PLM 시스템 도입으로 지식과 경험을 공유하다         유도는 사출 금형의 핵심 장비인 ‘핫 러너 시스템(Hot Runner System)’ 분야에서 2008년부터 현재까지 세계시장 점유율 1위를 기록 중인 기업이다. 노트북 케이스나 자동차 범퍼 등 다양한 플라스틱 제품을 대량 생산하는 데 필수적인 ‘핫 러너 시스템’은 원료를 굳지 않게 하는 것이 핵심 기술이다. 유도는 2000년 초반부터 ERP 도입, MES 자체 개발 등으로 스마트공장에 앞장서왔다. 이를 통해 핫 러너 시스템뿐 아니라 사출 성형 과정에서 온도, 습도 등을 자동으로 조절해주는 설비, 생산 제품을 사출기에서 빼내는 취출 로봇에 이르 기까지 통합 관제시스템(IMC, Integrated Monitoring & Controlling)을 구축했다.   ■ 자료 제공 : 민관합동 스마트공장추진단         실시간 도면 이력 관리로 피로 감소, 창의력 향상   유도는 성공적으로 완료한 스마트공장을 발판 삼아 도약하기 위해 지난 2016년 PLM(Product Lifecycle Management, 제품 수명 주기 관리) 시스템을 도입했다. 설계 부서를 중심으로 개발 관련 도면은 물론 회사 내부적으로 보관하던 관리 대상 도면들의 이력을 관리하는 시스템이 필요했기 때문이다. 이에 이미 구축된 ERP, MES, 그룹웨어 등과 PLM을 연동해 제품 개발 과정에서 발생하는 다양한 기술 문서 가운데 관리가 필요한 문서를 사전에 정의하고 표준화하는 등 합리적인 분류 체계를 마련했다. 그 결과, 타 부서 및 협력 업체에 도면을 온라인으로 전달할 수 있어 불필요한 시간 낭비가 줄었고, 도면의 실시간 이력 관리 체계를 통해 효율적으로 프로젝트를 관리할 수 있게 됐다. 아울러 전자 결재 도입으로 도 면 작성부터 검토-승인-복사-배포까지 평균 2일이 소요되던 설계 리드 타임을 0.8일로 단축했다.   또한, 타 부서와 실시간으로 제품 개발 정보를 공유, 도면 변경으로 인해 발생되던 생산 현장 내 재작업 비율을 0.3%에서 0.14%로 50% 이상 감소시켰다. 이외에도 프로젝트에 관련된 모든 개발자가 최신 버전의 데이터를 공유함으로써 협업을 통한 창의력을 십분 발휘하게 됐으며, 설계자의 노하우를 자산화해 지식 공유의 중요한 허브로 활용하고 있다. 유도 한태교 이사는 “모든 개발 관련 프로젝트를 PLM을 통해 진행하고 있다”며 “표준화된 시스템으로 설계 부서는 물론 생산현장에 이르기까지 정확성과 생산성이 큰 폭으로 향상했다”고 말했다.     ▲ 한 눈에 보는 유도의 스마트공장       같이 보기: [인터뷰] 스마트공장 도입과 성과 - 유도 한태교 이사   같이 보기: [인터뷰] 스마트공장 체험기 - 유도 설계팀 김승현 주임   같이 보기: [인터뷰] 스마트공장 체크포인트 - 스마트공장추진단 곽경수 위원     기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

4차 산업혁명 시대 IT 서비스 사업 강화 LG CNS(www.lgcns.co.kr)가 여의도 전경련빌딩에서 마곡 사이언스파크로 본사를 이전하면서 LG엔시스를 합병하는 등 중복사업을 제거하고 클라우드, 보안, 스마트 팩토리 등 4차 산업혁명 시대의 IT 서비스 사업 주도권 강화에 나섰다. LG CNS 김영섭 사장으로부터 경영 전략 및 스마트 팩토리 솔루션 소개에 대해 들어보았다.  ■ 최경화 국장 LG CNS의 주요 사업 분야에 대해 소개 부탁 드립니다 LG CNS는 1987년 설립된 이후로 30년이 넘게 지속적으로 시스템 개발 역량과 산업에 대한 전문성을 축적해 왔습니다. 여기에 IoT, Cloud, 인공지능, 빅데이터 등 IT 신기술을 접목함으로써 고객의 사업경쟁력을 높이고 디지털 혁신을 지원하는 IT서비스 전문 기업입니다. 1990년 말부터 2000년 중반까지 대한민국 전자정부 구현과 금융기관 차세대 시스템 구축, 그리고 민간기업들의 ERP 도입을 주도해 대한민국을 대표하는 IT 서비스 업체로 자리매김하였으며, 최근에는 IT 신기술에 기반한 자체 솔루션과 플랫폼을 통해 스마트 공장, 신재생에너지 등 새로운 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 특히, 전략사업중의 하나인 스마트 공장 분야에서는 부분/단순 공장자동화의 수준을 넘어서서 공장 안의 모든 요소(4M/1E - Machine, Man, Material, Method, Environment)가 유기적으로 연결되어 지능적으로 운영되는 공장을 지향점으로 정의하고 그룹 내 계열사를 대상으로 선진 사례(Best Practice) 발굴과 확산을 가속화하고 있습니다. 최근에는 IT 신기술 접목을 통한 딥러닝 기반 검사 혁신, 설비예지보전 및 빅데이터 품질 분석 등의 지능화 선진 사례를 적용하여 제조경쟁력(Quality, Cost, Deliver y) 강화에 기여하고 있습니다. 스마트 공장 솔루션 업체로 회사를 혁신시키고 성장을 주도하면서 중점을 둔 부분은 무엇인지요 첫 번째는 사업하는 방식을 완전히 혁신하는 것이었습니다. 스마트 공장 영역은 기본적으로 산업별로 요구사항이 다르며, 동일 산업에서도 공장/공정별 요구사항과 생산 현장의 가장 중요한 연결 대상인 설비가 세대별/메이커별/도입시점별로 상이합니다. 따라서 스마트 공장은 ‘맞춤형’으로 구현하는 것이 필수적입니다. 하지만 고객입장에서 맞춤형 스마트 공장의 구현을 위해서는 투자의 부담이 커지고 LG CNS 입장에서는 스마트 공장 구현을 통한 역량 및 노하우가 축적되지 못할 우려가 컸습니다. 실제로 계열사 내의 많은 글로벌 선진 사례가 확산되는데 많은 어려움을 겪었습니다.  이에 내부 논의를 거쳐 스마트 공장의 기능을 자동화, 정보화, 지능화 영역으로 상세하게 구분하여 각 영역별로 표준화/솔루션화/모듈화한 플랫폼(Platform)을 확보하였으며, 이러한 플랫폼 기반으로 스마트 공장을 구현하는 이행방식을 혁신했습니다. 지속적인 고도화를 통해서 플랫폼의 완성도가 높아짐과 동시에 플랫폼을 활용한 이행 방식의 혁신이 서서히 자리잡았고 높은 품질의 스마트 공장을 구현하는 것이 가능해지고 있습니다. 향후 스마트 공장 확산 가속화에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대됩니다. 두 번째는 전문가를 육성 및 확보하는 것이었습니다. 스마트 공장 플랫폼이 확보된 이후에는 내용(Contents)을 풍성하게 채우는 것이 중요합니다. 이러한 내용은 고객과 함께하는 사업과 사람에 의해서 만들어지는 것으로 차별화된 고품질의 스마트 공장 서비스를 제공하기 위해서는 고도의 업무 및 기술 전문성이 요구됩니다. 하지만 IT 신기술이 워낙 빨리 변화하는 상황에서 개개인의 역량을 강화하는 것이 쉽지 않은 상황입니다. 이에 개인별로 전문 기술 영역을 선정하여 학습활동 등을 통해 지속적인 개인 기술 역량을 강화하고, 대학과 연계하여 다양한 전문 기술 교육 기회를 제공하고 있으며, 궁극적으로 기술지향적 조직 문화로 변화를 위해 전문가를 육성하고 있습니다. LG CNS에서 LG 그룹뿐만 아니라 시장을 확대하게 된 배경과 주요 수요 시장은 어디인지요 스마트 공장 사업 특성상 고객의 가장 중요한 솔루션 선택 기준은 산업 경험입니다. 먼저 LG CNS 스마트 공장 솔루션은 완성품(LG전자), 부품(LG디스플레이,LG이노텍), 소재(LG화학) 등 다양한 제품과 다양한 산업군을 대상으로 발전해 왔습니다. LG 계열사들은 제조업 대부분의 산업을 포함하고 있어 제조업 전체를 대표한다고 볼 수 있고 인접 산업으로 전개가 가능합니다. 따라서 계열사를 대상으로 만들어진 LG CNS 스마트 공장 솔루션은 전체 제조업에 적용이 가능한 솔루션이며, 기존 계열사 스마트 공장 구현을 통해서 축적된 노하우를 차별화함으로써 외부시장에서 경쟁력을 갖추었다고 판단해 수요 시장을 외부로 확대하게 되었습니다. 이후 지능화 영역에서 계열사 경험을 통해 축적된 빅데이터, 인공지능 기술을 바탕으로 더욱 더 외부 시장 확대를 추진할 계획입니다. 그리고 제약/식음료 시장에서는 기존 LG생명과학 등에 축적된 제약산업의 각종 제약(Regulation) 및 규약(GMP)을 사전에 솔루션에 반영하고 검증함으로써 글로벌 제약 솔루션과 동일한 수준으로 발전하여 사업을 전개하고 있습니다. 특히, 4차산업혁명의 물결이 급속히 온 만큼 국가적 관심이 높은데다가 LG차원에서도 협력사의 품질과 경쟁력 제고가 전체 사업 경쟁력과 이어지는 만큼 기존의 솔루션에 비해서는 확장의 폭이 크지 않을까 생각합니다. LG CNS가 스마트 공장 솔루션을 준비하게 된 배경과 과정에 대해 소개 부탁 드립니다 LG CNS는 20년 이상 제조현장의 정보화 경험을 축적하여 왔습니다만, 매번 새로운 프로젝트를 진행할 때마다 고객별로 조금씩 상이한 요구사항 때문에 시스템을 구축하는데 오랜 시간이 걸렸습니다. 어떻게 하면 우리의 경험을 더 짧은 시간에 고객의 제조현장에 구현할까 고민하다가 표준화/솔루션화/모듈화를 통한 플랫폼화를 진행하게 되었습니다. 빅데이터 분석에 필요한 Data Analysis & AI Platform(DAP), 생산현장의 다양한 실시간 데이터 수집에 필요한 산업용 IoT 플랫폼 및 생산운영에 필요한 다양한 정보화 솔루션(MES/UMS/ezControl) 등이 플랫폼화 전략에 따라 만들어졌으며, 지속적인 고도화를 통해서 글로벌 솔루션과 동등 수준으로 발전시키고, 신규 솔루션의 추가 및 선진 사례를 내재화여 바로 적용 가능한 수준으로 통합할 예정입니다. 이러한 솔루션은 전사적으로 IT 신기술 전문조직 및 산업/업무 도메인 지식/경험을 보유한 조직이 함께 참여하여 개발했으며, 보다 기능/기술적인 측면에서 차별화되고 전체 서비스를 통합해 제공하는 차별성을 보유할 수 있었습니다. LG CNS가 스마트 공장 솔루션, AI 빅데이터 플랫폼뿐만 아니라 인천공항으로부터 지능형 로봇을 수주하기도 했는데, 제조업용 지능형 로봇 개발은 없으신지요 LG CNS는 지난해 9월 인천국제공항 ‘지능형 로봇 제작 및 시스템 구축’ 주사업자로 선정됐습니다. LG전자와 협업해 진행하고 있는 사업이며, LG CNS는 로봇 관제시스템 구축 등 소프트웨어를 담당하고, LG전자는 자율주행 로봇 제작 등 하드웨어를 만드는 역할을 각각 분담해 지능형 로봇 사업을 진행 중에 있습니다. 앞으로도 LG CNS가 로봇 자체를 개발하지는 않겠지만, 인천공항의 로봇처럼 로봇을 제어하고 활용하는 소프트웨어 기술로 로봇을 활용한 다양한 지능형 서비스를 지속적으로 구현하기 위해 로봇 서비스 플랫폼을 자체 개발 중에 있습니다. 향후 제조업 분야에서도 이러한 플랫폼 적용이 가능한 적용 사례를 적극 발굴해 나갈 예정입니다. 국내 제조업의 스마트제조시스템 구축과 경쟁력 강화를 위해 LG CNS가 확대하고 싶은 사업 및 기여도에 대해 설명 부탁 드립니다 스마트 공장 영역 중에서도 고객이 실질적인 가치를 많이 느끼는 분야는 빅데이터와 인공지능을 활용한 제조지능화 영역이라고 생각합니다. 스마트 공장 자동화/정보화를 통한 생산현장의 가시성(Visibility) 확보를 통해서 고객들이 신속하고 정확한 의사 결정이 가능하게 부분이 일차적으로 선행되어야 하겠지만, 이러한 과정을 통해서 축적된 데이터를 기반으로 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 기존에 해결하지 못했던 고질불량, 비정상 생산중단 등의 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 지능화 서비스를 제공하여 제조 경쟁력 강화에 직접적으로 기여할 수 있다고 판단됩니다. 최근 다품종 소량생산(Mass Customization) 확산 및 근로자들의 고령화로 인한 은퇴 등으로 생산현장의 노하우 유지/보존을 위해서 지능화 서비스가 많이 요구되고 있습니다. 추가적으로 LG 계열사 전체 생산의 70% 이상 비중을 차지하는 협력사의 개선 없이는 LG 계열사의 제조경쟁력 확보가 불가능하므로, LG 계열사의 협력회사를 포함한 중소기업들도 쉽게 도입이 가능하도록 중소기업형 스마트 공장 솔루션을 준비할 예정입니다. 이를 통해 국내의 크고 작은 제조기업들이 스마트 공장을 쉽게 구축함으로써 한국 제조경쟁력 강화에도 기여할 수 있을 것으로 기대합니다. 지난해 성과와 2018년 기술개발 계획 및 시장 확대 전략에 대해 말씀해 주세요 2017년에는 데이터 수집 영역과 고급분석을 위한 AI/빅데이터 플랫폼을 통합한 '제조 ICT 플랫폼'을 확보하였으며, 2018년에는 플랫폼의 지속적인 고도화 및 외부 전문기업과의 협력을 통해 이 플랫폼 위에 다양한 솔루션을 적용하고 적용 사례를 확보해 나갈 계획입니다. 제조영역의 스마트 공장 솔루션 시장은 초기단계이기 때문에 아직은 고객들도 적용가능성을 타진하는 수준에 머무를 것으로 보입니다. 따라서 우선은 LG 제조계열사들을 대상으로 여러 성공사례를 만드는 것이 중요하고 보고 있습니다. 인공지능과 빅데이터 분석을 활용한 상품기획 단계부터 연구개발, 생산, 물류, 마케팅 등 전 영역에서 빠르고 다양한 현장적용 사례를 만들도록 노력하겠습니다. 또한 외부 시장에서는 우선적으로 저희가 강점을 갖고 있는 제약 산업, 물류센터 자동화 솔루션 영역을 집중 확대할 계획입니다. LG CNS의 스마트 공장 솔루션 ‘ezUMS’에 대한 소개와 타사 솔루션과의 차이점은 무엇인가요 LG CNS ‘ezUMS’는 설비에 대한 관제(SCADA) 솔루션으로 지속적인 발전을 통해 설비의 실시간 모니터링에서 공장의 종합 현황을 관리하는 대시보드 영역까지 기능을 확장하였습니다. 현재는 IT 신기술을 접목하여 전세계 설치된 설비를 대상으로 실시간 데이터 운영 상태 정보 수집(IoT ), 저장(Cloud), 사후/사전 분석(빅데이터)하고 설비의 이상/고장을 사전에 예측(Machine Learning)하는 시스템을 오픈해 확장 중에 있습니다. 단순한 실시간 모니터링을 넘어서 IT 신기술과 접목함으로 고객의 전체 업무 통합과 데이터 기반의 신속한 원인분석 및 조치가 가능한 종합적인 솔루션이 차별화된 기능이라고 생각됩니다. LG CNS 스마트 공장 솔루션은 공정설계서비스와 제조 운영솔루션으로 나뉜다고 들었는데, 이렇게 구분한 이유와 각 서비스에 대한 소개 부탁드립니다 LG CNS의 스마트 공장 솔루션은 기업 내외부 전체 공급망(Supply Chain)의 수직/수평적 통합을 통한 지능형 자율 공장을 목표로 하고 있습니다. 전체 공급망(Supply Chain) 중 공장에서 가장 중요한 생산 영역을 담당하는 제조실행(MES), 공정관리, 품질관리, 설비관리, 설비제어를 제조운영솔루션 영역으로 구분하고 있습니다. 제조운영솔루션은 MES 중심으로 발전하고 있으며 최근 빅데이터/인공지능 기반으로 지능화되고 있습니다. 대부분의 중소기업을 포함한 제조업(위탁생산)은 제조운영솔루션으로 스마트 공장 구현이 가능합니다. 또한 제조업에서 가장 중요한 영역 중 한 가지가 제품개발(R&D) 영역입니다. 제품개발 영역은 C4/PLM을 통한 제품의 가상 개발/시뮬레이션/검증으로 발전하고 있습니다. 전체 공급망 통합 관점에서 보면 제품개발이 궁극적으로 생산과 연결/통합되어야 합니다. 이러한 제품개발과 생산 영역의 통합/연결하는 것이 공정설계서비스 영역입니다. 개발된 제품이 생산되기 위해서 공장이 신설/증설/개조되고, 생산을 위한 공정/설비가 도입되어야 합니다. 공정설계서비스는 이러한 일련의 과정(전통적으로 생산기술/선행생산)의 프로세스/데이터를 관리하는 솔루션입니다. 최근에 많이 강조되고 있는 디지털 매뉴팩처링/디지털 트윈 영역이 여기에 해당합니다. LG CNS는 공정설계서비스 영역의 솔루션을 지속적으로 개발하여 궁극적으로 전체 공급망을 통합하는 스마트 공장 솔루션을 개발할 예정입니다. 최근 출시한 멀티 클라우드 기반 AI 빅데이터 플랫폼 ‘DAP’에 대한 소개 부탁드립니다 DAP(Data Analytics & AI Platform)는 클라우드를 기반으로 빅데이터 처리, 고급분석, AI 알고리즘 개발까지 모두 가능한 통합 분석 환경을 제공하는 플랫폼입니다. 고객은 DAP에 접속하여 필요한 기술요소만 선택적으로 이용하고 사용량만큼 투자할 수 있기 때문에, 복잡한 기술이나 대규모 초기 투자검토에서 해방되어 바로 비즈니스 인사이트 도출에 집중할 수 있게 됩니다. 또한 DAP는 지금까지의 경험과 글로벌 선진업체 협력을 통해 5대 서비스 오퍼링영역에서 다양한 분석 모델을 갖춰가고 있습니다. (5대 서비스 오퍼링: Smart Factory, Customer Analytics, SCM Analytics, Operation Analytics, AI Equipment) 스마트 공장 영역의 비전검사의 경우기존 검사기와 육안으로 진행하던 품질검사에 딥러닝 알고리즘을 적용하여 불량 판정 정확도를 99.98%까지 획기적으로 개선함으로써 생산성 혁신을 지원하고 있습니다. DAP 적용 분야가 확대될수록 재활용할 수 있는 분석모델이 축적되고 업그레이드되어 자연스럽게 제공 가치도 함께 발전하는 모습을 갖춰나갈 것입니다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 고객의 비즈니스 문제에 최적의 답을 제공하는 플랫폼으로 진화해 나가는 것이 목표입니다. 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

시스코 GCoE가 국내 만물인터넷 산업 활성화를 위한 핵심 센터로 주목을 받고 있다. 시스코 코리아(www.cisco.com/kr)는 지난 2013년 10월 인천 송도에 공식 개소한 ‘GCoE(Global Center of Excellence)’가 ▲ 국내 16개 스타트업과의 솔루션 개발 협력 ▲ 2500여 명의 방문자 대상의 기술 시연을 통한 만물인터넷 청사진 제시 ▲ ‘IoE코드페스트’ 개최를 통한 솔루션 개발 독려의 행보 지속 등 국내 만물인터넷 산업 활성화에 힘쓰고 있다고 밝혔다. 시스코GCoE는 시스코가 전세계 7곳의 주요 도시에서 운영하고 있는 만물인터넷 솔루션 혁신센터 중 하나로서 한국 송도에 소재한 센터를 지칭한다. 시스코 GCoE는 개소한 이래 지난 1년 6개월 동안 N3N, 넥스파, 나무아이앤씨 등16개의 국내 스타트업과 함께 만물인터넷 솔루션 개발을 위해 긴밀히 협력해 왔다. 이러한 노력 가운데, N3N과 협력하여 ‘시스코 스마트+커넥티드 시티 오퍼레이션스 센터’ 솔루션을 세계 시장에 출시하는 쾌거도 올렸다. N3N은 만물인터넷 시각화 및 관제시스템 개발 스타트업으로 지난해 시스코 글로벌 만물인터넷 펀드의 투자를 받은 바 있다. 또한, 시스코 GCoE는 개소 이후 2500여 명의 방문자를 대상으로 스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 홈, 스마트 헬스케어 등 다양한 만물인터넷 솔루션을 시연, 만물인터넷 세상의 청사진을 제시하고 있다. 시스코 GCoE에는 국내 고객뿐만 아니라 해외 정부 관계자들도 40여 차례 방문하는 등 전세계 방문객들의 발길이 이어지고 있다. 더불어 지난해 11월에는 미래창조과학부가 개최하는 IoT 글로벌 민관 협의체 공동 IoT 제품•서비스 경진대회의 한 축으로, ‘IoE 코드페스트’가 개최되어 총 33개 팀, 103명의 개발자들이 시스코GCoE에서 대회에 참여한 바 있다. 그 중 결선에 진출했던 2개팀(그린라이트, 스마트아이즈)은 시스코 GCoE와 함께 선행기술조사, 로드맵 수립 등의 과정을 거쳤으며 향후에도 솔루션을 함께 개발해 나갈 예정이다. 이 중 스마트아이즈팀의 스마트 환경감시 솔루션은 지난 4월 2200명 이상의 시스코 고객, 파트너들이 참관했던 ‘시스코 코리아 커넥트 2015’의 만물인터넷 부스에 전시되어 호응을 얻은 바 있다. 시스코 GCoE는 솔루션 인큐베이션 프로그램을 통해, 국내 스타트업과 파트너사의 비즈니스 및 기술 역량을 평가하여 자격요건을 충족할 경우, 시스코의 인프라와 경험을 바탕으로 새로운 솔루션 개발을 위해 협력하는 등 지원을 다각화해 오고 있다. 시스코 코리아 정경원 대표는 “한국에는 차세대 혁신 엔진인 만물인터넷 시대를 앞당길 기회가 무궁무진하다”며, “시스코는 업계의 뛰어난 기업들과 협력하여 경쟁력 있는 만물인터넷 포트폴리오 구축을 가속화하고 있다. 특히 시스코GCoE를 중심으로 우수한 국내 스타트업과 더욱 적극적으로 협력하여 만물인터넷 분야에서 함께 성장할 수 있는 방안을 꾸준히 모색할 것”이라고 밝혔다. N3N 남영삼 대표이사는 “시스코 GCoE는 국내 스타트업이 만물인터넷 솔루션 개발을 가속화하고, 글로벌 시장으로 진출할 수 있도록 연결해주는 교두보 역할을 하고 있다”며, “N3N이 사업 영역을 확장해 현재 미국뿐 아니라 호주, 싱가포르, 말레이시아, 중국 등에 만물인터넷 솔루션을 공급해 가시적인 성과를 거두고 있는 것은 시스코GCoE와의 견고한 협력체계가 있었기 때문”이라고 밝혔다. 한편 시스코는 한국 송도 외에도 캐나다 토론토, 브라질 리우데자네이루, 독일 베를린, 영국 런던, 스페인 바르셀로나, 일본 도쿄에서 만물인터넷 솔루션 혁신센터를 운영하고 있다.

BIM의 이상과 현실 - 포장되지 않은 ‘생얼’ 공개 한국BIM학회(www.kbim.or.kr)는 5월 25일 서울과학기술대학교에서 2013년 정기학술대회를 개최했다. 이번 행사에서는 BIM의 이상과 현실의 괴리를 허심탄회하게 발표하고 향후 국내 BIM이 나아가야 할 방향에 대해 모색해 보았다. ■ 강태욱 | 공학박사, 수석연구원, 한국BIM학회 교육위원회 간사로 활동 중이다. Engineering digest라는 podcast 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다.E-mail | laputa99999@gmail.com 국내에서 BIM이 건설산업에 언급된 지 7년 이상이 되어가고 있다. 본격적으로 확산되기 시작한 몇 년 전부터, 민간분야를 중심으로 많은 발전을 이루고 있으며 현재 BIM을 사용하지 않고서는 건축 분야에서 비즈니스를 하기 어려울 만큼 진전되고 있다. 그러나 BIM에서 이야기하는 많은 이상과 국내 현실과는 상당한 괴리감이 있는 것도 사실이다. 이번 학회에는 이런 이상과 현실의 괴리를 허심탄회하게 발표하고 향후 국내 BIM이 나아가야 할 방향을 모두 함께 고민했던 자리였다. BIM 학술대회 주요 발표 내용 학술대회는 신동우 회장의 환영사를 시작으로 제해성 도시설계학회장의 인사와 최근 한류 열풍에 일조하고 있는 클레이튼 진의 엔터테인먼트 & BIM의 관계에 대한 나눔이 있었고, 이어 연세대 이강 교수의 해외 사례 발표가 이어졌다. 발표 섹션은 6개로 구분되어 진행되었는데 내용은 아래와 같다. BIM의 이상과 현실 - 이해관계자들의 변■ 심구식 외, 공공시설 발주자 입장에서의 BIM 현황 및 개선방향 - 한국전력공사■ 이종훈, BIM에 대한 개념적 질문■ 홍승수 외, BIM 발주형태에 따른 건축설비 설계사의 문제인식에 관한 연구■ 김정헌 외, BIM의 이상과 현실 - 시공사 관점을 중심으로■ 고영환 외, CM의 입장에서 바라본 BIM 적용의 문제점 및 개선방안 도출 Infra BIM■ 심창수 외, 프리캐스트 구조를 위한 BIM 기술 적용■ 황희석 외, 하이브리드 BIM 기반 수량(QBS)/원가(EBS) 자동화 솔루션■ 이근일 외, 철도시설공사 BIM 적용을 위한 4D 공정관리 표준 프레임워크 구축 연구■ 이상호 외, 토목 시설물을 위한 FIC 확장 및 그 활용성■ 박민우 외, 건설현장 개체들이 3차원 위치 추적을 위한 영상 기반 추적 시스템■ 신재철 외, BIM 기반 토공/옹벽 물량산출 오차 분석 및 신뢰성 검토 BIM Delivery & Applications■ 신규척, 통합적 프로젝트 수행방식을 위한 계약 유형의 분석■ 신은영 외, 한국형 I PD 도입 방향■ 정상훈 외, BIM 기반 장비 시뮬레이션을 활용한 시공성 검토 사례■ 정지숙 외, 프리캐스트 승강장의 BIM 기반 설계를 위한 분류체계와 파라메트릭 모델링 Urban & Landscape BIM■ 강태욱 외, BIM과 GIS 간 상호운용 지원 플랫폼 개발을 위한 소프트웨어 프레임워크 참조 모델과 프로토타입 구현■ 이상훈, Sensible City 구현을 위한 GIS-BIM 연계 국가기본도 갱신 방안■ 황영삼, BIM 모델의 기호학적 확장에 대한 고찰■ 이동환 외, 스마트 시티 구현을 위한 BIM 적용 3D 에너지 관제시스템 개발 Next Generation & Convergence BIM■ 김용희 외, 국내 건물에너지 관리시스템의 특징 및 시장동향■ 임진규 외, 외장 패널링을 위한 제약조건 기반 파라메트릭 디자인 기법■ 안무정 외, 클라우드 기반 BIM 협력 모델링과 Visualization 도입 방안■ 류재호, 건축 디지털 모델의 휴먼 - 컴퓨터 인터랙션을 위한 사용자 인터페이스 연구 BIM Applications■ 최철호, BIM 기술 적용 수준에 따른 분류 및 작업형태■ 이대진 외, BIM 기반의 통합 건물설계 시스템 개발■ 오민호 외, BIM 기반 MEP설계 도구 개발 특히, 'BIM의 이상과 현실' 세션은 국내 척박한 BIM 풍토에서 발주처, 시공사, 엔지니어링, 건축사가 현실적으로 직면하게 되는 악전고투를 가감 없이 전해주었고, 각 발표 세션에서도 BIM이 국내 현실 속에서 살아남기 위해 어떻게 노력하고 있는 지를 기술적, 제도적, 문화적으로 보여주었다. 이 중 매우 솔직한 견해를 보여준 몇몇 세션의 나눔들은 아래와 같다. “BIM 프로세스를 고려하지 않은 제안 요청서가 작성되고 명확한 BIM 요구사항 제시가 미비하여 여전히 2D 설계와 3D 모델링이 각자 진행되고 있는 상황으로 3D 모델 검토 기준 및 방법도 부족하다.” - 심구식 외, 한국전력공사 “모두들 외형적으로 자사가 최고의 BIM을 수행하고 BIM으로는 무엇이든 할 수 있다고 포장하는 반면, BIM을 수행하는 실무자들은 국내의 BIM 수준이 낮다고 평가하고 기술적인 한계를 자주 언급한다. 또한 대부분의 건설 종사자들은 BIM 없이도 설계나 시공을 하는 데 문제가 없다고 생각한다…. 중략 … 당사가 수행한 대부분의 프로젝트는 기획 및 설계 단계에서 2D로 설계된 결과물을 시공 단계에서 3D BIM 모델로 변환하여 적용하였고 결국, 설계단계부터 BIM 적용은 국내에서 아직 제대로 적용되지 않고 있다는 것이다.”- 김정헌 외, 대림건설 “IPD는 아직 적용사례가 적고 미국 내 전문가 그룹에서도 아직 소송, 보험 관계 등에서 충분한 법률적 검토가 이뤄지지 않은 점을 들어 성공적으로 정착하기 위해서 시간이 필요한 것으로 평가되고 있다.” - 신은영 외, 건기연 “발주처 입장에서 RFP의 명확성을 담보하지 않으면 과도한 소프트웨어 및 하드웨어 장비, 교육 및 검증 비용 등등 공공차원에서 불필요한 비용낭비가 발생하는 경우가 있었다.” - 토론회에서 “대가 산정이 제대로 이뤄지지 않은 상태에서 발주처가 요구하는 RFP의 부분들이 오히려 BIM을 적용할 때 유연성을 떨어트리고 BIM의 목적성을 얻지 못한 채 불필요한 작업을 하는 경우가 많다.”- 토론회에서 나름 BIM을 오랫동안 수행해온 결과들을 장밋빛으로 포장하지 않은 채 생얼 그대로 드러내고 어떤 문제가 있고, 어떻게 이 장애물을 넘어야 하는지 진지하게 고민하고 전략을 마련하려 노력한 장이었다고 생각한다. 이와 더불어 현재 진행 중인 BIM에 관한 최신 연구 내용을 파악할 수 있어 유익한 학술대회였다. 맺음말 지금까지는 해외에서 일어난 BIM 혁명을 기술적으로 쫓아가기 급급했다고 하면 이제부터는 대지에 비가 와서 땅이 굳듯이 토양을 하나하나 만들어 나가야 할 시점이 아닌가라는 생각이 든다. 토양을 이루는 문화, 제도적인 개선은 아래의 질문에 확실히 대답할 수 있을 때 가능할 것으로 보인다. 1. 무엇을 얻기 위해 BIM을 하는가?2. BIM에서 가치를 얻을 때 장애물은 무엇인가?3. 어떻게 장애물을 뛰어 넘어야 하는가?4. 이를 위해 우리는 누구와 무엇부터 시작해야 하는가? 기술적으로 어떻게 BIM을 해야 하는지에 대해서는 이미 선진사례와 국내에 앞선 BIM 프로젝트 사례에서 이미 도구적인 수준으로 활용되고 있다는 것을 알고 있다. 대부분의 기술과 도구는 우리가 취사선택할 수 있는 수준이지만, 그럼에도 불구하고 왜 해외 선진국처럼 우리 내부에서는 많은 돈을 투자했음에도 상응하는 가치를 못 얻고 있는지, 어떻게 이런 상황을 긍정적으로 조금이나마 변화시킬 수 있을지 진지하게 성찰할 필요가 있다는 것이 이번 학술대회의 주제가 아닐까라는 생각이다. 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.