슈나이더 일렉트릭이 AI 기반 데이터센터 수요 증가에 대응하여 고도화된 전력 관리 및 냉각 설루션을 통해 스마트 에너지 관리를 실현하고 있다고 밝혔다. 고성능 GPU 서버 기반의 AI 데이터센터는 일반적인 IT 인프라에 비해 훨씬 큰 전력 소모와 발열을 발생시킨다. 이에 따라 안정적인 전력 공급과 효율적인 에너지 관리가 비즈니스 연속성을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 고성능 UPS(무정전 전원 공급장치), DC(직류) 배전 시스템, 그리고 고밀도 서버 환경에 최적화된 액체 냉각 설루션 등 데이터센터 전력 인프라 전반에 걸친 포트폴리오를 통해 이러한 니즈에 대응하고 있다. 특히, 슈나이더 일렉트릭의 ‘갤럭시 V 시리즈(Galaxy V-Series) UPS’는 AI 워크로드에 특화된 고효율 전력 백업을 제공하는 UPS다. 고효율 운영 모드를 통해 최대 99%의 효율성을 제공하며, UPS의 전력 소비를 3배 이상 감소시키는 이컨버전(eConversion) 모드를 적용했다.     이 중 ‘갤럭시(Galaxy) VXL’은 500~1,250kW(400V) 용량을 지원하는 3상 무정전전원장치(UPS)로, 고밀도 기술은 물론 안정적이고 내결함성 있는 설계를 모두 갖춰 대규모 데이터센터와 클라우드 및 서비스 제공업체 시설의 핵심 IT 인프라에 최적화된 성능을 제공한다. 슈나이더 일렉트릭은 이 제품이 컴팩트한 사이즈로 기존 갤럭시 V 시리즈 UPS 대비 설치 공간을 50~70% 절약하며, 높은 에너지 효율성을 제공한다는 점을 내세운다. 더불어 라이브 스왑(Live Swap) 기능으로 시스템 중단 없이 주요 부품 교체가 가능해 가용성을 극대화하고 운영 효율성과 핵심 부하 보호 기능을 강화하여 총소유비용(TCO)을 절감할 수 있다. 이와 함께 슈나이더 일렉트릭은 전통적인 AC 중심 전력 시스템의 한계를 극복하기 위한 직류(DC) 배전 설루션도 소개했다. 슈나이더 일렉트릭의 직류 배전 시스템은 에너지 변환 손실을 최소화하고 전력 사용 효율을 높여, AI 데이터센터의 운영 안정성과 에너지 절감을 동시에 실현하는 데에 초점을 맞추었다. 한편, 슈나이더 일렉트릭은 2024년 미국의 냉각 설루션 전문기업 ‘모티브에어(Motivair)’를 인수하며, AI 서버의 발열을 효과적으로 제어할 수 있는 ‘다이렉트 투 칩(D2C)’ 액체 냉각 기술을 포함한 고밀도 쿨링 설루션 포트폴리오를 확대했다. 이를 통해 냉각 에너지 효율을 극대화하고, AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 데 기여하고 있다. 이와 함께, 슈나이더 일렉트릭은 최근 엔비디아, SK텔레콤과 지속 가능한 전력 공급 및 열 관리 기술 확보를 목표로 AI 데이터센터의 차세대 전력 인프라 구축을 위한 MOU를 체결했다. 이를 통해 국내외 AI 데이터센터 생태계의 안정성과 지속 가능성을 높이는 데 일조하고 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “단순한 IT 시설을 넘어 초고밀도 전력 소비가 집중되는 미래 핵심 인프라인 AI 데이터센터는 전력 품질과 안정성의 무엇보다 중요하다”면서, “슈나이더 일렉트릭은 UPS, 배전, 냉각 등 전력 인프라 전반에서 스마트하고 지속 가능한 설루션을 제공하며 고객의 디지털 전환 여정을 지원하고 있다”고 전했다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11(Creo Parametric 11)에서 도면 기호를 생성하는 기능에 대해 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기호(심벌)는 도면 작업에서 반복적으로 사용하는 형상이나 텍스트를 한 번에 등록해두고 재활용할 수 있다는 점에서 많은 이점을 제공한다. 반복되는 정보를 직접 그릴 필요 없이 기호로 배치하면, 작업 시간을 단축하면서도 도면의 표준화와 일관성을 유지할 수 있다. 또한 매개변수를 이용해 도면 속 정보를 자동으로 연동하면, 설계 변경이 발생하더라도 관련 내용이 신속하고 정확하게 갱신되어 오류 발생을 줄일 수 있다. 특히 기호가 시각적 요소를 간결하게 전달한다는 점은 협업 환경에서 매우 유용하다. 복잡한 어셈블리나 전기 부품도 기호로 정의해두면, 도면을 처음 접하는 사람이라도 해당 요소를 쉽게 파악할 수 있기 때문이다. 결과적으로 기호를 적절히 활용하면 도면의 이해도를 높이고, 작업 효율은 물론 품질 또한 크게 향상시킬 수 있다.   기호(Symbol) 탭 UI 기호(Symbol) 탭은 새로운 기호를 배치하거나, 이미 도면에 배치된 기호를 선택할 때 표시되는 탭이다. 이 탭을 통해 새 기호를 손쉽게 추가하고, 선택한 기호의 속성을 직관적으로 수정할 수 있다.      기호를 배치하거나 이미 배치된 기호를 선택할 때는 여러 가지 옵션을 통해 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 기호 배치 과정에서 사용할 수 있는 주요 기능에 대해 알아보자.   갤러리(Gallery)     기호를 배치할 때 갤러리 아이콘(아래 화살표)을 클릭하면, 최근에 사용한 기호나 고정(Pinned)된 기호, 그리고 사용자 정의·시스템 정의 기호 목록을 한눈에 확인할 수 있다. 필요에 따라 ‘최근 항목 지우기(Clear Recent Items)’ 또는 ‘고정된 항목 지우기(Clear Pinned Items)’ 기능을 이용해 기호 목록을 정리하거나, 특정 기호만 골라 고정을 해제할 수도 있다. 이를 통해 반복해서 사용하는 기호를 효율적으로 관리하며, 불필요하게 쌓이는 기호를 깔끔하게 정돈할 수 있다.   기호 팔레트(Symbol Palette)     전용 *.dwg 시트(DRAW_SYMBOL_PALETTE) 형태로 구성된 기호 팔레트에서는 자주 사용하는 기호 인스턴스를 저장해 두고 쉽게 재활용할 수 있다. 여러 개의 드로잉 시트를 사용할 수 있을 경우 팔레트를 열면 최근에 사용한 시트가 먼저 표시되고, 화살표 버튼을 눌러 다른 시트로 이동할 수 있다. 이렇게 분류된 시트를 통해 필요한 기호를 빠르게 찾고, 여러 도면에서 일관된 형식으로 기호를 배치할 수 있다.   기호 사용자 지정(Symbol Customization)     ‘기호 사용자 지정’을 클릭하면 그룹화(Grouping), 미리 보기(Preview), 가변 텍스트(Variable Text) 등으로 구성된 대화 상자가 열려 기호의 세부 속성을 설정할 수 있다. 그룹화 옵션을 통해 기호에 적용된 그룹화 방식을 확인·수정하고, 미리 보기 영역에서 기호의 확대·축소나 텍스트 변경 사항을 즉시 확인할 수 있다. 또한 사용자 정의(Customization) 메뉴에서는 기호 정의 이름을 복사해, 메모 콜아웃 등에 편리하게 활용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   여러 산업에서 확산되고 있는 클라우드 컴퓨팅이 제조 산업에서도 본격화될 것으로 보인다. 이를 겨냥해 아마존웹서비스(AWS)는 제조 산업의 클라우드 가치 제공을 본격화하고 있다. 한편, 에티버스는 지난 3월 25일 ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’를 주최했다. 이 콘퍼런스에서는 AWS를 비롯해 국내 파트너사들이 참가해 국내 제조 산업을 대상으로 클라우드 기술이 어떤 가치를 제공할 수 있는지와 구체적인 적용 방안 등이 소개됐다. AWS의 황민선 ENT-MFG&SNE(서비스 앤 에너지) 산업 담당 파트너 세일즈 매니저와 에티버스의 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무로부터 국내 클라우드 시장의 동향 및 전망부터 제조 산업을 겨냥한 클라우드 전략까지 들어보았다. ■ 정수진 편집장    ▲ AWS 황민선 ENT-MFG&SNE 산업 담당 파트너 세일즈 매니저   ▲ 에티버스 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무   에티버스는 어떤 기업인지 소개한다면 ■ 김준성 : 에티버스는 지난 1993년 영우컴퓨터라는 사명으로 설립되어 30여년간 글로벌 IT 공급사와의 협업을 통해 IT 토털 설루션 공급사로서 영업을 지속해 왔으며, 시스템 구축, 유지보수, 설루션 개발은 물론 빅데이터, AI, 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술에 집중하여 미래의 IT 비즈니스의 중심이 되고자 노력하고 있다. 또한, 에티버스는 2022년 한국에서 유일하게 AWS와 디스트리뷰터 계약을 맺고 다양한 파트너와 고객들의 클라우드 여정을 돕고 있으며, 이를 위해 400개가 넘는 파트너와 협업 관계를 구축하여 각 산업 전반에 걸쳐 클라우드와 AI 생태계 확산을 돕고 있다.   클라우드 기술 기업으로서 AWS가 최근 중점을 두고 있는 부분이 있다면 어떤 것인지 ■ 황민선 : AWS는 제조 산업에 대한 다양한 지원을 통해 고객사의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중점을 두고 있다. 특히 주력하는 부분은 생성형 AI를 실제 현장에 적용해 비즈니스 성과를 만들어 내는 것이다. 이번 클라우드 설루션 콘퍼런스에서도 확인했듯이, 제조 기업들은 생성형 AI에 가장 높은 관심을 보이고 있으며, 실제로 품질 관리, 예측 정비, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 활용하고 있다. 또한 AWS 기반의 전문 파트너사 설루션을 통한 산업 전문성 강화도 중요한 부분이다. AWS는 제조 산업에 특화된 전문 파트너들과 협력하여, 고객들이 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공하고 있다. 더불어 스마트 매뉴팩처링의 확산도 핵심적인 중점 분야이다. 데이터 기반의 의사결정, IoT 기술을 활용한 실시간 모니터링, AI/머신러닝을 통한 공정 최적화 등을 통해 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 지원하고 있다. 이러한 노력의 실효성은 이번 콘퍼런스 결과를 통해서도 확인할 수 있었다. 88건의 현장 고객 미팅과 설문에서 31%의 고객이 1년 내 클라우드 도입 계획을 밝혔는데, 이는 AWS의 제조 산업 혁신 전략이 시장의 니즈와 정확히 일치한다는 것을 보여준다.   다른 산업과 비교할 때, 클라우드가 제조 산업에 제공할 수 있는 핵심 가치는 무엇이라고 보는지 ■ 김준성 : 클라우드는 기본적으로 비용 절감, 신속함, 유연성과 확장성을 핵심 가치로 보고 있는데, 제조 산업이야 말로 앞에서 얘기하는 세 가지 부분이 가장 중요하게 고려되어야 하는 산업 영역이라고 생각한다. 우선, 생산과 비용 절감은 뗄 수 없는 부분이다. 가장 효율적인 공정을 통해 생산 단가를 낮춰야 고객에게 판매할 수 있는 기본적인 경쟁력을 제공할 수 있다. 두 번째로, 고객의 요구가 급변하는 지금의 현대 사회에서 신속하고 경제적인 생산 공정이야 말로 제조업에서 가장 중요시하는 혁신 가치 중 하나라고 생각한다. 마지막으로 유연성과 확장성 역시 설명할 필요도 없이 클라우드와 제조 산업이 공유하고 있는 핵심 가치로서, 시장의 요구에 발 빠르게 대응하고 적재적소에 필요한 제화를 공급하기 위해 반드시 이루어야 하는 중요 포인트라고 할 수 있다. ■ 황민선 : 제조 산업에서 클라우드의 핵심 가치는 기업의 규모와 관계 없이 혁신을 빠르고 대규모로 가속화할 수 있다는 것이다. 과거에는 대기업만이 도입할 수 있었던 첨단 기술을 이제는 중소 제조기업도 클라우드를 통해 손쉽게 활용할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI나 디지털 트윈과 같은 첨단 기술을 필요한 만큼만 사용할 수 있게 된 것이 큰 변화이다. 주목할 만한 점은 비즈니스 리더들의 참여가 크게 늘어났다는 것이다. 얼리 어댑터와 IT 전문가를 넘어, 이제는 제조 현장의 비즈니스 리더들이 클라우드 기술을 활용하기 시작했다. 공장과 연구소의 현업 전문가들이 직접 클라우드 기술을 산업 현장에 적용하면서, 더욱 실질적인 혁신이 가능해졌다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 측면에서 클라우드의 가치가 더욱 부각되고 있다. 클라우드를 통해 제조기업들은 설계와 생산 단계에서 글로벌 협업을 강화하고, 글로벌 공급망에 더욱 유연하게 대응할 수 있게 되었으며, 불확실한 경영 환경에서 민첩성과 회복력을 높이는 핵심 요소가 되고 있다.   제조 산업에서 클라우드의 가치를 실현하기 위해서 필요한 방법론 또는 접근방법은 무엇인지 ■ 황민선 : 제조 산업의 클라우드 가치 실현을 위해서는 ‘산업 전문성’과 ‘기술 혁신’이 조화를 이루는 것이 핵심이다. AWS는 이를 위해 크게 세 가지의 차별화된 접근 방식을 제시하고 있다. 첫째, 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric : IDF) 접근 방식이다. 제조 기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터의 통합과 활용이다. AWS의 IDF는 제조 현장의 OT 데이터부터 엔터프라이즈 IT 데이터까지 통합하여, 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 한다. 둘째, 강력한 파트너 생태계 기반의 산업 특화 설루션이다. AWS는 제조 산업의 다양한 워크로드에 특화된 파트너들과 협력하여 검증된 설루션을 제공한다. 셋째, 실질적인 구현을 위한 단계별 접근 방식이다. AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공한다. 앞으로도 AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공할 것이다. PoC(개념 증명)를 통한 기술 검증, 전문가 1:1 상담, 다양한 교육 프로그램 등을 통해 고객들의 성공적인 클라우드 여정을 지원할 계획이다. ■ 김준성 : 단순히 클라우드로 IT 자원을 마이그레이션하는 것보다 여러 가지 현재 상황에 대한 분석을 통해 보다 효율적이고 효과적인 전환이 필요하다고 생각한다. 몇 가지 단계를 생각해 본다면, 첫 번째로 명확한 목표에 대한 설정이 필요하다. 비용 절감, 생산성 향상, 시장 경쟁력 강화, 혁신 가속화 등 클라우드 도입을 통해 달성하고자 하는 구체적인 비즈니스 목표를 명확히 설정해야 한다. 정확한 목표가 정해지면 현재 가지고 있는 자원에 대한 분석이 필요하다. 현재 IT 인프라, 애플리케이션, 데이터, 보안 현황 등등을 정확하게 파악하여 클라우드 마이그레이션 전략을 수립해야 한다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션을 어떤 설루션을 써서 할 것인지, 기간은 어느 정도 할 것인지 등을 특정해야 한다. 정확한 파악이 끝났다면 이번 일을 가장 잘 수행할 수 있다고 판단되는 클라우드 서비스 제공업체의 클라우드 도입 지원을 받는 것이 중요하다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션, 관리, 보안 등 다양한 서비스를 제공 받고, 처음에 설정했던 목표와 어느정도 부합하는지에 대해 상호 검증을 통해 클라우드 전환을 성공적으로 마무리 할 수 있다고 생각한다. 에티버스는 AWS의 유일한 디스트리뷰터 파트너로서 현재 AWS 클라우드 마이그레이션 관련 협업을 하고 있는 IT 파트너가 400곳이 넘는다. 또한, 각 파트너들이 공공, 의료, 유통, 제조 등 산업 전 분야에 걸쳐 전문성을 가지고 사업을 영위하고 있으며 특히, 제조 분야에 AI를 접목하여 고객의 요구를 반영하여 클라우드 전환을 이루고 있다.   국내 제조 산업의 클라우드 활용과 관련한 주요한 흐름은 어떤지 ■ 황민선 : 국내 제조 산업의 클라우드 활용은 매우 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 특히 세 가지 주목할 만한 트렌드가 나타나고 있다. 첫째, 생성형 AI를 중심으로 한 혁신 가속화이다. 산업통상자원부의 ‘AI 자율제조 전략’에서도 볼 수 있듯이, 2030년까지 AI 자율제조 30% 확산과 제조 생산성 20% 향상을 목표로 하고 있다. 실제로 두산로보틱스나 HL만도와 같은 기업은 이미 생성형 AI를 활용해 실질적인 성과를 창출하고 있다. 둘째, 비즈니스 리더 주도의 클라우드 도입이다. 과거 IT 인프라 담당자나 개발자 중심의 클라우드 도입에서, 이제는 현업 부서장과 경영진이 직접 클라우드 기술 도입을 주도하는 방향으로 변화하고 있다. 특히 제조 현장의 실무 전문가들이 클라우드 기술을 활용하여 혁신을 이끌어내고 있다. 셋째, 산업 특화 설루션의 확산이다. AWS는 제조 산업에 특화된 파트너 설루션 맵을 구축하고, 다섯 가지 핵심 영역(스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 스마트 제품 & 서비스, 공급망, 지속가능성)에서 전문 파트너들과 협력하고 있다. ■ 김준성 : 많은 고객들, 특히 제조 산업 분야에서의 클라우드 활용은 초기 단계를 넘어 본격적인 확산기에 접어들었다고 판단되나, 여전히 여러 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히 보안 관련 문제나, 오래된 레거시 시스템의 마이그레이션 및 이를 수행할 인력 부족 등의 문제로 인해 아직도 클라우드 전환을 망설이거나 시간이 오래 걸리는 고객이 적지 않은 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 제조 현장에서도 AI를 접목해서 생산 현장을 혁신하고 클라우드를 활용하여 신속성을 높이는 노력을 많은 곳에서 진행 중이다. 에티버스는 산업에 유익하고 필요한 AWS 파트너를 발굴하고, 그들이 고객과의 협업을 통해 빠르고 효과적인 클라우드 전환을 지원하게끔 돕는 역할을 해 나가고 있다. 또한, AI를 활용한 클라우드 서비스의 확산이 일어나고 있는데, 고객의 다양한 요구를 수용하기 위해 클라우드 생태계의 지속 확장을 통해 이를 뒷받침할 수 있는 여러 설루션의 소개와 구축에 최선을 다할 예정이다.   제조 산업의 클라우드 활용 사례에 대해서 소개한다면 ■ 김준성 : 구체적인 사례를 소개하자면, 생산 현장에서 여러 IoT 센서를 활용해 데이터를 클라우드로 수집, 분석하여 예지 보전, 생산 최적화, 품질 관리 향상 등을 추진함으로써 스마트 공장으로 전환하거나, 제조 공정을 가상화하여 시뮬레이션하고 최적화하는 디지털 트윈 기술을 통해 새로운 공정 도입 전에 시뮬레이션을 통해 위험을 최소화하고, 운영 효율을 높이는 사례가 있다. 또한, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 활용하여 ERP, CRM 등의 시스템을 도입하고, 비용 효율적인 IT 운영을 추구함으로써 생산성 향상 및 비용 절감 효과를 얻는 사례가 늘고 있다. ■ 황민선 : 예를 들어, 두산로보틱스는 생성형 AI를 활용해 로봇 제조 과정을 최적화했으며, HL만도는 소프트웨어 엔지니어링 효율을 30% 개선한 사례가 있다. 또한 BMW는 아마존Q 인 퀵사이트(Amazon Q in QuickSight)를 도입해 공급망 분석 시간을 대폭 단축하고 의사결정을 가속화했다. 이러한 사례는 AWS의 기술력과 파트너의 산업 전문성이 결합될 때 실질적인 성과를 창출할 수 있다는 것을 보여준다. 한국 제조 기업들도 이러한 접근 방식을 통해 클라우드를 활용한 실질적인 혁신을 실현하고 있으며, AWS는 앞으로도 파트너 생태계와 함께 국내 제조 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하고자 한다.   최근 진행한 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 어떤 행사이고, 이를 통해 기대하는 효과는 무엇인지 ■ 황민선 : 이번 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 제조 산업의 새로운 도약을 위한 실질적인 설루션과 고객 사례를 제공하고자 마련되었다. 특히 주목할 점은, 제조 현장의 실무 전문가들이 IT나 클라우드 전문 인력의 도움 없이도 신기술을 빠르게 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두었다는 것이다. 행사는 크게 세 가지의 차별화된 프로그램으로 구성했다. 먼저 C-레벨 조찬 세미나를 통해 경영진이 클라우드 전환의 비전과 전략을 공유할 수 있는 기회를 제공했다. 또한 스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 데이터 분석 & 생성형 AI 등 세 개의 전문 트랙을 통해 각 영역별로 심도 있는 기술 및 구현 사례를 공유했다. 특히 1:1 비즈니스 미팅을 통해 개별 고객별 맞춤 설루션을 AWS 및 AWS 파트너사와 함께 상담 받을 수 있는 기회도 마련했다. 행사를 통해 제조 기업이 클라우드를 통한 혁신의 구체적인 청사진을 그릴 수 있게 되었다고 본다. 특히 실제 구현 사례와 전문가 상담을 통해 자사에 맞는 최적의 설루션을 찾고, AWS의 다양한 파트너 프로그램, 예를 들어 PoC 지원 프로그램을 통해 실제 검증 단계로 신속하게 진입할 수 있는 기회를 제공하고자 했다. ■ 김준성 : ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 아직 클라우드로 전환하지 못한 제조 현장의 고객이나, 클라우드 도입은 하였지만 아직 AI 관련 서비스라든지 클라우드의 활용도가 떨어지는 분들을 위해 보다 더 많은 정보를 제공하기 위해 마련되었다. 이번 콘퍼런스에서는 기술적인 발전은 물론 여러 도입 사례에 대한 발표와 더불어 향후 기대되는 발전 방향에 대해서도 고객들에게 알리는 자리를 마련했다. 정보 획득과 더불어 아직 클라우드 전환이 안된 고객들은 빠르고 효과적인 전환을, 새로운 AI 서비스 도입을 통해 더 나은 혁신이 필요한 고객에게는 그에 맞는 시스템을 구축하는데 도움이 되었기를 바란다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI∙데이터 인프라 설루션 전문 기업 HS효성인포메이션시스템이 차세대 스토리지 플랫폼인 ‘VSP(Virtual Storage Platform) One’의 새로운 기능을 공개했다. 이번 업데이트는 복잡해지는 기업 환경 속에서 요구되는 보안 강화, 에너지 효율 제고, 지속가능한 IT 운영까지, 폭넓은 과제를 해결하도록 설계됐다. 최근 IT 인프라 관리와 운영이 복잡해지면서 많은 기업이 보안 위협, ESG(환경∙사회∙지배구조) 경영 등 다양한 과제에 직면해 있다. 특히 랜섬웨어 공격, 데이터 유출 등 보안 문제에 대응하는 사이버 복원력 확보가 IT 운영의 핵심 요소로 떠올랐다. 스플렁크와 영국 경제 분석기관 옥스퍼드 이코노믹스가 공동 발표한 글로벌 보고서 ‘다운타임의 숨겨진 비용(The Hidden Costs of Downtime)’에 따르면, 글로벌 2000대 기업은 사이버 사고로 인한 다운타임으로 연간 수익의 약 9%에 해당하는 비용을 지출하는 것으로 나타났다. 이에 따라 에너지 소비 최적화, 탄소 발자국 추적 및 비용 절감을 위한 지속가능한 IT 설루션 수요가 증가하고 있다.     VSP One의 새로운 기능은 보안성, 운영 효율, 지속가능성을 동시에 충족한다. 사이버 복원력과 지속가능성 측면 모두 서비스수준협약(SLA)을 보장하며, 기업이 IT 운영을 간소화하고 사이버 위협에 빠르게 대응하며 에너지 효율까지 높일 수 있도록 지원한다. 특히 VSP One Block 스토리지는 랜섬웨어를 비롯한 사이버 공격이 원천적으로 차단된 변경 불가 스냅샷을 이용해 공격 발생 전 백업된 스냅샷 데이터를 통한 즉각적인 데이터 복구를 보증한다. 이를 통해 데이터 손실과 시스템 다운타임을 획기적으로 줄여 비즈니스 연속성을 확보할 수 있다. 또한, 에너지 효율적인 아키텍처와 정밀한 보고 기능을 기반으로 전력 사용량과 탄소 배출량을 최대 40%까지 줄이고, 전력 효율 SLA를 통해 지속가능성과 비용 절감이라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 수 있다. 이외에도 ▲중단 없는 데이터 접근을 보장하는 100% 데이터 가용성 보증 ▲4:1 비율의 데이터 절감 보증으로 저장 효율성 향상 ▲무중단 업그레이드가 가능한 최신 스토리지 환경 등의 기능이 함께 제공된다. 특히 단일하고 직관적인 통합 플랫폼 기반 설계로 데이터 관리의 복잡성을 최소화하고 운영 부담을 줄일 수 있다. HS효성인포메이션시스템의 양정규 대표는 “VSP One의 새로운 기능은 사이버 복원력과 지속가능성 확보라는 두 과제를 함께 해결하도록 설계됐다”며 “앞으로도 혁신적인 엔터프라이즈 설루션을 제공해 고객이 안정적이고 유연한 인프라 위에 비즈니스를 효율적으로 운영할 수 있도록 도울 것”이라고 밝혔다.

K-우주항공정책포럼 2025 정기총회 및 세미나 참석자 딘체사진   경상남도는 4월 11일 서울 한국프레스센터 프레스클럽에서 ‘2025년 제1차 K-우주항공정책포럼 정기총회 및 세미나’를 개최했다. 이번 행사는 우주항공청 출범 이후 변화하는 산업 환경에 대응하고, 실효성 있는 정책 수립을 위한 전략 논의를 위해 마련됐다. 경상남도, 진주시, 사천시가 공동 주최하고, 경남테크노파크와 K-우주항공정책포럼이 주관했으며, 산·학·연·관 관계자 약 100여 명이 참석해 높은 관심을 보였다. 행사는 ▲제1부 정기총회 ▲제2부 정책 세미나로 구성됐다. 정기총회에서는 2025년도 운영 계획 공유, 회칙 개정, 임원 변경 등 안건이 논의됐다. 정책 세미나에서는 유창경 한국항공우주학회장(인하대 교수)이 ‘우주항공산업의 지속 가능한 성장과 정책 강화’를 주제로 주요 정책 과제를 제시했으며, 권현준 우주항공청 정책국장은 ‘대한민국의 우주항공 정책 방향’을 발표했다.   패널토론 이어진 패널토론은 이대성 항공안전기술원장의 사회로 진행됐으며, 주광혁 연세대 교수, 조황희 과학기술정책연구원 명예연구위원, 최기영 인하대 교수, 이재우 건국대 교수가 패널로 참여해 우주·항공·AAM(미래항공모빌리티) 분야의 정책적 접근 방향에 대해 심도 깊은 논의를 펼쳤다. K-우주항공정책포럼은 2023년 창립 이래 다양한 세미나와 정책 논의를 통해 우주항공산업 정책 플랫폼으로 자리매김해 왔다. 2024년에는 전략·분과위원회 운영과 정책 보고서 발간 등 싱크탱크로서의 기능도 강화하고 있다. 올해는 특히 제2회 세미나를 4월 16~17일 사천에서 열 예정이며, 연내 법인화를 추진해 조직 운영의 지속성과 전문성을 높일 계획이다. 유창경 회장은 "우주항공산업은 국민소득 5만불 시대를 대비한 핵심 산업"이라며, “우주 개발 투자는 단순한 기술 유지 차원을 넘어 통신·항법·영상서비스 확대, 스타트업 육성, 우주 바이오 및 신소재 개발, 국제 협력 확대 등 다양한 정책적 지원이 필요하다”고 강조했다. 또한 항공 산업에 대해서는 “우주 산업과 마찬가지로 국가의 지원이 절실하지만, R&D 직접 투자보다 민간사업자의 사업여건 개선에 중점을 둬야 한다”고 덧붙였다.  

티맥스티베로가 4월 22일 광주 김대중컨벤션센터에서 열리는 '혁신 ROAD(로드) 컨퍼런스'에 참가해 공공부문의 디지털 전환을 지원하는 DBMS 현대화 전략을 선보인다.     올해로 11회째를 맞은 ‘혁신 ROAD 컨퍼런스’는 공공기관과 지자체 정보화 담당자, 국내 소프트웨어 기업이 한자리에 모여 민관 협력과 소프트웨어 확산 방안을 논의하는 자리로, 전국 주요 도시를 순회하며 진행된다.     티맥스티베로는 지난해 울산 경상권 행사에 이어, 올해는 광주 지역 컨퍼런스에 참가해 호남권 고객사를 대상으로 공공부문 클라우드 전환을 위한 기술 솔루션을 선보일 예정이다.     기술 세션에서는 ▲클라우드 네이티브 최적화 사례 ▲공공기관별 맞춤형 DBMS 전환 전략 ▲데이터 관리 효율화 방안 등 공공기관의 디지털 혁신을 위한 실질적인 솔루션을 제시할 계획이다.     세션 발표를 맡은 티맥스티베로 성기훈 상무는 “DBMS는 IT 시스템의 핵심 요소로, 장애나 성능 저하가 발생하면 기업과 기관의 서비스 품질뿐만 아니라 비즈니스 연속성에도 심각한 영향을 미칠 수 있다”며, “특히 공공기관의 경우, DBMS 운영, 전환 시 안정성 및 국내 보안 규정 준수 여부를 철저히 고려해야 한다”고 설명했다. 또한, 공공기관의 안정적인 디지털 혁신을 지원하는 것이 티맥스티베로의 핵심 목표임을 강조했다.     한편, 행사 현장에서는 티맥스티베로의 최신 DBMS 솔루션을 소개하고 컨설팅하는 전시 부스가 마련될 예정이다.  티맥스티베로 관계자는 "이번 행사가 호남권 공공기관의 디지털 전환 가속화에 중요한 계기가 될 것"이라며 "민관 협력을 통한 실질적인 기술 교류의 장이 될 것으로 기대한다"고 말했다.   

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전과 아레스 제품군의 향상된 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   아레스 커맨더 2026은 업데이트를 통해 오토캐드 호환성, 성능 개선, AI 기능 강화, BIM 자동화 및 다양한 파일 포맷 지원이 더욱 향상되었다.   오토캐드 호환성 - 새로운 시작 탭 및 UI 설정 기능     아레스 커맨더 2026은 더욱 직관적이고 사용자 친화적인 환경을 제공한다. 이번 버전에서는 새로운 시작(Start) 탭을 추가하여 작업 공간을 보다 쉽게 맞춤 설정할 수 있도록 개선되었다. 사용자는 리본 메뉴, 팔레트, 설정을 자신의 워크플로에 맞게 조정할 수 있다. 특히, 기본 활성화된 CAD General 작업 공간을 통해 오토캐드 사용자가 보다 쉽게 아레스 환경에 적응할 수 있도록 설계되었다.   CAD 기능 - 성능 및 안정성 향상     아레스 커맨더 2026은 성능과 안정성을 개선하여 더욱 부드러운 작업 환경을 제공한다. 파일 열기 속도가 10% 더 빨라졌으며, 줌 속도는 55% 향상, 패닝 속도는 38% 향상되었다. 또한, 충돌(crash) 발생률이 87% 감소하여 더욱 안정적인 작업이 가능하다. 이러한 최적화를 통해 대형 도면을 다룰 때도 보다 원활한 CAD 환경을 경험할 수 있다.    CAD 기능 - 다중 가시성 상태를 지원하는 커스텀 블록     아레스 커맨더 2026에서는 기존의 오토캐드 호환 동적 블록(Dynamic Blocks)뿐만 아니라 사용자 지정 블록(Custom Blocks) 기능이 더욱 강력해졌다. 이번 버전에서는 다중 가시성 상태(Multiple Visibility States)를 지원하여 커스텀 블록이 동적 블록과 동일한 기능을 수행할 수 있다. 지난 해 추가된 450개 이상의 다이나믹 블록을 포함한 Trinity 블록 라이브러리도 더욱 개선되었다. 이제 블록을 온라인 라이브러리에 손쉽게 추가할 수 있으며, 사용자 간 블록 공유가 더욱 간편해졌다.   인공지능 - 자연어 기반 선택 및 수정 기능     아레스 AI 어시스트(A3)는 이번 버전에서 자연어 명령을 활용한 객체 선택 및 속성 수정 기능을 지원한다. 사용자는 직접 명령어를 입력하지 않고, 다음과 같이 직관적인 문장을 입력하는 것만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있다. 레이어 윈도에서 5보다 긴 모든 선을 선택 선택한 객체를 레이어 0으로 이동 모든 원(circle)의 색상을 빨간색으로 변경     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.