산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 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   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)     AI·3D 시각화 기술의 현재와 미래를 짚다 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이 진행됐다. 에픽게임즈 코리아의 권오찬 시니어 에반젤리스트는 ‘리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템’을 주제로 발표했다. 그는 디지털 트윈을 통한 시각화가 건축, 도시 계획, 훈련 시뮬레이션, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 혁신적인 의사결정을 이끌어내는 사례를 소개하면서, 3D 인터랙티브 콘텐츠로의 전환을 강조했다. 권오찬 시니어 에반젤리스트는 “에픽게임즈는 이러한 변화를 성공적으로 지원하기 위해 나나이트, 루멘, 라지 월드 코디네이터, 절차적 콘텐츠 생성 툴 같은 리얼타임 렌더링 기술과 함께 메타휴먼, 애셋 스토어, 리얼리티 스캔 2.0 등 풍부한 에코시스템을 제공한다”고 밝혔다.   ▲ 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트   HP 코리아의 차성호 이사는 ‘AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례’를 발표했다. 워크스테이션은 R&D, 금융, 데이터 과학, AI 등의 분야에서 성능과 안정성을 겸비한 비즈니스 제품군으로 자리잡고 있다. 차성호 이사는 HP의 AI 워크스테이션이 40 TOPS 이상의 NPU(신경망 처리장치)와 코파일럿 키를 탑재하고 있으며, 대량의 그래픽 메모리를 바탕으로 솔리드웍스, 오토데스크 레빗, D5 렌더 등 ISV 애플리케이션에서 높은 생산성 향상을 보인다고 소개했다. 또한, 프로그램과 목적에 따른 최적 하드웨어 선택의 중요성을 강조하면서, “HP는 데모 프로그램을 통한 성20 · 능 검증 기회를 제공한다”고 덧붙였다.   ▲ HP 코리아 차성호 이사   에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술’을 주제로, 2020년 캐나다 ‘어그멘티드 그라운드’ 프로젝트의 AR 원격 시공 경험을 비롯해 자체 개발한 추론형 AI로 BIM 모델 이미지를 학습하여 고객사의 MEP 설계 노하우의 보안을 유지하면서 자동 배관 설계를 진행한 사례를 소개했다. 또한 ‘증강 휴먼’ 기술이 피지컬 AI 기반의 ‘증강 로봇’으로 진화하는 여정도 공유했다. 정재헌 대표는 “초기 AR 디바이스 탑재를 넘어 휴머노이드 로봇 및 드론에도 공간 지능 기술을 적용 중이며, 드론에서 수신한 GNSS 좌표를 기반으로 BIM 모델을 고정밀 증강하여 실시간 현장 영상 위에 데이터를 매핑하는 데 성공했다”고 밝혔다.   ▲ 에스엘즈 정재헌 대표   유니티코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘유니티 애셋 매니저로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업’에 대해 발표했다. 그는 “유니티가 디자인 및 프로토타입 작업 간소화, 비용 절감, 브랜드 경험 강화 등 산업 전반에 몰입감 있고 인터랙티브한 경험을 제공한다”고 설명했다. 오픈 플랫폼인 유니티는 카티아, 솔리드웍스 등 70여 종의 CAD 포맷을 지원하며 애셋 관리, 버전 관리와 함께 20여 종 이상 플랫폼 빌드를 제공하는 엔드 투 엔드 설루션을 제공한다. 또한 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 클라우드 기반에서 대용량 CAD/3D 데이터를 효율적으로 관리하며, AI 태깅, 버전 관리, 데이터 스트리밍 기능을 통해 실시간 협업 환경을 구축한다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   메가존클라우드의 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장은 ‘CAD와 유니티의 만남 : 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신’을 발표했다. 그는 “유니티의 실시간 렌더링, 인터랙티브 기능, 멀티플랫폼 배포 능력이 정밀한 설계에 강점을 가진 CAD에 새로운 가치를 부여하고 수익화할 수 있다”고 강조했다. 또한, 가상 복제본 생성부터 AI 결합을 통한 완전 자율화까지 디지털 트윈의 진화 과정을 설명하며, “유니티는 디지털 트윈 개발을 위한 최적의 플랫폼”이라고 전했다. 유니티의 에코시스템을 활용해 기업은 새로운 비즈니스 영역을 창출하고, 개인은 CAD와 유니티를 겸비한 전문가로서 경쟁력을 강화할 수 있다는 것이 그의 설명이다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 유니티 유닛 테크 그룹장   캐디안의 한명기 상무는 ‘AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성 방안 및 적용 설루션 소개’를 주제로 발표를 진행했다. 한명기 상무는 “캐디안은 1990년 설립된 국산 CAD 개발 기업으로, 2020년에는 AI CAD 개발을 선언하며 설계 도면 생성 과정의 어려움을 해결하는 데에 AI를 접목했다”고 설명했다. 캐디안은 최근 전통 목조 건축의 손도면을 2D/3D 도면화하는 ‘CADian TWArch’를 개발하여 불국사 복원 가상 설계에 적용했으며, 올해 연말 출시 예정이다. 또한, 현대 건축을 위한 ‘CADian AI-CE’는 JPG, PDF, DWG 등 다양한 도면에서 벽체, 창호, 룸 정보 등을 AI로 탐지하여 도면을 재생성하고 BOM을 산출한다. 한명기 상무는 “캐디안 AI CAD의 미래는 스마트 블록, 디자인 어시스턴트, 인스펙션 시스템 등 기능 강화와 함께 궁극적으로 AI 에이전트를 통한 ‘말로 설계하는 세상’을 목표로 한다”고 전했다.   ▲ 캐디안 한명기 상무   이노시뮬레이션의 이지선 CTO는 ‘모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래’를 전망했다. 그는 XR 기술이 나와 외부 세계를 소통하는 모든 통로를 대체하는 기술이며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술과 밀접하다고 정의했다. 그리고 운전 시뮬레이터, 가상 훈련, HMI 검토, 가상 품평, AR HUD 등 다양한 모빌리티 XR 응용 사례를 소개하며 개발 기간과 비용 절감 효과를 강조했다. 이지선 CTO는 “AI와 XR 기술의 결합은 모빌리티 무인화 시대를 가속화할 것”이라면서, “이노시뮬레이션은 AI 개발 툴을 활용하여 AI와 모빌리티가 혼합된 시뮬레이션 시스템을 연구 개발 중”이라고 소개했다.   ▲ 이노시뮬레이션 이지선 CTO   디자인과 제조의 미래를 만드는 생성형 AI 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다. LG CNS의 정용기 선임은 ‘Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안’에 대한 발표에서, 생성형 AI 기술에 기반한 LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 소개했다. 이를 활용하면 디자인 과정에서 아이디어 구상 시간을 단축하는 등의 프로세스 개선을 통해 비주얼 콘텐츠의 생성 시간과 비용을 50% 이상 줄여줄 수 있다는 것이 정용기 선임의 설명이다. 또한, LG CNS의 Image Gen.AI 엔진을 탑재한 COP(Content Optimization Platform)도 소개했다. COP는 이미지 생성 및 편집, 배경 제거/교체/확장, 부분 수정 등의 기능을 제공하며, 특화 학습을 통해 고객사의 특정 스타일을 반영한 마케팅 이미지를 생성한다. 정용기 선임은 “COP는 제품의 디테일을 유지하면서 다양한 연출 컷을 만들 수 있으며, 향후 매체별 배너 이미지 자동 생성 기능을 개발 중”이라고 밝혔다.   ▲ LG CNS 정용기 선임   아이스케이프의 조세희 대표는 ‘이미지부터 3D까지 : 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작’을 주제로 발표했다. 조세희 대표는 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작 과정을 실무 사례와 함께 소개하면서, “영상 제작은 스토리보드, 키 이미지 생성, 영상화, 음악 생성, 편집의 5단계로 진행되며, AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성한다”고 설명했다. 또한, 3D 오브젝트를 활용해 가상 공간에서 영상을 만들고, 미드저니의 옴니 레퍼런스와 페이스 스왑, 일레븐랩스를 이용해 가상 인간의 일관된 이미지와 음성을 제작하는 과정도 시연했다. 조세희 대표는 “AI는 생산성을 높일 수 있는 도구이지만, 영상 구조, 조명, 연출 등의 기본 지식은 필수”라고 짚었다.   ▲ 아이스케이프 조세희 대표   AI팩토리의 김태영 CEO는 ‘크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용 및 ‘바이브 코딩’ 발표를 통해 엔트로픽의 클로드 코드(Claude Code)를 활용해서 AI와 협업하여 코드를 작성하고 실행하는 방법을 시연했다. 바이브 코딩(vibe coding)은 대화식으로 사용자가 원하는 내용을 AI 에이전트에게 전달하면 AI가 코딩을 수행하는 방식이다. “요구사항 명세서 역할을 하는 파일을 통해 더욱 상세한 지시가 가능하다”고 소개한 김태영 CEO는 발표 중 실제 라이브 시연을 통해 상품 소개 웹 페이지를 제작하고, AI가 텍스트와 이미지를 자동 생성하여 콘텐츠를 풍부하게 만드는 과정을 선보였다.   ▲ AI팩토리 김태영 CEO   IUM SPACE의 이윰 대표는 ‘AI 툴로 구현하는 비주얼 세계 : 실무 적용과 아트워크 융합 사례’를 주제로 발표했다. 생성형 AI 시대의 진정한 창의성은 ‘세계관 디자인’에 있다고 짚은 이윰 대표는 미드저니의 스타일 레퍼런스 기능을 통해 42억 개의 스타일 시드를 탐색하며 “각 시드가 담고 있는 고유한 세계관을 이해하는 것이 중요하다”고 설명했다. 또한, 인간의 상상력과 AI의 지능을 결합하여 고유한 스타일과 이야기를 만드는 과정을 소개했다. 이윰 대표는 “AI는 의미를 생성하지 않으므로, 인간 창작자가 의미를 부여하고 다양한 이미지를 통합하여 스토리를 완성하는 것이 핵심”이라고 전했다.   ▲ IUM SPACE 이윰 대표   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)

현장에서 얻은 것 No. 23   “거인의 어깨 위에 올라서서 더 넓은 세상을 바라보라.” – 아이작 뉴턴 AI라는 거대한 변화의 파도는 우리 삶 곳곳을 흔들고 있었다. 이는 단순히 새로운 기술의 등장이 아니라, 사고방식과 일하는 방식, 나아가 사회 전체의 구조를 바꾸는 흐름이었다. 필자는 지난 8개월 동안 이 변화의 흐름 속에서 매일 배우고 실험하며 자신만의 여정을 이어갔다. 이 시간 동안 AI를 단순한 도구로만 보지 않게 되었는데, 그것은 업무, 창작, 학습, 그리고 삶 전반을 통해 스스로를 끊임없이 자극하는 동반자였다. AI를 맹목적으로 신뢰하기보다는 신중하게 거리를 두고, 동시에 적극적으로 받아들이는 태도를 통해 자신만의 ‘필살기’를 다듬어왔다. 필자의 학습법은 눈으로 익힌 것이 70%, 손으로 부딪히며 체득한 것이 30%로 다소 독특했다. 이러한 비율을 받아들인 이유는 필자의 경험이 개발자의 삶이 아니었기 때문이었다. ‘바이브 코딩(vibe coding)’을 통해 비개발자도 개발을 할 수 있다고 광고했지만, 실제로는 한계가 있음을 이해했다. 커서 AI(Cursor AI)로 회사 홈페이지를 만들고, 리플릿(Replit) 프로그램으로 MBTI 판별 프로그램을 바이브 코딩으로 시도하며, 만들고 수정하는 것도 가능했다. 하지만 PLM을 기업에 구축하는 PM으로서 경험한 바로는, 비개발자가 프로그램을 만드는 데에는 한계가 있었다. 취미로 만드는 것은 환영하지만 프로그램이 론칭된 이후 발생하는 많은 이슈를 경험하며, 개발자와의 협업이 더 효율적이라는 자신만의 학습 공식을 터득했다. 강의와 책, 스터디에서 얻은 지식이 토대가 되었고, 실습과 시행착오가 그 지식을 현실과 연결해 주었다. 이부일 대표의 강의를 들으며 챗GPT를 활용한 파이썬 코드를 직접 따라가던 순간, AI가 단순한 언어 모델이 아니라 강력한 실무 도구라는 사실을 처음 체감했다. 첫날은 잘 따라갔지만 둘째 날 노트북 배터리가 나가 낭패를 본 기억도 생생했는데, 이러한 경험조차도 학습 과정의 일부가 되었다. AI 학습은 지식을 머리에 담는 것뿐만 아니라 삶과 환경 속에서 몸으로 받아들이는 과정임을 깨달았다. 실패와 해프닝도 자산이 되어 필자의 학습 지도 위에 하나씩 좌표가 찍혀갔다. 중요한 것은 속도가 아니라, 끊임 없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지다는 것이었다.  “미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것이다.” – 앨런 케이   ▲ 코드를 이해하는 기획자, 비개발자의 바이브 코딩 입문(Map by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼수 있습니다.)   비개발자가 코드를 배우려 했던 이유 필자가 비개발자로서 코드를 배우기 시작한 동기는 개인적인 필요에서 비롯되었다. PLM 구축 PM으로서 개발자와 같은 언어로 소통하고 싶었고, 프로세스 컨설팅을 수행하며 시스템/프로세스 흐름을 실제 코드 레벨에서 검증하고 싶었다. 또한 콘셉트맵과 AI를 접목하여 아이디어를 프로토타입 코드로 구현하고, 데이터 및 AI 기반으로 확장하고자 했다. 바이브 코딩을 통해 손쉽게 프로토타입을 직접 만들어 아이디어를 빠르게 실험하고 싶었던 것도 큰 동기였다. 일반적인 경우에도 비개발자가 코드를 배우는 다양한 이유가 있었다. 반복적이고 단순한 작업을 효율화하여 업무를 자동화하고, 데이터 구조를 직접 다루어 인사이트를 도출하며 데이터 이해력을 강화하는 것이었다. 개발자와의 협업 과정에서 기술적 언어를 이해하여 소통을 원활하게 하고, 아이디어를 직접 테스트하고 시각화하여 창의적 문제 해결 능력을 키우는 데에도 코딩이 필요했다. 또한 디지털 리터러시와 융합 역량을 확보하여 커리어를 확장하고, AI 툴 활용의 전제 조건인 코드 이해를 통해 AI 시대에 적응하고자 했다. 결론적으로, 비개발자가 코드를 배우는 이유는 개발자가 되기 위해서가 아니라 아이디어를 직접 다루고, 빠르게 실험하며, 더 나은 협업자이자 창의적 문제 해결자가 되기 위함이었다. 개발자와 비개발자의 시선 차이는 명확했는데, 개발자는 ‘코드와 로직을 어떻게 짤까’에 집중하고 성능, 안정성, 기술적 가능성에 관심을 두는 반면, 비개발자는 ‘왜 이게 필요한 걸까’에 집중하며 사용성, 효율, 비즈니스 가치를 중요하게 생각했다. 예를 들어, 같은 CSV 데이터를 보더라도 개발자는 데이터의 구조와 처리 방법을, 비개발자는 그 데이터가 무엇을 말해주고 경영 의사결정에 어떻게 쓰일지에 대한 의미와 활용 방법을 보았다. “가장 현명한 사람은 계속해서 배우는 사람이다.” – 소크라테스   나만의 바이브 코딩 조합 : 작은 성공에서 배운 것들 AI와 바이브 코딩 시대에 기획자의 새로운 역할이 중요하게 부각되었다. 바이브 코딩은 2025년 2월 안드레이 카르파티가 처음 언급한 개념으로, 코드 작성보다는 ‘원하는 결과물의 느낌(바이브)’을 AI에게 자연어로 설명하여 프로그래밍하는 방식이었다. 이는 코드 작성 능력이 창의력과 기획 능력으로 전환되는 트렌드를 반영했다. 비개발자를 위한 AI 개발 방법론은 문제 정의, PRD(제품 요구 문서) 작성, AI 프롬프팅, 그리고 결과 검증의 단계로 이루어졌다. 기획자는 문제 정의와 사용자 경험에 집중하고, AI와 대화하며 요구사항을 구체화하고 결과물을 정제하며, 빠른 프로토타입으로 아이디어를 시각화하고 개선점을 파악하는 데 주력했다. 필자는 8개월간의 여정 속에서 자신만의 AI 활용법, 즉 ‘필살기’를 만들어갔다. 이는 단순히 나열된 여러 갈래의 길이 아니라, 하나의 지도 위에 유기적으로 연결되어 있었다. AI는 단순히 도구가 아니라 이 지도를 함께 그려가는 협력자가 되었다. 필자의 AI 필살기는 다음과 같았다. 커서 AI : 비개발자의 ‘첫 코치’ 역할을 했다. 코딩의 벽을 낮춰주는 동반자로, 복잡한 문법, 오류, 환경 설정의 두려움을 덜어주었다. 커서 AI는 단순한 코드 자동 생성이 아니라 필자의 의도를 코드로 번역하여 작은 실험과 반복을 가능하게 했고, 바이브 코딩 학습을 지원했다. GPT-4 기반의 AI 코드 에디터로 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)와 호환되며, 자연어로 코딩하고, 즉각적인 에러 수정, 단계별 설명, 코드 리팩토링 기능을 제공했다. 구글 CLI(Google CLI) : 데이터와 시스템을 다루는 새로운 무기였다. 클릭 대신 명령어로 반복 작업을 자동화하여 속도와 효율성을 극대화했다. 가상머신(VM), 스토리지(Storage), 데이터베이스(DB) 등 클라우드 리소스를 제어하고, 데이터를 핸들링하며, API를 직접 호출하여 서비스 통합을 용이하게 했다. 이는 GUI의 한계를 넘어서는 전문가의 무기가 되었다. 파이썬(Python) : 실전에서 가장 유용한 최소 단위였다. 쉽고 직관적인 문법, 방대한 라이브러리, 빠른 프로토타이핑이 강점이었다. 데이터 읽기/쓰기 한 줄, 간단한 자동화 스크립트 등 작은 코드로도 큰 효과를 낼 수 있었고, CSV 분석 및 시각화, 업무 자동화, AI·ML 모델 실험 등에 활용되었다. 커서 AI와 제미나이(Gemini)가 내장되어 더 쉽게 사용할 수 있었다. 이러한 도구들을 조합하여 데이터 분석 자동화 시나리오와 업무 자동화 봇 구축 시나리오를 구현할 수 있었다. 예를 들어, 커서 AI로 데이터 수집 스크립트를 작성하고, 파이썬으로 데이터 정제 및 시각화를 하며, 구글 CLI로 정기적 실행을 스케줄링했다. 무엇보다 데이터 이해는 코드보다 중요한 사고 프레임이었다. 코딩은 기술 습득이 아니라 사고방식의 확장임을 깨달았다. 데이터 구조를 이해하면 문제 정의력이 달라지고, 기획자로서 문제를 바라보는 시각이 새로워졌다. CSV 한 줄이 어떤 의미를 담고 있는지, 칼럼이 단순한 값이 아니라 업무의 맥락임을 이해하게 되면서, 데이터를 읽는 순간 업무 프로세스가 보이기 시작했다. 이러한 변화된 시각은 단순 결과물이 아닌 흐름과 원인을 질문하게 했고, 개발자와 같은 언어로 협업 및 설계를 가능하게 하며, 데이터 기반의 빠른 실험과 검증으로 이어졌다. 필자는 매일 새로운 프로그램에 도전하는 ‘하루 한 프로그램 도전기’를 통해 작은 성공을 쌓아갔다. 완벽함보다는 경험과 시행착오를 통한 학습을 강조했고, 개발의 본질이 사고의 연습임을 깨달았다. 즉, 코드는 도구일 뿐 핵심은 문제를 정확히 이해하고 구조화하는 능력이며, 실패는 학습이고 작은 성공이 쌓여 성장 곡선을 만든다는 것이었다. 끊임없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지다는 것을 체감했다. 그러나 바이브 코딩에는 현실적인 문제점도 있었다. 새로운 기능을 추가할 때 기존 기능이 손상되는 회귀 테스트 부재 문제, AI가 전체 맥락을 충분히 기억하지 못해 발생하는 기능 안정성 문제가 있었다. 무한루프나 잘못된 로직 생성, 에러 메시지 오해 등으로 인한 오류 및 디버깅 한계, 그리고 수정 과정에서 토큰/리소스를 과다하게 소비하는 문제도 발생했다. 세션이 바뀌거나 컨텍스트가 길어지면 AI가 이전 코드의 세부 흐름을 잊어버리는 지속성 부족 문제와, AI에 의해 산발적으로 작성된 코드가 구조화가 부족하여 협업 및 유지보수가 어렵다는 한계도 있었다. 이러한 문제를 경험하며 코드를 이해하거나 개발자와 협업하는 것이 필수라는 결론에 도달했다. “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것이다.” – 벤저민 디즈레일리   미래를 향한 다리 : 기획자의 새로운 역할 AI 시대에 기획자의 역할은 크게 확장될 수 있었다. 비개발자의 강점은 데이터 맥락 해석력, 비즈니스 중심 사고, 그리고 맥락적 설명 능력에 있었고, 이는 CSV 데이터 컬럼의 의미와 관계를 명확하게 설명하고, 로직보다 비즈니스 가치와 목적에 집중하며, 기술적 디테일보다 전체적인 흐름과 맥락을 설명하는 커뮤니케이션 역량을 제공했다. 프로세스 컨설턴트에서 프로그램 기획자로의 역량 확장이 필요했다. 컨설팅 경험을 시스템 아키텍처 설계에 적용하고, 업무 분석 능력을 시스템 요구사항으로 전환하며, 사용자 관점과 시스템 관점의 통합을 통해 더 나은 UX(사용자 경험)를 설계하는 것이었다. 현업 부서와 IT 부서 간의 가교 역할을 수행하고, 업무 프로세스 최적화를 통해 비효율 지점을 발견하고, 시스템 병목 현상을 데이터 흐름 관점에서 해결하는 역량이 중요했다. 컨설팅 산출물을 소프트웨어 명세서로 변환하고 워크플로 시뮬레이션으로 최적화를 검증하는 방법이 요구되었다. 기획자는 기술 이해도를 바탕으로 개발팀과의 협상력을 강화하고, 데이터 기반의 의사결정 모델을 구축하며, 비즈니스와 기술을 잇는 통합적 관점을 제시하고, 프로토타입으로 아이디어를 구체화하는 능력을 확보해야 했다. 이를 위한 역량 개발로는 시스템 사고, 기술 리터러시(API, DB 구조, 클라우드 서비스 기본 개념), 애자일 방법론, 그리고 지라(Jira), 피그마(Figma), 미로(Miro)와 같은 협업 도구 활용 능력이 있었다. 기획자와 개발자의 경계를 허물고 함께 문제를 정의하고 해결하는 통합적 협업 체계를 구축하는 것이 중요했다. “나는 똑똑한 것이 아니다. 단지 문제와 더 오래 씨름할 뿐이다.” – 알베르트 아인슈타인 AI의 본질은 ‘주체’가 아니라 ‘도움’이었다. AI는 망설임 없이 실행하지만, 그것이 옳은 방향인지 판단하는 것은 인간의 몫이었다. 필자는 회의록 요약 같은 업무를 AI에 맡겼다가 보안 문제와 인간 역량 퇴화의 위험성을 깨달았다. 편리함이 언제나 효율을 의미하는 것은 아니며, 잘못된 의존은 인간의 중요한 능력을 잃게 만들 수 있었다. 그래서 필자는 AI의 답변을 최소 세 번 이상 검증했는데, 빠른 실행보다 올바른 방향 설정이 중요했기 때문이었다. AI가 주는 답은 끝이 아니라 출발점이었다. 필자가 AI와 함께한 여정은 자신을 끊임없이 질문하게 했다. AI는 인간을 대체하는 기계가 아니라, 인간이 더 깊은 사고와 창조의 세계로 들어가도록 돕는 동반자였다. 필자가 찾은 필살기는 바로 이것이었다. AI 덕분에 자신의 본질(core)에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 된 것이었다. 단순 반복 업무를 대신해 주는 AI 덕분에, 필자는 사고하고 기획하고 판단하는 인간 고유의 역량에 집중할 수 있었다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수 도구이자 협력자였다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 나의 본질과 연결하여, 나만의 고유한 가치를 창출하고 미래를 만들어갈 것인가에 대한 깊은 고민과 끊임없는 실행이었다. AI는 재능은 있지만 한계에 부딪힌 사람에게 ‘도움’이 되어 AI 가수, AI 영화감독, AI 작가, AI 프로그래머가 될 수 있는 길을 열어주었다. 효율만을 쫓기보다는 본질에 집중하고, 변화의 흐름을 읽으면서도 자신만의 ‘필살기’를 계속해서 갈고 닦아야 했다. 미래를 향한 첫걸음은 지금 바로 도전하는 것이었다. 바이브 코딩은 기획 의도와 개발 실행 사이의 간극을 해소하고, AI 시대 기획자의 역할 확장과 가능성을 발견하게 해주었다. 업무 자동화로 반복 작업에서 벗어나 창의적 업무에 시간을 활용하고, 데이터 기반의 의사결정과 인사이트 도출 능력을 강화할 수 있었다. 하루 30분, 한 프로그램 만들기로 시작하는 것이 중요했고, 완벽함보다는 시작하는 용기가 중요했다. 하지만 잊지 말아야 할 것은, 바이브 코딩의 장단점을 잘 파악하여 적용해야 한다. 특히 개인적인 사용의 간단한 프로그램은 괜찮으나, 대외적인 서비스를 하는 프로그램 개발의 경우, 반드시 고급 개발자의 코드리뷰를 거쳐서 보안상의 문제, 데이터 유출 등이 없도록 해야 한다. AI는 명확하게 정의된 문제를 푸는 데 능숙하지만, 복잡하고 모호한 비즈니스 요구사항을 해석하여 견고한 시스템을 설계하는 것은 못하는 것을 명심해야 한다. “코딩은 기술이 아닌 사고 프레임의 확장이다.”    ■ 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.

제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션, Teamcenter X   개발 및 공급 : 지멘스, www.siemens.com   Teamcenter(팀센터) X는 지멘스의 제품 수명 주기 관리(PLM)를 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션으로, 기업들의 디지털 전환을 촉진시키며, 기업 성장 지원을 위해 PLM 환경 구성과 유연한 커스터마이징 기능을 제공한다.  1. 주요 특징 신속한 SaaS PLM: 내장된 모범 사례를 통해 빠르게 시작하고 운영할 수 있으며, 소유 비용을 절감한다. 모든 운영과 유지보수는 지멘스에서 관리한다. 필요에 따라 확장 가능: 전체 Teamcenter PLM 포트폴리오를 제공하며, 사용자의 필요에 맞춰 더 많은 앱과 사용자를 추가할 수 있다.  안전한 클라우드 PLM: 인공지능과 같은 최신 기술을 통해 Teamcenter X에 간편하게 액세스하고 사용할 수 있으며, 최고 수준의 개인 정보 보호와 데이터 보안 표준을 확보할 수 있다.  2. 도입 효과 Teamcenter X는 디지털 트윈을 통해 설계, 시스템, 소프트웨어, 시뮬레이션, 시각화를 위한 프로세스를 연결하고 최적화해 문제가 현실화되기 전에 해결할 수 있다. 또한 사업 전반의 관계자들을 연결하고 제품 수명 주기 프로세스를 자동화, 간소화해 혁신적인 제품 결정을 내릴 수 있도록 가시성을 제공한다. 3. 주요 고객 워크호스(Workhorse): 전기차 스타트업인 워크호스는 Teamcenter X를 활용해 IT 인프라와 보안 관리 작업을 지멘스에 일임하고, 자원과 운영 비용을 절감하고 있다. 또한 수천 개의 부품 번호와 다층 자재 명세서 등 제품 생산 과정에서 만들어지는 민감한 지적 재산은 Teamcenter X의 클라우드 기반 시스템으로 안전하게 보호받고 있다.  언리미티드 투모로우(Unlimited Tomorrow): 의족 제작 업체인 언리미티드 투모로우는 Teamcenter X를 통해 디지털 트윈을 구현해 맞춤형 경량 의족을 개발하고 있다. 이들 의족은 각 개인에게 고유하게 제작되며, 기존 의족 평균 비용의 약 10%에 불과하고 몇 주 만에 제작하고 있다.  상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

트림블코리아가 5월 15일 ‘테클라 유저 데이(Tekla User Day) 2025’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사에서는 구조 설계부터 철골 제작, 시공까지 실제 현장에서의 활용 사례가 집중 소개될 예정이다. 테클라 유저 데이 2025는 트림블의 테클라 소프트웨어 사용자와 업계 전문가가 모여 테클라의 혁신 기술과 고객 사례를 통해 건설 산업의 디지털 전환과 구조 BIM의 미래를 조망하는 자리다. 트림블코리아 박완순 사장의 인사말로 시작되는 프로그램은 트림블코리아 이훈녕 이사, 전성민 프로, 김혜원 프로, 정민호 과장 등 트림블의 전문가 세션과 시드소프트, 창신이엔지, 빔파트너스, 디에스텍 등 고객 사례 세션으로 구성된다.     이번 행사에서는 특히 철골 제작 관리 시스템인 ‘테클라 파워팹’의 국내 출시가 비중 있게 다뤄진다.  철골 상세 설계자와 제작자는 테클라 파워팹 2025를 통해 운영을 간소화하고, 보다 유기적이고 향상된 협업 워크플로를 활용할 수 있게 됐다. 신규 버전은 새로운 생산 일정 관리, 개선된 사전 자재 명세서(advanced bill of materials : ABM) 기능을 제공한다. 행사에서는 파워팹의 AI 기반 도면과 용접 자동화 기능을 통해 철골 업무 생산성을 두 배로 높일 수 있는 실질적인 방법도 함께 소개된다. 이 밖에도 AI 도면, 용접 자동화 등 철골 제작 효율을 높이는 설루션부터 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard) 기반 협업 방안, 코스트BIM(CostBIM) 등 최신 기술 업데이트가 소개된다. 그래스호퍼(Grasshopper)를 활용한 테클라 소프트웨어상에서의 모델링 자동화, 도면 자동화, 검수와 활용 방법도 공유된다. 또한 국내 철골 설계에 널리 사용되는 주요 타입을 기반으로 개발된 철골 접합부 자동화 컴포넌트인 DS 컴포넌트(DS Component) 11종이 무료 배포된다. 트림블코리아는 이를 통해 철골 산업 스마트화를 가속하고, 건설업계의 생산성과 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 트림블코리아의 박완순 사장은 “테클라 유저 데이는 변화하는 건설 환경 속에서 고객의 실제 경험과 현장 중심 기술을 공유하는 뜻깊은 자리다. 스마트 건설 산업을 선도하는 트림블은 BIM 기술을 통해 고객이 복잡한 건설 과제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있도록 지원해왔다. 앞으로도 고객의 기술 역량을 강화하고, 스마트 건설 생태계를 함께 만들어가는 데 주력할 것”이라고 전했다.

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.

CAD 프로그램 개발 기업인 캐디안은 한국법무보호복지공단 경남지부 기술교육원에 교육용 캐디안(CADian) 소프트웨어를 기증했다고 밝혔다. 한국법무보호복지공단은 형사처분이나 보호처분을 받은 사람 중, 자립을 위해 보호가 필요한 이들에게 맞춤형 기술교육을 제공하며, 보호 대상자들이 건전하게 사회에 복귀할 수 있도록 돕는 기관이다. 캐디안은 기술교육원 훈련생이 정품 CAD 소프트웨어로 안정적인 도면 설계 교육을 받을 수 있는 환경을 제공함으로써, 실습을 마친 훈련생들이 양질의 일자리 취업과 창업을 통해 안정적인 자립을 할 수 있도록 돕기 위해 이번 기부를 결정했다고 소개했다. 캐디안의 조병찬 상무는 “뜻깊은 일에 동참하게 되어 매우 기쁘다. 사회 복귀를 위해 노력하는 법무보호 대상자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 계속 지원하겠다”고 전했다. 한국법무보호복지공단의 문성관 경남지부장은 “이번 기증에 동참해 주신 조병찬 상무님과 김두호 대표님께 깊은 감사의 말씀을 드린다. 법무보호 대상자의 자립을 위한 지속적인 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.     한편, 오토캐드 DWG 기반 도면을 양방향으로 호환하는 국산 CAD 프로그램을 개발하여 공급하는 캐디안은 인공지능(Object Detection 및 Semantic Segmentation) 기술을 활용해 건축 평면도에서 벽, 창호, 싱크대, 욕조 등의 객체 정보를 추출하고, 이를 기반으로 적산, 검증, 개보수, 배선 및 배관, 인테리어, 소방·방범 등 다양한 분야에서 요구하는 BOM(자재명세서)과 새로운 CAD 도면 파일을 생성할 수 있는 AI 설루션인 ‘CADian AI-CE’를 개발한 바 있다. AI-CE 설루션은 건설 산업의 견적 수주용 적산, 플랜트 및 디스플레이 산업의 P&ID 도면 정산, 전기 포설 및 배선 작업을 위한 객체 인식 및 도면 재생성 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

책에서 얻은 것 No.20   “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 창조하는 것입니다.” - 피터 드러커  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다.  이번 칼럼은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연도 중요함을 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로 정의하면 ‘리더십, 인플루언서’로 정했다.    백만 유투버 ‘어비’를 만나다.  모든 시작은 우연에서 시작하여 뭔가의 연결고리를 통해서 커넥팅으로 시작된다.  어비(본명 송태민)는 대한민국을 넘어 아시아에서 인정받고 구글에서 인증하는 유투버이다. 그는 페이스북에서 자신을 이렇게 소개한다. “ 좋아하면 깊게 팝니다. 그래서 나는 어비입니다. IT전문 방송인, KBS 2TV, 라디오 출연중입니다. Google PE/유튜브 컨트리뷰터(유튜브 Algorithm 담당)”  그는 디자이너 출신이고, 애플 얼리 어댑터로 유명세를 떨쳤으며, 어비 글씨체도 유명하다. 한마디로 ‘인싸’, ‘인플루언서’이다.   ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사     그를 오프라인에서 처음 만난 것은 2023년 6월 18일 여의도에서 열린 ‘어비와 함께 100인 100권 출판 프로젝트(출판기념회 with AI)’였다.  그리고 몇 달 후인 2023년 10월 27일 ‘인간이 지워진다 AI 시대, 인간의 미래(김덕진, 송태민, 우희종, 이상호, 류덕민 저)’ 북토크에서 김덕진 소장(it커뮤니케이션연구소), 송태민 님과 또 함께 사진을 찍었다. 이날의 느낌을 페이스북에 이렇게 기록했다.  “느낌에 ....  시즌1은 흥행(붐)을 일으킴 누구나 쉽게 쓰는 AI로 공전 히트 시즌2 이제 본격적으로 적용단계 준비 기업에서 지갑을 열면 흥행 성공 MS copliot으로 기업속으로 침투 중 다양한 응용형태가 있을 텐데... 기업형 ChatGPT는  비용이 얼마? 구축기간은?이 화두일듯 근데 정말 보안은 안전한 거야?  이런 저런 고민이 많을 듯... 일반 사용자는 무료가 쵝오!“    “오랫동안 꿈을 그리는 사람은 마침내 그 꿈을 닮아간다.” - 미상   ‘어비랑 책 프로젝트’에 참여하다 그러던 어느날… 어비님의 페이스북에 책쓰기 모집을 하는 글이 눈에 확 들어왔다.  또 시작합니다.  100인 100권 프로젝트 2탄입니다. 생성형 인공지능으로 종이책 출간하기(어비 프로젝트) 아직도 어비랑 책 프로젝트를 안하셨다고요? 지금이 기회예요! 어비가 직접 디자인도 멋있게 다 해드립니다. 함께 해요. 두 번째 진행하는 100인 100권 함께 해주세요.    ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사   12일만에 책을 쓰고, 3달 후에 종이책을 손에 쥐었다. 그 여정의 스토리를 찾아서 기록들을 모아 봤다.  2023년 11월 11일의 페이스북 기록은 이러했다.  Taemin Song 김덕진 이종범 님을 믿고 냅다 질렀다. 자고로 나는 무료보다 유료로 구매할 때 더 잘 됨. 테슬라 주식 2주 처분하여 구매 완료! 책 제목도 정했다 ! 어쩌면 진행 중인 책보다 먼저 나올 각! 세 분을 믿고 열심히 달려보자!!! #어비 님 믿고 갑니다!    주제: 어비의 인공지능으로 출판하기 프로젝트 2024 2023년 11월 18일 토요일 [류용효] 드뎌 시작하는군요. 두근두근 ㅎㅎ [류용효] 어제 구상했다가 아침에 어비님 올린 동영상보고 따라해 보고 있습니다. (정말 그대로 따라하기! 핵심 포인트입니다. 나의 주관이나 뭐 그런 건 잠시 접어두고 말이죠.)  [어비] 맞아요 인공지능이 다 만들어주고 그 결과물 보면서 내용 수정해도 되니깐용~^^ [류용효] 일단 무모하지만… 오늘 본문 내용 다 만든다는 목표 세웠습니다. ㅎㅎ [류용효] 질문요! ChatGPT는 높임말로 “했습니다”로 써 주는데, “했다”로 하려면 뭐라고 얘기하면 될까요?  [어비] 반말로 써줘라고 하면 써줍니닷. [어비] 이렇게 하니 해주네용. “친구에게 쓰는 반말이 아니라 책에 쓰는 형식으로 써줘.” [류용효] 일단 퀵하게 전체를 돌려보니 감이 좀 오는 것 같습니다. 한방에 다 되는 것은 없으니, 조금 쉬면서 읽어보고 어디를 어떻게 채워야 될지 생각도 하고, 다른 AI에게도 물어보고 해야 할 것 같습니다. 제가 생각하는 글도 추가로 써 보고.   2023년 11월 21일 화요일 [류용효] 우와 대박입니다. 프롬프트… 내가 ChatgPT와 어떤 대화를 나누느냐가 핵심이었군요. 알고는 있었지만 이렇게 진지하게 써 보는 건 처음입니다! [류용효] 일단 Draft 버전으로 두 가지 산출물 완성! 다음 스텝은 Bard, 클로바x에 동일 질문 던져서 취합. 내일부터는 각각의 장을 읽어보고 보정하기 ^^  [어비] 본인이 직접 쓴 글 부분은 그래도 맞춤법 등 맞춰야겠죠~? [류용효] 음. 바드로 똑같이 질문하니 내용이 훨씬 좋은데요 ㅎㅎ  [류용효] 인쇄보기로 100페이지 나오면 실제 몇 페이지쯤 예상될까요? 150page까지 가도 될까요? [어비] 거의 그대로예요~~ 폰트 등에 따라 다르겠지만요~~^^ [류용효] 저도 써 놓고 정리… 1차 2차 3차… 그리고 제 생각을 써 넣으려고 합니다. 그 방법 밖에 없는듯.    2023년 11월 27일 월요일 [류용효] 오늘까지 그림도 좀 넣어서 90페이지 완성했습니다. ^^ 좀 더 노력해서 완성으로 가려고 합니다. ㅎㅎ  [류용효] ChatGPT, Bard, Clova x 세 개를 열어놓고, 동일 질문 결과를 본 후 가장 적당한 것을 사용하고 있습니다.  [류용효] 오늘은 하루종일 외근이라 아이패드 굿노트로 책 초안 리뷰할까 합니다. ^^ 펜으로 찍찍 글도 추가하고 하면 마무리될 듯. 하여튼 새로운 경험을 하는 중이네요. ^^  [류용효] 아이패드로 리뷰해 보니 수정사항이 겁나게 많이 보이네요. ㅎㅎ ChatGPT로 뽑은 거 하나하나 잘 봐야 할 듯~    2023년 11월 29일 수요일 [류용효] 드디어 100페이지 도달했습니다. ^^ 표지에 들어갔으면 하는 로고와 사진 모음 정리했고… 오늘 밤에는 기필코 완료 버튼을 눌러 산출물에 올리려고 합니다. ^^ [어비] 일요일까지라고 안심하지 마시고 열심히 쓰시고 교정교열 등 마무리까지 다들 체크체크입니다! [류용효] 인쇄보기로 보면 목차 크기(폰트 조절 필요)와 배열들이 보이는데 조절해야 할까요? 교정은 몇 번 보았습니다.  [어비] 배열 등은 제가 보면서 이상한 점은 잡아낼 예정입니다. 폰트 사이즈 등 제가 다 손볼 수 있습니다! [류용효] 넵! 감사합니다. 남은 기간동안 교정은 또 보고 또 볼께요. ^^   2023년 11월 30일 목요일 [류용효] 표지 들어갈 사진을 여러 장 넣었는데요. 어비님 한번 보시고 뭐가 좋을지라는 생각에서요. 괜찮죠? ㅎㅎ 디자인 감각은 제가 너무 떨어져서요. 잘 부탁드려요. [어비] 그 정도 센스는 제가 넘치기에 마음껏 넣어주세요! [류용효] 우왕 ^^ 넵! 마음껏 넣어 보겠습니다. ㅎㅎ 왜냐면 챗지피티, 바드로 써 보니 기본 흐름은 좋은데 디테일 한계로 일정 부분 제 의견을 넣었거든요.  [류용효] 저는 내년에 쓸 책 주제 정했고 미리 써 놓을 생각입니다. ^^ 방법 알았고 템플릿 있으니. ^^   “미래는 오늘 당신이 하는 일에 달려 있습니다.” - 마하트마 간디   컨셉맵으로 미래 그리기 - 학생과 학부모를 위한 진로 탐험 드디어 2024년 3월 30일 책이 출판되었다. 책의 부제목은 ‘컨셉맵으로 그리는 나만의 미래’이다.  그리고 마케팅 문구를 만들었다. 처음에는 어렵게 느껴졌는데, 가이드를 받고 따라하다 보니 어느새 그럴듯한 문구들이 만들어졌다.  “어떻게 하면 나만의 꿈과 비전을 더 명확하게 그릴 수 있을까요? 컨셉맵으로 여정을 시작해보세요. ‘컨셉맵으로 미래 그리기’는 당신이 성공적인 미래를 위해 어떤 목표를 세우고, 어떻게 계획을 세우며, 더 나아가 소통과 협업을 통해 어떻게 성공에 한 발짝 더 다가갈 수 있는지 알려줍니다. 각 장마다 제시되는 질문들은 독자들에게 심층적인 고찰을 유도하며, 나만의 컨셉맵을 그리는 동안 효과적인 피드백과 가이드를 제공합니다. 컨셉맵은 당신의 미래를 시각적으로 만들어내는 강력한 수단입니다. 이 책을 통해 당신만의 특별한 여정을 시작해보세요.” “당신의 꿈과 목표가 어디에 숨어있을까요? 류용효 작가의 ‘컨셉맵으로 미래 그리기’를 읽어보세요. 이 책에서 류용효 작가는 목표의 문을 열고 미래의 비전을 그리며, 강점과 가능성을 탐험하는 과정에서 자신을 발견하도록 실질적인 조언과 팁을 제공합니다 이 여정에서 새로운 아이디어와 통찰력을 얻어, 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌어나갈 수 있도록 안내합니다. 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가 봐요! 책 속에서 우리는 여러분의 꿈과 목표에 대한 비밀스러운 통로를 찾아 나섭니다. 컨셉맵의 마법에 휩싸여 목표의 문을 열고, 미래의 비전을 그려가며 자아를 탐험합니다. 이 여정은 강점과 가능성의 발견으로 이어져, 자신을 더 깊이 이해하게 될 것입니다. 새로운 아이디어와 통찰력은 여러분의 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌 것이며, 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가게 됩니다. 이 책은 여러분이 소중한 목표에 도달할 수 있도록 이끄는 동반자가 되어, 풍요로운 미래를 함께 그려보세요.”   ▲ ‘컨셉맵으로 미래 그리기’ 서평맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   나의 책을 한 장의 서평맵으로 만들었다.  2024년 3월 30일 POD(맞춤형 소량 출판) 방식으로 세상에 나왔다. POD(Publish On Demand)는 미리 종이책을 찍지 않고 주문이 들어올 때마다 레이저 프린터 등으로 종이책을 인쇄하는 방식이다. 주문형 출판이라고도 한다. 그리고 4월 18일 미모셀(미래모빌리티셀럽) 모임에서 출판 강연 및 사인회를 시작으로 2024년 나의 의미 있는 여정이 시작되었다.    ▲ 사진 제공 : 피엘엠카페     “성공의 99%는 마음가짐에 달려 있다.” - 미상   커넥팅을 넘어 공감을 나누다 내친김에 2025년 컨셉맵 캘린더에 두 분을 모셨다. 김덕진 소장님과 어비 님을 3월, 4월의 주인공으로 해서 라이프맵 혹은 서평맵으로 진행 중이다.  2021년에 처음 시작한 컨셉맵 캘린더가 내년이면 5주년을 맞이한다. 그래서 특별한 손님을 모셨다. 금융 AI로 유명한 오순영님, 그리고 늘 존경하는 글로벌 소프트웨어 한국 지사장님이신 정운성님, 인공지능 및 IT 신지식인인 김덕진 소장님과 어비님, 씽크와이즈로 정리의 달인이고 화성시청의 업무혁신을 이끌고 계신 권석민 팀장님, 시스템 개발의 풀스택을 강의하고 사업을 하는 강창훈 대표님, 종행무진 마음 AI의 우수성과 가치와 비전을 알리고 계시는 손병희 전무님, 자율주행의 다크호스로 곧 상장을 앞둔 자율주행의 눈을 개발하고 있는 SOSLA 장지성 대표님, 투자의 현인과 최근 죽음의 문턱에서 되살아 나며 제2의 인생을 달리고 있는 김관성 전무님, 베트남 비즈니스의 노하우를 가진 이정훈 대표, 그리고 최근 가천대학교 창업대학 초빙교수로 발탁되신 홍원준 교수님, 그리고 곧 박사학위 취득을 앞두고 있는 이슬아 님 등과 2025년을 뜻깊게 보내기 위해 각각 다른 맵을 만들려고 한다. 나의 1년 프로젝트이다.    ▲ 2025 컨셉맵 캘린더 (제공 : 피엘엠카페)   자신의 미래를 머릿속으로 생각만 하지 말고, 말하고 글로 쓰고, 시각화로 표시하여 타인을 이해시키는 것이 무엇보다 중요할 것이다. 이제 컨셉맵은 내 머리 속에서 생각을 정리하고 연결하는 것이 자연스러워졌다. 그리고 내재화가 된 것 같다.  나는 한 장의 맵으로 정리하는 것을 큰 보람으로 생각하며 기대와 호기심이 많다. 그래서 사람들과 잘 소통하고 그리고 그들을 무대로 불러내서 그들의 손으로 본인의 생각을 꺼집어내어 일을 풀어가도록 유도한다. 물론 내가 잘 모르는 것도 많고 또 잘 못하는 것은 너무나 많다. 최소한 기본을 잘 하려고 노력하며, 커넥팅을 통해서 협업과 지혜를 통해서 선한 영향력을 키우고자 하는 것이 나의 모토이다.  ‘컨셉맵클래스’, 내가 늘 생각하는 단어이다. 컨셉맵으로 통하는 길목에서 사람들에게 영감과 길을 안내하고 수익도 내고 나의 생활을 영위하고 기쁨과 즐거움으로 가득한 생활을 누리고 싶다. 이것이 내가 바라는 세상이다.    ■ 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.

알티움(Altium)이 ‘알티움 365’ 플랫폼 내에 ‘BOM 포털(BOM Portal)’을 출시한다고 발표했다. BOM 포털은 엔지니어링 팀과 조달 팀 간의 협업을 획기적으로 개선할 수 있도록 설계되었으며, 전자제품 설계에서 BOM(자재 명세서) 관리에 대한 통합된 접근 방식을 제공하는 솔루션이다. 알티움 365 BOM 포털을 통해 구매 전문가는 출시될 디자인을 출시 전에 파악할 수 있어, 개발 프로세스 초기에 문제를 파악하는 데에 도움을 받을 수 있다. 조달 팀과 엔지니어링 팀은 생산 중인 모든 BOM을 모니터링하고, 부품 공급 문제에 대한 즉각적인 인사이트를 제공하는 포괄적인 대시보드의 이점을 누릴 수 있다. 알티움 365의 BOM 포털은 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 효율적인 협업과 정보에 기반한 의사결정을 촉진한다. 이 포털은 옥토파트(Octopart), 실리콘엑스퍼트(SiliconExpert), S&P 글로벌(S&P Global) 등의 데이터 소스와 통합하여 기업에게 정확한 부품 데이터를 실시간으로 제공한다. 알티움은 이런 기능이 데이터에 기반한 현명한 의사결정을 내리는 데 중요하다고 짚었다. 알티움 365 BOM 포털은 하드웨어 개발과 통합된 BOM 관리를 제공한다. 엔지니어링 팀과 조달 팀 간의 장벽을 허물어 직접적인 커뮤니케이션을 촉진하고, 잘못된 의사소통이나 실수 또는 지연의 위험을 줄인다. BOM 포털은 옥토파트, S&P 글로벌(구 IHS 마킷), 실리콘엑스퍼트, 그리고 곧 출시될 Z2Data의 실시간 상세 부품 정보에 대한 액세스를 제공하여 조달 및 설계 프로세스를 개선한다. 또한, BOM 포털은 부품 세부 정보 및 라이프사이클 정보로 데이터를 자동으로 보강하는 등 효율적인 BOM 관리를 위한 도구를 사용자에게 제공하며, BOM 포털은 잠재적인 공급망 중단과 부품 노후화를 사전에 파악하여 부품 및 시장 변동에 적시에 대응할 수 있도록 지원한다. 비용 및 시간 효율을 높이는 것도 주요한 기능 중 하나이다. PCB 설계의 최대 80%는 부품 교체가 필요하며, 소싱 문제를 해결하는 데 긴 시간이 걸리는 경우가 많은데, 데이터 통합과 결합된 BOM 포털의 기능은 이런 시간을 줄여서 설계 프로세스를 가속화하고 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 돕는다. 알티움의 아난스 아바(Ananth Avva) 클라우드 플랫폼 담당 수석 부사장은 “BOM 포털은 현대 전자제품 개발의 복잡성에 대응하며, 특히 조달, 제조 및 엔지니어링 전문가가 효과적으로 협업할 수 있도록 지능적으로 지원하는 디지털 BOM을 생성한다”면서, “이번 BOM 포털의 출시는 위험을 줄이고 일관된 워크플로를 보장함으로써 전자제품 설계 프로세스를 혁신하겠다는 확고한 의지에 바탕을 두고 있다. 또한, 이러한 노력은 실리콘엑스퍼트, IHS, Z2Data와 같은 전략적 파트너와 함께 구축 중인 에코시스템으로 확장되고 있다”고 전했다.