산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica Association)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 SCM(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 15일 CNG TV는 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로 다뤘다. 배터리 산업은 탄소중립과 지속 가능한 에너지 전환의 필요성에 따라 높은 성장세를 보이고 있어 주목받고 있다. 또한 급증하는 전기차 수요와 환경 문제에 대한 관심, 원가 절감 등 차세대 배터리 개발을 위한 배터리 최적화 설계와 시뮬레이션 기술에도 관심이 집중되고 있다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 중앙대학교 문장혁 교수, 모아소프트 장윤혁 부장    중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수는 ‘다물리, 다차원 모델링을 통한 리튬이차전지의 전기화학-기계적 분석’을 주제로 발표했다. 리튬이차전지의 기계적인 해석을 시작으로 리튬금속전지, 전고체전지 등 배터리 해석을 위한 다물리와 기계적인 모델링, 그리고 멀티스케일 시뮬레이션 등에 대해서 설명한 문장혁 교수는 “리튬이차전지를 해석하려면 기계적인 이슈를 살펴봐야 하는데, 학교로 오게 되면서 다양한 배터리 과제를 수행하다 보니 리튬금속전지는 물론 전고체전지까지 다양한 배터리 해석들을 진행하고 있다”고 말했다. 그는 또 “배터리를 제조한다면 멀티스케일 시뮬레이션을 해야 하는데, 소재 수준에서부터 셀을 만들고, 셀을 어셈블리해서 팩까지 만들어야 하는 다양한 스케일의 공정들이 있다”며, “배터리 산업이 발전하면 각 스케일에 맞는 설계가 우선되어야 하는데, 기존에 소재를 다루어 왔던 사람들은 컴퓨터를 통한 설계가 익숙하지 않기 때문에 설계적 이슈 설명에 많은 시간과 노력이 필요했다”고 이야기했다.   ▲ 중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수   모아소프트 DT사업부 장윤혁 부장은 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로, 현재 사용하는 기기들로부터 전기화했을 때 어떤 부분을 어떻게 고려해야 하는지에 대해 소개했다. 또한 그에 따른 배터리 관련 규정에 어떤 식으로 대응할 지, 배터리의 성능이나 배터리 스펙을 어떤 규정에 맞춰야할 지 등 배터리 산업에서 고려해야 할 사항을 설명했다. 배터리 안전 기능에 대해 장윤혁 부장은 “배터리의 수명을 디지털 트윈을 통해 체크하고, 테스트 데이터로 수명을 예측하고 있다”며, “안전한 기능 판단 후 BMS(배터리 관리 시스템) 코딩을 통해 모델을 구현하고, 시뮬레이션을 통해 시스템을 검토하고 있다”고 말했다. 그는 또 “고밀도 기술 혁신과 메트릭을 활용해 고장 정의하는 것이 중요하다”며, “소프트웨어로 3D 시뮬레이션을 통한 체크가 필요하다”고 설명했다. 한편 배터리 분야에서도 인공지능(AI)가 적극적으로 도입되면서 에너지 관련해 큰 가능성이 열릴 것으로 전망되고 있다. 특히 배터리는 화학 소재와 기계, 전기 등 다양한 산업 분야를 아우르는 종합적인 전문지식이 요구되고 있어 배터리 전문가에 대한 수요도 크게 늘어날 것으로 보인다.   ▲ 모아소프트 장윤혁 부장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

델 테크놀로지스가 국내 79%, 전 세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 발표했다. 이 조사는 델 테크놀로지스가 독립 연구 기관 밴슨 본(Vanson Bourne)에 의뢰해 실시한 ‘이노베이션 카탈리스트(Innovation Catalysts)’에 대한 연구로 전 세계 40개국 6600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편, 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전 세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 한편으로 국내 기업의 63%, 전 세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전 세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전 세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전 세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전 세계 31%)를 꼽았다.     보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전 세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전 세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전 세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전 세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전 세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전 세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전 세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전 세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전 세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다.  대다수(국내, 전 세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전 세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전 세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전 세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전 세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전 세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 에지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다. 오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”면서, “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 제언했다.

SAP가 하노버 산업박람회(하노버 메세)에서 제조업계의 생산성, 효율성, 정밀성을 높이기 위한 공급망 솔루션의 AI 혁신 내용을 공개했다.  오늘날의 비즈니스 환경에서 정확하고 관련성 높은 실시간 정보를 활용하면 공급망 중단이 전 세계 공급업체, 제조업체 및 유통업체에 미치는 영향을 완화할 수 있다. SAP는 실시간 데이터에서 확보한 AI 기반 인사이트가 기업이 자체 데이터를 활용해 공급망 전반에서 더 나은 의사결정을 내리고 제품 개발을 간소화하며 제조 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 고객사의 AI 중심 전략을 지원하기 위한 SAP 공급망 솔루션의 주요 개선 사항은 ▲AI 기반 인사이트를 통해 공급망 전반의 의사 결정 최적화 ▲제품 개발 간소화 ▲장비 이상 징후 감지 ▲현장 대응력 향상 등이다. 기업은 더 많은 양의 기계 데이터를 활용하고 AI 기반 시각적 검사를 생산 프로세스에 통합해 자동화를 달성하고 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 제품 개발자는 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 활용해 자연어 쿼리를 통해 신제품 아이디어를 빠르고 효과적으로 수집하고 개선할 수 있다. 또한, 제품 디자인에 비즈니스 데이터로 태그를 지정해 비즈니스에 중요한 정보를 시각적으로 맥락화할 수 있다. 장비 및 자산 운영자는 AI를 활용해 스마트 디바이스와 에지 게이트웨이에서 수집한 센서 데이터를 기반으로 잠재적인 고장을 사전에 해결할 수 있다. 이 기능은 소프트웨어 AG(Software AG)의 큐물로시티(Cumulocity) IoT 플랫폼을 활용하며, 올해 3분기에 SAP 자산 성과 관리(SAP Asset Performance Management) 애플리케이션에 내장될 예정이다. 또한, 고객사는 통합된 실시간 교통 데이터와 머신러닝 학습 모델을 통해 주행 경로를 최적화하고 작업을 효율적으로 할당할 수 있으며, 이를 통해 적절한 현장 서비스 기술자가 목적지에 제시간에 도착할 수 있다.     SAP의 무하마드 알람(Muhammad Alam) 제품 엔지니어링 총괄은 “오늘날 기업은 공급망 중단, 노동력 부족, 지정학적 불확실성 등 다양한 문제에 직면해 있다”며, “SAP는 민첩성과 인텔리전스의 필요성을 인식하고 공급망 및 제조 프로세스를 간소화하는 AI 기반 솔루션으로 혁신을 주도하고 있다. 기업은 운영 효율성을 높이고 위험을 완화하는 동시에 우수한 서비스로 고객을 만족시켜 지속적인 성장과 시장 경쟁력의 탄탄한 기반을 마련할 수 있다”고 말했다. 한편, SAP는 AI 기반 제조 혁신을 국내 기업과 공유하고 보다 심도 깊게 논의하기 위한 프로그램도 진행한다고 전했다. SAP 코리아는 이번 하노버 산업박람회에 참가하는 국내 고객사 160여 명을 대상으로 다양한 제조업계의 혁신을 함께 살펴보는 가이드 투어를 마련했다. SAP 코리아는 국내 스마트 공장 최신 동향도 함께 연구하며 국내 제조업계가 디지털 전환을 위해 나아가야 하는 방향성을 제시한다는 계획이다.