가트너가 비즈니스 시스템을 변화시킬 12가지 혁신 기술을 발표했다. 가트너는 이러한 기술이 단기적으로는 경쟁 우위를 제공하며, 장기적으로는 비즈니스 표준으로 자리 잡을 것으로 전망했다. 또한, 향후 5년간 기술 리더는 이를 우선적으로 고려할 것을 제시했다. 가트너는 초기 단계에 머물고 있는 12가지 혁신 기술에 대해 개별적으로도 상당한 영향력을 갖지만, 상호 결합될 경우 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 보다 광범위한 신규 설루션을 만들어낼 수 있다고 밝혔다. 예를 들어, 생성형 AI 기술의 발전은 지구 지능과 비즈니스 시뮬레이션 분야에서 새로운 설루션을 탄생시키고, 도메인 특화 언어 모델의 성장을 촉진하며, 더욱 고도화된 도구 개발로 이어질 것이다. 가트너가 제시하는 주요 기술 혁신 중 일부는 다음과 같다.     생성형 AI 기반 코드 아키텍처 : 자유 형식 텍스트 및 멀티미디어 입출력을 활용한 생성형 AI 설루션 시스템은 기존에 기업 애플리케이션에서 사용되던 사용자 인터페이스(UI)를 대체하고, 새로운 사용자 시나리오를 발굴할 것이다. 가트너는 2029년까지 기업 비즈니스 프로세스와 연계된 사용자 상호작용의 50% 이상이 대규모 언어 모델(LLM)을 이용해 기존 기업 애플리케이션의 UI 레이어를 우회할 것으로 전망했으며, 이는 현재 5% 미만에서 크게 증가한 수치다. 허위 정보 보안 : 허위 정보 보안은 기업이 직접 통제하지 않는 네트워크 외부에서 발생하는 위협에 초점을 맞춘 새로운 보안이다. 여기에는 딥페이크 탐지, 사칭 방지, 평판 보호 등 허위 정보로 인한 문제를 해결하는 다양한 기술이 포함된다. 이들 기술을 통해 기업은 신뢰할 수 있는 정보를 식별하고, 브랜드를 보호하며, 온라인에서의 존재감을 유지할 수 있다. 가트너는 허위 정보 보안을 위한 제품 및 서비스를 도입하는 기업이 2024년 5% 미만에서 2030년에는 절반 이상으로 증가할 것으로 예측했다. 지구 지능 : 지구 지능(Earth intelligence)은 위성, 항공, 지상 데이터를 AI로 분석함으로써 지구의 자산 및 활동을 모니터링하고 의사결정에 필요한 인사이트를 제공하는 기술이다. 가트너는 2028년까지 전 세계 주요 지구 표면 자산의 80%가 위성을 통해 실시간으로 파악될 것으로 전망했다. 지구 지능은 광범위한 적용 가능성으로 모든 산업과 기업에서 활용될 수 있다. 초기에는 국방 분야에서 가장 먼저 도입되었지만, 데이터 품질과 분석 기술의 발전에 힘입어 활용 영역이 빠르게 확대되고 있다. 현재 지구 지능 시장은 데이터 수집, 해석 및 분석, 산업별 인사이트 도출 기업으로 구성돼 있다. 가트너의 빌 레이(Bill Ray) 수석 VP 애널리스트는 “기술 리더는 선점 효과를 얻기 위해 12가지 혁신 기술을 활용할 수 있는 즉각적인 행동에 나서야 한다. 생성형 AI 기반 코드 아키텍처, 허위 정보 보안, 지구 지능과 같은 혁신적인 기술은 기업이 데이터 및 제품 제공 측면에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필요한 차별성을 제공할 것”이라고 전했다.

HP가 AI 기반의 비즈니스 노트북과 모바일 워크스테이션 등 차세대 기업용 PC 신제품을 국내 출시했다. HP는 변화하는 업무 환경 속에서 AI를 활용해 다양한 비즈니스 및 크리에이터들이 필요로 하는 생산성을 향상시키고 업무 혁신을 이끌겠다는 계획이다.   이번에 공개된 PC는 비즈니스용 엘리트북과 전문가를 위한 워크스테이션 제품으로 구성되며, AI 기반 업무 생산성과 고성능 전문 작업을 위한 차별화된 기능을 갖췄다. 엘리트북은 개인화된 AI 경험과 협업 최적화 기능을 중심으로, 이동이 잦은 비즈니스 리더가 언제 어디서든 몰입감 있는 업무 환경을 구현할 수 있도록 설계됐다. 워크스테이션 라인업은 고성능 연산과 대규모 언어 모델(LLM) 처리, 3D 설계 등 복잡한 작업에 최적화된 성능을 제공하며, 컴팩트한 폼팩터에서도 데스크톱 수준의 성능을 구현한다. HP는 이번에 최신 AI 기능을 탑재한 엘리트북(EliteBook) 라인업 2종을 선보였다. ‘HP 엘리트북 울트라 G1i 14인치(HP EliteBook Ultra G1i)’는 슬림한 디자인과 강력한 성능을 갖춰, 다양한 환경에서의 신속한 의사결정과 효율적인 협업을 지원한다. 이 제품은 AI 화상회의 설루션, 스튜디오급 녹음 기능, 9MP 카메라를 탑재하며 각각의 사용자 환경에 최적화된 기능을 제공해 업무 생산성을 더욱 높일 수 있도록 했다. 또한, 120Hz 3K OLED 디스플레이와 대형 햅틱 트랙패드로 몰입감 있는 사용자 경험을 구현한다. ‘HP 엘리트북 X 플립 G1i 14인치(HP EliteBook X Flip G1i)’는 이동이 잦은 직장인을 위한 모델로, 다양한 업무 환경에 대응할 수 있는 유연성과 성능을 갖췄다. 특히 발열과 소음 제어 기능을 갖춰 언제 어디서나 안정적인 생산성을 유지할 수 있도록 설계됐다. X 플립 모델은 노트북, 태블릿, 텐트 모드로 손쉽게 전환돼 사용자의 작업 목적에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있다. ‘HP 충전식 액티브 펜(HP Rechargeable Active Pen)’을 함께 사용하면 정교한 필기도 가능해 다양한 업무 방식을 지원한다.   ▲ HP 엘리트북 X 플립 G1i 14인치   또한, HP는 전문가용 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max PRO) 프로세서를 탑재한 모바일 워크스테이션 2종도 공개했다. 라이젠 AI 맥스 프로세서를 탑재한 HP 워크스테이션 신제품은 3D 설계, 고사양 그래픽 작업이 필요한 프로젝트 렌더링, 로컬 대규모 언어 모델(LLM) 작업을 동시에 수행 가능할 정도로 높은 성능을 제공한다. ‘HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)’는 14인치 모바일 워크스테이션으로, 이동 중에도 성능 제약 없이 다양한 업무를 수행하도록 고안됐다. 초박형·초경량 디자인에 더해 긴 배터리 수명, 차세대 AI PC 기능, 프라이버시 보호 기능까지 갖춰 다양한 환경에서 사용자가 동일한 작업 효율을 낼 수 있도록 돕는다. 16코어 CPU, 독립형 그래픽 수준의 통합 GPU, 최대 128GB의 통합 메모리 아키텍처를 제공하며, 최대 96GB를 GPU 전용으로 할당 가능하다. ‘HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)’는 미니 워크스테이션으로, 전문가용 작업 환경에 요구되는 고사양 컴퓨팅 성능과 공간 효율성을 갖췄다. 최대 128GB까지 확장 가능한 통합 메모리 아키텍처를 탑재해 GPU 전용으로 최대 96GB까지 할당 가능하다. 내부 전원 공급 장치에 더해 콤팩트한 디자인과 유연한 설치 옵션을 갖춰 책상 위·아래, 모니터 뒤 등 어디에나 깔끔하게 배치 가능하며 성능, 관리 용이성, 보안을 모두 갖춘 고밀도 랙 마운트 설루션에도 적합하다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a   한편, 이번에 공개된 모든 신제품은 CES 2025 혁신상을 수상한 AI 설루션 ‘HP AI 컴패니언(HP AI Companion)’을 기본 탑재해, 사용자가 개인화된 환경에서 문서를 요약하고 빠른 의사 결정에 도움을 받을 수 있다. 뿐만 아니라 통합 보안 설루션 ‘HP 울프 시큐리티(Wolf Security)’의 인텔리전스 기능도 갖춰, 사이버 위협으로부터 엔드포인트 전반의 보안을 유지해준다. 이 밖에도 HP는 AI 기술 발전에 따라 정교해지는 사이버 보안 위협에 대응하기 위해 최신 위협 인사이트 보고서를 바탕으로 선제적 대응 체계를 강화하는 등, 기업들이 안정적인 작업 환경을 조성할 수 있도록 지속적으로 노력하고 있다. HP 코리아의 김대환 대표는 “AI와 자동화 기술, 업무 환경의 급격한 변화 속에서 HP가 주목하는 것은 단연 ‘미래의 업무(Future of Work)’ 방식이다. 단순한 기술 판매를 넘어, 고객들이 실제 업무 현장에서 AI 기반 설루션의 도움을 체감할 수 있도록 하는 것이 HP의 궁극적인 목표”라고 밝혔다. 또한 “HP는 그간 PC 산업을 선도해 온 기술 리더십을 바탕으로 변모하는 시대에 또 한 번의 지평을 열어 갈 것”이라며 AI PC 시대를 향한 의지를 전했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 수 있다.   ■ 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   그림 1. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’   개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다.   실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-LLM-addin   라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다.   1. 블렌더 다운로드 : blender.org   2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download   3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4   4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy openai ollama   블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy openai ollama   코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel): 　bl_label = "AI Model Selector" 　bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel" 　bl_space_type = 'VIEW_3D' 　bl_region_type = 'UI' 　bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model" 　def draw(self, context): 　　layout = self.layout 　　layout.label(text="Select Model:") 　　layout.prop(context.scene, "ai_model", text="") 　　layout.label(text="User Prompt:") 　　layout.prop(context.scene, "user_prompt", text="") 　　layout.operator("object.submit_prompt", text="Submit")     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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

슈나이더 일렉트릭이 AI 기술 발전에 따른 데이터 센터의 에너지 수요 증가와 열 관리 문제에 효과적으로 대응하기 위해 쿨링 시스템 혁신을 가속화하고 있다고 전했다. 최근 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM) 등 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 센터의 전력 소비는 빠르게 증가하고 있다. 특히, AI 기반의 쿼리는 기존 인터넷 검색에 비해 최대 10배 이상의 전력을 소모하며, 이로 인해 발생하는 열은 데이터 센터의 안정성과 효율성을 위협하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 환경 변화에 발맞춰, 2024년 액체 냉각 및 열 관리 설루션 전문 기업인 모티브에어(Motivair)를 인수하여 액체 냉각(liquid cooling)을 포함한 첨단 쿨링 기술 포트폴리오를 확대하고 있다. 액체 냉각은 열 전도성이 뛰어나 기존 공랭 방식보다 뛰어난 냉각 효율을 제공하며, AI 및 고밀도 서버 운용 환경에서 필수적인 설루션으로 주목받고 있다.     뿐만 아니라, 슈나이더 일렉트릭은 공기와 액체를 결합한 하이브리드 쿨링 설루션을 통해 다양한 워크로드에 최적화된 쿨링 환경을 제공하고 있다. 이러한 설루션은 핫스팟을 예방하고, 냉각 에너지 소비를 최소화하여 데이터 센터의 전체적인 운영 효율을 높인다. 데이터 센터의 열을 지역 사회에 재활용하는 노력도 확대되고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 폐열 활용 기술과 연계해 지속가능한 열 관리 방안을 모색하며, 전 세계 데이터 센터가 지역 난방, 스마트팜 등으로 연결되는 순환형 에너지 생태계로 진화할 수 있도록 지원하고 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 이창호 팀장은 “AI 시대를 맞아 데이터 센터의 쿨링 시스템은 단순한 냉방을 넘어 지속가능성과 에너지 효율, 운영 안정성까지 포괄하는 전략적 요소가 되고 있다”면서, “슈나이더 일렉트릭은 앞으로도 고성능 AI 워크로드에 최적화된 냉각 설루션을 제공하고, 에너지 전환과 디지털화를 아우르는 데이터 센터 설루션을 통해 지속가능한 디지털 인프라 구축에 기여해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

  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.

알테어가 3월 21일 서울 과학기술회관에서 ‘2025 AI 워크숍’을 진행했다고 전했다. 이번 워크숍에는 300여 명의 제조업체 실무진과 산업 전문가가 참석해 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI, AI 에이전트 등 최신 기술의 실무 적용 방안을 공유했다.   행사는 한국알테어 김도하 지사장의 개회사로 시작됐다. 이어 알테어의 우즈왈 파트나익 글로벌 전략 시니어 디렉터가 ‘AI 중심 엔지니어링에서의 엔지니어 역할 변화’를 주제로, AI가 엔지니어링 혁신의 핵심 요소로 자리매김하는 과정과 미래 대응 전략을 소개했다.   국내 제조업체의 구체적인 AI 활용 사례도 공유됐다. HD현대사이트솔루션은 ‘구조해석 결과 예측을 위한 피직스 AI와 AI 스튜디오의 활용 사례’를 발표하며, AI를 활용한 구조 해석 정확도 개선 방법을 설명했다. LG이노텍은 ‘인스파이어 폴리폼과 피직스 AI를 적용한 선형, 비선형, 접착제 도포 공정 해석 사례’를 통해, 디스플레이 제조 과정에서 중요한 접착제 도포 공정의 방대한 해석 데이터를 효과적으로 처리한 사례를 소개했다. 일진글로벌은 ‘휠 베어링 성능 예측을 위한 AI 스튜디오와 피직스 AI의 비교 검토’를 통해 AI 기반 예측 모델의 정확성과 효율성을 분석했다.   이어서 자동차, 제조, 전자 등 다양한 산업 분야의 적용 사례가 발표됐다. ▲현업 담당자를 위한 생성형 AI -sLLM(소형 언어 모델) 실전 사례 ▲지식 그래프와 생성형 AI를 활용한 차량 안전을 위한 그래프 지원 엔지니어링 ▲설계, 테스트, CAE 엔지니어를 위한 AI 기반 기술 대중화 ▲AI 기반 E-모터 전자기 해석 프로세스 제안 ▲ 제조업 AI를 위한 HPC 운영 전략 : 알테어원과 데이터 분석의 시너지 등이 포함됐다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “AI는 이제 현장에서 필수적인 핵심 기술이며, 효과적인 도입을 위해서는 산업별 맞춤형 전략이 필요하다”라며, “알테어는 국내 제조업체의 AI 도입과 경쟁력 강화를 지원하기 위해 세 번째 AI 워크숍을 개최했으며, 앞으로도 다양한 AI 설루션을 제공해 산업 혁신을 지속적으로 선도하겠다”고 전했다.