다쏘시스템은 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 개최한다고 밝혔다. ‘모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈(Virtual Twin of Everything for Everyone)’을 주제로 열리는 이번 행사는, 생성형 AI와 결합해 한층 진화한 버추얼 트윈 기술을 중심으로 대한민국 산업의 미래를 만들어 나갈 혁신 비전을 소개한다. 이번 콘퍼런스에서는 다쏘시스템이 올해 초 새롭게 발표한 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’를 소개하고, 7개 혁신 브랜드를 통해 다양한 산업 분야에 적용되는 최신 기술 트렌드를 선보인다. 특히 다쏘시스템은 ▲40개 이상의 전문 세션 ▲산업 전문가들이 직접 전하는 실무 지식과 노하우 등 프로그램을 통해 참석자들에게 실질적 인사이트를 제공할 예정이다.     오전에 진행되는 제네럴 세션은 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사의 환영사로 시작한다. 기조연설자로 초청된 LG전자 ES연구소의 황윤제 기술고문은 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’를 주제로, 디지털 전환(DX)을 이끄는 AI 기술과 버추얼 목업 제작을 더욱 용이하게 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링의 중요성에 대해 발표한다. 황윤제 기술고문은 가상화 분야에서 현재 직면한 주요 도전 과제가 무엇인지 살펴보고, 이를 극복함으로써 열릴 미래의 가능성에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 오후에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아/넷바이브(ENOVIA/NETVIBES), 카티아/3D익사이트(CATIA/3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 5개의 브랜드 트랙과 별도 마련된 SDV(Software-Defined Vehicle) 트랙이 진행된다. 각 트랙을 통해 다쏘시스템의 전문가와 브랜드별 고객사는 최신 기술 동향과 다양한 산업 적용 사례를 폭넓게 소개하며, 특히 3D익스피리언스 기반 통합 업무 환경을 심도 있게 다룰 예정이다. 특히 추가로 마련된 SDV 트랙은 총 3개의 발표로 구성되어, 다쏘시스템의 SDV 설루션 전략과 함께 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model-Based Systems Engineering), 하드웨어/소프트웨어 통합, 가상 검증 등 제품 전체 관점의 개발 방향을 소개한다. 아울러 미래 모빌리티 산업의 도전과제와 설루션 방안, 메카트로닉스(mechatronics) 및 소프트웨어 중심 경험(software-driven experiences)을 위한 엔드 투 엔드 통합 업무 환경 구축 전략을 다룬다.   다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025는 가상과 현실을 끊임없이 연결하는 기술로 산업 혁신의 방향을 제시하는 자리”라며, “모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈이라는 이름에 걸맞게, 다쏘시스템은 앞으로도 다양한 산업의 전문가들과 함께 버추얼 트윈으로 미래 산업을 혁신하고, 무한한 가능성을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 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.

고객맞춤 제조 IT시스템 솔루션 코디네이션 전문기업 지능형 공장 서비스·DX Accelerator, 디엑셀   디지털 기술의 발전으로 글로벌 제조업계는 더 높은 효율성, 맞춤 생산, 그리고 지속 가능성 확대를 위한 혁신기술 개발에 대한 니즈를 키우고 있다. 이러한 트렌드에 맞춘 디지털 기술과 로보틱스를 활용한 제조 시스템이 구현되고 있으며, 개인화·맞춤화를 위한 기능과 프로세스의 진화 속도도 빨라지고 있다. 본지에서는 지능형 공장 서비스와 고객이 필요한 솔루션을 활용하여 기업의 시스템을 코디네이션 하는 ‘디엑셀(DXel, www.dxel.co.kr)을 만났다.   ▲ 디엑셀 김남웅 대표       고객이 필요로 하는 솔루션을 찾아주는 기업 2022년 4월 설립된 디엑셀은 회사명에서도 알 수 있듯 산업계의 디지털 전환을 돕는 ’Digital Transformation Accelerator‘ 기업이다. “당사는 고객이 필요한 솔루션을 코디네이션 하는 제조 시스템 전문기업”이라고 소개하는 김남웅 대표는 “당사 가장 큰 경쟁력은 20여 년간 다양한 산업별 제조 현장을 경험한 전문적인 노하우를 가지고 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하고 있는 임직원”이라고 소개하며, 검증된 솔루션을 통해 고객의 업무 효율성을 높이고, 제조산업 시스템의 혁신을 이루고 있다고 부연했다. 2~3년 전의 제조 IT시스템은 생산량, 업무감시, 원가절감 등 관리직 위주로 구축되었다. 그러나 생산성 향상과 품질력 제고에 직접적으로 성과를 내기 위해서는 좀 더 직관적이고, 직원 참여가 가능한 시스템을 구축해야 한다. 이러한 환경 변화에 맞춰 디엑셀은 직원의 감시보다 직원의 참여를 확대할 수 있는 시스템, 제조 현장에 맞춘 MES와 UWB 기반의 실시간 제품 위치 추적시스템을 사업의 모토로 창업하게 되었다. “과거 제조 IT시스템이 ‘관리적 관점’에서 구축되었다면, 이제는 사람을 중심으로 사회적 가치까지 창출할 수 있는 역할로 확대되고 있다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “우리는 전 직원이 참여할 수 있는 ‘지속 가능한 실천적 제조 IT시스템’을 구축하고 있다”라고 소개한다. 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼 서비스 제공 디엑셀은 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼을 통해 제조 현장 시스템 개발, UI/UX 프로비저닝 및 대시보드를 구현하기 위한 다양한 레어어를 제공하고 있다. 이 회사 솔루션의 핵심적인 기능인 기준정보 구축과 환경정보 및 시스템을 컨트롤하는 파운데이션 레이어, 제조현장시스템인 공정 정보와 Lot 정보, BOM 정보 등 프로세스 전반을 관할하는 시스템인 프로세스 레이어가 있다. 이와 더불어 사용자 데이터 수집 및 편의성을 제공하는 UI/UX 오퍼레이션 레이어와 수집된 데이터를 각종 디바이스를 통해 사용자에게 제공하는 디스플레이 레이어를 통해 최적의 제조시스템을 제공하고 있다.  디엑셀 김남웅 대표는 “이러한 기술력을 토대로 스마트한 공장 운용을 위한 ‘디지털팩토리 서비스’, 협력사/딜러사 등의 파트너사들과의 ‘디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스’, 그리고 초광대역통신(Ultra-Wideband, UWB) 기술을 활용한 ‘실시간 고정밀 측위 관리 서비스’ 등 3가지 영역에서 솔루션 코디네이션 서비스를 제공하고 있다”라고 부연했다.   (1) 디지털 팩토리 서비스 이중 디지털 팩토리는 다양한 설비 및 공장 내 장치와의 인터페이스를 통한 실시간 데이터 수집 및 모니터링을 적용하여 디지털 생산 공정 정보를 제공하고 있다. 휴먼 에러를 원천 차단하고, 품질 결과를 학습하여 피드백함으로써 선제 예방 품질 역량을 강화하고 있다. 또한 핵심 생산 및 유관 정보를 표준화하고 디지털화하여, 모든 제조 현장의 데이터 연계로 통합적인 디지털 관리를 실현하고 있다. 특히 생산 현장 정보의 디지털화와 실시간 가시성 확보로 경영 목표 관점의 새로운 영감을 제시하고 있으며, 데이터 분석 기반의 생산 및 품질을 위한 최적화된 제조 운영과 QCD 즉 품질, 원가, 납기의 가치를 극대화하여 최고의 생산 능력을 창출할 기회를 제공하고 있다. (2) 디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스 디엑셀의 또 다른 서비스는 협력사와 제조 현장, 판매딜러 간의 공급망 디지털 협업공장을 구축하여 클라우드를 기반으로 고객사와 협력사, 그리고 판매딜러의 실시간 재고 데이터를 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태의 애플리케이션으로 제공하는 서비스이다. 이를 통해 고객의 주문을 받은 판매딜러는 제조 공장의 재고 수량 및 위치 데이터를, 제조 공장은 협력사의 재고 수량 및 위치 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 이는 결과적으로, 불필요한 발주와 재고를 현저히 줄여 원가절감 및 협력사와의 상생을 도모할 수 있다. 이를 기반으로 디엑셀의 시스템은 고객사의 생산계획과 입고 검사, 공정관리를 지원하여 생산실적을 더욱 극대화해하고 있으며, 협력사에는 생산관리, 출하관리, 품질관리의 혁신을 이루어 나가고 있다.  (3) 실시간 고정밀 측위 관리 서비스 차세대 무선 통신 기술인 UWB의 정확한 위치감지 기술은 디지털 공장을 구축하는 데 많은 도움이 된다. 디엑셀의 스마트팩토리 고정밀 측위 관리 솔루션은 국제적인 첨단 UWB 기술을 바탕으로 제조현장의 제품, 부품 및 차량 등의 움직임을 센티미터 수준의 고정밀 측위 서비스로 제공한다. 0차원 존재 감지, 1차원 선형 궤적 측위 및 2차원 지역 평면 측위를 통합한 다차원 측위 모드를 채택하여 사람, 차량, 사물의 실시간 위치를 정확하게 파악할 수 있다. 이러한 기술은 궤적 추적, 작업 시간 통계, 면적 수, 전자 울타리 및 기타 서비스 기능과 결합하여 제조 운영의 효율성을 높이고 공장의 자재 관리 개선, 원가절감 및 공정 흐름 최적화를 제공한다. 김남웅 대표는 “위치 관리시스템과 결합된 저희 솔루션은 스마트팩토리의 관리 수준을 한 단계 높였다고 자부할 수 있다”라고 덧붙였다.  AI 제조 분야 앵커기업으로 부상 최근 디엑셀은 AI 자율제조 선도프로젝트의 일환으로 농기계 다품종 유연생산을 위한 AI 자율제조 국책과제의 공동연구기관으로 선정되어 참여하고 있다. 디엑셀의 실시간 고정밀 측위 관리 기술이 성공적인 AI 자율제조 실현에 필수적인 핵심기술임을 인정받았기 때문이다. “당사는 전라북도 농기계 산업 및 동종업계의 AI 자율제조 선도 표준모델을 구축하는데 무거운 책임감과 사명감을 느끼고 있다”라고 말하는 이 회사 김남웅 대표는 “디엑셀이 보유한 기술을 더욱 강화하고 발전시켜 AI 자율제조 분야의 앵커기업으로 성장하고자 한다”라고 프로젝트 참여에 대한 포부를 밝혔다. 사람이 기업 성장의 답 “아무리 기술이 뛰어나도 그 기술을 용도와 상황, 목적과 요구에 맞게 구현해 낼 사람이 없다면 그 기술은 가지고 있는 능력을 발휘할 수 없다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “앞서 소개한 바와 같이 우리의 가장 큰 장점은 고객이 요구하는 디지털 전환의 미션을 제대로 수행하기 위해 20년 넘게 많은 산업별 제조환경을 경험한 전문가들이 각자의 노하우를 기반으로 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하며, 검증된 솔루션을 통해 업무 효율과 고객 서비스의 혁신을 높인다는 것”이라며, “특히 고객의 니즈를 먼저 파악하고, 선제적으로 솔루션을 제안할 수 있도록 임직원의 역량을 지속적으로 강화하고 있다”라고 부연했다. 이는 디엑셀이 인재 양성에 집중하고 우수한 경험을 가진 전문가를 끊임없이 발굴해 오는 이유기도 하다.  디지털과 인간이 상생하는 시스템을 만들다! 디엑셀은 제조물류산업의 다양한 고객을 만족시키기 위해 유연한 비즈니스 플랫폼을 선보이고 있다. 현재는 제조분야에서 전문역량을 발휘하고 있지만, 디지털 전환이 전 산업에서 일어나듯이 이 회사가 가진 지능형공장 서비스와 위치관리 기술 기반의 혁신 솔루션은 전 산업에 적용될 수 있다.  오늘보다 나은 내일을 꿈꾼다는 김남웅 대표는 “제조 현장에 특화된 디지털팩토리와 더불어 UWB 측위 기술을 기반으로 개발된 실내외 무선 위치 추적 장치, 이 두 개의 솔루션을 융합한 위치관리 기반 디지털팩토리 솔루션을 제공하여 시스템 인프라가 약한 중소기업, 관리의 단계를 높여야 하는 대기업들의 애로를 해결해 주는 것이 우리의 역할”이라며, “우리는 앞으로도 우리나라 산업의 디지털 역량 강화를 넘어 국가 기술 경쟁력 제고에 기여하고, 디지털과 인간이 상생하는 시스템, 새로운 기술이 인정받는 변화된 세상에서 저의 기술이 고객의 성공적인 비즈니스가 되도록 최선을 다하겠다”라고 덧붙였다.

로크웰 오토메이션이 운영 기술(OT) 환경을 위한 신규 보안 모니터링 및 대응(Security Monitoring & Response) 서비스를 출시했다고 밝혔다. 이 서비스는 산업 조직이 점점 정교해지는 사이버 위협에 효과적으로 대응하고, 복원력 있는 운영 체계를 구축할 수 있도록 설계됐다. 이번 신규 서비스는 로크웰 오토메이션의 OT 보안 운영 센터(Security Operations Center : SOC)와 경험이 풍부한 사이버 보안 분석가로 구성된 전담팀이 실시간으로 위협을 탐지하고 대응함으로써, OT 보안의 복잡성을 해소하고 기술 격차 및 운영 비효율성을 최소화할 수 있도록 지원한다. 산업 사이버 보안 사고, 시스템 취약성, 그리고 숙련된 보안 인력의 부족으로 인해 OT 환경의 보안은 점점 복잡해지고 있다. 실제로 최근 발표된 스마트 제조 현황 보고서에 따르면, 사이버 보안 위협과 인력 부족은 모두 제조 산업에 영향을 미치는 중요 상위 5대 외부 장애 요인으로 지목되었다. 이번 설루션의 주요 기능으로는 ▲지속적인 보안 모니터링 및 대응 서비스 ▲신속한 사고 대응 및 문제 해결 ▲포괄적인 보고 체계 및 유연한 확장성이 있다.     보안 모니터링 및 대응 서비스는 OT 환경에 대한 연중무휴 24시간 실시간 모니터링 기능을 통해 잠재적 위협을 신속하게 탐지하고, 고급 분석 기법을 통해 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써 대응의 정확성과 속도를 높인다. 또한, 사고 발생 시 축적된 노하우와 검증된 절차를 기반으로 한 단계별 대응 가이드를 통해 사고를 효율적으로 관리하고, 운영 중단을 최소화한다. 로크웰 오토메이션의 SOC 분석가는 고객의 보안팀을 보완하며 신속한 대응을 제공한다. 보고 체계와 확장성 측면에서도 강점을 갖추고 있다. 로크웰 오토메이션은 고객이 조직 차원에서 보안 상태를 체계적으로 점검하고 개선할 수 있도록 월간 경영진 요약 보고서와 분기별 비즈니스 리뷰를 제공하며, 주요 이해관계자들의 전략적 참여를 유도한다. 또한 모듈형 구조로 설계된 본 서비스는 각 고객의 고유한 요건에 맞춰 유연하게 확장 및 맞춤화가 가능하다. 이번 서비스를 통해 고객은 위협을 조기에 탐지하고 신속히 완화하여 운영 중단 및 재정적 손실을 줄일 수 있으며, 반복적인 보안 작업을 자동화함으로써 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있다. 로크웰 오토메이션은 특히 실시간 보안 가시성을 기반으로 데이터 기반의 의사결정이 가능하며, 전문 인력이 부족한 환경에서도 효과적인 보안 체계를 유지할 수 있는 대안으로 작용할 것으로 기대하고 있다. 로크웰 오토메이션의 닉 크리스(Nick Creath) 사이버 보안 서비스 수석 제품 관리자는 “사이버 위협이 갈수록 정교해지는 상황에서 제조업체는 상시적인 경계와 전문 대응 역량이 필요하지만, 이를 위한 내부 리소스가 부족한 경우가 많다”며, “자사의 보안 모니터링 및 대응 서비스는 연중무휴 실시간 위협 감지와 전문가 주도 대응을 통해 고객의 보안 태세를 강화하고 기술 격차를 해소할 수 있도록 돕는다”고 밝혔다.

서승완 지음 / 25000원 / 스마트북스   『커서 AI_트렌드&활용백과』는 커서 AI라는 혁신적 도구를 통해 개인과 조직이 어떻게 미래를 준비할 수 있는지 그 청사진을 제시한다. 커서 AI에게 내가 만들고 싶은 것을 ‘사람의 말’로 설명하면 된다.  그냥 바이브(감각)에 몸을 맡기고 코드가 있다는 사실조차 잊어버리는 이른바 바이브 코딩(Vibe Coding)이다. 이 책의 실습을 따라해 보는 것만으로도 내 일상, 내 업무에 당장 써먹을 수 있는 노하우를 얻을 수 있을 것이다.  웹사이트, 랜딩 페이지, 투 두 리스트, 온라인 명함, 웹 게시판, AI 챗봇, 설문조사 폼, SNS 클론, 뉴스 및 아파트 정보 크롤링, 고객 리뷰 자동 답변, 견적서 비교, 카드뉴스 세트, 엑셀 자동화 등까지, 이 책 한 권으로 가능하다. 『커서 AI_트렌드&활용백과』는 단순한 프로그램이나 기술을 알려주는 것이 아닌, 새로운 사고방식을 제안하는 책이다. 지루한 과정은 커서 AI에게 맡기고, 우리는 진짜 중요한 일—문제를 정의하고, 창의적인 해결책을 구상하는 일—에 집중하면 된다. 이제 우리에게 필요한 것은 호기심과 문제의 본질을 파악하는 능력, 그리고 더 나은 방법을 찾아내려는 ‘창의적 게으름’의 마인드셋이다.  이 책은 그런 창의적 게으름을 추구하는 분들을 위한 책으로, 일반적인 개발도서와는 다른 접근법을 취한다. 복잡한 기술 스택 대신 커서에게 말로 지시하며 빠르게 ‘실생활’과 ‘비즈니스’에 적용하는 방법에 집중했다. 이 책의 진정한 가치는 기술적 장벽 없이 '누구나 AI의 힘을 일상과 업무에 활용할 수 있게' 하는 데 있다. 이는 ‘모두의 창의적 게으름’이 빛을 발하도록 하기 위함이다.

유니티는 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 4월 15일 코엑스에서 진행했다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’에서는 국내외 유니티 전문가들이 선보이는 다양한 사례 중심의 기술 세션과 최신 유니티 소식, 엔진 로드맵 등을 공유하는 자리가 마련됐다. 또한 다양한 산업 영역에 적용되는 유니티 활용 사례, 개발 노하우 등 실무에 도움이 될 만한 정보가 소개됐다. 이번 행사는 유니티 코리아 송민석 대표이사의 환영사를 시작으로 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장이 안정성, 성능, 크로스 플랫폼 지원에 대한 유니티의 의지를 담은 개회사를 전했다.     이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석부사장은 개발자의 피드백을 적극 반영하고 프로덕션 테스트 환경을 거친 ‘유니티 6(Unity 6)’의 주요 업데이트 로드맵을 공개했다. 유니티의 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 4월 말 출시 예정인 유니티 6.1로 제작된 최신 리얼타임 데모 ‘판타지 킹덤’을 시연하며 유니티의 발전된 성능을 선보였다. '데이브 더 다이버'를 개발한 민트로켓의 황재호 대표는 유니티 엔진에 대한 견해와 유니티 6로 전환한 경험을 소개했다. ‘데이브 더 다이버’는 APV(Adaptive Probe Volume)를 통한 조명 워크플로 간소화, 프로젝트 오디터(Project Auditor)를 통한 성능 병목 구간 파악 등 유니티 6의 최신 기술을 통한 지속적인 개발 프로세스 최적화를 진행해왔는데, 황재호 대표는 개발 초창기부터 지금까지 효율적인 개발을 위해 유니티 엔진을 사용해온 경험을 소개했다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 자동차, 제조/건설, 커머스, 의료 등 다양한 산업에서 활용되는 유니티 사례와 3D 콘텐츠를 바탕으로 한 인터랙티브 경험의 효과 등에 대해 소개했다. 그리고,  LG전자 CTO 소속 최재복 리드는 유니티를 기반으로 차량용 3D HMI(휴먼-머신 인터페이스) 설루션을 개발한 사례를 발표했다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 앱 비즈니스 성장을 지원하기 위한 유니티 그로우 설루션 및 경쟁력에 대해 소개했다.     한편, 이번 유나이트 서울 2025에서는 유니티 기반 게임 프로젝트의 포스트모템 세션, 글로벌 업계 리더와 함께 성공적인 비즈니스 성장 전략을 나누는 ‘그로우 트랙(Grow Track)’ 세션, 다양한 데모 존 및 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 선보일 수 있는 ‘메이드 위드 유니티(Made With Unity) 존’, 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 ‘핸즈온 트레이닝’ 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 유니티는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트를 유니티 코리아 유튜브 채널을 통해 생중계했으며, 주요 세션은 5월 중 유니티 공식 유튜브 채널을 통해서 제공할 예정이다.

씨이랩은 한국정보공학과 AI 솔루션 총판 계약을 체결했다. 이번 계약을 통해 씨이랩의 GPU 최적화 솔루션 ‘AstraGo (아스트라고)’를 한국정보공학이 보유한 풍부한 AI 인프라 유통망을 통해 국내 기업 및 공공 기관에 공급해 국내 AI 시장에서 양사의 경쟁력이 한층 더 강화될 것으로 기대된다. 씨이랩은 엔비디아의 공식 파트너사로, GPU 활용률을 극대화하는 솔루션 AstraGo로 국내 AI GPU 시장에서 독보적 SW 개발 역량을 구축해왔다. AstraGo는 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 컨테이너 기술을 활용해 AI 프로젝트의 배포 및 관리를 자동화해 복잡한 AI 인프라 운영 부담을 줄인다. 기업은 이를 통해 운영 비용 절감과 AI 모델 학습 및 추론 작업의 생산성 향상이라는 두 가지 효과를 동시에 누릴 수 있다. 한국정보공학은 이커머스 데이터 분석 및 IT기기 유통 전문기업으로, HPE, LENOVO 등 다양한 글로벌 IT사의 총판으로서 폭넓은 산업 분야로 사업을 전개하고 있다. 특히 대규모 서버 공급과 AI 인프라 사업의 확대로 가파른 성장세를 보이고 있다. 2021년부터는 AI 기반 빅데이터 분석 서비스를 출시하며 데이터 플랫폼으로 사업 영역을 확대하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 다양한 산업군의 고객사를 대상으로 AI 인프라 활용 효율성을 극대화하는 최적의 솔루션을 제공한다는 계획이다. 씨이랩이 보유한 GPU 최적화 기술 역량과 한국정보공학이 보유한 AI 인프라 구축·유통 노하우가 시너지를 발휘해 AI 연구 및 운영을 지원하고 시장을 확대할 전망이다. 씨이랩 채정환 대표는 “국내 AI 인프라 유통 분야에서 업계를 선도하는 한국정보공학과의 총판 계약을 통해 산업 전반에 걸친 AI 학습·추론 인프라 효율화를 신속히 지원할 수 있게 됐다”며 “지속적인 기술 협력과 맞춤형 컨설팅을 통해 고객 가치를 높이고, 더 나아가 국내 AI 생태계를 활성화하는 데 기여하겠다”고 밝혔다. 채정환 대표는 이어 “AI 산업이 활성화되면서 자사의 GPU 최적화 솔루션 수요가 급증해 실적 성장이 기대된다”고 덧붙였다.   

캔스톤어쿠스틱스가 감성적인 사운드 경험을 휴대할 수 있는 신개념 블루투스 스피커 M77BT AURORA를 출시했다.  실내를 넘어 캠핑, 바닷가, 낚시, 등산 등 야외에서도 강력한 사운드를 경험할 수 있도록 설계한 M77BT AURORA는 블랙과 베이지 두 가지 컬러로 출시되며, 클래식한 아날로그 감성과 현대적인 디자인 요소가 결합되어 있다. 본체 표면은 가죽 스타일로 마감되어 고급스러움을 높였고, 상단 컨트롤러는 금속 재질을 사용해 조작 시 단단한 클릭감을 제공함으로써 아날로그적인 조작성과 감성을 동시에 만족시킨다. 이동성과 휴대성을 고려한 컴팩트한 크기와 부담 없는 무게도 특징이다.     이 제품에 내장된 2000mAh 배터리는 완충 기준 최대 12시간 연속 재생을 지원하며, 충전은 USB-C 타입 단자로 진행한다. 특히 캔스톤의 스마트 절전 알고리즘을 적용해, 일정 시간 사용하지 않으면 자동으로 대기 모드에 진입하거나 전원을 차단하여 배터리 효율을 높인다. 사용자는 보다 긴 시간 동안 음악을 감상할 수 있으며, 충전 부담 없이 야외 활동을 즐길 수 있다. 좌우로 배치된 50mm 듀얼 풀레인지 유닛은 고음과 중저음을 균형 있게 표현하며, 후면의 수퍼 패시브 라디에이터는 저음을 보다 깊고 풍성하게 전달한다. 최대 20W의 출력은 야외 공간에서도 충분한 볼륨과 울림을 제공하며, 동일 제품 두 대를 무선으로 연결하는 TWS(스테레오 연동) 기능을 활용하면 좌우가 분리된 스테레오 환경을 구현할 수 있다. 전면부에 보이는 RGB 조명 효과는 고정된 색상이 아닌 부드럽게 변화하는 컬러 웨이브로 공간의 무드를 바꿔준다. 연결성도 높였는데, 최신 블루투스 5.3 기술을 탑재해 빠르고 안정적인 무선 연결이 가능하며 AUX 단자를 통한 유선 입력도 지원한다. 또한 음원(MP3, WAV, WMA, FLAC, APE)이 저장된 USB 메모리를 꽂으면 재생할 수 있어 별도의 스마트 기기가 없어도 음악을 바로 재생할 수 있다. 스피커 상단에는 직관적인 컨트롤 버튼이 배치되어 재생, 볼륨 조절, 모드 전환, RGB 조명 설정까지 한 손으로 조작 가능하다. 야외 사용성을 고려한 IPX7 방수 설계로 일상적인 물 튀김은 물론, 갑작스러운 소나기나 물놀이 환경에서도 안심하고 사용할 수 있다. 캔스톤은 오랜 기간 축적한 사운드 튜닝 노하우를 바탕으로 한국 소비자의 취향에 맞춘 음향 세팅을 적용해왔다고 소개했는데, M77BT AURORA 역시 한국 사용자의 청각적 취향을 고려한 사운드 밸런스와 사용 환경에 최적화된 설계가 적용됐다. 캔스톤의 한종민 대표는 “휴대용 블루투스 스피커 캔스톤 M77BT AURORA는 공간의 제약을 벗어나 언제 어디서나 음악을 즐기고 싶은 이들을 위한 제품으로, 뛰어난 사운드 성능과 감성적인 디자인, 휴대성까지 모두 갖췄다”면서, “야외 활동이 많아지는 계절에 맞춰, 음악과 함께하는 새로운 일상을 만들어줄 것으로 기대된다”고 전했다. 신제품 캔스톤 M77BT AURORA의 소비자 가격은 6만 9800원이며, 캔스톤 공식 홈페이지 및 주요 온라인 쇼핑몰에서 판매된다. 한편, 캔스톤은 M77BT AURORA 출시를 기념해 포토리뷰 이벤트도 함께 진행한다고 밝혔다. 2025년 4월 30일까지 캔스톤 M77BT AURORA 구매 후 온라인 쇼핑몰이나 SNS(블로그, 인스타그램 등)에 후기를 등록하고 캡처본과 함께 지정된 이메일로 응모하면, 추첨을 통해 프리미엄 코드프리 이어폰 CF3를 증정한다.

‘2025 산업지능화 컨퍼런스’가 지난 3월 13일~14일 서울 코엑스 E홀에서 개최되었다. 이번 행사는 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관했으며, AI 기반의 산업 생태계 조성과 AX(AI Transformation) 확산을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것을 목표로 했다. ■ 이성숙 기자     ‘DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 열린 이번 행사는 제조산업 혁신을 위한 AI 및 디지털 기술의 실제 적용 사례를 공유하고, 향후 산업 발전 방향을 모색하는 자리로 마련되었다. 다양한 국내외 기업이 참여해 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)의 최신 트렌드와 기술을 소개했다. 행사는 기조세션과 함께 제조 OT 기술, 제조 IT 기술, 제조 AI, 산업 데이터 스페이스 등 네 개의 기술 세션으로 구성되었다.   글로벌 기업의 제조 혁신 사례 공유 행사 첫째 날인 3월 13일의 기조 세션은 ‘국내외 DX/AX 선도 사례’를 주제로 진행되었으며, 실제 제조 현장에서 적용된 AI 및 디지털 혁신 사례를 발표하고, 최신 제조기술과 산업 데이터를 활용한 고도화 방안을 논의했다. 첫 번째 연사인 LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조산업에서 AI를 활용한 혁신 사례를 소개했다. 그는 “AX 추진을 위해서는 AI를 활용해 전사적으로 능동적인 AX 가속화를 지원할 수 있는 시스템 기반의 운영 환경이 필요하다”고 강조하며, “최적화된 생성형 AI 서비스 구현을 위해서는 활용 목적에 맞는 서비스 발굴 및 검증이 선행되어야 한다”고 덧붙였다. 한국IBM 박정선 실장은 데이터 기반 디지털 제조 전환에 대해 발표했다. 그는 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 정비 노하우 관리 등 IBM의 실제 고객 사례를 소개하며, 제조업의 AI 적용 가능성을 강조했다. 다음으로 한국미쓰비시전기오토메이션 이노우에 나오타케 부장이 ‘산업 AIX(AI Transformation) - 산업 생산성 관점에서의 파괴적 혁신 가능성’을 주제로 발표했다. 마지막으로 원프레딕트 윤병동 대표는 중소 제조기업을 위한 산업 AX 전략을 공유하며, 중소기업이 AI 기반 생산성 혁신을 달성할 수 있는 방법을 설명했다. 기조 세션 이후에는 분야별 기술 및 활용 사례 소개가 이어졌다. 주한 스위스대사관 무역투자청, 아이투맥스, 인이지, 고성엔지니어링, 유비씨, 수퍼브에이아이, 비앤드알산업자동화, 로크웰 오토메이션, 아비바 코리아, 한국산업지능화협회, LG전자 생산기술원, 인터엑스 등 다양한 기업이 발표자로 참여했다.     AI 기반 자율 제조 및 디지털 트윈 기술 소개 둘째 날인 3월 14일의 기조 세션은 현대오토에버 장연세 상무의 발표로 시작됐다. 그는 ‘소프트웨어 정의 공장으로의 DI/DX 여정’를 주제로, 현대오토에버의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF : Software Defined Factory)’ 설루션을 소개했다. 장 상무는 “SDF는 하드웨어에 종속되지 않고, 소프트웨어로 제조 인프라를 정의하고 이를 제어 및 관제함으로써 유연성과 상호운영성을 제공하는 공장”이라고 설명했다. 이어 로크웰 오토메이션 앤드류 엘리스 부사장은 ‘AI를 통한 자율 제조 생태계 구축’을, 헥사곤 MI 홍석관 부사장은 ‘측정 데이터 기반 자산 관리 및 로봇 성능 향상’을 주제로 발표했다. 홍 부사장은 디지털 트윈 기술, 측정 데이터 기반 공간정보 DX화, 협업 기술 등을 소개하며, 제조산업에서 효율적인 자산 관리를 위한 헥사곤의 DX & DT 전략을 공유했다. 마지막 기조세션 발표자로 나선 다임리서치 장영재 대표이사는 ‘AI 디지털 트윈 기반 무인/자율 공장 구축 실증 사례’를 주제로 강연했다. 그는 자체 개발 설루션을 통한 신속한 디지털 트윈 검증 기술, 실제 시스템 연동 가상 커미셔닝(virtual commissioning) 기술, 하드웨어 및 로봇 시스템을 고려한 고밀도 AGV/AMR 설계 등 AI 자율공장 실현을 위한 핵심 기술을 소개했다. 이 날 기술 세션에서는 오토스토어시스템, 주식회사 마이링크, 인터엑스, 씨메스, 일루넥스, 아비바 코리아, 피티씨-캡웨어, 유진로봇, 시제, 엠아이큐브솔루션, 쿤텍, 넥스톰 등 기업이 발표자로 참여했다.     콘퍼런스를 통해 본 제조업의 미래 이번 콘퍼런스를 주관한 한국산업지능화협회는 “이번 행사를 통해 제조업의 디지털 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대한다”며, “기업 간 협력을 강화해 글로벌 경쟁력을 높이고, AI 및 디지털 기술을 활용한 산업 전환 가능성을 모색하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 제조업계는 이번 콘퍼런스를 통해 AI 및 산업 데이터를 활용한 디지털 혁신 방향을 확인하고, 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 기회를 얻었다. 앞으로도 AX 확산을 위한 지속적인 연구와 협력이 필요할 것으로 보인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.