한국공작기계산업협회가 주최하는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’이 4월 13일~17일 일산 킨텍스(KINTEX) 제1, 2전시장에서 개최된다. 전체 전시 면적이 102,431㎡에 이르는 이번 행사는 ‘AI Autonomous Manufacturing Meets Talent(AI 자율제조, 인재와 연결하다)’를 주제로 내걸었다. 전 세계 35개국에서 1300개 기업이 참가하며 규모는 6000부스에 이른다. SIMTOS 사무국은 5일간 해외 방문객 5000명을 포함해 약 10만 명의 참관객이 전시장을 찾을 것으로 전망하고 있다. 한국공작기계산업협회의 박재현 사업본부장은 3월 10일 열린 기자간담회에서 “행사를 한 달 앞둔 시점에서 사전등록자가 전회 대비 20% 이상 늘어나 코로나19 이전 수준을 회복할 수 있을 것”이라고 기대감을 나타냈다.   ▲ 기자간담회에서 한국공작기계산업협회 박재현 사업본부장이 SIMTOS 2026에 대해 소개했다.   킨텍스 제1전시장에는 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관이 마련된다. 절삭가공 장비부터 핵심 부품과 제어기술, 공구 및 측정 설루션까지 생산제조 기술의 흐름을 한눈에 확인할 수 있다. ‘금속절삭 및 금형기술관’에는 DN솔루션즈, 스맥, 위아공작기계, 화천기계 등 국내 주요 기업과 화낙, 한국야마자키마작 등 글로벌 기업이 참가한다. 이들 기업은 머시닝센터, 터닝센터, CNC 자동선반, 복합가공기 등 최신 장비를 소개한다. 특히 CNC 국산화 기술개발을 위해 설립된 합작법인 ‘KCNC(케이씨엔씨)’가 참가해 국내 CNC 기술력을 선보일 예정이다. ‘소재부품 및 제어기술관’은 장비 성능을 결정하는 핵심 유닛과 지능화 제어기술을 집중적으로 다룬다. 공작기계 유닛, 이송 및 구동계, 모터와 센서, 제어시스템 등이 전시된다. 삼천리기계, 서암기계공업, 한성GT 등 국내 기업과 지멘스, NSK 등의 글로벌 기업이 참여한다. ‘툴링 및 측정기술관’에서는 정밀 절삭공구와 첨단 측정 설루션이 소개된다. 한국야금, 와이지-원, 한국OSG 등 국내 공구기업과 미쓰도요, 헥사곤, 칼자이스, 마르포스 등 글로벌 기업이 참여한다. 이들은 비접촉 품질관리 기술과 머신비전, 3차원 스캐닝 시스템 등을 선보인다. 제1전시장이 금속절삭가공 기반의 정밀 설루션 중심이라면 제2전시장 9~10홀은 판금과 소성가공 중심이다. 이곳은 대면적과 대출력 생산기술을 아우르는 공간으로 꾸며진다. ‘절단가공 및 용접기술관’과 ‘프레스 및 성형기술관’에서는 레이저, 워터젯, 로봇용접 등 고효율 기술이 전시된다. 에이치케이, 트럼프, 아마다 등 주요 기업이 디지털 기반의 자동화 기술을 선보인다. 프레스 및 성형 분야에서도 글로벌 기업과 국내 전문기업이 참여해 자동화 흐름을 제시한다. 킨텍스 제2전시장 7~8홀에서 운영되는 로봇 및 디지털제조기술 특별전(M.A.D.E. in SIMTOS)은 미래 제조 플랫폼을 보여준다. AI 자율제조 시대의 핵심 기술이 이곳에 집약된다. 인터엑스, 레인보우로보틱스, 뉴로메카 등 국내 기업과 글로벌 로봇 기업이 참여해 디지털 트윈, AI 공장, MES, 통합 자동화 설루션, 3D 프린팅, 엔지니어링 소프트웨어 등 제조 DX 전주기 기술을 선보인다. 특별전 내 ‘Machine on AI 테마관’에서는 글로벌 표준 기반의 AI 자율제조 실증 시연이 진행된다. 이를 통해 장비 중심의 전시를 넘어 데이터 기반 자율제조로 확장되는 기술 흐름을 현장에서 직접 확인할 수 있다. SIMTOS 2026 기간에는 다양한 부대행사가 열린다. 글로벌 제조 트렌드 공유부터 신제품 발표회, 첨단 기술 정보 교류까지 전문가와 실무자를 위한 프로그램이 운영된다. 글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스는 ‘AI-Driven Next-Generation Manufacturing’이라는 주제로 열린다. 10개 세부 주제별로 60여 개의 세션이 발표된다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, 다크팩토리 등 최신 트렌드와 수요산업의 혁신 전략을 공유한다. 생산제조 분야 여성 인재를 위한 ‘여성 엔지니어 네트워크 포럼’도 열린다. 산업계 여성 리더의 강연과 멘토링 프로그램이 진행된다. ‘오픈스테이지 세미나’에서는 참가업체의 혁신적인 신제품과 신기술이 발표된다. 이 밖에도 채용 플랫폼인 커리어커넥트가 온·오프라인으로 운영된다. 바이어 상담회(MatchMaking4U), 테크니컬 가이드 투어, 스마트 스탬프 투어 등 참관객을 위한 참여형 프로그램도 마련된다. SIMTOS 사무국은 “글로벌 제조업은 데이터 기반 의사결정과 AI 융합 기술이 경쟁력을 좌우하는 전환기에 놓여 있다”면서, “SIMTOS 2026은 대한민국 제조혁신의 방향을 가늠하는 전략적 플랫폼으로서, 글로벌 기술 트렌드를 분석하고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 자리가 될 것이다. 절삭가공부터 로봇과 디지털 제조까지 전 공정을 아우르는 통합 플랫폼 SIMTOS를 통해 제조업의 미래를 준비하길 바란다”고 전했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   상업용 항공기는 이륙 및 착륙 시 높은 받음각에서 운용되므로, 양력을 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 이러한 예측은 최대 이륙 중량, 요구 엔진 추력, 활주로 길이와 같은 요소를 결정하는 데 필수이며, 이는 항공기의 안전하고 효율적인 설계 및 운용에 직결된다. 그러나 고양력 장치가 사용되는 이·착륙 단계에서는 순항 비행과는 다른 유동 특성이 형성되기 때문에, 항공기의 양력과 항력을 정확히 예측하는 것은 항상 어려운 과제로 남아 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   고양력 항공기 주위의 유동은 후류(wake), 와류(vortex), 역류 영역(reverse flow region), 경계층(boundary layer), 접합부 유동(juncture flow) 등과 같이 복잡하고 상호작용하는 유동 구조를 포함한다. 케이던스 피델리티 LES(Cadence Fidelity LES, 구 Cascade CharLES)에서의 벽면 모델 대와류 시뮬레이션(Wall-Modeled Large Eddy Simulation : WM-LES)은 고양력 항공기 성능 예측에 효과적인 것으로 입증되었다. 이와 같은 맥락에서, 상대적으로 낮은 충실도의 정상 상태 레이놀즈 평균 나비에–스토크스(Reynolds-Averaged NavierStokes : RANS) 해석은 계산 비용이 낮아 신속한 성능 평가, 설계 비교 및 최적화 연구를 위한 유용한 도구를 제공한다. 최근 케이던스 피델리티 플로(Cadence Fidelity Flow)의 밀도 기반 해석기(Density-Based Solver : DBS)에 적용된 RANS 난류 모델링 기법의 개선을 통해, 수치적 안정성과 정확성이 향상되었으며 이러한 복잡한 유동장을 보다 효과적으로 다룰 수 있게 되었다. 또한 멀티그리드(multigrid) 기법과 CPU 부스터(CPU Booster) 기술과 같은 수렴 가속 방법을 통해 계산 수렴 속도 역시 크게 향상되었다. 이번 호의 사례 연구에서는 Common Research Model High Lift(CRM-HL) 형상에 대해 피델리티 플로 해석기가 갖는 공력 시뮬레이션 능력을 입증한다. CFD 예측 결과는 풍동 실험 결과와 비교·검증되었으며, 이를 통해 예측 신뢰성을 향상시키고 항공기 제조사가 인증을 위한 해석 기반 설계(Certification by Analysis)를 수행하는 데 기여함으로써, 물리적 시험에 대한 의존도를 줄이고 제품의 시장 출시 기간을 단축할 수 있다.   형상 <그림 1>에 나타낸 CRM-HL 모델의 실물 크기 정상 착륙 형상은 40°/37°의 트레일링 에지 플랩 편향각을 가지며, 나셀 상부 표면에 와류 생성을 위한 차인(chine)이 적용된 나셀/파일론(nacelle/pylon)을 포함한다. 외측 슬랫 요소는 12개의 슬랫 브래킷을 통해 주익에 부착되어 있고, 내측 슬랫 요소는 3개의 슬랫 브래킷으로 연결되어 있다. 또한 플랩과 주익 사이의 연결부는 3개의 플랩 페어링에 의해 덮여 있다.   그림 1. CRM-HL 컨피규레이션   격자 생성(MEShing) 격자 생성에는 케이던스 피델리티 포인트와이즈(Cadence Fidelity Pointwise)가 사용되었으며, AIAA Geometry and MESh Generation Workshop(GMGW-3)의 RANS 기술 포커스 그룹에서 권장하는 모범 사례(best practices)를 따랐다. 이 연구에서 사용된 격자는 중간 수준의 격자 정밀도를 갖는 레벨 B에 해당하며, 약 7500만 개의 복셀-코어(voxel-core) 격자로 구성되어 있다. 이번 연구에 사용된 격자는 최신 포인트와이즈 버전(2023.1)에서 재생성되었으며, 피델리티 CAE 내보내기(export) 설정을 통해 출력되었다. 이보다 더 정밀한 워크숍 격자로는 약 1억 5000만 개와 3억 개의 셀을 갖는 레벨 C 및 레벨 D 격자가 존재한다. 동체(fuselage)의 표면 격자 세분화는 평균 공력 시위(mean aerodynamic chord, 약 7m)의 1.5% 이하로 유지되었다. 유사하게 주익(main wing), 슬랫(slats), 플랩(flaps)에 대한 시위 방향 및 스팬 방향 격자 간격은 각각 국부 시위의 0.15% 이하, 그리고 날개 반경(span)의 0.15% 이하(약 29.38m)로 설정되었다. 트레일링 에지에는 6개의 셀이 배치되었다. 또한 둥근 리딩 에지, 무딘 트레일링 에지, 와류 생성 에지와 같은 영역에서는 최대 70까지의 종횡비(aspect ratio)를 갖는 비등방성(anisotropic) 셀을 적용함으로써, 셀 수와 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다. 벽면에 수직한 방향의 초기 격자 간격은 4&tiMES;10-⁵m로 설정되었으며, 이는 Y＋≈1.5에 해당한다. 경계층 특성을 정확히 포착하기 위해 성장률 1.16을 적용한 40개 층의 프리즘 레이어가 사용되었다. 이와 같이 생성된 레벨 B 격자는 신속한 성능 평가를 위한 격자로서, 설계 경향(trend) 예측 및 서로 다른 항공기 형상 간 비교에 적합한 합리적인 격자 수렴 수준을 확보한 것으로 판단할 수 있다.   그림 2-(a) Surface MESh with symmetry plane   그림 2-(b) Constant y cut over the wing   그림 3. Surface MESh on the wing and nacelle   수치 해석(Simulation) 압축성 형식의 피델리티 플로 밀도 기반 해석기(DBS)는 지배 방정식을 계산한다. 정상 상태 계산은 마하수 0.2, 레이놀즈 수 5.49M 조건에서 받음각 2.78°부터 22.5°까지의 전체 폴라 범위를 대상으로 수행되었으며, 기본 2방정식 k–ω SST 모델, 유동 박리를 지연시키기 위해 a1 계수를 1.0으로 설정한 수정 k–ω SST 모델, 그리고 QCR2000 회전–곡률(rotation–curvature : RC) 보정이 적용된 1 방정식 SA 모델의 세 가지 서로 다른 난류 모델이 사용되었다. 이 RC 보정은 와도율이 변형률보다 현저히 큰 영역에서 과도한 난류 수준이 발생하는 문제를 해결하기 위해 Dacles-Mariani 등(1995, 1999)에 의해 제안되었다. 프리컨디셔닝을 적용하지 않은 중앙 행렬 스킴(central matrix scheme)은 더 낮은 인공 소산을 보장하고 보다 정확한 해를 제공하는 반면, 높은 받음각(angle of attack) 조건에서는 a1 = 1로 설정된 SST 모델과 결합된 개선된 CPU 부스터가 적용된 중앙 스칼라 스킴(central scalar scheme)을 사용하여 수렴 속도를 가속하였다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 독일 뮌헨공과대학교(TUM) 연구팀이 개발하여 공개한 세계 최대 규모의 3D 건물 지도 데이터셋인 ‘글로벌 빌딩 아틀라스(Global Building Atlas)’ 프로젝트에 대해 설명한다. 특히, 인공지능과 위성 영상 분석 기술을 결합하여 전 세계에 존재하는 건물을 3차원 모델로 구현한 방법을 기술적 관점에서 나눔한다.   ■ 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. Literally a Map Showing All the Buildings in the World(https://gizmodo.com/literally-a-map-showing-all-thebuildings-in-the-world-2000694696)   이 결과는 오픈소스로 공개되었으며, 기존에 가장 방대하다고 알려진 데이터셋이 포함하던 약 17억 개의 건물 수치를 크게 웃도는 규모로 개발되었다. 그동안 디지털 지도 데이터에서 소외되었던 아프리카, 남미, 아시아의 농촌 지역 건물들까지 정밀하게 포착해냈다는 점에서 기술적 진보를 보여준다.   개발 과정 지도의 기반이 된 데이터는 주로 2019년에 촬영된 플래닛스코프(PlanetScope) 위성 이미지를 활용하였으며, 연구팀은 이를 통해 각 건물의 2D 바닥 면적뿐만 아니라 높이 정보까지 정밀하게 추출했다. 이 지도가 제공하는 높이 데이터의 해상도는 3&tiMES;3미터 수준으로, 기존의 글로벌 건물 높이 데이터셋들이 주로 90미터 해상도에 그쳤던 것과 비교하면 약 30배 이상 정밀도가 향상된 수치이다. 제공되는 데이터는 건물의 대략적인 형태와 높이를 단순화하여 표현하는 LoD1(Level of Detail 1) 수준의 3D 모델 형식을 따르고 있어, 전 지구적 규모의 방대한 데이터를 다루면서도 활용성을 확보했다.   그림 2. 3차원 건물 모델 데이터셋 자동화 결과물   이 연구는 기존 데이터셋이 가진 커버리지의 한계와 3D 정보의 부재를 해결하기 위해 진행되었으며, 전 세계 약 27억 5000만 개의 건물을 포함하는 방대한 규모의 데이터를 구축하였다. 이는 기존의 가장 포괄적인 데이터베이스보다 10억 개 이상 많은 수치로, 그동안 데이터상에서 누락되었던 전 세계 건물의 약 40% 이상을 메우는 성과이다. 연구팀은 이 데이터셋 구축을 위해 플래닛스코프 위성 이미지만을 사용하는 머신러닝 기반 파이프라인을 개발했다. 이 과정은 크게 건물 폴리곤 생성과 높이 추정의 두 단계로 나뉘며, 기존의 오픈소스 건물 데이터(오픈스트리트맵, 구글, 마이크로소프트 등)와 자체 생성한 데이터를 ‘품질 기반 융합 전략’을 통해 결합하여 데이터의 완성도를 극대화했다. 이를 통해 완성된 ‘GBAHeight’는 3&tiMES;3미터의 공간 해상도를 제공하는데, 이는 기존 글로벌 제품들이 제공하던 90미터 해상도보다 약 30배 더 정밀한 수준이며 이를 통해 지역 및 전 지구 규모에서 신뢰할 수 있는 건물 부피 분석이 가능해졌다. 또한 연구팀은 건물 높이 정보를 포함한 ‘GBA-LoD1’ 모델을 생성하여 약 26억 8000만 건의 건물 인스턴스를 구현했으며, 이는 전체의 97%에 달하는 높은 완성도를 보인다.  높이 추정의 정확도를 나타내는 RMSE(평균제곱근오차)는 대륙별로 1.5미터에서 8.9미터 사이로 나타났으며, 특히 오세아니아와 유럽에서 높은 정확도를 보였다. 데이터 분석 결과 아시아가 건물 수와 총 부피 면에서 압도적인 비중을 차지하는 반면, 아프리카는 건물 수는 많으나 총 부피가 작아 소규모 또는 비공식 건물이 다수 분포함을 시사했다.     그림 3. 공개된 글로벌 빌딩 아틀라스 LoD1 웹 서비스(선릉역 및 뉴욕 근처의 생성된 3D 건물 모델)   AI 모델 개발 접근법 인공지능 모델 개발 및 활용 관점에서 본 글로벌 빌딩 아틀라스(GBA) 프로젝트는 3미터 해상도의 단일 시점(monocular) 위성 영상인 플래닛스코프 데이터를 입력으로 받아 전 지구적 규모의 3D 건물 모델을 생성하는 파이프라인을 구축했다는 점에서 기술적 의미가 있다. 전체 시스템은 크게 2D 건물 폴리곤 생성을 위한 의미론적 분할(semantic segmentation) 네트워크와 3D 높이 추정을 위한 단안 높이 추정(monocular height estimation) 네트워크로 이원화되어 설계되었다. 2D 건물 폴리곤 생성 모델의 경우, 연구팀은 UPerNet(Unified Perceptual Parsing Network) 아키텍처를 기반으로 하되 백본(backbone)으로 ConvNeXt-Tiny를 사용했다. 모델의 성능을 높이기 위해 ‘추출(extraction)’과 ‘정규화(regularization)’라는 두 단계의 네트워크를 직렬로 구성한 점이 특징이다. 첫 번째 네트워크가 위성 영상에서 1차적인 이진 마스크를 생성하면, 동일한 아키텍처를 가진 두 번째 정규화 네트워크가 이를 입력받아 노이즈를 제거하고 건물 경계를 다듬는다. 특히 정규화 네트워크 학습 시에는 깨끗한 폴리곤 마스크에 인위적인 노이즈를 주입한 것을 입력 데이터로 사용하여, 모델이 거친 마스크를 정제된 형태로 복원하는 일종의 디노이징(denoising) 기능을 수행하도록 훈련시켰다.   그림 4. GBA 딥러닝 모델 아키텍처     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, MESh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

차세대 HMI부터 시뮬레이션,몰입형 모빌리티 생태계까지   CES(국제전자제품박람회)의 자동차 전시관은 올해도 활기 넘치는 현장이었으며, 모빌리티와 디지털 몰입 경험의 융합이 더 이상 트렌드가 아닌 업계 표준으로 자리 잡았음을 보여줬다. 지난해 박람회가 혁신적인 기술의 가능성을 보여줬다면, 2026년은 실행 중심으로의 전환이 뚜렷해진 해였다. 제조사와 기술 기업들은 운전자 경험을 새롭게 정의하는 양산 수준의 설루션을 선보였다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   CES 2026는 에픽게임즈에게도 중요한 이정표가 된 행사로, 에픽은 언리얼 엔진 5 기반의 차세대 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 경험을 공개했다. AMD와의 기술 협업을 통해 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈(Ryzen AI Embedded P100 Series)에서 구동되는 이 프로젝트는 하나의 UE5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 구동하는 성능을 보여준다. 소니 혼다 모빌리티와 퀄컴 등 파트너사들이 선보인 언리얼 엔진 애플리케이션을 통해, 올해 CES는 HMI의 미래가 인터랙티브하고 몰입감 있으며 데이터 중심의 게임화된 경험으로 진화하고 있음을 보여줬다. 이번 호에서는 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험에 대한 내용과 함께, 전시장에 참여한 협력사 및 파트너사가 선보인 창의적인 언리얼 엔진 쇼케이스를 살펴본다.   언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험 CES 2026에서 공개된 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 디지털 자동차 콕핏의 모든 픽셀을 언리얼 엔진 5로 구동하는 기술력을 선보인다. 이 프로젝트는 단순한 데모를 넘어 자동차 HMI 개발에서 비주얼 퀄리티, 성능, 상호작용 측면의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한 에픽게임즈의 내부 프로젝트다. 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 하나의 UE5 실행 인스턴스로 계기판, 지도, 미니맵, 컨트롤 패널, 3D 배경을 포함한 디지털 콕핏 전체를 동시에 렌더링하며, 60fps로 구동되는 고해상도 디스플레이 경험을 제공한다. CES에서 선보인 주요 기능은 다음과 같다. HMI 환경에서 게임 요소를 직접 체험할 수 있는 커스터마이징 가능한 비주얼과 인터랙티브 테마(조작 가능한 젤리빈 캐릭터가 등장하는 폴가이즈 테마 포함) 주요 관심 지점과 파리의 상징적인 랜드마크를 포함한 2D 항공 뷰 및 3D 스트리트 레벨 내비게이션을 지원하는 네이티브 지도 AMD의 주행 시뮬레이터와 통합돼 포토리얼한 언리얼 엔진 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용해 AI 시스템을 학습하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 게임을 포함해 오디오·비디오 스트리밍 플랫폼 등 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행 기능 디지털 콕핏 내에서 로켓 리그(Rocket League)와 같은 게임을 플레이할 수 있는 기능 HMI 인터페이스 전반에 걸쳐 음성으로 사용자를 안내하는 밝고 다채로운 음성 인식 어시스턴트 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5 차세대 HMI 경험을 활용해 실제 양산 제품 수준의 안전한 환경에서 새로운 HMI 기능을 테스트하고 개선하며, 자동차 HMI의 미래 가능성을 제시한다.   CES에서 소개된 주요 언리얼 엔진 프로젝트 CES 2026에서는 향후 자동차 산업의 방향을 제시할 다양한 언리얼 엔진 기반 프로젝트가 공개됐다. 주요 하이라이트는 다음과 같다.   아처마인드 소프트웨어 개발 및 서비스 기업 아처마인드(ArcherMind)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트(Qualcomm Snapdragon Elite) 플랫폼에서 구동되는 자동차 HMI 데모를 선보였다. 45인치 대형 디스플레이를 갖추고 언리얼 엔진으로 구현된 이 디지털 콕핏 경험은 ADAS, 인포테인먼트 터치스크린, 그리고 동승자 화면이라는 세 가지 영역으로 구성돼 있다. 인포테인먼트 화면에는 사용자가 직접 상호작용할 수 있는 자동차 시각화 기능이 포함돼 있어, 차량의 문을 열고 닫거나 색상을 변경하고 실내 조명을 조절하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 또한, 이 데모는 AI를 활용한 HMI 제어를 지원해, 음성 명령으로 에어컨을 작동시키거나 지도에서 위치를 검색하고 아마존 및 구글과 같은 제3자 서비스에 연결할 수 있다. 실내 카메라는 운전자의 표정을 감지해 AI 어시스턴트에 전달하며, 운전자가 웃고 있을 경우 신나는 음악을 추천한다. 또한 AI는 차에 탑승한 인원 수를 인식해, 해당 인원에 맞는 인근 레스토랑을 찾거나 정확한 인원으로 저녁 식사 예약을 도와주는 등 다양한 작업을 지원한다.   ▲ 아처마인드가 선보인 자동차 HMI 디지털 콕핏 데모 화면(출처 : 에픽게임즈)   브런즈윅 코퍼레이션 브런즈윅 코퍼레이션(Brunswick Corporation)은 CES 2026에서 플라이트(Flite)의 기술로 구현된 이포일링(eFoiling) 시뮬레이터와 레저용 보트 운항의 미래를 보여주는 차세대 조타석 시뮬레이터를 공개했다. AI 코파일럿을 탑재한 퓨처 헬름 시뮬레이터(Future Helm Simulator)는 항로 계획, 조종, 정박, 상황 인식을 지능적으로 지원하는 차세대 경험을 제공하며, 보트 운항 시 선장이 가장 큰 스트레스를 느끼는 요소를 줄이는 것을 목표로 한다. 플라이트보드 이포일 시뮬레이터(Fliteboard eFoil Simulator)는 실제 수면에서의 주행을 충실히 재현하도록 향상된 역학과 반응성을 적용해, 전동 하이드로포일 서프보드로 물 위를 미끄러지듯 활주하는 감각을 전달한다. 두 시뮬레이터 모두 언리얼 엔진으로 구동되며, 사용자는 수로를 탐색하고 자동으로 정박하며, 관심 지점과 야생 동물을 식별하고 게임화된 시나리오에서 경주까지 즐길 수 있는 높은 상호작용과 사실적인 해양 환경을 경험할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 소비자들은 미래의 보트 운항 경험을 탐색하고, 자율 운항 기능을 테스트하며, 실제 환경에서 선박이 어떻게 반응하는지를 검증할 수 있다. 브런즈윅의 기술은 디지털 세계와 실제 세계를 연결하고 차세대 해양 기술 개발을 가속화한다.   ▲ 브런즈윅 코퍼레이션이 CES 2026에서 공개한 차세대 보트 운항 시뮬레이터 시연 모습(출처 : 에픽게임즈)   디스페이스 디스페이스(dSPACE) 부스에서는 언리얼 엔진 기반 시뮬레이션과 통합된 디스페이스 하드웨어 및 소프트웨어를 활용해 ADAS와 자율 주행을 테스트하는 시연을 볼 수 있었다. 이미 수백만 대의 차량에 적용돼 긴급 제동과 같은 핵심 기능을 담당하는 카메라 기반 인지 장치는, 멀티 GPU 시스템에서 동기화되어 구동되는 고퀄리티 리얼타임 시뮬레이션을 통해 테스트되고 있었다. 이 시뮬레이션은 포토리얼한 렌더링과 카메라, 레이더, 초음파 출력과 같은 물리 기반 센서 데이터를 함께 생성하며, 이렇게 생성된 데이터는 인지 성능을 평가하기 위해 전자 제어 장치(ECU)로 직접 전달된다. 이 시스템은 120대 이상의 차량과 보행자가 포함된 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 추가 카메라 구성이나 폭설과 같은 악천후 조건을 즉시 적용해 환경 변화가 인지 정확도에 미치는 영향을 평가하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 향상시킬 수 있다.   ▲ CES 2026 디스페이스 부스에서 시연된 언리얼 엔진 기반 ADAS·자율주행 통합 시뮬레이션(출처 : 에픽게임즈)   이카엑스 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서, 언리얼 엔진 5로 구동되는 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현한 혁신적인 통합 데모를 시연했다. 차량의 3D 디지털 트윈은 화면에서 실제 차량과 일관된 시각적 표현을 제공해 사용자가 차량을 실시간으로 제어할 수 있도록 한다. 차량의 문과 엔진 후드를 열거나, 차체 색상, 휠/스포일러 디자인, 실내 조명, 오디오 환경 설정을 변경할 수 있으며, 이 모든 조작은 화면에 즉각적이고 매끄럽게 반영된다. 또한, 이 데모에는 연못에서 실시간으로 헤엄치는 물고기와 터치하는 즉시 꽃이 피어나는 벚나무 등 온스크린 환경의 속도와 반응성을 강조하는 창의적인 요소도 포함됐다. 특히 이카엑스 팀은 전체 데모를 단 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤으로 퀄리티를 유지하면서도 HMI 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.   ▲ CES 2026 이카엑스 부스에서 공개된 디지털 콕핏 및 ADAS 통합 데모 체험 현장. 차량 외관과 실내를 화면을 통해 시각적으로 제어하는 모습(출처 : 에픽게임즈)   일렉트로비트 일렉트로비트(Elektrobit)는 올해 EB 시비온(EB civion)을 공개했다. EB 시비온은 자동차 OEM이 공급망을 보다 효과적으로 관리하고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 위한 디지털 콕핏과 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. EB 시비온은 언리얼 엔진을 HMI 소프트웨어 스택의 핵심 구성 요소로 활용해 ADAS 시나리오의 3D 시각화를 구현하는 등 다양한 영역에 적용하고 있다. 시뮬레이션 기반 타깃 표시 기능은 빠른 프로토타이핑을 지원하고, 나이아가라는 동적인 차량 비주얼 이펙트를 제공한다. 또한, 레벨 스트리밍은 대규모 ADAS 데이터를 효율적으로 처리하고, 머티리얼 시스템은 실시간 센서 시각화를 처리한다. 또한 올해 부스에서는 언리얼 엔진으로 구동되는 CARLA를 활용해 안전한 리눅스 기반 애플리케이션을 구축하고 검증하는 방법도 소개했다. CARLA는 현재 정교한 ADAS 시뮬레이터 중 하나로, 심층적인 ADAS 시나리오 검증과 차량 신호에 대한 고퀄리티 시뮬레이션과 테스트, 카메라 데이터 기록, 그리고 전 과정에 걸친 안전 애플리케이션 검증 기능을 제공한다.   ▲ CES 2026 일렉트로비트 부스에서 공개된 EB 시비온 기반 디지털 콕핏 및 ADAS 시각화 데모 체험 현장(출처 : 에픽게임즈)   존 디어 존 디어(John Deere) 부스에서는 현대 농업 기계가 수동 조작에서 자동화로 전환되는 과정을 보여주는 시뮬레이터를 체험할 수 있었다. 언리얼 엔진을 활용하면 짧은 수확철이 아닌 시기에도 실제 수확 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 디스플레이를 통해 스테레오 카메라에 사실적인 시각 데이터를 제공함으로써 자동 하역과 같은 복잡한 시스템을 실제 농경지 환경을 기다리지 않고도 연중 내내 테스트하고 검증하며 향상할 수 있다.   ▲ CES 2026 존 디어 부스에서 공개된 농업 기계 자동화 시뮬레이터 체험 현장(출처 : 에픽게임즈 제공)   코테이 코테이(Kotei)의 부스에서는 언리얼 엔진 5로 제작되고 최신 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 HMI 데모를 볼 수 있었다. 이 데모는 두 개의 화면에 걸쳐 구현됐으며 ADAS 및 주차 시각화, 커스터마이징할 수 있는 차량 색상 및 실내 분위기, 그리고 재미있는 인터랙티브 테마를 선보였다. 차량 내 경험뿐만 아니라, 팀은 ADAS 시뮬레이션과 테스트에 활용되는 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈도 공개했다.   ▲ CES 2026 코테이 부스에서 공개된 HMI 데모 체험 현장. 언리얼 엔진 5와 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼 기반으로 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 차량 시각화 기능을 구현한 모습(출처 : 에픽게임즈)   퀄컴 테크놀로지스 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)는 CES 2026에서 스냅드래곤 콕핏 엘리트(Snapdragon Cockpit Elite) 및 스냅드래곤 라이드 엘리트(Snapdragon Ride Elite) 플랫폼 데모를 통해 퀄컴 아드레노(Adreno) GPU와 AI 기능을 결합된 환경에서 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템이 구현하는 강력한 경험을 시연했다. 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 콘셉트 차량에는 여러 개의 내장형 AI 에이전트가 탑재돼, 사용자의 질문에 답변하고 문제 해결을 지원하며 차내에서 다양한 작업을 선제적으로 수행할 수 있다. 특히 이 AI 에이전트들은 함께 작동한다. 예를 들어, 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 보조 AI 에이전트에 도로 상태가 좋지 않다는 정보를 전달하고, 보조 AI 에이전트는 이를 운전자에게 안내한다. 이후 AI 에이전트는 승차감을 보다 편안하게 만들기 위해 차량 설정을 자동으로 조정한다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱 지원을 통해 퀄컴 테크놀로지스는 루멘을 활용해 사실적인 라이팅과 그림자를 구현하며 차량 내 비주얼을 매우 높은 퀄리티로 렌더링할 수 있다. 또한 포트나이트 테마를 비롯한 다양한 테마를 적용해 디스플레이를 커스터마이징할 수도 있다.   ▲ CES 2026에서 퀄컴 테크놀로지스의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’ 콘셉트 차량을 통해 시연된 언리얼 엔진 기반 차량 내 경험(출처 : 에픽게임즈)   소니 혼다 모빌리티 현재 양산 전 단계에 있는 아필라 1(AFEELA 1)은 소니 혼다 모빌리티(Sony Honda Mobility)의 첫 번째 모델이다. CES 2026에서 소니 혼다 모빌리티는 언리얼 엔진으로 구현된 인상적인 차량 내 경험을 갖춘 여러 대의 아필라 1 자동차를 선보였다. 아필라 1에 적용된 이 시네마틱 유저 인터페이스는 모든 주행을 연결되고 몰입감 있는 여정으로 바꿔준다. 3D 네이티브 지도 렌더링 시스템, 차량의 인지 정보를 실시간으로 시각화하는 차세대 ADAS 클러스터 뷰 모드, 그리고 실제 주행 데이터에 엔터테인먼트와 정보를 결합한 완전한 인터랙티브 인터페이스 등이 주요 기능으로 제공된다. 사용자는 다양한 테마 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있으며, 디지털 콕핏 디스플레이, 실내 조명, 미디어 바, 전기차 주행 사운드가 유기적으로 연동돼 하나의 통합되고 몰입감 있는 경험을 제공한다.(에픽은 포트나이트 테마를 테스트해보았다.) 소니 혼다 모빌리티가 언리얼 엔진을 활용해 아필라 1 디지털 콕핏을 개발한 과정이 궁금하다면 언리얼 페스트 올랜도 2025에서 녹화된 세션에서 확인이 가능하다.   ▲ CES 2026 현장에서 차량 디스플레이를 통해 포트나이트를 직접 체험하는 모습(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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—규제 변화, 가격 정책 수정, 구독 모델 전환, AI 기반 실험—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.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 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.

로크웰 오토메이션은 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 스마트공장 ·자동화산업전(AW 2026)’ 현장에서 산업 운영의 미래에 대한 비전을 제시했다. 이번 발표는 ‘산업 운영의 미래 창조’를 주제로 진행됐으며, 제조 산업이 기존 자동화 중심 운영에서 AI와 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환되고 있는 흐름과 함께 산업용 AI의 역할 및 적용 방향이 중점적으로 소개됐다. 로크웰 오토메이션의 김낙현 인더스트리 & OEM 영업 본부장은 ‘산업 운영의 미래 창조’ 발표를 통해 산업 현장이 자동화에서 자율화로 이동하는 구조적 변곡점에 진입했다고 설명했다. 그는 공장 운영이 더 이상 개별 설비 자동화 수준에 머무르지 않고, AI와 데이터 기반으로 생산 계획, 물류 흐름, 공정 운영이 유기적으로 연결되는 통합 운영 체계로 진화하고 있다고 강조했다. 특히 디지털 트윈 기반 시뮬레이션, 자율 자재 흐름, 자가 학습형 운영 시스템을 통해 공장 전체가 지속적으로 스스로 최적화되는 구조가 미래 제조 경쟁력을 좌우할 것이라고 밝혔다. 또한 다수의 제조 기업이 여전히 데이터 단절과 제한적 자동화 단계에 머물러 있으며, 통합 데이터 기반의 지능형 공장으로 전환하는 것이 향후 핵심 과제가 될 것이라고 진단했다.     이어 이원석 Market Access 영업 본부장은 ‘로크웰 오토메이션의 산업용 AI 전략’ 발표에서 범용 AI와 산업용 AI의 차별성을 중심으로 설명을 이어갔다. 그는 산업 환경에서는 실시간 제어, OT 데이터, 안전성과 같은 요소가 핵심이기 때문에 단순 분석형 AI가 아닌 설계·운영·유지보수 전 과정에 내재된 산업 특화 AI 접근이 필요하다고 강조했다. 이어 AI가 설계 단계에서는 자동 생성 및 검증을 지원하고, 운영 단계에서는 생산 계획·자원·공정을 자율적으로 조정하며, 유지보수 단계에서는 설비 상태를 기반으로 이상을 예측하고 대응하는 방식으로 의사결정을 고도화한다고 설명했다. 또한 센서, 제어 시스템, 데이터 플랫폼이 통합된 엔드 투 엔드 아키텍처를 통해 산업 현장에서도 보다 안정적이고 신뢰 가능한 AI 적용이 가능하다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 이번 전시에서 AI가 설계, 운영, 유지보수 전 과정에 내재된 자율 생산 시스템을 중심으로 산업 운영의 미래 방향성을 제시하고 있으며, 산업용 데이터 플랫폼, 팩토리토크 애널리틱스(FactoryTalk Analytics), 비전 AI(VisionAI), MES(Manufacturing Execution Systems), 자율이동로봇(AMR), 예지 보전 설루션 등 실제 제조 환경 적용 사례를 함께 소개했다. 이를 통해 기업들이 생산성 향상뿐 아니라 에너지 효율, 다운타임 감소, 운영 유연성 확보 등 실질적인 운영 성과를 달성할 수 있는 AI 기반 제조 모델을 제시한다는 설명이다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 단순 자동화를 보완하는 기술이 아니라 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리잡고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 OT 전문성과 산업용 데이터 기반 역량을 바탕으로 제조 기업들이 자율 운영 단계로 전환할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

지브라 테크놀로지스 코퍼레이션은 2026 스마트공장·자동화산업전(AW2026)에서 한국 시장을 위한 2026년 머신 비전 로드맵을 발표했다. 지브라 테크놀로지스 코리아는 코엑스 컨벤션&전시센터에서 진행한 미디어 브리핑과 부스 투어를 통해 국내 시장을 위한 전략적 사업 우선순위를 공유했다. 국내 머신 비전 시장은 2033년까지 30억 달러 규모에 달할 것으로 예상된다. 이는 품질 검사, 추적성 확보 및 AI 기반 생산 시스템에 대한 높은 수요를 반영한 것이다. 이러한 시장 확대에 대응해 지브라 코리아는 실제 생산 환경에서의 실질적 도입, 측정 가능한 운영 성과 창출, 채널 파트너 및 시스템 통합업체(SI)와의 협력 강화를 중심으로 한 2026년 로드맵을 제시했다. 지브라는 연결된 현장, 자산 가시성, 지능형 자동화라는 세 가지 핵심 축을 통해 지능형 운영을 구현하는 방안을 강조했다. 이러한 역량을 통합함으로써 국내 기업들이 실시간 가시성과 실행 가능한 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 일상적인 운영 환경에서 보다 신속하고 정확한 전략적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 설명이다. 지브라 테크놀로지스 코리아 서희정 지사장은 “한국은 산업 진화의 중요한 전환점에 서 있다”며, “머신 비전, 고정식 산업용 스캐닝, RFID 기술은 현대 제조 환경에서 지능형 자동화를 구현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다. 2026년에는 파트너 생태계와 더욱 긴밀히 협력해 현장 운영 및 워크플로우 전반에서 측정 가능한 성과를 창출하는 데 집중할 계획”이라고 밝혔다. 서 지사장은 브리핑을 통해 한국 시장에 대한 지브라의 장기적 비전과 파트너 생태계와의 협력 확대 전략, 그리고 국내 기업의 산업 디지털 전환을 지속적으로 지원하겠다는 의지를 밝혔다.     한편, 지브라는 파트너사 비전아이즈와 함께 진행한 부스 투어에서 자사 설루션이 국내 기업의 운영 현대화와 글로벌 경쟁력 강화에 어떻게 기여하는지 시연했다. 또한, 파트너커넥트(PartnerConnect) 프로그램을 통해 시스템 통합업체 및 기술 파트너와의 협업을 확대하며 강력한 파트너 네트워크를 구축하고 있음을 소개했다. 지브라 부스 투어에서는 첨단 머신 비전 및 3D 이미징 설루션 중심의 데모를 선보이며 고정밀 로봇 가이던스 기술 구현 사례를 공개했다. 또한, 검사 정확도와 생산 안정성을 높이기 위한 이상 감지, 다중 코드 판독, OCR 스캐닝 등 AI 기반 기능도 함께 소개했다. 이와 함께 지브라는 파트너사 42Q의 클라우드 기반 MES 대시보드를 시연했으며, 바코드 검증, 마이크로 라벨 프린팅, FXR90 기반 RFID 솔루션, 핵심 AIT 및 EMC 설루션 등도 함께 소개하면서 신뢰할 수 있는 데이터 캡처와 원활한 연결성을 제공하는 지브라의 역량을 강조했다. 서 지사장은 “지브라는 수십 년간 한국 시장과 함께해 왔으며, 앞으로도 장기적인 관점에서 국내 기업과 동반 성장해 나갈 것”이라며, “강력한 파트너 생태계와 차별화된 기술력을 바탕으로 국내 기업들이 보다 스마트한 공장을 구축하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”고 덧붙였다.

로크웰 오토메이션은 오는 3월 4일~6일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다고 밝혔다. 올해로 37회째를 맞은 스마트공장·자동화산업전은 ‘자율화, 지속가능성을 이끄는 힘(Autonomy, the Driver of Sustainability)’을 슬로건으로 스마트 제조 산업의 비전을 제시한다. 로크웰 오토메이션은 AW 2026서 ‘산업 운영의 미래 창조’라는 비전을 핵심 테마로 설계부터 운영, 유지보수까지 제조 전 라이프사이클에 인공지능(AI)이 내재된 자율 생산 시스템을 선보인다. 이를 통해 제조 시스템이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 운영을 최적화하는 차세대 스마트 제조 환경을 선보일 예정이다. 이번 로크웰 오토메이션 부스는 ▲AI-Powered Design ▲AI-Powered Operations ▲AI-Powered Maintenance ▲Innovation ▲Industry 등 5개 존으로 구성된다. AI-Powered Design 존은 AI 기반 시뮬레이션·에뮬레이션을 통해 설계 환경을 구축하고 파라미터를 최적화하는 자율 설계 기술을 선보인다. 주요 설루션으로는 제조 공정 기반 3D 디지털 트윈 플랫폼 Emulate3D, Logix PLC 에뮬레이션 설루션인 FactoryTalk Logix Echo, Copilot이 내장된 클라우드 네이티브 설계 설루션 FactoryTalk Design Studio 등이 포함된다. AI-Powered Operations 존에선 AI가 생산 계획, 일정, 공정, 자원 운영을 통합적으로 최적화하는 자율 운영 모델을 중심으로 ▲산업용 통합 데이터 플랫폼 FactoryTalk DataMosaix ▲비전 AI 설루션 FactoryTalk Analytics VisionAI ▲스마트 제조실행시스템 Plex MES ▲자율주행로봇 OTTO AMR ▲통합 로봇 제어 플랫폼 Unified Robot Control ▲공정·데이터 통합 설루션 Smart Process 등을 선보인다. AI-Powered Maintenance 존에선 예측 정비 기반의 유지보수 전략을 통해 설비 다운타임을 최소화와 운영 효율 향상 방안을 제시한다. 주요 설루션으로는 FactoryTalk Analytics LogixAI와 GuardianAI가 소개될 예정이다. Innovation 존에서는 EtherNet/IP in-Cabinet Solution, ControlLogix 5590 PLC 및 PointMax I/O, OT 특화 사이버보안 플랫폼 SecureOT 등 최신 자동화 및 제어 기술을 전시하며, Industry 존에서는 Automotive/Tire/EV, Life Science/Food & Beverage, Chemical 산업의 적용 사례 중심 맞춤형 설루션을 확인할 수 있다.     전시 기간 동안 로크웰 오토메이션은 매일 오후 2시 부스 가이드 투어를 운영하며, AI기반 생산 시스템과 주요 포트폴리오를 현장에서 직접 소개할 예정이다. 또한 온 부스 세미나를 통해 산업 전반의 주요 이슈 및 관련 인사이트, 제품, 설루션 등을 제공한다. 아울러 3월 5일에는 장비제조업체(OEM)를 대상으로 한 ‘디지털 엔지니어링 세미나’를 별도로 개최해 실제 장비 적용 사례와 함께 장비 경쟁력 강화 전략을 제시할 예정이다. 부스 내 상담 공간에서는 전문가와의 1:1 설루션 컨설팅이 운영되며, 전시 현장에서는 카카오톡 채널 추가 이벤트 등 참관객 참여 프로그램도 함께 진행된다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “제조 산업은 자동화를 넘어 AI가 운영 전반을 판단하고 최적화하는 자율 운영 단계로 이동하고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 AI기반 생산 시스템을 통해 제조 기업들이 생산성, 유연성, 지속 가능성을 동시에 달성할 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 전했다.