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[핫윈도] 디지털 트윈 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요

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.

작성일 : 2025-05-02

매스웍스코리아, 제5회 매트랩 대학생 AI 경진대회 개최

매스웍스(MathWorks)는 국내 대학생들이 인공지능(AI) 실무 역량을 강화하고, 다양한 산업 분야에서의 AI 기술 활용 가능성을 확대할 수 있도록 ‘제5회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 국내 대학교에 재학 중인 대학생 및 대학원생이라면 누구나 개인 또는 팀으로 참가할 수 있다. 오는 5월 30일까지 참가 신청을 받으며, 예선에서는 프로젝트 주제 설명과 매트랩을 활용한 솔루션 구현 계획을 제출해야 한다. 최종 우승자는 9월에 발표될 예정이다. 이번 대회 참가자들에게는 AI 기반 시스템을 구현할 수 있도록 매트랩과 시뮬링크(Simulink)를 포함한 다양한 매스웍스 제품들을 자유롭게 사용할 수 있다. 또한 매스웍스는 예선 통과자를 대상으로 매스웍스 엔지니어가 직접 진행하는 온라인 교육을 개최할 예정이다. 온라인 교육에서는 ‘딥러닝 온램프(Deep Learning Onramp)’와 같은 자기 주도형 온라인 교육과정을 활용해 학생들이 매트랩의 다양한 기능을 보다 쉽게 탐색하고, 실제 프로젝트의 완성도를 높일 수 있는 실용적인 방법을 제공받는 기회가 마련될 예정이다. 올해로 5회째를 맞이한 본 대회는 대학생들이 매트랩과 시뮬링크를 활용해 실생활의 다양한 문제를 창의적으로 해결하고, AI 기술을 실질적으로 적용할 기회를 제공하기 위해 마련됐다. 2021년 첫 개최 이후, 매해 참가자 수, 참가 주제, 매스웍스 툴의 활용도 면에서 꾸준한 성장세를 보이고 있으며, 특히 작년 대회에서는 1인 가구, 고령화, 교통, 환경 등 사회적 변화에 대응하는 시의성 높은 프로젝트들이 실질적인 응용 가능성과 기술적 우수성을 선보였다. 최종 결선에 진출한 세 팀에게는 각각 1등 200만 원, 2등 100만 원, 3등 50만 원의 우승 상금이 수여된다. 심사는 매스웍스의 AI 전문가들이 진행하며 AI 모델 구축의 타당성 및 혁신성 등을 종합적으로 검토할 예정이다. 특히 올해에는 매트랩을 비롯한 매스웍스 툴 활용 능력을 중점적으로 심사해 참가자들의 기술 역량과 문제 해결 능력을 다각도로 분석할 계획이다. 김경록 매스웍스코리아 교육 기관 세일즈 매니저는 “매트랩과 시뮬링크는 AI와 엔지니어링을 통합하는 강력한 플랫폼으로, 매스웍스코리아는 학계 및 산업계와 긴밀히 협력하여 기술 확산과 인재 양성에 힘쓰고 있다”며 “이번 경진대회 참가자들은 매스웍스가 제공하는 다양한 툴과 교육 콘텐츠를 활용해 실제 산업에 적용 가능한 AI 프로젝트를 직접 구현해볼 수 있다. 이를 통해 참가자들은 실무 역량을 키우고 미래 AI 전문가로 성장하는 발판을 마련할 수 있을 것"이라고 말했다. 제5회 매트랩 대학생 AI 경진대회에 대한 자세한 사항 및 참가 신청은 매스웍스코리아 홈페이지에서 확인할 수 있다.

작성일 : 2025-04-29

마이크로소프트, ‘2025 업무동향지표’ 통해 AI-인간 협업 시대 예고

작성일 : 2025-04-28

매스웍스-포어텔릭스, 마쓰다의 차세대 자율주행 개발 가속화 위한 툴체인 파트너십 체결

매스웍스가 데이터 기반 자율주행 개발 툴체인 기업인 포어텔릭스(Foretellix)와 전략적 기술 통합을 통해 자동차 기업 마쓰다(Mazda)의 차세대 자율주행 및 운전자 보조 시스템(AD/ADAS) 개발을 지원한다고 발표했다. 이번 협력은 더 안전하고 강력한 자율 시스템의 개발 및 배포 가속화를 목적으로 한다. 이번 파트너십을 통해 포어텔릭스의 포어티파이(Foretify) 플랫폼과 매스웍스의 시뮬링크(Simulink) 및 자율 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox)가 통합되며, 이를 통해 개발자가 가상 환경에서 대규모 시나리오를 생성, 실행, 분석할 수 있게 지원할 계획이다. 또한, 포어텔릭스와 매스웍스의 기술 스택은 마쓰다가 실제 주행 데이터를 가상 시뮬레이션 환경으로 옮겨 시나리오를 테스트하고 확장할 수 있도록 한다. 이런 조합을 바탕으로 엔지니어링 팀은 에지 케이스 식별, 테스트 커버리지 부족 확인, 개발 프로세스 초기 단계에서의 성능 검증을 통해 시스템의 품질과 안전성을 높이는 동시에 시장 출시 시간을 줄일 수 있다. 마쓰다는 포어텔릭스와 매스웍스의 통합 설루션을 활용해 가상 환경에서 AD/ADAS 시스템을 테스트 및 검증하고 있으며, 이를 통해 엔지니어는 실제 주행 데이터를 실행 가능한 시뮬레이션 시나리오로 변환할 수 있다. 이러한 시나리오의 테스트 커버리지의 부족, 안전 성능 및 시스템 견고성을 자동으로 분석하는데 사용된다. 마쓰다의 야노 야스히데(Yasuhide Yano) 통합 제어 시스템 개발 부문 부장은 “점점 더 복잡해지는 차세대 AD/ADAS 시스템 개발에서 무사고를 달성하기 위해서는 개발 초기 단계에서 잠재적 위험을 식별하고 시스템 품질을 향상시키는 것이 매우 중요하다”면서, “포어티파이, 시뮬링크, 자율주행 툴박스를 사용함으로써 가상 환경에서 효율적이고 철저한 검증을 수행해 단기간에 목표를 달성할 수 있다. 또한 커버리지 맵을 활용하면 검증을 수행하면서도 제로 탄소 발자국이라는 지속가능성 목표에도 기여할 수 있다”고 말했다. 포어텔릭스 플랫폼은 매스웍스 자율주행 툴박스 시뮬레이션 환경 내에서 구체적이고 관련성 있으며 유효한 시나리오를 무한으로 자동 생성할 수 있다. 이에 개발자는 테스트 커버리지, 핵심 성과 지표(KPI), 안정성을 측정할 수 있다. 이 프로세스는 테스트 일정을 단축하고, 마쓰다와 같은 기업이 초기 단계에 가상 검증을 통해 운행설계영역(ODD)을 효율적으로 확장할 수 있게 한다. 포어텔릭스의 지브 빈야미니(Ziv Binyamini) CEO 및 공동 창업자는 “매스웍스와의 파트너십으로 통합 기술 스택을 출시하게 되어 기쁘다. 이 기술 스택으로 OEM, 1차 공급업체 및 AV 스택 제공업체의 개발자들은 완성도 높은 AD/ADAS 프로그램을 출시할 수 있게 됐다”면서, “포어텔릭스와 매스웍스 소프트웨어의 통합은 마쓰다의 안전한 자율주행 차량 개발 가속화, 테스트 효율성 향상, 개발 비용 절감을 지원할 것”이라고 말했다. 매스웍스의 나가 펨마라주(Naga Pemmaraju) 자율 시스템 제품 관리자는 “ADAS및 자율주행 시스템이 복잡해짐에 따라 개발자에게는 설계 초기 단계에서 효율성, 확장성, 포괄성을 갖춘 테스트 툴이 필수”라면서, “매트랩, 시뮬링크, 자율 주행 툴박스의 시뮬레이션 및 알고리즘 개발 기능을 포어텔릭스의 고급 시나리오 생성 및 검증 플랫폼과 결합함으로써, 엔지니어링 팀은 혁신을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시스템 안전성을 향상시킬 수 있다”고 말했다.

작성일 : 2025-04-17

[신간] 디지털 트윈 가이드

공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 / 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 정가 30,000원 / 이엔지미디어 디지털 전환(DX)의 본격화와 함께 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 산업계의 관심이 높아지는 가운데, 관련 내용을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었다. 이번 책자는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회와 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 운영 중인 ‘디지털 트윈 전문가 교육’ 참여 위원들이 공동으로 기획하고 집필한 결과물로, 디지털 트윈의 개념과 핵심 기술부터 실제 산업 적용 사례, 도입 전략, 관련 솔루션 및 기업 정보에 이르기까지 폭넓은 내용을 담고 있다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 시스템을 가상 공간에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설/건축, 플랜트, 헬스케어, 항공우주, 도시 계획 등 다양한 산업에서 활용되며 혁신을 주도하고 있다. 특히 3D CAD, CAE, PLM, XR, IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 등 다양한 기술이 융합되어 실시간 모니터링과 예측 분석, 최적화를 가능하게 하며, 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 기여하고 있다. <디지털 트윈 가이드>는 디지털 트윈 기술을 처음 접하는 입문자부터 실무자 및 정책 관계자까지 모두 참고할 수 있는 자료로, ▲ 디지털 트윈의 정의 및 개념 ▲ 핵심 기술 및 솔루션 ▲ 국내외 산업별 적용 사례 ▲ 도입을 위한 전략과 가이드라인, 국가 로드맵 ▲ 디지털 트윈 관련 기업 및 소프트웨어 소개 등을 수록했다. 특히 책자에 수록된 기업 및 솔루션 정보는 지속적으로 업데이트될 예정이며, 참여를 원하는 기업은 <캐드앤그래픽스>에 별도 문의하기 바란다. 이 책자를 기획한 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 가이드는 디지털 트윈이 단순한 기술이 아닌 산업 혁신의 핵심 도구로 자리 잡아가고 있는 시점에서, 산업 전반의 실질적인 이해와 도입을 돕기 위해 기획되였다”면서, “디지털 전환 시대의 실용적 참고서로서 다양한 산업 종사자들에게 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다. 도서구입은 링크 에서 확인 가능하다.

작성일 : 2025-04-15

매스웍스, ‘매트랩 엑스포 2025 코리아’에서 소프트웨어 정의 시스템 기술 혁신 제시

매스웍스가 4월 8일 ‘매트랩 엑스포 2025 코리아(MATLAB EXPO 2025 Korea)’를 개최했다고 발표했다. 행사에는 1500명 이상의 국내외 기술 전문가, 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink) 사용 고객이 참석해 다양한 산업 분야의 최신 기술 및 엔지니어링 트렌드를 확인했다. 이번 행사는 매스웍스의 아비 네헤미아(Avi Nehemiah) 설계 자동화 소프트웨어 부문 총괄 디렉터와 한화로보틱스 정병찬 대표이사의 기조연설로 시작됐다. 아비 네헤미아 디렉터는 기조연설에서 소프트웨어 정의 시스템(Software-defined systems)의 가치와 구현 방법을 심도 있게 다뤘다. 발표에 따르면, 모델 기반 설계(Model-Based Design)를 통해 요구사항부터 아키텍처, 기능, 구현, 테스트까지 이어지는 디지털 스레드를 구축하고, AI와 데이터 기반 기능, 클라우드 활용을 통해 하드웨어 변경 없이도 새로운 기능을 제공할 수 있다. 이러한 접근 방식은 자동차, 산업 기계, 의료 시스템 등 다양한 산업 분야에서 제품의 가치를 높이고 사용자 경험을 향상시키는 핵심 요소로 자리잡았다. 정병찬 대표이사는 ‘로봇, 혁신으로 일상과 산업을 재창조하다’라는 제목의 기조연설에서 로봇 기술의 현재와 미래를 조망했다. 정병찬 대표이사에 따르면 로봇 기술이 제조업을 넘어 서비스, 의료, 농업 등 다양한 분야로 확장되고 있다. 발표에 따르면 이러한 확장은 인공지능과 로봇 기술의 발전과 결합되어 산업 생태계에 상당한 영향을 미칠 잠재력을 갖는다. 매트랩 엑스포 2025 코리아의 기술 세션은 알고리즘 개발 및 AI, 전동화, 모델 기반 설계, AI 응용 엔지니어링, 모빌리티, 무선 및 위성 등 6개 트랙으로 구성됐다. 삼성전자, 현대자동차, SK텔레콤, 한국전력연구원 등 국내 첨단 기술 기업들이 참가해 매트랩과 시뮬링크의 활용 사례를 공유했다. 행사장의 데모 부스에서는 다양한 산업 분야의 기술이 소개됐다. 자동차 분야에서는 모델 기반 설계의 데브옵스(DevOps) 환경 통합 설루션을 전시했다. 또한 매스웍스는 요구사항 관리부터 시스템 아키텍처 설계, 소프트웨어 개발과 검증까지의 CI 환경 구축 방안을 시연했다. 무선 분야에서는 언리얼 엔진을 활용한 사실적 위성 시나리오 시각화 사례에 대한 핸즈온 데모를 통해 AI 기반 모델링 기법을 체험할 수 있게 했다. 참석자들은 정적 및 동적 검증을 위한 통합 플랫폼인 폴리스페이스(Polyspace) 제품군을 통한 코드 기반 검증 과정도 확인할 수 있었다. 아카데믹 부스에서는 세종대학교, 단국대학교, 카이스트, 인하대학교, 전북대학교, 창원대학교, 한국공학대학교 등 여러 대학의 연구 사례가 소개되었는데, 그중 인하대학교 임베디드 제어 연구실(ECL)은 ‘신속 제어 프로토타이핑 시스템 및 첨단 제어 기술’을 발표했다. 인하대학교 ECL은 자체 개발한 경량 신속 제어 프로토타이핑 시스템(LW-RCP)을 활용해 시뮬링크 기반의 블록 다이어그램 프로그래밍으로 제어 시스템을 설계하고 실시간 제어기를 구현하는 방법을 설명했다. 특히 2단 도립진자 시스템의 실시간 제어 시연에서는 최적제어와 강화학습 기반 제어를 활용한 기술을 시연했다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 "이번 매트랩 엑스포는 참석자들과 함께 국내 엔지니어링 분야의 미래를 확인할 수 있는 뜻깊은 행사였다”면서, “매스웍스는 앞으로도 AI, 전동화, 모빌리티 등 다양한 산업 분야의 기술 발전을 지원해 국내 산업의 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 전했다.

작성일 : 2025-04-08

스마트공장 공급기업 리스트(2310개사 명단)

중소벤처기업부_스마트제조혁신추진단 스마트공장공급기업 * 스마트공장사업관리시스템 (smart-factory.kr, 중소기업기술정보진흥원(기정원) 스마트공장추진단) 개방 데이터입니다. * 스마트제조혁신추진단 사업관리시스템에 등록되고 스마트 공장을 보급하는 공급기업에 대한 정보입니다. * 데이터 구성은 부여번호, 회사명, 대표자, 주소, 담당자, 담당자직위, 담당자 전화번호 순입니다. * 상세 데이터는 첨부 파일 참조 등록일 : 2024-04-11 기업명_1 기업명_2 기업명_3 기업명_4 피플앤드테크놀로지 이성 캠틱종합기술원 케이에스콘컨설팅지원단 한국인공지능제조이니셔티브 금화이엔에스 삼성물산앤텍 에이블에스티에이 인터테크 인텔리팅스 호인 경북테크노파크 서울테크노파크 남동기계 노르마 단디코리아 모비스 섹타나인 에이씨앤티시스템 엔텔스 오시에스티 조인피아정보 진성엠텍 커머스톤컨설팅 케이피엠 콤텍시스템 킨스미디어 포에스텍 )알엠에이 3디나라 Dev. 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마리소프트 마스인포텍 마스터 마이링크 마이크로모스 마이키 마키나락스 망고시스템즈 매직시스템 맥스링솔루션 메카스 메타뷰 멘토티앤씨 명문소프트웨어 모두솔루션 모디 모로보기 무한씨앤씨 무한콘트롤 미래로시스템 미래쏘프트웨어 미래와도전 미래융합정보기술 미래이엔에이 미래정보기술 미래테크원 미르나인 바이어블비젼 바이오시스텍 바이텍테크놀로지 바이투 바질컴퍼니 바코드랩 반석시스템 밸류컴패니언 밸리언트데이터 버텍스아이디 베이스온 보강시스템 보티 본텍 봄소프트 부품디비 브라이트날리지 브레인컨설팅 브로넥스 브릭 브이엠에스솔루션스 브이웨이 블루넥스 블루넷 블루비즈 블루비즈창원지점 비스아이티 비스텔리젼스 비아이씨엔에스 비알테크 비앤비시스템 비앤에프소프트 비에스지파트너스 비엔씨정보기술 비엔아이 비엠티 비젠아이 비주얼소프트 비쥬얼데이타 비즈A&C 비즈니움 비즈데이터 비즈솔루션코리아 비즈앤테크컨설팅 비즈플러그 비즈플러스글로벌 비지언스 비타소프트 비트정보기술 비티씨 비파이브 빅데이터랩스 빅스소프트 빅아이 빅정보기술 빅토리지 빅파워솔루션 빌트원 사람과기술 사이버테크프랜드 삼부시스템 삼성디지탈솔루션 삼인시스템 삼일정보시스템 삼정산업 삼정시스템 삼정아이앤에스 삼환미디어 새롬씨앤씨 새롬테크 새힘정보기술 샘터 샤인소프트 샤코시스템 서보산전 선도솔루션 선일기연 선진기술 성공닷컴 성민소프트 성완소프트 성우인터내셔날 성창 성화정보기술 세광기전 세븐아이티 세아소프트 세인이엔에스 세인인포테크 세종 세피스 세한메카트로닉스 센소프트 센스픽스 센트럴인사이트 소금 소르테크 소프트원 소프트원창원지사 소프트탑 솔루더스 솔루윈스 솔바텍 솔브리드플러스 솔코 솔트소프트 쇼우테크 수소프트 슈가폴 스마트비전텍 스마트솔루션 스마트씨에스 스마트에스엔 스마트컴퍼니 스마트팩토리솔루션 스맥 스맥 스카다아이씨티 스코인포 스타라이트 스타웰즈 스페이스솔루션 스페이스솔루션 스피랩 시그너스 시그너스정보기술 시너젠 시너지웨어 시스너 시즐 시큐웍스 신기엔지니어링 신라정밀 신룡 신세계아이앤씨 신양전기 신일이앤씨 신화기술 심플랫폼 심플북 심플소프트랩 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이지지오 이지테이크 이지트론 이지팜 이투이솔루션 이튜 이프온시스템 인더스트리얼에이아이 인맥 인밸류비즈 인버스 인스턴 인왕글로벌 인이지 인커스소프트 인컴솔루션 인타운 인터페이스정보기술 인텔리코드 인투솔루션즈 인투와이즈 인포솔루션 인프라시스템 일양엔지니어링 일오삼씨앤에스 일원정보기술 일주지앤에스 일진정보 임픽스 잇츠아이 잉클 재상피앤에스 제너지 제니스정보기술 제드팩토리 제스엔지니어링 제이디 제이비소프트 제이빌드테크 제이솔루션 제이스마트솔루션 제이시스 제이씨엔에스 제이에스시스템 제이에스티 제이엔이웍스 제이엠비 제이엠에스컨설팅 제이원로보틱스 제이이노텍 제이지컴퍼니 제이캐스트 제이티에스 조인트리 주원이앤에스 중원이노베이션 지능디자인 지니어스 지니어스 지니테크 지다스테크놀러지 지디엔 지디엔시 지디엠홀딩스 지란지교시큐리티 지성아이티 지승 지아이소프트랩 지앤아이 지에스아이티 지에스티 지에이치엠씨 지엘테크 지엠소프트웨어 지엠피아이티 지영커뮤니티 지오 지오넥스 지텍자율주행로봇센터 지투시스넷 지투아이넷 지티씨엔에스 지피시스템즈 진산인포시스 진성테크템 진원이엔지 진코퍼레이션 차후 창진에스씨 창해디티에스 채움아이티 청송엔지니어링 카리스마아이텍 카스 카이디어 캐드정보기술 캐디언스시스템 캠텍 캡시스 커머스랩 컬처릿 컴넷정보공학 컴젠 컴파스시스템 컴퓨터메이트 케이경영연구소 케이비드 케이시스템 케이씨에스 케이아이에스 케이알앤에이 케이앤솔루션 케이앤엘정보시스템 케이에스아이 케이에스티정공 케이에스피소프트 케이에이치시스템즈 케이원아이티 케이트 켐토피아 코드원 코디정보통신 코랩인터내셔널 코리아소프트 코리아엔지니어링 코리아트리즈 코아시스템 코아칩스 코어링크 코어스 코체인솔루션스 코티스 코포텍 콕스랩 콘웰 쿠노소프트 쿨스 쿼티시스템 퀀텀스타 퀘스트정보기술 큐라움 큐버솔루션 큐알피 큐이노텍 크로이스 클라우드나인 클루커스 클릭원스 클비시스템 타스코 태진시스템 테크네트 테크다스 테크스캔코리아 텍스타일아이앤씨 토바 토인 투곰스 투비시스템 투비트 투톤 트위니 트윔 티라로보틱스 티라이프 티씨씨아이엔에스 티아이씨 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엔에이치아이에스 엔엔피시스템 엔엠시스코 엔지아이테크 엔지엘 엔클로니 엔터빌더 엔포스 엔피에스시스템 엘도움 엘바츠소프트 엘앤코리아 엘에스시스템 엘에스아이티씨 엘에스엠트론 엘에스일렉트릭 엘지에너지기술 엠디하이텍 엠시스랩 엠아이큐브솔루션 엠엔디시스템 엠엔씨오토메이션 엠엔알소프트 엠엠테크놀로지 엠이티 엠제이소프트 엠투아이코퍼레이션 엠투어플 연소프트 열림정보시스템 영림산업 영림원소프트랩 예스바이오 오경정보시스템 오리진 오리진컨설팅 오상자이엘 오씨아이정보통신 오에스씨엔택 오엔에스커뮤니케이션 오토텍 오토파워 오픈컨트롤 옥토시스 온라인바다 온아이티시스템 온오프랩 올아이티 올포넷 올하우 와이시스 와이케이시스템 와프(waff) 우리테크 우림이엔지 우성기전 우영산업 우진큐&텍 울랄라랩 원더솔루션즈 원소프트 원시스템연구소 원오토메이션 원원테크 원프레딕트 웨이브그램 웰메이트 웰탑테크노스 위너스에프에이 위데이터랩 위미르 위앤아이티 위즈온협동조합 위지스 윈디 윈텍 유니닥스 유니드 유니에버 유니온시스템 유디에스 유라 유로지스넷 유림정보시스템 유비스톰 유비즈정보기술 유스엠 유앤아워스 유앤아이올투원 유엑스아이 유엔디 유일엔지니어링 유주티엔씨 유징테크 유한책임회사포엑스포 유한회사성우메카트로닉스 유한회사청천 유한회사코아시스템 유호스트 이그린테크 이노넥스소프트 이노데일 이노오토텍 이노테크 이노팀스 이노팩토리 이노포스트 이노플랫 이든비즈텍 이든앤컴퍼니 이래정보 이레엔지니어링 이룸기술 이비오 이삭엔지니어링 이상고 이솔소프트랩 이솔아이티 이수시스템 이쓰리피에스 이아이시스템 이안에스아이티 이앤디일렉트릭 이에스 이에이트 이엔아이 이엔유 이엠솔루션 이엠시티 이오정보 이지솔루션 이지시스 이지시스템 이지아이디정보 이지에스소프트 이츠코어 이큐마이크론 이크론소프트 이플러스 이피피에스 인공지능팩토리 인더스트리엑스퍼트그룹 인버터기술 인사이드솔루션 인실리코 인정보기술 인제니오에이아이 인콘소프트 인터그래텍 인터텍 인텍오토메이션 인텍원 인텔리즈 인텔리코리아 인프라닉스 일광산업기술 일진씨앤에스 자두소프트 자유로운소프트 자이솜 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인베스티 인시스템 인터엑스 인포마인드 일렉트릭스 정도기술 제로클래스랩 제스엔지니어링 제스텍 제오시스 제이솔루션 제이앤케이씨 제이엘티 제이엘티 제이이엔지 제이투모로우원 제이플랩 제타 줌인테크 지경솔루텍 지넷시스템 지로보틱스 지메이드 지비소프트 지성솔루션컨설팅 지아이엠티 지앤씨소프트코리아 지앤아이시스템즈 지에스에프시스템 지에스피솔루션 지엔디비즈 지엠티 지오이즈 지오티솔루션 지텍 칼만텍 캐디언스시스템글로벌 캐롯아이 커스토메이드 컴퓨터메이트경기 케이교정원 케이디에이 케이어드밴텍 케이언트 케이이노텍 케이티 켄즈 코덱스브리지 코레토 코보시스 코아솔루션 코인트컴퍼니 쿳션 큐오 크레아텍 크레오티 키미이에스 키소스 키플러스 타이니웨이브 타키온테크 태성소프트기술 테이크 텍트원 토탈이엔지 투두 투비시스템 트니랩인 트라이비스 트라이포드랩 트러시스시스템 티라유텍 티비씨 티앤엠테크 티에스엠알앤디 티에스티이 티원 팀솔루션 파람스 파스이엔지 파시디엘 팔피엠 팜소프트 팩앤롤 팩토리솔루션 퍼스펙티브 페니소프트 평화아이씨티 포블럭스 프라이머리넷 플레이팅코퍼레이션 피엔아이 피엔에이 피엘피엔지니어링 피플인사이드 하나로보텍 하드웰소프트 하이브테크놀로지 하이스마트 하이지노 하이퍼놀로지 한경솔루션 한국네트웍스 한국미래에너지 한국스마트해썹 한국엠프로 한국유체 한국자동화기술 한다랩 한빛테크윈 한사랑시스템 한성데이타시스템 한진에프에이에스 현대디에스 호우캐스트 화담소프트 화이트박스 뉴아틀란 다울피피티 디노 마스터코리아 맥스피아 미소시스템 벗님지유아이 세정로봇 수인정보 신성정공 싸이언 에스엠피쓰리 에스지 에스티솔루션 에어풀 에이디에스테크 에이테크 에이피씨소프트 엔에스솔루션 원오토텍 위피엔피 유유랑컴퍼니 이노템즈 이디티 이엠솔루션 인써프 인포젠 제이앤케이컴즈 제패 진영비엔씨 케이피티 코어텍 큐빅스 타스 타운넷 테이큰소프트 투유즈 튜링시스템 포인트시스템 하림솔루션 한영에스에프 화인소프트 휴웰프라임 주인정보시스템 중외정보기술 중원 지남소프트 지비로터리 지성소프트(jisungsoft) 지식시스템KSTEC 지아이컴퍼니 지아이티 지아인홀딩스 지에스아이티엠 지에이치온 지엔소프트 지엔지소프트 지엔티소프트 지엔티피플 지엘티코리아 지엘파워 지오디에스(GODS) 지오디엑스 지오지에스 지원ENG 지음소프트 지이티 지인씨앤아이 지컴패니 지피헬스 진성알엔디 진승정보기술 진영에프에이 진흥기계 징코스테크놀러지 참바른기술 청아시스템 체킹 카멘스 카이엠 칸에스티엔 칼라토크 캐드윈시스템 케이데이터랩 케이디인터내셔널(KD) 케이베이스 케이아이티밸리 케이엠디지텍 케이지아이씨티 케이티에스 케이티하이텔 코너스톤테크놀러지 코닉오토메이션 코로아이 코론 코리아솔루션 코리아스마트시스템 코메스 코베스트 코비솔루션 코스카 코아글로벌 코아정보기술 코앤코시스템 코어엠 코오롱베니트 코코넛사일로 코코스소프트웨어협동조합 쿠라고아시아 쿤텍 큐브세븐틴 큐빅테크 큐시스템 큐이알피 크레스프리 크레플 크리샤 큰솔시스템 클라우드네트웍스 클래드코리아 클릭원스 키움소프트 타이거컴퍼니 타이아 태성테크놀 태진솔루션 태창기계공업 터크코리아 테라씨스템 테라앤금일 테라스트림 테스트웍스 테이아 테크앤아이코리아 텔스타 투윈시스템 트라이텍 트루메카 트리오엔지니어링 트리플렛 티쓰리큐 티아이에스 티에스아이코리아 티에스에스 티에스엔랩 티에이케이정보시스템 티엔씨파트너 티엔에스에이아이 티엠디 티오에스 티티아이 팀레피소드 팀에브리웨어 팁스밸리 파란소프트,포토솔루션 파워레이저 파워인사이트 파이오링크 파이팅랩 파인로봇 패스컴바인 퍼씨엠 평화하이텍 포메이션랩스 포스켄 포스코DX 포와이즈 포인트 포테닛 포휴먼테크 폴스타에프에이 푸른들소프트 푸름인더스트리 퓨처메인 프라임컴퓨터 프레임소프트 프로인스텍 프리즘 피디엠테크 피앤피어드바이저리(P&PAdvisory) 피엘지 피피에스 필리퍼 하나머티리얼즈 하드콘 하이네트서비스 하이로보틱스코리아 하이젠모터 하이텍앤솔 한국교정시험기술 한국도키멕대구공장 한국보싸드 한국생산성본부 한국소니전자 한국솔루션 한국스마트기술센터 한국아이엘에스 한국아즈빌 한국에어로소프트 한국오므론제어기기 한국요꼬가와전기 한국전기 한국전력정보 한국제일 한국코바텍 한국트럼프지엠비에이취 한국환경안전관리 한국후지냉기 한국후지필름비즈니스이노베이션 한독기술 한맥콘트롤즈 한빛에스아이 한솔피앤에스아이티서비스부문 한스마테크 한스코시스템즈 한양대학교산학협력단 한양로보틱스 한영디에스 한울시스템 해솔정보시스템 허브디티 헤리트 헬로우피플 현대오토에버 현대정보시스템 화담소프트 화인정보기술 효원기계 효원테크 효원텍 휴먼시스템 　　

작성일 : 2025-04-04

[교육] 글로벌 건설프로젝트관리/공정관리/품질관리 전문가 자격과정(서울 교대역) - 선착순

한국플랜트정보기술협회 2025년 4월 교육 글로벌 건설프로젝트관리 / 공정관리 / 품질관리 전문가 자격 과정 주최 | (사)한국플랜트정보기술협회, www.kapit.or. 날짜 | 건설프로젝트관리(4.15~18) / 공정관리(4.22~25) / 품질관리(4.29~30) 장소 | 미국 캐롤라인대학교 ARO(GJ빌딩, 서울 교대역 1번 출구) 한국플랜트정보기술협회 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오. 한국플랜트정보기술협회 연간 교육 일정은 링크를 클릭하십시오.

작성일 : 2025-04-03

가상 제품 개발에 적용하기 위한 MBD와 CAE의 차이 및 협업

제품 개발 프로세스의 변화를 이끄는 MBD MBD(모델 기반 개발)는 자동차 업계에서 화제가 되고 있는 가상 시뮬레이션이다. 기존의 방식보다 비용 절감과 개발 공정의 단축을 실현할 수 있다. MBD는 자동차 업계를 중심으로 제조 현장에서 주목을 받고 있는 개발 방법이다. 이번 호에서는 MBD의 정의, MBD의 중요성 및 CAE와의 차이, MBD의 장점과 단점을 설명한다. ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수 MBD는 ‘모델 기반 개발’ MBD(Model Based Development)는 컴퓨터에 현실과 동일한 모델을 만들고 개발 및 검증하는 방법이다. 가상 시뮬레이션에 의해 개발의 효율화를 실현할 수 있다. 종래의 개발이나 검증에서는 종이의 사양서를 확인하면서 설계하고 완성 후에 사양서를 보면서 검증하는 사이클이었지만, MBD는 매트랩(MATLAB), 시뮬링크(Simulink) 등의 소프트웨어를 사용해 컴퓨터 상에 ‘움직이는 사양서’라고 불리는 모델을 만들고 개발과 검증을 동시에 진행한다. 매트랩과 시뮬링크의 차이점은 다음과 같다. 매트랩 : 수치 계산이나 데이터 해석 등에 적합 시뮬링크 : 시뮬레이션이나 테스트 환경 구축 등에 적합 MBD에서 제어 장치 및 제어 대상을 모델화하여 그 모델에 기반한 개발을 수행하는 기법으로, 매트랩/시뮬링크를 이용한 모델을 작성하고 검증하는 프로세스를 <그림 1>에 나타낸다. 그림 1. 매트랩/시뮬링크를 이용해 모델을 작성하고 검증하는 프로세스 따라서 지금까지의 개발 방법과 달리 제품을 만들지 않고 검증할 수 있게 되므로, 테스트나 분석을 여러 번 반복하여 품질 향상으로 연결된다. 또한 검증에 소요되는 비용과 비용을 줄일 수 있다는 것도 큰 장점이다.(그림 2) 그림 2. 모델 기반 개발 프로세스 MBD는 주로 자동차 업계 등에서 중요시되고 있는 개발 방법 실제로 자동차를 만들어 검증을 반복하면 막대한 비용이 들기 때문에, MBD로 업무를 진행하고 있는 케이스는 적지 않다. 또한 자동차 업계뿐만 아니라 항공 업계와 우주 산업, 의료 기기, 산업용 로봇 등에서도 도입되고 있다. 요즘에는 자율 운전이나 환경에 대한 배려 등 니즈의 변화나 다양화가 진행되고, 자동차의 제조도 복잡해지고 있다. 경쟁사보다 뒤떨어지지 않도록 개발 사이클을 가속화하는 것도 드물지 않다. 배기가스 규제 등을 클리어할 필요도 있다. 이러한 배경으로 비용 절감과 개발 프로세스의 단축화를 실현할 수 있는 MBD는 주목을 받고 있다. 한편, MBD가 맞지 않는 분야도 있다. 예를 들어, 스마트폰의 앱이나 오피스 워크에서 이용하는 소프트웨어 등 제어를 수반하지 않는 소프트웨어 개발에는 적합하지 않다. MBD는 실제 기계의 품질 향상과 시스템 안전을 위해 효과적이지만, 이러한 소프트웨어는 실제 기계가 필요하지 않기 때문이다. CAE와의 차이 MBD는 컴퓨터에서 검증을 수행하는 CAE(Computer Aided Engineering)와 유사한 기술이지만, 각각의 사용 목적이 다르다. CAE의 경우 온도나 진동 등에 변화를 더해 시뮬레이션하는 방법이지만, MBD는 모델을 활용해 제품의 타당성을 검증한다. 엄밀히 말하면 개발 시점에서 CAE를 적용하고 품질 향상과 개발 기간을 단축하는 것이 MBD이다. CAE는 시뮬레이션하고 설계에 피드백하기 때문에 설계의 업스트림에 위치하지 않는다. MBD에는 다양한 이점이 있음 MBD의 주요한 이점은 개발 단계에서 시뮬레이션을 할 수 있고 개발 기간을 줄일 수 있다는 것이다. 여기에서는 MBD의 장점을 자세히 살펴본다. 즉시 시뮬레이션 가능 MBD의 장점은 기존 개발 프로세스보다 조기에 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이다. MBD는 종이의 사양서가 아니고, 움직이는 사양서가 되는 모델을 만들어 개발도 검증도 곧바로 행할 수 있다. 모델을 작성함으로써 기존의 방식으로 필요했던 시뮬레이션에 걸리는 공수가 줄어들어 횟수를 늘려 품질 향상으로 이어질 것이다. 또한, 시뮬레이션에 관여하는 인건비를 줄일 수 있는 메리트도 있다. ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-04-02

오픈소스 LLM 기반 블렌더 모델링 AI 에이전트 개발하기

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 수 있다. ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast 그림 1. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’ 개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다. 실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-llm-addin 라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다. 1. 블렌더 다운로드 : blender.org 2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download 3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4 4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy openai ollama 블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy openai ollama 코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel): 　bl_label = "AI Model Selector" 　bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel" 　bl_space_type = 'VIEW_3D' 　bl_region_type = 'UI' 　bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model" 　def draw(self, context): 　　layout = self.layout 　　layout.label(text="Select Model:") 　　layout.prop(context.scene, "ai_model", text="") 　　layout.label(text="User Prompt:") 　　layout.prop(context.scene, "user_prompt", text="") 　　layout.operator("object.submit_prompt", text="Submit") ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

작성일 : 2025-04-02