최종복, 김현기 지음 / 35,000원 / 이엔지미디어   『캐드의 정석 ZWCAD(개정 4판)』은 ZWCAD 2026의 새로운 인터페이스와 주요 기능에 대해 자세한 소개는 물론, ZWCAD를 처음 사용하거나 실무에서 좀 더 다양한 기능을 사용하길 원하는 전문가를 위해 새로운 기능에 대한 설명과 주요 팁을 차근차근 살펴볼 수 있도록 구성되어 있다.  ZWCAD를 혼자서 공부한다고 해도 최적화된 기능 설명과 예제를 통해 실력을 향상시킬 수 있도록 하는데 초점을 맞췄다. 이외에도 ZWCAD만의 스마트 기능과 ZDREAM, ZWCAD 3rd-PARTY 등에 대한 활용법도 소개했다.   ZWCAD는 전 세계 90만 고객이 선택한 검증된 CAD 솔루션으로, 빠른 성능과 안정성, 뛰어난 호환성을 바탕으로 다양한 산업 현장에서 활용되고 있다. 기존 CAD 솔루션 대비 더욱 강화된 정확성과 편의성, 그리고 직관적인 사용자 경험은 설계 품질과 업무 효율을 동시에 끌어올린다. 친숙해진 인터페이스와 명확한 명령어 체계로 초보자도 빠르게 적응할 수 있으며, DWG 파일 포맷 기반의 완벽한 호환성으로 어떤 설계 환경에서도 높은 생산성을 발휘한다. 특히 AX 시대로 접어든 오늘날, 설계 도구는 단순한 도면 작성 소프트웨어를 넘어 데이터 기반의 판단과 반복 업무 효율화를 지원하는 핵심 인프라로 진화하고 있다. ZWCAD는 이러한 변화에 발맞춰 스마트 기능, 자동화 도구, 확장 가능한 작업 환경을 통해 기업이 요구하는 민첩한 설계 프로세스와 지속 가능한 경쟁력을 뒷받침하는 CAD 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 『캐드의 정석 ZWCAD(개정 4판)』은 새로워진 ZWCAD 2026를 기준으로, 설계 업무와 도면 작성을 처음 시작하는 사용자부터 실무 경험을 갖춘 기존 사용자까지 모두가 쉽게 접근할 수 있도록 구성되었다. 새로운 인터페이스 소개를 시작으로, 실무에서 반드시 필요한 주요 명령어와 옵션, 도구 활용법을 체계적으로 설명하며, 바뀐 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 돕는다. 보통 실무에서는 제한된 기능만 반복적으로 사용하는 경우가 많다. 이 책은 작업 시간을 단축하고 설계 품질을 높일 수 있는 핵심 기능과 실전 팁을 중심으로 구성되어, 보다 효율적인 도면 작성이 가능하도록 안내한다. 또한 ZWCAD의 스마트 기능은 물론 ZDREAM, 다양한 3rd Party 연계 활용법까지 폭넓게 다루어, 개인의 역량 강화는 물론 AX 시대에 경쟁력을 갖춘 조직의 설계 환경 구축에 실질적인 도움을 제공한다. 각 단원마다 기능 설명과 따라하기 예제를 함께 구성해 혼자서도 충분히 학습할 수 있도록 설계된 이 책은, 변화하는 설계 환경 속에서도 변하지 않는 CAD의 본질과 그 활용법을 가장 효과적으로 제시하는 실전 가이드라 할 수 있다. 상세 내용 및 구입방법은 링크에서 확인할 수 있다. 

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (10)   이번 호에서는 제조 현장의 데이터 단절 문제를 해결하기 위한 핵심 요소로 ‘디지털 연속성(digital continuity)’과 ‘기준 정보(master data)’를 중심에 두고, 증강현실(AR)이 어떻게 설계–제조–품질–운영을 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 핵심 인터페이스가 될 수 있는지 살펴본다.   ■ 김수훈 다쏘시스템코리아에서 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 활동하며, 스마트 매뉴팩처링 팀에서 DELMIA Augmented Experience 제품을 담당하고 있다. 기업의 운영 환경과 목표에 최적화된 DELMIA Augmented Experience 기반 AR 설루션 전략을 제안하고, 제조 현장이 보다 정밀하고 효율적으로 진화할 수 있도록 지원하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   제조 현장의 복잡성과 정보 단절 : 디지털 연속성 단절로 인한 현실적 과제 제조 산업은 여전히 수많은 부서, 시스템, 공정 간의 단절로 인해 데이터의 단일 흐름을 확보하지 못하는 경우가 많다. 설계, 생산, 품질, 유지보수 각 단계에서 정보가 단절되고, 현장에서는 최신 데이터가 아닌 문서나 경험에 의존해 작업이 진행되기도 한다. 이러한 단절은 품질 문제, 작업 오류, 재작업 증가로 이어지며, 디지털 전환의 근본적인 목표인 효율과 유연성을 해친다. 그 결과, 새로운 기술을 현장에 적용하기 어렵고, 숙련 인력의 부족으로 인한 운영 부담이 커지며, 제품과 공정의 복잡성이 증가하는 문제에 직면하게 된다. 따라서 현대 제조 환경에서는 단절된 정보를 해소하고 연결성을 확보하는 것이 특히 중요하다. 새로운 기술의 개발도 중요하지만, 제조 경쟁력은 엔드 투 엔드(end-to-end) 정보 연결성과 활용력이 더욱 중요해지고 있다.   데이터 중심 제조로의 전환 : 디지털 연속성이 이끄는 산업 변화의 흐름 글로벌 제조 기업은 이미 ‘데이터 중심 운영’으로의 전환을 가속화하고 있다. 단순한 자동화나 디지털화가 아니라, 제품 생애주기 전반을 데이터로 연결하는 구조를 만드는 것이 핵심이다. 버추얼 트윈(virtual twin), AI(인공지능), AR 등이 유기적으로 연결되며 설계부터 생산, 유지보수까지 하나의 데이터 흐름으로 이어지고 있다. 이러한 변화 속에서 AR은 단순한 시각화 도구를 넘어, 데이터를 현장 실행으로 전환하는 인터페이스로 자리 잡고 있다. AR은 디지털 세계와 물리적 현상을 연결하는 핵심 인터페이스로서, 디지털 연속성을 현실 세계로 투영해주어 버추얼 트윈을 실현하는 중요한 역할을 한다.     디지털 연속성 기반 제조 가치사슬 : 설계부터 현장까지 단일 데이터 흐름으로 연결성 확보 디지털 연속성은 단순한 시스템 통합이 아니라 조직 전체가 신뢰하고 참조하는 공식의 원천 데이터(single source of truth)를 기반으로 전체 가치사슬을 연결하는 개념이다. 설계자가 CAD에서 생성한 데이터가 PLM을 거쳐 그대로 작업 지시, 품질 검증, 유지보수 단계까지 이어질 때, 비로소 기업은 신뢰할 수 있는 디지털 제조 체계를 갖추게 된다. 이러한 데이터 연속성은 제조 효율 향상은 물론 공정 표준화, 오류 감소, 변화 대응 속도 향상 등 운영 전반의 일관성을 강화한다. 즉, 디지털 연속성은 ‘데이터 연결’을 넘어 ‘운영 체계의 안정성과 신뢰성’을 확보하는 제조 혁신의 기반이다.     기준 정보의 정합성 : 정확한 데이터가 만드는 신뢰성 높은 AR 디지털 연속성 기반 AR 설루션의 성공 여부는 결국 기준 정보(master data)의 정확도에 달려 있다. 아무리 정교한 AR 설루션이라도 그 기반이 되는 CAD, BOM, 공정 데이터가 불완전하다면 현장에서의 정확한 가이드나 자동 검증은 불가능하다. 따라서 AR 구축의 핵심은 단순한 시각화가 아니라 최신의 정확한 데이터를 기반으로 한 실행력을 제공하는 것이다. 델미아 오그멘트 익스프리언스(DELMIA Augmented Experience : DAE)는 PLM, MES 등 기존 IT 인프라와 통합해 최신 기준 정보를 AR 콘텐츠에 직접 반영함으로써, 디지털 연속성과 현장 실행의 일체화를 실현한다.   기준 정보부터 제조까지 : DAE의 가치 흐름 다쏘시스템의 AR 설루션인 DAE는 연구·설계 단계에서 생성된 엔지니어링 데이터를 기반으로 AR 콘텐츠를 자동 생성하고, 이를 현장에서 실시간으로 증강하여 작업을 지원한다. 또한 현장에서 발생한 검사 결과와 작업 데이터를 다시 백오피스 시스템으로 전달해 엔지니어링과 운영 간 데이터 흐름을 완성한다.     DAE는 디지털 연속성을 명확하게 구현한 현장 중심의 실행 설루션이다. 이를 구성하는 주요 요소는 세 가지이다. 설계 데이터로부터 AR 작업 지시서를 생성하는 ‘오서(Author)’, 현장에서 증강 지시를 실행하는 ‘플레이어(Player)’, 자동으로 품질 검증을 수행하는 ‘인스펙트(Inspect)’이다.     모든 과정은 기준 정보 기반으로 자동화되기 때문에, 사용자는 별도의 코딩 없이 CAD 데이터를 그대로 현장용 AR 지시서로 변환할 수 있다. 또한 작업 과정과 품질 정보가 다시 PLM 및 MES로 피드백되며, 엔지니어링과 현장이 하나의 데이터 흐름으로 연결된 데이터 순환 구조(data loop)가 완성된다.   기준 정보 기반 제조의 선순환 : 디지털 연속성을 완성하는 DAE의 역할 디지털 연속성의 핵심은 단순한 데이터 보유가 아니라, 정확한 기준 정보가 전체 제조 과정에서 끊김 없이 활용되는 선순환 구조를 만드는 데 있다. 일부 설루션은 주로 3D 모델 기반 시각화에 집중해 설계 데이터와 현장 실행 간 연속성이 충분히 확보되지 않는 경우가 있다. 반면 DAE는 설계·공정·품질 정보를 포함한 기준 정보를 그대로 AR 작업 지시, 품질 검사, 작업 피드백의 흐름으로 전환하는 구조를 갖추고 있다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의이해와 핵심 전략 (3)   MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)는 고객 요구사항부터 제품 수명주기 전반을 아우르는 통합 프레임워크로서, 그 중심에 있는 시스템 아키텍처 모델이 핵심 역할을 수행한다. 이번 호에서는 이 아키텍처 모델이 해석, 제조, 검증 등 다양한 도메인과 유기적으로 연계되어 개발의 정합성과 추적성을 보장하는 구체적인 메커니즘을 살펴본다. 또한 SysML을 활용한 체계적인 시스템 분해 과정과 단순 사양서를 넘어선 통합 데이터 세트 관리의 중요성을 통해 성공적인 MBSE 적용 전략을 제시한다,   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   그림 1. 다양한 도메인 간의 MBSE 통합   MBSE가 다양한 도메인 간에 어떻게 통합적으로 적용될 수 있는지를 <그림 1>에 시각적으로 보여준다. 그 중심에는 시스템 아키텍처 모델(System Architectural Model)이 위치하며, 이 모델은 고객 요구사항(Customer Specification)을 바탕으로 여러 관련 분야의 모델과 유기적으로 연계되어 시스템 개발 전체를 통합하는 핵심 역할을 한다. MBSE의 핵심은 시스템 아키텍처 모델로, 이는 고객의 요구사항을 반영하여 전체 시스템의 구성요소, 인터페이스, 기능 흐름 등을 체계적으로 정의하는 모델이다. 이 모델은 다른 모든 분석, 설계, 검증 도메인과 연결되어 있으며, 각 도메인과의 상호작용을 통해 개발 과정에서의 정합성과 추적성을 보장한다. 프로젝트 관리(Program Management) : 시스템 아키텍처 모델은 일정, 자원, 리스크 등의 프로젝트 관리 영역과 연결된다. MBSE는 프로그램 관리 측면에서 요구사항 변동, 기능 분배, 일정 조정 등에 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 제품 지원(Product Support) : 시스템 개발이 완료된 이후의 유지보수, 고객 지원, 서비스 계획 등의 제품 지원 영역과도 연계된다. 아키텍처 모델을 통해 수명주기 전반에서 일관된 지원 체계를 유지할 수 있다. 해석 모델(Analytical Models) : 성능 분석, 신뢰성(RMA), 비용, 전력(SWaP) 등의 수치 기반 해석 모델과 직접 연결된다. 시스템 아키텍처 모델에서 정의한 구조나 파라미터가 해석 모델의 입력 값이 되어 정량적인 평가가 가능하다. 검증 모델(Verification Models) : 테스트 모델이나 시뮬레이션 기반의 검증 모델과 연계하여 시스템 요구사항이 올바르게 충족되었는지를 확인한다. MBSE는 테스트 계획 및 결과를 구조화된 방식으로 요구사항에 직접 연결하여 추적이 가능하게 한다. 제조(Manufacturing) : 생산 공정 및 제조 관련 데이터와도 연계되어, 설계 모델에서 제조 제약을 고려한 최적화 설계를 도출할 수 있다. 이는 제품의 생산성, 조립 용이성 등을 사전에 예측하고 반영할 수 있도록 도와준다. 기계/전기 모델(Mechanical & Electrical Models) : CAD, 회로도, 열/기계 시스템 설계 모델 등과 연계되어 상세 설계 수준에서도 정합된 데이터 공유가 가능하다. 물리적 시스템과 논리적 아키텍처가 통합되어, 실제 동작과 일치하는 설계를 가능케 한다. 소프트웨어 모델(Software Models) : 소프트웨어 아키텍처, 제어 로직, 상태 전이 등과 관련된 모델과 연계된다. 시스템 아키텍처에서 정의된 기능은 자동화된 방식으로 소프트웨어 요구사항 및 구현 모델로 전달될 수 있다. 따라서 MBSE가 고객 요구사항으로부터 시작하여 전체 제품 수명주기 도메인을 통합하는 구조적 프레임워크임을 강조한다. 중심에 있는 시스템 아키텍처 모델은 다양한 분야의 모델과 데이터를 상호 연결함으로써 복잡한 시스템 개발을 정합성 있게, 추적 가능하게, 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   시스템 아키텍처 모델과 분석 모델 시스템 아키텍처 모델과 분석 모델은 서로 차이를 가지면서도 상호 보완적 관계에 있다. 두 모델은 시스템 개발 과정에서 서로 다른 목적과 역할을 가지며, 각각의 기능은 다음과 같이 정의된다. 시스템 아키텍처 모델은 시스템을 구성하는 요소 간의 관계와 구조적 흐름을 나타내는 모델이다. 이 모델의 목적은 전체 시스템이 어떻게 구성되고 동작하는지를 이론적으로 일관된 방식으로 정의하고, 이를 통해 상호 운용성(interoperability)을 확보하는 데 있다. 주요 특징은 상호 캡처를 지원하고 요구사항, 기능, 구조, 시나리오 등을 명확히 문서화하고 통합하며, 저장 기반으로 캡처하여 리버스 엔지니어링 없이 설계 초기 단계에서부터 명확히 모델링하는데 사용한다. 캡처 대상은 기능/동작, 구조 요소 및 개체, 정보 흐름, 인터페이스, 포트, 상호 작용, 시나리오 등이다. 분석 제품과의 통합을 고려하여 분석 모델이 제대로 작동하지 않거나 시스템이 ‘hang’ 상태에 빠질 수 있는 부분을 파악하고 이를 사전에 반영한다. 분석 모델은 시스템의 성능이나 신뢰성 등 특정 특성(Performance Characteristics)을 수치적으로 측정하거나 검증하기 위한 모델이다. 이 모델은 아키텍처 모델과 반드시 정합(정렬, alignment)되어야 하며, 정합성이 떨어질 경우 분석 결과의 신뢰성이 떨어진다. 주요 특징은 정합성을 유지하여 아키텍처 모델과 일치하는 구조로 유지되어야 한다. 시뮬레이션 기반 모델링에 활용하기 위해 수학적 계산 또는 다양한 시뮬레이션 기법을 활용한다. 분석 목표는 위험 평가 및 검증, 최적화를 수행한다. 또한 다양한 분석 지표로 MOM(Management Object Model), MOE(Measure of Effectiveness), MOP(Measure of Performance), KPP(Key Performance Parameter), TPM(Technical Performance of Measure) 등을 사용한다. 즉 시간, 비용, 자원을 최적화하여 타이밍, 적중률, 생존 확률, 신뢰성, 가용성, MTBF를 향상시키고 총 소유 비용(Total Ownership Cost)을 예측한다. 결국 주어진 문제에 대해 해결책과 그 타당성을 확인하고 제안하는 데 사용되며, 두 모델은 시스템 개발 전반에서 서로 보완적으로 사용된다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (2)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian)이 한 차원 높은 사용자 경험을 제공하는 차세대 CAD ‘캐디안 2026’을 선보였다. 이번 호에서는 캐디안 2026에서 새롭게 선보인 신 기능 중에서 먼저 스마트 치수(Smart Dimension) 기능을 자세히 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   스마트 치수(SDIM – Smart Dimension) 기능은 복잡한 도면에서 치수를 쉽고 빠르게 처리할 수 있는 기능이다. 스마트 치수 기능을 사용하는 방법을 순서대로 살펴보겠다.   1. 명령창에 ‘sdim’을 입력하여 스마트 치수 기능을 실행한다.   2. 스마트 치수 창이 표시된다.   그림 1   3. 왼쪽의 작업선택 항목 중에서 원하는 기능을 선택한 후 ‘실행’ 버튼을 클릭하여 치수를 작도한다.   작업선택 옵션 수직/수평/지름 자동 작도 스마트 치수의 메인 기능으로, 일반적인 도면의 전체적인 치수 기입을 자동으로 하기 위해서 만들어졌다. 객체 내의 호(arc)나 원(circle)의 지름 및 반지름 치수 기입까지 자동으로 가능하다. 외곽선의 각 꺽인점의 치수가 자동으로 인식되며, 선택한 객체의 내부에 원(circle)이 있으면 원의 중심을 자동으로 인식해서 그 부분까지 거리가 기입된다. 또한 객체 내부에 사각형이 있으면 사각형의 끝점이 자동으로 인식되어 가장 가까운 사분면에 치수 기입이 되게 한다. 추가로, 스플라인(spline) 객체는 치수 기입 지원이 되지 않는다.   그림 2   이 옵션으로 치수를 기입하려면 먼저 ‘치수선 스타일 설정’ 옆의 빗자루 아이콘을 클릭한 뒤 주변에 이미 있는 치수선을 선택한다. 이때 해당 치수의 스타일 설정을 불러오게 된다. 주의할 점은 치수의 첫 번째 단계 치수를 선택해야 하며, 실행했을 때 첫 번째 치수 보조선의 길이가 원본 스타일과 같은 길이로 나오게 된다는 점이다. dimdli 치수 변수(두 번째 이후 치수 보조선 길이)도 설정 복사한 치수 스타일의 설정값으로 따라간다.   그림 3   이렇게 치수 스타일을 불러오면, 그 볼러온 치수 스타일의 현재값이 scale : 1로 설정된다. 이 스케일을 2로 변경하면 원본 스타일보다 글자 및 화살표 크기, 치수 보조선 길이 등이 2배로 커지게 된다. 치수 기입될 때 오류를 줄일 수 있는 선택 제외 옵션이 두 가지가 있다. 첫 번째는 외곽선의 R 부분을 제외시켜 선형치수에서 호의 끝 부분이 선형치수로 기입이 되는 것을 막는 기능이 있다. 또 하나는 중심선 등 ‘레이어 제외 적용’ 기능이 있다. 객체 밖으로 튀어 나온 중심선 등이 있을 때 ‘레이어 제외 적용’ 부분에 기입을 하거나 또는 빗자루 아이콘을 눌러 제외할 중심선을 선택하면 치수 기입 객체가 지정될때 제외되어 오류 없이 정확한 치수 기입이 가능하게 된다.   그림 4   화살표나 글자 크기, 색, 스케일 등을 수동으로 변경 또는 지정할 수도 있지만, 보통은 치수 주변의 치수 스타일을 복사하고 스케일을 1로 해서 실행하면 기존 치수와 스타일이 동일하게 되어 별도로 세팅이 없이도 원하는 결과가 나올 것이다. 1차로 주변의 치수 스타일의 설정을 불러온 후 ‘레이어 설정’ 부분을 통해 레이어를 바꾸면, 치수 설정값은 복사한 치수 스타일을 유지하면서 레이어만 바뀌어 치수 기입이 된다. 주변 치수 스타일의 설정을 불러 온 후 ‘문자 설정’ 부분을 통해 문자 스타일을 바꾸면, 치수 설정값은 복사한 치수 스타일을 유지하고 문자 스타일만 바뀌어 치수 기입이 된다. 색상도 마찬가지로 주변 치수 스타일의 설정을 불러 온 후 ‘색상 설정’ 부분을 통해 색상을 바꾸면, 치수 스타일은 복사해 온 값을 유지하고 치수선 또는 치수값의 색상을 변경할 수 있다. 한 가지 유의할 점은, 치수선과 치수 보조선은 색상은 각각 컨트롤이 되지 않고 치수선의 색상을 따라가도록 되어 있다. 치수 스타일에서 치수선은 노란색, 치수 보조선은 녹색으로 설정되어 있어도 SDIM에서 치수를 기입하면 치수선의 색을 따라 치수선, 치수 보조선이 모두 노란색으로 나오게 된다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는아레스 캐드 2026 (10)   디지털 전환이 모든 산업의 화두가 된 지금, 설계·제조 분야 역시 예외는 아니다. 특히 CAD를 기반으로 한 설계 환경은 더 이상 ‘개인 작업 공간’에 머물지 않고, 클라우드와 원격 협업을 중심으로 빠르게 진화하고 있다. 설계자가 혼자 작업하던 시대를 넘어, 이제는 여러 사람이 실시간으로 연결되어 하나의 프로젝트를 완성하는 환경으로 변화하고 있다. 이러한 변화의 중심에 트리니티 컬래버레이션(TRINITY Collaboration)이 있다. 이번 호에서는 트리니티가 제공하는 주요 협업 기능과 그 의미를 중심으로, 현재 설계 환경이 어떤 방향으로 이동하고 있는지를 살펴보고자 한다.   ■ 최하얀 캐디안 마케팅팀의 주임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   언제 어디서나 하나로 연결되는 통합 CAD 설루션 ‘아레스 트리니티’     아레스 트리니티(ARES Trinity)는 DWG 기반의 차세대 통합 CAD 생태계로, 데스크톱·모바일·클라우드 환경을 하나로 연결해 언제 어디서나 동일한 설계 업무가 가능하도록 구성된 설루션이다. 아레스 트리니티는 다음의 세 가지 핵심 설루션으로 구성된다. 데스크톱 CAD – 아레스 커맨더(ARES Commander) : 윈도우, 맥OS, 리눅스 지원 모바일 CAD – 아레스 터치(ARES Touch) : 안드로이드, iOS 스마트폰 및 태블릿 지원 클라우드 CAD – 아레스 쿠도(ARES Kudo) : 별도 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 실행 이 세 가지 설루션은 하나의 구독형 통합 생태계(ecosystem)로 결합되어, 장소와 디바이스에 구애받지 않는 유연한 설계 환경을 제공한다.   장소의 제약을 없애는 ‘클라우드 동기화’     트리니티 협업 환경의 핵심은 클라우드 동기화(Cloud Synchronization) 기능이다. 기존의 CAD 작업은 로컬 PC나 사내 서버 중심으로 이루어져 왔고, 이로 인해 파일 공유의 번거로움, 버전 충돌, 데이터 유실과 같은 문제가 빈번하게 발생해 왔다. 협업이 많아질수록 오히려 업무 효율이 떨어지는 한계 또한 분명했다. 그러나 트리니티는 모든 프로젝트 데이터를 클라우드 기반으로 중앙 관리함으로써, 사용자가 언제 어디서든 동일한 작업 환경에 접속할 수 있도록 설계되었다. 특히 여러 명의 설계자가 동시에 하나의 프로젝트를 다루는 경우에도, 실시간 또는 자동 동기화 기능을 통해 항상 최신 버전의 도면을 유지할 수 있다는 점은 협업 효율을 끌어올리는 요소이다. 예를 들어 한 명의 사용자가 도면을 수정하면, 해당 변경 사항이 즉시 다른 사용자 환경에도 반영되는 흐름이 시각적으로 표현된다. 이는 단순한 파일 공유를 넘어, 동일한 프로젝트를 여러 사용자가 동시에 바라보고 함께 작업하는 실시간 협업 체계가 구현되었음을 의미한다. 그 결과, 수정 지연으로 인한 오류나 중복 작업이 줄어들고, 의사결정 속도 역시 개선된다. 이는 단순한 편의 기능을 넘어, 설계 품질과 프로젝트 안정성까지 함께 끌어올리는 핵심 인프라라 할 수 있다.   보안과 유연성을 동시에 잡은 ‘보안 원격 접속’     재택근무와 원격 근무가 일상화된 지금, 설계 분야에서도 안전한 외부 접속 환경은 더 이상 선택이 아닌 필수 조건이 되었다. 트리니티는 보안 원격 접속(Secure Remote Access) 기능을 통해, 외부 네트워크에서도 내부 작업 환경과 동일한 수준의 보안을 유지하며 설계 데이터에 접근할 수 있도록 지원한다. 이는 단순한 원격 데스크톱 방식이 아니라, 설계 데이터를 안전하게 보호하면서도 실무에 즉시 투입 가능한 협업 구조를 제공한다는 점에서 의미가 크다. 특히 대형 프로젝트나 보안이 중요한 산업 설계 분야에서는 이러한 보안 원격 협업 환경이 곧 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 작용하고 있다. 장소의 한계를 넘어서면서도 보안 수준은 더욱 강화되는 구조라는 점에서, 트리니티의 접근 방식은 실질적인 대안을 제시한다.   정보는 공유하되, 통제는 유지하는 ‘보기 전용 링크’     트리니티가 제공하는 보기 전용 링크(View-Only Links) 기능은 정보 공유와 보안 통제를 동시에 만족시키는 대표적인 기능이다. 설계 도면이나 모델을 외부 협력사, 발주처, 검토자에게 전달해야 하는 상황은 프로젝트 진행 과정에서 자주 발생한다. 이때 편집 권한 없이 열람만 허용할 수 있다는 점은 실무에서 중요한 요소로 작용한다. 이를 통해 불필요한 수정이나 데이터 변형을 원천적으로 차단하면서도, 신속한 검토와 의사결정이 가능해진다. 특히 트리니티가 내부 사용자뿐만 아니라 외부 협력사와의 협업까지도 하나의 흐름 안으로 자연스럽게 연결하는 구조임이 강조된다. 보기 전용 링크를 활용하면 별도의 프로그램 설치나 계정 등록 없이도 도면 확인이 가능하며, 수정 권한은 통제된다. 이는 ‘개방된 공유’와 ‘엄격한 보안’이 동시에 유지되는 협업 구조가 현실적으로 구현되었음을 보여주는 대목이다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

[코리아 그래픽스 2025] 발표자료 다운로드 안내입니다. 올해 11회째를 맞는 코리아 그래픽스 2023은 9월 14일(목) ~ 15일(금)까지 온라인으로 개최되었습니다.   이번 행사에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다.   [관련 기사]  [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1) [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2) [아젠다] 코리아 그래픽스 2025 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.  또한 유튜브 마크가 표시되어 있는 영상이 공개된 발표영상입니다. [코리아 그래픽스 2025] 유료결제완료 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 코리아 그래픽스 2025 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [코리아 그래픽스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cadgraphpr@gmail.com 문의 : 코리아그래픽스사무국 (02-333-6900) 발표 제목 / 발표자 - 코리아 그래픽스 2025 발표 내용 1일차, 9월 11일(목) 디지털 트윈 & 3D 시각화 [기조연설] 디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인 - 제조의 미래 / 한양대학교 현경훈 교수 리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트 AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례 / HP 코리아 차성호 이사 AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술 / 에스엘즈 정재헌 대표 Unity Asset Manager로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업 / 유니티 테크놀로지 코리아 김현민 Senior Solutions Engineer CAD와 Unity의 만남: 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신 / 메가존클라우드 홍동희 Unity 유닛 Tech 그룹장 AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 솔루션(CADian AI-CAD) 소개 / 캐디안 한명기 상무 모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래 / 이노시뮬레이션 이지선 CTO 2일차, 9월 12일(금) AI 비주얼 트렌드 & 응용 [기조연설] AI 시대, 그래픽 디자인 방식의 패러다임 변화와 혁신 사례 / 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 언리얼 엔진을 활용한 제조 SW 개발의 신속한 프로토타이핑 및 의사결정 / 현대자동차 신종호 책임매니저 Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안 / LG CNS 정용기 선임 이미지부터 3D까지: 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작 / 아이스케이프 조세희 대표 크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용과 바이브 코딩 / AI팩토리 김태영 CEO AI 툴로 구현하는 비주얼 세계: 실무 적용과 아트워크 융합 사례 / IUM SPACE 이윰 대표 [기조연설] XR과 인공지능의 만남: XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래 / 고려대학교 박진호 교수   [코리아 그래픽스 2025] 영상보러 가기 >>  

첨단 3D 엔진으로 시뮬레이터 개발의 효율 향상   다양한 산업 기계를 제공하는 세이코 엡손은 20년 이상 전에 통합 소프트웨어인 엡손 RC+(Epson RC+)를 처음 출시했다. 이 소프트웨어는 사내 로봇의 배치 및 유지 관리를 지원하기 위해 구축되었다. 그 이후로 여러 번의 버전 업그레이드를 거쳤으며, 2024년 9월에 최신 버전인 RC+ 8.0이 출시되었다. 유니티는 로봇의 움직임을 검증하기 위해 설계된 소프트웨어 도구인 RC+ 8.0 시뮬레이터 개발에 채택되었다. 이번 호에서는 세이코 엡손이 유니티를 활용하여 개발에서의 개별 의존성 문제를 해결하고, 소프트웨어 품질과 전반적인 경험을 향상시키며, 부서 내 팀 구조 확장과 관련된 문제를 해결하는 경로를 구축한 방법을 살펴본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   세이코 엡손이 이전 버전의 시뮬레이터에서 제공된 기능을 유지하면서, 유니티를 사용하여 재개발하기로 한 결정은 두 가지 주요 목표에 의해 추진되었다. ▲RC+의 핵심이 크게 재구성된 8.0 버전 개발에 적응하고 ▲개발에서의 개별 의존성 문제를 해결하는 것이다. 이것은 유니티가 RC+ 개발을 담당하는 제조 설루션 운영 부서에서 처음 사용된 경우였기 때문에, 세이코 엡손은 제품 품질과 개발 속도를 보장하기 위해 유니티의 유료 지원 서비스를 활용했다. 최신 기술 스택의 채택은 개발 팀의 확장을 촉진할 뿐만 아니라 개발 프로세스에서의 개별 의존성을 개선했다. 이로 인해 기능 추가 및 유지 관리와 같은 업데이트가 훨씬 쉬워진 개발 환경이 조성되었다. 3D 기술 : 유니티의 고급 3D 렌더링 기능의 채택은 이전 버전보다 빠른 렌더링 속도를 포함하여 여러 가지 이점을 가져왔다. 향상된 경험 : 또한 개발자는 개발 중 3D 객체를 시각적으로 검사하면서 디버깅할 수 있어 전반적인 경험이 향상되었다. 전문가 지원 : 유니티의 유료 지원 서비스인 통합 성공은 프로젝트 리뷰 및 유니티 엔지니어의 컨설팅에 대한 접근을 제공했다. 이 서비스를 활용함으로써 팀은 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있었다.   ▲ 엡손 RC+ 시뮬레이터 화면(이미지 제공 : 세이코 엡손)   레거시 소프트웨어의 복잡성과 의존성 극복 엡손 RC+는 출시 이후 지속적인 업그레이드를 거쳐 많은 고객의 지지를 받는 제품으로 발전했다. 일곱 번째 세대인 RC+ 7.0은 2012년 12월에 출시되었다. 시간이 지남에 따라 기능을 향상시키기 위해 소규모 업데이트가 시행되었지만, 시간이 지나면서 사용자 인터페이스(UI)의 단점이 드러났다. 이로 인해 소규모 업데이트보다는 근본적인 모델 개편이 필요하게 되었고, RC+ 8.0의 개발로 이어졌다. 그러나 RC+ 7.0이 개발될 당시 두 가지 주요 과제가 발생했다. 첫 번째는 특정 팀원에게 기능 개발을 과도하게 의존하는 것이었고, 두 번째는 소프트웨어의 높은 복잡성이었다. RC+는 세이코 엡손이 제공하는 다양한 로봇의 배포부터 유지 관리까지 지원하는 통합 소프트웨어로, 다양한 기능을 제공한다. 이로 인해 기능이 복잡하게 얽히게 되어, 추가 기능이 도입될 때 새로운 기능이 시스템에 미칠 영향과 위치를 이해하기 어려워졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 RC+ 8.0의 개발이 2017년에 시작되었으며, 다양한 기능에서 공유되는 구성 요소를 위한 공통 플랫폼을 만드는 것과 아키텍처를 재구성하는 데 중점을 두었다. 이러한 노력은 개발 속도와 소프트웨어 품질을 모두 향상시키는 것을 목표로 했다.   RC+ 시뮬레이터 재구성 : 기술적 및 구조적 장애물 해결 RC+에는 로봇의 움직임을 검증하기 위한 시뮬레이터가 포함되어 있지만, 이것도 도전에 직면했다. MS 기획 및 설계 부서의 시뮬레이터 개발 책임자인 니시타니 마사노부는 “RC+ 8.0 개발 초기, 세이코 엡손은 처음에 7.0 버전에서 사용된 시뮬레이터를 재사용하는 것을 고려했지만 곧 문제가 발생했다”고 설명했다. RC+ 7.0은 C++로 프로그래밍되었지만, 8.0 버전은 C#으로 전환되었다. 또한, UI 프레임워크는 이전에 사용된 윈도우 폼(Windows Forms)에서 WPF(Windows Presentation Foundation)로 전환되었다. 주요 RC+ 시스템의 이러한 구조적 변화로 인해 시뮬레이터의 특정 기능이 작동을 멈췄다. 게다가, 시뮬레이터 개발은 주요 RC+ 애플리케이션을 개발하는 팀과 독립적인 별도의 팀에 의해 처리되었다. 그러나 시뮬레이터의 플랫폼이 오픈GL(OpenGL)을 기반으로 했기 때문에, 회사 내부와 외부 모두에서 자격을 갖춘 인력의 가용성이 제한되어 개발 팀을 확장하는 데 어려움이 있었다. 문제를 복잡하게 만든 것은 같은 부서에서 RC+ 외에도 3D 표현을 포함한 여러 소프트웨어를 출시했다는 점이다. 그러나 각각의 소프트웨어 제품은 서로 다른 환경에서 개발되었고 개별적으로 유지 관리되었다. 이로 인해 니시타니가 “바퀴를 재발명하는 것”이라고 설명한 비효율이 발생했다.   ▲ 유니티가 도입된 엡손 RC+(이미지 제공 : 세이코 엡손)   RC+ 시뮬레이터 혁신 : 왜 유니티가 명확한 선택이었는가 세이코 엡손은 C# 및 WPF로 구축된 현대 환경에 맞추기 위해 3D 엔진을 도입하고 시뮬레이터를 재개발하며 부서 전반에 걸쳐 통합된 3D 개발 환경을 구축하기로 결정했다. 2021년 3월 잠재적인 3D 엔진에 대한 평가가 시작되었다. 니시타니와 개발 팀은 다양한 게임 엔진과 오픈 소스 3D 엔진을 신중하게 고려하고 광범위하게 테스트했다. 궁극적으로 그들은 유니티를 채택하기로 결정했다. 니시타니는 이 결정의 주요 이유에 대해 “기존 시뮬레이터의 기능을 복제할 수 있는 능력, 모바일 개발에 적합함, 일본어로 제공되는 정보의 풍부함, 그리고 활발한 개발자 커뮤니티가 모든 차이를 만들었다”고 설명했다.   RC+ 시뮬레이터 업그레이드 : 유니티의 이점 2021년 10월, 니시타니와 그의 팀은 유니티를 채택하기로 결정하고 RC+ 시뮬레이터의 변환을 시작했다. 실제 개발을 담당했던 토다 준은 “디버깅 중 3D 객체를 시각적으로 검사할 수 있어 개발을 진행하는 것이 훨씬 쉬워졌다”고 유니티 사용의 이점을 강조했다. 개발이 새로웠지만 RC+ 7.0 시뮬레이터의 기능을 추적하는 것으로 시작했다. 이전 버전을 구현한 니시타니는 “오픈GL로 시뮬레이터를 개발하는 것과 비교했을 때, 같은 3D 데이터를 사용하고 있음에도 불구하고 시각적으로 상당히 향상되었다고 느꼈다”고 설명했다.   ▲ 이미지 제공 : 세이코 엡손   그는 또한 유니티의 변화 덕분에 향후 새로운 기능을 추가할 때 더 효율적인 개발이 가능할 것이라는 낙관적인 의견을 전했다.전문가 지원으로 혁신 가속화이 부서는 유니티 도입과 함께 유료 지원 프로그램인 에센셜 석세스(Essential Success)에 처음으로 가입했다. 니시타니는 “우리 부서가 유니티를 사용하는 것은 처음이었기 때문에, 스스로 문제를 해결하는 데 많은 시간이 걸릴까 걱정했다. 우리는 다양한 문제를 신속하게 해결하고 긴급성을 가지고 고품질 제품을 생산하기 위해 유료 지원이 필요하다고 느꼈다”고 전했다. 2023년 11월, 세이코 엡손은 지원 계획을 인티그레이티드 석세스(Integrated Success)로 업그레이드했다. 이 업그레이드의 목표는 프로젝트 리뷰를 수행하여 유니티의 수석 엔지니어로부터 직접 기술 지도를 받을 수 있는 것이었다. 2024년 4월, 유니티 엔지니어들이 나가노현 스와시에 있는 세이코 엡손의 본사를 방문했다. 토다는 프로젝트 리뷰를 회상하며 “복잡하고 대규모 CAD 모델을 렌더링할 때 매우 오랜 시간이 걸렸기 때문에, 우리는 유니티 팀이 그 측면에 집중하도록 했다”면서, “그들은 병목 현상을 식별했을 뿐만 아니라, 직접적인 소통을 통해 문제를 해결하는 과정에서 디버깅 중 프로파일링 도구를 사용하는 방법과 같은 귀중한 통찰을 제공했다. 이 경험은 향후 개발에 매우 의미 있는 경험이었다”고 전했다.   ▲ 세이코 엡손 본사에서 유니티 엔지니어에 의한 프로젝트 리뷰가 진행됐다.   사고의 전환 : 자신감을 가지고 혁신을 수용하기 지금까지 유니티의 RC+8.0 개발에서의 역할은 공개되지 않았지만, 니시타니와 세이코 엡손의 영업 부서는 앞으로 RC+8.0의 도달 범위를 더욱 확장하기 위해 적극적으로 홍보하고 싶어한다. 개발 환경도 다양한 변화를 겪었다. 니시타니는 “우리가 오픈GL을 사용하던 시절에는 새로운 기능을 개발하는 것이 어려웠다. 개발 팀 내에서는 현실적으로 달성할 수 있는 것에 대한 회의감이 있었고, 발생할 수 있는 문제를 처리하는 방법에 대한 우려가 있었다”고 설명했다. 유니티 구현 이후, 팀은 도전 과제를 해결할 수 있는 지식과 설루션이 온라인 검색을 통해 쉽게 접근 가능하다는 것을 발견했다. 이 변화는 팀 내에서 새로운 분위기를 만들어냈으며, 개발 과정에서 발생할 수 있는 장애물에 자신감을 가지고 대처할 수 있게 되었다.   팀의 회복력 : 의존성 문제 극복하기 RC+ 시뮬레이터는 원래 약 4명의 팀원에 의해 개발되었으며, 정점에서는 6명으로 확장되었다. 니시타니는 유니티의 채택이 개발 팀을 더욱 확장할 수 있는 길을 열어주었고, 개발에서 개인 의존성 문제를 해결하는 데 도움을 주었다고 강조했다. 니시타니는 “시뮬레이터 개발자로 특별히 고용된 것은 아니지만, 일부 팀원들은 회사에 입사할 때 이미 유니티 경험이 있었고, 몇몇은 도입 이후 유니티를 배우기 시작했다. 이런 멤버를 포함시킴으로써, 우리는 개발 프레임워크를 강화할 수 있는 잠재력을 보았다. 이는 이전 버전의 개발과 비교할 때 상당한 변화를 나타낸다”고 설명했다.   미래에 대한 전망 현재 시뮬레이터 개발 팀은 다음 업데이트 계획을 작업하고 있다. 다가오는 업데이트의 목표는 시뮬레이션의 범위를 확장하는 것이다. 현재 RC+는 로봇의 움직임을 시뮬레이션하는 데에 국한되어 있다. 니시타니는 “회사가 제공하는 다양한 주변 장치를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어로 발전시키는 것을 목표로 하고 있다”고 세이코 엡손의 미래 계획을 공유하면서, “우리는 이 비전을 가지고 나아가면서 유니티가 제공하는 다양한 기능을 활용하기를 기대한다”고 덧붙였다. 새로운 기술을 수용하고 혁신 문화를 조성함으로써, 세이코 엡손은 개발 프레임워크를 강화했을 뿐만 아니라, 산업 자동화에 대한 보다 확장 가능하고 효율적이며 미래 지향적인 접근 방식을 위한 기초를 마련했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디자인센터 솔리드 엣지, 브랜드 통합과 AI로 제품 설계 효율 높인다   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 솔리드 엣지의 2026 버전을 내놓으면서 ‘디자인센터 솔리드 엣지’로 제품명을 바꾸었다. 솔리드 엣지와 NX 등 제품 설계를 위한 CAD 제품군을 ‘디자인센터(Designcenter)’ 브랜드로 통합한 데 따른 것으로 보인다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장은 이런 변화가 자사의 설계 도구를 하나의 생태계로 통합하고, 전체 제품 개발 과정에서 협업과 효율을 강화하기 위한 것이라고 설명했다. ■ 정수진 편집장     달라진 제품 이름에는 어떤 의미가 있는지 ‘솔리드 엣지’가 ‘디자인센터 솔리드 엣지’로 바뀐 것은 기업이 데스크톱과 클라우드를 아우르는 하이브리드 설계 환경으로 원활하게 전환할 수 있도록 지원하겠다는 지멘스의 의지를 반영한다. 대기업과 스타트업을 비롯한 제조업체들은 분산된 기업을 운영하는 경우가 많으며, 플랫폼 전반에서 일관된 도구를 필요로 한다. 솔리드 엣지를 NX와 함께 디자인센터(Designcenter) 제품군에 포함시킴으로써, 지멘스는 고객이 장기적인 안정성과 호환성, 기업의 성장에 따라 확장 가능한 시스템을 제공받을 수 있다는 점을 명확히 하고 있다. 새로운 제품명인 ‘디자인센터 솔리드 엣지’와 ‘디자인센터 NX’는 이러한 사실을 강조한다. 지멘스는 고객이 익숙하게 사용해 온 기능이 계속 유지된다는 확신을 주는 동시에, 고객이 보다 광범위하고 통합된 포트폴리오를 활용할 수 있다는 메시지를 전달하고자 한다. 여기서 핵심은 연속성과 명확한 미래 방향성을 제시하는 데 있다.   이름이 바뀐 것 외에 이번 버전의 실질적인 변화가 있다면 브랜딩 이외에도 디자인센터 솔리드 엣지 2026은 여러 향상된 기능을 제공한다. AI 지원 워크플로, 큰 폭의 사용성 개선, 클라우드 통합 강화와 함께 고객이 제안한 500여 개 이상의 개선 사항이 포함됐다. 이는 지속적인 발전에 대한 지멘스의 의지를 보여주며, 이러한 변화는 엔지니어들이 실제 업무 현장에서 작업하는 방식을 세심하게 이해한 덕에 가능했던 것이다. 이번 버전은 워크플로를 간소화하는 AI 기반 자동화에 초점을 맞췄다. 예를 들어, 마그네틱 스냅 어셈블리(Magnetic Snap Assembly)와 같은 기능은 부품 배치를 크게 가속화해 클릭 수를 줄이고 조립 생성 속도를 높인다. 또한 자동 2D 도면 생성 기능을 개선해, 번거로운 작업이 효율적이고 자동화된 프로세스로 전환되도록 했다. 이러한 AI 기능은 AI 코파일럿(AI Copilot)을 통한 앱 내 가이드 제공에도 적용된다. AI 코파일럿은 지능형 어시스턴트 역할을 하면서 맥락 기반 도움을 제공하고, 애플리케이션 내에서 직접 질문에 답할 수 있다. 또한, 부품과 판금 설계와 같은 핵심 영역에서도 큰 개선이 이뤄졌다. 다중 에지 플랜지(flange) 다듬기와 자동 탭(tab), 슬롯(slot) 명령과 같은 기능이 도입돼 제조 가능성을 직접적으로 향상시켰다. 아울러 어두운 테마(Dark Theme)과 워크스루(Walkthrough) 명령이 도입돼 사용자 경험이 개선됐으며, 몰입감 있는 설계 검토가 가능해졌다. 이는 소소한 조정이 아니며, 생산성을 높이고 엔지니어가 창의적인 문제 해결에 더 집중할 수 있도록 하는 근본적인 개선이다.   향후 디자인센터 브랜드 내 제품군의 변화 가능성은 디자인센터는 디자인센터 솔리드 엣지와 디자인센터 NX를 포함한 강력한 설계 도구를 하나의 통합된 생태계로 묶는다. 이는 지멘스가 보다 높은 수준의 통합과 공동 발전을 위해 적극적으로 노력하고 있음을 보여준다. 한편 지멘스는 파라솔리드(Parasolid) 커널과 같은 공통 기술을 활용하고 AI, 클라우드 확장성, UX 현대화와 같은 분야에서도 공동의 접근 방식을 지속적으로 적용할 계획이다. 지멘스의 목표는 고객이 어떤 디자인센터 제품을 사용하든 원활하고 지능적인 경험을 제공하고, 전체 제품 개발 과정에서 협업과 효율을 촉진하는 것이다. 이는 국내 기업들이 중요하게 여기는 장기적 신뢰성과 워크플로 일관성을 보장한다.   제품 개발과 설계 영역에서 AI가 어떤 역할을 해야 한다고 보는지. 이와 관련해 디자인센터 솔리드 엣지의 AI 개발 방향은 지멘스는 AI가 제품 개발과 설계 분야에서 혁신적인 역할을 할 수 있다고 확신한다. 지멘스의 AI 철학은 엔지니어의 창의력이나 전문성을 대체하는 것이 아니라, 이들의 역량을 보강하고 반복적이고 지루한 작업에서 해방시키는 것이다. AI는 지능형 조력자로 작동하며 설계 전문가가 일상적인 업무보다는 혁신에 집중할 수 있도록 해야 한다. 이때, 기존 설계 프로세스를 방해하지 않으면서도 측정 가능한 생산성 향상을 달성하는 것이 중요하다. 지멘스는 AI가 제품 개발에서 세 가지 핵심 영역을 향상시킨다고 본다. 첫째, 반복 작업의 자동화이다. AI는 3D 모델에서 상세 2D 도면을 생성하거나 조립 부품을 정확히 배치하는 등 규칙적인 프로세스를 지능적으로 자동화할 수 있다. 이를 통해 작업 부담과 오류 가능성을 크게 줄일 수 있다. 둘째, 지능형 지원과 안내이다. AI는 설계 환경 내에서 실시간으로 맥락에 맞는 도움을 제공할 수 있다. 이와 함께 질문에 답하고 최적의 설루션을 제안하며, 사용자가 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 안내할 수 있다. 셋째, 설계 탐색과 최적화의 가속화이다. AI는 엔지니어가 보다 많은 설계 가능성을 빠르게 탐색하도록 도와주며, 사전 정의된 제약 조건과 성능 목표를 기반으로 최적의 도형이나 재료 선택을 식별할 수 있다. 디자인센터 솔리드 엣지 2026에서 확인할 수 있듯, 지멘스의 AI 개발 방향은 이러한 원칙에 확고한 기반을 두고 있다. 지멘스는 이미 마그네틱 스냅 어셈블리를 비롯해 AI 기반의 자동 도면 생성, AI 코파일럿 등 강력한 AI 기능을 통합했다. 앞으로 지멘스는 디자인센터 솔리드 엣지 전반에 AI를 보다 깊고 폭넓게 적용할 계획이다. 이는 초기 구상 단계부터 상세 제조 문서 작성에 이르기까지 다양한 설계 단계에서 더욱 지능적인 자동화를 의미한다. 지멘스는 AI가 매끄럽고 직관적으로 작동해 설계 전문가의 사고 과정을 자연스럽게 확장할 수 있도록 노력하고 있다. 즉, AI를 활용해 인간의 창의성을 증폭시키고, 고객이 각자의 산업 분야에서 선두를 유지할 수 있도록 지원하는 것이다.   SaaS 제품인 디자인센터 X 솔리드 엣지는 어떤 점이 달라졌는지 이제 디자인센터 X 솔리드 엣지(‘솔리드 엣지 X’에서 브랜드가 바뀜)는 팀센터 X(Teamcenter X) 데이터 관리를 지원한다. 따라서 수정 사항, 워크플로, 배포 주기를 안전하게 처리할 수 있다. 배포 과정은 몇 번의 클릭만으로 간소화되며, IT 부서의 지원이 더욱 쉬워졌다. 특히 SaaS 버전은 데스크톱 버전과 기능적 연속성을 유지한다. 엔지니어는 동일한 모델링 성능을 활용할 수 있으며, 기업은 클라우드 기반 설정 동기화와 선택적 가치 기반 라이선싱을 통해 효율적으로 사용 규모를 조절할 수 있다. 이러한 유연성은 비용 관리와 고급 설계를 저울질하는 국내 여러 중소 제조업체에 적합하다. 지멘스는 팀센터 X 기반의 내장 클라우드 데이터 관리를 더욱 깊이 통합했다. 이를 통해 강력한 문서 관리, 수정 사항 관리, 안전한 체크인/체크아웃 워크플로가 제공된다. 따라서 설계 데이터는 언제나 정리되고 접근 가능하며 안전하게 유지된다. 이는 단순한 저장 기능이 아니며, 기기와 지리적 경계를 넘어 실시간 협업과 주석 작업을 가능하게 한다. 기업은 함께 설계를 시각화하고 논의하며 반복 작업을 수행할 수 있어, 훨씬 민첩하고 연결된 설계 프로세스를 구현할 수 있다. 또한 디자인센터 X 솔리드 엣지는 유연한 가치 기반 라이선싱 옵션을 도입해, 프로젝트 요구에 따라 기업이 기능 접근을 조정할 수 있는 확장 가능한 시트(seat) 옵션을 제공한다. 이를 통해 기업은 불필요한 비용 없이 필요한 시점에 적절한 도구를 사용할 수 있는 높은 유연성을 갖추게 된다. 궁극적으로 디자인센터 X 솔리드 엣지는 안전하게 관리되는 환경 속에서 사용자가 언제 어디서나 솔리드 엣지의 모든 기능을 활용하며 설계할 수 있는 자유를 제공한다. 디자인센터 X 솔리드 엣지에 고객이 긍정적인 반응을 보이고 있으며, 시장 성과도 고무적이다. 이는 엔지니어와 기업들이 SaaS 모델이 제품 개발에 제공하는 유연성과 성능을 적극적으로 받아들이고 있음을 보여준다.   디자인센터 솔리드 엣지의 타깃 시장은 디자인센터 솔리드 엣지는 설계 중심 시장(design-focused end of the market)을 공략한다. 심데이터(CIMdata)에 따르면, 이는 CAD 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야이다. 이 시장의 고객들은 광범위하고 다분야에 걸친 플랫폼에서 흔히 발생하는 부담이나 복잡성 없이, 설계 엔지니어에게 강력하고 직관적이며 효율적인 도구를 제공하는 설루션을 찾고 있다. 이들은 빠른 설계 반복, 간편한 사용, 주요 엔지니어링 과제를 직접 해결하는 전문 기능을 중시한다. 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 다양한 특화 기능을 필요로 하는 다분야 부문과 달리, 설계 중심 사용자는 기계 설계, 조립, 제조 준비에 특화된 깊고 강력한 기능을 필요로 한다. 특히 이들은 생산성과 사용자 경험에 중점을 둔다.   향후 전략에 대해 소개한다면 지멘스의 향후 전략은 이러한 인식을 기반으로 하며, 디자인센터 제품군의 발전으로 크게 강화됐다. 디자인센터 NX와 디자인센터 솔리드 엣지가 하나의 통합된 환경에서 산업 최고 수준의 파라솔리드 커널을 활용함으로써, 지멘스는 경쟁사에 비해 차별화되고 탁월한 설루션을 제공한다. 이러한 공통 기술 기반은 원활한 데이터 흐름, 일관된 성능, 그리고 포트폴리오 전반에 걸친 공동의 혁신 의지를 보여준다. 즉, 고객이 사용 편의성과 동기화 기술에 특화된 디자인센터 솔리드 엣지를 사용하든, 고급 기능을 제공하는 디자인센터 NX를 사용하든, 모두 통합되고 일관된 생태계의 혜택을 누릴 수 있다는 의미다. 이러한 전략적 연계를 통해 지멘스는 고객의 요구에 따라 확장 가능한 설루션을 제공하며, 설계 프로세스의 모든 단계에서 최고 수준의 도구를 활용할 수 있도록 지원한다. 궁극적으로 지멘스의 전략은 설계 중심 엔지니어에게 지능적이고 생산성을 높이는 클라우드 기반 도구를 지속적으로 제공하는 것이다. 지멘스는 엔지니어의 창의성과 효율을 증폭시켜, 혁신적인 제품을 빠르고 정밀하게 시장에 선보일 수 있도록 돕고자 한다. 강력한 공통 코어 위에 구축된 통합 디자인센터 제품군은 이러한 가치를 제공하고, 고객의 디지털 전환 여정을 지원하는 데 있어 지멘스가 독보적인 위치를 차지하도록 할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PTC가 한국 지사 설립 33주년을 맞아 제조 산업의 미래를 선도하기 위한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 AI(인공지능) 전략을 발표했다. 이 전략의 핵심은 설계부터 유지보수에 이르는 제품 수명주기 전반의 데이터를 유기적으로 연결하고, 이를 기반으로 제조산업에서 AI의 효율을 극대화하겠다는 것이다. PTC는 신뢰도 높은 제품 데이터 기반과 주력 설루션에 내재화된 AI 기술로 제조 경쟁력 강화를 돕겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장    신뢰도 높은 제품 데이터 기반으로 AI 접목 PTC 코리아의 김도균 대표 겸 본사 부사장은 “PTC는 단순히 CAD나 PLM 설루션을 제공하는 기업을 넘어, ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’을 구현하는 기업으로 진화하고 있다”고 소개했다. ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전의 핵심은, 복잡해지는 제조 환경에서 데이터를 체계적으로 관리하고 AI를 적용하여 기업의 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 것이다. 김도균 대표는 “성공적인 AI의 도입과 활용을 위해서는 먼저 ‘신뢰할 수 있는 제품 데이터 파운데이션(Product Data Foundation)’을 구축해야 한다”고 설명했다. 제조산업에서는 AI가 잘못된 정보를 생성(hallucination)하거나 일관성이 부족한 답변을 내놓는 것이 특히 치명적일 수 있다. 이를 막기 위해서 PTC는 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM), 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등에서 발생하는 데이터를 구조화하고, 이를 통해 AI가 일관되고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 기반을 만드는 것이 최우선 과제라고 보고 있다. PTC 코리아의 이봉기 사업개발담당 마스터는 “제품의 복잡성 증가를 관리하는 것뿐 아니라 이를 경쟁우위로 전환하기 위해서는, 다양한 시스템에 파편화된 채로 존재하는 정형 및 비정형 데이터를 온톨로지(ontology)와 시맨틱(semantic) 모델로 유기적으로 연결해야 한다. 이를 통해서 데이터의 맥락(context)을 확보하고, 유의미한 정보를 얻을 수 있게 된다”고 설명했다.   ▲ 국내 사업 전략을 설명한 PTC 코리아 김도균 대표   제품 수명주기 전반에 걸친 AI 에이전트 이런 비전에 따라 PTC는 제품 데이터 파운데이션 위에 AI 기술을 탑재하여 제품 기획부터 폐기까지 전 과정을 혁신하겠다는 전략을 제시했다. CAD, PLM, ALM, SLM 등 자사의 주요 설루션 라인업에 에이전트의 형식으로 AI 기능을 도입한다는 로드맵도 소개했다. 일부 AI 에이전트는 이미 제공되고 있으며, 올해부터는 여러 AI 에이전트가 본격 추가될 전망이다.   ALM 코드비머(Codebeamer)를 중심으로 하는 ALM 영역에서는 복잡한 요구사항을 관리하고, 소프트웨어의 안전성을 검증하는 데에 생성형 AI를 활용한다. 요구사항 분석 및 규제 검증 : AI가 사용자가 작성한 요구사항을 분석하여 국제 시스템 엔지니어링 표준 위반 여부를 자동으로 판별한다. 규칙을 위반한 경우, AI가 수정 제안을 하거나 예시를 제공하여 규제 대응 시간을 줄일 수 있게 한다. 테스트 케이스 자동 생성 : 요구사항을 선택하면 AI가 이를 검증하기 위한 테스트 조건과 단계를 자동으로 생성해 준다. 또한 기존 테스트 케이스와의 중복 여부를 분석해서 효율적인 테스트 시나리오를 작성할 수 있도록 돕는다.   CAD PTC의 제품 설계 설루션인 크레오(Creo)에는 설계자의 창의성을 돕고 반복 작업을 줄여주는 AI 기능이 탑재되고 있다. 자연어 기반 생성형 설계 : “표면적이나 볼륨을 최적화한 컵을 만들어줘”와 같이 자연어로 명령하면, AI가 최적의 형상을 자동으로 모델링한다. 설계자가 구체적인 치수나 조건을 추가하면 이에 맞춰 형상을 수정한다. 소재 추천 및 심미성 평가 : AI가 설계된 모델의 물성치를 분석하여 적합한 재질을 추천하거나, 인터넷상의 이미지 데이터와 비교해서 디자인 평가 피드백을 제공하고 설계자의 의사결정을 지원한다.   PLM 방대한 엔지니어링 데이터를 관리하는 윈칠(Windchill) PLM에서는 데이터의 재활용성을 높이고 업무 효율을 높이는 데에 AI가 쓰인다. 유사 형상 검색 및 중복 부품 제거 : 단순 텍스트 검색이 아니라, AI가 3D 형상 기반으로 유사한 부품을 찾아내서 비교 테이블을 제공한다. 이를 통해 설계자는 기존 부품을 재활용하여 설계를 변경하거나, 구매 부서에서는 중복 구매를 방지하여 비용을 줄일 수 있다. 문서 인사이트 및 요약 : 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 대화형 인터페이스를 통해 PLM 내부의 방대한 기술 문서를 검색하고 요약할 수 있다. AI는 답변과 함께 근거가 되는 원본 문서의 링크를 함께 제공함으로써 정보의 신뢰성을 보장한다.     제조 데이터 보안 및 개방성 강화 한편, 제조 데이터는 기업의 민감한 기술 정보를 포함하고 있다. 이에 대해 이봉기 마스터는 “보안 및 권한 관리를 위해 역할 기반 정보 필터링을 지원하면서, 중복 제거를 통한 비용 절감, 규제 준수 및 추적성 확보 등 실질적인 비즈니스 가치 창출을 도울 수 있다”고 설명했다. 제조 데이터는 ERP, MES 등 다양한 설루션과의 유기적인 연결이 필수이기도 하다. PTC는 개방성을 중시하면서, 마이크로소프트, AWS, 엔비디아 등 클라우드 기업과의 파트너십을 통해 고객이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 환경에서 보안과 성능이 보장된 AI 서비스를 활용하도록 지원할 것이라고 전했다. 이런 전략을 통해 제조 기업이 궁극적으로 제품 출시 기간 단축, 품질 향상, 비용 절감과 같은 실질적인 경영 목표를 달성하도록 돕겠다는 것이다.   국내 사업 확장 및 생태계 확대 전략 PTC 코리아는 33년간 축적한 국내 비즈니스 경험을 바탕으로, 새로운 고부가가치 산업까지 사업 영역을 확장할 계획이라고 전했다. 김도균 대표는 “기존에 강세를 보인 자동차, 전자/하이테크, 산업 기계 분야에서 입지를 굳히는 동시에, 의료 기술, 우주 항공 및 방위 산업으로 시장을 적극 확대할 예정”이라고 밝혔다. 파트너 생태계 강화도 PTC가 중점을 두는 부분이다. 전문 파트너사와 MOU를 체결하여 복잡성이 높은 항공우주, 방위, 의료기기 등 산업군에 특화된 엔지니어링 서비스를 제공하는 한편, 글로벌 SI 기업 및 국내 로컬 파트너와 협력을 통해 한국 제조 기업의 AI 도입 진입 장벽을 낮추고 생태계 전반을 지원하겠다는 것이다. 김도균 대표는 “PTC는 한국 시장의 중요성을 인지하고 영업 및 기술 인력을 지속해서 확충하고 있다. 이외에 대학 및 교육 기관과 협력하여 AI 및 제조 소프트웨어 전문 인재를 양성하는 데에도 투자하고 있다”고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.