캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

다쏘시스템은 울산대학교 SW중심대학사업단과 소프트웨어 전문 인재 양성 및 지역 산업 발전을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약은 과학기술정보통신부의 SW중심대학사업의 일환으로 추진됐다. 향후 다쏘시스템코리아와 울산대학교는 긴밀한 산학 협력을 통해 조선해양, 자동차, 석유화학, 첨단산업 등 울산 지역 주력산업 디지털 전환과 실무형 인재 육성에 박차를 가할 예정이다. 양 기관은 울산의 주력 산업인 조선해양, 자동차, 석유화학, 첨단산업을 중심으로 산업특화형 융합전공 교육과정을 지원하고, 실무 중심의 산학 프로젝트 및 실습 훈련을 확대한다. 또한 국내외 전문 교육과 인턴십 프로그램 운영, 지역 기업의 연구개발(R&D) 활성화를 위한 기술 및 정보 교류 등 다양한 분야에서 협력해 나가기로 했다. 다쏘시스템코리아는 3D익스피리언스 플랫폼을 기반으로 한 실습 중심 교육 프로그램을 제공함으로써, 학생들이 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 기술 역량을 갖춘 소프트웨어 전문 인재로 성장할 수 있도록 지원할 계획이다. 다쏘시스템코리아는 이를 통해 울산 산업의 경쟁력 강화와 디지털 전환 가속화를 동시에 이끌어낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “울산대학교와의 이번 협력을 통해 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 실무형 교육 프로그램을 제공하고, 울산 주력산업의 디지털 전환에 기여할 수 있기를 기대한다”며, “기술 중심의 교육 협력을 통해 지역 인재들이 글로벌 산업에서 경쟁력을 갖춘 전문 인력으로 성장할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다. 울산대학교의 김종면 SW중심대학사업단장은 “이번 협약을 통해 울산의 핵심 산업과 밀접하게 연계된 실질적, 현장 중심의 교육 콘텐츠를 제공함으로써, 학생들이 산업 수요에 부합하는 실무 역량을 갖춘 인재로 성장할 수 있는 기반을 마련할 것”이라며 “글로벌 무대에서도 학생들이 경쟁력을 갖출 수 있도록 다양한 경험과 기회를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 다쏘시스템코리아는 이번 울산대학교와의 협력을 계기로 국내 대학과의 기술 및 정보 교류를 지속적으로 확대해 나가는 동시에, 지역 산업의 디지털 전환과 미래 경쟁력 강화를 계속해서 지원할 예정이라고 전했다.  

DN솔루션즈(DN Solutions)는 인도의 최대 금속 적층제조 장비·솔루션 공급업체인 인텍(INTECH Ad-ditive Solutions)사와 지분 투자 및 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 밝혔다.   금속 적층 제조는 3차원 모델링 데이터를 기반으로 금속 소재를 층층이 쌓아 3차원 형상을 구현하는 기술로서 메탈 3D프린팅으로도 불린다. 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층 제조를 위한 360° 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(Laser Powder Bed Fusion; LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층 제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 용융 및 융합하여 적층하는 방식으로 작동한다. 적층을 위한 플랫폼이 아래로 이동하면서, 추가 금속 분말이 도포되고 다시 용융(Melting) 및 융합(Fusion)하는 과정을 반복적으로 수행하여 점진적으로 최종 형상이 만들어지게 된다. 업계 전망에 따르면, 금속 적층제조 장비 시장은 2022년 약 1조 7,800억 원(11억 8,000만 유로)에서 연평균 26% 성장하여 2027년에는 약 5조 6,600억 원(37억 4,000만 유로) 규모로 성장할 것으로 예상된다. DN솔루션즈, 파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 DN솔루션즈는 공작기계를 넘어, 제조 솔루션 제공자의 입지를 강화하기 위해 혁신 기술 기업에 대한 전략적 투자를 계속하고 있다. 제조 공정 전반의 오토메이션 플랫폼을 제공하고, 적층가공 등 다양한 가공 방식을 지원하기 위해서다.  앞서 DN솔루션즈는 2023년 독일의 공작기계용 CAD·CAM 소프트웨어 개발사 모듈웍스, 2024년 한국·미국 기반의 인공지능(AI) 플랫폼 기업 카본블랙, 지난 3월 17일 한국 로봇 자동화 기업 뉴로메카 등에 차례로 지분을 투자했고, 각각 긴밀하게 협력 중이다. 이번 인텍에 대한 투자도 그 연장선에 있는 전략적 결정이다. 김원종 DN솔루션즈 대표는 “DN솔루션즈는 인텍과의 이번 투자·협력을 통해, 금속 절삭 뿐만 아니라 금속 적층 제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 솔루션을 제공할 수 있게 되었다”면서, “자동차, 항공우주, 의료 기술, 전기·전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객들의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 인텍 스리다르 발라람(Sridhar Balaram) 창립자·CEO는 “인텍의 디지털 지원을 기반으로 하는 360° 솔루션은 기존 시장의 표준을 넘어선다”며 “우리는 부품에서 시작해 개발 초기 단계부터 제조 안정화(Ramp-up) 및 생산 확대(Scaling)까지 고객과 함께한다”고 말했다. 한편, DN솔루션즈는 최근 인도의 풍부한 설계 역량 활용 계획을 잇따라 발표하며 첨단 제조 분야의 기술 리더십을 강화하고 있다. DN솔루션즈는 인도 벵갈루루 R&D센터를 올해 착공해, 조만간 한국·미국·유럽·중국 등으로 구성된 글로벌 엔지니어링 역량의 한 축을 맡길 예정이다. 인텍과의 파트너십은 이와 별도로 금속 적층이라는 새 분야에서 기술 역량을 강화할 전망이다.  경남 창원에 위치한 DN솔루션즈 R&D센터 KOTRA의 ‘2024 인도 진출전략’ 보고서에 따르면 인도는 매년 인도공과대학(IIT), 국립공과대학(NIT) 등 유수 공과대학에서 기계공학, 금속공학, 전기전자, 컴퓨터, 화학 분야 등의 엔지니어 150만명을 배출하는 기술 강국이다. 특히 DN솔루션즈 인도법인과 인텍이 자리잡고 있고, DN솔루션즈 신공장·R&D센터가 예정된 벵갈루루는 첨단제조·자동화·IT·소프트웨어·기초과학 분야의 최고급 인재가 풍부해 인도의 ‘실리콘밸리’로 불린다.  인도는 풍부한 엔지니어링 역량을 바탕으로 유니콘 기업 111개를 보유해, 세계 3위 규모의 스타트업 생태계를 이뤘다. 글로벌 기업들도 인도 내 대규모 연구개발 거점 확보에 열을 올리고 있다. 삼성전자, 현대차 등이 수천명 규모의 연구개발 인력이 근무중인 R&D 센터를 인도 현지에서 운영 중이다. GE, 지멘스, 보잉, 에어버스, ABB, 인텔, 퀄컴, 캐터필러 등 유수 글로벌 기업도 인도내 대규모 연구개발 거점을 운영 중이다.

대원씨티에스가 마이크론 크루셜(Crucial) DDR5-5600 64GB 용량 메모리를 한국 시장에 정식 출시하며, 고용량 메모리를 필요로 하는 시장 수요에 대응한다고 밝혔다. 이 제품은 고용량 메모리 구성시 대규모 데이터를 신속하게 처리하고 시스템 성능을 안정적으로 유지할 수 있어 AI 연산, 빅데이터 분석, 4K·8K 콘텐츠 제작, 금융 및 연구개발(R&D)과 같은 연산 집약적 환경에서 최적의 성능을 기대할 수 있다. 또한 대원씨티에스가 공식 유통한 제품에 한해, 프리미엄 서비스가 제공된다.     고성능 워크스테이션, 가상화 환경, 대규모 데이터센터, 엔지니어링 시뮬레이션, 머신러닝 및 AI 트레이닝 등 메모리 의존도가 높은 작업 환경에서는 충분한 용량 확보가 필수이다. 기존 16GB 또는 32GB 메모리는 처리 속도와 확장성에서 한계를 보였지만, 크루셜 DDR5-5600 64GB 모듈은 2개 구성으로 기본 128GB 용량을 구현할 수 있다. 특히, 4K·8K 영상 편집 및 3D 모델링과 같은 고해상도 콘텐츠 제작 환경에서는 작업 파일이 메모리에 상주해야 하므로 고용량 메모리가 속도를 결정하는 핵심 요소가 된다. 또한, 클라우드 기반 가상 머신(VM) 운영 환경에서도 충분한 메모리 용량이 확보되지 않으면 시스템 성능이 저하될 수밖에 없다. 게다가 기존 32GB 모듈을 사용할 경우 128GB 메모리 구성을 위해 4개 슬롯을 모두 채워야 했으며, 풀뱅크 구성으로 인해 속도 저하가 발생하는 문제도 발생한다. 그러나 64GB 모듈을 사용하면 단 2개 슬롯으로 동일한 용량을 구현할 수 있다. 대형 오픈월드 게임이나 고사양 e스포츠 환경에서도 안정적인 프레임 유지와 향상된 로딩 속도를 경험할 수 있다. DDR5 메모리는 기존 DDR4 대비 성능과 효율성이 향상됐다. 데이터 전송 속도는 DDR4 대비 두 배 증가했으며, 넓어진 대역폭으로 다중 애플리케이션 실행 시 시스템 성능을 극대화한다. 신제품 크루셜 DDR5-5600은 5600MT/s 전송 속도와 CL46-45-45 램타이밍으로 구동해, 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 환경에서도 높은 성능을 발휘한다. 듀얼 32비트 채널 설계를 적용해 기존 단일 64비트 채널 대비 병렬 데이터 처리 속도를 개선했으며, 온다이 ECC(On-Die Error Correction) 기능을 통해 연산 과정에서 발생할 수 있는 오류를 실시간으로 정정해 장시간 작업에서도 안정성을 보장한다. 전력 효율성 또한 DDR4 대비 향상됐다. DDR4가 1.2V로 동작하는 것과 달리 DDR5는 1.1V 저전력 설계를 적용해 시스템 발열을 줄이고 전력 소비를 최적화했다. 또한, PMIC(Power Management IC) 전력 관리 칩을 내장해 장시간 고부하 작업에서도 안정적이다. 마이크론은 메모리 설계부터 생산까지 자체 기술력을 보유한 글로벌 반도체 기업으로, 최신 인텔 및 AMD 플랫폼과의 높은 호환성을 제공하는 메모리 설루션을 지속적으로 개발하고 있다. 크루셜 DDR5-5600은 XMP 3.0 및 AMD EXPO 기술을 지원해 사용자가 시스템 환경에 맞춰 최적의 성능을 손쉽게 설정할 수 있다. 또한, 마이크론의 1β(1-beta) 공정 기술을 기반으로 생산해 대규모 언어 모델(LLM) 등 AI 연산 환경에서 장시간 연속 작업 시에도 높은 안정성을 보장한다. 이는 데이터 무결성을 유지하면서도 고속 연산 성능을 지속적으로 제공할 수 있는 핵심 요소다. 대원씨티에스의 남혁민 본부장은 “AI, 빅데이터, 콘텐츠 제작, 금융 및 연구개발(R&D) 등 데이터 집약적인 산업에서 고용량 메모리는 더 이상 선택이 아닌 필수”라며, “64GB 용량의 마이크론 크루셜 DDR5-5600은 고용량 데이터 처리를 필요로 하는 전문가 및 기업 사용자에게 최적의 설루션이 될 것”이라고 밝혔다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 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.

디지털 트윈/클라우드/AI 중심으로 DX의 실질적 가치 제공   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 2024년 어려운 경제 상황에서 제조산업의 변화를 뒷받침하며 시장 성과를 거두었다. 다양한 산업군에서 디지털 제조 혁신이 본격화될 것으로 보이는 가운데, 2025년에는 디지털 트윈과 클라우드 및 AI 기술을 중심으로 디지털 제조의 새로운 패러다임을 제시하며, 고객사의 비즈니스 가치를 극대화하는 전략을 강화할 예정이다. ■ 정수진 편집장     2024년 비즈니스 성과와 주요 동향에 대해 소개한다면 작년에는 전반적인 경제 상황의 어려움 속에서 기업들의 투자 비용에 대한 조정이 이뤄졌다고 보이는데, 이런 상황에서도 인공지능(AI) 등 새로운 기술 도입에 대한 평가/분석/도입이 꾸준히 진행됐다. 한편으로 산업별로 기술 투자 패턴이 변화하는 모습을 볼 수 있었다. 반도체 분야에서는 연구개발(R&D) 및 생산과 관련해 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 투자가 본격화되었고, 조선 산업에서는 중국과의 경쟁 속에서 국내 주요 조선사를 중심으로 스마트 조선소(smart yard)와 관련한 이니셔티브가 꾸준히 추진됐다. 자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 중심으로 다양한 자동차 소프트웨어 개발을 위한 플랫폼의 검토 및 구축에 초점을 맞췄으며, 배터리 분야에서는 열폭주를 지연시키거나 안전한 배터리 개발을 위한 시뮬레이션과 EU의 ‘배터리 여권(Battery Passport)’ 규제에 대응하기 위한 플랫폼의 도입이 활발히 진행되었다. 전자 분야에서는 전사 프로젝트 관리 및 품질 관리 설루션이라든가 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리), 설계 자동화 등의 기업 프로젝트가 진행됐다. 중소기업 및 스타트업에서는 클라우드 기반 솔루션 도입이 빠르게 늘어난 것이 눈에 띤다. 지멘스는 NX X, 옵센터 X(Opcenter X), 심센터 X(Simcenter X), 팀센터 X 에센셜(Teamcenter X Essentials), 폴라리온 X(Polarion X) 등 클라우드 기반 솔루션을 묶어서 ‘서비스형 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator as a Service : XaaS)’로 부르고 있는데, 이런 퍼블릭 클라우드 제품을 사용하는 국내 고객이 전년 대비 5배 증가하는 성과를 보였다. 대기업과 비교하면 비용 규모는 작지만, 이러한 변화는 중소벤처기업부와 협력한 스타트업 지원 프로그램 및 대학교 라이선스 제공 프로그램 등 지멘스가 적극적으로 추진한 이니셔티브의 성과라고 볼 수 있다.   2024년 지멘스에서 중점적으로 추진한 화두는 무엇인지 크게 세 가지를 중점적으로 추진했다. 첫째는 디지털 트윈으로 제품, 생산, 성능의 포괄적인 디지털 트윈을 기반으로 한 효율화 프로젝트가 본격적으로 시작되었다. 둘째는 인공지능(AI)을 기반으로 한 생산 및 설계 자동화 기술 개발이다. 작년 하반기에 발표한 팀센터의 RAG(검색 증강 생성) 기반 생산 AI 기능이 이를 대표적으로 보여주는 사례이다. 셋째는 클라우드 솔루션의 활성화이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 클라우드 기반의 플랫폼 도입과 고객사의 디지털 전환을 위한 컨설팅에 집중하였다. 최근 열린 CES 2025에서도 지멘스는 이러한 화두를 깊이 있게 소개했다. 특히 국내 제조산업에서는 대내외 환경의 변화에 대응하기 위해 디지털 전환이나 효율화 이니셔티브가 필요하다는 현실적인 인식이 강화되고 있다. 지멘스는 기업이 디지털 전환을 2025년의 최우선 과제로 추진할 것으로 전망하고 있으며, 이에 대응해 제품과 기술을 공급하는 것뿐만 아니라 전략적 가치를 제공하고자 드라이브를 강화하고 있다는 점을 CES에서 강조했다.   제품군별로 지난 해 비즈니스를 평가한다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 네 개의 브랜드를 중심으로 하는 설루션 제품군을 갖고 있다. 여기에는 ▲NX, 솔리드 엣지, 젤 X(Zel X) 등 설계 제품군을 포함하는 디자인센터(Designcenter) ▲시뮬레이션 및 테스트 제품군의 심센터(Simcenter) ▲PLM인 팀센터(Teamcenter) ▲생산 분야 설루션을 아우르는 옵센터(Opcenter) 등이 있다. 작년에는 특히 심센터의 성장세가 높았고, 엔터프라이즈용 CAD의 시장 평가가 좋은 가운데 디자인센터도 꾸준한 성장을 보였다. 팀센터는 지난 6년간 네 배 정도의 성장을 거두었으며, 최근에는 전사 플랫폼으로서 가치를 소개하면서 고객 투자도 늘어 시장에서 성과가 나오고 있다는 점이 고무적이다. 옵센터는 플랜트 시뮬레이션이나 프로세스 시뮬레이션, CAM 기반의 원가 관리 등에서 좋은 성과를 얻는 가운데 MES(생산 관리 시스템) 시장에서도 프로젝트를 진행하고 있다.   지멘스 인더스트리 소프트웨어 코리아의 조직 및 인원은 어떻게 구성되어 있으며, 최근 변화가 있다면 국내에서 영업, 제품 비즈니스, 기술 프리세일즈, 서비스 등에 걸쳐 300여명의 인력을 갖추고 있으며, 최근 테크니컬 아키텍트 사업부를 신설했다. 전기 전자 비즈니스를 진행하는 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스)에 180여 명이 있으며, 작년에 인수를 발표한 알테어의 인력까지 포함하면 올해 말에는 650여 명까지 늘어날 것으로 보인다. 이는 국내 소프트웨어 기업으로서는 상위권의 규모이지 않을까 싶다. 알테어의 인수는 ‘디지털 엔터프라이즈 설루션’을 내걸고 있는 지멘스 그룹 전체에서 소프트웨어의 위상이 더욱 높아지고 있음을 보여준다. 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 과학, 인공지능 분야에서 알테어가 가진 역량을 지멘스의 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오와 결합함으로써 반도체 등에서 더욱 통합된 기술 포트폴리오를 제공하면서, 더욱 완전한 AI 기반 설계/시뮬레이션 포트폴리오를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 알테어 인수를 통해 소프트웨어 비즈니스의 성장폭을 더욱 키울 수 있을 것으로 기대한다.   디지털 트윈 기술이 국내에서 어느 정도 활용되고 있다고 보는지 디지털 트윈의 발전 단계를 미러링(모사) – 모니터링(관제) – 시뮬레이션(모의) – 페더레이션(연합) – 오토노머스(자율) 등 다섯 단계로 볼 수 있다. 많은 기업에서 아직은 시뮬레이션을 중심에 두고 디지털 트윈을 활용하고 있지만, 페더레이션 단계로 발전하려는 시도를 보이고 있다. 예를 들어 LG에너지솔루션은 설비와 공장 및 프로세스를 연결해서 디지털 트윈 기반으로 제품을 설계하고 가상 생산을 진행하는 체계를 마련하고자 노력 중이다. 조선 산업에서는 중후장대형의 레거시 환경을 자율화 환경으로 과감하게 혁신하려는 시도를 하고 있다. 완전 자율화 공장을 지향하는 기업들이 국내서도 등장하고 있는데, 이런 흐름에서 지멘스가 내세우는 실행형 디지털 트윈(Executable Digital Twin, XDT)이 향후 시장에서 주요한 기술로 자리 잡을 것으로 기대한다. 지멘스의 실행형 디지털 트윈은 최적화된 동작 모델과 실제 제품의 동작 환경 사이에 상호작용을 구현함으로써 제품과 설비, 생산까지 디지털 트윈을 구현할 수 있도록 돕는다.   지멘스의 디지털 트윈 기술이 경쟁사와 차별화되는 점을 소개한다면 지멘스는 데이터의 일관된 흐름과 연결성을 지원하는 통합 플랫폼으로서 팀센터(Teamcenter)를 제공한다. 팀센터는 제조 데이터 관리 중심의 PLM에서 나아가 설계부터 제조, 서비스까지 모든 데이터를 통합 관리할 수 있는 유니파이드 BOM(Unified BOM) 구조를 제공하는 것이 경쟁사 대비 큰 강점이라고 할 수 있다. 또한, 지멘스는 고객의 디지털 전환을 위한 유니파이드 BOM 컨설팅 서비스를 제공하며, 효율적인 데이터 관리와 최적화된 디지털 트윈 구현을 돕고 있다.   AI와 관련해서는 어떻게 제조 시장에 접근하고 있는지 CAE를 시작으로 제조 분야에서 AI에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다고 보고 있다. 이에 따라 올해 AI 이니셔티브를 강화할 계획이다. 지멘스의 AI는 디자인센터, 심센터, 팀센터, 옵센터 포트폴리오 모두에 걸쳐 지원되는데, 자체 AI 엔진보다는 오픈AI(OpenAI)와 같은 외부 AI 엔진과 협업을 통해 설루션을 개발하는 방식이다. 이를 기반으로 생성형 설계(제너레이티브 디자인)나 최적화 등을 위한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 탑재하고, 고객의 데이터를 분석해 업무에 활용할 수 있는 플랫폼을 제공하고자 한다. 예를 들어, 팀센터의 AI 기능은 고객 데이터의 대규모 분석을 지원하며, 설계와 제조 과정에서 인터랙티브한 작업 환경을 제공한다. 성공적인 AI 활용을 위해서는 데이터에 대한 고객의 인지도 및 데이터 축적/분류/관리 전문성을 키울 필요가 있다고 본다. 기업의 데이터 전문가를 양성하는 것도 중요하다. 이와 함께, 국내에서는 AI를 위한 데이터 가공 전문 업체와 협력하여 설계 데이터, 시뮬레이션 데이터, PLM 데이터를 최적화하고 생성형 AI 채팅 방식의 업무 환경을 구축하거나 제조 산업에 필요한 AI 설루션을 최적화하는 작업도 진행하고 있다.   2025년의 주요한 비즈니스 전략과 계획을 소개한다면 작년에 디지털 트윈과 디지털 전환을 중심으로 한 교육 프로그램을 진행했는데, 올해는 이를 더욱 확대해 국내 제조업 임원들의 디지털 혁신에 대한 이해도를 높이고자 한다. 그리고 기존 고객사에 대한 업셀링을 강화하여 AI 기반 추가 기능과 최신 버전으로의 업그레이드를 제안할 계획이다. 또한, 비즈니스 가치 셀링(Business Value Selling)을 통해 기술적 접근을 넘어, 고객사의 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 설루션을 제안할 예정이다. 기존 주요 고객을 대상으로 한 고도화 비즈니스를 꾸준히 이어가면서, 타사 설계 설루션을 사용하던 고객사의 윈백도 진행하고 있다. 심리스한 통합 제품 개발 툴체인이 제공하는 가치를 중시하는 분위기 속에 CAD부터 지멘스의  포트폴리오로 전환할 수 있도록 지원을 강화하고자 한다. 지멘스가 제공하는 ‘가치 기반 라이선싱’ 정책에 대한 시장의 반응도 좋은 편이다. 제품 가격 인상에 관한 계획은 현재로서는 없으며, 통상적인 인플레 반영 정도만 진행하고자 한다. 대신 SaaS로 전환하는 고객에 대해서는 더 큰 가격 메리트를 제공할 예정이다. 기존 온프레미스 설루션을 SaaS로 전환하면 고객은 인프라 투자 부담을 덜 수 있고, 처리 속도나 공급사의 지속적인 지원에서 이점을 얻을 수 있다는 점을 강조할 것이다. 이번 CES 2025에서 지멘스는 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’와 ‘NX 이머시브 디자이너(NX Immersive Designer)’ 등 제품 개발 환경을 혁신할 수 있는 설루션을 소개했다. 이들 설루션은 올해 국내 시장에 공식 출시할 계획이다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 하는 팀센터 디지털 리얼리티 뷰어는 고성능 실시간 레이 트레이싱 기능을 팀센터에 탑재해, 사실적인 물리 기반의 제품 디지털 트윈을 원활하게 시각화하고 상호 작용할 수 있도록 한다. NX 이머시브 디자이너는 고품질 4K OLED 마이크로 디스플레이와 컨트롤러를 갖춘 소니의 XR 헤드 마운트 디스플레이를 NX와 결합해, 설계자가 3D 객체와 직관적으로 상호작용할 수 있도록 돕는다. 국내 제조업계는 디지털 전환과 관련한 투자에 여전히 신중한 태도를 보이고 있다. 특히 중소기업은 기술 도입에 대한 비용 부담이 크기 때문에, 정부와의 협력을 통해 지원을 강화할 필요가 있다. 또한, 데이터 관리 및 활용에 대한 고객사의 인식 향상과 전문가 양성이 시급하다고 보는데, 이러한 과제를 해결하기 위해 교육, 컨설팅, 기술 지원을 지속적으로 확대할 계획이다.     ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

크렐로(Creallo)가 2024년 한 해 동안 눈에 띄는 성과를 거두며 스타트업 및 제조 산업 혁신 파트너로서의 입지를 확고히 했다. 2023년에 비해 연 2배의 성장을 기록하며 총 2500건 이상의 거래를 성사시켰고, 정밀 제조와 빠른 프로세스를 기반으로 고객의 신뢰를 얻었다. 크렐로는 품질, 속도, 보안을 핵심 가치로 내세워, 특히 정밀도가 중요한 산업에서 두각을 나타내고 있다. 대형 3D프린팅뿐만 아니라, 원소재를 정밀하게 절삭하는 CNC 가공 서비스를 추가하여 시제품 제작부터 대량 생산까지 한 번에 가능한 통합 제조 솔루션을 운영 중이다. 이를 통해 로봇, 드론, 의료기기, 전자제품, 자동차 산업 등 연구개발(R&D) 을 활발히 진행 중인 기업들의 시제품 제작 파트너로 자리 잡았다. 생산 견적 상담 90% 이상 자동화로 제조 혁신 선도 크렐로의 가장 큰 차별점은 설계 검토와 견적 산출의 자동화다. 고객이 설계 파일을 업로드하면 생산 가능성을 자동으로 검토받고, 맞춤 견적을 실시간으로 확인할 수 있다. 이러한 자동화 시스템은 상담과 견적 산출을 포함 초기 프로세스를 90% 이상 자동화하여 고객의 시간을 절약하고, 투명하고 효율적인 서비스를 제공한다. 크렐로는 시드 투자 유치와 TIPS 프로그램 선정을 통해 그 기술력과 성장 가능성을 대외적으로 인정받은 바 있다.   2025년, 5배 확장된 생산 캐파로 시장 공략 크렐로는 2025년 한 해 동안 자동화된 생산 시스템을 강화하고, 내부 생산 캐파를 5배 이상 확장할 계획이다. 이는 기존 생산 캐파를 초과하는 발주 물량이 지속적으로 증가함에 따라 보다 많은 고객에게 효율적이고 정밀한 제조 서비스를 제공하기 위한 결정이다. 이를 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 더욱 강화할 전망이다. 크렐로의 김희중 대표는 “크렐로는 제조 자동화를 통해 산업의 빠른 혁신을 주도한다는 비전을 가지고 있다” 며, “더욱 효율적이고 투명한 서비스를 통해 하드웨어 제조 기업의 혁신을 돕는 데 집중하겠다”고 밝혔다.    

오라클은 국내 AI 기업인 업스테이지가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 AI 모델 개발 및 배포를 가속화하고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 환경을 구축했다고 밝혔다. 업스테이지는 자체 사전학습 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘솔라(Solar)’와 AI OCR 설루션 ‘다큐먼트(Document) AI’ 등 자사 AI 모델의 복잡한 학습 과정을 신속히 처리하고 지원할 강력한 인프라가 필요했다. 또한, 연구개발(R&D) 강화를 위해 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 더 빠르고 확장이 가능한 AI 설루션을 고객에게 제공하기 위해 클라우드 서비스를 확장하고자 했다. 업스테이지는 고성능 컴퓨팅 요구사항에 대해 경쟁력 있는 가격을 제공하는 OCI의 장점과 AI 워크로드에 최적화된 인프라로 지연시간이 짧은 네트워크 클러스터를 제공하는 점을 높이 평가했다. 업스테이지는 OCI의 GPU 워크로드에 최적화된 네트워킹과 베어메탈 서비스를 통해 AI 모델 훈련 및 배포 시간을 크게 단축할 수 있었다. 이를 통해 운영 효율이 향상되었고, AI 설루션을 시장에 더 빠르게 출시할 수 있게 되었다. 이러한 혁신은 업스테이지가 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 고급 AI 기반 제품 및 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원한다. 업스테이지는 OCI를 활용해 AI 성능 개선 및 서비스 확장에 중점을 두고 있으며, 오라클 데이터베이스 23ai와의 연동을 통해 더 빠른 AI 배포와 글로벌 확장이 가능해질 것으로 예상하고 있다. 향후 업스테이지는 오라클과의 새로운 협력 기회를 활용하여 글로벌 고객을 위한 안전하고 규정을 준수하는 AI 서비스를 제공한다는 계획이다.     업스테이지의 김성훈 대표는 “이번 OCI 도입은 업스테이지의 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 이정표가 될 것”이라면서, “업스테이지는 OCI의 고성능 컴퓨팅과 확장성을 기반으로 자체 모델 고도화에 박차를 가하는 한편, 오라클과의 협력을 통해 글로벌 AI 시장에서 더 많은 혁신을 이끌어낼 것”이라고 전했다. 한국오라클의 김성하 사장은 “국내의 대표 AI 혁신 기업으로 부상하고 있는 업스테이지의 OCI 채택 및 활용은 오라클이 AI 워크로드에 최적화된 클라우드 기반을 제공하고 있음을 의미한다”면서, “한국오라클은 업스테이지가 앞으로 업스테이지와 함께 AI 기술의 발전을 위해 지속적으로 협력을 강화할 것이며, 업스테이지가 국내 시장을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.