델 테크놀로지스는 AMD의 차세대 데스크톱 프로세서인 라이젠 7 9850X3D를 탑재한 2026년형 ‘에일리언웨어 에어리어-51(Alienware Area-51)’ 게이밍 데스크톱 신제품을 출시했다. 델 테크놀로지스는 고객의 다양한 요구사항에 최적화된 PC를 제공하기 위해 인텔, AMD, 퀄컴, 엔비디아 등 글로벌 반도체 기업과 협업하고 있다. 이번에 출시한 에일리언웨어 에어리어-51은 지난해 출시한 인텔 코어 울트라 9 프로세서 탑재 모델에 이어 AMD 라이젠 7 9850X3D 프로세서 구성을 추가한 게이밍 데스크톱 PC로, 하드코어 게이머의 선택의 폭과 성능 옵션을 확장했다. 1998년에 첫 선을 보인 에일리언웨어 에어리어-51은 에일리언웨어의 최상급 플래그십 게이밍 PC 라인업으로, 첨단 기술과 차별화된 디자인으로 진화를 거듭하며 최상급의 게이밍 경험을 선사한다.   이번 신제품은 최고의 성능과 확장성을 원하는 게이머들을 위한 80L 풀타워 케이스로, 수년간 게임 커뮤니티 유저 등의 다양한 고객 피드백을 바탕으로 제작 및 검증된 제품이다.      이번에 출시한 에일리언웨어 에어리어-51은 라이젠 7 9850X3D 프로세서 및 2세대 3D V-Cache 기술과 함께, 최대 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU를 지원한다. 또한 최대 200W 이상의 CPU 전력과 600W 전용 그래픽 전력 헤드룸을 확보해, 고사양 AAA 게임과 AI 기반 크리에이티브 작업에서 높은 속도와 안정성을 구현하며 에일리언웨어 제품군 중 역대급 성능을 발휘한다. ‘양압(Positive Pressure) 공기흐름’ 설계로 혁신적인 발열 관리도 지원한다. 섀시 내의 모든 팬이 안쪽을 향해 시원한 공기를 끌어들이고, 발생한 열은 후면의 패시브 배기구를 통해 자연스럽게 배출하도록 설계되어 시스템 성능을 최상으로 유지할 수 있다. 제품의 전면과 상단, 그리고 하단 흡기구에 분리 세척이 가능한 통합 필터를 탑재해 먼지 축적을 최소화하는 장치를 마련했으며, 내부에 360mm 수랭식 쿨러를 탑재했다.  델은 게이머와 파워 유저를 만족시키는 확장성과 사용자 편의 기능도 이 제품의 강점으로 내세운다. 에일리언웨어 에어리어-51은 최신 규격인 PCIe Gen5 그래픽 및 SSD 스토리지를 지원하는 에일리언웨어 전용 ATX 메인보드를 탑재했다. 최대 길이 450mm 및 4슬롯 두께의 GPU를 수용할 수 있어 그래픽 성능을 원활히 확장할 수 있도록 했다. 다양한 길이의 GPU를 수용할 수 있도록 위치 조정이 가능한 그래픽 카드 고정 메커니즘과 홀더가 탑재되었다. 스토리지는 3개의 M.2 SSD 슬롯과 3개의 추가 스토리지 캐디(2.5인치 2개, 3.5인치 1개)를 통해 최대 6개의 드라이브를 장착할 수 있다. 한편, 섀시 곳곳에 배치된 QR 코드를 통해 부품 업그레이드 및 유지관리 동영상 가이드를 간편하게 확인할 수 있다. 에일리언웨어 커맨드 센터에서 내부 부품 등을 포함한 7개 ‘에일리언FX(AlienFX)’ 조명 영역을 개별 커스터마이즈하고 프로필로 저장할 수 있으며, 강화유리를 적용한 측면 도어를 통해 감상할 수 있도록 설계해 심미적인 만족감을 높였다. 네트워크 측면에서는 2.5G 이더넷과 함께 차세대 Wi-Fi 7 및 블루투스 5.4를 지원해 끊김 없는 연결성을 보장한다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “에일리언웨어 에어리어-51은 최첨단 기술과 차별화된 디자인으로 에일리언웨어 브랜드의 품격을 담아낸 제품으로, 이번에 선보인 AMD 탑재 모델은 극한의 성능을 원하는 하이엔드 게이머들에게 최고의 선택지가 될 것”이라며, “향후에도 델 테크놀로지스는 성능, 냉각, 디자인, 확장성 등 게이머들의 다양한 니즈를 반영한 혁신적인 게이밍 설루션을 지속적으로 선보일 것”이라고 말했다.

다쏘시스템과 엔비디아는 산업 전반에 걸쳐 미션 크리티컬 인공지능(AI)을 구현하기 위한 공동 산업 아키텍처 구축을 목표로 장기 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 이 파트너십은 다쏘시스템의 연례 글로벌 행사인 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World)’에서 발표됐다. 양사는 이번 협력을 통해 다쏘시스템의 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기술과 엔비디아의 AI 인프라, 오픈 모델, 가속 소프트웨어 라이브러리를 결합한다. 이로써 과학적으로 검증된 산업용 월드 모델(World Models)을 구현하고, 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼(Agentic 3DEXPERIENE Platform)상에서 숙련된 버추얼 동반자(Virtual Companions)를 통한 새로운 업무 방식이 가능해질 전망이다. 이를 통해 산업 전문가들은 한층 고도화된 전문 역량을 확보할 수 있다. 다쏘시스템은 자회사 브랜드인 아웃스케일(OUTSCALE)을 통해, 지속 가능하고 주권을 보장하는 클라우드 전략의 일환으로 AI 팩토리(AI Factory)를 구축하고 있다. 아웃스케일 AI 팩토리는 3개 대륙에 걸쳐 최신 엔비디아 AI 인프라를 활용해 3D익스피리언스 플랫폼에서 AI 모델을 운영할 수 있는 역량을 강화하는 동시에, 고객의 데이터 프라이버시, 지식재산권 보호, 데이터 주권을 보장한다. 엔비디아는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 기술로 다쏘시스템 설루션을 채택해 AI 팩토리를 설계하고 있으며, 이는 엔비디아 루빈(Rubin) 플랫폼을 시작으로 대규모 AI 팩토리 구축을 위한 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합될 예정이다.     이러한 인프라는 엔비디아의 오픈 모델과 라이브러리를 기반으로 한 다쏘시스템의 산업용 버추얼 트윈을 구동하며, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 전반에서 새로운 기회를 창출한다. 생명과학 및 소재 연구 분야에서는 엔비디아 바이오네모(BioNeMo) 플랫폼과 다쏘시스템 바이오비아(BIOVIA)의 과학적으로 검증된 월드 모델을 결합해 신물질 및 차세대 소재 개발을 가속화한다. 설계 및 엔지니어링 분야에서는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 및 AI 물리 라이브러리를 활용한 시뮬리아(SIMULIA)의 AI 기반 버추얼 트윈 물리 거동 예측을 통해, 설계자와 엔지니어는 보다 정확하고 즉각적인 결과 예측이 가능해진다. 또한 엔비디아 옴니버스 피지컬 AI 라이브러리를 델미아(DELMIA) 글로벌 생산 시스템 버추얼 트윈에 통합함으로써, 자율적이고 소프트웨어 정의된 생산 시스템을 구현한다. 버추얼 동반자를 통한 사용자 역량 강화도 추진된다. 엔비디아의 AI 기술과 네모트론(Nemotron) 오픈 모델, 그리고 다쏘시스템의 산업 월드 모델을 결합한 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼은 깊이 있는 산업 맥락을 이해하는 버추얼 동반자를 통해 신뢰할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 산업 규모의 효율성으로 제공한다. 이번 파트너십은 다쏘시스템과 엔비디아 간 기존 협력을 한 단계 끌어올려, 산업 AI를 어떻게 구축하고, 검증하며, 대규모로 확산할 것인가에 대한 공동의 장기 비전을 제시한다. 이는 다쏘시스템의 버추얼 트윈 팩토리와 엔비디아의 AI 기술을 결합한 접근 방식이다. 다쏘시스템의 파스칼 달로즈(Pascal DALOZ) CEO는 “우리는 이제 AI가 단순히 예측하거나 생성하는 단계를 넘어, 현실 세계를 이해하는 시대로 진입하고 있다. 과학과 물리 법칙, 검증된 산업 지식에 기반한 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 강력한 도구가 된다”고 말했다. 이어 그는 “엔비디아와 함께 버추얼 트윈과 가속 컴퓨팅을 결합한 산업 월드 모델을 구축함으로써, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 분야에서 복잡한 시스템을 보다 신뢰성 있게 설계·시뮬레이션·운영할 수 있도록 지원할 것”이라며, “이번 파트너십은 신뢰성을 설계 단계부터 내재화한 산업 AI의 새로운 기반을 제시하고, 생성형 경제 전반에서 혁신을 확장할 수 있는 토대를 마련한다”고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen HUANG) CEO는 “피지컬 AI는 물리 법칙에 기반한 차세대 인공지능의 새로운 영역”이라며, “다쏘시스템과 함께 수십 년간 축적된 산업 전문성과 엔비디아의 AI 및 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 결합해 전 세계 수백만 명의 연구자, 설계자, 엔지니어들이 산업의 미래를 만들어갈 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11)   제조업 전반에서 PCF(Product Carbon Footprint)에 대한 관심은 해마다 빠르게 높아지고 있다. 그 배경에는 EU를 중심으로 한 환경 규제 강화가 있으며, 특히 제품 단위의 탄소 배출량 산정을 규제 대응을 위한 산출물로 요구하고 있다는 점이 핵심이다. PCF는 LCA(Lifecycle Assessment : 전 과정 평가)의 하위 개념이다. LCA가 원재료 채굴부터 생산, 사용, 폐기까지 제품 전 생애주기의 환경 영향을 종합적으로 평가하는 반면, PCF는 그 중에서도 ‘온실 가스 배출량(GHG)’에 초점을 맞춘다는 차이가 있다.   ■ 정유선 다쏘시스템코리아의 ENOVIA 브랜드 기술 컨설턴트이다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그동안 많은 OEM은 매년 ESG 보고서를 공시하기 위해, 전통적인 LCA 컨설팅 업체에 외주를 맡겨왔다. 이 과정에서 기업은 특정 공정에 대한 데이터를 엑셀 파일 형태로 제공하고, LCA 컨설팅 업체는 공정의 전력 및 에너지 소비량, 폐수 배출량 등을 분석하는 결과를 다시 엑셀 파일로 전달하는 방식이 일반적이었다. 하지만 이러한 전통적인 LCA 컨설팅은 결과와 데이터가 파일 단위로 관리되어 연속성과 추적성이 떨어질 뿐 아니라, 민감한 공정 정보를 외부에 공유해야 하는 구조적인 보안 한계를 안고 있다. 더 나아가 이는 본질적으로 공정을 개선하고 최적화하는데 목적을 두고 있기 때문에, 분석 단위가 제품이 아닌 공정으로 설정하는 경우가 대부분이다. 핵심은, 이러한 접근 방식만으로는 제품 단위의 환경 영향을 정량적으로 파악하기 어렵다는 점이다. 하나의 공정에는 여러 제품이 동시에 관여하며, 개별 제품에 영향을 미치는 환경 영향을 명확히 식별하여 영향도를 분배하기가 까다롭기 때문이다. 결과적으로 기존 방식은 제품 단위 PCF 산정과 이를 요구하는 최근의 규제 대응에는 구조적인 한계를 가질 수밖에 없다.     다쏘시스템의 LCA 설루션은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘설계 단계’부터 제품의 환경 영향을 체크하여 이를 사전에 줄이고자 하는 데 목적이 있다. 시스템의 분석 단위 역시 공정이 아닌 제품(Product/BOM) 이며, 설계 과정에서 빈번하게 일어나는 소재나 중량의 변경, BOM(Bill of Materials : 자재 명세서) 구조 변경 등을 즉각 반영하여 시뮬레이션할 수 있다. 이는 단순한 사후 보고를 넘어, 설계 의사결정 단계에서부터 환경 성과를 고려할 수 있게 해준다는 점에서 기존 LCA 접근 방식과 본질적인 차별98 · 성을 갖는다. 다만 제품 단위의 LCA와 PCF 산정이 실제 규제 대응과 비즈니스 의사결정에 활용되기 위해서는, 공급망 전반에 걸친 데이터 연계와 신뢰성 있는 정보 교환이 필수이다. 이러한 배경 속에서 최근에는 OEM–부품사–소재사–서비스사까지 하나의 생태계로 구성하여, 제품 및 공정 관련 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 만든 산업 협력 플랫폼이 등장하고 있다. 독일 정부 주도로 자동차 산업용 데이터 네트워크를 구성한 카테나-X(Catena-X)가 대표 사례다. 카테나-X에는 BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 주요 OEM이 참여하고 있으며, 각 기업의 데이터를 표준 프로토콜 기반으로 중앙 데이터베이스 없이 안전하게 공유하는 구조를 갖는다. 또한 제품 및 자산 정보를 디지털 트윈 표준 구조로 표현하고, 이를 기반으로 DPP(Digital Product Passport : 디지털 제품 여권)를 표준화해 적용할 계획을 가지고 있다.     제품 단위 PCF를 요구하는 다가올 미래의 규제 환경은 제조업의 역할과 책임을 설계 단계로 앞당기고 있다. 이는 환경 성과가 더 이상 생산 이후에 사후적으로 계산되는 지표가 아니라, 설계 단계에서 의사 결정에 직접 반영되어야 함을 의미한다. PLM 기반 LCA와 공급망 데이터 플랫폼의 결합은 이러한 규제를 대응하기 위한 가장 효과적인 설루션이며, EU 시장으로 수출을 하고 있거나 이를 준비 중인 기업에게는 해당 역량을 얼마나 빠르게 설계 프로세스에 내재화하느냐가 중요한 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는아레스 캐드 2026 (11)   산업 현장에서 DWG 기반 2D 도면의 중요성이 여전한 가운데, 3D 클라우드 CAD인 온쉐이프(Onshape)는 그래버트(Graebert)의 아레스 쿠도(ARES Kudo)와 결합한 협업 환경을 구축했다. 이번 호에서는 아레스 쿠도를 통해 별도의 설치 없이 웹에서 DWG를 편집하고 온쉐이프 내에서 통합 관리하는 진화된 워크플로를 소개한다.   ■ 최하얀 캐디안 마케팅팀의 주임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   클라우드 CAD가 본격 확산되기 시작한 이후에도 설계 현장에는 하나의 과제가 남아 있었다. 3D 설계 환경은 빠르게 클라우드로 전환되고 있지만, 여전히 산업 전반에서 DWG와 DXF 기반의 2D 기술 도면은 핵심 역할을 담당하고 있었기 때문이다. 제조, 건설, 플랜트, 기계 설계 등 대부분의 산업에서 최종 산출물과 커뮤니케이션의 기준은 여전히 2D 도면이며, 수십 년간 축적된 DWG 자산을 단기간에 대체하기는 현실적으로 쉽지 않다. 이 간극을 어떻게 메울 것인가는 단순한 기능 문제가 아니라, 클라우드 CAD가 실제 현업에서 얼마나 자연스럽게 받아들여질 수 있는지를 가늠하는 중요한 기준이 되어 왔다. 이러한 흐름 속에서 온쉐이프(Onshape)는 설치형 CAD의 전제를 내려놓고, 처음부터 클라우드 환경을 중심으로 설계된 3D 파라메트릭 CAD 플랫폼을 선보여 왔다. 웹 브라우저만으로 동작하는 구조, 실시간 동시 편집, 자동 버전 관리, 그리고 장소와 장치에 구애받지 않는 접근성은 기존 파일 중심 CAD 환경과는 전혀 다른 협업 방식을 가능하게 했다. 특히 여러 명의 설계자가 동시에 하나의 모델을 다루고, 변경 이력이 자동으로 기록되는 방식은 설계 협업의 기준 자체를 바꾸어 놓았다. 그러나 온쉐이프 역시 실제 산업 환경과 맞닿으면서 한 가지 현실적인 과제를 마주하게 된다. 바로 DWG와 DXF 파일이다. 온쉐이프 사용자는 3D 모델을 설계하는 동시에, 외부 협력사나 기존 시스템에서 생성된 2D 도면 파일을 함께 관리해야 했고, 이를 단순히 업로드해 보관하는 수준을 넘어 실제 업무에 활용할 수 있는 수준의 열람과 수정 환경을 필요로 했다. 이 지점에서 온쉐이프가 선택한 파트너가 바로 그래버트(Graebert)이며, 그 핵심 설루션이 아레스 쿠도(ARES Kudo)이다.   아레스 쿠도 : 클라우드 DWG의 정석     아레스 쿠도는 단순한 웹 뷰어가 아닌, 완전한 클라우드 기반 DWG/DXF 편집 설루션이다. 사용자는 별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저만으로 DWG 파일을 열고 작성하고 수정할 수 있으며, 이는 운영체제나 장치 환경에 대한 제약을 사실상 제거한다. 특히 사내 PC뿐만 아니라 외부 협력사, 현장 인력, 검토 담당자까지 동일한 도면에 접근할 수 있다는 점에서, 기존 CAD 환경이 갖고 있던 접근성의 한계를 크게 낮춘다. 또한 아레스 쿠도는 업계 표준 DWG 포맷을 그대로 사용하기 때문에, 파일 변환 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실이나 호환성 문제에 대한 우려 없이 기존 도면 자산을 그대로 활용할 수 있다. 이는 클라우드 전환을 고민하는 조직 입장에서 매우 중요한 전제 조건이다.     아레스 쿠도의 또 다른 중요한 특징은 멀티 디바이스 환경을 전제로 설계된 구조이다. 웹 기반의 아레스 쿠도뿐만 아니라 데스크톱 환경의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 및 태블릿 환경의 아레스 터치(ARES Touch)가 하나의 생태계로 연결되어 있어, 동일한 DWG 파일을 다양한 환경에서 연속적으로 작업할 수 있다. 사무실에서는 데스크톱으로 정밀한 수정 작업을 수행하고, 이동 중에는 태블릿이나 모바일로 도면을 확인하거나 간단한 주석을 추가하는 식의 유연한 활용이 가능하다. 이 과정에서 모든 수정 사항은 자동으로 동기화되며, 항상 하나의 DWG 원본을 기준으로 작업이 이루어진다. 이는 기존 CAD 환경에서 흔히 발생하던 파일 복제, 이메일 전달, 버전 불일치, 최신 도면 확인 문제를 구조적으로 해소하는 중요한 기반이 된다.   온쉐이프×아레스 쿠도 : 연동을 넘어선 ‘플랫폼 통합’     온쉐이프와 아레스 쿠도의 통합은 이러한 클라우드 DWG 환경을 설계 플랫폼 내부로 자연스럽게 끌어들였다는 점에서 의미가 크다. 이미 온쉐이프는 온쉐이프 드로잉(Onshape Drawings)을 통해 아레스 쿠도 기술을 활용한 2D 도면 환경을 제공해 왔으며, 이번 아레스 쿠도 포 온쉐이프(ARES Kudo for Onshape) 통합을 통해 DWG와 DXF 파일까지 온쉐이프 도큐멘트(Onshape Documents) 안에서 직접 열고 다룰 수 있는 구조를 완성했다. 이는 단순히 외부 서비스 링크를 연결한 수준이 아니라, 온쉐이프의 문서 관리 체계 안에 DWG 파일을 하나의 설계 자산으로 통합했다는 점에서 플랫폼 차원의 변화라고 볼 수 있다. 사용자는 온쉐이프 문서에 저장된 DWG 파일을 클릭하는 것만으로 별도의 로그인이나 인증 과정 없이 즉시 도면을 확인할 수 있으며, 기본적인 뷰잉 기능은 무료로 제공된다. 도면 확인, 확대·축소, 레이어 확인과 같은 일상적인 검토 작업은 별도의 비용 부담 없이 가능하며, 실제 수정이나 작성이 필요한 경우에는 아레스 쿠도 라이선스를 통해 곧바로 작업을 확장할 수 있다. 이처럼 접근 단계와 작업 단계가 명확히 분리된 구조는 사용자에게 불필요한 진입 장벽을 만들지 않으면서도, 필요에 따라 유연하게 기능을 확장할 수 있도록 설계되어 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

HP Z북 울트라 G1a는 고성능 AI 작업과 3D 제작을 동시에 염두에 둔 14인치 모바일 워크스테이션이다. 이 글에서는 필자가 실제로 자주 사용하는 AI 리서처와 3D 제작 작업 시나리오를 바탕으로, 기존에 사용해 온 게이밍 노트북과 비교하면서 HP Z북 울트라 G1a의 장단점을 조명해보고자 한다.   HP Z북 울트라 G1a(ZBook Ultra G1a)는 프로세서 성능과 메모리 용량에 명확하게 집중한 구성을 취함으로써, 기존의 노트북 선택 방법과는 다른 노선을 제시한다. 일반적으로 노트북을 선택할 때 대부분의 사용자는 성능, 휴대성, 가격, 배터리 지속 시간, 확장성 등 여러 요소를 종합적으로 고려한다. 그러나 특정 작업 환경에서는 이러한 균형 중심의 접근이 오히려 비효율로 작용하기도 한다. 대용량 데이터 전처리, 로컬 AI 추론, 3D 콘텐츠 제작과 같이 CPU와 메모리 자원 의존도가 높은 워크로드에서는, 그래픽 성능이나 휴대성보다 연산 자원과 메모리 용량이 작업 효율을 결정짓는 핵심 요소가 되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 바로 이러한 관점에서 색다른 접근법을 채택한 기기라고 볼 수 있다. AMD의 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서를 탑재해 128GB에 달하는 대용량 메모리를 제공하는 반면, 그래픽 카드는 외장 GPU가 아닌 내장 그래픽으로 구성된 14인치 노트북이다. 이처럼 극명하게 갈린 사양 구성은 과연 AI 개발과 3D 콘텐츠 제작이라는 두 가지 작업을 모두 감당할 수 있는 선택지일까?   제품 개요 워크스테이션은 일반적으로 크고 무거운 데스크톱 형태로, ‘들고 다니는 기기’와는 거리가 멀다는 인식이 강하다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a는 이러한 고정관념을 벗어나, 14인치 폼팩터 안에 워크스테이션급 성능을 담아냈다. 앞서 언급했듯 이 제품은 AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395 프로세서와 라데온 8060S(Radeon 8060S) 그래픽을 기반으로 설계되었으며, 최대 128GB LPDDR5x 메모리와 대용량 NVMe SSD를 탑재했다. 정량적인 하드웨어 스펙상 무게는 약 1.57~1.59kg으로, 여타 게이밍 노트북과 비교해도 크게 무겁지 않은 수준이다. 실제로 가방에 넣어 휴대했을 때도 다른 노트북에 비해 체감 무게가 과하게 느껴지지는 않았다. 기기 양쪽에는 USB-C 타입 포트 2개(충전 포트 포함)를 비롯해 HDMI, USB-A 타입 단자, 3.5mm 이어폰 단자가 배치되어 있어, 워크스테이션으로서 요구되는 기본적인 확장성도 충분히 갖추고 있다.   디자인 본격적인 사용기에 앞서 디자인을 살펴보자. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말도 있듯이, 매일 사용하는 기기는 사용자의 마음에 들 정도로는 아름다워야 한다. HP Z북 울트라 G1a의 디자인은 간결하고 군더더기 없었다. 특히, 전반적인 제품의 마감 품질이 높다는 것이 느껴졌다. 처음 노트북이 닫힌 상태에서 보았을 때는 매끄럽고 둥근 디자인의 겉모습이 단정하다는 느낌이 들고, 화면을 열어 전원을 켰을 때에는 베젤이 얇고 깔끔하여 프로페셔널하다는 인상을 준다. 디자인에서 가장 좋았던 점은 키보드이다. 처음에는 짙은 회색의 평범한 플라스틱 소재로 느껴졌지만, 사용하다 보니 키보드의 키감이 좋을 뿐만 아니라 이물질이 잘 묻지 않는 코팅으로 되어 있어 사용 시 편리했다. 외부 작업 중 노트북을 열었을 때, 손때 묻은 키보드를 다른 사람에게 드러내는 것이 걱정인 사람이라면 이 노트북의 키보드 마감이 더욱 마음에 들 것이라 생각한다. 또한 카메라에는 오픈·클로즈 방식의 물리적 커버가 적용되어, 노트북 내장 웹캠을 사용하지 않을 때는 완전히 가릴 수 있다. 사소해 보일 수 있지만, 사용자를 고려한 세심한 설계라는 점에서 인상 깊은 부분이었다.   그림 1. 노트북 전면. 디자인이 깔끔하고 단정하여 외부 미팅에도 무난하게 사용할 수 있었다.   AI 및 데이터 전처리 워크로드 이제 AI 엔지니어의 관점에서 이 제품을 살펴보자. AI 제품 개발 과정에서 절실하게 체감하는 주요 요소 중 하나는 CPU 메모리의 여유이다. 모델 학습은 클라우드 GPU나 서버 자원을 활용하는 경우가 많아졌지만, 탐색적 데이터 분석, 실험을 위한 데이터 전처리는 대부분 로컬 환경에서 수행해야 하기 때문이다. 따라서 CPU 성능과 GPU 성능 둘 중 하나를 선택해야 한다면, 많은 사람들의 예상과 달리 GPU보다는 CPU를 선택하는 것이 합리적이다. CPU 메모리가 여유가 있다면 데이터셋을 실험 가능한 요건에 맞춰 수정 및 조정하는 것이 조금 더 편리해질 뿐만 아니라, 데이터셋 전처리와 동시에 다른 작업이 가능하기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a의 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 대용량 데이터 전처리와 모델 로딩 과정에서 매우 안정적인 모습을 보였다. 텍스트·이미지 데이터 전처리 작업에서 메모리 부족 현상은 거의 발생하지 않았으며, 기존에 사용하던 게이밍 노트북(32GB RAM, RTX 4060 기준) 대비 체감상 약 절반 수준의 시간으로 작업을 마칠 수 있었다. 이는 대규모 로컬 데이터셋을 다루는 리서처에게 매우 중요한 요소다. AI 허브나 대학·연구기관에서 제공하는 공공 데이터셋의 경우 단일 데이터셋만으로도 수백 GB를 훌쩍 넘기는 경우가 많고, 이를 포맷에 맞게 전처리하는 데 상당한 시간이 소요되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 메모리의 양이 크기 때문에, 작업 중간 중간에 메모리 부족으로 인해 컴퓨터가 멈추거나 작업 수행 완료를 위해 컴퓨터를 손 놓고 기다리는 일 없이 여유롭게 전처리를 수행할 수 있었다. 몇 가지 사례를 들어보면, 첫째 <그림 2>와 같이 데이터의 압축 해제, 복사와 같은 간단한 작업에서 매우 빠른 처리 속도를 보여주었다. 데이터 전처리 성능을 실험하기 위해 활용한 ‘음식 분류’ 데이터셋의 경우, 각 클래스마다 1천 개의 고화질 사진이 저장되어 있어 전체 용량이 1TB에 육박하는 매우 큰 데이터셋이다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a에서는 30GB 용량의 데이터를 압축 해제하는 데 8분밖에 소요되지 않았고, 일관적으로 140MB/s 전후의 속도를 유지하였다. 이는 HP Z북 울트라 G1a의 메모리 대역폭 확대, 멀티채널 구성 안정성 증가가 큰 영향을 미쳤기 때문으로 생각할 수 있다. 일반적인 환경에서는 압축 해제 단계에서 CPU 처리 속도가 병목으로 작용하여, 저장장치가 충분한 성능을 갖추고 있음에도 불구하고 연속적인 읽기·쓰기 작업이 지연되는 현상이 발생하기도 한다.   그림 2. 대용량 데이터의 전처리에도 빠른 속도를 유지하였고, 프로그램 운용에 여유가 있었다.   반면, HP Z북 울트라 G1a에서는 향상된 프로세서 구조와 메모리 서브시스템을 통해 병목이 제거되었으며, 그 결과 압축 해제와 동시에 디스크 I/O가 지속적으로 최대 대역폭에 가깝게 활용될 수 있었다. 이로 인해 사용자 관점에서는 압축 해제뿐 아니라 파일 복사 속도까지 향상된 것처럼 느껴져 직접적으로 작업 효율 향상이 체감되었다. 기존의 게이밍 노트북이 동일한 작업을 수행하는데 평균 60MB/s의 속도로 약 12분 정도가 소요된 것을 고려하면, 이 작업이 전체 데이터셋에 적용될 때 얼마만큼의 작업 시간을 아낄 수 있을 지 기대해 볼 만하다. 둘째, 파이썬 코드를 활용한 데이터 전처리에서도 높은 성능 개선을 보여주었다. CSV 파일을 활용하여 3D 복셀 데이터를 만드는 작업을 수행하는 코드를 기준으로 실험해보았다. 이는 앞에서와 동일하게 CPU·메모리에 집중된 작업을 할 때의 효율을 검사하기 위한 실험으로, 동일한 SVC 파일을 대상으로 데이터의 시각화를 수행하였을 때를 비교한 것이다. 결과적으로, HP Z북 울트라 G1a는 평균적으로 75FPS(초당 프레임)를 유지하였고, 시각화된 데이터를 360도 회전시켜 확인하는 데에 큰 문제가 없었다. 반면, 기준이 된 다른 기기는 평균 42FPS를 유지하고, 시각화된 데이터를 360도로 회전시켜 확인하는 데 약간의 로딩이 필요했다. 특히, 시각화 결과물을 회전하는 과정에서 약간의 버벅임과 끊김이 발생하여 데이터를 세부적으로 확인할 때 약간의 어려움이 따랐다. 기준 기기 또한 일반적인 사무용 노트북을 기준으로 보았을 때보다는 훨씬 빠르고 원활한 데이터 전처리 성능을 보여주었으나, HP Z북 울트라 G1a는 전처리뿐 아니라 시각화 데이터 인터랙션에서도 안정적으로 동작함으로써 실시간에 가까운 시각화 환경을 제공했다는 점에서 차별화된 사용 경험을 제공하였다.   그림 3. 3D 복셀화에 소요된 시간과 프레임률을 tqdm으로 측정한 결과. 동일한 작업을 수행하는 데 HP Z북 울트라는 75FPS, 기준 기기(HX370 CPU, 32RAM)는 42FPS의 성능을 보여주었다.   로컬 AI 추론 로컬 AI 추론 작업에서도 HP Z북 울트라 G1a는 충분히 인상적인 성능을 보여주었다. 로컬 AI 세팅에는 올라마(Ollama)를 사용하였다. 올라마는 다양한 오픈소스 LLM을 간편히 사용할 수 있게 하는 프로그램으로 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 환경을 지원하며 CLI 및 GUI 환경을 모두 지원하여 확장성이 좋다. 또한, 로컬에서 REST API 형태로 모델을 노출할 수 있어 파이썬(Python), 노드.js(Node.js), 자바(JAVA(Spring)), 랭체인(LangChain) 등과 연동이 용이하며, 프로토타입 서비스 제작 및 온디바이스 AI, 사내 전용 LLM 구축을 위해 다양하게 쓰인다. 필자는 윈도우에서 GUI 기반의 올라마 클라이언트를 설치하여 로컬 AI 추론을 수행하였으며, 엔비디아 그래픽 카드 드라이버(CUDA 포함)를 설치하지 않고 올라마를 구동하였다. 이 지점에서 HP Z북 울트라 G1a의 프로세서의 특장점이 드러난다. 바로 SoC(System on a Chip) 설계를 통해 프로세서 자체에서 CPU·GPU·NPU를 통합하여 활용한다는 것이다. 따라서 이 워크스테이션을 사용하는 사람은 일반적으로 말하는 CPU-Only와 같이 GPU 드라이버를 따로 설치하지 않더라도, AI 추론 및 훈련을 수행할 때 GPU·NPU를 사용하는 것과 같은 효과를 체감할 수 있다.   그림 4. 올라마의 공식 홈페이지. 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 OS를 지원하며 오픈소스로 활용 가능한 LLM 모델의 가중치를 제공하여 로컬 추론을 가능하게 하는 프로그램이다.   올라마를 활용해 중·대형 언어 모델(gpt-oss:120B)과 소형 언어 모델(qwen3:8B)을 각각 다운로드한 뒤, 동일한 조건에서 추론 시간을 비교해 보았다. 결과는 예상 이상이었다. 중·대형 언어 모델의 추론에는 (약간의 쿨링 소음이 발생하였지만) 약 10초가 소요되었고, 소형 언어 모델 역시 약 13초 내외로 추론을 마쳤다. 비교 대상으로 사용한 다른 노트북에서는 중·대형 모델이 추론 도중 오류를 일으켰고, 소형 모델조차 358초가 걸렸던 점을 감안하면 상당한 차이다. ‘메모리 용량 차이가 얼마나 크겠어’라고 생각한 필자의 판단을 무색하게 만들 정도로, 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 로컬 AI 추론 환경에서 분명한 강점으로 작용했다. 이러한 특성은 AI 개발자에게만 국한된 장점은 아니다. 성능이 검증된 오픈소스 언어 모델을 노트북에 직접 탑재해 휴대할 수 있다는 것은, 인터넷 연결이 원활하지 않은 환경에서도 개인화된 AI 비서를 여러 개 운용하며 작업을 이어갈 수 있음을 의미한다. 로컬 환경에서의 AI 활용 가능성을 실질적인 수준으로 끌어올렸다는 점에서, HP Z북 울트라 G1a의 방향성과 장점이 명확히 드러나는 지점이었다.   그림 5. qwen3:8b로 로컬 추론을 수행한 결과   그림 6. gpt-oss:120b로 로컬 추론을 수행한 결과   3D 작업 워크플로 다음은 3D 작업 워크플로로 넘어가 보자. 필자가 주로 사용하는 캐릭터 크리에이터(Character Creator), 지브러시(Zbrush) 등을 통하여 내장 그래픽만을 가지고 있음에도 ‘충분히 작업이 가능한가?’라는 요소를 살펴보고, 다음으로는 고화질을 요구하는 3D 게임을 실행시켜 성능을 테스트해 보았다. 먼저, 리얼루션(Reallusion)의 캐릭터 크리에이터 5 소프트웨어를 설치하여 작업 가능 여부를 확인해 보았다. 이 소프트웨어는 사실적 묘사를 담은 메타 휴먼을 만들기 위한 소프트웨어이다. 얼굴, 체형, 옷 및 장신구 같은 다양한 요소를 조합하는 자유도가 높고, 피부 결이나 머리카락 같은 요소까지 섬세하게 구현해야 하기 때문에 일반적인 게이밍 노트북에서도 원활한 작업이 어려운 소프트웨어 중 하나이다. 실제로, 필자가 보유한 게이밍 노트북 기기에서는 동일한 작업을 수행하며 컴퓨터가 다운되는 경우가 종종 있었고, 새로운 스킨으로 교체하거나 요소를 변형할 때 1 ~ 5분 정도의 로딩 타임을 요구했다.   그림 7. 캐릭터 크리에이터로 작업하는 모습   그러나, HP Z북 울트라 G1a에서는 로딩 시간이 1 ~ 3분 이하로 줄어드는 모습을 보여주었을 뿐만 아니라, 컴퓨터가 다운되는 경우도 발생하지 않아 상당히 쾌적하게 작업을 진행할 수 있었다. 물론 다루는 데이터의 크기 자체가 큰 만큼 약간의 로딩 시간은 피해갈 수 없었으나, 대부분 1분 이내의 로딩으로 작업이 완료되어 작업 완료를 기다리는 시간이 줄어들었다. 다음으로는 지브러시를 통해 추가 검증을 진행하였다. 지브러시의 경우 매끄러운 표면을 위해 의도적으로 폴리곤을 많이 나누면서 메모리 부하가 발생하는 경우가 많은데, <그림 8>과 같이 복잡한 인간형 모델링, 특히 상업적으로 판매 가능한 정도의 모델링을 테스트하였음에도 데이터의 로드 및 조형에 시간이 소요되지 않고 바로 진행할 수 있는 정도의 원활함을 보여주었다.   그림 8. 매끄러운 곡선으로 폴리곤의 수가 많아지더라도 원활히 처리하는 모습을 볼 수 있다.   마지막으로, 3D 게임을 통해 성능을 확인하였다. 대상이 된 게임은 ‘호그와트 레거시’로, 언리얼 엔진으로 만들어졌으며 비교적 실사화 스타일의 그래픽, 다양한 파티클 사용으로 고난도의 그래픽 컨트롤을 요구하는 게임이다. 게임에서는 플레이를 진행하며 기기의 사양을 자동으로 측정하여 적절한 그래픽 옵션을 정해주는데, 이 기기는 자동으로 중간 단계의 그래픽 옵션으로 세팅되는 것을 확인하였다.   그림 9. 기기 옵션을 자동으로 분석하여 적절한 수준의 그래픽 구현. 이 기기는 중간 옵션을 배정받았다.   물론 기존의 작업에 비해 3D 게임을 진행할 때는 기기의 쿨링팬 소음이 두드러지게 들리는 편이었다. 앞서 수행한 작업에서는 쿨링이 필요하지 않거나, 쿨링이 필요하더라도 비교적 짧고 조용하게 한 번의 ‘쏴아아’하는 소리가 들렸다면, 3D 게임을 실행 중일 때는 지속적인 쿨링 소음이 발생하였기 때문이다. 그러나, 여기에서도 HP Z북 울트라 G1a의 탁월한 점을 발견할 수 있었다. 그것은 바로 ‘소음이 발생하는 만큼 쿨링이 잘 되고 있다’는 점이다. 랩톱을 주로 사용하는 사용자는 공감하겠지만, 일부 랩톱의 경우 쿨링 소음이 큰데도 불구하고 쿨링이 제대로 되지 않아 기기 아래쪽의 키보드 부분이 상당히 뜨거워지는 경우가 잦다. 그러나 이 기기는 소음이 크더라도 쿨링이 확실히 진행되고 있었고, 피부에 장시간 접촉시킬 수 있을 정도의 발열만 있었다. 아울러, 게임 내의 실사화 그래픽은 모두 끊기는 부분 없이 자연스럽게 재생되었고, 게임 진행에 이상이 없이 원활히 진행되었다.   그림 10. 그림 내 실사화 시나리오 중 그래픽 재현성이 좋은 부분의 캡처. 왼쪽의 바다 물결 표현, 전면의 포그 표현 등이 끊기지 않고 자연스럽게 재생되었다.   맺음말 HP Z북 울트라 G1a는 AI 리서처와 3D 제작 작업을 병행하는 사용자에게 모바일 워크스테이션으로서 분명한 가치를 지닌 기기다. 이 제품의 구성은 모든 요소를 고르게 끌어올리기보다는, 프로세서와 메모리 성능에 명확하게 힘을 준 제품이다. 이에 사용 목적이 분명한 사용자에게 강점으로 작용한다. AI 전처리, 로컬 추론, 3D 제작 작업과 같이 CPU·메모리 의존도가 높은 워크로드에서는 이러한 설계 방향이 체감 성능으로 직결되기 때문이다. 그런 의미에서 HP Z북 울트라 G1a는 특히 다음과 같은 사용자에게 추천하고 싶다. 첫째, 대용량 데이터 전처리가 일상적인 AI 엔지니어, 둘째, 3D 콘텐츠 제작 과정에서 초안과 검증 단계의 결과물을 빠르게 만들어야 하는 사용자, 셋째, 이 모든 작업을 데스크톱이나 서버에 의존하지 않고 모바일 환경에서도 이어가야 하는 사용자다. HP Z북 울트라 G1a를 사용하는 사용자라면, 적어도 서버급 연산을 요구하는 극단적인 작업을 제외하고는 대부분의 실무 환경에서 성능으로 인한 제약을 체감할 일은 드물 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 박정은 AI 융합 분야 연구자이자 엔지니어로, 컴퓨터 비전, 게임 엔진, 머신러닝, 딥러닝 기반 실무를 수행하며 대용량 AI 데이터 전처리와 AI 실험 파이프라인을 설계·운용해왔다. 필적, 운동학, 감정 인식 중심의 AI 프로덕트 R&D를 수행하며, 모바일 워크스테이션 환경에서 CPU·GPU 자원을 밀도 있게 활용하는 실험 구조를 활용하였다. 산업 연계 교육 현장에서 연구와 실무를 연결하는 엔지니어이자 교육자로 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 어바스 주요 특징 : 3D 형상과 요구조건을 기반으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 등 제조 공정 추천, 기계적 특성을 통계 레이어로 구조화하고 사용자 행동 데이터를 결합해 최적 소재 추천, 수행사 가중치를 기반으로 견적과 배분 시나리오 자동 산출 등   엠피니티(MPNITE)는 사용자가 업로드한 3D 형상 데이터를 기반으로, 제조 공정 추천, 스마트 레이어(smart layer) 기반 소재 추천, 수행사 가중치 기반 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 제공하는 제조 의사결정 지원 소프트웨어이다. 적용 분야는 3D 프린팅 중심의 시제품 제작 및 소량 생산, 공정 선택이 중요한 제조 외주 업무 전반이며, 공정 후보로 FDM, SLA, SLS, MJF, 등을 추천 대상으로 둔다.   엠피니티의 특징 엠피니티의 핵심은 ‘가능 여부 판정’ 수준을 넘어, 형상과 요구조건을 바탕으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 선택까지 연동한다는 점이다.     형상 분석 기반 공정 추천 3D 형상을 복셀(voxel), EDT, 기하학 피처로 분석해 두께 분포, 형상 복잡도, 부품 용도 특성까지 자동 판정 후 공정을 추천한다.     스마트 레이어 기반 소재 추천 8가지 기계적 특성을 7개 통계 레이어로 구조화한 스마트 레이어에 사용자 행동 데이터를 결합해 최적의 소재를 추천한다.   수행사 가중치 기반 동적 견적 및 배분 MOQ, 일정, 장비 유휴율과 변동성, 수행사 장비 및 소재 특성, 품질 이력, 마진 경쟁력 등을 가중치로 반영해 견적과 배분 시나리오를 자동 산출한다.   엠피니티의 구성 기술 신고서 기준 제품 구성은 네 개의 축으로 정리된다. 사용자 인터페이스 : 3D 도면 업로드, 실시간 뷰어, 견적서 및 분석 리포트 제공 분석 엔진(core) : 3D 파일 정규화, 복셀화 및 EDT 연산, 공정 적합성 판정 모듈 매칭 엔진 : 공정 및 소재 룰 데이터베이스, VPS(위험 조정) 및 정합성 스코어링 모듈 관리자 및 데이터베이스 : 공급사 프로파일, 소재 및 장비 라이브러리, 주문 및 로그 관리   엠피니티의 주요 기능 제품 소개(동작 흐름) 서비스 흐름은 ‘업로드 → 분석 → 후보 도출 → 공급사 랭킹 → 동적 견적 → 발주 및 학습’으로 설계된다. 특히 공급사 랭킹 단계에서 VPS와 설비 적합도를 평가하고, 견적 단계에서 실시간 유휴율을 반영해 최종 견적을 산출하는 점이 강조된다.     타 설루션과의 차이점 현재 타사의 설루션은 이전 데이터를 학습한 딥러닝 기반 실시간 설계 분석을 통하여 자사가 보유한 장비의 역량에 맞는 공정과 소재를 지원 하는 방식으로 ‘자사 장비 중심’의 제작 서비스를 지원하는 온라인 제조 서비스에 초점을 맞추고 있다. 반면 엠피니티는 ‘제조 의사결정 지원 엔진의 통합’ 자체가 차별 포인트로 정리된다. 형상 분석 기반 AI를 통하여 이 형상에 어떤 공정이 적합한지를 추천한다. 스마트 레이어 기반 정적 데이터시트와 사용자 행동 학습에 기반한 알고리즘으로 소재를 추천한다. 수행사 가중치, 장비 유휴율 등을 반영한 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 자동화한다. 이상의 세 가지가 현재까지의 온라인 제조 설루션과의 핵심 차이점이다.   향후 계획 및 지원 전략 학습 고도화 : 주문 결과와 사용자 선택 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 루프를 강화해 추천 정확도와 납기 신뢰도를 높이는 방향 공정 및 소재 라이브러리 확장 : 공정 및 소재 후보군 자동 도출 단계의 폭을 넓혀 적용 산업군을 확대 수행사 네트워크 확대 : 수행사 가중치 모델에 품질 이력과 납기, 부하율 등 운영 데이터를 더 촘촘히 반영   주요 고객 제품 개발 및 R&D 조직, 시제품을 반복 제작하는 기업 및 연구소 3D 데이터는 있으나 공정 및 소재 선택 경험이 부족한 비전문 사용자(스타트업, 개인 개발자 포함) 외주 제작을 운영하는 구매 및 생산관리 담당자(견적 비교, 납기 리스크 관리 수요) 제조 수행사(유휴 장비 활용, 물량 배분을 통한 가동률 개선 수요)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여   팔핑거(PALFINGER)는 유니티 엔진을 활용해 인터랙티브 크레인 시각화 및 비교 도구인 팔쇼(PALSHOW)를 개발해 영업 및 마케팅을 위한 3D 협업, 실시간 시뮬레이션 및 시각화 등에 활용하고 있다. 유니티의 기술은 크레인의 구성과 성능을 시각화하고 비교하는 방식을 재정의함으로써, 팔핑거가 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     팔핑거는 혁신적인 크레인 및 리프팅 설루션을 전문으로 하는 기술 및 기계 공학 분야의 기업이다. 1만 2350명 이상의 직원, 30개 제조 시설, 그리고 전 세계적인 판매 및 서비스 네트워크를 보유한 팔핑거는 건설 및 운송부터 해상 및 해양 분야에 이르기까지 다양한 산업 전반에서 효율과 안전성을 높이는 첨단 장비를 제공한다. 팔핑거는 로더 크레인 분야의 글로벌 기업이자 목재 및 재활용 크레인, 후크리프트, 트럭 장착형 지게차, 접근 플랫폼 분야의 주요 제조업체이다. 유럽에서는 철도 시스템 및 교량 검사 장비 분야에서도 첨단 기술을 제공하고 있으며, 팔핑거 마린은 해상 부문의 갑판 장비 및 취급 설루션 분야에서 활약하고 있다. 팔핑거는 디지털 전환 여정을 지속하면서 실시간 3D 시뮬레이션, 클라우드 컴퓨팅, 자동화 같은 첨단 기술을 활용해 고객 경험을 높이고 가치 사슬 전반에 걸쳐 운영을 효율화하고 있다.   ▲ 작동 중인 크레인(출처 : 팔핑거)   팔쇼의 가치 : 한눈에 보는 영향 유니티에 기반해 팔핑거가 개발한 팔쇼 애플리케이션은 크레인 동작의 시각화, 비교 및 전달 방식을 변화시켜 접근성, 효율 및 사용자 경험 측면에서 측정 가능한 성과를 제공한다. 매월 600명 이상의 활성 유저를 보유하고 있으며, 여기에는 전 세계 영업팀, 유통업체 및 운영자가 포함된다. 1만 2300개 이상의 크레인 모델과 변형 모델을 시뮬레이션 및 비교에 활용 가능 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포)를 통해 3주마다 새로운 버전을 출시 700여 개의 자동화된 테스트와 90%의 코드 커버리지(code coverage) 모든 최신 웹 브라우저를 통해 실시간 크레인 데이터에 즉시 접근 가능 분 단위가 아닌 초 단위로 크레인 구성과 리프팅 용량을 확인할 수 있어 시간을 절감 기술적 전문 지식 없이도 유저가 크레인의 작업 반경, 안정성 및 변형을 시각화할 수 있는 매끄럽고 직관적인 인터페이스 문서화, 규정 준수 및 고객 커뮤니케이션을 위한 간편한 내보내기 옵션(SVG 또는 PDF) 데이터 기반의 신속한 대화로 고객 참여도와 판매 자신감을 강화   ▲ 크레인 비교 및 적재 용량 분석(출처 : 팔핑거)   복잡한 크레인 데이터를 단순하고 시각적이며 접근 가능하게 만들기 팔핑거의 영업 및 유통 팀은 고객에게 크레인의 복잡한 기계 구조와 리프팅 동작을 보다 간편하게 보여줄 방법이 필요했다. 이전에는 팔쇼의 기능이 대형 데스크톱 애플리케이션 내에 포함되어 복잡한 설치, 로컬 데이터베이스 동기화, 잦은 업데이트가 필요했으며, 이는 단순히 크레인 움직임을 시각화하기만 원하는 유저에게 장벽을 조성했다. 이러한 과제를 극복하기 위해 팔핑거는 팔쇼를 웹 기반의 직관적이고 즉시 접근 가능한 설루션으로 개발했다. 팔쇼의 목표는 최신 브라우저에서 실행되는 실시간 상호작용 경험을 제공하여, 고객과 영업 팀이 소프트웨어 설치나 기술적 전문성 없이도 크레인 구성을 신속하고 자신 있게 탐색할 수 있도록 하는 것이었다.   ▲ 리프팅 용량 분석(출처 : 팔핑거)   팔쇼의 확장 가능한 웹 기반 유니티 기술 스택 내부 팔핑거는 유니티의 실시간 3D 엔진을 활용해 크레인 동작을 정확성, 속도, 시각적 선명도로 시뮬레이션하는 팔쇼를 구축했다. 팔쇼의 모든 기능은 웹 브라우저 내에서 직접 접근 가능하다. 이 애플리케이션은 크레인을 도식화된 측면도로 표시하여 유저가 작업 반경, 적재 용량, 안정성, 위치 조정 및 변형을 실시간으로 동적으로 탐색할 수 있도록 한다. 팔핑거의 내부 계산 프레임워크를 유니티와 통합함으로써, 개발 팀은 정밀한 물리 기반 계산과 직관적인 시각화를 결합할 수 있었다. 이를 통해 복잡한 기계 데이터를 빠르고 상호작용적이며 이해하기 쉬운 경험으로 전환했다.   ▲ 유니티 에디터에서 실행 중인 팔쇼 애플리케이션   유니티 웹GL(Unity WebGL)은 이 경험을 온라인으로 구현하는 핵심 역할을 수행하며, 로컬 설치나 대용량 다운로드 없이도 부드러운 성능을 제공한다. 새로운 기능과 개선 사항은 자동화된 CI/CD 파이프라인을 통해 지속적으로 배포되므로, 유저들은 항상 최신 버전으로 작업하게 된다. 이는 기존의 데스크톱 기반 접근 방식과는 크게 달라진 점이다. 앵귤러와 애저(Azure) 클라우드의 배포 및 플랫폼 통합 지원을 통해 팔쇼는 팔핑거의 팔데스크(PALDESK) 생태계에 원활하게 연결되며, 구성–가격–견적(configure–price–quote) 및 작업 플래너(job planner)와 같은 애플리케이션과 함께 작동한다. 팔핑거의 헤수스 곤살레스 로드리게스(Jesús González Rodríguez) 수석 소프트웨어 엔지니어는 “현재는 웹GL로만 내보내지만, 유니티의 멀티 플랫폼 기능과 내장 테스트 도구는 정말 훌륭하다. 파이프라인에서 종단 간 테스트를 실행하면 품질 보증이 쉬워진다”고 전했다.   ▲ 유니티 에디터에서 실행 중인 팔쇼 애플리케이션   팔쇼에 사용된 유니티 기술 브라우저 기반 렌더링 및 배포를 위한 유니티 웹GL 빌드 파이프라인 크레인 움직임, 도달률 및 구성 요소 형상을 시각화하기 위한 선 및 메시 렌더러 유니티 테스트 프레임워크 + 약 700개의 자동화된 테스트로 CI/CD를 지원하며 약 90%의 코드 커버리지를 달성 애저 데브옵스(Azure DevOps)용 유니티 도구로 지속적인 통합 및 배포를 지원 유니티용 누겟(NuGet)으로 효율적인 패키지 및 종속성 관리 팔핑거가 2D 도면을 3D로 변환하는 방식을 탐구하는 프로그램 기반 메시 생성 웹 환경에서 정확한 물리 시뮬레이션을 위한 실시간 백엔드 계산 통합   ▲ 팔쇼에서 크레인 검색(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼 애저 데브옵스 빌드 파이프라인을 유니티 자동화 작업으로 구현   유니티의 유연성 덕분에 팔핑거는 요구사항이 변화함에 따라 설루션을 신속하게 반복하고 확장할 수 있었다. 이 엔진은 신속한 프로토타이핑을 지원하여, 제품이 성장함에 따라 소프트웨어 팀이 CAD 기반 워크플로, 3D 메시 압출 및 새로운 시각화 모드를 실험할 수 있도록 한다. 또한 중요한 것은, 팔핑거가 인재를 유치하고 육성하는 데 유니티가 도움을 준다는 점이다. 팔쇼는 특히 게임, UI(사용자 인터페이스) 또는 닷넷(.NET) 배경의 개발자가 접근하기 쉬운 도구 덕분에 아이디어가 신속하게 작동하는 기능으로 전환되는 플랫폼이 되었다. 팔핑거는 정기적으로 학생 및 인턴과 협력하여 새로운 개념 증명(PoC) 및 프로토타입을 탐구함으로써 숙련된 유니티 인재 풀을 강화하고 있다. 로드리게스 수석 엔지니어는 “유니티로 작업해 보면 이 엔진이 얼마나 유연한지 알 수 있다. 게임을 구동하는 동일한 환경으로 복잡한 산업용 애플리케이션도 손쉽고 효율적으로 구동할 수 있다. 닷넷에 대한 지식과 비디오 게임 및 UI 상호작용에 대한 열정을 우리 제품에 결합할 수 있었다”고 말했다.   ▲ 애플리케이션 코드 커버리지 요약(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼의 크레인 구성(출처 : 팔핑거)   더 빠른 의사 결정과 더 확신 있는 고객 대화 촉진 팔쇼는 팔핑거의 영업 생태계 전반에서 필수 도구로 빠르게 자리 잡았으며, 내부 팀, 유통업체 및 운영자가 크레인 구성을 실시간으로 검증할 수 있도록 지원한다. 데스크톱 설치나 대규모 데이터베이스 동기화를 거칠 필요 없이, 사용자는 브라우저를 열어 다양한 크레인 모델이 하중 하에서 어떻게 작동하는지 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 준비 시간이 몇 분에서 몇 초로 단축된다. 이 애플리케이션은 직관적인 작업 흐름을 지원해 전문적인 기술 지식이 필요하지 않게 됐다. 사용자는 단순히 크레인을 선택하고 도면에 목표 위치를 설정하면 즉시 적재 용량, 도달률 및 안정성에 대한 피드백을 받는다. 복잡한 기계적 계산이 깔끔한 시각적 경험으로 전환되어, 수십만 유로에 달하는 크레인이 현장에 도착하기 훨씬 전에 그 성능을 고객이 이해할 수 있도록 돕는다. 팔핑거의 기술 소프트웨어 애플리케이션 부문 책임자인 크리스티안 페르슐(Christian Perschl)은 “복잡한 프로그램을 설치하는 데 더 이상 관리자 권한이 필요하지 않다”고 설명했다. 이 웹 도구는 여러 플랫폼에서 실행되며 테슬라 인포테인먼트 시스템에서도 작동한다. 작업 플래너 환경 내에서 팔쇼는 한 걸음 더 나아간다. 유저는 환경 조건을 시뮬레이션하고, 안정성을 확인하며, 장애물을 그려 리프트 작업 중 발생할 수 있는 잠재적 충돌을 예측할 수 있다. 이러한 통찰력은 위험을 줄이고, 계획을 간소화하며, 규정 준수를 보장하는 데 도움이 된다. 특히 작업 전 시뮬레이션이 의무화된 지역 및 도시에서 더욱 그러하다. PDF 또는 SVG로 내보내기 옵션은 최소한의 노력으로 문서화, 리포트 및 고객 승인을 지원한다. 팔쇼는 실시간 3D 시각화와 지속적 배포, 확장 가능한 브라우저 기반 아키텍처를 결합하여 팔핑거의 디지털 영업 경험을 강화했다. 이를 통해 의사소통을 가속화하고 의사 결정의 확신을 높였으며, 복잡성이 걸림돌이 되었던 부분에 명확성을 제공함으로써 팀의 업무 수행을 지원한다. 페르슐은 “동적 리프팅 용량 다이어그램이 포함된 이 프로그램은 글로벌 영업 팀이 고객과의 회의에서 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 차량 관리자가 크레인 운전자를 교육하여 당사의 우수한 제품을 최대한 활용할 수 있도록 하는 데에도 활용될 수 있다”고 설명했다.   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 크레인 구성(출처 : 팔핑거)   팔핑거의 확장되는 디지털 세계에서 다음은 무엇인가 팔핑거의 소프트웨어 개발 팀은 공간 계획, 크레인 위치 지정 및 현장 시나리오 검증을 더욱 향상시키기 위해 구글 맵스 통합 및 탑뷰 상호작용 기능을 계획하며 팔쇼 경험을 지속적으로 발전시키고 있다. 차세대 팔쇼는 기술 간 복잡성을 줄이고 작업 흐름의 유연성을 개선함으로써, 리프트 전 계획 수립과 고객 논의 과정에서 더욱 명확한 방향성을 제시할 것이다. 기능적 진화를 넘어, 팔핑거는 더 깊은 차원의 3D 미래를 목표로 삼고 있다. 이 여정에서 유니티는 핵심 역할을 수행한다. 팀은 2D 그래픽을 가벼운 3D 메시로 변환하는 것부터 더 몰입감 있는 디지털 표현을 위한 CAD 기반 지오메트리 실험에 이르기까지 새로운 시각화 접근법을 탐구한다. 이러한 노력은 팔핑거가 시각화를 단순한 부가 기능이 아닌 중장비의 구성, 이해, 판매 및 운영 방식의 핵심 요소로 만들겠다는 야망을 반영한다. 팔핑거의 소프트웨어 개발자이면서 유니티 전문가인 토마시 오니시크(Tomasz Oniśk)는 “팔핑거에서는 3D를 전략적 주제로 간주한다. 유니티는 복잡한 데이터를 시각화하고 팀과 고객에게 생생하게 전달하는 새로운 방법을 탐구하는 데 도움을 준다”고 전했다.   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 리프팅 분석(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 크레인 제어 장치(출처 : 팔핑거)   팔핑거의 미래 전략에 명시된 바와 같이, 이 회사는 혁신, 디지털화 및 실시간 데이터 경험을 통해 리프팅 설루션의 미래를 선도해 나가고 있다. 이를 통해 고객에게 작업의 안전성, 속도 및 예측 가능성을 높이는 도구를 제공함으로써 고객 역량을 강화하고 있다. 팔쇼는 그 방향을 향한 초기 이정표이며, 그 진화는 더 광범위한 변혁을 예고한다. 고급 시뮬레이션이 전문적인 작업 흐름이 아닌 일상적인 역량이 되는 변혁이다. 유니티를 기반으로 팔핑거는 단순한 애플리케이션을 넘어, 차세대 지능형 리프팅을 위해 설계된 확장 가능한 디지털 생태계를 창조하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

모두솔루션은 지난 1월 14일 ‘2026 지스타캐드 파트너 킥오프’를 열고, 국내 파트너사를 대상으로 2026년 사업 전략과 파트너 협력 방향을 공유했다. 지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 이 자리에서 2025년 지스타캐드 사업 성과와 2026년 영업 및 마케팅 전략을 소개했다. 또한 지스타캐드 개발사인 지스타소프트가 글로벌 비즈니스 전략을 설명하는 한편, 산업 기술 및 활용 사례 발표와 파트너 어워드 시상 등도 진행됐다. ■ 정수진 편집장     지스타캐드 시장 안착, 파트너 시너지와 고객 만족에 집중 모두솔루션의 정충구 대표는 “모두솔루션은 지난 2004년에 설립되어 2D/3D CAD, PDM, PLM, 설계 자동화 등 다양한 제품과 서비스를 제공하고 있으며, 파트너들과 함께 지스타캐드를 국내 시장에서 성장시켜 왔다”면서, “지스타캐드는 합리적인 가격과 안정적인 성능, 그리고 기술 지원을 바탕으로 국내 CAD 시장에서 의미 있는 대안을 만들어가고 있다”고 강조했다. 모두솔루션의 성기정 상무는 2025년 지스타캐드 국내 비즈니스 성과를 발표하면서, “공격적인 마케팅 활동과 파트너사들의 적극적인 영업 활동을 통해 지스타캐드에 대한 시장의 관심이 높아졌다”고 설명했다. 2025년에는 환율 상승의 영향으로 전년도 대비 매출 이익은 소폭 줄었지만, 전체적인 판매 수량과 매출 규모는 예년 수준을 유지하며 성장세를 이어갔다는 것이 성기정 상무의 분석이다. 또한 성기정 상무는 파트너를 통한 세일즈 비중이 늘어나고 있다면서, “이는 파트너사와 본사의 매출이 함께 증가하는 건전한 비즈니스 선순환 구조가 자리 잡고 있다는 긍정적인 신호”라고 평가했다. 한편으로, 모두솔루션이 매년 실시하는 제품 및 서비스 만족도 조사에서는 전년 대비 소폭 하락한 4.1점이 나왔는데, 성기정 상무는 사용자 만족도를 다시 끌어올리는 것이 2026년의 중요한 과제라고 덧붙였다.   ▲ 모두솔루션 정충구 대표   ▲ 모두솔루션 성기정 상무   CAD를 넘어 통합 산업 플랫폼으로 지스타소프트의 메이유 황(Meiyu Huang) 부사장은 “지난 1992년 설립된 지스타소프트는 현재 윈도우, 리눅스, 맥, 안드로이드, iOS 등 다양한 운영체제를 지원하는 코어 기술을 갖추고 있으며, 전 세계 100개 이상의 국가에서 1억 명 이상의 사용자를 가진 글로벌 제품으로 성장했다”고 소개했다. 황 부사장은 급변하는 산업 환경 속에서 지스타캐드가 나아가야 할 방향으로 ▲AI 기술의 설계 프로세스 통합 및 설계 자동화 등의 기술 흐름과 ▲설계를 넘어 협업과 관리까지 가능한 플랫폼 역량에 대한 고객 요구에 주목했다. 또한 “개인 사용자부터 대기업, 개발자에 이르기까지 세분화된 고객 니즈를 모두 충족하기 위해서는 단일 도구가 아닌 통합 플랫폼 구축이 필수”라고 짚으면서, “독자적인 코어 기술과 크로스 플랫폼 능력, 그리고 상장을 통해 확보한 자금력을 바탕으로 M&A와 R&D 투자를 가속화하면서 제품과 기술의 통합을 이뤄낼 것”이라고 밝혔다. 황 부사장이 꼽은 향후 3~5년 간의 핵심 과제는 ▲높은 성능과 안정성 확보 ▲지속적인 기능 혁신 ▲멀티 플랫폼 호환성 강화 ▲개방형 생태계 구축 등 네 가지이다. 제품의 성능 측면에서는 렌더링 엔진과 메모리 관리, 핵심 알고리즘을 최적화하여 대형 도면 작업에서도 쾌적한 속도를 제공할 계획이다. 지스타캐드 2026 버전은 파일 열기, 저장, 편집 등 주요 작업에서 성능을 높였고, 시스템 아키텍처를 모듈화하여 각 기능이 독립적으로 작동하게 함으로써 안정성을 높였다. 자동 업그레이드 메커니즘을 도입해 유지보수 비용을 낮추는 구조적 재설계도 진행된다. 기능 혁신과 관련해서는 파라메트릭 구속(parametric constraint) 기능을 강화하여 논리 기반의 설계를 지원하고, 다중 단말과 전문 영역 간의 실시간 협업이 가능한 통합 설계 기능을 고도화해 설계부터 검수까지 이어지는 표준화된 관리 체계를 구축할 예정이다. 또한 AI 기술과 CAD의 융합을 적극 추진하여 지능형 명령어 추천, 자연어 상호작용, 도면 인식 및 자동 주석 기능 등을 탑재할 계획이다. 제품 라인업과 생태계 확장 계획에 대해서 황 부사장은 엔터프라이즈 설계 플랫폼으로서 ‘지스타캐드 365’를 강화하고, 아치라인(ARCHLine.XP) 인수 후 기능을 보강 중인 ‘지스타캐드 BIM(GstarCAD BIM)’과 기능이 지속적으로 추가되는 도면 열람&편집 툴 ‘DWG 패스트뷰(DWG FastView)’ 등의 포트폴리오를 완성해 나가겠다고 전했다. 지스타소프트는 GRX(Graphics Runtime Extension), COM(Component Object Model), 닷넷(.NET), LISP(리스프), 파이썬(Python) 등 커스텀 개발을 위한 생태계 지원도 이어나갈 계획이다.   ▲ 지스타소프트 메이유 황 부사장   3D·BIM 시장 공략 및 서드파티 강화… 지스타캐드의 인지도 높일 것 지스타캐드는 오토캐드 대체 시장을 넘어 제조, 건설, 플랜트 등 산업별 특화 수요로 시장을 빠르게 확장하고 있다. 모두솔루션은 2026년에는 파트너 중심의 세일즈 체계를 더욱 강화하는 한편, 시장에서 3D CAD에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있는 상황에 맞춰 3D 제품군 및 BIM 설루션을 2026년에 본격 선보이면서 시장 대응력과 사업 경쟁력을 함께 높인다는 전략을 소개했다. 제품 측면에서는 2025년 출시한 클라우드 기반 설계 협업 플랫폼 ‘지스타캐드 365 비즈니스(GstarCAD 365 Business)’를 국내 시장에 안착시키기 위해 레퍼런스 구축에 집중하고, 향후 선보일 BIM 및 3D CAD 제품 역시 파트너와의 협업을 통해 단계적으로 시장에 소개할 예정이다. 성기정 성무는 “특히 그동안 약점으로 지적되던 서드파티 및 라이브러리 부족 문제를 해결하기 위해 2025년에 베타 버전으로 출시했던 ‘드림플러스(DreamPlus)’의 정식 버전을 올해 출시하고 AEC 시장을 본격 공략하겠다”는 구상을 제시했다. 또한 성기정 상무는 경쟁 제품 사용자를 타깃으로 한 공격적인 프로모션 전략도 공개했다. “오토캐드 LT의 1년 구독 비용 수준으로 지스타캐드 스탠더드 제품을 3년간 사용할 수 있게 하는 ‘1+2 프로모션’을 기획해서, 시장의 반응을 살피고 파트너들의 의견을 수렴해 전략을 고도화해 나갈 것”이라는 설명이다. 이외에도 성기정 상무는 설계 작업 자동화를 지원하는 라이브러리 프로그램인 멕클릭(MecClick)의 성능 향상 및 규격 확대 업데이트 소식을 공유하면서, 진화하는 지스타캐드와 지능형 라이브러리의 결합을 통해 시장에서 좋은 성과를 얻고자 한다고 전했다. 모두솔루션 마케팅팀의 한운선 부장은 “2026년에는 고객 데이터베이스 확보를 넘어서 실제 구매 가능성이 높은 고객 수요(리드)를 창출하고 영업 파이프라인을 확장하는 데 마케팅의 초점을 맞출 것”이라면서, “지스타캐드의 인지도를 구축하고 신뢰도 높은 콘텐츠 자산을 중심으로 마케팅 체계를 강화해, 고객이 지스타캐드를 스스로 찾을 수 있는 환경을 만들고자 한다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   캐드앤그래픽스가 2025년 12월로 창간 32주년을 맞아 신년 특집방송을 마련했다. 디지털지식연구소 조형식 대표 사회로 1월 12일 진행된 줌 방송에서는 CNG TV 기획 및 진행을 맡고 있는 전문 위원들(강태욱, 류용효, 최성권)과 함께 생성형 AI가 산업에 미친 영향과 스마트 제조, 건축, 제품디자인과 3D프린팅 등 2025년 엔지니어링 업계의 트렌드를 정리하고, 2026년을 전망하는 이야기를 나눴다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   건설 산업 : AI 에이전트와 데이터 중심의 스마트 시공으로의 진화 건설 분야의 기술 혁신을 이야기한 한국건설기술연구원의 강태욱 전문위원은 2025년의 혼란을 뒤로 하고 2026년 건설업계가 직면할 새로운 기술적 지평을 제시했다. 그는 2025년 건설업계가 공급망의 디커플링과 원자재 가격 상승, 그리고 심각한 숙련공 부족 현상으로 인해 전례 없는 위기를 겪었다고 이야기했다. 특히 중대재해법과 관련된 안전 리스크 관리가 업계의 사활을 결정짓는 핵심 요소가 되었다. 강 위원은 이러한 위기 극복의 해답으로 AI 에이전트의 현장 도입을 강조했다. 그는 “AI를 사용하지 않으면 요즘에는 바보가 된다는 느낌도 든다”며, “생산성 자체가 워낙 차이가 나다 보니 이제는 본격적인 AI 에이전트 시대로 변해가고 있다”고 진단했다. 특히 과거의 디지털 트윈이 단순히 데이터를 시각화하는 수준이었다면, 2026년의 스마트 건설은 AI가 수많은 센서 데이터와 LMM(대형 멀티모달 모델)을 결합해 실시간으로 현장의 위험을 예측하고 해법을 제시하는 단계에 이를 것으로 보인다고 전했다. 강 위원은 이에 대해 “사용자가 궁금한 것을 모델에 물으면 예전에는 수동으로 필터링해서 확인해야 했지만, 이제는 AI 에이전트가 LMM과 엮여서 원하는 대답을 즉석에서 해주는 방식으로 발전하고 있다”면서, 데이터 기반의 의사 결정 시스템이 건설 현장의 표준이 될 것임을 예고했다.   ▲ 2026년 AI와 결합한 건설 분야의 혁신   제조 IT : 클라우드 기반의 AX 혁신과 사람 중심의 엔지니어링 제조 IT 및 스마트 엔지니어링 분야를 소개한 디원 류용효 상무는 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환) 시대로 진입하는 제조 기업의 생존 전략에 대해 발표했다. 류 상무는 현재 글로벌 제조 설루션 시장이 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 중심으로 급격히 재편되고 있으며, 이를 통해 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘지능형 비서’로서 설계와 생산 전반에 깊숙이 관여하고 있다고 분석했다. 그는 특히 국내 기업들이 AI 혁신에 성공하기 위해서는 인프라의 근본적인 변화가 선행되어야 함을 지적하며, “우리 기업이 정말 AI를 위해서 혁신을 해야 되겠다고 한다면 제일 먼저 클라우드를 깔아야 한다는 것이 2026년에 고려해야 할 가장 큰 이정표”라고 역설했다. 이는 데이터의 파편화를 막고 AI가 학습할 수 있는 통합된 환경을 구축하는 것이 AX 시대의 핵심이라는 뜻이다. 한편 류 상무는 기술 만능주의에 대한 경계도 늦추지 않아야 한다고 짚었다. 그는 기술의 화려함보다 중요한 것은 결국 현장의 업무 효율을 높이는 실질적인 가치라는 점을 분명히 했다. 그는 “AI 기술에 너무 포커스하기보다는 사람이 어떻게 일을 하는 데 도움을 주는가 하는 쪽으로 기술의 방향이 맞춰지고 있다”고 언급하며 인간과 AI의 조화로운 협업 모델을 강조했다.   ▲ 미래의 엔지니어링은 어떻게 변화할 것인가?   적층제조 : 3D 프린팅의 양산 체제 돌입과 피지컬 AI의 결합 적층제조(AM) 및 디자인 분야를 소개한 홍익대 최성권 교수는 3D 프린팅이 더 이상 시제품 제작에 머무는 기술이 아니라는 점을 강조하며 산업 지형의 변화를 설명했다. 30년 이상의 역사를 가진 3D 프린팅 기술은 이제 항공우주, 국방, 의료 분야에서 최종 부품을 직접 생산하는 양산 체제로 완전히 진입했으며, 특히 파트 통합과 경량화 기술인 DfAM(적층제조를 위한 설계)의 발전이 이를 가속화하고 있다. 최 교수는 “3D 프린팅 산업은 시제품 제작에서 최종 부품 양산이라는 개념으로 체제가 완전히 변했으며, 이제는 과도기를 지나 대량 생산도 가능한 단계에 이르렀다”고 보았다. 특히 2026년에는 AI가 소프트웨어 밖으로 나와 물리적 실체와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 트렌드가 3D 프린팅과 강력한 시너지를 낼 것으로 전망된다. 휴머노이드 로봇이나 맞춤형 스마트 가전의 폭발적인 수요는 복잡한 형상을 빠르게 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술 없이는 실현 불가능하기 때문이다. 최 교수는 “피지컬 AI 시대는 3D 프린팅이 그 잠재력을 다시 세상에 내놓는 시기가 될 것이며, 가상 세계의 혁신이 실제 물리적인 제품으로 구현되는 시점에 새로운 비즈니스 포인트가 있다”고 설명하며, 적층제조가 미래 제조 산업의 핵심 인프라로 자리 잡았음을 강조했다.   ▲ 엔지니어링 업계 트렌드와 AX 시대 2026 전망   AI를 통한 조직의 변화와 ‘실행’의 시대로 이번 방송을 마무리하며 조형식 대표는 각 분야별 전문가들의 논의를 종합하고 엔지니어링 업계가 가져야 할 태도에 대해 제언했다. 조 대표는 AI가 단순히 인간의 일자리를 뺏는 위협이 아니라, 조직의 구조를 효율적으로 재편하고 인간의 통찰력을 극대화할 수 있는 기회라는 점을 분명히 했다. 그는 특히 그동안의 AI 탐색과 학습 기간을 거쳐 이제는 실질적인 성과를 내야 하는 시점임을 강조하며, “올해는 몇 년 동안 배운 AI 지식에서 ‘Learn(배우다)’의 ‘L’을 떼버리고 ‘Earn(벌다)’의 시대로 가야 한다”는 메시지를 던졌다. 즉, AI를 통해 기업의 가치를 높이고 실제적인 수익을 창출하는 실행력이 2026년 엔지니어에게 가장 필요한 역량이라는 것이다. 끝으로 조 대표는 AI는 확률적으로 답을 내놓을 뿐 맥락(context)을 완벽히 이해하지 못하기 때문에, 파편화된 지식을 하나로 관통하는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 구축하고 이를 관리하는 인간 전문가의 경험과 지혜가 AX 시대에 더욱 값진 자산이 될 것이라고 정리하며 방송을 마쳤다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 27   “AI의 다음 단계는 로봇공학이다.” – 젠슨 황, 엔비디아 CEO   라스베이거스에서 목격한 ‘가치의 증명’ 매년 1월, 미국 라스베이거스는 전 세계 기술의 향연장으로 오프라인뿐만 아니라 온라인으로 그 열기가 실시간으로 전달되지만 올해 열린 CES 2026의 공기는 사뭇 달랐다고 한다. CES에 참석한 전문가들이 전해주는 실시간 열기를 통해서 현지에서 느낀 것처럼 쉽게 접할 수 있음에 감사 말씀을 먼저 전하고 싶다. 화려한 비전과 먼 미래의 청사진을 늘어놓던 과거의 관행은 사라지고, 그 자리를 치열한 ‘실증(proof)’과 ‘현실(reality)’이 채웠다. 올해 CES의 슬로건인 ‘혁신가들의 등장(Innovators Show Up)’은 단순히 참가자들이 행사장에 나타났다는 뜻이 아니다. 아이디어를 가진 자가 아니라, 실제로 작동하는 혁신을 만들어내는 자만이 이 무대의 주인공이 될 수 있다는 냉정한 선언과도 같았다. 올해 CES를 관통하는 단 하나의 키워드를 꼽자면 단연 ‘피지컬 AI(physical AI)’다. 지난해까지 우리가 화면 속의 생성형 AI와 대화하며 그 지적 능력에 감탄했다면, 2026년의 AI는 모니터 밖으로 걸어 나와 로봇과 모빌리티라는 육체를 입고 물리적 세계를 직접 변화시키기 시작했다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 “AI의 다음 단계는 로봇공학”이라고 천명했듯, 이제 기술 경쟁의 룰은 ‘무엇을 할 수 있는가(show)’에서 ‘어떤 실질적 가치를 제공하는가(prove & sell)’로 완전히 바뀌었다. 이번 호 칼럼에서는 CAD/PLM, 엔지니어링, 제조 분야의 전문가에게 이번 CES 2026이 시사하는 바를 심층적으로 분석하고, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 그리고 한국 기업의 생존 전략을 중심으로 산업의 대전환을 조망해보고자 한다. “AI, 모니터 밖으로 걸어 나왔다.” – 김난도, 서울대학교 교수   AI, 육체를 얻다 - 피지컬 AI와 로보틱스의 진화 CES 2026 현장에서 가장 주목받은 변화는 소프트웨어 중심의 AI가 하드웨어 로봇 시장으로 폭발적으로 전이되고 있다는 점이다. 이를 ‘피지컬 AI’라고 부른다. 이는 단순히 로봇이 미리 프로그래밍된 대로 움직이는 자동화를 의미하지 않는다. 로봇이 센서와 카메라를 통해 현실 세계를 인지(perception)하고, 상황을 이해(cognition)하며, 이를 바탕으로 스스로 판단하여 물리적 행동(action)을 수행하는 단계로 진화했음을 의미한다.   ▲ CES 2026 정리 – 교수님의 화이트보드(출처 : 나노바나나 by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   현대자동차그룹의 행보는 이러한 흐름을 가장 명확하게 보여주었다. 현대차는 이번 CES에서 ‘인간 중심의 AI 로보틱스’ 비전을 선포하며, 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’의 차세대 전동식 모델을 공개했다. 과거의 유압식 모델이 연구용에 가까웠다면, 이번 전동식 모델은 실제 산업 현장 투입을 전제로 설계되었다. 현대차는 구글 딥마인드와의 협력을 통해 로봇의 ‘두뇌’를 고도화하고, 이를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 실제 투입하겠다는 구체적인 로드맵을 제시했다. 이는 로봇이 더 이상 쇼케이스용 전시물이 아니라, 제조 공정의 데이터와 결합하여 생산성을 혁신하는 실질적인 ‘노동력’으로 자리 잡았음을 시사한다. 로봇의 진화는 산업 현장에만 머물지 않았다. LG전자는 ‘공감지능’을 탑재한 AI 홈 로봇 ‘클로이드(CLOiD)’를 통해 가사 노동이 없는 ‘제로 레이버 홈(Zero Labor Home)’의 비전을 구체화했다. 클로이드는 사용자의 목소리 톤을 분석해 감정을 파악하고, 세탁기에 빨래를 넣거나 요리를 돕는 등 복잡한 물리적 가사 노동을 수행한다. 이는 로봇이 단순한 기계 장치를 넘어, 인간의 맥락을 이해하고 능동적으로 상호작용하는 ‘반려 가전’ 혹은 ‘지능형 파트너’로 격상되었음을 의미한다. 엔지니어링과 설계 관점에서 볼 때, 이러한 피지컬 AI의 부상은 하드웨어 설계와 AI 소프트웨어의 결합이 선택이 아닌 필수가 되었음을 시사한다. 로봇의 관절을 움직이는 액추에이터의 정밀 제어부터 센서 데이터를 처리하는 에지 컴퓨팅 그리고 이를 통합하는 운영체제(OS)까지, 기계 공학과 컴퓨터 공학의 경계가 완전히 허물어지고 있는 것이다. “흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업으로.” – 캐터필러(Caterpillar)의 비전   데이터가 자산이 되는 산업 메타버스 - 제조의 미래 CES 2026은 제조업의 패러다임이 ‘하드웨어 제조’에서 ‘데이터 자산화’로 이동하고 있음을 여실히 보여주었다. 독일의 지멘스와 미국의 캐터필러가 보여준 비전은 전통적인 제조 기업이 어떻게 소프트웨어 및 플랫폼 기업으로 변모해야 하는지에 대한 해답을 제시한다. 지멘스는 ‘산업용 메타버스’와 ‘디지털 트윈’을 전면에 내세웠다. 현실의 공장을 가상 공간에 똑같이 복제하여 시뮬레이션함으로써 공정 최적화와 예지 보전을 수행하는 것은 이제 기본이 되었다. 핵심은 이러한 디지털 트윈이 생성형 AI와 결합하여, 엔지니어가 자연어로 설비의 상태를 묻거나 최적화 방안을 제안받는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 단계로 진입했다는 점이다. 마이크로소프트와의 협력을 통해 공개된 ‘제조 공동 지능’ 이니셔티브는 공장 내의 파편화된 데이터를 통합하고, AI가 스스로 문제를 진단하여 해결책을 제시하는 수준의 자동화를 예고했다. 중장비 업체 캐터필러의 변신 또한 극적이다. 그들은 ‘흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업’으로의 전환을 선언했다. 자율주행 광산 트럭과 원격 제어 시스템을 통해 건설 현장의 모든 움직임을 데이터화하고, 이를 바탕으로 작업 효율을 극대화하는 설루션을 판매한다. 이제 굴착기는 단순한 기계가 아니라 데이터를 생성하고 수집하는 IoT(사물인터넷) 디바이스이자, 거대한 로봇이 되었다. 이러한 변화는 CAD/CAE/PLM 전문가들에게 시사하는 바가 크다. 제품을 설계한다는 것은 이제 단순히 3D 형상을 모델링하는 것을 넘어 제품이 생성할 데이터를 정의하고, 가상 공간에서의 시뮬레이션 시나리오를 설계하며, 운영 단계에서의 데이터 피드백 루프까지 고려해야 함을 의미한다. ‘설계–제조–운영’의 전 과정이 데이터로 연결되는 엔드 투 엔드(end-to-end) 엔지니어링 역량이 그 어느 때보다 중요해졌다. “미국과 중국이 앞서가는 상황에서, 한국 기업들이 살아남을 방법은 결국 압도적인 기술 격차뿐이다.” – 정구민, 국민대학교 교수   모빌리티, 바퀴 달린 AI 디바이스로 재정의되다 모빌리티 분야에서의 화두는 단연 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 중심 자동차)’의 고도화와 AI의 전면 도입이었다. 자동차는 이제 엔진과 변속기로 정의되는 기계 장치가 아니라 거대한 스마트폰, 혹은 ‘바퀴 달린 AI 디바이스’로 재정의되었다. CES 2026에서 현대모비스와 LG이노텍 등 전장 기업은 차량 내 경험(in-cabin experience)을 혁신할 디스플레이와 센서 기술을 대거 선보였다. 투명 디스플레이가 적용된 전면 유리, 운전자의 시선과 상태를 감지하는 인 캐빈 센싱, 그리고 이 모든 것을 통합 제어하는 고성능 컴퓨팅 플랫폼은 모빌리티가 단순한 이동 수단을 넘어 생활과 업무, 휴식이 가능한 ‘제3의 생활 공간’으로 진화하고 있음을 보여준다. 특히 엔비디아는 자율주행 플랫폼 ‘알파마요’를 공개하며, AI가 단순히 사물을 인식하는 것을 넘어 상황을 추론하고 미래를 예측하여 주행하는 시대를 열었다. 예를 들어 골목길에서 공이 굴러나오면 아이가 뒤따라 나올 것을 예측하여 속도를 줄이는 식이다. 이는 자율주행 기술이 규칙 기반(rule-based)에서 AI 모델 기반으로 완전히 전환되고 있음을 의미한다. 또한, 현대차의 ‘모베드(MobED)’와 같은 로보틱스 모빌리티 플랫폼은 기존 자동차의 형상을 파괴하고 있다. 납작한 직육면체 보디에 네 개의 바퀴가 독립적으로 움직이며 어떤 지형에서도 수평을 유지하는 이 플랫폼은 배송, 안내, 촬영 등 다양한 목적에 맞게 상부 모듈만 교체하여 사용할 수 있다. 이는 모빌리티 설계가 ‘목적 기반(PBV)’으로 세분화되고 있으며, 하드웨어 플랫폼의 모듈화가 가속화되고 있음을 보여준다. “CES는 전시장이 아닌 글로벌 ‘생존 실험실’이다.” – 주영섭, 서울대학교 특임교수   K-테크의 약진과 과제 - 생존을 위한 피버팅 이번 CES 2026에서 한국 기업들의 활약은 눈부셨다. 최고혁신상의 상당수를 한국 기업이 휩쓸었으며, 참가 기업 수나 전시 규모 면에서도 주최국인 미국에 이어 2위를 기록하며 존재감을 과시했다. 삼성전자와 LG전자는 AI 가전을 통해 스마트홈 생태계의 표준을 제시했고, HD현대와 두산은 무인화·자동화 기술로 산업 현장의 미래를 그렸다. 특히 주목할 점은 스타트업들의 약진이다. 마음AI는 CTA 주관 미디어데이에서 지멘스와 함께 ‘반드시 주목해야 할 기업(one pick)’으로 선정되며 글로벌 무대에서 기술력을 인정받았다. 그들이 선보인 것은 단순한 개념 증명이 아닌, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 ‘작동하는 피지컬 AI’였다. 또한 딥엑스, 스튜디오랩 등 딥테크 기업들이 혁신상을 수상하며 AI 반도체, 로보틱스 등 첨단 분야에서 한국의 기술 저력을 입증했다. 하지만 화려한 수상 실적 이면에는 냉혹한 현실도 존재한다. 주영섭 서울대학교 특임교수는 CES를 “전시장이 아닌 생존 실험실”이라고 정의하며, 한국 기업들이 글로벌 시장의 니즈에 맞춰 끊임없이 ‘피버팅(pivoting : 사업 방향 전환)’해야 한다고 강조했다. 중국 기업들이 끈질긴 생존력으로 저가형 로봇 시장을 잠식하고 있고 빅테크 기업들이 AI 인프라를 독점해가는 상황에서, 한국 기업들은 ‘보여주기식’ 기술이 아닌 ‘돈이 되는’ 비즈니스 모델을 증명해야 하는 과제를 안고 있다. 삼성전자가 주 전시관인 LVCC를 떠나 윈 호텔에 별도 전시관을 마련하고 B2B 고객과의 깊이 있는 미팅에 집중한 것, LG전자가 가사 노동 해방이라는 명확한 고객 가치를 제안한 것은 모두 이러한 고민의 산물이다. 기술 자체의 우수성보다 그 기술이 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 증명하는 것이 생존의 열쇠가 되었다. “혁신은 우리의 삶을 진정으로 더 낫게 만들 때만 의미가 있다.” – 류재철, LG전자 H&A사업본부장   테크 터치, 기술이 감성과 만나는 지점 CES 2026을 관통한 거대한 흐름을 한마디로 요약하자면 ‘테크 터치(tech touch)’라고 할 수 있다. 이는 기술(tech)이 산업의 효율을 높이는 것을 넘어, 인간의 삶과 감성(touch)을 어루만지는 단계로 진화했음을 의미한다. 차가운 금속 로봇이 인간의 언어를 이해하고 물을 건네주며, 자동차가 운전자의 기분을 파악해 실내 조명을 조절하고, AI가 개인의 건강 데이터를 분석해 질병을 예방한다. 이제 CAD/CAM 및 엔지니어링 분야의 전문가들은 단순히 기능적 요구사항을 충족하는 설계를 넘어, AI와 데이터가 결합된 지능형 시스템을 설계해야 하는 시대에 직면했다. 제품의 형상뿐만 아니라 그 제품이 현실 세계에서 어떻게 데이터를 수집하고, 사용자와 상호작용하며, 스스로 진화할 것인지를 설계 단계에서부터 고민해야 한다. CES 2026은 우리에게 명확한 질문을 던졌다. “당신의 기술은 실험실을 넘어 삶 속에서 작동하고 있는가?” 한국 기업들은 ‘패스트 팔로어’의 시대를 지나 이제 ‘퍼스트 무버’로서 기술의 표준을 정의해야 하는 위치에 섰다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, SDV 등 CES가 보여준 미래 기술은 더 이상 먼 미래의 공상과학이 아니다. 바로 지금 우리의 설계 도면 위에서 그리고 생산 라인에서 구현되어야 할 현실이다. 혁신은 말이 아닌 행동으로, 그리고 실질적인 가치 증명으로 완성된다는 점을 잊지 말아야 할 것이다.   ■ 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.