캐디안은 안양대학교에 자사가 개발한 CAD 소프트웨어 ‘캐디안(CADian)’을 기증했다고 밝혔다. 이와 함께 두 기관은 AI-CAD 공동 연구, 국가 자격증 취득 학습, 정품 소프트웨어 사용 마인드 구축, 그래픽 및 설계 공모전, 취업 연계 실습 등을 위해 함께 노력할 예정이다.  이번에 기증된 캐디안은 오토캐드의 DWG 파일과 양방향으로 호환되는 영구 라이선스이며, 오토캐드의 명령어와 단축키를 지원할 뿐만 아니라 설계 엔지니어가 많이 사용하는 리스프(LISP)를 지원하며, 드림플러스(Dreamplus)를 대체하는 ‘드림2’를 무료로 제공한다. 또한 정확하고 신속한 설계를 할 수 있도록 130개의 리스프 유틸리티를 드림2에 탑재하고, 엔지니어의 도면 설계 작업 속도를 약 60% 이상 높일 수 있는 툴과 사용 방법을 동영상으로 제공하고 있다. 안양대학교의 장광수 총장은 “이번 기증식이 캐디안과의 상호 발전의 계기가 되기를 바란다”면서, “실습과 인턴십 나아가 CAD 공인 자격증 취득과 취업 협력에 대한 적극적인 지원으로 두 기관에서 커다란 시너지가 일어나길 기대한다”고 말했다.  캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안은 객체 인지(object detection)와 의미 분할(semantic segmentation)이라는 인공지능 기반의 자동화 설루션을 개발했고 자동 설계, 물량 자동 산출(BOM) 및 적산이 가능한 설루션을 출시했다” 면서, “안양대 학생을 위한 CAD 실습과 활용 외에 컴퓨터공학, AI융합학, 통합데이터사이언스학과와 협업을 통해 아이디어 공유 및 우수 학생 고용에 관심이 많다”고 밝혔다.  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 공작기계 프로그래밍 시간을 75% 단축할 수 있는 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’를 공개했다. 헥사곤은 이 기술이 헥사곤의 연결성 및 협업 클라우드 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’에 통합돼 제조 현장의 효율성을 개선할 것으로 예상하고 있다. 2025년 1분기 출시 예정인 프로플랜AI는 마이크로소프트 애저 기반으로 CAM 프로그래머가 생성한 데이터를 학습해, 기업 특성에 맞는 최적의 프로그래밍 설루션을 제공한다. 이를 통해 제조기업은 기존 프로그래밍 정보를 자동으로 분석해 조직의 선호도, 생산 능력 및 요구 사항에 맞는 최적의 결과를 예측할 수 있다. 프로플랜AI는 지속적으로 학습하고 적응해 프로그램의 효율성과 생산성을 최대화한다. 프로플랜AI는 부품 프로그래밍의 간소화 외에도 기업들이 잠재된 표준 관행을 파악하고, 회사 프로그래밍 표준에서 벗어난 점을 알려주며, 설계 파일에 내장된 제품 제조 정보(PMI)를 자동화된 CNC 프로그래밍에 더 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 기계 설정 과정을 안내하고 실행 가능한 프로그램을 제시하는 AI 기반 헥사곤 코파일럿(Hexagon Copilot) 기능을 제공할 예정이다. 사용자는 이를 통해 소프트웨어 사용법, 특정 부품 제작 과정, 최적의 기계 가공 전략 등에 대한 지원과 안내뿐만 아니라 사용자는 채팅 기능으로 특정 질문을 하고 명령을 실행할 수 있다.     헥사곤의 AI 애플리케이션은 마이크로소프트의 애저 오픈AI(Azure OpenAI) 서비스, 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 애저 데이터브릭스(Azure Databricks)를 활용한다. 이를 통해 모든 규모의 제조 기업이 인공지능(AI)을 적용해 시간이 많이 소요되는 프로세스 계획을 자동화하고, 내부 데이터를 더 빠르고 쉽게, 철저하게 활용할 수 있다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마이크로소프트의 클레어 바클리(Clare Barclay) EMEA 엔터프라이즈 및 산업 부문 사장은 “마이크로소프트와 헥사곤의 협력은 제조업 생산성 혁신에 대한 공동의 믿음에서 시작됐다”면서, “애저의 AI 기능은 자동화를 통해 전문 CNC 프로그래머의 생산성을 높이고 새로운 사용자의 기술 향상을 도울 것이다. 이는AI가 산업에 가져올 수 있는 변화의 핵심이며, 헥사곤이 제조 전문성과 넥서스 플랫폼을 통해 가치사슬 전반의 생산성을 혁신할 것으로 기대한다”고 말했다.  헥사곤의 척 매튜(Chuck Mathews) 생산 소프트웨어 총괄 매니저는 “치열한 경쟁 시장에서 공장 현장의 생산성은 핵심 과제이다. 많은 기계가 자동화되었지만, 프로그래밍은 여전히 복잡한 관계로 고도로 숙련된 전문가를 필요로 한다”면서, “헥사곤은 마이크로소프트와 협력해 넥서스를 통해 강력한 AI 기능을 활용함으로써, 프로그래머가 핵심 업무에 집중해 생산성을 높일 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 그리고 “제조기업은 프로플랜AI로 자체 데이터를 활용해 프로그램을 개발하기 때문에 개별 비즈니스의 지식과 경험은 물론 생산 부품, 사용하는 공작기계를 자동으로 반영할 수 있다. 이를 통해 신입 직원의 빠른 적응을 돕고, 기술 인력 부족에 직면한 업계는 주요 인력의 이탈 시 손실을 줄일 수 있다”고 전했다. 프로플랜AI는 이미 로딘 머시닝(RODIN machining)을 포함한 여러 산업 전문 기업에 의해 베타 테스트가 완료됐다. 로딘 머시닝의 폴 모이(Paul Mooij) 디지털 디렉터는 “로딘은 지난 2022년 자율 공장 건설을 목표로 자동화를 폭넓게 활용하고 있지만, 공작기계 프로그래밍은 높은 복잡성으로 인해 많은 경험을 요구한다”면서, “프로플랜AI의 장점은 인적 자원을 활용해 기계 활용도를 높일 수 있다는 점이다. 로딘은 프로플랜AI의 제안을 검토하고, 프로그램 세부 사항을 완성하는 데 이를 적극 활용해 기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축했다”고 말했다. 프로플랜AI는 2025년 1분기부터 헥사곤의 CAM 시뮬레이션 설루션인 ‘에스프릿 엣지(Esprit Edge)’를 사용하는 고객에게 제공될 예정이다. 고객들은 추가 구독을 통해 프로플랜AI를 이용할 수 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 AI 업계에서 표준적으로 사용되고 있는 도구를 개발하는 W&B(Weights & Biases)를 소개하고, 이를 사용하는 방법을 소개한다. 그리고 건설, 제조와 같은 전통 엔지니어링 산업에서 생존을 위해 생각할 부분을 정리해 보고자 한다.   ■ 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 모든 산업 분야에서 딥러닝으로 시작된 인공지능(AI) 기술 트랜드가 거세게 몰아치고 있다. 특히, 올해는 생성형 AI가 업무에 실질적으로 사용되기 시작했다. 생성형 AI는 다양한 업무 분야를 자동화하고 있어, ‘Job Killer’라 불릴 만큼 오피스에 많은 영향을 주고 있다. 이와 같이 기술이 전통적인 시장과 일자리를 축소하기도 하지만, 이번 호에서 소개할 W&B는 골드러시에서 역마차를 만들어 운영했던 웰스파고의 전략을 잘 실행한 스타트업이다.     W&B 기술 소개 딥러닝 모델을 개발하다 보면 수많은 종류의 데이터셋, 하이퍼모델 파라미터 튜닝 등으로 인해 관리해야 할 자료가 매우 복잡해진다는 것을 알게 된다. W&B는 이름 그대로 완벽한 모델 학습을 위해 필요한 딥러닝 모델의 가중치(weights)와 편향(biases)을 모니터링 및 관리할 수 있는 로그 도구이다. 즉, 딥러닝 모델 개발자를 위한 프로세스 로그 및 가시화 플랫폼을 제공한다.    그림 1. W&B(AI Summer)   매우 직관적인 이름을 가진 이 스타트업은 텐서보드(Tensorboard)와 비슷하지만, 적은 코드로 모델 개발에 많은 통찰력을 준다. W&B의 WandB 라이브러리를 사용하면 딥러닝 모델 학습 시 지저분하게 붙어 나가는 로그 처리를 간단한 함수 몇 개로 처리할 수 있고, 통합된 대시보드 형태로 다양한 모델 학습 품질 지표를 확인 및 비교할 수 있다. 이외에도 학습 모델 하이퍼 파라미터 관리와 튜닝 및 비교 보고서 생성 기능을 제공한다. 로그는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 포맷을 지원한다.    그림 2. W&B 딥러닝 모델 개발 프로세스 가시화 대시보드   이번 호에서는 딥러닝 모델 학습 로그 및 가시화 영역에 집중해 살펴본다. 글의 마무리에서는 W&B의 개발 배경도 간단히 알아본다.     사용법 다음 링크에 방문해 회원 가입한다.  wandb.ai website : https://wandb.ai 회원 가입한 후 <그림 3~4>와 같이 홈 메뉴에서 키 토큰 값을 얻어 복사한다. 이 키는 wandb API를 사용할 때 필요하다.   그림 3    그림 4   명령행 터미널에서 다음 명령을 실행해 wandb 파이썬 라이브러리를 설치한다.  pip install wandb     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (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 2025(ARES Commander 2025)의 BIM 도면 상세 보기에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 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   그림 1. BIM 도면의 상세 보기   BIM 도면의 상세 보기는 평면도나 단면도의 특정 영역을 확대하는 새로운 도면 유형이다. 최근 BIM 소프트웨어는 건물의 특정 구조적 측면을 보다 정확하게 시각화할 수 있는 새로운 도면 유형인 ‘상세 보기(Detail)’ 기능을 도입했다. 이 기능은 복잡한 벽 연결이나 지붕과 벽의 교차점 등 건물의 중요한 부분을 확대하여 명확히 보여줌으로써 구조적 안정성과 설계 정확도를 높이는데 기여한다. 평면도(Plan)나 단면도(Section)의 특정 영역을 확대하여 세부사항을 표출함으로써, 사용자들은 더욱 심도 있는 건물 분석이 가능하다.   그림 2. Detail 기능   상세 보기를 생성하기 위해 새로 개선된 ‘BIMSECTION’ 명령을 사용하여 특정 관심 영역을 선택할 수 있다. 리본 메뉴에 위치한 상세 도면 기능을 통해 이 도면의 생성 과정을 더욱 손쉽게 확인할 수 있으며, 해당 도면은 참조 축척을 설정하도록 하여 확대 비율에 따라 원하는 부분만 정밀하게 표현할 수 있다. 이렇게 생성된 도면은 BIM 내비게이터의 상세 단면 섹션에서 찾아볼 수 있다. 이후, CAD 기능을 통해 해당 영역의 상세 정보를 추가하여 건축 설계에서 중요한 디테일 요소를 명확히 나타낼 수 있다. 새로운 상세 보기 유형은 평면도, 단면도 및 입면도에 모두 적용 가능하여, 건축 설계 및 시공 과정에서 전체적인 건물 이해도와 효율을 높여주는 핵심 도구가 될 것이다. 이번 BIM 최신 릴리스의 상세 보기 기능은 설계자와 시공자가 구조적으로 중요한 부분에 집중하고, 복잡한 세부사항을 보다 직관적으로 이해하는데 큰 도움을 줄 것이다. 리본에서 찾을 수 있는 새로운 상세 도면 기능을 살펴보겠다. ‘Detail’ 아이콘을 클릭하여 사용한다. 원본 도면의 특정 부분이 확대된 추가 도면을 만들 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 공작기계의 가공 프로그래밍 시간을 75%까지 줄일 수 있는 CAM 프로그래밍 자동화 도구인 프로플랜AI(ProPlanAI)를 공개했다. 이는 헥사곤의 클라우드 기반 플랫폼인 넥서스(Nexus)에 통합된 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 서비스에 기반하며, 생산 현장에서 공작기계를 대규모로 운영할 때 효율을 높일 있도록 돕는다. ‘마이크로소프트 이그나이트(Microsoft Ignite)’ 행사에서 공개된 프로플랜AI는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service), 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 에저 데이터브릭(Azure Databricks)를 활용하여 제조업체가 공정 계획을 보다 빠르고 쉽게 자동화할 수 있도록 지원한다.      프로플랜AI는 CAM 프로그래머가 생성하는 데이터를 기반으로 학습한다. 이를 통해 제조업체는 기존 프로그래밍 정보를 자동으로 탐색하여 회사의 선호도, 생산 능력, 요구사항에 맞는 최적의 결과를 예측할 수 있다. CAM 프로그래밍 효율을 높이는 것 외에도 프로플랜AI는 회사의 표준 절차를 파악하거나 표준에서 벗어난 사례를 알려주고, 설계 파일에 포함된 제조 정보(PMI)를 활용하여 CNC 프로그래밍을 더욱 자동화할 수 있는 가능성을 제공한다. 또한, AI 기반의 챗봇 지원 기능을 포함하고 있어 공작기계의 설정 방법을 사용자에게 안내하거나 소프트웨어 사용법, 특정 부품의 가공 프로세스, 최적의 가공 전략 등에 관한 가이드를 제공한다. 사용자는 챗봇을 통해 질의응답을 하거나 명령을 실행할 수 있다.  넥서스 플랫폼을 기반으로 하는 헥사곤의 데스크톱 CAM 소프트웨어에서 사용할 수 있는 프로플랜AI는 2025년 1분기 출시를 목표로 하고 있으며, 에스프리 에지(ESPRIT EDGE) CAM 소프트웨어 사용자에게 추가 구독 방식으로 제공될 예정이다. 헥사곤의 척 매튜(Chuck Mathews) 생산 소프트웨어 총괄 매니저는 “제조 현장에서 생산성은 매우 중요한 요소이다. 많은 부분에서 자동화가 진행되었지만, 공작기계를 프로그래밍하는 작업은 여전히 시간이 걸리고 복잡하며 고급 전문 인력이 필요하다”면서, “마이크로소프트와 협력해 강력한 AI 기능을 넥서스를 통해 제공함으로써, 제조업체는 프로그래머가 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원한다”고 전했다. 또한, “프로플랜AI는 기업의 데이터에 기반을 둔 프로그램으로, 프로플랜AI의 제안은 각 기업의 노하우와 경험, 공구와 부품을 반영한다. 이를 통해 신입 직원은 빠르게 업무을 익힐 수 있고, 숙련 직원의 퇴사에 따른 기업 노하우 유출을 막을 수 있다”고 덧붙였다.   마이크로소프트 EMEA의 클레어 바클리(Clare Barclay) 엔터프라이즈 및 산업 담당 사장은 “마이크로소프트와 헥사곤의 협력은 제조 생산성을 혁신할 수 있다는 공감대에서 시작됐다. 애저가 제공하는 AI 기능이 숙련된 CNC 프로그래머를 위한 자동화를 지원하는 한편, 신규 사용자의 기술 습득 속도를 높이고 있다. 이는 AI가 산업에 가져올 변화의 좋은 사례”라고 전했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 LLM(대규모 언어 모델)의 자연어 처리에서 핵심 기술인 토큰, 임베딩 및 모델 파인튜닝의 이해를 위한 개념과 임베딩 모델의 동작 메커니즘을 살펴본다. 여기서 토큰은 문장을 구성하는 단어로 가정하면 이해하기 쉽다. 토큰과 임베딩은 입력 시퀀스에 대한 출력을 학습, 예측할 때 훈련의 전제가 되는 LLM의 기본조건이다. 이에 대해 좀 더 깊게 이해해 보자.    ■ 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    최근 대규모 언어 모델(LLM : Large Language Model)과 검색 증강 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기술을 이용해 다양한 전문가 서비스 에이전트를 개발하는 사례가 많아지고 있다. 특히, 전문가처럼 행동하며 문제를 해결하거나 의사결정을 지원하는 멀티 에이전트 기술은 이미 선진국을 중심으로 금융, 제조, 건설 등 엔지니링 분야에 개발되고 있다.    도메인 의존 정보와 토큰  의학과 같은 특별한 분야에서는 환각 현상 등으로 인해 챗GPT(ChatGPT)와 같은 범용 LLM이 제대로 정보를 생성하지 못하는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 전문 분야의 지식을 기존 LLM 모델을 이용해 재학습하는 방법이 생겨났는데, 파인튜닝은 그 중 한 가지 방법이다.  파인튜닝은 빅테크 업체가 공개한 LLM 모델을 특정 도메인 지식을 잘 표현할 수 있도록 재학습하는 방법 중 하나이다. LLM의 신경망 전체를 재학습하기 위해서는 매우 비싼 GPU 사용 비용이 필요하다. 이는 일반적인 기업에서 수행할 수 없는 수준이다. 이런 이유로, 파인튜닝은 메타에서 공개한 라마(LLaMA)와 같은 파운데이션 LLM 모델의 신경망에 별도의 작은 신경망을 추가해, 이를 별도로 준비된 데이터로 학습하는 방식을 사용한다.  LLM을 파인튜닝하기 전에 어떤 토큰이 사용되었는지, 임베딩 모델이 무엇인지 확인해야 한다. 파인튜닝 시 용어가 LLM에 사전 학습되어 있지 않다면, 용어 간 관계를 통계적으로 추론하는 학습 절차가 매우 비효율적으로 계산된다. 일반적으로 모델을 파인 튜닝하려면 LLM 토큰 확인 및 개발, 임베딩 모델의 적절한 사용이 필요하다.  <그림 1>은 토큰이 수치화된 결과를 보여준다. 참고로, 토큰이 숫자로 표현되지 못하는 문제를 OOV(Out-Of-Vocabulary)라 한다.    그림 1. 숫자 토큰화 결과   임베딩은 학습 모델이 입력되는 문장의 토큰 패턴을 통계적으로 계산하기 전, 토큰을 수치화시키는 함수이다. 이 함수를 임베딩 모델이라 한다. 임베딩 모델은 토큰을 수치화하여 모델 학습에 사용하는데 필요한 입력값을 출력한다. 이런 이유로, 토큰 사전과 임베딩 모델이 다르면 제대로 된 모델 학습, 예측, 패턴 계산 결과를 얻기 어렵다. 임베딩 모델도 별도의 신경망 모델이며 다양한 방식으로 학습될 수 있다. 이번 호에서는 구글에서 공개한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 임베딩 모델을 사용한다.  이와 관련된 실험을 하기 위해, 개발 환경을 설치하고 파이썬 코드를 준비해 본다.    개발 환경 준비 미리 컴퓨터에 파이썬, 아나콘다 등 필수적인 라이브러리가 설치되어 있다는 조건에서, 실습을 위해 명령창에서 다음을 실행해 설치한다. pip install transformers torch   참고로, 다음은 파인튜닝에 사용하는 오픈소스 라이브러리를 보여준다. Torch : 텐서 계산 및 딥 러닝을 위한 핵심 라이브러리이다. PEFT : 낮은 순위의 적응 기술을 사용하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있다. 특히 리소스가 제한된 장치에서 학습 가능한 매개 변수의 수를 줄여 모델을 압축하고 더 빠르게 미세 조정할 수 있다. bitsandbytes : 신경망에 대한 양자화 및 이진화 기술을 제공하여 모델 압축을 지원한다. 모델 압축에 도움이 되므로 메모리와 계산 능력이 제한된 에지 장치에 모델을 보다 실현 가능하게 만들 수 있다. Transformers : 대규모 언어 모델 작업을 간소화하여 사전 학습된 모델 및 학습 파이프라인을 제공한다. trl : 대규모 언어 모델의 경우 효율적인 모델 학습 및 최적화에 중점을 둔다. accelerate : 다양한 하드웨어 플랫폼에서 학습 및 추론을 가속화한다. dataset : 기계 학습 작업을 위한 데이터 세트 로드 및 준비를 간소화한다. pipeline : 사용자 지정 학습 없이 일반적인 NLP 작업에 대해 사전 학습된 모델의 사용을 간소화한다. PyArrow : 효율적인 데이터 로드 및 처리를 위해 사용될 수 있다. LoraConfig : LoRA 기반 미세 조정을 위한 구성 매개변수를 보유한다. SFTTrainer : 모델 학습, 최적화 및 평가를 처리한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (11)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024 버전의 업데이트 버전인 캐디안 2024 SE에는 오토캐드와 동일하게 리스프(LISP) 프로그램을 지원하여, 기존에 제작되어 사용되던 리스프 프로그램을 그대로 가져와서 사용할 수 있다.  다만 일반적인 사용자들은 리스프 프로그램을 직접 작성하여 이용하기에는 어려움이 있다. 캐디안은 몇몇 유용한 기능들을 자동화하여 사용할 수 있도록 리스프 프로그램 수십 종을 홈페이지에서 무료로 배포하고 있다.  이번 호에서는 그 중 몇 가지 리스프를 살펴보도록 하겠다.    ■ 최영석  캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.cadian.com  카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   리스프 파일 내려받기 캐디안을 사용하는 사용자는 누구나 캐디안 공식 홈페이지의 기술자료실에서 리스프 프로그램을 다운로드한 뒤 로드하여 이용할 수 있다. 자세한 방법은 다음과 같다.    1. 인터넷 웹 브라우저의 주소창에 www.cadian.com을 입력하여 캐디안 홈페이지로 이동한다.   2. 상단 메뉴 중 ‘고객지원’ 항목에 마우스 커서를 가져가면 아래에 메뉴가 표시된다. 메뉴에서 ‘기술자료실’ 항목을 클릭한다.      3. 각종 리스프가 표시된다. 원하는 기능의 항목을 클릭하여 상세 페이지로 이동한다.     4. 아래쪽의 검색란에 원하는 기능을 검색하여 리스프 파일을 찾을 수 있다.     5. 왼쪽 상단의 리스프 파일이 포함된 압축 파일(*.zip)을 클릭하여 다운로드한다.     6. 압축 해제 프로그램을 이용하여 다운로드한 파일을 압축 해제한다.   7. 압축을 해제하면 *.elf 파일이 생성된다. *.elf 파일은 기존 리스프 프로그램을 암호화(encryption)한 파일이며, 캐디안에서만 정상적으로 실행된다.   8. 압축 해제한 리스프 *.elf 파일을 캐디안의 ‘appload’ 명령으로 로드한 뒤, 리스프 기능 호출 명령어를 입력하여 사용하면 된다.   리스프 파일 로드하기  리스프 파일을 로드하여 사용하는 방법은 다양하지만, 간단하게 사용하기 위해서는 크게 두 가지 방법이 있다. 명령어 ‘appload’를 이용하는 방법과 드래그 앤 드롭(drag & drop)을 이용하는 방법이다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 다쏘시스템코리아 주요 특징 : 협업 및 데이터 관리 향상, 부품/어셈블리/도면/3D 치수 및 허용오차/전기 및 파이프 라우팅/ECAD-MCAD 협업/렌더링 등 워크플로 간소화, 3D익스피리언스 클라우드 플랫폼과 통합 등   ▲ 솔리드웍스 2025의 Mass Property Calculation 기능    다쏘시스템이 3D 설계 및 엔지니어링 애플리케이션 솔리드웍스 의 최신 버전 ‘솔리드웍스 2025(SOLIDWORKS 2025)’를 출시했다. 이제 전 세계 수백만 명의 혁신가들이 사용자 경험과 성능을 개선하는 수백 가지의 사용자 요청 사항을 반영한 기능을 통해 신제품 개발을 가속화하고 고객에게 더 나은 제품 경험을 제공할 수 있게 됐다.  이번에 출시된 ‘솔리드웍스 2025’는 향상된 협업 및 데이터 관리, 부품, 어셈블리, 도면, 3D 치수 및 허용오차, 전기 및 파이프 라우팅, ECAD/MCAD 협업, 렌더링을 위한 간소화된 워크플로를 제공한다. 또한 더욱 빠르고 향상된 설계를 위한 솔리드웍스 PDM, 솔리드웍스 시뮬레이션(SOLIDWORKS Simulation), 솔리드웍스 일렉트리컬 스케메틱(SOLIDWORKS Electrical Schemetic), 드래프트사이트(DraftSight) 등 모든 솔리드웍스 제품군의 업데이트가 포함됐다.  이제 솔리드웍스 사용자들은 데이터, 애플리케이션 및 최신 기술을 통합해 최신 파일로 협업할 수 있으며, 이를 지원하는 다쏘시스템의 클라우드 기반 3D익스피리언스 플랫폼과 솔리드웍스의 원활한 통합을 통한 지속적인 혜택을 받을 수 있다.    ▲ 솔리드웍스 2025의 Real Time Notifications 기능    11월 15일 온라인을 통해 정식 출시되는 솔리드웍스 2025의 주요 기능은 다음과 같다.  솔리드웍스에서 직접 커뮤니티에 참여해 업계 동료들과 협업하고, 모델에서 수행된 모든 작업에 대한 실시간 알림을 받을 수 있다.  AI 기술이 반영된 명령 예측기를 통해 설계자는 특정 메뉴를 찾을 필요 없이 빠르고 효율적으로 설계 작업을 할 수 있다.  대규모 설계 검토 모드(LDR)에서 간섭 탐지가 가능하여, 대형 어셈블리의 검토를 빠르게 진행하여 설계 품질을 빠르게 올릴 수 있다.  설계 데이터의 기본 축 선언 옵션(Z-Up)으로 다른 CAD와의 호환성을 극대화하였다.  어셈블리 구성 요소와 관련한 고급 및 기계식 메이트를 복사할 수 있는 기능을 통해 어셈블리 생성 속도가 빨라진다.  시뮬레이션에서는 스프링 커넥터 기능이 향상되어 스프링의 거동을 더 손쉽게 실제와 같이 표현한다.  연결된 모든 장치에서 언제든지 도면에 다중 승인 스탬프를 찍을 수 있어 시간을 절약할 수 있고, 편리성이 향상됐다.  PDM(데이터 관리 시스템) 저장 속도가 개선되어, 빠른 업무 처리가 가능해졌다.    ▲ 솔리드웍스 2025의 Defeature 기능      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.