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

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 모든 규모의 조직이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 PLM(제품 수명주기 관리)을 활용하여 제조 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 촉진할 수 있도록 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어의 새로운 버전을 출시한다고 발표했다. 새로운 팀센터 X 제품군은 기계, 전기, 전자 개발을 아우르는 프로세스 관리 및 크로스 도메인 기능 등 다양한 고급 기능을 사전 구성된 형태로 제공한다. 팀센터 X는 기존 두 종류의 버전에 새롭게 두 가지를 추가해, 총 네 가지 버전으로 제공된다.     팀센터 X 에센셜즈(Teamcenter X Essentials)는 간편한 배포와 낮은 운영 비용을 고려하여 설계되었으며, 기계 설계에 집중하는 기업을 위한 데이터 관리 기능을 제공한다. CAD 데이터 관리, 제품 구조 및 리비전 관리, 사용 위치 검색, 체크인/체크아웃, 3D 보기 및 마크업 기능이 포함되어 있으며, 기업의 성장에 따라 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 팀센터 X 스탠더드(Teamcenter X Standard)는 에센셜즈 버전을 기반으로 단순 변경 관리, 프로젝트 일정 관리, 문서 관리, 보고서 생성 등 추가적인 PLM 기능을 포함한다. 모든 기능은 사전 구성된 형태로 제공되며, 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있다. 역시 새롭게 출시된 팀센터 X 어드밴스드(Teamcenter X Advanced)는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 기계, 전자 및 전기 설계 간의 크로스 도메인 협업이 필요한 기업을 지원한다. 전기 및 전자 설계 통합 및 분류를 위한 데이터 관리 기능이 추가되었으며, 마찬가지로 사전 구성된 상태로 제공되고 필요 시 맞춤화할 수 있다. 팀센터 X 프리미엄(Teamcenter X Premium)은 클라우드 공급자를 선택할 수 있으며, 팀센터의 전체 기능을 활용하고자 하는 기업을 위한 포괄적 PLM 설루션이다. 엔터프라이즈 BOM, 비즈니스 시스템 통합, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제조 계획, 품질 및 컴플라이언스 관리, 제품 비용 및 서비스 수명 주기 관리까지 포함한다. 또한 산업용 기계, 의료기기, 반도체 등 특정 산업군을 위한 사전 구성 설루션도 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “팀센터 X의 이번 확장은 SaaS PLM을 모든 규모의 기업이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 지멘스의 사명을 이어가는 것”이라면서, “새로운 팀센터 X의 기능은 더 많은 고객이 빠르게 PLM 도입을 시작하고, 이후 팀센터 포트폴리오 전반을 통해 비즈니스 과제를 확장해 나갈 수 있도록 돕는다”고 말했다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3)   지난 호에서는 BPMN(Business Process Modeling Notation)의 구성 요소를 살펴보고, 간단한 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보았다. 이번 호에서는 BPMN을 작성하기 위한 모델링 툴을 살펴보고, 이를 활용하여 비교적 간단한 비즈니스 프로세스 모델을 작성하는 방법을 소개하도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원 ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   우리는 지난 호에서 BPMN이 무엇인지에 대해 알아보았다. 우선 BPMN의 구성 요소를 살펴보았고 아주 간단한 BPMN 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보았다. 또한 BPMN을 활용하여 리프 스프링 개발 프로세스를 모델링하는 사례를 통해, 일반적인 WBS와 비교해 보았을 때 개발에 참여한 이해관계자들이 어떻게 협업을 해야 하는지 명확하게 파악할 수 있다는 것을 알게 되었다.   BPMN 웹사이트에서 모델러 확인 및 다운로드받기 BPMN을 작성하기 위한 모델링 툴을 알아보기에 앞서, 지난 호에서 소개한 바 있는 OMG 그룹에서 운영하고 있는 BPMN 웹사이트를 우선 찾아가 보도록 하겠다. OMG의 웹사이트(www.bpmn.org)에서는 기본적인 BPMN 개념 정의부터 새로운 BPMN 표준에 대한 연구까지 자세하게 소개하고 있으며, BPMN의 개념, 문서, 예제, 표준화 진행 등에 대한 내용이 자세하게 기술되어 있어서 BPMN을 이해하고 활용하는데 많은 도움을 받을 수 있다.   그림 1. OMG 그룹에서 운영하는 BPMN 웹사이트   우리는 여기서 세 가지 정도를 간단하게 살펴보고자 한다. 우선 ‘Examples’에는 BPMN을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 분야의 예제를 템플릿 형태로 제공하고 있어, 사용자가 이를 활용하여 빠르게 BPMN을 적용해 볼 수 있도록 도움을 주고 있다. 다음은 ‘Implementers’로 현재 BPMN을 지원하고 활용하는 산업과 사례를 소개하고 있는데, 생각보다 다양하고 유명한 회사에서 어떻게 활용되고 있는지 확인할 수 있다.   그림 2. 다양한 예제를 보여주는 Examples   그림 3. 사례를 보여주는 Implementers   마지막으로 ‘BPMN MIWG’에서는 BPMN 표준을 준수하고 상호 모델을 교환하고 위한 목적으로 다양한 툴(소프트웨어)을 소개하고 비교 분석을 수행하고 있다. 우리가 여기서 관심 있게 살펴보려고 하는 것은 ‘View current test results on various tools’의 내용이다. 개인적 취향 및 선호도에 따라 모델링을 하기 위한 툴을 선택할 수 있지만, 대부분 표준을 잘 준수하고 있어서 표준 모델링의 경우 선택의 차이는 크지 않을 것으로 생각된다. 그래서 BPMN 모델을 작성하기 위해 우리는 상대적인 차이가 크지 않지만 인지도가 높은 ‘Camunda Modeler’를 선택하였다.   그림 4. 다양한 모델러에 대한 표준 및 상호 모델 교환 수준에 대한 정리     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로, 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추고 있다. 이번 호에서는 오픈소스 AI 에이전트인 오픈마누스(OpenManus)를 통해 AI 에이전트의 동작 메커니즘이 어떻게 구현되는지 분석해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   최근 AI 에이전트 기술이 크게 발전하고 있다. 구글의 에이전트 백서를 보면, 생성형 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 스스로 행동하는 자율적인 애플리케이션으로 설명한다. 명시적인 지시가 없어도 스스로 판단하고 능동적으로 목표에 접근할 수 있다. 이러한 에이전트는 행동과 의사결정을 위한 인지 아키텍처를 갖추며, 핵심 구성 요소는 <그림 1>과 같이 사용자 입력에 대한 추론 역할을 하는 모델(보통은 GPT와 같은 LLM), 입력에 대해 필요한 기능을 제공하는 도구(tools), 그리고 어떤 도구를 호출할지 조율하는 오케스트레이션의 세 가지로 이루어진다.   그림 1. AI 에이전트의 구성 요소(Agents, Google, 2024)   이번 호에서는 AI 에이전트의 동작 메커니즘을 분석하기 위한 재료로, 딥시크(DeekSeek)와 더불어 관심이 높은 마누스(Manus.im)에서 영감을 받아 개발된 오픈마누스(OpenManus) 오픈소스 AI 에이전트를 활용하겠다. 오픈마누스는 메타GPT(MetaGPT)라는 이름으로 활동 중인 중국인 개발자가 공개한 AI 에이전트이다. 개발자는 오픈마누스가 연결된 다양한 도구를 LLM으로 조율하고 실행할 수 있다고 주장하고 있다. 깃허브(GitHub) 등에 설명된 오픈마누스는 다음과 같은 기능을 지원한다. 로컬에서 AI 에이전트 실행 여러 도구 및 API 통합 : 외부 API, 로컬 모델 및 자동화 도구를 연결, 호출 워크플로 사용자 지정 : AI가 복잡한 다단계 상호 작용을 효율적으로 처리 여러 LLM 지원 : 라마(LLaMA), 미스트랄(Mistral) 및 믹스트랄(Mixtral)과 같은 인기 있는 개방형 모델과 호환 자동화 향상 : 내장 메모리 및 계획 기능을 통해 코딩, 문서 처리, 연구 등을 지원   <그림 2>는 이 에이전트가 지원하는 기능 중 일부이다. 프롬프트 : “Create a basic Three.js endless runner game with a cube as the player and procedurally generated obstacles. Make sure to run it only in browser. If possible also launch it in the browser automatically after creating the game.”   그림 2   오픈마누스는 이전에 중국에서 개발된 마누스에 대한 관심을 오픈소소로 옮기는 데 성공했다. 오픈마누스는 현재 깃허브에서 4만 2000여 개의 별을 받을 정도로 관심을 받고 있다.    그림 3. 오픈마누스(2025년 4월 기준 42.8k stars)   필자는 오픈마누스에 대한 관심이 높았던 것은 구현된 기술보다는 에이전트 분야에서 크게 알려진 마누스에 대한 관심, 오픈소스 버전의 AI 에이전트 코드 공개가 더 크게 작용했다고 생각한다. 이제 설치 및 사용해 보고, 성능 품질을 확인해 보자. 그리고 코드 실행 메커니즘을 분석해 본다.    오픈마누스 설치 개발 환경은 이미 컴퓨터에 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 파이토치(PyTorch) 등이 설치되어 있다고 가정한다. 이제, 다음 명령을 터미널에서 실행해 설치한다.   conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt playwright install   오픈마누스가 설치하는 패키지를 보면, 많은 경우, 기존에 잘 만들어진 LLM, AI Agent 라이브러리를 사용하는 것을 알 수 있다. 여기서 사용하는 주요 라이브러리는 다음과 같다.  pydantic, openai, fastapi, tiktoken, html2text, unicorn, googlesearch-python, playwright, docker     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   시뮬레이션은 어느새 산업에서 반드시 거쳐야 하는 단계로 자리잡았다. 이번 호에서는 자율주행 시뮬레이터 기술을 개발하는 모라이(MORAI)의 모라이 시뮬레이션 플랫폼(MORAI Simulation Platform)을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     모라이 시뮬레이션 플랫폼 모라이는 주로 ‘디지털 트윈’, ‘개발 도구’, ‘검증 도구’로 불리는 시뮬레이션 툴을 통해 자율주행 기술의 안전성과 신뢰성을 검증한다. 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 돌발 상황을 가상화한 환경에서 테스트하고 개발함으로써, 실제 도로에서의 복잡하고 위험한 테스트를 대신할 수 있다. 이를 통해 개발자는 안전하고 효율적으로 자율주행 시스템을 검증하고 개선할 수 있다. 모라이에서 개발한 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행, 자율 비행 등 자율 이동체를 테스트하고 개발할 수 있는 종합적인 미래 모빌리티 시뮬레이터이다. 이 솔루션은 자율주행 자동차, UAM(도심 항공 모빌리티), 무인 로봇, 무인 선박 등 다양한 차세대 모빌리티 산업에 적용되며, 자율주행 상용화를 가속화하는 핵심 가상 검증 플랫폼으로 주목받고 있다.   유니티를 도입하게 된 이유 유니티의 강력한 기능과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에, 짧은 시간 내에 모라이가 원하는 가상 환경 및 시뮬레이터를 개발할 수 있었다. 이는 특히 프로젝트의 초기 단계에서 도움이 되었다. 유니티를 통해 현실적이고 정교한 3D 시뮬레이션 환경을 구현함으로써, 자율주행 기술의 테스트와 검증 과정을 더욱 효율적이고 안전하게 수행할 수 있는 기능을 개발할 수 있었다. 이와 함께, 유니티의 커뮤니티와 풍부한 리소스는 문제 해결과 기술 향상에 도움이 되었다. 다양한 예제와 튜토리얼을 통해 개발자들이 빠르게 학습하고, 프로젝트에 필요한 기능을 구현할 수 있었다. 결과적으로, 유니티 도입 이후 모라이는 프로젝트의 개발 속도와 품질을 높였으며, 더 나은 자율주행 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있게 되었다.   플랫폼 구성 요소 기본적으로 가상 환경을 렌더링하고 사용자 인터페이스를 제공하는 베이스 플랫폼(Base Platform)이 중심을 이룬다. 이 베이스 플랫폼 위에 다양한 모듈이 결합되어, 정밀하고 현실적인 시뮬레이션 환경을 구현한다. 첫 번째로 정밀 지도 도로 모듈이 있다. 이 모듈은 실제 도로와 동일한 환경을 가상으로 재현하며, 자율주행 차량이 운행할 수 있는 도로 네트워크를 제공한다. 이를 통해 현실적인 도로 상황에서의 테스트와 검증이 가능하다.  두 번째로 차량 동역학(Vehicle Dynamics) 모듈이 있다. 이 모듈은 차량의 물리적 특성과 동역학을 시뮬레이션하여, 다양한 운전 조건에서 차량의 반응을 정확하게 모델링한다. 이를 통해 차량의 주행 성능과 안전성을 평가할 수 있다. 세 번째로 센서 모델(Sensor Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 자율주행 차량에 장착된 다양한 센서의 데이터를 시뮬레이션한다. 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서가 실제 환경에서 어떻게 작동하는지를 가상으로 재현하여, 센서의 정확도와 신뢰성을 검증할 수 있다. 네 번째로 교통 모델(Traffic Model) 모듈이 있다. 이 모듈은 다양한 교통 상황을 시뮬레이션하여, 자율주행 차량이 실제 도로에서 마주할 수 있는 다양한 교통 상황을 가상으로 재현한다. 이를 통해 교통 혼잡, 돌발 상황, 보행자와의 상호작용 등을 테스트할 수 있다. 마지막으로 인터페이스(Interface) 모듈이 있다. 이 모듈은 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하여, 다양한 테스트 시나리오와 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있게 한다. 이를 통해 개발자가 자율주행 시스템을 더 효과적으로 개발하고 검증할 수 있다. 이 모든 구성 요소가 결합되어, 모라이 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행 시스템의 개발, 테스트, 검증을 위한 강력한 도구로서의 역할을 수행한다.     가상환경과 현실의 차이를 최소화하기 위한 노력 모라이가 시뮬레이션 플랫폼을 구축하면서 가장 신경 썼던 부분은 현실과의 차이를 최소화하는 것이었다. 이를 위해 고충실도 시뮬레이션 환경을 제공하고, 실제 지도 데이터, 교통 데이터, 센서 데이터를 기반으로 가상과 실제 환경의 갭을 최소화하는 데 집중했다. 이를 위해 자율주행차가 실제 도로에서 맞닥뜨릴 수 있는 거의 모든 상황을 가상 환경에서 묘사할 수 있도록 다양한 요소 기술을 개발하고 있다. 이는 사람이 실제 도로에 나가지 않더라도 최대한 많은 테스트를 할 수 있도록 하기 위한 것이다. 예를 들어, 보행자 충돌 위험성 등 실제 도로에서 검증하기 어려운 시나리오를 수만 번 반복하여 테스트할 수 있다. 이를 통해 자율주행 개발 기업과 연구원들은 더욱 신뢰성과 안전성을 갖춘 검증을 할 수 있다. 또한, 가상과 실제 환경이 직접적으로 연계될 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션이 실제 환경의 데이터와 상호작용할 수 있도록 하여, 개발자들이 현실적인 조건에서 자율주행 시스템을 테스트하고 개선할 수 있게 했다. 이와 같은 접근 방식은 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 사전에 예측하고 대응하는 데 도움이 된다.   모라이 시뮬레이션 플랫폼에 대한 고객의 니즈 우선 고객사들은 현실적인 그래픽과 정밀한 도로 환경을 원했다. 자율주행 차량은 다양한 도로 상황과 환경에서 운행되므로, 시뮬레이터가 실제 도로와 유사한 환경을 재현해야 한다. 이를 통해 개발자는 도시, 고속도로, 교외 지역 등 다양한 도로 상황에서 자율주행 시스템의 성능을 테스트할 수 있다. 또한 다양한 교통 상황과 돌발 상황을 시뮬레이션할 수 있어야 했다. 교통 혼잡, 보행자와의 상호작용, 돌발적인 장애물 등 실제 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 가상 환경에서 재현하여, 자율주행 시스템이 어떻게 대응하는지 평가할 수 있어야 한다. 아울러, 고객사들은 다양한 센서 데이터를 필요로 했다. 자율주행 차량은 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 통해 주변 환경을 인식하기 때문에, 시뮬레이터는 이러한 센서의 데이터를 정확하게 생성하고, 실제 환경에서의 센서 성능을 재현할 수 있어야 한다.   개발 시 어려웠던 점과 해결 방법 자율주행 시뮬레이터를 개발하는 것은 다양한 기술을 통합해야 하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 기본적으로 3D 엔진에 대한 이해도가 필요하며, 그 위에 올라가는 센서, 차량 동역학, 통신 등 각각의 모듈에 대한 깊은 이해와 적절한 통합 과정이 필요하다. 이 과정에서 각 개발자의 이해도와 전문 분야가 다르기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이터로 통합하는 것이 가장 어려운 부분이었다. 다행히, 유니티는 이러한 다양한 요소들을 모두 통합할 수 있는 개발 환경을 제공했다. 각 모듈 개발자들이 개발할 때마다 바로 결과를 확인할 수 있었고, 다른 모듈에 대한 이해도를 높일 수 있었다. 이를 통해 각 모듈이 전체 시스템에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있었고, 빠르게 개발을 진행할 수 있었다. 또한, SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 차량)와 UAM 등의 복잡한 시뮬레이션 환경을 구축하는 데 있어서도 유니티의 유연한 개발 환경이 도움이 되었다. 유니티의 그래픽 엔진과 실시간 데이터 처리 능력을 활용하여 현실과 유사한 고충실도의 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있었고, 이를 통해 다양한 테스트와 검증을 효율적으로 수행할 수 있었다.     모라이의 목표 모라이는 자율주행 시뮬레이션 시장에서 개발뿐만 아니라 검증과 인증까지 가능한 시뮬레이터를 제공하고자 한다. 앞서 설명한 대로 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있는 가상 공간과 시뮬레이션 도구를 공급하여, 이 툴을 기반으로 빠르게 기술을 개발하고 정량적으로 시험 평가할 수 있도록 하는 것이 모라이의 목표이다. 또한, 모라이는 고객이 많은 노력을 들이지 않아도 바로 이해하고 현업에 적용할 수 있는 개발 도구를 제공하는 것을 중요하게 생각하고 있다. 이를 통해 고객은 복잡한 설정이나 학습 없이도 자율주행 기술을 개발하고 테스트할 수 있게 된다.  궁극적으로는 자율주행 자동차, UAM, 무인 로봇, 무인 선박 등 모든 무인 이동체의 기술 개발 및 통합 검증에 사용되는 도구가 되는 것이 모라이의 목표이다.  모라이의 공동설립자인 홍준 CTO는 “이 과정에서 유니티는 핵심 개발 도구로서 중요한 역할을 하고 있다. 유니티의 강력한 3D 엔진과 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 우리는 고품질의 시뮬레이션 환경을 빠르게 개발할 수 있다. 또한, 유니티의 지속적인 기술 지원과 업데이트는 우리가 최신 기술을 빠르게 도입하고, 고객의 요구에 맞는 기능을 신속하게 제공하는 데 큰 도움이 된다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   여러 산업에서 확산되고 있는 클라우드 컴퓨팅이 제조 산업에서도 본격화될 것으로 보인다. 이를 겨냥해 아마존웹서비스(AWS)는 제조 산업의 클라우드 가치 제공을 본격화하고 있다. 한편, 에티버스는 지난 3월 25일 ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’를 주최했다. 이 콘퍼런스에서는 AWS를 비롯해 국내 파트너사들이 참가해 국내 제조 산업을 대상으로 클라우드 기술이 어떤 가치를 제공할 수 있는지와 구체적인 적용 방안 등이 소개됐다. AWS의 황민선 ENT-MFG&SNE(서비스 앤 에너지) 산업 담당 파트너 세일즈 매니저와 에티버스의 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무로부터 국내 클라우드 시장의 동향 및 전망부터 제조 산업을 겨냥한 클라우드 전략까지 들어보았다. ■ 정수진 편집장    ▲ AWS 황민선 ENT-MFG&SNE 산업 담당 파트너 세일즈 매니저   ▲ 에티버스 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무   에티버스는 어떤 기업인지 소개한다면 ■ 김준성 : 에티버스는 지난 1993년 영우컴퓨터라는 사명으로 설립되어 30여년간 글로벌 IT 공급사와의 협업을 통해 IT 토털 설루션 공급사로서 영업을 지속해 왔으며, 시스템 구축, 유지보수, 설루션 개발은 물론 빅데이터, AI, 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술에 집중하여 미래의 IT 비즈니스의 중심이 되고자 노력하고 있다. 또한, 에티버스는 2022년 한국에서 유일하게 AWS와 디스트리뷰터 계약을 맺고 다양한 파트너와 고객들의 클라우드 여정을 돕고 있으며, 이를 위해 400개가 넘는 파트너와 협업 관계를 구축하여 각 산업 전반에 걸쳐 클라우드와 AI 생태계 확산을 돕고 있다.   클라우드 기술 기업으로서 AWS가 최근 중점을 두고 있는 부분이 있다면 어떤 것인지 ■ 황민선 : AWS는 제조 산업에 대한 다양한 지원을 통해 고객사의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중점을 두고 있다. 특히 주력하는 부분은 생성형 AI를 실제 현장에 적용해 비즈니스 성과를 만들어 내는 것이다. 이번 클라우드 설루션 콘퍼런스에서도 확인했듯이, 제조 기업들은 생성형 AI에 가장 높은 관심을 보이고 있으며, 실제로 품질 관리, 예측 정비, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 활용하고 있다. 또한 AWS 기반의 전문 파트너사 설루션을 통한 산업 전문성 강화도 중요한 부분이다. AWS는 제조 산업에 특화된 전문 파트너들과 협력하여, 고객들이 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공하고 있다. 더불어 스마트 매뉴팩처링의 확산도 핵심적인 중점 분야이다. 데이터 기반의 의사결정, IoT 기술을 활용한 실시간 모니터링, AI/머신러닝을 통한 공정 최적화 등을 통해 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 지원하고 있다. 이러한 노력의 실효성은 이번 콘퍼런스 결과를 통해서도 확인할 수 있었다. 88건의 현장 고객 미팅과 설문에서 31%의 고객이 1년 내 클라우드 도입 계획을 밝혔는데, 이는 AWS의 제조 산업 혁신 전략이 시장의 니즈와 정확히 일치한다는 것을 보여준다.   다른 산업과 비교할 때, 클라우드가 제조 산업에 제공할 수 있는 핵심 가치는 무엇이라고 보는지 ■ 김준성 : 클라우드는 기본적으로 비용 절감, 신속함, 유연성과 확장성을 핵심 가치로 보고 있는데, 제조 산업이야 말로 앞에서 얘기하는 세 가지 부분이 가장 중요하게 고려되어야 하는 산업 영역이라고 생각한다. 우선, 생산과 비용 절감은 뗄 수 없는 부분이다. 가장 효율적인 공정을 통해 생산 단가를 낮춰야 고객에게 판매할 수 있는 기본적인 경쟁력을 제공할 수 있다. 두 번째로, 고객의 요구가 급변하는 지금의 현대 사회에서 신속하고 경제적인 생산 공정이야 말로 제조업에서 가장 중요시하는 혁신 가치 중 하나라고 생각한다. 마지막으로 유연성과 확장성 역시 설명할 필요도 없이 클라우드와 제조 산업이 공유하고 있는 핵심 가치로서, 시장의 요구에 발 빠르게 대응하고 적재적소에 필요한 제화를 공급하기 위해 반드시 이루어야 하는 중요 포인트라고 할 수 있다. ■ 황민선 : 제조 산업에서 클라우드의 핵심 가치는 기업의 규모와 관계 없이 혁신을 빠르고 대규모로 가속화할 수 있다는 것이다. 과거에는 대기업만이 도입할 수 있었던 첨단 기술을 이제는 중소 제조기업도 클라우드를 통해 손쉽게 활용할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI나 디지털 트윈과 같은 첨단 기술을 필요한 만큼만 사용할 수 있게 된 것이 큰 변화이다. 주목할 만한 점은 비즈니스 리더들의 참여가 크게 늘어났다는 것이다. 얼리 어댑터와 IT 전문가를 넘어, 이제는 제조 현장의 비즈니스 리더들이 클라우드 기술을 활용하기 시작했다. 공장과 연구소의 현업 전문가들이 직접 클라우드 기술을 산업 현장에 적용하면서, 더욱 실질적인 혁신이 가능해졌다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 측면에서 클라우드의 가치가 더욱 부각되고 있다. 클라우드를 통해 제조기업들은 설계와 생산 단계에서 글로벌 협업을 강화하고, 글로벌 공급망에 더욱 유연하게 대응할 수 있게 되었으며, 불확실한 경영 환경에서 민첩성과 회복력을 높이는 핵심 요소가 되고 있다.   제조 산업에서 클라우드의 가치를 실현하기 위해서 필요한 방법론 또는 접근방법은 무엇인지 ■ 황민선 : 제조 산업의 클라우드 가치 실현을 위해서는 ‘산업 전문성’과 ‘기술 혁신’이 조화를 이루는 것이 핵심이다. AWS는 이를 위해 크게 세 가지의 차별화된 접근 방식을 제시하고 있다. 첫째, 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric : IDF) 접근 방식이다. 제조 기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터의 통합과 활용이다. AWS의 IDF는 제조 현장의 OT 데이터부터 엔터프라이즈 IT 데이터까지 통합하여, 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 한다. 둘째, 강력한 파트너 생태계 기반의 산업 특화 설루션이다. AWS는 제조 산업의 다양한 워크로드에 특화된 파트너들과 협력하여 검증된 설루션을 제공한다. 셋째, 실질적인 구현을 위한 단계별 접근 방식이다. AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공한다. 앞으로도 AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공할 것이다. PoC(개념 증명)를 통한 기술 검증, 전문가 1:1 상담, 다양한 교육 프로그램 등을 통해 고객들의 성공적인 클라우드 여정을 지원할 계획이다. ■ 김준성 : 단순히 클라우드로 IT 자원을 마이그레이션하는 것보다 여러 가지 현재 상황에 대한 분석을 통해 보다 효율적이고 효과적인 전환이 필요하다고 생각한다. 몇 가지 단계를 생각해 본다면, 첫 번째로 명확한 목표에 대한 설정이 필요하다. 비용 절감, 생산성 향상, 시장 경쟁력 강화, 혁신 가속화 등 클라우드 도입을 통해 달성하고자 하는 구체적인 비즈니스 목표를 명확히 설정해야 한다. 정확한 목표가 정해지면 현재 가지고 있는 자원에 대한 분석이 필요하다. 현재 IT 인프라, 애플리케이션, 데이터, 보안 현황 등등을 정확하게 파악하여 클라우드 마이그레이션 전략을 수립해야 한다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션을 어떤 설루션을 써서 할 것인지, 기간은 어느 정도 할 것인지 등을 특정해야 한다. 정확한 파악이 끝났다면 이번 일을 가장 잘 수행할 수 있다고 판단되는 클라우드 서비스 제공업체의 클라우드 도입 지원을 받는 것이 중요하다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션, 관리, 보안 등 다양한 서비스를 제공 받고, 처음에 설정했던 목표와 어느정도 부합하는지에 대해 상호 검증을 통해 클라우드 전환을 성공적으로 마무리 할 수 있다고 생각한다. 에티버스는 AWS의 유일한 디스트리뷰터 파트너로서 현재 AWS 클라우드 마이그레이션 관련 협업을 하고 있는 IT 파트너가 400곳이 넘는다. 또한, 각 파트너들이 공공, 의료, 유통, 제조 등 산업 전 분야에 걸쳐 전문성을 가지고 사업을 영위하고 있으며 특히, 제조 분야에 AI를 접목하여 고객의 요구를 반영하여 클라우드 전환을 이루고 있다.   국내 제조 산업의 클라우드 활용과 관련한 주요한 흐름은 어떤지 ■ 황민선 : 국내 제조 산업의 클라우드 활용은 매우 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 특히 세 가지 주목할 만한 트렌드가 나타나고 있다. 첫째, 생성형 AI를 중심으로 한 혁신 가속화이다. 산업통상자원부의 ‘AI 자율제조 전략’에서도 볼 수 있듯이, 2030년까지 AI 자율제조 30% 확산과 제조 생산성 20% 향상을 목표로 하고 있다. 실제로 두산로보틱스나 HL만도와 같은 기업은 이미 생성형 AI를 활용해 실질적인 성과를 창출하고 있다. 둘째, 비즈니스 리더 주도의 클라우드 도입이다. 과거 IT 인프라 담당자나 개발자 중심의 클라우드 도입에서, 이제는 현업 부서장과 경영진이 직접 클라우드 기술 도입을 주도하는 방향으로 변화하고 있다. 특히 제조 현장의 실무 전문가들이 클라우드 기술을 활용하여 혁신을 이끌어내고 있다. 셋째, 산업 특화 설루션의 확산이다. AWS는 제조 산업에 특화된 파트너 설루션 맵을 구축하고, 다섯 가지 핵심 영역(스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 스마트 제품 & 서비스, 공급망, 지속가능성)에서 전문 파트너들과 협력하고 있다. ■ 김준성 : 많은 고객들, 특히 제조 산업 분야에서의 클라우드 활용은 초기 단계를 넘어 본격적인 확산기에 접어들었다고 판단되나, 여전히 여러 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히 보안 관련 문제나, 오래된 레거시 시스템의 마이그레이션 및 이를 수행할 인력 부족 등의 문제로 인해 아직도 클라우드 전환을 망설이거나 시간이 오래 걸리는 고객이 적지 않은 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 제조 현장에서도 AI를 접목해서 생산 현장을 혁신하고 클라우드를 활용하여 신속성을 높이는 노력을 많은 곳에서 진행 중이다. 에티버스는 산업에 유익하고 필요한 AWS 파트너를 발굴하고, 그들이 고객과의 협업을 통해 빠르고 효과적인 클라우드 전환을 지원하게끔 돕는 역할을 해 나가고 있다. 또한, AI를 활용한 클라우드 서비스의 확산이 일어나고 있는데, 고객의 다양한 요구를 수용하기 위해 클라우드 생태계의 지속 확장을 통해 이를 뒷받침할 수 있는 여러 설루션의 소개와 구축에 최선을 다할 예정이다.   제조 산업의 클라우드 활용 사례에 대해서 소개한다면 ■ 김준성 : 구체적인 사례를 소개하자면, 생산 현장에서 여러 IoT 센서를 활용해 데이터를 클라우드로 수집, 분석하여 예지 보전, 생산 최적화, 품질 관리 향상 등을 추진함으로써 스마트 공장으로 전환하거나, 제조 공정을 가상화하여 시뮬레이션하고 최적화하는 디지털 트윈 기술을 통해 새로운 공정 도입 전에 시뮬레이션을 통해 위험을 최소화하고, 운영 효율을 높이는 사례가 있다. 또한, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 활용하여 ERP, CRM 등의 시스템을 도입하고, 비용 효율적인 IT 운영을 추구함으로써 생산성 향상 및 비용 절감 효과를 얻는 사례가 늘고 있다. ■ 황민선 : 예를 들어, 두산로보틱스는 생성형 AI를 활용해 로봇 제조 과정을 최적화했으며, HL만도는 소프트웨어 엔지니어링 효율을 30% 개선한 사례가 있다. 또한 BMW는 아마존Q 인 퀵사이트(Amazon Q in QuickSight)를 도입해 공급망 분석 시간을 대폭 단축하고 의사결정을 가속화했다. 이러한 사례는 AWS의 기술력과 파트너의 산업 전문성이 결합될 때 실질적인 성과를 창출할 수 있다는 것을 보여준다. 한국 제조 기업들도 이러한 접근 방식을 통해 클라우드를 활용한 실질적인 혁신을 실현하고 있으며, AWS는 앞으로도 파트너 생태계와 함께 국내 제조 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하고자 한다.   최근 진행한 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 어떤 행사이고, 이를 통해 기대하는 효과는 무엇인지 ■ 황민선 : 이번 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 제조 산업의 새로운 도약을 위한 실질적인 설루션과 고객 사례를 제공하고자 마련되었다. 특히 주목할 점은, 제조 현장의 실무 전문가들이 IT나 클라우드 전문 인력의 도움 없이도 신기술을 빠르게 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두었다는 것이다. 행사는 크게 세 가지의 차별화된 프로그램으로 구성했다. 먼저 C-레벨 조찬 세미나를 통해 경영진이 클라우드 전환의 비전과 전략을 공유할 수 있는 기회를 제공했다. 또한 스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 데이터 분석 & 생성형 AI 등 세 개의 전문 트랙을 통해 각 영역별로 심도 있는 기술 및 구현 사례를 공유했다. 특히 1:1 비즈니스 미팅을 통해 개별 고객별 맞춤 설루션을 AWS 및 AWS 파트너사와 함께 상담 받을 수 있는 기회도 마련했다. 행사를 통해 제조 기업이 클라우드를 통한 혁신의 구체적인 청사진을 그릴 수 있게 되었다고 본다. 특히 실제 구현 사례와 전문가 상담을 통해 자사에 맞는 최적의 설루션을 찾고, AWS의 다양한 파트너 프로그램, 예를 들어 PoC 지원 프로그램을 통해 실제 검증 단계로 신속하게 진입할 수 있는 기회를 제공하고자 했다. ■ 김준성 : ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 아직 클라우드로 전환하지 못한 제조 현장의 고객이나, 클라우드 도입은 하였지만 아직 AI 관련 서비스라든지 클라우드의 활용도가 떨어지는 분들을 위해 보다 더 많은 정보를 제공하기 위해 마련되었다. 이번 콘퍼런스에서는 기술적인 발전은 물론 여러 도입 사례에 대한 발표와 더불어 향후 기대되는 발전 방향에 대해서도 고객들에게 알리는 자리를 마련했다. 정보 획득과 더불어 아직 클라우드 전환이 안된 고객들은 빠르고 효과적인 전환을, 새로운 AI 서비스 도입을 통해 더 나은 혁신이 필요한 고객에게는 그에 맞는 시스템을 구축하는데 도움이 되었기를 바란다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

델 테크놀로지스가 지난 3월 26일, 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 ‘델 생성형AI 메가 런치(GenAI Mega Launch)’를 열고 2025년형 AI PC 및 클라이언트 제품들을 대거 공개했다. 이번 행사는 ‘델(Dell)’이라는 단일 브랜드로 클라이언트 제품군을 통합한 이후 첫 공식 발표 자리로, 델의 클라이언트 전략이 AI 중심으로 재편되고 있다는 점을 강조하는 무대였다. ■ 박경수 기자   ▲ 델 테크놀로지스 생성형AI 메가 런치(GenAI Mega Launch)’ 행사 전경   델은 ‘NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)’를 탑재한 차세대 AI PC는 물론, 워크스테이션, 클라우드 인프라, 데이터센터, 소프트웨어 및 AI 서비스까지 아우르는 ‘엔드-투-엔드 AI 포트폴리오’를 통해 시장을 선도하겠다는 청사진을 밝혔다. 워크스테이션 포트폴리오인 ‘델 프로 맥스(Dell Pro Max, 전 ‘델 프리시전’)’ 라인업에 엔비디아의 가장 강력한 전문가용 그래픽 설루션인 엔비디아 GB10·GB300 슈퍼칩을 탑재하는 등 최신 AI 기술을 발빠르게 적용해 제품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있다.   브랜드부터 제품군까지 통합…3단계 AI PC 라인업 도입 올해 초부터 델은 기존의 PC, 모니터, 액세서리, 서비스 브랜드를 ‘델’로 통합하고, AI PC 선택을 쉽게 하기 위해 ‘델 프로 노트북(Dell Pro Laptop)’ 시리즈로 기업용 라인업을 재정비했다. 등급도 ‘엔트리’, ‘플러스(Plus)’, ‘프리미엄(Premium)’으로 세분화해 고객의 요구와 예산에 따른 맞춤형 선택이 가능하다. ‘델 프로 노트북’은 인텔 코어 울트라 시리즈 2(Intel Core Ultra processors Series 2) CPU를 탑재했으며, 추후 AMD 라이젠(AMD Ryzen) 프로세서를 탑재한 제품도 출시될 예정이다. 고성능 CPU, GPU, NPU를 탑재해 ‘코파일럿’과 같은 온-디바이스 AI 기능과 향상된 배터리 수명을 지원해 강력한 생산성을 안정적으로 제공한다. 깔끔한 디자인에 작고 슬림한 폼팩터를 갖췄고, 내구성이 우수한 소재를 적용해 휴대성이 뛰어나다. 또한 ‘델 프로 노트북’에는 사용자들이 최적의 AI 모델을 찾고 훈련하여 애플리케이션에 적용하도록 돕는 NPU 기반의 ‘델 프로 AI 스튜디오(Dell Pro AI Studio)’ 툴킷이 탑재됐으며, 이를 통해 AI 모델 개발 및 배포까지의 기간이 대폭 줄어들 것으로 예상된다. 델 노트북의 대표 모델인 ‘델 프로 13 프리미엄’은 약 1kg 초경량에 13형 디스플레이, 고해상도 8MP HDR 카메라, 조용한 듀얼 팬 냉각 시스템을 갖췄고, AI 워크로드 속도는 이전 세대 대비 3.5배 향상됐다. ‘델 프로 14 플러스’는 배터리 지속 시간이 46% 늘었고, AI 처리 성능도 3.7배 향상됐다. 두 제품 모두 인텔 코어 울트라 시리즈 2 CPU를 탑재했으며, 향후 AMD 라이젠 탑재 모델도 선보일 예정이다. 그리고 온디바이스 AI 지원, NPU 기반 ‘델 프로 AI 스튜디오’ 툴킷을 제공해 AI 모델 훈련과 배포까지 지원하는 점이 특징이다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 오리온 상무   한국 델 테크놀로지스의 오리온 상무는 “지난 2020년 코로나19의 등장으로 노트북과 PC에 대한 수요가 크게 늘었다. 이제 4년이 지난 상황이라 PC 및 노트북 교체 수요가 증가할 것으로 보고 있다”면서 2025년 PC 시장의 기회 요소를 설명했다. 또한 “2024년 AI가 PC 및 노트북 등 사용자의 업무 환경들을 변화시키고 있다”며, “오는 10월에 마이크로소프트가 윈도우 10에 대한 지원을 중단할 예정이라, 윈도우 11로 전환될 경우 새로운 노트북과 PC 환경에 대한 수요가 크게 늘어날 것으로 기대한다”고 말했다. 한국 델 테크놀로지스 정재욱 부장은 “노트북, 데스크톱, 워크스테이션, 서버에 이르는 델의 모든 제품들이 ‘델’이라는 통합 브랜딩으로 바뀌었다”고 말했다. 하지만 “델 에이리언처럼 기존 브랜딩 네이밍도 살려 마케팅을 강화해 나갈 계획이다”라고 말했다. 또한 “인텔 CPU 외에도 새롭게 AMD, 퀄컴과 협력하게 되어 개인용 및 기업용에서도 더 다양한 제품군을 공급할 수 있게 됐다”고 설명했다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 정재욱 부장   모니터 라인업도 일원화… IPS 블랙 기술로 차별화 모니터 분야도 사용자의 니즈에 따라 모니터 제품을 손쉽게 선택할 수 있도록 ‘델 울트라샤프(Dell UltraSharp)’, ‘델 프로(Dell Pro)’, ‘델’로 구분한 통합 브랜딩을 적용했다. 그 중 가장 주목받은 제품은 ‘델 울트라샤프 27 4K 썬더볼트 허브(U2725QE)’로, 세계 최초로 3000:1 명암비의 IPS 블랙 기술을 적용했다. 기존 IPS 대비 47% 깊은 블랙 표현, 89% 향상된 실외 명암비를 제공하며, TUV 라인란드 5-스타 인증, 최대 140W 썬더볼트 PD 충전도 지원한다. 함께 공개된 ‘델 프로 14 플러스 포터블 모니터(P1425)’와 ‘델 프로 32 플러스 4K 허브 모니터(P3225QE)’는 각각 휴대성과 시각 경험 강화를 겨냥한 제품으로, 이동성·색 정확도·화면 공유 편의성을 모두 갖췄다. 델 프로 14 플러스 포터블 모니터는 16:10 화면 비율의 14인치 IPS 디스플레이를 탑재한 초경량 휴대용 모니터로, 65W 전력 공급 및 데이터 전송, 영상 출력을 위한 USB-C 타입 단자를 내장해 사용자의 편의성을 높였다. 10도부터 90도까지 기울기 조절이 가능한 틸트(tilt) 기능으로 사용자의 세컨드 모니터로 활용하거나 대면 회의 중 모니터를 기울여 다른 참석자와 화면을 공유하는 데 유용하며, 100×100 VESA 마운트로 모니터 암에 거치할 수도 있다. 32인치 4K 모니터인 ‘델 프로 32 플러스 USB-C 허브 모니터’는 100Hz의 고주사율과 99% sRGB 색역대, 1500:1 명암비를 지원하며, TUV 라인란드(TUV Rhineland)의 ‘아이 컴포트(eye comfort)’ 부문 ‘4-star’ 인증을 받아 선명하면서도 편안한 시각 경험을 제공한다.   ▲ 델 테크놀로지스 미디어 간담회 전경   ‘하드웨어 회사’에서 ‘AI 통합 파트너’로 이번 행사는 델이 단순한 PC 제조사를 넘어, AI 시대에 맞는 인프라와 디바이스, 소프트웨어, 툴킷까지 아우르는 ‘AI 통합 파트너’로 진화하고 있음을 보여주는 자리였다. 브랜드 통합과 제품 포트폴리오 재정비는 그 출발점이며, 향후에는 파트너십과 생태계 전략을 어떻게 확장해나갈지가 관건이다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “올해는 AI가 일상과 업무 환경에 필수 기술로 자리 잡는 원년이 될 것으로 예상되는 가운데, 델은 사용자들이 AI 시대의 다양한 니즈에 맞춰 최적의 클라이언트 제품을 선택할 수 있도록 새로운 통합 브랜딩을 선보였다”라며, “델 테크놀로지스는 클라이언트 설루션부터 서버, 스토리지, 소프트웨어 및 서비스와 개방형 에코시스템에 이르기까지 다양한 AI 사용 사례를 구현할 수 있는 엔드-투-엔드 AI 포트폴리오를 보유하고 있으며, 고객들이 AI 기반의 미래에 민첩하게 대응하고 최고의 생산성과 효율성을 구현할 수 있도록 최선을 다해 지원하고 있다”고 말했다.   ▲ 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄 사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.