안녕하세요? 캐드앤그래픽스에서는 "HP Z북 울트라 G1a" 노트북 성능을 체험해 보고 리뷰해 주실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2026년 5월호에 실을 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 2주 정도 실제로 사용해 보시고, 4월 3일(금)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요.   - 제목 :  HP ZBook 노트북 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우, 같이 기재 바람) - 모집 기간 : 리뷰어 선정 시 마감 예정 (이력 검토 후 선정) 문의 : 02-333-6900 / cadgraphpr@gmail.com 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ [제품 리뷰 참고 후기] HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북  

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1)   국제적으로 환경 규제가 강화됨에 따라 조선산업에서는 설계 초기 단계부터 탄소 배출을 정량적으로 관리하는 체계가 필수로 자리잡고 있다. 다쏘시스템은 카티아 매직(CATIA Magic)과 다이몰라(Dymola)를 통해 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 다물리 시뮬레이션을 결합한 ‘프론트 로딩’ 환경을 제공한다. 이를 통해 선박의 복잡한 시스템을 통합적으로 검증하고 최적의 설계 대안을 도출함으로써, 저탄소 친환경 선박 개발의 리스크를 줄이고 기술 경쟁력을 강화할 수 있다.   ■ 신정일 다쏘시스템코리아 조선해양 Technical Executive 홈페이지 | www.3ds.com/ko   전 세계 교역 물량의 약 90%를 담당하는 해운 산업은 전 지구적 온실가스 배출의 약 3%를 차지하고 있으며, 기후 위기 대응의 핵심 산업으로 빠르게 부상하고 있다. 국제해사기구(IMO)는 2050년까지 해운 산업의 온실가스 순배출 제로(net-zero)를 목표로 설정하고, 기존선 에너지효율지수(EEXI : Energy Efficiency Existing Ship Index)와 탄소집약도지표(CII : Carbon Intensity Indicator) 등 규제를 본격적으로 시행하고 있다. 이러한 규제 환경은 선박의 성능을 단순히 ‘만족’시키는 수준을 넘어, 설계 초기 단계에서부터 탄소 배출을 정량적으로 예측, 관리, 검증할 수 있는 체계를 요구하고 있다. 이러한 변화로 인해 기존의 2D 도면 중심 설계와 부문별로 단절된 해석, 사후 검증 위주의 접근 방식만으로는 더 이상 효과적인 대응이 어렵다는 인식이 확산되고 있다. 이에 따라 최근 조선산업에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)과 시스템 단위 시뮬레이션을 중심으로 한 디지털 전환이 핵심적인 대응 방안으로 부상하고 있다.   조선산업에서 MBSE가 필수인 이유 선박은 본질적으로 추진, 전력, 연료, 안전, 제어, 열, 규제 요구사항이 복합적으로 얽힌 통합 시스템(system of systems)이다. 그러나 전통적인 설계 방식에서는 이러한 요소들이 개별 부서, 개별 해석 도구, 개별 문서로 관리되어 왔으며, 시스템 차원의 상호 영향은 설계 후반부나 시운전 단계에서야 드러나는 경우가 많았다. MBSE는 이러한 한계를 극복하기 위한 접근 방식이다. 선박을 하나의 통합 시스템으로 정의하고 요구사항–기능–구성요소–성능 간의 관계를 모델로 명확히 연결함으로써, 설계 변경이 전체 시스템에 미치는 영향을 사전에 검증할 수 있도록 한다. 이는 단순한 설계 효율화가 아니라, 규제 대응 리스크와 기술 불확실성을 구조적으로 줄이는 방법이다. 특히 저탄소 친환경 선박에서는 연료 소비, 이산화탄소 배출, 에너지 흐름, 운항 조건이 서로 긴밀히 연결되어 있기 때문에, 시스템 차원의 모델링과 시뮬레이션 없이는 설계 단계에서 신뢰성 있는 판단을 내리기 어렵다.   친환경 시스템 설계를 위한 성능 검증 다쏘시스템의 카티아 매직(CATIA Magic)은 이러한 복잡성을 관리하기 위해 MBSE를 단순한 개념이 아니라 설계–검증–의사결정이 유기적으로 작동하는 실질적인 실행체계로 구현한다. 요구사항 관리와 시스템 아키텍처를 중심으로 선박 전체의 구조와 기능을 정의하고, 그 결과를 물리 성능 시뮬레이션과 직접 연결함으로써 설계 초기 단계의 판단이 실제 성능 검증으로 즉시 이어지는 ‘프론트 로딩(front loading)’ 환경을 제공한다. 이 과정에서 다이몰라(Dymola)는 MBSE에서 정의된 시스템 아키텍처를 물리적으로 검증하는 핵심 가교 역할을 수행한다. 카티아 매직에서 정의된 요구사항과 검증 시나리오는 다이몰라의 시스템 모델로 전달되며, 다이몰라는 추진, 전력, 연료공급, 열관리 및 제어시스템 등 선박의 복합한 거동을 다물리(multi-physics) 기반으로 시뮬레이션하여 정량적인 성능 결과를 도출한다. 이러한 결과는 다시 시스템 아키텍처로 피드백되어 설계 대안 간 트레이드오프 분석과 전체 시스템 최적화에 활용된다. 특히 다이몰라는 오픈소스로 무료 사용이 가능한 표준 모델링 언어인 모델리카(Modelica)를 채택하고 있어, 조선소가 자사의 설계 철학과 운용 조건을 반영한 컴포넌트를 직접 구현할 수 있는 높은 유연성을 제공한다. 이를 통해 특정 벤더의 정형화된 라이브러리에 종속되지 않고, 기업 고유의 도메인 지식과 설계 노하우를 모델로 축적하고 활용할 수 있으며, 지식재산권 보호 측면에서도 경쟁력을 확보할 수 있다. 이러한 특성은 복잡성과 다양성이 높은 조선산업의 설계 및 생산 환경에서 성능을 검증, 최적화하는 데 적합하다.   그림 1   즉, MBSE가 ‘무엇(what)을 만족해야 하는가’를 정의한다면, 다이몰라는 ‘그 요구사항이 실제 물리 법칙 하에서 가능한가(how)’를 입증하는 역할을 담당한다. 이러한 시스템 아키텍처–성능 시뮬레이션 간 폐순환(closed-loop) 구조를 통해 설계 변경이 발생하더라도 그 영향이 신속하게 시뮬레이션 모델에 반영되며, 엔지니어는 그 결과를 바탕으로 데이터에 근거한 최적의 설계 대안을 도출할 수 있다. 이러한 초기 단계에서의 검증은 선박의 생산 및 시운전 단계에서의 시행착오를 획기적으로 줄이고, 한국 조선업의 기술적 리더십을 공고히 하는 핵심 경쟁력이 될 것이다.   카티아 매직과 다이몰라를 활용한 저탄소 친환경 성능 검증 사례 카티아 매직과 다이몰라는 이미 글로벌 조선산업에서 저탄소 성능을 설계 초기부터 검증하는 데 활용되고 있다. 대표적인 사례로는 전력 시스템 성능 검증, 그리고 IMO CII 규제 검증이 있다. 첫 번째 예로, 유럽의 한 조선소에서 선박 운항 중 전력 부하 해석을 통해 케이블, 변압기, 발전기 등 주요 전력 구성 요소의 적정 용량을 산정하고, 제어기를 포함한 전력 시스템의 전력 소모를 최소화하여 친환경 운항을 도모한 사례이다. <그림 2>와 같이 부하 흐름(load flow) 해석과 과도(transient) 시뮬레이션을 통해 주요 전력 구성 요소의 용량과 전력 계통의 거동을 설계 초기 단계에서 검증함으로써, 전압 강하 및 과부하 발생 여부를 사전에 평가할 수 있다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 독일 뮌헨공과대학교(TUM) 연구팀이 개발하여 공개한 세계 최대 규모의 3D 건물 지도 데이터셋인 ‘글로벌 빌딩 아틀라스(Global Building Atlas)’ 프로젝트에 대해 설명한다. 특히, 인공지능과 위성 영상 분석 기술을 결합하여 전 세계에 존재하는 건물을 3차원 모델로 구현한 방법을 기술적 관점에서 나눔한다.   ■ 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   그림 1. Literally a Map Showing All the Buildings in the World(https://gizmodo.com/literally-a-map-showing-all-thebuildings-in-the-world-2000694696)   이 결과는 오픈소스로 공개되었으며, 기존에 가장 방대하다고 알려진 데이터셋이 포함하던 약 17억 개의 건물 수치를 크게 웃도는 규모로 개발되었다. 그동안 디지털 지도 데이터에서 소외되었던 아프리카, 남미, 아시아의 농촌 지역 건물들까지 정밀하게 포착해냈다는 점에서 기술적 진보를 보여준다.   개발 과정 지도의 기반이 된 데이터는 주로 2019년에 촬영된 플래닛스코프(PlanetScope) 위성 이미지를 활용하였으며, 연구팀은 이를 통해 각 건물의 2D 바닥 면적뿐만 아니라 높이 정보까지 정밀하게 추출했다. 이 지도가 제공하는 높이 데이터의 해상도는 3×3미터 수준으로, 기존의 글로벌 건물 높이 데이터셋들이 주로 90미터 해상도에 그쳤던 것과 비교하면 약 30배 이상 정밀도가 향상된 수치이다. 제공되는 데이터는 건물의 대략적인 형태와 높이를 단순화하여 표현하는 LoD1(Level of Detail 1) 수준의 3D 모델 형식을 따르고 있어, 전 지구적 규모의 방대한 데이터를 다루면서도 활용성을 확보했다.   그림 2. 3차원 건물 모델 데이터셋 자동화 결과물   이 연구는 기존 데이터셋이 가진 커버리지의 한계와 3D 정보의 부재를 해결하기 위해 진행되었으며, 전 세계 약 27억 5000만 개의 건물을 포함하는 방대한 규모의 데이터를 구축하였다. 이는 기존의 가장 포괄적인 데이터베이스보다 10억 개 이상 많은 수치로, 그동안 데이터상에서 누락되었던 전 세계 건물의 약 40% 이상을 메우는 성과이다. 연구팀은 이 데이터셋 구축을 위해 플래닛스코프 위성 이미지만을 사용하는 머신러닝 기반 파이프라인을 개발했다. 이 과정은 크게 건물 폴리곤 생성과 높이 추정의 두 단계로 나뉘며, 기존의 오픈소스 건물 데이터(오픈스트리트맵, 구글, 마이크로소프트 등)와 자체 생성한 데이터를 ‘품질 기반 융합 전략’을 통해 결합하여 데이터의 완성도를 극대화했다. 이를 통해 완성된 ‘GBAHeight’는 3×3미터의 공간 해상도를 제공하는데, 이는 기존 글로벌 제품들이 제공하던 90미터 해상도보다 약 30배 더 정밀한 수준이며 이를 통해 지역 및 전 지구 규모에서 신뢰할 수 있는 건물 부피 분석이 가능해졌다. 또한 연구팀은 건물 높이 정보를 포함한 ‘GBA-LoD1’ 모델을 생성하여 약 26억 8000만 건의 건물 인스턴스를 구현했으며, 이는 전체의 97%에 달하는 높은 완성도를 보인다.  높이 추정의 정확도를 나타내는 RMSE(평균제곱근오차)는 대륙별로 1.5미터에서 8.9미터 사이로 나타났으며, 특히 오세아니아와 유럽에서 높은 정확도를 보였다. 데이터 분석 결과 아시아가 건물 수와 총 부피 면에서 압도적인 비중을 차지하는 반면, 아프리카는 건물 수는 많으나 총 부피가 작아 소규모 또는 비공식 건물이 다수 분포함을 시사했다.     그림 3. 공개된 글로벌 빌딩 아틀라스 LoD1 웹 서비스(선릉역 및 뉴욕 근처의 생성된 3D 건물 모델)   AI 모델 개발 접근법 인공지능 모델 개발 및 활용 관점에서 본 글로벌 빌딩 아틀라스(GBA) 프로젝트는 3미터 해상도의 단일 시점(monocular) 위성 영상인 플래닛스코프 데이터를 입력으로 받아 전 지구적 규모의 3D 건물 모델을 생성하는 파이프라인을 구축했다는 점에서 기술적 의미가 있다. 전체 시스템은 크게 2D 건물 폴리곤 생성을 위한 의미론적 분할(semantic segmentation) 네트워크와 3D 높이 추정을 위한 단안 높이 추정(monocular height estimation) 네트워크로 이원화되어 설계되었다. 2D 건물 폴리곤 생성 모델의 경우, 연구팀은 UPerNet(Unified Perceptual Parsing Network) 아키텍처를 기반으로 하되 백본(backbone)으로 ConvNeXt-Tiny를 사용했다. 모델의 성능을 높이기 위해 ‘추출(extraction)’과 ‘정규화(regularization)’라는 두 단계의 네트워크를 직렬로 구성한 점이 특징이다. 첫 번째 네트워크가 위성 영상에서 1차적인 이진 마스크를 생성하면, 동일한 아키텍처를 가진 두 번째 정규화 네트워크가 이를 입력받아 노이즈를 제거하고 건물 경계를 다듬는다. 특히 정규화 네트워크 학습 시에는 깨끗한 폴리곤 마스크에 인위적인 노이즈를 주입한 것을 입력 데이터로 사용하여, 모델이 거친 마스크를 정제된 형태로 복원하는 일종의 디노이징(denoising) 기능을 수행하도록 훈련시켰다.   그림 4. GBA 딥러닝 모델 아키텍처     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는아레스 캐드 2026 (12)   대형 건설 프로젝트가 일상화된 오늘날에도 설계와 시공 현장 사이에는 여전히 과제로 남은 문제들이 존재한다. 설계 환경은 점차 디지털화되고 고도화되어 왔지만, 건설 현장에서는 여전히 종이 도면과 PDF를 주된 정보 전달 수단으로 활용하고 있기 때문이다. 특히 DWG 기반 2D 도면은 건설 산업에서 핵심적인 소통 수단으로 자리잡아왔으며, 수십 년간 축적된 도면 자산과 업무 흐름을 단기간 내에 완전히 대체하기란 쉽지 않은 현실이다. 이러한 상황에서 많은 건설사가 공유하는 고민은 ‘기존 DWG 도면 중심의 업무를 유지하면서도 현장과 설계 간 연결성을 어떻게 개선할 것인가’ 하는 것이다.   ■ 최하얀 캐디안 마케팅팀의 주임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   종이 도면 중심 업무의 구조적 한계와 비효율     이런 문제의식 아래, 일본의 종합건설사인 다이세이(Taisei)는 설계 사무실과 수많은 건설 현장을 하나의 디지털 네트워크로 연결하는 현실적인 방안을 찾아 나섰다. 단순히 도면을 디지털 파일로 변환하는 것을 넘어, 현장 인력까지 포함한 전체 업무 프로세스를 근본적으로 재설계하는 접근이 필요했다. 가장 큰 문제는 도면 생성과 활용 주체가 달랐다는 점이다. 도면은 사무실에서 CAD 시스템으로 작성되지만, 현장에서는 대부분 출력물이나 PDF 형태로만 전달되어 사용되었다. 도면 변경 시마다 재출력과 재배포가 불가피했고, 이 과정에서 비용과 시간 낭비, 버전 관리 오류가 반복되었다. 뿐만 아니라 현장 환경 특성상 종이 도면은 훼손되기 쉽고 보존과 관리가 어려웠다.   디지털 전환 핵심 전략 : DWG 기반 페이퍼리스 환경과 아레스 캐드 도입     기존 건설 현장에서는 현장 작업자가 도면을 단순히 ‘참조’하는 데 머물렀고, 시공 중에 발생하는 수정 사항이나 개선 의견이 설계팀에 즉각 전달되기 어려웠다. 이로 인해 의사결정 과정이 지연되고, 현장과 설계팀 간 소통 비용이 커져 프로젝트 효율 저하로 이어졌다. 다이세이는 이러한 구조적 한계를 극복하지 않으면 대규모 프로젝트의 효율과 품질을 동시에 높이기 어렵다고 판단했다.     이에 다이세이는 기존의 DWG 기반 업무 자산과 프로세스를 유지하면서, 클라우드와 모바일 기술을 결합해 페이퍼리스 환경을 구축하는 전략을 수립했다. 주요 목표는 도면을 PDF나 출력물로 변환해 전달하는 전통적인 방식을 탈피해, DWG 원본 파일을 현장까지 실시간으로 공유하고 편집할 수 있도록 하는 것이었다. 이를 실현하기 위해 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드( ARES CAD) 설루션을 도입했다. 설계팀은 데스크톱 환경에서 아레스 커맨더(ARES Commander)를 활용하여 정밀한 CAD 작업을 수행하고, 현장 작업자는 아이패드에 설치된 아레스 터치(ARES Touch) 앱을 통해 동일한 DWG 도면을 실시간으로 열람하고 주석을 추가하거나 직접 편집하는 방식으로 업무를 수행하게 됐다. 이로써 현장과 설계 사무실 간 소통이 실시간으로 이루어지면서 시공 중 발생하는 문제점이나 변경 요구사항이 즉각 반영될 수 있게 되었고, 의사결정 속도가 빨라지면서 전체 프로젝트 일정과 비용 관리에도 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 현장 작업자는 도면을 더욱 정확히 이해할 수 있게 되어 시공 오류 가능성이 줄어들고, 설계 의도와 시공 현장 간 괴리를 최소화하는 효과도 나타났다. 나아가 DWG 기반의 통합된 작업 환경 덕분에 설계 변경 내역도 자동 동기화되어, 최신 버전 도면 공유가 자동으로 보장되는 등 협업의 신뢰성이 향상되었다.   엔터프라이즈 환경 맞춤 보안과 관리 체계 구축 다이세이는 현재 400대가 넘는 아이패드를 현장에 배포하여 모바일 CAD 환경을 성공적으로 운영 중이다. 대규모 조직 특유의 복잡한 관리 및 보안 요구 사항을 충족하기 위해 마이크로소프트 인튠(Microsoft Intune) 기반의 중앙 집중형 모바일 기기 관리(MDM) 시스템을 도입했다. 이를 통해 앱 설치, 업데이트, 접근 권한 설정 등 모바일 기기 전체를 효율적으로 관리하며, 현장 장비 운영의 일관성과 안전성을 확보하고 있다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

아비바가 자사의 ‘아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)’ 설루션에 엔지니어링 및 설계를 위한 인공지능(AI) 도구를 추가했다고 밝혔다. 이번에 공개된 최신 AI 도구에는 프로젝트 엔지니어링 작업을 분석하고 제품 활용 과정에서 축적되는 노하우를 체계적으로 저장하고 조직 전반에 공유할 수 있는 ‘산업용 AI 어시스턴트’가 포함된다. 이 어시스턴트는 엔지니어링 및 설계 툴에 직접 내장되어 팀의 프로젝트 수행을 지원하고 신규 인력의 온보딩 과정을 보다 원활하게 돕는다. 두 번째 도구는 ‘생성형 설계 AI 어시스턴트’다. 설계 요구사항과 사용자 지침을 기반으로 설계 제약 조건을 분석해 최적화된 레이아웃 옵션을 생성한다. 예를 들어 Pre-FEED/FEED 단계에서의 배관 라우팅 설계 등에 활용할 수 있으며, 이를 통해 생산성 향상과 시간 절감 효과를 제공한다. 세 번째 도구는 ‘예측 설계 AI 어시스턴트’로, 고객이 별도의 코딩 없이 자체 머신러닝 모델을 구축해 사내 고유의 맞춤형 설계 과제를 해결할 수 있도록 지원한다. 마지막 AI 기능은 지능형 포인트 클라우드 프레임워크로, 아비바 포인트 클라우드 매니저(AVEVA Point Cloud Manager)의 AI 분류 기능이 적용된 포인트 클라우드 데이터를 자동으로 읽고, 불러오고, 시각화한다.     이번에 공개된 AI 도구는 사용자가 즉시 도입해 활용할 수 있는 새로운 기술 역량의 초기 라인업으로, 업계 유일의 진정한 데이터 중심(Data-centric) 1D, 2D, 3D 다중 분야 설계 기능과 결합해 더욱 빠르고 효율적인 프로젝트 설계를 가능하게 한다. 엔지니어들은 이러한 AI 도구를 통해 자신의 전문 역량을 확장하고, 엔지니어링 및 설계 과제를 분석·해결·자동화할 수 있다. 이를 통해 설계 대안을 보다 빠르게 도출하고, 궁극적으로 더 우수한 설계를 완성할 수 있다. ‘아비바 유니파이드 엔지니어링’은 산업용 AI 활용을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하며, 다중 분야 통합 구조를 통해 프로젝트 팀이 강력하고 차별화된 방식으로 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 향후 아비바는 산업별 도메인 전문성과 데이터 중심 워크플로우를 바탕으로, 이번에 선보인 초기 AI 도구를 단일 분야 엔지니어링·설계 도구의 한계를 넘어서는 수준으로 지속 발전시켜 나갈 계획이다. 아비바의 롭 맥그리비(Rob McGreevy) 최고제품책임자(CPO)는 “새로운 AI 도구는 디지털 트윈 구축을 지원하고, 프로젝트 팀이 동일한 데이터를 기반으로 실시간 협업을 수행할 수 있도록 하며, 최소한의 오버헤드로 신속한 착수를 가능하게 하고, 글로벌 데이터 중심 엔지니어링을 가속한다”고 설명하며, “IT 부담을 줄이고 투명성을 높이며 인수인계 속도를 향상시키는 아비바 유니파이드 엔지니어링 및 새로운 AI 도구 일체는 프로젝트를 가속할 뿐 아니라 시간과 비용 절감 효과도 제공한다. 또한 조직의 암묵지와 제도적 지식을 축적하고, 노코드 도구를 통해 맞춤형 AI/ML 모듈을 구축할 수 있어 기업이 보다 스마트하고 빠르며 정확하게 업무를 수행하는 동시에 미래 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

차세대 HMI부터 시뮬레이션,몰입형 모빌리티 생태계까지   CES(국제전자제품박람회)의 자동차 전시관은 올해도 활기 넘치는 현장이었으며, 모빌리티와 디지털 몰입 경험의 융합이 더 이상 트렌드가 아닌 업계 표준으로 자리 잡았음을 보여줬다. 지난해 박람회가 혁신적인 기술의 가능성을 보여줬다면, 2026년은 실행 중심으로의 전환이 뚜렷해진 해였다. 제조사와 기술 기업들은 운전자 경험을 새롭게 정의하는 양산 수준의 설루션을 선보였다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   CES 2026는 에픽게임즈에게도 중요한 이정표가 된 행사로, 에픽은 언리얼 엔진 5 기반의 차세대 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 경험을 공개했다. AMD와의 기술 협업을 통해 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈(Ryzen AI Embedded P100 Series)에서 구동되는 이 프로젝트는 하나의 UE5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 구동하는 성능을 보여준다. 소니 혼다 모빌리티와 퀄컴 등 파트너사들이 선보인 언리얼 엔진 애플리케이션을 통해, 올해 CES는 HMI의 미래가 인터랙티브하고 몰입감 있으며 데이터 중심의 게임화된 경험으로 진화하고 있음을 보여줬다. 이번 호에서는 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험에 대한 내용과 함께, 전시장에 참여한 협력사 및 파트너사가 선보인 창의적인 언리얼 엔진 쇼케이스를 살펴본다.   언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험 CES 2026에서 공개된 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 디지털 자동차 콕핏의 모든 픽셀을 언리얼 엔진 5로 구동하는 기술력을 선보인다. 이 프로젝트는 단순한 데모를 넘어 자동차 HMI 개발에서 비주얼 퀄리티, 성능, 상호작용 측면의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한 에픽게임즈의 내부 프로젝트다. 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 하나의 UE5 실행 인스턴스로 계기판, 지도, 미니맵, 컨트롤 패널, 3D 배경을 포함한 디지털 콕핏 전체를 동시에 렌더링하며, 60fps로 구동되는 고해상도 디스플레이 경험을 제공한다. CES에서 선보인 주요 기능은 다음과 같다. HMI 환경에서 게임 요소를 직접 체험할 수 있는 커스터마이징 가능한 비주얼과 인터랙티브 테마(조작 가능한 젤리빈 캐릭터가 등장하는 폴가이즈 테마 포함) 주요 관심 지점과 파리의 상징적인 랜드마크를 포함한 2D 항공 뷰 및 3D 스트리트 레벨 내비게이션을 지원하는 네이티브 지도 AMD의 주행 시뮬레이터와 통합돼 포토리얼한 언리얼 엔진 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용해 AI 시스템을 학습하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 게임을 포함해 오디오·비디오 스트리밍 플랫폼 등 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행 기능 디지털 콕핏 내에서 로켓 리그(Rocket League)와 같은 게임을 플레이할 수 있는 기능 HMI 인터페이스 전반에 걸쳐 음성으로 사용자를 안내하는 밝고 다채로운 음성 인식 어시스턴트 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5 차세대 HMI 경험을 활용해 실제 양산 제품 수준의 안전한 환경에서 새로운 HMI 기능을 테스트하고 개선하며, 자동차 HMI의 미래 가능성을 제시한다.   CES에서 소개된 주요 언리얼 엔진 프로젝트 CES 2026에서는 향후 자동차 산업의 방향을 제시할 다양한 언리얼 엔진 기반 프로젝트가 공개됐다. 주요 하이라이트는 다음과 같다.   아처마인드 소프트웨어 개발 및 서비스 기업 아처마인드(ArcherMind)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트(Qualcomm Snapdragon Elite) 플랫폼에서 구동되는 자동차 HMI 데모를 선보였다. 45인치 대형 디스플레이를 갖추고 언리얼 엔진으로 구현된 이 디지털 콕핏 경험은 ADAS, 인포테인먼트 터치스크린, 그리고 동승자 화면이라는 세 가지 영역으로 구성돼 있다. 인포테인먼트 화면에는 사용자가 직접 상호작용할 수 있는 자동차 시각화 기능이 포함돼 있어, 차량의 문을 열고 닫거나 색상을 변경하고 실내 조명을 조절하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 또한, 이 데모는 AI를 활용한 HMI 제어를 지원해, 음성 명령으로 에어컨을 작동시키거나 지도에서 위치를 검색하고 아마존 및 구글과 같은 제3자 서비스에 연결할 수 있다. 실내 카메라는 운전자의 표정을 감지해 AI 어시스턴트에 전달하며, 운전자가 웃고 있을 경우 신나는 음악을 추천한다. 또한 AI는 차에 탑승한 인원 수를 인식해, 해당 인원에 맞는 인근 레스토랑을 찾거나 정확한 인원으로 저녁 식사 예약을 도와주는 등 다양한 작업을 지원한다.   ▲ 아처마인드가 선보인 자동차 HMI 디지털 콕핏 데모 화면(출처 : 에픽게임즈)   브런즈윅 코퍼레이션 브런즈윅 코퍼레이션(Brunswick Corporation)은 CES 2026에서 플라이트(Flite)의 기술로 구현된 이포일링(eFoiling) 시뮬레이터와 레저용 보트 운항의 미래를 보여주는 차세대 조타석 시뮬레이터를 공개했다. AI 코파일럿을 탑재한 퓨처 헬름 시뮬레이터(Future Helm Simulator)는 항로 계획, 조종, 정박, 상황 인식을 지능적으로 지원하는 차세대 경험을 제공하며, 보트 운항 시 선장이 가장 큰 스트레스를 느끼는 요소를 줄이는 것을 목표로 한다. 플라이트보드 이포일 시뮬레이터(Fliteboard eFoil Simulator)는 실제 수면에서의 주행을 충실히 재현하도록 향상된 역학과 반응성을 적용해, 전동 하이드로포일 서프보드로 물 위를 미끄러지듯 활주하는 감각을 전달한다. 두 시뮬레이터 모두 언리얼 엔진으로 구동되며, 사용자는 수로를 탐색하고 자동으로 정박하며, 관심 지점과 야생 동물을 식별하고 게임화된 시나리오에서 경주까지 즐길 수 있는 높은 상호작용과 사실적인 해양 환경을 경험할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 소비자들은 미래의 보트 운항 경험을 탐색하고, 자율 운항 기능을 테스트하며, 실제 환경에서 선박이 어떻게 반응하는지를 검증할 수 있다. 브런즈윅의 기술은 디지털 세계와 실제 세계를 연결하고 차세대 해양 기술 개발을 가속화한다.   ▲ 브런즈윅 코퍼레이션이 CES 2026에서 공개한 차세대 보트 운항 시뮬레이터 시연 모습(출처 : 에픽게임즈)   디스페이스 디스페이스(dSPACE) 부스에서는 언리얼 엔진 기반 시뮬레이션과 통합된 디스페이스 하드웨어 및 소프트웨어를 활용해 ADAS와 자율 주행을 테스트하는 시연을 볼 수 있었다. 이미 수백만 대의 차량에 적용돼 긴급 제동과 같은 핵심 기능을 담당하는 카메라 기반 인지 장치는, 멀티 GPU 시스템에서 동기화되어 구동되는 고퀄리티 리얼타임 시뮬레이션을 통해 테스트되고 있었다. 이 시뮬레이션은 포토리얼한 렌더링과 카메라, 레이더, 초음파 출력과 같은 물리 기반 센서 데이터를 함께 생성하며, 이렇게 생성된 데이터는 인지 성능을 평가하기 위해 전자 제어 장치(ECU)로 직접 전달된다. 이 시스템은 120대 이상의 차량과 보행자가 포함된 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 추가 카메라 구성이나 폭설과 같은 악천후 조건을 즉시 적용해 환경 변화가 인지 정확도에 미치는 영향을 평가하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 향상시킬 수 있다.   ▲ CES 2026 디스페이스 부스에서 시연된 언리얼 엔진 기반 ADAS·자율주행 통합 시뮬레이션(출처 : 에픽게임즈)   이카엑스 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서, 언리얼 엔진 5로 구동되는 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현한 혁신적인 통합 데모를 시연했다. 차량의 3D 디지털 트윈은 화면에서 실제 차량과 일관된 시각적 표현을 제공해 사용자가 차량을 실시간으로 제어할 수 있도록 한다. 차량의 문과 엔진 후드를 열거나, 차체 색상, 휠/스포일러 디자인, 실내 조명, 오디오 환경 설정을 변경할 수 있으며, 이 모든 조작은 화면에 즉각적이고 매끄럽게 반영된다. 또한, 이 데모에는 연못에서 실시간으로 헤엄치는 물고기와 터치하는 즉시 꽃이 피어나는 벚나무 등 온스크린 환경의 속도와 반응성을 강조하는 창의적인 요소도 포함됐다. 특히 이카엑스 팀은 전체 데모를 단 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤으로 퀄리티를 유지하면서도 HMI 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.   ▲ CES 2026 이카엑스 부스에서 공개된 디지털 콕핏 및 ADAS 통합 데모 체험 현장. 차량 외관과 실내를 화면을 통해 시각적으로 제어하는 모습(출처 : 에픽게임즈)   일렉트로비트 일렉트로비트(Elektrobit)는 올해 EB 시비온(EB civion)을 공개했다. EB 시비온은 자동차 OEM이 공급망을 보다 효과적으로 관리하고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 위한 디지털 콕핏과 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. EB 시비온은 언리얼 엔진을 HMI 소프트웨어 스택의 핵심 구성 요소로 활용해 ADAS 시나리오의 3D 시각화를 구현하는 등 다양한 영역에 적용하고 있다. 시뮬레이션 기반 타깃 표시 기능은 빠른 프로토타이핑을 지원하고, 나이아가라는 동적인 차량 비주얼 이펙트를 제공한다. 또한, 레벨 스트리밍은 대규모 ADAS 데이터를 효율적으로 처리하고, 머티리얼 시스템은 실시간 센서 시각화를 처리한다. 또한 올해 부스에서는 언리얼 엔진으로 구동되는 CARLA를 활용해 안전한 리눅스 기반 애플리케이션을 구축하고 검증하는 방법도 소개했다. CARLA는 현재 정교한 ADAS 시뮬레이터 중 하나로, 심층적인 ADAS 시나리오 검증과 차량 신호에 대한 고퀄리티 시뮬레이션과 테스트, 카메라 데이터 기록, 그리고 전 과정에 걸친 안전 애플리케이션 검증 기능을 제공한다.   ▲ CES 2026 일렉트로비트 부스에서 공개된 EB 시비온 기반 디지털 콕핏 및 ADAS 시각화 데모 체험 현장(출처 : 에픽게임즈)   존 디어 존 디어(John Deere) 부스에서는 현대 농업 기계가 수동 조작에서 자동화로 전환되는 과정을 보여주는 시뮬레이터를 체험할 수 있었다. 언리얼 엔진을 활용하면 짧은 수확철이 아닌 시기에도 실제 수확 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 디스플레이를 통해 스테레오 카메라에 사실적인 시각 데이터를 제공함으로써 자동 하역과 같은 복잡한 시스템을 실제 농경지 환경을 기다리지 않고도 연중 내내 테스트하고 검증하며 향상할 수 있다.   ▲ CES 2026 존 디어 부스에서 공개된 농업 기계 자동화 시뮬레이터 체험 현장(출처 : 에픽게임즈 제공)   코테이 코테이(Kotei)의 부스에서는 언리얼 엔진 5로 제작되고 최신 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 HMI 데모를 볼 수 있었다. 이 데모는 두 개의 화면에 걸쳐 구현됐으며 ADAS 및 주차 시각화, 커스터마이징할 수 있는 차량 색상 및 실내 분위기, 그리고 재미있는 인터랙티브 테마를 선보였다. 차량 내 경험뿐만 아니라, 팀은 ADAS 시뮬레이션과 테스트에 활용되는 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈도 공개했다.   ▲ CES 2026 코테이 부스에서 공개된 HMI 데모 체험 현장. 언리얼 엔진 5와 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼 기반으로 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 차량 시각화 기능을 구현한 모습(출처 : 에픽게임즈)   퀄컴 테크놀로지스 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)는 CES 2026에서 스냅드래곤 콕핏 엘리트(Snapdragon Cockpit Elite) 및 스냅드래곤 라이드 엘리트(Snapdragon Ride Elite) 플랫폼 데모를 통해 퀄컴 아드레노(Adreno) GPU와 AI 기능을 결합된 환경에서 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템이 구현하는 강력한 경험을 시연했다. 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 콘셉트 차량에는 여러 개의 내장형 AI 에이전트가 탑재돼, 사용자의 질문에 답변하고 문제 해결을 지원하며 차내에서 다양한 작업을 선제적으로 수행할 수 있다. 특히 이 AI 에이전트들은 함께 작동한다. 예를 들어, 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 보조 AI 에이전트에 도로 상태가 좋지 않다는 정보를 전달하고, 보조 AI 에이전트는 이를 운전자에게 안내한다. 이후 AI 에이전트는 승차감을 보다 편안하게 만들기 위해 차량 설정을 자동으로 조정한다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱 지원을 통해 퀄컴 테크놀로지스는 루멘을 활용해 사실적인 라이팅과 그림자를 구현하며 차량 내 비주얼을 매우 높은 퀄리티로 렌더링할 수 있다. 또한 포트나이트 테마를 비롯한 다양한 테마를 적용해 디스플레이를 커스터마이징할 수도 있다.   ▲ CES 2026에서 퀄컴 테크놀로지스의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’ 콘셉트 차량을 통해 시연된 언리얼 엔진 기반 차량 내 경험(출처 : 에픽게임즈)   소니 혼다 모빌리티 현재 양산 전 단계에 있는 아필라 1(AFEELA 1)은 소니 혼다 모빌리티(Sony Honda Mobility)의 첫 번째 모델이다. CES 2026에서 소니 혼다 모빌리티는 언리얼 엔진으로 구현된 인상적인 차량 내 경험을 갖춘 여러 대의 아필라 1 자동차를 선보였다. 아필라 1에 적용된 이 시네마틱 유저 인터페이스는 모든 주행을 연결되고 몰입감 있는 여정으로 바꿔준다. 3D 네이티브 지도 렌더링 시스템, 차량의 인지 정보를 실시간으로 시각화하는 차세대 ADAS 클러스터 뷰 모드, 그리고 실제 주행 데이터에 엔터테인먼트와 정보를 결합한 완전한 인터랙티브 인터페이스 등이 주요 기능으로 제공된다. 사용자는 다양한 테마 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있으며, 디지털 콕핏 디스플레이, 실내 조명, 미디어 바, 전기차 주행 사운드가 유기적으로 연동돼 하나의 통합되고 몰입감 있는 경험을 제공한다.(에픽은 포트나이트 테마를 테스트해보았다.) 소니 혼다 모빌리티가 언리얼 엔진을 활용해 아필라 1 디지털 콕핏을 개발한 과정이 궁금하다면 언리얼 페스트 올랜도 2025에서 녹화된 세션에서 확인이 가능하다.   ▲ CES 2026 현장에서 차량 디스플레이를 통해 포트나이트를 직접 체험하는 모습(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국레노버가 프리미엄 노트북·데스크톱 시장을 겨냥한 11세대 요가(Yoga) 신제품 4종을 국내 공식 출시했다. 새롭게 선보인 제품은 ▲요가 슬림 7i 울트라 아우라 에디션 ▲요가 프로 7i 아우라 에디션 ▲요가 7a 투인원(2-in-1) ▲요가 AIO i 아우라 에디션이다. 전 제품에 OLED 디스플레이를 적용한 것은 물론, AI 기반 사용자 경험을 중심으로 완성도를 한층 강화했다. 특히 인텔과의 다년간 파트너십을 통해 디자인된 아우라 에디션(Aura Edition)은 스마트 모드(Smart Modes), 스마트 쉐어(Smart Share), 스마트 케어(Smart Care) 등 다양한 AI 기능을 통해 사용자와 상호작용하며 더 똑똑하게 일하고, 자유롭게 창작할 수 있도록 지원한다.   ▲ 요가 슬림 7i 울트라 아우라 에디션   마그네슘 알루미늄 합금 소재로 디자인된 요가 슬림 7i 울트라 아우라 에디션은 약 975g의 보디에 고성능을 갖춘 프리미엄 노트북이다. 최대 인텔 코어 울트라 X9 프로세서와 인텔 아크 그래픽을 탑재했으며, 최대 40W 열설계전력(TDP)과 최대 9600MHz LPDDR5X 메모리를 지원해 고부하 작업도 안정적으로 처리한다. 배터리 모드에서도 AI 기반 성능 최적화를 통해 안정적인 작업 환경을 유지하며, 75Wh 대용량 배터리로 장시간 사용이 가능하다. 디스플레이는 14인치 2.8K 퓨어사이트 프로 POLED를 적용해 최대 120Hz 고주사율과 1100니트 밝기를 지원하며, Delta E<1 수준의 색 정확도로 전문 크리에이터 작업에 최적화됐다. 콘텐츠 제작을 지원하는 AI 소프트웨어 '플릭리프트(FlickLift)'와 멀티 터치 기능으로 생산성도 높였다. 사용자 편의 기능도 강화했다. 썬더볼트 4 포트 3개와 와이파이 7을 지원하며, 작동 소음은 최대 22DB로 조용한 환경에서도 쾌적하게 사용할 수 있다. 외관에는 서로 다른 파장의 UV를 활용한 3단계 표면 처리 공정을 적용해 부드러운 촉감과 높은 내구성을 동시에 확보했으며, 오염에 강한 특성까지 갖춰 프리미엄 디자인 완성도를 높였다.   ▲ 요가 프로 7i 아우라 에디션   요가 프로 7i 아우라 에디션은 차세대 터치패드 ‘포스패드(Force Pad)’와 ‘요가 펜 2세대(Yoga Pen Gen 2)’를 통해 한층 정교하고 직관적인 작업 환경을 제공한다. 포스패드는 스마트 센서를 기반으로 즉시 드로잉 패드로 전환돼 별도의 장비 없이도 정밀한 작업이 가능하다. 와콤 AES 3.0 수준의 기술이 적용된 요가 펜 2세대는 4096단계 필압과 부드러운 필기감을 바탕으로 스케치부터 디자인, 아이디어 구현까지 크리에이티브 작업 전반을 지원한다. 또한 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 5070 GPU를 탑재해 영상 편집, 3D 렌더링, 그래픽 디자인, AI 워크로드까지 폭넓게 대응하며, 92.5Wh 배터리 용량으로 장시간 안정적인 작업 환경을 지원한다. 디스플레이는 15.3인치 2.5K OLED 퓨어사이트 프로 패널을 적용했다. 최대 165Hz 주사율과 1100니트 밝기, 디스플레이 HDR 트루 블랙 1000 인증을 통해 깊이 있는 명암 표현을 구현한다. TÜV 라인란드 로 블루라이트 및 아이세이프(Eyesafe) 인증으로 장시간 작업 시에도 눈의 부담을 줄였다.   ▲ 요가 7a 투인원   요가 7a 투인원은 학습과 창작, 일상적인 생산성을 모두 아우르는 AI 기반 컨버터블 노트북이다. 14인치 2.8K 퓨어사이트 프로 OLED 디스플레이에 360도 회전 힌지를 적용해 노트북, 태블릿, 텐트, 디스플레이 모드는 물론, 펜 작업에 최적화된 캔버스 모드까지 유연하게 활용할 수 있다. 또한 요가 펜 2세대은 필기·스케치·노트 작성 등 다양한 작업을 지원한다. 성능 면에서는 AMD 라이젠 AI 400 시리즈 프로세서를 탑재해 AI 연산 성능과 전력 효율을 동시에 확보했다. 코파일럿+(Copilot+) PC 플랫폼을 기반으로 학습, 문서 작업, 콘텐츠 제작 등 일상 환경에서 직관적인 AI 경험을 제공한다.   ▲ 요가 AIO i 아우라 에디션   요가 AIO i 아우라 에디션은 세련된 플로팅 디자인과 프리미엄 OLED 디스플레이를 결합한 올인원 PC로, 홈 스튜디오 환경에 최적화된 크리에이티브 경험을 제공한다. 4면 슬림 베젤 설계로 화면 몰입감을 극대화했으며, 공간과 어우러지는 디자인으로 인테리어 완성도를 높였다. 31.5인치 4K OLED 디스플레이는 최대 1000니트 밝기와 165Hz 고주사율을 지원한다. 주변 환경에 맞춰 디스플레이 밝기를 조절하는 어댑티브 라이팅(Adaptive Lighting) 기능은 사용 환경에 최적화된 시각적 몰입감을 제공한다. 요가 11세대 노트북 제품은 고객 과실로 인한 파손에도 무상 수리를 지원하는 ‘우발적 손상 보장(ADP) 서비스’와 365일, 24시간 상시 대기하는 전문 엔지니어와 전화, 이메일, 채팅 등을 통해 최적의 솔루션을 신속하게 제공하는 ‘프리미엄 케어 서비스’를 각 2년간 지원한다. 요가 AIO i 아우라 에디션은 엔지니어가 직접 방문해 수리를 제공하는 온사이트(On-site) 서비스를 1년간 지원한다. 한국레노버 신규식 대표는 “요가 11세대 신제품은 OLED 디스플레이와 AI 기반 사용자 경험을 중심으로 완성도를 한층 강화해, 효율적인 작업 환경과 높은 수준의 창작 경험을 동시에 만족시키는 라인업”이라며, “앞으로도 초경량 노트북부터 고성능 크리에이터 PC, 올인원 데스크톱까지 다양한 사용 환경을 아우르며 프리미엄 PC 시장에서의 입지를 더욱 넓혀 나갈 것”이라고 밝혔다.

추진배경 기술의 경제성 및 기술발전 속도를 고려, 산업 진흥을 뒷받침하기 위해 산업 밸류체인*을 토대로 「AI 분야 규제합리화 로드맵」 마련    * ①기술개발 규제개선 ②AI활용분야 제약해소 ③AI 인프라 장애물 제거 ④신뢰·안전 규범 마련  ▸새정부 신산업 분야 1호 로드맵으로, AI 산업이 당면한 현장 중심의 규제점검 추진방향  AI 분야는 범용기술로서 산업 가치사슬이 복잡·다단 → 관련 규제의 심도깊은 파악을 위해 산업 밸류체인*을 토대로 이슈 발굴      * ①기술개발 규제개선, ②AI활용분야 제약해소, ③AI 인프라 장애물 제거, ④신뢰·안전 규범 마련    - AI 산업 발전을 위해서는 R&D 단계 뿐만 아니라, AI 기술이 서비스에 활용될 때의 규제이슈 및 AI산업의 근간인 인프라 분야 등이 전체적으로 분석되어야 효과적인 시장육성 가능   발표 : 2025. 11. 27. 관계부처 합동   [ 요약 ]     1   Ⅰ. 추진 배경     12   Ⅱ. 특징 및 의미     13   Ⅲ. 추진 방향     14   Ⅳ. 분야별 개선방안     15     1) 기술개발     15      2) 서비스 활용     25      3) 인프라     32      4) 신뢰·안전 규범     37    Ⅴ. 향후 계획     39 

  등록 : 2026. 1. 22 발행 : 2025. 12. 형식 : pdf 155 page 제작 : 국가철도공단 파일 첨부 철도 BIM 적용지침 명칭 변경(철도 BIM 적용지침→ 철도 BIM 적용 매뉴얼) , 철도 BIM 표준분류체계 등 우리공단 「철도 BIM 적용 지침」을 개정하고 붙임과 같이 등록하오니 참고하여 주시기 바랍니다.   부속서1. 철도 BIM 표준 분류체계 - 링크 등록 : 2026. 1. 22 발행 : 2025. 12. 형식 : pdf 196 page 제작 : 국가철도공단

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 건설 인프라 분야에서 정보 교환 시 사용되는 BIM(건설 정보 모델링) 산업 표준인 IFC(Industry Foundation Classes) 기반 AI 에이전트 개발 과정을 설명한다. IFC 포맷의 BIM 데이터를 팔코DB(FalkorDB) 그래프 데이터베이스로 변환하고, 로컬 LLM인 Ollama(올라마)를 연동하여 자연어 질의가 가능한 AI 에이전트를 구축하는 전체 과정을 기술한다. 또한, 도커(Docker) 기반의 데이터베이스 서버 구성부터 파이썬(Python) 의존성 설치, 데이터 적재 및 애플리케이션 실행 방법을 단계별로 정리한다.   ■ 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   그림 1   개발 환경 및 전제 조건 이번 호에서 만들어 볼 시스템은 온프레미스 환경에서의 실행을 가정하며, 다음의 컴포넌트를 필요로 한다. 도커 : 그래프 데이터베이스(팔코DB) 실행을 위해 필요(설치 : https://www.docker.com/get-started) 파이썬 3.11+ : 데이터 변환 및 에이전트 로직 수행 올라마 : 로컬 LLM 추론 서버 하드웨어 : LLM 구동을 위한 적정 수준의 GPU 또는 메모리(RAM 16GB 이상 권장) 지면 한계 상 모든 개발 코드를 설명하기는 어려우므로, 주요 부분만 개발 방법을 설명할 것이다. 다음의 깃허브 링크를 참고해 다운로드한다. ■ https://github.com/mac999/infra_ai_agent_tutorials/tree/main/08_AI_Agent/5_infra_graph_rag 다운로드한 폴더의 구조는 <그림 2>와 같을 것이다.   그림 2   이제 이 깃허브 프로젝트의 각 핵심 모듈을 설명하도록 하겠다.   데이터베이스 서버 구축(팔코DB) 팔코DB는 레디스(Redis) API 호환 고성능 그래프 데이터베이스다. 오픈소스이며 무료이다. 그래프 구조 데이터 저장 및 검색을 지원한다.   그림 3. Graph Database uses GraphBLAS under the hood for its sparse adjacency matrix graph representation(GraphRAG) (https://github.com/FalkorDB/FalkorDB)   실행을 위해, 다음과 같이 명령창 터미널에서 도커 명령을 실행해 본다. 그러면 팔코DB 서버가 로컬에 다운로드된 후 자동 실행될 것이다. docker run -p 6379:6379 -p 3000:3000 -it --rm -v ./data:/ var/lib/falkordb/data falkordb/falkordb 상세 옵션은 다음과 같다. -p 6379:6379 : 팔코DB(레디스 프로토콜) 접속 포트 바인딩. 파이썬 클라이언트가 이 포트로 통신한다. -p 3000:3000 : (옵션) 팔코DB 시각화 도구 등을 위한 포트 바인딩 -it --rm : 대화형 모드로 실행하며, 컨테이너 종료 시 자동 삭제 -v ./data:/var/lib/falkordb/data : 호스트의 ./data 디렉터리를 컨테이너 내 데이터 저장소로 마운트하여 데이터 영속성(persistence)을 보장한다.   패키지 및 모델 설치 이제 IFC 파싱, 그래프 DB 연결, LLM 체인 구성을 위한 라이브러리를 pip로 터미널에서 설치한다. Plaintext falkordb langchain langchain-ollama langchain-core ifcopenshell python-dotenv streamlit 이제 자연어를 그래프 구조 데이터베이스를 검색할 때 사용하는 사이퍼 쿼리로 변환(Text-to-Cypher)하는 방법이 필요하다. 이 경우, 코드 생성 능력이 뛰어난 모델이 필요하다. 이번 호에서는 qwen2.5-coder:7b 모델을 사용한다. 올라마 설치(다운로드 : https://ollama.com/download/ windows) 후 다음의 명령어를 실행한다. ollama pull qwen2.5-coder:7b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.