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.

  INFOWORLD   Editorial 17　AI와 CAE의 융합, ‘지능형 시뮬레이션’ 시대를 연다    Hot Window 18　말하면 설계하는 시대를 향해 – AI로 그리는 설계의 미래 / 한명기 21　리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화 / 권오찬   Focus 26　AWS, 산업 혁신 이끄는 AI 에이전트 비전과 전략 공개 28　AEC/MFG 산업의 미래는? 지더블유캐드코리아, CAD/CAM/CAE 통합 플랫폼 비전 제시 30　유니티, “게임 엔진 넘어 AI·디지털 트윈 시대의 산업 기반 기술로”   Case Study 33　핵융합 실험을 위한 3D 시뮬레이션 플랫폼 개발　유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR 36　인더스트리 4.0을 위한 로봇 예측 유지보수의 발전 / 이웅재　디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   People&Company 40 　지더블유캐드코리아 최종복 대표이사　CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   New Product 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰 / 이민철　BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 50　3D 설계 환경에 통합된 전문 CAE 시뮬레이션　ZW3D Structural & Flow 54　접촉·포스 성능 향상 및 MFBD 후처리, 산업별 툴킷 기능 강화　리커다인 2026 57　실시간 3D 시각화 워크플로의 생산성 향상　트윈모션 2025.2 74　이달의 신제품   On Air 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 BIM의 융합, 건축 설계의 패러다임을 바꾸다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 상황 대응 방안 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신   Column 66　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 서바이벌 노트 : 인공지능 마인드세트와 원칙 69　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅲ – 본질에 집중하는 삶   76　New Books 78　News   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 81　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　코드로 강력한 수학 그래픽 애니메이션을 만드는 매님 84　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (12) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅹ 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (8) / 천벼리　아레스 커맨더의 동적 블록과 트리니티 블록 라이브러리   Reverse Engineering 91　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (11) / 유우식　무엇을 믿을 것인가?   Mechanical 98　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4) / 박수민　모델 기반 정의 개선사항   Analysis 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 장형진　앤시스 LS-DYNA S-ALE를 활용한 폭발 성형 해석 방법 108　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 118　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27) / 나인플러스IT　차세대 다중물리 CFD 설루션의 ‘4A’ 122　설계, 데이터로 다시 쓰다 (2) / 최병열　DX 시대에서 AX 시대로 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4) / 윤경렬, 김도희　로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 132　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1) / 오재응　디지털 모델 중심 시스템 설계로의 전환 전략   Manufacturing 138　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2) / 차석근　산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   PLM 144　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8) / 이희라　부품 공용화 및 표준화를 위한 AI 기반 3D 형상 분석 설루션

제조형 건설 혁신을 주도할 ‘(가칭)OSC모듈러산업협회’가 10월 28일 창립총회를 개최하고 공식 출범했다. 이번 창립총회에서는 김인한 M3시스템즈 대표이사가 초대회장으로 추대되었으며, 협회의 정관 승인, 조직 구성 및 추진계획 등이 의결되었다. 또한 관련 건설·제조·자동화·로봇·IT 분야의 기업 및 국토교통부의 인사들이 참석하였으며, 최근 OSC(Off-Site Construction : 탈현장 건설) 모듈러로의 전환 흐름 속에서 민간 주도의 활동기구 탄생에 기대감을 표명했다. 최근 국내 건설산업은 현장 시공 중심의 전통 방식에서 벗어나 ▲공장 제조 기반 DfMA 설계 ▲로봇 기반 자동 조립 ▲BIM/AI 기반 스마트 생산 제어 체계 ▲탄소중립 실현을 위한 저탄소 OSC 시스템 등으로 전환하려는 노력을 계속하고 있다. 이에 따라 모듈러·철골·PC 등 OSC 기반 기술을 통합적으로 이끌 민간 주도형 산업 거버넌스 구축 필요성이 지속 제기되어 왔다. OSC 모듈러는 탈현장 공법과 조립형 건축 유닛 생산을 아우르며, 설계·제조·조립·운영 전 과정을 공장 중심으로 수행하는 제조형 건설 방식이다. 이는 건설 산업 전반의 생산성, 비용, 품질 그리고 친환경성을 동시에 혁신할 미래 주력 산업으로 빠르게 부상하고 있다. 이번에 출범한 OSC모듈러산업협회는 ▲기술·품질 표준화 체계 구축 ▲정책·제도 기반 강화 및 인증·조달 체계 확립 ▲생애주기 기반 산업 생태계 및 민관 협력 네트워크 조성 ▲핵심 기술 고도화 및 전문 인력 양성 ▲시장 활성화 및 수요자 인식 제고 ▲글로벌 경쟁력 강화 및 친환경 지속가능성 확보 등을 핵심 목표로 제시하였다. 협회는 이후 분야별 전문분과를 구성하고 연구조합을 결성하여 각종 연구개발 사업 발굴, 산업계 공동 R&D 등을 적극적으로 추진할 계획이다. 초대회장으로 선출된 김인한 대표는 “OSC 모듈러는 건설을 제조업 수준의 혁신산업으로 도약시킬 핵심 동력”이라며 “협회를 중심으로 민간 기술 역량과 정부 정책이 맞물리는 산업 생태계를 구축해 글로벌 시장 선점에 나서겠다”고 밝혔다.  

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

삼성전자가 새로운 AI 경험을 제공하는 헤드셋 형태의 확장현실(XR) 기기 ‘갤럭시 XR(Galaxy XR)’을 국내 출시한다고 밝혔다. 갤럭시 XR은 삼성전자와 구글, 퀄컴이 공동 개발한 ‘안드로이드 XR(Android XR)’ 플랫폼을 탑재한 첫 번째 제품이다. 사용자는 갤럭시 XR을 통해 물리적 제한없이 확장된 3차원의 공간에서 음성, 시선, 제스처 등으로 콘텐츠와 자연스럽고 직관적인 상호작용을 할 수 있다. 삼성전자는 “‘멀티모달 AI’에 최적화된 새로운 폼팩터인 갤럭시 XR은 사용자에게 더욱 깊이 있는 몰입형 경험을 선사하고, 정보를 탐색하거나 엔터테인먼트를 감상하는데 있어 새로운 방식을 제안한다”고 소개했다.     삼성전자는 갤럭시 XR을 통해 멀티모달 AI의 가능성을 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지뿐만 아니라 음성, 영상 등 다양한 유형의 정보를 동시에 이해하고 처리하는 기술로 사용자와 기기간에 자연스러운 소통을 가능하게 한다. 갤럭시 XR은 제품 개발 단계부터 멀티모달 AI에 최적화된 플랫폼으로 설계됐다. 사용자는 음성·시선·제스처 기반의 자연스럽고 직관적인 상호작용을 통해 멀티모달 AI가 제공하는 새로운 차원의 혁신을 경험할 수 있다. 구글 제미나이(Gemini)와 대화에 특화된 제미나이 라이브(Gemini Live)가 탑재돼 사용자가 보는 것과 듣는 것을 같이 인식하며, 주변 환경을 이해하고 맥락을 파악해 매끄러운 작업 수행을 지원한다. 예를 들어, 사용자는 제미나이에게 음성으로 유튜브에서 원하는 영상 콘텐츠를 찾아 달라고 한 후, 시선을 움직여 검색된 결과물을 선택하고 손가락을 맞닿게 하는 제스처로 실행할 수 있다. 스포츠를 시청할 때는 마치 경기장에서 보는것과 같은 생생한 현장감과 함께 여러 경기를 동시에 시청할 수도 있다. 삼성전자는 B2B 분야에서도 다른 업종과 기업용 XR 협업을 통해 멀티모달 AI의 가능성을 확장해 나갈 계획이다. 대표 사례로, 삼성전자는 삼성중공업과 갤럭시 XR을 활용한 가상 조선 훈련 설루션 구축을 위한 MOU를 체결했다. 이 솔루션으로 신입 엔지니어가 갤럭시 XR을 통해 가상의 공간에서 선박 엔진 검사 등을 충분히 훈련한 후 실전에 투입될 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 삼성전자, 구글, 퀄컴이 공동 개발한 안드로이드 XR은 AI를 기반으로 헤드셋부터 AR 글라스 등 다양한 폼팩터로 확장 가능한 개방형 플랫폼이다. 안드로이드 XR은 안드로이드 기반의 앱을 지원해, 구글 지도·포토·유튜브 XR 등 구글의 기본 서비스는 물론 기존 스마트폰에서 사용하던 기능들도 갤럭시 XR에서 구현된다. 현실과 가상을 오갈 수 있는 헤드셋 형태의 기기 갤럭시 XR은 균형 잡힌 인체공학적 디자인과 545g의 무게로 설계돼 사용자에게 한층 더 편안한 사용 경험을 선사한다. 헤드셋 프레임은 이마와 머리 뒤쪽의 압력을 고르게 분산시켜 장시간 사용에 따른 피로감을 최소화하고 안정적인 착용감을 제공한다. 탈부착에 따라 외부 빛을 차단할 수 있는 외부광 차단 패드는 사용자의 편의에 맞춰 몰입 경험을 제공한다. 저시력 사용자는 도수형 인서트 렌즈를 맞춤 제작해 갤럭시 XR에 자석처럼 부착해 사용할 수 있다. 전국 다비치 안경 매장에서 자신에게 적합한 도수 검사를 진행하고 주문을 하면, 글로벌 안경렌즈 전문 기업 에실로(Essilor)가 제작한 렌즈를 수령할 수 있다. 가격은 도수에 관계 없이 14만원이다. 갤럭시 XR은 정밀한 센서·카메라·마이크와 퀄컴 스냅드래곤 XR2+ Gen 2 플랫폼 칩셋 등 고성능 하드웨어가 탑재돼 사용자의 머리, 손, 눈의 움직임과 음성을 정확히 인식해 사용자와 기기의 자연스러운 상호작용을 구현한다. 구글 지도에서는 제미나이와 함께 원하는 장소로 순간 이동하는 경험이 가능하고, 몰입형 3D 지도를 통해 실제 해당 위치에 있는 듯한 생생한 공간감을 경험할 수 있다. 구글 포토 앱으로는 기존 2D 사진과 영상을 입체감 있는 3D로 즐길 수 있다. 또, 눈 앞의 현실 장면이 그대로 보이는 ‘패스 스루(Pass Through)’ 상태에서는 서클 투 서치를 활용해 눈 앞에 있는 사물에 대한 정보를 즉시 검색할 수 있다. XR 전용 게임과 안드로이드 기반 게임을 제미나이에게 실시간 코칭을 받으며 즐길 수 있고, 어도비 펄사(Adobe Pulsar) 프로그램을 활용해 3D 영상 제작도 가능하다. 삼성전자는 더 많은 소비자들이 XR의 가치를 느낄 수 있도록 다양한 파트너사와 협력을 강화해 어도비, MLB, NBA, 캄(Calm), 어메이즈 VR(Amaze VR) 등 글로벌 서비스와 연계한 XR 콘텐츠를 제공한다. 국내에서는 네이버 스트리밍 플랫폼 치지직에서도 XR 전용 콘텐츠를 선보일 계획이다. 갤럭시 XR은 10월 22일 한국과 미국에 출시되며, 삼성닷컴에서 구매 후 2~3일 뒤 전국 3개 삼성스토어 매장(강남, 홍대, 상무)에서 수령할 수 있다. 백화점 내 위치한 삼성스토어 4개 매장(더현대서울, 신세계 대전, 신세계 대구, 신세계 센텀시티)에서는 현장 주문 후 2~3일 후 재방문해 수령할 수 있다. 가격은 269만원이다. 삼성전자는 22일부터 전국 7개 삼성스토어(강남, 홍대, 더현대서울, 신세계 대전, 신세계 대구, 신세계 센텀시티, 상무)에서 체험존을 운영한다. 체험존 사전 예약은 삼성닷컴에서 신청할 수 있다. 삼성전자는 갤럭시 XR 구매 고객에게 ▲제미나이 AI 프로 ▲유튜브 프리미엄 ▲구글 플레이 패스 ▲쿠팡 플레이 스포츠패스 ▲티빙 프리미엄 이용권 등 XR 콘텐츠와 OTT 구독 혜택 10종을 증정한다. 한편, 삼성전자는 갤럭시 XR을 시작으로 향후 다양한 폼팩터를 통해 안드로이드 XR 생태계를 확장해 나갈 계획이라고 전했다. 삼성전자는 구글과 협력해 차세대 스마트 글라스를 개발하고 있으며, 아이웨어 브랜드 젠틀몬스터, 와비 파커와의 파트너십을 통해 스타일과 실용성을 모두 갖춘 제품을 선보일 예정이다. 삼성전자 MX사업부의 COO인 최원준 사장은 “갤럭시 XR은 새로운 모바일 생태계를 구축할 것”이라며, “안드로이드 XR을 기반으로 갤럭시 XR은 모바일 AI 비전을 무한한 가능성의 영역으로 한층 끌어올리며, 업계와 사용자 모두에게 일상의 기기로 거듭날 것”이라고 포부를 밝혔다.

델 테크놀로지스가 국내 중소·중견기업(SMB) 시장을 겨냥해 ‘델 프로 에센셜(Dell Pro Essential)’ 노트북 및 데스크톱 PC 라인업을 새롭게 선보였다. 델 프로 에센셜은 신뢰할 수 있는 성능과 보안, 관리용이성을 내세운 엔트리급 기업용 PC 제품군이다. 2025년 초 델은 새로운 통합 브랜딩 전략을 통해 전문가급 생산성을 위한 기업용 PC 제품군을 ‘델 프로(Dell Pro)’ 포트폴리오로 통합했다. 델의 기존 기업용 노트북 브랜드인 ‘래티튜드(Latitude)’와 데스크톱 PC 브랜드인 ‘옵티플렉스(Optiplex)’를 계승한 ‘델 프로(Dell Pro)’는 강력한 성능과 깔끔한 디자인이 조화를 이루는 기업용 PC 제품군이다. 이번 에센셜(Essential) 라인업은 합리적인 가격대의 PC를 선호하는 중소·중견기업(SMB)을 겨냥한 제품군으로, 업무를 위한 필수적인 성능과 기능을 갖춰 최상급의 사용자 경험을 제공하는 데에 초점을 맞추었다.     이번에 출시한 제품은 기업용 노트북인 ▲델 프로 14∙15 에센셜(Dell Pro 14∙15 Essential)과 기업용 데스크톱 PC인 ▲델 프로 슬림·타워 에센셜(Dell Pro Slim·Tower Essential) 등 총 4종이다.  델 프로 14 에센셜과 델 프로 15 에센셜은 보안, 관리성 등 중소·중견기업의 요구 사항을 충족하고 긴 배터리 수명과 높은 내구성을 갖춰 이동 중에 작업을 수행하는 비즈니스 사용자에게 최적화된 기업용 노트북이다. 델 프로 14 에센셜은 14형 노트북으로, 최대 인텔 코어 7 CPU와 인텔 아이리스(Iris) Xe 그래픽 카드를 탑재했다. IPS 패널 기반의 16:10 화면비, 2K 해상도, 300니트 밝기를 지원하는 디스플레이가 적용됐다. ‘델 프로 15 에센셜’은 최대 13세대 인텔 코어 i7 CPU에 인텔 아이리스 Xe 그래픽 카드 또는 AMD 라이젠 5(Ryzen 5) 프로세서에 AMD 라데온(Radeon) 그래픽 카드가 탑재된 모델이 제공된다. FHD 해상도와 120Hz 주사율을 지원하는 디스플레이를 탑재했고, 숫자 패드까지 갖춘 풀사이즈 키보드를 탑재했다. 이들 제품은 데이터 암호화가 가능한 TPM 2.0(Trusted Platform Module 2.0) 보안 모듈을 탑재했다. 빠르고 안전한 로그인을 위한 지문 인식기 옵션, 물리적으로 카메라를 잠글 수 있는 프라이버시 셔터 옵션을 지원하며, 14인치 제품의 경우 분실 방지를 위한 웨지형 잠금 슬롯 등 다양한 보안 기능을 지원한다. 두 모델 모두 미 군사 표준규격인 MIL-STD-810H를 통과해 외부 충격에 강한 내구성까지 인정받았다. 델 프로 슬림 에센셜(QVS1260)과 델 프로 타워 에센셜(QVT1260)은 일상적인 업무를 더욱 효율적으로 처리하기 위해 필요한 안정적인 성능과 비용 효율적인 컴퓨팅 설루션으로, 중소·중견기업에 최적화된 데스크톱 PC이다. 델 프로 제품은 본체 크기에 따라 ‘타워’, ‘슬림’, ‘마이크로’ 제품군으로 나뉘는데, ‘델 프로 슬림 에센셜’은 9.5×29.3×30.3cm 사이즈로 협소한 장소에서도 공간 활용도를 높인다. 델 프로 타워 에센셜은 이보다 높이가 2cm, 너비가 6cm가량 크다. 두 제품 모두 최대 인텔 코어 울트라 5 프로세서와 인텔 UHD 그래픽스를 탑재하고, 16GB DDR5의 메모리를 지원해 워크로드를 빠르게 수행할 수 있도록 했다. 또한, 윈도우 11 프로, 윈도우 11 홈 및 우분투(11월말 지원 예정) 등 다양한 OS 옵션을 지원한다. 이들 제품은 공구 없이도 패널을 개폐할 수 있는 툴리스 설계를 적용해 사용자가 직접 부품을 손쉽게 교체하고 업그레이드할 수 있다. 3개의 PCIe 슬롯을 지원하고, 최대 1TB SSD까지 성능을 확장할 수 있다. 총 8개의 USB 포트와 SD 카드 슬롯 옵션을 탑재했고, 디스플레이포트(DisplayPort) 및 데이지 체인 연결로 최대 4대의 FHD 모니터와 2대의 4K 디스플레이를 연결할 수 있어 주변 기기와의 연결성도 높였다. 이들 제품은 중소·중견기업의 IT 관리를 간소화하도록 설계된 것이 특징이다. 델 관리 포털(Dell Management Portal)에서 마이크로소프트 인튠(Intune)을 사용해 클라우드에서 디바이스를 손쉽게 관리할 수 있으며, 마이크로소프트 오토파일럿(Autopilot)을 통해 IT 관리자의 개입 없이 디바이스를 자동으로 배포할 수도 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “최근 AI PC 수요 증가, 윈도우 10 지원 종료 등으로 PC 교체 수요가 지속적으로 늘고 있다”면서, “이번에 출시하는 에센셜 라인업은 합리적인 가격에도 기업 고객들의 다양한 니즈를 충족하는 필수 요소를 갖추고 있으며, 중소·중견기업의 혁신 여정을 함께 하는 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다.

오라클은 더 많은 기업이 퍼블릭 클라우드의 민첩성, 경제성 및 확장성을 누릴 수 있도록 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 리전25(Dedicated Region25)를 출시했다고 발표했다. 기업은 OCI 전용 리전25를 통해 단 몇 주 내에 최소 3개의 랙으로 구성된 풀스택 OCI 환경을 구축할 수 있으며, 공간 제약이 있는 환경에서도 손쉽게 전용 리전을 배포할 수 있다. 지난 2020년 처음 출시된 OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)은 대규모 하이퍼스케일 폼팩터에서 더욱 유연한 배포 형태로 발전해 왔다. 현재 전 세계적으로 60개 이상의 OCI 전용 리전과 오라클 알로이(Oracle Alloy) 리전이 운영 중이거나 계획되어 있으며, 고객은 성능, 거버넌스, 퍼블릭 OCI 환경의 호환성을 저해하지 않으면서 자사 비즈니스 규모에 최적화된 배포 모델을 선택할 수 있다.     OCI 전용 리전25는 OCI의 분산형 클라우드 제품군에 속하며, 모듈형 인프라와 간소화된 서비스 설계를 갖춘 엔터프라이즈급 소버린 클라우드를 통해 공공 및 민간 조직이 민첩성을 높이고 제품 출시 기간을 단축하도록 지원한다. 오라클은 “200개 이상의 AI 및 클라우드 서비스가 내장된 완전한 퍼블릭 클라우드 리전을 3개 랙만으로 구축 가능하고, 하이퍼스케일 수준까지 확장 가능하며, 고객 데이터센터 내에서 안전하게 운영할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 이에 따라 시공간적 제약 혹은 규제 관련 제약으로 전용 클라우드 리전 운영이 어려웠던 고객도 혁신을 가속화하고 새로운 비즈니스 모델을 구현할 수 있게 된다는 것이 오라클의 설명이다. 기존의 전용 클라우드 리전은 많은 조직의 전면적 클라우드 전환에 걸림돌이 되었다. OCI 전용 리전25는 ▲고도화된 네트워크 중심의 모듈형 확장성 ▲하이퍼컨버지드 표준 인프라 ▲통합 다계층(multi-layered) 보안 ▲SaaS, AI를 포함한 퍼블릭 클라우드 수준의 서비스 제공 ▲데이터 주권 요건 지원 ▲오라클 운영 클라우드 리전 등의 이점을 제공하여 클라우드 전환의 방해요소를 제거한다. OCI 전용 리전25는 최소 3개 랙으로 시작해 다운타임이나 재설계 없이 네트워크 확장 랙을 추가함으로써 하이퍼스케일까지 원활하게 확장할 수 있다. 그리고 오라클의 표준화된 고밀도 컴퓨팅 및 스토리지 랙을 활용해 데이터센터 공간 및 전력 사용을 절감할 수 있다. 고객은 더 높은 신뢰성, 빠른 복구 시간, 최대 가동 시간을 확보할 수 있으며, 복잡한 운영 부담 없이 컴팩트한 규모로 운영 가능하다. OCI 전용 리전25는 물리, 가상 전 계층에 걸친 다중적 보안 장치로 데이터와 워크로드를 보호해 높은 수준의 보안, 프라이버시, 규제 요건을 충족할 수 있도록 한다. 통합 다계층 보안 기능으로는 생체인식 잠금(biometric-locked) 랙, 암호화된 소프트웨어 정의 네트워크 패브릭 등이 포함된다. 또한 200개 이상의 OCI AI 및 클라우드 서비스를 고객 환경에서 직접 제공함으로써 데이터 주권 및 데이터 지역성 요건을 충족하면서도 퍼블릭 OCI와 동일한 운영 환경을 구현할 수 있다. 이외에도 정부 및 공공기관이 전체 오라클 클라우드 스택을 자체 환경에 배포하고 데이터 및 시스템에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있도록 함으로써 엄격한 수준의 데이터 주권, 프라이버시, 보안, 규제 요건을 충족할 수 있도록 지원한다. OCI 전용 리전25는 오라클이 직접 운영하는 완전한 클라우드 운영 서비스 형태로 제공되므로, 고객은 인프라 관리가 아닌 혁신에 집중할 수 있다. 스콧 트와들 OCI 제품 및 산업 담당 수석 부사장은 “기업은 가장 큰 가치 창출이 가능한 곳에서 AI와 클라우드 서비스를 자유롭게 구동하길 원하며, 소버린 AI(sovereign AI)에 대한 관심이 높아짐에 따라 데이터의 위치와 데이터 통제에 대한 요건이 엄격해져 이러한 요구 사항이 더욱 강화되고 있다”면서, “OCI 전용 리전25의 출시로 오라클은 사실상 모든 데이터센터로 오라클 클라우드의 역량을 확장할 수 있게 되었다. 이 새로운 배포 옵션은 탁월한 유연성, 운영 단순성 및 엔터프라이즈급 데이터 주권을 제공해 전용 클라우드의 기준을 새롭게 정의하고, 고객이 미래 혁신을 대비할 수 있도록 돕는다”고 말했다.

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.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트에는 AI 기반 워크플로가 새롭게 추가돼, 물리적 충격(임팩트) 테스트 수행 시 필요 인력을 줄이면서 모달(modal) 분석 프로세스를 최대 7배까지 가속화할 수 있다. 또한 자동화된 데이터 수집과 처리 기능이 강화돼 모든 테스트 단계에서 데이터 품질과 일관성을 향상시킨다. 이를 통해 엔지니어는 더욱 빠르고 스마트하게 테스트를 수행할 수 있게 됐다. 새로운 AI 지원 모달 분석은 복잡한 모드 선택과 검증을 자동화해 수동 작업과 작업자 의존도를 줄이고, 궁극적으로 모달 분석 속도를 최대 7배까지 가속화한다. 이러한 테스트 자동화 혁신의 최전선에는 AI 기반 모달 테스트 기능이 있다. 이 기능은 향상된 자동 모드 선택·검증과 전체 모달 테스트 워크플로를 간소화하는 통합 모달 분석 대시보드를 결합해 모달 분석 워크플로를 최대 700%까지 가속화한다. 또한 지능형 센서 배치와 자동 히트(hit) 선택을 통해 충격 데이터 수집 과정을 단순화하고 필요한 인력을 줄여준다.     이와 함께, 심센터 테스트랩은 향상된 테스트/분석 도구를 제공한다. Transfer Path Analysis(TPA)는 심센터 테스트랩의 새로운 자동화 기능과 처리 역량을 통해 전체 분석 시간을 40% 단축한다. 이를 통해 숙련도가 낮은 사용자도 정교한 소음·진동·불쾌감(Noise Vibration Harshness, NVH) 예측을 보다 쉽게 활용할 수 있다. 심센터(Simcenter) 물리적 테스트 하드웨어와 새로운 심센터 테스트랩 오토메이티드 컴포넌트 모델 익스트랙터(Simcenter Testlab Automated Component Model Extractor) 소프트웨어를 활용한 자동화된 컴포넌트 모델 추출 설루션을 통해, 차단력(blocked forces)과 임피던스(impedance) 주파수 응답 함수(Frequency Response Function : FRF)를 자동으로 수집한다. 결과적으로 컴포넌트 특성화에 소요되는 시간을 수 주에서 수 시간으로 단축할 수 있다. 심센터 테스트랩 스케줄 디자이너(Simcenter Testlab Schedule Designer)는 사전 정의된 시퀀스(sequence)로 데이터 처리와 검증을 자동화한다. 이를 통해 데이터 추적성을 제공하고, 불완전하거나 일관성 없는 테스트 데이터 발생 위험을 제거할 수 있다. 이번 업데이트는 스케줄 디자이너에서 정의된 테스트 계획을 심센터 SCADAS RS 데이터 수집 시스템의 Recorder App으로 원활하게 전송한다. 이 통합을 통해 작업자는 무선 태블릿 기반의 명확한 지침을 제공받을 수 있으며, 즉각적인 데이터 검증과 처리가 가능해져 오류를 줄일 수 있다. 지멘스는 심센터 SCADAS RS가 범용 또는 타사 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, 이를 통해 다른 소프트웨어 플랫폼에서도 데이터 처리와 분석 수행이 가능하다고 소개했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장클로드 에르콜라넬리(Jean-Claude Ercolanelli) 시뮬레이션 및 테스트 설루션 부문 수석 부사장은 “지멘스는 엔지니어링 수명주기 전반에 걸쳐 AI를 적극 활용해 프로세스와 워크플로를 간소화하고, 수작업을 최소화하며, 제품 출시 속도를 높이는 데 주력하고 있다. 이번 심센터 테스트랩의 최신 개선 사항은 AI를 통합해 팀이 물리적 테스트를 수행·관리·분석하는 방식을 혁신하기 위한 지멘스의 노력을 보여준다. 우리는 설계와 개발에서부터 물리적 테스트의 핵심 단계에 이르기까지 엔지니어링 관행의 중대한 변화를 이끌고 있다”고 말했다.