데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신   본격적인 3D 협업을 위한 첫 단추는 흩어진 데이터를 효율적으로 통합하는 팀 환경을 구축하는 것이다. 이번 호에서는 공통 라이브러리에 모든 3D 데이터 소스를 연결하고, 엔지니어링부터 운영 단계까지 모든 팀이 3D 애셋에 안전하게 접근하면서 데이터 임포트 시 정보 손실을 최소화하는 방법을 소개한다. 목표는 새로운 툴을 배포하는 것 자체가 아니라, 부가 가치를 창출하지 않는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 액세스 권한 및 규정 준수 정책을 적용할 때 발생하는 불필요한 관리 복잡성을 없애는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     대부분의 산업 팀은 방대한 3D 애셋 데이터를 보유하고 있지만, 이러한 데이터는 여러 사일로에 분산되어 서로 다른 조직이 소유하고 있어 재사용하기가 어렵다. 이와 관련해 데이터가 서로 다른 곳에 있으면 사람들은 서로 다른 사실을 기반으로 결정을 내리게 되기 때문에 문제가 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자는 엔지니어링 팀에서 이전에 라인 레이아웃을 업데이트했다는 사실을 모르고 신입 직원에게 VR 시뮬레이션을 그대로 제공할 수 있다. 결국 교육 담당자는 교육을 중단하고 최신 데이터를 반영하여 업데이트하거나, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로 교육을 계속 진행할 수밖에 없다. 둘 다 시간과 신뢰성 면에서 비용이 발생하게 된다. 해결책은 모든 3D 애셋을 위한 단일 저장소를 구축하여 계층 구조와 메타데이터를 온전히 유지하면서, 필요한 사람에게만 승인된 모델에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이다. 모두가 동일한 라이브러리에서 애셋을 가져오면 버전 불일치가 해결되고 재작업의 필요성이 없어지며, 누가 무엇을 변경했는지에 대한 가시성도 확보할 수 있다.   단절의 원인 : 분산된 데이터와 중복 작업 산업 데이터는 어디에나 존재하지만, 서로 연결되어 있는 경우는 별로 없다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “디자이너나 건축가는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링)에 액세스할 수 있지만, 엔지니어는 해당 소프트웨어를 사용하지 않는 경우가 있어 결국 팀이 모델을 처음부터 다시 만드는 상황이 발생한다”고 전했다. 이런 사일로(silo) 현상은 운영 또는 기술적 격차로 인해 발생하는 경우가 많다. 예를 들어 엔지니어링 팀은 CAD 파일을 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템에 저장할 수 있는 반면, 다른 팀은 사본을 별도의 드라이브나 앱으로 익스포트하므로 결국 동일한 애셋의 여러 버전이 존재하게 된다. 래시 수석 부사장은 “가장 흔한 문제는 동일한 모델의 두 가지 다른 버전으로 작업하는 것이다. 이러면 사실상 재작업을 할 수밖에 없게 된다”고 말했다. 어쩔 수 없이 여러 플랫폼, 툴, 포맷을 사용해야 하는 경우도 많지만, 이는 애셋을 추적하고 공유하는 작업을 어렵게 만든다. 그 결과 생산성이 저하되고 올바른 애셋을 찾는 데 몇 시간씩 허비하게 되며, 어떤 것이 정확한 버전인지 쉽게 알 수 없기 때문에 이미 존재하는 애셋을 다시 만드는 일까지 발생한다. 유니티 산업 고객 성공 부문의 시니어 디렉터인 헤닝 린은 “중복의 위험이 높으면 재작업이 필요한 경우가 많아진다. 애셋이 서로 일치하지 않고 팀이 동일한 소스 파일로 작업하지 않기 때문”이라고 설명했다. 이러한 불일치는 교육이나 납품 같은 후속 단계에서 드러나며, 이는 재작업, 일정 지연, 일관성 없는 경험으로 이어져 애셋 관리의 복잡성을 키운다. 그러나 그로 인한 대가는 기술적인 영역에 그치지 않는다. 이는 부서 간 신뢰뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 신뢰까지 약화시킬 수 있다. 결국 교육 담당자는 신규 직원을 위한 온보딩이 길어지고 일관성이 없어지더라도, 오래 되거나 검증되지 않은 모델로 세션을 시작하는 것을 피하고 싶어 한다. 다른 팀은 생산성을 유지하기 위해 ‘섀도(shadow)’ 라이브러리를 구축하게 되고, IT 팀은 통제되지 않는 환경을 보호하고 관리하느라 분주해진다. 이처럼 공통된 기반이 없으면 모든 신규 프로젝트를 처음부터 다시 시작해야 한다.   연결 대상 : 중요한 데이터를 보존하는 중앙화된 저장소 구축 3D 애셋 라이브러리는 여러 툴과 플랫폼에 걸쳐 있을 가능성이 높기 때문에, 기존에 보유한 모델을 활용하려면 먼저 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)와 같이 중앙화된 저장소로 모든 데이터를 임포트해야 한다. 이렇게 하면 이미 보유하고 있는 애셋을 다시 만들 필요가 없다. 린 시니어 디렉터는 “유니티를 활용하면 관련된 모든 데이터를 선호하는 방식으로 높은 품질을 유지하며 임포트할 수 있다. 사실상 업계에서 유니티가 지원하지 못하는 파일 포맷은 거의 없다”면서, “데이터를 통합된 포맷으로 변환하고, 필요에 따라 보강하며 모든 변경 사항을 추적하면 애셋의 전체 라이프사이클 동안 관리가 훨씬 쉬워진다”고 전했다.     데이터를 통합하기 전에, 무엇을 왜 연결하는지를 먼저 이해해야 한다. 대부분의 산업용 3D 파이프라인은 구조와 우선순위가 서로 다른 네 가지 주요 데이터 소스에서 데이터를 가져온다. CAD 모델은 보통 PLM 시스템에 저장되며 부품, 어셈블리, 기계적 프로퍼티에 대한 기본 기준이 되는 데이터 소스이다. BIM 모델은 건물 및 인프라 데이터를 포함하고, 풍부한 공간 및 규정 준수 관련 메타데이터를 갖추고 있으며, 보통 BIM 소프트웨어나 AEC   (건축, 엔지니어링 및 건설) 저장소에 저장된다. 디지털 콘텐츠 제작 툴에서 생성된 메시는 마케팅, 교육, 사용자 경험 등의 영역에서 사용되는 시각화 애셋을 포함하며, 기술적 디테일보다는 시각적 정확도에 최적화된 경우가 많다. XR(확장현실) 및 VR(가상현실) 애플리케이션에서 흔히 사용되는 포인트 클라우드(점군)와 스캔 데이터는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 등을 통해 캡처된 데이터를 포함한다. 각 소스는 동일한 실물 애셋(제품, 어셈블리 라인, 전체 시설)을 서로 다른 관점에서 표현한다. 여기에는 기능, 공간, 형상이 포함되며, XR용 포인트 클라우드의 경우 실제로 구축된 물리적 상태가 이에 해당한다. 애셋 라이브러리 규모에 따라 우선순위를 정해야 하므로 팀에서 가장 많이 재사용하는 모델부터 시작하는 것이 좋다. 출처와 관계 없이 공통으로 필요한 사항은 임포트 과정에서 컨텍스트를 유지하는 것이다. 중요한 메타데이터가 손실되면 결국 재작업을 진행해야 하기 때문이다. 임포트 전에는 절대 손실되어서는 안 되는 메타데이터 필드를 식별한다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하도록 해야 한다”고 덧붙였다. 일부 필드는 항상 온전하게 유지되어야 한다. 부품 번호, 버전 코드 또는 고유 ID와 같은 식별자를 사용하면 애셋의 진위 여부를 확인하기 위해 원본 소스로 추적하는 작업이 더 쉬워진다. 병합된 메시가 아닌 계층 구조 및 그룹 메타데이터는 부품이 어떻게 결합되는지, 시설이 어떻게 구성되는지를 보여 주며, 엔지니어가 필요에 따라 부품을 분리하거나 교체할 수 있도록 돕는다. 밀도나 인장 강도와 같은 머티리얼 및 단위 정보, 이름이나 공급업체와 같은 설명 정보를 활용하면 애셋이 올바른 형상과 동작을 유지하도록 할 수 있다. 이러한 세부 정보를 보존하면 모델을 다양한 애플리케이션 전반에서 유용하게 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 목적과 단절된 단순 참고용 이미지에 불과하게 된다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하게 만들어야 한다”고 조언했다.     애셋 임포트를 위한 처리 애셋은 임포트 전과 임포트 과정에서 적절한 가공을 거쳐야 하며, 저장소의 상태를 양호하게 유지하기 위해 피해야 할 몇 가지 일반적인 함정이 있다. 이는 3D 데이터 세트가 극도로 복잡해질 수 있는 대규모 제조나 건설 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 공장 전체의 디지털 트윈이나 자동차의 전체 모델은 수만 개, 혹은 수십만 개의 부품으로 구성될 수 있다. 이 경우 가장 강력한 소프트웨어와 하드웨어에도 부담이 가해질 수 있기 때문에 마이크로칩, 커넥터, 기계 부품과 같은 더 작은 논리적 그룹으로 분해하면 임포트 작업을 효율적으로 관리할 수 있다. 유니티의 애셋 트랜스포머 툴킷(Asset Transformer Toolkit)과 같이 3D 데이터를 준비하는 소프트웨어는 널리 사용되는 다양한 CAD 및 BIM 포맷을 지원하고, 구조와 메타데이터를 보존하며, 필요에 따라 임포트 과정에서 모델을 자동으로 단순화하고 표준화함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었다. 예를 들어, 직원 교육을 위한 XR 시뮬레이션과 같은 실시간 활용 사례에서는 원본 CAD 파일에 포함된 모든 볼트나 리벳이 필요하지 않다. 여기서 중요한 것은 작업을 수행하는 데 충분한 현실감의 수준이다. 린 시니어 디렉터는 “최종 활용 지점에 따라 폴리곤 수를 소폭에서 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다.   ▲ 유니티 애셋 트랜스포머 플러그인   목표는 성능과 사용성을 최적화하기 위해 모델을 최대한 가볍게 유지하는 것이다. 교육 및 시뮬레이션 활용 사례에서는 매끄러운 프레임 속도를 유지하면서 최대한 높은 시각적 정확도를 달성하는 것이 목표이다. 헤드셋의 새로고침 속도와 일치하는 안정적인 프레임 속도를 목표로 해야 하며, 그보다 낮을 경우 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 3D 협업 및 디자인 리뷰에서는 일반적으로 엔지니어가 체결 요소나 인터페이스 등을 검토할 수 있도록 높은 기능적 디테일을 요구한다. 높은 폴리곤 수에 대한 부담을 더 원활하게 관리할 수 있도록, 가까운 거리에서만 렌더링되는 하위 어셈블리에 디테일 수준(LOD)을 사용하는 것이 좋다. 임베디드 시스템 및 산업 제어 장치와 같은 인간–기계 인터페이스는 그래픽 처리 성능이 제한적인 경우가 많으므로, 최대한 낮은 복잡도를 목표로 하고 미리 베이크된 조명과 단순한 셰이더를 사용하는 것이 좋다. 고객 경험 애플리케이션은 타깃 기기의 다양성이 매우 크기 때문에 최적화가 어려울 수 있다. 시각적 정확도와 로딩 시간 사이의 균형을 목표로 하고, 중간급 사양의 모바일 기기와 주요 웹 브라우저에서 검증해야 한다. 일반적인 원칙으로는, 지원 계획이 있는 기기 중에서 가장 성능이 낮은 기기를 기준으로 단순화된 모델부터 테스트하는 것이 좋다. 그 후 성능이 허용하는 범위 내에서만 디테일을 추가하여 배포 후 모델이 과도하게 커져 수정해야 하는 상황을 피해야 한다. 예를 들어 임포트 단계에서 LOD를 생성하면 모든 애셋이 확장 가능한 디테일을 갖추게 되어, 향후 더 다양한 기기와 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있다. 다만, 보편적으로 정해진 올바른 폴리곤 수는 없다. 중요한 것은 타깃 기기에서 프레임 속도와 로딩 시간 목표를 안정적으로 달성하는 방법이다. 린 시니어 디렉터는 “같은 애셋이라도 폴리곤 수는 수백만 개에서 수십만 개까지 줄어들 수 있다. 중요한 것은 모든 메타데이터가 연결된 동일한 소스 파일을 계속 사용하고 있다는 것”라고 전했다.   ▲ 제공 : HERE HMI   활용성 갖추기 : 거버넌스, 접근성 및 버전 관리 구축 애셋을 임포트하고 적절한 크기로 조정하고 나면, 다음 단계는 필요한 모든 역할에서 애셋에 안전하게 액세스하고 애셋을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 것이다. 이때 목표는 팀이 애셋을 어디서 찾아야 하는지 명확히 알면서도 관련 없는 애셋으로 인해 부담을 느끼지 않도록 하는 단일 라이브러리를 선별하는 것이다. 이를 위해서는 업무 속도를 저해하지 않으면서도 모든 업데이트가 프로젝트 전반에 반영되도록 완전한 감사 추적을 유지할 수 있는 권한 기반의 액세스 모델이 필요하다.   RBAC(역할 기반 액세스 제어) 린 시니어 디렉터는 “보통은 애셋의 임포트와 생성을 감독하는 관리자가 있고, 그 아래에 작업자와 검토자 역할이 있으면 충분하다”면서, 액세스 권한을 단순하게 유지할 것을 권장했다. 예를 들면 관리자는 구조와 표준을 정의하고, 사용자와 리텐션을 관리하며, 버전을 승인하거나 아카이브 처리할 수 있다. 이 사용자 그룹은 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋다.     그 다음 계층에는 디자이너, 작업자, 편집자가 있을 수 있다. 이들은 새로운 애셋을 임포트하고 메타데이터를 편집하며 업데이트를 게시할 수 있으며, 필요 시 관리자 승인을 받아 작업을 수행할 수 있다. 이들이 라이브러리를 일상적으로 유지 관리하게 된다. 마지막으로 소비자 역할이 있는 직원은 승인된 애셋을 검색, 미리 보기 및 다운로드할 수 있지만, 수정하거나 게시할 수는 없다. 역할 기반 액세스 제어는 보안 측면에서도 매우 중요하다. 많은 산업용 3D 애셋 라이브러리에는 매우 민감한 정보가 포함되어 있으며, 그 중 일부는 규제 대상이 되기도 한다. 예를 들어 정부, 항공우주 또는 방위 분야의 수출 통제 설계 데이터는 엄격한 ‘알아야 할 필요성(need-to-know)’ 원칙, 완전한 감사 용이성, 엄격히 통제된 환경에서의 배포를 요구하는 연방 규정을 준수해야 한다. 린 시니어 디렉터는 규제가 엄격한 산업에서 운영하는 경우 가상 프라이빗 클라우드 배포를 사용할 것을 권장했다. 산업 분야와 관계 없이 반드시 지켜야 하는 내용은 다음과 같다. 항상 최소 권한의 원칙을 기본으로 하는 RBAC를 사용한다. 사용하는 플랫폼에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 암호화한다. 버전별로 포괄적인 감사 로그와 승인 상태를 유지한다. 민감한 작업을 위해 프로젝트를 분리하고, 필요할 경우 데이터 상주 옵션을 적용한다.   ▲ 유니티 애셋 매니저 웹 인터페이스   버전 관리 및 감사 용이성 거버넌스는 보안과 규정 준수만을 의미하는 것이 아니라, 액세스와 활용을 용이하게 하기 위한 애셋 관리 표준화도 포함한다. 실제로 대부분의 거버넌스 문제는 모두가 모든 것을 바꿀 수 있거나, 누구도 아무것도 바꿀 수 없는 두 가지 극단적인 상황 중 하나에서 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자가 엔지니어링 팀이 막 승인한 모델을 덮어쓸 수도 있다. 이는 반드시 부주의 때문이라기보다는, 대부분 명확한 버전 관리 체계의 부재로 인해 발생한다. 린 시니어 디렉터는 “동일한 애셋의 여러 브랜치 버전이 존재하는 경우가 많다. 이 모든 것을 일관적이고 표준화된 방식으로 관리해야 한다”고 조언했다. 여기서 버전 관리가 중요한 역할을 한다. 목표는 변경 사항이 명확하고, 되돌릴 수 있으며, 확실한 의도를 가지고 이루어지도록 하는 것이다. 결국 활용 가능한 애셋 라이브러리는 정기적으로 변경될 수밖에 없다. 공장의 디지털 트윈은 매주 레이아웃이 조금씩 조정될 수 있고, 교육 프로그램은 차세대 XR 헤드셋 출시를 앞두고 새로운 모델로 업데이트될 수 있다. 선형적인 버전 이력(v1.0, v1.1 등)과 애셋 상태(초안, 검토 중, 승인됨, 폐기됨 등)를 적용하여, 라이브러리를 계속해서 변화하는 SSOT(Single Source of Truth)로 관리해야 한다. 많은 산업 환경에서 엔지니어링 팀은 공식 설계를 위한 원본 CAD 파일을 유지 관리한다. 그러나 시각화 또는 교육 팀은 일반적으로 특정 목적에 맞게 최적화된 동일한 모델의 실시간 버전을 사용한다. 이러한 애셋은 병합이 아니라 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 시각화용 모델이 어떤 CAD 버전에서 파생되었는지 알 수가 없다. 예를 들면 엔지니어링 팀이 도면을 업데이트하더라도 몇 달 전에 제작된 교육용 모델에는 이전 버전이 그대로 반영되어 있을 수 있으며, 이 사실을 아무도 모를 수 있다. 이는 감사 용이성을 훼손하고 잘못된 설정으로 학습하는 등의 오류로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 된다. 모델 변형(variant)의 경우, 단순히 새로운 이름으로 복사본을 만드는 대신 해당 범위와 목적에 따라 태그를 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 자동차 제조업체는 지리적 지역, 운전석 위치 폼 팩터 기준으로 태그를 지정할 수 있다. 이렇게 하면 기본 부품이 변경될 때 어떤 변형을 업데이트해야 하는지 정확히 알 수 있다. 마찬가지로 교육에 사용되는 단순화된 모델과 같은 특정 기본 모델의 파생 모델이 있다면, 이를 파생 모델로 표시하되 원본 소스와 해당 CAD 수정 버전에 대한 참조를 유지해야 한다. 이렇게 하면 교육 담당자가 XR/VR 시뮬레이션에 사용되는 단순화된 메시를 엔지니어링 팀의 공식 원본과 혼동하지 않게 된다. 물론 이처럼 세분화된 수준의 버전 관리도 사용성을 높이는 데 매우 중요하지만, 대규모로 구현하기는 매우 어렵기 때문에 자동화가 필수이다. 최신 3D 애셋 매니저(3D Asset Manager)는 일반적으로 대량 작업을 수행하기 위한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)뿐만 아니라 새로 임포트 또는 업데이트된 애셋에 대한 메타데이터, 미리보기 및 태그를 생성하는 이벤트 기반 자동화 기능을 포함한다.   ▲ 애셋 매니저 팩토리   적절한 애셋 매니저를 통해 수행할 수 있는 운영 변경 사항의 간단한 체크리스트는 다음과 같다. 관리자, 작업자, 소비자로 구성된 3 역할 모델을 도입한다. 추가 승인이 필요한 프로젝트에는 승인 역할을 추가한다. 애셋 ID, 수정 번호, 원본 소스, 소유자 및 승인 상태와 같은 필수 메타데이터 필드를 매핑하고, 대부분의 사용자에게 기본적으로 승인된 뷰를 설정한다. 배리언트 및 파생 모델에 명확한 레이블을 지정하고 가능한 경우 업데이트를 자동화하여, CAD 수정 버전을 해당 실시간 대응 항목과 연결한다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상 업무에 적용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 또는 그 밖의 목적으로 실제 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 만들어 통합 3D 애셋 라이브러리의 가치를 빠르게 입증할 수 있다. 30일 이내에 수행할 수 있는 작업을 간단히 요약하면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선정한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 게시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

LG에너지솔루션 최호득 책임연구원     ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’에서 LG에너지솔루션의 최호득 책임연구원은 MIL(model-inthe-loop) 환경에서 배터리 SOX 로직을 매트랩과 시뮬링크 도구를 활용하여 테스트 스위트를 구성하고, 이를 동적으로 검증하는 프로젝트를 소개했다.   – LG에너지솔루션 및 현재 맡은 업무에 대해 LG에너지솔루션은 자동차, IT 및 로봇, ESS(에너지 저장 시스템) 등에 필요한 배터리 셀, 배터리 팩, BMS(배터리 관리 시스템)를 제공하는 회사이다. 이 가운데 주로 자동차 배터리에 탑재되는 BMS의 기능 검증 및 검증 자동화 업무를 수행하고 있다. 최근에는 BMS 없이 가상 ECU를 검증하는 SIL(software-in-the-loop) 환경 구축이나, 개발된 특정 소프트웨어를 활용해서 모델 내에서 검증하는 MIL 검증을 진행하고 있다.   – 시뮬링크를 적용한 업무는 어떤 것이며, 시뮬링크를 적용하게 된 배경은 무엇인지 이번에 적용한 업무는 매트랩 툴박스(MATLAB Toolbox) 내에 있는 시뮬링크 테스트(Simulink Test)를 기존 테스트 환경에 반영하는 것이다. 시뮬링크 테스트는 시뮬링크 모델을 테스트 하네스(test harness)로 만들어 테스트 스위트를 구성하고 검증하는 방식이다. 개발팀은 주로 특정 모듈을 검증하지만, 검증팀은 대규모 개발 모델과 검증 모델을 통합하여 보다 정확한 검증을 위해 트랜지션(transition)을 사용할 수 있다. 또한, 기존에 사용하던 엑셀 기반의 시나리오 테스트 케이스를 매트릭스 구조로 읽어와 테스트 어세스먼트(test assessment) 블록에 이관하여 검증할 수 있어 검증 효율성을 높일 수 있다는 점에서 시뮬링크 테스트를 활용하게 되었다.   – 현재 시뮬링크를 어떻게 활용하고 있는지 현재 시뮬링크는 두 가지 측면에서 활용하고 있다. 첫 번째는 구성한 테스트 스위트를 활용하여 수동으로 검증할 때이다. 자동화 환경을 구성하기 전에 정의한 변수와 실행이 올바르게 이루어지는지 확인하고, 자동화 검증 결과에 이상이 있을 때 특정 포인트를 직접 눈으로 보면서 로직을 확인한다. 두 번째는 테스트 자동화를 위해 시뮬링크 모델을 래핑한 후, 엑셀에 설계된 테스트 시나리오를 기반으로 개발팀이 배포한 소프트웨어의 기능을 검증하는 목적으로 사용하고 있다.   – 시뮬링크 활용을 통해 얻은 효과에 대해 시뮬링크를 활용함으로써 얻은 효과로는 세 가지가 있다. 첫째는 직관성이다. 시뮬링크는 모델로 구성되어 시간적 순서에 따라 인과관계에 근거하여 동작한다. 이 때문에 구성된 로직이 시간의 순서에 맞추어 동작하는지, 주변 로직에서 영향을 받지 않는지 등의 디버깅이 용이하다. 두 번째는 모델 배포의 용이성이다. 특정 모델을 분리하여 동료에게 배포하기가 쉽다. 배포된 모델은 유닛 테스트 및 동료 검토(예 : Failure 시뮬레이션)가 용이하다. 코드가 아닌 모델로 구성되어 있기 때문에 로직을 보다 쉽게 이해할 수 있다. 마지막은 변수 제어이다. 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션을 진행할 때 시뮬레이션 중 변수 제어가 되지 않는 문제가 있었지만, 이번에 적용한 시뮬링크 테스트를 활용하면 특정 포인트에서 원하는 값을 제어하며 모델을 운영할 수 있다.   – 향후 시뮬링크의 활용 계획에 대해 향후에는 시뮬링크를 현재 수준으로 계속 활용하면서, 매트랩의 통계 함수와 연동하여 검증된 결과에 대한 통계 분석 등 후처리 시뮬레이션(post simulation)을 더욱 적극적으로 활용할 계획이다. 또한, 내장된 툴박스의 기능을 보다 많이 파악하여 현재까지 인지하지 못한 유용한 기능을 활용함으로써, 검증 품질을 높이고자 한다.   – 시뮬레이션 활용 확대를 위해 현업에서 어떤 부분을 고려해야 할지 자동차 및 ESS 프로젝트를 진행하면서 다양한 형태의 데이터 파일을 현장에서 받게 된다. 이러한 데이터를 쉽게 가져와 개발된 모델과 연동하여 사용하는 방법에 대한 고민이 필요하다. 또한, 기존 데이터를 의미 있는 범위 내에서 왜곡하여 시뮬레이션함으로써 로직의 강건성을 검증하는 방법에 대한 고민도 필요하다. 매트랩과 시뮬링크의 시뮬레이션 결과는 동적인 형태로 출력되는데, 이러한 패턴을 검증할 수 있는 기술 개발 역량 강화가 필요할 것 같다.   같이 보기 : [포커스] 매스웍스, MBD와 AI 결합으로 제조 혁신 가속화… “설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다”

유니티가 전문적인 코딩 지식 없이 웹 브라우저에서 실시간 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 ‘유니티 스튜디오(Unity Studio)’를 선보였다. 이 설루션은 디자이너와 엔지니어가 직접 프로토타입을 제작하도록 지원해, 기술적 진입장벽과 개발 과정의 병목을 해결하는 데에 초점을 맞췄다. 또한 CAD나 BIM 데이터를 최적화해 산업 현장의 신속한 의사결정과 효율적인 협업 환경을 제공한다. ■ 정수진 편집장   ▲ 유니티 스튜디오의 신 세팅 메뉴   웹 브라우저 기반의 노코드 3D 콘텐츠 제작 환경 구축 유니티 스튜디오는 전문적인 코딩 지식 없이도 웹 브라우저에서 실시간 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 노코드(no code) 에디터이다. 기존의 전문 3D 도구가 가진 기술적 진입장벽과 개발 병목 현상을 해결해, 디자이너나 엔지니어가 직접 프로토타입이나 교육용 앱을 만들 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식의 신 빌더와 비주얼 스크립팅을 통해 인터랙티브한 결과물을 빠르게 완성하고 웹 환경으로 퍼블리싱할 수 있다. 또한 CAD나 BIM 같은 산업용 데이터를 자동으로 최적화하는 기능을 갖춰 기업 환경의 작업 방식과도 호환된다. 다양한 산업별 템플릿과 애셋 라이브러리를 제공함으로써 비전문가도 신속한 의사결정과 효율적인 협업을 수행할 수 있는 환경을 구현한다는 것이 유니티의 설명이다.   ▲ 기본 제공되는 애셋을 활용하거나 외부 애셋을 가져올 수 있다.   애셋 라이브러리와 비주얼 스크립팅을 통한 직관적 제작 유니티 스튜디오는 3D 기술에 대한 전문 지식이 없는 디자이너나 기획자 등 다양한 사람들이 코딩을 하지 않고 3D 애플리케이션을 빠르게 제작할 수 있도록 돕는다. 직관적인 드래그 앤 드롭 방식의 신 빌더와 블록 코딩 형태의 비주얼 스크립팅을 제공해 비전문가도 손쉽게 다룰 수 있다는 점이 특징이다. 사용자는 유니티 스튜디오에 내장된 애셋 라이브러리나 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)에서 3D 모델과 텍스처를 골라 화면에 끌어다 놓기만 하면 된다. 빈 가상 공간에 자동차나 의자 같은 오브젝트를 화면 중앙의 신이나 계층 구조 창에 직접 끌어다 배치하는 방식이다. 표면의 질감이나 색상을 바꾸고 싶을 때도 복잡한 수치를 입력할 필요 없이 마우스로 원하는 머터리얼을 클릭해 덮어씌우면 된다. 화면 속 버튼을 눌렀을 때 특정 사물이 커지거나 작아지는 식의 상호작용은 블록 코딩 형태의 비주얼 스크립팅으로 쉽게 구현할 수 있다. 블록 코딩이란, 특정한 이벤트를 발생시키는 블록과 작동할 기능을 담은 블록을 화면으로 끌고 와 서로 조립하는 방식이다. 이벤트 창에서 버튼 클릭을 의미하는 블록을 가져오고, 애니메이션 재생 블록을 끼워 맞춘 뒤 대상 오브젝트를 지정해주면 상호작용 로직을 만들어낼 수 있다. 유니티 코리아는 기자 대상의 미디어 클래스를 4월에 진행했다. 기능 시연을 담당한 유니티 코리아의 이효준 시니어 설루션 엔지니어는 “기존에는 사람이 하나하나 코딩을 했다면, 이제는 블록 코딩 형태로 미리 메시지를 만들어 놓고 특정 이벤트를 일어나게 할 때는 블록을 조립하는 식으로 로직을 만들 수 있다”고 설명했다. CAD나 BIM과 같이 복잡하고 무거운 산업용 데이터도 유니티 애셋 매니저의 애셋 트랜스포머(Asset Transformer) 기능을 활용하면 실시간 환경에 맞게 자동 최적화되어 쉽게 불러올 수 있다. 완성된 결과물은 단 한 번의 클릭으로 웹 링크를 통해 배포할 수 있어, 팀원 간의 즉각적인 아이디어 공유와 신속한 의사결정을 돕는다.   ▲ 블록을 드래그 앤 드롭으로 조합해 로직을 만들 수 있다.   ▲ 애니메이션 로직을 모델에 적용하는 모습   전문 제작 환경과 연동으로 설계-개발 소통 강화 기존의 유니티 에디터(Unity Editor)와 비교할 때 유니티 스튜디오의 차이점은 타깃 사용자와 사용 환경, 그리고 구현의 깊이에 있다. 유니티 스튜디오는 비전문가가 별도의 설치 없이 웹 브라우저상에서 몇 분 만에 가벼운 프로토타입이나 대화형 3D 콘텐츠를 만드는 데 초점을 맞춘 도구다. 반면 유니티 에디터는 개발자 등 기술 전문가를 위한 심화 제작 환경으로, 정교한 로직 작업은 물론 모바일, 데스크톱, XR 디바이스 등 다양한 타깃 플랫폼에 맞춘 최종 앱 빌드 및 배포를 담당한다. 이 두 가지 도구는 유기적으로 연결되어 작업의 효율을 높일 수 있다. 미디어 클래스에서 유니티 코리아의 장건우 APAC 설루션 엔지니어링 매니저는 “디자이너나 기획자가 유니티 스튜디오로 프로젝트를 만들고 유니티로 내보내면, 해당 프로젝트를 바탕으로 개발자들이 확장하는 것이 가능하다”고 설명했다. 유니티 스튜디오는 기존 3D 제작 과정에서 실무자와 개발자 사이에 생길 수 있는 소통의 병목 현상을 해소하는 매개체 역할을 한다. 장건우 매니저는 “산업 분야에서 많이 들은 피드백 중 하나가 설계자와 3D 개발자 사이에 소통의 장벽이 있다는 것이었다. 유니티 스튜디오를 통해 시나리오를 만들면 어느 정도 구현이 가능한지 논의할 수 있고, 하나의 툴로 소통할 수 있다”고 전했다. 웹 브라우저에서 구동되는 클라우드 앱이니만큼 기업 입장에서는 보안 문제도 중요한 부분이다. 이에 대해 유니티는 가상 프라이빗 클라우드를 구축할 수 있도록 지원함으로써 데이터베이스를 별도로 관리하고, 외부로 유출될 수 있는 가능성을 방지하고 있다고 설명했다.   ▲ 유니티 스튜디오로 만든 결과물을 웹 환경으로 퍼블리싱할 수 있다.   현장 중심의 워크플로 최적화와 사용자 경험 미디어 클래스를 통해 짧게나마 체험해 본 유니티 스튜디오는 웹 브라우저에서 돌아가는 클라우드 앱이라는 것을 느끼지 못할 만큼 쾌적했다. 포토샵같은 미디어 제작 앱이나 게임을 접해 봤다면 오브젝트를 움직이거나 원하는 기능을 찾아 사용하는 데에는 그리 어렵지 않게 적응할 수 있을 것 같았다. 장건우 매니저는 “유니티 스튜디오는 산업 분야에서 기존에 사용하던 애플리케이션 제작 툴보다 보다 빠르게 결과물을 만들고, 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 워크플로를 지향한다”면서, “기존에 사용하던 툴 대신 사용한다는 접근보다는 기존의 도구와 연결해 사용할 수 있다고 보면 좋을 것 같다”고 전했다. 또한 “기술적 배경에 따라 다르겠지만 CAD 같은 도구를 사용할 줄 아는 분이라면 몇 시간 안에 프로젝트의 아이디어 구현 정도는 가능할 것 같다”고 덧붙였다. 한편으로, 오브젝트나 블록의 이름을 영문자로 지정할 때 대문자와 소문자를 정확하게 구분하지 못하면 제대로 작동하지 않는 점은 개발자 마인드가 없는 기자를 잠시 당황하게 했다. 체험한 시점에서 유니티 스튜디오의 UI(사용자 인터페이스)가 영어로 되어 있어, 원하는 기능을 찾는 데에 조금 시간이 걸리기도 했다. 폭넓은 비전문가를 타깃으로 한다면 이런 부분은 개선되어도 좋지 않을까 하는 생각이 들었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스는 4월 7일 개최한 ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’ 행사를 통해 엔지니어링과 과학적 혁신을 가속화하기 위한 비전을 제시하면서, ‘임베디드 인텔리전스’를 통한 설계 방식의 변화를 강조했다. 특히 AI(인공지능)는 코드 작성과 문제 해결 루프를 직접 제어함으로써 개발 복잡성을 해결하고 시장 출시 기간을 줄이는 기술로 자리매김하고 있다. 매스웍스는 모델 기반 설계(MBD)와 AI의 결합을 통해 더욱 신속하고 정교한 설계 환경을 구축한다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   매스웍스는 지난 1984년 설립 이래 MBD(model-based design) 방법론을 자동차와 항공 등 안전이 필수인 산업 분야를 중심으로 적용해 왔다. MBD는 제품 개발의 복잡도가 높아지는 흐름에 맞춰 다양한 물리 영역과 다중 도메인 시스템을 복합적으로 시뮬레이션하고 상호 영향을 검증하는 환경을 제공한다. 매스웍스는 작은 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있는 엔지니어링 현장에서 MBD 방법론이 강력한 검증 및 확인 워크플로를 거쳐 시스템의 안정성을 보장한다고 설명한다. 매스웍스는 이런 MBD의 기반 위에서 최근 산업계의 화두인 AI 기술을 안전하게 융합한다는 접근법을 내세웠다. 완전히 새로운 AI 플랫폼을 구축하는 것이 아니라, 수십 년간 현장에서 검증된 자사의 MBD 플랫폼 내에 인공지능 기능을 자연스럽게 내재화하겠다는 것이다.   ▲ 매스웍스는 생성형 AI가 제품 개발 루프를 가속화할 수 있다고 설명한다.   생성형 AI가 이끄는 설계 패러다임의 변화 매스웍스의 사미르 M. 프라부(Sameer M. Prabhu) 인더스트리 부문 이사는 AI가 엔지니어링 설계의 전 영역에 걸쳐 이미 실질적인 변화를 만들어내고 있다고 강조했다. 엔지니어링 설계의 핵심은 끊임없이 반복되는 ‘문제 해결 루프’에 있다. 과거에는 엔지니어가 직접 설계 공간을 탐색하며 해답을 찾았다면, 인공지능은 엔지니어가 정의한 목표와 제약 조건 안에서 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 최적의 설루션을 빠르게 도출해낼 수 있다는 것이다. 이러한 변화를 보여주는 기술이 바로 AI 기반의 차수 축소 모델(reduced order model : ROM)이다. 프라부 이사는 자동차 부품의 설계 파라미터 최적화에 물리 기반 시뮬레이션을 활용한 사례를 소개했다. “기존 방식으로는 수천 번의 시뮬레이션을 반복하는 연산에 16일의 시간이 필요했다. 하지만 실험 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 인공지능 차수 축소 모델을 학습시켜 최적화 루프에 적용한 결과, 단 5분 만에 작업을 끝낼 수 있었다”는 것이 프라부 이사의 설명이다. 무겁고 복잡한 해석 모델을 가벼운 인공지능 모델로 대체하여 설계 속도를 크게 높일 수 있었다는 것이다. 또한, 빠르게 발전하고 있는 생성형 AI(generative AI)는 반복되는 검증 작업이나 코드 생성을 빠르게 자동화하여, 엔지니어가 더 높은 수준의 추상화 및 목표 지향적 설계에 집중할 수 있도록 돕는다. 프라부 이사는 “미래 엔지니어의 핵심 역량은 목표 지향적 사고와 설계 루프 자체를 설계하는 능력이 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 매스웍스 사미르 M. 프라부 이사   MBD 환경에서 AI의 생산성 높인다 MBD를 구현하는 매스웍스의 핵심 플랫폼인 시뮬링크(Simulink)는 전통적으로 AI 알고리즘을 정교한 룩업 테이블의 발전된 형태로 통합해 활용해 왔다. 엔지니어는 매트랩(MATLAB) 등에서 훈련한 AI 모델과 특징 추출 코드를 시뮬링크로 가져와 프로세서 탑재 제어 모듈용 C 코드를 자동 생성해 하드웨어에 곧바로 배포할 수 있다. 매스웍스는 최근 이 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합한 시뮬링크 코파일럿(Simulink Copilot)을 도입하여 플랫폼을 한 단계 더 진화시켰다. 시뮬링크 코파일럿은 MBD 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합했다. 대화형 챗 인터페이스를 통해 복잡한 시뮬링크 모델의 동작 원리를 자연어로 사용자에게 설명해 준다. 또한 특정 제어 시스템이나 상태 머신 모델을 개선하기 위한 구체적인 아이디어를 제안할 수 있다. 코파일럿은 단순히 조언을 건네는 데 그치지 않고, 해당 작업에 바로 적용할 수 있는 최적의 도구와 관련 기술 문서까지 함께 추천하며 설계 과정의 어려움을 해결하도록 돕는다. 프라부 이사는 “우리의 비전은 생성형 AI와 MBD 모델 기반 설계를 사용해서 이런 챗 인터페이스와 함께 생성형 AI의 생산성 향상을 제공하고, 사용자가 결과를 빠르게 얻을 수 있도록 하는 것”이라면서, 시뮬링크 코파일럿의 새로운 기능이 엔지니어의 작업 속도와 전반적인 효율을 높여 줄 열쇠라고 강조했다.   ▲ 매스웍스코리아 박주일 사장   제조업 경쟁력 강화를 위한 전략과 미래 비전 매스웍스는 크게 두 가지의 AI 전략을 소개했다. 첫째는 물리적 하드웨어를 대체하거나 보완하기 위해 AI 모델을 최종 시스템의 구성 요소로 직접 내장하는 방식이다. 둘째는 AI가 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 문제 해결 루프 자체를 주도하도록 만드는 방식이다. 또한, 매스웍스는 매트랩 코파일럿과 시뮬링크 코파일럿 등 생성형 AI를 자사의 기존 플랫폼에 내재화하여 일상적인 코딩과 검증 업무의 자동화까지 지원할 계획이라고 밝혔다. 다만 안전이 최우선인 엔지니어링 산업의 특성상, AI의 환각 현상이나 비결정적 특성은 치명적인 위험을 일으킬 수 있다. 이에 대해 박주일 사장은 “기존에 있는 플랫폼에 AI가 들어가기 때문에 워크플로간 충돌이나 정합성 이슈가 상대적으로 적다는 것이 매스웍스의 유니크한 강점”이라고 설명하면서, “수십 년간 업계 표준으로 자리 잡은 MBD 플랫폼과 강력한 검증 및 확인 워크플로를 통해 AI 결과물의 신뢰성을 통제할 수 있을 것”이라고 전했다. 한국 시장에서 매스웍스가 그리는 청사진은 한국 제조업의 근원적인 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 데 집중되어 있다. 기하급수적으로 증가하는 제품 개발의 복잡도와 출시 기간 단축이라는 압박 속에서, 매스웍스는 국내의 엔지니어링 커뮤니티를 기술적으로 뒷받침하는 조력자 역할을 하겠다는 계획이다. 나아가 기업에 대한 지원뿐 아니라 학계와의 협력을 통해 미래 공학 인력을 양성하는 일에도 투자할 것이라고 밝혔다. 박주일 사장은 “자동차 산업에서 촉발된 소프트웨어 정의 제품(software-defined product)의 흐름이 우주항공, 조선, 에너지 등 모든 산업으로 확장되는 변화가 일어나고 있다. 매스웍스코리아는 새로운 산업 영역의 기술적 간극을 메우고 디지털 전환을 선도하는 핵심 파트너로 자리매김하고자 한다”고 전했다.   ■ 같이 보기 : [인터뷰] 시뮬링크로 배터리 BMS 신뢰성 확보 및 로직 검증 자동화 구현     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

세일즈포스는 최근 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 비전을 소개하면서, 핵심 플랫폼으로 슬랙(Slack)을 내세웠다. 세일즈포스가 2021년 277억 달러(약 30조 원)에 인수한 슬랙은 메시징 및 채팅 앱을 넘어, AI(인공지능)를 기반으로 업무를 자동화하고 의사결정을 지원하는 ‘에이전틱 업무 운영체제’를 지향한다. 세일즈포스는 인간과 AI가 유기적으로 협업해 생산성 향상과 실질적인 비즈니스 성과를 얻는 미래형 기업 운영 모델의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 소개한 세일즈포스코리아 박세진 대표   데이터와 에이전트가 결합하는 에이전틱 엔터프라이즈 세일즈포스가 제시하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’는 단순히 사람의 업무를 돕는 AI를 넘어, 사람과 AI 에이전트가 공존하며 시너지를 내는 기업을 뜻한다. 지난 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스코리아의 박세진 대표는 “에이전틱 엔터프라이즈는 사람과 AI 에이전트(agent)가 공존을 이루는 기업이다. 에이전트가 데이터를 기반으로 실행을 하고, 사람은 그 에이전트에게 방향을 제시한다. 두 존재가 서로 부족한 부분을 메꿔 주는 구조”라고 설명했다. 단순한 챗봇과 달리 에이전트가 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 업무를 자율적으로 판단하고 실행하며, 직원은 보다 창의적인 고부가가치 역할과 방향 제시에 집중하게 된다는 것이다. 이러한 업무 환경을 실현하기 위해 세일즈포스는 크게 네 가지 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 통합한 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 제시했다. 가장 밑바탕에는 기업 내·외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결하고 통합하는 컨텍스트 시스템(system of context)이 위치한다. 세일즈포스가 가진 인포매티카, 뮬소프트, 태블로, 데이터 360 등의 설루션을 활용해 에이전트가 참조할 수 있는 신경망이자 신뢰도 높은 데이터 기반을 구축하는 역할이다. 그 위에는 세일즈포스가 오랜 시간 축적해 온 비즈니스 프로세스와 산업별 노하우가 담긴 업무 시스템(system of work)이 자리 잡고 있다. 그리고 실질적인 업무를 직접 수행할 수 있도록 기업 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고 테스트 및 배포하는 에이전트 시스템(system of agency)인 에이전트포스(Agentforce)가 유기적으로 작동한다. 가장 위쪽에는 고객 및 직원의 경험을 에이전트와 매끄럽게 연결하는 인게이지먼트 시스템(system of engagement)이 자리한다. 이곳에서 슬랙을 에이전틱 업무 운영체제로 삼아 사람과 앱, 에이전트가 대화형 인터페이스를 통해 끊김 없이 소통하고 협업을 완성하게 된다.   ▲ 슬랙은 기업 내 자산을 연결하고 의사결정을 돕는 방향으로 강화되고 있다.   업무 효율 높이는 ‘에이전틱 업무 운영체제’ 슬랙 에이전틱 업무 운영체제(agentic work OS)를 지향하는 슬랙은 사람, 애플리케이션, 데이터 그리고 AI 에이전트를 하나의 대화형 인터페이스 안에서 매끄럽게 연결하는 구심점 역할을 한다. 과거에는 직원이 업무를 처리하기 위해 수십 개의 애플리케이션을 번갈아 사용하며 흐름이 끊기는 불편함을 겪어야 했다. 김고중 슬랙 코리아 사업 총괄은 “이제 슬랙은 복잡한 시스템을 오갈 필요 없이 친숙한 대화창 안에서 즉각적으로 정보를 찾고 정리할 뿐 아니라, 실제 업무 트랜잭션까지 실행할 수 있는 통합 환경을 제공한다”고 설명했다. 특히 슬랙 안에서는 세일즈포스의 맞춤형 에이전트뿐만 아니라 외부의 에이전트와 기업이 자체 개발한 에이전트까지 모두 하나로 연동되어 유기적으로 작동한다. 이 공간에서 사용자는 어떤 에이전트를 사용해야 할지 일일이 신경 쓸 필요가 없다. 지시 사항을 자연어로 대화하듯 입력하면 슬랙봇이 맥락을 파악하고 적절한 에이전트를 지휘해 알아서 업무를 처리해 주기 때문이다. 슬랙 코리아의 주다혜 설루션 엔지니어는 “슬랙은 세일스포스, 서드파티, 고객이 직접 개발한 에이전트까지 컨트롤하며 보안 거버넌스를 지키면서 사용자의 업무를 돕는다”고 설명했다. 슬랙의 지향점은 사람간의 협업을 넘어서 인간과 에이전트가 협업하는 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이 된다는 것이다.   ▲ 슬랙에서 다양한 외부 AI와 앱을 연결해 활용할 수 있다.   슬랙봇, 실질적인 비즈니스 성과와 생산성 혁신 주도 한편, 세일즈포스는 기자간담회에서 슬랙에 포함된 맞춤형 AI 에이전트 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 처음으로 국내에 공개했다. 슬랙봇이 알림 도우미를 넘어 사용자의 업무 방식과 비즈니스 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 비서로 진화했다는 것이 세일즈포스의 설명이다. 슬랙봇의 주요 기능으로는 ▲회의 내용을 자동으로 기록하고 요약해 실행 과제를 도출하는 미팅 인텔리전스 ▲여러 애플리케이션을 넘나들며 문서 요약과 초안 작성 등을 단일 워크플로에서 지원해 업무 흐름이 끊기지 않게 돕는 데스크톱 어시스턴트 기능 ▲반복 업무를 AI 명령 세트로 표준화하는 AI 스킬 기능 ▲사용자의 대화 패턴을 학습해 맞춤형 답변을 고도화하는 메모리 기능 ▲구글 드라이브, 지라 등 외부 시스템에 흩어진 데이터까지 대화하듯 자연어로 한 번에 찾는 엔터프라이즈 검색 기능 등이 있다. 또한, 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 클라이언트 기능을 활용하면 세일즈포스의 에이전트포스는 물론 서드파티 에이전트까지 하나의 대화창에서 유기적으로 연동하고 지휘할 수 있다. 이러한 슬랙봇의 도입은 큰 폭의 생산성 향상으로 이어진다. 세일즈포스는 “슬랙봇을 통해 직원은 개인당 하루 최대 90분의 업무 시간을 절약하고, 팀 단위로는 주간 최대 20시간의 효율 개선 효과를 얻은 사례를 확인했다”고 전했다. 기자간담회에서는 국내 기업의 업무 혁신 사례도 소개됐다. 당근마켓은 사내 AI 에이전트를 슬랙에 구현해 쿼리 생성과 과거 메시지 데이터 분석 등에 활용하고 있다. 당근마켓의 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 ‘살아있는 기억’이며, 진정한 에이전틱 운영체제로 진화할 수 있음을 체감하고 있다”라고 밝혔다. 배달의민족을 운영하는 우아한형제들은 비개발 부서에서도 슬랙 워크플로를 활용해 반복 문의를 선제적으로 해결하고 있다. 우아한형제들의 이청규 담당은 “슬랙봇을 도입해 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 ‘컨텍스트 비용’이 줄어들 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이크로소프트는 애저 로컬(Azure Local)의 확장성을 강화해 단일 소버린 환경 안에서 서버를 최대 수천 대까지 배포할 수 있는 대규모 클라우드 인프라 환경을 공개했다. 전 세계적으로 디지털 주권과 보안 규제가 강화되면서 데이터 통제권을 유지하면서도 규모를 확장할 수 있는 클라우드 인프라 전략이 중요해지는 추세이다. 이에 따라 주권 환경에서 운영 통제권을 유지하며 대규모 업무를 수용할 수 있는 확장형 인프라의 필요성이 커지고 있다. 마이크로소프트 소버린 프라이빗 클라우드의 기반이 되는 애저 로컬은 조직이 소유한 하드웨어에서 클라우드와 일관성 있는 인프라 환경을 구현한다. 특히 인터넷 연결이 분리된 환경에서도 유연하게 배포할 수 있으며, 보안과 컴플라이언스 설정을 로컬에서 직접 관리하는 운영 제어권을 제공한다. 마이크로소프트는 이를 통해 조직이 데이터 통제권을 유지하는 동시에 산업 현장의 대규모 업무를 로컬 환경에서 실행할 수 있다고 설명했다. 국가 기간 시설이나 규제 산업에서 사용하는 소버린 프라이빗 클라우드(sovereign private cloud)는 대규모 업무를 수용할 수 있는 확장성이 필수이다. 애저 로컬은 별도의 구조 재설계 없이도 단일 소버린 경계 안에서 서버 규모를 수백 대에서 수천 대까지 유연하게 확장하도록 지원한다. 인프라 확장에 따른 운영 연속성을 위해 복원력도 높였다. 애저 로컬은 확장된 장애 도메인과 인프라 풀을 통해 하드웨어 장애가 서비스 중단으로 이어지는 것을 방지한다. 이를 통해 클라우드 연결 환경과 관계없이 핵심 서비스의 안정적인 운영을 돕는다. 데이터가 많이 발생하는 AI(인공지능) 추론과 분석 업무도 자체 인프라에서 수행한다. 고성능 GPU 인프라를 바탕으로 민감한 AI 모델과 데이터를 조직의 직접 통제 아래 보호한다. 접근 관리와 감사 및 컴플라이언스 제어 역시 소버린 경계 안에서 유지된다. 배포 규모가 커지면서 워크로드 배치 옵션도 다양해졌다. 애저 로컬은 대규모 소버린 프라이빗 클라우드 구축부터 분산형 AI 업무까지 지원 범위를 넓혔다. 이를 통해 데이터 집약적이거나 응답 속도가 중요한 애플리케이션을 소버린 경계 내에서 실행할 수 있다. 글로벌 기업과 공공기관의 도입도 이어지고 있다. 미국 통신사 AT&T는 핵심 인프라의 완전한 운영 제어권을 얻기 위해 애저 로컬을 도입했다. 네덜란드 토지 등기소는 국가의 민감한 공공 데이터에 대한 주권 통제 목적으로 이를 활용한다. 이탈리아의 파이버콥 또한 전국 단위의 소버린 클라우드와 AI 서비스를 제공하기 위해 에지 로케이션 전반에 애저 로컬을 구축하고 있다.     애저 로컬은 현재 데이터온, 델 테크놀로지스, 에버퓨어, 히타치 반타라, HPE, 레노버, 넷앱 등 주요 글로벌 파트너사의 컴퓨팅과 엔터프라이즈 스토리지 플랫폼을 통해 이용할 수 있다. 조직은 이를 통해 기존 스토리지 영역 네트워크 투자를 보호하고 소버린 환경에서 컴퓨팅과 스토리지 자원을 독립적으로 확장할 수 있다. 플랫폼 컴퓨팅 기반은 인텔 제온 6 프로세서가 제공한다. 제온 6는 최신 기업 워크로드의 집적도와 성능 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 특히 인텔 AMX 기반의 AI 가속 기능은 별도의 특화 인프라 없이 소버린 환경에서 AI 업무를 실행하도록 지원한다. 한편 애저 로컬은 엄격한 데이터 레지던시와 인터넷 연결이 분리된 환경, 규제 대상 업무, 현장에서의 AI 실행 등 다양한 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 에지 환경의 단일 노드부터 대규모 데이터센터까지 유연하게 확장할 수 있으며 애저를 통해 일관된 수명 주기 관리를 제공한다. 마이크로소프트의 더글라스 필립스 스페셜라이즈드 클라우드 사장 겸 최고기술책임자는 “애저 로컬과 검증된 컴퓨팅 및 스토리지 플랫폼, 가속 컴퓨팅 플랫폼, 칩셋의 결합은 소버린 인프라 배포를 지원하는 데이터센터 규모의 스택을 제공한다”면서, “이를 통해 데이터와 모델, 실행 과정이 조직의 통제 환경 안에 안전하게 유지될 수 있다”고 밝혔다.

모두솔루션은 최근 열린 SIMTOS 2026 전시회 참가를 마무리했다고 전했다. ‘설계를 넘어, AX로 진화하는 CAD’를 주제로 부스를 운영한 모두솔루션은 CAD와 PLM, AI(인공지능) 기반의 설계 혁신 기술을 직접 체험할 수 있는 공간을 선보였다. 현장에서는 다트 이벤트와 같은 참관객 참여형 프로그램을 함께 운영해 단순 관람을 넘어 체험과 소통이 가능한 전시 환경을 조성했다.     모두솔루션은 전시 기간 동안 지스타캐드(GstarCAD)를 중심으로 다양한 설계 설루션과 AI 기술을 소개했다. 특히 현대자동차 등 주요 기업에 적용된 사례를 바탕으로 지스타캐드를 설명하며 대안 CAD 시장에서의 경쟁력을 강조했다. 현장에서 진행한 설문조사 결과 CAD 관련 실무자와 업계 종사자의 방문 비중이 높았으며, 2년 전 전시와 비교해 지스타캐드에 대한 인지도가 향상된 경향이 확인됐다. 제품을 이미 알고 있거나 사용 경험이 있는 방문객 비율이 늘어나 브랜드 인지도가 확대된 것을 확인했으나, 여전히 지스타캐드를 처음 접하는 방문객도 많아 향후 시장 확대 가능성이 남아 있다고 모두솔루션은 분석했다. 이번 전시에서는 지스타캐드 외에도 PTC 크레오(Creo)와 윈칠(Windchill), 도면배포시스템(MDDS), AI 기반 리버스 엔지니어링 설루션 에피모드(Effimod) 등 다양한 제품군을 함께 소개했다. PTC 크레오의 AI 기반 설계 기능과 별도의 스캐너 없이 사진만으로 3D 모델을 생성하는 에피모드는 참관객의 주목을 받았다. 전시 기간 중 정기적으로 진행한 기술 세미나에서는 AI 기반 설계 기술을 집중적으로 소개해 AI 기술이 설계 업무에 적용되는 방식과 활용 가능성에 대한 이해를 높였다. 모두솔루션 관계자는 “이번 SIMTOS 2026은 단순한 제품 소개를 넘어 설계 환경이 AI 기술을 기반으로 AX 방향으로 진화하고 있는 흐름을 현장에서 직접 전달할 수 있었던 자리였다”i면서, “지스타캐드를 중심으로 한 CAD 경쟁력 강화는 물론 AI 기술을 접목한 설계 혁신을 통해 시장을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 CAD를 넘어 AX 기반 설계 환경을 구현하며 국내 제조 산업의 디지털 전환을 이끄는 방향을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 덧붙였다.

엔비디아가 4월 21일~22일 서울 디캠프 마포에서 ‘엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026’을 개최했다. 이번 행사는 엔비디아의 최신 오픈 모델인 네모트론(Nemotron)을 중심으로 한국 AI 산업 성장을 지원하고 글로벌 소버린 AI 생태계를 구축하기 위해 마련했다. 현장에는 국내 AI 개발자와 연구자 등 약 500명이 참석해 기술 트렌드와 인사이트를 공유했다. 행사 첫날 기조연설을 맡은 엔비디아의 브라이언 카탄자로 응용 딥러닝 연구 부문 부사장은 AI가 단순한 대화형 시스템을 넘어 스스로 사고하고 행동하는 자율형 에이전트로 진화하고 있다고 설명했다. 카탄자로 부사장은 이러한 변화 속에서 개인이 AI 에이전트를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 시대가 오고 있다고 강조했다. 또한 한국을 높은 AI 성장 잠재력을 가진 국가로 평가하며 엔비디아 최신 오픈 모델인 네모트론 3를 중심으로 생태계 협력을 이어가겠다는 의지를 밝혔다. 엔비디아는 한국 개발자를 위한 ‘네모트론-페르소나-코리아’를 공개했다. 이는 국가통계포털과 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드 등 다양한 출처의 공식 데이터를 기반으로 만든 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 엔비디아는 이 데이터셋이 한국의 인구통계학적 특성과 문화적 다양성을 반영하고 있어 개발자들이 지역적 맥락을 이해하는 AI 시스템을 구축하는 데 도움을 줄 것으로 보고 있다. 이어진 기술 세션에서는 AI 훈련 데이터 합성 전략과 네모트론 파운데이션 모델 사전 훈련 기법 등 실무적인 논의를 진행했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원 지원으로 마련한 패널 세션에서는 한국형 AI 생태계가 나아갈 방향에 대해 의견을 나눴다. 1층 라운지에서는 지티씨(GTC) 2026에서 화제를 모은 AI 에이전트 체험 프로그램 ‘빌드 어 클로’ 팝업 세션을 세계 최초로 한국에서 선보였다. 참가자들은 오픈소스 프로젝트인 오픈클로를 활용해 AI 에이전트를 직접 구축해보는 실습 기회를 가졌다.     행사 둘째 날 카탄자로 부사장은 서울대학교를 방문해 400여 명의 공학도와 엔지니어를 대상으로 특별 강연을 했다. 그는 에너지와 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션으로 이어지는 AI 산업 전 계층을 설명하는 ‘AI 5단 케이크’ 개념을 소개했다. 카탄자로 부사장은 오픈 모델과 고성능 인프라의 결합이 AI 연구 속도를 가속화하고 있다고 강조하며 연구자들이 기술 자산을 전략적으로 활용할 수 있는 환경이 중요하다고 언급했다. 이번 행사에서는 ‘네모트론 해커톤’도 함께 열렸다. 참가자들은 지능형 에이전트 구축과 산업 특화 모델 강화학습 등 고도화된 기술 과제를 수행했다. 최종 쇼케이스 결과 독창적인 설루션을 제시한 노타 AI 팀이 우승을 차지했다. 심사위원단은 우승팀의 결과물이 실무 현장에서 즉시 배포할 수 있을 만큼 높은 완성도를 갖췄다고 평가했다. 엔비디아는 이번 행사를 통해 한국이 칩부터 애플리케이션까지 AI 전 분야를 자국 내에서 구현할 수 있는 역량을 갖췄음을 확인했다고 밝혔다. 엔비디아는 앞으로도 국내 파트너와 개발자들이 산업별로 최적화된 독자적인 AI 생태계를 만들 수 있도록 기술 지원과 협력을 지속한다는 계획이다.

슈나이더 일렉트릭은 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에서 마이크로소프트 애저 기반의 에이전틱 제조 설루션을 선보인다고 밝혔다. 이번 설루션은 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발했다. 슈나이더 일렉트릭의 개방형 소프트웨어 정의 자동화 플랫폼인 ‘에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트(EAE)’를 기반으로 마이크로소프트의 애저 클라우드 및 AI 서비스를 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 에이전틱 제조와 개방형 자동화, 엔드 투 엔드 지속가능성을 아우르는 통합 접근 방식을 구현했다. 플랫폼의 핵심인 EAE는 온프레미스, 에지, 하이브리드 환경 전반에서 일관되게 작동한다. 사용자는 자동화 로직을 한 번 작성해 시뮬레이션하고 검증과 배포를 거친 뒤, 별도의 재구성 없이 어디서든 실행할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 제조업체들이 직면한 제품 다양성 증가와 공급망 불안정, 안전한 운영 환경 요구 등 복합적인 과제에 대응하기 위해 이번 설루션을 공개했다고 설명했다. 양사의 통합 플랫폼은 엔지니어링 의도와 실시간 운영 환경을 연결한다. 재사용 가능한 로직의 표준화와 시뮬레이션 기반 자동화 검증, 라이프사이클 전반의 추적성 확보를 지원하며 다양한 사이트와 하드웨어 간 상호운용이 가능한 운영 확장을 돕는다. 슈나이더 일렉트릭은 안전 규정 준수 및 통합형 자동화 산업 설루션에 대한 전문성을 바탕으로 규제가 엄격한 환경에서도 안정적인 운영이 가능하다고 강조했다. 이번 설루션은 제조 현장의 비효율을 구조적으로 해소하는 데 중점을 두었다. 기존 자동화 프로그램은 설계, 시뮬레이션, 시운전, 운영 등 각 단계마다 별도의 도구와 인수인계 과정이 필요했다. 통합 플랫폼은 이러한 과정을 하나의 추적 가능한 워크플로로 연결했다. 특히 AI 에이전트가 오케스트레이션 환경에서 설계 의사결정을 자동화하고 배포 전 로직을 검증해 리드 타임을 단축하고 초도 수율을 높인다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 애저 AI 기반의 산업용 코파일럿을 적용한 결과 제어 구성 및 문서화 작업 시간이 최대 50%가량 절감됐다.     마이크로소프트의 다얀 로드리게스 제조 및 모빌리티 부문 부사장은 “에이전틱 설계를 통해 설계 의도에서 운영 현실에 이르는 루프를 구현하고 있다”면서, “의사결정을 자동화하고 조기에 검증하면서 슈나이더 일렉트릭이 클라우드와 에지 전반에서 일관되게 시뮬레이션하고 배포할 수 있는 재사용 가능한 자동화 패키지를 인계하는 것이 핵심”이라고 말했다. 슈나이더 일렉트릭의 그웨나엘 휴에 산업 자동화 부문 총괄 사장은 “마이크로소프트와의 협업을 통해 에이전틱 설계부터 소프트웨어 중심 운영까지 전 과정을 연결하는 통합 자동화 워크플로를 구현하고 있다”면서, “클라우드와 에지 전반에서 자동화 로직을 일관되게 검증하고 시뮬레이션하며 배포할 수 있는 환경을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.