디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

주요 디지털 트윈 소프트웨어 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder 개발 : Ansys, www.ansys.com 자료 제공 : Ansys Korea, 02-6009-0500, www.ansys.com   Ansys Twin Builder는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 실제 물리 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 솔루션이다. 멀티피직스 시뮬레이션 기술을 기반으로 물리 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 예측 유지보수 및 성능 최적화를 지원한다. 제조, 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 의료 등 다양한 산업에서 활용된다.   1. 주요 특징 (1) Physics 기반의 디지털 트윈 구축 IoT 데이터 및 시뮬레이션 모델을 결합하여 정밀한 디지털 트윈 모델 생성 (2) 실시간 시뮬레이션 및 예측 유지보수 지원  센서 데이터를 활용하여 장비의 고장 가능성 예측 및 유지보수 최적화 (3) 멀티피직스 통합 분석  전자기, 유체, 구조, 열 해석을 통합하여 복잡한 시스템 성능 분석 가능 (4) AI 및 머신러닝 연계 가능  OptiSLang을 활용한 AI 기반 최적화 및 데이터 분석 지원 (5) IoT 및 클라우드 플랫폼과 연계  AWS, Microsoft Azure, PTC ThingWorx 등 다양한 IoT 플랫폼과의 호환성 제공 2. 주요 기능 (1) 디지털 트윈 생성 및 실행  시뮬레이션 모델을 물리 데이터와 연결하여 실시간 가상 시뮬레이션 수행 (2) Model-Based Systems Engineering(MBSE) 지원  시스템 레벨 설계를 위한 MBSE 기반 시뮬레이션 제공 (3) 고급 시뮬레이션 및 자동화  MATLAB, Simulink, FMI 모델과 통합 가능하여 복잡한 시스템 해석 (4) PLM 및 데이터 관리 통합  Siemens Teamcenter, PTC Windchill 등 주요 PLM 시스템과 연계하여 제품 수명주기 관리 지원 (5) Predictive Maintenance 기능 내장  실시간 데이터 분석을 통해 유지보수 전략 개선 3. 도입 효과 ■ 설비 가동률 향상: 디지털 트윈을 활용한 사전 예측 유지보수로 시스템 다운타임 감소 ■ 제품 개발 기간 단축: 프로토타입 제작 없이 가상 환경에서 제품 설계 검증 가능 ■ 운영 비용 절감: 최적화된 유지보수 전략을 통해 운영 및 유지보수 비용 절감 ■ 설계 품질 향상: 실제 운영 데이터를 기반으로 제품 설계 개선 및 성능 최적화 4. 주요 고객 사이트 ■ 제조업: 두산 그룹, POSCO  ■ 자동차: 현대자동차그룹, LS Automotive Technologies, HL Mando ■ 항공우주: Korea Aerospace Industries (KAI), Hanwha Aerospace ■ 반도체/전자: Samsung Electronics, SK Hynix, LG Electronics, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Display, LG Display, LG Innotek, LX Semicon ■ 에너지: LG Energy Solution, SK On, Samsung SDI, Hyundai Electric & Energy Systems, Doosan Enerbility, Hanwha Solutions   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

지난 4월 2일부터 5일까지 부산 벡스코와 경남 창원 DN솔루션즈 본사에서 열린 '제15회 DN솔루션즈 국제공작기계 전시회(DIMF 2025)'는 국내외 제조 업계의 이목을 집중시켰다. DN솔루션즈는 이번 전시회를 통해 첨단 공작기계와 자동화 설루션, 그리고 적층제조(Additive Manufacturing : AM)의 새로운 기술을 선보이며, 제조 혁신의 새로운 방향을 제시했다. ■ 박경수 기자   ▲ DIMF 2025가 열린 지난 4월 2일 부산 BEXCO 전시장   금속 적층제조의 미래, 새로운 DLX 시리즈 공개 DIMF는 DN솔루션즈가 1997년부터 격년으로 개최하는 자체 전시회로, 올해로 15회를 맞아 ‘공작기계 가공 공정 전반을 위한 오토메이션 플랫폼’을 주제로 열렸다. 총 50여 종의 첨단 공작기계와 자동화 설루션이 전시되어 관심을 모았는데, 국내외 고객 1000여 명을 포함한 5000여 명의 관람객이 다녀갔다. 이번 전시회의 하이라이트는 DN솔루션즈가 고성능 산업용 ‘금속 3D 프린터’로 알려진 LPBF(Laser Powder Bed Fusion) 방식의 금속 적층 장비 ‘DLX 시리즈(DLX 325, DLX 450)’를 최초로 공개한 것이다. 이 기술은 금속 적층제조 방식 중 발전된 기술이자 활용도가 높은 공법으로, 현재 금속 적층 시장의 약 80%를 차지하고 있다. DLX 450은 알루미늄 합금, 인코넬, 타이타늄 등 분말 소재를 활용해 최대 450×450×450mm 크기의 정밀 부품 제작이 가능하다. DLX 시리즈는 3D 프린팅 장비와 함께 적층제조 전반의 과정을 지원하는 맞춤형 소프트웨어를 함께 제공한다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “DN솔루션즈는 지금까지 반세기 동안 전 세계에 총 29만대의 공작기계를 판매했다”며, “우리는 이 같은 고객의 신뢰를 바탕으로, 전통적인 공작기계를 넘어 오토메이션 플랫폼이나 금속 적층 장비처럼 수요 산업의 전반을 혁신할 수 있는 설루션을 제시하고자 한다”고 밝혔다.   ▲ DN솔루션즈 김원종 대표가 적층제조로 제작된 부품을 설명하고 있다.   글로벌 시장 공략을 위한 전략적 투자 이들 소프트웨어는 ▲적층제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층 시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능을 통해 고객의 생산성과 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 또한 DN솔루션즈는 적층제조 방식으로 제작된 복합가공기용 ‘밀링 스핀들 캡’ 부품도 전시해 관심을 모았다. 이 샘플은 적층제조 특화 설계를 통해 기존 방식 대비 약 20%의 성능 개선 효과를 보였다. 한편 DN솔루션즈는 금속 적층제조 분야의 글로벌 시장 공략을 위해 독일에 ‘적층제조 솔루션 센터(ASC)’를 새롭게 설립했다. 이 센터는 최적 부품 선정, 맞춤형 설계(DfAM), 공정 개발 및 생산·서비스까지 전 주기를 아우르는 시스템을 구축하여 유럽 시장을 적극 공략한다는 계획이다. 또한 인도의 금속 적층제조 장비·설루션 전문 기업인 인텍(INTECH Additive Solutions)과 전략적 투자 및 파트너십 계약을 체결하며, 아시아 시장에서도 입지 강화에 나섰다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “인텍과의 투자 협력을 통해 금속 절삭뿐만 아니라 금속 적층제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 설루션을 제공할 수 있게 되었다”며, “자동차, 항공우주, 의료기술, 전기전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.   ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) 현장 모습   파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층제조를 위한 360도 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 응용 및 융합하여 적층하는 방식으로 작동한다. 적층을 위한 플랫폼이 아래로 이동하면서 추가 금속 분말이 도포되고 다시 용융(Melting) 및 융합(Fusion)하는 과정을 반복적으로 수행하여 점진적으로 최종 형상이 만들어지게 된다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “금속 적층 방식은 가공 후 조립 과정을 단축하고, 절삭으로 구현이 불가능한 형상을 만들 수 있어 무한한 혁신 가능성이 있다”며, “2030년까지 금속 적층제조와 절삭 가공의 시너지를 극대화하겠다”고 밝혔다.   인터뷰 : DN솔루션즈 적층제조 부문 부사장 비노 순타라쿠마란 박사     이번에 발표한 내용을 조금 더 자세히 설명한다면 적층제조, 자동화, 소프트웨어 세 가지를 하드웨어적으로 통합하여 고객 산업 제조를 가능하게 한다. 소프트웨어는 이를 연결하고, 서비스는 고객 여정 전반을 지원하는 것이 우리의 미션이다. 단순한 장비 공급을 넘어 통합 제조 플랫폼으로 진화하며, 고객의 제조 프로세스를 처음부터 끝까지 지원한다는 전략이다.   적층제조 기술이 절삭가공과 어떻게 시너지를 내고 있는지 시장에서는 고품질과 표준화를 기대한다. 우리는 절삭가공과 적층제조를 연결하는 프로세스 체인을 가능하게 하는 장비를 개발하고 있다. 기존 강점인 절삭가공 기술과의 하이브리드 제조 체인 구축을 통해 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 전략을 추진 중이다.   DLX 시리즈의 소프트웨어는 어떤 기능을 제공하는지 현재 알고리즘 기반 소프트웨어를 운영하고 있고, 향후 프린팅에 적합한 데이터 판단 기능이 포함된 AI 기반의 소프트웨어로 진화해 나갈 계획이다.   후처리 공정이 어렵다고 이야기했는데, 어떤 점이 특히 어려운지 후처리는 전문 지식이 없이는 어렵다. 그래서 우리는 이를 쉽게 알려주고, 자동화할 수 있는 소프트웨어를 함께 제공한다. 적층제조 확산의 걸림돌인 후공정 난이도를 극복하기 위한 소프트웨어 자동화 설루션 개발이 핵심 전략이다.   내부적으로 레퍼런스 사례가 있다면 NX2000 장비를 도입해 내부 설계자가 기존 부품을 통합해 효율성을 20% 이상 향상시켰다. 이처럼 적층제조 도입이 성능 향상과 부품 최적화로 이어지는 검증된 성과가 있으며, 실질적 레퍼런스를 통해 시장 신뢰도를 확보해 나가고 있다.   글로벌 시장 진출 전략은 무엇인지 우리는 유럽, 미국, 한국에 팀을 운영 중이며 글로벌 확장 준비를 마쳤다. 가격 경쟁력과 다양한 애플리케이션 적응력을 갖추고 있다.   한국 제조업이 적층제조 시장에서 어떤 가능성을 가지고 있는지 한국은 반도체, 자동차 등 제조 강국이다. 적층제조는 이노베이션을 위한 핵심 기술이기 때문에, 곧 시장이 열릴 것이라 확신한다. 제조 인프라가 강한 한국은 적층제조 확산의 최적지이며, DN솔루션즈는 국내 산업에 이를 선도하는 포지셔닝을 유지해 나갈 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

슈나이더 일렉트릭이 자사의 ‘지속가능성 컨설팅 프레임워크’를 기반으로 국내 기업들의 ESG 경영 목표 달성을 적극 지원하고 있다고 밝혔다. 기후 위기와 자원 고갈 문제가 전 세계적으로 심화되면서, 지속가능성은 이제 기업 경영의 핵심 과제로 자리잡았다. 각국 정부는 탄소중립(net-zero) 정책과 온실가스 배출 규제를 강화하고 있으며, 투자자와 소비자 역시 ESG 요소를 기준으로 기업 가치를 평가하는 흐름이 확산되고 있다. 이에 따라 산업계에서는 에너지 효율 개선, 재생에너지 도입, 공급망 탈탄소 전략 수립이 필수로 떠오르고 있으며, 전문적인 컨설팅 수요 또한 빠르게 증가하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 ▲전략 수립(Strategize), ▲디지털화(Digitize), ▲탈탄소화(Decarbonize)라는 3가지 핵심 축으로 구성된 지속가능성 컨설팅 프레임워크를 통해 기업들의 ESG 경영을 돕고 있다. 전략 수립 단계에서는 Scope 1, 2, 3에 해당하는 온실가스 배출량 산정과 함께 각 기업 맞춤형 감축 시나리오를 수립하고, 탄소중립 로드맵과 기후 리스크 평가 체계 마련을 지원한다.     디지털화 단계에서는 슈나이더 일렉트릭의 ‘리소스 어드바이저(Resource Advisor)’와 ‘PME(Power Monitoring Expert)’ 솔루션을 활용해 ESG 데이터를 통합 관리하고, 배출량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기반을 마련한다. 이를 통해 글로벌 ESG 공시 기준에 대응할 수 있는 데이터 기반 경영 체계를 강화한다. 특히 디지털화 전략의 일환으로, 슈나이더 일렉트릭은 산업 현장의 에너지 효율을 극대화하고 탄소 배출을 줄이기 위한 ‘DC 배전 설루션’을 적극 도입하고 있다. 기존의 AC 기반 설비 대비 최대 70%의 배전 손실 효과를 제공하며, 하이브리드 AC/DC 방식의 미래형 공장 및 빌딩 설계 적용 시 최대 10%의 에너지 효율 향상이 가능하다. 슈나이더 일렉트릭은 이를 위해 AC/DC 컨버터, 솔리드 스테이트 차단기, DC 부스웨이(Busway), DC MCCB 등 핵심 장비를 기반으로 하는 통합 DC 배전 설루션을 제공하고 있다. 마지막으로 탈탄소화 단계에서는 전사 에너지 효율 향상 프로그램을 비롯해, 기업 전반의 재생에너지 도입 및 공급망까지 확장된 재생에너지 조달 프로그램을 통해 실질적인 탄소 배출 저감 효과를 실현한다. 또한 슈나이더 일렉트릭 코리아는 국내 주요 기업과의 협력을 통해 재생에너지 조달 및 PPA(전력구매계약) 기반 프로젝트도 활발히 전개하고 있다. 2022년부터 2024년까지는 에코프로비엠과 협력해 헝가리 사업장의 PPA 기반 재생에너지 조달 자문을 지원했으며, 2023년부터 2024년까지는 LG에너지솔루션의 폴란드 사업장에 대한 PPA 기반 재생에너지 조달 자문을 수행했다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 지속가능성 사업부의 김민영 부문장은 “기업의 지속가능성 전환은 이제 선택이 아닌 생존 전략”이라며, “슈나이더 일렉트릭은 전략 수립부터 실행, 디지털 기반 ESG 관리까지 전 주기적인 컨설팅 역량을 바탕으로 고객의 넷제로 목표 달성을 돕고, 한국 산업계의 탄소중립 실현에 기여하고자 한다”고 강조했다.

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.  

첨단소재 R&D 발전전략   1. 제안이유 ㅇ 최근 글로벌 기술패권, 탄소중립 등으로 기술 중심의 공급망 선점 경쟁이 격화됨에 따라 글로벌 공급망의 핵심인 첨단소재 기술 확보 중요 ㅇ 이에, 소재분야 R&D 혁신을 통해, 우리 산업의 초격차를 견인할 「첨단소재 R&D 발전전략」을 수립․시행하고자 함 2. 주요내용 Ⅰ. 현황 및 진단 □ (해외 현황) 미국 등 주요국은 첨단 산업 분야에 있어서 핵심 공급망을 선점하는 기술 블록화 추세가 심화 ⇒ 글로벌 공급망 리스크 ↑ ※ (美) 첨단 반도체 제조장비 및 13개 AI 반도체 중국기업 추가 확대 조치(’23.10) (EU) 중국산 배터리 전기차에 대해 최대 38.1% 상계관세 부과 추진(’24.6) ㅇ 특히, 주요 산업의 임계점 돌파수단으로 소재 기술 혁신이 가속화 □ (국내 현황) 일본 수출규제(’19) 이후, 소재분야 R&D 투자를 강화하여 국산화 등의 성과*가 있었으나, 첨단소재 분야의 기술수준은 다소 저조** * 소재R&D 1.8조원(‘19~’23), 논문 4,037건(mmIF 80.48), 특허등록 571건, 기술계약 272억원 ** 기술수준 : 미국 100%, 일본 88%, 중국 87%, 한국 84% (전문가 델파이 조사, ’24.10월)   목차  Ⅰ. 추진 배경 ····················································· 1 Ⅱ. 국내외 현황 ··············································· 2 Ⅲ. 첨단소재 R&D 발전전략 ···························· 8 1. 글로벌 공급망 확보를 위한 소재 R&D 고도화 ··· 9 2. 첨단소재의 기술 성장 지원 강화 ···························· 14 3. 첨단 연구 지원을 위한 기술혁신 생태계 조성 ···· 19 Ⅳ. 향후 추진일정 ··········································· 22 [참고1] 100대 첨단소재 목록 ·································· 23 [참고2] 100대 미래소재 목록 ·································· 26     제작일 : 2024. 12. 18. 페이지 : 30페이지

DN솔루션즈는 지난 4월 2일부터 5일까지 부산 벡스코에서 '제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025)'를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. DIMF(DN Solutions International Machine Tool Fair)는 국내외 고객 및 협력사들과 DN솔루션즈의 기술·제품 비전을 공유하고 있다. ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025)   이번 전시회에서 DN솔루션즈는 ‘공작기계 가공 공정 전반을 위한 오토메이션 플랫폼(Automation Solutions Platform for All Machining Process with Machine tools)’를 주제로 50여종의 첨단 공작기계, 다양한 자동화 솔루션, 맞춤형 소프트웨어, 금속적층 제조(Additive Manufacturing, AM)용 신기종 DLX 시리즈 등을 전시했다.  DN솔루션즈는 매회 DIMF를 계기로 전시장을 방문하는 국내외 고객 중 다수가 대규모 계약 상담·발주를 진행하고 있으며, 부산·경남 지역상권도 활기를 띄고 있다고 밝혔다. 또한 올해는 해외 고객 1,000여 명을 비롯한 5,000여 명의 국내외 관람객들이 방문했다고 전했다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “DN솔루션즈는 지금까지 반세기 동안 전 세계에 총 29만대의 공작기계를 판매했다”며 “우리는 이 같은 고객의 신뢰를 바탕으로, 전통적 공작기계를 넘어 오토메이션 플랫폼이나 금속적층 장비처럼 수요 산업의 공정 전반을 혁신할 수 있는 솔루션을 제시하려 한다”고 말했다. ▲ DN솔루션즈 김원종 대표 DN솔루션즈는 고성능 산업용 ‘금속 3D 프린터’로 알려진 LPBF(Laser Powder Bed Fusion) 방식의 금속적층 장비 ‘DLX’ 시리즈(DLX 325, DLX 450)를 최초 공개했다. 전시장에서는 DLX 450 장비가 실제 작동하며 방문객들의 많은 관심을 받았다.  LPBF는 3차원 CAD 모델을 기반으로 금속 분말을 레이저로 녹여 수십 마이크로미터 높이의 레이어를 쌓아 올려 제품을 만드는 제조 방식이다. 이 기술은 금속 적층 제조 방식 중 가장 발전된 기술이자 활용도가 높은 공법으로 꼽힌다. 현재 금속 적층 시장의 약 80%를 차지하고 있다. DLX 450는 알루미늄 합금, 인코넬, 타이타늄 등의 분말 소재를 활용해 최대 450 mm x 450 mm x 450mm 크기의 결과물을 제작할 수 있다.   ▲ 지난 4월 2일 ,DIMF 중 DLX 제품 공개 행사에서 금속적층 방식으로 제작된 복합가공기용 부품인 밀링 스핀들 실린더 캡을 들고 설명하고 있는 DN솔루션즈 김원종 대표 DN솔루션즈의 새 금속적층 장비들은 첨단 하드웨어 스펙과 함께 적층 제조 과정에서 필요한 맞춤형 소프트웨어들을 모두 갖췄다. 이들 소프트웨어는 ▲적층 제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능으로 고객들의 생산 과정을 통합적이고 일관되게 지원한다.  한편, DN솔루션즈는 인도의 금속 적층 제조 장비·솔루션 전문 기업인 인텍(INTECH Additive Solutions)과 전략적 투자 및 파트너십 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 금속 적층 가공 분야에서의 시너지를 극대화하기 위한 결정이다. DN솔루션즈는 인텍의 금속 적층 제조 역량을 바탕으로 자사의 제조 솔루션 포트폴리오를 확대하고, 특히 레이저 파우더 베드 퓨전(LPBF) 기술을 활용한 고부가가치 금속 가공 시장에 본격 진출한다는 전략으로 풀이된다.   ▲ DN솔루션즈의 적층 제조 부문 부사장 비노 순타라쿠마란(Dr.-Ing. Vino Suntharakumaran) 박사 ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) 현장 모습 DN솔루션즈의 새 금속적층 장비들은 첨단 하드웨어 스펙과 함께 적층 제조 과정에서 필요한 맞춤형 소프트웨어들을 모두 갖췄다. 이들 소프트웨어는 ▲적층 제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능으로 고객들의 생산 과정을 통합적이고 일관되게 지원한다.  DN솔루션즈는 이번 전시에서 적층 제조 방식으로 제작한 복합가공기용 ‘밀링 스핀들 실린더 캡’ 부품을 전시했다. 이 샘플은 적층 제조 특화설계를 통해 기존 방식 대비 약 20%의 성능 개선 효과가 있었다.  이와 함께 DN솔루션즈는 독일에 적층 제조 솔루션 센터(ASC)를 새로 구축하고, 적층 제조 최적부품 선정, 맞춤형 설계(DfAM) 및 공정개발, 생산 및 서비스 등을 지원할 준비도 갖췄다.  DN솔루션즈 김원종 대표는 “금속적층 방식은 가공 후 조립 과정을 단축하고, 절삭으로 구현이 불가능한 형상을 만들 수 있어 무한한 혁신 가능성이 있다”며 “2030년까지 금속적층 제조와 절삭 가공의 시너지를 극대화하겠다”고 밝혔다.