데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (1)   오늘날의 CAD 환경은 단순 도구를 넘어 엔지니어링 데이터 플랫폼으로 진화하며 설계 표준 유지와 반복 작업 효율화라는 과제에 직면해 있다. 아레스 커맨더 2027(ARES Commander 2027)은 이러한 과제를 해결하기 위해 독자적인 ‘프로퍼티 페인터(Property Painter)’ 기능을 대폭 강화했다. 이제 설계자는 마스터 도면의 객체 속성을 별도의 파일 오픈 없이도 열려 있는 다른 도면 탭에 즉시 복사·적용할 수 있으며, 주석 및 치수 스타일 등 세부 특성까지 정밀하게 제어할 수 있다. 이를 통해 대규모 프로젝트에서 설계 일관성을 확보하고 재작업 비용을 절감하며, 진정한 의미의 디지털 거버넌스를 실현할 수 있는 토대를 마련했다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오늘날의 설계 환경은 근본적인 변화를 겪고 있다. 불과 10여 년 전만 해도 CAD 작업자의 핵심 역량은 ‘얼마나 빠르고 정밀하게 선을 긋느냐’에 집중되어 있었다. 그러나 2020년대 중반에 접어든 지금, 설계 현장의 기준은 완전히 달라졌다. 이제 CAD는 단순히 ‘설계를 도와주는 도구’가 아니라, 방대한 엔지니어링 데이터를 체계적으로 관리하고 다수의 이해관계자 사이에서 유기적인 협업을 이끌어내는 ‘엔지니어링 데이터 플랫폼’의 역할을 요구받고 있다. 실제로 중규모 이상의 건축·플랜트·인프라 프로젝트에서는 수십에서 수백 개의 DWG 파일이 하나의 프로젝트로 묶여 관리되는 구조가 이미 보편화되었다. 각 파일은 독립적으로 존재하는 것이 아니라 외부 참조(XREF)로 서로 연결되어 있으며, 단 하나의 레이어 설정 오류나 축척 불일치가 프로젝트 전체의 정합성을 무너뜨리는 상황이 빈번하게 발생한다. 그뿐만 아니라 BIM(건설 정보 모델링)과의 연계, 클라우드 기반 협업 플랫폼과의 통합이 필수 요건이 되면서, CAD 소프트웨어에 요구되는 기술적 역량의 폭은 과거와는 비교할 수 없을 만큼 넓어졌다. 이러한 환경 변화 속에서 실무 설계자는 매일 두 가지 거대한 도전에 직면한다. 첫 번째는 설계 표준의 일관성 유지이다. 여러 파일, 여러 작업자가 혼재하는 프로젝트 환경에서는 레이어 구조, 선 종류, 텍스트 스타일, 치수 스타일 등 도면 표준이 조금씩 달라지는 ‘표준 표류(standard drift)’ 현상이 발생한다. 이를 방치하면 납품 직전에 전체 도면을 재검토하고 수정해야 하는 최악의 상황이 벌어질 수 있다. 두 번째는 반복 작업으로 인한 비효율이다. 경험 많은 설계자조차 레이아웃 설정, 뷰포트 배치, 출력 환경 구성 같은 반복적이고 기계적인 작업에 상당한 시간을 소모하고 있다. 이는 단순한 시간 낭비를 넘어, 집중력을 분산시켜 정작 중요한 설계 품질 향상에 쏟아야 할 에너지를 갉아먹는 구조적 문제이다. 아레스 커맨더 2027은 바로 이 두 가지 핵심 도전에 정면으로 대응한다. 이번 업데이트는 화려한 신기능의 나열이 아니라, 실무 현장의 페인 포인트(pain point)를 정밀하게 타격하는 집중적인 기능 강화로 구성되어 있다. 그 중심에는 프로퍼티 페인터(Property Painter)의 대폭 확장이 있다.   도면 간 경계를 허무는 프로퍼티 페인터, 협업의 일관성을 완성하다 표준화의 붕괴, 현장에서 벌어지는 일     프로젝트 현장에서 설계 표준화가 무너지는 과정은 대부분 의도치 않게 시작된다. A 설계자는 이전 프로젝트에서 사용하던 도면 템플릿을 그대로 가져와 작업을 시작하고, B 설계자는 발주처가 요구하는 레이어 기준에 맞게 새로운 설정을 만들어 쓴다. C 설계자는 외부 협력사에서 받은 참고 도면의 스타일을 그대로 가져다 쓴다. 이렇게 하나씩 쌓여가는 불일치는 어느 순간 프로젝트 전체를 뒤흔드는 문제로 커진다. 이러한 상황을 수작업으로 정리하는 것은 극도로 비효율적이다. 레이어 속성을 하나하나 확인하고, 텍스트 스타일이 올바른지 점검하고, 해치 패턴의 축척이 통일되어 있는지를 수십 개의 파일에 걸쳐 검토하는 작업은 수 시간, 때로는 수 일이 걸리는 고된 과정이다. 그리고 이 과정은 반드시 숙련된 시니어 설계자가 담당해야 한다는 점에서 조직의 핵심 인력을 비생산적인 작업에 묶어두는 결과를 낳는다.   프로퍼티 페인터가 바꾸는 것     아레스 커맨더 2027에서 강화된 ‘PROPERTYPAINTER’ 명령은 이 문제를 근본적인 차원에서 해결한다. 이번 버전에서 PROPERTYPAINTER는 두 가지 핵심 개선을 통해 대폭 향상되었으며, 여러 도면을 동시에 작업하는 환경에서 설계자에게 더 큰 유연성과 정밀한 컨트롤을 제공한다. 첫 번째 핵심 개선점은 도면 간 속성 복사이다. 이전까지 PROPERTYPAINTER 명령은 동일한 도면 파일 내에서 엔티티 간의 속성을 복사하는 것만 가능했다. 충분히 유용한 기능이었지만, 오늘날처럼 수십 개의 파일이 동시에 열려 작업되는 환경에서는 근본적인 한계가 있었다. 아레스 커맨더 2027부터는 한 도면의 엔티티에서 속성을 복사하여, 현재 열려 있는 다른 도면의 엔티티에 직접 적용하는 것이 가능해졌다. 사용자는 기준이 되는 ‘마스터 도면’에서 원하는 객체의 속성을 선택한 뒤, 열려 있는 다른 도면 탭으로 이동하여 그 속성을 그대로 적용할 수 있다. 파일을 닫고 다시 열 필요 없이, 탭 전환만으로 프로젝트 전체에 걸친 속성 통일 작업이 가능해진 것이다. 이 개선은 특히 일관된 스타일과 표준이 요구되는, 여러 파일로 분할된 대형 프로젝트 환경에서 워크플로를 간소화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

PTC는 BMW 그룹이 차세대 디지털 엔지니어링의 핵심 기반으로 자사의 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 설루션인 코드비머(Codebeamer)를 도입했다고 밝혔다. BMW 그룹은 이번 도입을 통해 수백 개의 시스템에 흩어져 있던 기존 요구사항 관리 환경을 코드비머 기반의 단일 통합 데이터 모델로 전환한다. 코드비머는 현재 BMW 그룹 전사 차원의 요구사항 관리 표준 설루션으로 쓰이고 있다. 이 설루션은 단일 공유 데이터 모델을 바탕으로 기계와 전기, 소프트웨어 등 모든 영역에 걸쳐 일관된 프로세스와 강화된 추적성을 제공한다. 이러한 통합 환경은 메카트로닉스 기반의 통합 개발을 가능하게 하고 협력사와의 협업 효율성을 높인다. 또한 BMW 그룹이 추진하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 워크플로 도입을 위한 확장 기반을 마련하는 역할도 한다. PTC는 코드비머를 포함한 자사 포트폴리오를 통해 인텔리전트 제품 수명주기 비전을 실현하고 있다. 이를 통해 제조 기업이 엔지니어링 단계에서 제품 데이터 기반을 구축하고 AI 기반의 디지털 전환을 가속화하도록 돕는다. PTC는 제품 데이터를 폭넓게 활용하면 기업의 품질 향상과 출시 기간 단축, 복잡성 관리와 규제 대응 역량 강화에 도움이 된다고 설명한다.     PTC의 로버트 다다 최고수익책임자는 “BMW는 디지털 엔지니어링 분야에서 리더십을 보여주고 있다”면서, “코드비머로 요구사항 관리를 중앙화함으로써 통합 메카트로닉스와 AI 주도 엔지니어링을 위한 견고한 데이터 기반을 구축하고 미래 자동차 혁신을 효과적으로 지원하게 됐다”고 말했다. PTC 코리아의 김도균 대표는 “BMW 그룹의 이번 결정은 국내 자동차 업계에도 시사하는 바가 크다”면서, “디지털 엔지니어링 환경을 구현하려는 국내 자동차 업계의 움직임에 맞춰 코드비머 도입을 적극적으로 추진하고 PTC 설루션 포트폴리오를 통해 고객의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13)   설계 업무 환경이 급변하고 있다. 과거에는 동일한 사무실과 네트워크 안에서만 업무가 이루어졌다면, 이제는 재택근무, 외근, 현장 대응, 그리고 글로벌 협업까지 고려해야 하는 시대이다. 이러한 변화는 CAD 소프트웨어의 기능을 넘어, 라이선스를 어떻게 배포하고 효율적으로 운영할 것인가라는 새로운 과제를 제시하고 있다. 이런 흐름 속에서 주목할 만한 설루션이 바로 아레스 플렉스 클라우드(ARES Flex Cloud) 라이선스이다. 이는 단순히 기존의 네트워크 라이선스를 클라우드로 옮긴 것이 아니다. 장소의 제약을 줄이고, 다양한 사용자에게 유연하게 권한을 배분하며, 관리 효율까지 높인 새로운 운영 방식이다. 특히 아레스의 통합 생태계인 ‘트리니티(Trinity)’ 기능이 탑재되어 오늘날의 분산형 설계 환경에 최적화된 대안으로 떠오르고 있다.   ■ 최하얀 위즈코어 마케팅팀의 전임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   플렉스 클라우드는 무엇이 다른가     아레스 플렉스 클라우드는 여러 사용자가 공동으로 사용할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 라이선스이다. 여기서 핵심인 트리니티는 아레스의 3대 제품군을 통합한 개념이다. 아레스 커맨더(ARES Commander) : 데스크톱 기반 CAD(윈도우/맥OS/리눅스에서 오토캐드와 같이 도면 설계) 아레스 쿠도(ARES Kudo) : 웹 브라우저 기반의 클라우드 CAD(도면 검토 및 수정) 아레스 터치(ARES Touch) : 모바일 기반 CAD(스마트폰 및 태블릿 활용) 플렉스 클라우드의 가장 큰 특징은 이 통합 플랫폼을 클라우드 상에서 공유할 수 있다는 점이다. 전체 사용자는 제한 없이 초대할 수 있지만, 동시에 사용할 수 있는 인원은 구매한 시트(seat) 수만큼 제한된다. 예를 들어 3시트를 구매했다면 동시 사용자는 3명으로 제한되며, 나머지 인원은 대기하거나 ‘보기 전용’ 모드로 접속하게 된다.(최소 3시트부터 구매 가능)     기존 플렉스 네트워크(Flex Network) 라이선스가 사내 서버를 구축하고 로컬 네트워크 안에서만 작동했다면, 플렉스 클라우드는 라이선스 서버가 클라우드에 존재한다. 따라서 집, 외부 현장, 해외 지사 등 장소에 구애 없이 보다 자율적으로 라이선스를 공유할 수 있다. 이것이 기존 네트워크 방식과 구분되는 가장 결정적인 차이이다.   협업과 운영 방식까지 바꾸는 라이선스     플렉스 클라우드의 강점은 단순한 ‘원격 접속’에 그치지 않는다. 기존 네트워크 라이선스는 주로 데스크톱 중심(아레스 커맨더)으로 운영되어 계정 기반의 트리니티 협업 기능을 충분히 활용하기에는 한계가 있었다. 반면 플렉스 클라우드는 사용자별 계정 로그인 방식을 채택하여 데스크톱, 웹, 모바일을 자유롭게 넘나드는 연계 작업이 가능하다. 이러한 구조는 협업의 질을 바꾼다. 클라우드 저장소에 동기화된 도면을 기반으로 실시간 작업을 진행하거나, 외부 협력사에 보기 전용 링크를 보내 마크업을 받는 과정이 훨씬 매끄러워진다. 특히 구글 드라이브, 원드라이브, 셰어포인트, 드롭박스뿐만 아니라 온쉐이프(Onshape), 트림블 커넥트(Trimble Connect) 등 다양한 클라우드 서비스와 연동된다는 점은 분산 협업 환경에서 큰 무기가 된다. 관리 측면의 편의성도 향상된다. 별도의 라이선스 서버 설치나 복잡한 PC별 설정이 필요 없다. 관리자는 그래버트(Graebert) 고객 포털에서 조직을 생성하고 이메일로 사용자를 초대하기만 하면 된다. IT 인프라 구축 비용과 운영 리소스를 줄일 수 있어, 여러 지점을 관리해야 하는 기업에 더욱 매력적이다.   플렉스 클라우드가 바꾸는 라이선스 관리의 방식     플렉스 클라우드의 진짜 의미는 단순히 ‘어디서나 접속할 수 있는 라이선스’에만 있지 않다. 더 본질적인 변화는 라이선스를 관리하는 방식 자체가 달라진다는 점이다. 기존의 라이선스 운영은 누가 어떤 PC에서, 어떤 네트워크 안에서 사용할 것인지 미리 정해 두는 방식에 가까웠다. 반면 플렉스 클라우드는 사용자 계정과 조직 단위로 운영되기 때문에, 실제 업무 흐름에 맞춰 보다 유연한 관리가 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데이터와 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   전 세계 제조 산업은 급변하는 환경에서 복잡한 과제를 안고 있다. 이에 대해 아비바는 데이터 통합과 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 한 ‘집단 대응’을 핵심 전략으로 제시한다. 아비바의 스티브 르완(Steve Lewarne) 채널 프로그램 총괄 부사장과 에릭 첸(Eric Chen) APAC 파트너 비즈니스 총괄 부사장은 공장과 공급망을 관통하는 데이터를 하나로 모으고 AI(인공지능) 기술을 결합해 의사결정의 질을 높이는 스마트 제조 전략을 소개했다. 또한, 개방형의 파트너 생태계를 통해 국내 제조산업의 디지털 전환(DX)을 뒷받침하겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 아비바 스티브 르완 부사장(왼쪽)과 에릭 첸 부사장(오른쪽)   스마트 제조를 위해 아비바가 제시하는 핵심 기술 스택은 무엇인지? 아비바 기술의 핵심은 개방적이고 중립적인 커넥트(CONNECT) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 다양한 데이터와 시스템을 하나로 통합하는 기반 역할을 수행한다. 플랫폼 내부에는 플랜트 설계 및 설비 구축 정보를 저장하는 엔지니어링 데이터베이스와, 현장의 에지 환경 데이터를 실시간 스트리밍하는 아비바 파이 시스템(AVEVA PI System)이 연계되어 있다. 공장 운영 단계에서는 HMI SCADA(스카다) 시스템과 공정 성능을 최적화하는 디지털 트윈 설루션이 활용된다. 설계부터 운영, 최적화에 이르는 전 과정의 워크플로에는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 내재화된다. 이를 통해 사용자는 새로운 방식으로 공장 운영에 대한 통찰력을 얻고, 문제의 신속한 해결은 물론 예측 분석과 프로세스 시뮬레이션 등의 지원을 받을 수 있다.   아비바가 플랫폼 기술을 통해 추구하는 혁신 가치는 어떤 것인지? 협업을 바탕으로 가치 사슬 전반의 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 복잡한 과제에 대응하기 위해 공장 내부 데이터뿐만 아니라 공급망 정보를 한곳에 모아 집단적으로 대응하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 설비에 문제가 발생했을 때 외부 협력사와 데이터를 즉각적이고 안전하게 공유해 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있다. 운영 기술과 전사적 IT 데이터의 통합을 통한 의사결정 역량 강화도 중요한 가치다. 파트너 기술을 연계해 재무, 인사, 시장 정보 등 폭넓은 맥락을 생산 데이터와 통합하며 시스템 복잡성을 추상화해 사용자가 직관적인 인사이트를 얻도록 돕는다. 특히 워크플로에 내재된 AI 기술은 신규 인력이 가치를 창출하는 시간을 줄이고 은퇴하는 숙련자의 지식을 시스템에 자산화하여 인력 부족 및 고령화 문제에 대응하게 해준다. 운영 측면에서는 프로세스와 장비 운영을 최적화해 에너지 사용량과 폐기물을 줄이고 환경적 영향을 최소화해 규제 준수를 돕는다. 마지막으로 ‘진화적 접근(evolutionary approach)’을 통해 고객이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 혁신을 이룰 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 생태계를 조성하고 있다.   아비바의 기술 스택에 적용된 AI에 대해 소개한다면? 아비바의 AI 기술은 단순한 단일 애플리케이션 형태가 아니라 설계부터 최적화까지 전체 프로세스와 워크플로 전반에 깊숙이 녹아 있다. 아비바는 상황과 목적에 맞춘 다중 모드 AI를 지원하며 생성형 AI나 에이전틱 AI 등 적합한 방식을 제공한다. 현장에서는 생성형 AI 어시스턴트를 통해 의사결정권자나 운영자가 자동화 시스템과 대화하듯 소통하며 정보를 파악할 수 있다. AI는 맥락에 맞춰 공정 데이터를 알기 쉽게 제공해, 사용자가 새로운 방식으로 운영 인사이트를 얻고 문제의 근본 원인을 빠르게 해결하도록 돕는다. 또한, 에이전틱 AI는 공장 상황을 지속적으로 모니터링하다가 편차가 발생하면 사전에 알림을 제공하며, 프로세스 시뮬레이션이나 설비 예지보전 등에도 쓰인다.   아비바의 글로벌 파트너 생태계 및 파트너 전략에 대해서 소개한다면? 아비바는 전 세계 5000개 이상의 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 파트너 유형은 세 가지로 구분된다. ▲현지 시장에서 설루션을 판매하고 기술 지원을 제공하는 세일즈 및 서포트 파트너 ▲애플리케이션 개발 및 시스템 통합(SI)을 제공하는 SI 파트너 ▲기술을 자사 설루션에 내재화해 판매하는 OEM 및 MSP 파트너 등이다. 아비바가 파트너 중심 성장 전략을 강화하는 이유는 산업계의 복잡성에 대응하기 위해서다. 플랫폼을 현장에 최적화하기 위해서는 특정 산업 분야의 전문성과 현지 실행 역량을 갖춘 파트너의 역할이 필수이다. 아비바 혼자 모든 역량을 제공할 수 없기 때문에, 개방적인 커넥트 플랫폼을 통해 파트너들이 맞춤형 앱을 구축하게 함으로써 고객의 선택권을 넓힌다. 결과적으로, 파트너 생태계와의 협력은 고객의 디지털 전환(DX) 여정을 단축시키는 강력한 원동력이 된다.   한국 시장에서 아비바의 파트너 전략은 어떻게 전개할 계획인지? 과거 한국 시장은 미국이나 유럽 등 선진 시장의 성공 사례를 수입하여 도입하는 입장이었지만, 한국 파트너들의 역량이 크게 높아져 현재는 훌륭한 성공 사례를 다수 구축하는 단계로 발전했다. 대표적인 성과로, 국내 대형 반도체 고객사가 아비바의 포트폴리오를 활용해 리버스 엔지니어링으로 디지털 모델을 구축하고 성공적인 전환을 이룬 사례가 있다. 한국 내 파트너 생태계를 더욱 탄탄히 다지기 위해 아비바는 다각적인 전략을 추진 중이다. 파트너가 맞춤형 설루션을 더 잘 제공하도록 기술 교육, 공동 피오씨(개념 증명), 기술 인증 등 지원 서비스를 제공한다. 한국에서 검증된 성공 사례를 아시아태평양 지역으로 전파하고, 해외 사례를 한국에 소개하며 상호 시너지를 내고자 한다.   향후 한국의 제조 시장에 대한 전망과 비즈니스 계획에 대해 소개한다면? 아비바는 한국의 스마트 제조 시장이 급성장하는 전환점을 맞이했다고 보며 제조업 분야에서 큰 폭의 성장이 일어날 것으로 전망한다. 이에 따라 반도체, 자동차, 전기차(EV) 배터리 산업을 중점 공략 산업으로 정하고 파트너십과 설루션 적용을 집중 확대하고 있다. 한국 반도체 시장은 자본 투자가 활발하고 여전히 엄청난 잠재력을 가진 시장이라고 본다. 연간 약 8%의 성장이 예측될 만큼 최우선 순위 공략 대상이다. 자동차와 EV 배터리 분야 역시 대규모 투자가 집중되고 있어 강력한 성장세가 기대되는 핵심 분야다. 아비바는 이러한 주요 산업의 까다로운 요구사항을 충족할 수 있는 검증된 맞춤형 설루션을 보유하고 있다. 실제로 한국과 대만의 대형 반도체 기업과 한·일 양국의 대형 자동차·EV 배터리 기업들이 설계부터 운영까지 전 과정에 아비바 설루션을 도입해 성공적으로 디지털 전환을 추진 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 29   “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다.” – 스티브 잡스 AI가 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고 있다는 말은 이제 낯설지 않다. 누구나 아이디어만 있으면 앱 하나쯤 만들 수 있을 것처럼 말하는 분위기도 강하다. 그러나 현장에서 체감하는 현실은 훨씬 복합적이다. 누군가는 “이제 비개발자도 충분히 만들 수 있다”고 말하고, 또 누군가는 “기업 시스템은 그렇게 단순하지 않다”고 말한다. 두 말 모두 맞다. 문제는 이 둘의 경계를 구분하지 않은 채 바이브 코딩(vibe coding)을 마치 모든 개발 문제를 한 번에 해결해줄 만능 해법처럼 받아들이는 데 있다. 필자가 최근 직접 경험한 바이브 코딩은 기대보다 흥미로웠고, 동시에 예상보다 훨씬 현실적이었다. 결론부터 말하면 바이브 코딩은 분명 강력하다. 다만 그 힘은 모든 영역에서 같은 방식으로 작동하지 않는다. 비개발자에게 바이브 코딩은 ‘개발의 대체재’라기보다 ‘제작의 첫 진입로’에 가깝고, 개발자에게는 생산성과 속도를 높여주는 가속 장치에 가깝다. 같은 용어를 쓰더라도 출발점도 다르고, 활용 방식도 다르며, 기대해야 할 결과도 다르다. 스티브 잡스는 “단순함은 복잡함보다 더 어렵다”고 말했다. 바이브 코딩이 바로 그렇다. 겉으로 보기에는 말 몇 줄로 프로그램을 만드는 간단한 방식처럼 보이지만, 실제로는 무엇을 만들고 싶은지 더 선명하게 설명해야 하고, 문제를 더 세밀하게 구조화해야 하며, 결과를 더 집요하게 검토해야 한다. 개발 문법의 부담은 다소 줄어들 수 있지만, 사고의 부담까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 생각을 더 명료하게 만드는 훈련이 필요하다. 비개발자의 바이브 코딩은 결국 문제를 언어로 구조화하는 데서 시작된다. 무엇이 불편한지, 어떤 흐름이 필요한지, 어떤 화면이 있어야 하는지, 어떤 데이터를 어디서 가져와야 하는지, 결과를 어떤 방식으로 보여줘야 하는지를 AI에게 설명하고, 그 결과물을 계속 수정하고 다듬는 방식이다. 이때 중요한 것은 프로그래밍 문법을 얼마나 많이 아느냐보다 문제를 얼마나 또렷하게 정의할 수 있느냐다. 반면 개발자의 바이브 코딩은 결이 다르다. 개발자는 AI를 이용해 아키텍처 초안을 잡고, 반복 코드를 줄이고, 오류를 빠르게 디버깅하고, 리팩토링을 효율화하며, 배포 속도를 높인다. 비개발자가 바이브 코딩을 통해 ‘처음 만들어 보는 사람’이 된다면, 개발자는 ‘더 빠르고 더 많이 만드는 사람’이 된다. 이 차이를 구분하지 않으면 바이브 코딩에 대한 기대도 쉽게 과장되고, 반대로 불필요한 실망도 생긴다. 이번에 필자가 시도한 작업은 몇 가지 방향으로 나뉘어 전개되었다. 투자와 자산을 구조화해보는 도구, 여행과 탐험을 시각적으로 정리하는 도구, 그리고 개념을 더 직관적으로 연결해보는 실험 등이 그 예다. 접근 방식도 조금씩 달랐다. 어떤 것은 빠른 프로토타이핑 도구로 시험했고, 어떤 것은 웹 기반 구조를 상상했으며, 어떤 것은 생성형 AI를 결합해 해석 기능을 더해보았다. 중요한 것은 특정 기술 이름이 아니었다. 문제의 성격에 따라 도구 조합이 달라졌다는 점, 그리고 그 조합을 통해 ‘작동하는 형태’를 빠르게 확인할 수 있었다는 점이 핵심이었다. 그중에서도 가장 손에 잡히는 성과를 보여준 것은 투자 관리용 실험 도구였다. 한국 시장과 미국 시장에 동시에 투자하는 개인을 염두에 두고, 자산을 한 화면에서 함께 보고, 환율을 반영한 체감 손익을 계산하고, 단순 수익률이 아니라 수수료와 환차까지 고려한 실제 순수익에 가깝게 접근해보는 방식이었다. 여기에 종목의 가치, 품질, 위험도를 함께 보려는 시도와, 매매 기록을 정리하는 자동화 기능까지 더해보았다. 한마디로 말하면, 개인 투자자가 늘 엑셀과 계산기와 감으로 처리하던 일을 하나의 흐름 안에서 정리해보려는 실험이었다. 이런 시도는 바이브 코딩의 장점을 잘 보여준다. 현장의 불편을 가장 잘 아는 사람이 그 문제를 가장 먼저 작동하는 도구로 바꿔볼 수 있다는 점이다. 특히 개인 투자 영역에서는 불편이 명확하다. 원화 자산과 달러 자산이 분리돼 보이기 때문에 전체 자산 배분을 한눈에 파악하기 어렵고, 과거 환율이나 거래 수수료를 반영한 실제 수익 계산은 늘 번거롭다. 단일 지표만 보고 투자하면 가치 함정에 빠질 수 있고, 매매 기록을 체계적으로 남기지 않으면 판단의 맥락도 쉽게 흐려진다. 바이브 코딩은 바로 이런 불편을 작은 단위로 쪼개어 도구로 만들어보는 데 강점을 보인다.   ▲ 클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.   피터 드러커의 말처럼 “측정할 수 있어야 관리할 수 있다.” 투자든 업무든 결국 비슷하다. 막연히 ‘잘하고 있다’고 느끼는 동안에는 개선도 어렵다. 숫자가 보여야 하고, 흐름이 보여야 하며, 내 행동의 결과가 구조적으로 드러나야 한다. 바이브 코딩은 이 지점에서 의외로 힘을 발휘한다. 정교한 상용 시스템 수준은 아니더라도, 내가 무엇을 보고 싶은지 정확히 정의할 수만 있다면 적어도 첫 번째 가시화 도구는 만들어볼 수 있다. 그 순간 막연한 감각은 데이터가 되고, 데이터는 다시 판단의 기준이 된다. 특히 인상적이었던 것은 ‘정답 제시’보다 ‘판단 보조’에 초점을 맞춘 설계였다. 단순히 싸 보이는 종목을 찾는 것이 아니라 가치와 퀄리티, 리스크를 함께 고려하는 구조를 상상하고, 이동평균선이나 거래량 변화 같은 기술적 신호를 함께 보는 식이다. AI는 여기서 결정을 대신 내려주는 존재가 아니라, 사람이 놓치기 쉬운 신호를 먼저 정리해주는 조수 역할을 맡는다. 이런 경험을 통해 느낀 것은, 바이브 코딩의 진짜 효용이 거창한 인공지능 자체에 있는 것이 아니라 사용자의 판단 포인트를 더 선명하게 드러내는 데 있다는 점이었다. 그러나 여기서 반드시 짚고 넘어가야 할 현실이 있다. 이런 경험이 곧바로 기업용 핵심 시스템 개발로 이어질 것이라고 생각해서는 안 된다. PLM, ERP, MES, APS 같은 글로벌 설루션 기반의 엔터프라이즈 환경은 개인 실험과는 전혀 다른 차원의 세계다. 데이터 모델은 정교하고, 권한 체계는 복잡하며, 인터페이스는 수많은 예외를 품고 있고, 변경 이력과 검증 절차, 보안과 운영 책임까지 촘촘하게 연결되어 있다. 자연어 몇 줄과 AI의 코드 제안만으로 안전하게 다룰 수 있는 구조가 아니다. 바로 이 지점에서 비개발자의 바이브 코딩과 개발자의 바이브 코딩은 다시 갈라진다. 비개발자는 문제를 빠르게 형태화하고 아이디어를 프로토타입으로 검증하는 데 강점을 가질 수 있다. 반면 개발자는 그 프로토타입을 기존 시스템 환경과 연결하고, 예외 처리와 안정성, 보안과 운영성을 검증하는 역할까지 감당할 수 있다. 따라서 바이브 코딩은 모든 사람을 동일한 수준의 개발자로 만들어주는 기술이라기보다, 각자의 위치에서 ‘만들어보는 속도’를 높여주는 기술에 가깝다. 이런 환경에서는 바이브 코딩이 할 수 있는 역할이 자연스럽게 제한된다. 핵심 업무 로직을 직접 대체하기보다는 화면 프로토타입, 보조 대시보드, 분석용 유틸리티, 개인용 자동화 도구, 테스트용 샌드박스, 보고용 시뮬레이터처럼 본체 주변의 영역에 더 적합하다. 다시 말해, 바이브 코딩은 글로벌 설루션의 중심부를 재구축하는 기술이라기보다, 그 주변부의 불편을 빠르게 줄여보는 실험 도구에 가깝다. 하지만 그렇다고 해서 그 의미를 과소평가할 필요는 없다. 오히려 반대다. 필자는 바로 그 제한성 때문에 바이브 코딩이 더 현실적이라고 본다. 실제 업무에서는 거대한 혁신보다 작지만 반복되는 불편이 훨씬 많다. 예를 들어 품질 이슈를 정리하는 간단한 대시보드, 협력사 대응용 정리 화면, 설계 변경 영향 체크리스트, 일정 가시화 도구, 개인용 원가 계산기, 회의록 자동 정리 보조 도구처럼 ‘정식 시스템으로 만들기엔 작지만 그대로 두기엔 계속 불편한 것들’이 현장에는 늘 존재한다. 바이브 코딩은 바로 그 틈새를 파고든다. 스티브 잡스의 말, “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다”는 문장은 이 맥락에서 유난히 실감난다. 바이브 코딩의 장점은 완벽한 시스템을 만들게 해준다는 데 있지 않다. 머릿속에만 있던 아이디어를 실제로 한번 작동해보게 만든다는 데 있다. 비개발자에게 이 경험은 특히 중요하다. 그전까지는 ‘좋은 아이디어’와 ‘실제로 작동하는 결과물’ 사이에 너무 큰 간극이 있었기 때문이다. 이제는 그 사이를 AI가 어느 정도 메워준다. 물론 완성도 높은 상용 시스템을 만들기 위해서는 여전히 전문 개발과 검증이 필요하다. 그러나 첫 번째 프로토타입을 만드는 데까지는 이전보다 훨씬 빠르게 갈 수 있다. 필자는 이 점에서 바이브 코딩의 현재 위치를 ‘개인의 실험실’에 가깝다고 본다. 지금의 바이브 코딩은 거대한 엔터프라이즈 시스템을 통째로 만드는 기술이라기보다, 순수한 개인 또는 소규모 팀이 자기 문제를 해결하기 위해 무언가를 직접 만들어보는 수준에서 가장 잘 작동한다. 그렇다고 그 수준이 가볍다는 뜻은 아니다. 바로 그 개인 실험의 축적이 조직의 디지털 감각을 바꾸고, 현장의 언어를 더 구조화하며, 나중에는 더 정교한 시스템 구축을 위한 문제 정의력으로 이어질 수 있기 때문이다. 특히 제조 기업의 실무자와 리더에게 이 흐름은 시사점이 크다. 설계, 생산, 품질, 구매, 자산 관리, 프로젝트 관리 영역에는 늘 현장만이 아는 불편이 있다. 외부 설루션은 그 불편을 모두 담아내지 못하고, 내부 IT는 모든 요청을 즉시 반영하기 어렵다. 이때 바이브 코딩은 완성형 설루션의 경쟁자가 아니라, 아이디어를 빠르게 시험해보는 사전 실험장 역할을 할 수 있다. 사용자는 먼저 문제를 언어로 정리하고, 필요한 데이터 흐름을 구조화하고, AI를 이용해 작은 도구를 만들어본다. 그렇게 만들어진 결과는 때로는 개인용 유틸리티에서 끝날 수도 있고, 때로는 정식 프로젝트의 출발점이 될 수도 있다. 중국 고전에서 유래한 말처럼 “천 리 길도 한 걸음부터다.” 바이브 코딩은 거창한 완성의 기술이 아니라, 작지만 구체적인 첫걸음을 가능하게 하는 방식이다. 비개발자는 그것을 통해 문제를 구조화하는 감각을 익히고, 개발자는 그것을 통해 더 빠르게 실험하고 구현한다. 그리고 기업은 그 사이에서 정식 시스템 이전의 가능성을 시험해볼 수 있다. 필자는 바이브 코딩을 지나치게 낙관적으로 보지도 않고, 반대로 일시적 유행으로만 보지도 않는다. 그것은 지금 당장 모든 것을 바꿔놓을 혁명은 아닐 수 있다. 그러나 적어도 한 가지는 분명하다. 이제 현장을 가장 잘 아는 사람이, 자신이 겪는 불편을 직접 작동하는 형태로 바꿔볼 수 있는 시대가 열리고 있다는 점이다. 그 가능성은 생각보다 크고 그 시작은 생각보다 작다. 그래서 지금 바이브 코딩은 거대한 답이라기보다 한 번 진지하게 시도해볼 만한 좋은 질문에 가깝다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

차세대 HMI부터 시뮬레이션,몰입형 모빌리티 생태계까지   CES(국제전자제품박람회)의 자동차 전시관은 올해도 활기 넘치는 현장이었으며, 모빌리티와 디지털 몰입 경험의 융합이 더 이상 트렌드가 아닌 업계 표준으로 자리 잡았음을 보여줬다. 지난해 박람회가 혁신적인 기술의 가능성을 보여줬다면, 2026년은 실행 중심으로의 전환이 뚜렷해진 해였다. 제조사와 기술 기업들은 운전자 경험을 새롭게 정의하는 양산 수준의 설루션을 선보였다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   CES 2026는 에픽게임즈에게도 중요한 이정표가 된 행사로, 에픽은 언리얼 엔진 5 기반의 차세대 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 경험을 공개했다. AMD와의 기술 협업을 통해 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈(Ryzen AI Embedded P100 Series)에서 구동되는 이 프로젝트는 하나의 UE5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 구동하는 성능을 보여준다. 소니 혼다 모빌리티와 퀄컴 등 파트너사들이 선보인 언리얼 엔진 애플리케이션을 통해, 올해 CES는 HMI의 미래가 인터랙티브하고 몰입감 있으며 데이터 중심의 게임화된 경험으로 진화하고 있음을 보여줬다. 이번 호에서는 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험에 대한 내용과 함께, 전시장에 참여한 협력사 및 파트너사가 선보인 창의적인 언리얼 엔진 쇼케이스를 살펴본다.   언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험 CES 2026에서 공개된 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 디지털 자동차 콕핏의 모든 픽셀을 언리얼 엔진 5로 구동하는 기술력을 선보인다. 이 프로젝트는 단순한 데모를 넘어 자동차 HMI 개발에서 비주얼 퀄리티, 성능, 상호작용 측면의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한 에픽게임즈의 내부 프로젝트다. 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 하나의 UE5 실행 인스턴스로 계기판, 지도, 미니맵, 컨트롤 패널, 3D 배경을 포함한 디지털 콕핏 전체를 동시에 렌더링하며, 60fps로 구동되는 고해상도 디스플레이 경험을 제공한다. CES에서 선보인 주요 기능은 다음과 같다. HMI 환경에서 게임 요소를 직접 체험할 수 있는 커스터마이징 가능한 비주얼과 인터랙티브 테마(조작 가능한 젤리빈 캐릭터가 등장하는 폴가이즈 테마 포함) 주요 관심 지점과 파리의 상징적인 랜드마크를 포함한 2D 항공 뷰 및 3D 스트리트 레벨 내비게이션을 지원하는 네이티브 지도 AMD의 주행 시뮬레이터와 통합돼 포토리얼한 언리얼 엔진 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용해 AI 시스템을 학습하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 게임을 포함해 오디오·비디오 스트리밍 플랫폼 등 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행 기능 디지털 콕핏 내에서 로켓 리그(Rocket League)와 같은 게임을 플레이할 수 있는 기능 HMI 인터페이스 전반에 걸쳐 음성으로 사용자를 안내하는 밝고 다채로운 음성 인식 어시스턴트 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5 차세대 HMI 경험을 활용해 실제 양산 제품 수준의 안전한 환경에서 새로운 HMI 기능을 테스트하고 개선하며, 자동차 HMI의 미래 가능성을 제시한다.   CES에서 소개된 주요 언리얼 엔진 프로젝트 CES 2026에서는 향후 자동차 산업의 방향을 제시할 다양한 언리얼 엔진 기반 프로젝트가 공개됐다. 주요 하이라이트는 다음과 같다.   아처마인드 소프트웨어 개발 및 서비스 기업 아처마인드(ArcherMind)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트(Qualcomm Snapdragon Elite) 플랫폼에서 구동되는 자동차 HMI 데모를 선보였다. 45인치 대형 디스플레이를 갖추고 언리얼 엔진으로 구현된 이 디지털 콕핏 경험은 ADAS, 인포테인먼트 터치스크린, 그리고 동승자 화면이라는 세 가지 영역으로 구성돼 있다. 인포테인먼트 화면에는 사용자가 직접 상호작용할 수 있는 자동차 시각화 기능이 포함돼 있어, 차량의 문을 열고 닫거나 색상을 변경하고 실내 조명을 조절하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 또한, 이 데모는 AI를 활용한 HMI 제어를 지원해, 음성 명령으로 에어컨을 작동시키거나 지도에서 위치를 검색하고 아마존 및 구글과 같은 제3자 서비스에 연결할 수 있다. 실내 카메라는 운전자의 표정을 감지해 AI 어시스턴트에 전달하며, 운전자가 웃고 있을 경우 신나는 음악을 추천한다. 또한 AI는 차에 탑승한 인원 수를 인식해, 해당 인원에 맞는 인근 레스토랑을 찾거나 정확한 인원으로 저녁 식사 예약을 도와주는 등 다양한 작업을 지원한다.   ▲ 아처마인드가 선보인 자동차 HMI 디지털 콕핏 데모 화면(출처 : 에픽게임즈)   브런즈윅 코퍼레이션 브런즈윅 코퍼레이션(Brunswick Corporation)은 CES 2026에서 플라이트(Flite)의 기술로 구현된 이포일링(eFoiling) 시뮬레이터와 레저용 보트 운항의 미래를 보여주는 차세대 조타석 시뮬레이터를 공개했다. AI 코파일럿을 탑재한 퓨처 헬름 시뮬레이터(Future Helm Simulator)는 항로 계획, 조종, 정박, 상황 인식을 지능적으로 지원하는 차세대 경험을 제공하며, 보트 운항 시 선장이 가장 큰 스트레스를 느끼는 요소를 줄이는 것을 목표로 한다. 플라이트보드 이포일 시뮬레이터(Fliteboard eFoil Simulator)는 실제 수면에서의 주행을 충실히 재현하도록 향상된 역학과 반응성을 적용해, 전동 하이드로포일 서프보드로 물 위를 미끄러지듯 활주하는 감각을 전달한다. 두 시뮬레이터 모두 언리얼 엔진으로 구동되며, 사용자는 수로를 탐색하고 자동으로 정박하며, 관심 지점과 야생 동물을 식별하고 게임화된 시나리오에서 경주까지 즐길 수 있는 높은 상호작용과 사실적인 해양 환경을 경험할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 소비자들은 미래의 보트 운항 경험을 탐색하고, 자율 운항 기능을 테스트하며, 실제 환경에서 선박이 어떻게 반응하는지를 검증할 수 있다. 브런즈윅의 기술은 디지털 세계와 실제 세계를 연결하고 차세대 해양 기술 개발을 가속화한다.   ▲ 브런즈윅 코퍼레이션이 CES 2026에서 공개한 차세대 보트 운항 시뮬레이터 시연 모습(출처 : 에픽게임즈)   디스페이스 디스페이스(dSPACE) 부스에서는 언리얼 엔진 기반 시뮬레이션과 통합된 디스페이스 하드웨어 및 소프트웨어를 활용해 ADAS와 자율 주행을 테스트하는 시연을 볼 수 있었다. 이미 수백만 대의 차량에 적용돼 긴급 제동과 같은 핵심 기능을 담당하는 카메라 기반 인지 장치는, 멀티 GPU 시스템에서 동기화되어 구동되는 고퀄리티 리얼타임 시뮬레이션을 통해 테스트되고 있었다. 이 시뮬레이션은 포토리얼한 렌더링과 카메라, 레이더, 초음파 출력과 같은 물리 기반 센서 데이터를 함께 생성하며, 이렇게 생성된 데이터는 인지 성능을 평가하기 위해 전자 제어 장치(ECU)로 직접 전달된다. 이 시스템은 120대 이상의 차량과 보행자가 포함된 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 추가 카메라 구성이나 폭설과 같은 악천후 조건을 즉시 적용해 환경 변화가 인지 정확도에 미치는 영향을 평가하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 향상시킬 수 있다.   ▲ CES 2026 디스페이스 부스에서 시연된 언리얼 엔진 기반 ADAS·자율주행 통합 시뮬레이션(출처 : 에픽게임즈)   이카엑스 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서, 언리얼 엔진 5로 구동되는 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현한 혁신적인 통합 데모를 시연했다. 차량의 3D 디지털 트윈은 화면에서 실제 차량과 일관된 시각적 표현을 제공해 사용자가 차량을 실시간으로 제어할 수 있도록 한다. 차량의 문과 엔진 후드를 열거나, 차체 색상, 휠/스포일러 디자인, 실내 조명, 오디오 환경 설정을 변경할 수 있으며, 이 모든 조작은 화면에 즉각적이고 매끄럽게 반영된다. 또한, 이 데모에는 연못에서 실시간으로 헤엄치는 물고기와 터치하는 즉시 꽃이 피어나는 벚나무 등 온스크린 환경의 속도와 반응성을 강조하는 창의적인 요소도 포함됐다. 특히 이카엑스 팀은 전체 데모를 단 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤으로 퀄리티를 유지하면서도 HMI 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.   ▲ CES 2026 이카엑스 부스에서 공개된 디지털 콕핏 및 ADAS 통합 데모 체험 현장. 차량 외관과 실내를 화면을 통해 시각적으로 제어하는 모습(출처 : 에픽게임즈)   일렉트로비트 일렉트로비트(Elektrobit)는 올해 EB 시비온(EB civion)을 공개했다. EB 시비온은 자동차 OEM이 공급망을 보다 효과적으로 관리하고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 위한 디지털 콕핏과 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. EB 시비온은 언리얼 엔진을 HMI 소프트웨어 스택의 핵심 구성 요소로 활용해 ADAS 시나리오의 3D 시각화를 구현하는 등 다양한 영역에 적용하고 있다. 시뮬레이션 기반 타깃 표시 기능은 빠른 프로토타이핑을 지원하고, 나이아가라는 동적인 차량 비주얼 이펙트를 제공한다. 또한, 레벨 스트리밍은 대규모 ADAS 데이터를 효율적으로 처리하고, 머티리얼 시스템은 실시간 센서 시각화를 처리한다. 또한 올해 부스에서는 언리얼 엔진으로 구동되는 CARLA를 활용해 안전한 리눅스 기반 애플리케이션을 구축하고 검증하는 방법도 소개했다. CARLA는 현재 정교한 ADAS 시뮬레이터 중 하나로, 심층적인 ADAS 시나리오 검증과 차량 신호에 대한 고퀄리티 시뮬레이션과 테스트, 카메라 데이터 기록, 그리고 전 과정에 걸친 안전 애플리케이션 검증 기능을 제공한다.   ▲ CES 2026 일렉트로비트 부스에서 공개된 EB 시비온 기반 디지털 콕핏 및 ADAS 시각화 데모 체험 현장(출처 : 에픽게임즈)   존 디어 존 디어(John Deere) 부스에서는 현대 농업 기계가 수동 조작에서 자동화로 전환되는 과정을 보여주는 시뮬레이터를 체험할 수 있었다. 언리얼 엔진을 활용하면 짧은 수확철이 아닌 시기에도 실제 수확 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 디스플레이를 통해 스테레오 카메라에 사실적인 시각 데이터를 제공함으로써 자동 하역과 같은 복잡한 시스템을 실제 농경지 환경을 기다리지 않고도 연중 내내 테스트하고 검증하며 향상할 수 있다.   ▲ CES 2026 존 디어 부스에서 공개된 농업 기계 자동화 시뮬레이터 체험 현장(출처 : 에픽게임즈 제공)   코테이 코테이(Kotei)의 부스에서는 언리얼 엔진 5로 제작되고 최신 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 HMI 데모를 볼 수 있었다. 이 데모는 두 개의 화면에 걸쳐 구현됐으며 ADAS 및 주차 시각화, 커스터마이징할 수 있는 차량 색상 및 실내 분위기, 그리고 재미있는 인터랙티브 테마를 선보였다. 차량 내 경험뿐만 아니라, 팀은 ADAS 시뮬레이션과 테스트에 활용되는 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈도 공개했다.   ▲ CES 2026 코테이 부스에서 공개된 HMI 데모 체험 현장. 언리얼 엔진 5와 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼 기반으로 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 차량 시각화 기능을 구현한 모습(출처 : 에픽게임즈)   퀄컴 테크놀로지스 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)는 CES 2026에서 스냅드래곤 콕핏 엘리트(Snapdragon Cockpit Elite) 및 스냅드래곤 라이드 엘리트(Snapdragon Ride Elite) 플랫폼 데모를 통해 퀄컴 아드레노(Adreno) GPU와 AI 기능을 결합된 환경에서 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템이 구현하는 강력한 경험을 시연했다. 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 콘셉트 차량에는 여러 개의 내장형 AI 에이전트가 탑재돼, 사용자의 질문에 답변하고 문제 해결을 지원하며 차내에서 다양한 작업을 선제적으로 수행할 수 있다. 특히 이 AI 에이전트들은 함께 작동한다. 예를 들어, 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 보조 AI 에이전트에 도로 상태가 좋지 않다는 정보를 전달하고, 보조 AI 에이전트는 이를 운전자에게 안내한다. 이후 AI 에이전트는 승차감을 보다 편안하게 만들기 위해 차량 설정을 자동으로 조정한다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱 지원을 통해 퀄컴 테크놀로지스는 루멘을 활용해 사실적인 라이팅과 그림자를 구현하며 차량 내 비주얼을 매우 높은 퀄리티로 렌더링할 수 있다. 또한 포트나이트 테마를 비롯한 다양한 테마를 적용해 디스플레이를 커스터마이징할 수도 있다.   ▲ CES 2026에서 퀄컴 테크놀로지스의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’ 콘셉트 차량을 통해 시연된 언리얼 엔진 기반 차량 내 경험(출처 : 에픽게임즈)   소니 혼다 모빌리티 현재 양산 전 단계에 있는 아필라 1(AFEELA 1)은 소니 혼다 모빌리티(Sony Honda Mobility)의 첫 번째 모델이다. CES 2026에서 소니 혼다 모빌리티는 언리얼 엔진으로 구현된 인상적인 차량 내 경험을 갖춘 여러 대의 아필라 1 자동차를 선보였다. 아필라 1에 적용된 이 시네마틱 유저 인터페이스는 모든 주행을 연결되고 몰입감 있는 여정으로 바꿔준다. 3D 네이티브 지도 렌더링 시스템, 차량의 인지 정보를 실시간으로 시각화하는 차세대 ADAS 클러스터 뷰 모드, 그리고 실제 주행 데이터에 엔터테인먼트와 정보를 결합한 완전한 인터랙티브 인터페이스 등이 주요 기능으로 제공된다. 사용자는 다양한 테마 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있으며, 디지털 콕핏 디스플레이, 실내 조명, 미디어 바, 전기차 주행 사운드가 유기적으로 연동돼 하나의 통합되고 몰입감 있는 경험을 제공한다.(에픽은 포트나이트 테마를 테스트해보았다.) 소니 혼다 모빌리티가 언리얼 엔진을 활용해 아필라 1 디지털 콕핏을 개발한 과정이 궁금하다면 언리얼 페스트 올랜도 2025에서 녹화된 세션에서 확인이 가능하다.   ▲ CES 2026 현장에서 차량 디스플레이를 통해 포트나이트를 직접 체험하는 모습(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’이 지난 2월 5일 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선의 미래’를 주제로 한 이번 콘퍼런스는 플랜트 및 조선 산업의 지형을 바꾸는 기술의 진화와 혁신 방향을 집중 조명했다. 또한, 기술 융합을 통해 근본적인 산업 혁신과 미래 생존을 추구하기 위한 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     한국플랜트정보기술협회의 신안식 회장은 개회사에서 과거 아날로그 중심에서 AI(인공지능)와 디지털 전환(DX)으로 변화한 플랜트·조선 산업의 최신 트렌드를 강조했다. 신안식 회장은 “이번 행사는 ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래’를 주제로 삼아, 엔지니어링 최신 기술과 설루션 성공 사례, 디지털 트윈을 통한 위기 해결 방안 등을 다룬다”면서, “새로운 변화를 이끌 혁신 기술이 소개되는 이번 행사가 참석자들의 활발한 네트워킹의 장이 되길 바란다”고 전했다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서는 단순한 전산화나 시스템 도입 수준이던 플랜트 및 조선 산업의 IT 트렌드가 디지털 전환과 인공지능 전환(AX)을 중심으로 진화하고 있음을 알 수 있었다. 이런 흐름은 플랜트 및 조선 산업의 고질적인 생산성 저하 및 인력 감소 문제를 극복하기 위해 추진되고 있으며, 자동화 기반 기술의 도입과 지식의 시스템화 등이 활발히 진행 중이다. 또한, DX 및 AX의 성공을 위해서는 데이터 거버넌스 확립 및 개방형 협력 생태계의 조성이 중요시되고 있으며, 단순 제조를 넘어 서비스와 데이터 기반의 비즈니스로 확장해야 한다는 목소리도 높았다.   ▲ 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장   플랜트 산업의 성공적인 DX와 AX 추진 전략 GS건설의 이현식 디지털트윈팀장은 ‘플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능한 혁신과 효율적 추진 전략’을 주제로 한 기조연설에서, 플랜트 산업의 성공적인 DX 및 AX을 위한 고민과 전략을 소개했다. 그는 현재 플랜트 업계가 추진하고 있는 DX의 목표에 대해 “단기적인 비즈니스 모델 혁신보다는, 건설 산업의 낮은 생산성과 인력 감소 문제를 극복하기 위한 ‘디지털화’의 완성이 되어야 한다”고 정의했다. 특히 DX를 기반이 되는 ‘몸통’으로, AX를 비정형 데이터 해석, 지능형 자율 설계, 현장 시뮬레이션 및 로보틱스를 주도하는 ‘두뇌’로 비유하며 그 중요성을 강조했다. 플랜트 산업의 성공적인 혁신을 가로막는 장애물로는 투자 대비 단기 성과에 대한 집착, 변화에 대한 조직적 저항, 장기적 로드맵 부재, 기초 데이터 부족, 폐쇄적인 산업 생태계 등이 꼽힌다. 이현식 팀장은 이를 극복하기 위한 4대 핵심 전략으로 ▲데이터 거버넌스 수립과 연계성 확보를 통한 데이터 품질 향상 ▲현업 실무자가 직접 시스템을 개발할 수 있는 디지털 리터러시 육성과 리더십 확보 ▲실천 가능하고 견고한 장기 로드맵 수립 ▲동종 업계 간 파운데이션 모델 등을 공유하는 개방형 협력 생태계 조성을 제안했다. 그리고 “성공적인 디지털 전환을 통해 과거 우리 플랜트 산업이 가졌던 위상을 되찾기를 바란다”고 전했다.   ▲ GS건설 이현식 디지털트윈팀장   조선산업의 미래 : 친환경 및 AI 생태계 전환 한국해양대학교의 류민철 교수는 ‘조선산업 친환경·AI 생태계 전환과 글로벌 진출 전략’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 조선업계가 친환경 선박 발주 증가로 재도약의 기회를 맞았지만, 단순 제조를 넘어 디지털 전환과 인공지능 전환을 통한 생산성 향상 및 새로운 서비스 창출로 나아가야 한다고 강조했다. 해외 시장 진출 전략에 대한 소개도 있었다. 류민철 교수는 “미국의 높은 건조 비용과 인도의 낮은 생산성 문제를 극복하기 위해, 국내의 자동화된 블록 생산 공정과 스마트 자율운항 기술을 현지에 접목하는 비즈니스 모델을 구축할 수 있다”면서, 이를 통해 새로운 데이터와 운영 경험을 축적할 수 있을 것이라고 설명했다. 또한, 스마트 자율운항 선박에 대해서는 향후 폭증할 데이터에 대비해 센서를 최적화하고, 완벽한 자율운항이라는 최종 목표에 앞서 해기사들의 실질적인 업무 부담을 줄여주는 단계적 서비스 개발에 집중해야 한다고 조언했다. 그리고, 척수가 많은 연안 선박의 전기 추진화, XR(확장현실) 기술 및 가상 공간을 접목한 미래 해양 레저 서비스 등 타 산업과의 융합을 통한 시장 확대 가능성도 제시했다. 류민철 교수는 “국내 조선업계가 IT, 반도체, 기자재, 엔지니어링 등 다양한 분야와 주도적으로 협력해서, 독자적이고 거대한 친환경·디지털 통합 생태계를 구축해 나갈 수 있기를 바란다”고 당부했다.   ▲ 한국해양대학교 류민철 교수   도면 읽는 AI와 지식 그래프 기반 디지털 트윈 인포시즈의 탁정수 대표는 ‘도면을 읽는 AI : 플랜트·조선 디지털 트윈의 새로운 접근’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 플랜트 산업 현장에서 빈번히 일어나는 도면과 실제 현장의 불일치, 지식의 파편화, 그리고 숙련된 작업자의 은퇴로 인한 현장 지식과 노하우의 소실을 심각한 위기 요인으로 지적했다. 이를 해결하기 위한 핵심 해법으로 탁정수 대표가 제안한 것은 설계부터 운영까지 분산된 도면과 데이터를 하나로 이어주는 ‘살아있는 지식 체계’의 구축이다. 특히, 도면 내 장비와 배관 등의 연결 관계를 데이터 스키마(data schema)로 구성하여 전체 흐름을 파악하게 하는 ‘지식 그래프(knowledge graph)’와 기업 내 다양한 용어 및 개념의 표준화된 공리를 세우는 ‘온톨로지(ontology)’의 중요성을 강조했다. 탁정수 대표는 “이 두 가지 요소 기술이 바탕이 되어야만 기업에 AI를 완벽히 적용하고 진정한 의미의 디지털 트윈으로 나아갈 수 있다”고 설명했다. 인포시즈의 AI 설루션인 ‘델타플로우’를 소개한 탁정수 대표는 AI가 도면을 읽고 온톨로지 기반의 지식 그래프로 데이터를 저장함으로써 수천 장의 도면을 가로지르는 유체 흐름 시뮬레이션, 안전사고 예방을 위한 작업 전 영향도 파악, 맥락 기반의 설계 패턴 검색이 가능해진다고 전했다. 그리고 “도면 중심의 통합 플랫폼을 통해 협력사 간의 효율적인 소통 생태계를 조성하고, 기존 레거시 시스템과 연동하여 지식을 완벽하게 자산화해야 한다”고 짚었다.   ▲ 인포시즈 탁정수 대표   플랜트/조선 산업의 기술 혁신을 다각도로 살펴보는 기회 마련   ■ 같이 보기 : [포커스] DX·AI 프로젝트 실행 전략 소개한 플랜트 조선 컨퍼런스 2026   이번 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서는 기조연설을 포함해 13편의 발표가 진행됐으며, 이와 함께 부스 전시를 통해 플랜트/조선 산업의 DX 및 AX를 위한 다양한 기술을 접해볼 수 있는 자리가 마련되었다. 또한, 산업계 및 학계 주요 인사들이 참여한 간담회에서는 향후 산업 경쟁력 강화 및 기술 혁신을 위한 비전과 의견을 나누었다.   ▲ 인포시즈 부스   ▲ 헥사곤ALI 부스   ▲ 휴엔시스템 부스   ▲ 소프트힐스 부스   ▲ 다우데이타 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 크레아텍 부스   ▲ VIP 간담회     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스는 HD현대의 중간 지주회사인 HD한국조선해양이 통합 플랫폼 구축을 위한 우선 협력사로 지멘스를 선정했다고 밝혔다. 이 플랫폼은 조선 전 공정을 단일 데이터 흐름으로 관리함으로써, 전 세계 HD현대 조선소 전반의 일관성 확보를 지원할 예정이다. 이번 통합 플랫폼은 HD현대가 2030년 완공을 목표로 추진 중인 미래 지향적 조선소 구축 프로젝트 ‘미래 첨단 조선소(Future of Shipyard)’의 핵심 기반이 될 예정이다. 이 프로젝트는 선박 설계와 생산 공정 전반에 걸쳐 존재해 온 데이터 단절 문제를 해결하고, 보다 체계적이고 디지털 기반의 조선 환경을 구축하기 위한 HD현대의 지속적인 노력의 일환이다. HD현대는 통합 플랫폼을 통해 엔지니어링과 제조 부문 간 협업을 강화하고, 점차 복잡해지는 조선 프로젝트를 안정적으로 수행할 수 있는 기반을 마련하고자 한다.   ▲ HD현대중공업 울산 조선소(출처 : HD현대)   지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼을 기반으로 한 HD현대의 ‘선박 설계-생산 일관화 통합 플랫폼’ 프로젝트는 설계부터 생산에 이르는 핵심 데이터를 일관되게 연결하는 디지털 스레드를 구현할 예정이다. 지멘스는 “설계와 생산이 통합된 데이터 백본을 통해 실시간으로 연결되며, 공정 간 데이터 단절로 인해 발생하던 비효율과 오류를 줄일 수 있을 것”으로 기대하고 있다. 통합 디지털 환경에서는 표준화된 데이터 흐름과 시스템 상호운용성을 바탕으로 CAD, PLM, 디지털 제조, 자동화, 시뮬레이션 등 주요 영역이 연결된다. 이를 통해 계획, 건조, 확장, 개조 등 주요 조선소 작업을 실제 현장 적용에 앞서 가상 환경에서 검토할 수 있게 된다. 또한 HD현대는 모델 기반 엔지니어링 기법의 적용 범위를 확대하고, 조직 및 기능 부서 간 협업 효율성을 강화할 계획이다. 특히 블록 조립, 용접 정보, 배관, 전기 데이터 등을 통합 3D 모델로 관리함으로써 설계 정확도를 높이고, 생산 계획을 최적화하며, 현장 작업의 표준화를 추진할 예정이다. 통합 디지털 플랫폼의 적용 범위는 상선과 특수선을 포함한 다양한 선종으로 확대될 것으로 예상된다. 주요 적용 분야로는 장비 및 부품 데이터의 체계적 관리, 디지털 모델 기반 성능 분석, 수명주기 중심의 유지보수 엔지니어링, 해외 조선 프로젝트를 위한 기술 지원 프레임워크 등이 포함된다. 아울러 HD현대는 선박과 조선소 현장을 디지털로 구현한 산업 메타버스(Industrial Metaverse) 기반 환경을 구축하고 있다. 이는 지멘스의 디지털 트윈 기술로 구축된 가상 학습 환경에서 합성 데이터와 산업 인텔리전스 기반 강화 학습을 적용해, 복잡한 생산 환경에서도 활용 가능한 ‘피지컬 AI’ 기술 구현을 지원한다. 양사는 2026년부터 단계적 구축에 착수해 2028년부터 실제 운항 중인 선박에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. HD현대의 이태진 디지털혁신실 전무는 “지멘스 엑셀러레이터의 도입은 HD한국조선해양의 디지털 조선 전략을 한 단계 도약시키는 중요한 이정표“라며, “설계부터 생산까지 일관성을 보장하는 통합 디지털 플랫폼을 구축함으로써 장기간 지속돼 온 데이터 단절 문제를 극복하고, 보다 체계적이고 협업 중심의 조선 환경을 조성하고자 한다. 이를 통해 전 세계 조선소 전반의 운영 효율, 품질, 경쟁력을 강화하는 동시에 복잡도가 높은 프로젝트 수행 역량을 제고할 것”이라고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건 사장 겸 CEO는 “2022년부터 지멘스는 HD현대와 협력해 조선업의 미래와 차세대 디지털 설계, 생산 플랫폼 개발에 주력해 왔다“며, “지멘스 엑셀러레이터와 지멘스의 포괄적 디지털 트윈 기술은 설계, 엔지니어링, 생산 전반을 아우르는 통합 디지털 스레드를 지원하는 데 최적화돼 있다. 지멘스는 HD현대가 지속 가능한 성장과 운영 우수성을 지원하는 확장 가능하고 개방적인 미래 대응형 제조 혁신 플랫폼을 구축할 수 있도록 지원하게 돼 기쁘다”라고 말했다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는아레스 캐드 2026 (11)   산업 현장에서 DWG 기반 2D 도면의 중요성이 여전한 가운데, 3D 클라우드 CAD인 온쉐이프(Onshape)는 그래버트(Graebert)의 아레스 쿠도(ARES Kudo)와 결합한 협업 환경을 구축했다. 이번 호에서는 아레스 쿠도를 통해 별도의 설치 없이 웹에서 DWG를 편집하고 온쉐이프 내에서 통합 관리하는 진화된 워크플로를 소개한다.   ■ 최하얀 캐디안 마케팅팀의 주임으로 ARES CAD의 마케팅 콘텐츠 기획 및 제품 홍보 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   클라우드 CAD가 본격 확산되기 시작한 이후에도 설계 현장에는 하나의 과제가 남아 있었다. 3D 설계 환경은 빠르게 클라우드로 전환되고 있지만, 여전히 산업 전반에서 DWG와 DXF 기반의 2D 기술 도면은 핵심 역할을 담당하고 있었기 때문이다. 제조, 건설, 플랜트, 기계 설계 등 대부분의 산업에서 최종 산출물과 커뮤니케이션의 기준은 여전히 2D 도면이며, 수십 년간 축적된 DWG 자산을 단기간에 대체하기는 현실적으로 쉽지 않다. 이 간극을 어떻게 메울 것인가는 단순한 기능 문제가 아니라, 클라우드 CAD가 실제 현업에서 얼마나 자연스럽게 받아들여질 수 있는지를 가늠하는 중요한 기준이 되어 왔다. 이러한 흐름 속에서 온쉐이프(Onshape)는 설치형 CAD의 전제를 내려놓고, 처음부터 클라우드 환경을 중심으로 설계된 3D 파라메트릭 CAD 플랫폼을 선보여 왔다. 웹 브라우저만으로 동작하는 구조, 실시간 동시 편집, 자동 버전 관리, 그리고 장소와 장치에 구애받지 않는 접근성은 기존 파일 중심 CAD 환경과는 전혀 다른 협업 방식을 가능하게 했다. 특히 여러 명의 설계자가 동시에 하나의 모델을 다루고, 변경 이력이 자동으로 기록되는 방식은 설계 협업의 기준 자체를 바꾸어 놓았다. 그러나 온쉐이프 역시 실제 산업 환경과 맞닿으면서 한 가지 현실적인 과제를 마주하게 된다. 바로 DWG와 DXF 파일이다. 온쉐이프 사용자는 3D 모델을 설계하는 동시에, 외부 협력사나 기존 시스템에서 생성된 2D 도면 파일을 함께 관리해야 했고, 이를 단순히 업로드해 보관하는 수준을 넘어 실제 업무에 활용할 수 있는 수준의 열람과 수정 환경을 필요로 했다. 이 지점에서 온쉐이프가 선택한 파트너가 바로 그래버트(Graebert)이며, 그 핵심 설루션이 아레스 쿠도(ARES Kudo)이다.   아레스 쿠도 : 클라우드 DWG의 정석     아레스 쿠도는 단순한 웹 뷰어가 아닌, 완전한 클라우드 기반 DWG/DXF 편집 설루션이다. 사용자는 별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저만으로 DWG 파일을 열고 작성하고 수정할 수 있으며, 이는 운영체제나 장치 환경에 대한 제약을 사실상 제거한다. 특히 사내 PC뿐만 아니라 외부 협력사, 현장 인력, 검토 담당자까지 동일한 도면에 접근할 수 있다는 점에서, 기존 CAD 환경이 갖고 있던 접근성의 한계를 크게 낮춘다. 또한 아레스 쿠도는 업계 표준 DWG 포맷을 그대로 사용하기 때문에, 파일 변환 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실이나 호환성 문제에 대한 우려 없이 기존 도면 자산을 그대로 활용할 수 있다. 이는 클라우드 전환을 고민하는 조직 입장에서 매우 중요한 전제 조건이다.     아레스 쿠도의 또 다른 중요한 특징은 멀티 디바이스 환경을 전제로 설계된 구조이다. 웹 기반의 아레스 쿠도뿐만 아니라 데스크톱 환경의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 및 태블릿 환경의 아레스 터치(ARES Touch)가 하나의 생태계로 연결되어 있어, 동일한 DWG 파일을 다양한 환경에서 연속적으로 작업할 수 있다. 사무실에서는 데스크톱으로 정밀한 수정 작업을 수행하고, 이동 중에는 태블릿이나 모바일로 도면을 확인하거나 간단한 주석을 추가하는 식의 유연한 활용이 가능하다. 이 과정에서 모든 수정 사항은 자동으로 동기화되며, 항상 하나의 DWG 원본을 기준으로 작업이 이루어진다. 이는 기존 CAD 환경에서 흔히 발생하던 파일 복제, 이메일 전달, 버전 불일치, 최신 도면 확인 문제를 구조적으로 해소하는 중요한 기반이 된다.   온쉐이프×아레스 쿠도 : 연동을 넘어선 ‘플랫폼 통합’     온쉐이프와 아레스 쿠도의 통합은 이러한 클라우드 DWG 환경을 설계 플랫폼 내부로 자연스럽게 끌어들였다는 점에서 의미가 크다. 이미 온쉐이프는 온쉐이프 드로잉(Onshape Drawings)을 통해 아레스 쿠도 기술을 활용한 2D 도면 환경을 제공해 왔으며, 이번 아레스 쿠도 포 온쉐이프(ARES Kudo for Onshape) 통합을 통해 DWG와 DXF 파일까지 온쉐이프 도큐멘트(Onshape Documents) 안에서 직접 열고 다룰 수 있는 구조를 완성했다. 이는 단순히 외부 서비스 링크를 연결한 수준이 아니라, 온쉐이프의 문서 관리 체계 안에 DWG 파일을 하나의 설계 자산으로 통합했다는 점에서 플랫폼 차원의 변화라고 볼 수 있다. 사용자는 온쉐이프 문서에 저장된 DWG 파일을 클릭하는 것만으로 별도의 로그인이나 인증 과정 없이 즉시 도면을 확인할 수 있으며, 기본적인 뷰잉 기능은 무료로 제공된다. 도면 확인, 확대·축소, 레이어 확인과 같은 일상적인 검토 작업은 별도의 비용 부담 없이 가능하며, 실제 수정이나 작성이 필요한 경우에는 아레스 쿠도 라이선스를 통해 곧바로 작업을 확장할 수 있다. 이처럼 접근 단계와 작업 단계가 명확히 분리된 구조는 사용자에게 불필요한 진입 장벽을 만들지 않으면서도, 필요에 따라 유연하게 기능을 확장할 수 있도록 설계되어 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국오라클이 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 AI 서밋(Oracle AI Summit) 2026’을 2월 3일 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 개최됐다. 오라클 AI 서밋은 엔터프라이즈 AI 시대를 맞아 AI와 데이터를 중심으로 확장된 오라클의 기술 전략과 국내외 기업들의 성공 사례를 공유하는 대표 행사로, 올해 4회를 맞이했다. ‘모든 것을 변화시키는 AI(AI Changes Everything)’라는 주제로 진행된 이번 행사에는 1000명 이상의 기업 IT 경영자와 관리자, 개발자, 협력사 관계자들이 참석했다. 행사는 한국오라클 김성하 사장의 환영사로 시작됐으며, 오라클의 한 청(Han Chung) 아태지역 시스템 부문 수석 부사장이 ‘오라클 AI : 비즈니스 속도로 구현하는 AI’를 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 이어 오라클 티르탄카르 라히리(Tirthankar Lahiri) 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 ‘데이터를 위한 AI 혁명’을 주제로 두 번째 기조연설을 진행하며 오라클의 통합 데이터 플랫폼을 기반으로 한 엔터프라이즈 AI의 새로운 가능성을 제시했다. 기조연설 이후에는 ‘AI 전략부터 성과까지, 오라클 AI의 가치를 선택한 고객 성공 스토리’ 세션이 이어졌으며, 국내 최대 해운사 HMM이 오라클 클라우드를 통해 창출한 비즈니스 성과와 향후 경쟁력 강화 전략을 대담 형식으로 공유했다. 오후에는 총 3개 트랙, 18개의 상세 세션이 운영되며, 오라클 OCI AI 인프라를 중심으로 AI 시대에 기업이 사업 연속성을 확보하는 방안이 심도 있게 다뤄졌다. 특히 벡터 검색(Vector Search), 셀렉트 AI(Select AI), AI 레이크하우스(AI Lakehouse) 등 오라클 AI 데이터베이스 26ai(Oracle AI Database 26ai)의 주요 기능이 기업의 실제 비즈니스 과제를 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있는지가 구체적으로 제시됐다. 오후 트랙에는 엔비디아, 사이오닉 AI를 비롯하여 유클릭, 에티버스, 솔트웨어, 굿어스데이터 등 다양한 후원사 및 파트너사가 함께했다.     한편, 오전에 진행된 언론 대상 간담회에서는 한국오라클 김성하 사장이 한국오라클의 사업 성과와 오라클의 최신 AI 전략을 소개하고, 티르탄카르 라히리 수석 부사장이 데이터를 중심으로 한 AI시대 기업의 생존과 경쟁전략을 발표했다. 한국오라클은 2026 회계연도 상반기 기준으로 리전 개소 이후 6년 이상 두 자릿수 성장을 지속하며 클라우드 매출 성장세를 기록했다. OCI의 성능, 안정성, 비용 효율에 대한 고객들의 신뢰를 바탕으로 클라우드 소비는 전년 대비 두 배 이상 증가했으며, 크립토랩, 멋쟁이사자처럼, 투디지트 등 OCI를 활용한 국내 AI 혁신 고객 사례도 빠르게 확대되고 있다. 오라클은 ‘기업을 위한 AI’ 전략에 집중하며, xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등 글로벌 선도 AI모델 기업들과의 협업을 통해 강력한 AI 모델과 오라클의 특화된 AI 에이전트 전략을 결합해 기업의 성공을 지원하고 있다. 특히 거버넌스, 프라이버시, 보안을 핵심으로 고려한 오라클의 AI 접근 방식은 엔터프라이즈 환경에 최적화된 서비스를 제공한다. 또한 오라클 클라우드는 AI 생태계 전반에 걸친 폭넓은 선택지를 제공하여 기업들이 필요에 따른 AI를 유연하게 도입하고, 실질적인 가치 창출까지의 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 라히리 수석 부사장은 “AI는 기업 데이터 관리의 패러다임을 빠르게 재편하며, 선택이 아닌 전략적 필수 요소로 자리잡고 있다”면서, “기업이 AI 시대를 선도하기 위해서는 데이터 활용 전반의 혁신, AI를 통한 인사이트 도출, 혁신 가속, 생산성 향상이 실현되어야 한다”고 짚었다. 오라클의 ‘데이터 혁신을 위한 AI(AI for Data)’ 전략은 이러한 요구에 대응해 AI를 데이터 플랫폼의 핵심에 내재화하는 데 초점을 맞춘다. 오라클의 융합형 아키텍처(converged architecture)와 오픈 스탠다드(open standards) 전략은 분산된 기술을 연계 활용할 때 발생하는 복잡성과 비용을 제거한다. 기업은 데이터가 있는 곳에 AI를 통합함으로써 운영을 단순화하고, AI 기능의 신뢰도를 높이며, 트랜잭션과 분석을 아우르는 모든 데이터 유형과 워크로드 전반에서 일관된 AI 인사이트를 확보할 수 있다. 이런 전략의 중심으로 오라클이 내세운 것은 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’ 버전이다. 오라클 데이터베이스의 최신 릴리스인 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 LLM과 AI 벡터를 핵심 기능으로 통합한 AI 네이티브 데이터베이스다. 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 문서, 이미지, 동영상, 구조화 데이터 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 AI 벡터를 기반으로, 주요 데이터 유형에 대한 밀리초 단위의 통합 AI 벡터 검색을 제공해 기업의 효율적인 데이터 탐색을 지원한다. 또한 오라클 AI 데이터베이스는 검색증강생성(RAG)을 지원해, AI 벡터 검색을 통한 기업의 내부 데이터 검색 결과를 LLM과 결합함으로써 보다 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있도록 한다. RAG 파이프라인은 데이터베이스 API는 물론 단일 SQL문으로도 실행할 수 있으며, 나아가 AI 에이전트를 데이터베이스에 직접 통합 설계해 기업이 쉽고 안전하게 AI 에이전트를 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다.