시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   이번 호에서는 앤시스 아쿠아(Ansys Aqwa)를 활용하여 해상 환경 조건을 반영한 LNG 운반 선박의 하이드로 다이내믹(hydrodynamic) 해석 방법을 모스형 LNG 운반선 모델을 통해 살펴보고자 한다.   ■ 황정필 태성에스엔이 AE4팀의 수석매니저로, 앤시스 구조 해석 및 Aqwa(Hydrodynamic) 해석에 대한 기술지원, 교육, 프로젝트 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   국제해사기구(IMO : International Maritime Organization)는 2050년 탄소중립 실현을 목표로 국제 해운 분야의 온실가스 배출을 체계적으로 관리하고 있으며, 선박에서 발생하는 대기 오염 물질과 온실가스 저감을 위해 단계적인 감축 목표를 수립하고 있다. 구체적으로는 2008년 대비 국제 해운의 연간 온실가스 배출량을 2030년까지 최소 20%, 2040년까지는 최소 70%까지 줄이는 것을 주요 목표로 삼고 있다. 이러한 규제 강화에 따라 글로벌 해운 산업은 2050년까지 탄소중립 달성 요구를 받고 있으며, 이를 위해 기존 화석연료를 대체할 수 있는 무탄소 또는 저탄소 연료로의 전환이 필수 과제로 떠오르고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 해운업계는 기존 석유 기반 연료를 대체할 수 있는 현실적인 중간 단계의 대안으로 액화천연가스(LNG)를 적극 도입하고 있다. LNG는 상대적으로 온실가스 및 대기 오염 물질 배출이 적은 연료로 평가되며, 친환경 선박 연료로 분류되어 관련 기술 개발과 인프라 구축에 대한 투자가 전 세계적으로 확대되고 있다. 한편, LNG 운반 선박은 이러한 에너지 전환 과정에서 매우 중요한 역할을 담당한다. LNG가 친환경 연료로 자리잡으면서 안정적인 공급망 확보와 효율적인 운송 체계 구축의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 LNG 운반 선박에 대한 수요 역시 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다.   LNG 운반 선박 LNG(liquefied natural gas) 운반 선박은 액화천연가스를 운반하는 특수 선박으로, 극저온(-162℃) 상태의 가스를 저장하고 운반하는 것이 특징이다.   그림 1. LNG 운반 선박(출처 : 철강금속신문)   LNG 운반 선박의 구조는 크게 선체(hull), 화물창(cargo tank), 단열 시스템(insulation system), 재기화 시스템(regasification system), 추진 시스템(propulsion system), 연료 저장 및 공급 시스템(fuel gas supply system), 화물 처리 시스템(cargo handling system), 안전 시스템과 내비게이션 및 자동화 시스템으로 구성되어 있다.   그림 2. LNG 운반 선박 구조(출처 : Wikipedia)   LNG 운반 선박의 주된 선종은 모스형(Moss type)과 멤브레인형(membrane type)으로 분류된다. 모스형은 탱크가 선체로부터 독립되어 있고 스커트 구조에 의해 선체에 지지되는 방식이며, 탱크 내부에 LNG를 싣기 위한 압력과 LNG 중량을 견디고 탱크 내부 열침입을 최소화하기 위해 구형으로 설계되었다. 입열이 작기 때문에 LNG 증발 가스(BOG)가 적으며, 열 응력 집중을 완화할 수 있고, 슬로싱(sloshing) 충격이 작고 충돌, 좌초 등의 사고 발생 시 멤브레인형 대비 안정성이 좋은 장점이 있다. 하지만, 구형이어서 선창의 공간 이용 효율이 떨어지고 상갑판상의 돌출부에 의해 선체 전방에 사각지대가 존재하고, 풍하 면적이 넓어 운항 성능이 떨어지는 단점이 있다. 반면 멤브레인형은 탱크의 외벽인 방열재가 선창 내벽과 밀착되어 있어 탱크 내부의 LNG 압력과 중량이 선체에 전달되는 구조이다. 선창 공간을 낭비 없이 사용할 수 있고 상갑판의 돌출이 작으므로 풍하 면적이 작아 선박 운항 성능이 좋으나, LNG 운반 선박의 횡요 주기가 화물창 내부의 LNG 유동과 공진하게 되면 매우 큰 슬로싱 하중이 가해져 화물창 손상이 발생하는 단점이 있다. 현재 더 많은 화물을 싣기 위한 대형화에 멤브레인형이 상대적으로 저렴하고 용이하므로 주로 제작 및 사용되고 있다.   그림 3. LNG 운반 선박의 종류(출처 : 삼성중공업 블로그)   LNG 운반 선박은 일반적으로 대형화되는 추세이며, 경제성과 환경적 이점을 고려하여 최신 기술이 적용되고 있다. 이러한 선박은 극저온 상태의 LNG를 안전하게 저장 및 운송할 수 있도록 고급 단열 기술 및 구조 안정성, 운항 안정성 확보를 위한 설계가 필요하다.   LNG 운반 선박의 하이드로 다이내믹 해석 LNG 운반 선박은 대량의 LNG를 안전하게 운송하기 위해 특수 설계된 선박으로, 해양 환경에서의 동적 거동을 정밀하게 분석하는 것이 중요하다. 선박이 해상에서 파랑, 바람, 해류 등의 외부 환경 하중을 받을 때 발생하는 운동 응답을 예측하고, 선박의 안정성을 확보하는 것이 필수이다. 특히 LNG 운반 선박은 내부에 액체 화물이 존재하기 때문에 내부 유체의 운동이 선박의 전체적인 운동 특성에 큰 영향을 미친다. 따라서, 정확한 해석을 하기 위해 선박 내부 탱크 내 유체의 슬로싱 거동을 반영할 수 있는 모델링 기법이 요구된다. 현재 해양 구조물 및 선박의 유체와 구조 상호 작용을 고려한 해석에 다양한 수치해석 기법이 적용되고 있으며, 그 중 앤시스 아쿠아는 해양 및 조선 공학 분야에서 널리 사용되고 있는 강력한 해석 툴 중 하나이다. 이번 호에서는 앤시스 아쿠아를 이용한 LNG 운반 선박의 해석 방법에 대해 알아보도록 하겠다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축     4월 17일 진행된 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 인력 부족과 공급망 재편이라는 위기 상황에서 소재·부품·장비 및 뿌리산업이 나아갈 방향이 제시되었다. 이날 진행된 다섯 편의 발표에서는 정부의 소부장 R&D 지원 정책과 더불어 반도체, 항공 엔진, 자동차 부품 등 핵심 산업 현장에서 AI 설루션을 통해 공정 신뢰성을 높이고, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 아키텍처로 진화하려는 구체적인 추진 전략이 소개되었다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장   한국산업기술기획평가원의 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’ 발표를 통해, 정부의 핵심적인 소부장 산업 R&D 지원 방향을 제시했다. 그는 “과거 무역 분쟁에서 비롯된 소부장이라는 개념이 이제는 국가 안보와 직결된 거대한 공급망의 관점으로 진화했다”면서, 탄탄한 공급망 관리의 중요성을 역설했다. 정부는 경제 안보 위기에 맞서 으뜸기업, 슈퍼을, 도전기업 등 촘촘한 맞춤형 지원 제도를 마련했다. 특히 네덜란드의 반도체 장비 기업인 ASML처럼 글로벌 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖춘 절대 강자를 육성하는 ‘슈퍼을’ 제도를 통해 파격적인 장기 R&D 자금을 지원한다. 또한 우수한 기술력을 지닌 전문 기업이 벤처 캐피털 투자를 쉽게 받도록 돕는 도전기업 제도도 정비 중이다. 정민하 본부장은 “우리 제조업의 근간인 소부장 기업들이 이러한 정책적 마중물을 발판 삼아, 글로벌 공급망의 주역으로 당당히 도약하기를 기대한다”고 전했다.   ▲ 성균관대학교 권석준 교수   성균관대학교 공과대학 부학장인 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략’에 대해 발표했다. 반도체 소부장 산업에 불어닥친 제조 AX의 거대한 파도를 짚은 권석준 교수는 “거대 기술 기업들이 단순히 반도체 설계를 넘어 제조 영역까지 직접 관여하면서 맞춤형 AI 반도체 생태계를 주도하고 있다”고 분석하면서, “이에 따라 기존 소부장 기업들 역시 설계와 제조의 경계가 허물어지는 새로운 공급망 재편에 빠르게 대응해야 한다”고 짚었다. 권석준 교수는 “LLM(대규모 언어 모델) 기반의 거대 AI 모델이 현장으로 왔을 때 이것을 이어줄 수 있을 만한 다리(브리지)가 아직은 확립돼 있지 않다”고 지적하면서, 현장의 복잡한 인과관계를 AI가 파악하기 위해 파편화된 현장의 데이터를 통일된 사전처럼 묶어내는 온톨로지 구축과 이를 바탕으로 한 지식 네트워크 형성이 필수라고 전했다. 또한 차세대 AI 반도체의 핵심 과제인 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 소재 발굴부터 패키징 공정까지 AI를 적극 도입해야 한다고 강조했다. “수많은 후보 물질을 단기간에 탐색해 내고 디지털 트윈 모델로 실제 양산의 위험을 최소화하는 치밀한 전략이 치열한 글로벌 반도체 경쟁에서 살아남을 강력한 무기가 될 것”이라는 것이 권석준 교수의 전망이다.   ▲ DN솔루션즈 엄재홍 상무   DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로 발표를 진행했다. “사람의 개입 없이 가동되는 완전 자동화 다크 팩토리(dark factory) 환경에서, 기계가 주변과 스스로 소통하고 제어하지 못하면 결국 사람이 공정의 병목이 된다”고 짚은 엄재홍 상무는 “공작 기계가 단순한 장비를 넘어 지능형 자율 에이전트(agent)로 근본적인 진화를 이뤄야 한다”고 강조했다. 또한, 그는 인공지능이 LLM을 넘어 스스로 상황을 판단하고 물리적 행동을 수행하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI로 급격히 발전하고 있다고 짚으면서, 이런 흐름에 발맞춰 제조산업 역시 소프트웨어 중심의 뼈대를 갖춰야 한다고 전했다. 마치 스마트폰이나 최신 자동차처럼 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 새로운 기능이 추가되고 성능이 끊임없이 진화하는 제조 환경이 필수라는 의미다. 또한 엄재홍 상무는 진정한 자율 제조 생태계의 완성을 위해서는 하드웨어 자체가 능동적이고 똑똑한 주체로 거듭나야 한다고 덧붙였다.   ▲ 화신 이기동 상무   화신의 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’ 발표에서, 자동차 부품 생산 현장의 경험을 바탕으로 자율 제조의 필요성을 짚었다. “고객의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지는 반면 숙련공은 은퇴하고 새로운 인력 확보는 점점 어려워지면서, 기존처럼 사람이 현장을 통제하는 방식은 분명한 한계에 직면했다”는 이기동 상무는 “화신은 2030년 자율 제조 완성을 목표로 내세우며, 다가올 AI 시대에 발맞춰 2년 전 전담 연구소를 설립하고 본격적인 체질 개선에 돌입했다”고 소개했다. 이러한 변화는 현장 곳곳에서 실질적인 성과로 나타나고 있다. 과거 수차례 실패했던 용접 비전 검사는 AI와 결합해 성공적으로 안착했고, 방대한 사내 기술 문서를 찾아 분석해 주는 AI 에이전트를 도입해 업무 효율을 끌어올렸다. 나아가 가상 공간에서의 레이아웃 자동 생성은 물론, 스스로 궤적을 찾아내는 자율 용접 로봇의 도입을 준비하고 있다. 이기동 상무는 “AI 기반 자율 제조는 단순 기술 도입에 그치지 않고 기업의 생존과 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 전략”이라고 강조하면서, “막연한 첨단 기술의 나열이 아니라 자사의 현실과 시스템에 꼭 맞는 AI를 찾아 단계적으로 적용하는 것이 치열한 글로벌 경쟁에서 살아남을 강력한 무기”라고 전했다.   ▲ 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원   한화에어로스페이스의 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’에 대해 발표했다. 항공기용 가스 터빈 엔진의 코어는 1500℃가 넘는 가혹한 환경을 견뎌야 하므로, 미세한 결함도 치명적인 사고로 직결된다. 따라서 비행 중 어떠한 상황에서도 굳건히 견딜 수 있는 완벽한 신뢰성 확보가 절대적이다. 송덕용 수석연구원은 “이를 위해 수많은 공정 개발과 까다로운 엔진 승인 절차, 방대한 데이터베이스 구축이 뒷받침되어야 한다”고 설명했다. 송덕용 수석연구원은 “과거 정말 항공 관련 소재 부품은 수입에 의존하는 경우가 많았다. 타 산업 대비 항공 소재 기술력이 낮았던 것이 사실”이라면서도, “하지만 현재는 정부와 산학연이 긴밀히 협력하여 2035년까지 핵심 소재 부품 생태계를 자립하겠다는 확고한 로드맵을 그려가고 있다”고 소개했다. 또한, “첨단 항공 엔진 국산화는 단순한 부품 대체를 넘어 진정한 자주국방을 완성하는 핵심 열쇠”라면서, “머지않아 대한민국이 세계에서 일곱 번째로 항공 엔진을 독자 제작하여 글로벌 하늘을 누비는 날을 기대해 본다”고 전했다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김현무 선임본부장은 개회사를 통해 오늘날 제조업이 마주한 거대한 변화의 물결을 짚었다. “최근 제조업계는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 중심으로 그 어느 때보다 빠르게 디지털 전환을 맞이하고 있다. 현실의 생산 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 스스로 판단해 최적화하는 자율 제조 시스템은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다”라고 전한 김현무 선임본부장은 “공작기계는 여전히 제조의 심장이다. 아무리 첨단 기술이 고도화되고 AI가 제조 분야의 의사결정을 주도하더라도, 이를 실제 현실에서 제품으로 구현해 내는 물리적인 바탕은 결국 공작기계”라고 역설했다. 또한, “앞으로 우리 제조업의 경쟁력은 이러한 디지털 기술과 공작 기술이 얼마나 높은 수준으로 융합되는지에 따라 판가름 날 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 김현무 선임본부장   피지컬 AI·디지털 트윈으로 실현하는 자율 제조의 미래 4월 16일에는 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’가 진행됐다. 다섯 편의 발표에서는 단순한 자동화를 넘어 로봇이 인간의 숙련도를 학습하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 피지컬 AI와 이를 뒷받침하는 디지털 트윈 기술의 융합 사례가 다뤄졌다. 로봇, 자동차, 조선 등 각 분야의 전문가들은 파편화된 데이터를 통합하고 일하는 방식 자체를 혁신해야만 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있다고 입을 모았다.   ▲ 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원   한국로봇산업진흥원 제조로봇본부의 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 한 발표에서, 피지컬 AI가 주도할 제조 산업의 미래를 조명했다. 그는 인공지능이 내린 똑똑한 판단을 실제 물리적인 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 핵심이라고 강조했다. “세상의 모든 제조 환경과 인프라가 인간을 기준으로 설계되어 있기 때문에, 사람의 형태를 한 휴머노이드 로봇이 가장 경제적이고 효율적인 실행 도구가 될 수밖에 없다”는 것이 전진우 수석연구원의 분석이다. 한편으로 그는 “제조 AX(인공지능 전환)는 로봇을 도입하는 것으로 그치지 않는다”면서, 눈앞에 보이는 로봇 하드웨어의 도입에만 집착해서는 안 된다는 충고도 전했다. 진정한 제조 혁신을 위해서는 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꿔야 한다는 것이다. 구체적으로는 현장 장인들의 숙련된 솜씨와 암묵적인 노하우를 다중 감각 데이터로 변환하고 기록하여 로봇의 뇌를 구축하는 작업이 반드시 선행되어야 한다. 전진우 수석연구원은 “다가올 피지컬 AI 시대의 진정한 승부처는 단단한 기계 장비가 아니라, 로봇을 똑똑하게 움직이게 할 양질의 현장 데이터를 어떻게 수집하고 자산화할 것인지 치열하게 고민하는 데 달려 있다”고 조언했다.   ▲ 현대자동차·기아 이현우 팀장   현대자동차·기아의 이현우 팀장은 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로 AI 기반 자율 제조를 향한 혁신의 여정을 소개했다. 그는 자율 제조 공장이라는 자동차 제조 산업의 새로운 변화와 함께, 피지컬 AI 및 디지털 트윈을 융합한 자율 제조 혁신이라는 비전을 소개했다.   ▲ HD한국조선해양 이태진 전무   HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 발표를 진행했다. 인력난과 복잡해진 선박 건조 환경을 극복할 해법으로 미래형 조선소의 청사진을 제시한 이태진 전무는 “디지털 매뉴팩처링, 디지털 트윈, 피지컬 AI의 세 가지 키워드가 삼위일체되는 것이 지능형 자율운영 조선소의 핵심”이라고 강조했다. 가상 공간의 시뮬레이션 결과가 실제 현장에서 피지컬 AI의 행동으로 이어지고, 디지털 트윈이 두 세계를 빈틈없이 연결해야 진정한 자율 제조가 완성된다는 것이다. 이를 위한 우선 과제로는 파편화된 데이터의 통합이 꼽힌다. 이질적인 시스템의 언어를 온톨로지(ontology) 기술로 하나로 묶어내 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 만들어야만 AI가 상황을 정확히 인지하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 이태진 전무의 설명이다. 그는 “거대한 야드 위 수많은 로봇과 설비가 충돌 없이 조화롭게 일하는 완벽한 오케스트레이션(orchestration)을 구현하는 것이 대한민국 조선업의 압도적 경쟁력을 지켜낼 열쇠가 될 것”이라고 전했다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장   한국산업기술기획평가원(KEIT)의 김성호 본부장은 ‘제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’에 대해 소개하면서, 대한민국 제조업의 강점을 결집하고 지능화된 산업 생태계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 1300개가 넘는 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스(맥스 얼라이언스)는 자동차, 로봇, 조선, 반도체 등 핵심 분야별로 특화된 AI 모델과 하드웨어 기술력을 확보하는 데 주력하고 있다. 김성호 본부장은 데이터 수집부터 기술 개발, 제품 실증에 이르는 전 주기의 로드맵을 설명했다. 특히 2026년에는 약 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되어 ‘AI 팩토리 선도 프로젝트’와 단기 상용화 사업인 ‘AI 스프린트’ 등이 가속화될 전망이다. 또한 민간 투자를 유도하기 위한 국민성장펀드 협력 체계와 GPU 등 필수 인프라 지원책을 병행하여 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 토양을 마련한다. 김성호 본부장은 “궁극적으로 맥스 얼라이언스는 개별 기업의 성공을 넘어 제조 AX 세계 최강국으로 도약하기 위한 핵심 거점 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.   ▲ KAIST 장영재 교수   KAIST의 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로 한 발표에서, 다수의 이기종 로봇이 조화롭게 협업하는 무인 공장 통합 운영 시스템인 ‘카이로스’를 소개하면서 제조 피지컬 AI의 실질적인 적용 방안을 제시했다. 과거에는 개별 장비나 로봇 자체의 지능 고도화에만 집중했지만, 실제 생산 현장에서는 수많은 기계가 서로 얽히며 예상치 못한 충돌과 병목 현상이 발생할 수밖에 없다. 장영재 교수는 “이를 근본적으로 해결하기 위해 탄생한 카이로스는 공장 전체의 맥락을 조망하며, 인공지능이 스스로 상황을 판단하고 작업을 지시하는 거대한 ‘공장 운영체제’ 역할을 수행한다”고 설명했다. 또한, 장영재 교수는 “첨단 기술의 도입이 단순한 보여주기식에 그쳐서는 안 된다”면서, “결국 진정한 제조 혁신은 파편화된 AI 기술의 나열이 아니라 공장 전체의 운영 흐름을 통합적으로 통제하는 데서 시작한다”고 전했다. 또한, 스마트폰 앱을 내려받듯이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 성능이 끊임없이 진화하는 소프트웨어 중심의 아키텍처로 탈바꿈하는 근본적인 체질 개선을 거쳐야 제조 혁신이 완성될 수 있다고 덧붙였다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스는 4월 7일 개최한 ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’ 행사를 통해 엔지니어링과 과학적 혁신을 가속화하기 위한 비전을 제시하면서, ‘임베디드 인텔리전스’를 통한 설계 방식의 변화를 강조했다. 특히 AI(인공지능)는 코드 작성과 문제 해결 루프를 직접 제어함으로써 개발 복잡성을 해결하고 시장 출시 기간을 줄이는 기술로 자리매김하고 있다. 매스웍스는 모델 기반 설계(MBD)와 AI의 결합을 통해 더욱 신속하고 정교한 설계 환경을 구축한다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   매스웍스는 지난 1984년 설립 이래 MBD(model-based design) 방법론을 자동차와 항공 등 안전이 필수인 산업 분야를 중심으로 적용해 왔다. MBD는 제품 개발의 복잡도가 높아지는 흐름에 맞춰 다양한 물리 영역과 다중 도메인 시스템을 복합적으로 시뮬레이션하고 상호 영향을 검증하는 환경을 제공한다. 매스웍스는 작은 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있는 엔지니어링 현장에서 MBD 방법론이 강력한 검증 및 확인 워크플로를 거쳐 시스템의 안정성을 보장한다고 설명한다. 매스웍스는 이런 MBD의 기반 위에서 최근 산업계의 화두인 AI 기술을 안전하게 융합한다는 접근법을 내세웠다. 완전히 새로운 AI 플랫폼을 구축하는 것이 아니라, 수십 년간 현장에서 검증된 자사의 MBD 플랫폼 내에 인공지능 기능을 자연스럽게 내재화하겠다는 것이다.   ▲ 매스웍스는 생성형 AI가 제품 개발 루프를 가속화할 수 있다고 설명한다.   생성형 AI가 이끄는 설계 패러다임의 변화 매스웍스의 사미르 M. 프라부(Sameer M. Prabhu) 인더스트리 부문 이사는 AI가 엔지니어링 설계의 전 영역에 걸쳐 이미 실질적인 변화를 만들어내고 있다고 강조했다. 엔지니어링 설계의 핵심은 끊임없이 반복되는 ‘문제 해결 루프’에 있다. 과거에는 엔지니어가 직접 설계 공간을 탐색하며 해답을 찾았다면, 인공지능은 엔지니어가 정의한 목표와 제약 조건 안에서 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 최적의 설루션을 빠르게 도출해낼 수 있다는 것이다. 이러한 변화를 보여주는 기술이 바로 AI 기반의 차수 축소 모델(reduced order model : ROM)이다. 프라부 이사는 자동차 부품의 설계 파라미터 최적화에 물리 기반 시뮬레이션을 활용한 사례를 소개했다. “기존 방식으로는 수천 번의 시뮬레이션을 반복하는 연산에 16일의 시간이 필요했다. 하지만 실험 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 인공지능 차수 축소 모델을 학습시켜 최적화 루프에 적용한 결과, 단 5분 만에 작업을 끝낼 수 있었다”는 것이 프라부 이사의 설명이다. 무겁고 복잡한 해석 모델을 가벼운 인공지능 모델로 대체하여 설계 속도를 크게 높일 수 있었다는 것이다. 또한, 빠르게 발전하고 있는 생성형 AI(generative AI)는 반복되는 검증 작업이나 코드 생성을 빠르게 자동화하여, 엔지니어가 더 높은 수준의 추상화 및 목표 지향적 설계에 집중할 수 있도록 돕는다. 프라부 이사는 “미래 엔지니어의 핵심 역량은 목표 지향적 사고와 설계 루프 자체를 설계하는 능력이 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 매스웍스 사미르 M. 프라부 이사   MBD 환경에서 AI의 생산성 높인다 MBD를 구현하는 매스웍스의 핵심 플랫폼인 시뮬링크(Simulink)는 전통적으로 AI 알고리즘을 정교한 룩업 테이블의 발전된 형태로 통합해 활용해 왔다. 엔지니어는 매트랩(MATLAB) 등에서 훈련한 AI 모델과 특징 추출 코드를 시뮬링크로 가져와 프로세서 탑재 제어 모듈용 C 코드를 자동 생성해 하드웨어에 곧바로 배포할 수 있다. 매스웍스는 최근 이 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합한 시뮬링크 코파일럿(Simulink Copilot)을 도입하여 플랫폼을 한 단계 더 진화시켰다. 시뮬링크 코파일럿은 MBD 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합했다. 대화형 챗 인터페이스를 통해 복잡한 시뮬링크 모델의 동작 원리를 자연어로 사용자에게 설명해 준다. 또한 특정 제어 시스템이나 상태 머신 모델을 개선하기 위한 구체적인 아이디어를 제안할 수 있다. 코파일럿은 단순히 조언을 건네는 데 그치지 않고, 해당 작업에 바로 적용할 수 있는 최적의 도구와 관련 기술 문서까지 함께 추천하며 설계 과정의 어려움을 해결하도록 돕는다. 프라부 이사는 “우리의 비전은 생성형 AI와 MBD 모델 기반 설계를 사용해서 이런 챗 인터페이스와 함께 생성형 AI의 생산성 향상을 제공하고, 사용자가 결과를 빠르게 얻을 수 있도록 하는 것”이라면서, 시뮬링크 코파일럿의 새로운 기능이 엔지니어의 작업 속도와 전반적인 효율을 높여 줄 열쇠라고 강조했다.   ▲ 매스웍스코리아 박주일 사장   제조업 경쟁력 강화를 위한 전략과 미래 비전 매스웍스는 크게 두 가지의 AI 전략을 소개했다. 첫째는 물리적 하드웨어를 대체하거나 보완하기 위해 AI 모델을 최종 시스템의 구성 요소로 직접 내장하는 방식이다. 둘째는 AI가 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 문제 해결 루프 자체를 주도하도록 만드는 방식이다. 또한, 매스웍스는 매트랩 코파일럿과 시뮬링크 코파일럿 등 생성형 AI를 자사의 기존 플랫폼에 내재화하여 일상적인 코딩과 검증 업무의 자동화까지 지원할 계획이라고 밝혔다. 다만 안전이 최우선인 엔지니어링 산업의 특성상, AI의 환각 현상이나 비결정적 특성은 치명적인 위험을 일으킬 수 있다. 이에 대해 박주일 사장은 “기존에 있는 플랫폼에 AI가 들어가기 때문에 워크플로간 충돌이나 정합성 이슈가 상대적으로 적다는 것이 매스웍스의 유니크한 강점”이라고 설명하면서, “수십 년간 업계 표준으로 자리 잡은 MBD 플랫폼과 강력한 검증 및 확인 워크플로를 통해 AI 결과물의 신뢰성을 통제할 수 있을 것”이라고 전했다. 한국 시장에서 매스웍스가 그리는 청사진은 한국 제조업의 근원적인 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 데 집중되어 있다. 기하급수적으로 증가하는 제품 개발의 복잡도와 출시 기간 단축이라는 압박 속에서, 매스웍스는 국내의 엔지니어링 커뮤니티를 기술적으로 뒷받침하는 조력자 역할을 하겠다는 계획이다. 나아가 기업에 대한 지원뿐 아니라 학계와의 협력을 통해 미래 공학 인력을 양성하는 일에도 투자할 것이라고 밝혔다. 박주일 사장은 “자동차 산업에서 촉발된 소프트웨어 정의 제품(software-defined product)의 흐름이 우주항공, 조선, 에너지 등 모든 산업으로 확장되는 변화가 일어나고 있다. 매스웍스코리아는 새로운 산업 영역의 기술적 간극을 메우고 디지털 전환을 선도하는 핵심 파트너로 자리매김하고자 한다”고 전했다.   ■ 같이 보기 : [인터뷰] 시뮬링크로 배터리 BMS 신뢰성 확보 및 로직 검증 자동화 구현     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이크로소프트는 애저 로컬(Azure Local)의 확장성을 강화해 단일 소버린 환경 안에서 서버를 최대 수천 대까지 배포할 수 있는 대규모 클라우드 인프라 환경을 공개했다. 전 세계적으로 디지털 주권과 보안 규제가 강화되면서 데이터 통제권을 유지하면서도 규모를 확장할 수 있는 클라우드 인프라 전략이 중요해지는 추세이다. 이에 따라 주권 환경에서 운영 통제권을 유지하며 대규모 업무를 수용할 수 있는 확장형 인프라의 필요성이 커지고 있다. 마이크로소프트 소버린 프라이빗 클라우드의 기반이 되는 애저 로컬은 조직이 소유한 하드웨어에서 클라우드와 일관성 있는 인프라 환경을 구현한다. 특히 인터넷 연결이 분리된 환경에서도 유연하게 배포할 수 있으며, 보안과 컴플라이언스 설정을 로컬에서 직접 관리하는 운영 제어권을 제공한다. 마이크로소프트는 이를 통해 조직이 데이터 통제권을 유지하는 동시에 산업 현장의 대규모 업무를 로컬 환경에서 실행할 수 있다고 설명했다. 국가 기간 시설이나 규제 산업에서 사용하는 소버린 프라이빗 클라우드(sovereign private cloud)는 대규모 업무를 수용할 수 있는 확장성이 필수이다. 애저 로컬은 별도의 구조 재설계 없이도 단일 소버린 경계 안에서 서버 규모를 수백 대에서 수천 대까지 유연하게 확장하도록 지원한다. 인프라 확장에 따른 운영 연속성을 위해 복원력도 높였다. 애저 로컬은 확장된 장애 도메인과 인프라 풀을 통해 하드웨어 장애가 서비스 중단으로 이어지는 것을 방지한다. 이를 통해 클라우드 연결 환경과 관계없이 핵심 서비스의 안정적인 운영을 돕는다. 데이터가 많이 발생하는 AI(인공지능) 추론과 분석 업무도 자체 인프라에서 수행한다. 고성능 GPU 인프라를 바탕으로 민감한 AI 모델과 데이터를 조직의 직접 통제 아래 보호한다. 접근 관리와 감사 및 컴플라이언스 제어 역시 소버린 경계 안에서 유지된다. 배포 규모가 커지면서 워크로드 배치 옵션도 다양해졌다. 애저 로컬은 대규모 소버린 프라이빗 클라우드 구축부터 분산형 AI 업무까지 지원 범위를 넓혔다. 이를 통해 데이터 집약적이거나 응답 속도가 중요한 애플리케이션을 소버린 경계 내에서 실행할 수 있다. 글로벌 기업과 공공기관의 도입도 이어지고 있다. 미국 통신사 AT&T는 핵심 인프라의 완전한 운영 제어권을 얻기 위해 애저 로컬을 도입했다. 네덜란드 토지 등기소는 국가의 민감한 공공 데이터에 대한 주권 통제 목적으로 이를 활용한다. 이탈리아의 파이버콥 또한 전국 단위의 소버린 클라우드와 AI 서비스를 제공하기 위해 에지 로케이션 전반에 애저 로컬을 구축하고 있다.     애저 로컬은 현재 데이터온, 델 테크놀로지스, 에버퓨어, 히타치 반타라, HPE, 레노버, 넷앱 등 주요 글로벌 파트너사의 컴퓨팅과 엔터프라이즈 스토리지 플랫폼을 통해 이용할 수 있다. 조직은 이를 통해 기존 스토리지 영역 네트워크 투자를 보호하고 소버린 환경에서 컴퓨팅과 스토리지 자원을 독립적으로 확장할 수 있다. 플랫폼 컴퓨팅 기반은 인텔 제온 6 프로세서가 제공한다. 제온 6는 최신 기업 워크로드의 집적도와 성능 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 특히 인텔 AMX 기반의 AI 가속 기능은 별도의 특화 인프라 없이 소버린 환경에서 AI 업무를 실행하도록 지원한다. 한편 애저 로컬은 엄격한 데이터 레지던시와 인터넷 연결이 분리된 환경, 규제 대상 업무, 현장에서의 AI 실행 등 다양한 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 에지 환경의 단일 노드부터 대규모 데이터센터까지 유연하게 확장할 수 있으며 애저를 통해 일관된 수명 주기 관리를 제공한다. 마이크로소프트의 더글라스 필립스 스페셜라이즈드 클라우드 사장 겸 최고기술책임자는 “애저 로컬과 검증된 컴퓨팅 및 스토리지 플랫폼, 가속 컴퓨팅 플랫폼, 칩셋의 결합은 소버린 인프라 배포를 지원하는 데이터센터 규모의 스택을 제공한다”면서, “이를 통해 데이터와 모델, 실행 과정이 조직의 통제 환경 안에 안전하게 유지될 수 있다”고 밝혔다.