CAE 컨퍼런스 행사장 모습(사진은 CAE 컨퍼런스 2024 전경) 국내 제조업의 디지털 전환을 이끌 ‘CAE 컨퍼런스 2025’가 오는 11월 7일(금) 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 15회를 맞는 이번 행사는 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로, AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)의 융합이 만들어내는 산업 변화와 최신 기술 트렌드를 조명한다. 이번 행사는 월간 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관하며, ‘제7회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 함께 개최된다.  올해 컨퍼런스에서는 디지털 트윈과 생성형 AI를 접목한 최신 시뮬레이션 기술이 집중적으로 다뤄진다. 앤시스코리아 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션’을 주제로, AI 기반 통합 시뮬레이션 전략을 통한 생산성 향상 방안을 제시한다. 연세대학교 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리모델 기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능’ 발표를 통해, 분포 외(OOD) 환경에서도 신뢰성을 확보하는 모델기반 접근법을 소개한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래’를 주제로, 스스로 설계 의사결정을 내리는 Agentic AI 기술과 설계 자동화 사례를 공개한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’ 발표를 통해 신뢰도 기반 최적설계의 최신 적용 사례를 다룬다.  또한 메타리버테크놀로지 서인수 이사는 'GPU 기반 입자해석기술(samadii)을 활용한 반도체·디스플레이 응용 사례'를, AWS 전병승 솔루션즈 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신’을 주제로 AI와 클라우드를 결합한 차세대 시뮬레이션 환경을 소개한다. 한국알테어 이승훈 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’ 발표를 통해 Meshless·Multi-Physics·Cloud 기술 트렌드와 AI 가속화 사례를 발표한다. LG전자 문강석 책임은 ‘파우치형 배터리 실링 공정의 시뮬레이션 최적화’, 장일주 책임은 ‘TV 제품 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’를 발표하며, 시뮬레이션이 제조 공정의 신뢰성과 효율성을 동시에 높이는 방법을 제시한다. 현대자동차 한만용 책임연구원은 ‘승객 모니터링과 인체모델의 융합을 통한 디지털 트윈 기술’을 통해 SDV(Software Defined Vehicle) 시대의 고객 중심 설계 혁신 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원장 이종수 교수는 “생성형 AI와 물리기반 모델의 결합이 가속화되며, 신뢰성 확보와 시뮬레이션 자동화가 산업의 핵심 이슈로 부상하고 있다”고 강조했다. 그는 이어 “AI·MLOps·클라우드 기반 시뮬레이션이 주도하는 새로운 패러다임 속에서, 지속가능하고 효율적인 제조 혁신 방향을 논의하는 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 이번 컨퍼런스에는 현대자동차, LG전자, 앤시스코리아, 피도텍, 나니아랩스, 메타리버테크놀로지, AWS, 한국알테어 등 주요 제조기업과 CAE 솔루션 기업이 참여해 최신 기술과 사례를 공유한다. 또한 SMATEC 2025 전시회와의 연계로 다양한 CAE·AI·디지털 트윈 솔루션을 현장에서 직접 체험할 수 있다. 사전등록은 CAE 컨퍼런스 공식 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 가능하다. 한편, 10월 20일에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 프리뷰 방송이 진행되어, 한국기계연구원 박종원 단장과 태성에스엔이 김지원 이사가 CAE 기술의 방향성과 AI 융합 트렌드를 소개했다.   CAE 컨퍼런스 2025 발표자 - 연세대 이종수 / 앤시스코리아 강태신 /  나니아랩스 강남우 / 피도텍 최병열 / 메타리버테크놀러지 서인수 / AWS 전병승 / 한국알테어 이승훈 / 현대자동차 한만용 / LG전자 장일주 / LG전자 문강석

산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행 　 삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (3)   지난 호에서는 로코드 분석 솔루션인 KNIME(나임)에 대해 알아보고 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 따라하기를 진행해 보았다. KNIME을 통해 ‘데이터 불러오기’와 ‘데이터 병합’에 대한 분석을 진행하였다. 이를 통해 KNIME이 어떻게 동작하는지 그리고 어떻게 데이터 분석을 시작할 수 있는지 대략적으로는 파악할 수 있었을 것으로 생각하고 있다. 이번 호에서는 지난 호에 이어서 나머지 전력 판매량 예측 따라하기 부분을 완성해 보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   규칙 엔진과 데이터 전처리   그림 1   우선 진행해야 할 부분은 Rule Engine(규칙 엔진)이다. Rule Engine이 무엇이고 어떤 데이터 노드인지 알아보자.   그림 2   KNIME 왼쪽 상단의 info 탭을 클릭해서 Rule Engine에 대한 설명을 찾아보도록 하자. 대략의 내용을 읽어보면 Rule Engine은 사용자가 정의할 수 있는 규칙(Rule) 목록을 설정하는 기능인데, 해당 규칙에 매칭이 이루어지면 칼럼(Column)이 새롭게 추가된다. 여기서 규칙은 해당 라인(line)별로 정의되어야 하며, 해당 칼럼은 $name$로 표현되어야 한다.   그림 3   Rule Engine을 통해 시간대별 발전량에서 발전량이 있는 경우를 1, 없는 경우를 0으로 분류하고 ‘is_y_positive’라는 칼럼을 생성하였다. Rule은 $9H$ > 0 => 1로 설정하면 되고, Append column = is_y_positive로 입력한다.   그림 4   노드를 실행(Excute)해 보면 ‘is_y_positive’라는 칼럼이 추가된 것을 알 수 있다.   그림 5   이제 is_y_positive 컬럼이 추가되었으니, 우선 발전량이 있는 경우와 없는 경우로 나누어 각각 얼마나 되는지 카운트해보자.(Value counter 노드)   그림 6   노드를 실행(Excute)해보면 <그림 7>과 같이 발전량이 없는 경우가 12건이 있고, 발전량이 있는 경우는 1448건이라는 것을 알 수 있다.   그림 7     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아가 글로벌 연례 행사인 ‘시뮬레이션 월드 코리아(Simulation World Korea) 2025’를 마쳤다고 밝혔다.   ‘시뮬레이션 월드 코리아’는 국내외 산학연 전문가와 고객들을 초청해 앤시스의 최신 설루션, 고객 사례 그리고 기술 트렌드를 소개하는 시뮬레이션 콘퍼런스다. 또한 앤시스 시뮬레이션 전문가 및 국내 시뮬레이션 공학자들이 교류하는 자리이기도 하다. 올해 행사는 ‘더 나은 미래를 위한 역량 강화(Empower Innovators to Drive Human Advancement)’를 주제로 9월 16일 롯데호텔월드에서 열렸다. 현장에는 다양한 산업군의 고객 및 업계 관계자 1400명이 참여했다.     ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’의 오전 세션에서는 앤시스코리아 박주일 대표의 환영사를 시작으로 ▲앤시스 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장의 ‘시뮬레이션을 통한 더 빠른 혁신’ ▲한국항공우주연구원(KARI) 이상률 박사의 ‘대한민국 우주개발 현황과 미래에 대한 통찰’ ▲삼성전자 이영웅 부사장의 ‘제조 산업에서의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 적용 현황 및 향후 전망’ ▲앤시스 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장의 ‘실리콘에서 시스템으로 확장되는 미래’ 등의 기조연설이 이어졌다.   이어서 ▲현대자동차 노일주 파트장의 ‘버추얼개발 체계 구축을 위한 표준 구조 해석 솔버의 유효성 및 미래 확장성 연구’ ▲엘레트리 이남권 대표의 ‘프리미엄 전기자전거 배터리의 초급속 충전 및 열 안정성 혁신 기술 개발’ ▲스페이스앤빈 민경령 대표의 ‘고효율 무선 전력 전송 시스템용 경량 차폐 소재 개발 사례’ ▲유니컨 김영동 대표의 ‘60GHz 초근거리 In-band Full-duplex 통신 구현’ 등의 발표가 진행되며 최신 기술 트렌드와 사례에 대한 인사이트를 공유하는 시간을 가졌다. 그리고 앤시스코리아가 대학생·대학원생을 대상으로 시행한 시뮬레이션 경진대회 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’에서 대상을 수상한 성균관대학교 기계공학과 에너지공학연구실 SAVE팀이 ‘화력발전 암모니아 혼소를 위한 전산해석모델 개발 및 최적 연소 방안 연구’를 발표했다.   오후에는 전자, 반도체, 모빌리티, 항공우주·방위 및 우주, 산업기계&헬스케어 등 총 5개의 트랙이 동시에 진행되면서 현재 업계 내의 주요 화두에 대한 정보 공유와 네트워킹이 지속됐다. 이와 함께 디지털 세이프티 콘퍼런스 및 플랫폼 트랙이 별도로 마련되었다.   앤시스코리아 박주일 대표는 “시뮬레이션 월드 코리아 2025는 국내 최대 규모의 시뮬레이션 콘퍼런스로 앤시스의 고객 및 관계자를 한 자리에 모시고 업계가 당면한 도전과제를 조망하고, 앞으로의 비전과 인사이트를 공유하기 위해 마련한 자리”라면서, “작년에 이어 올해도 국내외를 대표하는 연사들의 기조연설과 전문가 발표를 통해 한 순간도 놓칠 수 없는 귀중한 시간을 보낼 수 있었다. 앞으로도 앤시스는 분야를 막론하고 모든 고객들께 최고의 기술력을 바탕으로 부족함 없는 지원군이 될 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2)   지난 호에서는 로코드 분석 설루션이 필요한 이유에 대해 알아보았다. 또한 데이터 분석이 일반적으로 거치는 과정에 대해서도 살펴 보았는데, 이러한 과정에 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어가 활용되는 상황 또한 정리해 보았다. 이번 호에서는 로코드 분석 설루션인 KNIME(나임)에 대해 알아보고, 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   지난 호에서 살펴본 일반적인 데이터 분석 과정은 다음과 같다.   요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   이전에 강조한 바와 같이, 아무리 쉬운 코딩 언어라고 할지라도 데이터 분석을 요청받은 데이터 과학자(data scientist)가 이를 실제 업무에 적용하여 원하는 결과를 빠르고 정확하게 구현해내는 것은 어려운 일이다. 또한 코딩에 능숙한 데이터 과학자라고 해도 깃허브(Github) 및 인터넷 상에 공유된 소스코드를 다운받아 재활용 및 가공하여 사용하는 경우가 많은데, 이때 악성 코드 등에 대한 보안 이슈도 문제가 될 소지가 있다. 사실 데이터 과학자는 수학 및 통계적 지식을 활용하여 빠르게 정확하게 데이터 분석을 하고 싶은 것이고, 이를 위해 효율적인 툴을 사용하고자 한다. 우리는 이러한 현상을 극복해 나가고자 로코드 분석 설루션(low code analytics solution)을 대안으로 검토하였고, 이를 활용하여 데이터 분석을 수행해 나가는 과정을 따라가 보고자 한다. 지난 호에서 유관부서로부터 전력 판매량(electric power sales) 예측에 대한 분석 과제를 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황의 시민 데이터 과학자(citizen data scientist)로 가정하여 주어진 과제 목표를 달성하였다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 이를 처리하기 위해 파이썬으로 코드를 작성한 사례를 공유하였고, 동일한 내용을 로코드 분석 설루션인 KNIME을 활용하여 처리한 사례도 공유하였다.   그림 1   이번 호에서는 KNIME에 대해 알아보고 전력 판매량 예측에 대한 분석과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다. 우선 구글 제미나이(Google Gemini)에게 KNIME에 대한 역사와 특징에 대해 알려 달라고 해보자.(그림 2~4)   그림 2   그림 3   그림 4   가트너(Gatner)의 피어 인사이트(Peer insight) 리뷰를 확인해 보았는데, 평점(rating)이 상당히 높은 편이고 사용자의 반응도 높다는 것을 확인하였다. 또한 오픈소스 기반 소프트웨어로서 기업에서도 무료로 자유롭게 설치하여 사용할 수 있다는 측면에서(KNIME Analytics Platform) 로코드 분석 설루션으로 선택하기에 부족함이 없다는 것을 확인하였다.   그림 5   현재 KNIME은 데이터 사이언스를 위한 최적의 설루션을 위해 세 가지 서비스를 제공하고 있다. 이번 호에서는 KNIME Analytics Platform을 활용하여 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라해보고자 한다.   그림 6     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

국내 대표 컴퓨터 그래픽 컨퍼런스인 ‘코리아 그래픽스 2025’가 오는 9월 11일(목)부터 12일(금)까지 온라인으로 개최된다. 올해로 13회째를 맞이하는 이번 행사는 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 제조·건축·엔터테인먼트 등 산업 현장에서 적용 가능한 AI·XR·디지털 트윈 최신 기술과 활용 사례를 심도 있게 다룰 예정이다. 9월 11일, 행사 첫째 날은 ‘디지털 트윈과 3D 시각화’를 주제로 진행된다. 한양대학교 현경훈 교수는 생성형 AI를 활용한 디자인·제조 혁신 방안을 발표한다. 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트는 언리얼 엔진 리얼타임 기술 기반의 디지털 트랜스포메이션 사례를 소개한다. HP코리아 차성호 이사는 AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 사례를 공유한다. 에스엘즈 정재헌 대표는 AEC 산업의 공간지능 및 증강휴먼 기술 발전을 다룬다. 유니티코리아 김현민 엔지니어는 Unity Asset Manager를 통한 CAD 데이터 관리 및 실시간 협업 혁신을 제시한다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 CAD와 Unity 결합을 통한 신규 비즈니스 모델과 기회를 설명한다. 캐디안 한명기 상무는 AI-CAD 기반 3D 도면 생성 기술 및 적용 솔루션을 소개한다. 이노시뮬레이션 이지선 CTO는 모빌리티 XR과 AI 융합 사례를 발표한다. 9월 12일, 둘째 날은 'AI 비주얼 트렌드와 응용 사례'를 주제로 AI 기반 비주얼 트렌드와 응용 사례가 집중적으로 다뤄진다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 AI 시대 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례를 발표한다. 현대자동차 신종호 매니저는 언리얼 엔진 기반 제조 소프트웨어 개발과 스마트팩토리 사례를 소개한다. LG CNS 이희재 팀장은 생성형 AI 플랫폼 ‘COP’을 통한 업무 생산성 향상 방안을 공유한다. 아이스케이프 조세희 대표는 생성형 AI 영상 제작 노하우를 공개한다. AI팩토리 김태영 CEO는 노코드 AI 에이전트와 바이브 코딩을 활용한 자동화 및 생산성 향상 방안을 제시한다. 이윰 스페이스 이윰 대표는 세계관 디자인을 중심으로 한 생성 AI 기반 아트워크 사례를 발표한다. 고려대학교 박진호 교수는 XR과 AI 융합을 통한 초연결 콘텐츠의 가능성을 제시한다. 한편 이번 행사에는 에픽게임즈코리아, 유니티코리아, 메가존클라우드, HP코리아, 현대자동차, LG CNS 등 국내외 주요 기업과 연구진이 참여한다. 산업별 AI·3D 시각화 기술의 미래 방향성을 제시하며, 실무 적용 가능한 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “산학연 전문가가 함께 모여 AI와 3D 시각화 기술의 융합 가능성을 논의하는 자리가 될 것”이라며, “급변하는 산업 환경 속에서 혁신을 이끌어갈 유익한 기회가 될 것”이라고 밝혔다. 현재 코리아 그래픽스 2025 사전등록 이벤트가 진행 중이다. 

에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 서울 2025’가 성공적으로 개최됐다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 개발자와 크리에이터에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에픽 에코시스템을 구성하는 제품에 대한 최신 기술과 제작 경험을 공유하기 위해 에픽게임즈에서 매년 진행하는 글로벌 행사이다. 8월 25일~26일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 진행된 올해 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에는 1800여 명이 현장을 찾아, 언리얼 엔진 및 에픽 에코시스템 제품들의 최신 기술을 확인하고 다양한 산업에서의 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유했다. 온라인 중계 역시 전년 대비 전체 중계 세션이 50% 줄었음에도 불구하고 5000여 명의 시청자 수를 기록했다.     에픽게임즈 코리아 박성철 대표의 환영사와 함께 시작된 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에서는 에픽게임즈 팀 스위니 대표가 키노트를 통해 업계의 주요 트렌드를 짚어 보고, 언리얼 엔진 개발자를 위한 새로운 기회와 모든 크리에이터를 위한 리얼타임 3D 오픈 에코시스템을 에픽게임즈가 어떻게 구축해 나가고 있는지에 대한 인사이트를 공유했다. 이어, 빌 클리포드 언리얼 엔진 총괄 부사장이 게임을 넘어 다양한 산업 분야에서 크리에이터들이 언리얼 엔진을 활용해 창의적·기술적 한계를 어떻게 뛰어넘고 있는지 그리고 에코시스템의 미래에 대해 소개했다. 마지막으로, 마커스 와스머 개발 담당 수석 부사장은 최근 언리얼 엔진의 업데이트 내용을 뒤돌아보고 향후의 로드맵을 공유하면서 키노트 발표를 마무리했다. 이후 ▲‘더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모’ 속 기술 들여다보기 ▲언리얼 엔진 5.6으로 모바일 게임 개발하기 ▲일본 사례로 보는 UE5 그래픽 심층 인사이트 ▲나이아가라로 인터랙티브한 파티클 효과 제작해 보기 등의 게임 트랙 세션과 ▲ UE 5.6과 함께 확 달라진 메타휴먼 : 핵심 업데이트 알아보기 ▲언리얼 엔진 5 애니메이션 리타기팅의 미래 등의 미디어 & 엔터테인먼트 트랙 세션, 그리고 ▲ 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 통한 시뮬레이션 산업의 혁신과 같은 제조 및 시뮬레이션 트랙 세션 등 다양한 주제의 세션이 이틀에 걸쳐 진행됐다. 파트너사 세션도 진행됐다. 게임 트랙에서는 넥슨게임즈의 듀랑고 IP를 이용한 ‘프로젝트 DX’ 세션, 넷마블몬스터의 ‘몬길 : STAR DIVE’ 세션, 넥슨의 ‘낙원 : LAST PARADISE’ 세션, 스퀘어 에닉스의 라이팅 관련 세션 등 다양한 국내외 게임사들의 세션이 많은 관심을 얻었다. 또한, 애니메이션 ‘킹 오브 킹스’의 제작사 모팩스튜디오를 비롯해 메타로켓, Kong Studios, 사운드얼라이언스 등이 참여한 미디어 & 엔터테인먼트 트랙과 한국항공우주산업(KAI)과 비브스튜디오스, 현대자동차, 삼성중공업, 현대오토에버 등이 참여한 제조 및 시뮬레이션 트랙도 진행됐다.

코리아 그래픽스 2025 에 초대합니다!  최고의 연사들이 온다! 트렌드에서 실무 응용까지! 올해 13회째를 맞는 코리아 그래픽스 2025는 보다 많은 분들이 참여할 수 있도록 온라인 컨퍼런스로 개최될 예정입니다. 이번 컨퍼런스에서는 15명의 연사와 함께 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 제조, 건축 및 엔터테인먼트 등 시각화 분야의 다양한 기술 트렌드와 제작 사례를 소개할 예정입니다.  코리아그래픽스2025 발표자 - 한양대 현경훈 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 / HP코리아 차성호 / 에스엘즈 정재헌 / 유니티코리아 김현민 / 메가존클라우드 홍동희 /캐디안 한명기 / 이노시뮬레이션 이지선 / SMIT 유훈식 / 현대자동차 신종호 / LG CNS 이희재 / 아이스케이프 조세희 / AI팩토리 김태영 / IUM SPACE 이윰 / 고려대 박진호   코리아 그래픽스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     #코리아그래픽스2025 #3D시각화 #제품디자인AI #건축시각화 #산업비주얼혁신 #디지털트윈그래픽스 #VRAR트렌드 #생성형AI비주얼 #그래픽스포럼