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통합검색 "인력"에 대한 통합 검색 내용이 3,448개 있습니다
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DN솔루션즈 우진근 팀장, 고난도 공작기계 국산화 공로 '철탑산업훈장' 수훈
DN솔루션즈(DN Solutions)의 우진근 팀장(책임매니저)이 고정밀 선반 복합가공기 등 고난도 공작기계 국산화에 기여한 공로를 인정받아 철탑산업훈장을 받았다고 DN솔루션즈가 밝혔다. 우 팀장은 2006년부터 고정밀 선반 복합가공기(multitasking turning center) 개발 업무를 맡아왔다. 이는 일반 공작기계 여러 대의 능력을 하나의 장비에 집약해 작업 시간과 인력을 최소화하는 첨단 장비로, 자동차, 항공, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 수요가 높지만 높은 기술 장벽으로 국내 시장은 수입품 의존도가 높았다. 우 팀장은 제품 국산화와 기술 자립을 성공적으로 이끌어 대한민국 제조업 경쟁력 강화에 크게 기여했다는 평가다. 이 과정에서 그는 해외 특허 5건을 포함해 총 10건의 공작기계 특허를 등록하는 성과를 올렸다. DN솔루션즈는 우 팀장의 주도 아래 복합가공기 개발과 양산에 성공하여 수입 의존도를 낮추고 대규모 수출까지 달성했다. 우 팀장이 개발한 복합가공기인 SMX 리즈, DNX 시리즈는 최근 5년간 총 매출액 2,348억 원 중 2,280억 원이 해외 수출일 정도로 세계 시장에서 경쟁력을 인정받고 있다. 또한, 그는 전량 수입되던 수평형 5축 가공기의 국산화 및 양산 성능 평가에도 기여한 공로도 인정받았다. 우진근 팀장은 이번 수훈에 대해 "세계 최고의 복합기를 설계하겠다는 스무살의 간절한 꿈에 한 발 더 가까이 다가서게 되어 이루 말할 수 없이 기쁘다"고 소감을 밝혔다. 이어 "대한민국 제조업이 세계 시장을 선도하는 새로운 역사를 이룰 수 있도록, **세계 최고 수준의 장비를 개발**하는 데 제 모든 역량을 다 하겠다"고 포부를 다졌다.
작성일 : 2025-10-30
OSC모듈러산업협회 출범… 제조형 스마트 건설 혁신 시동
제조형 건설 혁신을 주도할 ‘(가칭)OSC모듈러산업협회’가 10월 28일 창립총회를 개최하고 공식 출범했다. 이번 창립총회에서는 김인한 M3시스템즈 대표이사가 초대회장으로 추대되었으며, 협회의 정관 승인, 조직 구성 및 추진계획 등이 의결되었다. 또한 관련 건설·제조·자동화·로봇·IT 분야의 기업 및 국토교통부의 인사들이 참석하였으며, 최근 OSC(Off-Site Construction : 탈현장 건설) 모듈러로의 전환 흐름 속에서 민간 주도의 활동기구 탄생에 기대감을 표명했다. 최근 국내 건설산업은 현장 시공 중심의 전통 방식에서 벗어나 ▲공장 제조 기반 DfMA 설계 ▲로봇 기반 자동 조립 ▲BIM/AI 기반 스마트 생산 제어 체계 ▲탄소중립 실현을 위한 저탄소 OSC 시스템 등으로 전환하려는 노력을 계속하고 있다. 이에 따라 모듈러·철골·PC 등 OSC 기반 기술을 통합적으로 이끌 민간 주도형 산업 거버넌스 구축 필요성이 지속 제기되어 왔다. OSC 모듈러는 탈현장 공법과 조립형 건축 유닛 생산을 아우르며, 설계·제조·조립·운영 전 과정을 공장 중심으로 수행하는 제조형 건설 방식이다. 이는 건설 산업 전반의 생산성, 비용, 품질 그리고 친환경성을 동시에 혁신할 미래 주력 산업으로 빠르게 부상하고 있다. 이번에 출범한 OSC모듈러산업협회는 ▲기술·품질 표준화 체계 구축 ▲정책·제도 기반 강화 및 인증·조달 체계 확립 ▲생애주기 기반 산업 생태계 및 민관 협력 네트워크 조성 ▲핵심 기술 고도화 및 전문 인력 양성 ▲시장 활성화 및 수요자 인식 제고 ▲글로벌 경쟁력 강화 및 친환경 지속가능성 확보 등을 핵심 목표로 제시하였다. 협회는 이후 분야별 전문분과를 구성하고 연구조합을 결성하여 각종 연구개발 사업 발굴, 산업계 공동 R&D 등을 적극적으로 추진할 계획이다. 초대회장으로 선출된 김인한 대표는 “OSC 모듈러는 건설을 제조업 수준의 혁신산업으로 도약시킬 핵심 동력”이라며 “협회를 중심으로 민간 기술 역량과 정부 정책이 맞물리는 산업 생태계를 구축해 글로벌 시장 선점에 나서겠다”고 밝혔다.  
작성일 : 2025-10-28
LH 건설사업 혁신을 위한 디지털 전환 전략 수립
[자료] LH 건설사업 혁신을 위한 디지털 전환 전략 수립 발행 : 2025 형식 : pdf 358 page 제작 : 토지주택연구원   요약문: LH 건설사업 혁신을 위한 디지털 전환 전략   본 자료는 생산성 저하, 인력 고령화, 안전사고 등 구조적 문제에 직면한 한국 건설산업의 혁신과 미래 경쟁력 확보를 위해 LH(한국토지주택공사)가 수립한 디지털 전환 전략을 제시한다. 핵심 미션 및 비전: 미션: 스마트건설 추진을 통한 건설사업의 지속가능성 제고 및 미래 혁신 선도 비전: 스마트건설 생태계를 조성하고 디지털 가치를 창출하는 기업 4대 핵심가치 기반 전략: LH는 ① 스마트 첨단생산, ② 디지털 선진관리, ③ 함께하는 미래산업, ④ 지속가능 인프라를 4대 핵심가치로 설정하고 전략을 추진한다. 핵심 추진 플랫폼: 전략의 성공적 이행을 위해 두 개의 축을 중심으로 혁신을 추진한다. 디지털 LH 스마트건설 통합플랫폼 (업무혁신): 데이터 기반 업무 지원을 통해 시공 관리 및 진행 업무를 혁신하는 플랫폼을 구축한다. 미래생산 플랫폼 (생산혁신): OSC(탈현장건설), 건설로봇, 자동화 장비 등을 활용하여 탈현장화, 무인화, 자동화를 지향하는 생산 시스템을 구축한다. 현황 및 주요 과제: LH 직원들의 스마트건설 기술에 대한 지식 수준은 보통(5점 만점에 3.43)이나, 실제 사용 경험(20.8%)은 매우 낮아 이론과 실제 간의 격차 해소가 시급하다. 또한, 성공적인 디지털 전환을 위해서는 단순히 기술 도입에 그치지 않고, 제도, 인력, 조직문화 등 비기술적 요소의 변화 관리를 병행하는 균형 잡힌 접근이 필수적이다. 결론: 이 전략은 LH가 공공 발주기관으로서 건설사업의 품질과 안전을 획기적으로 개선하고, 나아가 국내 건설산업의 디지털 생태계를 선도하는 역할을 수행하기 위한 구체적인 중장기 로드맵을 제공한다.
작성일 : 2025-10-24
지스타소프트, ‘제품 출시 및 기술 심포지엄’에서 신제품 라인업 및 글로벌 전략 공개
지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 지스타캐드 개발사인 지스타소프트(Gstarsoft)의 ‘제품 출시 및 기술 심포지엄’에 참가했다고 밝혔다. 이번 심포지엄에서는 지스타캐드 2026을 비롯해 아크라인.XP(ARCHLine.XP), 지스타-직셀 3D CAD(Gstar-ZIXEL 3D CAD) 등 지스타소프트의 주요 신제품과 AI 설계 기술이 공개됐다. 지스타캐드 2026은 대용량 도면을 즉시 열 수 있을 만큼 처리 속도와 성능이 향상되어, 핵심 작업 속도는 20%, 도면 열기 속도는 40% 향상됐다. 새롭게 추가된 매개변수 구속 조건(Parametric Constraints) 기능은 반복 설계나 규칙 기반 수정의 효율을 높여 설계 정확도와 생산성을 함께 개선했다. 또한 클라우드 기반 협업 및 멀티 플랫폼 지원을 강화해, 산업별 맞춤형 설계 생태계 구축이 한층 가속화되고 있다.   지스타소프트가 함께 공개한 아크라인.XP는 2D 도면 작성부터 3D 모델링, 기술 문서화, 시각 디자인까지 전 과정을 통합 지원하는 BIM 설계 및 시각화 설루션이다. 자체 BIM 엔진을 활용해 RVT, IFC, SKP, DWG/DXF 등 주요 포맷을 지원하며, CAD의 정밀성과 빠른 시각화를 결합해 효율적인 설계 환경을 제공한다. 또한 직셀 테크놀로지(Zixel Technology)와 협력을 통해 개발된 지스타-직셀 3D CAD는 클라우드 네이티브 기반의 차세대 3D CAD 플랫폼으로, 부품·조립·도면 관리 등 전 과정을 통합하고 설계 프로세스를 최적화했다. 함께 공개된 상호작용형 기술문서 설루션 3D 프로세스 마스터(3D Process Master) 및 PDM 시스템과 연계해 지능형·협업형 설계 생태계 구축을 완성했다. 이번 심포지엄에서는 설계 자동화와 생산성 향상을 위한 AI 기술도 소개됐다. AI 렌더링(AI Rendering), AI 스테어 디자인(AI Stair Design), AI 커스터머 서비스(AI Customer Service) 등 다양한 기능이 공개되었으며, 모델링 자동화·오류 검출·레이아웃 최적화·AI 기반 상호작용을 통해 설계 효율과 정확도를 높였다. 이를 통해 기업은 설계 비용 절감과 품질 향상이라는 실질적 효과를 기대할 수 있다.     한편 지스타소프트는 헝가리의 BIM 전문 개발사 캐드라인(CadLine) 인수, 국제 BIM 개발 자회사 지스타 호크3D(Gstar Hawk3D) 설립, 그리고 직셀 테크놀로지와의 차세대 3D CAD 공동 개발 협력 강화 등을 통해 글로벌 시장 확대에 속도를 내고 있다고 전했다. 현재 175개국, 23개 언어, 750개 이상의 글로벌 파트너 네트워크를 보유한 지스타소프트는 CAD·BIM 소프트웨어 분야에서 혁신과 지능화를 선도하는 글로벌 기술 기업으로 자리매김하고 있다.   모두솔루션은 이번 심포지엄에 대표이사, 지스타사업부 대표, 마케팅팀장을 포함한 핵심 인력이 참석해 지스타소프트의 신제품 전략과 기술 방향성을 직접 확인했다고 전했다. 모두솔루션 지스타사업부의 성기정 상무는 “이번 행사에서 지스타캐드만으로는 충족되지 않았던 3D 및 BIM 시장 영역에 제조, 건설, 건축 등 전 산업을 아우를 수 있는 설루션 포트폴리오가 강화되었다는 점이 인상적이었다”며, “앞으로 한국 시장에서 범용 CAD 설루션인 지스타캐드를 기반으로, 신규 3D·BIM 설루션의 시장 확대에도 주력할 계획”이라고 밝혔다. 또한 마케팅팀 한운선 팀장은 “AI는 이제 CAD 산업에서 선택이 아닌 필수 요소가 되었다”며, “이번 심포지엄을 통해 지스타소프트가 AI 기반 설계 보조 기능과 자동화 기술을 실질적으로 구현하고 있음을 직접 확인할 수 있었다”고 말했다. 이어 “지스타캐드 역시 자연어 기반 설계 지원 기능 등 AI 기술의 도입을 가속화하여, 사용자 경험을 혁신하는 방향으로 발전하길 기대한다”고 덧붙였다.
작성일 : 2025-10-23
가트너, 2026년부터 주목해야 할 10대 AI 전망 발표
가트너가 2026년부터 주목해야 할 최우선 AI 전략 전망 10가지를 발표했다. 이 전망은 ▲AI 시대의 인재 ▲AI 주권 ▲인시디어스 AI(Insidious AI) 등 세 가지 핵심 트렌드로 분류된다. 가트너는 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트의 사용이 지난 30년간 생산성 도구 시장에 발생한 가장 큰 도전 과제가 될 것이며, 580억 달러 규모의 시장 재편을 촉발할 것이라고 전망했다. 생성형 AI의 발전에 따라 기업은 업무 효율을 높이기 위해 생성형 AI 혁신을 우선순위에 둘 것으로 보인다. 과거의 형식과 호환성은 중요성이 낮아져, 진입 장벽은 낮아지고 다양한 공급업체 간의 새로운 경쟁이 촉발될 것으로 전망된다. 일상적 생성형 AI의 비용 구조와 패키징은 시간이 지나면서 변화할 것으로 보인다. 업체들은 유료 기능을 무료로 전환하고, 무료 제품을 더 넓은 사용자층에 적합하도록 만들 것이다. 2027년까지 기업 채용 과정의 75%가 모집 단계에서 업무용 AI 역량 인증 및 테스트를 포함하게 될 것으로 예상된다. 기업은 표준화된 프레임워크와 맞춤형 설문조사를 통해 지원자의 AI 활용 능력을 진단하고, 인력 내 기술 격차를 해소할 수 있을 것이다. 이러한 추세는 정보 수집, 보존, 종합이 핵심인 직종에서 특히 두드러질 것이다. 생성형 AI 역량이 급여와 점점 더 밀접하게 연계됨에 따라, 지원자들은 AI 역량 개발에 더 큰 가치를 두게 될 것이다. 이에 따라 문제 해결, 생산성 향상, 합리적 의사결정 능력을 입증하는 것이 필수 요건으로 부상할 것으로 예상된다. 한편, 가트너는 2026년까지 생성형 AI 사용으로 인한 비판적 사고력 저하로 전 세계 기업의 50%가 채용 과정에서 ‘AI 프리(AI Free)’ 능력 평가를 요구할 것으로 보았다. 기업이 생성형 AI 활용을 확대함에 따라, 채용 절차는 독립적 사고 능력을 갖춘 지원자와 AI가 생성한 결과물에 지나치게 의존하는 지원자를 구분하는 방향으로 변화할 것으로 보인다. 모집 과정에서는 AI 도움 없이 문제 해결, 증거 평가 및 판단 능력을 입증하는 역량이 점점 더 중요한 평가 기준이 될 것이다. 인간의 추론 능력을 별도로 평가하기 위한 전문 테스트 방법과 플랫폼이 등장하면서, AI 프리 평가 도구 및 서비스에 대한 2차 시장이 형성될 가능성도 높다. 2027년까지 전 세계 국가의 35%가 고유한 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼에 고착될 전망이다. 기술적, 지정학적 요인으로 인해, 기업들은 엄격한 규제, 언어적 다양성, 문화적 적합성에 대응하기 위해 AI 설루션을 특성화할 수밖에 없으며, 그 결과 AI 환경은 파편화될 것으로 보인다. 지역 간 차이가 증가됨에 따라 범용 AI 설루션은 점차 사라질 것으로 예상된다. 다국적 기업은 글로벌 시장에 통합형 AI를 배포함에 있어 복잡한 과제에 직면하게 될 것이며, 고유한 규제 준수와 데이터 거버넌스 요구 조건을 가진 다양한 플랫폼 파트너십을 관리해야 할 것이다. 가트너는 2028년까지 고객 대면 비즈니스 프로세스의 80%에 다중 에이전트 AI를 활용하는 기업이 시장을 장악할 것으로 보았다. 고객관계관리(CRM) AI가 일상적인 업무를 처리하고, 인간은 복잡하고 감정적 요소가 중요한 상호작용에 집중하는 하이브리드 AI 모델이 업계 표준으로 자리 잡을 것이다. 고객은 계속해서 거래 실행이나 제품 정보 확인에는 AI 지원 완전 셀프서비스를 선호하는 반면, 복잡한 문제 해결이나 청구 분쟁 등에서는 인간을 선호할 것이다. 최소한의 노력과 신속한 서비스에 대한 고객의 기대가 일반화되면서, CRM 프로세스에 다중 에이전트 AI를 도입하지 못한 기업은 경쟁 우위를 상실할 위험이 있다. 한편, 2028년에는 B2B 구매의 90%가 AI 에이전트를 통해 이루어지며, AI 에이전트 거래로 15조 달러 이상의 B2B 지출이 발생할 것으로 보인다. 새로운 생태계에서 검증 가능한 운영 데이터는 화폐처럼 작용하며, 디지털 신뢰 프레임워크와 검증 가능성을 필수 전제로 하는 데이터 기반 경제를 촉진할 것이다. 컴포저블 마이크로서비스, API 우선, 클라우드 네이티브, 헤드리스 아키텍처로 설계된 제품은 상당한 경쟁 우위를 확보할 것이다. AI 위험 예방책 부족으로 인한 ‘AI발 사고’ 관련 소송은 2026년까지 1000건을 돌파할 전망이다. AI 관련 안전 관리 실패로 인한 사고와 피해 사례가 증가함에 따라 규제 기관의 감시 및 통제 강화, 리콜, 법 집행 기관의 개입, 소송 비용 증가가 예상된다. 규제 감독이 강화되면서 조직은 법적 의무 준수를 넘어, AI 위험 예방책을 활용해 비즈니스 시스템의 안전성과 투명성을 최우선 과제로 삼아야 하는 압박에 직면하게 될 것이다. AI 사용과 의사결정 거버넌스 실패의 영향은 지역별 법적·규제 체계의 차이에 따라 달라지며, 이는 조직이 다양한 위험과 책임에 노출될 수 있음을 의미한다. 또한, 2030년에는 금전거래의 22%가 이용 약관을 내장한 형태로 프로그래밍할 수 있게 되어 AI 에이전트에게 경제적 주체성을 부여할 것으로 보인다. 프로그래머블 머니는 M2M(Machine-To-Machine) 협상, 자동화된 상거래, 시장 탐색, 데이터 자산 수익화를 가능하게 함으로써 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 공급망 관리와 금융 서비스와 같은 산업을 근본적으로 재편하고 있다. 실시간으로 프로그래밍 가능한 거래는 마찰 감소, 유동성 향상, 운영 비용 절감을 통해 효율성을 높이고, 궁극적으로 자율 비즈니스 운영의 부상을 뒷받침할 것이다. 그러나 프로그래머블 머니 플랫폼과 블록체인 인프라 간의 파편화된 기준과 상호운용성 부족은 시장의 성장을 저해하고, AI 에이전트와 기계 고객이 완전한 경제 주체로 기능하는 것을 제한할 것이다. 2027년까지 프로세스 중심 서비스 계약의 비용 대비 가치 격차는 에이전트 AI 재설계를 통해 적어도 50% 감소할 것으로 전망됐다. AI 에이전트는 숨겨진 지식을 발견하도록 진화하며, 이러한 지식과의 상호작용 자체가 프로세스의 핵심이 될 것이다. AI 에이전트가 활용하는 숨겨진 지식은 새로운 가치 자산으로 이어질 것으로 예상된다. 한편, 표준화된 워크플로가 문맥적 오케스트레이션으로 대체됨에 따라 지속적인 혁신 기반 가격 책정은 인건비에 의해 제한되지 않을 것이다. 가트너는 2027년까지 파편화된 AI 규제가 전 세계 경제의 50%로 확산하며, 50억 달러 규모의 규정 준수 투자를 일으키게 될 것으로 보았다. 2024년에만 1000건 이상의 AI 관련 법률이 제안됐지만, 어떤 법률도 AI를 일관되게 정의하지 못하고 있다. AI 거버넌스는 혁신을 촉진하는 동시에 장벽으로 작용할 수 있다. 기술의 잠재력을 터뜨리는 것은 AI 사용 능력이다. 안전한 미래를 위해 기업들은 기술 담당 리더들에게 항구적인 ‘법률 및 규제’ 마인드맵 구축을 요구하게 될 것이다. 한편 보안과는 별개로, 새로운 형태로 등장하고 진화하는 AI의 위험을 관리하기 위해 전담 인력과 전문 소프트웨어를 갖춘 AI 거버넌스 프로그램이 표준으로 자리잡게 될 것이다. 가트너의 다릴 플러머(Daryl Plummer) 수석 VP 애널리스트는 “급격한 기술 변화가 가져오는 위험과 기회는 인간의 행동과 선택에 점점 더 큰 영향을 미치고 있다”면서, “기업의 CIO와 경영진은 미래에 대비하기 위해 기술 변화뿐만 아니라 행동 양식 변화 또한 최우선 과제로 삼아야 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-23
지멘스, 심센터 테스트랩에 AI 기능 추가해 모달 테스트 및 분석 프로세스 혁신
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트에는 AI 기반 워크플로가 새롭게 추가돼, 물리적 충격(임팩트) 테스트 수행 시 필요 인력을 줄이면서 모달(modal) 분석 프로세스를 최대 7배까지 가속화할 수 있다. 또한 자동화된 데이터 수집과 처리 기능이 강화돼 모든 테스트 단계에서 데이터 품질과 일관성을 향상시킨다. 이를 통해 엔지니어는 더욱 빠르고 스마트하게 테스트를 수행할 수 있게 됐다. 새로운 AI 지원 모달 분석은 복잡한 모드 선택과 검증을 자동화해 수동 작업과 작업자 의존도를 줄이고, 궁극적으로 모달 분석 속도를 최대 7배까지 가속화한다. 이러한 테스트 자동화 혁신의 최전선에는 AI 기반 모달 테스트 기능이 있다. 이 기능은 향상된 자동 모드 선택·검증과 전체 모달 테스트 워크플로를 간소화하는 통합 모달 분석 대시보드를 결합해 모달 분석 워크플로를 최대 700%까지 가속화한다. 또한 지능형 센서 배치와 자동 히트(hit) 선택을 통해 충격 데이터 수집 과정을 단순화하고 필요한 인력을 줄여준다.     이와 함께, 심센터 테스트랩은 향상된 테스트/분석 도구를 제공한다. Transfer Path Analysis(TPA)는 심센터 테스트랩의 새로운 자동화 기능과 처리 역량을 통해 전체 분석 시간을 40% 단축한다. 이를 통해 숙련도가 낮은 사용자도 정교한 소음·진동·불쾌감(Noise Vibration Harshness, NVH) 예측을 보다 쉽게 활용할 수 있다. 심센터(Simcenter) 물리적 테스트 하드웨어와 새로운 심센터 테스트랩 오토메이티드 컴포넌트 모델 익스트랙터(Simcenter Testlab Automated Component Model Extractor) 소프트웨어를 활용한 자동화된 컴포넌트 모델 추출 설루션을 통해, 차단력(blocked forces)과 임피던스(impedance) 주파수 응답 함수(Frequency Response Function : FRF)를 자동으로 수집한다. 결과적으로 컴포넌트 특성화에 소요되는 시간을 수 주에서 수 시간으로 단축할 수 있다. 심센터 테스트랩 스케줄 디자이너(Simcenter Testlab Schedule Designer)는 사전 정의된 시퀀스(sequence)로 데이터 처리와 검증을 자동화한다. 이를 통해 데이터 추적성을 제공하고, 불완전하거나 일관성 없는 테스트 데이터 발생 위험을 제거할 수 있다. 이번 업데이트는 스케줄 디자이너에서 정의된 테스트 계획을 심센터 SCADAS RS 데이터 수집 시스템의 Recorder App으로 원활하게 전송한다. 이 통합을 통해 작업자는 무선 태블릿 기반의 명확한 지침을 제공받을 수 있으며, 즉각적인 데이터 검증과 처리가 가능해져 오류를 줄일 수 있다. 지멘스는 심센터 SCADAS RS가 범용 또는 타사 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, 이를 통해 다른 소프트웨어 플랫폼에서도 데이터 처리와 분석 수행이 가능하다고 소개했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장클로드 에르콜라넬리(Jean-Claude Ercolanelli) 시뮬레이션 및 테스트 설루션 부문 수석 부사장은 “지멘스는 엔지니어링 수명주기 전반에 걸쳐 AI를 적극 활용해 프로세스와 워크플로를 간소화하고, 수작업을 최소화하며, 제품 출시 속도를 높이는 데 주력하고 있다. 이번 심센터 테스트랩의 최신 개선 사항은 AI를 통합해 팀이 물리적 테스트를 수행·관리·분석하는 방식을 혁신하기 위한 지멘스의 노력을 보여준다. 우리는 설계와 개발에서부터 물리적 테스트의 핵심 단계에 이르기까지 엔지니어링 관행의 중대한 변화를 이끌고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-16
한국산업지능화협회, ‘세미콘 웨스트 2025’ 전시회에서 통합한국관 마련
한국산업지능화협회는 북미 최대 반도체 전문 전시회 중 하나인 ‘세미콘 웨스트 2025(Semicon West 2025)’에 산업부 및 KOTRA와 공동으로 한국관을 구성해 참가했다고 밝혔다. 북미 최대 반도체 전문 전시회 중 하나인 세미콘 웨스트 2025는 10월 7일~9일 미국 애리조나주 피닉스 컨벤션센터에서 개최됐다. 올해 행사는 30개국 875개사에서 1500개의 전시 부스 및 3만 5000여 명의 참관객이 참여했다. 이번 세미콘 웨스트 2025의 개최지인 피닉스는 최근 급성장을 보이며 미국의 반도체 제조 거점으로 떠오르고 있는 지역이다. 애리조나주는 2020년 이후 60건 이상의 반도체 투자 프로젝트와 누적 2050억 달러 규모의 투자, 2만 5000개 이상의 신규 일자리 창출을 기록하며, ‘미국 반도체 산업의 심장’으로 반도체 산업을 선도하고 있다. 특히 TSMC, 인텔, 앰코(Amkor), 마이크로칩(Microchip), NXP 등 글로벌 반도체 선도 기업이 대규모 투자를 진행하고 있으며, 애리조나 주립대(ASU)를 중심으로 한 인재 양성 생태계와 친기업적 규제 환경이 결합해 세계적인 반도체 클러스터를 형성하고 있다. 올해 전시회의 핵심 주제는 ‘반도체 인재 양성과 스타트업의 성장, 첨단 패키징’으로 ‘Sustainability Pavilion’과 ‘Workforce Development Pavilion’을 운영해 반도체 산업의 환경 대응과 인력 개발 전략을 집중 조명했으며, 글로벌 기업 및 연구기관 간의 협업 세션과 기술 콘퍼런스도 동시 개최되었다.     세미콘 웨스트 2025의 한국관에는 에이아이비즈, 다산이엔지, 동주에이피, 에코에너젠, 이엠아이, 지앤비에스에코, 한솔아이원스, 아이엠티, 레이저셀, 나노텍, 넥센서, 알에프피티, 세믹스, 비츠로브이엠, 위드시스템, 영진아이엔디와 화성시 6개 기업, 지자체인 이천시를 포함한 22개 국내 반도체 장비·소재 기업이 참여했으며, 반도체 검사·계측, AI, 진공·유량제어, 소재·코팅 등 공정 전주기에 걸친 혁신 설루션을 전시했다. 한국관은 폭넓은 분야의 핵심 기술을 집약적으로 소개하며 국내 반도체 산업의 기술 경쟁력을 선보였다. 참가 기업들은 북미 바이어와의 상담 및 기술 협력 미팅을 진행하여 북미 공급망 내 협력 기회를 확대하고 향후 기술 교류 및 수출 확대의 기반을 마련했다. 통합한국관을 담당한 한국산업지능화협회의 김태희 센터장은 “세미콘 웨스트의 피닉스 개최는 미국 반도체 제조의 부흥을 상징하는 중요한 시점으로, 한국관 참가를 통해 국내 기업들이 북미 시장 진출의 새로운 기회를 확보할 수 있었다”면서, “협회는 앞으로도 유관기관과 협력해 기업들의 해외 진출과 글로벌 네트워크 확대를 지속적으로 지원하겠다”고 전했다.
작성일 : 2025-10-13
2024년 가상증강현실(VR·AR)산업 실태조사 보고서
  가상증강현실(VR・AR) 산업은 글로벌 ICT 산업 성장의 키워드로 전 세계가 주목하고 있으며 그 규모가 점차 확대 되어 국가 미래산업 중 하나로 주목 국내 VR・AR산업의 매출, 인력, 수출, 연구개발(R&D) 현황 등을 객관적으로 확인할 수 있는 전문적이고 현 실태 중심의 국가승인 통계 생산   2024년 가상증강현실(VR·AR)산업 실태조사 보고서 목차 제 1 장  조사 개요 제 2 장  조사 결과 부 록   01     조사 목적 ················································································································   002 02   조사 연혁 ················································································································   002 03   조사 개요 ···············································································································    003 04   조사 대상 및 모집단 구축 ············································································    003 05   주요 조사 내용 ·····································································································   007 06   VR・AR산업  분류 ································································································   008 07     데이터 검증 ·············································································································   010 08   조사 회수 결과 ·····································································································   012 01    응답기업 일반현황 ·······························································································   016 02   기업 현황 ·················································································································   026 03   매출&판매 ···············································································································   032 04   수출 ····························································································································   045 05   인력 현황 ················································································································   053 06   산업 전망 ·················································································································   062 07     R&D  현황 ···············································································································   067 01     용어해설 ···················································································································   076 02   VR・AR산업  분류체계 연계표 및 해설서 ··············································    079 03   조사 결과표 ············································································································   085 04   조사표 ··························································································································   116   출처 : 과학기술정보통신부,  소프트웨어정책연구소  
작성일 : 2025-10-13
국가핵심기술 지정 등에 관한 고시 개정안 시행
산업통상자원부(이하 산업부)는 10월 2일 목요일, '국가핵심기술 지정 등에 관한 고시' 개정안을 시행했다. 이번 개정안은 지난 5월 행정예고를 통해 발표되었으며, 의견수렴과 규제심사 등의 절차를 거쳐 최종 확정되었다. 국가핵심기술은 기술적·경제적 가치가 높아 해외로 유출될 경우 국가안보와 국민경제 발전에 중대한 악영향을 초래할 수 있는 기술을 의미한다. 산업부가 산업기술보호위원회를 거쳐 해당 기술을 지정하고 보호하고 있다. 신규 지정 기술 및 보호 범위 변경 내용 이번 개정안 시행으로 총 3개 분야의 3개 기술이 국가핵심기술로 신규 지정되었고, 6개 분야의 15개 국가핵심기술의 범위 및 표현이 변경되었다.   신규 지정 기술 (3개) 새롭게 국가핵심기술로 지정된 기술은 다음과 같다: 전기전자 분야: 적층세라믹콘덴서(MLCC) 제조 관련 기술 금속 분야: 아연 제련 관련 기술 우주 분야: 위성레이더(SAR) 제조 및 신호처리 관련 기술 변경되는 국가핵심기술 (15개)   기존 기술 중 보호 범위가 확대되거나 내용이 수정된 기술은 총 15개이다. 주요 변경 사항으로는 5G 고도화 기술까지 보호 범위가 확대되었으며, 초대형 컨테이너선 관련 일부 기술이 제외되고, 단위 수정 등이 이루어졌다. 이 기술들은 반도체, 조선, 정보통신 등 6개 분야에 걸쳐있다. 기술 보유 기관의 의무 사항 강화   신규 지정되거나 범위가 변경된 국가핵심기술을 보유한 기관은 '산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률'에 따라 강화된 보호 조치를 취해야 한다. 주요 의무 사항은 다음과 같다: 보호구역 설정: 핵심기술 관련 시설 및 구역에 대한 철저한 관리 취급인력 구분 및 관리: 기술 취급 인력에 대한 체계적인 관리와 보안 유지 해외 기술 이전 시 사전 심사: 해당 기술을 해외로 이전하려는 경우 정부의 사전 심사를 반드시 받아야 한다. 향후 지속적인 기술 보호 관리 계획   산업부는 국가핵심기술의 지정, 변경, 해제 작업을 지속적으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 기술의 보호 필요성을 산업정책적 관점에서 면밀히 검토하여, 보호가 필요한 기술은 적기에 지정하고 보호 필요성이 낮아진 기술은 과감하게 해제할 방침이다. 이를 위해 산업부는 기술의 국가안보적 및 국민경제적 가치 등을 평가하여 대상 기술을 선정할 예정이며, 수요조사를 포함한 구체적인 내용은 향후 산업부 홈페이지 등을 통해 발표될 예정이다.     「국가핵심기술 지정  등에  관한  고시」  개정안  주요  내용 1.  신규지정 : 3개  분야  3개  기술 분  야 국가핵심기술명 전기전자 (1개) 21uF/mm3   이상  초고용량밀도  MLCC  설계,  공정  및  제조  기술 금속 (1개) 아연제련공정에서의  저온  저압  헤마타이트  공정  기술 우주 (1개) 1m이하  해상도의  SAR  탑재체   제작  및  신호처리  기술   2.  변경 : 6개  분야  15개  기술 분  야 현행  기술명 개정  기술명 반도체 (1개) LTE/LTE_adv/5G  Baseband Modem LTE/LTE_adv/5G/5G_adv  Baseband   설계기술 Modem  설계  기술 자동차·철도 (1개) 자율주행자동차  핵심  부품·시스템 설계  및  제조기술  (단,  상용화   3년 이내의   카메라   시스템,   레이더 시스템,   라이더   시스템   및 정밀위치탐지  시스템에  한함) 자율주행자동차  핵심  부품·시스템 설계  및  제조  기술  (단,  상용화   3년 이내의   카메라,   레이더,   라이더   및 정밀측위모듈 및  제어시스템에 한함) 금속 (4개) 항복강도 700MPa급  이상  철근  및 인장강도 650MPa급  이상  형강  제조 기술  [저탄소강(0.4%  C이하)으로 전기로  방식에  의해  제조된  것에  한함] 항복강도 700MPa급  이상  철근  및 인장강도 650MPa급  이상  형강  제조 기술  [저탄소강(0.4wt.%  C이하)으로 전기로  방식에  의해  제조된  것에  한함]   고가공용  망간(10%  Mn  이상)  함유 특수강   제조기술 고망간(10wt.%  Mn  이상)  함유 특수강   제조  기술   합금원소  총량  4% 이하의   기가급 고강도   철강판재  제조기술 합금원소  총량  4wt.% 이하의 기가급   고강도   철강판재  제조  기술   저니켈(3%  Ni  이하)  고질소(0.4%  N 이상)  스테인리스강  제조기술 저니켈(3wt.%  Ni  이하)  고질소(0.4wt.% N  이상)  스테인리스강 제조  기술 조선 (3개) 고부가가치 선박(초대형컨테이너선, 저온액화탱크선,  빙해화물선, 친환경연료 추진선,  전기추진선 등) 고부가가치 선박(저온액화탱크선, 빙해화물선,  전기추진선,  WIG선  등)   및  해양시스템(해양작업선,  해양구조물 및  해양플랜트 등)  설계기술 및  해양시스템(해양작업선,  해양구조물 및  해양플랜트 등)  설계  기술   선박용  핵심기자재 제조기술(BWMS 제조기술,   WHRS  제조기술,   SCR  및 EGCS 등  대기오염원  배출저감 기자재   제조  기술) 선박용  핵심기자재 제조  기술(BWMS 제조  기술,  WHRS  제조  기술,  SCR, EGCS, OCCUS  등  대기오염원 배출저감  기자재   제조  기술)   친환경연료(저탄소 및  무탄소)  운반  및 추진선박용 연료공급장치,  화물운영 시스템,  재액화  및  재기화장치 등 설계,  공정  및  제조  기술 친환경연료(저탄소  및  무탄소)   운반 및  추진선박용 연료공급장치, 화물·BOG  운영시스템의  설계와 제조  기술 정보통신 (4개) 기지국  소형화  및  전력을  최소화하는 PA  설계  기술 무선장치에 활용가능한 전력증폭기 설계  기술   LTE/LTE_adv/5G  계측기기 설계기술 LTE/LTE_adv/5G/5G_adv  계측기기 설계  기술   SDN(소프트웨어 정의  네트워크) 구현을  위한  광통신  핵심  기술 차세대  패킷  광  전달망  구현을  위한 광통신  핵심  기술   5G  시스템(빔포밍/MIMO  및 이동통신망)  설계  기술 5G  및  5G_adv  시스템(빔포밍/MIMO 및  이동통신망)  설계  기술 로봇 (2개) 제조  공정에서 작업영역을 공유하는 다중  제조  로봇  운영  소프트웨어 기술 제조  및  물류  환경에서 다중의 로봇을   운영하는  소프트웨어  기술   영상  감시  기반  다중  이동로봇 통합통제 기술 이동형  감시·정찰  로봇  통합통제 기술
작성일 : 2025-10-12
[무료 다운로드] 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화
자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1)   글로벌 제조 환경은 자율제조 AI(인공지능) 및 SDM(소프트웨어 정의 제조)로 전환하고 있다. 그러나 시시각각 급변하는 생산자원(4M2E) 메타 데이터와 OT 사이버 보안에 대한 국제 표준 준수 없이는 사상누각이 될 수 있다. 앞으로 2회에 걸쳐 이에 대응하기 위한 방법을 소개하고자 한다.이번 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화와 관련된 도전과 기회를 종합적으로 분석한다.   ■ 연재순서 제1회 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화 제2회 산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   ■ 차석근 에이시에스의 부사장이며 산업부 국표원 첨단제조 표준화 포럼 의장 및 산업부 산업융합 옴부즈만 위원을 맡고 있다.   글로벌 제조 환경은 인공지능(AI) 기반의 자율제조와 소프트웨어 정의 제조(SDM : Software Defined Manufacturing)로의 전환을 통해 전례 없는 혁신을 경험하고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 경쟁력 향상이라는 막대한 잠재력을 내포하고 있다. 그러나 이러한 혁신의 완전한 실현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용, 특히 4M2E(Man, Machine, Material, Method, Environment, Energy) 생산자원 데이터의 표준화에 달려 있다. 동시에, IT(정보 기술)와 OT(운영 기술) 시스템의 융합이 가속화되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 더욱 노출되고 있으며, 이는 IEC 62443과 같은 국제 산업용 사이버 보안 표준 준수의 중요성을 증대시키고 있다. 이번 연재에서는 자율제조 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화의 필요성과 기술 동향을 심층 분석하고, 대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황과 당면 과제를 짚어보고자 한다. 특히 국내 중소기업이 겪는 인력, 예산, 노후 설비 등의 애로사항과 공급망 보안의 중요성을 강조한다. 이러한 분석을 바탕으로, 데이터 표준화와 사이버 보안 역량을 동시에 강화하여 국가 경쟁력을 제고하고 안전한 글로벌 시장 참여를 보장하기 위한 구체적인 정책적 및 전략적 대응 방안을 제안한다. 이는 기술 개발 지원, 인력 양성, 중소기업 맞춤형 프로그램 확대, 그리고 국제 협력 강화를 포함하는 포괄적인 접근 방식을 제시한다.   자율제조 및 SDM 시대의 도래와 산업 혁신 글로벌 제조 산업은 인공지능(AI)과 소프트웨어 정의 제조(SDM)의 발전으로 심오한 변화를 겪고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 전반적인 경쟁력의 향상을 약속한다. 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받아 개발된 마빌라(MaVila)와 같은 새로운 AI 모델은 공장 내부를 ‘보고’ ‘대화’할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이러한 역량은 지능적이고 적응력 있는 제조 시스템으로의 중요한 도약을 의미한다. 한편, SDM은 경직된 하드웨어 중심의 자동화를 유연한 소프트웨어 중심 아키텍처, AI 기반 지능, 그리고 제어 및 데이터 흐름을 최적화하는 모듈형 산업 플랫폼으로 대체하고 있다. 이러한 운영 기술 인프라의 현대화는 제조 부문의 전반적인 경쟁력을 향상시키는 데 필수이다. SDM의 핵심은 하드웨어, 연결성, 스토리지, 보안 및 IT와 OT 환경 전반에 걸쳐 내장된 지능을 포함한 제조의 모든 측면을 체계적으로 최적화하고 현대화하는 데 있다.   생산자원 데이터 표준화 및 산업용 사이버 보안의 핵심 과제 자율제조 및 SDM의 완전한 구현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용에 크게 의존한다. 그러나 수많은 센서, 기계 및 시스템에서 생성되는 파편화된 데이터는 종종 표준화가 부족하여 관리, 통합 및 분석이 어렵다. 이러한 데이터 파편화는 생산성을 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감하기 위한 산업 데이터의 완전한 활용을 방해한다. 특히 다양한 세대의 기계에서 발생하는 광범위하고 이질적인 데이터 소스를 가진 기업의 경우, 표준화된 라벨링의 부재는 데이터 관리 및 활용을 더욱 복잡하게 만든다. 동시에, 이러한 첨단 제조 환경에서 IT 및 OT 시스템이 융합되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 점점 더 노출되고 있으며, IEC 62443과 같은 국제 표준 준수를 통한 강력한 사이버 보안은 필수이다. 사용자 질의는 특히 대한민국 수출 제품의 이 분야에서의 잠재적인 ‘준비 미비’를 강조하며, 이는 국가 산업 전략에 있어 중요한 과제를 부각시킨다.   자율제조 및 SDM의 개념과 데이터의 중요성 AI 기반 자율제조의 발전과 데이터 활용 인공지능은 다양한 분야를 근본적으로 변화시키고 있으며, 제새로운 AI 모델은 공장 환경에 특화되어 개발되고 있다. 이 모델들은 공장 내 시각 및 언어 기반 데이터로부터 직접 학습하여 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이렇게 내부적이고 제조 특화된 데이터 중심 접근 방식은 더욱 스마트하고 적응력 있는 제조 시스템을 구축하여 경제 부문을 더욱 효과적으로 지원하는 데 매우 중요하다. 궁극적인 목표는 작업자의 역량을 강화하고, 생산성을 높이며, 치열한 글로벌 시장에서 국가의 입지를 강화하는 것이다. AI가 진정한 자율제조를 가능하게 하려면 일반적이거나 파편화된 데이터에 의존할 수 없다. 복잡한 시스템, 장비 및 워크플로에 대한 깊이 있는 실시간 이해가 요구된다. 이는 데이터가 단순히 수집되는 것을 넘어, AI가 기계가 읽을 수 있고 실행 가능한 형태로 맥락화되고 표준화되어야 함을 의미한다. 만약 AI 모델이 파편화되고 비표준화된 데이터로 학습된다면, 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하고 자율적인 조정을 수행하는 능력이 심각하게 제한되어 자율제조의 본질적인 약속을 저해할 수 있다. 따라서 제조 분야에서 AI의 성공과 신뢰성은 입력 데이터의 품질, 일관성 및 표준화에 직접적으로 비례하며, 이는 AI 기반 자율성을 위한 데이터 표준화의 근본적인 중요성을 강조한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02