디지털 덴티스트리 기업인 그래피가 코스닥 시장에 공식 상장했다고 밝혔다. 형상기억 기능을 적용한 투명 교정장치와 치과용 3D 프린팅 레진 소재를 독자 개발한 그래피는 이번 상장에 대해 “글로벌 디지털 치과 시장 확대를 위한 새로운 도약의 분기점”이라고 평가했다. 그래피는 사람의 체온인 약 36.5℃에서 활성화되는 형상기억 투명교정장치(SMA : Shape Memory Aligner)를 개발해 상용화했다. 환자가 장치를 착용했을 때 체온만으로 최적의 교정력이 발현되도록 설계되어, 기존 열성형 방식 대비 더욱 정밀하고 예측 가능한 치아 이동을 구현할 수 있는 것이 특징이다. 이를 통해 그래피는 디지털 덴탈 소재 시장에서 경쟁력을 키우고 있다. 그래피는 “이번 상장을 앞두고 업계와 투자자들의 높은 관심을 입증했다. 이는 그래피의 독보적인 기술력과 글로벌 확장 가능성에 대한 시장의 기대를 반영한 결과”라고 전했다. 상장을 통해 확보한 자금은 ▲해외 시장 진출 가속화 ▲차세대 디지털 덴탈 소재 연구개발 ▲대규모 생산 인프라 확충에 투자될 예정이다.  그래피는 유럽, 미국, 아시아 등 주요 글로벌 교정 시장에서의 임상 적용과 파트너십 확대를 통해 글로벌 점유율을 높여나간다는 전략을 밝혔다. 또한, 자사의 형상기억 교정장치가 향후 글로벌 디지털 덴탈 시장의 핵심 성장 동력이 될 것이며, 교정 산업 전반의 패러다임 전환을 이끌 중요한 전환점이라고 의미를 부여했다. 그래피는 디지털 기반의 맞춤형 치료, 환자 친화적 장치, 완전한 3D 프린팅 제작이라는 요소가 결합하면서 교정 치료의 효율과 환자의 만족도가 크게 향상될 것으로 기대하고 있다. 그래피의 심운섭 대표는 “코스닥 상장은 그래피가 세계 시장에서 기술 혁신을 주도하기 위한 출발점”이라며, “형상기억 투명 교정장치와 디지털 덴탈 소재 분야에서 글로벌 넘버 원 기업으로 도약하겠다”고 밝혔다.  한편, 그래피의 공모가는 1만 5000원으로 책정됐으며, 청약증거금은 1623억원이다.

알테어가 제18회 알테어 최적화 대회(AOC)의 대상으로 홍익대학교 변정현·이한진 학생팀을 선정했다고 밝혔다. 2008년 시작된 이 대회는 대학생들의 소프트웨어 역량 강화와 우수 인재 발굴을 목표로 하며, 매년 전국의 학생들이 공학적 분석과 창의적 설계를 통해 산업 현장의 문제를 해결하고 혁신적 방안을 제시하는 자리가 되고 있다. 올해 대회에는 전국의 39개 대학에서 94명(69팀)이 참가했으며, 5팀이 본선에 진출했다. 알테어는 합리성, 실용성, 독창성, 적용가능성, 최적화 결과 도출 등을 종합적으로 평가해 최종 수상팀을 선정했다. 대상을 수상한 홍익대 팀은 단순 회전만 가능한 기존 산업용 교반기가 입자를 고르게 섞지 못하는 문제에 주목했다. 이를 극복하기 위해 6축 로봇을 활용한 교반 동작의 자유도를 높인 최적화 설루션을 제시했으며, 최적화된 로봇 모션을 실제 실험과 시뮬레이션으로 비교·검증해 결과의 신뢰성과 실행 가능성을 확보한 점에서 높은 평가를 받았다.     홍익대 변정현 학생은 “알테어 설루션은 데이터를 통합적으로 불러와 연계 해석을 할 수 있어 효율적이었고, 직관적인 사용자 환경과 제품 간 일관성 덕분에 여러 소프트웨어를 쉽게 다룰 수 있었다”며, “이를 통해 이론으로만 배웠던 개념을 직접 적용해 더 나은 최적화를 탐구할 수 있었다”고 소감을 밝혔다. 알테어는 본선 진출 5개 팀에 총 390만원의 상금과 상장을 수여했다. 대상 200만원, 금상 100만원, 은상 50만원, 동상 20만원 이 지급됐다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “혁신적인 접근으로 뛰어난 설계안을 완성한 모든 참가 학생들에게 축하를 전한다”며, “알테어는 앞으로도 다양한 교육·지원 활동을 통해 국내 대학생들의 공학 역량 강화를 지속적으로 지원하겠다”고 전했다.

미국 블룸버그, 그레이스케일 등 다수의 외신과 기관 투자자들이 주목한 블록체인 지식재산권(IP) 인프라 프로젝트 '스토리($IP)'가 국내 최대 가상자산 거래소 업비트에 상장됐다. 이번 상장을 계기로 스토리는 한국 시장에서도 웹3 기반 콘텐츠 혁신을 본격화할 전망이다. 스토리는 영국의 옥스포드 대학 출신이자 웹 소설 플랫폼 '래디쉬'를 창업하여 카카오에 5,000억 원에 성공적으로 매각한 이승윤 대표가 설계한 글로벌 IP 블록체인 프로젝트다. 이 대표는 블록체인과 AI의 융합이 창작자와 데이터 생산자 모두에게 새로운 권리와 수익 구조를 제공할 수 있다고 판단했다. 그는 스토리를 통해 IP의 등록, 추적, 수익화를 가능하게 하는 블록체인 인프라를 구축하며, 약 80조 달러에 달하는 전 세계 IP 시장을 혁신하고 국경 간 IP 사용에 발생하는 1조 달러 이상의 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있다. 스토리는 초기 투자 단계에서 약 3조 원의 기업 가치를 인정받았으며, 삼성넥스트, a16z(앤드리슨 호로위츠), 폴리체인 캐피털, 해시드 등으로부터 누적 약 1,900억 원의 투자를 유치했다. 특히 미국 최대 벤처캐피털인 a16z가 3차례 연속으로 투자를 주도한 것은 이례적인 사례로 주목받았다. 스토리 생태계의 핵심 자산인 $IP 토큰은 네트워크 보안 유지, 거래 수수료 지불, 거버넌스 참여 등의 역할을 수행한다. IP 보유자는 토큰화된 IP를 담보로 제공하거나 라이선스 조건을 설정해 중개자 없이 직접 저작권료를 받는 등 지속적인 수익을 창출할 수 있다. 최근 스토리는 '스토리 2.0' 비전을 발표하고 AI 훈련 데이터를 위한 탈중앙 인프라 프로젝트 '포세이돈(Poseidon)'을 선보였다. 포세이돈은 a16z 크립토가 주도한 시드 라운드에서 1,500만 달러의 투자를 유치했으며, 데이터의 등록, 기여 추적 및 보상 분배가 자동화되는 블록체인 기반의 IP 그래프 구조를 채택했다. 이를 통해 방탄소년단(BTS) 음원의 파생 밈부터 로봇 비전 훈련용 데이터까지 다양한 형태의 창작물에 대한 기여 기록을 실시간으로 추적하고 수익을 분배할 수 있게 했다. 또한, 스토리는 다양한 글로벌 파트너들과 협력하며 IP 기반 수익화 모델을 혁신하고 있다. 생태계 프로젝트 '아리아 프로토콜(Aria Protocol)'을 통해 BTS, 저스틴 비버, 블랙핑크 등의 아티스트 IP 저작권을 토큰화했으며, AI 기업 '스태빌리티 AI', 디자인 플랫폼 '아블로(ABLO)', 브랜드 '크록스', '발망' 등과 협업하며 IP의 활용을 극대화하고 있다. 한편, a16z가 투자한 솔라나, 수이와 같은 대형 블록체인 프로젝트들의 성공 사례가 이어지면서, a16z의 다음 투자처인 스토리에 대한 관심이 커지고 있다. $IP 토큰은 출시 5개월 만에 글로벌 디지털 자산 운용사 그레이스케일의 단일 자산 신탁 상품군에 편입되어 미국 기관 투자자들의 자금 유입 기반을 마련했다.  

제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.

현장에서 얻은 것 No. 21   “데이터의 양이 아니라 활용이다. 우리는 쌀을 먹지 않고 밥을 먹는다.” – 최재홍 교수(가천대)   거대한 전환점에 선 제조업 21세기, 우리는 산업 혁명의 물결이 AI(인공지능)라는 이름으로 다시금 거세게 밀려오는 시대를 살고 있다. 제조업은 그 최전선에 서 있다. 과거 증기기관, 전기, 컴퓨터가 생산 방식을 송두리째 바꿔놓았듯이, 이제 AI는 우리가 제품을 설계하고, 생산하고, 유통하며, 심지어 소비자와 소통하는 방식까지 근본적으로 재편하고 있다. 많은 제조업체는 이 변화의 물결 속에서 생존과 번영을 위한 새로운 전략을 모색하고 있다. 기존의 방식만으로는 더 이상 지속 가능한 성장을 기대하기 어렵다는 냉정한 현실에 직면하게 된 것이다. 이 거대한 전환점에서 우리는 AI를 어떻게 받아들이고 활용해야 할까? 단순히 자동화를 위한 도구로만 생각할 것인가, 아니면 그 이상의 잠재력을 가진 파트너로 인식할 것인가? 이선 몰릭 교수의 저서 ‘듀얼 브레인’은 이러한 질문에 대한 명쾌한 해답을 제시한다. 바로 AI를 인간의 ‘두 번째 뇌’로 활용하여 시너지를 창출하는 ‘듀얼 브레인’ 개념이다. 이번 호 칼럼은 ‘듀얼 브레인’의 핵심 인사이트를 바탕으로, AI 시대 제조업이 나아가야 할 생존 전략을 제시하고자 한다.   ▲ ‘듀얼 브레인’ 서평 맵(Map by 류용효컨셉맵연구소) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI, 단순한 도구에서 두 번째 뇌로 “인간의 마음은 한계가 없으며, 그것은 스스로를 확장하는 방법을 끊임없이 찾아낸다.” – 이선 몰릭(‘듀얼 브레인’ 저자) 오랜 시간동안 제조업 현장에서 자동화는 주로 육체 노동의 효율을 높이는 데 초점을 맞추었다. 로봇 팔이 정밀하게 부품을 조립하고, 자동화된 설비가 제품을 대량 생산하였다. AI 역시 이러한 자동화의 연장선상에서 ‘똑똑한 도구’로 인식되는 경향이 강하였다. 그러나 ‘듀얼 브레인’이 강조하는 바는 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간의 지적 활동을 확장하고 보완하는 ‘두 번째 뇌’가 될 수 있다는 점이다. 제조업 현장에서 AI는 더 이상 데이터를 수집하고 분석하여 보고서를 제공하는 수동적인 역할에 머무르지 않는다. AI는 설계 단계에서 수많은 변수를 고려하여 최적의 디자인을 제안하고, 생산 공정에서 예측 불가능한 오류를 사전에 감지하며, 품질 검사에서 인간이 놓칠 수 있는 미세한 결함을 찾아낸다. 이는 AI가 인간의 인지적 한계, 즉 방대한 데이터 처리 능력의 부재나 고정관념에서 벗어나지 못하는 사고의 경직성을 보완해 주기 때문에 가능한 일이다. 예를 들어, 신제품 개발에 있어 인간 디자이너는 오랜 경험과 직관으로 디자인을 구상한다. 하지만 AI는 방대한 고객 데이터, 시장 트렌드, 과거 성공 사례 등을 학습하여 인간이 상상하기 어려웠던 수십, 수백 가지의 디자인 대안을 즉시 제시할 수 있다. 또한, 각 디자인의 생산성, 재료비, 잠재적 소비자 반응까지 예측하여 제공함으로써 인간 디자이너의 의사결정을 획기적으로 개선한다. 이는 인간의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합된 진정한 듀얼 브레인의 작동 방식이라 할 수 있다. 따라서 제조업은 AI를 단순히 공정을 자동화하는 기계로 볼 것이 아니라 R&D, 설계, 생산 관리, 품질 관리, 마케팅 등 모든 분야에서 인간의 지적 파트너이자 두 번째 뇌로 장착해야 한다. 이러한 관점의 전환이야말로 AI 시대 제조업이 생존하고 번영할 첫 걸음이 될 것이다.   듀얼 브레인 활용법 : 질문, 실험, 그리고 인간의 역할 “중요한 것은 질문하는 것을 멈추지 않는 것이다. 호기심은 그 자체로 존재 이유가 있다.” – 알베르트 아인슈타인 듀얼 브레인을 제조업에 효과적으로 장착하기 위해서는 몇 가지 핵심적인 활용법을 숙지해야 한다. 단순히 최신 AI 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 중요한 것은 ‘어떻게 AI와 협업할 것인가’이다. 첫째, ‘질문하는 기술’의 중요성이다. AI, 특히 생성형 AI는 우리가 던지는 질문(프롬프트)에 따라 전혀 다른 결과물을 내놓는다. 제조업에서는 AI에게 ‘현재 생산 라인의 병목 현상을 파악하고 개선 방안을 제시하라’, ‘신소재 개발을 위해 특정 물성을 가진 분자 구조를 추천하라’, ‘고객 불만 데이터에서 제품 개선에 필요한 핵심 인사이트를 도출하라’와 같이 구체적이고 명확한 질문을 던질 수 있어야 한다. 추상적인 질문은 모호한 답변을 낳고, 결국 AI 활용의 효율을 떨어뜨릴 것이다. 질문의 질이 곧 AI 활용의 질을 결정한다는 사실을 명심해야 한다. 둘째, ‘실험적 사고’와 ‘빠른 반복’이다. AI는 완벽하지 않다. 때로는 잘못된 정보(환각 현상)를 생성하거나, 우리가 의도한 바와 다른 결과를 내놓기도 한다. 제조업에서는 이러한 AI의 특성을 이해하고, 두려워하지 않고 다양한 가설을 세워 AI와 함께 실험하는 태도가 중요하다. AI가 제시한 생산 최적화 방안이 실제로 효과가 있는지 소규모 테스트를 거치고, AI가 제안한 디자인을 프로토타입으로 제작하여 시장 반응을 살피는 등의 빠른 반복 과정이 필수이다. 실패를 통해 배우고, 그 학습을 바탕으로 다음 실험을 진행하는 애자일(agile) 방식이 듀얼 브레인 시대의 핵심 역량인 것이다. 셋째, ‘인간의 개입과 검증’이다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 통계적인 결론을 도출하지만, 그 결과가 항상 현실의 복잡한 맥락이나 윤리적 판단에 부합하지는 않는다. 제조업에서는 AI가 제시한 생산 계획이 과연 현장의 인력 운용이나 안전 규정에 부합하는지, AI가 추천한 신소재가 환경 규제를 만족하는지 등을 인간 전문가가 반드시 검토하고 최종 결정해야 한다. AI의 결과물을 맹목적으로 신뢰하기보다는, 비판적인 시각으로 검증하고 인간의 경험과 지혜를 더하는 것이 듀얼 브레인을 완성하는 핵심 단계이다. AI는 강력한 보조 도구이지만, 최종적인 책임과 판단은 결국 인간의 몫인 것이다.   창의성과 생산성 증대 : 제조업의 새로운 경쟁력 “생산성은 우연이 아니다. 그것은 항상 탁월함에 대한 헌신, 지능적인 계획, 집중된 노력의 결과이다.” – 폴 마이어 듀얼 브레인 개념을 제조업에 적용함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 바로 창의성과 생산성의 비약적인 증대이다. 이는 AI 시대 제조업의 새로운 경쟁력이 될 것이다. 창의성 증대 측면에서 제조업은 전통적으로 ‘효율’과 ‘정확성’을 강조해왔다. 그러나 AI는 이제 제조업의 ‘창의성’을 자극하는 촉매제가 되고 있다. 예를 들어, 제품 디자인 과정에서 AI는 기존 데이터를 기반으로 전혀 새로운 형태나 기능을 제안할 수 있다. 이는 인간 디자이너의 고정관념을 깨고 상상력을 자극하여 혁신적인 제품 개발로 이어진다. 또한, AI는 제조 공정 자체의 혁신에도 기여한다. AI 시뮬레이션을 통해 기존에는 불가능하다고 여겼던 새로운 생산 방식을 탐색하고, 재료의 낭비를 최소화하며, 에너지 효율을 극대화하는 창의적인 해결책을 찾아낼 수 있다. 이는 인간의 직관과 AI의 방대한 계산 능력이 결합되어 가능해지는 결과이다. 생산성 증대 측면은 더욱 명확하다. 제조업의 생산성 증대는 곧 비용 절감과 납기 단축으로 이어져 기업의 수익성에 직접 영향을 미친다. 듀얼 브레인 시스템은 다음과 같은 방식으로 생산성을 극대화할 것이다. 예측 유지보수 : AI가 설비의 미세한 진동, 온도 변화, 전력 소비량 등을 실시간으로 분석하여 고장을 예측하고 사전 유지보수를 가능하게 함으로써, 예기치 않은 생산 중단 시간을 획기적으로 줄일 것이다. 생산 공정 최적화 : AI는 복잡한 생산 라인에서 각 단계의 효율성을 분석하고, 병목 현상을 식별하며, 재고 관리와 물류 흐름을 최적화하여 생산 리드 타임을 단축시키고 생산량을 증대시킬 것이다. 품질 관리 혁신 : AI 기반의 비전 검사 시스템은 인간의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 불량까지 정확하게 찾아내어 불량률을 낮추고 제품 품질을 일관되게 유지할 것이다. 데이터 기반 의사결정 : AI는 시장 동향, 고객 피드백, 공급망 데이터 등 방대한 정보를 분석하여 경영진의 전략적 의사결정을 지원하고, 이는 곧 더 빠르고 정확한 시장 대응으로 이어질 것이다. 이처럼 듀얼 브레인은 제조업의 고질적인 문제를 해결하고 나아가 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 될 것이다.   AI 시대, 제조업 인간의 역할 재정립 “기계는 인간의 일을 대신할 수 있지만, 인간의 마음을 대신할 수는 없다.” – 스티븐 호킹 AI가 제조업 현장에 깊숙이 들어올수록, 많은 이들이 인간의 역할에 대한 불안감을 느끼는 것이 사실이다. 하지만 ‘듀얼 브레인’은 AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 역량을 더욱 빛나게 하고 그 역할을 재정립할 기회를 제공한다고 역설한다. 제조업 현장에서 AI는 반복적이고 위험하며, 데이터 기반의 정량적 분석에 특화된 업무를 수행하게 될 것이다. 그렇다면 인간은 어떤 역할을 해야 할까? 문제 정의 및 비판적 사고 : AI는 주어진 문제를 해결하는 데 유능하지만, 무엇이 진정한 문제인지 파악하고 AI가 도출한 결과에 대해 비판적으로 질문하며, 맥락을 이해하여 의미를 부여하는 것은 여전히 인간의 몫이다. 예를 들어, AI가 불량률 감소를 위한 수치적 해답을 제시할 수는 있지만, ‘이 불량이 고객에게 미치는 정서적 영향’이나 ‘기업의 장기적인 브랜드 이미지’와 같은 비정량적인 가치를 판단하고 정책을 결정하는 것은 인간 경영자의 역할인 것이다. 창의적 기획 및 혁신 : AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 조합을 만들 수는 있지만, 완전히 새로운 개념을 무에서 유로 창조하거나, AI의 한계를 뛰어넘는 파격적인 아이디어를 제안하는 것은 인간의 고유 영역이다. 제조업에서 다음 세대 먹거리를 기획하고 시장 판도를 바꿀 기술을 상상하는 것은 AI가 아닌 인간 전문가의 몫인 것이다. 감성 지능 및 공감 : 협상, 팀 빌딩, 고객과의 관계 형성 등 인간 상호작용이 필요한 부분에서는 AI가 인간의 감성을 이해하고 공감하는 데 한계가 있다. 제조업의 영업, 마케팅, 인력 관리 등에서는 여전히 인간의 감성 지능과 공감 능력이 필수인 것이다. 윤리적 판단과 책임 : AI는 데이터를 기반으로 작동하므로 윤리적 가치 판단이나 사회적 책임을 스스로 질 수 없다. 제조업 공정에서 발생할 수 있는 환경 문제, 노동자의 안전, 제품의 사회적 영향 등 윤리적 딜레마에 대한 최종 판단과 책임은 전적으로 인간에게 달려 있는 것이다. 따라서 AI 시대 제조업의 인재는 AI를 활용하는 ‘도구적 능력’을 넘어, AI가 할 수 없는 ‘인간 고유의 역량’을 더욱 갈고 닦아야 한다. 이는 AI를 두려워할 것이 아니라, 오히려 AI의 도움을 받아 자신만의 강점을 극대화하는 길을 모색해야 함을 의미한다.   미래를 위한 제언 : 제조업의 듀얼 브레인 로드맵 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것이다.” – 피터 드러커 AI 시대 제조업의 생존과 번영은 듀얼 브레인을 얼마나 성공적으로 장착하느냐에 달려 있다. 이를 위한 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, CEO를 포함한 경영진의 인식 전환과 비전 공유가 필수이다. 듀얼 브레인 전략은 단순히 기술팀만의 과제가 아니다. 최고 의사결정권자가 AI를 기업의 핵심 전략 자산이자 ‘두 번째 뇌’로 인식하고, 전사적인 변화의 비전을 제시해야 한다. 기술 투자뿐만 아니라 인력 재교육 및 문화 변화를 위한 투자를 아끼지 않아야 한다. 둘째, 지속적인 학습과 실험 문화를 정착시켜야 한다. AI 기술은 빠르게 진화하고 있다. 어제의 최적해가 오늘의 최적해가 아닐 수 있다. 제조업체는 AI 기술 트렌드를 주시하고, 새로운 AI 도구를 끊임없이 실험하며, 실패를 두려워하지 않고 거기서 배우는 문화를 구축해야 한다. 작은 규모의 파일럿 프로젝트를 통해 AI 활용의 성공 경험을 쌓고, 이를 점차 확대해 나가는 방식이 효과적일 것이다. 셋째, 인력 재교육 및 역량 강화에 적극적으로 투자해야 한다. 기존 인력들이 AI를 두 번째 뇌로 활용할 수 있도록 AI 기초 교육, 데이터 리터러시, 프롬프트 엔지니어링 교육 등을 제공해야 한다. 동시에 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량 즉 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 강화하는 교육 프로그램도 병행해야 한다. 넷째, 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립해야 한다. 듀얼 브레인은 결국 데이터에 기반한다. 제조업 현장의 모든 데이터(생산, 품질, 재고, 고객, 시장 등)를 통합적으로 수집하고 분석할 수 있는 인프라를 구축해야 한다. 이를 통해 AI가 더 정확하고 깊이 있는 통찰력을 제공할 수 있으며, 인간의 의사결정 역시 데이터에 기반하여 더욱 합리적으로 이루어질 수 있을 것이다. 다섯째, 외부 AI 전문 기업과의 협력을 고려해야 한다. 모든 AI 역량을 자체적으로 구축하는 것은 현실적으로 어렵고 비효율적일 수 있다. AI 설루션 제공 기업, 컨설팅 회사, 학계 등 외부 전문가 그룹과의 협력을 통해 필요한 AI 기술과 노하우를 빠르게 도입하고 내재화하는 전략도 필요할 것이다.   결론 : 듀얼 브레인, 제조업의 새로운 항해를 위한 나침반 “완벽한 계획을 기다리기보다 빠르게 실행하고(선지랄 후수습), 시장과 고객의 피드백을 통해 방향을 수정해 나가는 것이 중요하다.” – 최재홍 교수(가천대) AI 시대는 제조업에 거대한 도전인 동시에 전례 없는 기회이다. 이 기회를 잡기 위해서는 AI를 단순한 생산성 향상 도구로 여기는 구시대적 관점을 벗어나, 인간의 지적 능력을 확장하고 협력하는 듀얼 브레인으로 장착해야 한다. 인간의 비판적 사고와 창의성, 그리고 AI의 방대한 처리 능력이 결합될 때 제조업은 새로운 차원의 혁신과 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다. 이제 제조업은 단순히 물건을 만드는 것을 넘어, 지능형 시스템과 인간 지능이 함께 작동하는 ‘코인텔리전스 제조(co-intelligence manufacturing)’의 시대로 진입하고 있다. 듀얼 브레인을 장착하고, AI와 함께 배우고 실험하며, 인간 고유의 가치를 더욱 빛내 나간다면, AI 시대의 제조업은 더욱 강력하고 지속 가능한 미래를 향해 성공적으로 항해할 수 있을 것이다. 이는 선택이 아닌 필수 생존 전략이 될 것이다. 최재홍 교수는 2025년 7월 9일 미모세(미래모빌리티세미나) 2025 키노트에서 이런 말을 남겼다. “오너는 될 때까지 하기 때문에 실패가 없다.” 이 말은 강연장에 모인 스타트업 그리고 상장사 CEO들에게 큰 영감과 감동을 주었다.   ■ 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.

스케치업(SketchUp)의 국내 공식 파트너인 다우데이타는 ‘2025 제1회 SketchUp Challenge 나만의 드림하우스 만들기’ 공모전의 시상식을 개최했다고 밝혔다. 이번 공모전은 스케치업 프로그램을 활용해 ‘나만의 드림하우스 만들기’를 주제로 진행됐으며, 건축 및 3D 모델링에 관심 있는 전국의 학생과 일반인이 참여해 각자의 창의성과 기술력을 선보였다. 다우데이타는 이번 공모전을 통해 사용자들이 직접 스케치업을 체험하며 창의적인 공간 설계를 경험할 수 있도록 기획했다. 특히 올해 출시된 스케치업 2025 버전의 핵심 기능인 사실적인 PBR 재질과 HDRI 기반 환경 설정을 활용한 모델링이 강조되며, 최신 기술을 직접 적용해보는 기회가 되었다. 이를 통해 사용자 기반 커뮤니티를 마련하는 데에도 의미를 두었다. 공모전 심사에는 트림블의 김장윤 매니저와 유한대학교 실내건축전공 이규홍 교수, 빌딩포인트코리아의 이종원 매니저와 다우데이타 DT사업팀 Tech 담당 주경상 프로가 참여했다. 김장윤 매니저는 “집은 건축의 꽃이라 불릴 만큼, 드림하우스라는 주제는 참가자들이 꿈과 실력을 펼칠 수 있는 좋은 기회였다. 독창성과 완성도가 돋보이는 작품이 다수 제출돼 깊은 인상을 받았다”고 평가했다. 이규홍 교수는 “참가자들의 창의적 상상력과 기술력을 종합적으로 평가할 수 있었던 뜻깊은 공모전이었다. 주제에 대한 이해도와 공간 구성 능력이 뛰어난 작품들이 많았고, 스케치업이 단순한 설계 도구를 넘어 창작 플랫폼으로서의 가능성을 보여준 자리였다”고 심사 소감을 밝혔다.   ▲ 최우수상을 받은 곽한종 씨의 ‘디렉터의 집’   최우수상은 ‘디렉터의 집’을 모델링한 곽한종 씨에게 돌아갔으며, ‘풍경과 집’을 제작한 문나라 씨가 우수상을, ‘어느 숲 속의 집’을 모델링한 주은후 씨가 장려상을 수상했다. 아차상은 ‘On n Off’라는 작품을 출품한 유태영 씨가 수상했다. 수상자들에게는 다우데이타가 발행한 상장과 함께 최우수상 100만원, 우수상 50만원, 장려상 30만원의 상금이 각각 수여됐으며, 아차상 수상자에게는 소정의 기프트가 제공됐다. 최우수상을 차지한 곽한종 씨는 “이번 공모전은 단순한 모델링이 아니라, 공간의 스토리텔링을 어떻게 시각적으로 담아낼 지에 대한 고민과 실험을 담은 시간이었다. 특히 신(scene)을 중심으로 한 감성 연출을 어떻게 조형적으로 표현할 수 있을 지에 초점을 두었고, 그 과정을 즐기면서도 많이 배울 수 있었다”고 수상 소감을 전하면서, “스케치업은 제가 공간을 상상하고 창작 및 연출하는 데에 있어 가장 핵심적인 프로그램이자, 저만의 감성을 구체화할 수 있게 해주는 툴”이라며 스케치업에 최근 도입된 PBR 재질과 업그레이드된 환경 기능을 적극 활용해 완성도 높은 모델링을 선보였다고 덧붙였다. 행사 시상을 맡은 다우데이타 이용 상무는 “건축 분야는 시대적 흐름을 정확히 읽는 것이 무엇보다 중요하다. 특히 정부 정책과 밀접하게 연관된 건설 산업의 경우, 정부의 방향성과 변화에 대한 면밀한 이해가 필수이다. 이에 따라 지속적인 업계 동향에 대한 관심과 관련 기관 및 전문가들과의 활발한 소통이 필요하다”고 강조했다.

인텔은 이사회가 립부 탄(Lip-Bu Tan)을 3월 18일부로 최고경영자(CEO)로 임명했다고 발표했다. 탄 신임 CEO는 데이비드 진스너(David Zinsner)와 미쉘 존스턴 홀트하우스(Michelle Johnston Holthaus)의 공동 임시 CEO 직을 이어받는다. 또한 탄 CEO는 2024년 8월에 이사회에서 물러난 이후 다시 인텔 이사회에 합류한다. 진스너는 계속해서 최고재무책임자(CFO) 겸 수석 부사장직을 수행하며, 존스턴 홀트하우스는 인텔 프로덕트 CEO로서 직무를 이어갈 예정이다. 신임 CEO 선임 과정에서 이사회 임시 의장을 맡았던 프랭크 D. 이어리(Frank D. Yeary)는 탄의 CEO 취임과 함께 독립 이사회 의장으로 복귀할 예정이다.     신임 탄 CEO는 기술 분야에서 오랜 투자자이며, 20년 이상의 반도체 및 소프트웨어 경험과 인텔 생태계 전반에 걸쳐 깊은 관계를 맺어 온 경영자이다. 2009년부터 2021년까지 케이던스 디자인 시스템스의 CEO로 재직하면서 회사의 재창조를 이끌고 고객 중심 혁신을 중심으로 한 사내문화 혁신을 주도했다. CEO로 재직하는 동안 케이던스는 매출을 두 배 이상 늘리고 영업 마진을 확대했으며 주가가 3200% 이상 상승한 바 있다.  그는 2004년 선임된 이후부터 CEO 임기를 마치고 2021년부터 2023년까지 회장으로 재직할 때까지 19년 동안 케이던스 이사회 멤버로 활동했다. 또한 월든 카탈리스트 벤처스(Walden Catalyst Ventures)의 창립 매니징 파트너이자 월든 인터내셔널(Walden International)의 회장이다. 상장 기업 이사회에서 경력을 쌓았으며, 현재 크레도 테크놀로지 그룹(Credo Technology Group)과 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)의 이사회에서 활동하고 있다. 립부 탄 CEO는 싱가포르 난양공과대학교(Nanyang Technological University)에서 물리학 학사, 매사추세츠공과대학교에서 원자력 공학 석사, 샌프란시스코대학교에서 MBA를 취득했다. 2022년에는 반도체 산업 협회의 최고 영예인 로버트 N. 노이스 상(Robert N. Noyce Award)을 수상한 바 있다. 신임 탄 CEO은 CEO로 임명된 것에 대해 “인텔 CEO로 합류하게 되어 매우 영광이다. 인텔이라는 상징적인 기업에 대해 깊은 존경과 애정을 갖고 있으며, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 주주 가치를 창출할 수 있도록 비즈니스를 새롭게 재구상할 중요한 기회가 있다고 본다”고 말했다. 그는 이어서 “인텔은 강력하고 차별화된 컴퓨팅 플랫폼, 방대한 기존 고객 기반, 공정 기술 로드맵을 재구축하면서 날이 갈수록 더욱 강력해지고 있는 탄탄한 제조 기반을 갖추고 있다”면서, “인텔에 합류하여 인텔 팀 전체가 미래를 대비해 비즈니스를 구축해 온 노력을 기반으로 더 나아갈 수 있기를 기대한다”고 말했다.