다쏘시스템은 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 개최한다고 밝혔다. ‘모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈(Virtual Twin of Everything for Everyone)’을 주제로 열리는 이번 행사는, 생성형 AI와 결합해 한층 진화한 버추얼 트윈 기술을 중심으로 대한민국 산업의 미래를 만들어 나갈 혁신 비전을 소개한다. 이번 콘퍼런스에서는 다쏘시스템이 올해 초 새롭게 발표한 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’를 소개하고, 7개 혁신 브랜드를 통해 다양한 산업 분야에 적용되는 최신 기술 트렌드를 선보인다. 특히 다쏘시스템은 ▲40개 이상의 전문 세션 ▲산업 전문가들이 직접 전하는 실무 지식과 노하우 등 프로그램을 통해 참석자들에게 실질적 인사이트를 제공할 예정이다.     오전에 진행되는 제네럴 세션은 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사의 환영사로 시작한다. 기조연설자로 초청된 LG전자 ES연구소의 황윤제 기술고문은 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’를 주제로, 디지털 전환(DX)을 이끄는 AI 기술과 버추얼 목업 제작을 더욱 용이하게 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링의 중요성에 대해 발표한다. 황윤제 기술고문은 가상화 분야에서 현재 직면한 주요 도전 과제가 무엇인지 살펴보고, 이를 극복함으로써 열릴 미래의 가능성에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 오후에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아/넷바이브(ENOVIA/NETVIBES), 카티아/3D익사이트(CATIA/3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 5개의 브랜드 트랙과 별도 마련된 SDV(Software-Defined Vehicle) 트랙이 진행된다. 각 트랙을 통해 다쏘시스템의 전문가와 브랜드별 고객사는 최신 기술 동향과 다양한 산업 적용 사례를 폭넓게 소개하며, 특히 3D익스피리언스 기반 통합 업무 환경을 심도 있게 다룰 예정이다. 특히 추가로 마련된 SDV 트랙은 총 3개의 발표로 구성되어, 다쏘시스템의 SDV 설루션 전략과 함께 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model-Based Systems Engineering), 하드웨어/소프트웨어 통합, 가상 검증 등 제품 전체 관점의 개발 방향을 소개한다. 아울러 미래 모빌리티 산업의 도전과제와 설루션 방안, 메카트로닉스(mechatronics) 및 소프트웨어 중심 경험(software-driven experiences)을 위한 엔드 투 엔드 통합 업무 환경 구축 전략을 다룬다.   다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025는 가상과 현실을 끊임없이 연결하는 기술로 산업 혁신의 방향을 제시하는 자리”라며, “모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈이라는 이름에 걸맞게, 다쏘시스템은 앞으로도 다양한 산업의 전문가들과 함께 버추얼 트윈으로 미래 산업을 혁신하고, 무한한 가능성을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2)   이번 호에서는 VMU(가상 목업)의 개념과 기술적 특성, 주요 산업 사례, 그리고 VMU의 혁신적 가치와 향후 확장 가능성에 대해 살펴본다.    ■ 최윤정 다쏘시스템의 기술 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3DEXPERIENCE CATIA 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역을 전문으로 하고 있으며, 제조업의 VMU 도입 효과성 관련 학술연구 또한 수행 중에 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   가상 시뮬레이션 기술이 점차 고도화됨에 따라, 제품 개발 전 과정에서 디지털 모델을 활용하여 제품 품질과 개발 효율성을 높이려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. VMU(Virtual Mock-Up, 가상 목업) 기술은 3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)에 기반한 가상 검증 프로세스로, 설계 오류와 품질 상의 문제점을 조기에 식별·개선하고 개발 비용과 시간을 절감하는 혁신적 방식으로 주목받고 있다. 제품의 실물을 제작하지 않고도 고품질 렌더링을 통해 시각적·감성적 요소를 평가할 수 있기 때문에, 다양한 산업 분야에서 VMU의 필요성이 커지고 있다.   그림 1. 카티아 설계 데이터 화면   그림 2. 카티아에서 재질을 적용한 설계 데이터 화면   VMU의 개념과 기술적 특징 VMU는 고품질 렌더링 기술을 활용해 설계 데이터를 가상 환경에서 실물과 유사하게 재현하여, 설계 오류와 품질 상의 문제점을 조기에 식별·개선하는 기술이다. 이 프로세스는 실물 목업을 제작하지 않고도 제품 외관을 정확히 시뮬레이션함으로써 제품 개발 시간과 비용을 단축한다. 기존의 DMU(Digital Mock-up, 디지털 목업)는 주로 설계 과정에서 형상과 구조 검증에 초점을 둔다. 즉, 3D 설계 데이터 상에서 간섭 검사, 조립 순서·공정 시뮬레이션, 각 부품의 형상 적합성 등을 확인하는 용도로 사용된다. 한편, VMU는 DMU에서 한발 더 나아가, 광학 특성(반사·굴절), 질감, 점등 이미지 등 외관 품질을 실사 수준으로 구현하며, 인체공학 기반의 휴먼 모델(human model)을 연계해 실제 사용 환경에서의 조작성, 시야 확보성 등을 종합적으로 검토할 수 있다. XR(확장현실) 기술과의 융합을 통해 몰입형 품평 환경도 제공된다. 자동차 외장 램프처럼 미세한 빛의 반사·굴절을 예측 및 검증해야 하는 제품은 VMU를 활용할 경우 실물 목업 없이 외관 이미지를 높은 정확도로 검토함으로써 개발 리스크를 크게 줄일 수 있다. 기존에 카티아를 기반으로 제품 설계를 하고 있는 다양한 산업군에서 VMU는 이미 필수 프로세스로 자리매김하고 있다. 설계, 렌더링, 검증 및 품평을 하나의 일관된 프로세스로 결합함으로써 제품 개발 방식에 혁신적인 변화를 가져올 수 있다. 데이터 변환이나 별도 인터페이스가 필요 없이 동일 플랫폼에서 모든 단계가 이뤄지므로, 데이터 손실이나 형상 왜곡을 최소화하고 기존에 없던 빠르고 유연한 협업 환경을 구축할 수 있다. 이를 통해 제품의 완성도와 품질을 높이는 긍정적 효과가 입증되었다.    표 1. 실물 목업 및 기존 렌더링 툴과의 비교   3D익스피리언스 카티아 기반의 VMU 프로세스 적용 사례 자동차 외장 램프 품질 검증 사례 자동차 외장 램프는 외관과 점등 이미지가 모두 중요하여, 시각적 품질 검증이 설계 단계에서 핵심 과제로 부각된다. 기존에는 정확도를 높이기 위해 실물 금형과 목업을 제작했으나, 이 방식은 과도한 시간과 비용 투자를 요구했다. 대체 방법으로 3D 프린팅 등의 기술을 이용하기도 했지만, 정밀도가 부족하다는 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 최근 카티아 기반 VMU 프로세스를 적용한 디지털 선행 검증이 주목을 받고 있다. 미세 광학 요소와 복잡한 반사·굴절 특성을 지닌 램프를 고정밀 시뮬레이션할 수 있어, 점등·비점등 시의 실제 이미지를 실물 목업 수준으로 재현한다. 특히 스캔을 통해 확보한 시편 데이터의 정확한 물성을 설계 데이터에 적용함으로써 곡률에 따른 왜곡이나 광원으로 인한 반사를 사실적으로 재현하고, 실차에 장착했을 때 예상되는 품질 이슈까지 가상 환경에서 검토할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial  17　로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18 　캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24　노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅　리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27　미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심　실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30　AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무　AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34　DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37　유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40　델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43　이달의 신제품   On Air 44　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48　트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54　New Books    Directory  131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리　오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71　오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규　AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식　변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민　도면 기호 생성하기   Analysis  100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영　앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학　수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT　차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응　아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1)   소셜 미디어의 부상으로 인해 다양한 마케팅 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하면서, 제품을 표현하는 방식도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 CGI(Computer Generated Imagery) 방식은 새로운 비주얼 모델을 처음부터 제작해야 하므로 이러한 속도를 따라가기 어렵다. 또한, 제품을 직접 제작하고 촬영하는 방식은 많은 시간과 비용이 소요된다. 이에 따라 기업들은 제작 효율을 극대화하고, 보다 신속하고 확장 가능하며 비용 효율적인 콘텐츠 생산을 위해 혁신적인 기술을 모색하고 있다. 이번 호에서는 3D익사이트(3DEXCITE) Tech-stack이 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떻게 설계 모델을 직접 콘텐츠로 변환하고 생성형 AI(Gen-AI) 기반 시각화(비주얼라이제이션)를 활용하는지 알아보겠다.   ■ 조희원 다쏘시스템의 테크니컬 컨설턴트로, 3년째 3DEXCITE 브랜드 기술 부문을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 남솔아 다쏘시스템의 3DEXCITE 브랜드 세일즈 익스퍼트 스페셜리스트로, 5년째 클라우드 및 제조소프트웨어 IT 영업 & 사업개발 부문에 종사하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그림 1   3D익사이트와 버추얼 트윈 3D익사이트는 설계자가 설계한 제품 CAD 모델을 그대로 이용하여 콘텐츠를 위한 버추얼 트윈을 생성한다. 효율적인 데이터 변환 프로세스를 통해 카티아(CATIA)와 같은 설계 프로그램에서 생성된 엔지니어링 데이터를 상용 데이터로 변환시키므로, 버추얼 트윈은 제품을 100% 정확하게 표현할 수 있다. 이 프로세스는 하이엔드 시각적 해상도를 유지하면서 지적 재산을 보호할 수 있도록 설계 데이터를 변경하는 역할을 한다.   3D익사이트의 데이터 변환 과정 엔지니어링 제품 데이터 통합 • 다양한 CAD 데이터를 수집 및 통합 • 카티아, 에노비아(ENOVIA), 시뮬리아(SIMULIA) 데이터 활용 머티리얼(Material) 라이브러리 준비(그림 2) • 표준화된 머티리얼 라이브러리 구축   그림 2   데이터 준비 작업 생성(그림 3) 의미적 데이터 식별 및 테셀레이션 수행   그림 3    데이터 준비 작업 처리(그림 4) 제품 데이터 오픈 및 매개변수 구성   그림 4   제품 정확성 강화(그림 5) 실제 제품 특성을 반영하여 머티리얼 할당 및 매핑   그림 5   모델 성능 평가(그림 6) FPS, 메모리 사용량, 폴리곤 수 분석   그림 6    제품 정확성 검토(그림 7)  가상 리뷰 환경에서 최종 검토 수행   그림 7    최종 제품 내보내기 3DXML 및 STEP 형식으로 최적화된 데이터 제공 Commercial Twin 제작 완료(그림 8) AR, VR, 실시간 플랫폼을 위한 몰입형 경험 제공   그림 8     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

다쏘시스템은 산업용 자동화 로봇 기업인 쿠카(KUKA)와 파트너십을 맺고, 제조 산업에 로봇 및 자동화 분야의 증가하는 수요를 충족하는 종합 설루션을 제공한다고 발표했다. 다쏘시스템은 쿠카의 산업용 소프트웨어 설루션을 위한 디지털 에코시스템인 모자이크엑스(mosaixx)에 합류해, 쿠카 고객에게 3D익스피리언스 플랫폼 및 애플리케이션을 쉽게 구매하고 사용할 수 있는 방법을 제공한다. 버추얼 트윈 기술에 대한 고객의 접근성을 확대하고 협업 기능을 강화함으로써, 다쏘시스템과 쿠카는 새로 설립된 쿠카 디지털(KUKA Digital)을 통해 기업이 운영을 혁신하는 보다 효율적이고 적응력 있는 설루션 개발을 추진할 수 있는 기회를 제공할 수 있게 됐다. AI, 에너지 효율성 및 기타 트렌드에 힘입어 산업용 로봇 설치의 글로벌 시장 가치는 165억 달러로 추산된다. 2024년에는 전 세계 공장에서 400만 대 이상의 산업용 로봇이 운영 중인 것으로 추산되었으며, 2026년에는 연간 설치 대수가 71만 8000대로 증가할 것으로 예측된다. 2024년 쿠카 그룹은 산업용 로봇 분야용 소프트웨어를 위한 개방형 협업 클라우드 플랫폼을 제공하기 위해 모자이크엑스를 출시했다. 시스템 통합업체와 엔지니어는 기계 유형이나 제조업체에 관계 없이 에코시스템 접근 방식을 사용하여 공장 현장과 생산 기계의 디지털화 및 자동화를 추진할 수 있는 포괄적인 설루션에 액세스할 수 있다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과 애플리케이션은 전 세계 산업 장비 업계에서 제품, 프로세스 및 인프라를 물리적으로 생산하거나 구현하기 전에 실시간 데이터를 활용해 가상으로 설계, 시뮬레이션 및 엔지니어링하는 데 사용된다.     퀴린 고어츠(Quirin Goerz) 쿠카 디지털 CEO는 “다쏘시스템과의 협력을 통해 업계를 선도하는 버추얼 트윈 기술로 모자이크엑스 포트폴리오를 확장할 수 있게 됐다”면서, “엔지니어는 실시간 데이터를 활용해 시뮬레이션과 분석을 수행할 수 있으며, 간소화된 협업을 통해 시스템 통합업체는 유연한 애플리케이션으로 적응력과 혁신을 강화할 수 있다”고 말했다. 다쏘시스템의 지앙 파올로 바씨(Gian Paolo Bassi) 고객 경험 부문 수석 부사장은 “쿠카와의 파트너십을 통해 3D익스피리언스 플랫폼과 카티아, 델미아, 솔리드웍스와 같은 다양한 애플리케이션에 대한 간소화된 액세스를 제공할 수 있게 되었다”면서, “우리는 이번 파트너십을 기반으로 우리의 고객이 가상 세계의 혜택을 누리고 자동차, 항공우주, 전자, 금속 가공, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 협업하고 혁신할 수 있는 새로운 가능성을 열 것”이라고 말했다.

엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언   요즘 AI(인공지능)에 대한 관심과 활용법에 대한 세간의 논의가 다양하고 사용자의 수도 증가하고 있음은 확실한 대세이다. 그러나 현재 실용화되고 있는 AI에 대한 첫인상과 과거 컴퓨터 & 커뮤니케이션(computer & communication) 기술이 보편화되면서 세간에 도입되는 시점과 유사하지만 매우 다른 현상이 나고 있다는 인식을 받는데, 초기의 사이버 스페이스(cyber space)를 소개할 때가 좀 더 유사한 기억으로 필자에게 다가온다. 하지만 AI 역시 하나의 도구(tool)에 해당하고, 누군가가 자본을 투자해서 만들어진 인간의 작품이며 동시에 경제활동에 거래하는 상품이라는 것에서 복합적인 인상을 주고 있다. 이러한 복합적인 인상을 AI라는 용어에 대비되는 필자 자신의 신조어인 NI(Natural Intelligence, 자연지능)라는 용어로 비교해서 의견을 제시해 보고자 한다.   현재 시중에 소개된 AI의 종류로 드러난 AI 상품의 특징 AI 상품명과 기능을 일일이 소개하지는 않겠다. 그러나 이들의 공통점은 결국 동일한 과정을 거쳐서 상품으로서 완성도를 구현했다는 것이다. 즉 머신러닝 기법에 의해서 구현한 상품들이다. 여기서 정확하게 이해해야 하는 것은 세 가지다. 머신러닝을 수행할 수 있는 High Quality Low Data Base가 존재하는 경우 인문학을 통해서 품질(quality) 판정 기준이 명확하게 정의된 분야인 경우 이상의 두 가지가 기준 언어(영어)로 작성된 충분한 양의 텍스트 자료가 구비되어 있어서 머신러닝이 가능한 준비가 되어 있다. 현재 AI 기능을 사용한 경험이 있는 경우 이 세 가지 제시사항을 이해할 것이다. 그러면 왜 이러한 세 가지를 제시하는가? 지금 세간의 AI에 대한 평가는 수 년 내로 AI 사용자가 폭발적으로 증가하고, 현재보다 제공되는 기능도 매우 확장될 것으로 예상하고 있다. 필자는 이런 예상에 대해서 반대 의견을 갖지는 않지만, 앞에서 제시한 세 가지 의견을 기준으로 판단할 때 결국 웹 브라우저, 포털 서비스, 검색 서비스 내지 각종 SNS와 같이 유사한 기능의 AI 상품들이 시장에서 경쟁할 것이라는 예상을 지울 수 없다. 동시에 지금도 사회적으로 고급 인적자원의 공급이 이루어지지 않아서 사회 활동에 차질이 있는 부분의 경우는, 획기적인 투자가 없다면 지금 현실화되어 있는 경우와 같은 수준의 AI 기능을 사회적으로 제공될 수 없다는 것을 예상할 수 있다. 그 대표적인 예가 고도로 훈련된 전문 기술 인력이 있어야 사용과 운영 성과를 얻을 수 있는 CAD/CAM/CAE/CAT 시스템이다. 많은 사람이 CAD 시스템이다 또는 CAM 시스템이다라고 언어적인 표현을 하면 아직도 단일 기능·단일 목적의 수단으로 이해한다. 아주 쉽게 말해서, 구인·구직 사이트를 보면 경력자에 대한 구인·구직 내용에 ‘오토캐드 사용 가능자’, ‘카티아 사용 가능자’ 식으로 표현되고 있다. 구직자든 구인자든 이렇게 조금은 부정확한 측면이 있는 표현을 사용하는 것이 현재 우리의 여건인데, 정확한 표현은 ‘오토캐드 사용 XXX 설계 및 YYY 개발 프로세스 숙련자’가 될 것이다. 그래서 통상 ‘오토캐드 사용 가능 XXX 설계 유경험자’, ‘YYY 개발 유경험자’ 식으로 표현하고 있다. 그러나 실제로 구인자의 입장에서 필요한 인력은 정확히 표현해서, ‘오토캐드는 능숙하게 사용하고 필요 시 최적의 업무 환경에 부합하는 오토캐드 사용자 환경을 스스로 구성해 낼 수 있으면서 동시에 설계 업무 프로세스와 여기서 사용하는 모든 전문 용어와 특별한 문서양식 및 의사결정 기준을 정확히 이해하고 활용할 수 있는 훈련된 인력’이라는 것을 의미한다. 다시 말해서 이렇게 훈련된 전문 인력이 사실 우리 산업계에는 분야별로 매우 부족한 것이 현실이며, 동시에 이러한 부족 인력의 대안으로 손쉽게 AI를 사용하는 것을 생각하기 쉽고 나름 유의미한 AI의 확대 적용이라고 판단이 가능하다. 그러나 이렇게 유의미한 AI의 사용 확대 영역이 CAD/CAM/ CAE/CAT 시스템 사용 영역인데, 아쉽게도 AI를 적용하기 위한 개발 단계의 전제조건인 앞서 제시한 세 가지 사항에 있어서 어느 한 가지도 현실적으로 각각의 분야별로 준비되어 있는 것이 없다고 봐야 하는 것이 현실이다. 그러면 어떻게 해야 현실적으로 준비되어 있지 않은 세 가지 제시를 극복할 수 있는가 하는 몹시 어려운 과제를 제시해야 한다. 이에 대한 대답으로 필자는, 많은 평가자에게 현실적이지 않다고 평가될 수 있지만, 다음과 같이 제시하고자 한다.   1단계 정의 전문가 업무를 실행에 활용되는 AI는 요즘 유행어로 표현해 한 가지의 디지털 트윈(digital twin)이다.   2단계 정의 전문가용 디지털 트윈인 AI가 존재하고 작동한다고 할 때 반드시 그 원본이 반드시 있어야 하고, 동시에 그 원본은 현실 세계에 존재해야 한다. 따라서 그 원본을 인공지능(artificial intelligence)에 대응하는 표현인 자연지능(natural intelligence, NI)으로 표현하는 전문가 1명 내지 2명 이상으로 구성되는 위원회로 설정된다.   3단계 정의 NI의 AI화는 NI의 실제 활동과 지식 축적 방식 및 축적된 지식 자체를 모두 컴퓨터 시스템으로 이동 복제해야 하는 것이며, 지금까지의 상용화된 AI 제품의 개발 및 구현과는 다른 형태의 AI 개발 방법을 필요로 한다. 이를 실현하는 것은 AI 개발 전문가와 NI의 협동 작업으로만 가능하다. 그 이유는 앞서 제시한 세 가지 전제조건의 특징이 AI 개발에 필요한 기본 정보가 이미 개방된 자료에 해당하는 것을 사용한다는 것이기 때문이다. 하지만, 여기서 거론하고 있는 사례의 경우는 그렇지 못한 경우이고 기초 자료 축적부터 시작이 필요하기에 협업은 필수 조건인 것이다.   이렇게 3단계의 정의를 통해서 CAD/CAM/CAE/CAT 분야에 있어서 AI의 형태와 구현하는 방식을 간단하게 정의해 보았다. 이는 물론 지금도 그리고 앞으로도 현실성이 크게 없을 것이다. 그 이유는 AI도 상품인 이상 개발비를 회수해 상업적인 이익이 발생해야 하는데, 이를 현실화하는 것은 그 시장성에 있어서 충분한 개발비를 회수할 수 있는지 불투명한 경우에 해당하기 때문이다. 따라서 이 분야가 지속적으로 사회적으로 존속해야만 한다고 보면 반드시 성공해야 하는 경우이고, 동시에 이제는 국제적으로 모든 것이 경쟁해야 하는 것이 산업계의 현실인 이상 성공해서 그 유형 효과를 얻을 경우 지금 우리나라가 겪고 있는 중국으로 대표되는 추격을 뿌리칠 수 있는 한 차원 높은 수단으로 작용할 것이다.   맺음말 2025년이면 필자의 기술자 생활이 40년차에 들어간다. 그리고 본격적으로 CAD/CAM 시스템을 업무에 적용해 사용한 것도 1989년부터이니 36년차에 들어간다. 그 동안에 기술자 본연의 업무 영역에서 전문성도 갖추고자 노력했고, 컴퓨터 시스템 전문가로서의 영역도 상당한 깊이의 전문 기술을 습득하고자 노력했다. 그 결과 한때는 유닉스(UNIX) 시스템 및 MS-DOS 환경에서의 시스템 매니저 업무도 했다. 하지만 기술자 전문 영역의 활동이 주인 관계로 윈텔(WINTEL) 기반의 환경으로 단일화된 이후로는 전문적인 컴퓨터 시스템 매니저는 손을 놓았지만 파워 유저인 것은 변함이 없기에 이러한 의견을 문장으로 제시한다. 얼마나 유용한 의견 제시일지는 모르겠지만, 나름 수 십 년간 전문가로서 능력을 계발한 NI의 조언이라고 봐 주길 바란다.   ■ 김충섭 마스터엔지니어의 대표이며 금형기술사로, CAE 기술 지도와 활용 지원 활동을 하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

솔리드 엣지 2025로 중소기업 제품 개발의 디지털화 도울 것   최근 지멘스가 선보인 솔리드 엣지 2025 버전은 중소기업을 주된 타깃으로, 제품 개발의 폭넓은 영역을 커버하는 기능 업데이트를 선보였다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 메인스트림 엔지니어링 소프트웨어 마케팅 부사장은 클라우드와 인공지능을 포함해 혁신 기술을 기반으로 제품 개발 프로세스의 디지털화를 지원한다는 솔리드 엣지 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     솔리드 엣지 2025의 주요한 개선사항에 대해 소개한다면 솔리드 엣지 2025는 엔지니어링 생산성을 향상시키는 새로운 기능을 담았다. 이번 릴리스에는 모델링 속도 향상, 판금 설계의 에칭과 벤딩 기능 개선, 모델 기반 정의(MBD) 생성 간소화 등을 위한 다양한 개선 사항이 포함된다. 또한 솔리드 엣지의 기능을 유연하고 안전한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 환경에서 제공하는 솔리드 엣지 X(Solid Edge X)를 새롭게 출시했다. 자동 업데이트와 내장 클라우드 데이터 관리 기능을 갖춘 솔리드 엣지 X는 IT 복잡성과 비용을 줄이도록 설계됐으며, 그 밖에도 다양한 이점을 제공한다. 솔리드 엣지 2025는 고객이 새로운 토큰 기반 라이선싱 번들로 혁신 툴킷을 확장할 수 있도록 지원한다. 토큰 기반 라이선싱은 솔리드 엣지 애드온 제품과 생성형 설계, 시뮬레이션 등 고급 기능에 대한 즉각적인 온디맨드 엑세스를 제공한다. 이번 릴리스에는 기계와 배관 라이브러리, 카티아 번역기, 솔리드 엣지 P&ID 디자인, 솔리드 엣지 파이핑 디자인을 위한 새로운 토큰 기반 라이선싱이 포함되며, 앞으로 더 많은 라이선싱이 추가될 예정이다.   솔리드 엣지 2025의 개발 과정에서 중점을 둔 점은 무엇인지 지멘스는 기업의 디지털 전환을 지원하는 데 주력하고 있으며, 이는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 제품을 통해 이뤄진다. 솔리드 엣지는 이 포트폴리오의 핵심 제품으로 중소기업이 사용하기에 적합하다. 솔리드 엣지에는 기계 설계, 전기 설계, 시뮬레이션, 제조, 기술 퍼블리싱, 데이터 관리 설루션이 포함된다. 이 설루션은 회사 내부는 물론 공급업체 및 고객과의 클라우드 기반 협업을 촉진한다. 솔리드 엣지 2025에는 각 영역에서의 개선 사항이 반영됐다. 이는 릴리스를 거듭하며 개선되는 포괄적인 설루션이다. 엑셀러레이터 포트폴리오의 일부로서 솔리드 엣지는 많은 기업, 특히 중소기업의 디지털 전환을 위한 ‘진입로’의 역할을 한다.   제품 개발 소프트웨어의 기능이 확장되는 흐름에서 생길 수 있는 통합과 복잡성의 이슈는 어떻게 해결할 수 있다고 보는지 솔리드 엣지는 CAD, 전기 설계, CAE, CAM, 데이터 관리, 협업 등의 영역에서 다양한 기능과 애드온을 제공한다. 지멘스는 제품 개발의 모든 영역에 걸쳐 강력한 기술 포트폴리오를 보유하고 있으며, 이를 솔리드 엣지에 통합된 방식으로 결합해 매 릴리스마다 새로운 개선 사항을 도입할 수 있다. 솔리드 엣지 2025 역시 예외가 아니다. 일례로 솔리드 엣지 2025에서는 지멘스의 CNC 머신 프로그래밍 제품인 솔리드 엣지 CAM Pro에 생산성을 높이고 부품 프로그래밍 워크플로를 간소화하는 새로운 기능이 추가됐다. 클라우드 커넥티드 툴 매니저(Cloud Connected Tool Manager)의 새로운 툴 어셈블리는 몇 초만에 툴 어셈블리를 생성하고 저장해 클라우드에서 즉시 사용할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 툴링 설정을 표준화하고 재사용할 수 있도록 지원한다. CAM 분야에서는 밀링할 면을 선택하면 즉시 툴패스가 자동 생성되는 직관적인 페이스 밀 지그재그 작업이 새롭게 추가됐다. 또한 새로운 ‘메이크 머시닝 셀렉션(Make Machining Selection)’ 툴에 대해 특별히 자부심을 가지고 있다. 이 툴은 AI를 통해 클릭 한 번으로 편집 가능한 작업 세트를 생성함으로써, 시간을 절약하고 완벽한 커스터마이징을 제공한다. 시뮬레이션 분야에서는 심센터 FLOEFD 포 솔리드 엣지(Simcenter FLOEFD for Solid Edge)에 통합과 복잡한 처리를 더욱 쉽게 해주는 강력한 새 기능이 추가됐다. 이제 사용자는 처음부터 다시 시작하지 않아도 플로섬 XT(Flotherm XT) 프로젝트를 심센터 FLOEFD로 바로 가져올 수 있다. 따라서 재료 속성과 열원을 수동으로 입력할 필요가 없어 시간을 절약할 수 있다. 지멘스는 수년간 솔리드 엣지의 배선과 하네스 설계를 지원해왔다. 이번 릴리스에서는 지멘스의 브라우저 기반 전기 설계 도구인 캐피탈 일렉트라 X(Capital Electra X)의 패널 설계 도구와 새로운 통합 기능을 추가했다. 이를 통해 설계자와 엔지니어는 모든 장치의 브라우저에서 전기 회로도를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있다. 캐피탈 일렉트라 X와 솔리드 엣지는 x2 표준에 기반한 원활한 교환이 가능하며, 두 시스템 간 정확한 와이어 길이와 부품 데이터, 라우팅 세부 정보를 보장한다.   솔리드 엣지의 AI 활용에 관한 지멘스의 전략은 무엇이며, 이번 버전에서는 어떤 AI 기능이 들어있는지 솔리드 엣지를 경쟁 제품과 차별화하는 요소 중 하나는 동기식 기술(Synchronous Technology)의 지능형 모델링 기능이다. 이러한 기능은 다른 CAD 시스템의 모델에서도 설계 의도를 실시간으로 인식하고 유지한다. 동기식 기술은 수년 동안 솔리드 엣지의 주요 기능으로 사용됐고, 솔리드 엣지 2025를 통해 모든 사용자가 더욱 쉽게 액세스할 수 있게 됐다. 기존 솔리드 엣지 릴리스에서는 생성형 설계와 예측형 사용자 인터페이스 등 머신 러닝을 활용해 제품 설계를 개선하는 설계 도구가 추가됐다. 지난 버전인 솔리드 엣지 2024에서는 반복적인 작업을 제거해 워크플로를 간소화할 수 있는 AI 지원 기능이 추가됐다. 지멘스는 AI를 활용해 어셈블리 관계와 가공 작업을 예측하고 제안해 시간을 절약할 수 있다. 이번 솔리드 엣지 2025에서는 새로운 솔리드 엣지 X 제품의 일부로 더 많은 AI 기능을 도입할 예정이다.     솔리드 엣지 X의 경우, SaaS로 제공된다는 점 외에 솔리드 엣지 2025와 어떤 차이가 있는지 솔리드 엣지 X는 지멘스 고객들이 잘 알고 신뢰하는 솔리드 엣지의 기능을 안전한 SaaS 환경에서 제공한다. 솔리드 엣지 X는 클라우드에 저장돼 사용자가 다운로드할 수 있어 오프라인에서도 작업이 가능하다. 또한 로그인 기반 라이선싱을 통해 언제 어디서나 데이터에 액세스할 수 있다. AI 기반 생산성 지원으로 정보를 찾거나 작업을 완료하기 위한 인앱 지원을 제공해, 보다 개인화된 환경을 조성하는 것도 가능하다. 또한 솔리드 엣지 X에는 팀센터 X(Teamcenter X)로 구동되는 클라우드 기반 데이터 관리 기능이 내장돼 있다. 여기에는 수정 사항 관리, 사용처 보고서, 릴리스 워크플로 등 필수 CAD 데이터 관리 기능이 포함된다. 따라서 고객은 솔리드 엣지 X를 통해 고급 PLM 기능이 필요할 때 팀센터로 쉽게 확장할 수 있다. 솔리드 엣지 2025와 솔리드 엣지 X는 동시에 사용할 수 있으며, 두 버전 간에 제품 데이터를 쉽게 공유할 수 있다. 데이터를 저장하고 관리하기 위한 여러 옵션이 있기 때문에, 사용자는 유연하게 선택하는 것이 가능하다.   중소기업에서 AI나 클라우드 등의 기술을 효과적으로 활용하기 위해 솔리드 엣지가 제시할 수 있는 해결방안은 디지털은 중소기업을 포함한 모든 기업에게 공평한 경쟁의 장을 제공하고 있으며, 한때 경쟁 우위를 제공했던 대규모 방식은 이제는 부담 요소가 될 수 있다. 디지털의 대두는 사업을 혁신하고 경쟁 환경을 변화시킬 수 있는 잠재력을 내포한다. 중소기업은 대기업에 비해 뚜렷한 이점을 누리고 있다. 대기업보다 민첩하고 빠르게 움직일 수 있으며, 특히 솔리드 엣지 X와 같은 제품에서 더욱 저렴하고 사용하기 쉬워진 AI와 클라우드 등 새로운 디지털 기술을 수월하게 채택하고 활용할 수 있다. 솔리드 엣지의 목표는 폭넓은 지멘스 포트폴리오의 강력한 기술을 꾸준히 대중화해, 중소기업이 보다 쉽고 저렴하게 접근할 수 있도록 하는 것이다. 솔리드 엣지를 통해 중소기업은 제품 개발 프로세스의 더 많은 부분을 디지털화할 수 있다. 앞서 소개했듯이 기계 설계뿐만 아니라 전기 설계, 시뮬레이션, 제조 등 다양한 분야에서 디지털화가 가능하다. 제품의 디지털 트윈을 생성함으로써 모든 종류의 다운스트림 이점을 누릴 수 있다. 예를 들어 시뮬레이션을 통해 제품의 성능을 검증하고, 제조에 앞서 동적 기술 발간물과 사실적인 렌더링으로 제품의 고객 적합성을 확인해 시간과 비용을 절약하는 것이 가능하다. 결과적으로 훌륭한 아이디어를 경쟁사보다 저렴한 비용으로 더 빠르게 시장에 출시할 수 있다.   솔리드 엣지의 최근 비즈니스 성과 및 향후 시장 전략에 대해서 소개한다면 지멘스의 고객, 특히 소규모 스타트업의 성공을 강조하고 싶다. 지멘스는 산악 자전거부터 농업용 로봇, 나노 인공위성까지 다양한 제품을 만드는 스타트업과 협력해 왔다. 혁신적인 하드웨어 스타트업은 아이디어를 빠르게 시장에 출시하기 위해 최고의 도구와 기술을 활용해야 하지만, 전문가급 소프트웨어를 확보하기 위한 자원이 부족한 경우가 많다. 이 때문에 지멘스는 솔리드 엣지 포 스타트업(Solid Edge for Startups) 프로그램을 개발해 역량을 갖춘 신생 기업의 제품 설계나 엔지니어링 서비스 수행이 용이하도록 지원한다. 스타트업은 이 프로그램으로 온라인 교육 자료, 커뮤니티 지원과 함께 솔리드 엣지 프리미엄 버전을 무료로 이용할 수 있다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다쏘시스템은 볼보자동차가 차량 개발을 위한 엔지니어링 프로세스에 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 도입한다고 발표했다 자동차 산업이 전기, 커넥티드, 자율주행 모빌리티로 끊임없이 진화함에 따라 기업은 첨단 설루션의 출시를 가속화할 수 있어야 한다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼은 자동차 제조 기업이 전사적인 협업을 간소화할 수 있도록 돕고, 데이터 기반 접근 방식을 통해 복잡한 전기 자동차 시장을 관리할 수 있도록 지원한다. 3D익스피리언스 플랫폼을 사용하면 실시간으로 전 세계의 팀과 정보를 공유할 수 있고 엔지니어링 시간, 리드 타임, 비용을 줄이는 것은 물론, 부품 재사용을 극대화하고 제품 품질을 높여 규제로 인해 발생하는 문제를 극복함으로써 수익 파이프라인을 구축할 수 있다. 다쏘시스템은 볼보와 2024년 1분기에 계약을 체결했다. 이미 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼의 브랜드 중 하나인 카티아를 사용하고 있던 볼보는 완전한 전기 자동차 회사로 거듭나기 위해 파트너로서 다쏘시스템의 역할을 강화하기로 결정했다. 볼보는 카티아 애플리케이션과 타사 설루션의 데이터를 하나의 버추얼 트윈 플랫폼으로 원활하게 마이그레이션하여 협업 차량 설계 및 개발을 촉진할 수 있는 이점을 누릴 수 있었다.     볼보의 엔지니어는 품질, 부품 재사용, 문제 관리, 테스트 및 검증 주기, 요구사항 및 추적성을 개선하기 위해 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 다양한 산업 설루션 경험을 활용할 수 있게 됐다. 볼보가 제공받는 설루션에는 ‘효율적인 멀티 에너지 플랫폼(Efficient Multi-Energy Platform)’, ‘글로벌 모듈형 아키텍처(Global Modular Architecture)’, ‘스마트, 안전 및 연결성(Smart, Safe & Connected)’, ‘지속 가능한 다기능 차량(Sustainable Multi-functional Vehicle)’ 등이 포함된다. 다쏘시스템의 로렌스 몬타나리(Laurence Montanari) 자동차 및 모빌리티 산업 부문 부사장은 “자동차 제조업체는 새로운 제품과 기능을 신속하고 비용 효율적으로 제공해야 하는 부담감을 느끼기 쉽다”면서, “볼보는 새로운 모빌리티 경험을 개발하는 데에 탁월하며, 이러한 동급 최고의 경험을 만들기 위해 엔지니어들은 하드웨어와 소프트웨어 개발을 결합할 수 있는 첨단 기술 설루션이 필요하다. 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼은 볼보가 원하는 바로 그 최첨단 기술 설루션을 제공할 것”이라고 전했다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)의 모드심(MODSIM) 기능을 활용하여, 리브 형상을 단순화한 B-필러 어퍼 트림 모델을 통해 간단한 정적 구조해석을 진행하고 자동으로 설계 변수를 손쉽게 변경할 수 있는 설계 탐색까지 수행하는 과정을 설명한다. 이를 통해, 설계 엔지니어도 초기 설계 단계에서 신속하게 다양한 설계안을 검토하고 최적 개념 설계안을 손쉽게 도출하는 방법을 제시한다. 이러한 접근 방식은 초기 설계 단계에서 빠르고 정확한 설계 검토를 가능하게 하여 제품 개발의 효율을 높일 수 있다.    ■ 이아라  다쏘시스템코리아 시뮬레이션-구조팀에서 인더 스트리 프로세스 컨설턴트를 담당하고 있다. 자동 차 및 항공 업체 현업 경험을 기반으로 아바쿠스 및 3D익스피리언스 시뮬리아 기반의 솔루션을 제 안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 B-필러 어퍼 트림(B-pillar upper trim)은 자동차 내부의 주요 구성 부품 중 하나로, 리브(rib) 구조를 가진 부품이다. 보통 차량의 앞문과 뒷문 사이에 위치한 수직 지지 구조로, 차량의 내구성과 안전성에 중요한 역할을 한다. 특히, 교통 사고 시 탑승자의 머리 손상을 방지하기 위해 북미교통안전국(NHTSA)에서 규정한 법규를 준수해야 하며, 이를 위해 설계 시 리브의 두께와 개수와 같은 여러 변수를 조정해 다양한 설계안을 검토하는 과정이 필수적이다. 최근에는 이러한 설계 과정을 자동화하고 최적화를 통해 제품 개발을 가속화하는 것이 중요한 트렌드로 자리잡고 있다.    3D익스피리언스 플랫폼을 활용한 MODSIM 소개  모드심(MODSIM)은 ‘Modeling&Simulation’의 약자로, 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 CAD(모델링)와 CAE(해석)를 통합하여 실행하는 방법론이다. 개념 설계 단계부터 컴퓨터 이용 공학(CAE)을 활용하려는 노력이 수년간 이루어져 왔지만 현실에서는 설계와 해석이 독립적으로 수행되고 있고, 이로 인해 개발 단계에서 개발 기간이나 비용을 절감하는데 한계가 있다.  하지만 3D익스피리언스 플랫폼을 활용한다면 설계 엔지니어는 카티아나 솔리드웍스와 같은 설계 프로그램에서 설계 모델을 작성한 후 플랫폼과 바로 연동해서 구조해석, 열해석 등을 수행하고 위상최적화, 프로세스 자동화를 플랫폼 내에서 진행할 수 있다. 이를 통해 설계 엔지니어는 제품 개발 초기 단계에서 손쉽게 개념 설계를 빠르게 탐색할 수 있다.    모드심을 활용한 자동차 B-필러 개념 설계 적용 사례  이번 사례에서는 카티아 V5에서 작업한 B-필러 어퍼 트림 모델을 3D익스피리언스 플랫폼과 연동해서 구조해석과 설계 탐색을 진행한다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성된다.   카티아 V5와 3D익스피리언스 연결  3D익스피리언스 플랫폼의 앱 중 ‘Design with CATIA V5’ 앱을 사용하여 카티아 V5를 자동으로 실행한다.    그림 1. Design with CATIA V5 앱    자동으로 실행된 카티아 V5의 메뉴를 자세히 살펴보면 ‘3DEXPERIENCE’ 메뉴가 생성된 것을 확인할 수 있다. 카티아 V5에서 작업할 B-필러 어퍼 트림 모델을 불러온 후에 3D익스피리언스에 저장하면 3D익스피리언스에서 모델이 연계된다.    그림 2. 카티아 V5에서 파일 저장    연계된 카티아 V5에서 저장한 파일을 3D익스피리언스에서 찾아서 불러올 수 있다.    매개변수 연동 3D익스피리언스에서 'Parametric Bridge'(설계 프로그램에서 생성한 매개변수를 3D익스피리언스에 연계해서 그대로 사용할 수 있는 기능)를 사용해 카티아 V5에서 설정한 매개변수를 3D익스피리언스와 연동한다. 해당 매개변수 중 일부는 추후에 설계 탐색에 활용할 수 있다.   그림 3. 카티아 V5와 3D익스피리언스 연계 화면 : 매개변수 연계 확인     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.