캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 3월 23일 ‘피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임’을 주제로 SIMTOS 2026 전시회에서 진행되는 캐드앤그래픽스 주최 컨퍼런스를 앞두고 ‘피지컬 AI(physical AI)’ 트렌드에 대해 다루어 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   피지컬 AI의 정의와 등장 배경 : 왜 지금인가? 디지털지식연구소 조형식 대표의 사회로 진행된 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 사업총괄을 맡고 있는 김재성 CBO가 발표자로 참여했다. 이들은 피지컬 AI를 ‘물리 세계를 이해하고 인식하며, 판단을 거쳐 행동으로 옮기는 지능’으로 정의했다. 한국AI·로봇산업협회 부회장을 맡고 있는 고경철 전무는 피지컬 AI가 급부상한 이유로 4가지 핵심 동력을 꼽았다. 첫째, VLA(Vision-Language-Action) 모델과 같은 강력한 AI 두뇌의 진화이다. 둘째, 부품 기술 혁신을 통한 로봇 몸체의 경량화 및 저비용화이다. 셋째, 복잡한 동작 학습이 가능해진 방대한 데이터의 축적이다. 마지막으로 고령화에 따른 노동력 감소라는 시대적 요구다. 고 전무는 “이제 AI는 사이버 세계를 넘어 물리적 실체(physical entity)와 결합하여 제조 현장의 한계를 돌파하고 있다”고 분석했다.   ▲ 고영테크놀러지 고경철 전무   자율 제조의 실현 : 다크 팩토리로 가는 길 인터엑스 김재성 사업총괄은 피지컬 AI가 제조 현장에 적용되어 구현할 ‘자율 제조(autonomous manufacturing)’의 비전을 제시했다. 기존 스마트 공장(3.0)이 사람의 판단을 돕는 정보화 단계였다면, 레벨 4.0인 자율 제조는 사람의 개입 없이 공장 스스로 제어하는 단계다. 이는 불 꺼진 공장에서도 24시간 가동이 가능한 ‘다크 팩토리’를 가능케 한다. 인터엑스는 일반 LLM이 알지 못하는 현장 숙련공의 노하우와 도메인 지식을 학습시켜, 보고서 작성이나 설비 이상 징후 대응을 돕는 제조 전용 파운데이션 모델을 구축하고 있다. 또한 실제 장비와 똑같은 가상 모델을 만들어 시뮬레이션함으로써, 값비싼 장비를 멈추지 않고도 최적의 공정 조건을 찾아내는 기술을 상용화하고 있다.   ▲ 인터엑스 김재성 CBO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explainable AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 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.

  15　THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40　SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42　로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44　아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장　AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46　 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’　프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50　2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례　실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53　통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속　앤시스 2026 R1 56　투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션　XR Projector Gen3   Column 59　트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효　나의 바이브 코딩 도전기 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　 AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석　스마트 옵셋 외 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀　분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학　최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현　크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순　웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원　차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응　SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

대한민국 제조업의 미래를 결정지을 핵심 기술로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’가 급부상하고 있다. 캐드앤그래픽스는 3월 23일 오후 4시부터 CNG TV 방송을 통해 , ‘피지컬 AI가 바꿀 패러다임과 대한민국 제조업의 미래’를 주제로 생방송을 진행한다. 이날 방송은 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡고 로봇공학 박사이자 현장 전문가인 고영테크놀러지 고경철 전무와 글로벌 IT 기업을 거친 인터엑스 김재성 CBO가 참여하여 전문성을 더한다. 이번 방송은 단순한 지능형 소프트웨어에 머물던 AI가 어떻게 물리적 환경과 직접 상호작용하며 실질적인 가치를 창출하는지에 초점을 맞춘다. 특히 ‘피지컬 AI’의 개념 정립부터 최신 기술 트렌드, 그리고 이 기술이 산업 생태계를 어떻게 진화시키고 있는지에 대해 심도 있는 논의가 이뤄질 예정이다. 이번 특집 방송은 국내 최대 생산기술제조 전시회인 ‘SIMTOS 2026’의 부대행사로 기획된 컨퍼런스를 앞두고 진행되는 사전 성격의 행사다.  캐드앤그래픽스는 오는 4월 16일부터 17일까지 양일간 일산 킨텍스 제2전시장에서 ▲피지컬 AI & 디지털 트윈 컨퍼런스 ▲뿌리산업 & 소부장 컨퍼런스를 개최한다. 해당 컨퍼런스에서는 제조 현장의 혁신을 이끌 디지털 전환(DX) 기술과 실질적인 적용 사례들이 대거 공개될 것으로 기대를 모으고 있다. 이번 온라인 생방송은 사전 등록을 통해 누구나 무료로 시청할 수 있으며, 참여자들에게는 SIMTOS 2026 컨퍼런스 초대권과 소정의 경품 등 다양한 혜택이 제공된다. 한편, 4월 16일부터 17일까지 개최되는 SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 컨퍼런스의 상세 내용은 링크에서 확인할 수 있다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 1월 19일, ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래’를 주제로 지식 방송을 진행했다. 이번 방송은 2월 5일 개최된 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’의 프리뷰 성격으로 마련되었으며, 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡았다. 이날 출연한 서울대학교 윤병동 교수(원프레딕트 대표)와 우종훈 교수는 AX(인공지능 전환) 시대를 맞이한 플랜트 및 조선 산업의 대응 전략과 최신 기술 트렌드를 심도 있게 공유했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 서울대 윤병동 교수, 서울대 우종훈 교수   제품 판매를 넘어 ‘AI 네이티브 팩토리’ 수출 시대로 플랜트 산업의 AX 방향성을 제시한 서울대 윤병동 교수는 한국 제조업의 위기 극복 해법으로 ‘AI 네이티브 팩토리’를 제안했다. 윤 교수는 “국내 기업은 글로벌 기업 대비 서비스 매출 비중이 낮아 수익 구조 개선이 시급하다”며, “단순 제품 판매에서 벗어나 설계 단계부터 AI가 내재화된 공장 자체를 수출하는 모델로 전환해야 한다”고 강조했다. 그는 AI 네이티브 팩토리의 3대 핵심 기능으로 ▲지각(데이터 정제 및 맥락화) ▲사고(제조 전용 파운데이션 모델 및 OS) ▲실행(자동 보고서 및 작업 지시)을 꼽았다. 특히 원시 데이터를 AI가 즉시 활용 가능한 상태로 만드는 ‘AI 레디(Ready) 데이터’ 변환 기술인 ‘사이클론(CyCron)’의 중요성을 역설하며, 실질적인 가치 창출을 위한 전용 데이터 플랫폼 구축이 선행되어야 한다고 조언했다.   디지털 트윈과 심층 강화학습 기반의 ‘지능형 야드’ 구현 조선 산업의 스마트 야드 혁신을 발표한 우종훈 교수는 기존 디지털 트윈의 한계를 넘어서는 ‘실시간 최적 의사결정’ 기술을 소개했다. 우 교수는 “과거의 디지털 트윈이 시각화와 모니터링에 머물렀다면, 이제는 AI 에이전트가 수많은 시나리오를 학습해 최적의 대안을 실시간 제시해야 한다”고 설명했다. 특히 복잡한 생산 계획을 해결하기 위해 순서 결정, 라우팅, 공간 배치를 각각 담당하는 독립적 AI 에이전트들의 협업 모델인 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’를 제시했다. 그는 “기술 도입보다 중요한 것은 현장의 암묵지를 구조화하고 표준화하는 것”이라며, “정확한 데이터 확보가 뒷받침되지 않으면 기술은 사상누각인 만큼, 중견 조선사일수록 시급한 현장 문제 정의에 집중해야 한다”고 강조했다.   기술 매몰보다 ‘도메인 지식’의 자산화가 핵심 조형식 대표는 방송을 마무리하며 “AI는 맥락을 완벽히 이해하지 못하므로, 파편화된 데이터를 하나로 잇는 ‘디지털 스레드(digital thread)’와 인간 전문가의 통찰력이 결합되어야 한다”고 정리했다. 두 교수 역시 공통적으로 “이제는 AI를 배우는(learn) 단계를 넘어 실질적인 수익을 벌어들이는(earn) 시대로 가야 한다”고 역설했다. 아울러 한국의 세계적인 제조 경쟁력을 바탕으로 산업용 오픈 AI와 같은 거대 모델이 탄생할 수 있도록 산학연의 긴밀한 협력을 당부했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 인공지능이 우리 삶의 모든 면을 급격하게 변화시키고 있다. 혹자는 이것을 인공지능 전환(AI transformation 또는 AX)이라고 말한다. 그러나 실상은 그 이상이다. 디지털 전환(digital transformation : DX)이 본격적으로 시작한 것도 몇 년 되지 않았는데 다시 인공지능 전환이라니, 대부분 정보기술 분야의 이해당사자들은 당혹스럽다. 디지털 전환의 시대에 정보기술 분야에 일하는 사람들은 약간 안도했을 수도 있다. 이것은 정보화에서 디지털 기술의 심화가 디지털 전환으로 받아들였기 때문이다. 그러나 인공지능 전환은 조금 결이 다르다는 것을 느낄 것이다. 초기에는 빅데이터 분석(big data analytics)과 머신러닝은 연결고리가 있었다. 또한 CAD/CAM/CAE 분야와 시뮬레이션(simulation) 그리고 디지털 트윈(digital twin)도 연결고리가 있다. 이 모든 패러다임의 데이터 기반(datadriven)과 폐쇄형 시스템(closed system)이라는 패러다임을 공유한다. 다시 말해서 데이터 수집(data collection)이 중요하고 데이터 정의(data definition)가 핵심이다.  그러나 인간의 사고를 흉내내는 언어 중심의 인공지능에서 의사결정 구조에서 맥락(context)이 없는 데이터는 경직되고 의사결정에서 쓸모 없는 경우가 많다. 기업의 경쟁력은 더 이상 단순히 데이터를 ‘많이 보유’하는 데서 나오지 않는다. 핵심은 데이터를 어떻게 구조화하고, 어떻게 의미를 부여하며, 어떻게 의사결정으로 연결하느냐에 있다. 전통적 데이터 웨어하우스는 스타 스키마(star schema)와 스노우플레이크 모델을 중심으로 발전해 왔다. 이 구조는 대규모 분석을 가능하게 했지만, 급변하는 비즈니스 환경—규제 변화, 가격 정책 수정, 구독 모델 전환, AI 기반 실험—을 따라가기에는 점점 한계를 드러내고 있다.   그림 1. 온톨로지와 그래픽 데이터베이스   이제 기업은 고정된 테이블 중심 사고에서 벗어나, 시맨틱 그래프 기반 온톨로지(ontology)로 전환하고 있다. 이 전환을 가속하는 기술이 바로 LLM(Large Language Model : 대형 언어 모델)이다. 기존의 산업용 정보기술(industrial IT)은 마치 ‘콘크리트 신발’을 신고 달리는 것과 같다. 구조는 단단하지만, 방향 전환은 느리다. 온톨로지는 데이터를 ‘테이블’이 아니라 의미 있는 객체(object)로 본다. ‘고객’, ‘주문’, ‘제품’은 더 이상 테이블이 아니라 그래프의 노드다. 관계는 조인이 아니라 방향성 링크(directed edge)다. 이 접근은 그래프 데이터베이스 및 시맨틱 기술 발전과 맞물려, 현대 데이터 아키텍처의 핵심으로 자리잡고 있다. 이전에는 인공지능 프로젝트가 없거나 온톨로지, 디지털 스레드와 디지털 트윈, 그래프 데이터베이스(graph database)를 결합하려는 시도가 없던 것은 아니다. 다만 개발자, 담당자, 도메인 전문가는 너무 힘든 작업과 시간과 비용의 소모전이기 때문에 성공할 수 없는 방법론이었다. 단지 거대 방위산업 회사만이 가능했다. 그러나 LLM이 보편화되면서 이 모든 것이 가능해졌다. 이 패러다임은 온톨로지 기반 디지털 트윈(ontology based digital twin) 정보화이다. 복잡하게 들리지만, 현재 팔란티어라는 회사가 사용하고 있는 방법이다.   그림 2. 게임 체인저 LLM, 구축 비용의 혁신   새로운 온톨로지 디지털 트윈 정보기술의 패러다임의 비즈니스 혁신 효과는 다음과 같다.   의사결정 민첩성 규제 변경, 가격 정책 전환, 제품 피봇 시 노드와 링크만 추가하면 확장 가능   분석 부채 감소 기존 핸드크래프트 파이프라인 붕괴 문제 해소 데이터 팀은 유지보수가 아닌 가치 창출에 집중   데이터 민주화 현업 담당자가 직접 질문 : “지난달 프리미엄 사용자의 평균 구매 빈도는?” 엔지니어 도움 없이도 탐색 가능   비용 효율 스타트업 : 엔터프라이즈급 모델링 확보 대기업 : 스키마 드리프트 관리 자동화   그림 3. 온톨로지 패러다임 비교   전략적 시사점은 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순 기술 도입이 아니다. 이는 기업 운영 체계의 구조적 재설계다. 핵심은 데이터 → 의미 → 의사결정 연결 구조 구축, 인간과 AI의 역할 명확화, 온톨로지를 운영 자산으로 관리, 질의 기반 학습 구조 설계, 장기적 데이터 지능 축적 전략 수립이다.   그림 4. 디지털 트윈 정보 모델   결론적으로, 데이터 민주화에서 의사결정 민주화로 움직이면서 LLM 기반 온톨로지 자동화는 단순히 모델링 비용을 줄이는 도구가 아니다. 이는 의미 중심 데이터 구조, 자가 최적화 파이프라인, 복리적 지식 축적, 조직 전체의 분석 역량 확장을 가능하게 한다. 결국 이는 데이터 민주화 → 분석 민주화 → 의사결정 민주화로 이어지는 전환이다. 여기서 말하는 민주화는 책임지는 사람이 결정하고, 의사결정 과정을 투명하게 공유하는 과정을 의미한다. 설명되지 않는 인공지능 도움에 의한 의사 결정은 리스크가 크다. 앞으로의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유했는가가 아니라, 데이터를 얼마나 의미 있게 연결했는가에 달려 있다. 그리고 그 연결을 자동화하는 시대가 이미 시작되었다.   ■ 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.

  INFOWORLD   Case Study 15　CES 2026에서 만난 언리얼 엔진　차세대 HMI부터 시뮬레이션, 몰입형 모빌리티 생태계까지 20　건설 인력 교육을 혁신한 지멘스와 에듀케이션XR의 디지털 툴　XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   Focus 24　플랜트 조선 컨퍼런스 2026, DX 및 AI가 이끄는 기술 진화와 산업 혁신 짚다 46　인텔, 코어 울트라 시리즈 3로 온디바이스 AI 및 에지 시장 공략 가속화 48　오라클, “DB를 넘어 데이터 중심의 AI 플랫폼 기업으로”   People&Company 30　지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장　AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   New Products 33　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 정수진　CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증 40　현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션　Stonex X70GO 43　이달의 신제품   Column 50　트렌드에서 얻은 것 No. 28 / 류용효　스마트 엔지니어링과 제조 지능화를 위한 AI 활용 전략 54　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　온톨로지 디지털 트윈 정보화 시대   On Air 57　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래   58　News   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 63　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (4) / 최영석　원 중심선 그리기 외 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　뮌헨 공과대학교 연구진의 오픈소스 3D 건물 데이터셋 개발 기술 70　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (12) / 최하얀　다이세이의 모바일 CAD 도입과 건설 현장 워크플로의 혁신   Mechanical 73　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (8) / 김성철　향상된 제너레이티브 디자인   Analysis 78　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박준수　복합재 날개 구조의 배치 설계와 파라메트릭 자동화 해석 88　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3) / 이종학　심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 94　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1) / 신정일　MBSE 기반 저탄소 친환경 선박 성능 검증의 프론트 로딩 97　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　고양력 항공기 형상의 공력 시뮬레이션 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (5) / 오재응　모델 기반 시스템 엔지니어링에서 SysML의 역할     2026-3-dx-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   캐드앤그래픽스가 2025년 12월로 창간 32주년을 맞아 신년 특집방송을 마련했다. 디지털지식연구소 조형식 대표 사회로 1월 12일 진행된 줌 방송에서는 CNG TV 기획 및 진행을 맡고 있는 전문 위원들(강태욱, 류용효, 최성권)과 함께 생성형 AI가 산업에 미친 영향과 스마트 제조, 건축, 제품디자인과 3D프린팅 등 2025년 엔지니어링 업계의 트렌드를 정리하고, 2026년을 전망하는 이야기를 나눴다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   건설 산업 : AI 에이전트와 데이터 중심의 스마트 시공으로의 진화 건설 분야의 기술 혁신을 이야기한 한국건설기술연구원의 강태욱 전문위원은 2025년의 혼란을 뒤로 하고 2026년 건설업계가 직면할 새로운 기술적 지평을 제시했다. 그는 2025년 건설업계가 공급망의 디커플링과 원자재 가격 상승, 그리고 심각한 숙련공 부족 현상으로 인해 전례 없는 위기를 겪었다고 이야기했다. 특히 중대재해법과 관련된 안전 리스크 관리가 업계의 사활을 결정짓는 핵심 요소가 되었다. 강 위원은 이러한 위기 극복의 해답으로 AI 에이전트의 현장 도입을 강조했다. 그는 “AI를 사용하지 않으면 요즘에는 바보가 된다는 느낌도 든다”며, “생산성 자체가 워낙 차이가 나다 보니 이제는 본격적인 AI 에이전트 시대로 변해가고 있다”고 진단했다. 특히 과거의 디지털 트윈이 단순히 데이터를 시각화하는 수준이었다면, 2026년의 스마트 건설은 AI가 수많은 센서 데이터와 LMM(대형 멀티모달 모델)을 결합해 실시간으로 현장의 위험을 예측하고 해법을 제시하는 단계에 이를 것으로 보인다고 전했다. 강 위원은 이에 대해 “사용자가 궁금한 것을 모델에 물으면 예전에는 수동으로 필터링해서 확인해야 했지만, 이제는 AI 에이전트가 LMM과 엮여서 원하는 대답을 즉석에서 해주는 방식으로 발전하고 있다”면서, 데이터 기반의 의사 결정 시스템이 건설 현장의 표준이 될 것임을 예고했다.   ▲ 2026년 AI와 결합한 건설 분야의 혁신   제조 IT : 클라우드 기반의 AX 혁신과 사람 중심의 엔지니어링 제조 IT 및 스마트 엔지니어링 분야를 소개한 디원 류용효 상무는 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환) 시대로 진입하는 제조 기업의 생존 전략에 대해 발표했다. 류 상무는 현재 글로벌 제조 설루션 시장이 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 중심으로 급격히 재편되고 있으며, 이를 통해 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘지능형 비서’로서 설계와 생산 전반에 깊숙이 관여하고 있다고 분석했다. 그는 특히 국내 기업들이 AI 혁신에 성공하기 위해서는 인프라의 근본적인 변화가 선행되어야 함을 지적하며, “우리 기업이 정말 AI를 위해서 혁신을 해야 되겠다고 한다면 제일 먼저 클라우드를 깔아야 한다는 것이 2026년에 고려해야 할 가장 큰 이정표”라고 역설했다. 이는 데이터의 파편화를 막고 AI가 학습할 수 있는 통합된 환경을 구축하는 것이 AX 시대의 핵심이라는 뜻이다. 한편 류 상무는 기술 만능주의에 대한 경계도 늦추지 않아야 한다고 짚었다. 그는 기술의 화려함보다 중요한 것은 결국 현장의 업무 효율을 높이는 실질적인 가치라는 점을 분명히 했다. 그는 “AI 기술에 너무 포커스하기보다는 사람이 어떻게 일을 하는 데 도움을 주는가 하는 쪽으로 기술의 방향이 맞춰지고 있다”고 언급하며 인간과 AI의 조화로운 협업 모델을 강조했다.   ▲ 미래의 엔지니어링은 어떻게 변화할 것인가?   적층제조 : 3D 프린팅의 양산 체제 돌입과 피지컬 AI의 결합 적층제조(AM) 및 디자인 분야를 소개한 홍익대 최성권 교수는 3D 프린팅이 더 이상 시제품 제작에 머무는 기술이 아니라는 점을 강조하며 산업 지형의 변화를 설명했다. 30년 이상의 역사를 가진 3D 프린팅 기술은 이제 항공우주, 국방, 의료 분야에서 최종 부품을 직접 생산하는 양산 체제로 완전히 진입했으며, 특히 파트 통합과 경량화 기술인 DfAM(적층제조를 위한 설계)의 발전이 이를 가속화하고 있다. 최 교수는 “3D 프린팅 산업은 시제품 제작에서 최종 부품 양산이라는 개념으로 체제가 완전히 변했으며, 이제는 과도기를 지나 대량 생산도 가능한 단계에 이르렀다”고 보았다. 특히 2026년에는 AI가 소프트웨어 밖으로 나와 물리적 실체와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 트렌드가 3D 프린팅과 강력한 시너지를 낼 것으로 전망된다. 휴머노이드 로봇이나 맞춤형 스마트 가전의 폭발적인 수요는 복잡한 형상을 빠르게 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술 없이는 실현 불가능하기 때문이다. 최 교수는 “피지컬 AI 시대는 3D 프린팅이 그 잠재력을 다시 세상에 내놓는 시기가 될 것이며, 가상 세계의 혁신이 실제 물리적인 제품으로 구현되는 시점에 새로운 비즈니스 포인트가 있다”고 설명하며, 적층제조가 미래 제조 산업의 핵심 인프라로 자리 잡았음을 강조했다.   ▲ 엔지니어링 업계 트렌드와 AX 시대 2026 전망   AI를 통한 조직의 변화와 ‘실행’의 시대로 이번 방송을 마무리하며 조형식 대표는 각 분야별 전문가들의 논의를 종합하고 엔지니어링 업계가 가져야 할 태도에 대해 제언했다. 조 대표는 AI가 단순히 인간의 일자리를 뺏는 위협이 아니라, 조직의 구조를 효율적으로 재편하고 인간의 통찰력을 극대화할 수 있는 기회라는 점을 분명히 했다. 그는 특히 그동안의 AI 탐색과 학습 기간을 거쳐 이제는 실질적인 성과를 내야 하는 시점임을 강조하며, “올해는 몇 년 동안 배운 AI 지식에서 ‘Learn(배우다)’의 ‘L’을 떼버리고 ‘Earn(벌다)’의 시대로 가야 한다”는 메시지를 던졌다. 즉, AI를 통해 기업의 가치를 높이고 실제적인 수익을 창출하는 실행력이 2026년 엔지니어에게 가장 필요한 역량이라는 것이다. 끝으로 조 대표는 AI는 확률적으로 답을 내놓을 뿐 맥락(context)을 완벽히 이해하지 못하기 때문에, 파편화된 지식을 하나로 관통하는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 구축하고 이를 관리하는 인간 전문가의 경험과 지혜가 AX 시대에 더욱 값진 자산이 될 것이라고 정리하며 방송을 마쳤다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   매년 산업과 기술에 관심 있는 사람들 사이에서 회자되는 행사가 미국에서 열리는 CES와 독일에서 열리는 하노바 산업박람회이다. 다양한 기술과 트렌드를 주장하지만, 대부분의 사람에게는 곧 잊혀지는 이벤트이다. 최근 라스베이거스에서 막을 내린 CES 2026의 슬로건은 ‘혁신가들의 등장(Innovators Show Up)’이었다. 이번 전시회는 단순한 기술의 과시를 넘어, 인공지능이 실험실을 떠나 우리의 산업 현장과 일상에 완전히 뿌리내리는 실행의 시대가 도래했음을 선언했다. CES 2026에서 가장 압도적인 키워드는 단연 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’였다. 과거의 AI가 인간의 질문에 답하는 챗봇 형태였다면, 이제는 스스로 목표를 이해하고 계획을 세워 실행까지 마치는 ‘자율적 대리인’으로 진화했다. 이번 CES에서는 소프트웨어 속에만 존재하던 AI가 로봇의 몸을 빌려 현실 세계로 튀어나온 피지컬 AI(physical AI)의 약진이 돋보였다. AI는 이제 나보다 나를 더 잘 아는 초개인화(hyper-personalization) 단계에 진입했다. 참고로 2025년 하노버 산업박람회는 AI와 지속 가능성이 더 이상 실험실의 논의가 아닌, 제조 현장의 실질적인 비즈니스 백본(business backbone)으로 자리 잡았음을 선언했다. 이번 행사에서 반복적으로 강조된 디지털화(digitalization), 자동화(automation), 전기화(electrification)라는 세 줄기의 기술 흐름은 하나의 지향점, 즉 ‘지능형 지속 가능한 공장’으로 수렴하고 있다. 그러나 이 두 행사에서 우리 사회와 산업에 보내는 메세지는 디지털 동료(digital colleague)가 도래했다는 것이고, 이것은 현재의 우리 사회에 커다란 변화를 요구할 지도 모른다. <그림 1>에서는 2026년 인공지능 기술의 주요 트렌드를 다섯 가지 핵심 영역으로 분류하여 미래 전망을 제시한다. 인공지능이 단순한 도구를 넘어 자율적인 디지털 동료로 진화하며 인간과 긴밀히 협업하고, 추론 중심 모델과 멀티모달 기술을 통해 기술적 완성도가 더욱 높아질 것으로 분석된다. 특히 의료, 과학 연구, 고객 서비스 등 산업 전반의 자동화가 가속화되는 동시에, 이를 뒷받침하기 위한 보안 체계와 거버넌스의 중요성도 강조하고 있다. 또한 전력과 반도체 같은 인프라 경쟁과 국가 간의 기술 격차 문제를 시장의 주요 변수로 다루며, AI 생태계의 복합적인 변화를 설명한다. 결과적으로 미래 경쟁력은 개인과 조직이 이러한 AI 에이전트를 얼마나 능숙하게 활용하고 관리하는지에 의해 결정될 것임을 시사한다.   그림 1. 2026년 5대 핵심 인공지능 트렌드   우리는 지금 인공지능과 인간의 관계가 근본적으로 재정의되는 변화의 변곡점에 서 있다. 지금까지의 AI가 우리가 던진 질문에 답을 내놓는 ‘똑똑한 도구’였다면, 다가오는 2026년의 AI는 스스로 계획하고 실행하는 ‘능동적 동료’로 진화할 것이다. 인공지능 기술이 단순한 질의응답을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘자율적 에이전트’로 진화함에 따라, 기업이 보유한 지식을 어떻게 구조화하느냐가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 조직 내부에 잠재된 노하우인 ‘암묵지’를 AI가 이해할 수 있는 ‘형식지’로 전환하는 과정은 더 이상 선택이 아닌 필수이다. 2026년, 인공지능이 단순한 도구를 넘어 우리와 함께 일하는 능동적 동료로 자리 잡기 위해서는 기업 내부에 흩어진 무형의 자산을 어떻게 데이터화하는지가 관건이다. <그림 2>는 기업의 암묵지를 형식지로 전환하여 인공지능이 즉시 활용 가능한 상태로 만드는 ‘지식 구조화 4단계 프로세스’를 제시하고 있다.   그림 2. 지식 구조화 4단계 프로세스   지식 구조화의 결과물인 온톨로지는 자율적 에이전트가 환각(hallucination) 없이 소통하고 협업하기 위한 필수 조건이다. 자율적 에이전트가 맥락을 정확히 이해하고 자율적으로 실행하기 위해서는 데이터의 의미와 관계가 정의된 온톨로지 파운데이션(ontology foundation)이 탄탄해야 한다. 성공적인 AI 도입을 원하는 기업은 단순히 대규모 언어 모델을 도입하는 데 그치지 않고, 자사의 고유한 지식을 어떻게 논리적으로 구조화하여 AI의 두뇌로 이식할 것 인지에 대한 전략적 접근이 필요하다.   그림 3. 인공지능 온톨로지   온톨로지의 핵심 역할 소통 프로토콜(protocol) : 서로 다른 AI 에이전트 간에 오해 없는 정보 교환을 가능하게 하는 표준이 된다. 추론의 근거(reasoning) : 단순한 통계적 확률이 아니라, 정의된 논리적 관계에 기반하여 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며 이는 설명 가능한 AI(XAI)의 토대가 된다. 지식의 지도(context map) : 암묵지를 형식지로 변환하여 데이터의 의미와 관계, 업무 인과관계를 명확히 규정한다. 2026년의 기업 경쟁력은 단순히 어떤 AI 모델을 쓰느냐가 아니라, 자사의 고유한 지식을 얼마나 정교하게 구조화했느냐에서 결정될 것이다. 4단계 프로세스는 기업이 AI를 통해 혁신을 달성하기 위한 가장 구체적인 이정표가 될 것이다. 개인의 경쟁력은 AI가 업무의 실행을 담당하게 되면서, 인간의 역할은 직접 실무를 수행하는 ‘Doer’에서 AI 팀을 관리하고 조율하는 ‘지휘자(orchestrator)’로 근본적인 변화를 맞이한다. 결국 미래의 경쟁력은 AI 기술 자체보다 AI 에이전트를 얼마나 능숙하게 다루고 육성하느냐에 달려 있다. 조직의 지식을 온톨로지 기반으로 체계화하고, 구성원들이 숙련된 지휘자로서의 역량을 갖출 때 비로소 AI는 단순한 도구를 넘어 진정한 디지털 동료로서 기능할 수 있을 것이다.   ■ 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.

  18　THEME. 2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사 Part 1. 2026년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part 4. AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 오토데스크코리아 오찬주 대표 PTC코리아 김도균 대표   Infoworld   Editorial 17　화면 밖으로 나온 AI, 거품론을 잠재울 실체   Case Study 47　인터랙티브 크레인 시각화 앱을 구축한 팔핑거　실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여 52　게임으로 이어진 ‘킬 빌’의 다음 이야기　언리얼 엔진을 통해 시네마틱 경험으로 탄생한 복수극   New Products 55　HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 박정은　AI 엔지니어가 살펴본 모바일 워크스테이션의 새로운 기준 60　3D 형상 분석과 사용자 행동 학습으로 제조 의사결정 지원　엠피니티 66　이달의 신제품   Focus 63　모두솔루션, “지스타캐드 중심의 CAD 플랫폼 확장과 파트너 상생 강화 추진”   Column 74　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 온톨로지와 디지털 동료 76　트렌드에서 얻은 것 No. 27 / 류용효　CES 2026, 혁신가들의 등장   On Air 80　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2026 엔지니어링 산업의 대전환 : AX와 피지컬 AI가 주도하는 미래   69　News 72　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　팔코DB와 LLM을 활용한 그래프 모델 BIM 기반 AI 에이전트 개발 85　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (11) / 최하얀　아레스 쿠도–온쉐이프 통합이 만들어낸 클라우드 CAD 워크플로의 진화 88　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (3) / 최영석　상세도 작성기, 스마트 공차   Mechanical 92　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (7) / 박수민　중립 파일 솔리드화하기(IDD)   PLM 98　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11) / 정유선　3D익스피리언스 플랫폼 기반의 환경 전 과정 평가 설루션 소개   Analysis 100　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2) / 이종학　심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 안지수　플루언트 웹 UI를 활용한 효율적인 파이플루언트 코드 생성 방법 108　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　케이던스–엔비디아–솔라 터빈즈의 AI 물리 기반 협력 110　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (4) / 오재응　기반 아키텍처를 통한 시스템 이해 및 해석     2026-2-2025from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기