다쏘시스템은 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 개최한다고 밝혔다. ‘모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈(Virtual Twin of Everything for Everyone)’을 주제로 열리는 이번 행사는, 생성형 AI와 결합해 한층 진화한 버추얼 트윈 기술을 중심으로 대한민국 산업의 미래를 만들어 나갈 혁신 비전을 소개한다. 이번 콘퍼런스에서는 다쏘시스템이 올해 초 새롭게 발표한 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’를 소개하고, 7개 혁신 브랜드를 통해 다양한 산업 분야에 적용되는 최신 기술 트렌드를 선보인다. 특히 다쏘시스템은 ▲40개 이상의 전문 세션 ▲산업 전문가들이 직접 전하는 실무 지식과 노하우 등 프로그램을 통해 참석자들에게 실질적 인사이트를 제공할 예정이다.     오전에 진행되는 제네럴 세션은 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사의 환영사로 시작한다. 기조연설자로 초청된 LG전자 ES연구소의 황윤제 기술고문은 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’를 주제로, 디지털 전환(DX)을 이끄는 AI 기술과 버추얼 목업 제작을 더욱 용이하게 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링의 중요성에 대해 발표한다. 황윤제 기술고문은 가상화 분야에서 현재 직면한 주요 도전 과제가 무엇인지 살펴보고, 이를 극복함으로써 열릴 미래의 가능성에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 오후에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아/넷바이브(ENOVIA/NETVIBES), 카티아/3D익사이트(CATIA/3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 5개의 브랜드 트랙과 별도 마련된 SDV(Software-Defined Vehicle) 트랙이 진행된다. 각 트랙을 통해 다쏘시스템의 전문가와 브랜드별 고객사는 최신 기술 동향과 다양한 산업 적용 사례를 폭넓게 소개하며, 특히 3D익스피리언스 기반 통합 업무 환경을 심도 있게 다룰 예정이다. 특히 추가로 마련된 SDV 트랙은 총 3개의 발표로 구성되어, 다쏘시스템의 SDV 설루션 전략과 함께 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model-Based Systems Engineering), 하드웨어/소프트웨어 통합, 가상 검증 등 제품 전체 관점의 개발 방향을 소개한다. 아울러 미래 모빌리티 산업의 도전과제와 설루션 방안, 메카트로닉스(mechatronics) 및 소프트웨어 중심 경험(software-driven experiences)을 위한 엔드 투 엔드 통합 업무 환경 구축 전략을 다룬다.   다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025는 가상과 현실을 끊임없이 연결하는 기술로 산업 혁신의 방향을 제시하는 자리”라며, “모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈이라는 이름에 걸맞게, 다쏘시스템은 앞으로도 다양한 산업의 전문가들과 함께 버추얼 트윈으로 미래 산업을 혁신하고, 무한한 가능성을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

팀뷰어가 한국 사용자를 위한 한국어 공식 커뮤니티를 공식 론칭했다고 밝혔다. 이번 커뮤니티 론칭은 빠르게 증가하는 한국 내 사용자 기반을 지원하고, 보다 긴밀한 소통과 지식 공유를 촉진하기 위한 사용자 중심 전략의 일환이라는 것이 팀뷰어의 설명이다. ‘팀뷰어 커뮤니티(TeamViewer Community)’는 기존의 글로벌 영어 포럼 외에도 한국어 전용 공간을 마련함으로써, 사용자들이 자국어로 보다 쉽게 질문을 올리고, 제품 활용 팁을 공유하며, 원하는 지식을 빠르게 얻을 수 있도록 구성됐다. 특히, 원격 액세스 및 지원 설루션 ‘팀뷰어 리모트(TeamViewer Remote)’, 기업용 원격 연결 설루션 ‘팀뷰어 텐서(TeamViewer Tensor)’, 산업용 증강현실(AR) 플랫폼 ‘팀뷰어 프론트라인(TeamViewer Frontline)’ 등 제품군별로 전문 게시판을 운영하여 전문성과 접근성을 강화했다.     팀뷰어 한국어 사용자 커뮤니티는 사용자 간 의견을 나눌 수 있는 ‘지원 포럼’과 최신 업데이트 정보를 확인할 수 있는 ‘변경 로그’ 메뉴로 구성된다. 즉, 제품군별 전문 토론 공간을 마련하여 질문과 답변을 통한 사용자 간 경험 공유 및 전문가와의 직접 소통으로 실시간 지원을 강화한다. 특히, 중요한 제품 변경 사항과 보안 이슈를 한국어로 신속하게 안내하는 최신 공지사항 및 보안 업데이트 제공 게시판, 다양한 성공 사례를 통한 사용자 업무 생산성 향상 활용 사례와 인사이트 게시판도 한국어로 제공된다. 팀뷰어는 원격제어, 원격지원, IT 모니터링, 산업용 AR 설루션 등 다양한 분야에서 혁신을 추진하고 있으며 제조, 금융, 의료 등 디지털 전환 수요가 높은 산업군이 다수 포진해 있는 한국에 대해 자사의 글로벌 전략에서 중요한 시장이라고 보고 있다. 팀뷰어코리아의 이혜영 대표이사는 “국내 사용자들은 기술 이해도가 높고, 디지털 전환에 대한 기대치 또한 매우 높다. 이번 한국어 커뮤니티 론칭을 통해 사용자와의 접점을 확대하고, 팀뷰어 사용자의 열정과 지식을 결합해 해결 방안을 도출하며, 아이디어를 실현해 사용자 모두가 성장할 수 있는 공간을 만들고자 한다”면서, “팀뷰어 한국어 사용자 커뮤니티를 통해 국내 고객과 사용자들에 대한 지원을 강화하고, 사용자 간 교류와 지식 공유를 활성화해 팀뷰어 설루션이 가진 놀라운 가능성을 함께 경험해 볼 수 있기를 바란다”고 전했다.

디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

지난 4월 2일부터 5일까지 부산 벡스코와 경남 창원 DN솔루션즈 본사에서 열린 '제15회 DN솔루션즈 국제공작기계 전시회(DIMF 2025)'는 국내외 제조 업계의 이목을 집중시켰다. DN솔루션즈는 이번 전시회를 통해 첨단 공작기계와 자동화 설루션, 그리고 적층제조(Additive Manufacturing : AM)의 새로운 기술을 선보이며, 제조 혁신의 새로운 방향을 제시했다. ■ 박경수 기자   ▲ DIMF 2025가 열린 지난 4월 2일 부산 BEXCO 전시장   금속 적층제조의 미래, 새로운 DLX 시리즈 공개 DIMF는 DN솔루션즈가 1997년부터 격년으로 개최하는 자체 전시회로, 올해로 15회를 맞아 ‘공작기계 가공 공정 전반을 위한 오토메이션 플랫폼’을 주제로 열렸다. 총 50여 종의 첨단 공작기계와 자동화 설루션이 전시되어 관심을 모았는데, 국내외 고객 1000여 명을 포함한 5000여 명의 관람객이 다녀갔다. 이번 전시회의 하이라이트는 DN솔루션즈가 고성능 산업용 ‘금속 3D 프린터’로 알려진 LPBF(Laser Powder Bed Fusion) 방식의 금속 적층 장비 ‘DLX 시리즈(DLX 325, DLX 450)’를 최초로 공개한 것이다. 이 기술은 금속 적층제조 방식 중 발전된 기술이자 활용도가 높은 공법으로, 현재 금속 적층 시장의 약 80%를 차지하고 있다. DLX 450은 알루미늄 합금, 인코넬, 타이타늄 등 분말 소재를 활용해 최대 450×450×450mm 크기의 정밀 부품 제작이 가능하다. DLX 시리즈는 3D 프린팅 장비와 함께 적층제조 전반의 과정을 지원하는 맞춤형 소프트웨어를 함께 제공한다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “DN솔루션즈는 지금까지 반세기 동안 전 세계에 총 29만대의 공작기계를 판매했다”며, “우리는 이 같은 고객의 신뢰를 바탕으로, 전통적인 공작기계를 넘어 오토메이션 플랫폼이나 금속 적층 장비처럼 수요 산업의 전반을 혁신할 수 있는 설루션을 제시하고자 한다”고 밝혔다.   ▲ DN솔루션즈 김원종 대표가 적층제조로 제작된 부품을 설명하고 있다.   글로벌 시장 공략을 위한 전략적 투자 이들 소프트웨어는 ▲적층제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층 시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능을 통해 고객의 생산성과 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 또한 DN솔루션즈는 적층제조 방식으로 제작된 복합가공기용 ‘밀링 스핀들 캡’ 부품도 전시해 관심을 모았다. 이 샘플은 적층제조 특화 설계를 통해 기존 방식 대비 약 20%의 성능 개선 효과를 보였다. 한편 DN솔루션즈는 금속 적층제조 분야의 글로벌 시장 공략을 위해 독일에 ‘적층제조 솔루션 센터(ASC)’를 새롭게 설립했다. 이 센터는 최적 부품 선정, 맞춤형 설계(DfAM), 공정 개발 및 생산·서비스까지 전 주기를 아우르는 시스템을 구축하여 유럽 시장을 적극 공략한다는 계획이다. 또한 인도의 금속 적층제조 장비·설루션 전문 기업인 인텍(INTECH Additive Solutions)과 전략적 투자 및 파트너십 계약을 체결하며, 아시아 시장에서도 입지 강화에 나섰다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “인텍과의 투자 협력을 통해 금속 절삭뿐만 아니라 금속 적층제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 설루션을 제공할 수 있게 되었다”며, “자동차, 항공우주, 의료기술, 전기전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.   ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) 현장 모습   파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층제조를 위한 360도 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 응용 및 융합하여 적층하는 방식으로 작동한다. 적층을 위한 플랫폼이 아래로 이동하면서 추가 금속 분말이 도포되고 다시 용융(Melting) 및 융합(Fusion)하는 과정을 반복적으로 수행하여 점진적으로 최종 형상이 만들어지게 된다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “금속 적층 방식은 가공 후 조립 과정을 단축하고, 절삭으로 구현이 불가능한 형상을 만들 수 있어 무한한 혁신 가능성이 있다”며, “2030년까지 금속 적층제조와 절삭 가공의 시너지를 극대화하겠다”고 밝혔다.   인터뷰 : DN솔루션즈 적층제조 부문 부사장 비노 순타라쿠마란 박사     이번에 발표한 내용을 조금 더 자세히 설명한다면 적층제조, 자동화, 소프트웨어 세 가지를 하드웨어적으로 통합하여 고객 산업 제조를 가능하게 한다. 소프트웨어는 이를 연결하고, 서비스는 고객 여정 전반을 지원하는 것이 우리의 미션이다. 단순한 장비 공급을 넘어 통합 제조 플랫폼으로 진화하며, 고객의 제조 프로세스를 처음부터 끝까지 지원한다는 전략이다.   적층제조 기술이 절삭가공과 어떻게 시너지를 내고 있는지 시장에서는 고품질과 표준화를 기대한다. 우리는 절삭가공과 적층제조를 연결하는 프로세스 체인을 가능하게 하는 장비를 개발하고 있다. 기존 강점인 절삭가공 기술과의 하이브리드 제조 체인 구축을 통해 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 전략을 추진 중이다.   DLX 시리즈의 소프트웨어는 어떤 기능을 제공하는지 현재 알고리즘 기반 소프트웨어를 운영하고 있고, 향후 프린팅에 적합한 데이터 판단 기능이 포함된 AI 기반의 소프트웨어로 진화해 나갈 계획이다.   후처리 공정이 어렵다고 이야기했는데, 어떤 점이 특히 어려운지 후처리는 전문 지식이 없이는 어렵다. 그래서 우리는 이를 쉽게 알려주고, 자동화할 수 있는 소프트웨어를 함께 제공한다. 적층제조 확산의 걸림돌인 후공정 난이도를 극복하기 위한 소프트웨어 자동화 설루션 개발이 핵심 전략이다.   내부적으로 레퍼런스 사례가 있다면 NX2000 장비를 도입해 내부 설계자가 기존 부품을 통합해 효율성을 20% 이상 향상시켰다. 이처럼 적층제조 도입이 성능 향상과 부품 최적화로 이어지는 검증된 성과가 있으며, 실질적 레퍼런스를 통해 시장 신뢰도를 확보해 나가고 있다.   글로벌 시장 진출 전략은 무엇인지 우리는 유럽, 미국, 한국에 팀을 운영 중이며 글로벌 확장 준비를 마쳤다. 가격 경쟁력과 다양한 애플리케이션 적응력을 갖추고 있다.   한국 제조업이 적층제조 시장에서 어떤 가능성을 가지고 있는지 한국은 반도체, 자동차 등 제조 강국이다. 적층제조는 이노베이션을 위한 핵심 기술이기 때문에, 곧 시장이 열릴 것이라 확신한다. 제조 인프라가 강한 한국은 적층제조 확산의 최적지이며, DN솔루션즈는 국내 산업에 이를 선도하는 포지셔닝을 유지해 나갈 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 31일 CNG TV는 ‘공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계 및 시공 프로세스 변화와 대응 전략’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 공기업의 건축 BIM(건설 정보 모델링) 적용 지침에 따른 설계 및 시공 프로세스의 변화와 이에 대한 실질적인 대응 전략을 다뤘으며, 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털 지식연구소 조형식 대표, 성균관대학교 진상윤 교수   공기업 건축 BIM 적용 지침의 변화와 실무 적용 사례 LH와 GH의 건축 BIM 적용 지침 개발을 총괄한 성균관대학교 진상윤 교수는 이 지침이 설계 및 시공 프로세스에 어떤 변화를 가져오는지 설명했다. 이 지침은 공기업이 각 기관의 특성에 맞춰 BIM 적용 지침을 제정하도록 유도하고 있으며, LH, GH 및 기타 공사가 이를 기반으로 자체 BIM 지침을 수립한 것이 특징이다. 진 교수는 이 지침을 통해 설계 및 시공의 초기 단계부터 BIM을 적극 활용하고, 기존의 ‘전환 설계’ 방식이 아닌 실질적인 BIM 설계 프로세스를 유도하고자 했다고 설명했다. 또한, 발주자가 BIM을 통해 실질적인 관리가 가능한 체계를 구축하고, 도면 대신 BIM 기반의 성과물을 생산하는 프로세스를 개발 중이라고 밝혔다. 그는 BIM을 활용한 설계가 국제 경쟁력 확보와 산업 선진화를 목표로 하고 있다면서, 공동주택 설계의 BIM 프로세스를 소개하는 비전 영상도 함께 공개했다. 주요 내용으로는 ▲기존 BIM 적용의 한계 극복 ▲실질적인 BIM 설계 프로세스 유도 ▲발주자의 지속 가능한 BIM 운영 체계 구축 ▲시공 BIM 프로세스 개선 ▲유지관리 단계까지 고려한 준공 BIM 확보 등이 제시됐다. 진 교수는 “BIM은 단순한 기술 도입이 아니라 언어 자체가 바뀌는 개념으로 접근해야 하며, ▲인식 개선 ▲프로세스 개선 ▲대가 체계 개선 ▲표현 언어 변화 ▲생태계 전환이라는 다섯 가지 관점에서 변화가 필요하다”고 강조했다.   ▲ LH와 GH의 BIM 적용 현황   단위 세대 모델링과 BIM 데이터 구축 단위 세대 모델링은 중심선을 그리드로 설정하고 벽 및 바닥을 모델링한 뒤 창호나 문을 배치하는 방식으로 진행된다. 모델이 변경되면 면적 산정도 자동으로 반영되며, 사용자는 전용 면적, 공용 면적, 발코니 면적 등 세부 면적 정보를 구분하여 입력하고 효율적으로 관리할 수 있다. 공동주택의 경우 반복되는 객체가 많아 프로그램 성능 저하가 우려되지만, 효율적인 파일 관리 방안을 마련하면 안정적인 운영이 가능하다고 밝혔다. 또한 구조 정합성 검토는 구조 부재 정보를 기반으로 진행되며, 실내 재료 마감표를 구성하여 높은 정합성을 가진 도면을 추출할 수 있는 점도 장점으로 꼽혔다.   현상 설계 공모 단계에서의 BIM 적용 변화 과거에는 현상 설계 공모 단계에서 BIM 활용에 대한 반대 의견이 있었으나, 최근에는 BIM 역량을 갖춘 업체의 참여를 유도하는 방향으로 변화하고 있다. 실제로 고양 창릉 지구의 기본 설계 공모에서 현상 설계 단계부터 BIM 적용이 요구되기 시작했으며, 이는 건축 산업의 디지털 전환을 가속화하려는 의도로 풀이된다. 진 교수는 “현상 설계 공모에서 BIM을 활용한 3D 모델과 정보를 구축하고 이를 바탕으로 설계 설명서를 제작하는 것이 요구되고 있으며, 이를 위한 정확한 설계 검증 시스템도 마련되고 있다”고 말했다. 또한 “BIM은 설계자의 부담을 줄이고, 설계 데이터와 요구 사항을 지속적으로 확인하며 작업할 수 있게 해주는 도구로 기능한다”고 설명했다. 아울러 “BIM을 사용하지 않을 경우 감점 조치가 시행되고 있으며, 설계뿐 아니라 관리까지 BIM을 활용하도록 요구되면서 BIM 거버넌스의 중요성이 더욱 강조되고 있다”고 덧붙였다. 한편, 공기업 BIM 적용 지침에서는 원본 데이터에서 정의된 뷰 명칭을 도면 각 페이지에 각주로 명시해야 한다. 이는 BIM을 통해 구축한 실체에 해당 명칭을 추가하는 과정으로, 중대한 위반 사항과 사전 검토 항목은 BIM 시스템을 통해 검토해야 하며, 불법 건축 등 법규 위반 여부도 BIM 데이터를 통해 확인이 가능하다. 과거에는 현상 설계에서 별도로 가상 모델을 제출해야 했지만, 현재는 BIM을 통해 이를 손쉽게 구현할 수 있다. 아직 BIM을 적용한 현상 설계 사례는 많지 않지만, 지침에 따라 가상 모델 제출을 선택적으로 요구할 수 있는 유연성도 확보된 상황이다.   ▲ LH가 추구하는 설계 BIM 프로세스   지속 가능한 BIM 거버넌스 체제 필요성 지속 가능한 BIM 거버넌스 체계는 조직 내 경영진 변화와 무관하게 유지되어야 하며, 실무자는 최소 4년 이상 담당함으로써 충분한 이해와 경험을 축적해야 한다. BIM 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오는 실무자의 심리적 부담을 고려해 제도적으로 포용할 필요가 있다. 이를 위해 선순환적인 BIM 수행 체계를 마련하고, 이를 기반으로 한 교육 및 훈련 프로그램을 체계적으로 운영해야 성공적인  BIM 도입이 가능하다. 또한 설계 및 시공자의 편의를 고려한 지침은 최소한의 요구사항을 명시해 사업 특성에 맞는 유연한 적용을 가능하게 하며, 필요 시 감독관과 협의를 거쳐 조정할 수 있다. BIM 도면은 기존의 2D CAD 도면이 가진 한계를 극복하고, 3D의 특성을 살려 설계 이해도를 높이는 방향으로 발전해야 한다. BIM은 다양한 디지털 기술의 기반이 되는 핵심 요소이며, 기업의 지속 가능한 발전을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. 국내에서 BIM 사용 시 BCF 포맷을 지원하는 대표 소프트웨어로는 나비스웍스, 레빗, 아키캐드 등이 있으며, 국산 소프트웨어의 발전도 요구되고 있다.   BIM의 중요성과 국내 소프트웨어 현황 진 교수는 “한국 건설 산업에서 BIM의 활성화를 위해 실무자 중심의 프로세스를 구축해야 하며, 현재는 외주 업체에 대한 의존도가 높아 시장 성장이 제한적”이라며, “BIM 적용 시 전문가 간 분업을 통해 효율적인 업무 분담이 이루어져야 하고, 설계자와 엔지니어 간 명확한 역할 구분이 필요하다”고 강조했다. 향후 BIM의 발전 방향으로는 AI 기술과의 융합이 이루어져 보다 자동화된 건축 관리 시대가 도래할 가능성이 있으며, BIM은 디지털 기술 전환의 기반으로서 핵심 역할을 할 것으로 전망된다. 진 교수는 “국내 BIM 소프트웨어가 활성화되지 못하는 이유는 시장 규모가 작기 때문이며, 실무자가 아닌 외주 업체가 주로 사용하는 구조로 인해 사용률이 낮다”고 지적했다. 그리고 “건설업계 종사자가 약 100만 명에 달하지만, 이 중 실질적으로 BIM을 사용하는 비율은 낮아 시장 확대가 필요하다”고 덧붙였다. 앞으로 외주 업체는 BIM 컨설팅 서비스를 통해 부가가치를 창출하고, 이를 통해 산업 전반의 발전에 기여할 수 있는 기회를 마련해야 한다. 실무자 중심의 BIM 프로세스가 정착된다면, 국산 소프트웨어의 판매 증가와 함께 시장의 선순환 구조 형성도 기대할 수 있다.   ▲ 기존 대비 BIM 설계 예시       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 27일 CNG TV는 ‘Digital Supply Chain 새로운 패러다임 : 산업 건설 프로젝트의 비효율을 넘어 스마트한 미래로’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 디지털 공급망 관리의 새로운 패러다임을 제시하고, 산업 건설 프로젝트의 비효율성을 극복하여 스마트한 미래로 나아가는 방안을 모색하는 자리로 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    ▲ 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 헥사곤 ALI 남궁진 영업이사   산업 건설 프로젝트와 공급망의 특징 산업 건설 프로젝트는 다른 산업과 달리 수요와 공급의 균형을 맞추기 어려우며, 데이터 사일로(silo) 현상과 구매·조달 중심의 공급망 관리로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 엔드 투 엔드 공급망 관리, 데이터 연결, 자동화, AI 기반 예측, 디지털 트윈 등 다양한 전략과 기술을 도입해야 할 과제를 안고 있다. 따라서 성공적인 디지털 공급망 체계를 구축하려면 현업 중심의 애자일(agile) 방법론 적용, 비즈니스 가치 평가를 통한 우선순위 결정, 검증된 시스템과 최신 기술의 활용이 중요하며, 정량적인 효과 측정을 통해 투자 대비 가치를 입증할 수 있어야 한다. 헥사곤 ALI의 남궁진 영업이사는 산업 건설 프로젝트와 다른 산업 간 공급망의 차이에 대해 “다른 산업은 수요 예측과 공급 계획이 유기적으로 연결되어 있는 반면, 산업 프로젝트는 디자인, 구매, 물류, 시공 단계가 독립적으로 운영되며, 패스트트랙 스케줄링 기법이 사용된다”고 설명하며, 이로 인해 수요와 공급의 균형을 맞추기 어려운 상황이 발생한다고 덧붙였다. 산업 프로젝트에서 자재 관리는 전통적인 에너지·화학 플랜트와 인프라스트럭처 프로젝트로 나뉘며, 내부적으로는 수작업 기반의 프로세스와 사일로 조직 구조가 문제로 지적된다. 외부 요인으로는 서브컨트랙터와 영세 기업의 참여가 어려운 점이 있다. 남궁진 영업이사는 디지털 공급망 구축 전략과 관련하여 “엔드 투 엔드 공급망 관리가 중요하며, 디자인 단계부터 시공 단계까지 모든 과정을 포괄하는 계획이 필요하다”고 강조하며, “데이터 연결과 관리가 여전히 큰 도전 과제로 남아 있다”고 말했다.   디지털 전환을 위한 자동화 과제 자동화는 프로세스 및 현장에서 이루어질 수 있으며, IoT 센서를 통해 자재의 위치와 상태를 자동으로 추적하는 기술이 발전하고 있다. 또한 AI 기반의 예측 기법이 자재 관리와 공급망 최적화에 활용되고 있으며, 디지털 공급망 설루션의 효과는 자재 관리 효율성 증대와 비용 절감 측면에서 정량적으로 평가할 수 있다. 즉, ROI 평가를 통해 투자 대비 효과를 측정할 수 있다. 이번 웨비나에서는 디지털 전환의 글로벌 사례로 유럽의 한 EPC(설계·조달·시공) 기업이 엔드 투 엔드 공급망 관리를 통해 디지털 혁신을 이룬 사례가 소개되었다. 이 기업은 메가 프로젝트에서 자재 통합 관리 플랫폼을 구축하여 리스크를 줄이고 효율성을 향상시킨 것으로 알려졌다. 남궁진 영업이사는 디지털 공급망 관리의 미래에 대해 “공급망 관리는 디자인 단계부터 시공 단계까지 통합적으로 관리되어야 하며, 디지털 하이테크와 인적 역량을 결합하여 성공적인 공급망 관리가 이루어져야 한다”고 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 7일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘의료AI 표준 환자를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 VR 기반 시뮬레이션이 어떻게 의료진에게 위험 부담 없이 반복 훈련할 수 있는 환경을 제공하는지 살펴보는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ XR(확장현실)은 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 모두 포괄하는 상위 개념으로 현실과 가상 세계를 연결하는 몰입형(immersive) 기술이다.   의료 AI와 가상현실 기반 임상 교육의 활용 이번 웨비나는 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수가 발표자로 참여했다. 문성용 교수는 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR) 기반 임상 실습 교육의 개발 내용과 활용 방안을 공유하며, VR 기술이 임상 및 교육 분야에서 몰입도를 높여 활용 가치가 높다는 점을 강조했다. 의료 AI 표준 환자를 활용한 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기반의 교육은 교육의 몰입도를 높이고 임상 시뮬레이션을 실현할 수 있는 기술이다. VR을 통해 3D 모델을 기반으로 종양 제거 수술 등 실습을 할 수 있으며, AR을 활용하여 수술 중 실시간 가이드 및 위치 표시가 가능하다. 국내외에서 VR 기반 실습이 도입되고 있으며, 특히 해부학 교육과 수술 술기 연습에 높은 활용도를 보이고 있다. 문성용 교수는 “VR 시뮬레이션을 통해 수술 계획을 수립하고 AR 내비게이션을 활용하여 실제 수술 정확도를 높일 수 있으며, VR 교육 콘텐츠는 학생들에게 수술 환경의 스트레스를 줄이고 반복 학습 기회를 제공하여 임상 능력을 향상시킨다”고 말했다. 또한 “AI 기반 가상 환자를 통해 문진 및 진단 능력을 평가하고, 햅틱 디바이스를 활용하여 실제와 유사한 촉각 경험을 제공함으로써 교육 효과를 극대화할 수 있다”고 소개했다.   VR 기반 의료 교육의 필요성과 효과 실제 수술 기회를 제공받기 어려운 상황에서 의사 수련생이나 레지던트가 술기를 익히는 과정에는 한계가 있다. 따라서 VR 교육 콘텐츠는 가상의 환자를 통해 수술을 실습하고 환자 모니터링을 2025/5기반으로 한 평가 시스템을 통해 교육 효과를 높일 수 있다. 적절한 교육 환경을 제공할 경우 의사의 술기 향상과 더 나은 환자 진료로 이어질 수 있다. 문 교수는 “VR 기반 교육은 해부학 지식을 효과적으로 전달하고, 수술 과정에서 발생할 수 있는 실수를 미리 경험하게 하여 안전성을 높인다”며, “가상현실을 활용한 훈련은 평가의 객관성을 높이고, 동일한 조건에서 교육을 진행할 수 있어 일관된 피교육자 평가가 가능하다”고 소개했다. 의료 분야의 시뮬레이션 솔루션을 시장에 성공적으로 도입하기 위해서는 질 높은 콘텐츠가 필요하며, 이와 함께 시장성에 대한 고민이 있어야 한다. VR 훈련 콘텐츠 개발 시 의료인의 주도적인 참여가 필수이며, 그렇지 않을 경우 디테일 부족으로 인해 실제 사용에 어려움이 있을 수 있다. 문 교수는 “디지털 트윈 개념을 활용한 시뮬레이터 개발이 가능하며, 이를 통해 실제 환자를 모델로 한 훈련이 이루어질 수 있다”며, “최신 기술을 활용하여 의료 분야에서의 발전 방향을 모색하고 전시회를 통해 정보 수집과 활용 방안 고민이 중요하다”고 강조했다.    ▲ 조선대학교 치과대학 구강악안면외과 문성용 교수   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이크로소프트가 연례 보고서인 ‘2025 Work Trend Index(업무동향지표)’를 발표하면서, AI가 재편하는 업무 환경과 프론티어 기업의 등장을 조명하는 한편 AI 시대의 변화에 대응할 로드맵을 제시했다. AI는 단순한 기술을 넘어 사고하고 추론하며 복잡한 문제를 해결하는 동반자로 진화하고 있다. 이에 마이크로소프트는 ‘2025 업무동향지표’를 통해 AI가 조직 경영과 비즈니스에 미치는 영향에 대한 주요 트렌드를 공개했다. 이번 보고서는 한국을 포함한 31개국 3만 1000 명의 근로자 대상 설문조사 결과와 함께, 마이크로소프트 365에서 수집된 수 조 건의 생산성 신호, 링크드인의 노동·채용 트렌드, 그리고 AI 스타트업, 학계 전문가, 경제학자 등과의 협업을 통해 도출됐다.     이번 보고서는 ‘프론티어 기업(Frontier Firm)’이라는 새로운 기업 유형이 등장하고 있으며, 향후 2-5년 안에 대부분의 조직이 이 방향으로 전환을 시작할 것으로 전망했다. 프론티어 기업은 인간과 AI 에이전트가 함께 일하는 하이브리드 팀을 중심으로 유연하게 운영되며, 빠르게 성장하고 성과를 만들어내는 것이 특징이다. 기업 리더의 81%는 향후 12~18개월 내 자사 AI 전략에 AI 에이전트가 광범위하게 통합될 것으로 기대하고 있으며, 실제로 AI 도입 속도도 빠르게 가속화되고 있다. 전체 리더 중 24%는 자사에 이미 전사 차원의 AI 도입이 이뤄졌다고 응답했으며, 시험 운영(pilot) 단계에 머무르고 있다고 답한 리더는 12%에 불과했다. 프론티어 기업은 인간과 AI의 협업 수준에 따라 세 단계로 진화한다. 1단계에서는 AI가 반복적인 업무를 보조해 인간의 효율을 높인다. 2단계에서는 에이전트가 팀의 디지털 동료로 합류해, 사람의 지시에 따라 구체적인 업무를 수행한다. 마지막 3단계에서는 인간이 방향을 제시하면, 에이전트가 전체 업무 흐름을 주도해 업무를 실행하고 인간은 필요할 때만 개입한다. 또한, 보고서는 AI의 급속한 발전으로, 인간의 시간·에너지·비용에 의존하던 지능이 이제는 언제든지 사용할 수 있는 ‘언제든지 사용할 수 있는 지능(Intelligence on tap)’으로 변화하고 있다고 분석했다. 합리적 사고, 계획, 행동이 가능한 AI와 에이전트의 등장으로 인해 이제 기업은 필요에 따라 팀과 개인의 역량을 확장할 수 있다. 실제로 글로벌 리더의 82%(한국 77%)는 2025년을 전략과 운영상의 주요 사항들을 재고해야 할 전환점으로 보고 있으며, 82%의 리더(한국 77%)는 향후 12~18개월 내에 디지털 노동력을 활용해 인력의 역량을 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 같은 변화의 배경에는 비즈니스 수요와 인간의 역량 간의 간극, 즉 역량 격차(Capacity Gap)가 있다. 리더의 53%(한국 65%)는 지금보다 더 높은 생산성이 필요하다고 답했지만, 리더를 포함한 근로자 80%(한국 81%)는 업무에 집중할 시간이나 에너지가 부족하다고 느꼈다. 마이크로소프트 365 사용자 행동 데이터에 따르면, 직원들은 회의, 이메일, 알림 등으로 하루 평균 275번 업무 방해를 받고 있으며, 10건의 회의 중 6건은 별다른 예고 없이 갑작스럽게 열리는 것으로 나타났다. 이 가운데, 일부 기업은 AI를 기반으로 조직 경영 전략을 새롭게 설계하고 있으며, 마이크로소프트는 이들을 ‘프론티어 기업’으로 정의했다. 31개국 3만 1000명 가운데 프론티어 기업에 근무하는 844명의 직원 71%는 자사가 빠르게 성장하고 있다고 답했으며, 이는 글로벌 평균(37%)의 약 두 배에 해당한다. 또 이들 중 55%(글로벌 20%)는 더 많은 업무를 감당할 여력이 있다고 응답했으며, 93%(글로벌 77%)는 향후 커리어 전망에 자신감을 보였다.     산업과 직무의 진화에 따른 다면적인 변화도 예고됐다. 리더의 45%(한국 44%)는 향후 12~18개월 안에 디지털 노동력을 통해 팀 역량을 확대하는 것을 최우선 과제로 꼽았다. 한편 링크드인에 따르면 유망 스타트업의 고용 증가율은 전년 대비 20.6%로, 빅테크(10.6%)의 약 두 배에 육박했다. 이어서, 보고서는 전통적인 조직 구조를 보완할 새로운 모델로 워크 차트(Work Chart)를 제시했다. 기존 조직이 재무, 마케팅, 엔지니어링 등 기능 중심으로 팀을 구성해왔다면, 워크 차트는 부서가 아닌 달성해야 할 목표를 기준으로 팀을 유연하게 구성하는 방식이다. 이 과정에서 AI 에이전트는 팀원으로서 분석, 지원, 제안 등 다양한 역할을 수행하며 인간의 역량을 확장한다. AI 에이전트의 역할이 모든 업무 영역에서 동일한 속도로 발전하지는 않을 것으로 예상됐다. 향후 일부 업무는 에이전트가 대부분을 수행하고, 인간은 고위험·고정밀 업무를 감독하는 방식으로 역할이 조정될 것으로 내다봤다. 판단, 공감, 사고력이 요구되는 업무는 인간의 개입이 필요하다는 분석이다. 인간과 에이전트 간 역할 분담을 측정할 수 있는 운영 지표인 인간-에이전트 비율(Human-agent ratio)의 필요성도 제시했다. 하이브리드 팀의 생산성을 극대화하기 위해서는 에이전트의 수뿐만 아니라, 이들을 효과적으로 조율하고 관리할 수 있는 인간의 수 역시 함께 고려해야 한다는 설명이다.  실제로 리더의 46%(한국 48%)는 자사에서 에이전트를 활용해 업무 절차나 프로세스를 완전히 자동화하고 있다고 답했다. AI 투자와 관련해서는, 향후 12~18개월 내 고객 서비스, 마케팅, 제품 개발 분야에서 확대가 빠르게 이뤄질 것으로 예상하는 리더가 많았다. AI에 대한 인식 차이도 주목된다. 직원의 52%(한국 52%)는 AI를 명령형 도구로 여기고 단순 지시 수행에 활용하고 있었고, 46%(한국 45%)는 조력자로 받아들여 아이디어를 구상하거나 창의적 사고를 확장하는 데 사용하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 마이크로소프트는 조직이 향후 디지털 노동력 관리를 전담하는 지능 자원(intelligence resources) 부서나, 인간과 디지털 노동력의 균형을 조율하는 자원 최고 책임자(Chief Resources Officer)와 같은 새로운 리더십 역할 도입도 검토할 수 있다고 제언했다. 이러한 흐름 속에서, AI는 인간을 대체하기보다 협업을 통해 가치를 높이는 도구로 인식되고 있다. AI를 활용한 개인의 성과는 AI 없이 팀을 구성한 경우보다 높게 나타났으며, 직원들이 AI를 선호하는 이유로 ▲24시간 이용 가능성(42%)(한국 27%) ▲일정한 속도와 품질(30%)(한국 33%) ▲무제한 아이디어 제공(28%)(한국 25%)이 꼽혔다. 보고서는 AI 에이전트의 활용이 본격화되며, 에이전트 보스(Agent Boss) 시대가 도래할 것으로 전망했다. 이는 모든 근로자가 에이전트를 만들고 위임하고 관리하며, 에이전트 기반 스타트업의 CEO와 같은 사고방식을 갖춰야 한다는 의미다. 28%의 관리자는 인간과 AI로 구성된 하이브리드 팀을 이끌 담당자를 채용할 계획이며, 32%는 에이전트 설계·개발·최적화를 위해 12~18개월 내 AI 에이전트 전문가를 채용할 의향이 있다고 밝혔다. AI 전략 수립과 실행에서 리더의 역할도 더욱 강조되고 있다. 에이전트에 대한 친숙도, 사용 빈도, 신뢰 수준, 시간 절감 효과, 관리 역할, 사고 파트너로서 활용, 경력 기여 가능성 등 7가지 항목으로 에이전트 보스 마인드셋을 조사한 결과, 모든 지표에서 리더가 직원보다 높은 수치를 기록했다. 특히 리더들은 향후 5년 이내에 팀의 업무 범위에 ▲ AI를 활용한 비즈니스 프로세스 재설계(38%)(한국 35%) ▲복잡한 업무 자동화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축(42%)(한국 39%) ▲에이전트 훈련(41%)(한국 34%) ▲에이전트 관리(36%)(한국 38%) 등이 포함될 것으로 내다봤다. 에이전트에 익숙하다고 답한 리더는 67%(한국 70%)였지만 직원은 40%(한국 32%)에 그쳤고, 리더의 약 3분의 1이 AI를 통해 하루 1시간 이상을 절약한다고 응답했으나, 직원은 이보다 낮았다. AI가 커리어에 도움이 될 것이라고 본 비율도 리더는 79%, 직원은 67%로 조사됐다. 또한 51%의 관리자(한국 39%)는 향후 5년 안에, 직원의 AI 교육과 역량 강화가 자신의 업무 범위에 포함될 것으로 내다봤다. AI의 확산과 함께 조직 전반의 직무 변화가 가속화될 것으로도 전망했다. 실제로 현재 링크드인을 통해 채용된 직원 중 10% 이상은 2000년에는 존재하지 않았던 직무를 맡고 있으며, 링크드인은 2030년까지 대부분의 직무에서 요구되는 기술의 70%가 바뀔 것으로 예상했다. 한편, 83%의 리더는 AI가 신입 직원들이 더 빠르게 전략적이고 복잡한 업무에 적응하도록 도와줄 것이라고 내다봤다. 보고서는 직원들이 AI 기술을 학습하고 실무 경험을 쌓을 기회를 확보해야 하며, 기업은 이를 위한 교육과 도구를 적극 제공해야 한다고 제언했다. 직원의 52%, 리더의 57%는 자신이 속한 산업의 직업 안정성이 보장되지 않는다고 여기고 있으며, 81%의 직원이 지난 1년간 이직하지 않은 것으로 나타났다. 링크드인은 2025년 가장 주목받는 역량으로 AI 리터러시를 꼽았으며, AI 역량과 더불어 갈등 해결, 적응력, 프로세스 자동화, 혁신적 사고 등 기계가 대체할 수 없는 인간의 강점 또한 더욱 중요해질 것으로 전망했다. 마이크로소프트는 AI 시대에 유연하게 대응하기 위해 지금이 기업의 결정적 행동 시점이라고 강조하며 세 가지 실행 로드맵을 제시했다. 마이크로소프트는 ▲AI 에이전트를 디지털 직원으로 채용해 명확한 역할을 정의하고, 온보딩·책임 배분·성과 측정 등 실제 팀원처럼 관리할 것을 권고했으며 ▲고객 응대나 고위험 판단 등 인간의 개입이 필요한 영역과 자동화가 가능한 업무를 구분해, 인간과 AI의 협업 구조를 정립해야 한다고 제안하면서 ▲AI 도입을 기술 과제가 아닌 조직 혁신 과제로 보고, 시범 운영에 그치지 않고 전사적으로 빠르게 확산할 필요가 있다고 강조했다. 마이크로소프트의 자레드 스파타로(Jared Spataro) AI 기업 부문 부사장은 “AI는 조직의 경영 전략은 물론, 우리가 인식하는 지식 노동의 개념을 바꾸고 있다”며, “2025년은 프론티어 기업이 탄생한 해로, 앞으로 몇 년 안에는 AI를 통해 대부분의 산업과 조직에서 직원의 역할 경계가 새롭게 정의될 것”이라고 말했다.