인사 및 재무 관리를 위한 AI 플랫폼 기업 워크데이는 워크데이 및 타사의 AI 에이전트를 한 곳에서 관리할 수 있는 ‘워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드(Workday Agent System of Record)’를 발표하고, 본격적인 AI 기반의 차세대 인사 관리 시대를 연다고 발표했다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드는 AI 에이전트를 효과적으로 관리 운영하고 최적화하는 데 필요한 핵심 도구를 제공하여, 기업이 에이전트 AI 시대에 성공할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트의 수와 복잡성이 증가함에 따라 기업은 규모와 상관 없이 AI 에이전트의 배포 관리, 보안 및 규정 준수, 효과 최적화, 비용 관리 등 새로운 어려움을 맞고 있다. AI 에이전트를 중앙에서 관리하지 않으면 운영이 파편화되고, 보안 위험이 증가하거나, AI 투자의 실제 가치를 측정하기 힘들다는 어려움이 있다. 워크데이가 이번에 선보인 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드는 새로운 AI 에이전트를 온보딩하고, 역할과 책임을 정의하고, 영향을 모니터링하고, 비용 관련 예산을 책정 및 예측하며, 규정 준수를 지원함과 동시에 지속적 개선을 촉진하는 효율적이고 안전한 방법을 제공한다. 기업 내 인사 업무에 사용되는 AI 에이전트를 하나의 시스템으로 관리하게 하여, IT와 현업 리더는 AI 에이전트가 업무에 미치는 영향에 대해 정확히 파악하고 제어할 수 있게 한다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드를 통해 기업은 각자에 니즈에 가장 적합하게 AI 에이전트를 활용하면서 중앙에서 제어, 관리, 모니터링할 수 있다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드는 하나의 시스템 안에서 모든 AI 에이전트를 중앙 집중 관리하여 이들의 영향과 효과에 대해 투명하게 확인할 수 있다. 역할, 스킬, 데이터 보안 접근의 정의 등 신규 에이전트 온보딩을 신속하게 하여 가치 창출 시간을 줄이며, AI 에이전트 비용 예산 책정, 예측 및 ROI 최적화를 통해 효율적이고 효과적으로 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 돕는다. 또한, 리스크를 줄이기 위한 자동 환경 설정, 접근 제어, 정책 집행을 활용하여 안전하고 규정을 준수하는 배포를 지원하는 한편, 실시간으로 에이전트 활동을 모니터링하고 정책을 집행하고 비용을 추적하여 성과와 ROI를 최적화할 수 있다. 워크데이는 최적의 성과를 위한 실시간 신원 확인, 에이전트 오케스트레이션, 재무 비용 모니터링을 통해 에이전트를 지속적으로 감독할 수 있다고 설명했다.     이와 함께, 워크데이는 고객이 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드를 통해 쉽게 배포하고 관리할 수 있는 새로운 역할 기반의 AI 에이전트도 발표했다. 워크데이의 역할 기반 에이전트는 별도의 설정이  가능한 ‘스킬’ 세트를 포함하여 좀 더 자율적으로 해당 역할을 하는 담당자를 더욱 효과적으로 지원할 수 있다. 에이전트는 수백 가지 개별 작업을 수행할 수 있는데, 워크데이는 기존에 발표한 채용, 비용, 승계, 최적화 에이전트에 더해 이번에 계약 에이전트, 급여 에이전트, 재무 감사 에이전트, 정책 에이전트 등의 새로운 에이전트를 발표했다. 고객은 워크데이 마켓플레이스에서 워크데이와 워크데이 파트너사가 제공하는 AI 에이전트를 비즈니스 니즈에 맞춰 쉽게 찾아 배포할 수 있게 된다. 워크데이는 향후 고객사와 파트너사가 워크데이의 개발자 플랫폼인 ‘워크데이 익스텐드(Workday Extend)’를 통해 워크데이와 원활하게 통합되는 AI 에이전트를 보강하고 맞춤화하여, 보완할 수 있게 될 것이라고 전했다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드와 새로운 역할 기반 AI 에이전트는 올 하반기 출시 예정이다. 워크데이의 칼 에센바흐(Carl Eschenbach) CEO는 “워크데이는 사람과 AI 에이전트가 인간의 성과를 증폭시키는 방식으로 평화롭게 공존해야 한다고 생각한다”면서, “전 세계 1만 500개 이상 기업의 기록 시스템인 워크데이는 정규 직원, 비정규 직원, 에이전트 등 모든 형태의 직원을 관리하는 설루션”이라고 전했다. 워크데이의 아닐 부스리(Aneel Bhusri) 공동 창업자 겸 회장은 “미래의 직원은 인간과 AI 에이전트를 모두 의미할 것이며, 이 놀랍도록 복잡한 현실을 관리하는 법을 배우지 못한 기업은 빠르게 퇴보할 것”이라면서, “인간의 스킬과 역할에 대한 우리의 깊은 이해는 자연스럽게 디지털 직원으로의 확장으로 이어졌다. 미래는 이미 도래했으며 클라우드로 전환하였던 시기와 마찬가지로 우리는 고객이 그 미래에 우선적으로 안착할 수 있도록 지원할 만반의 준비가 되어 있다”고 강조했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 포뮬러원(F1) 팀인 오라클 레드불 레이싱과의 혁신 파트너십을 갱신한다고 발표했다. 지난 18년간 오라클 레드불 레이싱과 기술 파트너십을 진행해 온 헥사곤은 첨단 3D 레이저 스캐닝 및 디지털화 솔루션을 제공해 팀이 정상의 자리를 지킬 수 있도록 지원할 계획이다. 양사는 파트너십을 기반으로 지난 2024년 팀 소속 드라이버 맥스 페르스타펜(Max Verstappen)의 월드 드라이버 챔피언십 4연패에 이어 양 사 간의 혁신, 비즈니스 지원 및 성공을 이어갈 것이다. 또한 헥사곤은 파트너십을 확장해 오라클 레드불 심 레이싱(Sim Racing) 팀을 지원하게 된다. 이로써 가상 레이싱과 실제 F1 레이싱 간의 기술적 간극을 좁힐 것으로 기대된다. 이번 파트너십은 2026년 시즌부터 적용되는 F1의 새로운 기술 규정을 앞두고 특히 중요한 의미를 갖는다. 2026년에는 모든 F1 팀이 차량을 완전히 새롭게 설계해야 하는 대대적인 규정 변화가 예정되어 있다. 국제자동차연맹(FIA)은 이러한 변화가 더 민첩하고, 경쟁력 있으며, 안전하고 지속 가능한 레이싱의 시대를 열 것이라고 설명했다. 헥사곤은 오라클 레드불 레이싱이 이러한 규정 변화 속에서도 혁신을 주도하고, 새로운 규정에 최적화된 경쟁력 있는 차량을 개발할 수 있도록 디지털 기술을 지원한다는 계획이다.     헥사곤은 매 시즌 수천 개의 설계 변경이 필요한 F1 환경에서 자사의 품질 검사와 디지털화 기술을 레드불 레이싱의 엔지니어링 과정에 통합했다. 이를 통해 팀은 높은 수준의 속도와 민첩성을 확보할 수 있게 됐다. 헥사곤 기술이 가진 정확성은 F1에서 요구되는 높은 정밀도와 품질을 보장해 신뢰성과 생산성을 실현한다. 또한 헥사곤의 빠른 데이터 수집 능력은 오라클 레드불 레이싱이 경쟁 우위를 유지하고, 신속한 설계 개발에 필요한 신뢰할 수 있는 정보를 확보할 수 있게 한다. 이러한 기술적 혁신 덕분에 오라클 레드불 레이싱은 지난 2년간 부품 결함을 50% 줄이는 성과를 달성했다. 헥사곤의 초고속 3D 스캐닝 기술로 수집된 데이터는 매 경주마다 차량을 재조립할 때 모든 부품이 정확히 조립되도록 보장한다. 이는 FIA 규정에서 요구하는 품질 기준을 충족시키기 위해 필수적인 요소로, 팀이 지출 상한선을 준수하면서도 고도의 정밀도를 유지할 수 있게 한다.  2025년 F1 시즌은 10개 참가팀 중 8개 팀이 시즌 중간에 드라이버를 교체함에 따라, 그 어느 때보다 치열한 경쟁이 예상된다. 이런 상황에서 헥사곤의 3D 레이저 스캐닝 기술과 트랙 사이드 지원은 공기저항을 정밀하게 개선하고, 매 경주마다 팀이 그리드 최전방에 설 수 있도록 정확한 세팅을 보장하는 핵심 역할을 수행한다. 특히 헥사곤의 기술은 차량의 공기역학적 성능을 최적화해 항력(drag)을 줄이고 다운포스(downforce)를 증가시키는 데 기여하고 있다.  오라클 레드불 레이싱의 크리스찬 호너(Christian Horner) CEO 겸 단장은 “헥사곤은 레이싱 팀의 성공에 오랜 기간 핵심적인 역할을 해온 중요한 파트너”라면서, “오라클 레드불 레이싱은 기술 파트너 선정에 매우 신중한데, 헥사곤은 앞으로도 레드불 레이싱의 경쟁력을 뒷받침할 것”이라고 말했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 조쉬 와이즈(Josh Weiss) 글로벌 총괄 사장은 “헥사곤의 첨단 측정 기술은 실제 경기 성과로 이어지는 데 중요한 역할을 해왔다. 양사는 혁신과 탁월함을 추구하는 가치를 공유하고 있으며, 앞으로의 시즌 도전은 물론 2026년부터 시작될 더욱 친환경적이고 역동적인 F1의 새 시대를 함께하게 되어 기쁘다”고 말했다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (3)   지난 호에서는 우리가 암흑세계와 같은 바깥세상에 대한 정보를 어떠한 방식으로 얻고 어떻게 이해의 폭을 넓혀가고 그렇게 얻은 정보를 어떻게 활용하는지를 ‘암중모색’이라는 단어를 통해서 살펴보았다. 이번 호에서는 ‘관찰의 시점과 관점’에 관해서 살펴보고자 한다. 사물을 바라볼 때 바라보는 위치, 방향, 각도에 따라서 사물 자체에 변함은 없지만 우리 눈에 비치는 사물의 모습은 달라진다. 시점(視點)과 시각(視角)의 차이에서 오는 현상이다. 같은 사물이나 현상을 보면서 보는 이의 입장에 따라서 해석이 달라지는 일도 많다. 보는 이의 생각이 의미를 부여하게 되고 그 의미의 해석에 따라서 옳고 그름, 좋고 나쁨, 유리 또는 불리로 구별하면서 생기는 것이다. 보는 이의 관점(觀點)의 차이에서 비롯되는 것이다. 구체적인 사례를 통해서 살펴보자.    ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com    그림 1. 광화문 앞 세종대왕 동상을 다양한 위치와 각도에서 촬영한 이미지 모음(촬영자의 시각과 의도가 담겨있다.)    광화문 앞 세종대왕 동상 광화문 앞 광장에는 충무공 이순신 장군의 동상에 뒤이어 조선시대 과학기술을 보여주는 밤하늘을 관측하는 혼천의, 강우량을 측정하는 측우기, 그림자를 통해서 시간을 알 수 있는 해시계인 앙부일구가 전시되어 있다. 그 뒤를 이어 높이 6.2m, 폭 5m 크기의 세종대왕 대형 동상이 지상으로부터 3m의 기단 위에 조성되어 있다.(그림 1) 그 뒤로 광화문, 경복궁, 북악산이 일렬로 늘어서 있다. 같은 세종대왕 동상이지만 보는 이의 위치, 거리, 방향, 각도에 따라서 다양한 모습으로 비친다. 사진을 촬영하면서도 동상만을 촬영하기도 하고, 주변 경관까지 함께 촬영하기도 하며, 주변의 사람을 피해서 촬영하기도 한다. 사진을 촬영하는 사람의 의도와 시시각각으로 변화하는 관람객의 동선과 상황에 맞춰 자신만의 추억을 담게 된다. 같은 동상을 보고 있는 듯하지만 모두 관심을 두는 대상이 같다는 보장은 없다. 동상은 불투명하므로 자신의 위치에서 보이는 겉모습만을 보게 된다. 만약 동상이 투명하다면 동상의 존재 자체를 인식할 수 없을 것이다. 이순신 장군 동상 뒤에 있는 세종대왕 동상의 시각에서 바라본 광화문 광장은 어떤 모습일까? 뒤편의 광화문, 경복궁, 북악산의 모습은 보이지 않고 앞에 서 있는 이순신 장군 동상의 뒷모습과 세종대로 양옆의 건물이 보일 것이다.(그림 2) 같은 위치에 있더라도 바라보는 방향과 각도, 즉 ‘시점’ 또는 ‘시각’에 따라서 보이는 것도 달라진다. 같은 것을 보더라도 그에 대한 의미는 각자의 ‘관점’에 따라서 다르게 해석하기 마련이다.    그림 2. 광화문 앞 이순신 장군 동상의 앞모습과 (세종대왕 동상의 시선에서 바라본) 뒷모습    시점에 따른 대상의 외관 변화 풍경이나 인물을 화폭에 담으려면, 시각에 따라서 대상이 어떻게 변형되어 보이는지를 이해하고 작업을 시작해야 실물과 비슷한 느낌의 위화감 없는 그림을 완성할 수 있다. 이것은 새로운 건물을 짓기 전인 설계 단계에서 건물이 완성된 후의 외관과 주변의 환경을 보여주기 위한 조감도를 그리는 데에도 필요하다. 미술과 건축 분야에서는 기초 단계에서부터 이런 훈련 과정을 거치게 된다.  <그림 3>에 한 변의 길이가 a인 정육면체를 모서리의 약간 오른쪽에서 보았을 때, 보는 이의 눈높이에 따라서 어떻게 달라지는지를 두 개의 소실점(VP : vanishing point)을 사용하여 투영한 것을 정리하였다. 새가 보는 듯한 조감도부터 서서 보았을 때, 앉아서 보았을 때, 지면에서 보았을 때, 지하에서 바라보았을 때를 가정하여 그린 도면이다.    그림 3. 같은 사물을 바라보는 위치에 따른 외관 변화    같은 원리를 외형이 복잡한 세종대왕의 동상에 적용한다면, 시점에 따른 관찰 대상의 외관 변화를 정확하게 표현하기는 쉽지 않다. 외형의 돌출 부위나 굴곡에 따라서 가려져서 시야에서 사라지는 부분도 있기 때문이다. 보이는 것을 보이는 대로 그리는 것도 쉽지 않은 일이지만, 본 적도 없고 아직 만들어지지도 않은 것을 머릿속으로 시뮬레이션해서 마치 실물을 보고 그린 것처럼 위화감 없이 그려낸다는 것은 대단한 능력이다. 바라보는 사물과의 거리와 각도, 광선에 따라서 우리 눈에 어떻게 비치는지, 우리가 사물을 어떻게 인식하는지를 잘 이해해야만 감각적으로 자연스럽게 표현할 수 있기 때문이다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1)   이번 호부터 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법을 살펴보고자 한다. AI 모델을 학습시키기 위해서는 AI 모델이 정확한 패턴을 학습할 수 있도록 고품질의 데이터를 사용해야 한다. 이번 호에서는 심센터 히즈의 어댑티브 샘플링(Adaptive Sampling)과 SHERPA를 활용하여 양질의 데이터를 효율적으로 생성하는 과정을 살펴본다.   ■ 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 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ   ■ 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   설계 업무에서 AI를 활용하는 이유 AI는 다양한 영역에서 업무를 보조할 수 있다. 이번 연재에서는 많은 양의 데이터를 분석하여 설계 변수와 제품 성능 간의 관계에서 패턴과 트렌드를 식별하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 AI 모델을 학습시키는 것과 관련되어 있다. 잘 학습된 AI는 설계의 품질과 성능을 높이는 데 기여한다. 문제에 따라서는 기존 설계 패러다임에 도전하는 비정형적인 설계 설루션을 발견할 수 있다. 전반적으로는 설계 업무의 디지털 전환을 촉진하고, 전통적인 설계 방법의 한계를 극복하는 데 기여한다. 이는 설계의 효율성을 높이고, 혁신적인 설루션을 개발하는 데 도움을 준다.   AI 모델의 학습을 위한 데이터 AI 학습을 위해 필요한 데이터의 품질은 AI 모델의 성능과 정확성에 직접 영향을 미친다. 고품질의 데이터는 AI 모델이 정확한 패턴을 학습하고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 반대로, 저품질의 데이터는 모델의 성능을 떨어뜨리고 편향된 결과를 초래할 수 있다. 고품질의 데이터는 이러한 편향성을 줄이고 공정한 결과를 도출하는 데 기여한다. 데이터의 품질이 높을 수록 모델의 훈련 효율이 높아진다. 데이터가 일관성 있고 정확하면 모델이 더 빠르게 학습할 수 있다. 따라서 정확하고 일관성 있는 데이터는 모델이 올바른 결정을 내리는 데 필수이다.   시뮬레이션 데이터 생성의 자동화   그림 1   히즈는 제품 개발 프로세스에서 사용되는 다양한 설루션의 연결과 데이터 처리를 쉽게 진행할 수 있도록 자동화된 워크플로 구성환경을 제공한다. 상용 CAD 및 CAE 도구에 대한 광범위한 인터페이스를 사용하므로, 스크립트 개발이나 수동 조작 없이 많은 기술을 빠르고 쉽게 통합한다. 자동화된 워크플로에서는 서로 다른 모델링 및 시뮬레이션 간에 데이터를 자동으로 공유할 수 있다. 사용자는 프로세스의 자동화를 통해서 설계 공간 탐색을 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있다. 사용자는 반복적인 업무를 벗어나 설계를 더 깊이 이해하고 성능 개선과 생산 품질 향상에 가장 적합한 조건을 선택하는 더 중요한 업무에 더욱 집중할 수 있다.    AI 학습 데이터 생성을 위한 예제 외팔보의 처짐 문제를 사용하여 데이터를 생성하고 AI 모델을 학습시키는 예제를 통해 기능을 비교해 보겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 2    목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 MPa • 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm  설계 변수 Length : 5000 mm  Load P : 6500 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 입력(input)/출력(output) 파일을 등록하였다.    그림 4   전통적인 실험계획법에 의한 데이터 생성 방법 <그림 6>과 같이 4개의 설계변수를 기반으로 전통적인 실험계획법으로 데이터를 생성해보겠다. 여기서는 3 Level의 Full factorial을 사용하여 81개의 데이터가 생성된다.   그림 6   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 쉽고 사실적인 실외 환경 기능 향상, 인터랙티브 3D 프레젠테이션 제작 기능 추가, 라이팅 및 렌더링 기능 향상, 향상된 카메라 애니메이션 기능, 자동차 및 운송 디자이너를 위한 기능 추가 등   에픽게임즈는 모든 크리에이터를 위해 대규모 신규 기능 및 개선 사항이 추가된 ‘트윈모션 2025.1(Twinmotion 2025.1)’을 출시했다. 트윈모션은 건축과 자동차, 소비자 제품, 영화 등 여러 산업 분야의 크리에이터가 고품질 시각화를 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 기능을 제공하며, 직관적인 아이콘 기반의 쉬운 UI(사용자 인터페이스)로 초보자부터 전문가까지 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 리얼타임 3D 시각화 설루션이다. 최신 버전인 트윈모션 2025.1에서는 ▲쉽고 사실적인 실외 환경 ▲컨피규레이션 ▲라이팅 및 렌더링 향상 ▲카메라 애니메이션 향상 ▲자동차 및 운송 디자인을 위한 기능 등 모든 산업 분야의 크리에이터를 위한 대규모의 신규 기능을 추가하는 것은 물론 기존 기능을 큰 폭으로 개선했다. 주요 기능의 신규 추가 및 개선 외에도 임의의 두 지점 간의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 새로운 측정 툴이 추가됐으며, 평면 전체에서 오브젝트 미러링, 면의 노멀 반전, 면을 선택 및 삭제하는 툴과 임포트한 복잡한 메시로 작업할 때 리얼타임 퍼포먼스를 유지할 수 있도록 자동 레벨 오브 디테일(LOD) 생성 기능 등이 제공된다.   ▲ 볼류메트릭 클라우드(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   쉽고 사실적인 실외 환경 신(scene)에 사실적인 ‘볼류메트릭 클라우드’를 사용할 수 있는 옵션이 추가됐다. 이를 통해 구름의 높이, 범위, 분포를 조정하고 밀도, 색상, 부피 및 기타 설정을 미세 조정하여 원하는 구름의 모양을 만들 수 있으며, 바람의 영향을 받거나 구름의 그림자를 만들 수도 있다. 혼탁도 및 애트머스피어 밀도와 같은 새로운 설정 기능을 통해 다이내믹 스카이의 선명도와 색상을 제어할 수 있고, 태양의 색상이나 온도, 익스포넨셜 하이트 포그의 색상과 높이, 밀도도 설정할 수 있다. 이러한 환경 설정을 프리셋으로 저장하고 재사용할 수 있는 기능도 추가돼 환경 패널의 모든 설정을 단 한 번의 클릭으로 적용할 수 있으며, 환경 패널의 재설계를 통해 논리적으로 그룹화된 설정을 제공한다.   ▲ 환경 프리셋(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   컨피규레이션 컨피규레이션은 고객이나 관계자에게 프로젝트의 다양한 베리에이션을 선보일 수 있는 인터랙티브 3D 프레젠테이션 제작 기능으로, 신축 부동산 영업팀, 제품 디자이너, 자동차 제조사 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다. 프레젠테이션 환경에 따라 트윈모션을 전체화면 모드로 사용하거나 이미지, 파노라마, 비디오 또는 시퀀스를 보다가 트리거 아이콘 클릭만으로 간단히 베리에이션을 즉시 전환할 수 있다.   ▲ 컨피규레이션(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   라이팅/렌더링 라이팅 및 렌더링 향상 부분에서는 라이브 이벤트나 설치물의 시각화, 배 선체의 반사와 같은 이펙트 시뮬레이션에 도움을 줄 수 있는 새로운 ‘프로젝터 라이트’가 추가돼, 이제 모든 이미지나 영상 텍스처를 표면에 투사할 수 있게 됐다. 또한, 표준 및 루멘 라이팅 모드에서 직교 뷰의 리얼타임 렌더링이 크게 향상돼, 이제 그림자를 지원하고 오브젝트 주변의 검은색 윤곽선이 제거됐다. 이를 통해 패스 트레이서를 사용하지 않고도 고퀄리티 평면도와 입면도 뷰를 빠르게 생성할 수 있으며, 보다 정확하게 상호작용하는 오브젝트를 배치할 수 있다. 리얼타임 렌더링 퀄리티를 향상시키기 위해, ‘버추얼 섀도 맵(Virtual Shadow Map)’ 기술을 기반으로 리얼타임 렌더링 모드에서 섀도를 렌더링하는 새로운 추가적인 방법도 구현됐다. 이 방법은 표준 섀도보다 더 정확한 섀도를 생성하고, 패스 트레이스 섀도와 더 일치하는 섀도를 생성한다.   ▲ 프로젝터 라이트(이미지 출처 : Unreal Engine KR 유튜브 캡처)   카메라 애니메이션 카메라 애니메이션 향상 부분에는 카메라 애니메이션 제어와 관련된 여러 가지 기능이 추가 및 개선됐다. 새로운 ‘선회 카메라’ 릭은 씬 내에서 지정된 중앙 피벗을 중심으로 카메라를 회전시켜 오브젝트 또는 초점의 360도 뷰를 손쉽게 표시할 수 있으며, 시작점과 끝점, 높이 오프셋을 설정할 수 있다. 이외에도, 이제 카메라 경로에서 지점을 선택하고 탄젠트를 조정하여 부드럽고 제어된 카메라 모션을 설정할 수 있으며, 액션캠을 위한 룩앳 컨스트레인트를 사용할 수 있는 새로운 기능을 통해 움직이는 특정 대상의 샷을 정확하게 촬영할 수 있다.   자동차 및 운송 디자인 이번 버전에는 특히 자동차 및 운송 디자인을 위한 기능이 다양하게 제공된다. 업계에서 많이 사용되는 ‘Alias Wire 파일 형식’의 표면을 임포트하는 기능이 새롭게 지원돼, 임포트 대화창에서 추가적으로 정밀하게 테셀레이션 파라미터를 설정할 수 있다. 또한, 타이어처럼 평평한 원통형 오브젝트에 텍스처를 입히고 자동으로 UV를 생성하는 신규 타이어 베이스 머티리얼이 추가됐다. 자동차 페인트 재질에도 진줏빛 강도, 클리어 코트 거칠기, 오염(먼지, 지문, 스크래치)에 대한 새로운 제어 기능을 추가했으며, 메탈 카테고리에 새로운 코팅된 탄소 섬유 소재 등이 추가됐다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   증강현실(AR)의 본질은 눈으로 보는 현실의 모습에 가상의 디지털 콘텐츠를 겹쳐 보여줌으로써 쉽게 이해를 돕고 빠르게 커뮤니케이션할 수 있도록 도와주는 데에 있다. 이번 호에서는 이러한 증강현실의 본질을 건설 기계 장비 유지에 도입한 HD현대인프라코어의 AR 가이던스(AR Guidance)를 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     AR 가이던스는 복잡한 건설 장비의 고장이 발생하였을 때 장비의 고장 위치를 이해하기 쉽도록 3D 모델링을 증강현실을 통해 제공한다. 바닥에 오브젝트 형상을 불러오는 바닥 증강 방식을 통해 장비의 형상 정보 및 고장진단 정보를 확인할 수 있으며, 앱 형태로 제공되는 콘텐츠는 모바일, 태블릿 등의 기기로 사용이 가능하다. 산업 현장의 이해와 기술이 녹아 있는, 고객들의 니즈에 맞춰 있는 건설 기계 업계에서 상용화된 설루션이다.   사용자, 딜러, 서비스 인원 모두에게 필요한 설루션 고민 HD현대인프라코어는 2019년 건설 장비를 소유한 고객을 대상으로 인터뷰를 진행하면서, 장비를 사용하는 과정에서 필요한 것과 불만 사항을 수집하였다. 수집된 고객의 니즈를 빠르게 충족할 수 있는 방법을 찾기 위해 서비스 부문에서는 IT를 결합한 다양한 서비스 설루션을 기획하였다. 그 중 하나가 장비의 정보를 고객이 쉽게 파악하게 할 수 있게 3D 모델링을 원하는 장소에 불러올 수 있는 증강현실(AR)을 사용하는 것이었다. 3D 모델링과 함께 어떤 콘텐츠를 고객에게 제공하면 좋을지 고민한 HD현대인프라코어는 고장 진단 가이드(troubleshooting guide)의 내용과 모델링을 결합한 콘텐츠를 제작하게 되었다. 이 콘텐츠로 사용자는 장비의 기본 형상 정보부터 고장이 발생하였을 때 어떤 절차를 통해 고장 진단을 하여야 하는지에 대한 가이드를 습득할 수 있다.   직면했던 문제 건설 기계의 내부는 복잡한 와이어와 유압 호스, 파이프 라인으로 이루어져 있는데, 내부 정보를 파악하기 쉽지 않아 고장 위치를 파악하는 데 많은 시간이 소요된다. 본사 전문가의 경우 장비 3D 모델링을 통해 장비의 내부와 부품 정보를 쉽게 파악할 수 있는 반면, 딜러 혹은 딜러 서비스 인원은 제한된 접근으로 정보 활용이 어려웠다. HD현대인프라코어의 장비를 예를 들면 크게 유압, 전장 시스템 회로도, 엔진의 구성도가 있다. 딜러 서비스 인원이 장비의 구조와 로직을 파악하기 위해 DWG 기반의 시스템 회로도를 확인하는데, 이 회로도 구조를 통해 로직을 파악해도 실제 장비에서 주요 부품의 위치를 찾아내는 데에는 많은 시간이 소요된다. 숙련되지 않은 딜러 서비스 인원은 더욱 많은 시간을 할애하게 된다. 딜러는 딜러 서비스 인원이 빠르게 업무에 투입하고 서비스를 전문적으로 제공할 수 있는 수단이 필요했고, 딜러 서비스 인원은 기존 텍스트 기반의 서비스 머티리얼보다 더욱 직관적으로 장비 정보를 이해할 수 있는 콘텐츠 제공이 필요했다. HD현대인프라코어는 정형화된 정보보다는 쉽게 체득할 수 있는 직접적인 제어를 통해 사용자가 원하는 정보를 얻을 수 있는 설루션이 필요하다고 판단하였다. 이러한 현장의 어려움을 바탕으로, HD현대인프라코어는 주요 부품의 위치 표시, 부품의 상세 정보로 이어지는 기능 등 기본적인 요소 콘텐츠에 대한 니즈를 AR 가이던스 시범 운영으로 확인할 수 있었다.   유니티를 통해 만난 기술과 건설 기계 HD현대인프라코어가 AR 가이던스 개발을 시작할 당시 증강현실을 활용한 게임으로는 대중적이고 다양한 게임이 많았으나, 건설 기계 시장에서는 유니티를 도입한 사례가 많지 않았다. HD현대인프라코어는 “다만 점차 유니티에 대해 알아갈수록 전 세계에 많은 유니티 크리에이터가 있고, 그들이 제공하는 정보와 유니티에서 제공하는 튜토리얼, 매뉴얼 등 다양한 머티리얼을 통해 쉽게 시작할 수 있다고 판단했다”고 전했다. HD현대인프라코어는 게임 혹은 다른 비 게임 분야의 다양한 유니티 활용 사례를 참고하면서, 타 산업에서 활발하게 사용되고 있는 유니티의 기술을 건설 기계 산업에서도 활용할 수 있다는 판단을 내렸다.   AR 가이던스의 구성 요소 AR 가이던스는 크게 증강 방식의 사용 유무에 따라 ‘가이던스’와 ‘3D 모델 뷰어’라는 두 가지 모듈로 구성되어 있다.   가이던스   ▲ 가이던스   가이던스는 장비의 3D 모델링을 보여주며 증강 기술을 통해 장비 고장 진단을 위한 가이드를 사용자에게 제공한다. 세 가지 콘텐츠를 통해 사용자가 직접 장비의 고장을 확인하고 해결할 수 있다. 센서 시그널 모니터링(Sensor Signal Monitoring) : 장비 상태 파악 고장 진단(Troubleshooting) : 오류 코드(fault code)가 발생한 하자 현상에 대해 원인 및 고장 진단 가이드 제공 시운전 기준 가이드(Performance Test) : 고장 진단 및 장비 수리 이후 장비가 올바르게 수리가 되었을 때 올바른 장비 성능이 나오는지를 측정하기 위한 가이드를 제공하고 성능값을 입력 및 전송   3D 모델 뷰어 AR 기술을 사용하지 않는 3D 모델 뷰어는 더 가볍게 3D 모델링을 컨트롤하고, 이후 단계에서 시스템 회로도와 각 부품의 연관을 지으면서 많은 정보를 부여하자는 의도에서 시작했다. 이를 통해 3D 프로덕트 비주얼라이제이션 서비스를 처음 시작하는 사람도 장비를 쉽고 편리한 방법으로 이해하는 것을 목표로 했다.   ▲ 3D 모델 뷰어   개발의 시작과 문제의 해결 AR 가이던스 프로젝트는 콘텐츠 내용을 정리하여 제공하는 것으로 시작됐다. 다만 산업 전반의 기술에 대한 경험을 바탕으로 어떠한 콘텐츠를 제공하여 사용자의 니즈를 풀어나가야 할 지는 파악이 됐지만, 유니티를 통해 어떻게 구현할 수 있는 지와 어떤 기능을 활용할 수 있을 지에 대한 사전 지식은 부족했다. 이 부분은 초기부터 함께 프로젝트를 시작하고 진행해 온 기술원의 담당자와 개발 인원이 지원을 해주었고, 유니티에서 제공하는 여러 교육 프로그램과 경기도 콘텐츠 진흥원에서 제공하는 교육을 통해 부족한 부분의 갭을 줄여나갈 수 있었다.   데이터 매니지먼트   ▲ 데이터 매니지먼트   센서 시그널 모니터링 시스템을 구현할 때, 3D 모델링 상에서 위치와 상태 값을 보여주기 위해서는 장비로부터 너무 많은 데이터를 불러와 충돌을 일으킬 수 있어 데이터의 분류와 선택이 필요했다. 각 기종별로 데이터를 하나씩 확인해가며, 증강된 3D 모델링과 연결을 할 데이터와 그렇지 않은 것을 구분하는 것은 어려운 작업이었다. 또한 윈도우 기반의 진단 프로그램의 모델을 가져와 모바일 앱 형태로 변환하며, 장비 상태 신호를 받아오는 연결을 하는 과정에서 발생하는 오류를 수정하는데 시간이 많이 들었다. 장비 진단 프로그램이 윈도우로만 개발이 되어서 모바일 기반의 진단 프로그램에 대한 니즈는 지속적으로 발생했다. HD현대인프라코어는 AR 가이던스에서 윈도우 기반의 진단 프로그램의 일부 기능인 센서 시그널 모니터링을 가져와 증강시킨 장비의 3D 모델링과 함께 보여 준다면, 장비 상태 정보를 명확하게 사용자에게 제공할 수 있다고 생각했다. 우선 3D PDM(제품 데이터 관리)으로부터 가져온 3D 모델링 데이터 중 장비 정보를 전달할 수 있는 최소한의 구성을 제외하고 삭제했다. 또한 콘텐츠를 구조화함으로써 각 콘텐츠에서 불러오는 중복된 데이터의 용량을 줄여나갔고 이 부분에 큰 공을 들였다.   고장 진단 오류 코드(fault code) 발생에 따라 커넥터 PIN 번호, 색상, 흐름도 등 세세한 정보를 제공하며 와이어와 커넥터 형상과 함께 3D 모델링 증강을 통해 고장 진단을 제공하는 트러블슈팅 콘텐츠는 AR 가이던스의 메인이 되는 콘텐츠이다. 이 콘텐츠가 개발이 됨으로써 오류 코드에 대한 와이어 배선 고장 진단에 대한 콘텐츠 기준이 수립되었다.   ▲ 고장 진단   거친 현장에서 진행하는 안정적인 성능 검사 건설 기계는 주로 척박한 작업 환경에서 작동한다. 이런 환경에서 모바일 디바이스를 기반으로 AR 기술을 활용하는 것이기 때문에, HD현대인프라코어는 3D 모델링이 안정적으로 증강되어 장비 정보를 확인할 수 있도록 하기 위해 신경을 썼다. 또한 원 소스 멀티 유즈를 통해 비교적 적은 용량으로도 콘텐츠를 구성하여, 데이터 다운로드 속도나 실행 속도를 빠르게 하는 것을 목표로 두었다. 특히 수리 완료 후 정확한 검증을 위해서는 장비의 모든 동작에서 성능 검사를 실행해 보아야 한다. 성능 검사의 경우 정확한 데이터 추출을 위해 성능 검사 조건과 절차를 준수해야 한다. 다만 텍스트 기반으로 제공되는 시험 운전 기준은 이러한 성능 검사 조건과 절차를 가이드하기에는 다소 명확하지 않은 부분이 있다. 또한 날씨, 작업자의 컨트롤 방식 등 정확한 데이터를 추출하기 어렵게 만드는 변수가 많다. 따라서, AR 가이던스는 3D 모델링을 통해 각 단계별로 시험 조건과 절차를 따라가며 성능 검사를 할 수 있도록 가이드를 제공하여 올바른 장비 성능 데이터를 받을 수 있는 콘텐츠를 제공하였다.    AR 가이던스 도입 후 달라진 것 긍정적인 사용자 반응 AR 가이던스의 경우, 사용자의 편의성과 콘텐츠 생성의 안정성을 가장 우선시하였다. 사용자가 쉽고 편리하게 장비 정보를 얻을 수 있도록 복잡하지 않은 구조를 선택하고, 사용자의 국가와 사용 환경에 맞춰 안정적으로 앱을 사용할 수 있도록 용량을 최소화하였다. 그 결과 유럽 서비스 인원을 대상으로 AR 가이던스 베타 버전을 론칭하였을 때, 많은 호평을 받으며 가치 있는 피드백도 많이 받을 수 있었다. 실제로 주요 부품 정보에 대한 콘텐츠 구현을 요청받았으며, 이 요청은 추후 3D 모델 뷰어 콘텐츠를 개발하는 초석이 되었다. 다만 피드백 수집 과정에서 다양한 국가를 대상으로 피드백을 받다 보니, 피드백 간의 상충되는 사항들이 발생하거나 개발 의도를 벗어난 내용의 요구사항도 있었다. HD현대인프라코어는 이렇게 대립되는 의견과 개발 시 고려했던 사항에서 벗어난 피드백에 대해 무조건 배제하기 보다는, 개발 의도와 반영할 수 없는 사유에 대해 설명하려고 노력하였다. 메일로 설명하기 보다는 가급적 딜러/딜러 서비스 워크숍이나 출장 방문을 통해 직접 설명을 하여 이해를 도왔고, 이 과정에서 또 다른 유의미한 아이디어나 피드백을 수집할 수 있었다.   건설 기계 제조 회사를 보는 새로운 시각 AR 가이던스는 건설 기계 기술 지원 서비스에 대한 인식을 바꾸는데 일조하였다. HD현대인프라코어에서는 기존의 서비스 형태에서 벗어나 디지털이 활용된 다양한 서비스를 제공하고, 프리미엄 서비스 전략으로 기술 지원을 진행하고 있다. AR가이던스 설루션을 통해 보다 혁신적인 디지털 서비스를 제공해 고객 만족도를 높였으며, 기업 이미지 향상에도 도움이 되고 있다.   효율적인 문제 해결 문서 기반의 서비스 가이드에 의존했던 것과 달리, AR 가이던스를 활용하여 장비의 고장 정보를 좀 더 쉽고 명확하게 파악하고 고장 가이드를 확인할 수 있어 딜러 서비스 인원의 서비스 소요 시간을 단축하였다. 그리고 딜러 서비스가 직접 해결하지 못하는 문제에 본사 서비스가 지원을 하는 경우에도, 딜러 서비스에게 AR 가이던스를 통해 제공된 정보로 인해 장비 고장 정보에 대한 소통 시간이 단축이 되는 효과를 보았다.   ▲ 안정적 성능 검사   AR 가이던스의 미래 AR 가이던스의 첫 번째 목표는 글로벌 서비스 인원의 사용률을 80% 이상으로 끌어올리는 것이다. 현재 글로벌에서 판매하고 있는 장비를 모두 구현하지 않았기 때문에, 사용률 증대를 위해서는 구현된 대상 장비의 확대가 가장 먼저 이루어져야 한다. 글로벌 서비스 인원의 만족도를 더 끌어올리기 위해 서비스 리드 타임을 지표화하여, 소통 시간을 얼마나 감소했고 빠르게 사용자를 만족시켰는지 확인하는 것도 하나의 목표이다. 두 번째로는 기본적인 모바일 환경을 벗어나 AR 글래스를 적용하는 것이다. AR 가이던스는 개발 시작 당시 가장 쉽게 상호작용이 가능한 디바이스가 모바일이었기에 모바일부터 적용하기 시작하였다. AR 가이던스 공급의 최종 목표는 AR 글래스 적용이고, HD현대인프라코어는 이 목표 달성을 위해 지금도 시중에 출시된 여러 디바이스에 AR 가이던스 설루션을 적용해보고 있다. 세 번째로는 AR 기반으로 장비의 고장 진단 정비에 대한 콘텐츠를 개발을 지속적으로 하면서 VR 기반으로도 콘텐츠를 개발할 예정에 있다. 현업에서는 장비의 고장을 기준으로 사전 서비스와 사후 서비스라는 개념이 있다. 이 두 가지 서비스 영역에 맞춰, 사전 서비스에서 VR을 활용하여 장비 주기 점검과 올바른 장비 작동을 가이드할 수 있는 VR 설루션을 제공할 예정이다. 또한, HD현대인프라코어는 사후 서비스에서도 장비 주기 점검과 장비의 올바른 작동을 가이드할 수 있는 VR 설루션을 제공하고자 한다. 사후 서비스에는 AR 가이던스를 활용하여 장비의 고장 진단 가이드를 제공하여, 서비스 시간을 줄이고 장비 업타임을 증대하는 계획을 가지고 있다. 이에 따라 AR 가이던스는 모바일로 제공하는 기존의 형태가 아닌, AR 글래스를 활용하여 양손을 자유롭게 하여 정비를 하면서 활용할 수 있는 형태로 제공될 것이다. HD현대인프라코어 관계자는 “이 과정에서 유니티의 역할이 중요하다고 느낀다. 유니티 코리아를 통해 문제를 해결하거나 많은 유니티 크리에이터 커뮤니티를 통해 기존 개발 사례를 참고하는 등, 문제에 직면했을 때 다양한 소통을 통해 해결할 수 있었다”면서, “마케팅에서 제공하는 백서, 튜토리얼, 웨비나 등 다양한 유니티 설루션이 여러 방식으로 유니티 크리에이터에게 제공되기 때문에, 간편한 방법으로 정보를 습득할 수 있어 앞으로가 기대된다”고 전했다. AR 가이던스는 HD현대인프라코어와 같이 발전하고 있다. 건설 기계 장비는 배기 규제에 따라 장비의 세대(generation)가 변화한다. HD 현대인프라코어에서는 꾸준히 새로운 세대의 장비를 개발 중에 있고, 이 장비를 대상으로도 AR 가이던스 콘텐츠 개발을 지속적으로 진행할 예정이다. 지속적인 개발을 통해 다음 세대는 도입 시작부터 AR 가이던스를 통해 고장 진단 가이드를 함께 제공하여 활용도를 증대시킬 수 있다는 기대를 가지고 있다. HD현대인프라코어는 다양한 차세대 장비를 개발하고 있으며, 이 장비 또한 AR 가이던스에서 구현하여 관련 콘텐츠 개발을 지속적으로 이뤄나갈 예정이다. HD현대인프라코어의 이인근 책임매니저는 “건설 기계 장비가 새롭게 출시할 때마다 장비가 변화됨에 따라 콘텐츠와 UI도 많이 변경될 것이다. 기존과 마찬가지로 유니티의 빠른 지원과 다양한 플랫폼을 활용하게 되면, 신규 세대의 장비에 맞고 고객의 니즈에 빠르게 부합할 수 있는 콘텐츠 제작이 가능할 것”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  지난 2월 14일 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’가 서울 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘AI 시대, 디지털 전환으로 여는 플랜트·조선 산업의 미래’를 주제로 한 이번 행사에서는 산업 AI, 디지털 트윈, 스마트 제조 등 최신 디지털 기술을 통한 플랜트·조선 산업의 혁신 방안을 논의하고, 미래 경쟁력 강화를 위한 다양한 사례와 전략이 공유되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] 플랜트 조선 컨퍼런스 2025, 산업 디지털 전환과 AI 혁신 비전을 찾다   ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’에서는 세 편의 기조연설과 함께, 두 개의 트랙을 통해 디지털 엔지니어링&컨스트럭션과 스마트 십&스마트 테크에 관한 다양한 발표가 진행됐다.    플랜트 산업의 디지털 혁신을 위한 기술과 사례 발표 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’의 디지털 엔지니어링&컨스트럭션 트랙에서는 플랜트 분야의 디지털 전환을 위한 기술과 사례를 중점적으로 소개했다. 아비바코리아의 김민규 프로는 ‘아비바 E3D의 AI 기술 소개’ 발표를 진행했다. 아비바는 ‘AI를 위한 AI’가 아니라, AI를 활용하여 자사의 산업용 소프트웨어를 더 나은 지능형으로 만드는 데에 주력하고 있다. 김민규 프로는 아비바의 주요 엔지니어링 설루션인 E3D에 적용되고 있는 AI 기능과 함께, AI 기술을 설계에 어떻게 20 · 활용할 수 있는지에 대해 소개했다.   ▲ 아비바코리아 김민규 프로   포스코이앤씨의 박종환 차장은 ‘플랜트 스마트 설비/공정 원격 진단 및 최적화 설루션 개발 성공 사례’를 소개했다. 박종환 차장은 플랜트 전 현장의 실시간 운전/설비 상태 데이터 수집과 원격 중앙 관리 기술을 개발/도입해 사전 리스크 추적을 개선하고 생산성을 높였다고 전했다.   ▲ 포스코이앤씨 박종환 차장   현대건설의 박혜성 책임연구원은 ‘미래 모빌리티 기반의 새로운 도시 모델 연구’에 관한 내용을 발표했다. 여기서는 UAM(도심 항공 모빌리티), 자율주행 자동차, 로봇, 하이퍼루프 등 모빌리티 중심의 미래 도시 마스터플랜 및 모빌리티 허브 개념 모델 그리고 데이터 기반의 도시 설계 방법론 등의 내용이 소개됐다.    ▲ 현대건설 박혜성 책임연구원   SK에너지의 박혜준 PM은 ‘SK에너지 스마트 플랜트 추진 사례’를 소개했다. 박혜준 PM은 SK에너지 울산CLX의 스마트 플랜트 추진을 위해 적용한 인공지능/디지털 전환 설루션 사례를 소개하고, 이 설루션의 성공적인 현장 정착을 위한 인사이트를 공유했다.    ▲ SK에너지 박혜준 PM    PwC컨설팅의 신민용 파트너는 ‘프로세스 산업의 디지털 트윈 성공 전략과 도입 가속화 방안’에 대해 발표했다. 신민용 파트너는 디지털 트윈의 개요 및 도입 과정에서 주요한 문제점(pain point)과 성공적인 도입을 위한 전략 등을 짚고, 디지털 트윈의 빠른 도입을 위한 기초 데이터 확보 기술 및 적용 사례에 대해서 소개했다.   ▲ PwC컨설팅 신민용 파트너   디지털 전환으로 만들어가는 스마트 조선 스마트 십&스마트 테크 트랙에서는 조선 분야를 중심으로 스마트 기술과 디지털 생산을 위한 전략에 관한 내용이 발표됐다. 팀솔루션의 송희삼 상무는 ‘디지털 트윈을 활용한 플랜트 조선 업계의 자원 효율화 방안 제시’라는 주제로 발표를 진행했다. 송희삼 상무는 3D CAD를 이용한 디지털 트윈 모델링 방법과 함께 원격 현장 운영 및 비효율적 교육 등의 문제를 해결할 수 있는 디지털 트윈 매뉴얼을 제시했다. 그리고, 생산–운영–유지보수 차원의 디지털 트윈 확장 적용 사례도 소개했다.    ▲ 팀솔루션 송희삼 상무HD   HD현대미포의 김성민 부서장은 ‘HD현대미포 조선 특화 디지털 매뉴팩처링 구축 현황 소개’ 발표를 진행했다. HD현대미포는 HD현대에서 진행 중인 설계–생산 일관화 통합 플랫폼 구축의 일환으로, 조선 특화 디지털 매뉴팩처링(DM) 체계를 구축하고 있다.    ▲ HD현대미포 김성민 부서장   클루닉스의 박정환 이사는 ‘국내 대기업 사례로 보는 R&D 디지털 전환 전략’에 대해 소개했다. 박정환 이사는 현대 산업의 디지털 전환을 가속화하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)의 중요성을 강조했다. 또한, HPC 통합 설루션을 활용해 업무 환경을 자동화하고 가속화하여 디지털 전환을에 성공한 사례를 소개했다.   ▲ 클루닉스 박정환 이사   삼성중공업의 윤시록 그룹장은 ‘삼성중공업 AI를 이용한 업무 자동화/무인화 사례 소개’ 발표를 진행했다. 윤시록 그룹장은 드론과 AI를 이용한 선박 흘수 측정 사례와 블록 물류 흐름을 개선하기 위한 적치장 입/반출 블록 자동 선정 사례를 소개했다.   ▲ 삼성중공업 윤시록 그룹장   세이브잡스의 장용진 대표는 ‘DX 전환의 마지막 퍼즐 – 성과제 시스템’ 발표를 통해, 디지털 전환의 마지막 퍼즐 혹은 첫 번째 퍼즐을 맞추기 위한 ‘성과제’ 생산 관리 설루션에 대해 소개했다. 장용진 대표는 공정율 기반과 실적 중심의 성과제 생산 관리 플랫폼을 통해 기업의 생산성과 업무 효율을 높일 수 있다고 전했다.   ▲ 세이브잡스 장용진 대표

시스코가 기업용 엔터프라이즈 AI 기술 설루션을 제공하기 위해 엔비디아와 파트너십을 확대한다고 밝혔다. 기업들은 AI가 성장의 핵심 요소라는 점을 인식하고 있지만, AI 레디 데이터센터 운영에 필요한 기술적 복잡성과 보안 요구 사항을 해결해야 하는 과제로 인해 여전히 도입 초기 단계에 머물러 있다. 이번 파트너십 확대는 AI 워크로드에 대한 수요를 충족하려는 조직에 유연성과 선택권을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히 데이터센터와 클라우드, 사용자 간에 고성능, 저지연, 전력 효율성이 뛰어난 연결을 지원한다. 시스코와 엔비디아 실리콘을 기반으로 하는 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼(Spectrum-X Ethernet networking platform)은 수많은 엔터프라이즈 AI 워크로드의 토대가 될 전망이다. 양사는 네트워킹 아키텍처 간 상호 운용성을 지원함으로써, 고객이 원하는 간소화된 풀스택 설루션을 제공하는 데 주력한다. 이번 파트너십 확대의 목표는 고객이 기존 관리 도구와 프로세스를 활용하면서도 프론트엔드부터 백엔드 네트워크까지 아우르는 공동 아키텍처를 통해 AI 인프라 투자를 최적화할 수 있도록 지원하는 것이다. 시스코와 엔비디아의 기술을 통합하고 표준화하는 것이 더 용이해짐에 따라, 고객은 적응형 라우팅, 원격 측정, 혼잡 제어, 저지연성과 같은 엔비디아 스펙트럼-X 플랫폼의 최신 및 미래 기술을 활용할 수 있다. 또한, 스플렁크 데이터 플랫폼을 포함한 시스코의 네트워킹, 보안, 디지털 회복탄력성 포트폴리오의 이점도 누릴 수 있다.  양사는 새로운 차원의 혁신을 통해 기업 내 AI 도입을 가속화하는 데 노력을 기울이고 있다. 이번 파트너십 확대는 배포 및 운영을 간소화하면서 동시에 워크로드 성능과 가시성을 개선하는 데 중점을 뒀다. AI 워크로드에 최적화된 최고 성능의 이더넷 설루션을 제공하는 것을 목표로, 엔비디아의 스펙트럼-X 아키텍처를 시스코의 실리콘 원(Silicon One)으로 확장해 시스코를 스펙트럼-X 이더넷 설루션에서 지원되는 파트너 실리콘으로 만든다. 또한, 기존에 퍼블릭 클라우드 또는 SaaS 서비스로 제한되었던 엔터프라이즈 데이터센터 이더넷 AI 프로젝트를 프로토타입 단계에서 전체 배포 단계로 전환하는 데 기여할 예정이다.     시스코의 척 로빈스(Chuck Robbins) 회장 겸 CEO는 “기업들은 AI를 빠르고 효과적으로 배포해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있으며, 많은 리더들이 투자 대비 효과와 리스크를 균형 있게 관리하는 데 어려움을 겪고 있다”며, “시스코와 엔비디아가 힘을 합쳐 이러한 문제를 해결하고, 고객이 인프라 투자를 최적화해 AI의 잠재력을 극대화할 수 있도록 도울 것”이라고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “AI는 빛의 속도로 발전해 모든 산업에 혁신을 가져올 것"이라며, “엔비디아의 스펙트럼-X는 AI를 위해 더욱 강화된 이더넷 설루션이다. 시스코의 엔터프라이즈 플랫폼과 글로벌 네트워크를 결합하면, 전 세계 기업들이 경쟁적으로 AI 혁신을 추진하는 과정에서 최첨단 엔비디아 인프라를 구축할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다.

AI 기반의 스마트 제조 및 디지털 전환 지원 강화 계획   헥사곤은 한국에서 세 개의 독립적인 디비전을 운영 중이며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 이 중에서도 가장 큰 비즈니스 유닛이다.  헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 해 3D 시스템즈의 리버스 엔지니어링 소프트웨어인 지오매직을 인수함으로써 자사 측정 설루션과의 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 데이터 기반 기술 혁신 및 넥서스를 중심으로 한 플랫폼 통합을 통해 고객맞춤형 정보를 제공해 나간다는 계획이다.  ■ 최경화 국장     헥사곤이 인수 합병을 통해 업계 주요 기업으로 입지를 굳히고 있다. 본사 및 계열사에 대해 소개한다면 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율 기술을 결합한 디지털 리얼리티 설루션 분야의 글로벌 리더이다. 헥사곤은 데이터를 활용하여 산업, 제조, 인프라, 공공 부문 및 모빌리티 애플리케이션 전반에서 효율, 생산성, 품질, 안전성을 높이고 있다. 헥사곤 내 전체 계열사는 총 8개이며, 이 중 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에서 가장 큰 매출을 이끌고 있다. 한국에는 총 3개의 계열사가 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부(디자인 및 엔지니어링, 생산, 측정 분야에서 데이터를 활용하여 스마트한 제조 지원)와 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(플랜트 설계 및 자산관리 설루션 제공) 그리고 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아(건축이나 토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 설루션 제공)가 국내 고객을 위한 디지털 리얼리티 설루션을 제공하고 있다. 국내에서 매출 규모는 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부가 전체 매출 규모 중 50%, 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부가 30%, 헥사곤 라이카지오시스템즈코리아가 20%를 차지하고 있다.   지난 해 국내 제조 시장에 대해서 평가힌다면 2024년은 기술 혁신과 지속 가능한 제조 공정에 대한 강한 의지가 돋보인 한 해로 평가된다. 디지털화와 스마트 제조 시스템에 대한 투자가 확대되며, 특히 자동화, 로보틱스, 데이터 분석을 활용한 효율적인 제조 환경 구축이 주요 트렌드로 자리 잡았다. 많은 제조업체가 디지털 전환을 통해 효율성을 높이고 비용 절감을 목표로 하는 전략을 적극 추진하였다. 특히 디지털 혁신은 ESG 경영, 국경 탄소세, 자동차 산업 등과 밀접하게 연결되며 제조업계의 중요한 과제로 부상했다. 산업별로는 항공 및 방산 분야가 K-방산 성장과 지정학적 이슈로 두드러졌으며, 전자 및 반도체 산업도 안정적인 성과를 보였다. 반면 자동차 산업은 주요 전환기를 맞아 성장이 제한적이었으나, 신기술과 친환경 차량 개발에 대한 투자가 지속되고 있다.   지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 비즈니스 성과 및 주요한 변화에 대해 소개한다면 지난 해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 주요 성과는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는 고객들이 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 디지털 전환 지원이다. 이를 위해 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 헥사곤 설루션뿐만 아니라 이종 소프트웨어를 간단하게 연동할 수 있는 환경을 제공하고, 보다 정확하고 효율적인 제조 공정을 지원했다. 두 번째는 제품 혁신이다. 헥사곤은 3D 측정 시스템과 품질 관리 설루션을 통해 시장에서 두각을 나타냈으며, 인공지능(AI)과 머신러닝을 접목해 제조 품질을 개선하는 데 기여했다. 이러한 기술적 진보 덕분에 고객들은 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있었다. 또한, 최근 CAE 업계에서 지각 변동이 일어나는 가운데, 헥사곤은 이를 기회로 삼아 시장에서의 입지를 더욱 공고히 하고자 노력하고 있다. 디지털 전환을 손쉽게 접근하고 관리할 수 있는 플랫폼을 만드는 데 의미를 두고 있으며, 이를 통해 고객의 니즈를 적극적으로 충족시키고 있다. 지난 해 성공 사례로는 아담스 리얼타임(Adams Real Time)을 활용한 현대자동차의 고성능 차량 개발 사례를 들 수 있다. 이 프로젝트는 기존 대비 더 적은 비용과 짧은 시간 안에 고성능 차량을 개발할 수 있도록 지원하며, 헥사곤의 기술이 실제 고객 환경에서 얼마나 효과적인지를 잘 보여준다. 또한, 작년에는 구미전자정보기술원(GERI), 금오공대, 경남대, 울산 경남 혁신 플랫폼 등과 MOU를 체결하며 구미 및 경남 지역의 제조 산업 지원에 적극 나섰다. 이러한 협력을 통해 지역 산업단지의 디지털화와 미래지향적 전환을 돕고 있다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 산업분야별 및 제품군별 성과에 대해 소개한다면 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부는 크게 세 개로 나누어볼 수 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 사업부별 비중은 측정 설루션 사업부가 45%, 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부가 40%, 생산 소프트웨어 설루션 사업부가 15% 정도이다. 디자인 & 엔지니어링 설루션 사업부는 구조 분석, 음향 시뮬레이션, 시스템 동역학, 열 유동 해석, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 시뮬레이션, 자율주행 분석 등 다양한 CAE 소프트웨어를 제공한다. 이러한 설루션은 제품 설계 단계를 최적화하며, 기존의 ‘Build & Test’ 과정을 생략할 수 있도록 지원해 개발 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 생산 소프트웨어 설루션 사업부는 금속, 목재, 기타 재료를 다루는 CAD, CAM, CNC 시뮬레이션 소프트웨어로 구성되어 있으며, 제조업체가 가공 경로를 최적화하고 효율적인 생산 계획을 세울 수 있도록 돕고 있다. 특히 디지털 트윈 기술을 활용한 CNC 시뮬레이션은 실제 가공 환경을 그대로 재현해 충돌 오류를 사전에 방지하고 가공 시간을 단축할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았다. 측정 설루션 사업부는 3차원 측정기, 암 측정 장치, 레이저 트래커, 광학 스캐너 등을 통해 고정밀 데이터를 제공하여 품질 관리를 최적화한다. 또한, 자동화된 측정 및 스캔 설루션을 통해 생산성과 정밀도를 높이고 있다. 이를 지원하는 Q-DAS 통계적 공정 관리 소프트웨어와 데이터 관리 소프트웨어는 제조 과정에서의 데이터를 분석하고 품질 개선에 기여하고 있다. 자동차 산업에서 헥사곤은 스마트 제조와 품질 관리 설루션을 통해 큰 성과를 거두었다. 특히 차량 부품의 정밀 측정과 품질 관리에 강점을 보였으며, 고객 맞춤형 플랫폼 설루션을 제공하여 효율성을 높였다. 항공 우주 산업에서는 고도화된 3D 측정 및 품질 검사 설루션을 제공하며, 항공기 부품 및 구조물의 고정밀 검사를 통해 성과를 보였다. 기타 산업 분야에서도 헥사곤은 전반적인 제조 공정에 대한 최적화 설루션을 제공하며, 다양한 산업에서 경쟁력을 갖추고 있다. 금속 가공 및 플라스틱 산업에서도 수요가 증가하고 있다. 이처럼 헥사곤은 각 사업부의 강점을 바탕으로 디지털 전환을 지원하며, 제조업체의 생산성과 품질을 한층 더 높이는 데 기여하고 있다.   지난 해 헥사곤 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 설루션이 있다면 헥사곤은 지난 해 다양한 신제품 출시와 기존 설루션의 업그레이드를 통해 포트폴리오를 강화했다. 이러한 신제품과 업그레이드를 통해 헥사곤은 제조업의 디지털 전환과 효율성 향상을 적극 지원하고 있다. 프로플랜 AI(ProPlan AI)는 AI 기반의 자동화 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75% 단축한다. 이 설루션은 넥서스 플랫폼에 통합되어 제조 현장의 효율성을 높인다. 또한 독일 프라운호퍼 연구소와 협력하여 전기화학 시뮬레이션 기술을 통합한 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다. 이를 통해 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있다. 스캐닝 자동화 설루션 및 측정 장비 관련해서는 SIMTOS 2024에서 업그레이드된 스캐너 제품과 국내 기업과 공동 개발한 스캐닝 자동화 설루션, 새롭게 출시된 측정 장비를 공개한 바 있다. 이를 통해 고정밀 생산 가공 라인 프로세스를 개선할 수 있다. 넥서스 플랫폼은 제조기업의 협업 역량 강화를 위해 다양한 설루션을 구동할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 헥사곤은 AI 기능을 활용하여 제조업 협업을 강화하는 전략을 제시해 나가고 있다.   넥서스에 대한 소개와 적용 사례가 있다면 넥서스 플랫폼은 헥사곤이 선보이고 있는 디지털 제조 설루션이다. 쉽게 설명하자면, 넥서스는 고객들이 원하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 정보화할 수 있는 도구라고 할 수 있다. 마이크로소프트 오피스가 다양한 문서 프로그램을 호환할 수 있는 것처럼, 누구나 직관적으로 사용할 수 있는 플랫폼이라는 점에서 강점을 가지고 있다. 특히, 이 플랫폼은 제조업체가 생산 공정의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있도록 돕고, 이종 소프트웨어와 하드웨어를 간단히 연동할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)와 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공한다. 기존 API가 개발자에게 복잡하게 느껴질 수 있는 부분이 있었다면, 넥서스는 간소화된 접근 방식을 제공해 고객이 더 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었다. 넥서스의 가장 큰 특징은 산업별 맞춤형 설루션이다. 자동차, 항공, 방산 등 다양한 산업에서 넥서스가 주목받는 이유는, 각각의 산업 특성에 최적화된 데이터 통합 및 분석 기능을 제공하기 때문이다. 자동차 대기업을 포함해 많은 고객들이 넥서스의 가능성에 큰 관심을 보이고 있는 상황이다. 넥서스 확산과 적용을 위해 2024년 12월에 한국-스웨덴 전략 산업 서밋을 진행한 바 있다. 이 자리에서 국내 주요 기관들과 산업단지 디지털 전환을 위한 MOU를 체결했는데, 한국 산업단지의 디지털 대전환을 하는데 넥서스가 지원될 수 있도록 협의하고 있다. 이러한 MOU를 포함해 넥서스가 실질적으로 제조업의 변화를 어떻게 이끌어낼 수 있는지 더 많은 사례가 생길 것으로 보고 있다. 넥서스는 단순히 데이터를 보여주는 플랫폼이 아니라, 고객들에게 더 나은 의사결정을 돕고 그들의 아이디어와 비전을 실현할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 앞으로도 넥서스는 디지털 전환과 데이터 통합의 중심에서 중요한 역할을 할 것이라고 생각한다.   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 국내 조직 변화와 인수된 회사에 대해 소개한다면 헥사곤의 국내 조직은 현재 계속해서 확장되고 있다. 특히, 제조업의 디지털 전환을 지원하는 데 특화된 설루션을 제공하는 팀이 점차 강화되고 있다. 최근에는 데이터 과학과 AI 기술을 다룰 수 있는 전문가들이 많이 합류하면서, 디지털 전환과 관련된 역량이 크게 향상되고 있는 상황이다. 고객 지원 측면에서도 변화가 있다. 헥사곤은 고객지원 및 기술지원 팀을 확충해 고객이 헥사곤 설루션을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다. 이를 통해 고객 만족도를 한층 더 높이는 데 중점을 두고 있다. 최근 중요한 변화 중 하나는 3D시스템즈의 지오매직(Geomagic) 소프트웨어를 인수한 것이다. 지오매직은 3D 계측 및 리버스 엔지니어링 시장에서 독보적인 기술을 보유하고 있는 소프트웨어 제품군이다. 이를 통해 헥사곤은 해당 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하고, 고객에게 혁신적이고 포괄적인 설루션을 제공할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있다. 결과적으로 국내 조직의 확장과 전문가 그룹의 강화 그리고 중요한 인수합병을 통해 헥사곤은 앞으로도 고객에게 더 큰 가치를 제공하고, 제조업 디지털 전환을 이끄는 데에 중심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   올해 국내 제조 시장에 대해 전망한다면 CAE 시장은 현재 많은 지각변동이 일어나고 있는 분야이다. 단순히 제품 단위로만 보면 이미 포화상태에 가까운 시장이라고 할 수 있어서, CAE만으로는 경쟁력을 유지하기 어려운 상황이다. 중요한 건 이 시장을 어떻게 더 효율적으로 운영하느냐에 대한 해답인데, 헥사곤은 이를 위해 넥서스 플랫폼을 중심으로 전략을 구상하고 있다. CAE의 제품과 기능 자체는 여전히 중요하지만, 더 큰 패러다임 변화가 필요하다고 본다. 단순히 개별 소프트웨어를 활용하는 것을 넘어 플랫폼 기반으로 통합하여 CAE 데이터를 응용하고 활용할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 생각한다. 헥사곤은 넥서스를 통해 이러한 방향성을 제시하고, 고객들이 새로운 시각에서 CAE를 접근할 수 있도록 돕고자 한다.   올해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면 2025년에는 제품 단위 판매에서 벗어나 데이터 기반의 넥서스 플랫폼 강화에 주력할 계획이다. 이전에는 제품 판매가 중심이었다면, 올해는 넥서스를 활용한 협업과 데이터 통합이 핵심이 될 것이다. 산업군에서는 기존 제조업의 디지털 전환(DX)을 가속화하는 데 주력하고 있다. 우주·항공·방산 산업, 자동차, 전자 분야들의 산업에서 헥사곤 설루션의 활용이 계속 확대될 것으로 기대한다. 또한, 공공사업 분야에서도 많은 기회가 열릴 것으로 보이는데, 구미와 창원 산업단지처럼 미래지향적이고 디지털화된 산업단지 구축에 지속적으로 지원할 예정이다. 헥사곤은 AI와 넥서스 플랫폼을 통해 제조업체에게 스마트한 디지털 전환 설루션을 제공하며, 고객이 효율성과 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕고자 한다. 2025년은 이러한 플랫폼 전략이 본격적으로 결실을 맺는 해가 될 것이라 기대하고 있다.   제조 산업에서 AI의 활용 전망은 어떻게 보고 있는지 AI는 이제 제조 산업에서 필수 요소라고 생각한다. 과거에는 자동화가 주요 트렌드였다면, 이제는 그 단계를 넘어선 지능화된 제조 환경이 요구되고 있다. 단순히 자동화된 공정을 넘어, 데이터 기반으로 스스로 판단하고 최적의 결과를 만들어낼 수 있는 자율적인 제조 환경이 필요하다는 것이다. 헥사곤은 AI와 데이터 분석을 통해 이러한 제조 공정의 효율성을 높이는 데 집중하고 있다. 특히, 헥사곤의 넥서스 플랫폼은 계속 업데이트 되고 있으며, AI 기술을 활용하여 제조업체가 생산 공정의 데이터를 실시간으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원을 넓혀가고 있다. 이 플랫폼은 클라우드 시스템으로 운영되며, 일반 사용자들에게도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다. 대표적인 예로 올해 초에 출시되는 프로플랜 AI를 들 수 있다. 이 제품은 넥서스 플랫폼에서 작동하는 AI 기반의 CAM 프로그래밍 툴로, 공작기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 실제 제조 공정에서 가시적인 성과를 만들어내는 사례라고 할 수 있다. 결국 AI는 제조 산업에서 효율성과 경쟁력을 높이는 핵심 기술이며, 헥사곤은 이러한 기술을 활용해 고객들이 한 단계 더 나아갈 수 있도록 돕고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 앞서 소개한 것처럼 2025년에는 AI 기반의 스마트 제조 설루션을 더욱 발전시킬 것이다. 제조업체들이 디지털 전환을 가속화하고, 생산성 및 품질 향상을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 또한, 클라우드 기반의 넥서스 플랫폼을 통해 데이터 통합 및 분석 기능을 강화하여, 다양한 산업 분야에 맞춤형 설루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.   향후 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획이 있다면 헥사곤의 국내 제조 분야 전략은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째는 국내 공공사업을 중심으로 제조업의 디지털 전환을 지원하는 것이다. 이를 통해 국가 산업의 경쟁력을 강화하는 데 기여하고자 한다. 둘째는 고객 맞춤형 설루션을 제공하여 비용 효율성과 통합성을 극대화하는 방향으로 비즈니스를 확대하고 있다. 헥사곤의 핵심 경쟁력 중 하나인 넥서스 플랫폼이 가지고 있는 강점을 살려 국내 제조업체들이 디지털 전환과 생산성 향상을 실현할 수 있도록 다양한 지원을 이어갈 계획이다. 결론적으로, 헥사곤은 고객 중심의 기술과 전략을 통해 국내 제조 분야에서 의미 있는 변화를 만들어간다는 계획이다.      ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.