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통합검색 " 디지털 트윈 플랫폼"에 대한 통합 검색 내용이 12,861개 있습니다
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데이터 온톨로지 기반 3D 모델의 지능화
산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3)   이번 호에서는 AX 시대를 맞아 제조 기업이 축적한 방대한 도메인 지식과 3D 설계 데이터를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 ‘자산’으로 전환하는 방안을 제시한다. 그리고, 다쏘시스템의 시맨틱 3D(Semantic 3D) 기술과 데이터 온톨로지(data ontology)를 활용해 중복 설계를 방지하고, 파편화된 정보를 비즈니스 맥락과 연결된 지식 개체로 지능화하는 기술적 원리를 살펴본다. ■ 이종혁 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로, 3DEXPERIENCE(구 NETVIBES) 테크 세일즈를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   AX 시대, 제조 데이터의 새로운 정의 글로벌 제조 산업은 바야흐로 ‘디지털 전환(digital transformation)’의 단계를 넘어 ‘인공지능 전환(AI transformation : AX)’의 시대로 진입하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하고 있는 현재, 엔지니어링 도메인에서의 핵심 과제는 명확하다. “어떻게 우리 기업이 지난 수십 년간 축적해 온 방대한 도메인 지식과 엔지니어링 노하우를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 형태의 자산으로 바꿀 것인가?”이다. 대부분의 제조 기업은 수만, 수십만 장의 2D 도면과 3D 모델을 보유하고 있다. 그러나 역설적으로 엔지니어는 필요한 부품을 찾는 데 수많은 시간을 허비하거나, 이미 존재하는 설계를 중복으로 수행하는 ‘디지털 피로(digital fatigue)’에 시달리고 있다. 데이터가 존재함에도 불구하고 그 데이터가 가진 ‘의미(semantics)’와 ‘관계(relationship)’가 구조화되어 있지 않기 때문이다. 이러한 데이터의 파편화는 단순히 설계 효율을 떨어뜨리는 것에 그치지 않는다. 이는 부품 가짓수의 기하급수적 증가로 이어져 구매 단가 상승, 재고 관리 비용 증가, 그리고 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응력 약화라는 전사적 위기를 초래한다. 이번 호에서는 3D 모델링의 진화가 형상의 정밀함을 구현하는 단계를 넘어, 비즈니스 맥락과 지능이 결합된 ‘시맨틱 3D (semantic 3D)’로 나아가야 함을 제언한다. 다쏘시스템의 원파트(OnePart), 서플리멘탈 커넥터(Supplemental Connector), 그리고 데이터 사이언스 익스피리언스(Data Science Experiences : DSE)를 필두로 한 하이브리드 지능형 플랫폼이 어떻게 데이터 온톨로지를 통해 설계 자산을 지능화하고, 기업의 공급망 회복탄력성(resilience)을 극대화하는지 상세히 고찰해보고자 한다.   그림 1. The Transition to ‘Semantic 3D’ in the AX Era   하이브리드 아키텍처 : 데이터 주권과 클라우드 지능의 공존 국내 제조 기업이 클라우드 기반 AI 설루션 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 ‘데이터 보안’과 ‘데이터 주권(data sovereignty)’에 대한 우려다. 핵심 설계 자산인 3D CAD 데이터는 기업의 기밀 중의 기밀로 간주되며, 이것이 외부 서버로 나가는 것에 대한 거부감은 기술적인 문제를 넘어 기업 생존의 문제로 인식된다. 하지만 클라우드가 제공하는 강력한 분산 연산 능력과 실시간 업데이트되는 AI 분석 엔진을 포기하는 것은 기술 경쟁력 측면에서 매우 위험한 선택이다. 이러한 딜레마를 해결하는 핵심 아키텍처가 바로 서플리멘탈 커넥터를 활용한 하이브리드 모델이다. 이 모델의 핵심은 데이터의 물리적 위치를 ‘통제된 온프레미스’와 ‘고성능 클라우드’로 이원화하는 데 있다. 이 아키텍처의 중심에는 ‘에지 에이전트(Edge Agent)’라는 전용 미들웨어가 존재한다. 에지 에이전트는 기업 내부의 로컬 파일 서버, CSV 기반의 레거시 데이터베이스, 그리고 솔리드웍스 PDM 프로페셔널(SOLIDWORKS PDM Professional)과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 연동된다. 여기서 중요한 기술적 포인트는 에지 에이전트가 원본 CAD 파일(source file)을 클라우드로 전송하는 것이 아니라는 점이다. 대신, 설계에 포함된 메타데이터와 형상의 특징을 수치화한 ‘3D 서명(signature)’, 그리고 시각적 확인을 위한 가벼운 썸네일(thumbnail)과 CGR 데이터만을 추출하여 클라우드의 ‘시맨틱 그래프 인덱스(Semantic Graph Index : SGI)’로 전송한다. 이러한 하이브리드 접근법은 두 가지 결정적인 이점을 제공한다. 첫째, 데이터 주권은 기업이 완벽하게 통제한다. 원본 설계 데이터는 사내 보안망 내부에 머무르기 때문에 유출 우려가 없다. 둘째, 클라우드는 오직 ‘지능형 인덱스’와 ‘분석 엔진’의 역할만을 수행한다. 클라우드의 Data Science Experience(DSE)는 이 SGI에 축적된 정보를 바탕으로 전사적인 부품 사용 현황을 360도 뷰로 관찰하고, AI 기반의 의사결정 지원 기능을 제공한다. 이는 특히 카티아 V5(CATIA V5)와 같은 온프레미스 기반의 강력한 설계 환경을 유지하면서도, 최신 클라우드 기술의 혜택을 즉시 누릴 수 있는 현실적이고 안전한 가교 역할을 한다.   그림 2. Hybrid Architecture and Edge Agent   원파트와 AI 형상 지능 : 중복 설계의 늪에서 벗어나는 방법 엔지니어링 현장에서 가장 흔히 발생하는 보이지 않는 낭비는 이미 사내에 존재하는 부품을 찾지 못해 다시 설계하는 ‘중복 설계’다. 다쏘시스템의 연구 결과에 따르면, 시장 표준 부품(예 : 단순 브래킷이나 고정용 볼트 등) 하나를 불필요하게 신규 생성할 때 발생하는 전사적 비용은 부품당 약 1만 1000유로(한화 약 1600만 원)에 이른다. 이 비용에는 설계자의 시간뿐만 아니라 부품을 위한 테스트 및 시뮬레이션 비용, 금형 제작 등 제조 공정 셋업 비용, 신규 구매처 등록 및 관리 비용, 그리고 물류 및 창고 재고 유지 비용이 누적된 결과다. 원파트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 ‘형상 유사도 검색(AI-Powered Component Signature)’ 기능을 제공한다. 이는 전통적인 키워드 기반 검색의 한계를 뛰어넘는다. AI는 3D 모델을 기하학적 특징(shape), 단면 형상(section), 구멍 배치 패턴(hole pattern), 그리고 외곽선(silhouette)이라는 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 분석하여 부품별로 고유한 ‘디지털 지문’을 생성한다. 설계자가 새로운 프로젝트를 시작할 때, 백지 상태에서 모델링을 시작하는 대신 간단한 형상 아이디어를 스케치하여 업로드하면 AI가 수초 내에 사내 라이브러리 및 외부 공급업체 카탈로그에서 가장 유사한 부품을 찾아 제안한다. 또한 지능형 클러스터링(clustering) 엔진은 방대한 부품 데이터베이스를 기하학적 유사성에 따라 자동으로 군집화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래
시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
모델 기반 시스템 엔지니어링의 모델링 도구
가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (7)   최근의 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 환경은 개별 도구를 연계하던 전통적 방식에서 벗어나, 요구사항부터 시뮬레이션, 형상 관리까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리하는 ‘디지털 스레드’ 기반의 통합 환경으로 진화하고 있다. 이번 호에서는 모델링 도구인 ‘랩소디(Rhapsody)’와 ‘카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)’의 특징을 살펴보고, 효율적인 설계 환경 구축 전략을 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   모델링 도구 여기에서는 모델링 도구로서 랩소디(Rhapsody)의 특징과 기능을 간단하게 소개하고 있으며, 특히 시스템 아키텍처 설계와 모델 일관성 유지에 있어 랩소디가 어떤 역할을 수행하는지를 설명한다. IBM의 랩소디는 UML 및 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로, 아키텍처 모델을 통해 시스템 설계 정보를 저장할 수 있는 동적인 데이터베이스 구조를 제공한다. 사용자가 정의한 각 모델 객체(예 : 블록, 컴포넌트 등)는 한 번 정의되면 그것이 표현되는 모든 다이어그램 상에서 동일한 특성과 속성을 유지한다. 이를 통해 전체 모델의 일관성과 추적성이 자연스럽게 보장된다. 또한 랩소디는 요구사항과 직접 연계된 설계 모델을 지원함으로써, 요구사항-설계 간의 정합성 확보를 용이하게 한다. 이를 통해 설계 변경이 요구사항과의 연동 하에 즉시 반영될 수 있어, 시스템 개발 전 과정에서 신뢰성 있는 모델 기반 설계를 실현할 수 있다. 결과적으로, 랩소디는 다양한 UML/SysML 도구 중 하나로, 특히 복잡한 시스템의 모델링, 시뮬레이션, 코드 생성까지 연결 가능한 통합 모델링 환경을 제공한다.   랩소디 보기   그림 1. 랩소디 도구의 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소   <그림 1>은 랩소디 도구 환경을 보여주며, 시스템 모델링 또는 소프트웨어 모델링을 수행할 때 사용되는 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소를 설명하고 있다. 랩소디 보기는 사용자가 랩소디에서 모델을 어떻게 시각적으로 확인하고 조작하는지를 이해하는 데 중점을 둔다. 전체 인터페이스 구성은 랩소디가 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계를 위한 도구로, 브라우저 영역과 그리기 영역 등의 주요 영역으로 구성되어 있다. <그림 1>의 화면 왼쪽에는 브라우저 영역(Browser View)이 위치해 있다. 이 영역은 프로젝트 내에 정의된 모든 요소를 계층적 트리 구조로 정리하여 보여주며, 클래스, 패키지, 상태도, 시퀀스 다이어그램 등 다양한 모델링 요소를 탐색하고 선택할 수 있다. 사용자는 이 영역에서 모델 구조를 확인하고, 필요한 항목을 선택하여 편집 창으로 열 수 있다. 주로 사용하는 항목은 모델 구성요소(예 : 클래스, 컴포넌트, 상태 등)이다. 설계 계층 구조는 각 요소의 속성 및 동작이 연결되어 있다. <그림 1>의 화면 오른쪽에는 그리기 창(Drawing Window)이 위치하며, 사용자가 실제로 다이어그램을 작성하고 편집하는 작업 공간이다. 이 영역은 선택된 모델 요소의 시각적 표현을 위한 공간으로, 예를 들어 상태 다이어그램, 블록 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 작성하고 구성 요소 간의 연결 관계를 설정할 수 있다. 사용자의 활동 예는 상태 전이 정의, 신호 흐름 연결, 동작 논리 시각화, 모델 요소 간 연결 구성이 있다. 랩소디는 모델 탐색과 시각적 설계를 동시에 지원하기 위해 좌측 브라우저 영역과 오른쪽 그리기 창을 중심으로 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있으며, 이를 통해 사용자는 설계 구조와 논리를 직관적으로 접근하고 조작할 수 있다. 이와 같은 인터페이스는 SysML, UML, 자동차 및 항공 우주 분야의 MBD 등 다양한 모델링 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   랩소디 vs. 카메오 시스템 모델러 비교 IBM 랩소디와 카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)는 모두 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 두 도구는 설계 접근 방식, 사용자 인터페이스, 시뮬레이션 및 협업 방식에서 차별점이 존재한다. 도구의 철학과 접근 방식 : 랩소디는 임베디드 시스템 및 소프트웨어 개발에 특화된 도구로, 주로 상태 기반(state-based) 모델링과 코드 생성(code generation) 기능이 강력하다. UML 기반의 객체지향 소프트웨어 개발, 상태 머신 구현 등에 많이 활용되며, 특히 자동차, 항공, 방위 산업 등에서 많이 사용된다. 반면에 카메오 시스템 모델러(MagicDraw 기반)는 시스템 아키텍처 및 요구사항 중심 설계에 중점을 둔 MBSE 도구이다. RFLP(Requirement, Functional, Logical, Physical) 구조와 트레이스 기능이 강력하며, PLM·SPDM 시스템과의 통합이 잘 되어 있어 디지털 스레드 구축에 적합하다. 대부분의 대기업 MBSE 전환 프로젝트에서 선택되고 있다. 사용자 인터페이스 및 작업 구조 : 랩소디는 전통적인 IDE 스타일의 인터페이스(<그림 1>처럼 왼쪽 탐색기 + 오른쪽 다이어그램 편집기)를 가지고 있으며, 실시간 코드 시뮬레이션 및 상태 전이 구현에 용이하다. 카메오 시스템 모델러는 모델 요소 중심 탐색 트리, 다중 다이어그램 탭, 자동 연결 도우미, 속성 창 기반 작업이 잘 정비되어 있으며, 직관적인 GUI로 인해 다양한 다이어그램 작성이 빠르고 정확하게 이루어진다. 사용자 친화성이 높은 편이다. 시뮬레이션 및 해석 기능 : 랩소디에는 UML/SysML 상태 머신을 기반으로 한 Statechart Simulation이 내장되어 있어, 논리적 동작 검증이나 이벤트 시퀀스 분석에 유리하다. C/C++ 코드 생성 및 디버깅 기능도 내장되어 있어, 소프트웨어 통합 단계까지 연결하기 좋다. 카메오 시스템 모델러는 카메오 시뮬레이션 툴킷(Cameo Simulation Toolkit :CST)을 통해 SysML 모델의 시뮬레이션이 가능하며, 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram) + 수식 기반 계산 + 외부 FMU 연동을 지원한다. 특히 시뮬링크(Simulink), 모델리카(Modelica) 등과의 코시뮬레이션(co-simulation) 및 FMI 기반 연동이 강력하다. 협업 및 형상 관리 연동 : 랩소디는 RTC, ClearCase, GIT 등과 연계가 가능하지만, 협업 기능이 독립적으로 강력하지는 않다. 기업 내부 커스터마이징이 필요한 경우가 많다. 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드(Teamwork Cloud : TWC)라는 중앙 저장소 기반 협업 서버를 통해 모델 단위 버전 관리, 권한 제어, 변경 추적, 분기 관리(branching) 기능을 지원하며, 팀 단위 협업 및 모델 기반 리뷰에 적합하다. PLM, SPDM 및 외부 툴 연동 : 랩소디는 외부 연동이 상대적으로 제한적이며, 별도 게이트웨이 또는 커스터마이징이 필요하다. 카메오 시스템 모델러는 3D익스피리언스(다쏘시스템), 윈칠(PTC), 팀센터(지멘스) 등의 PLM 시스템과 연계가 용이하며, MBSE–PLM–SPDM 간의 디지털 연계(traceability)가 수월하게 이루어진다. 정리하면 랩소디는 코드 생성, 상태 머신 중심이고 카메오 시스템 모델러는 요구사항–기능–물리 구조 연계 중심이다. 사용 분야는 랩소디가 임베디드 소프트웨어, 제어 시스템에 사용되며 카메오 시스템 모델러는 시스템 아키텍처, MBSE를 총괄하는데 사용된다. 시뮬레이션에는 랩소디가 상태 기반 시뮬레이션에 사용되며, 카메오 시스템 모델러는 파라메트릭, 시퀀스, 코시뮬레이션이 가능하다. 협업 관점에서 랩소디는 RTC/파일 기반으로 이용되며, 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드 기반 모델 협업에 활용된다. 외부 툴과 연동은 랩소디는 제한적이며 커스터마이징이 필요하다. 반면에 카메오 시스템 모델러는 FMI, PLM, 시뮬링크 등과 강력하게 연동된다.    ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
심센터 HEEDS 2604 업데이트
심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5)   심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS) 2604 릴리스는 설계 파라미터와 시뮬레이션 워크플로를 유기적으로 연결하여 최적의 설계안을 자동으로 도출하는 역할을 더욱 공고히 하기 위해 계산 리소스의 효율적 관리, AI를 활용한 워크플로 가속화, 그리고 다목적 트레이드오프 스터디의 실시간 가시성 확보라는 세 가지 핵심 방향으로 혁신적인 기능을 담았다.이번 릴리스를 통해 복잡성 모델링(model the complexity), 가능성 탐색(explore the possibilities), 속도 향상(go faster), 통합 유지(stay integrated)라는 네 가지 기둥 아래 엔지니어링 시뮬레이션의 새로운 기준을 제시한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   전산 자원 관리의 재구상 : 새로운 리소스 카탈로그 기존 방식의 한계 엔지니어링 최적화 스터디는 단 한 번의 시뮬레이션으로 끝나는 작업이 아니다. 수십 번에서 수천 번의 반복 해석을 수행해야 하며, 이를 위해서는 로컬 워크스테이션, 사내 HPC 클러스터, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등 다양한 전산 자원을 조합하여 활용해야 한다. 기존의 HEEDS(히즈)는 이러한 원격 실행 환경을 프로젝트별로 설정해야 했기 때문에, 팀 내의 여러 엔지니어가 동일한 클러스터를 사용하더라도 각자 동일한 설정 과정을 반복해야 하는 비효율이 존재했다. 특히 HPC 클러스터의 경로, 인증 정보, 작업 스케줄러 파라미터를 매번 수동으로 입력해야 하는 번거로움은 첫 번째 설계 최적화를 시작하기도 전에 엔지니어의 시간을 낭비하게 만들었다.   리소스 카탈로그의 등장 심센터 HEEDS 2604는 원격 실행 기능을 새로운 ‘리소스 카탈로그(Resource Catalog)’로 전면 개편하여 이 문제를 근본적으로 해결했다. 리소스 카탈로그는 전산 자원 정보를 프로젝트에 종속된 설정이 아닌, 전사적으로 공유 가능한 독립적 자산으로 관리하는 방식이다. 이제 로컬 머신, 원격 클러스터, 리스케일(Rescale)과 같은 HPC 클라우드 플랫폼, 또는 작업 스케줄러를 사용하는지의 여부와 관계 없이 프로젝트 전체에서 리소스 구성을 더 쉽게 설정하고 재사용할 수 있다.   그림 1. 리소스 카탈로그 설정 환경   그림 2. 작업 수행을 위해 미리 설정된 리소스 선택   주요 기능 및 이점 원클릭 리소스 생성 : 사용자가 리소스 유형을 선택하면, 해당 유형에 적합한 모든 설정 항목이 기본값으로 미리 채워진 상태로 나타난다. 처음 사용하는 엔지니어도 복잡한 설정 파라미터를 일일이 파악할 필요 없이 빠르게 시작할 수 있다. 관리형 카탈로그(Managed Catalogs) : 조직의 IT 관리자 또는 HEEDS 전문가가 심센터 HEEDS 커넥트(Simcenter HEEDS Connect)를 통해 표준 리소스 프로필을 미리 구성하면, 팀의 다른 구성원이 이를 즉시 다운로드하여 사용하거나 로컬 카탈로그로 복사하여 필요에 맞게 조정할 수 있다. 이는 조직 전체가 동일한 리소스 표준을 따르도록 하는 ‘단일 정보 소스(single source of truth)’ 역할을 수행하여 설정 오류와 불일치를 원천적으로 방지한다. 다중 제출 항목(Multiple Submission Items) : 하나의 물리적 서버에서도 PBS, LSF, SLURM, MSHPC, 또는 다이렉트 서브미션(Direct submission) 등 다양한 방식의 작업 스케줄러를 위한 복수의 제출 항목을 생성할 수 있다. 예를 들어, 빠른 소규모 해석을 위한 인터랙티브 대기열과 대규모 최적화를 위한 배치 대기열을 동일한 클러스터에서 각각 별도의 리소스 프로필로 관리할 수 있다. 리소스 구성 확인 기능 : 복잡한 네트워크 환경에서 원격 리소스가 실제로 접근 가능한지, 또는 올바르게 설정되었는지 확인하는 것은 종종 어려운 문제였다. 새로운 ‘Run test now’ 기능을 통해 사용자는 설정 완료 즉시 리소스의 접근 가능성과 동작 상태를 확인할 수 있다. 테스트 결과는 Not tested(미실행), Passed(성공), Error(오류)의 세 가지 상태로 직관적으로 표시되어 문제 발생 시 신속한 보정이 가능하다. 지속적 구성 : 매핑된 로컬 및 원격 드라이브 설정이 모든 프로젝트에 걸쳐 유지되므로, 프로젝트를 새로 만들 때마다 리소스를 재구성할 필요가 없다. 한 번 설정한 리소스 카탈로그는 이후 모든 프로젝트에서 즉시 재사용 가능하다.   비최적화 스터디를 위한 효율적 데이터 및 리소스 운용 디스크 공간의 숨겨진 병목 실험계획법(Design of Experiments : DOE), 강건성(robustness) 분석, 신뢰성(reliability) 분석, 또는 단순히 특정 설계 후보를 일괄 평가하는 ‘Evaluation Only’ 스터디는 최적화 알고리즘이 동반되지 않는 빠른 유형의 설계 탐색이다. 이러한 스터디는 개별 해석이 비교적 짧게 완료되기 때문에, HEEDS는 실행 스택을 가득 채워 최대한 많은 병렬 해석을 동시에 구동하려 한다.   그림 3. 프로세스의 병렬 해석 진행 상황 예시   그런데 여기서 예상치 못한 문제가 발생한다. 해석이 매우 빠르게 완료되기 때문에 각 해석의 임시 작업 디렉토리와 결과 파일이 시스템에 쌓이는 속도도 매우 빠르다. 짧은 시간 안에 수백 개의 해석 폴더가 생성되어 디스크 공간을 순식간에 소진할 수 있으며, 이는 특히 로컬 워크스테이션이나 디스크 할당량이 제한된 HPC 환경에서 심각한 장애 요인이 될 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
홀더의 지속 가능한 해상풍력 설치 접근법
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해상풍력 산업은 현대 사회의 에너지 위기를 해결하기 위한 대안으로 꼽히지만 복합적인 설치, 운영, 그리고 유지보수상의 다양한 과제에 직면해 있다. 이번 호에서는 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 플랫폼 내의 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)을 활용하여 홀더(Houlder)가 이러한 과제 중 일부를 해결하는 포괄적인 접근법을 어떻게 구현하고 있는지 살펴본다. 또한 해양 파력에 대한 모노파일의 내구성을 주제로 한 사례 연구를 통해 홀더의 전문성을 조명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해상풍력 에너지는 현대 사회가 직면한 에너지 위기를 해결하기 위한 핵심적인 대안으로 평가된다. 해상에서 발생하는 강력하고 지속적인 바람을 효율적으로 활용함으로써, 보다 청정하고 환경적으로 지속 가능한 미래를 구현할 수 있다. 2023년 기준 전 세계 해상풍력 발전 설비 용량은 약 75기가와트(GW)에 이르며, 2030년에는 200기가와트를 상회할 것으로 전망된다. 이러한 괄목할 만한 성장은 해상풍력 산업이 기후변화 대응에 기여할 수 있는 막대한 잠재력과 함께, 메가와트시(MWh)당 약 40달러 수준의 발전 단가로 기존 화석연료 기반 에너지원보다 우수한 경제성을 지니고 있음을 보여준다.     그 잠재력에도 불구하고, 해상풍력 산업은 복합적인 설치, 운영, 그리고 유지보수상의 다양한 과제에 직면해 있다. 유한요소해석(FEA)과 전산유체역학(CFD)을 비롯한 첨단 전산지원공학(CAE) 도구를 활용하면 이러한 문제를 완화하고, 해상풍력을 주요 에너지원으로 채택하는 과정을 가속화할 수 있다.   홀더에 대하여 홀더는 그 역사가 1800년대까지 거슬러 올라가는 다학제적(多學際的) 해양 전문 기업이다. 이 회사는 해양 기술 분야에서의 엔지니어링, 설계, 그리고 혁신 역량으로 알려져 있다. 홀더는 전 세계 해운 산업의 탈탄소화를 선도하는 최적의 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.     홀더의 핵심 운영 부문 중 하나는 선박 분석 팀(Vessel Analysis Team)이다. 이 팀은 계측된 해상 시운전(instrumented sea trials) 및 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 첨단 기법을 활용하여 선박의 설계와 성능을 개발 및 최적화한다. 이들의 연구는 에너지 절감 장치나 풍력 보조 추진 기술(wind-assist technologies)과 같은 설루션의 개념 설계 및 성능 평가를 지원하며, 해양 산업의 지속가능성 향상에 기여하고 있다.     해상풍력 설치의 현재 과제 해상풍력 터빈의 설계와 설치는 복잡한 구조적 과제를 수반한다. 터빈은 극한의 기상 조건을 견딜 수 있도록 설계되어야 하며, 그 핵심은 기초(foundation) 설계에 있다. 해저 지반 조건과 수심에 따라 모노파일(monopile), 중력식(gravity base), 트라이포드(tripod) 등 적절한 기초 형식을 신중히 선택해야 하며, 이는 측면 하중(lateral forces)과 퇴적물 이동(sediment movement)에 대한 안정성을 확보하기 위한 필수 과정이다. 또한 파랑(wave action)과 해류(ocean currents) 같은 유체역학적 힘(hydrodynamic forces)을 이해하는 것은 기초 구조의 건전성을 유지하는 데 필수이다. 염수 부식(saltwater corrosion) 문제 역시 중요하며, 부식 분석(corrosion analysis)을 통해 취약점을 파악하고 보호 대책을 마련함으로써 구조물의 수명을 연장할 수 있다. 한편, 해저 케이블(subsea cable)의 설치와 관리도 또 다른 주요 과제이다. 케이블은 설치 과정에서 손상되지 않도록 신중히 취급하고 매설해야 하며, 악천후 속에서 유지보수를 위해 터빈에 접근하는 일 또한 큰 운영상의 어려움을 가져올 수 있다. 이러한 요소를 효과적으로 조율하는 것이 해상풍력 터빈의 성공적인 설치와 운영의 핵심이다.   해상풍력 설치 과제 해결을 위한 CFD 및 FEA 도구 CFD와 FEA 도구는 해상풍력 설치와 관련된 다양한 기술적 과제를 해결하는 데 점점 더 널리 활용되고 있다. FEA는 특히 모노파일이나 재킷(jacket) 등 기초 구조물 설계에서의 응력(stress)과 변형(deformation)을 시뮬레이션하는 데 유용하다. 이를 통해 엔지니어는 파랑과 해류의 영향을 평가하고, 응력 집중 영역을 식별하며, 재료 선정과 보호 코팅과 같은 설계 결정을 보다 정교하게 내릴 수 있다. CFD는 변화하는 해양 조건에서의 케이블 성능을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이를 통해 설치 계획 및 터빈 유지보수용 선박 설계를 최적화할 수 있다. 또한 CFD는 퇴적물 확산(sediment dispersion)과 수질 변화(water quality change)를 모델링함으로써, 환경 영향을 최소화하기 위한 전략 수립에도 기여한다. CFD와 FEA를 효과적으로 병행 활용함으로써 해상풍력 산업은 설치 안전성과 효율을 크게 향상시킬 수 있으며, 보다 지속가능한 풍력 에너지 활용 방안을 마련할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
루비 온 레일즈 기반 빌딩 모니터링 서비스 개발 방법
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   루비 온 레일즈(Ruby on Rails)는 루비(Ruby) 프로그래밍 언어로 작성된 서버 측 웹 애플리케이션 프레임워크이다. 일반적으로 ‘레일즈(Rails)’로 줄여 부르며, 2004년 데이비드 하이네마이어 한손(David Heinemeier Hansson)에 의해 처음 공개되었다. 이번 호에서는 루비 온 레일즈의 설치 및 개발 방법을 정리하고, 이를 기반으로 개발된 빌딩 모니터링 구현 결과를 설명한다.   ■ 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 | https://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   루비는 베이스캠프(Basecamp)란 곳을 시작으로, 세계 최대의 코드 호스팅 플랫폼 깃허브(GitHub), 글로벌 이커머스 설루션 쇼피파이(Shopify), 숙박 공유 서비스 에어비앤비(Airbnb), 그리고 트위치(Twitch) 등이 레일즈를 기반으로 탄생하고 성장했다. 국내에서도 빠른 서비스 출시와 성장이 핵심인 스타트업 신을 중심으로 널리 사용되었다. 대표적으로 지역 기반 커뮤니티 당근, 온라인 동영상 서비스(OTT) 왓챠 등이 초기부터 레일즈를 활용해 서비스를 구축하고 확장해온 대표 사례로 꼽힌다. 레일즈의 핵심 개발 철학은 ‘설정보다 관례(Convention over Configuration : CoC)’와 ‘반복하지 마라(Don’t Repeat Yourself : DRY)’이다. 이는 개발자가 반복적인 설정 작업에서 벗어나 비즈니스 로직에 집중하게 함으로써, 웹 개발의 생산성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 한다.   배경 및 핵심 개념 레일즈는 MVC(Model – View – Controller) 아키텍처 패턴을 근간으로 설계되었다. 이는 애플리케이션의 구성 요소를 세 가지 역할로 명확히 분리하여 코드의 구조를 체계적으로 관리하는 방식이다. 모델(Model) : 애플리케이션의 데이터와 비즈니스 로직을 담당한다. 데이터베이스 테이블에 직접 대응되며, 데이터의 유효성 검사, 처리, 저장 등의 역할을 수행한다. 뷰(View) : 사용자에게 보여지는 UI(사용자 인터페이스)를 생성하는 할을 한다. HTML, CSS, 자바스크립트(JavaScript) 코드를 동적으로 생성하여 웹 브라우저에 표시할 최종 결과물을 만든다. 컨트롤러(Controller) : 모델과 뷰 사이의 중재자 역할을 한다. 사용자의 요청(HTTP request)을 받아 분석하고, 필요한 모델을 호출하여 데이터를 처리한 뒤, 그 결과를 다시 뷰에 전달하여 사용자에게 응답(HTTP response)을 보낸다. 이러한 구조 덕분에 개발자는 데이터, 로직, 화면 표시 코드를 분리하여 유지보수가 용이하고 확장성 높은 애플리케이션을 구축할 수 있다.   장점 및 단점 레일즈의 장점은 다음과 같다. 높은 생산성과 개발 속도 : CoC 철학과 스캐폴딩(scaffolding) 같은 강력한 코드 자동 생성 기능은 CRUD(생성, 읽기, 갱신, 삭제) 기반의 기능을 매우 빠르게 구현하게 해준다. 거대하고 활발한 생태계 : ‘젬(Gem)’이라고 불리는 수많은 오픈소스 라이브러리가 존재하여 인증, 결제, 파일 업로드 등 다양한 기능을 몇 줄의 코드로 손쉽게 추가할 수 있다. 가독성 및 유지보수성 : 루비 언어 자체의 간결하고 우아한 문법과 레일즈의 잘 정립된 관례는 코드의 가독성을 높여 팀 단위 협업과 장기적인 유지보수를 용이하게 한다. 한편, 단점은 다음과 같다. 상대적으로 느린 실행 속도 : 인터프리터 언어인 루비의 특성상, Go나 Java와 같은 컴파일 언어 기반의 프레임워크에 비해 요청 처리 속도가 느릴 수 있다. 초기 학습 곡선 : 레일즈의 많은 부분이 ‘마법’처럼 자동으로 동작하기 때문에, 내부 동작 원리를 깊이 이해하기 전까지는 문제 발생 시 원인을 파악하고 디버깅하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 제한적인 유연성 : 레일즈가 제시하는 강력한 관례는 대부분의 웹 애플리케이션 개발에 최적화되어 있지만, 매우 특수하거나 비표준적인 구조를 가진 시스템을 개발할 때는 오히려 제약이 될 수 있다. 젬은 현재 인공지능 기술 스택을 고려해 발전 중이다. 루비 생태계의 중심에는 ‘루비젬스(RubyGems)’라는 강력한 패키지 관리 시스템이 자리 잡고 있다. 이는 전 세계의 루비 개발자들이 만든 수많은 라이브러리를 젬이라는 표준화된 패키지 형태로 공유하고 재사용할 수 있도록 하는 핵심 기반이다. 개발자는 젬을 통해 인증, 데이터베이스 연동, 웹 서버 구동과 같은 복잡한 기능을 직접 구현할 필요 없이, 이미 검증된 코드를 자신의 프로젝트에 손쉽게 통합하여 개발 생산성을 극대화할 수 있다. 이러한 의존성을 체계적으로 관리하는 도구가 바로 ‘번들러(Bundler)’이다. 프로젝트의 Gemfile에 필요한 젬의 이름과 버전을 명시하면, 번들러는 해당 젬뿐만 아니라 그 젬이 의존하는 다른 모든 젬까지 정확한 버전으로 설치하여 개발 환경의 일관성을 보장한다. 이는 여러 개발자가 협업하는 환경에서 발생할 수 있는 잠재적인 충돌을 방지하고 안정적인 애플리케이션 운영을 가능하게 하는 필수 과정이다. 최근 인공지능, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 기술의 새로운 패러다임으로 부상하면서 루비 커뮤니티 역시 이러한 변화에 발 빠르게 대응하고 있다. 루비의 강점인 뛰어난 가독성과 개발 편의성을 바탕으로, 복잡한 AI 기능을 애플리케이션에 통합하기 위한 다양한 젬들이 활발하게 개발되는 중이다. 가장 대표적인 것은 ruby-openai 젬으로, 오픈AI (OpenAI)가 제공하는 GPT, 달리(DALL-E)와 같은 강력한 모델의 API를 루비 코드 내에서 직관적으로 호출할 수 있게 해준다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 챗봇, 콘텐츠 생성, 이미지 생성과 같은 최신 AI 기능을 자신의 서비스에 접목할 수 있다. 여기서 한 걸음 더 나아가, langchainrb는 LLM을 활용한 고수준의 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크를 제공한다. 이는 단순히 API를 한 번 호출하는 것을 넘어, 여러 단계의 프롬프트를 연결하는 ‘체인’이나 LLM이 특정 도구를 사용하도록 만드는 ‘에이전트’와 같은 복잡한 로직을 구조적으로 설계할 수 있도록 돕는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
아레스 커맨더 2027이 제시하는 새로운 CAD 작업 방식
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.
작성일 : 2026-05-06
[케이스 스터디] 3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축
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.
작성일 : 2026-05-06
[피플 & 컴퍼니] 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사
산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
[포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략
SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축     4월 17일 진행된 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 인력 부족과 공급망 재편이라는 위기 상황에서 소재·부품·장비 및 뿌리산업이 나아갈 방향이 제시되었다. 이날 진행된 다섯 편의 발표에서는 정부의 소부장 R&D 지원 정책과 더불어 반도체, 항공 엔진, 자동차 부품 등 핵심 산업 현장에서 AI 설루션을 통해 공정 신뢰성을 높이고, 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 아키텍처로 진화하려는 구체적인 추진 전략이 소개되었다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장   한국산업기술기획평가원의 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’ 발표를 통해, 정부의 핵심적인 소부장 산업 R&D 지원 방향을 제시했다. 그는 “과거 무역 분쟁에서 비롯된 소부장이라는 개념이 이제는 국가 안보와 직결된 거대한 공급망의 관점으로 진화했다”면서, 탄탄한 공급망 관리의 중요성을 역설했다. 정부는 경제 안보 위기에 맞서 으뜸기업, 슈퍼을, 도전기업 등 촘촘한 맞춤형 지원 제도를 마련했다. 특히 네덜란드의 반도체 장비 기업인 ASML처럼 글로벌 시장에서 독보적인 경쟁력을 갖춘 절대 강자를 육성하는 ‘슈퍼을’ 제도를 통해 파격적인 장기 R&D 자금을 지원한다. 또한 우수한 기술력을 지닌 전문 기업이 벤처 캐피털 투자를 쉽게 받도록 돕는 도전기업 제도도 정비 중이다. 정민하 본부장은 “우리 제조업의 근간인 소부장 기업들이 이러한 정책적 마중물을 발판 삼아, 글로벌 공급망의 주역으로 당당히 도약하기를 기대한다”고 전했다.   ▲ 성균관대학교 권석준 교수   성균관대학교 공과대학 부학장인 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략’에 대해 발표했다. 반도체 소부장 산업에 불어닥친 제조 AX의 거대한 파도를 짚은 권석준 교수는 “거대 기술 기업들이 단순히 반도체 설계를 넘어 제조 영역까지 직접 관여하면서 맞춤형 AI 반도체 생태계를 주도하고 있다”고 분석하면서, “이에 따라 기존 소부장 기업들 역시 설계와 제조의 경계가 허물어지는 새로운 공급망 재편에 빠르게 대응해야 한다”고 짚었다. 권석준 교수는 “LLM(대규모 언어 모델) 기반의 거대 AI 모델이 현장으로 왔을 때 이것을 이어줄 수 있을 만한 다리(브리지)가 아직은 확립돼 있지 않다”고 지적하면서, 현장의 복잡한 인과관계를 AI가 파악하기 위해 파편화된 현장의 데이터를 통일된 사전처럼 묶어내는 온톨로지 구축과 이를 바탕으로 한 지식 네트워크 형성이 필수라고 전했다. 또한 차세대 AI 반도체의 핵심 과제인 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 소재 발굴부터 패키징 공정까지 AI를 적극 도입해야 한다고 강조했다. “수많은 후보 물질을 단기간에 탐색해 내고 디지털 트윈 모델로 실제 양산의 위험을 최소화하는 치밀한 전략이 치열한 글로벌 반도체 경쟁에서 살아남을 강력한 무기가 될 것”이라는 것이 권석준 교수의 전망이다.   ▲ DN솔루션즈 엄재홍 상무   DN솔루션즈의 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로 발표를 진행했다. “사람의 개입 없이 가동되는 완전 자동화 다크 팩토리(dark factory) 환경에서, 기계가 주변과 스스로 소통하고 제어하지 못하면 결국 사람이 공정의 병목이 된다”고 짚은 엄재홍 상무는 “공작 기계가 단순한 장비를 넘어 지능형 자율 에이전트(agent)로 근본적인 진화를 이뤄야 한다”고 강조했다. 또한, 그는 인공지능이 LLM을 넘어 스스로 상황을 판단하고 물리적 행동을 수행하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI로 급격히 발전하고 있다고 짚으면서, 이런 흐름에 발맞춰 제조산업 역시 소프트웨어 중심의 뼈대를 갖춰야 한다고 전했다. 마치 스마트폰이나 최신 자동차처럼 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 새로운 기능이 추가되고 성능이 끊임없이 진화하는 제조 환경이 필수라는 의미다. 또한 엄재홍 상무는 진정한 자율 제조 생태계의 완성을 위해서는 하드웨어 자체가 능동적이고 똑똑한 주체로 거듭나야 한다고 덧붙였다.   ▲ 화신 이기동 상무   화신의 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’ 발표에서, 자동차 부품 생산 현장의 경험을 바탕으로 자율 제조의 필요성을 짚었다. “고객의 품질 요구 수준은 계속해서 높아지는 반면 숙련공은 은퇴하고 새로운 인력 확보는 점점 어려워지면서, 기존처럼 사람이 현장을 통제하는 방식은 분명한 한계에 직면했다”는 이기동 상무는 “화신은 2030년 자율 제조 완성을 목표로 내세우며, 다가올 AI 시대에 발맞춰 2년 전 전담 연구소를 설립하고 본격적인 체질 개선에 돌입했다”고 소개했다. 이러한 변화는 현장 곳곳에서 실질적인 성과로 나타나고 있다. 과거 수차례 실패했던 용접 비전 검사는 AI와 결합해 성공적으로 안착했고, 방대한 사내 기술 문서를 찾아 분석해 주는 AI 에이전트를 도입해 업무 효율을 끌어올렸다. 나아가 가상 공간에서의 레이아웃 자동 생성은 물론, 스스로 궤적을 찾아내는 자율 용접 로봇의 도입을 준비하고 있다. 이기동 상무는 “AI 기반 자율 제조는 단순 기술 도입에 그치지 않고 기업의 생존과 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 전략”이라고 강조하면서, “막연한 첨단 기술의 나열이 아니라 자사의 현실과 시스템에 꼭 맞는 AI를 찾아 단계적으로 적용하는 것이 치열한 글로벌 경쟁에서 살아남을 강력한 무기”라고 전했다.   ▲ 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원   한화에어로스페이스의 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’에 대해 발표했다. 항공기용 가스 터빈 엔진의 코어는 1500℃가 넘는 가혹한 환경을 견뎌야 하므로, 미세한 결함도 치명적인 사고로 직결된다. 따라서 비행 중 어떠한 상황에서도 굳건히 견딜 수 있는 완벽한 신뢰성 확보가 절대적이다. 송덕용 수석연구원은 “이를 위해 수많은 공정 개발과 까다로운 엔진 승인 절차, 방대한 데이터베이스 구축이 뒷받침되어야 한다”고 설명했다. 송덕용 수석연구원은 “과거 정말 항공 관련 소재 부품은 수입에 의존하는 경우가 많았다. 타 산업 대비 항공 소재 기술력이 낮았던 것이 사실”이라면서도, “하지만 현재는 정부와 산학연이 긴밀히 협력하여 2035년까지 핵심 소재 부품 생태계를 자립하겠다는 확고한 로드맵을 그려가고 있다”고 소개했다. 또한, “첨단 항공 엔진 국산화는 단순한 부품 대체를 넘어 진정한 자주국방을 완성하는 핵심 열쇠”라면서, “머지않아 대한민국이 세계에서 일곱 번째로 항공 엔진을 독자 제작하여 글로벌 하늘을 누비는 날을 기대해 본다”고 전했다.
작성일 : 2026-05-06