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Additive-Manufacturing Topology Optimization Workflow Using Within and Netfabb

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설명

The new capabilities of additive manufacturing (AM) have given many industries the capacity to print complex designs in many different materials. The benefits include customized products; improved performance with weight reduction; and the reduction of materials, manufacturing time, and assembly cost. This session will give you an overview on how Within software and Netfabb software can help you achieve these benefits. We’ll look at how to capitalize on Within software to create optimized component design using lattice-based optimization while following machine constraints. The goal is to preserve structural performance while lightweighting a part without violating design or AM constraints. We will also look at how Netfabb software provides quality control on the final part, providing support generation and slicing data for the AM machine targeted. This session features Netfabb and Within.

주요 학습

  • Learn the workflow for Within in the AM process
  • Learn the workflow for Netfabb in the final AM process
  • Learn how to incorporate machine constraint during optimization
  • Learn how to prepare geometry for additive manufacturing

발표자

  • Edgar Aguirre
    Edgar Aguirre is an application engineer for the DMG at Autodesk. He has over 15 years’ experience in the electrical engineering field, and 4 years in the additive manufacturing field.
  • Abhishek Trivedi
    Abhishek Trivedi has over 11 years of experience in simulation and additive manufacturing. Trivedi received his PhD from University of California, San Diego, and he has published several papers in national and international journals. He is the recipient of several prestigious awards and grants, and he has presented his work in various prestigious international conferences.
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Transcript

EDGAR AGUIRRE: Thank you for attending this session. I know that the title said topological optimization, but it turned out that that was a typo. It's AM optimizing your workflow using Within and Netfabb. I don't know how that got in there, but that wasn't the original title. So if anyone is here looking for the topological optimization, we have it with Dreamcatcher. But at the moment, the current Netfabb suite does not have the topological optimization.

But I'll just go through the presentation. And so the title is Am Optimization Workflow using Within and Netfabb. And what I want you guys to get out of it is how does the workflow Within in the AM process, learning about the workflow with Netfabb in the AM process, and how to incorporate the machine constraints, how to use those during your optimization process. And also preparing geometries for the AM process.

So what is Netfabb? Netfabb is a software for preparing files for the AM process. It helps you reduce the cost, increase efficiency, and improves the part performance in the AM process. So what is Netfabb? Netfabb is a way of lightweighting component while keeping its performance characteristics as you would expect. So if you have certain boundary conditions that you apply to this part, Within would optimize that part based on those boundary conditions.

At the moment, before I actually wrote this presentation, Within and Netfabb were two different softwares. But now they're integrated into one software. And it's currently in Netfabb 2017.1. And now Within is now called Optimization Utility.

So this is the Netfabb AM workflow. It allows you to bring in a CAD file, import it using either native CAD files or mesh files. It allows you to repair the file to make sure that it's watertight. It allows you to edit, optimize, put build support structures before you even-- depending on the machine you're using, it allows you to pack a 3D packing or planar packing. It allows you to quote, and at the end you can export it out either as an .xtl file or a slice file.

Before we dive into it, it's good to know what your AM constraints are, your machine constraints. Each machine is going to be different. So you need to know what your minimum feature size are and what your printer can print. Also, you need to know your maximum overhang angle without applying supports. At 90 degrees, you know you're going to need supports. At 45 degrees, some printers can actually print that without supports. It really depends on the printer you're using. And also knowing your build volume for that printer.

I'm going to take you through the whole optimization process. So before I even do any type of optimization, I'd like to bring in the CAD file. I'll do a mesh check. I do a print orientation if I have to. And I'll do a remeshing. Netfabb can repair. It can also remesh for other tools, for example, like the optimization utility. It needs a good mesh in order to work with equal triangle lengths. We'll go through this in a minute.

So I'm going to start just showing you videos of what's going on here. Actually, I just turned it off here. Sorry about that. I think I turned something off. Did I turn that off?

It's on.

It's on? OK. Got it. Sorry.

First, I'm actually going to import a CAD file into Netfabb. And here I can actually choose how detailed I want the CAD file to be. And I could choose the precision of this file. Go ahead and import it.

So, print orientation. Sorry about that. Let's go back here. Eventually--

So then the next one is print orientation. So what I'm doing here is Netfabb has the ability to actually minimize supports. And it actually will go and look at the surface of the part and determine what orientation will give you the minimum supports. So that's something that you could do before you even go and take it into Optimization Utility. So you have three choices you can choose. It really depends on which surface area that you want to have a better surface.

In this case, I'm going to try something else, since I actually wanted to lay it flat. And this part doesn't really have a flat surface, so I'm going to use minimization, out box minimization. So it's going to actually pick an orientation that gives me the lowest volume in that position. I can go ahead and now move it to my origin as well.

In the next step, I'm going to go ahead and remesh this part. So Netfabb has the ability to reduce triangles and remesh. And why do I want to remesh? I'm actually choosing a maximum edge length of 0.25. And I want to make sure that all my edge lengths are the same in the mesh. Within or Optimization Utility can do it, but you can actually also do it in Netfabb.

And once you can bring that out, and hide the original part. And now you have a part that you can use for the next step of our optimization. So when you're taking it into Within, what you're doing is you're going to optimize it for lightweighting. So you need to define what your lattice and what your skins are in the part. You're also going to apply boundary conditions. You're also going to do a simulation on that part. You can do it on the actual part and also on the lattice and the skin that you've defined in Optimization Utility. You optimize, and then you can do some post-processing.

I have an arrow coming in from Netfabb. I have another arrow going out of Netfabb. You can actually bring the component back into Netfabb to check some of the surfaces to see if they're actually self-supporting .

So here I'm going to start the Optimization Utility. So I pick the part and I just bring it into the Optimization Utility, or what used to be called Netfabb. So here I actually can select how I want the part to look in this environment. I can go into lattice and I can pick what my unit size for the lattices will be. I actually want my lattices to be variable. You can actually set it to be not variable, but since we do want to optimize it, we actually want to set these conditions.

Now I'm just going to pause it here. On the variable, there's a threshold. 0.2 is my minimum threshold. That's going to determine what printer you're using. So when you're looking at your AM constraints, you also need to think about what's the smallest feature you can print out. So that's where you actually put it in the minimum threshold. So it's never going to go beyond that, so you're guaranteed that it's going to print on the printer you're using.

I also pick the topology that I want. And we have several topologies that you can choose from. Not all of them are self-supporting. There are some that are. But I've picked the x, which I know that will give me a high chance of it being self-supporting.

In the next stage, I want to pick my surfaces. So in this case, I'm going to pick the top one as a surface that I actually want to keep open. I want this area of my part to be open. And I choose this surface as a way of indicating that it's going to be hollow, or that any beams that touch it will be removed.

In the next region is going to be my skin. So I'm going to skin this part. And I can also make the skin uniform or variable. In this case, I do want to make it variable. Again, this is all just playing with your variables and seeing what works for you and your machine. So this is the final image. So you notice that the top is open. You have a lattice, and then the rest of the part has been skinned.

Let's go to the next one. Now again, in the original workflow, I said that you can actually bring back any part that you create in Within bring it back into Netfabb, and just do a check on your lattice structure. So what I'm doing here is I'm doing a cut view into my part, and removing a part, and looking at my lattices. I'm going to actually use the surface selection tool, and I'm going to indicate the down skin area. So I'm going to go to advanced selection. So this is the area that will need supports if I set it to 40 degrees. I'm looking at my lattices. Nothing's really green except maybe the center of the node. But that's OK. Once I do the smoothing, that area will not need supports.

So now that I'm happy with that, I can go back into Within and do my next-- so if there is a problem, you can always go back to the settings and maybe adjust the unit cell on your lattice. I skiped one. OK, here it is.

AUDIENCE: Do one more? Do lattices? How do you create lattice structures today?

EDGAR AGUIRRE: And then this next stage is where I've actually added the boundary conditions to my part. So here I load up a new boundary condition, which is going to be my constraint. What part will be restrained in this design? So I go ahead and just select the areas that will be constrained. And at the moment, they're all nodes, and you're picking nodes. So I'm just going ahead and picking them and doing a fill in mid area. And once I'm finished with that, I'll go ahead and apply the pressure of the forces for this part. And I go ahead and just select the areas that I know a force will be applied to this part.

So I've now selected both of my-- and here I add the force. I'm actually adding 700 pascal on each of the areas that you see there. I'm going to go ahead and run simulation. I can run simulation on the part itself even before I do this. This is just to see that the part that I'm actually going to optimize can handle the loads. But based on this example, I'm going to go ahead and I ran the simulation. It took about three minutes, but I actually quickly cut this video by three minutes. So what you see is you see the skin displacement and the lattice displacement based on that simulation.

This is the part that I simulated before I even ran the simulation on the lattice and on the skin. I ran it on the whole part just to make sure that it can take-- oh, go ahead. I'm sorry.

AUDIENCE: Did it apply that pressure? What direction did it apply that force?

EDGAR AGUIRRE: Right. So if we go back on the video, when you actually add the constraints, there's an X and Y and Z. And so I just set it to Z at negative 500 pascals, and it was pointing down. And you can adjust those parameters depending on where the loads are being applied to.

So let's see. It's the same one. Sorry. Oh, here it is.

I'm in the optimization. Here you actually can indicate how many iterations you want for the optimization routine to go through. There's all these other settings that you can apply to this part. So it's going to go through five iterations. And you could tell it to stop after 10 or 15 minutes. So after each iteration you'll see the lattice change. And here I'm just showcasing the information at the bottom.

We're actually on the third iteration, and you'll see some of the nodes getting thicker and other lattices staying the same. So it's strengthening the areas that need to be strengthened. So it's optimizing the lattice as well as the skin.

So here it tells you how much lattice has been increased and how much the skin has been increased as well in that graph at the end. So in the end, you'll get something that looks really organic. And you know that this optimized part can withstand the forces applied to it.

So in the next slide, I'm going back and doing some post-processing. I actually turned off the surface trim. Surface trim just removes the lattice from the surface. I set it to intermediate. I can change the beam counts, and I can do some smoothing. All these can be done after the optimization process.

If you set these before, it's going to use a lot more processing power, so it's always good to do this at the end. So once this is finished, you'll get a really nice looking finish on your lattice, and you won't get any protrusions that you saw before, the lattices sticking out of the surface.

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

EDGAR AGUIRRE: No, it should not. No, because you're you're just applying a slight smoothing on it. So now that it finished, the next step is to take it back into Netfabb. And this is called Print Preparation Workflow. So you've taken it back into Netfabb, and you can do the wrapping or repair the lattice and the skin are both two different shells. So you need to actually combine them together, Boolean together. You can do mesh editing if you need to. Then you can bring it into a workspace, and a workspace is just a representation of some machines that we support. You can do the build supports right on that workspace. You can apply parameters and tool path on that tool. And then you can export it out as a slice file.

So in this video, I just clicked on the top to export it back into Netfabb. So I get a .3mf file. And a .3mf file, we're using that because you can actually put material properties in that file as well as which machine you want to use. Right now I'm running a repair right directly from the work plane. I have a list of scripts that I can access down here on the bottom. So it's going through and just repairing any holes and just wrapping both the surface and the lattice together to get one shell.

And you'll notice here that I do have a volume now. Before I didn't have a volume. There was something wrong with it. And I can always go up and look at the platform overview to see that I do have a valid mesh. And once you've finished that, you can go and bring up a workspace. So we have all these workspaces.

This represents the SLM 280. So this is the build volume for that printer. I can just drag the part that I have, that I brought in, over to this machine. And once I have it there, I can now position in on the platform, move it above. I know that I'm going to print it in this orientation. So I can move it up a bit off the platform for the supports. Now if it was a flat surface, I probably wouldn't do that. I don't really have a flat finish on this one. I can go ahead and apply supports.

And Netfabb has standard scripts that come with it, or you can make your own. Here, I'm actually going into areas that I might not want supports, so I'm actually decreasing the minimum area that I would want supports. I don't want any supports in the lattice. So I can actually play with this minimum area so when I run it, I shouldn't get any supports on the lattice. So without any supports, everyone else except where I would have lattice.

And if you do see a support inside this part, you can always go into the list of all the clusters. And what a cluster is just a surface that has been given a support. So right now you have all these clusters. I can go ahead and choose a cluster to remove it, or I could just pick on that cluster and remove it the other way. And I've also applied a support on another area that didn't have supports, because it maybe I had the minimum area too low.

Here I'm actually picking my build strategy. And each machine has their own build strategy. Contour, hatching, these all the parameters that you would actually put in this machine. And you can actually edit them here in Netfabb and then send the slice file as well as all those parameters to the machine. You can have multiple build strategies in one parameter in these parameter files.

So right now I'm going to go ahead and just do an animation of each layer. And if you want to see how the hatching or the laser paths are going to be on this, part you can go ahead and just go through each layer. It can also be animated. So you see it's just going through each layer. The purple is the supports, the green is the hatching, and the blue is the contour of the part.

And once you're finished and you're happy with the results you, can go and export out to a file that the printer can actually understand. We also have other build workspaces that actually connect directly to the printer. So in this case, you would have to send the file to the printer.

So this was kind of a quick way of introducing you to Netfabb's AM workflow using the Optimization Utility that used to be called Netfabb but now is called Optimization Utility. And if you've noticed that they both complement each other, and I was able to do this very quickly using just one set of tools. So I think that's the end of my presentation. If you have any questions--

AUDIENCE: So maybe a couple of things for me to add. This is an automated way of optimizing the lattice structures. Based on the loads and battery conditions, the computer shows you how the densities should be on the lattices. There's another functionality in Netfabb which is called 3S, which gives you the manual control over how you want to create your lattices. So we have heard from a lot of companies, they say they don't want computers to do that. They want to decide how the densities should look in the lattice structures. So this is another functionality that's included here where you can actually finalize this. There's no optimization limit, so you have to do it.

The other thing I want to highlight here, the optimization is based on Nastran that's included in this part, which you see in a lot of Autodesk products-- Fusion and so on. So that's based on Nastran. And then one thing about the lattices, I think everyone who's sitting here maybe has probably some idea on how you want to use lattices.

So there are multiple reasons to use lattices. Some people use it for design, just to create an element of design. Alternatives, in the mechanical area, you can use it a lot for performance reasons, too. Performance, but also cost saving. So if you were doing 3D printing, you want to remove a volume. So one way of removing the volume is replacing it by lattices.

Obviously, you want to make sure your structure doesn't break. So that's why we have the lattices with optimization. And that actually ensures that your product is stronger than before in many, many cases. So that's one thing.

The other thing is through lattices, you can also increase the surface area. So for the automotive industry, there are probably more cases for that, you can actually use that to increase performance of your parts.

You're using less material, and you're increasing print time as well.

You reduce your material, so you reduce your printing costs. I think we have multiple examples of you can reduce the weight, and reduce the costs, but also increase performance. So that's why you could use lattices.

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

So one of the things that our software and hardware team is experimenting with is metal plating can be expensive. So some companies buy metal printers, some don't. So one of the things that they're experimenting with, and you'll probably see more often nowadays, you print in [INAUDIBLE] and then you cast it. So that's definitely an option to consider too. I think there was another question.

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: Just quickly, the analysis that's being run by Natran, is that a linear analysis, or is it a non-linear analysis? I know a lot of materials that are alloys which are non-linear by nature, so is that a non-linear analysis?

EDGAR AGUIRRE: It's a linear analysis, yeah.

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: Yeah. So actually this morning we had a session about that, like mechanical analysis of the lattices. If you haven't been in the session, I suggest it's going to be available on demand, so you might want to watch it because Dan, who is Andy's colleague on the consulting team, earlier was showing how you can work on the mechanical analysis after you create lattices, take it out and so on. Andy is from our advanced consulting team, so these folks have a lot of experience working with different types of customers, different types of lattices, so if you have any questions.

EDGAR AGUIRRE: Any more questions?

AUDIENCE: What kind of technology is this?

AUDIENCE: What?

AUDIENCE: What technology is this? Direct extrusion, laser centering, [INAUDIBLE]?

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

EDGAR AGUIRRE: The tool pathing, well, there is a tool path utility that comes with Netfabb. But the tool paths you saw there, that you saw on the workspaces, were all predetermined tool paths. But Netfabb also gives the ability to make your own tool paths as well. I think any machine, yes.

AUDIENCE: So can you actually have it export to G code?

EDGAR AGUIRRE: In some cases you can, yes. In terms of the metal printer, you're just sending them a slice file. But there is ability to actually control how that pattern of the laser gets processed. For FDM printers, we can send a G code to an FDM printer using the software. You saw part of the list of the printers that we support, but there are EOS, [INAUDIBLE] down to our Amber printer. I guess our Amber printer started the whole development process, developing an ecosystem around this printer, and we're applying it to other printers as well. I'm sorry it's kind of short, but--

AUDIENCE: It's fine. But that's why we wanted to leave some time for questions. So how are you planning to use lattices? Just for our understanding, how would you use lattices in your process?

AUDIENCE: Mostly for material optimization.

AUDIENCE: Material optimization?

AUDIENCE: Less waste.

AUDIENCE: Yeah. That makes sense. Especially if you print them out, it can be very expensive.

EDGAR AGUIRRE: Are you from Made in Space? Are you guys just strictly using polymers?

AUDIENCE: At this point, yeah. But we're working on expanding to others. But yeah, we're looking at ways to optimize material usage for polymer printers.

AUDIENCE: Anyone else going to use lattices? [INAUDIBLE]

AUDIENCE: [INAUDIBLE]

AUDIENCE: That makes sense. Actually, we have examples, too. Aerospace, if you save material, you save fuel, you save a lot of costs, so that's how you save. Yeah, we have a lot of customers in aerospace.

AUDIENCE: So has anyone been using Netfabb before? You?

AUDIENCE: I use it to fix all my SDL files.

AUDIENCE: So I think at AU, they spoke about the new release too, right? Here, today? So you will see we have a new release coming soon in a couple of weeks. So what we showed you is in there, but actually more is coming out in that. So what Edgar showed you is in the Netfabb ultimate. So if you want to go our website, see more, you can see there. But also, just one of the goals is to add more and more based on the customer processes and simulation in the cloud after you create your lattices, and you've built the support structures so you can test those too.

And also then, I think something is coming for the post-processing too, right? [INAUDIBLE]

--simulation in the cloud that you're going to have, and then Netfabb Ultimate. You had a question?

[AUDIO OUT]

AUDIENCE: So that's a great question. We have Within Medical, just so you know. So what we showed you is the standard Within that's gone into Netfabb. This is, I would say, automotive industry, aerospace industry. But also I see a lot of interest from industrial machinery. Obviously, it doesn't prevent other customers to use it. Like under armor used Within technology to create the shoes that you probably saw with Fusion and Within. And they sold like 3,000, I think, shoes in an hour or so. That's what I heard. So they use it. So we see a lot of interest in the consumer too. But I would say for us it's automotive, aerospace, industry machinery.

But medical is another industry that we actually work with. We have Within Medical. So this was not part of it, but it doesn't have optimization, does it, the Within Medical?

AUDIENCE: Within Medical uses pore sizes, and then it has a variance on that pore size. You get a bit of control over that, but it isn't using optimization. So you get a special lattice called trabecular, which is very good at osseointegration. And the user interface is very focused at producing parts quickly and efficiently. So that's the main idea behind Within Medical.

AUDIENCE: Any other questions? So yeah, if you have any questions, we are here. Or I would say if you go to our website, you can always contact us through the website, too, if you have questions. And Within Medical is also on the website, actually.

AUDIENCE: Thank you for attending.

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Salesforce Live Agent
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Salesforce Live Agent를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Salesforce Live Agent 개인정보취급방침
Wistia
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Wistia를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Wistia 개인정보취급방침
Tealium
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Tealium를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Upsellit
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Upsellit를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. CJ Affiliates
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 CJ Affiliates를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Commission Factory
Typepad Stats
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Typepad Stats를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Typepad Stats 개인정보취급방침
Geo Targetly
Autodesk는 Geo Targetly를 사용하여 웹 사이트 방문자를 가장 적합한 웹 페이지로 안내하거나 위치를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. Geo Targetly는 웹 사이트 방문자의 IP 주소를 사용하여 방문자 장치의 대략적인 위치를 파악합니다. 이렇게 하면 방문자가 (대부분의 경우) 현지 언어로 된 콘텐츠를 볼 수 있습니다.Geo Targetly 개인정보취급방침
SpeedCurve
Autodesk에서는 SpeedCurve를 사용하여 웹 페이지 로드 시간과 이미지, 스크립트, 텍스트 등의 후속 요소 응답성을 측정하여 웹 사이트 환경의 성능을 모니터링하고 측정합니다. SpeedCurve 개인정보취급방침
Qualified
Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

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사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

Google Optimize
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Google Optimize을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Google Optimize 개인정보취급방침
ClickTale
오토데스크는 고객이 사이트에서 겪을 수 있는 어려움을 더 잘 파악하기 위해 ClickTale을 이용합니다. 페이지의 모든 요소를 포함해 고객이 오토데스크 사이트와 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 세션 녹화를 사용합니다. 개인적으로 식별 가능한 정보는 가려지며 수집되지 않습니다. ClickTale 개인정보취급방침
OneSignal
오토데스크는 OneSignal가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 OneSignal를 이용합니다. 광고는 OneSignal 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 OneSignal에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 OneSignal에 제공하는 데이터를 사용합니다. OneSignal 개인정보취급방침
Optimizely
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Optimizely을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Optimizely 개인정보취급방침
Amplitude
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Amplitude을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Amplitude 개인정보취급방침
Snowplow
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Snowplow를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Snowplow 개인정보취급방침
UserVoice
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 UserVoice를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. UserVoice 개인정보취급방침
Clearbit
Clearbit를 사용하면 실시간 데이터 보강 기능을 통해 고객에게 개인화되고 관련 있는 환경을 제공할 수 있습니다. Autodesk가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. Clearbit 개인정보취급방침
YouTube
YouTube는 사용자가 웹 사이트에 포함된 비디오를 보고 공유할 수 있도록 해주는 비디오 공유 플랫폼입니다. YouTube는 비디오 성능에 대한 시청 지표를 제공합니다. YouTube 개인정보보호 정책

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광고 수신 설정 – 사용자에게 타겟팅된 광고를 제공할 수 있게 해 줌

Adobe Analytics
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Adobe Analytics를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Adobe Analytics 개인정보취급방침
Google Analytics (Web Analytics)
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics (Web Analytics)를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. AdWords
Marketo
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Marketo를 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 이 데이터를 다른 소스에서 수집된 데이터와 결합하여 고객의 판매 또는 고객 서비스 경험을 개선하며, 고급 분석 처리에 기초하여 보다 관련 있는 컨텐츠를 제공합니다. Marketo 개인정보취급방침
Doubleclick
오토데스크는 Doubleclick가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Doubleclick를 이용합니다. 광고는 Doubleclick 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Doubleclick에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Doubleclick에 제공하는 데이터를 사용합니다. Doubleclick 개인정보취급방침
HubSpot
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 HubSpot을 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. HubSpot 개인정보취급방침
Twitter
오토데스크는 Twitter가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Twitter를 이용합니다. 광고는 Twitter 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Twitter에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Twitter에 제공하는 데이터를 사용합니다. Twitter 개인정보취급방침
Facebook
오토데스크는 Facebook가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Facebook를 이용합니다. 광고는 Facebook 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Facebook에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Facebook에 제공하는 데이터를 사용합니다. Facebook 개인정보취급방침
LinkedIn
오토데스크는 LinkedIn가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 LinkedIn를 이용합니다. 광고는 LinkedIn 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 LinkedIn에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 LinkedIn에 제공하는 데이터를 사용합니다. LinkedIn 개인정보취급방침
Yahoo! Japan
오토데스크는 Yahoo! Japan가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Yahoo! Japan를 이용합니다. 광고는 Yahoo! Japan 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Yahoo! Japan에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Yahoo! Japan에 제공하는 데이터를 사용합니다. Yahoo! Japan 개인정보취급방침
Naver
오토데스크는 Naver가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Naver를 이용합니다. 광고는 Naver 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Naver에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Naver에 제공하는 데이터를 사용합니다. Naver 개인정보취급방침
Quantcast
오토데스크는 Quantcast가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Quantcast를 이용합니다. 광고는 Quantcast 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Quantcast에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Quantcast에 제공하는 데이터를 사용합니다. Quantcast 개인정보취급방침
Call Tracking
오토데스크는 캠페인을 위해 사용자화된 전화번호를 제공하기 위하여 Call Tracking을 이용합니다. 그렇게 하면 고객이 오토데스크 담당자에게 더욱 빠르게 액세스할 수 있으며, 오토데스크의 성과를 더욱 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 제공된 전화번호를 기준으로 사이트에서 고객 행동에 관한 데이터를 수집할 수도 있습니다. Call Tracking 개인정보취급방침
Wunderkind
오토데스크는 Wunderkind가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Wunderkind를 이용합니다. 광고는 Wunderkind 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Wunderkind에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Wunderkind에 제공하는 데이터를 사용합니다. Wunderkind 개인정보취급방침
ADC Media
오토데스크는 ADC Media가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 ADC Media를 이용합니다. 광고는 ADC Media 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 ADC Media에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 ADC Media에 제공하는 데이터를 사용합니다. ADC Media 개인정보취급방침
AgrantSEM
오토데스크는 AgrantSEM가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 AgrantSEM를 이용합니다. 광고는 AgrantSEM 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 AgrantSEM에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 AgrantSEM에 제공하는 데이터를 사용합니다. AgrantSEM 개인정보취급방침
Bidtellect
오토데스크는 Bidtellect가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bidtellect를 이용합니다. 광고는 Bidtellect 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bidtellect에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bidtellect에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bidtellect 개인정보취급방침
Bing
오토데스크는 Bing가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bing를 이용합니다. 광고는 Bing 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bing에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bing에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bing 개인정보취급방침
G2Crowd
오토데스크는 G2Crowd가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 G2Crowd를 이용합니다. 광고는 G2Crowd 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 G2Crowd에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 G2Crowd에 제공하는 데이터를 사용합니다. G2Crowd 개인정보취급방침
NMPI Display
오토데스크는 NMPI Display가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 NMPI Display를 이용합니다. 광고는 NMPI Display 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 NMPI Display에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 NMPI Display에 제공하는 데이터를 사용합니다. NMPI Display 개인정보취급방침
VK
오토데스크는 VK가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 VK를 이용합니다. 광고는 VK 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 VK에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 VK에 제공하는 데이터를 사용합니다. VK 개인정보취급방침
Adobe Target
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Adobe Target을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Adobe Target 개인정보취급방침
Google Analytics (Advertising)
오토데스크는 Google Analytics (Advertising)가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Google Analytics (Advertising)를 이용합니다. 광고는 Google Analytics (Advertising) 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Google Analytics (Advertising)에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Google Analytics (Advertising)에 제공하는 데이터를 사용합니다. Google Analytics (Advertising) 개인정보취급방침
Trendkite
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Hotjar
오토데스크는 Hotjar가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Hotjar를 이용합니다. 광고는 Hotjar 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Hotjar에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Hotjar에 제공하는 데이터를 사용합니다. Hotjar 개인정보취급방침
6 Sense
오토데스크는 6 Sense가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 6 Sense를 이용합니다. 광고는 6 Sense 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 6 Sense에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 6 Sense에 제공하는 데이터를 사용합니다. 6 Sense 개인정보취급방침
Terminus
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