디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 호 칼럼에서 디지털 수명 주기 프레임워크에 대해서 설명하였다. 일반적으로 프레임워크(framework)는 복잡한 문제를 해결하거나 복잡한 구조를 구축할 때 기반으로 쓰이는 기본 구조를 말한다. 디지털 엔지니어링은 매우 복잡한 문제를 해결해야 한다. 특히 제품 개발과 동시에 제품의 디지털 트윈(digital twin)도 개발해야 한다.  이것은 제품 개발에서 두 가지 트윈인 물리적 트윈과 디지털 트윈을 동시해 개발해야 하는 것을 의미하며, 이것을 모두 충족할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 환경을 구축해야 한다. 또한 최근에 화두로 부상하고 있는 소프트웨어 정의 x 또는 소프트웨어 중심 x(software-defined x)의 프로세스를 포함해야 한다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크    <그림 1>의 프레임워크에서는 지식과 기술의 영역으로 정의한 네 가지 스피어(sphere)로 크게 분류하였다.  각 스피어는 고유의 특성이 있어서 그 분야의 전문 특성과 지식이 있다. 또한 각 스피어 사이에는 보이지 않는 경험과 지식과 패러다임의 벽이 존재한다. 스피어를 사용한 이유는 보이지 않는 장벽을 가지고 있기 때문이다. 첫 번째 영역은 제품 또는 시스템으로 대표되는 물리적 스피어(physical sphere)이며, 제품 부품으로 구성되어 있다. 이것을 가상 스피어와 비교한다면 디지털 트윈이 되는 것으로 공장에서 직접 생산되는 물리적 실체(physical entity)이다. 두 번째는 가상 스피어(virtual sphere)이다. 디지털 트윈은 가상 스피어로 가상세계(virtual world)이며 현실세계(real world)의 제품이나 시스템과 연동된다. 이것은 물리적 스피어의 경험과 지식 그리고 감각과 패러다임이 존재한다. 단지 소프트웨어 코딩 지식이나 제품의 물리적 지식이나 경험이 있다고 자동적으로 가상 스피어의 디지털 트윈을 만들 수 있는 것이 아니다. 세 번째는 정보 스피어(information sphere)로 현재까지 제품 개발에 핵심적 역할을 하고 있는 산업용 소프트웨어(industrial software) 영역이다. 이곳에는 다양한 컴퓨터 지원 개발 기술(CAx : Computer-Aided Everything)이 있으며, 대표적으로 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 컴퓨터 지원 제조(CAM), 컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE) 등으로 제품의 데이터와 정보를 생성한다. 생성된 데이터는 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템 안에서 자동화되고 저장된다.  네 번째는 사이버 스피어(cyber sphere)로 소프트웨어 중심 x의 영역이다. 주로 코딩의 영역으로 물리적 기능을 가상화(virtualization)하는 영역이다.    그림 2. 네 가지 스피어   가상 스피어와 사이버 스피어는 디지털 영역(digital domain)이지만, 정보 스피어는 물리적 영역(physical domain)과 디지털 영역으로 구분된다. 왜냐면 디지털 목업(digital mockup)이나 시뮬레이션(simulation)도 있지만 아직도 이 영역에서 물리적 시험(physical test) 등이 많이 필요하며, 미래에도 완전히 디지털화(digitalization)하기에는 갈 길이 멀다. 앞으로 가장 발전할 분야는 사이버 스피어 분야이다. 현재는 소프트웨어 정의 x로 발전 중이지만, 가까운 미래에는 소프트웨어 플랫폼(software platfom)으로 발전할 가능성이 높다.  그러나 새로운 기술과 접근 방법에는 리스크가 많다. 이런 리스크 관리를 하지 않으면 제품 개발이나 엔지니어링 분야에서 크게 낭패를 볼 수 있다. 다른 비즈니스 분야의 디지털 전환이나 인공지능 분야와 다르게 산업 분야는 리스크(risk)가 소비자나 사용자에게 엄청난 파급효과가 있다.   최근 보잉의 사례에서 보는 것과 같이 과도한 디지털 전환으로 아날로그 지식 엔지니어를 해고하는 바람에 엄청난 위기를 가져오고 있다. 지난 1월 보잉 737 맥스 항공기의 문짝이 비행 중 뜯어져 나가는 사고가 발생했다. 알고 보니 조립 과정에서 아예 나사를 빼먹었기 때문이라는 사실이 드러나 충격을 줬다. 보잉이 지난 20년 동안 비용 절감을 위해 아웃소싱을 대폭 확대하면서 숙련된 엔지니어들이 떠났고, 결국 심각한 항공기 품질 저하로 이어졌다.   지난 4차 산업혁명의 초기에 제너럴 일렉트릭(GE)은 디지털 트윈 사업을 제일 먼저 시작했다. 야심차게 시작한 프레딕스(Predix) 플랫폼은 실패하였고, GE 디지털 회사는 다른 회사에게 팔려갔다. 2000년대 초에도 지엠(GM) 자동차가 CAD와 PLM에 지나치게 의존하다가 기업이 어려워진 적이 있다. 기술은 어디까지 기술적 역량이지, 인간의 다양한 역량을 대체할 수 없다. 이런 사례는 현재 진행 중인 디지털 전환과 인공지능 전환(AI transformation)에 대해서 많은 교훈을 준다. 대부분 실제 경험보다는 연구만 하는 학자나 미디어에서 아직 리스크가 많은 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 접근한다. 기술 낙관론이라는 낙관주의 편향(optimism bias)이다. 실제 산업계에서는 이런 것이 커다란 위험요소가 된다.    결론적으로 이런 접근방법에서 가장 중요한 것은 속도보다는 방향성이다.  네 가지 스피어에서 접근방법은 각 스피어의 지식과 경험과 패러다임이 어떻게 연결 및 연동할 것인가에 대한 구체적인 방법과 도구를 발굴해야 한다. 그리고 이에 대한 디지털 전략과 디지털 리스크를 만들어야 한다. 그러므로 이런 프레임워크를 사용해서 구체적인 실행 목록을 만드는데 사용할 수 있다. “완벽한 형태는 공이며, 모든 것은 구체에서 시작한다.(The perfect form is the sphere, and everything originates from the sphere.)” - 플라톤   ■ 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.

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.

  INFOWORLD   Focus 17　디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스, 디지털 기술 기반의 제조산업 혁신 및 성장 전략 소개 22　빌드스마트포럼 2024, Al와 메타버스의 시너지로 변화하는 AEC 탐구 24　마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시 26　로크웰 오토메이션, AI·클라우드 접목한 디지털 제조 기술 소개 28　한국산업지능화협회, ‘2024 스마트공장엑스포와 산업지능화 콘퍼런스’ 개최 51　오라클, 모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략 발표 54　델 테크놀로지스, AI 시대 겨냥한 기업용 PC 제품군 소개 56　레노버, “더 많은 CPU 코어로 워크스테이션 성능 높인다”   People&Company 30　한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장　더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진 33　데이터킷 필리프 블라슈 CEO　CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   Case Study 36　책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련　유니티 뮤즈의 텍스처/스프라이트 생성 및 파운데이션 모델 New Products 40　리브랜딩과 함께 건축 설계의 생산성 강화　캐드마스터 2025 44　AI로 생산성 높이는 기업용 PC 프로세서　라이젠 프로 8040/8000 시리즈 46　AI 기반 워크플로 강화하는 전문가용 GPU　RTX A400/A1000 48　콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화　언리얼 엔진 5.4 프리뷰 58　이달의 신제품   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 프레임워크와 네 가지 스피어 64　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　기업 성장 맵 – 엔비디아 편   On Air 73　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　배터리 산업 동향과 배터리 최적화를 위한 설계/시뮬레이션 기술 60　New Books 68　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 74　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈AI CLIP 모델의 이해/코드 분석/개발/사용 82　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2) / 이소연　포인트 클라우드 기능 85　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (5) / 최영석　캐디안 2024의 스크립트 기능 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1) / 천벼리　아레스 캐드 2025의 새로운 기능   Reverse Engineering 94　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5) / 유우식　고지도 데이터베이스   Analysis 103　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2) / 씨투이에스코리아　시뮤필의 복합재 수지 해석 기능 소개 106　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 노은솔　PyMAPDL의 기초부터 활용까지 110　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1) / 안치우　1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라 120　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9) / 나인플러스IT　미래 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션   Mechanical 114　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12) / 김주현　사용자 정의 피처의 생성 및 활용   캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   현재를 디지털 전환(DX)의 시대라고 하는 데에는 많은 사람이 동의할 것이다. 그리고 디지털 전환이라는 용어가 4차 산업혁명의 자리를 차지하기 시작하고 있다. 디지털 전환이라는 것은 무엇일까? 디지털 전환 또는 디지털 트랜스포메이션(digital transformation)은 기업이나 조직이 디지털 기술을 적극적으로 도입하여 비즈니스 모델, 프로세스, 서비스 및 제품을 혁신하는 과정이라고 할 수 있다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고, 고객 경험을 향상시키며, 효율을 증가시킬 수 있다. 디지털 전환의 주요 요소는 다음과 같다. 고객 중심성 : 디지털 기술을 활용하여 고객의 요구와 기대를 이해하고 충족시키기 위한 전략을 수립해야 한다. 데이터 및 분석 활용 : 빅데이터, 인공지능(AI), 머신러닝 등을 활용하여 데이터를 수집, 분석하고 이를 기반으로 의사결정을 내린다. 디지털 기술 도입 : 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 모바일 기술, 사이버 보안 등의 디지털 기술을 도입하여 비즈니스 프로세스를 혁신한다. 조직 문화 및 리더십 변화 : 디지털 전환을 성공적으로 수행하기 위해 혁신을 추구하는 조직 문화와 리더십의 변화가 필요하다. 비즈니스 모델 혁신 : 기존의 비즈니스 모델을 재구성하거나 새로운 비즈니스 모델을 개발하여 디지털 시대에 적합하도록 한다. 디지털 전환의 시대에 엔지니어링에 대해서 생각해 보기전에 다양한 엔지니어링 접근에 대해서 정리해 봤다. 시스템 엔지니어링, 스마트 엔지니어링, 디지털 엔지니어링은 모두 공학 분야의 중요한 접근 방식이지만, 각각의 초점과 적용 방식에 차이가 있다. 시스템 엔지니어링(systems engineering) : 시스템 엔지니어링은 복잡한 시스템의 개발과 통합을 관리하는 일련의 공정이다. 이는 다학제 팀(interdisciplinary teams)이 협력하여 시스템의 전체적인 구조를 설계하고, 시스템 간의 상호작용을 최적화하는 데에 초점을 맞춘다. 시스템 엔지니어링은 프로젝트의 초기 단계에서 요구사항 정의부터 시작하여, 시스템 설계, 구현, 통합, 시험 운영 및 유지보수에 이르기까지 전 과정을 포괄한다. 스마트 엔지니어링(smart engineering) : 스마트 엔지니어링은 첨단 기술과 지능형 시스템을 활용하여 제품의 설계, 제조, 운영을 최적화하는 공학 접근법을 말한다. 이는사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등을 통합하여, 제품과 시스템의 성능을 향상시키고, 유지보수를 간소화하며, 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔다. 필자가 주장하는 스마트 엔지니어링은 고객의 가치를 극대화하는 것이다. 인간은 가치 피라미드(value pyramid)에서 다양한 욕망을 충족할 때 스마트하다고 생각한다.  디지털 엔지니어링(digital engineering) : 디지털 엔지니어링은 제품이나 시스템의 전체 수명 주기를 걸쳐 요구사항(requirement), 설계(design), 분석(analysis), 검증(verification) 및 확인(validation)을 지원하기 위해 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하는 공학 기법이다. 이 접근법은 디지털 트윈, 시뮬레이션, 3D 모델링 등의 기술을 활용하여 물리적 프로토타입의 필요성을 줄이고, 공정의 효율성을 높인다. 각 접근법은 공학 프로젝트와 시스템 개발에서 중요한 역할을 하며, 때로는 이러한 개념들이 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 스마트 엔지니어링과 디지털 엔지니어링은 기술의 적용에 더 큰 초점을 맞추는 반면, 시스템 엔지니어링은 프로세스와 프로젝트 관리의 측면에서 더 포괄적인 접근법을 제시한다. 시스템 엔지니어링은 주로 복잡하고 개발하는 데 오랜 기간이 소요되는 무기체계나 소프트웨어 개발에 주로 사용하고, 스마트 엔지니어링은 첨단 스마트 기기를 개발할 때 적용되었다. 그러나 최근의 디지털 전환 시대에서는 디지털 엔지니어링이 제품 혁신을 주도하고 있으며 모든 산업에 영향을 주고 있다. 디지털 전환의 시대에 디지털 엔지니어링은 산업 디지털 전환의 핵심이 될 것이다. 특히 디지털 트윈과 소프트웨어 정의(software-defined) 제품에서 제품수명주기에 핵심이 될 것으로 생각된다.  여기서 필자의 첫 번째 가설은 ‘제조업의 디지털 전환에서 가장 핵심은 디지털 엔지니어링과 PLM의 기준 정보가 아닐까’ 생각해 본다. 두 번째 가설은 ‘기존의 PLM의 프로세스를 디지털 프로세스로 새롭게 리엔지니어링해야 할 것’으로 생각한다. 세 번째 가설은 ‘그러면 디지털 프로세스에 가장 근접한 프레임워크는 무엇일까’를 생각해 봤다. <그림 1>은 디지털 제품/시스템 수명주기(digital product/system life cycle) 프레임워크이다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크   <그림 1>에서 이제는 제품이나 시스템이 단순히 디지털 데이터가 물리적 시스템을 보조하기 위해서 사용했던 이전 정보화 시대나 디지털화가 아닌 본격적인 디지털 전환 시대가 열렸다는 것을 알려준다. 제품 개발에서 시스템과 엔지니어링의 무한 순환 구조를 가지며, 시스템은 현실세계의 물리적 시스템과 가상의 디지털 트윈 시스템으로 구성된다. 물리적 실체 시스템은 기존의 CAX 또는 소프트웨어 지원 엔지니어링(software-suported engineering)으로 작업을 하고, 디지털 트윈은 소프트웨이 기반 엔지니어링(software-driven engineering)의 2가지 유형의 디지털 프로세스가 적용될 것이다.   <그림 1>의 디지털 제품/수명주기 프레임워크(DPL framework)에서 상호 데이터의 교체 시스템은 디지털 PLM 시스템이 될 것이고, 그 중에서 디지털 스레드(digital thread)가 핵심이 될 것으로 예상된다. 이 디지털 스레드를 통해서 최적의 의사결정이 이루어질 것이고, 그것은 디지털 데이터와 인공지능의 몫이 될 것으로 생각된다.   그림 2. 디지털 전환의 3단계   디지털 전환은 단순히 기술적인 변화만을 의미하는 것이 아니라, 조직 전반의 변화를 포함하는 포괄적인 과정이다. 이를 통해 기업은 더욱 민첩하고, 혁신적이며, 고객 중심적인 방향으로 발전할 수 있다. 일반적으로 디지털 전환은 세 가지 단계를 가진다.(그림 2) 그것은 정보화(digitization), 디지털화(digitalization), 디지털 전환(digital transformation, DX)이며 엔지니어링의 디지털 전환인 디지털 엔지니어링에서 이 세 가지 단계가 적용될 수 있다. 현재 오래된 엔지니링 프로세스는 정보화(digitization) 및 디지털화(digitalization)이고 미래 지향적 디지털 엔지니어링은 디지털 제품 수명주기 프로세스의 프레임위크로 만들어야 한다.  “가장 위험한 형태의 인간 실수 중 하나는 자신이 달성하려는 것을 잊는 것입니다.” -폴 니츠(Paul Nitze)   ■ 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.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 18일 CNG TV는 ‘SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드’를 주제로, 4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스에서 진행되는 SIMTOS 2024 전시회 소개와 함께 4월 4일과 5일 양일간 진행되는 '디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스'를 앞두고 디지털 제조 혁신을 위한 트렌드를 짚어보는 시간을 마련했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 조형식 대표(디지털 지식연구소), 한국지멘스 디지털 인더스트리 김태호 이사, 인터엑스 박정윤 대표, 한국공작기계산업협회 김경동 상무   한국지멘스 디지털 인더스트리(DI)에서 디지털 엔터프라이즈 사업부를 담당하고 있는 김태호 이사는 ‘디지털 트윈 스토리 2024’를 주제로, 지멘스가 제시하고자 하는 산업생산을 위한 제조 혁신은 무엇인지에 대해 소개했다.  김태호 이사는 “최근 급격한 기후변화를 비롯해 전쟁 등으로 인한 운송 공급망의 붕괴, 무엇보다 고령화 사회로의 빠르게 전환되면서 숙련된 기술자들이 점점 공장을 떠나고 있고, 인력난을 겪게 되면서 과거처럼 생산성을 높이는 방향으로만 해결되지 않게 됐다며 앞으로는 적은 인력으로 지속적으로 생산 효율성을 높일 수 있는 방안을 마련하는 것이 업계의 이슈로 떠올랐다”고 설명했다. 지멘스는 IT와 OT가 통합된 디지털 트윈 솔루션을 제공한다. 첫 번째 IT 단계에서 모든 디지털 모델링을 분석하고, 이렇게 해석된 모델을 OT까지 확장해서 해석된 모델을 오토메이션 레벨에서 얼마나 효율적으로 설계할 수 있는지 소프트웨어적으로 검증하고 있다.  김태호 이사는 “과거에는 사람이 직접 모델링을 하고 제품을 생산해서 검증해야 했지만 이제는 소프트웨어적으로 가상 시뮬레이션을 통해 공장에서 실질적인 작업을 할 수 있도록 설계 단계에서부터 분석해 적용하고 있다”며, “지멘스는 실제 공장에서 생성된 데이터를 이용해 생산라인을 지속적으로 최적화할 수 있는 방안을 마련하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.  SIMTOS 2024에서는 지멘스가 추구하고 있는 인더스트리얼 메타버스를 비롯해 소프트웨어적인 디지털 트윈, 그리고 빅데이터 기반에서 어떻게 AI를 활용하고 표준화하고 최적화할 것인지 보여줄 예정이다.   ▲ 한국지멘스 디지털 인더스트리  김태호 이사   인터엑스 박정윤 대표는 ‘제조 AI 및 디지털 트윈 기반 자율공장/자율머신 구축 사례’를 주제로, 제조기업 관점에서 보면 앞으로 경쟁력을 가지려면 지능형 자율공장/자율머신이 중요하다고 생각한다고 말했다. 박정윤 대표는 “현재 제조업 현장의 가장 큰 문제는 시장 대응력이라고 본다”며, “제조업계가 가지고 있는 물리적인 하드웨어 시스템의 한계에 대해 소프트웨어 기반으로 유연하게 대응할 수 있는 기술 개발을 위해 노력하고 있다”고 설명했다. 제조업 현장에서는 인력난으로 인해 어려움을 겪고 있는데, 특히 전문 인력이 부족해짐에 따라 자율공장 도입을 서두르고 있다. 박정윤 대표는 “풍부한 현장 경험을 갖고 있는 작업자들은 생산과 품질을 예측할 수 있는데, 제조 경쟁력이 한계에 달했고 글로벌 공급 및 공급망이 재편되고 있다. 글로벌 규제 변화에 대응해야 하고 생산 가능한 전문인력 부족 등이 해결 과제로 떠올랐다”고 설명했다.  제조업계에서도 디지털 트윈 기술이 광범위하게 활용되고 있는데, AI를 활용한 지능형 자율공장(Autonomous Factory) 또는 자율머신을 위해서는 실시간으로 정보의 통합을 비롯해 시간의 확장, 공간의 확장, 비용의 축소, 안전한 환경 등이 필요한 시점이다. 인터엑스는 SIMTOS 2024 전시회에서 지능형 자율공장 솔루션 및 구축 사례, 공작기계 산업을 위한 생성형 AI 활용 전략 등을 소개할 예정이다. 또한 국내외 전문가들과 함께 공작기계 산업의 디지털 트랜스포메이션 전략을 주제로 세미나도 준비 중이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   한국공작기계산업협회 김경동 상무는 ‘미리 보는 SIMTOS 2024 및 출품 트렌드’를 주제로, “4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스 전관에서 개최되는 SIMTOS 2024에 대해 소개했다. 김경동 상무는 “공작기계 위주의 전시회에서 확장해 이제는 10만명이 넘는 참관객이 다녀가는 생산제조기술 전반을 아우르는 전시회로 성장했다”며, “SIMTOS는 독일, 미국, 중국에 이어 세계 4대 생산제조기술 전시회로 도약했고, 올해 SIMTOS 전시회는 역대 최대 규모로 개최될 예정이다”라고 소개했다. 올해 SIMTOS에는 35개국 1300개 참가업체가 6000 부스 규모로 참가한다. 국내외 참가업체 규모는 아시아, 유럽, 북미 등의 순으로 국내보다는 해외업체의 참가 비중이 높다는 점이 특징이다.  올해 전시회에서는 생산제조업계의 최대 화두인 ‘지능화-디지털화-자동화’ 출품이 확대됐고, ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전’을 처음으로 선보일 예정이다. 또한 디지털제조 핵심기술을 한눈에 보는 ‘테크니컬 가이드 투어’ 프로그램을 비롯해 참가업체와 국내외 바이어의 매칭률을 높여줄 ‘국내외 바이어 상담회’, 그리고 ‘디지털제조기술 테마관’과 참가업체의 신제품, 신기술이 소개될 ‘오픈스테이지’ 등 다양한 비즈니스 플랫폼을 선보일 예정이다. 전시분야는 금속절삭 및 금형기술관, 절단가공 및 용접기술관, 소재부품 및 제어기술관, 프레스 및 성형기술관, 툴링 및 측정기술관 등 5개 전문관 및 로봇 및 디지털제조기술 특별전으로 구성되었다. 이외에도 산업 디지털 전환을 선도할 기술의 적용사례를 공유하기 위해 AI 팩토리 테마관, 로봇-장비 테마관, CNG시스템 테마관, 다이캐스팅 테마관 등을 운영한다.  한편 글로벌 디지털제조혁신 컨퍼런스에서는 10년 후 생산제조의 미래를 바꿀 제조혁신 기술은 무엇인지를 주제로 적층제조, 다이캐스팅, 디지털제조, 사출성형, 강구조 등 8개 분야에서 12개 주제 발표가 진행될 예정이다.    ▲ 한국공작기계산업협회 김경동 상무     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 플랜트·조선 산업 혁신을 위한 디지털화 전략   Part 1. 디지털 기술로 플랜트·조선 산업을 혁신하다 데이터 기반의 업무 혁신, 건설산업의 새로운 시작 클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 환경 조성 경쟁력 있는 플랜트를 위한 설비 관리 전략 스마트 디지털 리얼리티와 스마트 야드형 공사 정보 디지털 백본 구축 해양의 미래 : 자율운항 선박의 혁신과 시뮬레이션의 중요성 디지털 전환 여정을 위한 3D CAD 기반 디지털 트윈 구축의 4단계   Part 2. 디지털 트윈의 구축과 활용을 위한 기술 디지털 트윈 가속화를 위한 3D 엔지니어링 데이터 경량 시각화 솔루션 3D 스캔 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법 플랜트 BIM 배관 공사의 필수 아이템 Ez-ISO Strand7 R3 : 범용 유한요소 해석 프로그램   Infoworld   Column 55　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　커넥팅 80　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　제조업 디지털 전환과 디지털 엔지니어링, 디지털 PLM   Case Study 58　해외 소장 문화재의 ‘디지털 귀향’ 프로젝트　언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험 62　최신 렌더링 기능의 사용 돕는 URP 3D 샘플　고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   Focus 64　지멘스 DISW, “솔리드 엣지로 지능형 제품 설계를 실현한다” 66　모두솔루션, 지스타캐드 시장 확대 및 파트너십 강화 전략 소개 68　슈나이더 일렉트릭, 데이터 플랫폼으로 EV 배터리 시장 공략 70　한국산업지능화협회, “산업 디지털 전환을 주도하기 위해 다방면의 활동 강화” 72　레노버, “클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오 제공” 74　생성형 AI와 협업 툴의 만남, ‘플로우 3.0’ AI Now   New Products 76　이달의 신제품   On Air 78　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드   82　New Books 84　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 87　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　로컬 호스트 LLM 오픈소스 기반 BIM 전문가 챗봇 서비스 만들어보기 94　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (12) / 천벼리　아레스 커맨더의 사용자 인터페이스 108　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (4) / 최영석　구성선 및 자유선 기능 128　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (1) / 이소연　직스캐드 2024의 최신 기능 업데이트   Reverse Engineering 100　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4) / 유우식　한지 데이터베이스   Mechanical 111　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11) / 김주현　매스캐드 프라임 9.0 사용하기 Ⅰ   Analysis 97　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1) / 씨투이에스코리아　복합소재 공정 전반의 가상 프로세스 체인 118　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김선명　전기자동차용 헤어핀 모터 코일의 DfAM 및 금속 적층제조 프로세스 124　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8) / 나인플러스IT　CFD 시스템 설계 및 분석 가속화를 위한 밀레니엄 M1     캐드앤그래픽스 2024년 4월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT) 유료 버전을 사용한지 1년이 되었다. 챗GPT의 등장은 스마트폰 출시 후 우리 사회에 가장 큰 충격을 준 사건이라고 할 수 있다. 1년이 지난 현재 챗GPT를 개발한 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 말도 안 되는 미친 아이디어(insane idea)의 비즈니스를 협상하러 다니고 있다.   그림 1. 챗GPT의 1년   샘 올트먼 CEO는 자체 AI 칩 개발을 추진하며 사상 최대의 투자 유치에 나선 것으로 보인다. 외신에 따르면 올트먼 CEO는 5조~7조 달러의 자금 모금을 목표로 투자자들과 만나고 있다고 한다. 한화 9000조 원에 달하는 이 투자금은 마이크로소프트와 애플의 시가총액을 합한 것보다도 큰 규모이다. 지난해 전 세계 반도체 시장의 매출액과 비교하면 10년 치에 해당하는 금액이며, 올트먼은 다양한 투자자들과 협의 중인 것으로 알려져 있다. 이 투자금이 유치되면 세계 반도체 시장의 구조를 바꿀 수 있는 설계 및 생산 시설을 구축할 예정이라고 한다. 또한 오픈AI는 곧 AI 에이전트를 출시할 예정이며, 이 제품이 “모든 것을 바꿀 것”이라는 기대를 내비치고 있다. 이 AI 에이전트는 사용자 PC를 장악해 복잡한 작업을 자동화하는 것으로 문서 검색, 분석, 보고서 작성, 회계 소프트웨어 입력 등을 스스로 수행할 수 있다. 이는 마이크로소프트가 윈도우 12를 통해 선보일 코파일럿과 비슷한 개념으로, AI가 사용자의 의도를 파악하고 관련 작업을 자동으로 실행하는 것이다. 이외에도 오픈AI는 AI 개인 비서에 가까운 형태의 에이전트도 개발 중이며, 이는 인터넷에서 데이터를 수집하고 여행 일정을 생성하며 항공권을 예약하는 등의 웹 기반 작업을 처리할 수 있다. AI 시대에 인공지능을 사용해서 스마트 엔지니어링을 할 수 있다. 최근에 챗GPT를 이용하여 엔지니어링 문서의 요약은 물론 그림과 표에 대한 설명까지 해준다. 이것을 다시 정리해서 다시 질문을 하면 수준 높은 대답을 얻을 수 있다.   그림 2. 챗GPT를 이용한 소프트웨어 엔지니어링   챗GPT의 ‘Diagrams: Show ME’라는 GPTs에서 설명을 해 주면 시퀀스 다이어그램을 그려주고 코드까지 만들어 준다. 요즘은 GPT 스토어에서 다양한 인공지능 도구를 볼 수 있다. 이것은 이전의 엔지니어에게는 꿈의 엔지니어링이라고 할 수 있다.   그림 3. GPTs ERD Assistant 사용   챗GPT의 GPTs에서 데이터를 모델링하는 ERD Assistant를 이용해서 간단한 데이터 모델링을 만들어 봤다. 문서나 논문을 통째로 나만의 학습 GPTs에 입력해서 다양한 질문으로 짧은 기간에 전문 지식을 습득할 수 있다.   그림 4. AAS 문서를 GPT에 입력한 전용 AAS GPT   일본의 경제학자 오마에 겐이치는 인간을 변화시키는 세 가지 주된 방법이 있다고 말했다. 시간의 사용을 바꾸는 것, 거주하는 장소를 바꾸는 것, 그리고 새로운 인간 관계를 맺는 것이다. 그는 새로운 결심이 가장 무의미하다고 주장한다. 파울로 코엘료도 배움은 오직 하나의 방법으로만 가능하다고 말했다. 그리고, 새로운 시대의 꿈을 실현하는 스마트 엔지니어링에서는 지식이나 데이터보다 경험이 더 중요하다고 생각한다. 인공지능은 꿈을 꿀 수 없고 경험할 수 없기 때문이다. 이 관점에서 엔지니어링의 필요성을 재조명해보면, 인간의 변화와 발전에 있어 엔지니어링이 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 엔지니어링은 우리가 시간을 사용하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 도구를 제공한다. 새로운 기술과 설계로 우리가 사는 환경을 개선하며, 엔지니어링 프로젝트를 통해 다양한 사람들과 협력하고, 관계를 맺으며 사회적 네트워크를 확장할 수 있다. 또한, 엔지니어링을 통해 배움의 방식을 혁신하고 새로운 경험을 창출할 수 있으며, 이는 인공지능이 제공할 수 없는 깊이와 가치를 지닌다고 할 수 있다. 챗GPT 같은 인공지능 도구들로 무장한 인류 초유의 창조적 엔지니어 시대가 오고 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.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2월 19일 CNG TV는 ‘미래 모빌리티 혁신, SDV’를 주제로, 가상 시뮬레이션을 이용한 차량 개발의 미래에 대해 소개했다. 이번 방송에서는 자동차 산업에서 화두가 되고 있는 키워드인 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 자동차)’에 대해 알아보는 시간이 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 아이피지오토모티브코리아 남창훈 대표   아이피지오토모티브코리아 남창훈 대표는 “SDV를 개발하기 위해서는 시뮬레이션이 바탕이 되어야 한다는 것은 이미지 잘 알려진 사실”이라며, “아이피지오토모티브와 같은 엔지니어링 회사에서 SDV를 개발하기 위해 어떤 요건과 환경을 갖추어야 하는지, 또한 어떤 연구와 개발을 통해 실제 구현 가능한 제품들은 무엇인지 소개하고자 한다”고 밝혔다. 아이피지오토모티브는 1984년 독일에서 설립된 회사로, 지난 40년 동안 차량 동역학 및 HIL(Hardware-in-the-loop) 시뮬레이션 개발을 주로 담당해 왔다. 이 회사는 제어기를 개발하는 엔지니어들이 차량 개발 단계에서 필요한 차량의 모델을 시뮬레이션 단계에서 테스트해 봄으로써 실제 차량 개발에 도움을 제공하고 있다. 남창훈 대표는 “1990년대에는 자동차가 만들어지고 하드웨어가 있는 상태에서 테스트를 통해 제어기를 개발했지만, 이제는 컴퓨터 시뮬레이션 기술이 발전하면서 CAD 데이터를 바탕으로 한 CAE 데이터 모델의 정확도가 올라감에 따라 CAE 툴이 자동차 설계를 위해 많이 활용되고 있다”고 설명했다. 또한 “이러한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 차량을 개발하는 것은 물론, 자동차가 개발되고 나서도 차량의 로직이 변경되더라도 OTA(Over-the-air)를 통해 변경된 사항을 적용하고 평가할 수 있게 됐다”고 말했다.   ▲ 실제 도로 환경과 유사한 가상환경에서 진행되는 차량 성능 테스트   이처럼 시뮬레이션 기술이 급속도로 발전함에 따라 이제는 가상 환경에서도 실제 차량을 테스트할 수 있을 만큼 발전되었다. 아이피지오토모티브는 CarMaker를 비롯해 소프트웨어와 하드웨어, 서비스 등을 제공함으로써 차량 구성 요소의 초기 단계에서부터 전체 차량 개발에 필요한 요소들을 지원함으로써 자동차 개발 시간을 절약하는데 도움을 주고 있다. 남창훈 대표는 “가상 프로토타입을 사용하면 타이어가 노면을 지나갈 때 마찰 등과 같은 도로 조건들이 발생하는데, 실제 물리적인 결과값을 통해 현실적인 시나리오에서 가상 테스트 주행이 가능하다”며, “이처럼 가상환경이 잘 구축되면 자동차 센서 및 제어기들도 실제 현실에서와 같이 가상으로 구현이 가능해, 자동차 개발 로직에 이러한 데이터를 넣고 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 보다 안전하고 빠르게 차량을 개발하고 개선할 수 있는 시대가 됐다”고 설명했다. 지난해와 마찬가지로 올해도 자동차 업계에서는 가상 환경 개발을 위한 소프트웨어 개발 인력 확보가 중요한 이슈가 될 전망이다. 또한 새로운 가상환경 시스템 구축을 위한 다양한 기술 개발이 지속될 것으로 보인다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 2023 캐드앤그래픽스 독자 설문조사   Part 1. 2023년 주요 이슈 및 산업 분야 팬데믹 이전으로 되돌아가는 업무 환경… 인공지능과 가상 제품 개발에 대한 관심 확대   Part 2. 소프트웨어 활용 및 선호도 산업별로 2D/3D CAD 활용에 차이 보여… CAD 솔루션의 활용 범위는 꾸준히 확대   Part 3. 서비스, 클라우드 및 하드웨어 현재보다 미래가 기대되는 신기술… 엔지니어링 소프트웨어의 활용 방식 바꿀까   Part 4. 2023년 제조·건설 분야의 과제와 전망 경기 위축에 대한 우려 속에 3D 설계 환경과 교육 등에 대한 요구 높아   Infoworld   Focus 34　플랜트 조선 컨퍼런스 2024, AI 및 디지털 트윈을 통한 산업 혁신 전략 짚어 39　오라클, 생성형 AI로 기업의 대규모 AI 도입과 활용 지원 42　한국CDE학회 2024 동계학술대회, AI 시대의 엔지니어링을 전망하다 44　유니버설로봇, 신제품 협동로봇 출시와 함께 산업용 로봇과 본격 경쟁 기대   Case Study 46　디지털 트윈을 통한 벤쿠버 국제공항의 혁신　공항 전반의 운영 개선과 지속가능성 목표 달성   New Products 48　디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션　앤시스 2024 R1 50　실시간 건설 공정 관리 솔루션　트림블 커넥트 대시보드 2024 52　편의성 및 안정성 확보한 국산 CAD　직스캐드 54　중소·중견기업에 최적화된 국산 PLM 솔루션　Aone PLM 56　제품 정보 통합 관리 시스템　JK-PLM 58　전체 제품 수명주기 관리 솔루션　FabePLM 61　이달의 신제품   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI 시대, AI 법률 서비스 어디까지 가능한가? 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　미래 모빌리티 혁신, SDV가 가져올 자동차 산업의 변화는?   Event 66　캐드앤그래픽스 창간 30주년 독자 이벤트   Column 69　현장에서 얻은 것 No.16 / 류용효　PLM OOTB에 길을 묻다 76　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링   78 New Books 80 News   CADPIA   AEC 83　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (3) / 최영석　슈퍼해치, SetZ 기능 소개 108　오토데스크 한국어 커뮤니티의 첫 번째 오프라인 행사 / 양승규　커뮤니티를 통해 지식을 공유하고 개인의 성장 추구 112　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조 120　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (11) / 천벼리　아레스 캐드 2024에서 시트 내보내기   Reverse Engineering 86　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3) / 유우식　옛 사진 데이터베이스   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (10) / 김성철　시뮬레이션 기반 설계   Analysis 100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 최낙정　앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석 104　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (7) / 나인플러스IT　연비와 공기역학 : 자동차 디자인의 음과 양     캐드앤그래픽스 2024년 3월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2024년 새해는 시작부터 부동산 부실 문제와 인플레이션으로 경기가 좋지 않고, 올해에는 미국도 코로나19로 인한 디지털 산업의 거품이 빠지면서 IT 인원의 대량 해고가 예상된다. 이것은 한국도 마찬가지이다. 매년 2월 칼럼을 쓰는 시기는 모두 올해의 트렌드에 대해서 이야기를 한다. 특히 매년 1월 중순에 열리는 미국의 CES가 화두이다. 몇 년 전부터 주장해 보지만 기자, 영업 사원, 유튜버라면 가지만 전문가들이 갈 장소는 아니다. 올해는 특히 세계적인 불경기이고 점점 수준이 낮아지고 있어서 대중의 관심이 줄고 있다. 그리고 요즘 업계에 가장 영향력이 있는 애플, 오픈AI, 앤비디아, 테슬라 같은 기업들이 불참하고 있다. 강자들은 자기들의 제품 발표회가 따로 있어서 자기 행사에 집중한다. 이제는 백화점같은 콘퍼런스의 시대는 저물어가고 있다. 아직 한국 미디어와 한국 기업들은 열심히 참석한다. 올해는 중국 기업도 최대 위기이지만, 그 다음으로 한국 기업도 위기가 올 수 있다. 다행히 현대자동차가 선방했지만 내년을 장담할 수 없다. 이 와중에도 먼 미래의 모빌리티를 주장한다. 삼성전자의 작년 실적은 수십 년만에 최악이다. 그래도 다시 안 올 메모리 반도체 특수를 기다리고 있다. 우리 사회는 희망 고문 사회가 되어 가고 있다. 한국은 언제부터 과거 지향적이 되고 있는가? 어떤 부동산 전문가가 한국의 아파트 가격은 사이클이 있다고 주장한다. 한국처럼 지역 시장은 반복 사이클이 있을 수 있다. 그러나 혁신의 세계에서는 ‘사이클’이 아니라 ‘파동’이라고 해야 한다. 이제 한국은 과거의 반도체 호황이나 부동산 호황이 다시 안 올 수 있다. 모든 외부 환경이 과거와 다르기 때문이다. 그러나 사람들은 그 시절을 잊지 못하고 계속 기다리고 있다. 과거 봉건사회에서는 배우고 공부해서 남을 가르치는 것이나 벼슬을 하는 것이 최고라고 생각했다. 최근의 산업 시대는 공부해서 실행하여 성과를 얻기보다는 학벌을 만들었다. 미래 사회에서 혁신은 결과를 만들어내는 것이다. ‘아는 것’과 ‘아는 것으로 성과를 내는 것’은 아주 다른 이야기이다. 아직도 한국 사회의 인재들의 고질적인 문제는 성공 비즈니스 모델의 창조성이 부족하다는 점이다.   ▲ First you learn, then you remove the ‘L’   그림의 문장은 처음에는 학습(learn)을 통해 지식과 기술을 습득하고, 이후에는 그 학습을 통해 얻은 지식과 기술로 성과나 보상(earn)을 얻게 된다는 의미이다. 약간 궁금해서 여기서 ‘L’이 무엇일까 생각해 봤다. 그것은 훈수(lecture)라고 생각한다. 한국 사회에서는 지난 수십 년간 공대에서 수많은 공대생이 졸업했다. 그러나 진정한 엔지니어 교육은 실패했다. 대량 교육으로 재벌 대기업의 부품처럼 살아갔지, 진정한 엔지니어가 없다. 학벌만 대량으로 만들어서 실제 제품을 설계하고 생산하는 지식과 경험이 없는 엔지니어를 양산했다. 다이슨의 CEO인 제임스 다이슨은 11년 전에 쓴 책 ‘스마트 엔지니어링’에서 소개한 세 명의 사장 중 하나이다. 그는 자서전에서 지난 몇 년 동안 미래의 먹거리로 전기자동차에 전념하였다. 그러나 그는 7억 달러를 소비하고 전기차로 돈을 벌 수 없다라는 것을 깨달았다. 그것은 기술 문제가 아니라 이윤 때문이라고 한다. 현재 잘 나가고 있는 테슬라의 일론 머스크가 그동안 전기자동차를 팔아서 돈을 번 것보다는 전기자동차를 팔 때마다 받는 환경지원금으로 살았다고 한다. 스마트 엔지니어링에 대한 근본적인 이해가 필요하다. 너무 많은 정보의 세상에서 더욱 철학적 가치가 필요하다. 철학자가 아닌 소피스트가 되기 쉽다. 인사이트나 본질을 이해하는 것보다 표면적 지식으로 구성된 소피스트가 되는 것을 경계해야 한다. 우리 사회는 새로운 무엇을 배우면 그것으로 혁신 비즈니스 모델을 만들기보다는 강의나 자격증으로 돈을 벌려고 한다. 올해의 생존 키워드는 ‘L’을 제거하는 것이다. 훈수(lecture), 리드 타임(lead Time), 새는 돈(leaking money), 과중한 업무 또는 짐(load) 이다. 올해 개인적 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 챗GPT와 롬리서치를 만든 증강지능시스템(Augmented Intelligence System)으로 새로운 비즈니스 모델을 만들어서 수익을 만드는 것이다. 드디어 올해에는 지난 해 공부했던 챗GPT로 강의가 아닌 작업으로 돈을 벌기 시작했다. 두 번째는 이번에 새로 구입한 폴딩 전기자전거로 전국을 돌아다니는 것이다. 폴딩 자전거는 언제든지 접어서 열차나 고속버스로 이동할 수 있다. 전기자전거는 전기자동차를 공부하기에 아주 좋은 대상이라고 할 수 있다. 물론 배우는 것에서 그치지 않고 수익을 만들수 있는 비즈니스 모델을 생각하고 있다. 생각하기 나름이다. 자신의 장벽을 이용해서 기회의 다리로 만들자. - 조형식   ■ 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.