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.

앤시스가 인텔의 18A(1.8나노급) 공정 기술로 제조되는 첨단 반도체 설계를 위한 열 및 다중 물리 검증 도구 인증을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 AI 칩, 그래픽처리장치(GPU), 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 등 고난이도 애플리케이션에 사용되는 반도체 시스템의 기능성과 신뢰성을 확보하는 데 핵심 역할을 한다. 또한, 앤시스와 인텔 파운드리(Intel Foundry)는 멀티다이 기반 3D 집적 회로(3D-IC) 시스템 구현에 활용되는 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge) 기술을 지원하는 포괄적인 다중 물리 검증 분석 플로를 공동 구축했다. 앤시스 레드호크-SC(Ansys RedHawk-SC) 및 앤시스 토템(Ansys Totem)은 인텔 18A의 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터인 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia) 구조를 기반으로 전력 무결성과 신뢰성 분석 성능을 제공한다. 아울러 확장 가능한 전자기 시뮬레이션을 위해 HFSS-IC 제품군 내에 HFSS-IC Pro를 새롭게 선보였다. HFSS-IC Pro는 인텔 18A 프로세스 노드로 제작된 무선 주파수(RF) 칩, WiFi, 5G/6G 및 기타 통신 애플리케이션의 온칩 전자기(Electromagnetic, EM) 무결성 모델링에 대한 인증을 획득했다.     EMIB 기술은 고성능 마이크로프로세서, 이기종 통합 시스템 등 다양한 고성능 컴퓨팅 시스템에서 3D-IC 구현을 가능하게 하는 한편 다양한 종류의 칩을 유기적으로 연결해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능과 통합 수준을 높인다. 이번 다중 물리 플로에는 앤시스 레드호크-SC 일렉트로우써멀(Ansys RedHawk-SC Electrothermal)을 활용한 열 신뢰성 분석이 포함되어 있으며, 앤시스와 인텔 파운드리의 협력 범위를 확대해 실리콘 관통 전극(TSV)이 적용된 차세대 EMIB-T 기술까지 지원한다. EMIB-T 분석 플로는 HFSS-IC Pro와 앤시스의 에스아이웨이브(Anys SIwave)를 통한 신호 무결성 분석, 그리고 레드호크-SC 및 토템을 활용한 전력 무결성 분석까지 포괄하는 형태로 확장됐다. 레드호크-SC, 토템, HFSS-IC Pro의 인텔 18A 고성능 공정 노드(Intel 18A-P) 대상 인증 절차는 현재 진행 중이다. 고객은 최신 인텔의 공정 설계 키트(PDK, Process Design Kit)를 요청해 조기 설계 작업 및 IP 개발을 시작할 수 있다. 해당 설루션은 인텔 14A-E의 공정 정의 및 설계 기술 최적화(DTCO, Design Technology Co-Optimization)의 일환으로 포함되어 있다. 또한, 앤시스는 인텔 파운드리 액셀러레이터 얼라이언스(Intel Foundry Accelerator Alliance)의 일부인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 합류해, 상호운용 가능한 칩렛 설계 및 제조를 위한 보안 생태계 구축에 기여할 예정이다. 인텔의 석 리(Suk Lee) 파운드리 에코시스템 기술실 부사장 겸 총괄 매니저는 “멀티다이 어셈블리 방식은 칩 적층 및 설계 효율에 대한 업계의 관점을 변화시키고 있다. 앤시스의 시뮬레이션은 고객이 설계를 고정밀로 검증할 수 있도록 지원하며, 복구가 어려운 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것”이라며, “칩렛 기술 발전을 위한 핵심 협력체인 인텔 파운드리 칩렛 얼라이언스에 앤시스가 참여하고 있어 매우 기대하고 있다”고 밝혔다. 앤시스의 존 리(John Lee) 전자·반도체·광학 사업부문 총괄 부사장은 “앤시스의 다중 물리 시뮬레이션 설루션은 고객에게 높은 수준의 열, 신호, 전력, 기계적 무결성을 보장하며, 최고의 신뢰를 제공한다. 고객의 칩 설계 방식은 다양할 수 있지만, 정확하고 신뢰성 있는 도구에 대한 수요는 항상 존재하며, 이 지점에서 앤시스의 강점이 발휘될 것”이라며, “인텔 파운드리와의 협업을 강화하고 칩렛 얼라이언스에 합류함으로써, 앤시스는 개방형 및 상호운용 가능한 기술을 통해 엔지니어링 완성도 향상이라는 약속을 실천해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

<디지털 트윈 전문가 기본 교육>은 매년 실시되고 있으며, 올해는 3회를 맞아 더 업그레이드 된 내용으로 진행될 예정입니다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회는 제조 엔지니어링 분야의 발전을 위하여 관련 교육을 진행하고 있습니다. 디지털 트윈에 대한 개념 정리부터 방향, 실제 구축을 위해 고민하는 분들에게 많은 도움이 되기를 바랍니다.  #디지털트윈 #교육 #한국산업지능화협회 #PLM기술위원회 #digital twin   디지털 트윈 전문가 기본 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.

AutoForm Car Body Planner   개발 : AutoForm, www.autoform.com 자료 제공 : AutoForm, 02-6332-1150, www.autoform.com/kr   AutoForm(오토폼)은 제품 설계부터 차체 조립에 이르기까지 전체 개발 프로세스 체인의 디지털화를 지원하는 통합 플랫폼을 제공한다. 특히, 디지털화 노력이 상대적으로 미진했던 차체 구매 부문의 견적 및 비용 산출 프로세스의 투명성을 확보하기 위해 ‘AutoForm CarBody Planner’를 도입하여 구매 프로세스의 디지털화를 추진하고 있다. 이는 ESG 경영과 맞물려 고객사로부터 큰 주목을 받고 있다. 또한, ESG 경영을 위한 디지털 트랜스포메이션을 통해 지속 가능한 경영을 실현하고, 환경적, 사회적, 거버넌스 측면에서의 책임을 다하기 위해 노력하고 있다. 1. 주요 특징  자동차 차체 개발 프로세스에서 초기 제품 설계 후, OEM 협력사의 구매 부서가 CBP를 통해 자동으로 수율을 검토한다. 이를 통해 빠른 대응과 OEM의 입찰 원가인 수율 보고서 작성이 간소화된다. 또한, OEM 구매 부서는 차종별 수율 이력 관리를 통해 효율성을 높이고, 협력사의 작업 시간을 단축하며, 입찰 정보 계산의 디지털화를 통해 경험에 의한 편차를 줄일 수 있다. 2. 주요 기능 ■ 웹사이트 기반에서 차체 전체 입력 및 각 제품의3D확인 가능 ■ 제품의 소제 및 정보를 차제 제품 입력과 동시에 적용 가능 ■ AutoForm Simulation 기반의 전체 제품 자동 수율 계산   3. 도입 효과 OEM 구매팀의 입찰 결정 시 정합성 확보로 신뢰성이 높아지며, 자동 수율 검토 덕분에 빠르고 효율적인 대응이 가능하다. 입찰 정보 계산의 디지털화로 경험에 의한 편차가 제거되고, 협력사의 업무 효율성 증대와 작업 시간 단축으로 생산성이 향상된다. 마지막으로, 클라우드 기반의 협업 공간 제공으로 부서 간 원활한 협업이 가능하다. 이러한 특징과 효과를 통해 AutoForm의 디지털 트랜스포메이션은 구매 프로세스의 혁신을 이끌고, ESG 경영을 실현하는데 큰 기여를 하고 있다. 4. 주요 고객 사이트 오토폼은 전 세계 50여 개국, 1,000여 개 회사에서 3,500명 이상의 사용자가 주요 엔지니어링 및 제조 공정을 위해 신뢰하고 있다. 주요 고객은 자동차 및 기타 OEM, 금형 및 스탬핑 업체, 철강 및 알루미늄 공급업체이며, 항공 우주 산업뿐만 아니라 의료, 가전 및 백색 가전 산업으로도 점점 더 진출하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

2023년 건축서비스산업 실태조사 결과 건축공간연구원에서 2023년 한 해 동안 건축서비스산업의 구조, 경영 활동, 시장 현황 등을 종합적으로 조사한 '2023년 건축서비스산업 실태조사 결과'를 발표했다. 본 실태조사는 「통계법」에 따라 국가 승인을 받은 주요 통계 정보이며, 「건축서비스산업 진흥법」에 근거하여 2022년부터 매년 시행되고 있다. 2024년 조사는 총 1,049개 사업체를 대상으로 46개 문항에 대한 온라인 조사 방식으로 진행되었다. 조사 대상은 한국표준산업분류(제11차) 중 건축서비스산업에 해당하는 사업체이며, 주요 조사 내용은 업무 분야 및 수주·생산성, 해외 사업 및 해외 업체 협업, 정보기술 활용, 교육 및 홍보, 인력 및 근로환경 등에 관한 현황이다. 2023년 건축서비스산업 실태조사의 주요 결과는 다음과 같다.   주요 업무 분야 건축 계획 및 설계: 59.7%로 가장 높은 비중을 차지 감리: 40.4% 건축구조 계획 및 설계: 17.6% 인테리어 디자인: 14.1%   사업체 수 전체 사업체 수: 약 3만 개 (31,476개) 건축 설계 및 관련 서비스업: 18,963개 (60.2%)로 가장 많음 건물 및 토목 엔지니어링 서비스업: 7,792개 (24.8%) 인테리어 디자인업: 4,721개 (15.0%) 종사자 규모별: 1~4명 소규모 사업체가 25,141개 (79.9%)로 대다수, 100명 이상 대규모 사업체는 196개 (0.6%)   종사자 수 전체 종사자 수: 약 27만 명 (274,351명) 건축 설계 및 관련 서비스업: 119,271명 (43.5%) 건물 및 토목 엔지니어링 서비스업: 126,436명 (46.1%) 인테리어 디자인업: 28,645명 (10.4%) 종사자 규모별: 1~4명 규모 사업체 종사자가 95,240명 (34.7%)으로 가장 높은 비중 매출액 전체 매출액: 약 43.5조 원 건축 설계 및 관련 서비스업: 약 19.0조 원 (43.6%) 건물 및 토목 엔지니어링 서비스업: 약 15.6조 원 (35.9%) 인테리어 디자인업: 약 8.9조 원 (20.5%) 종사자 규모별: 1~4명 규모 사업체가 총 매출액의 약 17.1조 원 (39.2%) 차지   ------------------------------------------------------------------- 목차 제1장 조사 개요 1. 조사목적 2 2. 조사연혁 2 3. 법적근거 3 4. 조사주기 및 시기 5 5. 조사기관 및 추진체계 5 6. 조사대상 6 7. 조사방법 6 8. 조사부문 6 9. 조사항목 7 10. 자료 처리 및 분석 8 11. 결과 공표 8 12. 주요 용어 8   제2장 표본 설계 1. 모집단 정의 14 2. 모집단 분포 14 3. 표본의 크기 결정 15 4. 표본 배분 방법 16 5. 표본의 추출 18 6. 가중치의 극단값 처리 18 7. 추정식 19 8. 통계자료 공표 21 9. 유효표본수 확보 방안 및 무응답 처리기준 21 10. 유효표본수 22   제3장 조사 결과분석 1. 업무 분야 및 수주, 생산성 24 2. 해외 업체와의 협업, 해외 프로젝트 49 3. 정보기술 활용 현황 59 4. 교육 및 홍보 67 5. 인력 및 근로환경 74 6. 사업체 일반현황 104   제4장 조사 결과표 1. 업무 분야 및 수주, 생산성 108 2. 해외 업체와의 협업, 해외 프로젝트 148 3. 정보기술 활용 현황 164 4. 교육 및 홍보 177 5. 인력 및 근로환경 185 6. 사업체 일반현황 233   부록 1. 주요변수 허용오차 및 상대표준오차 240 2. 조사표 242 관련 영상보기 • 행사명 : 건축서비스산업 실태조사 포럼 • 주  제 : 건축서비스산업 실태조사 속 현안과 이슈 • 일  시 : 2025.3.21.(금) 14:00 ~ 17:30 https://youtu.be/7Jkq-dLZux0   2023년 건축서비스산업 실태조사 결과 다운로드 하기 #건축서비스산업 #실태조사 #산업 통계

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 모든 규모의 조직이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 PLM(제품 수명주기 관리)을 활용하여 제조 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 촉진할 수 있도록 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어의 새로운 버전을 출시한다고 발표했다. 새로운 팀센터 X 제품군은 기계, 전기, 전자 개발을 아우르는 프로세스 관리 및 크로스 도메인 기능 등 다양한 고급 기능을 사전 구성된 형태로 제공한다. 팀센터 X는 기존 두 종류의 버전에 새롭게 두 가지를 추가해, 총 네 가지 버전으로 제공된다.     팀센터 X 에센셜즈(Teamcenter X Essentials)는 간편한 배포와 낮은 운영 비용을 고려하여 설계되었으며, 기계 설계에 집중하는 기업을 위한 데이터 관리 기능을 제공한다. CAD 데이터 관리, 제품 구조 및 리비전 관리, 사용 위치 검색, 체크인/체크아웃, 3D 보기 및 마크업 기능이 포함되어 있으며, 기업의 성장에 따라 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 팀센터 X 스탠더드(Teamcenter X Standard)는 에센셜즈 버전을 기반으로 단순 변경 관리, 프로젝트 일정 관리, 문서 관리, 보고서 생성 등 추가적인 PLM 기능을 포함한다. 모든 기능은 사전 구성된 형태로 제공되며, 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있다. 역시 새롭게 출시된 팀센터 X 어드밴스드(Teamcenter X Advanced)는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 기계, 전자 및 전기 설계 간의 크로스 도메인 협업이 필요한 기업을 지원한다. 전기 및 전자 설계 통합 및 분류를 위한 데이터 관리 기능이 추가되었으며, 마찬가지로 사전 구성된 상태로 제공되고 필요 시 맞춤화할 수 있다. 팀센터 X 프리미엄(Teamcenter X Premium)은 클라우드 공급자를 선택할 수 있으며, 팀센터의 전체 기능을 활용하고자 하는 기업을 위한 포괄적 PLM 설루션이다. 엔터프라이즈 BOM, 비즈니스 시스템 통합, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제조 계획, 품질 및 컴플라이언스 관리, 제품 비용 및 서비스 수명 주기 관리까지 포함한다. 또한 산업용 기계, 의료기기, 반도체 등 특정 산업군을 위한 사전 구성 설루션도 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “팀센터 X의 이번 확장은 SaaS PLM을 모든 규모의 기업이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 지멘스의 사명을 이어가는 것”이라면서, “새로운 팀센터 X의 기능은 더 많은 고객이 빠르게 PLM 도입을 시작하고, 이후 팀센터 포트폴리오 전반을 통해 비즈니스 과제를 확장해 나갈 수 있도록 돕는다”고 말했다.

MBSE를 위한 아키텍처-1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1)   제조산업에서 설계 효율 향상과 개발 기간 단축을 위해 모델 기반 개발(MBD)을 적극 도입하고 있지만, 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계 부족으로 인해 개발 단계에서 모델의 실질적인 활용과 의사결정 지원이 어려운 경우도 많다. 이번 호에서는 MBD의 성과를 높이기 위한 아키텍처 모델과 1D 모델의 체계적인 연계 방안을 제시하고, 이를 통한 설계 효율 및 개발 정확성 향상의 전략적 방향을 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   최근 제조산업은 제품의 개발 기간 단축과 다품종 생산이라는 트렌드에 대응하기 위해 개발의 효율성을 극대화하고 반복 설계를 최소화하는 방향으로 변화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 모델 기반 개발(Model-Based Development : MBD)은 이미 많은 제조업체가 적극 추진하고 있으며, 이를 통해 설계 초기부터 제품의 동작을 예측하고 최적화할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 그러나 모델 기반 개발을 도입하고 실제로 모델을 구축했음에도 불구하고, 현업에서 모델이 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다. 이는 구축된 모델이 단지 형식적으로 존재할 뿐, 제품 개발의 맥락 속에서 아키텍처적, 1D적 연결성을 갖추지 못해 실질적인 의사결정과 개발 단계에서 활용되지 못하고 있기 때문이다. 즉, 원래 의도한 목적이나 아키텍처적 요구와 연계되지 않은 모델이기 때문에, 사용자는 해당 모델이 ‘내 일에 어떻게 쓰이는지’를 이해하지 못하고 거리감을 느끼는 것이다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 아키텍처 모델과 1D 모델을 유기적으로 연계하고, 이를 기반으로 아키텍처 요구사항을 구체화할 수 있어야 한다. 아키텍처 모델이란 제품의 구조, 기능, 물리적 메커니즘 등 아키텍처적 개념을 설명하는 모델이며, 1D 모델은 이러한 개념을 수학적으로 해석하고 시뮬레이션 가능한 형태로 정형화한 것이다. 따라서 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계는 제품 개발의 전체 V자 프로세스에서 핵심 역할을 하며, 상호보완적으로 작용하여 제품 성능 검증 및 요구사항 만족 여부를 평가하는 데 기여한다.   그림 1. 아키텍처 모델 – 1D 모델 연계   <그림 1>은 이러한 개념을 시각적으로 설명한다. 초기의 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 요구와 구조를 정의한 뒤 이를 바탕으로 1D 모델이 생성되고, 시뮬레이션 및 해석을 통해 결과를 도출하며, 이 결과는 다시 상위의 아키텍처 요구사항에 대한 검증으로 이어진다. 이처럼 상향식-하향식 피드백 루프를 통해 아키텍처 모델과 1D 모델이 반복적으로 연계되어야 진정한 의미의 모델 기반 개발이 실현될 수 있다. 특히 설계자와 개발자는 1D 모델은 제품을 해석하고 튜닝하는 강력한 도구라고 인식하지만, ‘왜 이 설계를 했는가’, ‘서브시스템 간 구조는 어떻게 되는가’, ‘요구사항은 어떻게 충족되는가’와 같은 질문에는 답하지 못한다. 그 해답을 주는 것이 바로 아키텍처 모델(MBSE)이며, 이 두 모델을 연결해야만 설계의 정확성, 추적성, 협업성이 동시에 확보된다.   다양한 유형의 아키텍처적 측정 간의 관계   그림 2. ISO/IEC 15288 System Life Cycle Technical Processes & Life Cycle   ISO/IEC 15288(그림 2)은 시스템 수명주기 전반에 걸친 아키텍처 프로세스의 흐름과 체계를 정의한 국제 표준이다. 특히 이 표준은 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE) 관점에서 시스템 개발 활동을 구조화한 것으로, 시스템 수명 주기(V 모델)를 기반으로 요구 분석, 설계, 검증 및 확인, 유지보수 등 각 단계의 아키텍처적 활동과 그 상호 관계를 정립한다. 시스템 엔지니어링 활동을 통해 성공적인 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 아키텍처적 성과 지표와 측정 지표가 필요하며, 이를 통해 시스템의 목표 달성 여부를 판단할 수 있다. 대표적인 지표로는 다음과 같은 세 가지가 있다. MOE(Measure of Effectiveness, 효과성 측정지표)는 시스템이 실제 운용 환경에서 얼마나 효과적으로 임무를 수행할 수 있는지를 평가하는 지표로, 주로 고객 요구사항이나 운용 목표 달성 여부에 초점을 맞춘다.  MOP(Measure of Performance, 성능 측정지표)는 시스템의 성능 수준을 수치적으로 정량화한 것으로, 설계 명세나 요구된 성능 기준을 얼마나 충족하는지를 평가한다.  TPM(Technical Performance Measure, 아키텍처 성과 측정지표)은 개발 과정 중 아키텍처 적인 목표 도달 여부를 지속적으로 모니터링하고 예측하는 데 사용되는 지표로, 시스템 개발 리스크를 조기에 식별하고 관리하는 데 활용된다. 이러한 측정 지표는 예측 차이나 실측 차이를 바탕으로 비교 분석할 수 있으며, 시스템 개발 단계에서 시스템의 위험 요인에 대한 조기 탐지와 개선 대책의 선제 적용이 가능하도록 지원한다. 이는 곧 사업의 비용 효율성 제고와 일정 준수에 기여하며, 전체 수명주기 동안 긍정적인 영향을 유도할 수 있다.  <그림 2>는 ISO/IEC 15288의 V-모델과 아키텍처적 측정 지표가 어떻게 연계되는지를 보여준다. 요구사항 도출과 검증, 설계와 확인 간의 대응 관계를 통해 아키텍처적 활동이 체계적으로 연결되며, 수명주기 전체에서 MOE, MOP, TPM이 통합적으로 작동하여 아키텍처적 리스크를 관리하고 시스템의 성공적인 구현을 가능하게 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스 밀레니엄 M1(Cadence Millennium M1) CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 자동차 생산량은 꾸준히 늘고 있지만, 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다.   그림 1   유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.    난류의 모델링 기법 ‘난류’는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 몇 년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명한다. Direct Numerical Simulation(DNS) : DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다. Large-Eddy Simulation(LES) : 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다. Reynolds-Averaged Navier-Stokes Model(RANS) : RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 : DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는 데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는 데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다.   그림 2    RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 설루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2)   이번 호에서는 VMU(가상 목업)의 개념과 기술적 특성, 주요 산업 사례, 그리고 VMU의 혁신적 가치와 향후 확장 가능성에 대해 살펴본다.    ■ 최윤정 다쏘시스템의 기술 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3DEXPERIENCE CATIA 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역을 전문으로 하고 있으며, 제조업의 VMU 도입 효과성 관련 학술연구 또한 수행 중에 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   가상 시뮬레이션 기술이 점차 고도화됨에 따라, 제품 개발 전 과정에서 디지털 모델을 활용하여 제품 품질과 개발 효율성을 높이려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. VMU(Virtual Mock-Up, 가상 목업) 기술은 3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)에 기반한 가상 검증 프로세스로, 설계 오류와 품질 상의 문제점을 조기에 식별·개선하고 개발 비용과 시간을 절감하는 혁신적 방식으로 주목받고 있다. 제품의 실물을 제작하지 않고도 고품질 렌더링을 통해 시각적·감성적 요소를 평가할 수 있기 때문에, 다양한 산업 분야에서 VMU의 필요성이 커지고 있다.   그림 1. 카티아 설계 데이터 화면   그림 2. 카티아에서 재질을 적용한 설계 데이터 화면   VMU의 개념과 기술적 특징 VMU는 고품질 렌더링 기술을 활용해 설계 데이터를 가상 환경에서 실물과 유사하게 재현하여, 설계 오류와 품질 상의 문제점을 조기에 식별·개선하는 기술이다. 이 프로세스는 실물 목업을 제작하지 않고도 제품 외관을 정확히 시뮬레이션함으로써 제품 개발 시간과 비용을 단축한다. 기존의 DMU(Digital Mock-up, 디지털 목업)는 주로 설계 과정에서 형상과 구조 검증에 초점을 둔다. 즉, 3D 설계 데이터 상에서 간섭 검사, 조립 순서·공정 시뮬레이션, 각 부품의 형상 적합성 등을 확인하는 용도로 사용된다. 한편, VMU는 DMU에서 한발 더 나아가, 광학 특성(반사·굴절), 질감, 점등 이미지 등 외관 품질을 실사 수준으로 구현하며, 인체공학 기반의 휴먼 모델(human model)을 연계해 실제 사용 환경에서의 조작성, 시야 확보성 등을 종합적으로 검토할 수 있다. XR(확장현실) 기술과의 융합을 통해 몰입형 품평 환경도 제공된다. 자동차 외장 램프처럼 미세한 빛의 반사·굴절을 예측 및 검증해야 하는 제품은 VMU를 활용할 경우 실물 목업 없이 외관 이미지를 높은 정확도로 검토함으로써 개발 리스크를 크게 줄일 수 있다. 기존에 카티아를 기반으로 제품 설계를 하고 있는 다양한 산업군에서 VMU는 이미 필수 프로세스로 자리매김하고 있다. 설계, 렌더링, 검증 및 품평을 하나의 일관된 프로세스로 결합함으로써 제품 개발 방식에 혁신적인 변화를 가져올 수 있다. 데이터 변환이나 별도 인터페이스가 필요 없이 동일 플랫폼에서 모든 단계가 이뤄지므로, 데이터 손실이나 형상 왜곡을 최소화하고 기존에 없던 빠르고 유연한 협업 환경을 구축할 수 있다. 이를 통해 제품의 완성도와 품질을 높이는 긍정적 효과가 입증되었다.    표 1. 실물 목업 및 기존 렌더링 툴과의 비교   3D익스피리언스 카티아 기반의 VMU 프로세스 적용 사례 자동차 외장 램프 품질 검증 사례 자동차 외장 램프는 외관과 점등 이미지가 모두 중요하여, 시각적 품질 검증이 설계 단계에서 핵심 과제로 부각된다. 기존에는 정확도를 높이기 위해 실물 금형과 목업을 제작했으나, 이 방식은 과도한 시간과 비용 투자를 요구했다. 대체 방법으로 3D 프린팅 등의 기술을 이용하기도 했지만, 정밀도가 부족하다는 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 최근 카티아 기반 VMU 프로세스를 적용한 디지털 선행 검증이 주목을 받고 있다. 미세 광학 요소와 복잡한 반사·굴절 특성을 지닌 램프를 고정밀 시뮬레이션할 수 있어, 점등·비점등 시의 실제 이미지를 실물 목업 수준으로 재현한다. 특히 스캔을 통해 확보한 시편 데이터의 정확한 물성을 설계 데이터에 적용함으로써 곡률에 따른 왜곡이나 광원으로 인한 반사를 사실적으로 재현하고, 실차에 장착했을 때 예상되는 품질 이슈까지 가상 환경에서 검토할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.