성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해상풍력 산업은 현대 사회의 에너지 위기를 해결하기 위한 대안으로 꼽히지만 복합적인 설치, 운영, 그리고 유지보수상의 다양한 과제에 직면해 있다. 이번 호에서는 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 플랫폼 내의 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)을 활용하여 홀더(Houlder)가 이러한 과제 중 일부를 해결하는 포괄적인 접근법을 어떻게 구현하고 있는지 살펴본다. 또한 해양 파력에 대한 모노파일의 내구성을 주제로 한 사례 연구를 통해 홀더의 전문성을 조명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해상풍력 에너지는 현대 사회가 직면한 에너지 위기를 해결하기 위한 핵심적인 대안으로 평가된다. 해상에서 발생하는 강력하고 지속적인 바람을 효율적으로 활용함으로써, 보다 청정하고 환경적으로 지속 가능한 미래를 구현할 수 있다. 2023년 기준 전 세계 해상풍력 발전 설비 용량은 약 75기가와트(GW)에 이르며, 2030년에는 200기가와트를 상회할 것으로 전망된다. 이러한 괄목할 만한 성장은 해상풍력 산업이 기후변화 대응에 기여할 수 있는 막대한 잠재력과 함께, 메가와트시(MWh)당 약 40달러 수준의 발전 단가로 기존 화석연료 기반 에너지원보다 우수한 경제성을 지니고 있음을 보여준다.     그 잠재력에도 불구하고, 해상풍력 산업은 복합적인 설치, 운영, 그리고 유지보수상의 다양한 과제에 직면해 있다. 유한요소해석(FEA)과 전산유체역학(CFD)을 비롯한 첨단 전산지원공학(CAE) 도구를 활용하면 이러한 문제를 완화하고, 해상풍력을 주요 에너지원으로 채택하는 과정을 가속화할 수 있다.   홀더에 대하여 홀더는 그 역사가 1800년대까지 거슬러 올라가는 다학제적(多學際的) 해양 전문 기업이다. 이 회사는 해양 기술 분야에서의 엔지니어링, 설계, 그리고 혁신 역량으로 알려져 있다. 홀더는 전 세계 해운 산업의 탈탄소화를 선도하는 최적의 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.     홀더의 핵심 운영 부문 중 하나는 선박 분석 팀(Vessel Analysis Team)이다. 이 팀은 계측된 해상 시운전(instrumented sea trials) 및 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 첨단 기법을 활용하여 선박의 설계와 성능을 개발 및 최적화한다. 이들의 연구는 에너지 절감 장치나 풍력 보조 추진 기술(wind-assist technologies)과 같은 설루션의 개념 설계 및 성능 평가를 지원하며, 해양 산업의 지속가능성 향상에 기여하고 있다.     해상풍력 설치의 현재 과제 해상풍력 터빈의 설계와 설치는 복잡한 구조적 과제를 수반한다. 터빈은 극한의 기상 조건을 견딜 수 있도록 설계되어야 하며, 그 핵심은 기초(foundation) 설계에 있다. 해저 지반 조건과 수심에 따라 모노파일(monopile), 중력식(gravity base), 트라이포드(tripod) 등 적절한 기초 형식을 신중히 선택해야 하며, 이는 측면 하중(lateral forces)과 퇴적물 이동(sediment movement)에 대한 안정성을 확보하기 위한 필수 과정이다. 또한 파랑(wave action)과 해류(ocean currents) 같은 유체역학적 힘(hydrodynamic forces)을 이해하는 것은 기초 구조의 건전성을 유지하는 데 필수이다. 염수 부식(saltwater corrosion) 문제 역시 중요하며, 부식 분석(corrosion analysis)을 통해 취약점을 파악하고 보호 대책을 마련함으로써 구조물의 수명을 연장할 수 있다. 한편, 해저 케이블(subsea cable)의 설치와 관리도 또 다른 주요 과제이다. 케이블은 설치 과정에서 손상되지 않도록 신중히 취급하고 매설해야 하며, 악천후 속에서 유지보수를 위해 터빈에 접근하는 일 또한 큰 운영상의 어려움을 가져올 수 있다. 이러한 요소를 효과적으로 조율하는 것이 해상풍력 터빈의 성공적인 설치와 운영의 핵심이다.   해상풍력 설치 과제 해결을 위한 CFD 및 FEA 도구 CFD와 FEA 도구는 해상풍력 설치와 관련된 다양한 기술적 과제를 해결하는 데 점점 더 널리 활용되고 있다. FEA는 특히 모노파일이나 재킷(jacket) 등 기초 구조물 설계에서의 응력(stress)과 변형(deformation)을 시뮬레이션하는 데 유용하다. 이를 통해 엔지니어는 파랑과 해류의 영향을 평가하고, 응력 집중 영역을 식별하며, 재료 선정과 보호 코팅과 같은 설계 결정을 보다 정교하게 내릴 수 있다. CFD는 변화하는 해양 조건에서의 케이블 성능을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이를 통해 설치 계획 및 터빈 유지보수용 선박 설계를 최적화할 수 있다. 또한 CFD는 퇴적물 확산(sediment dispersion)과 수질 변화(water quality change)를 모델링함으로써, 환경 영향을 최소화하기 위한 전략 수립에도 기여한다. CFD와 FEA를 효과적으로 병행 활용함으로써 해상풍력 산업은 설치 안전성과 효율을 크게 향상시킬 수 있으며, 보다 지속가능한 풍력 에너지 활용 방안을 마련할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

LG에너지솔루션 최호득 책임연구원     ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’에서 LG에너지솔루션의 최호득 책임연구원은 MIL(model-inthe-loop) 환경에서 배터리 SOX 로직을 매트랩과 시뮬링크 도구를 활용하여 테스트 스위트를 구성하고, 이를 동적으로 검증하는 프로젝트를 소개했다.   – LG에너지솔루션 및 현재 맡은 업무에 대해 LG에너지솔루션은 자동차, IT 및 로봇, ESS(에너지 저장 시스템) 등에 필요한 배터리 셀, 배터리 팩, BMS(배터리 관리 시스템)를 제공하는 회사이다. 이 가운데 주로 자동차 배터리에 탑재되는 BMS의 기능 검증 및 검증 자동화 업무를 수행하고 있다. 최근에는 BMS 없이 가상 ECU를 검증하는 SIL(software-in-the-loop) 환경 구축이나, 개발된 특정 소프트웨어를 활용해서 모델 내에서 검증하는 MIL 검증을 진행하고 있다.   – 시뮬링크를 적용한 업무는 어떤 것이며, 시뮬링크를 적용하게 된 배경은 무엇인지 이번에 적용한 업무는 매트랩 툴박스(MATLAB Toolbox) 내에 있는 시뮬링크 테스트(Simulink Test)를 기존 테스트 환경에 반영하는 것이다. 시뮬링크 테스트는 시뮬링크 모델을 테스트 하네스(test harness)로 만들어 테스트 스위트를 구성하고 검증하는 방식이다. 개발팀은 주로 특정 모듈을 검증하지만, 검증팀은 대규모 개발 모델과 검증 모델을 통합하여 보다 정확한 검증을 위해 트랜지션(transition)을 사용할 수 있다. 또한, 기존에 사용하던 엑셀 기반의 시나리오 테스트 케이스를 매트릭스 구조로 읽어와 테스트 어세스먼트(test assessment) 블록에 이관하여 검증할 수 있어 검증 효율성을 높일 수 있다는 점에서 시뮬링크 테스트를 활용하게 되었다.   – 현재 시뮬링크를 어떻게 활용하고 있는지 현재 시뮬링크는 두 가지 측면에서 활용하고 있다. 첫 번째는 구성한 테스트 스위트를 활용하여 수동으로 검증할 때이다. 자동화 환경을 구성하기 전에 정의한 변수와 실행이 올바르게 이루어지는지 확인하고, 자동화 검증 결과에 이상이 있을 때 특정 포인트를 직접 눈으로 보면서 로직을 확인한다. 두 번째는 테스트 자동화를 위해 시뮬링크 모델을 래핑한 후, 엑셀에 설계된 테스트 시나리오를 기반으로 개발팀이 배포한 소프트웨어의 기능을 검증하는 목적으로 사용하고 있다.   – 시뮬링크 활용을 통해 얻은 효과에 대해 시뮬링크를 활용함으로써 얻은 효과로는 세 가지가 있다. 첫째는 직관성이다. 시뮬링크는 모델로 구성되어 시간적 순서에 따라 인과관계에 근거하여 동작한다. 이 때문에 구성된 로직이 시간의 순서에 맞추어 동작하는지, 주변 로직에서 영향을 받지 않는지 등의 디버깅이 용이하다. 두 번째는 모델 배포의 용이성이다. 특정 모델을 분리하여 동료에게 배포하기가 쉽다. 배포된 모델은 유닛 테스트 및 동료 검토(예 : Failure 시뮬레이션)가 용이하다. 코드가 아닌 모델로 구성되어 있기 때문에 로직을 보다 쉽게 이해할 수 있다. 마지막은 변수 제어이다. 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션을 진행할 때 시뮬레이션 중 변수 제어가 되지 않는 문제가 있었지만, 이번에 적용한 시뮬링크 테스트를 활용하면 특정 포인트에서 원하는 값을 제어하며 모델을 운영할 수 있다.   – 향후 시뮬링크의 활용 계획에 대해 향후에는 시뮬링크를 현재 수준으로 계속 활용하면서, 매트랩의 통계 함수와 연동하여 검증된 결과에 대한 통계 분석 등 후처리 시뮬레이션(post simulation)을 더욱 적극적으로 활용할 계획이다. 또한, 내장된 툴박스의 기능을 보다 많이 파악하여 현재까지 인지하지 못한 유용한 기능을 활용함으로써, 검증 품질을 높이고자 한다.   – 시뮬레이션 활용 확대를 위해 현업에서 어떤 부분을 고려해야 할지 자동차 및 ESS 프로젝트를 진행하면서 다양한 형태의 데이터 파일을 현장에서 받게 된다. 이러한 데이터를 쉽게 가져와 개발된 모델과 연동하여 사용하는 방법에 대한 고민이 필요하다. 또한, 기존 데이터를 의미 있는 범위 내에서 왜곡하여 시뮬레이션함으로써 로직의 강건성을 검증하는 방법에 대한 고민도 필요하다. 매트랩과 시뮬링크의 시뮬레이션 결과는 동적인 형태로 출력되는데, 이러한 패턴을 검증할 수 있는 기술 개발 역량 강화가 필요할 것 같다.   같이 보기 : [포커스] 매스웍스, MBD와 AI 결합으로 제조 혁신 가속화… “설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다”

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.

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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   18세기 애덤 스미스는 ‘보이지 않는 손’이라는 직관적인 은유를 통해, 개인의 이기적인 선택이 중앙 통제 없이도 시장 전체의 효율적인 균형을 만들어낸다고 설명했다. 20세기 후반에는 대니얼 카너먼이 ‘전망 이론(prospect theory)’과 행동경제학을 통해, 인간은 합리적 존재가 아니라 손실 회피와 심리적 프레이밍에 영향을 받는 편향된 존재임을 밝히며 고전 경제학의 전제를 뒤흔들었다. 그러나 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)이 고도화된 오늘날, 우리는 기존의 이론적 프레임워크로는 시장의 미래를 예측하기 어려운 새로운 한계에 직면했다.   그림 1. 인간 중심의 의사결정 모델   전통 경제학과 행동경제학은 공통적으로 의사결정의 주체를 ‘인간’으로 상정한다는 근본적인 한계를 지닌다. 하지만 현재 우리는 인간 외부에 존재하는 지능이 시장을 재구성하는 시대에 진입하고 있다. 오늘날의 시장에서는 AI가 인간보다 빠르게 선택지를 평가하며, 자동화된 거래 시스템이 가격을 형성하고, 데이터 기반 예측이 생산과 공급을 결정한다. 이처럼 추천 알고리즘이 소비에 선행하는 구조 속에서는 더 이상 개인의 선택이 시장 결과로 직결된다는 단순한 공식이 성립하지 않으며, 소비자의 선택은 자유의지가 아니라 AI의 설계에 의해 사전에 구조화된다.   그림 2. 인공지능 중심의 의사결정 모델   이러한 변화의 핵심 축으로 등장한 것이 바로 ‘보이지 않는 뇌(invisible brain)’이다. 이는 단순한 은유를 넘어 추천 알고리즘, 강화학습 기반 의사결정 엔진, 데이터 플랫폼, LLM(대규모 언어 모델) 기반 지식 추론 시스템 등이 결합된 새로운 경제 패러다임의 실체다. 보이지 않는 뇌는 정보 필터링을 통해 인간이 무엇을 볼지 결정하고, 선택지 자체를 재설계하며, 인간의 행동을 특정 방향으로 유도함과 동시에 수요와 공급을 동적으로 재조정하는 역할을 수행한다. 결과적으로 현대 시장은 보이지 않는 손이 이끄는 ‘자율적 균형’이나 편향에 의한 ‘왜곡된 선택’을 넘어, 보이지 않는 뇌가 주도하는 ‘설계된 균형(설계된 선택)’을 형성하게 된다.   그림 3. 경제학 패러다임의 진화   이제 경제는 단순한 교환의 장이 아니라, 디지털 스레드(digital thread)와 지능형 시스템이 결합된 ‘인지 인프라(cognitive infrastructure)’ 위에서 작동하는 시스템으로 진화했다. 이는 기업들의 경쟁 방식 또한 근본적으로 바꿔놓았다. 과거 기업들이 제품 자체나 마케팅 경험으로 경쟁했다면, 이제는 의사결정을 설계하는 능력에 경쟁 우위가 달려 있다. 아마존이 상품을 파는 대신 ‘선택’을 설계하고, 넷플릭스가 콘텐츠 대신 ‘취향’을 설계하며, 테슬라가 단순한 자동차가 아닌 ‘주행 데이터 기반 의사결정 시스템’을 구축하는 것이 바로 보이지 않는 뇌를 활용한 경쟁의 대표적인 사례다.   그림 4. 새로운 경쟁의 법칙   구조적으로 볼 때, 보이지 않는 뇌는 제품의 전 생애 흐름인 PDT, 지식과 의사결정의 흐름인 KDT, 그리고 개인의 경험과 행동인 LDT가 연결된 디지털 스레드 위에서 실질적인 실행 엔진으로 기능한다. 전통 경제학이 시장의 ‘예측’을, 행동경제학이 인간 행동의 ‘설명’을 목표로 했다면, AI 시대의 경제는 알고리즘이 가격을 만들고 수요를 생성하며 선택을 구조화한다는 완전히 다른 차원의 특성을 지닌다.   그림 5. 3대 스레드의 융합   결론적으로 우리는 시장의 자율성과 인간의 비합리성을 지나, 인공지능과 데이터가 결합된 새로운 경제 운영 체계에 도달했다. 다가오는 미래 경제의 승패는 단순히 ‘누가 더 많은 데이터를 가지는가’가 아니라, 누가 보이지 않는 뇌를 통해 시장의 균형을 더 정교하게 설계할 수 있는가에 달려 있을 것이다.   그림 6. 보이지 않는 뇌의 해부도   경제학의 역사적 흐름을 애덤 스미스의 보이지 않는 손과 대니얼 카너먼의 행동경제학을 거쳐 현대의 인공지능 중심 패러다임으로 설명한다. 과거의 이론이 인간의 합리성이나 심리적 편향에 집중했다면, 오늘날의 시장은 알고리즘과 데이터가 주도하는 보이지 않는 뇌 체제로 전환되고 있다. 이제 소비자의 선택은 자유의지가 아닌 AI의 설계와 데이터 플랫폼에 의해 사전에 구조화되며, 시장은 자율적 균형을 넘어 알고리즘적 최적화를 지향한다. 결과적으로 현대 경제는 단순한 거래의 장이 아니라 디지털 스레드와 지능형 시스템이 결합된 새로운 인지 인프라 위에서 작동하고 있음을 강조한다. 이러한 변화는 기업의 경쟁 우위가 제품 자체보다 의사결정 설계 능력에 달려 있음을 시사한다.   그림 7. 3대 스레드의 융합   보이지 않는 손이 인간의 손이 아니듯 보이지 않는 뇌 역시 인간의 뇌가 아니다. 보이지 않는 뇌는 인공지능, 디지털 트윈, 그리고 디지털 스레드가 결합된 새로운 경제 운영 체계이다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

팀뷰어는 메르세데스-AMG 페트로나스 포뮬러 원 팀이 기존 원격 연결 플랫폼인 ‘팀뷰어 텐서(TeamViewer Tensor)’에서 자율 엔드포인트 관리 플랫폼인 ‘팀뷰어 원(TeamViewer ONE)’으로 업그레이드했다고 발표했다. 메르세데스-AMG 페트로나스 F1 팀은 이번 도입을 통해 브래클리 공장부터 트랙 현장의 개러지까지 수천 개의 IT 및 OT 엔드포인트 전반에 걸쳐 실시간 가시성과 제어 기능을 확보하게 되었다. 팀뷰어 원은 인공지능(AI)을 활용해 문제를 사전에 감지하고 운영에 영향을 미치기 전에 선제적으로 해결하는 기능을 지원한다. 사소한 IT 문제 하나가 레이스 결과를 바꿀 수 있는 환경에서 이러한 선제적 대응은 팀 운영의 핵심적인 요소로 평가받는다. 팀뷰어 원은 엔드포인트 관리와 보안 원격 연결, 그리고 자율 엔드포인트 관리(AEM) 전략의 핵심인 디지털 직원 경험을 통합한 것이 특징이다. 특히 기기에서 로컬로 작동하는 구조를 채택해 네트워크가 중단되더라도 트랙 현장 운영에는 차질이 없도록 설계되었다. 이러한 대규모 자율형 IT를 구현하는 동력은 데이터에서 나온다. 팀뷰어 원은 폐순환(closed-loop) 학습 시스템을 통해 이상 현상을 감지하고 복구 조치를 실행하며 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 선제적으로 해결한다. 시스템 고도화를 위해 원격 지원 세션에서 축적된 전문가 지식과 심층적인 기기 텔레메트리 정보가 대규모로 활용된다. 현재 AI 지원 세션은 100만 건을 넘어섰으며 지난 3월에만 30만 건 이상이 추가되었다. 팀뷰어에 따르면 AEM은 IT 운영의 차세대 흐름으로 부상하고 있으며, 2029년에는 산업 전반에 본격적으로 도입될 전망이다.     메르세데스-AMG 페트로나스 F1 팀의 토토 울프(Toto Wolff) CEO는 “레이스 도중에는 텔레메트리부터 기상 정보, 무선 통신까지 수십 종의 데이터를 실시간으로 활용하며 이를 뒷받침하는 기술은 단 하나의 오류도 없어야 한다”고 강조했다. 이어 “팀뷰어는 우리가 타협하지 않는 신뢰성과 성능을 제공하며 팀뷰어 원으로의 전환은 F1의 현재와 미래를 고려한 전략적 선택”이라고 덧붙였다. 메르세데스-AMG 페트로나스 F1 팀의 마이클 테일러(Michael Taylor) IT 총괄은 0.001초 차이로 승부가 갈리고 비용상한제 규정이 엄격한 F1 환경에서 팀뷰어 원의 도입 가치를 설명했다. 테일러 IT 총괄은 “팀뷰어 기술은 이미 까다로운 레이스 환경에서 안정성을 증명했으며 팀뷰어 원으로의 전환은 당연한 수순”이라면서, “다운타임 감소와 데이터 품질 개선, 팀 전반의 생산성 향상 측면에서 비즈니스 타당성이 명확하다”고 밝혔다. 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO는 메르세데스-AMG 페트로나스 F1 팀이 운영하는 IT 환경이 세계에서 가장 복잡하고 까다로운 수준이라고 진단했다. 스테일 CEO는 “팀뷰어 원은 수천 개의 핵심 엔드포인트를 관리하면서도 다운타임을 허용하지 않는 실시간 운영이 요구되는 환경을 위해 설계되었다”면서, “세계에서 가장 까다로운 환경에서 검증된 기술은 어떤 산업 현장에서도 효과를 발휘할 수 있다”고 말했다.