산업 전반에서 디지털 전환이 가속화되면서, 실시간 시각화와 AI 설계 기술이 핵심 동력으로 떠오르고 있다. 현실의 공장이나 도시를 디지털 트윈으로 구현해 실시간 검증하는 한편, AI가 도면을 분석해 설계를 자동화하고 물량을 산출하는 방식이 도입되고 있는 것이다. 이러한 혁신은 설계 워크플로를 혁신하고 궁극적으로 산업 효율을 극대화할 수 있을 것으로 보인다. 이번 호에서는 지난 9월 11일~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’의 발표 내용을 중심으로, AI를 활용한 설계 자동화 기술과 디지털 트윈 기반의 실시간 시각화 기술이 산업 디지털 전환을 어떻게 이끌고 있는지 소개한다.   말하면 설계하는 시대를 향해 – AI로 그리는 설계의 미래 / 한명기 리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화 / 권오찬

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 HD현대와 ‘미국 조선산업의 활성화 및 현대화를 추진하기 위한 전략적 업무협약’을 맺었다고 발표했다. 지멘스는 이번 협력을 통해 자사의 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)가 미국 조선산업 부흥의 디지털 중추 역할을 수행하게 될 것이라고 전했다. 지멘스는 디지털 트윈, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제품 수명주기 관리(PLM) 기술을 활용해 미국 전역의 조선소 운영과 선박 생산 방식을 혁신할 예정이다. HD현대(HD한국조선해양, HD현대중공업, HD현대삼호, HD현대미포)는 선박 건조 분야의 글로벌 리더로서 첨단 엔지니어링과 조선소 자동화 분야에서 전문성을 보유하고 있다. 지멘스와 HD현대의 협력 방향은 ▲인력 개발과 교육 프로그램을 통해 미국 조선 산업 분야의 엔지니어링 역량 회복과 지속 가능한 인재 기반 재구축 협력 ▲시범 사업을 통해 디지털 워크플로와 플랫폼 구성을 검증함으로써 미국 조선소의 디지털 전환과 자동화 공동 추진 ▲미국 해양 산업 기반 강화와 신규 비즈니스 기회 창출을 위한 투자·기술 개발 기회 모색 ▲미국 법률 및 전략적 우선순위에 부합하도록 공동 거버넌스 및 작업 그룹을 구축하여 상호 신뢰에 기반한 장기적인 협력 관계 강화 ▲미국 외 동맹국 조선소로의 협력 모델 확대를 통한 글로벌 기술 경쟁력 강화 등이다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 로버트 존스(Robert Jones) CRO는 “이번 협약은 HD현대의 글로벌 조선 기술의 우수성과 지멘스의 검증된 디지털 혁신 기술을 결합해 미국 조선소가 더 스마트하고 빠르게 선박을 건조하며 회복탄력성을 강화할 수 있도록 지원한다. 지멘스의 디지털 백본과 HD현대의 첨단 엔지니어링을 결합함으로써, 미국 조선 산업의 재도약을 실현하고 지속가능하며 준비된 인력 양성을 뒷받침할 예정”이라고 말했다. HD현대의 문상민 글로벌전략부문장은 “디지털과 자동화 기술을 통한 생산 효율 극대화는 미국 조선 산업 재건의 핵심이다. HD현대의 축적된 조선 기술과 지멘스의 디지털 역량은 미국 조선 산업에 새로운 기회를 창출하는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이번 협약은 미국 해운 경쟁력 강화와 향후 협력 기회 확대를 위한 전략적 협력 관계도 반영하고 있다. HD현대와 지멘스는 엑셀러레이터 플랫폼을 미국 내 비즈니스 파트너 전반에 걸쳐 촉진하는 한편, 해외 시장에서의 디지털 조선소 전환 확대 기회도 모색할 예정이다. 미국 해운 정책 목표에 따라, 양사는 인력 양성, 사이버 보안, 산업 기반 회복탄력성 구축을 공동 지원함으로써 차세대 조선업 종사자들이 디지털 미래에 대비할 수 있도록 할 것이다.

나인플러스IT는 지난 9월 25일 대전 KW컨벤션에서 ‘테크 브리지 2025(Tech Bridge 2025)’ 세미나를 진행했다고 밝혔다. 반도체, 전기, AI, 기계 설계 등 분야의 전문가 100여 명이 참가한 이 행사에서는 혁신 기술의 흐름을 조망하고 실질적인 지식을 공유하는 기회가 마련됐다. 이번 행사는 AI(인공지능)를 중심으로 하는 통합 세션과 EDA(전자 설계 자동화), CFD(전산 유체 역학) 부문으로 나누어 진행되었으며, 전문가들의 최신 기술 동향과 실제 활용 사례가 발표됐다. 특히 ‘기본 원리부터 실제 산업 문제 해결까지 아우르는’ 실용적인 구성으로 참가자들의 호응을 얻었다는 것이 나인플러스IT의 설명이다.     개막 세션에서는 나인플러스IT의 이동은 기술총괄 이사가 ‘2025 케이던스 로드맵’을 발표하며 행사의 시작을 알렸다. 이어진 EDA 세션에서는 Data Driven Design, Celcius Studio Thermal Solution, Clarity를 이용한 반도체 테스트 소켓의 SI 분석 등 실무 중심 주제가 소개되었다. 최신 케이던스(Cadence) 도구의 활용법과 성공 사례를 공유하며, 참석자들에게 실질적인 인사이트를 전달했다. CFD 세션에서는 Fidelity CharLES를 활용한 고충실도 LES 시뮬레이션 소개와 함께, 산업 현장 적용 경험을 중심으로 하는 토론이 진행됐다. 참석자들은 “케이던스의 최신 동향을 알 수 있는 뜻깊은 기회였다"는 소감을 전했다. 나인플러스IT는 “이번 행사를 비롯해 앞으로 EDA와 CFD 등 핵심 기술 분야에서 깊이 있는 정보와 실무 역량을 나누는 세미나를 꾸준히 개최할 예정”이라면서, “고객의 성장과 성공을 돕기 위한 다양한 기술 지원 및 교육 프로그램 개발에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (11)   지난 호에서는 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기의 첫 번째 이야기로 ‘무엇을 볼 것인가?’에 관해서 생각해 보았다. 여러 가지 사례를 통해서 우리는 현상의 관찰에 집중하고 있다는 사실을 알게 되었다. 감각적으로 느껴지는 현상 너머를 생각해 보려는 노력도 필요하다. 이번 호에서는 그 두 번째 주제로, 많은 현상을 다양한 방법으로 관찰은 하고 있지만 관찰된 현상의 ‘무엇을 믿을 것인가?’에 관해서 생각해 보고자 한다. 다음 호에 소개할 ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기로 연결되는 내용을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 압력과 진공의 존재는 어떻게 이해하고 믿어야 할까?    압력과 진공 압력(pressure)은 단위 면적당 수직으로 가해지는 힘으로 정의된다. 진공(vacuum)은 공간 내에 ‘물질’이 존재하지 않는 상태라는 의미이다. 우리는 대기 중에서 생활하고 있으니 공간 내에 공기가 없는 상태라는 의미로 사용되기도 한다. 우리 주변에 압력 또는 진공이라는 단어가 들어간 도구가 많다. 예를 들면 압력밥솥, 진공청소기같은 것이다. 물리적인 의미로 보면 실제와는 다소 거리가 있지만, 대기압보다 높은 압력으로 밥을 짓는 밥솥이니 압력밥솥이라고 부를 만하다. 진공청소기의 경우는 사정이 조금 다르다. 이 세상에 공간 내에 물질이 없는 진정한 의미의 진공이란 없다. 다만 대기압보다 낮은 압력으로 대기압 공간에 놓인 많은 물체를 흡입하므로 진공이라는 단어를 사용했을 뿐이다. 압력도 진공도 모두 압력 범위를 지정하지 않으면 상징적인 의미로 받아들이게 된다.  <그림 1>에 톨리첼리의 실험과 백조 모양의 액체가 담긴 일기예보용 기압계의 사진을 소개하였다. 에반젤리스타 토리첼리(Evangelista Torricelli)는 이탈리아의 수학자며 물리학자로, 수은주를 사용한 대기압의 존재 확인과 수은주 윗부분에 빈 공간이 생기는 것을 확인하였다. 대기에서 측정하면 수은주의 높이는 수직으로 세우거나 기울이거나 상관없이 수은 액면으로부터 늘 76cm, 즉 760mm의 위치까지만 채워졌기 때문에 대기압을 760mmHg라고 한다. 그 빈 공간을 ‘톨리첼리의 진공’이라고 부르는데 엄밀하게는 그 공 안에는 수은의 증기가 미량 포함되어 있을 것이다. 이 실험을 통해서 대기압과 진공의 존재가 증명되었다. 파란 액체가 담겨 있는 백조 모양의 용기는 주둥이가 뚫려 있어 공기가 자유롭게 드나들 수 있는 구조이다. 대기압이 올라가게 되면 백조 목 부분의 파란 액체가 아래로 내려가게 되고 날씨가 좋아질 것이라고 예측한다. 반대로 대기압이 낮아지면 목 부분의 파란 액체가 위로 올라가게 되며 날씨가 나빠질 것으로 해석한다. 원리는 압력계 밖의 기압과 압력계 내 공간의 압력 차이로 목 부분 파란 액체의 위치가 달라지는 것이다. 압력계 내 빈 공간의 압력이 대기압보다 낮으면 목 부분의 파란 액체가 아래로 밀리면서 높이가 낮아진다. 반대로 바깥쪽의 압력이 낮아지면 안쪽에서 액체를 밖으로 밀어내려 하므로 액체의 높이가 높아진다. 이러한 원리로 대기압의 변화를 시각화한 도구이다.   그림 2. 우리는 마치 살아 있는 진공 펌프와 같다. 물병 일부만 채워진 병을 기울이면 병의 각도와 관계없이 수면은 항상 수평을 이룬다.   <그림 2>에 보이는 빨대로 음료를 마시는 행위를 예로 들면 톨리첼리의 실험과 압력계의 원리가 쉽게 이해된다. 빨대로는 음료수를 마시는 행위는 입으로 대기압보다 낮은 압력으로 빨대를 빨아서 입 안의 압력과 외부 대기압과의 압력 차이를 이용하여 액체를 흡입하는 것이다. 압력의 차이가 없으면 빨대 안의 물의 높이도 병이나 컵의 수위와 같다. 대기압과의 압력 차이에 대응하여 빨대를 통과하는 음료수의 속도와 양이 결정된다. 반대로 빨대에 공기를 불어 넣으면 빨대 안의 음료수를 밀어내고, 공기가 음료수 속에서 기포가 만들어져 떠오르게 된다.   액체를 이용한 다양한 구조의 압력계 자연현상도 물리학의 이해도 어렵게 생각하면 한없이 어렵지만, 조금만 발상을 바꿔보면 그다지 어려운 것은 아니다. 적어도 필자의 경험으로는 그렇다. 중세 유럽의 발음하기도 어려운 유명한 과학자의 이름과 연결해 가면서 간단한 그림으로 원리를 이해하려고 해도 긴가민가하다가 결국은 이해하지 못하는 자신을 탓하는 경우가 많다. 공기의 압력으로 발생하는 대기압의 존재를 증명하려면 공기의 존재가 증명되어야 한다. 그렇다면 공기층의 두께가 다른 곳에서는 다른 현상이 나타나야 하고, 공기층이 없는 곳에서는 공기의 압력이 없다는 것도 증명해야 한다. 이런 불가능에 가까운 요구를 어찌 해결했을까?     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8)   글로벌 제조 산업은 빠른 기술 진보와 디지털 전환 속에서 설계 복잡성, 비용 증가, 데이터 분산이라는 도전에 직면하고 있다. 자동차, 항공, 전자 등 주요 산업군의 기업들은 원가 절감과 품질 경쟁력 확보를 위해 부품 공용화(commonization)와 표준화(standardization)를 전략적으로 추진하고 있다. 그러나 다품종 소량 생산과 글로벌 협업이 일반화된 환경에서는, 단순한 텍스트 기반 속성 검색만으로 방대한 부품 데이터를 효율적으로 관리하기 어렵다. 중복 등록, 정보 누락, 비효율적 설계와 조달이 반복되며, 이는 곧 불필요한 비용과 품질 저하로 이어진다. 이러한 배경에서 AI 기반 3D 형상 분석 설루션은 설계·조달·품질 관리 전 과정을 아우르는 혁신 도구로 자리 잡고 있다.   ■ 이희라 다쏘시스템 NETVIBES 브랜드의 OnePart 설루션을 담당하는 기술 컨설턴트이다. 고객의 CAD 모델 및 데이터 자산을 연결하여 기업의 자산 활용 효율화 및 혁신적인 변화를 지원하는 업무를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   표 1. 속성 기반 vs 3D 형상 기반 부품 관리 방식 비교   AI 기반 3D 형상 분석 설루션의 원리와 적용 방식 다쏘시스템의 넷바이브 원파트(NETVIBES OnePart, 온프레미스)와 파트서플라이(PartSupply, 클라우드) 설루션은 기업 내에 흩어진 CAD 및 메타데이터를 통합 관리하며, 형상+속성 기반 정밀 분석을 통해 중복 제거, 표준화, 재사용을 가능하게 한다. 주요 원리와 적용 방식은 다음과 같다.   데이터 수집 및 인덱싱 PLM, PDM, ERP 등 다양한 시스템에 흩어진 데이터 및 CAD를 수집 및 색인한다. 이희라다양한 CAD 포맷(표 2)을 지원하며 기업 내에 흩어져 있는 설계 자산을 별도의 변환 작업 없이 통합 관리할 수 있다.(그림 1)    그림 1. 3D 형상 기반 부품 검색·비교와 PLM·ERP 통합 연계   3D 형상 분석과 머신러닝 적용 각 부품의 3D 형상 정보를 기반으로 고유한 형상 시그니처를 생성한다. 이는 단순 텍스트 기반 조회가 아닌 3D CAD 모델의 형상 및 피처(예 : 복잡한 곡면, 홀, 볼륨, 길이 등) 등 기하 요소 기반으로 조회를 가능케하고 정량적으로 비교할 수 있다는 점에서 차별화된다. 또한 형상 시그니처 정보 기반으로 머신러닝 기술을 이용하여 비슷한 형상을 자동으로 분류하고, 클러스터링을 지원한다.(그림 2)   그림 2. AI 기반 3D 형상 유사 부품 클러스터링 결과   중복 제거와 표준품 지정 유사 부품군 내 대표 부품을 마스터 파트로 지정하고 조직 전체에 공유되어, 신규 설계나 부품 개발시 우선적으로 검토 및 적용이 가능하다.   속성·형상 통합 검색 형상 유사도 결과와 함께 여러 시스템에 흩어져 있는 소재, 중량, 원가, 승인 이력, 공정, 공급 업체 등 부품 관련 정보가 원파트 내에서 통합되어 제공된다.(그림 1) 참조 사용자는 3D 모델 유사 형상 검색 및 속성 기반 검색을 병행하여 최적의 부품을 빠르게 선택할 수 있다.   실질적 효과 실제 도입 기업은 데이터 검색 및 분석 시간을 연간 20~30% 단축하고, 신규 부품 개발 및 구매 비용을 크게 절감했다. 부품 재사용률이 높아지고 표준화 수준이 강화되며, 결과적으로 설계 품질과 생산성이 향상되는 효과가 입증되고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0) 버전에서 모델 기반 정의(Model-Based Definition : MBD) 기능의 최신 개선사항을 살펴보자. 크레오 MBD(Creo MBD)는 제품의 모든 제조 및 설계 정보를 3D 모델 안에 직접 입력하여, 별도의 2D 도면 없이도 명확하게 데이터를 전달할 수 있는 방법이다. 이번 업데이트에서는 기하공차 주석의 매개 변수 콜아웃, 주석 피처의 체계적 의미 정의, 기준 대상 전파, 치수 기준 기호 배치, 주석 관리 및 재사용, 패턴 서피스 검색, 원통축 치수 정의 등 여러 실무적 기능이 한층 강화되어 실제 업무 활용도가 크게 높아졌다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기하 공차 콜아웃 지원 크레오 파라메트릭 12에서는 기하 공차의 추가 텍스트 필드에 매개 변수를 직접 입력하여 콜아웃을 자동 생성할 수 있다. 기하 공차를 선택하면 나타나는 추가 텍스트 패널에서 매개 변수를 지정할 수 있어, 이후 모델을 변경할 때마다 수동으로 텍스트를 수정하지 않아도 된다. 이로 인해 작업 과정의 효율성이 크게 높아지고, 실수 없이 일관된 공차 정보를 유지할 수 있다. 또한 해칭 디자이너를 드로잉 모드에서 사용할 수 있어 PAT 해칭 패턴 생성 및 편집도 가능해졌다.     콜아웃을 하기 위해 ‘도구’ 탭으로 이동하여 관계식을 열어준다. 관계식에서는 콜아웃 시 사용할 매개변수의 이름을 정하고 생성한다. 여기서는 ‘HOLE_PATTEN_ 98 · COUNT’로 생성한다.     생성한 매개변수를 관계식에 추가하고 목록에서 매개변수를 불러오는 옵션을 선택한다.  찾는 위치를 피처로 변경하여 불러오려는 구멍 패턴의 피처를 선택한다. 구멍 패턴에 생성되어 있는 매개변수가 리스트에 나타나고, 이 매개변수를 선택하여 선택한 항목 삽입을 눌러 관계식에 추가한다. 관계식에 매개변수가 추가가 되면  검증 버튼을 눌러 관계식을 검증하고, 생성했던 매개변수 HOLE_PATTEN_ COUNT 값이 업데이트되었는지 확인하고 관계식 창을 닫는다.     이제 사전에 생성된 기하공차를 선택하고  상단에 추가 텍스트를 눌러 콜아웃을 위해 생성한 매개변수를 입력한다. X &HOLE_PATTEN_COUNT를 입력하면 패턴 개수에 맞춰 구멍의 정보가 자동 기입된다. 패턴의 값을 변경하여 구멍의 개수가 달라지더라도 매번 수동으로 입력하는게 아니라 자동으로 반영되어 실수를 줄이고 쉽게 유지관리할 수 있다.   의도 체인을 활용한 주석 참조 수집 크레오 파라메트릭 12에서는 주석 피처 작성 시, 의도 체인을 주석 참조로 쉽게 수집할 수 있다. 그래픽 영역에서 목록 선택 또는 의도 체인 수집 기능을 활용해 여러 형상을 한 번에 주석 참조로 지정할 수 있어 보다 빠르고 효율적으로 작업할 수 있다.     주석 달기를 통해 생성한 주석 피처에 의도 체인으로 생성한 체인을 활용할 수 있게 되었다. 주석 피처에 체인 항목을 추가하기 위해 ‘확인’을 눌러 창을 닫는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2)   글로벌 제조 환경은 자율제조 AI(인공지능) 및 SDM(소프트웨어 정의 제조)로 전환하고 있다. 그러나 시시각각 급변하는 생산자원(4M2E) 메타 데이터와 OT 사이버 보안에 대한 국제 표준 준수 없이는 사상누각이 될 수 있다. 지난 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서의 4M2E 생산자원 데이터 표준화에 대해 살펴보았다. 이번 호에서는 우리 수출 기업의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황을 짚고 정책 및 전략적 대응 방안은 무엇인지 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화 제2회 산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   ■ 차석근 에이시에스의 부사장이며 산업부 국표원 첨단제조 표준화 포럼 의장 및 산업부 산업융합 옴부즈만 위원을 맡고 있다.   대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황 및 과제 IEC 62443 표준의 이해와 글로벌 중요성 IEC 62443 표준의 개요 및 적용 범위 ISA/IEC 62443 표준 시리즈는 전자적으로 안전한 산업 자동화 및 제어 시스템(IACS)을 구현하고 유지하기 위한 요구사항과 프로세스를 정의하는 포괄적인 프레임워크를 제공한다. 이 표준은 보안에 대한 최적의 관행을 설정하고 보안 성능 수준을 평가하는 방법을 제시하며, 운영 기술과 정보 기술 간의 격차, 그리고 공정 안전과 사이버 보안 간의 격차를 해소하는 전체론적 접근 방식을 채택한다. 국제전기기술위원회(IEC)에 의해 ‘수평 표준’으로 인정받은 이 표준은 빌딩 자동화, 전력 생산 및 분배, 의료 기기, 운송, 화학 및 석유 및 가스 산업과 같은 OT를 사용하는 광범위한 산업에 적용되는 것으로 입증되었다. IEC 62443 표준은 IACS의 전체 수명 주기 동안의 보안을 다루며, 주요 이해관계자 그룹(자산 소유자, 자동화 제품 공급업체, 제어 시스템 설루션 및 구성 요소를 구축하고 유지 관리하는 통합업체, 제어 시스템 운영을 지원하는 서비스 공급업체)에 대한 요구사항을 정의한다. 이 시리즈는 일반 개념, 정책 및 절차, 시스템 요구사항, 구성 요소 요구사항을 다루는 여러 섹션으로 나뉜다. 또한, 의도하지 않은 오용부터 고도로 동기 부여된 정교한 공격에 대한 저항 수준을 나타내기 위해 네 가지 보안 수준(SL 0-4)을 정의한다. IEC 62443은 수평 표준으로서 UN의 승인을 받았으며, IACS를 사용하는 모든 산업 부문에 적용 가능하다. 또한, 특정 산업 부문 표준이 개발될 때 IEC 62443 표준이 보안 요구사항의 기초로 사용되어야 한다고 명시되어 있다. 이는 단순한 권고를 넘어선 중요성을 가진다. 특히 대한민국과 같은 수출 중심 경제에서 산업 자동화 및 핵심 인프라 부문에서 글로벌 경쟁력을 효과적으로 확보하려면, IEC 62443 준수는 사실상 필수적인 요구사항이 되고 있다. 이는 글로벌 시장의 기대치, 점점 더 엄격해지는 공급망 요구사항, 그리고 상호 운용 가능하고 입증 가능한 보안 시스템의 중요성에 의해 주도된다. 비준수는 점차 비관세 장벽으로 작용하여 시장 접근을 방해하고 명성을 손상시키며, 궁극적으로 수출 경쟁력을 저해할 것이다. 따라서 선제적인 채택은 전략적 필수 과제이다.   글로벌 시장 진출 및 경쟁력 확보를 위한 필수 요건 IEC 62443과 같은 국제 표준 준수는 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 매우 중요하다. 이러한 표준은 제조업체 간의 일관성을 향상시켜, 제품 및 프로세스의 변동성을 줄이고 상호 운용성을 개선한다. 또한, 최적의 관행과 잘 정의된 보안 요구사항을 활용함으로써 개발 비용을 절감하고 제품을 객관적으로 비교하며 보안 기능을 측정하는 방법을 제공한다. 에이서스 IoT(ASUS IoT)와 같은 기업은 산업 자동화 시스템의 보안 개발 프로세스를 검증하는 IEC 62443-4-1 인증을 적극 확보하여 제품 수명주기 전반에 걸쳐 보안을 내재화하고 산업 등급의 신뢰성 및 장기 지원에 대한 약속을 강화하고 있다. 딜로이트가 언급했듯이, “사이버 보안은 운영 탄력성의 필수 부분이 되었다. IEC 62443 표준에 맞춰 기업은 생산 라인을 보호하고, 가동 중단 위험을 최소화하며, 글로벌 경쟁력을 강화하는 일관된 관행을 채택할 수 있다.” 오늘날 상호 연결된 산업 환경에서 사이버 보안은 더 이상 단순한 기술적 규정 준수 체크리스트가 아니라 전략적 비즈니스 필수 요소이다. 수출 제품의 경우, IEC 62443 준수는 단순한 위험 완화를 넘어 강력한 시장 차별화 요소가 되며, 특히 규제가 엄격하거나 보안에 민감한 시장에서는 시장 접근을 위한 전제 조건이 되고 있다. 이러한 표준을 선제적으로 채택하는 기업은 신뢰성을 입증하고 고객 위험을 줄이며, 복잡한 글로벌 공급망에 더 원활하게 통합됨으로써 상당한 경쟁 우위를 확보한다. 반대로, 입증 가능한 규정 준수 부족은 수출 기회를 심각하게 방해하고 신뢰할 수 있는 산업 기술 국가로서의 명성을 손상시킬 수 있다.   EU의 새로운 규제 동향(NIS 2, CRA, Machinery Regulation) 및 시사점 IEC 62443 표준은 NIS 2 지침, 사이버 복원력 법안(CRA), 그리고 새로운 기계류 규정과 같은 새롭고 진화하는 유럽 규정을 준수하는 데 포괄적인 지원을 제공한다. NIS 2 지침은 운영자가 사이버 공격으로부터 시스템을 보호하기 위한 조치를 구현하도록 의무화한다. CRA는 디지털 요소를 포함하는 제품에 대해 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 의무적인 보안 요구사항을 도입하므로 제조업체에 특히 큰 영향을 미친다. 이 법안은 보안 취약점이 발견될 경우 제조업체가 최소 5년 동안 소프트웨어 업데이트를 제공해야 하는 ‘주의 의무’를 요구한다. 새로운 기계류 규정은 기능 안전과 관련된 사이버 보안 측면을 강조하며, 기계 제조업체가 부패 방지 및 제3자의 악의적인 시도로 인한 위험한 상황 발생 방지를 포함한 보안 측면에서 기계가 규정을 준수함을 확인하도록 요구한다. 이러한 준수는 적합성 선언서에 공식적으로 확인되어야 하며 CE 마크로 눈에 띄게 표시되어야 한다. 규정을 준수하지 않는 기계는 더 이상 EU에서 판매될 수 없다. 유럽 연합과 같은 주요 수출 시장에서 NIS 2 및 CRA와 같은 엄격하고 법적 구속력이 있는 규정의 등장은 IEC 62443을 ‘강력히 권고되는’ 지침에서 이러한 시장에 디지털 요소를 포함하는 제품을 판매하려는 모든 기업에게 실질적이고 법적인 필수로 변화시킨다. 이러한 규제 압력은 IEC 62443, 특히 ‘설계에 의한 보안(security by design)’ 원칙의 채택을 크게 가속화하는 강력한 외부 동인으로 작용한다. 대한민국 수출업체의 경우, 이는 단순히 기술적으로 진보된 제품을 갖는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것을 의미한다. 제품은 설계 단계부터 운영 수명 주기 전반에 걸쳐 입증 가능하게 안전하고 이러한 국제 표준을 준수해야 하며, 그렇지 않으면 시장 배제라는 심각한 결과를 초래할 수 있다.   표 1. IEC 62443 표준 시리즈 주요 구성 및 적용 영역     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1)   현대 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어가 복합적으로 얽혀 있으며, 개발 초기에 잘못된 설계 판단은 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어진다. 이러한 복잡성을 극복하고 설계 품질을 확보하기 위한 해법으로 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE)이 주목받고 있다. 이번 호부터 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 핵심 도구인 SysML(Systems Modeling Language)을 통한 시스템 설계, 분석, 검증 방법론을 소개한다. 특히, 전통적인 문서 중심 방식과 MBSE 방식의 차이를 명확히 비교하고, MBSE가 실제 산업에서 어떻게 적용되고 있는지를 살펴봄으로써 자동차 개발자 및 설계자들에게 MBSE 도입의 실천적 인사이트를 제공한다. 특히 자동차 산업과 같은 복잡한 메카트로닉스 제품 개발 현장에서 MBSE가 어떻게 제품 품질, 개발 효율성, 협업 구조, 추적 가능성 확보에 기여하는지를 설명하며, 문서 기반 방식과의 비교, 실제 적용 사례를 바탕으로 독자의 이해를 돕고자 한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   다분야 통합 시스템, 전기전자화, 자율주행 등으로 대표되는 산업 변화와 함께, 자동차 시스템은 과거보다 훨씬 높은 복잡성과 정밀한 협업이 요구된다. 개발 프로세스의 진화를 위해 기존의 텍스트 기반, 문서 중심 설계 프로세스는 다학제간 통합 설계 및 검증에 한계가 있으며, 이에 따라 모델 중심 설계 패러다임의 도입이 필요하다. 디지털 엔지니어링에 기반한 MBSE는 디지털 엔지니어링 기반 구축의 핵심으로, 설계 초기부터 시뮬레이션, 해석, 테스트, 생산까지 데이터 기반 통합이 가능하다. 자동차 산업 내 적용이 확산되고 있는 GM, 포드, 현대자동차 등 글로벌 OEM과 티어 1 기업들이 MBSE를 개발 표준으로 채택하고 있으며, 학계와 산업계 간의 공통 언어로서 SysML이 쓰이고 있다. 자동차는 더 이상 단일 기능 제품이 아니다. 자율주행, 커넥티비티, 전기 구동 시스템, HMI(휴먼–머신 인터페이스) 등 수많은 서브시스템이 실시간으로 동작하며 차량 전체 성능과 안전성에 영향을 미친다. 이러한 복잡한 시스템을 문서 기반으로만 설계하고 관리하기에는 한계가 있으며, 설계 오류가 뒤늦게 발견될 경우 개발 비용과 일정에 심각한 영향을 준다. 글로벌 OEM과 주요 부품사는 이 문제를 해결하기 위한 전략으로 모델 중심 접근 방식(MBE, MBSE)을 도입하고 있으며, 이는 설계의 디지털 전환(digital transformation)과 직결된다. 특히 자동차는 시스템 오브 시스템즈(System of Systems)의 대표적인 예로, 각 서브시스템의 요구사항, 구조, 인터페이스, 동작이 전체 시스템 설계와 정합성을 유지해야 한다. 이번 호에서는 MBSE의 핵심 원리와 적용 전략을 소개하고, 자동차 산업에의 실질적인 도입 가능성과 기대 효과를 독자와 공유하고자 한다. 특히, 설계자들이 단순한 도식 작성 수준을 넘어, 시스템적 사고에 기반한 설계 전략을 어떻게 구현해야 하는지에 대한 실천적 안내를 제공하고자 한다.   시스템 복잡성 관리를 위한 MBSE 현대의 자동차 시스템은 기계, 전기전자, 제어, 소프트웨어 등 다양한 기술이 융합된 복합 시스템으로, 개발 초기의 설계 오류는 품질 저하와 막대한 비용 증가로 이어질 수 있다. 이러한 시스템 복잡성과 설계 리스크를 효과적으로 관리하기 위해, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)이 핵심 접근법으로 주목받고 있다. 이번 호에서는 MBSE의 개념과 필요성을 개괄하고, 대표적 모델링 언어인 SysML을 활용한 요구사항 관리, 구조 및 행위 모델링, 성능 분석, 검증 및 검증(V&V)의 방법론을 소개한다. 특히 전통적인 문서 기반 개발 방식과 MBSE 방식의 차이를 비교하고, MBSE가 시스템 생애주기 전반에서 제공하는 장점—추적성 확보, 설계 오류의 조기 발견, 다분야 협업, 품질 향상—을 구체적인 사례와 함께 설명한다. 또한 모델 기반 접근을 성공적으로 구현하기 위해 요구되는 모델 목적 명확화, 충실도 설계, 범위 정의, 조직적 역량 강화 전략도 함께 제시한다. 이를 통해 자동차 산업에서의 복잡한 시스템 개발 환경에서 MBSE 도입을 고려하는 연구자와 실무자에게 실천적 인사이트를 제공하며, 디지털 전환 시대의 시스템 설계 패러다임 전환을 위한 이론적 기반과 적용 방안을 제시하고자 한다.   MBSE 접근을 위한 기본 지식 현대의 복잡한 공학 시스템은 다수의 구성 요소와 이들 간의 복잡한 상호작용을 포함하고 있으며, 이를 효과적으로 설계하고 분석하기 위해 추상화된 표현 수단으로서 모델(model)의 활용이 필수이다. 모델은 현실 세계의 개념, 물리적 현상, 구조 또는 시스템을 단순화한 표현으로, 설계 초기 단계에서부터 개발, 검증, 운영에 이르기까지 다양한 용도로 활용된다. 모델은 본질적으로 대상 시스템의 특성을 간결하고 체계적으로 표현하기 위해 고안된 추상화 도구이다. 이는 그래픽, 수학적, 또는 물리적 형식으로 구현될 수 있으며, 현실 세계의 복잡성을 제거하고 핵심 요소만을 반영함으로써 사용자의 이해를 돕는다. 특히 모델은 다음과 같은 목적을 가지고 사용된다. 첫째, 시스템이나 개념에 대한 이해를 촉진하고, 둘째, 다양한 설계 시나리오를 평가하여 의사결정을 지원한다. 셋째, 모델을 통해 실제 사건이나 시스템의 거동을 설명하고 제어하며 예측할 수 있다. 이러한 모델의 기능은 설계자의 직관을 보완하고, 정량적 분석에 기반한 설계를 가능하게 한다. MBSE는 모델 중심의 접근 방식을 기반으로 시스템 엔지니어링 활동을 체계화한 방법론이다. 이는 전통적인 문서 기반 시스템 개발 방식의 한계를 극복하고, 모델을 중심으로 요구사항, 기능, 구조, 성능 및 검증 활동을 연계함으로써 시스템 설계의 일관성과 추적성을 확보한다.   그림 1. 시스템 개발 전반에 걸쳐 모델을 활용하는 중요성과 적용 범위     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   폭발 성형은 이름 그대로 ‘폭발의 힘’을 이용해 금속을 원하는 형태로 만드는 가공법이다. 일반적인 프레스나 펀치 대신 폭발물에서 나오는 강력한 에너지를 활용한다는 점이 특징이다. 작업은 주로 물속에서 진행되며, 폭발 에너지가 물을 매개로 충격파로 전달되어 금속판을 순간적으로 변형시킨다. 이때 금속판은 아래에 놓인 금형의 모양을 그대로 따라가며 성형된다. 이 기술은 처음에는 항공우주와 항공기 산업에서 주로 사용되었지만, 최근에는 자동차 부품 생산에도 적용 범위가 넓어지고 있다. 이번 호에서는 앤시스 LS-DYNA의 S-ALE 기능을 활용해 폭발 성형 과정을 어떻게 해석할 수 있는지 소개해 보고자 한다.   ■ 장형진 태성에스엔이 MBU-M5팀의 수석매니저로, 구조해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   폭발 성형 해석 모델 <그림 1>은 폭발 성형 과정을 해석하기 위해 만든 모델을 보여준다. 우선 금형(die) 위에 접시 형태의 금속판(workpiece)을 올리고, 그 위 공간에는 물이 채워지도록 설정했다. 물의 중앙에는 구 모양으로 모델링한 TNT를 배치했으며, 약 0.027kg의 폭약이 사용되도록 구성했다. 모델의 맨 윗부분은 공기층으로 설정해 실제 환경과 유사하게 만들었다. 또한 해석 효율을 높이기 위해 전체 모델을 절반으로 나눈 ½ 대칭 모델을 적용하고, 잘라낸 면에는 대칭 조건을 부여했다. 각 파트의 재료 물성치는 Ansys Explicit Materials Library에서 제공하는 데이터(Structural Steel, Steel 1006, Air, Water, TNT)를 그대로 활용하였다.   그림 1. 폭발 성형 해석 모델   S-ALE Domain 및 Fill 설정 S-ALE Domain은 말 그대로 가스나 유체가 지정된 재료로 채워지고, 그 안에서 자유롭게 움직일 수 있는 영역을 뜻한다. 구조물과의 상호작용까지 고려하려면 이 영역이 해석 모델 전체를 감쌀 수 있도록 설정해야 한다. 이번 폭발 성형 해석에서는 공기층을 주 도메인으로 설정했으며, <그림 2>와 같이 전체 모델을 포함하도록 모델링을 진행했다. 또한, 상세 설정 창에서 ‘Reference Frame’을 ‘S-ALE Domain’으로 변경하였다.   그림 2. 공기층에 대한 S-ALE 도메인 설정   물과 TNT는 S-ALE 도메인 안을 채우는 재료로 설정된다. <그림 3>에서 보듯이 ‘Reference Frame’을 ‘S-ALE Fill’로 바꿔 지정해 주었다. 이때 모델링은 공기층과 따로 구분하지 않고 서로 겹치도록 진행한다. 이렇게 설정해 두면, 해석 과정에서 각 재료가 자동으로 해당 영역을 채우면서 자연스럽게 시뮬레이션이 이루어진다.   그림 3. 물과 TNT에 대한 S-ALE Fill 설정   S-ALE 영역 설정을 마친 뒤에는 격자 크기를 정해 주어야 한다. 이를 위해 <그림 4>와 같이 ‘S-ALE Mesh’를 추가하고, <그림 5>의 설정 창에서 도메인으로 지정한 공기층을 선택한 뒤 각 방향에 맞는 격자 크기를 입력한다. 격자는 가스나 유체의 움직임을 얼마나 세밀하게 표현할 수 있은 정밀해지지만, 반대로 해석 시간이 크게 늘어날 수 있다. 따라서 정확도와 효율 사이에서 균형을 맞추는 것이 핵심이다.   그림 4. S-ALE Mesh 추가   그림 5. S-ALE Mesh 설정   해석 조건 설정 S-ALE Domain의 가장 바깥쪽 면에는 유체가 밖으로 나가거나 막히도록 경계 조건을 줄 수 있다. 하지만, 이번 폭발 성형 모델에서는 물과 공기가 외곽을 통해 자연스럽게 흘러나가도록 별도의 조건을 두지 않았다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.