문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5)   지난 호에서는 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 데이터베이스에 어떠한 정보가 유용한 정보인지를 판단하기 위하여 종이의 역사와 동아시아 전통 종이의 차이를 정리하였다. 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상 및 빛의 투과 특성, 전통한지의 우수성과 전통 계승 및 보존의 중요성에 관해서 살펴보았다.  이번 호에서는 국내외의 고지도를 소개하고 고지도에서 얻을 수 있는 다양한 지리 및 역사 정보에 관하여 살펴본다. 근대의 측량 기술이 도입되기 전에 제작된 고지도의 한계와 수록된 정보의 해석에 있어서의 주의점에 관해서도 생각해 보고자 한다. 고지도 데이터베이스의 중요성과 문화유산, 역사, 인문학 분야에서의 해석 및 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 대동여지도와 대한민국전도의 유사도와 축척 비교(10리를 4km로 계산하면 대동여지도는 실제의 크기보다 약 25% 크게 그려져 있다.)   우리나라의 지도 국어사전에서는 지도(地圖)를  ‘지구 표면의 상태를 일정한 비율로 줄여, 이를 약속된 기호로 평면에 나타낸 그림’으로 설명하고 있다. 근대 이후에 제작된 지도를 바탕으로 한 설명이라고 볼 수 있다. 현대에는 수치 정보를 바탕으로 한 지리 정보 시스템(GIS : Geographic Information System)과 GPS(Global Positioning System)를 사용하여 항공기, 선박, 자동차 및 보행자의 위치를 무선으로 안내하는 시스템이 사용되고 있다. 지도의 수치 정보와 자신의 위치 정보는 컴퓨터에서 처리되며 화면에 표시된다. 물론 전통적인 방법으로 종이에 인쇄하여 사용하는 것도 가능하다. 우리나라 지도 제작의 역사는 삼국시대 이전으로 거슬러 올라갈 것으로 추정된다. 삼국시대 이전에도 외부와 교류가 활발했고 기록 활동도 있었으므로, 어떠한 형태로든 지도가 만들어졌을 것으로 보인다. 필사에 의한 간단한 약도부터 초기 형태의 지도가 만들어져 활용되었을 것이다. 그러나 현재는 조선 시대 이후의 것들만 전해지고 있다. 현존하는 고지도 가운데 가장 오래된 지도는 조선 초기인 1402년(태종 2년)에 제작된 ‘혼일강리역대국도지도’이다. 이 지도는 당시 제작된 세계 지도로는 세계적으로도 가장 뛰어난 지도 중의 하나로 인정되고 있으나 원본은 전하지 않는다. 필사본은 일본 류코쿠대학이 소장하고 있다. 일본 텐리대학과 서울대학교 규장각에는 필사 모사본이 있다.  조선 전기에는 국토의 측량을 기초로 우리나라 영토의 부분부분을 그린 지도가 활발하게 만들어졌다. 조선 전기의 대표적인 전도(全圖)로는 1530년(중종 25년)에 간행된 ‘신증동국여지승람’에 수록된 ‘팔도총도’를 들 수 있다. 이 전도는 특정 지역의 지역적 성격을 종합적으로 지도와 함께 기록한 지지(地誌)를 보완하는 형태로 부도(附圖)의 형식을 영토의 전체적인 모양을 두 면에 수록하였으며 대표적인 산, 강, 고을의 이름이 간략하게 적혀 있다.    대동여지도 개항 이전인 1876년(고종 13년), 근대적 측량이 이루어지기 전에 제작된 한반도의 지도 중 가장 정확한 지도로 꼽히는 것이 ‘대동여지도’이다. 김정호가 1861년(철종 12년)에 지도첩의 형태로 제작한 한반도의 지도이다. 접었을 때의 책의 크기는 가로 20cm, 세로 30cm로 보관과 운반이 용이하게 만들어졌다. 지도는 가로 19판, 세로 22층(또는 22첩)으로 이루어졌다. 지도의 축척을 나타내는 방안(方眼)에 의하면 지도의 한 면은 가로 80리, 세로 120리에 해당하며 지도의 두 면이 한 장의 목판으로 인쇄되었다. 지도를 펼치면 가로 약 3.8m, 세로 약 6.7m에 이른다. 현재 세 건이 대한민국의 보물로 지정되어 있으며, 대동여지도의 인쇄에 사용된 목판이 2008년에 대한민국 보물로 지정되었다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 현재의 한반도 지도의 윤곽과 비교해도 손색이 없다. 1834년(순조 34년)에 제작하고 1840년대까지 3차례에 걸쳐 개정한 ‘청구도’와 1530년에 편찬한 ‘신증동국여지승람’ 등을 참고하여 만들어진 것으로 여겨지고 있다.  대동여지도의 백두산 부분을 살펴보면 단순한 지리 정보 뿐만 아니라 청나라와의 국경을 정한 내용, 청나라와 조선의 담당자, 비석을 세운 날짜 등을 기록하여 세운 비석인  정계비(定界碑)의 위치까지 표시되어 있다.(그림 2) 정계비를 세운 날짜는 강희 51년 5월 15일로 1712년(숙종 38년)의 일이다. ‘강희임진정계(康熙壬辰定界)’라고 적혀 있어 청나라 강희제의 임진년인 1712년에 청나라와 조선의 경계를 정해서 비석을 세운 것임도 기록해 두었다. 대동여지도가 1861년에 만들어진 것이므로 149년 전의 역사적 사실을 기록한 셈이다. 이처럼 고지도에는 단순한 지리 정보뿐만 아니라 역사 정보도 기록되어 있는 경우가 많아, 귀중한 역사 연구자료로서의 가치도 매우 높다.    그림 2. 대동여지도에 그려진 백두산 부분.조선과 청나라의 국경을 표시하기 위하여 1712년 5월 15일에 세워진 백두산정계비의 위치가 표시되어 있다.    대동여지도는 100리(里)를 1척(尺)으로, 10리를 1촌(寸)으로 한 백리척(百里尺) 축척의 지도이나 당시의 10리를 현재의 길이 단위로 정확히는 알 수 없다. 조선 시대의 10리를 오늘날과 마찬가지인 4km로 계산하면 축척은 1 : 16만으로 계산된다. ‘대동지지’와 ‘속대전’의 기록인 “주척(周尺)을 쓰되 6척은 1보(步)이고 360보는 1리(里)이며 3600보는 10리로 된다”라는 내용을 기준으로 축척을 추정하면 1 : 21만 6000이다. 그러나 필자가 현대에 만들어진 지도와 크기가 유사하게 조정하여 대동여지도의 축척을 계산하면 약 1 : 12만 8000이었다. 문헌상의 기록을 바탕으로 추정한 축척과는 25% 또는 69%의 차이가 발생한다. 대동여지도에서는 실제 거리로 약 1280m(=1.28km)에 해당하는 직선 거리가 1cm로 표시된 셈이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스의 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰, 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 2022년 전 세계 자동차 생산량은 5.7% 증가하여 8540만 대를 생산할 것으로 예상된다. 그러나 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.      유체의 난류 모델링 난류는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 수년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명하면 다음과 같다.   직접 수치 시뮬레이션(DNS) DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다.   대규모 와류 시뮬레이션(LES) 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도, 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다.   레이놀즈-평균 나비에-스토크스 모델(RANS) RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 - DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 솔루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 SCM(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Focus 17　디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스, 디지털 기술 기반의 제조산업 혁신 및 성장 전략 소개 22　빌드스마트포럼 2024, Al와 메타버스의 시너지로 변화하는 AEC 탐구 24　마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시 26　로크웰 오토메이션, AI·클라우드 접목한 디지털 제조 기술 소개 28　한국산업지능화협회, ‘2024 스마트공장엑스포와 산업지능화 콘퍼런스’ 개최 51　오라클, 모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략 발표 54　델 테크놀로지스, AI 시대 겨냥한 기업용 PC 제품군 소개 56　레노버, “더 많은 CPU 코어로 워크스테이션 성능 높인다”   People&Company 30　한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장　더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진 33　데이터킷 필리프 블라슈 CEO　CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   Case Study 36　책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련　유니티 뮤즈의 텍스처/스프라이트 생성 및 파운데이션 모델 New Products 40　리브랜딩과 함께 건축 설계의 생산성 강화　캐드마스터 2025 44　AI로 생산성 높이는 기업용 PC 프로세서　라이젠 프로 8040/8000 시리즈 46　AI 기반 워크플로 강화하는 전문가용 GPU　RTX A400/A1000 48　콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화　언리얼 엔진 5.4 프리뷰 58　이달의 신제품   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 프레임워크와 네 가지 스피어 64　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　기업 성장 맵 – 엔비디아 편   On Air 73　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　배터리 산업 동향과 배터리 최적화를 위한 설계/시뮬레이션 기술 60　New Books 68　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 74　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈AI CLIP 모델의 이해/코드 분석/개발/사용 82　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2) / 이소연　포인트 클라우드 기능 85　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (5) / 최영석　캐디안 2024의 스크립트 기능 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2025의 새로운 기능   Reverse Engineering 94　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5) / 유우식　고지도 데이터베이스   Analysis 103　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2) / 씨투이에스코리아　시뮤필의 복합재 수지 해석 기능 소개 106　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 노은솔　PyMAPDL의 기초부터 활용까지 110　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1) / 안치우　1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라 120　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9) / 나인플러스IT　미래 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션   Mechanical 114　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12) / 김주현　사용자 정의 피처의 생성 및 활용   캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

지멘스는 메르세데스 벤츠와 협력해 자동차 산업의 지속 가능한 공장 계획의 미래를 촉진하기 위해 디지털 에너지 트윈을 공동 개발했다고 밝혔다. 지멘스와 메르세데스 벤츠의 디지털 에너지 트윈은 오는 2039년까지 전 세계 자동차 제조업체의 생산 현장을 100% 재생 에너지로 운영한다는 비전을 실현하기 위해 설계됐다. 공장을 새로 건설하거나 기존 공장을 재설계/확장하는 경우에 초기 단계에서 에너지 계획 프로세스를 개선, 단순화 및 가속화함으로써 계획 시간을 단축하는 것이 핵심이다. 디지털 에너지 트윈은 디지털 혁신을 가속화하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터를 기반으로, 다양한 산업에 맞는 맞춤형 제품과 솔루션을 공동 개발할 수 있도록 지원한다. 독일 진델핑겐의 메르세데스 벤츠 공장인 ‘팩토리 56’에서 설계 및 테스트된 디지털 에너지 트윈은 건물, 기술 장비 및 에너지 생산의 행동 모델을 기반으로 기상 데이터, 부하 프로파일 시뮬레이션, 건물 자산 셀렉션 및 치수 측정과 같은 입력값을 연결한다. 또한, 물리적 에너지 시스템을 시뮬레이션하여 에너지 사용에 관한 시나리오를 검증하고 에너지 효율 및 관련 비용 절감, 배출량 감소 등 원하는 결과를 최적화하는 방법에 대한 권장 사항을 제공한다.     지멘스와 메르세데스 벤츠는 지난 2021년 지속 가능한 자동차 생산을 위한 전략적 파트너십을 맺은 이후, 지속 가능한 생산 방식의 디지털화를 발전시키기 위해 협력을 진행하고 있다. 이번 협력으로 양사는 지멘스의 탈탄소화 및 에너지 트윈 분야 노하우와 메르세데스 벤츠의 자동차 산업 지식을 결합하여 자동차 환경을 위한 확장 가능한 도구를 개발하게 된다. 지멘스는 메르세데스 벤츠의 글로벌 생산 네트워크 전반에 걸쳐 디지털 에너지 트윈을 광범위하게 구현할 수 있도록 교육 및 지원을 제공하고, 유지보수 및 지속적인 개발을 담당할 예정이다. 지멘스 스마트 인프라 부문의 마티아스 레벨리우스(Matthias Rebellius) CEO는 “디지털 에너지 트윈은 운영 및 에너지 사용 시나리오를 정확하게 모델링함으로써 초기 계획 단계에서 더 빠르고 투명한 의사 결정을 가능하게 한다”면서, “이는 지멘스가 현실 세계와 디지털 세계를 결합하여 산업에서 확장 가능하고 지속 가능한 발전을 추진하는 방법을 보여주며, 최적화된 계획, 건물 운영 및 생산을 위한 통합 프로세스를 향한 첫걸음”이라고 전했다. 메르세데스 벤츠의 아르노 반데르 메르베(Arno van der Merwe) 자동차 생산 기획 부사장은 “디지털 에너지 트윈은 에너지 효율적인 빌딩 프로세스를 성공적으로 시각화, 분석하고 지속 가능한 방식으로 최적화하기 위한 해답”이라면서, “이 접근 방식을 통해 기존 공장 건물을 더 잘 이해하고 살아있는 스마트 빌딩으로 전환할 수 있다. 이 혁신적인 기술 덕분에 우리는 건물의 잠재력을 극대화하고, 메르세데스 벤츠의 글로벌 생산 네트워크에서 에너지 효율적이고 지속 가능한 건물 사용에 대한 미래 지향적인 기준을 세우고 있다”고 전했다.

한국지멘스는 지멘스그룹이 4월 22일~26일 독일에서 열린 세계 최대 규모의 제조업 박람회 ‘2024 하노버 산업박람회(하노버 메세)’에 참가해 제품 및 솔루션을 선보였다고 밝혔다. 지멘스는 올해 2500㎡ 규모의 부스에서 ‘혁신의 가속화(Accelerate Transformation)’를 주제로 전시를 구성했다. 자동차, 식음료, 화학, 반도체 등 주요 산업 분야의 디지털 전환을 위한 핵심 기술을 소개하면서, 첨단 기술과 파트너십을 통해 산업이 어떻게 지속 가능성과 경쟁력을 강화할 수 있는지를 보여줬다. 특히 마이크로소프트 및 셰플러(Schaeffler) 그룹과 협업한 AI 머신 비전과 지멘스 인더스트리얼 코파일럿(Siemens Industrial Co-pilot) 등의 애플리케이션을 강조했다.     지멘스는 이번 전시회에서 엔지니어링을 위한 생성형 인공지능(AI) 제품인 ‘지멘스 인더스트리얼 코파일럿’을 발표했다. 이 제품은 숙련된 작업자 부족, 생산 효율성 및 지속 가능성 향상 등과 같은 주요 과제 해결을 궁극적인 목표로 하며, 모든 규모의 산업 고객이 생성형 AI를 활용하여 운영을 혁신할 수 있도록 돕는다. 지멘스 인더스트리얼 코파일럿을 통해 엔지니어링 팀은 시간과 노력, 오류 발생 가능성을 줄일 수 있다. 이번 하노버 메세 기간 중 지멘스와 셰플러는 지멘스 인더스트리얼 코파일럿에 대한 공동 작업을 확대하기 위한 양해각서를 체결했다. 지멘스 인더스트리얼 코파일럿은 올 여름부터 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’ 마켓플레이스에서 다운로드할 수 있다. 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오의 또 다른 제품으로 ‘일렉트리피케이션 X(Electrification X)’도 최초로 공개됐다. 확장성이 높은 클라우드 서비스를 기반으로 구축된 일렉트리피케이션 X는 상업 및 산업, 유틸리티 고객의 까다로운 전기화 인프라를 관리, 최적화, 자동화하도록 설계되었다. 비용과 이산화탄소 배출량을 줄이는 동시에 효율성과 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 이와 더불어 지멘스는 최근 출시된 ‘지멘스 에코테크(Siemens EcoTech)’를 선보였다. 지멘스 에코테크는 제품 데이터와 성능을 투명하게 보여줌으로써 고객이 보다 지속 가능한 선택을 쉽게 할 수 있도록 고안된 전사적 자체 인증 라벨이다. 이 라벨이 부여된 제품은 지속 가능한 재료, 최적의 사용, 가치 회수 및 순환성이라는 세 가지 관점에서 전체 제품 수명 주기 동안 일련의 기준에 따라 평가된다. 현재 모든 지멘스 에코테크 제품은 100% 재생 가능한 전기를 사용하는 생산 시설에서 제조되며, 2030년까지 전 세계 생산 시설과 건물에서 탄소 발자국을 제로로 만든다는 지멘스의 목표 달성에 기여하고 있다. 한편, 전시회 기간 동안 지멘스 부스에서는 지멘스그룹 경영진을 포함한 150여 명의 고객 및 파트너 전문가들이 스테이지 프로그램 연사로 나서 다양한 업계 인사이트와 성공 사례를 공유했다. 특히 지난 4월 22일에는 롤랜드 부시 지멘스그룹 회장 및 최고경영자와 엔비디아의 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)이 AI 기반 산업용 메타버스에 대해 논의하는 세션을 진행했다. 이 밖에도 300 회 이상의 가이드 투어와 500명 이상의 업계 전문가와의 미팅 기회를 제공했다. 한국지멘스의 정하중 대표이사·사장은 “지멘스는 이번 전시회를 통해 AI, 탄소 중립, 에너지 관리 등과 같은 현재 글로벌 산업 트렌드를 선도하는 최첨단 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 소개할 수 있어 매우 뜻깊었다”며, “지멘스 엑셀러레이터와 같은 지멘스의 혁신 기술과 솔루션을 토대로 앞으로도 고객사들과 지속 가능한 동반 성장을 이룰 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 전했다. 한국지멘스의 티노 힐데브란트(Tino Hildebrand) 선임부사장 및 디지털 인더스트리 부문장은 “올해 하노버 메세에서 지멘스는 디지털 전환의 선두주자로서 최신 기술을 대거 선보이며 지속 가능한 미래를 한걸음 앞당겼다. 지멘스 인터스트리얼 코파일럿, 산업용 메타버스, 지멘스 엑셀러레이터 등 AI 및 디지털 트윈 솔루션의 선도적인 발전을 동반한 혁신을 구현해냈다. 이번에 선보인 최신 기술을 한국 시장에 신속하게 소개하여 국내 고객이 당면한 과제를 최우선적으로 해결하고 지속 가능한 디지털 전환을 적극 지원할 것”이라고 전했다.

다쏘시스템은 HD현대중공업 및 HD한국조선해양과 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일관화 통합 플랫폼 구축을 위해 전략적 협력을 진행한다고 밝혔다. 전략적 협력을 통해 3사는 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일원화, 생산 효율 향상 및 혁신을 위해 통합 플랫폼을 구축하는 것은 물론, 조선업의 일정 단축과 비용 절감, 고품질을 포함한 높은 건조 효율성 달성을 위해 협업할 예정이다. HD현대중공업은 선박 건조 분야에서 기술적 리더십을 강화하고 현재 조선해양산업이 직면한 최첨단/친환경 선박 개발, 제한된 인력, ESG 요구 등에 효과적으로 대응하기 위해 디지털 전환을 가속화하고 있다. 다쏘시스템은 세계 주요 조선소에 적용된 자사의 3D익스피리언스 기반 조선해양 전용 솔루션과 표준화된 프로세스를 활용하여, HD현대중공업이 추구하는 디지털 전환이 비즈니스 가치를 이끌어 낼 수 있도록 협력한다는 계획이다.     HD현대중공업의 전승호 기술본부장은 “HD현대중공업은 미래 첨단 조선소(Future of Shipyard : FOS) 비전 아래 스마트 십야드(Smart Shipyard) 구축을 추진하고 있으며, 이를 위해서는 과거의 설계 방법이 아닌 3D와 디지털 자산 기반의 디지털 트윈을 구축, 운영함으로써 스마트 쉽야드의 기반을 확고히 하고자 한다”면서, “다쏘시스템의 통합 플랫폼인 3D익스피리언스 활용에 대한 협력을 통해 HD현대중공업의 목표를 앞당겨 달성할 수 있기를 기대한다”고 말했다. HD한국조선해양의 이태진 DT혁신실장은 “모든 선박이 고객의 주문에 따라 맞춤으로 생산되는 조선 생산 현장은 4차 산업혁명의 최종 목적인 대량 맞춤생산(매스 커스터마이제이션)이 실현되어야 할 최적의 장소”라고 설명하면서, “항공, 자동차 등 양산 프로세스에서 좋은 성과를 거두고 있는 다쏘시스템의 버추얼 트윈과 3D익스피리언스 플랫폼의 활용이 디지털 트윈 기반의 미래 조선소를 개척하는데 도움이 될 수 있을 것”으로 본 MOU의 취지를 설명하였다. 다쏘시스템 코리아의 정운성 대표이사는 “HD현대중공업이 글로벌 리더로서 쌓아온 전문 지식과 노하우에 세계적으로 검증된 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼 기반 조선해양 솔루션을 접목함으로서 시너지 효과가 극대화될 것”이라며, “다쏘시스템은 계속해서 대한민국 선박 제조의 디지털화와 지속가능성 두 가지 목표를 동시에 지원할 것”이라고 말했다.