클라우드와 AI가 이끄는 제조 혁신의 현장, AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스 개최   ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스’가 3월 25일, 서울 잠실 롯데호텔월드에서 성황리에 개최됐다. 이번 행사는 통합 IT 솔루션 기업 에티버스(ETEVERS)와 AWS(아마존웹서비스)가 공동 주최한 행사로, 제조 산업의 디지털 전환과 클라우드 기반 혁신 전략을 공유하는 뜻깊은 자리였다. 올해로 두 번째를 맞은 이번 컨퍼런스에는 SK C&C, 메가존클라우드, LG CNS 등 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 주요 기업들이 대거 참여해 클라우드와 AI 기반 제조 혁신의 현재와 미래를 조망했다.   ■ 최경화 캐드앤그래픽스 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr 제조 산업, 클라우드로 날개를 달다 이번 컨퍼런스는 ‘AI 기반 스마트팩토리 혁신’, ‘데이터 기반 제조업 혁신’, ‘생성형 AI가 이끄는 제조 혁신’ 등 세 가지 주요 트랙으로 구성되어 참가자들이 각자의 관심사에 맞춰 깊이 있는 세션을 선택할 수 있도록 기획됐다. 오프닝을 맡은 AWS 김윤식 한국 엔터프라이즈 총괄은 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌, 생존을 위한 전략이라고 강조했다.  첫 번째 키노트를 진행한 AWS 정승희 제조 부문 총괄은 클라우드 기반 제조 기술이 어떻게 제품 설계, 수요 예측, 공급망 최적화 등 제조 전반의 효율성과 유연성을 높이고 있는지를 소개했다. 실제 사례를 통해 빅데이터, AI, IoT, 생성형 AI의 적용 효과가 증명되고 있음을 제시했다. 제조 현장에 스며든 생성형 AI와 실용적 혁신 전략 LG CNS 박재원 화학사업담당은 생성형 AI를 중심으로 한 AX(AI Transformation)를 통해 제조기업이 경쟁력을 확보해 나가는 전략을 설명했다. 그는 데이터 기반 의사결정, 품질 예측, 설비 진단 등에서 이미 다양한 실증 사례가 존재하며, 향후 이러한 AI 도입이 더욱 가속화될 것이라고 내다봤다. 에티버스 김준성 전무는 "클라우드와 AI, 그리고 파트너의 역할"이라는 주제로 강연을 펼치며, 제조 기업들이 클라우드로 진입할 수 있도록 파트너가 제공할 수 있는 지원 방안과 생태계 확장의 중요성을 역설했다. 에티버스는 2021년 AWS와 국내 최초 총판 계약을 체결한 이후 300개 이상의 파트너를 보유하며 국내 AWS 클라우드 확산에 핵심 역할을 하고 있다. SK C&C 허민회 본부장은 AI Cloud Infra Provider로서 SK C&C의 전략과 서비스를 소개했다. GPUaaS, AI 관리 플랫폼 등 실제 적용 가능한 인프라 기반 서비스를 통해 제조업의 AI 도입을 현실화하고 있다는 점에서 많은 관심을 끌었다.  이어 메가존클라우드 공혁 그룹장은 ‘2025 제조업 혁신 전략’을 발표하며 생성형 AI 기반의 비용 절감 및 생산성 향상 사례를 공개했다. 이날 행사장에는 기술 전시 부스도 함께 마련되어 각 파트너사들이 자사의 첨단 솔루션을 직접 소개하고, 방문자들과 1:1 컨설팅을 진행하는 시간도 있었다. 플래티넘 스폰서로 참가한 에티버스는 고객 맞춤형 파트너 매칭 및 솔루션 추천 이벤트를 통해 현장 분위기를 한층 뜨겁게 만들었다. 디지털 전환, 제조업의 새로운 기회 이번 컨퍼런스는 디지털 전환이 단순한 IT 이슈가 아닌 제조업 경쟁력의 핵심 전략임을 다시 한번 확인시켜주는 자리였다. 클라우드와 AI, 그리고 이를 연결하는 파트너들의 생태계가 더욱 조밀해질수록, 제조업의 혁신 속도도 함께 가속화될 것으로 기대된다. 에티버스 김준성 전무는 “제조 기업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제안하고, 다양한 지원 프로그램을 통해 성공적인 디지털 전환을 돕겠다”고 밝혔다.     2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 - 에티버스)  / 사진 제공 : 에티버스 2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 씨이랩)   / 사진제공 : 씨이랩   2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 지멘스)    

한국지멘스는 지멘스그룹이 3월 31일부터 4월 4일 독일에서 열린 ‘2025 하노버 산업 박람회(하노버 메세)’에 참가해 산업 전반의 디지털 전환과 지속 가능한 미래를 가속화하는 혁신 기술을 선보이고, 강력한 에코시스템 파트너들과의 성공적인 협업 현황을 공유했다고 밝혔다. 지멘스는 이번 하노버 메세를 통해 공장의 두뇌 역할을 하는 가상 프로그램 로직 제어기(vPLC)를 아우디의 뵐링거 회페 공장에 도입한 사례를 소개했다. 이 공장에서는 기존처럼 기계나 로봇 근처에 하드웨어 기반 컨트롤러를 설치하는 대신 수 킬로미터 떨어진 데이터 센터에서 작동하는 가상 컨트롤러가 공장 전체의 생산을 제어함으로써 현장의 안전성을 강화하고, 생산 프로세스를 간소화하며, 제조 공정의 효율화를 이끌고 있다. 이와 관련해 지멘스는 독일기술검사협회(TÜV)로부터 vPLC에 대한 안전 인증을 획득했다. 지멘스는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼을 지향하는 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’를 통해 파트너가 보유한 최첨단 기술을 산업 생태계에 원활하게 통합시킨다는 전략을 추진하고 있다. 지멘스의 핵심 역량과 글로벌 파트너 에코시스템이 결합된 지멘스 엑셀러레이터로 첨단 기술의 확장과 차세대 산업 혁신을 주도하는 핵심 동력을 만들겠다는 것이다.     이번 하노버 메세에서 지멘스와 액센츄어는 전 세계 7000여명의 전문가로 구성된 ‘액센츄어 지멘스 비즈니스 그룹’을 출범한다고 발표했다. 이 조직은 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오의 산업용 AI 및 소프트웨어, 자동화 기술과 액센츄어의 데이터 및 AI 역량을 결합한 설루션을 공동 개발하고 판매할 예정이다. 또한, 지멘스는 하노버 메세에서 엔비디아와의 파트너십을 통한 산업용 메타버스 기술을 시연하면서, 지멘스 엑셀러레이터와 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통합한 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’를 처음 공개했다. 시각화 및 시뮬레이션 기능이 향상된 팀센터 디지털 리얼리티 뷰어는 극사실적인 몰입형 디지털 트윈을 구현하여 사용자에게 설계 및 운영 워크플로에 대한 중요한 인사이트를 제공한다. 이 밖에도 양사는 지멘스의 산업용 소프트웨어 및 자동화 포트폴리오와 엔비디아의 AI 및 가속 컴퓨팅 기술을 결합해 산업 전반의 효율 및 생산성을 높이고자 한다.  지멘스는 마이크로소프트와 함께 '산업용 파운데이션 모델(IFM)'을 개발했다. 마이크로소프트 애저(Azure) 플랫폼을 기반으로 산업 특화 데이터를 활용하는 이 모델은 AI에게 엔지니어링 언어를 학습시킴으로써, 3D 모델과 2D 도면은 물론 산업에 특화된 복잡한 데이터와 기술 사양을 처리하고 맥락화할 수 있다. 지멘스는 IFM이 인간과 기계의 협업을 한 단계 끌어올려 산업 현장의 AI 설루션 도입을 앞당기고, 숙련 인력 부족 문제를 해소하며, 가치 사슬 전반에 걸쳐 생산성과 효율성, 품질을 향상시킬 것으로 기대하고 있다. 또한, 지멘스와 마이크로소프트는 지멘스의 실시간 데이터 수집 툴인 인더스트리얼 엣지(Industrial Edge)와 마이크로소프트 애저의 클라우드 플랫폼을 통합하는 산업 운영 효율화를 위한 파트너십을 강화하고 있다. 지멘스와 아마존웹서비스(AWS)는 지속 가능한 스마트 인프라를 발전시키기 위한 전략적 파트너십을 발표했다. 양사는 하노버 메세에서 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼 ‘빌딩 X(Building X)’와 아마존 노바(Amazon Nova), 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 등 AWS의 클라우드 서비스 및 AI 역량을 결합한 성과를 선보였다. 이를 통해 효율성 증대, 비용 절감, 프로세스 자동화와 함께 에너지 소비 및 탄소 배출 데이터에 대한 실시간 인사이트를 기반으로 에너지 절감 효과까지 거둘 수 있음을 보여줬다. 지멘스그룹의 롤랜드 부시(Dr. Roland Busch) 회장 및 최고경영자는 하노버 메세의 개막 연설에서 전 세계의 중대한 산업 변화를 이끌 핵심 기술로 ‘산업용 AI’를 꼽았다. 롤랜드 부시 회장은 “올해 하노버 메세는 산업계가 역동적인 기술 및 시장 환경 변화에 직면해 있는 대변혁의 시기임을 보여준다. 지멘스는 산업용 AI, 포괄적인 디지털 트윈, 소프트웨어 정의 자동화(SDA) 분야를 선도하는 기업으로서 고객이 경쟁력과 회복 탄력성, 지속 가능성을 높이고 변화를 이끌어 나갈 수 있도록 지원한다”고 전했다. 이어 롤랜드 부시 회장은 “지멘스는 산업 현장에 대한 전문성과 깊은 이해, 충분한 데이터를 보유하고 있으며, 이러한 지멘스의 역량과 AI를 결합함으로써 엄청난 시너지 효과를 낼 것”이라고 전망했다.

팀뷰어가 3월 31일~4월 4일 열리는 ‘하노버 산업박람회 2025(하노버 메세 2025)’에서 효율적인 산업 교육 및 온보딩 프로세스를 위한 첨단 공간 컴퓨팅(spatial computing) 설루션 ‘팀뷰어 프론트라인 스페이셜(TeamViewer Frontline Spatial)’을 발표했다. 산업용 증강현실(AR)을 포함한 디지털 워크플레이스 설루션을 제공하는 팀뷰어는 올해 하노버 산업박람회에서 항공우주, 자동차, 기계공학 등 다양한 산업 고객이 공간 컴퓨팅을 어떻게 교육 프로그램을 혁신하고 있는지 시연을 통해 소개했다. 대표적인 사례로, 항공기 엔진 기업인 GE 에어로스페이스는 팀뷰어와 기술 파트너인 지멘스의 공동 고객사로, 팀뷰어 프론트라인 스페이셜을 도입해 자사 상업용 엔진의 인터랙티브 디지털 트윈을 AR 기술로 구현해 항공기 기술자들에게 제공함으로써, 전 세계 수백 개 지역에서 비용 효율적으로 고품질의 원격 교육을 운영하고 있다. 이번 박람회에서는 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO가 GE 에어로스페이스의 자스윈더 왈리아(Jaswinder Walia) CIO 및 지멘스 디지털 인더스트리의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO와 함께 패널 토론에 참여해 공간 컴퓨팅의 이점과 GE의 실제 활용 사례를 소개했다. 또한, 올리버 스테일 CEO는 제조 분야 애프터서비스를 주제로 한 기조연설에서도 공간 컴퓨팅을 비중 있게 소개했다.     이밖에도 팀뷰어는 포뮬러 원 레이스카 엔진과 산업 현장에서 이용되는 3D 모델을 활용한 공간 컴퓨팅을 직접 시연하고 주요 포트폴리오의 향상된 기술도 선보였다. 팀뷰어는 실제 생산 환경에서 제로 트러스트(zero-trust) 기반의 원격 액세스 및 원격 지원 설루션이 어떻게 운영되는지 시연했다. 그리고 팀뷰어는 AR 기반 워크플로와 원격 지원 설루션을 통해 기술 현장 서비스와 창고 피킹(picking) 작업을 보다 스마트하고 효율적으로 구현하는 방법을 소개했다. 또한, AI 및 DEX(디지털 직원 경험) 관리 도구의 최신 기술에 팀뷰어의 원격 연결 기능을 연계해 미래의 디지털 워크플레이스 지원 방식이 어떻게 구현될지도 선보였다.  한편, 팀뷰어는 글로벌 기술 파트너인 SAP, 마이크로소프트, 지멘스 부스에서 협업 및 공동 설루션을 선보였다. 특히, 마이크로소프트 부스에서는 팀뷰어의 아터스 루팔라(Artus Rupalla) 제품관리 이사와 사스차 발웨그(Sascha Ballweg) 시니어 제품 관리자가 ‘AI 기반의 스마트 서비스와 원활한 IT/OT 연결을 통한 현장 근로자 및 비즈니스 인력의 역량 강화’라는 주제로 발표를 진행했다. 올리버 스테일 CEO는 “공간 컴퓨팅은 엔지니어링 분야에 전례 없는 기회를 제공한다. 디지털화된 원격 및 현장 학습을 통해 기업은 자원을 보다 효율적으로 배치하고 숙련된 인력의 부족 문제를 완화하며 출장과 비용을 절감할 수 있다”면서, “팀뷰어는 파트너사들과 함께 3D 기반의 몰입형 사용자 경험을 제공해 전 세계 기술자와 현장 근로자들이 엔지니어링 데이터를 보다 직관적이고 생생하게 구현할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지난 3월 19일 ‘솔리드 엣지 유니버시티 코리아’가 서울 양재동 엘타워에서 개최됐다. 이 행사는 한국의 제조업체와 엔지니어에게 솔리드 엣지의 최신 기능과 디지털 전환 전략을 소개하는 자리로 마련됐다. 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장을 만나 이야기를 나눴다.  ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스 마케팅 부사장 브리핑   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 주최하고 있는 ‘솔리드 엣지 유니버시티(Solid Edge University)’는 제품 개발 지식을 향상시키고, 지멘스 소프트웨어 사용자 및 전문가와 교류할 수 있는 글로벌 이벤트다. 업계 리더의 기조연설과 최신 기술 동향 소개, 다양한 주제의 세션을 통해 참가자들의 역량을 높이고, 전 세계 솔리드 엣지 사용자 및 전문가와 네트워킹을 하면서 경험과 지식을 공유하고 있다. 또한 솔리드 엣지의 최신 기능을 직접 체험하고 활용 사례를 접할 수 있는 자리다.   중소기업 제조업체를 위한 디지털 전환 기회 이날 존 폭스 부사장은 언론매체 기자들과 그룹 인터뷰에 앞서 ‘제품 설계 및 개발에서의 디지털 전환’이란 주제로 프레젠테이션을 진행했다. 국내 중소기업의 성공적인 디지털 혁신 사례로 소개된 린나이코리아는 1000명의 직원이 스토브, 오븐, 보일러 등을 생산하는 제조기업이다. 과거 수작업 중심의 데이터 관리로 반응 속도가 느리고 비효율적이라는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 린나이코리아는 지멘스의 솔리드 엣지와 팀센터(Teamcenter)를 도입해 중앙집중식 데이터 관리 체제로 전환했다. 결과적으로 연간 100만 달러의 비용을 절감했으며, 직원 1인당 연간 50시간의 업무 효율성을 높이는 성과를 달성했다. 특히 실시간 설계 데이터 공유를 통해 서비스 팀과의 협업이 획기적으로 개선됐다.   ▲ 국내 디지털 전환 사례로 소개된 린나이코리아   디지털 트윈과 엑셀러레이터 포트폴리오 지멘스는 디지털 전환을 위해 더욱 정밀한 디지털 트윈 구축을 목표로 하고 있으며, 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오를 통해 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 시스템 간 상호작용을 지원하고, 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공하고 있다. 이 포트폴리오에는 심센터(Simcenter), 팀센터, 옵센터(Opcenter)가 포함되어 있으며, 최근 브라우저부터 데스크톱까지 유연하게 확장 가능한 설계 설루션을 묶은 ‘디자인센터(Designcenter)’를 선보였다. 또 다른 디지털 전환 활용 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티(Tremonia Mobility)는 독일 도르트문트에 본사를 둔 프리미엄 미니버스 제조사다. 이 회사는 지멘스의 디자인센터를 도입해 설계 주기를 20% 줄이고, 설계 속도를 30% 높여 친환경 교통 설루션 개발에 기여하고 있다.   ▲ 디지털 전환 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티   클라우드 및 AI 기반의 혁신 : 솔리드 엣지 X 지멘스는 최근 클라우드와 AI 기술을 적극적으로 적용한 ‘솔리드 엣지 X(Solid Edge X)’를 발표했다. 이 설루션은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공되어 사용자는 언제 어디서나 로그인 기반으로 설계 작업이 가능하며, AI 기반의 개인화된 생산성 향상 도구를 통해 작업 효율성을 극대화할 수 있다. 팀센터 X (Teamcenter X)를 통한 데이터 관리 기능도 내장되어 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템으로의 확장이 쉬우며, 솔리드 엣지 2025와 높은 데이터 상호 운용성도 제공한다. 특히 AI 기반의 설계 코파일럿은 자연어로 설계 작업을 안내하고 자동화를 지원하며, 향후 솔리드 엣지 2026에서는 AI 기반의 자석식 스냅 어셈블리 기능을 통해 보다 빠르고 정확한 부품 조립을 지원할 예정이다.   ▲ 클라우드 기반의 SaaS 형태로 제공되는 솔리드 엣지 X   중소기업과 스타트업을 위한 맞춤형 지원 지멘스는 중소기업 및 스타트업의 디지털 전환 지원에도 힘쓰고 있다. 최근 글로벌 조사에 따르면 중소기업의 92%가 디지털 전환 예산을 확보하고 있으며, 76%는 전담 인력을 배치하는 등 적극적으로 디지털 전환을 추진하고 있다. 지멘스는 한국 중소벤처기업부와 협력해 스타트업에게 프리미엄 솔리드 엣지 소프트웨어를 무료로 제공하고 있으며, 이를 통해 혁신적 제품 개발과 시장 출시를 가속화할 수 있도록 지원하고 있다. 존 폭스 부사장은 “지멘스는 클라우드와 AI 기술을 통해 중소기업과 스타트업이 빠르게 변화하는 시장 환경에서도 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있도록 돕고 있다”며, “지멘스는 엔지니어링 소프트웨어의 지원뿐 아니라 기술 컨설팅, 글로벌 네트워킹 등 다양한 지원책을 제공해 스타트업의 성장을 적극 지원해 나갈 계획”이라고 강조했다.   기자간담회 Q&A   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 존 폭스 마케팅 부사장   Q. 솔리드 엣지와 타사 제품의 차별점은? 솔리드 엣지는 중소기업용으로, NX는 대기업용으로 설계되었다. 두 제품 모두 통합된 커널 환경을 사용한다는 것이 특징이다. 지멘스의 제품군은 모듈화되어 있어, 사용자가 불연속적 업그레이드 없이 마이그레이션할 수 있다.   Q. 지멘스에 별도의 AI 개발 팀이 있나? 지멘스는 별도의 AI 전담 팀을 운영하고 있진 않다. 대신 각 부서별로 AI 전문가를 두고 있으며, AI 전문업체와 협업하는 방식으로 AI 기능을 추가해 제품을 개발하고 있다.    Q. 클라우드 기반 제품인 솔리드 엣지 X의 주요 타깃은? 솔리드 엣지 X는 기존 고객과 신규 고객 모두를 타깃으로 한다. 신규 고객의 경우 최신 기술에 대한 관심이 높기 때문에 적극적으로 새로운 툴에 많은 관심을 보이고 있으며, 한국에서는 특히 스타트업 지원 프로그램과 정부 협력을 통해 새 제품의 보급을 활발하게 추진 중이다.    Q. 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술의 활용 수준은 어느 정도인가? 지멘스는 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술을 통해 설계와 시뮬레이션의 정밀성을 크게 높였다. 생산성과 설계 효율을 높이는 자동화 기능과 자석식 스냅 어셈블리 같은 혁신 기능을 지속적으로 추가하며 시장을 선도하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 6일 CNG TV 웨비나는 ‘시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보’를 주제로, 지멘스의 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술을 활용한 전기차 시장 경쟁력 강화 방안에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 제조업체가 직면한 도전 과제(환경 영향, 가속화된 성장, 규제 등)   전기차 시장의 성장 둔화와 규제 강화 속에서 OEM과 부품사는 기술 혁신과 시장 요구 충족이라는 과제에 직면해 있다. 이에 지멘스는 가상 개발 환경 구축, 설계 최적화, 생산 관리 등 다양한 설루션을 제공함으로써 이러한 어려움을 극복하는 동시에 전기차 시장의 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다.    지멘스, 전기차 시장 경쟁력에 초점 맞춰 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 영업대표는 “지멘스는 전기차 개발 프로세스 전반에 걸친 혁신을 통해 기업이 시장에서 성공할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있다”며, “이번 웨비나에서는 배터리 사이징, 열 관리, 모터 및 구동계 설계 등 전동화 차량 개발 전반에 걸쳐 지멘스의 기술력이 활용될 수 있음을 보여주고자 한다”고 말했다. 그는 전기차 시장의 둔화, 강력한 배출 규제, 관세 이슈 등의 어려움 속에서 지멘스가 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술을 통해 시장 경쟁력을 확보할 방안을 제시했다. 또한 새로운 혁신 프로세스를 설계하고 최적화하는 과정에서 GM의 제로 프로토타입 개발과 같은 가상 개발이 중요하다고 소개했다. 또한 전기차의 배터리 사이징과 관련해서 차량 요구 사항에 맞춰 배터리 용량과 전압을 예측하고 검증하는 과정이 필수라고 말했다.   전기차 개발을 위한 디지털 트윈과 시뮬레이션 활용 전기차는 특정 주행 시나리오에서 냉각 전략 및 에너지 관리 효율성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 실시해야 한다. MIMO(멀티 인풋, 멀티 아웃풋) 개념을 적용한 통합 열 관리 시스템이 전기차에 탑재되며, 여러 냉각 및 난방 전략의 복합적 검증이 필요하다. 최승현 영업대표는 “3D 시뮬레이션을 통해 냉각 시스템 전략의 효율성을 검증함으로써 전기차의 에너지 관리가 최적화될 것으로 예상된다”며, “전기차 열 폭주 현상을 예측하고 이에 따른 안전한 설계를 통해 승객의 안전성을 확보할 수 있다”고 설명했다. 지멘스는 디지털 트윈 기술을 활용하여 열폭주와 관련된 설루션을 제공하며, 이를 통해 전기차 성능 및 안전성을 개선할 수 있도록 지원하고 있다. 지멘스의 PLM 시스템은 전기차 개발의 기본 구조를 형성하며, 각 요소의 아키텍처와 스펙을 정의하는 역할을 한다. 전기차의 성능을 검증하기 위해 모터, 인버터, 기어박스 등 여러 요소의 물리적 테스트가 필요하며, 이를 통해 최적화된 파워트레인을 개발할 수 있다. 또한, 프로젝트의 요구 사항과 스펙을 관리하며, 데이터 통합을 통해 개발 속도를 높이고 검증을 빠르게 수행할 수 있다. 최승현 영업대표는 “시뮬레이션 모델에서 다양한 시나리오를 검증하여 실제 주행 조건에서 발생할 수 있는 소음, 진동 등을 예측할 수 있는 체계를 구축한다”며, “지멘스는 디지털 트윈 모델과 실제 제어기를 연동하여 가상 환경에서 전동 카트를 운전하며 다양한 성능 특성을 테스트할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 2월호 칼럼에서 필자는 현재 인공지능의 약점으로 현실의 물리적 특성에 대한 이해도가 떨어진다고 짚었다. 그래서 물리적 AI(physical AI)가 필요하다고 이야기한 적이 있다. 물리적 AI란 현실의 물리적 현상을 이해하는 인공지능을 의미한다. 최근의 발전된 대규모 언어 모델(LLM)과 지속적으로 발전하고 있는 인공지능 멀티모달이 우리를 놀라게 하고 있다. 그러나 인공지능 기술(AI technology)과 디지털 트윈 기술(digital twin technology)이 넘어야 할 큰 산이 있다. 인간들은 현실의 물리적 현상에 대해서 경험치가 풍부하다. 하지만 이 두 기술은 현실 세계에 대한 물리적 경험치가 많이 부족하다. 그래서 어떤 대답이나 결정이 현실 세계와 동떨어져서 사람들을 실망시키거나 놀라게 한다. 그래서 사전학습(pretraining)을 하기도 한다. 그러므로 물리적 AI와 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)의 기술 결합이 필요하다. 최근에는 인공지능 분야에서 세계 기반 모델(world foundation model)에 관한 연구가 주목 받고 있다. 세계 기반 모델은 대규모 멀티모달 AI 모델로, 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 및 시뮬레이션 데이터를 학습한 모델로, 현실의 물리적인 특성은 물론 사회적과 경험적, 문화적 특성을 이해할 수 있는 인공지능 모델이라고 할 수 있다. 이 기반 모델(foundation model)은 인공지능 분야에서 최근 관심을 받고 있는 개념으로, 다양한 물리적 환경과 현실 세계의 데이터를 기반으로 학습하여 세계를 이해하고 예측하는 대규모 AI 모델을 의미한다. 이 모델은 현실 세계의 물리 법칙, 사회적 상호작용, 환경적 요소 등을 통합적으로 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 설계된다. 물리적 디지털 트윈은 디지털 트윈을 세계 기반 모델로 학습시킨 디지털 트윈이라고 할 수 있다. 현재 디지털 디지털 트윈의 의사결정이 빅데이터나 기계 학습 수준이라면 이것은 딥러닝이라고 할 수 있다. 딥러닝은 전이학습(transfer learning)이나 추론(reasoning)이 가능하다. 현재의 디지털 트윈 개발 환경은 몇 년 전의 챗GPT같은 인공지능 기반 모델이 나오기 전과 비슷하다. 산업 분야 별로 표준화도 없고, 각각의 필요에 따라서 매번 개발해야 하고, 다시 재사용하는 부분도 상대적으로 적어서 개발 비용이 사용자의 기대감에 비해서 매우 비싸고, 저렴한 것은 범용성이 거의 없는 편이다. 그리고 디지털 트윈 내부의 의사결정 법칙을 만들거나 인공지능에 필요한 빅 데이터와 학습 데이터 비용이 많이 필요하다.   그림 1. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 결합(출처 : 챗GPT로 생성)   제품 개발과 생산과 유지보수 분야에서 디지털 트윈과 AI의 결합은 많은 장점이 있다. 디지털 트윈과 AI를 결합하면 각 기술의 장점을 극대화할 수 있다. 향상된 예측 및 분석 : AI는 디지털 트윈이 수집한 데이터를 분석하여 더 정확한 예측을 제공할 수 있다. 예를 들어, AI는 장비의 장애를 예측하거나, 성능 저하를 조기에 감지하는 데 사용될 수 있다. 자동화된 의사결정 : AI는 디지털 트윈 데이터를 기반으로 더 효율적이고 자동화된 의사결정을 가능하게 한다. 이를 통해 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있다. 연속적인 학습 및 개선 : 디지털 트윈은 지속적으로 데이터를 수집하고, AI는 이 데이터로부터 지속적으로 학습하며, 시스템의 성능을 개선한다. 사용자 맞춤형 경험 : AI는 디지털 트윈을 통해 수집된 사용자 데이터를 분석하여 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있다. 만약에 이것이 가능하다면 제품 개발에 필요한 수많은 도면과 CAD 파일과 CAE 작업이 혁신적으로 줄 수 있을 것이다. 물리적 디지털 트윈과 물리적 AI의 추론과 시뮬레이션으로 대체할 수 있다. 그리고 다양한 시나리오가 적용된 결과물은 동영상으로 생성해서 볼 수 있다. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 기술 통합은 제조 산업 분야에 엄청난 게임 체인저가 될 수 있다. 요즘 각광을 받고 있는 딥시크(DeepSeek)처럼 일반 PC에서 사용할 수 있는 오픈소스의 AI에 물리적인 특성을 이해하는 디지털 멀티모달 AI 모델과 디지털 트윈이 중소기업과 개인 엔지니어가 사용할 수 있는 수준이 된다면, 진정한 인공지능 중심의 5차 산업혁명이 올 수 있다. 이것은 모든 엔지니어에게 새로운 경험이 될 수 있다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

DN솔루션즈(DN Solutions)는 인도의 최대 금속 적층제조 장비·솔루션 공급업체인 인텍(INTECH Ad-ditive Solutions)사와 지분 투자 및 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 밝혔다.   금속 적층 제조는 3차원 모델링 데이터를 기반으로 금속 소재를 층층이 쌓아 3차원 형상을 구현하는 기술로서 메탈 3D프린팅으로도 불린다. 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층 제조를 위한 360° 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(Laser Powder Bed Fusion; LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층 제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 용융 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. 업계 전망에 따르면, 금속 적층제조 장비 시장은 2022년 약 1조 7,800억 원(11억 8,000만 유로)에서 연평균 26% 성장하여 2027년에는 약 5조 6,600억 원(37억 4,000만 유로) 규모로 성장할 것으로 예상된다. DN솔루션즈, 파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 DN솔루션즈는 공작기계를 넘어, 제조 솔루션 제공자의 입지를 강화하기 위해 혁신 기술 기업에 대한 전략적 투자를 계속하고 있다. 제조 공정 전반의 오토메이션 플랫폼을 제공하고, 적층가공 등 다양한 가공 방식을 지원하기 위해서다.  앞서 DN솔루션즈는 2023년 독일의 공작기계용 CAD·CAM 소프트웨어 개발사 모듈웍스, 2024년 한국·미국 기반의 인공지능(AI) 플랫폼 기업 카본블랙, 지난 3월 17일 한국 로봇 자동화 기업 뉴로메카 등에 차례로 지분을 투자했고, 각각 긴밀하게 협력 중이다. 이번 인텍에 대한 투자도 그 연장선에 있는 전략적 결정이다. 김원종 DN솔루션즈 대표는 “DN솔루션즈는 인텍과의 이번 투자·협력을 통해, 금속 절삭 뿐만 아니라 금속 적층 제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 솔루션을 제공할 수 있게 되었다”면서, “자동차, 항공우주, 의료 기술, 전기·전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객들의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 인텍 스리다르 발라람(Sridhar Balaram) 창립자·CEO는 “인텍의 디지털 지원을 기반으로 하는 360° 솔루션은 기존 시장의 표준을 넘어선다”며 “우리는 부품에서 시작해 개발 초기 단계부터 제조 안정화(Ramp-up) 및 생산 확대(Scaling)까지 고객과 함께한다”고 말했다. 한편, DN솔루션즈는 최근 인도의 풍부한 설계 역량 활용 계획을 잇따라 발표하며 첨단 제조 분야의 기술 리더십을 강화하고 있다. DN솔루션즈는 인도 벵갈루루 R&D센터를 올해 착공해, 조만간 한국·미국·유럽·중국 등으로 구성된 글로벌 엔지니어링 역량의 한 축을 맡길 예정이다. 인텍과의 파트너십은 이와 별도로 금속 적층이라는 새 분야에서 기술 역량을 강화할 전망이다.  경남 창원에 위치한 DN솔루션즈 R&D센터 KOTRA의 ‘2024 인도 진출전략’ 보고서에 따르면 인도는 매년 인도공과대학(IIT), 국립공과대학(NIT) 등 유수 공과대학에서 기계공학, 금속공학, 전기전자, 컴퓨터, 화학 분야 등의 엔지니어 150만명을 배출하는 기술 강국이다. 특히 DN솔루션즈 인도법인과 인텍이 자리잡고 있고, DN솔루션즈 신공장·R&D센터가 예정된 벵갈루루는 첨단제조·자동화·IT·소프트웨어·기초과학 분야의 최고급 인재가 풍부해 인도의 ‘실리콘밸리’로 불린다.  인도는 풍부한 엔지니어링 역량을 바탕으로 유니콘 기업 111개를 보유해, 세계 3위 규모의 스타트업 생태계를 이뤘다. 글로벌 기업들도 인도 내 대규모 연구개발 거점 확보에 열을 올리고 있다. 삼성전자, 현대차 등이 수천명 규모의 연구개발 인력이 근무중인 R&D 센터를 인도 현지에서 운영 중이다. GE, 지멘스, 보잉, 에어버스, ABB, 인텔, 퀄컴, 캐터필러 등 유수 글로벌 기업도 인도내 대규모 연구개발 거점을 운영 중이다.

지멘스가 산업용 시뮬레이션과 분석 소프트웨어 공급업체인 알테어 엔지니어링(Altair Engineering Inc.)을 약 100억 달러(약 14조 6700억 원)의 기업 가치에 인수했다고 발표했다.  이번 인수를 통해 지멘스는 기계 및 전자기장 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석, AI 분야의 새로운 역량을 추가해 시뮬레이션과 산업용 AI 분야 리더십을 확장할 계획이다. 알테어 팀과 기술을 영입함으로써 포괄적인 디지털 트윈을 더욱 강화하고, 시뮬레이션에 대한 접근성을 높여 모든 규모의 기업이 복잡한 제품을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원할 예정이다. 지멘스는 시뮬레이션, HPC, 데이터 사이언스, AI 분야에서 알테어의 역량을 통합함으로써 보다 효율적이고 지속 가능한 제품과 프로세스 추진 역량을 강화할 수 있게 됐다. 엔지니어부터 제너럴리스트까지 모든 지멘스 고객이 새로운 시뮬레이션 전문 지식을 활용하고, HPC 프로세스를 최적화하며, 새로운 AI 도구를 생성하고, 데이터 분석을 수행해 혁신과 디지털 전환을 가속화할 수 있다는 것이 지멘스의 설명이다.     알테어 인수는 지멘스의 ‘원 테크 컴퍼니(ONE Tech Company)‘ 프로그램의 일환으로, 지멘스는 알테어 인수를 통해 자사의 디지털 매출 점유율을 의미 있게 확장할 것으로 전망하고 있다. 지멘스는 이 성장 프로그램을 통해 강력한 시장 지위를 더욱 확대하고 보다 높은 차원의 성과와 가치 창출에 도달할 수 있을 것으로 기대하면서 소프트웨어, AI 지원 제품, 커넥티드 하드웨어, 지속 가능성 등의 분야에 대한 R&D 투자를 통해 전략적 성장 분야에 자본 배분의 우선순위를 분명히 하고 있다고 설명했다. 또한 “이번 알테어 인수 완료와 최근의 캘리포니아, 텍사스 공장 확장을 통해 지난 20년간 미국에 1000억 달러 이상을 투자했다”고 덧붙였다. 지멘스 AG의 롤랜드 부쉬(Roland Busch) 사장 겸 CEO는 “알테어 고객, 파트너, 직원 모두가 지멘스에 합류하게 된 것을 환영한다. 알테어의 획기적인 혁신 기술을 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼에 추가하면 완벽한 AI 기반 설계, 엔지니어링, 시뮬레이션 포트폴리오가 만들어진다”면서, “지멘스와 알테어는 오늘날 복잡성이 커진 세계가 요구하는 규모와 속도로 혁신할 수 있도록 고객을 지원하는 것을 목표로 한다. 우리는 지멘스의 ‘원 테크 컴퍼니(ONE Tech Company) 프로그램‘을 통해 산업용 소프트웨어 분야에서 리더십을 확장할 것이다. 이를 통해 모든 산업이 데이터와 AI가 주도하는 혁신의 혜택을 누릴 수 있도록 할 것”이라고 말했다.

  18　THEME. 디지털 전환으로 플랜트/조선 산업 경쟁력을 찾다 EPC 엔지니어링의 혁신을 위한 AI 기술 효율적 작업 환경과 미래 인력 운용 설루션으로서의 디지털 트윈 산업현장의 성공적인 DX를 위한 인사이트 공유 디지털 전환 생산 혁신의 마지막 퍼즐, 성과제   INFOWORLD   Editorial 17　제조 혁신의 나침반, 자율화와 지속가능성의 조화로 향한다   Case Study 31　유니티로 3D 건설 협업 애플리케이션을 구축한 오바야시　건설 프로세스에서 협업을 대중화하다   Focus 34　중소기업의 제품 개발 혁신을 이끄는 지멘스의 전략은? 36　클라우드·AI로 무장한 지스타캐드, 국내 CAD 시장 공략 가속화 38　로크웰 오토메이션, “전방위 AI 지원으로 자율 운영 공장을 구현한다” 40　2025 산업지능화 컨퍼런스, AI-산업 데이터 결합 통한 제조 혁신 제시 42　인텔, 고성능 AI PC 위한 프로세서 및 생태계 전략 소개 44　SIMTOS 2026, ‘AI 자율제조와 인재 연결’을 주제로 2026년 4월 킨텍스서 개최   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계의 핵심과 실제 적용 사례 49　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보   Column 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　이제는 인공지능과 디지털 트윈의 만남이 필요하다 54　트렌드에서 얻은 것 No. 22 / 류용효　AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래   50　New Books Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   PLM 59　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (2) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　BPMN은 무엇일까?   AEC 62　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (5) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅲ 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 기반 블렌더 모델링 AI 에이전트 개발하기 119　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2026의 새로운 기능   Visualization 70　전문 분야를 넘나들며 상상을 생동감 있게 디자인하기 / 장순규　기록에서 시청하는 문화를 이끄는 생성형 AI의 미래 74　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (1) / 최석영　AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 86　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1) / 조희원, 남솔아　엔지니어링 데이터 기반으로 하이엔드 시각화 혁신하기   Reverse Engineering 80　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (4) / 유우식　정적 이미지와 동적 이미지   Analysis 91　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김지원　앤시스 플루언트를 이용한 혈류 해석 워크플로 94　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅴ 98　제품 개발 프로세스의 변화 이끄는 MBD / 오재응　가상 제품 개발에 적용하기 위한 MBD와 CAE의 차이 및 협업 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2) / 이종학　근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화   Mechanical 111　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (11) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅱ       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기