디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explainable AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아는 GTC 2026에서 케이던스, 다쏘시스템, PTC, 지멘스, 시높시스 등 글로벌 산업용 소프트웨어 선도 기업과의 협력 내용을 소개했다. 이번 협력은 엔비디아 쿠다-X, 엔비디아 옴니버스, GPU 가속 산업용 소프트웨어를 제공해 설계와 엔지니어링, 제조 과정을 혁신하는 데 목적을 둔다. 이를 통해 삼성, SK하이닉스, HD현대, TSMC 등 주요 기업들은 AI 기반 에이전틱 설루션을 활용해 업무 효율을 높일 수 있게 된다. 엔비디아의 설루션은 아마존웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 등 주요 클라우드 서비스와 델, HPE, 슈퍼마이크로 등 제조사의 가속 시스템에서 구동된다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “피지컬 AI와 자율형 AI 에이전트가 산업 전반을 근본적으로 재창조하는 새로운 혁명이 시작됐다”고 평가하면서, “엔비디아는 글로벌 생태계를 하나로 묶어 모든 산업이 이러한 비전을 실현할 수 있도록 전례 없는 규모와 속도를 지원하는 풀스택 가속 컴퓨팅을 제공하고 있다”고 덧붙였다.     주요 산업 소프트웨어 기업들은 AI 에이전트를 자사 플랫폼에 도입해 복잡한 워크플로를 간소화한다. 케이던스의 칩스택 AI 슈퍼에이전트는 반도체 설계와 검증 작업을 수행하며, 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼에서 역할 기반 AI 에이전트인 버추얼 동반자를 구축해 워크플로를 관리한다. 지멘스의 퓨즈 EDA AI 에이전트와 시높시스의 에이전트엔지니어 역시 반도체와 시스템 설계의 자율성을 높이는 데 기여한다. 자동차와 항공우주 분야에서도 가속 컴퓨팅의 성과가 나타나고 있다. 혼다는 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼을 활용해 공기역학 시뮬레이션을 기존 CPU 대비 34배 빠르게 수행하며 개발 주기를 단축했다. JLR과 메르세데스 벤츠는 지멘스의 심센터 스타-CCM+ 소프트웨어를 활용해 엔지니어링 워크플로를 혁신하고 있다. 항공우주 분야의 어센던스는 엔비디아 GPU로 구동되는 케이던스 피델리티를 사용해 복잡한 공기역학 시뮬레이션을 단 하루 만에 수행하는 성과를 거뒀다. 에너지와 반도체 제조 분야의 효율 역시 향상됐다. 솔라 터빈은 10억 셀 규모의 연소기 시뮬레이션을 14시간 만에 수행해 청정 에너지 설루션 혁신을 가속화한다. 삼성과 SK하이닉스는 엔비디아 가속 기술이 적용된 델과 HPE의 시스템을 도입해 DRAM과 플래시 메모리 생산을 위한 물리적 검증 과정을 간소화하고 있다. TSMC와 미디어텍 역시 엔비디아 가속 도구를 활용해 첨단 제조와 칩 설계 속도를 높이는 중이다. 산업용 디지털 트윈 기술은 스마트 공장과 물류 혁신을 뒷받침한다. 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 폭스콘, HD현대, 펩시코 등이 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. PTC는 엔비디아 아이작 심을 활용해 로봇 시스템을 가상 환경에서 설계하고 검증할 수 있는 워크플로를 발표했다. 키온은 자율주행 창고 설루션을 고도화하고 있으며 물류 서비스 기업인 GXO는 엔비디아 젯슨 기반의 자율주행 지게차를 훈련하고 테스트하며 운영 효율을 높이고 있다.

AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 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.

트렌드에서 얻은 것 No. 27   “AI의 다음 단계는 로봇공학이다.” – 젠슨 황, 엔비디아 CEO   라스베이거스에서 목격한 ‘가치의 증명’ 매년 1월, 미국 라스베이거스는 전 세계 기술의 향연장으로 오프라인뿐만 아니라 온라인으로 그 열기가 실시간으로 전달되지만 올해 열린 CES 2026의 공기는 사뭇 달랐다고 한다. CES에 참석한 전문가들이 전해주는 실시간 열기를 통해서 현지에서 느낀 것처럼 쉽게 접할 수 있음에 감사 말씀을 먼저 전하고 싶다. 화려한 비전과 먼 미래의 청사진을 늘어놓던 과거의 관행은 사라지고, 그 자리를 치열한 ‘실증(proof)’과 ‘현실(reality)’이 채웠다. 올해 CES의 슬로건인 ‘혁신가들의 등장(Innovators Show Up)’은 단순히 참가자들이 행사장에 나타났다는 뜻이 아니다. 아이디어를 가진 자가 아니라, 실제로 작동하는 혁신을 만들어내는 자만이 이 무대의 주인공이 될 수 있다는 냉정한 선언과도 같았다. 올해 CES를 관통하는 단 하나의 키워드를 꼽자면 단연 ‘피지컬 AI(physical AI)’다. 지난해까지 우리가 화면 속의 생성형 AI와 대화하며 그 지적 능력에 감탄했다면, 2026년의 AI는 모니터 밖으로 걸어 나와 로봇과 모빌리티라는 육체를 입고 물리적 세계를 직접 변화시키기 시작했다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 “AI의 다음 단계는 로봇공학”이라고 천명했듯, 이제 기술 경쟁의 룰은 ‘무엇을 할 수 있는가(show)’에서 ‘어떤 실질적 가치를 제공하는가(prove & sell)’로 완전히 바뀌었다. 이번 호 칼럼에서는 CAD/PLM, 엔지니어링, 제조 분야의 전문가에게 이번 CES 2026이 시사하는 바를 심층적으로 분석하고, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 그리고 한국 기업의 생존 전략을 중심으로 산업의 대전환을 조망해보고자 한다. “AI, 모니터 밖으로 걸어 나왔다.” – 김난도, 서울대학교 교수   AI, 육체를 얻다 - 피지컬 AI와 로보틱스의 진화 CES 2026 현장에서 가장 주목받은 변화는 소프트웨어 중심의 AI가 하드웨어 로봇 시장으로 폭발적으로 전이되고 있다는 점이다. 이를 ‘피지컬 AI’라고 부른다. 이는 단순히 로봇이 미리 프로그래밍된 대로 움직이는 자동화를 의미하지 않는다. 로봇이 센서와 카메라를 통해 현실 세계를 인지(perception)하고, 상황을 이해(cognition)하며, 이를 바탕으로 스스로 판단하여 물리적 행동(action)을 수행하는 단계로 진화했음을 의미한다.   ▲ CES 2026 정리 – 교수님의 화이트보드(출처 : 나노바나나 by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   현대자동차그룹의 행보는 이러한 흐름을 가장 명확하게 보여주었다. 현대차는 이번 CES에서 ‘인간 중심의 AI 로보틱스’ 비전을 선포하며, 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’의 차세대 전동식 모델을 공개했다. 과거의 유압식 모델이 연구용에 가까웠다면, 이번 전동식 모델은 실제 산업 현장 투입을 전제로 설계되었다. 현대차는 구글 딥마인드와의 협력을 통해 로봇의 ‘두뇌’를 고도화하고, 이를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 실제 투입하겠다는 구체적인 로드맵을 제시했다. 이는 로봇이 더 이상 쇼케이스용 전시물이 아니라, 제조 공정의 데이터와 결합하여 생산성을 혁신하는 실질적인 ‘노동력’으로 자리 잡았음을 시사한다. 로봇의 진화는 산업 현장에만 머물지 않았다. LG전자는 ‘공감지능’을 탑재한 AI 홈 로봇 ‘클로이드(CLOiD)’를 통해 가사 노동이 없는 ‘제로 레이버 홈(Zero Labor Home)’의 비전을 구체화했다. 클로이드는 사용자의 목소리 톤을 분석해 감정을 파악하고, 세탁기에 빨래를 넣거나 요리를 돕는 등 복잡한 물리적 가사 노동을 수행한다. 이는 로봇이 단순한 기계 장치를 넘어, 인간의 맥락을 이해하고 능동적으로 상호작용하는 ‘반려 가전’ 혹은 ‘지능형 파트너’로 격상되었음을 의미한다. 엔지니어링과 설계 관점에서 볼 때, 이러한 피지컬 AI의 부상은 하드웨어 설계와 AI 소프트웨어의 결합이 선택이 아닌 필수가 되었음을 시사한다. 로봇의 관절을 움직이는 액추에이터의 정밀 제어부터 센서 데이터를 처리하는 에지 컴퓨팅 그리고 이를 통합하는 운영체제(OS)까지, 기계 공학과 컴퓨터 공학의 경계가 완전히 허물어지고 있는 것이다. “흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업으로.” – 캐터필러(Caterpillar)의 비전   데이터가 자산이 되는 산업 메타버스 - 제조의 미래 CES 2026은 제조업의 패러다임이 ‘하드웨어 제조’에서 ‘데이터 자산화’로 이동하고 있음을 여실히 보여주었다. 독일의 지멘스와 미국의 캐터필러가 보여준 비전은 전통적인 제조 기업이 어떻게 소프트웨어 및 플랫폼 기업으로 변모해야 하는지에 대한 해답을 제시한다. 지멘스는 ‘산업용 메타버스’와 ‘디지털 트윈’을 전면에 내세웠다. 현실의 공장을 가상 공간에 똑같이 복제하여 시뮬레이션함으로써 공정 최적화와 예지 보전을 수행하는 것은 이제 기본이 되었다. 핵심은 이러한 디지털 트윈이 생성형 AI와 결합하여, 엔지니어가 자연어로 설비의 상태를 묻거나 최적화 방안을 제안받는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 단계로 진입했다는 점이다. 마이크로소프트와의 협력을 통해 공개된 ‘제조 공동 지능’ 이니셔티브는 공장 내의 파편화된 데이터를 통합하고, AI가 스스로 문제를 진단하여 해결책을 제시하는 수준의 자동화를 예고했다. 중장비 업체 캐터필러의 변신 또한 극적이다. 그들은 ‘흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업’으로의 전환을 선언했다. 자율주행 광산 트럭과 원격 제어 시스템을 통해 건설 현장의 모든 움직임을 데이터화하고, 이를 바탕으로 작업 효율을 극대화하는 설루션을 판매한다. 이제 굴착기는 단순한 기계가 아니라 데이터를 생성하고 수집하는 IoT(사물인터넷) 디바이스이자, 거대한 로봇이 되었다. 이러한 변화는 CAD/CAE/PLM 전문가들에게 시사하는 바가 크다. 제품을 설계한다는 것은 이제 단순히 3D 형상을 모델링하는 것을 넘어 제품이 생성할 데이터를 정의하고, 가상 공간에서의 시뮬레이션 시나리오를 설계하며, 운영 단계에서의 데이터 피드백 루프까지 고려해야 함을 의미한다. ‘설계–제조–운영’의 전 과정이 데이터로 연결되는 엔드 투 엔드(end-to-end) 엔지니어링 역량이 그 어느 때보다 중요해졌다. “미국과 중국이 앞서가는 상황에서, 한국 기업들이 살아남을 방법은 결국 압도적인 기술 격차뿐이다.” – 정구민, 국민대학교 교수   모빌리티, 바퀴 달린 AI 디바이스로 재정의되다 모빌리티 분야에서의 화두는 단연 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 중심 자동차)’의 고도화와 AI의 전면 도입이었다. 자동차는 이제 엔진과 변속기로 정의되는 기계 장치가 아니라 거대한 스마트폰, 혹은 ‘바퀴 달린 AI 디바이스’로 재정의되었다. CES 2026에서 현대모비스와 LG이노텍 등 전장 기업은 차량 내 경험(in-cabin experience)을 혁신할 디스플레이와 센서 기술을 대거 선보였다. 투명 디스플레이가 적용된 전면 유리, 운전자의 시선과 상태를 감지하는 인 캐빈 센싱, 그리고 이 모든 것을 통합 제어하는 고성능 컴퓨팅 플랫폼은 모빌리티가 단순한 이동 수단을 넘어 생활과 업무, 휴식이 가능한 ‘제3의 생활 공간’으로 진화하고 있음을 보여준다. 특히 엔비디아는 자율주행 플랫폼 ‘알파마요’를 공개하며, AI가 단순히 사물을 인식하는 것을 넘어 상황을 추론하고 미래를 예측하여 주행하는 시대를 열었다. 예를 들어 골목길에서 공이 굴러나오면 아이가 뒤따라 나올 것을 예측하여 속도를 줄이는 식이다. 이는 자율주행 기술이 규칙 기반(rule-based)에서 AI 모델 기반으로 완전히 전환되고 있음을 의미한다. 또한, 현대차의 ‘모베드(MobED)’와 같은 로보틱스 모빌리티 플랫폼은 기존 자동차의 형상을 파괴하고 있다. 납작한 직육면체 보디에 네 개의 바퀴가 독립적으로 움직이며 어떤 지형에서도 수평을 유지하는 이 플랫폼은 배송, 안내, 촬영 등 다양한 목적에 맞게 상부 모듈만 교체하여 사용할 수 있다. 이는 모빌리티 설계가 ‘목적 기반(PBV)’으로 세분화되고 있으며, 하드웨어 플랫폼의 모듈화가 가속화되고 있음을 보여준다. “CES는 전시장이 아닌 글로벌 ‘생존 실험실’이다.” – 주영섭, 서울대학교 특임교수   K-테크의 약진과 과제 - 생존을 위한 피버팅 이번 CES 2026에서 한국 기업들의 활약은 눈부셨다. 최고혁신상의 상당수를 한국 기업이 휩쓸었으며, 참가 기업 수나 전시 규모 면에서도 주최국인 미국에 이어 2위를 기록하며 존재감을 과시했다. 삼성전자와 LG전자는 AI 가전을 통해 스마트홈 생태계의 표준을 제시했고, HD현대와 두산은 무인화·자동화 기술로 산업 현장의 미래를 그렸다. 특히 주목할 점은 스타트업들의 약진이다. 마음AI는 CTA 주관 미디어데이에서 지멘스와 함께 ‘반드시 주목해야 할 기업(one pick)’으로 선정되며 글로벌 무대에서 기술력을 인정받았다. 그들이 선보인 것은 단순한 개념 증명이 아닌, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 ‘작동하는 피지컬 AI’였다. 또한 딥엑스, 스튜디오랩 등 딥테크 기업들이 혁신상을 수상하며 AI 반도체, 로보틱스 등 첨단 분야에서 한국의 기술 저력을 입증했다. 하지만 화려한 수상 실적 이면에는 냉혹한 현실도 존재한다. 주영섭 서울대학교 특임교수는 CES를 “전시장이 아닌 생존 실험실”이라고 정의하며, 한국 기업들이 글로벌 시장의 니즈에 맞춰 끊임없이 ‘피버팅(pivoting : 사업 방향 전환)’해야 한다고 강조했다. 중국 기업들이 끈질긴 생존력으로 저가형 로봇 시장을 잠식하고 있고 빅테크 기업들이 AI 인프라를 독점해가는 상황에서, 한국 기업들은 ‘보여주기식’ 기술이 아닌 ‘돈이 되는’ 비즈니스 모델을 증명해야 하는 과제를 안고 있다. 삼성전자가 주 전시관인 LVCC를 떠나 윈 호텔에 별도 전시관을 마련하고 B2B 고객과의 깊이 있는 미팅에 집중한 것, LG전자가 가사 노동 해방이라는 명확한 고객 가치를 제안한 것은 모두 이러한 고민의 산물이다. 기술 자체의 우수성보다 그 기술이 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 증명하는 것이 생존의 열쇠가 되었다. “혁신은 우리의 삶을 진정으로 더 낫게 만들 때만 의미가 있다.” – 류재철, LG전자 H&A사업본부장   테크 터치, 기술이 감성과 만나는 지점 CES 2026을 관통한 거대한 흐름을 한마디로 요약하자면 ‘테크 터치(tech touch)’라고 할 수 있다. 이는 기술(tech)이 산업의 효율을 높이는 것을 넘어, 인간의 삶과 감성(touch)을 어루만지는 단계로 진화했음을 의미한다. 차가운 금속 로봇이 인간의 언어를 이해하고 물을 건네주며, 자동차가 운전자의 기분을 파악해 실내 조명을 조절하고, AI가 개인의 건강 데이터를 분석해 질병을 예방한다. 이제 CAD/CAM 및 엔지니어링 분야의 전문가들은 단순히 기능적 요구사항을 충족하는 설계를 넘어, AI와 데이터가 결합된 지능형 시스템을 설계해야 하는 시대에 직면했다. 제품의 형상뿐만 아니라 그 제품이 현실 세계에서 어떻게 데이터를 수집하고, 사용자와 상호작용하며, 스스로 진화할 것인지를 설계 단계에서부터 고민해야 한다. CES 2026은 우리에게 명확한 질문을 던졌다. “당신의 기술은 실험실을 넘어 삶 속에서 작동하고 있는가?” 한국 기업들은 ‘패스트 팔로어’의 시대를 지나 이제 ‘퍼스트 무버’로서 기술의 표준을 정의해야 하는 위치에 섰다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, SDV 등 CES가 보여준 미래 기술은 더 이상 먼 미래의 공상과학이 아니다. 바로 지금 우리의 설계 도면 위에서 그리고 생산 라인에서 구현되어야 할 현실이다. 혁신은 말이 아닌 행동으로, 그리고 실질적인 가치 증명으로 완성된다는 점을 잊지 말아야 할 것이다.   ■ 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.

지멘스가 CES 2026에서 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축하는 신규 소프트웨어 설루션 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 발표했다. 이 설루션은 기업이 산업용 AI, 시뮬레이션 및 실시간 물리 데이터를 활용해 가상 환경에서 신속한 대규모 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈 컴포저는 2D 및 3D 디지털 트윈 데이터를 물리적 실시간 정보와 결합해, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 라이브러리를 사용해 구축된 안전하고 관리되는 실시간 포토리얼리스틱 시각 장면을 구현할 수 있도록 지원한다. 기업은 디지털 트윈 컴포저를 통해 제품, 공정, 설비의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 가상 데이터와 물리 데이터를 모두 포함한 글로벌 환경을 신속하게 구축하고 유지할 수 있다. 이를 통해 보안이 확보된 고정밀 3D 환경에서 제품과 생산 데이터의 모든 요소를 통합적으로 관리할 수 있다. 디지털 트윈 컴포저는 상황에 맞춘 실시간 인사이트와 인텔리전스를 제공해 기업이 실제 환경을 반영한 상태에서 물리적 설계나 시공에 앞서 모든 제품, 공정, 공장을 시각화하고 상호작용하며 반복 검증할 수 있도록 지원한다. 최신 스마트폰부터 조선소의 유조선 탱커, 자율주행 전기차, 그린필드 또는 브라운필드 부지에 구축되는 새로운 AI 공장에 이르기까지 폭넓게 적용할 수 있다.     많은 설계, 엔지니어링 및 생산 팀은 여전히 각기 다른 툴과 분리된 데이터 시스템에 의존하며 독립적으로 업무를 수행하고 있다. 디지털 트윈 컴포저는 설계, 시뮬레이션, 운영을 하나의 생생한 맥락 기반 모델로 통합함으로써 이러한 장벽을 낮춘다. 이를 통해 엔지니어는 몇 분 안에 제품, 공정, 시설을 테스트할 수 있고, 하드웨어가 준비되기 훨씬 이전 단계에서 자동화를 검증할 수 있으며, 단일 디지털 트윈을 통해 실제 제품이나 시설 운영까지 수행할 수 있다. 디지털 트윈 컴포저는 전 세계 기업이 디지털 트윈을 개발하는 데 활용하는 산업 검증 소프트웨어 포트폴리오인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부다. 이 포트폴리오는 기업이 제품, 공정, 공장을 빠르고 확장성 있게 설계하고 시뮬레이션하며 준비할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈 컴포저는 지멘스 엑셀러레이터를 통해 구축된 물리적으로 정확한 고성능 포토리얼리스틱 3D 디지털 트윈을 MES(제조 실행 소프트웨어), QMS(품질 관리 시스템), 기계나 공장 자산의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 코드, 산업용 IoT(IIoT) 데이터 등 실제 물리 데이터 소스와 연결하는 데 활용된다. 이는 개방형 엔지니어링 데이터 생태계 전반에 걸쳐 이뤄진다. 추가적인 인사이트는 지멘스의 데이터 사이언스·AI 소프트웨어인 래피드마이너(RapidMiner)와 기타 AI 설루션과의 통합을 통해 확보할 수 있다. 이를 통해 가상 세계의 인텔리전스와 실시간 인사이트를 제공하며, 기업이 보다 확신을 가지고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 조 보먼(Joe Bohman) PLM 제품 총괄 부사장은 “새로운 디지털 트윈 컴포저는 산업 메타버스에 대한 지멘스의 비전을 구현한다. 이는 복잡성 관리, 생산 가속, 비용 절감, 수익성 제고라는 전례 없는 과제를 제조사가 극복하도록 지원한다. 지멘스와 엔비디아는 제조 기업이 가장 복잡한 제품, 공정, 공장을 더 빠르게 온라인으로 전환하고, 회복력과 지속가능성을 강화하며, 성과를 지속적으로 최적화할 수 있도록 지원하기 위해 협력하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 “모든 물리적 객체와 공정이 디지털 트윈을 갖게 되는 시대에, 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 지멘스 엑셀러레이터 생태계 전반에서 설계, 엔지니어링, 운영 간 분리돼 있던 사일로(silo)를 연결하는 디지털 스레드를 구축한다. 디지털 트윈 컴포저에 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합함으로써, 기업은 워크플로 전반에 걸쳐 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 활용해 제품 설계부터 물류에 이르기까지 실제 적용하기 전에 전체 제품 수명주기를 가상 세계에서 검증할 수 있다”고 설명했다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지난 2년 사이 생성형 AI 기술은 ‘신기한 실험’ 단계를 넘어 이제 상업적 영상 제작의 핵심 도구로 자리 잡았다. 12월 15일 진행된 CNG TV에서는 아이엠케이(IMK) 김민호 대표와 오지훈 크리에이터가 ‘생성형 AI 영상 제작 기술의 변화와 제작 노하우’를 주제로, 급변하는 AI 기술 트렌드와 실제 현업에서의 활용 사례를 공유했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 아이엠케이 김민호 대표, 오지훈 크리에이터   생성형 AI 출시 2년 후, 영상 제작의 변화 아이엠케이 김민호 대표는 지난 2년간의 AI 비디오 기술 발전사를 짚으며 “AI 영상 기술은 이미 특이점을 넘었다”고 평가했다. 2023년 초 런웨이(Runway)의 Gen-1이 등장했을 때만 해도 낮은 화질로 인해 상업적 활용보다는 가능성을 확인하는 단계였다. 그러나 이후 특정 피사체의 움직임을 제어할 수 있는 ‘모션 브러시’ 기능이 등장하며 통제 가능성이 열렸고, 2024년 2월 오픈AI의 소라(Sora)가 공개되면서 물리 법칙을 이해한 고품질 영상 제작이 가능해졌다. 김 대표는 “과거 메타버스 시대에는 가상 공간을 꾸미는 데 막대한 비용이 들었지만, 이제는 AI가 그 효율을 극대화하고 있다”며, “현재는 런웨이 Gen-3, 구글 비오(Veo), 클링(Kling) 등 빅테크와 스타트업이 치열하게 경쟁하며 기술 상향 평준화를 이룬 상태”라고 설명했다. 또한 정지된 이미지 위에 화살표로 이동 경로를 그리면 자동차가 해당 방향으로 움직이는 드로 투 비디오(Draw-to-Video) 기술과 말 한 마디로 날씨를 바꾸는 에디트 투 비디오(Edit-toVideo) 기술이 상용화 단계에 왔음을 강조했다.   그림판 낙서도 작품으로… 실전 제작 오지훈 크리에이터는 복잡한 프롬프트 없이도 그림판 수준의 스케치를 활용해 고퀄리티 영상을 만드는 실전 워크플로를 시연했다. 그는 구글 제미나이(Gemini) 기반의 나노 바나나 프로(Nano Banana Pro)를 활용해 대략적인 스케치를 고품질 실사 이미지로 변환하고, 이를 다시 영상 생성 AI인 클링(Kling) 등에 입력해 움직임을 부여하는 과정을 공개했다. 오 작가는 “사람 간의 소통에서도 말보다 그림이 빠르듯, AI에게도 이미지는 가장 강력한 언어”라며, “그림 실력이 부족해도 자신의 의도를 시각화할 수 있다면 누구나 크리에이터가 될 수 있다”고 강조했다. 또한 현업에서 추천하는 가성비 좋은 툴로 이미지 생성에는 미드저니와 나노 바나나, 영상 생성에는 클링을 꼽았다.   연출의 혁명 ‘스토리 자동화’와 미래 전망 두 전문가는 기술의 발전에도 불구하고 인간 크리에이터의 역할은 여전히 중요하다고 입을 모았다. 김민호 대표는 “이제는 연출자의 지시 없이도 AI가 시청자의 취향을 파악해 스토리를 만들고 영상을 생성하는 ‘스토리 자동화’ 단계로 진입하고 있다”면서, “2026년에는 AI로 제작된 중·장편 영화가 등장하고, 넷플릭스 등 OTT 플랫폼에서도 AI 콘텐츠가 본격화될 것”이라고 전망했다. 오지훈 크리에이터는 “AI에게 구체적인 경험(예 : 반려동물과의 추억)을 이야기했을 때 공감 능력의 한계를 느꼈다”면서, “기술이 발전할수록 사람만이 느낄 수 있는 고유한 감성을 콘텐츠에 녹여내는 기획력과 디테일한 수정 능력이 크리에이터의 경쟁력이 될 것”이라고 조언했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HD한국조선해양이 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 ‘선박 설계-생산 일관화 통합 플랫폼’ 구축의 우선협상대상자로 선정하고, 선박 설계에서 생산까지 하나의 데이터 흐름으로 이어지는 디지털 전환에 속도를 낸다고 밝혔다. HD한국조선해양은 2026년부터 지멘스와 함께 플랫폼 상세 개발을 시작해 2028년 HD현대중공업, HD현대삼호 등 국내 사업장에 순차 적용하고, 향후 해외 사업장까지 확대해 나갈 계획이다.   이미지 제작 : 제미나이   현재 선박 설계와 생산에는 선박의 3D 모델을 설계하는 CAD, 선박의 전체 생애주기를 관리하는 PLM, 디지털 기술을 활용해 제조 과정을 계획 및 분석해 최적화하고 실제 생산에 반영하는 디지털 매뉴팩처링(DM) 등 다양한 시스템이 사용되고 있다. 통합 플랫폼은 기존에 분리돼 운영되던 시스템을 하나로 합쳐, 설계 변경이 생산 현장에 즉시 반영되도록 하는 것이 핵심이다. 쉽게 말해, 선박 제작 정보를 실시간으로 연동되는 하나의 설계도로 관리하는 방식이다. 기존에는 설계 변경 시 생산 시스템에 별도 입력하는 과정이 필요했지만, 통합 플랫폼이 구축되면 설계와 생산을 하나의 데이터로 실시간 연결해 공정 간 데이터 단절로 인한 비효율과 오류를 줄일 수 있다는 것이 HD한국조선해양의 설명이다. 특히 블록 조립, 용접 정보, 배관·전장 데이터까지 3D 모델로 통합 관리가 가능해 설계 정확도 향상, 생산 계획 최적화, 작업 공정 표준화에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이에 더해 HD한국조선해양은 선박과 조선소 현장을 3D 기반으로 정밀하게 구현한 디지털 환경을 토대로 산업용 메타버스 구축에도 나선다. 이를 활용한 가상 학습환경에서 합성 데이터(synthetic data) 기반의 강화 학습을 적용함으로써, 비정형성이 높은 생산 환경에서도 활용이 가능한 물리 AI(physical AI) 기술을 구현하겠다는 계획이다. HD한국조선해양은 2030년 완료를 목표로 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’를 추진하고 있다. 이번에 구축되는 통합 플랫폼은 FOS의 디지털 제조 환경 조성에서 핵심 역할을 할 전망이다. HD한국조선해양은 “설계와 생산을 하나로 연결하는 통합 플랫폼은 미래형 스마트 조선소 구현을 위한 핵심 기반이며 디지털 제조 환경 구축을 통해 조선 현장의 업무 방식을 근본적으로 변화시키는 것은 물론, 조선산업의 패러다임 변화를 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다. HD현대의 조선 부문 계열사들은 2021년부터 스마트 조선소로의 전환을 위해 FOS 프로젝트를 추진하고 있다. 2023년 FOS의 1단계인 ‘눈에 보이는 조선소’ 구축을 마무리했으며, 2026년까지 2단계 ‘연결과 예측이 최적화된 조선소’, 2030년까지 3단계로 ‘지능형 자율 운영 조선소’ 구현을 추진 중이다.