제조 AI와 소프트웨어 파워에 관심높아… AI 투자로 초격차 이끌 것   지난해 국내 제조 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심(SDx)으로의 급격한 체질 개선과 AI 도입이라는 거대한 파도와 마주했다. 지난해 4월 PTC코리아에 합류한 김도균 대표에게 PTC가 그리는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’의 비전과 2026년 사업 전략에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     클라우드 및 보안 전문가로서 제조 IT 기업인 PTC에 합류하게 된 배경과 지난해의 소회가 궁금하다. 지난해 4월 PTC코리아 대표로 부임했으니 곧 1년이 되어간다. PTC코리아 합류 이전에는 클라우드플레어, 아카마이 등에서 클라우드와 보안, AI 인프라 사업을 주로 이끌었다. 당시 에지 서버나 AI 추론 영역을 다루며 AI 시대에는 결국 제조 현장이 가장 크게 변할 것이라는 확신을 갖게 되었다. PTC는 제조 엔지니어링 분야의 전통 강자이면서도, 최근 제조 AI와 소프트웨어 역량 강화에 적극적인 기업이다. 지난해는 PTC코리아 조직을 재정비하고, 하드웨어 제조 중심이었던 국내 고객들에게 소프트웨어와 하드웨어의 융합 필요성을 설파하며 새로운 성장의 발판을 마련한 해였다.   지난해 PTC 비즈니스에서 가장 두드러진 변화나 성과는? 가장 큰 변화는 ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 설루션인 코드비머(Codebeamer)의 약진이다. 과거 제조 시장이 하드웨어 설계에 집중했다면, 지난해에는 자동차 산업을 필두로 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드가 확산되면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 빠르게 확대됐다. 소프트웨어 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 대기업을 중심으로 복잡한 요구사항을 중복 없이 관리하고 개발 비용을 절감하기 위해 코드비머를 도입하는 사례가 크게 늘었다. 이를 통해 PTC는 제조 소프트웨어 영역에서의 혁신 파트너로 존재감을 확대했다.   PTC의 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM, 기타 관련 비즈니스는 어떤지? 매출 비중으로 보면 여전히 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)이 가장 큰 축을 담당하며 견고하게 성장하고 있다. 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어, 전사적 데이터 관리의 핵심으로 진화했다. 반면 IoT(사물인터넷) 사업은 전략적인 변화가 있었다. 최근 자산운용사 TPG에 IoT 사업 부문을 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있다. 이는 PTC가 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 설루션에 투자를 집중하고, IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하기 위함이다. ‘선택과 집중’ 전략을 통해 핵심 설루션을 강화해 나간다는 계획이다.   클라우드 네이티브 CAD인 온쉐이프와 기존 주력 제품인 크레오의 포지셔닝은 어떻게 가져갈 계획인지? 두 제품의 역할은 명확히 구분된다. 크레오(Creo)는 자동차 엔진이나 복잡한 설비처럼 고도의 정밀함과 대용량 데이터 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다. 물론 크레오도 ‘크레오 플러스(Creo+)’라는 클라우드 버전을 통해 협업 기능을 강화하고 있다. 반면, 온쉐이프(Onshape)는 SaaS PLM이라고 할 수 있는 아레나(Arena)와 함께 100% 클라우드 네이티브(SaaS) 제품이다. 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 구동되기 때문에, 스타트업이나 로봇 개발처럼 빠른 속도와 협업이 중요한 제품 개발 분야에서 각광받고 있다. 실제로 지난 CES 2026에서 로봇을 출품한 기업들이 온쉐이프로 설계를 했다고 해서 놀라기도 했다. 제조 현장에서 클라우드 SaaS 환경에 대한 거부감이 생각보다 많이 사라졌음을 체감하고 있다.   엔지니어링 분야에서도 AI 도입이 화두다. PTC의 AI 전략은 타사와 무엇이 다른가? 많은 기업이 AI를 표방하지만 단순히 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 경우가 많다. PTC가 추구하는 AI는 ‘실질적인 엔지니어링 AI’다. 예를 들어, PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복 부품을 찾아내고, 대체 가능한 표준 부품을 제안해 원가를 절감해준다. 또한, AI 에이전트(agent) 기술을 통해 서로 다른 시스템 간에 데이터를 주고받으며 자율적으로 업무를 수행하는 단계까지 로드맵을 가지고 있다. 설계자가 자연어로 명령하면 최적의 형상을 모델링해주는 생성형 설계(generative design)나, ALM에서 요구사항의 오류를 AI가 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 쓰이고 있다.   최근 새롭게 인수한 회사 및 이 인수가 PTC 비즈니스에 가져오는 변화를 소개한다면? 가장 핵심적인 인수는 제품 및 소프트웨어 변형(variant) 관리 설루션 기업인 퓨어시스템즈(Pure-systems)다. 이 회사의 주력 설루션인 퓨어 베리언츠(Pure Variants)는 복잡한 제조 환경에서 필수적인 PLE(Product Line Engineering : 제품 라인 엔지니어링) 기능을 제공한다. 쉽게 설명하자면, 자동차나 가전제품을 만들 때 수만 가지의 파생 모델이 존재한다. 과거에는 모델마다 설계를 따로 관리했다면, 이제는 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 각기 다른 고객의 요구사항이나 옵션에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리해야 한다. 퓨어시스템즈 인수를 통해 PTC는 급성장하는 ALM 설루션 코드비머에 강력한 변형 관리 기능을 통합하게 되었다. 이를 통해 SDV 전환이 시급한 자동차 산업이나 규제가 까다로운 의료기기, 항공우주 분야에서 제품의 소프트웨어 구성부터 테스트, 검증까지 전 과정을 하나의 시스템으로 추적하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 PTC가 단순히 설계 툴을 파는 회사가 아니라, 제조 소프트웨어의 복잡성을 해결해 주는 파트너로 차별화된 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대하고 있다.   최근 엔비디아와의 파트너십 강화가 눈에 띈다. 어떤 시너지를 기대하는지? 엔비디아와의 협력은 옴니버스(Omniverse) 기술 통합이 핵심이다. PTC의 설계 데이터(CAD/PLM)를 별도의 변환 없이 실시간으로 시뮬레이션하고 시각화할 수 있는 환경을 구축했다. 이는 디지털 트윈을 넘어선 개념으로, 엔비디아 역시 자체 공장과 제품 설계에 PTC 설루션을 사용하고 있을 만큼 양사의 관계는 끈끈하다. 이 협력을 통해 고객들은 고성능 AI 인프라나 복잡한 제품을 설계할 때 향상된 속도와 정확성을 경험하게 될 것이다.   제조업계는 보안 이슈로 인해 클라우드 도입에 보수적인 것으로 알려져 있다. 최근의 분위기는 어떤지? 확실히 분위기가 달라졌다. 결국 AI는 ‘데이터 싸움’이다. 데이터를 한곳에 모으고 잘 저장해둬야 AI를 제대로 활용할 수 있는데, 이를 위한 가장 효율적인 기반이 바로 클라우드이기 때문이다. 과거에는 클라우드 전환을 꺼리던 대형 제조사들도 이제는 AI 도입을 전제로 클라우드 마이그레이션을 굉장히 활발하게 검토하고 있다. 물론 모든 시스템을 한 번에 클라우드로 옮길 수는 없다. 그래서 PTC는 고객 상황에 맞춰 하이브리드 접근을 제안하거나, 단계적인 클라우드 설루션을 제공하고 있다.   올해 PTC코리아가 주목하고 있는 시장이나 기술 이슈는 무엇인가? 올해는 방산과 의료기기 분야를 집중 공략할 계획이다. 글로벌 시장에서는 이미 록히드 마틴 같은 거대 방산 기업이 PTC 설루션을 표준으로 사용하고 있다. 최근 ‘K-방산’의 위상이 높아진 만큼, 국내 방산 기업들의 디지털 혁신을 적극 지원하고자 한다. 헬스케어 분야 역시 웨어러블 기기나 정밀 의료기기 설계 수요가 늘어나며 큰 기회가 되고 있다. 또한, 지역적으로는 부산, 경남 지역 등을 지원하기 위한 영남 지사 개소를 준비 중이다. 경남권의 거대 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 다시 영남권 거점을 마련하여 고객 접근성을 높일 예정이다.   올해 PTC코리아의 비즈니스 목표와 포부에 대해 소개한다면? 최근 5년간 매년 두 자릿수 성장을 이어왔는데, 올해도 높은 성장을 기대하고 있다. AI 기능이 탑재된 신제품에 대한 시장 반응 또한 긍정적으로, 지난 12월 진행한 행사에서도 예상을 뛰어넘는 고객들이 몰렸다. 2026년에는 이러한 성과를 바탕으로 클라우드 및 구독형 엔지니어링 소프트웨어 전환을 본격 가속화할 계획이다. 내부적으로는 영업, 기술, 마케팅 인력을 확충하고 파트너 생태계를 강화하여 고객들이 PTC의 기술을 더 쉽고 깊이 있게 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 단순한 설루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

다이슨(Dyson)은 최적의 물청소 솔루션을 개발하기 위해 새로운 접근 방식이 필요하다는 연구 결과를 도출했다. 그 결과물이 바로 수세기의 역사를 지닌 가정용 청소 도구인 대걸레를 재해석한 청소기 ‘다이슨 워시G1(Dyson WashG1)’이다. 다이슨 엔지니어들은 이 제품을 개발하기 위해 항공우주 산업 등 복잡한 시스템 설계에 쓰이는 엔지니어링 방법론을 일상 제품에 적용했다. 기존 제품의 개선 버전을 개발할 때는 효과적이었던 다이슨의 문서 기반 워크플로가 완전히 새로운 제품군을 만드는 데는 적합하지 않았기 때문이다. 이에 다이슨의 첨단 제어 시스템 수석 엔지니어인 로맹 기셰르(Romain Guicherd)는 팀을 설득해 모델 기반 설계(model-based design : MBD)를 도입했다. 모델 기반 설계란 시스템 레벨 시뮬레이션 모델을 활용해 시스템 개발 방식을 개선하는 방법론이다. 이를 통해 개발 워크플로를 가속화하고, 테스트를 위한 보다 강건한 코드를 구현할 수 있었다.   모델 기반 설계로 바꾼 제품 개발 방식 다이슨은 진공청소기 등 기존 제품 라인업의 신제품을 개발할 때, 팀 간 요구사항의 전달에서 서면으로 된 문서 기반 방식을 사용해 왔다. 이러한 방식은 이전의 설계 및 임베디드 소프트웨어를 참고하고 반복 개선할 수 있어, 이미 안정화된 기존 제품군 개발에 적합한 방식이다. 그러나 완전히 새로운 제품군을 개발하는 과정에서는 이러한 문서 전달 방식이 오히려 혼선을 초래할 수 있었다. 문서로 작성된 설계 사양은 엔지니어마다 요구사항을 다르게 해석할 가능성이 있기 때문이다. 새로운 제품군 개발은 팀 간 오해를 줄이고 보다 원활한 협업을 가능하게 하는 새로운 개발 방식을 모색하게 하는 계기가 됐다.    ▲ 다이슨 워시G1은 습식 오염과 건식 이물질을 모두 제거한다.   다이슨은 모델 기반 설계가 새로운 기능과 설계 방향을 탐색하는 데 적합한 개발 방식이라고 봤다. 개발 초기에는 다양한 개념과 방향을 동시에 검토해야 했는데, 시뮬링크(Simulink) 기반의 모델 기반 설계를 도입한 덕분에 팀은 기존 문서 기반 프로세스 대비 두 배 빠르게 새로운 아이디어를 구현할 수 있었다. 워시G1의 핵심 세척 방식은 촘촘한 마이크로파이버 천으로 감싼 역방향 회전 롤러를 탑재한 세척 헤드를 중심으로 구성된다. 습식 오염과 건식 이물질을 분리하기 위해 보조 롤러가 고체 이물질을 트레이에 모으고, 트레이 바닥의 메시 필터를 통해 액체가 오수 탱크로 흘러내려가는 구조다. 기셰르의 팀은 이 모든 기능을 구현하고 다양한 상황에 대응하기 위해, 상호작용하는 시스템 구성요소의 시뮬레이션을 용이하게 하고 설계부터 코드 생성, 소프트웨어 테스트까지 전 과정을 아우르는 툴이 필요했다. 팀은 세척 롤러 제어 장치 개발을 위해 심스케이프 일렉트리컬(Simscape Electrical)로 폼 롤러 모터와 모터 드라이브를 모델링했다. 또한 스테이트플로(Stateflow)를 활용해 청소기에 탑재된 두 개의 펌프, 즉 깨끗한 물로 롤러에 수분을 공급하는 펌프와 오수를 배출하는 펌프의 스케줄링과 제어 로직을 설계했다. 제품의 자동 세척 메커니즘 구현에도 스테이트플로가 활용됐다. 워시G1의 세척 성능을 구현하기 위해서는 단계별로 선택 가능한 수분 공급 수준과 각 단계의 세밀한 민감도 조정이 모두 뒷받침돼야 했다. 다양한 설정 값과 세척 부하 변화에 대응하려면 정밀한 전압 제어가 필수였다. 팀은 시뮬링크 모델로 매개변수를 조정하고 다양한 값을 반복 테스트하며 모터 전압 제어 로직을 빠르게 최적화했다. 실제 프로토타입을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 설계 변경의 영향을 사전에 파악할 수 있었다는 점도 개발 효율을 높이는 데 크게 기여했다.   ▲ 심스케이프로 모델링된 다이슨의 롤러 기술   다이슨은 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)를 활용해 요구사항을 시뮬링크 모델에 연결함으로써 각 요구사항이 제품 기능으로 어떻게 구현되는지 확인할 수 있었다. 요구사항 툴박스(Requirements Toolbox)를 사용하기 전에는 하드웨어 테스트 단계에 이르러서야 요구사항의 오류를 발견할 수 있었다. 하지만 요구사항을 모델에 연결한 이후로는 각 요구사항의 구현 방식과 요구사항 간 상호 관계를 사전에 명확히 파악할 수 있게 됐다.   시스템 시뮬레이션이 설계에 가져온 변화 시뮬링크와 심스케이프를 활용한 모델 기반 설계는 보다 체계적인 개발 접근 방식을 가능하게 했고, 다이슨이 프로토타입을 제작하고 테스트하기에 앞서 다양한 유형의 인더루프(in-the-loop) 테스트를 수행할 수 있도록 하였다. 모델 기반 설계 덕분에 엔지니어는 멀티도메인 모델링을 수행하고 타 팀과 긴밀하게 협업할 수 있었다. 일례로 기셰르의 팀은 배터리 셀 및 배터리 관리 시스템 팀의 데이터를 활용해 정밀한 4셀 배터리팩 모델을 구축했다. 또한 전자팀과 협력해 심스케이프 일렉트리컬로 전력전자 하드웨어의 동작을 모델링하고 시뮬레이션했다. 시뮬링크를 통한 시스템 레벨 시뮬레이션은 더 많은 설계 옵션을 검토하고 트레이드오프를 비교할 수 있는 환경을 만들어줬다. 그 결과 팀은 프로젝트의 설계 단계에 더 많은 시간을 투자할 수 있었고, 설계 오류와 통합 문제를 수정하기 훨씬 쉽고 비용도 적게 드는 초기 단계에서 발견할 수 있었다.   소프트웨어 아키텍처와 임베디드 코드 개발 이후 프로젝트에서 팀은 소프트웨어 아키텍처 개발을 위해 시스템 컴포저(System Composer)를 추가로 도입했다. 시스템 컴포저를 통해 제품팀과 소프트웨어팀은 소프트웨어 인터페이스와 스케줄링을 함께 개발하고 다양한 시나리오를 모델링할 수 있었다. 또한 대규모 모델을 논리적 단위로 구조화해 병합 충돌 없이 원활한 팀 간 협업이 가능해졌다. 시뮬링크 모델은 제품 동작을 시각적으로 표현함으로써 개발 전 과정에 걸쳐 팀원 간의 협업을 촉진했다. 제어 시스템 모델에서는 C 코드가 생성됐다. 팀은 모델을 수정하고 일부 구간에 주석을 달거나 새로운 블록을 추가하는 방식으로 소프트웨어 엔지니어에게 청소기의 새로운 동작을 보여줬다. RCP(Rapid Control Prototyping)를 활용하면 코드를 빠르게 생성하고, 다음 날 바로 실험실에서 제품의 동작을 확인할 수 있었다. 팀은 직접 코딩 대신 임베디드 코더(Embedded Coder)로 시뮬링크 모델에서 C 코드를 자동 생성했고, 소프트웨어팀은 이를 NXP 마이크로컨트롤러의 메인 코드에 통합했다. 임베디드 코더 도입 이후 소프트웨어 릴리스 주기는 기존 약 10주에서 9일로 단축됐다. 초기에는 실험실 환경에서의 동작 구현에 집중하였기 때문에 모델과 코드 생성을 핵심으로 삼았지만, 곧 모델과 코드, 테스트, 커버리지가 함께 어우러질 때 제품 완성도가 한층 높아진다는 사실을 확인했다.   테스트 효율을 높인 모델 기반 개발 팀은 이전 제품 개발 때보다 설계 개선에 더 많은 시간을 쏟았다. 시뮬링크를 통해 시뮬레이션 중 발생한 오류를 신속하게 수정할 수 있었고, 그 효과는 테스트 단계에서 그대로 나타났다. 이 테스트 단계는 과거보다 훨씬 단순하고 빨라졌으며, 팀의 개발 시간과 노력을 절감하는 데 기여했다. 모델에서 정상 작동하도록 설계한 것은 실제 제품에 적용해도 동일하게 구현됐고, 이는 무결점 제품 출시로 이어졌다. 워시G1의 모델 기반 설계와 코드 자동 생성이 성공을 거두면서, 초기에 회의적이었던 소프트웨어팀의 시각도 달라졌다. 자동 생성 코드가 내부 표준 준수와 실행 효율성을 담보할 수 있을지 우려하던 소프트웨어팀은 이제 코드에 대한 확신을 갖게 됐다. 현재 소프트웨어팀은 하드웨어팀과 협력해 자동 생성 코드의 API를 함께 정의하고 있으며, 모델 기반 설계에 시뮬링크를 활용하면서 유연성과 개발 속도 모두를 향상시켰다. 이제는 소프트웨어팀이 먼저 나서서 동일한 프로세스를 다른 제품에도 적용해 달라고 요청할 만큼, 프로젝트 복잡도가 높아질수록 모델 기반 설계의 가치는 더욱 분명해지고 있다. 다이슨 팀은 향후 워시G1 후속 모델 개발 시 기존 모델의 구성 요소를 재사용할 수 있다. 또한 이번 모델 기반 설계 방법론의 성공 사례는 사내 다른 부서에서도 주목받고 있다. 헤어 케어 제품과 다른 플로어 케어 제품군에도 이를 적용하는 방안이 검토되고 있어, 다이슨 내 추가 혁신 가능성을 넓히고 있다.   ■ 이웅재 | 매스웍스코리아 이사

SIMTOS 2026  - 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스 Day 2 4.17(금) - 뿌리산업 & 소부장 컨퍼런스 발표자 및 발표 내용 소개 1. 2026년 소부장 R&D 정책지원 방향 한국산업기술기획평가원(KEIT) 정민하 본부장 [강연 내용]  소부장 및 공급망 현안과 소부장 관련 기업지원 정책 및 소부장 지원정책 활용 방법과 소부장 관련 기관 지원을 위한 사업 및 예산에 대해 소개한다. [약력] 한국산업기술기획평가원 전략기획팀장 한국산업기술기획평가원 소재부품전략팀장 2. 제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략 성균관대 권석준 교수(부학장) [강연 내용] 소버린 AI가 국가 정책으로 부상하면서 AI 모델 자립은 물론, 향후 기존 산업으로의 확장을 염두에 둔 M.AX(제조업 AI 전환) 방향이 구체화되고 있다. 특히 한국 수출 산업 중 가장 큰 비중을 차지하는 반도체에서는 대기업뿐만 아니라 반도체 소부장의 경쟁력 강화를 위해 제조 AX 전략이 어떻게 합치될 수 있을지 논한다. [약력] 서울대학교 공과대학 화학생물공학부 학석사(02,04), MIT 화학공학과 공학박사(13), 한국과학기술연구원(KIST) 첨단소재연구본부 선/책임연구원 (13-21), 성균관대학교 화학공학부 교수 및 공과대학 부학장 (현재), 과기정통부 국가전략기술 반도체 분과위원   3. 공작기계에서 '지능형 제조 에이전트'로: AX를 통한 제조 플랫폼의 진화 DN솔루션즈 엄재홍 상무 [강연 내용] AI 산업 전환(AX)에 대해 기계 산업과 AI 관점에서 살펴보고 시사점을 논의한다. [약력] ㈜디엔솔루션즈 AI담당 임원 (전) 현대오토에버㈜ AI 기술팀장, ㈜LG LGSP AI 기술팀장 등 연사는 AI 기술 전문성과 4대 그룹 주요 산업 경험을 바탕으로 현장의 AI 기반 산업 전환을 이끌고 있다. 4. AI(인공지능) 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략 화신 이기동 상무 [강연 내용]  최근 데이터 기반 중심 제조 환경 패러다임 변화 자율 제조 개념 (자율 제조 정의 및 단계) 현재 제조 시스템 현황 및 한계 자동차 부품개발 및 제조 전문 업체인 화신의 기술개발 사례 [약력] 1992년 1월 ~ 화신 입사 주요경력 : 제품 설계, 금형 설계, 해외 법인 구축 전) 신사업부문장, 현) 화신 생산기술본부장    5. 항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원 [강연 내용] 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. [약력] 2012~2018 두산에너빌리티, 원자력발전용 핵심 부품소재 국산화 기술개발 2018~2020 한국금속재료연구조합, 산업부 소부장 기술개발 사업 기획위원 2020~2024 한국생산기술연구원, 뿌리산업 진흥과 첨단화를 위한 정책 및 신규 Project 기획 2024~ 현재 한화에어로스페이스, 항공엔진용 소재부품 국산화 기술개발 SIMTOS 2026 컨퍼런스 상세 내용 보러가기 >>

산업 현장의 인공지능 전환을 가속화하기 위해 정부 부처들이 힘을 모은다. 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부는 2026년 주요 AI 전환(AX) 사업을 통합 공고하고, 기업들의 사업 참여 편의를 높이기 위한 범부처 협력을 본격적으로 가동한다고 밝혔다. 이번 통합 공고는 지난해 10월 체결된 산업 전반의 AX 확산을 위한 업무협약의 후속 조치다. 그동안 기업들이 각 부처의 사업을 개별적으로 확인해야 했던 번거로움을 해소하고, AI 3대 강국 도약을 위해 산업 및 제조 AX 분야에서 원팀으로 대응한다는 취지다. 총 사업 규모는 4230억원에 달하며, 오는 4월에는 지역 AX 실증밸리 조성 및 혁신기술개발 등 지역 관련 사업도 합동으로 공고할 예정이다.   AI 에이전트 및 AX 스프린트 사업 신규 추진 3개 부처는 올해부터 각 분야의 특성을 살린 AI 에이전트 사업을 신규로 추진한다. 산업부는 생산계획, 공급망 관리, 재고 운영 등 제조 현장의 핵심 과업을 대상으로 AI 에이전트를 개발하고 실증한다. 과기정통부는 의료 초음파와 상담 서비스 등 공공성과 국민 체감도가 높은 분야의 에어전틱 AI 핵심기술 확보에 집중한다. 중기부는 식품, 뷰티, 제약 등 소비자 밀착형 중소 제조 분야를 중심으로 비정형 작업 대응을 위한 다중 AI 에이전트 기술개발을 지원할 계획이다. 유망 분야에서 AI 기반 제품과 서비스를 조기에 상용화하기 위한 AX 스프린트(AX-Sprint) 사업도 부처별로 차별화하여 전개한다. 산업부는 제조설비 점검 로봇과 가전 등 일상 제품에 AI를 적용하며, 과기정통부는 네트워크, 보안 등 생활 밀접 분야의 AI 융합을 추진한다. 중기부는 중소 제조 현장의 공정 혁신을 위한 응용 솔루션 보급에 주력한다. 제조 현장 혁신 위한 산업 AI 솔루션 및 스마트공장 지원 산업 전반의 AX 확산을 위한 기존 주요 사업들도 이번 공고에 포함되었다. 산업부는 제조 현장에 즉시 적용 가능한 산업 AI 솔루션 실증 및 확산 지원 사업을 지속하며, 과기정통부는 AI 가상융합 산업혁신 프로젝트와 AI 바우처 사업을 통해 서비스 개발과 기술 도입을 지원한다. 중기부는 중소 및 중견기업의 사업장에 특화된 AI를 지원하는 스마트공장 사업을 공고하여 현장 중심의 디지털 전환을 뒷받침한다. 통합 공고는 3월 19일부터 각 부처 및 유관기관 홈페이지를 통해 게시된다. 상세한 지원 내용과 절차는 산업부, 과기정통부, 중기부를 비롯해 한국산업기술진흥원, 정보통신산업진흥원, 스마트제조혁신추진단 등 11개 기관의 누리집에서 확인할 수 있다.  아울러 3개 부처는 3월 25일 서울 웨스틴 조선 호텔에서 공동 사업설명회를 개최한다. 이번 설명회는 사업 참여 희망 기업을 대상으로 상세 안내와 질의응답, 네트워킹 기회를 제공하며, 지역 기업들의 참여를 독려하기 위해 유튜브 생중계도 병행한다. 정부는 앞으로도 부처 간 강점을 결합한 연계 사업을 지속적으로 발굴하여 국가 인공지능 전략을 체계적으로 이행해 나갈 방침이다.   3개 부처 통합 공고 대상 사업

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   캐드앤그래픽스가 2025년 12월로 창간 32주년을 맞아 신년 특집방송을 마련했다. 디지털지식연구소 조형식 대표 사회로 1월 12일 진행된 줌 방송에서는 CNG TV 기획 및 진행을 맡고 있는 전문 위원들(강태욱, 류용효, 최성권)과 함께 생성형 AI가 산업에 미친 영향과 스마트 제조, 건축, 제품디자인과 3D프린팅 등 2025년 엔지니어링 업계의 트렌드를 정리하고, 2026년을 전망하는 이야기를 나눴다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   건설 산업 : AI 에이전트와 데이터 중심의 스마트 시공으로의 진화 건설 분야의 기술 혁신을 이야기한 한국건설기술연구원의 강태욱 전문위원은 2025년의 혼란을 뒤로 하고 2026년 건설업계가 직면할 새로운 기술적 지평을 제시했다. 그는 2025년 건설업계가 공급망의 디커플링과 원자재 가격 상승, 그리고 심각한 숙련공 부족 현상으로 인해 전례 없는 위기를 겪었다고 이야기했다. 특히 중대재해법과 관련된 안전 리스크 관리가 업계의 사활을 결정짓는 핵심 요소가 되었다. 강 위원은 이러한 위기 극복의 해답으로 AI 에이전트의 현장 도입을 강조했다. 그는 “AI를 사용하지 않으면 요즘에는 바보가 된다는 느낌도 든다”며, “생산성 자체가 워낙 차이가 나다 보니 이제는 본격적인 AI 에이전트 시대로 변해가고 있다”고 진단했다. 특히 과거의 디지털 트윈이 단순히 데이터를 시각화하는 수준이었다면, 2026년의 스마트 건설은 AI가 수많은 센서 데이터와 LMM(대형 멀티모달 모델)을 결합해 실시간으로 현장의 위험을 예측하고 해법을 제시하는 단계에 이를 것으로 보인다고 전했다. 강 위원은 이에 대해 “사용자가 궁금한 것을 모델에 물으면 예전에는 수동으로 필터링해서 확인해야 했지만, 이제는 AI 에이전트가 LMM과 엮여서 원하는 대답을 즉석에서 해주는 방식으로 발전하고 있다”면서, 데이터 기반의 의사 결정 시스템이 건설 현장의 표준이 될 것임을 예고했다.   ▲ 2026년 AI와 결합한 건설 분야의 혁신   제조 IT : 클라우드 기반의 AX 혁신과 사람 중심의 엔지니어링 제조 IT 및 스마트 엔지니어링 분야를 소개한 디원 류용효 상무는 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환) 시대로 진입하는 제조 기업의 생존 전략에 대해 발표했다. 류 상무는 현재 글로벌 제조 설루션 시장이 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 중심으로 급격히 재편되고 있으며, 이를 통해 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘지능형 비서’로서 설계와 생산 전반에 깊숙이 관여하고 있다고 분석했다. 그는 특히 국내 기업들이 AI 혁신에 성공하기 위해서는 인프라의 근본적인 변화가 선행되어야 함을 지적하며, “우리 기업이 정말 AI를 위해서 혁신을 해야 되겠다고 한다면 제일 먼저 클라우드를 깔아야 한다는 것이 2026년에 고려해야 할 가장 큰 이정표”라고 역설했다. 이는 데이터의 파편화를 막고 AI가 학습할 수 있는 통합된 환경을 구축하는 것이 AX 시대의 핵심이라는 뜻이다. 한편 류 상무는 기술 만능주의에 대한 경계도 늦추지 않아야 한다고 짚었다. 그는 기술의 화려함보다 중요한 것은 결국 현장의 업무 효율을 높이는 실질적인 가치라는 점을 분명히 했다. 그는 “AI 기술에 너무 포커스하기보다는 사람이 어떻게 일을 하는 데 도움을 주는가 하는 쪽으로 기술의 방향이 맞춰지고 있다”고 언급하며 인간과 AI의 조화로운 협업 모델을 강조했다.   ▲ 미래의 엔지니어링은 어떻게 변화할 것인가?   적층제조 : 3D 프린팅의 양산 체제 돌입과 피지컬 AI의 결합 적층제조(AM) 및 디자인 분야를 소개한 홍익대 최성권 교수는 3D 프린팅이 더 이상 시제품 제작에 머무는 기술이 아니라는 점을 강조하며 산업 지형의 변화를 설명했다. 30년 이상의 역사를 가진 3D 프린팅 기술은 이제 항공우주, 국방, 의료 분야에서 최종 부품을 직접 생산하는 양산 체제로 완전히 진입했으며, 특히 파트 통합과 경량화 기술인 DfAM(적층제조를 위한 설계)의 발전이 이를 가속화하고 있다. 최 교수는 “3D 프린팅 산업은 시제품 제작에서 최종 부품 양산이라는 개념으로 체제가 완전히 변했으며, 이제는 과도기를 지나 대량 생산도 가능한 단계에 이르렀다”고 보았다. 특히 2026년에는 AI가 소프트웨어 밖으로 나와 물리적 실체와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 트렌드가 3D 프린팅과 강력한 시너지를 낼 것으로 전망된다. 휴머노이드 로봇이나 맞춤형 스마트 가전의 폭발적인 수요는 복잡한 형상을 빠르게 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술 없이는 실현 불가능하기 때문이다. 최 교수는 “피지컬 AI 시대는 3D 프린팅이 그 잠재력을 다시 세상에 내놓는 시기가 될 것이며, 가상 세계의 혁신이 실제 물리적인 제품으로 구현되는 시점에 새로운 비즈니스 포인트가 있다”고 설명하며, 적층제조가 미래 제조 산업의 핵심 인프라로 자리 잡았음을 강조했다.   ▲ 엔지니어링 업계 트렌드와 AX 시대 2026 전망   AI를 통한 조직의 변화와 ‘실행’의 시대로 이번 방송을 마무리하며 조형식 대표는 각 분야별 전문가들의 논의를 종합하고 엔지니어링 업계가 가져야 할 태도에 대해 제언했다. 조 대표는 AI가 단순히 인간의 일자리를 뺏는 위협이 아니라, 조직의 구조를 효율적으로 재편하고 인간의 통찰력을 극대화할 수 있는 기회라는 점을 분명히 했다. 그는 특히 그동안의 AI 탐색과 학습 기간을 거쳐 이제는 실질적인 성과를 내야 하는 시점임을 강조하며, “올해는 몇 년 동안 배운 AI 지식에서 ‘Learn(배우다)’의 ‘L’을 떼버리고 ‘Earn(벌다)’의 시대로 가야 한다”는 메시지를 던졌다. 즉, AI를 통해 기업의 가치를 높이고 실제적인 수익을 창출하는 실행력이 2026년 엔지니어에게 가장 필요한 역량이라는 것이다. 끝으로 조 대표는 AI는 확률적으로 답을 내놓을 뿐 맥락(context)을 완벽히 이해하지 못하기 때문에, 파편화된 지식을 하나로 관통하는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 구축하고 이를 관리하는 인간 전문가의 경험과 지혜가 AX 시대에 더욱 값진 자산이 될 것이라고 정리하며 방송을 마쳤다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 27   “AI의 다음 단계는 로봇공학이다.” – 젠슨 황, 엔비디아 CEO   라스베이거스에서 목격한 ‘가치의 증명’ 매년 1월, 미국 라스베이거스는 전 세계 기술의 향연장으로 오프라인뿐만 아니라 온라인으로 그 열기가 실시간으로 전달되지만 올해 열린 CES 2026의 공기는 사뭇 달랐다고 한다. CES에 참석한 전문가들이 전해주는 실시간 열기를 통해서 현지에서 느낀 것처럼 쉽게 접할 수 있음에 감사 말씀을 먼저 전하고 싶다. 화려한 비전과 먼 미래의 청사진을 늘어놓던 과거의 관행은 사라지고, 그 자리를 치열한 ‘실증(proof)’과 ‘현실(reality)’이 채웠다. 올해 CES의 슬로건인 ‘혁신가들의 등장(Innovators Show Up)’은 단순히 참가자들이 행사장에 나타났다는 뜻이 아니다. 아이디어를 가진 자가 아니라, 실제로 작동하는 혁신을 만들어내는 자만이 이 무대의 주인공이 될 수 있다는 냉정한 선언과도 같았다. 올해 CES를 관통하는 단 하나의 키워드를 꼽자면 단연 ‘피지컬 AI(physical AI)’다. 지난해까지 우리가 화면 속의 생성형 AI와 대화하며 그 지적 능력에 감탄했다면, 2026년의 AI는 모니터 밖으로 걸어 나와 로봇과 모빌리티라는 육체를 입고 물리적 세계를 직접 변화시키기 시작했다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 “AI의 다음 단계는 로봇공학”이라고 천명했듯, 이제 기술 경쟁의 룰은 ‘무엇을 할 수 있는가(show)’에서 ‘어떤 실질적 가치를 제공하는가(prove & sell)’로 완전히 바뀌었다. 이번 호 칼럼에서는 CAD/PLM, 엔지니어링, 제조 분야의 전문가에게 이번 CES 2026이 시사하는 바를 심층적으로 분석하고, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 그리고 한국 기업의 생존 전략을 중심으로 산업의 대전환을 조망해보고자 한다. “AI, 모니터 밖으로 걸어 나왔다.” – 김난도, 서울대학교 교수   AI, 육체를 얻다 - 피지컬 AI와 로보틱스의 진화 CES 2026 현장에서 가장 주목받은 변화는 소프트웨어 중심의 AI가 하드웨어 로봇 시장으로 폭발적으로 전이되고 있다는 점이다. 이를 ‘피지컬 AI’라고 부른다. 이는 단순히 로봇이 미리 프로그래밍된 대로 움직이는 자동화를 의미하지 않는다. 로봇이 센서와 카메라를 통해 현실 세계를 인지(perception)하고, 상황을 이해(cognition)하며, 이를 바탕으로 스스로 판단하여 물리적 행동(action)을 수행하는 단계로 진화했음을 의미한다.   ▲ CES 2026 정리 – 교수님의 화이트보드(출처 : 나노바나나 by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   현대자동차그룹의 행보는 이러한 흐름을 가장 명확하게 보여주었다. 현대차는 이번 CES에서 ‘인간 중심의 AI 로보틱스’ 비전을 선포하며, 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’의 차세대 전동식 모델을 공개했다. 과거의 유압식 모델이 연구용에 가까웠다면, 이번 전동식 모델은 실제 산업 현장 투입을 전제로 설계되었다. 현대차는 구글 딥마인드와의 협력을 통해 로봇의 ‘두뇌’를 고도화하고, 이를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 실제 투입하겠다는 구체적인 로드맵을 제시했다. 이는 로봇이 더 이상 쇼케이스용 전시물이 아니라, 제조 공정의 데이터와 결합하여 생산성을 혁신하는 실질적인 ‘노동력’으로 자리 잡았음을 시사한다. 로봇의 진화는 산업 현장에만 머물지 않았다. LG전자는 ‘공감지능’을 탑재한 AI 홈 로봇 ‘클로이드(CLOiD)’를 통해 가사 노동이 없는 ‘제로 레이버 홈(Zero Labor Home)’의 비전을 구체화했다. 클로이드는 사용자의 목소리 톤을 분석해 감정을 파악하고, 세탁기에 빨래를 넣거나 요리를 돕는 등 복잡한 물리적 가사 노동을 수행한다. 이는 로봇이 단순한 기계 장치를 넘어, 인간의 맥락을 이해하고 능동적으로 상호작용하는 ‘반려 가전’ 혹은 ‘지능형 파트너’로 격상되었음을 의미한다. 엔지니어링과 설계 관점에서 볼 때, 이러한 피지컬 AI의 부상은 하드웨어 설계와 AI 소프트웨어의 결합이 선택이 아닌 필수가 되었음을 시사한다. 로봇의 관절을 움직이는 액추에이터의 정밀 제어부터 센서 데이터를 처리하는 에지 컴퓨팅 그리고 이를 통합하는 운영체제(OS)까지, 기계 공학과 컴퓨터 공학의 경계가 완전히 허물어지고 있는 것이다. “흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업으로.” – 캐터필러(Caterpillar)의 비전   데이터가 자산이 되는 산업 메타버스 - 제조의 미래 CES 2026은 제조업의 패러다임이 ‘하드웨어 제조’에서 ‘데이터 자산화’로 이동하고 있음을 여실히 보여주었다. 독일의 지멘스와 미국의 캐터필러가 보여준 비전은 전통적인 제조 기업이 어떻게 소프트웨어 및 플랫폼 기업으로 변모해야 하는지에 대한 해답을 제시한다. 지멘스는 ‘산업용 메타버스’와 ‘디지털 트윈’을 전면에 내세웠다. 현실의 공장을 가상 공간에 똑같이 복제하여 시뮬레이션함으로써 공정 최적화와 예지 보전을 수행하는 것은 이제 기본이 되었다. 핵심은 이러한 디지털 트윈이 생성형 AI와 결합하여, 엔지니어가 자연어로 설비의 상태를 묻거나 최적화 방안을 제안받는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 단계로 진입했다는 점이다. 마이크로소프트와의 협력을 통해 공개된 ‘제조 공동 지능’ 이니셔티브는 공장 내의 파편화된 데이터를 통합하고, AI가 스스로 문제를 진단하여 해결책을 제시하는 수준의 자동화를 예고했다. 중장비 업체 캐터필러의 변신 또한 극적이다. 그들은 ‘흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업’으로의 전환을 선언했다. 자율주행 광산 트럭과 원격 제어 시스템을 통해 건설 현장의 모든 움직임을 데이터화하고, 이를 바탕으로 작업 효율을 극대화하는 설루션을 판매한다. 이제 굴착기는 단순한 기계가 아니라 데이터를 생성하고 수집하는 IoT(사물인터넷) 디바이스이자, 거대한 로봇이 되었다. 이러한 변화는 CAD/CAE/PLM 전문가들에게 시사하는 바가 크다. 제품을 설계한다는 것은 이제 단순히 3D 형상을 모델링하는 것을 넘어 제품이 생성할 데이터를 정의하고, 가상 공간에서의 시뮬레이션 시나리오를 설계하며, 운영 단계에서의 데이터 피드백 루프까지 고려해야 함을 의미한다. ‘설계–제조–운영’의 전 과정이 데이터로 연결되는 엔드 투 엔드(end-to-end) 엔지니어링 역량이 그 어느 때보다 중요해졌다. “미국과 중국이 앞서가는 상황에서, 한국 기업들이 살아남을 방법은 결국 압도적인 기술 격차뿐이다.” – 정구민, 국민대학교 교수   모빌리티, 바퀴 달린 AI 디바이스로 재정의되다 모빌리티 분야에서의 화두는 단연 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 중심 자동차)’의 고도화와 AI의 전면 도입이었다. 자동차는 이제 엔진과 변속기로 정의되는 기계 장치가 아니라 거대한 스마트폰, 혹은 ‘바퀴 달린 AI 디바이스’로 재정의되었다. CES 2026에서 현대모비스와 LG이노텍 등 전장 기업은 차량 내 경험(in-cabin experience)을 혁신할 디스플레이와 센서 기술을 대거 선보였다. 투명 디스플레이가 적용된 전면 유리, 운전자의 시선과 상태를 감지하는 인 캐빈 센싱, 그리고 이 모든 것을 통합 제어하는 고성능 컴퓨팅 플랫폼은 모빌리티가 단순한 이동 수단을 넘어 생활과 업무, 휴식이 가능한 ‘제3의 생활 공간’으로 진화하고 있음을 보여준다. 특히 엔비디아는 자율주행 플랫폼 ‘알파마요’를 공개하며, AI가 단순히 사물을 인식하는 것을 넘어 상황을 추론하고 미래를 예측하여 주행하는 시대를 열었다. 예를 들어 골목길에서 공이 굴러나오면 아이가 뒤따라 나올 것을 예측하여 속도를 줄이는 식이다. 이는 자율주행 기술이 규칙 기반(rule-based)에서 AI 모델 기반으로 완전히 전환되고 있음을 의미한다. 또한, 현대차의 ‘모베드(MobED)’와 같은 로보틱스 모빌리티 플랫폼은 기존 자동차의 형상을 파괴하고 있다. 납작한 직육면체 보디에 네 개의 바퀴가 독립적으로 움직이며 어떤 지형에서도 수평을 유지하는 이 플랫폼은 배송, 안내, 촬영 등 다양한 목적에 맞게 상부 모듈만 교체하여 사용할 수 있다. 이는 모빌리티 설계가 ‘목적 기반(PBV)’으로 세분화되고 있으며, 하드웨어 플랫폼의 모듈화가 가속화되고 있음을 보여준다. “CES는 전시장이 아닌 글로벌 ‘생존 실험실’이다.” – 주영섭, 서울대학교 특임교수   K-테크의 약진과 과제 - 생존을 위한 피버팅 이번 CES 2026에서 한국 기업들의 활약은 눈부셨다. 최고혁신상의 상당수를 한국 기업이 휩쓸었으며, 참가 기업 수나 전시 규모 면에서도 주최국인 미국에 이어 2위를 기록하며 존재감을 과시했다. 삼성전자와 LG전자는 AI 가전을 통해 스마트홈 생태계의 표준을 제시했고, HD현대와 두산은 무인화·자동화 기술로 산업 현장의 미래를 그렸다. 특히 주목할 점은 스타트업들의 약진이다. 마음AI는 CTA 주관 미디어데이에서 지멘스와 함께 ‘반드시 주목해야 할 기업(one pick)’으로 선정되며 글로벌 무대에서 기술력을 인정받았다. 그들이 선보인 것은 단순한 개념 증명이 아닌, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 ‘작동하는 피지컬 AI’였다. 또한 딥엑스, 스튜디오랩 등 딥테크 기업들이 혁신상을 수상하며 AI 반도체, 로보틱스 등 첨단 분야에서 한국의 기술 저력을 입증했다. 하지만 화려한 수상 실적 이면에는 냉혹한 현실도 존재한다. 주영섭 서울대학교 특임교수는 CES를 “전시장이 아닌 생존 실험실”이라고 정의하며, 한국 기업들이 글로벌 시장의 니즈에 맞춰 끊임없이 ‘피버팅(pivoting : 사업 방향 전환)’해야 한다고 강조했다. 중국 기업들이 끈질긴 생존력으로 저가형 로봇 시장을 잠식하고 있고 빅테크 기업들이 AI 인프라를 독점해가는 상황에서, 한국 기업들은 ‘보여주기식’ 기술이 아닌 ‘돈이 되는’ 비즈니스 모델을 증명해야 하는 과제를 안고 있다. 삼성전자가 주 전시관인 LVCC를 떠나 윈 호텔에 별도 전시관을 마련하고 B2B 고객과의 깊이 있는 미팅에 집중한 것, LG전자가 가사 노동 해방이라는 명확한 고객 가치를 제안한 것은 모두 이러한 고민의 산물이다. 기술 자체의 우수성보다 그 기술이 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 증명하는 것이 생존의 열쇠가 되었다. “혁신은 우리의 삶을 진정으로 더 낫게 만들 때만 의미가 있다.” – 류재철, LG전자 H&A사업본부장   테크 터치, 기술이 감성과 만나는 지점 CES 2026을 관통한 거대한 흐름을 한마디로 요약하자면 ‘테크 터치(tech touch)’라고 할 수 있다. 이는 기술(tech)이 산업의 효율을 높이는 것을 넘어, 인간의 삶과 감성(touch)을 어루만지는 단계로 진화했음을 의미한다. 차가운 금속 로봇이 인간의 언어를 이해하고 물을 건네주며, 자동차가 운전자의 기분을 파악해 실내 조명을 조절하고, AI가 개인의 건강 데이터를 분석해 질병을 예방한다. 이제 CAD/CAM 및 엔지니어링 분야의 전문가들은 단순히 기능적 요구사항을 충족하는 설계를 넘어, AI와 데이터가 결합된 지능형 시스템을 설계해야 하는 시대에 직면했다. 제품의 형상뿐만 아니라 그 제품이 현실 세계에서 어떻게 데이터를 수집하고, 사용자와 상호작용하며, 스스로 진화할 것인지를 설계 단계에서부터 고민해야 한다. CES 2026은 우리에게 명확한 질문을 던졌다. “당신의 기술은 실험실을 넘어 삶 속에서 작동하고 있는가?” 한국 기업들은 ‘패스트 팔로어’의 시대를 지나 이제 ‘퍼스트 무버’로서 기술의 표준을 정의해야 하는 위치에 섰다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, SDV 등 CES가 보여준 미래 기술은 더 이상 먼 미래의 공상과학이 아니다. 바로 지금 우리의 설계 도면 위에서 그리고 생산 라인에서 구현되어야 할 현실이다. 혁신은 말이 아닌 행동으로, 그리고 실질적인 가치 증명으로 완성된다는 점을 잊지 말아야 할 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조 산업의 인공지능 전환을 뜻하는 M.AX(제조 AI 전환)가 단순한 구호를 넘어 실질적인 산업 현장의 혁신으로 이어지고 있다. 산업통상자원부는 최근 M.AX 얼라이언스를 중심으로 내년도 예산 7000억원을 집중 투입하여 제조 데이터 공유 및 AI 모델 개발 등 5대 중점 추진 과제를 실행하기로 했다. 이는 파편화된 제조 데이터를 통합하여 우리 제조 산업의 근본적인 경쟁력을 강화하기 위한 전략이다. 데이터 생성부터 공유까지, 제조 AX 5대 핵심 과제 추진 정부가 발표한 5대 핵심 과제의 최우선 순위는 데이터 생성, 공유, 활용 사업의 본격적인 개시다. 제조 AX의 성패는 양질의 데이터 확보에 달려 있다는 판단 하에, 2030년까지 1000억원 이상의 예산을 투입한다. 구체적으로는 AI 팩토리 부문의 Manufacturing-X 플랫폼 표준모델 개발 및 실증에 296억원을, 자율운항선박 AI 데이터플랫폼 기술개발에 300억원을 투입하며, AI 로봇 데이터 센터 구축도 함께 추진한다. 둘째로 부문별 AI 모델 개발에 박차를 가한다. 기존 AI 팩토리와 미래차, 로봇 분과를 넘어 내년부터는 자율운항선박, AI 가전, AI 바이오 분야까지 AI 모델 및 제품 개발 사업을 확대한다. 산업부는 이 분야에 2032년까지 총 7000억원 이상의 예산을 편성할 계획이다. 셋째는 온디바이스 AI 반도체 개발 사업 착수다. 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 통합 경쟁력을 확보하기 위함이다. 넷째는 다크팩토리 기술 확보를 통한 AI 팩토리의 수출 산업화이며, 다섯째는 5극 3특 등과 연계한 지역 AX의 본격적인 확산이다. 실증으로 증명된 제조 AI의 위력과 휴머노이드 투입 이미 현장에서는 가시적인 성과가 도출되고 있다. AI 팩토리 사업은 삼성전자, 현대자동차, 삼성중공업 등의 참여로 누적 사업 100개를 돌파했다. GS칼텍스는 AI를 통해 원유 증류 공정의 불완전 연소를 제어하며 연료비용을 20퍼센트 절감했으며, HD현대중공업은 AI 로봇을 용접 검사에 투입해 작업 시간을 12.5퍼센트 단축했다. 농기계 업체 티와이엠 역시 AI 결함 검사 시스템으로 생산성을 11퍼센트 끌어올렸다. 특히 올해부터는 휴머노이드 로봇이 실전에 배치되었다. 삼성디스플레이, 한화오션, LG전자, SK에너지 등 제조 현장은 물론 CU편의점, 한림대성심병원, 롯데호텔 등 서비스 분야까지 총 10개 수요처에 투입되었다. 정부는 2027년까지 휴머노이드 실증 사업을 100개 이상으로 확대해 여기서 발생하는 핵심 데이터를 AI 학습에 활용할 예정이다. M.AX 얼라이언스 제1차 정기총회 개최 및 성과 보고 한편, 산업통상자원부는 김정관 장관이 참석한 가운데 M.AX 얼라이언스 제1차 정기총회를 열고 이러한 추진 성과와 향후 로드맵을 공유했다. 2025년 9월 출범 이후 불과 3개월 만에 참여 기관은 1000개에서 1300개로 급증했다. 기존 멤버 외에도 SK주식회사, 롯데호텔, 코넥 등이 새롭게 합류하며 외연을 확장했다. 이날 총회에서는 10개 분과가 수립한 2030년 기술 개발 및 산업 생태계 조성 로드맵이 발표되었으며, M.AX 전환에 기여한 분과장 및 우수 기업, 기관에 대한 포상도 함께 진행되었다. 산업부는 이번 얼라이언스의 성과를 바탕으로 대한민국 제조 산업의 AI 전환을 전방위적으로 지원할 방침이다.  

DJI가 자사의 첫 번째 올인원 로봇 청소기 시리즈 ROMO(로모)를 한국 시장에 공식 출시한다. ROMO는 DJI 플래그십 드론에 적용된 정밀 감지 기술과 매핑·내비게이션 노하우를 바탕으로, 고성능 센서와 스마트 알고리즘, 강력한 흡입력을 결합한 프리미엄 로봇 청소기다. ROMO는 딱딱한 바닥은 물론 카펫 환경에서도 높은 청소 성능을 구현하며, 인텔리전트 셀프 클리닝 시스템을 통해 유지 관리 부담을 크게 줄인 것이 특징이다. 특히 프리미엄 모델인 ROMO P는 스테이션과 로봇 본체에 투명 패널을 적용해, DJI의 정밀한 엔지니어링 설계가 반영된 내부 구조를 시각적으로 드러내는 디자인을 채택했다. ROMO에는 고성능 듀얼 어안 비전 센서와 광각 듀얼 트랜스미터 솔리드 스테이트 라이다(LiDAR)로 구성된 첨단 장애물 감지 시스템이 적용됐다. 머신러닝 기반 인식 기술을 통해 2mm 두께의 충전 케이블부터 얇은 카드 한 장까지 정밀하게 감지하고 회피할 수 있다. 다중 센서 데이터를 통합해 주변 환경을 입체적으로 인식하며, 침대나 소파 아래처럼 조도가 낮은 공간에서도 안정적인 주행이 가능하다. 넓은 시야각을 기반으로 사각지대를 최소화하고, 불규칙한 가구 배치 환경에서도 효율적인 경로를 설계한다.     DJI가 드론 매핑과 내비게이션 분야에서 축적해 온 기술력은 ROMO의 경로 계획 알고리즘에 그대로 적용됐다. 이를 통해 집 안 전체를 효율적으로 커버하는 스마트 청소 경로를 자동으로 생성한다. ROMO는 장애물의 유형에 따라 주행 및 청소 전략을 실시간으로 조정한다. 전선이나 테이블 다리, 모서리 구간에서는 밀착 주행으로 청소 효율을 높이는 한편, 양말이나 액체 오염물과 같은 요소는 우회해 기기 멈춤이나 오염 확산을 방지한다. 실시간 매핑과 적응형 가장자리 알고리즘을 기반으로 작동하는 ‘듀얼 플렉서블 암(Flexible Arms)’은 공간 형태에 맞춰 자동으로 확장·수축하며, 가구 하단이나 다리 주변, 굴곡진 벽면까지 꼼꼼하게 청소한다. 흡입 범위를 물걸레 경로보다 넓게 설계해, 걸레질 전 흡입 과정을 선행함으로써 먼지가 퍼지는 현상도 줄였다. ROMO의 베이스 스테이션은 오염 축적을 줄이고 유지 관리를 간소화하도록 설계됐다. 4개의 고압 워터 제트와 16mm 대구경 배수구, 물걸레 패드에 가해지는 12N의 하향 압력을 통해 오염물을 효과적으로 세척하고 배출한다. 이를 통해 최대 200일간 별도의 관리 없이도 안정적인 작동이 가능하다. 또한 긴 머플러 덕트와 챔버 구조를 적용한 3단계 소음 저감 시스템을 통해, 먼지 수집 시 발생하는 소음을 최대 80%까지 줄여 보다 조용한 사용 환경을 제공한다. ROMO는 고성능 모터와 최적화된 공기 흐름 설계를 통해 최대 2만 5000Pa(파스칼)의 흡입력과 초당 20리터의 공기 흐름을 구현한다. 비전 센서가 고양이 모래와 같은 입자형 이물질을 감지하면 주행 속도와 사이드 브러시 회전 속도를 자동으로 조절해 이물질이 날리는 것을 줄인다. 두 개의 고토크 모터로 구동되는 롤러 브러시는 이물질을 중앙으로 모아 효율적으로 흡입할 수 있도록 했다. 머리카락부터 미세먼지, 큰 입자까지 효과적으로 흡입하며, 머리카락 엉킴을 최소화해 관리 편의성을 높였다. 실시간 매핑과 적응형 가장자리 알고리즘을 기반으로 하는 ROMO의 듀얼 암은 공간의 형태에 따라 자동으로 확장 및 수축한다. 이를 통해 수납장이나 대형 가전 하단, 테이블과 의자 다리 주변, 굴곡진 벽면 등 평소 손이 닿기 어려운 구석진 곳까지 깊숙이 침투해 먼지를 제거한다. 또한 물걸레 경로보다 넓은 범위를 먼저 쓸어내는 설계로, 걸레질 전 흡입 과정을 선행하여 오염이 번지는 것을 막는다. ROMO는 164ml 용량의 내장 물탱크를 탑재해 넓은 공간에서도 물걸레 패드를 일정하게 유지하며, 청소 후반부에 패드가 마르면서 청소 효율이 떨어지는 현상을 방지한다. 또한 청소 중 오염도에 따라 물 분사량을 자동 조절하며, 오염이 심한 구간에는 보다 많은 물을 분사해 세정력을 강화한다. ROMO P 모델은 클리닝 설루션 외에도 바닥 탈취제를 수납할 수 있는 전용 공간을 갖췄다. 사용자는 필요에 따라 클리닝 설루션이나 바닥 탈취제를 물걸레 패드에 직접 분사하도록 설정할 수 있다. 주방의 기름때를 제거할 때는 클리닝 설루션을, 집안 전체에 산뜻한 향기를 더하고 싶을 때는 바닥 탈취제를 사용하는 등 공간별 맞춤 청소가 가능하다. 또한 내부의 소음 감소 챔버가 공기 흐름 소음을 효과적으로 줄여줘, 일상을 방해받지 않는 정숙하면서도 강력한 청소 경험을 제공한다. ROMO 시리즈와 긴밀하게 연동되는 DJI Home(DJI 홈) 앱은 미니멀한 인터페이스를 통해 직관적인 제어 환경을 제공한다. 사용자는 다양한 사전 설정 스마트 청소 모드를 이용할 수 있으며, 원탭 퀵 스타트를 통해 맞춤형 청소 계획을 손쉽게 실행할 수 있다. 또한 정수 탱크의 물 부족이나 오수 탱크의 만수 상태를 미리 알려주는 사전 알림 기능을 갖춰, 끊김 없는 청소 경험을 위한 체계적인 관리가 가능하다. 주요 맞춤형 청소 모드는 ▲스마트 카펫 청소 ▲지능형 문턱 인식(Intelligent Threshold Recognition) ▲주방 및 욕실 맞춤 청소 ▲반려동물 구역 특화 청소 등이 있다. ROMO에 탑재된 센서를 활용하면 외부에서도 집안 내부를 원격으로 확인하거나, 가족 및 반려동물과 실시간으로 소통할 수 있다. 개인정보 보호를 위해 카메라 접근 시 최초 사용 단계에서 2단계 인증을 거쳐야 하며, 영상 데이터 전송 시 암호화 기술이 적용된다. 또한 영상 기능은 필요하지 않을 때 완전히 비활성화할 수 있어 안심하고 사용 가능하다. 충전 성능 또한 뛰어나, 55W 고속 충전을 통해 2.5시간 만에 완전 충전이 가능하다. DJI ROMO 시리즈는 DJI 공식 온라인 스토어와 공인 리테일 파트너를 통해 사전 주문 가능하다. 가격은 모델별로 DJI ROMO P 194만 원, DJI ROMO A 179만 원, DJI ROMO S 159만 원이다. 한편, DJI는 ROMO 시리즈의 국내 첫 출시를 기념해 2월 14일까지 한정 프로모션을 진행한다고 밝혔다. 프로모션 기간 내 구매 고객에게는 최대 29만 1000원 즉시 할인 혜택이 적용되며, 여기에 더해 약 11만 9000원 상당의 청소 액세서리 패키지를 무료로 증정한다. 이번 증정 액세서리는 약 6개월간의 클리닝 사용량을 충족하는 구성으로, 초기 사용 부담을 줄이고 ROMO의 성능을 보다 완성도 있게 경험할 수 있도록 마련됐다. 이번 출시 기념 프로모션은 DJI 공식 온라인 스토어를 비롯해 쿠팡, 네이버, 롯데하이마트, DJI 공식 매장에서 동시 진행된다.

엔비디아가 CES 2026에서 캐터필러와 협력해 젯슨 토르 기반의 캣 AI 어시스턴트를 선보였다. 음성 인식 리바와 네모트론 모델을 활용한 자연어 상호작용 및 옴니버스 디지털 트윈 기술로 구현된 미래형 건설 현장의 혁신 사례를 소개한다.   엔비디아, 캐터필러와 함께 미래형 AI 중장비 솔루션 구축   엔비디아와 캐터필러가 세계 최대 IT 가전 전시회인 CES 2026에서 인공지능 기술과 중장비를 결합한 미래형 산업 솔루션을 선보이며 건설 현장의 디지털 전환을 예고했다. AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아는 지난 2026년 1월 9일 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026 현장에서 캐터필러 중장비에 엔비디아 엣지 AI 플랫폼을 통합했다고 발표했다. 이번 발표는 로봇 공학과 건설 기계 분야의 글로벌 리더들이 손을 잡고 산업 현장의 지능화를 구체화했다는 점에서 큰 주목을 받았다. 현장 데모와 자연어 기반 상호작용의 구현 CES 2026 전시장에는 노란색 강철 외관의 6톤 규모 캣 306 CR 미니 굴착기가 등장해 관람객들의 시선을 사로잡았다. 엔비디아 로보틱스와 엣지 AI 부문 부사장 디푸 탈라와 캐터필러가 공동으로 진행한 이번 시연은 올해 CES에서 가장 거대한 규모의 라이브 데모로 기록됐다. 캐터필러 기조연설 중 공개된 데모 영상에서는 운전석 내부의 실시간 영상과 함께 자연어 기반의 상호작용 기술이 소개됐다. 작업자가 안녕 캣, 시작 방법을 알려줘라고 음성으로 명령하자 장비에 탑재된 AI 시스템이 즉각 자연스러운 음성으로 응답하며 굴착기 암을 작동시켰다. 캐터필러 조 크리드 CEO는 캐터필러는 현대 기술 스택의 보이지 않는 기반을 구축하고 실제로 움직이는 기업이라며, 이러한 역할을 전 세계 대규모 현장에서 수행하는 것이 우리의 핵심 가치라고 강조했다.   젯슨 토르 기반의 캣 AI 어시스턴트와 엣지 AI 기술 이번 데모의 핵심은 엔비디아 젯슨 토르 플랫폼을 기반으로 구동되는 캣 AI 어시스턴트다. 젯슨 토르는 산업 및 로봇 시스템의 실시간 추론을 위해 설계된 엣지 AI 플랫폼으로, 복잡한 건설 현장에서 지연 시간 없는 지능형 서비스를 제공한다. 대화 기능 구현에는 엔비디아 리바와 네모트론 음성 모델이 사용됐다. 또한 vLLM 런타임을 통해 로컬 환경에서 실행되는 큐웬3 4B 모델은 클라우드 연결 없이도 사용자의 의도를 분석하고 정확한 응답을 생성한다. 여기에 캐터필러 헬리오스 데이터 플랫폼이 결합되어 기계의 상태와 작업 환경에 대한 신뢰도 높은 컨텍스트를 제공한다. 구체적인 기술 시연 항목으로는 지상 및 지하의 위험 요소를 피하기 위해 동작 범위를 제한하는 E-Ceiling 기능, 좁은 공간에서의 정밀 제어를 돕는 직관적인 AI 보조 장치, 그리고 안전 중심 경고 및 문서 접근을 지원하는 기내 AI 지원 등이 포함됐다. 디지털 트윈과 인력 양성을 통한 미래 산업 준비 엔비디아와 캐터필러의 협력은 장비 내 지능형 시스템에 그치지 않고 제조 공정의 최적화로 이어진다. 캐터필러는 현재 미국 내 제조 시설에서 엔비디아 옴니버스 라이브러리와 오픈USD를 기반으로 구축된 공장 디지털 트윈을 시범 운영하고 있다. 이를 통해 실제 설비 변경 전 시뮬레이션을 수행하고 자재 흐름을 최적화하고 있다. 또한 캐터필러는 AI 기반 산업 시스템으로의 전환에 발맞춰 향후 5년 간 1억 달러를 인력 양성에 투자할 계획이다. 이 중 2500만 달러는 글로벌 워크포스 이노베이션 챌린지에 투입되어 차세대 지능형 장비 운용을 위한 전문가 육성에 사용된다. 조 크리드 CEO는 캐터필러는 우리가 의지하는 물리적 세계를 구축하는 기업인 동시에, 이제 현대 기술 스택의 보이지 않는 층을 더욱 지능적으로 만들고 있다고 밝혔다. 엣지 AI를 통해 장비가 스스로 듣고 이해하며 작업자를 돕는 시대가 열리면서 산업 현장의 안전성과 효율성이 획기적으로 향상될 전망이다.   정밀성과 운전자 지원 기능을 탑재한 캣 306 CR 미니 굴삭기는 전 세계의 크고 작은 산업 현장을 지원한다.