BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   루비 온 레일즈(Ruby on Rails)는 루비(Ruby) 프로그래밍 언어로 작성된 서버 측 웹 애플리케이션 프레임워크이다. 일반적으로 ‘레일즈(Rails)’로 줄여 부르며, 2004년 데이비드 하이네마이어 한손(David Heinemeier Hansson)에 의해 처음 공개되었다. 이번 호에서는 루비 온 레일즈의 설치 및 개발 방법을 정리하고, 이를 기반으로 개발된 빌딩 모니터링 구현 결과를 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | https://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   루비는 베이스캠프(Basecamp)란 곳을 시작으로, 세계 최대의 코드 호스팅 플랫폼 깃허브(GitHub), 글로벌 이커머스 설루션 쇼피파이(Shopify), 숙박 공유 서비스 에어비앤비(Airbnb), 그리고 트위치(Twitch) 등이 레일즈를 기반으로 탄생하고 성장했다. 국내에서도 빠른 서비스 출시와 성장이 핵심인 스타트업 신을 중심으로 널리 사용되었다. 대표적으로 지역 기반 커뮤니티 당근, 온라인 동영상 서비스(OTT) 왓챠 등이 초기부터 레일즈를 활용해 서비스를 구축하고 확장해온 대표 사례로 꼽힌다. 레일즈의 핵심 개발 철학은 ‘설정보다 관례(Convention over Configuration : CoC)’와 ‘반복하지 마라(Don’t Repeat Yourself : DRY)’이다. 이는 개발자가 반복적인 설정 작업에서 벗어나 비즈니스 로직에 집중하게 함으로써, 웹 개발의 생산성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 한다.   배경 및 핵심 개념 레일즈는 MVC(Model – View – Controller) 아키텍처 패턴을 근간으로 설계되었다. 이는 애플리케이션의 구성 요소를 세 가지 역할로 명확히 분리하여 코드의 구조를 체계적으로 관리하는 방식이다. 모델(Model) : 애플리케이션의 데이터와 비즈니스 로직을 담당한다. 데이터베이스 테이블에 직접 대응되며, 데이터의 유효성 검사, 처리, 저장 등의 역할을 수행한다. 뷰(View) : 사용자에게 보여지는 UI(사용자 인터페이스)를 생성하는 할을 한다. HTML, CSS, 자바스크립트(JavaScript) 코드를 동적으로 생성하여 웹 브라우저에 표시할 최종 결과물을 만든다. 컨트롤러(Controller) : 모델과 뷰 사이의 중재자 역할을 한다. 사용자의 요청(HTTP request)을 받아 분석하고, 필요한 모델을 호출하여 데이터를 처리한 뒤, 그 결과를 다시 뷰에 전달하여 사용자에게 응답(HTTP response)을 보낸다. 이러한 구조 덕분에 개발자는 데이터, 로직, 화면 표시 코드를 분리하여 유지보수가 용이하고 확장성 높은 애플리케이션을 구축할 수 있다.   장점 및 단점 레일즈의 장점은 다음과 같다. 높은 생산성과 개발 속도 : CoC 철학과 스캐폴딩(scaffolding) 같은 강력한 코드 자동 생성 기능은 CRUD(생성, 읽기, 갱신, 삭제) 기반의 기능을 매우 빠르게 구현하게 해준다. 거대하고 활발한 생태계 : ‘젬(Gem)’이라고 불리는 수많은 오픈소스 라이브러리가 존재하여 인증, 결제, 파일 업로드 등 다양한 기능을 몇 줄의 코드로 손쉽게 추가할 수 있다. 가독성 및 유지보수성 : 루비 언어 자체의 간결하고 우아한 문법과 레일즈의 잘 정립된 관례는 코드의 가독성을 높여 팀 단위 협업과 장기적인 유지보수를 용이하게 한다. 한편, 단점은 다음과 같다. 상대적으로 느린 실행 속도 : 인터프리터 언어인 루비의 특성상, Go나 Java와 같은 컴파일 언어 기반의 프레임워크에 비해 요청 처리 속도가 느릴 수 있다. 초기 학습 곡선 : 레일즈의 많은 부분이 ‘마법’처럼 자동으로 동작하기 때문에, 내부 동작 원리를 깊이 이해하기 전까지는 문제 발생 시 원인을 파악하고 디버깅하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 제한적인 유연성 : 레일즈가 제시하는 강력한 관례는 대부분의 웹 애플리케이션 개발에 최적화되어 있지만, 매우 특수하거나 비표준적인 구조를 가진 시스템을 개발할 때는 오히려 제약이 될 수 있다. 젬은 현재 인공지능 기술 스택을 고려해 발전 중이다. 루비 생태계의 중심에는 ‘루비젬스(RubyGems)’라는 강력한 패키지 관리 시스템이 자리 잡고 있다. 이는 전 세계의 루비 개발자들이 만든 수많은 라이브러리를 젬이라는 표준화된 패키지 형태로 공유하고 재사용할 수 있도록 하는 핵심 기반이다. 개발자는 젬을 통해 인증, 데이터베이스 연동, 웹 서버 구동과 같은 복잡한 기능을 직접 구현할 필요 없이, 이미 검증된 코드를 자신의 프로젝트에 손쉽게 통합하여 개발 생산성을 극대화할 수 있다. 이러한 의존성을 체계적으로 관리하는 도구가 바로 ‘번들러(Bundler)’이다. 프로젝트의 Gemfile에 필요한 젬의 이름과 버전을 명시하면, 번들러는 해당 젬뿐만 아니라 그 젬이 의존하는 다른 모든 젬까지 정확한 버전으로 설치하여 개발 환경의 일관성을 보장한다. 이는 여러 개발자가 협업하는 환경에서 발생할 수 있는 잠재적인 충돌을 방지하고 안정적인 애플리케이션 운영을 가능하게 하는 필수 과정이다. 최근 인공지능, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 기술의 새로운 패러다임으로 부상하면서 루비 커뮤니티 역시 이러한 변화에 발 빠르게 대응하고 있다. 루비의 강점인 뛰어난 가독성과 개발 편의성을 바탕으로, 복잡한 AI 기능을 애플리케이션에 통합하기 위한 다양한 젬들이 활발하게 개발되는 중이다. 가장 대표적인 것은 ruby-openai 젬으로, 오픈AI (OpenAI)가 제공하는 GPT, 달리(DALL-E)와 같은 강력한 모델의 API를 루비 코드 내에서 직관적으로 호출할 수 있게 해준다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 챗봇, 콘텐츠 생성, 이미지 생성과 같은 최신 AI 기능을 자신의 서비스에 접목할 수 있다. 여기서 한 걸음 더 나아가, langchainrb는 LLM을 활용한 고수준의 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크를 제공한다. 이는 단순히 API를 한 번 호출하는 것을 넘어, 여러 단계의 프롬프트를 연결하는 ‘체인’이나 LLM이 특정 도구를 사용하도록 만드는 ‘에이전트’와 같은 복잡한 로직을 구조적으로 설계할 수 있도록 돕는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축     4월 17일 진행된 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 인력 부족과 공급망 재편이라는 위기 상황에서 소재·부품·장비 및 뿌리산업이 나아갈 방향이 제시되었다. 이날 진행된 다섯 편의 발표에서는 정부의 소부장 R&D 지원 정책과 더불어 반도체, 항공 엔진, 자동차 부품 등 핵심 산업 현장에서 AI 설루션을 통해 공정 신뢰성을 높이고, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 아키텍처로 진화하려는 구체적인 추진 전략이 소개되었다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장   한국산업기술기획평가원의 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’ 발표를 통해, 정부의 핵심적인 소부장 산업 R&D 지원 방향을 제시했다. 그는 “과거 무역 분쟁에서 비롯된 소부장이라는 개념이 이제는 국가 안보와 직결된 거대한 공급망의 관점으로 진화했다”면서, 탄탄한 공급망 관리의 중요성을 역설했다. 정부는 경제 안보 위기에 맞서 으뜸기업, 슈퍼을, 도전기업 등 촘촘한 맞춤형 지원 제도를 마련했다. 특히 네덜란드의 반도체 장비 기업인 ASML처럼 글로벌 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖춘 절대 강자를 육성하는 ‘슈퍼을’ 제도를 통해 파격적인 장기 R&D 자금을 지원한다. 또한 우수한 기술력을 지닌 전문 기업이 벤처 캐피털 투자를 쉽게 받도록 돕는 도전기업 제도도 정비 중이다. 정민하 본부장은 “우리 제조업의 근간인 소부장 기업들이 이러한 정책적 마중물을 발판 삼아, 글로벌 공급망의 주역으로 당당히 도약하기를 기대한다”고 전했다.   ▲ 성균관대학교 권석준 교수   성균관대학교 공과대학 부학장인 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략’에 대해 발표했다. 반도체 소부장 산업에 불어닥친 제조 AX의 거대한 파도를 짚은 권석준 교수는 “거대 기술 기업들이 단순히 반도체 설계를 넘어 제조 영역까지 직접 관여하면서 맞춤형 AI 반도체 생태계를 주도하고 있다”고 분석하면서, “이에 따라 기존 소부장 기업들 역시 설계와 제조의 경계가 허물어지는 새로운 공급망 재편에 빠르게 대응해야 한다”고 짚었다. 권석준 교수는 “LLM(대규모 언어 모델) 기반의 거대 AI 모델이 현장으로 왔을 때 이것을 이어줄 수 있을 만한 다리(브리지)가 아직은 확립돼 있지 않다”고 지적하면서, 현장의 복잡한 인과관계를 AI가 파악하기 위해 파편화된 현장의 데이터를 통일된 사전처럼 묶어내는 온톨로지 구축과 이를 바탕으로 한 지식 네트워크 형성이 필수라고 전했다. 또한 차세대 AI 반도체의 핵심 과제인 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 소재 발굴부터 패키징 공정까지 AI를 적극 도입해야 한다고 강조했다. “수많은 후보 물질을 단기간에 탐색해 내고 디지털 트윈 모델로 실제 양산의 위험을 최소화하는 치밀한 전략이 치열한 글로벌 반도체 경쟁에서 살아남을 강력한 무기가 될 것”이라는 것이 권석준 교수의 전망이다.   ▲ DN솔루션즈 엄재홍 상무   DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로 발표를 진행했다. “사람의 개입 없이 가동되는 완전 자동화 다크 팩토리(dark factory) 환경에서, 기계가 주변과 스스로 소통하고 제어하지 못하면 결국 사람이 공정의 병목이 된다”고 짚은 엄재홍 상무는 “공작 기계가 단순한 장비를 넘어 지능형 자율 에이전트(agent)로 근본적인 진화를 이뤄야 한다”고 강조했다. 또한, 그는 인공지능이 LLM을 넘어 스스로 상황을 판단하고 물리적 행동을 수행하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI로 급격히 발전하고 있다고 짚으면서, 이런 흐름에 발맞춰 제조산업 역시 소프트웨어 중심의 뼈대를 갖춰야 한다고 전했다. 마치 스마트폰이나 최신 자동차처럼 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 새로운 기능이 추가되고 성능이 끊임없이 진화하는 제조 환경이 필수라는 의미다. 또한 엄재홍 상무는 진정한 자율 제조 생태계의 완성을 위해서는 하드웨어 자체가 능동적이고 똑똑한 주체로 거듭나야 한다고 덧붙였다.   ▲ 화신 이기동 상무   화신의 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’ 발표에서, 자동차 부품 생산 현장의 경험을 바탕으로 자율 제조의 필요성을 짚었다. “고객의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지는 반면 숙련공은 은퇴하고 새로운 인력 확보는 점점 어려워지면서, 기존처럼 사람이 현장을 통제하는 방식은 분명한 한계에 직면했다”는 이기동 상무는 “화신은 2030년 자율 제조 완성을 목표로 내세우며, 다가올 AI 시대에 발맞춰 2년 전 전담 연구소를 설립하고 본격적인 체질 개선에 돌입했다”고 소개했다. 이러한 변화는 현장 곳곳에서 실질적인 성과로 나타나고 있다. 과거 수차례 실패했던 용접 비전 검사는 AI와 결합해 성공적으로 안착했고, 방대한 사내 기술 문서를 찾아 분석해 주는 AI 에이전트를 도입해 업무 효율을 끌어올렸다. 나아가 가상 공간에서의 레이아웃 자동 생성은 물론, 스스로 궤적을 찾아내는 자율 용접 로봇의 도입을 준비하고 있다. 이기동 상무는 “AI 기반 자율 제조는 단순 기술 도입에 그치지 않고 기업의 생존과 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 전략”이라고 강조하면서, “막연한 첨단 기술의 나열이 아니라 자사의 현실과 시스템에 꼭 맞는 AI를 찾아 단계적으로 적용하는 것이 치열한 글로벌 경쟁에서 살아남을 강력한 무기”라고 전했다.   ▲ 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원   한화에어로스페이스의 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’에 대해 발표했다. 항공기용 가스 터빈 엔진의 코어는 1500℃가 넘는 가혹한 환경을 견뎌야 하므로, 미세한 결함도 치명적인 사고로 직결된다. 따라서 비행 중 어떠한 상황에서도 굳건히 견딜 수 있는 완벽한 신뢰성 확보가 절대적이다. 송덕용 수석연구원은 “이를 위해 수많은 공정 개발과 까다로운 엔진 승인 절차, 방대한 데이터베이스 구축이 뒷받침되어야 한다”고 설명했다. 송덕용 수석연구원은 “과거 정말 항공 관련 소재 부품은 수입에 의존하는 경우가 많았다. 타 산업 대비 항공 소재 기술력이 낮았던 것이 사실”이라면서도, “하지만 현재는 정부와 산학연이 긴밀히 협력하여 2035년까지 핵심 소재 부품 생태계를 자립하겠다는 확고한 로드맵을 그려가고 있다”고 소개했다. 또한, “첨단 항공 엔진 국산화는 단순한 부품 대체를 넘어 진정한 자주국방을 완성하는 핵심 열쇠”라면서, “머지않아 대한민국이 세계에서 일곱 번째로 항공 엔진을 독자 제작하여 글로벌 하늘을 누비는 날을 기대해 본다”고 전했다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김현무 선임본부장은 개회사를 통해 오늘날 제조업이 마주한 거대한 변화의 물결을 짚었다. “최근 제조업계는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 중심으로 그 어느 때보다 빠르게 디지털 전환을 맞이하고 있다. 현실의 생산 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 스스로 판단해 최적화하는 자율 제조 시스템은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다”라고 전한 김현무 선임본부장은 “공작기계는 여전히 제조의 심장이다. 아무리 첨단 기술이 고도화되고 AI가 제조 분야의 의사결정을 주도하더라도, 이를 실제 현실에서 제품으로 구현해 내는 물리적인 바탕은 결국 공작기계”라고 역설했다. 또한, “앞으로 우리 제조업의 경쟁력은 이러한 디지털 기술과 공작 기술이 얼마나 높은 수준으로 융합되는지에 따라 판가름 날 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 김현무 선임본부장   피지컬 AI·디지털 트윈으로 실현하는 자율 제조의 미래 4월 16일에는 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’가 진행됐다. 다섯 편의 발표에서는 단순한 자동화를 넘어 로봇이 인간의 숙련도를 학습하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 피지컬 AI와 이를 뒷받침하는 디지털 트윈 기술의 융합 사례가 다뤄졌다. 로봇, 자동차, 조선 등 각 분야의 전문가들은 파편화된 데이터를 통합하고 일하는 방식 자체를 혁신해야만 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있다고 입을 모았다.   ▲ 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원   한국로봇산업진흥원 제조로봇본부의 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 한 발표에서, 피지컬 AI가 주도할 제조 산업의 미래를 조명했다. 그는 인공지능이 내린 똑똑한 판단을 실제 물리적인 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 핵심이라고 강조했다. “세상의 모든 제조 환경과 인프라가 인간을 기준으로 설계되어 있기 때문에, 사람의 형태를 한 휴머노이드 로봇이 가장 경제적이고 효율적인 실행 도구가 될 수밖에 없다”는 것이 전진우 수석연구원의 분석이다. 한편으로 그는 “제조 AX(인공지능 전환)는 로봇을 도입하는 것으로 그치지 않는다”면서, 눈앞에 보이는 로봇 하드웨어의 도입에만 집착해서는 안 된다는 충고도 전했다. 진정한 제조 혁신을 위해서는 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꿔야 한다는 것이다. 구체적으로는 현장 장인들의 숙련된 솜씨와 암묵적인 노하우를 다중 감각 데이터로 변환하고 기록하여 로봇의 뇌를 구축하는 작업이 반드시 선행되어야 한다. 전진우 수석연구원은 “다가올 피지컬 AI 시대의 진정한 승부처는 단단한 기계 장비가 아니라, 로봇을 똑똑하게 움직이게 할 양질의 현장 데이터를 어떻게 수집하고 자산화할 것인지 치열하게 고민하는 데 달려 있다”고 조언했다.   ▲ 현대자동차·기아 이현우 팀장   현대자동차·기아의 이현우 팀장은 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로 AI 기반 자율 제조를 향한 혁신의 여정을 소개했다. 그는 자율 제조 공장이라는 자동차 제조 산업의 새로운 변화와 함께, 피지컬 AI 및 디지털 트윈을 융합한 자율 제조 혁신이라는 비전을 소개했다.   ▲ HD한국조선해양 이태진 전무   HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 발표를 진행했다. 인력난과 복잡해진 선박 건조 환경을 극복할 해법으로 미래형 조선소의 청사진을 제시한 이태진 전무는 “디지털 매뉴팩처링, 디지털 트윈, 피지컬 AI의 세 가지 키워드가 삼위일체되는 것이 지능형 자율운영 조선소의 핵심”이라고 강조했다. 가상 공간의 시뮬레이션 결과가 실제 현장에서 피지컬 AI의 행동으로 이어지고, 디지털 트윈이 두 세계를 빈틈없이 연결해야 진정한 자율 제조가 완성된다는 것이다. 이를 위한 우선 과제로는 파편화된 데이터의 통합이 꼽힌다. 이질적인 시스템의 언어를 온톨로지(ontology) 기술로 하나로 묶어내 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 만들어야만 AI가 상황을 정확히 인지하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 이태진 전무의 설명이다. 그는 “거대한 야드 위 수많은 로봇과 설비가 충돌 없이 조화롭게 일하는 완벽한 오케스트레이션(orchestration)을 구현하는 것이 대한민국 조선업의 압도적 경쟁력을 지켜낼 열쇠가 될 것”이라고 전했다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장   한국산업기술기획평가원(KEIT)의 김성호 본부장은 ‘제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’에 대해 소개하면서, 대한민국 제조업의 강점을 결집하고 지능화된 산업 생태계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 1300개가 넘는 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스(맥스 얼라이언스)는 자동차, 로봇, 조선, 반도체 등 핵심 분야별로 특화된 AI 모델과 하드웨어 기술력을 확보하는 데 주력하고 있다. 김성호 본부장은 데이터 수집부터 기술 개발, 제품 실증에 이르는 전 주기의 로드맵을 설명했다. 특히 2026년에는 약 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되어 ‘AI 팩토리 선도 프로젝트’와 단기 상용화 사업인 ‘AI 스프린트’ 등이 가속화될 전망이다. 또한 민간 투자를 유도하기 위한 국민성장펀드 협력 체계와 GPU 등 필수 인프라 지원책을 병행하여 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 토양을 마련한다. 김성호 본부장은 “궁극적으로 맥스 얼라이언스는 개별 기업의 성공을 넘어 제조 AX 세계 최강국으로 도약하기 위한 핵심 거점 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.   ▲ KAIST 장영재 교수   KAIST의 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로 한 발표에서, 다수의 이기종 로봇이 조화롭게 협업하는 무인 공장 통합 운영 시스템인 ‘카이로스’를 소개하면서 제조 피지컬 AI의 실질적인 적용 방안을 제시했다. 과거에는 개별 장비나 로봇 자체의 지능 고도화에만 집중했지만, 실제 생산 현장에서는 수많은 기계가 서로 얽히며 예상치 못한 충돌과 병목 현상이 발생할 수밖에 없다. 장영재 교수는 “이를 근본적으로 해결하기 위해 탄생한 카이로스는 공장 전체의 맥락을 조망하며, 인공지능이 스스로 상황을 판단하고 작업을 지시하는 거대한 ‘공장 운영체제’ 역할을 수행한다”고 설명했다. 또한, 장영재 교수는 “첨단 기술의 도입이 단순한 보여주기식에 그쳐서는 안 된다”면서, “결국 진정한 제조 혁신은 파편화된 AI 기술의 나열이 아니라 공장 전체의 운영 흐름을 통합적으로 통제하는 데서 시작한다”고 전했다. 또한, 스마트폰 앱을 내려받듯이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 성능이 끊임없이 진화하는 소프트웨어 중심의 아키텍처로 탈바꿈하는 근본적인 체질 개선을 거쳐야 제조 혁신이 완성될 수 있다고 덧붙였다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 설루션 콘퍼런스’가 지난 3월 27일 진행됐다. 에티버스와 AWS(아마존웹서비스)가 주최한 이번 콘퍼런스에서는 ‘제조 산업의 인공지능 전환(AX)’을 주제로 AI(인공지능)가 물리적 현장을 직접 제어하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 스스로 판단하는 자율 공장으로의 패러다임 변화를 짚었다. 그리고 제조 AX의 골든타임을 맞아 미래 제조 전략의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     분석을 넘어 실행으로, ‘피지컬 AI’의 등장 제조산업은 단순한 데이터 분석과 디지털 전환(DX)을 넘어 AI가 생산의 전 과정을 주도하는 자율 공장 시대로 진입하고 있다. 그 중심에 있는 피지컬 AI는 분석 도구에 머물렀던 기존 시스템과 달리 로봇이나 자율제어 물류 등 물리적 세계를 직접 이해하고 제어하는 역할을 맡는다. 특히 고령화와 저출산으로 인해 숙련된 현장 인력이 부족해진 상황에서, 피지컬 AI는 육체적으로 힘들고 반복적인 작업을 로봇이 대신하게 만들어 인간과 로봇이 협업하는 새로운 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대를 받고 있다. 하지만 이런 혁신 기술을 실제 제조 현장에 도입하기 위해서는 넘어야 할 과제가 있다. 가장 먼저 부딪히는 장벽은 데이터의 품질 확보와 IT 및 OT 시스템의 통합 문제다. 제조 현장에는 수많은 산업용 프로토콜이 혼재되어 있어 데이터 표준화가 필수이며, 고품질의 통합 데이터 없이는 피지컬 AI가 제대로 작동할 수 없다. 이와 함께 AI가 내린 결정의 근거를 명확히 추적하고 설명할 수 있는 거버넌스와 안전성 확보도 시급한 과제다. 현장에서는 IT와 OT, 그리고 AI를 동시에 이해하는 융합 인재가 부족하다는 점도 걸림돌이다. 이로 인해 소규모 파일럿 테스트에서는 훌륭한 성과를 내더라도 이를 전사 규모로 확산하는 단계에서 실패하는 경우가 발생한다. 나아가 노후화된 센서와 장비에서 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보하기 어려운 기존 현장의 한계를 극복하고, 대규모 로봇 운영과 시스템 유지에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위한 전략이 요구된다. 이번 행사는 기조연설을 포함해 스마트 제조, AX 전략, 데이터 보안 등 세 개의 세부 트랙으로 진행됐다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI(agentic AI)같은 최첨단 기술이 실제 현장에 적용된 사례를 공유했으며, 생산성 향상과 비용 효율화를 위한 클라우드 기반의 로드맵과 설루션을 제시했다.   에이전틱 AI와 현장 실행 중심의 제조 혁신 급변하는 산업 환경 속에서 제조업은 단순한 디지털 전환을 넘어 AI가 생산 전 과정을 주도하는 시대로 나아가고 있다. AWS의 정승희 매니저는 “AI는 우리 생의 가장 혁신적인 기술이 될 것이며 일하는 방식 자체를 바꿀 것”이라는 아마존 앤디 재시 CEO의 발언을 인용하면서, 현장의 판도를 바꿀 핵심 기술로 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 꼽았다. 정승희 매니저는 “AI가 비즈니스 운영체제처럼 작동해 복잡한 업무를 자동화하고, 반복적인 현장 노동은 로봇이 대신하며 스스로 장애를 감지하고 복구하는 자가 치유 능력을 갖출 수 있다”면서, “이 미래를 현실로 만들기 위해서는 데이터 품질 확보와 운영 시스템 통합, 융합 인재 부족이라는 만만치 않은 장벽을 먼저 넘어야 한다”고 짚었다. 또한, 정승희 매니저는 “완벽한 계획을 기다릴 것이 아니라, 작게 시작하고 검증하고 확대해야 한다”면서, 청사진에 매몰되기보다 소규모 파일럿 테스트부터 속도감 있게 실행할 것을 조언했다. 또한, 기업들이 클라우드 인프라와 파트너 생태계를 영리하게 활용한다면 혁신의 비용을 줄이고 성공적인 미래를 앞당길 수 있을 것이라고 덧붙였다.   ▲ AWS 정승희 매니저는 피지컬 AI가 산업의 게임 체인저가 되고 있다고 짚었다.   디지털 트윈과 데이터 통합의 시너지 추구 제조산업은 단순히 데이터를 분석하는 단계를 넘어 물리적 세계를 직접 실행하고 최적화하는 피지컬 AI 시대로 진입하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이수아 전략 부사장은 제품 설계부터 생산까지 전 과정을 연결해 글로벌 리더십을 확보하려는 기업들의 움직임이 빨라지고 있다고 분석했다. 하지만 현장에서는 여전히 AI의 신뢰성과 전문 인력 부족이라는 장벽이 존재한다. 이수아 부사장은 기업들의 현실적인 우려에 대해 “기업들은 AI가 정말 안전하고 사람이 개입하지 않아도 믿을 수 있는 것인지, 의사 결정을 맡겨도 되는 것인지에 대한 고민을 가지고 있다”면서, 데이터 기반 의사결정에 대한 신뢰성 검증의 필요성을 짚었다. 그리고, 이 과제를 해결하기 위해 파편화된 시스템을 연결하는 온톨로지(ontology) 기반의 데이터 통합과 산업에 특화된 파운데이션 모델(foundation model)의 도입을 제안했다. 또한, 복잡한 제조 환경을 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈과 그 데이터의 흐름을 촘촘히 잇는 디지털 스레드(digital thread)가 필수라고 강조했다. 결국 가상과 현실을 완벽하게 동기화하는 탄탄한 인프라 혁신만이 성공적인 피지컬 AI 시대를 앞당기는 열쇠가 된다는 것이 이수아 부사장의 진단이다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이수아 부사장은 AI를 통해 제품 R&D를 가속화할 수 있다고 설명했다.   AI 팩토리의 본질은 ‘데이터 표준화’ 서울대학교 이정준 교수는 제조 현장에서 기존에 해오던 일에 데이터를 더해 분석하고, 이를 통해 생산성과 효율을 한층 높이는 과정으로서 ‘AI 팩토리’를 정의했다. 결국 AI는 제조산업이 원하는 가치를 얻기 위해 추가하는 강력한 도구에 불과하다는 것이다. 성공적인 AI 팩토리를 구현하기 위한 핵심 요소로 이정준 교수가 꼽은 것은 데이터이다. 제조 현장의 데이터는 IT와 OT 영역, 그리고 공장 밖의 공급망까지 넓게 퍼져 있지만, 서로 다른 규격과 프로토콜 탓에 이를 하나로 엮는 과정은 험난하다. 이를 해결할 열쇠로는 데이터의 표준화가 꼽힌다. 이정준 교수는 독일의 자산 관리 셸(Asset Administration Shell : AAS)과 같은 국제 표준 데이터 모델을 도입하면 파편화된 정보를 원활하게 통합할 수 있을 것이라고 소개했다. 이와 함께 현장에서 우려하는 기술 유출 문제를 막기 위해 데이터 주권과 신뢰성을 보장하는 데이터스페이스(dataspace)의 구축도 과제다. 이정준 교수는 눈앞의 화려한 기술보다 탄탄한 데이터 표준화가 우선되어야 한다고 전했다.   ▲ SK AX의 안상만 부사장은 AI를 위한 IT 인프라의 재설계 방향을 제시했다.   자율 공장 완성할 유연한 클라우드 인프라 제조산업의 패러다임은 단순한 공정 자동화를 넘어 인간과 AI가 공존하며 스스로 판단을 내리는 자율 의사결정 시대로 진화하고 있다. SK AX의 안상만 부사장은 이러한 제조 현장의 변화를 이끌기 위해 가장 먼저 근본적인 IT의 뼈대를 새로 짜야 한다고 짚었다. “과거의 무겁고 경직된 시스템에서 벗어나 클라우드 기반의 유연한 서비스 환경으로 탈바꿈해야만, 끊임없이 쏟아지는 현장의 데이터를 하나의 플랫폼으로 매끄럽게 연결할 수 있다”는 것이다. 또한, 안상만 부사장은 “업무 프로세스와 데이터가 통합되지 않은 상태에서의 혁신은 사상누각”이라면서, AI 기술의 도입에 앞서 탄탄한 기본기가 우선되어야 한다고 강조했다. 그리고 AI 기술의 성공적인 안착을 위해서는 소규모 파일럿 테스트를 통해 빠르게 성공 모델을 만들고 이를 전사적으로 확산하는 전략이 필요하다고 짚었다. 현장의 데이터가 완벽하게 통합된 인프라 위에서 디지털 트윈과 버티컬 AI(vertical AI)가 결합될 때, AI가 현장 운영을 책임지는 자율 공장을 완성할 수 있다는 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   클라우드 기반 개방형 협업도구, 트림블 커넥트(Trimble Connect) 개발 트림블, www.tekla.com/kr 자료 제공 트림블코리아, 070-4940-4600, www.tekla.com/kr   트림블 커넥트(Trimble Connect)는 건설 산업의 설계, 제작, 시공 전 과정을 연결하는 클라우드 기반의 공통 데이터 환경(CDE)이자 개방형 협업 플랫폼이다. 기획부터 건축을 넘어 자산의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 모든 이해관계자에게 혁신적이고 연결된 솔루션 생태계를 제공하며, 올바른 데이터를 적시에 적절한 사람에게 연결해 프로젝트의 효율성과 생산성을 극대화한다. 1. 주요 특징 (1) 단일 협업 플랫폼 프로젝트별 클라우드 공간에 3D 모델, 2D 도면, 일반 문서, 이미지 등 다양한 포맷의 파일을 업로드·다운로드하고, 자체 2D/3D 뷰어로 즉시 열람·검토·공유할 수 있다. 트림블 커넥트를 중심으로 스케치업(SketchUp), 테클라(Tekla), 프로젝트사이트(ProjectSight) 등 트림블 솔루션과 다양한 서드파티 애플리케이션이 연동돼, 설계-시공-유지관리 데이터가 하나의 플랫폼에서 이어진다. (2) 건설 현장 중심 워크플로우 지원 설계사, 시공사, 사전제작공장(프리캐스트/프리팹), 전문 시공사, 유지보수 조직 등 각 참여자의 역할에 맞는 모델 검토, 모델 조정, 사전 시공, 교육, 설치 가이드, 시공 검증, 유지보수 뷰 등을 지원한다. 현장에서 1:1 스케일로 BIM 모델을 실제 공간에 매핑하는 가상 건설(AR/MR) 워크플로우를 통해 설치 순서(4D)와 간섭 이슈를 직관적으로 파악하고, 사전 조립·설치 검증을 수행할 수 있다. (3) 3Cs 개념 구현 트림블이 제시하는 트림블 빌딩 솔루션의 3Cs(Constructible, Connected, Content-Enabled) 개념에 따라, 실제 시공 가능한 수준의 모델(Constructible)과 현장-사무실 간 연결(Connected), 풍부한 BIM 콘텐츠(Content-Enabled)를 통합 지원한다. 또한 시공 BIM과 현장 디지털 전환을 위한 실질적인 워크플로우를 제공한다. 2. 주요 기능 (1) 모델과 도면 관리 다양한 포맷의 BIM/2D 데이터를 프로젝트·폴더 구조로 관리하며, 웹·데스크톱·모바일·MR 환경에서 고성능 3D 뷰어로 시각화·검토할 수 있다. 사전 정의된 뷰포인트(Viewpoint)와 모델 시퀀싱, 간섭 체크, 시공 검증 뷰를 제공해 복잡한 구조물도 직관적으로 점검한다. (2) 협업과 작업 관리 모델 상에서 문제를 태그하고 사진·메모를 첨부해 실시간 공유하며, 담당자·마감일을 설정해 작업(Task) 단위로 추적한다. 설계 의도 전달, 이해관계자 협의·승인, 마크업·코멘트·히스토리 관리로 변경 내역을 투명하게 기록한다. (3) 가상 건설과 원격 지원 1:1 실규모 홀로그램을 통해 설치 위치·순서를 시뮬레이션하고, 프리캐스트·모듈러 등 조립식 부품의 적합성을 사전에 검증한다. 비숙련 작업자 교육용 조립·설치 방법 가이드, 현장 원격 지원 기능을 통해 작업 품질과 안전성을 향상시킨다. 3. 도입 효과 (1) 재작업 감소 모든 참여자가 단일 소스의 최신 모델·도면·문서를 사용해 구버전 도면 사용, 간섭 미검출, 설계 변경 누락으로 인한 재시공을 크게 줄인다. 설계 검토, 시공 전 시뮬레이션, 사전 제작 부품 적합성 검증으로 공사 착공 전 리스크를 선제적으로 제거한다. (2) 생산성 개선 모델 시퀀싱과 4D 시각화로 공정 계획과 현장 실행을 연계해 공정 지연과 대기 시간을 줄이고, 장비·인력 활용을 최적화한다. GNSS/AR 기반 위치 검증과 설치 QA/QC로 오차와 재시공률을 낮춰 자재·인건비 낭비를 최소화한다. (3) 원활한 협업과 의사결정 설계사-시공사-전문 시공사-발주처-유지관리 간 동일 모델·이슈 정보를 공유해 소통 비용을 줄이고, 의사결정 속도와 품질을 높인다. 준공 모델과 IoT 3D 뷰, 이슈·검증 이력을 유지관리 단계까지 활용해 설비 관리·리뉴얼 계획 등에서 데이터 기반 의사결정을 가능하게 한다. 4. 주요 고객 현대엔지니어링, Strabag, Skanska, Granite Construction, Ramboll, Hensel Phelps, Yates Construction, Turner Construction Company, Arup, WSP, DPR Construction 등 전 세계에서 수천 개의 기업이 트림블 커넥트를 사용해 프로젝트 수행 능력을 강화하고 있다.  상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기    

제조 산업의 디지털 전환은 이제 단순한 자동화나 시스템 도입의 단계를 넘어섰다. 최근 산업 현장에서 화두가 되는 것은 AX(AI Transformation), 즉 인공지능이 실제 공정과 의사결정에 얼마나 깊이 관여하며 성과로 연결되는가에 대한 문제다. 이러한 변화의 중심에서 엘리스그룹 (https://elice.io) 은 교육 기업의 정체성을 넘어, AI 인프라·클라우드·산업별 솔루션을 아우르는 ‘AI 풀 스택 기업’으로 진화하며 제조 AX의 새로운 기준을 제시하고 있다. ▲ 엘리스그룹 김재원 대표 AI 교육 기업에서 AI 풀스택 기업으로 엘리스그룹은 가상화 실습 환경 기반의 AI 교육 실습 플랫폼 ‘엘리스LXP’를 통해 국내 AI 교육의 표준을 정립해 온 기업이다. 대학과 공공기관, 기업 교육 현장에서 축적한 실습 중심 교육 경험은 엘리스의 출발점이었다. 그러나 엘리스는 교육을 출발점으로 삼아, AI를 실제 현장에서 작동시키는 기술로 영역을 확장해 왔다. 기업의 DX를 넘어 AX 전환을 설계하는 핵심 파트너로 자리매김한 것이다. 김재원 대표는 이러한 변화에 대해 “AI는 교육만으로 완성되지도, 인프라만으로 작동하지도 않는다. 엘리스는 교육과 인프라, 그리고 산업 현장을 하나의 흐름으로 연결하는 구조를 만들고자 했다”고 설명한다. 엘리스그룹의 핵심 경쟁력은 교육과 인프라를 동시에 보유한 독특한 사업 구조에 있다. 엘리스는 현재 고성능 GPU 기반의 모듈형 데이터센터 ‘엘리스 AI PMDC(Portable Modular Data Center)’와 AI 특화 클라우드 솔루션 '엘리스클라우드'를 운영하며, 기업 맞춤형 AI 솔루션 개발과 인재 양성 교육을 병행 제공하고 있다. 특히 엘리스 AI PMDC는 데이터 주권과 보안이 중요한 제조 현장을 겨냥한 이동식 모듈형 데이터센터로, 짧은 시간 안에 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 수 있는 것이 특징이다. 공장 내부 설치가 가능해 민감한 공정 데이터를 외부로 반출하지 않고도 AI를 운용할 수 있으며, 가상화된 환경에서 효율적인 인프라 운영이 가능하도록 설계됐다. 김 대표는 “제조 현장에서 AI를 도입하지 못하는 가장 큰 이유는 기술 부족이 아니라 데이터 주권과 보안에 대한 우려”라며, “PMDC는 이러한 현실적인 장벽을 해결하기 위한 엘리스의 해답”이라고 강조한다. 제조 AX의 A to Z를 제시하다 엘리스그룹은 ‘교육부터 인프라까지 아우르는 제조 AX의 A to Z’를 핵심 전략으로 내세운다. 단일 기술이나 제품이 아닌, 제조 AX 전 과정을 하나의 로드맵으로 제시하는 것이 엘리스의 전략이다. 엘리스는 임원을 위한 AX 전략 교육부터 실무 임직원을 위한 AI 활용 교육까지, 직급·산업별 맞춤형 AX 교육 커리큘럼을 운영한다. 데이터 및 인프라 진단을 시작으로, 임원 및 실무자 AX 교육, 맞춤형 PoC 진행, 엘리스클라우드 기반 AX 솔루션 개발, 전사 확산으로 이어지는 종합 AX 로드맵을 제안한다. 김 대표는 “인프라를 구축했지만 이를 운영할 인력이 없거나, 교육은 받았지만 실습할 환경이 없는 기업이 여전히 많다”며, “당사는 이 단절을 없애는 데 집중하고 있다”고 부연했다.  에이전틱 AI로 제조 현장의 판단을 자동화하다 최근 엘리스그룹이 주력하는 분야는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 제조 AX다. 이는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, AI가 스스로 문제를 인식하고 판단하며 공정을 최적화하는 자율적 시스템을 의미한다. 엘리스는 자체 개발한 VLM 기반 AI 문서 분석 솔루션을 비롯해, 제조 현장의 방대한 매뉴얼과 공정 기록을 학습하는 산업 맞춤형 AI 솔루션을 선보이고 있다. 이러한 솔루션은 숙련 인력의 경험에 의존하던 현장 업무를 AI가 신속하고 정확하게 지원하도록 돕는다. 김 대표는 “제조 현장의 경쟁력은 결국 얼마나 빠르고 정확하게 판단하느냐에 달려 있다”며, “에이전틱 AI는 사람의 의사결정을 보조하는 수준을 넘어, 공정 자체를 지능화하는 핵심 기술”이라고 강조한다. 데이터 주권과 보안, 그리고 검증된 AX 역량 제조 AX 시장은 현재 ‘도입’보다 ‘안착’이 더 큰 과제로 떠오르고 있다. 많은 기업이 생성형 AI와 에이전틱 AI 도입을 검토하고 있지만, 핵심 제조 데이터의 외부 유출 우려와 내부 인력 부족이라는 현실적인 문제에 직면해 있다. 엘리스그룹은 이러한 문제를 AI 풀 스택 역량으로 해결한다. 고객의 요구에 따라 온프레미스, 프라이빗 클라우드를 유연하게 구성하며, PMDC 기반 구조를 통해 물리적으로 격리된 폐쇄형 환경에서의 AI 운영을 가능케 한다. 특히 현대차 남양연구소와 제조 AI 솔루션을 공동 개발한 경험은 엘리스의 보안 신뢰도와 공정 이해도를 동시에 입증하는 사례로 평가받는다. 대규모 제조 기업의 복잡한 보안 요구사항을 아키텍처 설계 단계부터 반영할 수 있는 역량은 엘리스의 중요한 경쟁력이다. 김 대표는 “AX는 단기간에 끝나는 프로젝트가 아니다. 인프라, 보안, 인재가 함께 준비되지 않으면 결국 현장에서 멈추게 된다”고 강조하며, 엘리스가 인프라와 교육을 수직 계열화해 AX 상용화의 허들을 낮추고 있다고 설명했다. ▲ 엘리스 AI PMDC 모형 현장에서 완성되는 AX, 그리고 글로벌 확장 엘리스그룹의 궁극적인 목표는 기술이 현장에서 완성되는 선순환 구조를 만드는 것이다. 이를 위해 업종별 제조 AX 레퍼런스 아키텍처와 맞춤형 AX 교육 커리큘럼을 고도화할 계획이다. 자동차, 부품, 식음료 등 산업별로 요구되는 AI 역량을 정교하게 정의하고, PMDC와 에이전틱 AI를 결합해 공장 단위의 AI 생태계를 완성한다는 구상이다. 또한 국내에서 검증된 PMDC와 AX 솔루션을 기반으로 글로벌 제조 거점으로의 진출도 추진한다. 데이터 주권 걱정 없이 AI를 활용할 수 있는 인프라와 교육 패키지를 글로벌 시장에 확산시켜, 글로벌 AI 클라우드 시장에서의 영향력을 확대해 나갈 방침이다. 김 대표는 “제조 AX는 국가와 산업을 가리지 않는 공통 과제”라며, “국내에서 검증된 엘리스의 모델을 글로벌 제조 현장으로 확장해 나가겠다”고 밝혔다.  ‘현장에서 즉시 작동하는 AI’를 만나다 엘리스그룹이 시장에서 지향하는 바는 분명하다. 막연한 AI 기술이 아닌, 제조 현장에서 즉시 작동하는 AI의 실체를 보여주는 것이다. 엘리스는 이를 통해 데이터 주권과 보안, 인력 문제로 AX 도입을 망설이던 기업들에게 현실적인 해법을 제시하고자 한다. 현장의 실무자부터 경영진까지 엘리스의 AI 풀스택 솔루션을 통해 자사 AX의 청사진을 구체화할 수 있을 것으로 기대된다. 교육과 인프라, 그리고 산업 현장을 하나로 연결하는 엘리스그룹의 AX 전략이 제조 산업의 새로운 기준으로 자리 잡을지 주목된다.  

헥사곤은 국내 CNC 공작기계 전문 기업 FFG DMC와 스마트 제조 워크플로 고도화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 4월 SIMTOS 2026 현장에서 진행된 이번 협약식에는 헥사곤과 FFG DMC의 주요 관계자가 참석해, 공동 기술 활동과 시장 개발, 전시 및 세미나 운영 등 구체적인 협력 방안을 논의했다. 헥사곤의 생산 소프트웨어는 제조업체가 생산을 시작하기 전 가공 공정을 준비하고 시뮬레이션하며 검증하는 과정을 돕는다. CAM과 디지털 트윈 기반 시뮬레이션, 데이터 연계 워크플로를 활용해 장비 활용도를 높이고 공정 가시성을 강화하는 것이 특징이다. 특히 프로플랜 AI(ProPlan AI)와 같은 인공지능(AI) 기능을 도입해 제조업체의 프로그래밍 속도와 공정 준비 수준을 높이고 있다고 헥사곤은 설명했다. FFG DMC는 고정밀 가공 장비와 자동화 시스템을 국내외 제조 현장에 공급하는 공작기계 및 스마트 제조 설루션 전문 기업이다. 양사는 이번 협력을 통해 헥사곤의 생산 소프트웨어를 FFG DMC의 장비와 연계해 더 효율적인 가공 워크플로를 구축하고 공정 신뢰성을 높일 계획이다.     기술 협업의 구체적인 사례로 헥사곤의 CAM 소프트웨어인 ‘에스프릿 엣지(ESPRIT EDGE)’를 FFG DMC의 수직형 CNC 머시닝센터 ‘DVD 8200’에 적용한다. 이를 통해 자동차 휠처럼 복잡한 형상의 부품을 효율적으로 가공하는 공정을 구현할 예정이다. 에스프릿 엣지는 디지털 트윈 기반 시뮬레이션으로 실제 가공 전에 공구 경로와 가공 순서를 검토한다. 이를 통해 NC 프로그램을 사전에 검증함으로써 가공 오류를 막고 생산성을 높이는 역할을 한다. FFG DMC의 이인철 대표는 “이번 협약은 공작기계 기술과 제조 소프트웨어를 결합해 지능적인 생산 환경을 구현하는 중요한 계기가 될 것”이라며, “헥사곤과 협력해 가공 효율과 품질을 동시에 향상시키고 고객이 현장에서 체감하는 스마트 제조 가치를 제공하겠다”고 말했다. 헥사곤의 스테펜 딜거  생산소프트웨어 부문 사장은 “FFG DMC는 공작기계 분야에서 강력한 전문성을 보유하고 있으며 헥사곤은 가공 공정을 신뢰도 높게 준비하도록 돕는 소프트웨어를 제공한다”면서, “제조 산업이 장비를 효과적으로 활용하고 임베디드 인텔리전스와 디지털 트윈 기술로 연결된 제조 워크플로까지 나아가도록 지원하겠다”고 밝혔다. 헥사곤은 이번 SIMTOS 2026에서 프로플랜 AI, 에스프릿 엣지, 마에스트로(MAESTRO), ATS800 등을 전시했다. 이를 통해 인공지능과 디지털 트윈, 측정 기술이 결합해 프로그래밍 효율과 제조 성능을 어떻게 개선하는지 시연했다.

엔비디아가 한국 사회와 문화적 특성을 반영한 합성 데이터셋인 ‘네모트론-페르소나-코리아’를 공개했다. 이 데이터셋은 글로벌 AI 개발 플랫폼인 허깅페이스에서 데이터셋 부문 1위를 기록하며 글로벌 커뮤니티의 높은 관심을 받고 있다. 엔비디아는 “한국어 특화 데이터셋이 기술적 완성도와 실용성을 인정받으며 국내 AI 생태계의 경쟁력을 입증한 사례”라고 평가했다. 네모트론-페르소나-코리아는 대한민국의 인구통계학적, 지리적, 문화적 특성을 투영한 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 국가통계포털, 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드 등 신뢰도가 높은 공공 및 민간 데이터를 기반으로 구축해 한국 사회의 실제 통계적 분포를 반영했다.     데이터의 현실성을 높이기 위해 이름과 성별, 연령, 혼인 상태, 교육 수준, 직업, 거주 지역 등 주요 속성을 실제 통계 수치에 맞췄다. 한국어 특유의 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴 같은 문화적 맥락도 고려했다. 기존 데이터셋에서 상대적으로 비중이 낮았던 고령층과 농촌 지역, 다양한 직업군을 포괄해 개발자가 한국 문화를 깊이 이해하는 정교한 AI 시스템을 구축하도록 돕는다. 개인정보 보호와 규제 준수에도 중점을 뒀다. 이 데이터셋은 개인정보를 포함하지 않는 완전한 합성 데이터로 구성해 국내 개인정보보호법을 준수하도록 설계했다. 엔비디아는 이를 통해 데이터 활용성과 규제 준수 사이의 균형을 확보하고 AI 개발 환경에 필요한 신뢰성과 확장성을 동시에 충족한다고 설명했다. 현재 네모트론-페르소나-코리아는 오픈소스 라이선스로 공개되어 국내외 개발자가 자유롭게 활용할 수 있다. 엔비디아는 이번 데이터셋이 한국형 소버린 AI 발전을 위한 핵심 자산으로서, 데이터 다양성을 넓히고 모델의 편향성을 완화하며 응답 품질을 높이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.