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  

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11(Creo Parametric 11)에서 도면 기호를 생성하는 기능에 대해 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기호(심벌)는 도면 작업에서 반복적으로 사용하는 형상이나 텍스트를 한 번에 등록해두고 재활용할 수 있다는 점에서 많은 이점을 제공한다. 반복되는 정보를 직접 그릴 필요 없이 기호로 배치하면, 작업 시간을 단축하면서도 도면의 표준화와 일관성을 유지할 수 있다. 또한 매개변수를 이용해 도면 속 정보를 자동으로 연동하면, 설계 변경이 발생하더라도 관련 내용이 신속하고 정확하게 갱신되어 오류 발생을 줄일 수 있다. 특히 기호가 시각적 요소를 간결하게 전달한다는 점은 협업 환경에서 매우 유용하다. 복잡한 어셈블리나 전기 부품도 기호로 정의해두면, 도면을 처음 접하는 사람이라도 해당 요소를 쉽게 파악할 수 있기 때문이다. 결과적으로 기호를 적절히 활용하면 도면의 이해도를 높이고, 작업 효율은 물론 품질 또한 크게 향상시킬 수 있다.   기호(Symbol) 탭 UI 기호(Symbol) 탭은 새로운 기호를 배치하거나, 이미 도면에 배치된 기호를 선택할 때 표시되는 탭이다. 이 탭을 통해 새 기호를 손쉽게 추가하고, 선택한 기호의 속성을 직관적으로 수정할 수 있다.      기호를 배치하거나 이미 배치된 기호를 선택할 때는 여러 가지 옵션을 통해 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 기호 배치 과정에서 사용할 수 있는 주요 기능에 대해 알아보자.   갤러리(Gallery)     기호를 배치할 때 갤러리 아이콘(아래 화살표)을 클릭하면, 최근에 사용한 기호나 고정(Pinned)된 기호, 그리고 사용자 정의·시스템 정의 기호 목록을 한눈에 확인할 수 있다. 필요에 따라 ‘최근 항목 지우기(Clear Recent Items)’ 또는 ‘고정된 항목 지우기(Clear Pinned Items)’ 기능을 이용해 기호 목록을 정리하거나, 특정 기호만 골라 고정을 해제할 수도 있다. 이를 통해 반복해서 사용하는 기호를 효율적으로 관리하며, 불필요하게 쌓이는 기호를 깔끔하게 정돈할 수 있다.   기호 팔레트(Symbol Palette)     전용 *.dwg 시트(DRAW_SYMBOL_PALETTE) 형태로 구성된 기호 팔레트에서는 자주 사용하는 기호 인스턴스를 저장해 두고 쉽게 재활용할 수 있다. 여러 개의 드로잉 시트를 사용할 수 있을 경우 팔레트를 열면 최근에 사용한 시트가 먼저 표시되고, 화살표 버튼을 눌러 다른 시트로 이동할 수 있다. 이렇게 분류된 시트를 통해 필요한 기호를 빠르게 찾고, 여러 도면에서 일관된 형식으로 기호를 배치할 수 있다.   기호 사용자 지정(Symbol Customization)     ‘기호 사용자 지정’을 클릭하면 그룹화(Grouping), 미리 보기(Preview), 가변 텍스트(Variable Text) 등으로 구성된 대화 상자가 열려 기호의 세부 속성을 설정할 수 있다. 그룹화 옵션을 통해 기호에 적용된 그룹화 방식을 확인·수정하고, 미리 보기 영역에서 기호의 확대·축소나 텍스트 변경 사항을 즉시 확인할 수 있다. 또한 사용자 정의(Customization) 메뉴에서는 기호 정의 이름을 복사해, 메모 콜아웃 등에 편리하게 활용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3)   지난 호에서는 BPMN(Business Process Modeling Notation)의 구성 요소를 살펴보고, 간단한 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보았다. 이번 호에서는 BPMN을 작성하기 위한 모델링 툴을 살펴보고, 이를 활용하여 비교적 간단한 비즈니스 프로세스 모델을 작성하는 방법을 소개하도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원 ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   우리는 지난 호에서 BPMN이 무엇인지에 대해 알아보았다. 우선 BPMN의 구성 요소를 살펴보았고 아주 간단한 BPMN 예제를 통해 주요 기능과 특징을 개괄적으로 파악해 보았다. 또한 BPMN을 활용하여 리프 스프링 개발 프로세스를 모델링하는 사례를 통해, 일반적인 WBS와 비교해 보았을 때 개발에 참여한 이해관계자들이 어떻게 협업을 해야 하는지 명확하게 파악할 수 있다는 것을 알게 되었다.   BPMN 웹사이트에서 모델러 확인 및 다운로드받기 BPMN을 작성하기 위한 모델링 툴을 알아보기에 앞서, 지난 호에서 소개한 바 있는 OMG 그룹에서 운영하고 있는 BPMN 웹사이트를 우선 찾아가 보도록 하겠다. OMG의 웹사이트(www.bpmn.org)에서는 기본적인 BPMN 개념 정의부터 새로운 BPMN 표준에 대한 연구까지 자세하게 소개하고 있으며, BPMN의 개념, 문서, 예제, 표준화 진행 등에 대한 내용이 자세하게 기술되어 있어서 BPMN을 이해하고 활용하는데 많은 도움을 받을 수 있다.   그림 1. OMG 그룹에서 운영하는 BPMN 웹사이트   우리는 여기서 세 가지 정도를 간단하게 살펴보고자 한다. 우선 ‘Examples’에는 BPMN을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 분야의 예제를 템플릿 형태로 제공하고 있어, 사용자가 이를 활용하여 빠르게 BPMN을 적용해 볼 수 있도록 도움을 주고 있다. 다음은 ‘Implementers’로 현재 BPMN을 지원하고 활용하는 산업과 사례를 소개하고 있는데, 생각보다 다양하고 유명한 회사에서 어떻게 활용되고 있는지 확인할 수 있다.   그림 2. 다양한 예제를 보여주는 Examples   그림 3. 사례를 보여주는 Implementers   마지막으로 ‘BPMN MIWG’에서는 BPMN 표준을 준수하고 상호 모델을 교환하고 위한 목적으로 다양한 툴(소프트웨어)을 소개하고 비교 분석을 수행하고 있다. 우리가 여기서 관심 있게 살펴보려고 하는 것은 ‘View current test results on various tools’의 내용이다. 개인적 취향 및 선호도에 따라 모델링을 하기 위한 툴을 선택할 수 있지만, 대부분 표준을 잘 준수하고 있어서 표준 모델링의 경우 선택의 차이는 크지 않을 것으로 생각된다. 그래서 BPMN 모델을 작성하기 위해 우리는 상대적인 차이가 크지 않지만 인지도가 높은 ‘Camunda Modeler’를 선택하였다.   그림 4. 다양한 모델러에 대한 표준 및 상호 모델 교환 수준에 대한 정리     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

고객맞춤 제조 IT시스템 솔루션 코디네이션 전문기업 지능형 공장 서비스·DX Accelerator, 디엑셀   디지털 기술의 발전으로 글로벌 제조업계는 더 높은 효율성, 맞춤 생산, 그리고 지속 가능성 확대를 위한 혁신기술 개발에 대한 니즈를 키우고 있다. 이러한 트렌드에 맞춘 디지털 기술과 로보틱스를 활용한 제조 시스템이 구현되고 있으며, 개인화·맞춤화를 위한 기능과 프로세스의 진화 속도도 빨라지고 있다. 본지에서는 지능형 공장 서비스와 고객이 필요한 솔루션을 활용하여 기업의 시스템을 코디네이션 하는 ‘디엑셀(DXel, www.dxel.co.kr)을 만났다.   ▲ 디엑셀 김남웅 대표       고객이 필요로 하는 솔루션을 찾아주는 기업 2022년 4월 설립된 디엑셀은 회사명에서도 알 수 있듯 산업계의 디지털 전환을 돕는 ’Digital Transformation Accelerator‘ 기업이다. “당사는 고객이 필요한 솔루션을 코디네이션 하는 제조 시스템 전문기업”이라고 소개하는 김남웅 대표는 “당사 가장 큰 경쟁력은 20여 년간 다양한 산업별 제조 현장을 경험한 전문적인 노하우를 가지고 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하고 있는 임직원”이라고 소개하며, 검증된 솔루션을 통해 고객의 업무 효율성을 높이고, 제조산업 시스템의 혁신을 이루고 있다고 부연했다. 2~3년 전의 제조 IT시스템은 생산량, 업무감시, 원가절감 등 관리직 위주로 구축되었다. 그러나 생산성 향상과 품질력 제고에 직접적으로 성과를 내기 위해서는 좀 더 직관적이고, 직원 참여가 가능한 시스템을 구축해야 한다. 이러한 환경 변화에 맞춰 디엑셀은 직원의 감시보다 직원의 참여를 확대할 수 있는 시스템, 제조 현장에 맞춘 MES와 UWB 기반의 실시간 제품 위치 추적시스템을 사업의 모토로 창업하게 되었다. “과거 제조 IT시스템이 ‘관리적 관점’에서 구축되었다면, 이제는 사람을 중심으로 사회적 가치까지 창출할 수 있는 역할로 확대되고 있다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “우리는 전 직원이 참여할 수 있는 ‘지속 가능한 실천적 제조 IT시스템’을 구축하고 있다”라고 소개한다. 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼 서비스 제공 디엑셀은 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼을 통해 제조 현장 시스템 개발, UI/UX 프로비저닝 및 대시보드를 구현하기 위한 다양한 레어어를 제공하고 있다. 이 회사 솔루션의 핵심적인 기능인 기준정보 구축과 환경정보 및 시스템을 컨트롤하는 파운데이션 레이어, 제조현장시스템인 공정 정보와 Lot 정보, BOM 정보 등 프로세스 전반을 관할하는 시스템인 프로세스 레이어가 있다. 이와 더불어 사용자 데이터 수집 및 편의성을 제공하는 UI/UX 오퍼레이션 레이어와 수집된 데이터를 각종 디바이스를 통해 사용자에게 제공하는 디스플레이 레이어를 통해 최적의 제조시스템을 제공하고 있다.  디엑셀 김남웅 대표는 “이러한 기술력을 토대로 스마트한 공장 운용을 위한 ‘디지털팩토리 서비스’, 협력사/딜러사 등의 파트너사들과의 ‘디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스’, 그리고 초광대역통신(Ultra-Wideband, UWB) 기술을 활용한 ‘실시간 고정밀 측위 관리 서비스’ 등 3가지 영역에서 솔루션 코디네이션 서비스를 제공하고 있다”라고 부연했다.   (1) 디지털 팩토리 서비스 이중 디지털 팩토리는 다양한 설비 및 공장 내 장치와의 인터페이스를 통한 실시간 데이터 수집 및 모니터링을 적용하여 디지털 생산 공정 정보를 제공하고 있다. 휴먼 에러를 원천 차단하고, 품질 결과를 학습하여 피드백함으로써 선제 예방 품질 역량을 강화하고 있다. 또한 핵심 생산 및 유관 정보를 표준화하고 디지털화하여, 모든 제조 현장의 데이터 연계로 통합적인 디지털 관리를 실현하고 있다. 특히 생산 현장 정보의 디지털화와 실시간 가시성 확보로 경영 목표 관점의 새로운 영감을 제시하고 있으며, 데이터 분석 기반의 생산 및 품질을 위한 최적화된 제조 운영과 QCD 즉 품질, 원가, 납기의 가치를 극대화하여 최고의 생산 능력을 창출할 기회를 제공하고 있다. (2) 디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스 디엑셀의 또 다른 서비스는 협력사와 제조 현장, 판매딜러 간의 공급망 디지털 협업공장을 구축하여 클라우드를 기반으로 고객사와 협력사, 그리고 판매딜러의 실시간 재고 데이터를 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태의 애플리케이션으로 제공하는 서비스이다. 이를 통해 고객의 주문을 받은 판매딜러는 제조 공장의 재고 수량 및 위치 데이터를, 제조 공장은 협력사의 재고 수량 및 위치 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 이는 결과적으로, 불필요한 발주와 재고를 현저히 줄여 원가절감 및 협력사와의 상생을 도모할 수 있다. 이를 기반으로 디엑셀의 시스템은 고객사의 생산계획과 입고 검사, 공정관리를 지원하여 생산실적을 더욱 극대화해하고 있으며, 협력사에는 생산관리, 출하관리, 품질관리의 혁신을 이루어 나가고 있다.  (3) 실시간 고정밀 측위 관리 서비스 차세대 무선 통신 기술인 UWB의 정확한 위치감지 기술은 디지털 공장을 구축하는 데 많은 도움이 된다. 디엑셀의 스마트팩토리 고정밀 측위 관리 솔루션은 국제적인 첨단 UWB 기술을 바탕으로 제조현장의 제품, 부품 및 차량 등의 움직임을 센티미터 수준의 고정밀 측위 서비스로 제공한다. 0차원 존재 감지, 1차원 선형 궤적 측위 및 2차원 지역 평면 측위를 통합한 다차원 측위 모드를 채택하여 사람, 차량, 사물의 실시간 위치를 정확하게 파악할 수 있다. 이러한 기술은 궤적 추적, 작업 시간 통계, 면적 수, 전자 울타리 및 기타 서비스 기능과 결합하여 제조 운영의 효율성을 높이고 공장의 자재 관리 개선, 원가절감 및 공정 흐름 최적화를 제공한다. 김남웅 대표는 “위치 관리시스템과 결합된 저희 솔루션은 스마트팩토리의 관리 수준을 한 단계 높였다고 자부할 수 있다”라고 덧붙였다.  AI 제조 분야 앵커기업으로 부상 최근 디엑셀은 AI 자율제조 선도프로젝트의 일환으로 농기계 다품종 유연생산을 위한 AI 자율제조 국책과제의 공동연구기관으로 선정되어 참여하고 있다. 디엑셀의 실시간 고정밀 측위 관리 기술이 성공적인 AI 자율제조 실현에 필수적인 핵심기술임을 인정받았기 때문이다. “당사는 전라북도 농기계 산업 및 동종업계의 AI 자율제조 선도 표준모델을 구축하는데 무거운 책임감과 사명감을 느끼고 있다”라고 말하는 이 회사 김남웅 대표는 “디엑셀이 보유한 기술을 더욱 강화하고 발전시켜 AI 자율제조 분야의 앵커기업으로 성장하고자 한다”라고 프로젝트 참여에 대한 포부를 밝혔다. 사람이 기업 성장의 답 “아무리 기술이 뛰어나도 그 기술을 용도와 상황, 목적과 요구에 맞게 구현해 낼 사람이 없다면 그 기술은 가지고 있는 능력을 발휘할 수 없다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “앞서 소개한 바와 같이 우리의 가장 큰 장점은 고객이 요구하는 디지털 전환의 미션을 제대로 수행하기 위해 20년 넘게 많은 산업별 제조환경을 경험한 전문가들이 각자의 노하우를 기반으로 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하며, 검증된 솔루션을 통해 업무 효율과 고객 서비스의 혁신을 높인다는 것”이라며, “특히 고객의 니즈를 먼저 파악하고, 선제적으로 솔루션을 제안할 수 있도록 임직원의 역량을 지속적으로 강화하고 있다”라고 부연했다. 이는 디엑셀이 인재 양성에 집중하고 우수한 경험을 가진 전문가를 끊임없이 발굴해 오는 이유기도 하다.  디지털과 인간이 상생하는 시스템을 만들다! 디엑셀은 제조물류산업의 다양한 고객을 만족시키기 위해 유연한 비즈니스 플랫폼을 선보이고 있다. 현재는 제조분야에서 전문역량을 발휘하고 있지만, 디지털 전환이 전 산업에서 일어나듯이 이 회사가 가진 지능형공장 서비스와 위치관리 기술 기반의 혁신 솔루션은 전 산업에 적용될 수 있다.  오늘보다 나은 내일을 꿈꾼다는 김남웅 대표는 “제조 현장에 특화된 디지털팩토리와 더불어 UWB 측위 기술을 기반으로 개발된 실내외 무선 위치 추적 장치, 이 두 개의 솔루션을 융합한 위치관리 기반 디지털팩토리 솔루션을 제공하여 시스템 인프라가 약한 중소기업, 관리의 단계를 높여야 하는 대기업들의 애로를 해결해 주는 것이 우리의 역할”이라며, “우리는 앞으로도 우리나라 산업의 디지털 역량 강화를 넘어 국가 기술 경쟁력 제고에 기여하고, 디지털과 인간이 상생하는 시스템, 새로운 기술이 인정받는 변화된 세상에서 저의 기술이 고객의 성공적인 비즈니스가 되도록 최선을 다하겠다”라고 덧붙였다.

AI의 비약적인 발전은 제조업을 비롯한 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 지난 4월 8일, 한국공작기계산업협회와 한국산업지능화협회가 공동 주관한 ‘공작기계 산업의 AI 자율제조 세미나’에서도 AI 기술이 이끄는 제조업 패러다임의 전환을 확인할 수 있었다. 이번 세미나는 공작기계 산업의 디지털 전환 전략을 공유하기 위해 마련되었으며, ▲생성AI가 촉발시킨 AX 혁명 ▲AI기술 동향:공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 ▲AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례 ▲AI 자율제조 추진정책 및 정부지원 프로그램을 주제로, 업계 전문가들의 발표와 사례 중심 강연으로 진행되었다.   1.  생성AI가 촉발한 AX 혁명 첫 번째 세션에서는 한국생성AI파운데이션 송세경 회장이 ‘생성AI가 촉발한 AX(Autonomous Transformation) 혁명’을 주제로 강연을 펼쳤다. 송 회장은 “딥시크(DeepSeek)와 같은 초거대 AI의 등장이 미국 중심의 AI 기술 패권을 흔들고 있으며, 이는 글로벌 공급망(GVC)과 제조 생태계 전반에 큰 변화를 예고하고 있다”며, “제조업은 이제 생성AI를 통해 새로운 성장과 확장의 전환점을 맞이하고 있다”고 강조했다. 2.  AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 이어진 발표에서 DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM(Software Defined Manufacturing) 기반 기술 동향’을 주제로 제조업의 디지털 혁신 흐름을 소개했다. 엄 상무는 공작기계 산업 내 AI 활용 흐름을 스마트 디지털 제조(SDM: Smart Digital Manufacturing)로 설명하며, 이를 스마트팩토리(Smart Factory), 라이트하우스팩토리(Lighthouse Factory), 다크팩토리(Dark Factory)로 구분했다. 이 중 다크팩토리는 사람 없이 인공지능과 로봇만으로 운영되는 완전 무인화 공장이라고 부연했다. 또한 그는 “AI가 인간의 지능을 초월하는 단계까지 발전하고 있으며, 이를 제조업에 적용할 경우 암흑공장(Dark Factory) 실현도 가능하다”며, “오픈소스 생태계의 확산을 통해 산업 전반에 공유와 협업의 기반이 강화되어야 한다”고 강조했다. 3.  AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로 인터엑스 박정윤 대표는 'AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로'를 주제로 발표를 이어갔다. 박 대표는 프레스, 사출, 정밀가공 등 생산제조 현장에 AI를 적용하는 트렌드를 소개하며, 기존 하드웨어 중심 운영 방식에서 소프트웨어 기반 맞춤형 디지털 서비스 제공으로 진화하는 자율제조 시스템을 설명했다. 특히 그는 자율제조 시스템의 진화가 모든 요소를 소프트웨어로 정의하고 제어하는 SDX(Software Defined Anything) 개념으로 확장되고 있다고 강조했다. 이와 함께 박 대표는 “지능 자율화 기반 제조 경쟁력을 확보하기 위해서는 고성능 AI 인프라, 즉 SDX 개념이 필수적”이라며, 실제 사출공정, 프레스머신, CNC 가공라인 등에 적용된 다양한 사례를 소개했다. 이와 함께 제조 데이터 표준화, 스마트센서 활용 등 구체적인 도입 전략을 통해 자율제조의 실현 가능성을 제시했다. 4. AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램 마지막 세션에서는 한국산업지능화협회 노성록 센터장이 정부의 AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램에 대해 발표했다. 노 센터장은 산업통상자원부가 추진하는 10대 과제를 중심으로 한 AI 자율제조 선도 프로젝트 진행 현황을 공유하고, 관련 기업들이 정책 지원을 적극 활용할 것을 당부했다. 이를 통해 단순한 자동화를 넘어, 산업 전반의 혁신을 견인하는 전략적 도구로 부상한 AI 기반 자율제조의 효과적인 도입 방안을 제시했다. 이번 세미나는 AI 기술이 실제 제조현장에 본격적으로 확산되고 있음을 확인하는 의미 있는 자리였다. 특히 AI 기반 가공 최적화, 예지보전(Predictive Maintenance), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 디지털 혁신 기술의 현장 적용 사례가 참석자들의 높은 관심을 끌었다.  

델 테크놀로지스가 서버, 스토리지, 데이터 보호 등 데이터센터 인프라 전반에 걸쳐 기업 및 기관들의 데이터센터 현대화를 가속할 수 있는 신제품 및 신기능을 선보였다. AI의 부상, 전통적인 워크로드와 최신 워크로드를 모두 지원해야 하는 필요성, 사이버 위협의 증가에 대응하기 위해 IT 전략의 재편이 요구되고 있다. IT 조직은 확장성, 효율성을 높이고 적응력을 확보하기 위해 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹을 공유형 리소스 풀로 추상화하는 분리형 인프라스트럭처로 전환하는 추세이다. 델 테크놀로지스는 고객들이 IT 인프라에 대한 접근 방식을 재고하고, 최신 및 전통적인 워크로드 요구사항에 좀 더 효과적으로 대응할 수 있도록 서버, 스토리지 및 데이터 보호 설루션에 걸쳐서 다양한 혁신을 추진한다고 전했다.  P 코어의 인텔 제온 6 프로세서가 탑재된 델 파워엣지(Dell PowerEdge) R470, R570, R670 및 R770 서버는 1U 및 2U 폼 팩터의 싱글 및 더블 소켓 서버로, HPC, 가상화, 분석 및 AI 추론과 같은 까다로운 기존 워크로드와 새로운 워크로드에 모두 효과적인 제품이다. 델 파워엣지 R770으로 레거시 플랫폼을 통합하면 42U 랙당 전력과 최대 80%의 공간을 확보할 수 있다. 이를 통해 에너지 비용과 온실가스 배출량을 최대 절반까지 절감하고 프로세서당 최대 50% 더 많은 코어와1) 67% 향상된 성능을 지원한다. 데이터 센터 상면 공간을 줄여 지속 가능성 목표를 달성하고 성능 저하 없이 전체 총 소유 비용을 절감할 수 있다. 델 파워엣지 R570은 와트당 인텔 성능에서 높은 수준을 달성한 모델이다. 고성능 워크로드를 유지하면서 에너지 비용을 절감할 수 있도록 지원한다. 델 파워엣지 신제품은 OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트)의 일부인 ‘데이터 센터 - 모듈형 하드웨어 시스템(DC-MHS)’ 아키텍처로 운영을 간소화했다. DC-MHS는 서버 설계를 표준화하여 기존 인프라에 쉽게 통합할 수 있도록 지원하므로, 폭넓은 선택권을 제공한다. 또한, 파워엣지 서버는 실시간 모니터링을 비롯한 델 오픈매니지(Dell OpenManage) 개선 사항 및 IDRAC 10(Integrated Dell Remote Access Controller) 업데이트를 통해 관리가 간소화되고 강력한 보호 기능을 제공한다.    ▲ 델 타워엣지 R470/R570/R670/R770 서버   델 파워스토어(Dell PowerStore)는 데이터 관리를 간소화하고 성능과 보안을 강화한다. 델 파워스토어의 지능형 소프트웨어는 고도로 프로그래밍 가능한 자동화 플랫폼을 기반으로, 첨단 데이터 절감 기능과 독립적으로 확장 가능한 스토리지 서비스를 제공하여 현대적인 분산 아키텍처에 요구되는 요구사항에 적합하다. 파워스토어의 최신 소프트웨어는 ▲델 AI옵스(Dell AIOps, 이전의 CloudIQ)를 통한 AI 기반 분석 ▲제로 트러스트 보안 강화 ▲고급 파일 시스템 지원 등의 기능을 포함한다. 또한, 델은 고성능의 오브젝트 플랫폼으로서 AI 워크로드를 위한 대규모 확장성, 성능 및 효율성을 제공하는 차세대 ‘델 오브젝트스케일(Dell ObjectScale)’을 공개했다. 델은 오브젝트스케일의 엔터프라이즈급 아키텍처를 현대화하고 새로운 노드 모델을 추가했다. 오브젝트스케일 XF960은 경쟁 제품 대비 노드당 최대 2배 더 높은 처리량(throughput)과 이전 세대의 올플래시 제품 대비 최대 8배 우수한 집적도를 제공한다. HDD 기반의 델 오브젝트스케일 X560은 읽기 처리량이 83% 향상되어 미디어 수집, 백업 및 AI 모델 학습과 같은 주요 워크로드를 가속화한다. 델은 클라우드 스토리지 제공업체 ‘와사비(Wasabi)’와 협력해 개발한 오브젝트스케일 기반 하이브리드 클라우드 설루션 신제품을 통해 높은 효율성 및 회복탄력성을 제공한다고 소개했다. 델 파워스케일(Dell PowerScale)의 스케일 아웃 아키텍처는 현대적인 AI 중심 운영을 위한 백본으로 사용하기에 적합한 제품이다.122TB의 고밀도 올플래시 스토리지는 단일 2U 노드 구성에서 최대 6PB의 고속 데이터 액세스로 GPU 활용도를 높이고, 대규모 AI 처리량 요건을 충족하는 성능 밀도를 제공한다. 델은 파워스케일 H710, H7100, A310, 그리고 A3100 등 HDD 기반 다양한 모델에 걸쳐 새로운 컴퓨팅 모듈로 선보이면서 향상된 성능과 낮아진 레이턴시(지연시간)를 선보였다.   델은 고객이 사이버 회복탄력성을 강화하는 동시에 향상된 성능, 보안 및 효율성을 통해 비용을 효과적으로 통제할 수 있도록 데이터 보호 설루션인 델 파워프로텍트(Dell PowerProtect)를 업데이트 했다. 델 파워프로텍트 DD6410은 12TB부터 256TB까지의 용량을 지원해 일반적인 규모의 기업에서부터 소기업, 원격 사무소 등 다양한 환경에 활용이 가능하다. 전통적인 워크로드 및 최신 워크로드에 대해 최대 91% 빠른 복구 및 확장성을 제공하며, 최대 65배 중복 제거 기능으로 효율적인 운영을 지원한다. 델의 올플래시 데이터 보호 여정의 첫 번째 단계인 ‘델 파워프로텍트 올플래시 레디 노드(Dell PowerProtect All-Flash Ready Node)’는 61% 이상 빠른 복원 속도, 최대 36% 적은 전력 사용, 5배 더 작은 설치 공간을 제공하는 220TB 용량 시스템으로 보다 안전하고 효율적인 데이터 보호 기능을 제공한다.  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “현대적인 애플리케이션은 끊임없이 변화하는 데이터 센터 요구 사항에 발맞출 수 있는 새로운 형태의 인프라를 필요로 한다”면서, “델 테크놀로지스는 복잡성을 줄이고, IT 민첩성을 높이며, 데이터 센터 현대화를 가속할 수 있는 엔드 투 엔드 분산형 인프라 포트폴리오를 제공한다”고 전했다.