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.

유니버설 로봇이 미국 디트로이트에서 열린 자동화 산업 박람회 ‘오토메이트 2025(AUTOMATE 2025)’에서 새로운 협동로봇 ‘UR15’를 발표했다. 향상된 모션 성능과 최대 5m/s의 TCP 속도를 제공하는 UR15는 역대 가장 빠른 유니버설 로봇의 협동로봇으로, 다양한 애플리케이션과 산업 분야에서 사이클 시간을 단축하고 생산성을 높이며 비용을 절감할 수 있도록 지원한다. 유니버설 로봇은 “‘픽 앤 플레이스 애플리케이션’의 경우 다른 협동로봇 모델에 비해 사이클 시간이 최대 30% 개선됐다. 동시에 유니버설 로봇의 협동로봇 고유한 특징인 경량 설계와 작은 설치 공간을 유지해, 좁은 작업 공간에 통합할 수 있는 높은 유연성을 제공한다”고 설명했다.     유니버설 로봇의 새로운 모션 제어 기술인 옵티무브(OptiMove)와 결합하면, 협동로봇의 성능은 더욱 향상되어 고속 및 고하중 애플리케이션에서도 궤적의 부드러움을 개선하고 일관되게 정확한 움직임이 가능하다. ‘UR15’는 유니버설 로봇의 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 5(PolyScope 5)와 폴리스코프 X(PolyScope X) 모두에서 실행되며, 인공지능 기반으로 강화되어 높은 사용성을 제공한다. ‘UR15’는 AI 기반 애플리케이션 개발을 위한 유니버설 로봇의 툴킷인 UR AI 엑셀러레이터(UR AI Accelerator)와 함께 쉽게 사용할 수 있다. UR AI 액셀러레이터는 엔비디아와 협력하여 개발된 유니버설 로봇의 인공지능 설루션으로, 엔비디아 아이작 쿠다(NVIDIA Isaac CUDA) 가속 라이브러리 및 모델을 사용하여 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin) 시스템 온 모듈에서 실행된다.   ‘UR15’의 페이로드는 15kg이며, 팔레트화와 같이 손목을 아래로 향하게 하는 애플리케이션의 경우 17.5kg까지 늘릴 수 있다. ‘UR15’는 유연성, 효율성, 신뢰성이 중요한 여러 애플리케이션과 산업에서 각각 고유한 과제를 해결할 수 있도록 설계된 다목적 협동로봇이다. 유니버설 로봇은 ‘UR15’가 ▲협소한 공간에서도 유연성이 중요한 자동차 산업 ▲환경이 열악한 금속 및 기계 가공 분야 ▲정밀하고 컴팩트한 설계가 필요한 전자 및 기술 분야를 비롯한 여러 산업 분야에서 ‘UR15’가 효과적으로 쓰일 수 있다고 설명했다. ‘UR15’는 더 높은 페이로드, 고급 기능 및 까다로운 환경에 대한 인증이 필요한 사람들을 위해 설계된 UR의 새로운 고성능 시리즈인 UR20과 UR30에 합류한다. 유니버설 로봇은 ‘UR15’가 6월부터 배송이 시작될 예정이라고 전했다. 유니버설 로봇의 테로 톨로넨(Tero Tolonen) 최고 제품 책임자는 “지난 20년간 우리는 협업 자동화의 한계를 뛰어넘어 전 세계 기업이 더 쉽고, 더 안전하고, 더 강력하게 협업할 수 있도록 지원해 왔다”며, "‘UR15’는 오늘날 로봇 공학에서 가장 부드러운 성능으로 더 빠른 속도로 작동하도록 특별히 설계됐다. 앞으로 ‘UR15’를 통해 누구나, 언제나, 어디서나, 다양한 생산 환경에 완벽하게 적응할 수 있을 것이며, 이는 광범위한 유니버설 로봇 파트너 에코시스템에 더해 기존 애플리케이션을 강화하고 협업 자동화를 한 단계 끌어올릴 수 있는 새롭고 혁신적인 설루션을 개발할 수 있는 기회를 제공할 것”이라고 말했다.

케이던스는 연례 플래그십 사용자 행사인 ‘케이던스라이브 실리콘 밸리 2025(CadenceLIVE Silicon Valley 2025)’에서 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 시스템을 탑재한 ‘밀레니엄 M2000(Millennium M2000)’ 슈퍼컴퓨터를 출시하고, 케이던스 밀레니엄 엔터프라이즈 플랫폼(Cadence Millennium Enterprise Platform)을 대대적으로 확장한다고 발표했다.  이 제품은 케이던스의 솔버와 엔비디아의 HGX B200 시스템 및 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU, CUDA-X 라이브러리 및 솔버 소프트웨어를 통합한다. 케이던스는 “이 조합은 전자 설계 자동화(EDA), 시스템 설계 및 분석(SDA), 신약 발견 애플리케이션에 대해 시뮬레이션 실행 시간을 줄이고, CPU 기반 시스템 대비 최대 80배 더 높은 성능을 제공한다. 또한 여러 분야에 걸쳐 최대 20배 더 낮은 전력으로 획기적인 성능을 구현하며, 최적화된 하드웨어-소프트웨어 스택을 통해 AI 인프라 구축을 가속화하고 물리적 AI 기계 설계를 발전시키며 신약 설계의 최전선을 확장한다”고 소개했다. 차세대 인프라 AI, 물리적 AI 및 과학 AI는 데이터센터 및 에지 장치에서 정교한 계산 기능을 요구한다. 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션에서 높은 성능과 에너지 효율성을 제공하는 밀레니엄 M1 슈퍼컴퓨터의 성공을 기반으로 하고 있다. 클라우드 및 온프레미스 어플라이언스로 사용할 수 있는 이 슈퍼컴퓨터는 케이던스의 EDA, SDA 및 분자 소프트웨어 솔버를 활용하여 이전에는 불가능했던 대규모 시뮬레이션을 수행함으로써, 반도체 및 3D-IC 설계, 데이터센터의 디지털 트윈, 신약 발견 모델링 및 하이퍼스케일 컴퓨팅, 자동차, 데이터센터, 항공우주 및 방위 시장 전반의 기타 엔지니어링 과제에 대한 접근 방식을 혁신하기 위해 개발됐다.     AI 설계를 위해 제작된 에뮬레이터인 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 전력, 열, 응력 및 전자기 등 3D-IC 및 고급 패키징 설계를 분석하고 최적화하는 데 필요한 다중 물리 기능을 결합한다. 이를 통해 단 시간 내에 높은 품질을 구현하여 엔지니어링 팀이 제품 개발 주기에서 더 큰 신뢰성과 효율성을 달성할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 기존 반도체 칩 수준의 전력 무결성 시뮬레이션은 짧은 시간으로 제한된다. 케이던스는 수백 개의 CPU로 거의 2주가 걸렸던 시뮬레이션이 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터 한 대로 하루 안에 가능하다고 소개했다. AI 인프라 구축에는 데이터센터 및 컴퓨팅 인프라에 대한 상당한 투자가 필요하다. 에너지 및 자원 효율적인 방식으로 이를 수행하는 것은 AI 공장에서 차세대 파운데이션 모델을 제공하는 데 중요하다. 디지털 트윈은 운영 효율을 개선하고 위험을 줄이며 총 전력 소비를 낮춘다. 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 이러한 데이터센터 디지털 트윈의 설계 및 운영과 이를 구동하는 랙, 보드 및 장비에 필요한 모델링 프로세스를 가속화한다. 또한 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 데이터센터 외부에서 AI를 구현할 자율 운송, 드론, 로봇과 같은 기계의 고정확도 및 고용량 가상 시뮬레이션을 가능하게 한다. 이러한 시스템을 효과적으로 설계하기 위해 가속 컴퓨팅과 계산 소프트웨어의 조합은 실제 조건을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 가상 풍동을 제공함으로써 더 짧은 시간에 개선된 설계를 구현한다. 전자 및 기계 전자 시스템 설계자는 수십만 개의 프로세서를 갖춘 CPU 기반 톱 500 슈퍼컴퓨터 클러스터를 사용하는 것에 비해 여러 날이 걸렸던 중요한 결정을 하루 안에 내릴 수 있어, 시간과 에너지를 절약할 수 있다. 또한, 케이던스의 분자 과학 기술은 제약 산업 고객이 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터를 통해 더 짧은 시간에 더 많은 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하여 신약 발견을 가속화한다. 밀레니엄 M2000에서 사용할 수 있는 케이던스 온클라우드(Cadence OnCloud)의 케이던스 오라이언(Cadence Orion) 분자 설계 플랫폼은 연구원에게 높은 계산 능력을 제공하여 잠재적인 신약 후보 발견 속도를 높이고 프로세스 확장성을 향상시킨다. 결과적으로 고객은 더 짧은 기간에 더 많은 설계 시나리오와 반복을 탐색할 수 있고, 이는 더 빠른 혁신과 개선된 제품 개발로 이어진다. 케이던스의 아니루드 데브간(Anirudh Devgan) 사장 겸 CEO는 “밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 대규모 확장 가능한 솔버, 전용 엔비디아 블랙웰 가속 컴퓨팅 및 AI를 활용하여 설계자가 한계를 계속해서 뛰어넘을 수 있도록 지원함으로써 AI 가속 엔지니어링의 도약을 이끌 것”이라면서, “가장 진보된 AI 모델을 위해 특별히 제작된 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 차세대 AI 인프라, 물리적 AI 시스템 및 신약 발견을 추진하기 위한 전례 없는 설계자 생산성을 제공한다”고 전했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생물학부터 칩 설계에 이르기까지 세계에서 가장 복잡한 엔지니어링 과제는 가속 컴퓨팅으로만 가능한 규모와 속도로 시뮬레이션을 수행해야 한다”면서, “엔비디아 블랙웰, CUDA-X 및 케이던스의 계산 소프트웨어로 구축된 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 새로운 종류의 인프라이다. 이는 학문 전반에 걸쳐 발견을 혁신할 획기적인 발전을 이끌 과학을 위한 AI 팩토리”라고 말했다.

크렐로, 서울 최대 규모 산업용 3D프린팅 대량 양산 시스템 구축   AI 기반 맞춤형 온라인 제조 서비스 기업인 크렐로(Creallo)는 산업용 SLA(광경화성 수지 조형 방식) 3D 프린터 6대를 추가 도입해 서울 최대 규모의 3D프린팅 대량 양산 시스템을 구축 완료했다고 밝혔다. 이로써 생산 능력을 기존 대비 3배 이상 대폭 확장했다. 크렐로는 최근 발주량의 지속적인 증가와 더불어 보안과 납기 등 국내 생산을 선호하는 고객 니즈에 적극 대응하기 위해 이번 설비 확장을 결정했다. 확장된 시스템은 총 10대의 산업용 3D 프린터와 2대의 CNC 장비로 구성되며, 서울 직영 공장에서 직접 운영된다. 이번에 새롭게 도입된 산업용 SLA 프린터는 크렐로가 다년간의 3D프린팅 서비스 노하우와 고객 맞춤형 설계 역량을 바탕으로 자체 개발한 고사양 장비다. 흰색, 검정, 투명 등 다양한 레진 소재를 지원하며, 고속 출력이 가능하고 장시간 연속 가동 시에도 높은 안정성과 출력 효율성을 유지한다. 특히, ㄷ자형 석정반 구조를 채택하여 장기적인 정밀도 유지와 출력 안정성을 확보했으며, 재도포 정확도와 효율성도 크게 향상되었다. 출력 범위 전반에 걸쳐 균일한 경화 품질을 구현함으로써 생산성과 품질을 동시에 끌어올렸다. 크렐로는 '품질', '속도', '보안'을 핵심 가치로 삼아 특히 정밀도가 중요한 산업 분야에서 경쟁력을 인정받고 있다. 국내에서는 3D프린팅과 CNC 가공을 결합한 통합 제조 솔루션을 제공하며, 시제품 제작부터 대량 생산까지 원스톱 서비스를 구현하고 있다. 이로써 로봇, 드론, 의료기기, 전자제품, 자동차 등 다양한 산업군의 R&D 기업과 협력하며 신뢰받는 제조 파트너로 자리잡았다. 뿐만 아니라, 글로벌 제조 네트워크를 기반으로 3D프린팅 및 CNC 가공은 물론, 진공 주형, 플라스틱 사출, 판금 가공 등 다양한 제조 공정과 소재를 지원하며 양산 서비스를 제공 중이다. 특히 중국 선전(Shenzhen)에 설립한 현지 법인을 통해 생산 공정, 품질, 물류 시스템을 철저하게 관리하며, 우수한 파트너 발굴로 합리적인 견적, 신속한 납기, 고품질 대응에 집중하고 있다. 크렐로 김희중 대표는 “크렐로는 빠르게 변화하는 산업 환경과 고객의 다양해지는 요구에 선제적으로 대응하기 위해 지속적인 투자를 이어가고 있다”며, “이번 설비 확장뿐 아니라, 자체 개발한 AI 기반 자동 설계 검토 및 견적 산출 시스템, 프로젝트별 전담자 배정 등 체계적인 관리 시스템을 통해 고객 만족도를 더욱 높이고 있다”고 말했다. 또한 그는 “2025년 상반기 중 추가 설비 도입이 예정되어 있어, 앞으로도 더 향상된 서비스 제공이 가능할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   영화 매트릭스가 개봉된 지 20년이 더 지난 2020년대에 이러한 가상 세상은 영화가 아닌 실제 산업 현장에서 구현되어 산업 혁신을 주도하고 있다. 바로 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’이다 이 글에서는 디지털 트윈의 의미와 제조 산업 특히 로봇 기반 자동화에서 디지털 트윈이 어떻게 제조현장을 혁신하는지 실증 사례를 기반으로 소개한다.   장영재 교수 / 카이스트  “헬기를 몰 줄 알아요?” 남자 요원이 동행한 여자 요원에게 물었다. “아니요. 아직은요. 잠시만 기다리세요.” 그리고 즉시 여자 요원은 무전로 본부에 연락해, 헬기 시뮬레이션 교육프로그램을 업로드 해달라 본부에 요청했다. 본부에서는 즉시 시뮬레이션 교육프로그램을 가속으로 돌려 헬기 조정 능력을 여자 요원의 머리에 업로드하였다. 여자요원은 불과 몇 초 사이에 수백시간 걸릴 헬기훈련을 마친 베터랑 헬기 조정사 능력을 가지게 되었다. 그리고 여자 요원은 외쳤다. “빨리 헬기를 몰고 도망칩시다!” 그리고 여자 요원은 능숙한 솜씨로 헬기를 몰고 남자요원과 함께 탈출한다. 1999년 개봉된 영화 매트릭스의 한 장면이다. 가상의 세상과 실제 세상을 오가며 과연 무엇이 진실이며 실제 (real)이란 무엇일까란 질문을 던지는 매우 철학적인 영화다 .  영화 매트릭스가 개봉된 지 20년이 더 지난 2020년대에 이러한 가상 세상은 영화가 아닌 실제 산업 현장에서 구현되어 산업 혁신을 주도하고 있다. 바로 ‘디지털 트윈 (Digital Twin)’이다. 본 특집에서는 디지털 트윈의 의미와 제조 산업 특히 로봇 기반 자동화에서 디지털 트윈이 어떻게 제조현장을 혁신하는지 실증 사례를 기반으로 소개한다.   1. 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이 우리나라 과학기술정보 통신부에서는 디지털 트윈을 다음과 같이 정의하고 있다.  “가상세계에서 실제 사물의 물리적 특징을 동일하게 반영한 쌍둥이 (Twin)을 3D 모델로 구현하고 제 사물과 실시간으로 동기화 및 시뮬레이션을 통해 관제, 분석, 예측 등 현실의 의사결정에 활용하는 기술” 그러나 이러한 정의만으로는 구체적으로 디지털 트윈을 파악하기에 모호하다. 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이가 무엇인지, 실시간 동기화가 왜 필요한지, 관제, 분석, 예측은 이미 다양한 방식으로도 가능한데 디지털 트윈이 제공하는 또 다른 가치가 있는지 설명이 부족하다. 최근 디지털 트윈 관련 이슈가 많다 보니 기업들도 앞 다투어 디지털 트윈을 기술을 확보했다는 등의 보도자료를 통해 기술 홍보를 하기도 한다. 이런 대부분은 공장의 가공 로봇이 움직임을 실시간 3D 애니메이션으로 구현해서 실제 로봇의 움직임을 컴퓨터에 시연하는 정도다. 그러나 이러한 시연을 보면 대부분 사람들의 반응은 “이것으로 무엇을 하지요?” “굳이 거액을 들여 실물의 움직임을 컴퓨터 그래픽으로 그대로 보여줄 필요 있나요? 그저 CCTV 하나 설치하면 컴퓨터에서 영상으로 볼 수 있는 것을 굳이 컴퓨터 그래픽 3D영상으로 구현할 필요가 있나요?” 등의 반응이다. 그렇다면 우선 시뮬레이션과 디지털 트윈의 차이가 무엇일까? 2. 디지털 트윈이 과연 무엇인가?   시뮬레이션은 가상의 시나리오를 기반으로 그 결과를 재현해 보는 것을 의미한다. 내가 A란 결정을 했을 때 그 결과가 어떻게 나올지를 유추해 보는 것이 시뮬레이션이다. 우리가 일반적으로 잘 알고 있는 시뮬레이션이 컴퓨터 시뮬레이션이다. 즉 컴퓨터가 구현한 상황에서 특정 의사결정에 대해 그 결과를 컴퓨터를 통해 산출하는 것이다. 컴퓨터 시뮬레이션 활용의 대표적인 예가 워 게임 (War Game)이다. 군에서는 전략전술 교본이나 전술, 그리고 무기 체계 설계를 할 때 컴퓨터를 통한 시뮬레이션을 활용한다. 평가나 실험을 위해 실제 전투나 전쟁을 치를 수 없기에 컴퓨터를 통해 가상의 적군과 전투를 하며 훈련을 하거나 전술 평가에 활용한다. 실제 컴퓨터 시뮬레이션 활용에 대한 연구가 가장 활발히 이뤄지는 분야가 국방 시뮬레이션 분야인 이유다.  우리 일상 생활에서도 이러한 시뮬레이션이 실제 많이 활용된다. 대표적인 예가 바로 자동차 네비게이션이다. 10년전 네비게이션을 떠올리면 전형적인 시뮬레이션 장비라 할 수 있다. 목적지를 입력하면 내 위치에서 목적지까지 수많은 대안 경로 중 최적 경로를 제안해 준다 . 그러나 당시 네비게이션은 실시간 교통정보를 경로 탐색에 담지 않았다. 그러다 보니 출퇴근 교통혼잡이나 사고로 인한 교통 체증과 같은 상황에서도 일반 상황과 동일한 이동경로 시간 산출과 경로를 제시하는 한계가 있었다. 최근 자동차 네비게이션이나 스마트폰 차량 맵은 실시간 교통정보를 포함해 다양한 대안 경로를 제시한다. 즉 실시간 GPS 정보를 통해 내 차량의 위치는 클라우드의 컴퓨터로 전송이 되고 또한 다양한 교통정보를 기반으로 실시간으로 대안경로를 찾고 도착시간을 지속해서 업데이트 한다. 그리고 내차의 이동 경로와 교통 상황은 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 컴퓨터 그래픽으로 전달된다. 즉 실시간 교통정보를 기반으로 지속적인 업데이트된 경로를 제공하는 스마트폰 네비 앱이 디지털 트윈의 가장 대표적인 사례다. 학문에서는 디지털 트윈의 조건을 아래로 정의한다. 1. 실물과 가상의 시스템이 거의 실시간 (near real-time)으로 연동되어야 한다. 2. 다양한 상황의 시나리오를 검토하고 대안을 제시할 수 있어야 한다. 3. 사용자의 의사결정을 지원하며 사용자가 쉽게 의사결정 상황을 직관적으로 파악할 수 있는 인터페이스를 제공해야 한다.   스마트폰 네비는 위 조건을 모두 만족한다. 실시간으로 차량의 위치가 GPS로 전송되고 교통정보도 활용한다는 점에서 1번 조건을 만족하며, 다양한 대안경로를 검토함으로 2번 조건을 만족하며, 사용자의 최적경로를 제안하며 이러한 경로를 그래픽으로 전달하는 방식으로 3번 조건을 만족한다. 즉 스마트폰 네비가 우리 생활의 디지털 트윈이라 할 수 있다. 이런 의미를 보면 굳이 디지털 트윈이 현실과 매우 흡사한 고퀄리티 네비를 제공해 줄 의무는 없고 3D그래픽을 제공하는 것도 조건은 아니다. 사람의 의사결정을 직관적으로 지원해 줄 수 있는 정도면 기능이 충분하다 할 수 있다. 3. 로봇 기반 제조 운영에서의 디지털 트윈   이러한 디지털 트윈 활용의 가장 대표적인 예가 제조 물류 자동화 시스템 설계 및 운영이다. 최근 제조 시스템의 가장 큰 변화 중의 하나는 컨베이어 벨트가 없는 자동화(Beltless Automation)로 표현되는 군집 로봇 기반 물류 자동화다. 1916년 포드 T모델이 컨베이어 방식으로 생산되며 제조 자동화 혁명을 가져왔다. 이후 컨베이어 벨트 기반 물류 자동화는 공장 자동화의 표준 생산이 되었다. 그러나 이러한 컨베이어 방식은 단일 품종 대량 생산에는 적합하지만 다품종 소량 생산과 같은 현대 소비 시장의 욕구를 충족하는 데는 한계가 있다. 차량 모델이 바뀔 때 마다 공장을 세우고 컨베이어 벨트와 설비 위치를 재 조정해야 하는 등 상당한 재투자가 필요하다. 카이스트 산업 및 시스템 공학과 졸업생들이 2020년에 창업하여 카이스트 및 네이버가 투자한 다임리서치는 디지털 트윈 기술을 기반으로 AGV나 ARM의 이동을 관제하고 제어하는 솔루션을 개발하여 LG전자뿐만 아닌 국내 반도체 및 2차전지 기업에 공급하고 있다.      상세 내용은 PDF로 제공됩니다.    

오토폼엔지니어링이 올리비에 르퇴르트르(Olivier Leteurtre) CEO의 방한과 함께 한국 시장을 위한 기술 협력과 인재 양성 전략을 발표했다. 이번 전략은 국내 고객과의 디지털 협업을 확대하고, 지역 기반 산학협력을 통해 디지털 금형 생태계를 구축하는 데 중점을 두고 있다. 르퇴르트르 CEO는 “제조업의 미래는 디지털 협업 생태계 위에서 결정된다. 오토폼은 금형 산업의 복잡한 공정과 데이터를 정밀하게 연결해, 더 이상 ‘경험’이 아닌 ‘데이터’로 예측하고 판단하는 환경을 만들어가고 있다”면서, “특히 한국은 자동차 산업의 글로벌 중심지이자, 디지털 제조 혁신이 가장 빠르게 진화하는 시장으로, 이 전환의 최전선에 서 있다. 오토폼은 이곳에서 디지털 트윈과 시뮬레이션을 통해 제조 방식의 새로운 기준을 제시하고, 산업의 미래를 주도해 나가겠다”고 밝혔다.     오토폼은 국내 주요 자동차 및 전자 산업의 OEM 기업과 협력하며 금형 설계, 시뮬레이션, 공정 최적화 등 다양한 디지털 전환 프로젝트를 전개하고 있다고 소개했다. 특히 ‘디지털 프로세스 트윈’을 구현함으로써 설계 초기부터 품질을 예측하고 리스크 줄이는 시스템을 현실화해 불량률을 줄이며, 실제 제조 현장에서의 리드타임 단축과 생산성 향상에 기여하고 있다. 이 같은 기술은 ESG 경영 요구에 대응하는 스마트 제조 구현에도 핵심 역할을 하고 있다는 것이 오토폼의 설명이다. 또한 오토폼은 국내 제조업 밸류체인 전반의 디지털 역량 강화를 위해, 중소 협력업체 지원에도 적극 나서고 있다고 밝혔다. 경일대학교 내에 설립 예정인 ‘디지털 트라이아웃 랩(Digital Tryout Lab)’은 고가의 소프트웨어나 전문 인력 없이도 시뮬레이션 기반 공정 해석을 적용할 수 있도록 돕는 기술 거점으로, 기존에 디지털 전환에서 소외됐던 2차·3차 벤더의 실질적 변화와 기술 내재화를 지원한다. 이 센터는 아진산업 등과 연계해 실무 중심의 시범 프로젝트를 수행하고 있으며, 향후 다양한 협력사들이 활용할 수 있는 공동 인프라로 확대될 예정이다. 오토폼은 기술 지원과 더불어 인재 양성 측면에서도 산학 협력을 강화하고 있다. 오토폼은 경북기계공업고등학교와 디지털 금형 분야 인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고, 지역 기반의 실무형 교육 생태계 조성에 나선다고 전했다. 이번 협약은 교내 실습과 인턴십, 산업 현장과의 채용 연계를 포함한 통합형 프로그램으로 구성되며, 디지털 제조 환경에 특화된 현장 맞춤형 기술 인재를 체계적으로 육성하는 데 초점을 맞추고 있다. 이외에도 오토폼은 국립창원대학교에 600억 원 규모의 소프트웨어를 3년간 기증해 ‘글로컬 산업기술거점센터’를 설립하고, 지역 기업과 연계한 실무 교육 및 취업 연계 프로그램을 운영하고 있으며, 성균관대학교와는 복합재료 기반의 공동 연구와 실무형 교육을 통해 차세대 제조 인재를 양성하고 있다. 오토폼엔지니어링코리아의 조영빈 대표는 “디지털 전환은 더 이상 대기업만의 과제가 아니며, 금형 산업의 디지털화는 선택이 아닌 생존의 문제다. 오토폼은 중소 협력사를 포함한 밸류체인 전반을 디지털 협업 구조로 연결해, 제조 생태계 전체의 경쟁력을 함께 끌어올리고자 한다”면서, “기술은 나눌 때 그 가치가 배가되고, 사람은 연결될 때 성장한다고 믿는다. 특히 기술과 인재를 지역 현장에서 직접 연결하는 산학협력 모델을 통해, 지속 가능한 산업 성장의 토대를 함께 만들어가겠다”라고 전했다.

다쏘시스템은 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 개최한다고 밝혔다. ‘모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈(Virtual Twin of Everything for Everyone)’을 주제로 열리는 이번 행사는, 생성형 AI와 결합해 한층 진화한 버추얼 트윈 기술을 중심으로 대한민국 산업의 미래를 만들어 나갈 혁신 비전을 소개한다. 이번 콘퍼런스에서는 다쏘시스템이 올해 초 새롭게 발표한 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’를 소개하고, 7개 혁신 브랜드를 통해 다양한 산업 분야에 적용되는 최신 기술 트렌드를 선보인다. 특히 다쏘시스템은 ▲40개 이상의 전문 세션 ▲산업 전문가들이 직접 전하는 실무 지식과 노하우 등 프로그램을 통해 참석자들에게 실질적 인사이트를 제공할 예정이다.     오전에 진행되는 제네럴 세션은 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사의 환영사로 시작한다. 기조연설자로 초청된 LG전자 ES연구소의 황윤제 기술고문은 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’를 주제로, 디지털 전환(DX)을 이끄는 AI 기술과 버추얼 목업 제작을 더욱 용이하게 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링의 중요성에 대해 발표한다. 황윤제 기술고문은 가상화 분야에서 현재 직면한 주요 도전 과제가 무엇인지 살펴보고, 이를 극복함으로써 열릴 미래의 가능성에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 오후에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아/넷바이브(ENOVIA/NETVIBES), 카티아/3D익사이트(CATIA/3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 5개의 브랜드 트랙과 별도 마련된 SDV(Software-Defined Vehicle) 트랙이 진행된다. 각 트랙을 통해 다쏘시스템의 전문가와 브랜드별 고객사는 최신 기술 동향과 다양한 산업 적용 사례를 폭넓게 소개하며, 특히 3D익스피리언스 기반 통합 업무 환경을 심도 있게 다룰 예정이다. 특히 추가로 마련된 SDV 트랙은 총 3개의 발표로 구성되어, 다쏘시스템의 SDV 설루션 전략과 함께 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model-Based Systems Engineering), 하드웨어/소프트웨어 통합, 가상 검증 등 제품 전체 관점의 개발 방향을 소개한다. 아울러 미래 모빌리티 산업의 도전과제와 설루션 방안, 메카트로닉스(mechatronics) 및 소프트웨어 중심 경험(software-driven experiences)을 위한 엔드 투 엔드 통합 업무 환경 구축 전략을 다룬다.   다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025는 가상과 현실을 끊임없이 연결하는 기술로 산업 혁신의 방향을 제시하는 자리”라며, “모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈이라는 이름에 걸맞게, 다쏘시스템은 앞으로도 다양한 산업의 전문가들과 함께 버추얼 트윈으로 미래 산업을 혁신하고, 무한한 가능성을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

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.

어도비가 소셜 미디어, 전자상거래, 모바일 등 다양한 채널에서 급증하는 개인화된 콘텐츠 수요에 맞춰 기업의 효과적인 콘텐츠 제작을 지원하는 어도비 파이어플라이 서비스(Adobe Firefly Services) 및 파이어플라이 커스텀 모델(Firefly Custom Models)의 새로운 역량을 발표했다. 이번 발표로 기업을 위한 크리에이티브 및 생성 API 콜렉션인 파이어플라이 서비스는 영상과 3D를 비롯한 더욱 다양한 콘텐츠 유형을 지원하며 기업의 멀티미디어 제작 확대를 돕는다. 파이어플라이 서비스로 구동되는 새로운 파이어플라이 크리에이티브 프로덕션(Firefly Creative Production)은 노 코드(no-code) 인터페이스에서 주요 미디어 유형에 걸쳐, 반복적인 콘텐츠 제작 작업을 처리할 수 있도록 지원한다. 또한 파이어플라이 커스텀 모델과 퍼포먼스 마케팅용 어도비 Gen스튜디오(Adobe GenStudio for Performance Marketing)의 통합으로 브랜드 가이드라인을 준수하는 광고 콘텐츠를 한층 쉽게 확대할 수 있게 됐다.  이 같은 어도비의 혁신은 어도비 AI 에이전트와 모델을 통합하는 어도비의 AI 플랫폼으로 구동된다. 해당 플랫폼은 어도비 애플리케이션 전반에서 자사 데이터 인사이트, 서드파티 생태계의 AI 에이전트,  상업적으로 안전한 어도비 파이어플라이 및 안전한 서드파티 모델 등을 포함한다. 이처럼 어도비는 AI 플랫폼을 통해 마케팅과 크리에이티브를 통합하며 대규모로 개인화된 경험을 제공한다. 액센츄어(Accenture), 덴츠(Dentsu), 헨켈(Henkel), IPG 헬스(IPG Health), 태피스트리(Tapestry), 몽크스(Monks), 펩시코/게토레이(PepsiCo/Gatorade), 퍼블리시스(Publicis), 스태크웰(Stagwell), 에스티 로더 컴퍼니(The Estée Lauder Companies) 등 주요 기업과 에이전시는 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 파이어플라이 서비스 및 커스텀 모델을 활용해 캠페인을 론치하는 데 걸리는 시간을 단축하며, 새로운 고객과 소통하며, 생성형 AI로 워크플로우를 간소화하고 크리에이티브 결과물을 강화하고 있다. 포레스터(Forrester) 총 경제 영향 조사(Total Economic Impact Study)에 따르면 기업은 어도비 파이어플라이 제품군을 통해 에셋 변형 제작을 70%-80%까지 확대하는 한편, 에셋 검토 및 수정에 소요되는 시간을 75% 나 단축하며(3년 기준), 전환율 개선을 위한 개인화된 경험을 확장하고 수익 증대를 모색하고 있다. 바룬 파머(Varun Parmar) 어도비 Gen스튜디오 및 파이어플라이 엔터프라이즈 솔루션 부문 총괄은 “기업들은 어도비 파이어플라이 서비스와 커스텀 모델을 활용해 효율적인 콘텐츠 공급망을 구축하며 놀라운 성과를 내고 있다”며 “생성형 AI는 마케터와 크리에이티브 담당자의 역량을 강화하고 이들이 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원한다”고 말했다.