AU Class
AU Class
class - AU

Expanding Capabilities with Partnerships: Autodesk Fusion and Ansys Synergy

이 강의 공유하기

설명

This class will uncover the expanding capabilities of the Autodesk Fusion Electronics workspace Signal Integrity Extension, tailored for the modern demands of rapid design in connected consumer products. We'll focus on the groundbreaking partnership between Autodesk and Ansys, which is revolutionizing printed circuit board (PCB) simulation processes. Participants will learn how this collaboration enhances simulation precision and speed, enabling engineers to accelerate product development and market entry while conserving resources. Discover practical strategies and tools that you can integrate into your workflows to optimize design efficiency and effectiveness. This class is ideal for professionals seeking to use innovative PCB design complemented with simulation technologies to stay ahead in a competitive market.

주요 학습

  • Learn about collaboration for innovation, including how strategic partnerships can foster innovation and competitive advantage.
  • Learn how to apply signal integrity capabilities during the design process, enabling effective product development.
  • Learn to interpret and validate results of simulation for PCB signal integrity, which no longer needs to be post process.

발표자

  • Juliano Mologni
    Juliano Mologni is the Lead Electronics Product Manager at Ansys. Over 20 years of experience in computational electromagnetics, author of more than 60 peer reviewed journal and conference papers and patents related to automotive EMC. Involved in several RF and EMC projects with top Automotive, A&D, Appliances and High Tech companies. Previous experience includes being a Lead Application Engineer at ESSS, responsible for ANSYS electromagnetics initiatives in South and Central America, Systems Engineer at Delphi Automotive Systems in charge of wiring harness design and hardware engineer at WebTech Wireless. Holds a BSc degree in Telecommunication Engineering, a MSc degree in Microelectronics and his PhD thesis involves research on Automotive EMC and Signal Integrity.
  • Edwin Robledo 님의 아바타
    Edwin Robledo
    Embarking on my career in the communications industry, specializing in implementing fiber optics communications and data management, I transitioned into a more intricate sphere that allowed me to engage with circuit board designs through my association with the EAGLE PCB Design team. I extended my professional journey seven years ago by joining the Autodesk Fusion 360 team. Since then, I have created marketing content encapsulating various media, including blogs, videos, articles, landing pages, and webinars. This multi-faceted approach has been targeting promoting the electronic design capabilities of Autodesk Fusion, reflecting on my experience of electronic design and implementing marketing strategies that align with the industry's contemporary demands.
Video Player is loading.
Current Time 0:00
Duration 28:45
Loaded: 0.57%
Stream Type LIVE
Remaining Time 28:45
 
1x
  • Chapters
  • descriptions off, selected
  • en (Main), selected
Transcript

JULIANO MOLOGNI: So let's get started with our safe harbor statement. The presentations during this event may contain forward-looking statements about our outlook, future results, related assumptions, total addressable market acquisitions, products and product capabilities, and strategies. So those statements just reflect our best judgment based on the information that we have today. So just keep that in mind while we go through the presentation.

So today, our topic is "Expanding Capabilities with Partnerships: Autodesk Fusion and Ansys Synergy." So my name is Juliano Mologni. I'm a product manager here at Ansys. I'm responsible for some of our electronics products, and I also have Edwin Robledo from Autodesk. He created all the Fusion slides from Autodesk.

So we're going to cover, basically, two main topics. The first one is an overview of Fusion, which is the Autodesk cloud 3D CAD CAM/CAE software, and how Fusion Electronics works, and the reason for this partnership. Here at Ansys, we're embedding some of our access tech knowledge-- simulation tech knowledge into Fusion through an extension that we call Signal Integrity. So we're going to have two main parts. First one will be an overview of Fusion, and the second one will be an overview of the Signal Integrity extension.

So let's get started with Fusion. Autodesk Fusion is a cloud-enabled platform for design and manufacturing. So you have all the ability to create 3D models, as well as design printed circuit boards for electronics. Fusion is a web based product that can-- covers all your design requirements and create all the required files for your prototypes and manufacturing.

In Fusion, we do have an electronics. So we're going to try to highlight here the electronics part of Fusion. We have a collaborative environment, where mechanical CAD engineers can collaborate with electrical CAD engineers that are responsible for the printed circuit board design. We can make sure that PCB fits into an enclosure, right? And we already have, in Fusion, a very comprehensive library of components, and you can create your own.

We also provide, in Fusion, capabilities to simulate thermal and also some SPICE models. We have schematic design, PCB layout and routing, integration from the PCB into the 3D mechanical CAD. We also have a section for manufacturing. One of the things that we also provide in Fusion, it's the computational fluid dynamics for thermal management and cooling. And one of the focus, or the main focus of this presentation, will be the Fusion Signal Integrity extension.

So in this next slide, what we have here is a video that shows how we have, in Fusion, a case-- a 3D case. This is an air quality sensor. And you can see here the 3D CAD. What we can do is to make sure that we have this CAD, and we want to design a printed circuit board. And we want to couple them together to make sure that the PCB will fit in there.

So on the electronics part of Fusion, in here, you have the schematic. And you have all of your components. The first thing that we can do is bring that 3D geometry and couple that into our schematic and PCB design. So here, in this particular case, what we are seeing here is the 3D outline into this board where we have all the components. You can autoroute the traces. You can manually design the traces. And you can see here that the design of the PCB really fits into the 3D enclosure.

You can manipulate your components. You can see that the traces updates in real time. And you can also go to our library and create components. We have all the IPC rules in here, and you can use one of the components that is already available in the library. But you can easily create any component so you can use in your design.

Here, in this case, we brought the PCB, and we are creating the full 3D model of the electronics CAD, electrical CAD, and your mechanical CAD. Here, you can see that in the mechanical CAD, for some reason, if you need to manipulate or move a component, that reflects on the PCB design. So the mechanical engineering can affect the PCB design, if that's required.

In the end, what you can do is perform some of the simulations. One of the capabilities that we have in Fusion is the computational fluid dynamics you see here. You can see temperature because of-- your electronics will heat. So you want to run some thermal management analysis. And you can also see how this prototype will be manufactured.

Focusing more on the Signal Integrity extension, that's some of the Ansys technology that is embedded into Fusion electronics that enables PCB designers to get some insight with respect to the signal integrity or the electrical signals in your printed circuit board. At the Autodesk Fusion, you don't have a comprehensive technology for Signal Integrity as we have here at Ansys.

And the idea is not to bring that-- everything that we have at Ansys, bring that into Fusion. What we want to do is to provide some basic information that enables all the PCB designers to take quick decisions, right? And, of course, if they need to sign off their design, they can send all this information to Ansys and run a full comprehensive signal integrity analysis.

So the whole idea is that this technology does not replace the dedicated signal integrity experts that most of the companies today, they have, right? The whole idea is basically to use the 80-20 rule, is to provide some feedback early in the design cycle to avoid most of the common signal integrity problems that you can have in your PCB design. Of course, if you need some more sophisticated analysis, you can send all that information back to Ansys and run any kind of simulation-- thermal, electromagnetic, or even mechanical.

So let's focus more now on the background and the technical details of this Fusion Signal Integrity extension. So before we get started, let's talk about Signal Integrity, right? So you have your phone. You have your TV. All of that images and sound that you see on the screen, there are actually electrical signals that are traveling on your printed circuit board, right?

And we need to make sure that the design of your printed circuit board does not affect those signals because you want to see a very high-quality image. You want to communicate wirelessly with someone. You want to hear your song, your music without any noise, right? So signal integrity is all about maintaining the quality of the signal. What we do is that today, we have those digital signals that you can see here. And if you overlap all those-- what we call bits, you can get that eye diagram that you see on the right-hand side.

What's the most important metric in this particular case is that those electronics needs to understand what's the 0 and what's the 1 because we're transmitting digital signals. So that eye must be as wide and open as possible.

The biggest problem is that, depending on how you're designing your electronics, your printed circuit board-- the width of the traces, vias, and if you're using connectors and cables, that can affect the signal. So for example, here we have a signal that is being transmitted from point A. And you can see the signal is very clear, right? Those rectangles splits. As the signal propagates through the print circuit board's connectors, you see that there are some distortions, right? And what we want to do is to avoid that. And the design of the PCB really affects the signal integrity itself.

Here, we have in this example on the left-hand side a transmitter where we have that eye diagram. It's a very open eye. As the signal travels through this, what we call serial channel, it will see some bands on the traces, vias. And every time that you see that-- what we call an impedance discontinuity, part of the signal can be reflected back. Part of the signal can radiate, creating what we call electromagnetic interference. That's also undesirable. And part of the signal, of course, travels through the channel until it reaches the receiver.

So what we want to avoid is what we see here, that closing eye and that signal degrading in its quality. And there are many physical challenges that we see that affects signal integrity. One of them is the attenuation due to the dielectric and conductor materials. Your electronics, your printed circuit board, you have a stack up, which is usually a dielectric, usually FR4. Or it could be a mag 6 for backplane service. It could be reflections due to those 3D geometries, like vias.

So you have one trace that it's one layer of your printed circuit board, it needs to go to a different layer-- depends on how you design your vias that connects those layers. Part of the signal can be reflected back, as you can see in this animation in the middle of the screen.

We also have dispersion of the electromagnetic energy to the dielectrics and non-ideal conductors. So your copper is non-ideal, right? We have skin depth. You have copper roughness, etching effects, manufacturing tolerances that can also affect the signal.

And we also have crosstalk due to signals that are nearby, right? So if you have more signals that are close to the traces, that is transmitting the digital signal, you're going to have some electromagnetic interference, some crosstalk.

So one of the main things that all the PCB designers, they need to keep in mind, is to design those traces to keep a specific characteristic impedance, usually 50 ohms for single-ended nets and 100 ohms for differential nets. Characteristic impedance is one way that you can characterize transmission lines. So basically, what you have is one piece of copper, one net, one trace of copper. Then you have a dielectric, and you should have a return path-- a plane, right?

And if you create a cut on that, a cross-section cut, you see what we have here in this picture on the left-hand side. What's very important is that you can analytically calculate-- based on the width of the traces, the height of the dielectric, the height of your layers, the type of the material that you're using as a dielectric, you can compute this characteristic impedance. You can see here the equation, right-- the analytical equation. So again, usually 50 ohms for single-ended nets, 100 ohms for differential pairs.

Here's one example on how the thickness of your dielectric, your stackup, can change the characteristic impedance. Usually when you are going to use a specific microcontroller, an IC, the vendors, they provide some evaluation boards, the [INAUDIBLE]. And usually people just replicate that into their boards.

However, if you're using a different stackup-- meaning the same layout, but a different thickness for dielectrics or different material for your dielectrics-- that can change the characteristic impedance. You see here that as we change the thickness of the dielectric, the characteristic impedance here, this red plot, changes. Now it's 34, right?

You see that the eye is very closed. As we increase the thickness for a specific thickness, you see that we got 50 ohms. That is what we want and the maximum eye height. So the maximum-- or the better, the best signal integrity in this case.

And why do we have to keep 50 ohms? Usually the transmittal and receiver, they are 50 ohms. So your trace needs to be 50 ohms. If you have, for some reason, something on your trace that changes that impedance, you're going to have something-- what you see here on the bottom animation. On the top, you see a perfectly 50 ohm transmission line, a net that is sending a signal.

You see on the right-hand side the pulse. So the amplitude of the green pulse, on the output is 953 millivolts. So there's a little bit of attenuation, but it's there. In red is the reflection that you see on the input port. And down on the bottom, we did something just to change the impedance in the middle of the trace. We changed the width of the trace. And you see that now the signal sees a 32 ohms impedance.

And when the signal see that difference in impedance, part of the signal is reflected back, as you can see on the animation. And also on the plot on the right-hand side, you see that the green pulse decreases even more because part of the energy is reflected back, as you can see on the red plot. So what you want to do is try to avoid this. You want to avoid those impedance discontinuities.

So we saw that we can analytically calculate the characteristic impedance for all of these cross-sections. But if you take a look at your PCB, just a single net, the yellow one that you can see here, you can have many, many cross-sections. So in this case, we have 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 cross-section. So you have to do this for all of these 10 cross-sections. And you can't use the same equation because, each of these cross sections, they change.

Sometimes you have another trace nearby. Sometimes you don't have the reference plane. Sometimes you have two traces, right? So do these manually. It's not only error prone-- so you can make some mistakes-- but it's also take a long time.

So that's the reason we have the Signal Integrity extension. So with the click of a button, you can get, almost near time, the impedance for all of these cross-sections of your net. So in this particular case, we click the button, and you can see here the impedance for all the segments. And you can color plot that in your layout. So we grayed out all the other nets, and you can see that the color bar is showing the impedance on that trace.

We also compute resistance, capacitance, inductance per unit length for all of these segments. So instead of trying to do that math equation manually for all of these cross-sections for your entire board, which can take a long time, you can just click a button, select your net, click the button, and get all the results.

One thing that I want to mention is that we use an Ansys physics-based solver inside Fusion to provide that kind of information. We use a Method of Moments multi-conductor transmission line coupled to a parallel plate solver, which means that we take into account, without any simplifications, your entire layout, including your materials properties, electromagnetic properties.

So you have permittivity. You have lost tangents. We take that into account. We take the thickness and the design itself. So we consider all of that to compute impedance RLCGs. And you can see here, we can compute electric field, magnetic fields, and things like this that can provide some insight into the signal integrity of your design.

This is how you use the Signal Integrity extension. Basically, you can insert a target impedance-- let's say 45, could be usually 50 ohms. You can specify a tolerance, specify the net, the signal, and click Analyze. And there you go. In a few milliseconds, maybe a few seconds, you get this result. So here, we're showing that all of the impedance in all of these segments on your trace. So this is very powerful and it's extremely fast in Fusion.

Now, if you want to, you can also export that information to NCIS to get more in-depth insight. But let's see how this is going to work. So in Fusion, you can analyze signal and get a plot like this, right? So you can see there are some red-- means there's a difference in impedance on that particular region in the middle of your PCB. That's the top layer.

If we enable the visibility of the bottom layer, the layer right below this, you can see that there's a slot on the ground plane, on the reference plane. And that is changing the impedance. And that's something that we don't want, right? So you can fix that right away in Fusion, or you can send that information to Ansys. So with a click of a button, now you have this Ansys Electronics desktop where you can use one of our tools.

In our particular case, in here, we're going to use HFSS to use full-wave 3D solvers with adaptive mesh refinement to compute everything that you're seeing here. What you're seeing is an animation of electric field, both in magnitude and also the vectors.

So with HFSS, you can get a very full and accurate signal integrity, electromagnetic compatibility, power, integrity, thermal and mechanical simulations in the environment with this workflow. So again, in Fusion, you can identify those regions. You can fix that. In this case, you see here that we identified in Fusion, well, there's a slot, a hole in the ground plane. That's not what I want. So I can fix that.

But if you want to see-- quantify the fields, you can go to Ansys, like what you're seeing here. So the original design with the hole, you can see the near fields. They have a red hotspot. And that's something that we don't want. That hole, that slot, is actually radiating field. So you're going to have likely an EMI problem, as well. The eye diagram is a little bit closed, right?

Now, you fix the hole, right? There's no more hole, no more gap. You can see that there are no more red near field spots, hotspots. And also the eye diagram is much better. So with this technology in Autodesk, the PCB designers can, in a matter of a few seconds, identify issues and fix them, while they're still designing the PCB. If they want to quantify that, they can send it to Ansys, and they can quantify this.

So this is one validation that we have with measurements for this particular case. We have a signal traveling in a trace. And when you have this slot on the ground plane, you can see here the trace is traveling through the trace. You can see now there's a bunch of reflection. We don't want that.

On the top right-hand side, you see measurements and simulation near field. You can see the simulation matches extremely well, the near fields. And then the left side, you see the radiated emissions test at a 1-meter distance. You can see the simulation results in red and the blue simulation-- the blue plot from measurements. You can see there's a very good agreement, especially on the fundamental and harmonics. There's a little bit difference on the noise floor, of course, because of calibration, and noise, and lab environments. But the results there match very well, I would say.

And another thing that we can do for the Signal Integrity extension is to compute crosstalk. Crosstalk is something that we have for all of these printed circuit boards today. Usually when you have one of these components, one of these traces, and they have a signal that we're not interested in to evaluate right now, we have this-- that would be called aggressor, right?

So we have an aggressor where we have a signal propagating through a trace, and you might have some victim traces. So that could couple through electromagnetic fields. You can see here magnetic streamlines, magnetic field streamlines, and also electric field vectors. So, as you can see, if the aggressor and victim, they're close to each other, you're going to have lots of crosstalk. You've separate them, you're going to decrease that crosstalk. We compute this by computing-- by calculating capacitive coupling, inductive. We compute the RLCG on your entire cross-section.

Usually crosstalk is very-- is something that you can identify with an oscilloscope in time domain. So here on the top, you'll see a signal without crosstalk. And on the bottom, the signal with crosstalk. This is a 1 megahertz clock. And you have some crosstalk from some net that is really close by in the PCB.

So let's provide a demo here, one example where we can use the Signal Integrity extension again in Fusion to try to identify crosstalk issues. And you can send that information again to Ansys, if you want to quantify that.

So imagine that you were not using the Signal Integrity extension. You have to design your PCB, manufacture a prototype. And then when you go to the test, technician is going to say, hey, you have a crosstalk problem in this connector. This 1 megahertz clock. I probed the oscilloscope, and there's lots of crosstalk, lots of noise. Can you fix this?

Well, in the Signal Integrity extension, you can, just with the click of a button, plot what you call crosstalk coupling coefficient that will show you all segments that are creating some coupling. So here in this case, we have that 1 megahertz clock net. And you can see in white some of the segments that are coupling to that specific segment of these nets.

In some areas where you have some anti-pads on the vias, it's red because the coupling is much higher when you don't have a reference plane. So the keyer, instead of coming back to the source through the plane, is going actually back through all of these nets because it doesn't have a reference point.

So let's try to, first, do something obvious. Let's start changing the space between those segments. You can see here in this white area, that's something that we might want to change. So if you take a look at how the distance affects the crosstalk, here, we're separating those two traces a little bit. And as you can see, as we place them far apart, you can see that the crosstalk reduces. And that's something that we want to do. We want to reduce crosstalk. But there might be other things that we can look at in here and try to adjust your design instead of just separating traces.

One thing that you can do in Fusion is to filter this coupling. So you can filter areas with high coupling, right? So here, you can just drag that color bar. And you can see that there are two areas of very high coupling in red, right? If you zoom in into one of these areas, you see that they're red. And the reason for that is that they don't have a reference plane beneath them or on the top of them.

So again, the signal is returning through the source, through the path that has less impedance. And that's going to be the other traces. And you want to avoid that. So we can simulate this. You can send that signal. And as you can see, when that signal reaches that area without the reference plane, again, you see that bad things happen. You see lots of reflections. You see the signal going everywhere. And you don't want that, right?

So one thing that you can do on the revision, one, you can add some reference plane in there-- you know, add a via to connect to the ground, connect to all of the rest of your reference plane. And you can see there are two n And that's the reason we can't close the entire gap. But if somehow you can manage to reroute those two nets, and that's how-- added in here, you can actually close that gap. And you see on the revision 2, that small red region, it's gone. So it's a much better layout.

So if you compare the original design, on the top, you see lots of crosstalk. If you compare it to the revision 2, you see that the noise, it's very minor here. It's almost no noise you see in that signal. And that's what you want to do. So again, with the signal integrity extension, you can compute not only impedance RLGCs, but also crosstalk coefficient that can shows the PCB designer if they're going to have some issues and where to fix them. And that's extremely powerful. It doesn't require any PhD or expertise in signal integrity.

And let's see some validation of crosstalk. So again, that same technology that is embedded into Fusion 360 through the Signal Integrity extension is the same technology that we have been using in Ansys for decades now. And most of the companies around the world is using this same technology to mitigate signal integrity, power integrity, and EMC issues in their design.

And we do have validation that it was proposed in one of the IEEE conferences. It's called IEEE Electrical Performance of Electronics Packaging Systems. They provide some benchmarks-- you know, measurements. And then we simulate, and we see how they compare.

And those measurements, it's from a package. It was provided by IBM Watson Research center, right? They have a 50 picoseconds rise time. It's a step function on the aggressor. And we're measuring the near end and the far end crosstalk on the victims. So here is a close up of the nets that they were measuring here on the lab. You can see some of the pictures, and we're simulating.

So the crosstalk simulations, here we have measured on the left side, simulated on the right-hand side. You can see both for near end and far end, they match extremely well. If you overlay those results-- so here's the far end noise measurements. As you can see, there's some noise in the measurements.

And the simulated results, they match extremely well. So that same technology that it was validating in this benchmark, and have been using validated on hundreds, thousands of other cases, It's the same technology, the same physics-based server technology that we have in Fusion with the Signal Integrity extension.

So the main key takeaways in here is that with electronics design, Autodesk Fusion, you have the simulation enabling the PCB designers to take wise decisions, smart decisions. So they can design a better layout, trying to improve their signal integrity, and also increase their chances if they're going to have, EMC compliance test in the future. So this Fusion Signal Integrity extension which, again, uses our Ansys technologies provides-- without any signal, integrity expertise, provide those PCB designers with the tool that can show them where they need to fix their layout in their PCBs in order to improve their designs.

So with that, I'd like to conclude my presentation. Thank you very much for your time. And if you have any questions, please reach out to me any time. I'll be more than happy to answer any of the questions. So thank you very much.

______
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.