데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3)   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 2025의 새로운 기능인 3D 비주얼 스타일(3D Visual Style)을 간단하게 알아보도록 하자.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   3D 비주얼 스타일 아레스 커맨더는 이제 오토캐드와 동일한 3D 비주얼 스타일을 지원한다. 오토캐드에서 특정 스타일로 설정된 3D 도면이 아레스 커맨더에서도 동일하게 표시되어 애플리케이션 간에 시각적 일관성을 보장한다. 비주얼 스타일을 사용하면 아레스 커맨더 사용자가 자신의 3D 프로젝트를 더 고품질의 시각적 스타일로 제작할 수 있다.   그림 1. 3D 가스 스테이션 도면   그림 2. Wireframe 비주얼 스타일 적용   그림 3. Hidden 비주얼 스타일 적용   그림 4. Conceptual 비주얼 스타일 적용   다양한 프로젝트 시나리오의 요구를 충족시키기 위해 사용자는 각 3D 모델을 적절한 외관으로 표현해야 한다. 예를 들어, 모델이 개념 설계 단계에 있을 때 사용자는 ‘스케치 외관’으로 디자인 팀에게 보여주고 싶어할 수 있다. 반면에 고객에게 보여줄 때는 ‘사실적 외관’으로 최종 3D 모델을 제시할 수 있다. 이렇게 다양한 외관은 모서리, 색상 및 음영의 표시를 변경하는 설정에 따라 달라진다. 이러한 설정 모음을 ‘비주얼 스타일’이라고 부르며, 이제 아레스 커맨더 2025에서 사용할 수 있다.   그림 5. 비주얼 스타일 팔레트 화면   아레스 커맨더 2025는 다음과 같이 기본 설정된 비주얼 스타일을 제시한다. 2D Wireframe : 그림을 선과 곡선만을 사용하여 표시하며, 음영이나 렌더링은 적용되지 않는다. Wireframe : 선과 곡선을 사용하여 3D 모델을 보고 편집하기에 적합한 스타일이다. Hidden : 숨겨진 선을 제거하여 보이는 선이 명확하게 보이도록 그림을 표시한다. Realistic : 사실적인 조명과 음영을 모델에 추가하여, 재료와 질감의 생생한 표현을 제공한다. Conceptual : 스타일화된 렌더링을 모델에 적용하여 윤곽과 형태를 강조한다. 개념 설계와 예술적 프레젠테이션에 유용하다. Shaded : 평면 음영을 사용하여 모델을 표시하며, 기하학적 형태의 시각적으로 만족스러운 표현을 제공한다. Shaded with Edges : 음영 처리된 표면과 보이는 가장자리를 결합하여 모델 내 객체의 경계를 정의하는 데에 도움을 준다. Shades of Gray : 다양한 회색 음영을 사용하여 다른 객체와 그 높이를 구분하여 표시하며, 단색이지만 효과적인 표현을 제공한다. X-Ray : 모든 객체를 투명하게 만들어 모델을 통해 볼 수 있게 한다. 복잡한 조립체를 분석하는 데에 도움이 된다. Sketchy : 손으로 그린 듯한 스케치 외관을 모델에 적용하여 더 예술적이고 비공식적인 모습을 제공한다.   3D Visual Styles support 실행하기   그림 6. Visual Styles 실행   리본 Drafting Annotation ribbon → View tab → Visual Styles panel → Visual Styles drop-down and Visual Styles Manager toggle button 3D Modeling ribbon → View tab → Visual Styles panel → Visual Styles drop-down and Visual Styles Manager toggle button CAD General ribbon → View tab → Visual Styles panel → Visual Styles drop-down and Visual Styles Manager toggle button  메뉴 : View menu → Visual Styles → Visual Styles drop-down options 명령어 : VISUALSTYLE     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 도면 작업의 정확성과 효율성을 높일 수 있는 직스캐드 2024의 파일 비교 기능을 살펴보고자 한다.   ■ 이소연  직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 홈페이지 | https://zyx.co.kr   직스캐드 2024의 파일 비교 기능 직스캐드 2024의 ‘도면 파일 비교’ 기능은 두 개의 도면을 비교하여 차이점을 명확하게 보여주는 도구이다. 이 기능은 다음과 같은 여러 가지 장점을 제공한다.   그림 1. 파일 비교 화면   리비전 관리 용이 도면 파일 비교 기능을 사용하면 기존 도면과 수정된 도면을 쉽게 비교할 수 있어 리비전 관리가 훨씬 수월해진다. 버전 별 도면의 차이를 확인하여 어떤 부분이 수정되었는지 한눈에 파악할 수 있다.    수정 사항의 직관적 확인 수정된 부분은 구름형 박스와 설정된 색으로 표시된다. 사용자는 설계 변경 사항을 시각적인 형태로 빠르게 이해하고 확인할 수 있다.    비교 도면 저장 및 공유 사용자는 비교된 도면 파일을 별도로 저장하고 팀원들과 쉽게 공유할 수 있다. 이를 통해 협업이 더욱 원활해지고, 변경 사항에 대해 명확하게 소통할 수 있다.    수정 내용의 즉시 반영 기존 도면에 수정된 내용을 즉시 반영할 수 있는 기능도 제공한다. 수정 사항을 확인한 후, 필요한 변경 사항을 도면에 바로 적용할 수 있어 작업 효율이 향상된다.    그림 2. 객체 가져오기 기능 실행   여러 줄 문자 편집 기능 소개 직스캐드 2024에서는 여러 줄 문자 편집 기능의 접근성을 개선했다. 사용자는 메뉴 바의 문자 편집기를 통해 편리하게 텍스트를 수정할 수 있다.   그림 3. 메뉴 바 문자 편집기   다양한 텍스트 스타일 지원 직스캐드는 글꼴 스타일, 굵은 글꼴, 기울임 글꼴, 밑줄 등 다양한 텍스트 스타일을 지원한다. 사용자는 워드 문서처럼 손쉽게 텍스트를 편집할 수 있다.    그림 4. 문자 편집     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 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 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

GPT 시대의 교육과 학습   이 글은 라인테크시스템에서 지난 5월 30일 진행한 ‘BIM Shift 2024 세미나’에서 한국디지털교육원 김진만 원장이 발표한 'BIM Education in New ERA'의 발표자료를 AI의 General Purpose Technology 관점에서 재구성하였다.   ■ 양승규  캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   그림 1. 라인테크시스템 BIM Shift 2024 세미나   한국디지털교육원 한국디지털교육원은 라인테크시스템에서 2018년 1월에 개설한 교육원으로, 건설 산업 전반의 설계, 시공, 운영 시 사용되는 플랫폼 소프트웨어의 교육과 컨설팅을 전문으로 하는 기관이다. 단순한 소프트웨어 사용법 교육 외에 실용적으로 할 수 있는 교육을 목표로 운영 중이며, 2024년 현재까지 약 500명의 수강생을 배출하였다. 협회, 학교, 설계사, 건설사, IT 기업 등 다양한 분야와 상호 업무 협약을 체결하였다. 빌딩스마트협회의 BIM 자격시험, 오토데스크 인증 자격제도인 ACU(AutoCAD Certified User) 관련 교육도 운영하고 있다. 최근에는 건설 AI 전문 해외 기관과 협업하여 관련 기술과 지식을 국내에 전파하려고 노력 중이다.   그림 2. 한국디지털교육원(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   범용 인공지능 시대의 개막 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 세상에 나오고 5000만 명이 이용하는데 걸린 시간은 단 2달에 불과했다. 비슷한 사용자 규모에 이르는데 인터넷이 7년, 유튜브가 4년이 걸린 것에 비하면 정말 빠른 시간에 확산되었다고 볼 수 있다. 범용 인공지능을 목표로 만들어진 AI 모델인 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 필두로 한 AI 기술이 우리 삶에 매우 빠르게 스며들었다. 인터넷 포털을 이용한 검색 활동이 GPT AI를 통한 프롬프트 활동으로 변화되고 있는 것이 대표적인 AI 범용 기술 사용의 사례이다. 건설 분야에서도 관련 AI 프로그램이 1000개가 있다고 하니 건설 분야도 예외는 아니다.   그림 3. 범용 인공지능 시대의 개막(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   대표적인 범용 AI AI는 이미지 생성, 정보 검색, 연구자료 탐색 등 우리 삶에 밀접한 부분에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 대표적인 AI 솔루션은 다음과 같다. Midjourney : 텍스트로 된 설명문으로 이미지를 생성하는 AI OpenArt : 텍스트로 이미지를 생성하는 AI Perplexity : 정보 검색 및 공유에 특화된 AI SCISPACE : 연구논문을 탐색하고 이해를 도와주는 AI CONNECTED PAPERS : 학술 논문을 시각적으로 탐색하고 판별할 수 있는 AI draw.io : 다양한 유형의 다이어그램을 작성해주는 AI   그림 4. 범용 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   건설 분야 AI 건설 분야에도 다양한 AI 기술이 있으며 대표적인 것은 다음과 같다. Codesign : 스케치로 디자인을 발전시켜 생성형 AI로 확장시키는 앱 Skema : 기존 워크플로와 원활하게 통합시켜 생산성을 향상 TogaLl.AI : 도면에서 공간과 기능을 자동으로 감지, 측정, 비교, 라벨링 CodeComply.AI : 도면을 위한 맞춤형 데이터 구조를 생성하여 규정 미준수 항목을 자동으로 생성 CONIX.AI : Zoning 계획, 2D 평면 계획, 가구 배치 계획, MEP 계획, 입면 및 3D 모델 대안 생성 KREOD : DfMA 원리와 첨단 지능형 자동화를 결합한 첨단 기술 솔루션 InspectMind : 휴대폰으로 현장 정보를 캡처하고 AI가 검사 보고서를 생성 Kolega : 디자인으로 매스 콘셉트 디자인 및 환경 분석 Designbotic : 시선 추적 장치를 사용한 디자인, 공간 분석의 맥락에서 뇌파 측정 방법 개발   그림 5. 건설 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   일자리의 변화 새로운 기술이 등장하면 그에 따라 새로운 일자리가 생겨나고, 기존의 기술이 새로운 기술로 대체되면서 기존의 일자리가 사라진다. 세계 경제 포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서(Future of Jobs, 2023)에 따르면 AI 기술로 인해 8300만 개의 일자리 소멸되고 6200개가 생성된다고 한다.  KIET(산업연구원)의 ‘AI시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제 : 인공지능 시대 일자리 미래와 인재양성 전략’ 보고서(2024)에 따르면 인공지능 도입으로 대체될 일자리는 327만 개로 추정된다. 보고서는 특히 제조업, 건설업 등 국내 주요 산업에서 일자리 소멸 위험이 클 것으로 전망했으며, 인공지능이 대체 가능한 일자리는 2022년 기준 327만 개로 추정했다. 산업 비중이 높은 건설업과 같은 분야에서 일자리 소멸 문제가 심각할 것이라는 예측이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024의 업데이트 버전인 캐디안 2024 SE가 새롭게 출시되었다. 이번 호에서는 기존 버전부터 제공되던 기능인 시작 페이지(Start Page)에 대해서 자세히 살펴보도록 하겠다.    ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   캐디안을 처음 설치한 후 실행하면 제일 첫 화면으로 시작 페이지가 표시된다. 시작 페이지는 새 도면 열기 및 기존 도면 열기, 작업했던 도면의 목록, 오늘의 팁 등이 표시되어서 다양한 초기 작업을 손쉽게 접근하고 실행할 수 있도록 구성되었다.     새 도면(New Drawings) 미리 정의된 기본 설정 템플릿에 기초해서 새로운 도면을 작성할 수 있다. 이 기능을 실행하면 객체가 없이 비어 있는 빈 도면이 표시된다. 파일 이름은 ‘도면1’, ‘도면2’와 같이 도면+숫자(번호)의 형태로 제작된다. 파일 탭에 새로 만들어진 빈 도면의 이름이 표시된다.     파일 열기(Open Drawings) 이미 만들어진 기존 도면 파일 (*.dwg, *.dxf 등)을 열어준다. 이 기능을 실행하면 도면 열기창이 먼저 표시된다. 도면 열기 창에서 원하는 도면 파일을 선택한 후, 열기 버튼을 클릭하여 도면 열기를 시도한다.     잠시 후 도면 파일이 열려서 화면에 표시되고, 파일 탭에 현재 열려 있는 도면의 이름이 표시된다.     오늘의 팁(Tip of Days) 캐디안을 사용하는데 유용한 몇 가지 팁을 간략히 소개한다. 왼쪽, 오른쪽 화살표 버튼을 클릭하면 이전 팁과 다음 팁으로 넘어갈 수 있다. 캐디안 2024 버전 기준으로 총 135개의 팁이 제공되고 있다.     다음에 시작 페이지 건너뛰기 이 옵션을 체크하면 캐디안을 실행할 때 시작 페이지가 표시되지 않고, 즉시 빈 도면이 열리게 된다. 캐디안을 재실행하는 경우에 적용된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (6)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024의 업데이트 버전인 캐디안2024 SE(Second Edition) 제품이 4월에 출시되었다. 이번 호에서는 캐디안 2024 SE 버전에서 개선된 기능과 새롭게 추가된 기능들을 살펴보도록 하겠다.    ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   줌 & 팬 속도 개선 이번에 새로 출시된 캐디안 2024 SE 버전은 이전부터 문제로 지적되었던 100Mb 이상의 대용량 도면에서의 확대/축소(zoom) & 초점 이동(Pan)을 할 때 상대적으로 구동 속도가 느린 문제를 개선하였다. 새로운 알고리즘을 적용하고 최적화 작업을 통해서 전반적인 구동 속도가 개선되었으며, 특히 대용량 도면에서 줌 & 팬 기능의 구동 속도가 이전 버전 대비 200% 이상 빨라졌다.  줌 & 팬 & 객체 작도 등의 도면 작업을 연속으로 진행할 때 명령이 진행되는 도중에 약간의 지연(delay) 증상이 있었는데, 이 부분도 개선되었다. 기존 자사 제품인 캐디안 2023(6.0.28) 버전과의 비교표 중에서 일부를 발췌하였다. 도면 열기 속도 및 객체 초점 이동 및 객체 확대/축소, 객체 소거 기능의 구동 속도가 대폭 개선된 것을 확인할 수 있다.      도면 비교 캐디안 2024 SE 버전에 도면 비교(DWG Compare) 기능이 새롭게 추가되었다. 복잡한 도면의 경우 두 도면간의 차이점을 육안으로 검토하면서 차이점을 찾는 것이 어렵다. 도면 비교 기능을 사용하면 도면 변경이 일어난 부분을 자동으로 찾아 사용자가 쉽게 볼 수 있도록 강조해 준다. 도면 비교 기능을 잘 활용하면 작업 시간을 절약할 수 있고, 변경 부분을 정확하고 빠르게 확인하여 도면 작도의 오류를 줄일 수 있다. 도면 비교 기능을 이용하는 방법은 다음과 같다. 1. 캐디안에서 도면 비교를 실행할 첫 번째 파일을 오픈한다.   2. 명령창에 ‘compare’를 입력하여 도면 비교를 실행한다.   3. 비교할 도면 선택창이 표시되면, 비교를 실행할 두 번째 도면을 선택한다.     4. 도면 비교가 완료된 후 첫 번째 도면과 두 번째 도면의 차이점이 화면에 표시된다.     5. 첫 번째 도면에 있고 두 번째 도면에 없는 객체는 그림과 같이 녹색으로 표시된다.     6. 첫 번째 도면에 없고 두 번째 도면에 있는 객체는 그림과 같이 적색으로 표시된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (2)   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 2025의 새로운 기능인 아레스 AI 어시스트(ARES AI Assist, A3)를 간단하게 알아보도록 하자.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV     아레스 AI 어시스트(A3)는 아레스 커맨더 내부의 친절한 가이드와 같다. A3는 오픈AI(OpenAI)의 기술로 구동되는 인공지능이다.  A3는 다음과 같은 방법으로 사용자를 도울 수 있도록 훈련되었다. 소프트웨어의 다양한 기능 사용법 설명 사용자 인터페이스에서 기능 찾기 질문에 대답하고 일반적인 개념 설명 사용자 인터페이스 사용자 정의 업계 특화 조언 제공 변환 및 계산 수행 다양한 언어로 텍스트 번역 사용자가 CAD 관련 작업에 도움이 필요할 때는 다양한 언어를 이해하는 A3와 자연어로 상호작용할 수 있다. 아레스 제품군을 처음으로 접해본 사용자는 기능의 위치를 찾거나 설명을 요청할 수 있다. 결과적으로 A3는 다른 CAD 프로그램에 존재하지 않는  트리니티(삼위일체) 협업 기능과 BIM 기능을 배우는 것이 매우 흥미로울 것이다. A3는 더 경험 많은 사용자에게 계산 수행, 기술적 질문에 대답하고, 예를 들어 텍스트를 번역하는 등의 도움을 줄 수도 있다. 모든 사용자가 아레스 캐드의 새로운 기능을 배우고 사용하는 것을 더 쉽고 즐겁게 하는 유용한 도우미가 될 것이다.   아레스 AI 어시스트의 실행 및 사용방법 명령어 : ARESAIASSIST  리본 : Collaborate → Utilities → ARES AI Assist 메뉴 : Tools → ARES AI Assist     A3 팔레트는 기본적으로 로드되며, 아레스 커맨더에서 제공하는 다른 팔레트와 마찬가지로 활성화 또는 비활성화가 가능하다.     아레스 커맨더가 제공하는 다른 팔레트를 화면 반대쪽으로 이동할 수 있으며, 공간을 절약하기 위해 자동 숨기기 기능을 활성화할 수 있다.     여러 개의 모니터를 사용하는 경우, 이 팔레트를 다른 화면으로 이동하여 아레스 커맨더에서 공간을 차지하지 않도록 할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (3)   국내 기술로 개발한 국산 CAD인 직스캐드(ZYXCAD)는 서드파티와 연동해 사용 편의성을 높일 수 있다. 이번 호에서는 SHP 파일 가져오기/내보내기 기능을 제공하는 큐프로(QPro)와 조경 설계 지원 프로그램인 랜디(LANDY)를 직스캐드와 연동하는 과정을 소개한다.   ■ 이소연  직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 홈페이지 | https://zyx.co.kr   직스캐드 2024 × 큐프로 직스캐드 2024와 큐프로를 연동하면 사용자는 보다 쉽게 SHP 파일을 불러오거나 내보내고, 2D 데이터를 간단한 3D로 구현할 수 있다.   큐프로 설치하기 직스캐드 홈페이지 → 3rd party 다운로드 → QPro 다운로드 경로를 통해 설치할 수 있다.   그림 1. 직스캐드 홈페이지 내 다운로드 화면   데이터 불러오기 사용자가 가지고 있는 SHP 파일을 활용하거나 공공 데이터 포털(data.go.kr)에서 SHP 파일을 다운로드받아 사용할 수 있다. 행정동이 분리된 레이어를 색상별로 구분할 수 있으며, 작업한 데이터를 내보내 문서화하거나 공유할 수 있다.   그림 2. 큐프로를 활용한 행정도 구분 화면   2D 데이터를 활용하여 3D로 작성하기   그림 3. 2D 데이터를 활용한 3D 건축물 만들기   큐프로의 기능 중 하나인 QSI 기능을 통해 간편하고 빠르게 3D로 건축물을 생성할 수 있다. 공공 데이터 포털에서 건축물 연령정보를 통해 건축물의 높이와 층수를 알 수 있다. 직스캐드는 공공 데이터 포털의 데이터를 레이어별로 구분해 불러온다. 사용자는 불러온 데이터를 기반으로 레이어별 3D 모델을 생성하는 등 간단한 3D 건축물을 만들 수 있다. 현재 직스캐드 2024 × 큐프로는 무료로 이용 가능하며, 인증 및 자세한 사항은 큐프로 블로그에서 확인할 수 있다.(https://blog.naver.com/m0useb)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 챗GPT 4.0(ChatGPT 4.0)과 같은 LMM(Large langauge Multi-modal Model : 멀티모달 대규모 언어 모델)인 LLaVA(Large Language and Vision Assistant : 라바) 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 개발 방법을 설명한다.   ■ 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 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   라바는 이미지 투 텍스트(Image To Text)와 같은 언어-이미지 시각 어시스턴스(Language-Image Visual Assistant)를 지원하기 위해 ViT(Visual Instruction Tuning : 시각적 지시 조정)을 기반으로 개발된 멀티모달 모델 오픈소스이다. 예를 들어, 이미지를 단순히 분류해 주는 것이 아닌, 이미지 내 특정 객체들을 인식하고 관계를 설명할 수 있는 기술을 지원한다.   그림 1. 단독 로컬 서버 PC에서 라바 서비스 모습   참고로, ViT는 이미지의 특정 위치에 대한 객체 정보를 인식할 수 있도록 학습하는 기술이다. 예를 들어, GPT-4는 특정 부분의 시각적 특징을 인코딩하기 위해 YOLO 모델과 같이 경계 상자를 사용하고, CLIP 모델과 같이 해당 부분에 대한 텍스트 임베딩을 입력하여 학습한다. Visual Instruction Tuning : https://arxiv.org/abs/2304.08485   그림 2. ViT의 개념   라바의 NeXT 버전은 구글 제미나이 프로의 성능을 능가했다고 밝혔으며, 이전 버전인 라바 1.5에 비해 이미지 해상도, OCR 기능 등이 개선되었다고 한다.    그림 3. 라바 아키텍처   이번 호에서는 Ollama를 이용해 라바 NeXT를 로컬 PC에서 실행하는 방법을 따라해 본다.    라바의 개요 라바는 대형 멀티모달 모델로, GPT-4.0과 유사한 LMM을 개발하고자 마이크로소프트 연구팀에서 오픈소스로 개발되었다. MS는 라바의 논문, 깃허브(GitHub) 코드, 데모 사이트 등을 공개하였다.  LLaVA Demo : https://llava.hliu.cc LLaVA paper(Visual Instruction Tuning - Microsoft Research) : https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/visual-instruction-tuning 라바 LMM은 비전 인코더, LLM 모델을 기반으로 개발되었으며, 이미지 투 텍스트에서 인상적인 성능을 보여준다. 라바는 비전 인코더로 오픈AI(OpenAI)에서 공개한 CLIP 모델을 사용했으며, 메타(페이스북)에서 공개한 LLaMA 기반 Vicuna LLM 모델을 사용했다. 학습은 A100 GPU×8×1 Day 와 60만개 데이터셋을 사용했다. 라바를 설치하고 실행해 보기 위해서는 다음의 개발 환경이 컴퓨터에 미리 설치되어 있다고 가정한다.(우분투, 엔비디아, 쿠다 등의 설치 방법은 지난 연재를 참고하기 바란다.) NVIDIA driver, CUDA, Python, anaconda, Ubuntu 22.04 Tensorflow, PyTorch Ollama(https://ollama.com/download)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 혁신적인 디자인 경험을 제공할 수 있는 직스캐드 2024의 포인트 클라우드(point cloud, 점군) 기능에 대해 살펴본다.   ■ 이소연 직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 이메일 | tech@zyx.co.kr 홈페이지 | https://zyx.co.kr   그림 1. 포인트 클라우드의 예시   직스캐드 2024 버전에서는 디자인 및 엔지니어링 분야의 혁신이 더욱 확대되었다. 이번에 추가된 포인트 클라우드 기능은 사용자들에게 새로운 차원의 디자인 경험을 제공하며, 디자인 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 만들어낸다. 포인트 클라우드 기능은 물체나 환경을 3차원 공간 상에 좌표로 표현한 데이터를 쉽게 가져와서 디자인 작업에 활용할 수 있다. 이는 레이저 스캐너나 카메라를 통해 취득된 데이터를 직스캐드에서 쉽게 작업하여 설계자들이 사진에 담을 수 없었던 현장을 그대로 볼 수 있게 됐다. 이 기능을 통해 사용자들은 건축물의 외형을 분석하고 수정하는데 사용할 수 있으며, 제조 엔지니어는 제품의 형태와 치수를 분석하여 제조 공정을 최적화할 수 있다. 또한, GIS 전문가는 지형 분석 및 지리 정보 시스템에 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 통합하여 지형 모델링을 수행할 수 있다. 이 외에도 포인트 클라우드 기능은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자들에게 더욱 직관적이고 효율적인 경험을 제공한다. 직스캐드 2024의 새로운 포인트 클라우드 기능은 디자이너들의 창의성을 끌어올리고 혁신적인 디자인을 만들어내는데 도움이 될 것이다.   포인트 클라우드 사용하기 데이터 취득 포인트 클라우드를 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 레이저 스캐너, 구조 광 프로젝터, 드론 또는 스테레오 카메라와 같은 장비를 사용해야 된다. 이러한 장비로 물체나 환경을 촬영하고 측정하여 3D 좌표를 생성한다.   데이터 처리 현재 직스캐드 2024 버전에서는 6개의 확장자를 지원한다. (*.rcs, *.rcp, *.e57, *.las, *.laz, *.pts) 취득한 데이터를 변환하는 작업을 거치면 모델을 확인할 수 있다.   그림 2. 포인트 클라우드 변환   포인트 클라우드 시각화 데이터가 처리되면 포인트 클라우드를 시각화하여 확인할 수 있다.    분석 및 편집 시각화된 포인트 클라우드를 통해 색상 및 단면, 점의 크기와 세밀도를 필요에 따라 편집할 수 있다.   그림 3. 포인트 클라우드 편집   시뮬레이션 및 검증 디자인이 완료되면 시뮬레이션을 통해 제품이나 구조물의 특징을 확인할 수 있다. 이를 통해 디자인의 품질과 안정성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.