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통합검색 " 반도체"에 대한 통합 검색 내용이 1,375개 있습니다
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디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래
시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
[포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략
SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축     4월 17일 진행된 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 인력 부족과 공급망 재편이라는 위기 상황에서 소재·부품·장비 및 뿌리산업이 나아갈 방향이 제시되었다. 이날 진행된 다섯 편의 발표에서는 정부의 소부장 R&D 지원 정책과 더불어 반도체, 항공 엔진, 자동차 부품 등 핵심 산업 현장에서 AI 설루션을 통해 공정 신뢰성을 높이고, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 아키텍처로 진화하려는 구체적인 추진 전략이 소개되었다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장   한국산업기술기획평가원의 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’ 발표를 통해, 정부의 핵심적인 소부장 산업 R&D 지원 방향을 제시했다. 그는 “과거 무역 분쟁에서 비롯된 소부장이라는 개념이 이제는 국가 안보와 직결된 거대한 공급망의 관점으로 진화했다”면서, 탄탄한 공급망 관리의 중요성을 역설했다. 정부는 경제 안보 위기에 맞서 으뜸기업, 슈퍼을, 도전기업 등 촘촘한 맞춤형 지원 제도를 마련했다. 특히 네덜란드의 반도체 장비 기업인 ASML처럼 글로벌 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖춘 절대 강자를 육성하는 ‘슈퍼을’ 제도를 통해 파격적인 장기 R&D 자금을 지원한다. 또한 우수한 기술력을 지닌 전문 기업이 벤처 캐피털 투자를 쉽게 받도록 돕는 도전기업 제도도 정비 중이다. 정민하 본부장은 “우리 제조업의 근간인 소부장 기업들이 이러한 정책적 마중물을 발판 삼아, 글로벌 공급망의 주역으로 당당히 도약하기를 기대한다”고 전했다.   ▲ 성균관대학교 권석준 교수   성균관대학교 공과대학 부학장인 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략’에 대해 발표했다. 반도체 소부장 산업에 불어닥친 제조 AX의 거대한 파도를 짚은 권석준 교수는 “거대 기술 기업들이 단순히 반도체 설계를 넘어 제조 영역까지 직접 관여하면서 맞춤형 AI 반도체 생태계를 주도하고 있다”고 분석하면서, “이에 따라 기존 소부장 기업들 역시 설계와 제조의 경계가 허물어지는 새로운 공급망 재편에 빠르게 대응해야 한다”고 짚었다. 권석준 교수는 “LLM(대규모 언어 모델) 기반의 거대 AI 모델이 현장으로 왔을 때 이것을 이어줄 수 있을 만한 다리(브리지)가 아직은 확립돼 있지 않다”고 지적하면서, 현장의 복잡한 인과관계를 AI가 파악하기 위해 파편화된 현장의 데이터를 통일된 사전처럼 묶어내는 온톨로지 구축과 이를 바탕으로 한 지식 네트워크 형성이 필수라고 전했다. 또한 차세대 AI 반도체의 핵심 과제인 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 소재 발굴부터 패키징 공정까지 AI를 적극 도입해야 한다고 강조했다. “수많은 후보 물질을 단기간에 탐색해 내고 디지털 트윈 모델로 실제 양산의 위험을 최소화하는 치밀한 전략이 치열한 글로벌 반도체 경쟁에서 살아남을 강력한 무기가 될 것”이라는 것이 권석준 교수의 전망이다.   ▲ DN솔루션즈 엄재홍 상무   DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로 발표를 진행했다. “사람의 개입 없이 가동되는 완전 자동화 다크 팩토리(dark factory) 환경에서, 기계가 주변과 스스로 소통하고 제어하지 못하면 결국 사람이 공정의 병목이 된다”고 짚은 엄재홍 상무는 “공작 기계가 단순한 장비를 넘어 지능형 자율 에이전트(agent)로 근본적인 진화를 이뤄야 한다”고 강조했다. 또한, 그는 인공지능이 LLM을 넘어 스스로 상황을 판단하고 물리적 행동을 수행하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI로 급격히 발전하고 있다고 짚으면서, 이런 흐름에 발맞춰 제조산업 역시 소프트웨어 중심의 뼈대를 갖춰야 한다고 전했다. 마치 스마트폰이나 최신 자동차처럼 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 새로운 기능이 추가되고 성능이 끊임없이 진화하는 제조 환경이 필수라는 의미다. 또한 엄재홍 상무는 진정한 자율 제조 생태계의 완성을 위해서는 하드웨어 자체가 능동적이고 똑똑한 주체로 거듭나야 한다고 덧붙였다.   ▲ 화신 이기동 상무   화신의 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’ 발표에서, 자동차 부품 생산 현장의 경험을 바탕으로 자율 제조의 필요성을 짚었다. “고객의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지는 반면 숙련공은 은퇴하고 새로운 인력 확보는 점점 어려워지면서, 기존처럼 사람이 현장을 통제하는 방식은 분명한 한계에 직면했다”는 이기동 상무는 “화신은 2030년 자율 제조 완성을 목표로 내세우며, 다가올 AI 시대에 발맞춰 2년 전 전담 연구소를 설립하고 본격적인 체질 개선에 돌입했다”고 소개했다. 이러한 변화는 현장 곳곳에서 실질적인 성과로 나타나고 있다. 과거 수차례 실패했던 용접 비전 검사는 AI와 결합해 성공적으로 안착했고, 방대한 사내 기술 문서를 찾아 분석해 주는 AI 에이전트를 도입해 업무 효율을 끌어올렸다. 나아가 가상 공간에서의 레이아웃 자동 생성은 물론, 스스로 궤적을 찾아내는 자율 용접 로봇의 도입을 준비하고 있다. 이기동 상무는 “AI 기반 자율 제조는 단순 기술 도입에 그치지 않고 기업의 생존과 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 전략”이라고 강조하면서, “막연한 첨단 기술의 나열이 아니라 자사의 현실과 시스템에 꼭 맞는 AI를 찾아 단계적으로 적용하는 것이 치열한 글로벌 경쟁에서 살아남을 강력한 무기”라고 전했다.   ▲ 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원   한화에어로스페이스의 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’에 대해 발표했다. 항공기용 가스 터빈 엔진의 코어는 1500℃가 넘는 가혹한 환경을 견뎌야 하므로, 미세한 결함도 치명적인 사고로 직결된다. 따라서 비행 중 어떠한 상황에서도 굳건히 견딜 수 있는 완벽한 신뢰성 확보가 절대적이다. 송덕용 수석연구원은 “이를 위해 수많은 공정 개발과 까다로운 엔진 승인 절차, 방대한 데이터베이스 구축이 뒷받침되어야 한다”고 설명했다. 송덕용 수석연구원은 “과거 정말 항공 관련 소재 부품은 수입에 의존하는 경우가 많았다. 타 산업 대비 항공 소재 기술력이 낮았던 것이 사실”이라면서도, “하지만 현재는 정부와 산학연이 긴밀히 협력하여 2035년까지 핵심 소재 부품 생태계를 자립하겠다는 확고한 로드맵을 그려가고 있다”고 소개했다. 또한, “첨단 항공 엔진 국산화는 단순한 부품 대체를 넘어 진정한 자주국방을 완성하는 핵심 열쇠”라면서, “머지않아 대한민국이 세계에서 일곱 번째로 항공 엔진을 독자 제작하여 글로벌 하늘을 누비는 날을 기대해 본다”고 전했다.
작성일 : 2026-05-06
[포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축
SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김현무 선임본부장은 개회사를 통해 오늘날 제조업이 마주한 거대한 변화의 물결을 짚었다. “최근 제조업계는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 중심으로 그 어느 때보다 빠르게 디지털 전환을 맞이하고 있다. 현실의 생산 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 스스로 판단해 최적화하는 자율 제조 시스템은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다”라고 전한 김현무 선임본부장은 “공작기계는 여전히 제조의 심장이다. 아무리 첨단 기술이 고도화되고 AI가 제조 분야의 의사결정을 주도하더라도, 이를 실제 현실에서 제품으로 구현해 내는 물리적인 바탕은 결국 공작기계”라고 역설했다. 또한, “앞으로 우리 제조업의 경쟁력은 이러한 디지털 기술과 공작 기술이 얼마나 높은 수준으로 융합되는지에 따라 판가름 날 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 김현무 선임본부장   피지컬 AI·디지털 트윈으로 실현하는 자율 제조의 미래 4월 16일에는 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’가 진행됐다. 다섯 편의 발표에서는 단순한 자동화를 넘어 로봇이 인간의 숙련도를 학습하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 피지컬 AI와 이를 뒷받침하는 디지털 트윈 기술의 융합 사례가 다뤄졌다. 로봇, 자동차, 조선 등 각 분야의 전문가들은 파편화된 데이터를 통합하고 일하는 방식 자체를 혁신해야만 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있다고 입을 모았다.   ▲ 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원   한국로봇산업진흥원 제조로봇본부의 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 한 발표에서, 피지컬 AI가 주도할 제조 산업의 미래를 조명했다. 그는 인공지능이 내린 똑똑한 판단을 실제 물리적인 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 핵심이라고 강조했다. “세상의 모든 제조 환경과 인프라가 인간을 기준으로 설계되어 있기 때문에, 사람의 형태를 한 휴머노이드 로봇이 가장 경제적이고 효율적인 실행 도구가 될 수밖에 없다”는 것이 전진우 수석연구원의 분석이다. 한편으로 그는 “제조 AX(인공지능 전환)는 로봇을 도입하는 것으로 그치지 않는다”면서, 눈앞에 보이는 로봇 하드웨어의 도입에만 집착해서는 안 된다는 충고도 전했다. 진정한 제조 혁신을 위해서는 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꿔야 한다는 것이다. 구체적으로는 현장 장인들의 숙련된 솜씨와 암묵적인 노하우를 다중 감각 데이터로 변환하고 기록하여 로봇의 뇌를 구축하는 작업이 반드시 선행되어야 한다. 전진우 수석연구원은 “다가올 피지컬 AI 시대의 진정한 승부처는 단단한 기계 장비가 아니라, 로봇을 똑똑하게 움직이게 할 양질의 현장 데이터를 어떻게 수집하고 자산화할 것인지 치열하게 고민하는 데 달려 있다”고 조언했다.   ▲ 현대자동차·기아 이현우 팀장   현대자동차·기아의 이현우 팀장은 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로 AI 기반 자율 제조를 향한 혁신의 여정을 소개했다. 그는 자율 제조 공장이라는 자동차 제조 산업의 새로운 변화와 함께, 피지컬 AI 및 디지털 트윈을 융합한 자율 제조 혁신이라는 비전을 소개했다.   ▲ HD한국조선해양 이태진 전무   HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 발표를 진행했다. 인력난과 복잡해진 선박 건조 환경을 극복할 해법으로 미래형 조선소의 청사진을 제시한 이태진 전무는 “디지털 매뉴팩처링, 디지털 트윈, 피지컬 AI의 세 가지 키워드가 삼위일체되는 것이 지능형 자율운영 조선소의 핵심”이라고 강조했다. 가상 공간의 시뮬레이션 결과가 실제 현장에서 피지컬 AI의 행동으로 이어지고, 디지털 트윈이 두 세계를 빈틈없이 연결해야 진정한 자율 제조가 완성된다는 것이다. 이를 위한 우선 과제로는 파편화된 데이터의 통합이 꼽힌다. 이질적인 시스템의 언어를 온톨로지(ontology) 기술로 하나로 묶어내 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 만들어야만 AI가 상황을 정확히 인지하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 이태진 전무의 설명이다. 그는 “거대한 야드 위 수많은 로봇과 설비가 충돌 없이 조화롭게 일하는 완벽한 오케스트레이션(orchestration)을 구현하는 것이 대한민국 조선업의 압도적 경쟁력을 지켜낼 열쇠가 될 것”이라고 전했다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장   한국산업기술기획평가원(KEIT)의 김성호 본부장은 ‘제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’에 대해 소개하면서, 대한민국 제조업의 강점을 결집하고 지능화된 산업 생태계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 1300개가 넘는 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스(맥스 얼라이언스)는 자동차, 로봇, 조선, 반도체 등 핵심 분야별로 특화된 AI 모델과 하드웨어 기술력을 확보하는 데 주력하고 있다. 김성호 본부장은 데이터 수집부터 기술 개발, 제품 실증에 이르는 전 주기의 로드맵을 설명했다. 특히 2026년에는 약 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되어 ‘AI 팩토리 선도 프로젝트’와 단기 상용화 사업인 ‘AI 스프린트’ 등이 가속화될 전망이다. 또한 민간 투자를 유도하기 위한 국민성장펀드 협력 체계와 GPU 등 필수 인프라 지원책을 병행하여 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 토양을 마련한다. 김성호 본부장은 “궁극적으로 맥스 얼라이언스는 개별 기업의 성공을 넘어 제조 AX 세계 최강국으로 도약하기 위한 핵심 거점 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.   ▲ KAIST 장영재 교수   KAIST의 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로 한 발표에서, 다수의 이기종 로봇이 조화롭게 협업하는 무인 공장 통합 운영 시스템인 ‘카이로스’를 소개하면서 제조 피지컬 AI의 실질적인 적용 방안을 제시했다. 과거에는 개별 장비나 로봇 자체의 지능 고도화에만 집중했지만, 실제 생산 현장에서는 수많은 기계가 서로 얽히며 예상치 못한 충돌과 병목 현상이 발생할 수밖에 없다. 장영재 교수는 “이를 근본적으로 해결하기 위해 탄생한 카이로스는 공장 전체의 맥락을 조망하며, 인공지능이 스스로 상황을 판단하고 작업을 지시하는 거대한 ‘공장 운영체제’ 역할을 수행한다”고 설명했다. 또한, 장영재 교수는 “첨단 기술의 도입이 단순한 보여주기식에 그쳐서는 안 된다”면서, “결국 진정한 제조 혁신은 파편화된 AI 기술의 나열이 아니라 공장 전체의 운영 흐름을 통합적으로 통제하는 데서 시작한다”고 전했다. 또한, 스마트폰 앱을 내려받듯이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 성능이 끊임없이 진화하는 소프트웨어 중심의 아키텍처로 탈바꿈하는 근본적인 체질 개선을 거쳐야 제조 혁신이 완성될 수 있다고 덧붙였다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
지멘스, 하노버 메세 2026서 제조 혁신 이끄는 산업용 AI 설루션 공개
지멘스가 4월 20일~24일까지 독일 하노버에서 열린 세계 최대 산업 기술 박람회 ‘하노버 메세 2026’에 참가해 제조 현장의 혁신을 이끄는 산업용 AI 설루션과 기술력을 선보였다고 전했다. 지멘스는 이번 전시를 통해 로봇 공학 분야의 새로운 AI 기술과 신기술을 활용해 공급망의 회복 탄력성을 높이는 방안을 소개하며 글로벌 기술 리더십을 강조했다. 이번 행사에서 지멘스는 보조 역할에 머물던 산업용 AI를 자율 실행 단계로 발전시킨 ‘아이겐 엔지니어링 에이전트(Eigen Engineering Agent)’를 공개했다. 이 시스템은 산업 자동화 엔지니어링 작업을 실제 환경에서 계획하고 실행하며 검증까지 수행하는 상용 AI 기반 설루션이다. 지멘스에 따르면 이 설루션은 단순한 추천을 넘어 실제 엔지니어링 프로세스에 직접 작동하며 수동 워크플로 대비 생산 속도를 2배에서 5배까지 높이고 자동화 엔지니어링 효율을 약 50% 개선한다. 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 구현한 협업 사례도 소개됐다. 지멘스는 엔비디아, 휴머노이드와 협력해 바퀴형 알파 휴머노이드 로봇 ‘HMND 01’이 지멘스 에를랑겐 공장에서 자율 물류 작업을 수행하는 모습을 시연했다. 지멘스는 이를 “세계 최초의 완전 AI 기반 적응형 제조 현장 구축을 위한 중요한 이정표”라고 설명했다. 피지컬 AI는 지능형 시스템이 물리 세계를 인지하고 스스로 행동하게 하는 기술로, 지멘스는 ‘지멘스 엑셀러레이터’ 포트폴리오를 통해 로봇이 산업 환경에서 효율적으로 작동할 수 있도록 디지털 중추와 자동화 인프라를 형성하는 역할을 맡고 있다.     전시 부스에서는 식품 기업 프링글스 및 펩시코와의 구체적인 협력 사례도 소개되었다. 양사는 산업용 AI로 물류와 재고, 공급망 전반을 유기적으로 연결해 생산 전 과정의 투명성을 확보하고 제품 출시 속도를 높이고 있다. 또한 산업용 메타버스 환경에서 공정을 설계하고 피지컬 AI가 이를 실행하는 모듈형 미니 공장 ‘팝업 팩토리’도 전시되었다. 이노베이션 허브에서는 적층 제조(AM) 기반의 신발 밑창 생산 공정이 대표 사례로 제시되었다. 사용자가 AI 기반 자연어 인터페이스에 요구사항을 입력하면 AI가 이를 분석해 디지털 트윈 시뮬레이션과 설계 도구를 자동으로 연계한다. 이후 AI 에이전트가 생산 공정을 자율적으로 운영하고 휴머노이드 로봇이 제품 이송과 포장을 담당하는 등 전 과정이 지능형 시스템으로 구현되는 모습을 확인할 수 있었다. 급증하는 데이터 센터의 에너지 수요에 대응하기 위한 혁신적인 설루션도 발표되었다. 지멘스는 반도체 기반 보호 및 스위칭 시스템을 선보였다. 고효율·고성능 직류 전력망은 재생 에너지와 에너지 저장 시스템을 직접 연계할 수 있어 효율성과 전력 공급 안정성을 동시에 확보한 에너지 운영 환경을 제공한다. 지멘스그룹의 롤랜드 부시 회장은 “산업용 AI는 미래 산업의 주도권을 결정짓는 핵심 요소가 될 것”이라면서, “지멘스는 제품 설계부터 운영에 이르는 전 과정에 적용 가능한 AI 운영 체계를 구축하고 있으며 이를 통해 고객이 더 빠르고 효율적인 비즈니스를 구현해 경쟁력을 확보할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
작성일 : 2026-04-27
가트너, 2026년 전 세계 IT 지출 전망치 높여… AI 데이터센터가 성장 견인
가트너는 2026년 전 세계 IT 지출 규모가 전년 대비 13.5% 증가한 6조 3165억 달러(약 9343조 원)에 이를 것이라는 전망을 발표했다. 이는 지난 2월에 발표한 전망치를 상향 조정한 것으로, 인공지능(AI) 인프라와 첨단 메모리 수요가 시장의 성장 모멘텀을 가속하고 있는 것으로 분석된다. 특히 AI 워크로드 확대에 따른 데이터센터 투자가 급증하면서 고성능 컴퓨팅 수요가 크게 늘고 있는 것으로 보인다. 가트너의 전망에 따르면 2026년 가장 가파른 성장을 기록할 분야는 데이터센터 시스템이다. 이 부문의 지출은 2025년 약 5056억 달러에서 2026년 약 7880억 달러로 무려 55.8% 급증할 것으로 보인다. 이는 하이퍼스케일러의 서버 투자 확대와 생성형 AI 모델 개발 부문의 성장이 맞물린 결과다. 지출 규모 면에서는 애플리케이션 및 인프라 관리 설루션 등을 포함한 IT 서비스 부문이 1조 8700억 달러를 돌파하며 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 전망이다. 가트너의 존 데이비드 러브록 수석 VP 애널리스트는 “강한 수요와 공급 제약으로 인해 고대역폭 메모리(HBM) 가격이 최고 수준으로 상승하고 있다”고 짚었다. 이러한 상황은 반도체 제조업체에 높은 수익성을 제공하는 한편, IT 시장 내의 성장 격차를 벌리는 요소로 작용하고 있다. 실제로 AI 인프라와 소프트웨어 분야는 큰 폭의 상향 조정을 기록했으나, 디바이스 시장은 메모리 가격 상승에 따른 평균 판매 가격 인상으로 인해 교체 수요가 제약받으며 8.2% 성장에 그칠 것으로 예측된다. 소프트웨어 분야 역시 생성형 AI의 영향으로 15.1%의 탄탄한 성장세를 기록하며 1조 4436억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. 가트너는 하이퍼스케일 클라우드 수요와 AI 중심의 소프트웨어 부문이 전통적인 카테고리보다 훨씬 빠르게 성장하면서 IT 시장의 다중 속도 구조가 더욱 강화될 것이라고 내다봤다.
작성일 : 2026-04-23
[태성에스엔이] 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내
#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   * 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver
작성일 : 2026-04-17
피지컬 AI와 반도체 소부장의 만남, SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 컨퍼런스에서 제조 AX 실체 확인
SIMTOS 2026 ‘피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스 ’ 4월 16일~17일 개최 예정   SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 발표자   전진우(한국로봇산업진흥원) / 민정국(현대자동차·기아) / 이태진(HD현대) / 김성호(KEIT) / 장영재(KAIST)   정민하(KEIT) / 권석준(성균관대) / 엄재홍(DN솔루션즈) / 이기동(화신) / 송덕용(한화에어로스페이스)   국내 제조업의 미래를 결정지을 인공지능 전환(AX)과 자율제조 기술의 정수를 선보이는 자리가 마련된다.  한국공작기계산업협회가 주최하고 엔지니어링 솔루션 미디어 캐드앤그래픽스가 주관하는 SIMTOS 2026 피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스가 4월 16일부터 17일까지 양일간 일산 킨텍스 제2전시장 7홀 컨퍼런스룸 A에서 열린다. 이번 행사는 국내 최대 생산제조기술 전시회인 SIMTOS 2026의 핵심 부대행사인 글로벌 제조 AX 혁신 컨퍼런스의 일환으로 기획되었으며, 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스는 업계 최고의 전문가와 석학이 발표하는 대표 컨퍼런스다. 특히 단순한 소프트웨어를 넘어 물리적 환경과 실시간으로 상호작용하는 피지컬 AI와 자율제조, 산업의 근간인 뿌리산업 및 소재·부품·장비(소부장) 산업의 미래 전략을 집중적으로 다룰 예정이다. 디지털 조선소에서 다크팩토리까지, 피지컬 AI와 디지털 트윈의 융합 행사 첫날인 4월 16일에는 피지컬 AI와 디지털트윈, 자율제조의 심장이 되다를 주제로 기조강연이 펼쳐진다. 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원은 제조 강국 유지를 위한 피지컬 AI 도입의 필연성을 기술과 경제적 관점에서 분석한다. 현대자동차·기아 민정국 상무는 자동차 산업의 자율제조공장 혁신 사례를 소개하며, HD현대 이태진 전무는 차세대 설계·생산 통합 플랫폼을 통한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 공유한다. 이어 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장은 제조 AX 얼라이언스의 운영 성과를, KAIST 장영재 교수는 소프트웨어 중심적 공장(SDF) 개념과 실제 구축 사례를 통해 제조 자동화의 미래를 제시한다. AI 전환으로 재도약하는 뿌리산업과 반도체 소부장 산업 둘째 날인 4월 17일에는 AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래를 주제로 논의가 이어진다. 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장은 2026년 소부장 R&D 정책 지원 방향과 기업 활용 방안을 발표한다. 반도체의 석학 성균관대 권석준 교수는 반도체 소부장 경쟁력 강화를 위한 제조 AX 전략을 제언하며, DN솔루션즈 엄재홍 상무는 공작기계에서 지능형 제조 에이전트로 진화하는 제조 플랫폼의 현주소를 짚는다.  화신 이기동 상무는 데이터 기반 자율제조 대응 전략을, 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원은 항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 산학연 협력 방안을 제안하며 산업계의 실질적인 대응책을 모색한다. 실전 사례 중심의 제조 생태계 혁신 통찰 제시 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 행사가 디지털 전환을 넘어선 AI 전환의 실체를 보여주는 자리가 될 것이라며, 국내 대표 기업들의 실전 사례를 통해 제조 생태계의 변화와 미래 혁신에 대한 인사이트를 얻길 바란다”고 강조했다. 이번 행사에 대한 자세한 내용은 행사 안내 홈페이지 를 참조하기 바란다.   
작성일 : 2026-04-11
세아창원특수강, 비즈플레이와 통합 출장관리 플랫폼 오픈 DX와 ESG 경영 표준 제시
세아창원특수강이 디지털 비용관리 솔루션 기업 비즈플레이와 협력해 통합 출장관리 플랫폼 구축을 완료하고 본격적인 가동에 들어갔다. 이번 플랫폼 도입은 단순한 시스템 교체를 넘어 제조 현장의 업무 방식을 디지털로 전환하고 ESG 경영을 실천하기 위한 전략적 행보로 분석된다. 세아그룹의 핵심 계열사인 세아창원특수강은 연간 120만 톤 규모의 제강 생산 능력을 바탕으로 자동차, 반도체, 산업기계는 물론 우주항공과 방위산업 등 첨단 산업 소재를 공급하는 대한민국 대표 특수강 제조 기업이다. 세아창원특수강은 생산 현장의 스마트화에 발맞춰 비용 관리 체계 또한 스마트하게 구축하고자 비즈플레이의 솔루션을 도입했다. 이를 통해 비용 관리 전 과정을 디지털 기반으로 전환해 페이퍼리스 환경을 실현했으며, 투명하고 체계적인 자금 운영 관리 기반을 확보하는 데 성공했다. 디지털 기반 비용관리 체계 구축으로 페이퍼리스 환경 실현 디지털 비용관리 솔루션 전문 기업인 비즈플레이는 세아창원특수강의 통합 출장관리 플랫폼 구축을 완료하고 올해 1월부터 정식 서비스를 오픈했다고 전했다. 특히 이번 프로젝트에서는 세아창원특수강이 보유한 지역별, 부서별, 직급별로 세분화된 출장 규정을 완벽하게 시스템에 내재화했다. 이를 통해 직원들의 출장 현황을 실시간으로 모니터링하는 것이 가능해졌으며, 축적된 데이터를 활용해 더욱 정교한 비용관리 체계를 운영할 수 있게 됐다. 후불형 포인트 시스템 도입으로 임직원 편의성 및 행정 효율 증대 임직원의 업무 편의성을 높이기 위한 혁신적인 정산 프로세스도 도입됐다. 이번 프로젝트에 적용된 후불형 포인트 시스템은 임직원이 출장 시 개인카드나 법인카드로 결제할 필요 없이 출장관리 플랫폼에서 부여된 포인트로 항공, 숙박, 열차, 고속버스 등을 예약하고 사후에 B2B로 통합 정산하는 방식이다. 이를 통해 임직원의 결제 부담을 완화했을 뿐만 아니라 국내 숙박 부가세 환급을 전자증빙으로 체계화해 행정 업무의 효율성 극대화를 실현했다. 비즈플레이는 세아창원특수강의 운영 환경에 최적화된 다각적인 결제 인프라를 지원해 솔루션의 범용성을 입증했다. 국내외 전 카드사의 실시간 데이터 연동과 현업에서 발생하는 다양한 예외 케이스까지 시스템 관리 범위 안에서 처리할 수 있도록 설계해 관리의 유연성과 규정 준수의 엄격함을 동시에 확보했다. 제조 기업의 디지털 전환 및 투명한 비용관리 거버넌스 표준 제시 비즈플레이는 이번 도입을 통해 행정 리소스를 통합하고 세아창원특수강 내부의 비용 관리 거버넌스를 최상위 수준으로 고도화할 수 있었다고 설명했다. 비즈플레이 김홍기 대표는 기업별 특성에 의한 출장비 가이드라인을 시스템 내에 체계화시켜 디지털 비용관리 거버넌스를 구현하고 기업의 비용 절감과 컴플라이언스 강화를 동시에 달성했다는 점에서 의미가 크다고 밝혔다. 이어 이번 구축 사례는 대규모 제조 기업의 행정 프로세스를 디지털화해 임직원이 기업 본연의 비즈니스 가치에 집중할 수 있는 진정한 DX 환경을 구축한 모범 사례가 될 것이라고 덧붙였다.  
작성일 : 2026-04-11
인텔–구글, 차세대 AI 및 클라우드 인프라 협력 확대
인텔과 구글은 차세대 AI와 클라우드 인프라 발전을 위해 다년간 협력하기로 했다. 양사는 이번 협력을 통해 최신 이기종 AI 시스템을 대규모로 구현하는 과정에서 중앙처리장치(CPU)와 주문형 인프라 처리 장치(IPU)의 역할을 강화한다는 계획이다. 최근 인공지능 도입이 빨라지면서 인프라는 더욱 복잡한 이기종 구조로 변하고 있다. 이에 따라 데이터 처리와 시스템 성능을 관리하기 위한 CPU 의존도가 높아지는 추세다. 인텔과 구글은 인텔 제온 프로세서의 여러 세대에 걸쳐 협력하며 구글의 글로벌 인프라 전반에서 성능과 에너지 효율, 총 소유 비용을 개선할 예정이다. 구글 클라우드는 최신 인텔 제온 6 프로세서를 탑재한 C4와 N4 인스턴스를 포함해 워크로드에 최적화된 인스턴스에 인텔 제온 프로세서를 도입해 왔다. 이러한 플랫폼은 대규모 AI 학습 조정부터 지연 시간에 민감한 추론과 범용 컴퓨팅까지 넓은 범위의 워크로드를 지원한다. 동시에 인텔과 구글은 주문형 반도체(ASIC) 기반 IPU의 공동 개발을 확대하고 있다. 프로그래밍이 가능한 이 가속기는 호스트 CPU가 맡던 네트워킹, 스토리지, 보안 기능을 분담한다. 이를 통해 자원 활용도를 높이고 효율성을 개선하며 하이퍼스케일 AI 환경에서 더욱 예측 가능한 성능을 구현할 수 있다. IPU는 최신 데이터 센터 아키텍처의 핵심 요소로 꼽힌다. 기존 CPU가 담당하던 인프라 작업을 처리해 효율적인 컴퓨팅 성능을 제공하기 때문이다. 클라우드 서비스 제공업체는 이를 활용해 시스템 복잡성을 높이지 않고도 인프라를 확장할 수 있다. 제온 CPU와 IPU는 긴밀하게 통합된 플랫폼을 구성해 범용 컴퓨팅과 특정 목적에 특화된 가속 기능을 균형 있게 제공한다. 이번 협력 확대는 AI 시대에 필요한 개방적이고 확장 가능한 인프라를 발전시키려는 양사의 노력을 담고 있다. 인텔과 구글은 범용 컴퓨팅과 AI 시스템 설계에 특화된 가속 기능을 결합해 복잡성을 줄이고 효율적인 확장이 가능한 AI 시스템 설계 방식을 구현해 나갈 계획이다. 인텔의 립 부 탄 CEO는 “AI는 인프라 구축과 확장 방식을 재편하고 있다”면서, “AI 확장을 위해서는 가속기 이상의 균형 잡힌 시스템이 필수이며 CPU와 IPU는 최신 AI 워크로드가 요구하는 성능과 유연성을 제공하는 핵심 역할을 한다”고 설명했다. 구글 AI 인프라 부문의 아민 바흐다트 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자는 “CPU와 인프라 가속은 학습부터 배포까지 AI 시스템의 핵심 요소로 남아 있다”면서, “인텔은 20년 가까이 신뢰해 온 파트너로 인텔의 제온 로드맵을 통해 워크로드의 성능과 효율 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있을 것으로 확신한다”고 전했다.
작성일 : 2026-04-10
앤시스코리아, AI 반도체 실무 인재 양성 위해 민관 협력으로 실무 교육 체계 마련
앤시스코리아는 중소벤처기업진흥공단 중소벤처기업연수원 및 태성에스엔이와 함께 AI 반도체 분야의 기술 인재를 양성하기 위한 업무협약을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 반도체 분야에서 세계적 수준의 전문 인력을 길러내 중소벤처기업의 기술 경쟁력을 높이고 국가 산업의 성장을 돕기 위해 마련했다. 민간과 공공기관이 힘을 합쳐 전문 교육 체계를 만들고 반도체 산업 생태계를 활성화한다는 계획이다. 세 기관은 기업 현장에서 필요한 내용을 반영한 실무 중심의 교육 과정을 함께 기획하고 운영한다. 중소벤처기업연수원은 교육 과정 총괄과 중소기업의 교육 수요 파악, 교육 시설 제공, 연수생 모집을 맡는다. 앤시스코리아는 교육에 필요한 앤시스 소프트웨어 라이선스를 지원하고 세계적인 반도체 설계와 해석 분야의 최신 경향 및 기술 자료를 제공한다. 태성에스엔이는 전문 강사진을 활용해 앤시스 소프트웨어를 직접 다뤄보는 실습 중심의 교육을 진행한다. 이번 협약에 따라 세 기관은 2026년부터 AI 반도체 분야 연수 과정을 본격적으로 시작한다. 직접 모여서 배우는 집합연수와 온라인 세미나인 웨비나를 병행해, 현장에 필요한 실무 역량을 높일 예정이다. 또한 기술을 공유하고 관계망을 넓히기 위해 전문 기술 콘퍼런스 같은 협력 프로그램도 단계적으로 추진한다. 교육이 끝난 뒤에는 성과와 만족도를 분석해 다음 해 교육 과정에 반영할 계획이다. 한편, 중소벤처기업연수원은 앤시스 프로그램을 활용해 반도체 패키지 열 유동과 구조 해석, 반도체 패키지 전자 시뮬레이션, 반도체 장비 열 유동 해석, 인공지능을 활용한 설계 검증 및 최적 설계 등 실무 프로그램을 운영한다. 각 과정은 최대 30명 규모로 진행하며 교육비는 받지 않는다. 교육을 듣고 싶은 사람은 중소벤처기업연수원 웹사이트에서 신청하면 된다.   ▲ 앤시스코리아 김시회 상무, 중소벤처기업연구원 이미자 원장, 태성에스엔이 심진욱 대표(왼쪽부터)   앤시스코리아 문석환 대표는 “AI 반도체 분야에서 경쟁력 있는 실무 인재를 양성하기 위해서는 산업 현장과 연계된 교육 체계가 무엇보다 중요하다”고 설명했다. 앤시스코리아는 시뮬레이션 기반의 교육 환경과 기술력을 바탕으로 국내 중소벤처기업의 기술력을 높이고 반도체 산업 생태계에 기여하겠다고 밝혔다. 중소벤처기업연수원 이미자 원장은 “이번 협약을 통해 AI 반도체 분야 실무형 인재 양성을 위한 교육 기반을 한층 강화하게 됐다”고 평가하면서, 산업 수요에 맞춘 교육과정 운영을 통해 중소벤처기업이 디지털로 전환하고 현장 역량을 키우는 데 실질적인 도움을 주겠다고 덧붙였다. 태성에스엔이 심진욱 대표는 “현장 실무 수요를 반영한 실습 중심 커리큘럼을 통해 교육 효과를 극대화할 것”이라며, 중소벤처기업의 AI 반도체 실무 경쟁력을 확보하도록 돕겠다고 말했다.
작성일 : 2026-04-08