이른 아침 어느 공장의 모습을 상상해보자. 밤사이 새로운 제품 모델이 생산 라인에 추가됐다. 기계를 새로 구축하지도, 제어반의 배선을 다시 연결하지도 않았다. 그런데도 생산 라인은 이미 새로운 제품에 맞춰 구성과 검증, 최적화를 마친 상태로 가동되고 있다. 에너지 소비량은 현재 수요에 맞게 조정됐고, 생산 처리량 역시 품질 목표와 균형을 이루도록 최적화됐다. 첫 제품이 생산되기도 전에 시뮬레이션을 통해 모든 변경 사항에 대한 검증이 완료됐다. 현장 인력은 원격으로 공정을 관리하며 전체 과정을 원활하게 조율하고, 필요한 통제력을 유지하고 있다. 이는 먼 미래의 이야기가 아니다. 끊임없이 변화하는 환경 속에서 산업 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 나아가야 할 방향이다.   변화가 일상이 되는 시대 산업용 AI는 혁신 주기를 더욱 빠르게 만들고 있다. 오늘날 기업들은 더 짧은 납기와 더 높은 수준의 지속가능성을 요구받고 있다. 동시에 산업 설비는 수십 년에 걸쳐 안전하고 안정적으로 운영돼야 한다. 많은 기업은 여기서 딜레마에 직면한다. 생산 운영의 안정성을 유지하면서도 AI가 제공하는 속도와 유연성을 어떻게 확보할 수 있을까? 해답은 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 그 위에 새로운 역량을 더하는 데 있다. 산업계에 필요한 것은 서로 다른 애플리케이션을 개별적으로 도입하는 것이 아니라, 운영을 중단하지 않고도 지속적으로 변화할 수 있는 기반을 구축하는 것이다. 이러한 기반은 통합된 고성능 자동화 포트폴리오와 세 가지 긴밀하게 연결된 핵심 축, 즉 포괄적인 디지털 트윈, 하드웨어에 종속된 기능을 소프트웨어 중심으로 구성·관리하는 소프트웨어 정의 기술(Software-Defined Everything : SDx), 그리고 산업용 AI와의 결합이다. 이들이 하나로 연결되면 기존의 디지털 엔터프라이즈 개념은 산업 인텔리전스의 시대로 확장되고, AI 기반 디지털 엔터프라이즈를 구현하기 위한 토대가 마련된다.   전통적인 자동화에서 소프트웨어 정의 자동화로     기존의 자동화 기술은 오랜 기간 뛰어난 성과를 거둬 왔으며, 그 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 하드웨어 기반 제어 시스템과 PLC, 고정된 시퀀스는 수십 년 동안 안정성, 품질, 효율을 뒷받침해 왔으며, 앞으로도 그 역할은 계속될 것이다. 소프트웨어 정의 시대라고 해서 하드웨어의 중요성이 줄어드는 것은 아니다. 오히려 더 높은 성능과 신뢰성, 연결성을 갖춘 하드웨어가 요구된다. 지금 필요한 것은 자동화를 대체하는 것이 아니라 한 단계 더 발전시키는 일이다. 이제 산업 현장에서는 안정성을 유지하면서도 잦은 변화에 유연하게 대응해야 한다. 바로 이 지점에서 SDx가 중요한 역할을 한다.   SDx의 진정한 의미 소프트웨어 정의 방식은 현대 IT와 AI 분야에서 검증된 원칙인 모듈화, 표준화, 지속적인 업데이트를 산업 영역으로 확장한다. 목표는 모든 것을 소프트웨어로 정의하는 것이 아니다. 변화가 발생한다는 것을 전제로, 처음부터 유연하게 대응할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 소프트웨어는 인텔리전스를 더하고, 하드웨어는 핵심 역할을 유지한다. 이 둘이 결합될 때 더욱 스마트하고 유연한 자동화가 가능해진다. 이러한 프레임워크에서 자동화 기술과 운영 소프트웨어는 하나의 시스템처럼 작동한다. 하드웨어는 계속해서 동작을 실행하고, 공정을 제어하며, 안전성을 보장한다. 소프트웨어는 하드웨어의 구성과 결합 방식을 정의하고, 변화하는 요구에 맞춰 어떻게 조정할지를 결정한다. 기능은 더 이상 개별 장치에 고정되지 않는다. 소프트웨어를 통해 기능을 정의하고 관리하며 배포할 수 있다. 그 효과는 분명하다. 과거에는 수작업, 재설계, 가동 중단이 필요했던 변경 작업을 이제는 더욱 빠르고 안전하게 준비하고, 시험하며, 적용할 수 있다. SDx의 진정한 가치는 제품과 생산을 하나의 연결된 시스템으로 바라볼 때 드러난다. 제품과 생산에 적용되는 SDx는 제품 요구사항, 성능 특성, 생산 역량을 전체 수명주기에 걸쳐 연결하는 것을 의미한다. 제품이 변경되면 생산에 미치는 영향을 즉시 확인할 수 있다. 반대로 생산 능력, 에너지 가용성, 품질 추이 등 생산 조건이 변화하면 그 영향이 제품에 어떻게 이어질지도 조기에 평가할 수 있다. 기업은 문서와 가정에 의존하는 방식에서 벗어나 동일한 현실을 반영하는 디지털 표현을 기반으로 협업할 수 있다. 자동화 기술과 운영 소프트웨어는 엔지니어링, 생산, 운영 전반의 복잡성을 함께 조율한다. 이를 통해 기업은 통제력을 유지하면서도 변화에 더욱 빠르게 대응할 수 있으며, SDx는 확장 가능한 AI와 장기적인 회복탄력성을 뒷받침하는 기반이 된다.   소프트웨어 정의 자동화 : 대체가 아닌 진화     보다 넓은 SDx 프레임워크에서 소프트웨어 정의 자동화(Software-Defined Automation : SDA)는 SDx를 생산 영역에 적용한 개념이다. SDA는 자동화 계층 자체를 소프트웨어 정의 방식으로 전환한다. 제어 로직, 기능, 인텔리전스를 소프트웨어에서 관리하고 지속적으로 업데이트하며, 이를 물리적 하드웨어와 분리해 운영할 수 있도록 한다. 필요한 경우 기능을 특정 장치에 종속시키지 않도록 분리할 수 있는데, 이는 자동화의 역할을 약화하기 위한 것이 아니라 변화에 더욱 유연하게 대응하기 위한 것이다. 달라지는 것은 자동화를 관리하는 방식이다. 제어 로직과 기능은 특정 장비에 밀접하게 종속되는 대신 소프트웨어를 통해 관리된다. 검증된 자동화 설루션은 재사용 가능한 모듈 형태로 구성되며, 업데이트와 최적화, 보안 패치는 전체 수명주기에 걸쳐 지속적으로 적용할 수 있다. 즉, 자동화는 핵심적인 제어 역할을 계속 수행하고, 소프트웨어는 자동화가 지속적으로 발전할 수 있는 여지를 제공한다.   자동화의 다음 단계, ‘자동화의 자동화’ 자동화가 소프트웨어 정의 방식으로 전환되면 더욱 큰 변화가 가능해진다. 모든 공정을 일일이 세부적으로 정의하는 대신, 산업 시스템은 목표와 운영 맥락, 지속적인 학습을 기반으로 과제를 자율적으로 해결할 수 있게 된다. 세부 지침은 목표로, 가정은 맥락으로, 반복은 학습으로 대체된다. 이것이 바로 ‘자동화의 자동화’다. 엔지니어는 이미 존재하는 것을 반복해서 구현하는 데 사용하는 시간을 줄이고, 확장 가능한 설루션을 설계하는 데 더욱 집중할 수 있다. 생산 시스템 역시 이전처럼 업그레이드를 기다리며 정체되는 것이 아니라 지속적으로 진화한다. 하드웨어는 안정적인 실행 기반을 유지하고, 소프트웨어는 유연성, 인텔리전스, 학습 역량을 제공한다. 제어 로직, 기능, 인텔리전스는 소프트웨어를 통해 정의되고 중앙에서 관리되며 지속적으로 발전한다. 동시에 하드웨어는 결정론적이고 고성능인 실행 기반을 계속해서 제공한다.   소프트웨어 정의 자동화의 실제 구현     이러한 변화가 실제 산업 현장에서 어떻게 구현되고 있는지는 자동차 산업에서 확인할 수 있다. 자동차 기업들은 지멘스와 함께 SDA를 SDx의 핵심 요소로 도입하고 있다. TÜV 인증을 받은 가상 PLC를 도입하면 생산 제어 로직을 더 이상 물리적 제어 하드웨어에 종속시키지 않고 소프트웨어로 실행할 수 있다. 이를 통해 제어 로직을 중앙에서 관리하고, 필요에 따라 유연하게 확장하며, 지속적으로 업데이트할 수 있다. 이는 자동화 계층 자체를 소프트웨어 정의 방식으로 구현한다는 SDA의 핵심 원칙을 보여준다. 새로운 기능은 소프트웨어를 통해 적용할 수 있으며, 생산 시스템은 새로운 차량 모델에 맞춰 신속하게 조정할 수 있다. 또한 업데이트와 테스트를 가상 환경에서 사전에 준비하고 검증할 수 있다. IT와 OT 환경은 하나의 통합된 소프트웨어 기반 운영 환경으로 결합된다. 이러한 소프트웨어 정의 제조로의 전환은 국내에서도 본격화되고 있다. 현대자동차그룹은 소프트웨어 중심으로 생산 체계를 전환하는 ‘소프트웨어 중심 공장(Software Defined Factory : SDF)’ 전략을 추진하고 있다. 이를 위해 하드웨어와 소프트웨어를 분리하고, 제조 시스템을 하드웨어, 제어, 데이터 플랫폼, 애플리케이션의 4개 레이어 구조로 재정립했다. 이를 통해 하드웨어와 소프트웨어를 독립적으로 개선하는 동시에 전 세계 공장의 운영 상태를 실시간으로 파악하고, 최신 생산 알고리즘을 신속하게 적용할 수 있다.   AI 기반 디지털 엔터프라이즈를 향하여     결과적으로 생산 시스템은 효율뿐 아니라 학습과 AI 활용 역량까지 갖추게 된다. 이는 AI 기반 디지털 엔터프라이즈를 구현하기 위한 핵심 전제 조건이다. 이러한 환경에서는 AI의 잠재력이 더욱 커진다. 자동화, 엔지니어링 모델, 시뮬레이션, 실시간 운영 데이터가 소프트웨어를 통해 연결되면 AI는 단순한 분석을 넘어 실제 시스템의 실행에도 관여할 수 있다. AI는 목표 상태와 실제 현장의 작동 상태를 지속적으로 비교하고, 장비와 생산 라인, 공장 전반에 걸쳐 다양한 패턴을 감지한다. AI가 도출한 권고안은 시뮬레이션을 통해 먼저 검증된 뒤 산업용 하드웨어에서 안전하게 실행되며, 경우에 따라 자율적으로 수행될 수도 있다. 소프트웨어 정의 자동화는 인사이트에서 실행으로 이어지고, 그 결과가 다시 학습에 반영되는 순환 구조를 완성한다. 학습은 더 이상 특정 프로젝트에 국한되지 않고 일상적인 운영 과정의 일부가 된다. 이러한 AI 기반 디지털 엔터프라이즈로의 전환은 국내 산업 정책에서도 구체화되고 있다. 과학기술정보통신부는 최근 ‘피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략’을 발표하고 데이터, 기술, 확산, 생태계의 4대 추진 전략을 제시했다. 특히 제조 현장에서 생성되는 데이터를 확보하고, 공정 상태를 예측해 스스로 최적 제어하는 자율 정밀 제조 기술과 공장 상황 변화에 맞춰 미래 상태를 예측하고 유연하게 생산하는 공장 운영 기술을 실제 현장에 실증할 계획이다. 이는 데이터와 AI를 제조 현장의 자동화·운영 시스템과 연결해 AI의 역할을 분석에서 판단과 실행으로 확장하려는 움직임이다.   다가오는 산업의 미래 SDx, 디지털 트윈, 산업용 AI가 결합하면 운영 시스템은 스스로 학습하고 변화에 적응하며 원활하게 실행된다. 이를 통해 인사이트를 실제 행동으로 연결할 수 있다. 이러한 기술의 결합은 산업용 메타버스와 같은 미래 개념을 구현하는 기반이 되기도 한다. 여기서 산업용 메타버스는 단순한 시각화 기술이 아니라 계획, 시뮬레이션, 협업, 실행이 하나로 연결되는 통합 운영 환경을 의미한다. 그러나 이러한 미래가 하루아침에 구현되는 것은 아니다. 오늘날 이미 갖춰진 기술적 기반 위에서 한 단계씩 만들어 나가야 한다.   변화를 향한 첫걸음 새로운 프로세스나 프로그램을 도입하는 일은 쉽지 않다. 특히 SDx처럼 생산 환경 전반에 큰 변화를 가져오는 기술이라면 더욱 그렇다. 하지만 SDx를 처음부터 하나의 거대한 과제로 바라볼 필요는 없다. 이를 실행 가능한 작은 단위로 나누고, 무엇보다 실질적인 가치를 창출할 수 있는 영역부터 시작하는 것이 중요하다. 현재 직면한 문제를 고려하지 않은 채 소프트웨어 정의 방식을 도입하는 것은 실질적인 성과로 이어지기 어렵다. 기업은 먼저 현재의 과제를 명확히 파악하고, 이를 해결하는 데 필요한 소프트웨어 정의 방식을 선별적으로 적용해야 한다. 기술적 기반은 이미 마련돼 있다. 진정한 변화는 산업 시스템을 설계하는 방식에서 시작된다. 핵심은 안정성을 기반으로 하면서도 설계 단계부터 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 만드는 것이다. 끊임없는 변화와 불확실성이 이어지는 시대에는 회복탄력성이 궁극적인 경쟁 우위가 된다. 이를 위해서는 단순히 신기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 지멘스는 산업 공정, 자동화, OT 메커니즘에 대한 깊은 도메인 지식과 IT, 산업용 소프트웨어 분야의 전문성을 결합하고 있다. 이처럼 OT와 IT 영역을 연결하는 역량을 바탕으로 지멘스는 SDx를 산업 현장에서 구현하고, 고객이 진정한 AI 기반 디지털 엔터프라이즈로 나아갈 수 있도록 지원한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여 년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조 경쟁력을 위한 AI와 시뮬레이션의 결합   제조업에서 효율성은 단순히 비용을 줄이기 위한 수단이 아니다. 앞으로도 경쟁력을 유지하고 지속적인 수익을 창출하기 위한 핵심 조건이다. 전 세계 산업 기계 제조업체들은 인력 부족에 대응하고 혁신 기술을 성공적으로 도입하는 동시에, 비용을 효과적으로 관리해야 하는 복합적인 과제에 직면해 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 기존의 생산 환경을 디지털화해야 한다. 디지털 기술을 통해 설계와 생산, 운영 데이터를 연결하고 실제 설비를 구축하거나 변경하기 전에 가상 환경에서 결과를 예측할 수 있어야 생산성과 유연성을 함께 높일 수 있다. 하지만 많은 주문자상표부착생산(OEM) 기업은 여전히 시뮬레이션과 디지털 트윈을 활용하기보다 안전 여유를 지나치게 크게 잡아 공장을 과도하게 설계하거나 필요 이상의 자재를 투입하는 보수적인 방식을 선택한다. 시뮬레이션이 제공할 수 있는 이점이 크다는 사실을 알고 있으면서도, 익숙한 물리적 방식에 의존하는 것이다. 설계 단계에서 디지털 트윈을 활용하면 불필요한 자재와 폐기물을 줄이고 탄소 배출량을 낮추는 동시에 생산 효율을 높일 수 있다. 그러나 시뮬레이션을 효과적으로 활용할 수 있는 전문 인력이 충분하지 않다는 점은 디지털 트윈 도입을 가로막는 중요한 장벽으로 남아 있다. 다행히 이러한 어려움을 해소할 수 있는 기술도 빠르게 발전하고 있다. 특히 AI(인공지능)는 시뮬레이션을 더 쉽게 구성하고 실행할 수 있도록 지원함으로써 디지털 트윈의 진입장벽을 낮추고 있다. 동시에 숙련된 전문가에게는 반복적인 설정 작업을 줄여 더 빠르고 효율적으로 업무를 수행할 수 있는 환경을 제공한다.   시뮬레이션의 진입장벽 낮추기 다른 산업 분야와 비교하면 산업 기계 업계에서 시뮬레이션의 활용도는 아직 높지 않은 편이다. 시뮬레이션을 구축하고 운영할 수 있는 숙련 인력이 부족한 데다, 많은 기업이 시뮬레이션의 투자 대비 수익률(ROI)을 충분히 높게 평가하지 않기 때문이다. 그러나 디지털 트윈은 제조업체가 물리적 설비에 투자하기 전에 가상 환경에서 다양한 가능성을 검토하고, 충분한 정보를 바탕으로 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 새로운 생산 시스템이나 설비 구성을 검토할 때 실제 장비를 중단하거나 현장 운영에 영향을 주지 않고도 여러 조건과 시나리오를 빠르게 시험할 수 있다. 경우에 따라 시뮬레이션 기반 검증은 며칠 안에 완료될 수 있으며, 이를 통해 보다 최적화되고 유연한 생산 시스템을 신속하게 구축할 수 있다. AI는 이러한 시뮬레이션의 활용 범위를 전문가에서 일반 엔지니어로 넓혀준다. AI가 모델의 경계 조건을 자동으로 인식하고 적합한 소재를 추천하면, 시뮬레이션 경험이 많지 않은 사용자도 복잡한 모델을 보다 쉽게 구성할 수 있다. 한편, 전문 사용자에게도 AI는 강력한 생산성 도구가 된다. 기존에는 모델을 설정하고 조건을 입력하는 데 상당한 시간이 필요했지만, AI가 반복적인 구성 작업을 자동화하면 전문가는 결과를 해석하고 설계를 개선하는 더욱 가치 있는 업무에 집중할 수 있다. AI는 초보 사용자의 기술 접근성을 높이는 동시에 숙련 사용자의 업무 속도와 효율성도 향상시키는 것이다. 국내 제조업 역시 AI를 활용한 디지털 전환을 확대하고 있지만, 아직은 일부 부서나 개별 프로젝트를 중심으로 활용되는 초기 단계에 머물러 있다. 한국지능정보사회진흥원이 2025년 5월 발간한 ‘기업 내 AI 활용 현황 및 애로사항 분석 : 제조업을 중심으로’ 보고서는 국내 제조업의 AI 도입을 저해하는 요인으로 초기 투자 비용 부담과 도입 효과에 대한 불확실성, 실증 사례 부족 등을 지적했다. 기존 설비와 데이터 환경이 서로 단절돼 있어 제조 데이터를 통합하고 AI와 연계하기 어렵다는 점도 주요 과제로 꼽힌다. 따라서 시뮬레이션과 디지털 트윈을 더 많은 사용자가 활용할 수 있도록 대중화하는 것이 중요하다. 그 중심에는 실행 가능한 디지털 트윈(executable Digital Twin : xDT)이 있다. 실행 가능한 디지털 트윈은 실제 장비의 물리적 거동을 나타내는 시뮬레이션 모델을 현장 설비나 에지 시스템, 클라우드 환경에 배포해 실시간으로 운영할 수 있도록 한다. 제조업체는 실제 설비에서 생성되는 데이터를 xDT와 연결해 장비의 현재 상태를 분석하고, 이상 징후를 감지하며, 향후 유지보수 시점을 예측할 수 있다. 실제로 한 밀링 가공 업체는 AI 기반 비전 센서와 xDT를 활용해 가공 과정에서 발생하는 냉각수의 흐름과 절삭 칩의 축적 상태를 분석하고 있다. 이처럼 xDT가 실제 장비와 함께 작동하면, 디지털 트윈은 설계 단계의 검증 도구를 넘어 운영 현장의 의사결정을 지원하는 실시간 시스템으로 발전한다.   AI로 강화되는 시뮬레이션 AI와 시뮬레이션을 결합하면 디지털 트윈의 활용 가능성은 더욱 커진다. 실행 가능한 디지털 트윈이 공장에 효과적으로 통합되면 AI는 장비와 생산 공정에서 생성되는 데이터를 더욱 정교하게 분석해 운영 효율을 높이고 다운타임을 줄일 수 있다. 특히 AI는 실제 생산 현장에서 충분히 확보하기 어려운 데이터를 보완하는 데 중요한 역할을 한다. 정상적으로 관리되는 산업 장비는 대부분의 시간 동안 고장 없이 작동한다. 이는 생산 현장에는 바람직한 일이지만, AI 모델과 디지털 트윈을 개발하는 관점에서는 충분한 고장 데이터를 확보하기 어렵다는 문제로 이어진다. 어떤 조건에서 문제가 발생하며 장비가 고장 직전에 어떤 징후를 보이는지 학습할 수 있는 데이터가 부족하기 때문이다. 이때 AI를 활용해 합성 데이터를 생성하면 실제 현장에서 관측하기 어려운 고장이나 극한 조건을 가상 환경에 구현할 수 있다. 시뮬레이션은 이를 바탕으로 데이터에서 빠진 ‘스트레스 상황’을 보완하고, 현실에 더욱 가까운 가상 장비를 구성할 수 있다. 예를 들어 장비에서 이상 징후가 발견됐을 때 즉시 가동을 중단해야 하는지, 아니면 교체 부품이 도착할 때까지 일정 기간 안전하게 운영할 수 있는지를 판단할 수 있다. 단순히 고장 여부를 예측하는 데 그치지 않고, 생산 일정과 안전성, 유지보수 비용을 함께 고려한 의사결정을 지원하는 것이다. 국내에서도 기업의 디지털 전환을 지원하기 위한 정책적 투자가 확대되고 있다. 산업통상부는 2026년 예산안에서 산업 전반의 인공지능 전환(AX) 확산을 위한 예산을 1조 1347억 원으로 편성했다. 이는 2025년의 5651억 원보다 100.8% 늘어난 것으로, 약 두 배 확대된 규모다. 특히 제조업에 AI를 접목해 생산성을 높이고 제조 비용을 절감하는 AI 팩토리 사업 등에 투자를 확대하고 있다. 이는 AI와 시뮬레이션을 결합한 스마트 제조 기반이 기업 차원의 기술 도입을 넘어 국가 산업정책의 핵심 과제로 다뤄지고 있음을 보여준다. 이러한 움직임은 AI와 디지털 트윈이 개별 기업의 기술 실험을 넘어 산업 현장의 구조적인 문제를 해결하는 기반으로 발전하고 있음을 보여준다. 숙련 인력의 경험과 노하우를 데이터와 디지털 모델로 전환하고, 중소·중견 제조기업도 고성능 인프라와 전문 역량을 공동으로 활용할 수 있게 되면 기술 도입의 문턱은 한층 낮아질 수 있다. 시뮬레이션은 제조기업이 외부 환경의 변화와 예상하지 못한 문제에 더욱 탄력적으로 대응하고, 유연한 운영 체계를 구축하는 데 중요한 역할을 해왔다. 이제 여기에 AI가 결합하면서 시뮬레이션은 더욱 접근하기 쉽고 지능적인 기술로 진화하고 있다. AI와 시뮬레이션의 결합은 공장과 장비를 설계하는 과정을 더 단순하고 직관적으로 만들 뿐 아니라, 장비의 신뢰성과 유지보수 효율을 높인다. 그 결과 제조업체는 다운타임과 자원 낭비를 줄이고 생산성과 전반적인 운영 성과를 향상시킬 수 있다. 디지털 트윈의 가치는 실제 세계를 가상으로 복제하는 데에만 있지 않다. AI를 통해 더 많은 사람이 시뮬레이션을 활용하고, 실제 운영 데이터를 바탕으로 디지털 트윈이 끊임없이 학습하고 발전할 때 그 잠재력이 온전히 실현된다. 궁극적으로 AI와 디지털 트윈의 결합은 제조기업이 더 빠르고 정확하게 판단하고, 변화에 유연하게 대응하며, 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있도록 하는 핵심 동력이 될 것이다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여 년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

포토리얼리즘과 합성 데이터로 피지컬 AI의 진화를 이끌다   시뮬레이션 산업은 인간을 훈련시키는 툴에서 기계를 훈련시키는 툴로 크게 전환되고 있다. 이를 위해서는 현실 세계에서 직접 작동하고 인식하며 상호작용하는 AI 시스템이 필요하다. 바로 피지컬 AI(physical AI)다. AI 모델을 센서, 카메라, 액추에 이터와 결합함으로써 로봇, 자율 주행 차량, 드론과 같은 시스템은 실시간으로 상황을 이해하고 판단하며 행동하고, 예측할 수 없는 환경에도 적응한다. 언리얼 엔진은 이제 시뮬레이터를 넘어 합성 데이터 팩토리이자 차세대 로보틱스 시스템을 구동하는 실시간 자율 플랫폼으로도 활용되며, 로보틱스 산업의 핵심 플랫폼으로 자리매김하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   기술 요구사항으로 평가되는 포토리얼리즘 현실 세계에서 작동하는 로봇을 훈련하려면 방대한 데이터가 필요하다. 이러한 데이터를 현실 세계에서 수집하는 일은 느리고 비용이 많이 들며 위험할 뿐만 아니라 근본적인 한계를 갖고 있다. 예를 들어, 수천 번의 차량 충돌이나 수술 합병증을 실제로 반복 재현하는 것은 불가능하다. 이러한 이유로 시뮬레이션은 현대 피지컬 AI 개발의 핵심 기반이 되고 있다. 이에 따라 로보틱스 팀에게 언리얼 엔진은 비용·성능·속도 모든 면에서 핵심 해답으로 자리잡고 있다. 로보틱스 시뮬 레이션에서 포토리얼리즘은 단순한 선택 사항이 아니라 기술적으 로 반드시 필요한 요건이기 때문이다. 언리얼 엔진의 그래픽 성능은 ‘시뮬레이션과 현실 간 격차(sim-to-real gap)’, 즉 시뮬레이션에서 모델이 인식하는 것과 실제 로봇 환경에서 마주하는 것 사이의 차이를 줄이는 데 적합하다. 핵심 원리는 합성 이미지가 실제 사진에 가까울수록, 모델이 시뮬레이션에서 현실로 일반화하는 데 필요한 추가 작업이 줄어든다는 점이다. 언리얼 엔진 5는 이 분야의 판도를 근본적으로 바꾸기 위한 세 가지 기술을 선보였다. 포토리얼리즘을 구현하는 데 그치지 않고, 이를 실시간으로 구현할 수 있게 한 것이다. 언리얼 엔진 5의 나나이트(실시간 초고해상도 지오메트리), 루멘(다이내믹 글로벌 일루 미네이션), 하드웨어 레이 트레이싱은 물리적으로 정확한 포토리얼 환경을 실시간으로 구현하는 핵심 기술이다. 제너럴 로보틱스(General Robotics)는 언리얼 엔진을 활용해 로봇 자율성 시스템을 테스트하고 시연하기 위한 사실적인 가상 환경을 구축하고, 이를 통해 로보틱스 플랫폼에 확장 가능한 시뮬레이션과 시각적 검증을 제공하고 있다. 언리얼 엔진은 에이전트 기반 로봇 평가 시스템을 위한 토대로도 활용된다. 에이전트가 다양한 환경과 조건에서 로봇 AI의 동작 평가를 자동으로 구성하고 실행하며, 배포 전에 예외 상황을 찾아내고 성능을 검증할 수 있도록 도와준다.     피직스 시뮬레이션 포토리얼리즘만으로는 시뮬레이션과 현실 간 격차를 해소할 수 없다. 물리 정확도, 센서 현실성, 제어 루프 모델링까지 모두 중요하기 때문이다. 많은 조작 및 이동 작업에서 시각적 차이보다는 접촉 역학이나 액추에이터 동작의 부정확성이 실패의 원인이 된다. 이러한 맥락에서 언리얼 엔진의 카오스 피직스 시스템은 배정밀도를 기반으로 확장 가능한 훈련, 인식 시뮬레이션, 그리고 포토리얼 환경에서의 실시간 상호작용을 지원하는 툴이다. 엔지니어는 알고릭스(Algoryx)에서 개발한 고정밀 실시간 피직스 시뮬레이션 시스템인 언리얼 엔진용 AGX Dynamics과 같은 외부 툴을 활용해 시스템의 물리적 특성을 정확하게 모델링할 수 있다. AGX는 유압 시스템, 구동계, 엔진, 변형 지형 등 전체 기계를 물리적으로 정확하게 시뮬레이션할 수 있도록 지원한다.     리얼리티스캔을 활용한 다양한 데이터 소스 병합 및 재구성 로보틱스 팀은 리얼리티스캔과 언리얼 엔진 간의 워크플로를 통해 실제 환경과 사물을 디지털 트윈으로 빠르게 변환하고, 이를 로보틱스 시뮬레이션에 활용할 수 있다. 리얼리티스캔은 기존 사진 측량 기술뿐 아니라 라이다(LiDAR)와 SLAM 포인트 클라우드까지 지원해 환경 생성의 병목을 줄이고, 실제 배포 환경과 밀접하게 일치하는 합성 훈련 및 회귀 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 한다. 또한 리눅스(Linux) 서버에서 실행 가능하며 리모트 커맨드 플러그인(Remote Command Plugin) 또는 CLI(명령줄 인터페이스) 스크립트로 제어할 수 있어, 여러 머신에서 스캔 데이터를 지속적으로 처리하고 결과를 언리얼 엔진으로 바로 전송하는 자동화된 사진측량 파이프라인 구축도 가능하다.   빠르고 비용 효율적인 훈련을 위한 합성 데이터 언리얼 엔진은 모든 픽셀을 수학적으로 생성하기 때문에 각 사물의 위치, 거리, 머티리얼, 움직임까지 씬에 대한 모든 정보를 이미 알고 있다. 따라서 이미지를 캡처한 후 사람이 직접 라벨링할 필요 없이, 엔진이 이미지를 렌더링하는 동시에 정확한 라벨을 자동으로 생성할 수 있다. 이를 통해 라벨 오류와 어노테이터 간 편차를 없애고 품질 관리 비용도 절감할 수 있다.     경제적 효과도 분명하다. 합성 데이터를 활용한 훈련 시뮬레이션은 대규모로 수행할수록 이미지당 비용을 낮출 수 있기 때문이다. 수만 장 수준에서 이미 합성 데이터가 수작업 라벨링보다 비용 효율적이며, 수백만 장을 필요로 하는 로보틱스 모델에서는 절감 효과가 더욱 크다. 이러한 변화는 시장에서도 분명하게 나타나고 있으며, 합성 데이터는 AI 훈련 파이프라인의 핵심 요소로 자리잡을 것으로 전망된다.     듀얼리티 AI(Duality AI)는 언리얼 엔진 기반의 팔콘(Falcon) 디지털 트윈 플랫폼을 통해 고품질 합성 데이터와 센서 시뮬레이션을 제공하고 있다. 이를 통해 드론 비행, 자율 주행, 위성 도킹 등 다양한 분야에서 AI 모델 학습과 검증 효율을 높이고, 시뮬레이션과 현실 간 격차를 줄이고 있다.   도메인 랜덤화 : 예측할 수 없는 상황에 대비하기 도메인 랜덤화는 시뮬레이션 환경의 다양한 요소를 의도적으로 변화시켜, 시뮬레이션에서 학습된 모델이 실제 환경에서도 더 잘 동작하도록 하는 기법이다. 모델이 시뮬레이션에서 충분한 변화를 경험하면 특정한 합성 환경에 과적합되지 않으며, 복잡한 실제 환경에서도 더 안정적으로 동작한다. 포테라(Forterra)는 고품질 환경 모델링을 기반으로 자율 주행 시스템 오토드라이브(AutoDrive)를 테스트하고 있다. 오토드라이브는 온로드와 오프로드를 아우르는 복잡한 환경에서 다양한 지형, 변화하는 노면, 예측하기 어려운 장애물에 대응해야 한다. 포테라는 언리얼 엔진을 활용해 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션과 정밀한 디지털 환경, 다양한 날씨·지형·장애물 조건에서 전체 임무 시나리오를 검증하고 있다.     언리얼 엔진은 프로그래밍 가능한 머티리얼 시스템과 다이내믹 라이팅 기능을 갖추고 있어 도메인 랜덤화에 특히 적합하다. 또한 로보틱스 팀은 언리얼 엔진의 프로시저럴 콘텐츠 제너레이션(Procedural Content Generation : PCG) 프레임워크를 활용해 훈련 에피소드마다 실내 환경을 다양하게 구성할 수 있다. 창고나 사무실 신(scene)에서는 레이아웃(선반이나 테이블 배치 등), 박스나 도구와 같은 잡동사니, 머티리얼, 라이팅, 오클루전 등 시각적 요소를 원하는 대로 변화시킬 수 있다. 시뮬레이션 환경을 구축하거나 사물을 배치해야 하는 경우, 팹(Fab) 마켓플레이스를 활용할 수 있다. 팹은 합리적인 가격에 쉽게 통합할 수 있는 고퀄리티 3D 콘텐츠를 제공하며, 사진측량 기술을 기반으로 제작된 퀵셀 메가스캔(Quixel Megascans)과 같은 고품질 애셋도 포함되어 있다.   센서 시뮬레이션 : 환경을 종합적으로 이해하기 현대 로보틱스는 단일 입력에 의존하는 대신 여러 종류의 센서를 동시에 활용해 환경을 이해하는 멀티 모달 인식에 기반한다. 언리얼 엔진의 렌더링 파이프라인은 실제 로봇에서 사용하는 다양한 센서를 시뮬레이션하는 데 적합하다. 카메라, 라이다, 레이더, 열화 상, IMU/GPS, 수중 음파 탐지기까지 실제 로봇에 사용되는 주요 센서를 지원한다. 또한 노이즈, 왜곡, 지연시간, 동기화와 같은 주요 센서 특성을 모델링해 실제 하드웨어와 비슷한 환경을 구현할 수 있다. 듀얼리티 AI의 팔콘 디지털 트윈 플랫폼은 센서 시뮬레이션 활용 사례 중 하나다. 다양하게 설정할 수 있는 시뮬레이션용 센서 라이브러리를 통해 카메라, 라이다, 레이더 및 SAR, GPS, IMU 등 여러 센서를 지원하며, 언리얼 엔진이 데이터를 처리해 고정밀 환경 시뮬레이션을 생성한다. 듀얼리티 AI의 아푸르바 샤 CEO는 “언리얼 엔진이 로보틱스와 피지컬 AI 엔지니어에게 제공할 수 있는 가치가 매우 크다는 점을 잘 알고 있었기 때문에, 이를 중심으로 팔콘을 구축했다”고 말했다.     디스페이스(dSPACE)의 오렐리온(AURELION)은 언리얼 엔진이 기존 자율 주행 차량 및 로보틱스 워크플로에 어떻게 통합되는지를 잘 보여준다. 예를 들어 한국산업기술시험원은 오렐리온을 활용해 복도, 엘리베이터, 병실 등을 포함한 가상 병원 환경에서 자율 서비스 로봇을 테스트하고 있다. 개발자는 실제 환경에 배포하 기 전에 가상 센서를 통해 주행 경로 계획, 장애물 회피, 시스템 반응을 평가할 수 있다. 디스페이스의 카이우스 자이거 센서 시뮬레이션 프로덕트 매니저는 “언리얼 엔진은 물리 기반 센서 시뮬레이션 솔루션인 오렐리온의 기술적 기반”이라고 말했다.     언리얼 엔진은 정확한 렌즈 및 이미지 센서 모델링을 포함해 센서 특성을 반영한 카메라 시뮬레이션을 지원한다. 자이거는 “소스 코드에 접근할 수 있어서 레이더, 라이다, 초음파 센서를 위한 정확한 원시 센서 데이터를 생성할 수 있도록 리얼타임 레이 트레이싱을 구현해 플랫폼을 더욱 확장할 수 있었다”고 말했다. 언리얼 엔진은 3D 모델과 머티리얼을 효율적으로 통합해 도심 배송 드론부터 병원 서비스 로봇에 이르기까지 다양한 활용 사례를 지원한다. 또한 매트랩(MATLAB)·시뮬링크(Simulink)와의 연 동을 통해 인식, 제어, 물리 기반 모델링을 통합한 자율 시스템 개발 워크플로도 지원한다.   ROS 통합 : 게임 엔진과 로봇 연결하기 로보틱스 팀이 게임 엔진 도입을 검토할 때 흔히 우려하는 부분은 로보틱스 미들웨어와의 호환성이다. 현재 언리얼 엔진은 ROSIntegration, rclUE, UE ROS2 센서 플러그인, CARLA 등 검증된 연동 툴을 통해 ROS 및 ROS2와 원활하게 연동될 수 있다. 일부 로보틱스 조직은 생산 시스템의 요구사항을 충족하기 위해 자체 미들웨어를 구축하기도 한다. 템포 시뮬레이션(Tempo Simulation)은 이를 고려해 개발되었다. 이 오픈소스 플랫폼은 유연한 gRPC/프로토버프(Protobuf) 인터페이스를 제공해, 로보틱스 팀이 언리얼 엔진을 자체 자율 주행 시스템과 미들웨어에 직접 연결할 수 있도록 지원한다. 또한 템포는 TempoROS 연동과 함께, 언리얼 엔진 내에서 사실적인 시뮬레이션 환경, 센서 모델, 복잡한 에이전트 행동을 구축할 수 있는 툴을 제공한다.     템포 시뮬레이션의 피터 멜릭 CEO는 “템포에서는 시뮬레이션을 통한 반복 개선 구조가 얼마나 강력한지 직접 확인해 왔다. 팀이 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하고, 동작을 테스트하며, 빠르게 반복 작업할 수 있을 때 개발 주기는 크게 단축될 수 있다. 우리의 목표는 모든 로보틱스 팀이 고퀄리티의 현실감 있는 언리얼 엔진 시뮬레이션을 활용할 수 있도록 하는 것”이라고 말했다. 이는 언리얼 엔진이 로봇의 자율 동작을 가능하게 하는 소프트웨어 시스템을 위한 리얼타임 시뮬레이터로서 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주는 사례이다.   시뮬레이션 전 과정 지원 언리얼 엔진은 로보틱스 분야에서 인식과 합성 데이터에 강점을 가지고 있지만, 시뮬레이션 전 과정 역시 지원한다. 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상이나 패널티를 통해 학습하는 강화학습(reinforcement learning : RL)에서 시뮬레이션 환경의 사실성과 반응성은 학습된 행동이 실제 환경에서 얼마나 효과적으로 이어지는지를 결정한다. 언리얼 엔진은 강화학습 파이프라인과 결합되어 드론 내비게이션, 로봇 제어 등 다양한 자율 시스템 개발에 활용되고 있다. 또한 클라우드 기반 합성 데이터 생성과 대규모 자율성 테스트 환경 구축도 지원한다.   주요 로보틱스 시뮬레이션 플랫폼을 구동하는 핵심 기술 언리얼 엔진은 단순한 렌더링 툴이 아닌 여러 주요 로보틱스 시뮬레이션 플랫폼의 기반을 이루는 핵심 기술이다. 가장 널리 사용되는 오픈소스 자율 주행 시뮬레이터 CARLA는 현재 언리얼 엔진 5.5에서 구동되며 라이다, 레이더, GPS, ROS2 네이티브 연동을 지원한다. 언리얼 엔진 5 기반의 홀로오션은 옥트리 기반 수중 음파 탐지기 센서 모델을 포함한 다중 에이전트 수중 시뮬레이션을 제공하며, 루멘과 나나이트로 사실적인 수중 환경을 구현한다. 듀얼리티 AI 팔콘(Falcon) 플랫폼은 고품질 합성 데이 터와 디지털 트윈 기술을 바탕으로 NASA-JPL, 허니웰, 다르파, P&G 등에서 도입하고 있다. 테로랩스(PteroLabs)의 테로심(PteroSim)은 100대 이상의 드론을 동시에 시뮬레이션할 수 있는 UAV 비행 시뮬레이터로, PX4·ArduPilot 오토파일럿 펌웨어를 시뮬레이션 안에서 실제처럼 실행할 수 있다.     인더스트리 4.0 로보틱스, 자동화, 디지털 기술이 융합된 인더스트리 4.0(Industry 4.0)에서는 생산 변경을 가상 환경에서 검증하기 위해 리얼타임 시뮬레이션과 디지털 트윈이 활용된다. 이를 통해 실제 적용 전에 자동화 의사결정을 검증함으로써 위험과 비용을 줄일 수 있다. SAS는 인더스트리 4.0 분야의 선도 기업으로, 언리얼 엔진의 고품질 시각화와 SAS AI/분석 플랫폼 바이야(Viya)를 결합해 공장 자동화를 위한 지능형 디지털 트윈을 구축하고 있다. 조지아 퍼시픽(Georgia-Pacific)과의 파일럿 프로젝트에서는 언리얼 엔진 기반의 SAS 디지털 트윈을 활용해 실제 공장에서 AGV 이동, 품질 관리, 유지보수 계획을 시각화하고 최적화하고 있다. 현대 시설은 사람과 로봇이 함께 작업해야 하는 더욱 복잡한 환경으로 변화하고 있으며 이에 따라 안전성과 효율성의 중요성도 커지고 있다.   로보틱스 플랫폼으로의 진화 언리얼 엔진이 처음부터 로보틱스 플랫폼으로 설계된 것은 아니다. 그러나 합성 데이터의 확산, 시뮬레이션에서 현실로의 전이 기술의 발전, 포토리얼 센서 시뮬레이션에 대한 수요 증가로 인해 언리얼 엔진은 로보틱스 플랫폼으로 자리 잡게 되었다. 공장 현장에서 사물을 감지하거나, 도심 교차로를 주행하거나, 수술 중 해부학적 구조를 식별하는 등 실제 환경을 정확하게 인식해야 하는 로보틱스 모델을 개발하는 팀에게 언리얼 엔진은 시뮬레이션 학습부터 실제 적용까지 아우르는 강력한 플랫폼으로 자리 잡고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

이미지 출처: Gemini  SAS(쌔스)가 2026년이 AI에 대한 대대적인 '현실 점검'의 해가 될 것이라고 전망했다. SAS는 2025년 한 해 동안 AI 분야의 놀라운 발전과 성공에도 불구하고, 잠재적인 AI 거품, 에너지 위기, 그리고 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 기대 이하 성과에 대한 우려가 커지고 있다고 밝혔다. SAS 전문가들은 2026년이 AI로부터 실질적인 ROI(투자수익률)를 실현하고 윤리적, 경제적 난제를 정면으로 마주해야 하는 '중요한 심판대'가 될 것이라고 내다봤다. 이러한 미래에 대한 우려와 동시에 낙관적인 기대감도 존재한다. SAS 리더들은 전진을 위한 핵심 요소로 '책임성'을 강조했다. 즉, AI 공급자와 이를 사용하는 조직 모두가 책임감을 가지고 AI를 적용해야 한다는 것이다. 데이터 관리의 기본을 충실히 하고 신뢰할 수 있는 AI를 수용하는 것이야말로 기술이 성숙기에 접어들고, 조직을 강화하며 혁신을 가속화할 유일한 길이라고 SAS는 전했다.   2026년 AI 시장 주요 전망 SAS의 데이터 및 AI 리더들이 제시하는 2026년 주요 전망은 다음과 같다. 1. AI 시장의 심판: 책임 있는 혁신에 대한 요구 증대 2026년은 AI 시장의 심판이 시작되는 해가 될 것으로 보인다. AI에 대한 과도한 기대가 거버넌스와 충돌하며, 책임 있는 혁신만이 살아남는 시점이 도래할 것이다. 일관된 ROI와 투명한 감독에 대한 요구는 더욱 증가할 것이며, 검증되지 않은 허황된 프로젝트들은 자연스럽게 폐기될 것이다. 기업들은 기본이 되는 데이터 오케스트레이션, 견고한 모델링, 설명 가능한 거버넌스에 투자를 재집중하게 될 것이다. 과대평가된 기술은 사라지고, 측정 가능한 효과와 운영의 엄격함을 갖춘 책임 있는 AI가 그 자리를 차지하게 될 것이라는 전망이다. 이 과정이 얼마나 강도 높게 진행될 것인지, 그리고 AI의 진정한 르네상스가 언제 시작될지에 대한 의문은 계속될 것으로 예상된다. 2. AI 지출의 대격변: 실질적인 ROI 요구 ChatGPT 래퍼와 같은 기술에 수십억 달러가 투입된 후, 이제 CFO들은 실질적인 ROI를 요구하고 있다. 그러나 대부분의 생성형 AI 프로젝트에서 ROI 달성은 어려울 것으로 예상된다. 'AI 혁신'이라는 명목으로 예산 집행이 정당화되던 시기는 지났다. 이제 쿼리당 비용, 정확도, 측정 가능한 비즈니스 성과에 대한 확인과 분석이 필수가 될 것이다. 6개월에서 12개월 내에 구체적인 비용 절감, 매출 성장 또는 생산성 향상을 입증하지 못하는 기업은 AI 이니셔티브가 중단되거나 공급업체를 교체하게 될 것이다. 3. 에이전틱 AI, 손익에 대한 책임 갖게 될 것 포춘 500대 기업들은 2026년 말까지 고객 상호작용의 4분의 1 이상을 에이전틱 시스템이 자율적으로 처리할 것으로 전망했다. 이 에이전트들은 단순 상담을 넘어 측정 가능한 매출 효과를 발생시킬 것이다. 그 결과 '최고 에이전트 책임자(Chief Agent Officer)'와 같은 새로운 역할이 생겨날 것으로 예상된다. 그러나 자율 시스템이 매출을 주도하게 되면 대규모 '에이전트 장애' 발생 시 막대한 여파를 초래할 수 있으며, 이로 인한 다운타임은 기업 매출에 직접적인 타격을 주게 될 것이다. 4. 새로운 동료, 에이전틱 AI의 등장 2026년, 기업은 AI 에이전트가 더 이상 도구가 아닌 팀원이 되는 새로운 생태계로 진입하게 될 것이다. 사람과 AI가 혼합된 팀으로 운영되며, 에이전트는 신뢰할 수 있는 협력자로서 업무를 수행하고, 업무 맥락을 공유하며 사람들과 함께 지속적으로 학습하게 될 것이다. 5. AI 대체론보다 AI 역량 강화론의 부상 AI를 사용해 일자리를 없앨 것인가, 아니면 AI로 사람들에게 힘을 실어 경쟁 우위를 창출할 것인가? 2026년 리더들은 이 두 가지 선택지 사이에서 고민하게 될 것이다. 점점 더 명확해지는 사실은 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람의 역량을 강화한다는 것이다. 기업은 지속적인 변화를 통해 인력에 투자할 수 있는 대담하고 주도적인 리더를 필요로 하게 될 것이다. 6. 합성 데이터, AI 패권의 새로운 전장으로 부상 합성 데이터는 단순한 임시방편이 아니라, 데이터 부족, 프라이버시 제한, 컴플라이언스 병목에 맞서는 전략적 무기다. 2026년에는 데이터 군비 경쟁이 벌어질 것이며, 기업들은 멀티모달 현실 데이터뿐만 아니라 얼마나 확신 있게 데이터를 생성할 수 있는지를 놓고 경쟁하게 될 것이다. 실제와 같은 정교함을 갖추고, 실험적 기능에서 벗어나 비즈니스 우위를 창출하는 대규모 전환에 성공하는 기업이 승자가 될 것이다. 7. CIO, '최고 통합 책임자(Chief Integration Officer)' 시대로의 전환 2026년 CIO들이 에이전틱 AI의 미래를 준비하는 주역이 되면서, 기존의 기술 제공자에서 에이전틱 AI를 위한 '통합자'로 역할이 달라질 것이다. 이는 '최고 통합 책임자'로의 전환을 의미한다. 에이전트가 주도하는 세상에서 IT 아키텍처의 미래를 설계하기 위해, AI 거버넌스, 통합, 그리고 부서 간 리더십이 CIO들의 일상 업무가 될 것이다. 8. 양자 컴퓨팅에 대한 기대감 증폭 2026년 양자 시장은 관련 기술이 2030년까지 초기 단계의 가치를 실현할 것이라는 기대감과 함께 더욱 뜨거워질 것이다. 투자자들은 하드웨어와 포스트-양자 암호화에서 벗어나 소프트웨어와 애플리케이션에 더 큰 비중을 두게 될 것으로 예상된다. 한편, 실제 양자 가치를 구현하는 소프트웨어 및 애플리케이션 계층을 포함해 전체 스택을 포괄하는 '양자 아키텍처(Quantum Architecture)'라는 용어에 주목할 필요가 있다. 이러한 미래에 대응하기 위해 전문 인력 채용이 급증할 것으로 예상된다. 국내 시장 전망 및 SAS의 역할 SAS코리아((한국쌔스소프트웨어) 이중혁 대표이사는 "전 세계적으로 AI 투자에 대한 ROI와 신뢰성 확보 요구가 높아지는 가운데, 국내 기업들도 AI 도입에 대해 단기적, 실험적 접근에서 중장기적, 전략적 관점으로 전환하고 있다"라고 말했다. 또한 "단순 업무에 적용되던 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI의 비즈니스 수익 개선 효과에 의문을 제기하는 조직이 늘어나면서, 대안으로 에이전틱 AI를 고려하는 움직임이 확산되고 있다"고 설명했다. 그는 2026년 국내 시장 전망에 대해 "금융권에서는 리스크 관리, 내부통제, ALM(자산, 부채 종합관리) 등 전문 영역에서 AI 적용을 확대해 실질적 ROI를 확보하려는 시도가 더욱 활발해질 것이며, 공공 분야는 디지털플랫폼정부 2.0을 중심으로 AI, 클라우드, 보안 투자가 강화되는 동시에, 에이전틱 AI 기반 업무 효율화와 합성 데이터의 활용이 AI 투자의 핵심이 될 것"이라고 전망했다. 이중혁 대표이사는 내년도 사업에 대해 "글로벌 성공 사례를 기반으로 국내 고객들이 AI 거버넌스를 확보하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 금융, 공공 부문 솔루션과 전문 서비스를 통해 적극 지원하겠다"고 강조했다.  

씨게이트 테크놀로지가 슈퍼컴퓨팅 2025(SC25) 콘퍼런스를 앞두고 새로운 씨게이트 엑소스(Exos) 4U100 및 4U74 JBOD 시스템을 공개하며 엔터프라이즈 스토리지의 새로운 표준을 제시했다. 데이터센터 및 에지 단의 고용량 데이터 환경을 위해 설계된 이 플랫폼은 높은 수준의 고밀도 단일 인클로저로, 최대 3.2 페타바이트(3.2PB)의 스토리지 용량을 제공한다. 생성형 AI, 분산형 스토리지 아키텍처, 변화하는 데이터 주권 환경 등으로 인해 데이터의 양이 급증하는 가운데, 씨게이트 엑소스 4U100 및 4U74 시스템은 진보한 SAS-4 JBOD 스토리지 설루션을 제공한다. 이를 통해 운영 흐름을 간소화하고 에너지 효율을 높이며 확장 가능한 스토리지 기능을 지원한다. 이 시스템은 씨게이트의 모자이크(Mozaic) 기술을 기반으로 한다.     씨게이트 엑소스 4U100은 최신 씨게이트 모자이크 열보조자기기록(HAMR) 기술을 활용해 업계 최고 수준의 밀도, 에너지 효율, 뛰어난 데이터 처리 속도를 제공한다. 이 제품은 페타바이트급 AI 및 머신러닝 워크플로를 위해 설계되었으며, 빈번한 모델 체크포인트 관리, 장기 데이터 보존, 지속적인 데이터 수집을 지원한다. 또한, 조직이 스토리지 확장 및 실시간 에지 분석을 보다 원활하게 수행할 수 있도록 돕는다. 이 제품은 단일 인클로저에 3.2 페타바이트, 현재 및 차세대 드라이브를 지원하도록 엔드 투 엔드로 설계됐다. SAS 또는 SATA를 지원하는 유연한 구성과 간소화된 설치를 지원하며, 이전 세대 대비 냉각 효율은 70% 높이고 전력 사용은 30% 줄여 운영 효율을 높였다. 다양한 랙 깊이에 최적화되고 도구 없이 접근 가능해 간편한 설치가 가능하며, 데이터 센터 및 에지 사이트에서 빠르게 설치할 수 있다. 이 외에도 엔터프라이즈급 보안을 지원한다. 보안 부팅, 씨게이트 시큐어(Secure) 인증서, 레드피시(Redfish) 관리 기능을 지원하는 등 데이터 주권 준수 기준에 부합하도록 개발됐다. 생성형 AI는 기업의 데이터 생성 및 관리 방식을 혁신시키고 있다. 씨게이트의 후원을 받아 진행된 IDC의 최신 연구에 따르면, 78%의 조직이 새로운 유형의 콘텐츠를 생성하고 있으며, AI 도입이 가속화되면서 스토리지 수요 또한 급증하고 있다. 애덤 라이트(Adam Wright) IDC 리서치 매니저는 “이제 중요한 것은 얼마나 더 많은 데이터가 생성될지의 문제가 아니라, 기업이 그 많은 데이터를 어떻게 활용해 실제 가치를 창출하느냐”라고 말했다. 기업들이 당면한 과제는 단순한 데이터의 양적인 측면을 넘어선다. 변화하는 데이터 주권 관련 법률로 인해 조직은 데이터를 지역 내에서 저장하고 관리해야 하는 상황에 직면하고 있다. 온프레미스 AI 워크플로 역시 증가하면서, 분석 환경은 기존의 중앙 집중형 클라우드에서 벗어나 하이브리드, 분산형, 혹은 분리형 운영으로 전환되고 있다. 이는 높은 성능, 강력한 보안, 미래를 대비한 확장성, 그리고 에너지 효율성을 갖춘 스토리지를 필요로 하며, 에지 단에서의 혁신을 이룰 수 있는 기반을 조성한다. 씨게이트의 멜리사 밴다(Melyssa Banda) 에지 스토리지 및 서비스 부문 수석 부사장은 “씨게이트 엑소스 4U100 및 JBOD는 에지 스토리지 혁신의 새로운 장을 여는 제품으로, 에지에서의 데이터 생성, 저장, 복제 및 분석 수요에 대응하도록 설계되었다. 이는 단순한 제품을 넘어, 데이터가 미래의 비즈니스 성과에 어떠한 가치를 제공할 수 있는지 고민하는 리더들을 위해 더 많은 데이터를 더욱 오래 보존할 수 있도록 하고자 하는 씨게이트의 약속을 담고 있다”고 밝혔다. 씨게이트 엑소스 4U100 및 4U74 JBOD 제품은 전 세계 씨게이트 공식 유통사를 통해 다음 분기부터 판매될 예정이다.

알테어가 자사의 데이터 분석 및 AI 플랫폼 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)의 대규모 업데이트를 발표했다.   이번 업데이트는 에이전틱 AI, 데이터 관리 및 보안 체계 강화, 실시간 분석 자동화, 셀프서비스형 데이터 준비 기능을 향상해, 기업이 데이터 중심의 연결된 인텔리전스 환경을 구현할 수 있도록 지원한다.   새 버전은 사람의 통찰력, 자동화된 데이터 처리, 에이전틱 AI를 하나로 통합해 조직이 데이터를 실질적인 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있도록 설계됐다. 알테어는 이를 통해 기업이 부서 간 데이터가 유기적으로 연결된 지능형 분석 생태계를 구축하도록 지원한다는 방침이다.     업데이트의 핵심은 AI를 통한 데이터 자동화와 분석 효율성 향상이다. 알테어 AI 클라우드(Altair AI Cloud)는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 안전하게 운영할 수 있는 기반을 제공한다. 사용자는 대규모 언어 모델과 머신러닝 기술을 결합해 반복적인 분석 과정을 자동화하고, 여러 AI 에이전트가 협력해 데이터를 해석·검색·처리하도록 설정할 수 있다. 이를 통해 복잡한 분석 업무를 보다 직관적이고 효율적으로 수행할 수 있다.   데이터 거버넌스와 의미 분석 기능도 한층 고도화됐다. 알테어 그래프 스튜디오(Altair Graph Studio)는 AI가 데이터의 관계와 의미를 스스로 파악해 필요한 정보를 찾아내고 분석할 수 있도록 돕는다. 내장된 AI 도우미 기능은 데이터 구조 설계와 관리 과정을 단순화하며, 기업이 데이터를 안전하게 다루고 관련 규정을 준수할 수 있도록 지원한다.   데이터 전처리 및 시각화 기능도 강화됐다. 데이터 전처리 설루션 알테어 모나크(Altair Monarch)는 SQL Server, Oracle, MySQL 등 다양한 데이터베이스와의 연결성을 강화했으며, 데이터의 흐름과 변경 이력를 한눈에 파악하도록 지원한다. 시각화 설루션 알테어 판옵티콘(Altair Panopticon)은 네트워크 그래프 시각화 엔진과 자동 데이터 갱신 및 대시보드 안내 기능을 추가했다. 이를 통해 금융, 제조 등 실시간 데이터가 중요한 산업에서 신속하고 정확한 의사결정을 지원한다.   이 밖에도 알테어 SLC(Altair SLC)는 데이터브릭스 연결 기능과 클라우드 데이터 처리 지원을 강화해 기업이 보유한 기존 SAS 자산을 오픈 환경으로 손쉽게 이전할 수 있도록 했다. 이를 통해 다양한 분석 언어와 환경을 하나의 플랫폼에서 통합적으로 활용할 수 있으며, 기업의 데이터 분석 유연성과 효율성을 높였다.   샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 알테어 최고기술책임자(CTO) 겸 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 시뮬레이션 총괄은 “이번 업데이트는 알테어가 AI, 데이터 관리, 실시간 분석을 완전히 통합함으로써 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있음을 보여주는 사례”라면서, “지멘스의 일원으로서 이러한 기술 발전을 더욱 가속화해 고객의 경쟁력 강화를 지원할 것”이라고 밝혔다.

제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조산업의 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략   경제 불확실성이 커지는 가운데, 국내 제조업계는 디지털 전환과 AI 도입을 통해 위기를 극복해야 할 필요성에 직면했다. 디지털 트윈과 디지털 스레드 같은 신기술은 제품 개발부터 생산까지 전 과정의 효율을 높이고 비용을 절감하여 경쟁력을 강화하는 핵심 역량으로 주목을 받고 있다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. 30여년 이상 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다.SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   한국은 세계 12위 규모의 경제 대국으로 자동차, 전자, 철강, 미용, 퍼스널 케어 제품 등 주요 산업을 중심으로 대외무역부(Foreign Trade Department : FTD)에서 가장 빠르게 성장하고 있는 국가 중 하나다. 또한 한국은 미국의 여섯 번째로 큰 무역 파트너로, 수출 품목의 대다수가 가공된 공산품이다. 그러나 최근 미국의 자동차와 철강에 대한 25% 관세 부과로 인해 한국의 수출이 5.2% 감소했다.¹) 대한상공회의소의 최근 조사에 따르면, 국내 제조업체 2107개 중 60.3%가 미국발 관세 정책으로 영향을 받고 있다고 응답했다. 뿐만 아니라 반도체, 의료 장비, 전기 장비, 기계, 통신, 전자 산업을 영위하는 기업의 65% 이상도 영향을 받을 것으로 예상하고 있다.²) 이러한 경제적 불확실성 속에서 한국의 제조업체들은 어떻게 관세의 영향을 최소화할 수 있을까? AI(인공지능), 디지털 트윈 등 신기술을 도입하는 디지털 전환이 그 해답이 될 수 있다. 제조업체들은 품질 보증, 비용 절감, 낭비 최소화와 같은 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 현대적인 접근 방식으로 디지털화를 지목하고 있다. 스마트 공장 구축을 위해 시뮬레이션 소프트웨어를 적용하는 것이 가장 대표적이며, 많은 제조업체가 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스와 같은 기술을 쉽게 수용하고 있다. 나아가, 제조업체들은 포괄적인 디지털 트윈을 활용해 업계의 도전 과제를 관리하면서 경쟁력을 유지해야 할 것이다.   그림 1. 소프트웨어와 자동화를 포함한 제품, 생산의 원활한 통합을 통해 제조업체는 포괄적인 디지털 트윈으로 제품을 설계, 시뮬레이션, 테스트, 검증할 수 있다. 동시에 설계 주기를 단축하며 제품과 프로세스 품질을 최적화할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)   포괄적인 디지털 트윈의 가치 디지털 트윈은 제품 최적화와 생산 시스템 증강을 모두 향상시킬 수 있는 혁신 기술이다. 확장 가능한 포괄적인 디지털 트윈을 통해 제품과 생산 수명 주기를 원활하게 통합할 수 있으며, 여기에는 소프트웨어와 자동화가 포함된다. 물리 기반 디지털 트윈이 ‘포괄적’이려면 기계, 전자, 전기 시스템, 소프트웨어 등 모든 제품 도메인을 통합하고 제조와 연결해 오늘날 스마트 제품과 프로세스를 완벽하게 파악할 수 있어야 한다. 포괄적인 디지털 트윈은 일관된 디지털 모델 세트로 구성되며, 이 디지털 모델 세트는 전체 제품, 생산 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 측면을 나타낸다. 디지털 트윈은 실물 제품과 함께 업데이트된다. 덕분에 제조업체는 생산 라인과 공급망 등의 활성 요소에 대응할 수 있다. 제조업체는 디지털 트윈을 통해 제품, 생산, 프로세스를 설계, 시뮬레이션, 테스트, 개선, 검증할 수 있다. 따라서 물리적 프로토타입에 소요되는 시간과 비용을 절감해 귀중한 자원을 절약할 수 있다. 실시간 시뮬레이션은 개선이 가능한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 테스트하며, 전체 시스템을 모니터링하는 데 도움을 준다. 포괄적인 디지털 트윈은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 보장하고 이를 생성, 유지하는 데 드는 노력을 최소화한다. 제조업체는 디지털 트윈을 도입해 신제품, 제조 시스템, 서비스 제공 또는 프로세스의 개발 수명 주기 초기에서부터 주요 활동을 전환할 수 있다. 이를 ‘시프트 레프트(shift-left)’ 방법론이라고 한다. 엔지니어링, 설계, 원가 계산, 기타 분석 활동에 시프트 레프트를 도입하면 수명 주기 초기에 귀중한 정보와 인사이트가 생성된다. 제조업체는 이를 이용해 즉시 품질을 개선할 수 있다. 즉, 포괄적인 디지털 트윈은 운영 비용을 절감하고, 예지보전을 촉진해 생산 중단 시간을 최소화하며, 처리량을 최적화한다. 동시에 제품과 성능의 전반적인 품질과 문제 해결을 개선할 수 있다. 이러한 시간, 비용 절감으로 제조업체는 시장 출시에 필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 포괄적인 디지털 트윈을 사용해 가상으로 새로운 제품 설계 구성을 탐색할 수 있어 경쟁 우위 달성이 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.