어도비가 기업의 고객 경험 및 마케팅 캠페인 구축, 전달, 최적화 방식을 혁신적으로 바꿀 AI 에이전트(AI Agents)의 정식 출시를 발표했다. 또한 어도비는 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP) 에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator)를 통해, 자사 및 서드파티 생태계 전반에서 에이전트가 맥락을 파악하고, 여러 단계의 작업을 계획하며, 응답을 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 에이전트를 맞춤화, 관리하는 기업용 AI 플랫폼도 구축하고 있다고 밝혔다. 에이전트 오케스트레이터의 토대가 되는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업들이 전사적으로 실시간 데이터를 연결해 기업 데이터, 콘텐츠, 워크플로에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 고객의 70% 이상이 어도비 및 서드파티 전반의 에이전트와 팀이 상호작용할 수 있도록 지원하는 대화형 인터페이스인 어도비의 AI 어시스턴트를 사용하고 있다. 허쉬 컴퍼니, 레노버, 머클, 웨그먼스 푸드 마켓, 윌슨 컴퍼니 등의 브랜드가 어도비의 에이전틱 AI 설루션을 사용해 조직 내 전문성을 강화하고 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 의사결정 과학 및 언어 모델 기반의 추론 엔진을 탑재해, 동적 및 적응형 추론도 지원한다. 자연어 프롬프트에서 사용자의 의도를 해석하고, 전체적으로 조율된 계획에 따라 어떤 에이전트를 활성화할지 상황에 맞춰 결정한다. 그 결과 에이전트 오케스트레이터는 맥락에 맞게 목표를 이룰 수 있도록 자동화 작업을 수행하고, 사람이 개입하는 방식을 사용해 세부 조정도 지원한다.  ▲오디언스 에이전트(Audience Agent ▲저니 에이전트(Journey Agent) ▲익스페리멘테이션 에이전트(Experimentation Agent) ▲데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent) ▲사이트 옵티마이제이션 에이전트(Site Optimization Agent) ▲프로덕트 서포트 에이전트(Product Support Agent) 등의 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform : RT-CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 마케터의 역량을 강화하고 고객 경험 오케스트레이션(CXO)를 가속화할 수 있다. 출시를 앞둔 익스피리언스 플랫폼 에이전트 컴포저(Experience Platform Agent Composer)는 기업이 브랜드 가이드라인, 조직 정책 관리 등에 기반해 AI 에이전트를 맞춤화하고 구성할 수 있는 단일 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 팀은 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정하고 성과를 가시화하는 시간을 단축할 수 있다. 또 에이전트 SDK(Agent SDK) 및 에이전트 레지스트리(Agent Registry)를 포함한 새로운 개발자 툴을 통해 개발자는 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장 및 조율할 수 있게 돼, 새로운 산업과 사용자 페르소나에 맞춰 사용 사례를 확장할 수 있다. 팀이 더 나은 성과를 내기 위해 에이전틱 AI를 도입함에 따라, 서로 다른 생태계에 속한 AI 에이전트 간 상호운용성은 매우 중요하다. 에이전트 컴포저는 기업이 Agent2Agent 프로토콜을 사용해 여러 에이전트의 협업을 추진할 수 있는 툴을 제공한다. 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 역량을 통해 더 많은 워크플로에 걸쳐 에이전틱 AI의 가치를 확장시킨다. 또한 코그니전트, 구글 클라우드, 하바스, 메달리아, 옴니콤, PwC, VML과의 새로운 에이전틱 AI 파트너십을 통해 에이전트 간 워크플로의 원활한 실행과 다양한 산업 및 사용 사례에 걸친 맞춤화도 가능해졌다. 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비는 오랫동안 디지털 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써, 기업들이 고객에게 매력적인 경험을 제공하도록 지원해왔다. 이제 어도비는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용해 특화된 에이전트를 구축하고, 이를 데이터, 콘텐츠, 경험 생성 워크플로에 내장하고 있다”면서, “어도비의 AI 혁신은 프로세스를 재구상하고 마케팅 팀의 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 대규모로 제공해 비즈니스 성장을 촉진함으로써 고객 경험을 향상하고 있다”고 말했다.

PTC는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 자사의 크레오(Creo) CAD 및 윈칠(Windchill) PLM 설루션에 통합하면서, 엔비디아와의 협력을 확대한다고 밝혔다. PTC는 옴니버스를 활용해 고성능 PCB, 고급 냉각 시스템, 대규모 데이터센터 장비와 같은 AI 인프라의 기본 하드웨어를 포함한 복잡한 제품의 설계, 시뮬레이션, 협업 방식을 혁신한할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 PTC는 오픈USD 얼라이언스(Alliance for OpenUSD : AOUSD)에 합류해, 개방적이고 상호 운용 가능한 3D 데이터 표준인 오픈USD에 대한 노력을 강화할 계획이다. 윈칠을 옴니버스의 사실적인 실시간 시뮬레이션 개발 플랫폼과 연결하면, 공유된 몰입형 환경에서 크레오 설계 데이터를 시각화하고 상호 작용할 수 있게 된다. PTC는 옴니버스 오픈USD 및 RTX 라이브러리를 사용하여 윈칠에 대화형 실시간 뷰포트를 구현하고, 사용자가 PLM 환경을 벗어나지 않고도 고충실도 3D 시뮬레이션에 접근할 수 있도록 지원한다. 이런 통합은 엔지니어링부터 마케팅까지 모든 사용자에게 추적 가능하고 버전 관리를 포함하는 제품 정보에 대한 접근을 제공하여, 팀이 더 빠른 의사 결정을 내리고 개발 위험을 줄일 수 있도록 한다. 엔지니어는 윈칠에서 직접 가져온 실시간 데이터를 사용하여 여러 분야의 조립품을 탐색하고 실제 성능을 시뮬레이션하며 기능 전반에 걸쳐 협업할 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로는 기업이 개발 프로세스를 가속화하고, 제품 품질을 높이며, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근을 대중화할 수 있도록 지원한다. 이번에 발표된 통합은 AI 혁신을 주도하는 고성능 PCB부터 차세대 데이터센터 시스템에 이르기까지, PTC가 엔비디아의 첨단 하드웨어 공급을 지원해 온 역사에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오와 윈칠 설루션을 활용하여 정밀성, 속도, 확장성을 바탕으로 제품 개발 프로세스를 간소화해왔다. 이제 이들 도구를 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합하고 옴니버스 뷰포트를 윈칠에 내장함으로써, 실시간 시뮬레이션과 몰입형 시각화를 개발 워크플로의 중심에 직접 도입하게 되었다. PTC는 이런 통합으로 기업이 공동 혁신의 속도와 품질을 향상시킬 수 있도록 지원하며, 생태계 전반의 다른 AI 하드웨어 파트너에게 이러한 기능을 확장하는 청사진이 될 것으로 기대하고 있다.     PTC의 닐 바루아(Neil Barua) 사장 겸 CEO는 “AI 하드웨어부터 산업 기계에 이르기까지 오늘날 가장 진보한 제품들은 그 어느 때보다 복잡하고 통합적이며 엔지니어링 집약적”이라면서, “엔비디아와 협력을 강화하고 오픈USD 얼라이언스에 합류함으로써 고객에게 실시간 몰입형 시뮬레이션 환경에서 설계 및 구성 데이터를 통합할 수 있는 능력을 제공하게 되었다. 옴니버스 기술을 크레오와 윈칠에 통합함으로써 팀은 개발을 가속하고 제품 품질을 개선하며 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 더 효과적으로 협업할 수 있을 것”이라고 전했다. 엔비디아의 레브 레바레디안(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 “PTC는 제조 설계 설루션 분야의 글로벌 리더이다. PTC는 옴니버스 기술을 크레오와 윈칠에 통합함으로써 설계자와 제조업체가 개념 구상부터 생산까지 더 빠르고 정밀하게 진행할 수 있도록 지원한다”면서, "오픈USD와 개방형 표준에 대한 PTC의 노력은 설계에서 제조에 이르기까지 글로벌 AI 인프라 산업을 연결하고 통합하는 우리의 능력을 가속화할 것”이라고 밝혔다.

생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조   제조 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 이에 따라 생산성 향상과 유연한 운영을 위한 혁신이 요구되고 있다. 스마트 제조는 이러한 요구를 충족시키는 해답으로, 특히 생산 계획과 운영 단계의 최적화는 전체 공정 효율성에 큰 영향을 미친다. 이번 호에서는 스마트 제조 구현을 위한 핵심 전략으로서 생산 계획 및 운영을 혁신할 수 있는 ‘PINOKIO(피노키오)’ 설루션을 제시한다.   ■ 자료 제공 : 이노쏘비, www.pinodt.com   제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 떠오르고 있다. 차세대 물류 디지털 트윈 설루션을 지향하는 PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영해 개발된 설루션으로, 기존 상용 시스템이 지닌 한계를 극복하고 스마트 제조 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존의 디지털 전환(DX) 설루션이 주로 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 기초 단계의 디지털 트윈 기술에서 출발한 반면, PINOKIO는 개발 목적을 현장의 대용량 데이터를 기반으로 실시간 물류 모니터링과 시뮬레이션 제공을 목표로 설계되었다. 이러한 기술적 차별성을 바탕으로 PINOKIO는 SK하이닉스, LG전자 등 대규모 혼류 생산 제조 현장에서 정합성과 예측 정확도 측면에서 검증을 완료했으며, 실제 도입을 통해 생산성과 운영 효율성 향상 등 실질적 성과를 입증했다. 최근에는 고성능 시뮬레이터까지 제품 라인업에 포함되면서, 기존 상용 설루션 대비 향상된 성능과 확장성을 갖춘 디지털 트윈 시스템으로 자리매김하고 있다. PINOKIO는 앞으로도 다양한 산업군의 요구에 대응하며, 제조업의 스마트화를 실현하는 핵심 플랫폼으로의 성장을 이어갈 계획이다.   제품 소개 AI 기반 제조 물류 혁신을 위한 디지털 트윈 플랫폼 PINOKIO는 전통적인 시뮬레이션을 넘어 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다.  PINOKIO는 세 가지의 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째, 물류 시뮬레이터 설루션 ‘Pino SIM(피노 SIM)’이다. 이는 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 결과 분석까지 지원하는 시뮬레이터로, ‘Pino Editor(피노 에디터)’라는 내장 도면 편집기와 레이아웃 설계 도구를 포함한다. 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 포괄적인 기능을 제공한다. 두 번째, 실시간 디지털 트윈 설루션 ‘Pino DT(피노 DT)’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과 인터페이스하여 대용량 데이터를 실시간으로 수집·처리하며, 실시간 모니터링, 미래 예측, 예지 보전 시뮬레이션까지 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 대응력을 높이고 의사결정에 도움을 준다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI(피노 AI)’다. 대규모 언어 모델(LLM)과 전문 특화 언어 모델(sLLM)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자는 데이터를 직관적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법이 적용 가능해, 생산성과 품질 향상을 동시에 실현할 수 있다. 확장성 면에서도 PINOKIO는 주목할 만하다. 최근에는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과의 연동을 지원하며, 파이썬(Python) 기반 개발 환경 확장도 가능해 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 용이하다. PINOKIO 설루션을 통해 제조 기업은 공정 및 물류의 사전 최적화, 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 고도화 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다.   PINOKIO의 특징 Pino SIM은 디지털 트윈 구축 시 미래 예측 시뮬레이터 역할을 수행할 뿐만 아니라, 공장 신설이나 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 필요한 상황에서 사전 물류 계획 수립과 최적 레이아웃 구성을 지원한다. 이를 통해 공정의 효율성과 안정성 확보를 가능케 하며, 제조 현장의 디지털 전환을 실질적으로 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있다.   그림 1. Pino SIM 작업 과정   Pino DT는 자체 개발한 최적화 시뮬레이션 및 모니터링 엔진을 기반으로, 실시간 데이터에 기반한 정밀한 의사결정과 미래 예측을 가능하게 하는 디지털 트윈 설루션이다. 특히, 시뮬레이션 이벤트 처리 횟수를 최소화한 구조로 설계되어, 불필요한 연산을 줄이고 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다는 점이 강점이다. 이를 통해 공정 변화나 예기치 못한 상황에도 유연하게 대응할 수 있으며, 작업자 개입 등 현장의 변수까지 반영한 고도화된 시뮬레이션이 가능하다. Pino DT는 실시간 운영 최적화와 미래 예측을 동시에 수행함으로써, 제조 현장의 민첩성과 안정성을 획기적으로 향상시키는 차세대 디지털 트윈 기반 물류 설루션으로 주목받고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

김덕진, 김아람 지음 / 가격: 25,000원 / 스마트북스 AI 워커스, 이제는 에이전트 시대다! 3년 전인 2022년 사람들이 대화형 AI를 본격적으로 쓰기 시작했을 때는 “AI가 답변을 한다는 것” 자체에 놀라워하던 시기였다. 다음해인 2024년은 “AI에게 답변을 잘 받아내는 법”을 익히는 시기였다. 하지만 3년 차인 2025년이 되자, 이제 사람들은 “AI가 스스로 알아서 다 해주길” 원하게 되었다. ‘AI 에이전트(AI Agent)’ 시대가 된 것이다. AI 에이전트』(트렌드&활용백과)에서는 1,400만 뷰 화제의 영상, 가장 핫한 IT커뮤니케이터 김덕진 소장과 김아람 전략기획 컨설턴트가 최신 AI 에이전트를 쉽게 이해하고 즉시 활용할 수 있도록 안내한다. 난해한 기술을 누구나 이해할 수 있도록 풀어내는 탁월한 능력과 현장에서 바로 써먹을 수 있는 노하우가 돋보인다. 퍼플렉시티, 오퍼레이터, 컴퓨터 유즈, 젠스파크, 딥 리서치, 펠로, 마누스, 스트림 리얼타임, 노트북 LM 등, 최신 AI 에이전트 트렌드부터 활용 노하우까지 한 권으로 가능하다.

삼성전자가 2025년형 PC 신제품인 ‘갤럭시 북5’와 ‘삼성 데스크탑’ 타워형, 슬림형 2종을 국내 출시하며 AI PC 시장 공략을 가속화한다고 밝혔다. 신제품 3종은 모두 최신 인텔 코어 울트라 7, 5 프로세서(Intel Core Ultra 7, 5 processor)를 탑재해 향상된 AI 퍼포먼스와 생산성을 구현한다. 또한, 신제품 3종 모두 높은 성능을 바탕으로 화면에 원을 그리거나 드래그 해 정보를 검색하는 ‘AI 셀렉트’, 저화질 사진을 빠르게 업스케일링하는 ‘사진 리마스터’ 등 갤럭시 AI 기능을 지원한다.     갤럭시 북5는 최신 인텔 코어 울트라 7, 5 프로세서를 탑재해 일반 성능은 물론 ‘갤럭시 AI’ 기능을 안정적으로 수행한다. 마이크로소프트의 대화형 AI인 ‘코파일럿(Copilot)’을 바로 실행할 수 있는 핫키도 탑재해 AI 작업 편의성을 높였다. 갤럭시 북5는 빛 반사를 최소화해 눈의 피로도를 덜어주는 안티 글레어(anti-glare) 디스플레이를 적용했으며, 프리미엄 노트북과 동일한 FHD 웹캠을 탑재해 화상 회의나 영상 통화 시 선명한 화질을 제공한다. 또한, 더 커진 배터리 용량으로 최대 19시간까지 사용 가능하며 최대 32GB 메모리를 지원한다. 풀 메탈 디자인을 적용하면서도 15.1mm의 두께와 1.55kg의 무게를 갖춰 휴대성을 높였다. 갤럭시 북5는 39.6cm(15.6형) 디스플레이에 실버와 그레이 2가지 색상으로 출시된다. 가격은 137만원부터 시작된다. 삼성 데스크탑은 타워형과 슬림형 두 가지 모델로 출시된다. 최신 인텔 코어 울트라 7, 5 프로세서를 탑재해 그래픽 편집이나 고사양 멀티태스킹 작업에 최적화됐으며 갤럭시 AI, 코파일럿 기능도 자유롭게 경험할 수 있다. 무게는 타워형 6.66kg, 슬림형 4.83kg으로 두 제품 모두 전작 대비 무게를 줄여 설치 편의성을 높였다. 또한, 블랙 색상에 유광 포인트를 적용한 디자인으로 세련미를 더했다. 삼성 데스크탑 신제품의 가격은 슬림형 123만원, 타워형 124만원부터 시작된다. 삼성잔자는 2025년형 갤럭시 북5와 삼성 데스크탑 모두 스마트폰∙태블릿 등 다양한 갤럭시 제품과의 연결성을 강화해 더 높은 생산성을 제공한다고 소개했다. 먼저, 스마트폰을 연결해 더욱 큰 PC 화면에서 다양한 갤럭시 AI 기능을 활용할 수 있다. 예를 들어, 회의 중 녹음한 음성을 텍스트로 전환해 PC에서 빠르게 회의록 정리가 가능하다. 특히 ▲다운로드 없이 스마트폰 파일에 접근하고 사용할 수 있는 ‘저장공간 공유(Storage Share)’ ▲주변 갤럭시 기기와 빠르게 연결 기능을 지원하는 ‘주변기기 연결(Nearby Device)’ ▲노트북 작업 시 스마트폰, 태블릿 카메라를 활용해 촬영하거나 스캔할 수 있는 ‘카메라 연속성(Camera Continuity)’ 등 새로운 기기 간 연결성 기능이 추가돼 더 스마트한 작업을 지원한다. 삼성전자 관계자는 “새롭게 선보인 2025년형 갤럭시 북5와 삼성 데스크탑은 전작 대비 향상된 성능과 최신 고성능 프로세서를 탑재해 높은 생산성과 효율성을 제공하는 제품”이라며, “갤럭시 AI와 갤럭시 에코 시스템이 만들어 내는 시너지를 마음껏 경험해 보길 바란다”고 전했다. 2025년형 갤럭시 북5와 삼성 데스크탑은 7월 9일부터 전국 삼성스토어와 삼성닷컴에서 구매 가능하며, 삼성 데스크탑은 주요 전자제품 오프라인 매장과 온라인 오픈마켓에서도 만나볼 수 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 유명한 프로세싱(processing) 도구를 파이썬(Python)으로 포팅한 p5를 알아보고, 이를 이용한 데이터셋 3D 가시화 방법을 확인해 본다. 또한 관련된 개발 프로세스를 이해하는 데 도움이 되는 간단한 예제를 설치, 코딩 및 실행하는 방법을 다룬다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. p5 데모   실행 가능한 소스 코드는 다음 링크에서 다운로드할 수 있다. 깃허브 : https://github.com/mac999/llm-media-art-demo   p5 소개 p5 Python은 JavaScript 라이브러리 p5.js와 컴퓨터 그래픽 미디어아트에서 자주 사용되는 processing.org에서 영감을 받아 창의적인 코딩을 위해 설계된 라이브러리이다. 2D 및 3D 모두에서 그래픽, 애니메이션 및 대화형 프로그램을 구축하기 위한 간단한 API를 제공한다. p5는 파이썬을 지원하므로 pandas, numpy, 딥러닝 관련 라이브러리를 함께 사용해 가시화하기 편리하다.   그림 2   기본적으로 `p5py`는 `setup()`과 `draw()` 함수를 중심으로 프로그램의 구조를 구성한다. `setup()` 함수는 초기 설정을 담당하며, `draw()` 함수는 프레임마다 반복 호출되어 애니메이션이나 실시간 그래픽 표현을 가능하게 한다. 이를 통해 반복적이거나 시간 기반의 시각적 표현이 용이하게 된다. 그래픽 요소의 생성 및 조작이 매우 직관적이다. 예를 들어, `circle()`, `rect()`, `line()` 등의 함수는 간단한 인자 전달만으로 기본 도형을 화면에 출력할 수 있게 하며, `fill()`, `stroke()`, `background()` 등은 색상과 스타일 설정을 손쉽게 조절할 수 있게 한다. 마우스와 키보드 입력을 처리하기 위한 이벤트 함수도 포함되어 있다. `mousePressed()`, `keyPressed()` 등은 사용자와의 인터랙션을 가능하게 하며, 이를 통해 인터랙티브 아트, 시각적 피드백, 교육용 시뮬레이션 등을 손쉽게 개발할 수 있다. 이미지, 사운드, 텍스트 등 다양한 멀티미디어 요소도 지원한다. 이미지 로딩 및 출력은 `loadImage()`와 `image()`로, 텍스트 출력은 `text()`로 구현되며 각각의 요소는 다양한 좌표 기반 조정이 가능하다. 또한, NumPy와 같은 파이썬 과학계산 생태계와도 호환이 가능하여, 복잡한 수학적 계산이나 데이터 시각화 작업에 활용할 수 있는 확장성이 있다. 전반적으로 p5py는 예술가, 디자이너, 교육자, 프로그래밍 입문자를 위한 시각 중심의 프로그래밍 도구로서, 단순한 문법과 풍부한 기능을 통해 창의적 프로토타이핑을 효율적으로 지원하는 라이브러리이다. 상세한 내용은 다음 링크를 참고한다. https://github.com/p5py/p5 https://p5.readthedocs.io/en/latest/install.html   p5 Python 설치 시작하려면 컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있어야 한다. 다음 단계에 따라 필요한 라이브러리를 설정한다.   1단계 : 파이썬 설치 파이썬 3.11이 설치되어 있는지 확인한다. 없다면 python.org에서 다운로드한다.   2단계 : p5 설치 pip를 사용하여 p5를 설치한다. pip install p5   3단계 : pandas 설치 CSV 파일을 처리하려면 라이브러리를 설치한다. pip install pandas   4단계 : 설치 라이브러리 검사 터미널에서 다음의 명령을 입력해 제대로 설치되었는지 확인한다. python -c "import p5" python -c "import pandas"     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 이노쏘비 주요 특징 : 제조 물류 전반에 걸친 시뮬레이터/디지털 트윈/AI 에이전시의 통합 플랫폼, 설계~운영 과정의 최적화 지원, 다양한 제조 운영 시스템과 실시간 연동으로 대용량 데이터를 수집 및 처리, LLM/sLLM을 활용해 직관적인 데이터 분석 및 의사결정 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10/11(64비트) 시스템 권장 사양 : 인텔 i5 10세대 이상 또는 AMD 라이젠 5 이상 CPU, 최소 16GB RAM(32GB 권장), 엔비디아 RTX 4060 이상 GPU(AI 기능 사용 시 필요), 30GB 이상 여유 저장공간   최근 제조 기업들은 디지털 트윈 기반의 스마트 공장 도입과 더불어 급속한 디지털 전환(DX)을 위해 노력하고 있다. 불과 몇 해전만 하더라도 그 실체와 사례에 대해 의문이 있었지만, 다양한 도입 사례와 성과가 공개되면서 이제는 DX에서 나아가 AI 기술 도입과 AI로의 전환(AX : AI Transformation)을 활발히 검토하고 있고, 적극적인 도입 의사를 밝히고 있다. ‘PINOKIO(피노키오)’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 차세대 물류 디지털 트윈 설루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대를 맞아 기존의 전통적인 DX 설루션 기업들은 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 낮은 단계의 디지털 트윈 기술을 기반으로 DX 설루션으로 개선 및 확장하고 있다. 이와 달리, PINOKIO는 초기부터 현장의 대용량 데이터 기반 실시간 물류 모니터링 및 실시간 시뮬레이션을 제공하는 디지털 트윈 기반의 운영 시스템을 목적으로 출발하였다. 그 결과 SK 하이닉스, LG전자 등 대량의 혼류 생산 제조 현장에서 디지털 트윈의 정합성과 예측의 정확도 등을 검증받았고 도입 효과를 증명했다. 이를 바탕으로 최근에는 기존 상용 설루션보다 높은 성능의 시뮬레이터까지 라인업하여 다양한 요구를 충족시킬 수 있게 되었다. 기존 상용 물류 시뮬레이션 설루션은 대부분 20~30년 전 개발된 구조를 가지고 있어, 최신 IT/OT 시스템과의 연동과 AI 기술을 적용하기 어렵다. 이로 인해 대용량 데이터 처리에 한계가 있으며, 사용자 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 미제공으로 커스터마이징과 타 시스템 연계, 현장 실시간 운영에 필요한 유연성과 확장성에서도 제약이 있다. PINOKIO는 이러한 기존 설루션의 문제점을 개선해 제조 물류 관련 다양한 AI 모델을 지원하며, 기존 설루션 대비 높은 모델링 속도를 구현할 수 있다. 그리고 멀티 스레드, GPU 기반의 고속 시뮬레이션 연산 기능과 2차전지, AMR(자율이동로봇), OHT(오버헤드 트랜스퍼), 자동창고 등 다양한 제조 환경에 맞는 특화 라이브러리를 제공한다. 특히, 생산 현장에서 발생하는 실시간 빅데이터를 효과적으로 처리하고, 대화형 어시스턴트(assistant) 방식의 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자 편의성을 높였다. 또한, 사용자 API를 통한 고도화된 커스터마이징이 가능하며, MES(제조 실행 시스템), 센서, PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러), IoT(사물인터넷) 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동 기능도 갖췄다. 나아가, 전력 사용량 분석과 탄소세 예측 기능까지 탑재돼 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 의사결정도 지원한다. PINOKIO는 AI 기반 제조 혁신의 길을 여는 실질적인 도구로, 앞으로 제조업계의 디지털 전환을 선도할 핵심 설루션으로 자리매김할 전망이다.   주요 기능 소개 PINOKIO는 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시(agancy)를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다. PINOKIO는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 ‘Pino SIM’으로, 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 분석까지 수행하는 시뮬레이터다. Pino SIM은 도면 편집과 레이아웃 설계를 위한 Pino Editor를 내장하고 있어, 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 설계 초기 단계부터 실제 운영에 이르기까지 전 과정의 최적화를 효과적으로 지원한다. 두 번째는 실시간 디지털 트윈 모듈인 ‘Pino DT’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하며, 이를 바탕으로 실시간 모니터링은 물론 미래 상황 예측, 예지 보전 기반의 시뮬레이션이 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 민첩성을 높이는 데 기여한다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. LLM(대규모 언어 모델)과 sLLM(전문 도메인 특화 언어 모델)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 목적에 따라 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법을 적용할 수 있어 생산성과 품질 향상을 동시에 도모할 수 있다. PINOKIO는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과 연동 가능하며, 파이썬(Python) 개발 환경 확장도 지원함으로써 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 가능하다. 이를 통해 제조 기업은 사전 공정 및 물류 최적화는 물론 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 정확도 향상 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다. 제조업의 디지털 전환이 본격화되는 시대에 PINOKIO는 스마트 공장을 넘어 AI 전환을 실현하는 핵심 파트너로 부상하고 있다.   PINOKIO의 특징 PINOKIO는 고도화된 시뮬레이션 엔진과 AI 통합 기능을 바탕으로 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측 분석을 지원하며 스마트 제조 시대의 경쟁력을 강화하고 있다. PINOKIO는 이벤트 처리 기법 최적화 및 단순화된 시뮬레이션 엔진 설계로 빠른 연산 속도를 제공한다. 특히, 초당 60프레임(FPS) 기준으로 500만 개 수준의 대규모 3D 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며, 선택적 컴파일 방식(C# 기반 네이티브 코드)을 활용한 별도 계산 도구를 통해 집약적인 연산 작업도 고속으로 수행할 수 있다. 디지털 트윈 구축에서도 PINOKIO는 강력한 성능을 발휘한다. MES, ACS, MCS 등 다양한 제조 운영 시스템과 연동과 IoT, 센서, PLC 등 생산 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리한다. 이를 통해 실시간 모니터링과 동시에 백그라운드 시뮬레이션을 수행하고, 타임 호라이즌(Time Horizon) 방식의 미래 예측 기술을 통해 병목, 이상 징후 탐지 및 알람 기능도 제공된다. 또한, AI를 활용하기 위한 정상/이상 데이터 제공과 파라미터 최적화 및 시나리오별 분석 기능이 포함되어 있으며, LLM과 sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta LLaMA) 등 다양한 AI 모델을 통합한 AI 에이전시 기능을 통해 대화형 데이터 분석, 자동 의사결정 지원, 데이터 해석 및 운영 최적화를 구현한다. 시뮬레이션 설계 및 모델링 측면에서도 사용자 편의성이 강화됐다. Pino Editor를 활용해 레이아웃 도면을 직관적으로 확인 및 편집할 수 있으며, 제조 기준 정보 입력 및 템플릿 매칭 기능을 통해 모델링 작업 시간을 획기적으로 단축시킨다. 또한, 2차전지 및 반도체 공정에 특화된 전용 라이브러리도 제공되며, 고객 맞춤형 커스터마이징 시뮬레이터를 통해 사용자의 목적에 따라 분석 및 최적화가 가능한 유연한 개발 환경을 지원한다. 이처럼 PINOKIO는 고속 시뮬레이션, 실시간 예측, AI 기반 의사결정, 그리고 유연한 모델링 기능을 종합적으로 제공하며, 제조업의 지능화·자동화를 실현하는 설루션이다.   그림 1. PINOKIO UI 화면 – 반도체 FAB   사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 설루션 : Pino SIM 디지털 트윈 구축 시 미래 예측을 위한 시뮬레이터 역할과 기존 상용 설루션과 같이 공장 신축 또는 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 요구된다. 이런 상황에서 Pino SIM은 사전에 최적의 물류 계획과 레이아웃 구성을 지원하고 공정의 효율성과 안정성을 미리 확보할 수 있는 디지털 전환 핵심 도구이자 가상 공장 구현 설루션이다. Pino SIM은 제조 기준 정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류 흐름, 작업 순서, 스케줄링 등)를 기반으로 공정을 시뮬레이션하며, 그 결과를 차트, 그래프 등 다양한 시각화 도구를 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 레이아웃 검증 및 최적화, 생산성 향상 등 공장 운용 전반의 효율화를 실현할 수 있다. 특히, OHT, AMR 등 신 산업군을 위한 특화 라이브러리를 제공하며, 이송 설비 구현을 위한 이동, 충돌 방지, 회피 제어를 위한 OCS, ACS 기능도 탑재되어 있다. 이를 통해 코드 작성 오류를 줄이고 디버깅 시간을 줄일 수 있으며, 보다 쉽고 효율적으로 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있다. 또한, 자동창고 모델링에 필요한 Stocker(Crane, Rack, Rail)를 그룹화 형태로 제공하여 빠른 모델링이 가능하다. 환경과 에너지 측면에서도 전력 사용량 및 탄소 배출량(탄소세) 분석 기능을 통해 지속 가능한 생산 전략 수립에 도움을 주며, 제조업의 친환경화와 ESG 경영 대응에도 기여할 수 있다. 이처럼 Pino SIM은 공장 설계 단계에서의 의사결정 품질을 높이고, 새로운 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있는 설루션이다.   그림 2. 라이브러리 제공 – Stocker   그림 3. 개발(코딩) 없이 기능 구현   그림 4. 시뮬레이션 결과 리포트 예제   디지털 트윈 설루션 : Pino DT 제조 현장에서 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 요소 중에 하나이다. 물류 정체가 발생할 경우 제품의 사이클 타임이 길어지거나 라인이 정지되는 등 심각한 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려는 노력이 이어져왔다. 기존의 물류 설루션은 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 시뮬레이션에 반영하여 실시간으로 의사결정하는 과정에서 다양한 제약으로 인해 어려움이 있었다. 또한, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 데이터를 발생시키기 때문에 생산 계획 단계에서의 사전 분석 및 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 높이는데 한계가 있다. Pino DT는 최적화된 자체 개발 시뮬레이션과 모니터링 엔진을 탑재하여 이를 해결하였다. 시뮬레이션의 이벤트 횟수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 설계했다. 또한 계산 속도에 이점이 있는 C, C++ 언어로 물류 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현하여 기존 설루션 대비 약 2만평 규모의 공장에서 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 5. Pino DT의 UI 화면   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 Pino DT는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 사용함으로써 대용량 데이터 처리가 가능하고, 현장 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 설루션에 비해 60~700배 뛰어난 가속 성능을 제공하는 시뮬레이션 도구이다. 제조 현장과 동일한 상황을 시뮬레이션하기 위해 현장과 연동 후 데이터를 가공하여 디지털 트윈 모델로 표현하여 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 이는 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있고, AI를 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 6. Pino DT의 모니터링 화면   디지털 트윈 실시간 시뮬레이션 : 미래 예측 실시간 현장 상황을 반영하여 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)은 제품의 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 내에 결과를 도출해내지 못하면 현장에서 선제 대응하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 모니터링 엔진으로부터 라인 상황에 대한 데이터를 수집하고, 현재로부터 예측하고자 하는 시간 동안 발생하는 이상상황에 대해 피드백을 준다. 예를 들어 조립 라인의 경우에는 부품이 5분 뒤에 부족하다는 알람을 작업자에게 즉시 전달하여 선제적 대응을 가능케 함으로써, 라인 정지 등 비상 상황을 사전에 방지할 수 있다. PINOKIO 디지털 트윈 시뮬레이션은 이러한 역할이 가능하도록 가속화한 고속 시뮬레이션 엔진을 보유하고 있다.   그림 7. 현장 FAB(왼쪽)과 PINOKIO에서 생성된 디지털 트윈(오른쪽)   제조 물류 현장에 특화된 AI 플랫폼 : Pino AI AI를 이용한 설루션을 만들기 위해서는 다양한 상황에 대한 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성 상 여러 상황에 대한 데이터를 획득하기 어렵다. PINOKIO에서는 현장에서 획득하기 어려운 데이터를 시뮬레이션을 통해 데이터를 확보할 수 있다. 즉, Pino DT 모델이 AI를 위한 데이터를 생성하고, 이를 AI가 최적 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. Pino DT에서 획득한 데이터를 파이썬, C, 자바(JAVA) 등 다양한 언어로 구현한 로직을 적용할 수 있도록 개발 환경을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 정확도 향상, 데이터 기반 의사 결정, Scheduling, Routing, Dispatching 등 목적에 따라 AI 활용이 가능하다. 또한 LLM, sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta Llama) 등과 결합한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다.   그림 8. 대화형 UI 및 결과 리포트   그림 9. Pino DT와 AI 모델 활용 원리   Pino DT와 현장 데이터 인터페이스 디지털 트윈에 가장 중요한 요소는 현장과의 연결이다. 대부분의 물류 전문 설루션이 현장과의 연결을 위한 인터페이스를 지원하지만, 많은 양의 데이터를 처리하면서 실시간으로 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. Pino DT는 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능이 뛰어나 실시간 모니터링 시스템까지 가능하다. <그림 10>은 현장에 있는 MES와 Pino DT가 인터페이스되는 과정이다. 현장에 있는 PLC가 MES에 데이터를 전달하고, MES는 그 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이를 Pino DT에서 외부 통신(IP)을 통해 데이터베이스에 접근하여 데이터를 시뮬레이션에 반영한다. 이 과정에서 현장 데이터의 상태가 중요하다. 불필요한 데이터가 있거나 로스 또는 시간 순서가 맞지 않은 경우가 대부분이다. Pino DT에서는 현장 데이터를 올바르게 정제하는 작업을 거쳐 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 만든다.   그림 10. 현장 데이터 인터페이스 과정   PINOKIO의 기대 효과 PINOKIO는 현장 운영 데이터를 실시간으로 디지털 트윈과 연동함으로써 모니터링이 가능하며, 전체 공장을 PC, 웹, 모바일 등 다양한 형태로 여러 사용자와 함께 직관적으로 확인하면서 공유하고 협업할 수 있다. 또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 이용하여, 미래에 발생 가능한 문제점을 예지(predictive)하고, 이러한 문제점을 사전에 해결하기 위한 선제대응(proactive) 의사결정을 가능하게 한다. 이 때 디지털 트윈을 이용한 사전예지는 온라인 시뮬레이션 기술에 기반하고, 선제대응은 AI 기술에 기반한다고 볼 수 있다. 디지털 트윈 기반 사전예지의 시간적 범위(time horizon)는 현장의 특성에 따라서 0.1시간~10시간으로 달라질 수 있으며, 문제점의 종류는 주로 생산 손실(loss), 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장예지 및 물류 정체 등을 포함한다. 문제점이 예지되면 이를 해결하기 위한 즉각적인 의사결정 AI 기술을 활용하여 최적 운영을 달성함으로써 생산성, 경제성, 안정성 및 경쟁력 향상 효과가 있다.   맺음말 생산 계획 단계에서 Pino SIM을 통해 레이아웃 검증과 물류를 최적화하고, Pino SIM 모델 데이터를 생산 운영 단계에서 PINOKIO와 연계하여 현장 데이터 기반 실시간 모니터링과 미래 상황 예측 및 선제 대응함으로써 현실적이고 실제 활용 가능한 스마트한 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 다음 호부터는 Pino SIM, Pino DT, Pino AI 등 각 제품별 소개 및 적용 사례를 소개하고자 한다.   그림 11. 디지털 트윈을 위한 플랜트 시뮬레이션과 PINOKIO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

다쏘시스템코리아는 지난 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 진행했다. 이번 행사에서는 인공지능(AI)과 결합한 다쏘시스템의 버추얼 트윈 기술을 통한 산업 혁신 비전과 사례가 소개됐다. 다쏘시스템은 ‘생성 경험 재생으로 순환하는 모델로 전환하며 경쟁력을 갖춰야 할 시점’이라는 기조 아래, 다양한 산업 분야의 디지털 혁신 성과와 미래 전략을 다뤘다. ■ 정수진 편집장     버추얼 트윈에서 3D 유니버스로, 산업 전환의 비전 제시 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 2040년을 향한 자사의 새로운 비전으로 ‘생성형 경제’로의 본격 전환을 짚었다. 그는 “생성형 경제는 ‘경험 경제’와 ‘순환 경제’를 통합하는 개념으로, 제품 중심이 아닌 사용자 경험을 중시하고 환경 및 리사이클링을 고려하는 것을 뜻한다. 다쏘시스템은 기존의 ‘제조−소비−폐기’라는 기존의 일직선 방식 대신에 ‘생성−경험−재생’이라는 순환 모델로의 산업 전환을 추구하면서, 사회로부터 얻은 가치를 사회에 환원하여 진정한 경쟁력을 갖추고자 한다”고 전했다. 이를 위한 핵심 역량으로 다쏘시스템이 내세우는 것이 ‘버추얼 트윈’이다. 다쏘시스템은 지난 1981년 3D 기술을 선보인 이후 디지털 목업(DMU), PDM(제품 데이터 관리), PLM(제품 수명주기 관리)를 거치면서 기술 혁신을 이어왔다. 그리고 축적된 기술을 바탕으로 ‘3D익스피리언스 플랫폼’이라는 하나의 플랫폼 상에서 데이터, 행동, 제품의 정체성이 전체수명 주기 동안 동적으로 연결되는 버추얼 트윈을 제시했다. 정운성 대표이사는 “제품뿐 아니라 인간의 버추얼 트윈을 구현하고, 궁극적으로 가상과 실제의 간극을 없애는 것을 목표로 버추얼 트윈의 고도화를 추진하고 있다”고 소개했다. 버추얼 트윈에 이어 다쏘시스템이 다음 세대의 기술로 제시하는 것은 ‘3D 유니버스(3D UNIV+RSES)’이다. 올해 초 7세대 기술로 공개된 3D 유니버스의 핵심은 버추얼 트윈 기술에 생성형 AI를 탑재한 것이다. 버추얼 트윈을 고도화하는 것과 함께 베스트 프랙티스의 형태로 축적된 버추얼 트윈 기반의 경험을 AI로 학습해 미래의 경험을 제시하는 것이 3D 유니버스의 비전이다. 정운성 대표이사는 “다쏘시스템은 미숙련 사용자도 숙련된 업무를 가능하게 돕는 버추얼 AI 동반자인 ‘아우라(Aura)’를 선보였고, 애플과의 파트너십을 통해 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)에서 몰입감 있는 버추얼 트윈 경험을 제공하고자 노력하고 있다”면서, “다쏘시스템의 모든 기술은 지식과 노하우 플랫폼인 3D익스피리언스 플랫폼에서 체계적으로 운영되며, 3D 유니버스는 12개 주요 산업 및 모든 제품 브랜드에 걸쳐 맞춤형 설루션을 강화하고 지원 범위를 넓힐 것”이라고 전했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 생성형 경제를 위한 기술 개발 내용을 소개했다.   버추얼 트윈으로 포괄적인 산업 혁신 이끈다 다쏘시스템의 3D익사이트 사업 및 영업 총괄인 마시모 프란도(Massimo Prando)는 3D익사이트(3DEXCITE)가 엔지니어링 데이터와 고객 경험을 연결하는 역할을 한다고 설명하면서, 가상 세계와 현실 세계를 잇는 버추얼 트윈에 생성형 AI를 접목하여 혁신적인 경험을 창출한다는 다쏘시스템의 비전을 제시했다. 그리고 항공우주, 반도체 제조, 산업 장비, 철도, 가전제품, 스포츠 및 라이프스타일, 자동차 등 다양한 산업 분야의 버추얼 트윈 적용 사례를 공유했다. 프란도 총괄은 “3D익사이트의 목표는 제품을 더 빠르고, 더 좋게, 더 스마트하게 만들고 클라우드 애플리케이션에 적용 가능하게 하는 것”이라고 소개했다. 다쏘시스템이 제시하는 버추얼 트윈은 단순히 현실을 디지털로 복제하는 것에 그치지 않는다. 설계, 스타일링, 재료, 엔지니어링, CAD, 시뮬레이션, 제조 등 모든 데이터를 수집하고, 이를 통해 구성된 디지털 복제본을 제품 수명주기 내내 성숙시키고 활용하는 것이 중요하다는 것이다. 이를 위해 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼과 CGI 허브(CGI hub)를 활용하여 통합된 데이터를 기반으로 버추얼 트윈을 구현하고, 제품 개발 과정을 간소화하며, 그 위에 생성형 AI 경험 레이어를 겹친다는 전략을 마련했다. 프란도 총괄은 “버추얼 트윈을 기반으로 하는 3D익사이트의 기술 스택은 생성형 AI 애플리케이션을 위한 ‘시드(seeds)’를 생성하고 클라우드 환경에서 확장 가능하다”면서, 버추얼 트윈 기술을 항공우주, 반도체 제조, 산업 장비, 철도, 가전, 자동차 등 다양한 산업에 적용할 수 있다고 전했다. 또한 산업 분야의 버추얼 트윈 활용 사례를 다음과 같이 소개하면서, “다쏘시스템은 복잡한 기술을 쉽고 대중화된 방식으로 배포하여 모든 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다”고 전했다. 복잡한 설계를 이해관계자에게 명확하게 전달하며, 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 지원 시뮬레이션을 통해 생산 라인을 가동하기 전에 병목 파악 작업자 훈련 및 재설비의 가상 계획 자동화 및 로봇 시나리오 개발 지원 실제 제작 전 가상 제품 경험 및 구성 카탈로그, 브로슈어, 온라인 등 다양한 고객 접점에 대해 높은 수준의 시각적 결과물의 빠른 배포 고객 데이터 기반으로 맞춤형 제품 설계 및 3D 모델을 통해 고객에게 상호작용 경험 제공 가능한 제품 구성 시나리오를 플랫폼에서 직접 호출하고, CAD 및 구성 관리와 연결 여러 시장의 요구사항을 반영하여 웹사이트, 브로슈어, 쇼룸 등에 배포 생성형 AI를 통해 2D 정적 이미지에서 완전한 구성의 대화형 비디오 재창조   ▲ LG전자 황윤제 기술고문은 모델 기반의 제품 개발 가상화 전략을 소개했다.   산업 혁신 위한 브랜드 전략과 기술 활용 사례 소개 다쏘시스템코리아는 제품별 행사와 통합 행사를 격년 주기로 번갈아 진행하고 있는데, 이번 3D익스피리언스 콘퍼런스는 다쏘시스템의 모든 제품 브랜드를 아우르는 연례 콘퍼런스로 마련됐다. 오전에 진행된 ‘3D 익스피리언스 콘퍼런스 2025’의 제너럴 세션에서는 ▲LG전자 황윤제 기술고문의 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’ ▲PWC 컨설팅 문홍기 대표의 ‘Beyond Digital | Virtual Twin’ ▲델 테크놀로지스 오리온 상무의 ‘Unleashing the Future of AI Development with Dell Pro Max Workstation’ 등 발표가 진행됐다. 또한, 오후에는 3D익스피리언스 플랫폼의 핵심 설루션인 바이오비아(BIOVIA), 에노비아(ENOVIA), 넷바이브(NETVIBES), 카티아(CATIA), 3D익사이트(3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 브랜드 트랙과 더불어 SDV(소프트웨어 정의 차량) 트랙이 진행됐다. 이번 콘퍼런스를 통해 다쏘시스템은 AI 기반 버추얼 트윈이 산업 혁신의 핵심 동력이 될 것이며, 지속 가능한 성장과 새로운 가치 창출을 위한 필수적인 도구임을 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

어도비는 AI가 지원하는 콘텐츠 아이디어 구상, 생성, 제작을 위한 플랫폼인 ‘어도비 파이어플라이’의 확장을 발표했다. 먼저, iOS 및 안드로이드용 파이어플라이 앱 출시로 파이어플라이의 이미지 및 영상 생성 기능이 모바일로 확대된다. 크리에이터는 모바일 앱을 통해 어디서나 AI를 활용해 아이디어를 탐색하고, 이미지와 영상을 생성하거나 편집할 수 있다. 파이어플라이의 웹 앱과 모바일 앱은 독립적 또는 어도비 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 앱과 함께 사용할 수 있다. 어도비 크리에이티브 클라우드와 동기화되어 아이디어 단계부터 최종 제작까지 창작 워크플로의 연속성과 효율성을 지원한다.     크리에이터는 파이어플라이 모바일을 통해 텍스트 프롬프트를 사용하여 어디서나 쉽게 이미지 및 영상을 생성하는 텍스트를 이미지로(Text to Image), 텍스트를 비디오로(Text to Video), 이미지를 비디오로(Image to Video) 기능을 사용할 수 있다. 또한 작업에 요소를 추가하거나 사람 혹은 불필요한 도로 표지판 같은 개체를 제거하는 생성형 채우기(Generative Fill) 기능, 그리고 이미지 크기를 확장하는 동시에 AI가 생성한 콘텐츠로 새로운 영역을 채우는 생성형 확장(Generative Expand) 기능도 이용할 수 있다. 크리에이터는 어도비의 파이어플라이 생성형 AI 모델군을 비롯해 오픈AI의 이미지 생성, 구글의 이마젠 3(Imagen 3) 및 이마젠 4(Imagen 4)와 비오 2(Veo 2) 및 비오 3(Veo 3) 등을 통해 다양한 콘셉트를 시도해볼 수 있다. 파이어플라이에서 생성된 콘텐츠는 자동으로 크리에이티브 클라우드 계정과 동기화되므로, 모바일 앱에서 시작한 프로젝트를 웹은 물론 포토샵, 프리미어 프로 등 데스크톱 앱에서도 이어서 작업할 수 있다. 그리고 파이어플라이 웹 앱을 통해 제공되는 파이어플라이 보드(Firefly Boards)가 공개 베타로 제공된다. 파이어플라이 보드는 AI 퍼스트 무드보드에 영상 기능을 추가해, 크리에이티브 팀의 아이디어 기획과 협업 방식을 혁신한다. 이를 통해 크리에이티브 전문가는 다양한 미디어를 넘나들며 AI 구동 영상 및 이미지 편집 기능을 활용해 함께 탐색하고 반복하며 아이디어를 발전시킬 수 있다. 파이어플라이 보드는 크리에이티브 전문가들이 다양한 미디어 유형의 수백 가지 아이디어를 동시에 구상하고 협업할 수 있는 새로운 방식을 선보인다. 파이어플라이 보드의 AI 구동 무드보드 환경에 영상이 추가되면서, 크리에이티브 전문가는 업로드한 영상 클립을 리믹스하거나 어도비의 상업적으로 안전한 파이어플라이 비디오 모델(Firefly Video Model), 구글의 비오 3, 루마 AI의 레이2(Ray 2), 피카의 텍스트-투-비디오 모델 2.2를 활용해 영상 푸티지를 생성할 수 있다. 크리에이티브 팀은 파이어플라이 모델과 파트너사의 모델을 활용해 이미지를 생성하는 것뿐만 아니라, 파이어플라이 보드의 AI 역량을 활용해 대화형 텍스트 프롬프트 기반으로 이미지를 반복적으로 수정할 수 있다. 이는 블랙 포레스트 랩스의 플럭스.1 콘텍스트(Flux.1 Kontext)와 오픈AI의 이미지 생성 역량을 통해 구현된다.     한편, 어도비는 생성형 AI 모델 생태계를 더욱 넓힌다고 밝혔다. 오픈AI, 구글, 블랙 포레스트 랩스 등 기존 모델에 더해 이디오그램, 루마 AI, 피카, 런웨이 등 신규 파트너 모델도 통합해 파이어플라이 생성형 AI 생태계가 확장됐다. 신규 파트너 모델은 파이어플라이 보드에서 먼저 출시되며, 곧 파이어플라이 앱 전반에서도 이용할 수 있다. 어도비는 지난 4월 오픈AI의 이미지 생성 기능, 구글의 이마젠 3 및 비오 2, 블랙 포레스트 랩스의 플럭스 1.1 프로(Flux 1.1 Pro)를 시작으로 생태계를 확장했다. 이제 크리에이터들은 이디오그램의 이디오그램 3.0(Ideogram 3.0), 루마AI의 레이2, 피카의 텍스트-투-비디오 모델 2.2, 런웨이의 젠-4 이미지(Gen-4 Image), 구글의 최신 모델인 이마젠 4 및 비오 3까지 선택할 수 있는 유연성을 갖게 됐다. 이 모델들은 이미지, 영상, 오디오, 벡터 등 어도비의 포괄적인 파이어플라이 모델군과 함께 사용할 수 있다.  어도비의 일라이 그린필드(Ely Greenfield) 수석 부사장 겸 최고기술책임자는 “크리에이터들이 파이어플라이 앱에서 어도비와 파트너 모델을 활용해 구현하는 이미지, 영상, 그래픽, 디자인의 폭과 예술성에 대해 깊은 인상을 받고 있다”면서, “파이어플라이의 목표는 웹과 모바일에서 업계 최고의 생성형 모델들을 사용해 아이디어 구상부터 생성, 편집에 이르기까지 모두 작업할 수 있는 가장 포괄적인 크리에이티브 플랫폼을 제공하는 것”이라고 말했다. iOS 및 안드로이드용 파이어 플라이 모바일 앱은 애플 앱스토어와 구글 플레이스토어에서 현재 영어 버전으로 제공되며, 파이어플라이 보드는 파이어플라이 웹 앱에서 베타 버전으로 이용할 수 있다. 또한 파이어플라이 웹 앱, 모바일 앱, 그 밖에 모든 최신 기능은 크리에이티브 클라우드 프로 플랜을 통해서도 이용 가능하다.