DJI는 1인치 CMOS 센서를 탑재해 영상 성능을 강화한 포켓 짐벌 카메라 ‘오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)’를 출시한다고 밝혔다. 이번 신제품은 이전 모델의 설계를 바탕으로 4K 240fps 영상 촬영과 향상된 저조도 촬영 기능을 갖춘 것이 특징이다. 오즈모 포켓 4는 1인치 CMOS 센서와 f/2.0 조리개를 통해 어두운 환경에서도 선명한 인물 촬영을 지원한다. 14스톱의 다이내믹 레인지와 10비트 D-Log 컬러 프로파일을 제공해 황혼이나 해변 같은 저조도 환경에서도 실제에 가까운 색감을 구현한다. DJI는 카메라 자체 화질이 좋아지면서 인물 촬영 시 피부톤 표현이 자연스러워졌으며, 대비가 높은 조명 환경에서도 안정적인 결과물을 만든다고 설명했다.     편의 기능으로는 전용 줌 버튼을 통해 1배와 2배 무손실 줌을 빠르게 전환할 수 있으며, 4K 240fps의 울트라 HD 슬로 모션 녹화가 가능하다. 3축 안정화 기능을 활용하면 걸으면서 촬영해도 흔들림 없는 브이로그와 라이브 스트리밍 영상을 얻을 수 있다. 새롭게 적용된 액티브트랙 7.0은 4배 줌 상태에서도 피사체를 추적하며 스포트라이트 팔로우와 다이내믹 프레이밍 모드로 영화 같은 연출을 돕는다. 인텔리전트 자동 초점 기능은 피사체를 선명하게 유지하고, 피사체 고정 추적 기능을 활성화하면 선택한 대상을 자동으로 쫓는다. 사전에 등록한 피사체를 우선 인식하는 기능과 손바닥이나 브이 제스처로 촬영을 제어하는 퀵 샷 기능도 포함됐다. 사용자 경험을 고려한 직관적인 설계도 눈에 띈다. 화면을 회전하면 즉시 녹화가 시작되며, 하단에는 줌 버튼과 사용자 설정을 저장하는 커스텀 프리셋 버튼이 추가됐다. 5D 조이스틱으로 구도 조정과 짐벌 재설정을 쉽게 할 수 있고, 107GB 내장 스토리지를 탑재해 메모리 카드 없이도 영상을 저장하고 최대 초당 800메가바이트 속도로 전송할 수 있다. 이외에도 셔터 속도를 조절해 움직임의 궤적을 담는 슬로 셔터 비디오, 클래식한 스타일을 재현하는 필름 톤, 피부를 매끄럽게 보정하는 내장형 뷰티파이 기능을 제공한다. 배터리는 18분 만에 80%까지 충전되는 고속 충전을 지원하며, 완전 충전 시 최대 240분 동안 1080p 영상을 촬영할 수 있다. 오디오 면에서는 내장 마이크 어레이와 더불어 DJI 마이크 3 등 전용 송신기와 연결해 4채널 녹음을 지원한다. 제품 가격은 스탠다드 콤보 66만 2000원, 에센셜 콤보 64만 2000원, 크리에이터 콤보 83만 5000원이다. 4월 17일부터 사전 주문이 가능하며 공식 판매와 배송은 4월 22일부터 시작된다. 파손 시 교체 서비스를 제공하는 DJI 케어 리프레시 플랜도 함께 운영된다.

AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 인공지능이 우리 삶의 모든 면을 급격하게 변화시키고 있다. 혹자는 이것을 인공지능 전환(AI transformation 또는 AX)이라고 말한다. 그러나 실상은 그 이상이다. 디지털 전환(digital transformation : DX)이 본격적으로 시작한 것도 몇 년 되지 않았는데 다시 인공지능 전환이라니, 대부분 정보기술 분야의 이해당사자들은 당혹스럽다. 디지털 전환의 시대에 정보기술 분야에 일하는 사람들은 약간 안도했을 수도 있다. 이것은 정보화에서 디지털 기술의 심화가 디지털 전환으로 받아들였기 때문이다. 그러나 인공지능 전환은 조금 결이 다르다는 것을 느낄 것이다. 초기에는 빅데이터 분석(big data analytics)과 머신러닝은 연결고리가 있었다. 또한 CAD/CAM/CAE 분야와 시뮬레이션(simulation) 그리고 디지털 트윈(digital twin)도 연결고리가 있다. 이 모든 패러다임의 데이터 기반(datadriven)과 폐쇄형 시스템(closed system)이라는 패러다임을 공유한다. 다시 말해서 데이터 수집(data collection)이 중요하고 데이터 정의(data definition)가 핵심이다.  그러나 인간의 사고를 흉내내는 언어 중심의 인공지능에서 의사결정 구조에서 맥락(context)이 없는 데이터는 경직되고 의사결정에서 쓸모 없는 경우가 많다. 기업의 경쟁력은 더 이상 단순히 데이터를 ‘많이 보유’하는 데서 나오지 않는다. 핵심은 데이터를 어떻게 구조화하고, 어떻게 의미를 부여하며, 어떻게 의사결정으로 연결하느냐에 있다. 전통적 데이터 웨어하우스는 스타 스키마(star schema)와 스노우플레이크 모델을 중심으로 발전해 왔다. 이 구조는 대규모 분석을 가능하게 했지만, 급변하는 비즈니스 환경—규제 변화, 가격 정책 수정, 구독 모델 전환, AI 기반 실험—을 따라가기에는 점점 한계를 드러내고 있다.   그림 1. 온톨로지와 그래픽 데이터베이스   이제 기업은 고정된 테이블 중심 사고에서 벗어나, 시맨틱 그래프 기반 온톨로지(ontology)로 전환하고 있다. 이 전환을 가속하는 기술이 바로 LLM(Large Language Model : 대형 언어 모델)이다. 기존의 산업용 정보기술(industrial IT)은 마치 ‘콘크리트 신발’을 신고 달리는 것과 같다. 구조는 단단하지만, 방향 전환은 느리다. 온톨로지는 데이터를 ‘테이블’이 아니라 의미 있는 객체(object)로 본다. ‘고객’, ‘주문’, ‘제품’은 더 이상 테이블이 아니라 그래프의 노드다. 관계는 조인이 아니라 방향성 링크(directed edge)다. 이 접근은 그래프 데이터베이스 및 시맨틱 기술 발전과 맞물려, 현대 데이터 아키텍처의 핵심으로 자리잡고 있다. 이전에는 인공지능 프로젝트가 없거나 온톨로지, 디지털 스레드와 디지털 트윈, 그래프 데이터베이스(graph database)를 결합하려는 시도가 없던 것은 아니다. 다만 개발자, 담당자, 도메인 전문가는 너무 힘든 작업과 시간과 비용의 소모전이기 때문에 성공할 수 없는 방법론이었다. 단지 거대 방위산업 회사만이 가능했다. 그러나 LLM이 보편화되면서 이 모든 것이 가능해졌다. 이 패러다임은 온톨로지 기반 디지털 트윈(ontology based digital twin) 정보화이다. 복잡하게 들리지만, 현재 팔란티어라는 회사가 사용하고 있는 방법이다.   그림 2. 게임 체인저 LLM, 구축 비용의 혁신   새로운 온톨로지 디지털 트윈 정보기술의 패러다임의 비즈니스 혁신 효과는 다음과 같다.   의사결정 민첩성 규제 변경, 가격 정책 전환, 제품 피봇 시 노드와 링크만 추가하면 확장 가능   분석 부채 감소 기존 핸드크래프트 파이프라인 붕괴 문제 해소 데이터 팀은 유지보수가 아닌 가치 창출에 집중   데이터 민주화 현업 담당자가 직접 질문 : “지난달 프리미엄 사용자의 평균 구매 빈도는?” 엔지니어 도움 없이도 탐색 가능   비용 효율 스타트업 : 엔터프라이즈급 모델링 확보 대기업 : 스키마 드리프트 관리 자동화   그림 3. 온톨로지 패러다임 비교   전략적 시사점은 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순 기술 도입이 아니다. 이는 기업 운영 체계의 구조적 재설계다. 핵심은 데이터 → 의미 → 의사결정 연결 구조 구축, 인간과 AI의 역할 명확화, 온톨로지를 운영 자산으로 관리, 질의 기반 학습 구조 설계, 장기적 데이터 지능 축적 전략 수립이다.   그림 4. 디지털 트윈 정보 모델   결론적으로, 데이터 민주화에서 의사결정 민주화로 움직이면서 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순히 모델링 비용을 줄이는 도구가 아니다. 이는 의미 중심 데이터 구조, 자가 최적화 파이프라인, 복리적 지식 축적, 조직 전체의 분석 역량 확장을 가능하게 한다. 결국 이는 데이터 민주화 → 분석 민주화 → 의사결정 민주화로 이어지는 전환이다. 여기서 말하는 민주화는 책임지는 사람이 결정하고, 의사결정 과정을 투명하게 공유하는 과정을 의미한다. 설명되지 않는 인공지능 도움에 의한 의사 결정은 리스크가 크다. 앞으로의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유했는가가 아니라, 데이터를 얼마나 의미 있게 연결했는가에 달려 있다. 그리고 그 연결을 자동화하는 시대가 이미 시작되었다.   ■ 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.

개발 및 공급 : 어바스 주요 특징 : 3D 형상과 요구조건을 기반으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 등 제조 공정 추천, 기계적 특성을 통계 레이어로 구조화하고 사용자 행동 데이터를 결합해 최적 소재 추천, 수행사 가중치를 기반으로 견적과 배분 시나리오 자동 산출 등   엠피니티(MPNITE)는 사용자가 업로드한 3D 형상 데이터를 기반으로, 제조 공정 추천, 스마트 레이어(smart layer) 기반 소재 추천, 수행사 가중치 기반 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 제공하는 제조 의사결정 지원 소프트웨어이다. 적용 분야는 3D 프린팅 중심의 시제품 제작 및 소량 생산, 공정 선택이 중요한 제조 외주 업무 전반이며, 공정 후보로 FDM, SLA, SLS, MJF, 등을 추천 대상으로 둔다.   엠피니티의 특징 엠피니티의 핵심은 ‘가능 여부 판정’ 수준을 넘어, 형상과 요구조건을 바탕으로 공정 라우팅과 소재 및 공급사 선택까지 연동한다는 점이다.     형상 분석 기반 공정 추천 3D 형상을 복셀(voxel), EDT, 기하학 피처로 분석해 두께 분포, 형상 복잡도, 부품 용도 특성까지 자동 판정 후 공정을 추천한다.     스마트 레이어 기반 소재 추천 8가지 기계적 특성을 7개 통계 레이어로 구조화한 스마트 레이어에 사용자 행동 데이터를 결합해 최적의 소재를 추천한다.   수행사 가중치 기반 동적 견적 및 배분 MOQ, 일정, 장비 유휴율과 변동성, 수행사 장비 및 소재 특성, 품질 이력, 마진 경쟁력 등을 가중치로 반영해 견적과 배분 시나리오를 자동 산출한다.   엠피니티의 구성 기술 신고서 기준 제품 구성은 네 개의 축으로 정리된다. 사용자 인터페이스 : 3D 도면 업로드, 실시간 뷰어, 견적서 및 분석 리포트 제공 분석 엔진(core) : 3D 파일 정규화, 복셀화 및 EDT 연산, 공정 적합성 판정 모듈 매칭 엔진 : 공정 및 소재 룰 데이터베이스, VPS(위험 조정) 및 정합성 스코어링 모듈 관리자 및 데이터베이스 : 공급사 프로파일, 소재 및 장비 라이브러리, 주문 및 로그 관리   엠피니티의 주요 기능 제품 소개(동작 흐름) 서비스 흐름은 ‘업로드 → 분석 → 후보 도출 → 공급사 랭킹 → 동적 견적 → 발주 및 학습’으로 설계된다. 특히 공급사 랭킹 단계에서 VPS와 설비 적합도를 평가하고, 견적 단계에서 실시간 유휴율을 반영해 최종 견적을 산출하는 점이 강조된다.     타 설루션과의 차이점 현재 타사의 설루션은 이전 데이터를 학습한 딥러닝 기반 실시간 설계 분석을 통하여 자사가 보유한 장비의 역량에 맞는 공정과 소재를 지원 하는 방식으로 ‘자사 장비 중심’의 제작 서비스를 지원하는 온라인 제조 서비스에 초점을 맞추고 있다. 반면 엠피니티는 ‘제조 의사결정 지원 엔진의 통합’ 자체가 차별 포인트로 정리된다. 형상 분석 기반 AI를 통하여 이 형상에 어떤 공정이 적합한지를 추천한다. 스마트 레이어 기반 정적 데이터시트와 사용자 행동 학습에 기반한 알고리즘으로 소재를 추천한다. 수행사 가중치, 장비 유휴율 등을 반영한 동적 견적 및 일감 배분을 하나의 파이프라인으로 연결해 자동화한다. 이상의 세 가지가 현재까지의 온라인 제조 설루션과의 핵심 차이점이다.   향후 계획 및 지원 전략 학습 고도화 : 주문 결과와 사용자 선택 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 루프를 강화해 추천 정확도와 납기 신뢰도를 높이는 방향 공정 및 소재 라이브러리 확장 : 공정 및 소재 후보군 자동 도출 단계의 폭을 넓혀 적용 산업군을 확대 수행사 네트워크 확대 : 수행사 가중치 모델에 품질 이력과 납기, 부하율 등 운영 데이터를 더 촘촘히 반영   주요 고객 제품 개발 및 R&D 조직, 시제품을 반복 제작하는 기업 및 연구소 3D 데이터는 있으나 공정 및 소재 선택 경험이 부족한 비전문 사용자(스타트업, 개인 개발자 포함) 외주 제작을 운영하는 구매 및 생산관리 담당자(견적 비교, 납기 리스크 관리 수요) 제조 수행사(유휴 장비 활용, 물량 배분을 통한 가동률 개선 수요)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

젠하이저 자회사이자 방송·음향장비 전문 기업인 노이만이 녹음 역사상 상징적인 마이크로 손꼽히는 ‘M 50’을 현대적으로 재해석한 콘덴서 마이크 ‘M 50 V’를 출시한다고 밝혔다. 신제품 M 50 V 마이크는 클래식 오케스트라와 할리우드 영화 음악의 황금기를 이끈 오리지널 모델의 설계를 충실히 계승하면서도, 현대 디지털 제작 환경에 최적화된 안정성과 정밀함을 더한 것이 특징이다.     M 50 V는 오리지널 고유의 음향 구조를 재현하기 위해 40mm 구형 하우징 내부에 소형 다이어프램 무지향성 캡슐을 배치한 특유의 설계를 유지했다. 특히 다이어프램 소재를 티타늄으로 변경해 온도나 습도 등 외부 환경에 따른 변형을 방지했으며, 이를 통해 오리지널 모델 특유의 명확한 공간감과 깊이 있는 저역 응답을 더욱 안정적으로 구현한다. 내부 회로 역시 개선을 이뤘다. 엄선된 ‘서브미니어처 진공관’을 탑재해 진공관 특유의 따뜻하고 풍성한 음색은 살리되 기기 자체 잡음은 최소화했다. 또한, 외부 전파 간섭을 차단하는 RF 차폐 커넥터를 채택해 디지털 장비가 밀집된 현대 스튜디오 환경에서도 노이즈 없는 깨끗한 녹음을 지원한다. M 50 V는 독일 노이만 본사에서 주문 제작 방식으로 한정 생산되며, 모든 제품은 숙련된 품질 관리 팀의 전수 검사를 거쳐 출고된다. 제품 구성에는 마이크 본체와 전압 자동 대응 전원 공급 장치, 요크 마운트, 10m 차폐 케이블 및 전용 케이스가 포함된다. 특히, 두 대 이상 주문 시 마이크 간 소리 편차를 최소화해 완벽한 좌우 균형을 맞춰주는 ‘스테레오 매칭 서비스’가 제공된다. 1951년 첫 출시된 M 50은 오케스트라 녹음의 표준을 정립한 마이크다. 특히 세계적인 음반 제작사 데카의 엔지니어들이 개발한 입체 음향 녹음 방식인 ‘데카 트리(Decca Tree)’ 기법의 핵심 장비로 활용되며 명성을 얻었다. 이 기법은 현장감 넘치는 공간 울림을 담아내는 표준 방식으로 자리 잡아, 오늘날까지 대편성 오케스트라와 영화 음악 스튜디오에서 널리 쓰이고 있다. 노이만의 요르마 마르쿠아르트(Jorma Marquardt)는 포트폴리오 매니저는 “M 50 V는 전설적인 유산을 존중하면서도 현대 녹음 환경의 엄격한 요구치를 충족하기 위해 탄생했다”면서, “독일에서 수작업으로 제작되는 이 제품은 개선된 진동 차단 요크 마운트를 통해 스테레오부터 서라운드, 이머시브 포맷까지 폭넓게 대응한다”고 전했다.

DJI가 자사의 첫 번째 올인원 로봇 청소기 시리즈 ROMO(로모)를 한국 시장에 공식 출시한다. ROMO는 DJI 플래그십 드론에 적용된 정밀 감지 기술과 매핑·내비게이션 노하우를 바탕으로, 고성능 센서와 스마트 알고리즘, 강력한 흡입력을 결합한 프리미엄 로봇 청소기다. ROMO는 딱딱한 바닥은 물론 카펫 환경에서도 높은 청소 성능을 구현하며, 인텔리전트 셀프 클리닝 시스템을 통해 유지 관리 부담을 크게 줄인 것이 특징이다. 특히 프리미엄 모델인 ROMO P는 스테이션과 로봇 본체에 투명 패널을 적용해, DJI의 정밀한 엔지니어링 설계가 반영된 내부 구조를 시각적으로 드러내는 디자인을 채택했다. ROMO에는 고성능 듀얼 어안 비전 센서와 광각 듀얼 트랜스미터 솔리드 스테이트 라이다(LiDAR)로 구성된 첨단 장애물 감지 시스템이 적용됐다. 머신러닝 기반 인식 기술을 통해 2mm 두께의 충전 케이블부터 얇은 카드 한 장까지 정밀하게 감지하고 회피할 수 있다. 다중 센서 데이터를 통합해 주변 환경을 입체적으로 인식하며, 침대나 소파 아래처럼 조도가 낮은 공간에서도 안정적인 주행이 가능하다. 넓은 시야각을 기반으로 사각지대를 최소화하고, 불규칙한 가구 배치 환경에서도 효율적인 경로를 설계한다.     DJI가 드론 매핑과 내비게이션 분야에서 축적해 온 기술력은 ROMO의 경로 계획 알고리즘에 그대로 적용됐다. 이를 통해 집 안 전체를 효율적으로 커버하는 스마트 청소 경로를 자동으로 생성한다. ROMO는 장애물의 유형에 따라 주행 및 청소 전략을 실시간으로 조정한다. 전선이나 테이블 다리, 모서리 구간에서는 밀착 주행으로 청소 효율을 높이는 한편, 양말이나 액체 오염물과 같은 요소는 우회해 기기 멈춤이나 오염 확산을 방지한다. 실시간 매핑과 적응형 가장자리 알고리즘을 기반으로 작동하는 ‘듀얼 플렉서블 암(Flexible Arms)’은 공간 형태에 맞춰 자동으로 확장·수축하며, 가구 하단이나 다리 주변, 굴곡진 벽면까지 꼼꼼하게 청소한다. 흡입 범위를 물걸레 경로보다 넓게 설계해, 걸레질 전 흡입 과정을 선행함으로써 먼지가 퍼지는 현상도 줄였다. ROMO의 베이스 스테이션은 오염 축적을 줄이고 유지 관리를 간소화하도록 설계됐다. 4개의 고압 워터 제트와 16mm 대구경 배수구, 물걸레 패드에 가해지는 12N의 하향 압력을 통해 오염물을 효과적으로 세척하고 배출한다. 이를 통해 최대 200일간 별도의 관리 없이도 안정적인 작동이 가능하다. 또한 긴 머플러 덕트와 챔버 구조를 적용한 3단계 소음 저감 시스템을 통해, 먼지 수집 시 발생하는 소음을 최대 80%까지 줄여 보다 조용한 사용 환경을 제공한다. ROMO는 고성능 모터와 최적화된 공기 흐름 설계를 통해 최대 2만 5000Pa(파스칼)의 흡입력과 초당 20리터의 공기 흐름을 구현한다. 비전 센서가 고양이 모래와 같은 입자형 이물질을 감지하면 주행 속도와 사이드 브러시 회전 속도를 자동으로 조절해 이물질이 날리는 것을 줄인다. 두 개의 고토크 모터로 구동되는 롤러 브러시는 이물질을 중앙으로 모아 효율적으로 흡입할 수 있도록 했다. 머리카락부터 미세먼지, 큰 입자까지 효과적으로 흡입하며, 머리카락 엉킴을 최소화해 관리 편의성을 높였다. 실시간 매핑과 적응형 가장자리 알고리즘을 기반으로 하는 ROMO의 듀얼 암은 공간의 형태에 따라 자동으로 확장 및 수축한다. 이를 통해 수납장이나 대형 가전 하단, 테이블과 의자 다리 주변, 굴곡진 벽면 등 평소 손이 닿기 어려운 구석진 곳까지 깊숙이 침투해 먼지를 제거한다. 또한 물걸레 경로보다 넓은 범위를 먼저 쓸어내는 설계로, 걸레질 전 흡입 과정을 선행하여 오염이 번지는 것을 막는다. ROMO는 164ml 용량의 내장 물탱크를 탑재해 넓은 공간에서도 물걸레 패드를 일정하게 유지하며, 청소 후반부에 패드가 마르면서 청소 효율이 떨어지는 현상을 방지한다. 또한 청소 중 오염도에 따라 물 분사량을 자동 조절하며, 오염이 심한 구간에는 보다 많은 물을 분사해 세정력을 강화한다. ROMO P 모델은 클리닝 설루션 외에도 바닥 탈취제를 수납할 수 있는 전용 공간을 갖췄다. 사용자는 필요에 따라 클리닝 설루션이나 바닥 탈취제를 물걸레 패드에 직접 분사하도록 설정할 수 있다. 주방의 기름때를 제거할 때는 클리닝 설루션을, 집안 전체에 산뜻한 향기를 더하고 싶을 때는 바닥 탈취제를 사용하는 등 공간별 맞춤 청소가 가능하다. 또한 내부의 소음 감소 챔버가 공기 흐름 소음을 효과적으로 줄여줘, 일상을 방해받지 않는 정숙하면서도 강력한 청소 경험을 제공한다. ROMO 시리즈와 긴밀하게 연동되는 DJI Home(DJI 홈) 앱은 미니멀한 인터페이스를 통해 직관적인 제어 환경을 제공한다. 사용자는 다양한 사전 설정 스마트 청소 모드를 이용할 수 있으며, 원탭 퀵 스타트를 통해 맞춤형 청소 계획을 손쉽게 실행할 수 있다. 또한 정수 탱크의 물 부족이나 오수 탱크의 만수 상태를 미리 알려주는 사전 알림 기능을 갖춰, 끊김 없는 청소 경험을 위한 체계적인 관리가 가능하다. 주요 맞춤형 청소 모드는 ▲스마트 카펫 청소 ▲지능형 문턱 인식(Intelligent Threshold Recognition) ▲주방 및 욕실 맞춤 청소 ▲반려동물 구역 특화 청소 등이 있다. ROMO에 탑재된 센서를 활용하면 외부에서도 집안 내부를 원격으로 확인하거나, 가족 및 반려동물과 실시간으로 소통할 수 있다. 개인정보 보호를 위해 카메라 접근 시 최초 사용 단계에서 2단계 인증을 거쳐야 하며, 영상 데이터 전송 시 암호화 기술이 적용된다. 또한 영상 기능은 필요하지 않을 때 완전히 비활성화할 수 있어 안심하고 사용 가능하다. 충전 성능 또한 뛰어나, 55W 고속 충전을 통해 2.5시간 만에 완전 충전이 가능하다. DJI ROMO 시리즈는 DJI 공식 온라인 스토어와 공인 리테일 파트너를 통해 사전 주문 가능하다. 가격은 모델별로 DJI ROMO P 194만 원, DJI ROMO A 179만 원, DJI ROMO S 159만 원이다. 한편, DJI는 ROMO 시리즈의 국내 첫 출시를 기념해 2월 14일까지 한정 프로모션을 진행한다고 밝혔다. 프로모션 기간 내 구매 고객에게는 최대 29만 1000원 즉시 할인 혜택이 적용되며, 여기에 더해 약 11만 9000원 상당의 청소 액세서리 패키지를 무료로 증정한다. 이번 증정 액세서리는 약 6개월간의 클리닝 사용량을 충족하는 구성으로, 초기 사용 부담을 줄이고 ROMO의 성능을 보다 완성도 있게 경험할 수 있도록 마련됐다. 이번 출시 기념 프로모션은 DJI 공식 온라인 스토어를 비롯해 쿠팡, 네이버, 롯데하이마트, DJI 공식 매장에서 동시 진행된다.

PTC는 https://www.ptc.com CES 2026에서 람보르기니가 자사의 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’을 활용해 어떻게 개발 프로세스를 개선하는지 시연한다고 밝혔다. 이는 설계, 엔지니어링, 운영을 연결하는 중앙 집중식 제품 데이터 기반을 구축하고 AI 주도 혁신을 가능하게 함으로써 이루어진다.   PTC는 고성능 럭셔리 스포츠카로 유명한 람보르기니가 미래의 도전에 대비할 수 있도록 협력해 왔다. 람보르기니는 제품 데이터의 엔드 투 엔드 추적성을 확보하고, 엔지니어링 변경 관리를 간소화하며, 전사적 협업을 개선하기 위해 PTC의 윈칠(Windchill) PLM 및 코드비머(Codebeamer) 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 설루션을 도입했다. 윈칠과 코드비머 외에도 람보르기니는 복잡한 엔진 설계를 위해 PTC의 크레오(Creo) CAD 설루션을 사용한다. 람보르기니는 CAD, PLM, ALM을 활용해 주요 엔지니어링 분야를 통합하고 기술 데이터 접근성을 넓힘으로써, 고유의 장인 정신과 성능을 타협하지 않으면서도 개발 주기를 가속화하고 혁신적인 제품을 선보이고 있다. CES 2026에서는 상세 설계를 위한 크레오, 요구 사항 및 소프트웨어 엔지니어링을 위한 코드비머, 제품 데이터 관리를 위한 윈칠, 현장 서비스 실행을 위한 서비스맥스(ServiceMax)가 통합된 경험을 선보인다. 특히 ▲요구 사항 지원을 위한 코드비머 AI(Codebeamer AI) ▲부품 합리화를 위한 윈칠 AI(Windchill AI) ▲작업 주문 통찰력을 위한 서비스맥스 AI(ServiceMax AI) 등 다양한 AI 기능을 기반으로 새로운 전면 범퍼의 전체 수명주기를 시연할 예정이다. CES 2026 기간 동안 PTC 부스에는 람보르기니 레부엘토가 전시되며, 참관객은 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클을 통한 혁신 가속화’ 시연을 직접 체험할 수 있다. 람보르기니의 페데리코 보니(Federico Boni) IT 총괄은 “우리의 목표는 단순히 새로운 도구를 도입하는 것이 아니라 새로운 업무 방식을 수용하는 것이었다”면서, “윈칠과 코드비머를 함께 사용함으로써 사람, 데이터, 프로세스를 연결하여 부서 간 장벽을 없애고, 개발 시간을 단축하며, 고객의 요구를 진정으로 충족하는 제품을 제공할 수 있다”고 전했다. PTC의 로버트 다다(Robert Dahdah) 수석 부사장(EVP) 겸 최고 매출 책임자(CRO)는 “고성능 차량의 미래에 대한 람보르기니의 비전이 인텔리전트 제품 라이프사이클를 통해 실현되고 있다”면서, “윈칠, 코드비머, 크레오를 통해 람보르기니는 이미 제품 데이터 기반을 강화하여 더 빠르게 움직이고, 더 스마트하게 일하며, 야망을 실행으로 옮기고 있다”고 강조했다.

주문형 AI 3D 프린트 플랫폼을 개발·운영하는 어바스가 3D 형상 분석을 기반으로 공정·소재·견적 구성을 자동 추천하는 AI 어시스턴트 엔진을 첫 상용 가동하고, 이를 적용한 3D 프린트 자동 견적 주문 서비스인 엠피니티(MPNITE)를 공식 선보였다.  이번에 공개된 엠피니티는 사용자가 3D 도면 파일을 업로드하면 형상, 두께, 크기, 예상 용도 등을 자동 분석해 FDM, SLA, SLS, MJF 등 적합한 공정과 소재를 추천하고, 내부 구조와 두께 같은 구성 조건까지 제안한다. 추천 결과를 바탕으로 견적과 납기가 자동 산출되며, 플랫폼에 등록된 3D 프린터 가운데 조건에 가장 잘 맞는 장비를 자동으로 매칭해 주문까지 이어지도록 설계된 것이 특징이다.     어바스는 이러한 기능을 통해 중소 제조기업, 메이커, 스타트업 등이 공정과 소재 선택 과정에서 겪는 시행착오와 시간, 비용 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 동시에 3D 프린터를 보유한 수행사 입장에서는 유휴 장비를 줄이고 가동률을 높일 수 있어, 수요자와 공급자 모두에게 효율적인 구조를 만들겠다는 전략이다. 어바스는 향후 CNC 가공, 판금, 사출금형, 시사출 등 중소기업과 산업단지를 중십으로 적용 범위를 넓혀, 종합 스마트 제조 플랫폼으로 엠피니티를 성장시킬 계획이다. 우정석 대표는 “3D 프린트 작업의 가장 큰 장벽 중 하나는 다양한 공정과 다양한 소재에 대한 적합한 구성을 전문가의 도움 없이 진행하기가 어렵다는 점”이라며, “엠피니티는 이 부분을 AI가 학습을 통하여 먼저 정리해 주는 제조 어시스턴트 역할을 하도록 기획됐다”고 설명했다. 그는 이어 “앞으로 축적되는 제조 데이터를 바탕으로 공정 추천 정확도와 납기 예측 성능을 고도화해, 보다 완성도 높은 주문형 AI 제조 설루션으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.