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한국산업지능화협회 PLM 기술위원회에서 <제3회 스마트 엔지니링을 위한 DX/PLM 교육>을 온라인으로 개설하였습니다.  많은 참여 바랍니다.   DX/PLM 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.

스트라타시스가 자사의 플래티넘 파트너인 프로토텍에 산업용 3D 프린터 F3300을 국내 최초로 공급했다고 밝혔다. 스트라타시스는 앞으로 프로토텍을 통해 다양한 산업군에 걸쳐 고품질의 대형 3D 프린팅 제작 서비스와 대량 부품 생산 설루션 제공에 박차를 가할 예정이다. FDM 방식의 산업용 3D 프린터인 스트라타시스 F3300은 대형 부품의 고속 제작이 가능하며, 정확도와 품질을 유지하면서 생산 효율을 높일 수 있도록 했다. 고속 생산과 높은 정밀도를 동시에 달성할 수 있는 특징을 지니고 있어, 고객이 대량 생산 및 복잡한 구조의 부품을 더 빠르고 효율적으로 생산할 수 있게 돕는다.     스트라타시스가 내세우는 F3300의 강점은 넓은 제작 공간과 재료 제어 기능이다. 제작 크기가 넉넉하여 대형 부품 제작에 유리하며, 재료의 사용량과 비용을 정밀하게 제어할 수 있어 연속적인 고품질 출력이 가능하다. 이를 통해 고객은 높은 품질의 부품을 일정한 품질로 대량 생산할 수 있으며, 제조 비용을 절감하고 생산 시간을 단축할 수 있다. 또한, 다양한 소재 호환성을 제공해 산업별 맞춤형 설루션을 제시한다. 프로토텍은 이번 스트라타시스의 F3300 제공을 통해 판매뿐만 아니라 대형 3D 프린팅 제작 서비스 및 3D 프린팅 파트 대량 제작 서비스를 제공하게 되어 고객의 다양한 제조 니즈를 충족시킬 수 있게 됐다. 이를 통해 고객은 복잡하고 정밀한 부품을 대량으로 제작할 수 있으며, 항공우주, 자동차, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 최적화된 설루션을 제공받는다. 스트라타시스의 F3300은 2025년 1월 16일 프로토텍 오픈하우스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. 오픈하우스 행사에서는 F3300의 성능과 장점을 직접 체험할 수 있는 기회가 제공되며, 고객에게 대형 부품 제작 및 대량 생산에 대한 구체적인 설루션을 소개할 예정이다. 또한, 오픈하우스에서는 3D 프린팅의 최신 동향과 함께 프로토텍이 스트라타시스와의 파트너십을 통해 제공하는 3D 프린팅 제작 서비스와 기술 지원을 종합적으로 안내한다. 스트라타시스의 문종윤 지사장은 “이번에 공개된 F3300은 스트라타시스의 뛰어난 성능과 경쟁력을 여과 없이 보여준다”면서, “스트라타시스는 앞으로 단국대 내에 위치한 스트라타시스-단국대 첨단 융합 제조 센터와 공식 파트너사인 프로토텍에 설치된 대형 FDM 프린터인 F3300을 비롯해 국내 주요 플래티넘 파트너사와 고객에게 독자적인 3D 프린터 라인업을 선보이는 것은 물론, 보다 전문적인 적층 제조 기술 및 서비스를 제공해 글로벌 3D 프린팅 산업의 발전을 선도할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16)   터보 기계는 흐르는 유체와 회전하는 요소 사이에서 에너지 전달이 일어나는 기계에 초점을 맞춘 기계공학의 한 분야이다. 이러한 장치는 많은 산업 분야에서 중추적인 역할을 한다.이번 호에서는 지오메트리 준비를 위한 팁과 메시의 생성/변형/세분화에 대한 내용을 소개한다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   효과적인 지오메트리 준비를 위한 팁 지오메트리 생성 후에는 안정적인 터보 기계 시뮬레이션을 달성하기 위해 효과적인 모델 준비가 필수이다. 이 프로세스를 관리하는 데 도움이 되는 팁을 다음과 같이 소개한다.  지오메트리 정리 및 수리 : CAD 모델에서 틈새, 겹침 또는 중복된 가장자리를 복구한다. 양질의 메시를 생성하려면 깨끗하고 빈틈없는 지오메트리가 필요하다.  메시 최적화 : 날카로운 모서리나 모서리에 필렛을 추가하고 지오메트리를 분할하여 로컬 메시를 세분화할 수 있도록 한다.  가능한 경우 단순화 : 연구 중인 유동 물리학에 필수적이지 않은 작은 피처와 디테일을 제거한다.  매개변수화 : 설계 연구를 위해 치수를 쉽게 변경할 수 있도록 지오메트리를 매개변수화한다. 이러한 팁을 따르면 엔지니어는 터보 기계 형상이 최고 수준의 표준에 맞게 준비되었다고 확신할 수 있다.   메시 생성 지오메트리 생성 및 준비 외에도 전처리에는 복잡한 형상을 위한 메시 생성이 포함되며, 이는 종종 터보 기계 CFD 워크플로의 병목 현상이 된다. 터보 기계 구성 요소의 복잡성과 작동의 동적 특성으로 인해, 정확한 시뮬레이션 결과를 얻기 위해서는 정밀하고 잘 구성된 메시가 필요하다. 자동화 및 템플릿 기반 접근 방식을 활용하면 이 단계의 효율성을 높이고 전반적인 생산성을 높일 수 있다.   메시 생성의 기본 사항 메시 생성은 계산 영역을 셀 또는 요소라고 하는 작은 영역으로 세분화하여 그 위에 지배 방정식을 푸는 프로세스이다. 잘 구성된 그리드는 필수적인 흐름 특징과 물리적 현상을 포착하는 정확하고 효율적인 터보 기계 시뮬레이션을 보장한다. [참고] 피델리티 오토메시를 통한 향상된 터보 기계 메싱 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh) 소프트웨어 패키지는 회전 기계 메싱을 위한 툴로, 피델리티 오토그리드를 통한 자동화된 멀티블록 구조형 메싱과 피델리티 헥스프레스를 통한 비정형 메싱 기능을 제공한다. 모든 유형의 터보 기계 애플리케이션을 위한 템플릿을 갖춘 이 설루션은 메시 프로세스를 간소화하여 복잡한 지오메트리를 손쉽게 처리하고 고품질 메시를 빠른 시간 내에 제공한다. 피델리티 오토메시로 시뮬레이션 워크플로를 가속화하여 설계 혁신과 최적화에 집중할 수 있다.   그림 1. (a) 풍력 터빈의 구조화된 메시, (b) 로터 블레이드 팁의 하이브리드 메시   메시 유형 터보 기계 시뮬레이션에 사용되는 주요 메시 유형과 기법은 다음과 같다.  Structured : 일정한 간격의 그리드 포인트로 구성된 구조화된 메시(그림 1-a)는 일관된 패턴을 사용하며, 종종 격자형 구조와 유사하다. 예측 가능한 흐름 패턴이 있는 영역에서는 고품질 해상도를 제공하지만, 복잡한 지오메트리에서는 구현하기가 어려울 수 있다.  멀티블록 : 계산 도메인은 구조화된 격자로 개별적으로 메시 처리된 여러 개의 간단한 블록으로 나뉜다. 이 방법을 사용하면 복잡한 도형에 대해 국소적인 세분화가 용이하고 그리드를 쉽게 생성할 수 있다.  Unstructured : 이러한 메시는 불규칙한 패턴으로 구성되며 2D에서는 삼각형, 3D에서는 사면체로 구성되는 경우가 많다. 복잡한 형상에 적합한 비정형 메시는 복잡한 모델에 쉽게 적용할 수 있지만, 중요한 흐름 영역에서 해상도가 저하되는 경우가 있다.  Hybrid : 구조화된 메시와 구조화되지 않은 메시의 장점을 결합한 하이브리드 메시(그림 1-b)는 경계 레이어와 같이 더 높은 해상도가 필요한 영역에는 구조화된 그리드를 사용하고, 복잡한 기하학적 영역에는 구조화되지 않은 그리드를 사용한다.  Conformal : 이 기술은 지오메트리의 여러 부분에 걸쳐 메시가 연속되도록 하여 인접한 메시 블록 사이의 간격과 중첩을 제거한다. 컴프레서나 터빈의 블레이드와 같이 간격이 좁은 구성 요소 사이의 흐름을 정확하게 캡처하는 데에 필수이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 데이터의 정리에 관하여   한 해를 마무리하고 새해의 계획을 세우는 12월이 되었다. 새해를 맞이하며 새로운 계획을 준비하는 것도 중요하지만, 새해를 맞이하기 전에 지나가는 한 해를 정리하는 것도 중요하다. 물리적인 정리뿐 아니라 디지털적인 정리도 중요하다. 일을 하거나 작업을 하는 주변 환경에 대한 정리도 중요하겠으나, 작업을 하는 대상인 디지털 파일에 대한 관리도 매우 중요하다. 이 글에서는 컴퓨터나 모바일 환경에서 사용하는 파일의 관리에 대해서 다룬다.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다.  홈페이지 | yangkoon.com   저장 공간 지금 내 컴퓨터의 하드디스크(HDD) 여유 사용 공간을 한 번 확인해 보자. 몇 개월 전이나 1월의 여유 사용 공간과 비교해 보면 그 차이가 어떨까? 이전보다 현재가 줄어든 것이 일반적일 것이다. 스마트폰의 사용 가능 공간도 마찬가지일 것이다. 매일 쌓이는 사진, 동영상으로 저장 공간은 계속해서 부족해져 간다.  대부분의 기업은 관련 규정을 통해서 문서의 보관 기간을 설정하여 일정 기간 동안은 문서를 보관하고, 보관 기간이 지나면 문서를 파기한다. 기업의 문서를 보관하기 위한 문서 창고의 크기가 물리적으로 무한하다면 굳이 생산된 문서를 없애지 않고 계속해서 보관해도 될 것이다. 하지만 물리적으로 정해진 저장 공간이 있기 때문에, 생산되는 모든 문서를 계속 보관하고 있을 수는 없다. 주방의 선반, 냉장고에 보관된 음식물의 유통기한이 지나면 버린다. 유통기한이 지난 음식은 먹을 수 없기 때문이다. 파일도 마찬가지이다. 문서로 관리되는 자료는 지정된 보관 기간이 지나면 파기한다. 디지털 영역에서도 마찬가지이다. Exploding Topics(https://explodingtopics. com/blog/data-generated-per-day)에 따르면, 디지털 세계가 하루에 만들어내는 정보량은 약 4억 테라바이트에 이른다고 한다. 구글이나 페이스북의 메타와 같은 글로벌 빅테크 기업은 데이터가 곧 자산이니 세계 곳곳에 데이터센터를 지으면서 수많은 데이터를 저장한다. 하지만 빅테크가 아닌 경우는 어떨까? 데이터가 자산이 되는 경우도 있지만 그렇지 않은 경우도 있다. 바로 목적에 맞지 않게 요구되는 목적의 필요 크기보다 큰 크기의 데이터가 그것이다.   그림 1. 전 세계 연간 데이터 생산량   파일 정리 저장 공간을 확보하기 위해 대용량 HDD를 계속 추가하는 것도 어느 시점에는 한계가 있고, 클라우드 서비스를 이용하더라도 용량의 한계는 있다. 네이버는 계정이 있다면 누구에게나 무료로 30GB의 저장 공간을 제공해 준다. 그 이상은 당연히 유료로 사용해야 한다. 구글은 포토 서비스에서 2021년 6월 이전까지는 원본 화질이 아닌 인코딩된 사진은 무제한으로 저장할 수 있도록 해주었으나 지금은 유료로 바뀌었다. 클라우드 서비스는 사용자에게 편리한 저장 솔루션을 제공하지만, 무료 용량의 한계와 유료 정책 변경 등의 문제점도 있다. 이러한 변화로 사용자는 자신의 데이터 관리에 보다 신중한 자세를 취할 필요가 있다. 클라우드 서비스를 이용할 때는 장기적 관점에서 용량, 비용, 서비스 안정성 등을 고려한 데이터 관리 전략을 세우는 것이 중요하다. 클라우드 환경이든 개인 PC나 스마트폰의 저장 용량 기반 데이터 관리든, 어떤 환경에서도 파일 정리는 중요하다. 수기로 결재를 받은 업무용 서류를 시스템에 등록하기 위해 스캐너를 이용하여 디지털 파일로 만드는 경우를 생각해 보자. 보통 스캔을 하는 경우에 고려하는 해상도 옵션은 출력용의 해상도라고 하면 300dpi, 웹 뷰어용으로는 150dpi, 최소 옵션으로 75dpi 정도를 사용하는 것이 일반적이다. 그런데, 업무용 서류를 스캔할 때 해상도를 600dpi로 적용한다고 해보자. 150~300dpi면 충분한 해상도를 과도하게 높여서 파일 크기는 불필요하게 증가한다. 해상도가 2배 증가하면 파일 크기는 4배가 증가한다고 보면 된다. 300dpi로 스캔된 파일 100개를 저장할 수 있는 공간에 600dpi로 스캔된 파일은 30개도 저장하지 못하게 되는 것이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No.19   진정한 혁신은 익숙함을 버리고 불확실성 속에서 새로운 가능성을 찾는 데에서 시작된다.” - 일론 머스크 이번 칼럼의 부제목은 ‘갤럭시에서 아이폰으로의 전환이 던진 질문, 편리함의 본질은 무엇인가?’로 잡았다. 이 주제를 선택한 것은 개인적인 것이지만 특별함이 있다. MZ 세대는 삼성페이 등 갤럭시가 주는 편리함에도 불구하고 왜 아이폰에 열광할까? 그 이유를 알고 싶었다. 그 이유 중의 하나는 ‘공유’ 기능이라는 것을 들었다. 에어드롭(Airdrop)이라는 기능은 학생들 사이에서 데이터를 손쉽게 아이패드, 아이폰 등으로 ‘연결’하여 손쉽게 공유할 수 있다. 결제와 교통카드 부분에서는 확실히 갤럭시가 편리하다. 삼성페이는 2015년 8월에 한국에서 처음 시작되었는데, 기존 플라스틱 카드로 결제할 수 있는 거의 모든 곳에서 사용 가능한 간편하고 안전한 모바일 결제 서비스이다. 삼성페이의 강점은 NFC(근거리 무선 통신) 방식과 MST(마그네틱 보안 전송) 방식을 모두 지원한다는 점이고, 애플은 NFC 방식을 애플페이에만 한정해 놓아서 교통카드를 사용하는데 제약이 있다. 그리고 일반 식당 등에서는 NFC 방식은 드물고 MST 방식으로 되어 있기 때문이기도 하다.  MST는 카드 리더와 같은 방식으로 작동하기 때문에 결제 금액에 제한을 두지 않는다. 물론 NFC가 MST보다 열위에 있다는 것은 아니다. NFC는 짧은 거리에서 통신해야 한다는 제약이 있지만, 안전하게 데이터를 전송한다는 강점을 가진다. 삼성페이는 다양한 결제 방식 지원과 우수한 서비스를 바탕으로 핵심 간편 결제 수단으로 자리 잡아, 결제 수단을 넘어 신분증, 각종 티켓, 디지털 자산까지 안전하게 보관하는 나만의 모바일 지갑이 될 것이다. 애플페이는 2023년 8월 현대카드를 통해 한국에 론칭했다. 애플은 애플페이로만 NFC 결제가 되도록 허용하고 있다.한국 대중교통의 NFC 결제 방식 지원은 세 가지가 있다. 네이버페이 모바일 교통카드, 모바일티머니, PAYCO 모바일 교통카드 등이다. 2024년 11월 기준으로, 대한민국의 교통카드사 중 애플페이를 공식 지원하는 곳은 없다. 신용카드사와의 제휴 및 단말기 소프트웨어 업데이트를 통해 오픈 루프 방식을 지원하거나, 티머니, 캐시비 등 교통카드사가 애플의 eSE를 지원하도록 애플과 협상하여 교통카드가 아이폰에 탑재될 수 있도록 전산 개발을 해야 한다. 문제는 애플의 eSE 규격에 맞춰 전산 개발 비용까지 감내해야 하는데, 사용하는 대가로 수수료까지 지급해야 한다.(내용 출처 : 위키백과) 그럼에도 불구하고, 나는 삼성페이에서 벗어나 보려는 노력을 하고 있다. ‘익숙힘’에서 ‘편리함’으로 넘어가보려는 시도이다. 그 여파로 지갑을 항시 휴대해야 하는 번거로움이 생겼다. 개인적으로는 진정한 ‘편리함’이 무엇인지 탐구하고 싶은 호기심이 생겼다. 내가 아이폰으로 넘어가는 이유이기도 하다. 그 전에 아이패드를 사용하고 있던 환경도 무시 못할 요인이라 하겠다. 그리고 기존에 사용 중이던 갤럭시 워치 3와 BOSE 무선 헤드셋을 연결해서 사용하고 싶은 생각도 있었다. 물론 애플 액세서리로 도배해도 좋겠지만, 기존에 사용하던 것을 연결해서 한동안 사용하고 싶다. 이번 호의 내용은 어느 스마트폰이 좋은가와는 무관하며, 개인의 관심사항을 기준으로 작성하였다. 이 내용은 생성형 AI의 도움을 받아 작성되었다.    편리함과 익숙함의 경계 현대 사회에서 스마트폰은 단순한 통신 수단을 넘어 일상의 필수품이 되었다. 기기들은 끊임 없이 발전하며 새로운 기능과 디자인을 선보이지만, 이러한 변화가 사용자에게 주는 ‘편리함’은 생각보다 다층적이다. 필자는 최근 갤럭시에서 아이폰으로 스마트폰을 바꾸면서 두 기기 사이에서 발견한 철학적 차이에 주목하게 되었다. 과연 편리함이란 단순히 쉽게 사용하는 것일까, 아니면 익숙해진 이후에야 비로소 다가오는 편리함이 존재하는 것일까?   기술의 발전과 스마트폰 사용 환경의 변화 스마트폰은 지난 20여 년 동안 디지털 혁신의 중심에 서며 일상생활을 급격히 변화시켜 왔다. 초기의 휴대전화는 단순히 통화와 문자 전송 기능만 제공하던 데에서 출발했지만, 기술이 발전하면서 인터넷 접속, 이메일, 내비게이션, 사진 촬영 등 다양한 기능을 추가하며 그 영역을 빠르게 확장해 왔다. 이제 스마트폰은 개인의 모든 일상을 담아내는 ‘주머니 속 컴퓨터’가 되었고, 이를 통해 사람들은 소통 방식, 정보 접근 방식, 심지어 생활 방식마저 새롭게 정의하게 되었다. 스마트폰의 발전은 주로 세 가지 핵심 영역, 즉 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 네트워크 인프라의 발전을 통해 이루어져 왔다. 하드웨어의 진화 측면으로 보면, 스마트폰 하드웨어는 속도, 용량, 디스플레이 해상도, 배터리 성능 등에서 눈부신 성장을 보여 왔다. 초기 스마트폰은 작은 화면과 느린 프로세서로 제한적인 작업만 가능했지만, 이제는 고화질의 사진과 동영상을 촬영할 수 있는 카메라, 고성능 그래픽을 처리하는 프로세서, 넉넉한 저장 공간을 가진 기기들이 출시되고 있다. 이러한 하드웨어의 성장은 사용자들이 더 빠르고 효율적으로 다양한 작업을 처리할 수 있도록 하며, 스마트폰을 단순한 도구에서 개인의 디지털 생태계 중심으로 자리 잡게 했다. 소프트웨어와 사용자 경험의 혁신 측면으로 보면, 주요 스마트폰 운영 체제인 iOS와 안드로이드는 시간이 지남에 따라 기능과 보안성, 안정성을 크게 개선해 왔다. 초창기에는 앱의 종류나 기능이 제한적이었지만, 지금은 AI, 증강 현실(AR), 머신러닝(ML) 등 첨단 기술이 적용된 다양한 애플리케이션이 가능해지면서 스마트폰은 모든 산업과 생활 분야에 밀접하게 연계되고 있다. 소프트웨어의 발전은 하드웨어와 맞물려 사용자의 일상 경험을 새롭게 만들어주며, 스마트폰을 통해 개인화된 서비스를 받고, 예측 가능한 방식으로 정보를 제공받는 시대가 열렸다. 네트워크 인프라의 발전 측면으로 보면 3G, 4G, 그리고 최근의 5G 네트워크는 스마트폰 사용 환경을 근본적으로 변화시켰다. 초기 스마트폰 사용자는 2G와 3G 네트워크 속도에 맞춰 제한적인 웹 검색과 이메일 정도만 가능했지만, 4G와 5G 시대가 열리며 실시간 스트리밍, 원격 근무, 온라인 교육 등 고용량의 데이터를 빠르게 처리하는 다양한 서비스가 가능해졌다. 특히 5G의 보급으로 데이터 전송 속도와 안정성이 크게 향상되면서 스마트폰은 단순한 개인용 기기를 넘어 원격 의료, 자율 주행 등과 연결되는 미래 기술의 핵심 도구로 자리잡게 되었다.   갤럭시에서 아이폰으로의 전환을 통한 새로운 인식 스마트폰은 이제 단순한 기기 이상으로, 각기 다른 사용자의 개성과 라이프스타일을 반영하는 중요한 디지털 동반자가 되었다. 사용자는 스마트폰을 통해 매일의 일정을 관리하고, 업무를 처리하며, 친구와 소통하고, 자신만의 콘텐츠를 창작하기도 한다. 그 과정에서 사용자는 자신만의 고유한 ‘디지털 습관’을 만들어가며, 특정 브랜드와 기기에 점점 더 익숙해지게 된다. 이로 인해 스마트폰 전환, 특히 안드로이드 기반의 갤럭시에서 iOS 기반의 아이폰으로의 전환은 단순한 기기 변경을 넘어서는 큰 변화로 다가온다. 이 전환을 통해 사용자는 일상의 습관, 편리함의 기준, 그리고 기술에 대한 기대를 새롭게 성찰하게 된다. 갤럭시 스마트폰은 삼성페이와 같은 빠르고 직관적인 서비스와 안드로이드의 개방성을 기반으로, 한국 시장에서 많은 사용자들에게 ‘편리함’과 ‘익숙함’을 제공해왔다. 사용자는 원하는 기능을 빠르게 호출하고 상황에 맞춰 자유롭게 커스터마이징할 수 있는 안드로이드의 장점 덕분에 자신의 스타일대로 스마트폰을 활용하는 데 익숙해졌다. 반면, 아이폰은 독자적인 생태계와 엄격한 사용자 경험을 지향하며, 사용자가 애플의 철학과 시스템에 점차 익숙해지도록 유도한다. 아이폰의 ‘편리함’은 즉각적인 적응을 요구하기보다는 시간이 지나면서 점차 느껴지는 구조적 편리함을 강조한다. 아이폰으로 전환하면서 사용자는 그동안 갤럭시에서 누려왔던 일상의 많은 요소에 대해 새로운 관점을 가지게 된다. 예를 들어, 갤럭시에서는 간단하게 실행할 수 있던 일부 기능이 아이폰에서는 조금 더 다른 방식으로 접근해야 하는 경우가 많다. 이런 과정에서 사용자는 자신이 진정으로 필요로 하는 기능이 무엇인지, 그리고 그 기능이 ‘즉각적인 편리함’인지 아니면 ‘장기적인 편리함’인지에 대해 다시 생각하게 된다. 더욱이, 애플의 철학은 ‘예측 가능성’과 ‘일관성’을 강조한다. 이는 메르세데스 벤츠가 사용자들에게 전달하는 철학과도 일맥상통하는 부분이다. 자동차의 안전성과 신뢰성을 중시하는 벤츠처럼, 애플은 사용자가 새로운 환경에 대한 불확실성을 최소화하고 기기와 시스템의 일관된 경험을 통해 신뢰를 형성할 수 있도록 한다. 이로 인해 사용자들은 초기에는 불편함을 느낄 수 있지만, 점차 익숙해지면 안정적이고 예측 가능한 경험을 통해 더 높은 수준의 만족감을 느낄 수 있게 된다. 따라서, 갤럭시에서 아이폰으로의 전환은 단순히 기능의 차이를 넘어서, 사용자 경험에 대한 철학적 전환을 의미한다. 빠르게 실행하고 즉각적인 결과를 보여주는 갤럭시와 달리, 아이폰은 시간이 흐르면서 시스템의 일관성과 신뢰성을 기반으로 ‘편리함’을 새롭게 정의한다. 이 전환 과정을 통해 사용자는 자신이 무엇을 ‘편리함’이라고 생각하고, ‘익숙함’에 대한 집착을 어떻게 넘어서야 하는지에 대해 새로운 인식을 가지게 된다. “익숙함은 편리함의 착각을 불러일으킨다. 변화는 불편하지만 새로운 시각을 선물한다.” - 무라카미 하루키   갤럭시의 철학 : 사용자의 즉각적 요구에 응답하는 편리함 삼성의 갤럭시는 안드로이드 기반의 개방성과 삼성페이의 편리함으로 많은 한국 사용자에게 사랑받고 있다. 필자는 갤럭시를 사용할 때 원하는 기능을 즉각적으로 불러낼 수 있었고, 특히 삼성페이를 통한 결제는 그 편리함의 정점을 보여줬다. 갤럭시의 편리함은 마치 ‘빠르게’와 ‘즉각적으로’ 작동해야 한다는 한국 문화의 일부인 듯했다. 사용자가 원하는 것을 빠르게 제공하며 직관적으로 반응하는 갤럭시의 접근은 이 문화를 반영하고 있으며, 이는 특히 한국 소비자들게 크게 어필하는 요소다. “당신은 고객들이 원하는 것에 집중할 수도 있지만, 더 중요한 것은 그들이 상상하지 못한 무언가를 제공하는 것이다.” - 스티브 잡스   아이폰의 철학 : 예측 가능한 시스템과 서양식 접근 방식의 편리함 반면, 아이폰은 독자적인 iOS 시스템과 더불어 일관된 디자인 철학을 기반으로 하고 있다. 이는 사용자가 처음 접했을 때 다소 불편함을 느낄 수 있지만, 애플의 시스템에 익숙해지고 철학을 이해하게 되면 더 큰 편리함을 느낄 수 있게 된다. 필자는 이 과정에서 아이폰의 체계가 서양식 사고방식과 밀접하게 연관되어 있다는 점을 체감했다. 익숙함을 통해 편리함이 완성되는 구조는 다소 시간이 걸리지만, 장기적으로 예측 가능한 안정감을 제공한다. 이는 벤츠의 ‘예측 가능성’이라는 철학과도 상통하는 부분이다. 아이폰으로 바꾸고 사용하다가 숙소의 와이파이를 연결하려고 하는데, 비번이 기억나지 않았다. 그때 아이패드에서 아이폰으로 와이파이 접속 비번을 공유해 주는 알림이 떴다. 이런 것을 예측 가능한 시나리오의 한 예라고 하겠다. “사람들은 익숙한 것에서 편리함을 찾지만, 진정한 혁신은 익숙함을 깨는 순간부터 시작된다.” - 챗GPT(스티브 잡스 풍으로)   ▲ 나만의 편리함을 찾기 위한 아이폰 활용 분석 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   사용자 경험의 차이 : 빠르고 간편한 접근 vs. 체계적인 익숙함 필자의 전환 경험을 통해 본 갤럭시와 아이폰의 차이는 확연했다. 갤럭시는 언제든 원하는 기능을 바로 사용할 수 있는 ‘즉시성’을 강조하지만, 아이폰은 처음에는 불편하더라도 익숙해지면서 다가오는 ‘예측 가능한 편리함’을 제공한다. 필자가 아이폰 전환을 위해 만든 ‘아이폰 전환 맵’에는 여러 고려 사항이 반영되어 있다. 이 맵은 초기 설정부터 요금제, 기능, 그리고 서드파티 결제 시스템까지 포괄적으로 준비되었으며, 이는 익숙함을 넘어선 편리함을 찾기 위한 여정의 일환이었다. “익숙함은 보이지 않는 감옥일 수 있다. 그 감옥에서 벗어날 용기가 새로운 가능성을 연다.” - 파울로 코엘료   편리함과 익숙함, 그리고 그 사이의 철학적 차이 갤럭시와 아이폰은 각기 다른 편리함을 제공하지만, 그 이면에는 철학적 차이가 자리하고 있다. 갤럭시는 빠르고 직관적인 접근을 통해 사용자의 요구에 즉각 응답하는 반면, 아이폰은 익숙해진 이후 예측 가능하게 작동하는 편리함을 지향한다. 두 기기는 모두 사용자 중심의 편리함을 목표로 하지만, 이 편리함의 해석 방식은 다르다. 독자 여러분도 이 칼럼을 읽고 본인이 선호하는 편리함의 형태가 무엇인지 고민해 보길 바란다. ‘편리함’이란 무엇이며, 나에게 맞는 편리함은 무엇인지 자문하는 시간이 되길 바란다. “변화는 무조건 좋은 것도, 나쁜 것도 아니다. 그저 변화를 어떻게 받아들이느냐에 따라 가치가 결정될 뿐이다.” - 달라이 라마   ■ 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.