SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개   시메릭스MP(SimericsMP)는 FVM 기반의 유동 해석 프로그램이다. 직교형(cartesian) 격자를 이용하여 정확하고 빠른 격자 생성 시간, MGI(mismatched grid interface)를 이용한 인터페이스 면 처리, 그리드 디포메이션(grid deformation)을 통한 형상 변화 등의 특징을 가지고 있다. 그리고 널리 사용되는 CAD 프로그램에 애드인(add in)되어 있어, CFD를 많이 접하지 않은 초보자부터 유동 해석을 전문으로 하는 엔지니어까지 넓은 범위를 만족시킬 수 있는 유동 해석 프로그램이다.    ■ 자료 제공 : 케이더블유티솔루션, www.kwtsolution.com   시메릭스MP의 특징은 빠른 격자 생성과 손쉬운 경계 조건 대입으로 정리할 수 있다.   빠른 격자 생성 <그림 1>은 자동차 전체와 엔진 내부의 격자 형태를 보여주고 있다. 자동차 전체 내부 격자를 생성하는 시간은 일반 PC에서 1시간 30분 정도로 짧은 시간에 가능하다. 이렇게 짧은 시간에 격자 생성이 가능한 이유는, 격자의 밀집을 위한 조건 설정이 간단하고 바이너리 트리(binary tree) 형식의 격자이기 때문에 직교형 격자를 빠르게 만든다. 그리고 격자를 만든 후 벽면 부분을 잘라내기 때문에 격자의 틈, 고체의 형상에 상관 없이 격자를 빠르게 만들 수 있다.    그림 1. 시메릭스MP를 이용한 자동차 내부 격자 생성   쉬운 NX 애드인 세팅 과정  Simerics MP 애드인을 설치하면 NX 메뉴에 SimericsMP가 나타나게 된다. 이 메뉴를 사용하여 유동 해석이 가능하다. 해석 과정은 다음과 같다.    CAD 불러오기    그림 2    <그림 2>에서 보면, CAD를 불러온 후 메뉴의 ‘SimericsMP’를 선택하면 왼쪽에 SimericsMP 메뉴가 나타나게 된다. 이 메뉴를 통해 물리 모델, 경계 조건 등 해석 조건을 세팅할 수 있다.   시뮬레이션 도메인 선정    그림 3   <그림 3>처럼 ‘Select SIM Domains’를 선택하면 CAD 면이 나타나고 볼륨 메시(Volume mesh)에 필요한 면을 선택해 준다.   유동 영역 및 격자 설정   그림 4    <그림 4>의 메뉴에서 유동 공간을 선정하면 선정된 공간에 대해서 유동 해석을 위한 격자를 생성해야 한다. 유동 공간이 만들어지면 왼쪽 창에 고체와 유체 공간이 분리되어 표시된다. ‘Generate Mesh’를 선택하면 격자를 생성할 수 있는 창(Mesh Generation)이 나타난다. 격자 생성 모드는 노멀 모드(normal mode)와 어드밴스드 모드(advanced mode)로 나누어진다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Nomitech 주요 특징 : BIM 기반의 수량산출 작성 위한 엑셀 애드인 프로그램, BIM 모델을 불러들여서 BIM의 형상 정보 확인 및 속성 정보/체적/면적/길이 등 추출, 수식 기반의 기존 수량산출서 대체, 엑셀에서 BIM 모델을 검토하는 뷰어 제공 등 시스템 권장 사양 : 윈도우용 마이크로 오피스(2016 이상) 또는 오피스 365 데스크탑(Home, Business 또는 Enterprise), 윈도우 10 64비트 또는 윈도우 11, 인텔 i5 6세대 이상 CPU, 엔비디아 GTX 1060 또는 라데온 RX 580 이상 그래픽카드, 4.0GB 이상의 디스크 여유 공간 공급 : 한국인프라비아이엠협동조합   ▲ 휴먼 에러가 많은 수식 기반의 기존 수량산출서 대체   스마트 건설을 위한 BIM 도입 지원 국내 건설산업에서 스마트 건설의 핵심이라고 할 수 있는 BIM(건설 정보 모델링)의 도입이 건설, 토목, 플랜트 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 최근 정부가 오는 2030년까지 전면 BIM 도입을 예고하면서 건설산업에서는 새로운 기술적 도전에 직면하고 있다. 특히 엔지니어링사에서는 BIM의 전사적 도입 과정에서 기술적, 비용적, 인적 부담을 겪고 있으며, 기존의 방식과 BIM 방식을 병행하는 현실적인 문제 때문에 고충을 토로하고 있다. BIM은 3차원 시각화인 형상 정보뿐만 아니라 이를 활용한 도면 추출, 수량산출을 통한 설계 성과품의 품질 향상에도 기여하고 있다. 그 중 BIM 기반의 수량산출은 일람표 추출 기능을 활용해 사용 프로그램별로 별도 산출하였으나, 영국 노미텍의 엑셀 애드인 프로그램인 셀빔(CellBIM)을 사용하는 사례가 늘어나고 있다. 기존의 수량산출 작성 방식과 같은 엑셀을 사용하다 보니 최근 전면 BIM으로 엔지니어링사에서도 직접 BIM으로 수량 성과품을 작성하는데 친숙하게 사용이 가능하다.     BIM 기반의 수량산출 작성에 최적화 셀빔은 전면 BIM에 대한 발주처 요구사항으로 BIM 기반 수량산출(자동/연동/수동)을 작성하는데 최적화된 소프트웨어이다. 객체별 분류체계에 맞춰 작성된 BIM 모델을 셀빔에 불러들여서 BIM의 형상 정보 확인 뿐만 아니라 속성 정보, 체적, 면적, 길이 등을 추출할 수 있으며 수식 또한 연동이 가능하다.  BIM 프로그램의 설치 없이 셀빔 뷰어로 엑셀에서 BIM 모델을 가볍게 검토할 수 있고, 협업 공간으로의 활용과 2D 도면, PDF 등 또한 연계 활용할 수 있다는 점에서 엔지니어링사의 BIM 도입에 대한 하드웨어 및 소프트웨어 부담을 덜어줄 수 있다는 것이 셀빔 국내 총판인 한국인프라비아이엠협동조합(IBIMKOREA)의 설명이다.   ▲ GTX-C 정거장 MEP 수량 산출   ▲ 설계 변경에 따른 물량증감표   셀빔의 실무 적용 사례 해당 프로그램을 실무에 적용한 사례로는 여주~원주, GTX-B, GTX-C 등 다수의 국가철도공단 발주 프로젝트에서 설계 BIM 수량산출 과정에 셀빔을 통해 BIM 기반 수량 산출로 기존 수량 오류 검토를 수행하였다. 이후 시공 및 유지관리단계에서도 기성 및 스마트 건설 기술 연계 활용에 적용될 예정이다. 한국도로공사 디지털 설계 모델의 도로 건설 전주기 연계 활용 연구과제에서는 셀빔을 활용하여 설계 단계의 3D 수량산출뿐만 아니라, 시공 유지관리 단계에 필요한 속성 정보를 모델에서 추출하여 공정/기성 및 유지관리코드 등을 연계 활용하였다.   ▲ 토공 입적표 시각화 수량산출   건설산업의 효율과 지속가능성 지원 셀빔의 최근 업데이트에서는 체적뿐만 아니라 면적 추출이 가능해져 거푸집 등 면적 기반 수량산출 부분도 강화되었다. 설계뿐만 아니라 시공 단계에서도 설계 변경사항에 대한 BIM 형상 변화에 맞춰 전/후 객체별 비교가 가능하며, 색상 구분을 통해 엑셀에서 시각적으로 확인할 수 있다. 이러한 셀빔의 도입은 정부의 BIM 도입 정책을 지원하는 동시에, 엔지니어링사들이 BIM 기술을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 돕는 역할을 할 것으로 기대된다. 산업 내의 기술적 도전에 대한 적극적인 대응과 협력을 통해, 건설산업은 보다 지속 가능하고 효율적인 방향으로 발전할 수 있을 것이다. 셀빔은 토목 BIM 전문회사인 한국인프라비아이엠협동조합에서 국내 총판을 맡고 있으며, 프로모션도 진행하고 있어 할인된 금액으로 구매할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  Infoworld   Editorial 17　인맥 다이어트 시대, 당신의 인맥은 안녕하신가?   Focus 18　AWS, 앱 개발부터 비즈니스 창출까지 돕는 생성형 AI 서비스 소개   People&Company 21　PTC코리아 이봉기 상무　제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공 24　서울미디어대학원대학교 유훈식 교수　디자인 방식을 바꾸는 게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향 26　비트리 갤러리 정유선 대표　마음 맞는 좋은 작가, 컬렉터들과 함께 성장하고 싶다   New Product 29　AI 기반의 시뮬레이션 기능 및 워크플로 강화　하이퍼웍스 2024 30　AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션　앤시스 2024 R2 32　BIM 수량산출 작성 위한 엑셀 애드인　셀빔 35　500개 이상의 무료 캐릭터 애니메이션 제공　게임 애니메이션 샘플 프로젝트 52　이달의 신제품   On-Air 38　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　테클라와 스케치업으로 건설 프로세스 혁신 39　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI와 제조/건축 시각화 기술 및 트렌드 40　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　산업 프로젝트를 위한 디지털 공급망 솔루션 구현   Column 41　프로토타입을 넘어선 3D 프린팅 / 요르겐 로더스　적층제조 채택을 가속화하는 것은 산업 전반의 책임 44　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 엔지니어링과 스마트 기술 46　책에서 얻은 것 No. 22 / 류용효　부를 창출하는 ChatGPT 활용전략   50　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   Reverse Engineering 53　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (9) / 유우식　금속활자본 고서 데이터베이스   AEC 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　공간정보 GIS 기반 IoT 데이터 분석 스타일 대시보드 만들고 서비스해보기 71　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (9) / 최영석　가져오기 기능 소개 74　모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (6) / 이소연　정북 일조권 사선제한 기능의 소개 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (5) / 천벼리　협업 및 공유를 개선하기 위한 DWG 도면의 QR 코드   Analysis 82　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (13) / 나인플러스IT　항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 86　가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D / 오재응　MBSE 적용을 위한 디지털 트윈과 가상 제품 개발 92　복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증 / 권순재　효율적인 구조 설계를 위한 SDC 베리파이어   Mechanical 99　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4) / 김성철　판금 기능 소개 107　디지털 전환을 위한 전기 설계 발전 모델 / 구형서　제조 경쟁력을 높이는 설계 발전 모델, ROI, 전기 CAD 도입 방안   Manufacturing 104　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (4) / 황성수　델미아 오르템즈 : 효율적이고 정확한 생산 계획 및 스케줄 관리       캐드앤그래픽스 2024년 9월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기  

존 페디 리서치(JPR)는 2024년 1분기 전 세계 PC 기반 GPU(그래픽 처리 장치) 시장이 7000만 대 규모에 이르렀다고 밝혔다. 전반적인 GPU는 2024년부터 3년간 연평균 성장률 3.6%를 기록하며 2026년에는 총 설치 대수가 약 30억 대에 이를 것으로 보인다. 또한, 향후 5년 동안 PC에서 독립형 GPU(discrete GPU)의 보급률은 22%가 될 전망이다.   ▲ 분기별 GPU 출하량 및 증감률(출처 : 존 페디 리서치)   전체 GPU 출하량은 지난 분기보다 9.9% 감소했다. 업체별로 보면 AMD는 13.6%, 인텔은 9.6%, 엔비디아는 7.7% 감소했다. AMD의 시장 점유율은 지난 분기보다 0.7% 감소했으며, 인텔의 시장 점유율은 0.3%, 엔비디아는 0.4% 증가했다.  통합 및 독립형 GPU, 데스크톱, 노트북, 워크스테이션을 모두 포함한 이번 분기의 PC GPU 장착률(attatch rate)은 113%로 지난 분기보다 0.6% 감소했다. 이 가운데 독립형 GPU를 사용하는 데스크톱 그래픽 애드인 보드(AIB)는 지난 분기보다 14.8% 감소했다. JPR은 “일반적으로 매년 첫 번째 분기는 이전 분기와 비교하여 평탄하거나 하락세를 보인다”면서, “이번 분기 독립형 GPU의 증감률은 지난 10년간의 평균치보다 낮은 수치”라고 설명했다. 한편, 모든 플랫폼과 유형을 포함한 연간 총 GPU 출하량은 28% 증가했고 데스크톱 그래픽은 7% 감소, 노트북은 38% 증가했다.  GPU와 CPU는 공급업체가 PC를 출하하기 전 시스템을 구축할 때 포함되기 때문에 PC 시장의 선행 지표로 여겨진다. 그런데, 대부분의 반도체 공급업체는 2분기에 평균 7.9% 감소를 예고하고 있다. 지난 10년간 3~4분기의 평균 출하량 증가치는 0.9%로 아직 완전히 긍정적인 상황은 아니지만, 일부 기관은 두 분기 연속 성장이 2024년의 놀라운 성장을 예고하는 신호가 될 것으로 보고 있다. 지난 코로나19 팬데믹 기간에 크롬북에 대한 수요가 폭발적으로 늘어난 것과 비슷할 수 있다는 것이다. JPR의 존 페디(Jon Peddie) 회장은 “첫 번째 분기에 하락했지만, 이는 업계가 정상적인 계절성으로 돌아가고 있다는 신호일 수 있다”면서, “마이크로소프트, AMD, 인텔은 AI PC를 홍보하고 있으며, 레노버는 판매가 증가했다고 말한다. AMD와 엔비디아는 2분기에 상승세를 예상하고 있는데, 양사의 전망은 데이터센터를 포함한 것이다. 우리는 이 분야에서 선두업체인 엔비디아가 2024년에 200만 대 이상의 데이터센터 GPU를 출하할 것으로 기대한다”고 전했다.

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)