• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 "GIS"에 대한 통합 검색 내용이 1,222개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
오픈소스 LLM 기반 블렌더 모델링 AI 에이전트 개발하기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 수 있다.   ■ 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. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’   개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다.   실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-llm-addin   라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다.   1. 블렌더 다운로드 : blender.org   2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download   3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4   4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy openai ollama   블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy openai ollama   코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel):  bl_label = "AI Model Selector"  bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel"  bl_space_type = 'VIEW_3D'  bl_region_type = 'UI'  bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model"  def draw(self, context):   layout = self.layout   layout.label(text="Select Model:")   layout.prop(context.scene, "ai_model", text="")   layout.label(text="User Prompt:")   layout.prop(context.scene, "user_prompt", text="")   layout.operator("object.submit_prompt", text="Submit")     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
한국후지필름BI, 고속 흑백 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스 E1136P’ 출시
한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)이 새로운 고속 흑백 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스(Revoria Press) E1136P’를 출시했다. 한국후지필름BI는 2021년 7월 디지털 인쇄 브랜드 ‘레보리아’를 출범한 이후, 상업 인쇄의 디지털 전환을 가속화하기 위해 다양한 제품을 선보여 왔다. 고해상도 인쇄 품질과 인공지능(AI) 기반 이미지 최적화 기술을 적용한 레보리아 시리즈는 일반 복사부터 디자인 및 상업 인쇄까지 폭넓게 활용된다. 이번 신제품은 인쇄 속도, 품질, 효율성을 개선해 대량 인쇄 환경에서 생산성과 안정성을 높일 수 있도록 설계됐다. 신제품 ‘레보리아 프레스 E1136P’는 A4 기준 분당 136매(ppm)의 초고속 출력 속도를 지원하며, 최대 8650매까지 급지가 가능한 트레이와 1만 매까지 적재 가능한 스태커를 장착할 수 있어 연속 대량 인쇄 환경에서도 높은 성능을 제공한다. 또한, 기존 토너보다 낮은 온도에서 정착되는 EA-Eco 저광택 블랙(LGK) 토너와 일정한 열을 공급하는 롤 타입 정착 유닛을 통해 고속 인쇄 시에도 안정적인 품질을 유지한다. 더불어 후지필름BI가 독자적으로 개발한 프린트 서버 ‘레보리아 플로우 립 서버’를 활용해 선명한 인쇄 품질과 신속한 대용량 작업 처리가 가능하다.     이번 신제품은 고해상도 출력 품질 또한 장점으로 내세운다. 2400×2400 dpi 해상도를 지원하며, 가는 선과 텍스트 윤곽을 더욱 정밀하게 표현할 수 있도록 이미지 향상 기능을 제공한다. 또한, 디지털 이미지 정합 제어 기술인 ‘IReCT(Image ReGIStration Control Technology)’를 적용해 각 용지의 인쇄 이미지 정합 오류나 뒤틀림을 실시간으로 보정한다. 용지 수용력 역시 확장됐다. 52~350gsm의 경·중량지는 물론, A6부터 최대 330×660mm까지 다양한 규격의 용지를 지원해 유연한 인쇄 환경을 구현할 수 있다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “고해상도 인쇄 품질과 빠른 속도, 광범위한 용지 수용력을 갖춘 이번 신제품은 그래픽 이미지를 적극 활용하는 기업부터 상업 인쇄 업계 고객까지 모두 만족시킬 것”이라며, “앞으로도 차별화된 경쟁력을 바탕으로 상업 인쇄의 디지털화를 선도하는 레보리아 라인업을 지속적으로 확대해, 고객 기업의 업무 효율성과 생산성을 높이고 'CHX(고객행복경험)'을 실현하겠다”고 말했다.
작성일 : 2025-03-19
[이북] 디지털 트윈 가이드
디지털 트윈에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었습니다.  <디지털 트윈 가이드>는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외  페이지 : 272쪽 정가 : 30,000원   목차 머리말 - <디지털 트윈 가이드> 발간에 부쳐 / 최경화   Part 1. 디지털 트윈 개론 8    디지털 트윈 개론    한순흥 Part 2. 디지털 트윈 핵심 기술 24    제조 디지털 트윈 표준 모델 및 연동 가이드라인 소개    손지연 32    디지털 트윈 구축을 위한 BIM 기반 3D 개체의 필요성    권순재 Part 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 38    디지털 트윈의 이해와 구현 방법    양영진 45    디지털 트윈 정부 전략 및 로드맵    안창원 50    디지털 트윈을 처음 도입하는 기업을 위한 가이드    박수진 58    디지털 트윈 기술발전에 따른 단계별 구축 가이드    류수영 63    국제 표준 기반 제조 디지털 트윈 스마트 내비게이션 시스템 구축 방안    박양호 70    디지털 트윈 : 엔지니어의 상상은 현실이 된다    강태신 74    기업의 디지털 전환을 위한 총체적 접근 방식    오병준 80    디지털 트윈 가이드: 리얼타임 렌더링으로 살펴보는 디지털 트윈 트렌드    진득호 86    3D CAD 를 활용한 디지털 트윈 도입 가이드    김지인 90    스마트 제조의 분수령, 디지털 트윈의 혁명    문명수 95    디지털 트윈 도입 검토 보고서 작성법    손대식 100    AWS 디지털 트윈 구축 전략과 성공 사례    김준형 106    제조업의 성공적인 디지털 트윈 도입을 위한 여정    신민용 Part 4. 디지털 트윈 최신 트렌드 114    미래의 디지털 트윈에 대해서    조형식 118    AI 시대의 디지털 트윈    김성희 124    AI 기반 디지털 트윈 : 산업 혁신의지능형 미래     류용효 Part 5. 디지털 트윈 적용 사례 130    디지털 트윈 구축을 위한 제조 데이터 표준화 구축 및 사례    차석근 136    가상 제품 개발 및 검증을 위한 디지털 트윈    안영규 142    디지털 전환 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 기술 제안    전완호 146    가상과 현실의 완벽한 동기화, 디지털 트윈의 산업 재창조    이지수 152    디지털 트윈의 새로운 패러다임: GPU 가속 기반 소프트웨어와 하드웨어의 효과적인 융합    나인플러스아이티 157    디지털 트윈과 몰입형 기술 트렌드와 적용 사례     유니티 162    스마트시티와 건설 디지털 트윈 기술 현황 및 시사점    최창현 168    스마트 공항, OpenBIM 모델링 구축 사례    비아이엠팩토리 172    디지털 트윈과 AI를 활용한 소방 시스템 도입사례: 중국 대련 소방대와의 협력    아브로브소프트코리아 175    산업 안전을 위한 디지털 트윈 활용    김형중, 우종헌 Part 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 180    Ansys Twin Builder    디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션 182    ARAS PLM    오픈소스 PLM 소프트웨어 184    AutoForm Assembly    차체 제작 조립 공정 디지털화 소프트웨어  185    AutoForm Car Body Planner    차체 구매 견적 및 비용 산출 프로세스 186    AutoForm-Sigma    스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어 188    Cadence Fidelity CFD    고성능 멀티피직스 플랫폼 191    Emulate3D    디지털 트윈 소프트웨어  192    CATIA    제품 설계 및 협업 솔루션 193    DELMIA Digital Manufacturing    제품 설계/생산 전 과정 시뮬레이션 및 최적화 솔루션 194    CP(Collaboration Platform)     제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼  197    FlexSim    3D 시뮬레이션 소프트웨어  198    CupixWorks(큐픽스웍스)    AI 기반 4D 디지털 트윈 플랫폼 200    DTDon    실시간 원격 협업 도구운용성 향상을 위한 솔루션 202    DTDsquare    산업용 디지털 트윈 플랫폼 204    guardione turbo(가디언 터보)    산업용 AI 솔루션 206    HxGN EAM    제조기업 차세대 설비자산관리솔루션 208    HxGN SDx    스마트 디지털 리얼리티 209    LinkBiz    제조 IT 솔루션 210    NDX PRO    데이터 기반 디지털 트윈 플랫폼 212    NFLOW    입자 시뮬레이션 소프트웨어 215    mago3D    디지털 트윈 플랫폼 216    Nexus    엔지니어링과 생산 협업을 위한 개방 플랫폼 219    Nextspace    3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼 220    NVIDIA Omniverse(엔비디아 옴니버스)    3D 애플리케이션 개발 플랫폼  222    NX X    클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션 223    One Total Twin    디지털 트윈 솔루션 225    OCMS    해상공사 통합관리 시스템 226    SynchroSpace    전자·전기·기구 통합 PLM 시스템 228    TROSAR CyberSpace    디지털 블록 기반 확장현실 솔루션 231    Smart Digital Twin    제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼 232    TeamPlus    도면 및 기술정보관리 솔루션  234    TTM 3D TWINS    디지털 트윈 플랫폼 237    Teamcenter X    PLM을 위한 SaaS 솔루션 238    Unity Industry(유니티 인더스트리)    실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼 240    Unreal Engine(언리얼 엔진)    건축, 제조, 영화 등 활용 가능한 게임 엔진 241    Visual Components    3D 시뮬레이션 소프트웨어 242    Universal Plant Viewer    플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 244    WAiSER (와이저)    디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼 245    VIZZARDX    대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션 246    OCTOPUS Hub    실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션 248    디지털 작업절차서 통합 시스템    3D 모델링 기반 작업 절차서 지원 250    3DxSUITE, CADdocor    이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션 252    Part 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트     가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교  / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블유에스 / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브 / 오토데스크 / 오토폼 / 원프레딕트 / 유니티 / 유비씨 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국알테어 / 헥사곤ALI / 헥사곤MI      266    Part 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트       ----------------------------- 이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   도서 구입도 가능합니다. 이북은 첨부 파일 누르시면 결제 후 파일 다운로드 가능합니다.  다운로드가 안될 경우 메일로 요청해 주세요   제목 : 디지털 트윈 가이드 이북 결제 완료 에러 파일 요청 구입자명 :  받으실 메일주소 전화번호 :  보내실 곳 : info@cadgraphics.co.kr   ------------------------- 실물 도서로도 구입 가능합니다.  도서 구입하러 가기      
작성일 : 2025-03-13
세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 BIM(건설 정보 모델링) 포맷 중 하나인 IFC(Industry Foundation Classes) 파일을 세슘(Cesium) 플랫폼에 3D 타일(tiles)로 가시화하는 방법을 간략히 설명한다. 세슘은 디지털 트윈 산업 표준 플랫폼으로 많이 알려져 있다. 이번 호에서는 BIM 가시화 방법을 설명하고, 마지막 부분에 3D 타일 개념과 구조를 간략히 소개한다. 참고로, 세슘에서 개발된 3D 타일은 3D 고속 렌더링을 위한 모델 구조와 렌더링 메커니즘을 제공한다. 이 기술은 현재 공간정보 산업 표준을 담당하는 OGC(Open Geospatial Consortium)와 유기적 협력을 통해 발전하고 있다.   그림 1. 세슘의 3D 타일 가시화 모습 예시   ■ 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   세슘은 구글 어스와 유사한 지구 스케일의 디지털 트윈 플랫폼이다. 이를 이용하면 도시 차원에서 분석하거나 실내 건물을 탐색하는 등의 유스케이스를 개발할 수 있다. 국내 대부분의 3차원 도시 플랫폼 기반 서비스에서 세슘이 사용되고 있다. 세슘은 디지털 트윈 모델을 다루기 위한 저작도구도 함께 제공한다. 개발자는 서비스에 필요한 메뉴 기능, 대시보드에 표출한 데이터 처리에만 신경을 쓰면 된다.   그림 2. 세슘 저작도구 예시   공간정보 기술을 연구하다 보면, 가끔 BIM 파일 포맷 중 하나 인 IFC를 세슘 위에 가시화해야 하는 경우가 종종 발생한다. 하지만 세슘은 IFC를 직접적으로 지원하지 않는다.   그림 3. IFC 추가 에러 발생 모습   세슘은 IFC를 포함한 모든 3D 모델 파일을 3D 타일로 변환해 업로드하도록 하고 있다. 이는 무거운 3D 모델의 가시화 성능을 고려한 것이다. 3D 타일은 웹에서 가시화하기에 무거운 3D 파일을 공간 인덱싱 기법을 이용해 Octree 형식으로 표현하고, 각 노트에 분할된 3D 모델의 부분을 담아둔다. 메시 간략화 기법을 이용해, 카메라가 모델을 비추는 거리에 따라 적절한 LoD(Level of Detail)의 메시를 보여준다. 이는 게임에서 FPS 성능을 올리기 위해 개발된 기법과 매우 유사하다. glTF(https://github.com/ KhronosGroup/glTF)는 3D 타일의 기본 형식이다. 세슘은 다양한 샘플 코드를 샌드캐슬(sandcastle)이란 플랫폼으로 제공하여 편리한 개발을 지원하고 있다.   그림 4. glTF 2.0 기능(3차원 점군, 텍스쳐, 모델 지원 예시)    그림 5. 세슘의 코드 예제   3D 타일 모델 변환 및 업로드 먼저, 다음 링크를 방문해 세슘 아이온(Cesium ion)에 가입한다. Cesium ion – Cesium(https://cesium.com/platform/ cesium-ion) 이후, 세슘의 API, 애셋(asset)을 관리하는 클라우드, 자바스크립트 기반 예제 등을 무료로 사용할 수 있다. 여기서 애셋이란 플랫폼에서 사용하는 GIS, BIM 등 모든 파일 및 데이터셋을 의미한다. 가입 후, <그림 6>의 화면에서 ‘New story’를 클릭해 애셋을 추가해 보자.   그림 6. 세슘 아이온 메뉴 화면   세슘은 3D 모델을 3차원 타일 형식으로 내부 표현한다. 이 형식을 지원하는 파일 포맷은 <그림 7>과 같다.    그림 7     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-03-06
[엔지니어링 소프트웨어 업계 신년 인터뷰] 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성 브라이언 사장
AI 기반의 스마트 제조 및 디지털 전환 지원 강화 계획   헥사곤은 한국에서 세 개의 독립적인 디비전을 운영 중이며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 이 중에서도 가장 큰 비즈니스 유닛이다.  헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 해 3D 시스템즈의 리버스 엔지니어링 소프트웨어인 지오매직을 인수함으로써 자사 측정 설루션과의 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 데이터 기반 기술 혁신 및 넥서스를 중심으로 한 플랫폼 통합을 통해 고객맞춤형 정보를 제공해 나간다는 계획이다.  ■ 최경화 국장     헥사곤이 인수 합병을 통해 업계 주요 기업으로 입지를 굳히고 있다. 본사 및 계열사에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율 기술을 결합한 디지털 리얼리티 설루션 분야의 글로벌 리더이다. 헥사곤은 데이터를 활용하여 산업, 제조, 인프라, 공공 부문 및 모빌리티 애플리케이션 전반에서 효율, 생산성, 품질, 안전성을 높이고 있다. 헥사곤 내 전체 계열사는 총 8개이며, 이 중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 가장 큰 매출을 이끌고 있다. 한국에는 총 3개의 계열사가 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부(디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 분야에서 데이터를 활용하여 스마트한 제조 지원)와 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(플랜트 설계 및 자산관리 설루션 제공) 그리고 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아(건축이나 토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 설루션 제공)가 국내 고객을 위한 디지털 리얼리티 설루션을 제공하고 있다. 국내에서 매출 규모는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부가 전체 매출 규모 중 50%, 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부가 30%, 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아가 20%를 차지하고 있다.   지난 해 국내 제조 시장에 대해서 평가힌다면 2024년은 기술 혁신과 지속 가능한 제조 공정에 대한 강한 의지가 돋보인 한 해로 평가된다. 디지털화와 스마트 제조 시스템에 대한 투자가 확대되며, 특히 자동화, 로보틱스, 데이터 분석을 활용한 효율적인 제조 환경 구축이 주요 트렌드로 자리 잡았다. 많은 제조업체가 디지털 전환을 통해 효율성을 높이고 비용 절감을 목표로 하는 전략을 적극 추진하였다. 특히 디지털 혁신은 ESG 경영, 국경 탄소세, 자동차 산업 등과 밀접하게 연결되며 제조업계의 중요한 과제로 부상했다. 산업별로는 항공 및 방산 분야가 K-방산 성장과 지정학적 이슈로 두드러졌으며, 전자 및 반도체 산업도 안정적인 성과를 보였다. 반면 자동차 산업은 주요 전환기를 맞아 성장이 제한적이었으나, 신기술과 친환경 차량 개발에 대한 투자가 지속되고 있다.   지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 비즈니스 성과 및 주요한 변화에 대해 소개한다면 지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 주요 성과는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 고객들이 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 디지털 전환 지원이다. 이를 위해 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 헥사곤 설루션뿐만 아니라 이종 소프트웨어를 간단하게 연동할 수 있는 환경을 제공하고, 보다 정확하고 효율적인 제조 공정을 지원했다. 두 번째는 제품 혁신이다. 헥사곤은 3D 측정 시스템과 품질 관리 설루션을 통해 시장에서 두각을 나타냈으며, 인공지능(AI)과 머신러닝을 접목해 제조 품질을 개선하는 데 기여했다. 이러한 기술적 진보 덕분에 고객들은 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있었다. 또한, 최근 CAE 업계에서 지각 변동이 일어나는 가운데, 헥사곤은 이를 기회로 삼아 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고자 노력하고 있다. 디지털 전환을 손쉽게 접근하고 관리할 수 있는 플랫폼을 만드는 데 의미를 두고 있으며, 이를 통해 고객의 니즈를 적극적으로 충족시키고 있다. 지난 해 성공 사례로는 아담스 리얼타임(Adams Real Time)을 활용한 현대자동차의 고성능 차량 개발 사례를 들 수 있다. 이 프로젝트는 기존 대비 더 적은 비용과 짧은 시간 안에 고성능 차량을 개발할 수 있도록 지원하며, 헥사곤의 기술이 실제 고객 환경에서 얼마나 효과적인지를 잘 보여준다. 또한, 작년에는 구미전자정보기술원(GERI), 금오공대, 경남대, 울산 경남 혁신 플랫폼 등과 MOU를 체결하며 구미 및 경남 지역의 제조 산업 지원에 적극 나섰다. 이러한 협력을 통해 지역 산업단지의 디지털화와 미래지향적 전환을 돕고 있다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 산업분야별 및 제품군별 성과에 대해 소개한다면 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부는 크게 세 개로 나누어볼 수 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부별 비중은 측정 설루션 사업부가 45%, 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부가 40%, 생산 소프트웨어 설루션 사업부가 15% 정도이다. 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부는 구조 분석, 음향 시뮬레이션, 시스템 동역학, 열 유동 해석, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 시뮬레이션, 자율주행 분석 등 다양한 CAE 소프트웨어를 제공한다. 이러한 설루션은 제품 설계 단계를 최적화하며, 기존의 ‘Build & Test’ 과정을 생략할 수 있도록 지원해 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 생산 소프트웨어 설루션 사업부는 금속, 목재, 기타 재료를 다루는 CAD, CAM, CNC 시뮬레이션 소프트웨어로 구성되어 있으며, 제조업체가 가공 경로를 최적화하고 효율적인 생산 계획을 세울 수 있도록 돕고 있다. 특히 디지털 트윈 기술을 활용한 CNC 시뮬레이션은 실제 가공 환경을 그대로 재현해 충돌 오류를 사전에 방지하고 가공 시간을 단축할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았다. 측정 설루션 사업부는 3차원 측정기, 암 측정 장치, 레이저 트래커, 광학 스캐너 등을 통해 고정밀 데이터를 제공하여 품질 관리를 최적화한다. 또한, 자동화된 측정 및 스캔 설루션을 통해 생산성과 정밀도를 높이고 있다. 이를 지원하는 Q-DAS 통계적 공정 관리 소프트웨어와 데이터 관리 소프트웨어는 제조 과정에서의 데이터를 분석하고 품질 개선에 기여하고 있다. 자동차 산업에서 헥사곤은 스마트 제조와 품질 관리 설루션을 통해 큰 성과를 거두었다. 특히 차량 부품의 정밀 측정과 품질 관리에 강점을 보였으며, 고객 맞춤형 플랫폼 설루션을 제공하여 효율성을 높였다. 항공 우주 산업에서는 고도화된 3D 측정 및 품질 검사 설루션을 제공하며, 항공기 부품 및 구조물의 고정밀 검사를 통해 성과를 보였다. 기타 산업 분야에서도 헥사곤은 전반적인 제조 공정에 대한 최적화 설루션을 제공하며, 다양한 산업에서 경쟁력을 갖추고 있다. 금속 가공 및 플라스틱 산업에서도 수요가 증가하고 있다. 이처럼 헥사곤은 각 사업부의 강점을 바탕으로 디지털 전환을 지원하며, 제조업체의 생산성과 품질을 한층 더 높이는 데 기여하고 있다.   지난 해 헥사곤 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 설루션이 있다면 헥사곤은 지난 해 다양한 신제품 출시와 기존 설루션의 업그레이드를 통해 포트폴리오를 강화했다. 이러한 신제품과 업그레이드를 통해 헥사곤은 제조업의 디지털 전환과 효율성 향상을 적극 지원하고 있다. 프로플랜 AI(ProPlan AI)는 AI 기반의 자동화 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75% 단축한다. 이 설루션은 넥서스 플랫폼에 통합되어 제조 현장의 효율성을 높인다. 또한 독일 프라운호퍼 연구소와 협력하여 전기화학 시뮬레이션 기술을 통합한 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다. 이를 통해 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있다. 스캐닝 자동화 설루션 및 측정 장비 관련해서는 SIMTOS 2024에서 업그레이드된 스캐너 제품과 국내 기업과 공동 개발한 스캐닝 자동화 설루션, 새롭게 출시된 측정 장비를 공개한 바 있다. 이를 통해 고정밀 생산 가공 라인 프로세스를 개선할 수 있다. 넥서스 플랫폼은 제조기업의 협업 역량 강화를 위해 다양한 설루션을 구동할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 헥사곤은 AI 기능을 활용하여 제조업 협업을 강화하는 전략을 제시해 나가고 있다.   넥서스에 대한 소개와 적용 사례가 있다면 넥서스 플랫폼은 헥사곤이 선보이고 있는 디지털 제조 설루션이다. 쉽게 설명하자면, 넥서스는 고객들이 원하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 정보화할 수 있는 도구라고 할 수 있다. 마이크로소프트 오피스가 다양한 문서 프로그램을 호환할 수 있는 것처럼, 누구나 직관적으로 사용할 수 있는 플랫폼이라는 점에서 강점을 가지고 있다. 특히, 이 플랫폼은 제조업체가 생산 공정의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있도록 돕고, 이종 소프트웨어와 하드웨어를 간단히 연동할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)와 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공한다. 기존 API가 개발자에게 복잡하게 느껴질 수 있는 부분이 있었다면, 넥서스는 간소화된 접근 방식을 제공해 고객이 더 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 넥서스의 가장 큰 특징은 산업별 맞춤형 설루션이다. 자동차, 항공, 방산 등 다양한 산업에서 넥서스가 주목받는 이유는, 각각의 산업 특성에 최적화된 데이터 통합 및 분석 기능을 제공하기 때문이다. 자동차 대기업을 포함해 많은 고객들이 넥서스의 가능성에 큰 관심을 보이고 있는 상황이다. 넥서스 확산과 적용을 위해 2024년 12월에 한국-스웨덴 전략 산업 서밋을 진행한 바 있다. 이 자리에서 국내 주요 기관들과 산업단지 디지털 전환을 위한 MOU를 체결했는데, 한국 산업단지의 디지털 대전환을 하는데 넥서스가 지원될 수 있도록 협의하고 있다. 이러한 MOU를 포함해 넥서스가 실질적으로 제조업의 변화를 어떻게 이끌어낼 수 있는지 더 많은 사례가 생길 것으로 보고 있다. 넥서스는 단순히 데이터를 보여주는 플랫폼이 아니라, 고객들에게 더 나은 의사결정을 돕고 그들의 아이디어와 비전을 실현할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 앞으로도 넥서스는 디지털 전환과 데이터 통합의 중심에서 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 국내 조직 변화와 인수된 회사에 대해 소개한다면 헥사곤의 국내 조직은 현재 계속해서 확장되고 있다. 특히, 제조업의 디지털 전환을 지원하는 데 특화된 설루션을 제공하는 팀이 점차 강화되고 있다. 최근에는 데이터 과학과 AI 기술을 다룰 수 있는 전문가들이 많이 합류하면서, 디지털 전환과 관련된 역량이 크게 향상되고 있는 상황이다. 고객 지원 측면에서도 변화가 있다. 헥사곤은 고객지원 및 기술지원 팀을 확충해 고객이 헥사곤 설루션을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다. 이를 통해 고객 만족도를 한층 더 높이는 데 중점을 두고 있다. 최근 중요한 변화 중 하나는 3D시스템즈의 지오매직(Geomagic) 소프트웨어를 인수한 것이다. 지오매직은 3D 계측 및 리버스 엔지니어링 시장에서 독보적인 기술을 보유하고 있는 소프트웨어 제품군이다. 이를 통해 헥사곤은 해당 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하고, 고객에게 혁신적이고 포괄적인 설루션을 제공할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있다. 결과적으로 국내 조직의 확장과 전문가 그룹의 강화 그리고 중요한 인수합병을 통해 헥사곤은 앞으로도 고객에게 더 큰 가치를 제공하고, 제조업 디지털 전환을 이끄는 데에 중심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   올해 국내 제조 시장에 대해 전망한다면 CAE 시장은 현재 많은 지각변동이 일어나고 있는 분야이다. 단순히 제품 단위로만 보면 이미 포화상태에 가까운 시장이라고 할 수 있어서, CAE만으로는 경쟁력을 유지하기 어려운 상황이다. 중요한 건 이 시장을 어떻게 더 효율적으로 운영하느냐에 대한 해답인데, 헥사곤은 이를 위해 넥서스 플랫폼을 중심으로 전략을 구상하고 있다. CAE의 제품과 기능 자체는 여전히 중요하지만, 더 큰 패러다임 변화가 필요하다고 본다. 단순히 개별 소프트웨어를 활용하는 것을 넘어 플랫폼 기반으로 통합하여 CAE 데이터를 응용하고 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 생각한다. 헥사곤은 넥서스를 통해 이러한 방향성을 제시하고, 고객들이 새로운 시각에서 CAE를 접근할 수 있도록 돕고자 한다.   올해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면 2025년에는 제품 단위 판매에서 벗어나 데이터 기반의 넥서스 플랫폼 강화에 주력할 계획이다. 이전에는 제품 판매가 중심이었다면, 올해는 넥서스를 활용한 협업과 데이터 통합이 핵심이 될 것이다. 산업군에서는 기존 제조업의 디지털 전환(DX)을 가속화하는 데 주력하고 있다. 우주·항공·방산 산업, 자동차, 전자 분야들의 산업에서 헥사곤 설루션의 활용이 계속 확대될 것으로 기대한다. 또한, 공공사업 분야에서도 많은 기회가 열릴 것으로 보이는데, 구미와 창원 산업단지처럼 미래지향적이고 디지털화된 산업단지 구축에 지속적으로 지원할 예정이다. 헥사곤은 AI와 넥서스 플랫폼을 통해 제조업체에게 스마트한 디지털 전환 설루션을 제공하며, 고객이 효율성과 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕고자 한다. 2025년은 이러한 플랫폼 전략이 본격적으로 결실을 맺는 해가 될 것이라 기대하고 있다.   제조 산업에서 AI의 활용 전망은 어떻게 보고 있는지 AI는 이제 제조 산업에서 필수 요소라고 생각한다. 과거에는 자동화가 주요 트렌드였다면, 이제는 그 단계를 넘어선 지능화된 제조 환경이 요구되고 있다. 단순히 자동화된 공정을 넘어, 데이터 기반으로 스스로 판단하고 최적의 결과를 만들어낼 수 있는 자율적인 제조 환경이 필요하다는 것이다. 헥사곤은 AI와 데이터 분석을 통해 이러한 제조 공정의 효율성을 높이는 데 집중하고 있다. 특히, 헥사곤의 넥서스 플랫폼은 계속 업데이트 되고 있으며, AI 기술을 활용하여 제조업체가 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원을 넓혀가고 있다. 이 플랫폼은 클라우드 시스템으로 운영되며, 일반 사용자들에게도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다. 대표적인 예로 올해 초에 출시되는 프로플랜 AI를 들 수 있다. 이 제품은 넥서스 플랫폼에서 작동하는 AI 기반의 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 실제 제조 공정에서 가시적인 성과를 만들어내는 사례라고 할 수 있다. 결국 AI는 제조 산업에서 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심 기술이며, 헥사곤은 이러한 기술을 활용해 고객들이 한 단계 더 나아갈 수 있도록 돕고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 앞서 소개한 것처럼 2025년에는 AI 기반의 스마트 제조 설루션을 더욱 발전시킬 것이다. 제조업체들이 디지털 전환을 가속화하고, 생산성 및 품질 향상을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 또한, 클라우드 기반의 넥서스 플랫폼을 통해 데이터 통합 및 분석 기능을 강화하여, 다양한 산업 분야에 맞춤형 설루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   향후 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획이 있다면 헥사곤의 국내 제조 분야 전략은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 국내 공공사업을 중심으로 제조업의 디지털 전환을 지원하는 것이다. 이를 통해 국가 산업의 경쟁력을 강화하는 데 기여하고자 한다. 둘째는 고객 맞춤형 설루션을 제공하여 비용 효율성과 통합성을 극대화하는 방향으로 비즈니스를 확대하고 있다. 헥사곤의 핵심 경쟁력 중 하나인 넥서스 플랫폼이 가지고 있는 강점을 살려 국내 제조업체들이 디지털 전환과 생산성 향상을 실현할 수 있도록 다양한 지원을 이어갈 계획이다. 결론적으로, 헥사곤은 고객 중심의 기술과 전략을 통해 국내 제조 분야에서 의미 있는 변화를 만들어간다는 계획이다.      ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-26
전문 BIM 자료를 이해하는 대규모 언어 모델 파인튜닝하기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 전문적인 BIM 자료를 이해할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 개발하는 방법을 알아본다. BIM 기반 LLM을 개발하는 방법은 여러 가지가 있으나, 여기에서는 그 중 하나인 RAG(Retrieval Augumented Generation, 증강 검색 생성) 시 LLM이 잘 추론할 수 있도록 모델을 파인튜닝(fine-turning)하는 기술을 사용해 본다.   ■ 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   LLM 모델 파인튜닝의 개념 파인튜닝이란 사전에 학습된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 최적화하는 과정이다. 기본적으로 LLM은 일반적인 자연어 처리 작업을 수행하도록 설계되어 있지만, 전문적인 특정 지식 도메인(예 : 건설 분야의 BIM 데이터)이나 문제를 다룰 때는 환각 현상이 심해지므로 해당 도메인에 특화된 데이터로 모델을 재학습시켜야 한다. 이를 통해 모델이 특정 영역에서 더 정확하고 유용한 결과를 생성하도록 만든다. 파인튜닝 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다.  ① 사전 학습된 모델 선택 : 이미 대규모 데이터로 학습된 LLM을 선택한다. ② 도메인 특화 데이터 준비 : 대상 분야와 관련된 고품질 데이터를 수집하고, 이를 정제 및 전처리한다. ③ 모델 파라미터 조정 : LoRA(Low-Rank Adaptation)같은 기법을 사용하여 모델 파라미터를 특정 도메인에 맞게 업데이트한다.  ④ 훈련 및 검증 : 준비된 데이터로 모델을 학습시키고, 성능을 검증하며 최적화한다. 여기서, LoRA 기술은 LLM을 파인튜닝하는 데 사용되는 효율적인 기법이다. 이 방법은 모델 전체를 다시 학습시키는 대신, 모델의 일부 파라미터에만 저차원(lowrank) 업데이트를 적용하여 파인튜닝한다. 이를 통해 학습 비용과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있다. 이 글에서 사용된 라마 3(Llama 3)는 메타가 개발한 LLM 제품이다. 모델은 15조 개의 토큰으로 구성된 광범위한 데이터 세트에서 훈련되었다.(라마 2의 경우 2T 토큰과 비교) 700억 개의 파라미터 모델과 더 작은 80억 개의 파라미터 모델의 두 가지 모델 크기가 출시되었다. 70B 모델은 MMLU 벤치마크에서 82점, HumanEval 벤치마크에서 81.7점을 기록하며 이미 인상적인 성능을 보여주었다. 라마 3 모델은 컨텍스트 길이를 최대 8192개 토큰(라마 2의 경우 4096개 토큰)까지 늘렸으며, RoPE를 통해 최대 32k까지 확장할 수 있다. 또한 이 모델은 128K 토큰 어휘가 있는 새로운 토크나이저를 사용하여 텍스트를 인코딩하는 데 필요한 토큰 수를 15% 줄인다.   개발 환경 준비 개발 환경은 엔비디아 지포스 RTX 3090 GPU(VRAM 8GB), 인텔 i9 CPU, 32GB RAM으로 구성되었다. 이러한 하드웨어 구성은 대규모 BIM 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 최소한의 환경이다. 이 글에서는 사전 학습모델은 허깅페이스(HF)에서 제공하는 Llama-3-8B 모델을 사용한다. 파인튜닝을 위해서는 다음과 같은 환경이 준비되어 있다고 가정한다.  파이토치 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally  올라마(Ollama) 설치 : https://ollama.com 허깅페이스에서 제공하는 LLM 모델을 사용할 것이므로, 접속 토큰(access token)을 얻어야 한다. 다음 링크에서 가입하고 토큰을 생성(Create new token)한다. 이 토큰은 다음 소스코드의 해당 부분에 입력해야 동작한다.  허깅페이스 가입 및 토큰 획득 : https://huggingface.co/ settings/tokens   그림 1   명령 터미널에서 다음을 실행해 라이브러리를 설치한다.   pip install langchain pypdf fastembed chardet pandas pip install -U transformers pip install -U datasets pip install -U accelerate pip install -U peft pip install -U trl pip install -U bitsandbytes pip install -U wandb   개발된 BIM LLM 모델 성능이 향상되었는지를 검증할 수 있도록, 기초 모델이 인터넷에서 쉽게 수집 후 학습할 수 있는 BIM 자료를 제외한 데이터를 학습용으로 사용할 필요가 있다. 이런 이유로, 최근 릴리스되어 기존 상용 대규모 언어 모델이 학습하기 어려운 ISO/TS 19166에 대한 기술 논문 내용을 테스트하고, 학습 데이터 소스로 사용한다. 참고로, ISO/TS 19166은 BIM-GIS conceptual mapping 목적을 가진 국제표준으로 기술 사양(TS)을 담고 있다. 학습 데이터로 사용될 파일을 다음 링크에서 PDF 다운로드하여 저장한다.  BIM-GIS 매핑 표준 논문 PDF 파일 : https://www.mdpi. com/2220-9964/7/5/162   BIM 기반 LLM 모델 학습 데이터 준비와 파인튜닝 파라미터 설정 학습 데이터를 자동 생성하기 위해, 미리 다운로드한 PDF 파일을 PyPDF 및 라마 3를 이용해 질문-답변 데이터를 자동 생성한 후 JSON 파일로 저장한다. 이를 통해 수 백개 이상의 QA 데이터셋을 자동 생성할 수 있다. 이 중 품질이 낮은 데이터셋은 수작업으로 삭제, 제거한다.    그림 2. 자동화된 BIM 기반 LLM 학습 데이터 생성 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-04
3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼, Nextspace
주요 PLM 소프트웨어 소개   3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼, Nextspace   개발 : Nextspace(뉴질랜드), www.nextspace.com 공급 : 알씨케이, 02-575-0877, www.rckorea.net   넥스트스페이스(Nextspace)는 GIS, CAD, BIM, 포인트 클라우드 그리고 기타 2D/3D 데이터를 통합하는 디지털 트윈 기술로 여러 프로젝트, 단체, 도시들의 수 많은 디지털 트윈과 연결 가능하며, 이를 통해 이 세상 모든 것의 데이터를 관리할 수 있다 .            1. 주요 특징 및 장점 ■ 직관적인 UX  ■ 안전한 호스팅 ■ 소프트웨어 불필요 ■ 웹 솔루션 ■ 빠른 생산속도 ■ 편리한 사용법   2. 주요 기능 ■ Multiple Basemaps ■ 고화질 출력 ■ 원클릭으로 3D to 2D 전환 ■ Shadow Alalysis  ■ 3D 가상투어 ■ 스키마 매핑 ■ 3D 스태킹 ■ Walk Fly Mode ■ Mark Up Annotation ■ Form Builder ■ 파일 첨부 ■ 데이터 다운로드 ■ 지리공간 검색 ■ BIM/Point Clouds ■ Bookmark Scenes 3. 최근 소식 Nextspace의 혁신적인 가상 협업 도구와 Nvidia Omniverse Enterprise의 통합을 통해 다양한 업계의 전문가들이 실시간으로 원격으로 협업할 수 있게 되어 가상 협업을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있다. Nextspace가 Omniverse에 제공하는 핵심 요소는 NIVIDIA Omniverse가 구축된 오픈 소스 USD(Universal Scene Description) 플랫폼에 전역 고유 ID(GUID)를 통합하여 실제 정밀도와 자산 추적을 USD 및 Omniverse 워크플로우에 도입하는 것이다.  디지털 트윈은 데이터 우선, 온톨로지 및 정보에 관한 것이다. 디지털 트윈을 사용하여 사람들이 이해할 수 있는 방식으로 정보를 표현할 수 있어야 하므로 시각화가 필요하며, 그 이상으로 API를 통해 시뮬레이션 및 AI 시스템까지 가능하다. Nextspace의 CEO이자 창립자인 마크 토마스(Mark Thomas)는 Nextspace 데이터 플랫폼에 입력되고 세 가지 방식으로 시각적으로 표현된 데이터, 문서 및 링크(모두 동일한 데이터 모델, 속성 및 온톨로지를 가짐) 시연을 통해 안내한다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 
작성일 : 2025-01-21