캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 8월 18일 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 오는 9월 11일~12일 온라인으로 개최되는 ‘코리아 그래픽스 2025’의 프리뷰 방송을 진행했다. 이번 방송에는 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수가 참여해 AI 기반 3D 시각화 기술의 최신 트렌드를 중심으로, 시각화 기술의 발전 방향을 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수   AI가 산업디자인의 전 과정에 깊숙이 스며들며 디자이너의 역할과 사고방식에 큰 변화를 요구하고 있다. 디자인은 더 이상 단순한 ‘예쁜 것’을 만드는 과정이 아니라, AI를 활용해 ‘창의성’과 ‘효율성’을 동시에 극대화하는 방향으로 재편되고 있다.   AI가 바꾸는 산업디자인의 미래 코로나19 팬데믹을 기점으로 디지털 전환이 가속화되면서, AI는 디자인 툴과 워크플로에 혁신적인 변화를 불러왔다. 3D 프린팅, VR, 협업 툴의 급성장으로 디자인 과정이 빠르게 디지털화되었다. 또한 미드저니(Midjourney), 비즈컴(Vizcom), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등의 생성형 AI 툴은 아이디어 발상부터 렌더링, 3D 모델링, 건축 설계 자동화까지 폭넓게 적용되고 있다. 특히 AI는 인간이 직접 처리하기 어려운 방대한 데이터를 신속하게 가공·검증할 수 있어, 디자이너가 아이디어 발상과 선택·조율에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 서비스와 초개인화된 제품 생산을 시도하고 있으며, 이는 기존의 대량 생산 방식을 넘어 새로운 제조 패러다임을 제시하고 있다. 산업 전반에서 AI는 단순한 ‘보조 도구’를 넘어 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있다. 한양대학교 최종우 교수는 “디자이너는 앞으로 단순 창작자가 아니라 AI를 관리하고 조율하는 시스템 디자이너로 진화해야 한다”며, “무엇을 선택하느냐가 곧 디자이너의 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.   AI, 건축 설계 도구에서 동반자로 인공지능(AI)이 건축 분야에도 빠르게 확산되고 있다. 박남용 교수는 “건축에서 AI 활용은 단순한 시각화를 넘어 방법론적 영역으로 확장되고 있다”고 밝혔다. 그동안은 대규모 언어 모델(LLM)이 주로 주목받았지만, 최근에는 대규모 비전 모델(LVM)의 영향력이 커지고 있다는 설명이다. 그는 “건축은 스케치, 도면, 이미지 등 시각 자료가 풍부하기 때문에 비전 모델과의 결합 효과가 크다”고 강조했다. 현재 건축계에서 자주 활용되는 도구로는 달리(DALL·E), 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이 꼽힌다. 특히 건축 설계는 구조적 분석과 단계적 검토가 필요해 스테이블 디퓨전이 더 적합하다고 덧붙였다. AI 활용이 확대되면서 단순 텍스트 입력뿐 아니라 스케치나 간단한 모형 이미지를 기반으로 3차원 모델을 신속하게 구축할 수 있게 됐다. 여기에 GPT와의 결합을 통해 대지 조건, 용도 구분, 층별 계획까지 자동으로 제시되면서 설계 속도가 큰 폭으로 향상되고 있다. 또한 스케치업과 레빗 등 기존 BIM(빌딩 정보 모델링) 툴과의 연동 시도도 활발히 이뤄지고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   연결되지 않은 삶의 한계와 LDT의 등장 우리는 매일 새로운 하루를 살아간다. 하지만 삶의 기록을 돌아보면, 그 하루하루는 종종 서로 단절된 채 흩어져 있다. 일기나 메모, 업무 기록, 사진과 영상들이 개별적으로 존재할 뿐, 그 사이의 관계나 맥락은 사라진다. 이로 인해 우리는 배운 것을 잊고, 같은 실수를 반복하며, 기회가 와도 그것이 과거의 경험과 어떻게 연결되는지 인식하지 못한 채 흘려보낸다. 바로 이 한계를 극복하기 위해 생각해 본 개념이 인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)이다. LDT는 제조업과 항공 우주 분야에서 제품의 전 생애 주기를 연결하는 디지털 스레드의 개념을 개인의 삶에 적용한 것으로, 100년의 시간 속 3만 6500개의 ‘오늘’을 디지털 방식으로 연결하는 접근법이다.   그림 1. 인생 디지털 스레드   LDT의 핵심 개념과 철학 LDT는 단순한 데이터 저장 방식이 아니라 연결 중심의 지식 관리 방법론이다. “아무리 오래 살아도 모두는 오늘이 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있다면, 우리는 더 현명한 결정을 내리고 더 창의적인 삶을 살 수 있다.” 이 철학의 핵심은, 하루의 경험이 독립적으로 소멸하지 않고 맥락 속에서 재발견되도록 만드는 것이다. 과거의 경험이 현재와 연결되고, 오늘의 생각이 미래의 결정에 영향을 미치게 된다.   세렌디피티를 향한 설계 LDT의 궁극적인 목적은 세렌디피티(serendipity) 또는 예기치 않은 긍정적 발견이다. 이는 단순한 우연이 아니라, 연결된 데이터 네트워크 속에서 우연이 촉발되는 구조이다. 예를 들어, 과거에 읽은 책의 한 문장이 몇 년 뒤 새로운 프로젝트의 아이디어로 연결되거나, 오래 전에 만난 사람과의 기록이 예상치 못한 협업 기회로 이어지는 경우가 이에 해당한다. 이러한 발견은 무작위성이 아니라 의도적으로 설계된 우연이다. LDT는 그 설계도를 제공하는 도구이다.   효율성 향상과 지식의 통합 필자 자신의 지난 수십 년 동안의 기록을 분석한 결과, 80% 이상이 중복이라는 사실을 발견했다. 같은 생각, 동일한 메모, 비슷한 업무 계획이 반복되고 있었던 것이다. LDT는 이런 반복의 정보 노이즈를 줄이는 필터 역할을 한다. 중복이 줄어들면, 새로운 창의 활동과 의미 있는 성찰에 더 많은 시간과 에너지를 쓸 수 있다. 이는 곧 삶의 생산성 최적화로 이어진다. LDT가 단순한 기록 아카이브와 다른 점은 통합성(integrality)이다. 데이터에 맥락(context)을 부여하고, 서로 간의 연관성을 설정하며, 필요할 때 즉시 검색 및 활용이 가능하게 만든다. 이 과정을 통해 개인의 삶은 거대한 지식 네트워크로 재구성된다. 이는 디지털 시대의 개인 지식 그래프라고 부를 수 있다.   적용 영역의 확장성 : 삶의 모든 흔적을 연결하는 기술 인생 디지털 스레드는 특정 분야에 국한되지 않고 삶의 거의 모든 영역에 폭넓게 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 이는 단순한 기록을 넘어, 우리가 살아가는 모든 순간을 연결하고 의미를 부여하는 기술이기 때문이다. 우선, LDT는 개인의 삶과 인생 전반에 대한 관리를 가능하게 한다. 매일의 생활 패턴부터 시작해, 장기적인 인생 궤적까지 모든 데이터를 연결함으로써 우리는 자신을 더 깊이 이해할 수 있다. 예를 들어, 특정 시기의 수면 패턴이 업무 생산성에 어떤 영향을 미쳤는지, 혹은 5년 전의 독서 기록이 현재의 직업적 선택과 어떻게 이어지는 지를 입체적으로 파악할 수 있게 된다. 또한, 사건과 경험을 관리하는 데에도 매우 유용하다. 진행했던 프로젝트의 과정과 결과, 떠났던 여행에서 느꼈던 감정과 배운 점, 그리고 삶의 중요한 특별한 만남에 대한 기록들이 서로 연결되면, 과거의 경험이 현재의 결정을 돕는 중요한 자산이 된다.   그림 2. 스레드   지식 관리는 LDT의 핵심 기능 중 하나이다. 학습한 내용, 독서하며 남긴 메모, 그리고 진행했던 연구 기록이 흩어져 있지 않고 하나의 거대한 네트워크를 형성한다. 이 네트워크 속에서 새로운 통찰을 얻거나, 과거의 지식이 새로운 아이디어와 결합되는 창의적인 순간을 맞이할 수 있다. 뿐만 아니라 시간 관리 영역에서도 LDT는 빛을 발한다. 하루의 일정, 반복되는 루틴, 그리고 중요한 마감 기록들이 연결되면, 자신의 시간 활용 패턴을 분석하고 비효율적인 부분을 찾아 개선할 수 있다. 인간관계에 있어서도 관계의 변화나 네트워크 기록을 관리함으로써 의미 있는 관계를 더욱 깊게 다져나갈 수 있다. 나아가 LDT는 정서 관리를 위한 도구로도 활용된다. 기쁨, 슬픔, 기대, 불안 등 내면의 기록을 연결하면, 자신의 감정 패턴을 파악하고 심리적 안정감을 찾는데 도움을 준다. 궁극적으로, LDT는 인생의 중요한 변곡점인 혁신과 변화를 의도적으로 설계하고 만들어내는 강력한 도구가 될 수 있다. 이처럼 LDT는 삶의 모든 데이터를 연결하여 우리 자신을 입체적으로 이해하게 하고, 더욱 의도적이고 의미 있는 삶을 설계할 수 있는 길을 열어준다.   맺음말 : 삶을 ‘대화’하게 만드는 기술 인생 디지털 스레드는 단순히 지나온 날을 기록하고 저장하는 도구를 넘어선다. 그것은 과거와 현재, 그리고 미래를 서로 대화하게 만드는 혁신적인 기술이다. 이 대화는 우리의 삶에 깊은 변화를 가져온다. 불필요한 반복을 줄이는 중복 제거를 통해 우리는 에너지를 낭비하지 않게 된다. 시간의 효율적 재분배로 효율 향상을 이루고, 그 여유 속에서 더 깊은 통찰 증진을 얻을 수 있다. 궁극적으로 LDT는 의도적으로 설계된 우연, 즉 세렌디피티의 촉발을 가능하게 한다. 과거의 기록이 현재의 맥락과 연결되면서 우리는 창의적인 아이디어를 발견하고 예상치 못한 기회를 포착하게 된다. 향후 LDT가 인공지능(AI)과 결합하여 개인 디지털 트윈으로 발전한다면, 우리는 단순히 기억을 보존하는 것을 넘어 기억이 스스로 새로운 미래를 제안하는 시대를 맞이하게 될 것이다. LDT는 살아온 날을 보관하는 아카이브가 아니라, 그 날들이 서로 이야기를 나누게 만드는 작업이다. 그리고 그 이야기 속에서, 우리는 미래를 바꾸는 실마리를 발견하게 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18ㅤTheme. PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅱ 제조산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제 / 조영임 AI 혁신을 기회로 : SAP의 통합형 PLM 전략 / 고건 미래 제조 패러다임의 전환 : SDM 기반 자율 제조의 도래 / 박한구 엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현 / 김건우 패스트 포워드 디지털 전환과 제품 개발 / 윤중근 소프트웨어 정의 자동화가 바꾸는 산업의 미래 / 김건   Infoworld   Editorial 17ㅤAI 시대, 그래픽 산업과 한국 기업의 대응 전략은?   People&Company 39ㅤ헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성 브라이언 사장ㅤ시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해 제품 개발의 미래 제시 42ㅤ한국기계가공학회 안동규 회장ㅤ뿌리기술로 미래 제조 혁신 이끈다   Case Study 44ㅤKAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템ㅤ비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로 47ㅤ가상 커미셔닝으로 산업 과제를 해결하는 스피라텍ㅤ개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   Focus 50ㅤ넥스트콘 2025에서 만난 건설 디지털 전환의 미래   New Product 52ㅤ사용자 경험 혁신하는 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어ㅤZW3D 2026 57ㅤAI·스마트 자동화 기반의 차세대 디지털 엔지니어링 설루션ㅤ앤시스 2025 R2 60ㅤ이달의 신제품   On Air 63ㅤ캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계ㅤAI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래   Column 70ㅤ디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식ㅤ인생 디지털 스레드 : 삶의 모든 ‘오늘’을 연결하는 새로운 패러다임 72ㅤ현장에서 얻은 것 No. 22 / 류용효ㅤ나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅰ – 나만의 지식 지도를 그리다   64ㅤNew Books 66ㅤNews   Directory 123ㅤ국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 75ㅤ새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (10) / 최영석ㅤ유틸리티 기능 소개 Ⅷ 78ㅤ데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (6) / 천벼리ㅤ모바일 CAD 아레스 터치의 새로운 기능 116ㅤBIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱ㅤ바이브 코딩 지원 멀티 에이전트 코덱스의 사용법   Mechanical 80ㅤ제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (2) / 김성철ㅤ부품 모델링 개선 사항   Reverse Engineering 86ㅤ시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (9) / 유우식ㅤ작용, 반작용, 상호작용   Analysis 93ㅤ앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박건ㅤ포토닉스 소자 시뮬레이션을 위한 앤시스 루메리컬 98ㅤ산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6) / 이현충ㅤ시뮬리아 웨이브6를 활용한 환경 소음 시뮬레이션 100ㅤ로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2) / 윤경렬, 김도희ㅤ데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 106ㅤ최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7) / 이종학ㅤ프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 113ㅤ성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25) / 나인플러스ITㅤ처리 시간이 10시간 미만인 LES 워크플로         캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어 우리의 삶과 산업 전반을 재편하는 거대한 흐름이 되었고, 이 거대한 흐름 속에서 스마트 디지털 트윈(smart digital twin)과 디지털 스레드(digital thread)는 미래 혁신을 이끌 핵심 동력으로 될 것으로 생각된다. 이번 호 칼럼에서는 AI 시대에 이 두 가지 개념이 왜 필수인지 그 핵심 역할과 의미, 그리고 우리가 직면한 과제를 심층 조명하고자 한다. 미래 제품 개발의 최전선에는 스마트 디지털 트윈이 자리하고 있다. 이는 단순한 물리적 객체의 디지털 복제본을 넘어선다. 우리는 이를 ‘인공지능 중심 디지털 트윈 (AI defined digital twin)’이라고 부르며, 궁극적으로는 AI 에이전트 디지털 트윈으로 진화할 것으로 생각된다.   그림 1. 인공지능 중심의 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합(출처 : Lifecycle Insights)   스마트 디지털 트윈의 핵심은 미래 예측과 시뮬레이션 능력에 있다. 가상 환경과 인공지능 환경에서 미래 제품의 성능과 기능을 사전에 예측하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 우리는 현실 세계에서 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하고 최적의 설계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차를 개발할 때 스마트 디지털 트윈은 수십만 가지의 주행 상황을 가상으로 재현하고 AI 모델을 훈련시켜 실제 도로에서의 안전성을 극대화할 수 있다. 이는 제품 개발의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 뿐만 아니라, 혁신적인 제품의 출시를 가속화하는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 스마트 디지털 트윈이 그 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 거대한 양의 데이터가 끊김 없이 흐르고, 이 데이터가 의미 있는 정보로 변환되어 AI의 추론과 학습에 활용될 수 있는 환경이 조성되어야 한다. 바로 이 지점에서 디지털 스레드의 역할이 부각된다. 인공지능이 강화되는 스마트 디지털 트윈 환경에서 디지털 스레드는 단순한 연결을 넘어 혁신의 실핏줄과 같은 역할을 수행한다. 이는 정보의 단절, 즉 데이터 사일로(data silo)를 극복하고 정보의 흐름을 원활하게 하는 유일무이한 기술이다. 기존의 단절된 시스템과 프로세스 속에서는 데이터가 각자의 고립된 공간에 갇혀 효율적인 활용이 불가능했다. 디지털 스레드는 이러한 장벽을 허물고, 정보가 마치 혈액처럼 유기적으로 순환하며 지식으로 축적될 수 있도록 도와준다. 디지털 스레드의 핵심 기능은 크게 다섯 가지 유형의 단절된 데이터 사일로를 연결하는 데 있다. 첫째, 제품 수명주기(product lifecycle) 내 소통이다. 요구사항 정의에서부터 제품 스펙, 엔지니어링 BOM(Bill Of Materials), 제조 BOM, Bill of Process, 그리고 서비스 BOM에 이르기까지, 제품의 전 수명주기 단계에서 발생하는 모든 데이터가 디지털 스레드를 통해 끊김 없이 연결된다. 과거에는 각 단계별로 데이터가 사일로화되어 정보 흐름이 원활하지 못했고, 이는 곧 비효율적인 의사결정과 불필요한 재작업으로 이어졌다. 디지털 스레드는 이러한 문제점을 해결하여 제품 개발의 전 과정에서 일관된 정보와 최신 데이터를 공유할 수 있도록 한다. 둘째, 제품 수명주기 관리(PLM)와 인공지능 간의 소통이다. 제품 개발 환경에서 인간의 생각과 인공지능의 추론 기능 간에는 디지털 온톨로지(digital ontology)의 표준적 개념과 디지털 스레드를 통해 다양하고 복잡한 생각과 용어 등이 소통될 필요가 있다. 디지털 스레드는 복잡한 제품 구조, 기능, 요구사항 등을 AI가 이해하고 추론할 수 있도록 의미론적으로 연결하는 다리 역할을 한다. 이를 통해 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 인간의 의도를 파악하고 창의적인 해결책을 제시하는 진정한 협력자가 될 수 있다. 셋째, 서로 다른 설루션 간의 소통이다. 소프트웨어 형상 관리 설루션, PLM, 요구사항 관리 설루션, 해석 데이터 관리 설루션 등 수많은 서로 다른 설루션이 존재하지만, 이들 간의 데이터 연동은 늘 골칫거리였다. 디지털 스레드는 이처럼 분리된 설루션을 메시(mesh) 관계로 연결하여 데이터가 원활하게 연동될 수 있도록 한다. 마치 거미줄처럼 촘촘하게 연결된 이 망은 각 설루션이 생성하는 데이터가 실시간으로 다른 설루션과 공유되고 활용될 수 있는 기반을 제공한다. 넷째, 서로 다른 조직 간의 소통이다. 마케팅 부서, 기본 설계 부서, 생산 부서, 그리고 최종 서비스 부서 등 각기 다른 용어와 문화를 가진 조직간의 소통은 늘 쉽지 않은 과제였다. 디지털 스레드는 이러한 소통 장벽을 허물고 협업을 원활하게 한다. 각 조직이 사용하는 용어와 개념을 디지털 스레드 위에서 표준화하고 연결함으로써, 오해를 줄이고 목표 지향적인 협업을 가능하게 하는 것이다. 이는 궁극적으로 조직 전체의 시너지를 극대화하고, 혁신적인 아이디어가 자유롭게 교환될 수 있는 환경을 조성한다. 다섯째는 세렌디피티(serendipity)이다. 이런 거미줄 같은 메시 관계에서 오는 네트워크된 지식(Networked Knowledge) 생태계는 이해당사자인 개발책임자, 엔지니어, 생산 엔지니어, 마케팅 전문가, 안전 전문가, 형상관리자 등에게 생각지 못한 발견과 창의적 환경을 제공하며, 자료를 찾는데 소모되는 엄청난 시간과 노력을 절감하게 하며 더 창조적인 작업에 투자할 수 있다.   그림 2. 제품 수명주기의 디지털 스레드 지식 그래프(knowledge graph)(출처 : Eigner Engineering Consult)   이처럼 디지털 스레드는 AI 시대, 특히 스마트 디지털 트윈 환경에서 데이터의 고립을 해소하고, 정보의 흐름을 최적화하며, 궁극적으로는 AI의 잠재력을 최대한으로 끌어내는 필수 기반 기술이라고 할 수 있다. 인공지능 시대에 디지털 스레드를 통한 창조성과 필연적 세렌디피티가 분야 전문가의 유일한 생존 전략이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 디지털 스레드는 여전히 많은 이에게 생소하고 도전적인 개념으로 여겨진다. 현장에서는 디지털 트윈 개발에 디지털 스레드가 필수임에도 불구하고 고객을 설득하기 쉽지 않다는 어려움을 토로한다. 심지어 일부 미국 전문가 사이에서는 ‘디지털 스레드 무용론’이 제기되기도 한다. 이러한 오해와 도전은 디지털 스레드가 가지는 혁신적인 속성 때문일 수 있다. 우리가 직면한 과제는 명확하다. 첫째, 설득의 어려움이다. 디지털 스레드의 필요성을 현장의 이해관계자에게 명확히 전달하고 공감대를 형성하는 것이 중요하다. 단기적인 효율 증대 뿐만 아니라 장기적인 관점에서 AI 시대의 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소임을 강조해야 한다. 둘째, 개념의 생소함과 도전적인 특성이다. 현재에도 디지털 스레드에 대해 정확하게 아는 사람이 드물며, 이는 비교적 생소하고 혁신적이며 도전적인 개념이기 때문이다. 따라서 이에 대한 지속적인 교육과 홍보, 그리고 성공 사례 발굴을 통해 이해의 폭을 넓혀야 한다. 그러나 이러한 도전에도 불구하고, 인공지능 시대에 스마트 디지털 트윈에서 디지털 스레드가 필요한 이유는 존재하는 것이 아니라 만드는 것이라는 관점에서 접근해야 한다. 이는 디지털 스레드가 단순히 현존하는 문제를 해결하는 도구를 넘어, 미래의 복잡한 인공지능 기반 시스템을 구축하고 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 능동적이고 필수적인 기반임을 시사한다. 디지털 스레드는 이미 존재하는 데이터나 시스템을 연결하는 수동적인 도구가 아니다. 그것은 미래에 우리가 만들어낼 혁신 제품과 서비스를 위한 데이터와 정보의 연결고리를 능동적으로 구축하는 의미를 가진다. AI 시대의 복잡성은 끊임없이 새로운 데이터 유형과 상호작용 방식을 요구할 것이다. 디지털 스레드는 이러한 변화에 유연하게 대응하며 새로운 연결고리를 지속적으로 생성하고 발전시키는, 살아있는 유기체와 같다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18　THEME . PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅰ   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   Infoworld   Editorial 17　AI 에이전트와 함께 하는 제조업 혁신의 골든타임   Case Study 30　올림픽 금메달을 뒷받침한 3D 프린팅 혁신　금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작 32　디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술　성공적인 산업 메타버스 구현을 위한 필수 요소   New Product 36　2D CAD의 새로운 기준 제시하는 차세대 설계 플랫폼　ZWCAD 2026 42　디지털 휴먼의 제작 워크플로 향상 및 생태계 확장　메타휴먼 5.6 79　이달의 신제품   Focus 46　AI와 클라우드로 뻗어나가는 NX, 제품 개발의 혁신을 뒷받침한다 48　트림블 코리아, ‘파워팹’으로 철골 제작의 디지털화 및 효율 향상 지원 50　3D 콘텐츠 제작 시대, 어도비 서브스턴스가 펼치는 미래 52　3D 프린팅, 제조 혁신 이끌 생산 기술 될까…현실의 벽과 돌파구는? 54　SAP, 모든 설루션에 AI 탑재…“데이터 중심의 선순환 구조로 비즈니스 AI 혁신” 56　AWS, “다양한 기술로 국내 기업의 생성형 AI 활용 고도화 돕는다” 58　한국생산제조학회 2025 춘계학술대회, 생산제조 기술의 미래를 논의하다   On Air 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　HP Z북 울트라, AI 워크스테이션의 새로운 기준 제시 63　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　창의적 디자인의 미래, AI와 3D 프린팅에서 찾는다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조업을 바꾸는 양자 컴퓨팅의 힘 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 트윈 시대의 3D 자산 관리 혁신하는 유니티 애셋 매니저   Column 67　포괄적 디지털 트윈으로 제조 공장의 미래를 설계하다 / 오병준 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 디지털 트윈을 위한 디지털 온톨로지와 디지털 스레드 74　현장에서 얻은 것 No. 21 / 류용효　AI 시대 제조업 생존 전략 : ‘듀얼 브레인’을 장착하라   82　New Books   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 84　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (5) / 천벼리　온라인 CAD 아레스 쿠도의 주요 기능 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 모델 젬마 3 기반 AI 에이전트 개발해 보기 97　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅶ 100　BIM 전문인력 양성을 위한 해법을 찾는다 / 함남혁　BIM 전문가 민간자격 국가공인 현황과 발전 방향   Visualization 104　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5) / 최석영　AI 기반 몰입형 사운드 디자인   Reverse Engineering 110　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8) / 유우식　확률과 통계   Mechanical 116　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 12의 개선된 인터페이스 기능   Manufacturing 122　생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조 / 이노쏘비　PINOKIO가 선보이는 스마트 공장 기술과 사례   Analysis 107　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1) / 윤경렬, 김도희　데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 128　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 이효행　바닥 충격음과 층간 소음 문제 해결을 위한 예측 모델 및 실험 분석 133　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24) / 나인플러스IT　충실도 흐름 솔버로 항공 엔진의 시뮬레이션 정확도 업그레이드 136　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6) / 이종학　프로세스 자동화 | – 구조 설계 최적화 142　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5) / 강주연, 임영빈　아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 6월 9일 ‘AI 시대, 지식과 경험의 디지털 트윈 전략과 도구’를 주제로 웨비나를 개최했다. ‘AI 시대에 개인의 지식과 경험을 디지털 트윈화하는 최고의 전략은 무엇인가’라는 물음에 디지털지식연구소 조형식 대표는 “AI 시대에 개인의 지식과 경험을 디지털 트윈화하는 최고의 전략은 인공지능과 디지털 트윈의 결합에 있다”고 말했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털 트윈(Digital Twin)의 발전 과정을 연도별로 정리한 타임라인   AI와 디지털 트윈, 왜 지금 결합해야 하는가? “과거에는 10년 주기로 바뀌던 지식이 이제는 1~2년 만에 달라지는 시대이다.” CNG TV 진행자이자 캐드앤그래픽스 편집자문위원인 조형식 대표는 AI와 디지털 트윈(DT)의 결합이 더 이상 선택이 아닌 필수 전략임을 강조했다. 조 대표는 전문가조차 AI 활용에 주저하는 현실을 지적하며, 이제는 개인이 디지털 전환을 통해 미래 경쟁력을 갖춰야 할 때라고 말했다. 디지털 트윈은 현실의 사물, 시스템, 조직 등을 가상공간에 복제하여 예측과 시뮬레이션을 수행하는 기술이다. 하지만 디지털 트윈은 구현이 어렵고 비용이 많이 들며, AI는 빠른 분석은 가능하지만 맥락을 이해하지 못하는 단점이 있다. 이 약점을 보완하는 가장 강력한 전략이 바로 AI + DT의 결합이다. 조 대표는 “디지털 트윈은 현실을 복제하는 가상 쌍둥이이며, AI와 결합되어야 비로소 실질적인 성과를 낸다”고 강조했다. 이 기술의 적용 범위도 점점 확장되고 있다. 초기에는 제품이나 설비 단위였지만 이제는 시스템 트윈, 프로세스 트윈을 넘어 스마트시티, 헬스케어 등 복잡한 영역까지도 디지털화되고 있다. 심지어 점심 메뉴, 회식 장소 선택, 회사의 조직 구조 같은 존재하지 않는 개념조차 디지털 트윈화할 수 있는 시대, ‘디지털 트윈화(digital twinification)’가 도래한 것이다. 이런 흐름은 세계적인 데이터 분석 기업 팔란티어(Palantir)에서도 볼 수 있다. 팔란티어는 기업의 모든 데이터와 시스템을 디지털 트윈으로 재현하고, 이를 AI 기반으로 운용하는 방식을 도입했다. 여기서 핵심이 되는 개념이 ‘온톨로지(ontology)’이다. 이는 AI가 인간처럼 의미를 파악하고 연결망을 이해할 수 있도록 설계하는 방식으로, 앞으로의 프롬프트 설계나 데이터 관리에서 필수적인 구조다.   ▲ 2025년 AI 기반 지식 관리 도구 20가지를 주제로 한 시각적 요약   나만의 디지털 쌍둥이를 만드는 5단계 전략 조형식 대표는 개인이 자신의 지식과 경험을 디지털 트윈화하기 위한 실전 전략을 다음과 같이 5단계 + α로 제안했다. 구조화 : 에버노트, 노션 등을 통해 정보를 정리 네트워크화 : 옵시디언, 롬 리서치 등으로 개념과 연결성 강화 AI 강화 : 챗GPT, 구글 노트북LM 등을 통해 콘텐츠 해석과 보완 트윈화 : 기능 단위로 구체적인 디지털 복제물 생성 자동화 : 반복되는 작업은 FastAPI, Make.com, Zapier 등으로 자동화 α(지속적 학습) : 반복 학습과 개선으로 궁극적인 지식 자산화 조 대표는 “지식은 데이터이고, 경험은 프로세스다. 이 둘을 함께 디지털화하는 것이 개인 디지털 트윈의 핵심”이라고 정리했다. 그리고 “AI 시대는 기억력의 싸움이 아니라 상상력의 싸움이다. 거창한 계획보다는 작은 디지털 트윈부터 만들어보자”고 조언했다. 또한, 조 대표는 이러한 실전 전략을 뒷받침하는 다양한 도구도 소개했다. AI 음성 복제 도구 : 일랩스(자신의 목소리로 다국어 출력 가능) 오프라인 LLM 실행 : LM Studio를 활용해 나만의 AI 구축 자동화 플랫폼 : 노션 + Make.com, Jasper, Zapier 등 추천 학습 : MCP(Model Context Protocol), 그래프 DB에 대한 이해   ▲ CNG TV 진행자이자 캐드앤그래픽스 편집자문위원인 디지털지식연구소 조형식 대표   AI와 디지털 트윈의 결합은 개인의 지식과 경험을 ‘복제·확장·자동화’할 수 있는 가장 효과적인 전략이다. 거창한 기술이 아니라, 지금 당장 나만의 작은 디지털 쌍둥이 하나를 만드는 것부터 시작하면 누구든지 미래의 경쟁력을 키울 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   현재는 디지털 전환(DX : Digital Transformation)의 시대를 지나서 인공지능 전환(AX : AI Transformation)의 시대에 진입하고 있다. 챗GPT(ChatGPT)로 시작된 생성형 인공지능의 사용이 모든 분야에서 일상화되고 있는 시점에서, 과거의 학습과 암기를 근간으로 하는 전통적인 지식은 그 가치가 줄어들고 있다. 이러한 전통적인 지식에 대한 가치와 효용에 대해서 다시 생각하지 않을 수 없다. 우리의 뇌가 기억하고 있는 과거의 정보 지식은 점점 인공지능의 능력에 비해서 경쟁의 상대가 되지 않고 대체되고 있지만, 아직도 우리의 특별한 경험에서 오는 지식과 창의성 그리고 인공지능과 협업을 통합 인간의 지능 증폭(IA : Intelligence Amplification)은 인간의 미래 경쟁력이 될 수 있다.   그림 1. 지능 증폭 기술(출처 : Grant Munro, CC BY-SA 4.0)   스탠퍼드 대학교의 제러미 어틀리(Jeremy Utley) 교수가 AI를 활용한 창의성에 대해 설명하는 내용에 집중할 필요가 있다. 그는 AI를 단순한 도구가 아닌 팀원처럼 대해야 한다고 강조하며, 이는 생산성과 창의성 향상에 결정적인 차이를 만든다고 주장한다. 또한, AI 시대의 창의성은 단순히 아이디어를 생성하는 것을 넘어 다양하고 풍부한 영감(inspiration)을 AI에 제공함으로써 더욱 탁월한 결과를 도출하는 것이라고 설명한다. 궁극적으로 인공지능 전문가가 아닌 사람들이 AI와 협력하여 새로운 가능성을 발견하고 잠재된 창의성(creativity)을 발휘할 수 있음을 보여준다. 이것은 필자가 여러 차례 인공지능에게 단순하게 질문과 대답을 하지 않고 인공지능 에이전트(AI agent)와 소통을 잘 해서 특정한 일을 시키거나, 예를 보여주면 우리가 원하는 구체적인 작업을 하면 생산성이 급격하게 올릴 수 있다고 주장한 것과 유사하다. 또한 AI 시대에 인간의 창의성을 극적으로 증폭시키는 도구로 작용하며, 인공지능과 협력하는 방식에 따라 그 결과가 크게 달라지는 놀라운 사실을 발견할 수 있다. 이런 현상은 개인의 생산성을 25% 높이고, 작업 속도를 12% 빠르게 하며, 품질을 40% 향상시킬 수 있음에도 불구하고, AI와의 협업을 통해 실질적인 생산성을 얻는 전문직 종사자는 10% 미만에 불과하다고 한다. 어틀리 교수는 이를 ‘깨달음의 격차(Enlightenment Gap)’라고 부르며, AI 사용 방식의 차이에서 비롯된다고 설명한다. AI 사용의 가장 중요한 원칙은 AI를 사용하지 않는 것이 유일한 오답이며, AI와 ‘일하기’ 시작하면 모든 것이 이전에 생각하고 행동하는 방식과는 달라질 수 있다. 우리는 항상 수족 같은 조수와 나의 분신을 원한다. 이제는 가장 평범한 사람도 AI 기술을 통해 자신의 상황, 목소리, 의도를 이해하는 조수를 가질 수 있다. 그리고 더 나아가서는 자신의 생각과 모양 그리고 목소리를 가진 아바타(avatar)를 생성할 수 있는 기술에 한 걸음 더 접근했다. 최근 필자는 인공지능 도구(Artificial Intelligence Tool)를 이용해서 나의 전문지식과 경험을 결합해서 나의 아바타를 만들고 있다. 최근에는 일레븐랩스(ElevenLabs)라는 인공지능 도구 소프트웨어를 이용해서 나의 목소리와 거의 유사한 목소리로 나의 칼럼을 읽는 유트브 영상을 만들어 봤다.   그림 2. 음성 복제 기술(출처 : ElevenLabs)   유트브 동영상에는 많은 얼리어댑터가 다양한 인공지능 도구를 소개하면서 좋은 점만을 강조한다. 아직 비용도 비싸고 생각지 못한 버그들이 있으나, 이런 시장의 방향은 지속될 것으로 예상된다. 이것을 선택하고 잘 사용하는 것은 개인의 몫이다. 결국은 이러한 도구에 채울 수 있는 것은 개인의 아이디어라고 할 수 있다. 어틀리 교수는 저서 ‘아이디어 흐름(Ideaflow)’에서 창의성과 혁신은 개인이 타고난다는 믿음보다 학습과 개발할 수 있는 기술로 창의성을 보아야 한다고 했으며, 이를 위해서 양을 우선시하는 아이디어 생성, 즉각적인 기록 습관, 실험 중심적 사고방식, 그리고 다양한 관점 수용과 같은 구체적 방법론을 제시했다. 이러한 창의적인 사고방식과 접근 방식은 낭비되는 노력을 줄이고 성공 가능성을 높여 개인과 조직 모두의 지속적인 성장을 가능하게 한다고 주장한다. 결론적으로 디지털 전환과 인공지능 전환 시대의 창의성은 인공지능을 이용한 양적인 아이디어 생성과 함께 디지털 도구를 사용한 즉시 기록, 인공지능을 이용한 지능의 증강 및 생성을 통해 생산성이 비약적으로 커질 수 있다. 그리고 인간의 다양한 관점 수용과 실험 중심적 사고 방식으로 뇌의 변화를 필요로 한다. 현재의 인공지능 시대에도 창의적 아이디어와 결정권은 아직은 인간에게 달려 있다고 생각한다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

  INFOWORLD   Editorial 17　AI로 국가를 다시 짜는 시대   New Product  18　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 최석영　AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 22　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 노병수　설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북 26　스마트 제조의 실현 위한 물류 디지털 트윈 설루션　PINOKIO 31　더욱 빠르고 스마트한 시각화 콘텐츠 제작 지원　언리얼 엔진 5.6 60　이달의 신제품   Focus  36　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다 44　다쏘시스템, ‘3D익스피리언스 콘퍼런스’ 통해 AI 버추얼 트윈 시대의 혁신 비전 제시 47　가상제품개발연구회, 춘계 심포지엄에서 AI 전환 시대의 제품 개발 방향 논의 50　AI 기반 시뮬레이션 전략의 현주소, ‘ATC 코리아 2025’에서 확인하다   On Air 52　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대, 지식과 경험의 디지털 트윈 전략과 도구   Column 54　현장에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다 58　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 창의성 증폭, 협력과 영감, 깨달음의 격차   Case Study 67　유니티로 구현된 VR 자동차 수리 학습 경험　게임 기술이 충돌 수리 교육을 혁신하는 방법   62　New Books  64　News   Directory  123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 70　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　파이썬 버전 라이브러리 p5 기반 3D 데이터 시각화 74　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (8) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅵ 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (4) / 천벼리　CAD에서 유기적인 BIM 및 DWG 도면 작업   Mechanical 80　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (14) / 김주현　크레오 시뮬레이션 라이브의 개선사항   Manufacturing 86　제조산업의 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략 / 오병준　글로벌 제조업의 핵심, 포괄적 디지털 트윈   Reverse Engineering 90　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (7) / 유우식　집단 관찰   Analysis 97　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (23) / 나인플러스IT　피델리티 LES로 항공 음향 예측의 속도와 정확성 가속화 100　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (5) / 이종학　실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 114　1D 열 관리를 위한 KULI의 신규 기능 업데이트 / 이대형　파이썬 활용 강화 및 p-h 선도 업그레이드   PLM 106　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (4) / 최형완　항공/방위 산업의 스마트 유지보수 및 MRO 구현 110　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (5) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   Visualization 118　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (4) / 최석영　AI 특수효과와 후반작업 마스터하기   캐드앤그래픽스 2025년 7월호 - 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략 짚은 PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 from 캐드앤그래픽스   캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CNG TV는 5월 19일 ‘제조 산업의 미래를 바꾸는 PLM 혁신과 AX 전략, 그 해답을 찾다’를 주제로 웨비나를 개최했다. 6월 20일 개최되는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 프리뷰로 진행된 이번 방송은 PLM(제품 수명주기 관리)과 AX(AI 트랜스포메이션)가 제조 산업에 어떤 변화를 가져오고 있는지를 조명하며, 삼성SDS와 오토데스크의 전략을 통해 향후 나아갈 방향을 제시하는 자리로 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 삼성 SDS 최희경 그룹장, 오토데스크 코리아 송문배 상무   PLM, 디지털 트윈, 디지털 스레드로 진화하는 제조 전략 삼성 SDS 최희경 그룹장은 PLM의 진화를 주제로 발표하며, 제품의 형태가 기계 중심에서 소프트웨어 중심으로, 나아가 AI 융합으로 변화하면서 PLM도 이에 대응해 혁신해야 한다고 강조했다. 그는 “디지털 트윈과 디지털 스레드 개념은 단순한 기술이 아닌 전사 데이터를 연결하는 아키텍처로서 엔드 투 엔드 관점의 데이터 활용을 가능하게 한다”며, “이러한 연결이 클라우드와 AI 환경을 통해 실현되고 있다”고 밝혔다. 또한 업종별로 PLM의 적용 방식이 상이함을 강조하며, 자동차 산업의 SDV(소프트웨어 정의 차량), 전자 산업의 시즌 상품화, 조선과 중공업 분야의 로봇화 및 자동화 등 다양한 요구를 반영한 유연한 전략 수립의 필요성을 제시했다.   ▲ 삼성 SDS 최희경 그룹장   오토데스크, AI와 클라우드 플랫폼으로 혁신 가속 오토데스크코리아 송문배 상무는 오토데스크의 AI 전략과 제조 클라우드 플랫폼에 대해 발표했다. 그는 “오토데스크는 생성형 AI 기반의 ‘프로젝트 베르니(Project Bernini)’를 통해 텍스트, 이미지, 스케치 등 다양한 멀티모달 입력을 수용하며, AI가 설계를 자동화·고도화하는 시대를 준비하고 있다”고 소개했다. 또한 “오토데스크는 제조, 건설, 엔터테인먼트 산업을 하나의 데이터 플랫폼으로 연결하고, 퓨전(Fusion), 포마(Forma), 플로우(Flow) 등 각 산업군별 클라우드 기반 플랫폼을 통해 통합적인 데이터 관리와 AI 활용을 실현하고 있다”고 말했다. 오토데스크는 설계, 시공, 설비 운영까지 이어지는 ‘컨버전스(융합)’ 전략을 통해 디지털 스레드의 가치를 극대화하고 있다. 또한, 고객 중심의 하이브리드 플랫폼 전략을 강조하는 방향으로 사업을 전개 중이다.   ▲ 오토데스크 송문배 상무     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 4월 21일 ‘디지털 기술이 이끄는 치과 혁신과 교정 치료의 미래’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이 날 방송은 디지털 기술이 치과 진료에 가져오는 변화와 가능성에 대해 조명하는 자리로 마련돼, 디지털 덴티스트리의 최신 동향과 함께 교정 치료의 진화에 관한 새로운 인사이트를 제공했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, 아주대학교 김수진 교수, 그래피 심운섭 대표   3D 프린팅으로 치과 교정 혁신 이 날 방송에는 그래피 임상 연구개발 원장이기도 한 아주대학교 임상치의학대학원 김수진 교수와 그래피 심운섭 대표가 출연했다. 두 연사는 ‘직접 출력 방식의 투명 교정 장치(Direct Printed Aligner)’의 임상적 의의와 세계적 트렌드에 대해 소개했다. 이번 방송은 K-테크놀로지가 교정학의 미래를 선도하고 있음을 보여주는 동시에, 국내 기술의 글로벌 가능성을 확인하는 계기였다. 김수진 교수는 “직접 출력 방식은 단순한 기술 변화가 아니라 기존 열성형 방식의 구조적 한계를 극복한 진보적 방식”이라고 강조했다. 기존에는 모델 출력과 열성형을 거쳐야 했지만, 직접 출력 방식은 3D 프린터를 통해 바로 교정 장치를 제작할 수 있어 시간과 비용 절감, 그리고 폐기물 감소까지 가능하다는 점이 주목된다. 특히 형상기억 폴리머 기술을 적용한 ‘셰인 메모리 얼라이너’는 구강 내 체온으로 원래 모양을 되찾는 특성을 활용해 환자 착용의 편의성과 정밀한 치아 이동 효과를 동시에 확보할 수 있다.   ▲ 아주대학교 임상치의학대학원 김수진 교수   그래피, 디지털 덴티스트리의 글로벌 플랫폼으로 도약 그래피 심운섭 대표는 “치과 산업은 이제 단순 진료를 넘어 4차 산업혁명 기술과 융합되고 있다”고 강조하며, “그래피는 스마트 소재, 3D 프린팅, 로봇 자동화 기술을 통해 전 세계 100개국 이상에 진출한 글로벌 디지털 덴티스트리 플랫폼 기업”이라고 소개했다. 또한 “3D 프린팅은 더 이상 실험 단계가 아니다”며 “IDS 등 국제 전시회에서 대부분의 기업이 프린팅 기반의 보철 설루션을 선보이고 있으며, 한국이 트렌드의 중심에 있다”고 밝혔다. 이번 방송은 디지털 교정 치료가 단순한 미래 기술이 아니라 이미 현실로 다가왔음을 보여주며, 디지털 헬스케어와 스마트 의료 기술에 관심 있는 전문가와 관계자들에게 의미 있는 정보를 전달했다. 임상 사례와 기술적 설명을 함께 사례로 보여주며 높은 호응을 얻었다.   ▲ 그래피 심운섭 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.