BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 세계적으로 주목받고 있는 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 플랫폼 아키텍처를 소프트웨어 공학 관점에서 분석하고, 오픈소스 기술을 활용한 구현 방법을 정리한다. 팔란티어의 핵심은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 통합하고 확장하는 개방성에 있다. 이번 호에서는 국방이나 제조 분야에서 팔란티어가 어떻게 검증된 오픈소스 기술 기반 위에 독자적인 온톨로지(ontology)라는 의미론적 추상화 계층을 구축했는지, 그리고 그 구조를 파헤쳐 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   팔란티어 아키텍처 팔란티어 아키텍처의 근간에는 ‘대체가 아닌 통합’이라는 철학이 있다. 이는 기업이 이미 막대한 투자를 한 데이터레이크, ERP, CRM과 같은 기존 IT 환경을 교체하는 대신, 이들을 하나로 묶고 그 가치를 증대시키는 플랫폼 역할을 하는 것이다. 이러한 철학은 아키텍처의 명확한 관심사 분리로 이어진다. 배포, 오케스트레이션, 데이터 처리와 같은 하위 계층은 의도적으로 쿠버네티스(Kubernetes), 스파크(Spark), 플링크(Flink) 등 보편적인 오픈소스 표준 위에 구축된다. 이를 통해 고객의 기존 기술 스택 및 엔지니어링 역량과 마찰 없이 통합된다. 반면, 온톨로지, AI 플랫폼(AIP)과 같은 상위 계층에는 팔란티어의 독자적인 지적 재산이 집중된다. 이 구조는 고객이 새로운 데이터베이스나 컴퓨팅 엔진이 아닌, 기존 자산과 상호 작용하는 새로운 패러다임을 구매하게 만들어 비즈니스 가치를 제안한다. 플랫폼의 안정성과 확장성은 두 가지 핵심 기술, 즉 자율 배포 시스템인 아폴로(Apollo)와 쿠버네티스 기반의 컨테이너 오케스트레이션 기판인 루빅스(Rubix)에 의해 뒷받침된다. 이 기반 위에서 데이터 통합 및 분석 플랫폼인 파운드리(Foundry), 국방 및 정보 분석에 특화된 고담(Gotham), 그리고 AI 모델을 온톨로지와 연결하는 AIP(Artificial Intelligence Platform)가 운영된다.   그림 1. 팔란티어 아키텍처 구조 개념도   그림 2. 국방 분야 서비스인 팔란티어 고담 플랫폼   그림 3. 서비스의 지속적인 자율 통합/배포(CI/CD)를 위한 팔란티어 아폴로   데이터 처리 워크플로 팔란티어의 워크플로는 이기종의 파편화된 데이터 소스를 연결하고, 이를 구조화된 지식으로 변환하여 온톨로지 모델로 변환한다.   데이터 수집 및 파싱 PDF, 문서, 이미지와 같은 비정형 데이터는 먼저 ‘미디어 셋(media sets)’이라는 파일 모음으로 수집된다. 데이터를 파싱하는 과정은 블랙박스가 아니다. 개발자는 파이썬(Python)이나 자바(Java) 변환과 저수준 파일 시스템 API를 사용하여 직접 파이프라인을 구축한다. 이는 결정론적이고, 테스트 가능하며, 버전 관리가 가능한 파이프라인을 통해 신뢰성과 거버넌스를 확보하는 엔지니어링 중심의 접근 방식이다. 더 나아가 AIP는 AI 기반 파싱 기능을 제공한다. 이는 사전 훈련되거나 맞춤화된 AI 모델(예 : NLP 모델)을 파이프라인 내에 통합하여 개체명 인식, 요약과 같은 정교한 작업을 수행하는 방식이다. 이 구조는 엔지니어가 견고한 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 엔지니어가 그 안에 두뇌 역할을 하는 모델을 배포하는 효율적인 이중 계층 시스템을 만든다.   기반 처리 기술 이러한 데이터 변환 및 통합 로직은 독점 엔진에 종속되지 않는다. 모든 데이터는 아파치 파케이(Apache Parquet), 아브로(Avro)와 같은 표준 형식으로 저장되며, 대규모 배치 처리를 위한 아파치 스파크, 실시간 스트림 처리를 위한 아파치 플링크와 같은 오픈소스 런타임을 사용한다.   온톨로지 메타모델 온톨로지는 팔란티어의 핵심 차별화 요소로, 기업의 모든 데이터, 모델, 프로세스를 현실 세계의 대응물(공장, 고객, 제품 등)과 연결하는 의미론적, 동역학적 계층이다. 이는 기업의 ‘디지털 트윈(digital twin)’ 역할을 한다. 온톨로지의 개념은 객체 지향 프로그래밍(OOP)과 매우 유사하다. 객체(object)는 클래스(class)에 해당한다. 온톨로지의 ‘항공기’ 객체 유형은 OOP의 Aircraft 클래스와 같다. 속성(property)은 속성(attribute)에 해당한다. ‘항공기’ 객체의 ‘꼬리 번호’ 속성은 Aircraft 클래스의 tailNumber 속성과 같다. 연결(link)은 객체 간의 관계(association)에 해당한다. ‘조종사’가 ‘항공기’에 탑승한다는 연결은 Pilot 객체와 Aircraft 객체 간의 관계를 정의한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

SAP 코리아가 창립 30주년을 맞아 ‘클라우드 전환의 가속화’와 ‘비즈니스 AI를 통한 혁신 지원’에 초점을 맞춘 미래 성장 전략을 소개했다. SAP는 AI 에이전트 쥴(Joule)의 한국어 지원 개시와 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 출시 등을 통해 국내 기업의 데이터 기반 업무 혁신을 지원한다고 전했다. 궁극적으로는 애플리케이션, 데이터, AI를 유기적으로 통합하는 비즈니스 스위트(Business Suite) 전략을 통해 한국 기업의 글로벌 경쟁력을 높인다는 것이 SAP의 전략이다. ■ 정수진 편집장   ‘한국 디지털 혁신 30년’의 여정을 돌아보다 SAP 코리아는 지난 1995년 15명의 직원으로 시작해 현재 약 800명 규모로 성장했다. SAP 코리아의 신은영 대표이사는 “여의도에서 시작한 SAP 코리아가 30주년을 맞은 올해 다시 여의도로 돌아오게 되어 뜻깊다”면서, “SAP 코리아는 지난 30년간 한국 기업들의 디지털 전환(DX)과 비즈니스 혁신 여정을 함께 해왔다”고 소개했다. 2005년에 설립된 ‘SAP 랩스 코리아’에서는 현재 약 300명의 엔지니어가 데이터베이스, AI(인공지능), 애널리틱스(분석) 등 SAP의 전략 설루션 개발을 담당하며 전 세계 고객을 지원한다. 신은영 대표이사는 2013년 서울대학교 기술을 기반으로 한 차세대 ERP 설루션 S/4HANA 출시, 2018년 SAP S/4HANA 클라우드 국내 도입, 2020년 한국 SAP 사용자 그룹(KSUG) 출범 등의 이정표를 소개했다. 2024년에는 금융보안원 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 보안 평가를 완료하며, 금융권 등 규제 산업으로의 클라우드 사업 확대 기반을 마련했다. SAP의 사이먼 데이비스(Simon Davies) 아태지역 총괄 회장은 한국 시장을 빠르게 성장하는 APAC 지역 내 가장 중요한 전략적 시장으로 평가하며, “한국의 성공이 곧 글로벌 비즈니스 성공에 크게 기여한다”고 강조했다. 그리고 한국 시장에 대한 적극적인 지원과 투자를 지속할 것이라고 밝혔다.   ▲ 국내 고객사인 CJ제일제당의 사례 소개 및 패널 토론도 진행됐다.   클라우드 기반의 AI 전환 가속화 지원 약 5년 전부터 본격화된 클라우드 전환이 한국 시장에서도 가속화되고 있다. 신은영 대표이사는 “지난 3년간 한국 시장의 클라우드 전환율은 60%를 넘어섰으며, 이제 고객들은 클라우드를 도입할 지가 아니라 언제 도입할지를 논의하는 단계”라고 짚었다. 신은영 대표이사는 기업이 AI와 자동화 기능을 활용해 비즈니스 애플리케이션을 개발/통합/확장할 수 있도록 지원하는 비즈니스 기술 플랫폼(BTP), 기업의 다양한 데이터를 통합 관리하고 효율적인 의사결정을 지원하는 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 등 최근의 모든 혁신 기술이 클라우드 플랫폼에 기반하고 있다고 설명했다. 한편, SAP는 파트너, 고객, AI 정책을 세 축으로 하는 비즈니스 AI 성장 전략을 제시했다. 국내 140여 파트너 생태계와의 협력을 통해 국내 기업의 레거시 시스템 현대화부터 실질적인 AI 도입까지 전체 디지털 전환을 지원하고, 고객과의 협업을 통해 SAP의 전문성과 비즈니스 AI 설루션을 결합하여 고객이 더 빠르고 스마트한 의사결정을 내리고 실질적인 비즈니스 가치를 실현하도록 돕는다는 것이다.   애플리케이션-데이터-AI의 선순환 구조로 혁신 창출 SAP 코리아의 하경남 고객 자문부문 부문장은 빠른 기술 변화와 엔터프라이즈 시스템의 패러다임 변화를 언급하며, 기업의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 플라이휠 효과(flywheel effect)를 비즈니스 스위트 전략의 핵심으로 꼽았다. 이는 정교하게 연결된 애플리케이션이 고품질 데이터를 생성하고, 이 데이터가 AI를 학습시키며, 다시 AI가 애플리케이션 프로세스를 고도화하여 더 나은 데이터를 만드는 선순환 구조를 통해 지속 가능한 비즈니스 혁신을 창출하는 것이다.   ▲ SAP 코리아 하경남 부문장이 플라이휠 효과를 설명했다.   SAP는 AI가 기술 자체보다 비즈니스를 목적으로 삼아야 한다고 보고, AI를 별도로 구현하는 대신 기존 애플리케이션에 내재화하는 전략을 추진 중이다. 기업의 핵심 프로세스를 담는 애플리케이션은 ‘클린 코어(clean core)’를 통해 표준화되어 AI 신기술을 빠르게 반영할 수 있는 민첩성을 확보할 수 있도록 한다. 데이터 영역은 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)를 통해 통합된다. BDC는 SAP 데이터뿐만 아니라 비 SAP 데이터까지 시맨틱 정보를 추가 가공 없이 활용할 수 있도록 지원한다. 하경남 부문장은 “특히 데이터를 물리적으로 복제하거나 외부로 유출하지 않더라도 AI 분석에 안전하게 활용할 수 있어 보안에 민감한 국내 고객에게 핵심적인 이점을 제공한다”면서, 현재 국내에서 약 30여 고객사가 BDC를 도입했다고 소개했다. AI 내재화는 업무 프로세스 단계마다 AI를 적용해 인사이트를 얻고 처리 방식을 혁신하는 임베디드 AI(embedded AI)로 구현된다. 그 중심에는 생성형 AI 에이전트인 ‘쥴(Joule)’이 있다. AI 활용의 단일 진입점 역할을 하는 쥴은 SAP가 50년 이상 축적한 전문성을 집약한 지식 그래프(knowledge graph)를 통해 정확한 비즈니스 맥락과 데이터 관계를 파악하여 AI의 환각(hallucination) 현상을 줄이는 것이 특징이다. 데이비스 총괄 회장은 “40개 이상의 애플리케이션별 에이전트와 올해 제공할 400개 이상의 임베디드 AI 활용 케이스를 통해 쥴의 성능을 개선하고 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

독일의 PLM 기업인 콘택트 소프트웨어가 자사의 PLM 기술을 소개하는 ‘콘택트 엘리멘츠 라이브 투어 아시아 2025(CONTACT Elements LIVE Tour Asia 2025)’를 진행했다. 지난 11월 13일 서울에서 열린 한국 행사에서는 국내 파트너인 세원에스텍, 슬렉슨(SLEXN)과 함께 PLM 플랫폼인 콘택트 엘리먼츠(CONTACT Elements)를 통해 국내 기업의 디지털 전환을 가속화하겠다는 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     엔지니어링 생산성 극대화하는 PLM 기술 제공 지난 1990년에 설립된 콘택트 소프트웨어는 모듈형 아키텍처와 개방성을 특징으로 하며, 특히 AI 혁신을 활용하여 제품 개발, 엔지니어링 변경 관리, 제조 및 의사 결정 프로세스를 경영진부터 생산 현장까지 통합하고 최적화하는 데에 초점을 맞추고 있다. 또한 AI 기술을 통해 데이터 사일로 문제 해결과 엔지니어링 생산성을 높이고, 지능형 레이어를 통해 미래 지향적인 스마트 산업 AI 설루션을 제공할 계획이다. 콘택트 소프트웨어 코리아 이상훈 한국영업대표는 “현재 전 세계에서 약 600명의 직원이 근무하고 있으며, 매년 매출의 27%를 연구개발(R&D)에 투자한다. 전 세계 42개국, 2000여 개 고객사에서 15만 명 이상의 사용자가 콘택트 소프트웨어의 설루션을 활용 중이다. 사용자층은 자동차나 기계 같은 전통적인 제조 분야뿐만 아니라 조선, 석유, 바이오, 식음료 등 다양한 산업군을 아우른다”고 소개했다. 콘택트 소프트웨어가 소개하는 자사의 핵심 미션은 ‘협동(collaboration)을 강화하는 설루션을 통해 실용적인 기술을 고객에게 제공하는 것’이다. 이를 위해 ▲ 필요한 기능만 선택해서 커스터마이징할 수 있고, 동일한 기술 스택을 기반으로 업데이트와 유지보수가 쉬운 모듈 구성 ▲파이썬(Python) 기반의 소스 코드 전체를 사용자에게 제공하고, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 개방해서 비즈니스 환경에 맞춰 시스템을 개선할 수 있는 개방성 ▲직관적이고 간편한 UI(사용자 인터페이스)를 제공해서 접근성을 높인 사용자 편의성 등을 차별점으로 내세운다.   경영진부터 생산 현장까지 디지털 스레드로 연결 콘택트 소프트웨어의 칼 하인츠 자크리스(Karl Heinz Zachries) CEO는 기업이 직면한 글로벌 경쟁과 공급망 이슈를 해결할 열쇠로 ‘디지털화’를 제시하면서, 콘택트 엘리먼츠 플랫폼이 이를 빠르게 구현하도록 돕는다고 설명했다. 콘택트 엘리먼츠는 ‘경영진부터 생산 현장까지’ 아우르는 연결성을 특징으로 한다. 영업, 설계, 구매, 생산 등 기업 내 모든 부서를 통합하는 엔드 투 엔드 프로세스를 지원한다는 것이다. 자크리스 CEO는 “이를 통해 제품 기획부터 폐기 및 재활용에 이르는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 강화한다”고 설명했다. 이렇게 구현된 디지털 스레드는 특히 데이터가 부서별로 단절되는 사일로(silo) 문제를 해결할 수 있다. 전체 제품 수명주기에 걸쳐 하나의 제품 구조를 가진 ‘단일 정보원(single source of truth)’을 제공함으로써 정보 검색 시간을 줄이고 IT 환경을 단순화한다는 것이다. 또한 PLM, MES, ERP 등 주요 기업 소프트웨어를 유기적으로 연결하고, ERP와 양방향으로 동기화해 디지털 제품 수명주기 관리를 지원한다는 점을 장점으로 내세운다. 콘택트 엘리먼츠는 효율을 높이기 위한 기능도 제공한다. 새로운 요구사항을 유연하게 반영하는 ‘애자일(agile)’ 엔지니어링 환경을 제공하며, ‘스마트 변경’ 기능을 통해 엔지니어링 변경 이력을 투명하게 추적하고 관리한다. 3D 모델 통합과 실시간 협업 도구는 팀워크를 강화해주며, 지능형 BOM(자재명세서) 생성과 자동화된 워크플로는 생산 계획을 원활하게 돕는다. 이런 특징을 바탕으로 엔지니어링 생산성을 큰 폭으로 높일 수 있다는 것이 콘택트 소프트웨어의 설명이다.   산업용 AI의 표준을 제시하는 ‘푸리에 AI ’이번 행사에서 콘택트 소프트웨어는 파이썬 기반의 개방형 아키텍처라는 특징을 살려 AI 기술을 모든 모듈에 유연하게 통합할 것이라고 전했다. 콘택트 엘리먼츠 플랫폼 위에 구축된 지능형 레이어인 ‘콘택트 푸리에 AI(Contact Fourier AI)’는 엔지니어링 및 제조 분야에 특화된 AI 기능을 제공한다. 2026년 초 첫 버전이 선보일 푸리에 AI는 LLM(대규모 언어 모델), 생성형 AI, 3D 기하학적 딥러닝 등 다양한 멀티모달 AI를 엔지니어링 프로세스에 지원한다. 통합 플랫폼 상단의 지능형 레이어를 통해 제미나이(Gemini)나 챗GPT(ChatGPT)와 같은 최신 모델 중 가장 정확한 것을 자동으로 선택해 통합 기능을 제공한다. 콘택트 소프트웨어의 란돌프 세그푸(Randolf Szegfü) 설루션 건설팅 총괄은 “또한 구성 가능한(composable) 아키텍처를 통해 AI가 시스템 내 정보의 맥락을 이해하도록 했다. 덕분에 문서 요약 같은 기능을 프로젝트 관리나 BOM 관리 등 다른 영역에서도 재사용할 수 있다”고 설명했다. 푸리에 AI의 주요 기능으로는 AI 비서를 통한 신속한 정보 수집과 의사결정 지원, 경영진부터 생산 현장까지 아우르는 엔드 투 엔드 영향 분석이 있다. 향후에는 자연어로 제품 변경에 따른 탄소 발자국이나 비용 영향을 분석하고, 워크플로를 자동 실행하는 기능도 구현될 예정이다. 수동 입력 대신 CAD 모델이나 BOM 구조를 자동으로 생성하거나, 3D 형상 검색으로 정보를 빠르게 찾는 기능도 지원한다. 산업 현장 적용을 위한 보안성도 강화했다. 고객의 지적 재산(IP)이 외부 AI 훈련에 유출되지 않도록 보호하며, 기업 내 사용자 권한을 철저히 준수한다. 세그푸 총괄은 “AI의 고질적인 문제인 환각(hallucination) 현상을 방지하고, 데이터가 없을 경우 모른다고 답하는 등 사실 기반의 신뢰성 높은 지원을 보장한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP코리아가 11월 11일 설립 30주년 기념 기자간담회를 진행했다. 이 자리에서 SAP코리아는 지난 30년간 한국 기업의 디지털 전환을 이끌어온 성과를 공유하며 AI 시대를 향한 새로운 성장 전략을 발표했다. SAP코리아는 1995년 11월 1일 설립 이후 ▲2005년 11월 SAP 랩스 코리아(SAP Labs Korea) 설립 ▲2013년 5월 S/4HANA 출시 ▲2018년 3월 SAP S/4HANA 클라우드 국내 출시 ▲2020년 6월 한국 SAP 사용자 그룹(KSUG) 출범 ▲2024년 9월 금융보안원 CSP 보안 평가 완료 등을 거치며 한국 시장에서 입지를 다져왔다. SAP코리아의 신은영 대표는 개회사를 통해 “SAP코리아는 1995년 설립 이후 30년간 한국 기업들과 함께 성장하며 디지털 전환과 비즈니스 혁신의 동반자 역할을 해왔다”면서, “앞으로도 국내 기업의 디지털 혁신 가속화를 위해 AI 및 클라우드 설루션의 빠른 도입을 적극 지원할 것”이라고 밝혔다. 이어 “지난 4월 한국어 지원을 시작한 AI 에이전트 쥴(Joule)과 7월 국내 시장에 출시된 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 등 SAP의 혁신적인 AI 및 클라우드 설루션을 통해 국내 기업의 디지털 전환을 본격 지원하겠다”고 강조했다.     이어진 패널 토론에서는 SAP의 사이먼 데이비스 아태지역(APAC) 총괄회장이 한국 시장이 아시아태평양 지역에서 가장 중요한 전략적 시장이라고 강조했다. 그는 “30년간 구축한 강력한 고객 기반과 혁신적인 기술 역량을 바탕으로, SAP코리아가 AI 시대에 더욱 성장할 수 있도록 아시아태평양 지역의 대표로서 적극적인 지원과 투자를 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. SAP코리아는 파트너, 고객, AI 정책을 세 축으로 하는 성장 전략을 발표했다. SAP는 한국이 정부 정책 방향과 기술 구현 전략이 동시에 정렬된 독특한 환경을이라면서, 우리 정부의 'AI+X 산업 전략'이 SAP의 기술 방향과 완벽하게 일치해 최적의 시장 조건을 갖추고 있다고 평가했다. 한국 기업들은 AI와 디지털 기술을 활용하고자 하는 의지가 강하지만 ▲레거시 시스템과 데이터 사일로 ▲비용 및 ROI 우려 ▲인재 부족 및 변화 관리 ▲규제 환경 등 여러 핵심 과제에 직면해 있다. SAP코리아는 이러한 과제를 해결하기 위해 파트너 생태계와 협력하여 레거시 시스템 현대화부터 AI 도입까지 국내 기업의 실질적인 디지털 전환을 지원하고 있다고 전했다. SAP코리아의 하경남 고객 자문부문 부문장은 ‘The Next Era of Enterprise : 비즈니스 스위트(Business Suite)와 AI로 여는 미래’라는 주제로 발표를 진행했다. 하경남 부문장은 “기업을 위한 AI는 비즈니스 프로세스에 초점을 맞추어야 한다”면서, 인공지능–데이터–앱이 연결되어 서로를 향상시키는 선순환 구조를 통해 국내 기업의 비즈니스 혁신을 지원하고자 한다고 설명했다. 한편, 기자간담회에서는 주요 고객사의 혁신 사례도 소개됐다. CJ제일제당의 권일 Next ERP TF 리더는 SAP코리아와의 협업 성과 및 앞으로의 비전에 대해 공유했다. 권 리더는 “SAP와의 협업을 기반으로 급변하는 경영 환경에 시장 중심으로 유연하게 대응할 수 있는 구조를 갖추게 됐다”며, “AI 기반 비즈니스 혁신과 데이터 중심 경영 전환을 위해 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP)를 기반으로 S/4HANA 클라우드 ERP와 비즈니스 데이터 클라우드를 도입하고, SAP 시그나비오(SAP Signavio)를 활용한 디지털 트윈 기반 상시 프로세스 혁신 체계를 구축하며, SAP 아리바(SAP Ariba)와 AI Unit 도입을 통해 글로벌 경쟁력 강화와 지속 가능한 성장을 가속화해 나갈 것”이라고 밝혔다.  신은영 대표는 “한국 시장은 정부의 강력한 AI 정책 의지와 기업들의 높은 기술 수용도가 결합된 독특한 환경”이라면서, “한국 정부가 제조업, 관광, 물류, 에너지, 의료 등 50개 산업에 AI를 통합하기 위해 약 1조 9000억 원을 투자하는 것은 쥴 기반 AI 기술을 가장 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 제공할 것”이라고 전망했다. 이어 “레거시 시스템 현대화, 데이터 통합, AI 도입이라는 한국 기업의 과제를 해결하기 위해 SAP의 전문성과 비즈니스 AI 설루션을 결합해 고객들이 더 빠르고 스마트한 의사결정을 내리고 실제 비즈니스 가치를 실현할 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8)   글로벌 제조 산업은 빠른 기술 진보와 디지털 전환 속에서 설계 복잡성, 비용 증가, 데이터 분산이라는 도전에 직면하고 있다. 자동차, 항공, 전자 등 주요 산업군의 기업들은 원가 절감과 품질 경쟁력 확보를 위해 부품 공용화(commonization)와 표준화(standardization)를 전략적으로 추진하고 있다. 그러나 다품종 소량 생산과 글로벌 협업이 일반화된 환경에서는, 단순한 텍스트 기반 속성 검색만으로 방대한 부품 데이터를 효율적으로 관리하기 어렵다. 중복 등록, 정보 누락, 비효율적 설계와 조달이 반복되며, 이는 곧 불필요한 비용과 품질 저하로 이어진다. 이러한 배경에서 AI 기반 3D 형상 분석 설루션은 설계·조달·품질 관리 전 과정을 아우르는 혁신 도구로 자리 잡고 있다.   ■ 이희라 다쏘시스템 NETVIBES 브랜드의 OnePart 설루션을 담당하는 기술 컨설턴트이다. 고객의 CAD 모델 및 데이터 자산을 연결하여 기업의 자산 활용 효율화 및 혁신적인 변화를 지원하는 업무를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   표 1. 속성 기반 vs 3D 형상 기반 부품 관리 방식 비교   AI 기반 3D 형상 분석 설루션의 원리와 적용 방식 다쏘시스템의 넷바이브 원파트(NETVIBES OnePart, 온프레미스)와 파트서플라이(PartSupply, 클라우드) 설루션은 기업 내에 흩어진 CAD 및 메타데이터를 통합 관리하며, 형상+속성 기반 정밀 분석을 통해 중복 제거, 표준화, 재사용을 가능하게 한다. 주요 원리와 적용 방식은 다음과 같다.   데이터 수집 및 인덱싱 PLM, PDM, ERP 등 다양한 시스템에 흩어진 데이터 및 CAD를 수집 및 색인한다. 이희라다양한 CAD 포맷(표 2)을 지원하며 기업 내에 흩어져 있는 설계 자산을 별도의 변환 작업 없이 통합 관리할 수 있다.(그림 1)    그림 1. 3D 형상 기반 부품 검색·비교와 PLM·ERP 통합 연계   3D 형상 분석과 머신러닝 적용 각 부품의 3D 형상 정보를 기반으로 고유한 형상 시그니처를 생성한다. 이는 단순 텍스트 기반 조회가 아닌 3D CAD 모델의 형상 및 피처(예 : 복잡한 곡면, 홀, 볼륨, 길이 등) 등 기하 요소 기반으로 조회를 가능케하고 정량적으로 비교할 수 있다는 점에서 차별화된다. 또한 형상 시그니처 정보 기반으로 머신러닝 기술을 이용하여 비슷한 형상을 자동으로 분류하고, 클러스터링을 지원한다.(그림 2)   그림 2. AI 기반 3D 형상 유사 부품 클러스터링 결과   중복 제거와 표준품 지정 유사 부품군 내 대표 부품을 마스터 파트로 지정하고 조직 전체에 공유되어, 신규 설계나 부품 개발시 우선적으로 검토 및 적용이 가능하다.   속성·형상 통합 검색 형상 유사도 결과와 함께 여러 시스템에 흩어져 있는 소재, 중량, 원가, 승인 이력, 공정, 공급 업체 등 부품 관련 정보가 원파트 내에서 통합되어 제공된다.(그림 1) 참조 사용자는 3D 모델 유사 형상 검색 및 속성 기반 검색을 병행하여 최적의 부품을 빠르게 선택할 수 있다.   실질적 효과 실제 도입 기업은 데이터 검색 및 분석 시간을 연간 20~30% 단축하고, 신규 부품 개발 및 구매 비용을 크게 절감했다. 부품 재사용률이 높아지고 표준화 수준이 강화되며, 결과적으로 설계 품질과 생산성이 향상되는 효과가 입증되고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 두카티 코르세와의 기술 파트너십 협약을 향후 2년간 갱신한다고 발표했다. 더불어 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼이 더욱 강력하고 안전하며 지속 가능한 모터사이클을 만들고자 하는 두카티의 사명을 달성하는데 어떠한 중요한 역할을 해왔는지 소개했다. 두카티의 연구개발팀이 채택한 지멘스 엑셀러레이터에는 다양한 소프트웨어와 기능이 포함된다. 폴라리온(Polarion) 소프트웨어는 요구사항 파악과 관리 기능을 제공하며, 디자인센터 NX(Designcenter NX) 소프트웨어는 혁신적인 설계를 지원한다. 팀센터(Teamcenter) 소프트웨어는 설계 및 엔지니어링 데이터를 두카티의 ERP(전사 자원 관리) 시스템에 연결하는 디지털 스레드 백본 역할을 수행함으로써 부서 간 협업과 중앙집중식 데이터 동기화를 가능하게 한다. 심센터(Simcenter) 소프트웨어와 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어를 통해 두카티 코르세는 가상 시뮬레이션을 수행하고 디지털 시뮬레이션을 주말 레이스 동안 트랙에서 수집한 데이터와 물리적 테스트 과정과 통합할 수 있게 됐다. 아울러 지멘스의 설루션은 설계 및 엔지니어링을 생산 단셰로 연결하는 데에도 중요한 역할을 하는데, 지멘스의 파이버심(Fibersim) 소프트웨어는 복잡한 카본 파이버(탄소섬유) 부품의 개발 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 두카티는 모터사이클 레이싱 트랙에서 우위를 점유하는 것은 물론, 지멘스 엑셀러레이터를 통해 모터 레이싱과 일반 도로용 바이크 사업을 연결하고 있다. 팀센터는 이 둘을 하나로 연결하는 중추 역할을 하고 있다.     두카티 모터 홀딩의 피에트로 마파(Pietro Mappa) CAD/PLM 매니저는 “지멘스 엑셀러레이터 덕분에 레이싱 세계의 데이터를 일반 도로용 바이크 세계로 완벽히 공유해 개발 시간을 단축할 수 있었다. 일반 모터사이클과 레이싱 양쪽의 기계, 전자, 소프트웨어 팀은 협업과 데이터 공유를 위한 단일 도구를 갖게 됐다. 더 이상 부서 간 장벽은 존재하지 않으며, 트랙 엔지니어와 차량 설계 엔지니어가 함께 협업할 수 있는 단일 통합 환경을 구축하게 됐다”고 설명했다. 두카티 모터 홀딩의 마시밀리아노 베르테이(Massimiliano Bertei) CTO는 “지멘스와의 파트너십은 현재의 당면과제를 해결하는 데 도움이 됐을 뿐만 아니라 레이스 트랙과 글로벌 시장에 대한 앞으로의 도전에도 완벽하게 대비할 수 있는 기반을 마련해 줬다. 우리는 혁신을 기본 원칙으로 삼아, 항상 최고의 경쟁력을 유지할 수 있는 기술 파트너와 함께 꾸준히 성공을 이어나갈 준비가 돼 있다. 레이싱 세계에서는 마지막 순간까지 바이크를 수정할 수 있는 능력이 매우 중요하다. 예를 들어, 경기가 있는 주말에는 지멘스의 기술을 사용해 원격으로 새로운 부품을 설계한 다음, 이를 트랙으로 보내 3D 프린터로 출력할 수 있다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랑코 메갈리(Franco Megali) 이탈리아, 이스라엘, 그리스 지역 부사장 겸 CEO는 “두카티와의 협업은 디지털 전환이 레이싱 트랙을 위한 최첨단 기술을 개발하고 이러한 인사이트를 더욱 광범위한 산업 분야에 신속히 적용하는 데 어떻게 기여하는 지를 보여주는 사례이다. 이는 여러 분야의 팀이 협업해 기업 전체에서 놀라운 속도로 혁신을 달성할 수 있도록 지원하는 지멘스 엑셀러레이터의 힘을 보여주는 완벽한 예시”라고 말했다.

알테어는 9월 5일 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다. ‘엔지니어를 위한 AI’를 주제로 진행된 이번 워크숍에서 알테어는 AI를 활용해 제품 개발 프로세스를 가속화하고 의사결정의 정확성을 높이며, 지능형 디지털 트윈을 완성한다는 비전을 선보였다. 또한 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI, AI 에이전트, 지식 그래프 등 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 활용 방안을 소개했다. ■ 정수진 편집장     한국알테어의 김도하 지사장은 개회사를 통해 AI 기술이 산업 고객의 현장에서 빠르게 내재화되며 동반 성장하고 있다면서, “이는 고객들이 명확한 비전과 단계별 로드맵을 가지고 각자의 환경에 맞춰 AI를 접목하고 있기 때문”이라고 설명했다. 또한, 국가 AI 프로젝트가 시작되어 1만 4000 장의 GPU가 1차 도입되는 등 정부가 주도하는 ‘소버린 AI’ 시대가 열리고 있는 점에 주목하면서, “AI를 통한 제조 산업의 르네상스가 도래하고 있으며, 알테어 또한 시장과 함께 성장하기 위해 준비하고 있다”고 전했다.   엔지니어링 언어를 학습하는 AI 알테어의 케샤브 선다레시(Keshav Sundaresh) 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터는 “AI는 더 이상 개념이 아니라 실제 현장의 핵심 기술”이라면서, 엔지니어링 수명주기 전반에 걸친 로코드·고효율 AI 접근법을 구현해야 한다고 짚었다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트 가운데 95%가 실질적인 재무 성과를 내는 데 실패하고 있는 것으로 나타났다. 그 원인으로는 ▲특정 결과에 편중된 데이터 ▲단편적이고 사일로화된 데이터 ▲값비싼 컴퓨팅 자원 ▲도메인 지식과 AI 기술 간 격차 ▲기존 시스템과의 통합 및 신뢰성 문제 등이 꼽힌다. 선다레시 시니어 디렉터는 이런 현실적 장벽을 극복할 수 있도록 알테어와 지멘스의 기술 역량을 결합해 AI 기반의 통합 설루션 포트폴리오를 제공할 수 있다는 점을 강조했다. “제품의 요구사항 정의부터 폐기에 이르는 모든 과정에서 AI를 활용하고, 단절된 디지털 스레드를 통합하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하겠다”는 것이다. 이를 위한 핵심 전략은 ‘AI에게 엔지니어링 및 제조의 언어’를 가르치는 것이다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델)이 텍스트나 이미지 등 일반 데이터에 강점을 보인다면, 지멘스와 알테어는 기계 설계, 전기/전자, BOM(Bill-of-Materials), 시뮬레이션 데이터 등 산업 특화 데이터를 학습시켜 신뢰도 높은 ‘산업용 파운데이션 모델(Industrial Foundation Model)’을 구축하고 있다는 것이 선다레시 시니어 디렉터의 설명이다.   AI 확산으로 제조 혁신의 속도 높인다 AI 비전을 구체화하는 방법론으로 알테어는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 AI 도입의 장벽을 낮추고 모든 엔지니어가 AI를 손쉽게 활용해 혁신을 가속화할 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 있다. 선다레시 시니어 디렉터는 ▲반복 작업의 자동화 및 대규모 데이터 분석으로 인간 전문가의 역량을 강화하고 ▲기존 워크플로와 도구에 AI 기능을 통합하여, 학습 부담 없이 자연스러운 AI 활용을 도우며 ▲코딩 지식과 관계 없이 모든 사용자가 AI를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 세 가지 접근법을 통해 AI 도입을 가속화한다는 로드맵을 소개했다. 이 프레임워크를 활용하면 전처리 영역에서는 형상 인식 AI 기술로 부품 분류 및 군집화를 자동화하거나, 자연어 처리(NLP) 기반 코파일럿을 통해 모델 정리부터 전체 해석 설정까지 대화형으로 수행할 수 있다. 솔빙 영역에서는 기존의 시뮬레이션 데이터를 학습해 CAD 또는 메시 단계에서 물리 현상을 빠르게 예측할 수 있고, 시스템 레벨의 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 후처리 영역에서는 AI가 핫스폿이나 파손 영역을 자동 식별해 결과 분석을 돕는다. 이 프레임워크의 기술적 기반은 분산된 데이터를 연결하는 ‘데이터 패브릭’과 AI 모델을 개발·운영하는 ‘AI 팩토리’의 결합이다. 선다레시 시니어 디렉터는 알테어의 데이터 분석/AI 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)와 로코드 앱 개발을 지원하는 지멘스 멘딕스(Mendix)를 통해 라이프사이클 인텔리전스를 구현할 수 있다고 설명했다.     엔지니어링 AI의 혁신 동력 에이전틱 AI(Agentic AI), 지식 그래프(Knowledge Graph), 생성형 AI 등 최신 AI 기술이 R&D부터 설계와 제조까지 엔지니어링 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 알테어는 이들 기술이 개별적으로도 강력하지만, 서로 결합하면서 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고 기존 워크플로를 지능적으로 전환하는 핵심 동력으로 작용한다고 소개했다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 목표를 이해하고 자율적으로 판단 및 실행하는 ‘지능형 디지털 대리인’이다. 단순 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 구조를 통해 복잡한 과업을 수행하는 것이 최근의 흐름이다. 엔지니어링 현장에도 공정 상 발생한 문제에 대해 자연어로 질문하면 해결 방법을 제시하거나, 생산 라인의 다운타임 원인을 분석하고 관련 데이터를 종합해 보고하는 등의 AI 에이전트가 도입되고 있다. 알테어는 시각적 워크플로 설계 도구를 통해 이러한 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 AI 클라우드 프로세스와 원활하게 연결하는 방법을 제시했다. 지식 그래프는 다양한 출처(소스)에 분산된 데이터를 하나의 의미 계층(semantic layer)으로 통합해서 데이터 간의 숨겨진 관계를 파악하게 하는 기술이다. 이는 AI 모델의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 장기적인 맥락을 이해하는 메모리로 기능하면서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구현할 수 있게 돕는다. 엔지니어링 분야에서 지식 그래프는 여러 AI 에이전트가 일관된 지식 베이스를 공유하게 해서 협업의 효율을 높이고, 공장 문제 해결 시 여러 데이터베이스에 동적으로 접근하여 질문에 답하는 아키텍처를 구현하는 데 쓰인다.   PLM과 AI의 시너지로 더 큰 혁신도 가능 알테어는 지난 3월 지멘스와의 합병을 완료했다. 제조 기술에 강점을 가진 지멘스와 엔지니어링 및 AI 기술에 집중해 온 알테어의 시너지에 대해, 이번 워크숍에서 한 가지 실마리를 발견할 수 있었다. 알테어는 AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 결합이 제조업의 패러다임을 바꿀 것으로 보았다. 한국알테어 최병희 본부장은 “많은 기업이 PLM 시스템에 제품의 설계부터 생산, 운영까지 대량의 데이터를 축적하고 있지만, 이를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이 PLM 데이터를 AI로 분석해 기업의 핵심 자산으로 만들고, 경험에 의존하던 사후 대응 방식의 업무 환경을 미래가 예측하고 문제를 예방하는 예측 기반의 업무 환경으로 혁신할 수 있다”고 소개했다. 지멘스의 PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)가 제품의 모든 역사를 기록한 단일 진실 공급원(single source of truth)이라면, 알테어의 래피드마이너는 코딩 지식이 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 ‘똑똑한 AI 분석가’라고 할 수 있다. 두 설루션을 통합하면 래피드마이너가 팀센터의 데이터를 분석해 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 바탕으로 미래 예측 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이 예측 결과를 다시 팀센터에 전달해 시스템 전체가 똑똑해지는 선순환 구조를 만든다. 최종적으로는 현실을 명확히 이해하고 미래를 예측하는 ‘지능형 디지털 트윈’을 완성할 수 있다는 것이 최병희 본부장의 설명이다. 이 외에 공급망 최적화, 품질 이상의 조기 탐지, 고객 피드백의 반영 등 다양한 분야로 시너지를 확장할 수 있는 가능성도 점칠 수 있다. 최병희 본부장은 “PLM 데이터를 시작으로 ERP, MES, CRM 등 분산된 기업 데이터를 통합하면 더 큰 범위의 업무 혁신이 가능하다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP코리아는 오는 9월 11일 윈덤그랜드부산 그랜드볼룸에서 ‘AI 기반 생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 ‘SAP 이노베이션 데이(SAP Innovation Day)’를 개최한다고 밝혔다. 급변하는 글로벌 비즈니스 환경과 치열한 시장 경쟁 속에서, 많은 기업이 비용 효율화와 수익성 제고라는 과제에 직면하고 있다. SAP코리아는 이러한 환경 속에서 영남 지역 기업들이 효과적인 대응 전략을 모색할 수 있도록 지원하기 위해 이번 행사를 마련했다. 올해 더 확대된 규모로 진행되는 SAP 이노베이션 데이는 ▲통합 재무 플랫폼 ▲AI 기반 공급망 혁신 전략 ▲스마트 제조 솔루션 등 SAP의 최신 기술을 중심으로 실제 고객 사례를 함께 공유하며 실질적인 해결 방안을 제시할 예정이다. SAP코리아는 “특히 올해 행사는 비즈니스 환경의 복잡성에 능동적으로 대응할 수 있는 혁신 기술과 실행 전략을 중점적으로 다루며, 참가 기업들이 새로운 가치를 창출할 기회를 제공할 것으로 기대된다”고 전했다. 오전 세션에서는 유튜브 채널 ‘경제 읽어주는 남자’를 운영하는 김광석 한국경제산업연구원 연구실장을 초청해, 신정부 정책과 관세전쟁을 중심으로 2026년 경제 전망과 기업의 전략적 대응 방향을 제시하는 강연을 진행할 예정이다. 이번 강연은 영남 지역 기업들이 거시 경제 흐름을 정확히 이해하고, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 전략적 사고를 확립하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공할 계획이다. 이어 안상원 SAP코리아 최고재무책임자(CFO), 아밋 베르나(Amit Verna) SAP 아태지역 CFO 오피스 설루션 자문 총괄, 아담 피아나(Adam Peanna) SAP 아태지역 공급망 고객 자문 총괄이 ‘생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 패널 토의에 참여한다. 이어지는 세션에서는 정대영 SAP 코리아 제조 산업 영업 총괄이 AI 기술을 통해 진화하는 공급망 관리 전략을 발표하고, 박승범 SAP 코리아 파트너가 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite) 관련 주요 내용을 소개한다. 오후 세션은 생산 및 제조 트랙과 재무 및 구매 트랙으로 나뉘어, 분야별 비즈니스 AI의 활용 사례와 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사에서는 다양한 현장 프로그램도 마련된다. 행사 당일에는 SAP ERP 기반으로 운영되는 제조 현장을 구현한 쇼케이스 부스가 부산에서도 재연되며, 제품 기획부터 생산까지의 전 과정을 전문가의 설명과 함께 실시간으로 체험할 기회를 제공한다. 또한 행사 전날인 9월 10일 저녁에는 영남 지역 SAP 행사 최초로 주요 기업의 리더를 초청한 네트워킹 디너가 진행되어, 각 기업의 현업 과제를 공유하고 실질적인 사례를 논의하는 교류의 장도 마련할 예정이다. SAP코리아 신은영 대표는 “전 세계적으로 공급망 재편과 기술 패러다임 전환이 가속화되는 가운데, 국내 기업들이 AI 기반의 민첩한 대응 전략을 마련하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다”면서, “비즈니스 AI를 포함한 혁신 기술을 통해 고객의 생산성과 수익성 모두를 향상시키고, 지속 가능한 성장을 실현할 수 있도록 돕는 신뢰받는 파트너가 될 것”이라고 말했다.