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.

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.

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.

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.

오라클이 아마존웹서비스(AWS)와 협력하여 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS) 서비스를 국내 고객에게 공식 제공한다고 밝혔다. 이번 서비스는 AWS의 서울 리전에서 출시되었으며, 국내 기업은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스와 오라클 자율운영 AI 데이터베이스 등을 운영할 수 있다. 이번 서비스 출시로 기업은 기존 온프레미스 환경에서 운영하던 오라클 워크로드를 큰 변경 없이 AWS로 옮길 수 있게 되었다. 오라클은 “온프레미스와 동일한 기능과 성능을 제공하여 클라우드 전환 과정에서의 복잡성을 줄였다”고 설명한다. 또한 오라클과 AWS 사이의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 아마존 베드록과 같은 생성형 AI 서비스와 고급 분석 도구를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 마련했다. 전국 1380여 개 매장을 운영하는 뷰티 및 웰니스 리테일 기업인 CJ올리브영은 이 서비스를 활용해 핵심 워크로드를 AWS 내 오라클 데이터베이스 서비스로 이전하고 있다. CJ올리브영 박원호 팀장은 “오라클 AI 데이터베이스@AWS는 핵심 워크로드를 클라우드로 옮기는 손쉬운 경로를 제공한다”면서, “아마존 베드록 등 AWS의 인공지능 서비스와 통합해 비즈니스 성과를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.     한국오라클 김성하 사장은 이번 출시가 국내 기업의 미션 크리티컬 워크로드 현대화와 AI 혁신 수요에 대응하기 위한 것이라고 설명했다. AWS코리아 함기호 대표 또한 국내 기업이 애플리케이션 재설계 없이 오라클 워크로드를 클라우드로 이전하고 보안성과 확장성을 누릴 수 있게 되었다고 덧붙였다. 고객은 AWS 마켓플레이스에서 서비스를 직접 구매하거나 유클릭, 에티버스와 같은 공인 채널 파트너를 통해 이용할 수 있다. 유클릭 김철 대표와 에티버스 정인성 대표는 이번 서비스가 고객의 AI 기반 혁신을 가속화하고 운영을 간소화하는 중요한 기점이 될 것이라고 강조했다. 이번 서울 리전 출시는 기존 도쿄, 시드니, 런던 등 11개 리전에 이은 확장이다. 오라클과 AWS는 앞으로 싱가포르, 오사카, 파리 등 10개 리전으로 서비스 범위를 더욱 넓힐 계획이다.

제조 AI와 소프트웨어 파워에 관심높아… AI 투자로 초격차 이끌 것   지난해 국내 제조 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심(SDx)으로의 급격한 체질 개선과 AI 도입이라는 거대한 파도와 마주했다. 지난해 4월 PTC코리아에 합류한 김도균 대표에게 PTC가 그리는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’의 비전과 2026년 사업 전략에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     클라우드 및 보안 전문가로서 제조 IT 기업인 PTC에 합류하게 된 배경과 지난해의 소회가 궁금하다. 지난해 4월 PTC코리아 대표로 부임했으니 곧 1년이 되어간다. PTC코리아 합류 이전에는 클라우드플레어, 아카마이 등에서 클라우드와 보안, AI 인프라 사업을 주로 이끌었다. 당시 에지 서버나 AI 추론 영역을 다루며 AI 시대에는 결국 제조 현장이 가장 크게 변할 것이라는 확신을 갖게 되었다. PTC는 제조 엔지니어링 분야의 전통 강자이면서도, 최근 제조 AI와 소프트웨어 역량 강화에 적극적인 기업이다. 지난해는 PTC코리아 조직을 재정비하고, 하드웨어 제조 중심이었던 국내 고객들에게 소프트웨어와 하드웨어의 융합 필요성을 설파하며 새로운 성장의 발판을 마련한 해였다.   지난해 PTC 비즈니스에서 가장 두드러진 변화나 성과는? 가장 큰 변화는 ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 설루션인 코드비머(Codebeamer)의 약진이다. 과거 제조 시장이 하드웨어 설계에 집중했다면, 지난해에는 자동차 산업을 필두로 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드가 확산되면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 빠르게 확대됐다. 소프트웨어 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 대기업을 중심으로 복잡한 요구사항을 중복 없이 관리하고 개발 비용을 절감하기 위해 코드비머를 도입하는 사례가 크게 늘었다. 이를 통해 PTC는 제조 소프트웨어 영역에서의 혁신 파트너로 존재감을 확대했다.   PTC의 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM, 기타 관련 비즈니스는 어떤지? 매출 비중으로 보면 여전히 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)이 가장 큰 축을 담당하며 견고하게 성장하고 있다. 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어, 전사적 데이터 관리의 핵심으로 진화했다. 반면 IoT(사물인터넷) 사업은 전략적인 변화가 있었다. 최근 자산운용사 TPG에 IoT 사업 부문을 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있다. 이는 PTC가 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 설루션에 투자를 집중하고, IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하기 위함이다. ‘선택과 집중’ 전략을 통해 핵심 설루션을 강화해 나간다는 계획이다.   클라우드 네이티브 CAD인 온쉐이프와 기존 주력 제품인 크레오의 포지셔닝은 어떻게 가져갈 계획인지? 두 제품의 역할은 명확히 구분된다. 크레오(Creo)는 자동차 엔진이나 복잡한 설비처럼 고도의 정밀함과 대용량 데이터 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다. 물론 크레오도 ‘크레오 플러스(Creo+)’라는 클라우드 버전을 통해 협업 기능을 강화하고 있다. 반면, 온쉐이프(Onshape)는 SaaS PLM이라고 할 수 있는 아레나(Arena)와 함께 100% 클라우드 네이티브(SaaS) 제품이다. 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 구동되기 때문에, 스타트업이나 로봇 개발처럼 빠른 속도와 협업이 중요한 제품 개발 분야에서 각광받고 있다. 실제로 지난 CES 2026에서 로봇을 출품한 기업들이 온쉐이프로 설계를 했다고 해서 놀라기도 했다. 제조 현장에서 클라우드 SaaS 환경에 대한 거부감이 생각보다 많이 사라졌음을 체감하고 있다.   엔지니어링 분야에서도 AI 도입이 화두다. PTC의 AI 전략은 타사와 무엇이 다른가? 많은 기업이 AI를 표방하지만 단순히 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 경우가 많다. PTC가 추구하는 AI는 ‘실질적인 엔지니어링 AI’다. 예를 들어, PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복 부품을 찾아내고, 대체 가능한 표준 부품을 제안해 원가를 절감해준다. 또한, AI 에이전트(agent) 기술을 통해 서로 다른 시스템 간에 데이터를 주고받으며 자율적으로 업무를 수행하는 단계까지 로드맵을 가지고 있다. 설계자가 자연어로 명령하면 최적의 형상을 모델링해주는 생성형 설계(generative design)나, ALM에서 요구사항의 오류를 AI가 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 쓰이고 있다.   최근 새롭게 인수한 회사 및 이 인수가 PTC 비즈니스에 가져오는 변화를 소개한다면? 가장 핵심적인 인수는 제품 및 소프트웨어 변형(variant) 관리 설루션 기업인 퓨어시스템즈(Pure-systems)다. 이 회사의 주력 설루션인 퓨어 베리언츠(Pure Variants)는 복잡한 제조 환경에서 필수적인 PLE(Product Line Engineering : 제품 라인 엔지니어링) 기능을 제공한다. 쉽게 설명하자면, 자동차나 가전제품을 만들 때 수만 가지의 파생 모델이 존재한다. 과거에는 모델마다 설계를 따로 관리했다면, 이제는 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 각기 다른 고객의 요구사항이나 옵션에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리해야 한다. 퓨어시스템즈 인수를 통해 PTC는 급성장하는 ALM 설루션 코드비머에 강력한 변형 관리 기능을 통합하게 되었다. 이를 통해 SDV 전환이 시급한 자동차 산업이나 규제가 까다로운 의료기기, 항공우주 분야에서 제품의 소프트웨어 구성부터 테스트, 검증까지 전 과정을 하나의 시스템으로 추적하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 PTC가 단순히 설계 툴을 파는 회사가 아니라, 제조 소프트웨어의 복잡성을 해결해 주는 파트너로 차별화된 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대하고 있다.   최근 엔비디아와의 파트너십 강화가 눈에 띈다. 어떤 시너지를 기대하는지? 엔비디아와의 협력은 옴니버스(Omniverse) 기술 통합이 핵심이다. PTC의 설계 데이터(CAD/PLM)를 별도의 변환 없이 실시간으로 시뮬레이션하고 시각화할 수 있는 환경을 구축했다. 이는 디지털 트윈을 넘어선 개념으로, 엔비디아 역시 자체 공장과 제품 설계에 PTC 설루션을 사용하고 있을 만큼 양사의 관계는 끈끈하다. 이 협력을 통해 고객들은 고성능 AI 인프라나 복잡한 제품을 설계할 때 향상된 속도와 정확성을 경험하게 될 것이다.   제조업계는 보안 이슈로 인해 클라우드 도입에 보수적인 것으로 알려져 있다. 최근의 분위기는 어떤지? 확실히 분위기가 달라졌다. 결국 AI는 ‘데이터 싸움’이다. 데이터를 한곳에 모으고 잘 저장해둬야 AI를 제대로 활용할 수 있는데, 이를 위한 가장 효율적인 기반이 바로 클라우드이기 때문이다. 과거에는 클라우드 전환을 꺼리던 대형 제조사들도 이제는 AI 도입을 전제로 클라우드 마이그레이션을 굉장히 활발하게 검토하고 있다. 물론 모든 시스템을 한 번에 클라우드로 옮길 수는 없다. 그래서 PTC는 고객 상황에 맞춰 하이브리드 접근을 제안하거나, 단계적인 클라우드 설루션을 제공하고 있다.   올해 PTC코리아가 주목하고 있는 시장이나 기술 이슈는 무엇인가? 올해는 방산과 의료기기 분야를 집중 공략할 계획이다. 글로벌 시장에서는 이미 록히드 마틴 같은 거대 방산 기업이 PTC 설루션을 표준으로 사용하고 있다. 최근 ‘K-방산’의 위상이 높아진 만큼, 국내 방산 기업들의 디지털 혁신을 적극 지원하고자 한다. 헬스케어 분야 역시 웨어러블 기기나 정밀 의료기기 설계 수요가 늘어나며 큰 기회가 되고 있다. 또한, 지역적으로는 부산, 경남 지역 등을 지원하기 위한 영남 지사 개소를 준비 중이다. 경남권의 거대 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 다시 영남권 거점을 마련하여 고객 접근성을 높일 예정이다.   올해 PTC코리아의 비즈니스 목표와 포부에 대해 소개한다면? 최근 5년간 매년 두 자릿수 성장을 이어왔는데, 올해도 높은 성장을 기대하고 있다. AI 기능이 탑재된 신제품에 대한 시장 반응 또한 긍정적으로, 지난 12월 진행한 행사에서도 예상을 뛰어넘는 고객들이 몰렸다. 2026년에는 이러한 성과를 바탕으로 클라우드 및 구독형 엔지니어링 소프트웨어 전환을 본격 가속화할 계획이다. 내부적으로는 영업, 기술, 마케팅 인력을 확충하고 파트너 생태계를 강화하여 고객들이 PTC의 기술을 더 쉽고 깊이 있게 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 단순한 설루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

PTC는 BMW 그룹이 차세대 디지털 엔지니어링의 핵심 기반으로 자사의 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 설루션인 코드비머(Codebeamer)를 도입했다고 밝혔다. BMW 그룹은 이번 도입을 통해 수백 개의 시스템에 흩어져 있던 기존 요구사항 관리 환경을 코드비머 기반의 단일 통합 데이터 모델로 전환한다. 코드비머는 현재 BMW 그룹 전사 차원의 요구사항 관리 표준 설루션으로 쓰이고 있다. 이 설루션은 단일 공유 데이터 모델을 바탕으로 기계와 전기, 소프트웨어 등 모든 영역에 걸쳐 일관된 프로세스와 강화된 추적성을 제공한다. 이러한 통합 환경은 메카트로닉스 기반의 통합 개발을 가능하게 하고 협력사와의 협업 효율성을 높인다. 또한 BMW 그룹이 추진하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 워크플로 도입을 위한 확장 기반을 마련하는 역할도 한다. PTC는 코드비머를 포함한 자사 포트폴리오를 통해 인텔리전트 제품 수명주기 비전을 실현하고 있다. 이를 통해 제조 기업이 엔지니어링 단계에서 제품 데이터 기반을 구축하고 AI 기반의 디지털 전환을 가속화하도록 돕는다. PTC는 제품 데이터를 폭넓게 활용하면 기업의 품질 향상과 출시 기간 단축, 복잡성 관리와 규제 대응 역량 강화에 도움이 된다고 설명한다.     PTC의 로버트 다다 최고수익책임자는 “BMW는 디지털 엔지니어링 분야에서 리더십을 보여주고 있다”면서, “코드비머로 요구사항 관리를 중앙화함으로써 통합 메카트로닉스와 AI 주도 엔지니어링을 위한 견고한 데이터 기반을 구축하고 미래 자동차 혁신을 효과적으로 지원하게 됐다”고 말했다. PTC 코리아의 김도균 대표는 “BMW 그룹의 이번 결정은 국내 자동차 업계에도 시사하는 바가 크다”면서, “디지털 엔지니어링 환경을 구현하려는 국내 자동차 업계의 움직임에 맞춰 코드비머 도입을 적극적으로 추진하고 PTC 설루션 포트폴리오를 통해 고객의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

데이터와 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   전 세계 제조 산업은 급변하는 환경에서 복잡한 과제를 안고 있다. 이에 대해 아비바는 데이터 통합과 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 한 ‘집단 대응’을 핵심 전략으로 제시한다. 아비바의 스티브 르완(Steve Lewarne) 채널 프로그램 총괄 부사장과 에릭 첸(Eric Chen) APAC 파트너 비즈니스 총괄 부사장은 공장과 공급망을 관통하는 데이터를 하나로 모으고 AI(인공지능) 기술을 결합해 의사결정의 질을 높이는 스마트 제조 전략을 소개했다. 또한, 개방형의 파트너 생태계를 통해 국내 제조산업의 디지털 전환(DX)을 뒷받침하겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 아비바 스티브 르완 부사장(왼쪽)과 에릭 첸 부사장(오른쪽)   스마트 제조를 위해 아비바가 제시하는 핵심 기술 스택은 무엇인지? 아비바 기술의 핵심은 개방적이고 중립적인 커넥트(CONNECT) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 다양한 데이터와 시스템을 하나로 통합하는 기반 역할을 수행한다. 플랫폼 내부에는 플랜트 설계 및 설비 구축 정보를 저장하는 엔지니어링 데이터베이스와, 현장의 에지 환경 데이터를 실시간 스트리밍하는 아비바 파이 시스템(AVEVA PI System)이 연계되어 있다. 공장 운영 단계에서는 HMI SCADA(스카다) 시스템과 공정 성능을 최적화하는 디지털 트윈 설루션이 활용된다. 설계부터 운영, 최적화에 이르는 전 과정의 워크플로에는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 내재화된다. 이를 통해 사용자는 새로운 방식으로 공장 운영에 대한 통찰력을 얻고, 문제의 신속한 해결은 물론 예측 분석과 프로세스 시뮬레이션 등의 지원을 받을 수 있다.   아비바가 플랫폼 기술을 통해 추구하는 혁신 가치는 어떤 것인지? 협업을 바탕으로 가치 사슬 전반의 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 복잡한 과제에 대응하기 위해 공장 내부 데이터뿐만 아니라 공급망 정보를 한곳에 모아 집단적으로 대응하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 설비에 문제가 발생했을 때 외부 협력사와 데이터를 즉각적이고 안전하게 공유해 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있다. 운영 기술과 전사적 IT 데이터의 통합을 통한 의사결정 역량 강화도 중요한 가치다. 파트너 기술을 연계해 재무, 인사, 시장 정보 등 폭넓은 맥락을 생산 데이터와 통합하며 시스템 복잡성을 추상화해 사용자가 직관적인 인사이트를 얻도록 돕는다. 특히 워크플로에 내재된 AI 기술은 신규 인력이 가치를 창출하는 시간을 줄이고 은퇴하는 숙련자의 지식을 시스템에 자산화하여 인력 부족 및 고령화 문제에 대응하게 해준다. 운영 측면에서는 프로세스와 장비 운영을 최적화해 에너지 사용량과 폐기물을 줄이고 환경적 영향을 최소화해 규제 준수를 돕는다. 마지막으로 ‘진화적 접근(evolutionary approach)’을 통해 고객이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 혁신을 이룰 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 생태계를 조성하고 있다.   아비바의 기술 스택에 적용된 AI에 대해 소개한다면? 아비바의 AI 기술은 단순한 단일 애플리케이션 형태가 아니라 설계부터 최적화까지 전체 프로세스와 워크플로 전반에 깊숙이 녹아 있다. 아비바는 상황과 목적에 맞춘 다중 모드 AI를 지원하며 생성형 AI나 에이전틱 AI 등 적합한 방식을 제공한다. 현장에서는 생성형 AI 어시스턴트를 통해 의사결정권자나 운영자가 자동화 시스템과 대화하듯 소통하며 정보를 파악할 수 있다. AI는 맥락에 맞춰 공정 데이터를 알기 쉽게 제공해, 사용자가 새로운 방식으로 운영 인사이트를 얻고 문제의 근본 원인을 빠르게 해결하도록 돕는다. 또한, 에이전틱 AI는 공장 상황을 지속적으로 모니터링하다가 편차가 발생하면 사전에 알림을 제공하며, 프로세스 시뮬레이션이나 설비 예지보전 등에도 쓰인다.   아비바의 글로벌 파트너 생태계 및 파트너 전략에 대해서 소개한다면? 아비바는 전 세계 5000개 이상의 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 파트너 유형은 세 가지로 구분된다. ▲현지 시장에서 설루션을 판매하고 기술 지원을 제공하는 세일즈 및 서포트 파트너 ▲애플리케이션 개발 및 시스템 통합(SI)을 제공하는 SI 파트너 ▲기술을 자사 설루션에 내재화해 판매하는 OEM 및 MSP 파트너 등이다. 아비바가 파트너 중심 성장 전략을 강화하는 이유는 산업계의 복잡성에 대응하기 위해서다. 플랫폼을 현장에 최적화하기 위해서는 특정 산업 분야의 전문성과 현지 실행 역량을 갖춘 파트너의 역할이 필수이다. 아비바 혼자 모든 역량을 제공할 수 없기 때문에, 개방적인 커넥트 플랫폼을 통해 파트너들이 맞춤형 앱을 구축하게 함으로써 고객의 선택권을 넓힌다. 결과적으로, 파트너 생태계와의 협력은 고객의 디지털 전환(DX) 여정을 단축시키는 강력한 원동력이 된다.   한국 시장에서 아비바의 파트너 전략은 어떻게 전개할 계획인지? 과거 한국 시장은 미국이나 유럽 등 선진 시장의 성공 사례를 수입하여 도입하는 입장이었지만, 한국 파트너들의 역량이 크게 높아져 현재는 훌륭한 성공 사례를 다수 구축하는 단계로 발전했다. 대표적인 성과로, 국내 대형 반도체 고객사가 아비바의 포트폴리오를 활용해 리버스 엔지니어링으로 디지털 모델을 구축하고 성공적인 전환을 이룬 사례가 있다. 한국 내 파트너 생태계를 더욱 탄탄히 다지기 위해 아비바는 다각적인 전략을 추진 중이다. 파트너가 맞춤형 설루션을 더 잘 제공하도록 기술 교육, 공동 피오씨(개념 증명), 기술 인증 등 지원 서비스를 제공한다. 한국에서 검증된 성공 사례를 아시아태평양 지역으로 전파하고, 해외 사례를 한국에 소개하며 상호 시너지를 내고자 한다.   향후 한국의 제조 시장에 대한 전망과 비즈니스 계획에 대해 소개한다면? 아비바는 한국의 스마트 제조 시장이 급성장하는 전환점을 맞이했다고 보며 제조업 분야에서 큰 폭의 성장이 일어날 것으로 전망한다. 이에 따라 반도체, 자동차, 전기차(EV) 배터리 산업을 중점 공략 산업으로 정하고 파트너십과 설루션 적용을 집중 확대하고 있다. 한국 반도체 시장은 자본 투자가 활발하고 여전히 엄청난 잠재력을 가진 시장이라고 본다. 연간 약 8%의 성장이 예측될 만큼 최우선 순위 공략 대상이다. 자동차와 EV 배터리 분야 역시 대규모 투자가 집중되고 있어 강력한 성장세가 기대되는 핵심 분야다. 아비바는 이러한 주요 산업의 까다로운 요구사항을 충족할 수 있는 검증된 맞춤형 설루션을 보유하고 있다. 실제로 한국과 대만의 대형 반도체 기업과 한·일 양국의 대형 자동차·EV 배터리 기업들이 설계부터 운영까지 전 과정에 아비바 설루션을 도입해 성공적으로 디지털 전환을 추진 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.