지멘스의 사업부인 멘딕스는 AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크와 협력을 지속하면서, 기업이 최신 소프트웨어 개발을 통해 데이터 기반 가치 창출을 더욱 가속화할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 멘딕스는 스노우플레이크와 협업을 통해 양사의 고객에게 여러 비즈니스 성과를 제공할 수 있었다고 전했다. 산업 분야의 한 제조 기업은 멘딕스와 함께 스노우플레이크의 데이터 툴을 활용해 16주 만에 애플리케이션을 구현하고 배포할 수 있었다. 또 다른 산업 분야의 제조 기업은 노후화된 시스템을 최신 포트폴리오로 교체하고, 4개월 만에 첫 번째 신규 애플리케이션을 구현 및 출시했다. 한 대형 석유 및 가스 기업은 100개 이상의 멘딕스 애플리케이션을 구현했으며, 그 중 75%가 스노우플레이크와 연결되어 있다. 데이터 엔지니어는 이러한 통합 툴을 통해 사일로(silo) 형태로 운영되던 사내 개발자 팀뿐 아니라 비즈니스 최종 사용자와도 협업하여 소프트웨어 개발을 지원할 수 있다. 항공우주 분야의 한 제조업체는 멘딕스와 스노우플레이크의 통합 기능을 활용해 데이터 보안을 유지하고, 작업 현장의 운영 효율을 개선했다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud) 동적 데이터 마스킹 기능은 민감한 데이터를 제한하고, 보호할 수 있도록 지원하며, 멘딕스 플랫폼은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반을 제어할 수 있는 내장 가드레일을 제공한다. 한 교통 당국은 멘딕스를 활용해 10개 이상의 애플리케이션을 구현하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집한 다음, 이를 스노우플레이크로 전달해 분석을 수행하는 단일 통합 관리 및 모니터링(SPOG : Single Pane of Glass) 체계를 구축했다. 이를 통해 데이터에 대한 가시성을 확보하고, 프로세스 및 의사결정 개선을 위한 인사이트를 도출할 수 있다.     멘딕스는 공동 고객들에게 더 큰 가치를 제공하기 위해, 2025년 5월 스노우플레이크의 자동차 설루션 출시와 함께 스노우플레이크 데이터 클라우드 제품 파트너가 되었다. 스노우플레이크의 자동차 설루션은 고객에게 더 빠르고 효율적인 개발 주기를 지원하는 확장 가능한 플랫폼을 비롯해 공급업체와 재고 시스템, 물류 파트너 전반에 대한 실시간 공급망 가시성, 그리고 AI/ML 기반의 고급 분석 기능 등을 제공한다. 멘딕스 플랫폼은 핵심 기술 구성요소가 유연하게 설계되어 있어 스노우플레이크가 새로운 모델이나 기능을 도입하더라도 멘딕스와 쉽게 연동이 가능하다는 점을 내세운다. 이를 통해 더 많은 사용자가 스노우플레이크 AI를 활용하여 자동차 업계 고유의 요구사항을 충족하고, ‘개념 검증(Proof-of-Concept)에서 실제 운영(Production)’에 이르기까지 원활하게 적용할 수 있도록 한다는 것이 멘딕스의 설명이다. 점점 더 많은 기업들이 데이터의 중앙집중화에 대한 중요성을 인식함에 따라, 멘딕스와 스노우플레이크는 고객들에게 보다 포괄적인 설루션을 제공하는데 주력하고 있다. 양사의 이번 파트너십은 기업들이 디지털 혁신 프로젝트를 추진하고, 여러 플랫폼을 도입하는 과정에서 AI 사일로를 제거하고, 데이터에 대한 포괄적인 거버넌스와 제어권을 유지할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 글로벌 제조 부문 책임자는 “스노우플레이크 고객들은 기존 분석 방식을 뛰어넘는 새로운 차원의 설루션을 필요로 하고 있다. 우리는 멘딕스와의 협업을 바탕으로, 고객들이 스노우플레이크의 코텍스 AI(Cortex AI)를 활용해 지능적이고, 실행 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하고 있다.”며, “이러한 원활한 통합 환경을 통해 고객들이 새로운 차원의 비즈니스 가치를 실현할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술   이번 호에서는 산업 분야 메타버스의 발전을 이끄는 요인과 그 잠재력에 대해 알아보고, 디지털 전환의 중요성과 이를 실현하는 기술을 살펴보고자 한다. 또한, 실제 성공 사례를 통해 산업 분야 메타버스를 즉시 시작해야 하는 세 가지 이유를 제시한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     메타버스는 주로 게임, 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 가상 경제 같은 소비자 지향적 활동을 위해 구상되었으며, 현재 로블록스(Roblox), 디센트럴랜드(Decentraland), 호라이즌 월즈(Horizon Worlds) 등의 플랫폼에서 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다. 반면에 제조, 자동차, 물류 등의 산업 분야에서는 효율과 생산성, 혁신 등에 메타버스를 응용하는 방안을 주목한다. 산업 분야의 메타버스는 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실시간 협업 등의 툴을 통합하여 운영과 설계, 교육을 개선한다. 유니티의 헤닝 린(Henning Linn) 인더스트리 고객 성공 담당 시니어 디렉터는 “산업 분야 메타버스는 데이터 연결성과 접근성을 새로운 차원으로 인도하며, 가속화된 연결을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하는 방식을 개선한다”고 전했다.   든든한 토대를 마련하는 산업 분야 메타버스 산업 분야 메타버스는 몰입형 3D 기술과 실제 기업용 애플리케이션을 혼합하는 방법이다. 주된 용도는 비즈니스의 내부 프로세스에 사용하거나 고객의 참여를 유도하는 것이다. 산업 분야 메타버스는 기업에게 디지털 작업 공간이 되며, 현실 공간에서 써야 할 시간이나 비용을 절약하면서 테스트와 디자인을 거쳐 운용 방안을 개선할 수 있다. 공장, 기계 또는 시스템의 첨단 디지털 시뮬레이션, 즉 가상의 모형이 생긴다고 생각해 보자. 디지털 3D 공간에서 여러 팀이 협력하여 문제를 해결하고 작업자를 교육하거나 프로세스를 최적화할 수 있다. 산업 분야 메타버스는 형태나 규모의 제약에서 벗어나 제품을 선보일 수 있는 가상 쇼케이스가 되기도 하며, 한층 새로운 수준으로 고객의 참여를 유도하는 수단이 되기도 한다. 고객이 어디서나 가상 환경을 통해 제품을 체험할 수 있는 몰입형 플랫폼을 제공할 수 있으므로 참여도와 구매 가능성이 높아진다. 산업 분야 메타버스에서는 VR(가상현실), AR(증강현실), XR(확장현실) 같은 툴을 사용하여 이러한 가상 세계에 몰입할 수 있는 환경을 제공한다. 그 기반이 되는 실시간 3D 기술을 활용해 센서, IoT(사물인터넷), 글로벌 제품 카탈로그, 소재 정보를 비롯한 현실 세계의 데이터를 연동할 수 있다. 이 모든 것을 하나로 엮으면 실시간으로 가상 세계에서 환경이나 제품을 정확하게 표현할 수 있다. 산업 분야 메타버스를 통해 몰입형 3D 기술을 실제 정보와 결합하면 더 스마트하게 작업하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 유도하고, 보다 안전하고 신속하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.   산업 분야 메타버스에 대한 주목도가 높아지는 이유 PwC의 2024년 운영 디지털 트렌드 설문 조사에 따르면, 운영 및 공급망을 담당하는 임원 10명 중 거의 7명(69%)은 기술 투자가 전반적으로 기대치를 충족하지 못한다고 답했다. 산업 분야의 기업들은 다음과 같은 과제에 직면하고 있다.  빠르게 변화하는 시장에 대응 : 기술과 비즈니스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 산업 분야의 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 미래를 향한 비전을 제시하고 새로운 기술에 투자해야 한다. 분산된 조직 간 협업 및 전략적 의사 결정 지원 : 인력은 다양한 지역과 시간대에 흩어져 있으며, 직원과 임원 모두 저마다 시간대가 달라 협업하기가 쉽지 않다. 전사적 차원에서 단절된 데이터 파악 : 그 어느 때보다 많은 데이터가 디지털화되고 클라우드에 저장되어 접근성이 높아졌지만, 대부분의 조직에서 데이터는 여전히 상당 부분 고립되어 있다. 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터를 이해할 수 있도록 지원 : 복잡한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 통합하고, 사람들이 그 안에 담긴 맥락과 의미를 파악할 수 있도록 데이터를 시각화해야 한다.   산업 분야 메타버스가 지닌 혁신적인 잠재력 산업 분야 메타버스가 다양한 유형의 비즈니스에 적합한 이유는 무엇일까? 교육, 고객 경험, 협업 툴, 영업 및 마케팅 실무와 같은 실질적인 응용 사례에 집중하면 그 가능성은 무궁무진하다. 몇 가지 가능한 사례를 살펴보겠다.   운영 프로세스 간소화 목표 : 기존 프로세스, 워크플로, 시스템을 진단한다. 응용 사례 : 정유소에서 공장 전체의 디지털 트윈을 제작한다. 유지 관리 담당자는 가상 환경에서 디지털 트윈을 탐색하고, 그 구성 요소와 상호 작용하고, 유지 관리 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 여기에는 마모된 부분이 있는지 파악하고, 수리 절차를 계획하고, 모든 안전 프로토콜이 준수되었는지 확인하는 작업이 포함된다. 장점 : 더 효과적으로 계획을 수립하고 휴먼 에러를 줄일 수 있으므로 유지 관리 다운타임 및 비용이 대폭 감소한다.   비즈니스 모델 전환 목표 : 기존 비즈니스 모델에서 더 혁신적인 모델로 전환 응용 사례 : 중장비 제조업체가 PaaS(Product-as-a-Service) 모델로 전환한다. PaaS 모델을 도입하면 고객은 제품 사용 비용을 한 번에 전부 지불하는 대신 사용한 만큼만 지불하면 된다. 기업은 장비의 디지털 트윈을 구축하고 실제 기계의 IoT 센서와 동기화함으로써 성능, 사용량, 마모 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 고객은 장비를 구매하지 않고 사용량(예 : 작동 시간, 생산 산출량)을 기준으로 요금을 납부할 수 있다. 장점 : 제조업체는 PaaS 모델을 통해 반복적인 수입이 발생하는 새로운 수익원을 창출하여 재무적 예측 가능성을 높일 수 있다.   업종 전환 목표 : 새로운 지역, 업종 또는 프로젝트 모색 응용 사례 : 건설 회사가 디지털 기술을 사용해 건물의 설계, 건축, 관리 방식을 혁신하는 3D 프로젝트 모델을 구축함으로써 효율성과 지속 가능성, 비용 절감을 전체적으로 개선한다. 장점 : 실제 건설을 시작하기 전에 잠재적인 문제를 탐지하면 비용을 절감하고, 오류를 최소화하며, 프로젝트 일정을 줄일 수 있다.   인력과 조직 문화의 변화 목표 : 직원의 협업과 혁신을 촉진하고 민첩성 강화 응용 사례 : 다양한 지역에 떨어져 있는 여러 팀이 마치 같은 현장에 있는 것처럼 서로 보고 들을 수 있는 가상 3D 회의실에서 실시간으로 협업하고, 다 함께 제품의 3D 디지털 버전을 검토한다. 장점 : 직원 간의 커뮤니케이션을 개선하고, 더욱 빠르게 의사 결정을 내리고, 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축한다.   고객과 파트너의 경험 혁신 목표 : 고객에게 더 흥미로운 경험 제공 응용 사례 : 자동차 제조업체가 고객에게 집에서 차량을 자세히 살펴보고 원하는 대로 커스터마이즈해 볼 수 있는 3D 가상 쇼룸을 제공한다. 고객은 실시간으로 차량의 기능을 사용해 보고, 차량의 색상, 인테리어 옵션, 액세서리를 변경하고, 모든 각도에서 변경에 따른 차이를 확인할 수 있다. 장점 : 자동차 제조업체는 고객이 더욱 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 고객 만족도와 참여 수준이 높아진다.   디지털 전환이 중요한 이유 기업이 소프트웨어와 전자 제품을 통해 기능과 사용자 경험을 개선할 방안을 모색하는 한편 지속 가능한 설루션에 대한 관심이 증가함에 따라, 많은 산업 분야에서 스마트 제품과 커넥티드 제품이 점점 더 다양하게 보급되고 있다. 공급망 관리, 인력 역학, 지속 가능한 혁신을 둘러싼 과제들로 인해 불확실성이 늘어나지만, 동시에 창의적인 솔루션을 통해 기업이 경쟁 우위를 확보할 기회가 생겨나기도 한다. 이러한 압박과 어려움으로 인해 기업은 운영 방식뿐 아니라 시장에 출시하는 제품과 서비스도 혁신해야 하는 상황에 놓였다. 실시간 3D 렌더링, AI, 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 산업 분야 메타버스에는 새로운 길이 열렸다. 미래의 성공을 위해 기업은 더 탄력적이고 민첩해져야 하며, 역동적으로 변하는 환경에 대한 적응력을 높여야 한다. 그러려면 디지털 전환과 산업 분야 메타버스를 핵심 요소로 채택해야 한다. 린 시니어 디렉터는 “데이터가 디지털화되었다고 해서 연동되었다는 것은 아니다. 예를 들면 제품의 동작을 설명하는 데이터라고 하더라도 제품 데이터와는 연동되지 않을 수 있다. 동작을 시뮬레이션하려면 수동으로 데이터를 연결해야 한다. 산업 분야 메타버스는 데이터 사일로(silo)를 연결하며, 이는 디지털 전환을 통해 실현할 수 있다”고 짚었다.   실시간 3D : 산업 분야 메타버스의 기반 기술 현재 디지털 전환을 시작하는 조직에 중요한 혁신 중 하나는 바로 실시간 3D이다. 실시간 3D는 컴퓨터로 생성되어 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 체험할 수 있는 3D 이미지를 만들고 표시하는 기술이다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이 이미지는 실시간으로 업데이트된다. 즉, 사용자의 행동에 따라 바로 바뀌는 것이다. 실시간 3D는 원래 비디오 게임을 제작하기 위해 개발되었지만 이제는 산업 분야에서도 널리 응용되고 있으며, 가상 세계가 사용자 행동에 즉각적으로 반응하는 몰입형 인터랙티브 경험의 근간이 된다.   검증된 실시간 3D 응용 사례 고도로 발전한 고성능 실시간 3D 기술은 이미 존재한다. 제조업체, 사치품 소매 업체, 자동차 제조 업체 등 다양한 기업들이 이미 실시간 3D 기술을 활용하고 있다. 다음은 몇 가지 예시이다.   단일 에셋 라이브러리로 XR 제작 과정을 간소화 글로벌 과학 및 임상 연구 회사인 써모피셔사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 디지털 트윈, 영업 지원, 교육, 기능성 게임 같은 설루션을 제공하기 위해 단일 소스의 3D 애셋을 활용하는 XR 기반 플랫폼을 구축했다. 이 XR 플랫폼의 성과는 다음과 같다. 애셋 파이프라인 효율 250% 향상 로코드/노코드 비주얼 스크립팅을 통한 개발 시간 단축   ▲ 이미지 출처 : 써모피셔사이언티픽   사이버 공간에 오프라인 매장 경험을 구현 파리의 럭셔리 가죽 제품 브랜드 카뮤포네(Camille Fournet)는 섬세한 디자인과 장인 정신으로 잘 알려져 있지만, 실시간 3D를 사용하여 고객의 경험을 향상하는 데 앞장선 브랜드이기도 하다. 이 기업에서는 고객이 매장에서 누리는 럭셔리한 경험을 온라인에도 똑같이 제공하고자 했다. 유니티를 기반으로 스마트픽셀(SmartPixels)에서 제작한 실시간 3D 제품 컨피규레이터 덕분에 카뮤포네는 다음과 같은 성과를 거뒀다. 탐색에서 구매로 이어지는 전환 수 5배 증가 고객 참여도 66% 상승   ▲ 이미지 출처 : 스마트픽셀   교육 비용을 절감 칼스 주니어(Carl’s Jr.)는 미국에 뿌리를 둔 패스트푸드 체인으로, 30개국에서 1100개가 넘는 식당을 운영한다. 만 명에 달하는 직원 대부분이 서로 멀리 떨어져 다양한 지역에서 근무하고 있다. 안전, 위생 및 고객 서비스에 대한 높은 기준을 유지하려면 지속적이고 일관된 신입 직원 교육이 필수이다. 칼스주니어는 AR 기반의 자기 주도형 인력 교육을 통해 다음과 같은 성과를 달성했다. 교육 비용 73% 절감 고객 만족도 43% 증가   ▲ 이미지 출처 : 비저너리스 777(Visionaries 777)   지금 산업 분야 메타버스를 시작해야 하는 세 가지 이유 디지털 기술은 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야의 기업이 뒤처지지 않으려면 더 전략적으로, 더 장기적인 관점에서 변화를 예측해야 한다. 경쟁력 확보 : 경쟁 업체는 이미 실시간 3D를 활용할 방법을 모색하고 있고, 움직임이 더딘 조직을 빠르게 앞지를 것이다. 실시간 3D에 대한 고객의 수요와 기대치가 모두 증가하고 있으며, 고객이 원하는 것을 제공하지 않는 조직은 고객 이탈을 겪게 될 것이다. 인재 확보 : 최고의 인재, 특히 기술 인력은 늘 부족하며 수요가 많다. 새로운 기술을 도입하여 디지털 전환을 추진하는 기업은 기술 커뮤니티의 이목을 끌 수 있다. 혁신 실현 : 복잡한 3D 데이터에 대한 보편적인 액세스 권한을 제공하고 전 세계의 관계자가 협업할 수 있도록 지원하면 작업자가 더욱 생산적이고 효과적인 동시에 보다 빠르게 작업할 수 있다.   향후 전망 살펴보기 기술의 융합 그 자체인 산업 분야 메타버스의 목표는 가상 세계와 증강현실을 서로 연결하는 것이다. 유연함이라는 본질 덕분에 기술과 활용 사례가 발전함에 따라 그 정의도 계속 변화할 것이다. 기업은 IoT, AI, XR 같은 디지털 전환 툴을 연동하여 공장, 공급망, 제품을 세밀한 부분까지 그대로 재현함으로써 몰입도 높은 산업 분야 메타버스 애플리케이션을 제작할 수 있다. 이 가상 모형은 실시간 모니터링, 예측형 유지 관리, 시나리오 테스트, 교육, 협업 등을 가능케 한다. 결론적으로, 산업 분야 메타버스는 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어서 더욱 민첩하고 지속 가능하며 혁신적인 산업으로 향하는 혁신의 기틀이 되고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어 우리의 삶과 산업 전반을 재편하는 거대한 흐름이 되었고, 이 거대한 흐름 속에서 스마트 디지털 트윈(smart digital twin)과 디지털 스레드(digital thread)는 미래 혁신을 이끌 핵심 동력으로 될 것으로 생각된다. 이번 호 칼럼에서는 AI 시대에 이 두 가지 개념이 왜 필수인지 그 핵심 역할과 의미, 그리고 우리가 직면한 과제를 심층 조명하고자 한다. 미래 제품 개발의 최전선에는 스마트 디지털 트윈이 자리하고 있다. 이는 단순한 물리적 객체의 디지털 복제본을 넘어선다. 우리는 이를 ‘인공지능 중심 디지털 트윈 (AI defined digital twin)’이라고 부르며, 궁극적으로는 AI 에이전트 디지털 트윈으로 진화할 것으로 생각된다.   그림 1. 인공지능 중심의 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합(출처 : Lifecycle Insights)   스마트 디지털 트윈의 핵심은 미래 예측과 시뮬레이션 능력에 있다. 가상 환경과 인공지능 환경에서 미래 제품의 성능과 기능을 사전에 예측하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 우리는 현실 세계에서 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하고 최적의 설계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차를 개발할 때 스마트 디지털 트윈은 수십만 가지의 주행 상황을 가상으로 재현하고 AI 모델을 훈련시켜 실제 도로에서의 안전성을 극대화할 수 있다. 이는 제품 개발의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 뿐만 아니라, 혁신적인 제품의 출시를 가속화하는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 스마트 디지털 트윈이 그 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 거대한 양의 데이터가 끊김 없이 흐르고, 이 데이터가 의미 있는 정보로 변환되어 AI의 추론과 학습에 활용될 수 있는 환경이 조성되어야 한다. 바로 이 지점에서 디지털 스레드의 역할이 부각된다. 인공지능이 강화되는 스마트 디지털 트윈 환경에서 디지털 스레드는 단순한 연결을 넘어 혁신의 실핏줄과 같은 역할을 수행한다. 이는 정보의 단절, 즉 데이터 사일로(data silo)를 극복하고 정보의 흐름을 원활하게 하는 유일무이한 기술이다. 기존의 단절된 시스템과 프로세스 속에서는 데이터가 각자의 고립된 공간에 갇혀 효율적인 활용이 불가능했다. 디지털 스레드는 이러한 장벽을 허물고, 정보가 마치 혈액처럼 유기적으로 순환하며 지식으로 축적될 수 있도록 도와준다. 디지털 스레드의 핵심 기능은 크게 다섯 가지 유형의 단절된 데이터 사일로를 연결하는 데 있다. 첫째, 제품 수명주기(product lifecycle) 내 소통이다. 요구사항 정의에서부터 제품 스펙, 엔지니어링 BOM(Bill Of Materials), 제조 BOM, Bill of Process, 그리고 서비스 BOM에 이르기까지, 제품의 전 수명주기 단계에서 발생하는 모든 데이터가 디지털 스레드를 통해 끊김 없이 연결된다. 과거에는 각 단계별로 데이터가 사일로화되어 정보 흐름이 원활하지 못했고, 이는 곧 비효율적인 의사결정과 불필요한 재작업으로 이어졌다. 디지털 스레드는 이러한 문제점을 해결하여 제품 개발의 전 과정에서 일관된 정보와 최신 데이터를 공유할 수 있도록 한다. 둘째, 제품 수명주기 관리(PLM)와 인공지능 간의 소통이다. 제품 개발 환경에서 인간의 생각과 인공지능의 추론 기능 간에는 디지털 온톨로지(digital ontology)의 표준적 개념과 디지털 스레드를 통해 다양하고 복잡한 생각과 용어 등이 소통될 필요가 있다. 디지털 스레드는 복잡한 제품 구조, 기능, 요구사항 등을 AI가 이해하고 추론할 수 있도록 의미론적으로 연결하는 다리 역할을 한다. 이를 통해 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 인간의 의도를 파악하고 창의적인 해결책을 제시하는 진정한 협력자가 될 수 있다. 셋째, 서로 다른 설루션 간의 소통이다. 소프트웨어 형상 관리 설루션, PLM, 요구사항 관리 설루션, 해석 데이터 관리 설루션 등 수많은 서로 다른 설루션이 존재하지만, 이들 간의 데이터 연동은 늘 골칫거리였다. 디지털 스레드는 이처럼 분리된 설루션을 메시(mesh) 관계로 연결하여 데이터가 원활하게 연동될 수 있도록 한다. 마치 거미줄처럼 촘촘하게 연결된 이 망은 각 설루션이 생성하는 데이터가 실시간으로 다른 설루션과 공유되고 활용될 수 있는 기반을 제공한다. 넷째, 서로 다른 조직 간의 소통이다. 마케팅 부서, 기본 설계 부서, 생산 부서, 그리고 최종 서비스 부서 등 각기 다른 용어와 문화를 가진 조직간의 소통은 늘 쉽지 않은 과제였다. 디지털 스레드는 이러한 소통 장벽을 허물고 협업을 원활하게 한다. 각 조직이 사용하는 용어와 개념을 디지털 스레드 위에서 표준화하고 연결함으로써, 오해를 줄이고 목표 지향적인 협업을 가능하게 하는 것이다. 이는 궁극적으로 조직 전체의 시너지를 극대화하고, 혁신적인 아이디어가 자유롭게 교환될 수 있는 환경을 조성한다. 다섯째는 세렌디피티(serendipity)이다. 이런 거미줄 같은 메시 관계에서 오는 네트워크된 지식(Networked Knowledge) 생태계는 이해당사자인 개발책임자, 엔지니어, 생산 엔지니어, 마케팅 전문가, 안전 전문가, 형상관리자 등에게 생각지 못한 발견과 창의적 환경을 제공하며, 자료를 찾는데 소모되는 엄청난 시간과 노력을 절감하게 하며 더 창조적인 작업에 투자할 수 있다.   그림 2. 제품 수명주기의 디지털 스레드 지식 그래프(knowledge graph)(출처 : Eigner Engineering Consult)   이처럼 디지털 스레드는 AI 시대, 특히 스마트 디지털 트윈 환경에서 데이터의 고립을 해소하고, 정보의 흐름을 최적화하며, 궁극적으로는 AI의 잠재력을 최대한으로 끌어내는 필수 기반 기술이라고 할 수 있다. 인공지능 시대에 디지털 스레드를 통한 창조성과 필연적 세렌디피티가 분야 전문가의 유일한 생존 전략이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 디지털 스레드는 여전히 많은 이에게 생소하고 도전적인 개념으로 여겨진다. 현장에서는 디지털 트윈 개발에 디지털 스레드가 필수임에도 불구하고 고객을 설득하기 쉽지 않다는 어려움을 토로한다. 심지어 일부 미국 전문가 사이에서는 ‘디지털 스레드 무용론’이 제기되기도 한다. 이러한 오해와 도전은 디지털 스레드가 가지는 혁신적인 속성 때문일 수 있다. 우리가 직면한 과제는 명확하다. 첫째, 설득의 어려움이다. 디지털 스레드의 필요성을 현장의 이해관계자에게 명확히 전달하고 공감대를 형성하는 것이 중요하다. 단기적인 효율 증대 뿐만 아니라 장기적인 관점에서 AI 시대의 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소임을 강조해야 한다. 둘째, 개념의 생소함과 도전적인 특성이다. 현재에도 디지털 스레드에 대해 정확하게 아는 사람이 드물며, 이는 비교적 생소하고 혁신적이며 도전적인 개념이기 때문이다. 따라서 이에 대한 지속적인 교육과 홍보, 그리고 성공 사례 발굴을 통해 이해의 폭을 넓혀야 한다. 그러나 이러한 도전에도 불구하고, 인공지능 시대에 스마트 디지털 트윈에서 디지털 스레드가 필요한 이유는 존재하는 것이 아니라 만드는 것이라는 관점에서 접근해야 한다. 이는 디지털 스레드가 단순히 현존하는 문제를 해결하는 도구를 넘어, 미래의 복잡한 인공지능 기반 시스템을 구축하고 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 능동적이고 필수적인 기반임을 시사한다. 디지털 스레드는 이미 존재하는 데이터나 시스템을 연결하는 수동적인 도구가 아니다. 그것은 미래에 우리가 만들어낼 혁신 제품과 서비스를 위한 데이터와 정보의 연결고리를 능동적으로 구축하는 의미를 가진다. AI 시대의 복잡성은 끊임없이 새로운 데이터 유형과 상호작용 방식을 요구할 것이다. 디지털 스레드는 이러한 변화에 유연하게 대응하며 새로운 연결고리를 지속적으로 생성하고 발전시키는, 살아있는 유기체와 같다.   ■ 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.

몰입형 협업을 위한 3D 시각화 및 애셋 관리 간소화    테마파크, 박물관, 인터랙티브 전시관과 같은 장소에서의 LBE(위치 기반 엔터테인먼트)에 대한 수요가 증가하고 있으며, 그에 따라 더욱 정교한 어트랙션 디자인의 필요성도 커지고 있다. 그러나 실시간 디자인 시각화와 원활한 애셋 관리를 지원하는 통합 플랫폼이 없다면, 이처럼 복잡한 프로젝트에 필요한 방대한 양의 3D 데이터를 관리하기란 쉽지 않다. 효율적인 툴이 없으면 제작 팀과 기술 팀 간의 협업이 저해되어 프로젝트가 지체되고 비용도 증가하게 된다. LBE 산업의 디지털 트윈을 전문으로 다루는 기술 설루션 공급업체 월드빌더(Worldbuildr)는 이러한 문제를 해결하기 위해 테마파크 디자인 전문 제작 업체 프랭크엔디자인(FrankNDesign)과 파트너십을 맺었다. 두 기업은 유니티(Unity)의 실시간 3D 기술과 DAM(디지털 애셋 관리) 설루션을 활용하여 건축 3D 모델 포맷을 몰입형 3D 협업 환경에서 더욱 효과적으로 시각화하는 동시에, 모든 프로젝트 애셋을 안전하게 관리하는 애플리케이션을 개발했다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     프로젝트 : Worldbuildr 디지털 트윈 애플리케이션 설루션 : 유니티 엔진, 유니티 애셋 매니저, 유니티 버전 컨트롤 목표 : 3D 모델을 실시간으로 원활하게 시각화하고 애셋을 효율적으로 관리할 수 있게 지원하여 관계자 간 협업 개선 팀원 수 : 8명(유니티 개발자 4명 포함)   월드빌더 애플리케이션의 성과 효율적인 반복 작업 : 잠재적인 문제를 조기에 식별하고 비용을 절감하여 디자인 의사 결정을 신속하게 처리한다. 애셋 검색 개선 : 여러 제품에서의 애셋 접근성과 재사용성을 향상한다. 실시간 전환 : 메타데이터를 보존하는 동시에 정적 3D 모델을 15~20분 내에 실시간 인터랙티브 버전으로 전환한다. ROI 예측 : 인파의 흐름과 기타 동적 변수를 토대로 실제 시나리오를 시뮬레이션하여 디자인에 대한 ROI(투자 수익)를 예측한다. 월드빌더의 마이클 리비(Michael Libby) CEO는 “월드빌더 애플리케이션은 기술 지식이 서로 다른 관계자 간의 격차를 해소한다. 건축가는 자신의 모델을 디지털 월드에 구현할 수 있으며, 기술 담당이 아닌 팀원은 코딩이 필요 없는 툴을 사용하여 디자인과 상호 작용하고 이를 개선할 수 있다”고 소개했다.   ▲ 도쿄 거리의 모습을 정적 모델로 재현한 프랭크엔디자인의 ‘도쿄 스트릿(Tokyo Street)’ 프로젝트는 월드빌더 뷰어에서 동적 실시간 조명과 군중 시뮬레이션은 물론, AR(증강현실) 보물찾기와 같은 게임 플레이에 힘입어 생생하게 구현된다.   기존 아키텍처 모델의 한계 이해 레빗(Revit)과 같은 기존 3D 모델링 툴은 경기장, 성당, 고층 빌딩과 같이 복잡한 구조의 세부적인 청사진을 제작하는 데 매우 효과적이다. 하지만 인터랙티브 및 동적 기능을 갖추지 못해 실시간 시각화와 상호 작용에는 적합하지 않으므로 협업 디자인 프로세스에 활용하기는 어렵다.   기존 3D 모델링 툴의 문제점 정적 지오메트리 : 기존 모델링 소프트웨어는 건물의 정적인 상태를 재현하므로 실제 건물의 운영을 시뮬레이션하는 데 필요한 현실적인 요소를 갖추지 못했다. 상호 작용 제한 : 프로젝트에 참여하는 비 기술 분야 관계자는 코딩 관련 지식이 없으면 다양한 조명 조건, 문 여닫기, 벽에 투사되는 미디어 요소 등의 동적 변화를 반영하는 인터랙티브 환경을 구현하기 어렵다. ROI 투자 예측의 어려움 : 기존 모델링 툴에서는 인파의 흐름과 방문객의 지출 패턴을 시뮬레이션할 수 없기 때문에 디자인의 경제적 타당성을 검증하기가 어렵다.이러한 문제를 해결하려면 모델을 실시간 3D 엔진으로 임포트하여 인터랙티브 환경에서 사용할 수 있게 해야 한다. 하지만 이 과정에도 고유의 기술적인 문제가 존재한다. 애셋 관리 : 애셋 개수와 복잡도가 증가함에 따라 이를 효율적으로 관리하는 것이 중요하다. 애셋을 효율적으로 관리하지 못하면 파일을 검색하거나 애셋을 다시 제작하는 데 소중한 시간을 낭비하게 되며, 이는 프로젝트 일정과 예산 측면에서 악영향을 미칠 수 있다. 플랫폼 확장성 : 많은 관계자가 동일한 프로젝트에 접근할 수 있도록 모든 기기에서 디자인과 모델에 액세스할 수 있게 해야 한다. 이처럼 호환성을 보장하는 크로스 플랫폼 기능을 구현해야 하므로 개발이 한층 더 복잡해질 수 있다. 모델 최적화 : 건축 모델은 일반적으로 규모가 크고 매우 상세하다. 따라서 이러한 모델을 적절하게 최적화하지 않으면 로딩 시간이 길어지고 성능이 저하되어 높은 정확도의 비주얼을 유지하기가 어렵다. 버전 관리 : 여러 팀원이 동일한 프로젝트를 진행하는 경우 서로 다른 버전의 3D 모델을 관리해야 하며, 모든 관계자가 최신 업데이트 내용을 확인할 수 있어야 한다. 충돌과 혼선을 방지하기 위해서는 변경 사항과 버전 브랜칭 및 병합 이력을 반드시 추적해야 한다. 리비 CEO는 “건축가와 디자이너는 3D 애셋을 실시간 3D로 변환하는 과정이 복잡하고 많은 시간과 노력을 요구한다는 점에서 어려움을 겪는다. 이들의 전문 분야는 건축 디자인이지, 폴리곤 개수나 프레임 속도 성능과 같은 세부 사항이 아니기 때문”이라고 전했다.   ▲ 월드빌더 뷰어에서 디자이너는 태양, 달, 별의 정확한 위치까지 포함하는 이벤트 당일의 실제 환경을 정확히 확인할 수 있으며, 날씨를 제어하면서 다양한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다.   해결책 : 월드빌더 디지털 트윈 애플리케이션 월드빌더는 프랭크엔디자인의 의견을 토대로 유니티를 활용하여 실시간 3D 구현에 필요한 3D 모델을 준비하는 기술적 과정을 간소화하는 한편, 다수의 프로젝트에서 애셋을 효과적으로 관리할 수 있게 해 주는 직관적인 협업 애플리케이션을 개발했다. 그 결과 관계자 간의 협업 과정이 개선되어 더욱 풍부한 정보를 기반으로 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있게 되었다.   작동 방식 월드빌더 디지털 트윈 애플리케이션을 활용하면 복잡한 건축 3D 모델도 몰입형 실시간 3D 환경으로 원활하게 임포트할 수 있다. 사용자가 드래그 앤 드롭을 통해 모델을 애플리케이션으로 가져오면 15-20분 이내에 모델이 최적화되어 실시간 3D 시각화에 사용할 수 있도록 준비된다. 이후 모델은 클라우드 저장소에 업로드되므로 관련 애셋을 쉽게 검색하고 관리하고 저장할 수 있다. 월드빌더는 또한 인파의 흐름, 방문객의 움직임, 조명 변화, 미디어 투사와 같은 실제 환경의 시뮬레이션 기능을 애플리케이션에 통합했다. 이렇게 향상된 상호 작용을 활용하면 티켓 판매, 방문객 참여, 운영 비용을 시뮬레이션하여 프로젝트의 경제성을 검증할 수 있다.   몰입형 협업 애플리케이션을 만드는 데 유니티를 사용해야 하는 이유 새로운 제품을 개발하는 과정은 항상 까다롭지만, 월드빌더는 근본적으로 유연하고 풍부한 리소스를 갖춘 유니티를 활용한 덕분에 애플리케이션을 더욱 손쉽게 구상하고 개발할 수 있었다.   유니티 애셋 매니저를 통한 애셋 관리 간소화 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 중앙 집중식의 직관적인 애셋 업로드, 관리, 통합 시스템을 제공하며 월드빌더의 개발 프로세스에서 핵심적인 역할을 했다. 유니티 애셋 매니저는 데이터 사일로(silo)를 허물고 애셋 스토리지를 중앙 집중화하여 개발 팀의 워크플로 효율성과 일관성을 향상한다. 월드빌더의 애플리케이션에 활용된 유니티의 주요 기능은 다음과 같다. 애셋 검색 필터, 라이선스 유형, 태그, 이미지, 메타데이터를 사용하여 애셋을 간편하게 검색한다. 조직 고유의 폴더 구조를 따르는 컬렉션을 통해 애셋을 탐색한다. 반응형 UI를 통해 애셋 및 그와 관련하여 명확하게 정리된 정보와 풍부한 리뷰를 확인한다. 애셋 관리 고급 메타데이터 태그 기능으로 애셋을 손쉽게 분류한다. 사용자와 애셋을 세밀하게 그룹화할 수 있는 편리한 인터페이스를 통해 조직, 프로젝트, 팀 간에 애셋 또는 애셋 컬렉션을 공유한다. 애셋 전환 기존 3D 포맷(BIM, CAD 등)의 애셋을 3D 친화적이며 최적화된 실시간 포맷으로 자동 전환한다. 월드빌더는 유니티 애셋 매니저를 애플리케이션의 백엔드 DAM으로 사용함으로써, 업로드된 각 애셋을 체계적으로 최적화하고 다양한 기기에서의 실시간 3D용으로 적합한 포맷으로 전환할 수 있었다. 개인의 기술적 숙련도와 무관하게 모든 사용자는 레빗에서 모델을 바로 업로드하고 최적화할 수 있다. 또한 애셋은 애플리케이션에서 추가, 분류, 관리되며 애셋 매니저를 통해 협업 참여자들이 자유롭게 액세스할 수 있다. 리비 CEO는 “유니티 애셋 매니저는 우리 제품의 목표를 달성하는 데 없어서는 안 될 요소이며, 우리 사용자에게 안성맞춤이다. 애셋을 업로드하고 공유할 수 있을 뿐만 아니라, 안전하게 관리하고 쉽게 검색할 수 있다”고 전했다.   ▲ 프랭크엔디자인이 구현한 도쿄의 거리에서 플레이어는 증강 현실 게임 공간을 누비며 가상의 아이콘을 찾아 인벤토리에 추가할 수 있다. 월드빌더는 자사의 애셋 파이프라인을 사용하여 건축 모델에서 아이템 생성 지점을 바로 지정하는 방식으로, 모델을 임포트한 뒤 별도의 증강 카메라 레이어의 적절한 위치에 게임플레이 아이템을 생성할 수 있다.   플랫폼 확장성 월드빌더 팀은 개인적인 선호가 아니라 전략적인 판단을 토대로 유니티를 선택했다. 초기에 월드빌더는 여러 엔진을 평가했지만, 유니티의 광범위한 플랫폼 지원 덕분에 고사양 워크스테이션부터 최소한의 그래픽 성능만 갖춘 모바일 기기에 이르는 다양한 기기에 월드빌더 애플리케이션을 배포할 수 있었다. 유니티는 동일한 프로젝트를 수행하는 여러 사용자가 어떤 기기에서든 동일한 신(scene)과 애셋에 액세스할 수 있게 해 주므로, 광범위한 멀티플랫폼을 지원하는 월드빌더에게는 최적의 선택지였다. 리비 CEO는 “다른 설루션의 경우 사용자가 특정 하드웨어 생태계에 종속된다는 점이 결격 사유였다. 하지만 유니티를 사용하면 현장에서 모바일 기기만 가지고 있는 사용자도 해당 기기를 통해 앱을 실행하여 모든 애셋 정보를 직접 확인할 수 있다”고 말했다.   병합 충돌을 효율적으로 해결하는 유니티 버전 컨트롤 개발 팀 전원이 원격 근무를 하는 월드빌더는 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)을 중심으로 삼아 애플리케이션에 필요한 코드를 함께 효율적으로 관리하고 작성했다. 유니티 버전 컨트롤은 유니티 에디터와 직접 통합되어 프로젝트 파일의 버전 추적, 브랜칭, 병합을 지원하면서, 애플리케이션의 다양한 측면을 담당하는 팀원들에게 원활한 협업 환경을 제공한다. 리비 CEO는 “유니티 버전 컨트롤은 특히 우리 팀이 성장하고 프로젝트가 더욱 복잡해지는 상황에서도 효율적인 내부 개발 과정을 구축하는 데 큰 도움을 주었다. 덕분에 워크플로가 간소화되고 충돌이 최소화되면서 더욱 신속한 반복 수정과 안정적인 테스트가 가능해졌다”고 전했다.   향후 기능 개선 계획 월드빌더는 앞으로 애셋 파이프라인을 확장하고, 고급 인터랙티브 기능을 도입하고, 실시간 시뮬레이션 기능을 개선하는 등 다양하고 새로운 기능을 도입하고자 하며, 궁극적으로는 제작 팀과 기술 팀이 더욱 간편하게 협업하고 비전을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 프랭크앤디자인의 프랜시스코 누네즈(Francisco Nunez) 회장은 “프랭크엔디자인은 몰입형 디자인의 지평을 확장하기 위해 최선을 다하고 있다. 월드빌더의 실시간 3D 기능은 복잡한 환경을 시각화하고 커뮤니케이션을 간소화할 수 있는 가능성을 보여 주었다”고 전했다. 월드빌더는 유니티의 실시간 3D 및 애셋 관리 설루션을 활용함으로써 LBE 산업의 진화하는 수요에 발맞춰 나가고 있으며, 앞으로의 개발에서도 유니티와 향후 제공될 애셋 매니저 기능을 계속 활용할 예정이다. 리비 CEO는 “월드빌더의 사명은 협업 디자인의 지평을 계속해서 확장하는 것이다. 유니티를 통해 더 많은 실시간 인터랙티브 요소를 앱에 추가하여, 애셋 파이프라인을 더욱 간소화하고 클라이언트에게 더 큰 가치를 제공하고자 한다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

데이터 중심의 효율적인 협업 및 산업 디지털 전환 이끈다   아비바는 데이터 중심의 ‘유니파이드 엔지니어링’ 전략을 앞세워 엔지니어링 워크플로의 효율을 높이고 산업 현장의 애자일한 협업을 지원하는 데에 힘을 기울이고 있다. 아비바의 그레그 파다(Greg Pada) 엔지니어링 총괄 부사장은 산업 프로젝트의 납기/예산 문제를 해소하고, AI 기술 접목 및 사용자 경험 개선을 통해 산업 분야의 디지털 전환을 이끌고 시장을 넓힌다는 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     엔지니어링 소프트웨어 기업으로서 아비바의 강점은 무엇인지 아비바는 처음부터 지금까지 데이터에 초점을 맞추고 있다. 데이터 중심 철학은 아비바의 시작인 3D CAD 시스템부터 P&ID(배관 및 계측 다이어그램), 스키매틱 드로잉, 3D 등에 이르기까지 모든 분야에서 유지된다. 이러한 접근 방식 덕분에 아비바는 엔지니어링 워크플로를 분석하고 경쟁사와 차별화된 방식으로 엔지니어들이 협업할 수 있도록 돕는다. 협업을 지원하는 과정에서 이런 아비바의 장점이 더욱 돋보인다. 아비바는 데이터를 한곳에 모아 모든 관계자가 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 협업을 가능하게 한다. 같은 회사에 속하지 않은 프로젝트 파트너나 오너, 외주사 등도 데이터를 투명하게 공유할 수 있게 된다. 많은 기업 프로젝트는 글로벌 전문가가 참여해 복잡성을 갖는데, 아비바는 이 과정에서 협업을 효과적으로 지원할 수 있다고 본다.   아비바가 내세우는 ‘유니파이드 엔지니어링’은 무엇이며, 이를 구상하게 된 배경을 소개한다면 ‘유니파이드 엔지니어링(Unified Engineering)’은 모든 엔지니어링 도구와 역량을 통합하여 가장 효율적인 방식으로 협업할 수 있도록 하는 개념이다. 개인적으로는 아비바 합류 전 캐나다에서 엔지니어링 사업을 운영하면서 다양한 규모의 프로젝트를 경험했는데, 이 과정에서 사일로(silo)화된 팀과 다양한 엔지니어링 툴의 사용으로 인한 엔지니어링 툴의 비효율을 체감했다. 예를 들어, P&ID에 정보를 추가해도 다음 단계에는 PDF 파일로 전달돼 정보의 가치가 손실되고, 워크플로의 진행이나 변경 관리가 어려워지는 경우도 있었다. 이런 문제는 협업의 범위가 넓어지면 상당히 복잡해진다. 유니파이드 엔지니어링은 회사원이라면 누구나 사용하는 마이크로소프트 오피스처럼 쉬운 협업 툴을 만들자는 데에서 출발했다. 유니파이드 엔지니어링은 데이터를 쉽게 변경하고 애플리케이션 간에 이동할 수 있는 방식을 엔지니어링 분야에 적용하고자 했다. 유니파이드 엔지니어링에서는 프로세스 엔지니어가 만든 P&ID 심벌을 3D 뷰로 변환해 파이프 설계자가 사용하거나 다른 분야에서도 활용할 수 있다. 또한, 관련 데이터를 유지하면서 3D나 메커니컬 등의 정보를 추가할 수도 있다. 결과적으로 유니파이드 엔지니어링은 프로세스 엔지니어, 기계 엔지니어, 전기 엔지니어, 계측 엔지니어 등 서로 다른 역할을 하는 팀원들이 거의 동시에 협업을 할 수 있도록 한다. PDF 문서로 변환해서 주고받는 대신 동일한 데이터를 보면서 각자 필요한 작업을 수행하며, 시스템이 누가 어떤 데이터를 변경할 수 있는지 제어함으로써 통제력을 유지한다. 이를 통해 워크플로가 애자일(agile)하게 움직일 수 있다. 유니파이드 엔지니어링은 기존의 툴을 연결하는 방식과 공통된 데이터 저장소 및 협업 플랫폼을 제공하는 방식을 모두 포함한다. 파이핑/기계/구조 설계자는 3D 디자인 툴을 사용하는데, 여기에 전기, 계측, P&ID 등을 위한 엔지니어링 모듈이 제공돼 동일한 데이터를 기반으로 각기 다른 용도로 사용하는 것도 가능하다. 유니파이드 엔지니어링의 목표는 프로젝트를 더 잘 수행하고, 예측 가능성을 높이며, 납기 기간을 줄이고, 궁극적으로 전반적인 경쟁력을 높이는 것이다. 전 세계에서 대규모로 진행되는 프로젝트 가운데 적지 않은 수가 납기 지연과 예산 초과 문제를 겪고 있는데, 유니파이드 엔지니어링은 이런 프로젝트를 효율적으로 수행하는 데에 역할을 할 것으로 본다.   ▲ 유니파이드 엔지니어링은 통합된 엔지니어링 환경에서 데이터 기반의 협업을 지원하는 아비바의 전략이다.   아비바는 조선/해양, 플랜트 산업을 중심으로 많이 알려져 있는데, 다양한 산업 분야로 확장하기 위한 전략은 무엇인지 아비바는 에너지 및 석유/가스 산업의 비즈니스 비중이 가장 높고 이어서 조선, 화학 산업에서 시장을 확보하고 있다. 기존의 주력 분야 외에도 발전, 제약, 반도체, 폐수 처리 등 다양한 산업으로 확장을 추진하고 있는 상황이다. 아비바의 소프트웨어는 여러 산업에서 큰 이점을 제공할 수 있다고 본다. 아비바는 유니파이드 엔지니어링 전략의 일환으로 가치 실현 기간을 단축한다는 이니셔티브를 제시하고 있으며, 소프트웨어를 더욱 단순하게 만들어 기업들이 아비바의 소프트웨어를 빠르게 테스트하고 가치를 체감할 수 있도록 돕고자 한다. 또한, 웹 브라우저를 통해 소프트웨어에 접근할 수 있도록 하여, IT 인력이나 데이터 모델링 리소스가 부족한 기업도 쉽게 배포하고 사용할 수 있게 한다. 아비바는 각 산업 분야별로 별도의 소프트웨어를 제공하기보다는, 하나의 소프트웨어를 다양한 산업의 작업 방식에 맞게 구성(configuration)하여 제공하는 방식을 지향한다. 예를 들어, 제약 산업의 펌프나 석유 및 가스 산업의 펌프는 산업마다 워크플로에 약간의 변화가 필요할 수 있지만, 기능이나 산출물 측면에서는 거의 동일하다.   산업 분야에서 디지털 전환이 꾸준한 관심사인 것 같다. 산업 디지털 전환에 관한 아비바의 비전과 전략을 소개한다면 많은 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 효율을 높이고, 업무를 더 빠르게 처리하며, 리소스의 활용을 효율화하고자 한다. 그러나 이러한 목표를 달성하는 데 있어 조직의 업무 방식이나 조직 자체를 바꾸는 데 어려움을 겪는다. 디지털 전환은 기업이 과거의 방식을 바꿀 수 있는 기회이며, 아비바와 같은 기업이 제공하는 기술은 이를 가능하게 하는 수단(enabler)이다. 실제로 기술을 도입하더라도 일하는 방식과 기존 체계를 바꾸는 것은 기업이 해결해야 할 과제이다. 모든 조직에는 정보 공유를 꺼리는 사일로 문제가 존재하며, 이는 엔지니어링 분야에서도 마찬가지다. 아비바의 비전은 기술을 강요하는 것이 아니라, 기업 조직의 변화와 업무를 더 쉽게 만드는 도구가 되어야 한다는 것이다. 구글 지도가 보편화되면서 사람들이 종이 지도를 쓰지 않는 것처럼, 산업용 소프트웨어도 직관적이고 저항감 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 유니파이드 엔지니어링의 개발 과정에서도 이런 비전이 영향을 주었고, 지금도 꾸준히 개선하고 있다. 산업 디지털 전환을 위한 전략 및 기술 개발 방향은 단일 기술 플랫폼을 통해 AI와 같은 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엔지니어링 및 운영 등 모든 데이터를 한곳에 통합하고 이를 쉽게 공유 및 사용할 때, 단절된 데이터로는 할 수 없었던 일을 수행하도록 하고 혜택을 제공하겠다는 것이다. 예를 들어, 온도나 재료 등 파이프와 관련된 모든 공정 정보가 엔지니어링 데이터베이스에 있으면, 3D 모델링 시 AI가 온도 변화에 따른 수축 및 팽창을 고려하여 파이프 레이아웃을 하거나 설계자가 더 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 도울 수 있다. 그리고 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 툴의 사용법을 실시간으로 알려주고, 사용자가 작업을 수행하는 방법을 학습하도록 도울 수도 있다. 기술과 툴의 사용을 최대한 쉽게 만드는 것은 디지털 전환을 가속하고, 아비바가 시장을 넓히는 데에도 도움이 될 것이라고 본다.   엔지니어링 소프트웨어 기술 강화를 위해 최근 아비바가 진행한 파트너십 사례를 소개한다면 아비바의 가장 큰 전략적 파트너십 중 하나는 PLM 공급사인 아라스(Aras)와의 협력이다. 아비바는 주요 산업 시장에서 PLM의 개념을 활용하기 위해 아라스와 협력하여 ‘자산 수명 주기 관리(ALM)’ 개념을 구축하고 있다. 아라스의 데이터 중심 PLM 접근 방식은 아비바의 엔지니어링 데이터에 대한 데이터 중심 접근 방식과 잘 맞는다고 보고 있으며, 이를 통해 조선산업 및 중공업 등의 변경 관리, 리비전 제어, 산출물 제어, 구성 관리 등에서 기존 PLM 공급사보다 더욱 효과적인 설루션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 아비바는 프로젝트 실행 측면에서 워크팩스(WorkPacks)와 전략적 파트너십을 맺고 프로젝트 워크 패키지(project work package) 개념을 한국의 엔지니어링 및 오너/운영사에 소개하고 있다. 소프트웨어 기업 외에 고객사와 파트너십을 맺고 소프트웨어 개발 및 개선을 진행한 사례도 있는데, 그 중 한 가지가 대규모 티어 원 EPC 기업인 사이펨(Saipem)과의 협력이다. 사이펨은 아비바의 AI 구현 방식을 활용하여 프로세스를 개선하고자 하며, 아비바는 사이펨과 AI 설루션 개발을 위해 협력하고 있다.   한국 시장에 대한 평가 및 향후 한국 시장 전략에 대해서 소개한다면 개인적으로 한국을 매우 좋아하며, 특히 컨슈머 기술 영역에서는 발전이 빠르고 얼리 어답터 성향이 강하다고 생각한다. 반면, 산업 분야에서는 때때로 신중한 접근 방식을 보이는 것 같다. 한국 고객들은 소프트웨어가 제공하는 가장 고도화된 산업 역량을 요구하지만, 클라우드나 IT 보안 등 최신 기술을 도입하는 과정에서 제약이 있기도 하다. 아비바는 한국 시장의 특징을 고려해, 아비바 기술의 사용을 강요하기보다는 고객의 니즈를 효과적으로 충족시킬 수 있는 절충점을 찾기 위해 노력하고 있다. HD현대중공업, 삼성중공업, 한화오션 등 한국의 주요 조선사와 오랜 기간 협력해 왔으며, 엔지니어링 분야에서도 삼성전자, GS건설, LG 등 다양한 기업과 협력하고 있다. 한국 산업이 직면한 인력 부족 등의 문제를 해결하는 데 아비바의 설루션이 큰 기회가 될 것으로 보고 있으며, 한국 시장에서 성장하고 입지를 넓힐 기회가 많다고 판단한다. 더 적은 인력으로도 효율적으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원하는 아비바의 설루션은 한국 기업들이 원하는 방향과 잘 맞는다고 보고 있으며, 한국 시장에서 성공적인 실행과 긴밀한 협력을 통해 성장을 이룰 기회가 충분하다고 생각한다.   같이 보기 : [포커스] 아비바코리아, 산업 지능 기반 디지털 트윈 전략과 미래 제시     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HS효성인포메이션시스템이 고객의 데이터 인프라 운영을 간소화하고 신속하고 효율적인 의사결정과 데이터 서비스 제공을 지원하는 통합 관리 소프트웨어 설루션 ‘VSP(Virtual Storage Platform) 360’을 출시했다. VSP 360은 블록, 파일, 오브젝트, 소프트웨어 정의 스토리지를 모두 지원하며 다양한 스토리지 관리 도구를 하나의 플랫폼으로 통합해 운영 효율성을 높였다. 이에 따라 스토리지 전문 인력이 부족한 환경에서 하이브리드 클라우드를 보다 효과적으로 제어할 수 있다. AIOps(AI Operations) 기반 예측 인사이트를 제공하고 데이터 수명주기 전반에 걸친 거버넌스를 간소화한다.     오늘날 기업은 여러 종류의 스토리지 시스템, 분산된 데이터 사일로, 복잡한 애플리케이션 워크로드의 방대한 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. 이와 동시에 제한된 IT 인력, 각종 규제, 사이버 복원력 확보, AI 대응 등 복합적인 요구까지 맞물리며 부담이 가중되고 있다. 최근 설문조사에 따르면, AI 도입으로 기업의 데이터 저장 수요가 급격히 늘어 2026년까지 데이터 양이 122% 증가할 것으로 예상된다. 많은 IT 리더가 데이터 인프라가 충분치 않은 상황에서 AI를 도입해야 하는 상황이며, 투자 비용 회수를 위해 여러 실험적 접근을 시도하고 있다. VSP 360은 엔터프라이즈 스토리지 전반에 걸쳐 데이터 관리 도구를 통합하고 스토리지 용량 사용률과 시스템 전반의 상태 등 주요 성능 지표를 모니터링함으로써 최적의 성능과 효율적인 리소스 관리를 지원한다. AIOps 기반 관찰가능성(Observability) 기능을 통해 데이터 사일로를 제거하고 인프라 전반에 대한 엔드 투 엔드 가시성을 강화한다. 또한 각 기업의 비즈니스 요구에 맞춘 VSP One 데이터 서비스 배포를 간소화한다. VSP 360의 핵심 기능은 제어 ▲관찰 ▲거버넌스 세 가지 축을 중심으로 설계됐다. 블록, 파일, 오브젝트, 소프트웨어 정의 스토리지 전반에서 하이브리드 클라우드 인프라를 통합적으로 조율하고 운영함으로써 클라우드 및 온프레미스 환경의 데이터를 빠르고 효율적으로 배포∙관리할 수 있다. SaaS, 모바일, 온프레미스 등 다양한 방식으로 접근 가능한 AIOps 분석을 통해 엔터프라이즈 데이터 환경의 가시성과 함께 시스템 성능, 용량, 상태, 보안 및 지속가능성을 위한 에너지 사용량과 탄소배출 현황에 대한 지능형 관찰가능성을 제공한다. 데이터 정책 적용, 규제 준수, 수명 주기 관리 기능도 한층 강화됐다. VSP 360은 AI, 사이버 보안, 개인 식별 정보(PII) 분류 등 포괄적 워크로드를 지원하고 하이브리드 환경에서 강력한 거버넌스 체계를 구현한다. IaC(Infrastructure as Code) 기능은 인프라 전반의 관리 단순화와 통합을 지원하기 위해 사전 검증된 앤서블 모듈 및 쿠버네티스 오케스트레이션, 표준화된 API를 지원한다. VSP 360의 이러한 핵심 기능을 통해 기업은 복잡해지는 데이터 환경에서도 운영 부담을 줄이고 제한된 자원으로 데이터 관리를 효율적으로 실현할 수 있다. 여기에 VSP One의 100% 데이터 가용성 보장을 기반으로 안전하고 안정적인 데이터 관리 운영 환경을 구축하며, 성능과 지속가능성에 대한 보증으로 높은 신뢰성을 제공한다. HS효성인포메이션시스템의 양정규 대표는 “VSP 360은 오늘날 기업이 필요로 하는 요건을 완벽하게 충족하는 설루션으로, 스토리지 수명 주기 전반에 걸쳐 기업의 핵심 자산을 안정적으로 보장한다”며, “HS효성인포메이션시스템은 데이터 중심 시대에 요구되는 뛰어난 기술력, 민첩성, 안정성을 바탕으로 효율적인 비즈니스 운영을 지원할 것”이라고 밝혔다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 27일 CNG TV는 ‘Digital Supply Chain 새로운 패러다임 : 산업 건설 프로젝트의 비효율을 넘어 스마트한 미래로’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 디지털 공급망 관리의 새로운 패러다임을 제시하고, 산업 건설 프로젝트의 비효율성을 극복하여 스마트한 미래로 나아가는 방안을 모색하는 자리로 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    ▲ 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 헥사곤 ALI 남궁진 영업이사   산업 건설 프로젝트와 공급망의 특징 산업 건설 프로젝트는 다른 산업과 달리 수요와 공급의 균형을 맞추기 어려우며, 데이터 사일로(silo) 현상과 구매·조달 중심의 공급망 관리로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 엔드 투 엔드 공급망 관리, 데이터 연결, 자동화, AI 기반 예측, 디지털 트윈 등 다양한 전략과 기술을 도입해야 할 과제를 안고 있다. 따라서 성공적인 디지털 공급망 체계를 구축하려면 현업 중심의 애자일(agile) 방법론 적용, 비즈니스 가치 평가를 통한 우선순위 결정, 검증된 시스템과 최신 기술의 활용이 중요하며, 정량적인 효과 측정을 통해 투자 대비 가치를 입증할 수 있어야 한다. 헥사곤 ALI의 남궁진 영업이사는 산업 건설 프로젝트와 다른 산업 간 공급망의 차이에 대해 “다른 산업은 수요 예측과 공급 계획이 유기적으로 연결되어 있는 반면, 산업 프로젝트는 디자인, 구매, 물류, 시공 단계가 독립적으로 운영되며, 패스트트랙 스케줄링 기법이 사용된다”고 설명하며, 이로 인해 수요와 공급의 균형을 맞추기 어려운 상황이 발생한다고 덧붙였다. 산업 프로젝트에서 자재 관리는 전통적인 에너지·화학 플랜트와 인프라스트럭처 프로젝트로 나뉘며, 내부적으로는 수작업 기반의 프로세스와 사일로 조직 구조가 문제로 지적된다. 외부 요인으로는 서브컨트랙터와 영세 기업의 참여가 어려운 점이 있다. 남궁진 영업이사는 디지털 공급망 구축 전략과 관련하여 “엔드 투 엔드 공급망 관리가 중요하며, 디자인 단계부터 시공 단계까지 모든 과정을 포괄하는 계획이 필요하다”고 강조하며, “데이터 연결과 관리가 여전히 큰 도전 과제로 남아 있다”고 말했다.   디지털 전환을 위한 자동화 과제 자동화는 프로세스 및 현장에서 이루어질 수 있으며, IoT 센서를 통해 자재의 위치와 상태를 자동으로 추적하는 기술이 발전하고 있다. 또한 AI 기반의 예측 기법이 자재 관리와 공급망 최적화에 활용되고 있으며, 디지털 공급망 설루션의 효과는 자재 관리 효율성 증대와 비용 절감 측면에서 정량적으로 평가할 수 있다. 즉, ROI 평가를 통해 투자 대비 효과를 측정할 수 있다. 이번 웨비나에서는 디지털 전환의 글로벌 사례로 유럽의 한 EPC(설계·조달·시공) 기업이 엔드 투 엔드 공급망 관리를 통해 디지털 혁신을 이룬 사례가 소개되었다. 이 기업은 메가 프로젝트에서 자재 통합 관리 플랫폼을 구축하여 리스크를 줄이고 효율성을 향상시킨 것으로 알려졌다. 남궁진 영업이사는 디지털 공급망 관리의 미래에 대해 “공급망 관리는 디자인 단계부터 시공 단계까지 통합적으로 관리되어야 하며, 디지털 하이테크와 인적 역량을 결합하여 성공적인 공급망 관리가 이루어져야 한다”고 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

스노우플레이크(Snowflake) 코리아 최기영 지사장은 3월 25일 광화문 포시즌호텔에서 열린 스노우플레이크 공동창립자 방한 행사(Snowflake Founders Tour - Korea)에서 AI 시대에 맞춘 데이터 활용 혁신 방안을 발표했다. 또한 기업들이 급변하는 디지털 환경 속에서 데이터를 더 효율적으로 사용하고 AI 기술을 접목해 경쟁 우위를 점할 수 있는 방안들을 소개했다. ▲ 스노우플레이크코리아 최기영 지사장   이날 스노우플레이크는 엔터프라이즈 데이터 아키텍처가 단순 데이터 처리에서 AI 기반의 소비 중심 구조로 진화하고 있음을 강조했다. 특히, 데이터의 상호운용성을 높이고 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합하여 AI 활용성을 극대화할 것을 제안했다. 스노우플레이크의 주요 혁신 포인트는 첫째, 데이터 상호운용성으로, 오픈 테이블 형식과 카탈로그 기술을 통해 다양한 데이터 엔진 간의 원활한 데이터 공유를 지원하는 것이다. 둘째, AI 기반 소비로, 기업 데이터의 대부분이 온라인으로 전환된 환경에서, AI를 통해 데이터를 전략적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이다.  또한 최 지사장은 스노우플레이크가 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 메시 등의 다양한 데이터 아키텍처를 연결하여 데이터 사일로 문제를 해결하는 적응형 아키텍처에 대해 소개했다. 이를 통해 기업들이 보다 유연하고 효율적으로 데이터를 관리하고 AI 기반의 혁신을 이루도록 지원하고 있다고 강조했다. 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼의 강점은 편의성, 연결성, 신뢰성에 있다. 우선 편의성은 자동 성능 개선 및 즉각적인 확장성, 관리 자동화와 비용 효율성을 제공한다. 연결성은 클라우드 환경 간 데이터 공유를 간편하게 만들어 데이터 활용의 유연성을 높여 준다. 신뢰성은 데이터 보안과 개인정보 보호, 재해 복구 기능 등으로 기업이 안전하게 데이터를 활용하도록 돕는다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드는 멀티 클라우드 환경을 완벽하게 지원하며, 이미 전 세계 10,600개 이상의 기업 고객과 포브스 글로벌 2,000대 기업 중 754개 기업에서 사용 중입니다. 이를 통해 기업들은 데이터 기반의 혁신을 통한 경쟁력 확보에 성공하고 있다. 최 지사장은 "스노우플레이크의 비전은 명확하다. 데이터와 AI를 통해 차세대 혁신을 구축하고, 이를 활용하여 기업들이 지속 가능한 성장을 이루도록 돕는 것이다"라며, "앞으로 더 많은 기업들이 스노우플레이크의 데이터 혁신을 경험하게 될 것으로 기대한다"고 말했다. ▲ 스노우플레이크 공동창립자인 티에리 크루아네스와 베뉴아 다쥬빌, 그리고 스노우플레이크코리아 최기영 지사장 (왼쪽부터) 한편, 이날 최기영 지사장의 브리핑 이후, 이번 행사 참여를 위해 방한한 스노우플레이크 공동창립자이자 제품 부문 사장인 베누아 다쥬빌(Benoit Dgeville)과 스노우플레이크 공동창립자이자 전 최고기술책임자인 티에리 크루아네스(Tierry Cruanes)는 기자들과 만나 질의 내용에 답했다. 몇 가지 내용을 추려서 소개한다. [기자간담회 Q&A]  Q. 데이터 상호운용성과 AI가 스노우플레이크 전략의 핵심이 된 이유는? A. 데이터의 유연한 공유와 AI 적용은 고객의 디지털 전환을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 때문이다. Q. 소비 기반 비즈니스 모델을 도입한 이유는? A. 고객이 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 하여 효율적인 비용 관리와 유연한 확장을 가능하게 하기 위함이다. Q. 데이터 상호운용성과 AI가 스노우플레이크 전략의 핵심이 된 이유는? A. 데이터의 유연한 공유와 AI 적용은 고객의 디지털 전환을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 때문이다. Q. 제품 전략과 로드맵의 차별화된 경쟁력은? A. 멀티클라우드 지원, AI/ML 통합, 오픈 스탠다드 지원으로 확장성과 유연성을 확보하는 것이다. Q. 스노우플레이크 플랫폼의 향후 진화 방향은? A. AI 통합 강화, 멀티모달 데이터 지원 확대, 에이전트 기반 자동화 플랫폼으로 진화하는 것이다. Q. 한국 시장에서 AI 데이터 클라우드는 어떻게 확장될까? A. 규제 대응 능력과 로컬 파트너십을 강화해 산업 전반으로 확산이 가속될 전망이다.