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2025년 AI 산업 경제와 기술 트렌드 전망
이 글에서는 최신 자료와 연구를 바탕으로 2025년 AI 산업 경제와 주요 기술 트렌드를 전망하고자 하며, 이를 통해 AI가 제공할 기회와 해결해야 할 도전 과제를 균형 있게 분석하고자 한다.   2025년은 인공지능(AI)이 경제와 기술 전반에 걸쳐 혁신을 주도하며, 산업 구조와 일상생활에 깊은 영향을 미칠 것이며, 전 세계 산업 경제와 기술 혁신의 중심축으로 자리 잡는 해가 될 것이다. 코로나19 팬데믹 이후 가속화된 디지털 전환과 AI 기술의 융합은 사회 전반에 큰 변화를 가져왔다. 특히, 제조, 금융, 헬스케어, 물류, 교육 등 다양한 산업 분야에서 AI는 단순히 비용 절감 도구를 넘어 새로운 가치를 창출하고, 기존 비즈니스 모델을 재정의하고 있다. 최근 예측 자료에 의하며, AI 에이전트, 엣지 AI, AI 사이버 보안, AI 기반 로봇 등이 성장세에 위치하고 있다.    1. AI 산업 경제 전망 2025년은 경제 성장의 주도 동력으로서의 AI, 글로벌 AI 기술 ,그리고 AI가 가져올 고용과 직업의 변화 등에서 다양한 AI 산업 경제 변화를 예상해 볼 수 있다.  IDC의 보고서에 따르면, 2025년 전 세계 기업들의 AI 솔루션 지출은 약 3,070억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6,320억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 이러한 투자는 AI 기술이 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것임을 시사한다.  글로벌 컨설팅 기업 PwC의 보고서에 따르면, AI는 2030년까지 세계 GDP를 약 15.7조 달러를 증가시킬 것이며, 이는 연평균 14% 이상의 성장률에 해당된다고 예측했다. 이는 AI 기술이 단순히 비용 절감 도구를 넘어 새로운 부가가치를 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여주는 예측이다.  PwC는 보고서에서 AI에 대해 몇 가지 강조한 점이 있는데, 첫째, AI는 글로벌 경제의 생산성과 GDP 잠재력을 변화시킬 수 있으며. 이를 실현하기 위해서는 다양한 유형의 AI 기술에 대한 전략적 투자가 필요하다고 하였다. 둘째, 노동 생산성 향상이 초기 GDP 증가를 주도할 것이며, 기업들은 AI 기술을 활용해 노동력의 생산성을 ‘증강(augment)’시키고 일부 작업과 역할을 자동화하려 할 것이라고 하였다. 셋째, 2030년까지 전체 경제적 이익의 45%는 제품 개선에서 비롯될 것이며, 이는 소비자 수요를 자극하게 되어 AI가 더 다양한 제품을 제공하고, 시간이 지남에 따라 개인화, 매력도, 경제성을 높이기 때문이라고 하였다. 넷째, AI로 인한 가장 큰 경제적 이익은 중국(2030년 GDP 26% 증가)과 북미(14.5% 증가)에서 발생할 것이며, 이는 총 10.7조 달러에 달해 전 세계 경제적 영향의 약 70%를 차지할 것으로 전망하였다. 특히, 스마트 팩토리, 자동화 물류 시스템, 지능형 고객 서비스 등이 AI 기술 적용의 대표적인 사례로 들 수 있다. 예를 들어, 독일의 Siemens는 자사의 스마트 팩토리에서 AI를 활용해 제조 공정을 최적화하여 생산성을 20% 이상 향상시켰으며, 물류 업계에서는 Amazon이 자율주행 로봇과 AI 기반 물류 분석을 통해 배송 시간을 단축시킨 바 있다.   ***상세 내용은 PDF로 제공됩니다.   조영임 교수 / 가천대 컴퓨터공학과
작성일 : 2025-04-18
웨스턴디지털, 대규모 HDD 희토류 리사이클링 프로그램 착수
웨스턴디지털이 마이크로소프트, 크리티컬 머티리얼스 리사이클링(CMR), 페달포인트 리사이클링과 함께 하드디스크 드라이브(HDD) 희토류 리사이클링 파일럿 프로그램에 착수한다고 발표했다. 클라우드 데이터센터 인프라의 핵심 구성 요소인 HDD는 재료 과학, 기계 공학, 물리학이 융합된 정밀 디바이스다. HDD는 데이터를 정밀하게 읽고 쓰기 위해 네오디뮴(Nd), 프라세오디뮴(Pr), 디스프로슘(Dy) 등 자기적 특성이 뛰어난 희토류 원소를 사용한다. 하지만 기존의 재활용 방식은 이러한 자원의 극히 일부만 회수할 수 있어 대부분의 희토류는 그대로 폐기되고, 이는 곧 자원 손실로 이어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웨스턴디지털과 세 파트너사는 이번 파일럿 프로그램으로 약 2만 2700kg에 이르는 폐 HDD, 마운팅 캐디 및 기타 자원을 고부가가치 자원으로 전환하는 데 성공했다고 밝혔다. 이러한 과정은 환경에 미치는 영향을 최소화하는 동시에 새로운 정밀 분리 시스템을 구축하며, 산을 사용하지 않는 친환경 공정을 통해 희토류 원소뿐 아니라 금(Au), 구리(Cu), 알루미늄(Al), 철강(steel)과 같은 금속을 회수하여 미국 내 공급망에 다시 투입됐다. 이 자원들은 전기차, 풍력 터빈, 첨단 전자기기 등 다양한 산업 분야에서 활용될 예정이다. 웨스턴디지털은 “이 리사이클링 프로세스가 전 세계적으로 확대된다면 기존 자원 회수 방식과 비교해 훨씬 높은 효율로 희토류를 미국 내 공급망에 재투입할 수 있으며, 인류와 환경에 큰 영향을 미치는 신규 채굴의 필요성도 크게 줄일 수 있을 것”이라고 기대했다. 전 세계 희토류 생산량의 85% 이상이 미국 외 지역에서 생산되며, 미국 내 리사이클링 비율은 10% 미만에 그치고 있는 것으로 알려져 있다. 이번 파일럿 프로그램에 사용된 자원은 미국 내 마이크로소프트 데이터 센터에서 수집됐다. 웨스턴디지털이 밝힌 내용에 따르면 이 프로그램은 경제성과 실행 가능성을 입증했으며, 미국 내 공급망에서 활용할 수 있는 희토류 및 자원의 약 90%에 달하는 회수율을 기록했다. 고도화된 화학 공정과 정밀한 부품 분리를 통해 공급 원료의 약 80%를 질량 기준으로 회수하는데 성공했으며, 이를 통해 폐기될 수 있었던 자원을 다시 활용 가능한 자원으로 전환하는 데 성공했다. 생애주기분석(Life Cycle Analysis) 기준으로 볼 때, 해당 공정은 기존의 채굴 및 가공 공정과 비교해 온실가스 배출을 약 95% 절감하는 것으로 분석됐다. 전체 희토류 산화물(Rare Earth Oxide) 생산을 미국 내에서 완료함으로써 운송 과정에서 발생하는 탄소 배출을 줄이고 미국 공급망의 탄력성을 높이는데 기여하고 있다. 웨스턴디지털은 이 프로그램을 통해 고순도이면서 지속 가능한 방식으로 확보된 자원을 다양한 산업에 공급함으로써, 데이터센터를 포함한 희토류 의존 산업의 환경 영향을 줄이는 데 기여할 수 있다고 밝혔다. 웨스턴디지털의 재키 정(Jackie Jung) 글로벌 운영 전략 및 기업 지속가능성 담당 부사장은 “이번 프로젝트는 데이터 스토리지 관리의 사용 후 관리를 새롭게 정의하는 기준이 될 것”이라며, “빠르게 변화하는 데이터 환경에서 단순히 디바이스 수명 주기를 넘어선 혁신이 중요해지고 있다. 웨스턴디지털은 파트너들과 함께 수명이 다한 스토리지 디바이스를 미래를 위한 핵심 자원으로 전환하고 있으며, 동시에 환경 보호는 물론 미국 경제와 공급망을 강화하는데 앞장서고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 이정표를 넘어 필수 금속 및 소재의 대규모 재활용을 실현하기 위한 청사진이 될 것”이라고 강조했다. 마이크로소프트의 척 그레이엄(Chuck Graham) 클라우드 소싱·공급망·지속가능성 및 보안 사업부문 수석 부사장은 “이번 파일럿 프로젝트는 모든 관계자들이 보여준 노력의 결실이며, 지속 가능하면서도 경제적인 HDD 사용 후 관리가 충분히 가능하다는 사실을 입증했다”면서, “HDD는 데이터센터 인프라의 필수적인 요소이며, 마이크로소프트는 순환형 공급망 구축에 집중하고 있다”고 전했다. 크리티컬 머티리얼스 이노베이션의 톰 로그라소(Tom Lograsso) 이사는 “친환경, 비산성 중성 용해 재활용(ADR) 기술을 실험실 수준에서 8년 만에 상용화 단계까지 확장한 것은 놀라운 성과”라며 “AI의 확산으로 HDD 스토리지 수요가 전 세계적으로 증가할 것으로 전망되는 만큼, 이 프로젝트가 갖는 의미는 상당하다”고 밝혔다. 페달포인트 리사이클링의 브라이언 디셀호스트(Brian Diesselhorst) CEO는 “이번 프로젝트는 전략적 주요 금속 확보 및 회수라는 우리 회사의 미션을 실현한 사례”라며, “기업 간 협업이 자원 회수와 재활용에 미칠 수 있는 긍정적인 영향을 명확히 보여주는 결과”라고 말했다.
작성일 : 2025-04-18
다쏘시스템-울산대 SW중심대학사업단, 주요산업 및 지역인재 육성 위해 협력
다쏘시스템은 울산대학교 SW중심대학사업단과 소프트웨어 전문 인재 양성 및 지역 산업 발전을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약은 과학기술정보통신부의 SW중심대학사업의 일환으로 추진됐다. 향후 다쏘시스템코리아와 울산대학교는 긴밀한 산학 협력을 통해 조선해양, 자동차, 석유화학, 첨단산업 등 울산 지역 주력산업 디지털 전환과 실무형 인재 육성에 박차를 가할 예정이다. 양 기관은 울산의 주력 산업인 조선해양, 자동차, 석유화학, 첨단산업을 중심으로 산업특화형 융합전공 교육과정을 지원하고, 실무 중심의 산학 프로젝트 및 실습 훈련을 확대한다. 또한 국내외 전문 교육과 인턴십 프로그램 운영, 지역 기업의 연구개발(R&D) 활성화를 위한 기술 및 정보 교류 등 다양한 분야에서 협력해 나가기로 했다. 다쏘시스템코리아는 3D익스피리언스 플랫폼을 기반으로 한 실습 중심 교육 프로그램을 제공함으로써, 학생들이 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 기술 역량을 갖춘 소프트웨어 전문 인재로 성장할 수 있도록 지원할 계획이다. 다쏘시스템코리아는 이를 통해 울산 산업의 경쟁력 강화와 디지털 전환 가속화를 동시에 이끌어낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “울산대학교와의 이번 협력을 통해 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 실무형 교육 프로그램을 제공하고, 울산 주력산업의 디지털 전환에 기여할 수 있기를 기대한다”며, “기술 중심의 교육 협력을 통해 지역 인재들이 글로벌 산업에서 경쟁력을 갖춘 전문 인력으로 성장할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다. 울산대학교의 김종면 SW중심대학사업단장은 “이번 협약을 통해 울산의 핵심 산업과 밀접하게 연계된 실질적, 현장 중심의 교육 콘텐츠를 제공함으로써, 학생들이 산업 수요에 부합하는 실무 역량을 갖춘 인재로 성장할 수 있는 기반을 마련할 것”이라며 “글로벌 무대에서도 학생들이 경쟁력을 갖출 수 있도록 다양한 경험과 기회를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 다쏘시스템코리아는 이번 울산대학교와의 협력을 계기로 국내 대학과의 기술 및 정보 교류를 지속적으로 확대해 나가는 동시에, 지역 산업의 디지털 전환과 미래 경쟁력 강화를 계속해서 지원할 예정이라고 전했다.  
작성일 : 2025-04-16
[신간] 디지털 트윈 가이드
공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 / 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 정가 30,000원 / 이엔지미디어   디지털 전환(DX)의 본격화와 함께 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 산업계의 관심이 높아지는 가운데, 관련 내용을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었다. 이번 책자는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회와 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 운영 중인 ‘디지털 트윈 전문가 교육’ 참여 위원들이 공동으로 기획하고 집필한 결과물로, 디지털 트윈의 개념과 핵심 기술부터 실제 산업 적용 사례, 도입 전략, 관련 솔루션 및 기업 정보에 이르기까지 폭넓은 내용을 담고 있다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 시스템을 가상 공간에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설/건축, 플랜트, 헬스케어, 항공우주, 도시 계획 등 다양한 산업에서 활용되며 혁신을 주도하고 있다. 특히 3D CAD, CAE, PLM, XR, IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 등 다양한 기술이 융합되어 실시간 모니터링과 예측 분석, 최적화를 가능하게 하며, 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 기여하고 있다. <디지털 트윈 가이드>는 디지털 트윈 기술을 처음 접하는 입문자부터 실무자 및 정책 관계자까지 모두 참고할 수 있는 자료로, ▲ 디지털 트윈의 정의 및 개념 ▲ 핵심 기술 및 솔루션 ▲ 국내외 산업별 적용 사례 ▲ 도입을 위한 전략과 가이드라인, 국가 로드맵 ▲ 디지털 트윈 관련 기업 및 소프트웨어 소개 등을 수록했다. 특히 책자에 수록된 기업 및 솔루션 정보는 지속적으로 업데이트될 예정이며, 참여를 원하는 기업은 <캐드앤그래픽스>에 별도 문의하기 바란다. 이 책자를 기획한 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 가이드는 디지털 트윈이 단순한 기술이 아닌 산업 혁신의 핵심 도구로 자리 잡아가고 있는 시점에서, 산업 전반의 실질적인 이해와 도입을 돕기 위해 기획되였다”면서, “디지털 전환 시대의 실용적 참고서로서 다양한 산업 종사자들에게 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다. 도서구입은 링크 에서 확인 가능하다.
작성일 : 2025-04-15
알테어, 육군사관학교와 국방 AI 인재 양성 위한 업무 협약 체결
알테어가 육군사관학교와 국방 인공지능(AI) 인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약에 따라 알테어는 육군사관학교에 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어를 향후 3년간 무상으로 지원한다.   양 기관은 이번 협약을 통해 국방 기술 혁신과 디지털 전환을 가속화하고, 학술 및 연구 활동을 강화하여 국방 분야의 실무 역량을 증진할 계획이다. 알테어는 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어와 교육 자료, 기술 지원을 제공함으로써 육군사관학교 생도들이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.   알테어가 제공하는 AI 기반 시뮬레이션 기술은 실제 실험이 제한적인 국방 환경을 정밀하게 가상 재현해, 다양한 시나리오를 빠르게 분석하고 전략 수립과 장비 개발의 효율을 높일 수 있다. 알테어는 이러한 기술적 강점을 국방 교육 및 연구에 접목해 실전형 인재 양성을 적극 지원할 계획이다.   육군사관학교장인 소형기 소장은 “이번 협약은 4차 산업혁명 시대에 부합하는 첨단기술 역량을 갖춘 미래 지휘관 양성을 위한 중요한 전환점이 될 것이다. 육군사관학교는 과학기술 강군을 선도할 창의적이고 융합적인 리더 육성에 더욱 매진하겠다”라는 소감을 밝혔다.   알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 “육군사관학교와의 협력을 통해 AI와 시뮬레이션 기술이 국방 분야에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있도록 전폭적인 지원을 아끼지 않을 것”이라며, “이번 협약을 계기로 국방 기술 혁신 및 실무 역량 강화를 위한 산학 협력 모델을 지속 발전시켜 나가겠다”고 말했다.  
작성일 : 2025-04-14
한국산업지능화협회, 한국공작기계산업협회와 공동으로 자율제조 세미나 개최
한국산업지능화협회는 4월 8일 한국공작기계산업협회와 함께 ‘공작기계 산업의 AI 자율제조 세미나’를 공동 개최했다고 밝혔다.  이번 행사는 공작기계 산업 기업과 AI 기술 관련 전문 기업, 전문가 등 총 150여 명이 참석했으며, 인공지능에 의한 디지털 전환과 공작기계 산업을 중심으로 한 자율제조 기술과 구축 사례를 중심으로 실질적 전략을 논의했다. 기조강연으로는 한국생성AI파운데이션의 송세경 회장이 ‘생성형 AI로 인해 촉발된 AX 혁명’을 주제로 AI를 통한 디지털 전환 가능성을 조망했다. 이어 DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계 적용과 SDM(Software Defined Manufacturing) 기술 동향’을 소개했다.  인터엑스의 박정윤 대표는 ‘공작기계를 중심으로 한 AI 자율제조 핵심 기술과 구축 사례’를 발표하며, 관련 기업의 현실적 접근방법을 제시했다. 마지막 세션에서는 한국산업지능화협회 노성록 센터장이 ‘AI 자율제조 추진 전략’ 발표를 통해 정부의 지원 프로그램을 소개하였다.  한국산업지능화협회의 임성준 산업융합본부장은 “협회는 AI 자율제조 생태계를 조성하고자 역량 있는 수요기업과 AI 공급기업 간의 매칭을 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.  
작성일 : 2025-04-08
스마트공장 공급기업 리스트(2310개사 명단)
중소벤처기업부_스마트제조혁신추진단 스마트공장공급기업 * 스마트공장사업관리시스템 (smart-factory.kr, 중소기업기술정보진흥원(기정원) 스마트공장추진단) 개방 데이터입니다. * 스마트제조혁신추진단 사업관리시스템에 등록되고 스마트 공장을 보급하는 공급기업에 대한 정보입니다. * 데이터 구성은 부여번호, 회사명, 대표자, 주소, 담당자, 담당자직위, 담당자 전화번호 순입니다. * 상세 데이터는 첨부 파일 참조 등록일 : 2024-04-11   기업명_1 기업명_2 기업명_3 기업명_4 피플앤드테크놀로지 이성 캠틱종합기술원 케이에스콘컨설팅지원단 한국인공지능제조이니셔티브 금화이엔에스 삼성물산앤텍 에이블에스티에이 인터테크 인텔리팅스 호인 경북테크노파크 서울테크노파크 남동기계 노르마 단디코리아 모비스 섹타나인 에이씨앤티시스템 엔텔스 오시에스티 조인피아정보 진성엠텍 커머스톤컨설팅 케이피엠 콤텍시스템 킨스미디어 포에스텍 )알엠에이 3디나라 Dev. 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나이스솔루션뱅크 나이스솔루션 나인티시스템 나테크시스템 남경소프트 내담씨앤씨 네모소프트기술 네모시스템즈 네오테크 네이처아이 넥스젠(NEXGEN) 넥스타테크놀로지 넥스트 넷큐브 넷킬러 넷플러스 노리시스템 노마드랩(nomadlab) 노블시스템 노스스타컨설팅 농심엔지니어링 누리꿈소프트 누리솔루션 뉴21커뮤니티 뉴젠제트 뉴젠홀딩스 다겸 다다인포 다름 다모아시스템 다빈소프트 다빈치이미징 다성공 다우데이타 다인정보 다일시스템 다임리서치 닮은꼴소프트 대경테크 대곡엔지니어링(dkeng) 대광테크 대림스타릿 대림전기 대명산업기술 대명포장기계 대성산업정보시스템사업부 대성솔루션 대성정보시스템 대신티엔아이 대영기계공업 대웅소프트 대웅이엔지 대윤계기산업 대한에프에이시스템 대한피앤씨 대호테크 더베스트 더브로시스템 더블유피솔루션즈 더블유피솔루션즈영남지사 데이타시큐리티 데이타엠테크 데이터랩(Data-Lab) 데이터사이언스랩 데이터에듀 데이터텍 덴티움 도넛소프트 도미노코리아 도울정보기술 도원정보 동국시스템즈 동성종합상사 동우fa 동우팜투테이블 동원테크 두레정보 두베 두이엔지 듀팩장원기계 드림소프트웨어 디노웍스 디딤솔루션코리아 디바이즈솔루션 디버스코리아 디브이아레나 디비밸리 디시스 디알비오토메이션 디에스엠이정보시스템 디에스테크 디에스티 디에이치텍 디오에프연구소 디인사이트 디제이메디 디지이노 디지코리아 디지테크정보 디케이랩 디케이이노베이션 디티패스 디포커스 딥파인 라온로보틱스 라온비즈컴 라온프렌즈 라온피플 랜택시스템코리아 랩투마켓 런시스 레드빈소프트 레보소프트 레이드백 레이월드 레인보우시스템 로고스아이티 로드브레인 로드에프에이 로봇밸리 로비고스 로이랩스 로임시스템 롯데정보통신 리얼시리우스 리얼타임테크 리치앤타임 리컨소프트 리팩시스템 링크투어스 마누메디텍 마이헨지 마크로버 마크베이스 마크애니 맥스트 메가존클라우드 메디케이시스템 메리츠엔지니어링 메이커스 메이크노우 메틀러토레도코리아 명도시스템 모노소프트 모던에이아이비전솔루션 모비어스 모이다 모토텍 무진소프트 문수산업기술 미건에스티 미라콤아이앤씨 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자이언트팩토리 자이오넥스 재단법인세종테크노파크 재성전기 재이시스템 재현AUTONICS 전진이엔지 정우엠브이에스 정우하이테크 정현소프트 제니스이엔지 제르메스 제이드테크 제이디텍 제이랩 제이메디덴 제이솔루션 제이씨엔에스(JC&S) 제이씨엠 제이앤비소프트 제이에스글로벌 제이에스테크 제이에스테크 제이엔이시스텍 제이엘테크(JLtech) 제이원솔루션 제이투테크 제이피에스코리아 제이픽스 제일엔텍 제타소프트 제트핑거소프트 젠틀에너지 젯스퍼트 조앤소프트 조은인포텍 조은전기 조이랩 조이팩토리 조인텍스컴 주)가자 주)대일엔지니어링 주)리눅스아이티 주)솔트 비에스피솔루션 가람에이앤피 가온아이티 가이온 가주정보기술 거성개발 고성엔지니어링 그린캠퍼스 글로벌탑테크 금강시스템스 기원테크 나다 나우로보틱스 나우리 나이스테크 낭만상회 내셔널옵틱스 네오유비 네오컴즈 네트워크코리아 넥솔시스템 넥스에이아이티 노드데이타 노드블랙 노리앤드 노버스메이 뉴로메카 뉴로센스 다만듬소프트 다바랩 다온씨엔에스 다인이엔지 단비 대단 대도 대성로보텍 대한아이앤에스 더모모스 더블에스텍 더블오 더블유엔피 더블유피 더블티 더쎈 데이터다이나믹스 뎁스 도구공간 도성하이텍 동아에프에이 동아티지 동양엔아이엔씨 동우지씨에스 두루소프트 두잇 드림소프트 드림이에스 디밀리언 디벨룹 디아이엔씨 디에이치테크 디에이치테크 디엑사 디엠스튜디오 디엠테크컨설팅 디와이엠씨 디지털바인즈 디코 디타스 딥브레인 라임프렌즈 라플러스 래딕스 러봇 레드키 로그인서광 로드피아 로맨 로탈 로픽 루텍 루트시스템 리더스알앤디 리쉐니에 리스너 리안 리엔씨소프트 리오소프트 리오정보기술 린치핀 마르다 마이스 마크원테크 만인의공평한법률 매일정보기술 매직에코 맨앤로봇 멀티로봇 메이븐 메이어스 메이크 메타덱스터 모빅랩 모은정보기술 몰드케어 무른모 미라클시스템즈 미러웍스 미트소프트 미트웨어 바로에이아이 바스떼 바심 바우텍 베이스원 베터리얼 벡스 보라 보토 부현 뷰시에스 브릭스 브릴리언트시스템즈 브릴스(BRILSCorp.) 블로켓 비던 비디텍 비알지 비에스소프트 비에이치데이타시스템 비엔씨테크 비잉테크 비전라이즈 비전에프에이 비즈니스인사이트 비즈비 비즈에스아이 비즈웰 비즈코퍼레이션 비즈포스 비츠로시스 비카누스 비컨코리아 사라시스템 삼영씨앤씨 삼오기공 삼익의공간 삼인에이치엔티 상동 성신에프에이 성진플러스 성하에너지 세원에스텍 소나무정보기술 소프트넷 솔루션베이 쉐어드원 스마트앤유 스마트에스아이 스마트원큐 스마트웨이브 스마트해썹앤팩토리 스콘 스피폭스 시너지솔루션 시노시스 시스노바 신라시스템 신성씨에스 심비즈코리아 심지 싸이텍 썬더디에스 썬에이치에스티 쏨텍 쓰리데이즈 쓰리디오토메이션 씨메스 씨앤디 씨앤에프에이 씨앤테크 씨에스리 씨엠티 씨테크시스템 아우라프리시젼 아이브 아이시냅스 아이에스엠씨 아이엔포 아이엠지로드 아이커넥트 아이투엘 아이티몬 아이핌 아이하랑 아인커뮤니케이션 아크웰 아테스 아프로푸드 알텐코리아 알티엠 암스 애드아임 애드온소프트 애브리 애자일소다 에스더블류에스 에스아이웨어 에스앤디인포 에스에이치아이 에스에프이 에스엠티비전 에스케이이 에스티이피 에이비에이치 에이스로보테크 에이아이네이션 에이아이비즈 에이에스씨 에이엠시 에이치비전 에이치아이디 에이치앤아이 에이치앤케이이앤지 에이케이시스템 에이투지로보틱스 에이투지시스템 에인트체인소프트 에티버스 엔에스솔루션 엔케이시스템 엔터인 엔티로보틱스 엔피비컨설팅 엘로이랩 엘앰캐드 엘지알앤디 엠디알 엠아이테크 엠이티 엠제이비전테크 엠테스 엠투코리아 엣지크로스 여누솔루션 영광테크 오웬스그룹 오즈시스템 오토 오토메스텔스타 옥토 올립스 와따 와이리즘 와이씨코퍼레이션 와이알솔루션 와이앤와이 와이젠테크 와이즈컨 와토솔루션 와트 우드앤소프트 우성기계 우진코퍼레이션 원플 웨이츠 웨코 웰티에스 웹싱크 위에이아이 위존강남사업장 위트소프트 윌네트 유니전스 유니컴퍼니 유디에이시스템 유락 유비덤 유비즈 유비테크 유시스 유일전산 이노비 이맥스아이씨티 이맥스에스엔시 이모두 이안 이에스지테크 이에스티 이엔에스코리아 이엔지소프트 이엠에스 이엠포커스 이지아이 이지엠 이트랜드 이플러스 인그리드 인더핸즈 인랩 인바이트 인베스티 인시스템 인터엑스 인포마인드 일렉트릭스 정도기술 제로클래스랩 제스엔지니어링 제스텍 제오시스 제이솔루션 제이앤케이씨 제이엘티 제이엘티 제이이엔지 제이투모로우원 제이플랩 제타 줌인테크 지경솔루텍 지넷시스템 지로보틱스 지메이드 지비소프트 지성솔루션컨설팅 지아이엠티 지앤씨소프트코리아 지앤아이시스템즈 지에스에프시스템 지에스피솔루션 지엔디비즈 지엠티 지오이즈 지오티솔루션 지텍 칼만텍 캐디언스시스템글로벌 캐롯아이 커스토메이드 컴퓨터메이트경기 케이교정원 케이디에이 케이어드밴텍 케이언트 케이이노텍 케이티 켄즈 코덱스브리지 코레토 코보시스 코아솔루션 코인트컴퍼니 쿳션 큐오 크레아텍 크레오티 키미이에스 키소스 키플러스 타이니웨이브 타키온테크 태성소프트기술 테이크 텍트원 토탈이엔지 투두 투비시스템 트니랩인 트라이비스 트라이포드랩 트러시스시스템 티라유텍 티비씨 티앤엠테크 티에스엠알앤디 티에스티이 티원 팀솔루션 파람스 파스이엔지 파시디엘 팔피엠 팜소프트 팩앤롤 팩토리솔루션 퍼스펙티브 페니소프트 평화아이씨티 포블럭스 프라이머리넷 플레이팅코퍼레이션 피엔아이 피엔에이 피엘피엔지니어링 피플인사이드 하나로보텍 하드웰소프트 하이브테크놀로지 하이스마트 하이지노 하이퍼놀로지 한경솔루션 한국네트웍스 한국미래에너지 한국스마트해썹 한국엠프로 한국유체 한국자동화기술 한다랩 한빛테크윈 한사랑시스템 한성데이타시스템 한진에프에이에스 현대디에스 호우캐스트 화담소프트 화이트박스 뉴아틀란 다울피피티 디노 마스터코리아 맥스피아 미소시스템 벗님지유아이 세정로봇 수인정보 신성정공 싸이언 에스엠피쓰리 에스지 에스티솔루션 에어풀 에이디에스테크 에이테크 에이피씨소프트 엔에스솔루션 원오토텍 위피엔피 유유랑컴퍼니 이노템즈 이디티 이엠솔루션 인써프 인포젠 제이앤케이컴즈 제패 진영비엔씨 케이피티 코어텍 큐빅스 타스 타운넷 테이큰소프트 투유즈 튜링시스템 포인트시스템 하림솔루션 한영에스에프 화인소프트 휴웰프라임 주인정보시스템 중외정보기술 중원 지남소프트 지비로터리 지성소프트(jisungsoft) 지식시스템KSTEC 지아이컴퍼니 지아이티 지아인홀딩스 지에스아이티엠 지에이치온 지엔소프트 지엔지소프트 지엔티소프트 지엔티피플 지엘티코리아 지엘파워 지오디에스(GODS) 지오디엑스 지오지에스 지원ENG 지음소프트 지이티 지인씨앤아이 지컴패니 지피헬스 진성알엔디 진승정보기술 진영에프에이 진흥기계 징코스테크놀러지 참바른기술 청아시스템 체킹 카멘스 카이엠 칸에스티엔 칼라토크 캐드윈시스템 케이데이터랩 케이디인터내셔널(KD) 케이베이스 케이아이티밸리 케이엠디지텍 케이지아이씨티 케이티에스 케이티하이텔 코너스톤테크놀러지 코닉오토메이션 코로아이 코론 코리아솔루션 코리아스마트시스템 코메스 코베스트 코비솔루션 코스카 코아글로벌 코아정보기술 코앤코시스템 코어엠 코오롱베니트 코코넛사일로 코코스소프트웨어협동조합 쿠라고아시아 쿤텍 큐브세븐틴 큐빅테크 큐시스템 큐이알피 크레스프리 크레플 크리샤 큰솔시스템 클라우드네트웍스 클래드코리아 클릭원스 키움소프트 타이거컴퍼니 타이아 태성테크놀 태진솔루션 태창기계공업 터크코리아 테라씨스템 테라앤금일 테라스트림 테스트웍스 테이아 테크앤아이코리아 텔스타 투윈시스템 트라이텍 트루메카 트리오엔지니어링 트리플렛 티쓰리큐 티아이에스 티에스아이코리아 티에스에스 티에스엔랩 티에이케이정보시스템 티엔씨파트너 티엔에스에이아이 티엠디 티오에스 티티아이 팀레피소드 팀에브리웨어 팁스밸리 파란소프트,포토솔루션 파워레이저 파워인사이트 파이오링크 파이팅랩 파인로봇 패스컴바인 퍼씨엠 평화하이텍 포메이션랩스 포스켄 포스코DX 포와이즈 포인트 포테닛 포휴먼테크 폴스타에프에이 푸른들소프트 푸름인더스트리 퓨처메인 프라임컴퓨터 프레임소프트 프로인스텍 프리즘 피디엠테크 피앤피어드바이저리(P&PAdvisory) 피엘지 피피에스 필리퍼 하나머티리얼즈 하드콘 하이네트서비스 하이로보틱스코리아 하이젠모터 하이텍앤솔 한국교정시험기술 한국도키멕대구공장 한국보싸드 한국생산성본부 한국소니전자 한국솔루션 한국스마트기술센터 한국아이엘에스 한국아즈빌 한국에어로소프트 한국오므론제어기기 한국요꼬가와전기 한국전기 한국전력정보 한국제일 한국코바텍 한국트럼프지엠비에이취 한국환경안전관리 한국후지냉기 한국후지필름비즈니스이노베이션 한독기술 한맥콘트롤즈 한빛에스아이 한솔피앤에스아이티서비스부문 한스마테크 한스코시스템즈 한양대학교산학협력단 한양로보틱스 한영디에스 한울시스템 해솔정보시스템 허브디티 헤리트 헬로우피플 현대오토에버 현대정보시스템 화담소프트 화인정보기술 효원기계 효원테크 효원텍 휴먼시스템    
작성일 : 2025-04-04
로보톰, 한국건설기술연구원 스마트 건설기술 실·검증 연구 지원사업 선정
AIoT 기반의 로보틱스 주거 설루션 기업인 로보톰은 한국건설기술연구원(이하 건설연)이 주관하는 ‘2025 스마트 건설기술 실⋅검증 연구지원사업’에 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 로보톰은 ‘로보틱스 주거 구현을 위한 RA-BIM 최적화 기술 개발’ 과제를 통해 미래형 스마트 주거 환경 구현에 속도를 낼 계획이다.  ‘스마트 건설기술 실검증 연구지원사업’ 은 창의적 아이디어와 기술 역량을 보유한 스타트업과 전문 연구팀 간 1:1 매칭을 통해, 실험실 수준의 기술을 실제 주거·건설 환경에 검증하고 상용화 가능성을 높이기 위한 사업이다. 이번 선정으로 로보톰과 건설연이 공동 개발하는 RA-BIM(Roboterior Automated Building Information Modeling) 시스템은 공간 치수 자동 변환 모델링과 규칙 기반 자동 설계 검토 알고리즘을 기반으로, 로보틱스 인테리어 ‘로보테리어’의 효율적인 배치와 공간 최적화를 자동으로 수행하는 기술이다. 이 시스템은 공간 측정, 제품 배치, 설계 검토 등 복잡한 작업을 자동화해 공간 설계 소요 시간을 80% 이상 단축하고, 기존 설계 방식 대비 비용은 70%, 오류율은 20% 이상 줄이는 것을 목표로 한다. 로보톰은 “시각화된 인터페이스(UI)를 통해 사용자가 직접 맞춤형 공간 구성을 선택할 수 있어, 공간 설계의 접근성과 사용자 만족도를 높일 수 있을 것”으로 기대하고 있다. 로보톰은 실험실 단계를 넘어 실제 현장에서도 기술의 유효성을 검증할 계획이며, RA-BIM 기반 스마트 주거 시스템을 적용하며 전시 및 실거주 테스트를 병행하고, 사용자 피드백을 반영한 반복 개선을 통해 기술의 완성도를 높일 계획이다. 건설연 스마트건설지원센터의 한재구 센터장은 “스마트건설지원센터는 유망한 스마트 건설 기업의 발돋움을 위해 실검증 지원 사업을 추진 중에 있으며, 로보톰이 보유한 로보테리어 설루션이 이번 사업을 통해 그 가치를 제대로 증명 받을 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 로보톰의 윤세용 대표는 “로보톰은 AIoT와 로보틱스 기술을 융합하는 로보틱스 전문가와 이를 주거 공간에 구현할 수 있는 건축 전문가로 구성된 팀이다. 이번 건설연과의 공동 연구를 통해 로보톰의 핵심 기술력을 한층 더 고도화하고 로보테리어의 확산에  박차를 가할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-04-03
[에디토리얼] 제조 혁신의 나침반, 자율화와 지속가능성의 조화로 향한다
연초 개최된 CES 2025와 최근 열린 AW 2025(2025 스마트공장·자동화산업전)에서는 제조업의 미래를 엿볼 수 있는 주요 이슈가 주목을 끌었다. 두 행사에서 공통적으로 강조된 핵심 주제는 ‘자율화’와 ‘지속가능성’으로, 이는 향후 제조업이 나아갈 방향성을 제시했다는 점에서 관심을 모으고 있다.   자율화 : AI와 로보틱스의 융합 CES 2025에서는 인공지능(AI)과 로보틱스의 결합이 제조업 혁신의 중심으로 떠올랐다. 특히, AI 기반의 로봇 기술은 생산 공정의 자동화 수준을 높이며, 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여하고 있다. 다양한 기업이 AI와 로보틱스를 활용한 스마트 공장 설루션을 선보이며, 실시간 데이터 분석과 예측 유지보수를 통해 생산성을 극대화하는 방안을 제시했다. AW 2025에서도 자율 제조로의 전환이 주요 화두로 다루어졌다. ‘자동화에서 자율화로(Automation to Autonomy)’라는 슬로건 아래, AI와 빅데이터를 활용한 자율 제조 시스템이 소개되었다. 이는 인간의 개입을 최소화하면서도 높은 생산 효율성을 유지할 수 있도록 지원하는 방향으로 발전하고 있다.   지속가능성 : 에너지 효율화와 친환경 공정 지속가능성은 두 행사에서 공통적으로 강조된 또 다른 이슈였다. CES 2025에서는 친환경적인 생산 방식을 도입하고 에너지 효율성을 높이는 기술이 주목받았다. 특히, AI를 활용하여 생산 공정의 에너지 소비를 최적화하고, 탄소 배출을 줄이는 노력이 강조되었다. 또한, 지속 가능한 건설을 위한 혁신 제품도 집중 조명을 받았다. AW 2025에서도 에너지 효율화와 지속가능성은 중요한 주제로 다루어졌다. 스마트 물류 시스템의 도입으로 물류 과정에서의 에너지 소비를 줄이고, 효율성을 높이는 방안이 제시됐다. 또한, 디지털 전환을 통한 자원 관리의 최적화로 환경 부담을 감소시키는 전략이 강조되었다.   미래 제조의 설계도를 그리다 이처럼 CES 2025와 AW 2025에서 제시된 ‘자율화’와 ‘지속가능성’은 제조업의 미래를 이끌어갈 핵심 이슈로 부상했다. AI와 로보틱스의 융합을 통한 자율 제조 시스템의 구축과 에너지 효율화 및 친환경 공정의 도입은 제조업의 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 발전을 실현하는 데 필수적인 요소로 자리매김하고 있다. 앞으로 제조업에서는 단순한 기술 혁신을 넘어, 환경과 사회적 책임을 고려하는 포괄적 설계가 요구될 것으로 보인다. 또한 AI의 도입과 적용으로 산업 전반에 큰 변화가 예상된다. 따라서 새로운 변화의 흐름을 읽어낼 수 있는 통찰력과 함께 새로운 시대를 이끌 인재 양성을 위해 정부와 기업, 학교 모두 적극적인 노력을 기울여야 할 때다.   ■ 박경수 캐드앤그래픽스 기획사업부장으로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/ DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고, 행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. 또한 CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야에서 발로 뛰는 취재기자로도 활발하게 활동 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
앤시스 플루언트를 이용한 혈류 해석 워크플로
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   다양한 산업에서 제품 설계 및 안정성 평가를 위한 실험에 많은 비용과 노력이 소요됨에 따라, 가상의 공간에서 사용자가 원하는 실험 환경을 구성하여 결과를 도출하는 방식이 증가하고 있다. 또한, 해석을 많이 활용하지 않던 산업군에서도 시뮬레이션을 도입하는 단계에 있다. 그 중 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 해석과 임플란트 해석에 대한 수요가 증가하고 있다. 해석 결과를 바탕으로 안정성과 구조적 성능을 평가하고, 이를 임상 결과 데이터로 보완하는 과정이 이루어지고 있다. 이번 호에서는 3D 슬라이서(3D Slicer)와 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)를 활용하여 혈관 모델링부터 혈류 해석까지의 워크플로를 소개하고자 한다.   ■ 김지원 태성에스엔이 FBU-F1팀의 매니저로, 열 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   현재 대부분의 기업이 시뮬레이션을 적극 적용하고 있으며, 특히 바이오 산업에서는 환자의 CT 정보를 기반으로 한 혈류 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 분석은 혈관 협착증 및 인조혈관의 안정성과 구조적 성능을 평가하는 새로운 방법으로 중요한 역할을 한다. CT와 MRI 기술의 발달로 체내 모습을 3D 영상으로 시각화할 수 있게 되면서, 유체역학과 의학 간 융합 연구의 발전이 기대되고 있다. 특히 혈관 질환의 발생 원인을 규명하기 위해 혈류 해석을 기반으로 혈류 역학적 특성을 분석하는 추세다. 또한, 비침습적 방법을 활용하여 환자의 혈관을 진단하고 평가하는 기술이 주목받고 있다. 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 주요 혈관 모델링 툴을 활용한 혈관 추출 방법, 혈액의 물성치 설정, 그리고 경계 조건 설정 과정에 대해 다루고자 한다.   전처리(Pre-Processing) 대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스의 모델링 툴에는 환자의 3D CT 영상을 STL 파일로 직접 추출하는 기능이 존재하지 않는다. 따라서 이번 호에서는 상용 프로그램인 3D 슬라이서를 사용한다. 3D 슬라이서는 의료 이미징 데이터를 시각화하고 분석하는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼으로 영상 분석, 3D 모델링, 디자인 등을 통해 종합적인 의료 영상 처리를 수행하는 전문 소프트웨어다. 이를 통해 DICOM 파일을 기반으로 3D 형상을 추출할 수 있다.    그림 1. 3D 슬라이서에서 혈관 추출   <그림 1>은 3D 슬라이서를 이용하여 혈관을 추출한 과정이다. CT 촬영 시 혈관 조직을 명확하게 구분하기 위해 조영제를 주입하면, HU(Hounsfield Units) 수치로 표현되어 특정 HU 값 범위에서 혈관을 쉽게 추출할 수 있도록 구성된다. 또한, 유동 해석을 위해 격자를 생성하는 과정에서 모델링 단계에서 패싯(facet)을 스무딩(smoothing)하는 옵션을 적용하여 형상을 정리한다. 혈관 모델링이 완료된 후, DICOM 파일을 STL 파일로 변환한다.    대동맥 혈관의 3차원 영상 및 모델링 앤시스 스페이스클레임(Ansys SpaceClaim)에서 변환한 STL 파일을 가져오면 패싯을 확인할 수 있으며, 이를 볼륨(volume) 형태로 변환하는 과정을 진행한다. 볼륨 형태로 변환하기 위해 모델을 확인하면, <그림 2>와 같이 돌출되거나 뚫린 패싯 등 변환이 어려운 영역이 존재한다.   그림 2. Faulty facet areas   그림 3. Converting from facet to volume   솔브(Solve) 혈액 물성치 이번 호에서는 혈류 해석을 수행하기 위해 플루언트를 사용하며, 혈액의 거동을 수치적으로 해석하기 위해 혈액의 밀도와 점성 계수를 입력한다. 혈액은 전단 응력에 따라 점도가 변하는 비뉴턴 유체이며, 이러한 특성을 반영하기 위해 Carreau 모델을 적용한다. Carreau 모델은 비뉴턴 유체의 점성 거동을 정의하는 구성 방정식이며, 이는 <그림 4>의 수식과 같이 계산된다.   그림 4. Carreau 모델 수식     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02