유니티가 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U DAY Seoul : Industry)’를 오는 9월 26일 서울 한국과학기술회관에서 개최한다고 밝혔다. ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 다양한 산업군의 고객사와 파트너가 함께 만들어가는 비즈니스 혁신 사례를 공유하고, 현장 중심의 경험과 인사이트를 공유하는 자리다. 각 산업별 실무자와 유니티 전문가들이 유니티 기반 디지털 전환을 가속화하는 기술과 노하우에 대해 공유할 예정이다. 올해 ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 디지털 전환에 실질적인 도움이 되는 사례와 기술 공유 및 현업 중심의 데모존을 새롭게 선보이는 등 체감형 프로그램에 초점을 맞췄다. SK AX의 강철규 매니저가 ‘2D Map을 3D Map으로 전환한 HBM 전용 Stack Map PoC(개념 검증)’를 주제로 국내 주요 메모리 반도체 제조사를 대상으로 진행된 3D 웨이퍼 뷰어 PoC사례를 소개하고, 유니티 협업 과정에서 얻은 주요 인사이트와 설루션 구축 과정에서의 노하우를 공유할 예정이다. 유비씨의 조예창 파트장은 ‘From DX to AX : 앞서가는 기업들이 선택한 무인화·자율화 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표한다. 유니티를 활용해 실제 현장에서 구현한 데이터·시뮬레이션·AI 최적화 루프와 기술 아키텍처를 공유하고, 무인화·자율화를 통해 운영 효율과 경쟁력을 높인 실제 사례를 전한다. 프로젝트 기획부터 운영까지 실무 맞춤형 노하우를 공유하는 유니티 전문가들의 세션도 마련될 예정이다. 유니티 코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘글로벌 성공 사례로 배우는 유니티 에셋 매니저’를 주제로, 제조 및 건설 산업의 3D 데이터 관리 및 보안 전략을 다룬다. 분산된 3D 데이터를 중앙에서 효율적이고 안전하게 관리하는 방식과 글로벌 제조·건설사 성공 사례 소개를 통해 디지털 트윈 및 산업용 메타버스 시대의 데이터 혁신 방안을 제시할 예정이다.     유니티는 올해 행사에서 제조, 건설, 모빌리티, 교육 등 다양한 산업군에서 실제로 사용되는 유니티 기반 설루션을 직접 체험해볼 수 있는 15개 이상의 실전 데모존을 선보인다고 전했다. 디지털 트윈 및 제조 특화 AI를 결합한 설루션을 제공하는 메타넷디지털은 전 세계 디지털 트윈 공장을 본사에서 실시간으로 모니터링할 수 있는 유니티 기반 ‘메타팩토리(MetaFactory)’ 데모를 시연한다. 3D 설비 상태 조회, 알람 발생 설비 즉시 확인, 이슈 대응 시나리오 기반 협업 인터페이스 등을 통해 제조 운영 효율성과 의사결정 속도 개선의 유용성을 체험할 수 있다. 피앤씨솔루션은 AR 글래스 ‘METALENSE2(메타렌즈2)’를 활용한 선박 엔진 및 인체 해부도 관련 데모를 선보인다. 실제 함정 내부의 주요 장비에 대한 명칭 및 기능을 단계적으로 학습할 수 있는 콘텐츠와 피부계·근육계·신경계 등 8가지 인체 계통을 계층별로 선택해 시각화할 수 있는 해부학 교육 콘텐츠를 경험할 수 있다. 또한, 정밀지도(HD MAP) 기반 디지털 트윈 자율주행 시뮬레이션 설루션을 제공하는 모라이는 실제 도로와 환경을 그대로 구현한 디지털 트윈 맵에서 자율주행 차량 개발에 필요한 데모 테스트를 시연할 계획이다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “유니티 인더스트리 설루션은 다양한 산업의 디지털 전환을 가속화하며, 더 효율적이고, 창의적인 방식으로 산업 생태계를 변화시키고 있다”면서, “이번 행사를 통해 최신 기술 트렌드와 인사이트를 나누고, 상호 협력의 기회를 모색할 수 있기를 기대한다”고 말했다. 이번 행사는 사전 선착순 참가 등록 시 누구나 무료로 참석 가능하다. 오프라인 참가 등록이 조기 마감될 경우, 신청자에 한해 추후 전문가 발표 세션을 온라인으로 시청할 수 있는 가이드를 별도 안내할 예정이다.

PLM 전략 경영 컨설팅 및 리서치 기업인 심데이터(CIMdata)는 ‘심데이터 시뮬레이션 및 해석(S&A) 시장 분석 보고서’를 발표한다고 밝혔다. ‘심데이터 2025 PLM 시장 분석 보고서 시리즈’의 일부로 수행된 S&A 시장 분석을 확장한 이 보고서는 전 세계 S&A 시장을 다양한 차원에서 상세히 설명한다. 또한 심데이터의 S&A 시장 세분화에 대한 업데이트, S&A 산업의 동향에 대한 논의, 상위 S&A 설루션 공급업체에 대한 최신 정보를 포함한다. 심데이터 보고서에 따르면, 2024년 전 세계 시뮬레이션 및 해석 시장 매출은 2023년의 100억 달러(약 13조 9000억 원)에서 8.8% 증가한 109억 달러(약 15조 1510억 원) 규모로 나타났다.  심데이터는 PLM 시장 전체가 강력한 성장을 지속할 것으로 보았는데, 이 중 S&A 부문은 2025년에 10.7% 성장하여 매출 규모가 120억 달러(약 16조 6800억 원)를 약간 넘을 것으로 전망했다.     또한, 이번 보고서에서는 2024년 업계를 근본적으로 재편한 세 가지 핵심 동향으로 ▲EDA(전자 설계 자동화)와 S&A의 통합 ▲인공지능(AI)/머신러닝(ML) 통합의 부상 ▲ 디지털 트윈의 성숙 등을 꼽았다. 전자 및 반도체 시스템은 더 이상 특정 산업 영역이나 응용 분야에 국한되지 않고, 모든 신제품 및 프로세스 개발의 중심 부분이 되고 있다. 이러한 핵심적인 산업 수요에 따라, EDA 설루션 공급업체들은 ‘실리콘에서 시스템까지’ 아우르는 소프트웨어 스택 비전을 실현하기 위해 빠르게 움직이고 있다. 물리 기반 시뮬레이션 기술은 이들 제품의 핵심적인 부분으로 자리 잡고 있다. AI와 머신러닝 기능은 오랫동안 시뮬레이션 워크플로에 내장되어 주로 배경적인 역할을 수행해 왔다. 그러나 GPU 컴퓨팅 발전과 생성형 AI가 불러일으킨 큰 관심에 힘입어, 신생 스타트업과 기존 설루션 공급업체 모두 시뮬레이션 워크플로를 재창조하고 있다. 여기에는 과거의 시뮬레이션 및 테스트 데이터를 사용한 모델 개발(핵심 머신러닝), 훈련 시간 및 데이터 요구사항을 줄이기 위한 물리 정보 AI 훈련 방법 사용, 기하학적 딥러닝을 기본 구성 요소로 활용하는 것 등이 포함된다. 많은 기업이 ‘파운데이션 모델’을 개발하려 시도하고 있으며, 이를 통해 완전히 훈련된 모델을 사용한 추론으로 시뮬레이션의 패러다임을 전환하고 있다. 디지털 트윈 기술은 개념적 아이디어에서 여러 산업에 걸친 실질적인 구현 단계로 발전했다. 시뮬레이션 및 해석은 디지털 트윈의 기본 요소로서, 예측 통찰력에 필요한 물리 기반 모델링을 제공한다. 기업은 예측 유지보수 및 가상 시운전과 같은 응용 분야에 디지털 트윈을 활용하여 제품 운영과 설계 간의 폐순환(closed-loop) 시스템을 구축하고 있다.

엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.

유라의 ‘CADvizor’ 충돌 테스트 실행 화면    유라가 자사의 전장 설계 솔루션 캐드바이저(CADvizor)에 '유동부 충돌 시뮬레이션’ 기능을 새롭게 적용했다고 발표했다. 이번 신규 기능 적용을 통해 유라는 설계 검토에 소요되는 시간과 리콜 비용 절감 등에서 큰 성과를 기대하고 있다. 실제로 CADvizor를 사용하는 한 기업은 신규 기능을 통해 설계 검토 공수가 기존 100시간에서 10시간으로 약 90% 절감되었으며, 연간 리콜 비용도 40억~100억 원 규모에서 약 80% 감소할 것으로 전망했다. CADvizor는 시트, 엔진, 변속기 등 차량 내 주요 유동 부품의 실제 움직임 경로를 반영한 모션 기반 충돌 검증과 자동 리포트 생성 기능을 갖춘 솔루션이다. 이 솔루션은 설계 품질 향상과 검토 시간 단축을 동시에 달성할 수 있도록 지원한다. 신규 기능은 시뮬레이션 단계별 충돌 이미지, 부품 정보, 간섭 깊이와 길이 등 상세 데이터를 포함한 리포트를 자동으로 생성하여 반복적인 검토 작업을 줄이고 생산성을 높여준다. 유라는 주요 완성차 및 부품사 프로젝트에 해당 기능을 적용하여 실효성을 검증했으며, 향후 다양한 차종과 산업군으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 유라의 CADvizor는 앞으로도 유동부 충돌 시뮬레이션을 포함한 혁신적인 설계 자동화 및 데이터 기반 최적화 기술을 지속적으로 발전시켜 자동차 산업의 설계 경쟁력 강화에 기여할 방침이다.  

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 이슈인 AI 에이전트(agent) 개발 시 필수적인 함수 호출(function call) 방법을 오픈소스를 이용해 구현해 본다. 이를 위해 구글에서 공개한 젬마 3(Gemma 3) LLM(대규모 언어 모델)과 역시 오픈소스인 LLM 관리도구 올라마(Ollama)를 활용하여 간단한 AI 에이전트를 로컬 PC에서 개발해본다. 아울러, 이런 함수 호출 방식의 한계점을 개선하기 위한 설루션을 나눔한다.   ■  강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호의 글은 다음 내용을 포함한다. AI 에이전트 구현을 위한 사용자 도구 함수 호출 방법 올라마를 통한 젬마 3 사용법 채팅 형식의 프롬프트 및 메모리 사용법 그라디오(Gradio) 기반 웹 앱 개발   그림 1. AI 에이전트 내부의 함수 호출 메커니즘(Akriti, 2025)   이 글의 구현 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다. AI_agent_simple_function_call   젬마 3 모델의 특징 젬마 3는 구글이 개발해 2025년 3월 10일에 출시한 LLM이다. 차세대 경량 오픈 멀티모달 AI 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이 모델은 다양한 크기와 사양으로 제공되어 단일 GPU 또는 TPU 환경에서도 실행 가능하다. 젬마 3는 1B, 4B, 12B, 27B의 네 가지 모델 크기로 제공되며, 각각 10억, 40억, 120억, 270억 개의 파라미터를 갖추고 있다. 1B 모델은 텍스트 전용으로 32K 토큰의 입력 컨텍스트를 지원하고, 4B/12B/27B 모델은 멀티모달 기능을 지원하며 128K 토큰의 입력 컨텍스트를 처리할 수 있다. 이는 이전 젬마 모델보다 16배 확장된 크기로, 훨씬 더 많은 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있게 해 준다. 이 모델은 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 멀티모달 기능을 제공한다. 이미지 해석, 객체 인식, 시각적 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트 기반 작업에 시각적 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.   그림 2. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   그림 3. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   젬마 3는 140개 이상의 언어를 지원하여 전 세계 다양한 언어 사용자를 대상으로 하는 AI 애플리케이션 개발에 매우 유리하다. 사용자는 자신의 모국어로 젬마 3와 상호작용할 수 있으며, 다국어 기반의 텍스트 분석 및 생성 작업도 효율적으로 수행할 수 있다. 이 모델은 다양한 작업 수행 능력을 갖추고 있다. 질문–답변, 텍스트 요약, 논리적 추론, 창의적인 텍스트 형식 생성(시, 스크립트, 코드, 마케팅 문구, 이메일 초안 등), 이미지 데이터 분석 및 추출 등 광범위한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 관련 작업을 수행할 수 있다. 또한, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원하여 개발자가 특정 작업을 자동화하고 에이전트 기반의 경험을 구축하는 데 도움을 준다. 젬마 3는 다양한 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합된다. Hugging Face Transformers, Ollama, JAX, Keras, PyTorch, Google AI Edge, UnSloth, vLLM, Gemma. cpp 등 다양한 개발 도구 및 프레임워크와 호환되어 개발자들이 자신이 익숙한 환경에서 젬마 3를 쉽게 활용하고 실험할 수 있다. 이 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 동급 모델 대비 최첨단 성능을 입증했다. 특히, Chatbot Arena Elo Score에서 1338점을 기록하며, 여러 오픈 소스 및 상용 모델보다 높은 성능을 보였다.  젬마 3는 오픈 모델로, 개방형 가중치를 제공하여 사용자가 자유롭게 조정하고 배포할 수 있다. 캐글(Kaggle)과 허깅 페이스(Hugging Face)에서 다운로드 가능하며, Creative Commons 및 Apache 2.0 라이선스를 따름으로써 개발자와 연구자에게 VLM 기술에 대한 접근성을 높여준다.   개발 환경 개발 환경은 다음과 같다. 미리 설치 및 가입한다. 오픈 LLM 관리 도구 올라마 : https://ollama.com/download/ windows LLM 모델 젬마 3 : https://ollama.com/search dashboard 웹 검색 도구 Serper 서비스 가입 : https://serper.dev/ 설치되어 있다면 다음 명령을 터미널(윈도우에서는 도스 명령창)에서 실행한다. ollama pull gemma3:4b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

차량용 모빌리티 소프트웨어 기업인 아이비스는 산업통상자원부가 추진하는 ‘데이터 기반 로봇 서비스 실증 평가 기술 개발’ 과제에 참여한다고 밝혔다. 이 과제는 로봇 서비스의 완성도를 높이기 위해 가상의 국가로봇테스트필드 실증 환경에서 로봇 서비스 기술의 성능을 과학적·정량적으로 검증하고, 가상환경 기반 테스트 기법을 통해 실증 비용 및 시간 부담을 줄일 수 있는 평가 인프라를 구축하는 것이 목표다. 국가로봇테스트필드는 산업통상자원부와 한국로봇산업진흥원이 주관하는 대규모 실증 기반 인프라로, 실내외 복합 환경에서 다양한 로봇 서비스의 성능을 과학적·정량적으로 검증할 수 있도록 설계된 테스트베드이다. 로봇 서비스는 환경, 운용 조건, 사용 목적에 따라 성능이 달라질 수 있기 때문에, 상용화 전 단계에서의 객관적이고 표준화된 검증 체계가 필수이다. 특히 공공안전, 물류, 의료 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 로봇 서비스의 정량적 성능 검증은 실제 도입 및 확산을 결정짓는 핵심 기준이 되며, 실증 비용과 시간을 절감할 수 있는 가상환경 기반 평가 기법의 중요성 또한 커지고 있다. 아이비스는 이번 과제에서 로봇 서비스 실증을 위한 데이터 수집·전송·시각화·분석 기술을 개발하는 역할을 수행한다. 특히, 다양한 로봇 시스템에서 발생하는 운용 데이터를 수집하고 이를 기반으로 실시간 상태 모니터링, 데이터 표준화 인터페이스, 성능 평가 기준에 따른 분석 환경을 구현하는 소프트웨어를 개발할 계획이다. 또한 데이터 전송을 위한 통신 프로토콜 정의, 가상환경 연동을 위한 시간 가속·감속 처리 기술 등도 아이비스의 주요 개발 항목에 포함된다.     그동안 로봇 서비스 성능 검증은 표준화된 절차나 객관적인 지표가 부족해, 개별 기업의 자체 기준에 의존해 왔다. 아이비스는 이번 과제를 통해 이러한 한계를 극복하고, 데이터 기반 평가 방식으로 전환함으로써 평가의 효율성과 정확성을 동시에 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 아이비스는 클라우드 기반 차량 통합 관제 시스템, 자율주행 로봇 실증 서비스, 디지털 클러스터 및 인포테인먼트 소프트웨어 개발 등에서 축적해 온 실증형 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 이번 과제의 핵심 기능 개발을 담당하며, 로봇 서비스 성능의 객관적 평가와 검증 체계 고도화에 기여할 계획이다. 또한 실외 자율주행, 스마트시티, 무인이동체 통합관제 등 다양한 실증 환경과 연계해, 데이터 기반 평가 기술의 상용화를 위한 역량을 강화해 나가고 있다. 아이비스의 남기모 대표는 “로봇 서비스가 상용화되기 위해서는 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 평가 체계가 뒷받침되어야 한다. 이번 과제를 통해 아이비스는 데이터 수집부터 시각화, 분석, 검증에 이르는 전 과정을 통합할 수 있는 기술을 개발하고, 실증 기반의 소프트웨어 역량을 로봇 서비스 분야로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 아이비스는 차량 및 모빌리티 소프트웨어 분야에서 쌓아온 경험을 바탕으로, 스마트 모빌리티와 로보틱스가 융합되는 미래 서비스 환경에서 핵심적인 기술 기반을 제공해 나가겠다”고 덧붙였다.

디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술   이번 호에서는 산업 분야 메타버스의 발전을 이끄는 요인과 그 잠재력에 대해 알아보고, 디지털 전환의 중요성과 이를 실현하는 기술을 살펴보고자 한다. 또한, 실제 성공 사례를 통해 산업 분야 메타버스를 즉시 시작해야 하는 세 가지 이유를 제시한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     메타버스는 주로 게임, 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 가상 경제 같은 소비자 지향적 활동을 위해 구상되었으며, 현재 로블록스(Roblox), 디센트럴랜드(Decentraland), 호라이즌 월즈(Horizon Worlds) 등의 플랫폼에서 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다. 반면에 제조, 자동차, 물류 등의 산업 분야에서는 효율과 생산성, 혁신 등에 메타버스를 응용하는 방안을 주목한다. 산업 분야의 메타버스는 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실시간 협업 등의 툴을 통합하여 운영과 설계, 교육을 개선한다. 유니티의 헤닝 린(Henning Linn) 인더스트리 고객 성공 담당 시니어 디렉터는 “산업 분야 메타버스는 데이터 연결성과 접근성을 새로운 차원으로 인도하며, 가속화된 연결을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하는 방식을 개선한다”고 전했다.   든든한 토대를 마련하는 산업 분야 메타버스 산업 분야 메타버스는 몰입형 3D 기술과 실제 기업용 애플리케이션을 혼합하는 방법이다. 주된 용도는 비즈니스의 내부 프로세스에 사용하거나 고객의 참여를 유도하는 것이다. 산업 분야 메타버스는 기업에게 디지털 작업 공간이 되며, 현실 공간에서 써야 할 시간이나 비용을 절약하면서 테스트와 디자인을 거쳐 운용 방안을 개선할 수 있다. 공장, 기계 또는 시스템의 첨단 디지털 시뮬레이션, 즉 가상의 모형이 생긴다고 생각해 보자. 디지털 3D 공간에서 여러 팀이 협력하여 문제를 해결하고 작업자를 교육하거나 프로세스를 최적화할 수 있다. 산업 분야 메타버스는 형태나 규모의 제약에서 벗어나 제품을 선보일 수 있는 가상 쇼케이스가 되기도 하며, 한층 새로운 수준으로 고객의 참여를 유도하는 수단이 되기도 한다. 고객이 어디서나 가상 환경을 통해 제품을 체험할 수 있는 몰입형 플랫폼을 제공할 수 있으므로 참여도와 구매 가능성이 높아진다. 산업 분야 메타버스에서는 VR(가상현실), AR(증강현실), XR(확장현실) 같은 툴을 사용하여 이러한 가상 세계에 몰입할 수 있는 환경을 제공한다. 그 기반이 되는 실시간 3D 기술을 활용해 센서, IoT(사물인터넷), 글로벌 제품 카탈로그, 소재 정보를 비롯한 현실 세계의 데이터를 연동할 수 있다. 이 모든 것을 하나로 엮으면 실시간으로 가상 세계에서 환경이나 제품을 정확하게 표현할 수 있다. 산업 분야 메타버스를 통해 몰입형 3D 기술을 실제 정보와 결합하면 더 스마트하게 작업하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 유도하고, 보다 안전하고 신속하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.   산업 분야 메타버스에 대한 주목도가 높아지는 이유 PwC의 2024년 운영 디지털 트렌드 설문 조사에 따르면, 운영 및 공급망을 담당하는 임원 10명 중 거의 7명(69%)은 기술 투자가 전반적으로 기대치를 충족하지 못한다고 답했다. 산업 분야의 기업들은 다음과 같은 과제에 직면하고 있다.  빠르게 변화하는 시장에 대응 : 기술과 비즈니스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 산업 분야의 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 미래를 향한 비전을 제시하고 새로운 기술에 투자해야 한다. 분산된 조직 간 협업 및 전략적 의사 결정 지원 : 인력은 다양한 지역과 시간대에 흩어져 있으며, 직원과 임원 모두 저마다 시간대가 달라 협업하기가 쉽지 않다. 전사적 차원에서 단절된 데이터 파악 : 그 어느 때보다 많은 데이터가 디지털화되고 클라우드에 저장되어 접근성이 높아졌지만, 대부분의 조직에서 데이터는 여전히 상당 부분 고립되어 있다. 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터를 이해할 수 있도록 지원 : 복잡한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 통합하고, 사람들이 그 안에 담긴 맥락과 의미를 파악할 수 있도록 데이터를 시각화해야 한다.   산업 분야 메타버스가 지닌 혁신적인 잠재력 산업 분야 메타버스가 다양한 유형의 비즈니스에 적합한 이유는 무엇일까? 교육, 고객 경험, 협업 툴, 영업 및 마케팅 실무와 같은 실질적인 응용 사례에 집중하면 그 가능성은 무궁무진하다. 몇 가지 가능한 사례를 살펴보겠다.   운영 프로세스 간소화 목표 : 기존 프로세스, 워크플로, 시스템을 진단한다. 응용 사례 : 정유소에서 공장 전체의 디지털 트윈을 제작한다. 유지 관리 담당자는 가상 환경에서 디지털 트윈을 탐색하고, 그 구성 요소와 상호 작용하고, 유지 관리 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 여기에는 마모된 부분이 있는지 파악하고, 수리 절차를 계획하고, 모든 안전 프로토콜이 준수되었는지 확인하는 작업이 포함된다. 장점 : 더 효과적으로 계획을 수립하고 휴먼 에러를 줄일 수 있으므로 유지 관리 다운타임 및 비용이 대폭 감소한다.   비즈니스 모델 전환 목표 : 기존 비즈니스 모델에서 더 혁신적인 모델로 전환 응용 사례 : 중장비 제조업체가 PaaS(Product-as-a-Service) 모델로 전환한다. PaaS 모델을 도입하면 고객은 제품 사용 비용을 한 번에 전부 지불하는 대신 사용한 만큼만 지불하면 된다. 기업은 장비의 디지털 트윈을 구축하고 실제 기계의 IoT 센서와 동기화함으로써 성능, 사용량, 마모 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 고객은 장비를 구매하지 않고 사용량(예 : 작동 시간, 생산 산출량)을 기준으로 요금을 납부할 수 있다. 장점 : 제조업체는 PaaS 모델을 통해 반복적인 수입이 발생하는 새로운 수익원을 창출하여 재무적 예측 가능성을 높일 수 있다.   업종 전환 목표 : 새로운 지역, 업종 또는 프로젝트 모색 응용 사례 : 건설 회사가 디지털 기술을 사용해 건물의 설계, 건축, 관리 방식을 혁신하는 3D 프로젝트 모델을 구축함으로써 효율성과 지속 가능성, 비용 절감을 전체적으로 개선한다. 장점 : 실제 건설을 시작하기 전에 잠재적인 문제를 탐지하면 비용을 절감하고, 오류를 최소화하며, 프로젝트 일정을 줄일 수 있다.   인력과 조직 문화의 변화 목표 : 직원의 협업과 혁신을 촉진하고 민첩성 강화 응용 사례 : 다양한 지역에 떨어져 있는 여러 팀이 마치 같은 현장에 있는 것처럼 서로 보고 들을 수 있는 가상 3D 회의실에서 실시간으로 협업하고, 다 함께 제품의 3D 디지털 버전을 검토한다. 장점 : 직원 간의 커뮤니케이션을 개선하고, 더욱 빠르게 의사 결정을 내리고, 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축한다.   고객과 파트너의 경험 혁신 목표 : 고객에게 더 흥미로운 경험 제공 응용 사례 : 자동차 제조업체가 고객에게 집에서 차량을 자세히 살펴보고 원하는 대로 커스터마이즈해 볼 수 있는 3D 가상 쇼룸을 제공한다. 고객은 실시간으로 차량의 기능을 사용해 보고, 차량의 색상, 인테리어 옵션, 액세서리를 변경하고, 모든 각도에서 변경에 따른 차이를 확인할 수 있다. 장점 : 자동차 제조업체는 고객이 더욱 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 고객 만족도와 참여 수준이 높아진다.   디지털 전환이 중요한 이유 기업이 소프트웨어와 전자 제품을 통해 기능과 사용자 경험을 개선할 방안을 모색하는 한편 지속 가능한 설루션에 대한 관심이 증가함에 따라, 많은 산업 분야에서 스마트 제품과 커넥티드 제품이 점점 더 다양하게 보급되고 있다. 공급망 관리, 인력 역학, 지속 가능한 혁신을 둘러싼 과제들로 인해 불확실성이 늘어나지만, 동시에 창의적인 솔루션을 통해 기업이 경쟁 우위를 확보할 기회가 생겨나기도 한다. 이러한 압박과 어려움으로 인해 기업은 운영 방식뿐 아니라 시장에 출시하는 제품과 서비스도 혁신해야 하는 상황에 놓였다. 실시간 3D 렌더링, AI, 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 산업 분야 메타버스에는 새로운 길이 열렸다. 미래의 성공을 위해 기업은 더 탄력적이고 민첩해져야 하며, 역동적으로 변하는 환경에 대한 적응력을 높여야 한다. 그러려면 디지털 전환과 산업 분야 메타버스를 핵심 요소로 채택해야 한다. 린 시니어 디렉터는 “데이터가 디지털화되었다고 해서 연동되었다는 것은 아니다. 예를 들면 제품의 동작을 설명하는 데이터라고 하더라도 제품 데이터와는 연동되지 않을 수 있다. 동작을 시뮬레이션하려면 수동으로 데이터를 연결해야 한다. 산업 분야 메타버스는 데이터 사일로(silo)를 연결하며, 이는 디지털 전환을 통해 실현할 수 있다”고 짚었다.   실시간 3D : 산업 분야 메타버스의 기반 기술 현재 디지털 전환을 시작하는 조직에 중요한 혁신 중 하나는 바로 실시간 3D이다. 실시간 3D는 컴퓨터로 생성되어 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 체험할 수 있는 3D 이미지를 만들고 표시하는 기술이다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이 이미지는 실시간으로 업데이트된다. 즉, 사용자의 행동에 따라 바로 바뀌는 것이다. 실시간 3D는 원래 비디오 게임을 제작하기 위해 개발되었지만 이제는 산업 분야에서도 널리 응용되고 있으며, 가상 세계가 사용자 행동에 즉각적으로 반응하는 몰입형 인터랙티브 경험의 근간이 된다.   검증된 실시간 3D 응용 사례 고도로 발전한 고성능 실시간 3D 기술은 이미 존재한다. 제조업체, 사치품 소매 업체, 자동차 제조 업체 등 다양한 기업들이 이미 실시간 3D 기술을 활용하고 있다. 다음은 몇 가지 예시이다.   단일 에셋 라이브러리로 XR 제작 과정을 간소화 글로벌 과학 및 임상 연구 회사인 써모피셔사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 디지털 트윈, 영업 지원, 교육, 기능성 게임 같은 설루션을 제공하기 위해 단일 소스의 3D 애셋을 활용하는 XR 기반 플랫폼을 구축했다. 이 XR 플랫폼의 성과는 다음과 같다. 애셋 파이프라인 효율 250% 향상 로코드/노코드 비주얼 스크립팅을 통한 개발 시간 단축   ▲ 이미지 출처 : 써모피셔사이언티픽   사이버 공간에 오프라인 매장 경험을 구현 파리의 럭셔리 가죽 제품 브랜드 카뮤포네(Camille Fournet)는 섬세한 디자인과 장인 정신으로 잘 알려져 있지만, 실시간 3D를 사용하여 고객의 경험을 향상하는 데 앞장선 브랜드이기도 하다. 이 기업에서는 고객이 매장에서 누리는 럭셔리한 경험을 온라인에도 똑같이 제공하고자 했다. 유니티를 기반으로 스마트픽셀(SmartPixels)에서 제작한 실시간 3D 제품 컨피규레이터 덕분에 카뮤포네는 다음과 같은 성과를 거뒀다. 탐색에서 구매로 이어지는 전환 수 5배 증가 고객 참여도 66% 상승   ▲ 이미지 출처 : 스마트픽셀   교육 비용을 절감 칼스 주니어(Carl’s Jr.)는 미국에 뿌리를 둔 패스트푸드 체인으로, 30개국에서 1100개가 넘는 식당을 운영한다. 만 명에 달하는 직원 대부분이 서로 멀리 떨어져 다양한 지역에서 근무하고 있다. 안전, 위생 및 고객 서비스에 대한 높은 기준을 유지하려면 지속적이고 일관된 신입 직원 교육이 필수이다. 칼스주니어는 AR 기반의 자기 주도형 인력 교육을 통해 다음과 같은 성과를 달성했다. 교육 비용 73% 절감 고객 만족도 43% 증가   ▲ 이미지 출처 : 비저너리스 777(Visionaries 777)   지금 산업 분야 메타버스를 시작해야 하는 세 가지 이유 디지털 기술은 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야의 기업이 뒤처지지 않으려면 더 전략적으로, 더 장기적인 관점에서 변화를 예측해야 한다. 경쟁력 확보 : 경쟁 업체는 이미 실시간 3D를 활용할 방법을 모색하고 있고, 움직임이 더딘 조직을 빠르게 앞지를 것이다. 실시간 3D에 대한 고객의 수요와 기대치가 모두 증가하고 있으며, 고객이 원하는 것을 제공하지 않는 조직은 고객 이탈을 겪게 될 것이다. 인재 확보 : 최고의 인재, 특히 기술 인력은 늘 부족하며 수요가 많다. 새로운 기술을 도입하여 디지털 전환을 추진하는 기업은 기술 커뮤니티의 이목을 끌 수 있다. 혁신 실현 : 복잡한 3D 데이터에 대한 보편적인 액세스 권한을 제공하고 전 세계의 관계자가 협업할 수 있도록 지원하면 작업자가 더욱 생산적이고 효과적인 동시에 보다 빠르게 작업할 수 있다.   향후 전망 살펴보기 기술의 융합 그 자체인 산업 분야 메타버스의 목표는 가상 세계와 증강현실을 서로 연결하는 것이다. 유연함이라는 본질 덕분에 기술과 활용 사례가 발전함에 따라 그 정의도 계속 변화할 것이다. 기업은 IoT, AI, XR 같은 디지털 전환 툴을 연동하여 공장, 공급망, 제품을 세밀한 부분까지 그대로 재현함으로써 몰입도 높은 산업 분야 메타버스 애플리케이션을 제작할 수 있다. 이 가상 모형은 실시간 모니터링, 예측형 유지 관리, 시나리오 테스트, 교육, 협업 등을 가능케 한다. 결론적으로, 산업 분야 메타버스는 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어서 더욱 민첩하고 지속 가능하며 혁신적인 산업으로 향하는 혁신의 기틀이 되고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 7월 9일 ‘NX 데이(NX Day)’ 행사를 진행했다. 이 자리에서는 지멘스의 제품 개발 설루션인 NX 및 NX X의 최신 업데이트가 소개됐다. 특히 AI 코파일럿, 소니와 협력을 통한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계 기술, CAD와 통합된 시뮬레이션 등 지난 7월에 발표된 주요 기능에 초점을 맞춰 디지털 트윈 구현을 위한 NX의 발전된 내용을 소개했다. 지멘스는 향상된 NX가 클라우드 기반의 협업과 지속 가능한 설계까지 지원하면서 제품 개발 전반의 효율과 품질을 높일 수 있게 돕는다고 전했다. ■ 정수진 편집장   제품 개발의 포괄적인 가치 제공을 추구 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 본부장은 NX 데이의 환영사에서 “기술이 더욱 스마트해지고 연결성이 복잡해지는 시대적 변화에 발맞춰, 지멘스는 고객이 제품 개발 및 제조 전반에서 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 방안을 끊임없이 고민하고 있다”고 전했다. 지멘스는 올해 설계 전문성을 강화하기 위해 NX와 솔리드 엣지(Solid Edge)를 ‘디자인센터(Designcenter)’라는 단일 브랜드 아래 묶었다. 디자인센터는 지멘스의 통합 제품 포트폴리오인 ‘엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’의 일부로서, 시뮬레이션 및 테스트 설루션인 심센터(Simcenter), 제품 수명주기 관리(PLM) 설루션인 팀센터(Teamcenter), 운영 관리 설루션인 옵센터(Opcenter)에 이어 제품 설계 관련 기술을 아우르는 브랜드가 될 전망이다. 안지훈 본부장은 디자인센터가 제공하는 핵심 가치로 ▲합리적인 가격과 폭넓은 라인업을 통한 확장성 ▲설계, 해석(CAE), 제조(CAM)를 아우르는 포괄적인 기능 ▲히스토리 기반 및 동기식 기술 등 다양한 모델링 방식을 목적에 맞춰 제공하는 유연성을 꼽았다. NX는 인공지능(AI), 클라우드, 디지털 트윈, 디지털 스레드라는 네 가지 핵심 기술을 녹여 낸 엑셀러레이터의 일부로서, 단순한 3D 모델링을 넘어 AI 기반 자동화 등 시장이 요구하는 복합적인 기능을 갖춘 3D CAD를 지향한다는 것이 지멘스의 설명이다.    ▲ NX의 AI 기능 개발은 제품 개발을 위한 실용성에 초점을 맞추고 있다.   AI·클라우드·VR과 결합한 제품 개발의 미래 제시 NX는 6개월 단위로 새로운 버전을 출시하는 ‘지속적 릴리스(Continuous Release)’ 전략을 채택하고 있다. 핵심은 고객의 요구 사항을 빠르게 반영하면서, 과거의 데이터도 최신 버전에서 호환되도록 하여 안정성을 보장하는 것이다. 또한, 정식 출시 3개월 전 새로운 기능을 미리 체험하고 피드백을 제공할 수 있는 EAP(Early Adopter Program)를 운영하며 고객과의 소통을 강화하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 고창환 본부장은 “NX는 기구 설계의 효율이라는 기본에 충실한 MCAD 설루션”이라면서, 동시에 지멘스의 다양한 기술과 결합해 포괄적인 포트폴리오를 제공한다고 소개했다. 여기에는 팀센터 기반의 데이터 관리 및 협업, 멘토그래픽스(현 지멘스 EDA)의 기술을 반영한 MCADECAD 통합, AI 설계 자동화 및 클라우드 기반 설루션, 최근 지멘스가 인수한 알테어를 포함하는 심센터의 해석 기술 연동, 공장 자동화(PLC) 설루션과 연결한 가상 시운전 등이 포함된다. 또한, 고창환 본부장은 고객의 요구 사항을 반영해 NX에 탑재된 최신 기술을 다섯 가지로 나누어 소개했다. 협업 엔지니어링 : 클라우드 기반 설루션인 NX X는 사용자가 언제 어디서든 ID 로그인만으로 NX를 사용할 수 있는 환경을 제공한다. 특히 라이브 셰어(Live Share) 기능을 통해 여러 설계자가 하나의 부품에 대해 동시에 작업하면서 실시간으로 변경 사항을 공유하는 협업이 가능해졌다. 다분야 설계 : ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 개념을 도입해 설계자가 해석 전문가의 도움 없이도 NX 내에서 직접 간단한 구조 및 유동 해석을 수행할 수 있다. 복셀(voxel) 방식을 이용해 메시가 필요 없는(meshless) 해석 기술로 설계 변경에 따른 영향을 즉시 평가하여 개발 초기에 완성도를 높일 수 있다. 몰입형 환경 : 지멘스와 소니가 협력해 개발한 VR 헤드셋과 NX를 연동하면, 복잡한 데이터 변환 없이 설계 데이터를 가상현실에서 체험할 수 있다. VR 환경에서 간섭 체크, 단면 보기, 마크업 등 설계 검토 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사용자가 동시 접속하는 가상 회의도 지원한다. 나아가 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반의 팀센터 XR (Teamcenter XR)을 통해 더욱 사실적인 메타버스 환경을 제공한다. 인공지능 : NX의 AI는 ▲사용자 패턴을 학습해 다음 명령을 추천하는 적응형 AI(adaptive AI) ▲유사 형상을 자동 검색하거나 최적 설계를 제안하는 보조 AI(assistive AI) ▲자연어 명령에 기반한 모델링 추천과 요구 사양에 맞는 형상의 직접 생성을 지향하는 생성형 AI(additive AI) 등 3단계로 발전하고 있다. 지멘스는 제품 개발에서 직접 효과를 구현할 수 있는 실용적인 AI를 추구한다. 친환경 : 설계자가 재료, 형상, 제조 공정을 선택하면 예상되는 이산화탄소 배출량과 에너지 소비량, 재활용 효과 등을 리포트로 바로 확인할 수 있어 지속 가능한 제품 개발을 지원한다.   ▲ SaaS 설루션으로 제품 개발부터 협업까지 속도와 효율을 높인다는 것이 지멘스의 전략이다.   클라우드 기반의 SaaS(서비스형 소프트웨어)는 빠르게 변하는 기술 환경에서 제품 개발의 속도와 효율을 높이기 위한 새로운 기술로 여겨진다. 안지훈 본부장은 NX를 구독 기반의 SaaS 모델로 전환한 NX X는 인터넷만 연결되면 언제 어디서든 사용할 수 있으며, IT 인프라 투자나 복잡한 설치 과정에 대한 고민을 덜 수 있다고 전했다. NX X는 클라우드에서 NX의 핵심 기능을 제공하는 ‘NX X 에센셜(NX X Essential)’과 클라우드 저장/협업 공간인 ‘팀센터 셰어(Teamcenter Share)’의 결합으로 이뤄진다. NX X 에센셜은 CAD/CAE/CAM의 핵심 기능을 추린 웹 브라우저 기반 설루션이다. 동기식 기술이 적용된 다이렉트 모델링을 지원해 웹 환경에서 직관적인 형상 편집과 간단한 어셈블리 작업이 가능하다. 2.5축 CAM 프로그래밍과 G-코드 자동 생성 기능으로 웹에서 간단한 가공 경로를 생성 및 검증할 수 있으며, 응력, 처짐, 고유 진동수 등 단품에 대한 간단한 구조 해석을 태블릿이나 웹 브라우저에서 수행할 수 있다. 팀센터 셰어는 팀을 생성하고 내외부 관계자를 초대해 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 클라우드 기반의 협업 허브이다. 사용자당 200GB의 보안 클라우드 저장소를 무료로 제공하고, 웹 기반 뷰어를 통해 다양한 포맷의 3D 모델을 별도의 프로그램 설치 없이 직접 확인하거나 마크업과 의견 교환을 통해 신속한 의사결정을 지원한다. 데이터는 권한 기반의 링크로 공유해 보안을 유지하며, 로컬 폴더나 파일 서버와 데이터를 동기화하여 항상 최신 정보를 클라우드에 보관할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 6월 26일 ‘자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 방송은 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 솔루션 영업대표, 김상중 프로(기술지원), 엄휘수 프로(프리세일즈 컨설턴트)가 참여해 실제 도로 기반의 가상 시뮬레이션, 생성형 AI 기술, 차량 동역학 모델링 연동 등 ADAS(첨단 운전자 보조시스템) 개발에 필요한 전 과정에 대해 상세히 설명했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 최승현 영업대표, 김상중 프로, 엄휘수 프로   시나리오 확장부터 인증까지 최승현 영업대표는 지멘스가 자율주행 기술 개발 전반을 아우르는 ‘엔드투엔드’ 전략을 갖추고 있다고 설명했다. DOE(실험 설계) 기반의 자동 시나리오 생성 도구와 HEEDS(히즈)를 통한 최적화 기능을 다양화하고 최적화할 수 있으며, 개발 후 단계에서는 통합플랫폼을 통해 형식 인증 절차까지 통합 지원한다고 소개했다.  Prescan(프리스캔), ADA, Amesim(아메심), HEEDS 등으로 구성된 통합 시스템은 각기 다른 개발 단계를 유기적으로 연결하며, 실시간 검증·모델 개발·리포트까지 자동화된 워크플로를 제공한다. 최승현 영업대표는 “지멘스는 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 기반 자동화, 인증까지 모두를 아우르는 플랫폼을 통해 OEM뿐만 아니라 중소 자율주행 스타트업에게도 확장성과 유연성을 제공한다”고 강조했다.   ▲ 최승현 영업대표   AI 기반 시나리오 생성과 정밀 시뮬레이션의 진화 김상중 프로는 자율주행 개발에서 시뮬레이션이 가진 핵심적 역할을 강조하며, Simcenter Prescan과 Simcenter Amesim을 활용한 가상 검증 기술을 소개했다. 이는 실제 사고 사례를 기반으로 한 시나리오를 생성하고, 차량의 센서·제어 알고리즘·동역학 모델을 통해 정교하게 시뮬레이션하는 방식이다. 특히 Amesim은 FMU 연동을 통해 실제 차량의 물리적 반응을 더욱 정밀하게 묘사함으로써 개발 단계에서의 신뢰도를 높인다는 점에서 주목된다. 김상중 프로는 “위험한 시나리오를 실제로 테스트하는 것은 비효율적이고 위험하다. 시뮬레이션을 통해 가능한 모든 케이스를 검증해야 한다”고 설명했다.   ▲ 김상중 프로   실도로 데이터 자동화와 생성형 AI 접목 엄휘수 프로는 실주행 데이터를 기반으로 한 시나리오 자동 생성 솔루션 ‘Simcenter ADA’를 소개하며, 기존 수작업 중심의 시나리오 구축에서 벗어나 데이터 업로드만으로 유의미한 테스트 시나리오를 생성하고 검증할 수 있다고 이야기했다. 지멘스는 생성형 AI(GAI)를 활용해 주행 영상과 법규 문서를 학습시키고 시나리오를 자동 생성하여 시뮬레이션 분석이 가능하도록 기능을 개발 중이다. 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting) 기법 기술을 통해 현실에 가까운 시뮬레이션 비주얼도 구현 가능하다. 엄휘수 프로는 “엔지니어가 데이터를 가공하는데 시간을 쓰기보다 검증과 분석에 집중할 수 있게 도와주는 것이 ADA의 핵심 가치다”고 말했다.   ▲ 엄휘수 프로   자율주행을 위한 디지털 기반 개발 혁신 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 통합 ADAS 시뮬레이션 전략은 ‘개발 기간 단축, 비용 절감, 안전성 향상’이라는 자율주행 기술의 3대 과제를 해결할 수 있는 현실적 해법을 제시한다. 또 한, 물리 모델과 AI가 융합된 디지털 트윈 기반의 검증 체계는 차세대 차량 개발의 새로운 기준으로 부상하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.