산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

델 테크놀로지스가 인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3) PCIe 가속기를 통합 구성한 ‘델 파워엣지 XE7740 (Dell PowerEdge XE7740)’ 서버를 출시했다고 밝혔다. ‘델 파워엣지 XE7740’은 파워엣지 R 시리즈의 통합 용이성과 XE 시리즈의 성능 및 확장성을 결합한 4U 폼팩터 서버로서 성능, 비용 효율, 유연성을 바탕으로 기업들이 엔터프라이즈 AI에 대한 접근성을 높일 수 있도록 설계되었다. 델 파워엣지 XE7740 서버는 기존 데이터센터에 원활하게 구축할 수 있는 최적화된 규모의 설루션을 제공한다. 동시에 LLM(대규모 언어 모델)의 미세 조정 및 고성능 추론을 포함한 광범위한 AI 워크로드의 배포와 운영을 간소화해 엔터프라이즈 AI의 가격 대비 성능 측면을 고려했다.     이번 신제품은 최대 8개의 더블 와이드 또는 PCIe 가속기를 수용할 수 있는 유연한 구성을 제공한다. 최대 8개의 개별 가우디 3 가속기를 탑재할 수 있으며, 옵션으로 2개의 4-웨이(4-way) 브리지 가속기 그룹을 구성하는 것도 가능하다. RoCE(RDMA 오버 컨버지드 이더넷) v2를 통한 4-웨이(4-way) 가우디 3 PCIe 가속기 브리지 연결은 대규모 AI 모델과 더 큰 메모리 공간을 지원하며, 워크플로의 확장성과 유연성을 제공한다. 또한 8개의 표준 높이 PCIe 슬롯과 통합 OCP 네트워킹 모듈을 통해 가속기와 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 최대 1:1 비율로 매칭할 수 있는 유연한 네트워킹을 제공한다. 기존 인프라에 원활하게 통합 가능한 델 파워엣지 XE7740은 많은 기업들이 직면하고 있는 랙당 전력 한계를 극복하여 기존 데이터 센터에서 일반적으로 사용되는 최대 10kW 랙에서 효율적으로 작동한다. 엔터프라이즈 AI를 위한 제품으로서 기존의 공냉식 랙에 장착할 수 있는 XE7740은 ‘델 스마트 쿨링(Dell Smart Cooling)’ 설루션이 적용됐다. 또한 라마4(Llama4), 라마3(Llama3), 딥시크(Deepseek), 파이4(Phi4), 쿠엔3(Qwen3), 팔콘3(Falcon3) 등과 같은 인기 모델에 최적화되어 원활한 AI 워크플로 통합을 지원한다. 다양한 기존 모델 카탈로그와 함께 가우디 3를 사용하면 기업에서 손쉽게 AI 도입을 가속화할 수 있으며, 큰 비용이 소모되는 전력 및 냉각 업그레이드 없이도 높은 성능을 보장한다. 델은 파워엣지 XE7740가 ▲LLM(대규모 언어 모델) 추론 및 미세 조정 ▲이미지 및 음성 인식과 같은 멀티 모달 AI 애플리케이션 ▲데이터 집약적인 의료 분석 및 유전체 염기서열 분석 ▲금융 서비스 사기 탐지 및 위험 완화 ▲유통 및 전자상거래의 실시간 개인화 등 다양한 AI 워크로드를 지원해 엔터프라이즈 AI에 최적화되어 있다고 전했다. AI 워크로드가 증가함에 따라 기업이나 기관들은 사용량 기반으로 과금하는 GPU 가속기 구독 비용이나 클라우드 데이터의 외부 전송(egress) 비용에 부담을 느끼고 있다.  델은 “파워엣지 XE7740은 이런 비용을 절감하면서도 뛰어난 성능과 데이터 보안을 확보해 온프레미스 AI 프로젝트를 간소화하는데 특화된 설루션”이라고 전했다.  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “현재의 경쟁력을 유지하고 AI 미래에 대비하기 위해서는 확장이 용이하고 적응력이 뛰어난 인프라를 확보해 유연한 준비 태세를 갖추어야 한다. 검증된 AI 설계와 기존 에코시스템과의 원활한 통합이 가능한 XE7740은 경쟁이 치열한 시장에서 특히 주목할 만한 제품”이라고 말했다.

이노팩토리(InnoFactory, Inc.)가 ASTRA(아스트라)의 최신 버전을 공식 출시했다. 이번 버전은 AI 문서 요약, 폴더 기반 권한 관리를 위시한 Secure Vault 보안성 강화, 조직도 연동 기능 등 현장 실무자와 IT 부서의 니즈를 적극 반영한 업그레이드다. ASTRA는 출시 이후 국내 항공우주, 자동차, 의료기기, 엔지니어링 등 다양한 산업군에서 설계 문서 중심의 협업 환경, 업무 워크플로우 커스터마이징, 기술 자료 이력·권한 통합 관리에 특화된 플랫폼으로 빠르게 확산되어 왔다. 이노팩토리는 이번 최신 버전 출시를 계기로 ASTRA를 제조업에 특화된 도면/문서 관리 플랫폼에서 나아가, 산업 전반의 엔터프라이즈 콘텐츠·프로세스 관리 시장까지 아우르는 플랫폼으로 확장할 계획이다. 유봉춘 이노팩토리 대표는 “이번 ASTRA 신버전은 AI 기반의 문서 요약, 정책 중심 파일 보안, 조직 연동 등 실무 중심 기능을 대폭 강화한 것이 특징”이라며, “기업이 기술 문서와 프로세스를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하고, DX(디지털 전환)와 AX(AI 전환)을 동시에 실현할 수 있는 엔터프라이즈 업무 인프라로 자리매김할 것”이라고 밝혔다.   신버전 주요 특징 AI 기반 문서 요약 기능 탑재 업로드한 문서 내용을 자동으로 요약해 의사결정과 검토 속도 향상 ASTRA Secure Vault 보안 기능 대폭 강화 드라이브 연결 설치프로그램 제공으로 파일서버와 같은 사용성 확보 폴더별 권한 설정으로 보다 직관적이고 유연한 접근제어 (기존 역할 기반 권한 대체) 휴지통 기능 도입으로 파일 복구 및 데이터 보호 강화 조직도 연동 기능 추가 (On-Premise 환경용) 자체 인사 시스템과 손쉽게 연동되어 조직 구조 기반의 협업 및 접근제어 가능   산업 현장 적용 사례 항공우주 설계 기업: 조건 분기·병렬 승인 등 복잡한 승인 프로세스를 ASTRA MetaFlow로 유연하게 설계 자동차 부품 제조사: 수백 명이 동시에 접속해도 안정적인 대용량 문서 협업 및 보안 기록 관리 의료기기 업체: 별도 설치 없이 협력사와 안전하게 도면·문서 공유, 변경사항 실시간 반영   제품 소개 ASTRA는 제조·엔지니어링 현장 중심으로 설계된 엔터프라이즈 콘텐츠·워크플로우 플랫폼(ECM)입니다. 클라우드 SaaS와 온프레미스 환경 모두 지원하며, 조직의 IT 인프라와 보안 정책에 따라 유연하게 구축할 수 있다. ASTRA MetaFlow: 로우코드 방식으로 복잡한 승인 흐름과 협업 워크플로우를 설계·자동화한다 ASTRA SecureVault: 윈도 탐색기 기반의 정책 중심 파일보안을 제공하며, 모든 접근과 이력을 기록한다 ASTRA PDM: CAD 연동 없이 도면·기술문서의 버전과 변경이력을 체계적으로 관리한다 이 모든 기능은 연동되어 문서·프로세스·권한·이력이 하나의 플랫폼에서 유기적으로 운영되며, 조직의 지식 기반과 책임 구조를 명확히 세운다 www.astra365.ai   ▲ ASTRA 메인 대시보드: 로그인 직후, 프로젝트 문서와 공지사항을 한눈에 확인할 수 있는 시작 화면 ▲ 업로드된 문서의 AI 자동 요약 기능: 핵심 내용을 한눈에 파악하여 검토 효율을 높이는 ASTRA의 스마트 기능   ▲ 로우코드 워크플로우 설정 화면: MetaFlow를 통해 결재 프로세스를 자유롭게 커스터마이징

레노버가 독일 베를린에서 ‘레노버 이노베이션 월드 2025(Lenovo Innovation World 2025)’를 열고, 자사의 AI 기반 혁신 포트폴리오를 공개했다. 고성능 PC부터 지능형 태블릿, 몰입형 게이밍 디바이스, 모토로라 스마트폰까지 아우르는 이번 신제품 라인업은 레노버의 ‘모두를 위한 더 스마트한 AI(Smarter AI for All)’ 비전을 반영한다. 이를 통해 생성형 AI와 하이브리드 인텔리전스를 일상 속 업무, 크리에이티브, 엔터테인먼트 전반으로 확장한다는 것이 레노버가 제시한 비전이다.   ▲ 씽크북 버티플렉스 콘셉트   레노버는 AI 기반 콘셉트를 통해 전문가들이 디바이스와 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하고자 한다고 밝혔다. 레노버가 이번에 소개한 ‘씽크북 버티플렉스(ThinkBook VertiFlex)’ 콘셉트는 회전 가능한 14인치 화면과 AI 적응형 UI를 탑재해 가로 및 세로 모드를 자유롭게 전환할 수 있다. 레노버 스마트 모션 콘셉트는 제스처 제어, 음성 명령, 건강 중심의 인체공학을 지원하는 다방향 노트북 스탠드를 제시한다. 고성능 사용자를 위해서는 AI 활용에 최적화된 워크스테이션 포트폴리오를 확장했다. 새롭게 디자인된 ‘씽크패드 P16 3세대’를 비롯해 업그레이드된 ▲씽크패드 P1 8세대 ▲ 씽크패드 P16v 3세대 ▲ 씽크패드 P16s i 4세대 ▲ 씽크패드 P14s i 6세대가 포함된다. 고성능 옵션으로 구성 가능한 새로운 모바일 워크스테이션은 AI 개발부터 고난도 크리에이티브 워크플로까지 폭넓은 작업을 지원한다. 레노버의 코파일럿+ PC 중 하나인 ‘씽크패드 X9 아우라 에디션’에는 ‘글레이셔 화이트(Glacier White)’ 색상이 새롭게 추가됐다. 14인치와 15인치 모델로 한정 출시된다. 또한 레노버는 멀티태스킹과 몰입형 생산성을 지원하기 위해 ‘씽크비전 P40WD-40’를 선보였다. 이 제품은 39.7인치 커브드 울트라와이드 모니터로 5120×2160 해상도, 썬더볼트 4 원케이블 도킹, 전력 소비를 줄이는 에너지 효율적 설계를 갖췄다. 새로운 ‘씽크패드 스마트 독 포트폴리오’는 디스플레이 경험을 보완한다. 이 중 ‘썬더볼트 5 스마트 독 7500’은 초고속 성능과 클라우드 기반 디바이스 관리 기능을 제공하며, 최대 4대의 고주사율 디스플레이 연결을 지원한다. 올해 초 ‘티코 프로(Tiko Pro)’ 콘셉트로 처음 선보였던 씽크북용 ‘매직 베이(Magic Bay) HUD’도 곧 일부 시장에서 출시될 예정이다. 레노버는 고객의 실제 AI 도입을 가속화하하기 위해 인텔의 AI 어시스턴트 빌더를 활용한 AI 패스트 스타트 서비스 프로그램을 통해 디바이스 내 AI 어시스턴트 개발을 시범 운영하고 있다고 전했다. 레노버는 이번 파일럿이 자사의 서비스 중심 접근 방식이 출판, 의료, 금융 등 다양한 산업에서 맞춤형·개인정보 보호 중심의 AI 설루션을 신속하게 도입하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 보여준다고 설명했다.   ▲ 리전 고 2세대   한편, 레노버는 PC 게이머를 위해 리전(Legion) 포트폴리오를 확장하며 8.8인치 휴대용 게이밍 PC ‘레노버 리전 고 2세대’를 공개했다. 리전 고 2세대는 향상된 트루스트라이크(TrueStrike) 컨트롤러, OLED 디스플레이, 확장된 배터리 수명을 제공한다. 레노버는 이와 함께 ▲16인치 리전 프로 7 ▲LOQ 타워 26ADR10 ▲리전 프로 OLED 게이밍 모니터 3종(32UD-10, 27UD-10, 27Q-10)도 함께 발표했다. 새로운 모니터는 초고속 주사율과 생생한 퓨어사이트(PureSight) 비주얼을 결합한 것이 특징이다. 콘텐츠 제작을 단순화하기 위한 레노버의 ‘플릭리프트(FlickLift)’는 요가(Yoga)와 아이디어패드(IdeaPad) 디바이스용 스마트 이미지 편집 오버레이로, AI를 활용해 배경 제거, 피사체 선명화, 애플리케이션 간 이미지 작업 간소화를 지원한다. 레노버는 크리에이티브 전문가와 디지털 네이티브를 위해 설계된 새로운 ‘요가 탭’과 초경량 디자인에 AI 도구를 담아 휴대성과 활용성을 높인 ‘아이디어 탭 플러스’ 등 AI 기반 태블릿과 액세서리도 공개했다.  이와 함께 지능적인 경험, 개성 있는 디자인, 강력한 성능을 제공하는 다양한 가격대의 새로운 스마트폰 라인업도 공개됐다. 대표 제품인 ‘모토로라 엣지 60 네오’는 컴팩트하고 스타일리시한 디자인에 모토 AI를 탑재해 사진 촬영, 생산성, 일상 활용성을 향상시킨다. 소니 LYTIA 센서와 전용 망원 렌즈가 포함된 프리미엄 트리플 카메라 시스템과 결합해 촬영부터 대화까지 개인화되고 직관적인 경험을 제공한다. 모토로라는 합리적인 가격대의 핵심 기능을 강화한 ‘모토 g06’과 ‘모토 g06 파워’ 또한 선보였다. 두 모델 모두 6.88인치 대화면 디스플레이, AI 기반 5천만 화소 카메라 시스템, 몰입형 돌비 애트모스(Dolby Atmos) 오디오, 구글의 서클 투 서치 기능을 지원한다. 레노버 인텔리전트 디바이스 그룹(IDG) 루카 로시(Luca Rossi) 사장은 “적응형 폼팩터와 AI 지원 워크스테이션에서부터 휴대용 게이밍 디바이스, 크리에이터를 위한 태블릿, 모토 AI 기반 스마트폰에 이르기까지 레노버는 AI 시대에 기술이 사람과 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있는지 끊임없이 새롭게 정의하고 있다”면서, “이는 미래 가능성이 아니라 지금 이 순간, 초개인화와 생산성, 창의성, 데이터 보호를 위한 실질적이고 일상적인 AI 경험을 제공하는 것”이라고 말했다. 또한 “레노버는 모든 사람이 더 스마트하고 유용하며 힘이 되는 기술, 스마트한 AI를 누릴 수 있어야 한다는 믿음을 바탕으로 이러한 혁신을 실현하고 있다”고 강조했다.

개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

■ AX & Robotics-Driven Manufacturing R&D  · Safety Congress with LG Leaders and Global Experts  ■   ● 장소 : LG사이언스파크 E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙 8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시 15분   ● 일시 : 9월 18일 (목) 12시  30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600 명 한정 무료   ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL : https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 아젠다 상세 :   ① [ Track Keynote ] 고장·충돌·사고를 넘어: System Thinking과 Digital Thread로 보는 로봇 공정의 숨은 리스크   -  경희대학교 임성수 교수   · 세션 상세:  많은 기업이 로봇·AI를 도입해 스마트팩토리의 생산성과 품질 향상을 기대하지만, 실제 운영에서는 고장·충돌·안전사고가 잦습니다. 이는 설계–생산–운영 전 과정의 데이터 단절과 의사결정 구조 분절에서 비롯됩니다. 본 세션에서는 System Thinking 과 Digital Thread를 통해 전사 차원의 리스크를 사전에 식별하고, 설계–생산–운영 데이터를 유기적으로 연결해 문제를 예방하는 구체적 접근법을 제시합니다.   · 연사 소개:  임성수 교수는 경희대 기계공학과 교수이자 대한기계학회 부회장으로, 로봇 안전 분야 권위자다. 산업용 로봇 ISO 국제표준 한국 대표 전문가이자 ISO 15066-3 프로젝트 리더를 맡아왔으며, 대통령 표창 (2024)과 산업부 장관 표창 등 다수의 수상 경력이 있다. 학계·산업계·정부를 아우르는 국제 표준화와 산업 발전의 가교 역할을 수행하고 있다.   ②  Collision-Free Human-Robot Collaboration – AI Safety Simulation and Global Compliance Cases   - 세이프틱스 김휘연 CSO   · 세션 상세: 로봇은 이제 일부 업종의 선택이 아니라 모든 제조 현장의 기본 인프라이며,  그 핵심은 안전성입니다. 안전 없는 자동화는 생산성·품질 모두를 보장할 수 없습니다. 본 세션에서는 Biomechanical Injury Threshold Model과 Digital Twin Safety Simulation을 활용해 자동화 설비의 실제 공정 안전성을 데이터로 분석하고 잠재 위험을 정량화하는 방법을 소개합니다. ISO 10218, ISO/TS 15066  등 국제 안전 규격 대응 사례를 통해 사고 예방을 넘어 리드타임 단축, 품질 보증, 글로벌 납품 승인 및 파트너십 강화로 이어지는 실제 경험을 공유하며, 로봇 안전성이 스마트팩토리의 Next Standard임을 제시합니다.   · 연사 소개 : 김휘연 CSO는 Safetics 전략총괄로, 공학 시뮬레이션 분야의 전문가다. 두산·한화·뉴로메카 등 국내 및 UR ·FANUC·KUKA 등 글로벌 기업과 협력해 왔고, 삼성·현대·GM·P&G 등 세계 유수 기업에 안전 솔루션을 적용한 경험이 있다. 인간-로봇 협업 (HRC) 분야에서 차세대 안전 기술을 선도하는 글로벌 전략가로 알려져 있다.   ③ 위험성 평가는 이제 ‘공정 설계 도구’다 – Front Loading Engineering과  MBSD로 여는 로봇 스마트 팩토리 품질/안전 혁신 - 세이프틱스 임정호 박사   · 세션 상세 : 기존 스마트팩토리 안전 평가는 설비 설치 후 뒤늦게 이뤄져 설계 변경·추가 비용, 일정 지연, 품질 저하로 이어지는 구조적 한계가 있었습니다. 본 세션에서는 이를 극복하기 위해 Front Loading Engineering 과 Model-Based Safety Design(MBSD)을 적용한 사례를 소개합니다. 설계 단계에서 선제적으로 위험성을 평가하고 안전 대책을 반영해 안전을 사후 점검이 아닌 설계의 일부로 통합한 접근법입니다. 이를 통해 설비 변경 비용 절감, 리드타임 단축, 안전·품질 동시 향상이라는 성과를 달성하며 , 위험성 평가가 스마트팩토리 경쟁력의 필수 설계 도구임을 보여드립니다.   · 연사 소개: 임정호 박사는 경희대 기계공학과 연구교수, 산업 자동화·물류 설비 기업과  KOTITI 시험연구원 경력을 바탕으로 수백 개 기업에 로봇 안전 컨설팅을 수행해 온 전문가이다. ISO 10218-2, ISO 13482 국제 표준 전문가로 산업 현장 요구를 깊이 이해하며, 한국로봇산업협회 전문위원과 산업부 소재부품기술개발사업 기획위원으로도 활동하고 있다.   ④ 지능형 로봇 기술혁신과 스마트물류의 확산 - LG CNS  손명운 팀장   · 세션 상세: 지능형 로봇 기술은 AI 수준에 따라  1세대 고정형 로봇에서 센서 기반 2세대, 학습형 3세대를 거쳐, 물리 환경과 상호작용하며 스스로 판단·학습하는 4세대 Physical AI 로봇으로 진화하고 있습니다 . 특히 휴머노이드 로봇은 범용지능을 갖추어 물류·제조 현장의 복잡한 부가가치 작업까지 수행할 수 있는 잠재력을 보여주고 있으며, Amazon과 BMW 등은 이미 현장 실증을 진행 중입니다. 이러한 변화의 핵심은 Robot Foundation Model(RFM)로,  방대한 시뮬레이션·원격제어 데이터 학습과 현장 파인튜닝을 통해 정교한 자율 동작을 구현합니다. Teleoperation 기반 원격작업으로 실시간 대응과 학습데이터 축적이 가능해 지속적 성능 향상이 이루어지며, 이는 단순 자동화를 넘어 완전 무인화 스마트물류센터로의 전환을 가속화합니다. 본 세션에서는 Physical AI와 휴머노이드가 제공하는 혁신과 이를 활용한 물류·제조 경쟁력 강화 방안을 제시합니다.   · 연사 소개: 손명운 팀장은 LG CNS에서 20년 이상 근무하며 북미 의료솔루션 개발과 C 사 자동유도차량 자동화 등 다수의 글로벌·국내 프로젝트를 수행해 온 디지털 혁신 전문가이다. 사용자 편의성 제고를 위한 여러 DX 과제부터 미국 유수의 회사들의 솔루션 사업, 자동화 설비 구축까지 폭넓은 현장 경험을 보유하고 있으며, AX, RX 기술을 활용한 물류자동화를 구현하고 차별화된 고객 가치를 개발하고 있다.    ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL :  https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 참가 신청 QR코드:    ● 장소 : LG사이언스파크  E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시  15분   ● 일시 : 9월  18일 (목) 12시 30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600명 한정 무료   ● 문의  : Safetics   dblee0803@safetics.io 

인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

맥슨모터매뉴팩처링이 산업통상자원부의 K-휴머노이드 연합에 공식 참여 기업으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 맥슨모터매뉴팩처링은 대한민국 차세대 휴머노이드 로봇 생태계를 구축하는 데 핵심적인 민간 파트너 역할을 맡게 되었다. K-휴머노이드 연합은 정부, 학계, 로봇 제조사 등 50여 개 기관이 협력하는 산학연 민관 공동 협의체로, 지난 4월 출범했다. 이 연합은 2030년까지 글로벌 경쟁력을 갖춘 범용 휴머노이드 로봇을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 공용 AI 모델, 고집적 드라이브 시스템, 안전 제어 기술, 차세대 부품·소재 개발을 중점적으로 추진할 계획이다. 맥슨모터매뉴팩처링은 이번 연합 참여를 통해 휴머노이드 로봇의 현장 적용과 상용화에 기여할 예정이다. 회사는 정밀 고토크 모터 설계 기술, SIL(Safety Integrity Level) 등급을 충족하는 센서 및 제어기 개발 역량, 그리고 콤팩트한 시스템 통합 기술 등을 활용할 계획이다. 특히 로봇공학, 산업 자동화, 의료기기, 항공우주 분야에서 쌓아온 기술력과 경험을 바탕으로 미래 로봇 시장에 실질적인 기여를 하고 기술을 고도화할 방침이다.    

차량용 모빌리티 소프트웨어 기업인 아이비스는 산업통상자원부가 추진하는 ‘데이터 기반 로봇 서비스 실증 평가 기술 개발’ 과제에 참여한다고 밝혔다. 이 과제는 로봇 서비스의 완성도를 높이기 위해 가상의 국가로봇테스트필드 실증 환경에서 로봇 서비스 기술의 성능을 과학적·정량적으로 검증하고, 가상환경 기반 테스트 기법을 통해 실증 비용 및 시간 부담을 줄일 수 있는 평가 인프라를 구축하는 것이 목표다. 국가로봇테스트필드는 산업통상자원부와 한국로봇산업진흥원이 주관하는 대규모 실증 기반 인프라로, 실내외 복합 환경에서 다양한 로봇 서비스의 성능을 과학적·정량적으로 검증할 수 있도록 설계된 테스트베드이다. 로봇 서비스는 환경, 운용 조건, 사용 목적에 따라 성능이 달라질 수 있기 때문에, 상용화 전 단계에서의 객관적이고 표준화된 검증 체계가 필수이다. 특히 공공안전, 물류, 의료 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 로봇 서비스의 정량적 성능 검증은 실제 도입 및 확산을 결정짓는 핵심 기준이 되며, 실증 비용과 시간을 절감할 수 있는 가상환경 기반 평가 기법의 중요성 또한 커지고 있다. 아이비스는 이번 과제에서 로봇 서비스 실증을 위한 데이터 수집·전송·시각화·분석 기술을 개발하는 역할을 수행한다. 특히, 다양한 로봇 시스템에서 발생하는 운용 데이터를 수집하고 이를 기반으로 실시간 상태 모니터링, 데이터 표준화 인터페이스, 성능 평가 기준에 따른 분석 환경을 구현하는 소프트웨어를 개발할 계획이다. 또한 데이터 전송을 위한 통신 프로토콜 정의, 가상환경 연동을 위한 시간 가속·감속 처리 기술 등도 아이비스의 주요 개발 항목에 포함된다.     그동안 로봇 서비스 성능 검증은 표준화된 절차나 객관적인 지표가 부족해, 개별 기업의 자체 기준에 의존해 왔다. 아이비스는 이번 과제를 통해 이러한 한계를 극복하고, 데이터 기반 평가 방식으로 전환함으로써 평가의 효율성과 정확성을 동시에 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 아이비스는 클라우드 기반 차량 통합 관제 시스템, 자율주행 로봇 실증 서비스, 디지털 클러스터 및 인포테인먼트 소프트웨어 개발 등에서 축적해 온 실증형 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 이번 과제의 핵심 기능 개발을 담당하며, 로봇 서비스 성능의 객관적 평가와 검증 체계 고도화에 기여할 계획이다. 또한 실외 자율주행, 스마트시티, 무인이동체 통합관제 등 다양한 실증 환경과 연계해, 데이터 기반 평가 기술의 상용화를 위한 역량을 강화해 나가고 있다. 아이비스의 남기모 대표는 “로봇 서비스가 상용화되기 위해서는 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 평가 체계가 뒷받침되어야 한다. 이번 과제를 통해 아이비스는 데이터 수집부터 시각화, 분석, 검증에 이르는 전 과정을 통합할 수 있는 기술을 개발하고, 실증 기반의 소프트웨어 역량을 로봇 서비스 분야로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 아이비스는 차량 및 모빌리티 소프트웨어 분야에서 쌓아온 경험을 바탕으로, 스마트 모빌리티와 로보틱스가 융합되는 미래 서비스 환경에서 핵심적인 기술 기반을 제공해 나가겠다”고 덧붙였다.