DJI가 ‘DJI 매빅 4 프로(DJI Mavic 4 Pro)’를 새롭게 선보였다. 매빅 4 프로는 새롭게 개발된 100MP 핫셀블라드(Hasselblad) 센서와 대형 CMOS 듀얼 망원 카메라를 360° 회전이 가능한 인피니티 짐벌에 탑재한다. 또한 최대 51분의 비행 시간, 향상된 전방위 장애물 감지 기능 및 30km HD 영상 전송 기능 등을 바탕으로 콘텐츠 크리에이터가 창작의 한계를 뛰어넘는 데 기여하는 제품이다.     매빅 4 프로는 28mm, 70mm 및 168mm의 초점거리의 트리플 카메라 시스템을 탑재해, 광활한 와이드 앵글 풍경부터 정밀한 망원 클로즈업까지 다양한 구도로 촬영이 가능하다. 세 카메라 모두 듀얼 네이티브 ISO 퓨전 기술을 적용해 고·저감도 영역을 자연스럽게 결합하며, 최대 5 프레임의 RAW 이미지 스태킹 촬영을 지원한다. 또한 사용자가 지정 가능한 프리 파노라마 및 피사체 초점 유지 기능을 통해 일관된 고화질 이미지를 안정적으로 제공한다. 메인 카메라인 4/3 CMOS 핫셀블라드 카메라는 새롭게 개발된 100MP 센서를 탑재해, 디테일과 선명도를 한층 강화한 이미지를 구현한다. 또한 핫셀블라드 고유의 천연색 설루션(HNCS)을 적용해 높은 색상 충실도를 제공하며, 촬영 후에도 편집 유연성을 지원한다. f/2.0 ~ f/11의 가변 조리개를 통해 저조도 환경에서도 깨끗한 촬영이 가능하고, 10-레이 스타버스트(Starburst) 효과도 구현할 수 있다. 70mm 중간 망원 카메라는 48MP 12mm(1/1.3 인치) 센서와 f/2.8 조리개를 채택했으며, 새로운 이미지 처리 엔진을 통해 향상된 화질을 제공한다. 70mm 초점 거리는 피사체를 강조하는 압축된 원근감을 연출해 인물 사진이나 차량을 중심으로 회전하며 촬영하는 오빗 무빙 등 역동적 장면 연출에 적합하다. 168mm 망원 카메라는 50MP 10.6mm(1/1.5 인치) 센서와 f/2.8의 조리개를 갖추었으며 망원 광학에 맞게 특별히 최적화된 짐벌 알고리즘을 활용하여 장거리 항공 촬영에서 높은 안정성과 화질을 제공한다. 망원 카메라의 긴 초점거리는 원근감을 줄여 피사체를 더욱 선명하게 부각시키며, 정밀한 클로즈업 촬영을 지원한다. 또한, 프리 파노라마(Free Panorama) 기능을 통해 광각으로는 광활한 스카이라인을, 망원으로는 복잡한 도시 풍경을 담아낼 수 있다. 세 개의 카메라 모두 4K/60fps HDR 영상을 지원하며, 핫셀블라드 메인 카메라는 6K/60fps HDR 영상 촬영과 최대 약 16스톱의 인상적인 다이내믹 레인지를 지원한다. 중거리 망원 및 망원 카메라는 각각 14스톱과 13스톱의 다이내믹 레인지를 제공한다. 또한, 재생 속도를 낮춰 극적인 긴장감과 시각적 효과를 더하고자 하는 이들을 위해 핫셀블라드 메인 카메라와 중거리 망원 카메라는 4K/120fps, 망원 카메라는 4K/100fps 고속 촬영을 각각 지원한다. 모든 카메라는 10비트 D-Log, D-Log M 및 HLG 색상 프로파일을 지원해 일관된 색상 표현을 보장한다. 매빅 4 프로는 DJI 드론 최초로 360° 회전이 가능한 짐벌을 탑재했다. 최대 70°까지 상향 촬영이 가능해 전례 없는 촬영 앵글을 구현한다. ‘더치 앵글’ 같은 드라마틱한 샷을 직접 촬영하거나, 공중에서의 스토리텔링을 완전히 보다 유연하고 창의적을 방식으로 재해석할 수 있는 강력한 도구다. 매빅 4 프로는 6개의 고성능 저조도 어안 센서와 듀얼 프로세서를 기반으로 고해상도 환경 인지 능력을 제공한다. 저조도 상황에서도 최대 18m/s의 속도로 전방위 장애물 감지가 가능하며. 협곡이나 도심 등 위성 신호가 약한 지역에서도 정확한 위치 제어가 가능하다. 또한, 실시간 비전 포지셔닝과 지도 생성 기능으로 충분한 조도가 확보된 상태에서 비행경로를 자동으로 학습하고 GPS 신호 없이도 복귀 비행을 할 수 있다. 매빅 4 프로의 ActiveTrack 360° 기능은 어두운 환경에서도 피사체를 안정적으로 추적한다. 피사체가 다리 위에 서 있거나 수풀 등에 부분적으로 가려진 경우에도 초점을 유지하며, 방향 인식 기능을 통해 차량 감지 거리도 최대 200m까지 확장했다. 매빅 4 프로는 공기역학적 설계, 고효율 추진 시스템, 95Wh 배터리를 통해 최대 51분의 비행, 최고 속도 90km/h, 최대 41km의 비행 거리를 지원한다. 장소 탐색, 기동 연습, 타임랩스 촬영, 망원 렌즈로 파노라마 촬영 등 다양한 상황에서도 충분한 비행 시간을 확보했다는 것이 DJI의 설명이다. 또한, 차세대 전송 기술인 DJI O4+ 전송 시스템을 통해 최대 30km 거리까지 10비트 HDR 이미지 전송을 할 수 있으며, 도심처럼 간섭이 많은 환경에서도 안정적인 연결을 지원한다. DJI의 페르디난드 울프(Ferdinand Wolf) 제품 경험 디렉터는 “이전 모델을 출시했을 당시 하나의 드론에 트리플 카메라 시스템을 최초로 도입해 콘텐츠 제작자들이 한 번의 탭만으로도 다양한 구도에서 촬영하는 것을 가능하게 했다"며, “이번에 출시하는 매빅 4 프로는 360° 회전 인피니티 짐벌을 통해 촬영 옵션을 한층 확장했다. 이 제품이 열어갈 새로운 시네마틱 가능성과 창의적 실험에 큰 기대를 걸고 있다”고 밝혔다.

앤시스는 자율주행차 시대에 요구되는 안전성과 성능을 충족하는 전자식 파워 스티어링 시스템(EPS : Electronic Power Steering system) 개발을 위해 폭스바겐과 협력하고 있다고 소개했다. 자율주행차, 차량 공유 및 배송 서비스가 머지않아 일상 속에서 주류 기술로 자리잡을 것으로 전망된다. 맥킨지 미래 모빌리티 센터는 자율주행 기술이 오는 2035년까지 3000억~4000억 달러의 수익을 창출할 수 있을 것으로 내다봤다. 이는 자율주행차 개발에 투자하고 있는 완성차 제조업체(OEM) 및 티어 공급업체에게 긍정적인 신호로 해석된다. 다만 이러한 기술이 본격적으로 상용화되기 위해서는 새로운 기술 역량의 확보는 물론, 안정성과 관련된 다양한 우려를 해소할 수 있는 능력이 성공의 핵심으로 작용할 것이다. 폭스바겐은 EPS를 개발하면서 급변하는 자동차 산업 환경과 자율주행 기술의 진화에 발맞춰 혁신을 추진하고 있다. 특히, EPS의 성능과 안전성을 빠르게 개선해 관련 요구 사항의 임계값을 충족시키는 동시에, 자사 브랜드 고유의 정확하고 반응성이 뛰어난 핸들링 성능을 강화하기 위해 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어를 적극 도입하고 있다. EPS는 다양한 주행 시나리오에서 스티어링 프로세스를 정밀하게 제어할 수 있는 복잡한 기능을 갖추고 있다. 이러한 진화 덕분에 최신 자동차는 차선 유지 보조 시스템, 고속도로 주행 시나리오의 일시적 자율주행, 자동 주차 그리고 무인 호출 기능까지 다양한 자동화 기술을 탑재하고 있다. 앞으로의 발전 방향은 ‘스티어-바이-와이어(Steer-by-wire)’ 시스템으로 나아갈 것으로 예상된다. 이 시스템은 운전자와 앞바퀴 간의 기계적 연결 없이도 차량을 제어할 수 있도록 하며, SAE 레벨 3 이상의 고도 자율주행을 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있다.   ▲ 폭스바겐 프리미엄 플랫폼용 전자식 스티어링 시스템의 주요 사양   승차감과 핸들링을 좌우하는 스티어링 시스템 개발은 폭스바겐의 차량 설계에서 핵심적인 역할을 담당한다. 차량 주행 중의 변화는 대부분 소프트웨어 기능에 의해 밀리초 단위로 정밀하게 조정되며, 운전자가 무의식적으로 감지하는 미세한 차이가 성능에 대한 인식으로 이어지는 경우가 많다. 특히, 운전자의 직접적인 입력이 제한되는 자율주행차에서는 더욱 복잡하게 작용한다. 현재 폭스바겐은 프리미엄 플랫폼 전기차에 적용 가능한 첨단 모듈형 스티어링 시스템을 개발 중이다. 이러한 시스템은 스티어링 보조 기능의 갑작스러운 상실이나 예기치 못한 스티어링을 포함한 자율주행 관련 위험을 효과적으로 완화한다. 또한, 자율주행 환경에서 요구되는 EPS 시스템의 복잡성에 대응하기 위해 폭스바겐은 다양한 물리 영역을 아우르는 테스트를 수행하고 있다. 이는 약 150명의 엔지니어가 75만 줄의 코드를 기반으로 8000개 이상의 요구 사항을 만족시키는 소형 전자 제어 장치(ECU)에 대한 테스트, 유효성 검토 및 검증 작업을 책임지고 있다. 이러한 작업은 고성능이면서도 비용 효율적인 ECU의 개발을 가능케 한다. 특히 폭스바겐은 테스트 시나리오 전반에 걸친 시간 및 비용 부담을 최소화하고 개발 속도와 효율성을 동시에 확보하기 위해 제품과 프로세스 전반의 간소화를 적극적으로 추진하고 있다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너(Soeren Schreiner) 수석 애플리케이션 엔지니어는 “자율주행 기술처럼 복잡성과 변동성이 높은 분야에서는 적응력이 뛰어난 설루션이 필수이다. 동시에 비용 효율성과 안전성 또한 충족되어야 한다. 특히 안전은 전체 개발 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소 중 하나”라고 강조했다. 자율주행 기술의 복잡한 시스템의 안전성을 보장하기 위해, 폭스바겐 엔지니어들은 국제적 안전 표준을 충족하는 방식으로 시스템 소프트웨어를 개발했음을 적극적으로 입증해야 한다. 이를 위해 폭스바겐은 차량용 전기·전자(E/E) 시스템의 기능적 안전을 규정한 국제 표준 ISO 26262를 기반으로, 가장 높은 수준의 안전 등급인 ASIL-D를 준수하고 있다. ASIL-D는 EPS와 같은 안전 필수 시스템의 설계·개발 시 적용되는 핵심 프레임워크다. 또한, 폭스바겐의 스티어링 시스템은 자동차 임베디드 소프트웨어 개발의 글로벌 품질 기준인 ASPICE(Automotive SPICE)의 레벨 2(L2) 요구 사항을 충족해야 한다. ASPICE L2는 차량 소프트웨어 개발 표준의 이행 여부를 평가해, 신뢰 가능한 결과물을 일관되게 제공할 수 있는지를 검증하는 체계다. 이러한 표준을 만족시키기 위해 폭스바겐은 앤시스의 시스템 및 소프트웨어 아키텍처 설계(SCADE Architect), 주요 임베디드 소프트웨어를 위한 모델 기반 개발 환경(SCADE Suite), 임베디드 소프트웨어 테스트(SCADE Test) 및 소프트웨어 라이프 사이클 관리(SCADE LifeCycle) 등 다양한 개발 도구를 활용해 엔드 투 엔드 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계 툴체인을 구축했다. 이 새로운 툴체인은 소프트웨어 개발 및 배포 효율성을 높이는 동시에, 고난도 안전 제약 기준을 충족해야 하는 시스템 내에서 ISO 26262 ASIL-D 및 ASPICE L2를 준수할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너 수석 애플리케이션 엔지니어는 “폭스바겐과 함께 개발한 이번 워크플로는 효율성과 유연성을 모두 갖춘 것이 특징이다. 이 프로세스를 통해 복잡한 다단계 소프트웨어 아키텍처 모델을 정의하고 유지하면서도 설계 모델과 기능 테스트 간의 자동 동기화, 전체 개발 과정에 걸친 요구사항 추적성 확보가 가능해졌다”라고 설명했다.

앤시스가 인텔의 18A(1.8나노급) 공정 기술로 제조되는 첨단 반도체 설계를 위한 열 및 다중 물리 검증 도구 인증을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 AI 칩, 그래픽처리장치(GPU), 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 등 고난이도 애플리케이션에 사용되는 반도체 시스템의 기능성과 신뢰성을 확보하는 데 핵심 역할을 한다. 또한, 앤시스와 인텔 파운드리(Intel Foundry)는 멀티다이 기반 3D 집적 회로(3D-IC) 시스템 구현에 활용되는 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge) 기술을 지원하는 포괄적인 다중 물리 검증 분석 플로를 공동 구축했다. 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 앤시스 토템(Ansys Totem)은 인텔 18A의 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia) 구조를 기반으로 전력 무결성과 신뢰성 분석 성능을 제공한다. 아울러 확장 가능한 전자기 시뮬레이션을 위해 HFSS-IC 제품군 내에 HFSS-IC Pro를 새롭게 선보였다. HFSS-IC Pro는 인텔 18A 프로세스 노드로 제작된 무선 주파수(RF) 칩, WiFi, 5G/6G 및 기타 통신 애플리케이션의 온칩 전자기(Electromagnetic, EM) 무결성 모델링에 대한 인증을 획득했다.     EMIB 기술은 고성능 마이크로프로세서, 이기종 통합 시스템 등 다양한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 3D-IC 구현을 가능하게 하는 한편 다양한 종류의 칩을 유기적으로 연결해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능과 통합 수준을 높인다. 이번 다중 물리 플로에는 앤시스 레드호크-SC 일렉트로우써멀(Ansys RedHawk-SC Electrothermal)을 활용한 열 신뢰성 분석이 포함되어 있으며, 앤시스와 인텔 파운드리의 협력 범위를 확대해 실리콘 관통 전극(TSV)이 적용된 차세대 EMIB-T 기술까지 지원한다. EMIB-T 분석 플로는 HFSS-IC Pro와 앤시스의 에스아이웨이브(Anys SIwave)를 통한 신호 무결성 분석, 그리고 레드호크-SC 및 토템을 활용한 전력 무결성 분석까지 포괄하는 형태로 확장됐다. 레드호크-SC, 토템, HFSS-IC Pro의 인텔 18A 고성능 공정 노드(Intel 18A-P) 대상 인증 절차는 현재 진행 중이다. 고객은 최신 인텔의 공정 설계 키트(PDK, Process Design Kit)를 요청해 조기 설계 작업 및 IP 개발을 시작할 수 있다. 해당 설루션은 인텔 14A-E의 공정 정의 및 설계 기술 최적화(DTCO, Design Technology Co-Optimization)의 일환으로 포함되어 있다. 또한, 앤시스는 인텔 파운드리 액셀러레이터 얼라이언스(Intel Foundry Accelerator Alliance)의 일부인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 합류해, 상호운용 가능한 칩렛 설계 및 제조를 위한 보안 생태계 구축에 기여할 예정이다. 인텔의 석 리(Suk Lee) 파운드리 에코시스템 기술실 부사장 겸 총괄 매니저는 “멀티다이 어셈블리 방식은 칩 적층 및 설계 효율에 대한 업계의 관점을 변화시키고 있다. 앤시스의 시뮬레이션은 고객이 설계를 고정밀로 검증할 수 있도록 지원하며, 복구가 어려운 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것”이라며, “칩렛 기술 발전을 위한 핵심 협력체인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 앤시스가 참여하고 있어 매우 기대하고 있다”고 밝혔다. 앤시스의 존 리(John Lee) 전자·반도체·광학 사업부문 총괄 부사장은 “앤시스의 다중 물리 시뮬레이션 설루션은 고객에게 높은 수준의 열, 신호, 전력, 기계적 무결성을 보장하며, 최고의 신뢰를 제공한다. 고객의 칩 설계 방식은 다양할 수 있지만, 정확하고 신뢰성 있는 도구에 대한 수요는 항상 존재하며, 이 지점에서 앤시스의 강점이 발휘될 것”이라며, “인텔 파운드리와의 협업을 강화하고 칩렛 얼라이언스에 합류함으로써, 앤시스는 개방형 및 상호운용 가능한 기술을 통해 엔지니어링 완성도 향상이라는 약속을 실천해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

슈나이더 일렉트릭이 설비의 성능과 수명을 극대화하고, 예기치 못한 장애를 사전에 방지하는 선제적 자산관리를 지원한다고 소개했다. 최근 산업 현장에서는 설비의 복잡성 증가와 함께 에너지 사용 최적화, 탄소 배출 저감, 운영 안정성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다. 이러한 변화 속에서 설비의 전체 수명 주기를 고려한 관리 체계의 중요성이 커지고 있으며, 이를 실현하기 위한 디지털 기반의 통합 설루션에 대한 수요도 높아지고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 흐름에 맞춰 자산의 설계부터 유지보수, 현대화에 이르기까지 설비 운영의 전 주기를 아우르는 통합 서비스 설루션 포트폴리오를 선보이고 있다. 이는 에너지 진단부터 상태 기반 유지보수, 노후 설비의 디지털 리노베이션까지 전 과정에 걸쳐 고객의 운영 효율성과 지속가능성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 대표적인 설루션인 에코케어(EcoCare)는 에코스트럭처(EcoStruxure) 플랫폼의 기능과 원격 컨설팅 및 현장 유지보수를 결합한 맞춤형 서비스 계약이다. 이 중 에코스트럭처 서비스 플랜은 데이터 중심의 상태 기반 유지보수 접근 방식을 통해 현장 유지보수 활동을 최적화하여 비용 및 다운타임을 줄일 수 있다.  에코스트럭처 서비스 플랜은 다양한 설비에 대한 설루션을 지원한다. 이 중에서도 모터를 위한 모니터링 설루션인 ESP 로테이팅(EcoStruxure Service Plan Rotating)과 변압기를 위한 모니터링 설루션 ETE(EcoStruxure Transformer Expert)가 대표 사례로 꼽힌다. ESP 로테이팅 설루션은 산업 현장에서 필수인 전기 모터의 고장을 미연에 방지하고 운영 리스크를 낮추는 데 초점을 둔다. 이를 통해 타 유지보수 옵션 대비 10년간 총 소유비용(TCO)을 최대 30% 절감할 수 있으며, 설비의 이상 징후를 90% 이상의 정확도로 최대 4개월 전에 사전 예측할 수 있어 다운타임을 줄이고 생산성을 극대화할 수 있다. ETE 설루션은 전력 설비의 핵심 구성 요소이지만 관리가 어려웠던 변압기의 상태를 실시간으로 예측·진단할 수 있는 디지털 설루션이다. 지능형 IoT 센서를 통해 변압기의 주요 센서 및 계기 신호를 수집하고, 오일 내 수분, 온도, 진동, 음향 및 RF 노이즈 등 다양한 운영 지표를 지속적으로 모니터링하여 변압기를 효율적으로 관리할 수 있게 한다.     에코컨설트(EcoConsult)는 전기 및 자동화 시스템에 대한 전문 컨설팅을 통해 설비를 보다 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 기반으로 한 전기 설비 진단, 보호 계전기 협조 분석, 아크 플래시 위험도 분석 등으로 시스템의 신뢰성과 규정 준수 수준을 강화하며, 신규 설비 및 리뉴얼 설계 시 최적의 전략을 수립할 수 있다. 마지막으로, 에코핏(EcoFit)은 전력 설비 및 자동화 자산의 노후화 문제를 해결하기 위한 현대화 설루션이다. 기존 장비의 주요 기능은 유지하면서도 최신 기술을 반영한 설비로 업그레이드함으로써 안정성과 디지털 연결성을 강화할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 각기 다른 목적을 가지고 설계된 슈나이더 일렉트릭의 세 가지 설루션을 함께 활용할 경우 설비 관리의 시너지를 극대화할 수 있다고 설명했다. 에코컨설트를 통해 도출된 진단 결과를 바탕으로 에코케어의 모니터링 체계를 구축하고, 필요 시 에코핏을 통해 설비를 업그레이드함으로써 운영 효율성과 지속가능성을 동시에 확보할 수 있다는 것이다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 서비스 사업부의 최성환 본부장은 “산업계의 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 설비를 단순히 관리하는 것을 넘어 전 주기에 걸쳐 운영을 최적화할 수 있는 전략이 요구된다”며 “슈나이더 일렉트릭의 에코컨설트, 에코케어, 에코핏은 단일 설루션이 아닌, 기업의 운영 전반을 아우르는 통합적이고 지속 가능한 자산 관리 실현에 중요한 역할을 한다”라고 설명했다.

마이크로소프트가 연례 보고서인 ‘2025 Work Trend Index(업무동향지표)’를 발표하면서, AI가 재편하는 업무 환경과 프론티어 기업의 등장을 조명하는 한편 AI 시대의 변화에 대응할 로드맵을 제시했다. AI는 단순한 기술을 넘어 사고하고 추론하며 복잡한 문제를 해결하는 동반자로 진화하고 있다. 이에 마이크로소프트는 ‘2025 업무동향지표’를 통해 AI가 조직 경영과 비즈니스에 미치는 영향에 대한 주요 트렌드를 공개했다. 이번 보고서는 한국을 포함한 31개국 3만 1000 명의 근로자 대상 설문조사 결과와 함께, 마이크로소프트 365에서 수집된 수 조 건의 생산성 신호, 링크드인의 노동·채용 트렌드, 그리고 AI 스타트업, 학계 전문가, 경제학자 등과의 협업을 통해 도출됐다.     이번 보고서는 ‘프론티어 기업(Frontier Firm)’이라는 새로운 기업 유형이 등장하고 있으며, 향후 2-5년 안에 대부분의 조직이 이 방향으로 전환을 시작할 것으로 전망했다. 프론티어 기업은 인간과 AI 에이전트가 함께 일하는 하이브리드 팀을 중심으로 유연하게 운영되며, 빠르게 성장하고 성과를 만들어내는 것이 특징이다. 기업 리더의 81%는 향후 12~18개월 내 자사 AI 전략에 AI 에이전트가 광범위하게 통합될 것으로 기대하고 있으며, 실제로 AI 도입 속도도 빠르게 가속화되고 있다. 전체 리더 중 24%는 자사에 이미 전사 차원의 AI 도입이 이뤄졌다고 응답했으며, 시험 운영(pilot) 단계에 머무르고 있다고 답한 리더는 12%에 불과했다. 프론티어 기업은 인간과 AI의 협업 수준에 따라 세 단계로 진화한다. 1단계에서는 AI가 반복적인 업무를 보조해 인간의 효율을 높인다. 2단계에서는 에이전트가 팀의 디지털 동료로 합류해, 사람의 지시에 따라 구체적인 업무를 수행한다. 마지막 3단계에서는 인간이 방향을 제시하면, 에이전트가 전체 업무 흐름을 주도해 업무를 실행하고 인간은 필요할 때만 개입한다. 또한, 보고서는 AI의 급속한 발전으로, 인간의 시간·에너지·비용에 의존하던 지능이 이제는 언제든지 사용할 수 있는 ‘언제든지 사용할 수 있는 지능(Intelligence on tap)’으로 변화하고 있다고 분석했다. 합리적 사고, 계획, 행동이 가능한 AI와 에이전트의 등장으로 인해 이제 기업은 필요에 따라 팀과 개인의 역량을 확장할 수 있다. 실제로 글로벌 리더의 82%(한국 77%)는 2025년을 전략과 운영상의 주요 사항들을 재고해야 할 전환점으로 보고 있으며, 82%의 리더(한국 77%)는 향후 12~18개월 내에 디지털 노동력을 활용해 인력의 역량을 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 같은 변화의 배경에는 비즈니스 수요와 인간의 역량 간의 간극, 즉 역량 격차(Capacity Gap)가 있다. 리더의 53%(한국 65%)는 지금보다 더 높은 생산성이 필요하다고 답했지만, 리더를 포함한 근로자 80%(한국 81%)는 업무에 집중할 시간이나 에너지가 부족하다고 느꼈다. 마이크로소프트 365 사용자 행동 데이터에 따르면, 직원들은 회의, 이메일, 알림 등으로 하루 평균 275번 업무 방해를 받고 있으며, 10건의 회의 중 6건은 별다른 예고 없이 갑작스럽게 열리는 것으로 나타났다. 이 가운데, 일부 기업은 AI를 기반으로 조직 경영 전략을 새롭게 설계하고 있으며, 마이크로소프트는 이들을 ‘프론티어 기업’으로 정의했다. 31개국 3만 1000명 가운데 프론티어 기업에 근무하는 844명의 직원 71%는 자사가 빠르게 성장하고 있다고 답했으며, 이는 글로벌 평균(37%)의 약 두 배에 해당한다. 또 이들 중 55%(글로벌 20%)는 더 많은 업무를 감당할 여력이 있다고 응답했으며, 93%(글로벌 77%)는 향후 커리어 전망에 자신감을 보였다.     산업과 직무의 진화에 따른 다면적인 변화도 예고됐다. 리더의 45%(한국 44%)는 향후 12~18개월 안에 디지털 노동력을 통해 팀 역량을 확대하는 것을 최우선 과제로 꼽았다. 한편 링크드인에 따르면 유망 스타트업의 고용 증가율은 전년 대비 20.6%로, 빅테크(10.6%)의 약 두 배에 육박했다. 이어서, 보고서는 전통적인 조직 구조를 보완할 새로운 모델로 워크 차트(Work Chart)를 제시했다. 기존 조직이 재무, 마케팅, 엔지니어링 등 기능 중심으로 팀을 구성해왔다면, 워크 차트는 부서가 아닌 달성해야 할 목표를 기준으로 팀을 유연하게 구성하는 방식이다. 이 과정에서 AI 에이전트는 팀원으로서 분석, 지원, 제안 등 다양한 역할을 수행하며 인간의 역량을 확장한다. AI 에이전트의 역할이 모든 업무 영역에서 동일한 속도로 발전하지는 않을 것으로 예상됐다. 향후 일부 업무는 에이전트가 대부분을 수행하고, 인간은 고위험·고정밀 업무를 감독하는 방식으로 역할이 조정될 것으로 내다봤다. 판단, 공감, 사고력이 요구되는 업무는 인간의 개입이 필요하다는 분석이다. 인간과 에이전트 간 역할 분담을 측정할 수 있는 운영 지표인 인간-에이전트 비율(Human-agent ratio)의 필요성도 제시했다. 하이브리드 팀의 생산성을 극대화하기 위해서는 에이전트의 수뿐만 아니라, 이들을 효과적으로 조율하고 관리할 수 있는 인간의 수 역시 함께 고려해야 한다는 설명이다.  실제로 리더의 46%(한국 48%)는 자사에서 에이전트를 활용해 업무 절차나 프로세스를 완전히 자동화하고 있다고 답했다. AI 투자와 관련해서는, 향후 12~18개월 내 고객 서비스, 마케팅, 제품 개발 분야에서 확대가 빠르게 이뤄질 것으로 예상하는 리더가 많았다. AI에 대한 인식 차이도 주목된다. 직원의 52%(한국 52%)는 AI를 명령형 도구로 여기고 단순 지시 수행에 활용하고 있었고, 46%(한국 45%)는 조력자로 받아들여 아이디어를 구상하거나 창의적 사고를 확장하는 데 사용하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 마이크로소프트는 조직이 향후 디지털 노동력 관리를 전담하는 지능 자원(intelligence resources) 부서나, 인간과 디지털 노동력의 균형을 조율하는 자원 최고 책임자(Chief Resources Officer)와 같은 새로운 리더십 역할 도입도 검토할 수 있다고 제언했다. 이러한 흐름 속에서, AI는 인간을 대체하기보다 협업을 통해 가치를 높이는 도구로 인식되고 있다. AI를 활용한 개인의 성과는 AI 없이 팀을 구성한 경우보다 높게 나타났으며, 직원들이 AI를 선호하는 이유로 ▲24시간 이용 가능성(42%)(한국 27%) ▲일정한 속도와 품질(30%)(한국 33%) ▲무제한 아이디어 제공(28%)(한국 25%)이 꼽혔다. 보고서는 AI 에이전트의 활용이 본격화되며, 에이전트 보스(Agent Boss) 시대가 도래할 것으로 전망했다. 이는 모든 근로자가 에이전트를 만들고 위임하고 관리하며, 에이전트 기반 스타트업의 CEO와 같은 사고방식을 갖춰야 한다는 의미다. 28%의 관리자는 인간과 AI로 구성된 하이브리드 팀을 이끌 담당자를 채용할 계획이며, 32%는 에이전트 설계·개발·최적화를 위해 12~18개월 내 AI 에이전트 전문가를 채용할 의향이 있다고 밝혔다. AI 전략 수립과 실행에서 리더의 역할도 더욱 강조되고 있다. 에이전트에 대한 친숙도, 사용 빈도, 신뢰 수준, 시간 절감 효과, 관리 역할, 사고 파트너로서 활용, 경력 기여 가능성 등 7가지 항목으로 에이전트 보스 마인드셋을 조사한 결과, 모든 지표에서 리더가 직원보다 높은 수치를 기록했다. 특히 리더들은 향후 5년 이내에 팀의 업무 범위에 ▲ AI를 활용한 비즈니스 프로세스 재설계(38%)(한국 35%) ▲복잡한 업무 자동화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축(42%)(한국 39%) ▲에이전트 훈련(41%)(한국 34%) ▲에이전트 관리(36%)(한국 38%) 등이 포함될 것으로 내다봤다. 에이전트에 익숙하다고 답한 리더는 67%(한국 70%)였지만 직원은 40%(한국 32%)에 그쳤고, 리더의 약 3분의 1이 AI를 통해 하루 1시간 이상을 절약한다고 응답했으나, 직원은 이보다 낮았다. AI가 커리어에 도움이 될 것이라고 본 비율도 리더는 79%, 직원은 67%로 조사됐다. 또한 51%의 관리자(한국 39%)는 향후 5년 안에, 직원의 AI 교육과 역량 강화가 자신의 업무 범위에 포함될 것으로 내다봤다. AI의 확산과 함께 조직 전반의 직무 변화가 가속화될 것으로도 전망했다. 실제로 현재 링크드인을 통해 채용된 직원 중 10% 이상은 2000년에는 존재하지 않았던 직무를 맡고 있으며, 링크드인은 2030년까지 대부분의 직무에서 요구되는 기술의 70%가 바뀔 것으로 예상했다. 한편, 83%의 리더는 AI가 신입 직원들이 더 빠르게 전략적이고 복잡한 업무에 적응하도록 도와줄 것이라고 내다봤다. 보고서는 직원들이 AI 기술을 학습하고 실무 경험을 쌓을 기회를 확보해야 하며, 기업은 이를 위한 교육과 도구를 적극 제공해야 한다고 제언했다. 직원의 52%, 리더의 57%는 자신이 속한 산업의 직업 안정성이 보장되지 않는다고 여기고 있으며, 81%의 직원이 지난 1년간 이직하지 않은 것으로 나타났다. 링크드인은 2025년 가장 주목받는 역량으로 AI 리터러시를 꼽았으며, AI 역량과 더불어 갈등 해결, 적응력, 프로세스 자동화, 혁신적 사고 등 기계가 대체할 수 없는 인간의 강점 또한 더욱 중요해질 것으로 전망했다. 마이크로소프트는 AI 시대에 유연하게 대응하기 위해 지금이 기업의 결정적 행동 시점이라고 강조하며 세 가지 실행 로드맵을 제시했다. 마이크로소프트는 ▲AI 에이전트를 디지털 직원으로 채용해 명확한 역할을 정의하고, 온보딩·책임 배분·성과 측정 등 실제 팀원처럼 관리할 것을 권고했으며 ▲고객 응대나 고위험 판단 등 인간의 개입이 필요한 영역과 자동화가 가능한 업무를 구분해, 인간과 AI의 협업 구조를 정립해야 한다고 제안하면서 ▲AI 도입을 기술 과제가 아닌 조직 혁신 과제로 보고, 시범 운영에 그치지 않고 전사적으로 빠르게 확산할 필요가 있다고 강조했다. 마이크로소프트의 자레드 스파타로(Jared Spataro) AI 기업 부문 부사장은 “AI는 조직의 경영 전략은 물론, 우리가 인식하는 지식 노동의 개념을 바꾸고 있다”며, “2025년은 프론티어 기업이 탄생한 해로, 앞으로 몇 년 안에는 AI를 통해 대부분의 산업과 조직에서 직원의 역할 경계가 새롭게 정의될 것”이라고 말했다.

엔비디아가 에이전트 기반 AI 플랫폼 개발을 가속화하고 기업의 생산성을 높이는 ‘엔비디아 네모 마이크로서비스(NVIDIA NeMo microservices)’를 정식 출시했다고 밝혔다. 이번에 정식 출시된 엔비디아 네모 마이크로서비스는 기업 IT 부서가 데이터 플라이휠(flywheel)을 활용해 직원 생산성을 높일 수 있는 AI 팀원을 빠르게 구축하도록 지원한다. 이 마이크로서비스는 엔드 투 엔드 개발자 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 최첨단 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 개발을 가능하게 하고, 추론 결과, 비즈니스 데이터, 사용자 선호도에 기반한 데이터 플라이휠을 통해 지속적인 최적화를 지원한다. 데이터 플라이휠을 통해 기업 IT 부서는 AI 에이전트를 디지털 팀원으로 온보딩할 수 있다. 이러한 에이전트는 사용자 상호작용과 AI 추론 과정에서 생성된 데이터를 활용해 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있다. 이를 통해 ‘사용’을 ‘인사이트’로, ‘인사이트’를 ‘실행’으로 전환할 수 있다.     데이터베이스, 사용자 상호작용, 현실 세계의 신호 등의 고품질 입력이 지속적으로 제공되지 않으면 에이전트의 이해력은 약화된다. 그 결과, 응답의 신뢰성은 떨어지고 에이전트의 생산성도 저하될 수 있다. 운영 환경에서 AI 에이전트를 구동하는 모델을 유지하고 개선하기 위해서는 세 가지 유형의 데이터가 필요하다. 인사이트를 수집하고 변화하는 데이터 패턴에 적응하기 위한 추론 데이터, 인텔리전스를 제공하기 위한 최신 비즈니스 데이터, 모델과 애플리케이션이 예상대로 작동하는지를 판단하기 위한 사용자 피드백 데이터가 그것이다. 네모 마이크로서비스는 개발자가 이 세 가지 유형의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 네모 마이크로서비스는 에이전트를 구동하는 모델을 선별하고, 맞춤화하며, 평가하고, 안전장치를 적용하는 데 필요한 엔드 투 엔드 툴을 제공함으로써 AI 에이전트 개발 속도를 높인다. 엔비디아 네모 마이크로서비스는 ▲대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정을 가속화해 최대 1.8배 높은 훈련 처리량을 제공하는 네모 커스터마이저(Customizer) ▲개인과 산업 벤치마크에서 AI 모델과 워크플로의 평가를 단 5번의 API 호출로 간소화하는 네모 이밸류에이터(Evaluator) ▲ 0.5초의 추가 지연 시간만으로 규정 준수 보호 기능을 최대 1.4배까지 향상시키는 네모 가드레일(Guardrails)을 포함한다. 이는 네모 리트리버(Retreiver), 네모 큐레이터(Curator)와 함께 사용돼, 맞춤형 엔터프라이즈 데이터 플라이휠을 통해 AI 에이전트를 구축하고, 최적화하며, 확장하는 과정을 기업이 보다 수월하게 수행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 네모 마이크로서비스를 통해 AI 에이전트의 정확성과 효율성을 높이는 데이터 플라이휠을 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 통해 배포되는 네모 마이크로서비스는 온프레미스 또는 클라우드의 모든 가속 컴퓨팅 인프라에서 엔터프라이즈급 보안, 안정성, 지원과 함께 손쉽게 운영할 수 있다. 이 마이크로서비스는 기업들이 수백 개의 전문화된 에이전트를 협업시키는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 있는 현재 정식 출시됐다. 각 에이전트는 고유의 목표와 워크플로를 가지고 있으며, 디지털 팀원으로서 복잡한 업무를 함께 해결하며 직원들의 업무를 보조하고, 강화하며, 가속화한다. 엔비디아 네모 마이크로서비스로 구축된 데이터 플라이휠은 사람의 개입을 최소화하고 자율성을 극대화하면서 데이터를 지속적으로 선별하고, 모델을 재훈련하며, 성능을 평가한다. 네모 마이크로서비스는 라마(Llama), 마이크로소프트 파이(Microsoft Phi) 소형 언어 모델 제품군, 구글 젬마(Google Gemma), 미스트랄 등 폭넓은 인기 오픈 모델을 지원한다. 또한, 기업은 엔비디아 가속 인프라, 네트워킹, 그리고 시스코, 델, HPE, 레노버(Lenovo) 등 주요 시스템 제공업체의 소프트웨어를 기반으로 AI 에이전트를 실행할 수 있다. 액센츄어(Accenture), 딜로이트(Deloitte), EY를 비롯한 거대 컨설팅 기업들 역시 네모 마이크로서비스를 기반으로 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 구축하고 있다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2월 24일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 코아칩스의 무전원 IoT 센서 기술을 중심으로, 국내 중소·중견 제조기업의 스마트 공장 고도화 지원 방안, 기존 MES 및 기술 공급업체와의 협업 전략, 그리고 레거시 설비에서 데이터를 수집하는 방법 등이 사례 중심으로 소개됐다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 코아칩스 오재근 대표와 4차산업혁명연구소 한석희 소장   이번 웨비나는 4차산업혁명연구소 한석희 소장이 사회를 맡았으며, 코아칩스 오재근 대표가 발표자로 참여해 에너지 하베스팅 센서 및 센서 플랫폼 기술을 소개했다.    센서 기술과 스마트 공장 혁신 오재근 대표는 무선 센서를 상용화하기 위해 10년 이상의 연구개발을 진행해 왔으며, 현재 스마트 공장 및 산업 IoT(IIoT) 적용 사례를 연구 중이라고 밝혔다. 이날 발표에서는 해당 기술의 개발 배경과 산업 현장 적용 사례를 구체적으로 설명하며, 센서 기술의 발전 방향과 스마트 공장 구축 전략에 대한 통찰력을 제공했다. 그는 “센서 산업의 트렌드가 공급자 주도에서 수요자 주도로 전환되고 있으며, 극한 환경에서도 활용할 수 있는 센서의 중요성이 커지고 있다”고 강조했다. 코아칩스의 무전원 무선 센서, 자가 발전 센서 등의 혁신 기술을 소개하며, “디지털 리트로핏(digital retrofit)을 통해 기존 설비의 수명을 연장하고, 데이터 기반의 스마트 공장 구축이 가능하다”고 설명했다. 또한, “DX(디지털 전환) 시대에서는 공급자 중심에서 수요자 중심으로 시장 구도가 바뀌고 있다. 현재 전 세계에서 약 1조 개의 센서가 사용되고 있으며, 2030년까지 약 10조 개로 증가할 것으로 예상된다”고 덧붙였다.   ▲ 고진동 환경에서도 작동하는 센서   센서 산업의 변화와 극한 환경에 적합한 센서 기술 오 대표는 센서 시장이 공급자 중심에서 수요자 주도로 변화하고 있으며, 이에 따라 센서 설루션 중심의 경쟁이 심화되고 있다고 설명했다. 특히, 자율주행 자동차 산업에서는 자동차 제조사가 센서 시장을 주도하고 있으며, 센서의 성능과 기능이 점점 더 중요한 차별화 요소가 되고 있다고 강조했다. 코아칩스는 해양, 고온 및 저온 환경에서도 작동 가능한 센서를 개발하며, 국내 최초 및 세계 최초의 기술을 보유하게 됐다. 그 중 420℃에서도 작동 가능한 센서는 대표적인 혁신 기술로 평가받고 있다. 또한, 무전원 모선 센서는 외부 압력이나 진동에 따라 신호 특성이 변화하며, 이를 통해 실시간으로 센서의 상태를 측정할 수 있다는 점에서 강점을 가진다. 이와 함께, 코아칩스의 인텔리전트 타이어 센서는 시속 880km에서 약 100G의 충격을 견딜 수 있으며, 2013년 세계 최초의 무전원 센서를 통한 실제 시험에서도 우수성이 입증되었다. 에너지 하베스팅 기술을 활용하면 주변의 에너지를 이용해 반영구적으로 무선 센서를 운용할 수 있어, 스마트 공장에서의 활용 가능성을 더욱 높여준다.   무선 전력 전송을 활용한 세선 기술 혁신 코아칩스는 자가 발전형 에너지 하베스팅 무선 센서를 통해 배관의 변위와 하중을 측정하여 상시 모니터링 체계를 구축하였다. 이 시스템은 법적으로 요구되는 점검을 대체할 수 있으며, 국내 최초로 개발된 사례다. 또한, 진동을 이용한 열차 전복 감지 시스템을 개발하였으며, 열차 주행 중 발생하는 진동을 전기로 변환하여 무선 통신을 통해 실시간 모니터링하는 방식으로 설계되었다. 이 기술 개발은 2013년부터 2017년까지 진행됐다. 디지털 리트로핏은 기존의 오래된 기계나 시스템에 새로운 컴포넌트를 추가하여 효율성과 성능을 향상시키는 기술이다. 많은 산업 설비가 10년 이상 사용되면서도 데이터 추출 기능을 제공하지 않는 경우가 많은데, 디지털 리트로핏을 적용하면 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 이를 통해 스마트 공장 구축이 더욱 가속화될 것으로 기대된다.    ▲ 센서 개념의 변화     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭이 2025년 스마트공장·자동화산업전(AW 2025)에서 지속 가능한 제조 혁신을 위한 자동화 및 디지털 전환 설루션을 선보였다고 밝혔다. 올해로 한국지사 설립 50주년을 맞은 슈나이더 일렉트릭은 그간 축적해 온 레거시 기술과 향후 50년을 이끌어갈 자동화 및 디지털 전환 설루션을 함께 조명하며, 미래 제조업의 지속 가능성을 위한 새로운 비전을 제시했다. 이번 전시에서는 ‘50년의 혁신 : 스마트팩토리를 위한 지속가능한 IMPACT(50 Years of Innovation: A Sustainable IMPACT for Smart Factory)’를 대주제로 삼아, 사람과 장비의 협업을 강화하고 에너지 효율성을 높이는 다양한 스마트 제조 기술을 선보였다.     이번 전시에서 슈나이더 일렉트릭은 제조 환경의 유연성을 극대화할 수 있는 로봇 자동화 설루션 MC12 머신 및 렉시엄 코봇(MC12 Machine & Lexium Cobot)을 비롯해, 극한 환경에서도 견딜 수 있는 맞춤형 고출력 드라이브 설루션인 알티바 프로세스 모듈러(Altivar Process Modular : APM)를 소개했다. 더불어 배터리, 반도체, 자동차 및 디스플레이 등의 핵심 산업군에 유기적으로 적용 가능한 산업 자동화 통합 설루션(Industrial Automation Integrated Solution)과 제조 현장의 효율성을 높여주는 차세대 고성능 HMI 신제품인 ‘New Advanced HMI GP6000 Series’도 전시됐다. 이와 함께, 에너지 효율 극대화를 위한 스마트 전력 관리 시스템인 ‘스마트 판넬(Smart Panel)’, 모터 전류 신호 분석(MCSA)에 기반한 모터 상태 기반 모니터링 설루션인 ‘ESX 로테이팅(ESX Rotating)’도 선보이며, 보다 안정적이고 효율적인 공장 운영을 위한 다양한 자동화 기술을 공개했다. 또한 슈나이더 일렉트릭은 산업용 소프트웨어 기업인 아비바와 함께 산업 기업의 비즈니스를 포함해 자산 운영 전반을 아우르는 디지털 전환을 지원하고 있다.  이번 전시에서는 에지부터 클라우드까지 실시간 데이터 인프라스트럭처를 구축할 수 있는 ‘아비바 PI 시스템(AVEVA PI System)’과, 자동화 시스템 구축을 위한 통합 운영 플랫폼 및 개방형 운영 설루션인 ‘아비바 인터치 HMI(AVEVA InTouch HMI)’ 및 ‘아비바 유니파이드 오퍼레이션 센터(AVEVA Unified Operations Center)’도 소개했다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시를 통해 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 데이터 분석 등 최신 기술을 접목한 자동화 설루션이 어떻게 제조 현장에서 에너지 효율성을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있는지를 강조했다. 특히, 에너지 절감과 생산성 향상이라는 두 가지 목표를 동시에 실현할 수 있는 설루션을 소개하며, 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 전략을 제시했다. 슈나이더 일렉트릭 코리아의 권지웅 대표는 “50년 동안 축적된 기술력과 경험을 바탕으로 앞으로도 슈나이더 일렉트릭은 고객 및 파트너사와 함께 더욱 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나갈 것”이라며, “스마트 공장을 위한 혁신 설루션을 통해 기업들이 ESG 목표를 실현할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

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.

아마존웹서비스(AWS)는 오늘 캘리포니아공과대학의 AWS 양자 컴퓨팅 센터 팀이 개발한 새로운 양자 컴퓨팅 칩 오셀롯(Ocelot)을 발표했다. AWS는 이 칩이 기존 접근 방식 대비 양자 오류 정정 구현 비용을 최대 90%까지 줄일 수 있으며, 현존 컴퓨터로는 풀 수 없는 상업적·과학적으로 중요한 문제 해결을 위한 내결함성(fault-tolerant) 양자 컴퓨터 개발에 큰 진전을 이룰 것으로 기대하고 있다. 양자 컴퓨터의 오류 정정은 실용화를 위한 핵심 과제이다. 양자 컴퓨터는 외부 환경의 작은 변화에도 민감해 진동, 열, 전자 기기의 신호 등으로 인해 오류가 발생할 수 있다. 이를 방지하려면 여러 큐비트에 걸쳐 양자 오류를 정정하는 기술이 필요하지만, 기존 방식은 큐비트를 대량으로 요구해 비용이 매우 높았다. 오셀롯은 기존 방식의 한계를 넘어, 오류 정정에 필요한 자원을 크게 줄이는 방법을 제시한다.      AWS는 오셀롯 아키텍처의 설계 단계서부터 오류 정정 기능을 내장하고 ‘고양이 큐비트(cat qubit)’를 활용하는 새로운 방식을 채택했다. ‘슈뢰딩거의 고양이’ 사고 실험에서 이름을 따 온 고양이 큐비트는 비트 반전 오류(bit-flip error)를 자체적으로 억제해 오류 정정을 위한 자원을 크게 절감한다. AWS 연구원들은 오셀롯을 활용해 고양이 큐비트 기술과 추가 양자 오류 정정 구성 요소를 최초로 마이크로칩에 결합했다. 이 마이크로칩은 반도체 산업에서 차용한 제조 공정을 사용하여 확장 가능한 방식으로 제조할 수 있다.   양자 컴퓨팅의 발전에서도 하드웨어 기술이 핵심적인 역할을 한다. 과거에도 대형 전자 장치가 반도체 기반 시스템으로 전환되며 컴퓨팅 성능이 비약적으로 향상됐듯이, 오셀롯은 실용적이고 안정적인 양자 컴퓨터를 위한 기반을 마련할 것으로 기대된다.  AWS의 오스카 페인터(Oskar Painter) 퀀텀 하드웨어 디렉터는 “최근 양자 연구의 발전을 통해 오류에 강하고 실용적인 양자 컴퓨터의 등장은 이제 가능성의 문제가 아닌 시간의 문제다. 이러한 과정에서 오셀롯의 등장은 중요한 이정표가 될 것”이라며, “오셀롯 아키텍처로 만들어진 양자 칩은 오류 정정에 필요한 자원이 큰 폭으로 줄어 비용이 기존 방식의 1/5 수준으로 줄어들 수 있다. 이는 실용적인 양자 컴퓨터의 등장을 최대 5년 앞당길 것으로 예상한다”고 말했다.  오셀롯은 두 개의 실리콘 마이크로칩으로 구성되어 있으며, 각 칩은 약 1㎠ 크기다. 이 칩들은 전기적으로 연결된 칩 스택 형태로 결합돼 있으며, 실리콘 표면에는 양자 회로 요소를 형성하는 얇은 층의 초전도 물질이 배치되어 있다. 오셀롯 칩은 14개의 핵심 구성 요소로 구성되어 있으며, 이 요소들에는 5개의 데이터 큐비트(고양이 큐비트)와 이를 안정화하기 위한 5개의 '버퍼 회로, 그리고 오류를 감지하기 위한 4개의 추가 큐비트가 포함된다.  AWS 연구팀의 실험 결과에 따르면, 오셀롯은 비트 반전 시간(bit-flip times)이 1초에 근접하는 성능을 보여주었는데, 이는 기존 초전도 큐비트보다 약 1000배 더 긴 수명을 의미한다. 또한 위상 반전 시간(phase-flip times)은 20마이크로초를 기록했으며, 이는 양자 오류 정정에 충분한 수준이다. 고양이 큐비트는 오실레이터를 통해 계산에 사용되는 양자 상태를 저장하며, 오셀롯의 고품질 오실레이터는 탄탈륨(Tantalum) 초전도 물질의 얇은 필름으로 제작되었다. AWS 재료 과학자들은 실리콘 칩에 탄탈륨을 처리하는 특정 방법을 개발하여 오실레이터 성능을 향상시켰다.