이다. 다섯 개의 성과물이 선형적으로 연계된 만큼 데이터의 흐름도 및 구축 시스템도 중요하다. 처음과 마지막을 구성하는 ‘GIS 정보조회 플랫폼’과 ‘통합 정보 시각화 대시보드’ 시스템은 언리얼 엔진을 기반으로 개발되었다. 2, 3, 4번째에 해당되는 전문적 산식이나 보고서처럼 분석된 자료 등의 시각화 작업 등은 닷넷 프레임워크(.NET Framework)로 진행되었고, 3번째 설계 프로세스가 필요한 시스템은 레빗(Revit) 애드인으로 개발되었다.   GIS 정보조회 플랫폼   ▲ GIS 정보조회 플랫폼   GIS 정보조회 플랫폼은 일레븐스디에서 언리얼 엔진을 이용해서 자체 개발한 3D 맵 시스템에, 삼성물산에서 제공하는 데이터센터 특화 정보를 임베드해서 만든 데이터센터 특화 플랫폼이다. 최적의 결정을 내리기 위한 정보 조회를 하는 만큼, 플랫폼에서의 조회 결과에 대한 저장하기, 가져오기, 공유하기 기능까지 추가 개발했다 예를 들어, 삼성 데이터센터 프로젝트를 위해 커스터마이즈된 UI/UX와 필요한 기능에 맞춘 글로벌 내비게이션 바는 모든 지형과 건물, 인프라를 공공기관에서 제공하는 공신력 있는 데이터만을 변환시켜 스트리밍으로 빠르고 정확하게 자동 피드되도록 자체 개발했다. 3D 맵이다 보니 지번 조회 기능 및 맵을 둘러보다가 대지를 선택할 수 있는 기능을 추가했으며, 선택된 대지의 건폐율과 연면적, 고도 제한에 맞춰서 최대로 개발 가능한 알고리즘 매싱(massing) 구현을 통해 시각적으로도 프로젝트 적합성 검토의 효율성과 정확도를 향상시켰다. 또한, 검토하고자 하는 해당 대지의 법규 검토, 데이터센터 특화 정보, 대지정합성 검토를 동시에 가능하게 하였고, 더 필요한 정보는 토지이음 링크를 통해 확인할 수 있도록 구축했다. 해당 대지에 관한 정보뿐 아니라, 데이터센터를 기획하는 데 있어서 무엇보다 중요한 주변 환경, 입지 조건 정보까지도 함께 검토할 수 있도록 구현했다. 무엇보다 수없이 많은 대지를 검토하는 과정에서 각 팀원들의 검토 내용을 수집, 활용하는 게 필요했는데, 이를 위해 검토 사항을 북마크 형식으로 저장할 수 있도록 하고, 회사 차원에서 최종 결정을 내리기 위한 ‘우선 선택 대지’를 결정권자에게 ‘공유항목’ 기능을 통해 보고 공유하는 기능 또한 추가했다.   일레븐스디의 3D 맵 개발 배경 및 구현 프로세스   ▲ 일레븐스디의 3D 맵 구현 프로세스   3D 맵을 제작 및 개발하면서, 효율성 향상을 위해 차별화를 뒀던 점은 크게 세 가지다. 첫 번째는 언리얼 엔진에서 제공하는 블루프린트를 최대한 활용하면서도, 건설산업에 필요한 설계 BIM 툴과의 연계성을 위해서 비주얼 스크립팅 외의 C++ 스크립팅까지 도입하면서 개발했다는 점이다. 두 번째는 데이터의 호환성과 지속적으로 업데이트가 필요한 환경에 맞춰서 맵과 관련된 형상 데이터 서버와 공간 함수 데이터 서버를 이원화해서 시스템을 구축했다는 점이다. 이를 통해, 필요한 데이터나 맵 정보만 별도로 분리해서 가볍고 빠른 업데이트가 가능하게 됐을 뿐 아니라, 보안에 민감한 데이터만 저장, 활용할 수 있는 서버를 따로 구축해서 삼성의 개발 조건에 충족할 수 있는지도 검토했다. 세 번째는 3D 맵의 성과품 구현 최적화를 위해, 별도 서버에 저장된 데이터들을 불러오기 위한 ‘RestAPI’ 기능을 자체 설계하여 시스템을 개발했다는 점이다. 3D 맵의 구현 프로세스에 대해 알아보면, 공공데이터 수집, 취합, 정제, 활용과 관련해 NASA의 지형(terrain) 데이터와 국토교통부에서 제공하는 공공데이터를 취합하고, 일레븐스디만의 데이터 분석 기준에 맞춘 데이터베이스 설계서를 작성해서 프로젝트에 적용했다. 형상 데이터와 공간 함수 데이터는 언리얼 엔진과의 통합이 잘 호환되는 조건으로 데이터베이스 설계서를 작성했으며, 이렇게 정의된 데이터베이스 설계서를 중심으로 형상화 서버와 공간 함수 서버를 이원 분리하여 작업했다. 일레븐스디만의 데이터베이스 설계서를 기본으로 이원화된 2개의 서버까지 구축한 후에 데이터 활용을 위한 자체 기능인 RestAPI를 설계했다. 여기에는 기능에 따라 ‘형상화된 3D 데이터 추출’, ‘지번 주소 검색 기능’, ‘선택 대지의 예상 규모 자동생성’ 등이 있다. 마지막으로, RestAPI로 설계된 기능을 언리얼 엔진 기반으로 작성된 데이터센터 플랫폼에 구현하기 위해서, 자체 설계된 RestAPI을 호출할 수 있는 C++ 클래스를 개발한 후 블루프린트 노드화를 통해 일레븐스디 자체 데이터베이스와 연결된 RestAPI를 언리얼 엔진 내에 구현할 수 있었다. 이렇게 언리얼 엔진으로 개발된 일레븐스디만의 ‘위치기반 공간정보 3D 맵 시스템’이 구성되어 있는 상태에서 삼성물산 데이터센터 규모 검토 시스템 S-DCIS에 필요한 정보와 노하우를 연계하는 작업을 진행했다. 삼성물산 데이터센터 시스템에 특화된 추가 개발 내용 중 중요한 부분으로는 첫 번째로 선택된 대지의 건설 적합성 검토와 데이터센터만의 고유한 개발/기획 특성상 교통 인프라, 민원 우려 시설, 소방서 위치, 화재 위험 시설과 같은 주변 인프라 검토를 수반하는 개발이 있었다. 그리고 두 번째는 매싱 자동 생성 알고리즘 작업과 결정 프로세스의 원활화를 위한 저장, 공유, 결정 내용 정보 가져오기 등의 기능 개발이었다.   규모 검토 시스템   ▲ 규모 검토 시스템 Part 1   규모 검토 시스템 Part 1에서 살펴볼 점은 삼성물산의 표준 모델을 기반으로 데이터센터 규모 검토 수행 프로세스 시스템을 구축한 부분과, 표준 모델에서 건물의 가로-세로 길이 조절을 통해 규모 검토의 세분화를 이루게 한 점, 이렇게 추출된 최종 기획안을 다시 언리얼 엔진으로 가져와 플랫폼 안에서 검토한 내용을 컨펌할 수 있도록 개발된 부분 등이다. GIS 정보조회 플랫폼에서 선택된 대지 정보와 알고리즘으로 구성된 예상 최대 건축 규모 매싱을 가져오는데, 이를 기준으로 삼성물산 표준 모델 중 기준 타입을 추천하게 된다. 추천받은 표준 모델 기준 타입을 선택된 대지에 이동, 회전 등을 통해 원하는 자리에 배치할 수 있도록 개발했고, 배치가 완료된 후 본격적인 규모 산정 시스템과 연동되면서 검토가 시작된다. 규모 산정은 층수 조절부터 시작해서 가로-세로 조절을 통한 레이아웃 조정하기로 이루어져 있고, 무엇보다 중요한 건 ‘랙 당 전력밀도’, ‘랙 개수’ ‘수전용량’을 계속 확인하면서 규모 검토를 진행할 수 있게 개발했다는 점이다. 또한, 엔지니어가 검토, 기획하는 중에 최적의 규모 산정 조건을 초과했을 경우 경고가 나오도록 개발됐다. 이렇게 레이아웃 조정이 마무리된 후 MEP 용량 검토하기를 진행한다. 규모 검토를 마무리하는 단계에서는 건축, 기계, 전기, 구조 등 모든 공종의 검토 내용을 다시 한 번 확인할 수 있도록 했다. 확인 작업까지 마무리된 최종 규모 검토 모델을 다시 언리얼 엔진 기반 플랫폼에 가져와서 대지 정보와 주변 환경 조건에 맞춰 검토한다.   ▲ 규모 검토 시스템 Part 2   규모 검토 시스템 Part 2는 규모 검토 시스템 Part 1에서 결정된 검토 결과를 BIM 데이터로 전환 및 MEP 장비 배치 검토를 수행하는 과정으로, 검토 결과를 기반으로 BIM 데이터 자동 생성 및 장비 배치 시 인적 오류 방지에 초점을 두고 있다. 여기에서 사용되는 레빗 애드인은 시스템상에서 검토된 기획안을 레빗이라고 하는 BIM 툴로 가지고 와서 건설 환경에 필요한 설계안으로 발전시킬 수 있다. 시스템 내에서 규모 검토를 마친 기획안을 레빗으로 불러오기하면 가져오기를 함과 동시에 대지경계선, 건축한계선, 각 층고 레벨, GIS 기반 정북방위, 그리드 등이 검토안에 맞춰 자동 생성된다. 그리고 검토된 데이터에 맞춰 층별 라이브러리가 조정되고, 건물 전체 가로-세로 길이도 조정돼 자동으로 들어오게 된다. 자동으로 배치된 건물에 필요한 실을 구성한 후에는 데이터센터 장비를 배치하는데, 일레븐스디에서 자체 개발한 BIM 라이브러리 매니징 시스템을 활용해 시각적으로 필요한 장비를 체크하는 동시에 선택한 장비를 드래그앤드롭 방식으로 손쉽게 각 층, 각 실에 배치할 수 있다. 레빗 애드인의 주요 목적은 어려운 건축 설계 BIM 툴을 모르더라도 손쉽게 작업하면서 정확한 설계안을 도출할 수 있게 하는 것이다. 중간에 사람의 수작업이 조금은 필요한데 이는 장비 배치를 하는 과정에서 개수가 초과했을 경우 경고 빨간색 창이 뜰 수 있도록 개발해서, 어떠한 상황에서도 인적 오류를 방지하면서 정확하고 신뢰도 있는 설계 검토안을 도출할 수 있도록 하는 것이 목적이었다.   규모 검토 보고서   ▲ 규모 검토 보고서   규모 검토 보고서는 규모 검토 시스템 Part 2에서 생성된 BIM 데이터를 기반으로 모든 검토 내용과 설계안을 지능적이고 인터랙티브한 보고서로 구성해, 사용자가 원하는 정보를 직접 클릭·조회하여 정보를 취득할 수 있다. 또한, 이 보고서에서는 삼성물산의 노하우 및 데이터센터의 SDCPET 시스템을 통해 얻은 데이터 등을 활용하여 CAPEX, OPEX, 공기까지도 검토할 수 있으며, 이러한 특징을 통해 초기 사업성을 검토할 수 있다.   통합 정보 시각화 대시보드   ▲ 통합 정보 시각화 대시보드   앞서 설명한 네 가지의 시스템은 선형적으로 데이터 흐름이 연결되면서 각 시스템이 연계되지만, 마지막 ‘통합 정보 시각화 대시보드’ 시스템은 조금 다르다. 규모 검토 보고서가 인터랙티브한 보고서라면, 통합 정보 시각화 대시보드는 추가 작업이 된 대시보드 형태의 ‘규모 검토 체험형 보고서’라고 할 수 있다. 비주얼 스크립팅 시스템인 블루프린트, UI 제작을 위한 UMG 등 언리얼 엔진의 장점을 살려서 최종 의사결정권자의 최적 의사결정 지원 및 마케팅, 홍보에 초점을 맞췄다. 첫 번째 성과물인 언리얼 기반의 ‘GIS 정보조회 플랫폼’과는 다르게 고품질화, 안정화, 경량화 작업을 통해서 스트리밍 상태에서도 문제 없이 실사와 같은 검토 자료 및 기획 설계안을 확인할 수 있도록 개발돼 정보 전달이 더욱 용이하도록 만들어졌다. 타일셋(tileset)으로 자동 배치되는 대지와 공공데이터로 구성된 건물/인프라 모델은 스트리밍으로 피드되며, 주변 GIS 정보 및 주변 환경 정보 또한 자동으로 피드되도록 했다. 중요한 검토 자료 중 하나인 선택된 대지로부터 변전소 간의 거리 표현도 언리얼 엔진의 블루프린트를 활용해 자체 제작됐으며, 이러한 기본 정보 위에 데이터센터만의 특화된 규모 검토 자료와 검토를 통한 최적화된 설계안이 선택된 대지 위에 배치된다. 또한, 삼성물산의 표준 모델에서 시작된 규모 검토안이 어떻게 대지 조건에 맞춰 수정 및 보완되었는지 더 자세하고 정확하게 확인할 수 있도록 층별 검토 부분에 대해서 더 집중했다. 이는 언리얼 엔진의 데이터스미스로 BIM 데이터를 가져와 언리얼 엔진의 블루프린트, UMG 등을 활용해 구현했으며, 층별 레이아웃을 3D Axon으로 확인할 수 있을 뿐 아니라 각 실에 지정된 장비들 개수와 스펙까지도 클릭하면서 더 자세히 확인할 수 있도록 했다. 통합 정보 시각화 대시보드는 언리얼 엔진의 리얼타임 3D 기술을 통해 렌더링이나 동영상의 개념이 아닌 게임과 같이 최종사용자가 카메라를 돌려보기도 하고, 원하는 정보를 선택적으로 조합하여 볼 수 있는 일종의 체험형 가상공간 대시보드로 개발할 수 있었다.   S-DCIS를 통해 보는 향후 비전   ▲ 일레븐스디의 향후 비전   일레븐스디는 삼성물산과 규모 검토 시스템 플랫폼을 개발하면서 현재 다섯 개의 시스템으로 연계되어 있는 플랫폼을 몰입형 연결 경험을 위하여 하나의 플랫폼으로 통합해야 할 필요성을 느꼈으며, 사용자 편의를 위한 원 플랫폼 제작을 추후 개발 방향으로 정했다. 또한, ‘데이터 기반 글로벌 위치정보 및 공간정보 활용 플랫폼 개발’이란 소신을 갖고 있는 일레븐스디는 대지 정보 활용 영역을 확장하고, 데이터 활용 기술 개발 또한 꾸준히 진행할 예정이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크    이번 호에서는 파이썬(Python) 기반의 오토캐드 설계 모델링 자동화 및 코딩 방법을 예제를 통해 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. CAD 디자인 자동화 예시   애드인 기반 설계 자동화 도구 개발 오토캐드는 매우 대중적인 모델링 프로그램이다. 필자도 설계를 처음 접할 때 오토캐드를 사용했다. 오토캐드는 장점이 많은 디자인 도구이지만 단점도 많다. 그 중 하나가 단순 반복적인 도면 작성 ‘노가다’인데, 이를 줄여주는 방법이 애드인 개발을 통한 디자인 자동화이다. 이를 이용하면 몇 번의 파라미터 입력만으로 단순 반복 설계를 자동화할 수 있다.  애드인 개발 방법은 다음과 같이 다양하다. 리스프(LISP) 기반 개발 : 도면 작도 유틸리티 개발이 가능 닷넷(.NET) COM 기반 개발 : 비주얼 베이직(VB), C# 등을 이용해 코딩. 사용자 이벤트를 받아 처리하는 등의 개발 가능 ARX 기반 개발 : C++를 이용해 코딩. 시빌3D(Civil3D)와 같은 복잡한 프로그램 개발이 가능함 이번 호에서는 앞에서 소개한 방법 외에 개발이 편리한 pyautocad 라이브러리 기반의 애드인 개발 방법을 정리한다. 이 라이브러리는 실행된 오토캐드와 연결되어, CAD 기능 API를 호출할 수 있다. 참고로, 이외에도 pywin32 라이브러리를 통해 .NET COM이 지원되는 오토캐드를 포함한 모든 윈도우 프로그램을 파이썬으로 조작할 수 있다.    개발 환경 오토캐드 파이썬 기반 개발을 위해 다음과 같이 프로그램을 설치한다.   1. 파이썬을 설치한다.  참고 : https://www.python.org/downloads/   2. 명령창을 실행한 후 다음과 같이 pyautocad 라이브러리를 설치한다. pip install --upgrade pyautocad   그림 2   옵션으로 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)를 설치하면 개발이 편리하다.   코딩 따라하기 현재 실행된 오토캐드 도면 창에 간단한 텍스트 심벌을 가진 선과 원을 100개 생성해 본다. 파이썬 파일을 만들고, 다음을 코딩해 실행해 본다.  from pyautocad import Autocad, APoint import numpy as np acad = Autocad(create_if_not_exists=True) acad.prompt("Hello pyautocad ") print(acad.doc.Name) no = 0 for i in range(10):     for j in range(10):         p1 = APoint(i * 35, j * 25)         p2 = APoint(i * 35, j * 25 + 10)         text = acad.model.AddText(u'Symbol-%s' % no, p1 - 1.0, 2.5)         no += 1         acad.model.AddLine(p1, p2)         radius = np.random.randint(5, 10)         acad.model.AddCircle(p1, radius)   for obj in acad.iter_objects():     print(obj.ObjectName)   실행 결과는 <그림 3>과 같다. 자동으로 도형이 생성된다.    그림 3     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다. 이 기사는 한시적으로 무료로 제공됩니다.(12/15까지)

건설 분야의 VR·디지털 트윈 활용 위한 전문성과 기술력 선보일 것   에스엘즈는 건설사이면서 프로젝트 수행에 필요한 소프트웨어를 직접 개발하는 기술회사이기도 하다. 건설 분야에서도 주요한 트렌드로 떠오른 디지털 트윈에 주목하고 있는 에스엘즈는 정확한 디지털 트윈을 만들고 효과적으로 활용할 수 있도록 가상현실(VR)과 인공지능(AI) 기술을 꾸준히 개발 중에 있다. 건설과 소프트웨어 두 분야에서 높은 전문성을 갖추고 국내외 건설시장에서 최고의 기술력을 선보이겠다는 것이 에스엘즈의 비전이다. ■ 정수진 편집장   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표(왼쪽), 이유미 대표(오른쪽)   VR 및 디지털 트윈 소프트웨어 개발하는 건설회사 에스엘즈는 건설 분야의 전문성을 가진 소프트웨어 개발회사이다. 반도체 공장이나 자동차 제조 등에 디지털 트윈을 적용하고, 건설 영역에서 가상현실(VR)/증강현실(AR)/디지털 트윈을 활용할 수 있는 기술을 개발하는 데에 주력하고 있다. 에스엘즈는 이유미 대표와 정재헌 대표를 중심으로 지난 2020년 설립됐다. 이유미 대표는 2018년부터 서울대학교 환경설계학과에서 가상 경관 설계 진행 기법에 대한 수업을 진행해 왔다. 정재헌 대표는 코흐에스엑스스투디오를 통해 BIM 등 건축 분야에서 가상현실의 가능성을 꾸준히 탐색해 온 건축가이다. 가상 설계 기술을 건설 산업에서 활용하는 방법을 고민한 두 사람은 가상현실 기술의 산업화를 촉진한다는 목표 아래 에스엘즈를 설립했다. 에스엘즈는 건설사로서 수주를 받아 프로젝트를 진행하는 과정에서 필요한 소프트웨어를 직접 개발하고 있다는 점이 독특하다. 건축 설계와 시공에 새로운 기술을 접목하는 것을 목표로 소프트웨어 개발을 진행해 온 에스엘즈는 이와 관련한 투자를 꾸준히 유치하고 있으며, 중소벤처기업부의 창업 기업 지원 프로그램인 팁스(TIPS)의 지원기업으로 선정되기도 했다. 가상현실 시공 사례를 개발해 해외 공모전에 당선되는 등 국내외에서 꾸준한 성과를 내면서, 서울대학교 시흥캠퍼스에 있는 사무실과 함께 최근에는 R&D 센터를 마련했다. 이 과정에서 2명으로 출발한 인원도 23명으로 늘었다.   건설 산업 위한 디지털 트윈과 인공지능 기술 개발에 주력 가상현실은 콘텐츠 산업을 중심으로 발전해 왔는데, 지금은 디지털 트윈에 포함되는 개념으로 변화하고 있다. 또한, 가상현실과 확장현실(XR), 하드웨어를 중심으로 메타버스가 전개되고 있다. 이에 따라 산업 분야에서는 디지털 트윈에 주목해 제조 스마트화 등을 추진하고 있는 상황이다. 정재헌 대표는 에스엘즈가 소프트웨어를 개발하는 건설사이면서 동시에 디지털 트윈 기업이라고 소개했다. 최근 건설 분야에서도 디지털 트윈이 중요한 트렌드로 꼽힌다. 기존 공장의 유지보수뿐 아니라 새로운 공장의 기획과 BIM 설계부터 데이터화와 디지털 트윈 개발이 필요하다는 인식이 확산되고 있다는 것이 정재헌 대표의 설명이다. 가상 설계는 현실과 꾸준히 상호작용하고 업데이트되면서 더욱 완성도 높은 디지털 트윈을 구현할 수 있다. 에스엘즈는 건설 현장에 가상현실 기술을 접목하고, 실제에 기반한 가상/증강현실로 디지털 트윈을 구현하겠다는 비전을 내세운다. 특히 공장의 건설은 까다로운 제약 조건이 많고 난이도가 높은 분야로 꼽힌다. 에스엘즈는 이 분야를 중심으로 가상현실과 디지털 트윈의 효과를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 한 가지 사례로, 에스엘즈는 SK에코플랜트와 함께 반도체 공장의 메타버스를 구현하는 프로젝트를 진행했다. 이 프로젝트의 핵심은 공장의 복잡한 배관 설계를 위해 인공지능(AI)을 활용하는 것이었다고 한다. 에스엘즈는 이 프로젝트에서 얻은 성과를 ‘스마트라우팅 AI’라는 솔루션으로 패키징해 출시를 계획하고 있다. 스마트라우팅 AI는 MEP(기계/전기/배관) 영역에서 배관 파이프라인의 자동 설계를 지원하는 소프트웨어이다. 정재헌 대표는 “기존에도 배관 라우팅(routing)을 지원하는 소프트웨어는 있지만 자동화 수준은 높지 않았다”면서, “오토데스크 레빗의 애드인으로 구동하는 스마트라우팅 AI는 숫자만 입력하면 간섭을 회피하면서 최단거리로 자동 설계를 할 수 있어, 차별화된 수준의 자동화를 구현했다”고 설명했다. 또한 에스엘즈는 반도체 공장에서 설비를 교체할 때 파이프를 빠르게 연결할 수 있도록 증강현실로 자동 배관 설계를 할 수 있는 스마트라우팅 AR 소프트웨어도 개발 중에 있다.   ▲ 에스엘즈는 증강현실과 인공지능을 공장의 배관 설계 자동화에 접목한 소프트웨어를 개발했다.   건설 및 소프트웨어 전문성 기반으로 경쟁력 강화 에스엘즈는 건설 분야의 지식을 가진 소프트웨어 개발자를 확보하는 데에 주력하고 있다. 소프트웨어 지식뿐 아니라 건설에 대한 전문 지식을 갖추어야만 건설 설계부터 시공까지 통합할 수 있는 소프트웨어를 개발할 수 있다고 보기 때문이다. 이유미 대표는 “설계 단계부터 가상현실/증강현실에 대한 고려를 충분히 해야만 비용의 낭비를 막고, 이러한 기술을 성공적으로 활용할 수 있다”면서, 건설에 대한 이해를 바탕으로 필요한 기능을 개발하고 건설 분야의 고객과 원활히 소통할 수 있다는 점을 에스엘즈의 강점으로 꼽았다. 특히 건설 설계의 노하우를 쌓는 것은 긴 시간이 필요한데, 에스엘즈는 건축 분야의 전공지식과 소프트웨어 개발 능력을 모두 갖추고 있어 건축과 관련한 고객 요구에 빠르게 대응할 수 있다는 점이 주요한 경쟁력이라고 소개했다. 이런 역량을 통해 에스엘즈는 증강현실과 접목해 공간을 다루는 디지털 트윈을 빠르게 제공할 수 있다는 점을 내세운다. 정재헌 대표는 “그 동안 축적된 기술력을 제품화해서 솔루션으로 론칭하고, 반도체 투자 관련 행사인 UDM 콘퍼런스에서 공식 발표할 계획”이라고 전했다. 최근글로벌 반도체 시장에서는 생산 공장인 팹(fab)을 증설하려는 움직임이 가시화되고 있다. 이에 따라 에스엘즈도 해외 진출을 모색하고 있는데, 반도체 공장 건설에서 디지털 트윈이 빛을 보는 기점이 될 것으로 기대를 걸고 있다. 이유미 대표는 “미국 로스앤젤레스에 오피스를 설립할 계획이며, 텍사스와 실리콘밸리를 중심으로 해외 비즈니스를 전개할 계획”이라고 전했다. 에스엘즈는 향후 5년 내 건설 인공지능과 증강현실 분야에서 최고의 기술을 확보한다는 목표를 설정했다. 또한 공장뿐 아니라 도시 전반의 디지털 트윈도 점차 중요한 테마가 될 것으로 보이는데, 에스엘즈는 장기적으로 이 분야에 진출할 계획이다. 이유미 대표는 “이런 성장을 드라이브하기 위해 현재까지 16억 원의 누적 투자를 받았으며, 2024년에 시리즈 A 투자 유치를 목표로 올 연말 브리지 투자를 받을 계획”이라고 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오토데스크는 건축 환경에서 설계, 건설, 운영 등 워크플로 전반을 통합하는 산업 클라우드인 오토데스크 포마(Autodesk Forma)의 첫 번째 기능 세트를 공개했다. 포마의 초기 기능은 설계 개념의 탐색을 간소화하고, 반복적인 작업의 부담을 덜어주며, 건물 부지 주변의 환경적 특성을 평가하는 데 도움이 되는 자동화 및 AI 기반 인사이트를 제공하는데 초점을 맞추고 있다. 오토데스크는 "포마는 초기 단계의 계획 및 설계 프로세스를 대상으로 하며, 건축가는 창의적인 솔루션에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다"고 소개했다. 이번에 출시된 포마는 AEC 및 건설 운영 분야의 산업 클라우드를 위한 첫걸음으로, 오토데스크는 새로운 기능과 기능을 지속적으로 추가할 계획이다. 포마는 사용자가 수십 가지 설계 옵션을 빠르게 평가하고 원하는 설계 품질을 개선하는 데 도움을 준다. 빠른 프로젝트 설정으로 생산성을 높이고, 깊은 기술 전문 지식 없이도 고급 기능을 활용할 수 있으며, 데이터를 사용하여 설계 비전에 대한 설득력 있는 스토리를 전달함으로써 이해 관계자의 동의를 확보하고 동참을 이끌어낼 수 있다는 것이 오토데스크의 설명이다. 오토데스크는 이를 통해 건축 회사가 고객의 요구를 더 잘 충족하고 더 높은 품질의 결과물을 달성하여, 더 많은 입찰을 수주하고 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다.     오토데스크 포마의 초기 버전은 컨텍스트 모델링(contextual modeling)을 통해 새로운 BIM(빌딩 정보 모델링) 프로젝트의 시작 프로세스를 간소화한다. 사용자는 몇 분 안에 전체 프로젝트 영역의 3D 모델을 설정하고, 자체 데이터를 입력하거나 선택한 지역에 대한 데이터 세트를 구입하여 포마 내에서 원활하게 작업할 수 있다. 포마의 개념 설계 기능은 사용자가 설계 의도를 창의적으로 표현하고, 복잡한 설계를 몇 분 만에 풀 3D로 생성할 수 있는 프리폼 건물 설계 도구를 제공한다. 그리고 자동화를 통해 설계 콘셉트의 초기 탐색 속도를 높일 수 있다. 간단하면서 강력한 파라메트릭 툴을 사용하면 다양한 설계 콘셉트와 변형을 빠르게 개발하여 전체 공간을 탐색할 수 있으므로, 사용자는 창의성에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 포마가 제공하는 머신러닝은 사용자가 깊은 기술적 전문 지식이 없어도 햇빛, 일광, 바람, 미기후(microclimate)와 같은 주요 조밀도 및 환경 품질에 대한 실시간 분석을 수행한다. 이를 통해 설계 프로세스 첫 날부터 환경 분석을 완료하여 지속 가능성 요구 사항과 목표를 충족할 수 있다는 것이 오토데스크의 설명이다. 이와 함께, 포마는 파일 없이 레빗과 동기화할 수 있는 애드인을 제공한다. 사용자가 레빗에서 포마의 데이터를 상세하게 작성하고, 해석을 위해 다시 포마로 데이터를 가져올 수 있다. 오토데스크는 포마를 통해 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud)를 포함한 커넥티드 제품 생태계 함께 초기 단계의 계획부터 레빗 설계까지 건물 설계를 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공할 수 있게 되었다. 기존 서브스크립션 가입자의 경우 오토데스크 AEC 컬렉션에 포마가 포함된다. 오토데스크의 에이미 번젤(Amy Bunszel) 건축, 엔지니어링 및 건설 설계 솔루션 부문 수석 부사장은 "포마는 건축 전문가들이 계획과 세부 설계를 순차적으로 진행하지 않고 반복적으로 작업할 수 있는 민첩성을 제공함으로써 성과를 극대화할 수 있도록 지원한다"면서, "태양과 바람, 소음, 운영 에너지 등 다양한 요소를 빠르게 평가하는 것부터 계산 작업을 클라우드로 옮기고 레빗과 연결하는 것까지 포마는 고객에게 큰 가치를 제공한다"고 설명했다.

오라클은 자율운영 데이터 웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse : ADW)와 관련된 신규 혁신 기능을 발표했다. ADW는 머신러닝을 기반으로 분석 워크로드에 최적화된 자율운영 데이터베이스이다. 오라클은 이번에 발표한 혁신 기능을 통해 기존 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 개방성과 성능을 높이고 비용을 낮출 수 있다고 소개했다. 오라클 ADW는 데이터베이스 전반에 대한 네이티브 멀티 클라우드 기능 및 개방형 표준 기반의 데이터 공유 기능을 제공하고, 로코드 기반 도구를 활용하여 데이터 통합 및 분석을 간소화하며, 오브젝트 스토리지와 동일한 비용으로 초고속 엔터프라이즈 스토리지를 제공함으로써 데이터 레이크의 경제성 높이는데 초점을 맞췄다. 오라클은 "이는 고객사들이 자사의 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 아키텍처를 개선함에 있어 비용 효율성 및 성능 중 어느 한 쪽도 희생할 필요가 없어졌음을 의미한다"고 설명했다. 오라클 ADW는 업계 표준의 오픈소스 델타 공유(Delta Sharing) 프로토콜을 사용해 개방형 협업을 지원한다. 고객사는 이 프로토콜을 지원하는 애플리케이션 및 서비스를 통해 사용자들과 안전하게 데이터를 공유할 수 있다. 데이터 공유 속도가 향상되면 비즈니스 의사결정에 오래된 데이터 및 부정확한 분석 결과가 사용되는 것을 방지하고, 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있게 된다.     오라클 ADW는 이번에 멀티 클라우드 기능을 확장했다. AWS, 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud) 상의 오브젝트 스토리지에 대한 안전한 액세스와 함께 애저 SQL(Azure SQL), 애저 시냅스(Azure Synapse), 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 스노우플레이크(Snowflake), 몽고DB(MongoDB), 아파치 하이브(Apache Hive), 포스트그레SQL(PostgreSQL)에 대한 라이브 SQL 연결, 100개 이상의 데이터 소스로부터 데이터를 수집하는 사전 구축 커넥터를 지원한다. 또한 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 테이블에 대한 쿼리 액세스, AWS 글루(AWS Glue)와의 통합에 기반한 데이터 레이크 스키마 및 메타데이터의 자동 수집 기능도 추가되었다. 간소화된 데이터 통합 및 데이터 분석 기능도 강화됐다. 로코드 기반의 오라클 자율운영 데이터베이스 데이터 스튜디오(Oracle Autonomous Database Data Studio)가 추가됐는데, 이 도구는 분석가 및 데이터 과학자가 IT 팀의 지원 없이 직접 데이터를 로드, 변환, 분석할 수 있는 직관적 셀프 서비스 클라우드 콘솔을 제공해 제품을 추가로 구매하거나 여러 제품을 통합해 사용하는 번거로움을 없애 준다. 오라클 ADW용 구글 시트(Google Sheets) 애드온은 마이크로소프트 액셀(Microsoft Excel) 애드인(add-in)과 함께 단일 데이터 소스 기반 인사이트 도출을 가속화하는 데 기여한다. 한편, 오라클은 ADW의 엑사데이터(Exadata) 스토리지 비용이 75% 이상 감소하여 오브젝트 스토리지와 같은 비용으로 최대 20배 빠른 쿼리 성능을 이용할 수 있게 되었다고 덧붙였다. 이는 고객사들이 현재의 데이터 웨어하우스/데이터 레이크 아키텍처에 대한 접근법을 재편하고, 모든 데이터를 오라클 ADW에 저장하며 결과적으로 실용적인 인사이트를 보다 저렴하면서도 빠르게 도출하는 데 기여할 수 있다. 오라클의 체틴 오즈부턴(Çetin Özbütün) 데이터 웨어하우스 및 자율운영 데이터베이스 기술 담당 총괄 부사장은 "고객사는 온프레미스, 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 등으로 나뉘어 사일로화된 데이터를 분석하는 과정에서 많은 장애물에 직면한다. 특히 멀티 클라우드 및 데이터 레이크 환경 간의 상호 운용성이 부족하고, 데이터 분석 생태계를 지원하기 위해 상호 일관성이 결여된 각종 도구 및 서비스를 조합해야 한다는 점이 가장 큰 걸림돌"이라면서, "오라클 자율운영 데이터 웨어하우스의 최신 혁신 기능은 고객사가 어디서든 보다 간단히 데이터를 쿼리(query) 및 관리, 공유, 확장할 수 있도록 지원한다. 오라클은 앞으로도 데이터 관리 시스템의 한계를 확장하여 모든 주요 데이터베이스 워크로드 및 데이터 유형과 관련된 성능, 자동화, 멀티 클라우드 통합 기능을 제공하기 위한 노력을 계속해 나갈 것"이라고 말했다.  

4월 26일(수) 오후 2시부터 진행되는 CNG TV에서는 보다 효율적으로 배관 ISO 워크플로우에 적용할 수 있는 ISO Master의 기능을 살펴볼 예정이다.  ISO Master (아이소마스터)는 오토데스크 레빗(Autodesk Revit) 배관 모델을 ISO 도면으로 자동 추출해주는 애드인 솔루션으로, Revit 모델의 속성 정보와 Mapping Table을 활용하여 ISO Drawing, 심벌&태그 표현, BOM을 자동으로 작성한다. 이번 방송에는 한국인프라 기술지원팀 정현록 차장과 황성민 대리, 메가비엠 한승원 팀장이 출연하여 기능과 사례에 대해 소개할 예정이다.    CNG TV는 생방송으로 진행되며, 캐드앤그래픽스 홈페이지 CNG TV 메뉴에서 사전등록 후, 해당 방송 시간에 시청할 수 있다.