심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5)   심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS) 2604 릴리스는 설계 파라미터와 시뮬레이션 워크플로를 유기적으로 연결하여 최적의 설계안을 자동으로 도출하는 역할을 더욱 공고히 하기 위해 계산 리소스의 효율적 관리, AI를 활용한 워크플로 가속화, 그리고 다목적 트레이드오프 스터디의 실시간 가시성 확보라는 세 가지 핵심 방향으로 혁신적인 기능을 담았다.이번 릴리스를 통해 복잡성 모델링(model the complexity), 가능성 탐색(explore the possibilities), 속도 향상(go faster), 통합 유지(stay integrated)라는 네 가지 기둥 아래 엔지니어링 시뮬레이션의 새로운 기준을 제시한다.   ■ 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   전산 자원 관리의 재구상 : 새로운 리소스 카탈로그 기존 방식의 한계 엔지니어링 최적화 스터디는 단 한 번의 시뮬레이션으로 끝나는 작업이 아니다. 수십 번에서 수천 번의 반복 해석을 수행해야 하며, 이를 위해서는 로컬 워크스테이션, 사내 HPC 클러스터, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등 다양한 전산 자원을 조합하여 활용해야 한다. 기존의 HEEDS(히즈)는 이러한 원격 실행 환경을 프로젝트별로 설정해야 했기 때문에, 팀 내의 여러 엔지니어가 동일한 클러스터를 사용하더라도 각자 동일한 설정 과정을 반복해야 하는 비효율이 존재했다. 특히 HPC 클러스터의 경로, 인증 정보, 작업 스케줄러 파라미터를 매번 수동으로 입력해야 하는 번거로움은 첫 번째 설계 최적화를 시작하기도 전에 엔지니어의 시간을 낭비하게 만들었다.   리소스 카탈로그의 등장 심센터 HEEDS 2604는 원격 실행 기능을 새로운 ‘리소스 카탈로그(Resource Catalog)’로 전면 개편하여 이 문제를 근본적으로 해결했다. 리소스 카탈로그는 전산 자원 정보를 프로젝트에 종속된 설정이 아닌, 전사적으로 공유 가능한 독립적 자산으로 관리하는 방식이다. 이제 로컬 머신, 원격 클러스터, 리스케일(Rescale)과 같은 HPC 클라우드 플랫폼, 또는 작업 스케줄러를 사용하는지의 여부와 관계 없이 프로젝트 전체에서 리소스 구성을 더 쉽게 설정하고 재사용할 수 있다.   그림 1. 리소스 카탈로그 설정 환경   그림 2. 작업 수행을 위해 미리 설정된 리소스 선택   주요 기능 및 이점 원클릭 리소스 생성 : 사용자가 리소스 유형을 선택하면, 해당 유형에 적합한 모든 설정 항목이 기본값으로 미리 채워진 상태로 나타난다. 처음 사용하는 엔지니어도 복잡한 설정 파라미터를 일일이 파악할 필요 없이 빠르게 시작할 수 있다. 관리형 카탈로그(Managed Catalogs) : 조직의 IT 관리자 또는 HEEDS 전문가가 심센터 HEEDS 커넥트(Simcenter HEEDS Connect)를 통해 표준 리소스 프로필을 미리 구성하면, 팀의 다른 구성원이 이를 즉시 다운로드하여 사용하거나 로컬 카탈로그로 복사하여 필요에 맞게 조정할 수 있다. 이는 조직 전체가 동일한 리소스 표준을 따르도록 하는 ‘단일 정보 소스(single source of truth)’ 역할을 수행하여 설정 오류와 불일치를 원천적으로 방지한다. 다중 제출 항목(Multiple Submission Items) : 하나의 물리적 서버에서도 PBS, LSF, SLURM, MSHPC, 또는 다이렉트 서브미션(Direct submission) 등 다양한 방식의 작업 스케줄러를 위한 복수의 제출 항목을 생성할 수 있다. 예를 들어, 빠른 소규모 해석을 위한 인터랙티브 대기열과 대규모 최적화를 위한 배치 대기열을 동일한 클러스터에서 각각 별도의 리소스 프로필로 관리할 수 있다. 리소스 구성 확인 기능 : 복잡한 네트워크 환경에서 원격 리소스가 실제로 접근 가능한지, 또는 올바르게 설정되었는지 확인하는 것은 종종 어려운 문제였다. 새로운 ‘Run test now’ 기능을 통해 사용자는 설정 완료 즉시 리소스의 접근 가능성과 동작 상태를 확인할 수 있다. 테스트 결과는 Not tested(미실행), Passed(성공), Error(오류)의 세 가지 상태로 직관적으로 표시되어 문제 발생 시 신속한 보정이 가능하다. 지속적 구성 : 매핑된 로컬 및 원격 드라이브 설정이 모든 프로젝트에 걸쳐 유지되므로, 프로젝트를 새로 만들 때마다 리소스를 재구성할 필요가 없다. 한 번 설정한 리소스 카탈로그는 이후 모든 프로젝트에서 즉시 재사용 가능하다.   비최적화 스터디를 위한 효율적 데이터 및 리소스 운용 디스크 공간의 숨겨진 병목 실험계획법(Design of Experiments : DOE), 강건성(robustness) 분석, 신뢰성(reliability) 분석, 또는 단순히 특정 설계 후보를 일괄 평가하는 ‘Evaluation Only’ 스터디는 최적화 알고리즘이 동반되지 않는 빠른 유형의 설계 탐색이다. 이러한 스터디는 개별 해석이 비교적 짧게 완료되기 때문에, HEEDS는 실행 스택을 가득 채워 최대한 많은 병렬 해석을 동시에 구동하려 한다.   그림 3. 프로세스의 병렬 해석 진행 상황 예시   그런데 여기서 예상치 못한 문제가 발생한다. 해석이 매우 빠르게 완료되기 때문에 각 해석의 임시 작업 디렉토리와 결과 파일이 시스템에 쌓이는 속도도 매우 빠르다. 짧은 시간 안에 수백 개의 해석 폴더가 생성되어 디스크 공간을 순식간에 소진할 수 있으며, 이는 특히 로컬 워크스테이션이나 디스크 할당량이 제한된 HPC 환경에서 심각한 장애 요인이 될 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.

마이크로소프트는 서울대학교와 협력해 교육자와 비영리 단체 종사자를 위한 한국어 AI 리터러시 학습 및 자격 인증 프로그램을 무료로 제공한다고 밝혔다. 이번 프로그램은 교육 기관과 시민사회, 정부가 연대해 AI 역량 강화와 공신력 있는 자격 인증 기회를 넓히겠다는 ‘마이크로소프트 엘리베이트’ 글로벌 프로젝트의 일환으로 추진됐다. 국내 교육 현장과 사회 문제 해결을 이끄는 주체들이 책임 있게 AI를 활용하도록 돕는 것이 목적이다. 마이크로소프트 엘리베이트는 모든 사람이 AI를 활용하고 혜택을 누릴 수 있도록 기술과 AI 역량 개발을 지원하기 위해 2025년 7월 출범했다. 교육과 비영리, 정부 기관과의 파트너십을 통해 커리큘럼과 자격증, 커뮤니티 형태로 AI 역량 확산을 지원하고 있다.  이번 교육은 마이크로소프트가 제공한 글로벌 AI 학습 콘텐츠를 바탕으로 서울대학교 미래교육혁신센터가 한국어 현지화 과정을 재설계했다. 양측은 사회혁신 조직 종사자와 교육계 종사자를 대상으로 프로그램을 순차적으로 확대 운영하며, 과정을 마친 사람에게는 수료증을 제공해 국내 AI 리터러시 확산을 지원할 계획이다. 첫 단계로 5월 1주차부터 비영리 기구와 소셜 벤처 등 사회혁신 조직 종사자를 위한 프로그램이 시작된다. 이 과정은 마이크로소프트와 글로벌 비영리 컨소시엄 넷호프가 협력해 개발한 전문 학습 인증 프로그램이다. 국내 조직 운영 환경을 반영해 실무 적용성을 높였으며, 조직 운영 효율화와 데이터 기반 의사결정, 커뮤니티 서비스 개선 등 시민사회에 특화된 AI 실무 역량 강화를 돕는다. 올해 하반기부터는 유치원부터 고등학교까지 국내 50만 명에 이르는 교원과 교육계 종사자로 대상을 확대한다. 교육자 대상 프로그램은 마이크로소프트와 국제교육기술협회(ISTE)가 개발한 콘텐츠에 국내 교육 정책과 현장 사례를 반영해 한국 교육 환경에 맞게 구성했다. 또한 전국 교원 직무연수 과정과 연계해 교육 현장 전반으로 확산할 수 있는 기반을 마련한다. 이번 프로그램은 서울대학교 교육행정연수원을 통해 온라인으로 누구나 수강할 수 있다. 수료자에게는 서울대학교와 마이크로소프트 공동 명의의 수료 인증서를 발급한다. 마이크로소프트는 수료자들이 AI 역량을 지속적으로 확장할 수 있도록 수료자 대상 행사를 개최하고 프로그램 학습 성과를 글로벌 전문가 양성 과정과 연계하는 등 다양한 성장 경로를 제공할 예정이다. 마이크로소프트는 교육자용 프로그램과 사회혁신가를 위한 프로그램을 국내에도 지속적으로 확장할 방침이라고 전했다.     성종은 마이크로소프트 엘리베이트 한국 총괄 디렉터는 “AI가 교육과 일의 방식을 빠르게 혁신하고 있지만 이를 활용할 역량과 기회는 아직 균등하게 확산되지 않고 있다”면서, “AI 리터러시 프로그램을 통해 국내 교육 현장과 지역사회의 책임 있는 AI 도입을 돕고 더 많은 사회 구성원이 AI의 기회를 활용할 수 있는 기반을 마련할 것”이라고 말했다. 서울대학교 임철일 교육학과 교수 겸 미래교육혁신센터장은 “AI 시대에 발맞춰 미래 사회에 필수적인 AI 역량을 우리 사회 곳곳에 확산하는 것은 대학의 중요한 사회적 책무”라면서, “마이크로소프트와의 이번 협력을 통해 교육 부문과 시민사회의 다양한 접점에서 혁신 주체들이 AI 기술을 활용해 실질적인 변화를 이뤄낼 수 있도록 양질의 교육 인프라를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.  

에이수스는 혁신적인 형태에 강력한 성능과 얇은 디자인을 결합한 ROG 제피러스(Zephyrus) 신제품 3종을 출시했다. 이번에 선보인 제품은 16인치 듀얼 스크린 OLED 게이밍 노트북인 ‘ROG 제피러스 듀오’를 비롯해 대화면 기반의 고성능을 구현하는 ‘ROG 제피러스 G16’, 이동성을 강화한 ‘ROG 제피러스 G14’다. 에이수스는 이번 제품군을 통해 고사양 게임과 인공지능 기반 작업, 콘텐츠 제작 등 다양한 환경에 대응하는 프리미엄 게이밍 노트북 구성을 강화했다.     ROG 제피러스 듀오(GX651)는 16인치 듀얼 스크린 OLED 구조를 적용해 차별화된 사용 경험을 제공하는 최상위 모델이다. 두 개의 16인치 3K ROG 네뷸라 HDR OLED 터치스크린을 탑재해 넓고 유연한 작업 공간을 제공한다. 또한 120Hz 주사율과 0.2ms 응답속도, 최대 1100니트 밝기를 지원하며 베사 디스플레이 HDR 트루 블랙 1000 인증과 DCI-P3 100% 색역을 갖춰 생동감 있는 화면을 구현한다. 이 제품은 최신 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서와 최대 엔비디아 지포스 RTX 5090 그래픽 카드를 탑재했다. 이를 통해 고사양 게임과 창작 작업을 원활하게 처리한다. 특히 자석식 키보드와 90도 킥스탠드, 320도 회전 힌지 설계를 적용해 듀얼 스크린, 일반 노트북, 화면 공유, 북, 텐트 모드 등 다섯 가지 방식으로 활용할 수 있다. ROG 제피러스 G16(GU606)은 넓은 화면에서 몰입감 있는 시각 경험과 높은 성능을 원하는 사용자에게 적합한 16형 노트북이다. 최대 50 TOPS NPU 성능을 지원하는 인텔 코어 울트라 9 386H와 최대 엔비디아 지포스 RTX 5090 프로세서를 탑재했다. 에이수스에 따르면 최신 게임은 물론 영상 편집과 3D 작업 등 높은 그래픽 성능이 필요한 환경에서 강력한 성능을 제공한다. 16인치 대화면을 갖췄음에도 1.49cm의 얇은 두께로 휴대성과 디자인을 동시에 확보했다. 디스플레이는 1100니트급 밝기의 2.5K OLED 240Hz 패널을 적용해 빠른 화면 전환이 많은 게임이나 작업에서도 선명하고 매끄러운 화면을 보여준다. USB 3.2 2세대 타입 A, HDMI 2.1, 마이크로 SD 카드 리더 등 다양한 단자를 갖춰 주변기기 연결이 쉽다. 색상은 플래티넘 화이트와 이클립스 그레이 두 가지다. ROG 제피러스 G14(GU405 및 GA403)는 성능과 휴대성의 균형을 중시하는 사용자를 위한 14형 모델이다. 1100니트급 밝기의 3K OLED 120Hz 디스플레이를 탑재해 야외에서도 선명한 화면과 부드러운 움직임을 구현한다. 1.58kg의 가벼운 무게로 이동이 잦은 사용자에게 적합하다. 최신 인텔 코어 울트라 9 386H 또는 AMD 라이젠 AI 9 465 프로세서를 탑재했으며, 최대 엔비디아 지포스 RTX 5080 그래픽을 장착해 인공지능 작업부터 고사양 게임까지 처리한다.

국내 기업들이 AI 도입 실험 단계를 지나 본격적인 실행 단계에 접어들었다는 분석이 나왔다. 델 테크놀로지스는 인텔 및 IDC와 공동 발간한 보고서를 통해 아시아태평양 지역의 AI PC와 워크스테이션 도입 현황을 발표했다. 이번 조사는 2025년 10월 아태 지역 IT 및 비즈니스 의사결정자들을 대상으로 진행했다. 보고서에 따르면 국내 응답 기업의 69%는 PC를 구매할 때 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 꼽았다. 이는 아태 지역 평균인 56%를 웃도는 수치로 아태 지역에서 가장 높은 수준이다. 현재 국내 기업의 AI PC 실제 도입률은 37%로 아태 지역 평균인 48%보다 낮지만, 향후 도입 의지는 강력한 것으로 나타났다. 국내 기업들은 AI PC 도입이 늦어질 경우 발생할 부작용을 경계하고 있다. 응답자의 33%는 도입 지연으로 인해 핵심 인재가 경쟁사로 유출될 수 있다고 우려했다. 운영 비효율 증가와 비용 상승, 시장 주도권 상실에 대한 우려도 아태 지역 평균보다 높게 나타났다. AI PC 파트너를 선정할 때는 보안과 생태계 및 ISV 인증, 총 소유 비용 등을 주요 요소로 고려한다고 밝혔다.     AI PC는 IT 운영과 연구 개발, 고객 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대를 받고 있다. 특히 국내 기업은 고객 서비스 분야에서 AI PC의 영향력을 아태 지역 평균보다 11.9%포인트 높은 32%로 예상했다. 이미 AI PC를 도입한 아태 지역 기업들은 일반 PC 사용 시보다 생산성이 30% 향상됐으며, 직원 1명당 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 줄이는 효과를 거둔 것으로 조사됐다. 한편, 워크스테이션은 고성능 AI 작업을 위한 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 아태 지역 응답자의 97%는 AI 및 머신러닝 모델 활용에 필요한 고성능 설루션으로 워크스테이션을 꼽았다. 국내 기업 응답자의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 늘어날 것으로 내다봤다. 현재 국내 기업 절반 이상은 데이터 준비와 모델 미세 조정 등 고난도 작업에 워크스테이션을 활용하고 있다. 델은 AI PC와 워크스테이션이 일상 업무부터 전문 워크로드까지 처리하는 ‘AI 컴퓨팅 연속체’의 중심축 역할을 한다고 진단했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI PC와 워크스테이션은 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 열어가는 핵심 플랫폼”이라면서, “업무 현장에 밀착된 AI PC와 고성능 연산을 담당하는 워크스테이션의 상호 보완적인 결합을 통해 기업은 보안을 강화하는 동시에 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것”이라고 말했다.

원동현 지음 / 3만 5000원 / 청담북스   실무 설계 역량을 완성하는 중급자를 위한 바이블, ‘PLAY! SOLIDWORKS 2026 MASTER’ 출간 도서출판 청담북스가 3D 설계 분야의 베스트셀러 저자인 원동현의 신간 ‘PLAY! SOLIDWORKS솔리드웍스 2026 MASTER’를 출간했다. 이번 신간은 전작인 ‘플레이! 솔리드웍스 2021 마스터’ 이후 5년 만에 선보이는 중급 단계 학습서로, 실무 현장에서 즉각적으로 활용 가능한 고급 설계 기법을 체계적으로 다루고 있다. 이 책은 단순히 소프트웨어의 기능을 나열하는 방식에서 벗어나 ‘개념 정리 → 예제 풀이 → 연습 문제’로 이어지는 단계적 학습 구조를 채택했다. 이를 통해 학습자는 복잡한 설계 원리를 명확히 이해하고, 실제 프로젝트에 응용할 수 있는 실전 능력을 효과적으로 배양할 수 있다. 주요 특징으로는 첫째, 멀티바디, 수식, 설정 등 설계 현장에서 필수적으로 요구되는 핵심 기능을 다양한 실무 예제와 함께 완벽히 정리했다. 둘째, 기존 베이직 단계에서 다루기 어려웠던 렌더링과 작업 스케줄러 등 고급 기능을 포함하여 학습의 폭을 대폭 확장했다. 셋째, 어셈블리 심화 학습 과정을 강화하여 고급 메이트 및 기계 메이트의 개념을 정립하고, 종합 프로젝트를 통해 완성도 높은 결과물을 도출할 수 있도록 구성했다. 특히 솔리드웍스 글로벌 인증 자격증인 CSWA 및 CSWP 취득을 준비하는 수험생을 위해 2세트의 모의고사를 수록하여 실전 대비가 가능하도록 돕는다. 또한, 저자가 직접 설명하는 총 12강의 유튜브 동영상 강의를 무료로 제공하여 독학으로 학습하는 사용자들의 편의를 극대화했다. 이 책은 솔리드웍스의 기본기를 넘어 숙련된 엔지니어로 도약하고자 하는 학생과 현업 설계자들에게 최적의 지침서가 될 것이다. 단계별 커리큘럼을 따라 학습하다 보면 자연스럽게 실무 수준의 설계 메커니즘을 체득할 수 있다.    

스트라타시스는 폴리젯 기술 라인업을 확장하는 ‘J850 코어(J850 Core)’ 3D 프린터를 새롭게 선보였다. 또한, 제조업체들이 적층 제조(AM)를 개념 모델 단계에서 실제 생산 부품 단계로 빠르게 확장할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기능과 신규 소재, 플랫폼 강화 방안을 함께 공개했다. 스트라타시스는 설계 편의성을 높이고 신뢰성을 개선해 기존 제조 공정에서 적층 제조 워크플로로의 전환을 가속화한다는 계획이다. 이는 공정 속도와 성능을 높이면서도 비용 절감 효과를 줄 것으로 기대받고 있다.  J850 코어 프린터는 기능성 시제품 제작에 집중하는 엔지니어링 팀을 위해 합리적인 가격으로 제공되는 시스템이다. 풀컬러 기능에 대한 비용 부담 없이 폴리젯 기술의 성능과 소재를 활용할 수 있어 성능과 비용 사이의 최적의 균형을 제공한다. 이 시스템은 4월 말까지 예약 구매가 가능하다. 이 장비는 케이싱, 하우징, 지그, 픽스처 등 기능성 부품 제작에 적합하며 리지드, 플렉시블, 투명 소재와 폴리젯 터프원 소재를 지원한다. 대형 빌드 트레이와 고속 인쇄 모드를 통해 빠른 반복 작업과 일관된 결과물을 제공하는 것이 특징이다. 스트라타시스 측은 J850 코어가 매일 빠르게 부품을 검증해야 하는 엔지니어링 팀의 실제 활용 방식에 맞춰 설계되었다고 덧붙였다.     의료 분야에서는 신에쓰와 공동으로 오리진(Origin) 프린터 전용 소재인 P3 메드 실리콘 25A를 소개했다. 이 소재는 환자 맞춤형 의료기기와 소량 생산 부품을 위한 생체 적합성 실리콘 3D 프린팅 소재로 ISO 10993 표준 인증을 획득했다. 탄성, 내구성, 내열성 등 실제 실리콘의 특성을 구현해 기존 3D 프린팅 실리콘의 한계를 극복했다는 평가를 받는다. 이를 통해 고가의 금형 없이도 보청기나 CPAP 마스크, 의족 등 정밀한 기기의 확장 생산이 가능해지며 생산 주기 또한 단축된다. 소프트웨어 분야에서는 트린클(trinckle)이 개발한 애디티브 앱 스위트(Additive App Suite)를 공개했다. 올여름 10개 앱으로 출시되는 이 스위트는 11월까지 15개로 확대될 예정이다. 클램핑 조, 드릴 가이드 등 산업용 애플리케이션을 위한 자동화 설계 앱이 그랩캐드 프린트(GrabCAD Print) 및 그랩캐드 프린트 프로(GrabCAD Print Pro)에 직접 통합된다. 이를 통해 단일 워크플로 내에서 자동 설계부터 출력 준비까지 끊김 없이 진행할 수 있다. 스트라타시스의 빅터 게르데스 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트를 자동화된 생산 준비 워크플로를 안내하는 플랫폼으로 발전시켜 공장 전반에서 적층 제조를 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 하고 있다”고 밝혔다. 애디티브 앱 스위트를 사용하면 생산 문제 해결부터 설루션 도출까지 걸리는 시간을 기존 수일에서 수분 단위로 단축할 수 있다는 설명이다. 산업용 분말 베드 방식인 SAF 기술 부문에서는 새로운 SAF PA12를 선보였다. 에보닉 기술을 기반으로 한 이 소재는 기존 대비 총 소유 비용을 최대 14% 절감할 수 있어 생산 수준의 성능을 경쟁력 있는 가격에 제공한다. 강도와 내구성이 우수한 부품을 일관된 품질로 생산할 수 있어 신뢰성 높은 반복 생산을 지원한다. 스트라타시스 리치 개리티 최고 산업 비즈니스 책임자는 “제조업체들이 적층 제조의 적용 범위를 확대하고자 하는 요구에 부응하기 위해 이번 혁신을 설계했다”고 설명했다. 또한 “스트라타시스는 공구 제작 시간 단축과 고성능 부품 생산 등 다양한 영역에서 팀이 적층 제조를 일상적으로 활용할 수 있는 실질적인 방법을 제공하고 있다”고 밝혔다.

벤큐코리아는 회의실 환경에 맞춘 4K UHD 무선 프레젠테이션 시스템 WDC15를 출시했다. WDC15는 기존 WDC10의 후속 모델로 별도의 애플리케이션이나 드라이버 설치, 복잡한 네트워크 설정 없이 곧바로 사용할 수 있는 인스타쇼 시리즈의 신제품이다. WDC15는 발표자나 방문객이 소프트웨어 설치나 로그인 과정 없이 즉시 화면을 공유할 수 있도록 한다. 리시버와 버튼이 자동으로 연결되는 방식으로, 디스플레이에 리시버를 HDMI 케이블로 연결하고 노트북에 버튼을 꽂으면 프레젠테이션 준비가 끝난다. 윈도우와 맥OS를 비롯해 리눅스, 크롬OS 등 다양한 운영체제를 지원해 회의실 내 여러 기기 환경에서 호환성이 높다.     WDC15는 최대 4K 30Hz 무선 전송을 지원해 선명한 화면을 공유한다. 인터랙티브 디스플레이에서 콘텐츠를 직접 제어하는 터치백 기능과 저작권 보호 콘텐츠를 안정적으로 전송하는 HDCP 기능을 갖췄다. 벤큐는 이러한 기능이 전문적이고 상호작용이 필요한 회의 운영에 적합하다고 설명했다. 보안 성능도 강화했다. CVSS 4.0 인증 보안과 WPA3, AES128 암호화 기술을 적용해 회의 데이터 전송의 안정성을 높였다. 소프트웨어나 인터넷 연결이 필요 없는 하드웨어 방식이라 보안 위협에 노출될 가능성을 낮춘 것이 특징이다. 유지관리와 사용 편의성도 고려했다. USB-C 타입 버튼을 기본으로 제공하며 HDMI와 타입C를 빠르게 전환하는 교체형 플러그 설계를 적용했다. 최대 16대까지 동시에 연결할 수 있어 여러 명의 발표자가 참여하는 회의에서도 효율적인 화면 공유가 가능하다. 버튼과 수신기 사이의 작동 거리는 최대 15미터다. 벤큐코리아 B2B팀의 조정환 팀장은 “WDC15는 기업 회의실과 강의실 등 다양한 협업 공간에서 연결 지연이나 보안 우려를 줄이고 누구나 빠르게 발표를 시작하도록 설계한 제품”이라면서, “향상된 연결 편의성과 보안성, 4K 해상도 지원을 통해 효율적인 협업 경험을 제공할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

HPE가 대규모 AI 팩토리와 슈퍼컴퓨터를 위한 'HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오'의 주요 혁신 사항을 발표했다. 이번 발표는 고객이 AI를 더 효율적으로 확장하고 배포하며, 데이터에서 인사이트를 도출하는 시간을 단축하는 데 중점이다. HPE는 엔비디아와 협력해 구축한 이번 풀스택 AI 설루션이 컴퓨팅, GPU, 네트워킹, 액체 냉각, 소프트웨어 및 서비스를 긴밀하게 통합해 대규모 환경과 국가별 소버린 환경에 최적화했다고 밝혔다. 현재 아르곤 국립 연구소, 독일 슈투트가르트 고성능 컴퓨팅 센터, 허드슨 리버 트레이딩, 한국과학기술정보연구원 등 세계적인 연구 기관과 AI 기업들이 HPE의 인프라를 채택해 혁신을 가속하고 있다. HPE는 자사의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX5000’에 엔비디아의 최신 설루션을 적용한다. 먼저 액체 냉각 방식의 ‘엔비디아 베라 CPU 컴퓨트 블레이드’를 도입한다. 각 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX240 컴퓨트 블레이드’는 최대 16개의 엔비디아 베라 CPU를 탑재해 까다로운 AI 워크로드를 지원한다. 이는 랙 하나 당 최대 40개의 블레이드와 640개의 CPU, 5만 6320개의 엔비디아 올림푸스 코어를 확장할 수 있다. 또한 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드를 통해 초고속 네트워킹 환경을 제공한다. 이 스위치는 포트당 800Gb/s의 연결성을 지원하며 높은 전력 효율을 갖춘 것이 특징이다.     대규모 및 소버린 환경을 위한 ‘HPE AI 팩토리’ 포트폴리오도 강화한다. HPE는 1조 개 이상의 매개변수를 가진 거대 모델을 위해 설계된 차세대 시스템 ‘HPE 기반 엔비디아 베라 루빈 NVL72’ 랙 스케일 시스템을 선보인다. 이 시스템은 36개의 CPU와 72개의 루빈 GPU, 6세대 NV링크 네트워킹 등을 탑재해 대규모 환경에서 높은 효율을 낸다. 이와 함께 새로운 AI 서버인 ‘HPE 컴퓨트 XD700’도 출시한다. 엔비디아 HGX 루빈 NVL8을 기반으로 한 이 서버는 랙당 최대 128개의 루빈 GPU를 지원하며, 이전 세대보다 두 배 향상된 GPU 집적도를 통해 전력과 냉각 비용을 절감한다. 이외에도 모든 HPE AI 팩토리 포트폴리오에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션’ GPU를 사용할 수 있게 된다. 소프트웨어와 서비스 측면에서는 엔비디아 클라우드 파트너 프로그램 인증을 획득해 클라우드 서비스 제공사의 검증 프로세스를 간소화한다. 수세 가상화 및 랜처 프라임 스위트를 통한 멀티 테넌시 옵션도 확장해 가상머신용 GPU 패스스루 등을 지원한다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 오픈시프트와의 통합은 물론, AI 팩토리의 운영과 확장을 돕는 ‘엔비디아 미션 컨트롤’ 소프트웨어도 제공할 예정이다. HPE의 트리시 담크로거 수석부사장은 “세계 최고 성능의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 3대를 구축한 HPE는 최첨단 AI 워크로드와 고성능컴퓨팅을 결합해 과학적 혁신을 주도하고 있다”면서, “엔비디아와 협력해 의학, 생명과학, 제조 등 다양한 분야에서 한계를 뛰어넘는 데 필요한 성능을 제공하겠다”고 밝혔다. 엔비디아의 크리스 매리어트 부사장은 “기업과 국가가 AI의 잠재력을 실현하려면 대규모 모델 학습과 고성능컴퓨팅 워크로드를 처리할 인프라가 필수”라면서, “양사가 공동 개발한 인프라는 가속 컴퓨팅과 액체 냉각 기술을 결합해 인사이트 도출 시간을 단축한다”고 설명했다.

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