아담 vs 딜리네이트

아담 장단점

• 단순한 텍스트 프롬프트만으로 3D 프린팅이 가능한 수준의 정교한 파라메트릭 모델을 생성하며, 생성된 결과물이 단순한 형상이 아닌 변수 수정이 가능한 상태로 제공된다는 점이 실무자들에게 높은 평가를 받습니다. 특히 Onshape 확장 프로그램 형태로 제공되어 기존 워크플로우를 깨뜨리지 않고도 피처 트리를 최적화하거나 반복적인 노가다 작업을 줄여 설계 속도를 최대 10배까지 높여줍니다. 또한, 초보자도 '모서리를 2mm 둥글게 해줘'와 같은 일상 언어로 정밀한 설계를 수행할 수 있을 만큼 인터페이스가 직관적입니다.

• 현재 Onshape와 같은 특정 웹 기반 CAD 플랫폼에 최적화되어 있어 SolidWorks나 AutoCAD 등 기존 데스크톱 소프트웨어 사용자들은 기능을 100% 활용하기 어렵다는 플랫폼 종속성이 존재합니다. 고도로 정밀한 기계적 제약 조건(Constraints)이나 수천 개의 부품이 얽힌 복잡한 어셈블리를 처리할 때는 AI가 설계 의도를 완벽히 파악하지 못해 수동 보정이 필요할 수 있습니다. 또한 무료 플랜의 제약이 크고 프로 플랜($29.99/월)의 가격대가 경쟁 서비스 대비 다소 높게 책정되어 있어 개인 사용자의 접근성이 낮을 수 있습니다.

딜리네이트 장단점

• 가장 큰 장점은 수작업으로 수개월이 걸리던 임상 데이터 수집 및 구조화 작업을 약 15배 이상 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 특히 논문 속 그래프(Plots)에 숨겨진 수치를 정확하게 복원하는 능력이 뛰어나, 데이터가 소실된 과거 연구 결과도 다시 활용할 수 있게 해줍니다. 글로벌 Top 10 제약사들과 협업하며 검증된 높은 데이터 품질과 품질 관리(QC) 프로세스를 제공하며, 이를 통해 임상 설계 단계에서 하루만 앞당겨도 발생하는 수백만 달러의 기회비용을 절감하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

• 제약 및 바이오 전문 엔터프라이즈 솔루션 특성상 일반 사용자가 접근하기 어려운 폐쇄적인 가격 정책을 가지고 있으며, 도입 비용이 상당히 높을 것으로 예상됩니다. AI가 추출한 데이터라 할지라도 임상 시험이라는 특수성 때문에 최종 단계에서는 반드시 전문가의 검토가 필요하다는 인적 리소스 부담이 여전히 존재합니다. 또한 현재는 영어권 기반의 연구 자료 처리에 최적화되어 있어, 한국어 등으로 작성된 국내 특허나 로컬 임상 자료에 대한 처리 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다는 한계가 있습니다.

아담 주요 기능

• Onshape 실시간 동기화 및 자연어 기반 지오메트리 편집
• 수정 가능한 파라메트릭(B-Rep) 모델 자동 생성
• 피처 트리 클린업 및 중복 병합 최적화
• 선택 컨텍스트 인식 기반 고수준 피처 생성
• STL/STEP 제조 파일 자동 내보내기
• FeatureScript 자동 생성으로 Onshape 네이티브 작업

딜리네이트 주요 기능

• AI 에이전트 기반 체계적 문헌 고찰 자동화
• 컴퓨터 비전을 활용한 그래프·도표 수치 추출(plot digitization)
• 100% 감사 가능한 데이터 출처 추적
• 특정 약물 계급에 특화된 대규모 데이터셋 구축
• 비구조화 문서(PDF·특허)의 구조화 변환
• 멀티소스 파라미터 추출 및 생물학적 메커니즘 탐색