현장에서 얻은 것 No. 22   “가장 현명한 사람은 계속해서 배우는 사람이다.” – 소크라테스   거대한 변화의 파도 속에서 AI(인공지능)라는 거대한 변화의 파도는 우리 삶 곳곳을 흔들고 있다. 단순히 새로운 기술 하나가 등장한 것이 아니라, 사고방식과 일하는 방식, 나아가 사회 전체의 구조를 바꾸는 흐름이다. 지난 7개월 동안 필자는 이 변화의 흐름 속에서 매일 배우고 실험하며 자신만의 여정을 이어왔다. 이 글은 단순히 도구를 사용한 후기나 기능 소개가 아니다. 오히려 그 과정을 통해 AI와 필자의 사이에 맺어진 관계, 그리고 인간이 놓치지 말아야 할 본질에 대한 성찰을 담은 기록이다. 필자는 이 시간을 통해 AI를 도구로만 보지 않게 되었다. 그것은 자신의 업무와 창작, 학습과 삶 전반을 통틀어 스스로를 끊임없이 자극하는 동반자였다. 그렇다고 AI를 맹목적으로 신뢰하지도 않았다. 오히려 신중하게 거리를 두고, 동시에 적극적으로 받아들이는 태도를 통해 자신만의 ‘필살기’를 다듬어왔다.   나만의 학습 공식 ― 눈 70%, 손 30% 돌아보면 필자의 학습법은 조금 독특했다. 눈으로 익힌 것이 70%, 손으로 부딪히며 체득한 것이 30%. 이 비율을 받아들인 이유는 필자의 경험이 개발자의 삶이 아니었기 때문이다. 바이브 코딩(vibe coding)이다, 비 개발자도 개발을 한다고 광고한다지만, 실제 뚜껑을 열고 보니 실상은 그것이 아님을 이해했다. 물론 개중에는 바이브 코딩으로 화면을 만들고 기능을 만들고 퍼블리싱해서 프로그램으로 만들 수는 있다. 커서 AI(Cursor AI)로 회사 홈페이지도 만들어보고, REPLIT 프로그램으로 MBTI 판별 프로그램도 바이브 코딩으로 해 보았다. 만들 수도 있고, 또 수정도 바이브 코딩으로 가능하다. 하지만, PLM을 기업에 구축하는 PM으로써 경험한 바로는, 비개발자가 프로그램을 만드는 것은 한계가 있다. 취미삼아 만들어 보는 것은 지금도 환영하지만, 프로그램이 론칭된 이후 발생하는 많은 이슈를 경험한 것을 토대로 필자는 자신만의 학습 공식을 이렇게 정했다. 필자가 하는 방식은 개발자와의 협업이다. 그것이 필자에게 더 효율적이라는 것을 터득했다. 강의와 책, 스터디에서 얻은 지식이 토대가 되었고, 실습과 시행착오가 그 지식을 현실과 연결해 주었다. 이부일 대표의 강의를 들으며 챗GPT(ChatGPT)를 활용한 파이썬 코드를 직접 따라가던 순간, AI가 단순히 언어 모델이 아니라 강력한 실무 도구라는 사실을 처음 체감했다. 첫날은 곧잘 따라갔지만, 둘째 날 노트북 배터리가 나가 낭패를 본 기억은 아직도 생생하다. 하지만 그 경험조차도 학습 과정의 일부였다. AI 학습은 지식을 머리에 담는 것만이 아니라, 삶과 환경 속에서 몸으로 받아들이는 과정임을 깨닫게 된 것이다. 실패와 해프닝도 자산이 되었다. 예측 모델을 돌려보던 설렘, 통계 분석을 따라가던 집중의 순간, 예상치 못한 오류에 당황했던 경험까지. 이 모든 것이 쌓여 필자의 학습 지도 위에 하나씩 좌표가 찍혀갔다. 중요한 건 속도가 아니었다. 정답을 빨리 찾는 것보다, 끊임없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지었다.   그림 1. 데이터로 보는 핵심 통찰(create by Gemini deep research)   “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것이다.” – 벤저민 디즈레일리   집단 지성의 힘 ― 나만의 ‘AI 어벤저스 팀’ AI와 함께한 여정에서 필자는 혼자의 힘이 결코 충분하지 않다는 사실을 절감했다. 그래서 스스로 만든 것이 바로 ‘AI 어벤저스 팀’이다. 각자의 분야에서 뛰어난 전문가들을 연결해놓은 필자만의 네트워크다. AI 시대에 개인이 모든 것을 아는 것은 불가능하다. 그러나 누가 잘 아는지를 아는 것은 가능하다. 그리고 이 능력은 집단 지성을 발휘하는 가장 중요한 힘이 된다. 전문가들과의 대화는 단순히 정보 교환에 그치지 않았다. 그들은 내가 새로운 프로젝트에 도전할 수 있도록 용기를 주었고, 지식의 공백을 메워주었으며, 때로는 내가 보지 못하는 시야를 열어주었다. 나는 이 네트워크를 하나의 ‘팀’처럼 생각한다. 마치 마블 영화 속 어벤저스가 저마다의 능력을 발휘하듯, 필자의 어벤저스팀 역시 각자의 전문성을 바탕으로 협력한다. 디즈레일리의 말처럼 “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것”이라면, 이 팀은 나에게 기회를 포착할 수 있는 준비된 힘이었다.   나만의 AI 필살기 7개월간의 여정 속에서 필자는 점차 자신만의 AI 활용법, 즉 ‘필살기’를 만들어갔다. 업무 헬프데스크 : PLM·APS 분야의 Q&A 시스템을 노트북LM(NotebookLM)으로 구축해 개인화된 지식 관리 체계를 마련했다. 투자 분석가 : AI에게 딥 리서치를 맡기고 이미지 생성을 결합해 주식 시장을 다각도로 분석했다. 콘셉트맵 직원 : 자료를 모아 정리하고 시각화하는 과정을 AI와 협업해 효율과 품질을 동시에 확보했다. 영상 감독: 비오 3(Veo 3)로 8초 영상을 스무 편 이상 제작하면서 프롬프트 기획과 스토리텔링 능력을 키웠다. 작가 : AI의 초안을 바탕으로 단기간에 책 집필 속도를 높였다. 아티스트 : 챗GPT와 제미나이(Gemini)를 활용해 이미지 창작 실험을 이어갔다. 지식 관리자 : 옵시디언으로 디지털 지식 지도를 설계해 자신만의 아카이브를 구축했다. 이렇게 나열하면 마치 여러 갈래의 길처럼 보이지만, 실제로는 하나의 지도 위에 유기적으로 연결되어 있다. AI는 단순히 도구가 아니라, 이 지도를 함께 그려가는 협력자가 되었다.   그림 2. 다섯 가지 핵심 필살기(create by Gemini deep research)   AI의 본질 ― ‘주체’가 아닌 ‘도움’ 그러나 필자는 늘 스스로를 경계했다. AI는 주체가 아니라 도움이라는 사실을 잊지 않으려 했다. AI는 망설임 없이 실행한다. 그러나 그것이 옳은 방향인지 아닌지를 판단하는 것은 인간의 몫이다. 필자는 회의록 요약 같은 업무를 AI에 맡겼다가 보안 문제와 인간 역량 퇴화의 위험성을 깨달았다. 편리함이 언제나 효율을 의미하지는 않는다. 오히려 잘못된 의존은 인간의 중요한 능력을 잃게 만든다. 그래서 필자는 지금도 AI의 답변을 최소 세 번 이상 검증한다. 빠른 실행보다 중요한 것은 올바른 방향 설정이기 때문이다. AI가 주는 답은 끝이 아니라 출발점이다.   AI가 던지는 질문 AI와 함께한 여정은 필자를 끊임없이 질문하게 했다. 나는 앞으로 어떤 역량에 집중해야 할까? AI가 대체할 수 없는 나만의 가치는 무엇일까? 효율을 넘어 의미를 만드는 방법은 무엇일까? 앨런 케이가 말했듯, “미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것”이다. 그렇다면 필자는 지금 이 순간의 질문과 상상을 통해 미래를 설계하고 있는 셈이다.   인간과 AI, 그리고 나의 길 AI는 인간을 대체하는 기계가 아니다. 오히려 인간이 더 깊은 사고와 창조의 세계로 들어가도록 돕는 동반자다. 필자가 찾은 필살기는 바로 이것이다. AI 덕분에 자신의 본질(core)에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 된 것. 단순 반복 업무를 대신해 주는 AI 덕분에, 필자는 사고하고 기획하고 판단하는 인간 고유의 역량에 집중할 수 있다. 앞으로도 이 여정은 계속될 것이다. 필자는 AI와 함께 자신만의 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 갈 것이다. 그리고 이 글을 읽는 독자에게도 묻고 싶다.   당신은 어떤 AI 필살기를 준비하고 있는가? 필자만의 AI 에이전트(agent) 필살기를 한 장의 맵으로 만들었다. 한 장의 맵은 내용을 쉽게 그리고 전체적으로 한번에 이해되도록 하는 효과가 있다. 주요 키워드를 뽑아 보면, 미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것, AI는 주체가 아닌 도움, 나만의 AI 어벤저스 팀이다.   그림 3. 나만의 AI 필살기(map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   “나는 똑똑한 것이 아니다. 단지 문제와 더 오래 씨름할 뿐이다.” – 알베르트 아인슈타인   당신의 AI 에이전트 필살기는 무엇인가? 이 칼럼을 통해 독자들도 자신만의 AI 활용 전략과 철학을 정립하고, AI 시대를 능동적으로 헤쳐나갈 수 있는 ‘필살기’를 찾아 나서기를 제안한다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 도구이자 협력자이다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 나의 본질과 연결하여, 나만의 고유한 가치를 창출하고 미래를 만들어갈 것인가에 대한 깊은 고민과 끊임없는 실행이다. “세계를 정복하려 애쓰지 말라. 당신 스스로가 하나의 깊은 세계가 되면, 모든 것은 당신을 향해 흐른다.” AI는 단순히 기술이 아니라, ‘재능은 있지만 한계에 부딪힌’ 사람들에게 ‘도움’이 되어 AI 가수, AI 영화감독, AI 작가, AI 프로그래머가 될 수 있는 길을 열어준다. 효율만을 쫓기보다는 본질에 집중하고, 변화의 흐름을 읽으면서도 자신만의 ‘필살기’를 계속해서 갈고 닦아야 한다. 앞으로도 AI와 인간의 협업은 더욱 깊어질 것이다. 필자는 이 여정을 계속해서 탐험하며, 자신만의 AI 에이전트 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 나갈 것이다. 모든 것에 감사하다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PTC코리아가 차세대 3D CAD 솔루션 ‘Creo 12’ 런칭 웨비나를 9월 2일(화) 오후 2시부터 3시 30분까지 온라인 생방송으로 진행한다. 이번 웨비나는 지속적인 기술 혁신을 통해 설계 및 엔지니어링 작업의 효율을 극대화할 수 있는 Creo 12의 새로운 기능과 업그레이드 포인트를 집중적으로 다룬다. 특히, 사용자 편의성을 높인 UI/UX, 강화된 시뮬레이션 및 해석 기능, MBD 및 GD&T 개선, AI 기반 제너레이티브 디자인 등 제품 개발 전 과정을 혁신할 수 있는 핵심 기능들이 소개될 예정이다. 이번 웨비나에는 PTC코리아를 비롯해 선도솔루션, 글루온아이앤에스, 3PCHAIN, 모두솔루션 등 관련 분야 전문가들이 발표자로 참여해 실무 경험을 바탕으로 한 설계 표준화, CAD 자동화, 시뮬레이션 활용법 등을 공유한다. 이번 행사는 무료로 진행되며, 캐드앤그래픽스 및 CNG TV 홈페이지를 통해 등록 및 참여가 가능하다. 행사 참가자에게는 경품 이벤트도 마련된다. PTC코리아 관계자는 “Creo 12는 디지털 엔지니어링 시대를 선도할 강력한 혁신 툴”이라며 “이번 웨비나를 통해 설계 프로세스를 한 단계 업그레이드할 수 있는 기회를 얻길 바란다”고 밝혔다.

현장에서 얻은 것 No. 21   “데이터의 양이 아니라 활용이다. 우리는 쌀을 먹지 않고 밥을 먹는다.” – 최재홍 교수(가천대)   거대한 전환점에 선 제조업 21세기, 우리는 산업 혁명의 물결이 AI(인공지능)라는 이름으로 다시금 거세게 밀려오는 시대를 살고 있다. 제조업은 그 최전선에 서 있다. 과거 증기기관, 전기, 컴퓨터가 생산 방식을 송두리째 바꿔놓았듯이, 이제 AI는 우리가 제품을 설계하고, 생산하고, 유통하며, 심지어 소비자와 소통하는 방식까지 근본적으로 재편하고 있다. 많은 제조업체는 이 변화의 물결 속에서 생존과 번영을 위한 새로운 전략을 모색하고 있다. 기존의 방식만으로는 더 이상 지속 가능한 성장을 기대하기 어렵다는 냉정한 현실에 직면하게 된 것이다. 이 거대한 전환점에서 우리는 AI를 어떻게 받아들이고 활용해야 할까? 단순히 자동화를 위한 도구로만 생각할 것인가, 아니면 그 이상의 잠재력을 가진 파트너로 인식할 것인가? 이선 몰릭 교수의 저서 ‘듀얼 브레인’은 이러한 질문에 대한 명쾌한 해답을 제시한다. 바로 AI를 인간의 ‘두 번째 뇌’로 활용하여 시너지를 창출하는 ‘듀얼 브레인’ 개념이다. 이번 호 칼럼은 ‘듀얼 브레인’의 핵심 인사이트를 바탕으로, AI 시대 제조업이 나아가야 할 생존 전략을 제시하고자 한다.   ▲ ‘듀얼 브레인’ 서평 맵(Map by 류용효컨셉맵연구소) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI, 단순한 도구에서 두 번째 뇌로 “인간의 마음은 한계가 없으며, 그것은 스스로를 확장하는 방법을 끊임없이 찾아낸다.” – 이선 몰릭(‘듀얼 브레인’ 저자) 오랜 시간동안 제조업 현장에서 자동화는 주로 육체 노동의 효율을 높이는 데 초점을 맞추었다. 로봇 팔이 정밀하게 부품을 조립하고, 자동화된 설비가 제품을 대량 생산하였다. AI 역시 이러한 자동화의 연장선상에서 ‘똑똑한 도구’로 인식되는 경향이 강하였다. 그러나 ‘듀얼 브레인’이 강조하는 바는 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간의 지적 활동을 확장하고 보완하는 ‘두 번째 뇌’가 될 수 있다는 점이다. 제조업 현장에서 AI는 더 이상 데이터를 수집하고 분석하여 보고서를 제공하는 수동적인 역할에 머무르지 않는다. AI는 설계 단계에서 수많은 변수를 고려하여 최적의 디자인을 제안하고, 생산 공정에서 예측 불가능한 오류를 사전에 감지하며, 품질 검사에서 인간이 놓칠 수 있는 미세한 결함을 찾아낸다. 이는 AI가 인간의 인지적 한계, 즉 방대한 데이터 처리 능력의 부재나 고정관념에서 벗어나지 못하는 사고의 경직성을 보완해 주기 때문에 가능한 일이다. 예를 들어, 신제품 개발에 있어 인간 디자이너는 오랜 경험과 직관으로 디자인을 구상한다. 하지만 AI는 방대한 고객 데이터, 시장 트렌드, 과거 성공 사례 등을 학습하여 인간이 상상하기 어려웠던 수십, 수백 가지의 디자인 대안을 즉시 제시할 수 있다. 또한, 각 디자인의 생산성, 재료비, 잠재적 소비자 반응까지 예측하여 제공함으로써 인간 디자이너의 의사결정을 획기적으로 개선한다. 이는 인간의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합된 진정한 듀얼 브레인의 작동 방식이라 할 수 있다. 따라서 제조업은 AI를 단순히 공정을 자동화하는 기계로 볼 것이 아니라 R&D, 설계, 생산 관리, 품질 관리, 마케팅 등 모든 분야에서 인간의 지적 파트너이자 두 번째 뇌로 장착해야 한다. 이러한 관점의 전환이야말로 AI 시대 제조업이 생존하고 번영할 첫 걸음이 될 것이다.   듀얼 브레인 활용법 : 질문, 실험, 그리고 인간의 역할 “중요한 것은 질문하는 것을 멈추지 않는 것이다. 호기심은 그 자체로 존재 이유가 있다.” – 알베르트 아인슈타인 듀얼 브레인을 제조업에 효과적으로 장착하기 위해서는 몇 가지 핵심적인 활용법을 숙지해야 한다. 단순히 최신 AI 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 중요한 것은 ‘어떻게 AI와 협업할 것인가’이다. 첫째, ‘질문하는 기술’의 중요성이다. AI, 특히 생성형 AI는 우리가 던지는 질문(프롬프트)에 따라 전혀 다른 결과물을 내놓는다. 제조업에서는 AI에게 ‘현재 생산 라인의 병목 현상을 파악하고 개선 방안을 제시하라’, ‘신소재 개발을 위해 특정 물성을 가진 분자 구조를 추천하라’, ‘고객 불만 데이터에서 제품 개선에 필요한 핵심 인사이트를 도출하라’와 같이 구체적이고 명확한 질문을 던질 수 있어야 한다. 추상적인 질문은 모호한 답변을 낳고, 결국 AI 활용의 효율을 떨어뜨릴 것이다. 질문의 질이 곧 AI 활용의 질을 결정한다는 사실을 명심해야 한다. 둘째, ‘실험적 사고’와 ‘빠른 반복’이다. AI는 완벽하지 않다. 때로는 잘못된 정보(환각 현상)를 생성하거나, 우리가 의도한 바와 다른 결과를 내놓기도 한다. 제조업에서는 이러한 AI의 특성을 이해하고, 두려워하지 않고 다양한 가설을 세워 AI와 함께 실험하는 태도가 중요하다. AI가 제시한 생산 최적화 방안이 실제로 효과가 있는지 소규모 테스트를 거치고, AI가 제안한 디자인을 프로토타입으로 제작하여 시장 반응을 살피는 등의 빠른 반복 과정이 필수이다. 실패를 통해 배우고, 그 학습을 바탕으로 다음 실험을 진행하는 애자일(agile) 방식이 듀얼 브레인 시대의 핵심 역량인 것이다. 셋째, ‘인간의 개입과 검증’이다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 통계적인 결론을 도출하지만, 그 결과가 항상 현실의 복잡한 맥락이나 윤리적 판단에 부합하지는 않는다. 제조업에서는 AI가 제시한 생산 계획이 과연 현장의 인력 운용이나 안전 규정에 부합하는지, AI가 추천한 신소재가 환경 규제를 만족하는지 등을 인간 전문가가 반드시 검토하고 최종 결정해야 한다. AI의 결과물을 맹목적으로 신뢰하기보다는, 비판적인 시각으로 검증하고 인간의 경험과 지혜를 더하는 것이 듀얼 브레인을 완성하는 핵심 단계이다. AI는 강력한 보조 도구이지만, 최종적인 책임과 판단은 결국 인간의 몫인 것이다.   창의성과 생산성 증대 : 제조업의 새로운 경쟁력 “생산성은 우연이 아니다. 그것은 항상 탁월함에 대한 헌신, 지능적인 계획, 집중된 노력의 결과이다.” – 폴 마이어 듀얼 브레인 개념을 제조업에 적용함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 바로 창의성과 생산성의 비약적인 증대이다. 이는 AI 시대 제조업의 새로운 경쟁력이 될 것이다. 창의성 증대 측면에서 제조업은 전통적으로 ‘효율’과 ‘정확성’을 강조해왔다. 그러나 AI는 이제 제조업의 ‘창의성’을 자극하는 촉매제가 되고 있다. 예를 들어, 제품 디자인 과정에서 AI는 기존 데이터를 기반으로 전혀 새로운 형태나 기능을 제안할 수 있다. 이는 인간 디자이너의 고정관념을 깨고 상상력을 자극하여 혁신적인 제품 개발로 이어진다. 또한, AI는 제조 공정 자체의 혁신에도 기여한다. AI 시뮬레이션을 통해 기존에는 불가능하다고 여겼던 새로운 생산 방식을 탐색하고, 재료의 낭비를 최소화하며, 에너지 효율을 극대화하는 창의적인 해결책을 찾아낼 수 있다. 이는 인간의 직관과 AI의 방대한 계산 능력이 결합되어 가능해지는 결과이다. 생산성 증대 측면은 더욱 명확하다. 제조업의 생산성 증대는 곧 비용 절감과 납기 단축으로 이어져 기업의 수익성에 직접 영향을 미친다. 듀얼 브레인 시스템은 다음과 같은 방식으로 생산성을 극대화할 것이다. 예측 유지보수 : AI가 설비의 미세한 진동, 온도 변화, 전력 소비량 등을 실시간으로 분석하여 고장을 예측하고 사전 유지보수를 가능하게 함으로써, 예기치 않은 생산 중단 시간을 획기적으로 줄일 것이다. 생산 공정 최적화 : AI는 복잡한 생산 라인에서 각 단계의 효율성을 분석하고, 병목 현상을 식별하며, 재고 관리와 물류 흐름을 최적화하여 생산 리드 타임을 단축시키고 생산량을 증대시킬 것이다. 품질 관리 혁신 : AI 기반의 비전 검사 시스템은 인간의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 불량까지 정확하게 찾아내어 불량률을 낮추고 제품 품질을 일관되게 유지할 것이다. 데이터 기반 의사결정 : AI는 시장 동향, 고객 피드백, 공급망 데이터 등 방대한 정보를 분석하여 경영진의 전략적 의사결정을 지원하고, 이는 곧 더 빠르고 정확한 시장 대응으로 이어질 것이다. 이처럼 듀얼 브레인은 제조업의 고질적인 문제를 해결하고 나아가 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 될 것이다.   AI 시대, 제조업 인간의 역할 재정립 “기계는 인간의 일을 대신할 수 있지만, 인간의 마음을 대신할 수는 없다.” – 스티븐 호킹 AI가 제조업 현장에 깊숙이 들어올수록, 많은 이들이 인간의 역할에 대한 불안감을 느끼는 것이 사실이다. 하지만 ‘듀얼 브레인’은 AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 역량을 더욱 빛나게 하고 그 역할을 재정립할 기회를 제공한다고 역설한다. 제조업 현장에서 AI는 반복적이고 위험하며, 데이터 기반의 정량적 분석에 특화된 업무를 수행하게 될 것이다. 그렇다면 인간은 어떤 역할을 해야 할까? 문제 정의 및 비판적 사고 : AI는 주어진 문제를 해결하는 데 유능하지만, 무엇이 진정한 문제인지 파악하고 AI가 도출한 결과에 대해 비판적으로 질문하며, 맥락을 이해하여 의미를 부여하는 것은 여전히 인간의 몫이다. 예를 들어, AI가 불량률 감소를 위한 수치적 해답을 제시할 수는 있지만, ‘이 불량이 고객에게 미치는 정서적 영향’이나 ‘기업의 장기적인 브랜드 이미지’와 같은 비정량적인 가치를 판단하고 정책을 결정하는 것은 인간 경영자의 역할인 것이다. 창의적 기획 및 혁신 : AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 조합을 만들 수는 있지만, 완전히 새로운 개념을 무에서 유로 창조하거나, AI의 한계를 뛰어넘는 파격적인 아이디어를 제안하는 것은 인간의 고유 영역이다. 제조업에서 다음 세대 먹거리를 기획하고 시장 판도를 바꿀 기술을 상상하는 것은 AI가 아닌 인간 전문가의 몫인 것이다. 감성 지능 및 공감 : 협상, 팀 빌딩, 고객과의 관계 형성 등 인간 상호작용이 필요한 부분에서는 AI가 인간의 감성을 이해하고 공감하는 데 한계가 있다. 제조업의 영업, 마케팅, 인력 관리 등에서는 여전히 인간의 감성 지능과 공감 능력이 필수인 것이다. 윤리적 판단과 책임 : AI는 데이터를 기반으로 작동하므로 윤리적 가치 판단이나 사회적 책임을 스스로 질 수 없다. 제조업 공정에서 발생할 수 있는 환경 문제, 노동자의 안전, 제품의 사회적 영향 등 윤리적 딜레마에 대한 최종 판단과 책임은 전적으로 인간에게 달려 있는 것이다. 따라서 AI 시대 제조업의 인재는 AI를 활용하는 ‘도구적 능력’을 넘어, AI가 할 수 없는 ‘인간 고유의 역량’을 더욱 갈고 닦아야 한다. 이는 AI를 두려워할 것이 아니라, 오히려 AI의 도움을 받아 자신만의 강점을 극대화하는 길을 모색해야 함을 의미한다.   미래를 위한 제언 : 제조업의 듀얼 브레인 로드맵 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것이다.” – 피터 드러커 AI 시대 제조업의 생존과 번영은 듀얼 브레인을 얼마나 성공적으로 장착하느냐에 달려 있다. 이를 위한 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, CEO를 포함한 경영진의 인식 전환과 비전 공유가 필수이다. 듀얼 브레인 전략은 단순히 기술팀만의 과제가 아니다. 최고 의사결정권자가 AI를 기업의 핵심 전략 자산이자 ‘두 번째 뇌’로 인식하고, 전사적인 변화의 비전을 제시해야 한다. 기술 투자뿐만 아니라 인력 재교육 및 문화 변화를 위한 투자를 아끼지 않아야 한다. 둘째, 지속적인 학습과 실험 문화를 정착시켜야 한다. AI 기술은 빠르게 진화하고 있다. 어제의 최적해가 오늘의 최적해가 아닐 수 있다. 제조업체는 AI 기술 트렌드를 주시하고, 새로운 AI 도구를 끊임없이 실험하며, 실패를 두려워하지 않고 거기서 배우는 문화를 구축해야 한다. 작은 규모의 파일럿 프로젝트를 통해 AI 활용의 성공 경험을 쌓고, 이를 점차 확대해 나가는 방식이 효과적일 것이다. 셋째, 인력 재교육 및 역량 강화에 적극적으로 투자해야 한다. 기존 인력들이 AI를 두 번째 뇌로 활용할 수 있도록 AI 기초 교육, 데이터 리터러시, 프롬프트 엔지니어링 교육 등을 제공해야 한다. 동시에 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량 즉 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 강화하는 교육 프로그램도 병행해야 한다. 넷째, 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립해야 한다. 듀얼 브레인은 결국 데이터에 기반한다. 제조업 현장의 모든 데이터(생산, 품질, 재고, 고객, 시장 등)를 통합적으로 수집하고 분석할 수 있는 인프라를 구축해야 한다. 이를 통해 AI가 더 정확하고 깊이 있는 통찰력을 제공할 수 있으며, 인간의 의사결정 역시 데이터에 기반하여 더욱 합리적으로 이루어질 수 있을 것이다. 다섯째, 외부 AI 전문 기업과의 협력을 고려해야 한다. 모든 AI 역량을 자체적으로 구축하는 것은 현실적으로 어렵고 비효율적일 수 있다. AI 설루션 제공 기업, 컨설팅 회사, 학계 등 외부 전문가 그룹과의 협력을 통해 필요한 AI 기술과 노하우를 빠르게 도입하고 내재화하는 전략도 필요할 것이다.   결론 : 듀얼 브레인, 제조업의 새로운 항해를 위한 나침반 “완벽한 계획을 기다리기보다 빠르게 실행하고(선지랄 후수습), 시장과 고객의 피드백을 통해 방향을 수정해 나가는 것이 중요하다.” – 최재홍 교수(가천대) AI 시대는 제조업에 거대한 도전인 동시에 전례 없는 기회이다. 이 기회를 잡기 위해서는 AI를 단순한 생산성 향상 도구로 여기는 구시대적 관점을 벗어나, 인간의 지적 능력을 확장하고 협력하는 듀얼 브레인으로 장착해야 한다. 인간의 비판적 사고와 창의성, 그리고 AI의 방대한 처리 능력이 결합될 때 제조업은 새로운 차원의 혁신과 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다. 이제 제조업은 단순히 물건을 만드는 것을 넘어, 지능형 시스템과 인간 지능이 함께 작동하는 ‘코인텔리전스 제조(co-intelligence manufacturing)’의 시대로 진입하고 있다. 듀얼 브레인을 장착하고, AI와 함께 배우고 실험하며, 인간 고유의 가치를 더욱 빛내 나간다면, AI 시대의 제조업은 더욱 강력하고 지속 가능한 미래를 향해 성공적으로 항해할 수 있을 것이다. 이는 선택이 아닌 필수 생존 전략이 될 것이다. 최재홍 교수는 2025년 7월 9일 미모세(미래모빌리티세미나) 2025 키노트에서 이런 말을 남겼다. “오너는 될 때까지 하기 때문에 실패가 없다.” 이 말은 강연장에 모인 스타트업 그리고 상장사 CEO들에게 큰 영감과 감동을 주었다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캔바, 한국 첫 브랜드 캠페인 공개…일상 속 창의력 발휘 조명 신입사원의 캔바   세계 유일의 올인원 비주얼 커뮤니케이션 및 협업 플랫폼 캔바(Canva)가 한국 시장을 겨냥한 첫 브랜드 캠페인을 공개하며 국내 사용자들과의 소통 강화에 나섰다. ‘뭐든지 만든다’는 핵심 메시지를 담은 이번 캠페인은 지난 5월 1일과 5일, 두 편의 감각적인 영상을 통해 공개되어 창의력이 업무에서 일상까지 매 순간을 특별하게 변화시키는 놀라운 힘을 보여준다. 한국 업무 문화에서 영감…일상 속 창의력 발휘하는 캔바 활용법 제시 이번 캠페인은 한국 특유의 활기차고 열정적인 업무 문화에서 영감을 받아 제작되었다. 영상은 신입사원의 풋풋한 시작부터 워킹맘의 바쁜 일상까지, 캔바를 통해 삶의 다양한 영역에서 창의력을 발휘하는 다채로운 모습을 생생하게 담아냈다. 이는 디자인의 힘을 모든 이들에게 제공하고자 하는 캔바의 핵심 가치를 다시 한번 강조하며, 창의력이 변화와 혁신, 그리고 사람 간의 연결을 촉진하여 개인의 잠재력을 극대화하고 아이디어를 현실로 구현하는 데 캔바가 어떤 역할을 하는지 효과적으로 보여준다. "신입사원의 캔바" 편…능숙한 캔바 활용으로 아이디어 현실화 캠페인의 첫 번째 영상인 "신입사원의 캔바"는 열정 넘치는 신입 마케터의 설레는 첫 출근 날을 그린다. 영상 속 신입사원은 캔바의 직관적인 다양한 도구들을 활용하여 시선을 사로잡는 SNS 게시물, 흥미로운 릴스 영상, 설득력 있는 프레젠테이션 자료 등을 막힘없이 제작해나간다. 태블릿과 데스크톱을 자유롭게 넘나들며 아이디어를 생생하게 구현하는 모습과 함께, 제작한 콘텐츠가 성공적으로 바이럴되는 순간을 보여주며 캠페인의 핵심 메시지인 “좋아하는 거라면 뭐든지 만든다”를 효과적으로 전달한다.   "워킹맘의 캔바" 편…따뜻한 감성으로 전하는 마음 두 번째 영상 "워킹맘의 캔바"는 바쁜 업무 마감과 육아를 캔바를 통해 여유롭고 창의적으로 병행하는 워킹맘의 따뜻한 일상을 섬세하게 담아냈다. 영상 속 엄마는 캔바의 편리한 화이트보드 기능과 프레젠테이션 기능을 활용하여 중요한 제안서를 성공적으로 준비하는 프로페셔널한 모습을 보여준다. 동시에, 가장 아끼는 인형을 잃어버려 슬픔에 빠진 딸을 위해 동일한 도구를 사용하여 인형의 상상 속 모험 이야기를 담은 감성적인 디지털 동화책을 직접 만들어 선물한다. 이는 직장 상사의 마음뿐만 아니라 딸의 마음까지 사로잡는 감동적인 순간을 연출하며, “전하고 싶은 마음까지 뭐든지 만든다”는 캔바의 캠페인 메시지를 시청자들에게 깊이 각인시킨다. 한국 시장 성장세 발맞춰 사용자 관계 강화 이번 브랜드 캠페인은 한국 사용자들과의 관계를 더욱 돈독히 하고자 하는 캔바의 적극적인 의지를 보여주는 중요한 이정표가 될 것으로 보인다. 실제로 지난해 캔바의 국내 월간 활성 사용자 수는 놀랍게도 두 배 이상 증가했으며, 개인 사용자뿐만 아니라 기업 및 교육 분야에서도 캔바의 입지는 꾸준히 확대되고 있다. 김대현 캔바 코리아 지사장은 “이번 캠페인은 한국 사용자들이 실제 일상 속에서 캔바를 어떻게 활용하고 있는지에 대한 진솔한 이야기를 담고자 노력했다”며 “캔바는 사용자들이 창의성을 발휘하여 일상의 부담감을 덜고, 평범한 작업들을 더욱 의미 있고 만족스러운 경험으로 변화시킬 수 있도록 돕는다. 우리는 창의력이 개인의 잠재력을 무한히 확장시킨다고 믿으며, 캔바를 통해 모든 사람들이 자신의 창의력에 쉽게 접근하여 생산성과 정서적인 교감을 높일 수 있도록 꾸준히 지원할 것”이라고 강조했다. 한편, 이번 캠페인은 광고대행사 이노션(Innocean)과의 긴밀한 협력을 통해 제작되었으며, ‘모두가 디자인할 수 있는 세상(Empowering the world to design)’이라는 캔바의 핵심 미션을 효과적으로 전달하는 동시에 캔바의 다양한 기능들을 자연스럽게 녹여냈다는 평가를 받고 있다. 캠페인 영상은 현재 TV와 다양한 디지털 플랫폼을 통해 활발하게 방영되고 있다.   캔바는 어떤 회사? 2013년 호주에서 설립된 캔바는 디자인 경험이 없는 초보자부터 전문가까지 누구나 쉽고 빠르게 전문가 수준의 디자인 결과물을 만들 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 직관적인 인터페이스와 방대한 템플릿, 이미지, AI 기반 도구를 제공하며, 개인 작업은 물론 팀 협업에도 최적화된 환경을 자랑한다. 현재 190개국 이상에서 1억 7천만 명 이상의 사용자를 확보하며 세계적인 디자인 플랫폼으로 성장했다.    

이광희 지음 / 2만 1,000원 / 이지스퍼블리싱   직장인이라면 업무 활용 툴로 지메일, 드라이브, 포토 등 구글 앱 한두 가지 이상 사용하지 않는 사람은 없을 것이다. 그렇지만 구글 앱을 제대로 사용하고 있을까 생각해 보면 뭔가 좀 아쉽거나 부족한 생각이 들 것이다. 이럴 때 참고해 보면 좋을 책이 새로 나왔다. 이지스퍼블리싱에서 출간한 <된다! 업무에 바로 쓰는 구글 활용법>은 실무 중심의 구글 앱 활용서로, 구글의 다양한 도구들을 업무에 효과적으로 활용하는 방법에 대해 소개한 책이다. 이 책은 2021년에 첫 출간된 이후, 올해 4월에 업그레이드되어 새롭게 개정판이 나왔다. <된다! 업무에 바로 쓰는 구글 활용법>의 목표는 ‘온라인에서 실시간으로 협업하는 스마트 워크 방식’을 통해 업무 시간을 줄이고 성과를 올리는 방법을 알려주는 데 있다. 지메일, 캘린더, 드라이브, 스프레트시트 등 주요 13가지 구글 앱에서 61가지 핵심 기능을 뽑아 구체적인 직장인들이 업무에 바로 활용할 수 있는 예시와 함께 설명을 곁들였다. 스마트폰을 비롯해 노트북, 태블릿, PC 등 다양한 디바이스 환경에서 구글 서비스를 통해 협업하고자 할 때 어떤 문제가 있고, 이를 해결할 수 있는 방법도 제시되어 있다. 따라서 구글 앱에 익숙하지 않은 초보자를 비롯해 구글 앱을 좀 더 잘 사용하고 싶은 사람들이 알아두면 편리하게 쓸 수 있는 기능들을 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있다. <된다! 업무에 바로 쓰는 구글 활용법>은 구글 앱을 활용해 업무 효율을 높이고자 하는 모든 사람들에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 가이드북이다.

마이크로소프트가 ‘AI 스킬 내비게이터(AI Skills Navigator)’를 공개하면서, 전 세계 개인과 조직의 AI 활용 역량 강화에 나선다고 밝혔다. 이 플랫폼은 다양한 AI 학습 프로그램을 연결해 사용자의 수준과 목표에 맞는 맞춤형 과정을 제안하며, 한국어를 포함한 20개 언어를 지원한다. 마이크로소프트의 ‘업무동향지표 2024’에 따르면, 한국 근로자의 73%가 직장에서 AI를 사용 중이며 85%는 회사의 지원 없이 개인적으로 AI를 활용한다고 응답했다. 한국을 포함한 전 세계 31개국 3만 1000명이 설문에 참여했다. 개인과 조직 모두 AI 활용 능력을 필수 역량으로 인식하는 가운데, 마이크로소프트는 ‘AI 내셔널 스킬 이니셔티브(AI National Skills Initiative)’를 통해 정부, 교육기관, 기업, 지역사회와 협력하며 AI 기술 격차를 해소하기 위한 다양한 활동을 전개하고 있다. 이 프로그램은 AI 도구 개발을 지원하며, AI 기술의 활용과 도입을 확대하는 것을 목표로 한다.  특히, AI 기술이 사회와 경제 전반에 자리 잡기 위해서는 기술 직군뿐만 아니라 일반 조직에서도 AI 도구 활용 역량을 강화해야 한다고 보고 있다. 이번에 선보인 AI 스킬 내비게이터는 변화하는 기술 환경에 적응하고 경쟁력을 높일 수 있도록 다양한 AI 학습 프로그램을 연결하고 지원하는 학습 허브다.      한국어 콘텐츠는 국내 사용자들이 AI 기술을 보다 쉽게 익히고 활용할 수 있도록 접근성을 높였다. 이를 통해 국내 공공 및 민간 조직의 학습자는 자신에게 적합한 프로그램을 어려움 없이 학습할 수 있게 됐다.  또한, 마이크로소프트 AI 스킬(Microsoft AI Skills) 유튜브 채널에서도 한국어 콘텐츠를 접할 수 있다. 학습자는 AI 어시스턴트 기능을 통해 학습 목표와 현재 수준에 맞는 교육 과정을 손쉽게 탐색할 수 있다.  초급 학습자에게는 기본 개념 강의가, 전문가에게는 심화 학습 자료가 제공돼 각자의 필요에 따라 학습이 가능하다. 모든 과정은 AI 스킬 내비게이터가 연결하는 학습 플랫폼인 마이크로소프트 런(Microsoft Learn)과 링크드인 러닝(LinkedIn Learning) 등 다양한 플랫폼에서 모든 과정을 무료로 수강할 수 있다. AI 기술 학습 프로그램은 생산성과 창의성을 높이는 주제별 학습 세션과 조직의 업무 효율을 강화하는 역할별 학습 세션으로 구성된다. 주제별 세션에서는 ▲생성형 AI의 기초 ▲책임 있는 AI 원칙 ▲애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service) 등을 다루며, 역할별 세션에서는 ▲AI 학습 허브 ▲정부 기관 작업 최적화 ▲마이크로소프트 365 코파일럿 활용법 등이 포함된다. 이를 통해 사용자는 AI 기술을 생산성 향상, 의사 결정, 연구, 학습 등 다양한 분야에 활용하는 방법을 익히고, 본인의 업무에 접목해 실질적인 성과를 낼 수 있는 역량을 갖출 수 있다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI의 혜택을 제대로 누리기 위해서는 AI를 활용할 수 있는 역량이 필수”라면서, “AI 스킬 내비게이터는 한국을 포함한 전 세계 모든 사람들이 AI를 사용하고, 도구를 개발하며, 일상과 업무에 AI를 적용할 수 있도록 학습 기회를 제공하기 위해 출시됐다”고 밝혔다. 이어 그는 “앞으로도 마이크로소프트는 한국의 정부 기관 및 다양한 파트너들과 협력해 AI 분야의 프로그램을 확대하고, 디지털 격차 해소와 미래 인재 양성을 위해 적극 노력할 계획”이라고 덧붙였다.

김덕진 지음 / 25,000원 / 스마트북스   AI 트렌드부터 비즈니스 활용, 프롬프트 엔지니어링, 창작까지 한 권으로 끝! 당장 써먹을 수 있는 AI 도구 50개 사용법 수록! 2025년 AI 트렌드와 활용법. 10여 년 동안 IT 트렌드의 최전선에서 대중들과 함께 호흡해온 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장이 MS, 구글, 애플, 오픈AI, 네이버 등 빅테크 기업들의 최신 전략을 분석하고, 2025년 AI 트렌드를 정리한 책이다.  또한 지난 1년여 간 다양한 강의현장에서 만난 3만여 명 사용자들의 요구를 감안하여, 우리 삶과 일에서 활용도가 높은 AI 도구 50개를 뽑아 활용법을 소개한다. 챗GPT·코파일럿·제미나이 등 범용 AI 도구와 미드저니·픽토리·아이바 등 그림·영상·음악에 특화된 AI들을 업무·학습·창작 활동에 어떻게 써먹을 수 있는지 구체적인 사례와 함께 다룬다. 글·그림·영상·음악 등을 위한 AI부터 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구까지, 이 책 한 권으로 정리할 수 있다. 『AI 2025』(트렌드&활용백과)는 2025년에 일어날 ‘AI 워커 시대’를 미리 준비할 수 있도록 구성한 필독서이다. 저자는 주목할 만한 AI 트렌드부터 당장 써먹을 수 있는 AI 도구 50개 활용법까지 상세히 소개한다. 글·그림·영상·음악 등을 위한 AI부터 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구까지, 일과 생활에서 ‘AI 네이티브 세대’와 함께하려는 분들에게 길잡이가 될 것이다.    AI 빅테크 기업들의 최신 전략 분석과 2025년 AI 트렌드 예측(키워드 10) 1장에서는 세상을 바꾸는 AI 트렌드를 빠르게 따라가는 사람들을 위해 오픈AI, MS, 구글, 애플 등 빅테크 기업들의 최신전략을 분석하고, 2025년 AI 트렌드를 중점적으로 소개한다. 김덕진 소장은 2025년을 ‘AI가 세상을 바꾸는 범용기술로 진화하는 시작점’이라고 규정하고, 2025년을 대표하는 AI 트렌드 키워드로 ‘1. AI 에이전트 르네상스 시대’, ‘2. AI 인터페이스 혁명’, ‘3. 검색의 뉴노멀, AI 검색의 일상화’, ‘4. 멀티모달 AI로 완성되는 로봇 기술’, ‘5. AI 언어모델의 춘추전국시대’, ‘6. AI 시대 데이터 확보 전쟁’, ‘7. AI 크리에이터 이코노미’, ‘8. 동반자가 되는 캐릭터 AI와 AI 인플루언서’, ‘9. AI 길들이는 파인튜닝의 대중화’, ‘10. AI를 둘러싼 법적·윤리적 쟁점 구체화’ 등 10가지로 뽑았다.  아울러 AI의 10가지 트렌드들이 우리의 일과 삶에 어떤 영향을 미칠지 살펴본다. 또한 글로벌 테크 기업들의 『삼국지』를 방불케 하는 AI 시장을 둘러싼 전략들도 엿볼 수 있을 것이다. 챗GPT, 코파일럿, 제미나이 등 최신 업데이트 내용 포함 2장에서는 챗GPT·코파일럿·제미나이·클로드·클로바X 등 다양한 범용 AI들이 글쓰기, 코딩, 데이터 분석, 창작까지 폭넓은 작업을 얼마나 유연하게 지원하는지를 실제 사례와 함께 소개한다. 또한 각 범용 AI들마다 고유한 강점을 소개하며, 각 범용 AI를 내 업무성격에 맞게 어떻게 조합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는지에 대한 가이드도 제공한다.  내 업무 맞춤형 챗봇 만들기, 실용적 예제와 팁 3장에서는 대화형 AI에게 좋은 질문을 하는 방법론을 알아보고, ‘업그레이드’된 프롬프트 엔지니어링 기법들을 소개한다. 4장에서는 내 업무에 맞는 맞춤형 챗봇을 만드는 법을 실었다. 코딩 지식이 없어도 누구나 ‘홍보기사 작성기’ 같은 챗봇을 손쉽게 만들 수 있다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 실용적인 예제와 팁을 가득 담았다. 글·그림·영상·음악, 업무별 생산성 AI 도구 50개 활용법까지! 저자가 지난 1년간 만난 수많은 사람들과 현장의 요구를 반영하여, 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구부터 그리기를 위한 AI 사용법, 비디오와 음악을 위한 AI 사용법까지 알짜배기 생성형 AI 도구 50개의 활용법을 담았다. 김덕진 소장의 특유의 설명 능력으로 AI를 쉽고 재미있게 이해할 수 있을 것이다. 이 중에서 내 업무나 특성에 맞는 것을 골라서 나만의 워크플로를 만들어 보면 큰 도움이 될 것이다. 직장인·대학생·부모 필독서―사전처럼 옆에 끼고 펼쳐보는 AI 활용백과 저자는 우리 삶과 가까운 주제와 함께, 재미나고 쫄깃하게 AI에 대해 설명해 준다. 책을 펴고 단순히 따라해 보는 것만으로도 AI가 무엇이고, 내 일과 삶, 그리고 아이들과의 놀이에서 어떻게 사용할 수 있을지, 또는 AI를 가지고 혼자 어떻게 놀 수 있을지 감이 잡힐 것이다.    직장인이 번거로운 업무의 자동화가 절실할 때, 보고서 쓰기가 막막하고 아이디어가 안 떠올 때, 1인 기업가가 시간과 비용을 아끼고 싶을 때, 대학생이 리포트를 쓸 때, 부모가 아이의 공부·수행평가를 도와줄 때, 비오는 주말에 갑갑한 집에서 아이와 놀아줘야 할 때, 사전처럼 옆에 끼고 항상 펼쳐보는 AI 트렌드&활용백과가 될 것이다.  

펑션베이는 지난 10월 18일 ‘2024 리커다인 유저 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 콘퍼런스는 다물체 동역학 소프트웨어 리커다인(RecurDyn) 및 입자법 소프트웨어 파티클웍스(Particleworks)와 관련된 최신 트렌드와 혁신 기술을 공유하는 장으로 마련됐다. 이번 행사에서 펑션베이는 자사의 대표 제품인 동역학 해석 소프트웨어 리커다인의 최신 버전과 입자법 CFD 소프트웨어 파티클웍스의 최신 기능을 선보였다. 특히 리커다인 2025 버전에서는 접촉 및 유연체 해석 관련 솔버의 성능이 강화되어, 복잡한 엔지니어링 문제에 대해 더욱 정확하고 효율적인 해석이 가능해졌다. 펑션베이는 마찰에 의해 발생하는 열을 고려한 시뮬레이션 기능의 추가를 중점 소개하면서, “기존의 리커다인 열해석 기능 및 파티클웍스와의 양방향 열해석과 시너지를 내어 자동차, 항공우주, 로봇공학 등 다양한 산업 분야에서 설계 개선 효과를 강화할 할 것”이라고 기대했다. 또한, 강화된 포스트 프로세스(후처리) 기능인 ‘리커다인 포스트(RecurDyn Post)’의 신기능을 통해 사용자의 데이터 분석 및 시각화 작업이 한층 더 수월해질 것이라고 전했다.     이번 콘퍼런스에서는 제품 소개 외에 실제 사용자가 궁금해하는 실용적인 기술 팁도 공유되었다. 접촉 파라미터 활용법, 리커다인 메셔(RecurDyn Mesher)를 이용한 효율적인 메시 생성 방법, 그리고 수식을 활용한 빠르고 효율적인 케이블 모델링 기법 등이 소개되었다. 또한 토요타 자동차, 현대자동차를 비롯해 세메스, LG전자, HD현대사이트솔루션, 포스코홀딩스, LG마그나, 효성, 공주대학교 등 국내외 기업과 학계에서 리커다인과 파티클웍스를 활용한 혁신적인 사례를 소개했다.  행사를 주관한 펑션베이 마케팅팀의 김상태 팀장은 “이번 콘퍼런스를 통해 우리의 최신 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지 생생하게 확인할 수 있었다. 그리고, 참가자들의 열정적인 반응을 보며 우리의 기술이 미래 엔지니어링의 새로운 지평을 열어가고 있다는 확신을 갖게 되었다”고 밝혔다. 또한 “앞으로도 펑션베이는 고객과 긴밀히 소통하면서 더욱 혁신적이고 실용적인 설루션을 개발해 나갈 것이며, 이를 뒷받침할 교육과 기술 서비스에도 노력을 아끼지 않을 것”이라고 덧붙였다.

디스커버리 익스플로어 스테이지의 유동해석 주요 업데이트 및 활용법   앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 설계부터 해석까지 하나의 환경 안에서 진행할 수 있는 앤시스의 시뮬레이션 프로그램이다. 해석 과정 중 하나인 익스플로어 모드(Explore mode)에서는 격자를 생성하지 않고 다른 해석 전문 프로그램에 비해 경계 조건 설정 및 사용법이 간단하여 유동, 구조 해석에 익숙하지 않은 설계 엔지니어들이 많이 사용하고 있다. 이번 호에서는 디스커버리를 이용하여 유동해석을 진행하려 할 때, 설계자 관점에서 디스커버리가 활용할 수 있는 방법과 디스커버리의 주요 신규 기능에 대하여 소개하겠다.   ■ 김현재 태성에스엔이 FBU-F4팀에서 근무하고 있으며, 유동해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   설계자를 위한 해석 프로그램 디스커버리는 하나의 프로그램으로 설계부터 해석까지 모든 과정을 진행할 수 있는 프로그램이다. Model(3D 모델링), Explore(해석), Refine(해석) 등 총 세 가지의 스테이지(작업 환경)를 지원하며, 사용자는 그 목적에 따라 스테이지를 선택하며 작업을 수행할 수 있다. 익스플로어(Explore) 스테이지에서는 별도의 격자 생성 없이 경계조건과 물성치 입력만으로도 해석을 진행할 수 있다. 리파인(Refine) 스테이지에서는 Pro 레벨(Mechanical, CFD, Electromagnetics)의 라이선스가 추가로 필요하며, 정확한 결과를 얻기 위하여 격자를 생성하여 해석을 진행하게 된다.  이때, 유동해석에 익숙하지 않은 사용자(설계 엔지니어)라면 익스플로어 스테이지, 리파인 스테이지 관계 없이 내/외부 유동장 추출을 진행하기 위해 3D 모델링을 클린업(clean up)하는 단계부터 어려움을 겪게 된다. 디스커버리는 설계자를 위한 프로그램답게 이러한 어려움을 인지하고 있으며, 통합 프로그램 출시 이후 지속적인 기능 업데이트를 통하여 사용자의 편의성을 개선하고 있다.  디스커버리는 앞서 소개한 것과 같이 설계자도 쉽게 사용할 수 있도록 새로운 버전에서 업그레이드도 지속적으로 이루어지고 있다. 설계 엔지니어가 디스커버리를 이용할 시 설계자 관점에서 디스커버리를 활용할 수 있는 방법과 디스커버리를 이용하여 유동해석 시 사용할 수 있는 주요 신규 기능에 대해 소개하겠다. 설계 엔지니어가 디스커버리를 활용할 수 있는 방법은 <그림 1>에서 확인할 수 있으며, 다음과 같다.   그림 1. 설계 엔지니어 디스커버리 활용 방법   그림 2. Discovery Engineering notebook   Ribbon → Detail 탭에 위치한 엔지니어링 노트북(Engineering notebook)을 이용하여 작업한 모델을 도면화할 수 있다. 생산자에게 단순한 설계 도면, 물성치와 최대 하중량과 같은 단편적인 정보를 전달하는 것이 아니라, 익스플로어 모드의 해석 결과를 바탕으로 컨투어(contour)를 생성한 뒤 신(scene)으로 저장하여 도면 내(Engineering notebook) 디스커버리 해석의 결과값을 포함할 수 있다.   그림 3. 리파인 모드 및 Transfer to Fluent 기능   설계 엔지니어가 디스커버리를 이용하여 익스플로어 스테이지에서 해석을 진행하였다면, 이후 해석 엔지니어는 제공받은 디스커버리 파일을 토대로 리파인 모드(Refine mode)에서 해석을 하거나 Transfer to Fluent 기능을 이용하여 해석한 경계조건 및 물성치를 플루언트(Fluent)로 트랜스퍼(transfer)할 수 있다. 플루언트로 트랜스퍼할 때 리전(region)이 2개 이상인 경우에는 메시 인터페이스(mesh interface) 처리가 되어 해석이 진행되기 때문에, 플루언트로 정보를 이관받은 뒤에는 반드시 검토가 필요하다.   그림 4. Ansys Cloud with Discovery   앤시스 클라우드(Ansys Cloud)를 이용하며 디스커버리를 사용하고 있는 사용자라면 <그림 4>와 같이 마이크로소프트 365와 연동하여 특정 장소(Sharepoint, 로컬 저장소, Teams)에 설계 파일을 저장할 수 있다. 또한, 저장 시 파일의 버전이 기록되며 이전 버전도 확인 가능하다. 따라서, 최종 설계 전후로 생산이 어렵거나 불가피할 때, 디스커버리 플랫폼 내에서 메모 기능을 이용하여 설계자, 생산자, 해석자 모두의 의견을 취합하고 문제점을 논의할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　AI 시대, 한국 제조 산업의 과제는?   Case Study 18　3D 프린팅으로 휴머노이드를 제작한 글룩　로봇 산업의 새로운 가능성을 제시하는 적층제조 20　영화감독이 채택한 언리얼 엔진 버추얼 프로덕션　포토리얼리즘의 장벽 낮추고 영화 제작의 비용 효율 향상   People&Company 23　한국IBM 이은주 사장　AI와 하이브리드 클라우드로 디지털 혁신 지원 26　아비바코리아 김상건 대표　산업 디지털 전환 위한 포괄적 소프트웨어 기술 제공 28　AI & 자율제조 전문기업 인터엑스　제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   Focus 30　알테어, ‘ATC 2024’에서 최신 AI/시뮬레이션/HPC 기술 공유 32　태성에스엔이, “CAE와 AI의 융합으로 제품 개발 혁신” 35　3D시스템즈, 제조산업을 위한 3D 프린팅 비전과 기술 소개 38　언리얼 페스트 2024, 콘텐츠 융합 시대를 위한 시각화 기술의 생태계 비전 선보여 51　IBM, 산업 혁신을 돕는 AI와 하이브리드 클라우드 기술 소개   Column 54　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 디톡스에서 디지털 안식년까지, 인간의 조건 56　현장에서 얻은 것 No.18 / 류용효　PLM에 AI를 품다   New Products 40　효율 높이고 다운타임 줄인 CNC 시뮬레이션 소프트웨어　베리컷 9.5 43　무선 통신 및 신호 처리 앱의 개발 간소화 지원　매트랩 2024b / 시뮬링크 2024b 44　멀티 머티리얼 산업용 3D 프린터　FX10 46　클라우드에서 회로도 자동 생성　이빌드 2025 48　AI PC 시대를 위한 성능 및 효율 제공　인텔 코어 울트라 200V 시리즈 프로세서 50　고정밀 3D 프린터와 후가공 시스템의 결합　오리진 2 / 오리진 큐어 65　이달의 신제품   On Air 68　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　옴니버스를 통한 MEP 자동설계 AI 운용사례 69　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI와 크리에이티브 콘텐츠의 융합   60　New Books 62　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 70　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　LLM RAG의 핵심 기술, 벡터 데이터베이스 크로마 분석 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (10) / 최영석 　가져오기 기능 소개 Ⅱ 78　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (6) / 천벼리　더 나은 도면 작업을 위한 CAD 협업 기능   Visualization 83　AI로 실시간 3D 경험 만드는 유니티 뮤즈 / 유니티 코리아　LLM 통합으로 뮤즈 챗의 정확성과 신뢰성을 높이는 방법   Reverse Engineering 86　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (10) / 유우식　근대 서지 데이터베이스   Analysis 97　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (14) / 나인플러스IT　항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅲ 102　설계자를 위한 해석 프로그램, 앤시스 디스커버리 / 김현재　디스커버리 익스플로어 스테이지의 유동해석 주요 업데이트 및 활용법   Mechanical 108　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (5) / 김주현　EZ 톨러런스 어낼리시스 알아보기   Manufacturing 115　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (5) / 박태준　혁신을 위한 MOM 솔루션의 필요성   PLM 120　영업 성공 리더십 - 솔루션/가치 영업 활동 프로세스 (1) / 홍승철　성과 중심의 가치 솔루션 영업 프로세스         캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기