캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   산업 현장의 숙원이던 기계·전기·배관(MEP) 설계 자동화와 유지보수 병목 현상을 인공지능(AI)으로 해결하는 기술이 공개됐다. 에스엘즈(SLZ)는 지난 7월 10일 CNG TV를 통해 3차원 공간을 이해하고 최적의 설계를 스스로 수행하는 AI 파운데이션 모델과 활용 구상을 발표했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원과 에스엘즈 정재헌 대표   산업 현장의 설계 병목과 AI 파운데이션 모델의 등장 반도체 팹, 데이터센터, 조선, 플랜트 등 첨단 설비 산업에서는 설비 재정비(re-tooling)와 유지보수 속도가 기업의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 그러나 기존의 건축 및 설비 설계 방식은 2D 도면(P&ID)을 3D 입체 모델(IFC/AFC)로 전환하는 과정에서 무수한 공간 간섭과 오류가 발생해 수많은 엔지니어의 반복 작업과 시간 투입이 불가피했다. 에스엘즈는 이 같은 고질적인 설계 병목을 해결하기 위해 공간을 직접 학습하고 추론하는 파운데이션 모델 ‘프로 (Pro-B)’와 스마트 라우팅 AI 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 전문가 수십 명이 한 달간 작업해야 했던 복잡한 배관 경로 설계를 단 하루 만에 높은 정밀도로 완료할 수 있다. 에스엘즈 정재헌 대표는 “전문가 수십 명이 한 달 동안 밤을 새우며 일해야 해결되던 복잡한 입체 설계 병목을, 공간을 스스로 이해하는 AI를 통해 단 하루 만에 정밀하게 해결할 수 있게 되었다”고 강조했다.   EBT 기술 기반의 공간 탐색과 글로벌 적용 사례 에스엘즈가 제시하는 핵심 기술 체계인 EBT(3D 공간 위상 해석 기술)는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)이나 2D 비전 모델을 넘어 3차원 공간 자체를 구체(sphere) 단위 버블로 탐색해 최적의 경로를 추론하는 기술이다. 에즈빌트(as-built) 현장 데이터를 벡터 데이터베이스인 ‘스페이스 밸류(Space Value)’로 관리함으로써 보안이 철저한 폐쇄망 환경에서도 기업 고유의 설계 노하우를 안전하게 학습시킬 수 있다. 이 설루션은 이미 두바이의 532m 초고층 타워 MEP 자동 설계 프로젝트 및 글로벌 건설사와의 협업, 국내외 자율주행 선박·해양 플랜트 공간 구조 분석 등에 적용되고 있다. 에스엘즈는 향후 클라우드 플랫폼과 증강현실(AR) 시각화 설루션을 결합해, 낮에는 엔지니어와 AI가 협업하고 밤에는 AI가 자동 작업을 수행하는 ‘다크 오피스(dark office)’ 환경을 구현한다는 구상이다.     실무 도입을 위한 데이터 정제와 조직 거버넌스의 과제 AI 기반 설계 자동화를 실제 현장에 안착시키기 위해서는 기술 성능뿐만 아니라 기업 내부의 데이터 전처리 및 조직적 결단이 필수이다. 수많은 기업이 기존 도면과 레거시 데이터의 규격·속성 차이로 인해 즉각적인 AI 적용에 어려움을 겪고 있는 만큼, AI가 학습할 수 있는 표준화된 데이터 정제 과정이 선행되어야 한다. 아울러 기존의 보수적인 일하는 방식이나 부서 간 자산 경계를 넘어 최고경영진의 결단(top-down)을 바탕으로 한 거버넌스 구축이 성공적인 AI 전환(AX)의 열쇠로 지목된다. 향후 엔지니어의 정밀한 최종 검수와 AI의 높은 생산성이 결합된다면 엔지니어링 전반의 안전성과 품질이 한층 강화될 것으로 전망된다. 정 대표는 “AI 도입을 위한 데이터 정제와 가공 과정이 전체 전환 작업의 절반을 차지할 만큼 중요하며, 확실한 경영진의 결단과 데이터 표준화가 병행될 때 비로소 강력한 AX 성과가 창출된다”고 당부했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지난 6월 24일 진행된 CNG TV 웨비나에서는 EPC 및 건설 업계의 핵심 화두인 AWP(advanced work packaging) 방법론의 기본 개념과 예측 가능성(predictability) 향상 방안, 그리고 옥타브의 디지털 실행 플랫폼 사례를 통한 프로젝트 성과 극대화 전략이 소개되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ AWP의 개념과 절차 등을 소개한 연세대학교 건축공학과 강영철 교수   AWP의 개념, 절차 및 기대 효과 AWP는 기술이라기보다 EPC(엔지니어링·구매·시공)의 모든 정보와 업무를 플래닝 단계부터 시공 중심 기준으로 통합하여 정렬하는 업무 흐름(workflow)이다. 핵심 목적은 현장 근로자의 작업 생산성(tool time)을 높이고 대기·이동 시간을 단축하는 것이다. 정량적 효과로는 근로자의 직접 작업 시간 증가로 인한 생산성 향상(최대 25%), 감독관의 현장 관리 시간 증가(15%→65%)를 통한 안전·품질 개선 등이 보고되어 있으나, 조직의 AWP 성숙도 레벨이나 추가 비용 분담 및 이익 배분 등의 계약구조 이슈가 존재한다. 반면 정성적 효과로는 투명한 정보 공유, 작업 승인권에 따른 책임감 강화, 이직률 감소 및 안전성 제고, 분야 간 협업 개선, 그리고 가장 유의미한 요소로 평가받는 ‘예측 가능성(predictability)’ 향상을 꼽을 수 있다. 연세대학교 건축공학과 강영철 교수는 “AWP를 수행할 때 너무 기술에만 치중하지 말고 사람, 프로세스, 기술이라는 세 가지 관점을 균형 있게 고려해야 한다”며, “단기적 성과보다는 프로세스 개선과 조직 문화 변화를 바탕으로 지속 가능한 실행 체계를 갖추는 것이 중요하다”고 이야기했다.   ▲ AWP의 성공적 수행을 위한 실행 전략을 소개한 옥타브 남궁진 영업이사   AWP의 성공적 수행을 위한 디지털 기술 실행 전략 AWP를 성공적으로 현장에 안착시키기 위해서는 플랫폼 기반의 테크놀로지 이네이블먼트(technology enablement)가 필수적이다. 디지털 기술 구현 영역은 크게 네 가지 영역으로 구분된다. AWP 라이프사이클 관리 : POC부터 CWP, IWP까지 제약 조건 및 워크플로를 통제하는 거버넌스 체계 디지털 공급망 관리(SCM) : BOM부터 현장 설치, 시운전 단계까지 Auto-ID/IoT 기반 자재 트래킹 및 자재 준비도(readiness) 확보 시공 관리 및 시운전 지원 : 모바일 디바이스와 3D 모델 기반으로 현장 제약 사항을 시각화하고 실시간 작업 및 커미셔닝 관리 인포메이션 허브 및 데이터 연계 : 엔지니어링, 구매, 시공 간의 데이터 사일로(silo)를 제거하고 일관된 맥락에서 실시간 의사결정을 지원하는 데이터 통합 환경 옥타브는 이와 관련하여 SCM/Jobsite, Smart Completions, iConstruct(3D 모델 기반 워크 패키징 및 4D 스케줄 시뮬레이션) 등 설루션 포트폴리오를 제공하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지난 7월 21일 CNG TV 웨비나에서 마크포지드코리아는 ‘고강성 연속섬유 3D 프린팅을 통한 항공우주·방위산업 제조 혁신’을 주제로, 자사의 연속섬유 강화(CFR) 기술로 급변하는 글로벌 안보 환경과 공급망 재편 속에서 항공우주·방위산업에 어떻게 적용하고 있고 시장의 변화를 어떻게 이끌고 있는지 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 항공우주·방위산업 제조 혁신을 이끄는 연속섬유 강화 기술을 소개한 마크포지드 코리아 조성근 지사장   금속을 대체하는 고강성 복합소재와 극한 환경의 검증 글로벌 제조업계가 공급망 불안정과 고비용 구조를 극복하기 위한 대안으로 적층제조(3D 프린팅) 기술에 주목하고 있다. 과거 시제품을 신속하게 제작하여 개발 주기를 단축하는 용도에 머물렀던 3D 프린터는 이제 공정 고도화와 재료 혁신을 바탕으로 공장 현장의 지그 및 픽스처(jig & fixture) 툴링은 물론 최종 사용되는 부품을 직접 생산하는 단계로 진화했다. 특히 엄격한 내구성 및 경량화 조건을 요구하는 항공우주 및 방위산업 분야에서 이러한 패러다임의 전환이 가장 돋보인다. 부품 단종이나 물류 차단 이슈에 직면한 국방 현장에서는 필요할 때마다 컴퓨터 안의 CAD 데이터를 꺼내 즉시 출력을 실행하는 ‘디지털 인벤토리’ 시스템을 도입하며 분산 제조 생태계를 확장하고 있다. 항공우주와 방위산업 분야에서 3D 프린팅이 실전 배치될 수 있었던 핵심 동력은 연속섬유 강화(continuous fiber reinforcement) 기술의 발전에 있다. 기존 플라스틱 압출 방식(FDM)의 한계를 넘어, 나일론 6 베이스에 잘게 자른 탄소섬유가 10% 섞인 기재(Onyx) 내부에 연속된 카본 파이버, 케블라(Kevlar), 유리섬유를 직접 적층 배치하는 기법이다. 이렇게 제작된 복합소재 출력물은 ABS 대비 최대 25배, 알루미늄 대비 3배 이상의 높은 강성을 발휘하는 동시에 무게는 절반 이하로 줄여준다. 또한, 연방항공청(FAA)과 NCAMP 인증을 획득한 난연 소재(Onyx FR) 및 추적 가능 소재를 활용함으로써, 항공기 인테리어 커스텀 부품부터 인공위성의 극저온·고온 및 고진동 가공 환경을 견디는 실제 부품 제작까지 소화해내고 있다.   금속·복합재 하이브리드 혁신과 AI 기반의 미래 제조 3D 프린팅 장비 라인업의 최신 트렌드는 복합재와 금속 소재를 하나의 장비에서 자유롭게 다루는 하이브리드화와 스마트 센서에 기반한 자동화이다. 차세대 산업용 장비인 FX10 등은 기존 대비 출력 속도를 2배 이상 높이고 비전 스캐닝 카메라를 탑재해 레이어별 품질 모니터링 및 AI 기계학습을 수행한다. 특히 단 10분 내외의 모듈 교체만으로 복합재 플라스틱 출력에서 스테인리스 스틸, 툴스틸 등 금속 프린팅으로 즉시 전환이 가능한 하이브리드 플랫폼을 구축했다. 나아가 PEKK 계열의 초고온 전용 소재(Vega)를 활용해 200℃ 이상의 내열성과 아웃개싱(outgassing) 방지를 구현함으로써, 복합재 레이업을 위한 오토클레이브 진공 툴링 등 항공우주 전용 공정으로 영역을 확장하고 있다. 조 지사장은 “최근 AI와 디지털 트윈 기술이 가속화되면서 설계와 시뮬레이션 속도는 획기적으로 빨라졌다. 하지만 기존의 CNC 절삭 가공 방식으로는 빠르게 변화하는 AI 설계 검증 주기와 가공 대기 시간을 맞춰낼 수 없다. 디지털 트윈과의 무한 반복 학습을 가능하게 만들어주는 최적의 실물화 도구가 바로 3D 프린터이다. 적층제조 기술은 단순한 장비 도입을 넘어 AI 시대의 빠른 제조 라이프사이클을 완성하는 핵심 축이 될 것”이라고 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   쿨레인스튜디오의 이찬우 대표는 국내 1세대 피겨 아티스트로서 3D 프린팅 기술을 접목하여 독창적인 아트토이 작품 세계를 만들어 나가고 있다. 지난 7월 13일 홍익대학교 최성권 교수의 사회로 진행된 CNG TV 줌 방송에서는 대량 생산되는 피겨와 차별화된 하이엔드 아트토이의 세계를 깊이 있게 조명했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자     개인의 독창적 세계관에서 글로벌 브랜드 협업까지 아트토이는 기존의 원작 애니메이션이나 영화 속 캐릭터를 정밀 복제하는 일반적인 피겨와 명확한 차별점을 갖는다. 일반 피겨가 원작 IP의 충실한 재현에 중점을 둔다면, 아트토이는 작가 고유의 취향, 스토리텔링, 개인적 세계관을 바탕으로 캐릭터를 기획하고 조형화하는 예술적 영역이다. 국내 1세대 피겨 아티스트인 쿨레인 스튜디오의 이찬우 대표는 2004년부터 스트리트 문화, 농구, 패션, 우주 등 본인이 깊이 매료된 주제들을 모티브로 독창적인 피겨 작품을 선보여 왔다. 이찬우 대표는 “2004년부터 좋아하는 농구나 패션, 스포츠 문화를 기반으로 12인치 관절 피겨 작업을 시작하게 되었다”고 밝혔다. 아트토이 제작 및 브랜딩 프로세스는 아티스트 고유의 캐릭터와 세계관을 구축하는 아트워크 단계에서 출발한다. 독창적인 포즈와 아이덴티티를 가진 아트워크가 대중과 업계에 각인되면, 글로벌 브랜드 및 IP와의 컬래버레이션 제안으로 연결된다. 그는 “작가가 표현하고 싶은 개인 작업을 먼저 선보이고 알리면, 이를 본 다양한 브랜드에서 협업 제안이 들어오고 대형 프로젝트로 연결된다”라며, “작업에서 가장 중요한 부분은 제작 과정 그 자체보다도 작업의 전반을 관통하는 명확한 콘셉트와 스토리텔링”이라고 전했다.   수작업에서 3D 프린팅·디지털 조형으로 전환 피겨 및 아트토이 제작 공정은 디지털 기술의 도입으로 커다란 패러다임 변화를 맞이하였다. 과거 2000년대 초반에는 점토나 스컬피를 이용한 수작업에 의존했으나, 2010년대에 접어들면서 3D 모델링과 3D 프린팅 기술이 제작 현장에 본격적으로 도입되었다. 초기 3D 프린팅은 출력 비용 및 크기의 한계로 보석·주얼리 분야에 먼저 활용되었으나, 출력 장비의 성능 향상과 비용 절감에 따라 피겨 분야의 핵심 생산 공정으로 자리 잡았다. 이찬우 대표는 “2000년대 애니메이션 작업 당시 3D 기술을 미리 익혀둔 덕분에, 토이 제작 분야에 3D 모델링과 프린팅 기술이 도입될 때 빠르게 적응할 수 있었다”고 설명했다. 3D 디지털 조형 베이스의 제작 방식은 대형 조형물이나 다양한 크기의 굿즈를 제작할 때 높은 효율을 제공한다. 원본 3D 데이터를 보유하고 있으면 손쉽게 스케일 베리에이션이 가능하여, 30cm 크기의 소형 피겨부터 1~2m 이상의 전시용 대형 조형물까지 신속하게 확장 제작할 수 있다. 과거에는 대형 조형물을 수작업으로 깎거나 실리콘 및 레진 몰드 틀을 필수로 제작해야 했으나, 최근에는 3D 프린터를 활용해 몰드 제작 공정을 단축하고 출력물 자체를 최종 제품으로 정교하게 마감하는 방식이 보편화되었다. 이 대표는 “앞으로 기술과 장비는 상향 평준화될 것이므로, 결국 시장에서 차별점을 만드는 핵심은 작가만의 고유한 브랜드 아이덴티티가 될 것”이라고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 34   지난 7월, 필자는 ‘데이터공작소’ 온톨로지 스터디 그룹에서 ‘지식그래프 : AI와 온톨로지로 여는 지식혁명’(이강배 저)의 3장을 주제로 발표를 진행했다. 발표 제목은 ‘온톨로지의 개념, 그리고 컨셉맵’이었다. 이 글은 그날의 발표를 제조기업의 경영자와 실무자를 위해 다시 정리한 것이다. 그리고, 글의 끝에서 8월에 출간되는 필자의 새 책 이야기를 잠시 나누려 한다. 두 이야기는 겉보기엔 다르지만, 결국 하나의 질문으로 만난다. “AI 시대, 우리의 경험과 지식은 어떻게 시스템 위에서 다시 움직이는가?”   “좋습니다. 그런데 실제로 되는 겁니까?” 제조기업의 회의실 풍경이 달라지고 있다. 예전에는 잘 정리된 문서와 유창한 설명이 설득의 무기였다. 지금은 다르다. AI 도입 보고가 끝나면 경영진은 이렇게 묻는다. “좋습니다. 그런데 실제로 되는 겁니까?” 방향이 아니라 증거를, 설명이 아니라 결과를 요구하는 시대가 된 것이다. 그런데 막상 ‘실제로 되게’ 하려고 하면, 대부분의 제조기업은 같은 벽에 부딪힌다. 데이터는 많은데 연결이 안 된다. ERP, MES, PLM, CRM에 수십 년 치 데이터가 쌓여 있지만 같은 부품이 부서마다 다른 코드로 등록되어 있고, 같은 고객이 시스템마다 다른 이름으로 존재한다. AI에게 “이번 달 출하 지연 리스크를 요약해 달라”고 묻고 싶어도, AI는 우리 회사의 ‘출하’가 무엇이고 ‘지연’의 기준이 무엇인지 알지 못한다. 데이터는 있지만 ‘의미’가 없기 때문이다. 이 문제를 정면으로 겨냥한 개념이 바로 온톨로지(ontology)다. 미 국방부와 BMW, 에어버스같은 기업들이 팔란티어(Palantir) 플랫폼에 주목하는 이유도, 그 중심에 온톨로지가 있기 때문이다.   ▲ 제미나이로 생성한 이미지 (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   온톨로지, 어렵지 않다 − 출석부와 우리 반 지도 온톨로지라는 단어는 철학의 존재론에서 왔다. 낯설게 들리지만, 개념 자체는 초등학생도 이해할 수 있다. 전학 온 친구에게 우리 반을 소개하는 상황을 떠올려 보자. 이름만 쭉 적힌 출석부를 건네는 방법이 있고, ‘민수는 축구를 좋아하고, 지우와 짝꿍이다’처럼 관계를 그린 지도를 건네는 방법이 있다. 출석부는 데이터의 나열이고, 지도는 지식의 구조다. 어느 쪽이 우리 반을 더 잘 설명하는지는 물을 필요도 없다. 이 지도에는 온톨로지의 재료 네 가지가 모두 들어 있다. ‘3반 친 구’라는 범주가 클래스(class), 민수와 지우라는 실제 인물이 인스턴스(instance), 키 145cm와 같은 특징이 속성(attribute), ‘짝꿍이다’라는 연결이 관계(relationship)다. 책은 이를 노트북으로 설명한다. ‘컴퓨터’와 ‘노트북’은 클래스, ‘LG 그램’은 인스턴스, ‘사양과 가격’은 속성, ‘노트북은 컴퓨터에 포함된다’는 관계다. 회사 버전으로 바꾸면 이렇게 된다. ‘고객·제품·설비’가 클래스, ‘A 조선소와 스크러버 1호기’가 인스턴스, ‘소재지·등급·가동 상태’가 속성, ‘A 조선소는 스크러버를 발주했다’가 관계다. 스탠포드대학교의 토마스 그루버 교수는 온톨로지를 “공유된 개념화의 정형화되고 명시적인 명세”라고 정의했다. 어렵게 들리지만 세 조각으로 나누면 명료하다. ‘공유된 개념화’란 부서마다 다르게 부르던 용어를 하나로 합의한 회사 공용어 사전이다. ‘정형화·명시적’이란 베테랑의 머릿속 암묵지를 규정집처럼 명문화하는 것이다. ‘명세’란 그것을 사람만이 아니라 시스템도 읽을 수 있는 업무 문법으로 만드는 것이다. 한 줄로 줄이면, 책 76쪽의 표현 그대로 “특정 분야의 지식을 구조화하여 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 표현한 것”이다.   스키마가 이미 있는데, 왜 온톨로지인가 실무자들이 가장 많이 던지는 질문이 있다. “우리 데이터베이스에도 이미 테이블 설계, 즉 스키마가 있는데 뭐가 다릅니까?” 책 3.1.1이 정확히 이 질문에 답한다. 스키마(schema)는 데이터의 구조를 정의한다. 고객 테이블에 이름과 나이 컬럼이 있다는 식이다. 반면 온톨로지는 ‘고객은 사람의 하위 클래스이고, 구매 행동을 수행할 수 있다’는 지식 자체를 모델링한다. 스키마의 모델링 대상이 ‘데이터’라면, 온톨로지의 대상은 ‘개념과 개념 간 관계’이며, 결정적 차이는 추론 가능 여부다. 제조 현장의 언어로 옮기면 차이가 더 선명해진다. ‘선박 코드 SHIP-001, 블록 ID BLK-A-017, 작업 ID WLD-0342’라고 코드를 나열하는 것이 기존 데이터 모델이라면, 온톨로지는 ‘선박은 블록으로 구성된다, 블록은 용접작업을 필요로 한다, 용접은 특정 자격을 가진 작업자만 수행한다, 모든 작업은 규정된 품질 기준을 따라야 한다’는 업무의 문법을 시스템에 심는다. 이 문법이 있어야 설계 변경이 발생했을 때 시스템이 영향받는 블록을 스스로 추적하고, 작업을 재계획하고, 지연 리스크를 예측할 수 있다. 사람이 엑셀로 하루 걸리던 영향 분석이 관계를 따라 실시간으로 이루어지는 것이다. 팔란티어가 조선·자동차 산업에서 보여주는 시나리오가 정확히 이것이며, 그 구동 방식은 다섯 단계다. 레거시 데이터를 옮기지 않고 연결하고, 그 위에 온톨로지 계층을 얹어 의미를 부여하고, 현장이 쓰는 업무 앱을 제공하고, 조치의 비용과 리스크를 시뮬레이션하고, 마지막으로 AI(AIP)가 실행까지 연결한다. 스키마가 ‘데이터를 담는 그릇의 규격’이라면, 온톨로지는 ‘지식의 의미와 규칙까지 담는 모델’이다. 그리고 이 온톨로지라는 설계도에 실제 데이터를 채워 넣은 결과물이 지식 그래프(knowledge graph)다. 구글의 의미 검색과 아마존의 추천이 이미 그 위에서 돌아가고 있다.   회의실의 콘셉트맵이 시스템의 온톨로지가 되기까지 여기서 필자가 오래 다뤄 온 주제인 콘셉트맵(concept map) 이 등장한다. 1970년대 코넬대학교의 조셉 노박이 개발한 콘셉트 맵은 개념(상자)과 연결어(화살표 위의 단어)로 명제를 그리는 생각의 지도다. ‘온톨로지는 지식 그래프의 청사진이다’처럼, 개념−연결어−개념이 한 문장을 이룬다. 흥미로운 것은 이 명제 구조가 지식 그래프의 기본 단위인 트리플(주어−술어−목적어)과 정확히 같다는 점이다. 콘셉트맵과 온톨로지는 같은 뿌리에서 나온, 독자가 다른 두 표현이다. 콘셉트맵은 사람이 읽는 지식의 스케치이고, 온톨로지는 기계까지 읽는 지식의 도면이다. 그래서 필자는 두 가지를 경쟁 관계가 아니라 ‘한 정의의 앞뒤 반쪽’이라고 부른다. 그루버의 정의로 돌아가 보면, 전문가들이 모여 콘셉트맵을 그리고 용어를 표준화하는 과정이 ‘공유된 개념화’이고, 그 합의를 클래스·관계·규칙으로 변환해 시스템에 싣는 과정이 ‘정형화되고 명시적인 명세’다. 콘셉트맵 없이 온톨로지를 만들면 합의 없는 표준이 되고, 온톨로지 없이 콘셉트맵만 있으면 그림으로 끝난다. 실무 적용법은 단순하다. 업무 인터뷰와 워크숍의 대화를 실시간 콘셉트맵으로 기록해 암묵지를 형식지로 바꾸고, 부서 간 용어 합의의 회의 도구로 쓰고, 합의된 맵을 개념은 클래스로, 연결어는 관계로 변환해 온톨로지 설계의 초안으로 삼는 것이다. 도구는 시맵(Cmap)이든 화이트보드든 상관없다. 경영자에게 강조하고 싶은 지점이 있다. 온톨로지 프로젝트의 성패는 기술이 아니라 합의에서 갈린다. 그리고 품목 명칭조차 통일되지 않은 상태라면 어떤 온톨로지도 그 위에 설 수 없다. 그래서 현실적인 로드맵은 전사 빅뱅이 아니라, 효과가 분명한 핵심 도메인 하나(예컨대 품목, BOM, 변경 관리)를 골라 콘셉트맵으로 합의를 만들고, 온톨로지로 정형화하고, 데이터를 채워 인접 도메인으로 확장하는 것이다. 책도 균형 있게 짚는다. 도메인이 복잡할수록 설계와 유지보수가 어렵고 주기적 갱신 부담이 있다. 그러니 작게 시작해야 한다.   그리고, 바이브코딩 − 8월의 새 책 이야기 온톨로지가 ‘조직의 지식’을 시스템이 이해하게 만드는 일이라면, 개인 차원에서 같은 전환을 다룬 이야기가 있다. 오는 8월 출간 예정인 필자의 새 책, ‘베테랑 기획자의 바이브코딩 도전기’다. “나는 아직 유효한 사람인가.” — 회의실에서 젊은 동료들이 빠르게 도구를 다루는 모습을 볼 때, 은퇴라는 단어가 더 이상 먼 일이 아니게 느껴질 때, 조용히 계산하곤 했다. 내가 가진 경험이 앞으로도 통할까.  책은 이 질문에서 출발한다. 바이브 코딩(vibe coding)이란 프로그래밍 문법을 외워 코드를 치는 것이 아니라, 커서(Cursor)나 제미나이(Gemini)같은 AI 도구에게 자신의 의도와 맥락을 전달해 프로그램을 만들도록 지휘하는 일하는 방식이다. 필자는 데이터공작소 스터디에서 8개월간 개발자들과 함께 배우며, 하루 30분씩 눈으로 70%를 이해하고 손으로 30%를 부딪히는 자신만의 학습 공식을 찾았다. 거창한 프로젝트가 아니라 매주 나를 지치게 하던 엑셀 정리 하나, 파일 정리 하나부터 고쳐 나가는 ‘하루 한 프로그램’의 기록이다. 책의 부록에서는 노코드(no code), 로코드(low code), 바이브 코딩을 비교하며 언제 무엇을 써야 하는지도 다룬다. 요구사항이 표준적이면 노코드, 예외 처리와 연동이 필요하면 로코드, 요구사항이 계속 바뀌고 기획자가 직접 프로토타입을 쥐어야 한다면 바이브 코딩이다. 눈 밝은 독자라면 이미 알아챘을 것이다. 온톨로지 도입 로드맵과 바이브 코딩 학습법은 같은 철학 위에 서 있다. 작게 시작하고, 합의(같은 방향)를 먼저 만들고, 증거로 말하는 것. 조직은 온톨로지로 지식을 시스템에 싣고, 개인은 바이브 코딩으로 의도를 실행에 싣는다. 제조 기업의 디지털 전환이란 결국 이 두 층위가 만나는 지점에서 완성된다.   맺으며 − 같은 방향을 본다는 것 생텍쥐페리는 “사랑이란 서로 바라보는 것이 아니라, 서로 같은 방향을 보는 것”이라고 했다. 필자가 이 문장을 좋아하는 이유는, 프로젝트와 조직의 성패도 결국 같은 방향을 보는 능력에서 갈리기 때문이다. 온톨로지는 사람과 시스템이, 현장과 경영진이, 그리고 사람과 AI가 같은 방향을 보게 만드는 언어다. LLM(대규모 언어 모델)은 유창하지만 사실에 약하고, 지식 그래프는 사실에 강하다. 둘의 결합이 신뢰할 수 있는 기업 AI의 핵심이라는 책의 통찰 (6.3장)은, 앞으로 제조기업의 AI 전략이 어디로 가야 하는지를 가리키고 있다. 이번 여름, 회의실 화이트보드에 우리 회사의 콘셉트맵 한 장을 그려 보기를 권한다. 우리 회사의 ‘고객’이란 무엇인가, ‘품목’과 ‘설비’는 어떻게 연결되는가. 그 한 장의 합의가 온톨로지의 시작이고, 지식 그래프의 청사진이며, AI가 우리 회사를 이해하는 첫 문장이 된다.   ■ 류용효 디원 PLM기술본부에서 상무로 재직 중이며, 페이스북 ‘류용효컨셉맵연구소’ 리더, CNGTV 지식방송 전문위원으로 활동하고 있다. PTC코리아, 오라클, 지멘스 PLM 등을 거치며 PLM과 프로세스 컨설팅 분야에서 일해 왔다. 저서로 ‘베테랑 기획자의 바이브코딩 도전기’가 있다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 5월 27일 ‘로보틱스의 미래를 여는 시뮬레이션 : 피지컬 AI를 위한 데이터 전략’을 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   로보틱스 시장 트렌드 변화와 피지컬 AI의 도래 케이던스 디자인 시스템즈의 정성원 이사는 로보틱스 산업이 스스로 인지하고 제어하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 진화하고 있으며, 그 핵심은 양질의 데이터 세트 확보라고 서두를 열었다. 현재 국내 로봇 업계는 중소기업 비중이 높아 인력과 기술 부족이라는 현실적 어려움을 겪고 있지만, 최근 휴머노이드 로봇이 연구실을 넘어 실제 산업 현장에 양산 및 투입되는 거대한 패러다임의 변화를 맞이하고 있다고 설명했다. 이러한 흐름 속에서 한계를 극복하고 제품 경쟁력을 갖추기 위해서는 현실 세계를 정교하게 반영할 수 있는 고충실도 시뮬레이션을 적극 활용하여 가상 공간에서 신뢰도 높은 데이터를 구축해야 한다고 강조했다. 정승원 이사는 “결국 양질의 데이터를 확보하는 것이 피지컬 AI에 있어서 가장 큰 핵심이며, 그 데이터 세트를 확보하는 데 시뮬레이션이 가장 강력하고 유용한 툴”이라고 말했다.   ▲ ‘피지컬 AI 시대 : 로보틱스는 어떻게 진화하고 있는가?’를 주제로 소개한 정승원 이사   물리 기반 시뮬레이션 아담스를 통한 고정밀 사전 검증 곽병문 이사는 물류 AGV, AMR부터 초정밀 수술 로봇, 휴머노이드까지 로봇의 활용 범위가 폭발적으로 증가함에 따라 다물체 동역학(MBD) 기반의 물리 엔진이 필수라고 설명했다. 기존의 단절된 설계 프로세스와 달리 아담스(Adams) 기반의 통합 루프를 활용하면 비선형적인 관절 거동, 기어 백래시, 링크의 유연성 등을 가상 공간에서 완벽히 모사할 수 있다는 것이다. 이를 통해 고가의 장비 파손 리스크 없이 시스템의 내구성과 동적 궤적의 안정성을 사전에 검증할 수 있으며, NASA(나사)의 화성 탐사선 착륙 시퀀스 검증 사례처럼 가상과 현실의 격차를 최소화하여 피지컬 AI의 학습 데이터로 활용할 수 있다고 전했다. 곽병문 이사는 “가상 공간에서의 AI 학습 데이터가 현실 세계의 물리적인 환경 기반 데이터를 완벽하게 준수하고 잘 따라야 한다 는 규정이 필요하다”고 이야기했다.   ▲ ‘다물체 동역학 : 로보틱스 성능을 결정짓는 물리 기반 시뮬레이션’에 대해 설명한 곽병문 이사   가상 검증 환경 플랫폼을 통한 로봇 루프 검증 박진호 차장은 자율주행 차량과 로봇의 경계가 흐려지는 최근 트렌드를 짚으며, 가상 환경 검증 플랫폼인 ‘VTDX’를 소개했다. 사족 보행 로봇이나 휴머노이드처럼 자유도와 환경 복잡도가 높은 로봇일수록 가상 환경에서의 검증이 필수이다. VTDX는 복잡한 도심 시나리오 속에서 로봇이 센서(라이다, 카메라 등)를 통해 주변 차량이나 보행자와 상호작용하는 환경을 제공한다. 이를 통해 인지·판단· 제어 루프를 가상에서 안전하게 반복 검증함으로써, 현실 세계에 배포하기 전 발생할 수 있는 위험 상황과 에지 케이스를 최소화할 수 있다고 소개했다. 박진호 차장은 “형태와 환경은 달라도 본질은 동일하기 때문에 이 루프가 가상환경에서 반복 검증할 수 있는 도구가 될 수 있고 VTD가 그 역할을 수행한다고 보면 될 것 같다”고 설명했다.   ▲ ‘자율주행을 위한 가상 검증 환경’을 주제로 소개한 박진호 차장   시뮬레이션 데이터 자산화를 위한 SPDM 전략 윤광수 상무는 피지컬 AI와 머신러닝 기반 로봇 개발의 핵심은 알고리즘보다 고품질 대규모 데이터의 생산과 관리에 있다고 강조했다. 그는 시뮬레이션을 단순 검증 도구가 아닌 ‘합성 데이터 공장(synthetic data factory)’으로 정의하며, 수만에서 수십만 개에 이르는 대용량 시뮬레이션 데이터를 체계적으로 자산화해야 한다고 조언했다. 이를 위해 20년 이상 검증된 SPDM 플랫폼인 ‘심매니저(SimManager)’를 제안하였으며, 표준 데이터 저장소 구축, 대규모 멀티런(multi-run) 자동화, HPC/클라우드 컴퓨팅 연동, 데이터 이력 추적을 통해 기업의 디지털 데이터 경쟁력을 극대화하는 방안을 제시했다. 윤광수 상무는 “CAE는 설계된 로봇을 검증하는 단계의 도구에서 AI를 위한 고정밀 물리 데이터 생성기, 즉 데이터 팩토리라는 개념으로 탈바꿈했다”고 강조했다.   ▲ ‘데이터 주도의 로보틱스 : 시뮬레이션 데이터를 자산으로 만드는 전략’을 주제로 설명한 윤광수 상무   피지컬 AI 시대, 로보틱스 혁신 이끌 시뮬레이션·데이터 전략 로보틱스 산업이 스스로 인지하고 제어하는 ‘피지컬 AI’로 진화함에 따라 신뢰도 높은 데이터 확보가 기업의 핵심 경쟁력으로 부상했다. 국내 로봇 업계는 인력과 기술 부족이라는 현실적 한계를 겪고 있으나, 최근 휴머노이드 로봇의 양산 및 산업 현장 투입이 본격화되면서 거대한 패러다임 변화를 맞이하고 있다. 이러한 변혁기 속에서 실제 현장을 정교하게 반영하는 고충실도 시뮬레이션은 가상과 현실의 격차를 줄이고 제품 경쟁력을 높이는 최선의 돌파구다. 케이던스 디자인 시스템즈가 제시한 다물체 동역학 해석 설루션 아담스는 비선형적 관절 거동과 링크의 유연성 등을 고충실도로 모사해 고가 장비의 파손 리스크 없는 사전 검증을 실현한다. 또한 가상 검증 플랫폼 VTDX는 복잡한 도심 시나리오 속에서 로봇의 센서 인지 및 제어 루프를 안전하게 반복 검증하여 현실 배포 전 위험 상황과 에지 케이스를 최소화한다. 궁극적으로 이러한 시뮬레이션 프로세스는 단순 검증을 넘어 AI 학습용 데이터를 양산하는 ‘합성 데이터 공장’으로 진화해야 한다. SPDM 플랫폼인 심매니저를 도입해 대규모 데이터를 체계적으로 자산화하고 이력을 추적할 때 비로소 독보적인 디지털 데이터 경쟁력이 완성된다. 고충실도 시뮬레이션 기술과 데이터 매니지먼트 전략의 융합은 국내 로봇 기업들이 비용과 시간을 획기적으로 절감하며 피지컬 AI 시장의 패러다임을 주도할 핵심 열쇠가 될 전망이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 3월 23일 ‘피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임’을 주제로 SIMTOS 2026 전시회에서 진행되는 캐드앤그래픽스 주최 컨퍼런스를 앞두고 ‘피지컬 AI(physical AI)’ 트렌드에 대해 다루어 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   피지컬 AI의 정의와 등장 배경 : 왜 지금인가? 디지털지식연구소 조형식 대표의 사회로 진행된 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 사업총괄을 맡고 있는 김재성 CBO가 발표자로 참여했다. 이들은 피지컬 AI를 ‘물리 세계를 이해하고 인식하며, 판단을 거쳐 행동으로 옮기는 지능’으로 정의했다. 한국AI·로봇산업협회 부회장을 맡고 있는 고경철 전무는 피지컬 AI가 급부상한 이유로 4가지 핵심 동력을 꼽았다. 첫째, VLA(Vision-Language-Action) 모델과 같은 강력한 AI 두뇌의 진화이다. 둘째, 부품 기술 혁신을 통한 로봇 몸체의 경량화 및 저비용화이다. 셋째, 복잡한 동작 학습이 가능해진 방대한 데이터의 축적이다. 마지막으로 고령화에 따른 노동력 감소라는 시대적 요구다. 고 전무는 “이제 AI는 사이버 세계를 넘어 물리적 실체(physical entity)와 결합하여 제조 현장의 한계를 돌파하고 있다”고 분석했다.   ▲ 고영테크놀러지 고경철 전무   자율 제조의 실현 : 다크 팩토리로 가는 길 인터엑스 김재성 사업총괄은 피지컬 AI가 제조 현장에 적용되어 구현할 ‘자율 제조(autonomous manufacturing)’의 비전을 제시했다. 기존 스마트 공장(3.0)이 사람의 판단을 돕는 정보화 단계였다면, 레벨 4.0인 자율 제조는 사람의 개입 없이 공장 스스로 제어하는 단계다. 이는 불 꺼진 공장에서도 24시간 가동이 가능한 ‘다크 팩토리’를 가능케 한다. 인터엑스는 일반 LLM이 알지 못하는 현장 숙련공의 노하우와 도메인 지식을 학습시켜, 보고서 작성이나 설비 이상 징후 대응을 돕는 제조 전용 파운데이션 모델을 구축하고 있다. 또한 실제 장비와 똑같은 가상 모델을 만들어 시뮬레이션함으로써, 값비싼 장비를 멈추지 않고도 최적의 공정 조건을 찾아내는 기술을 상용화하고 있다.   ▲ 인터엑스 김재성 CBO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   최근 AI 기술의 비약적인 발전으로 직업적 위기감이 고조되는 가운데, 인간의 고유한 경험과 AI를 결합해 새로운 가치를 창출하는 ‘슈퍼휴먼’ 전략이 제시되어 눈길을 끌고 있다. CNG TV는 지난 3월 16일, 4차산업혁명연구소 한석희 소장을 초청해 ‘AI 시대, 인간의 전략적 진화 - 슈퍼휴먼으로 거듭나기’를 주제로 줌 방송을 진행했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자     슈퍼휴먼의 정의 : 기술에 나만의 진면목을 더하는 사람 이번 방송에서 한석희 소장은 100세 시대의 실존적 불안을 넘어 AI를 파트너로 삼아 개인의 역량을 극대화하는 구체적인 방법론과 사례를 공유했다. 한 소장은 슈퍼휴먼을 “AI를 활용해 이전에는 도달하지 못한 수준의 성과나 가치를 이루는 사람”으로 정의했다. 그는 슈퍼휴먼이 되기 위한 세 가지 조건으로 ▲자신만의 핵심 원석(경험, 직관) 발견 ▲AI를 협업 파트너로 수용 ▲AI 결과물에 인간의 인사이트를 더하는 ‘에디드 밸류(Added Value)’ 창출을 꼽았다. 한 소장은 “우리가 가지고 있는 지식과 경험은 사라지는 것이 아니라, AI를 통해 증폭되는 것”이라며, “AI를 단순한 도구가 아닌 반복 업무와 분석을 전담하는 팀원 혹은 협업 파트너로 인식하는 것이 진화의 첫걸음”이라고 강조했다.   생산성 10배 향상… 1인 미디어부터 전문 자문까지 또한 이번 방송에서는 AI를 통해 생산성을 혁신한 실전 사례가 소개되었다. 한 소장은 직접 겪은 사례를 통해 “AI와 협업하면 칼럼 집필이나 저술 속도가 4배 이상 빨라지며, 전문 자료 분석 능력은 10배 이상 향상된다”고 설명했다. 실제로 그는 AI를 활용해 자신만의 캐릭터가 담긴 ‘네 컷 만화’를 연재하고, 음악적 배경 없이도 수준 높은 작곡을 수행하며, 1인 뉴스레터 시스템을 구축하는 등 1인 기업으로서의 면모를 선보이고 있다. 특히 “AI가 글의 80%를 작성하더라도 나머지 20%에 나만의 핵심 메시지를 담아 완성도를 높인다”는 편집자적 관점을 제시해 큰 공감을 얻었다.   ▲ 4컷 만화 전문가 한석희   은퇴 후 제2의 인생, AI가 지렛대 역할 이번 웨비나에서는 시니어 세대를 위한 희망적인 메시지도 다뤄졌다. 대기업 임원 은퇴 후 AI의 도움으로 영문 서적을 출간해 아마존 베스트셀러가 된 사례나, 공무원 출신이 ESG 자문가로 변신한 사례 등이 대표적이다. 이는 AI가 인간을 소외시키는 것이 아니라, 오히려 묻혀 있던 개인의 경험을 세상 밖으로 끌어내는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사한다. 한 소장은 웨비나를 마무리하며 “AI가 여러분을 대체하는 것이 아니라, AI를 활용하는 다른 사람이 여러분을 대체하게 될 것”이라며, “나이와 직업에 상관없이 누구나 슈퍼휴먼의 잠재력을 갖고 있으며, 지금 당장 AI와 협업하는 연습을 시작해야 한다”고 당부했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국공작기계산업협회가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스’가 4월 16일~17일 양일간 일산 킨텍스 제 2전시장 7/8홀 내 컨퍼런스룸 A에서 개최된다. 이번 행사는 국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS 2026(4월 13일~17일)의 핵심 부대행사인 ‘글로벌 제조/AX 혁신 컨퍼런스’의 일환으로 마련되었다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스’는 SIMTOS 대표 컨퍼런스로서, 단순한 지능형 소프트웨어를 넘어 물리적 환경과 상호작용하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 자율제조(autonomous manufacturing), 그리고 뿌리산업과 소부장에 대해 집중 조명한다. 각 분야 최고의 전문가를 초빙, 양일간 각 5개의 기조강연이 진행될 예정이다.   ▲ SIMTOS 2024 컨퍼런스 전경   4월 16일 진행되는 ‘피지컬 AI/디지털트윈’ 컨퍼런스에서는 AI 자율제조 실현을 위한 디지털 트윈과 피지컬 AI의 융합’을 주제로 각 분야 최고 전문가들의 기조강연이 이어진다. 한국로봇산업진흥원 제조로봇본부 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 피지컬 AI에 대한 이해와 국내외 동향을 살펴보고, 왜 제조분야에 도입이 필요한가에 대한 기술, 경제, 문화적 관점의 해석을 통해 한국이 제조 강국을 유지하기 위해 가야 할 길에 대해 모색한다. 현대자동차·기아 민정국 상무는 ‘Beyond Possibility, Autonomous Manufacturing Transformation - Physical AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로, 자동차 제조 산업의 변화를 비롯해 자율제조공장을 향한 새로운 여정과 자동화에서 진화하는 자율제조혁신에 대해 소개한다. HD현대 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 기조강연을 진행한다. 새로운 도약을 준비하고 있는 한국의 조선산업은 전통적인 노동 집약 산업에서 디지털 기술과 AI를 활용한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 실현하고자 노력 중이다. HD현대 그룹은 FOS(Future of Shipyard) 프로젝트의 일환으로 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 AI를 활용하여 선박 제조 밸류 체인의 가상화, 지능화, 자율화를 완성해 나갈 계획이다. 한국산업기술기획평가원(KEIT) 김성호 본부장은 ‘제조AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’을 주제로, 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 추진 배경, 구성 및 목표, 주요 성과, 운영 방향 등에 대해 소개한다. KAIST 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로, 제조 피지컬 AI와 소프트웨어 중심적 공장(SDF)에 대한 개념과 실제 사례를 소개한다. 소프트웨어 중심적 설계를 통해 공장을 하나의 거대한 AI 시스템으로 설계하고 이를 기반으로 자율운영을 가능하게 하는 것이 SDF의 본질이다. 실제 국내 사례를 통해 이들 개념 및 자율공장이 어떻게 구축되었는지 살펴볼 예정이다.     4월 17일 뿌리산업/소부장 컨퍼런스는 ‘AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래’를 주제로, 대한민국 산업의 근간인 뿌리산업과 소재·부품·장비(소부장) 산업이 AI를 만나 어떻게 진화하는지 살펴본다. 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’을 주제로, 소부장 및 공급망 현안과 소부장 관련 기업지원 정책 및 소부장 지원정책 활용 방법과 소부장 관련 기관 지원을 위한 사업 및 예산에 대해 소개한다. 성균관대 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화 전략’을 주제로, 소버린 AI가 국가 정책으로 부상하면서 AI 모델 자립은 물론, 향후 기존 산업으로의 확장을 염두에 둔 M.AX(제조업 AI 전환) 방향이 구체화되고 있는 점을 짚는다. 특히 한국 수출 산업 중 가장 큰 비중을 차지하는 반도체 산업에서 대기업뿐만 아니라 반도체 소부장의 경쟁력 강화를 위해 제조 AX 전략이 어떻게 합치될 수 있을지 논한다. DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로, AI 산업 전환(AX)에 대해 기계 산업과 AI 관점에서 살펴보고 시사점을 논의한다. 화신 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’을 주제로, 최근 데이터 기반 중심 제조 환경 패러다임 변화를 비롯해 자율 제조 개념(자율 제조 정의 및 단계), 현재 제조 시스템 현황 및 한계, 그리고 AI 기반 자율 제조 전략 및 적용 사례에 대해 소개한다. 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’을 주제로, 항공엔진의 고온·고응력 운용환경 대응을 위한 핵심 부품소재의 설계–공정–시험·평가·인증 절차를 확립하고, 통계 데이터 기반의 신뢰성 확보 전략 및 산학연 협력 기술개발 방안을 제안한다. 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 컨퍼런스는 제조산업의 디지털 전환(DX)을 넘어선 AI 전환(AX)의 실체를 보여주는 자리가 될 것”이라며, “국내 최고 기업들의 실전 사례를 통해 제조 생태계의 변화와 미래 혁신에 대한 통찰을 얻길 바란다”고 전했다. 한편, 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서는 SIMTOS 2026 프리뷰 방송으로 3월 23일 ‘피지컬 AI 가 바꿀 패러다임, 대한민국 제조업의 미래’를 주제로 피지컬 AI 트렌드에 대해 소개했다. 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 김재성 CBO가 출연해 단순한 지능형 소프트웨어를 넘어, 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI의 개념과 최신 트렌드, 진화하는 과정과 그에 따른 산업 생태계의 변화에 대해 중점적으로 다루었다.