오라클은 다양한 산업 분야의 글로벌 기업들이 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션(Oracle Cloud VMware Solution)을 사용해 기존의 온프레미스 데이터센터 운영을 종료하고, 비즈니스 주요 애플리케이션을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)로 이전한다고 밝혔다. 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션은 높은 수준의 확장성과 성능, 보안, 제어를 필요로 하는 기업을 위해 설계됐다. 기업 고객은 자사의 VM웨어 스택 전반에 대한 관리 제어 운영을 위해 클라우드 인프라스트럭처와 VM웨어 콘솔을 직접 관리할 수 있다. 기업은 이로써 기존의 기술과 모범 사례, 도구를 유지하면서 온프레미스의 VM웨어 자산을 클라우드로 신속히 마이그레이션할 수 있게 됐다. 오라클은 이 서비스에 새로운 기능을 지속적으로 추가하기 위해 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션용 엔비디아 A10 텐서 코어(NVIDIA A10 Tensor Core) GPU와 인텔 제온 플래티넘 8358 프로세서(Intel Xeon Platinum 8358 Processor)를 갖춘 새로운 OCI 컴퓨트 구성을 발표했다. 또한 AMD 에픽(EPYC) 9J14 프로세서 기반의 또 다른 추가 구성을 출시할 계획이다. 이를 통해 오라클은 고객들에게 광범위한 워크로드 전반에서 추가 컴퓨트 옵션과 향상된 성능을 제공한다는 방침이다.     히타치 건설 기계는 유압 굴삭기, 휠 로더, 도로 시설 및 광산 장비의 개발, 제조, 판매, 임대, 관리 서비스를 제공하며 전세계에서 40만 대 이상의 건설 장비를 운용 중인 글로벌 기업이다. 히타치 건설 기계는 디지털 전환 전략의 일환으로 약 500대의 가상 서버와 100개의 데이터베이스를 온프레미스 VM웨어 가상화 환경에서 OCI 상의 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션과 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service)로 마이그레이션 중에 있다. 히타치 건설 기계는 이를 통해 이미 인프라 운영 비용을 20% 절감하고, 온라인 트랜잭션 처리 성능을 50%, 배치 처리 성능을 60% 개선했다. 렘트랜스는 우크라이나의 철도 차량 민간 운영사로, 연간 5천2백만 톤 이상의 화물을 운송하는 1만 5000대 이상의 무개 화차를 운영하고 있다. 열차 일정 관리, ID 및 액세스 관리 등 핵심 프로세스 및 데이터베이스를 클라우드로 긴급하게 전환해야 했던 렘트랜스는 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션을 통해 데이터 및 애플리케이션을 우크라이나 외부로 신속하게 이전해 데이터 복원력을 높이고 자사의 IT 투자를 보호할 수 있었다. 마츠다 모터스 로지스틱스 유럽 N.V.(MLE)는 유럽 고객에게 차량 및 부품을 유통하는 업무를 담당하고 있다. MLE는 유럽 30여 개국의 2300여 개 이상의 딜러 및 독립 유통업체에 직접 예비 부품을 공급하고 바르셀로나, 앤트워프, 제브뤼주 항구로 차량을 배송하여 유럽 전역에 유통한다. 회사는 데이터센터를 단계적으로 축소하고 운영을 현대화한다는 목표를 달성하기 위해 500개의 VM웨어 가상머신을 마이그레이션하고 오라클 엑사데이터 시스템을 OCI 기반 엑사데이터 데이터베이스 서비스에서 실행되는 80개의 오라클 데이터베이스에 통합했다. MLE는 또한 자사의 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션의 12개 호스트를 갖춘 여러 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC)로 통합했다. 그 결과 MLE는 프랑크푸르트에 있는 2개의 데이터센터 운영을 종료하면서도 높은 수준의 애플리케이션 맞춤화 및 데이터베이스 호환성을 유지할 수 있었다. 아홀드 델레이즈는 세계 최대 규모의 식료품 리테일 기업으로, 16개의 지역별 브랜드와 7,700개의 매장, 40만명 이상의 직원을 보유하고 있다. 수년간 자체 온프레미스 VM웨어 환경 및 그 운영을 뒷받침하기 위한 여러 IT 시스템과 솔루션을 운영해 온 아홀드 델레이즈는 VM웨어에서 오라클 핵심 비즈니스 프로세스용 애플리케이션과 타사 앱을 실행하며 비교해본 후 성능 개선 및 비용 절감을 위해 클라우드로의 마이그레이션을 결정했다. 이후 회사는 자사의 네덜란드 핵심 로컬 브랜드인 앨버트 하인, 에토스, 갤앤갤을 시작으로 전자상거래 및 공급망, 리테일 프로세스를 지원하는 400개 이상의 VM웨어 가상머신(VM)을 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션으로 마이그레이션했다. 이를 통해 남아 있던 데이터센터 상면공간을 제거하고 자사의 VM웨어 환경에 대한 전반적인 관리 제어 권한을 유지할 수 있게 되었다.  오라클의 마헤쉬 티아가라얀(Mahesh Thiagarajan) OCI 총괄 부사장은 “VM웨어 자산을 클라우드로 옮겨 운영하기를 원하는 많은 기업들이 새로운 운영방식으로 인해 IT 기술을 배워야 한다는 부담감을 느끼고 있다”면서, “오라클 클라우드 VM웨어 솔루션은 조직이 VM웨어 클러스터를 완벽하게 제어하고 기존의 도구, 기술, 프로세스를 유지해줘 재교육에 대한 부담을 덜 수 있도록 지원한다. 오라클의 솔루션은 고객이 온프레미스 VM웨어 클러스터와 동일한 운영 모델을 유지할 수 있게 하기 때문에, 클라우드를 통한 시스템 현대화 추진 시 위험성이 낮은 접근 방식”이라고 설명했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 보다 원활한 액세스가 가능한 제조기업의 제조 운영 관리를 위한 소프트웨어인 Opcenter(옵센터) X 소프트웨어를 발표했다. Siemens Xcelerator 포트폴리오의 일부인 이 Opcenter X는 제조 실행 시스템(MES), 스케줄링, 품질 및 분석 기능을 클라우드 기반으로 모듈형 서비스로 제공하여 신속하게 현장에 구축 가능한 것이 특징이다. 특히 부품 및 적층 제조(3D프린팅)의 제조 업체에서 비교적 쉽고 빠르게 제조 라인에서 디지털 제조로의 전환이 용이하다. 부품 제조 기업에서 디지털 제조로 전환되면, 엔지니어링 방식이 전환돼 경영의 민첩성을 높이고 경쟁 우위를 확보하며, 고객의 요구 사항에 적합한 제조 운영 환경 구축이 가능하다는 것이 지멘스의 설명이다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 디지털 제조 소프트웨어 부문 수석 부사장 즈비 포이어(Zvi Feuer)는 "제조 기업에서 클라우드 기반 디지털 전환은 제품 및 프로세스 복잡성, 혁신적인 신기술, 공급망 변동성, 이익 축소를 관리하는 데 필수 요소이다. 급변하는 제조 환경에서 직면한 문제를 신속하게 해결해야 하는 기업들이 유연하지 않은 구축형 솔루션을 도입하는 것은 오히려 기업의 성장을 방해한다. Opcenter X는 적은 시간, 비용, 리소스로 제조 운영 관리(MOM) 소프트웨어를 활용할 수 있으며, 모듈형 서비스 제공으로 기업의 성장에 발맞춰 점진적인 디지털 전환이 가능하다"고 말했다. 멕시코 에스코베도에 본사를 둔 건축용 도어 제품 전문 설계 및 제조업체인 WKS 도어 시스템(WKS Door Systems)은 생산 주문 프로세스의 복잡도를 해소하고 실시간으로 공정 진행을 모니터링하기 위해 Opcenter X를 도입했다. Opcenter X를 도입한 WKS 도어시스템은 기존 8시간 이상이 소요되던 생산 일정 수립 프로세스를 30분으로 단축하는 93% 프로세스 개선 효과를 볼 수 있었다.  WKS 도어 시스템의 최고 운영 책임자(COO)인 에두아르도 자카리아스(Eduardo Zacarias)는 “Siemens Xcelerator 포트폴리오의 일부인 Opcenter X를 도입한 결과 놀라운 성과를 확인할 수 있었다. 기본적인 솔루션의 기능 외에도 제조 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 제공해 구체적인 미래를 구성하는 데에 도움이 됐다"고 말했다. ABI 리서치(ABI Research)의 산업 분석가인 제임스 프레스트우드(James Prestwood)는 "제조 운영 관리(MOM) 소프트웨어는 모듈식 네이티브 클라우드 기반 아키텍처로 진화하고 있다. 이런 변화는 소규모로 사업을 추진하는 기업들도 구축이 가능하기 때문에 민첩하고 혁신적인 시장 리더가 될 수 있다"고 말했다.  

알테어가  HP와 재료 데이터 독점 공급 계약을 체결했다고 밝혔다. 이를 통해 HP가 제공하는 재료 데이터가 ‘알테어 머티리얼 데이터 센터(Altair Material Data Center)’에 추가된다. 알테어 머티리얼 데이터 센터는 설계자와 엔지니어가 다양한 재료 데이터를 검색하고 비교할 수 있도록 지원하는 데이터베이스이다.   양사는 3D 프린팅 부품의 설계와 생산 간의 단절을 해소하고, HP의 3D 프린터인 멀티젯 퓨전(MJF)과 메탈젯(MJ)의 부품 설계 정확도를 향상시키기 위해 협력하기로 했다. 이를 통해 알테어 머티리얼 데이터 센터를 이용하는 엔지니어는 HP 재료 데이터를 사용하여 효율적인 부품을 설계하고, 유한요소해석 기반 구조해석 수행을 비롯해 생산 전에 제조 결함을 예측하고 수정할 수 있게 되었다. 한편, 알테어는 HP와의 이번 협력으로 3D 프린팅 부품 설계 및 공정 시뮬레이션 기술을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. ‘알테어 인스파이어 프린트3D(Altair Inspire Print3D)’는 금속 바인더 제팅 기술로 제작된 부품의 설계와 그 설계가 실제로 잘 작동하는지 시뮬레이션하는 기능을 제공한다. 이를 통해 구조적으로 효율적인 적층 제조 부품의 생성, 최적화 및 연구도 가속화할 계획이다.     알테어의 예시완트 멈마네니(Yeshwant Mummaneni) 데이터 관리 및 분석 수석 엔지니어는 “HP와 함께 3D 프린팅 부품 설계 및 생산 과정에서 정확한 재료 속성 데이터에 접근하는 문제를 해결하여, 고객들이 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 지원할 수 있게 되었다”면서, “앞으로 더 많은 사람이 3D 프린터를 도입할 수 있도록 솔루션과 데이터베이스를 계속 제공할 예정”이라고 전했다.   HP의 아르빈드 랑가라잔(Arvind Rangarajan) 소프트웨어 및 데이터, 개인화, 3D 프린팅 글로벌 책임자는 “3D 프린팅은 전 세계 모든 기업과 산업에 새로운 기회를 제공하고 있다”면서, “알테어와의 협력은 기업이 더 나은 제품을 개발하고, 개발 시간 단축과 시제품 제작 과정을 최소화하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7)   지난 호에서는 우리나라의 인쇄문화와 인쇄기술사를 이해하는데 고서 자형(字型) 데이터베이스가 얼마나 중요한지에 관해서 살펴보았다. 1448년에 인쇄된 ‘동국정운’, 1377년에 인쇄된 ‘직지’, 1239년에 인쇄된 ‘남명천화상송증도가’의 금속활자 인쇄본과 16세기에 목판으로 번각된 목판인쇄본의 글자의 크기와 모양도 비교해 보았다. 지난 십 수년간 이어진 금속활자를 둘러싼 각종 논란에 관해서도 간단하게 살펴보았다. 고서 자형, 활자의 크기, 모양, 특징 등에 관한 종합적 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산, 역사, 기술사, 인문학 분야에서의 활용 사례 및 활용 가능성에 관하여 살펴 보았다.  이번 호에서는 필사본 고서에 나타난 서체와 필사본 고서에 관한 데이터베이스의 중요성과 인문학 및 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다. 한글의 창제와 반포에 사용된 판본체를 시작으로 한글 서체의 변화, 15세기부터 19세기까지의 다양한 한글 글자체를 소개하고 현대 한글 서체의 형성에 이르기까지의 변화를 살펴본다.   ■ 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. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 월인석보 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 판본체(국립한글박물관 소장)   판본체 지난 호에서 소개한 바와 같이, 인쇄술의 발명은 대량의 정보 공유와 지식의 보급을 가능하게 하여 인류 문화사 및 기술사적 측면에서 가히 혁명적인 사건이라고 할 수 있다. <그림 1>에 국립한글박물관이 소장하고 있는 ‘월인석보’ 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 이미지를 소개하였다. 인쇄 기술로 인쇄하여 기성품처럼 동일한 글자 크기, 모양, 패턴으로 인쇄된 것으로 이러한 글자를 판본체(版本體/板本體)라고 하며, 손으로 쓰거나 이미 쓰여진 글을 손으로 옮겨 적은 필사본(筆寫本)과 구별된다. 한글 판본체는 한자의 전서(篆書)나 예서(隸書)의 획을 본으로 삼아서 쓴 것으로 획의 굵기가 일정하고 사각형에 가까운 틀을 가지고 있으며, 문자의 중심을 가운데에 두고 좌우가 비슷한 특징을 가지고 있다. 개인적인 의견이지만, 훈민정음 반포 당시의 15세기부터 나타난 글자체이지만 시각적으로 무게감과 안정감을 가지고 있다. 한글 판본체는 초성에 사용되는 자음과 함께 쓰는 모음에 따라 자음의 폭이 넓거나 좁게 변하고 받침의 유무에 따라서 초성과 중성의 크기가 달라진다.  ‘판본체’라는 이름은 목판인쇄와 활판인쇄에서 많이 사용하였다고 하여 붙여졌으며, 고체 또는 반포체라고 부르기도 한다. 훈민정음이 고안되고 반포될 당시의 서적에서 많이 사용되었다. 글자가 반듯하고 획이 굵은 서체로, 가독성도 좋고 비석이나 활자를 조각할 때에도 유리한 점이 많으나 붓글씨로 쓰기에는 불편한 점이 있다. 훈민정음 반포 후에 여인들이 붓글씨를 많이 쓰면서 궁서체가 확립되어 갔다.    한글 서체의 변화 지난 2019년 4월 30일부터 두 달간 문화재청 궁능유적본부 세종대왕유적관리소가 세종대왕역사문화관 기획전시실에서 세종대왕 탄신 622돌을 기념하여 ‘조선시대 한글서체의 아름다움’ 기획전을 개최했다. 한글 서체의 변화를 살펴볼 수 있도록 조선 전기·중기·후기로 나누어 시기별 대표 유물을 선보였다. 조선 전기 서체는 판본체 혹은 판각체(板刻體)라고 불리는 정사각형에 가까운 틀 속에서 동일한 두께와 각진 획의 모습으로, 필기보다는 인쇄를 전제로 한 것이었다. 한글 창제 당시 한글의 형태는 당시 일반적인 필기도구인 붓으로 쉽게 쓰기 어려운 기하학적 모양을 가지고 있었다. ‘용비어천가’와 지난 호에 소개한 ‘동국정운’ 등의 고서에는 당시 한글 서체의 특징이 잘 나타나 있다.  조선 중기 한글 서체의 특징은 보물로 지정된 17세기의 편지를 모아 놓은 ‘숙명신한첩’을 통해 알 수 있다. ‘숙명신한첩’의 글씨는 다음 절에서 시대순으로 정리한 한글 문서의 그림에서 볼 수 있다. 임진왜란(1592~1598)과 병자호란(1536~1537)을 거치면서 한글 서체는 궁체를 중심으로 자리잡게 된다. 조선 초기의 판본이나 활자본의 기본 형태에 붓으로 쓴 느낌이 가미되기 시작하여, 17세기 후반에서 18세기 초에는 궁체의 전형(典型)이 만들어지게 된다. 궁체는 주로 왕실의 필사본 서적에서 빼어난 모습을 볼 수 있다. 정조의 부인 효의왕후가 필사한 한글 소설 ‘곽자의전’과 ‘만석군전’의 이미지도 그림으로 소개한다. 붓의 꺾임과 부드러운 흐름이 매우 조화롭게 구현되어 있다.  한글 서체는 조선 후기에 들어서면서 국문학의 융성으로 필사가 늘어나던 영조와 정조 대를 거치며 정제되었고, 이후 순조부터 고종 대에 이르기까지 발전을 거듭하게 된다. 정조의 원손, 세손 시절부터 재위기간에 쓴 한글 편지글, 순조 비인 순원왕후, 순조의 셋째 딸 덕온공주의 글씨, 명성황후의 편지 글은 조선 왕실의 한글 문화를 보여주는 대표적인 자료이다. 이 밖에도 사대부가 아내에게 보낸 편지와 궁체로 거침없이 쓴 글, 민간에서 베껴 쓴 필사본 소설 등에서 획의 변화와 강약이 느껴지는 선을 엿볼 수 있다.   16세기의 한글 손글씨 1998년 경상북도 안동시 정상동에서는 택지 개발이 한창이었다. 이 때 개발 구역 내에 있는 선산의 대대적인 묘지 이전이 이루어지고 있었다. 안동대학교에서도 만일의 발견에 대비해 관련 유물 조사에 나섰다. 그런데 한 문중이 조상의 묘를 찾기 위해 돌아다니던 중 한 무연고 묘지를 발견하게 되었다. 이 무덤이 고성 이씨 집안의 묘라는 것이 확인되어 고성 이씨 문중에게 이를 알리게 된다. 묘지의 이장과 함께 안동대학교 인문과학연구소 발굴팀도 발굴에 들어갔다. 해당 무덤의 피장자는 이응태로 밝혀졌으며 그의 신장은 185cm로 추정되는 거구였다. 1998년 4월 25일, 이 무덤의 발굴에서 75점의 유물과 함께 한글 편지가 출토되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 태성에스엔이의 자회사로 적층제조(AM) 전문 CAE 기업인 원에이엠이 한국항공우주연구원 우주발사체 엔진의 개폐밸브 하우징에 대한 L-PBF 방식 금속 적층제조 공정 중 발생한 과열 문제를 앤시스 워크벤치 애디티브(Ansys Workbench Additive)를 통해 검토하고 해결한 사례를 소개하고자 한다.   ■ 김재은 원에이엠 DfAM팀의 선임연구원으로 Ansys Additive 라이선스 및 다양한 적층제조 관련 교육을 담당하고 있으며, 적층제조 특화 설계를 통한 성공사례를 만들어가고 있다. 홈페이지 | www.oneam.co.kr   금속 적층제조 공정은 상대적으로 높은 설계 자유도 및 공정 자유도에 의해 항공우주, 모빌리티 등의 산업에서 고부가가치 제품의 생산 또는 개발 단계의 성능 검증과 제품 제작에 많이 이용된다. 특히 L-PBF(Laser-Powder Bed Fusion) 방식이 가장 널리 쓰이는데, L-PBF 방식의 금속 적층제조는 금속분말이 얇게 도포된 베드 위에 레이저로 고밀도의 에너지를 조사함으로써 제품을 생산하는 방법을 일컫는다. 균일한 두께로 얇게 도포된 금속 분말은 레이저에 의해 용융되고, 고화 및 분말 도포 과정이 반복되며 층별로 쌓임으로써 제품 형상을 구현한다. 이러한 생산 방식으로 인해 L-PBF 방식 금속 적층제조 공정에서는 필연적으로 열이 발생한다. 이 열을 안정적으로 해소하지 못한 경우 제품의 변형, 크랙(갈라짐) 등이 발생할 가능성이 높아지고, 심각한 경우 공정을 중단하는 사태에 이르게 될 수 있다. 따라서 제품의 개발 비용 손실 최소화 및 성능 만족 측면에서 적층제조 공정 중 문제를 일으킬 가능성이 높은 열 문제를 반드시 검토하고 해결해야 한다.    발사체 엔진 개폐밸브 하우징의 과열 탐색 필요성 한국항공우주연구원은 대한민국 항공우주 분야의 중심 연구기관으로, 항공기·인공위성·우주발사체의 종합 시스템 및 핵심 기술 연구 개발을 수행하고 있다. 최근에는 우리나라 최초의 달 궤도선 다누리의 개발과 국내 독자 기술로 개발한 한국형 발사체 누리호의 개발에 성공하였으며, 차세대 발사체 개발에 박차를 가하고 있다. 이러한 우주발사체의 추진력은 엔진의 점화와 연소 중단을 통해 얻는데, 이때 연소기 내에서 산화제(산소)와 연료의 공급/차단이 원활히 이루어지도록 하는 것이 개폐밸브이다.  개폐밸브는 액체산소(LOX)가 산화제로 사용되기 때문에 -183℃의 극저온 환경에서 안정적으로 작동하여야 하며 기밀, 열림 압력, 내구성 등 밸브 성능에 높은 신뢰성이 요구된다. 또한 밸브 크기 및 무게의 제한으로 인해 개발 요구조건 난이도가 높다. 이러한 개발 요구조건을 만족시키기 위해 개폐밸브 작동조건 및 환경을 고려한 설계와 함께, 극저온 취성을 포함한 우수한 성질의 소재로 제작하는 것이 필요하다.  앞선 요구조건을 만족하도록 연구개발 및 해석을 통해 개폐밸브 하우징은 위상최적화 기법을 도입하여 설계되었고(그림 1) 위상 구조가 복잡해짐에 따라 L-PBF 방식의 금속 적층제조 공정으로 제작이 결정되었다.   그림 1. 한국항공우주연구원의 개폐밸브 하우징   L-PBF 방식의 금속 적층제조 공정은 얇은 금속 분말 층을 레이저로 용융한 뒤 고화시키는 과정을 반복하여 쌓음으로써 제품을 생산한다. 때문에 금속 적층제조 공정 중에 필연적으로 열이 발생한다. 이렇게 발생된 열의 대부분은 전도를 통해 제품의 하단, 즉 베이스플레이트 쪽으로 이동하며 배출된다. 그런데, 이때 열을 충분히 해소시키지 못하는 경우 과열 문제가 발생할 가능성이 높다. 주로 베이스플레이트 쪽으로 열을 전도시키는 매개체가 부족하거나, 제품의 단면적 변화가 급격하여 열 전달의 병목 구간이 존재하는 경우 나타난다. 이러한 과열 및 적층 레이어 간의 높은 열 구배는 잔류응력을 유발하는데, 이는 제품의 과도한 변형 및 크랙(갈라짐)을 일으키거나 제조 공정이 중단되는 사태에 이르게 될 수 있다. 따라서, 금속 적층제조 공정에 들어가기 앞서 문제를 초래할 가능성이 있는 과열 영역에 대해 사전 검토가 필요하다.   그림 2. 과열에 의한 파트 변형 예   추가로, 금속 적층제조 공정에서 열 전도도가 낮아 열 배출이 용이하지 않은 소재를 사용할 경우 과열에 더 유의해야 한다. 대표적으로 철 합금, 니켈 합금, 티타늄 합금 등이 있는데, 이 소재들은 고강도, 극저온, 인체 적합성 등 특수한 사용 환경 및 조건에 의해 항공우주, 모빌리티, 의료 등의 분야에서 활용도가 높다.    그림 3. Ansys Additive Manufacturing Materials의 열전도도 비교   한국항공우주연구원의 개폐밸브 하우징도 마찬가지로 -183℃의 액체산소(LOX) 산화제를 사용하고 내압, 진동, 열변형을 견뎌야 한다는 운용 환경에 의해, 니켈 합금인 Inconel 소재로 금속 적층제조 공정을 수행하게 되었다. 따라서, 위상최적설계를 통해 형상 복잡도가 높아 열 배출이 어려워진 것에 더해, 열전도도가 낮은 Inconel 소재 적용으로 과열에 대한 위험성이 높아졌다. 또한 제품의 크기가 커서 대형 장비로 제작해야 되기 때문에, 소형 대비 제작 실패 시 발생 비용이 높다. 그러므로 개폐밸브 하우징은 금속 적층제조 공정 제작 난이도가 매우 높고 제작 실패 시 발생 비용이 크기 때문에, 사전 검토 단계에서 과열 영역 탐색을 도입하고 문제 발생 가능성이 높은 부분에 대해 예방할 필요가 있다. 따라서 이번 호에서는 앤시스 워크벤치 애디티브를 활용하여 해석적으로 과열 영역을 확인하고, 실제 제작된 제품과 비교함으로써 신뢰성을 확보하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 도면 작업의 정확성과 효율성을 높일 수 있는 직스캐드 2024의 파일 비교 기능을 살펴보고자 한다.   ■ 이소연  직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 홈페이지 | https://zyx.co.kr   직스캐드 2024의 파일 비교 기능 직스캐드 2024의 ‘도면 파일 비교’ 기능은 두 개의 도면을 비교하여 차이점을 명확하게 보여주는 도구이다. 이 기능은 다음과 같은 여러 가지 장점을 제공한다.   그림 1. 파일 비교 화면   리비전 관리 용이 도면 파일 비교 기능을 사용하면 기존 도면과 수정된 도면을 쉽게 비교할 수 있어 리비전 관리가 훨씬 수월해진다. 버전 별 도면의 차이를 확인하여 어떤 부분이 수정되었는지 한눈에 파악할 수 있다.    수정 사항의 직관적 확인 수정된 부분은 구름형 박스와 설정된 색으로 표시된다. 사용자는 설계 변경 사항을 시각적인 형태로 빠르게 이해하고 확인할 수 있다.    비교 도면 저장 및 공유 사용자는 비교된 도면 파일을 별도로 저장하고 팀원들과 쉽게 공유할 수 있다. 이를 통해 협업이 더욱 원활해지고, 변경 사항에 대해 명확하게 소통할 수 있다.    수정 내용의 즉시 반영 기존 도면에 수정된 내용을 즉시 반영할 수 있는 기능도 제공한다. 수정 사항을 확인한 후, 필요한 변경 사항을 도면에 바로 적용할 수 있어 작업 효율이 향상된다.    그림 2. 객체 가져오기 기능 실행   여러 줄 문자 편집 기능 소개 직스캐드 2024에서는 여러 줄 문자 편집 기능의 접근성을 개선했다. 사용자는 메뉴 바의 문자 편집기를 통해 편리하게 텍스트를 수정할 수 있다.   그림 3. 메뉴 바 문자 편집기   다양한 텍스트 스타일 지원 직스캐드는 글꼴 스타일, 굵은 글꼴, 기울임 글꼴, 밑줄 등 다양한 텍스트 스타일을 지원한다. 사용자는 워드 문서처럼 손쉽게 텍스트를 편집할 수 있다.    그림 4. 문자 편집     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

GPT 시대의 교육과 학습   이 글은 라인테크시스템에서 지난 5월 30일 진행한 ‘BIM Shift 2024 세미나’에서 한국디지털교육원 김진만 원장이 발표한 'BIM Education in New ERA'의 발표자료를 AI의 General Purpose Technology 관점에서 재구성하였다.   ■ 양승규  캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   그림 1. 라인테크시스템 BIM Shift 2024 세미나   한국디지털교육원 한국디지털교육원은 라인테크시스템에서 2018년 1월에 개설한 교육원으로, 건설 산업 전반의 설계, 시공, 운영 시 사용되는 플랫폼 소프트웨어의 교육과 컨설팅을 전문으로 하는 기관이다. 단순한 소프트웨어 사용법 교육 외에 실용적으로 할 수 있는 교육을 목표로 운영 중이며, 2024년 현재까지 약 500명의 수강생을 배출하였다. 협회, 학교, 설계사, 건설사, IT 기업 등 다양한 분야와 상호 업무 협약을 체결하였다. 빌딩스마트협회의 BIM 자격시험, 오토데스크 인증 자격제도인 ACU(AutoCAD Certified User) 관련 교육도 운영하고 있다. 최근에는 건설 AI 전문 해외 기관과 협업하여 관련 기술과 지식을 국내에 전파하려고 노력 중이다.   그림 2. 한국디지털교육원(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   범용 인공지능 시대의 개막 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 세상에 나오고 5000만 명이 이용하는데 걸린 시간은 단 2달에 불과했다. 비슷한 사용자 규모에 이르는데 인터넷이 7년, 유튜브가 4년이 걸린 것에 비하면 정말 빠른 시간에 확산되었다고 볼 수 있다. 범용 인공지능을 목표로 만들어진 AI 모델인 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 필두로 한 AI 기술이 우리 삶에 매우 빠르게 스며들었다. 인터넷 포털을 이용한 검색 활동이 GPT AI를 통한 프롬프트 활동으로 변화되고 있는 것이 대표적인 AI 범용 기술 사용의 사례이다. 건설 분야에서도 관련 AI 프로그램이 1000개가 있다고 하니 건설 분야도 예외는 아니다.   그림 3. 범용 인공지능 시대의 개막(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   대표적인 범용 AI AI는 이미지 생성, 정보 검색, 연구자료 탐색 등 우리 삶에 밀접한 부분에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 대표적인 AI 솔루션은 다음과 같다. Midjourney : 텍스트로 된 설명문으로 이미지를 생성하는 AI OpenArt : 텍스트로 이미지를 생성하는 AI Perplexity : 정보 검색 및 공유에 특화된 AI SCISPACE : 연구논문을 탐색하고 이해를 도와주는 AI CONNECTED PAPERS : 학술 논문을 시각적으로 탐색하고 판별할 수 있는 AI draw.io : 다양한 유형의 다이어그램을 작성해주는 AI   그림 4. 범용 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   건설 분야 AI 건설 분야에도 다양한 AI 기술이 있으며 대표적인 것은 다음과 같다. Codesign : 스케치로 디자인을 발전시켜 생성형 AI로 확장시키는 앱 Skema : 기존 워크플로와 원활하게 통합시켜 생산성을 향상 TogaLl.AI : 도면에서 공간과 기능을 자동으로 감지, 측정, 비교, 라벨링 CodeComply.AI : 도면을 위한 맞춤형 데이터 구조를 생성하여 규정 미준수 항목을 자동으로 생성 CONIX.AI : Zoning 계획, 2D 평면 계획, 가구 배치 계획, MEP 계획, 입면 및 3D 모델 대안 생성 KREOD : DfMA 원리와 첨단 지능형 자동화를 결합한 첨단 기술 솔루션 InspectMind : 휴대폰으로 현장 정보를 캡처하고 AI가 검사 보고서를 생성 Kolega : 디자인으로 매스 콘셉트 디자인 및 환경 분석 Designbotic : 시선 추적 장치를 사용한 디자인, 공간 분석의 맥락에서 뇌파 측정 방법 개발   그림 5. 건설 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   일자리의 변화 새로운 기술이 등장하면 그에 따라 새로운 일자리가 생겨나고, 기존의 기술이 새로운 기술로 대체되면서 기존의 일자리가 사라진다. 세계 경제 포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서(Future of Jobs, 2023)에 따르면 AI 기술로 인해 8300만 개의 일자리 소멸되고 6200개가 생성된다고 한다.  KIET(산업연구원)의 ‘AI시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제 : 인공지능 시대 일자리 미래와 인재양성 전략’ 보고서(2024)에 따르면 인공지능 도입으로 대체될 일자리는 327만 개로 추정된다. 보고서는 특히 제조업, 건설업 등 국내 주요 산업에서 일자리 소멸 위험이 클 것으로 전망했으며, 인공지능이 대체 가능한 일자리는 2022년 기준 327만 개로 추정했다. 산업 비중이 높은 건설업과 같은 분야에서 일자리 소멸 문제가 심각할 것이라는 예측이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 2D CAD 전용 소프트웨어, 대용량 도면 파일 처리 속도 개선, STEP 파일 호환 지원, PDF 불러오기 편의성 강화, 플롯 기능 개선, 기계 설계 특화 모듈 출시 등 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아가 기계/제조 분야에서 다방면으로 활용할 수 있는 2D CAD 전용 소프트웨어 지더블유캐드 2025(ZWCAD 2025)를 출시했다. ZWCAD는 지더블유소프트(ZWSOFT)에서 지속적으로 개발 및 업데이트를 진행하고 있으며, 국내 공급 및 지원을 담당하고 있는 지더블유캐드코리아는 제조 분야에서 2D CAD, 3D CAD/CAE/CAM 라인업을 확장시키고 있다. 특히 모든 제품군이 영구 라이선스로 보급되어, 타 소프트웨어의 라이선스 정책 및 고가의 소프트웨어를 대체할 수 있는 제품군으로 주목받고 있다. 이번에 출시된 ZWCAD 2025는 본격적으로 3D 기능에 대한 퍼포먼스가 향상됐다. STEP 파일에 대한 호환이 가능해지면서, 기계 부품 및 전기/전자, 장비를 포함한 플랜트 설비까지 대용량 데이터에 대한 불러오기 기능이 강화되었다. 또한 PDF 불러오기 기능에 대한 편의성 강화와 플롯(Plot) 기능이 개선되었다. 기계 설계 특화 모듈인 ZWCAD MFG 2025가 함께 출시됐다. 범용적인 2D 설계 기능 뿐만 아니라 특화 제품에 대한 신기능으로 템플릿 설정을 위한 프레임 셋업, 레이아웃, 그리고 조립도를 위한 BOM 및 기계기호 설정 등 다양한 설계 기능이 향상됐다. 그리고 국제 규격에 알맞은 부품 라이브러리 뿐만 아니라 KS규격을 추가적으로 선보인다. 이를 통해 기존 대비 효율성을 약 40% 이상 확보할 수 있다.   ZWCAD 2025의 신기능 ZWCAD 2025는 2D/3D 기능, 인터페이스, API, 인더스트리 모듈 등 여러 개선된 내용을 포함한다. 2025 버전부터는 32비트 환경에 대한 업데이트가 더 이상 지원되지 않고, 64비트 환경의 제품만 업데이트 및 지원한다. 앞으로 ZWCAD는 2~3개월마다 새로운 업데이트 패키지가 출시되며, 관련 패치는 자동 업데이트로 처리할 수 있다. 신규 버전의 주요 업데이트 사항은 다음과 같다.   향상된 2D/3D 기능 PDF 파일을 ZWCAD 상에서 첨부하거나 삽입하여 사용할 수 있다. 또한 PDF 언더레이가 포함된 도면의 이동, 확대/축소, 가져오기 속도, PDF에서 문자 가져오기의 최적화 등 다양한 기능의 효율이 개선되었다. 이 부분에 대해 타 소프트웨어와 비교한 사항은 다음과 같다.   ▲ 도면의 PDF 언더레이를 이용한 이동 속도 비교   출력(Plot)의 경우, PDF 및 물리적 프린터를 사용하는 부분에서 효율성을 향상시키고, 출력된 PDF 파일의 크기를 대폭 감소시킨다.  연관 배열 생성 및 편집에서 일부 오류가 있는 경우, 별도의 ZRX 도구가 제공된다. 이 도구를 사용하려면 ‘AuditArray.zrx’ 파일을 첨부 파일로 로드하고, AUDITARY 명령을 실행할 수 있다.  도면 검토를 위해 구름 수정 기호를 편리하게 사용할 수 있도록 별도 객체가 추가되었다. 사용자는 해당 그립을 드래그하여 모양을 편집하고 길이를 수정할 수 있다.   ▲ 그립을 통한 구름 수정 기호 편집   표준 LISP(리스프) 파일을 FAS 및 VLX 형식으로 직접 로드할 수 있도록 지원하고, LISP 호환성을 향상시키고 포맷 변환을 제거하여 개발 효율성을 높일 수 있다.   ▲ FAS/VLX 애플리케이션 로드   기계 부품 및 다양한 3D 데이터를 가져오기 위한 STEP 파일 가져오기 기능과 더불어 객체에 대한 시각화 스타일 등 여러 부가 옵션이 추가되었다. 지원되는 STEP 형식은 AP203과 AP214이며, 일반적인 설계 데이터뿐만 아니라 설비 및 플랜트에서 사용되는 대용량 데이터도 가져올 수 있는 디스플레이 최적화를 탑재했다. 이 밖에도 3D 모델링의 작업 공간과 편의 기능이 강화되었다.   ▲ ZWCAD 2025에서 불러온 플랜트 설비 데이터   ▲ 새로운 3D 객체 시각화 스타일   인터페이스 최적화 전반적인 리본 메뉴에서 슬라이드 아웃, 드래그, 플로팅과 같은 추가 패널 기능을 제공한다. CUI와 결합된 인터페이스는 사용자의 커스터마이징 수준을 향상시킬 수 있어, 더욱 빠른 드로잉을 가능하게 한다.    ▲ 슬라이드 아웃 패널   또한 특성, 도면층 관리자, 외부 참조, 디자인 센터, 도구 팔레트, 계산기 등 사용자가 자유롭게 개별 패널을 자동으로 병합하고 숨길 수 있어, 설계를 위한 작업 공간을 확장하도록 지원한다. 여러 도면을 열 때 다른 모니터에 참조 도면으로 표시하도록, 개별적인 탭을 프로그램 밖으로 드래그할 수 있는 기능도 추가된다.   ▲ 특정 도면을 새 창으로 이동     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

설계부터 운영까지, AI와 BIM으로 건설산업 전반의 혁신 지원   인공지능(AI)이 다양한 영역에서 도입·활용되는 가운데, 건설산업에서도 인공지능을 어떻게 접목할 지에 대한 고민과 다양한 노력이 이어지고 있다. 이런 가운데, 트림블 코리아는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 인공지능의 융합을 통해 건설산업의 혁신을 이끈다는 비전을 제시하고 있다.  트림블 코리아에서 영업 부문을 이끌고 있는 김동준 상무에게 건설산업에서 AI의 적용방안과 BIM의 전망에 대해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 트림블 코리아 김동준 상무   모든 산업에서 AI에 관심이 높은데, 건설산업의 AI 도입 동향은 어떤지 건설산업은 타 산업에 비해 새로운 기술의 도입이 빠른 산업 분야는 아니다. 그러나 건설산업에서도 AI에 대한 관심이 빠르게 늘고 있다. 건설산업에서 AI는 설계 최적화, 건설 현장 모니터링, 위험 관리, 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 일부에서는 초기 단계에서 활용되고 있다.  AI 기술은 건설산업에서 프로젝트의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 옵션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장하며, 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있다. 이 때문에 각 사업장에서는 AI에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 트림블은 국내 건설산업에서 AI 기술 도입에 관심이 매우 높은 것으로 보고 있다. 많은 건설사가 AI를 통해 프로젝트의 리스크를 최소화하고, 정확한 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 내리고자 한다. 특히, 드론과 결합한 AI 기술은 현장 데이터를 실시간으로 분석하여 현장의 위험 요소를 사전에 파악해 안전사고를 예방하거나, 프로젝트의 진행 상황을 정확히 파악해 리소스를 효율적으로 관리하는 데에 큰 도움을 주고 있다. 이러한 기술 도입은 고객의 요구를 충족시키고, 경쟁력을 강화하는데 필수라고 생각한다.   건설산업에서 AI의 구체적인 활용 방법은 무엇이라고 보는지 AI는 건설 프로젝트의 설계 단계부터 운영 단계까지 광범위하게 활용될 수 있다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 솔루션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장한다. 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있으며, 반복 작업을 자동화하여 노동력 부족 문제를 해결할 수도 있다.  그러나 AI를 도입하고 성공적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려해야 한다. 데이터의 정확성과 품질 : AI는 고품질 데이터를 필요로 하기 때문에, 데이터 수집 및 관리에 신경을 써야 한다. 기술 인프라 : AI 솔루션을 실행하기 위한 강력한 기술 인프라가 필요하다. 교육과 훈련 : AI 기술에 대한 이해와 이를 활용할 수 있는 인력의 교육이 중요하다. 윤리적 고려 사항 : AI의 윤리적 사용과 개인정보 보호를 고려해야 한다.   트림블의 AI 전략은 무엇인지. 관련 기술 개발에 대해서도 소개바란다 트림블은 디지털 전환(DX) 및 커넥트 & 스케일(Connect & Scale) 전략과 긴밀히 연계하여 AI 기술을 활용한 혁신을 추진하고 있다. 이를 통해 디지털 콘텐츠 생성, 프로세스 자동화, 다양한 전문 분야에서의 역할 변화를 목표로 하고 있다. 또한, AI 기술의 효율적인 구현을 위해 전사적인 AI 전략을 수립하고 있다. 이 전략은 숙련된 인재 확보, 데이터 인프라 구축, 파트너십 강화, 투자 전략, 법적, 사이버 보안, 윤리적 지침 마련, 조직적 합의 등을 포함한다. 트림블의 AI 관련 기술 개발 방향으로는 ▲생성형 AI 기술을 통해 이미지/비디오/텍스트/3D 모델과 같은 디지털 콘텐츠를 생성하는 기술 개발 ▲생성형 AI를 다양한 도메인에 적용하여 새로운 아이디어 생성, 반복 작업 자동화, 맞춤형 콘텐츠 제공 ▲각 부서에 머신러닝 엔지니어를 배치하여 도메인의 미묘한 차이를 이해하고 소통하며, AI 기술의 적용 기회 발굴 ▲생성형 AI뿐만 아니라 기존의 예측 AI(predictive AI) 기술의 적극 활용 및 예측 AI와 생성형 AI의 결합을 통한 비즈니스 프로세스 최적화 등을 꼽을 수 있다. 트림블은 AI 기술을 통해 건설 산업의 혁신을 주도하고 있으며, 여러 방면에서 이를 실현하고 있다. 트림블의 AI 전략은 주로 데이터의 수집, 분석, 예측 모델을 통해 더 나은 의사결정을 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 또한, 건설 현장의 위험 관리를 위해 AI를 활용해 작업자의 안전을 보장하고, 프로젝트의 위험 요소를 사전에 예측하여 관리한다. 이를 통해 프로젝트 팀은 한정된 시간과 자원을 가장 중요한 위험 요소에 집중할 수 있다. 특히, 트림블의 테클라 소프트웨어는 AI를 활용하여 설계 최적화와 데이터 관리에서 성과를 보여주고 있다. 테클라 스트럭처스는 AI를 통해 복잡한 구조 설계를 자동화하고, 테클라 모델 셰어링(Tekla Model Sharing)은 클라우드 기반의 협업을 통해 설계 데이터를 실시간으로 공유하고 관리할 수 있게 한다. 또한, 테클라의 AI 기술은 재료 선택, 상세 설계 작업, 설계 매개변수 최적화 등을 통해 지속 가능성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 결론적으로, 트림블은 AI를 통한 데이터 기반의 의사결정 지원, 작업 효율성 향상, 위험 관리 및 비용 절감을 목표로 관련 기술 및 솔루션을 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 전략을 통해 트림블은 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고 있다.   국내 BIM 시장에서 최근의 주요한 이슈는 무엇인지 국내 BIM 시장의 주요 이슈로는 표준화와 데이터 통합을 꼽을 수 있다. 현재 각기 다른 플랫폼과 소프트웨어 간의 데이터 호환성 문제를 해결하기 위한 노력이 진행 중이다. 특히 우리나라 정부는 BIM의 표준화를 위해 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며, 이는 건설 산업의 디지털 전환을 가속하는 중요한 정책이다. 또한, 스마트 건설 솔루션의 도입이 활발히 이뤄지고 있으며, 이는 프로젝트 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 이러한 이슈는 BIM 기술의 확산과 활용을 더욱 촉진하고 있다.   국내에서 BIM이 어느 정도 자리를 잡고 있다고 보는지  국내에서 BIM은 이제 필수 기술로 여겨지고 있다. 많은 건설사와 설계사가 BIM을 도입해 프로젝트의 효율을 높이고자 하고 있으며, 정부 차원에서도 공공 프로젝트에 BIM을 의무화하는 등 BIM의 확산을 적극 추진하고 있다. 그러나 국내 건설업계의 BIM 도입 현황이나 적용 수준에 대해서는 긍정적으로 보기가 어렵다. 이유는 여러 가지가 있겠지만 광범위하고 분리된 작업 장소, BIM 인력 부족 및 노동자의 비연속성, 데이터의 통합 부족과 비연속성, 정책과 현실의 괴리, BIM에 대한 이해와 인식의 부족 등이 있다고 생각한다. 미국이나 싱가포르와 비교하면, 한국의 BIM 도입은 발전하고 있지만 아직 갈 길이 남아있다. 미국은 BIM 도입을 선도하는 국가 중 하나로 대규모 인프라 프로젝트에서 BIM을 적극 활용하고 있으며, 정부와 민간 모두에서 BIM 표준화와 교육 프로그램을 통해 BIM 기술의 확산을 지원하고 있다. 특히, 미국의 여러 주에서는 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며 정책이 현실을 뒷받침하고 있다. 이는 프로젝트의 효율과 품질을 높이는데 큰 기여를 하고 있다. 싱가포르는 아시아에서 BIM 도입이 가장 앞선 국가로 평가받고 있다. 싱가포르 정부는 2015년부터 모든 대형 건설 프로젝트에 BIM 사용을 의무화했으며, 이를 통해 건설 산업의 디지털 전환을 적극 추진해 왔다. 또한 싱가포르는 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야의 모든 이해관계자가 BIM을 쉽게 채택할 수 있도록 다양한 지원 프로그램과 교육을 제공하고 있다. 우리나라도 이런 선진국의 사례를 참고하여 BIM 기술의 도입과 활용을 더욱 확대해 나가야 한다고 본다. 특히 BIM 기술의 표준화와 데이터 통합, 그리고 관련 인력의 교육과 훈련에 집중함으로써 건설 산업의 효율과 경쟁력을 한층 더 높일 수 있을 것이다.    국내의 최근 BIM 고객사례를 소개한다면 트림블의 테클라 스트럭처스는 국내 여러 랜드마크 프로젝트에서 성공적으로 활용되고 있다. 현대산업개발은 진행되는 모든 아파트 현장에서 테클라 스트럭처스를 통해 3D 디지털 정보를 생성하고, 생성된 정보를 기반으로 설계의 오류를 찾고 시공 검토를 위한 의사 결정을 빠르게 진행한다. 모든 의사 결정이 반영된 완성도 높은 디지털 정보에서 정확한 도면, 물량과 같은 필요한 정보를 적시에 추출해 프로젝트에 적용하고, 트림블 커넥트(Trimble Connect)를 기반으로 설계자와 현장 작업자의 원활한 의사소통을 구현했다. 이는 트림블이 추구하는 프로젝트 진행 방식과 동일하다고 볼 수 있다.  이런 사례는 테클라 스트럭처스가 복잡하고 대규모의 건설 프로젝트에서 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지를 잘 보여준다. 트림블 코리아는 앞으로도 이러한 혁신적인 기술을 통해 국내 건설 산업의 발전을 지속적으로 지원할 것이다.   향후 트림블 코리아의 비즈니스 계획과 전략에 대해 소개한다면 트림블은 AI 및 BIM 기술을 통해 건설 산업의 디지털 전환을 촉진하고, 고객의 생산성을 극대화하며, 지속 가능한 건설을 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블은 전 세계적으로 AI와 BIM 기술을 통합하여 프로젝트 관리, 설계, 시공, 유지보수 등 모든 단계에서 효율성을 높이고 비용을 절감하는 전략을 추진하고 있다. 트림블 코리아는 이러한 글로벌 전략을 바탕으로 특히 BIM의 기초가 되는 데이터를 생성하는 솔루션 사업에 중점을 두고 있으며, 국내 시공사의 공정관리 애로사항 및 의견을 청취하여 자체 개발한 클라우드 기반의 공정관리 대시보드인 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard)를 시공사에 공급하고 있다. 또한, 제작사를 대상으로 하는 제작 공정 관리 솔루션 및 건설산업 프로세스 전반을 지원하는 다양한 솔루션의 국내 출시를 준비하고 있다. 트림블 코리아는 다음과 같은 전략을 통해 국내 비즈니스를 확장할 계획이다. 테클라 스트럭처스 활용 확대 : 국내 대형 프로젝트에서 테클라 스트럭처스의 도입을 더욱 장려할 것이다. 그동안의 프로젝트에서 성공적인 활용 사례를 기반으로 더 많은 건설사가 테클라 스트럭처스를 도입할 수 있도록 지원할 것이다. 교육 및 지원 강화 : 테클라 스트럭처스 사용에 대한 교육 프로그램을 강화하고, 고객이 필요로 하는 기술 지원을 제공할 것이다. 이를 통해 사용자들이 테클라 스트럭처스의 다양한 기능을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것이다. 현지화된 솔루션 개발 : 한국 시장의 특성과 요구에 맞춘 현지화 BIM 솔루션을 개발하고 제공할 것이다. 이는 한국 건설 산업의 특수한 요구사항을 반영한 맞춤형 솔루션을 통해 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있도록 할 것이다. 지속적인 솔루션 국내 출시 : 해외 시장에서 검증된 트림블의 다양한 솔루션을 국내에 출시해, 건설산업 프로젝트의 전반적인 프로세스에서 효율을 높일 것이다. 파트너십 및 협력 강화 : 국내 주요 건설사, 설계사, 교육기관, 서드파티 개발 파트너사와 협력을 강화해 BIM 기술의 확산과 활용을 촉진할 것이다. 이를 통해 BIM 기술의 도입과 정착을 더욱 가속할 것이다. 트림블 코리아는 이러한 전략을 통해 국내 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고, 고객의 성공을 지원하며, 지속 가능한 건설 환경을 조성하는 데 기여하고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국CDE학회 유병현 회장은 격려사를 통해 “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스는 국내 PLM 분야의 성공 사례를 공유하면서 제조업계의 경쟁력을 높이는 마중물 역할을 해왔다. 특히, 올해는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’로 명칭을 변경하고 제조업계의 화두인 디지털 전환과 디지털 트윈, 생성형 AI의 도입을 통해서 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다”고 전했다. 그리고 “생성형 AI와 소프트웨어 주도의 변화는 제조업계를 한 단계 도약시키는 큰 기여를 하게 될 것이며, 이러한 변화는 우리가 미래를 준비하는데 필수적인 요소가 될 것”이라면서, “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스를 공동 주최하면서 함께 성장해 온 한국CDE학회는 CAD/CAM부터 인공지능과 디지털 전환, 생성형 AI에 이르기까지 다양한 기술의 융합을 통해서 디지털 혁신을 선도하고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)   AI가 가져 올 제조산업의 새로운 가치 행사 둘째 날인 6월 14일에는 SK경영경제연구소의 김지현 부사장이 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’이라는 주제의 기조연설을 통해 “챗GPT(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI가 제조 공정의 혁신을 가져다 줄 수 있으며, 각종 디지털 디바이스가 생성형 AI와 결합될 때 새로운 고객 가치와 사용자 경험을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 기존에도 빅데이터나 AI 기술을 접목한 로봇은 존재했다. 하지만 생성형 AI의 차이점은 LLM(대규모 언어 모델)으로 사람의 말을 이해해 대화가 가능하고, LMM(대규모 멀티 모달 모델)을 통해 주변 상황을 인지할 수 있다는 것이다. 김지현 부사장은 “사람처럼 눈과 귀가 달려서 상황의 변화를 인식하고 사람의 말을 명확하게 이해해서 이를 기반으로 공장에서 작동하는 로봇이 향후 몇 년 사이에 확산된다면 제조 공정의 혁신을 더욱 가속화할 것”이라고 전망했다. 이런 제조 공정 혁신과 함께 디바이스 즉 하드웨어의 변화도 본격화될 것으로 보인다. 기존의 하드웨어가 AI를 품으면서, 이를 기반으로 하드웨어의 성능과 기능이 더욱 향상된다는 것이다.  김지현 부사장은 “AI 칩과 SLM(소형 언어 모델)이 내장된 디바이스는 더욱 다양한 사용자 경험과 편의, 새로운 가치를 제공한다. 하드웨어를 만드는 제조업체로서는 새로운 기술 혁신과 제품 혁신의 기회를 얻는다는 부분에 주목할 필요가 있다”고 말했다. 또한, 김지현 부사장은 “지난 30년간의 디지털 전환에서 아날로그와 디지털이 따로 놀았다면 앞으로의 디지털 전환은 디지털에서 구현된 것이 아날로그에서도 구현되고, 아날로그에서 반영된 것이 디지털로도 구현되면서 양쪽이 긴밀하게 결합되는 세상으로 바뀌고 있다”고 짚으면서, “제조업의 향후 과제는 공장을 어떻게 디지털 트윈이나 스마트 팩토리로 만들 것인가, 그리고 AI를 활용을 해서 어떻게 제품을 온디바이스 AI화할 것인가가 되었다고 본다”고 전했다.   ▲ SK경영경제연구소 김지현 부사장   비전 AI 분야의 발전과 전망 소개 씨이랩의 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 기조연설에서 비전 AI의 현재와 미래, 그리고 제조 물류 분야에서 비전 AI 모델의 활용 방안에 대해 소개했다. 비전 AI(vision AI)는 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하는 부분에 관한 인공지능 분야이다. 비전 AI의 발전은 하드웨어, 빅데이터 알고리즘, 딥러닝 기술과 같이 진보했으며 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 이문규 책임리더는 “비전 AI 시장은 연평균 21.5% 성장하고 있으며, 시장 규모는 457억 달러에 이를 것으로 추산된다. 비전 AI의 성장은 심층 학습, 딥페이크를 생성하는 대립 네트워크, 컴퓨터 비전의 자연어 처리 등의 기술 발전에 영향을 받고 있으며, 멀티 모달 AI 기술의 발전으로 새로운 응용 서비스가 꾸준히 나오고 있다”고 소개했다. 비전 AI 분야에서는 방대한 데이터셋, 광대규모의 데이터셋, 광범위한 데이터에 대한 증강, 모델 성능을 최적화하기 위한 훈련 체계 등의 기술이 꾸준히 발전하고 있다. 그리고, 대형 비전 모델의 발전은 이미지 객체의 탐지 및 인식뿐 아니라 복잡함 이미지를 인간 수준으로 이해할 수 있도록 가능성의 경계를 넓히는 도전을 하고 있다. 이런 기술 발전은 물류, 제조, 자율주행, 의료 이미지 분석, 감시 시스템 등 다양한 산업 분야로 비전 AI의 확장을 뒷받침하는 추세이다. 이문규 책임리더는 “씨이랩은 영상 분석을 전문으로 하는 회사로, AI 모델의 학습/추론 영역에서 GPU를 효율적으로 활용 및 관리하는 기술, 소량 또는 얻기 어려운 데이터에서 학습 데이터를 생성하는 기술을 활용해 비전 AI 모델을 만들고 실시간 영상 분석으로 인사이트를 만드는 연구에 집중하고 있다”고 소개했다.   ▲ 씨이랩 이문규 책임리더   디지털 트윈부터 AI까지 기술 활용 방안 짚다 아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’이라는 주제로 발표를 진행했다. 많은 기업이 한 가지의 CAD만 갖고 있는 것이 아니라 멀티 CAD를 기반으로 하고 있다. 이는 제품 설계, 금형 설계, 해석, 가공 시뮬레이션 등 각 부서에서 사용하는 툴이 다양하기 때문이다. 그리고 OEM과 다른 CAD 환경을 구축한 경우도 있다.  윤정두 차장은 “이런 멀티 CAD 환경에서 3D 데이터를 잘 활용하기 위해서는 일방적인 변환이 아니라 각 부서에 맞게 데이터를 최적화할 필요가 있다. 이를 위해서는 중립 포맷 대신 이기종 CAD 환경에 맞춰 설계 의도와 의미를 유지할 수 있도록 데이터를 변환해야 한다. 또한 3D 데이터를 작성하는 과정에서 생길 수 있는 에러를 효과적으로 해결해서 품질을 확보하면 다운스트림 공정에서 데이터를 더욱 잘 활용할 수 있다”면서, 데이터 준비 및 최적화 작업의 시간 소모를 줄일 수 있는 툴이 중요하다고 설명했다. 또한 데이터 품질 체크, 자동 데이터 힐링 및 최적화, 속성 및 PMI 정보의 변환, 데이터 비교 리포트 작성 등 데이터 변환 툴에 필요한 핵심 기능을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’에 대해 발표했다. 경쟁력 있는 제품을 만들기 위한 비용 절감뿐 아니라 새로운 소비자 경험을 제공하기 위한 혁신에 대한 요구가 늘면서, 제품 개발 환경의 어려움이 커지는 상황이다. 여기에 더해 최근에는 제품 개발에서 AI 적용에 대한 요구가 강화되고 있다. 기업이 제품을 개발할 때 AI 기술을 어떻게 적용할 것인지가 제품 개발의 새로운 이슈가 된 것이다. 정유선 대표는 “기업이 제품을 개발할 때 AI를 적용하기 위해서는 학습 모델이 필요하고, AI학습을 위한 양질의 데이터셋을 수집해야 한다”면서, “AI 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 확보하기 위해 제품 개발 과정의 모든 데이터가 원활하게 연결되는 데이터 기반의 업무 환경을 조성하는 것이 중요해질 것으로 보인다”고 전했다. 다쏘시스템은 설계부터 검증/해석, 생산, 판매 이후 서비스 단계까지 모든 데이터를 연속성 있게 연결하는 플랫폼을 내세우고 있다. 정유선 대표는 “플랫폼 기반으로 협업을 하면 모든 데이터가 연결 구조를 갖기 때문에, 이슈를 빠르게 추적 및 조치할 수 있고 재사용도 쉬워진다. 결과적으로 개발 기간을 줄일뿐 아니라 인력이나 비용도 최소화할 수 있는 것이 장점”이라고 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표   스노우플레이크의 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로 발표를 진행했다. 공급망 관리의 복잡성과 예측이 어려운 글로벌 환경 변화 등이 기업의 비즈니스 과제로 여겨지면서, 많은 기업이 이에 대응하기 위해 디지털 전환 및 디지털 트윈을 통한 기술 혁신을 추진하고 있다. 하지만, 이를 위한 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 외부 데이터를 받아오는 데에 많은 비용이 드는 등의 어려움도 커졌다. 박경호 영업대표는 “새로운 데이터 원본을 통합하는 데에는 시간이 걸리고, 하드웨어와 소프트웨어를 갖추기 위해서는 대규모의 투자가 필요하다. 변화에 대응하기 어려운 레거시 파이프라인을 관리 및 유지하는 데에도 꾸준히 비용이 발생한다”고 짚었다. 또한 “스노우플레이크는 이러한 제조기업의 변화에 맞춰 유기적인 데이터 연계를 통해 제조 프로세스의 문제를 해결할 수 있는 시스템을 제공한다. 이를 통해 전반적인 프로세스 데이터를 관리하면서, 변화하는 제조업의 환경에 알맞게 데이터를 관리할 수 있다”고 전했다.   ▲ 스노우플레이크 박경호 영업대표   팀솔루션의 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’에 대해 발표했다.  제조산업 및 엔지니어링 분야에서 디지털 트윈은 효율을 높이는 혁신적인 도구로 여겨지고 있으며, 이를 통해 기업은 제품 수명주기 전반에 걸쳐 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 하지만, 기존의 수많은 3D CAD 모델을 디지털 트윈으로 변환하는 과정에서 많은 수작업과 개별 프로그래밍이 필요하기 때문에 비효율이 존재한다. 서경진 상무는 “3D 기반의 플랫폼에서 엔지니어링 및 제조 정보를 취합하고 활용 목적에 맞게 가공 및 전달하는 디지털 트윈을 가장 빠르게 구축하는 방법은 3D 캐드를 활용하는 것”이라면서, “이를 위해 3D 데이터를 경량화하고 묶어서 빠르게 사용자에게 보여주는 체계를 구축하는 것이 필요하다”고 짚었다. 또한, “경량화된 3D 데이터는 3D 엔진에서 가볍게 활용할 수 있도록 프레임을 높였으며, 웹과 VR/MR/XR 등 다양한 형태로 제공될 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 팀솔루션 서경진 상무   연세대학교의 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법’에 대해 발표했다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 특정한 단어가 주어졌을 때 그 다음에 어떤 단어가 올 것인지를 예측하도록 학습된 모델이다. 이런 특성으로 번역을 하거나 이미지를 이해할 수 있지만, 정확한 답변을 요구하는 엔지니어링 영역에서도 이 언어 모델을 활용할 수 있을지에 대한 의문도 있다. 송경우 교수는 전문 용어가 많은 IT 개발 문서를 기반으로 GPT-4의 답변 테스트 내용을 소개하면서, “단순히 문서 내용을 기반으로 한 답변은 정확하지 않았지만, 여러 단계로 순차적인 질문을 할 때 답변의 신뢰도가 높아지는 알고리즘을 찾을 수 있었다”고 소개했다. 제조 엔지니어링이 특화된 언어 모델을 만들기 위해서 데이터 구축을 진행 중이라고 전한 송경우 교수는 “특정 작업에서 성능을 발휘할 수 있는 언어 모델을 만드는 데에는 생각보다 비용이 들지 않을 것으로 생각한다. 관건은 학습 데이터를 구축하는 것”이라고 전했다.   ▲ 연세대학교 송경우 교수   한편, 5월 30일에는 엘타워에서 PLM/DX 베스트 프랙티스 VIP 간담회가 개최되었다. 이날 간담회에는 PLM/DX 업계를 리드하는 업계 관계자들이 참석, PLM 기술의 발전과 현재 상황, 그리고 발전을 위한 협력과 지원 방안에 대해 논의하는 자리를 가졌다.  기업의 핵심 요소인 PLM은 DX, AI와 결합하여 새로운 도전과제를 받고 있으며, 각 기업들은 차세대 시스템과 새로운 기술의 접목과 방향에 대해 소개했다.       관련기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)