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Connection Design Workflows Using Revit, Robot Structural Analysis, and IDEA StatiCa Connection

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설명

In this session, we'll cover connection design workflows for structural engineers from both the East and West coasts of the United States, as well as other geographical regions in the world. Using Robot Structural Analysis Professional software, Revit software, and IDEA StatiCa Connection, we'll show how information can flow seamlessly from one party to another with no data loss and no data replication using IDEA StatiCA Checkbot. Engineers will finally be able to share their information for connection purposes to create a more efficient workflow. We will show multiple customer success stories from every region.

주요 학습

  • Learn how IDEA StatiCa eliminates the hurdles to connection design communication.
  • Become familiar with the connection design workflows that affect you the most.
  • Learn how to integrate a solid connection design workflow into your design workflow.

발표자

  • Ralph Pullinger
    Ralph is a Structural Engineer based in UK and has been working in the software industry the last 15 years. Prior to this he was in consultancy designing structures in steel, concrete, timber and masonry. For ten years prior he was in charge of his company's CAD and analysis requirements. He now works for a Czech company: IDEA StatiCa s.r.o. with offices in the United States, United Kingdom, Germany, Singapore and Benelux providing software for Structural Engineers to design and code check steel connections, steel members, concrete members and specific concrete discontinuity zones. IDEA StatiCa also develops for Autodesk Advance Steel, Autodesk Revit and Autodesk Robot Structural Analysis Professional (as well as many other similar applications).
  • Jason McNeil
    Jason McNeil, PE, has been involved in the steel industry for almost 15 years and has gained a broad range of experience working in steel detailing, structural engineering design, project management of steel construction, and structural software. In his role at IDEA StatiCa, Jason works with engineers and steel detailers to help them safely design and optimize structural details, namely steel connections.
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Transcript

RALPH PULLINGER: Hello and welcome. This is presentation BES2691, Connection, Design, Workflows. This is what we're going to be looking at today. Some brief introductions about myself and the company I work for, a bit about the background, and the problems I and my company have seen over the years. I will introduce a workflow that will work in any situation with practical examples. And last of all, there will be time for questions.

My name is Ralph Pullinger. I've been a structural engineer for over 40 years. I was born in Birmingham, England, hence the strange accent. Following a successful stint in consultancy, I have spent the last 15 years in the software industry helping engineers, detailers, and management realize their potential. My favorite question to ask is why, and you'll find out why later.

I worked for a company called Idea Statica. We are based in Brno, in the Czech Republic. It would be interesting to see how many of you have heard of us. We are a global software company specializing in both steel and concrete solutions with over 100 employees and 40 plus resellers. We are a trusted technology partner with Autodesk, to name but one. Our software is used extensively around the world and our results have been validated and continue to be validated by several renowned international universities at the top of their fields.

A bit about the background of the problem we are looking at today. One size definitely does not fit all. Methodologies for connection design exist that cover most countries. Some processes are more complicated than others. Over on the West Coast of the US and South America, we see what we call the structural bundle or code of standard practice, option one or two.

As we move steadily East, we see what's termed delegated design entering into the Eastern US, or what is known locally as code of standard practice option through A, B, or C. This delegated design even hits the UK, back home.

Over in inland Europe and Australasia, we tend to see an all in one approach. And all of these approaches, I'll go through in greater detail in the coming slides. Some of the gray areas we don't want to know about or have just not been able to assess. The design options that we're going to look at relate primarily to standard contracts. But when we see an IPD contract, things change up a gear or two.

So the first methodology, the structural bundle or cost one or two, can be found on the US West Coast. Although, it might be known locally under different names or even a different name. There is obvious benefit to be had with all of the design being done by one organization. The drawback, however, is that there is little or no fabricator involvement, which can lead to uneconomical use of material and sections.

The second methodology, known as delegated design, is perhaps the one where there is most to gain. Here the fabricator assumes responsibility for the connection design using information gleaned from the global structural design, but provided by the engineer. That is the key differentiator. The potential for over-design grows if valuable design information is not shared adequately.

The third methodology, which we've called, all in one, is very popular on mainland Europe and Australasia. Having seen this first hand over a number of years, I can see the obvious benefits. Coordination being the obvious. However, this workflow could still benefit by moving from an analog to a digital basis, as far too much paper is still being used.

Over the years, we've seen issues arise that relate back to the load effects shared with the designer. These load effects were not based on bona fide combinations, but the maximums or envelope loads. And these loads, again, were factored up by a certain percentage. This approach dates back to when I was starting out as an engineer and is still prevalent today. What this means in reality, is over-design, as connections that should work invariably do not.

When it comes to checking, we know that engineers struggle with the information overload that happens in design. But imagine a scenario where calculations are issued together with a 3D model of the connection that can be interrogated and viewed from any angle. Communicating all this to the fabricator efficiently is the next hurdle to overcome. In order to do this, they should be able to receive the design intent to base their detailed modeling on. It should also be easily incorporated into their design. If we are able to create a flexible and reliable workflow, one where information is not duplicated, then our industry can look forward to a bright future. One where risk is lessened and time and cost overruns are a thing of the past.

Some of the reasons why information is not shared is often down to two letters. I and P. Either intellectual property or professional indemnity. The former is often linked with the exchange of whole models, which are not really required by the connection designer. If the relevant load effects from the actual load combinations are published, then there is no need to worry. Indemnity, or insurance, should not be an issue either, if these loads are taken from the same model the global design came from.

If the engineer is not prepared to guarantee these results, then what is the point of the design. Sharing markups, either as PDFs or even as drawings, offers no real benefit. It can be seen as a massive step backwards. Excel schedules, on the other hand, are marginally better if they contain the correct information.

We all know that ours is a complex world with complex products, projects even, involving lots of consultants. Early engineering and fabricator involvement has a proven track record. Just look at ITD. If we were looking at connection checking, how do engineers currently do this? Do they wade through pages and pages of calculations looking for key results? Or do they recreate the connection design? Either way, there should be an easier and more efficient way to do this. If all of the design information could be shared, then checking should be quite straightforward.

The final hurdle to overcome is getting the information to the fabricator for detailing. It's the last thing to be done, but it's always the first thing that is required. Unfortunately, this is the way it's always been done.

We've talked a lot to engineers around the world. We've talked to fabricators, and we've talked to software vendors like Autodesk. We realized very early on that a good workflow allows engineers to work the way they want to with the tools they want to use and the ones they are used to working with. This solution being put forward today could equally apply to other solutions in the same field. We can connect multiple parties to streamline the design process at the end of the day.

On this slide, are the key processes involved in arriving at a successful connection design. We'll go through them one by one. In step one, we are seeing an early structural model that has been constructed in Autodesk Revit. This model contains all the structural information in the form of structural beams, columns, beam systems, slabs, and braces. No connections as yet.

It also takes advantage of the analytical model. That has evolved and developed over a number of years. Hopefully everyone knows that this information is available and can be used downstream by the likes of Autodesk, Robot, structural analysis, professional. However, we all equally know that this is not the case. Most likely the analytical model is being created by a different person, possibly in tandem. The process of transferring the model from Revit to Robot is quite straightforward.

The result of the direct air exchange facility from Revit to Robot is an exact duplication of the Revit model. This model could have been constructed from scratch, but that would have taken a considerable amount of time and duplication of effort. In this model are the same members with the same connectivity as per the Revit model. Loads and load combinations have been added. As you can imagine, modern codes create a lot of combinations. And once we have a good model, we can analyze it and generate an even greater number of results.

Sometimes it's quite hard to visualize what these results mean. But thankfully, Robot allows us to investigate and sense check our inputs. We can check the results by visualizing moments. We can check deflections by choosing the most appropriate load case and enabling the deflections to make it easier to read, we can highlight certain areas of the structure and get a better representation of the results, making sure it is as we expect. The big question is, what comes next.

The next step would be to update the structural model with the results of the structural analysis and design. Using the direct approach, we can integrate the results as well as any geometrical changes, i.e. changes in member section size. This is accomplished very easily by the reverse process, i.e. we're importing the data from Robot rather than exporting it to Robot. And Revit being Revit, any changes to the model will instantly update. However, this is more likely to be accomplished by a series of mark-ups indicating the changes. And I've yet to see this workflow, this digital workflow, in full use. If we can update the Revit model, then the results can also be stored and utilized further downstream. The results are stored in the results package. And we can explore those using the tools within Revit and again, even use these to document the design. We have access to the full scope of the results that we have developed within the Robot model.

So we've now seen what can be undertaken by one organization or even one person. We now have a structural design that is complete with results that have been validated that can be used again. The next step is where it starts to get interesting from the perspective of connection design.

What we can now do is publish the geometry, beams, columns, braces, et cetera, and their load effects to a structured database via solution called Idea Statica Checkbot. With Checkbot, we are able to recreate all of the key information required to design the connections without the massive overhead of the whole structural model.

This means that the connection designer receives the right information at the right time. Furthermore, with today's data sharing solutions, this is a relatively painless exercise. In Checkbot we are able to visualize the load effects and the load connections into design sets. This greatly simplifies the connection design process as we can now focus on key connections rather than all connections.

The load effects that we pull in from the Robot model are many. In fact, they are complete. We have algorithms within Checkbot that will reduce these to the most onerous. And we call these the critical load effects. After all, if we've got 163 load cases, we don't really want to be wading through all of those when we can just design on a subset of about eight, say, for instance.

Visualizing the load effects is as simple as selecting the connections that we are interested in, or sets of connections, and drawing those load effects out on the screen. If we were to open a column base with a brace connection, we can see the load effects that have come from the global model.

The load effects, as I mentioned, are many. The load effects have been reduced further to a subset of about eight. And we can see each load combination being applied to the model in turn. So when we design this connection, we don't design on maximums. We design through each and every load case. As a side note to this, once we have a connection, Idea Statica is also able to conduct a stiffness analysis. So the usual engineering, fixed or pinned assumptions can be validated and improved upon for a high level analysis check.

At the same time, fabrication details will start to emerge. Again, we are reverting back to Revit to show how these could be applied. These connection details may or may not be adequate, depending on the skill and expertise of the detailer. If we were to add a series of simple shear tabs to one of the top beam connections, we can visualize those quite easily in Revit. But we really want to be able to check these out in a more substantial manner.

Revit has plenty of tools that will comply different types of connections from simple shear plates to complex moment connections. It can apply these to different cross-sections with different arrangements. But what is relevant is that this model is using the same information that is also in Robot. As an additional step, not shown, it is also possible to export the steel work in its entirety to advance steel.

We've seen how to get the information published from Robot. What we're going to do now is publish a different set of information from Revit. In essence, it's exactly the same process. We use Checkbot to create a database based on, let's call it the fabrication model. And we are lucky in this case, that the load effects are also present in this model, so we don't have to ask for them.

If we were working with our results, say by using another analysis solution or if we were using Advance Steel instead of Revit, then we also have the option to merge geometry and load effects for the same connection across two databases. We can also request one of those intelligent Excel schedules, as we are able to import the data directly from Excel. But the important thing to recognize is that the schedule needs to have the right information.

This is one of the ways that we can break down the silos associated with connection design. If we run this initial connection through our comprehensive checking solution, Idea Statica connection, we will see that it fails, and it fails considerably. These checks that we are doing conform to the AISC code, but there are other codes that we can use in the design of our structural frames and connections associated.

When I said considerably, I meant considerably. If we see red on the overall check, red is bad. Luckily, we are able to investigate these shortcomings and assign a design from over 700,000 valid examples we have on file. When we run this through the check, the results are a lot better. If we see green, we're seeing sections that are being utilized well. If we see gray, they are not being used to their full extent. Luckily, we see no orange, which is bordering on bad, or red, which is bordering on-- which is definitely bad.

Now, unfortunately, we now must communicate these changes to the detailer. And previously this was done by sketches and change requests. Now we have change requests and access to a high fidelity IFC model that can be read into an IFC viewer or indeed read back into Revit. From a checking perspective, we can create an online model that is the same as the one created on the connection designer's desktop. So not only can we issue them the actual calculations but also a link to this 3D viewer.

This functionality can be further enhanced if the checking engineer also has a valid license of Idea Statica. It's as simple as sending an email. If you can type. So what have we just seen?

In step one, we created the initial structural geometrical model. In step two, we created the initial structural analytical model, which we could do either directly or independently. We chose Robot for this task. In step three, we updated the Revit structural geometrical model. And in this case, we also elected to pass the results. In step four, we created a structured database of connections with the geometry and the results from the Revit model.

This is the database that could be shared by connection, by two connection designers. In step five, we carried on and we created those fabrication level details. But imagine a model with many more connection details. How would we go about checking those connections one after the other?

And in step six, we created a database that could be used to design and code check those same connections that we created in Revit. The connections in steps four and six utilized the software. From Idea Statica.

In summary, then, I've shown you how to-- how connections could and should be designed and code checked. By reusing the right information at the right time, by the right people, this process will enhance your workflows. This workflow, or something very similar, can streamline your overall processes, reduce your risks, and create more cost effective designs that, by direct comparison, will also have less embodied carbon. A cheaper design has less carbon.

In reality, we can work with virtually any analysis, solution and any BIM solution. Just look at who we're able to partner with. For ease. I've highlighted the Autodesk Solutions with the red box. The process for many others is almost exactly the same or very similar. And I just go back to what I said in one of the original slides is that we empower engineers to work with solutions that they want to work with.

Thank you for being here.

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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
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NMPI Display
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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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