엔비디아가 대한민국 정부 및 기업들과 협력해 클라우드와 AI 팩토리를 중심으로 25만 개 이상의 GPU를 포함하는 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 인프라는 공공과 민간 부문이 함께 구축하며, 자동차, 제조, 통신 등 한국 주요 산업 전반의 AI 기반 혁신과 경제 성장을 견인할 핵심 토대가 될 예정이다. 이번 계획은 세계 각국 정상이 APEC 정상회의 참석을 위해 한국에 모인 가운데 발표됐다.  과학기술정보통신부는 기업과 산업 전반의 독자 AI 개발을 가속화하기 위해 최신 엔비디아 GPU 5만 개 도입을 추진 중이라고 밝혔다. AI 인프라 구축은 엔비디아 클라우드 파트너인 네이버 클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 국가 독자 클라우드 내 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 등 GPU 1만 3000 개를 초기 도입하는 것을 시작으로, 향후 국가 AI컴퓨팅센터 구축 등을 통해 수년간 점진적으로 확대될 예정이다. 이 AI 인프라는 연구기관, 스타트업, AI 기업이 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 개방되며, 이는 대한민국의 AI 역량 강화와 인프라 확충을 위한 국가 전략을 뒷받침하게 된다. 또한, 엔비디아는 한국의 산업계, 학계, 연구기관과 AI-RAN과 6G 인프라 개발에도 함께하고 있다. 엔비디아는 최근 삼성(Samsung), SK텔레콤(SK Telecom), 한국전자통신연구원(ETRI), KT, LG유플러스(LG U+), 연세대학교와 협력해 지능형·저전력 AI-RAN 네트워크 기술을 공동 개발 중이다. 이 기술은 GPU 연산 작업을 디바이스에서 네트워크 기지국으로 오프로딩함으로써 컴퓨팅 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장할 수 있도록 설계됐다.     한국의 자동차, 제조, 통신 분야 선도 기업들은 엔터프라이즈와 피지컬 AI 개발을 가속화하기 위해 대규모 AI 인프라 투자와 확장을 추진하고 있다. 삼성은 GPU 5만 개 이상을 탑재한 엔비디아 AI 팩토리를 구축해 지능형 제조를 발전시키고 제품과 서비스 전반에 AI를 적용한다. 삼성은 엔비디아 네모트론(Nemotron) 사후 훈련 데이터세트, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X), 엔비디아 cu리소(cuLitho) 라이브러리, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 기술을 활용해 정교한 반도체 제조 공정의 속도와 수율을 개선하는 디지털 트윈을 구축한다. 또한 엔비디아 코스모스(Cosmos), 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim), 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해해 가정용 로봇 개발 포트폴리오를 강화하고 있다. SK그룹은 반도체 연구·개발·생산을 고도화하고, 디지털 트윈과 AI 에이전트 개발을 지원하는 클라우드 인프라 구축을 위해 5만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 AI 팩토리를 설계하고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 한 소버린 인프라를 제공해, 국내 제조 기업들이 엔비디아 옴니버스를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. SK 텔레콤은 스타트업, 기업, 정부 기관을 대상으로 디지털 트윈과 로보틱스 프로젝트 가속화를 위한 산업용 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 한층 심화된 협력 단계로 나아가며, 모빌리티, 스마트 공장, 온디바이스 반도체 전반에 걸쳐 AI 역량을 공동 개발할 예정이다. 양사는 AI 모델 훈련과 배포를 위해 5만 개의 블랙웰 GPU를 기반으로 협력을 추진한다. 또한 한국 정부의 국가 피지컬 AI 클러스터 구축 이니셔티브를 지원하기 위해, 현대자동차그룹과 엔비디아는 정부 관계자들과 긴밀히 협력해 생태계 조성을 가속화할 계획이다. 이를 통해 약 30억 달러 규모의 투자가 이루어져 한국의 피지컬 AI 산업 발전을 한층 앞당길 전망이다. 주요 이니셔티브로는 엔비디아 AI 기술 센터, 현대자동차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터, 지역 AI 데이터센터 설립 등이 포함된다. 네이버 클라우드는 소버린 AI와 피지컬 AI용 인프라를 구축하기 위해 엔비디아 AI 인프라를 확장하고 있다. 이에 따라 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰과 기타 엔비디아 블랙웰 GPU를 포함해 최대 6만 개의 GPU를 도입할 예정이다. 네이버 클라우드는 엔비디아 AI 인프라에서 구동되는 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 차세대 소버린 AI 개발의 다음 단계를 준비 중이다. 또한 네이버 클라우드는 조선, 보안 등 산업 특화 AI 모델을 개발하고, 대한민국 국민 모두를 위한 포용적 AI 구현에 주력할 계획이다. 과학기술정보통신부는 엔비디아와의 협력을 기반으로 주권 언어 모델 개발을 위한 독자 AI 파운데이션 모델(Sovereign AI Foundation Models) 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 엔비디아 네모와 오픈 엔비디아 네모트론 데이터세트를 활용해 로컬 데이터를 기반으로 추론(reasoning) 모델을 개발하고 디스틸(distilling)할 예정이다. 또한 LG AI연구원, 네이버 클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지가 독자 모델 개발을 지원하는 프로젝트에 협력한다. 기업, 연구진, 스타트업은 이 모델 개발에 기여하고 이를 활용해 음성, 추론 등 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발할 수 있다. LG는 피지컬 AI 기술 개발을 촉진하고, 피지컬 AI 생태계를 지원하기 위해 엔비디아와 협력하고 있다. 양사는 LG 엑사원(EXAONE) 모델을 활용해 스타트업과 학계를 지원한다. 일례로, 암 진단을 지원하는 모나이(MONAI) 프레임워크 기반의 엑사원 패스(EXAONE Path) 의료 모델이 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 엔비디아와 협력해 한국의 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’을 활용한 연구 협력을 촉진하기 위한 공동연구센터 설립을 추진 중이다. KISTI는 또한 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨팅을 연결하는 엔비디아의 새로운 개방형 아키텍처 NVQ링크(NVQLink) 지원을 발표했다. 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼과 연동되는 NVQ링크는 KISTI가 양자 오류 정정과 하이브리드 애플리케이션 개발 등 분야의 연구를 심화해 차세대 양자-GPU 슈퍼컴퓨터 개발을 가속화할 수 있도록 지원한다. KISTI는 또한 과학 연구 개발을 위한 파운데이션 모델을 구축하고, 오픈소스 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용한 물리 기반 AI 모델 개발을 연구자들에게 지원할 예정이다. 엔비디아와 파트너들은 한국의 경제 발전과 기회 창출을 위해 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램으로 스타트업을 육성하는 얼라이언스를 설립한다. 얼라이언스 회원사는 SK텔레콤을 포함한 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 가속 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있다. 또한, IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털 얼라이언스와 엔비디아 인셉션의 지원을 받게 된다. 아울러 스타트업은 엔비디아의 소프트웨어와 전문 기술 역량도 활용할 수 있게 돼, 차세대 기업들의 성장을 더욱 신속하게 추진할 수 있게 된다. 엔비디아는 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 성과를 바탕으로, 차세대 기업 지원을 위해 한국 정부와도 협력할 계획이다. 또한 중소기업벤처부에서 운영하는 ‘엔업(N-Up)’ AI 스타트업 육성 프로그램에도 참여할 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “대한민국은 기술과 제조 분야에서 선도적 입지를 갖추고 있으며, 이는 대한민국이 AI 산업 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다. 이 산업혁명에서 가속 컴퓨팅 인프라는 전력망과 광대역만큼 중요한 기반이 되고 있다. 한국의 물리적 공장이 정교한 선박, 자동차, 반도체, 전자제품으로 세계에 영감을 주었듯, 이제는 인텔리전스라는 새로운 수출품을 생산하며 글로벌 변화를 이끌 수 있다”고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI가 단순히 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다. 엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자이며, 이는 글로벌 AI 3대 강국을 향한 대한민국의 번영을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

IBM은 자사의 메인프레임 시스템 IBM z17 및 IBM 리눅스원 5(IBM LinuxONE 5)에 적용 가능한 인공지능(AI) 가속기 ‘스파이어 엑셀러레이터(Spyre Accelerator)’를 정식 출시한다고 밝혔다. 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 및 에이전트 기반 AI 업무를 지원하는 빠른 추론 기능을 제공하며, 핵심 업무의 보안과 복원력을 최우선으로 고려해 설계되었다. 12월 초부터는 파워11(Power11) 서버용 제품도 제공될 예정이다. 오늘날 IT 환경은 기존의 논리 기반 업무 흐름에서 에이전트 기반 AI 추론 중심으로 전환되고 있으며, AI 에이전트는 저지연(low-latency) 추론과 실시간 시스템 반응성을 요구한다. 기업은 처리량의 저하없이 가장 까다로운 엔터프라이즈 업무와 AI 모델을 동시에 처리할 수 있는 메인프레임과 서버 인프라를 필요로 한다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해서 생성형 및 에이전트 기반 AI를 지원하면서도 핵심 데이터, 거래, 애플리케이션의 보안과 복원력을 유지할 수 있는 AI 추론 전용 하드웨어가 필수적이라고 판단했다. 스파이어 엑셀러레이터는 기업이 중요한 데이터를 사내 시스템(온프레미스, on-premise) 내에서 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었으며, 운영 효율성과 에너지 절감 효과도 함께 제공한다.     스파이어 엑셀러레이터는 IBM 리서치 AI 하드웨어 센터의 혁신 기술과 IBM 인프라 사업부의 개발 역량이 결합된 결과물이다. 시제품으로 개발된 이후 IBM 요크타운 하이츠 연구소의 클러스터 구축과 올버니대학교 산하 ‘신흥 인공지능 시스템 센터(Center for Emerging Artificial Intelligence Systems)’와의 협업을 통해 빠른 반복 개발 과정을 거쳐 완성도를 높였다. 이렇게 기술적 완성도를 높여 온 시제품 칩은 현재는 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템에 적용 가능한 기업용 제품으로 진화했다. 현재 스파이어 엑셀러레이터는 32개의 개별 가속 코어와 256억 개의 트랜지스터를 탑재한 상용 시스템온칩(SoC, system-on-a-chip) 형태로 완성되었다. 5나노미터 공정 기술을 기반으로 제작된 각 제품은 75와트(Watt) PCIe 카드에 장착되며, IBM Z 및 리눅스원 시스템에는 최대 48개, IBM 파워 시스템에는 최대 16개까지 클러스터 구성이 가능하다. IBM 고객들은 스파이어 엑셀러레이터를 통해 빠르고 안전한 처리 성능과 사내 시스템 기반의 AI 가속 기능을 활용할 수 있다. 이는 기업이 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템 상에서 데이터를 안전하게 유지하면서도 AI를 대규모로 적용할 수 있게 되었음을 의미한다. 특히, IBM Z 및 리눅스원 시스템에서는 텔럼 II(Telum II) 프로세서와 함께 사용되어 보안성, 저지연성, 높은 거래 처리 성능을 제공한다. 이를 통해 고도화된 사기 탐지, 유통 자동화 등 예측 기반 업무에 다중 AI 모델을 적용할 수 있다. IBM 파워 기반 서버에서는 AI 서비스 카탈로그를 통해 기업 업무 흐름에 맞춘 종합적인 AI 활용이 가능하다. 고객은 해당 서비스를 한 번의 클릭으로 설치할 수 있으며, 온칩 가속기(MMA)와 결합된 파워용 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 AI를 위한 데이터 변환을 가속화해 심층적인 프로세스 통합을 위한 높은 처리량을 제공한다. 또한 128개 토큰 길이의 프롬프트 입력을 지원하며, 이를 통해 시간당 800만 건 이상의 대규모 문서를 지식 베이스에 통합할 수 있다. 이러한 성능은 IBM의 소프트웨어 스택, 보안성, 확장성, 에너지 효율성과 결합되어, 기업이 생성형 AI 프레임워크를 기존 업무에 통합해 나가는 여정을 효과적으로 지원한다. IBM 인프라 사업부 최고운영책임자(COO)이자 시스템즈 사업부 총괄 배리 베이커(Barry Baker) 사장은 “스파이어 엑셀러레이터를 통해 IBM 시스템은 생성형 및 에이전트 기반 AI를 포함한 다중 모델 AI를 지원할 수 있는 역량을 갖추게 됐다. 이 기술 혁신은 고객이 AI 기반 핵심 업무를 보안성과 복원력, 효율성을 저해하지 않고 확장할 수 있도록 돕는 동시에, 기업 데이터의 가치를 효과적으로 끌어낼 수 있도록 지원한다”고 말했다. IBM 반도체 및 하이브리드 클라우드 부문 무케시 카레(Mukesh Khare) 부사장은 “IBM은 2019년 AI 리서치 하드웨어 센터를 설립해, 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 본격적으로 확산되기 이전부터 AI의 연산 수요 증가에 대응해 왔다. 최근 고도화된 AI 역량에 대한 수요가 높아지는 가운데, 해당 센터에서 개발된 첫 번째 칩이 상용화 단계에 진입해 자랑스럽다”면서, “이번 스파이어 칩의 정식 출시로 IBM 메인프레임 및 서버 고객에게 향상된 성능과 생산성을 제공할 수 있게 되었다”고 설명했다.

CAE 컨퍼런스 행사장 모습(사진은 CAE 컨퍼런스 2024 전경) 국내 제조업의 디지털 전환을 이끌 ‘CAE 컨퍼런스 2025’가 오는 11월 7일(금) 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 15회를 맞는 이번 행사는 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로, AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)의 융합이 만들어내는 산업 변화와 최신 기술 트렌드를 조명한다. 이번 행사는 월간 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관하며, ‘제7회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 함께 개최된다.  올해 컨퍼런스에서는 디지털 트윈과 생성형 AI를 접목한 최신 시뮬레이션 기술이 집중적으로 다뤄진다. 앤시스코리아 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션’을 주제로, AI 기반 통합 시뮬레이션 전략을 통한 생산성 향상 방안을 제시한다. 연세대학교 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리모델 기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능’ 발표를 통해, 분포 외(OOD) 환경에서도 신뢰성을 확보하는 모델기반 접근법을 소개한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래’를 주제로, 스스로 설계 의사결정을 내리는 Agentic AI 기술과 설계 자동화 사례를 공개한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’ 발표를 통해 신뢰도 기반 최적설계의 최신 적용 사례를 다룬다.  또한 메타리버테크놀로지 서인수 이사는 'GPU 기반 입자해석기술(samadii)을 활용한 반도체·디스플레이 응용 사례'를, AWS 전병승 솔루션즈 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신’을 주제로 AI와 클라우드를 결합한 차세대 시뮬레이션 환경을 소개한다. 한국알테어 이승훈 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’ 발표를 통해 Meshless·Multi-Physics·Cloud 기술 트렌드와 AI 가속화 사례를 발표한다. LG전자 문강석 책임은 ‘파우치형 배터리 실링 공정의 시뮬레이션 최적화’, 장일주 책임은 ‘TV 제품 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’를 발표하며, 시뮬레이션이 제조 공정의 신뢰성과 효율성을 동시에 높이는 방법을 제시한다. 현대자동차 한만용 책임연구원은 ‘승객 모니터링과 인체모델의 융합을 통한 디지털 트윈 기술’을 통해 SDV(Software Defined Vehicle) 시대의 고객 중심 설계 혁신 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원장 이종수 교수는 “생성형 AI와 물리기반 모델의 결합이 가속화되며, 신뢰성 확보와 시뮬레이션 자동화가 산업의 핵심 이슈로 부상하고 있다”고 강조했다. 그는 이어 “AI·MLOps·클라우드 기반 시뮬레이션이 주도하는 새로운 패러다임 속에서, 지속가능하고 효율적인 제조 혁신 방향을 논의하는 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 이번 컨퍼런스에는 현대자동차, LG전자, 앤시스코리아, 피도텍, 나니아랩스, 메타리버테크놀로지, AWS, 한국알테어 등 주요 제조기업과 CAE 솔루션 기업이 참여해 최신 기술과 사례를 공유한다. 또한 SMATEC 2025 전시회와의 연계로 다양한 CAE·AI·디지털 트윈 솔루션을 현장에서 직접 체험할 수 있다. 사전등록은 CAE 컨퍼런스 공식 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 가능하다. 한편, 10월 20일에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 프리뷰 방송이 진행되어, 한국기계연구원 박종원 단장과 태성에스엔이 김지원 이사가 CAE 기술의 방향성과 AI 융합 트렌드를 소개했다.   CAE 컨퍼런스 2025 발표자 - 연세대 이종수 / 앤시스코리아 강태신 /  나니아랩스 강남우 / 피도텍 최병열 / 메타리버테크놀러지 서인수 / AWS 전병승 / 한국알테어 이승훈 / 현대자동차 한만용 / LG전자 장일주 / LG전자 문강석

한국BIM학회(KIBIM)가 오는 11월 14일 한국과학기술회관에서 ‘KIBIM 2025 국제 심포지엄’을 개최한다. ‘스마트를 넘어 : 지능형 건설의 부상(Beyond Smart : The Rise of Intelligent Construction)’을 주제로 열리는 이번 심포지엄은 AI, 빅데이터, 디지털 트윈, 로보틱스 등 첨단 기술이 건축·건설 산업에 접목되는 현시점에서 지능형 건설의 현재와 미래 방향을 탐구하기 위해 마련됐다. 한국BIM학회의 추승연 회장은 “지속가능성, 안전, 생산성 문제를 해결하기 위한 통찰과 전략을 공유하는 뜻깊은 자리가 될 것”이라고 전했다. 심포지엄에서는 글로벌 전문가의 기조연설이 진행된다. ▲타이거 그룹(Tiger Group)의 수하일 알 라이에스(Suhail Al Rayes) 전무이사가 ‘두바이 메가 프로젝트를 위한 지능형 시스템’을 소개하고 ▲구글의 버나드 크레스(Bernard Kress) XR 엔지니어링 디렉터는 ‘스마트 건설을 위한 스마트 안경 및 증강 현실 헤드셋’ 활용 방안을 공유한다. ▲오토데스크코리아의 오찬주 대표는 ‘AECO(설계·엔지니어링·건설·운영) 산업을 위한 연결된 미래’라는 제목으로 AI와 클라우드 기반의 ‘성과 기반 BIM’을 소개한다. 오후 행사는 ▲국토교통부, 한국공항공사, 국가철도공단 등이 공공 발주기관의 BIM 적용 전략과 성과를 발표하는 ‘공공 부문의 BIM 리더십’ 특별 세션 ▲한양대학교, 인하대학교, 연세대학교, 성균관대학교에서 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI를 활용한 구조계산 자동화 기술 등을 소개하는 ‘스마트 건설의 기반’ 세션 ▲네이버랩스, BLUA, 대우건설, COWI에서 데이터와 파이썬, AI를 활용한 BIM 데이터 검증 프레임워크 등을 소개하는 ‘건축 환경을 위한 AI 및 자동화’ 세션 ▲옵티콘, 현대건설, 수성엔지니어링 등에서 효율적인 BIM 파이프라인 구축 사례 및 디지털 전환 시대 건설 산업의 역할에 대해 공유하는 ‘건설 분야 디지털 전환’ 세션 등 네 개의 세션으로 나뉘어 진행된다.  

디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   제조 시설은 지속적인 문제에 직면해 있다. 정비 일정은 일반적으로 실제 마모와 관계없이 3개월마다 부품을 점검하고 6개월마다 구성 요소를 교체하는 등 엄격한 일정을 따른다. 그 결과 불필요한 점검과 교체로 인한 비효율적인 시간 낭비가 발생하고, 반대로 정비 일정 전에 부품이 고장 나는 일도 생긴다. 센트랄수펠렉-파리 사클레대학교(CentraleSupélec–Université Paris-Saclay)의 지궈 젠(Zhiguo Zeng) 교수와 그의 연구팀은 디지털 트윈 기술과 딥러닝을 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그들의 목표는 모든 중요 부품에 센서를 배치할 필요 없이 시스템 수준의 모니터링 데이터만으로 로봇 시스템의 구성요소 수준의 고장을 감지하는 것이다. 젠 교수는 “유지보수는 공장에서 매우 큰 문제”라면서, “기계에 유지보수가 필요한 시기를 미리 안다면 주문이 적은 시기에 수리 일정을 잡을 수 있어 생산성 손실을 최소화할 수 있다”고 말했다. 그는 신뢰성 공학과 수명 예측 분야에서 풍부한 경험을 갖고 있지만, 디지털 트윈 기술은 그의 이전 연구와는 결이 다른 새로운 영역이었다. 센트랄수펠렉의 안 바로스(Anne Barros) 교수와 페드로 로드리게스-아예르베(Pedro Rodriguez-Ayerbe) 교수가 주도하는 학제 간 프로젝트인 ‘미래의 산업(Industry of the future)’에 참여하면서, 그는 디지털 트윈이 어떻게 강력한 시뮬레이션 도구를 물리적 시스템에 실시간으로 직접 연결할 수 있는지 깨달았다. 젠 교수는 “디지털 트윈은 결함 진단에 매우 유용하다. 이를 실제 기계의 데이터에 연결하여 그 데이터로 모델을 개선할 수 있다”고 설명했다.  제조업, 자동차, 항공우주 및 기타 분야로 활용 영역이 확대되면서, 디지털 트윈은 인더스트리 4.0에서 유망한 기술 중 하나로 자리잡고 있다. 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈(digital twin)을 생성함으로써, 조직은 운영 현황과 유지보수 필요성을 명확하게 파악할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측 유지 관리 시스템 개발의 어려운 측면 중 하나인 고장 데이터의 부족에 대한 해결책을 제시한다. 젠 교수는 “현실에서는 고장이 자주 발생하는 걸 보기는 어렵다. 그래서 이제는 시뮬레이션을 통해 고장 데이터를 만들어낸다”고 설명했다.   가상과 물리의 가교 역할 디지털 트윈 프로젝트는 물리적 시스템과 가상 시스템 간의 다양한 수준의 통합을 통해 구현 옵션을 제공한다. 젠 교수의 연구팀은 세 가지 서로 다른 수준의 디지털 표현으로 작업했다. 기본 수준에서 디지털 모델은 기존 시뮬레이션처럼 작동하며, 물리적 시스템과 데이터를 교환하지 않는 정적 모델로 오프라인에서 실행된다. 그다음 단계는 디지털 섀도로, 가상 모델이 물리적 시스템의 데이터를 받아 그 행동을 미러링하지만 제어하지는 않는다. 가장 발전된 구현은 데이터와 정보의 양방향 흐름을 갖춘 진정한 디지털 트윈이다. 여기서 모델은 관찰을 바탕으로 스스로 업데이트하고 물리적 시스템을 제어하는 실시간 결정을 내린다. 연구팀은 테스트용으로 ArmPi FPV 교육용 로봇을 선택했다. 이 로봇은 5개의 관절과 하나의 엔드이펙터로 구성되며, 6개의 서보 모터로 제어된다. 결함 진단의 기초가 될 만큼 정확한 디지털 트윈을 만드는 것은 어려운 일이었다. 또한 기존 모니터링 접근 방식의 한계를 해결해야 했다. 젠 교수는 “대부분의 산업 사례에서 베어링을 진단하려면 베어링 수준의 센서가 필요하며, 이는 쉽지 않은 일이다. 내부에 베어링이 있는 큰 기계를 상상해보면 센서를 설치하기 위해서는 기계를 분해해야 하는데 때로는 공간이 충분하지 않을 때도 있다”고 말했다.   그림 1. ArmPi FPV 교육용 로봇(출처 : 센트랄수펠렉)   그들의 접근 방식은 시스템 수준 데이터(로봇 엔드 이펙터의 이동 궤적)를 사용하여 구성 요소 수준의 오류(개별 모터 문제)를 진단하는 것이었다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 관찰할 수 있는 것과 감지해야 할 것 사이의 격차를 해소하고자 했다. 연구팀은 시뮬링크(Simulink)와 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)를 사용하여 디지털 트윈을 구축했으며, 구성요소와 시스템 수준 동작을 모두 나타내는 계층적 모델을 만들었다. 젠 교수는 “모든 것은 시뮬레이션 모델을 설계하는 것으로 시작한다. 동적 시스템과 그 제어기를 모델링하고 싶다면 시뮬링크는 매우 강력하다”고 말했다. 연구팀은 시뮬링크를 사용해 모터 제어기를 PID 제어기로 모델링하면서 실험적으로 조정한 게인 값을 활용했다. 또한, 시뮬링크의 시각화 기능을 적극적으로 활용해 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 센서 데이터를 연동할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 실시간 모니터링 환경을 구성하였다. ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇 하드웨어와의 연결에서 유용한 역할을 했다. 젠 교수는 “로봇 운영 체제(Robot Operating System : ROS)를 사용하려면 일반적으로 ROS와 파이썬(Python) 환경을 별도로 구성하고 모든 연결을 직접 처리해야 한다”면서, “ROS 툴박스를 사용하면 이런 설정이 자동으로 관리되기 때문에 많은 노력을 아낄 수 있다”고 설명했다. 연구팀은 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정에서는 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 로봇에 입력되는 모터 명령과 그에 따른 그리퍼(gripper)의 움직임 패턴과 같은 원시 계측값을 기반으로 데이터를 수집하였다. 이후에는 디지털 트윈을 활용한 방식을 도입하였다. 시뮬레이션을 통해 로봇이 명령에 따라 어떻게 움직여야 하는지를 예측하고, 이 결과를 실제 움직임과 비교함으로써 예상과 실제 간의 차이를 도출하였다. 이러한 차이는 미세한 고장을 감지하는 데 유용한 지표로 작용하였다.   그림 2. 심스케이프 멀티바디의 로봇 팔에 대한 시뮬링크 모델(출처 : 센트랄수펠렉)   연구팀은 딥 러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 사용하여 장단기 메모리(Long Short-Term Memory : LSTM) 신경망을 훈련하여 특정 실패를 나타내는 패턴을 식별했다. 모델 아키텍처에는 각각 100개의 숨겨진 단위가 있는 두 개의 LSTM 계층, 그 사이의 드롭아웃 계층 및 완전히 연결된 분류 계층이 포함된다. 연구팀은 매트랩 앱 디자이너(MATLAB App Designer)를 사용하여 각 모터의 위치, 전압 및 온도를 포함한 실시간 데이터를 수집하는 그래픽 사용자 인터페이스를 설계했다. 이 인터페이스를 통해 로봇의 상태를 모니터링하고 오류 진단 모델의 예측을 검증할 수 있었다. 이러한 통합 도구들이 원활하게 함께 작동하면서, 연구팀은 소프트웨어 호환성 문제와 씨름하기보다는 효율적으로 기술적 과제 해결에 집중할 수 있었다.   현실 격차에 도전하다 연구팀은 실제 로봇에서 훈련된 모델을 테스트했을 때 연구원들이 ‘현실 격차’라고 부르는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 불일치에 직면했다. 결함 진단 모델은 시뮬레이션에서 98%의 정확도를 달성하여 모터 고장의 위치와 유형을 모두 정확하게 식별했지만, 실제 로봇에서 테스트했을 때 성능은 약 60%로 떨어졌다. 젠 교수는 “시뮬레이션이 현실과 일치하지 않는 이유를 분석하고 있다”고 말하며, “실제 세계를 시뮬레이션 상에서 표현할 때 고려하지 못한 요소들이 있다”고 설명했다. 젠 교수와 그의 연구팀은 통신 신뢰성 문제, 시뮬레이션에서 고려되지 않은 모터 노이즈, 제어 명령과 모니터링 활동 간의 동기화 문제 등 성능 격차에 기여하는 여러 요인을 확인했다.   그림 3. 정상 상태 오류에서 로봇 팔의 애니메이션 및 관련 혼동 매트릭스(출처 : 센트랄수펠렉)   이러한 과제는 디지털 트윈 애플리케이션의 광범위한 문제를 반영한다. 현실은 가장 정교한 시뮬레이션보다 더 복잡하다. 연구팀은 낙담하기보다는 실제 노이즈 패턴을 시뮬레이션 하는 모듈을 디지털 트윈에 추가하고 전이 학습에 도메인 적응 기술을 적용하는 등 이러한 격차를 해소하기 위한 방법을 개발했다. 젠 교수는 “디지털 트윈 모델을 개발할 때 보정 테스트를 하긴 하지만, 이 역시 통제된 환경에서 이루어진다”고 말했다. 이어서 “하지만 산업 현장에 모델을 실제로 적용하면 훨씬 더 많은 노이즈가 포함된 데이터를 접하게 된다. 이처럼 현실의 노이즈를 알고리즘 관점에서 어떻게 보정할 것인가는 매우 도전적인 연구 주제”라고 설명했다. 이러한 수정을 통해 연구팀은 실제 세계 정확도를 약 85%까지 개선했다. 이는 실용적 구현을 향한 중요한 진전이다.   소규모 실험실에서 스마트 공장으로 연구팀의 작업은 단일 로봇을 넘어서 확장되고 있다. 이들은 다수의 로봇이 협업하며 생산 라인을 구성하는 소규모 스마트 공장 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 고장 진단 알고리즘을 보다 실제에 가까운 조건에서 실험하고자 한다. 젠 교수는 “우리는 미니 스마트 공장을 구축하려고 한다”면서, “생산 설비와 유사한 환경을 만들어 로봇에 알고리즘을 적용해, 실제 생산 스케줄링에 통합될 수 있는지를 실험하고 있다”고 설명했다. 이러한 접근 방식은 교육적 효과도 크다. 센트랄수펠렉의 공학과 학생들은 수업과 프로젝트를 통해 디지털 트윈, 로보틱스, 머신러닝 기술을 실습 기반으로 학습하고 있다. 젠 교수는 “학생들이 처음부터 가상 공간에서 모델을 직접 설계하고 이를 점차 실제 로봇과 연결해가는 과정을 보면, 그들이 이 과정을 진심으로 즐기고 있다는 걸 알 수 있다”고 전했다. 이 연구는 제조업뿐 아니라 물류, 스마트 창고 등 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하다. 예를 들어 스마트 창고에서는 로봇이 정해진 경로를 따라 이동하지만, 장애물이 나타나면 이를 인식하고 경로를 유동적으로 조정해야 한다.   그림 4. 여러 로봇이 소규모 스마트 공장 환경의 생산 라인에서 협력하여 작동한다.(출처 : 센트랄수펠렉)   젠 교수는 “스마트 창고에서 로봇은 사전 정의된 규칙을 따르지만, 패키지가 떨어지고 경로가 막히는 등 경로를 리디렉션하고 다시 프로그래밍해야 하는 경우가 있을 수 있다. 이런 경우 로봇을 조정하기 위해 각 로봇의 실시간 위치를 알아야 하기 때문에 디지털 트윈 시스템이 필요하다”고 설명했다. 연구팀은 구성요소가 고장 날 때 로봇의 움직임을 조정하는 것과 같은 내결함성 제어를 포함한 추가 응용 프로그램을 모색하고 있다. 또한 연구자들은 에너지 소비만 고려하는 것이 아니라, 궤적 최적화 모델에서 각 모터의 성능 저하 수준과 잔여 유효 수명도 고려하는 건전성 인식 제어를 개발하고 있다. 그들의 코드, 모델, 데이터 세트를 깃허브 저장소(GitHub repository)를 통해 자유롭게 공개하고 있으며, 다른 연구자들이 이를 바탕으로 연구를 확장해 나가기를 기대하고 있다. 목표는 개선의 출처가 어디든 간에, 보다 나은 고장 진단 시스템을 구축하는 것이다. 젠 교수는 “누군가 우리보다 더 나은 결과를 만들어낸다면 정말 기쁠 것”이라고 전했다. 중국 제조업 현장에서 일하던 부모님의 영향을 받아 공학자의 길을 걷게 된 젠 교수에게 이번 연구는 단순한 학문적 탐구를 넘어선 개인적인 사명이기도 하다. 젠 교수는 “어릴 때 제조업에서 일하는 것이 얼마나 힘든 일인지 직접 보며 자랐다”면서, “내가 그렸던 비전은 그런 육체 노동을 로봇이 대체하게 해 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 하는 것이었다”고 전했다.   ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사로 응용 엔지니어팀을 이끌고 있으며, 인공지능·테크니컬 컴퓨팅과 신호처리·통신 분야를 중심으로 고객의 기술적 성공을 지원하는 데 주력하고 있다. LG이노텍과 LIG넥스원에서 연구개발을 수행하며 신호처리와 통신 분야의 전문성을 쌓아왔다.     ■ 기사 PDF는 추후 제공됩니다.

빌딩스마트협회는 10월 28일 건설회관에서 BIM 및 스마트건설 콘퍼런스인 ‘빌드스마트 콘퍼런스 2025(buildSMART CONFERENCE 2025)’를 개최한다고 밝혔다. 이번 콘퍼런스는 ‘AI를 품은 미래건축과 건설 : 로봇과 모빌리티’를 주제로 빌딩스마트협회와 한국스마트건설융합학회, 희림건축이 공동 주최한다. 기조강연에서는 싱가포르 기술디자인대학교의 모한 라제쉬 엘라라(Mohan Rajesh Elara) 교수가 ‘도시와 로봇의 만남 : 도시 로봇공학의 기반 구축’을, 그림쇼(Grimshaw)의 정윤희 수석이 ‘적응형 도시 구축 : 재생 인프라를 위한 프레임워크’를, 경희대학교 황경은 교수가 ‘로봇 친화형 건축물 설계 시공 및 운영 관리 핵심기술 개발’을 주제로 발표한다.  주제발표에는 AI(인공지능), 디지털 트윈, 로봇, UAM(도심 항공 모빌리티) 등 다양한 분야에서의 업계, 학계 전문가가 발표를 진행한다. 엑스와이지 황성재 대표, 희림건축 최현철 수석, 와이앤스페이드 이종걸 대표, 무브먼츠 윤대훈 대표, 연우에이치티 최준혁 대표, 인천대학교 이슬비 교수, 한국건설기술연구원 이상윤 연구위원, 조우아건축사사무소 김원준 소장이 다양한 주제로 발표할 예정이다. 또한, 이번 콘퍼런스에서는 지난 10월 2일 발표한 ‘BIM 어워즈 2025(BIM AWARDS 2025)’ 수상작에 대한 시상식을 진행하며, 수상 작품에 대한 전시도 함께 진행한다. 자세한 내용은 빌드스마트 콘퍼런스 2025 행사 페이지에서 확인할 수 있다.  

    주최 : 한국공학대학교 첨단 모빌리티 ICC (경기도 지역혁신 RISE 사업단)     주관 :  한국공학대 생산공정 디지털전환 기술협의체 / 기계설계공학부 / ㈜오비피이엔지 행사 일정표 초청 연사와 주제 및 순서는 변경될 수 있습니다. 안내사항   v본 행사 참여는 무료로 진행됩니다. (주차 포함) v사전등록자에 한하여 중식 및 자료집이 제공됩니다. (사전등록 10월20일까지) v참석해주신 모든 분께 소정의 기념품을 제공합니다. (행사 종료 후 등록된 연락처로 기프티콘 발송) v본 메일은 이미 사전 등록을 한 분에게도 발송되고 있습니다. 양해 부탁드립니다. v본 행사의 취지에 적합하지 않으신 분의 경우 입장이 제한될 수 있습니다. 행사에 참여하신 분 중, 추첨하여 해당 선물을 드립니다. BBQ 치킨은 문자로 발송~ 상기 이미지와 실 제품은 다소 상이할 수 있습니다. 상세 상품 품절 시 동급품으로 대체될 수 있습니다. 한국공학대학교 오시는 방법 행사장 상세 위치 행사 관련 문의 : (주)오비피이엔지 / 전화 : 031-287-4078 / 이메일 : obp@obp.co.kr  

빌딩스마트협회는 연례 BIM(건설 정보 모델링) 공모전인 ‘BIM 어워즈(BIM AWARDS) 2025’의 수상작을 선정했다고 전했다. 올해 BIM 어워즈 2025은 그라피소프트, 아키소프트, 트림블의 후원으로 빌딩스마트협회와 한국건설기술연구원이 공동주최하였다. 지난 9월 29일 심사위원의 심사 및 심층 논의를 진행한 결과 ▲비전상 1점 ▲대상 일반부문 3점 및 학생부문 2점 ▲최우수상 일반부문 8점 및 학생부문 3점 ▲우수상 일반부문 4점 및 학생부문 4점 ▲특별상(아키캐드상, 트림블상) 일반부문 2점 등 총 25점이 선정됐다.    BIM 어워즈 2025에서는 ▲비전부문 비전상 한국가스기술공사 ▲일반부문 Construction 분야 대상(한국건설기술연구원장상) ‘설계부터 준공 개막가지, One-Stop 통합관리(계룡건설산업, 무영씨엠건축사사무소, 아키탑케이엘종합건축사사무소)’ ▲일반부문 Desgin 분야 대상(빌딩스마트협회장상) ‘아주대학교 행복기숙사(정림건축종합건축사사무소)’ ▲일반부문 Small and Medium sized Project 분야 대상(빌딩스마트협회장상) ‘SMALL PROJECT, BIG BIM 설계에서 준공까지 가상과 현실을 잇다.(유선엔지니어링건축사사무소)’를 선정했다. 또한 ▲학생부문 Design 분야 대상(빌딩스마트협회장상)에 ‘링크 웨이브(원광대학교 박요한, 하승혁, 김태건)’ ▲학생부문 Design 분야 대상(한국건설기술연구원장상)에는 ‘울산 신재생 에너지 센터(조선대학교 임동현 김서연)’가 선정됐다.   ▲ 일반부문 Construction 분야 대상 수상작   빌딩스마트협회는 “2009년부터 건설 분야의 BIM활성화에 기여한 단체 및 개인을 발굴하고 시상하여 한국 건설산업의 선진화 및 경쟁력 향상, BIM기술의 올바른 활용 및 확산을 위하여 노력하고 있다”고 전했다.  BIM 어워즈 2025의 시상식은 10월 28일 건설회관 2층 대회의실에서 ‘빌드스마트 콘퍼런스(buildSMART CONFERENCE) 2025’ 행사와 함께 진행한다. 수상작품은 시상식 당일 행사장에 전시되며, 추후 빌딩스마트협회 홈페이지에도 게시될 예정이다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (10)   지난 호에서는 ‘작용, 반작용, 상호작용’을 주제로 주변에서 일어나는 일을 다양한 사례를 들어가며 조금 특별한 시각으로 바라보았다. 뉴턴의 운동법칙, 작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미, 다양한 물리현상, 생태계의 상호작용, 사회적 상호작용, 관점의 차이, 상관관계를 통해서 세상을 알아가는 방법 등에 관해서 소개했다. 이번 호부터는 3회에 걸쳐서 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기를 다룰 예정이다. 이번 호에서는 그 첫 번째 이야기로 ‘무엇을 볼 것인가?’에 관해서 생각해 보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 일제 강점기에 촬영된 청계천의 수위를 관찰하던 수표교의 모습   하천의 수위 측정 수표교는 하천의 수위를 측정할 수 있도록 눈금(수표)이 새겨져 있는 청계천에 있던 다리이다.(그림 1) 세종 2년(1420년)에 만들어질 당시는 그곳에 마전(馬廛)이 있어 마전교라 불렸다. 세종 23년(1441년) 다리 밑을 지나는 개천(청계천)에 흐르는 수위를 측정하기 위해서 수표를 세웠다. 이후부터 수표교로 부르게 되었으며, 주변에 있는 마을은 수표동이라고 부르게 되었다. 수표는 하천의 수위를 과학적, 계량적으로 측정할 수 있는 기구로, 측우기와 함께 세종 때 만들어진 대표적인 과학 기기의 하나로 꼽힌다. 수표교는 현재의 서울특별시 종로구 수표동에 있었으나, 1958년 청계천 복개 공사로 장충단공원에 옮겨졌다. 2005년 청계천 복원 당시 원래 자리에 다시 놓으려고 했으나, 복원된 청계천의 폭과 수표교의 길이가 맞지 않아 옮겨지지 못했다.(그림 2) 대신 그 자리에는 임시 다리가 설치되어 있다. 원래의 수표교는 동대문구 청량리동에 있는 세종대왕기념관으로 이전되었다. 수표교에서 오른쪽으로 다섯 번째 다리의 이름이 오늘날의 마전교로 되어 있다. 초기의 수표는 청계천의 마전교 서쪽과 한강변에 세워졌다. 물속에 기둥을 꽂을 수 있도록 구멍을 판 받침돌을 놓고 그 구멍에 나무 기둥을 세웠다. 나무 기둥에는 눈금을 새겨 수위를 알아볼 수 있도록 하였으나, 나무로 만든 수표는 쉽게 망가져 15세기 성종 때 돌기둥으로 교체하였다. 아마도 물이 차면 부력으로 떠내려가기도 쉽고 물에 젖었다가 마르기를 반복하는 부분은 쉽게 썩지 않았을까 싶다. 돌기둥으로 만들어진 수표 양면에는 1척에서 10척까지 눈금을 새겼으며, 3, 6, 9척의 위치에는 ○표를 새겨서 각각 갈수(渴水), 평수(平水), 대수(大水)를 판단하는 기준으로 삼았다. 6척 안팎의 물이 흐르면 보통의 수위이고, 9척 이상이 되면 위험 수위로 개천의 범람 징후를 미리 헤아릴 수 있도록 한 것이다. 영조 36년(1760년)에 다리를 수리하면서 돌기둥에 ‘庚(경)·辰(진)·地(지)·平(평)’이라는 글씨를 새겨 물 높이를 4단계로 측정하였다. 순조 때 개천을 다시 준설할 때 새로운 수표를 세웠으며, 지금 남아 있는 수표는 이때 만들어진 것이다.   그림 2. 복원된 청계천의 22개 다리 중에서 옛 모습을 찾지 못한 수표교(빨간 별표로 표시된 다리)   강우량을 측정하는 측우기 현존하는 세계 최고의 강우량 측정기구도 우리나라가 가지고 있다. 국보로 지정된 ‘공주 충청감영 측우기’이다.(그림 3) 헌종 3년(1837년)에 제작된 공주 충청감영(금영) 측우기는 농업을 위한 조상의 과학적 발명과 구체적 실행을 증명해주는 유물로 매우 가치가 크다. 금영 측우기는 조선 시대 충남지역 감독관청이었던 충청감영에 설치되었던 것으로, 1915년경 일본인 기상학자 와다 유지가 국외로 반출한 것을 1971년 일본으로부터 환수한 것이다. 현재 서울 기상청 박물관에 보관되어 있다. 조선 시대에는 중앙정부에서 규격이 같은 측우기를 제작해 전국의 감영에 보냈기 때문에, 여러 점이 만들어졌을 것으로 추정된다. 다만 지금까지 남아 있는 것은 금영 측우기가 유일하다. 빗물을 그릇에 받아 강우량을 재는 측우기는 조선 세종 때에 처음 만들어진 후 여러 차례 다시 만들어졌다는 기록은 남아 있으나, 현재 실물로 남아 있는 것은 헌종 3년(1837년)에 만들어진 이 측우기뿐이다. ‘조선왕조실록’ 세종 23년(1441년) 8월 18일의 기록에는 서운관(기상관측 기관)에 대(臺)를 설치해 빗물을 받아 강우량을 측정했으며, 이듬해인 1442년 5월 8일에는 측정방식이 미진해 다시 원칙을 세웠다고 한다. 이때 세운 원칙대로 만들어진 것이 금영 측우기이다. 강우량 측정의 표준이 필요함을 절감하고 표준을 정해서 시행한 셈이다. 오늘날의 표준화 작업과 품질관리가 실행된 구체적인 사례이다. 도량형 표준이 측우기에도 적용된 셈이다. 금영 측우기의 제작 시기와 크기 등은 바깥 면 가운데쯤에 새겨진 명문(銘文)을 통해 알 수 있다. 명문에 따르면 이 측우기는 헌종 3년(1837년)에 만들었으며 높이는 1자(尺) 5치(寸), 지름 7치, 무게 11근으로 제작되었다. 상·중·하단의 3개의 금속 부품으로 구성되었으며, 상부가 약간 넓고 하부가 약간 좁게 만들어져 서로 끼워서 조립하는 형태의 구조이다. 금속 부품을 끼우는 접합부는 대나무 마디처럼 두껍게 만들어 부품의 모양이 변형되지 않도록 고안된 형태이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장     캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 AI와 3D 시각화 기술의 융합이 산업과 문화를 혁신하는 핵심 동력이라고 강조했다. 생성형 AI가 3D 창작을 대중화하는 가운데, 제조·건설 분야에서는 디지털 트윈과 XR(확장현실)이, 엔터테인먼트에서는 실시간 시각화 기술이 새로운 가치를 만들고 있다. 최경화 국장은 “AI를 창의적 동반자로 삼아 기술을 지휘하는 디자이너의 역할이 중요해질 것”이라고 덧붙였다.   AI 시대의 디자인 혁신과 생성형 AI의 미래 행사 첫째 날인 9월 11일, 한양대학교 현경훈 교수는 ‘디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “생성형 AI는 불과 몇 분 만에 고품질의 시각적 결과물을 만들어낼 정도로 기술 발전 속도가 빠르다. 특히 공간 설계 분야, 즉 건축 설계에서는 많은 인력과 전문 지식이 필요하여 설계 자동화에 대한 관심이 매우 크며, 자동 평면도 생성 및 건물 성능 시뮬레이션 방법이 지속적으로 개발되어 왔다. 그러나 이 분야의 생성형 AI는 주로 정량화된 목표 달성을 위한 수단으로만 활용되는 한계가 있다”고 짚었다. 한편으로 스타일, 의미, 조형성, 선호도와 같은 정성적 지표나 디자인 초기 단계처럼 목표 정의가 어려운 영역에서는 AI 모델을 바로 활용하여 디자인을 자동화하기가 어렵다. 또한, 많은 디자인 요소를 가진 객체에서는 이들 요소의 재조합에 따른 탐색 공간이 더욱 방대해지고, 모든 공간을 탐색하는 데에 오랜 시간이 걸린다. 따라서 인간이 디자인 공간을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것이 필요하며, 이는 디자이너를 위한 생성형 AI가 해결해야 할 문제라는 것이 현경훈 교수의 시각이다. 현경훈 교수는 프롬프트만으로 원하는 결과물을 얻기가 어려운 생성형 AI와의 소통 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘동작 기반 AI 인터랙션’ 개념을 제시했다. 핵심은 디자이너가 아이디어를 구상하는 과정에서 취하는 스케치, 검색, 특정 영역 응시 등 다양한 ‘동작’을 통해 디자이너의 관심 영역과 의도를 추론하고, 이를 바탕으로 정량화하기 어려운 목표를 달성하도록 지원하는 것이다. 현경훈 교수는 “디자이너를 위한 생성형 AI는 동작을 활용하여 디자이너가 의도한 결과를 생성할 수 있어야 하고, 단순한 아이디어 시각화를 넘어 탐색과 활용의 균형을 통해 진정한 AI 기반 탐색이 가능해져야 한다”고 짚었다.   ▲ 한양대학교 현경훈 교수   AI 시대의 디자인 패러다임 변화와 디자이너의 역할 9월 12일에는 두 편의 기조연설이 진행됐다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘AI 시대의 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례’를 주제로 한 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어 AI로의 완전한 패러다임 변화가 도래했으며, 기업과 개인 모두가 AI를 통해 업무 방식을 혁신해야 한다고 강조했다. 유훈식 교수는 AI의 기술 발전 속도가 매우 빠르며, 디자인 분야에서도 생성형 AI의 활용이 활발히 이루어지고 있다고 설명했다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 고품질의 시각적 결과물을 순식간에 만들어내는 생성형 AI의 능력은 디자인 산업에 큰 혁신을 가져오고 있다고 분석했다. 또한, 생성형 AI를 활용한 가구 공연 영상 제작 경험을 공유하면서, “디자인 패러다임이 시스템 구축 및 프롬프트 엔지니어링 중심으로 변화하고 있으며, AI를 통해 인간의 역량을 증강하는 디자인 방식으로 나아가야 한다”고 전했다. 이런 변화에 맞춰서 디자이너의 역할은 전통적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 디자인을 넘어 UX/UI, 제품 및 서비스 경험, 나아가 비즈니스 모델까지 고려하는 형태로 확장되고 있다. 유훈식 교수는 “미래에는 디자이너가 AI 디자인 시스템을 구축하고, 데이터 학습 및 프롬프트 최적화 역량을 갖춘 ‘AI 디자이너’로서 활동해야 한다”고 말했다. AI는 텍스트, 이미지, 영상 생성 분야에서 이미 인간보다 뛰어난 능력을 보여주고 있으며, 인간은 AI와 협업하여 창의적이고 감성적인 ‘휴먼 터치’를 더하는 역할에 집중해야 한다는 것이다. AI 디자이너는 궁극적으로 AI를 디자인하여 자신만의 AI 시스템을 만들고, 이를 통해 최적화된 결과물을 창출하는 철학과 관점을 가져야 한다는 것이 유훈식 교수의 조언이다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   모빌리티 XR과 AI 융합 기술의 미래 고려대학교 박진호 교수는 ‘XR과 인공지능의 만남 : XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래’를 주제로 한 기조연설에서, XR 기술과 AI의 결합이 산업에 가져올 가능성을 조명했다. 박진호 교수는 VR, AR, MR을 포함한 XR 기술이 메타버스 및 디지털 트윈과 밀접하게 연관되어 있으며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 연결되어 있다고 설명했다. 특히 AI가 XR 기술과 융합되어 에이전틱 AI(agentic AI) 및 피지컬 AI(physical AI)로 발전하고 있다고 강조했다. 모빌리티 산업에서는 XR 기술이 주로 교육/훈련 및 엔지니어링 분야에 적용되고 있다. 실제 차량을 이용한 프로토타이핑, 테스팅, 마케팅 등은 많은 비용과 시간이 들지만, 가상현실 기술을 활용한 버추얼 검증을 통해 이를 상당 부분 대체하면서 시간과 비용을 절감하는 추세이다. 박진호 교수는 “또한 모빌리티 분야에서 AI의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 무인화 추세가 가속화된다”고 설명했다. AI는 전투기를 포함해 전차, 농기계 등의 무인 조종 기술 개발에 활용된다. AI 개발 환경 지원 툴을 활용해 가상 환경을 자동으로 생성하고 물리 기반의 합성 데이터를 만들어 AI 훈련에 활용할 수 있다. AI가 탑재된 모빌리티의 가상 주행 데이터를 분석하는 검사 시스템도 개발되고 있다. 박진호 교수는 가상 훈련과 가상 검증을 넘어, AI와 모빌리티가 혼합된 ‘AI In The Loop’ 시뮬레이션 시스템의 기술적 수요가 증가하고 있다고 전했다. 박진호 교수는 “미래 자율주행 시대가 도래하면 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라 콘텐츠 소비 플랫폼이 될 것”이라고 전망하면서, 이러한 모빌리티 콘텐츠의 확장이 미래 산업에서 중요한 방향이 될 것으로 내다봤다.   ▲ 고려대학교 박진호 교수   한편, 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이, 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다.   ■ 이어 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.