AU Class
AU Class
class - AU

Automated 3D Rebar Shop-Drawing Generation Using Revit: A Method to Achieve Double the Work Efficiency

이 강의 공유하기

설명

This session will explore the tool for automatic generation of 3D rebar shop drawing utilizing Revit. The tool uses parametric modeling to create complicated rebar shop drawings twice as fast as conventional methods. When applied to a diaphragm wall of the subway project, the tool achieved a labor cost reduction of 150,000 USD. In addition, the speeding up of the shop drawing creation process enabled a more rational design with more detailed design cross-sections, and a 10% reduction in rebar material compared to the initial design. To improve the efficiency of the subsequent rebar processing process, trials are underway to link rebar information in Revit with rebar processing machines. In large-scale infrastructure projects, activities related to reinforcement (such as drawing, fabrication, and assembly) significantly impact the schedules and costs. This tool is expected to contribute to solving human resource issues and to sustainability by reducing material losses.

주요 학습

  • Learn how to apply parametric modeling to automatically generate 3D shop drawings.
  • Discover how to streamline rebar construction from detailed design to construction using BIM.
  • Estimate the potential for reducing material losses in reinforcement works.

발표자

  • 香苗 宮岡
    Civil engineer at Shimizu Corporation. Experience includes construction management and design for tunnels and highways, and currently responsible for technology development. Specializes in BIM and develops applications that enhance the efficiency of design and construction processes, primarily using Revit.
  • Yuko Ishizu 님의 아바타
    Yuko Ishizu
    Yuko Ishizu is the representative of GEL and is based in Tokyo, Japan. She specializes in computational design within the fields of architecture and construction, dedicating herself to the development of computational tools that enhance design and construction processes. After graduating from Kobe University with a Master's degree in Architecture, she was honored with a Swiss government scholarship and completed the MAS CAAD program at ETH Zurich. Upon her return to Japan, Yuko embarked on her freelance career, gaining invaluable experience in the Design Department of Takenaka Corporation and in Design Tech at WeWork. Before founding GEL, she amassed expertise in developing plugins related to BIM and designing computational tools that span a broad spectrum, from design to structure, facilities, and civil engineering. She is meticulous about the application of technology, ensuring that lighter tasks receive nimble solutions while more complex challenges are addressed with robust tools. She undertakes programming for a diverse range of projects, from web apps to iOS, add-on development, and graphical coding. She is the co-author of 'Parametric Design with Grasshopper' and the author of 'Computational BIM with Revit + Dynamo'. Beyond her professional endeavors, Yuko has a rich background in education, having imparted knowledge at both corporate and academic institutions. Additionally, she serves as a board member of the Architectural Information Society.
Video Player is loading.
Current Time 0:00
Duration 36:47
Loaded: 0.45%
Stream Type LIVE
Remaining Time 36:47
 
1x
  • Chapters
  • descriptions off, selected
  • en (Main), selected
Transcript

KANAE MIYAOKA: So let's start our presentation. Thank you for coming to our session. We will be presenting on Automated 3D Rebar Shop-Drawing Generation Using Revit, a Method to Achieve Double the Work Efficiency. Let me first introduce about us. My name is Kanae Miyaoka from Shimizu Corporation. And my co-speaker is Yuko Ishizu from GEL company.

I am a civil engineer for Shimizu corporation, which is a Japanese construction company. We design and construct a wide range of structures from historical buildings to highrise buildings and infrastructure. Currently, I'm working at HQ in Tokyo, providing beam support service for projects in Japan and overseas. So please introduce yourself, Yuku Ishizu.

YUKU ISHIZU: Let me introduce myself. My name is Yuko Ishizu. And I'll be present to you Outburst based in Tokyo, Japan. My work focuses on computational design with architecture, construction, and civil engineering. I'm fascinated about developing computational tools that enhance design and construction processes. I'm focusing on applying technology in the right way, ensure that simple tasks are solved in lightweight solution, while more complex challenges get addressed with robust tools.

I handle programming across many areas, including web apps, iOS development, add-ons, and graphical coding. I also coauthor of the book Parametric Design with Grasshopper and wrote Computational Beam with Revit and Dynamo in Japanese.

In addition to my professional work, I have an educational background teaching at corporate and academic institutions. I also served as a board member of architecture information society in Japan.

KANAE MIYAOKA: So this is the agenda for this session. This session includes two parts. The first one is an overview of the development processes, including background and objectives, overview of development, on-site implementation, and its effect. And the second part details the development techniques, especially the steps in using tools, how the application was selected, and the details of the program and technical innovations.

Now let's begin the first part, development overview. Firstly, let me explain the background and objectives of the development. This is a view of assembly, the assembly of rebar for our subway construction project. In large scale infrastructures, rebar works such as drawing, manufacturing, and assembly, have a significant impact on the project schedule and cost.

Particular is the amount of 3D shop drawing is huge. And a lot of time and effort is devoted to creating, checking, and devising these drawings. Shop drawings are frequently revised as construction plans change. Each time this happens, short-term builds, section builds, and the pervading schedule must be revised. As a result, errors are likely to occur.

Our project have shown that more than 40% of design manpower was required for the work.

A good way to improve this task is to implement 3D shop drawings. However, creating 3D shop drawing tasks are a lot of the time. 3D shop drawings takes a lot of time even when created by highly skilled BIM operator familiar with rebar modeling. Additionally, errors can easily occur because the model can be very complicated. These are some of the barriers to implementing 3D shop drawing.

To solve this issue, we develop the automated 3D rebar shop drawing generation tool using Revit.

Here I will explain the overview of the development. This is a step in creation of a conventional 2D based shop drawing.

Here I will explain the overview of the development. This is a step in creation of a conventional 2D based shop drawings. The engineer gives instructions to create a shop drawing based on the information from the basic and detailed design studies. These instructions are often given orally or by hand on drawings, which can be burdensome for CAD operators and can also lead miscommunication. Therefore, we propose the route shown here. Also the development of the tool we used line inside the Revit and the Grasshopper.

So the important thing is to put the information from the detailed design into parameter data. By organizing labor information as parameter data and loading it into the program on Grasshopper, 3D shop drawings can be easily created in Revit.

This I will explain the development features. As you know, there are tools that support the creation of 3D models of the existing rebar, such as Revit, Rebar Functions, and SOFiSTiK. By using these tools, it is easy to create regular arrangement of labor as seen in basic design. However, shop drawings require irregular placement of rebar and the various type of shapes of rebar, according to the rules of each project.

So when we creating shop drawings, the applicability of these existing functions is limited. And eventually a lot of manual modeling is required. On the other hand, the developed tool organize a complex arrangement of labor found in shop drawings. Therefore, also it is takes more time to create parameter data. The complex model can be easily create in a very short time.

Now I will explain the parameter data, which is a key point of this development. This is the example of diaphragm wall. Parameter items are determined by the rules of rebar placement. The entire frame wall contains five types of rebar-- main bar, distribution bar, shear links, starter bar, and stiffener.

Since the placement rules are different for each type of rebar, the created the format for the parameter data for after organizing each rules. Here is the format of parameter data for diaphragm wall. The first lane-- name, face. z offset, y offset, is a parameter data. The user enters the new parameter information of the rebar for each information items.

I will explain each parameter items. First is shape. Shape is represent the rebar shape. The shape code is basically the permitted number of rebar shapes that is included in Revit. If we need to model a shape that is not included in Revit, we create an original rebar shape family. Those are letter A, B, C, D, like so, and tells the dimension by values defined by each rebar shape.

Next one is face and the offset. This is very important to locate. It's important to locate where the rebar will be generated. Face, the present face of the wall. In this development, the outside of the wall was set as number one, and the inside of the wall to be excavated is set as number two.

And X, Y, Z offset represents the distance between the starting position of the rebar and the origin. The origin point and the X, Y, Z settings are areas that we-- we means developers-- are free to determine. But we decided on them for ease of understanding for the users.

So next one is axis information. Axis parameter is set to indicates the direction of rebar bending As example, it's showing here in here, by setting the axis, it is possible to control the direction in which the rebar bends.

Finally, the rebar is generated in Revit by importing these parameters organized in this way into the program. So details of program and the in technical innovations will be presented in the next technical details part.

Now let's talk about on-site implementation. The developmental tool is being used in an actual project. The target site is a subway construction project called CP202 in Jakarta. This is a construction project to build three large subway station buildings and a subway between the stations. This subway runs North/South in center of Jakarta.

Here is a perspective of the completed three stations. The implementation was done for the diaphragm wall of three subway stations. The construction of the diaphragm wall was divided into a number of construction blocks called panel. The total construction quantity for the three subway station was number of tunnels is 382. And the concrete volume is 92,600 cubic meters. And the rebar volume is 13,800 tons.

So here I show you the workflow for on-site implementation. Before actual implementation,a A test trial of the developer tool was conducted with members of the on-site beam team who would be the users. As a result, we found it is difficult to create parameter data directory from the 2D technical drawings and the detailed design information. So we decided to create a rebar demarcation sheet as a step before creating parameter data.

This is a sample drawing that shows the shape of the rebar, its placement, and the location of the joint. Also, this creation is done by engineer. This rebar demarcation sheet allows even a person with no engineering knowledge to create parameter data.

After these macro improvements, modeling of diagram wall was performed using the developed tool. The conventional 2D-based drawings required three days for one panel. On the other hand, with the proposed method also the time was required to create a demarcation sheet and Create parameter data. But 3D modeling itself could be easily done in a short time. And the work time was completed in 1.5 days in total, including the time to create 2D drawings from the 3D model. This means in creation of construction drawings at twice the speed of conventional method.

As more additional effect, the traditional method requires a lot of time to make and review shop drawings. This often leads to delays with drawings not ready when construction starts and errors being found during construction causing rework.

A new tool reduces the time needed to create drawings. It allows for more detailed structural analysis without time constraints. By consulting just station structures and ground conditions, we develop efficient designs that reduce the amount of labor compared to the initial program. Additionally, parametric modeling improved the quality of the drawings.

Currently, we are able to proceed smoothly with the construction of three station buildings at the same time without any errors in the drawings. This is truly an example of front loading of BIM.

So now finish the first part. Let's move on to the next part.

YUKU ISHIZU: Now, let me dive in deeper into our more technical program explanation. In this project, retaining was of varying dimensions, but with the same structural configuration are used in the subway construction. This creates a need for a tool that can efficiently and accurately place a rebar. By developing a parametric model, we can streamline the process, enabling the tool to handle walls with different dimensions while maintaining consistency in the overall structure.

It automatically generates the standard component of main rebar, distribution rebar, starter bar stiffener bar, and shearlink while excluding individually different parametric models. The rebar is produced using native families, considering the possibility of adding manual adjustment later.

This program is a tool that generates rebar in Revit using RhinoInside.Revit. It needs a utilized information from CSV file that contain rebar details. The key aspect of automated generation using CSV file is ensuring the correct creation of the CSV data. To address this, the program includes a visualization feature that allows Rhino to quickly depict the rebar information, enabling you to verify the data before generating it in Revit. This functionality facilitate an interlocked workflow where you can edit the CSV and check the model ensuring accuracy and efficiency.

To use this tool, these three steps to generate rebars. First, enter all the necessary rebar information into CSV file, such as rebar type, shape, spacing, and count. Second, select the wall in Revit and load the CSV data into Rhino through Grasshopper using RhinoInside.Revit. In Rhino, you can visually confirm the rebar placement to ensure everything is correct. Third, once confirmed, instantiate rebar element in Revit and incorporate them into the detailed design and construction processes.

In step one, the user creates these three files, like those shown in this image. As mentioned earlier, the rebar's base point and plane are determined by wall space along with x offset, y offset that offset main axis and sub axis. The rebar types and shape are specified using shape and diameter columns. To alloy the rebar, we use spacing and count information and the shape parameter are determined with values for A, B, C, D, E, and G to specify the shape fully.

In second step, we load the data that was prepared in step one for each type of rebar. main rebar, distribution bar, startup bar, stiffener, and shearlinks. A separated CSV file is prepared. As you can see in the image, we load the data into Grasshopper. And from the Grasshopper UI, you can select visualize this desired CSV file that allow you to easily check and confirm the rebar configuration.

In the final step three, you can instantiate the rebar in Revit. With just the push of a button, the rebar is generated. If you have multiple walls with the same rebar configuration, you can easily create them by selecting each wall individually. Since the rebar is created using native Revit families, you can also use it to easy to make manual changes later if you need.

So why did we choose RhinoInside.Revit over Dynamo? Let me explain the key reasons. First, visual view functionality. Line I said, Revit allow us to visually check and manipulate the geometry directly in Rhino before finalizing the rebar placement. Unlike Dynamo, which requires a full integration with Revit to visualize changes, RhinoInside.Revit let us selectively export only the necessary parts to the model to Rhino for viewing the adjustment. This makes it more flexible too, especially when dealing with complex geometry or rebar layout as we can perform intermediate check efficiently.

Second, customization with Layer and UserText. While Dynamo supports parametric modeling, RhinoInside.Revit offers greater flexibility for manual input and customization using Layer and UserText features. This makes it easy to assign parameter and metadata to geometry, which crucial for fine tuning and management rebar placement. While Dynamo is structured along node-based approach, Rhino provide more intuitive control over the geometry and its associated parameters.

Third, superior geometry engine. Rhino geometry engine is more robust when handling complex and freeform geometries, making it ideal for projects involving intricate shapes like station retaining walls. While Dynamo is powerful for parametric workflow, it's not strong as strong when handling irregular geometry with same precision and adaptability as Rhino. This makes especially important when working with rebar in irregular shapes or parametric retaining walls.

Now, let me walk you through the technical details of the program. Now, let me explain the benefit of using RhinoInside.Revit with Python for rebar tools. First, convenience of Python. When developing various tools using RhinoInside, I often need a specific component such as rebar tools that aren't readily available by default. In these cases I rely on Revit API to write custom code. I prefer using Python over C# because Python allows me to avoid the need to reconfigure DLLs when Revit or RhinoInside.Revit version changes. This saves much time and reduce complexity.

However, there are challenges with version changes. Since I'm working with both RhinoInside.Revit and Revit API, there are frequent changes to keep up with. For example, with the release Revit 2023, the methods to access specific properties like labor diameter has changed. This means that I have to rewrite part of my code to ensure compatibility, and doing that in Grasshopper Python script can be quite tedious.

Another challenge is maintaining distributed Grasshopper files. When API changes cause tool to break, updating and distributing Grasshopper files can be difficult. User often modify these files. And when things break, it can take much time to track down and fix components that are causing issues.

So what is the solution? To address these problems, I've created a Python library and distribution installer. This solution makes it much easier to update and distribute the tool without handling, go through the hassle of manually updating every Grasshopper file. This also ensures that everyone is working with the latest version of the tool.

I'm implementing a feature that generate rebar bars from curve data in Rhino. Let me walk you through generating rebar from CSV data using RhinoInside. By the leveraging the necessary Python function.

These are two types of rebars, those using RebarShape and those that don't. Rebars without a shape are known as free form rebars.

For generating rebar with RebarShape, these are three essential methods that we can use. CreateFromCurves. This method generate rebar from the curve, which represents the center line of the rebar. The RebarShape is automatically determined by the system. If suitable RebarShape does not already exist in the project, a new one will be created automatically.

CreateFromCarvesAndShapes. This method also generates rebar from the curve but with a specific RebarShape. If a match shape isn't found in the project, the rebar will not be generated.

CreateFromRebarShape. This method generate rebar based purely on the RebarShape rather than using center. Instead of being based on calves, the rebar is generated using the bounding box of the shape.

Now, an important note. When we're using any of these methods, the generation location of the rebar can become complex, depends on the shape and diameter of the rebar. To simplify process generating rebar from CSV, we use CreateFromCurvesAndShape method. This approach generate rebar based on centerline, streamline the workflow.

Additionally, I've created functionality that generate curves from each RebarShape in Rhino. By mapping the shape between Rhino and Revit, I can now generate corresponding curves in Rhino by specifying the shape from Revit

We use Python to draw the center line of a Revit Shape directly in Rhino. This functionality allow us to accurately. replicate the center line geometry from Revit and visualize it within Rhino environment. By doing this, we can create mapping information that links the RevitShape and RhinoShape. This ensures consistency between the platform and allow for a seamless transition when working on rebar method in both Rhino and Revit.

The CSV file is used within the rebar tool to consolidate the information related to rebar shape. It summarize which RebarShape in Revit corresponds to which center type in Rhino when generating a central line geometry. By linking this RebarShape and central line types, we can ensure that rebar generated in Rhino matches an exact specification required in Revit, streamlining the entire rebar modeling process between two platforms.

Here is description of key columns in the RebarShape CSV file. First name, the name of shape in Revit. The second image, a link to an image file representing the RebarShape. These images provide a visual reference for the shape of dimension parameters.

Third, Revit family. The Revit family files was associated with RebarShape. This field includes a link, the specific Revit family files. Style, describe the style of the shape.

For HookAtStart and HookAtEnd, The hook angle at the start of the rebar is usually specified in degree, for example, 90 degree, 180 degree. If none hook is present, this value is typically set to 0.

HookOrientation. The orientation of the hook start and end rebar. Option, like right or left indicate the direction of the hook.

Links parameters, refer to the parameter that control the length of the rebar. This typically a dimension parameter label with letters such as A, B, C. For the length.

Rhino based line type. Describe the central line used in Rhino to generate the rebar. This would typically refer a specific line type such as rg01.

So let's take an example of RevitShape generation based on RhinoShape. In this case, straight line geometry, rg01, which is defining by the dimension parameter a. We can generate the corresponding RevitShape from this rg01 geometry by incorporating additional information such as HookAtStart, HookAtEnd, HookOrientation0, and HookOrientation1.

Some examples of the RebarShape generated this way include the RebarShape. 00, 01, 02, 03, 04, 05, 19, and 20. It's important to note that even though the center line might be the same, the final RevitShape will vary different, depends on the hook information.

By organizing RevitShape based on linear geometry types, we've made it possible to visualize all necessary RebarShape directly in Rhino. This ensures consistency between both platforms and allow us to work seamlessly across Rhino and Revit without losing any important RebarShape information.

Now that we've organizing in RebarShape and ensure that they can be fully visualized in Rhino, let's move on how we tackle the challenges related to a version control and Grasshopper file management.

This solution we developed was creating a Python library and distribution installer. This greatly simplified updates and distribution process. With this solution, user can continue using the same Grasshopper files even when I need to debug or improve features. This minimizes interruptions and reduce user frustration, making the workflow smoother and more efficient for everyone involved.

Here is a comparison of Grasshopper data before and after the improvement. As you can see before standardization, Grasshopper files were more complex and harder to manage. After the improvement by implementing standardized rules for rebar generation, we were able to simplify the structure significantly. This made this file cleaner and more efficient, streamlined the entire process. Not only did this clean up process reduce complexity, but it also greatly improved usability for the users. Now users can work with rebar generation rules that are both more intuitive and efficient.

In conclusion, by streamlining the Grasshopper files and standardizing rebar generation rules, we've not only simplified the process, but also made it far more user friendly and efficient. This ensures that the user can continue to work effectively while maintaining the flexibility needed for the future update

Thank you for the attention. And I'm happy to answer any question you might have. Thank you.

______
icon-svg-close-thick

쿠기 기본 설정

오토데스크는 고객의 개인 정보와 최상의 경험을 중요시합니다. 오토데스크는 정보를 사용자화하고 응용프로그램을 만들기 위해 고객의 본 사이트 사용에 관한 데이터를 수집합니다.

오토데스크에서 고객의 데이터를 수집하고 사용하도록 허용하시겠습니까?

오토데스크에서 사용하는타사 서비스개인정보 처리방침 정책을 자세히 알아보십시오.

반드시 필요 - 사이트가 제대로 작동하고 사용자에게 서비스를 원활하게 제공하기 위해 필수적임

이 쿠키는 오토데스크에서 사용자 기본 설정 또는 로그인 정보를 저장하거나, 사용자 요청에 응답하거나, 장바구니의 품목을 처리하기 위해 필요합니다.

사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

이 쿠키는 오토데스크가 보다 향상된 기능을 제공하고 사용자에게 맞는 정보를 제공할 수 있게 해 줍니다. 사용자에게 맞는 정보 및 환경을 제공하기 위해 오토데스크 또는 서비스를 제공하는 협력업체에서 이 쿠키를 설정할 수 있습니다. 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 이러한 서비스 중 일부 또는 전체를 이용하지 못하게 될 수 있습니다.

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

이 쿠키는 사용자와 관련성이 높은 광고를 표시하고 그 효과를 추적하기 위해 사용자 활동 및 관심 사항에 대한 데이터를 수집합니다. 이렇게 데이터를 수집함으로써 사용자의 관심 사항에 더 적합한 광고를 표시할 수 있습니다. 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 관심 분야에 해당되지 않는 광고가 표시될 수 있습니다.

icon-svg-close-thick

타사 서비스

각 범주에서 오토데스크가 사용하는 타사 서비스와 온라인에서 고객으로부터 수집하는 데이터를 사용하는 방식에 대해 자세히 알아보십시오.

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

반드시 필요 - 사이트가 제대로 작동하고 사용자에게 서비스를 원활하게 제공하기 위해 필수적임

Qualtrics
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Qualtrics를 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. Qualtrics 개인정보취급방침
Akamai mPulse
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Akamai mPulse를 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. Akamai mPulse 개인정보취급방침
Digital River
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Digital River를 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. Digital River 개인정보취급방침
Dynatrace
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Dynatrace를 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. Dynatrace 개인정보취급방침
Khoros
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Khoros를 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. Khoros 개인정보취급방침
Launch Darkly
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Launch Darkly를 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. Launch Darkly 개인정보취급방침
New Relic
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 New Relic를 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. New Relic 개인정보취급방침
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

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

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

icon-svg-hide-thick

icon-svg-show-thick

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
오토데스크는 Trendkite가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Trendkite를 이용합니다. 광고는 Trendkite 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 Trendkite에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Trendkite에 제공하는 데이터를 사용합니다. Trendkite 개인정보취급방침
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
오토데스크는 Terminus가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Terminus를 이용합니다. 광고는 Terminus 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 Terminus에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Terminus에 제공하는 데이터를 사용합니다. Terminus 개인정보취급방침
StackAdapt
오토데스크는 StackAdapt가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 StackAdapt를 이용합니다. 광고는 StackAdapt 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 StackAdapt에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 StackAdapt에 제공하는 데이터를 사용합니다. StackAdapt 개인정보취급방침
The Trade Desk
오토데스크는 The Trade Desk가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 The Trade Desk를 이용합니다. 광고는 The Trade Desk 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 The Trade Desk에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 The Trade Desk에 제공하는 데이터를 사용합니다. The Trade Desk 개인정보취급방침
RollWorks
We use RollWorks to deploy digital advertising on sites supported by RollWorks. Ads are based on both RollWorks data and behavioral data that we collect while you’re on our sites. The data we collect may include pages you’ve visited, trials you’ve initiated, videos you’ve played, purchases you’ve made, and your IP address or device ID. This information may be combined with data that RollWorks has collected from you. We use the data that we provide to RollWorks to better customize your digital advertising experience and present you with more relevant ads. RollWorks Privacy Policy

정말 더 적은 온라인 경험을 원하십니까?

오토데스크는 고객 여러분에게 좋은 경험을 드리고 싶습니다. 이전 화면의 범주에 대해 "예"를 선택하셨다면 오토데스크는 고객을 위해 고객 경험을 사용자화하고 향상된 응용프로그램을 제작하기 위해 귀하의 데이터를 수집하고 사용합니다. 언제든지 개인정보 처리방침을 방문해 설정을 변경할 수 있습니다.

고객의 경험. 고객의 선택.

오토데스크는 고객의 개인 정보 보호를 중요시합니다. 오토데스크에서 수집하는 정보는 오토데스크 제품 사용 방법, 고객이 관심을 가질 만한 정보, 오토데스크에서 더욱 뜻깊은 경험을 제공하기 위한 개선 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.

오토데스크에서 고객님께 적합한 경험을 제공해 드리기 위해 고객님의 데이터를 수집하고 사용하도록 허용하시겠습니까?

선택할 수 있는 옵션을 자세히 알아보려면 이 사이트의 개인 정보 설정을 관리해 사용자화된 경험으로 어떤 이점을 얻을 수 있는지 살펴보거나 오토데스크 개인정보 처리방침 정책을 확인해 보십시오.