공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 / 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 정가 30,000원 / 이엔지미디어   디지털 전환(DX)의 본격화와 함께 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 산업계의 관심이 높아지는 가운데, 관련 내용을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었다. 이번 책자는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회와 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 운영 중인 ‘디지털 트윈 전문가 교육’ 참여 위원들이 공동으로 기획하고 집필한 결과물로, 디지털 트윈의 개념과 핵심 기술부터 실제 산업 적용 사례, 도입 전략, 관련 솔루션 및 기업 정보에 이르기까지 폭넓은 내용을 담고 있다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 시스템을 가상 공간에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설/건축, 플랜트, 헬스케어, 항공우주, 도시 계획 등 다양한 산업에서 활용되며 혁신을 주도하고 있다. 특히 3D CAD, CAE, PLM, XR, IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 등 다양한 기술이 융합되어 실시간 모니터링과 예측 분석, 최적화를 가능하게 하며, 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 기여하고 있다. <디지털 트윈 가이드>는 디지털 트윈 기술을 처음 접하는 입문자부터 실무자 및 정책 관계자까지 모두 참고할 수 있는 자료로, ▲ 디지털 트윈의 정의 및 개념 ▲ 핵심 기술 및 솔루션 ▲ 국내외 산업별 적용 사례 ▲ 도입을 위한 전략과 가이드라인, 국가 로드맵 ▲ 디지털 트윈 관련 기업 및 소프트웨어 소개 등을 수록했다. 특히 책자에 수록된 기업 및 솔루션 정보는 지속적으로 업데이트될 예정이며, 참여를 원하는 기업은 <캐드앤그래픽스>에 별도 문의하기 바란다. 이 책자를 기획한 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 가이드는 디지털 트윈이 단순한 기술이 아닌 산업 혁신의 핵심 도구로 자리 잡아가고 있는 시점에서, 산업 전반의 실질적인 이해와 도입을 돕기 위해 기획되였다”면서, “디지털 전환 시대의 실용적 참고서로서 다양한 산업 종사자들에게 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다. 도서구입은 링크 에서 확인 가능하다.

  PTC코리아는 김도균 본사 부사장 겸 한국지사 대표를 선임했다고 밝혔다. 김도균 대표는 클라우드, IT, 애플리케이션, 인터넷 서비스 분야에서 20년 이상의 경력을 보유한 업계 베테랑이다. PTC에 합류하기 전에는 클라우드플레어의 초대 한국지사 대표로서 조직을 설립하고 급속한 성장을 이끌었으며, 그 외에도 SAP, 델, 오토데스크, 아카마이, 데이터에이아이 등에서 프리세일즈, 컨설팅, 사업총괄 등 다양한 리더십 포지션을 역임했다. PTC는 이번 선임을 통해 한국 시장에서의 입지를 한층 강화하고, 고객 관계를 심화하는 한편 국내 SI, 기술 파트너, 연구 기관과의 파트너 에코시스템을 공고히 하여 새로운 시장 기회 발굴에 박차를 가할 예정이다. 특히 김도균 대표의 선임은 PTC가 한국 시장에서 변화와 혁신을 본격적으로 추진하겠다는 강력한 의지를 반영한다. PTC의 로버트 다다 수석 부사장 겸 최고 매출 책임자는 “김도균 한국 지사 대표가 PTC에 합류하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”면서, “그는 비즈니스 및 기술 분야에서 경험이 풍부한 리더로, 고객이 제품을 더 잘 개발할 수 있도록 지원하는 데 기여할 것으로 기대한다"고 말했다. 김도균 대표는 “디지털 혁신의 선두주자인 PTC에 합류하게 되어 매우 기쁘게 생각한다. 설계, 엔지니어링, 운영을 연결하는 디지털 스레드는 오늘날 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소이며, PTC의 기술과 서비스는 고객이 국내외 시장에서 실질적인 가치를 창출하도록 돕는 강력한 도구가 될 것이다. PTC가 한국 시장에서 최고의 파트너로 자리매김할 수 있도록 모든 역량을 다할 것”이라고 밝혔다. PTC는 산업 및 제조 기업이 전 세계에서 사용하는 물리적 제품의 설계, 제조 및 서비스 방식을 디지털 방식으로 혁신할 수 있도록 지원하는 글로벌 소프트웨어 기업이다. 주요 제품으로는 크레오(Creo) CAD 설루션, 윈칠(Windchill) PLM 솔루션, 코드비머(Codebeamer) 애플리케이션 라이프사이클 관리(ALM) 솔루션, 서비스맥스(ServiceMax) 현장 서비스 관리(FSM) 솔루션 등이 있다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 3월 31일~4월 4일 독일 하노버에서 개최되는 세계 최대 산업 박람회 ‘하노버 메세(Hannover Messe)’에 참가해 포뮬러원(F1) 공장을 재현하고, 넥서스(Nexus)의 글로벌 성과를 공개한다고 발표했다.  ‘품질 속도전(Quality at Speed)’을 콘셉트로 한 포뮬러원 공장에서 관람객은 헥사곤의 공식 혁신 파트너인 오라클 레드불 레이싱(Oracle Red Bull Racing)의 실제 F1 차량과 차량 제작에 활용된 디자인&엔지니어링 소프트웨어, 측정 소프트웨어 및 하드웨어, 프로덕션 소프트웨어, 넥서스 플랫폼 등을 확인할 수 있다. 넥서스는 F1 차량 제작과 같이 고도의 정밀성과 신속한 협업이 요구되는 분야에서 엔지니어링 팀이 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결하고 성능을 최적화할 수 있도록 지원한다. 넥서스는 헥사곤의 기술과 마이크로소프트의 최신 클라우드 및 AI 기술을 통합한 플랫폼으로, 헥사곤 및 제3자 플랫폼 데이터와의 연동을 통해 누구나 쉽게 데이터를 주고받을 수 있도록 설계됐다. 또한 간단한 파일 공유부터 마이크로소프트의 플루이드 프레임워크(Fluid Framework)를 활용한 실시간 데이터 교환까지 다양한 방식으로 외부 프로그램과 연결된다.     하노버 메세에서 헥사곤이 소개한 성과 발표에 따르면, 넥서스는 지난 2023년 2월 출시 이후 3만 명 이상의 등록 사용자를 확보했다. 또한 전 세계 다양한 산업 분야에서 50만 명의 사용자가 기술 스택의 일부로 헥사곤의 기술을 매일 활용하고 있다. 넥서스는 전통적으로 생산 시스템, 공장 IoT 및 품질 데이터 소스와 분리되어 운영되던 CAE 도구, 시뮬레이션 및 프로세스 데이터 관리(SPDM), PDM/PLM 시스템을 연결해 제조 가치 사슬 전반에 걸쳐 확장되고 있다. 헥사곤은 넥서스의 제품 포트폴리오를 지속적으로 확장해 왔으며, 이번 하노버 메세 전시장에서는 워크플로 전 단계를 지원하는 다양한 설루션을 선보인다. 전시된 주요 포트폴리오로는 기업 규모에 관계 없이 다양한 고성능 시뮬레이션을 손쉽게 제공하는 ‘넥서스 컴퓨트(Nexus Compute)’, ADAS 및 자율주행 차량 시스템 검증을 위한 클라우드 기반 설루션 ‘버츄얼 테스트 드라이브 X(Virtual Test Drive X, VTDx)’, 품질 보고 프로세스를 간소화하는 ‘메트롤로지 리포팅(Metrology Reporting)’, AI로 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’와 측정을 지원하는 ‘메트롤로지 멘토(Metrology Mentor)’ 등이 포함된다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 스티븐 그레이엄(Stephen Graham) 부사장 겸 넥서스 총괄은 “기업의 성공적인 디지털 전환은 구성원과 그들의 목표에서 시작된다는 인식이 확산되고 있는 만큼, 제조 프로세스 전반에서 모든 구성원이 효율적인 협업과 생산성 향상을 지원하는 넥서스의 가치가 더욱 부각되고 있다”면서, “헥사곤이 워크플로 자동화와 AI 개발에 더욱 박차를 가하면서, 기업의 생산성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 현대자동차의 이진화 차량SW개발지원팀 파트장은 “현대자동차는 헥사곤의 검증된 CAE 제품군과 넥서스를 활용하여 개발 사이클을 가속화하고, 엔지니어링 성능을 최적화하며, 보다 민첩하고 데이터 기반의 차량 개발 접근 방식을 추진하고 있다”면서, “클라우드 기반 차량 개발 플랫폼 구축이 핵심 전략 목표이며, 이를 실현하기 위해 넥서스가 제공하는 혁신적인 접근 방식과 개방형 통합 기능의 도입을 적극 검토하고 있다”고 전했다.

지난 3월 19일 ‘솔리드 엣지 유니버시티 코리아’가 서울 양재동 엘타워에서 개최됐다. 이 행사는 한국의 제조업체와 엔지니어에게 솔리드 엣지의 최신 기능과 디지털 전환 전략을 소개하는 자리로 마련됐다. 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장을 만나 이야기를 나눴다.  ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스 마케팅 부사장 브리핑   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 주최하고 있는 ‘솔리드 엣지 유니버시티(Solid Edge University)’는 제품 개발 지식을 향상시키고, 지멘스 소프트웨어 사용자 및 전문가와 교류할 수 있는 글로벌 이벤트다. 업계 리더의 기조연설과 최신 기술 동향 소개, 다양한 주제의 세션을 통해 참가자들의 역량을 높이고, 전 세계 솔리드 엣지 사용자 및 전문가와 네트워킹을 하면서 경험과 지식을 공유하고 있다. 또한 솔리드 엣지의 최신 기능을 직접 체험하고 활용 사례를 접할 수 있는 자리다.   중소기업 제조업체를 위한 디지털 전환 기회 이날 존 폭스 부사장은 언론매체 기자들과 그룹 인터뷰에 앞서 ‘제품 설계 및 개발에서의 디지털 전환’이란 주제로 프레젠테이션을 진행했다. 국내 중소기업의 성공적인 디지털 혁신 사례로 소개된 린나이코리아는 1000명의 직원이 스토브, 오븐, 보일러 등을 생산하는 제조기업이다. 과거 수작업 중심의 데이터 관리로 반응 속도가 느리고 비효율적이라는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 린나이코리아는 지멘스의 솔리드 엣지와 팀센터(Teamcenter)를 도입해 중앙집중식 데이터 관리 체제로 전환했다. 결과적으로 연간 100만 달러의 비용을 절감했으며, 직원 1인당 연간 50시간의 업무 효율성을 높이는 성과를 달성했다. 특히 실시간 설계 데이터 공유를 통해 서비스 팀과의 협업이 획기적으로 개선됐다.   ▲ 국내 디지털 전환 사례로 소개된 린나이코리아   디지털 트윈과 엑셀러레이터 포트폴리오 지멘스는 디지털 전환을 위해 더욱 정밀한 디지털 트윈 구축을 목표로 하고 있으며, 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오를 통해 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 시스템 간 상호작용을 지원하고, 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공하고 있다. 이 포트폴리오에는 심센터(Simcenter), 팀센터, 옵센터(Opcenter)가 포함되어 있으며, 최근 브라우저부터 데스크톱까지 유연하게 확장 가능한 설계 설루션을 묶은 ‘디자인센터(Designcenter)’를 선보였다. 또 다른 디지털 전환 활용 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티(Tremonia Mobility)는 독일 도르트문트에 본사를 둔 프리미엄 미니버스 제조사다. 이 회사는 지멘스의 디자인센터를 도입해 설계 주기를 20% 줄이고, 설계 속도를 30% 높여 친환경 교통 설루션 개발에 기여하고 있다.   ▲ 디지털 전환 사례로 소개된 트레모니아 모빌리티   클라우드 및 AI 기반의 혁신 : 솔리드 엣지 X 지멘스는 최근 클라우드와 AI 기술을 적극적으로 적용한 ‘솔리드 엣지 X(Solid Edge X)’를 발표했다. 이 설루션은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공되어 사용자는 언제 어디서나 로그인 기반으로 설계 작업이 가능하며, AI 기반의 개인화된 생산성 향상 도구를 통해 작업 효율성을 극대화할 수 있다. 팀센터 X (Teamcenter X)를 통한 데이터 관리 기능도 내장되어 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템으로의 확장이 쉬우며, 솔리드 엣지 2025와 높은 데이터 상호 운용성도 제공한다. 특히 AI 기반의 설계 코파일럿은 자연어로 설계 작업을 안내하고 자동화를 지원하며, 향후 솔리드 엣지 2026에서는 AI 기반의 자석식 스냅 어셈블리 기능을 통해 보다 빠르고 정확한 부품 조립을 지원할 예정이다.   ▲ 클라우드 기반의 SaaS 형태로 제공되는 솔리드 엣지 X   중소기업과 스타트업을 위한 맞춤형 지원 지멘스는 중소기업 및 스타트업의 디지털 전환 지원에도 힘쓰고 있다. 최근 글로벌 조사에 따르면 중소기업의 92%가 디지털 전환 예산을 확보하고 있으며, 76%는 전담 인력을 배치하는 등 적극적으로 디지털 전환을 추진하고 있다. 지멘스는 한국 중소벤처기업부와 협력해 스타트업에게 프리미엄 솔리드 엣지 소프트웨어를 무료로 제공하고 있으며, 이를 통해 혁신적 제품 개발과 시장 출시를 가속화할 수 있도록 지원하고 있다. 존 폭스 부사장은 “지멘스는 클라우드와 AI 기술을 통해 중소기업과 스타트업이 빠르게 변화하는 시장 환경에서도 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있도록 돕고 있다”며, “지멘스는 엔지니어링 소프트웨어의 지원뿐 아니라 기술 컨설팅, 글로벌 네트워킹 등 다양한 지원책을 제공해 스타트업의 성장을 적극 지원해 나갈 계획”이라고 강조했다.   기자간담회 Q&A   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 존 폭스 마케팅 부사장   Q. 솔리드 엣지와 타사 제품의 차별점은? 솔리드 엣지는 중소기업용으로, NX는 대기업용으로 설계되었다. 두 제품 모두 통합된 커널 환경을 사용한다는 것이 특징이다. 지멘스의 제품군은 모듈화되어 있어, 사용자가 불연속적 업그레이드 없이 마이그레이션할 수 있다.   Q. 지멘스에 별도의 AI 개발 팀이 있나? 지멘스는 별도의 AI 전담 팀을 운영하고 있진 않다. 대신 각 부서별로 AI 전문가를 두고 있으며, AI 전문업체와 협업하는 방식으로 AI 기능을 추가해 제품을 개발하고 있다.    Q. 클라우드 기반 제품인 솔리드 엣지 X의 주요 타깃은? 솔리드 엣지 X는 기존 고객과 신규 고객 모두를 타깃으로 한다. 신규 고객의 경우 최신 기술에 대한 관심이 높기 때문에 적극적으로 새로운 툴에 많은 관심을 보이고 있으며, 한국에서는 특히 스타트업 지원 프로그램과 정부 협력을 통해 새 제품의 보급을 활발하게 추진 중이다.    Q. 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술의 활용 수준은 어느 정도인가? 지멘스는 퍼블릭 클라우드와 디지털 트윈 기술을 통해 설계와 시뮬레이션의 정밀성을 크게 높였다. 생산성과 설계 효율을 높이는 자동화 기능과 자석식 스냅 어셈블리 같은 혁신 기능을 지속적으로 추가하며 시장을 선도하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 6일 CNG TV 웨비나는 ‘시뮬레이션과 디지털 트윈을 통한 전기차 시장 경쟁력 확보’를 주제로, 지멘스의 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술을 활용한 전기차 시장 경쟁력 강화 방안에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 제조업체가 직면한 도전 과제(환경 영향, 가속화된 성장, 규제 등)   전기차 시장의 성장 둔화와 규제 강화 속에서 OEM과 부품사는 기술 혁신과 시장 요구 충족이라는 과제에 직면해 있다. 이에 지멘스는 가상 개발 환경 구축, 설계 최적화, 생산 관리 등 다양한 설루션을 제공함으로써 이러한 어려움을 극복하는 동시에 전기차 시장의 경쟁력을 강화하고자 노력하고 있다.    지멘스, 전기차 시장 경쟁력에 초점 맞춰 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 영업대표는 “지멘스는 전기차 개발 프로세스 전반에 걸친 혁신을 통해 기업이 시장에서 성공할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있다”며, “이번 웨비나에서는 배터리 사이징, 열 관리, 모터 및 구동계 설계 등 전동화 차량 개발 전반에 걸쳐 지멘스의 기술력이 활용될 수 있음을 보여주고자 한다”고 말했다. 그는 전기차 시장의 둔화, 강력한 배출 규제, 관세 이슈 등의 어려움 속에서 지멘스가 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술을 통해 시장 경쟁력을 확보할 방안을 제시했다. 또한 새로운 혁신 프로세스를 설계하고 최적화하는 과정에서 GM의 제로 프로토타입 개발과 같은 가상 개발이 중요하다고 소개했다. 또한 전기차의 배터리 사이징과 관련해서 차량 요구 사항에 맞춰 배터리 용량과 전압을 예측하고 검증하는 과정이 필수라고 말했다.   전기차 개발을 위한 디지털 트윈과 시뮬레이션 활용 전기차는 특정 주행 시나리오에서 냉각 전략 및 에너지 관리 효율성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 실시해야 한다. MIMO(멀티 인풋, 멀티 아웃풋) 개념을 적용한 통합 열 관리 시스템이 전기차에 탑재되며, 여러 냉각 및 난방 전략의 복합적 검증이 필요하다. 최승현 영업대표는 “3D 시뮬레이션을 통해 냉각 시스템 전략의 효율성을 검증함으로써 전기차의 에너지 관리가 최적화될 것으로 예상된다”며, “전기차 열 폭주 현상을 예측하고 이에 따른 안전한 설계를 통해 승객의 안전성을 확보할 수 있다”고 설명했다. 지멘스는 디지털 트윈 기술을 활용하여 열폭주와 관련된 설루션을 제공하며, 이를 통해 전기차 성능 및 안전성을 개선할 수 있도록 지원하고 있다. 지멘스의 PLM 시스템은 전기차 개발의 기본 구조를 형성하며, 각 요소의 아키텍처와 스펙을 정의하는 역할을 한다. 전기차의 성능을 검증하기 위해 모터, 인버터, 기어박스 등 여러 요소의 물리적 테스트가 필요하며, 이를 통해 최적화된 파워트레인을 개발할 수 있다. 또한, 프로젝트의 요구 사항과 스펙을 관리하며, 데이터 통합을 통해 개발 속도를 높이고 검증을 빠르게 수행할 수 있다. 최승현 영업대표는 “시뮬레이션 모델에서 다양한 시나리오를 검증하여 실제 주행 조건에서 발생할 수 있는 소음, 진동 등을 예측할 수 있는 체계를 구축한다”며, “지멘스는 디지털 트윈 모델과 실제 제어기를 연동하여 가상 환경에서 전동 카트를 운전하며 다양한 성능 특성을 테스트할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 22    AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” – 젠슨 황   AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래 엔비디아는 2024년과 2025년 GTC(GPU Technology Conference)에서 AI 기술을 통해 산업 전반에 걸친 변화를 이끌어가고 있다. 젠슨 황은 기조연설에서 기술 혁신이 사회적, 경제적 구조를 재편하는 ‘변화의 파도’라고 강조하며, 엔비디아가 그 중심에서 미래를 설계하고 있음을 확신시켰다.  엔비디아는 두 해 동안 AI 혁신을 가속화하며 다양한 제품과 플랫폼을 선보였다. 2024년에는 GB200 AI 플랫폼과 블랙웰(Blackwell) DGX B200 GPU를 통해 성능 향상에 초점을 맞췄다면, 2025년에는 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 기반의 NVL72 등 차세대 하드웨어와 지속 가능성을 강조하며 더 큰 비전을 제시했다.   표 1. 2024년과 2025년 엔비디아의 주요 발표 비교   인공지능 혁명의 변곡점에서 인류는 늘 기술의 발전과 함께 새로운 시대를 맞이해 왔다. 산업혁명이 증기기관과 전기를 통해 생산 방식을 혁신했던 것처럼, 디지털 혁명은 인터넷과 스마트폰을 통해 세상을 연결했다. 그리고 지금, 우리는 또 하나의 거대한 변곡점에 서 있다. 바로 AI 혁명이다. 2025년 3월, 엔비디아의 GTC에서 젠슨 황 CEO는 기조연설을 통해 AI가 변화의 중요한 시점에 도달했음을 선언했다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘스스로 사고하고 결정하는 존재’로 발전하고 있으며, 이 거대한 변화가 기업, 산업, 그리고 인간의 삶 전반에 걸쳐 영향을 미칠 것이라고 강조했다. 이번 GTC 2025에서 가장 주목받은 키워드는 에이전틱 AI(agentic AI)와 추론 AI(reasoning AI)였다. 기존의 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 주력했다면, 이제 AI는 자율적으로 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 산업 전반의 패러다임을 뒤흔드는 파도와 같다. 이러한 흐름 속에서 엔비디아는 블랙웰 GPU라는 차세대 칩을 공개하며, 인공지능 모델의 효율성을 비약적으로 향상시키는 새로운 하드웨어 시대를 열었다. 또한 옴니버스 클라우드 API(Omniverse Cloud API), AI 팩토리(AI Factories) 등의 개념을 통해 AI가 단순한 연구 도구가 아니라, 실제 산업을 자동화하고 혁신하는 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주었다. 그렇다면 우리는 이러한 변화의 바람 속에서 어떤 선택을 해야 할까? AI 혁명의 파도를 넘는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 무엇일까? 엔비디아의 발표를 중심으로 AI 산업이 어디로 흘러가고 있는지, 그리고 그 변화 속에서 우리는 무엇을 준비해야 하는지를 하나씩 짚어보자. “AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것” – 젠슨 황   블랙웰, AI의 새로운 엔진 기술 혁신의 역사는 더 빠르고 더 강력하며 더 효율적인 도구를 만들려는 인간의 끝 없는 도전과 함께 발전해 왔다. AI 산업도 예외가 아니다. 과거에는 단순한 이미지 분석과 음성 인식이 AI의 주요 활용 분야였다면, 이제는 스스로 학습하고 결정을 내리며 복잡한 문제를 해결하는 AI가 요구되고 있다. 하지만 이런 고도화된 AI 모델을 운용하려면 엄청난 연산 능력이 필요하며, 이를 뒷받침할 강력한 하드웨어가 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황이 가장 먼저 소개한 것은 블랙웰 GPU였다. 그는 “AI의 미래를 가속하는 가장 강력한 엔진”이라며, 블랙웰이 기존 호퍼(Hopper) 아키텍처를 넘어선 새로운 시대의 핵심 기술이라고 강조했다. 그렇다면 블랙웰 GPU는 무엇이 다를까? 블랙웰 GPU는 기존 호퍼 아키텍처 대비 연산 성능이 2배 이상 향상되었으며, 특히 대규모 AI 모델을 실행할 때의 전력 효율이 4배 증가했다. 이는 곧 더 적은 에너지로 더 강력한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있다는 의미다. 젠슨 황은 연설에서 “블랙웰은 단순한 속도 개선이 아니라, AI 연구자들이 더 크고 복잡한 모델을 현실적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라고 설명했다. 이제 AI 연구자는 엄청난 비용을 감수하지 않고도 보다 정교한 생성형 AI, 실시간 데이터 처리, 고도화된 시뮬레이션 등을 구현할 수 있게 되었다. 엔비디아는 블랙웰 GPU와 함께 옴니버스 클라우드 API를 발표했다. 이는 단순한 클라우드 컴퓨팅 설루션이 아니라, AI 모델 개발 및 실행을 위한 강력한 협업 플랫폼이다. 옴니버스 클라우드 API는 데이터센터, AI 연구소, 기업의 IT 인프라를 하나의 거대한 AI 네트워크로 연결하여, 개발자들이 실시간으로 협업하고 AI 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 자율주행, 산업 자동화, 로보틱스 같은 분야에서 AI의 혁신 속도를 극적으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 젠슨 황은 “AI 개발은 더 이상 한 기업이나 연구소만의 일이 아니다. 옴니버스 클라우드 API를 통해 전 세계의 AI 개발자가 하나로 연결될 것”이라며, AI 연구의 새로운 생태계를 제시했다. 또 한 가지 주목할 점은 AI 팩토리(인공지능 공장) 개념이다. 젠슨 황은 AI를 ‘새로운 산업 혁명의 동력’으로 표현하며, AI 팩토리가 데이터를 가공하고 AI 모델을 대량으로 생산하는 핵심 인프라가 될 것이라고 설명했다. 이 개념을 이해하려면 기존 제조업과 비교해보면 쉽다. 과거에는 자동차나 전자제품을 생산하는 공장이 경제의 중심이었지만, 미래에는 AI를 학습하고, 최적화하고, 배포하는 ‘AI 공장’이 가장 중요한 인프라가 될 것이다. 젠슨 황은 AI 팩토리가 AI 기반 자율주행, 로봇, 데이터 분석, 금융 모델링 등 다양한 산업에서 필수 역할을 하게 될 것이라고 강조했다. 블랙웰 GPU, 옴니버스 클라우드 API, AI 팩토리는 단순한 기술 발전이 아니다. 이들은 AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것을 의미한다. 과거에도 GPU의 성능 향상이 AI 산업에 변화를 가져온 적이 있다. 2012년 알렉스넷(AlexNet)이 GPU 가속을 이용해 딥러닝의 가능성을 처음 보여줬고, 2017년 트랜스포머(transformer) 모델이 등장하며 자연어 처리 AI가 급격히 발전했다. 그리고 2025년에는 블랙웰이 AI의 자율성과 창의성을 한 단계 끌어올리는 전환점이 될 것이다. 젠슨 황이 기조연설에서 블랙웰을 소개하며 한 말이 특히 인상적이었다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” 이 말은 곧, 우리가 맞이할 AI의 미래가 이전과는 전혀 다른 차원이라는 것을 시사한다. 그리고 그 변화를 가속하는 엔진이 바로 블랙웰이다. “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다.” – 젠슨 황   엔비디아가 던진 화두, 에이전틱 AI와 추론 AI AI 기술의 발전은 단순히 연산 능력을 향상시키는 것에 그치지 않는다. 더 중요한 것은 AI의 ‘사고 방식’이 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지의 AI는 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 역할을 해왔다. 하지만 이제 AI는 스스로 목표를 설정하고, 상황에 맞게 판단하며, 능동적으로 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 바로 이러한 변화의 핵심 개념이다. 그는 이 두 가지 개념이 AI를 단순한 도구에서 ‘자율적 지능’으로 변화시키는 결정적 요소라고 설명했다. 그렇다면 에이전틱 AI와 추론 AI는 무엇이며, 어떤 변화를 가져올까? 에이전틱 AI의 핵심은 AI가 인간의 지시 없이도 능동적으로 목표를 설정하고, 실행할 수 있도록 만드는 것이다. 기존의 AI는 주어진 데이터와 명령에 따라 최적의 결과를 도출하는 ‘수동적’ 존재였다. 하지만 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결하는 ‘능동적’ 존재로 변하고 있다. 젠슨 황은 에이전틱 AI를 활용하면 인간이 직접 개입하지 않아도 AI가 알아서 문제를 해결하는 시대가 열린다고 강조했다. 추론 AI는 한 단계 더 나아가, AI가 단순한 패턴 인식을 넘어 논리적 사고를 수행할 수 있도록 만드는 기술이다. 기존 AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 패턴을 기반으로 예측을 수행했지만, 그 과정에서 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하지 못하는 경우가 많았다. 그러나 추론 AI는 AI가 논리적인 판단을 수행하고, 의사결정의 과정을 설명할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 젠슨 황은 “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다”며, 추론 AI가 향후 AI 발전의 핵심이 될 것이라고 강조했다. 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 개별적인 개념이 아니라, 서로 결합될 때 가장 강력한 시너지를 발휘한다. 에이전틱 AI는 AI가 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록 한다. 추론 AI는 AI가 단순한 계산이 아니라, 논리적 사고를 통해 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 이 두 가지가 결합되면, AI는 단순한 보조 도구를 넘어서 ‘진정한 지능(Artificial General Intelligence : AGI)’에 가까워질 것이다. 이러한 AI의 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 파도를 일으킬 것이며, 기업들은 단순한 AI 도입을 넘어서 AI를 기업 전략의 중심으로 삼아야 하는 시점에 이르렀다. “AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.” – 젠슨 황   AI 팩토리, AI 혁명을 생산하는 공장 이제 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 하나의 ‘산업’으로 성장하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 개념 중 하나가 바로 AI 팩토리(인공지능 공장)이다. 그는 AI 팩토리를 가리켜 ‘미래 산업의 심장’이라고 표현했다. 그렇다면 AI 팩토리란 무엇이며, 왜 중요할까? 이 개념이 가져올 변화는 무엇일까? 기존의 데이터센터는 단순한 컴퓨팅 인프라였다. 하지만 AI 팩토리는 데이터를 학습하고, AI 모델을 훈련하며, 새로운 AI 설루션을 ‘생산’하는 역할을 한다. 즉, AI가 AI를 만들어내는 공장이다. 젠슨 황은 AI 팩토리를 자동차 산업에 비유하며 설명했다. “과거에는 사람이 손으로 자동차를 조립했지만, 지금은 로봇이 자동차를 생산한다. AI도 마찬가지다. 미래에는 사람이 AI를 개발하는 것이 아니라, AI 팩토리에서 AI가 스스로 AI를 만들어내게 될 것이다.” 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터가 아니라 AI 혁명을 대량 생산하는 공장이 된다. 젠슨 황은 GTC 2025에서 "AI 팩토리를 구동하는 핵심 연산 장치는 블랙웰 GPU가 될 것"이라고 강조했다. AI 팩토리에서 생산되는 것은 반도체나 기계가 아니라 AI 자체다. 이 공장에서 에이전틱 AI, 추론 AI, 자율주행 AI, 생성형 AI 등이 대량으로 생산된다. 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터를 넘어 새로운 AI 산업의 허브가 된다. AI 팩토리가 등장하면 기업과 산업이 근본적으로 변화한다. 특히, 데이터를 기반으로 하는 모든 산업이 AI 팩토리를 도입할 가능56 · 성이 높다. 결국 AI 팩토리는 단순한 연구소가 아니라, 실제 AI 모델을 ‘대량 생산’하여 산업에 공급하는 핵심 인프라가 된다. 젠슨 황은 AI 팩토리의 등장이 단순한 기술 발전이 아니라 경제 패러다임의 변화라고 강조했다. 이제 기업은 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다. “AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다.” – 젠슨 황   AI의 도입, AI가 기업을 재설계한다 AI 혁명은 더 이상 선택이 아니다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 메시지는 명확했다. "AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다." 이제 AI는 기업 운영의 한 요소가 아니라 기업의 핵심 전략, 구조, 성장 엔진 자체로 변화하고 있다. 기업은 어떻게 AI를 도입하고 있으며, AI 도입이 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까? 과거 AI 도입은 단순한 자동화 도구 활용이었다. 그러나 이제 AI 도입(AI adoption)은 기업의 핵심 역량을 AI 중심으로 전환하는 과정이다. AI 도입은 이제 단순한 기술의 도입이 아니라, 기업의 전략과 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 과정이다. AI 도입이 빠르게 진행될 수록, 기업들은 직접 AI를 개발하는 것이 아니라 필요한 AI 서비스를 구독하는 방식으로 활용하는 시대가 열리고 있다. AI 도입이 가속화되면서 기업들은 완전히 새로운 방식으로 운영되고 있다. 특히, 의사결정 구조, 업무 방식, 조직 문화가 AI 중심으로 변화하고 있다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니다. AI 도입이 진행될 수록, 기업의 핵심 전략과 비즈니스 모델 자체가 AI 중심으로 변화하고 있다. 결국, AI 도입을 성공적으로 수행하는 기업만이 미래 시장에서 생존하고 성장할 수 있을 것이다.    표 2. 기존 기업 vs. AI 중심 기업의 차이점   AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” – 젠슨 황   네트워킹, AI 시대의 연결과 협업 AI가 기업의 핵심 전략이 되고 산업 전체가 AI 기반으로 재편되는 과정에서, 네트워킹(networking)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 기업은 독립적으로 성장하는 전략을 취했지만, 이제 AI 시대에서는 기업 간 협력, 데이터 공유, AI 연구 협업이 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황은 이렇게 말했다. “AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” 그렇다면 AI 시대의 네트워킹은 어떻게 이루어지고 있으며, 어떤 기업이 AI 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 있을까? AI 네트워킹의 의미는 ‘AI는 연결을 필요로 한다’로 해석된다. AI 혁명이 가속화될 수록 기업들은 서로 연결될 필요가 있다.  즉, AI 네트워킹이란 기업들이 AI를 더 빠르고, 더 효율적으로, 더 윤리적으로 활용하기 위해 서로 협력하는 과정을 의미한다. AI 네트워킹을 실현하는 방식은 다양하지만, 현재 가장 중요한 세 가지 협력 모델을 살펴보자. AI 팜(AI farms)을 통해 개별 기업이 AI 인프라를 구축하는 부담을 줄이고, 더 빠르게 AI를 도입할 수 있다. AI 얼라이언스(AI alliance)를 통해 기업들은 경쟁이 아닌 협력을 기반으로 AI 혁신을 가속화하고 있다. 즉, AI 데이터 공유는 이제 개인정보 보호를 유지하면서도 기업들이 협력할 수 있는 새로운 방식으로 발전하고 있다. AI 네트워킹이 활성화됨에 따라, 기업들은 완전히 새로운 방식으로 연결되고 협력하고 있다. AI 시대에는 한 산업 내에서 경쟁하는 것이 아니라, 다양한 산업과 연결되는 것이 핵심 전략이 된다. 결과적으로, AI 네트워킹을 활용하는 기업들은 새로운 기회를 창출하고, 더 빠르게 AI 중심으로 전환하고 있다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” – 젠슨 황   AI 시대의 미래, 우리는 어디로 가는가 AI 혁명은 이제 단순한 기술 발전을 넘어 산업, 사회, 인간의 삶 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황은 말했다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다. ”그렇다면 AI의 미래는 어디로 향하고 있으며, 우리는 AI와 함께 어떤 세상을 만들어가야 할까? 에이전틱 AI와 추론 AI의 발전이다. 즉, AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, 인간과 협력하는 ‘실제적인 파트너’가 되는 시대가 다가오고 있다. 기존의 AI는 패턴을 학습하는 방식이었다. 그러나 추론 AI는 스스로 논리적으로 사고하고 추론하는 능력을 갖춘다. 즉, AI가 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능적인 사고를 할 수 있는 존재로 변화하고 있다. AI가 점점 더 지능적으로 발전하면서, 우리는 ‘AI와의 관계를 어떻게 설정할 것인가’라는 근본적인 질문을 마주하게 되었다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 존재로 변화하고 있다. AI가 고도화될 수록 우리는 AI의 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 고민을 깊게 해야 한다. 결과적으로, 각국이 AI 규제와 발전 전략을 다르게 설정하면서 AI 패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI는 단순한 기술이 아니라, 인류가 새로운 방식으로 사고하고 일하고 살아가는 방식을 바꾸는 거대한 전환점이 되고 있다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” – 젠슨 황   변화의 바람을 넘어, AI와 함께 새로운 항해를 시작하다 AI 혁명은 거대한 바람이 아니라, 이제는 우리가 타고 항해해야 할 파도다. 과거에는 변화가 두려운 것이었다. 그러나, AI와 함께라면 우리는 변화 속에서도 새로운 기회를 창출할 수 있다. 엔비디아 GTC 2025에서 젠슨 황이 던진 질문을 기억하자. “AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” 이제 우리는 AI와 함께 새로운 항해를 시작할 준비를 해야 한다.   그림 1. 엔비디아 기업 성장 맵(GTC 2024, 2025, Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 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.

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.

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략   6월 20일(금), 코엑스 E룸 전관, www.PLM.or.kr 제조, 엔지니어링 분야의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 시점에서 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트공장, 산업IoT, 인더스트리 4.0, 디지털 트윈, 디지털 트랜스포메이션, 인공지능(AI) 등을 기반으로 한 PLM과 제조를 융합하고자 하는 시도가 계속되고 있습니다. 올해는 SDM(MES/MOM) 트랙을 신설, 확대하고, AI, DX를 넘어 AX로 진화하는 트렌드와 성공 사례에 주목하고자 합니다. #산업AI #DX #AX #PLM #디지털트윈 #MES #SDM 외 아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!