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Boosting Project Performance: Engineering Automation Workflow Using Dynamo

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설명

Revit software is a powerful tool in the building information modeling (BIM) world that can be linked to Robot Structural Analysis software. Structural analysis requirements and constraints make this link difficult to manage and often result in time-consuming manual adjustments in models. This class will explain how you can use Dynamo for automated creation of intelligent models (including MEP design) and structural analysis models with one engineering data set input based on shaft structure and pumping station project example. The intelligent model output includes all necessary information, schedules with concrete, and mapped required reinforced steel quantities. The second model output uses the same unique geometry while considering all structural load cases and combinations required for detailed design. We’ll show you how this engineering workflow allows users—with a previously impossible agility— to react quickly to change, leaving more time to on focus on core engineering rather than model and deliverable generation.

주요 학습

  • Design the workflow to automate the creation of Revit and Robot Structural Analysis models using Dynamo.
  • Learn how to implement automation workflow as part of engineering projects to reduce time-consuming tasks, risk of errors, or inaccuracies.
  • Learn about maximizing automation workflow to quickly adapt on last-minute changes.
  • Learn about advantages and disadvantages of developing advanced Dynamo script.

발표자

  • Wojciech Mleczko 님의 아바타
    Wojciech Mleczko
    Civil Engineer interested in Bridge and Tunnel Structures with strong background of Building and Engineering Structures. Developing in Building Information Modelling and Structural Analysis.
  • Gary Furphy
    Gary Furphy is Director of Digital Engineering for Jacobs in the Middle East. Gary is a passionate leader, driven to transform operational approaches and drive adoption of technology to push boundaries to make project delivery more efficient and enjoyable. With over 25 years of global experience, having worked on a myriad of projects in both Europe and the Middle East, spanning sectors such as Pharmaceuticals and Rail. He had led the delivery of BIM and Asset Information on many projects. His holistic approach involves seamlessly connecting disparate solutions and methodologies to find the optimal approach for each unique need. Gary is passionate about fostering a culture of continuous learning and improvement, understanding the varying learning curves of individuals and encouraging an environment where knowledge and experiences are collaboratively shared and valued. Ultimately, Gary aspires to empower people to make better decisions through the application of digital technology.
  • Emmanuel Lagardette 님의 아바타
    Emmanuel Lagardette
    Emmanuel is an expert in structural analysis with more than 28 years’ experience in design technology and the AEC industries. In his current role, he leads a team of technical consultants solving complex problems to customers’ advanced requirements. As a technical consulting manager, Emmanuel combines his own broad technical background with a strategic business perspective to help customers develop holistic solutions.
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    Transcript

    WOJCEICH MLECZKO: Hello, everyone. This presentation is about developing of engineering automation workflow using Dynamo to improve product performance. We will cover aspects of package of scripts related to Revit and Robot Structural analysis. Furthermore, we will try to suggest potential improvement of post-processing tasks.

    EMMANUEL LAGARDETTE: First of all, we will give you a moment to read the Safe Harbor statement, which includes important information. Now, you have all read it, here is a brief introduction on Jacobs and who we are.

    [MUSIC PLAYING]

    WOJCEICH MLECZKO: My name is Wojceich Mleczko. I'm a Bridge and Tunnel Engineer representing Jacobs, and please meet my co-speakers.

    GARY FURPHY: My name is Gary Furphy. I'm a Digital Engineering Manager based out of Dubai in the Middle East.

    EMMANUEL LAGARDETTE: My name is Emmanuel Lagardette, Implementation Consultant within the Autodesk enterprise customer success organization. The agenda for this class is the following.

    After a short introduction including a brief on the shaft [INAUDIBLE], an overview of the project and the project team, we will review the typical challenge phase during the design phase of this kind of project, the solution we decided to implement helping to mitigate those challenges, and optimize project tasks.

    Then, we will have a look on the solution workflow more in detail, and as a conclusion, review and discuss the benefit of implementing this solution on the project. As an introduction, let's have a look with Gary on shaft [INAUDIBLE], the project itself, and the project team.

    GARY FURPHY: Thank you. You may ask yourself, why will you decide to automate an engineering solution around shafts? Well, shafts are actually everywhere. They're under our feet in pretty much every country in the world, and they have more similarities than differences.

    They're used for water supply, stormwater, drainage, hydroelectric, ventilation, and even in metros for emergency escape shafts. We believed we could improve outcomes by creating a solution that merged multiple processes across engineering, building information modeling, and analysis into one solution.

    We engaged with Autodesk to initially create a solution for one project in the Middle East and to test and validate those assumptions before expanding globally. This presentation is that story.

    WOJCEICH MLECZKO: We'll focus on drainage network project as an example where we have faced 35 kilometers of tunnels, what was followed by 30 shaft structures, the same type with various depth, diameter, and [INAUDIBLE] thicknesses. And due to the number and repeatability of structures, it was decided to automate the design process.

    GARY FURPHY: So as I said, we engaged Autodesk in this, and this is the project team that we came up with for creating this solution. We had Wojciech, myself, and Wolfgang Angerer-- who unfortunately couldn't be here today-- who's Engineering Tunnel Director also based in the Middle East.

    From the Autodesk side, we had Emmanuel, who's presenting today, and Ian Bond, the Principal Consulting Project Manager. Now, let's review some of the challenges with Emmanuel-- or myself.

    OK. So on all projects, change management is critical to success. Change will happen. It's how it's handled that's important. In the Middle East, we often have the advantage that we're building new infrastructure and greenfield sites. Yet, at the same time, our construction programs are extremely compressed.

    For this [? strange ?] project in the Middle East, we have internal and external influences that affect the engineering and outcomes. The design process can be highly impacted by modifications that occur throughout the project. There are plenty of reasons for this change to occur.

    On the left hand side of the slide, you see examples of some of these, and there's a lot of internal factors that can-- from modifications from different disciplines. On the right hand side of the slide, you can see the external influences on the project. We have influences from the clients themselves, location of tunnels, location of shafts, of infalls and outfalls.

    On land development planning, particularly when you're building new cities, there's a lot going on at once, and you may be constrained by plots of land or building in those areas. And of course, we have the hydrology, and also then adjacent utilities or future utilities to consider as well.

    Each change will have an impact on multiple disciplines working on a project in parallel. Furthermore, on a drainage and stormwater network, a modification on one side of the project might have massive impact on a whole network in a domino effect.

    So let's talk a little bit about the actual project change management. So on the right hand side of this slide, you're seeing an example that affects three disciplines where we have a workflow with a start, an input definition modification. Then, we have production from each those disciplines and outputs and checking.

    What we can see is that for this process, each time a modification is required, it impacts the input data of one part of the project, and each discipline check could require additional changes or completely invalidate the previous work. Those additional changes must be communicated to all other disciplines that have to perform, then, their own check and analysis considering their discipline-specific constraints.

    And then this implies even more changes to the project design. All of this requires a lot of rework and models, deliverables, analysis, CFD. This will mechanically increase the delay in knowing each change's precise impact, and obviously, increasing the design time and the budget.

    So when we look at creating an engineering solution for shafts like this, there's a number of business drivers. Number one, productivity. We need to do more with less. We want to integrate. So on a large scale project, there can be many disciplines and hundreds of people. We want to reuse the same information for many purposes.

    We also want to standardize the way we work. And we recognize that with the shaft automation, we can apply this as a global solution, and then we can also increase quality and insurance and bring more value for our clients. So the savings don't only impact our side, they also impact our clients as well.

    And then through optimization of network design, we can have a reduction in embodied carbon. Now, let's look at the solutions approach with Emmanuel.

    EMMANUEL LAGARDETTE: The shaft design are often standardized and based on the same concept, mainly to facilitate and rationalize the maintenance and operations phase. Our shaft design are standardized.

    This means one easy way of mitigating the impact of the design changes is to standardize their input data, automate their BIM and structural analysis models, the quantification of their required reinforcements, the deliverables, drawing, schedules, or even analysis reports.

    This standardization and automation have been done using the following technologies. Revit [INAUDIBLE] BIM model, Robot Structural Analysis for their structural analysis model, also linked to the BIM model, BIM 360 Document Management, used as a common data environment for the whole project hosting model files, but also project documentation, Microsoft Excel to manage and standardize approach to aggregate shaft input data, but also to compute specific [INAUDIBLE] and transfer it into the structural analysis model.

    Last but not least, as it is the backbone of this solution, Dynamo for Revit to automate [INAUDIBLE] Dynamo graph the creation of the BIM model of the structural analysis model, the analysis report, the reinforced concrete quantities, and also the drawing and schedule production out of the BIM model.

    Here is the solution workflow describing the solution. First of all, we have the Excel file for grouping all the input data that engineer can complete or update easily, the Dynamo graph A1 to create the BIM model, the Dynamo graph A2 create the structural analysis model from the Excel file and the BIM model.

    After those two steps, the structural engineers can perform their checks using Robot structural analysis, including the reinforced concrete design. If all design criteria are not met, engineers cannot take the shaft input data [? store in ?] Excel. The theme and structural analysis model can be updated until all design requirements are met.

    When all of those design requirements are met, the Dynamo graph actually generates automatically the analysis report from Robot structural analysis, the Dynamo graph A4, [INAUDIBLE] reinforcement quantities on each concrete component of the BIM model.

    The required reinforcement [INAUDIBLE] will be included in each shaft concrete component as a shared parameter in the Revit model. Finally, views, sheets, and [INAUDIBLE] of quantities will be generated automatically using the Dynamo graph A5.

    Let's now review the solution main principles. Those main principles are the following. All shaft project input data are stored in one unique Excel file. This file is a unique source of data used by [INAUDIBLE] tool easily manageable for any update or checking.

    The five automated tasks can be used independently. This ensures the flexibility of the workflow if needed in case of error. It is always possible to run one specific Dynamo graph to regenerate the BIM model [INAUDIBLE] report, or even to create an experimental structural analysis model.

    Thanks to being BIM 360, the common data environment used for this project, includes all project data as the input data [INAUDIBLE] but also the model and the deliverables. It [INAUDIBLE] project stakeholders to have a seamless access to the last update of the project data and control their versions.

    The automation tool has been developed in Dynamo for Revit based mainly on Python script, but also using the Visual Basic for application in Excel using straight versus compile plugins [INAUDIBLE] to adapt them very quickly to any potential changes from a project to another or even within the same project.

    Those four main principles help to reduce inconsistencies and risk of error during the design phase of the project while keeping the solution quite flexible. Let's now review the detailed workflow of the solution with Wojceich.

    WOJCEICH MLECZKO: The whole process of automation is controlled by the Excel file. Each row represents data for each structure, and each worksheet is associated with a particular data set, such as coordinates, element dimensions, soil parameters, loss load combinations.

    Starting from the general information source, coordinates, ground level, incoming and outgoing [? Thomas ?] diameter, angle from the north, and level with this data received [INAUDIBLE] of the structure. Next parameters are tunnel wall thickness and slope. The same approach is used for defining connections data.

    The next step is related to definition of elements parameters. This worksheet is connected with bottom chamber of the structure. You can define the diameter of the chamber, bottom slab, and top slab levels. They are calculated by the Excel.

    It's not a [? black box, ?] and all values can be controlled by the user engineer. What is also defined? Wall thicknesses, slab thicknesses, concrete grade for each element chosen from the list will be applied both in Revit and in Robot. Dimensions for access structures with openings are also defined in the Excel file.

    The same approach is used to define top chamber elements parameters. We can also define [INAUDIBLE] dimensions for each structural element and the soil layers by starting and ending level of each of them and groundwater level based on the weight. The ground pressure is calculated-- also the groundwater pressure

    Furthermore, we can define elasticity of the ground, which will be used for applying the supports. In this case, we can define up to five soil layers.

    Next logs defined in the Excel file are connected with the structural analyzer software such as [INAUDIBLE].

    For example, [INAUDIBLE] concrete for each chamber, temperature, including a maximum gradient, minimum gradient, heating, and cooling temperature. Shrinkage as an [INAUDIBLE].

    [INAUDIBLE] factor for further structural analysis. We can also define [INAUDIBLE] with proper label, nature, and then. The next advantage of this workflow is definition of load combinations for ultimate limit state, serviceability limits state, and others. By assigning proper load factor, we can adjust the calculation to understand that we want.

    As [INAUDIBLE] mentioned before, the whole workflow consists of a few Dynamo scripts. To create the BIM model, we need to open the first one related to Revit.

    The script is linked to the Excel file with input data. We only need to choose the number of substructure, which model we want to create for. Names of worksheets from where we need to extract data for this task are listed-- also variables, segregated, prepared for the programming process and geometric creation.

    Due to clarity, the transparency [INAUDIBLE] divided to sections where we cover aspects of [INAUDIBLE] concrete creation, incoming and outgoing tunnel openings, wall and slab types creation in Revit.

    Next parts are related to outline geometry in Dynamo. All these necessary point for further creation of elements in Revit. This task is done with the Python [INAUDIBLE]. We can find the defined functions to access Revit API.

    Through hundreds of lines of code, we set up the complete Revit model with thicknesses, materials, beam parameters if they are predefined. This approach is used for structural elements like walls and slabs.

    Now, let's run the script. With one click after a few seconds, we have precise model of the structure. Each element is marked.

    You can be sure about correctness of the elements, which could be very difficult to create with precision like this, such as incoming and outgoing tunnel openings, exactly defined diameter level and slope, shape of the branching concrete with slopes in each direction, parallel and perpendicular to the tunnel.

    Creation of this element in classic, manual way would take many hours, and this range of accuracy would be difficult to achieve. The important part of the Revit [? rated ?] script is creating the analytical model with Python script assigning spring supports to panels, which reflects the cooperation of the structure with the ground.

    We are also adjusting connections between the panels, including openings, which are placed in line with center of the walls.

    The BIM model can be exported to ACIS file format and saved on BIM 360 platform for CFD analysis. This procedure allows real time feedback delivered by hydraulic engineers. Furthermore, simplifies tracking of any changes and reduces the risk of inaccuracies.

    After receiving any comments, it's easy-- just with one click-- to remodel the structure before moving forward to structural analysis stage.

    To create a Robot structural analysis model [INAUDIBLE] before Revit model, we need to open a second Dynamo script.

    The approach is similar. Script is linked to Excel with input data. We [INAUDIBLE] need to choose a number of shafts structure, which model you want to create for. Names of worksheets from where we need to extract data for this task are listed.

    Name of the elements from Revit are mapped with the panels, which we will create in Robot. And the main node in Dynamo responsible for the whole task is Python [INAUDIBLE]. We are using Python programming to access software API, and the script covers creation of panels for each structural element, such as walls and slabs with definition of spring supports where it's needed.

    Creation of load cases, load combinations, which are predefined in the Excel file, and finally, application of all loads.

    Let's run the script. And for design reasons, the model has been divided into two parts, bottom and top chamber. Now, we can see the model of the bottom chamber. Additional script is responsible for the second part of the structure.

    And in the model, we have spring supports related to the soil layers, element's weaknesses correlated with Revit model, and [INAUDIBLE] the structure dimensions defined in the Excel file.

    The load cases-- we've applied the loads like ground pressure and the static load.

    Most of them are very time consuming during [INAUDIBLE] process of modeling. And we've got ready load combinations with load factors predefined in the Excel file.

    One of the important parts of this workflow is seismic load application. In case of underground structure like this, we are following [INAUDIBLE] approach. We are defining direction of the load as the angle from the north, then basing on seismic parameters [INAUDIBLE] ground movement is calculated.

    The load assigned the Excel to previously defined load cases in Robot structural analysis. And after clicking the button, the load is generated in the software, the application developed in VBA in Excel.

    The movement is calculated-- actually, recalculated to [INAUDIBLE] forces taking into account spring support elasticity. It takes a while because we are now recalculating and generating 1,000 of nodal forces. Doing this task manually, in my point of view, is impossible.

    And now, after choosing [INAUDIBLE] where the seismic load was assigned, we can see the nodal forces applied in the center of finite elements with the value changing along the height of the structure.

    With the load combinations, there are included two load cases, assuming the angle difference of 90 degrees. And this solution is very useful when changing the meshing dimensions. When decreasing or increasing finite elements, nodal forces disappear, and we end the application again.

    To automate the process of production of the structural analysis report, there is another script in the package [INAUDIBLE] defined template, such as 3D views with annotated panel thicknesses, mesh, [INAUDIBLE] load cases and load combinations, [INAUDIBLE] forces maps, and forces envelopes.

    We can reduce time-- therefore, costs, of course-- from 12 hours to one hour. [INAUDIBLE] it's very important to maintain the consistency of the present results for all structures.

    To insure the flow of information between the BIM model and structural analysis model, we develop the script which extracts the required reinforcement area on the center of finite element and the area. The next step calculates the volume for each panel and finally calculates the rate of reinforcement and creates shared parameter intervals to host this information for each element corresponding to a panel in Robot.

    The last part of the workflow is drawing production. You can produce, with one click, 3D views, plan views, and cross-sections, place them on the sheets, and drawings prepared this way are ready to annotate and print. And now let's focus on the conclusion with Gary.

    GARY FURPHY: Thank you, Wojceich, for that fascinating look into how we've developed this solution. Now, let's look at the investment in creating a solution like this. And note that in our case, the development has not stopped. We're building additional capability as we move forward.

    But for this solution in particular, if you look at the investment, we're talking roughly 1,200 hours to prototype, test, fail. And failure is always an option when you're doing something completely new. Then, we needed to validate and run the solution on one project. If we compare this to the traditional spend of approximately 3,400 hours, we can see that we are already more efficient, and we've made our investment back.

    And this is where it becomes really powerful. We then compare this to future spends on future projects where we're not starting from scratch, where we're just adding and developing on the existing solution, taking into account maybe local codes or various influences in different parts of the world.

    We may be looking at 600 hours on a project of similar size. This is less than 20% of the traditional approach hours. That's a very, very good value proposition.

    I'm just going to bring up a graph here, and this can show you. On a project where you're designing, in this case, 12 structures, by the time we have designed a third structure in automated approach, we've already broke even.

    So let's look at some of the benefits, disadvantages, and advantages. So some things you need to consider-- the initial development time. If you're going to do that while you have a project that's going on, you're not going to see any project progress while you're developing a solution because you're going to be creating that solution, prototyping, testing if it works or not. Your project team needs to be aware of that.

    Then, depending on the project particulars, it can be quite difficult to estimate the amount of time something's going to take. So if you have a new variation introduced-- so for example, originally, we were not going to do seismic loads for this solution. We decided we would because we are happy with the progress we were making in other parts of it.

    Or, for example, our initial thought on one project was to use baffle drop shafts, and then there was a change to vortex drop shafts. So we had to go back, re-prototype, test, validate, and make sure it worked.

    And then, of course, with any solution, you need to have a budget and a support team to be assigned. As the tools, our solution interacts with changes-- requires constant updates and debugging. So for example, versions of Revit or Excel or Robot structural analysis change, we will need to update this solution and test that it works with newer versions.

    Also, people's skill set. This is really key. Without people who understand both the engineering-- Python code, API calls, Robot, Revit, Dynamo-- you're not going anywhere. The number of people who can do this in world is quite finite.

    You need to find somebody who's excited about both the engineering aspect, the coding aspect, and working with these tools, and then you need to convince them to give up their time from their traditional project workload to work on something like this. Thankfully, we have those people here, and it's quite excited to see how far they've stretched the solution beyond what we originally thought was possible.

    And then, trust in engineering solutions. It can be quite difficult with many project managers and engineers to convince them that this works, especially when you're starting from scratch and you don't have a project in the past to say, well, we used it on these five projects, and it worked. So it's a hard sell. Therefore, it's critical that you have the world's leading [INAUDIBLE] experts as a stakeholder on your projects to help you get over that hump.

    And if we look at the advantages, we've significantly reduced the effort required to design shafts, and it's a big saving for our business. And we can be more competitive on bids. And it's a real value proposition in the sales stage as well.

    We have a reduction in errors because it's a single source of data. It might be a large source, but at least in multiple outputs, and we gain certainty in much earlier stages of projects. So at a traditional concept phase, we can produce pretty much detailed design and really test those assumptions and gain certainty that something is going to work in reality.

    And then if we look at the building information modeling, if we keep it at a stage that directly as it comes out of the solution without annotation, as things change in the project if we need to move shafts or change sizes of shops, we can model that without losing any time. There's very minimal input required to change size [INAUDIBLE] locations, and we can be extremely agile.

    The quality and consistency of this delivery is very high, so we're reducing the amount of technical checking required and enabling a higher focus in the pure engineering validation. So the benefit is clear to us.

    For a single set of engineering inputs, recreate multiple sets of deliverables and building information model, drawings sets, structural analysis, CFD, seismic load calculations, reinforcement quantity, calculation reports, force maps. In many ways, we've created digital twins or multiple sets of digital twins, and that's a really strong case for doing engineering automation like this.

    Thank you for your time, and thank you to Wojceich and Emmanuel.

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    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
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    6 Sense
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    Terminus
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    StackAdapt
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