디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 인공지능이 우리 삶의 모든 면을 급격하게 변화시키고 있다. 혹자는 이것을 인공지능 전환(AI transformation 또는 AX)이라고 말한다. 그러나 실상은 그 이상이다. 디지털 전환(digital transformation : DX)이 본격적으로 시작한 것도 몇 년 되지 않았는데 다시 인공지능 전환이라니, 대부분 정보기술 분야의 이해당사자들은 당혹스럽다. 디지털 전환의 시대에 정보기술 분야에 일하는 사람들은 약간 안도했을 수도 있다. 이것은 정보화에서 디지털 기술의 심화가 디지털 전환으로 받아들였기 때문이다. 그러나 인공지능 전환은 조금 결이 다르다는 것을 느낄 것이다. 초기에는 빅데이터 분석(big data analytics)과 머신러닝은 연결고리가 있었다. 또한 CAD/CAM/CAE 분야와 시뮬레이션(simulation) 그리고 디지털 트윈(digital twin)도 연결고리가 있다. 이 모든 패러다임의 데이터 기반(datadriven)과 폐쇄형 시스템(closed system)이라는 패러다임을 공유한다. 다시 말해서 데이터 수집(data collection)이 중요하고 데이터 정의(data definition)가 핵심이다.  그러나 인간의 사고를 흉내내는 언어 중심의 인공지능에서 의사결정 구조에서 맥락(context)이 없는 데이터는 경직되고 의사결정에서 쓸모 없는 경우가 많다. 기업의 경쟁력은 더 이상 단순히 데이터를 ‘많이 보유’하는 데서 나오지 않는다. 핵심은 데이터를 어떻게 구조화하고, 어떻게 의미를 부여하며, 어떻게 의사결정으로 연결하느냐에 있다. 전통적 데이터 웨어하우스는 스타 스키마(star schema)와 스노우플레이크 모델을 중심으로 발전해 왔다. 이 구조는 대규모 분석을 가능하게 했지만, 급변하는 비즈니스 환경&MDAsh;규제 변화, 가격 정책 수정, 구독 모델 전환, AI 기반 실험&MDAsh;을 따라가기에는 점점 한계를 드러내고 있다.   그림 1. 온톨로지와 그래픽 데이터베이스   이제 기업은 고정된 테이블 중심 사고에서 벗어나, 시맨틱 그래프 기반 온톨로지(ontology)로 전환하고 있다. 이 전환을 가속하는 기술이 바로 LLM(Large Language Model : 대형 언어 모델)이다. 기존의 산업용 정보기술(industrial IT)은 마치 ‘콘크리트 신발’을 신고 달리는 것과 같다. 구조는 단단하지만, 방향 전환은 느리다. 온톨로지는 데이터를 ‘테이블’이 아니라 의미 있는 객체(object)로 본다. ‘고객’, ‘주문’, ‘제품’은 더 이상 테이블이 아니라 그래프의 노드다. 관계는 조인이 아니라 방향성 링크(directed edge)다. 이 접근은 그래프 데이터베이스 및 시맨틱 기술 발전과 맞물려, 현대 데이터 아키텍처의 핵심으로 자리잡고 있다. 이전에는 인공지능 프로젝트가 없거나 온톨로지, 디지털 스레드와 디지털 트윈, 그래프 데이터베이스(graph database)를 결합하려는 시도가 없던 것은 아니다. 다만 개발자, 담당자, 도메인 전문가는 너무 힘든 작업과 시간과 비용의 소모전이기 때문에 성공할 수 없는 방법론이었다. 단지 거대 방위산업 회사만이 가능했다. 그러나 LLM이 보편화되면서 이 모든 것이 가능해졌다. 이 패러다임은 온톨로지 기반 디지털 트윈(ontology based digital twin) 정보화이다. 복잡하게 들리지만, 현재 팔란티어라는 회사가 사용하고 있는 방법이다.   그림 2. 게임 체인저 LLM, 구축 비용의 혁신   새로운 온톨로지 디지털 트윈 정보기술의 패러다임의 비즈니스 혁신 효과는 다음과 같다.   의사결정 민첩성 규제 변경, 가격 정책 전환, 제품 피봇 시 노드와 링크만 추가하면 확장 가능   분석 부채 감소 기존 핸드크래프트 파이프라인 붕괴 문제 해소 데이터 팀은 유지보수가 아닌 가치 창출에 집중   데이터 민주화 현업 담당자가 직접 질문 : “지난달 프리미엄 사용자의 평균 구매 빈도는?” 엔지니어 도움 없이도 탐색 가능   비용 효율 스타트업 : 엔터프라이즈급 모델링 확보 대기업 : 스키마 드리프트 관리 자동화   그림 3. 온톨로지 패러다임 비교   전략적 시사점은 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순 기술 도입이 아니다. 이는 기업 운영 체계의 구조적 재설계다. 핵심은 데이터 → 의미 → 의사결정 연결 구조 구축, 인간과 AI의 역할 명확화, 온톨로지를 운영 자산으로 관리, 질의 기반 학습 구조 설계, 장기적 데이터 지능 축적 전략 수립이다.   그림 4. 디지털 트윈 정보 모델   결론적으로, 데이터 민주화에서 의사결정 민주화로 움직이면서 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순히 모델링 비용을 줄이는 도구가 아니다. 이는 의미 중심 데이터 구조, 자가 최적화 파이프라인, 복리적 지식 축적, 조직 전체의 분석 역량 확장을 가능하게 한다. 결국 이는 데이터 민주화 → 분석 민주화 → 의사결정 민주화로 이어지는 전환이다. 여기서 말하는 민주화는 책임지는 사람이 결정하고, 의사결정 과정을 투명하게 공유하는 과정을 의미한다. 설명되지 않는 인공지능 도움에 의한 의사 결정은 리스크가 크다. 앞으로의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유했는가가 아니라, 데이터를 얼마나 의미 있게 연결했는가에 달려 있다. 그리고 그 연결을 자동화하는 시대가 이미 시작되었다.   ■ 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.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2)   이번 호에서는 유연한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 다중 도메인 엔지니어링 시뮬레이션 제품으로 새롭게 출시된 심센터 X 어드밴스드(Simcenter X Advanced)와 히즈(HEEDS)에서 새로워진 부분에 대해서 살펴본다. 이 클라우드 기반 설루션은 모든 과제를 해결하고 성능 엔지니어링의 힘을 발휘할 수 있도록 지원한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 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 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   효율적인 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 활용의 필요성 엔지니어링 시뮬레이션은 제품 개발을 간소화하고 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하는 효율적인 방법을 제공한다. 그러나 다음과 같은 수많은 과제로 인해 시뮬레이션 소프트웨어 투자 효과를 극대화하지 못할 수 있다.   그림 1   라이선스 활용도 저하 : 데스크톱 소프트웨어에 대한 IT 지출의 활용도 저하나 낭비는 상당한 비용 요인이다. 이는 항상 가동 가능한 접근성과 유연한 사용을 위한 라이선싱 모델을 보장하는 배포 방법이 필요함을 의미한다. 시뮬레이션 비즈니스 사례 변화 : 오늘날 시뮬레이션의 핵심 가치 창출 요소는 시장 출시 기간 단축이다. 이는 시뮬레이션 프로세스 체인의 모든 요소를 가속화하여 시뮬레이션 처리량을 극대화해야 함을 의미한다. 복잡성의 폭발적 증가 : 하이테크 기업 관계자들은 제품 복잡성을 주요 과제로 꼽는다. 이러한 제품 복잡성은 엔지니어링 분야 간 장벽을 허물고 효과적이며 추적 가능한 협업을 촉진해야 할 필요성으로 이어진다. 이와 같은 이유로 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 배포 및 활용 효율성을 극대화해야 한다. 이러한 경쟁력을 유지하려면 특히 다음과 같은 문제를 해결해야 한다. 배포, 라이선스 및 사용자 관리의 복잡성을 어떻게 줄일 수 있을까? 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 최적 활용을 어떻게 보장할 수 있을까? 엔지니어의 생산성을 극대화하기 위해 시뮬레이션 도구를 어떻게 제공할 수 있을까? 복잡한 제품을 다루고 디지털 스레드의 힘을 발휘하기 위해 엔지니어링 부서 간 장벽을 어떻게 허물 수 있을까? 심센터 X 제품을 IT 담당자 입장에서 살펴 보면, 간단하고 유연하며 관리하기 쉬운 라이선싱 모델을 통해 IT 소유 비용을 절감하고 소프트웨어 라이선스를 최대한 활용할 수 있고, 중앙 집중식 관리 콘솔을 활용하여 통합 클라우드 권한 부여를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 사용자를 신속하고 쉽게 온보딩함으로써 소프트웨어 배포를 간소화하고 효율화할 수 있다. 해석 엔지니어 또는 CAE 팀 책임자의 입장에서는 AI 기술과 다중 물리 해석 협업, 내장형 데이터 관리로 생산성을 높일 수 있고, 주요 엔지니어링 시뮬레이션 분야(예 : 전산 유체 역학, 기계, 시스템 시뮬레이션, 다학제 설계 분석 및 최적화) 전반에 걸쳐 온디맨드 기능을 간편하게 언제 어디서나 이용할 수 있다.   그림 2   심센터 X는 산업 소프트웨어의 대규모 생태계에 통합된 설루션으로서 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 핵심 구성 요소로, 고객의 디지털화 여정을 가속화하는 촉매제 역할을 담당한다. 동시에 지멘스는 클라우드와 SaaS가 미래의 보편적인 사용 환경으로 전환될 것으로 판단하여 지멘스의 모든 포트폴리오를 빠르게 클라우드로 이전하고 있다. 이미 심센터 X는 지멘스 엑셀러레이터 SaaS 생태계의 핵심 구성 요소로 자리매김하며, NX X, 팀센터 X(Teamcenter X) 등 다양한 DISW 제품군과 함께 제공될 예정이다. 이러한 전략적 통합은 지멘스의 포괄적인 디지털 스레드 비전을 실현하기 위한 것으로, 모든 제품군에 걸쳐 원활하고 일관된 사용자 경험과 IT 팀을 위한 효율적인 라이선스 관리를 보장한다.   모든 것을 위한 단일 플랫폼 : 심센터 X와 지멘스 엑셀러레이터의 중앙 집중식 클라우드 라이선싱 다양한 엔지니어링 소프트웨어에 대한 라이선스 관리는 IT 팀에게 상당한 도전과 노력을 요구한다. 라이선스 서버 구성은 복잡해지고, 온프레미스 라이선스 배포는 오랜 시간이 소요되며, ‘익명’ 사용자 프로필로 인한 사용자 관리가 어렵다. 이 모든 것은 IT 부담을 최소화하고 라이선스 활용도를 최적화함으로써 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 투자 수익률(ROI)을 극대화하려는 목표 달성에 위험 요소가 된다. 좋은 소식은 심센터 X가 라이선스 관리를 간편하게 만든다는 점이다. 지멘스가 호스팅하고 소유하는 클라우드 기반 권한 부여 및 라이선스 관리 시스템을 통해, 심센터 X는 IT 관리자와 최종 사용자 모두에게 제품 사용 및 배포를 단순화시킬 수 있다. 새로운 라이선스를 기다리는 일은 이제 과거의 일이 되었다. 라이선스 관리자가 라이선스 파일을 생성, 검증 및 전송하는 번거로운 과정과 고객이 라이선스 서버를 설치 및 설정하는 과정은 이제 옛날 이야기다. IT 관리자가 지멘스 엑셀러레이터 어드민 콘솔(Siemens Xcelerator Admin Console)이라는 단일 통합 시스템을 통해 지멘스 엑셀러레이터 전반의 모든 제품을 관리할 수 있도록 한다. 라이선스의 사용도 특정 국가나 사무실에 국한된 것이 아니라, 전 세계 어디에서든 사용을 위해 할당할 수 있다. 더불어서 가격 책정 체계도 대폭 간소화되었다.   다분야 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화를 간편하게 전산 유체 역학(CFD)부터 기계 및 시스템 시뮬레이션을 거쳐 다분야 설계 해석 및 최적화(MDAO)에 이르기까지, 심센터 X 어드밴스드는 엔지니어와 엔지니어링 팀이 다분야 시뮬레이션 및 최적화를 원활하게 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  본지에서는 CAD/PLM/CAE/AEC 등 부문의 주요 업체를 대상으로 설문조사와 인터뷰를 통해 지난 해 엔지니어링 소프트웨어 분야의 동향과 올해 전망을 조사했다. 2026년은 통상 질서 변화와 인공지능(AI) 투자 확대로 산업 구조 재편이 본격화되는 전환점이 될 것으로 보인다. 제조 및 건설 산업은 단순 자동화를 넘어 스스로 판단하고 제어하는 ‘자율화’ 단계로 진입하고 있으며, 엔지니어링 소프트웨어는 이를 현실로 만드는 핵심 도구로 자리 잡았다. 엔지니어링 소프트웨어 시장은 기계/전자 설계–해석–제조–프로세스 관리 등이 통합되는 플랫폼 경쟁으로 재편되고 있다. 글로벌 기업들은 대규모 인수합병으로 AI 기반의 풀 스택 설루션을 확보하는 모습이다. 한편, 물리 법칙을 학습하는 피지컬 AI와 디지털 트윈을 결합해 가상과 현실의 경계를 허무는 ‘자율 엔지니어링’의 시대가 본격화될 것으로 보고, 이에 대한 준비를 진행 중이다.   캐드앤그래픽스 시장조사는 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장의 흐름을 공유하고 나아갈 바를 진단해 나가는 도구로 평가를 받고 있으며, 앞으로도 많은 협조를 부탁드린다. 본지에서는 MDA, PDM, CAE, AEC 등 부문의 주요 업체를 대상으로 설문조사와 인터뷰를 통해 지난 해 시장 동향과 올해 전망에 대해 조사하고 있다. 설문조사 대상 업체는 소프트웨어 독점 혹은 공동 공급사 및 개발사로 한정해 각 분야별로 국내 소프트웨어 시장 동향을 파악하고자 했다.   Part 1. 2026년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part 4. AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 오토데스크코리아 오찬주 대표 PTC코리아 김도균 대표   ■ 총 29 페이지   ■ 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여   팔핑거(PALFINGER)는 유니티 엔진을 활용해 인터랙티브 크레인 시각화 및 비교 도구인 팔쇼(PALSHOW)를 개발해 영업 및 마케팅을 위한 3D 협업, 실시간 시뮬레이션 및 시각화 등에 활용하고 있다. 유니티의 기술은 크레인의 구성과 성능을 시각화하고 비교하는 방식을 재정의함으로써, 팔핑거가 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     팔핑거는 혁신적인 크레인 및 리프팅 설루션을 전문으로 하는 기술 및 기계 공학 분야의 기업이다. 1만 2350명 이상의 직원, 30개 제조 시설, 그리고 전 세계적인 판매 및 서비스 네트워크를 보유한 팔핑거는 건설 및 운송부터 해상 및 해양 분야에 이르기까지 다양한 산업 전반에서 효율과 안전성을 높이는 첨단 장비를 제공한다. 팔핑거는 로더 크레인 분야의 글로벌 기업이자 목재 및 재활용 크레인, 후크리프트, 트럭 장착형 지게차, 접근 플랫폼 분야의 주요 제조업체이다. 유럽에서는 철도 시스템 및 교량 검사 장비 분야에서도 첨단 기술을 제공하고 있으며, 팔핑거 마린은 해상 부문의 갑판 장비 및 취급 설루션 분야에서 활약하고 있다. 팔핑거는 디지털 전환 여정을 지속하면서 실시간 3D 시뮬레이션, 클라우드 컴퓨팅, 자동화 같은 첨단 기술을 활용해 고객 경험을 높이고 가치 사슬 전반에 걸쳐 운영을 효율화하고 있다.   ▲ 작동 중인 크레인(출처 : 팔핑거)   팔쇼의 가치 : 한눈에 보는 영향 유니티에 기반해 팔핑거가 개발한 팔쇼 애플리케이션은 크레인 동작의 시각화, 비교 및 전달 방식을 변화시켜 접근성, 효율 및 사용자 경험 측면에서 측정 가능한 성과를 제공한다. 매월 600명 이상의 활성 유저를 보유하고 있으며, 여기에는 전 세계 영업팀, 유통업체 및 운영자가 포함된다. 1만 2300개 이상의 크레인 모델과 변형 모델을 시뮬레이션 및 비교에 활용 가능 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포)를 통해 3주마다 새로운 버전을 출시 700여 개의 자동화된 테스트와 90%의 코드 커버리지(code coverage) 모든 최신 웹 브라우저를 통해 실시간 크레인 데이터에 즉시 접근 가능 분 단위가 아닌 초 단위로 크레인 구성과 리프팅 용량을 확인할 수 있어 시간을 절감 기술적 전문 지식 없이도 유저가 크레인의 작업 반경, 안정성 및 변형을 시각화할 수 있는 매끄럽고 직관적인 인터페이스 문서화, 규정 준수 및 고객 커뮤니케이션을 위한 간편한 내보내기 옵션(SVG 또는 PDF) 데이터 기반의 신속한 대화로 고객 참여도와 판매 자신감을 강화   ▲ 크레인 비교 및 적재 용량 분석(출처 : 팔핑거)   복잡한 크레인 데이터를 단순하고 시각적이며 접근 가능하게 만들기 팔핑거의 영업 및 유통 팀은 고객에게 크레인의 복잡한 기계 구조와 리프팅 동작을 보다 간편하게 보여줄 방법이 필요했다. 이전에는 팔쇼의 기능이 대형 데스크톱 애플리케이션 내에 포함되어 복잡한 설치, 로컬 데이터베이스 동기화, 잦은 업데이트가 필요했으며, 이는 단순히 크레인 움직임을 시각화하기만 원하는 유저에게 장벽을 조성했다. 이러한 과제를 극복하기 위해 팔핑거는 팔쇼를 웹 기반의 직관적이고 즉시 접근 가능한 설루션으로 개발했다. 팔쇼의 목표는 최신 브라우저에서 실행되는 실시간 상호작용 경험을 제공하여, 고객과 영업 팀이 소프트웨어 설치나 기술적 전문성 없이도 크레인 구성을 신속하고 자신 있게 탐색할 수 있도록 하는 것이었다.   ▲ 리프팅 용량 분석(출처 : 팔핑거)   팔쇼의 확장 가능한 웹 기반 유니티 기술 스택 내부 팔핑거는 유니티의 실시간 3D 엔진을 활용해 크레인 동작을 정확성, 속도, 시각적 선명도로 시뮬레이션하는 팔쇼를 구축했다. 팔쇼의 모든 기능은 웹 브라우저 내에서 직접 접근 가능하다. 이 애플리케이션은 크레인을 도식화된 측면도로 표시하여 유저가 작업 반경, 적재 용량, 안정성, 위치 조정 및 변형을 실시간으로 동적으로 탐색할 수 있도록 한다. 팔핑거의 내부 계산 프레임워크를 유니티와 통합함으로써, 개발 팀은 정밀한 물리 기반 계산과 직관적인 시각화를 결합할 수 있었다. 이를 통해 복잡한 기계 데이터를 빠르고 상호작용적이며 이해하기 쉬운 경험으로 전환했다.   ▲ 유니티 에디터에서 실행 중인 팔쇼 애플리케이션   유니티 웹GL(Unity WebGL)은 이 경험을 온라인으로 구현하는 핵심 역할을 수행하며, 로컬 설치나 대용량 다운로드 없이도 부드러운 성능을 제공한다. 새로운 기능과 개선 사항은 자동화된 CI/CD 파이프라인을 통해 지속적으로 배포되므로, 유저들은 항상 최신 버전으로 작업하게 된다. 이는 기존의 데스크톱 기반 접근 방식과는 크게 달라진 점이다. 앵귤러와 애저(Azure) 클라우드의 배포 및 플랫폼 통합 지원을 통해 팔쇼는 팔핑거의 팔데스크(PALDESK) 생태계에 원활하게 연결되며, 구성–가격–견적(configure–price–quote) 및 작업 플래너(job planner)와 같은 애플리케이션과 함께 작동한다. 팔핑거의 헤수스 곤살레스 로드리게스(Jesús González Rodríguez) 수석 소프트웨어 엔지니어는 “현재는 웹GL로만 내보내지만, 유니티의 멀티 플랫폼 기능과 내장 테스트 도구는 정말 훌륭하다. 파이프라인에서 종단 간 테스트를 실행하면 품질 보증이 쉬워진다”고 전했다.   ▲ 유니티 에디터에서 실행 중인 팔쇼 애플리케이션   팔쇼에 사용된 유니티 기술 브라우저 기반 렌더링 및 배포를 위한 유니티 웹GL 빌드 파이프라인 크레인 움직임, 도달률 및 구성 요소 형상을 시각화하기 위한 선 및 메시 렌더러 유니티 테스트 프레임워크 + 약 700개의 자동화된 테스트로 CI/CD를 지원하며 약 90%의 코드 커버리지를 달성 애저 데브옵스(Azure DevOps)용 유니티 도구로 지속적인 통합 및 배포를 지원 유니티용 누겟(NuGet)으로 효율적인 패키지 및 종속성 관리 팔핑거가 2D 도면을 3D로 변환하는 방식을 탐구하는 프로그램 기반 메시 생성 웹 환경에서 정확한 물리 시뮬레이션을 위한 실시간 백엔드 계산 통합   ▲ 팔쇼에서 크레인 검색(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼 애저 데브옵스 빌드 파이프라인을 유니티 자동화 작업으로 구현   유니티의 유연성 덕분에 팔핑거는 요구사항이 변화함에 따라 설루션을 신속하게 반복하고 확장할 수 있었다. 이 엔진은 신속한 프로토타이핑을 지원하여, 제품이 성장함에 따라 소프트웨어 팀이 CAD 기반 워크플로, 3D 메시 압출 및 새로운 시각화 모드를 실험할 수 있도록 한다. 또한 중요한 것은, 팔핑거가 인재를 유치하고 육성하는 데 유니티가 도움을 준다는 점이다. 팔쇼는 특히 게임, UI(사용자 인터페이스) 또는 닷넷(.NET) 배경의 개발자가 접근하기 쉬운 도구 덕분에 아이디어가 신속하게 작동하는 기능으로 전환되는 플랫폼이 되었다. 팔핑거는 정기적으로 학생 및 인턴과 협력하여 새로운 개념 증명(PoC) 및 프로토타입을 탐구함으로써 숙련된 유니티 인재 풀을 강화하고 있다. 로드리게스 수석 엔지니어는 “유니티로 작업해 보면 이 엔진이 얼마나 유연한지 알 수 있다. 게임을 구동하는 동일한 환경으로 복잡한 산업용 애플리케이션도 손쉽고 효율적으로 구동할 수 있다. 닷넷에 대한 지식과 비디오 게임 및 UI 상호작용에 대한 열정을 우리 제품에 결합할 수 있었다”고 말했다.   ▲ 애플리케이션 코드 커버리지 요약(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼의 크레인 구성(출처 : 팔핑거)   더 빠른 의사 결정과 더 확신 있는 고객 대화 촉진 팔쇼는 팔핑거의 영업 생태계 전반에서 필수 도구로 빠르게 자리 잡았으며, 내부 팀, 유통업체 및 운영자가 크레인 구성을 실시간으로 검증할 수 있도록 지원한다. 데스크톱 설치나 대규모 데이터베이스 동기화를 거칠 필요 없이, 사용자는 브라우저를 열어 다양한 크레인 모델이 하중 하에서 어떻게 작동하는지 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 준비 시간이 몇 분에서 몇 초로 단축된다. 이 애플리케이션은 직관적인 작업 흐름을 지원해 전문적인 기술 지식이 필요하지 않게 됐다. 사용자는 단순히 크레인을 선택하고 도면에 목표 위치를 설정하면 즉시 적재 용량, 도달률 및 안정성에 대한 피드백을 받는다. 복잡한 기계적 계산이 깔끔한 시각적 경험으로 전환되어, 수십만 유로에 달하는 크레인이 현장에 도착하기 훨씬 전에 그 성능을 고객이 이해할 수 있도록 돕는다. 팔핑거의 기술 소프트웨어 애플리케이션 부문 책임자인 크리스티안 페르슐(Christian Perschl)은 “복잡한 프로그램을 설치하는 데 더 이상 관리자 권한이 필요하지 않다”고 설명했다. 이 웹 도구는 여러 플랫폼에서 실행되며 테슬라 인포테인먼트 시스템에서도 작동한다. 작업 플래너 환경 내에서 팔쇼는 한 걸음 더 나아간다. 유저는 환경 조건을 시뮬레이션하고, 안정성을 확인하며, 장애물을 그려 리프트 작업 중 발생할 수 있는 잠재적 충돌을 예측할 수 있다. 이러한 통찰력은 위험을 줄이고, 계획을 간소화하며, 규정 준수를 보장하는 데 도움이 된다. 특히 작업 전 시뮬레이션이 의무화된 지역 및 도시에서 더욱 그러하다. PDF 또는 SVG로 내보내기 옵션은 최소한의 노력으로 문서화, 리포트 및 고객 승인을 지원한다. 팔쇼는 실시간 3D 시각화와 지속적 배포, 확장 가능한 브라우저 기반 아키텍처를 결합하여 팔핑거의 디지털 영업 경험을 강화했다. 이를 통해 의사소통을 가속화하고 의사 결정의 확신을 높였으며, 복잡성이 걸림돌이 되었던 부분에 명확성을 제공함으로써 팀의 업무 수행을 지원한다. 페르슐은 “동적 리프팅 용량 다이어그램이 포함된 이 프로그램은 글로벌 영업 팀이 고객과의 회의에서 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 차량 관리자가 크레인 운전자를 교육하여 당사의 우수한 제품을 최대한 활용할 수 있도록 하는 데에도 활용될 수 있다”고 설명했다.   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 크레인 구성(출처 : 팔핑거)   팔핑거의 확장되는 디지털 세계에서 다음은 무엇인가 팔핑거의 소프트웨어 개발 팀은 공간 계획, 크레인 위치 지정 및 현장 시나리오 검증을 더욱 향상시키기 위해 구글 맵스 통합 및 탑뷰 상호작용 기능을 계획하며 팔쇼 경험을 지속적으로 발전시키고 있다. 차세대 팔쇼는 기술 간 복잡성을 줄이고 작업 흐름의 유연성을 개선함으로써, 리프트 전 계획 수립과 고객 논의 과정에서 더욱 명확한 방향성을 제시할 것이다. 기능적 진화를 넘어, 팔핑거는 더 깊은 차원의 3D 미래를 목표로 삼고 있다. 이 여정에서 유니티는 핵심 역할을 수행한다. 팀은 2D 그래픽을 가벼운 3D 메시로 변환하는 것부터 더 몰입감 있는 디지털 표현을 위한 CAD 기반 지오메트리 실험에 이르기까지 새로운 시각화 접근법을 탐구한다. 이러한 노력은 팔핑거가 시각화를 단순한 부가 기능이 아닌 중장비의 구성, 이해, 판매 및 운영 방식의 핵심 요소로 만들겠다는 야망을 반영한다. 팔핑거의 소프트웨어 개발자이면서 유니티 전문가인 토마시 오니시크(Tomasz Oniśk)는 “팔핑거에서는 3D를 전략적 주제로 간주한다. 유니티는 복잡한 데이터를 시각화하고 팀과 고객에게 생생하게 전달하는 새로운 방법을 탐구하는 데 도움을 준다”고 전했다.   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 리프팅 분석(출처 : 팔핑거)   ▲ 팔쇼 PK 880 TEC 크레인 제어 장치(출처 : 팔핑거)   팔핑거의 미래 전략에 명시된 바와 같이, 이 회사는 혁신, 디지털화 및 실시간 데이터 경험을 통해 리프팅 설루션의 미래를 선도해 나가고 있다. 이를 통해 고객에게 작업의 안전성, 속도 및 예측 가능성을 높이는 도구를 제공함으로써 고객 역량을 강화하고 있다. 팔쇼는 그 방향을 향한 초기 이정표이며, 그 진화는 더 광범위한 변혁을 예고한다. 고급 시뮬레이션이 전문적인 작업 흐름이 아닌 일상적인 역량이 되는 변혁이다. 유니티를 기반으로 팔핑거는 단순한 애플리케이션을 넘어, 차세대 지능형 리프팅을 위해 설계된 확장 가능한 디지털 생태계를 창조하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18　THEME. 2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사 Part 1. 2026년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part 4. AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 오토데스크코리아 오찬주 대표 PTC코리아 김도균 대표   Infoworld   Editorial 17　화면 밖으로 나온 AI, 거품론을 잠재울 실체   Case Study 47　인터랙티브 크레인 시각화 앱을 구축한 팔핑거　실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여 52　게임으로 이어진 ‘킬 빌’의 다음 이야기　언리얼 엔진을 통해 시네마틱 경험으로 탄생한 복수극   New Products 55　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 박정은　AI 엔지니어가 살펴본 모바일 워크스테이션의 새로운 기준 60　3D 형상 분석과 사용자 행동 학습으로 제조 의사결정 지원　엠피니티 66　이달의 신제품   Focus 63　모두솔루션, “지스타캐드 중심의 CAD 플랫폼 확장과 파트너 상생 강화 추진”   Column 74　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 온톨로지와 디지털 동료 76　트렌드에서 얻은 것 No. 27 / 류용효　CES 2026, 혁신가들의 등장   On Air 80　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2026 엔지니어링 산업의 대전환 : AX와 피지컬 AI가 주도하는 미래   69　News 72　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　팔코DB와 LLM을 활용한 그래프 모델 BIM 기반 AI 에이전트 개발 85　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (11) / 최하얀　아레스 쿠도–온쉐이프 통합이 만들어낸 클라우드 CAD 워크플로의 진화 88　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (3) / 최영석　상세도 작성기, 스마트 공차   Mechanical 92　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (7) / 박수민　중립 파일 솔리드화하기(IDD)   PLM 98　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11) / 정유선　3D익스피리언스 플랫폼 기반의 환경 전 과정 평가 설루션 소개   Analysis 100　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2) / 이종학　심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 안지수　플루언트 웹 UI를 활용한 효율적인 파이플루언트 코드 생성 방법 108　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　케이던스–엔비디아–솔라 터빈즈의 AI 물리 기반 협력 110　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (4) / 오재응　기반 아키텍처를 통한 시스템 이해 및 해석     2026-2-2025from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

  스마트건설 디지털 플랫폼은 건설장비 자동화, 도로구조물 설계-시공 자동화, 건설 안전 등 건설과 관련된 다양한 기술과 데이터를 연계하고, 클라우드 기반의 플랫폼 운영을 통해 사용자가 언제, 어디서든 데이터 및 서비스를 활용할 수 있는 환경 제공   등록 : 2025. 6. 형식 : pdf 24 page 제작 : 한국도로공사, 스마트건설사업단 https://smart-construction.kr/posts/5/998?menuId=29

디자인센터 솔리드 엣지, 브랜드 통합과 AI로 제품 설계 효율 높인다   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 솔리드 엣지의 2026 버전을 내놓으면서 ‘디자인센터 솔리드 엣지’로 제품명을 바꾸었다. 솔리드 엣지와 NX 등 제품 설계를 위한 CAD 제품군을 ‘디자인센터(Designcenter)’ 브랜드로 통합한 데 따른 것으로 보인다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장은 이런 변화가 자사의 설계 도구를 하나의 생태계로 통합하고, 전체 제품 개발 과정에서 협업과 효율을 강화하기 위한 것이라고 설명했다. ■ 정수진 편집장     달라진 제품 이름에는 어떤 의미가 있는지 ‘솔리드 엣지’가 ‘디자인센터 솔리드 엣지’로 바뀐 것은 기업이 데스크톱과 클라우드를 아우르는 하이브리드 설계 환경으로 원활하게 전환할 수 있도록 지원하겠다는 지멘스의 의지를 반영한다. 대기업과 스타트업을 비롯한 제조업체들은 분산된 기업을 운영하는 경우가 많으며, 플랫폼 전반에서 일관된 도구를 필요로 한다. 솔리드 엣지를 NX와 함께 디자인센터(Designcenter) 제품군에 포함시킴으로써, 지멘스는 고객이 장기적인 안정성과 호환성, 기업의 성장에 따라 확장 가능한 시스템을 제공받을 수 있다는 점을 명확히 하고 있다. 새로운 제품명인 ‘디자인센터 솔리드 엣지’와 ‘디자인센터 NX’는 이러한 사실을 강조한다. 지멘스는 고객이 익숙하게 사용해 온 기능이 계속 유지된다는 확신을 주는 동시에, 고객이 보다 광범위하고 통합된 포트폴리오를 활용할 수 있다는 메시지를 전달하고자 한다. 여기서 핵심은 연속성과 명확한 미래 방향성을 제시하는 데 있다.   이름이 바뀐 것 외에 이번 버전의 실질적인 변화가 있다면 브랜딩 이외에도 디자인센터 솔리드 엣지 2026은 여러 향상된 기능을 제공한다. AI 지원 워크플로, 큰 폭의 사용성 개선, 클라우드 통합 강화와 함께 고객이 제안한 500여 개 이상의 개선 사항이 포함됐다. 이는 지속적인 발전에 대한 지멘스의 의지를 보여주며, 이러한 변화는 엔지니어들이 실제 업무 현장에서 작업하는 방식을 세심하게 이해한 덕에 가능했던 것이다. 이번 버전은 워크플로를 간소화하는 AI 기반 자동화에 초점을 맞췄다. 예를 들어, 마그네틱 스냅 어셈블리(Magnetic Snap Assembly)와 같은 기능은 부품 배치를 크게 가속화해 클릭 수를 줄이고 조립 생성 속도를 높인다. 또한 자동 2D 도면 생성 기능을 개선해, 번거로운 작업이 효율적이고 자동화된 프로세스로 전환되도록 했다. 이러한 AI 기능은 AI 코파일럿(AI Copilot)을 통한 앱 내 가이드 제공에도 적용된다. AI 코파일럿은 지능형 어시스턴트 역할을 하면서 맥락 기반 도움을 제공하고, 애플리케이션 내에서 직접 질문에 답할 수 있다. 또한, 부품과 판금 설계와 같은 핵심 영역에서도 큰 개선이 이뤄졌다. 다중 에지 플랜지(flange) 다듬기와 자동 탭(tab), 슬롯(slot) 명령과 같은 기능이 도입돼 제조 가능성을 직접적으로 향상시켰다. 아울러 어두운 테마(Dark Theme)과 워크스루(Walkthrough) 명령이 도입돼 사용자 경험이 개선됐으며, 몰입감 있는 설계 검토가 가능해졌다. 이는 소소한 조정이 아니며, 생산성을 높이고 엔지니어가 창의적인 문제 해결에 더 집중할 수 있도록 하는 근본적인 개선이다.   향후 디자인센터 브랜드 내 제품군의 변화 가능성은 디자인센터는 디자인센터 솔리드 엣지와 디자인센터 NX를 포함한 강력한 설계 도구를 하나의 통합된 생태계로 묶는다. 이는 지멘스가 보다 높은 수준의 통합과 공동 발전을 위해 적극적으로 노력하고 있음을 보여준다. 한편 지멘스는 파라솔리드(Parasolid) 커널과 같은 공통 기술을 활용하고 AI, 클라우드 확장성, UX 현대화와 같은 분야에서도 공동의 접근 방식을 지속적으로 적용할 계획이다. 지멘스의 목표는 고객이 어떤 디자인센터 제품을 사용하든 원활하고 지능적인 경험을 제공하고, 전체 제품 개발 과정에서 협업과 효율을 촉진하는 것이다. 이는 국내 기업들이 중요하게 여기는 장기적 신뢰성과 워크플로 일관성을 보장한다.   제품 개발과 설계 영역에서 AI가 어떤 역할을 해야 한다고 보는지. 이와 관련해 디자인센터 솔리드 엣지의 AI 개발 방향은 지멘스는 AI가 제품 개발과 설계 분야에서 혁신적인 역할을 할 수 있다고 확신한다. 지멘스의 AI 철학은 엔지니어의 창의력이나 전문성을 대체하는 것이 아니라, 이들의 역량을 보강하고 반복적이고 지루한 작업에서 해방시키는 것이다. AI는 지능형 조력자로 작동하며 설계 전문가가 일상적인 업무보다는 혁신에 집중할 수 있도록 해야 한다. 이때, 기존 설계 프로세스를 방해하지 않으면서도 측정 가능한 생산성 향상을 달성하는 것이 중요하다. 지멘스는 AI가 제품 개발에서 세 가지 핵심 영역을 향상시킨다고 본다. 첫째, 반복 작업의 자동화이다. AI는 3D 모델에서 상세 2D 도면을 생성하거나 조립 부품을 정확히 배치하는 등 규칙적인 프로세스를 지능적으로 자동화할 수 있다. 이를 통해 작업 부담과 오류 가능성을 크게 줄일 수 있다. 둘째, 지능형 지원과 안내이다. AI는 설계 환경 내에서 실시간으로 맥락에 맞는 도움을 제공할 수 있다. 이와 함께 질문에 답하고 최적의 설루션을 제안하며, 사용자가 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 안내할 수 있다. 셋째, 설계 탐색과 최적화의 가속화이다. AI는 엔지니어가 보다 많은 설계 가능성을 빠르게 탐색하도록 도와주며, 사전 정의된 제약 조건과 성능 목표를 기반으로 최적의 도형이나 재료 선택을 식별할 수 있다. 디자인센터 솔리드 엣지 2026에서 확인할 수 있듯, 지멘스의 AI 개발 방향은 이러한 원칙에 확고한 기반을 두고 있다. 지멘스는 이미 마그네틱 스냅 어셈블리를 비롯해 AI 기반의 자동 도면 생성, AI 코파일럿 등 강력한 AI 기능을 통합했다. 앞으로 지멘스는 디자인센터 솔리드 엣지 전반에 AI를 보다 깊고 폭넓게 적용할 계획이다. 이는 초기 구상 단계부터 상세 제조 문서 작성에 이르기까지 다양한 설계 단계에서 더욱 지능적인 자동화를 의미한다. 지멘스는 AI가 매끄럽고 직관적으로 작동해 설계 전문가의 사고 과정을 자연스럽게 확장할 수 있도록 노력하고 있다. 즉, AI를 활용해 인간의 창의성을 증폭시키고, 고객이 각자의 산업 분야에서 선두를 유지할 수 있도록 지원하는 것이다.   SaaS 제품인 디자인센터 X 솔리드 엣지는 어떤 점이 달라졌는지 이제 디자인센터 X 솔리드 엣지(‘솔리드 엣지 X’에서 브랜드가 바뀜)는 팀센터 X(Teamcenter X) 데이터 관리를 지원한다. 따라서 수정 사항, 워크플로, 배포 주기를 안전하게 처리할 수 있다. 배포 과정은 몇 번의 클릭만으로 간소화되며, IT 부서의 지원이 더욱 쉬워졌다. 특히 SaaS 버전은 데스크톱 버전과 기능적 연속성을 유지한다. 엔지니어는 동일한 모델링 성능을 활용할 수 있으며, 기업은 클라우드 기반 설정 동기화와 선택적 가치 기반 라이선싱을 통해 효율적으로 사용 규모를 조절할 수 있다. 이러한 유연성은 비용 관리와 고급 설계를 저울질하는 국내 여러 중소 제조업체에 적합하다. 지멘스는 팀센터 X 기반의 내장 클라우드 데이터 관리를 더욱 깊이 통합했다. 이를 통해 강력한 문서 관리, 수정 사항 관리, 안전한 체크인/체크아웃 워크플로가 제공된다. 따라서 설계 데이터는 언제나 정리되고 접근 가능하며 안전하게 유지된다. 이는 단순한 저장 기능이 아니며, 기기와 지리적 경계를 넘어 실시간 협업과 주석 작업을 가능하게 한다. 기업은 함께 설계를 시각화하고 논의하며 반복 작업을 수행할 수 있어, 훨씬 민첩하고 연결된 설계 프로세스를 구현할 수 있다. 또한 디자인센터 X 솔리드 엣지는 유연한 가치 기반 라이선싱 옵션을 도입해, 프로젝트 요구에 따라 기업이 기능 접근을 조정할 수 있는 확장 가능한 시트(seat) 옵션을 제공한다. 이를 통해 기업은 불필요한 비용 없이 필요한 시점에 적절한 도구를 사용할 수 있는 높은 유연성을 갖추게 된다. 궁극적으로 디자인센터 X 솔리드 엣지는 안전하게 관리되는 환경 속에서 사용자가 언제 어디서나 솔리드 엣지의 모든 기능을 활용하며 설계할 수 있는 자유를 제공한다. 디자인센터 X 솔리드 엣지에 고객이 긍정적인 반응을 보이고 있으며, 시장 성과도 고무적이다. 이는 엔지니어와 기업들이 SaaS 모델이 제품 개발에 제공하는 유연성과 성능을 적극적으로 받아들이고 있음을 보여준다.   디자인센터 솔리드 엣지의 타깃 시장은 디자인센터 솔리드 엣지는 설계 중심 시장(design-focused end of the market)을 공략한다. 심데이터(CIMDAta)에 따르면, 이는 CAD 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야이다. 이 시장의 고객들은 광범위하고 다분야에 걸친 플랫폼에서 흔히 발생하는 부담이나 복잡성 없이, 설계 엔지니어에게 강력하고 직관적이며 효율적인 도구를 제공하는 설루션을 찾고 있다. 이들은 빠른 설계 반복, 간편한 사용, 주요 엔지니어링 과제를 직접 해결하는 전문 기능을 중시한다. 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 다양한 특화 기능을 필요로 하는 다분야 부문과 달리, 설계 중심 사용자는 기계 설계, 조립, 제조 준비에 특화된 깊고 강력한 기능을 필요로 한다. 특히 이들은 생산성과 사용자 경험에 중점을 둔다.   향후 전략에 대해 소개한다면 지멘스의 향후 전략은 이러한 인식을 기반으로 하며, 디자인센터 제품군의 발전으로 크게 강화됐다. 디자인센터 NX와 디자인센터 솔리드 엣지가 하나의 통합된 환경에서 산업 최고 수준의 파라솔리드 커널을 활용함으로써, 지멘스는 경쟁사에 비해 차별화되고 탁월한 설루션을 제공한다. 이러한 공통 기술 기반은 원활한 데이터 흐름, 일관된 성능, 그리고 포트폴리오 전반에 걸친 공동의 혁신 의지를 보여준다. 즉, 고객이 사용 편의성과 동기화 기술에 특화된 디자인센터 솔리드 엣지를 사용하든, 고급 기능을 제공하는 디자인센터 NX를 사용하든, 모두 통합되고 일관된 생태계의 혜택을 누릴 수 있다는 의미다. 이러한 전략적 연계를 통해 지멘스는 고객의 요구에 따라 확장 가능한 설루션을 제공하며, 설계 프로세스의 모든 단계에서 최고 수준의 도구를 활용할 수 있도록 지원한다. 궁극적으로 지멘스의 전략은 설계 중심 엔지니어에게 지능적이고 생산성을 높이는 클라우드 기반 도구를 지속적으로 제공하는 것이다. 지멘스는 엔지니어의 창의성과 효율을 증폭시켜, 혁신적인 제품을 빠르고 정밀하게 시장에 선보일 수 있도록 돕고자 한다. 강력한 공통 코어 위에 구축된 통합 디자인센터 제품군은 이러한 가치를 제공하고, 고객의 디지털 전환 여정을 지원하는 데 있어 지멘스가 독보적인 위치를 차지하도록 할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No. 25   2026년 1월이다. 우리는 또 한 해를 시작한다. 하지만 이번 새해의 공기는 이전과 다르다. AI 때문이다. AI는 더 이상 ‘다가올 기술’이 아니다. 이미 우리의 일상과 업무, 조직과 산업 한가운데에 들어와 있다. 문제는 이제 이것이다. AI를 쓰고 있는가가 아니라, AI가 실제로 우리 일을 얼마나 대신하고 있는가. 그래서 나는 요즘 이 질문을 자주 던진다. “나의 비서, AI 활용 점수는 몇 점인가?”   ▲ 나노 바나나로 작성한 화이트보드(by 류용효, 클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   “중요한 것은 더 많은 일을 하는 것이 아니라, 중요한 일을 하는 것이다.” &MDAsh; 피터 드러커(Peter F. Drucker)   AI는 도구가 아니라 ‘비서’가 되었다 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 노트북LM(NotebookLM). 이제는 이름만 들어도 어떤 역할을 하는지 떠올릴 수 있을 만큼 익숙해졌다. 챗GPT는 글쓰기, 사고 정리, 기획 초안을 도와주는 가장 친숙한 동료다. 제미나이는 깊이 있는 리서치와 검증, 시각화에 강점을 보인다. 노트북LM은 수백 개의 문서를 기억하는 전문 비서처럼 기술 문서, 사업 계획서, Q&A를 정리해준다. 이 세 가지를 번갈아 쓰다 보면 한 가지 사실을 분명히 깨닫게 된다. AI의 힘은 단일 도구의 성능이 아니라, 어떻게 역할을 나누고 조합하느냐에 있다. AI는 혼자 쓰는 도구가 아니라, 여러 명의 비서를 거느리는 것과 같은 경험을 제공한다. “우리는 반복적으로 하는 것의 총합이다. 그러므로 탁월함은 행동이 아니라 습관이다.” &MDAsh; 아리스토텔레스(Aristotle)   그런데, 왜 어떤 사람은 잘 쓰고 어떤 사람은 못 쓰는가 현장에서 느끼는 온도차는 분명하다. 같은 AI를 쓰는데도 결과는 전혀 다르다. 어떤 사람에게 AI는 일을 덜어주는 비서가 되고, 어떤 사람에게 AI는 잠깐 써보다 마는 장난감이 된다. 이 차이는 기술 이해도의 문제가 아니다. 사고 방식과 태도의 차이다. AI를 잘 쓰는 사람들은 공통점이 있다. 그들은 AI에게 단순히 결과물을 요구하지 않는다. 먼저 문제를 함께 정의하고, 왜 이 일을 해야 하는지부터 정리한다. 그들은 자기만의 원천을 가지고 있다. 현장 경험, 실패의 기록, 축적된 생각과 데이터. AI는 그것을 정리하고 증폭시키는 역할을 한다. 그리고 무엇보다, 한 번에 끝내려 하지 않는다. 여러 AI를 오가며 비교하고, 다듬고, 다시 묻는다. AI를 ‘정답 생성기’가 아니라 사고 파트너로 대한다. AI는 생각 없는 사람을 구원하지 않는다. 그러나 생각하는 사람에게는 강력한 무기가 된다. “행동은 모든 성공의 기초 열쇠다.” &MDAsh; 파블로 피카소(Pablo Picasso)   기업과 학계, 질문을 바꿀 때다 2026년을 맞이한 지금, 기업과 학계가 던져야 할 질문은 더 이상 “AI를 도입할 것인가”가 아니다. 이제 질문은 이렇게 바뀌어야 한다. “AI가 우리 업무와 프로세스에 어디까지 스며들었는가?”, “AI가 실제로 사람의 시간을 되돌려주고 있는가?” 제조 현장을 돌아보면 이 변화는 더 명확하다. 지난 5년간 우리는 디지털 트윈과 스마트 공장을 이야기해왔다. 그 흐름은 자연스럽게 제조 AI로 이어지고 있다. 그리고 그 다음 단계는 이미 보이기 시작했다. 제조 AI에서 물리 AI(Physical AI)로, 물리 AI에서 체화 AI(Embodied AI)로. AI는 이제 보고서를 쓰는 손을 넘어 공장을 판단하고, 설비를 제어하고, 제품 속으로 들어가고 있다. 2026년의 경쟁력은 ‘AI를 쓴다’는 선언이 아니라, AI가 일의 구조를 얼마나 바꿨는가로 결정된다. “도구는 생각을 대신하지 않는다. 다만 생각의 범위를 넓힌다.” &MDAsh; 더글러스 엥겔바트(Douglas Engelbart), 마우스의 발명가   AI 활용 점수는 이벤트로 오르지 않는다 많은 기업이 AI 해커톤을 연다. 파일럿 프로젝트를 진행하고, 컨설팅을 받는다. 그러나 현장에서는 이런 장면도 자주 목격된다. 발표는 화려했지만, 일하는 방식은 그대로 PoC는 있었지만, 프로세스로 이어지지 못한 사례 AI는 남았지만, 습관은 바뀌지 않았다. AI 활용 점수는 이벤트로 오르지 않는다. 일하는 방식이 바뀔 때만 오른다. 누가 문제를 정의하는가? 누가 AI를 매일 쓰는가? 결과물이 축적되는가? 다음 사람이 이어서 쓸 수 있는가? 이 질문에 답하지 못하면 AI는 언제든 사라질 수 있다.   AI는 결국 사람을 비춘다 AI를 오래 쓰다 보면 흥미로운 사실을 깨닫게 된다. AI는 점점 더 사람의 본질을 드러낸다는 점이다. 정리하는 사람은 더 정리하게 되고, 기록하는 사람은 더 많이 남기게 되며, 도망치던 사람은 더 빨리 한계를 마주한다. AI는 거울이다. 그리고 2026년, 그 거울은 점점 더 선명해질 것이다.   2026년을 맞이하는 당신에게 이 글을 읽는 당신이 기업의 임원이든, 연구자든, 실무자든 상관없다. 딱 하나만 스스로에게 물어보면 된다. ‘AI 덕분에 나는 지금, 작년보다 더 중요한 일을 하고 있는가?’ 만약 그렇다면, 당신의 AI 활용 점수는 이미 합격이다. 만약 아니라면, 지금이 가장 빠른 출발선이다. AI는 아직 우리를 대체하지 않았다. 하지만 준비되지 않은 사람을 기다려주지도 않는다. 2026년, AI는 이미 당신의 비서가 될 준비를 마쳤다. 이제 남은 질문은 하나다. ‘당신은 그 비서를 어떻게 쓸 것인가.’   ■ 참고 이번 호의 칼럼은 개인의 경험뿐 아니라 AI와 기술, 일의 미래에 대해 치열하게 고민하고 공유해 온 분들의 글과 문제의식에서 많은 자극을 받았다.전종홍, 홍순성, 김지현, 정진호, 황명하, 이재현.각자의 자리에서 던진 질문과 통찰은 2026년을 바라보는 이 글의 중요한 배경이 되었다.   ■ 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.        

항만분야 건설사업 BIM 적용지침   「항만 분야 BIM 적용지침(이하 ‘적용지침’이라 한다)」은 항만사업의 특성을 고려, 해양수산부가 시행하는 항만 건설산업의 BIM 활용 업무 수행에 필요한 데이터 작성, 납품 등에 대한 세부 업무지침과 이의 실행에 필요한 관련 참조문서[부속서]를 제시함으로써 항만 건설산업 전 분야의 원활한 전면 BIM 적용 및 관련 업무의 효율성을 향상하는 것을 목적으로 한다. 주요 구성 요약 제1장 일반사항 BIM 적용의 목적, 범위, 관련 지침서, 용어 정의, 역할과 책임 등 기본 틀을 제시. 제2장 BIM 수행 절차 발주, 설계, 시공 단계별로 BIM 데이터를 어떻게 준비하고 관리해야 하는지를 단계적으로 설명. 제3장 BIM 기술환경 확보 조직 구성, 소프트웨어 선정, 협업 시스템, 표준 준수 등 기술적 인프라 설정 방법. 제4장 BIM 데이터 작성 실질적인 데이터 모델링 지침 &MDAsh; 작성 준비, 방법, 형식에 대한 구체적 기준. 제5장 BIM 성과품 작성 도면, 수량산출서, 결과보고서 등 BIM을 통해 산출되는 결과물의 작성 기준. 제6장 BIM 성과품 납품·관리 납품 시 파일 형식, 데이터 구조, 제출 원칙 등 관리 기준. 제7장 BIM 성과품 품질검토 성과품의 검토 방법, 기준, 절차 &MDAsh; 품질 관리 체계 수립. 제8장 BIM 활용방안 완성된 BIM 데이터를 유지관리, 분석, 시뮬레이션 등에 어떻게 활용할지를 제시

심데이터가 주요 10개국의 ‘2025 PLM 시장 분석 보고서’를 발표했다. 이는 2024년 글로벌 PLM 시장에 대한 분석을 담은 ‘2025 PLM 시장 분석 보고서(MAR)’ 시리즈의 일부이다. 심데이터의 PLM 시장 분석 보고서는 다양한 산업 및 지리적 부문에 걸친 관점, 시장 동향, 2024년 PLM 관련 소프트웨어 및 서비스 투자 검토, 2025년부터 2029년까지의 투자 전망 등을 제공한다. 심데이터는 글로벌 보고서 외에도 대한민국, 독일, 러시아, 미국, 브라질, 영국, 이탈리아, 인도, 일본, 중국, 프랑스 등 11개국에 대한 개별 시장 분석 보고서를 소개했다. 각 국가별 보고서는 주요 세그먼트와 PLM 설루션 및 서비스 제공업체의 2024년 재무 결과를 포함한 해당 국가의 PLM 시장 현황에 집중한다. 산업 부문별 지출 추정치, 시장 입지, 상위 10개 공급업체의 성장세, 글로벌 마인드쉐어(mindshare) 리더들의 매출, 각 측정 부문별 점유율, 향후 5년 예측 등을 다룬다. 심데이터의 스탠 프지빌린스키(Stan Przybylinski) 부사장은 “2024년은 전 세계적으로 PLM 시장이 강세를 보였다”면서, “전체 성장률은 10.7%를 기록했고 모든 부문이 전년 대비 성장했다. 특정 부문과 지리적 지역에서는 눈에 띄는 성과가 있었다”고 소개했다.   ▲ 주요 국가별 2024년 PLM 매출 및 연평균 성장률(심데이터 보도자료 인용)   2024년 기준 가장 큰 시장은 149억 달러 규모의 미국으로, 심데이터는 2029년까지 미국 시장이 연평균 성장률(CAGR) 8.3%를 기록할 것으로 전망했다. 독일의 PLM 매출은 58억 달러(CAGR 7%), 일본은 52억 달러(CAGR 7.2%)였다. 이들 3개국은 수년간 PLM 시장을 주도해 왔으며 앞으로도 이런 위치를 유지할 것으로 보인다. 한편 대한민국(10억 달러, CAGR 8.6%)을 비롯해 브라질, 중국, 인도 등 신흥 PLM 경제국도 잠재력을 가지고 있다는 것이 심데이터의 분석이다. 심데이터는 2024년 브라질 매출을 3억 7700만 달러(CAGR 8.6%), 중국 42억 달러(CAGR 9.6%), 인도 11억 달러(CAGR 12.7%)로 추산했다. 또한 프랑스 시장은 24억 달러(CAGR 7.3%), 이탈리아는 8억 6600만 달러(CAGR 6.7%), 영국은 18억 달러(CAGR 7.6%) 규모로 추산했다.