헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 6월 27일 부산에서 열린 ‘조선해양 및 기자재 산업 DX 활성화 포럼’에 참가해, 기자재 설계 효율화를 위한 디지털 기술과 이를 실현한 실제 적용 사례를 공유했다. 이번 행사에서 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 홍석관 메트롤로지 사업부 사장은 ‘효율적 기자재 제품 설계를 위한 기술 소개’를 주제로 조선해양 및 기자재 산업에서 설계, 측정, 분석, 제작에 이르는 전 공정을 디지털로 연결하는 통합적 접근법을 중심으로 발표를 진행했다. 조선해양 산업은 제품의 크기, 복잡도, 실외 작업 환경 등으로 인해 설계 및 품질 관리가 까다로운 분야로 꼽힌다. 대형 구조물은 블록 단위로 나누어 제작되기 때문에 설계 정합성과 조립 오차 최소화가 핵심이며, 동시에 고정밀 측정 및 설계 변경 대응 역량이 요구된다. 하지만 기존의 측정 장비로는 정밀도와 속도, 이동성 측면에서 한계가 있었고, 비표준화된 부품과 제작 조건으로 인해 효율적인 설계 자동화도 어려운 상황이다.     홍석관 사장은 발표를 통해 헥사곤의 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800(Leica Absolute Tracker ATS800)과 같은 고정밀 이동식 측정 장비를 활용하여 실외 및 협소 공간에서도 정밀한 3D 형상 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 한 역설계, 시뮬레이션, 품질 관리에 이르는 디지털 작업 프로세스를 설명했다. 또한 제품의 파라메트릭 데이터를 이용하여 CAE 해석과 로봇 기반 용접 자동화에 필수인 오프라인 프로그램 기술을 적용하여, 설계뿐만 아니라 생산 과정 전반의  효율을 높일 수 있는 적용 사례도 소개했다. 이를 통해 설계 효율을 넘어 생산 기술과의 연계성을 통한 통합적 효율성 확보 가능성을 강조했다. 이러한 통합적 설계 및 제작 체계는 기자재 품질의 일관성 확보와 제작 오류 감소에 효과적이라고 설명했다. 홍석관 사장은 “조선해양 산업은 높은 정밀도와 복잡한 설계 요건을 동시에 만족시켜야 하는 만큼, 설계와 측정, 해석이 유기적으로 연계된 디지털 기반의 접근이 필수”라며, “헥사곤은 자사의 통합 설루션을 통해 조선 산업의 경쟁력 강화를 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다.

씽크포비엘은 6월 25일 국립군산대에서 ‘AI 신뢰성’ 검증 기술 다루는비교과 교육과정을 운영했다.   'AI 신뢰성' 검증 기술 관련 민간 공인 자격을 취득한 전문가가 배출되어 미래 일자리 창출에 기여할 것으로 기대된다. AI 신뢰성 전문기업 씽크포비엘은 6월 25일(수)부터 27일(금)까지 국립군산대학교 IT융합통신공학과 재학생을 대상으로 ‘AI 신뢰성’ 검증 기술 교육을 실시했다고 밝혔다. 이번 교육은 전북특별자치도와 전북테크노파크의 지원을 받아 국립군산대 ICT특성화취업연계형사업단이 마련한 비교과 프로그램으로, 실무 교육은 씽크포비엘에서 맡아 진행했다. 교육 과정은 농생명 분야의 AI 데이터 활용에 필요한 다양성‧편향성 진단 시나리오 설계, 신뢰할 수 있는 AI 개발 개론, 검증 프로세스 적용 방법 등 이론 강의와 실습, 토론으로 구성됐다. 마지막 날에는 수강생을 대상으로 한 자격 시험도 진행됐다. 교육을 수료하고 자격 기준을 충족한 수강생에게는 한국산업지능화협회(KOIIA)가 발급하는 ‘산업인공지능데이터검증전문가’ 2급 자격증이 주어진다. 이 자격은 씽크포비엘이 준비 중인 ‘AI 신뢰성 검증전문가’ 자격과는 별개로, AI 신뢰성 검증 기술 중 ‘데이터 밸런스’ 기법에 초점을 맞춘 것이다. 해당 자격은 2024년 2월, 한국직업능력연구원에 정식 등록됐다. 씽크포비엘과 국립군산대는 산업부 산하 인가 단체의 공인 자격을 취득할 수 있는 교육 과정이 처음 마련됐다는 점에 의미를 두고 있다. 씽크포비엘에서는 2020년부터 국립군산대와 함께 동일한 교육과정을 6년째 운영 중이며, 지난해에는 자격증을 시범 발급한 바 있다. 그러나 공인 자격이 부재했던 과거에는 교육 이수자들의 취업에 실질적인 도움이 되지 못했다는 평가도 있었다. 국립군산대 관계자는 “AI 신뢰성 관련 기술을 배우고 자격까지 취득함으로써 학생들의 실무 역량과 현장 이해도가 높아질 것으로 기대된다”고 밝혔다. 한편, 한국산업지능화협회는 향후 ‘산업디지털전환촉진법’에 따른 디지털전환(DX) 전문기업 인증 기준에 ‘산업인공지능데이터검증전문가’ 보유 인력 여부를 포함하는 방안을 검토 중이다. 기업 수요 확대와 전문 인력 양성을 동시에 꾀한다는 전략이다. 이 자격과 교육은 특히 지방대 출신 구직자에게 새로운 기회가 될 전망이다. 씽크포비엘은 “AI 신뢰성 분야는 아직 초기 단계로, 수도권 대학 출신과의 경쟁에서 대등한 조건을 만들 수 있는 영역”이라고 강조했다. 또한 AI 신뢰성 교육은 해외에서도 주목받고 있다. 씽크포비엘에 따르면 태국 정부에서는 지난해부터 관련 아카데미 설립을 준비 중이며, 우즈베키스탄도 정부 주도의 교육 기관 설립을 검토하고 있다. 이 같은 글로벌 관심 속에서 국내 전문 인력 양성이 본격화되면 AI 신뢰성 분야의 세계적 성장 가능성도 높아질 것으로 보고 있다. 박지환 씽크포비엘 대표는 “AI 기반 바이브 코딩이 부상하면서 기존 SW 개발자 직무에 변화가 생기고 있는 상황에서, AI 신뢰성 분야는 새로운 일자리로 주목받고 있다”며, “국립군산대에 데이터 취급 전문가 역량을 파악할 자격 과정을 최초 개설된 것은 의미가 크다. 하반기에는 AI 신뢰성 전문가 자격도 공인 민간자격으로 등록해 전문 인력 양성에 속도를 낼 계획”이라고 밝혔다.  

다쏘시스템코리아는 지난 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 진행했다. 이번 행사에서는 인공지능(AI)과 결합한 다쏘시스템의 버추얼 트윈 기술을 통한 산업 혁신 비전과 사례가 소개됐다. 다쏘시스템은 ‘생성 경험 재생으로 순환하는 모델로 전환하며 경쟁력을 갖춰야 할 시점’이라는 기조 아래, 다양한 산업 분야의 디지털 혁신 성과와 미래 전략을 다뤘다. ■ 정수진 편집장     버추얼 트윈에서 3D 유니버스로, 산업 전환의 비전 제시 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 2040년을 향한 자사의 새로운 비전으로 ‘생성형 경제’로의 본격 전환을 짚었다. 그는 “생성형 경제는 ‘경험 경제’와 ‘순환 경제’를 통합하는 개념으로, 제품 중심이 아닌 사용자 경험을 중시하고 환경 및 리사이클링을 고려하는 것을 뜻한다. 다쏘시스템은 기존의 ‘제조−소비−폐기’라는 기존의 일직선 방식 대신에 ‘생성−경험−재생’이라는 순환 모델로의 산업 전환을 추구하면서, 사회로부터 얻은 가치를 사회에 환원하여 진정한 경쟁력을 갖추고자 한다”고 전했다. 이를 위한 핵심 역량으로 다쏘시스템이 내세우는 것이 ‘버추얼 트윈’이다. 다쏘시스템은 지난 1981년 3D 기술을 선보인 이후 디지털 목업(DMU), PDM(제품 데이터 관리), PLM(제품 수명주기 관리)를 거치면서 기술 혁신을 이어왔다. 그리고 축적된 기술을 바탕으로 ‘3D익스피리언스 플랫폼’이라는 하나의 플랫폼 상에서 데이터, 행동, 제품의 정체성이 전체수명 주기 동안 동적으로 연결되는 버추얼 트윈을 제시했다. 정운성 대표이사는 “제품뿐 아니라 인간의 버추얼 트윈을 구현하고, 궁극적으로 가상과 실제의 간극을 없애는 것을 목표로 버추얼 트윈의 고도화를 추진하고 있다”고 소개했다. 버추얼 트윈에 이어 다쏘시스템이 다음 세대의 기술로 제시하는 것은 ‘3D 유니버스(3D UNIV+RSES)’이다. 올해 초 7세대 기술로 공개된 3D 유니버스의 핵심은 버추얼 트윈 기술에 생성형 AI를 탑재한 것이다. 버추얼 트윈을 고도화하는 것과 함께 베스트 프랙티스의 형태로 축적된 버추얼 트윈 기반의 경험을 AI로 학습해 미래의 경험을 제시하는 것이 3D 유니버스의 비전이다. 정운성 대표이사는 “다쏘시스템은 미숙련 사용자도 숙련된 업무를 가능하게 돕는 버추얼 AI 동반자인 ‘아우라(Aura)’를 선보였고, 애플과의 파트너십을 통해 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)에서 몰입감 있는 버추얼 트윈 경험을 제공하고자 노력하고 있다”면서, “다쏘시스템의 모든 기술은 지식과 노하우 플랫폼인 3D익스피리언스 플랫폼에서 체계적으로 운영되며, 3D 유니버스는 12개 주요 산업 및 모든 제품 브랜드에 걸쳐 맞춤형 설루션을 강화하고 지원 범위를 넓힐 것”이라고 전했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 생성형 경제를 위한 기술 개발 내용을 소개했다.   버추얼 트윈으로 포괄적인 산업 혁신 이끈다 다쏘시스템의 3D익사이트 사업 및 영업 총괄인 마시모 프란도(Massimo Prando)는 3D익사이트(3DEXCITE)가 엔지니어링 데이터와 고객 경험을 연결하는 역할을 한다고 설명하면서, 가상 세계와 현실 세계를 잇는 버추얼 트윈에 생성형 AI를 접목하여 혁신적인 경험을 창출한다는 다쏘시스템의 비전을 제시했다. 그리고 항공우주, 반도체 제조, 산업 장비, 철도, 가전제품, 스포츠 및 라이프스타일, 자동차 등 다양한 산업 분야의 버추얼 트윈 적용 사례를 공유했다. 프란도 총괄은 “3D익사이트의 목표는 제품을 더 빠르고, 더 좋게, 더 스마트하게 만들고 클라우드 애플리케이션에 적용 가능하게 하는 것”이라고 소개했다. 다쏘시스템이 제시하는 버추얼 트윈은 단순히 현실을 디지털로 복제하는 것에 그치지 않는다. 설계, 스타일링, 재료, 엔지니어링, CAD, 시뮬레이션, 제조 등 모든 데이터를 수집하고, 이를 통해 구성된 디지털 복제본을 제품 수명주기 내내 성숙시키고 활용하는 것이 중요하다는 것이다. 이를 위해 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼과 CGI 허브(CGI hub)를 활용하여 통합된 데이터를 기반으로 버추얼 트윈을 구현하고, 제품 개발 과정을 간소화하며, 그 위에 생성형 AI 경험 레이어를 겹친다는 전략을 마련했다. 프란도 총괄은 “버추얼 트윈을 기반으로 하는 3D익사이트의 기술 스택은 생성형 AI 애플리케이션을 위한 ‘시드(seeds)’를 생성하고 클라우드 환경에서 확장 가능하다”면서, 버추얼 트윈 기술을 항공우주, 반도체 제조, 산업 장비, 철도, 가전, 자동차 등 다양한 산업에 적용할 수 있다고 전했다. 또한 산업 분야의 버추얼 트윈 활용 사례를 다음과 같이 소개하면서, “다쏘시스템은 복잡한 기술을 쉽고 대중화된 방식으로 배포하여 모든 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다”고 전했다. 복잡한 설계를 이해관계자에게 명확하게 전달하며, 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 지원 시뮬레이션을 통해 생산 라인을 가동하기 전에 병목 파악 작업자 훈련 및 재설비의 가상 계획 자동화 및 로봇 시나리오 개발 지원 실제 제작 전 가상 제품 경험 및 구성 카탈로그, 브로슈어, 온라인 등 다양한 고객 접점에 대해 높은 수준의 시각적 결과물의 빠른 배포 고객 데이터 기반으로 맞춤형 제품 설계 및 3D 모델을 통해 고객에게 상호작용 경험 제공 가능한 제품 구성 시나리오를 플랫폼에서 직접 호출하고, CAD 및 구성 관리와 연결 여러 시장의 요구사항을 반영하여 웹사이트, 브로슈어, 쇼룸 등에 배포 생성형 AI를 통해 2D 정적 이미지에서 완전한 구성의 대화형 비디오 재창조   ▲ LG전자 황윤제 기술고문은 모델 기반의 제품 개발 가상화 전략을 소개했다.   산업 혁신 위한 브랜드 전략과 기술 활용 사례 소개 다쏘시스템코리아는 제품별 행사와 통합 행사를 격년 주기로 번갈아 진행하고 있는데, 이번 3D익스피리언스 콘퍼런스는 다쏘시스템의 모든 제품 브랜드를 아우르는 연례 콘퍼런스로 마련됐다. 오전에 진행된 ‘3D 익스피리언스 콘퍼런스 2025’의 제너럴 세션에서는 ▲LG전자 황윤제 기술고문의 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’ ▲PWC 컨설팅 문홍기 대표의 ‘Beyond Digital | Virtual Twin’ ▲델 테크놀로지스 오리온 상무의 ‘Unleashing the Future of AI Development with Dell Pro Max Workstation’ 등 발표가 진행됐다. 또한, 오후에는 3D익스피리언스 플랫폼의 핵심 설루션인 바이오비아(BIOVIA), 에노비아(ENOVIA), 넷바이브(NETVIBES), 카티아(CATIA), 3D익사이트(3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 브랜드 트랙과 더불어 SDV(소프트웨어 정의 차량) 트랙이 진행됐다. 이번 콘퍼런스를 통해 다쏘시스템은 AI 기반 버추얼 트윈이 산업 혁신의 핵심 동력이 될 것이며, 지속 가능한 성장과 새로운 가치 창출을 위한 필수적인 도구임을 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

알테어는 지난 5월 23일 서울 여의도 콘래드호텔에서 연례 행사인 ‘ATC 코리아 2025(Altair Technology Conference Korea 2025)’를 개최했다. 올해로 23회째를 맞이한 이번 행사는 ‘Accelerating Innovation through Simulation, HPC & AI’를 주제로 약 1000여 명의 업계 전문가 및 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다. ■ 박경수 기자   ▲ ATC 코리아 2025 키노트 현장 모습   이번 행사에서는 디지털 전환을 가속화하는 핵심 기술인 AI, HPC, 시뮬레이션을 기반으로 한 실제 고객 사례와 기술 트렌드가 다양하게 소개되었으며, 특히 알테어와 지멘스의 전략적 협업에 대한 관심이 집중됐다.   산업계 전반에서 시뮬레이션 기반 AI 활용 본격화 ATC 코리아 2025에서는 ▲AI 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 AI ▲구조 및 시뮬레이션 설계 ▲전기전자 시스템 설계 등 총 8개 트랙, 61개 발표 세션으로 구성되어 다양한 산업 현장에서 시뮬레이션 및 AI 기술이 어떻게 적용되고 있는지를 보여줬다. 특히 주목할 만한 발표로는 ‘One Model, One Solver’를 표방한 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)의 최신 개발 현황이 소개됐다. 이 발표에서는 Implicit-Explicit 해석 연계 기능과 고비선형 이벤트에 대한 명시적 해석 기반 최적화 기능을 통해, 단일 솔버로 다양한 해석 요구사항을 충족하며 제품 개발 효율을 개선하는 방안이 제시됐다. 이번 행사에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자, 현대모비스, HD현대중공업, LG이노텍, 한국항공우주산업(KAI), HD현대미포조선 등 주요 제조기업을 비롯해 다수의 연구소 및 IT 기업이 참여했다. 이들 기업들은 AI와 시뮬레이션 기술을 결합해 달성한 실질적 성과를 공유했으며, 개발 주기 단축, 비용 절감, 제품 성능 향상 등 측정 가능한 ROI 사례를 구체적으로 제시했다. 참가자들은 시뮬레이션이 단순 분석 도구를 넘어 제품 설계 전반에 걸쳐 혁신적인 의사결정 도구로 자리매김하고 있음을 실감했다.   지멘스-알테어, 플랫폼 통합 통한 디지털 트윈 시너지 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장은 기조연설에서 “지멘스와 알테어의 기술 결합은 디지털 트윈의 완성을 향한 중요한 진전”이라며, “AI, HPC, 시뮬레이션, 전자기술이 하나의 플랫폼에서 통합될 때 비로소 제품의 생애주기 전반을 최적화할 수 있다”고 강조했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장   실제로 이번 행사에서는 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 알테어의 시뮬레이션 및 데이터 분석 기술이 통합된 새로운 디지털 트윈 설루션이 공개됐다. 이 통합 플랫폼은 제품 생애주기 전반에 걸친 최적화와 예측 분석을 통해 엔지니어링 혁신을 가속화하는 새로운 접근법을 제시했다. 앞서 지멘스는 지난 3월 말 알테어 인수를 완료했으며, 이를 통해 엑셀러레이터 플랫폼에 알테어의 시뮬레이션 및 데이터 분석 역량을 통합함으로써 고객의 엔지니어링 혁신을 더욱 강력히 지원할 수 있게 됐다. 알테어의 샘 마할링엄 CTO는 “AI와 시뮬레이션 기술은 디지털 전환을 위한 실질적 기반이며, 이제는 미래 기술이 아닌 현재의 전략”이라고 강조했다.   ▲ 알테어 샘 마할링엄 CTO   HPC-AI 융합과 산업별 특화 설루션으로 확장 이번 ATC 2025에서는 단순한 기술 소개를 넘어서 실제 적용된 고객 사례 중심의 발표가 이어졌다. 특히 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 기술을 결합한 차세대 시뮬레이션 환경에 대한 발표가 주목을 받았다. 이 발표에서는 기존 대비 10배 이상 빨라진 계산 속도와 더욱 정교한 예측 정확도를 제공하는 새로운 시뮬레이션 패러다임의 가능성을 제시했다. 또한 자동차, 전자, 조선, 항공우주 등 각 산업의 특성에 맞춘 AI 기반 시뮬레이션 맞춤형 설루션 전략도 소개됐다. 이 발표에서는 산업별 특화된 요구사항을 반영한 맞춤형 접근 방식을 통해 더욱 실용적이고 효과적인 디지털 전환 전략을 제안했다. 구조 최적화, 전자기 해석, CFD 시뮬레이션, 열 설계 등 다양한 엔지니어링 분야에서 시뮬레이션과 AI를 결합해 개발 주기를 단축하고 제품 성능을 극대화한 성과들이 공유되며, 산업계 전반에서 AI 기반 시뮬레이션 기술의 실질적 가치를 확인할 수 있었다. 한국알테어의 김도하 지사장은 “이번 행사를 통해 AI와 시뮬레이션 기반 엔지니어링이 산업계 전반에 실질적으로 뿌리내리고 있다는 점을 확인할 수 있었다”면서, “앞으로도 고객과 함께 디지털 혁신 여정을 이어가겠다”고 밝혔다.   ▲ 한국알테어 김도하 지사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

대한기계학회 가상제품개발연구회가 지난 6월 12일 2025년 춘계 심포지엄을 개최했다. ‘AI와 VPD의 만남 : Journey to the Digital Transformation’을 주제로 한 이번 심포지엄에서는 제조업 분야의 인공지능 전환(AX) 시대에 발맞춘 가상 제품 개발(VPD) 기술 및 디지털 전환 사례가 소개됐다. ■ 정수진 편집장     디지털 전환에서 AI 전환으로, 새로운 시대가 열린다 지난 2020년 출범한 가상제품개발연구회는 제조업 분야의 가상 제품 개발 기술과 디지털 전환 사례를 공유하고 기술 교류를 통해 산업 분야의 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 목표로 삼았다. 2021년부터는 매년 봄·가을 심포지엄과 특별 세션을 열고 있다. 가상제품개발연구회의 오세기 회장은 개회사에서 “빅데이터와 딥러닝으로 시작된 디지털 전환(DX)은 생성형 AI(generative AI)가 등장하면서 기업의 문화, 전략, 비즈니스 모델까지 인공지능 중심으로 재설계하는 인공지능 전환(AX) 시대로 진화하고 있다”면서, 그 동안 연구회 심포지엄의 모토였던 ‘디지털 전환으로의 여정’이 이제는 ‘인공지능 전환으로의 여정’으로 바뀌어야 할 시점이라고 밝혔다. 대한기계학회의 배중면 회장은 축사를 통해 “챗GPT (ChatGPT)나 생성형 AI로 대표되는 현대 인공지능 시대의 개막은 기계공학 분야에서도 예외가 아니며, 물리기반 모델과 인공지능의 융합, 시뮬레이션의 자동화, 그리고 설계 최적화의 지능화가 실현 가능한 시대가 되었다”고 짚었다. 그리고 “가상제품개발연구회는 디지털 기반 제품 개발의 혁신을 선도해 왔으며, 대한기계학회 역시 이 분야의 발전을 적극 뒷받침하겠다”고 전했다.   물리지식 기반 AI와 생성형 AI를 활용한 VPD KAIST의 이승철 교수는 ‘제품 개발 가상화를 위한 물리지식 기반 인공지능의 역할’을 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 및 공학 문제 해결 방법에 대한 고민을 전한 이승철 교수는 “생성형 AI의 출현 이후 디지털 전환에서 인공지능 전환의 시대로 진화했으며, 기계공학 분야에서도 물리기반 모델과 AI의 융합, 시뮬레이션 자동화, 설계 최적화의 지능화가 가능해졌다”고 강조했다. 생성형 AI는 하나의 입력값에서 많은 수의 결과를 생성하여 설계의 다양성을 확보하는 데에 유용하다. 특히, 위상 최적화에서 문제를 ‘불량 설정(ill-posed)’하여 다양한 최적화 설루션을 생성하고, 이를 전통적인 최적화 방법의 초기 조건으로 활용하여 설계 시간을 줄일 수 있다. 이승철 교수는 “생성형 AI를 제품 설계에 적용하는 과정에서는 정밀도와 다양성의 절충점을 찾는 것이 중요하다”고 짚었다. 또한, 이승철 교수는 VPD에 AI 신경망 학습을 접목하기 위한 방법론을 소개했다. 물리지식 기반 인공지능(PINN)은 물리 지식을 데이터 프레임워크에 결합하여 인공지능 학습에 활용하는 방식으로, 특히 알려지지 않은 물리적 특성을 예측하는 ‘역방향 문제 해결’에 장점이 있다. 딥 오퍼레이터 네트워크(DeepONet)는 입력 매개변수나 형상이 바뀌어도 재학습 없이 거의 실시간으로 해석 결과를 예측할 수 있어서, 입력 파라미터의 변경이 예측 결과에 곧바로 반영되지 못하는 PINN의 단점을 극복할 수 있을 것으로 보인다. 이승철 교수는 “물리지식 기반의 DeepONet은 유동장 및 압력 분포를 실시간으로 예측하고, 복잡한 형상 변화에 따른 유동, 압력, 온도장 등을 실시간으로 예측할 수 있음을 입증했다”면서, “인공지능 기반의 새로운 도구들이 공학 문제를 해결하고 설계 분야를 혁신하는 데에 기여할 것”이라고 전망했다.   ▲ KAIST의 이승철 교수는 물리지식 기반의 AI를 제품 개발에 적용하기 위한 방법론을 소개했다.   AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 이번 심포지엄을 가상제품개발연구회와 공동 주관한 다쏘시스템코리아의 김문성 파트너는 ‘AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략’에 대해 소개했다. 그는 인공지능 기반의 생성형 경험(generative experience)이 창의적이고 자동화된 설계를 가능하게 하며, 인공지능/머신러닝이 제품 개발 과정에서 반복 작업을 줄이고 비용과 시간을 절감하는 데 기여한다고 전했다. 이번 발표에서는 시뮬레이션에 적용할 수 있는 다양한 머신러닝 기법이 소개됐다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 특징 추출에, 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)는 시계열 데이터 예측에, 딥러닝은 복잡한 3차원 필드 데이터 예측에, 그리고 그래프 신경망(GNN)은 유한요소모델(FEM)과 같은 그래프 구조 데이터 처리에 유용하다는 것이 김문성 파트너의 설명이다. 또한, 김문성 파트너는 문제 정의 − 학습 데이터 준비(실험 계획법 및 자동화 스크립트 활용) − 모델 학습 − 신뢰도 검증 − 예측 모델 구축까지 다쏘시스템의 아바쿠스(Abaqus)와 아이사이트(Isight)를 활용하는 머신러닝 프로세스 구현 단계를 소개했다. 김문성 파트너는 AI/ML 기법의 시뮬레이션 적용 사례로 LSTM을 활용한 하중-변위 선도 예측, 디스플레이 스트레인 예측, 전자기 성능 예측 등을 소개했으며, GNN을 사용해 빔과 항공기 랜딩기어 부재의 3차원 응력/변형량 예측이 가능하다고 전했다. 그는 “머신러닝 기술이 시뮬레이션 작업의 효율을 높이고, 데이터 기반의 정확한 의사 결정을 지원하는 강력한 도구가 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김문성 파트너는 AI/ML 기반의 가상 검증 전략과 사례를 소개했다.   VPD와 AI의 융합, R&D 혁신을 이끈다 이외에도 이번 심포지엄에서는 물리지식 기반 인공지능과 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 방안, AI/머신러닝 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 등에 관한 논의를 통해 미래 제품 개발의 방향을 짚어보는 기회가 마련됐다. 주제 발표로는 ▲히타치 야마자키 미키 박사의 ‘AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진’ ▲피도텍 대표인 한양대 최동훈 교수의 ‘VPD 대중화로 가는 길 : Al-Aided Design Optimization’ ▲현대모비스 송준영 팀장의 ‘AI를 이용한 R&D Shift’ ▲LG전자 백영진 팀장의 ‘AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크’ ▲한화에어로스페이스 윤용상 상무의 ‘디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래’ 등이 진행됐다. 또한 패널토론에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향에 대해 논의했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 6월 9일 ‘AI 시대, 지식과 경험의 디지털 트윈 전략과 도구’를 주제로 웨비나를 개최했다. ‘AI 시대에 개인의 지식과 경험을 디지털 트윈화하는 최고의 전략은 무엇인가’라는 물음에 디지털지식연구소 조형식 대표는 “AI 시대에 개인의 지식과 경험을 디지털 트윈화하는 최고의 전략은 인공지능과 디지털 트윈의 결합에 있다”고 말했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털 트윈(Digital Twin)의 발전 과정을 연도별로 정리한 타임라인   AI와 디지털 트윈, 왜 지금 결합해야 하는가? “과거에는 10년 주기로 바뀌던 지식이 이제는 1~2년 만에 달라지는 시대이다.” CNG TV 진행자이자 캐드앤그래픽스 편집자문위원인 조형식 대표는 AI와 디지털 트윈(DT)의 결합이 더 이상 선택이 아닌 필수 전략임을 강조했다. 조 대표는 전문가조차 AI 활용에 주저하는 현실을 지적하며, 이제는 개인이 디지털 전환을 통해 미래 경쟁력을 갖춰야 할 때라고 말했다. 디지털 트윈은 현실의 사물, 시스템, 조직 등을 가상공간에 복제하여 예측과 시뮬레이션을 수행하는 기술이다. 하지만 디지털 트윈은 구현이 어렵고 비용이 많이 들며, AI는 빠른 분석은 가능하지만 맥락을 이해하지 못하는 단점이 있다. 이 약점을 보완하는 가장 강력한 전략이 바로 AI + DT의 결합이다. 조 대표는 “디지털 트윈은 현실을 복제하는 가상 쌍둥이이며, AI와 결합되어야 비로소 실질적인 성과를 낸다”고 강조했다. 이 기술의 적용 범위도 점점 확장되고 있다. 초기에는 제품이나 설비 단위였지만 이제는 시스템 트윈, 프로세스 트윈을 넘어 스마트시티, 헬스케어 등 복잡한 영역까지도 디지털화되고 있다. 심지어 점심 메뉴, 회식 장소 선택, 회사의 조직 구조 같은 존재하지 않는 개념조차 디지털 트윈화할 수 있는 시대, ‘디지털 트윈화(digital twinification)’가 도래한 것이다. 이런 흐름은 세계적인 데이터 분석 기업 팔란티어(Palantir)에서도 볼 수 있다. 팔란티어는 기업의 모든 데이터와 시스템을 디지털 트윈으로 재현하고, 이를 AI 기반으로 운용하는 방식을 도입했다. 여기서 핵심이 되는 개념이 ‘온톨로지(ontology)’이다. 이는 AI가 인간처럼 의미를 파악하고 연결망을 이해할 수 있도록 설계하는 방식으로, 앞으로의 프롬프트 설계나 데이터 관리에서 필수적인 구조다.   ▲ 2025년 AI 기반 지식 관리 도구 20가지를 주제로 한 시각적 요약   나만의 디지털 쌍둥이를 만드는 5단계 전략 조형식 대표는 개인이 자신의 지식과 경험을 디지털 트윈화하기 위한 실전 전략을 다음과 같이 5단계 + α로 제안했다. 구조화 : 에버노트, 노션 등을 통해 정보를 정리 네트워크화 : 옵시디언, 롬 리서치 등으로 개념과 연결성 강화 AI 강화 : 챗GPT, 구글 노트북LM 등을 통해 콘텐츠 해석과 보완 트윈화 : 기능 단위로 구체적인 디지털 복제물 생성 자동화 : 반복되는 작업은 FastAPI, Make.com, Zapier 등으로 자동화 α(지속적 학습) : 반복 학습과 개선으로 궁극적인 지식 자산화 조 대표는 “지식은 데이터이고, 경험은 프로세스다. 이 둘을 함께 디지털화하는 것이 개인 디지털 트윈의 핵심”이라고 정리했다. 그리고 “AI 시대는 기억력의 싸움이 아니라 상상력의 싸움이다. 거창한 계획보다는 작은 디지털 트윈부터 만들어보자”고 조언했다. 또한, 조 대표는 이러한 실전 전략을 뒷받침하는 다양한 도구도 소개했다. AI 음성 복제 도구 : 일랩스(자신의 목소리로 다국어 출력 가능) 오프라인 LLM 실행 : LM Studio를 활용해 나만의 AI 구축 자동화 플랫폼 : 노션 + Make.com, Jasper, Zapier 등 추천 학습 : MCP(Model Context Protocol), 그래프 DB에 대한 이해   ▲ CNG TV 진행자이자 캐드앤그래픽스 편집자문위원인 디지털지식연구소 조형식 대표   AI와 디지털 트윈의 결합은 개인의 지식과 경험을 ‘복제·확장·자동화’할 수 있는 가장 효과적인 전략이다. 거창한 기술이 아니라, 지금 당장 나만의 작은 디지털 쌍둥이 하나를 만드는 것부터 시작하면 누구든지 미래의 경쟁력을 키울 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

현장에서 얻은 것 No. 20   피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다.”   AI 시대, 배움과 연결에서 찾은 성장 동력 일상에 지쳐 몸은 천근만근이었지만, 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 뒤쳐질 수 없다는 생각에 발걸음을 재촉했다. 특히 AI 기술이 단순한 효율성 도구를 넘어 업무 방식과 산업 지형을 근본적으로 바꾸고 있다는 통찰 앞에 서니, 피로감은 부차적인 문제로 느껴졌다. 이러한 변화의 파고를 헤쳐나갈 답을 찾기 위해, 필자는 주말에 스터디하는 데이터공작소 TFT, 데이터 공작소의 매주 월요일 줌강의, 매달 모임과 자율주행 회사들의 특별한 만남인 미모셀, 지식을 공유하고 서로 도움을 주는 네트워크 모임인 한국미래융합연구원 등 AI 및 관련 기술 스터디 그룹의 문을 두드렸다. 이곳에서 만난 전문가들과의 지식 공유와 토론은 필자가 가진 궁금증을 해소하고 새로운 가능성을 탐색하는 데 귀중한 기회가 되었다. “배우는 법을 배우라.” − 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO, 구글 딥마인드   ▲ 피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹   AI 에이전트와 MCP : AI의 실행력을 극대화하는 연결 고리 탐색 스터디 그룹에서 가장 주목받는 개념은 AI 에이전트였다. AI 에이전트는 환경을 인식하고 스스로 결정하며 목표를 달성하는 소프트웨어 개체로 정의된다. 독립적으로 작동하며 목표를 향해 지속적으로 학습하고 개선하는 특징을 가진다. 데이터를 수집, 분석하고 최적의 행동을 선택하여 실행하는 방식으로 작동하며, 질문에 대한 하위 질문을 생성하고 리서치한 후 포괄적인 답변을 제공하거나 AI 요약 결과를 자동화하고 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 일부는 다양한 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 완전 자율 시스템으로 정의되기도 하고, 미리 정의된 워크플로를 따르는 규범적인 구현을 설명하기도 한다. 이러한 AI 에이전트의 역량을 극대화하는 핵심 기술로 MCP(Model Context Protocol)가 소개되었다. MCP는 LLM(Large Language Model) 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 다양한 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜이다. 마치 USB-C가 다양한 전자기기를 연결하듯, MCP는 웹 서비스와 AI 에이전트를 연결하여 AI가 서비스에 직접 접근할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 이를 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 현실의 도구들과 연결되며 이메일 작성 및 전송, 캘린더 약속 등록, 슬랙 메시지 전송, 파일 저장 및 정리, 소셜 미디어 검색 및 게시, 스프레드시트 데이터 정리, 줌 회의 예약 및 회의록 작성, 노션 자료 활용 등 다양한 작업을 실행할 수 있게 된다. 이는 에이전틱 AI(agentic AI) 발전의 중요한 요소로 강조되었다. 또한, MCP는 프레임워크나 벤더에 관계없이 에이전트 간 상호 운용 가능한 통신을 안전하게 지원하는 것을 목표로 한다. API와 MCP가 반드시 필요한 것은 아니지만, 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점이 강조되었다. API 연결은 개발자에게도 쉬운 일은 아니며 권한 부여 문제 등이 있기 때문에, MCP가 이를 더 쉽게 만들 수 있는지에 대한 고민도 있었다. “미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   바이브 코딩과 커서 : AI를 개발 동료로 활용하는 방법 AI 스터디에서는 개발의 패러다임 변화인 ‘바이브 코딩’에 대한 논의도 활발했다. 전통적인 코딩이 ‘개발자가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이라면, 바이브 코딩은 ‘AI가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이다. 이는 AI에게 개발을 외주로 맡기는 것과 유사한 개념으로 설명된다. 좋은 바이브 코더는 좋은 외주 의뢰자가 갖춰야 할 다섯 가지 역량을 AI에게 적용해야 한다. 내 문제를 풀기 위한 작업 정의(PRD, 유저 플로) AI가 잘 이해할 수 있게 의사소통(프롬프트, 지침) 프로그램을 잘 만들기 위한 리소스 지원(데이터, API, 실행/배포 환경) 프로그램이 의도대로 동작하는지 검수(자동화 테스트) 이 과정에서 모르는 것을 배워 점차 스스로 할 수 있게 되는 것이다. 커서(Cursor)는 이러한 ‘LLM-assisted IDE’ 개념을 제시하는 도구로 소개되었다. 복잡한 프로그래밍 지식, 문서, 오류 메시지 기반의 학습 곡선이나 사전 설계 중심의 신중한 개발 문화, 툴과 언어, 개발 환경의 복잡성 같은 문제 속에서 커서는 아이디어를 즉각 코드로 구현하고 비전문가의 접근성을 폭발적으로 증대시키며 LLM 기반의 빠른 실험과 피드백 루프를 가능하게 한다. 문법 대신 의도 전달과 맥락 중심으로 전환되는 패러다임의 변화를 지원한다. 데이터공작소 개발TFT(서울팀) 관련 세션에서는 커서를 활용한 실질적인 개발 프로세스가 시연되었다. 혼자서 다양한 역할을 수행하는 ‘솔로프리너’ 관점에서 기획부터 개발, 테스트, 배포, 모니터링, 마케팅까지 전 과정을 AI와 함께 진행하는 방법이 제시되었다. 커서를 통해 아이디어 구체화, 기획 문서 작성(PRD, 비즈니스 모델 캔버스), 프로젝트 관리(Task Master MCP를 활용한 작업 목록 생성, 복잡도 계산, 하위 태스크 분해), 실제 코드 작성, 그리고 문서화(Obsidian 연동) 등이 가능함을 보여주었다. 특히 개발 경험이 있는 발표자인 어니컴의 최성훈 팀장은 커서를 통해 불편하고 반복적인 작업의 상당 부분을 자동화하고, 단계별로 명확한 지시를 내리며 태스크 관리를 통해 AI가 맥락을 이해하도록 유도하는 장점을 강조했다. 그는 커서를 쓰면서 처음에는 AI가 코딩을 짜는 것을 도와주는 정도라고 생각했고, 코드를 다 안 봐도 알아서 다 짜 주는 줄 알았다고 했다. 하지만 실제로 해 보니 절대 그렇지는 않았고, 다만 불편하거나 반복적인 작업에서는 충분히 활용 가치가 있음을 느꼈다고 했다. AI와 소통하며 생각을 체계화하고 문서화하며 원하는 것을 구체화하고 실행 계획을 짜서 이뤄가는 과정을 보였다고 했다. 그는 커서 하나로 A부터 Z까지 다 해 볼 수 있겠다는 느낌을 받았고, 솔로프리너를 목표로 하는 사람들은 연구해 볼 만하다고 개인적인 의견을 덧붙였다. AI에게 외주를 맡기는 개념이기 때문에 사람이 명확하게 문제 정의를 하고, 의사소통하며, 검수하는 역할이 중요하다고 언급했다. 또한, 커서가 굉장히 많은 도움을 주었다고 말했다. 개발자는 커서를 통해 코드의 문제점이나 개선 포인트를 찾는 데 도움을 받을 수 있고, 혼자 개발하면서 보조적인 도움이 필요할 때 효과적일 수 있다고 했다. 또한 자동 PR 요약이나 커밋 메시지 작성 등 깃(Git)과의 연동도 잘 되는 장점이 있었다. 오랜 개발 경험을 가지고 있는 양선희 대표는 필자의 숙원 고민거리를 반나절만에 해결해 주었다. 디자인씽킹 기법 중 첫 번째인 공감대 형성의 템플릿을 시스템화시켜 주었다. 클로드(Claude)로 대화하듯이 고민거리를 얘기하고 프로그램 기획, 개발, 테스트 등을 통해 언제든지 실행 가능한 설루션으로 만들어 주었고 소스도 공유했다. 보안 분야를 다루면서 다양한 경험을 통해서 항상 정리를 잘 하고 번뜩이는 아이디어를 내는 NSHC 장주현 이사와 AI인터시스 신동욱 대표는 AI 일타 강사이다. 항상 새로운 기술, 주제를 뚝딱 만들어내고 강의도 잘 한다. 최근에는 개발, 교육을 병행하느라 전국을 일일 생활권으로 두고 있다. 신동욱 대표의 회사에서 핵심 인재인 정성석 상무는 차세대 유망주인데, 알고 보니 고등학교 후배였다. 세상은 넓고 할 일은 많지만, 오늘 이 모임이 있기까지 도움을 준 데이터마이닝 이부일 대표는 유튜브 R릴에오를 통해 데이터 통계 분석 기법을 유튜브로 알렸다. 2022년 콘셉트맵 캘린더 9월호의 주인공으로 모신 인연으로 SNS에서 자주 소통하고 온/오프라인으로 인연을 이어가고 있다. “결국 실행되는 지식만이 힘이다.” − 데일 카네기   노트북LM : 개인 맞춤형 학습 및 연구 파트너 활용 또 다른 유용한 AI 도구인 노트북LM(NotebookLM)은 맞춤형 AI 리서치 어시스턴트이자 AI 기반 학습 및 연구 파트너로 소개되었다. 노트북LM의 가장 큰 강점은 사용자가 제공한 소스 내에서만 정보를 검색하고 답변을 생성하여, 환각 현상을 줄이는 데 도움을 준다는 것이다. PDF, 구글 드라이브 문서, 웹사이트 링크, 유튜브 링크, 마크다운 등 다양한 형태의 소스를 학습할 수 있으며, 특히 유튜브 공개 동영상 URL을 소스로 사용할 수 있는 점은 챗GPT에서 제공하는 프로젝트 기능과의 차별점으로 언급되었다. 노트북LM의 주요 기능으로는 학습 자료(소스) 내 정보 검색 및 답변 생성, 소스 요약(핵심 내용 추출), 추가 탐색, 메모 추가 및 소스 전환, AI 오디오 오버뷰(팟캐스트 형태의 요약 청취), 오버뷰, 마인드 맵(소스 기반 개념 및 관계 구조화), 생성 맞춤 설정, 학습 가이드, FAQ 생성, 브리핑 문서, 타임라인(시간적 순서 정리), 소스 검색, 심화 질문 및 분석 등이 있다. AI 오디오 오버뷰 기능은 두 명의 팟캐스트가 대화 형식으로 소스 내용 중 중요한 부분을 6~7분 분량의 팟캐스트로 만들어 주며, 원하는 내용에 초점을 맞추어 생성할 수도 있다. 시각 장애인에게도 좋은 서비스로 생각된다고 언급되었다. FAQ 기능은 우리가 생각하지 못했던 질문을 많이 만들어 준다고 했다. 마인드 맵 기능은 주어진 소스를 기반으로 개념과 관계를 시각화하는 데 상당히 잘 작동한다고 했다. 타임라인 기능은 소스에 있는 여러 이벤트를 시간 순서대로 정리해 주는데 정말 훌륭하다고 했다. 활용 사례로는 새로운 개념 이해, 핵심 자료 수집, 스터디 메이트 역할(학습 계획 관리, 질문/답변 학습, 복습, 약점 보완, 동기 부여), 모의 시험 및 문제 풀이, 창의력 및 사고력 훈련, 논문 관련 작업(주제 선정, 배경 탐색, 선행 연구 정리, 개념 정립, 논리 구성, 글쓰기 초안, 피드백) 등이 제시되었다. 특히 장비 매뉴얼 이해나 유튜브 영상 내용 파악에 유용하며, 논문 작성을 위한 참고 문헌 제안 및 형식 정리에도 활용될 수 있다고 했다 새로운 개념을 이해하고 싶을 때나 중요한 질문에 대한 핵심 자료를 만들고 싶을 때 소스 검색 기능이 유용하다고 했다. 다만 노트북LM은 과제나 태스크를 대신해주는 도구가 아니라 도와주는 어시스턴트라는 점과 좋은 소스를 제공하는 것이 중요하다는 점이 강조되었다. 쓰레기를 집어넣으면 쓰레기가 나온다는 ‘Garbage In, Garbage Out’이라는 말이 있듯이. 노트북LM만 단독으로 사용하기보다 챗GPT, 제미나이(Gemini) 등 다른 툴과 함께 사용하는 것이 더 중요하다고 생각한다고 했다. 다른 툴로 좋은 소스를 만들어서 노트북LM에 넣어 활용하는 선순환 구조를 잘 활용하면 좋다고 했다. “성공하고자 하는 의지가 강하다면, 실패 따위가 나를 압도할 수 없다.” − 정광천, 이노비즈협회 회장   다양한 스터디 그룹의 시너지 : 연결과 성장의 기회 한국미래융합연구원은 정기적인 지식 공유 모임을 통해 AI를 비롯한 다양한 분야의 최신 트렌드와 비즈니스 인사이트를 공유하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 정종기 박사는 AI 비즈니스 전문가로서 AI 대중화 시대에 지속 가능한 미래 준비, AI 활용 능력의 중요성, 그리고 AI 트랜스포메이션에 대한 강의를 진행하며 멤버들에게 영감을 주고 있다. 그는 AI가 기업 경영의 효율화와 비용 절감에 핵심적인 역할을 하며 제조 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있음을 강조한다. AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람이라고 했다. 미모셀은 미래 모빌리티 분야의 전문가들이 모여 업계 동향 공유와 네트워킹을 하는 그룹이다. 자율주행 기술, 센서(라이다, 레이다), SDV(Software Defined Vehicle) 등 모빌리티와 AI가 접목되는 분야의 최신 정보를 공유하고 토론한다. 어려운 시기에도 서로 힘이 되고 지지하는 관계를 형성하며 연결의 중요성을 보여준다. 미모셀의 목표는 대표님들의 어깨를 가볍게 해 드리는 것이라고 했다. 이처럼 다양한 스터디 그룹은 AI 기술 자체뿐만 아니라 기술이 비즈니스, 커리어, 그리고 사회 전반에 미치는 영향에 대해 깊이 있게 논의하고 있다. 유발 하라리 교수는 초지능 AI가 인류를 파멸로 이끌 위험이 있지만 경쟁 때문에 개발 속도를 늦추지 못하며, AI는 단순 도구가 아닌 스스로 생각하고 결정하는 주체(agent)라고 했다. AI는 인간과 달리 휴식이 필요 없어 지속적으로 활동 가능하며, 알고리즘 속도를 인간의 속도에 맞게 조절해야 한다고 했다. 또한, AI는 인간을 대체해 불평등한 사회를 초래할 가능성이 있다고 했다. 이러한 예측 속에서 AI 활용 능력은 개인과 기업의 생존에 필수라는 메시지가 반복적으로 강조된다. “AI 활용 능력이 당신의 생존입니다.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   맺음말 : 배움과 연결을 통한 미래 준비 AI 시대는 불확실성이 높지만 지속적인 학습과 유연성 개발, 광범위한 역량 개발을 통해 기회를 잡을 수 있다고 한다. 특히 기술 변화에 대한 적응력과 개인적인 열정을 바탕으로 오픈소스 도구 등을 활용해 실습하고 실험해보는 것이 중요하다. 데이터공작소와 같은 AI 스터디 그룹, 데이터공작소 개발TFT(서울팀)에서의 실질적인 기술 학습, 미모셀에서의 산업 지식 공유, 그리고 한국미래융합연구원에서의 비즈니스 및 트렌드 통찰은 이러한 미래를 준비하는 강력한 기반이 된다. 피곤함에도 불구하고 참여했던 이 스터디 그룹들에서 필자는 AI 기술의 최신 동향과 더불어 그것이 어떻게 실제 업무와 비즈니스에 적용될 수 있는지, 그리고 개인의 역량을 어떻게 발전시켜야 하는지에 대한 실질적인 답과 영감을 얻을 수 있었다. 기술 도입을 넘어 조직 문화와 일하는 방식을 근본적으로 전환할 용기를 가지고 AI를 경쟁 상대가 아닌 협업 파트너로 받아들일 준비를 하는 것, 그리고 배움과 연결을 멈추지 않는 것이 이 급변하는 시대에 생존하고 번영하는 길임을 다시 한 번 확인했다.   ■ 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   현재는 디지털 전환(DX : Digital Transformation)의 시대를 지나서 인공지능 전환(AX : AI Transformation)의 시대에 진입하고 있다. 챗GPT(ChatGPT)로 시작된 생성형 인공지능의 사용이 모든 분야에서 일상화되고 있는 시점에서, 과거의 학습과 암기를 근간으로 하는 전통적인 지식은 그 가치가 줄어들고 있다. 이러한 전통적인 지식에 대한 가치와 효용에 대해서 다시 생각하지 않을 수 없다. 우리의 뇌가 기억하고 있는 과거의 정보 지식은 점점 인공지능의 능력에 비해서 경쟁의 상대가 되지 않고 대체되고 있지만, 아직도 우리의 특별한 경험에서 오는 지식과 창의성 그리고 인공지능과 협업을 통합 인간의 지능 증폭(IA : Intelligence Amplification)은 인간의 미래 경쟁력이 될 수 있다.   그림 1. 지능 증폭 기술(출처 : Grant Munro, CC BY-SA 4.0)   스탠퍼드 대학교의 제러미 어틀리(Jeremy Utley) 교수가 AI를 활용한 창의성에 대해 설명하는 내용에 집중할 필요가 있다. 그는 AI를 단순한 도구가 아닌 팀원처럼 대해야 한다고 강조하며, 이는 생산성과 창의성 향상에 결정적인 차이를 만든다고 주장한다. 또한, AI 시대의 창의성은 단순히 아이디어를 생성하는 것을 넘어 다양하고 풍부한 영감(inspiration)을 AI에 제공함으로써 더욱 탁월한 결과를 도출하는 것이라고 설명한다. 궁극적으로 인공지능 전문가가 아닌 사람들이 AI와 협력하여 새로운 가능성을 발견하고 잠재된 창의성(creativity)을 발휘할 수 있음을 보여준다. 이것은 필자가 여러 차례 인공지능에게 단순하게 질문과 대답을 하지 않고 인공지능 에이전트(AI agent)와 소통을 잘 해서 특정한 일을 시키거나, 예를 보여주면 우리가 원하는 구체적인 작업을 하면 생산성이 급격하게 올릴 수 있다고 주장한 것과 유사하다. 또한 AI 시대에 인간의 창의성을 극적으로 증폭시키는 도구로 작용하며, 인공지능과 협력하는 방식에 따라 그 결과가 크게 달라지는 놀라운 사실을 발견할 수 있다. 이런 현상은 개인의 생산성을 25% 높이고, 작업 속도를 12% 빠르게 하며, 품질을 40% 향상시킬 수 있음에도 불구하고, AI와의 협업을 통해 실질적인 생산성을 얻는 전문직 종사자는 10% 미만에 불과하다고 한다. 어틀리 교수는 이를 ‘깨달음의 격차(Enlightenment Gap)’라고 부르며, AI 사용 방식의 차이에서 비롯된다고 설명한다. AI 사용의 가장 중요한 원칙은 AI를 사용하지 않는 것이 유일한 오답이며, AI와 ‘일하기’ 시작하면 모든 것이 이전에 생각하고 행동하는 방식과는 달라질 수 있다. 우리는 항상 수족 같은 조수와 나의 분신을 원한다. 이제는 가장 평범한 사람도 AI 기술을 통해 자신의 상황, 목소리, 의도를 이해하는 조수를 가질 수 있다. 그리고 더 나아가서는 자신의 생각과 모양 그리고 목소리를 가진 아바타(avatar)를 생성할 수 있는 기술에 한 걸음 더 접근했다. 최근 필자는 인공지능 도구(Artificial Intelligence Tool)를 이용해서 나의 전문지식과 경험을 결합해서 나의 아바타를 만들고 있다. 최근에는 일레븐랩스(ElevenLabs)라는 인공지능 도구 소프트웨어를 이용해서 나의 목소리와 거의 유사한 목소리로 나의 칼럼을 읽는 유트브 영상을 만들어 봤다.   그림 2. 음성 복제 기술(출처 : ElevenLabs)   유트브 동영상에는 많은 얼리어댑터가 다양한 인공지능 도구를 소개하면서 좋은 점만을 강조한다. 아직 비용도 비싸고 생각지 못한 버그들이 있으나, 이런 시장의 방향은 지속될 것으로 예상된다. 이것을 선택하고 잘 사용하는 것은 개인의 몫이다. 결국은 이러한 도구에 채울 수 있는 것은 개인의 아이디어라고 할 수 있다. 어틀리 교수는 저서 ‘아이디어 흐름(Ideaflow)’에서 창의성과 혁신은 개인이 타고난다는 믿음보다 학습과 개발할 수 있는 기술로 창의성을 보아야 한다고 했으며, 이를 위해서 양을 우선시하는 아이디어 생성, 즉각적인 기록 습관, 실험 중심적 사고방식, 그리고 다양한 관점 수용과 같은 구체적 방법론을 제시했다. 이러한 창의적인 사고방식과 접근 방식은 낭비되는 노력을 줄이고 성공 가능성을 높여 개인과 조직 모두의 지속적인 성장을 가능하게 한다고 주장한다. 결론적으로 디지털 전환과 인공지능 전환 시대의 창의성은 인공지능을 이용한 양적인 아이디어 생성과 함께 디지털 도구를 사용한 즉시 기록, 인공지능을 이용한 지능의 증강 및 생성을 통해 생산성이 비약적으로 커질 수 있다. 그리고 인간의 다양한 관점 수용과 실험 중심적 사고 방식으로 뇌의 변화를 필요로 한다. 현재의 인공지능 시대에도 창의적 아이디어와 결정권은 아직은 인간에게 달려 있다고 생각한다.   ■ 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’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   ■ 같이 보기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다   기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다. 발표자들은 불확실성의 시대에 제조 경쟁력을 확보하기 위해 PLM을 중심으로 한 전사적인 디지털 전환 및 AI 전환을 추진하고, 이를 위해 데이터 통합, 표준화, 그리고 업무 방식 및 조직 문화의 변화가 필수임을 강조했다.   PLM 기반의 디지털 전환 및 AI 활용 사례 소개 베스트 프랙티스 트랙에서 GM 테크니컬 센터 코리아(GM TCK) 김성진 부장은 ‘PLM 기반 싱글 BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화’를 주제로, PLM에 기반한 통합 엔지니어링 변경 관리를 통해 디지털 전환을 가속화하기 위한 GM TCK의 전략, 비전 및 베스트 프랙티스를 소개했다.   ▲ GM TCK 김성진 부장   아비바코리아 조영찬 프로는 ‘디지털 자산 수명주기의 혁신 : AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략’ 발표에서 PLM 설루션인 아라스 이노베이터(Aras Innovator) 플랫폼과 협력해 자산 수명주기 관리(Asset Lifecycle Management : ALM)를 구현한 아비바의 설루션 기술에 대해 소개했다.   ▲ 아비바코리아 조영찬 프로   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - 디지털 스레드 기반의 지멘스 AI 전략’ 발표를 통해 AI, 디지털 트윈, 디지털 스레드를 기반으로 사람과 프로세스를 유기적으로 연결하는 지멘스의 PLM 미래 전략을 제시했고, 이를 통해 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 방안을 설명했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사   퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 ‘퍼시스그룹의 DX 전략 : 설계 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용’ 발표에서 퍼시스가 고민한 디지털 전환 전략과 함께 주문품의 Configure to Order를 위해 설계 및 BOM(Bill-of-Materials) 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 자동으로 생성하고 전사적으로 활용한 사례에 대해 소개했다.   ▲ 퍼시스홀딩스 정연석 팀장   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘AI 기반 차세대 인텔리전트 PLM 전략’ 발표를 통해 AI 기술 발전과 PLM의 접목을 통해 제조 기업이 제품 개발 속도 향상, 품질 개선, 데이터 기반 의사 결정 등 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다고 강조했다. 또한 제품 개발의 전체 과정에서 에이전트 AI 기술을 활용하여 혁신을 이루기 위한 PTC의 전략을 소개했다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   KAIST 윤희택 교수는 ‘AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례’ 발표를 통해 제조산업의 위기 상황에서 주목을 받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향과 함께 현재 진행 중인 연구 내용을 소개했다.   ▲ KAIST 윤희택 교수   AI, 디지털 트윈, 로코드를 활용한 제조 혁신 전략 트렌드/신기술/설루션 트랙에서 다쏘시스템코리아의 김병균 파트너는 ’생성형 경험과 AI 기반 PLM 혁신 : 제품 개발과 제조의 새로운 미래’ 발표를 통해 PLM에 생성형 경험(generative experience) 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무 효율을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현하는 방안을 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김병균 파트너   씨이랩 김건우 매니저는 ‘엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현’ 발표에서, 인공지능과 XR(확장현실) 기술의 발전에 따라 다양한 영역에서 적용되는 디지털 트윈 가운데 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)가 구현할 수 있는 비즈니스 혁신 방안을 소개했다.   ▲ 씨이랩 김건우 매니저   아이지피넷 윤정두 차장은 ‘성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 3D-SUITE’ 발표에서 고도의 PDM(제품 데이터 관리)을 실현하기 위해 회사, 부서, 프로세스 간 원활한 정보 전달 및 여러 시스템 연동 환경이 필수라고 강조했다. 또한 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-스위트(3D-SUITE) 설루션을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   세원에스텍 윤중근 이사는 ‘Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발’ 발표를 통해 불확실하고 혼란스러운 시대에 기업의 경쟁력과 회복탄력성 유지를 위한 디지털화의 중요성을 강조했다. 그리고, CONTACT Elements 기반 설루션과 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 가속화하는 방안을 소개했다.   ▲ 세원에스텍 윤중근 이사   팀솔루션 송희삼 상무는 ‘현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법’ 발표에서 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼 및 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유하면서, 최소 인프라로 최대 효과를 얻기 위한 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개했다.   ▲ 팀솔루션 송희삼 상무   한화시스템 박성수 팀장은 ‘제조 영역에서의 로코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화’ 발표를 통해 AI 기반의 로코드(low-code) 개발 방식이 제조 현장에 가져 올 수 있는 혁신을 소개했다. 그리고 OutSystems의 Mentor 기능을 활용하여 MVP(최소 기능 제품) 시스템을 단기간 내 구현하는 실질적인 접근 방법을 공유했다.   ▲ 한화시스템 박성수 팀장   소프트웨어 기반의 미래 제조와 스마트 공장 SDM(MES/MOM) 트랙에서는 인더스트리4.0협회 명예회장인 박한구 스마트엠앤에프그룹 대표가 ‘미래 제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입’ 발표에서 미래의 제조는 SDM(소프트웨어 정의 제조) 기반의 자율성 및 유연성을 핵심으로 하며, 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로 전환될 것이라고 소개했다.   ▲ 스마트엠앤에프그룹 박한구 대표(인더스트리4.0협회 명예 회장)   다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 ‘MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략’ 발표를 통해 글로벌 MES(제조 실행 시스템) 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적인 MES 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 장희준 파트너   에스에이치아이엔티 이종수 부장은 ‘자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례’ 발표에서 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반의 지능형 생산이 적용되는 중소기업 스마트 공장의 연구 및 실제 적용 사례가 부족한 현실을 언급하면서, 자동차 부품 중소기업의 디지털 전환을 위한 사전 준비, 연구 개발 및 공정 적용 사례를 AI 및 지능형 생산 시스템 기술 개발 산학연 과제와 함께 설명했다.   ▲ 에스에이치아이엔티 이종수 부장   슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저는 ‘Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)’ 발표를 통해 산업 자동화 분산 제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하며, 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능케 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA(Software-Defined Automation)를 소개했다.   ▲ 슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저   호서대학교 산학협력단 디지털팩토리연구센터장인 김수영 교수는 ‘AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지’ 발표에서 제조 기업이 보유한 레거시 시스템과 연계한 KPI(핵심 성과 지표) 다차원 분석 및 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조에 이르는 제조 현장 맞춤형 스마트 공장 구축 전략에 대해 소개했다.   ▲ 호서대학교 김수영 교수   첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 ‘AX, DX와 관련 제조 데이터 표준화 구현과 도전 분야’ 발표를 통해 최근 산업용 AI를 활용한 자율 제조 및 SDM 관련 요구사항이 늘어나고 있다고 지적했다. 또한, 생산 자원(4M2E) 제조 데이터의 표준화 없이는 이러한 혁신이 불가능하다고 강조하면서 표준화 구현 방안 및 도전 분야에 대해 설명했다.   ▲ 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장