국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS 2026이 오는 2026년 4월 13일부터 17일까지 경기도 일산 킨텍스 제1·2 전시장에서 개최될 예정이다. 이번 전시회는 ‘AI Autonomous Manufacturing Meets Talent(인공지능 자율제조, 인재와 연결하다)’라는 주제를 내걸고, 인공지능 기반 자율제조 기술과 인재 융합의 중요성을 집중 조명할 계획이다. ■ 박경수 기자   ▲ SIMTOS 2026 기자간담회 모습   자율제조와 인재가 만나는 혁신의 장 한국공작기계산업협회는 지난 3월 17일 광명 테이크호텔에서 ‘SIMTOS 2026’ 기자간담회를 열고, 전시회의 성공적인 개최를 위한 마스터 플랜을 공개했다. 이날 브리핑에서는 SIMTOS의 역사와 성과, 그리고 2026년 전시를 위한 기본 방향이 소개됐다. SIMTOS는 1984년 첫 개최 이후 국내외 제조업계의 최신 기술 트렌드를 공유하는 플랫폼으로 성장해왔다. 이날 브리핑에서 한국공작기계산업협회 박재현 부장은 “2024년 전시에는 35개국에서 1300개 기업이 참가해 총 6170부스 규모로 운영됐고, 68개국에서 10만 1233명의 방문객이 찾아 성황을 이뤘다”고 설명하며, SIMTOS가 새로운 기술과 비즈니스 기회를 창출하는 장으로서 자리매김하고 있음을 강조했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 박재훈 상근부회장   최근 제조업계는 생산 효율을 높이고자 다양한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 디지털 전환이 가속화되고 있다. 특히 AI 기반 자율제조 설루션은 노동력 부족, 품질 안정성, 산업 안전성 문제 해결을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. SIMTOS 2026은 이러한 AI 자율제조 기술과 설루션을 집중적으로 선보일 예정이다. 한국공작기계산업협회 박재훈 상근부회장은 환영사에서 “제조 산업은 현재 디지털 전환과 자율제조 시스템 도입을 중심으로 빠르게 변화하고 있다”며, “SIMTOS는 새로운 산업 패러다임을 조망하고, 혁신 기술을 소개하는 플랫폼이 될 수 있도록 철저히 준비하고 있다”고 밝혔다. 이어 “참가업체와 참관객 모두에게 새로운 비즈니스 기회와 네트워킹을 제공하는 전시회가 될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.   디지털 전환과 AI 자율제조 기술의 현재와 미래를 한눈에 SIMTOS 2026에서는 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관, 절단가공 및 용접기술관, 프레스 및 성형기술관 등 다섯 개의 전문관과 로봇 및 디지털제조기술 특별관이 운영될 예정이다. 특히 ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전 ‘M.A.D.E. in SIMTOS’는 AI 팩토리, 로봇-장비, CNC 시스템, 다이캐스팅 등 네 개 테마관으로 구성되어 다양한 분야에서 활용되는 AI 자율제조 기술의 실제 적용 사례를 소개할 예정이다. 부대행사로는 커리어 커넥트(잡페어), 여성 엔지니어 네트워크 포럼 등이 함께 열려 MZ 세대와 여성 인력의 제조업계 유입을 확대할 계획이다. 한편, 킨텍스 제3전시장 건립 공사로 인한 주차난이 예상됨에 따라, SIMTOS 사무국은 GTX-A 개통에 맞춘 대중교통 이용 권장 및 전시장 운영 방식 변경 등 다양한 교통 대책을 검토 중이다. 박재현 부장은 “SIMTOS는 단순한 전시회를 넘어 산업의 미래를 설계하고 변화의 해법을 제시하는 ‘혁신 허브’로 진화하고 있다”며 “2026년에는 운영 예산을 대폭 확대해 참가업체와 참관객 모두 만족할 수 있는 고품질 전시회를 만들겠다”고 밝혔다.   ▲ 한국공작기계산업협회 박재현 부장   SIMTOS 2026 참가 신청은 2025년 5월 7일부터 시작되며, 5월 31일까지 조기 신청을 완료할 경우 다양한 혜택이 제공된다. 전시사무국은 참가업체의 글로벌 마케팅 확대 및 인력 연결을 적극 지원하고, 로봇 및 디지털제조기술 특별전의 고도화, 참관객 유치 전략 강화, 운영 효율성 개선 등을 통해 전시회의 전반적인 경쟁력을 끌어올릴 방침이다.   기자간담회 Q&A   Q. 킨텍스 주차 문제에 관한 대책은? 킨텍스와 구체적인 협의는 없었지만, 최근 주차대책 설명회에서 서울모빌리티쇼의 운영 사례를 분석했다. 필요시 전시장 입구 변경까지 검토 중이다.   Q. 유럽 전시회의 친환경 에너지 사용 사례와 관련한 준비는? ESG 친환경 요소를 도입하여 종이 사용 최소화, 친환경 명찰 등을 적용할 계획이다.   Q. 신규 특별전도 준비 중인가? 기존 로봇 및 디지털 제조 특별전 업그레이드와 함께 신규 테마관도 기획 중이며, 세부 내용은 추후 공개 예정이다.    Q. 커리어커넥트의 운영 방향은? 전문 외주업체를 통한 온라인 채용박람회와 현장 구직 연계 프로그램을 운영할 예정이며, 여성 엔지니어 및 MZ 세대를 위한 맞춤형 프로그램도 포함된다.   Q. 내년 전시장 및 컨퍼런스룸의 배치 변화는? 전문관 위치는 2024년과 동일하게 유지하되, 컨퍼런스 어젠다는 최신 트렌드를 반영해 조정될 예정이다. 또한, 해외 공작기계 협회와 협력한 디지털 제조기술 강연도 추진 중이다.   Q. 금속가공 분야의 탈탄소 및 탄소섬유와 관련한 해외 협력 계획은? 관련 기술을 주제로 해외 전문가 초청 강연을 계획 중이며, 이를 통해 콘텐츠 질 향상과 참관객 확대를 기대하고 있다.   Q. 운영 방향이 외형 확장보다는 내실 강화에 초점을 맞춘 것인지? 현재 경제 상황을 고려해 외형적 확장보다는 내실 강화에 집중하고 있으며, 약 15억 원의 추가 투자를 통해 참가업체를 지원할 계획이다. 향후 킨텍스 제3전시장 완공 시점에 맞춰 신규 분야 전시도 확대할 방침이다.   Q. 최근 AI 중심의 전시가 많은데, SIMTOS 2026의 차별점은? AI 융합 제조기술을 주제로 한 특별 테마관을 운영할 예정이며, 공작기계 업체와 협력해 특화된 콘텐츠를 구성하고 정부 산업 정책과도 연계해 전시 콘텐츠를 강화할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 3월 12~14일 진행된 ‘2025 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 제조기업의 자율 운영 공장을 구현하기 위한 AI(인공지능) 전략과 기술을 소개했다. 자동화에 그치지 않고 자율화로 나아가는 과정에서 AI가 핵심 요소라고 보는 로크웰 오토메이션은 하드웨어부터 소프트웨어까지 자사의 주요 포트폴리오에 AI를 내장해 차별화를 추구하고 있다. 또한 고객사 맞춤형 AI 설루션을 제공해 다양한 고객 비즈니스를 지원한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장    ▲ 공장의 가상 시뮬레이션과 에뮬레이션을 위한 디지털 트윈 설루션   자율 운영 공장에 대한 관심 및 수요 증가 많은 제조기업이 ‘자율 운영 공장’을 추구하고 있다. 이는 생산 최적화, 품질 향상, 생산성 제고, 회복 탄력성 확보, 인사이트를 통한 의사결정 지원 그리고 지속 가능성 개선 등 다양한 비즈니스 목표를 달성하기 위한 것이다. 로크웰 오토메이션의 앤드류 엘리스(Andrew Ellis) 글로벌 포트폴리오 엔지니어링 부문 부사장은 “자율 운영 공장을 구성하는 OT(운영기술)와 IT(정보기술) 시스템은 여러 공급업체가 제공하게 된다. 이들 시스템을 운영/제어하면서 스마트 공장을 구현하기 위해서는 생산 변화에 따라 시스템 확장이 가능한 유연성, 기존 인력으로 유지보수가 가능한 유지보수성, 복잡한 시스템을 보다 단순하게 설계하고 운영하며 유지보수할 수 있는 단순성, 사람과 장비의 안전성, 물리적·사이버 보안, 시스템 간 데이터 공유가 가능한 상호운영성이 필요하며, 이에 대한 수요가 늘고 있다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 전 세계 20여 곳에 제조 공장을 운영하고 있으며, 자체적으로 스마트 제조를 도입하여 자율 운영 공장을 구현하고 있다. 엘리스 부사장은 “이러한 경험을 통해 고객의 요구와 어려움에 깊이 공감할 수 있다”면서, 고객의 스마트 제조 목표 달성을 돕기 위한 핵심 차별화 요소로 ▲고객의 디지털 성숙도와 무관하게 지원하는 접근 방식 ▲포괄적인 제품과 설루션, 서비스 포트폴리오 ▲산업과 기술에 대한 도메인 전문성 ▲ 파트너와의 협력을 통해 포괄적인 설루션을 제공하는 생태계 등 네 가지를 꼽았다.    ▲ 자율 운영 공장 및 AI 비전을 소개한 앤드류 엘리스 부사장   AI, 자율 운영 공장의 핵심 요소가 되다 엘리스 부사장은 스마트 공장의 OT 및 IT 시스템에 AI가 기본적으로 통합되는 추세가 이어지면서, AI는 자율 운영 공장의 핵심 요소로 자리 잡고 있다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 매년 ‘스마트 제조 현황 보고서’를 통해 고객과 파트너의 스마트 제조 기술 도입 현황을 조사하고, 이를 통해 핵심 산업 트렌드를 파악하고 있다. 로크웰 오토메이션이 고객사를 대상으로 진행한 설문에서는 85%가 AI 및 머신러닝 도입 계획을 밝혔으며, 특히 생성형 AI와 범용 AI 투자를 최우선으로 꼽았다. 로크웰 오토메이션의 보고서는 제조기업들이 성능과 생산성뿐 아니라 지속 가능성, 사이버 보안, 인력 양성 및 유지를 위해 AI를 도입하고 있다고 분석했다. 로크웰 오토메이션은 자율 운영 공장을 향한 비전을 네 가지의 주요 요소로 설명하고 있다. 이는 ▲적응형 학습이 가능한 PLC ▲엔지니어 및 데이터 사이언티스트의 협력 ▲기존의 공학 원칙과 과거 데이터의 결합 ▲고도의 복잡성을 처리할 수 있는 시스템 구축이다. 엘리스 부사장은 “로크웰 오토메이션은 자율 운영과 제조 라이프사이클 관리 설루션을 통해 산업 운영의 미래를 선도하고 있으며, 설계, 자동화, 물류, 운영, 유지보수 등 다섯 가지 주요 영역에서 AI가 기본으로 내장된 설루션을 제공하고 있다”고 설명했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 공장의 설계, 운영, 유지보수에 걸쳐 AI를 지원한다.   디자인·운영·유지보수까지 폭 넓은 AI 활용 지원 로크웰 오토메이션은 디지털 트윈, 생성형 AI를 통한 PLC 코드 생성, 이상 탐지, 품질 검사, 자율 로봇 운용, MES 및 품질 관리 시스템 최적화, 데이터 기반 운영 알고리즘 구축, 자산 고장 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 AI가 통합된 다양한 설루션을 소개했다. 이를 통해 자율 운영 공장의 설계, 운영, 유지보수까지 포괄하는 통합 AI 포트폴리오를 제공한다는 것이 로크웰 오토메이션의 비전이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 권오혁 소프트웨어 및 제어 사업 본부장은 “제조 산업은 돌발 변수에 대응하기 어려운 자동화에서 나아가, 변화에 맞춰 유연한 생산 시스템을 구현하는 자율 제조로 나아가고 있다”면서, “로크웰의 AI 설루션은 디자인 – 운영 – 유지보수를 아우르는 수평 축과 에지부터 클라우드까지의 수직 축으로 구성되어 있다”고 소개했다. 예를 들어, 디자인 영역에서 로크웰 오토메이션은 소프트웨어 센서를 통해 생산 프로세스의 제어 변수를 식별하고 실시간 예측 모델을 개발할 수 있고, 생성형 AI 기반 챗봇으로 클라우드 기반의 산업 자동화 설계가 가능한 설루션을 제공한다. 운영 단계에서는 품질 제어 및 보증 플랫폼 AI를 통해 제조 공정의 문제를 정밀하게 식별하고, 자동화와 연계해 빠르게 문제를 해결하도록 돕는다. 유지보수 영역에서는 현장의 예지보전 관리를 하기 위한 머신러닝 설루션을 제공해 시스템의 이상을 사전에 식별할 수 있으며, 현장의 데이터를 모아서 다양하게 활용할 수 있도록 제공하는 플랫폼을 지원한다. 한편, 로크웰 오토메이션은 가상 세계의 피드백을 현실 세계에 구현하는 디지털 트윈과 연계 가능한 로봇 비즈니스도 국내에서 강화할 계획이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 신동진 인텔리전스 디바이스 사업본부 이사는 ‘오토(OTTO)’ 브랜드의 산업용 AMR(자율 이동 로봇)을 소개하면서, “로크웰 오토메이션의 오토 AMR은 생산 공정 내 물류뿐 아니라 완제품 및 창고 물류까지 커버할 수 있는 자동화 설루션을 지향한다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 로봇 하드웨어와 함께 운영/분석 소프트웨어인 ‘플릿 매니저(Fleet Manager)’, 구축 지원 및 사후 서비스까지 포함하는 AMR 포트폴리오를 내세우면서, 올해 국내 파트너를 선정하고 본격적인 비즈니스를 시작할 계획이라고 밝혔다.    ▲ 연내 국내 비즈니스를 시작하는 오토 AMR     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘2025 산업지능화 컨퍼런스’가 지난 3월 13일~14일 서울 코엑스 E홀에서 개최되었다. 이번 행사는 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관했으며, AI 기반의 산업 생태계 조성과 AX(AI Transformation) 확산을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것을 목표로 했다. ■ 이성숙 기자     ‘DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 열린 이번 행사는 제조산업 혁신을 위한 AI 및 디지털 기술의 실제 적용 사례를 공유하고, 향후 산업 발전 방향을 모색하는 자리로 마련되었다. 다양한 국내외 기업이 참여해 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)의 최신 트렌드와 기술을 소개했다. 행사는 기조세션과 함께 제조 OT 기술, 제조 IT 기술, 제조 AI, 산업 데이터 스페이스 등 네 개의 기술 세션으로 구성되었다.   글로벌 기업의 제조 혁신 사례 공유 행사 첫째 날인 3월 13일의 기조 세션은 ‘국내외 DX/AX 선도 사례’를 주제로 진행되었으며, 실제 제조 현장에서 적용된 AI 및 디지털 혁신 사례를 발표하고, 최신 제조기술과 산업 데이터를 활용한 고도화 방안을 논의했다. 첫 번째 연사인 LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조산업에서 AI를 활용한 혁신 사례를 소개했다. 그는 “AX 추진을 위해서는 AI를 활용해 전사적으로 능동적인 AX 가속화를 지원할 수 있는 시스템 기반의 운영 환경이 필요하다”고 강조하며, “최적화된 생성형 AI 서비스 구현을 위해서는 활용 목적에 맞는 서비스 발굴 및 검증이 선행되어야 한다”고 덧붙였다. 한국IBM 박정선 실장은 데이터 기반 디지털 제조 전환에 대해 발표했다. 그는 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 정비 노하우 관리 등 IBM의 실제 고객 사례를 소개하며, 제조업의 AI 적용 가능성을 강조했다. 다음으로 한국미쓰비시전기오토메이션 이노우에 나오타케 부장이 ‘산업 AIX(AI Transformation) - 산업 생산성 관점에서의 파괴적 혁신 가능성’을 주제로 발표했다. 마지막으로 원프레딕트 윤병동 대표는 중소 제조기업을 위한 산업 AX 전략을 공유하며, 중소기업이 AI 기반 생산성 혁신을 달성할 수 있는 방법을 설명했다. 기조 세션 이후에는 분야별 기술 및 활용 사례 소개가 이어졌다. 주한 스위스대사관 무역투자청, 아이투맥스, 인이지, 고성엔지니어링, 유비씨, 수퍼브에이아이, 비앤드알산업자동화, 로크웰 오토메이션, 아비바 코리아, 한국산업지능화협회, LG전자 생산기술원, 인터엑스 등 다양한 기업이 발표자로 참여했다.     AI 기반 자율 제조 및 디지털 트윈 기술 소개 둘째 날인 3월 14일의 기조 세션은 현대오토에버 장연세 상무의 발표로 시작됐다. 그는 ‘소프트웨어 정의 공장으로의 DI/DX 여정’를 주제로, 현대오토에버의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF : Software Defined Factory)’ 설루션을 소개했다. 장 상무는 “SDF는 하드웨어에 종속되지 않고, 소프트웨어로 제조 인프라를 정의하고 이를 제어 및 관제함으로써 유연성과 상호운영성을 제공하는 공장”이라고 설명했다. 이어 로크웰 오토메이션 앤드류 엘리스 부사장은 ‘AI를 통한 자율 제조 생태계 구축’을, 헥사곤 MI 홍석관 부사장은 ‘측정 데이터 기반 자산 관리 및 로봇 성능 향상’을 주제로 발표했다. 홍 부사장은 디지털 트윈 기술, 측정 데이터 기반 공간정보 DX화, 협업 기술 등을 소개하며, 제조산업에서 효율적인 자산 관리를 위한 헥사곤의 DX & DT 전략을 공유했다. 마지막 기조세션 발표자로 나선 다임리서치 장영재 대표이사는 ‘AI 디지털 트윈 기반 무인/자율 공장 구축 실증 사례’를 주제로 강연했다. 그는 자체 개발 설루션을 통한 신속한 디지털 트윈 검증 기술, 실제 시스템 연동 가상 커미셔닝(virtual commissioning) 기술, 하드웨어 및 로봇 시스템을 고려한 고밀도 AGV/AMR 설계 등 AI 자율공장 실현을 위한 핵심 기술을 소개했다. 이 날 기술 세션에서는 오토스토어시스템, 주식회사 마이링크, 인터엑스, 씨메스, 일루넥스, 아비바 코리아, 피티씨-캡웨어, 유진로봇, 시제, 엠아이큐브솔루션, 쿤텍, 넥스톰 등 기업이 발표자로 참여했다.     콘퍼런스를 통해 본 제조업의 미래 이번 콘퍼런스를 주관한 한국산업지능화협회는 “이번 행사를 통해 제조업의 디지털 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대한다”며, “기업 간 협력을 강화해 글로벌 경쟁력을 높이고, AI 및 디지털 기술을 활용한 산업 전환 가능성을 모색하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 제조업계는 이번 콘퍼런스를 통해 AI 및 산업 데이터를 활용한 디지털 혁신 방향을 확인하고, 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 기회를 얻었다. 앞으로도 AX 확산을 위한 지속적인 연구와 협력이 필요할 것으로 보인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2월 24일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 코아칩스의 무전원 IoT 센서 기술을 중심으로, 국내 중소·중견 제조기업의 스마트 공장 고도화 지원 방안, 기존 MES 및 기술 공급업체와의 협업 전략, 그리고 레거시 설비에서 데이터를 수집하는 방법 등이 사례 중심으로 소개됐다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 코아칩스 오재근 대표와 4차산업혁명연구소 한석희 소장   이번 웨비나는 4차산업혁명연구소 한석희 소장이 사회를 맡았으며, 코아칩스 오재근 대표가 발표자로 참여해 에너지 하베스팅 센서 및 센서 플랫폼 기술을 소개했다.    센서 기술과 스마트 공장 혁신 오재근 대표는 무선 센서를 상용화하기 위해 10년 이상의 연구개발을 진행해 왔으며, 현재 스마트 공장 및 산업 IoT(IIoT) 적용 사례를 연구 중이라고 밝혔다. 이날 발표에서는 해당 기술의 개발 배경과 산업 현장 적용 사례를 구체적으로 설명하며, 센서 기술의 발전 방향과 스마트 공장 구축 전략에 대한 통찰력을 제공했다. 그는 “센서 산업의 트렌드가 공급자 주도에서 수요자 주도로 전환되고 있으며, 극한 환경에서도 활용할 수 있는 센서의 중요성이 커지고 있다”고 강조했다. 코아칩스의 무전원 무선 센서, 자가 발전 센서 등의 혁신 기술을 소개하며, “디지털 리트로핏(digital retrofit)을 통해 기존 설비의 수명을 연장하고, 데이터 기반의 스마트 공장 구축이 가능하다”고 설명했다. 또한, “DX(디지털 전환) 시대에서는 공급자 중심에서 수요자 중심으로 시장 구도가 바뀌고 있다. 현재 전 세계에서 약 1조 개의 센서가 사용되고 있으며, 2030년까지 약 10조 개로 증가할 것으로 예상된다”고 덧붙였다.   ▲ 고진동 환경에서도 작동하는 센서   센서 산업의 변화와 극한 환경에 적합한 센서 기술 오 대표는 센서 시장이 공급자 중심에서 수요자 주도로 변화하고 있으며, 이에 따라 센서 설루션 중심의 경쟁이 심화되고 있다고 설명했다. 특히, 자율주행 자동차 산업에서는 자동차 제조사가 센서 시장을 주도하고 있으며, 센서의 성능과 기능이 점점 더 중요한 차별화 요소가 되고 있다고 강조했다. 코아칩스는 해양, 고온 및 저온 환경에서도 작동 가능한 센서를 개발하며, 국내 최초 및 세계 최초의 기술을 보유하게 됐다. 그 중 420℃에서도 작동 가능한 센서는 대표적인 혁신 기술로 평가받고 있다. 또한, 무전원 모선 센서는 외부 압력이나 진동에 따라 신호 특성이 변화하며, 이를 통해 실시간으로 센서의 상태를 측정할 수 있다는 점에서 강점을 가진다. 이와 함께, 코아칩스의 인텔리전트 타이어 센서는 시속 880km에서 약 100G의 충격을 견딜 수 있으며, 2013년 세계 최초의 무전원 센서를 통한 실제 시험에서도 우수성이 입증되었다. 에너지 하베스팅 기술을 활용하면 주변의 에너지를 이용해 반영구적으로 무선 센서를 운용할 수 있어, 스마트 공장에서의 활용 가능성을 더욱 높여준다.   무선 전력 전송을 활용한 세선 기술 혁신 코아칩스는 자가 발전형 에너지 하베스팅 무선 센서를 통해 배관의 변위와 하중을 측정하여 상시 모니터링 체계를 구축하였다. 이 시스템은 법적으로 요구되는 점검을 대체할 수 있으며, 국내 최초로 개발된 사례다. 또한, 진동을 이용한 열차 전복 감지 시스템을 개발하였으며, 열차 주행 중 발생하는 진동을 전기로 변환하여 무선 통신을 통해 실시간 모니터링하는 방식으로 설계되었다. 이 기술 개발은 2013년부터 2017년까지 진행됐다. 디지털 리트로핏은 기존의 오래된 기계나 시스템에 새로운 컴포넌트를 추가하여 효율성과 성능을 향상시키는 기술이다. 많은 산업 설비가 10년 이상 사용되면서도 데이터 추출 기능을 제공하지 않는 경우가 많은데, 디지털 리트로핏을 적용하면 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 이를 통해 스마트 공장 구축이 더욱 가속화될 것으로 기대된다.    ▲ 센서 개념의 변화     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 22    AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” – 젠슨 황   AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래 엔비디아는 2024년과 2025년 GTC(GPU Technology Conference)에서 AI 기술을 통해 산업 전반에 걸친 변화를 이끌어가고 있다. 젠슨 황은 기조연설에서 기술 혁신이 사회적, 경제적 구조를 재편하는 ‘변화의 파도’라고 강조하며, 엔비디아가 그 중심에서 미래를 설계하고 있음을 확신시켰다.  엔비디아는 두 해 동안 AI 혁신을 가속화하며 다양한 제품과 플랫폼을 선보였다. 2024년에는 GB200 AI 플랫폼과 블랙웰(Blackwell) DGX B200 GPU를 통해 성능 향상에 초점을 맞췄다면, 2025년에는 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 기반의 NVL72 등 차세대 하드웨어와 지속 가능성을 강조하며 더 큰 비전을 제시했다.   표 1. 2024년과 2025년 엔비디아의 주요 발표 비교   인공지능 혁명의 변곡점에서 인류는 늘 기술의 발전과 함께 새로운 시대를 맞이해 왔다. 산업혁명이 증기기관과 전기를 통해 생산 방식을 혁신했던 것처럼, 디지털 혁명은 인터넷과 스마트폰을 통해 세상을 연결했다. 그리고 지금, 우리는 또 하나의 거대한 변곡점에 서 있다. 바로 AI 혁명이다. 2025년 3월, 엔비디아의 GTC에서 젠슨 황 CEO는 기조연설을 통해 AI가 변화의 중요한 시점에 도달했음을 선언했다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘스스로 사고하고 결정하는 존재’로 발전하고 있으며, 이 거대한 변화가 기업, 산업, 그리고 인간의 삶 전반에 걸쳐 영향을 미칠 것이라고 강조했다. 이번 GTC 2025에서 가장 주목받은 키워드는 에이전틱 AI(agentic AI)와 추론 AI(reasoning AI)였다. 기존의 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 주력했다면, 이제 AI는 자율적으로 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 산업 전반의 패러다임을 뒤흔드는 파도와 같다. 이러한 흐름 속에서 엔비디아는 블랙웰 GPU라는 차세대 칩을 공개하며, 인공지능 모델의 효율성을 비약적으로 향상시키는 새로운 하드웨어 시대를 열었다. 또한 옴니버스 클라우드 API(Omniverse Cloud API), AI 팩토리(AI Factories) 등의 개념을 통해 AI가 단순한 연구 도구가 아니라, 실제 산업을 자동화하고 혁신하는 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주었다. 그렇다면 우리는 이러한 변화의 바람 속에서 어떤 선택을 해야 할까? AI 혁명의 파도를 넘는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 무엇일까? 엔비디아의 발표를 중심으로 AI 산업이 어디로 흘러가고 있는지, 그리고 그 변화 속에서 우리는 무엇을 준비해야 하는지를 하나씩 짚어보자. “AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것” – 젠슨 황   블랙웰, AI의 새로운 엔진 기술 혁신의 역사는 더 빠르고 더 강력하며 더 효율적인 도구를 만들려는 인간의 끝 없는 도전과 함께 발전해 왔다. AI 산업도 예외가 아니다. 과거에는 단순한 이미지 분석과 음성 인식이 AI의 주요 활용 분야였다면, 이제는 스스로 학습하고 결정을 내리며 복잡한 문제를 해결하는 AI가 요구되고 있다. 하지만 이런 고도화된 AI 모델을 운용하려면 엄청난 연산 능력이 필요하며, 이를 뒷받침할 강력한 하드웨어가 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황이 가장 먼저 소개한 것은 블랙웰 GPU였다. 그는 “AI의 미래를 가속하는 가장 강력한 엔진”이라며, 블랙웰이 기존 호퍼(Hopper) 아키텍처를 넘어선 새로운 시대의 핵심 기술이라고 강조했다. 그렇다면 블랙웰 GPU는 무엇이 다를까? 블랙웰 GPU는 기존 호퍼 아키텍처 대비 연산 성능이 2배 이상 향상되었으며, 특히 대규모 AI 모델을 실행할 때의 전력 효율이 4배 증가했다. 이는 곧 더 적은 에너지로 더 강력한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있다는 의미다. 젠슨 황은 연설에서 “블랙웰은 단순한 속도 개선이 아니라, AI 연구자들이 더 크고 복잡한 모델을 현실적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라고 설명했다. 이제 AI 연구자는 엄청난 비용을 감수하지 않고도 보다 정교한 생성형 AI, 실시간 데이터 처리, 고도화된 시뮬레이션 등을 구현할 수 있게 되었다. 엔비디아는 블랙웰 GPU와 함께 옴니버스 클라우드 API를 발표했다. 이는 단순한 클라우드 컴퓨팅 설루션이 아니라, AI 모델 개발 및 실행을 위한 강력한 협업 플랫폼이다. 옴니버스 클라우드 API는 데이터센터, AI 연구소, 기업의 IT 인프라를 하나의 거대한 AI 네트워크로 연결하여, 개발자들이 실시간으로 협업하고 AI 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 자율주행, 산업 자동화, 로보틱스 같은 분야에서 AI의 혁신 속도를 극적으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 젠슨 황은 “AI 개발은 더 이상 한 기업이나 연구소만의 일이 아니다. 옴니버스 클라우드 API를 통해 전 세계의 AI 개발자가 하나로 연결될 것”이라며, AI 연구의 새로운 생태계를 제시했다. 또 한 가지 주목할 점은 AI 팩토리(인공지능 공장) 개념이다. 젠슨 황은 AI를 ‘새로운 산업 혁명의 동력’으로 표현하며, AI 팩토리가 데이터를 가공하고 AI 모델을 대량으로 생산하는 핵심 인프라가 될 것이라고 설명했다. 이 개념을 이해하려면 기존 제조업과 비교해보면 쉽다. 과거에는 자동차나 전자제품을 생산하는 공장이 경제의 중심이었지만, 미래에는 AI를 학습하고, 최적화하고, 배포하는 ‘AI 공장’이 가장 중요한 인프라가 될 것이다. 젠슨 황은 AI 팩토리가 AI 기반 자율주행, 로봇, 데이터 분석, 금융 모델링 등 다양한 산업에서 필수 역할을 하게 될 것이라고 강조했다. 블랙웰 GPU, 옴니버스 클라우드 API, AI 팩토리는 단순한 기술 발전이 아니다. 이들은 AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것을 의미한다. 과거에도 GPU의 성능 향상이 AI 산업에 변화를 가져온 적이 있다. 2012년 알렉스넷(AlexNet)이 GPU 가속을 이용해 딥러닝의 가능성을 처음 보여줬고, 2017년 트랜스포머(transformer) 모델이 등장하며 자연어 처리 AI가 급격히 발전했다. 그리고 2025년에는 블랙웰이 AI의 자율성과 창의성을 한 단계 끌어올리는 전환점이 될 것이다. 젠슨 황이 기조연설에서 블랙웰을 소개하며 한 말이 특히 인상적이었다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” 이 말은 곧, 우리가 맞이할 AI의 미래가 이전과는 전혀 다른 차원이라는 것을 시사한다. 그리고 그 변화를 가속하는 엔진이 바로 블랙웰이다. “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다.” – 젠슨 황   엔비디아가 던진 화두, 에이전틱 AI와 추론 AI AI 기술의 발전은 단순히 연산 능력을 향상시키는 것에 그치지 않는다. 더 중요한 것은 AI의 ‘사고 방식’이 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지의 AI는 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 역할을 해왔다. 하지만 이제 AI는 스스로 목표를 설정하고, 상황에 맞게 판단하며, 능동적으로 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 바로 이러한 변화의 핵심 개념이다. 그는 이 두 가지 개념이 AI를 단순한 도구에서 ‘자율적 지능’으로 변화시키는 결정적 요소라고 설명했다. 그렇다면 에이전틱 AI와 추론 AI는 무엇이며, 어떤 변화를 가져올까? 에이전틱 AI의 핵심은 AI가 인간의 지시 없이도 능동적으로 목표를 설정하고, 실행할 수 있도록 만드는 것이다. 기존의 AI는 주어진 데이터와 명령에 따라 최적의 결과를 도출하는 ‘수동적’ 존재였다. 하지만 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결하는 ‘능동적’ 존재로 변하고 있다. 젠슨 황은 에이전틱 AI를 활용하면 인간이 직접 개입하지 않아도 AI가 알아서 문제를 해결하는 시대가 열린다고 강조했다. 추론 AI는 한 단계 더 나아가, AI가 단순한 패턴 인식을 넘어 논리적 사고를 수행할 수 있도록 만드는 기술이다. 기존 AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 패턴을 기반으로 예측을 수행했지만, 그 과정에서 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하지 못하는 경우가 많았다. 그러나 추론 AI는 AI가 논리적인 판단을 수행하고, 의사결정의 과정을 설명할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 젠슨 황은 “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다”며, 추론 AI가 향후 AI 발전의 핵심이 될 것이라고 강조했다. 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 개별적인 개념이 아니라, 서로 결합될 때 가장 강력한 시너지를 발휘한다. 에이전틱 AI는 AI가 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록 한다. 추론 AI는 AI가 단순한 계산이 아니라, 논리적 사고를 통해 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 이 두 가지가 결합되면, AI는 단순한 보조 도구를 넘어서 ‘진정한 지능(Artificial General Intelligence : AGI)’에 가까워질 것이다. 이러한 AI의 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 파도를 일으킬 것이며, 기업들은 단순한 AI 도입을 넘어서 AI를 기업 전략의 중심으로 삼아야 하는 시점에 이르렀다. “AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.” – 젠슨 황   AI 팩토리, AI 혁명을 생산하는 공장 이제 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 하나의 ‘산업’으로 성장하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 개념 중 하나가 바로 AI 팩토리(인공지능 공장)이다. 그는 AI 팩토리를 가리켜 ‘미래 산업의 심장’이라고 표현했다. 그렇다면 AI 팩토리란 무엇이며, 왜 중요할까? 이 개념이 가져올 변화는 무엇일까? 기존의 데이터센터는 단순한 컴퓨팅 인프라였다. 하지만 AI 팩토리는 데이터를 학습하고, AI 모델을 훈련하며, 새로운 AI 설루션을 ‘생산’하는 역할을 한다. 즉, AI가 AI를 만들어내는 공장이다. 젠슨 황은 AI 팩토리를 자동차 산업에 비유하며 설명했다. “과거에는 사람이 손으로 자동차를 조립했지만, 지금은 로봇이 자동차를 생산한다. AI도 마찬가지다. 미래에는 사람이 AI를 개발하는 것이 아니라, AI 팩토리에서 AI가 스스로 AI를 만들어내게 될 것이다.” 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터가 아니라 AI 혁명을 대량 생산하는 공장이 된다. 젠슨 황은 GTC 2025에서 "AI 팩토리를 구동하는 핵심 연산 장치는 블랙웰 GPU가 될 것"이라고 강조했다. AI 팩토리에서 생산되는 것은 반도체나 기계가 아니라 AI 자체다. 이 공장에서 에이전틱 AI, 추론 AI, 자율주행 AI, 생성형 AI 등이 대량으로 생산된다. 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터를 넘어 새로운 AI 산업의 허브가 된다. AI 팩토리가 등장하면 기업과 산업이 근본적으로 변화한다. 특히, 데이터를 기반으로 하는 모든 산업이 AI 팩토리를 도입할 가능56 · 성이 높다. 결국 AI 팩토리는 단순한 연구소가 아니라, 실제 AI 모델을 ‘대량 생산’하여 산업에 공급하는 핵심 인프라가 된다. 젠슨 황은 AI 팩토리의 등장이 단순한 기술 발전이 아니라 경제 패러다임의 변화라고 강조했다. 이제 기업은 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다. “AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다.” – 젠슨 황   AI의 도입, AI가 기업을 재설계한다 AI 혁명은 더 이상 선택이 아니다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 메시지는 명확했다. "AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다." 이제 AI는 기업 운영의 한 요소가 아니라 기업의 핵심 전략, 구조, 성장 엔진 자체로 변화하고 있다. 기업은 어떻게 AI를 도입하고 있으며, AI 도입이 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까? 과거 AI 도입은 단순한 자동화 도구 활용이었다. 그러나 이제 AI 도입(AI adoption)은 기업의 핵심 역량을 AI 중심으로 전환하는 과정이다. AI 도입은 이제 단순한 기술의 도입이 아니라, 기업의 전략과 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 과정이다. AI 도입이 빠르게 진행될 수록, 기업들은 직접 AI를 개발하는 것이 아니라 필요한 AI 서비스를 구독하는 방식으로 활용하는 시대가 열리고 있다. AI 도입이 가속화되면서 기업들은 완전히 새로운 방식으로 운영되고 있다. 특히, 의사결정 구조, 업무 방식, 조직 문화가 AI 중심으로 변화하고 있다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니다. AI 도입이 진행될 수록, 기업의 핵심 전략과 비즈니스 모델 자체가 AI 중심으로 변화하고 있다. 결국, AI 도입을 성공적으로 수행하는 기업만이 미래 시장에서 생존하고 성장할 수 있을 것이다.    표 2. 기존 기업 vs. AI 중심 기업의 차이점   AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” – 젠슨 황   네트워킹, AI 시대의 연결과 협업 AI가 기업의 핵심 전략이 되고 산업 전체가 AI 기반으로 재편되는 과정에서, 네트워킹(networking)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 기업은 독립적으로 성장하는 전략을 취했지만, 이제 AI 시대에서는 기업 간 협력, 데이터 공유, AI 연구 협업이 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황은 이렇게 말했다. “AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” 그렇다면 AI 시대의 네트워킹은 어떻게 이루어지고 있으며, 어떤 기업이 AI 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 있을까? AI 네트워킹의 의미는 ‘AI는 연결을 필요로 한다’로 해석된다. AI 혁명이 가속화될 수록 기업들은 서로 연결될 필요가 있다.  즉, AI 네트워킹이란 기업들이 AI를 더 빠르고, 더 효율적으로, 더 윤리적으로 활용하기 위해 서로 협력하는 과정을 의미한다. AI 네트워킹을 실현하는 방식은 다양하지만, 현재 가장 중요한 세 가지 협력 모델을 살펴보자. AI 팜(AI farms)을 통해 개별 기업이 AI 인프라를 구축하는 부담을 줄이고, 더 빠르게 AI를 도입할 수 있다. AI 얼라이언스(AI alliance)를 통해 기업들은 경쟁이 아닌 협력을 기반으로 AI 혁신을 가속화하고 있다. 즉, AI 데이터 공유는 이제 개인정보 보호를 유지하면서도 기업들이 협력할 수 있는 새로운 방식으로 발전하고 있다. AI 네트워킹이 활성화됨에 따라, 기업들은 완전히 새로운 방식으로 연결되고 협력하고 있다. AI 시대에는 한 산업 내에서 경쟁하는 것이 아니라, 다양한 산업과 연결되는 것이 핵심 전략이 된다. 결과적으로, AI 네트워킹을 활용하는 기업들은 새로운 기회를 창출하고, 더 빠르게 AI 중심으로 전환하고 있다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” – 젠슨 황   AI 시대의 미래, 우리는 어디로 가는가 AI 혁명은 이제 단순한 기술 발전을 넘어 산업, 사회, 인간의 삶 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황은 말했다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다. ”그렇다면 AI의 미래는 어디로 향하고 있으며, 우리는 AI와 함께 어떤 세상을 만들어가야 할까? 에이전틱 AI와 추론 AI의 발전이다. 즉, AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, 인간과 협력하는 ‘실제적인 파트너’가 되는 시대가 다가오고 있다. 기존의 AI는 패턴을 학습하는 방식이었다. 그러나 추론 AI는 스스로 논리적으로 사고하고 추론하는 능력을 갖춘다. 즉, AI가 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능적인 사고를 할 수 있는 존재로 변화하고 있다. AI가 점점 더 지능적으로 발전하면서, 우리는 ‘AI와의 관계를 어떻게 설정할 것인가’라는 근본적인 질문을 마주하게 되었다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 존재로 변화하고 있다. AI가 고도화될 수록 우리는 AI의 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 고민을 깊게 해야 한다. 결과적으로, 각국이 AI 규제와 발전 전략을 다르게 설정하면서 AI 패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI는 단순한 기술이 아니라, 인류가 새로운 방식으로 사고하고 일하고 살아가는 방식을 바꾸는 거대한 전환점이 되고 있다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” – 젠슨 황   변화의 바람을 넘어, AI와 함께 새로운 항해를 시작하다 AI 혁명은 거대한 바람이 아니라, 이제는 우리가 타고 항해해야 할 파도다. 과거에는 변화가 두려운 것이었다. 그러나, AI와 함께라면 우리는 변화 속에서도 새로운 기회를 창출할 수 있다. 엔비디아 GTC 2025에서 젠슨 황이 던진 질문을 기억하자. “AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” 이제 우리는 AI와 함께 새로운 항해를 시작할 준비를 해야 한다.   그림 1. 엔비디아 기업 성장 맵(GTC 2024, 2025, Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 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.

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략  6월 20일(금), 코엑스 E룸 전관, www.plm.or.kr 제조, 엔지니어링 분야의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 시점에서 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트공장, 산업IoT, 인더스트리 4.0, 디지털 트윈, 디지털 트랜스포메이션, 인공지능(AI) 등을 기반으로 한 PLM과 제조를 융합하고자 하는 시도가 계속되고 있습니다. 올해는 MES/MOM 트랙을 신설, 확대하고, AI, DX를 넘어 AX로 진화하는 트렌드와 성공 사례에 주목하고자 합니다. 아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!  

  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

마이크로소프트가 미래 핵심 산업의 성장을 이끌 주요 AI 혁신 사례를 발표하면서, 한국의 AI 트랜스포메이션 가속화를 위한 본격 지원에 나서겠다고 밝혔다. 마이크로소프트는 3월 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 ‘마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)’에 추론 모델을 적용한 두 가지 AI 에이전트를 처음으로 공개됐다. 추론은 AI가 업무 데이터와 웹 정보 등 복잡한 데이터를 기반으로 추론하고, 다양한 맥락을 통합해 고도화된 문제 해결을 지원하는 기능이다. 리서처(Researcher)는 오픈AI의 o3 추론 연구 모델과 코파일럿의 조합 및 심층 검색 기능을 통합해 새로운 시장 전략, 분기 미팅을 위한 고객 조사 등의 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있다. 애널리스트(Analyst)는 최신 추론 모델의 연쇄 추론 능력을 기반으로 분산된 다양한 데이터를 분석해 새로운 제품의 수요 예측, 소비자 구매 패턴 분석, 매출 데이터 트렌드 파악 등 비즈니스 핵심 인사이트를 도출한다. 이번에 공개된 AI 에이전트는 오는 4월부터 마이크로소프트 365 코파일럿 라이선스 고객 대상으로 ‘프런티어(Frontier)’ 프로그램을 통해 순차적으로 제공될 예정이다. ‘AI 투어 인 서울’ 행사 참석을 위해 한국을 찾은 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO 겸 이사회 의장은 비즈니스 리더들과 만나 AI 발전 방향과 산업별 적용 가능성을 논의하며, 국내 산업의 혁신과 성장을 가속화하기 위한 기술 협력과 지원 확대를 약속했다. 그는 “AI는 한국의 일상과 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다”면서, “소비재, 에너지, 유통, 통신 등 다양한 산업 분야의 한국 기업이 AI를 적극 도입해 새로운 성장과 기회를 창출해 나가는 모습을 직접 볼 수 있다는 건 정말 멋진 일”이라고 말했다.     또한, 이번 행사에서는 마이크로소프트의 주요 고객 및 파트너사의 리더들이 전하는 AI 전략 및 비즈니스 인사이트와 함께, 해당 산업에서 AI 설루션을 통해 창출된 혁신적인 변화가 소개됐다.  KT는 2024년 체결한 마이크로소프트와의 전략적 파트너십을 바탕으로 AI·클라우드 혁신을 위한 협력 방향과 구체적인 실행 계획을 공개했다. 또한, 마이크로소프트 365 코파일럿 전사 도입과 CoE(Center of Excellence) 설립 사례를 발표하며, 사내 AI 기반 업무 시스템 구축을 위한 노력을 강조했다. 또한, KT는 올해 한국어 및 한국 문화에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM) AI 설루션을 출시할 예정이며, 이를 KT의 고객 서비스에 적용해 차세대 AI 경험을 제공한다는 계획이다. 스마트 홈 로봇 ‘Q9’을 소개한 LG전자는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service) 기반 GPT 연동 및 음성 합성 기술을 통해 스마트한 공감지능 대화 서비스를 제공하며, 보다 안전하고 편리한 생활 환경을 조성할 수 있는 새로운 스마트 공간 플랫폼을 제시했다. 씨젠은 AI 기반 개발 자동화 시스템(SGDDS) 프로젝트를 통해 연구 속도를 획기적으로 개선한 사례를 발표했으며, 이를 통해 분자진단 업계의 연구 혁신을 가속화하고, 새로운 연구 방식의 기준을 정립했다. GS리테일은 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용한 다양한 업무 효율성 향상 사례를 발표하며, 물류·유통 산업의 AI 혁신 가능성을 조명했다. 아모레퍼시픽은 개인 맞춤형 피부 진단을 제안하는 애저 오픈AI 서비스 기반 대화형 AI 뷰티 카운슬러(AI Beauty Counselor)를 소개하며, AI를 통한 뷰티 산업의 새로운 혁신을 예고했다. 한화큐셀은 애저 오픈AI 서비스와 IoT를 활용해 태양광 에너지 관리 시스템을 혁신한 사례를 공개하면서, 에너지 대전환 시대의 과제를 해결할 수 있는 AI 전략을 제시했다. 갤럭시 코퍼레이션은 애저 오픈AI 서비스를 기반으로 한 AI 설루션 '소라(Sora)'를 선보이며, 엔터테인먼트 산업에서 기술과 콘텐츠의 융합으로 새로운 경험이 창출되는 미래를 현실로 구현했다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “한국의 국제적 산업 경쟁력과 창의성은 AI 중심의 글로벌 비즈니스 생태계에서도 선도적인 위치를 확보하는 데 중요한 기반이 되고 있다”면서, “이번에 발표된 사례는 산업별 AI 트랜스포메이션이 가져오는 혁신과 성과를 보여준다”고 강조했다.