지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 하나이자 신규 기능으로 강화된 주력 제품 엔지니어링 소프트웨어인 NX의 최신 업데이트를 발표했다. 이를 통해 모든 산업 분야의 설계자와 제조업체가 보다 우수하고 최적화된 제품을 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 것이 지멘스의 목표다. NX X 소프트웨어는 업계에서 수년 동안 사용해 온 NX 소프트웨어와 동일한 제품으로 클라우드에서 제공되며, 제품 수명주기 관리(PLM)를 위한 팀센터(Teamcenter) 포트폴리오 기반 내장형 데이터 관리 기능으로 더욱 강화된 제품이다. 지멘스의 서비스형 클라우드 소프트웨어 인프라에 정보가 저장돼 더 높은 유연성, 확장성, 협업을 제공하는 NX를 활용할 수 있다. NX X는 강화된 클라우드 기반 제품 엔지니어링으로, 원활한 협업을 위한 안전한 데이터 관리와 함께 데스크톱 설치 또는 아마존 웹 서비스(AWS)를 통한 브라우저 스트리밍을 지원한다. 또한 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어가 NX에 빌트인돼 데이터 관리 기능을 강화해 사용자에게 향상된 유연성과 기본 협업 기능을 제공하고 IT 관리에 낭비되는 시간을 줄여준다. 또한 유연하고 확장 가능한 라이선스를 통해 고객이 NX 기본 기능 외 애드온(Add-on) 모듈과 고급 NX 기능에 액세스할 수 있는 탄력적이고 비용 효율적인 방법도 제공한다. 110개 이상의 제품을 사용할 수 있으므로 고객의 워크플로에 가장 적합한 애드온을 탐색해 프로젝트의 요구 사항에 따라 유연하게 맞춤화할 수 있다. NX X는 새로 발표된 젤 X(Zel X) 소프트웨어와 연동해 사용할 수 있다. NX와 동일한 아키텍처를 기반으로 하는 젤 X는 지멘스의 차세대 브라우저 기반 엔지니어링 앱으로, NX 등 기타 엑셀러레이터 솔루션과 통합돼 제조 공정과 현장 운영을 간소화한다.     NX 이머시브 익스플로러(NX Immersive Explorer)는 데스크톱과 가상 현실 모두에서 높은 사실감으로 설계 검토, 가상 커미셔닝, 이해관계자 승인에 게이밍 수준의 환경을 제공한다. 2024년 12월에 출시되는 NX 이머시브 익스플로러는 주요 HMD 하드웨어 옵션을 지원하며, 사용자는 상호 작용 가능한 몰입형 포토리얼리즘으로 설계 프로세스 초기에 귀중한 인사이트를 얻을 수 있어 실제 프로토타입 제작에 드는 비용을 절감할 수 있다. 전체 어셈블리 관점에서 특정 부품에 집중하고, 개별 구성 요소를 검토하고, 마크업과 메모를 추가해 설계 검토 결과를 문서화할 수 있는 기능을 통해 완전히 새로운 관점에서 설계 프로세스를 수행할 수 있다. 한편, 지멘스는 NX의 AI 지원 설계 도구로 프로세스를 개선하고 가속할 수 있다고 소개했다. 토폴로지 최적화, 퍼포먼스 프레딕터(Performance Predictor), 자이로이드 모델링을 비롯한 새로운 AI 지원 도구가 명령 예측, 선택 예측 등 기존 도구와 결합돼 효율성을 높인다. 퍼포먼스 프레딕터는 개별 부품의 재질 선택에 의한 구조적 해석 결과에 중점을 둔 AI 기반 설계 시뮬레이션 도구이다. 설계자의 설계 변경에 의한 실시간 해석 결과를 통해 설계를 검증해 비용이 많이 드는 오류를 사전에 제거함으로써 혁신 프로세스의 속도를 높일 수 있도록 지원한다. AI 기반 토폴로지 최적화, 새로운 자이로이드 격자 기능을 활용한 내부 채우기 설계 기능과 2023년 도입된 디자인 스페이스 익스플로러(Design Space Explorer) 기능을 결합하면 설계자는 필요에 따라 성능을 발휘하는 최적의 부품을 만들 수 있다. 더불어 경량화 연구를 수행하고 적절한 경우 적층 제조를 활용할 수 있다. 이외에도 지멘스는 ▲정밀한 공구 경로 제어를 제공해 최적화된 가공과 우수한 표면 마감을 지원하는 고급 홀메이킹(holemaking)을 비롯해 부품 제조 속도와 제어 극대화를 위한 NX CAM 및 NX 에디티브 매뉴팩처링(AM) ▲NX, 캐피탈(Capital), 익스페디션(Xpedition), 팀센터를 통합해 전자와 기구 설계 팀 간 원활한 데이터 흐름과 협업을 가능케 하는 Managed Environment for Electronics Design을 비롯해 전기, 반도체 산업을 위한 향상된 기능 ▲건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 워크플로를 위한 단일 다분야 플랫폼을 지원하는 종합적인 건설 정보 모델링(BIM) 도구 세트를 제공하는 NX BIM 기능 등의 업데이트를 소개했다.

  다쏘시스템과 프랑스의 인공지능 기업인 미스트랄 AI(Mistral AI)가 신뢰할 수 있는 환경에서 최첨단 AI의 역량을 산업 분야에 제공하기 위한 파트너십을 발표했다. 다쏘시스템은 자사가 내세우는 ‘생성 경제(Generative Economy)’의 시대에서 “산업은 제품에서 경험과 지속 가능성으로 전환하고, 가상 세계를 활용하여 실제 세계를 확장하고 개선해야 한다”면서, 미스트랄 AI의 대규모 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술의 발전이 이 여정을 가속화할 기회가 될 것으로 보고 있다. 버추얼 트윈 경험은 과학적 모델링, 시뮬레이션 및 AI를 결합하여 미래의 인력을 지원하는 솔루션을 제공한다. 이들은 산업 지식과 노하우를 드러내며, 지적 재산을 보호하면서 신뢰성을 요구하는 산업의 요구에 부응한다. 다쏘시스템은 미스트랄 AI의 LLM, 특히 엔터프라이즈급의 ‘미스트랄 라지(Mistral Large)’ 모델이 자사의 요구 사항을 충족하는 정확성, 응답성 및 지속가능성 성능 사이에서 균형점을 제공할 것으로 보고 있다. 다쏘시스템과 미스트랄 AI는 파트너십을 통해 다쏘시스템의 엔터프라이즈 클라우드 서비스인 아웃스케일(OUTSCALE)에 ‘LLMaaS(Large Language Models as a Service)’를 추가할 계획이다. 이 신규 아웃스케일 서비스는 아웃스케일의 인프라를 활용하며, 미스트랄 AI의 상업용 LLM을 보안 및 컴플라이언스 기준인 SecNumCloud와 함께 제공된다. 또한, 양사는 몇 초 안에 방대한 산업 지식과 노하우를 탐색하고, 다쏘시스템의 35만 여 산업 고객을 위한 대규모 데이터 자산을 강화하는 등 LLM이 지원하는 생성형 경험을 제공할 계획이다.  미스트랄 AI의 아서 멘쉬(Arthur Mensch) CEO는 “다쏘시스템과의 파트너십을 통해 모든 사람을 위한 고성능, 효율성, 보안 및 개인 정보 보호라는 공동의 목표를 재확인하게 됐다”면서, “다쏘시스템의 인프라와 산업 솔루션을 활용하여 최첨단 생성형 AI의 사용을 촉진하는 공동 미션을 진전시킬 것”이라고 전했다. 다쏘시스템의 플로렌스 휴-오비니(Florence Hu-Aubigny) R&D 부문 수석 부사장은 “우리는 AI 기반의 버추얼 트윈으로 전 세계 산업을 재창조하는 여정을 계속하고 있다. 미스트랄 AI와의 파트너십을 통해, 우리는 신뢰할 수 있는 생성 경험을 제공하여 과학적 모델링, 시뮬레이션 및 AI, LLM을 포함한 독특한 조합을 아웃스케일 환경에서 제공할 수 있게 되었다. 이 파트너십은 AI 기반 산업용 솔루션을 위한 강력한 기술 생태계를 구축하려는 우리의 의지를 보여준다”고 말했다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘2024년 3D 프린팅 전문인력 양성교육 프로그램(전문 SW)’ 참가자를 모집한다. 3D 프린팅 관련 학생(고등/대학), 취업예정자, 창업자 및 기업 재직자를 대상으로 하는 이번 교육 프로그램은 인사이트플러스가 수행기관으로 참여하며 전액 국비 지원을 통해 무료로 진행된다. 3D 프린팅 SW 교육과정은 실무에서 활용되는 전문 소프트웨어를 중심으로 교육을 진행하며 세부 프로그램은 ▲미믹스(Mimics)-3D 모델링 ▲지오매직(Geomagic) ▲디자인X(DesignX) ▲인벤터(Inventor) ▲솔리드웍스(Solidworks) ▲3-매틱(3-Matic) ▲지브러시(ZBrush) ▲매직스(Magics)-전처리 ▲앤시스 ▲라이노(Rhino)-3D 모델링 등 10개 인기 소프트웨어 과정으로 구성하였다. 이번 소프트웨어 교육은 용산 게이트웨이타워에서 현장 교육으로 진행되는 디자인X를 제외한 전 과정이 비대면 온라인(줌)으로 진행된다. 교육 기간은 과정별로 10일이며, 교육 일정은 소프트웨어 과정에 따라 2024년 7월부터 11월 말까지 진행될 예정이다. 교육 이수 이후에는 수료증이 발급되며, 우수학생 포상과 공모전 개최 및 시상식도 진행될 예정이다. 교육 신청은 3D-FAB 웹사이트에서 가능하다.  

국산 CAD 개발사 캐디안(구 인텔리코리아)은 디자인 특허출원을 위한 3차원 디지털 도면 파일 형식을 추가한 업그레이드 툴을 출시했다고 밝혔다. 2010년 개발되어 디자인 특허출원 및 심사용으로 사용되어 온 캐디안3D 뷰어(CADian3D Viewer)는 오토데스크의 dwg, dxf(이상 오토캐드), 3ds(3D맥스) 파일 외에 디자인 웹 포맷 형식의 dwf 파일, 3D 솔리드 모델링 sat(ACIS 3D) 파일, 중립 포맷 iges(igs) 파일, 라이노의 3dm 파일을 자유롭게 뷰잉이 가능하다. 캐디안은 “이런 특징을 바탕으로 우리나라의 3D 도면 제출 방식에 의한 디자인 특허출원 시스템은 이미 국제적으로 높은 평가를 받아 왔다”고 소개했다. 이번에 출시된 캐디안3D 뷰어는 중립파일 step(stp), 3D 프린팅 파일로 널리 사용되고 있는 stl(Stereolithography) 및 obj(Wavefront OBJ) 파일을 포함하여 이미지 파일(jpg, png, bmp, gif, tiff, sat, raw) 등 10가지 파일 형식을 추가로 지원한다. 캐디안은 앞으로 지원 파일을 계속 늘려나갈 계획이다.     디자인 특허 출원인(대리인 변리사사무소 포함)은 캐디안3D 뷰어를 통해 시·공간의 제약 없이 웹에서 특허 출원을 할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있고, 디자인특허 심사관도 실시간으로 도면정보를 공유함으로써 등록심사 기간을 줄일 수 있다.   특허청에 따르면 매년 WIPO(세계지식재산기구)에서 열리는 표준위원회(CWS)는 우리나라의 3D 디지털 도면 제출방식을 토대로 한 국제 표준화 방식을 논의하고 있으며, 시스템을 도입한 2010년부터 2020년까지 10년간 디자인 특허출원이 22.3% 증가하는 등 전자정부 발전에도 기여하고 있다는 것이 캐디안의 설명이다. 캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안3D 뷰어 2024 버전은 출원인의 CAD 프로그램에 관계 없이 3차원 파일에서 6면도(정·배면도, 좌·우측면도, 평·저면도)와 사시도(아이소)를 자동으로 추출해 준다”면서, “현존하는 거의 모든 3D CAD 및 3D 디자인 툴의 도면 파일을 와이어프레임, 서피스, 솔리드 3D 모델링 형식으로 실시간 뷰잉 가능하다”고 전했다.

이에이트는 2023년에 이어 국내 금융기관 데이터센터를 대상으로 재난재해 시뮬레이션 및 예방 대책 수립 용역을 수행했다고 밝혔다. 대상 지역은 인근에 산림과 하천이 인접한 곳으로 장마 및 국지성 폭우 시 침수 피해가 우려되는 지형이다. 이 사업에서 이에이트는 대상 건물과 주변 건물의 지하와 지상 층수 및 층고를 모두 반영하여 3D 모델링의 정확도를 높였다. 폭우에 따른 최악의 조건을 산정하기 위해 모든 건물에 대해 우수 관로를 반영하지 않고 시뮬레이션 해석을 진행하였으며, 최근 30년간 기록된 1시간 최다 강수량(92mm)과 이상기후를 고려한 집중호우(120mm)가 지속될 경우의 건물 침수 영향을 분석하였다. 동사의 자사의 시뮬레이션 솔루션인 NFLOW를 통해 강우량과 물의 흐름, 하수도 및 배수관 유입 등을 3D로 가시화하여 도심지 침수의 주요 원인 중 하나인 배수시설의 용량 부족을 확인하고, 이에 대한 보완책을 마련하였다. 재난재해 시뮬레이션 해석을 통해 고객사는 ▲폭우침수 피해 범위 확인 ▲차수벽 설치 등 대책 수립 ▲침수 발생 시 대피 경로 확보 ▲반복 시뮬레이션을 통한 이상기후 예방 프로토콜 마련 등 재난재해로부터 데이터센터의 취약점을 발견하고 예방책을 수립하였다.     AI와 클라우드 기술의 보편화로 데이터센터의 중요성이 더욱 커지면서, 기업들은 안전한 데이터센터를 구축하기 위해 재난재해 시뮬레이션에 많은 관심을 보이고 있다. 이에이트는 폭우·침수 시뮬레이션뿐만 아니라 군중 밀집 시뮬레이션, 화재 경로 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 디지털 트윈을 적용하고 있다. 이에이트 관계자는 “비용 대비 기대 효과가 큰 디지털 트윈은 우리 일상에 필수 기술로 진화하고 있다”면서, “이에이트는 생성형 AI 기술을 접목하여 시뮬레이션의 정확도를 고도화하고 있다”고 사업 마무리 소감을 밝혔다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4)   시뮤워프(SimuWarp)는 아바쿠스/CAE(Abaqus/CAE)의 플러그인 형태로 제공되어 후변형 시뮬레이션을 위한 자동화된 모델 설정을 제공한다. 이를 통해 시뮬레이션 작업 흐름을 촉진하고 속도를 높이며 모델의 모든 관련 측면이 올바르게 설정되도록 보장한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   정확한 재료 모델링은 정교한 복합재 후변형 시뮬레이션의 핵심이다. 시뮤워프에는 광범위한 재료 모델이 포함되어 있어, 열가소성 및 열경화성 재료의 안정적인 후변형 예측에 필수적인 모든 재료 특성을 고려할 수 있다.     시뮤워프의 주요 기능 후변형(구성 요소 및 어셈블리) 예측           후변형은 폴리머의 온도나 형태 변화로 인한 수축 변형으로 인해 발생된다. 적용된 열 경계 조건에 따라 두께 방향의 응력 구배로 인해 부품 모양이 변형된다. 복합재를 사용할 때 섬유의 분포와 방향은 응력 구배의 추가적인 원인이다. 결과적인 응력 상태를 계산하면 해당 부품 변형을 예측하고 규정된 공차가 충족되는지 확인할 수 있다. 후변형 구성요소가 더 큰 어셈블리의 일부인 경우, 장착 후 개별 구성요소와 연결된 부품의 변형이 발생한다. 이러한 변형은 비용이 많이 드는 실험을 수행할 필요 없이 어셈블리를 시뮬레이션 모델에 통합하여 예측할 수 있다.   후변형 최적화     후변형 시뮬레이션에는 부품 및 프로세스 설계 중에 정의된 여러 측면이 통합되어 있다. 따라서 이러한 설계 변수와 관련하여 결과 부품 형상의 민감도를 결정하는 데 활용될 수 있다. 무엇보다도 이를 통해 변형을 최소화하거나 부품 모양을 의도적으로 조정할 수 있다. 후자는 부품의 목표 적용에 유리한 특정 잔류 응력 상태를 유발하는 데 사용될 수 있다.   열운동 분석     가열 및 냉각 공정에 대한 정확한 분석은 공정으로 인한 잔류 변형을 예측하는 데 필수이다. 시뮤워프는 온도 분포를 정확하게 모델링하고 가교 결합(열 경화성) 또는 결정화(열 가소성)로 인한 수축 변형을 유도하는 정교한 모델을 포함하고 있다. 이 분석은 완전한 기능을 갖춘 변형 시뮬레이션의 일부로 수행되거나 독립형(예 : 냉각 시스템 설계에 대한 빠른 평가)으로 수행될 수 있다.   구조 성능 평가     공정으로 인한 잔류 응력을 예측하면 부품의 예상 성능을 더 잘 예측할 수 있다. 예를 들어 중요한 측면은 피로 또는 강도가 될 수 있다. 시뮤체인(SimuChain)을 사용하면 변형 시뮬레이션 결과를 다른 수치 모델로 전송할 수 있다.     ■ 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.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 2D CAD 전용 소프트웨어, 대용량 도면 파일 처리 속도 개선, STEP 파일 호환 지원, PDF 불러오기 편의성 강화, 플롯 기능 개선, 기계 설계 특화 모듈 출시 등 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아가 기계/제조 분야에서 다방면으로 활용할 수 있는 2D CAD 전용 소프트웨어 지더블유캐드 2025(ZWCAD 2025)를 출시했다. ZWCAD는 지더블유소프트(ZWSOFT)에서 지속적으로 개발 및 업데이트를 진행하고 있으며, 국내 공급 및 지원을 담당하고 있는 지더블유캐드코리아는 제조 분야에서 2D CAD, 3D CAD/CAE/CAM 라인업을 확장시키고 있다. 특히 모든 제품군이 영구 라이선스로 보급되어, 타 소프트웨어의 라이선스 정책 및 고가의 소프트웨어를 대체할 수 있는 제품군으로 주목받고 있다. 이번에 출시된 ZWCAD 2025는 본격적으로 3D 기능에 대한 퍼포먼스가 향상됐다. STEP 파일에 대한 호환이 가능해지면서, 기계 부품 및 전기/전자, 장비를 포함한 플랜트 설비까지 대용량 데이터에 대한 불러오기 기능이 강화되었다. 또한 PDF 불러오기 기능에 대한 편의성 강화와 플롯(Plot) 기능이 개선되었다. 기계 설계 특화 모듈인 ZWCAD MFG 2025가 함께 출시됐다. 범용적인 2D 설계 기능 뿐만 아니라 특화 제품에 대한 신기능으로 템플릿 설정을 위한 프레임 셋업, 레이아웃, 그리고 조립도를 위한 BOM 및 기계기호 설정 등 다양한 설계 기능이 향상됐다. 그리고 국제 규격에 알맞은 부품 라이브러리 뿐만 아니라 KS규격을 추가적으로 선보인다. 이를 통해 기존 대비 효율성을 약 40% 이상 확보할 수 있다.   ZWCAD 2025의 신기능 ZWCAD 2025는 2D/3D 기능, 인터페이스, API, 인더스트리 모듈 등 여러 개선된 내용을 포함한다. 2025 버전부터는 32비트 환경에 대한 업데이트가 더 이상 지원되지 않고, 64비트 환경의 제품만 업데이트 및 지원한다. 앞으로 ZWCAD는 2~3개월마다 새로운 업데이트 패키지가 출시되며, 관련 패치는 자동 업데이트로 처리할 수 있다. 신규 버전의 주요 업데이트 사항은 다음과 같다.   향상된 2D/3D 기능 PDF 파일을 ZWCAD 상에서 첨부하거나 삽입하여 사용할 수 있다. 또한 PDF 언더레이가 포함된 도면의 이동, 확대/축소, 가져오기 속도, PDF에서 문자 가져오기의 최적화 등 다양한 기능의 효율이 개선되었다. 이 부분에 대해 타 소프트웨어와 비교한 사항은 다음과 같다.   ▲ 도면의 PDF 언더레이를 이용한 이동 속도 비교   출력(Plot)의 경우, PDF 및 물리적 프린터를 사용하는 부분에서 효율성을 향상시키고, 출력된 PDF 파일의 크기를 대폭 감소시킨다.  연관 배열 생성 및 편집에서 일부 오류가 있는 경우, 별도의 ZRX 도구가 제공된다. 이 도구를 사용하려면 ‘AuditArray.zrx’ 파일을 첨부 파일로 로드하고, AUDITARY 명령을 실행할 수 있다.  도면 검토를 위해 구름 수정 기호를 편리하게 사용할 수 있도록 별도 객체가 추가되었다. 사용자는 해당 그립을 드래그하여 모양을 편집하고 길이를 수정할 수 있다.   ▲ 그립을 통한 구름 수정 기호 편집   표준 LISP(리스프) 파일을 FAS 및 VLX 형식으로 직접 로드할 수 있도록 지원하고, LISP 호환성을 향상시키고 포맷 변환을 제거하여 개발 효율성을 높일 수 있다.   ▲ FAS/VLX 애플리케이션 로드   기계 부품 및 다양한 3D 데이터를 가져오기 위한 STEP 파일 가져오기 기능과 더불어 객체에 대한 시각화 스타일 등 여러 부가 옵션이 추가되었다. 지원되는 STEP 형식은 AP203과 AP214이며, 일반적인 설계 데이터뿐만 아니라 설비 및 플랜트에서 사용되는 대용량 데이터도 가져올 수 있는 디스플레이 최적화를 탑재했다. 이 밖에도 3D 모델링의 작업 공간과 편의 기능이 강화되었다.   ▲ ZWCAD 2025에서 불러온 플랜트 설비 데이터   ▲ 새로운 3D 객체 시각화 스타일   인터페이스 최적화 전반적인 리본 메뉴에서 슬라이드 아웃, 드래그, 플로팅과 같은 추가 패널 기능을 제공한다. CUI와 결합된 인터페이스는 사용자의 커스터마이징 수준을 향상시킬 수 있어, 더욱 빠른 드로잉을 가능하게 한다.    ▲ 슬라이드 아웃 패널   또한 특성, 도면층 관리자, 외부 참조, 디자인 센터, 도구 팔레트, 계산기 등 사용자가 자유롭게 개별 패널을 자동으로 병합하고 숨길 수 있어, 설계를 위한 작업 공간을 확장하도록 지원한다. 여러 도면을 열 때 다른 모니터에 참조 도면으로 표시하도록, 개별적인 탭을 프로그램 밖으로 드래그할 수 있는 기능도 추가된다.   ▲ 특정 도면을 새 창으로 이동     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

설계부터 운영까지, AI와 BIM으로 건설산업 전반의 혁신 지원   인공지능(AI)이 다양한 영역에서 도입·활용되는 가운데, 건설산업에서도 인공지능을 어떻게 접목할 지에 대한 고민과 다양한 노력이 이어지고 있다. 이런 가운데, 트림블 코리아는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 인공지능의 융합을 통해 건설산업의 혁신을 이끈다는 비전을 제시하고 있다.  트림블 코리아에서 영업 부문을 이끌고 있는 김동준 상무에게 건설산업에서 AI의 적용방안과 BIM의 전망에 대해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 트림블 코리아 김동준 상무   모든 산업에서 AI에 관심이 높은데, 건설산업의 AI 도입 동향은 어떤지 건설산업은 타 산업에 비해 새로운 기술의 도입이 빠른 산업 분야는 아니다. 그러나 건설산업에서도 AI에 대한 관심이 빠르게 늘고 있다. 건설산업에서 AI는 설계 최적화, 건설 현장 모니터링, 위험 관리, 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 일부에서는 초기 단계에서 활용되고 있다.  AI 기술은 건설산업에서 프로젝트의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 옵션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장하며, 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있다. 이 때문에 각 사업장에서는 AI에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 트림블은 국내 건설산업에서 AI 기술 도입에 관심이 매우 높은 것으로 보고 있다. 많은 건설사가 AI를 통해 프로젝트의 리스크를 최소화하고, 정확한 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 내리고자 한다. 특히, 드론과 결합한 AI 기술은 현장 데이터를 실시간으로 분석하여 현장의 위험 요소를 사전에 파악해 안전사고를 예방하거나, 프로젝트의 진행 상황을 정확히 파악해 리소스를 효율적으로 관리하는 데에 큰 도움을 주고 있다. 이러한 기술 도입은 고객의 요구를 충족시키고, 경쟁력을 강화하는데 필수라고 생각한다.   건설산업에서 AI의 구체적인 활용 방법은 무엇이라고 보는지 AI는 건설 프로젝트의 설계 단계부터 운영 단계까지 광범위하게 활용될 수 있다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 솔루션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장한다. 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있으며, 반복 작업을 자동화하여 노동력 부족 문제를 해결할 수도 있다.  그러나 AI를 도입하고 성공적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려해야 한다. 데이터의 정확성과 품질 : AI는 고품질 데이터를 필요로 하기 때문에, 데이터 수집 및 관리에 신경을 써야 한다. 기술 인프라 : AI 솔루션을 실행하기 위한 강력한 기술 인프라가 필요하다. 교육과 훈련 : AI 기술에 대한 이해와 이를 활용할 수 있는 인력의 교육이 중요하다. 윤리적 고려 사항 : AI의 윤리적 사용과 개인정보 보호를 고려해야 한다.   트림블의 AI 전략은 무엇인지. 관련 기술 개발에 대해서도 소개바란다 트림블은 디지털 전환(DX) 및 커넥트 & 스케일(Connect & Scale) 전략과 긴밀히 연계하여 AI 기술을 활용한 혁신을 추진하고 있다. 이를 통해 디지털 콘텐츠 생성, 프로세스 자동화, 다양한 전문 분야에서의 역할 변화를 목표로 하고 있다. 또한, AI 기술의 효율적인 구현을 위해 전사적인 AI 전략을 수립하고 있다. 이 전략은 숙련된 인재 확보, 데이터 인프라 구축, 파트너십 강화, 투자 전략, 법적, 사이버 보안, 윤리적 지침 마련, 조직적 합의 등을 포함한다. 트림블의 AI 관련 기술 개발 방향으로는 ▲생성형 AI 기술을 통해 이미지/비디오/텍스트/3D 모델과 같은 디지털 콘텐츠를 생성하는 기술 개발 ▲생성형 AI를 다양한 도메인에 적용하여 새로운 아이디어 생성, 반복 작업 자동화, 맞춤형 콘텐츠 제공 ▲각 부서에 머신러닝 엔지니어를 배치하여 도메인의 미묘한 차이를 이해하고 소통하며, AI 기술의 적용 기회 발굴 ▲생성형 AI뿐만 아니라 기존의 예측 AI(predictive AI) 기술의 적극 활용 및 예측 AI와 생성형 AI의 결합을 통한 비즈니스 프로세스 최적화 등을 꼽을 수 있다. 트림블은 AI 기술을 통해 건설 산업의 혁신을 주도하고 있으며, 여러 방면에서 이를 실현하고 있다. 트림블의 AI 전략은 주로 데이터의 수집, 분석, 예측 모델을 통해 더 나은 의사결정을 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 또한, 건설 현장의 위험 관리를 위해 AI를 활용해 작업자의 안전을 보장하고, 프로젝트의 위험 요소를 사전에 예측하여 관리한다. 이를 통해 프로젝트 팀은 한정된 시간과 자원을 가장 중요한 위험 요소에 집중할 수 있다. 특히, 트림블의 테클라 소프트웨어는 AI를 활용하여 설계 최적화와 데이터 관리에서 성과를 보여주고 있다. 테클라 스트럭처스는 AI를 통해 복잡한 구조 설계를 자동화하고, 테클라 모델 셰어링(Tekla Model Sharing)은 클라우드 기반의 협업을 통해 설계 데이터를 실시간으로 공유하고 관리할 수 있게 한다. 또한, 테클라의 AI 기술은 재료 선택, 상세 설계 작업, 설계 매개변수 최적화 등을 통해 지속 가능성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 결론적으로, 트림블은 AI를 통한 데이터 기반의 의사결정 지원, 작업 효율성 향상, 위험 관리 및 비용 절감을 목표로 관련 기술 및 솔루션을 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 전략을 통해 트림블은 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고 있다.   국내 BIM 시장에서 최근의 주요한 이슈는 무엇인지 국내 BIM 시장의 주요 이슈로는 표준화와 데이터 통합을 꼽을 수 있다. 현재 각기 다른 플랫폼과 소프트웨어 간의 데이터 호환성 문제를 해결하기 위한 노력이 진행 중이다. 특히 우리나라 정부는 BIM의 표준화를 위해 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며, 이는 건설 산업의 디지털 전환을 가속하는 중요한 정책이다. 또한, 스마트 건설 솔루션의 도입이 활발히 이뤄지고 있으며, 이는 프로젝트 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 이러한 이슈는 BIM 기술의 확산과 활용을 더욱 촉진하고 있다.   국내에서 BIM이 어느 정도 자리를 잡고 있다고 보는지  국내에서 BIM은 이제 필수 기술로 여겨지고 있다. 많은 건설사와 설계사가 BIM을 도입해 프로젝트의 효율을 높이고자 하고 있으며, 정부 차원에서도 공공 프로젝트에 BIM을 의무화하는 등 BIM의 확산을 적극 추진하고 있다. 그러나 국내 건설업계의 BIM 도입 현황이나 적용 수준에 대해서는 긍정적으로 보기가 어렵다. 이유는 여러 가지가 있겠지만 광범위하고 분리된 작업 장소, BIM 인력 부족 및 노동자의 비연속성, 데이터의 통합 부족과 비연속성, 정책과 현실의 괴리, BIM에 대한 이해와 인식의 부족 등이 있다고 생각한다. 미국이나 싱가포르와 비교하면, 한국의 BIM 도입은 발전하고 있지만 아직 갈 길이 남아있다. 미국은 BIM 도입을 선도하는 국가 중 하나로 대규모 인프라 프로젝트에서 BIM을 적극 활용하고 있으며, 정부와 민간 모두에서 BIM 표준화와 교육 프로그램을 통해 BIM 기술의 확산을 지원하고 있다. 특히, 미국의 여러 주에서는 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며 정책이 현실을 뒷받침하고 있다. 이는 프로젝트의 효율과 품질을 높이는데 큰 기여를 하고 있다. 싱가포르는 아시아에서 BIM 도입이 가장 앞선 국가로 평가받고 있다. 싱가포르 정부는 2015년부터 모든 대형 건설 프로젝트에 BIM 사용을 의무화했으며, 이를 통해 건설 산업의 디지털 전환을 적극 추진해 왔다. 또한 싱가포르는 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야의 모든 이해관계자가 BIM을 쉽게 채택할 수 있도록 다양한 지원 프로그램과 교육을 제공하고 있다. 우리나라도 이런 선진국의 사례를 참고하여 BIM 기술의 도입과 활용을 더욱 확대해 나가야 한다고 본다. 특히 BIM 기술의 표준화와 데이터 통합, 그리고 관련 인력의 교육과 훈련에 집중함으로써 건설 산업의 효율과 경쟁력을 한층 더 높일 수 있을 것이다.    국내의 최근 BIM 고객사례를 소개한다면 트림블의 테클라 스트럭처스는 국내 여러 랜드마크 프로젝트에서 성공적으로 활용되고 있다. 현대산업개발은 진행되는 모든 아파트 현장에서 테클라 스트럭처스를 통해 3D 디지털 정보를 생성하고, 생성된 정보를 기반으로 설계의 오류를 찾고 시공 검토를 위한 의사 결정을 빠르게 진행한다. 모든 의사 결정이 반영된 완성도 높은 디지털 정보에서 정확한 도면, 물량과 같은 필요한 정보를 적시에 추출해 프로젝트에 적용하고, 트림블 커넥트(Trimble Connect)를 기반으로 설계자와 현장 작업자의 원활한 의사소통을 구현했다. 이는 트림블이 추구하는 프로젝트 진행 방식과 동일하다고 볼 수 있다.  이런 사례는 테클라 스트럭처스가 복잡하고 대규모의 건설 프로젝트에서 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지를 잘 보여준다. 트림블 코리아는 앞으로도 이러한 혁신적인 기술을 통해 국내 건설 산업의 발전을 지속적으로 지원할 것이다.   향후 트림블 코리아의 비즈니스 계획과 전략에 대해 소개한다면 트림블은 AI 및 BIM 기술을 통해 건설 산업의 디지털 전환을 촉진하고, 고객의 생산성을 극대화하며, 지속 가능한 건설을 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블은 전 세계적으로 AI와 BIM 기술을 통합하여 프로젝트 관리, 설계, 시공, 유지보수 등 모든 단계에서 효율성을 높이고 비용을 절감하는 전략을 추진하고 있다. 트림블 코리아는 이러한 글로벌 전략을 바탕으로 특히 BIM의 기초가 되는 데이터를 생성하는 솔루션 사업에 중점을 두고 있으며, 국내 시공사의 공정관리 애로사항 및 의견을 청취하여 자체 개발한 클라우드 기반의 공정관리 대시보드인 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard)를 시공사에 공급하고 있다. 또한, 제작사를 대상으로 하는 제작 공정 관리 솔루션 및 건설산업 프로세스 전반을 지원하는 다양한 솔루션의 국내 출시를 준비하고 있다. 트림블 코리아는 다음과 같은 전략을 통해 국내 비즈니스를 확장할 계획이다. 테클라 스트럭처스 활용 확대 : 국내 대형 프로젝트에서 테클라 스트럭처스의 도입을 더욱 장려할 것이다. 그동안의 프로젝트에서 성공적인 활용 사례를 기반으로 더 많은 건설사가 테클라 스트럭처스를 도입할 수 있도록 지원할 것이다. 교육 및 지원 강화 : 테클라 스트럭처스 사용에 대한 교육 프로그램을 강화하고, 고객이 필요로 하는 기술 지원을 제공할 것이다. 이를 통해 사용자들이 테클라 스트럭처스의 다양한 기능을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것이다. 현지화된 솔루션 개발 : 한국 시장의 특성과 요구에 맞춘 현지화 BIM 솔루션을 개발하고 제공할 것이다. 이는 한국 건설 산업의 특수한 요구사항을 반영한 맞춤형 솔루션을 통해 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있도록 할 것이다. 지속적인 솔루션 국내 출시 : 해외 시장에서 검증된 트림블의 다양한 솔루션을 국내에 출시해, 건설산업 프로젝트의 전반적인 프로세스에서 효율을 높일 것이다. 파트너십 및 협력 강화 : 국내 주요 건설사, 설계사, 교육기관, 서드파티 개발 파트너사와 협력을 강화해 BIM 기술의 확산과 활용을 촉진할 것이다. 이를 통해 BIM 기술의 도입과 정착을 더욱 가속할 것이다. 트림블 코리아는 이러한 전략을 통해 국내 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고, 고객의 성공을 지원하며, 지속 가능한 건설 환경을 조성하는 데 기여하고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스코리아가 6월 11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아’를 진행했다. 이번 행사에서는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SIMULINK) 등 자사 솔루션을 활용한 제품 개발 향상 방안과 활용사례가 소개됐는데, 매스웍스는 디지털 엔지니어링과 MBD(모델 기반 설계)가 향후 제품 개발의 핵심이 될 것이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   디지털 엔지니어링의 중심, MBD 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가들이 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 작년에는 온 . 오프라인 하이브리드 행사로 진행됐는데, 올해는 오프라인 행사로 진행하면서 규모를 키웠다는 것이 매스웍스코리아의 설명이다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 이번 행사에서 ‘디지털 엔지니어링을 위한 MBD의 영향력과 방향’에 대해 소개하면서, “디지털 엔지니어링의 핵심은 모델 중심, 데이터 통합, 팀 문화의 변혁이며 이런 디지털 엔지니어링의 근간에는 MBD가 있다”고 짚었다.   ▲ 디지털 엔지니어링과 MBD의 가치를 설명한 매스웍스 아룬 멀퍼 디렉터   통합된 MBD 플랫폼으로 제품 개발의 복잡성 해결 매스웍스가 바라보는 MBD는 설계 데이터뿐 아니라 제품에 관련된 다양한 데이터를 디지털 모델로 활용하는 것이다. 폭넓은 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 모델링과 시뮬레이션(M&S)을 활용하고, 물리 모델링/신호 처리/소프트웨어 등 다양한 영역을 통합 처리하는 것이 매스웍스가 바라보는 MBD의 역할이다. 멀퍼 디렉터는 “디지털 엔지니어링의 개념을 많은 기업에서 도입하고 있으며, 이를 실현하기 위한 수단으로 MBD에 주목하고 있다”고 설명했다.  개발해야 하는 제품 시스템이 복잡해지면서 다양한 엔지니어링 기술이 투입되는데, 여러 엔지니어링 분야 사이에는 요구되는 전문지식이 달라서 커뮤니케이션과 협업이 어려운 경우가 생긴다. MBD는 엔지니어링의 상위 단계에서 가상 플랫폼으로 시스템을 검증할 수 있도록 해서 이를 해결할 수 있다는 것이 매스웍스의 설명이다. 가상 환경에서 제품을 개발하는 것뿐 아니라 현실 데이터를 기반으로 가상 모델의 파라미터를 튜닝할 수 있다는 것도 매스웍스가 내세우는 MBD의 이점이다. 멀퍼 디렉터는 “복잡성은 예상하지 못한 문제의 원인이 되는 경우도 많다. 매스웍스는 수백만 개의 시뮬레이션을 클라우드에서 동시에 수행해서 복잡성을 처리할 수 있도록 한다. 또한, 다양한 툴과 환경을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공해 매스웍스뿐 아니라 더 넓은 생태계를 활용할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   디지털 엔지니어링 위한 자율화, 연결성, 전동화에 대응 자율화(autonomous), 연결성(connectivity), 전동화(electrification) 등 산업 애플리케이션 트렌드는 엔지니어의 개발 업무에도 영향을 주고 있다. 이런 상황에서 매스웍스는 시스템 엔지니어링의 성장, 소프트웨어 중심 개발의 확대, 인공지능(AI)의 활용 등이 엔지니어링 업무의 주요한 흐름이 될 것으로 보고 있다. 멀퍼 디렉터는 디지털 엔지니어링을 성공시키기 위해 매스웍스가 제공하는 기술 요소를 다음과 같이 소개했다. 모든 것의 자동화 : 자동화는 MBD의 근간이 되어 왔다. 이제는 연산 기술과 소프트웨어를 결합해 라이프사이클 전체의 관리를 자동화해야 한다. 복잡한 시스템으로의 확장 : 컴포넌트/서브시스템에서 나아가 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하기 위해 소프트웨어 중심의 아키텍처(Soffware-Oriated Architecture : SOA)가 필요하다. 코드 생성 자동화 : 이는 MBD의 장점 중 하나이다. 이미 수천에서 수백만 라인의 코드를 자동으로 생성해 만든 제품이 일상에서 쓰이고 있다. 매스웍스는 인피니온 등 반도체 기업과 파트너십을 통해 이를 지원한다. 결함의 조기 방지 : MBD의 핵심 가치 중 하나는 포괄적으로 결함을 빠르게 검증 및 제거하는 것이다. 매스웍스는 디자인/테스트/코드/인증 등 여러 단계서 결함 검증 툴을 제공하며, 이를 통해 더욱 초기 단계에서 결함을 수정하기 위한 투자를 진행할 수 있다. 앱 표준 소프트웨어 워크플로 : 국내서는 현대자동차, 국방과학연구소 등에서 이를 활용하고 있다. 컨티넨탈은 매트랩으로 산출물 처리, 요구사항 관리, 코드 제작 등을 수행하면서 워크플로를 향상시켰다. 클라우드 기반 설계 및 시뮬레이션 : 매스웍스는 시뮬링크에서의 코드 생성부터 시높시스 환경에서의 검증까지 AWS 클라우드에서 구동할 수 있도록 지원한다. 인공지능을 활용한 설계 : 코드 자동 생성에 인공지능과 ROM(축소 차수 모델)을 사용하거나, 제품 설계 후 인공지능을 칩이나 클라우드에 배포할 수 있다. 매스웍스는 단일 생태계를 통해 파이썬 . 매트랩 . 오픈소스 코드 배포의 자동화까지 지원한다.   ▲ 매스웍스가 제시하는 AI와 MBD의 결합   한편, 매스웍스코리아의 이종민 대표이사는 “한국 지사인 매스웍스코리아는 자동차, 통신, 국방 등 산업을 핵심 시장으로 삼아 지난 20년간 꾸준히 성장하면서, 매년 비즈니스 목표를 달성하고 있다”면서, “매스웍스는 새로운 기능을 꾸준히 추가하면서 타깃 산업을 넓히고 있다. 특히 최근에는 시뮬링크와 인공지능을 결합해 AI 시뮬레이션을 구현하는 데에 초점을 맞추고 있다”고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.