다쏘시스템은 개별 환자 또는 환자 집단에 고도로 맞춤화할 수 있는 차세대 ‘리빙 하트(Living Heart)’ 모델을 평가하기 위한 베타 테스트가 진행 중이라고 발표했다. 이번 테스트는 의료 기기 연구 개발을 간소화하고, 새로운 치료법의 테스트 및 규제 승인을 가속화할 수 있도록 높은 수준의 구성 및 자동화를 제공하는 것을 목표로 한다. 다쏘시스템은 그간 쌓아 온 산업 애플리케이션 분야의 전문성을 바탕으로 의료용 버추얼 트윈 기술 분야까지 진출했으며, 이를 바탕으로 주류 의학, 임상시험 및 환자 치료 분야로 그 영역을 확장하고 있다. 리빙 하트 프로젝트는 인공지능(AI)과 3D 시뮬레이션 기술을 활용하여 인간 심장의 디지털 트윈을 개발하는 연구 프로젝트로 출발했다.     리빙 하트 프로젝트의 구성원들은 버튼 하나로 조직 특성, 구조적 변화 및 기타 측면을 조정할 수 있는 고도로 맞춤화된 모델 생성 테스트를 진행하고 있다. 이번 차세대 모델은 실제 환자에 대한 다년간의 프로젝트 경험을 바탕으로 구축되었기 때문에, 인체 생리학에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 수천 명의 버추얼 페이션트 트윈(Virtual Patient Twin)을 생성해 생성형 AI의 학습 데이터 세트로 활용될 수 있다. 이를 통해 연구원과 임상의들은 사람이나 동물을 사용하지 않고, 개인정보 보호나 프로파일 제한 없이 질병과 환자 집단이 특정 치료에 어떻게 반응하는지 이해할 수 있다. 차세대 리빙 하트 모델의 베타 테스트는 미국 식품의약국과 5년간의 협업을 완료한 후 발간된 버추얼 트윈을 사용하여 임상시험을 가속화하는 방법을 설명하는 의료기기 업계용 가이드인 ‘강화된 플레이북(ENRICHMENT Playbook)’의 발표에 이은 것이다. 다쏘시스템은 “버추얼 트윈의 신뢰성과 효율성은 바이오 제약, 병원, 의료 기기, 웨어러블 및 공중보건 분야 전반에서 비용 절감, 규제 승인 가속화, 환자 치료 성과 개선 등에서 이점을 제공한다”고 설명했다.  다쏘시스템의 클레어 비옷(Claire Biot) 생명과학 산업 부문 부사장은 “10년 전 리빙 하트 프로젝트는 세계 최초로 인간 심장의 버추얼 트윈을 선보이며 새로운 역사를 만들었다. 다쏘시스템은 이번에 완전한 매개변수화와 맞춤 설정이 가능한 차세대 전체 심장 시뮬레이션을 선보여, 의료 기기 회사가 혁신을 더 빠르고 자신있게 설계하고 테스트 및 검증할 수 있도록 돕는 또 한 번의 혁신적인 도약을 이뤘다”면서, “다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 기반으로 한 이 획기적인 기술은 고객이 개발 비용을 절감하고, 규제 승인 속도를 높이며, 실제 환자 해부학과의 통합을 예측하는 능력을 획기적으로 향상시켜 대규모 정밀 의료를 강화하는데 도움이 될 것”이라고 말했다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1)   해가 갈수록 제품의 복잡도는 크게 증가하고 있고 이와 대조적으로 개발 주기는 급격하게 짧아지고 있기 때문에, 그동안 성공 스토리에 기여할 수도 있었던 개인의 역량 의존과 독립된 의사결정은 더 이상 유용한 전략일 수 없게 되었다. 제품 개발의 참여자들이 소통하고 협력하는 플랫폼과 커뮤니티를 통해 서로 숙고하고 숙의하는 환경이 보다 성공적인 비즈니스로 자리잡아 가게 되었다. 이번 호부터 제품 개발의 프로젝트를 소통과 협력의 프로세스로 전환해 가기 위한 좋은 방안으로써 BPMN(Business Process Modeling Notation)을 살펴보고, 이를 활용해 보고자 한다. 앞으로 5회의 연재를 통해 제품 개발 프로젝트를 비즈니스 프로세스로 연착륙하는 방법에 대해 논의하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   제품 개발 과정의 효율적 관리 필요성 일반적으로 제품 개발은 복잡한 절차와 다양한 참여자, 그리고 광범위한 자원의 투입으로 이루어지는 경우가 많다. 그리고 상대적으로 긴 제품 개발 기간 및 오랜 생애주기(long lifecycle)를 가지는 특징이 있다. 최근 요구되는 부품 개발과 구조가 다소 단순화가 되었다고는 해도, 여전히 복잡한 아키텍처와 콘셉트 개발부터 양산에 이르는 과정에서 변경되는 정보를 추적하고 빠르고 효율적인 의사결정을 진행하는 것은 상당히 복잡한 문제이다.  그동안 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방법과 노력이 진행되어 왔으며 특정 영역에서는 상당한 성과를 나타내고 있다. 특히 프로젝트 관리 시스템(project management system)의 구축 및 업무 전반에 걸친 프로세스의 정립 등은 업무를 보다 체계화하며 추적성을 높일 수 있는 유용한 방법임을 입증하고 있다. 하지만 이렇게 유용한 방법을 제대로 정의하기 위해서는 실제 업무를 수행하는 실무 단위 레벨로 내려가 참여자들이 비즈니스를 이해하고 토의를 하는 자리를 마련하고 상호 협의해 나가는 도구(툴, 설루션)의 역할 또한 중요하게 된다.   그림 1. 대표적인 프로젝트 관리 시스템   그동안 대부분의 실무 부서에서 업무를 정의하고 분류하면서 참여자의 역할과 권한을 설정하고 단계적 액티비티를 할당하는 등의 비즈니스 프로세스를 구현하는 도구는 오피스 문서(파워포인트 및 엑셀)가 전적이었다고 해도 과언이 아닐 정도로 비중이 높은 것이 현실이었다. 오피스 문서는 차량 개발의 참여자 누구나 손쉽게 접근하여 사용할 수 있다는 장점이 있지만, 문서를 만들어 저장하고 공유하는 것 이외에는 비즈니스 프로세스를 정의하고 역할과 권한을 분류하여 체계화하는 데에는 어려움이 많았다. 또한 프로젝트 관리 시스템같은 IT 시스템과의 연결성과 추적성을 확보하는 것에도 한계가 뚜렷했다.   그림 2. 오피스 기반 비즈니스 프로세스 정의   이번 호부터 연재를 통해 비영리 컴퓨터 산업 표준을 연구하고 제정하는 OMG(Object Management Group)에서 개발하여 오픈소스로 배포하는 BPMN(Business Process Modeling Notation)을 활용하여 이러한 문제를 해결하려는 시도를 공유해보고자 한다.    그림 3. BPMN 활용 예제(https://camunda.com/bpmn)   이번 연재에서는 다음과 같은 내용을 다루어 보고자 한다. BPMN에 대한 기술을 개괄적으로 요약하고 오픈소스인 비즈니스 프로세스 모델러(Business Process Modeler)를 통해 간단한 프로세스를 정의해 나가는 방법을 정의하고 비교적 단순한 콘셉트 단계 제품 개발 프로세스를 선정하여 구현해 보고 이를 데이터 워크플로와 결합하여 클라우드 서버(설루션) 기반으로 데이터의 저장 및 관리 영역으로의 확장 가능성을 탐색해 보고자 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   자동차 뿐만 아니라 다양한 분야에서 모델 기반 개발을 도입하려는 노력이 지난 몇 년 동안 가속적으로 진행되고 있다. 한편, 대처를 시작했지만 설계 개발의 현장에서는 잘 활용할 수 없는, 어느 새 수단이 목적화되어 대처가 형해화되고 있는 과제가 현실화되고 있는 것도 사실이다. 이번 호에서는 MBD(모델 기반 개발)를 활용한 프로세스의 모습과 현상을 대비하면서, 어떻게 ‘현장에 뿌리내린’ 틀을 구축해 가는지 그 포인트와 비결을 설명하고자 한다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   제조 관점에서 MBD에 대한 기대 MBD에 기대되고 있는 것은 제조의 관점에서 두 개의 포인트로 나타나고 있다. 탄력성 – 공급자 체인의 강인화 : 최근의 반도체 부족과 같이, 갑자기 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대해서 어떠한 대응을 취할지 생각해 둘 필요가 있다. 녹색 – 탄소 중립에 대응 : 예를 들어, 애플은 제조에서 폐기, 재활용에 이르는 제품의 라이프사이클 전체에서 탄소 중립을 목표로 하기 위해 각 공급업체에 대해서도 탄소 풋프린트를 제공하도록 요구하고 있다. 또한 2030년~2035년에 사실상 내연기관을 가진 신차의 판매는 금지된다는 규칙이나 규격의 변경에 의한 리스크에도 대비해야 한다. 그렇다면 실제로 어떻게 준비해야 할까? 제조 관점에서 두 개의 관점을 바탕으로 설명한다. 기술적 효율성 – Ordinary Capability : 이것은 설계 개발의 효율성을 찾는 것이다. 기존 모델 기반 개발에서 기대해온 비용 절감, 업무 효율성 및 업무 품질 개선, 설계 품질 향상, 제품 성능 향상이 가능하다. 고객 요구사항 일치 – Dynamic Capability : 변화하는 고객의 요구에 대응하기 위해서는 유연성을 착용하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 이를 위해 필요한 능력은 세 가지가 있다.  위협 기회의 감지 기회를 보충하고 자원을 재구축·재결합하여 경쟁 우위를 획득 경쟁 우위를 지속 가능하게 하기 위해 조직 전체를 변환 이것을 실현하기 위한 하나의 수단으로서 디지털 트랜스포메이션(DX)을 강화하는 것이 필요하다. 즉, 이 ‘Dynamic Capability’는 비즈니스 환경과 고객의 요구 변화에 대해 ‘유연’하고 ‘신속성’에 대응하는 힘이라고 말할 수 있다.  종래의 설계 개발에 비추어, 이 변화에 대한 유연하고 신속한 대응이라고 하는 것은 어떤 것인지, 이미지를 간단하게 정리했다. 예를 들어, 법규제가 엄격화되고 보다 정숙성이 요구되게 된다는 규칙이나 규격이 바뀌는 리스크에 대한 대응에 있어서는, 원래의 시스템의 구조나 설계, 요소를 어떻게 바꾸면 그 요구를 실현할 수 있는지 생각해 볼 수 있다. 또, 반도체 소자의 공급이 부족해 대체품을 검토해야 하는 설계 변경이 행해졌다고 하는, 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대응해서는 원래의 시스템에 요구된 요건이나 성능이 어떻게 바뀌는지, 종래의 성능을 담보하기 위한 대체안은 존재하는지 등을 생각한다. 따라서, 설계 개발 프로세스의 모습으로는 종래의 시스템의 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해, 우선은 기능적 효율성을 실행하고 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.    그림 1. CAE에서 MBD로   MBD 성공을 위한 비결 먼저 모델 기반 개발은 상류 측에서 요구 분석, 아키텍처 설계를 실시해 전반에서는 시스템 설계나 서브 시스템의 설계에 1D CAE를 사용한 기능 설계를 도입한다.(그림 1) 여기에서는 시스템의 거동의 검증이나 최적 제원, 목표 달성도의 예측 등에 모델을 활용한다. 그런 다음 점진적으로 설계를 상세화하고 마지막으로 CAE의 형상 설계 영역으로 들어가 치수 값을 결정한다. 이 프로세스를 한 단계 상위의 계층과 한 단계 하위의 계층으로 작은 루프를 돌리면서 실시해 가는 것이 일반적인 모델 기반 개발의 이미지라고 생각한다. 이런 과정의 실현을 막는 벽이 있는 것도 사실이다. 필자가 평소에 이야기하는 가운데 벽이 되어있지 않다고 생각하는 것을 몇 가지 구체적으로 소개한다.  벽 1 : 요구 분석이나 아키텍처 설계를 실시하기 위해서 기능 변동이나 SysML 툴을 도입해 보았지만, 어떻게 설계에 활용해야 좋을지 모른다.  벽 2 : 1D CAE(1차원 CAE)를 이용한 기능 설계나 시스템 설계를 진행하고 싶지만, 개발 프로세스에 침투시킬 수 없다.  벽 3 : 기능 설계와 형상 설계 과정이 분리되어 있다.  벽 4 : 설계 업무로 CAE나 최적화 기술을 정착시킬 수 없다. 이러한 과제를 극복하려면 어떻게 해야 하는지를 설명한다. 현재 비교적 많은 회사에서 운용하고 있는 모델 활용의 모습으로 기획에서 성능, 품질, 비용 등 제품에 대한 요구가 내려온다. 기능 설계 단계에서 매우 세밀한 거친 1D 모델로 각 구성 요소에 목표를 할당한다. 여기서 사용되는 모델은 원리 원칙에 근거한 수식으로 이루어진 간이 모델이다. 그런 다음 컴포넌트 설계는 이미 할당된 목표 값에 대해 3D CAE를 사용하여 상세한 설계를 수행한다. 이후 완성된 것을 조립해 실기 평가에 의해 그 성능을 검증한다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 BIM(건설 정보 모델링) 포맷 중 하나인 IFC(Industry Foundation Classes) 파일을 세슘(Cesium) 플랫폼에 3D 타일(tiles)로 가시화하는 방법을 간략히 설명한다. 세슘은 디지털 트윈 산업 표준 플랫폼으로 많이 알려져 있다. 이번 호에서는 BIM 가시화 방법을 설명하고, 마지막 부분에 3D 타일 개념과 구조를 간략히 소개한다. 참고로, 세슘에서 개발된 3D 타일은 3D 고속 렌더링을 위한 모델 구조와 렌더링 메커니즘을 제공한다. 이 기술은 현재 공간정보 산업 표준을 담당하는 OGC(Open Geospatial Consortium)와 유기적 협력을 통해 발전하고 있다.   그림 1. 세슘의 3D 타일 가시화 모습 예시   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   세슘은 구글 어스와 유사한 지구 스케일의 디지털 트윈 플랫폼이다. 이를 이용하면 도시 차원에서 분석하거나 실내 건물을 탐색하는 등의 유스케이스를 개발할 수 있다. 국내 대부분의 3차원 도시 플랫폼 기반 서비스에서 세슘이 사용되고 있다. 세슘은 디지털 트윈 모델을 다루기 위한 저작도구도 함께 제공한다. 개발자는 서비스에 필요한 메뉴 기능, 대시보드에 표출한 데이터 처리에만 신경을 쓰면 된다.   그림 2. 세슘 저작도구 예시   공간정보 기술을 연구하다 보면, 가끔 BIM 파일 포맷 중 하나 인 IFC를 세슘 위에 가시화해야 하는 경우가 종종 발생한다. 하지만 세슘은 IFC를 직접적으로 지원하지 않는다.   그림 3. IFC 추가 에러 발생 모습   세슘은 IFC를 포함한 모든 3D 모델 파일을 3D 타일로 변환해 업로드하도록 하고 있다. 이는 무거운 3D 모델의 가시화 성능을 고려한 것이다. 3D 타일은 웹에서 가시화하기에 무거운 3D 파일을 공간 인덱싱 기법을 이용해 Octree 형식으로 표현하고, 각 노트에 분할된 3D 모델의 부분을 담아둔다. 메시 간략화 기법을 이용해, 카메라가 모델을 비추는 거리에 따라 적절한 LoD(Level of Detail)의 메시를 보여준다. 이는 게임에서 FPS 성능을 올리기 위해 개발된 기법과 매우 유사하다. glTF(https://github.com/ KhronosGroup/glTF)는 3D 타일의 기본 형식이다. 세슘은 다양한 샘플 코드를 샌드캐슬(sandcastle)이란 플랫폼으로 제공하여 편리한 개발을 지원하고 있다.   그림 4. glTF 2.0 기능(3차원 점군, 텍스쳐, 모델 지원 예시)    그림 5. 세슘의 코드 예제   3D 타일 모델 변환 및 업로드 먼저, 다음 링크를 방문해 세슘 아이온(Cesium ion)에 가입한다. Cesium ion – Cesium(https://cesium.com/platform/ cesium-ion) 이후, 세슘의 API, 애셋(asset)을 관리하는 클라우드, 자바스크립트 기반 예제 등을 무료로 사용할 수 있다. 여기서 애셋이란 플랫폼에서 사용하는 GIS, BIM 등 모든 파일 및 데이터셋을 의미한다. 가입 후, <그림 6>의 화면에서 ‘New story’를 클릭해 애셋을 추가해 보자.   그림 6. 세슘 아이온 메뉴 화면   세슘은 3D 모델을 3차원 타일 형식으로 내부 표현한다. 이 형식을 지원하는 파일 포맷은 <그림 7>과 같다.    그림 7     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅   소재와 정밀도 등의 측면에서 3D 프린팅 기술이 빠르게 발전하면서, 최근에는 산업 분야에서 3D 프린팅의 활용 가능성이 더욱 커지고 있다. 이 글에서는 자동차 산업에서 내장 부품의 사례를 통해  3D 프린팅을 기반으로 한 정밀 설계와 고급 후처리 기술의 결합 방안을 소개한다.   ■ 김진호 케이티씨의 대표로 3D 프린터 판매 및 제작 서비스를 하고 있다. 인하대학교 공과대학원 기계공학과를 졸업했다. 홈페이지 | www.ktc3d.com   그림 1. 3D 프린터로 제작한 다양한 부품   3D 프린팅, 제조 산업의 혁신을 이끌다 3D 프린팅 기술은 처음 등장했을 때만 해도 단순한 신기술로 여겨졌다. 하지만 최근 몇 년간 기술이 급격히 발전하면서 이제는 플라스틱뿐만 아니라 금속, 세라믹, 복합 소재 등 다양한 재료를 다룰 수 있게 되었다. 정밀도 역시 향상되어, 산업용 부품 생산에도 적극적으로 활용되고 있다. 자동차 업계에서도 이러한 3D 프린팅의 잠재력에 주목하고 있으며, 특히 내장 부품 디자인 검증 과정에서 활용도가 높아지고 있다. 고객의 복잡한 요구를 반영한 맞춤형 디자인이 필요해짐에 따라 3D 프린팅 기술의 유연성과 효율성은 자동차 내장 부품 제작의 필수 도구로 자리 잡고 있다.   다양한 산업에서 3D 프린팅 활용 확장 3D 프린팅 기술은 자동차 산업뿐만 아니라 항공우주, 의료, 패션 등 다양한 산업으로 빠르게 확산되고 있다.(그림 2) 이 기술은 복잡한 기하학 구조를 가진 부품을 신속하게 제작할 수 있어, 제조업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어주고 있다. 예를 들어 항공우주 산업에서는 경량화된 구조물과 맞춤형 부품을 제작하는데 사용되며, 의료 분야에서는 환자 맞춤형 임플란트와 보조 기구를 제작하는 데 활용된다.   그림 2. 항공우주 분야에서 각광 받는 3D 프린팅 기술   특히 3D 프린팅의 큰 장점은 설계에서 제작까지 프로세스를 단축시켜 제품 개발 주기를 빠르게 하고 품질 향상에 기여하는 것은 물론, 비용 절감 효과를 가져온다는 점이다. 이를 통해 디자인 시뮬레이션과 프로토타이핑 단계에서 얻을 수 있는 이점이 크며, 최종 제품에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 자동차 내장 부품 제작에서도 이 기술의 다양한 응용이 이루어지고 있으며, 점차 더 많은 부품이 3D 프린팅으로 제작될 가능성이 높아지고 있다.   NC 가공을 넘어선 3D 프린팅의 가능성 전통적인 NC(수치제어) 가공 방식은 오랫동안 자동차 내장 부품 제작의 주력 기술이었지만, 한계도 존재한다. 복잡한 내부 구조를 제작하기 어렵고, 재료 낭비가 심하며, 공구가 물리적으로 접근할 수 없는 형상은 제작이 힘들다. 이와 달리 3D 프린팅은 층층이 쌓아 올리는 방식이기 때문에 복잡한 구조를 가진 부품도 한 번에 제작할 수 있다. 필요한 만큼만 재료를 사용하므로 재료 낭비가 거의 없고, 복잡한 언더컷(undercut) 형상도 쉽게 구현할 수 있어 디자이너의 의도를 완벽히 반영할 수 있다. 또한, 여러 부품을 동시에 제작할 수 있어 개발 기간을 크게 단축시킨다.   그림 3. 제작 후 취출 중인 3D 프린팅 제작물   최근에는 NC를 이용한 시제품 제작에서만 가능했던 고급 후처리 공법이 3D 프린팅 제품에도 적용되면서, 자동차 내장 부품의 디자인 검증이 한층 더 정밀해졌다. 이를 통해 고객의 요구에 맞춘 고품질의 시제품 제작이 가능해졌다. 이렇게 3D 프린팅 제작물에 새롭게 적용되는 후처리 기술은 숙련된 3D 프린팅 전문가와 함께 작업하는 것이 좋은데, 프로젝트 진행 시 고려해 볼 사항은 다음과 같다.   전문가와 함께 작업하면 좋은 점 고객의 니즈 반영 : 설계 단계부터 후처리 과정까지 고객과 소통하며 고객이 원하는 방향으로 진행 정확한 최종 치수 확보 : CAD에서 사전 조립성을 검토함으로써 최종 제품이 원래 의도한 치수와 정확히 일치 시행착오 감소 : 사전에 정확한 조정이 이루어져 재작업의 필요성이 감소 제작 시간 단축 : 정확한 초기 설계로 전체 시제품 제작 과정이 더 효율적으로 진행됨 지금부터 앞서 설명한 3D 프린팅 제작물에 새롭게 적용되는 후처리 기술을 스티어링 휠 디자인 제품을 제작한 사례를 통해 하나씩 살펴보겠다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   증강현실(AR)의 본질은 눈으로 보는 현실의 모습에 가상의 디지털 콘텐츠를 겹쳐 보여줌으로써 쉽게 이해를 돕고 빠르게 커뮤니케이션할 수 있도록 도와주는 데에 있다. 이번 호에서는 이러한 증강현실의 본질을 건설 기계 장비 유지에 도입한 HD현대인프라코어의 AR 가이던스(AR Guidance)를 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     AR 가이던스는 복잡한 건설 장비의 고장이 발생하였을 때 장비의 고장 위치를 이해하기 쉽도록 3D 모델링을 증강현실을 통해 제공한다. 바닥에 오브젝트 형상을 불러오는 바닥 증강 방식을 통해 장비의 형상 정보 및 고장진단 정보를 확인할 수 있으며, 앱 형태로 제공되는 콘텐츠는 모바일, 태블릿 등의 기기로 사용이 가능하다. 산업 현장의 이해와 기술이 녹아 있는, 고객들의 니즈에 맞춰 있는 건설 기계 업계에서 상용화된 설루션이다.   사용자, 딜러, 서비스 인원 모두에게 필요한 설루션 고민 HD현대인프라코어는 2019년 건설 장비를 소유한 고객을 대상으로 인터뷰를 진행하면서, 장비를 사용하는 과정에서 필요한 것과 불만 사항을 수집하였다. 수집된 고객의 니즈를 빠르게 충족할 수 있는 방법을 찾기 위해 서비스 부문에서는 IT를 결합한 다양한 서비스 설루션을 기획하였다. 그 중 하나가 장비의 정보를 고객이 쉽게 파악하게 할 수 있게 3D 모델링을 원하는 장소에 불러올 수 있는 증강현실(AR)을 사용하는 것이었다. 3D 모델링과 함께 어떤 콘텐츠를 고객에게 제공하면 좋을지 고민한 HD현대인프라코어는 고장 진단 가이드(troubleshooting guide)의 내용과 모델링을 결합한 콘텐츠를 제작하게 되었다. 이 콘텐츠로 사용자는 장비의 기본 형상 정보부터 고장이 발생하였을 때 어떤 절차를 통해 고장 진단을 하여야 하는지에 대한 가이드를 습득할 수 있다.   직면했던 문제 건설 기계의 내부는 복잡한 와이어와 유압 호스, 파이프 라인으로 이루어져 있는데, 내부 정보를 파악하기 쉽지 않아 고장 위치를 파악하는 데 많은 시간이 소요된다. 본사 전문가의 경우 장비 3D 모델링을 통해 장비의 내부와 부품 정보를 쉽게 파악할 수 있는 반면, 딜러 혹은 딜러 서비스 인원은 제한된 접근으로 정보 활용이 어려웠다. HD현대인프라코어의 장비를 예를 들면 크게 유압, 전장 시스템 회로도, 엔진의 구성도가 있다. 딜러 서비스 인원이 장비의 구조와 로직을 파악하기 위해 DWG 기반의 시스템 회로도를 확인하는데, 이 회로도 구조를 통해 로직을 파악해도 실제 장비에서 주요 부품의 위치를 찾아내는 데에는 많은 시간이 소요된다. 숙련되지 않은 딜러 서비스 인원은 더욱 많은 시간을 할애하게 된다. 딜러는 딜러 서비스 인원이 빠르게 업무에 투입하고 서비스를 전문적으로 제공할 수 있는 수단이 필요했고, 딜러 서비스 인원은 기존 텍스트 기반의 서비스 머티리얼보다 더욱 직관적으로 장비 정보를 이해할 수 있는 콘텐츠 제공이 필요했다. HD현대인프라코어는 정형화된 정보보다는 쉽게 체득할 수 있는 직접적인 제어를 통해 사용자가 원하는 정보를 얻을 수 있는 설루션이 필요하다고 판단하였다. 이러한 현장의 어려움을 바탕으로, HD현대인프라코어는 주요 부품의 위치 표시, 부품의 상세 정보로 이어지는 기능 등 기본적인 요소 콘텐츠에 대한 니즈를 AR 가이던스 시범 운영으로 확인할 수 있었다.   유니티를 통해 만난 기술과 건설 기계 HD현대인프라코어가 AR 가이던스 개발을 시작할 당시 증강현실을 활용한 게임으로는 대중적이고 다양한 게임이 많았으나, 건설 기계 시장에서는 유니티를 도입한 사례가 많지 않았다. HD현대인프라코어는 “다만 점차 유니티에 대해 알아갈수록 전 세계에 많은 유니티 크리에이터가 있고, 그들이 제공하는 정보와 유니티에서 제공하는 튜토리얼, 매뉴얼 등 다양한 머티리얼을 통해 쉽게 시작할 수 있다고 판단했다”고 전했다. HD현대인프라코어는 게임 혹은 다른 비 게임 분야의 다양한 유니티 활용 사례를 참고하면서, 타 산업에서 활발하게 사용되고 있는 유니티의 기술을 건설 기계 산업에서도 활용할 수 있다는 판단을 내렸다.   AR 가이던스의 구성 요소 AR 가이던스는 크게 증강 방식의 사용 유무에 따라 ‘가이던스’와 ‘3D 모델 뷰어’라는 두 가지 모듈로 구성되어 있다.   가이던스   ▲ 가이던스   가이던스는 장비의 3D 모델링을 보여주며 증강 기술을 통해 장비 고장 진단을 위한 가이드를 사용자에게 제공한다. 세 가지 콘텐츠를 통해 사용자가 직접 장비의 고장을 확인하고 해결할 수 있다. 센서 시그널 모니터링(Sensor Signal Monitoring) : 장비 상태 파악 고장 진단(Troubleshooting) : 오류 코드(fault code)가 발생한 하자 현상에 대해 원인 및 고장 진단 가이드 제공 시운전 기준 가이드(Performance Test) : 고장 진단 및 장비 수리 이후 장비가 올바르게 수리가 되었을 때 올바른 장비 성능이 나오는지를 측정하기 위한 가이드를 제공하고 성능값을 입력 및 전송   3D 모델 뷰어 AR 기술을 사용하지 않는 3D 모델 뷰어는 더 가볍게 3D 모델링을 컨트롤하고, 이후 단계에서 시스템 회로도와 각 부품의 연관을 지으면서 많은 정보를 부여하자는 의도에서 시작했다. 이를 통해 3D 프로덕트 비주얼라이제이션 서비스를 처음 시작하는 사람도 장비를 쉽고 편리한 방법으로 이해하는 것을 목표로 했다.   ▲ 3D 모델 뷰어   개발의 시작과 문제의 해결 AR 가이던스 프로젝트는 콘텐츠 내용을 정리하여 제공하는 것으로 시작됐다. 다만 산업 전반의 기술에 대한 경험을 바탕으로 어떠한 콘텐츠를 제공하여 사용자의 니즈를 풀어나가야 할 지는 파악이 됐지만, 유니티를 통해 어떻게 구현할 수 있는 지와 어떤 기능을 활용할 수 있을 지에 대한 사전 지식은 부족했다. 이 부분은 초기부터 함께 프로젝트를 시작하고 진행해 온 기술원의 담당자와 개발 인원이 지원을 해주었고, 유니티에서 제공하는 여러 교육 프로그램과 경기도 콘텐츠 진흥원에서 제공하는 교육을 통해 부족한 부분의 갭을 줄여나갈 수 있었다.   데이터 매니지먼트   ▲ 데이터 매니지먼트   센서 시그널 모니터링 시스템을 구현할 때, 3D 모델링 상에서 위치와 상태 값을 보여주기 위해서는 장비로부터 너무 많은 데이터를 불러와 충돌을 일으킬 수 있어 데이터의 분류와 선택이 필요했다. 각 기종별로 데이터를 하나씩 확인해가며, 증강된 3D 모델링과 연결을 할 데이터와 그렇지 않은 것을 구분하는 것은 어려운 작업이었다. 또한 윈도우 기반의 진단 프로그램의 모델을 가져와 모바일 앱 형태로 변환하며, 장비 상태 신호를 받아오는 연결을 하는 과정에서 발생하는 오류를 수정하는데 시간이 많이 들었다. 장비 진단 프로그램이 윈도우로만 개발이 되어서 모바일 기반의 진단 프로그램에 대한 니즈는 지속적으로 발생했다. HD현대인프라코어는 AR 가이던스에서 윈도우 기반의 진단 프로그램의 일부 기능인 센서 시그널 모니터링을 가져와 증강시킨 장비의 3D 모델링과 함께 보여 준다면, 장비 상태 정보를 명확하게 사용자에게 제공할 수 있다고 생각했다. 우선 3D PDM(제품 데이터 관리)으로부터 가져온 3D 모델링 데이터 중 장비 정보를 전달할 수 있는 최소한의 구성을 제외하고 삭제했다. 또한 콘텐츠를 구조화함으로써 각 콘텐츠에서 불러오는 중복된 데이터의 용량을 줄여나갔고 이 부분에 큰 공을 들였다.   고장 진단 오류 코드(fault code) 발생에 따라 커넥터 PIN 번호, 색상, 흐름도 등 세세한 정보를 제공하며 와이어와 커넥터 형상과 함께 3D 모델링 증강을 통해 고장 진단을 제공하는 트러블슈팅 콘텐츠는 AR 가이던스의 메인이 되는 콘텐츠이다. 이 콘텐츠가 개발이 됨으로써 오류 코드에 대한 와이어 배선 고장 진단에 대한 콘텐츠 기준이 수립되었다.   ▲ 고장 진단   거친 현장에서 진행하는 안정적인 성능 검사 건설 기계는 주로 척박한 작업 환경에서 작동한다. 이런 환경에서 모바일 디바이스를 기반으로 AR 기술을 활용하는 것이기 때문에, HD현대인프라코어는 3D 모델링이 안정적으로 증강되어 장비 정보를 확인할 수 있도록 하기 위해 신경을 썼다. 또한 원 소스 멀티 유즈를 통해 비교적 적은 용량으로도 콘텐츠를 구성하여, 데이터 다운로드 속도나 실행 속도를 빠르게 하는 것을 목표로 두었다. 특히 수리 완료 후 정확한 검증을 위해서는 장비의 모든 동작에서 성능 검사를 실행해 보아야 한다. 성능 검사의 경우 정확한 데이터 추출을 위해 성능 검사 조건과 절차를 준수해야 한다. 다만 텍스트 기반으로 제공되는 시험 운전 기준은 이러한 성능 검사 조건과 절차를 가이드하기에는 다소 명확하지 않은 부분이 있다. 또한 날씨, 작업자의 컨트롤 방식 등 정확한 데이터를 추출하기 어렵게 만드는 변수가 많다. 따라서, AR 가이던스는 3D 모델링을 통해 각 단계별로 시험 조건과 절차를 따라가며 성능 검사를 할 수 있도록 가이드를 제공하여 올바른 장비 성능 데이터를 받을 수 있는 콘텐츠를 제공하였다.    AR 가이던스 도입 후 달라진 것 긍정적인 사용자 반응 AR 가이던스의 경우, 사용자의 편의성과 콘텐츠 생성의 안정성을 가장 우선시하였다. 사용자가 쉽고 편리하게 장비 정보를 얻을 수 있도록 복잡하지 않은 구조를 선택하고, 사용자의 국가와 사용 환경에 맞춰 안정적으로 앱을 사용할 수 있도록 용량을 최소화하였다. 그 결과 유럽 서비스 인원을 대상으로 AR 가이던스 베타 버전을 론칭하였을 때, 많은 호평을 받으며 가치 있는 피드백도 많이 받을 수 있었다. 실제로 주요 부품 정보에 대한 콘텐츠 구현을 요청받았으며, 이 요청은 추후 3D 모델 뷰어 콘텐츠를 개발하는 초석이 되었다. 다만 피드백 수집 과정에서 다양한 국가를 대상으로 피드백을 받다 보니, 피드백 간의 상충되는 사항들이 발생하거나 개발 의도를 벗어난 내용의 요구사항도 있었다. HD현대인프라코어는 이렇게 대립되는 의견과 개발 시 고려했던 사항에서 벗어난 피드백에 대해 무조건 배제하기 보다는, 개발 의도와 반영할 수 없는 사유에 대해 설명하려고 노력하였다. 메일로 설명하기 보다는 가급적 딜러/딜러 서비스 워크숍이나 출장 방문을 통해 직접 설명을 하여 이해를 도왔고, 이 과정에서 또 다른 유의미한 아이디어나 피드백을 수집할 수 있었다.   건설 기계 제조 회사를 보는 새로운 시각 AR 가이던스는 건설 기계 기술 지원 서비스에 대한 인식을 바꾸는데 일조하였다. HD현대인프라코어에서는 기존의 서비스 형태에서 벗어나 디지털이 활용된 다양한 서비스를 제공하고, 프리미엄 서비스 전략으로 기술 지원을 진행하고 있다. AR가이던스 설루션을 통해 보다 혁신적인 디지털 서비스를 제공해 고객 만족도를 높였으며, 기업 이미지 향상에도 도움이 되고 있다.   효율적인 문제 해결 문서 기반의 서비스 가이드에 의존했던 것과 달리, AR 가이던스를 활용하여 장비의 고장 정보를 좀 더 쉽고 명확하게 파악하고 고장 가이드를 확인할 수 있어 딜러 서비스 인원의 서비스 소요 시간을 단축하였다. 그리고 딜러 서비스가 직접 해결하지 못하는 문제에 본사 서비스가 지원을 하는 경우에도, 딜러 서비스에게 AR 가이던스를 통해 제공된 정보로 인해 장비 고장 정보에 대한 소통 시간이 단축이 되는 효과를 보았다.   ▲ 안정적 성능 검사   AR 가이던스의 미래 AR 가이던스의 첫 번째 목표는 글로벌 서비스 인원의 사용률을 80% 이상으로 끌어올리는 것이다. 현재 글로벌에서 판매하고 있는 장비를 모두 구현하지 않았기 때문에, 사용률 증대를 위해서는 구현된 대상 장비의 확대가 가장 먼저 이루어져야 한다. 글로벌 서비스 인원의 만족도를 더 끌어올리기 위해 서비스 리드 타임을 지표화하여, 소통 시간을 얼마나 감소했고 빠르게 사용자를 만족시켰는지 확인하는 것도 하나의 목표이다. 두 번째로는 기본적인 모바일 환경을 벗어나 AR 글래스를 적용하는 것이다. AR 가이던스는 개발 시작 당시 가장 쉽게 상호작용이 가능한 디바이스가 모바일이었기에 모바일부터 적용하기 시작하였다. AR 가이던스 공급의 최종 목표는 AR 글래스 적용이고, HD현대인프라코어는 이 목표 달성을 위해 지금도 시중에 출시된 여러 디바이스에 AR 가이던스 설루션을 적용해보고 있다. 세 번째로는 AR 기반으로 장비의 고장 진단 정비에 대한 콘텐츠를 개발을 지속적으로 하면서 VR 기반으로도 콘텐츠를 개발할 예정에 있다. 현업에서는 장비의 고장을 기준으로 사전 서비스와 사후 서비스라는 개념이 있다. 이 두 가지 서비스 영역에 맞춰, 사전 서비스에서 VR을 활용하여 장비 주기 점검과 올바른 장비 작동을 가이드할 수 있는 VR 설루션을 제공할 예정이다. 또한, HD현대인프라코어는 사후 서비스에서도 장비 주기 점검과 장비의 올바른 작동을 가이드할 수 있는 VR 설루션을 제공하고자 한다. 사후 서비스에는 AR 가이던스를 활용하여 장비의 고장 진단 가이드를 제공하여, 서비스 시간을 줄이고 장비 업타임을 증대하는 계획을 가지고 있다. 이에 따라 AR 가이던스는 모바일로 제공하는 기존의 형태가 아닌, AR 글래스를 활용하여 양손을 자유롭게 하여 정비를 하면서 활용할 수 있는 형태로 제공될 것이다. HD현대인프라코어 관계자는 “이 과정에서 유니티의 역할이 중요하다고 느낀다. 유니티 코리아를 통해 문제를 해결하거나 많은 유니티 크리에이터 커뮤니티를 통해 기존 개발 사례를 참고하는 등, 문제에 직면했을 때 다양한 소통을 통해 해결할 수 있었다”면서, “마케팅에서 제공하는 백서, 튜토리얼, 웨비나 등 다양한 유니티 설루션이 여러 방식으로 유니티 크리에이터에게 제공되기 때문에, 간편한 방법으로 정보를 습득할 수 있어 앞으로가 기대된다”고 전했다. AR 가이던스는 HD현대인프라코어와 같이 발전하고 있다. 건설 기계 장비는 배기 규제에 따라 장비의 세대(generation)가 변화한다. HD 현대인프라코어에서는 꾸준히 새로운 세대의 장비를 개발 중에 있고, 이 장비를 대상으로도 AR 가이던스 콘텐츠 개발을 지속적으로 진행할 예정이다. 지속적인 개발을 통해 다음 세대는 도입 시작부터 AR 가이던스를 통해 고장 진단 가이드를 함께 제공하여 활용도를 증대시킬 수 있다는 기대를 가지고 있다. HD현대인프라코어는 다양한 차세대 장비를 개발하고 있으며, 이 장비 또한 AR 가이던스에서 구현하여 관련 콘텐츠 개발을 지속적으로 이뤄나갈 예정이다. HD현대인프라코어의 이인근 책임매니저는 “건설 기계 장비가 새롭게 출시할 때마다 장비가 변화됨에 따라 콘텐츠와 UI도 많이 변경될 것이다. 기존과 마찬가지로 유니티의 빠른 지원과 다양한 플랫폼을 활용하게 되면, 신규 세대의 장비에 맞고 고객의 니즈에 빠르게 부합할 수 있는 콘텐츠 제작이 가능할 것”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클은 지난 2월 11일 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 클라우드 서밋(Oracle Cloud Summit) 2025’를 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 진행했다. 오라클 클라우드 서밋은 지난 2023년 시작해 올 해 세 번째를 맞았다. ‘데이터가 있는 곳에 AI를 제공함으로써 모든 비즈니스 상황에 필요한 설루션을 지원한다’는 주제로 진행된 올해 서밋에서 오라클은 자사의 클라우드 기술이 가진 장점과 최신 AI 기술의 통합 적용을 통한 경쟁력을 내세웠다. 또한, 클라우드·AI 서비스에 대한 전략 및 인사이트, 국내외 기업의 성공 사례 등도 소개했다. ■ 정수진 편집장     DB 기업에서 클라우드/AI 기업으로 변신한 오라클 AI는 이제 선택이 아니라 생존의 필수 요소로 꼽힌다. 이번 클라우드 서밋에서 한국오라클의 김성하 사장은 AI를 뒷받침하는 클라우드 인프라 및 데이터에 대한 오라클의 비전을 설명했다. 그는 “오라클은 데이터베이스 중심 기업에서 클라우드 및 AI 혁신을 선도하는 기업으로 변화해 왔다. 특히, 데이터를 새로운 방식으로 분석하고 인사이트를 발견함으로써 클라우드와 데이터를 통해 AI를 잘 구현할 수 있는 기업이 되고 있다”면서, “AI 시대에는 다양한 데이터를 통합 활용하는 것이 필수이며, 오라클은 이를 지원하는 완전한 IT 포트폴리오를 제공한다”고 전했다. 2024년에는 전 세계 기업의 80% 이상이 AI 예산을 확대했으며, AI가 2030년까지 전 세계 경제에 20조 달러 이상의 영향을 미칠 것으로 예상된다. 김성하 사장은 “오라클은 전 세계 100대 기업 중 96개 기업과 협력하며, AI 기반 혁신을 함께 실현하고 있다. 또한, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 빠르고 안전하며 비용 효율적인 인프라로 AI 구현을 돕는다. 이외에도 오라클은 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 마이크로소프트 애저(Azure) 등과 협력 및 멀티 클라우드 전략을 통해 유연한 데이터 환경을 구축할 수 있도록 지원한다”고 설명했다.   ▲ 한국오라클의 김성하 사장은 데이터베이스부터 클라우드 및 AI 혁신을 선도한다는 비전을 소개했다.   AI 시대에 맞춰 차별화된 클라우드 전략 추진 오라클의 크리스 첼리아(Chris Chelliah) 일본 및 아시아 태평양 지역 기술 및 고객 전략 부문 수석 부사장은 기조연설을 통해, AI 시대에서 오라클의 클라우드가 어떻게 차별화될 수 있는지에 대해 설명했다. 그는 “오라클의 설루션은 전 세계 주요 산업에서 미션 크리티컬 시스템을 운영하는 데에 쓰이고 있으며, 오라클은 단순한 데이터베이스 기업이 아니라 우리의 일상과 밀접하게 연결된 기술을 제공하는 기업으로 자리잡고 있다”면서, “글로벌 2000대 기업 중 90%가 오라클의 기술을 활용하고 있으며, 오라클은 전 세계 85개 및 한국에서 5개의 클라우드 리전(region)을 운영하고 있으며, 이들 리전에서 200개 이상의 인프라/플랫폼/SaaS 서비스를 제공한다. 또한 앞으로 77개의 리전을 추가할 계획”이라고 전했다. 오라클은 클라우드 인프라 시장에서 후발주자로 출발했다. 시작이 늦은 대신 기존과 다른 클라우드를 구축할 수 있었다는 것이 첼리아 수석 부사장의 설명이다. 오라클의 클라우드 인프라인 OCI는 소프트웨어 기반 하이퍼바이저를 통해 여러 사용자가 인프라를 공유하는 것이 아니라 독립적 환경을 제공한다는 점을 내세운다. 이를 통해 온프레미스 환경에서 사용하던 워크로드를 클라우드로 손쉽게 이동할 수 있으며 보안, 성능, 확장성을 유지하면서 혁신적인 AI 및 데이터 활용이 가능하는 것이 오라클의 설명이다.   포괄적이면서 유연한 클라우드 기술 내세워 첼리아 수석 부사장은 “오라클 클라우드는 고객 경험을 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 한 번 사용해 본 고객들이 지속적으로 워크로드를 확대하면서 성장 속도가 더욱 빨라지고 있다”고 전했다. 오라클이 내세우는 클라우드 인프라의 강점은 포괄적인 기술 스택, 데이터 중심의 AI 플랫폼, 고객 중심의 선택권 제공 등이다. 첼리아 수석 부사장은 오라클이 SaaS(클라우드 애플리케이션), 데이터 플랫폼, 인프라 등을 모두 갖춘 클라우드 제공업체이며, 강력한 데이터 관리 기술과 AI 모델을 결합하여 높은 성능을 제공한다고 밝혔다. 또한, 특정 하드웨어, OS(운영체제), 클라우드 환경에 종속되지 않으며 온프레미스, 오라클 클라우드, 타 클라우드 환경에서 유연하게 운영할 수 있다는 점도 강조했다. 또한, 첼리아 수석 부사장은 최근 폭발적으로 성장하고 있는 AI 분야를 뒷받침하는 인프라 구축도 강화하고 있다고 설명했다. 그는 “오라클은 고속 네트워크 및 GPU 클러스터 기반의 강력한 AI 인프라를 구축해, 대규모 AI 모델을 원활하게 학습 및 실행할 수 있도록 돕는다. 또한 특정한 AI 모델을 강요하지 않으며, 고객이 원하는 모델을 선택할 수 있도록 유연성을 보장한다”면서, “이를 통해 기업은 보안, 규정 준수, 비용 최적화를 고려한 AI 설루션을 자유롭게 활용할 수 있다. 실제로 바탐으로 메타, 오픈AI, xAI, 코히어 등 주요 글로벌 AI 기업들이 오라클 클라우드를 선택하고 있다”고 소개했다.   ▲ 오라클의 포괄적인 클라우드 기술을 소개한 크리스 첼리아 수석 부사장   클라우드로 기업의 AI 혁신 지원할 것 오라클은 단순히 여러 클라우드를 사용하는 멀티 클라우드가 아니라, 클라우드 간의 원활한 연결을 제공하는 전략을 추진 중이다. AWS, 애저, 구글 클라우드 내부에서 오라클 클라우드를 실행할 수 있도록 지원하며, 기존의 보안 구조를 유지하면서 고객이 원하는 클라우드를 자유롭게 선택하여 최적의 환경에서 운영하도록 지원한다는 것이다. 첼리아 수석 부사장은 “오라클은 AI 시대를 대비하여 데이터, 인프라, 클라우드의 유연성을 모두 갖춘 기업으로서 AI 시대를 위한 최적의 설루션을 제공할 수 있다. 오라클은 단순한 클라우드 제공업체가 아니라, 기업의 AI 혁신을 가속화하는 파트너로서 성공적인 AI 여정에 도움을 줄 것”이라고 밝혔다. 한편, 김성하 사장은 한국오라클의 올해 주요 전략에 대해 ▲데이터 중심의 AI 통합 플랫폼 사업 강화 ▲클라우드 사업의 체질 강화 및 질적 제고 ▲오라클 클라우드 생태계 강화 및 확장 등을 소개했다. 그는 “국내 주요 대기업들이 미션 크리티컬한 업무와 기간계 시스템에 오라클 클라우드를 활용하면서 그 성과가 가시화되고 있다. 한편으로 중소·중견기업 및 스타트업에서 클라우드 네이티브 기술의 도입도 활성화되고 있는 상황이다. 향후 클라우드 및 AI 생태계를 넓히기 위한 노력도 확대하고자 한다”고 전했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 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.