제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (10)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0)에서 애니메이션을 활용하는 기능에 대해 알아보자. 애니메이션 기능은 분해(Explode), 스냅샷(Snapshot), MDO(Mechanism Design Option)에서 가져오기 세 가지의 뷰 조건을 활용하여 쉽고 빠르게 동영상을 생성할 수 있다. 특히 뷰 관리자에서 미리 만들어둔 단계별 분해 뷰(Explode View)를 타임라인의 원하는 시간대에 키 프레임(Key Frame)으로 배치하기만 하면, 복잡한 어셈블리가 스스로 조립되거나 분해되는 애니메이션을 빠르고 정교하게 완성할 수 있다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   애니메이션의 기초 : 연속적인 분해 뷰 준비하기     애니메이션 작업을 시작하려면 응용 프로그램 → 애니메이션을 선택한다.     화면 왼쪽에는 모델 트리와 애니메이션 트리가 위치하며, 위쪽 리본 메뉴에는 애니메이션 설정, 분해, 키 프레임 시퀀스, 보기 및 투명도 설정 등 동영상 제작에 필요한 모든 도구가 직관적으로 배치되어 있다. 각 기능들에 대해 알아보자.   모델 애니메이션  애니메이션 설정 : 애니메이션 설정 변경  애니메이션 보간 : 투명도 및 뷰에 대한 보간 설정 정의  애니메이션 디스플레이 : 모델의 아이콘 디스플레이를 제어  분해 : 분해 뷰를 사용하여 애니메이션 생성  스냅샷 : 스냅샷을 사용하여 애니메이션 생성  MDO에서 가져오기 : Mechanism 애니메이션 생성   재생  재생 : 애니메이션 재생 내보내기 : 애니메이션 내보내기   애니메이션 생성  키 프레임 시퀀스 : 키 프레임 시퀀스를 생성  이벤트 : 이벤트를 생성  제거 : 타임라인에서 선택된 항목 제거  키 프레임 시퀀스 관리 : 키 프레임 시퀀스 생성 및 편집 관리  선택됨 : 타임라인에서 선택된 항목 편집  하위 애니메이션 : 하위 애니메이션으로 포함   그래픽 설계  보기 @ 시간 : 애니메이션 중 모델의 보기 방향 정의  투명도 @ 시간 : 애니메이션 중 모델의 투명도 정의  유형 @ 시간 : 애니메이션 중 모델의 유형 정의   타임라인  시간배율 확대 : 타임라인을 확대  시간배율 전체 표시 : 전체 타임라인 보기  시간배율 축소 : 타임라인을 축소  시간 영역 : 애니메이션 시간 영역을 설정   Mechanism Design  컴포넌트 끌기 : 해당 어셈블리가 어떻게 작동하는지 확인  서보 모터 : 새 서보 모터를 생성  서보 모터 관리 : 서보 모터를 정의  연결 상태 : 새 연결 상태를 생성  강체 잠금 : 모델의 보디를 잠금  강체 정의 : 모델의 보디를 정의     가장 먼저 애니메이션에 사용할 분해 뷰를 생성하기 위해 위쪽 메뉴에서 새 애니메이션 → 분해를 선택하여 새로운 애니메이션을 시작한다.     애니메이션에 사용할 분해 뷰를 생성하기 위해  보기 관리자를 선택하여 분해 탭으로 이동한다.     전체가 조립되어 있는 기본 상태의 뷰를 ‘새로 만들기’를 통해 생성한다. 이 뷰는 애니메이션에서 조립되어 있는 상태를 표현할 때 사용된다.     처음 생성한 뷰가 활성화된 상태에서 특성 → 위치 편집을 선택한다.     각 방향의 팬 블레이드와 볼트를 선택해 몸체와 떨어진 방향으로 각각 분해시킨다. 분해가 완료되면 ‘확인’을 눌러 두 번째 분해 뷰를 완성한다.     ■ 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.

데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신   본격적인 3D 협업을 위한 첫 단추는 흩어진 데이터를 효율적으로 통합하는 팀 환경을 구축하는 것이다. 이번 호에서는 공통 라이브러리에 모든 3D 데이터 소스를 연결하고, 엔지니어링부터 운영 단계까지 모든 팀이 3D 애셋에 안전하게 접근하면서 데이터 임포트 시 정보 손실을 최소화하는 방법을 소개한다. 목표는 새로운 툴을 배포하는 것 자체가 아니라, 부가 가치를 창출하지 않는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 액세스 권한 및 규정 준수 정책을 적용할 때 발생하는 불필요한 관리 복잡성을 없애는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     대부분의 산업 팀은 방대한 3D 애셋 데이터를 보유하고 있지만, 이러한 데이터는 여러 사일로에 분산되어 서로 다른 조직이 소유하고 있어 재사용하기가 어렵다. 이와 관련해 데이터가 서로 다른 곳에 있으면 사람들은 서로 다른 사실을 기반으로 결정을 내리게 되기 때문에 문제가 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자는 엔지니어링 팀에서 이전에 라인 레이아웃을 업데이트했다는 사실을 모르고 신입 직원에게 VR 시뮬레이션을 그대로 제공할 수 있다. 결국 교육 담당자는 교육을 중단하고 최신 데이터를 반영하여 업데이트하거나, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로 교육을 계속 진행할 수밖에 없다. 둘 다 시간과 신뢰성 면에서 비용이 발생하게 된다. 해결책은 모든 3D 애셋을 위한 단일 저장소를 구축하여 계층 구조와 메타데이터를 온전히 유지하면서, 필요한 사람에게만 승인된 모델에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이다. 모두가 동일한 라이브러리에서 애셋을 가져오면 버전 불일치가 해결되고 재작업의 필요성이 없어지며, 누가 무엇을 변경했는지에 대한 가시성도 확보할 수 있다.   단절의 원인 : 분산된 데이터와 중복 작업 산업 데이터는 어디에나 존재하지만, 서로 연결되어 있는 경우는 별로 없다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “디자이너나 건축가는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링)에 액세스할 수 있지만, 엔지니어는 해당 소프트웨어를 사용하지 않는 경우가 있어 결국 팀이 모델을 처음부터 다시 만드는 상황이 발생한다”고 전했다. 이런 사일로(silo) 현상은 운영 또는 기술적 격차로 인해 발생하는 경우가 많다. 예를 들어 엔지니어링 팀은 CAD 파일을 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템에 저장할 수 있는 반면, 다른 팀은 사본을 별도의 드라이브나 앱으로 익스포트하므로 결국 동일한 애셋의 여러 버전이 존재하게 된다. 래시 수석 부사장은 “가장 흔한 문제는 동일한 모델의 두 가지 다른 버전으로 작업하는 것이다. 이러면 사실상 재작업을 할 수밖에 없게 된다”고 말했다. 어쩔 수 없이 여러 플랫폼, 툴, 포맷을 사용해야 하는 경우도 많지만, 이는 애셋을 추적하고 공유하는 작업을 어렵게 만든다. 그 결과 생산성이 저하되고 올바른 애셋을 찾는 데 몇 시간씩 허비하게 되며, 어떤 것이 정확한 버전인지 쉽게 알 수 없기 때문에 이미 존재하는 애셋을 다시 만드는 일까지 발생한다. 유니티 산업 고객 성공 부문의 시니어 디렉터인 헤닝 린은 “중복의 위험이 높으면 재작업이 필요한 경우가 많아진다. 애셋이 서로 일치하지 않고 팀이 동일한 소스 파일로 작업하지 않기 때문”이라고 설명했다. 이러한 불일치는 교육이나 납품 같은 후속 단계에서 드러나며, 이는 재작업, 일정 지연, 일관성 없는 경험으로 이어져 애셋 관리의 복잡성을 키운다. 그러나 그로 인한 대가는 기술적인 영역에 그치지 않는다. 이는 부서 간 신뢰뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 신뢰까지 약화시킬 수 있다. 결국 교육 담당자는 신규 직원을 위한 온보딩이 길어지고 일관성이 없어지더라도, 오래 되거나 검증되지 않은 모델로 세션을 시작하는 것을 피하고 싶어 한다. 다른 팀은 생산성을 유지하기 위해 ‘섀도(shadow)’ 라이브러리를 구축하게 되고, IT 팀은 통제되지 않는 환경을 보호하고 관리하느라 분주해진다. 이처럼 공통된 기반이 없으면 모든 신규 프로젝트를 처음부터 다시 시작해야 한다.   연결 대상 : 중요한 데이터를 보존하는 중앙화된 저장소 구축 3D 애셋 라이브러리는 여러 툴과 플랫폼에 걸쳐 있을 가능성이 높기 때문에, 기존에 보유한 모델을 활용하려면 먼저 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)와 같이 중앙화된 저장소로 모든 데이터를 임포트해야 한다. 이렇게 하면 이미 보유하고 있는 애셋을 다시 만들 필요가 없다. 린 시니어 디렉터는 “유니티를 활용하면 관련된 모든 데이터를 선호하는 방식으로 높은 품질을 유지하며 임포트할 수 있다. 사실상 업계에서 유니티가 지원하지 못하는 파일 포맷은 거의 없다”면서, “데이터를 통합된 포맷으로 변환하고, 필요에 따라 보강하며 모든 변경 사항을 추적하면 애셋의 전체 라이프사이클 동안 관리가 훨씬 쉬워진다”고 전했다.     데이터를 통합하기 전에, 무엇을 왜 연결하는지를 먼저 이해해야 한다. 대부분의 산업용 3D 파이프라인은 구조와 우선순위가 서로 다른 네 가지 주요 데이터 소스에서 데이터를 가져온다. CAD 모델은 보통 PLM 시스템에 저장되며 부품, 어셈블리, 기계적 프로퍼티에 대한 기본 기준이 되는 데이터 소스이다. BIM 모델은 건물 및 인프라 데이터를 포함하고, 풍부한 공간 및 규정 준수 관련 메타데이터를 갖추고 있으며, 보통 BIM 소프트웨어나 AEC   (건축, 엔지니어링 및 건설) 저장소에 저장된다. 디지털 콘텐츠 제작 툴에서 생성된 메시는 마케팅, 교육, 사용자 경험 등의 영역에서 사용되는 시각화 애셋을 포함하며, 기술적 디테일보다는 시각적 정확도에 최적화된 경우가 많다. XR(확장현실) 및 VR(가상현실) 애플리케이션에서 흔히 사용되는 포인트 클라우드(점군)와 스캔 데이터는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 등을 통해 캡처된 데이터를 포함한다. 각 소스는 동일한 실물 애셋(제품, 어셈블리 라인, 전체 시설)을 서로 다른 관점에서 표현한다. 여기에는 기능, 공간, 형상이 포함되며, XR용 포인트 클라우드의 경우 실제로 구축된 물리적 상태가 이에 해당한다. 애셋 라이브러리 규모에 따라 우선순위를 정해야 하므로 팀에서 가장 많이 재사용하는 모델부터 시작하는 것이 좋다. 출처와 관계 없이 공통으로 필요한 사항은 임포트 과정에서 컨텍스트를 유지하는 것이다. 중요한 메타데이터가 손실되면 결국 재작업을 진행해야 하기 때문이다. 임포트 전에는 절대 손실되어서는 안 되는 메타데이터 필드를 식별한다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하도록 해야 한다”고 덧붙였다. 일부 필드는 항상 온전하게 유지되어야 한다. 부품 번호, 버전 코드 또는 고유 ID와 같은 식별자를 사용하면 애셋의 진위 여부를 확인하기 위해 원본 소스로 추적하는 작업이 더 쉬워진다. 병합된 메시가 아닌 계층 구조 및 그룹 메타데이터는 부품이 어떻게 결합되는지, 시설이 어떻게 구성되는지를 보여 주며, 엔지니어가 필요에 따라 부품을 분리하거나 교체할 수 있도록 돕는다. 밀도나 인장 강도와 같은 머티리얼 및 단위 정보, 이름이나 공급업체와 같은 설명 정보를 활용하면 애셋이 올바른 형상과 동작을 유지하도록 할 수 있다. 이러한 세부 정보를 보존하면 모델을 다양한 애플리케이션 전반에서 유용하게 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 목적과 단절된 단순 참고용 이미지에 불과하게 된다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하게 만들어야 한다”고 조언했다.     애셋 임포트를 위한 처리 애셋은 임포트 전과 임포트 과정에서 적절한 가공을 거쳐야 하며, 저장소의 상태를 양호하게 유지하기 위해 피해야 할 몇 가지 일반적인 함정이 있다. 이는 3D 데이터 세트가 극도로 복잡해질 수 있는 대규모 제조나 건설 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 공장 전체의 디지털 트윈이나 자동차의 전체 모델은 수만 개, 혹은 수십만 개의 부품으로 구성될 수 있다. 이 경우 가장 강력한 소프트웨어와 하드웨어에도 부담이 가해질 수 있기 때문에 마이크로칩, 커넥터, 기계 부품과 같은 더 작은 논리적 그룹으로 분해하면 임포트 작업을 효율적으로 관리할 수 있다. 유니티의 애셋 트랜스포머 툴킷(Asset Transformer Toolkit)과 같이 3D 데이터를 준비하는 소프트웨어는 널리 사용되는 다양한 CAD 및 BIM 포맷을 지원하고, 구조와 메타데이터를 보존하며, 필요에 따라 임포트 과정에서 모델을 자동으로 단순화하고 표준화함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었다. 예를 들어, 직원 교육을 위한 XR 시뮬레이션과 같은 실시간 활용 사례에서는 원본 CAD 파일에 포함된 모든 볼트나 리벳이 필요하지 않다. 여기서 중요한 것은 작업을 수행하는 데 충분한 현실감의 수준이다. 린 시니어 디렉터는 “최종 활용 지점에 따라 폴리곤 수를 소폭에서 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다.   ▲ 유니티 애셋 트랜스포머 플러그인   목표는 성능과 사용성을 최적화하기 위해 모델을 최대한 가볍게 유지하는 것이다. 교육 및 시뮬레이션 활용 사례에서는 매끄러운 프레임 속도를 유지하면서 최대한 높은 시각적 정확도를 달성하는 것이 목표이다. 헤드셋의 새로고침 속도와 일치하는 안정적인 프레임 속도를 목표로 해야 하며, 그보다 낮을 경우 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 3D 협업 및 디자인 리뷰에서는 일반적으로 엔지니어가 체결 요소나 인터페이스 등을 검토할 수 있도록 높은 기능적 디테일을 요구한다. 높은 폴리곤 수에 대한 부담을 더 원활하게 관리할 수 있도록, 가까운 거리에서만 렌더링되는 하위 어셈블리에 디테일 수준(LOD)을 사용하는 것이 좋다. 임베디드 시스템 및 산업 제어 장치와 같은 인간–기계 인터페이스는 그래픽 처리 성능이 제한적인 경우가 많으므로, 최대한 낮은 복잡도를 목표로 하고 미리 베이크된 조명과 단순한 셰이더를 사용하는 것이 좋다. 고객 경험 애플리케이션은 타깃 기기의 다양성이 매우 크기 때문에 최적화가 어려울 수 있다. 시각적 정확도와 로딩 시간 사이의 균형을 목표로 하고, 중간급 사양의 모바일 기기와 주요 웹 브라우저에서 검증해야 한다. 일반적인 원칙으로는, 지원 계획이 있는 기기 중에서 가장 성능이 낮은 기기를 기준으로 단순화된 모델부터 테스트하는 것이 좋다. 그 후 성능이 허용하는 범위 내에서만 디테일을 추가하여 배포 후 모델이 과도하게 커져 수정해야 하는 상황을 피해야 한다. 예를 들어 임포트 단계에서 LOD를 생성하면 모든 애셋이 확장 가능한 디테일을 갖추게 되어, 향후 더 다양한 기기와 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있다. 다만, 보편적으로 정해진 올바른 폴리곤 수는 없다. 중요한 것은 타깃 기기에서 프레임 속도와 로딩 시간 목표를 안정적으로 달성하는 방법이다. 린 시니어 디렉터는 “같은 애셋이라도 폴리곤 수는 수백만 개에서 수십만 개까지 줄어들 수 있다. 중요한 것은 모든 메타데이터가 연결된 동일한 소스 파일을 계속 사용하고 있다는 것”라고 전했다.   ▲ 제공 : HERE HMI   활용성 갖추기 : 거버넌스, 접근성 및 버전 관리 구축 애셋을 임포트하고 적절한 크기로 조정하고 나면, 다음 단계는 필요한 모든 역할에서 애셋에 안전하게 액세스하고 애셋을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 것이다. 이때 목표는 팀이 애셋을 어디서 찾아야 하는지 명확히 알면서도 관련 없는 애셋으로 인해 부담을 느끼지 않도록 하는 단일 라이브러리를 선별하는 것이다. 이를 위해서는 업무 속도를 저해하지 않으면서도 모든 업데이트가 프로젝트 전반에 반영되도록 완전한 감사 추적을 유지할 수 있는 권한 기반의 액세스 모델이 필요하다.   RBAC(역할 기반 액세스 제어) 린 시니어 디렉터는 “보통은 애셋의 임포트와 생성을 감독하는 관리자가 있고, 그 아래에 작업자와 검토자 역할이 있으면 충분하다”면서, 액세스 권한을 단순하게 유지할 것을 권장했다. 예를 들면 관리자는 구조와 표준을 정의하고, 사용자와 리텐션을 관리하며, 버전을 승인하거나 아카이브 처리할 수 있다. 이 사용자 그룹은 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋다.     그 다음 계층에는 디자이너, 작업자, 편집자가 있을 수 있다. 이들은 새로운 애셋을 임포트하고 메타데이터를 편집하며 업데이트를 게시할 수 있으며, 필요 시 관리자 승인을 받아 작업을 수행할 수 있다. 이들이 라이브러리를 일상적으로 유지 관리하게 된다. 마지막으로 소비자 역할이 있는 직원은 승인된 애셋을 검색, 미리 보기 및 다운로드할 수 있지만, 수정하거나 게시할 수는 없다. 역할 기반 액세스 제어는 보안 측면에서도 매우 중요하다. 많은 산업용 3D 애셋 라이브러리에는 매우 민감한 정보가 포함되어 있으며, 그 중 일부는 규제 대상이 되기도 한다. 예를 들어 정부, 항공우주 또는 방위 분야의 수출 통제 설계 데이터는 엄격한 ‘알아야 할 필요성(need-to-know)’ 원칙, 완전한 감사 용이성, 엄격히 통제된 환경에서의 배포를 요구하는 연방 규정을 준수해야 한다. 린 시니어 디렉터는 규제가 엄격한 산업에서 운영하는 경우 가상 프라이빗 클라우드 배포를 사용할 것을 권장했다. 산업 분야와 관계 없이 반드시 지켜야 하는 내용은 다음과 같다. 항상 최소 권한의 원칙을 기본으로 하는 RBAC를 사용한다. 사용하는 플랫폼에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 암호화한다. 버전별로 포괄적인 감사 로그와 승인 상태를 유지한다. 민감한 작업을 위해 프로젝트를 분리하고, 필요할 경우 데이터 상주 옵션을 적용한다.   ▲ 유니티 애셋 매니저 웹 인터페이스   버전 관리 및 감사 용이성 거버넌스는 보안과 규정 준수만을 의미하는 것이 아니라, 액세스와 활용을 용이하게 하기 위한 애셋 관리 표준화도 포함한다. 실제로 대부분의 거버넌스 문제는 모두가 모든 것을 바꿀 수 있거나, 누구도 아무것도 바꿀 수 없는 두 가지 극단적인 상황 중 하나에서 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자가 엔지니어링 팀이 막 승인한 모델을 덮어쓸 수도 있다. 이는 반드시 부주의 때문이라기보다는, 대부분 명확한 버전 관리 체계의 부재로 인해 발생한다. 린 시니어 디렉터는 “동일한 애셋의 여러 브랜치 버전이 존재하는 경우가 많다. 이 모든 것을 일관적이고 표준화된 방식으로 관리해야 한다”고 조언했다. 여기서 버전 관리가 중요한 역할을 한다. 목표는 변경 사항이 명확하고, 되돌릴 수 있으며, 확실한 의도를 가지고 이루어지도록 하는 것이다. 결국 활용 가능한 애셋 라이브러리는 정기적으로 변경될 수밖에 없다. 공장의 디지털 트윈은 매주 레이아웃이 조금씩 조정될 수 있고, 교육 프로그램은 차세대 XR 헤드셋 출시를 앞두고 새로운 모델로 업데이트될 수 있다. 선형적인 버전 이력(v1.0, v1.1 등)과 애셋 상태(초안, 검토 중, 승인됨, 폐기됨 등)를 적용하여, 라이브러리를 계속해서 변화하는 SSOT(Single Source of Truth)로 관리해야 한다. 많은 산업 환경에서 엔지니어링 팀은 공식 설계를 위한 원본 CAD 파일을 유지 관리한다. 그러나 시각화 또는 교육 팀은 일반적으로 특정 목적에 맞게 최적화된 동일한 모델의 실시간 버전을 사용한다. 이러한 애셋은 병합이 아니라 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 시각화용 모델이 어떤 CAD 버전에서 파생되었는지 알 수가 없다. 예를 들면 엔지니어링 팀이 도면을 업데이트하더라도 몇 달 전에 제작된 교육용 모델에는 이전 버전이 그대로 반영되어 있을 수 있으며, 이 사실을 아무도 모를 수 있다. 이는 감사 용이성을 훼손하고 잘못된 설정으로 학습하는 등의 오류로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 된다. 모델 변형(variant)의 경우, 단순히 새로운 이름으로 복사본을 만드는 대신 해당 범위와 목적에 따라 태그를 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 자동차 제조업체는 지리적 지역, 운전석 위치 폼 팩터 기준으로 태그를 지정할 수 있다. 이렇게 하면 기본 부품이 변경될 때 어떤 변형을 업데이트해야 하는지 정확히 알 수 있다. 마찬가지로 교육에 사용되는 단순화된 모델과 같은 특정 기본 모델의 파생 모델이 있다면, 이를 파생 모델로 표시하되 원본 소스와 해당 CAD 수정 버전에 대한 참조를 유지해야 한다. 이렇게 하면 교육 담당자가 XR/VR 시뮬레이션에 사용되는 단순화된 메시를 엔지니어링 팀의 공식 원본과 혼동하지 않게 된다. 물론 이처럼 세분화된 수준의 버전 관리도 사용성을 높이는 데 매우 중요하지만, 대규모로 구현하기는 매우 어렵기 때문에 자동화가 필수이다. 최신 3D 애셋 매니저(3D Asset Manager)는 일반적으로 대량 작업을 수행하기 위한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)뿐만 아니라 새로 임포트 또는 업데이트된 애셋에 대한 메타데이터, 미리보기 및 태그를 생성하는 이벤트 기반 자동화 기능을 포함한다.   ▲ 애셋 매니저 팩토리   적절한 애셋 매니저를 통해 수행할 수 있는 운영 변경 사항의 간단한 체크리스트는 다음과 같다. 관리자, 작업자, 소비자로 구성된 3 역할 모델을 도입한다. 추가 승인이 필요한 프로젝트에는 승인 역할을 추가한다. 애셋 ID, 수정 번호, 원본 소스, 소유자 및 승인 상태와 같은 필수 메타데이터 필드를 매핑하고, 대부분의 사용자에게 기본적으로 승인된 뷰를 설정한다. 배리언트 및 파생 모델에 명확한 레이블을 지정하고 가능한 경우 업데이트를 자동화하여, CAD 수정 버전을 해당 실시간 대응 항목과 연결한다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상 업무에 적용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 또는 그 밖의 목적으로 실제 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 만들어 통합 3D 애셋 라이브러리의 가치를 빠르게 입증할 수 있다. 30일 이내에 수행할 수 있는 작업을 간단히 요약하면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선정한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 게시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 전문적인 코딩 지식 없이 웹 브라우저에서 실시간 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 ‘유니티 스튜디오(Unity Studio)’를 선보였다. 이 설루션은 디자이너와 엔지니어가 직접 프로토타입을 제작하도록 지원해, 기술적 진입장벽과 개발 과정의 병목을 해결하는 데에 초점을 맞췄다. 또한 CAD나 BIM 데이터를 최적화해 산업 현장의 신속한 의사결정과 효율적인 협업 환경을 제공한다. ■ 정수진 편집장   ▲ 유니티 스튜디오의 신 세팅 메뉴   웹 브라우저 기반의 노코드 3D 콘텐츠 제작 환경 구축 유니티 스튜디오는 전문적인 코딩 지식 없이도 웹 브라우저에서 실시간 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 노코드(no code) 에디터이다. 기존의 전문 3D 도구가 가진 기술적 진입장벽과 개발 병목 현상을 해결해, 디자이너나 엔지니어가 직접 프로토타입이나 교육용 앱을 만들 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식의 신 빌더와 비주얼 스크립팅을 통해 인터랙티브한 결과물을 빠르게 완성하고 웹 환경으로 퍼블리싱할 수 있다. 또한 CAD나 BIM 같은 산업용 데이터를 자동으로 최적화하는 기능을 갖춰 기업 환경의 작업 방식과도 호환된다. 다양한 산업별 템플릿과 애셋 라이브러리를 제공함으로써 비전문가도 신속한 의사결정과 효율적인 협업을 수행할 수 있는 환경을 구현한다는 것이 유니티의 설명이다.   ▲ 기본 제공되는 애셋을 활용하거나 외부 애셋을 가져올 수 있다.   애셋 라이브러리와 비주얼 스크립팅을 통한 직관적 제작 유니티 스튜디오는 3D 기술에 대한 전문 지식이 없는 디자이너나 기획자 등 다양한 사람들이 코딩을 하지 않고 3D 애플리케이션을 빠르게 제작할 수 있도록 돕는다. 직관적인 드래그 앤 드롭 방식의 신 빌더와 블록 코딩 형태의 비주얼 스크립팅을 제공해 비전문가도 손쉽게 다룰 수 있다는 점이 특징이다. 사용자는 유니티 스튜디오에 내장된 애셋 라이브러리나 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)에서 3D 모델과 텍스처를 골라 화면에 끌어다 놓기만 하면 된다. 빈 가상 공간에 자동차나 의자 같은 오브젝트를 화면 중앙의 신이나 계층 구조 창에 직접 끌어다 배치하는 방식이다. 표면의 질감이나 색상을 바꾸고 싶을 때도 복잡한 수치를 입력할 필요 없이 마우스로 원하는 머터리얼을 클릭해 덮어씌우면 된다. 화면 속 버튼을 눌렀을 때 특정 사물이 커지거나 작아지는 식의 상호작용은 블록 코딩 형태의 비주얼 스크립팅으로 쉽게 구현할 수 있다. 블록 코딩이란, 특정한 이벤트를 발생시키는 블록과 작동할 기능을 담은 블록을 화면으로 끌고 와 서로 조립하는 방식이다. 이벤트 창에서 버튼 클릭을 의미하는 블록을 가져오고, 애니메이션 재생 블록을 끼워 맞춘 뒤 대상 오브젝트를 지정해주면 상호작용 로직을 만들어낼 수 있다. 유니티 코리아는 기자 대상의 미디어 클래스를 4월에 진행했다. 기능 시연을 담당한 유니티 코리아의 이효준 시니어 설루션 엔지니어는 “기존에는 사람이 하나하나 코딩을 했다면, 이제는 블록 코딩 형태로 미리 메시지를 만들어 놓고 특정 이벤트를 일어나게 할 때는 블록을 조립하는 식으로 로직을 만들 수 있다”고 설명했다. CAD나 BIM과 같이 복잡하고 무거운 산업용 데이터도 유니티 애셋 매니저의 애셋 트랜스포머(Asset Transformer) 기능을 활용하면 실시간 환경에 맞게 자동 최적화되어 쉽게 불러올 수 있다. 완성된 결과물은 단 한 번의 클릭으로 웹 링크를 통해 배포할 수 있어, 팀원 간의 즉각적인 아이디어 공유와 신속한 의사결정을 돕는다.   ▲ 블록을 드래그 앤 드롭으로 조합해 로직을 만들 수 있다.   ▲ 애니메이션 로직을 모델에 적용하는 모습   전문 제작 환경과 연동으로 설계-개발 소통 강화 기존의 유니티 에디터(Unity Editor)와 비교할 때 유니티 스튜디오의 차이점은 타깃 사용자와 사용 환경, 그리고 구현의 깊이에 있다. 유니티 스튜디오는 비전문가가 별도의 설치 없이 웹 브라우저상에서 몇 분 만에 가벼운 프로토타입이나 대화형 3D 콘텐츠를 만드는 데 초점을 맞춘 도구다. 반면 유니티 에디터는 개발자 등 기술 전문가를 위한 심화 제작 환경으로, 정교한 로직 작업은 물론 모바일, 데스크톱, XR 디바이스 등 다양한 타깃 플랫폼에 맞춘 최종 앱 빌드 및 배포를 담당한다. 이 두 가지 도구는 유기적으로 연결되어 작업의 효율을 높일 수 있다. 미디어 클래스에서 유니티 코리아의 장건우 APAC 설루션 엔지니어링 매니저는 “디자이너나 기획자가 유니티 스튜디오로 프로젝트를 만들고 유니티로 내보내면, 해당 프로젝트를 바탕으로 개발자들이 확장하는 것이 가능하다”고 설명했다. 유니티 스튜디오는 기존 3D 제작 과정에서 실무자와 개발자 사이에 생길 수 있는 소통의 병목 현상을 해소하는 매개체 역할을 한다. 장건우 매니저는 “산업 분야에서 많이 들은 피드백 중 하나가 설계자와 3D 개발자 사이에 소통의 장벽이 있다는 것이었다. 유니티 스튜디오를 통해 시나리오를 만들면 어느 정도 구현이 가능한지 논의할 수 있고, 하나의 툴로 소통할 수 있다”고 전했다. 웹 브라우저에서 구동되는 클라우드 앱이니만큼 기업 입장에서는 보안 문제도 중요한 부분이다. 이에 대해 유니티는 가상 프라이빗 클라우드를 구축할 수 있도록 지원함으로써 데이터베이스를 별도로 관리하고, 외부로 유출될 수 있는 가능성을 방지하고 있다고 설명했다.   ▲ 유니티 스튜디오로 만든 결과물을 웹 환경으로 퍼블리싱할 수 있다.   현장 중심의 워크플로 최적화와 사용자 경험 미디어 클래스를 통해 짧게나마 체험해 본 유니티 스튜디오는 웹 브라우저에서 돌아가는 클라우드 앱이라는 것을 느끼지 못할 만큼 쾌적했다. 포토샵같은 미디어 제작 앱이나 게임을 접해 봤다면 오브젝트를 움직이거나 원하는 기능을 찾아 사용하는 데에는 그리 어렵지 않게 적응할 수 있을 것 같았다. 장건우 매니저는 “유니티 스튜디오는 산업 분야에서 기존에 사용하던 애플리케이션 제작 툴보다 보다 빠르게 결과물을 만들고, 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 워크플로를 지향한다”면서, “기존에 사용하던 툴 대신 사용한다는 접근보다는 기존의 도구와 연결해 사용할 수 있다고 보면 좋을 것 같다”고 전했다. 또한 “기술적 배경에 따라 다르겠지만 CAD 같은 도구를 사용할 줄 아는 분이라면 몇 시간 안에 프로젝트의 아이디어 구현 정도는 가능할 것 같다”고 덧붙였다. 한편으로, 오브젝트나 블록의 이름을 영문자로 지정할 때 대문자와 소문자를 정확하게 구분하지 못하면 제대로 작동하지 않는 점은 개발자 마인드가 없는 기자를 잠시 당황하게 했다. 체험한 시점에서 유니티 스튜디오의 UI(사용자 인터페이스)가 영어로 되어 있어, 원하는 기능을 찾는 데에 조금 시간이 걸리기도 했다. 폭넓은 비전문가를 타깃으로 한다면 이런 부분은 개선되어도 좋지 않을까 하는 생각이 들었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

경기 고양시를 대표하는 봄의 제전인 2026 고양국제꽃박람회가 개막 이후 꾸준한 관람객 유입을 기록하며 흥행 몰이에 나서고 있다. 이번 박람회는 개막 엿새 만에 방문객 12만 명을 돌파하며 수도권 최대 규모의 꽃 축제로서 위상을 공고히 하고 있다. 행사 후반부로 접어들면서 막바지 관람객들의 발길은 더욱 분주해질 것으로 전망된다. 꽃, 시간을 물들이다를 주제로 기획된 이번 박람회는 다채로운 야외 정원과 실내 전시, 그리고 풍성한 공연과 체험 프로그램이 조화를 이룬 복합 문화 콘텐츠를 선보이고 있다. 특히 시간의 흐름을 예술적으로 재해석한 시간 여행자의 정원과 혼천의를 모티프로 제작된 대형 꽃 조형물은 방문객들의 필수 포토존으로 각광받고 있다. 또한 메타세쿼이아 길을 따라 조성된 빛담정원은 감성적인 분위기를 연출하며 사회관계망서비스(SNS)를 통한 확산세를 이끌고 있다. 고양국제꽃박람회 전경(사진 제공: 스마틱스) 가정의 달 맞춤형 콘텐츠와 세대 통합 프로그램 강화 올해 박람회는 단순한 관람을 넘어 관람객의 정서적 교감을 이끌어내는 참여형 콘텐츠를 대폭 강화했다. 마음의 온도 정원과 플라워 테라피 가든 등은 방문객들에게 휴식과 치유의 시간을 제공하며 체류 시간 증대에 기여하고 있다. 실내 전시관에서는 세계 30여 개국이 참여한 국가관과 평소 접하기 힘든 희귀 식물 전시가 진행되어 교육적 가치를 더하고 있다. 특히 오는 5월 8일 어버이날을 전후해 부모님과 함께하는 봄나들이 수요가 정점에 달할 것으로 예상된다. 행사 주최 측은 가정의 달을 맞아 세대 통합형 축제의 역할을 수행하기 위해 가족 연극, 체험 프로그램, 특별 공연 등을 집중적으로 편성했다. 현장에서는 급증하는 관람객 안전을 위해 동선 관리와 편의시설 운영 상태를 실시간으로 점검하며 최적의 관람 환경 조성에 주력하고 있다. 디지털 솔루션 도입을 통한 효율적인 현장 운영 이번 박람회의 원활한 운영 뒤에는 스마트한 티켓팅 시스템이 자리하고 있다. 티켓팅 솔루션 전문 기업 스마틱스는 이번 행사의 통합 운영 파트너로 참여해 현장 예매 및 입장 시스템을 지원하고 있다. 스마틱스는 클라우드 기반의 SaaS 솔루션을 통해 대형 이벤트에 최적화된 예약 시스템을 제공하며, 대규모 인원이 몰리는 주말과 공휴일에도 병목 현상 없는 안정적인 입장을 돕고 있다. 스마틱스 관계자는 가족 단위 방문객이 급증하는 가정의 달 특성에 맞춰 현장 대응 인력을 집중 배치하고 있으며, 행사 종료 시까지 관람객들이 불편함 없이 축제를 즐길 수 있도록 운영 안정화에 최선을 다하겠다고 밝혔다. 2026 고양국제꽃박람회는 오는 5월 10일까지 일산호수공원 일대에서 개최된다. 화려한 꽃들과 차별화된 콘텐츠, 그리고 편리한 운영 시스템이 결합된 이번 행사는 남은 기간 동안에도 성공적인 흥행 가도를 이어갈 것으로 기대된다.  

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   클라우드 기반 개방형 협업도구, 트림블 커넥트(Trimble Connect) 개발 트림블, www.tekla.com/kr 자료 제공 트림블코리아, 070-4940-4600, www.tekla.com/kr   트림블 커넥트(Trimble Connect)는 건설 산업의 설계, 제작, 시공 전 과정을 연결하는 클라우드 기반의 공통 데이터 환경(CDE)이자 개방형 협업 플랫폼이다. 기획부터 건축을 넘어 자산의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 모든 이해관계자에게 혁신적이고 연결된 솔루션 생태계를 제공하며, 올바른 데이터를 적시에 적절한 사람에게 연결해 프로젝트의 효율성과 생산성을 극대화한다. 1. 주요 특징 (1) 단일 협업 플랫폼 프로젝트별 클라우드 공간에 3D 모델, 2D 도면, 일반 문서, 이미지 등 다양한 포맷의 파일을 업로드·다운로드하고, 자체 2D/3D 뷰어로 즉시 열람·검토·공유할 수 있다. 트림블 커넥트를 중심으로 스케치업(SketchUp), 테클라(Tekla), 프로젝트사이트(ProjectSight) 등 트림블 솔루션과 다양한 서드파티 애플리케이션이 연동돼, 설계-시공-유지관리 데이터가 하나의 플랫폼에서 이어진다. (2) 건설 현장 중심 워크플로우 지원 설계사, 시공사, 사전제작공장(프리캐스트/프리팹), 전문 시공사, 유지보수 조직 등 각 참여자의 역할에 맞는 모델 검토, 모델 조정, 사전 시공, 교육, 설치 가이드, 시공 검증, 유지보수 뷰 등을 지원한다. 현장에서 1:1 스케일로 BIM 모델을 실제 공간에 매핑하는 가상 건설(AR/MR) 워크플로우를 통해 설치 순서(4D)와 간섭 이슈를 직관적으로 파악하고, 사전 조립·설치 검증을 수행할 수 있다. (3) 3Cs 개념 구현 트림블이 제시하는 트림블 빌딩 솔루션의 3Cs(Constructible, Connected, Content-Enabled) 개념에 따라, 실제 시공 가능한 수준의 모델(Constructible)과 현장-사무실 간 연결(Connected), 풍부한 BIM 콘텐츠(Content-Enabled)를 통합 지원한다. 또한 시공 BIM과 현장 디지털 전환을 위한 실질적인 워크플로우를 제공한다. 2. 주요 기능 (1) 모델과 도면 관리 다양한 포맷의 BIM/2D 데이터를 프로젝트·폴더 구조로 관리하며, 웹·데스크톱·모바일·MR 환경에서 고성능 3D 뷰어로 시각화·검토할 수 있다. 사전 정의된 뷰포인트(Viewpoint)와 모델 시퀀싱, 간섭 체크, 시공 검증 뷰를 제공해 복잡한 구조물도 직관적으로 점검한다. (2) 협업과 작업 관리 모델 상에서 문제를 태그하고 사진·메모를 첨부해 실시간 공유하며, 담당자·마감일을 설정해 작업(Task) 단위로 추적한다. 설계 의도 전달, 이해관계자 협의·승인, 마크업·코멘트·히스토리 관리로 변경 내역을 투명하게 기록한다. (3) 가상 건설과 원격 지원 1:1 실규모 홀로그램을 통해 설치 위치·순서를 시뮬레이션하고, 프리캐스트·모듈러 등 조립식 부품의 적합성을 사전에 검증한다. 비숙련 작업자 교육용 조립·설치 방법 가이드, 현장 원격 지원 기능을 통해 작업 품질과 안전성을 향상시킨다. 3. 도입 효과 (1) 재작업 감소 모든 참여자가 단일 소스의 최신 모델·도면·문서를 사용해 구버전 도면 사용, 간섭 미검출, 설계 변경 누락으로 인한 재시공을 크게 줄인다. 설계 검토, 시공 전 시뮬레이션, 사전 제작 부품 적합성 검증으로 공사 착공 전 리스크를 선제적으로 제거한다. (2) 생산성 개선 모델 시퀀싱과 4D 시각화로 공정 계획과 현장 실행을 연계해 공정 지연과 대기 시간을 줄이고, 장비·인력 활용을 최적화한다. GNSS/AR 기반 위치 검증과 설치 QA/QC로 오차와 재시공률을 낮춰 자재·인건비 낭비를 최소화한다. (3) 원활한 협업과 의사결정 설계사-시공사-전문 시공사-발주처-유지관리 간 동일 모델·이슈 정보를 공유해 소통 비용을 줄이고, 의사결정 속도와 품질을 높인다. 준공 모델과 IoT 3D 뷰, 이슈·검증 이력을 유지관리 단계까지 활용해 설비 관리·리뉴얼 계획 등에서 데이터 기반 의사결정을 가능하게 한다. 4. 주요 고객 현대엔지니어링, Strabag, Skanska, Granite Construction, Ramboll, Hensel Phelps, Yates Construction, Turner Construction Company, Arup, WSP, DPR Construction 등 전 세계에서 수천 개의 기업이 트림블 커넥트를 사용해 프로젝트 수행 능력을 강화하고 있다.  상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기    

슈나이더 일렉트릭 코리아는 건국대학교 탄소중립 특성화대학원사업단 및 에코업혁신융합대학사업단과 각각 업무협약을 맺고 미래 산업을 이끌 전문 인재 양성에 나선다고 밝혔다. 이번 협약은 건국대학교의 연구 교육 역량과 슈나이더 일렉트릭의 글로벌 기술력 및 산업 현장 경험을 결합하기 위해 추진됐다. 실제 산업 현장에서 요구하는 실무형 인재를 기르고 산학 연계 프로그램을 활성화하는 것이 핵심이다. 탄소중립 특성화대학원사업단과의 협약은 첨단 분야인 탄소중립 핵심 실무 인재를 육성하고 유기적인 협조 체계를 구축하기 위해 마련했다. 두 기관은 탄소중립 분야 인재 양성 사업을 홍보하고 정보를 교류한다. 또한 공동 프로젝트 참여, 현장 전문가 특강과 세미나 지원, 참여 대학원생 멘토링, 인턴십 및 채용 연계 등 상호 교류와 협력이 필요한 다양한 분야에서 힘을 합칠 방침이다. 에코업혁신융합대학사업단과는 에코업 분야의 홍보와 확산을 위해 연구 및 정보를 교류한다. 진로 탐색 및 대학 연계 프로그램을 개발해 운영하고, 기업과 대학 간 연계 활동에 필요한 자원과 경험을 공유한다. 아울러 기업 연계 실무 교육, 산학 인턴십, 현장 견학 등 교육 부문에서 협력하며 기타 인재 양성 사업도 공동으로 추진할 계획이다. 학생들이 실제 산업 현장을 이해하고 진로 역량을 키울 수 있도록 돕는 체험형 프로그램도 단계적으로 운영한다. 여기에는 슈나이더 일렉트릭 코리아 사업장과 관련 산업 현장 방문 프로그램, 직무 특강 등이 포함된다. 슈나이더 일렉트릭 코리아는 이를 통해 학생들이 에너지 관리, 자동화 시스템, 환경·사회·지배구조 경영, 지속 가능한 공급망 등 미래 유망 분야에 대한 이해를 높이고 실질적인 취업 경쟁력을 갖출 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭 코리아의 권지웅 대표는 “이번 협약은 슈나이더 일렉트릭이 보유한 글로벌 기술 역량과 산업 현장 경험을 바탕으로, 탄소중립 분야 전문 인재 육성과 에코업 분야 미래 인재 발굴 및 실무 역량 강화에 함께 기여하는 뜻깊은 출발점”이라며, “건국대학교와의 협력을 통해 학생들에게는 진로 탐색, 현장 실습, 멘토링 등 실질적인 성장 기회를 제공하고, 산업계에는 지속가능한 미래를 이끌 우수 인재를 연결하는 선순환 구조를 만들어가겠다”고 전했다.  

제조 산업의 디지털 전환은 이제 단순한 자동화나 시스템 도입의 단계를 넘어섰다. 최근 산업 현장에서 화두가 되는 것은 AX(AI Transformation), 즉 인공지능이 실제 공정과 의사결정에 얼마나 깊이 관여하며 성과로 연결되는가에 대한 문제다. 이러한 변화의 중심에서 엘리스그룹 (https://elice.io) 은 교육 기업의 정체성을 넘어, AI 인프라·클라우드·산업별 솔루션을 아우르는 ‘AI 풀 스택 기업’으로 진화하며 제조 AX의 새로운 기준을 제시하고 있다. ▲ 엘리스그룹 김재원 대표 AI 교육 기업에서 AI 풀스택 기업으로 엘리스그룹은 가상화 실습 환경 기반의 AI 교육 실습 플랫폼 ‘엘리스LXP’를 통해 국내 AI 교육의 표준을 정립해 온 기업이다. 대학과 공공기관, 기업 교육 현장에서 축적한 실습 중심 교육 경험은 엘리스의 출발점이었다. 그러나 엘리스는 교육을 출발점으로 삼아, AI를 실제 현장에서 작동시키는 기술로 영역을 확장해 왔다. 기업의 DX를 넘어 AX 전환을 설계하는 핵심 파트너로 자리매김한 것이다. 김재원 대표는 이러한 변화에 대해 “AI는 교육만으로 완성되지도, 인프라만으로 작동하지도 않는다. 엘리스는 교육과 인프라, 그리고 산업 현장을 하나의 흐름으로 연결하는 구조를 만들고자 했다”고 설명한다. 엘리스그룹의 핵심 경쟁력은 교육과 인프라를 동시에 보유한 독특한 사업 구조에 있다. 엘리스는 현재 고성능 GPU 기반의 모듈형 데이터센터 ‘엘리스 AI PMDC(Portable Modular Data Center)’와 AI 특화 클라우드 솔루션 '엘리스클라우드'를 운영하며, 기업 맞춤형 AI 솔루션 개발과 인재 양성 교육을 병행 제공하고 있다. 특히 엘리스 AI PMDC는 데이터 주권과 보안이 중요한 제조 현장을 겨냥한 이동식 모듈형 데이터센터로, 짧은 시간 안에 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 수 있는 것이 특징이다. 공장 내부 설치가 가능해 민감한 공정 데이터를 외부로 반출하지 않고도 AI를 운용할 수 있으며, 가상화된 환경에서 효율적인 인프라 운영이 가능하도록 설계됐다. 김 대표는 “제조 현장에서 AI를 도입하지 못하는 가장 큰 이유는 기술 부족이 아니라 데이터 주권과 보안에 대한 우려”라며, “PMDC는 이러한 현실적인 장벽을 해결하기 위한 엘리스의 해답”이라고 강조한다. 제조 AX의 A to Z를 제시하다 엘리스그룹은 ‘교육부터 인프라까지 아우르는 제조 AX의 A to Z’를 핵심 전략으로 내세운다. 단일 기술이나 제품이 아닌, 제조 AX 전 과정을 하나의 로드맵으로 제시하는 것이 엘리스의 전략이다. 엘리스는 임원을 위한 AX 전략 교육부터 실무 임직원을 위한 AI 활용 교육까지, 직급·산업별 맞춤형 AX 교육 커리큘럼을 운영한다. 데이터 및 인프라 진단을 시작으로, 임원 및 실무자 AX 교육, 맞춤형 PoC 진행, 엘리스클라우드 기반 AX 솔루션 개발, 전사 확산으로 이어지는 종합 AX 로드맵을 제안한다. 김 대표는 “인프라를 구축했지만 이를 운영할 인력이 없거나, 교육은 받았지만 실습할 환경이 없는 기업이 여전히 많다”며, “당사는 이 단절을 없애는 데 집중하고 있다”고 부연했다.  에이전틱 AI로 제조 현장의 판단을 자동화하다 최근 엘리스그룹이 주력하는 분야는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 제조 AX다. 이는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, AI가 스스로 문제를 인식하고 판단하며 공정을 최적화하는 자율적 시스템을 의미한다. 엘리스는 자체 개발한 VLM 기반 AI 문서 분석 솔루션을 비롯해, 제조 현장의 방대한 매뉴얼과 공정 기록을 학습하는 산업 맞춤형 AI 솔루션을 선보이고 있다. 이러한 솔루션은 숙련 인력의 경험에 의존하던 현장 업무를 AI가 신속하고 정확하게 지원하도록 돕는다. 김 대표는 “제조 현장의 경쟁력은 결국 얼마나 빠르고 정확하게 판단하느냐에 달려 있다”며, “에이전틱 AI는 사람의 의사결정을 보조하는 수준을 넘어, 공정 자체를 지능화하는 핵심 기술”이라고 강조한다. 데이터 주권과 보안, 그리고 검증된 AX 역량 제조 AX 시장은 현재 ‘도입’보다 ‘안착’이 더 큰 과제로 떠오르고 있다. 많은 기업이 생성형 AI와 에이전틱 AI 도입을 검토하고 있지만, 핵심 제조 데이터의 외부 유출 우려와 내부 인력 부족이라는 현실적인 문제에 직면해 있다. 엘리스그룹은 이러한 문제를 AI 풀 스택 역량으로 해결한다. 고객의 요구에 따라 온프레미스, 프라이빗 클라우드를 유연하게 구성하며, PMDC 기반 구조를 통해 물리적으로 격리된 폐쇄형 환경에서의 AI 운영을 가능케 한다. 특히 현대차 남양연구소와 제조 AI 솔루션을 공동 개발한 경험은 엘리스의 보안 신뢰도와 공정 이해도를 동시에 입증하는 사례로 평가받는다. 대규모 제조 기업의 복잡한 보안 요구사항을 아키텍처 설계 단계부터 반영할 수 있는 역량은 엘리스의 중요한 경쟁력이다. 김 대표는 “AX는 단기간에 끝나는 프로젝트가 아니다. 인프라, 보안, 인재가 함께 준비되지 않으면 결국 현장에서 멈추게 된다”고 강조하며, 엘리스가 인프라와 교육을 수직 계열화해 AX 상용화의 허들을 낮추고 있다고 설명했다. ▲ 엘리스 AI PMDC 모형 현장에서 완성되는 AX, 그리고 글로벌 확장 엘리스그룹의 궁극적인 목표는 기술이 현장에서 완성되는 선순환 구조를 만드는 것이다. 이를 위해 업종별 제조 AX 레퍼런스 아키텍처와 맞춤형 AX 교육 커리큘럼을 고도화할 계획이다. 자동차, 부품, 식음료 등 산업별로 요구되는 AI 역량을 정교하게 정의하고, PMDC와 에이전틱 AI를 결합해 공장 단위의 AI 생태계를 완성한다는 구상이다. 또한 국내에서 검증된 PMDC와 AX 솔루션을 기반으로 글로벌 제조 거점으로의 진출도 추진한다. 데이터 주권 걱정 없이 AI를 활용할 수 있는 인프라와 교육 패키지를 글로벌 시장에 확산시켜, 글로벌 AI 클라우드 시장에서의 영향력을 확대해 나갈 방침이다. 김 대표는 “제조 AX는 국가와 산업을 가리지 않는 공통 과제”라며, “국내에서 검증된 엘리스의 모델을 글로벌 제조 현장으로 확장해 나가겠다”고 밝혔다.  ‘현장에서 즉시 작동하는 AI’를 만나다 엘리스그룹이 시장에서 지향하는 바는 분명하다. 막연한 AI 기술이 아닌, 제조 현장에서 즉시 작동하는 AI의 실체를 보여주는 것이다. 엘리스는 이를 통해 데이터 주권과 보안, 인력 문제로 AX 도입을 망설이던 기업들에게 현실적인 해법을 제시하고자 한다. 현장의 실무자부터 경영진까지 엘리스의 AI 풀스택 솔루션을 통해 자사 AX의 청사진을 구체화할 수 있을 것으로 기대된다. 교육과 인프라, 그리고 산업 현장을 하나로 연결하는 엘리스그룹의 AX 전략이 제조 산업의 새로운 기준으로 자리 잡을지 주목된다.  

구글코리아가 ‘AI의 지난 10년과 미래 방향성’을 주제로 ‘구글 포 코리아 2026’ 행사를 개최했다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 행사는 한국 사회와 함께하는 구글의 혁신 방향과 파트너십 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 특히 2016년 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국 10주년을 기념해 AI 기술이 한국 산업에 가져온 변화를 돌아보고 미래 비전을 논의했다. 행사에는 구글코리아 윤구 사장과 구글 딥마인드 공동 창업자인 데미스 하사비스 CEO, 이세돌 사범 등이 참석했다. 윤구 사장은 개막사에서 10년 전 알파고 대국을 “AI의 잠재력과 인간의 창의성이 조화를 이룬 역사적 이정표”라고 정의했다. 윤 사장에 따르면 한국은 아시아 태평양 지역에서 제미나이 이용량이 가장 빠르게 성장하는 시장이며, 이용자의 82%가 AI를 성장을 돕는 파트너로 인식하고 있는 국가다.     데미스 하사비스 CEO는 이세돌 사범과 진행한 대담에서 “10년 전 서울에서 알파고는 AI의 잠재력을 입증하며 과학적 난제를 해결할 기술적 토대를 알렸다”고 회고했다. 하사비스 CEO는 오늘날 과학의 거의 모든 영역에서 AI로 인한 변화가 목격되고 있다고 진단하며, 알파고를 통해 개척한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 길을 열어 인류에게 새로운 발견의 황금기를 제공할 것이라고 전망했다. 또한, 하사비스 CEO는 한국을 차세대 로보틱스와 제조 자동화 분야의 글로벌 선도 국가로 꼽으며 물리적 AI 영역에서 한국이 보여줄 도약에 기대감을 드러냈다. 그는 향후 도래할 AGI 시대가 과거 산업혁명보다 10배 더 큰 규모로, 10배 더 빠르게 전개되는 혁신적 전환점이 될 것이라고 내다봤다. 이날 구글코리아는 청년과 개발자 등을 위한 통합 AI 교육 브랜드 ‘AI 올림’과 ‘구글 AI 캠퍼스’ 설립 계획도 발표했다. 구글 AI 캠퍼스는 대한민국 학계와 연구 기관이 구글의 AI 전문가들과 협력하는 중심지 역할을 하게 된다. 구글은 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 등과 협력해 생명 과학, 에너지, 기상 등 분야에서 구글의 AI 모델을 활용할 계획이다. 기술 세션에서는 구글 딥마인드의 캐롤리나 파라다 로보틱스 시니어 디렉터가 추론 능력을 갖춘 ‘제미나이 로보틱스 1.6(Gemini Robotics 1.6)’을 소개했다. 파라다 디렉터는 보스턴 다이나믹스의 4족보행 로봇 ‘스팟’이 제미나이 지능을 탑재해 인간의 복잡한 명령을 이해하는 단계에 진입했다고 설명했다. 이어 최현정 시니어 엔지니어링 디렉터는 학습자가 스스로 답을 찾아가도록 돕는 교육 특화 AI 모델 ‘런LM(LearnLM)’을 소개하며 AI를 통한 교육 혁신 사례를 공유했다.

엔비디아가 한국 사회와 문화적 특성을 반영한 합성 데이터셋인 ‘네모트론-페르소나-코리아’를 공개했다. 이 데이터셋은 글로벌 AI 개발 플랫폼인 허깅페이스에서 데이터셋 부문 1위를 기록하며 글로벌 커뮤니티의 높은 관심을 받고 있다. 엔비디아는 “한국어 특화 데이터셋이 기술적 완성도와 실용성을 인정받으며 국내 AI 생태계의 경쟁력을 입증한 사례”라고 평가했다. 네모트론-페르소나-코리아는 대한민국의 인구통계학적, 지리적, 문화적 특성을 투영한 600만 건 규모의 합성 데이터셋이다. 국가통계포털, 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버 클라우드 등 신뢰도가 높은 공공 및 민간 데이터를 기반으로 구축해 한국 사회의 실제 통계적 분포를 반영했다.     데이터의 현실성을 높이기 위해 이름과 성별, 연령, 혼인 상태, 교육 수준, 직업, 거주 지역 등 주요 속성을 실제 통계 수치에 맞췄다. 한국어 특유의 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴 같은 문화적 맥락도 고려했다. 기존 데이터셋에서 상대적으로 비중이 낮았던 고령층과 농촌 지역, 다양한 직업군을 포괄해 개발자가 한국 문화를 깊이 이해하는 정교한 AI 시스템을 구축하도록 돕는다. 개인정보 보호와 규제 준수에도 중점을 뒀다. 이 데이터셋은 개인정보를 포함하지 않는 완전한 합성 데이터로 구성해 국내 개인정보보호법을 준수하도록 설계했다. 엔비디아는 이를 통해 데이터 활용성과 규제 준수 사이의 균형을 확보하고 AI 개발 환경에 필요한 신뢰성과 확장성을 동시에 충족한다고 설명했다. 현재 네모트론-페르소나-코리아는 오픈소스 라이선스로 공개되어 국내외 개발자가 자유롭게 활용할 수 있다. 엔비디아는 이번 데이터셋이 한국형 소버린 AI 발전을 위한 핵심 자산으로서, 데이터 다양성을 넓히고 모델의 편향성을 완화하며 응답 품질을 높이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.