한국공작기계산업협회는 4월 13일~17일 일산 킨텍스에서 열리는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’을 앞두고 3월 10일 기자간담회를 진행했다. 이번 전시회는 ‘AI 자율제조, 인재와 연결하다’라는 주제 아래 디지털 제조 혁신과 AX 전략을 집중적으로 선보일 예정이다. 협회는 GTX 개통에 따른 접근성 향상과 전시 콘텐츠 고도화를 통해 이번 행사가 ‘세계 4대 제조 기술 전시회’로서의 위상을 다질 것으로 기대하고 있다. ■ 정수진 편집장     제조 혁신과 글로벌 연결의 장 마련 한국공작기계산업협회 박재훈 상근부회장은 기자간담회 환영사를 통해 개막을 앞둔 SIMTOS 2026의 준비 현황과 주요 내용을 공유하며 행사의 성공적인 개최를 다짐했다. 이번 SIMTOS 2026 전시회는 35개국 1300개 기업이 6000 부스 규모로 참가 신청을 마쳤고, 약 10만 명의 참관객이 방문할 것으로 예상된다. 박재훈 상근본부장은 “이는 어려운 경제 여건 속에서도 새로운 판로 개척과 글로벌 시장 진출, 기술 경쟁력 강화를 향한 생산 제조업계의 강한 의지가 집약된 결과”라고 평가했다. 또한 “이러한 산업계의 기대에 부응하기 위해 이번 행사를 단순한 전시회를 넘어 기술과 산업, 기업과 시장을 연결하는 뜻깊은 장으로 만들 계획”이라고 전했다. SIMTOS 2026은 첨단 생산 제조 기술과 글로벌 산업 트렌드를 한자리에서 효율적으로 파악할 수 있도록 ▲금속절삭 및 금형기술관 ▲소재부품 및 제어기술관 ▲툴링 및 측정기술관 ▲절단가공 및 용접기술관 ▲프레스 및 성형기술관 등 5개의 전문관과 1개의 특별전을 구성해 운영한다. 특히 ‘로봇 및 디지털 제조 기술 특별전(M.A.D.E. in SIMTOS)’ 내의 ‘머신 온 AI(Machine on AI) 테마관’ 등을 통해 제조 AX(AI 전환)로 나아가는 새로운 가능성과 발전된 기술 흐름을 중점적으로 선보일 예정이다. 또한 전시회를 더욱 풍성하게 만들어 줄 프로그램도 마련된다. 국내외 바이어 상담 프로그램인 ‘매치메이킹 포유’를 비롯해 ‘글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스’, 새롭게 선보이는 채용 박람회인 ‘커리어커넥트’, 차세대 여성 인재와 산업 현장을 연결하는 ‘여성 엔지니어 네트워크 포럼’ 등 다양한 부대행사가 전시회와 함께 진행될 예정이다.   AI 자율제조와 글로벌 생산기술의 흐름을 한 눈에 SIMTOS 2026의 준비 현황과 주요 콘텐츠를 소개한 한국공작기계산업협회 박재현 전시사업본부장은 “1984년 처음 개최된 SIMTOS는 2004년 대비 2024년에 부스 규모가 498%, 참관객이 243% 증가하는 등 눈에 띄는 만한 성장을 이뤄냈으며, 초창기 공작기계 중심에서 생산 제조 기술 전반으로 전시 콘텐츠를 꾸준히 확장해 왔다”면서, “현재 SIMTOS는 국내 최고 수준의 전시 경쟁력을 입증하며 중국의 CIMT, 독일의 EMO, 미국의 IMTS와 어깨를 나란히 하는 세계 4대 생산 제조 기술 전시회로 자리매김했다”고 소개했다. 이번 SIMTOS 2026은 ▲글로벌 위상 확장 ▲데이터 기반의 제조 AX 혁신 ▲산업과 인재의 연결 ▲브랜드 확산이라는 핵심 포인트를 바탕으로 기획되었다. 이를 위해 해외 기자단 및 바이어 초청을 대폭 확대하고, 실제 장비가 구동되는 제조 AX 테마관을 운영하며 통합 생산라인 중심의 전시 콘텐츠를 고도화할 계획이다. 또한 기업과 인재, 바이어를 1대1로 연결하는 매칭 플랫폼을 새롭게 운영하고 일반 대중을 대상으로 인지도 확대를 위한 거점 광고도 추진하고 있다. 박재현 본부장은 “킨텍스 주차장 공사로 인한 불편을 해소하기 위해 인근 임시 주차장 확보와 참가 업체 대상 무료 주차장 및 셔틀버스 운영 등 다양한 편의를 제공하고 있으며, 최근 GTX-A 노선 개통으로 지방 참관객의 접근성이 크게 높아질 것”이라면서, “SIMTOS는 단순한 산업 전시회를 넘어 글로벌 제조 산업의 기술 방향을 제시하는 플랫폼으로서 한국 제조 산업을 대표하는 전시회로 그 역할을 끝까지 책임지겠다”고 전했다.     피지컬 AI와 지능형 제조 설루션의 진화 한편, 기자간담회에서는 주요 참가업체가 각사의 최신 기술과 전시 방향을 미리 선보이는 프리뷰가 진행되었다. 프리뷰를 통해 ▲하드웨어와 소프트웨어의 융합 및 피지컬 AI(pnysical AI)의 본격 도입 ▲공정 전체를 아우르는 자동화 기술의 진입 장벽 해소 및 효율 극대화 ▲첨단 산업 수요에 맞춘 목적형 특화 장비의 라인업 확대 등의 트렌드를 엿볼 수 있었다.  DN솔루션즈는 레드닷 어워드를 수상한 새로운 디자인 아이덴티티를 적용한 기기들을 선보이며, 반도체 및 우주항공 산업에 특화된 장비와 자체 운영체제 기반의 인공지능 활용 앱 등 디지털 설루션을 출품한다. SMEC(스맥)은 머시닝 센터와 CNC 선반 등을 소개하며, 자체 ICT 사업부의 5G 특화망 기술을 연계한 자동화 설루션과 반도체 특화 장비 전시를 통해 관람객 친화적인 이벤트를 마련할 계획이다. 위아공작기계는 21종의 장비를 바탕으로 피지컬 AI 기반의 지능형 자율 제조 비전을 제시하며, 타사와의 협업을 통한 가상현실 모니터링 및 다크 팩토리(무인으로 가동되는 완전 자동화 공장) 실증 모델을 선보일 예정이다. 화천기계는 지난 전시회 대비 출품 장비 수를 7대로 압축하여 기계의 기술적 방향성과 소프트웨어의 확장성을 명확히 전달하는 데 집중하며, 자체 제어 시스템인 하모니와 인공지능을 결합한 통합 운영 환경을 제공한다. 산업용 고출력 레이저 업체인 HK는 레이저 가공기와 산업용 로봇을 결합한 완전 자동화 생산 시스템을 공개하며, 단순한 장비 공급을 넘어 판금 가공 공정 전체를 아우르는 지능형 토털 설루션을 제시한다. 한국트럼프는 소형 자동 창고 등 다섯 가지 제품으로 첨단 기술과 자동화의 도입 장벽을 낮추는 데 초점을 맞추었으며, 인공지능 기반의 절단 품질 최적화 설루션과 공정 전체를 단일 화면으로 제어하는 소프트웨어를 소개한다. 인터엑스는 엔비디아의 에지 디바이스를 위아공작기계의 장비에 탑재해 기계 스스로 상태를 파악하고 의사결정을 내리는 세계 최초의 완전 자율 머신을 시연하며, 피지컬 인공지능 중심의 제조 혁신을 현장에서 증명할 계획이다. 공장 자동화 물류 설비 전문 기업인 세창인터내쇼날은 스마트 산업 환경에 최적화된 전기 구동 방식의 컨베이어 시스템을 비롯해 공간 효율을 높인 스파이럴 컨베이어와 자율 주행 셔틀 기반의 RGV(레일 가이디드 비클) 시스템 등 첨단 이송 설루션을 전시한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   지멘스는 건설업계 및 전기 산업의 인력 부족 문제를 해결하고자, 에듀케이션XR(EducationXR)을 활용하는 차세대 교육 및 영업 지원 플랫폼인 누마(Pneuma)를 구축했다. 이번 호에서는 누마가 어떻게 하나의 원활하고 기기에 구애받지 않는 허브에서 XR 기반 학습, AI 기반 지원, 모바일용 기술 문서에 대한 액세스를 제공하는지 살펴본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     지멘스는 전기화, 자동화, 소프트웨어 및 디지털 트윈 연료 산업, 인프라 및 운송 분야의 글로벌 기술 기업이다. 미국에 있는 지멘스는 인프라를 개선하고, 산업 생산성을 높이고, 지속 가능한 에너지 시스템을 구현하는 혁신적인 설루션을 제공한다. 지멘스는 스마트 인프라스트럭처 전기 제품 부문 내에서 주택 건물부터 병원 및 데이터 센터와 같은 중요한 인프라에 이르기까지 안전하고 효율적인 전기 설치를 보장하는 포괄적인 로드 센터, 회로 차단기, 패널보드, 스위치 장치, 측정 설루션 및 제어 제품 포트폴리오를 제공한다. 지멘스는 미국 건설업계, 특히 전기 산업에서 급격한 숙련된 인력 부족에 직면하여 교육과 인력 개발을 현대화하기 시작했다. 도전 과제는 디지털을 우선시하는 최신 학습자의 참여를 유도하는 확장 가능하고 접근성이 뛰어난 인터랙티브 학습 플랫폼을 만들어 효율, 안전성, 실무 성과를 개선하는 것이었다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 지멘스는 에듀케이션XR(EducationXR)을 활용하는 차세대 교육 및 영업 지원 플랫폼인 누마(Pneuma)를 구축했다. 이 플랫폼은 모든 모바일, 데스크톱 및 VR 헤드셋에 몰입형 경험을 제작 및 배포하는 데 사용되는 유니티(Unity) 개발자 플랫폼이다.   결과 XR 시뮬레이션을 사용하여 지식 보존을 3배 개선 주요 전기 설치 작업에 대한 숙련도를 높이는 데 필요한 시간을 70% 단축 처음 6개월 동안 1만 개 이상의 AI 기반 질문에 답변 외부 사용자의 주당 참여율(85% 이상) 지멘스 에듀케이트 아메리카(Siemens Educates America)를 통해 2만 5000명의 학습자와 교육 담당자에게 도달 미국 전역에서 누마에 액세스하는 내부 및 고객 사용자 1000명 이상 중앙 집중형 셀프 서비스 콘텐츠 액세스를 통해 교육 및 지원 비용 대폭 절감 유니티의 크로스 플랫폼 엔진 덕분에 모바일, 데스크톱, AR, VR 기기 전반에 원활하게 배포 가능   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   직원의 과제 : 디지털 세계에서 기술 격차 해소 미국 건설 산업, 특히 전기 산업은 급급한 기술 부족에 직면하고 있다. 인력의 노화, 전기화 수요 증가, 프로젝트 복잡도 증가, 새로운 디지털 기술의 조합으로 인해 교육 역량과 실제 수요 사이의 격차가 커지고 있다. 전기 인프라가 복잡해질수록 영업 엔지니어, 전기 시공사, 학습자 등 전문가는 정확한 제품 정보를 빠르게 찾고, 설치 절차를 이해하고, 새로운 디지털 툴을 활용하는 데 어려움을 겪고 있다. 기존의 교육 방식은 더 이상 충분하지 않다. 학습자와 숙련된 전기 공학자는 위험, 다운타임, 불일치 없이 실습을 진행할 수 있는 유연하고 확장 가능하며 기술적인 설루션을 필요로 하며, 이런 설루션은 디지털 노멀과 네이티브 모두에게 매력적이다. 지멘스는 자체 교육 툴과 내부 지원 시스템을 발전시킬 필요성을 인식하고 몰입형 기술에서 해결책을 찾았다. 이전에는 지멘스의 XR 교육 모듈이 수동으로 VR 헤드셋에 추가되었으며 배포, 확장성 또는 유저 친화적인 액세스를 위한 중앙 집중형 플랫폼이 부족했다. ‘광고 지면’의 타깃 고객 액세스 경험은 단편화되어 리소스를 많이 사용했다.   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   누마, 더 스마트한 인력을 위한 스마트 교육 지멘스는 기술 가이드, 몰입형 학습 및 AI 기반 지원을 위한 원스톱 허브 역할을 하는 혁신적인 애플리케이션인 누마를 도입했다. 누마는 내부 팀과 외부 고객 모두를 염두에 두고 설계되었으며 인터랙티브 콘텐츠, 실시간 데이터 액세스, 크로스 디바이스 접근성을 지능적으로 조합한다. 누마는 유니티 실시간 3D 엔진과 에듀케이션XR 플랫폼을 활용하여 다음과 같은 기능을 제공하여 기존의 교육과 최신 디지털 요구 사항 간의 격차를 해소한다. 몰입형 XR 교육 모듈 : 실시간 전압이나 하드웨어 없이 실전 전기 훈련을 위한 사실적인 시뮬레이션 3D 및 XR 호환 제품 시각화 : 전기 부품을 설치하기 전에 살펴보고 학습할 수 있는 인터랙티브 모델 AI 기반 콘텐츠 검색 : 제품 질문에 답변하고, 기술 자료를 추천하고, 학습 가이드를 제공하는 생성형 AI 어시스턴트이다. 실무 지원 : 3D 조립 및 설치 지침 가이드 중앙 집중식 리소스 액세스 : 사양 시트부터 동영상 튜토리얼까지 누마는 모바일, 데스크톱 및 VR 전반에 걸쳐 통합된 콘텐츠 경험을 제공한다.   주요 기능 모든 기기에서 웹 및 모바일 액세스 가능 크로스 플랫폼 XR 학습 환경 인터랙티브 튜토리얼 및 가이드식 시뮬레이션 제품 쿼리, 문제 해결, 애셋 추천을 위한 생성형 AI 확장 가능한 교육 과정 개발을 위한 에듀케이션XR 기반 콘텐츠 제작 에듀케이션XR의 코리 하이젠레이더(Cory Heizenrader) CEO는 “에듀케이션XR은 크로스 플랫폼 자동 멀티플레이어(폰, 태블릿, 데스크톱, VR 등)를 갖춘 제작 제품군이다. 우리는 최첨단 XR 지원과 유연성 때문에 유니티를 선택했다”고 전했다.   유니티로 구축한 누마의 기반 기술 유니티는 누마의 몰입형 경험의 기반이 된다. 유니티 크로스 플랫폼 기능을 통해 지멘스와 에듀케이션XR은 모든 기기에서 통합되고 일관된 교육 및 지원 경험을 제공할 수 있으며, 이는 현장의 디지털 네이티브에 도달하는 데 필수이다. 이 과정은 크리에이터가 에듀케이션XR의 카페인(Caffeine) 패키지를 유니티 에디터로 다운로드하여 에듀케이션XR 자격 증명을 통해 로그인하거나, 조직에서 에듀케이션XR과 IT를 통합하기로 결정한 경우 안전한 SSO를 통해 로그인한다. 디자인 단계가 끝나면 3D 모델을 유니티 가져와서 단계별 인터페이스를 통해 크리에이터가 간단한 방식으로 콘텐츠를 제작하는 방법을 안내한다.   ▲ 출처 : 지멘스   유니티가 지멘스의 누마 플랫폼 각 레이어를 지원하는 방법은 다음과 같다. 카페인으로 콘텐츠 제작 : 지멘스는 에듀케이션XR의 커스텀 유니티 패키지인 카페인을 유니티 에디터에서 직접 사용한다. 커스텀 에듀케이션XR 언어인 플로(Flow)를 통한 비주얼 스크립팅과 모든 경험 수준의 크리에이터를 위한 드래그 앤 드롭 유저. ‘광고 지면’의 타깃 고객 경험이 포함되어 있다. 교육 모듈, 제품 데모, 시뮬레이션은 15분 만에 제작할 수 있으며, 에듀케이션XR의 클라우드 인프라를 통해 자동으로 배포되므로 실행 파일을 생성하고 배포할 필요가 없다. 크로스 플랫폼 배포 : 유니티의 렌더링 파이프라인과 XR 통합(URP, AR Foundation, AI Navigation, Splines)을 통해 모바일, 데스크톱, VR 및 AR 플랫폼에 원활하게 배포할 수 있다. 누마는 윈도우, 맥OS, 안드로이드, 퀘스트(Quest), 피코(Pico) 및 패스스루 지원 XR 헤드셋에서 실행된다. XR 모드를 위한 AR 파운데이션 : 유니티의 AR 파운데이션(AR Foundation)은 휴대폰을 공간 교육 기기로 변환한다. 교육생은 모바일 AR을 사용하여 가상 환경을 보고 상호 작용할 수 있다. VR 헤드셋이 필요하지 않다. 실시간 시뮬레이션 및 멀티플레이어 : 유니티는 모든 디바이스에서 멀티플레이어(multiplayer) 시뮬레이션을 지원하므로, 하드웨어와 관계없이 팀이 함께 훈련할 수 있다. 이렇게 하면 강의실, 작업 현장, 원격 장소에서 동기화된 학습이 가능하다. 지멘스는 유니티 에듀케이션XR을 통해 기기나 경험 수준에 관계없이 모든 유저. '광고 지면'의 타깃 고객이 일관되고 최첨단 디지털 학습을 이용할 수 있도록 지원한다.   ▲ 출처 : 에듀케이션XR   지멘스의 데이비드 콰텔라(David Quatela) 북미지역 일렉트리컬 제품 마케팅 매니저는 “유니티 엔진과 강력한 성능을 에듀케이션XR의 출력 및 별도의 기능과 결합하는 능력은 인력 개발 및 건설 기술 작업을 통해 지멘스의 시장 진출 방식을 바꿔 놓았다”고 설명했다.   스파크 변경 결과 누마는 6개월 만에 지멘스의 인력과 확장된 전기 산업 생태계에 혁신적인 영향을 미쳤다. 누마의 AI 기반 어시스턴트를 통해 1만 개 이상의 제품 및 설치 질문에 대한 답변을 얻어, 매뉴얼을 검색하거나 지원 티켓을 확대하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있었다. 기술 지식에 대한 즉각적인 액세스 덕분에 효율이 향상되었을 뿐만 아니라, 작업에 대한 유저 및 ‘광고 지면’의 타깃 고객 신뢰도도 높아졌다. 유니티 기반 XR 교육 모듈 덕분에 지멘스는 지식 보존이 세 배 증가하여 학습자가 복잡한 절차를 더 효과적으로 수용할 수 있도록 지원했다. 실제 시나리오에서는 중요한 설치 및 문제 해결 작업에 필요한 시간을 70% 단축하여 시간을 절약하고, 비용이 많이 드는 오류를 줄이면서 건설 현장의 다운타임을 최소화할 수 있다. 신속하고 열정적인 도입이 이루어졌다. 지멘스의 내부 팀, 계약업체, 유통 파트너를 아우르는 1000명 이상의 사용자를 바탕으로, 누마는 몰입형 교육과 지원을 위한 핵심 지점으로 빠르게 자리매김하고 있다. 지멘스 에듀케이트 아메리카 이니셔티브를 통해 2만 5000명 이상의 학습자와 강사가 참여하여 업계의 증가하는 기술 격차를 해소할 수 있었다. 외부 사용자도 참여를 유지하고, 매주 상호 작용률이 85% 이상이며, 하루 평균 125건의 AI 기반 콘텐츠 쿼리로 플랫폼 가치가 있을 뿐만 아니라 필수라는 확실한 신호이다.   ▲ 출처: 지멘스   측정할 수 있는 결과와 높은 참여도의 조합을 통해 유니티의 기술과 에듀케이션XR의 교육 모듈 및 지멘스의 심층적인 업계 전문 지식이 어떻게 전체 전기 생태계에서 전문가 교육, 지원 및 역량 강화 방식을 적극적으로 재구성하고 있는지 확인할 수 있다. 실시간 제품 데이터와 AI 기반 영업 툴에 액세스할 수 있는 배포업체 단계별 AR 지침 및 가상 시뮬레이션을 활용할 수 있는 건축업체 XR 모듈 및 온디맨드 지원을 통해 실습 학습을 경험하는 학습자 더 빠른 온보딩, 더 높은 일관성, 미래 지향적 인재 확보를 위한 기업   숙련된 무역의 미래 : 확장형 학습을 위한 장벽 해소 지멘스는 더 많은 AI 기반 콘텐츠 제작 툴, 콘텐츠 라이브러리의 추가 XR 교육 모듈, 더 많은 트레이드 역할을 지원하기 위해 다양한 분야에 걸쳐 광범위한 롤아웃을 통해 누마를 확장하고 있다. 유니티 모듈식 툴셋과 커스텀 스크립팅, 애셋 파이프라인, 기기 호환성에 대한 광범위한 지원은 이러한 비전을 확장하는 데 핵심 역할을 할 것이다.   ▲ 출처 : 지멘스   현대적인 인력 개발을 위한 청사진 지멘스는 단순히 교육 문제를 해결하는 것이 아니라 업계의 인력 개발 및 지원 방식을 더 광범위하게 바꾸는 데 기여하고 있다. 몰입형 XR 학습, AI 기반 지원, 기술 정보에 대한 일관된 온디맨드 액세스를 통합함으로써, 누마는 조직이 온보딩 시간을 줄이고, 작업의 정확도를 높이고, 지속적인 기술 개발을 지원하도록 지원하고 있다. 이러한 툴은 반드시 기존의 학습을 대체할 필요가 없으며, 이를 보완하고 강화하여 교육의 접근성과 참여도를 높이고 현재 건설 환경의 현실에 더 잘 부합한다. 지멘스는 지멘스 에듀케이트 아메리카와 같은 프로그램 및 NECA, IBEW 및 IEC와의 파트너십을 통해 업계에 진출하는 숙련된 인재의 파이프라인을 강화하는 데 도움을 준다. 지식을 더 쉽게 공유하고 전문가가 최신 인프라 및 전기화의 요구 사항을 충족할 수 있도록 더 잘 준비된 미래를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클이 2월 3일 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 AI 서밋(Oracle AI Summit) 2026’을 열고, 데이터와 AI의 결합을 통한 기업의 생존 및 성장 전략을 제시했다. 오라클은 AI 벡터 검색 기능이 통합된 데이터베이스 새 버전을 선보이면서, 복잡한 데이터를 의미론적으로 분석하고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 효율적으로 구현하는 방안을 설명했다. 또한 스스로 계획하고 행동하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 데이터베이스 관리를 돕는 AI 어시스턴트의 도입을 강조했다. 오라클은 자사의 융합형 아키텍처를 앞세워 기업의 현대적인 AI 기반 비즈니스 환경을 지원할 예정이다. ■ 정수진 편집장     AI의 핵심은 데이터, 데이터와 AI의 통합은 필연 오라클은 기업이 AI를 활용해 성과를 얻기 위해 가장 핵심이면서 중요한 요소로 ‘데이터’를 내세운다. AI가 기업 데이터 관리의 패러다임을 재편하는 필수 요소가 되면서, 오라클은 ‘AI와 데이터가 초기 설계 단계부터 함께 구축’되어야 한다고 강조했다. 오라클은 기업이 특정 부서의 업무를 향상시키는 데에는 AI를 잘 활용하고 있지만, 이를 전사 업무 프로세스의 향상으로 확장하는 데에는 어려움을 겪고 있는 것으로 보고 있다. 오라클의 티르탄카르 라히리(Tirthankar Lahiri) 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 그 핵심 원인에 대해 조직 내 데이터가 분산(silo)되어 있기 때문이라고 짚으면서, “융합형 데이터 플랫폼을 통해 데이터 접근성을 통합해야 실질적인 AI 비즈니스 성과를 낼 수 있다”고 전했다. AI를 활용해 기업 비즈니스와 관련된 질문에 대해 답을 얻으려면, 질문과 관련해서 적절한 기업 내부의 데이터를 AI에 제공해야 한다. AI는 제공받은 비즈니스 데이터와 자체 지식, 그리고 공개된 외부 데이터를 결합하여 보다 정확한 결과를 생성할 수 있다. 오라클이 데이터의 중요성을 강조하는 이유가 여기에 있다. 한편으로, 복잡성을 줄이고 AI 기능의 신뢰도를 높이는 것도 중요하다. 분산된 기술이나 개별 제품을 단순히 이어 붙이는 방식은 복잡성과 비용을 키울 수밖에 없다. 오라클은 데이터가 위치한 곳에 AI를 직접 내재화하여 통합 설계하면, 시스템 운영이 단순해지고 기업이 신뢰할 수 있는 빠르고 일관된 AI 혁신이 가능해진다고 보고 있다.   AI를 위한 통합 아키텍처로 차세대 혁신 지원 AI를 위한 오라클의 데이터 전략은 ‘데이터 혁신을 위한 AI(AI for Data)’로 요약할 수 있다. 이 전략은 단순히 AI 기술을 덧붙이는 것이 아니라, AI를 데이터 플랫폼의 가장 핵심적인 부분에 내재화해서, 기업이 AI 리더로 도약하고 새로운 환경에서 번영할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춘다. 오라클 데이터 전략의 주된 방향은 ▲AI, 데이터, 애플리케이션 개발, 그리고 개방형 표준의 통합 구축 ▲개방형 표준에 기반한 융합형 아키텍처로 모든 데이터 유형과 워크로드를 일관된 플랫폼에서 결합하고 탐색할 수 있도록 지원 ▲데이터 사일로 현상을 해결하기 위해, 데이터, AI 모델, 실행 과정을 하나로 아우르는 단일 프레임워크 제공 ▲자체 LLM뿐 아니라 xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등의 AI 모델을 오라클 인프라 내에 자동으로 임베디드하고 유연하게 수용 ▲기업의 내부 프라이빗 데이터가 보호받을 수 있도록 거버넌스, 프라이버시, 보안을 최우선으로 고려하는 것이다. 오라클은 이런 전략이 집약된 차세대 AI 네이티브 데이터베이스인 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’를 통해, 기업들이 경쟁사보다 한발 앞서 비즈니스 인사이트를 얻고 생산성 혁신을 달성할 수 있도록 돕는다는 계획이다.   AI 네이티브를 강조한 오라클 데이터베이스 26ai 오라클 AI 데이터베이스 26ai의 핵심 기능은 다음과 같다. 통합 AI 벡터 검색 : 문서, 이미지, 동영상, 관계형 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 의미와 맥락을 나타내는 ‘AI 벡터(vector)’로 변환해서 처리한다. 이를 통해 일치하는 값을 찾는 것을 넘어, 의미적 유사성을 기반으로 밀리초(ms) 단위의 고속 검색을 제공한다. 단일 SQL문을 통한 RAG 파이프라인 통합 : AI 벡터 검색으로 찾은 기업 내부 데이터를 LLM과 결합하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 도출하는 RAG(검색 증강 생성) 기능을 지원한다. 또한, 복잡한 RAG 전체 파이프라인을 단일 SQL 구문이나 데이터베이스 API를 통해 간편하게 실행할 수 있다. 데이터베이스 내 에이전틱 AI(agentic AI) 직접 통합 : AI 에이전트를 데이터베이스 내부에 직접 통합 및 설계해서 기업이 쉽고 안전하게 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다. 기업의 내부 프라이빗 데이터는 물론 웹 검색 등 외부 공개 데이터까지 결합해서 수준 높은 답변을 제공할 수 있다. AI를 위한 데이터 주석 기능 : AI가 데이터의 의미를 잘못 유추하지 않도록, 사용자가 테이블이나 컬럼의 의미와 용도를 LLM에게 명시적으로 설명해 줄 수 있는 주석(annotations) 기능을 제공한다. 이는 LLM이 더 우수한 결과물을 생성하도록 돕는다. 모든 데이터 유형의 통합 검색 : AI 벡터 검색 기능은 전통적인 관계형 데이터뿐만 아니라 텍스트, 공간, JSON, XML 데이터 등 모든 종류의 데이터 검색과 매끄럽게 결합되어 통합적인 데이터 탐색 환경을 제공한다.   데이터 중심 AI로 엔터프라이즈 혁신 돕는다 오라클은 개방형 생태계를 기반으로 하는 ‘기업용 맞춤형 AI’를 제공하면서, 기업 내부 데이터의 거버넌스, 프라이버시, 보안을 요구하는 엔터프라이즈 환경에 최적화된 AI 접근 방식을 내세운다. 한국오라클의 김성하 사장은 “오라클은 ‘데이터베이스 기업’이라는 기존의 인식에서 벗어나 ‘데이터 중심의 AI 플랫폼 기업’으로서 입지를 굳히고, 엔터프라이즈 클라우드 시장 점유율을 높이고자 한다”면서, 국내 시장 전략을 소개했다. 한국오라클은 OCI(오라클 클라우드 인프라스트럭처)의 성능과 안정성, 비용 효율에 대한 고객의 신뢰를 바탕으로, 기업의 핵심적인 기간계 업무를 클라우드로 전환하는 데 집중하고 있다. 오라클에 따르면, POC를 넘어 실질적인 클라우드 소비가 전년 대비 2025년 두 배 이상 증가했으며, 비 오라클 데이터베이스 워크로드의 클라우드 전환도 확대하고 있다. 오라클은 국내 2곳의 퍼블릭 클라우드 리전(데이터센터)을 안정적으로 운영하면서 지속적인 성장 발판을 마련했다고 보고 있다. 또한 고객이 자체 데이터센터 내에서 오라클 클라우드를 사용할 수 있도록 지원하는 전용 리전(Dedicated Region Cloud@ Customer)를 국내 세 곳의 고객사에 구축·운영하는 등 고객 맞춤형 인프라 전략을 전개 중이다. 김성하 사장은 “올 상반기 국내 AWS 데이터센터에 오라클의 고성능 데이터베이스 머신인 엑사데이터(Exadata)를 배치할 예정이다. 이는 핵심 데이터베이스를 안전하게 운용하고자 하는 금융권 및 대형 엔터프라이즈 고객의 멀티 클라우드 도입 수요를 흡수하기 위한 전략”이라고 소개했다. 이와 함께, 오라클은 국내 AI 시장을 선도할 유망 스타트업이 OCI를 기반으로 성장할 수 있도록 협력 및 지원을 이어갈 예정이다. 이런 노력을 통해 국내 AI 혁신 고객 사례를 늘려가겠다는 것이 오라클의 계획이다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2)   이번 호에서는 유연한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반의 다중 도메인 엔지니어링 시뮬레이션 제품으로 새롭게 출시된 심센터 X 어드밴스드(Simcenter X Advanced)와 히즈(HEEDS)에서 새로워진 부분에 대해서 살펴본다. 이 클라우드 기반 설루션은 모든 과제를 해결하고 성능 엔지니어링의 힘을 발휘할 수 있도록 지원한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 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 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   효율적인 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 활용의 필요성 엔지니어링 시뮬레이션은 제품 개발을 간소화하고 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시하는 효율적인 방법을 제공한다. 그러나 다음과 같은 수많은 과제로 인해 시뮬레이션 소프트웨어 투자 효과를 극대화하지 못할 수 있다.   그림 1   라이선스 활용도 저하 : 데스크톱 소프트웨어에 대한 IT 지출의 활용도 저하나 낭비는 상당한 비용 요인이다. 이는 항상 가동 가능한 접근성과 유연한 사용을 위한 라이선싱 모델을 보장하는 배포 방법이 필요함을 의미한다. 시뮬레이션 비즈니스 사례 변화 : 오늘날 시뮬레이션의 핵심 가치 창출 요소는 시장 출시 기간 단축이다. 이는 시뮬레이션 프로세스 체인의 모든 요소를 가속화하여 시뮬레이션 처리량을 극대화해야 함을 의미한다. 복잡성의 폭발적 증가 : 하이테크 기업 관계자들은 제품 복잡성을 주요 과제로 꼽는다. 이러한 제품 복잡성은 엔지니어링 분야 간 장벽을 허물고 효과적이며 추적 가능한 협업을 촉진해야 할 필요성으로 이어진다. 이와 같은 이유로 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 배포 및 활용 효율성을 극대화해야 한다. 이러한 경쟁력을 유지하려면 특히 다음과 같은 문제를 해결해야 한다. 배포, 라이선스 및 사용자 관리의 복잡성을 어떻게 줄일 수 있을까? 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 최적 활용을 어떻게 보장할 수 있을까? 엔지니어의 생산성을 극대화하기 위해 시뮬레이션 도구를 어떻게 제공할 수 있을까? 복잡한 제품을 다루고 디지털 스레드의 힘을 발휘하기 위해 엔지니어링 부서 간 장벽을 어떻게 허물 수 있을까? 심센터 X 제품을 IT 담당자 입장에서 살펴 보면, 간단하고 유연하며 관리하기 쉬운 라이선싱 모델을 통해 IT 소유 비용을 절감하고 소프트웨어 라이선스를 최대한 활용할 수 있고, 중앙 집중식 관리 콘솔을 활용하여 통합 클라우드 권한 부여를 통해 시뮬레이션 소프트웨어 사용자를 신속하고 쉽게 온보딩함으로써 소프트웨어 배포를 간소화하고 효율화할 수 있다. 해석 엔지니어 또는 CAE 팀 책임자의 입장에서는 AI 기술과 다중 물리 해석 협업, 내장형 데이터 관리로 생산성을 높일 수 있고, 주요 엔지니어링 시뮬레이션 분야(예 : 전산 유체 역학, 기계, 시스템 시뮬레이션, 다학제 설계 분석 및 최적화) 전반에 걸쳐 온디맨드 기능을 간편하게 언제 어디서나 이용할 수 있다.   그림 2   심센터 X는 산업 소프트웨어의 대규모 생태계에 통합된 설루션으로서 지멘스의 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 핵심 구성 요소로, 고객의 디지털화 여정을 가속화하는 촉매제 역할을 담당한다. 동시에 지멘스는 클라우드와 SaaS가 미래의 보편적인 사용 환경으로 전환될 것으로 판단하여 지멘스의 모든 포트폴리오를 빠르게 클라우드로 이전하고 있다. 이미 심센터 X는 지멘스 엑셀러레이터 SaaS 생태계의 핵심 구성 요소로 자리매김하며, NX X, 팀센터 X(Teamcenter X) 등 다양한 DISW 제품군과 함께 제공될 예정이다. 이러한 전략적 통합은 지멘스의 포괄적인 디지털 스레드 비전을 실현하기 위한 것으로, 모든 제품군에 걸쳐 원활하고 일관된 사용자 경험과 IT 팀을 위한 효율적인 라이선스 관리를 보장한다.   모든 것을 위한 단일 플랫폼 : 심센터 X와 지멘스 엑셀러레이터의 중앙 집중식 클라우드 라이선싱 다양한 엔지니어링 소프트웨어에 대한 라이선스 관리는 IT 팀에게 상당한 도전과 노력을 요구한다. 라이선스 서버 구성은 복잡해지고, 온프레미스 라이선스 배포는 오랜 시간이 소요되며, ‘익명’ 사용자 프로필로 인한 사용자 관리가 어렵다. 이 모든 것은 IT 부담을 최소화하고 라이선스 활용도를 최적화함으로써 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어의 투자 수익률(ROI)을 극대화하려는 목표 달성에 위험 요소가 된다. 좋은 소식은 심센터 X가 라이선스 관리를 간편하게 만든다는 점이다. 지멘스가 호스팅하고 소유하는 클라우드 기반 권한 부여 및 라이선스 관리 시스템을 통해, 심센터 X는 IT 관리자와 최종 사용자 모두에게 제품 사용 및 배포를 단순화시킬 수 있다. 새로운 라이선스를 기다리는 일은 이제 과거의 일이 되었다. 라이선스 관리자가 라이선스 파일을 생성, 검증 및 전송하는 번거로운 과정과 고객이 라이선스 서버를 설치 및 설정하는 과정은 이제 옛날 이야기다. IT 관리자가 지멘스 엑셀러레이터 어드민 콘솔(Siemens Xcelerator Admin Console)이라는 단일 통합 시스템을 통해 지멘스 엑셀러레이터 전반의 모든 제품을 관리할 수 있도록 한다. 라이선스의 사용도 특정 국가나 사무실에 국한된 것이 아니라, 전 세계 어디에서든 사용을 위해 할당할 수 있다. 더불어서 가격 책정 체계도 대폭 간소화되었다.   다분야 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화를 간편하게 전산 유체 역학(CFD)부터 기계 및 시스템 시뮬레이션을 거쳐 다분야 설계 해석 및 최적화(MDAO)에 이르기까지, 심센터 X 어드밴스드는 엔지니어와 엔지니어링 팀이 다분야 시뮬레이션 및 최적화를 원활하게 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국오라클이 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 AI 서밋(Oracle AI Summit) 2026’을 2월 3일 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 개최됐다. 오라클 AI 서밋은 엔터프라이즈 AI 시대를 맞아 AI와 데이터를 중심으로 확장된 오라클의 기술 전략과 국내외 기업들의 성공 사례를 공유하는 대표 행사로, 올해 4회를 맞이했다. ‘모든 것을 변화시키는 AI(AI Changes Everything)’라는 주제로 진행된 이번 행사에는 1000명 이상의 기업 IT 경영자와 관리자, 개발자, 협력사 관계자들이 참석했다. 행사는 한국오라클 김성하 사장의 환영사로 시작됐으며, 오라클의 한 청(Han Chung) 아태지역 시스템 부문 수석 부사장이 ‘오라클 AI : 비즈니스 속도로 구현하는 AI’를 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 이어 오라클 티르탄카르 라히리(Tirthankar Lahiri) 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 ‘데이터를 위한 AI 혁명’을 주제로 두 번째 기조연설을 진행하며 오라클의 통합 데이터 플랫폼을 기반으로 한 엔터프라이즈 AI의 새로운 가능성을 제시했다. 기조연설 이후에는 ‘AI 전략부터 성과까지, 오라클 AI의 가치를 선택한 고객 성공 스토리’ 세션이 이어졌으며, 국내 최대 해운사 HMM이 오라클 클라우드를 통해 창출한 비즈니스 성과와 향후 경쟁력 강화 전략을 대담 형식으로 공유했다. 오후에는 총 3개 트랙, 18개의 상세 세션이 운영되며, 오라클 OCI AI 인프라를 중심으로 AI 시대에 기업이 사업 연속성을 확보하는 방안이 심도 있게 다뤄졌다. 특히 벡터 검색(Vector Search), 셀렉트 AI(Select AI), AI 레이크하우스(AI Lakehouse) 등 오라클 AI 데이터베이스 26ai(Oracle AI Database 26ai)의 주요 기능이 기업의 실제 비즈니스 과제를 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있는지가 구체적으로 제시됐다. 오후 트랙에는 엔비디아, 사이오닉 AI를 비롯하여 유클릭, 에티버스, 솔트웨어, 굿어스데이터 등 다양한 후원사 및 파트너사가 함께했다.     한편, 오전에 진행된 언론 대상 간담회에서는 한국오라클 김성하 사장이 한국오라클의 사업 성과와 오라클의 최신 AI 전략을 소개하고, 티르탄카르 라히리 수석 부사장이 데이터를 중심으로 한 AI시대 기업의 생존과 경쟁전략을 발표했다. 한국오라클은 2026 회계연도 상반기 기준으로 리전 개소 이후 6년 이상 두 자릿수 성장을 지속하며 클라우드 매출 성장세를 기록했다. OCI의 성능, 안정성, 비용 효율에 대한 고객들의 신뢰를 바탕으로 클라우드 소비는 전년 대비 두 배 이상 증가했으며, 크립토랩, 멋쟁이사자처럼, 투디지트 등 OCI를 활용한 국내 AI 혁신 고객 사례도 빠르게 확대되고 있다. 오라클은 ‘기업을 위한 AI’ 전략에 집중하며, xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등 글로벌 선도 AI모델 기업들과의 협업을 통해 강력한 AI 모델과 오라클의 특화된 AI 에이전트 전략을 결합해 기업의 성공을 지원하고 있다. 특히 거버넌스, 프라이버시, 보안을 핵심으로 고려한 오라클의 AI 접근 방식은 엔터프라이즈 환경에 최적화된 서비스를 제공한다. 또한 오라클 클라우드는 AI 생태계 전반에 걸친 폭넓은 선택지를 제공하여 기업들이 필요에 따른 AI를 유연하게 도입하고, 실질적인 가치 창출까지의 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 라히리 수석 부사장은 “AI는 기업 데이터 관리의 패러다임을 빠르게 재편하며, 선택이 아닌 전략적 필수 요소로 자리잡고 있다”면서, “기업이 AI 시대를 선도하기 위해서는 데이터 활용 전반의 혁신, AI를 통한 인사이트 도출, 혁신 가속, 생산성 향상이 실현되어야 한다”고 짚었다. 오라클의 ‘데이터 혁신을 위한 AI(AI for Data)’ 전략은 이러한 요구에 대응해 AI를 데이터 플랫폼의 핵심에 내재화하는 데 초점을 맞춘다. 오라클의 융합형 아키텍처(converged architecture)와 오픈 스탠다드(open standards) 전략은 분산된 기술을 연계 활용할 때 발생하는 복잡성과 비용을 제거한다. 기업은 데이터가 있는 곳에 AI를 통합함으로써 운영을 단순화하고, AI 기능의 신뢰도를 높이며, 트랜잭션과 분석을 아우르는 모든 데이터 유형과 워크로드 전반에서 일관된 AI 인사이트를 확보할 수 있다. 이런 전략의 중심으로 오라클이 내세운 것은 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’ 버전이다. 오라클 데이터베이스의 최신 릴리스인 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 LLM과 AI 벡터를 핵심 기능으로 통합한 AI 네이티브 데이터베이스다. 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 문서, 이미지, 동영상, 구조화 데이터 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 AI 벡터를 기반으로, 주요 데이터 유형에 대한 밀리초 단위의 통합 AI 벡터 검색을 제공해 기업의 효율적인 데이터 탐색을 지원한다. 또한 오라클 AI 데이터베이스는 검색증강생성(RAG)을 지원해, AI 벡터 검색을 통한 기업의 내부 데이터 검색 결과를 LLM과 결합함으로써 보다 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있도록 한다. RAG 파이프라인은 데이터베이스 API는 물론 단일 SQL문으로도 실행할 수 있으며, 나아가 AI 에이전트를 데이터베이스에 직접 통합 설계해 기업이 쉽고 안전하게 AI 에이전트를 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다.

스노우플레이크는 ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’를 발간하고 “2026년은 에이전틱 AI와 데이터 전략이 엔터프라이즈 AI 성과를 좌우하는 해가 될 것”이라고 전망했다. 스노우플레이크는 매년 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO를 비롯한 리더들의 인사이트를 토대로 AI 및 데이터 트렌드를 예측하며 보고서를 발간하고 있다. 올해 보고서에서는 “에이전틱 AI의 신뢰성 확보와 데이터 활용 전략이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 강조했다. 2026년에는 대규모 언어 모델(LLM)에서 더 나아가 정교한 추론과 실행 능력을 갖춘 에이전틱 AI 중심 구조로 진화하며 기업의 AI는 전사적인 AI 생태계 구축 단계로 진입할 것이라는 설명이다. 스노우플레이크의 아나히타 타프비지(Anahita Tafvizi) 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 “AI 혁신 속도는 매우 빠르지만 대부분의 기업은 이를 실질적 성과로는 이어가지 못한다”면서, “데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용의 격차를 만들 것”이라고 말했다. 또한, 에이전틱 AI의 진화로 개발자 생산성이 33% 향상될 것으로 전망되는 가운데, 다양한 도구와 데이터 및 AI를 유기적으로 활용할 수 있는 오케스트레이션 역량을 갖춘 인재의 가치가 부각될 것이라 내다봤다.     ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’에서 분석한 2026년 주요 전망은 ▲에이전틱 AI 신뢰도 높이는 ‘자체 검증 메커니즘’의 발전 ▲AI 생태계 확장의 필수요소로 자리잡을 표준 프로토콜, 오픈소스, 운영 인프라 ▲사이버 보안의 양날의 검이 된 에이전틱 AI 등이다. 에이전틱 AI는 기업 업무 환경에 본격 활용될수록 신뢰성 확보가 최우선 과제가 될 것으로 보인다. 이를 위해 사용자 피드백을 반영하는 ‘피드백 루프’와 결과를 스스로 점검 및 보정하는 ‘자체 검증 메커니즘’이 중요해질 것이다. 라마스워미 CEO는 “구글 검색 알고리즘이 사용자의 클릭 데이터를 반영하며 진화해온 것처럼 에이전틱 AI 역시 사용자의 피드백 패턴을 학습하며 업무 환경에서 더욱 정교한 의사결정을 수행하게 될 것”이라고 내다봤다. 기업 업무 환경에서는 단일 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 등장할 것으로 예측했다. 즉, 마이크로 에이전트가 단계적으로 도입되고 이를 유기적으로 결합하는 에이전틱 AI가 효과적인 도구가 될 것이다. 스노우플레이크의 마이크 블랜디나(Mike Blandina) 최고정보책임자(CIO)는 “앞으로 몇 년 내 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트의 등장에 따라 각각의 마이크로 에이전트를 레고 블럭처럼 조합할 수 있게 된다면 더 크고 복잡한 업무를 성공적으로 수행할 수 있을 것”이라고 설명했다. 에이전틱 AI가 기업 시스템 전반으로 확산되기 위해서는 연동 방식의 표준화가 선행되어야 한다. 에이전틱 AI는 여러 시스템 및 데이터베이스를 아우르며 업무를 수행한다. 이에 에이전트 및 외부 시스템과의 통신을 표준화하는 지배적 AI 프로토콜의 등장이 에이전틱 AI 개발 및 도입 속도를 높일 것이다. 특히 인터넷 환경이 TCP/IP로 확산된 것처럼 단일 지배적 프로토콜이 자리잡으면 에이전틱 AI 개발 속도가 높아지고 벤더 종속에서도 자유로워질 것이라는 것이다. 또한 AI 생태계의 확장성을 높이기 위해서는 오픈소스 파운데이션 모델의 역할도 커질 것이다. 한편 에이전틱 AI는 대화형 도구에서 벗어나 추론과 다단계 행동을 수행하는 에이전트로 진화하고 있다. 이에 따라 기업 운영 인프라는 분석 중심에서 실시간 처리 상태 관리 중심으로 재편될 것이다. 이 과정에서 포스트그레스(Postgres)가 빠른 응답 및 낮은 지연이 요구되는 온라인 처리 워크로드를 뒷받침하며 에이전틱 AI가 생성하는 대규모 실시간 이벤트와 지속적인 운영 데이터 처리에 핵심 인프라로 활용될 것으로 전망된다. 에이전틱 AI가 기업 시스템 전반에서 실시간으로 실행되고 외부와의 연동 범위가 넓어질수록, 보안 환경에서는 위협과 기회가 동시에 등장한다. 스노우플레이크의 브래드 존스(Brad Jones) 최고정보보호책임자(CISO)는 “에이전틱 AI가 취약점 탐지, 익스플로잇 자동화 데이터 탈취 등 공격 행위를 정교하게 수행할 수 있어 사이버 위협의 규모와 속도를 크게 높일 수 있다”고 강조했다. 한편 에이전틱 AI가 기업의 보안 운영 센터(SOC)의 대응 역량을 강화하는 방향으로 활용될 수 있다고 전망했다. 존스 CISO는 “뛰어난 보안 전문가 확보의 어려움은 당분간 지속될 것”이라며, “강력한 AI 에이전트와 보안 도구를 적절히 결합해 활용하면 SOC 운영의 리소스 공백을 보완해 제한된 인력으로 보다 효과적인 보안 대응 체계를 구축할 수 있다”고 설명했다. 한편, 스노우플레이크는 리테일/소비재, 금융 서비스, 제조 등  산업별 AI 활용 전략에 대해서도 짚었다. 모든 산업에서 에이전틱 AI의 활용이 도입 단계를 넘어 실제 업무 실행 중심으로 확산될 것으로 보인다. 리테일/소비재 산업에서는 데이터가 풍부한 대규모 AI 모델을 기반으로 고객관리가 고도화되고 개인화된 경험에 대한 서비스가 늘어나며 ‘AI 쇼핑 어시스턴트’가 대중화될 것이다. 엄격한 규제 환경의 금융 서비스 분야에서는 데이터 퍼스트 및 정교한 리스크 관리 전략을 바탕으로 의사결정 전반에 통합되는 AI 기반 분석 및 리스크 관리 에이전트가 확대될 것이다. 제조 산업의 경우 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화 등 운영 전반에서 설비 효율성을 진단하는 ‘산업 특화 챗봇형 AI 에이전트’ 도입이 가장 빠르게 이뤄질 것으로 예측된다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석극대화하기 (5)   지난 호까지 로코드 분석 설루션인 나임(KNIME)을 데스크톱 환경(클라이언트 환경)에서 활용하는 방법을 중심으로 다루었다. 이번 호에서는 연재의 마지막 회로, 클라우드 서버 환경에서의 특징에 대해 살펴보도록 하겠다.   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 윤민영 잘레시아 부장   클라이언트 환경의 한계와 클라우드 설루션의 필요성 직장에서 업무 관점에서 데이터 분석을 하든 역량 향상 관점에서 개인적으로 활용을 하든 로코드 분석 설루션의 클라이언트 환경은 매력적인 것이 사실이다. 더군다나 오픈소스 소프트웨어로 프리 라이선스(free license)를 제공한다는 것은 큰 장점이다. 트라이얼 라이선스(trial license)로 1~2달 동안의 지원을 받고 그 기간에 데이터 분석 설루션의 특징을 파악하는 것은 상당히 어려운 경우가 많다. 물론 벤치마크를 한다든지 이미 충분히 준비된 데이터와 절차를 가지고 집중적으로 설루션의 기능을 탐색하여 아웃풋을 만들어야 하는 경우는 예외적이다. 하지만 대부분의 시민 데이터 과학자(citizen data scientist)는 1~2달 동안 집중적으로 데이터 분석에 매달릴 수 있는 여건이 안된다. 심지어 일주일을 집중적으로 쓰기도 어려울 수 있다. 본인의 주요 업무는 데이터 분석 과학이 아니기 때문에 1~2달의 트라이얼 라이선스를 지원받고도 1~2번 사용해보고 라이선스 지원기간이 종료되기도 한다. 하지만 이때부터는 라이선스 구독(license subscription)을 해야 하는데, 비용 투자에 대한 승인을 받기도 어려워지고 결국 데이터 분석에 대한 희망은 그냥 묻어두게 된다. 오픈소스 소프트웨어의 프리 라이선스는 이러한 장벽을 뛰어넘는데 유용하다. 종종 ‘글로벌 대기업은 R&D 비용이 많아서 라이선스 투자에 관대하고 필요하면 다 구입해 준다’고 생각하는 분들을 만날 때가 있는데, 그동안 만나 본 국내외 유수의 기업에서 풍족한 라이선스 투자를 마음껏 해준다는 이야기를 들어본 적은 거의 없다. 심지어 수년 전에 엔비디아 본사 인원과 협업을 한 적이 있는데, 생각보다 내부에서 오픈소스 소프트웨어를 많이 사용하고 있었고 주요 이유 중에 하나는 비용 절감이었다. 하지만 대규모 오픈소스 소프트웨어를 개발하는 회사는 어떻게 개발 비용을 충당하고 운영을 할 수 있을까? 라는 궁금증이 생기게 된다. 유일한 정답은 아닐 수 있지만, 대부분의 회사에서 클라우드를 포함한 서버 버전은 프리 라이선스가 아니라 라이선스 구독을 받고 있고, 이를 구축하는 비용을 별도로 받는 경우가 많다. 당연한 말이겠지만, 이는 개발과 운영에 많은 리소스가 소요되고 결국 비용이 필요한 일이기 때문이다. 그렇다면 또 다른 의문이 생길 수 있다. 왜 클라우드 또는 서버 버전이 필요한 것일까? 간단하게 핵심을 요약하면, 다른 이들(동료, 부서 등)과의 효율적인 협업과 대98 · 규모 데이터 분석 실행 환경이 필요하기 때문이다.   그림 1   나임 클라우드 환경의 구조와 핵심 이점 나임의 클라우드(서버) 환경은 나임 비즈니스 허브(KNIME Business Hub)라고 불리우고 있는데, 이제부터 나임 비즈니스 허브에 대해 살펴보도록 하겠다. 쉽게 정리해 보면, 나임 애널리틱스 플랫폼(KNIME Analytics Platform)은 기본적으로 개인 PC에 설치해 사용하는 소프트웨어(클라이언트 애플리케이션)이고, 나임 비즈니스 허브는 조직 단위의 데이터 분석 워크플로 협업, 배포 및 모니터링을 위한 서버 플랫폼이다. 나임 애널리틱스 플랫폼과 나임 비즈니스 허브에 대한 관계 구조를 정리해 보면 <그림 1>과 같다. 어렵지 않게 파악할 수 있듯이, 나임 애널리틱스 플랫폼이 사용자(데이터 과학자)와의 접점을 이루고 있고 실행, 배포(deploy) 및 협업(collaboration) 측면은 나임 비즈니스 허브와 연계되어 있다는 것을 알 수 있다. 결국 사용자는 나임 애널리틱스 플랫폼에서 사용하는 환경과 유사하지만, 나임 비즈니스 허브가 필요한 상황에서는 동일한 방식으로 워크플로를 실행하고 데이터 분석을 수행할 수 있다. 그렇다면 나임 비즈니스 허브와 같은 클라우드 서버 환경은 어떤 장점이 있을까? 크게 다섯 가지 관점으로 정리해 볼 수 있다.   데이터 분석 워크플로의 중앙 집중형 관리 데이터 분석 워크플로의 중앙 관리 시스템을 제공하여 팀 내 협업 시스템을 구현할 수 있다. 개인의 로컬 PC에서 워크플로를 관리할 경우 버전 충돌, 중복 작업, 지식 공유의 어려움 등의 문제에 직면하게 된다. 반면 중앙 집중형 관리는 모든 워크플로를 한곳에 저장하고 관리함으로써 구성원이 최신 버전의 분석 로직에 상시 접근하고, 표준화된 분석 프로세스를 공유하며, 효율적인 협업환경을 구축할 수 있도록 지원할 수 있다.(그림 2)   그림 2   데이터 분석 워크플로의 자동화 및 스케줄링 데이터 분석 작업은 주기적으로 반복되거나 특정 조건에 따라 반복 실행되어야 하는 경우가 많다. 클라우드 서버 환경을 통해 분석 워크플로를 사전에 정의된 규칙에 따라 자동으로 실행하고, 특정 시간이나 이벤트에 맞춰 스케줄링을 수행할 수 있다.(그림 3)   그림 3     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

해마다 연말이 되면 업계에서는 새해의 전망을 내놓는다. 특히 IT 분야에서는 여러 기술 기업이 AI(인공지능)를 중심으로 한 2026년 전망을 소개했다. 2026년은 산업을 가리지 않고 AI가 본격 활용되는 해가 될 것으로 보인다. 이제는 AI를 사용하는 기업 사용자의 초점이 ‘AI를 도입해야 하는가’에서 ‘어떻게 AI를 활용해야 하는가’로 옮겨가고 있다. 지난 달 미디어 대상의 간담회를 진행한 IBM, 델 테크놀로지스, 오라클은 공통적으로 ‘데이터’가 AI를 성공적으로 정착시키고 기업의 미래를 결정짓는 핵심 자산이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   데이터, AI 시대 기업 경쟁력의 핵심이 되다 AI 학습을 위한 데이터의 중요성은 꾸준히 커지고 있다. AI 시대의 데이터는 단순한 정보의 기록에 그치지 않고, 기업의 미래를 결정짓는 핵심 자산이자 경쟁력의 원천이라는 것이다. 한편으로, 누구나 사용할 수 있는 범용 AI 모델이나 알고리즘만으로는 차별회된 경쟁력을 확보하기 어렵다는 목소리도 나온다. 한국IBM의 이수정 사장은 “기업이 비즈니스를 수행하며 축적해 온 기업의 고유 데이터야말로 AI를 자사에 최적화하고 실질적인 성과를 내게 하는 결정적 자산”이라고 설명했다. 델 테크놀로지스는 AI 알고리즘만으로는 차별화된 혁신을 이룰 수 없으며, 고품질의 데이터와 이에 대한 손쉬운 접근이 필수라고 짚었다.   ▲ IBM은 AI가 학습하고 활용할 수 있도록 준비된 데이터가 필요하다고 짚었다.   오라클 역시 공개된 데이터로 학습된 범용 AI 모델만으로는 기업 관점에서 신뢰할 수 있고 실질적인 가치를 창출하기에 부족하다고 보았다. 기업이 가진 문제를 해결하기 위해서는 기업 내부에 축적된 비공개 데이터를 학습하고 활용해야 하며, 누가 더 자신의 데이터를 AI에 잘 접목하느냐가 AI 시대의 경쟁력이라는 것이다.   AI의 신뢰성과 성능을 위한 데이터 활용 전략 데이터는 AI가 정확한 답변을 내놓게 하고, 고도화된 추론을 수행하게 만드는 연료가 된다. IBM은 AI, 특히 생성형 AI의 결과물 수준이 입력되는 데이터의 품질에 따라 결정된다고 보고 있다. 품질이 낮거나 관리가 안 된 데이터는 AI의 환각(hallucination) 현상으로 이어지기 때문에, 추적이 가능하고 통제된 ‘AI를 위한 데이터(AI ready data)’가 신뢰할 수 있는 AI를 만들 수 있다는 설명이다. 델 테크놀로지스는 데이터가 단순한 정보 제공을 넘어 자율형 AI 에이전트의 ‘지능’과 ‘기억’을 형성하는 데 결정적인 역할을 한다고 설명했다. 델 테크놀로지스의 존 로즈(John Roese) CTO(최고 기술 책임자) 겸 CAIO(최고 AI 책임자)는 “에이전트가 일반적인 LLM보다 똑똑해지려면 기업의 특화 데이터를 지식 그래프(knowledge graph) 형태로 변환해서 단기 및 장기 메모리를 제공해야 하며, 실시간 추론 과정에서도 정제된 데이터 공급이 필수”라고 전했다.   ▲ 델 테크놀로지스는 AI가 이해할 수 있는 데이터를 구축하는 지식 레이어의 필요성을 강조했다.   한편, 그동안 활용되지 못한 방대한 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것이 새로운 기회로 떠오르고 있다. IBM은 기업 데이터의 90% 이상을 차지하는 문서나 이미지 등의 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 정형화하는 것이 AI 경쟁력의 핵심이라고 보고 있다. 델 테크놀로지스 또한 전 세계 신규 데이터의 80%가 비정형 형태로 생성되고 있다면서, 이를 효과적으로 관리하고 처리하는 역량이 미래 기업의 경쟁력이 될 것으로 전망했다. 인사이트를 얻고 데이터 주권을 확보할 수 있도록 데이터를 통합하는 것 역시 중요한 전략으로 꼽힌다. 데이터가 분산되어 있으면 AI의 지능도 조각나며, 보안이 없이는 AI 도입 자체가 불가능하다는 점도 데이터 전략이 중요해지는 배경이다. 한국오라클의 조경진 상무는 “데이터가 분산되면 기업은 단편적이고 분산된 지식밖에 얻을 수 없다”면서, “통합된 데이터를 기반으로 해야만 기업 전체를 꿰뚫는 심도 있는 인사이트를 도출할 수 있다”고 지적했다. 또한 민감한 정보가 유출되지 않도록 데이터가 저장된 원천 위치에서 보안과 통제가 이루어져야 기업이 안심하고 AI를 도입할 수 있다고 강조했다.   AI 시대의 성패는 데이터가 결정한다 세 기업은 모두 남들이 가진 일반적인 데이터나 범용 AI 모델(Public Model)만으로는 기업의 차별화된 경쟁력을 확보할 수 없다는 데 의견을 같이했다. 한편으로, 이를 실현하는 방법론에서 IBM은 ‘정제’, 델은 ‘계층화’, 오라클은 ‘내재화’를 핵심 키워드로 제시했다. IT 업계에서는 이제 AI 도입의 실험 단계를 넘어, 기업들이 실질적인 투자 수익(ROI)을 거두는 단계로 진입해야 한다고 보고 있다. 이를 위한 선결 과제는 사내 곳곳에 흩어진 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 가공하고, 강력한 거버넌스를 통해 관리해서 기업 고유의 자산을 확보하는 것이다.   ‘원유’인 데이터를 정제하는 플랫폼 IBM은 데이터 전략을 기술 전략이 아닌 경영 전략으로 보고 있다. IBM의 접근법은 데이터를 고성능의 생성형 AI를 위한 연료로 만드는 것이다. 데이터를 추적 가능하고 통제된 상태의 ‘AI를 위한 데이터’로 정제해야 한다는 설명이다. IBM은 데이터를 단순히 보관하는 것이 아니라, 매출 전환이나 고객 이탈 방지 등 구체적인 KPI와 연결해 자산 가치를 입증하는 데 주력하고 있다.   데이터 구조의 진화, ‘지식 레이어’를 구축해야 델은 IT 업계의 중심이 GPU 등의 연산(compute) 능력에서 데이터로 이동할 것으로 전망했다. 델의 해법은 인프라와 데이터 구조를 진화시키는 데에 초점을 맞춘다. 델은 기존의 시스템에 기록된 데이터를 AI 에이전트가 이해할 수 있는 벡터나 지식 그래프 형태로 변환해서, 별도의 ‘지식 레이어(knowledge layer)’를 구축해야 한다고 보고 있다. 이런 지식 레이어는 자율형 AI 에이전트에게 기억과 지능을 제공함으로써, 실시간 추론과 업무 수행을 가능하게 하는 기반이 된다.   ▲ 오라클은 데이터베이스 안에서 AI와 데이터가 결합된 통합 아키텍처를 제시했다.   데이터가 있는 곳에 AI를 오라클은 보안과 데이터 주권을 강조하면서, 데이터를 AI 모델로 가져가는 것이 아니라 데이터가 있는 곳에 AI를 심는 AI 내재화(built-in) 방식을 제안한다. 데이터베이스 자체에 AI 기능을 통합함으로써 데이터의 외부 유출을 원천 차단할 수 있다는 것인데, 이를 통해 루트 권한자가 볼 수 없는 데이터는 AI도 볼 수 없게 하는 강력한 보안을 구현한다는 설명이다. 또한, 관계형 데이터와 벡터 데이터를 통합 처리하는 융합형 데이터베이스를 통해 데이터 분산에 따른 지식의 파편화를 막고, 통합된 인사이트를 제공한다는 점을 차별화 포인트로 내세우고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP코리아가 개발자와 데이터 사이언티스트 등 AI 직군 종사자를 위한 새로운 워크스테이션 ‘ZGX 나노 G1n AI 스테이션(ZGX Nano G1n AI Station)’을 국내 출시한다. ZGX 나노 G1n은 150mm 정사각형 크기의 소형 데스크톱 폼팩터에 대규모 AI 모델 실행을 위한 연산 환경을 구현했다. 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 직접 처리하는 로컬 방식으로 AI 개발과 추론을 수행해 클라우드 의존을 줄였다. ‘ZGX 나노 AI 스테이션’은 미래의 업무(Future of Work)를 새롭게 정의한다는 기업 비전 아래 HP가 새롭게 선보인 라인업이다. 로컬 AI 컴퓨팅 수요 증가, 데이터 보안 강화 필요성 증대, 클라우드 비용 부담 등 변화하는 환경에 대응하기 위해 고안됐다. 이번 ZGX 나노 G1n은 기존 데스크톱·노트북 환경에서 부족했던 대형 모델 처리와 개발자 경험을 보완하고, 기업의 AI 워크플로를 단계적으로 확장할 수 있는 기반을 제공한다.     ZGX 나노 G1n은 컴팩트한 폼팩터 안에 대규모 모델 처리를 위한 연산 체계를 갖췄다. 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 기반 아키텍처로 페타플롭(Petaflop, 초당 1000조 회 연산)급 성능과 최대 1000 TOPS(AI 전용 연산 단위) 성능을 제공하며, 128GB 통합 시스템 메모리를 적용해 최대 2000억 파라미터(매개변수)급 모델을 로컬에서 직접 실행 가능하다. ZGX 나노 G1n 두 대를 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7)으로 연결하면 처리 가능한 모델 규모가 최대 4050억(405B) 파라미터로 확장돼, 별도 데이터센터 구축 없이도 내부 수요에 맞춰 연산 환경을 유연하게 확장할 수 있다. HP는 개발자를 위한 다양한 소프트웨어도 지원한다. ZXG 나노 G1n 와 함께 제공되는 ‘ZGX 툴킷(Toolkit)’은 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code), ML플로우(MLFlow), 올라마(Ollama), 언슬로스(Unsloth) 등 주요 개발 도구를 포함해, 개발자의 초기 설정 부담을 줄이고 반복 작업 흐름을 간소화한다. 비주얼 스튜디오 코드 확장 프로그램을 이용할 경우 네크워크에 연결된 ZGX 나노 장치를 수동 IP 설정 없이 자동으로 검색·연결할 수 있어 개발 준비 과정도 한층 단순해졌다. 뿐만 아니라 엔비디아 AI 소프트웨어 스택과의 결합을 통해 대규모 언어 모델(LLM) 등 고성능 AI 워크로드를 클라우드 의존 없이 로컬에서 직접 처리할 수 있는 개발 환경을 제공한다. 로컬 환경이 주는 이점도 갖췄다. ZGX 나노 G1n은 AI 모델 학습과 추론을 로컬에서 처리해 외부 전송 과정에서 발생할 수 있는 노출 위험을 줄이며, 민감한 데이터를 기업 내부에서 일관되게 관리할 수 있어 보안 기준이 높은 환경에서도 안정적인 개발 작업을 지원한다. 클라우드 환경에서 발생하는 지연을 줄여 장기 프로젝트에서도 예측 가능한 비용 구조를 유지할 수 있고, 로컬에서 바로 작업을 이어갈 수 있어 운영 효율이 높다. HP 코리아의 김대환 대표는 “AI 개발 환경에서 속도·보안·비용 효율은 기업 경쟁력과 직결된다”면서, “ZGX 나노 G1n은 개발자가 복잡한 설정 없이 작업을 시작하고, 고도화된 모델까지 로컬에서 다룰 수 있는 환경을 제공한다. AI 개발의 속도와 안정성, 효율을 새로운 수준으로 끌어올릴 것”이라고 밝혔다.

<스마트 건설 DX 가이드> 원고 최종 마무리 중입니다. 아직 참여 안하신 업체나 광고 하실 계획이 있으면 연락주시기 바랍니다. 당사 문의 후 진행 바랍니다. 업체 홍보 자료 최종 마감일 : 2월 12일    <스마트 건설 DX 가이드>  업체 홍보 안내 양식 신청하기 빌딩스마트협회와 캐드앤그래픽스에서는 귀사(기관)를 무료(희망시 유료)로 홍보할 수 있는 '스마트 건설 DX 가이드- BIM/CAD/AI/디지털 트윈/OSC를 중심으로’ 책자 발간을 준비 중에 있습니다. 스마트 건설 DX  분야의 변화하고 있는 트렌드를 담을 수 있도록 다양한 내용으로 구성할 예정입니다. 책자는 2026년 3월 정도 출간 예정하고 있습니다. 이번 프로젝트에 많은 관심과 참여를 부탁드립니다. * 수록 내용은 캐드앤그래픽스 잡지에도 공유될 수 있습니다.   발간 목적 - 건설 산업 전반의 디지털 전환(DX) 현황·정책·기술·사례 정리로 기업 경쟁력 확대 - 업계 실무자·발주처·공공기관 의사결정에 직접 활용 가능한 실무형 레퍼런스 가이드 - 최신 솔루션 및 공급업체 정보 제공을 통해 수요 기업에게 다양하고 정확한 정보 제공 - 관련솔루션 공급업체에게 홍보 기회 제공을 통해 관련 산업의 성장 및 확대   분야 : 건축, 건설, 토목, 엔지니어링 등  기술:  BIM/CAD/해석(CAE)/AI/디지털 트윈/시각화(XR 외)/OSC/PLM 등 참여 대상 : 건설/건축/토목/엔지니어링 업체, 설계/시공/관리/시각화 실무자, 건축·토목 엔지니어링 기술자공공기관·발주처·연구기관, 스마트 건설 IT/BIM/CAD/AI/CAE/디지털트윈/PLM/OSC/시각화/피지컬 AI 공급기업 1. 스마트 건설 DX 소개 및 기술/동향에 대한 기고 요청 - 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 - BIM & DX 도입 전략과 가이드 - 스마트 건설 신기술 동향 및 발전 방향  - 스마트 건설 DX 적용 사례 - 기타 관련 기술 기고 원고 분량 : A4 용지 2~4매 내외(워드로 작성 권장,  파워포인트 불가, 고해상도 이미지 별도)  *  해당 주제 파트에 관련된 세부 원고들이 들어갈 예정입니다.  * 세부 제목은 주제에 맞추어 별도로 적어주시면 됩니다.   2. 기고 원고 및 자료 제출 방법 및 마감일  - 기고 제목 마감일 : 2026년 1월 23일 - 기고 희망시 제목 먼저 보내주세요(조율 예정) 보낼 내용(제목 : 스마트 건설 DX 가이드 참여 요청, 작성자 이름 및 소속, 연락처, 작성할 원고 제목 및 간단 요약) * 기고 승인 받은 원고에 한해 진행 예정 - 원고 마감일 :  1차 1월 23일 /  최종 2026년 1월 30일  3.  내용 한정 기술 기고 추가 모집 중 1차적인 원고 마감은 끝났습니다. 내용 구성상 추가 보완이 필요하여 아래 항목에 대해 기고가 가능하신 분은 협의 후 작성 바랍니다. 해당 내용 원고 마감일 -  2월 12일 - 스마트 건설 DX 개념과 필요성 - BIM 국내 도입 현황 - BIM 기본 개념 및 역할, 전망 - 국내 BIM 발전 로드맵​ - BIM 설계 및 모델링 시스템 구축 가이드 - 국내 스마트 건설 정책과 시장 현황 - OSC(탈현장시공)·모듈러·프리패브 신기술 동향과 전망   <스마트 건설 DX 가이드> 기고 희망 신청 및 업체 홍보 안내 양식 신청하기 3. 문의 : 캐드앤그래픽스 취재부 / 02-333-6900 /  plm@cadgraphics.co.kr 4. 업체 무료 홍보 관련 안내 (솔루션 벤더사) - BIM/CAD/해석(CAE)/AI/디지털 트윈/시각화/OSC/PLM 등 참여 분야 (예) 구분 소프트웨어(예) 설계 및 모델링 중심 소프트웨어 BIM  (Revit, ArchiCAD, Trimble 등) 　 CAD (AutoCAD, ZWCAD, GstarCAD, BricsCAD 등) 　 토목 설계(Civil): Civil 3D, Bentley OpenRoads, InRoads 등 해석 및 상세설계 ETABS, SAP2000, MIDAS Gen, MIDAS Civil, STAAD.Pro 등 데이터 통합 및 관리, 협업 플랫폼(PLM, CDE) Teamcenter, Autodesk Construction Cloud, Trimble Connect, Bentley ProjectWise 등 시각화/XR Enscape, Twinmotion,  Lumion, Unreal Engine, Unity Reflect, Fuzor 등 OSC·모듈러·프리패브 관리/설계 소프트웨어 Autodesk Forge, Katerra, 서한모듈러 등 국내외 OSC 관리 플랫폼, 생산·공정 최적화 도구 등 AI·데이터 분석·예측 솔루션 　 기타 　 * 솔루션 판매 벤더사의 경우 별도 양식과 안내문을 보내드립니다. (업체 소개 지면 구성 - 업체소개/솔루션 소개/제품리스트 표) - 벤더사는 개별로 메일 보내드릴 예정이며, 받지 못하신 분은 연락주시면 보내드리겠습니다.  - 기본 무료로 홍보 가능하며, 원하실 경우 유료 참여도 가능합니다.  - 유료 참여 및 광고 게재 문의(1차 1월 30일까지,  최종 2월 10일까지, 선착순)   <스마트 건설 DX 가이드> 기고 희망 신청 및 업체 홍보 안내 양식 신청하기 ----------------------------------------------------- 5. 기술 원고 기고문 작성 요령 *기고문 쓰실 분은 사전 신청하고 승인 후 진행해주세요   (1) 제출물 : 원고, 그림이 삽입되어 있는 원본, 그림 별도 파일   (2) 사용 소프트웨어 : 워드, 한글, TXT 파일 등(파워포인트, 엑셀 파일은 불가)   (3) 분량 : A4 기준 2~4장 내외(그림 별도, 고해상도)   (4) 그림 : 원고에 삽입되어 있는 원본 그림 파일을 전달해 주시면 됩니다. 별도 그림 첨부(그림파일명은 1,2,3,4---.jpg 등 순차적으로 써주시거나 원고에 파일명으로 표기) 그림 파일 형식 : jpg, png, bmp 등(gif는 가능하면 사용하지 말아주세요.) 그림 해상도 : 200dpi 이상 또는 가로 사이즈 700px 이상을 권장합니다. 그림 원본이 파워포인트일 경우 파워포인트 파일도 함께 전달해 주시면 좋습니다. 화면 캡처시 이미지(검정색 바탕에 실선이 가늘게 있을 경우 인쇄에서 잘 보이지 않을 수 있습니다. 인쇄를 해도 무난하고 잘 보이는 색으로 선정해서 잘 보일 수 있도록 작업을 해주시면 감사하겠습니다.)   저작권 문제가 없는 이미지를 사용해 주세요.  (5) 원고 작성시 번호 체계 가능하면 번호를 이용해 체계적으로 정렬하여 주시면 정리하는데 도움이 됩니다. 작성 순서는 1.  (1)   1)   가.  ① 순으로 해주시면 좋습니다. (6) 필자 소개 소속, 업무 내용, 경력, 연구분야 등을 2~3줄 분량으로 소개해 주시면 됩니다. 사진, 이메일 주소를 함께 보내주세요.(공개 가능하신 경우) ----------- 주요 참여 예정 업체 리스트(2.5 기준) BIM하이테크솔루션 KCMC 간삼건축 고려대학교 고려소프트웨어 국보디자인 글로텍 다쏘시스템코리아 딜라이트커뮤니케이션 마션케이 마이다스아이티 모두솔루션 베이시스소프트 벤틀리시스템즈 브이디씨테크 비아이엠팩토리 빌딩스마트협회 빔피어스 아키소프트 알씨케이 엠티엠디지털컨스트럭션 위드웍스 A&E 위즈코어 이노액티브 이에이트 인코스 자이로소프트 지더블유캐드코리아 지오시스템 직스테크놀로지 캐디안 콘업 토문건축사 트림블 포치건축사사무소 한국도로공사 휴엔시스템 헥사곤 디자인&엔지니어맹(구 MSC 소프트웨어) 호반건설 주요 저자 이강, 진상윤, 강태욱, 박승, 양승규 외