다쏘시스템은 프랑스의 천연 화장품 기업인 그룹 로쉐와 협력해 화장품 연구 개발 역량을 강화한다고 밝혔다. 양사는 과학 기반의 버추얼 트윈 기술을 활용해 화장품 성분을 분석하고 제품 개발 효율을 높이는 데 집중할 계획이다. 1959년 설립된 그룹 로쉐(Groupe Rocher)는 이브 로쉐, 사봉, 아르본 등 다수의 브랜드를 운영하며 자연 유래 원료 기반의 뷰티 제품을 개발해 왔다. 이 회사의 과학 전문가들은 식물 성분의 작용 기전을 분석하고 독자적인 활성 성분을 활용한 포뮬레이션을 연구하고 있다. 일반적으로 화장품의 적절한 배합 비율인 포뮬레이션을 완성하기까지는 평균 30회 정도의 실험이 필요하다. 그룹 로쉐는 다쏘시스템의 생성형 인공지능(AI)과 화학 모델링, 시뮬레이션 기술을 도입해 이 과정을 최적화할 방침이다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 ‘서비스형 버추얼 트윈’을 통해 그룹 로쉐의 활성 성분과 피부를 모델링한다. 버추얼 트윈을 활용하면 성분 사이의 상호작용을 분석하고 피부 침투 여부를 미리 테스트할 수 있다. 개발 초기 단계부터 과학적 정확도를 높여 효능을 예측하고 강화하는 방식이다. 다쏘시스템은 이를 통해 실험 횟수를 20% 줄이고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다고 설명했다.     그룹 로쉐의 베로니크 슈바르츠 부아슈 최고과학책임자는 “다쏘시스템의 기술을 통해 활성 성분의 효능을 정밀하게 예측하고 자연 친화적인 제품을 더 신속하게 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 다쏘시스템의 앨리사 프리스너 산업, 마케팅 및 지속가능성 수석부사장은 “과학 기반의 인공지능 버추얼 트윈은 클라우드 환경에서 포뮬레이션을 시뮬레이션하고 최적화하도록 지원한다”면서, “그룹 로쉐가 식물 과학에 기반한 혁신 체계를 구축해 제품 경쟁력을 확보하도록 돕겠다”고 전했다. 양사의 협력은 극한 환경에서 적응하는 식물인 ‘아이스 플랜트’ 연구부터 시작한다. 아이스 플랜트는 그룹 로쉐의 안티에이징 라인인 ‘이브 로쉐 리프트 프로 콜라겐’ 개발에 영감을 준 성분이다. 양사는 향후 다양한 활성 성분으로 기술 적용 범위를 넓혀갈 예정이다.

오토데스크가 오토데스크 플로 스튜디오(Autodesk Flow Studio) 내에 새로운 생성형 AI 모델인 ‘원더 3D(Wonder 3D)’를 출시했다. 과거 원더 스튜디오(Wonder Studio)로 알려졌던 클라우드 기반 플랫폼인 오토데스크 플로 스튜디오는 AI를 활용해 모션 캡처, 카메라 트래킹, 캐릭터 애니메이션 등 복잡한 VFX 작업을 자동화한다. 이번에 선보인 원더 3D는 아티스트와 스튜디오, 크리에이터가 텍스트와 이미지를 편집 가능한 3D 자산으로 더 빠르고 직관적으로 변환할 수 있도록 설계됐다. 3D 캐릭터와 오브젝트를 제작하는 과정은 그동안 상당한 수작업이 필요한 복잡한 영역이었다. 원더 3D는 텍스트 투 3D(Text to 3D), 이미지 투 3D(Image to 3D), 텍스트 투 이미지(Text to Image) 기능을 통해 단순한 텍스트나 참조 이미지 만으로도 3D 자산을 생성할 수 있도록 한다. 생성된 결과물은 프로젝트에 맞춰 정교하게 다듬거나 재구성해 다시 사용할 수 있어 초기 구상부터 실제 제작에 이르는 워크플로를 단축한다. 캐릭터와 소품 제작 시간을 줄이고 제작팀의 병목 현상을 해결함으로써 창의적인 의도나 유연성을 유지하면서도 3D 제작의 진입 장벽을 낮췄다.     원더 3D는 크리에이터가 기술적인 부담에서 벗어나 스토리텔링에 집중할 수 있도록 돕는다. ▲텍스트 투 3D는 텍스트 프롬프트를 입력하면 편집 가능한 3D 캐릭터나 생명체, 소품으로 변환한다. 크리에이터가 구상한 내용을 설명하면 기하학적 구조와 질감이 포함된 상세한 3D 자산을 생성하며, 이를 다양한 프로젝트에서 재사용할 수 있다. ▲이미지 투 3D는 스케치나 참조 이미지, 콘셉트 아트를 텍스트가 포함된 3D 모델로 바꾼다. 한 장의 이미지로도 편집 가능한 자산을 만들 수 있으며 개발 과정에 따라 형태나 질감, 구조를 자유롭게 조정할 수 있다. ▲텍스트 투 이미지는 몇 초 만에 콘셉트 비주얼을 생성해 캐릭터나 장면, 스타일을 탐색하게 돕는다. 가장 뛰어난 아이디어를 선택해 3D 워크플로로 직접 가져와 추가 개발을 진행할 수 있다. ▲제작된 결과물은 USD, STL, OBJ 파일 형식으로 내보낼 수 있다. 이를 통해 다양한 소프트웨어에서 추가 작업을 이어가거나 3D 프린팅, 물리적 프로토타입 제작, 실제 모델 제작 등 온·오프라인을 넘나드는 활용이 가능하다. 원더 3D는 제작팀이 짧은 시간 안에 더 많은 콘텐츠를 제공해야 하는 압박 속에서 제작 공정을 간소화하고 새로운 창의적 가능성을 열어준다. 전문 스튜디오는 캐릭터와 소품의 프로토타입을 빠르게 제작할 수 있고, 버추얼 프로덕션 및 XR 팀은 사용 가능한 3D 모델로 장면을 신속하게 채울 수 있다. 인디 개발자나 취미 활동가들도 대규모 팀 없이 고품질 3D 자산을 구축할 수 있으며, 마케팅 팀은 캠페인이나 클라이언트 시연을 위한 3D 모델을 유연하게 제작할 수 있다. 생성형 AI와 편집 가능한 워크플로를 결합한 원더 3D는 제어력과 품질을 유지하면서 제작 속도를 높인다. 오토데스크는 이를 통해 오토데스크 플로 스튜디오가 3D 제작을 위한 접근성 높은 입문점이자 디지털과 물리적 워크플로를 아우르는 강력한 프로토타이핑 도구가 될 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 자회사인 원더 다이내믹스의 공동 설립자 니콜라 토도로비치(Nikola Todorovic)는 “3D 자산 제작은 전통적으로 많은 수작업이 필요한 어려운 과정이었다”면서, “원더 3D는 이러한 고충을 해결하고 모든 숙련도의 크리에이터가 제작 속도를 늦추지 않고도 신속하게 3D 자산을 생성하고 반복 작업할 수 있도록 돕기 위해 개발했다”고 밝혔다.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2)   이번 호에서는 다쏘시스템의 LBM 기반 CFD 설루션인 파워플로(PowerFLOW)를 활용하여, 하중 및 회전에 의해 변형되는 트레드 타이어를 반영한 정밀 유동 예측 워크플로를 제시한다. 드라이브에어(DrivAer) 모델 적용을 통해 접지면과 사이드월 돌출부 형상 변화가 차량 항력 및 후류 구조에 미치는 영향을 분석하고, 실제 주행 조건을 고려한 차세대 공력 최적화 설계 프로세스의 방향성을 제안한다.   ■ 고석원 다쏘시스템의 유동해석 컨설턴트로, 국내 완성차 업체의 공력 및 공력소음 분야 CFD 프로젝트 수행 및 기술 지원을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   EV(전기자동차) 시대에 접어들면서 공력 성능은 단순한 항력 계수(Cd : Drag Coefficient) 저감의 문제가 아니라, 에너지 효율과 주행거리 경쟁력을 결정하는 핵심 설계 변수로 자리잡았다. 특히 고속 주행 영역에서는 타이어 주변에서 형성되는 복잡한 와류 구조가 전체 항력에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재까지 많은 외부 유동해석은 계산 효율과 모델 단순화를 이유로 강체 타이어 형상을 가정해왔다. 실제 주행 조건에서는 차량 하중과 회전에 의해 타이어 접지면이 평탄화되고, 트레드 패턴이 국부적으로 변형된다. 이러한 기하학적 변화는 경계층 발달과 박리 위치, 그리고 후류 구조에 직접적인 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 설계 단계에서 이러한 변형 효과는 충분히 반영되지 못하는 경우가 많다. 이 간극은 단순한 수치 오차를 넘어, 설계 의사 결정의 신뢰성 문제로 이어질 수 있다. 기존의 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 접근에서는 회전 조건을 MRF(Moving Reference Frame) 혹은 LRF(Local Reference Frame) 기법을 구현하고, 접지부는 이상적인 평면 조건으로 단순화한다. 이 방식은 빠른 비교 분석에는 적합하지만, 접지부 인근의 비대칭 유동 구조와 시간에 따라 변화하는 와류 변동을 충분히 재현하기 어렵다. 특히 하중에 의해 형성되는 접지부 형상 변화는 타이어 하부 압력 분포를 바꾸고, 이는 차체 하부 유동과 상호작용하며 항력 특성에 영향을 미친다. 고속 주행 시에는 원심력에 의한 외경 변화까지 더해져 형상 변형이 복합적으로 발생한다. 따라서 현실 기반 공력 예측을 위해서는 타이어 변형을 포함한 해석 전략이 요구된다.   파워플로 기반 정밀 유동 예측 방법론 이번 호에서는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기반 CFD 설루션인 파워플로를 활용하여 하중 및 회전 변형을 반영한 해석 환경을 구축하였다. 차량 모델은 <그림 1>과 같이, 오픈소스 표준 차체 형상인 드라이브에어 모델을 적용하였다. 타이어 형상은 단순 강체 모델과 실제 하중 조건을 반영한 변형 트레드 타이어 모델을 사용하였다. 변형 형상은 파워플로의 전처리 모듈인 파워델타(PowerDELTA)를 통해 구현되었으며, <그림 2>와 같이 정적 하중에 의해 형성되는 접지면(contact patch)과 사이드월 돌출부(bulge)를 기하학적으로 재현하였다. 수치해석 방법에는 회전하는 타이어에 IBM(Immersed Boundary Method)을 적용하여 타이어 인근에서 시간에 따라 변화하는 유동 구조와 후류 거동을 정밀하게 분석하였다.   그림 1. 드라이브에어 차량 형상   그림 2. 접촉면과 돌출부의 형상(왼쪽 : 접촉면, 오른쪽 : 돌출부)   해석 케이스 구성 해석 케이스는 변형 타이어의 적용 유무와 <그림 3>에 나타낸 바와 같이, 타이어 변형 효과를 체계적으로 비교하기 위해 다음 세 가지 인자를 독립적으로 변화시켰다. 사이드월 돌출부(bulge, B) 횡방향 삽입각(slip angle, α) 접지면 폭(contact patch width, W)   그림 3. 변형 타이어 인자 변화 조건   각 변수 변화에 따른 항력 특성 및 후류 구조 변화를 비교함으로써, 설계 관점에서 지배적인 인자를 도출하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  15　THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40　SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42　로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44　아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장　AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46　 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’　프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50　2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례　실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53　통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속　앤시스 2026 R1 56　투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션　XR Projector Gen3   Column 59　트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효　나의 바이브 코딩 도전기 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　 AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석　스마트 옵셋 외 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀　분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학　최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현　크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순　웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원　차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응　SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

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.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1)   국제적으로 환경 규제가 강화됨에 따라 조선산업에서는 설계 초기 단계부터 탄소 배출을 정량적으로 관리하는 체계가 필수로 자리잡고 있다. 다쏘시스템은 카티아 매직(CATIA Magic)과 다이몰라(Dymola)를 통해 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)과 다물리 시뮬레이션을 결합한 ‘프론트 로딩’ 환경을 제공한다. 이를 통해 선박의 복잡한 시스템을 통합적으로 검증하고 최적의 설계 대안을 도출함으로써, 저탄소 친환경 선박 개발의 리스크를 줄이고 기술 경쟁력을 강화할 수 있다.   ■ 신정일 다쏘시스템코리아 조선해양 Technical Executive 홈페이지 | www.3ds.com/ko   전 세계 교역 물량의 약 90%를 담당하는 해운 산업은 전 지구적 온실가스 배출의 약 3%를 차지하고 있으며, 기후 위기 대응의 핵심 산업으로 빠르게 부상하고 있다. 국제해사기구(IMO)는 2050년까지 해운 산업의 온실가스 순배출 제로(net-zero)를 목표로 설정하고, 기존선 에너지효율지수(EEXI : Energy Efficiency Existing Ship Index)와 탄소집약도지표(CII : Carbon Intensity Indicator) 등 규제를 본격적으로 시행하고 있다. 이러한 규제 환경은 선박의 성능을 단순히 ‘만족’시키는 수준을 넘어, 설계 초기 단계에서부터 탄소 배출을 정량적으로 예측, 관리, 검증할 수 있는 체계를 요구하고 있다. 이러한 변화로 인해 기존의 2D 도면 중심 설계와 부문별로 단절된 해석, 사후 검증 위주의 접근 방식만으로는 더 이상 효과적인 대응이 어렵다는 인식이 확산되고 있다. 이에 따라 최근 조선산업에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)과 시스템 단위 시뮬레이션을 중심으로 한 디지털 전환이 핵심적인 대응 방안으로 부상하고 있다.   조선산업에서 MBSE가 필수인 이유 선박은 본질적으로 추진, 전력, 연료, 안전, 제어, 열, 규제 요구사항이 복합적으로 얽힌 통합 시스템(system of systems)이다. 그러나 전통적인 설계 방식에서는 이러한 요소들이 개별 부서, 개별 해석 도구, 개별 문서로 관리되어 왔으며, 시스템 차원의 상호 영향은 설계 후반부나 시운전 단계에서야 드러나는 경우가 많았다. MBSE는 이러한 한계를 극복하기 위한 접근 방식이다. 선박을 하나의 통합 시스템으로 정의하고 요구사항–기능–구성요소–성능 간의 관계를 모델로 명확히 연결함으로써, 설계 변경이 전체 시스템에 미치는 영향을 사전에 검증할 수 있도록 한다. 이는 단순한 설계 효율화가 아니라, 규제 대응 리스크와 기술 불확실성을 구조적으로 줄이는 방법이다. 특히 저탄소 친환경 선박에서는 연료 소비, 이산화탄소 배출, 에너지 흐름, 운항 조건이 서로 긴밀히 연결되어 있기 때문에, 시스템 차원의 모델링과 시뮬레이션 없이는 설계 단계에서 신뢰성 있는 판단을 내리기 어렵다.   친환경 시스템 설계를 위한 성능 검증 다쏘시스템의 카티아 매직(CATIA Magic)은 이러한 복잡성을 관리하기 위해 MBSE를 단순한 개념이 아니라 설계–검증–의사결정이 유기적으로 작동하는 실질적인 실행체계로 구현한다. 요구사항 관리와 시스템 아키텍처를 중심으로 선박 전체의 구조와 기능을 정의하고, 그 결과를 물리 성능 시뮬레이션과 직접 연결함으로써 설계 초기 단계의 판단이 실제 성능 검증으로 즉시 이어지는 ‘프론트 로딩(front loading)’ 환경을 제공한다. 이 과정에서 다이몰라(Dymola)는 MBSE에서 정의된 시스템 아키텍처를 물리적으로 검증하는 핵심 가교 역할을 수행한다. 카티아 매직에서 정의된 요구사항과 검증 시나리오는 다이몰라의 시스템 모델로 전달되며, 다이몰라는 추진, 전력, 연료공급, 열관리 및 제어시스템 등 선박의 복합한 거동을 다물리(multi-physics) 기반으로 시뮬레이션하여 정량적인 성능 결과를 도출한다. 이러한 결과는 다시 시스템 아키텍처로 피드백되어 설계 대안 간 트레이드오프 분석과 전체 시스템 최적화에 활용된다. 특히 다이몰라는 오픈소스로 무료 사용이 가능한 표준 모델링 언어인 모델리카(Modelica)를 채택하고 있어, 조선소가 자사의 설계 철학과 운용 조건을 반영한 컴포넌트를 직접 구현할 수 있는 높은 유연성을 제공한다. 이를 통해 특정 벤더의 정형화된 라이브러리에 종속되지 않고, 기업 고유의 도메인 지식과 설계 노하우를 모델로 축적하고 활용할 수 있으며, 지식재산권 보호 측면에서도 경쟁력을 확보할 수 있다. 이러한 특성은 복잡성과 다양성이 높은 조선산업의 설계 및 생산 환경에서 성능을 검증, 최적화하는 데 적합하다.   그림 1   즉, MBSE가 ‘무엇(what)을 만족해야 하는가’를 정의한다면, 다이몰라는 ‘그 요구사항이 실제 물리 법칙 하에서 가능한가(how)’를 입증하는 역할을 담당한다. 이러한 시스템 아키텍처–성능 시뮬레이션 간 폐순환(closed-loop) 구조를 통해 설계 변경이 발생하더라도 그 영향이 신속하게 시뮬레이션 모델에 반영되며, 엔지니어는 그 결과를 바탕으로 데이터에 근거한 최적의 설계 대안을 도출할 수 있다. 이러한 초기 단계에서의 검증은 선박의 생산 및 시운전 단계에서의 시행착오를 획기적으로 줄이고, 한국 조선업의 기술적 리더십을 공고히 하는 핵심 경쟁력이 될 것이다.   카티아 매직과 다이몰라를 활용한 저탄소 친환경 성능 검증 사례 카티아 매직과 다이몰라는 이미 글로벌 조선산업에서 저탄소 성능을 설계 초기부터 검증하는 데 활용되고 있다. 대표적인 사례로는 전력 시스템 성능 검증, 그리고 IMO CII 규제 검증이 있다. 첫 번째 예로, 유럽의 한 조선소에서 선박 운항 중 전력 부하 해석을 통해 케이블, 변압기, 발전기 등 주요 전력 구성 요소의 적정 용량을 산정하고, 제어기를 포함한 전력 시스템의 전력 소모를 최소화하여 친환경 운항을 도모한 사례이다. <그림 2>와 같이 부하 흐름(load flow) 해석과 과도(transient) 시뮬레이션을 통해 주요 전력 구성 요소의 용량과 전력 계통의 거동을 설계 초기 단계에서 검증함으로써, 전압 강하 및 과부하 발생 여부를 사전에 평가할 수 있다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Case Study 15　CES 2026에서 만난 언리얼 엔진　차세대 HMI부터 시뮬레이션, 몰입형 모빌리티 생태계까지 20　건설 인력 교육을 혁신한 지멘스와 에듀케이션XR의 디지털 툴　XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   Focus 24　플랜트 조선 컨퍼런스 2026, DX 및 AI가 이끄는 기술 진화와 산업 혁신 짚다 46　인텔, 코어 울트라 시리즈 3로 온디바이스 AI 및 에지 시장 공략 가속화 48　오라클, “DB를 넘어 데이터 중심의 AI 플랫폼 기업으로”   People&Company 30　지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장　AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   New Products 33　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 정수진　CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증 40　현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션　Stonex X70GO 43　이달의 신제품   Column 50　트렌드에서 얻은 것 No. 28 / 류용효　스마트 엔지니어링과 제조 지능화를 위한 AI 활용 전략 54　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　온톨로지 디지털 트윈 정보화 시대   On Air 57　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래   58　News   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 63　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (4) / 최영석　원 중심선 그리기 외 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　뮌헨 공과대학교 연구진의 오픈소스 3D 건물 데이터셋 개발 기술 70　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (12) / 최하얀　다이세이의 모바일 CAD 도입과 건설 현장 워크플로의 혁신   Mechanical 73　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (8) / 김성철　향상된 제너레이티브 디자인   Analysis 78　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박준수　복합재 날개 구조의 배치 설계와 파라메트릭 자동화 해석 88　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3) / 이종학　심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 94　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1) / 신정일　MBSE 기반 저탄소 친환경 선박 성능 검증의 프론트 로딩 97　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　고양력 항공기 형상의 공력 시뮬레이션 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (5) / 오재응　모델 기반 시스템 엔지니어링에서 SysML의 역할     2026-3-dx-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

다쏘시스템은 https://www.3ds.com/ko 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼 상에서 산업이 혁신과 운영을 창출하고, 테스트하며, 검증하는 방식을 혁신적으로 변화시키기 위해 설계된 새로운 AI 기반 전문가 범주인 ‘버추얼 동반자(Virtual Companions)’를 공개했다. 이 새로운 업무 방식은 인간과 AI가 가장 복잡한 산업 과제에 대해 안전하고 지능적으로, 그리고 대규모로 협업할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 버추얼 동반자는 대규모 언어 모델(LLM)을 넘어, 산업 월드 모델(Industry World Models), AI, 그리고 물리 법칙과 재료 과학에 의해 검증된 다중 스케일(multi-scale) 및 다분야(multi-discipline) 모델링 및 시뮬레이션을 결합함으로써, 과학적 기반과 수십 년간 축적된 산업 수준의 지식을 토대로 구축됐다. 버추얼 동반자는 사용자 의도를 이해하고 추론하며, 제품 및 서비스의 구상부터 사용, 재생에 이르는 전체 라이프사이클 전반에서 행동을 오케스트레이션한다. 정확성, 추적 가능성, 신뢰성을 보장하며, 물리적으로 존재하기 전에 행동과 결과를 시뮬레이션한다.      다쏘시스템은 산업 비즈니스 과제에 대해 상호보완적인 접근 방식을 제공하는 세 가지의 버추얼 동반자를 공개했다. ▲’아우라(Aura)’는 요구사항, 프로젝트, 변경사항 전반에 걸쳐 지식과 맥락을 오케스트레이션하여 팀이 복잡성을 관리하고 정렬을 유지할 수 있도록 지원한다. ▲’레오(Leo)’는 설계부터 생산에 이르는 다양한 엔지니어링 분야 전반에서 복잡한 엔지니어링 과제를 해결한다. ▲’마리(Marie)’는 소재, 화학, 제형, 치료 분야에 대한 심층 과학 전문성을 기반으로 복잡한 현상을 탐구하고, 첨단 질문을 도출하며, 혁신적 가설을 탐색한다. 3D익스피리언스 에이전틱 플랫폼(3DEXPERIENCE Agentic Platform)은 수천 개의 버추얼 동반자와 인간 간 비동기적 협업을 조율하면서, 데이터 주권 요구사항을 준수하도록 확장 가능하게 설계됐다. 버추얼 동반자는 다양한 산업 분야에서 다쏘시스템의 모든 브랜드와 함께 활용할 수 있다. 아우라는 이미 3D익스피리언스 플랫폼에서 제공되고 있으며, 레오와 마리는 2026년 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 제공될 예정이다. 3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026)에서 버추얼 동반자를 처음 공개한 다쏘시스템의 파스칼 달로즈 CEO는 “생성형 경제에서 산업은 지식과 노하우를 생산하며, 이는 새로운 객체를 만들어내는 진정한 가치의 원천이다. 이제 인간과 버추얼 동반자 간 새로운 팀워크를 통해 보이지 않는 것을 가시화하고, 물리적으로 존재하기 전에 불가능을 가능하게 만들어 지식을 실제 업무에 적용할 시점이 왔다. 이를 통해 혁신 주기를 가속화하는 동시에 가장 중요한 자산을 보호할 수 있다”고 말했다.

다쏘시스템과 엔비디아는 산업 전반에 걸쳐 미션 크리티컬 인공지능(AI)을 구현하기 위한 공동 산업 아키텍처 구축을 목표로 장기 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 이 파트너십은 다쏘시스템의 연례 글로벌 행사인 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World)’에서 발표됐다. 양사는 이번 협력을 통해 다쏘시스템의 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기술과 엔비디아의 AI 인프라, 오픈 모델, 가속 소프트웨어 라이브러리를 결합한다. 이로써 과학적으로 검증된 산업용 월드 모델(World Models)을 구현하고, 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼(Agentic 3DEXPERIENE Platform)상에서 숙련된 버추얼 동반자(Virtual Companions)를 통한 새로운 업무 방식이 가능해질 전망이다. 이를 통해 산업 전문가들은 한층 고도화된 전문 역량을 확보할 수 있다. 다쏘시스템은 자회사 브랜드인 아웃스케일(OUTSCALE)을 통해, 지속 가능하고 주권을 보장하는 클라우드 전략의 일환으로 AI 팩토리(AI Factory)를 구축하고 있다. 아웃스케일 AI 팩토리는 3개 대륙에 걸쳐 최신 엔비디아 AI 인프라를 활용해 3D익스피리언스 플랫폼에서 AI 모델을 운영할 수 있는 역량을 강화하는 동시에, 고객의 데이터 프라이버시, 지식재산권 보호, 데이터 주권을 보장한다. 엔비디아는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 기술로 다쏘시스템 설루션을 채택해 AI 팩토리를 설계하고 있으며, 이는 엔비디아 루빈(Rubin) 플랫폼을 시작으로 대규모 AI 팩토리 구축을 위한 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합될 예정이다.     이러한 인프라는 엔비디아의 오픈 모델과 라이브러리를 기반으로 한 다쏘시스템의 산업용 버추얼 트윈을 구동하며, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 전반에서 새로운 기회를 창출한다. 생명과학 및 소재 연구 분야에서는 엔비디아 바이오네모(BioNeMo) 플랫폼과 다쏘시스템 바이오비아(BIOVIA)의 과학적으로 검증된 월드 모델을 결합해 신물질 및 차세대 소재 개발을 가속화한다. 설계 및 엔지니어링 분야에서는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 및 AI 물리 라이브러리를 활용한 시뮬리아(SIMULIA)의 AI 기반 버추얼 트윈 물리 거동 예측을 통해, 설계자와 엔지니어는 보다 정확하고 즉각적인 결과 예측이 가능해진다. 또한 엔비디아 옴니버스 피지컬 AI 라이브러리를 델미아(DELMIA) 글로벌 생산 시스템 버추얼 트윈에 통합함으로써, 자율적이고 소프트웨어 정의된 생산 시스템을 구현한다. 버추얼 동반자를 통한 사용자 역량 강화도 추진된다. 엔비디아의 AI 기술과 네모트론(Nemotron) 오픈 모델, 그리고 다쏘시스템의 산업 월드 모델을 결합한 에이전틱 3D익스피리언스 플랫폼은 깊이 있는 산업 맥락을 이해하는 버추얼 동반자를 통해 신뢰할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 산업 규모의 효율성으로 제공한다. 이번 파트너십은 다쏘시스템과 엔비디아 간 기존 협력을 한 단계 끌어올려, 산업 AI를 어떻게 구축하고, 검증하며, 대규모로 확산할 것인가에 대한 공동의 장기 비전을 제시한다. 이는 다쏘시스템의 버추얼 트윈 팩토리와 엔비디아의 AI 기술을 결합한 접근 방식이다. 다쏘시스템의 파스칼 달로즈(Pascal DALOZ) CEO는 “우리는 이제 AI가 단순히 예측하거나 생성하는 단계를 넘어, 현실 세계를 이해하는 시대로 진입하고 있다. 과학과 물리 법칙, 검증된 산업 지식에 기반한 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 강력한 도구가 된다”고 말했다. 이어 그는 “엔비디아와 함께 버추얼 트윈과 가속 컴퓨팅을 결합한 산업 월드 모델을 구축함으로써, 생명과학, 소재 과학, 엔지니어링, 제조 분야에서 복잡한 시스템을 보다 신뢰성 있게 설계·시뮬레이션·운영할 수 있도록 지원할 것”이라며, “이번 파트너십은 신뢰성을 설계 단계부터 내재화한 산업 AI의 새로운 기반을 제시하고, 생성형 경제 전반에서 혁신을 확장할 수 있는 토대를 마련한다”고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen HUANG) CEO는 “피지컬 AI는 물리 법칙에 기반한 차세대 인공지능의 새로운 영역”이라며, “다쏘시스템과 함께 수십 년간 축적된 산업 전문성과 엔비디아의 AI 및 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 결합해 전 세계 수백만 명의 연구자, 설계자, 엔지니어들이 산업의 미래를 만들어갈 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11)   제조업 전반에서 PCF(Product Carbon Footprint)에 대한 관심은 해마다 빠르게 높아지고 있다. 그 배경에는 EU를 중심으로 한 환경 규제 강화가 있으며, 특히 제품 단위의 탄소 배출량 산정을 규제 대응을 위한 산출물로 요구하고 있다는 점이 핵심이다. PCF는 LCA(Lifecycle Assessment : 전 과정 평가)의 하위 개념이다. LCA가 원재료 채굴부터 생산, 사용, 폐기까지 제품 전 생애주기의 환경 영향을 종합적으로 평가하는 반면, PCF는 그 중에서도 ‘온실 가스 배출량(GHG)’에 초점을 맞춘다는 차이가 있다.   ■ 정유선 다쏘시스템코리아의 ENOVIA 브랜드 기술 컨설턴트이다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그동안 많은 OEM은 매년 ESG 보고서를 공시하기 위해, 전통적인 LCA 컨설팅 업체에 외주를 맡겨왔다. 이 과정에서 기업은 특정 공정에 대한 데이터를 엑셀 파일 형태로 제공하고, LCA 컨설팅 업체는 공정의 전력 및 에너지 소비량, 폐수 배출량 등을 분석하는 결과를 다시 엑셀 파일로 전달하는 방식이 일반적이었다. 하지만 이러한 전통적인 LCA 컨설팅은 결과와 데이터가 파일 단위로 관리되어 연속성과 추적성이 떨어질 뿐 아니라, 민감한 공정 정보를 외부에 공유해야 하는 구조적인 보안 한계를 안고 있다. 더 나아가 이는 본질적으로 공정을 개선하고 최적화하는데 목적을 두고 있기 때문에, 분석 단위가 제품이 아닌 공정으로 설정하는 경우가 대부분이다. 핵심은, 이러한 접근 방식만으로는 제품 단위의 환경 영향을 정량적으로 파악하기 어렵다는 점이다. 하나의 공정에는 여러 제품이 동시에 관여하며, 개별 제품에 영향을 미치는 환경 영향을 명확히 식별하여 영향도를 분배하기가 까다롭기 때문이다. 결과적으로 기존 방식은 제품 단위 PCF 산정과 이를 요구하는 최근의 규제 대응에는 구조적인 한계를 가질 수밖에 없다.     다쏘시스템의 LCA 설루션은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘설계 단계’부터 제품의 환경 영향을 체크하여 이를 사전에 줄이고자 하는 데 목적이 있다. 시스템의 분석 단위 역시 공정이 아닌 제품(Product/BOM) 이며, 설계 과정에서 빈번하게 일어나는 소재나 중량의 변경, BOM(Bill of Materials : 자재 명세서) 구조 변경 등을 즉각 반영하여 시뮬레이션할 수 있다. 이는 단순한 사후 보고를 넘어, 설계 의사결정 단계에서부터 환경 성과를 고려할 수 있게 해준다는 점에서 기존 LCA 접근 방식과 본질적인 차별98 · 성을 갖는다. 다만 제품 단위의 LCA와 PCF 산정이 실제 규제 대응과 비즈니스 의사결정에 활용되기 위해서는, 공급망 전반에 걸친 데이터 연계와 신뢰성 있는 정보 교환이 필수이다. 이러한 배경 속에서 최근에는 OEM–부품사–소재사–서비스사까지 하나의 생태계로 구성하여, 제품 및 공정 관련 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 만든 산업 협력 플랫폼이 등장하고 있다. 독일 정부 주도로 자동차 산업용 데이터 네트워크를 구성한 카테나-X(Catena-X)가 대표 사례다. 카테나-X에는 BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 주요 OEM이 참여하고 있으며, 각 기업의 데이터를 표준 프로토콜 기반으로 중앙 데이터베이스 없이 안전하게 공유하는 구조를 갖는다. 또한 제품 및 자산 정보를 디지털 트윈 표준 구조로 표현하고, 이를 기반으로 DPP(Digital Product Passport : 디지털 제품 여권)를 표준화해 적용할 계획을 가지고 있다.     제품 단위 PCF를 요구하는 다가올 미래의 규제 환경은 제조업의 역할과 책임을 설계 단계로 앞당기고 있다. 이는 환경 성과가 더 이상 생산 이후에 사후적으로 계산되는 지표가 아니라, 설계 단계에서 의사 결정에 직접 반영되어야 함을 의미한다. PLM 기반 LCA와 공급망 데이터 플랫폼의 결합은 이러한 규제를 대응하기 위한 가장 효과적인 설루션이며, EU 시장으로 수출을 하고 있거나 이를 준비 중인 기업에게는 해당 역량을 얼마나 빠르게 설계 프로세스에 내재화하느냐가 중요한 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.