모두솔루션은 자사가 국내 총판을 맡고 있는 CAD 설루션 ‘지스타캐드(GstarCAD)’의 최신 버전 지스타캐드 2026을 공식 출시했다고 밝혔다. 이번 버전은 전면 재설계된 사용자 인터페이스와 향상된 성능 및 다양한 신기능을 바탕으로 실무 효율과 설계 정확성을 높인 것이 특징이다. 지스타캐드 2026은 SVG 기반으로 재정비된 1500개 이상의 아이콘과 WPF 프레임워크 적용을 통해, 보다 현대적이고 직관적인 설계 환경을 제공한다. 또한, 도면 열기 속도는 평균 40% 이상, 주요 명령어 속도는 20% 이상 빨라졌으며 블록 편집, 해치, 미러 등의 처리 성능도 최대 30배까지 빨라졌다는 것이 모두솔루션의 설명이다.     지스타캐드 2026은 기존 지스타캐드 2025에서 지원되던 파라메트릭 구속조건 기능을 확장했다. 이번 버전에서는 ‘치수 구속조건’과 ‘매개변수 관리자’를 새롭게 도입함으로써, 객체 간 관계를 더욱 정밀하게 제어할 수 있는 파라메트릭 설계를 지원한다. 또한 ‘DWG 비교’, ‘도면 병합’, ‘공학 투영’ 기능 등을 통해 설계 검토와 문서화 과정이 간소화되었다. 추가된 3D 모델링 전용 작업공간, TIFF 플로터, 바코드(Code 39), 도구 팔레트(XTP) 가져오기 등도 설계 활용도를 넓히는 주요 요소다. 특히 ARCHLine.XP와의 플러그인 연동을 통해 CAD와 BIM 간 워크플로를 연결함으로써, 건설·건축 업계의 디지털 전환(DX)과 스마트 설계 트렌드에도 대응할 수 있게 됐다. 지스타캐드는 매년 고객 피드백을 반영해 제품을 지속적으로 개선해오고 있으며, 2025년 사용자 만족도 조사에서도 가격(4.36점/5점), 호환성(4.33점/5점), 성능(4.29점/5점) 등 전 항목에서 고르게 높은 평가를 받았다고 밝혔다. 모두솔루션의 성기정 상무는 “지스타캐드 2026은 단순한 CAD 업데이트를 넘어, 실제 고객의 업무 흐름을 이해하고 이를 제품 설계에 적극 반영한 결과물”이라며, “확장된 파라메트릭 설계 기능은 앞으로 AI 기반 자동 설계와 최적화 워크플로까지 발전할 수 있는 토대를 마련했다”고 전했다. 모두솔루션에 따르면 지스타캐드는 전 세계 120만 명 이상이 사용 중이다. 높은 DWG 호환성과 직관적인 UI, 강력한 2D 설계 기능을 바탕으로, 오토캐드 대비 가격 경쟁력과 안정성을 갖춘 실무 중심의 CAD 설루션이라는 점을 내세운다. 모두솔루션은 전국 약 200여 개의 파트너사를 통해 공급과 서비스를 제공하고 있으며, 자사 기술지원센터에서 전담 인력이 상시 대응하고 있다고 설명했다. 또한 “이번 지스타캐드 2026의 출시를 통해 설계 생산성과 기술 안정성을 지속적으로 발전시켜 온 최적의 설계 환경을 한 단계 더 완성하게 됐다”면서, “국내 다양한 산업 분야에서 고객 맞춤형 CAD 설루션으로의 입지를 더욱 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

전력 계측 및 AI 기반 모터 진단 솔루션 전문기업, 엔텍시스템   산업 현장에서 고장이나 생산이 중단될 수 있는 상황을 미리 예측해, 장비 가동 중지 등의 사태를 막는 예지보전의 중요성이 높아지고 있다. AI 기반 산업 진단 기술 전문기업 엔텍시스템(www.nteksys.com)은 전력 계측과 모터 진단 분야에서 20년 이상 축적된 기술력으로 산업 설비의 안전성과 효율성을 높이는 데 앞장서고 있다.   엔텍시스템 김영식 부사장   산업 현장의 숨은 위험 신호, AI가 먼저 알아챈다 2002년 설립된 엔텍시스템은 전력 계측 및 AI 기반 모터 진단 솔루션을 전문으로 제공하는 기술 기업이다. 전기 신호 분석과 머신러닝 기술을 융합해 설비의 이상을 조기에 탐지하고, 운영 최적화를 유도하는 ‘AI 예지정비’ 분야에서 독자적 위치를 구축해왔다. 주요 제품으로는 ▲멀티채널 미터(GEMS 3500 시리즈) ▲AI 모터 진단 시스템(GEMS 5500 시리즈) ▲전기실 온라인 진단 시스템(EMS) 등이 있다. 이 중 멀티채널 미터는 수배전반의 인입 및 분기 회로를 동시에 고정밀 측정하여 에너지 효율과 전력 품질 감시에 활용되고, AI 모터 진단 솔루션은 전기 신호를 분석해 이상 징후를 조기에 탐지하고 머신러닝 기반 예지보전으로 설비 안정성 및 운영 효율을 향상시킨다. 또 전기실 온라인 진단 시스템은 실시간 전력 감시와 변압기 진단을 가능케 하여 원격 모니터링과 이상 감지에 강점을 보이고 있다. 삼성전자·LG전자·포스코 등 100여 개 이상의 기업과 150여 개 공장에 솔루션을 공급해 온 엔텍시스템은  2024년에는 미국 메릴랜드 법인을 설립하며 본격적인 글로벌 시장 공략에도 나섰다. 이와 함께 CE, UL, FCC 등 국제 인증을 확보하여 글로벌 경쟁력을 강화하고 있다. 산업AI EXPO에서 혁신적인 AI 진단시스템과 산업현장 적용 사례 소개 이 회사는 9월 3일부터 5일까지 코엑스 마곡에서 열리는 2025 산업AI EXPO에 참가해 대표 제품인 ‘SV500’ 모터 진단 시스템과 클라우드 기반 SaaS 서비스를 선보이며, 산업계의 스마트 유지보수 전환을 본격화할 계획이다. 엔텍시스템이 산업AI EXPO 2025 참가를 결정한 배경에는 “AI 기술의 실효성과 방향성을 업계에 선도적으로 제시하고자 하는 의지”가 있다. “국내 산업 AI 생태계 확산을 위한 첫 이정표로서, AI 기술의 방향성과 산업 현장 적용 사례를 업계에 선도적으로 알릴 수 있는 중요한 기회라고 판단해 산업AI EXPO에 참가하게 되었다”는 엔텍시스템 관계자는 “이번 전시를 통해 이미 여러 산업 현장에서 적용 사례를 갖춘 솔루션인 SV500의 기술 신뢰성과 실제 효과를 널리 알리고 싶다”고 전했다. 엔텍시스템이 주력으로 전시할 SV500은 24비트 해상도와 8kHz 샘플링의 전류·전압 실시간 파형 분석을 기반으로 인버터와 모터 전기 신호를 정밀 분석한다. 또 디지털 트윈 기술을 활용한 이상 탐지와 토크·고조파 분석, 웹기반 대시보드 시각화로 현장 상태를 실시간 확인할 수 있다. 이와 함께 이 회사의 전시부스에서는 클라우드 기반 실시간 모터 진단 SaaS 서비스도 선보일 예정이다. 이 서비스는 모터 이상 탐지 및 진단, 시공간 제약 없이 진단 현황 확인, 원격 실시간 모니터링 기능을 제공하여 현장 유지보수 업무의 효율성을 극대화한다. “산업AI EXPO는 산업계와 AI 기술이 실질적으로 만나는 통합 플랫폼으로서 의미가 크다”는 김영식 부사장은 “제조, 에너지, 인프라 분야에서 디지털 전환이 가속되는 가운데, 기업 간 AI 적용 경험과 니즈를 공유하고 협력할 수 있는 소통의 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 특히 엔텍시스템은 이번 EXPO 참가를 통해 ‘스마트 유지보수의 새로운 기준’을 제시하며, 다양한 산업 고객 및 파트너와 실질적인 비즈니스 협업을 확대하는 계기로 삼을 계획이다. 이를 위해 전시 기간 내 SV500 실물 데모를 운영하여 방문객들이 센서 설치와 웹 대시보드를 직접 체험하도록 할 예정이다. 맞춤형 AI 유지보수 솔루션으로 산업계 표준 제시 엔텍시스템의 향후 목표는 명확하다. 산업 현장에서 발생할 수 있는 다양한 모터 고장 패턴을 AI가 정확히 예측할 수 있도록 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 고도화하고, 고객 맞춤형 유지보수 기능을 강화해 신뢰도 높은 예지보전 시스템을 완성하겠다는 것이다. 특히 사용자 맞춤 알람 임계값 설정 기능, 모바일 최적화 UI·UX 개선, 클라우드 기반 플랫폼 강화 등을 통해 산업 전반에 AI 유지보수 솔루션을 표준화해 나갈 계획이다. 더불어, 일본, 베트남, 중동 등지로의 해외 진출도 확대하며 글로벌 SaaS 플랫폼 기업으로의 도약을 준비 중이다.  

3D 모델링 기반 작업 절차서 지원,  디지털 작업절차서 통합 시스템  개발 및 자료 제공   아이티언, 070-4055-1000, www.itian.co.kr 블로그   https://blog.naver.com/itian-dx  유튜브   www.youtube.com/@itiandxstudio 기업의 가장 중요한 자산은 현장 직원이라고 한다. 공장의 자동화를 추구하지만 글로벌 통계에 따르면 직원의 75%가 현장 근무직이다. 모두가 DX(디지털 전환)를 이야기하지만 현장 근무직의 대부분(약 73%)이 최신 디지털 기술의 도움을 받지 못하고 있다. 디지털 작업지시서 통합 시스템을 통해 이러한 현장 근무자에게 보다 효율적인 디지털 기술을 제공한다. 1. 주요 특징  디지털 작업지시서 통합 시스템은 MES와 PLM(CAD) 등 기반 시스템 데이터를 활용/연계하여 3D 모델링 기반 작업 절차서를 쉽게 제작할 수 있는 기능을 제공한다. 이렇게 생성된 작업 절차서는 3D 뷰어를 통해 현장 작업자에게 직관적으로 전달되며, 필요시 모델 인식 기술을 활용해 실제 제품 위에 AR로 작업 절차서를 표시할 수 있다. 이를 통해 조립 업무의 효율성과 신뢰도를 높이고, 생산성 향상과 품질 안정화를 실현한다. 직관적이고 실시간으로 활용 가능한 디지털 작업지시서는 제조 현장의 디지털 전환을 가속화한다. 2. 주요 기능 1) 매뉴얼 제작 도구(Creo Illustrate)  정비 및 생산 매뉴얼, 사용자 매뉴얼 삽입용 일러스트 제작 도구 3D 모델을 기반으로 손쉽게 정비 매뉴얼 애니메이션 제작 및 단계별 작업 절차서 제작이 가능하다. 2) 작업 절차 Web뷰어(+AR 뷰어)  만들어진 작업 절차서는 웹(Web) 뷰어를 통해 단계별 작업 절차를 확인하며 작업을 진행할 수 있다. 더 나아가 필요시 해당 제품의 형상을 인식하여 모델 인식 기반 AR 기술로 정확한 조립 위치에 대한 안내 및 작업 가이드가 가능하다. 3) 품질검수 AR 솔루션(Smart Inspector) : 웹 기반 품질 검수 저작 도구를 통해 품질 검수 항목을 쉽게 제작하고 제품 인식(모델 인식)을 통해 AR로 품질 검수의 정확한 위치 안내 및 설계 3D 모델과 비교를 통해 보다 정확하게 품질 검수를 수행할 수 있고, 검수 결과는 자동으로 시스템에 저장하고 결과 리포트 및 이력을 관리할 수 있다. 4) 공간인식, 모델 인식 기반 AR원격 협업(iCOLAR)  기존의 원격 협업을 넘어서 작업 공간 인식 또는 제품 형상 인식을 통한 AR기반 원격 협업 솔루션이다. iCOLAR는 영상 미팅, 텍스트 채팅 및 화면/문서 공유와 같은 기본 기능은 물론 실제 3D모델을 활용하여 기존 협업 도구와 차별화를 제공한다.  또한 솔루션의 다각적인 활용을 위해 작업 가이드 및 품질 검수 가이드 템플릿을 제공하여 보다 효율적인 원격 협업을 도와 준다. 5) 기반 시스템 연계 실시간 모니터링(iDT Viewer)  기반 시스템(ERP, PLM, MES등) 연계 생산 현황, 작업 현황 실시간 모니터링 3D 뷰어를 제공한다. 6) 디지털 작업 절차서 관리 시스템을 통한 업데이트 배포 관리 : 설계 변경 등 작업 절차서 업데이트 발생 시 기존의 작업 절차서를 일일이 수정할 필요 없이 업데이트를 반영하여 배포 가능하다. 3. 도입 효과 설계/생산 연결로 작업 시간 단축, 생산/서비스 작업 효율 향상, 제품에 대한 전사적 초기 이해도 증가, 조립 업무 효율 및 신뢰도 향상을 통한 품질 안정화, PDM 및 POP 시스템을 연계하여 편의성 및 작업 효율성 개선, 스마트 팩토리 구축 시 디지털 혁신 기술 활용(상태 모니터링 및 디지털 AR 작업 절차서로 활용), 공간 인식/제품 형상 인식 기술을 활용한 AR 원격 협업으로 보다 효율적이고 정확한 원격 협업이 가능하다. 4. 주요 고객 한화에어로스페이스, SK에너지, 현대자동차, 메가존, LS일렉트릭, 한온시스템, SK온, 현대모비스, HL클레무브, 보스 반도체, 아이모스 시스템 등.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

산업 AI 확산 가속 페달… 활용 정책, 데이터 인프라 구축 지원   산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장      산업 대전환을 주도하는 인공지능(AI) 활용을 본격적으로 지원하기 위해 산업통상자원부(이하 산업부)는 최근 산업 AI 정책을 주도적으로 추진하는 부서인 ‘산업인공지능혁신과’를 신설했다. 기존에 여러 부서로 분산되어 있던 산업AI 관련 정책과 업무를 통합해 전담 조직을 마련한 것으로, 조직 신설의 배경과 향후 산업AI 정책 추진 방향에 대해 해당 부서를 이끄는 산업인공지능혁신과 고상미 과장을 만나 이야기를 들어 보았다.   산업부 산업인공지능혁신과 신설의 배경은 무엇인가?   AI는 데이터 및 컴퓨팅 기술의 발전과 산업 자동화 수요 확대 등에 힘입어 다양한 산업에 빠르게 적용되고 있다. 산업 현장에서 AI의 중요성이 높아지면서, 산업부 내에서도 AI 정책을 체계적으로 수립하고 지원할 전담 조직의 필요성이 대두됐다. 이에 2024년 상반기부터 조직 신설을 준비해 2024년 12월 30일에 ‘산업인공지능혁신과’ 를 공식 출범시켰다. 산업 AI 확산과 기업지원 효과를 극대화하기 위해 산업정책과와 산업기술시장혁신과의 일부 업무인 ‘AI 산업정책 민관협의체 운영, 산업디지털전환 관련 법령, R&D 사업, 데이터 구축·관리’ 등을 산업인공지능혁신과로 이관했다. 산업인공지능혁신과의 주요 업무는 무엇인가? 산업인공지능혁신과는 제조업과 서비스업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)과 산업데이터 활용을 촉진하기 위한 정책을 수립하고 제도를 정비하는 업무를 총괄하고 있다. 현재는 「산업디지털전환촉진법」을 개정해 「산업디지털 전환 및 인공지능활용촉진법(가칭)」으로 개편하는 방안 을 추진 중이며, 이를 통해 기존의 디지털 전환 중심 정책에 산업 AI 활용을 명시적으로 포함하고, 산업현장의 AI 확산을 위한 법·제도적 기반을 강화하고자 한다. 아울러, ‘AI 산업정책 위원회’와 ‘산업디지털전환 위원회’는 그 기능과 역할을 확대·통합해 ‘산업인공지능 위원회’로 개편하는 등 관련 위원회 체계도 정비 중이다. 산업 AI 기술의 확산과 현장 적용을 위해 산업별 맞춤 형 AI 기술개발과 기반구축, 산업현장에 필요한 AI 전문 인력 양성 등을 추진하고 있다. 또한, 산업데이터의 수집, 표준화, 연계, 품질관리 체계 마련은 물론, 데이터 플랫폼 구축 등 민간 활용 활성화를 위한 정책도 총괄한다. 민관 협력도 활발히 운영 중이다. 산업계와 학계, 전문가 그룹과 연계한 협의체와 자문단을 구성해 현장 중심의 정책 수립에 반영하고 있으며, 수요‧공급 기업 간 매칭 지 원, 산업 AI 컨설팅, 현장 실증 등의 사업도 확대할 예정이다. 이와 함께 한국산업지능화협회 등 유관기관과 협력해 산업 AI 세미나, 전시회, 컨퍼런스 등 교류 행사도 개최하고 있다. 산업부 내 타 부서와의 차별점은 무엇인가?  산업부 내 여러 부서가 산업 디지털전환 및 AI 활용 관 련 업무를 수행하고 있으나, 산업인공지능혁신과는 ‘산업 데이터’ 업무를 전담한다는 점에서 차별화된다. 「 산업디지털전환촉진법」에서도 산업데이터 지원 근거가 별도 장(章)으로 명시될 만큼 그 중요성이 커지고 있다. 그러나 현장에서는 산업데이터의 확보가 어렵고, 활용 수준 또한 낮은 것이 현실이다. 이를 개선하기 위해 산업 부는 2024년 R&D 사업으로 ‘데이터 전처리(산업AI용 데이터 전처리 자동화 기술개발)’, ‘탄소데이터 플랫폼 구축(제조데이터 표준 인공지능 활용 제품 전주기 탄소중립 지원 기술개발)’ 사업을 새롭게 추진하였으며, 산업데이터의 생성·가공·활용 전 주기를 촉진하기 위한 ‘데이터 스페이스(한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준모델 개발 및 실증)’ 사업도 기획 중이다. AI 확산이 기업에 실질적으로 영향을 미치기 위해 필요한 노력은 무엇이라고 보는가?  AI 확산이 기업에 실질적인 영향을 미치기 위해서는 산업 현장의 수요에 기반한 전략적 접근이 필요하다. 현장을 살펴보면, 많은 기업들이 AI 도입에 관심은 있으나 산업데이터 부족, 기술 검증 부담, 초기 투자 리스크 등 현실적 한계에 부딪히고 있다. 특히 제조업의 AI 적용을 위해서는 양질의 산업데이터 확보와 이를 기반으로 한 문제 정의 과정이 선행되어야 하며, 이를 위해 산업부는 기업 현장 문제 해결을 위한 산업데이터 기반 AI 기술개발을 추진하고 있다. 또한 산업 전반의 AI 확산이 실제 기업의 생산성과 경쟁력 향상으로 이어지기 위해서는 수요기업 중심의 실질적 확산 기반 마련이 중요하다. 이에 산업부는 권역별 거점으로 ‘산업AI 혁신센터’를 지정하고, 산업AI 수요기업(제조기업)과 공급기업(솔루션기업) 간 파트너십을 통해 AI 솔루션 공동 실증을 지원하여, 산업 전반에 걸친 전국적 산업 AI 확산을 추진하고자 한다.  ‘산업 AI 10대 과제’의 선정 배경과 중요성에 대해 소개한다면?  ‘산업 AI 10대 과제’는 2024년 5월부터 민관 합동으로 ‘AI산업정책위원회’를 출범한 이래, 한국공학한림원 회원 들을 비롯한 200여명의 민간 전문가들이 심도 있게 논의해 도출한 결과다. 민간 전문가 그룹이 산업 현장의 수요와 기술 변화를 반영해 과제를 선정했다는 점에서 의미가 크다. 10대 과제에는 ▲산업AI 선도 프로젝트 ▲AI 에이전트 와 피지컬 AI ▲산업 AI 컴퓨팅 인프라 ▲산업 데이터 ▲ AI 반도체 ▲AI 인재 ▲전력 인프라 ▲산업 AI 자본 ▲AI 생태계 ▲산업 AI 제도 등이 포함된다. 일부 선도 과제는 기존 사업과 연계해 조기 성과 도출을 지원하고, 산업데이터 스페이스 구축, AI 인재 양성 등 신규 과제도 추진 중이다.   최근 진행했던 ‘산업 AI 전략(M.A.P)’ 세미나의 성과와 향후 계획은 무엇인가? 최근 진행한 ‘산업 AI 전략(M.A.P, Manufacturing AI Policy)’ 세미나는 제조기업의 AI 도입을 실질적으로 지원하기 위한 소통의 장으로 의미 있는 성과를 거두었다. 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성에는 공감하지만, 실 제 도입 과정에서 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 산업인공지능혁신과는 기업들이 AI 전문가와 직접 소통하고 실질적인 해법을 모색할 수 있도록 ‘M.A.P 세미나’를 기획하였다. 해당 세미나는 서울, 광주, 창원 등에서 개최되었으며, 매 행사마다 높은 관심을 받았다. 세미나 이후 질의응답에서는 고난이도 기술 질문이 이어져 산업 현장의 실질적 수요를 확인할 수 있었다. 앞으로도 M.A.P와 현장 밀착형 프로그램을 지속 확대해 기업들의 AI 도입을 실질적으로 지원하고, 산업계의 요구를 정책에 적극 반영해 나갈 계획이다. 국내 산업 AI·DX 도입 수준은 어떠하고, 확산을 위해 필요한 선결 과제는 무엇인가?  국내 산업계의 AI·DX 도입 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있으며, 실질적 확산을 위해 해결해야 할 과제가 적지 않다. 2024년도 한국생산성본부(KPC) 조사에 따르면, 국내 제조업체의 약 90%가 아직 AI를 실제로 도입하지 않았으며, 그 주요 원인으로 산업데이터 확보의 어려 움과 인프라 부족이 지목되었다. 또한, ‘AI 기술을 어떻게 활용해야 할지 모른다’는 점도 도입 저해 요인으로 나타났다. 산업 현장에 특화된 AI 솔루션에 대한 정보와 접근성이 낮기 때문이다. 산업 AI 확산을 위해서는 국가 차원의 전략도 중요하지만, 현장에서 필요한 AI 기술을 신속히 개발하고, 기업들이 쉽게 접근할 수 있도록 기술과 현장을 연결하는 실질적인 ‘연결고리’의 구축이 무엇보다 중요하다.   산업인공지능혁신과의 올해 및 중장기 계획에 대해 소개한다면? 산업인공지능혁신과는 AI 기술의 빠른 발전과 산업 전 반에 미치는 영향력을 고려해, 중장기 로드맵보다는 현장 수요와 단기 실현 가능성이 높은 과제 중심으로 지원 방향을 유연하게 설정하려 한다. ‘산업 AI 10대 과제’ 발표 이후, 실행력 있는 세부 실행 계획을 단계적으로 추진하고 있으며, 산업 현장에서 실질적인 효과를 낼 수 있도록 정책의 실행력을 높이는 데 중점을 두고 있다. 앞으로는 산업부 전체 차원의 중장기 전략을 재정립하고, 기업들이 실제로 필요로 하는 기술·데이터·인프라 요건을 면밀히 검토해 정책 대응을 강화할 계획이다. 산업 AI 활용 수혜기업과 한국산업지능화협회에 전하고 싶은 말이 있다면?  산업 AI 확산을 위해 여러 기관이 적극적으로 사업을 기획·발굴하고 있다. 현장의 수요를 신속하게 전달하는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 통해 실질적으로 도움이 되는 정책과 사업이 만들어질 수 있다. 특히 한국산업지능화협회는 ‘산업AI 얼라이언스’ 운영, ‘산업AI 엑스포’ 개최 등 현장 중심 활동을 통해 정보 교류와 성공사례 확산에 앞장서고 있다. 앞으로도 수요기업과 공급기업의 현장 목소리가 정확히 전달되고, 산업계의 적극적인 참여와 소통이 실효성 높은 정책으로 연결될 수 있도록 협회의 적극적인 협력을 당부한다. ■    캐드앤그래픽스 최경화 국장 mail@cadgraphics.co.kr  

에픽게임즈 코리아는 오는 8월 25일~26일 코엑스 그랜드볼룸에서 개최되는 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에서 게임, 미디어&엔터테인먼트, 제조 및 시뮬레이션 등의 산업별 트랙을 통해 38개 세션이 진행된다고 전했다. 2010년 한국에서 최초로 시작된 언리얼 페스트(구 언리얼 서밋)는 개발자와 크리에이터에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에픽 에코시스템을 구성하는 제품에 대한 최신 기술과 다양한 산업의 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유하는 연례행사이다. 이번 언리얼 페스트에서는 에픽게임즈의 팀 스위니 대표와 빌 클리포드 언리얼 엔진 총괄 부사장, 마커스 와스머 개발 담당 수석 부사장의 키노트를 시작으로 언리얼 엔진 및 에픽 에코시스템에 대한 최신 기술과 개발 트렌드가 공유된다. 산업별 트랙 중 제조 및 시뮬레이션 트랙에서는 방위 산업과 조선, 제조 등 다양한 산업 분야에서 언리얼 엔진을 활용한 혁신적인 디지털 트윈 세션이 제공되며, 자동차 산업에서 언리얼 엔진을 활용한 리얼타임 3D 콘텐츠 제작 방식과 그 가능성을 살펴볼 수 있는 세션도 마련된다.  파트너사 세션으로는 ▲ 한국항공우주산업(KAI) 및 비브스튜디오스의 ‘언리얼 엔진을 활용한 전투기 정비 훈련 시뮬레이터 구축’ ▲현대오토에버의 ‘Virtual Factory Builder : 언리얼 엔진으로 디지털 트윈 혁신하기’ ▲삼성중공업의 ‘조선업과 3D 기반 디지털 트랜스포메이션’ ▲ 현대자동차의 ‘언리얼 엔진을 활용한 제조 SW 개발의 빠른 프로토타이핑과 의사결정’ ▲현대오토에버의 ‘언리얼 엔진 5를 활용한 차량 내비게이션 구현’ ▲현대모비스의 ‘언리얼 엔진을 활용한 자동차 부품 디자인 개발’ 등이 진행된다.     게임 트랙에서는 렌더링, 플랫폼, 루멘, 나이아가라, PCG 등 언리얼 엔진의 최신 기술을 바탕으로, 스타일라이즈부터 오픈 월드 게임 개발에 이르기까지 다양한 프로그래밍 및 비주얼 아트 관련 세션들이 마련된다. 에픽게임즈는 언리얼 엔진과 에코시스템의 최신 기술을 깊이 있게 다루며, 외부 파트너사는 현업에서의 실전 경험과 인사이트를 공유할 예정이다. 파트너사 세션에는 컴투스, 넥슨게임즈, 넷마블몬스터, 폴리모프, 아틀러스, 스퀘어 에닉스 등이 참여한다. 미디어 & 엔터테인먼트 트랙에서는 영화와 애니메이션, 방송 & 라이브 이벤트 분야에서 언리얼 엔진을 활용 중인 다양한 파트너들이 제작 사례와 노하우를 공유하는 세션을 진행한다. 에픽게임즈도 애니메이션 제작과 디지털 휴먼 구현에 유용한 언리얼 엔진의 최신 기술과 워크플로를 소개하는 세션을 준비해 콘텐츠 제작자들에게 실질적인 인사이트를 제공할 예정이다. 파트너사 세션에는 사운드얼라이언스, 자루스튜디오, IEL, 문화유산기술연구소, 웨스트월드, 메타로켓, 쿠트 이미지웍스 등이 참가한다. 한편, 에픽게임즈는 전체 세션 확정을 기념해 50% 할인된 가격에 티켓을 구매할 수 있는 얼리버드 혜택 기간을 23일까지 일주일 연장하기로 결정했다. 단, 얼리버드 혜택은 조기에 마감될 수 있다. ‘언리얼 페스트 2025 서울’은 에픽 라운지 홈페이지를 통해 등록 가능하다. 참석자 전원에게는 한정판 굿즈와 함께 최신 기술 체험 전시와 다양한 이벤트가 제공된다.

어도비는 글로벌 소비재 기업인 뉴웰 브랜즈(Newell Brands)가 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 및 어도비 익스프레스(Adobe Express)를 통해 생성형 AI를 도입하고, 전 세계 소비자와의 접점 확장 및 영향력 확대에 나선다고 발표했다. 샤피, 러버메이드, 콜맨, 양키캔들 등 50개 이상의 브랜드를 보유한 뉴웰 브랜즈는 증가하는 콘텐츠 수요에 대응하기 위해 소셜 미디어, 이커머스 등 옴니채널 마케팅 및 콘텐츠 전략에 투자하며, 소비자 및 소매 파트너와의 관계를 강화하고 있다. 또한 이러한 투자 전략의 일환으로 어도비의 콘텐츠 공급망 설루션 활용을 확대해, 마케팅 캠페인의 기획부터 콘텐츠 제작, 실행, 성과 측정까지 전 과정을 최적화하고 있다. 뉴웰 브랜즈의 콘텐츠 공급망은 어도비 파이어플라이 서비스를 포함한 어도비의 생성형 AI 설루션으로 구동된다. 파이어플라이 서비스는 생성형 채우기(Generative Fill)와 생성형 확장(Generative Expand) 등의 역량을 기존 제작 워크플로에 직접 통합하는 생성형 및 크리에이티브 API 모음이다. 이를 통해 팀은 다양한 디지털 채널에 맞게 콘텐츠 크기를 조정하거나, 지역별 또는 캠페인별로 배경을 교체하는 등의 작업을 간소화함으로써 대규모 콘텐츠를 제작할 수 있다.     뉴웰 브랜즈는 자사 고유의 애셋으로 안전하게 학습된 맞춤형 생성형 AI 모델을 구축하기 위해 어도비 파이어플라이 커스텀 모델(Adobe Firefly Custom Models)도 활용할 예정이다. 이를 통해 팀 전반에서 브랜드 가이드라인에 맞는 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원한다. 실제로 페이퍼메이트(Paper Mate)의 패키징 작업에 이 모델을 적용했을 때, 콘텐츠 제작 속도가 75% 향상됐으며 출시 소요 시간도 단축됐다. 뉴웰 브랜즈는 콘텐츠 공급망을 최적화해, 향후 콘텐츠 크기 조정과 같이 시간이 많이 드는 작업 시간을 줄이고 연간 수천 개에 달하는 새로운 크리에이티브 애셋을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 뉴웰 브랜즈는 자사의 크리에이티브 및 마케팅 조직 전반에 어도비 익스프레스도 도입하고 있다. 어도비 익스프레스는 마케팅 및 크리에이티브 담당자가 브랜드 일관성을 유지하도록 돕고, 팀원들이 비즈니스 성과 달성에 필요한 콘텐츠를 쉽고 빠르게 제작하고 커스터마이징할 수 있도록 지원하는 앱이다. 뉴웰 브랜즈의 크레이이티브 팀이 정의한 템플릿과 브랜드 가이드라인을 바탕으로, 담당자는 각 채널에 맞는 콘텐츠를 직접 제작할 수 있다. 또한 어도비 익스프레스 내 생성형 AI 역량을 통해, 사용자는 브랜드 가이드라인에 부합하면서도 상업적으로 안전하게 사용할 수 있는 에셋을 생성하는 것도 가능하다. 일례로 라틴 아메리카 팀은 어도비 익스프레스를 활용해 로고, 색상, 글꼴, 템플릿 등이 포함된 스타일 가이드를 제작하여, 오스터(Oster)의 소셜 콘텐츠 제작 프로세스가 33% 향상됐으며 52개의 콘텐츠 제작에 소요되는 시간도 12시간에서 8시간으로 단축됐다. 뉴웰 브랜즈의 멜라니 위에(Melanie Huet) 홈 & 커머셜 부문 공동 CEO는 “시장 경쟁에서 앞서 나가기 위한 전략의 일환으로, 탁월한 브랜드 커뮤니케이션을 구현할 수 있는 설루션에 투자하고 있다”면서, “뉴웰 브랜즈 생태계를 연결해 쉽고 빠르게 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원할 파트너를 찾고 있었다. 결국 우리는 기존 워크플로에 바로 적용할 수 있는 최고 수준의 툴을 보유한 오랜 파트너인 어도비와의 협업을 확대하기로 결정했다”고 말했다. 이어 “콘텐츠 공급망을 재정비하고 마케팅 기술 스택을 통합함으로써, 콘텐츠 생산량을 5배까지 확대하고 운영 효율성을 획기적으로 높이는 동시에 브랜드 커뮤니케이션의 효과도 한층 높이고자 한다”고 말했다. 어도비의 브렌트 루드위크(Brent Rudewick) Gen스튜디오 부문 부사장은 “향후 몇 년간 콘텐츠 수요가 급증할 것으로 예상되면서, 마케터와 크리에이티브 담당자들은 전 세계 마케팅 활동을 지원하고 고객 참여를 이끌어낼 수 있는 콘텐츠를 빠르게 제작해야 한다는 과제를 안고 있다”면서, “뉴웰 브랜즈가 새로운 고객층으로 영향력을 넓혀가는 이 시점에서, 어도비의 AI 기반 엔터프라이즈 설루션은 크리에이티브와 마케팅을 통합해 강력한 고객 경험을 이끄는 차별화된 콘텐츠를 대량 제작할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

로크웰 오토메이션은 기아 슬로바키아 법인의 차체 공장에 최신 서보(servo) 기술을 구현해 핵심 생산 설비인 리프터(lifter)의 안정성과 디지털 운영 역량을 강화할 것이라고 밝혔다. 이번 프로젝트는 차량 조립 공정에서 차체 부품을 들어 올리고 정밀하게 위치를 제어하는 리프터 시스템의 노후 장비를 로크웰 오토메이션의 Allen-Bradley Kinetix 5700 서보 드라이브와 MPL 서보 모터로 업그레이드하는 것이 핵심이다. 서보 시스템은 로크웰 오토메이션의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 네트워크 아키텍처와 통합돼 설정 변경, 부품 교체, 소프트웨어 마이그레이션, 버전 관리 등 반복적이고 복잡한 유지보수 작업을 간소화한다. 이번에 업그레이드되는 차체 공장 리프터는 서보 모터와 드라이브를 기반으로 작동하며, 기아의 유럽 전략 모델인 씨드와 스포티지 생산 라인에 적용된다. 기아 슬로바키아 법인은 이를 통해 가동 시간의 탄력성은 물론 최신 통신 네트워크 기반의 디지털 하드웨어를 도입함으로써, 운영 효율과 안정성을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     기아 슬로바키아 법인의 차체 정비 담당 부관리자인 피터 홀루부치크(Peter Holubčík)는 “리프터는 생산 공정에서 매우 중요한 설비인 만큼, 공정 중단 없이 정밀성과 더불어 안정성이 높은 작업수행이 요구된다”면서, “설정 변경이나 정비를 위한 일시적인 가동 중단 시에도 빠른 작업 복귀가 가능해야 하는데, 로크웰 오토메이션의 새로운 서보 및 PLC 시스템은 이를 가능하게 해 유지보수 시간이 줄고, 프로그래밍 및 제어 안정성은 더욱 강화하게 해줄 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션의 EMEA(유럽·중동·아프리카) 지역 전략 고객 및 영업 부문 부사장인 마크 보텀리(Mark Bottomley)는 “제조 환경에서 수명이 다한 설비나 구형 부품은 예기치 않은 고장과 생산 중단의 위험을 높이며, 자동차 산업처럼 린(lean) 생산, 적시생산(JIT : Just-In-Time) 환경의 기업에는 특히 심각한 리스크가 될 수 있다”며, “이번 현대화 프로젝트는 단순한 교체를 넘어, 디지털 기반 생산체계 전환이라는 더 큰 가치를 제공하게 될 것”이라고 강조했다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (7)   지난 호에서는 ‘개별 관찰’, ‘집단 관찰’, ‘확률과 통계’에 관한 주제의 첫 번째 이야기로 ‘개별 관찰’의 의미에 관해서 소개하면서, 어떤 경우에 개별 관찰이 가능하며 효과적인지에 관해서 생각해 보았다. 그리고 이후 소개할 집단 관찰의 의미와 효과를 생각하는 발판으로 삼고자 개별 관찰의 어려움과 한계를 강조하였다. 이번 호에서는 집단 관찰에 관한 이야기를 다루고자 한다. 압력, 온도, 비중, 밀도에 관한 이야기를 시작으로 기체, 액체, 고체의 성질과 온도에 따른 수축·팽창 현상을 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 압력은 단위면적에 작용하는 힘을 관찰하는 것   집단 관찰공기를 구성하는 질소(N₂)나 산소(O₂) 분자, 물을 구성하는 물 분자(H₂O), 분자를 구성하는 원자, 원자를 구성하는 양성자, 중성자, 전자 등을 하나씩 구별해서 관찰할 수 있을까? 그런 것이 가능하다면 ‘개별 관찰’이라고 할 수 있을 것이다. 그러나 여러 가지 원소나 물질이 합쳐져 이루어진 집단(예를 들면 사람, 동물, 물건, 집, 책 등)에 인격을 부여해서 관찰한다면 그것은 엄밀하게는 ‘집단’의 특성을 관찰하는 것이므로 ‘집단 관찰’이라고 해야 할 것이다. 일반적으로는 ‘여러 개체가 모인 집단’의 특성을 관찰하는 것도 집단 관찰로 보아야 할 것이다. 지난 호에서도 소개했지만, 대기압 15℃에서 1㎣(1μL)에 들어 있는 공기 분자의 수가 2.69경(京, 1016) 개에 달한다. 심지어 눈에는 보이지도 않는다. 어떻게 개별 관찰을 할 수 있을까? 바람이 부는 것도 장소 간의 압력 차에 의해서 생기는 것이다. 그 바람 속에도 1㎣(1μL)에 2.69경 개의 공기 분자가 들어 있을 것이며 흐름을 따라서 이동한다. 우리는 하루에 약 1만 1000L의 공기를 호흡한다. 1만 1000L는 491mole(몰)에 해당하며 2.96× 1026개의 공기 분자를 호흡작용으로 우리 몸에 빨아들이고 있다. 우리 몸이 대용량 기체 펌프를 보유하고 있는 셈이다. 압력에 관해서 생각해 보자. 압력은 단위 면적 당 수직으로 가해지는 힘이다.(그림 1) 이상기체 법칙은 이상적인 기체를 가정해서 기체 분자의 운동과 온도, 부피, 압력, 분자량과의 관계를 나타낸다. <그림 1>의 왼쪽 아래를 보면 고온 고압의 수증기가 계속 나오는데, 시간이 조금 지나면 눈에 보이지 않게 되고 공기 속으로 사라져 버린다. 원자 또는 분자 하나하나의 특성과 행동을 파악하는 것은 기초과학의 분야에서는 매우 흥미로운 주제이지만 실용적이지는 못하다. 적어도 물을 끓여서 고압의 수증기를 만들어 증기기관의 동력으로 사용하여 산업혁명을 가능하게 했던 것은 집단 관찰 덕분이라고 할 수 있을 것이다.   파스칼의 법칙 - 주사기의 법칙 파스칼의 원리, 파스칼의 법칙 또는 유체압력 전달 원리는 유체역학에서 폐관 속의 비압축성 유체 집단의 어느 한 부분에 가해진 압력의 변화가 유체 집단의 다른 부분에 그대로 전달된다는 내용이다. 이 원리는 프랑스 수학자 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)이 정립했다. 그는 과학자나 수학자로 알려졌지만 물리학자, 통계학자, 발명가, 심리학자, 철학자, 신학자, 작가로도 활동했으며, 철학과 신학에 더 많은 시간을 사용했다고 한다. 예전에는 자동차 정비소에 가면 압축공기를 사용해서 자동차를 들어올리는 기구를 많이 볼 수 있었으나, 요즈음에는 대부분 전기로 구동하는 리프트(lift)가 사용되어 이런 원리를 체감하기 어렵다.(그림 2) 자동차 핸들, 유압식 자동차 리프트, 포크레인 등 유압을 사용한 많은 설비에 이러한 원리가 사용되고 있다. 간단하게 이야기하면 넓은 면적에 압력을 가해서 좁은 면적으로 멀리 보내는 주사기의 원리와 같다. 간단한 주사기의 법칙에 여러 가지 가정을 하고 경계조건을 정하고 공식으로 만들어서 논리적으로 소개하니, 그럴 듯한 물리학의 중요한 법칙으로 탈바꿈한 셈이다.  사실 모든 것은 알고 나면 간단한 것인데 알아가는 과정이 쉽지만은 않은 것이 현실이다.   그림 2. 파스칼의 법칙 또는 유체압력 전달의 원리를 설명한 모식도     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.