지능형 에지 소프트웨어를 제공하는 윈드리버가 엔터프라이즈 고객들을 위해 자사 데이터센터 내에서 서비스나우 AI 플랫폼(ServiceNow AI Platform)을 직접 호스팅할 수 있는 신규 설루션을 발표했다. 이 설루션은 윈드리버 클라우드 플랫폼(Wind River Cloud Platform)을 기반으로 하며, 기업이 온프레미스 환경에서 서비스나우 애플리케이션을 배포·확장·업그레이드·관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 프라이버시, 데이터 거버넌스, 운영 제어를 강화하는 동시에 다양한 산업군과 사용 사례에 유연하게 대응할 수 있다는 것이 윈드리버의 설명이다. 윈드리버 클라우드 플랫폼은 가상화 및 컨테이너화된 애플리케이션을 위한 온프레미스 오픈소스 프라이빗 클라우드 설루션이다. 대규모 확장성과 고가용성을 위해 설계되었으며, 복잡한 클라우드 아키텍처를 엔터프라이즈 환경에서도 쉽게 배포·운영할 수 있도록 지원한다. 컨테이너와 VM 워크로드를 지원하는 프로덕션급 분산형 쿠버네티스(Kubernetes) 기반을 제공하며, 오케스트레이션·자동화·분석 도구가 통합되어 운영 효율성과 서비스 제공 속도를 높인다. 서비스나우 AI 플랫폼은 워크플로 자동화를 위한 다양한 AI 기반 엔터프라이즈 비즈니스 애플리케이션, 고성능 데이터베이스, 로코드/노코드 개발 도구를 포함한 클라우드 기반 플랫폼이다. 다양한 비즈니스 기능과 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 연결해 워크플로를 디지털화하고, 기존 기술 투자의 가치를 극대화하며, 비용 절감 및 핵심 비즈니스 프로세스의 혁신을 실현한다.     서비스나우와 통합된 윈드리버 클라우드 플랫폼은 보안성과 성능, 컴플라이언스를 모두 확보한 온프레미스 AI 환경을 제공한다. 실시간 데이터 처리 및 자동화를 통해 데이터 주권 요건 충족, 지연시간 단축, 운영 회복력 강화를 실현하며, 운영 인텔리전스와 에이전틱 AI(agentic AI) 기능을 확장하여 데이터 분석, 이상 감지, 자율적 조치 실행을 지원한다. 이를 통해 기업은 보다 신속하고 적응적인 의사결정을 가능하게 한다. 윈드리버와 서비스나우의 통합 설루션이 제공하는 주요 이점은 ▲서비스나우 AI 플랫폼의 자동 활성화 ▲지능형 라이프사이클 관리 ▲데이터 및 인프라의 주권형 통제 ▲에지의 실시간 성능 ▲통합 인프라 기반 등이다. 통합 설루션은 서비스나우 AI 플랫폼의 수동 설치 단계를 제거해 온프레미스 환경에서 신속하게 배포 가능하며, IT팀의 복잡도를 줄이고 가치 실현 속도를 높인다. 그리고 윈드리버의 고급 오케스트레이션 및 자동화 기술을 활용해 애플리케이션 업그레이드 및 업데이트를 원활하게 수행한다. 또한 워크로드를 로컬 환경에 유지해 컴플라이언스·데이터 거주·거버넌스 요건을 충족하며, 규제 산업 및 민감한 환경에 적합하다. 이외에도 데이터 소스 근처에서 처리해 지연시간을 최소화하고, 응답성을 높이는 한편 가용성, 안정성, 서비스 품질을 강화한다. AI 및 자동화부터 운영 시스템에 이르기까지 안전하고 확장 가능한 프라이빗 클라우드 기반에서 다양한 애플리케이션을 지원한다는 점도 내세운다. 윈드리버 클라우드 플랫폼은 엔터프라이즈 및 미션 크리티컬 워크로드를 위한 프라이빗 클라우드 기반을 제공한다. 서비스나우 AI 플랫폼뿐만 아니라 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 동일 인프라에서 구동하게끔 지원하는 윈드리버 클라우드 플랫폼을 통해 기업에서는 성능, 보안, 효율성을 확보하는 동시에 데이터 주권 및 규제 요건을 충족할 수 있으며, IT/OT 융합, 하이브리드 클라우드 구축 등 고도화된 활용 사례를 구현할 수 있다. 윈드리버의 산딥 모드바디아 제품 총괄 책임자는 “데이터 통제, 컴플라이언스, 운영 민첩성에 대한 수요가 높아짐에 따라 IT와 OT의 융합, 그리고 주권형 프라이빗 클라우드는 이제 선택이 아닌 필수”라고 말하며, “이번 설루션은 윈드리버와 서비스나우가 함께 디지털 워크플로와 실시간 운영 환경을 통합하면서도, 규제 환경 속에서도 데이터와 인프라에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있도록 돕는다”고 덧붙였다. 서비스나우의 마이클 박 글로벌 파트너십 및 채널 담당 수석부사장은 “지능형 시대로 전환하는 기업이라면 비즈니스의 모든 계층에 사이버보안과 회복탄력성을 내재시켜야 한다”고 설명하며, “서비스나우 AI 플랫폼 기반의 윈드리버 클라우드 플랫폼은 기업이 위험을 선제적으로 관리하고, 컴플라이언스 워크플로를 간소화하며, 안정적으로 운영을 보호할 수 있도록 지원한다. 양사는 신뢰 기반의 확장 가능한 디지털 생태계를 구축하는 데 AI를 실질적으로 활용하고 있다”고 말했다.

설계, 데이터로 다시 쓰다 (2)   머뭇거릴 틈이 없다. 우리가 디지털 전환에 적응할 때쯤 선두 그룹은 벌써 AI(인공지능) 시대를 대비하고 있다. AI 전문가들도 과거 수십년 간의 성장보다 최근 몇 년의 급속한 발전에 놀라면서도 이제는 예측하기 어려운 속도에 두려워하기까지 한다. 이번 호에서는 AI 시대를 맞이하기 위해 우리가 준비해야 할 것이 무엇인지 알아보고자 한다.    ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   DX와 AX 지난 호에서 소개한 ‘중국제조 2025’ 정책에서 볼 수 있듯이, 향후 제조업의 성공 가능성을 높이는 방안 중 하나는 예측 기술의 발전이다. 강력한 드라이빙 포스(driving force)가 선진 기업에 적용되는 시뮬레이션, 데이터 생성 시스템, 최적설계 등의 효율적인 설계 프로세스를 구축할 수 있게 주도하였고, 인적, 물적, 정책적 지원을 뒷받침하면서 단숨에 AX(AI 전환)를 이끄는 선두 그룹에 탑승할 수 있는 기회를 제공하였다. 전통적인 개발 방식의 기업들이 도태되는 현실에서, 선두 그룹의 기업들은 DX(디지털 전환)에서 AX로의 전환을 신속하게 추진하고 있다. 뒤쳐져 있는 산업 구조를 재편할 수 있는 기회이지만 외면하면 경쟁에서 사라질 수도 있다는 위기감을 이들 기업은 명심하고 있다. 즉, 따라잡지 못하면 사라진다.    DX란? AX란? DX는 ‘디지털 전환’을 의미하고, 가상 프로토타이핑(Virtual Prototyping : VP)은 DX를 실행하기 위한 핵심 수단이 된다. 실제 물리적으로 손에 잡히는 것으로 측정하고 평가하던 방식(physical prototyping)을 가상의 공간에서 대체하는 방식으로 바뀌는 혁신이 이루어지고 있다. AX란 ‘AI transformation’의 약자로, 데이터 중심의 산업 변환을 의미한다. 엔지니어링의 핵심 가치는 예측하는 것이다. 현재 설계 안의 성능을 예측하고, 불량 가능성을 예측한다. DX 시대에서는 디지털 모델을 예측 도구로 삼았다면, AX 시대에서는 데이터를 예측 도구로 삼는다. 이제 DX를 넘어 AX가 빠르게 확산되고 있다.   그림 1. DX와 AX   휴머노이드 로봇을 예로 본다면, DX 시대에는 기본적인 동작 제어를 수학 모델로 프로그래밍하여 구현하던 방식이었다. 오랫동안 연구해 온 노하우가 주도하던 시대였다. 반면, AX 시대에서는 동작 데이터를 통한 학습으로 동작을 수행함에 따라 자연스러운 움직임이나 미세한 조작이 가능해졌다. 이제는 강화 학습을 통해 로봇이 유투브로 새로운 동작을 학습하는 시기에 접어들었다. 학습용 데이터를 확보할 수 있는 역량이 주도하는 시대로 변하고 있다.   그림 2. AX 시대로의 진입(출처 : The New York Times, Driverless Digest)   왜 DX에서 AX로 가야 하는가? 얼마전 미국 로스엔젤레스에서 웨이모(Waymo)의 자율주행 택시가 방화로 인한 화재로 전소되는 사건이 있었다. 정부 정책에 반대하는 시위대의 소행으로 추측된다. 2023년 이후 1년여 만에 자율주행 택시를 허가한 샌프란시스코의 운수업 시장에서 웨이모가 20%까지 점유율을 확대하면서 운전으로 생계를 이어가던 사람들에겐 상당한 위협으로 작용할 만큼 AI의 성장이 현실화되었다는 반증이다. 어느새 우리도 AX 시대로 진입하고 있다. 삼쩝삼, 닥터나우, 로톡, 타다와 같은 AI 플랫폼이 우리 주변에 자리잡고 있다. 세무사, 의사, 변호사, 운전기사의 직무를 위협하는 존재로 인식되어 거센 반발에 부딪혀 있지만 연이은 고소, 고발에 대한 무죄, 무혐의 판결이 늘어남에 따라 이제는 공생을 생각해야 할 시점이다. 제조 환경은 점점 더 복잡하고 불확실해지고 있다. 시장 변화의 속도는 빨라지고, 고객 요구는 다변화되고 있으며, 제품의 수명주기는 단축되고 있다. 이처럼 미래가 불확실할수록 데이터를 기반으로 한 예측과 시뮬레이션이 중요해진다. 최근에는 고성능 컴퓨팅 자원과 오픈소스 툴의 발달로 중소기업도 상대적으로 적은 비용으로 가상 환경을 구축할 수 있게 되었다.   성공 사례 엔비디아는 AI의 모든 스타일을 하나의 생태계에서 지원하여 산업 전반에 걸친 AI 설루션을 제공하는 리더이다. 엔비디아의 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)는 ‘AI가 실제 환경에서 움직이고 판단하는 것을 디지털 트윈 안에서 먼저 완전히 학습하고 테스트할 수 있게 해주는 설계 도구’이다. 다음의 몇 가지 성공 사례로 AX 시대가 도래 되고 있음을 소개하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 복잡한 수학적 개념을 명료하고 아름다운 애니메이션으로 시각화하기 위해 설계된 파이썬(Python) 라이브러리인 Manim(Mathematical Animation Engine, 매님)에 대해 살펴본다.   ■ 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 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   매님은 코드를 통해 프로그래밍 방식으로 정밀한 2D 애니메이션을 생성하는 데 사용되는 오픈소스 프레임워크이다. 사용자는 파이썬 클래스와 메서드를 활용하여 도형, 텍스트, 그래프, 공식 등 다양한 시각적 요소를 정의하고, 이들의 생성, 변형, 소멸 등 다채로운 움직임을 제어할 수 있다. 단순한 키프레임(Keyframe) 기반의 애니메이션 도구와 달리, 매님은 모든 시각적 요소를 객체(object)로 다룬다. 따라서 좌표, 크기, 색상, 투명도 등 객체의 모든 속성을 수치적으로 정밀하게 제어하는 것이 가능하다. 이러한 특징 덕분에 미적분, 선형대수, 물리학 공식 등 추상적인 개념을 직관적으로 이해할 수 있도록 설명하는 영상 콘텐츠 제작에서 강력한 성능을 보인다. 더 자세한 정보는 매님 웹사이트에서 확인할 수 있다.  https://www.manim.community   매님의 개발 배경 매님은 저명한 수학 유튜버인 그랜트 샌더슨(Grant Sanderson)이 자신의 유튜브 채널 ‘3Blue1Brown’의 콘텐츠를 제작하기 위해 직접 개발한 도구에서 시작되었다. 그는 복잡한 수학 이론을 설명하는 데 기존의 시각 자료나 애니메이션 소프트웨어로는 한계가 있다고 느꼈다. 특히, 수학적 개념의 본질적인 아름다움과 논리적 흐름을 정확하게 표현하기 위해서는 프로그래밍을 통한 완전한 제어권이 필수라고 생각했다. 이러한 필요에 의해 2015년부터 매님을 개인 프로젝트로 개발하기 시작했으며, 그의 영상이 큰 인기를 얻으면서 매님 역시 전 세계의 교육자, 개발자, 아티스트들로부터 주목받게 되었다. 이후, 그의 독창적인 버전을 기반으로 개발자 커뮤니티가 주도하는 보다 범용적이고 사용하기 쉬운 ‘매님 커뮤니티 에디션(Manim Community Edition)’이 파생되어 활발하게 발전하고 있다. 매님의 소스코드는 커뮤니티 깃허브 저장소에서 확인할 수 있다.  https://github.com/ManimCommunity/manim   유사 도구 매님과 비슷하게 코드를 통해 시각적 결과물을 생성하는 라이브러리는 여러 가지가 있으며, 각각 다른 목적과 특징을 가지고 있다.  프로세싱(Processing) : 시각 예술, 데이터 시각화, 인터랙티브 아트 분야에서 널리 사용되는 오픈소스 프로그래밍 언어 및 환경이다. 자바(Java)를 기반으로 하며, 초보자가 쉽게 그래픽 프로그래밍에 입문할 수 있도록 설계되었다. 애니메이션 기능도 지원하지만, 매님만큼 수학적 표현에 특화되어 있지는 않다.(https://processing.org)  D3.js : 웹 브라우저에서 동적인 데이터 기반 문서를 만들기 위한 자바스크립트(JavaScript) 라이브러리이다. SVG, HTML, CSS를 활용하여 데이터 시각화, 특히 인터랙티브 차트와 그래프를 제작하는 데 강력한 기능을 제공한다. 웹 기반이라는 점에서 매님과 차이가 있다.(https://d3js.org)  파이게임(Pygame) : 파이썬으로 2D 게임을 개발하기 위해 설계된 라이브러리이다. 실시간 사용자 입력 처리와 게임 루프 관리에 중점을 두고 있어, 정해진 스크립트에 따라 렌더링되는 매님과는 작동 방식과 목적이 다르다.(https://www.pygame.org) 매님은 MIT 라이선스를 따르는 완전한 오픈소스 소프트웨어이다. 이는 개인, 교육 기관, 상업적 목적을 포함한 어떠한 용도로든 무료로 사용할 수 있음을 의미한다. 별도의 가입 절차나 유료 플랜 없이 누구나 자유롭게 다운로드하여 설치하고, 소스코드를 수정하거나 재배포하는 것이 가능하다. 모든 기능은 커뮤니티의 자발적인 기여를 통해 개발되고 유지보수된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)는 10월 14일~16일 진행한 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’를 통해 AI가 단순 자동화를 넘어 자율적인 추론 및 행동이 가능한 에이전트로 진화하고 있으며, 모든 산업의 패러다임을 전환시키고 있다고 짚었다. AWS는 이번 행사에서 한국의 주요 기업들이 AI를 활용해 생산성 향상 및 비즈니스 혁신을 이루고 있는 사례를 소개하는 한편, 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼을 비롯해 다양한 모델 선택권과 상호 운용성을 제공하는 자사의 AI 포트폴리오를 선보였다. ■ 정수진 편집장   자동화를 넘어 자율적 ‘에이전트’로 진화 이번 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’는 게임, 제조 및 하이테크, 리테일 및 소비재, 소프트웨어 및 인터넷, 금융 및 핀테크등 총 5개 산업의 60개 이상 사례를 소개했다. 이 가운데 이틀째인 10월 15일에는 빠르게 AI 기술을 도입해 비즈니스를 바꾸고 있는 리테일 및 소비재 기업과 주요 제조 공정부터 마케팅까지 다양하게 AI를 도입하고 있는 제조 기업의 사례가 소개됐다. 10월 15일 기조연설에서는 AWS의 벤 카바나스(Ben Cabanas) 아시아태평양 및 일본(APJ) 지역 글로벌 세일즈 기술 디렉터가 자사의 최신 에이전틱 AI(agentic AI) 기술과 서비스, 새로운 AI 기술 전략에 대해 소개했다. 카바나스 디렉터는 “AI 기술의 발전 속도가 빨라지면서 모든 산업의 변화를 주도하고 있다”면서, “지식이 AI 모델에 직접 임베딩되면서 AI가 전문가 수준의 추론 능력을 가질 수 있게 되고, 이 덕분에 애플리케이션이 다양한 분야서 자율적으로 행동할 수 있게 됐다. 또한 AI가 물리적인 현실 세계로 진출할 수 있게 되고, 현실 세계에 임베드된 AI는 더욱 똑똑한 AI를 만드는 것도 가능해졌다”고 짚었다.  AI는 단순한 챗봇이나 비서의 수준을 넘어서고 있다. 최근 주목을 받고 있는 ‘AI 에이전트’는 사람이 정의한 목표를 위해 스스로 추론하고, 계획하며, 적응하는 자율적 소프트웨어 시스템이자 ‘디지털 팀원’으로 진화하고 있다는 것이 카바나스 디렉터의 설명이다. 전 세계 AI 에이전트 시장은 빠르게 성장할 것으로 보인다. 여러 시장 조사 기관에서 40% 이상의 연평균 성장률을 예측하고 있으며, 그 중 한 곳은 10년 후 2000억 달러 이상의 규모가 될 것으로 전망하기도 했다.   ▲ AWS 벤 카바나스 APJ 지역 기술 디렉터   AI 에이전트의 구축부터 배포까지 지원하는 기술 선보여 카바나스 디렉터는 “실용적인 AI 애플리케이션 구현을 위해서는 AI 기술 자체의 발전뿐만 아니라 컴퓨팅 파워, 스토리지, 네트워크와 같은 기반 기술의 발전도 함께 이뤄져야 한다”고 짚으면서, AI 에이전트의 상용화 및 고객의 가치 실현을 위한 AWS의 서비스를 소개했다. 아마존 베드록 에이전트 코어(Amazon Bedrock Agent Core)는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼으로, 고객이 PoC(개념 증명) 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 구축·배포·운영할 수 있도록 지원한다. 런타임(Runtime), 메모리(Memory), 아이덴티티(Identity), 게이트웨이(Gateway), 브라우저 툴(Browser Tool), 코드 인터프리터(Code Interpreter), 옵저버빌리티(Observability) 등 7가지 구성 요소로 이루어진 에이전트 코어는 서버리스 런타임, 메모리 시스템 관리, 보안 통제, 샌드박스 코드 작성, 웹 사이트 상호작용, 대규모 구축/배포/연결 지원 등 다양한 기능을 제공한다. 아마존 퀵 스위트(Amazon Quick Suite)는 연구·분석·워크로드 자동화를 통합한 AI 기반의 작업 공간 서비스이다. 자연어를 기반으로 데이터 분석, 문서 생성, 워크플로 자동화 등이 가능하며, 다양한 앱과 연결할 수 있도록 50개 이상의 커넥터를 내장하고 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 통합도 제공한다. AWS는 AI 에이전트 생태계 확장을 위해 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)에 ‘AI 에이전트 및 툴’ 카테고리를 신설했다. 이를 통해 앤트로픽, 딜로이트, 세일즈포스 등의 파트너가 제공하는 사전 구축된 에이전트와 도구를 중앙 집중식 카탈로그에서 안전하게 발견하고 배포할 수 있다는 것이 AWS의 설명이다. 이외에도 카바나스 디렉터는 ▲개발자들이 웹 브라우저 기반으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 ‘아마존 노바 액트 (Amazon Nova Act)’ ▲AI 기능을 핵심으로 소프트웨어 개발을 재구상하는 ‘AI 주도 개발 생애주기(AIDDLC)’ 방법론 ▲닷넷(.NET), VM웨어(VMware), 메인프레임 애플리케이션의  현대화를 자동화 및 간소화하는 에이전트 프레임워크 ‘AWS 트랜스폼(AWS Transform)’ ▲AI 모델의 추론 능력을 활용하여 에이전트를 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크 ‘스트랜드 에이전트 SDK (Strands agent SDK)’ 등을 소개했다.   ▲ 아마존 베드록 에이전트코어   모델 선택권·상호운영성 등 AI 전략과 국내 사례도 소개 카바나스 디렉터는 AWS AI 전략의 세 가지 핵심 원칙을 소개했다. “하나의 AI 모델이 모든 유스케이스를 충족할 수 없기 때문에, 고객에게 다양한 모델 선택권을 제공해야 한다. 모델 간의 호환성, 상호 운영성 및 개방형 표준이 중요하며, 확장성 있는 서비스를 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 기반 기술을 제공해야 한다”는 것이 그의 설명이다. 또한, 에이전트 간 및 에이전트와 도구 간의 상호 운용성을 위한 산업 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-2-Agent Protocol)의 중요성을 강조했다. 카바나스 디렉터는 AWS가 이들 표준 제정에 적극 참여하고 있다고 밝혔다. AWS의 핵심 전략은 많은 기업이 AI를 프로덕션 환경으로 전환하는 데 겪는 어려움을 해결할 수 있도록 돕는 것이다. 카바나스 디렉터는 한국 시장에서도 AI 관련 고객 사례를 꾸준히 만들어가고 있다고 소개했다. 일례로 현대인프라코어는 아마존 세이지메이커(SageMaker) 기반의 AI/MLOps 환경을 구축하고, 아마존 베드록과 에이전트 프레임워크를 활용하여 건설 장비 등의 비정상 탐지와 같은 지능형 건설 기계 서비스를 출시했다. 그리고 LG전자는 아마존 베드록 기반의 에이전틱 AI 시스템을 구축했는데, AI 에이전트들의 자율 협업으로 마케팅 데이터 분석 시간을 단축하는 효과를 얻었다. 그는 또한 한국 내 클라우드 인프라를 늘리기 위한 투자도 진행 중이라면서 “지난 2018년부터 2022년까지 한국에서 인프라 확장을 위해 2조 7300억 원을 투자했으며, 2023년 10월에는 2027년까지 클라우드 인프라 확충을 위해 추가로 7조 8500억 원을 투자할 계획을 발표했다”고 전했다. 2024년 6월에는 AWS와 SK 그룹이 파트너십을 통해 울산에 AWS AI 존을 조성한다는 계획을 발표하기도 했다.    ▲ HD현대인프라코어가 개발한 건설기계 통합 디지털 플랫폼     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CAE와 AI의 융합, 디지털 트윈, 가상 제품 개발(VPD), 그리고 EDA(전자 설계 자동화) 설루션과의 통합이 제조 엔지니어링 업계의 핵심 화두로 떠오르고 있다. 10월 20일 진행된 CNG TV 방송은 오는 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 프리뷰 세션으로, CAE의 현재와 미래 방향을 조명하고 AI가 주도하는 시뮬레이션 기술 변화와 산업 적용 사례를 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 태성에스엔이 김지원 이사, 한국기계연구원 DX전략연구단 박종원 단장   단품에서 시스템까지 : 시뮬레이션의 역할 확장 제조 개발 프로세스는 이제 콘셉트 설계 → 해석(시뮬레이션) → 1차 시제품 제작의 형태로 재편되었다. 시뮬레이션은 개발 초기 단계에서 잠재적인 문제를 선제적으로 파악하고 해결하는 핵심 과정으로 자리 잡았다. 과거에는 부품 단위 해석에 머물렀지만, 최근에는 모듈·PCB·열·전자기 등 물리적 상호작용을 함께 고려하는 시스템 통합 시뮬레이션으로 확대되고 있다. 예를 들어, 5G 스마트폰은 부품 단위로는 문제가 없더라도, 안테나의 빔포밍이 PCB 신호에 간섭을 주는 현상이 발생한다. 이 때문에 개발 단계부터 전체 시스템 관점에서의 시뮬레이션 검증이 필수가 되었다. 또한 HBM 인터포저 라우팅과 같이 복잡도가 높은 설계는 사람의 직관만으로 해결하기 어려워, 전용 최적화 툴과 CAE의 결합이 필수적이다. 최근에는 ROM(차수 감소 모델)이나 POD(고유직교분해) 기술을 통해 무거운 3D 해석을 경량화하여 수개월 걸리던 분석을 수시간 내에 완료할 수 있게 되었다. 태성에스엔이 김지원 이사는 “부품을 잘 만드는 것보다, 합쳐졌을 때의 행동을 예측하는 능력이 진짜 경쟁력”이라며, “CAE는 더 이상 옵션이 아니라 시스템 개발의 중심”이라고 강조했다.   설계부터 유동·구조해석까지 한 번에 한국기계연구원(KIMM)은 중소·중견 제조기업의 디지털 전환(DX)을 지원하기 위해 오픈소스 기반 시뮬레이션 플랫폼 ‘KIMM Cyber Lab’을 개발, 무료로 제공하고 있다. 상용 CAE 소프트웨어의 높은 비용 부담을 해소하고, 제품 설계부터 해석·시뮬레이션까지 통합 지원함으로써 제조 현장의 DX를 실질적으로 뒷받침한다.  KIMM Cyber Lab은 KIMM-CAD, Structure, Flow, CAM, Motion, Sys 등 6종의 오픈소스 소프트웨어 구성되어 있다. 설계 자동화, 구조·유동 해석, CNC 가공, 다물체 동역학 등 다양한 기능을 통합했으며, 상용 설루션과 비교 검증을 통해 신뢰성을 확보했다. 특히 구조해석 모듈(KIMM-Structure)은 아바쿠스와 유사한 정확도를 보였고, 유동해석 모듈(KIMM-Flow)은 오픈폼(OpenFOAM) 기반 윈도우 버전으로 사용자 접근성을 높였다.  KIMM은 이 기술을 자율주행 시뮬레이터 개발에도 확장해, 아이오닉5 모델 기반의 코시뮬레이션(co-simulation)과 AI 주행 인식 기능(YOLOv8)을 구현했다. 최근에는 “볼 베어링 6001을 설계해줘”와 같은 명령만으로 3D 도면을 자동 생성하는 AI 에이전트 설계 자동화 기술을 공개하며, CAD–CAE 연계 설계의 새 가능성을 제시했다. 한국기계연구원 박종원 단장은 “KIMM Cyber Lab은 중소기업이 합리적인 비용으로 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있는 길을 열었다”며, “AI 기반 설계 자동화로 제조업의 디지털 혁신을 가속하겠다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 대한민국 정부 및 기업들과 협력해 클라우드와 AI 팩토리를 중심으로 25만 개 이상의 GPU를 포함하는 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 인프라는 공공과 민간 부문이 함께 구축하며, 자동차, 제조, 통신 등 한국 주요 산업 전반의 AI 기반 혁신과 경제 성장을 견인할 핵심 토대가 될 예정이다. 이번 계획은 세계 각국 정상이 APEC 정상회의 참석을 위해 한국에 모인 가운데 발표됐다.  과학기술정보통신부는 기업과 산업 전반의 독자 AI 개발을 가속화하기 위해 최신 엔비디아 GPU 5만 개 도입을 추진 중이라고 밝혔다. AI 인프라 구축은 엔비디아 클라우드 파트너인 네이버 클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 국가 독자 클라우드 내 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 등 GPU 1만 3000 개를 초기 도입하는 것을 시작으로, 향후 국가 AI컴퓨팅센터 구축 등을 통해 수년간 점진적으로 확대될 예정이다. 이 AI 인프라는 연구기관, 스타트업, AI 기업이 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 개방되며, 이는 대한민국의 AI 역량 강화와 인프라 확충을 위한 국가 전략을 뒷받침하게 된다. 또한, 엔비디아는 한국의 산업계, 학계, 연구기관과 AI-RAN과 6G 인프라 개발에도 함께하고 있다. 엔비디아는 최근 삼성(Samsung), SK텔레콤(SK Telecom), 한국전자통신연구원(ETRI), KT, LG유플러스(LG U+), 연세대학교와 협력해 지능형·저전력 AI-RAN 네트워크 기술을 공동 개발 중이다. 이 기술은 GPU 연산 작업을 디바이스에서 네트워크 기지국으로 오프로딩함으로써 컴퓨팅 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장할 수 있도록 설계됐다.     한국의 자동차, 제조, 통신 분야 선도 기업들은 엔터프라이즈와 피지컬 AI 개발을 가속화하기 위해 대규모 AI 인프라 투자와 확장을 추진하고 있다. 삼성은 GPU 5만 개 이상을 탑재한 엔비디아 AI 팩토리를 구축해 지능형 제조를 발전시키고 제품과 서비스 전반에 AI를 적용한다. 삼성은 엔비디아 네모트론(Nemotron) 사후 훈련 데이터세트, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X), 엔비디아 cu리소(cuLitho) 라이브러리, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 기술을 활용해 정교한 반도체 제조 공정의 속도와 수율을 개선하는 디지털 트윈을 구축한다. 또한 엔비디아 코스모스(Cosmos), 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim), 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해해 가정용 로봇 개발 포트폴리오를 강화하고 있다. SK그룹은 반도체 연구·개발·생산을 고도화하고, 디지털 트윈과 AI 에이전트 개발을 지원하는 클라우드 인프라 구축을 위해 5만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 AI 팩토리를 설계하고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 한 소버린 인프라를 제공해, 국내 제조 기업들이 엔비디아 옴니버스를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. SK 텔레콤은 스타트업, 기업, 정부 기관을 대상으로 디지털 트윈과 로보틱스 프로젝트 가속화를 위한 산업용 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 한층 심화된 협력 단계로 나아가며, 모빌리티, 스마트 공장, 온디바이스 반도체 전반에 걸쳐 AI 역량을 공동 개발할 예정이다. 양사는 AI 모델 훈련과 배포를 위해 5만 개의 블랙웰 GPU를 기반으로 협력을 추진한다. 또한 한국 정부의 국가 피지컬 AI 클러스터 구축 이니셔티브를 지원하기 위해, 현대자동차그룹과 엔비디아는 정부 관계자들과 긴밀히 협력해 생태계 조성을 가속화할 계획이다. 이를 통해 약 30억 달러 규모의 투자가 이루어져 한국의 피지컬 AI 산업 발전을 한층 앞당길 전망이다. 주요 이니셔티브로는 엔비디아 AI 기술 센터, 현대자동차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터, 지역 AI 데이터센터 설립 등이 포함된다. 네이버 클라우드는 소버린 AI와 피지컬 AI용 인프라를 구축하기 위해 엔비디아 AI 인프라를 확장하고 있다. 이에 따라 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰과 기타 엔비디아 블랙웰 GPU를 포함해 최대 6만 개의 GPU를 도입할 예정이다. 네이버 클라우드는 엔비디아 AI 인프라에서 구동되는 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 차세대 소버린 AI 개발의 다음 단계를 준비 중이다. 또한 네이버 클라우드는 조선, 보안 등 산업 특화 AI 모델을 개발하고, 대한민국 국민 모두를 위한 포용적 AI 구현에 주력할 계획이다. 과학기술정보통신부는 엔비디아와의 협력을 기반으로 주권 언어 모델 개발을 위한 독자 AI 파운데이션 모델(Sovereign AI Foundation Models) 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 엔비디아 네모와 오픈 엔비디아 네모트론 데이터세트를 활용해 로컬 데이터를 기반으로 추론(reasoning) 모델을 개발하고 디스틸(distilling)할 예정이다. 또한 LG AI연구원, 네이버 클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지가 독자 모델 개발을 지원하는 프로젝트에 협력한다. 기업, 연구진, 스타트업은 이 모델 개발에 기여하고 이를 활용해 음성, 추론 등 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발할 수 있다. LG는 피지컬 AI 기술 개발을 촉진하고, 피지컬 AI 생태계를 지원하기 위해 엔비디아와 협력하고 있다. 양사는 LG 엑사원(EXAONE) 모델을 활용해 스타트업과 학계를 지원한다. 일례로, 암 진단을 지원하는 모나이(MONAI) 프레임워크 기반의 엑사원 패스(EXAONE Path) 의료 모델이 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 엔비디아와 협력해 한국의 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’을 활용한 연구 협력을 촉진하기 위한 공동연구센터 설립을 추진 중이다. KISTI는 또한 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨팅을 연결하는 엔비디아의 새로운 개방형 아키텍처 NVQ링크(NVQLink) 지원을 발표했다. 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼과 연동되는 NVQ링크는 KISTI가 양자 오류 정정과 하이브리드 애플리케이션 개발 등 분야의 연구를 심화해 차세대 양자-GPU 슈퍼컴퓨터 개발을 가속화할 수 있도록 지원한다. KISTI는 또한 과학 연구 개발을 위한 파운데이션 모델을 구축하고, 오픈소스 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용한 물리 기반 AI 모델 개발을 연구자들에게 지원할 예정이다. 엔비디아와 파트너들은 한국의 경제 발전과 기회 창출을 위해 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램으로 스타트업을 육성하는 얼라이언스를 설립한다. 얼라이언스 회원사는 SK텔레콤을 포함한 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 가속 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있다. 또한, IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털 얼라이언스와 엔비디아 인셉션의 지원을 받게 된다. 아울러 스타트업은 엔비디아의 소프트웨어와 전문 기술 역량도 활용할 수 있게 돼, 차세대 기업들의 성장을 더욱 신속하게 추진할 수 있게 된다. 엔비디아는 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 성과를 바탕으로, 차세대 기업 지원을 위해 한국 정부와도 협력할 계획이다. 또한 중소기업벤처부에서 운영하는 ‘엔업(N-Up)’ AI 스타트업 육성 프로그램에도 참여할 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “대한민국은 기술과 제조 분야에서 선도적 입지를 갖추고 있으며, 이는 대한민국이 AI 산업 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다. 이 산업혁명에서 가속 컴퓨팅 인프라는 전력망과 광대역만큼 중요한 기반이 되고 있다. 한국의 물리적 공장이 정교한 선박, 자동차, 반도체, 전자제품으로 세계에 영감을 주었듯, 이제는 인텔리전스라는 새로운 수출품을 생산하며 글로벌 변화를 이끌 수 있다”고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI가 단순히 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다. 엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자이며, 이는 글로벌 AI 3대 강국을 향한 대한민국의 번영을 뒷받침할 것”이라고 말했다.