마이크로소프트는 자사의 싱크탱크인 AI 이코노미 인스티튜트를 통해 ‘AI 확산 보고서 2026년 1분기 트렌드와 인사이트’를 발표했다. 이번 보고서는 디지털 격차와 소프트웨어 개발을 중심으로 한 산업 변화를 분석한 결과를 담고 있다. 분석 결과, 2026년 1분기 동안 전 세계 근로 연령 인구 중 생성형 AI를 사용한 비율은 16.3%에서 17.8%로 1.5%포인트 증가했다. AI 확산 수준이 높은 경제권에서는 사용 강도도 함께 높아지는 경향을 보였다. 현재 26개 경제권에서 근로 연령 인구의 30% 이상이 AI를 사용하는 것으로 집계됐다. 생성형 AI 사용률이 30% 기준선을 넘어선 국가는 전 분기 18개국에서 26개국으로 늘어났다. 국가별로는 아랍에미리트가 70.1%로 처음으로 70%를 돌파하며 선두에 섰다. 싱가포르, 노르웨이, 아일랜드, 프랑스 등이 뒤를 이었다. 한국은 전 분기 대비 6.4%포인트 상승한 37.1%를 기록하며 가장 가파른 성장세를 보였다. 글로벌 순위도 18위에서 16위로 두 계단 올라섰다. 보고서는 이러한 모멘텀이 아시아 전반의 확산 패턴을 보여주는 대표적인 사례라고 설명한다. 실제로 성장 속도가 가장 빠른 15개 시장 중 12개가 아시아에 위치한 것으로 나타났다. 마이크로소프트는 아시아의 성장 배경으로 디지털 인프라에 대한 장기 투자와 국가 차원의 AI 전략, 높은 소비자 수용도를 꼽았다. 아시아 현지 언어에서의 주요 모델 성능 개선과 신기술을 일상 및 경제 활동에 빠르게 통합하는 역량도 주요 요인으로 제시됐다.     하지만 지역 간 불균형은 더욱 심화되는 양상을 보였다. 보고서는 선진국 중심의 글로벌 노스와 신흥국 중심의 글로벌 사우스 사이의 사용 격차가 지속적으로 확대되고 있다고 진단했다. 2026년 1분기 글로벌 노스의 생성형 AI 사용률은 27.5%로 지난 하반기보다 2.8%포인트 증가했으나, 글로벌 사우스는 1.3%포인트 증가한 15.4%에 그쳤다. 이러한 격차는 전력 공급과 인터넷 연결성, 디지털 역량 부족 등 글로벌 사우스의 구조적인 인프라 한계에서 비롯된 것으로 분석된다. 기술적으로는 현지 언어 지원 강화와 멀티모달 상호작용 역량의 확대가 확산을 이끈 핵심 동력이 됐다. 14개 언어로 지식 과제를 평가하는 다국어 벤치마크 등에서 비영어권 성능이 개선되면서, AI 도구가 다국어 작업을 더 효과적으로 처리하게 됐다. 그 결과 메시징과 검색, 학습, 콘텐츠 제작 등 일상적인 사례에서 접근성이 높아졌다. 이는 스마트폰의 보급과 높은 디지털 참여도가 맞물려 아시아 지역 전반에서 빠른 확산을 가능하게 했다. 소프트웨어 개발 분야에서도 AI의 영향력은 뚜렷하게 나타났다. 앤트로픽과 오픈AI 등 주요 기업의 코딩 특화 시스템은 복잡한 엔지니어링 작업을 처리하는 역량을 입증했다. 특히 GPT-5.3-코덱스는 주요 에이전트 역량 평가에서 강력한 성능을 기록했다. 깃허브 코파일럿은 단순한 코드 추천 도구를 넘어 AI 네이티브 개발 플랫폼으로 진화하며 개발 수명주기 전반으로 역할을 넓히고 있다. 최소한의 인간 개입으로 코드 작성과 디버깅, 테스트 등을 수행하는 에이전트 기능이 통합되면서 개발 방식의 변화가 가속화되는 추세다.

앤시스코리아는 태성에스엔이와 공동으로 대학생 및 대학원생 대상 시뮬레이션 경진대회인 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2026’을 개최한다고 전했다. 지난해에 이어 올해 2회째를 맞이하는 이번 대회는 엔지니어를 꿈꾸는 학생들을 위해 기획한 아카데믹 프로그램이다. 참가자들은 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어 중 하나 이상을 활용해 기술적인 문제를 해결하는 과제를 수행한다. 참가 신청은 이공계나 공학을 전공한 대학생과 대학원생이라면 누구나 가능하다. 개인 또는 최대 3인의 팀을 구성해 지원할 수 있으며, 오는 5월 29일까지 연구 내용 초록을 포함한 신청서를 공식 홈페이지에 제출하면 된다. 참가 부문은 구조 해석, 전자기 해석, 유체 해석, 열 해석 및 멀티피직스, 광학 해석, 최적 설계 및 AI 활용 등 6개 분야로 구성된다. 참가자는 여러 부문을 복수로 선택할 수 있다. 올해 대회는 학부생과 석·박사 과정 대학원생의 부문을 분리해 운영하는 것이 특징이다. 참가자들은 6월 1일부터 7월 8일까지 진행되는 온라인 예선 기간에 연구 결과를 발표용 문서 형식으로 제출해야 한다. 본선은 7월 30일 서울 포스코타워 역삼에서 열리며 당일 현장 심사를 거쳐 수상자를 발표할 예정이다. 시상은 부문별로 나뉘어 진행한다. 대학원생 부문 대상 수상 1팀에게는 장학금 300만 원과 함께 9월 열리는 ‘앤시스 시뮬레이션 월드 코리아 2026’에서 발표할 기회가 주어진다. 최우수 혁신상 1팀은 장학금 100만 원, 우수 해석상 1팀은 장학금 50만 원을 받는다. 대학생 부문 대상 수상 1팀에게는 장학금 200만 원과 앤시스코리아 3개월 인턴십 기회를 제공하며 최우수 혁신상 1팀에게는 장학금 100만 원을 수여한다. 시높시스 시뮬레이션 및 분석 부문의 문석환 아시아태평양 지역 부사장은 “지난해 첫 대회에서 국내 유수 대학의 학생들이 수준 높은 연구 성과를 보여준 덕분에 올해 대회를 더욱 확대된 형태로 선보이게 됐다”면서, “이번 챌린지가 미래 엔지니어를 꿈꾸는 이들이 시뮬레이션 기술을 경험하고 역량을 키우는 발판이 되기를 바란다”고 밝혔다.  

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 현장 & 오피스를 연결하는 실시간 설계 협업솔루션, ZW 365 개발 및 공급 : 지더블유캐드코리아, 02-515-5043, www.zwsoft.co.kr   지더블유캐드코리아는 중국, 미국, 영국 등 7개의 연구소를 기반으로 한 글로벌 CAD/CAM/CAE소프트웨어 기업인 ZWSOFT의 한국 벤더사로써 건축, 토목, 건설 분야(AEC)의 CAD, BIM기술 개발과 자동차·항공·기계·부품(MFG) 등에 3D CAD, CAM, CAE 제품 군을 국내에 공급/지원한다. 주요 제품 라인업으로는 ▲2D CAD 소프트웨어 ‘ZWCAD(지더블유캐드)’ ▲3D CAD/CAM 소프트웨어 ‘ZW3D(지더블유쓰리디)’ ▲CAE 소프트웨어 ‘ZWSIM(지더블유심)’이 있으며, 최근에는 ▲PDM 솔루션 ‘ZWTeammate(지더블유팀메이트)’, ▲데이터 협업관리 솔루션 ‘ZW365’를 통해 국내 제조 및 건설 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 1. 주요 특징 ZW365는 설계부터 관리, 협업 및 뷰어 기능까지 아우르는 통합 협업 솔루션이다. 광범위한 관리 시스템을 담고 있는 CDE 소프트웨어와는 달리, 실제 운용상의 도입장벽을 낮출 수 있는 필수적인 기능만을 포함하여 초기 단계부터 빠르게 적응할 수 있는 기능형 솔루션으로 제품의 주요 특징은 총 4가지로 나눌 수 있다. ■ 통합 데이터 서버: 기업 내부 서버환경에서 안정적인 데이터 운용과 계정 관리를 지원한다. ■ 멀티 디바이스 환경: PC, 태블릿, 모바일을 모두 지원하여 사무실과 현장 간의 제약 없는 협업이 가능하다. ■ 비즈니스 인사이트 제공: 관리자 대시보드를 통해 제품 사용 데이터 및 활동을 분석, 신속한 의사결정을 제공한다. ■ 프로젝트 협업: 팀별 프로젝트 생성 및 실시간 도면/문서 업데이트 확인을 통한 설계 이력관리 및 협업 설계를 혁신한다. 2. 주요 기능 (1) 유연한 데이터 서버 운영 서버 운영의 경우, 퍼블릭(Public) 또는 프라이빗(Private) 서버 두 가지 형태로 제공되며, 기업의 보안 정책, 운영 환경, 관리 방식에 따라 선택할 수 있다. 각 환경은 ZW365 플랫폼을 기반으로 일반 클라이언트 PC, 모바일, 태블릿 등 멀티 디바이스를 통해 지원한다. (2) 스마트 프로젝트 관리 프로젝트 단계에서는 팀 단위의 협업 구성원을 선택하고, 생성한다. 담당자별 사용 권한을 세분화하고, 이에 따라 파일 접근 권한이 결정된다. 실제 설계 도면을 업로드하고, 이를 웹 상에서 뷰어로 활용하거나 설계 편집을 진행할 수 있다.  각 설계 데이터 별로 버전 관리가 가능하며, 설계 이력을 확인할 수 있다. 다중 사용자가 동시에 단일 도면을 수정하거나 확인할 수 있고, 설계 수정을 위해 각 영역에 주석, 코멘트를 남겨 설계 담당자에게 전달할 수 있다. 이는 모든 알림으로 전달되며, 각 설계 변경된 파일별로 비교하거나 이전 설계 데이터를 불러올 수도 있다. 뿐만 아니라 도면 파일(.dwg .dxf)을 원본 형식이 아닌 뷰어 전용의 QR코드 혹은 URL 형식으로 공유기간/워터마크/비밀번호 등을 협업하는 외부 관계자에게 설정하고 전송할 수 있다. (3) 체계적인 관리 시스템 제공 기업용 통합 관리 시스템을 통해 기업 프로필을 셋업하고, 사용자별 통계 데이터 현황을 대시보드를 통해 실시간으로 확인할 수 있다. 계정형 관리 시스템으로 효과적으로 그룹 및 권한 설정 등을 체계적으로 사용자 관리를 조직화할 수 있다. 한편 인터넷이 제한되는 사이트에서 작업할 경우, 외부에서 도면 반출이 진행할 때 로그 기록을 통해 어떤 사용자가 언제 접근했는지 실시간으로 확인할 수 있다. (4) 기업 표준 리소스 관리 설계자가 사용하던 CAD 템플릿은 개별 로컬에서만 적용하기 때문에, 기업 내의 도면이 팀 별로 조금씩 다른 경우가 많다. ZW365 플랫폼은 업로드된 도면에서 적용된 리소스(폰트, 템플릿, 블록 등)를 가져올 수 있고, 이를 등록하여 기업용 리소스를 체계적으로 관리한다. 이를 통해 프로젝트 전반에서 일관된 설계 환경을 유지시켜 기업의 표준화된 데이터 축적을 가속화할 수 있다. 3. 도입 효과 일반적인 설계 소프트웨어에서 한 단계 나아가, 현장과 오피스 간의 협업, 관리 및 사용자 간의 의사소통 프로세스의 초점에 맞춘 ZW365는 다양한 산업의 현장에서 기초부터 세부적인 협력 도구로써 발전할 수 있도록 단계적인 프로세스 및 개발을 제공한다.  실제 도로, 철도, 건설 인프라 등 설계 도면과 현장 시공 상에서 발생할 수 있는 설계상의 문제점을 기존 출력된 도면으로 수기 표시하거나 취합하여 현장 사무실에서 도면에 반영하는 경우가 아직도 많다. 이를 태블릿, 단말기와 같은 디바이스에서 ZW365를 통해 실제 설계 도면 상에서의 위치를 찾아 마크업(Mark-up) 및 코멘트 등을 기입하여 기존 방식에서의 반복되는 업무 비효율성과 에러를 실시간으로 정확하게 확인하고 대응할 수 있다. 이러한 액션은 프로젝트에 관련된 설계 담당자들에게 공유되므로, 설계 변경을 위한 추가적인 회의 없이도 모든 문제점들을 다음 설계에 반영할 수 있다.  특히 ZWCAD와 함께 사용할 경우, 실시간 협업설계 구축과 플랫폼 내의 설계 리소스의 라이브러리화를 일관된 시스템으로 구축할 수 있다. 이는 기존 실무자별 로컬 중심의 설계환경을 벗어나, 실시간으로 업데이트된 기업용 표준화된 형식 혹은 파일을 모든 프로젝트에 적용할 수 있기 때문에 데이터의 일관성을 유지하고 관리할 수 있다.  4. 주요 고객사 EMERSON, SONY, MITSUBISHI, LG, HITACHI, HONEYWELL, YAMAHA, JOHNSON CONTROLS, BRIDGESTONE, CSSC, WELLTEC 등 전세계 약 90여개국 140만명 이상의 고객을 보유하고 있다. 2025년 기준으로 국내 대표적인 주요 고객사로는 현대건설, GS건설, 포스코이앤씨, 대우건설, 롯데건설, SK에코플랜트, 도화엔지니어링, 유신, 동해종합기술, 한국종합기술, 희림종합건축사, 행림건축사, 정림건축사, 디에이건축사 등 건축, 토목, 건설 분야 기업과 기계, 제조 분야로 삼성전기, LG전자, LG디스플레이, LG에너지솔루션, 두산에너빌리티, 한화, HD현대인프라코어, LS알스코, 포스코엠텍, 삼표 등 약 7만여 개 이상의 고객사가 ZW솔루션을 신뢰하고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (7)   최근의 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 환경은 개별 도구를 연계하던 전통적 방식에서 벗어나, 요구사항부터 시뮬레이션, 형상 관리까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리하는 ‘디지털 스레드’ 기반의 통합 환경으로 진화하고 있다. 이번 호에서는 모델링 도구인 ‘랩소디(Rhapsody)’와 ‘카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)’의 특징을 살펴보고, 효율적인 설계 환경 구축 전략을 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   모델링 도구 여기에서는 모델링 도구로서 랩소디(Rhapsody)의 특징과 기능을 간단하게 소개하고 있으며, 특히 시스템 아키텍처 설계와 모델 일관성 유지에 있어 랩소디가 어떤 역할을 수행하는지를 설명한다. IBM의 랩소디는 UML 및 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로, 아키텍처 모델을 통해 시스템 설계 정보를 저장할 수 있는 동적인 데이터베이스 구조를 제공한다. 사용자가 정의한 각 모델 객체(예 : 블록, 컴포넌트 등)는 한 번 정의되면 그것이 표현되는 모든 다이어그램 상에서 동일한 특성과 속성을 유지한다. 이를 통해 전체 모델의 일관성과 추적성이 자연스럽게 보장된다. 또한 랩소디는 요구사항과 직접 연계된 설계 모델을 지원함으로써, 요구사항-설계 간의 정합성 확보를 용이하게 한다. 이를 통해 설계 변경이 요구사항과의 연동 하에 즉시 반영될 수 있어, 시스템 개발 전 과정에서 신뢰성 있는 모델 기반 설계를 실현할 수 있다. 결과적으로, 랩소디는 다양한 UML/SysML 도구 중 하나로, 특히 복잡한 시스템의 모델링, 시뮬레이션, 코드 생성까지 연결 가능한 통합 모델링 환경을 제공한다.   랩소디 보기   그림 1. 랩소디 도구의 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소   <그림 1>은 랩소디 도구 환경을 보여주며, 시스템 모델링 또는 소프트웨어 모델링을 수행할 때 사용되는 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소를 설명하고 있다. 랩소디 보기는 사용자가 랩소디에서 모델을 어떻게 시각적으로 확인하고 조작하는지를 이해하는 데 중점을 둔다. 전체 인터페이스 구성은 랩소디가 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계를 위한 도구로, 브라우저 영역과 그리기 영역 등의 주요 영역으로 구성되어 있다. <그림 1>의 화면 왼쪽에는 브라우저 영역(Browser View)이 위치해 있다. 이 영역은 프로젝트 내에 정의된 모든 요소를 계층적 트리 구조로 정리하여 보여주며, 클래스, 패키지, 상태도, 시퀀스 다이어그램 등 다양한 모델링 요소를 탐색하고 선택할 수 있다. 사용자는 이 영역에서 모델 구조를 확인하고, 필요한 항목을 선택하여 편집 창으로 열 수 있다. 주로 사용하는 항목은 모델 구성요소(예 : 클래스, 컴포넌트, 상태 등)이다. 설계 계층 구조는 각 요소의 속성 및 동작이 연결되어 있다. <그림 1>의 화면 오른쪽에는 그리기 창(Drawing Window)이 위치하며, 사용자가 실제로 다이어그램을 작성하고 편집하는 작업 공간이다. 이 영역은 선택된 모델 요소의 시각적 표현을 위한 공간으로, 예를 들어 상태 다이어그램, 블록 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 작성하고 구성 요소 간의 연결 관계를 설정할 수 있다. 사용자의 활동 예는 상태 전이 정의, 신호 흐름 연결, 동작 논리 시각화, 모델 요소 간 연결 구성이 있다. 랩소디는 모델 탐색과 시각적 설계를 동시에 지원하기 위해 좌측 브라우저 영역과 오른쪽 그리기 창을 중심으로 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있으며, 이를 통해 사용자는 설계 구조와 논리를 직관적으로 접근하고 조작할 수 있다. 이와 같은 인터페이스는 SysML, UML, 자동차 및 항공 우주 분야의 MBD 등 다양한 모델링 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   랩소디 vs. 카메오 시스템 모델러 비교 IBM 랩소디와 카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)는 모두 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 두 도구는 설계 접근 방식, 사용자 인터페이스, 시뮬레이션 및 협업 방식에서 차별점이 존재한다. 도구의 철학과 접근 방식 : 랩소디는 임베디드 시스템 및 소프트웨어 개발에 특화된 도구로, 주로 상태 기반(state-based) 모델링과 코드 생성(code generation) 기능이 강력하다. UML 기반의 객체지향 소프트웨어 개발, 상태 머신 구현 등에 많이 활용되며, 특히 자동차, 항공, 방위 산업 등에서 많이 사용된다. 반면에 카메오 시스템 모델러(MagicDraw 기반)는 시스템 아키텍처 및 요구사항 중심 설계에 중점을 둔 MBSE 도구이다. RFLP(Requirement, Functional, Logical, Physical) 구조와 트레이스 기능이 강력하며, PLM·SPDM 시스템과의 통합이 잘 되어 있어 디지털 스레드 구축에 적합하다. 대부분의 대기업 MBSE 전환 프로젝트에서 선택되고 있다. 사용자 인터페이스 및 작업 구조 : 랩소디는 전통적인 IDE 스타일의 인터페이스(<그림 1>처럼 왼쪽 탐색기 + 오른쪽 다이어그램 편집기)를 가지고 있으며, 실시간 코드 시뮬레이션 및 상태 전이 구현에 용이하다. 카메오 시스템 모델러는 모델 요소 중심 탐색 트리, 다중 다이어그램 탭, 자동 연결 도우미, 속성 창 기반 작업이 잘 정비되어 있으며, 직관적인 GUI로 인해 다양한 다이어그램 작성이 빠르고 정확하게 이루어진다. 사용자 친화성이 높은 편이다. 시뮬레이션 및 해석 기능 : 랩소디에는 UML/SysML 상태 머신을 기반으로 한 Statechart Simulation이 내장되어 있어, 논리적 동작 검증이나 이벤트 시퀀스 분석에 유리하다. C/C++ 코드 생성 및 디버깅 기능도 내장되어 있어, 소프트웨어 통합 단계까지 연결하기 좋다. 카메오 시스템 모델러는 카메오 시뮬레이션 툴킷(Cameo Simulation Toolkit :CST)을 통해 SysML 모델의 시뮬레이션이 가능하며, 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram) + 수식 기반 계산 + 외부 FMU 연동을 지원한다. 특히 시뮬링크(Simulink), 모델리카(Modelica) 등과의 코시뮬레이션(co-simulation) 및 FMI 기반 연동이 강력하다. 협업 및 형상 관리 연동 : 랩소디는 RTC, ClearCase, GIT 등과 연계가 가능하지만, 협업 기능이 독립적으로 강력하지는 않다. 기업 내부 커스터마이징이 필요한 경우가 많다. 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드(Teamwork Cloud : TWC)라는 중앙 저장소 기반 협업 서버를 통해 모델 단위 버전 관리, 권한 제어, 변경 추적, 분기 관리(branching) 기능을 지원하며, 팀 단위 협업 및 모델 기반 리뷰에 적합하다. PLM, SPDM 및 외부 툴 연동 : 랩소디는 외부 연동이 상대적으로 제한적이며, 별도 게이트웨이 또는 커스터마이징이 필요하다. 카메오 시스템 모델러는 3D익스피리언스(다쏘시스템), 윈칠(PTC), 팀센터(지멘스) 등의 PLM 시스템과 연계가 용이하며, MBSE–PLM–SPDM 간의 디지털 연계(traceability)가 수월하게 이루어진다. 정리하면 랩소디는 코드 생성, 상태 머신 중심이고 카메오 시스템 모델러는 요구사항–기능–물리 구조 연계 중심이다. 사용 분야는 랩소디가 임베디드 소프트웨어, 제어 시스템에 사용되며 카메오 시스템 모델러는 시스템 아키텍처, MBSE를 총괄하는데 사용된다. 시뮬레이션에는 랩소디가 상태 기반 시뮬레이션에 사용되며, 카메오 시스템 모델러는 파라메트릭, 시퀀스, 코시뮬레이션이 가능하다. 협업 관점에서 랩소디는 RTC/파일 기반으로 이용되며, 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드 기반 모델 협업에 활용된다. 외부 툴과 연동은 랩소디는 제한적이며 커스터마이징이 필요하다. 반면에 카메오 시스템 모델러는 FMI, PLM, 시뮬링크 등과 강력하게 연동된다.    ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   루비 온 레일즈(Ruby on Rails)는 루비(Ruby) 프로그래밍 언어로 작성된 서버 측 웹 애플리케이션 프레임워크이다. 일반적으로 ‘레일즈(Rails)’로 줄여 부르며, 2004년 데이비드 하이네마이어 한손(David Heinemeier Hansson)에 의해 처음 공개되었다. 이번 호에서는 루비 온 레일즈의 설치 및 개발 방법을 정리하고, 이를 기반으로 개발된 빌딩 모니터링 구현 결과를 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | https://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   루비는 베이스캠프(Basecamp)란 곳을 시작으로, 세계 최대의 코드 호스팅 플랫폼 깃허브(GitHub), 글로벌 이커머스 설루션 쇼피파이(Shopify), 숙박 공유 서비스 에어비앤비(Airbnb), 그리고 트위치(Twitch) 등이 레일즈를 기반으로 탄생하고 성장했다. 국내에서도 빠른 서비스 출시와 성장이 핵심인 스타트업 신을 중심으로 널리 사용되었다. 대표적으로 지역 기반 커뮤니티 당근, 온라인 동영상 서비스(OTT) 왓챠 등이 초기부터 레일즈를 활용해 서비스를 구축하고 확장해온 대표 사례로 꼽힌다. 레일즈의 핵심 개발 철학은 ‘설정보다 관례(Convention over Configuration : CoC)’와 ‘반복하지 마라(Don’t Repeat Yourself : DRY)’이다. 이는 개발자가 반복적인 설정 작업에서 벗어나 비즈니스 로직에 집중하게 함으로써, 웹 개발의 생산성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 한다.   배경 및 핵심 개념 레일즈는 MVC(Model – View – Controller) 아키텍처 패턴을 근간으로 설계되었다. 이는 애플리케이션의 구성 요소를 세 가지 역할로 명확히 분리하여 코드의 구조를 체계적으로 관리하는 방식이다. 모델(Model) : 애플리케이션의 데이터와 비즈니스 로직을 담당한다. 데이터베이스 테이블에 직접 대응되며, 데이터의 유효성 검사, 처리, 저장 등의 역할을 수행한다. 뷰(View) : 사용자에게 보여지는 UI(사용자 인터페이스)를 생성하는 할을 한다. HTML, CSS, 자바스크립트(JavaScript) 코드를 동적으로 생성하여 웹 브라우저에 표시할 최종 결과물을 만든다. 컨트롤러(Controller) : 모델과 뷰 사이의 중재자 역할을 한다. 사용자의 요청(HTTP request)을 받아 분석하고, 필요한 모델을 호출하여 데이터를 처리한 뒤, 그 결과를 다시 뷰에 전달하여 사용자에게 응답(HTTP response)을 보낸다. 이러한 구조 덕분에 개발자는 데이터, 로직, 화면 표시 코드를 분리하여 유지보수가 용이하고 확장성 높은 애플리케이션을 구축할 수 있다.   장점 및 단점 레일즈의 장점은 다음과 같다. 높은 생산성과 개발 속도 : CoC 철학과 스캐폴딩(scaffolding) 같은 강력한 코드 자동 생성 기능은 CRUD(생성, 읽기, 갱신, 삭제) 기반의 기능을 매우 빠르게 구현하게 해준다. 거대하고 활발한 생태계 : ‘젬(Gem)’이라고 불리는 수많은 오픈소스 라이브러리가 존재하여 인증, 결제, 파일 업로드 등 다양한 기능을 몇 줄의 코드로 손쉽게 추가할 수 있다. 가독성 및 유지보수성 : 루비 언어 자체의 간결하고 우아한 문법과 레일즈의 잘 정립된 관례는 코드의 가독성을 높여 팀 단위 협업과 장기적인 유지보수를 용이하게 한다. 한편, 단점은 다음과 같다. 상대적으로 느린 실행 속도 : 인터프리터 언어인 루비의 특성상, Go나 Java와 같은 컴파일 언어 기반의 프레임워크에 비해 요청 처리 속도가 느릴 수 있다. 초기 학습 곡선 : 레일즈의 많은 부분이 ‘마법’처럼 자동으로 동작하기 때문에, 내부 동작 원리를 깊이 이해하기 전까지는 문제 발생 시 원인을 파악하고 디버깅하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 제한적인 유연성 : 레일즈가 제시하는 강력한 관례는 대부분의 웹 애플리케이션 개발에 최적화되어 있지만, 매우 특수하거나 비표준적인 구조를 가진 시스템을 개발할 때는 오히려 제약이 될 수 있다. 젬은 현재 인공지능 기술 스택을 고려해 발전 중이다. 루비 생태계의 중심에는 ‘루비젬스(RubyGems)’라는 강력한 패키지 관리 시스템이 자리 잡고 있다. 이는 전 세계의 루비 개발자들이 만든 수많은 라이브러리를 젬이라는 표준화된 패키지 형태로 공유하고 재사용할 수 있도록 하는 핵심 기반이다. 개발자는 젬을 통해 인증, 데이터베이스 연동, 웹 서버 구동과 같은 복잡한 기능을 직접 구현할 필요 없이, 이미 검증된 코드를 자신의 프로젝트에 손쉽게 통합하여 개발 생산성을 극대화할 수 있다. 이러한 의존성을 체계적으로 관리하는 도구가 바로 ‘번들러(Bundler)’이다. 프로젝트의 Gemfile에 필요한 젬의 이름과 버전을 명시하면, 번들러는 해당 젬뿐만 아니라 그 젬이 의존하는 다른 모든 젬까지 정확한 버전으로 설치하여 개발 환경의 일관성을 보장한다. 이는 여러 개발자가 협업하는 환경에서 발생할 수 있는 잠재적인 충돌을 방지하고 안정적인 애플리케이션 운영을 가능하게 하는 필수 과정이다. 최근 인공지능, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 기술의 새로운 패러다임으로 부상하면서 루비 커뮤니티 역시 이러한 변화에 발 빠르게 대응하고 있다. 루비의 강점인 뛰어난 가독성과 개발 편의성을 바탕으로, 복잡한 AI 기능을 애플리케이션에 통합하기 위한 다양한 젬들이 활발하게 개발되는 중이다. 가장 대표적인 것은 ruby-openai 젬으로, 오픈AI (OpenAI)가 제공하는 GPT, 달리(DALL-E)와 같은 강력한 모델의 API를 루비 코드 내에서 직관적으로 호출할 수 있게 해준다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 챗봇, 콘텐츠 생성, 이미지 생성과 같은 최신 AI 기능을 자신의 서비스에 접목할 수 있다. 여기서 한 걸음 더 나아가, langchainrb는 LLM을 활용한 고수준의 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크를 제공한다. 이는 단순히 API를 한 번 호출하는 것을 넘어, 여러 단계의 프롬프트를 연결하는 ‘체인’이나 LLM이 특정 도구를 사용하도록 만드는 ‘에이전트’와 같은 복잡한 로직을 구조적으로 설계할 수 있도록 돕는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.