트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 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.

국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS 2026이 오는 2026년 4월 13일부터 17일까지 경기도 일산 킨텍스 제1·2 전시장에서 개최될 예정이다. 이번 전시회는 ‘AI Autonomous Manufacturing Meets Talent(인공지능 자율제조, 인재와 연결하다)’라는 주제를 내걸고, 인공지능 기반 자율제조 기술과 인재 융합의 중요성을 집중 조명할 계획이다. ■ 박경수 기자   ▲ SIMTOS 2026 기자간담회 모습   자율제조와 인재가 만나는 혁신의 장 한국공작기계산업협회는 지난 3월 17일 광명 테이크호텔에서 ‘SIMTOS 2026’ 기자간담회를 열고, 전시회의 성공적인 개최를 위한 마스터 플랜을 공개했다. 이날 브리핑에서는 SIMTOS의 역사와 성과, 그리고 2026년 전시를 위한 기본 방향이 소개됐다. SIMTOS는 1984년 첫 개최 이후 국내외 제조업계의 최신 기술 트렌드를 공유하는 플랫폼으로 성장해왔다. 이날 브리핑에서 한국공작기계산업협회 박재현 부장은 “2024년 전시에는 35개국에서 1300개 기업이 참가해 총 6170부스 규모로 운영됐고, 68개국에서 10만 1233명의 방문객이 찾아 성황을 이뤘다”고 설명하며, SIMTOS가 새로운 기술과 비즈니스 기회를 창출하는 장으로서 자리매김하고 있음을 강조했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 박재훈 상근부회장   최근 제조업계는 생산 효율을 높이고자 다양한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 디지털 전환이 가속화되고 있다. 특히 AI 기반 자율제조 설루션은 노동력 부족, 품질 안정성, 산업 안전성 문제 해결을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. SIMTOS 2026은 이러한 AI 자율제조 기술과 설루션을 집중적으로 선보일 예정이다. 한국공작기계산업협회 박재훈 상근부회장은 환영사에서 “제조 산업은 현재 디지털 전환과 자율제조 시스템 도입을 중심으로 빠르게 변화하고 있다”며, “SIMTOS는 새로운 산업 패러다임을 조망하고, 혁신 기술을 소개하는 플랫폼이 될 수 있도록 철저히 준비하고 있다”고 밝혔다. 이어 “참가업체와 참관객 모두에게 새로운 비즈니스 기회와 네트워킹을 제공하는 전시회가 될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.   디지털 전환과 AI 자율제조 기술의 현재와 미래를 한눈에 SIMTOS 2026에서는 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관, 절단가공 및 용접기술관, 프레스 및 성형기술관 등 다섯 개의 전문관과 로봇 및 디지털제조기술 특별관이 운영될 예정이다. 특히 ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전 ‘M.A.D.E. in SIMTOS’는 AI 팩토리, 로봇-장비, CNC 시스템, 다이캐스팅 등 네 개 테마관으로 구성되어 다양한 분야에서 활용되는 AI 자율제조 기술의 실제 적용 사례를 소개할 예정이다. 부대행사로는 커리어 커넥트(잡페어), 여성 엔지니어 네트워크 포럼 등이 함께 열려 MZ 세대와 여성 인력의 제조업계 유입을 확대할 계획이다. 한편, 킨텍스 제3전시장 건립 공사로 인한 주차난이 예상됨에 따라, SIMTOS 사무국은 GTX-A 개통에 맞춘 대중교통 이용 권장 및 전시장 운영 방식 변경 등 다양한 교통 대책을 검토 중이다. 박재현 부장은 “SIMTOS는 단순한 전시회를 넘어 산업의 미래를 설계하고 변화의 해법을 제시하는 ‘혁신 허브’로 진화하고 있다”며 “2026년에는 운영 예산을 대폭 확대해 참가업체와 참관객 모두 만족할 수 있는 고품질 전시회를 만들겠다”고 밝혔다.   ▲ 한국공작기계산업협회 박재현 부장   SIMTOS 2026 참가 신청은 2025년 5월 7일부터 시작되며, 5월 31일까지 조기 신청을 완료할 경우 다양한 혜택이 제공된다. 전시사무국은 참가업체의 글로벌 마케팅 확대 및 인력 연결을 적극 지원하고, 로봇 및 디지털제조기술 특별전의 고도화, 참관객 유치 전략 강화, 운영 효율성 개선 등을 통해 전시회의 전반적인 경쟁력을 끌어올릴 방침이다.   기자간담회 Q&A   Q. 킨텍스 주차 문제에 관한 대책은? 킨텍스와 구체적인 협의는 없었지만, 최근 주차대책 설명회에서 서울모빌리티쇼의 운영 사례를 분석했다. 필요시 전시장 입구 변경까지 검토 중이다.   Q. 유럽 전시회의 친환경 에너지 사용 사례와 관련한 준비는? ESG 친환경 요소를 도입하여 종이 사용 최소화, 친환경 명찰 등을 적용할 계획이다.   Q. 신규 특별전도 준비 중인가? 기존 로봇 및 디지털 제조 특별전 업그레이드와 함께 신규 테마관도 기획 중이며, 세부 내용은 추후 공개 예정이다.    Q. 커리어커넥트의 운영 방향은? 전문 외주업체를 통한 온라인 채용박람회와 현장 구직 연계 프로그램을 운영할 예정이며, 여성 엔지니어 및 MZ 세대를 위한 맞춤형 프로그램도 포함된다.   Q. 내년 전시장 및 컨퍼런스룸의 배치 변화는? 전문관 위치는 2024년과 동일하게 유지하되, 컨퍼런스 어젠다는 최신 트렌드를 반영해 조정될 예정이다. 또한, 해외 공작기계 협회와 협력한 디지털 제조기술 강연도 추진 중이다.   Q. 금속가공 분야의 탈탄소 및 탄소섬유와 관련한 해외 협력 계획은? 관련 기술을 주제로 해외 전문가 초청 강연을 계획 중이며, 이를 통해 콘텐츠 질 향상과 참관객 확대를 기대하고 있다.   Q. 운영 방향이 외형 확장보다는 내실 강화에 초점을 맞춘 것인지? 현재 경제 상황을 고려해 외형적 확장보다는 내실 강화에 집중하고 있으며, 약 15억 원의 추가 투자를 통해 참가업체를 지원할 계획이다. 향후 킨텍스 제3전시장 완공 시점에 맞춰 신규 분야 전시도 확대할 방침이다.   Q. 최근 AI 중심의 전시가 많은데, SIMTOS 2026의 차별점은? AI 융합 제조기술을 주제로 한 특별 테마관을 운영할 예정이며, 공작기계 업체와 협력해 특화된 콘텐츠를 구성하고 정부 산업 정책과도 연계해 전시 콘텐츠를 강화할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 쉽고 사실적인 실외 환경 기능 향상, 인터랙티브 3D 프레젠테이션 제작 기능 추가, 라이팅 및 렌더링 기능 향상, 향상된 카메라 애니메이션 기능, 자동차 및 운송 디자이너를 위한 기능 추가 등   에픽게임즈는 모든 크리에이터를 위해 대규모 신규 기능 및 개선 사항이 추가된 ‘트윈모션 2025.1(Twinmotion 2025.1)’을 출시했다. 트윈모션은 건축과 자동차, 소비자 제품, 영화 등 여러 산업 분야의 크리에이터가 고품질 시각화를 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 기능을 제공하며, 직관적인 아이콘 기반의 쉬운 UI(사용자 인터페이스)로 초보자부터 전문가까지 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 설루션이다. 최신 버전인 트윈모션 2025.1에서는 ▲쉽고 사실적인 실외 환경 ▲컨피규레이션 ▲라이팅 및 렌더링 향상 ▲카메라 애니메이션 향상 ▲자동차 및 운송 디자인을 위한 기능 등 모든 산업 분야의 크리에이터를 위한 대규모의 신규 기능을 추가하는 것은 물론 기존 기능을 큰 폭으로 개선했다. 주요 기능의 신규 추가 및 개선 외에도 임의의 두 지점 간의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 새로운 측정 툴이 추가됐으며, 평면 전체에서 오브젝트 미러링, 면의 노멀 반전, 면을 선택 및 삭제하는 툴과 임포트한 복잡한 메시로 작업할 때 리얼타임 퍼포먼스를 유지할 수 있도록 자동 레벨 오브 디테일(LOD) 생성 기능 등이 제공된다.   ▲ 볼류메트릭 클라우드(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   쉽고 사실적인 실외 환경 신(scene)에 사실적인 ‘볼류메트릭 클라우드’를 사용할 수 있는 옵션이 추가됐다. 이를 통해 구름의 높이, 범위, 분포를 조정하고 밀도, 색상, 부피 및 기타 설정을 미세 조정하여 원하는 구름의 모양을 만들 수 있으며, 바람의 영향을 받거나 구름의 그림자를 만들 수도 있다. 혼탁도 및 애트머스피어 밀도와 같은 새로운 설정 기능을 통해 다이내믹 스카이의 선명도와 색상을 제어할 수 있고, 태양의 색상이나 온도, 익스포넨셜 하이트 포그의 색상과 높이, 밀도도 설정할 수 있다. 이러한 환경 설정을 프리셋으로 저장하고 재사용할 수 있는 기능도 추가돼 환경 패널의 모든 설정을 단 한 번의 클릭으로 적용할 수 있으며, 환경 패널의 재설계를 통해 논리적으로 그룹화된 설정을 제공한다.   ▲ 환경 프리셋(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   컨피규레이션 컨피규레이션은 고객이나 관계자에게 프로젝트의 다양한 베리에이션을 선보일 수 있는 인터랙티브 3D 프레젠테이션 제작 기능으로, 신축 부동산 영업팀, 제품 디자이너, 자동차 제조사 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 프레젠테이션 환경에 따라 트윈모션을 전체화면 모드로 사용하거나 이미지, 파노라마, 비디오 또는 시퀀스를 보다가 트리거 아이콘 클릭만으로 간단히 베리에이션을 즉시 전환할 수 있다.   ▲ 컨피규레이션(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   라이팅/렌더링 라이팅 및 렌더링 향상 부분에서는 라이브 이벤트나 설치물의 시각화, 배 선체의 반사와 같은 이펙트 시뮬레이션에 도움을 줄 수 있는 새로운 ‘프로젝터 라이트’가 추가돼, 이제 모든 이미지나 영상 텍스처를 표면에 투사할 수 있게 됐다. 또한, 표준 및 루멘 라이팅 모드에서 직교 뷰의 리얼타임 렌더링이 크게 향상돼, 이제 그림자를 지원하고 오브젝트 주변의 검은색 윤곽선이 제거됐다. 이를 통해 패스 트레이서를 사용하지 않고도 고퀄리티 평면도와 입면도 뷰를 빠르게 생성할 수 있으며, 보다 정확하게 상호작용하는 오브젝트를 배치할 수 있다. 리얼타임 렌더링 퀄리티를 향상시키기 위해, ‘버추얼 섀도 맵(Virtual Shadow Map)’ 기술을 기반으로 리얼타임 렌더링 모드에서 섀도를 렌더링하는 새로운 추가적인 방법도 구현됐다. 이 방법은 표준 섀도보다 더 정확한 섀도를 생성하고, 패스 트레이스 섀도와 더 일치하는 섀도를 생성한다.   ▲ 프로젝터 라이트(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   카메라 애니메이션 카메라 애니메이션 향상 부분에는 카메라 애니메이션 제어와 관련된 여러 가지 기능이 추가 및 개선됐다. 새로운 ‘선회 카메라’ 릭은 씬 내에서 지정된 중앙 피벗을 중심으로 카메라를 회전시켜 오브젝트 또는 초점의 360도 뷰를 손쉽게 표시할 수 있으며, 시작점과 끝점, 높이 오프셋을 설정할 수 있다. 이외에도, 이제 카메라 경로에서 지점을 선택하고 탄젠트를 조정하여 부드럽고 제어된 카메라 모션을 설정할 수 있으며, 액션캠을 위한 룩앳 컨스트레인트를 사용할 수 있는 새로운 기능을 통해 움직이는 특정 대상의 샷을 정확하게 촬영할 수 있다.   자동차 및 운송 디자인 이번 버전에는 특히 자동차 및 운송 디자인을 위한 기능이 다양하게 제공된다. 업계에서 많이 사용되는 ‘Alias Wire 파일 형식’의 표면을 임포트하는 기능이 새롭게 지원돼, 임포트 대화창에서 추가적으로 정밀하게 테셀레이션 파라미터를 설정할 수 있다. 또한, 타이어처럼 평평한 원통형 오브젝트에 텍스처를 입히고 자동으로 UV를 생성하는 신규 타이어 베이스 머티리얼이 추가됐다. 자동차 페인트 재질에도 진줏빛 강도, 클리어 코트 거칠기, 오염(먼지, 지문, 스크래치)에 대한 새로운 제어 기능을 추가했으며, 메탈 카테고리에 새로운 코팅된 탄소 섬유 소재 등이 추가됐다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에픽게임즈는 모든 크리에이터를 위해 대규모 신규 기능 및 개선 사항이 추가된 '트윈모션 2025.1'을 출시했다고 발표했다. 트윈모션은 건축과 자동차, 소비자 제품, 영화 등 모든 산업 분야의 크리에이터가 고퀄리티 시각화를 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 기능을 제공하며, 직관적인 아이콘 기반의 쉬운 UI로 초보자에서부터 전문가에 이르기까지 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 설루션이다. 최신 버전인 트윈모션 2025.1에서는 ▲쉽고 사실적인 실외 환경 ▲컨피규레이션 ▲라이팅 및 렌더링 향상 ▲카메라 애니메이션 향상 ▲자동차 및 운송 디자인을 위한 기능 등 모든 산업 분야의 크리에이터를 위한 대규모의 신규 기능을 추가하는 것은 물론 기존 기능들을 크게 개선했다.     새 버전에서는 환경 신(scene)에 사실적인 ‘볼류메트릭 클라우드’를 사용할 수 있는 옵션이 추가됐다. 이를 통해, 구름의 높이, 범위, 분포를 조정하고 밀도, 색상, 부피 및 기타 설정을 미세 조정하여 원하는 구름의 모양을 만들 수 있으며, 바람의 영향을 받거나 구름의 그림자를 만들 수도 있다. 혼탁도 및 애트머스피어 밀도와 같은 새로운 설정 기능을 통해 다이내믹 스카이의 선명도와 색상을 제어할 수 있고, 태양의 색상이나 온도, 익스포넨셜 하이트 포그의 색상과 높이, 밀도도 설정할 수 있다. 이러한 환경 설정을 프리셋으로 저장하고 재사용할 수 있는 기능도 추가돼 환경 패널의 모든 설정을 단 한 번의 클릭으로 적용할 수 있으며, 환경 패널의 재설계를 통해 논리적으로 그룹화된 설정을 제공한다. 컨피규레이션은 고객이나 관계자에게 프로젝트의 다양한 베리에이션을 선보일 수 있는 인터랙티브 3D 프레젠테이션 제작 기능으로, 신축 부동산 영업팀, 제품 디자이너, 자동차 제조사 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 프레젠테이션 환경에 따라 트윈모션을 전체화면 모드로 사용하거나 이미지, 파노라마, 비디오 또는 시퀀스를 보다가 트리거 아이콘 클릭만으로 간단히 베리에이션을 즉시 전환할 수 있다. 라이팅 및 렌더링 향상 부분에서는 라이브 이벤트나 설치물의 시각화, 배 선체의 반사와 같은 이펙트 시뮬레이션에 도움을 줄 수 있는 새로운 ‘프로젝터 라이트’가 추가돼 이제 모든 이미지나 영상 텍스처를 표면에 투사할 수 있게 됐다. 또한, 표준 및 루멘 라이팅 모드에서 직교 뷰의 리얼타임 렌더링이 향상돼, 이제 그림자를 지원하고 오브젝트 주변의 검은색 윤곽선이 제거됐다. 이를 통해 패스 트레이서를 사용하지 않고도 고퀄리티 평면도와 입면도 뷰를 빠르게 생성할 수 있으며, 보다 정확하게 상호작용하는 오브젝트를 배치할 수 있다. 리얼타임 렌더링 퀄리티를 향상시키기 위해, '버추얼 섀도 맵(Virtual Shadow Map)' 기술을 기반으로 리얼타임 렌더링 모드에서 섀도를 렌더링하는 새로운 추가적인 방법도 구현됐다. 이 방법은 표준 섀도보다 더 정확한 섀도를 생성하고, 패스 트레이스 섀도와 더 일치하는 섀도를 생성한다. 카메라 애니메이션 향상 부분에는 카메라 애니메이션 제어와 관련된 여러 가지 기능이 추가 및 개선됐다. 새로운 ‘선회 카메라’ 릭은 신 내에서 지정된 중앙 피벗을 중심으로 카메라를 회전시켜 오브젝트 또는 초점의 360도 뷰를 손쉽게 표시할 수 있으며, 시작점과 끝점, 높이 오프셋을 설정할 수 있다. 이외에도, 이제 카메라 경로에서 지점을 선택하고 탄젠트를 조정하여 부드럽고 제어된 카메라 모션을 설정할 수 있으며, 액션캠을 위한 룩앳 컨스트레인트를 사용할 수 있는 새로운 기능을 통해 움직이는 특정 대상의 샷을 정확하게 촬영할 수 있다. 이번 버전에는 특히 자동차 및 운송 디자인을 위한 기능이 다양하게 제공된다. 업계에서 많이 사용되는 ‘Alias Wire 파일 형식’의 표면을 임포트하는 기능이 새롭게 지원돼, 임포트 대화창에서 추가적으로 정밀하게 테셀레이션 파라미터를 설정할 수 있다. 또한, 타이어처럼 평평한 원통형 오브젝트에 텍스처를 입히고 자동으로 UV를 생성하는 신규 타이어 베이스 머티리얼이 추가됐다. 자동차 페인트 재질에도 진줏빛 강도, 클리어 코트 거칠기, 오염(먼지, 지문, 스크래치)에 대한 새로운 제어 기능을 추가했으며, 메탈 카테고리에 새로운 코팅된 탄소 섬유 소재 등이 추가됐다. 주요 기능의 신규 추가 및 개선 외에도 임의의 두 지점 간의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 새로운 측정 툴이 추가됐으며, 평면 전체에서 오브젝트 미러링, 면의 노멀 반전, 면을 선택 및 삭제하는 툴과 임포트한 복잡한 메시로 작업할 때 리얼타임 퍼포먼스를 유지할 수 있도록 자동 레벨 오브 디테일(LOD) 생성 기능 등이 제공된다.

한국레노버가 달라진 디자인에 향상된 성능을 더한 ‘씽크패드 X9’ 시리즈 2종을 국내 출시했다. 씽크패드 X9-14 1세대 아우라 에디션과 씽크패드 X9-15 1세대 아우라 에디션은 혁신적 사고를 하는 이용자를 위해 설계된 프리미엄 비즈니스 노트북이다. 강력하고 효율적인 인텔 코어 울트라 프로세서를 탑재해 안정성과 생산성이 뛰어나며 개인화된 AI 경험을 선사한다. 씽크패드 X9 시리즈는 냉각과 성능을 최적화하는 주요 부품과 연결을 위한 간소화된 하우징인 ‘엔진 허브’ 디자인을 채택해, 슬림한 외관을 유지하면서도 생산성을 높인 것이 특징이다. 엔진 허브는 마더보드와 썬더볼트, HDMI 등의 모든 포트를 통합해 도크, 모니터, 기타 USB-C 포트 액세서리에 다양하게 연결할 수 있다. 주요 부품을 빠르고 쉽게 수리할 수 있어 서비스 편의성을 향상시켰다. 엔진 허브에 포함된 고효율 열 냉각 설루션은 강력한 성능을 안정적으로 유지한다.     프리미엄 온디바이스 AI 비서인 ‘레노버 AI 나우(Lenovo AI Now)’는 씽크패드 X9 시리즈의 AI 경험을 향상시킨다. 메타 라마 3.0의 로컬 LLM 기반으로 구축된 레노버 AI 나우는 모든 데이터를 로컬에 저장 및 처리함으로써 사용자 정보를 보호하고 강력한 실시간 AI 기능을 제공한다. 문서 정리, 디바이스 관리 작업을 자동화 및 간소화해 빠른 검색, 텍스트 요약 등의 작업을 지원한다. 레노버 AI 나우는 ▲장치와 관계없이 중요 문서에 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있는 크로스 디바이스(cross-device) 검색 기능 ▲이미지, 문서의 선택 부분에서 정보를 검색하고 요약할 수 있는 기능 ▲독일어, 스페인어, 프랑스어 등 다국어 지원 기능 등이 추후 업데이트될 예정이다. 레노버 아우라(Aura) 에디션에 적용되는 레노버의 스마트 기능은 직관적인 AI 지원 도구로 전반적인 사용자 경험을 개선한다. ‘스마트 모드(Smart Mode)’는 보호, 협업, 주의, 파워, 웰니스의 5가지 맞춤형 설정을 사용자가 선택할 수 있도록 지원한다. 인텔과 협력해 개발한 ‘스마트 셰어(Smart Share)’는 안드로이드, iOS 디바이스와 씽크패드 X9 시리즈 간 사진을 빠르게 전송해 여러 장치에서 원활하고 통합된 경험을 제공한다. 어디서나 전문가의 도움을 실시간 받을 수 있는 ‘스마트 케어(Smart Care)’ 기능도 지원한다. 새롭게 디자인된 키보드는 씽크패드 특유의 키감에 대형 햅틱 터치패드를 결합했다. 키 트래블과 정밀한 촉각 피드백의 최신 기능을 더해 편의성을 강화했다. 씽크패드 X9-14 1세대 아우라 에디션은 55Whr, 씽크패드 X9-15 1세대 아우라 에디션은 80Whr 배터리로 언제 어디서나 고성능 작업을 수행할 수 있다. 레노버는 씽크패드 X9 시리즈가 베젤을 최대한 좁게 유지하면서도 8MP 고화질 MIPI 카메라와 듀얼 노이즈 캔슬링 마이크를 통합한 고급 커뮤니케이션 바를 포함해 하이브리드 작업에도 적합하다고 설명했다. 최대 2.8K 화질의 OLED 디스플레이는 100% DCI-P3, HDR 600 인증을 받아 고품질의 색감을 재현하며, 필요 시 디스플레이 터치 기능을 추가할 수 있다. 씽크패드 X9 시리즈 2종 모두 50% 재활용된 프리미엄 알루미늄 소재로 제작되고, 100% 재활용된 코발트 셀 배터리는 이용자가 쉽게 교체할 수 있다. 대나무와 사탕수수 섬유를 활용한 상자, FSC 인증 재료로 만든 종이 손잡이, 위조 방지 크래프트 종이 상자 실 등 패키징에도 지속 가능한 소재를 적극 활용했다. 한국레노버의 신규식 대표는 “전문가와 중소기업, 대기업까지 혁신적인 비즈니스 이용자를 위해 설계된 씽크패드 X9 시리즈는 레노버 AI 나우를 비롯해 레노버의 고급 AI 기반 컴퓨팅을 제공한다”면서, “엔진 허브 디자인을 채택한 씽크패드 X9을 활용해 사용자는 다양한 환경에서 더욱 스마트한 작업과 높은 성과를 거둘 수 있을 것”이라고 전했다.

한국지멘스는 지멘스그룹이 미국 라스베가스에서 열린 ‘CES 2025’에 참가해 고객의 지속 가능한 디지털 역량을 강화하고 산업 혁신을 지원하는 최신 기술과 비전을 공유했다고 밝혔다. 지멘스는 이번 CES 기간 동안 데이터, AI, 소프트웨어 기반 자동화의 융합을 통해 모든 산업 분야, 모든 규모의 기업이 전례 없는 유연성과 최적화, 지속적인 개선을 실현할 수 있는 미래 비전을 제시했다. 뿐만 아니라 지멘스는 다수의 파트너사와 디지털 전환 가속화를 위한 협업 계획을 발표했으며, 부스 전시 및 기술 시연을 통해 모두의 일상을 변화시키는 지멘스의 혁신 기술을 선보였다. 지멘스그룹 경영이사회 멤버인 피터 코에르테(Peter Koerte) 최고기술책임자(CTO) 겸 최고전략책임자(CSO)는 “산업용 AI는 오늘날 전 산업에 획기적인 영향을 끼칠 게임 체인저”라며, “산업용 AI를 통해 방대한 데이터를 비즈니스에 실질적인 변화를 가져올 인사이트로 전환할 수 있다. 지멘스는 복잡해지는 산업 환경 속에서 고객이 경쟁력과 회복 탄력성, 지속 가능성을 유지할 수 있도록 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오 전반에 새로운 산업용 AI 기능을 지속적으로 추가하고 있다”고 전했다.     이러한 노력의 일환으로 지멘스는 새로운 오퍼레이션용 지멘스 인더스트리얼 코파일럿(Siemens Industrial Copilot for Operations)을 활용해 산업용 AI를 제조 현장에 직접 도입한다고 발표했다. AI 작업이 기계와 가장 가까운 위치에서 수행되기에 현장 운영자와 유지보수 엔지니어는 실시간으로 신속한 의사 결정을 내릴 수 있고, 생산성 및 운영 효율성을 제고하며 작업 중단 시간을 최소화할 수 있다. 또한 지멘스의 코파일럿 제품군은 사용자와 기계의 협업을 강화해 개발 시간 및 혁신 주기 단축에 기여할 것으로 기대된다. 지멘스는 CES 2025에서 스타트업을 포함한 모든 규모의 기업이 지멘스의 산업용 메타버스 기술을 활용할 수 있도록 지원하겠다는 의지를 밝히며 ‘지멘스 포 스타트업(Siemens for Startups)’ 프로그램을 새롭게 공개했다. 이 프로그램을 통해 스타트업 기술자들은 지멘스 엑셀러레이터 플랫폼을 획기적으로 낮은 비용으로 이용할 수 있으며, 벤처 파트너링 및 고객 서비스도 지원받을 수 있다. 또한, 지멘스는 아마존 웹서비스(AWS)와 협력하여 AWS 크레딧 및 비즈니스 개발 리소스뿐만 아니라 기술 지원 및 시장 진출 지원을 위한 AWS 액티베이트(Activate) 프로그램도 제공하고 있다. 지멘스는 엔비디아와 협업해 지멘스 엑셀러레이터 플랫폼 내에 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 기반으로 구동하는 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’ 등 신제품을 발표했다. 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템에 대규모 물리 기반 시각화 기능을 적용하는 이 기술을 통해 라이브 3D 데이터를 활용한 안전한 디지털 트윈 환경에서 협업이 가능해지며, 오류와 데이터 불일치를 줄이고 워크플로와 의사결정을 간소화할 수 있다. 몰입형 엔지니어링 혁신을 위한 소니와의 협업 또한 계속된다. 양사는 소니의 헤드마운트 디스플레이에 엔지니어링용 지멘스 NX 소프트웨어를 적용해 산업용 메타버스 콘텐츠 제작을 위한 새로운 몰입형 엔지니어링 설루션을 선보였다. 제품 엔지니어링 및 제조 커뮤니티를 위한 고성능 혼합현실(MR)과 3D 중심의 협업 역량을 강화해줄 것으로 기대되는 이 설루션은 오는 2월 공식 출시 예정이다. 한편, 지멘스는 항공 스타트업 젯제로(JetZero)와 혼합 날개형 항공기 개발 및 생산에 대한 협력도 발표했다. 젯제로는 신규 항공기 설계 및 제조, 운영 전반에 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)‘를 사용하고, 미국에 새로 건설되는 젯제로의 '미래의 공장‘에 지멘스의 자동화 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스를 긴밀하게 통합해 항공기와 생산의 전기화, 자동화, 디지털화를 실현할 계획이다. 혁신적인 혼합 날개 설계는 연료 효율 50% 개선, 소음 감소, 2035년까지 탄소 배출 제로의 약속을 이행하는 것을 목표로 한다. 이로써 지멘스의 디지털 트윈 및 산업용 메타버스 기술이 세계 최초의 완전한 디지털 항공기를 설계 및 제작, 운영하는데 핵심적인 역할을 하게 될 것으로 기대되고 있다. 이 밖에도 지멘스 부스에서는 더욱 다양한 협업 설루션 사례를 통해 지멘스의 기술이 어떻게 개인, 지역, 글로벌 커뮤니티에 영향을 미치고 모든 사람의 일상을 변화시키는지 선보였다. 지멘스는 핀란드 기술 기업 스피노바(Spinnova)와 지속 가능한 무화학 섬유 생산을 위한 협력, 스웨덴 물 기술 기업 웨이아웃 인터내셔널(Wayout International)과 개인의 건강 및 웰빙 증진을 위한 식수 생산 설루션 개발 협력, 노르웨이 스타트업 데저트 컨트롤(Desert Control)과 사막화로 고통받는 지역의 지속 가능한 농업 및 도시 녹화 사업을 위한 협력, 미국 해양 산업의 전기화에 주력하는 회사 아크(Arc)와 보다 현대적이고 지속 가능한 보트 생산을 위한 협력 등을 전시했다.

  목차 제1장 거시경제 전망 1. 국내 실물경제 동향 2. 대내외 여건 전망 <참고 1> 미국 트럼프 행정부의 보편적 관세 부과의 경제적 영향 <참고 2> 금리 인하와 민간소비 <참고 3> 금리 인하와 설비투자 제2장 13대 주력산업 전망 1. 2025년 대내외 여건 변화와 산업별 영향 2. 2025년 13대 주력산업의 부문별 전망  3. 종합 및 시사점 <참고> 세계 반도체 시장 동향   요약 제1장 거시경제 전망  현 경기 판단: 수출의 양호한 성장세에도 내수의 더딘 회복으로 경기 회복세 약화 국내 실물경기는 반도체를 중심으로 한 수출의 견조한 성장세와 설비투자의 개선에도, 소비와 건설투자의 부진으로 회복세가 약화되는 모습 건설투자는 토목건설의 소폭 회복에도 불구하고, 건축 부문에서 누적된 선행지표 부진이 현실화되면서 전체적으로 감소세가 확대되는 양상 수출(통관 기준)은 반도체를 중심으로 양호한 성장세를 보이는 가운데, 지난해 말부터의 높은 증가율로 인한 기저효과로 증가세가 조정되는 모습 제2장 13대 주력산업 전망 소비심리 개선과 투자 확대로 세계 주요국 수요는 개선, 글로벌 경쟁 심화 및 무역장벽의 강화 영향으로 해외 생산은 확대되고 탈중국 경향도 계속될 전망 (세계 수요 여건) 2025년 세계 수요는 주요국 금리 인하 기대에 따른 소비심리 회복과 경기부양 정책으로 최종재 소비 및 중간재 수요가 확대될 것으로 보이나 중국의 경제 성장세가 정체되고 전 세계 대중국 디커플링 강화, 러-우 사태 및 중동 지정학적 리스크 장기화 등은 2025년에도 세계 수요를 억제할 수 있는 불확실성 요인  (주요 수출 대상국의 수요 전망) 2025년 13대 주력산업에 대한 주요국의 수요는 내수 개선 및 인프라 구축 등의 영향으로 중국을 제외한 대다수 시장에서 확대될 전망  미국 시장에서는 부동산 경기 회복과 인프라 투자 지속(기계, 철강, 가전), AI 서버 교체수요 발생(정보통신기기, 반도체), 바이오의약품 처방 확대(바이오헬스) 등 수요 회복의 긍정적 요인이 존재  유럽 시장에서는 구매수요 누적, 전기차 보조금 지급 재개 가능성, 노후설비 구조조정 및 IT 인프라 투자 확대 등 자동차, 철강, 석유화학, 정보통신기기 및 이차전지 수요에 대한 긍정적 여건 발생이 예상  중국 시장에서는 2025년에도 성장 정체에 따라 일반기계, 철강, 섬유, 가전 등의 수요가 부진할 전망이나, ICT 수요가 호조세로 전환되고 전기차 시장의 높은 성장세로 국산 중간재(석유화학 제품 등)에 대한 수요 개선 기대 (제품단가 변화) 2025년 국내 주요 수출제품의 단가는 기존 제품의 고급화 경향 등에 의한 상승 요인이 존재, 단, 글로벌시장의 성장이 예상되는 IT 부문에서 중국과의 경쟁 심화는 판매단가의 하방 압력 요인으로 작용할 전망 (해외 생산 전망) 2025년에도 주요 산업의 해외 생산은 국내 생산 비용 증가, 무역장벽 및 물류비용 증가 및 인도 등 현지 수요 증가 대응을 위해 확대될 것으로 예상, 한편 중국 현지 생산 규모는 지속 감소하면서 공급망 재편의 진행은 계속될 전망   영상 #산업연구원  #경제전망 #산업전망 #경제산업전망 #2025경제 #2025전망 #국내경제성장 #2025경제산업전망 #KIET #세종시 #국책연구기관 #국가정책연구기관 #정부출연연구기관   발행일 : 2024.11.25 출처 : 산업연구원

IBM은 데이터센터에서 생성형 AI 모델의 학습 및 실행 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 광학 기술을 발표했다. 이는 기존의 전선 기반 단거리 통신을 보완하는 새로운 공동 패키지형 광학(co-packaged optics : CPO) 기술로, 데이터센터 내부 연결 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 새로운 공정이다. 특히 IBM은 이 기술을 구동할 수 있는 폴리머 광학 도파관(Polymer Optical Waveguide : PWG)을 성공적으로 설계, 조립해 최초로 공개했다. IBM 연구진은 CPO 기술이 칩, 회로 기판, 서버 간 고대역폭 데이터를 전송하는 컴퓨팅 방식에 가져올 변화를 시연했다.  광섬유 기술은 전기 대신 빛으로 장거리 데이터 전송을 빠르게 처리하기 때문에, 현재 전 세계 상업 및 통신 트래픽 대부분에 사용되고 있다. 그러나 데이터센터의 경우, 외부 통신 네트워크에는 광섬유를 사용하는데 반해, 내부 통신 네트워크의 대부분에는 여전히 구리선을 사용하고 있다. 이 전선은 대규모 분산 학습 과정에서 다른 장치의 데이터를 기다리느라 절반 이상의 시간을 유휴 상태로 보내는 GPU 가속기들을 연결하고 있는데 이로 인해 상당한 비용과 에너지가 소모된다. IBM 연구진은 광학 속도와 처리 능력을 데이터센터 내부로 도입할 방법을 제시했다. IBM은 새롭게 발표된 논문을 통해, 고속 광학 연결을 가능하게 하는 새로운 CPO 모듈의 시제품을 소개했다. 이 기술은 데이터센터 통신의 대역폭을 확장하고, GPU의 유휴 시간을 줄이며, AI 처리 속도를 향상시킬 수 있다.   ▲ IBM 리서치의 광학 모듈 시제품   IBM은 이번 연구 혁신을 통해 중급 전기 배선(interconnect) 대비 전력 소비를 5배 이상 줄임으로써 생성형 AI 확장 비용을 낮추고, 데이터센터 간 케이블 연결 길이를 기존 1미터에서 수백 미터로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, CPO 기술을 통해 기존 전기 배선(wiring)을 사용할 때보다 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 속도를 최대 5배까지 높일 수 있다고 보았다. 이를 통해 일반적인 LLM 학습 시간이 3개월에서 3주로 단축될 수 있으며, 더 큰 모델과 더 많은 GPU를 활용할 경우 성능 향상의 폭이 더욱 커진다는 것이다. 이외에도 IBM은 AI 모델 학습 시 모델 당 미국 가정 약 5000가구의 연간 전력 소비량에 해당하는 에너지를 절감함으로써, 데이터센터 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 전망했다.   IBM 리서치 연구 개발 총책임자인 다리오 길(Dario Gil) 수석 부회장은 “생성형 AI가 점점 더 많은 에너지와 처리 능력을 요구함에 따라 데이터센터는 진화해야 한다. 공동 패키지형 광학(CPO) 기술은 데이터센터를 미래에 대비하도록 만들 수 있다”면서, “이 획기적인 기술을 통해 미래의 칩은 광섬유 케이블이 데이터 센터 안팎으로 데이터를 전달하는 방식으로 통신하게 될 것이며, 미래의 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 빠르고 지속 가능한 새로운 통신 시대를 열 것”이라고 말했다.

개발 및 공급 : 마크포지드 주요 특징 : 금속/복합소재/플라스틱 부품 출력 가능한 올인원 3D 프린터. 금속 3D 프린팅을 위한 엔진을 모듈 형태로 결합, 향상된 출력 속도, 프린팅 엔진 및 소재를 짧은 시간에 교체 가능, 금속 분진 발생을 없애고 간편한 후처리 지원 등     복합소재 3D 프린터와 금속 프린팅 모듈의 결합 마크포지드는 기존의 고속 연속섬유 강화 복합소재 3D 프린터에 금속 모듈 장착을 통해 금속 및 복합 소재, 연속섬유 강화 부품을 모두 프린팅할 수 있는 ‘FX10 올인원 3D 프린터’ 및 고속 첨단 복합소재 3D 프린터에서 금속 프린트 기능을 활용할 수 있는 프린트 엔진인 ‘FX10 메탈 키트(FX10 Metal Kit)’를 소개했다. 금속 모듈 장착으로 FX10 3D 프린터는 금속, 플라스틱, 첨단 복합소재 및 연속섬유 강화 프린팅 기능을 풀 장착하고 최적 성능의 하이브리드 부품을 프린트할 수 있는 산업용 3D 프린터로서, 생산 라인과 미래 산업에 향상된 성능을 제공할 수 있을 전망이다. 마크포지드의 샤이 테렘(Shai Terem) CEO는 “이제 고객사에서 금속 프린터와 복합소재 프린터를 비교하며 선택을 위한 고민을 할 필요가 없어졌다”면서, “수년 간의 R&D 투자와 현장 경험을 결합해 산업 현장에서 설치 직후 즉시 투자비용을 회수할 수 있는 3D 프린팅 올인원 솔루션을 제공하게 됐다”면서, “FX10은 공장 현장에서 생산라인의 역량을 보완 강화해 제조장비의 활용성 및 장비 운용 효율성을 높여 생산성을 향상할 뿐만 아니라 생산라인에 잠재적인 다운타임 발생률을 줄일 수 있는 3D 프린팅 솔루션”이라고 소개했다.   빠른 출력 속도와 확장된 볼륨 지원 FX10은 지난 2023년 11월 연속섬유 강화 및 복합재료 전용 프린터로 출시돼, 공장 현장에서 다재다능한 도구로 활용할 수 있도록 설계됐다. 이번에 발표된 올인원 FX10을 메탈 키트만으로 간편하게 업그레이드할 수 있었던 것은 모듈형 아키텍처 덕분이다. 그 결과, 기존 고객 또한 메탈 키트만 추가 장착하면 금속 부품과 첨단 복합소재 부품, 그리고 플라스틱 부품을 하나의 3D 프린터 장비에서 생산할 수 있게 된다. FX10 올인원 3D 프린터는 마크포지드에서 이전에 출시한 산업용 금속 프린터인 ‘메탈 X(Metal X)’보다 더 빠른 프린트 속도와 두 배 큰 프린트 볼륨으로 업그레이드된 장비다. FX10의 5세대 연속섬유 강화(CFR) 프린트 시스템을 이용하면 이전의 복합재 3D 프린터보다 거의 두 배 빠르게 프린트할 수 있다는 것이 마크포지드의 설명이다. FX10에 장착된 2세대 FFF 금속 프린터 엔진 또한 마크포지드가 축적해온 수 년간의 금속 프린트 경험을 바탕으로 업그레이드 개발돼 역시 빠른 프린팅 속도를 제공한다.   모듈형 설계로 확장성 제공 한편, 마크포지드는 FX10 메탈 키트와 함께 사용할 신규 재료로 316L 스테인리스강 금속 필라멘트도 공개했다. 마크포지드는 추후 다른 금속 필라멘트도 추가로 지원해 17-4PH도 프린트할 수 있게 할 예정이다. 테렘 CEO는 “FX10을 모듈형 플랫폼으로 설계한 덕분에 매년 새 프린터를 구매하지 않고도 장비를 새롭게 혁신하고 업그레이드할 수 있는 키트를 출시할 수 있다”면서, “마크포지드가 정기적으로 공개하는 신규 소프트웨어 기능과 더불어 이제는 FX10 메탈 키트의 도입으로 공장 현장의 생산라인 및 혁신하는 자율제조 라인에 고부가 가치를 창출하게 됐다”고 설명했다. FX10 메탈 키트는 금속 전용 프린트 헤드, 재료 공급 튜브, 라우팅 백, 듀얼 사전 압출기가 포함된 프린트 엔진으로 구성돼 있으며, 프린트 엔진은 필요 시 교체할 수 있다. FX10은 금속 소재와 복합소재를 교체하며 프린트할 수 있고, 재료 교체에는 약 15분이 소요된다.   후처리 및 적층제조 플랫폼 소프트웨어 연계 마크포지드의 금속 3D 프린터는 금속 필라멘트와 세라믹 릴리스 필라멘트로 부품을 성형한다. 세라믹 소재는 서포트와 부품을 분리하는 이형제로 간편한 후처리 작업을 제공한다. 마크포지드의 금속 3D 프린터는 필라멘트 타입 소재를 사용해 작업 중 금속 분진 발생 없이 작업자를 보호한다. 또한 설계 데이터에서 프린팅 및 소결까지의 모든 작업을 아이거(EIGER) 소프트웨어로 자동화했다. 다른 금속 프린터처럼 금속 부품 프린팅 과정에 열응력 해소를 위한 추가적인 서포트 설계가 필요 없으며, 소결 과정의 수축 변환을 아이거 소프트웨어가 자동 산출해 간편한 프린팅 작업을 지원한다. 디지털 포지(Digital Forge)는 FX10의 설계 데이터 관리, 소재 관리, 최적 성능 및 기능성 부품 프린팅, 자율 제조 연동 등의 기능을 통합 지원하는 적층제조 플랫폼으로, 기존 생산 라인 및 자율 제조 환경에 통합할 목적을 갖고 제작됐다. 디지털 포지를 사용하면 조직 전체에 데이터 접근 권한 부여, 인증 부품의 공유가 가능하며, 장비의 성능을 중앙에서 모니터링 및 관리할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

3D시스템즈코리아는 지난 9월 5일 ‘적층제조 테크 서밋’ 행사를 진행했다. ‘생산성 가속화를 위한 3D시스템즈의 진화’를 주제로 한 이번 행사에서 3D시스템즈코리아는 생산 제조 분야를 겨냥한 자사의 3D 프린터 신제품과 활용 사례를 소개하면서, 생산 기술로서 3D 프린팅의 가능성과 비전을 선보였다. ■ 정수진 편집장    3D 프린팅 기술로 제조 혁신 지원할 것 3D시스템즈코리아의 정원웅 대표이사는 “3D시스템즈는 40년 전 SLA(스테레오리소그래피) 기술의 특허를 출원했으며 3D 프린터를 처음으로 개발한 기업이다. 현재는 9개의 플랫폼과 130여 개의 소재를 개발하고 있으며, 하드웨어뿐 아니라 산업별 애플리케이션을 위한 소프트웨어 분야에 대한 투자도 꾸준히 진행하면서 적층제조 솔루션 공급업체로 차별화를 추진 중”이라고 소개했다. 3D시스템즈는 산업 분야와 의료 분야를 중심으로 3D 프린팅 기술을 개발/공급하고 있으면서, 인수합병을 통해 다양한 시장을 겨냥한 솔루션 공급에 나서고 있다. 정원웅 대표이사는 적층제조(AM)에 대한 비전으로 ▲필요한 시점에 부품을 생산 ▲복잡성 및 다양성의 극복 ▲공급망의 단순화 및 최적화 ▲인더스트리 4.0과의 결합 및 시너지 등을 꼽았다. 또한 정원웅 대표이사는 “대량생산, 복잡한 형상, 기존 프로세스의 고비용 등 과제를 해결하고자 적층제조를 고민하는 기업이 많다. 아직은 적층제조 기술이 도입 단계로 검증에 시간이 필요한 상황이지만, 많은 기업이 연구와 검증을 시작하고 있으며 성숙 단계로 나아가기 위한 움직임이 활발해 미래가 기대된다”면서, “3D시스템즈는 고객의 프로세스를 최적화하고 효율화하기 위한 혁신 역량을 제공할 것”이라고 전했다.   ▲ 3D시스템즈코리아 정원웅 대표이사   대형 부품의 적층제조를 위한 펠릿 압출 기술 3D시스템즈코리아는 이번 ‘적층제조 테크 서밋’에서 펠릿 압출, 금속, SLA 등 다양한 기술에 기반한 3D 프린터 신제품과 사례를 소개했다. 이번에 소개한 신제품은 모두 제조 현장에서 부품이나 제품을 생산하는 용도에 초점을 맞추었다. 펠릿 압출 방식의 3D 프린터인 ‘EXT 800 타이탄 펠릿(EXT 800 Titan Pellet)’은 3D시스템즈가 인수한 타이탄 로보틱스의 기술에 기반한 제품이다. 레진 파우더와 첨가제를 배합해 알갱이 형태로 가공한 펠릿(pellet) 소재를 사용하는 것이 특징인데, 펠릿 소재는 필라멘트 대비 비용이 낮고 더 큰 프린터 노즐로 사출하기 때문에 빠른 속도와 대형 출력물에 유리하다는 것이 3D시스템즈의 설명이다. EXT 타이탄 제품군은 대형 부품의 출력에 초점을 맞추었다. 강제 열 순환을 위한 챔버 시스템 등 열 관리 시스템을 갖춰 안정성을 높이고, 펠릿/필라멘트 압출/3축 가공 모듈을 탑재해 적층 가공과 절삭 가공을 한 대의 장비에서 진행할 수 있다. 신제품인 EXT 800 타이탄은 기존 제품 대비 빌드 용적을 800mm로 줄이고 펠릿 모듈만 장착해 가격을 낮추는 등 접근성을 높였다. 기존 제품군과 마찬가지로 ABS, PD, 탄소섬유 등 다양한 펠릿 소재를 사용할 수 있다.   ▲ 다양한 펠릿 소재   ▲ EXT 타이탄으로 출력한 열성형 몰드   금속 3D 프린팅의 생산성 강화 ‘DMP 플렉스 350 트리플(DMP Flex 350 Triple)’은 3D시스템즈의 금속 3D 프린터 제품군인 DMP 라인업에 새롭게 추가된 제품이다. 금속 3D 프린터는 적층 용적과 금속 소재를 녹이는 레이저의 수, 준비 시간, 소모품의 수, 공정 관리를 통한 불량률 감소 등이 생산성에 영향을 주는 주요한 요소이다. 3D시스템즈의 DMP 3D 프린터는 진공 챔버를 통해 재료의 적재 밀도를 높이고, 재료의 산화반응을 최소화하면서 적층 준비 시간 및 프린팅 운용 비용을 줄인다. 배기 시스템의 성능을 높이는 동시에 설치 공간의 구성을 고려해 분리 설치가 가능한 것도 특징이다. DMP 플렉스 350 트리플은 지난 2023년 폼넥스트(Formnext) 전시회에서 공개된 제품으로, 세 개의 레이저를 사용한다. 스티치 형상 없이 풀 사이즈의 적층 성형이 가능하고, 275mm와 350mm의 빌드 사이즈를 동시에 사용할 수 있다.  한편, 3D시스템즈는 DMP 금속 3D 프린터를 위한 옵션으로  ▲실시간 공정 모니터링 시스템 ▲금속 적층제조를 위한 3D엑스퍼트(3DXpert) 소프트웨어를 통한 모니터링 이미지 데이터의 3D 시각화 분석 ▲빌드 과정에서 플레이트의 온도를 일정하게 유지해 열처리 비용을 줄이고 생산성을 높이는 히티드 빌드 플레이트 ▲뭉친 금속 파우더를 사전에 분리해 필터의 수명을 늘리는 사이클론 프리 필터 ▲유압식 잠금 시스템인 오토매틱 도어 락킹 등을 소개했다.   ▲ DMP 금속 3D 프린터로 출력한 F1 배기 부품   SLA-DLP 결합한 신개념 3D 프린터 출시 예정 이번 행사에서는 3D시스템즈가 조만간 출시할 예정인 ‘PSLA 270’ 3D 프린터도 소개됐다. PSLA 270은 레이저 기반의 SLA 기술이 가진 정밀도와 프로젝션 기반 DLP(Digital Light Processing) 기술의 특징인 속도를 결합한 신개념의 제품이다. 레이저 대신 4K급 해상도의 듀얼 프로젝터를 사용하는 PSLA 270은 수백 개의 부품을 하루에 출력할 수 있도록 개발됐다. 재료를 빠르게 교체할 수 있고, 듀얼 레일 리코터를 채택해 안정적인 소재 공급과 수평 유지에 도움을 줄 수 있게 했다. 후면과 측면의 패널을 탈착하거나 도어와 터치 패널의 위치를 바꿀 수 있어 다양한 환경에 맞춰 설치가 가능하며, 세 면을 오픈할 수 있어서 로봇과 연계해 생산 자동화를 구현할 수 있게 했다. 3D시스템즈는 “성능과 생산성을 높인 PSLA 270은 지그/픽스처, 중/소량의 부품 생산, 유체 흐름 테스트, 의료 등 다양한 분야에 활용할 수 있으며, 고성능의 피겨 4 소재를 비롯해 향후 더욱 다양한 재료를 사용할 수 있도록 할 예정”이라고 소개했다.   ▲ PSLA 270의 작동방식     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.