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.

유니티가 전문적인 코딩 지식 없이 웹 브라우저에서 실시간 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 ‘유니티 스튜디오(Unity Studio)’를 선보였다. 이 설루션은 디자이너와 엔지니어가 직접 프로토타입을 제작하도록 지원해, 기술적 진입장벽과 개발 과정의 병목을 해결하는 데에 초점을 맞췄다. 또한 CAD나 BIM 데이터를 최적화해 산업 현장의 신속한 의사결정과 효율적인 협업 환경을 제공한다. ■ 정수진 편집장   ▲ 유니티 스튜디오의 신 세팅 메뉴   웹 브라우저 기반의 노코드 3D 콘텐츠 제작 환경 구축 유니티 스튜디오는 전문적인 코딩 지식 없이도 웹 브라우저에서 실시간 3D 콘텐츠를 제작할 수 있는 노코드(no code) 에디터이다. 기존의 전문 3D 도구가 가진 기술적 진입장벽과 개발 병목 현상을 해결해, 디자이너나 엔지니어가 직접 프로토타입이나 교육용 앱을 만들 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식의 신 빌더와 비주얼 스크립팅을 통해 인터랙티브한 결과물을 빠르게 완성하고 웹 환경으로 퍼블리싱할 수 있다. 또한 CAD나 BIM 같은 산업용 데이터를 자동으로 최적화하는 기능을 갖춰 기업 환경의 작업 방식과도 호환된다. 다양한 산업별 템플릿과 애셋 라이브러리를 제공함으로써 비전문가도 신속한 의사결정과 효율적인 협업을 수행할 수 있는 환경을 구현한다는 것이 유니티의 설명이다.   ▲ 기본 제공되는 애셋을 활용하거나 외부 애셋을 가져올 수 있다.   애셋 라이브러리와 비주얼 스크립팅을 통한 직관적 제작 유니티 스튜디오는 3D 기술에 대한 전문 지식이 없는 디자이너나 기획자 등 다양한 사람들이 코딩을 하지 않고 3D 애플리케이션을 빠르게 제작할 수 있도록 돕는다. 직관적인 드래그 앤 드롭 방식의 신 빌더와 블록 코딩 형태의 비주얼 스크립팅을 제공해 비전문가도 손쉽게 다룰 수 있다는 점이 특징이다. 사용자는 유니티 스튜디오에 내장된 애셋 라이브러리나 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)에서 3D 모델과 텍스처를 골라 화면에 끌어다 놓기만 하면 된다. 빈 가상 공간에 자동차나 의자 같은 오브젝트를 화면 중앙의 신이나 계층 구조 창에 직접 끌어다 배치하는 방식이다. 표면의 질감이나 색상을 바꾸고 싶을 때도 복잡한 수치를 입력할 필요 없이 마우스로 원하는 머터리얼을 클릭해 덮어씌우면 된다. 화면 속 버튼을 눌렀을 때 특정 사물이 커지거나 작아지는 식의 상호작용은 블록 코딩 형태의 비주얼 스크립팅으로 쉽게 구현할 수 있다. 블록 코딩이란, 특정한 이벤트를 발생시키는 블록과 작동할 기능을 담은 블록을 화면으로 끌고 와 서로 조립하는 방식이다. 이벤트 창에서 버튼 클릭을 의미하는 블록을 가져오고, 애니메이션 재생 블록을 끼워 맞춘 뒤 대상 오브젝트를 지정해주면 상호작용 로직을 만들어낼 수 있다. 유니티 코리아는 기자 대상의 미디어 클래스를 4월에 진행했다. 기능 시연을 담당한 유니티 코리아의 이효준 시니어 설루션 엔지니어는 “기존에는 사람이 하나하나 코딩을 했다면, 이제는 블록 코딩 형태로 미리 메시지를 만들어 놓고 특정 이벤트를 일어나게 할 때는 블록을 조립하는 식으로 로직을 만들 수 있다”고 설명했다. CAD나 BIM과 같이 복잡하고 무거운 산업용 데이터도 유니티 애셋 매니저의 애셋 트랜스포머(Asset Transformer) 기능을 활용하면 실시간 환경에 맞게 자동 최적화되어 쉽게 불러올 수 있다. 완성된 결과물은 단 한 번의 클릭으로 웹 링크를 통해 배포할 수 있어, 팀원 간의 즉각적인 아이디어 공유와 신속한 의사결정을 돕는다.   ▲ 블록을 드래그 앤 드롭으로 조합해 로직을 만들 수 있다.   ▲ 애니메이션 로직을 모델에 적용하는 모습   전문 제작 환경과 연동으로 설계-개발 소통 강화 기존의 유니티 에디터(Unity Editor)와 비교할 때 유니티 스튜디오의 차이점은 타깃 사용자와 사용 환경, 그리고 구현의 깊이에 있다. 유니티 스튜디오는 비전문가가 별도의 설치 없이 웹 브라우저상에서 몇 분 만에 가벼운 프로토타입이나 대화형 3D 콘텐츠를 만드는 데 초점을 맞춘 도구다. 반면 유니티 에디터는 개발자 등 기술 전문가를 위한 심화 제작 환경으로, 정교한 로직 작업은 물론 모바일, 데스크톱, XR 디바이스 등 다양한 타깃 플랫폼에 맞춘 최종 앱 빌드 및 배포를 담당한다. 이 두 가지 도구는 유기적으로 연결되어 작업의 효율을 높일 수 있다. 미디어 클래스에서 유니티 코리아의 장건우 APAC 설루션 엔지니어링 매니저는 “디자이너나 기획자가 유니티 스튜디오로 프로젝트를 만들고 유니티로 내보내면, 해당 프로젝트를 바탕으로 개발자들이 확장하는 것이 가능하다”고 설명했다. 유니티 스튜디오는 기존 3D 제작 과정에서 실무자와 개발자 사이에 생길 수 있는 소통의 병목 현상을 해소하는 매개체 역할을 한다. 장건우 매니저는 “산업 분야에서 많이 들은 피드백 중 하나가 설계자와 3D 개발자 사이에 소통의 장벽이 있다는 것이었다. 유니티 스튜디오를 통해 시나리오를 만들면 어느 정도 구현이 가능한지 논의할 수 있고, 하나의 툴로 소통할 수 있다”고 전했다. 웹 브라우저에서 구동되는 클라우드 앱이니만큼 기업 입장에서는 보안 문제도 중요한 부분이다. 이에 대해 유니티는 가상 프라이빗 클라우드를 구축할 수 있도록 지원함으로써 데이터베이스를 별도로 관리하고, 외부로 유출될 수 있는 가능성을 방지하고 있다고 설명했다.   ▲ 유니티 스튜디오로 만든 결과물을 웹 환경으로 퍼블리싱할 수 있다.   현장 중심의 워크플로 최적화와 사용자 경험 미디어 클래스를 통해 짧게나마 체험해 본 유니티 스튜디오는 웹 브라우저에서 돌아가는 클라우드 앱이라는 것을 느끼지 못할 만큼 쾌적했다. 포토샵같은 미디어 제작 앱이나 게임을 접해 봤다면 오브젝트를 움직이거나 원하는 기능을 찾아 사용하는 데에는 그리 어렵지 않게 적응할 수 있을 것 같았다. 장건우 매니저는 “유니티 스튜디오는 산업 분야에서 기존에 사용하던 애플리케이션 제작 툴보다 보다 빠르게 결과물을 만들고, 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 워크플로를 지향한다”면서, “기존에 사용하던 툴 대신 사용한다는 접근보다는 기존의 도구와 연결해 사용할 수 있다고 보면 좋을 것 같다”고 전했다. 또한 “기술적 배경에 따라 다르겠지만 CAD 같은 도구를 사용할 줄 아는 분이라면 몇 시간 안에 프로젝트의 아이디어 구현 정도는 가능할 것 같다”고 덧붙였다. 한편으로, 오브젝트나 블록의 이름을 영문자로 지정할 때 대문자와 소문자를 정확하게 구분하지 못하면 제대로 작동하지 않는 점은 개발자 마인드가 없는 기자를 잠시 당황하게 했다. 체험한 시점에서 유니티 스튜디오의 UI(사용자 인터페이스)가 영어로 되어 있어, 원하는 기능을 찾는 데에 조금 시간이 걸리기도 했다. 폭넓은 비전문가를 타깃으로 한다면 이런 부분은 개선되어도 좋지 않을까 하는 생각이 들었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 설루션 콘퍼런스’가 지난 3월 27일 진행됐다. 에티버스와 AWS(아마존웹서비스)가 주최한 이번 콘퍼런스에서는 ‘제조 산업의 인공지능 전환(AX)’을 주제로 AI(인공지능)가 물리적 현장을 직접 제어하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 스스로 판단하는 자율 공장으로의 패러다임 변화를 짚었다. 그리고 제조 AX의 골든타임을 맞아 미래 제조 전략의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     분석을 넘어 실행으로, ‘피지컬 AI’의 등장 제조산업은 단순한 데이터 분석과 디지털 전환(DX)을 넘어 AI가 생산의 전 과정을 주도하는 자율 공장 시대로 진입하고 있다. 그 중심에 있는 피지컬 AI는 분석 도구에 머물렀던 기존 시스템과 달리 로봇이나 자율제어 물류 등 물리적 세계를 직접 이해하고 제어하는 역할을 맡는다. 특히 고령화와 저출산으로 인해 숙련된 현장 인력이 부족해진 상황에서, 피지컬 AI는 육체적으로 힘들고 반복적인 작업을 로봇이 대신하게 만들어 인간과 로봇이 협업하는 새로운 생태계를 조성할 수 있을 것으로 기대를 받고 있다. 하지만 이런 혁신 기술을 실제 제조 현장에 도입하기 위해서는 넘어야 할 과제가 있다. 가장 먼저 부딪히는 장벽은 데이터의 품질 확보와 IT 및 OT 시스템의 통합 문제다. 제조 현장에는 수많은 산업용 프로토콜이 혼재되어 있어 데이터 표준화가 필수이며, 고품질의 통합 데이터 없이는 피지컬 AI가 제대로 작동할 수 없다. 이와 함께 AI가 내린 결정의 근거를 명확히 추적하고 설명할 수 있는 거버넌스와 안전성 확보도 시급한 과제다. 현장에서는 IT와 OT, 그리고 AI를 동시에 이해하는 융합 인재가 부족하다는 점도 걸림돌이다. 이로 인해 소규모 파일럿 테스트에서는 훌륭한 성과를 내더라도 이를 전사 규모로 확산하는 단계에서 실패하는 경우가 발생한다. 나아가 노후화된 센서와 장비에서 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보하기 어려운 기존 현장의 한계를 극복하고, 대규모 로봇 운영과 시스템 유지에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위한 전략이 요구된다. 이번 행사는 기조연설을 포함해 스마트 제조, AX 전략, 데이터 보안 등 세 개의 세부 트랙으로 진행됐다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI(agentic AI)같은 최첨단 기술이 실제 현장에 적용된 사례를 공유했으며, 생산성 향상과 비용 효율화를 위한 클라우드 기반의 로드맵과 설루션을 제시했다.   에이전틱 AI와 현장 실행 중심의 제조 혁신 급변하는 산업 환경 속에서 제조업은 단순한 디지털 전환을 넘어 AI가 생산 전 과정을 주도하는 시대로 나아가고 있다. AWS의 정승희 매니저는 “AI는 우리 생의 가장 혁신적인 기술이 될 것이며 일하는 방식 자체를 바꿀 것”이라는 아마존 앤디 재시 CEO의 발언을 인용하면서, 현장의 판도를 바꿀 핵심 기술로 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 꼽았다. 정승희 매니저는 “AI가 비즈니스 운영체제처럼 작동해 복잡한 업무를 자동화하고, 반복적인 현장 노동은 로봇이 대신하며 스스로 장애를 감지하고 복구하는 자가 치유 능력을 갖출 수 있다”면서, “이 미래를 현실로 만들기 위해서는 데이터 품질 확보와 운영 시스템 통합, 융합 인재 부족이라는 만만치 않은 장벽을 먼저 넘어야 한다”고 짚었다. 또한, 정승희 매니저는 “완벽한 계획을 기다릴 것이 아니라, 작게 시작하고 검증하고 확대해야 한다”면서, 청사진에 매몰되기보다 소규모 파일럿 테스트부터 속도감 있게 실행할 것을 조언했다. 또한, 기업들이 클라우드 인프라와 파트너 생태계를 영리하게 활용한다면 혁신의 비용을 줄이고 성공적인 미래를 앞당길 수 있을 것이라고 덧붙였다.   ▲ AWS 정승희 매니저는 피지컬 AI가 산업의 게임 체인저가 되고 있다고 짚었다.   디지털 트윈과 데이터 통합의 시너지 추구 제조산업은 단순히 데이터를 분석하는 단계를 넘어 물리적 세계를 직접 실행하고 최적화하는 피지컬 AI 시대로 진입하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이수아 전략 부사장은 제품 설계부터 생산까지 전 과정을 연결해 글로벌 리더십을 확보하려는 기업들의 움직임이 빨라지고 있다고 분석했다. 하지만 현장에서는 여전히 AI의 신뢰성과 전문 인력 부족이라는 장벽이 존재한다. 이수아 부사장은 기업들의 현실적인 우려에 대해 “기업들은 AI가 정말 안전하고 사람이 개입하지 않아도 믿을 수 있는 것인지, 의사 결정을 맡겨도 되는 것인지에 대한 고민을 가지고 있다”면서, 데이터 기반 의사결정에 대한 신뢰성 검증의 필요성을 짚었다. 그리고, 이 과제를 해결하기 위해 파편화된 시스템을 연결하는 온톨로지(ontology) 기반의 데이터 통합과 산업에 특화된 파운데이션 모델(foundation model)의 도입을 제안했다. 또한, 복잡한 제조 환경을 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈과 그 데이터의 흐름을 촘촘히 잇는 디지털 스레드(digital thread)가 필수라고 강조했다. 결국 가상과 현실을 완벽하게 동기화하는 탄탄한 인프라 혁신만이 성공적인 피지컬 AI 시대를 앞당기는 열쇠가 된다는 것이 이수아 부사장의 진단이다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이수아 부사장은 AI를 통해 제품 R&D를 가속화할 수 있다고 설명했다.   AI 팩토리의 본질은 ‘데이터 표준화’ 서울대학교 이정준 교수는 제조 현장에서 기존에 해오던 일에 데이터를 더해 분석하고, 이를 통해 생산성과 효율을 한층 높이는 과정으로서 ‘AI 팩토리’를 정의했다. 결국 AI는 제조산업이 원하는 가치를 얻기 위해 추가하는 강력한 도구에 불과하다는 것이다. 성공적인 AI 팩토리를 구현하기 위한 핵심 요소로 이정준 교수가 꼽은 것은 데이터이다. 제조 현장의 데이터는 IT와 OT 영역, 그리고 공장 밖의 공급망까지 넓게 퍼져 있지만, 서로 다른 규격과 프로토콜 탓에 이를 하나로 엮는 과정은 험난하다. 이를 해결할 열쇠로는 데이터의 표준화가 꼽힌다. 이정준 교수는 독일의 자산 관리 셸(Asset Administration Shell : AAS)과 같은 국제 표준 데이터 모델을 도입하면 파편화된 정보를 원활하게 통합할 수 있을 것이라고 소개했다. 이와 함께 현장에서 우려하는 기술 유출 문제를 막기 위해 데이터 주권과 신뢰성을 보장하는 데이터스페이스(dataspace)의 구축도 과제다. 이정준 교수는 눈앞의 화려한 기술보다 탄탄한 데이터 표준화가 우선되어야 한다고 전했다.   ▲ SK AX의 안상만 부사장은 AI를 위한 IT 인프라의 재설계 방향을 제시했다.   자율 공장 완성할 유연한 클라우드 인프라 제조산업의 패러다임은 단순한 공정 자동화를 넘어 인간과 AI가 공존하며 스스로 판단을 내리는 자율 의사결정 시대로 진화하고 있다. SK AX의 안상만 부사장은 이러한 제조 현장의 변화를 이끌기 위해 가장 먼저 근본적인 IT의 뼈대를 새로 짜야 한다고 짚었다. “과거의 무겁고 경직된 시스템에서 벗어나 클라우드 기반의 유연한 서비스 환경으로 탈바꿈해야만, 끊임없이 쏟아지는 현장의 데이터를 하나의 플랫폼으로 매끄럽게 연결할 수 있다”는 것이다. 또한, 안상만 부사장은 “업무 프로세스와 데이터가 통합되지 않은 상태에서의 혁신은 사상누각”이라면서, AI 기술의 도입에 앞서 탄탄한 기본기가 우선되어야 한다고 강조했다. 그리고 AI 기술의 성공적인 안착을 위해서는 소규모 파일럿 테스트를 통해 빠르게 성공 모델을 만들고 이를 전사적으로 확산하는 전략이 필요하다고 짚었다. 현장의 데이터가 완벽하게 통합된 인프라 위에서 디지털 트윈과 버티컬 AI(vertical AI)가 결합될 때, AI가 현장 운영을 책임지는 자율 공장을 완성할 수 있다는 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 30   우리는 지금 AI를 사용하는 시대에 살고 있다고 말한다. 하지만 조금만 거리를 두고 바라보면, 그 말은 절반만 맞다. 지금의 우리는 AI를 능숙하게 활용하고 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 여전히 그것을 하나의 도구처럼 다루고 있기 때문이다. 질문을 던지면 답을 받고, 코드를 요청하면 만들어주고, 문서를 부탁하면 정리해주는 방식은 분명 이전과 비교할 수 없을 정도로 강력한 변화이지만, 그 본질은 크게 달라지지 않았다. 여전히 판단은 사람이 하고, AI는 그 판단을 빠르게 실행하는 역할에 머물러 있기 때문이다. 이 구조는 익숙하고 안정적이지만, 동시에 분명한 한계를 갖는다. 인간이 모든 판단을 내려야 한다는 전제는 결국 속도와 복잡성의 벽에 부딪히게 된다. 그리고 지금, 우리는 그 한계를 넘어서는 변화의 초입에 서 있다. 최근 몇 년 사이 ‘AI 에이전트(AI agent)’라는 개념이 빠르게 확산된 것도 이러한 흐름의 일부다. 에이전트는 단순한 응답을 넘어 작업을 분해하고 도구를 연결하며 결과를 만들어내는 존재로 발전했다. 그러나 여전히 그 방향은 사람이 정한다는 점에서, 구조 자체는 크게 달라지지 않았다.   ▲ 화이트보드 이미지(제공 : 제미나이, by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   하지만 이 흐름은 지금 전혀 다른 방향으로 꺾이고 있다. 단순히 더 똑똑한 AI가 등장한 것이 아니라, AI의 역할 자체가 바뀌고 있기 때문이다. 이제 AI는 ‘무엇을 해야 하는가’를 판단하기 시작하고 있다. 그리고 이 변화는 전쟁과 같은 지정학적 위기, 공급망 붕괴, 에너지 가격 급등과 같은 현실의 변화와 맞물리면서 더욱 빠르게 가속되고 있다. 기업은 더 이상 느린 의사결정으로 버틸 수 없고, 실시간으로 판단하고 실행하는 능력을 요구받고 있다. 이러한 환경에서 등장한 것이 ‘판단하는 시스템(decision system)’이다. 자동화 시스템이 정해진 절차를 빠르게 수행하는 것이라면, 판단하는 시스템은 그 절차 자체를 선택한다. 어떤 선택이 최적인지, 어떤 리스크가 존재하는지, 어떤 자원을 어디에 배치해야 하는지를 스스로 결정한다. 이는 단순한 효율을 넘어, 기업의 생존과 직결되는 영역으로 확장되고 있다. 이 변화는 제조 현장에서 이미 현실이 되고 있다. APS(고급 생산 계획 및 스케줄링 시스템)는 단순한 계획 도구를 넘어 다양한 시나리오를 생성하고 최적의 선택을 제안하는 시스템으로 진화하고 있으며, 점점 더 스스로 실행하는 방향으로 발전하고 있다. 납기 지연을 예측하고 생산 순서를 조정하며 자원을 재배치하는 기능은 더 이상 미래의 이야기가 아니다. 이 흐름은 자연스럽게 피지컬 AI(physical AI)와 로봇으로 이어진다. 디지털 공간에서 이루어지던 판단이 이제 물리적 세계로 확장되고 있는 것이다. 기존의 산업용 로봇이 정해진 동작을 반복하는 기계였다면, 앞으로의 로봇은 상황을 인식하고 판단하며 행동을 바꾸는 존재로 진화한다. 이는 단순한 자동화가 아니라, ‘판단하는 물리 시스템’으로의 전환을 의미한다. 특히 전쟁이나 공급망 위기 상황에서는 이러한 시스템이 더욱 큰 가치를 가진다. 어느 공장을 먼저 가동해야 하는지, 어떤 부품을 대체해야 하는지, 물류를 어떻게 재구성해야 하는지와 같은 문제는 더 이상 사람의 경험만으로 해결할 수 없는 영역이 되었기 때문이다. PLM 역시 이러한 변화의 중심으로 이동하고 있다. 과거의 PLM이 설계 데이터를 관리하는 시스템이었다면, 이제는 판단을 지원하는 지식 기반 플랫폼으로 진화하고 있다. 설계, 생산, 품질, 공급망 데이터가 연결되고, 그 위에서 AI가 판단을 수행하는 구조가 만들어지고 있다. 특히 3D 유사도 기반 기술은 이미 판단의 일부를 시스템이 담당하기 시작했음을 보여주는 대표적인 사례다. 그렇다면 이 변화 속에서 사람은 무엇을 해야 하는가. 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 최근 많이 언급되는 개념이 바로 ‘바이브코딩’이다. 비개발자도 AI를 활용해 코드를 생성하고, 간단한 서비스를 구현할 수 있는 시대가 열리면서 많은 사람들이 개발의 문턱을 넘기 시작했다. 실제로 개인의 생산성과 아이디어 구현 속도는 과거와 비교할 수 없을 정도로 빨라졌다. 하지만 여기에는 분명한 현실도 존재한다. 기업용 시스템의 영역에서는 상황이 다르다. 여전히 복잡한 데이터 구조, 안정성, 보안, 성능, 유지보수와 같은 문제가 존재하며, 이는 단순한 코드 생성으로 해결되지 않는다. 바이브코딩은 개인이나 소규모 실험에서는 강력한 도구가 될 수 있지만, 대규모 기업 시스템에서는 아직까지 결정적인 해결책이 되지 못하고 있다. 오히려 이 지점에서 하나의 역설이 드러난다. AI가 발전할수록 개발자가 필요 없어질 것처럼 보이지만, 실제로는 기업용 시스템을 제대로 설계하고 구현할 수 있는 개발자의 부족 현상이 더욱 심화되고 있다. AI가 코드를 만들어주더라도, 그 구조를 이해하고 통제할 수 있는 사람의 필요성은 오히려 더 커지고 있기 때문이다. 이러한 현실 속에서 기업이 선택해야 할 전략은 명확해지고 있다. 모든 것을 새롭게 개발하려 하기보다는, 이미 검증된 OOTB(out of the box) 기능을 최대한 활용하는 방향이다. 완벽한 커스터마이징을 추구하기보다는, 기본 기능에 충실한 시스템을 빠르게 적용하고 그 위에서 점진적으로 확장하는 접근이 더 현실적이다. 조금 돌아가는 것처럼 보일 수 있지만, 오히려 이 방식이 더 빠르고 안정적인 결과를 만들어낸다. 특히 PLM, APS와 같은 복잡한 엔터프라이즈 시스템에서는 이러한 전략이 더욱 중요하다. 기본 기능을 기반으로 표준 프로세스를 정립하고, 필요한 부분만 선택적으로 확장하는 것이 전체 시스템의 안정성과 지속 가능성을 높이는 방법이기 때문이다. 앞으로의 전망을 보면 이 흐름은 더욱 명확해질 것이다. 바이브코딩은 개인의 생산성을 극대화하는 도구로 자리 잡고, 기업 영역에서는 OOTB 기반의 플랫폼과 AI가 결합된 구조가 중심이 된다. 그리고 그 위에서 판단하는 시스템이 작동하게 된다. 결국 우리는 하나의 방향으로 수렴하고 있다. 도구의 시대를 지나 에이전트의 시대로 그리고 판단의 시대로 이동하고 있으며, 그 위에 피지컬 AI와 로봇이 결합된 새로운 산업 구조가 형성되고 있다. 이때 기업의 경쟁력은 더 이상 얼마나 많은 기능을 개발했는지가 아니라, 얼마나 빠르게 판단하고 실행할 수 있는 시스템을 갖추었는지에 의해 결정된다. 그리고 이 모든 변화의 중심에는 여전히 사람이 있다. 다만 그 역할은 분명히 달라지고 있다. 더 이상 직접 실행하는 사람이 아니라, 시스템의 방향과 의미를 설계하는 사람으로 변화하고 있는 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 4월 20일~24일까지 독일 하노버에서 열린 세계 최대 산업 기술 박람회 ‘하노버 메세 2026’에 참가해 제조 현장의 혁신을 이끄는 산업용 AI 설루션과 기술력을 선보였다고 전했다. 지멘스는 이번 전시를 통해 로봇 공학 분야의 새로운 AI 기술과 신기술을 활용해 공급망의 회복 탄력성을 높이는 방안을 소개하며 글로벌 기술 리더십을 강조했다. 이번 행사에서 지멘스는 보조 역할에 머물던 산업용 AI를 자율 실행 단계로 발전시킨 ‘아이겐 엔지니어링 에이전트(Eigen Engineering Agent)’를 공개했다. 이 시스템은 산업 자동화 엔지니어링 작업을 실제 환경에서 계획하고 실행하며 검증까지 수행하는 상용 AI 기반 설루션이다. 지멘스에 따르면 이 설루션은 단순한 추천을 넘어 실제 엔지니어링 프로세스에 직접 작동하며 수동 워크플로 대비 생산 속도를 2배에서 5배까지 높이고 자동화 엔지니어링 효율을 약 50% 개선한다. 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 구현한 협업 사례도 소개됐다. 지멘스는 엔비디아, 휴머노이드와 협력해 바퀴형 알파 휴머노이드 로봇 ‘HMND 01’이 지멘스 에를랑겐 공장에서 자율 물류 작업을 수행하는 모습을 시연했다. 지멘스는 이를 “세계 최초의 완전 AI 기반 적응형 제조 현장 구축을 위한 중요한 이정표”라고 설명했다. 피지컬 AI는 지능형 시스템이 물리 세계를 인지하고 스스로 행동하게 하는 기술로, 지멘스는 ‘지멘스 엑셀러레이터’ 포트폴리오를 통해 로봇이 산업 환경에서 효율적으로 작동할 수 있도록 디지털 중추와 자동화 인프라를 형성하는 역할을 맡고 있다.     전시 부스에서는 식품 기업 프링글스 및 펩시코와의 구체적인 협력 사례도 소개되었다. 양사는 산업용 AI로 물류와 재고, 공급망 전반을 유기적으로 연결해 생산 전 과정의 투명성을 확보하고 제품 출시 속도를 높이고 있다. 또한 산업용 메타버스 환경에서 공정을 설계하고 피지컬 AI가 이를 실행하는 모듈형 미니 공장 ‘팝업 팩토리’도 전시되었다. 이노베이션 허브에서는 적층 제조(AM) 기반의 신발 밑창 생산 공정이 대표 사례로 제시되었다. 사용자가 AI 기반 자연어 인터페이스에 요구사항을 입력하면 AI가 이를 분석해 디지털 트윈 시뮬레이션과 설계 도구를 자동으로 연계한다. 이후 AI 에이전트가 생산 공정을 자율적으로 운영하고 휴머노이드 로봇이 제품 이송과 포장을 담당하는 등 전 과정이 지능형 시스템으로 구현되는 모습을 확인할 수 있었다. 급증하는 데이터 센터의 에너지 수요에 대응하기 위한 혁신적인 설루션도 발표되었다. 지멘스는 반도체 기반 보호 및 스위칭 시스템을 선보였다. 고효율·고성능 직류 전력망은 재생 에너지와 에너지 저장 시스템을 직접 연계할 수 있어 효율성과 전력 공급 안정성을 동시에 확보한 에너지 운영 환경을 제공한다. 지멘스그룹의 롤랜드 부시 회장은 “산업용 AI는 미래 산업의 주도권을 결정짓는 핵심 요소가 될 것”이라면서, “지멘스는 제품 설계부터 운영에 이르는 전 과정에 적용 가능한 AI 운영 체계를 구축하고 있으며 이를 통해 고객이 더 빠르고 효율적인 비즈니스를 구현해 경쟁력을 확보할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

  INFOWORLD   Focus 17　제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축 22　매스웍스, “MBD와 AI 결합으로 설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다” 25　“화려한 기술보다 탄탄한 데이터가 우선”… 제조 AI 전환의 실질적 해법은 28　유니티 스튜디오, 노코드와 웹 기반으로 산업용 3D 제작 문턱 낮춘다 31　세일즈포스, ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 제시… 슬랙이 핵심 업무 운영체제 된다   People & Company 34　옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사　산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   Case Study 36　다이슨 워시G1의 모델 기반 설계 도입 사례 / 이웅재　시스템 레벨 시뮬레이션, 일상 가전의 개발 방식까지 바꾸다 39　시각화 워크플로로 구현하는 리얼타임 스토리텔링　영화의 복잡한 샷에서 빠른 반복 작업을 지원한 언리얼 엔진 42　데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신　3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축   New Products 50　이달의 신제품   Column 53　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　보이지 않는 뇌 56　트렌드에서 얻은 것 No. 30 / 류용효　AI 에이전트 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생   48　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 58　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (6) / 최영석　사각형 작도 외 62　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (1) / 최하얀　아레스 커맨더 2027이 제시하는 새로운 CAD 작업 방식 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　루비 온 레일즈 기반 빌딩 모니터링 서비스 개발 방법   Mechanical 72　엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다 / 오병준　디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래 76　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (10) / 박수민　크레오 파라메트릭 12.0으로 애니메이션 생성하기   Analysis 81　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 황정필　앤시스 아쿠아를 이용한 LNG 운반 선박의 운동 해석 방법 90　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5) / 이종학　심센터 HEEDS 2604 업데이트 96　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (7) / 오재응　모델 기반 시스템 엔지니어링의 모델링 도구 104　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스　IT  홀더의 지속 가능한 해상풍력 설치 접근법   PLM 100　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3) / 이종혁　데이터 온톨로지 기반 3D 모델의 지능화     2026-5-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

슈나이더 일렉트릭은 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에서 마이크로소프트 애저 기반의 에이전틱 제조 설루션을 선보인다고 밝혔다. 이번 설루션은 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발했다. 슈나이더 일렉트릭의 개방형 소프트웨어 정의 자동화 플랫폼인 ‘에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트(EAE)’를 기반으로 마이크로소프트의 애저 클라우드 및 AI 서비스를 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 에이전틱 제조와 개방형 자동화, 엔드 투 엔드 지속가능성을 아우르는 통합 접근 방식을 구현했다. 플랫폼의 핵심인 EAE는 온프레미스, 에지, 하이브리드 환경 전반에서 일관되게 작동한다. 사용자는 자동화 로직을 한 번 작성해 시뮬레이션하고 검증과 배포를 거친 뒤, 별도의 재구성 없이 어디서든 실행할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 제조업체들이 직면한 제품 다양성 증가와 공급망 불안정, 안전한 운영 환경 요구 등 복합적인 과제에 대응하기 위해 이번 설루션을 공개했다고 설명했다. 양사의 통합 플랫폼은 엔지니어링 의도와 실시간 운영 환경을 연결한다. 재사용 가능한 로직의 표준화와 시뮬레이션 기반 자동화 검증, 라이프사이클 전반의 추적성 확보를 지원하며 다양한 사이트와 하드웨어 간 상호운용이 가능한 운영 확장을 돕는다. 슈나이더 일렉트릭은 안전 규정 준수 및 통합형 자동화 산업 설루션에 대한 전문성을 바탕으로 규제가 엄격한 환경에서도 안정적인 운영이 가능하다고 강조했다. 이번 설루션은 제조 현장의 비효율을 구조적으로 해소하는 데 중점을 두었다. 기존 자동화 프로그램은 설계, 시뮬레이션, 시운전, 운영 등 각 단계마다 별도의 도구와 인수인계 과정이 필요했다. 통합 플랫폼은 이러한 과정을 하나의 추적 가능한 워크플로로 연결했다. 특히 AI 에이전트가 오케스트레이션 환경에서 설계 의사결정을 자동화하고 배포 전 로직을 검증해 리드 타임을 단축하고 초도 수율을 높인다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 애저 AI 기반의 산업용 코파일럿을 적용한 결과 제어 구성 및 문서화 작업 시간이 최대 50%가량 절감됐다.     마이크로소프트의 다얀 로드리게스 제조 및 모빌리티 부문 부사장은 “에이전틱 설계를 통해 설계 의도에서 운영 현실에 이르는 루프를 구현하고 있다”면서, “의사결정을 자동화하고 조기에 검증하면서 슈나이더 일렉트릭이 클라우드와 에지 전반에서 일관되게 시뮬레이션하고 배포할 수 있는 재사용 가능한 자동화 패키지를 인계하는 것이 핵심”이라고 말했다. 슈나이더 일렉트릭의 그웨나엘 휴에 산업 자동화 부문 총괄 사장은 “마이크로소프트와의 협업을 통해 에이전틱 설계부터 소프트웨어 중심 운영까지 전 과정을 연결하는 통합 자동화 워크플로를 구현하고 있다”면서, “클라우드와 에지 전반에서 자동화 로직을 일관되게 검증하고 시뮬레이션하며 배포할 수 있는 환경을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

스트라타시스는 폴리젯 기술 라인업을 확장하는 ‘J850 코어(J850 Core)’ 3D 프린터를 새롭게 선보였다. 또한, 제조업체들이 적층 제조(AM)를 개념 모델 단계에서 실제 생산 부품 단계로 빠르게 확장할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기능과 신규 소재, 플랫폼 강화 방안을 함께 공개했다. 스트라타시스는 설계 편의성을 높이고 신뢰성을 개선해 기존 제조 공정에서 적층 제조 워크플로로의 전환을 가속화한다는 계획이다. 이는 공정 속도와 성능을 높이면서도 비용 절감 효과를 줄 것으로 기대받고 있다.  J850 코어 프린터는 기능성 시제품 제작에 집중하는 엔지니어링 팀을 위해 합리적인 가격으로 제공되는 시스템이다. 풀컬러 기능에 대한 비용 부담 없이 폴리젯 기술의 성능과 소재를 활용할 수 있어 성능과 비용 사이의 최적의 균형을 제공한다. 이 시스템은 4월 말까지 예약 구매가 가능하다. 이 장비는 케이싱, 하우징, 지그, 픽스처 등 기능성 부품 제작에 적합하며 리지드, 플렉시블, 투명 소재와 폴리젯 터프원 소재를 지원한다. 대형 빌드 트레이와 고속 인쇄 모드를 통해 빠른 반복 작업과 일관된 결과물을 제공하는 것이 특징이다. 스트라타시스 측은 J850 코어가 매일 빠르게 부품을 검증해야 하는 엔지니어링 팀의 실제 활용 방식에 맞춰 설계되었다고 덧붙였다.     의료 분야에서는 신에쓰와 공동으로 오리진(Origin) 프린터 전용 소재인 P3 메드 실리콘 25A를 소개했다. 이 소재는 환자 맞춤형 의료기기와 소량 생산 부품을 위한 생체 적합성 실리콘 3D 프린팅 소재로 ISO 10993 표준 인증을 획득했다. 탄성, 내구성, 내열성 등 실제 실리콘의 특성을 구현해 기존 3D 프린팅 실리콘의 한계를 극복했다는 평가를 받는다. 이를 통해 고가의 금형 없이도 보청기나 CPAP 마스크, 의족 등 정밀한 기기의 확장 생산이 가능해지며 생산 주기 또한 단축된다. 소프트웨어 분야에서는 트린클(trinckle)이 개발한 애디티브 앱 스위트(Additive App Suite)를 공개했다. 올여름 10개 앱으로 출시되는 이 스위트는 11월까지 15개로 확대될 예정이다. 클램핑 조, 드릴 가이드 등 산업용 애플리케이션을 위한 자동화 설계 앱이 그랩캐드 프린트(GrabCAD Print) 및 그랩캐드 프린트 프로(GrabCAD Print Pro)에 직접 통합된다. 이를 통해 단일 워크플로 내에서 자동 설계부터 출력 준비까지 끊김 없이 진행할 수 있다. 스트라타시스의 빅터 게르데스 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트를 자동화된 생산 준비 워크플로를 안내하는 플랫폼으로 발전시켜 공장 전반에서 적층 제조를 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 하고 있다”고 밝혔다. 애디티브 앱 스위트를 사용하면 생산 문제 해결부터 설루션 도출까지 걸리는 시간을 기존 수일에서 수분 단위로 단축할 수 있다는 설명이다. 산업용 분말 베드 방식인 SAF 기술 부문에서는 새로운 SAF PA12를 선보였다. 에보닉 기술을 기반으로 한 이 소재는 기존 대비 총 소유 비용을 최대 14% 절감할 수 있어 생산 수준의 성능을 경쟁력 있는 가격에 제공한다. 강도와 내구성이 우수한 부품을 일관된 품질로 생산할 수 있어 신뢰성 높은 반복 생산을 지원한다. 스트라타시스 리치 개리티 최고 산업 비즈니스 책임자는 “제조업체들이 적층 제조의 적용 범위를 확대하고자 하는 요구에 부응하기 위해 이번 혁신을 설계했다”고 설명했다. 또한 “스트라타시스는 공구 제작 시간 단축과 고성능 부품 생산 등 다양한 영역에서 팀이 적층 제조를 일상적으로 활용할 수 있는 실질적인 방법을 제공하고 있다”고 밝혔다.

지멘스가 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 산업 박람회 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. 지멘스는 이번 박람회에서 산업 현장의 혁신을 가속하고 생산성과 효율성을 높이는 산업용 AI 기반 혁신 기술을 선보일 계획이라고 전했다. ‘미래를 위한 혁신의 가속화’라는 주제로 열리는 이번 전시에서 지멘스는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼 ‘지멘스 엑셀러레이터’와 생성형 AI 기반의 ‘산업용 AI 코파일럿’을 중심으로 제조 산업의 디지털 전환과 AI 전환을 지원하는 방법을 집중 조명한다. 지멘스 부스에서는 산업용 AI, 디지털 트윈, 소프트웨어 기반 기술이 현실과 디지털 세계를 어떻게 융합하는지 보여주는 시연과 시뮬레이션을 체험할 수 있다. 전시 공간은 이노베이션 허브, 소비재 산업을 위한 디지털 엔터프라이즈, 딥 다이브 등 세 가지 주제로 구성된다. 이노베이션 허브는 인공지능이 데이터를 기반으로 제품 설계를 최적화하는 단계부터 공정을 실시간으로 조정하는 적응형 생산 체계까지 지멘스의 핵심 기술력을 집약해 보여준다. 소비재 산업을 위한 디지털 엔터프라이즈 존에서는 산업용 AI 디지털 트윈을 기반으로 설계, 생산, 공급망, 운영을 유기적으로 연결하는 제조 방식을 제시한다. 반죽 제조 공정에 인공지능과 디지털 트윈 기술을 적용해 적응형 공장으로 전환한 미국 스낵 브랜드 프링글스의 사례가 대표적이다. 글로벌 식품 기업 펩시코는 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오를 활용해 설비 변경 없이도 문제의 90%를 사전에 식별하는 성과를 거두었다. 브라질 화장품 기업 나투라는 디지털 트윈 기술로 에센셜 오일 추출 공정의 효율성과 지속 가능성을 개선했다. 기술별 딥 다이브 존에서는 시스템 엔지니어링과 AI를 결합해 제품 개발 기간을 단축하고 디지털 트윈으로 공정을 사전에 검증하는 기술 기반을 소개한다. 모듈형 설계를 통한 장비 운영의 유연성 확보와 에너지 인프라 기술을 활용한 공장 운영 효율 개선 방안도 함께 전시한다. 항공우주, 전자, 산업용 장비, 데이터 센터 등 다양한 산업의 실제 적용 사례도 확인할 수 있다.     한편, 250명 이상의 전문가가 참여해 산업 AI와 관련된 180여 개의 주제를 다루는 프로그램도 현장에서 진행된다. 업계 리더와 기술 전문가들은 디지털 혁신의 실제 모습과 성공 사례를 발표하며, 산업 메타버스와 인공지능이 식음료 산업을 어떻게 변화시키는지에 대한 토론도 이어진다. 이 프로그램은 온라인 플랫폼을 통해 생중계된다. 한국지멘스의 정하중 대표이사는 “산업용 AI와 디지털 트윈을 비롯한 지멘스의 혁신 기술은 숙련 인력 환경 변화와 에너지 비용 증가 속에서 기업들이 효율적인 운영 방안을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대한다”면서, “이번 박람회가 국내 기업들이 글로벌 제조 혁신의 방향을 이해하고 인공지능을 활용한 경쟁력 강화 가능성을 검토하는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

한국레노버가 국내 산업 환경에 맞춘 인공지능(AI) 기반 컴퓨팅 설루션 ‘씽크엣지(ThinkEdge)’ 2종을 새로 내놓았다. 최근 기업들이 운영 효율을 높이고 데이터 지연 시간을 줄이기 위해 현장에서 직접 인텔리전스를 활용함에 따라 에지 컴퓨팅은 장치와 인프라, 클라우드를 잇는 핵심 기술로 주목받고 있다. 특히 기존 PC나 서버를 설치하기 힘든 열악한 환경에서도 안정적으로 작동하는 산업용 에지 시스템에 대한 수요가 늘고 있다. 이번에 출시한 제품은 씽크엣지 SE30n 2세대와 씽크엣지 SE60n 2세대다. 두 제품은 냉각 팬이 없는 팬리스 구조로 설계했으며, 작동 온도 범위가 넓어 산업 현장에서도 안정적으로 사용할 수 있다. 클라우드 의존도를 낮춘 온디바이스 AI를 적용해 데이터 처리 속도를 높였으며 분산형 아키텍처를 통해 다양한 환경에 유연하게 대응한다. 씽크엣지 SE30n 2세대는 인텔 코어 프로세서를 탑재한 0.8리터 크기의 초소형 에지 설루션이다. 초당 최대 26조 번 연산이 가능한 26 TOPS의 AI 가속 성능을 갖췄으며 데이터가 발생하는 현장에서 즉각적인 분석과 처리를 수행한다. 48GB DDR5 메모리와 이중 저장 구조를 채택해 연산 능력과 저장 효율을 높인 것이 특징이다. 0도에서 50도 사이 온도에서 작동하며 먼지 방수 등급인 IP50을 획득했다. 다양한 장착 방식을 지원해 공간이 좁은 곳에도 설치가 가능하며 4G와 5G 등 무선 네트워크 연결 기능도 제공한다.   ▲ 씽크엣지 SE30n 2세대   고성능 모델인 씽크엣지 SE60n 2세대는 다중 카메라 비전과 자동화 공정 등 복잡한 작업을 처리하는 데 적합하다. 인텔 코어 울트라 프로세서와 전용 신경망처리장치(NPU)를 통해 최대 97 TOPS의 AI 연산 성능을 구현한다. 이를 통해 제품 결함 감지나 자율 로봇 운영과 같은 고난도 업무를 지원한다. 영하 20도부터 영상 60도까지 견디는 내구성을 갖췄으며 네트워크 장애 발생 시 자동으로 연결을 전환하는 기능을 넣어 운영 중단 시간을 최소화했다. 두 제품은 보안 칩인 TPM 2.0과 시스템 상태를 감시하는 워치독 타이머를 탑재해 안정성을 강화했다. 또한 전용 관리 서비스를 통해 소프트웨어와 펌웨어 업데이트를 중앙에서 통합 관리할 수 있다. 한국레노버 신규식 대표는 “산업 전반에 AI가 확산되면서 현장에서 실시간으로 정보를 분석하고 의사결정을 내리는 에지 컴퓨팅의 역할이 중요해졌다”고 설명했다. 이어 “이번 신제품은 제조와 물류 등 다양한 분야에서 운영 효율을 혁신할 수 있는 도구가 될 것”이라며, “앞으로도 기업이 데이터를 실시간 통찰력으로 전환할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.