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통합검색 " 표준화"에 대한 통합 검색 내용이 664개 있습니다
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OSC모듈러산업협회 출범… 제조형 스마트 건설 혁신 시동
제조형 건설 혁신을 주도할 ‘(가칭)OSC모듈러산업협회’가 10월 28일 창립총회를 개최하고 공식 출범했다. 이번 창립총회에서는 김인한 M3시스템즈 대표이사가 초대회장으로 추대되었으며, 협회의 정관 승인, 조직 구성 및 추진계획 등이 의결되었다. 또한 관련 건설·제조·자동화·로봇·IT 분야의 기업 및 국토교통부의 인사들이 참석하였으며, 최근 OSC(Off-Site Construction : 탈현장 건설) 모듈러로의 전환 흐름 속에서 민간 주도의 활동기구 탄생에 기대감을 표명했다. 최근 국내 건설산업은 현장 시공 중심의 전통 방식에서 벗어나 ▲공장 제조 기반 DfMA 설계 ▲로봇 기반 자동 조립 ▲BIM/AI 기반 스마트 생산 제어 체계 ▲탄소중립 실현을 위한 저탄소 OSC 시스템 등으로 전환하려는 노력을 계속하고 있다. 이에 따라 모듈러·철골·PC 등 OSC 기반 기술을 통합적으로 이끌 민간 주도형 산업 거버넌스 구축 필요성이 지속 제기되어 왔다. OSC 모듈러는 탈현장 공법과 조립형 건축 유닛 생산을 아우르며, 설계·제조·조립·운영 전 과정을 공장 중심으로 수행하는 제조형 건설 방식이다. 이는 건설 산업 전반의 생산성, 비용, 품질 그리고 친환경성을 동시에 혁신할 미래 주력 산업으로 빠르게 부상하고 있다. 이번에 출범한 OSC모듈러산업협회는 ▲기술·품질 표준화 체계 구축 ▲정책·제도 기반 강화 및 인증·조달 체계 확립 ▲생애주기 기반 산업 생태계 및 민관 협력 네트워크 조성 ▲핵심 기술 고도화 및 전문 인력 양성 ▲시장 활성화 및 수요자 인식 제고 ▲글로벌 경쟁력 강화 및 친환경 지속가능성 확보 등을 핵심 목표로 제시하였다. 협회는 이후 분야별 전문분과를 구성하고 연구조합을 결성하여 각종 연구개발 사업 발굴, 산업계 공동 R&D 등을 적극적으로 추진할 계획이다. 초대회장으로 선출된 김인한 대표는 “OSC 모듈러는 건설을 제조업 수준의 혁신산업으로 도약시킬 핵심 동력”이라며 “협회를 중심으로 민간 기술 역량과 정부 정책이 맞물리는 산업 생태계를 구축해 글로벌 시장 선점에 나서겠다”고 밝혔다.  
작성일 : 2025-10-28
무엇을 볼 것인가?
시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (10)   지난 호에서는 ‘작용, 반작용, 상호작용’을 주제로 주변에서 일어나는 일을 다양한 사례를 들어가며 조금 특별한 시각으로 바라보았다. 뉴턴의 운동법칙, 작용, 반작용, 상호작용의 사전적 의미, 다양한 물리현상, 생태계의 상호작용, 사회적 상호작용, 관점의 차이, 상관관계를 통해서 세상을 알아가는 방법 등에 관해서 소개했다. 이번 호부터는 3회에 걸쳐서 ‘무엇을 볼 것인가?’, ‘무엇을 믿을 것인가?’, ‘가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성’의 이야기를 다룰 예정이다. 이번 호에서는 그 첫 번째 이야기로 ‘무엇을 볼 것인가?’에 관해서 생각해 보고자 한다.   ■ 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. 일제 강점기에 촬영된 청계천의 수위를 관찰하던 수표교의 모습   하천의 수위 측정 수표교는 하천의 수위를 측정할 수 있도록 눈금(수표)이 새겨져 있는 청계천에 있던 다리이다.(그림 1) 세종 2년(1420년)에 만들어질 당시는 그곳에 마전(馬廛)이 있어 마전교라 불렸다. 세종 23년(1441년) 다리 밑을 지나는 개천(청계천)에 흐르는 수위를 측정하기 위해서 수표를 세웠다. 이후부터 수표교로 부르게 되었으며, 주변에 있는 마을은 수표동이라고 부르게 되었다. 수표는 하천의 수위를 과학적, 계량적으로 측정할 수 있는 기구로, 측우기와 함께 세종 때 만들어진 대표적인 과학 기기의 하나로 꼽힌다. 수표교는 현재의 서울특별시 종로구 수표동에 있었으나, 1958년 청계천 복개 공사로 장충단공원에 옮겨졌다. 2005년 청계천 복원 당시 원래 자리에 다시 놓으려고 했으나, 복원된 청계천의 폭과 수표교의 길이가 맞지 않아 옮겨지지 못했다.(그림 2) 대신 그 자리에는 임시 다리가 설치되어 있다. 원래의 수표교는 동대문구 청량리동에 있는 세종대왕기념관으로 이전되었다. 수표교에서 오른쪽으로 다섯 번째 다리의 이름이 오늘날의 마전교로 되어 있다. 초기의 수표는 청계천의 마전교 서쪽과 한강변에 세워졌다. 물속에 기둥을 꽂을 수 있도록 구멍을 판 받침돌을 놓고 그 구멍에 나무 기둥을 세웠다. 나무 기둥에는 눈금을 새겨 수위를 알아볼 수 있도록 하였으나, 나무로 만든 수표는 쉽게 망가져 15세기 성종 때 돌기둥으로 교체하였다. 아마도 물이 차면 부력으로 떠내려가기도 쉽고 물에 젖었다가 마르기를 반복하는 부분은 쉽게 썩지 않았을까 싶다. 돌기둥으로 만들어진 수표 양면에는 1척에서 10척까지 눈금을 새겼으며, 3, 6, 9척의 위치에는 ○표를 새겨서 각각 갈수(渴水), 평수(平水), 대수(大水)를 판단하는 기준으로 삼았다. 6척 안팎의 물이 흐르면 보통의 수위이고, 9척 이상이 되면 위험 수위로 개천의 범람 징후를 미리 헤아릴 수 있도록 한 것이다. 영조 36년(1760년)에 다리를 수리하면서 돌기둥에 ‘庚(경)·辰(진)·地(지)·平(평)’이라는 글씨를 새겨 물 높이를 4단계로 측정하였다. 순조 때 개천을 다시 준설할 때 새로운 수표를 세웠으며, 지금 남아 있는 수표는 이때 만들어진 것이다.   그림 2. 복원된 청계천의 22개 다리 중에서 옛 모습을 찾지 못한 수표교(빨간 별표로 표시된 다리)   강우량을 측정하는 측우기 현존하는 세계 최고의 강우량 측정기구도 우리나라가 가지고 있다. 국보로 지정된 ‘공주 충청감영 측우기’이다.(그림 3) 헌종 3년(1837년)에 제작된 공주 충청감영(금영) 측우기는 농업을 위한 조상의 과학적 발명과 구체적 실행을 증명해주는 유물로 매우 가치가 크다. 금영 측우기는 조선 시대 충남지역 감독관청이었던 충청감영에 설치되었던 것으로, 1915년경 일본인 기상학자 와다 유지가 국외로 반출한 것을 1971년 일본으로부터 환수한 것이다. 현재 서울 기상청 박물관에 보관되어 있다. 조선 시대에는 중앙정부에서 규격이 같은 측우기를 제작해 전국의 감영에 보냈기 때문에, 여러 점이 만들어졌을 것으로 추정된다. 다만 지금까지 남아 있는 것은 금영 측우기가 유일하다. 빗물을 그릇에 받아 강우량을 재는 측우기는 조선 세종 때에 처음 만들어진 후 여러 차례 다시 만들어졌다는 기록은 남아 있으나, 현재 실물로 남아 있는 것은 헌종 3년(1837년)에 만들어진 이 측우기뿐이다. ‘조선왕조실록’ 세종 23년(1441년) 8월 18일의 기록에는 서운관(기상관측 기관)에 대(臺)를 설치해 빗물을 받아 강우량을 측정했으며, 이듬해인 1442년 5월 8일에는 측정방식이 미진해 다시 원칙을 세웠다고 한다. 이때 세운 원칙대로 만들어진 것이 금영 측우기이다. 강우량 측정의 표준이 필요함을 절감하고 표준을 정해서 시행한 셈이다. 오늘날의 표준화 작업과 품질관리가 실행된 구체적인 사례이다. 도량형 표준이 측우기에도 적용된 셈이다. 금영 측우기의 제작 시기와 크기 등은 바깥 면 가운데쯤에 새겨진 명문(銘文)을 통해 알 수 있다. 명문에 따르면 이 측우기는 헌종 3년(1837년)에 만들었으며 높이는 1자(尺) 5치(寸), 지름 7치, 무게 11근으로 제작되었다. 상·중·하단의 3개의 금속 부품으로 구성되었으며, 상부가 약간 넓고 하부가 약간 좁게 만들어져 서로 끼워서 조립하는 형태의 구조이다. 금속 부품을 끼우는 접합부는 대나무 마디처럼 두껍게 만들어 부품의 모양이 변형되지 않도록 고안된 형태이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[무료 다운로드] 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화
자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1)   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. 앞으로 2회에 걸쳐 이에 대응하기 위한 방법을 소개하고자 한다.이번 호에서는 자율제조 AI 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화와 관련된 도전과 기회를 종합적으로 분석한다.   ■ 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.   글로벌 제조 환경은 인공지능(AI) 기반의 자율제조와 소프트웨어 정의 제조(SDM : Software Defined Manufacturing)로의 전환을 통해 전례 없는 혁신을 경험하고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 경쟁력 향상이라는 막대한 잠재력을 내포하고 있다. 그러나 이러한 혁신의 완전한 실현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용, 특히 4M2E(Man, Machine, Material, Method, Environment, Energy) 생산자원 데이터의 표준화에 달려 있다. 동시에, IT(정보 기술)와 OT(운영 기술) 시스템의 융합이 가속화되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 더욱 노출되고 있으며, 이는 IEC 62443과 같은 국제 산업용 사이버 보안 표준 준수의 중요성을 증대시키고 있다. 이번 연재에서는 자율제조 및 SDM 환경에서 4M2E 생산자원 데이터 표준화의 필요성과 기술 동향을 심층 분석하고, 대한민국 수출 제품의 IEC 62443 산업용 사이버 보안 준비 현황과 당면 과제를 짚어보고자 한다. 특히 국내 중소기업이 겪는 인력, 예산, 노후 설비 등의 애로사항과 공급망 보안의 중요성을 강조한다. 이러한 분석을 바탕으로, 데이터 표준화와 사이버 보안 역량을 동시에 강화하여 국가 경쟁력을 제고하고 안전한 글로벌 시장 참여를 보장하기 위한 구체적인 정책적 및 전략적 대응 방안을 제안한다. 이는 기술 개발 지원, 인력 양성, 중소기업 맞춤형 프로그램 확대, 그리고 국제 협력 강화를 포함하는 포괄적인 접근 방식을 제시한다.   자율제조 및 SDM 시대의 도래와 산업 혁신 글로벌 제조 산업은 인공지능(AI)과 소프트웨어 정의 제조(SDM)의 발전으로 심오한 변화를 겪고 있다. 이러한 변화는 생산성, 효율성, 그리고 전반적인 경쟁력의 향상을 약속한다. 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받아 개발된 마빌라(MaVila)와 같은 새로운 AI 모델은 공장 내부를 ‘보고’ ‘대화’할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이러한 역량은 지능적이고 적응력 있는 제조 시스템으로의 중요한 도약을 의미한다. 한편, SDM은 경직된 하드웨어 중심의 자동화를 유연한 소프트웨어 중심 아키텍처, AI 기반 지능, 그리고 제어 및 데이터 흐름을 최적화하는 모듈형 산업 플랫폼으로 대체하고 있다. 이러한 운영 기술 인프라의 현대화는 제조 부문의 전반적인 경쟁력을 향상시키는 데 필수이다. SDM의 핵심은 하드웨어, 연결성, 스토리지, 보안 및 IT와 OT 환경 전반에 걸쳐 내장된 지능을 포함한 제조의 모든 측면을 체계적으로 최적화하고 현대화하는 데 있다.   생산자원 데이터 표준화 및 산업용 사이버 보안의 핵심 과제 자율제조 및 SDM의 완전한 구현은 방대한 제조 데이터의 효과적인 관리 및 활용에 크게 의존한다. 그러나 수많은 센서, 기계 및 시스템에서 생성되는 파편화된 데이터는 종종 표준화가 부족하여 관리, 통합 및 분석이 어렵다. 이러한 데이터 파편화는 생산성을 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감하기 위한 산업 데이터의 완전한 활용을 방해한다. 특히 다양한 세대의 기계에서 발생하는 광범위하고 이질적인 데이터 소스를 가진 기업의 경우, 표준화된 라벨링의 부재는 데이터 관리 및 활용을 더욱 복잡하게 만든다. 동시에, 이러한 첨단 제조 환경에서 IT 및 OT 시스템이 융합되면서 산업 제어 시스템(IACS)은 사이버 위협에 점점 더 노출되고 있으며, IEC 62443과 같은 국제 표준 준수를 통한 강력한 사이버 보안은 필수이다. 사용자 질의는 특히 대한민국 수출 제품의 이 분야에서의 잠재적인 ‘준비 미비’를 강조하며, 이는 국가 산업 전략에 있어 중요한 과제를 부각시킨다.   자율제조 및 SDM의 개념과 데이터의 중요성 AI 기반 자율제조의 발전과 데이터 활용 인공지능은 다양한 분야를 근본적으로 변화시키고 있으며, 제새로운 AI 모델은 공장 환경에 특화되어 개발되고 있다. 이 모델들은 공장 내 시각 및 언어 기반 데이터로부터 직접 학습하여 부품 이미지를 분석하고, 결함을 평이한 언어로 설명하며, 해결책을 제안하고, 심지어 기계와 통신하여 자동 조정을 수행할 수 있다. 이렇게 내부적이고 제조 특화된 데이터 중심 접근 방식은 더욱 스마트하고 적응력 있는 제조 시스템을 구축하여 경제 부문을 더욱 효과적으로 지원하는 데 매우 중요하다. 궁극적인 목표는 작업자의 역량을 강화하고, 생산성을 높이며, 치열한 글로벌 시장에서 국가의 입지를 강화하는 것이다. AI가 진정한 자율제조를 가능하게 하려면 일반적이거나 파편화된 데이터에 의존할 수 없다. 복잡한 시스템, 장비 및 워크플로에 대한 깊이 있는 실시간 이해가 요구된다. 이는 데이터가 단순히 수집되는 것을 넘어, AI가 기계가 읽을 수 있고 실행 가능한 형태로 맥락화되고 표준화되어야 함을 의미한다. 만약 AI 모델이 파편화되고 비표준화된 데이터로 학습된다면, 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하고 자율적인 조정을 수행하는 능력이 심각하게 제한되어 자율제조의 본질적인 약속을 저해할 수 있다. 따라서 제조 분야에서 AI의 성공과 신뢰성은 입력 데이터의 품질, 일관성 및 표준화에 직접적으로 비례하며, 이는 AI 기반 자율성을 위한 데이터 표준화의 근본적인 중요성을 강조한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[에디토리얼] AI 기반 스마트홈, 엔지니어링의 새로운 도전과 기회
독일 베를린에서 열린 IFA 2025는 단순한 가전 박람회가 아니라, AI가 어떻게 일상과 산업을 재편하는지를 보여준 무대였다. 전시를 관통한 키워드는 ‘AI in Everything’. 그 중에서도 ‘스마트홈’은 엔지니어링 업계가 주목해야 할 사례로 떠올랐다.   스마트홈, ‘맥락 기반 지능’으로 진화 삼성전자가 선보인 ‘앰비언트 AI’는 단순한 명령형 제어에서 벗어나, 상황과 맥락을 스스로 파악해 작동하는 방향으로 진화하고 있다. 음성인식 수준을 넘어 다중 센서 데이터, 사용자 행동 패턴, 생활 맥락을 종합적으로 분석해 자율적으로 의사결정을 내리는 구조다. 이는 상황 인지 컴퓨팅(context-aware computing)과 사이버 물리 시스템(CPS)이 결합된 고도화된 형태로 해석된다. LG전자의 ‘AI 가전의 오케스트라’ 역시 같은 흐름이다. 개별 가전이 따로 움직이는 대신, 중앙 AI 엔진이 전체를 조율해 에너지 효율과 사용자 편의를 높인다. 이는 분산 제어 시스템과 시스템 오브 시스템즈(SoS) 아키텍처가 적용된 사례로, 제조 현장의 생산 관리 시스템(MES)이 생활 공간으로 확장된 모습에 가깝다.   상호운용성 표준화의 본격화 스마트홈이 대중화되지 못했던 가장 큰 이유는 기기 간 상호운용성이 부족했기 때문이다. 이를 해결하기 위해 글로벌 기업들이 합의한 매터(Matter) 표준은 엔지니어에게 중요한 시사점을 준다. 매터는 와이파이, 스레드, 이더넷 같은 기존 네트워크 환경 위에서 동작하며, 브랜드와 무관하게 기기간 원활한 연결을 보장한다. 최근 공개된 매터 1.4.2는 QR 코드 기반 설정, 다중 환경 지원, 공개키 기반 보안 체계를 포함한다. 이는 단순한 사용자 편의성을 넘어, 기기 수명 주기 관리·원격 유지보수·사이버 보안까지 고려한 통합 설계가 필요하다는 점을 보여준다. 결국 표준화는 기술의 시장 채택률을 좌우하는 핵심 요인으로, 앞으로 산업 전반에서도 필수적 과제가 될 것이다.   엔지니어링을 향한 메시지 : 자동화·웰빙·지속가능성 IFA 2025의 또 다른 메시지는 지능형 자동화와 웰빙 중심 설계다. 요리 상태를 컴퓨터 비전으로 인식해 자동으로 조리하는 스마트 오븐, 생체 신호를 연속 모니터링해 맞춤형 건강 관리 설루션을 제시하는 헬스케어 기기들은 에지 AI와 실시간 데이터 분석 기술을 기반으로 한다. 이는 제조, 건설, 에너지 등 다양한 엔지니어링 분야에서 인간 중심 설계와 예측 유지보수로 확장될 수 있는 모델이다. 특히 주목할 점은 이러한 시스템이 데이터 현지 처리와 개인 정보 보호를 전제로 설계되고 있다는 것이다. 건강 정보나 생활 패턴과 같은 민감한 데이터는 클라우드가 아닌 로컬 기기에서 처리하는 에지 컴퓨팅 아키텍처를 적용하고 있다. 스마트홈은 단순히 생활 편의성을 높이는 기술이 아니라, AI·사물인터넷(IoT)·표준화·자동화가 결합될 때 어떤 엔지니어링 생태계가 만들어지는지를 보여주는 대표적인 사례다. 엔지니어에게는 시스템적 사고와 통합 설계 역량의 중요성을 예고하고 있다.   ■ 박경수 캐드앤그래픽스 기획사업부 이사로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고,행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야의 취재기자로도 활동 중이다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
CAD&Graphics 2025년 10월호 목차
  INFOWORLD    Editorial 17 AI 기반 스마트홈, 엔지니어링의 새로운 도전과 기회   Focus 18 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 24 헥사곤, 스마트 제조의 미래 비전 제시… “DX를 넘어 AX로” 26 알테어, 제조 현장의 핵심 기술로 자리 잡는 AI 비전 소개   Case Study 29 포지FX가 VR 훈련 설루션을 만드는 방법 확장현실로 건설 장비의 사용 교육과 운영 효율 강화 32 자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토 언리얼 엔진으로 향상된 HMI 경험 구현   People&Company 34 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장, 월트 헌 부사장, 앤시스코리아 박주일 대표 시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다 37 글로텍 이재홍 센터장, 한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원 BIM 기반의 철도 인프라 통합 운영 설루션 연구·개발   On Air 49 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 소버린 AI를 주도하는 6가지 코드 50 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 미래를 여는 비즈니스 혁신 : AI 맞춤형 안경과 3D 프린팅 52 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 설계 효율 극대화한 PTC 크레오 12.4 업데이트 54 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 개발 기간 단축을 위한 설계자 해석 방안   New Product 40 BIM 기반 공사비 자동 산출 설루션    NaviQ v2.0 42 HP Z2 미니 G1a 리뷰 초소형 워크스테이션의 AI·3D 실전 성능 46 이달의 신제품   Column 55 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 인공지능 기술 : 도입에서 혁신으로 58 현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효 나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅱ – 코드를 이해하는 기획자, 비개발자의 바이브 코딩 입문기   62 News   Directory 139 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 64 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 요구사항 기반 바이브 코딩의 사용 방법 74 새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (11) / 최영석 유틸리티 기능 소개 Ⅸ 78 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (7) / 천벼리 AI로 더욱 똑똑해진 CAD 어시스턴트, A3   Reverse Engineering 84    시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (10) / 유우식 무엇을 볼 것인가?   Mechanical 69 제조업의 미래를 위한 ZW3D 2026 / 지더블유캐드코리아 통합 3D CAD/CAM 설루션의 전략적 가치 90 제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (3) / 김주현 크레오 시뮬레이션 라이브를 활용한 제품 설계 최적화   Analysis 97 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 한성훈 터보기기 해석을 위한 플루언트 터보 워크플로 102 최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8) / 이종학 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 111 산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7) / 신효주 스티뮬러스의 모델 기반 요구사항 검증 방법 116 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (26) / 나인플러스IT 고충실도 제트 유동 시뮬레이션으로 항공우주 산업 혁신 120 설계, 데이터로 다시 쓰다 (1) / 최병열 DX 시대, 샌드위치로 살아남기 126 로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (3) / 윤경렬, 김도희 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ   Manufacturing 134 자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (1) / 차석근 제조 혁신의 열쇠, 4M2E 생산자원 데이터 표준화     2025-10-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2025-09-26
[피플&컴퍼니] 한국기계가공학회 안동규 회장 
뿌리기술로 미래 제조 혁신 이끈다   한국기계가공학회는 1988년 창립 이후 기계가공 및 제조공정 분야의 학문적·기술적 발전을 선도하며, 산업계와 학계를 연결하는 핵심 역할을 수행해 왔다. 안동규 회장(조선대학교 교수)은 젊고 역동적인 리더십을 바탕으로 학회의 국제화와 기술 융합 대응에 앞장서고 있다. 스마트 제조, AI, 디지털 트윈 등 새로운 패러다임 속에서 학회가 지향하는 미래 비전과 역할에 대해 들어본다. ■ 최경화 국장     한국기계가공학회에 대해 소개한다면 한국기계가공학회는 1988년 설립 이래 기계가공 및 제조공정 분야의 학문적·기술적 발전을 선도하며, 산·학·연 간의 유기적인 협력을 통해 국가 제조 산업의 경쟁력 강화에 기여해 온 전문 학술단체이다. 현재 약 4000명의 회원이 활동하고 있으며, 국내외 학술대회 개최, 학술지 발간, 기술 세미나 및 교류 프로그램 등 다양한 학술 및 산업 연계 활동을 활발히 추진하고 있다. 앞으로도 학회는 최신 연구성과의 공유와 기술 확산을 위한 장을 지속적으로 마련함으로써, 기계가공 분야의 지속가능한 발전과 글로벌 경쟁력 확보에 중추적 역할을 수행해 나갈 것이다.   올해 학회의 주요 사업 계획과 일정에 대해 소개한다면 2025년에도 한국기계가공학회는 지속적인 학술 활동을 통해 국내 제조기술의 혁신과 지식 확산을 선도해 나갈 계획이다. 주요 일정으로는 지난 6월 여수 소노캄호텔에서 춘계학술대회를 성공적으로 개최하였으며, 오는 11월에는 제주 그랜드하얏트호텔에서 추계학술대회를 개최할 예정이다. 이와 함께 학회는 국제화 전략의 일환으로 제7회 ICMPT 2026을 말레이시아 코타키나발루에서 준비하고 있으며, 글로벌 학술 교류를 강화하기 위한 기반을 착실히 다지고 있다. 아울러 학술지의 SCOPUS 및 ESCI 등재를 목표로 학문적 신뢰성과 영향력을 높이기 위한 질적 성장에도 힘을 쏟고 있다. 이러한 다양한 활동을 통해 학회는 국내외 학술 네트워크를 확대하고, 기계가공 분야의 지속가능한 발전을 위한 중심축으로서의 역할을 강화해 나갈 것이다.   다른 기관과 차별화 포인트나 강점이 있다면 한국기계가공학회는 젊고 역동적인 운영을 지향하며, 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 유연한 조직문화를 갖추고 있다. 특히 임원진의 62%가 40대로 구성되어 있어, 새로운 기술 트렌드와 산업 환경 변화에 대한 민감도와 실행력이 높다는 점이 큰 강점이다. 또한, 기존에 영남권에 집중되어 있던 임원 구성을 수도권과 호남권 등 전국으로 확대함으로써, 지역 간 균형을 도모하고 학회의 저변을 더욱 넓혀가고 있다. 이러한 변화는 학회의 전국적 위상 제고뿐 아니라 다양한 지역의 연구자 및 산업계와의 유기적인 협력 기반을 강화하는 데 긍정적으로 작용하고 있다. 더 나아가, 학회는 국제적 경쟁력 확보를 위해 해외 학술대회 개최와 같은 글로벌 학술 네트워크 확대에도 힘쓰고 있다. 이를 통해 국내외 연구자 간의 활발한 교류를 촉진하고, 한국 기계가공 기술의 우수성을 세계에 알리는 데에도 기여하고 있다.     최근 학회에서 주목하고 있는 기술 트렌드나 업계의 변화가 있다면 최근 생산기술 분야에서는 자율제조와 스마트 제조의 발전이 두드러진다. 단순 자동화 단계를 넘어, AI와 디지털 트윈 기술이 접목되면서 생산설비가 데이터를 기반으로 스스로 판단하고 최적의 공정을 수행하는 방향으로 전환되고 있다. 이러한 변화는 디지털 전환의 흐름과 맞물려 제조업 전반의 운영 방식에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 정밀 가공이 요구되는 자동차, 항공, 반도체 산업 등에서 실시간 데이터 기반의 예측 및 공정 최적화와 함께 설계-가공검사에 이르는 제조 전주기에서 실제 성과로 이어지고 있다. 아울러, 친환경 제조에 대한 관심도 높아지고 있어 에너지 효율 향상과 탄소배출 저감 기술 개발이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 최근에는 기계가공 기술이 IT, 센서, 소재 기술 등과 융합되며 기술 간 경계가 빠르게 허물어지고 있다. 학회 역시 이러한 변화에 대응하여 다학제적 연구와 산학협력을 강화하고 있다. 전반적으로, 지속가능성, 자율성, 그리고 디지털 기반의 지능화가 향후 생산기술의 핵심 키워드가 될 것으로 전망된다.   과학기술과 제조강국의 미래를 위한 제언이나 정부에 대한 바람 등이 있다면 우리나라가 과학기술 기반의 제조강국으로 지속 성장하기 위해서는 기술 개발을 넘어서, 실제 산업 현장에서의 적용과 확산을 촉진할 수 있는 정책적 기반 마련이 중요하다. 특히 AI, 디지털 트윈, 자율제조 등 신기술은 중소·중견 제조기업에게 진입 장벽이 높기 때문에, 정부 차원의 기술 이전, 표준화, 실증 인프라 지원이 병행되어야 한다. 탄소중립과 지속가능성을 고려한 친환경 제조 전환이 산업 전반의 과제로 떠오르고 있는 만큼, 이에 대응할 수 있는 중장기 전략과 체계적인 투자도 필요하다. 연구개발은 단기 성과에 집중하기보다는 기술의 연속성과 현장 적용 가능성을 고려한 구조로 개편되어야 하며, 이를 위해 학계, 산업계, 연구기관 간의 유기적인 연계와 협력이 강화되어야 한다. 아울러 제조 산업의 미래 경쟁력은 결국 사람에 의해 좌우되는 만큼, 기술 융합 역량과 실무 중심의 전문성을 갖춘 인재를 양성하기 위한 교육 시스템 개선과 현장 연계 프로그램 확대가 시급하다. 이러한 요소들이 유기적으로 작동할 때, 우리 제조업은 기술혁신과 지속가능성이라는 두 축을 동시에 달성할 수 있을 것이다.   회장으로서의 포부 및 기타 하고 싶은 이야기가 있다면 저는 오랜 시간 동안 정밀 가공 및 제조공정 연구에 매진해 왔으며, 현재 학회 회장으로서 막중한 책임감을 느끼고 있다. 앞으로도 학회의 내실을 더욱 견고히 다지고, 회원 여러분이 소속감을 넘어 자부심을 느낄 수 있는 학회로 발전시키기 위해 최선을 다할 것이다. 변화하는 시대 속에서도 ‘기계가공’이라는 뿌리기술이 우리 산업의 핵심 기반으로 자리매김할 수 있도록 학회가 든든한 지지대가 되겠다. 아울러, 학회의 국제화를 적극 추진하여 국내 연구자들이 세계 무대에서 활발히 교류하고 역량을 발휘할 수 있도록 지원할 것이다. 동시에, 기계가공기술의 최신 연구 성과가 학회를 중심으로 지속적으로 공유·확산되고, 산업계와 학계 모두에 실질적인 도움이 될 수 있도록 그 가교 역할을 성실히 수행할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[칼럼] 2025년 하노버 산업박람회가 던진 시사점과 교훈
세계는 지금 기술패권 시대다. 국가와 기업의 명운이 기술에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 인류 사회를 총체적으로 혁신하고 있는 디지털·그린·문명 대전환도 기술 혁신이 핵심이다. 한편으로 위협받고 있는 인류의 지속가능성을 확보하고 인류의 비전을 실현하기 위한 수단으로서, 다른 한편으로 국가의 명운을 좌우하는 패권의 핵심으로서 과학기술의 중요성이 국가 최우선 이슈로 자리 잡고 있다. AI를 비롯한 기술 트렌드를 따라잡지 못하면 기업 경영은 물론 국가 경영도 어렵다. 기술의 미래 트렌드를 제시하는 양대 기술 전시회인 매년 1월초 미국 라스베이거스 CES(소비자전자쇼)와 4월초 독일 하노버 산업박람회에 세계인의 관심이 쏠리는 이유다.    주영섭 / 서울대학교 공학전문대학원 특임교수 전 중소기업청장 하노버 산업박람회, 왜 우리에게 중요한가 미국 CES와 함께 우리나라가 특히 많은 관심을 가져야 할 세계적 기술 전시회가 매년 4월 독일의 북부 도시 하노버에서 열리는 산업박람회다. 세계 산업계의최신 기술과 트렌드를 선보이는 글로벌 산업 기술의 메카로 주목받고 있는 하노버 산업박람회가 우리에 중요한 이유는 대한민국 경제의 중추를 이루고 있는 주력 및 미래 산업의 기술 트렌드를 제시하는 핵심 전시회이기 때문이다. 우리 경제의 근간인 수출의 대부분을 반도체, 자동차, 철강·화학, 선박, 기계 등 제조업이주도하고 있기 때문에 산업 기술 트렌드를 보여주는 하노버 산업박람회는 우리나라에 특히 중요한 기술 전시회라 할 수 있다. 지대한 중요성에도 불구하고 미국CES 대비하여 국내 기업 및 정부의 관심이 상대적으로 낮은 것은 속히 개선해야할 점이다. 산업 AI 대전환, 지속가능성의 열쇠 올해로 78회를 맞은 하노버 산업박람회는 우리 산업의 전략적 방향에 많은 시사점을 제시하여 우리 기업은 물론 정부, 대학 및 연구기관의 많은 관심과 연구가 요구된다. 올해는 지난 3월 31일부터 4월 4일까지 5일간 60개 국가에서 약 4000개 전시업체, 150개 국가에서 12만 7천명의 관람객이 참가해 성황리에 개최되었다. 전시와 컨퍼런스 프로그램에 온라인으로 참가한 관람객을 합치면 수십만에 이를 것으로 추산된다.  하노버 산업박람회는 올해 슬로건으로 “기술로 미래를 만들자”를 내세웠다. 그리고 지난 해 슬로건 “지속가능한 산업에 활력을 불어넣자”에서 강조한 지속가능성을 확보하기 위한 수단으로 기술 혁신을 강조했다. 그 중에서도 올해 최고 화두는 단연 산업 AI 대전환이었다. 사실상 모든 전시업체가 제시한 제품이나 솔루션에 AI를 활용하지 않은 사례가 없을 만큼 이제 산업 AI 대전환은 기본이 되고 있다. 작년부터 CES와 하노버 산업박람회가 공히 제시하기 시작한 ‘디지털 및 AI 대전환을 통한 인류의 지속가능성 확보’가 새로운 패러다임이자 시대정신으로 자리매김하고 있다. 심각한 위험에 처한 환경·사회 및 인류의 지속가능성 확보와 같은 난제 해결과 인류 비전 실현을 위해서는 AI 활용 및 대전환을 통한 인류의 지적·신체적 역량의 확장이 필수적이라는 의미다.  올해 하노버 산업박람회는 산업 AI 대전환에 의한 에너지 효율화, 탄소배출 감축, 자원 최적화를 통해 환경의 지속가능성에 크게 기여하고, 산업의 효율성 및 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출, 산업 인력의 교육 및 지식 관리로 경제적 및 사회적 지속가능성에 획기적 기여를 할 수 있는 많은 가능성을 제시했다.  이러한 맥락에서 하노버 산업박람회가 우리 산업에 던진 가장 중요한 교훈은 무엇보다도 산업 AI 대전환에 민관 협력의 국가적 총력을 경주해야 한다는 것이다. 한 시도 지체할 수 없이 시급한 국가 최우선 과제다. 이를 위해서는 산업 AI 대전환을 위한 미국과 유럽의 불꽃 튀는 경쟁과 협력 구도를 잘 이해하고 대비해야 한다. 세계 AI 및 클라우드 분야를 선도하는 마이크로소프트, 아마존(AWS), 구글 등 미국의 빅테크 기업과 지멘스, SAP, 슈나이더 일렉트릭, 보쉬 등 유럽의 제조 솔루션 기업 간에 피나는 경쟁을 하는 동시에 서로 협력하는 이중적 관계를 가지고 있다. 액센추어, EY, 딜로이트, KPMG 등 세계적 컨설팅 기업들도 AI 역량을 바탕으로 이 경쟁구도에 뛰어들고 있다.  산업 AI 주도권 경쟁과 글로벌 전략 산업 AI 대전환 분야에서 이처럼 독보적 기업이 나타나지 않고 군웅할거의 전국시대가 전개되는 이유는어느 누구도 산업 AI 대전환의 핵심 성공 요인인 AI 역량과 데이터 및 도메인 노하우를 다 가지고 있지 못하기 때문이다.  미국은 세계 최고의 AI 및 클라우드 역량을 가지고 있는 반면에 제조업 등 산업 현장의 해외 이전 심화로 산업 데이터 및 도메인 노하우는 열세를 면치 못하고 있다. 독일이 주도하는 유럽은 상황이 정반대다. 산업 데이터 및 도메인 노하우는 강세를 보이고 있는 반면 AI 및 클라우드 역량은 열세다. 비유하자면 미국은 짜장면 그릇은 잘 만드는데 담을 짜장면이 시원치 않고 유럽은 그 반대인 셈이다. 이번 박람회에서 미국과 유럽의 세계적 기업들이 서로 약속이나 한 듯 하나같이 타 기업들과의 협력 및 연합을 통한 공동 전시에 나선 배경으로 분석된다.  미국 빅테크 기업들은 미국 및 유럽의 대·중소 솔루션 기업들과 함께, 유럽의 메이저 기업들도 미국의 빅테크 기업 및 미국·유럽의 소프트웨어·컨설팅 기업과 함께 전시장을 꾸미고 운영하는 협력 사례가 대종을 이루었다. 미국의 마이크로소프트가 영국의 항공기 엔진 기업 롤스로이스와 협력하여 개발한 AI 기반의 항공기 엔진 검사 솔루션을 제시한 것이 좋은 사례다. 마이크로소프트 전시장에 AI 검사 솔루션을 장착한 롤스로이스 항공기 엔진을 최초로 공개해 참관객의 눈길을 사로잡았다. 내시경 형태의 LED 조명의 검사 시스템과 AI 기반 실시간 영상 분석을 통한 솔루션 개발로 엔진 검사 시간을 기존 12시간에서 5~6시간으로 대폭 단축하여 엔진 가동시간 확대와 수익성 제고에 기여하고 있다. 아울러 롤스로이스는 항공기 엔진 가격이 아니라 항공기 운행시간에 따라 엔진 사용 요금을 청구하는 서비스형 제품(PaaS)을 신규 비즈니스 모델로 추진하여 사업 확대에도 기여하고 있다.  현재로서는 이렇듯 시너지가 큰 협력에 주력하지만 서로의 속내는 오월동주처럼 달라 향후 귀추가 주목된다. 내재적 성장만이 아니라 M&A(인수·합병)를 통한 주도권 쟁탈전이 커질 것으로 전망된다.  올해 박람회 직전 발표된 대로 유럽의 메이저 제조 솔루션 기업인 지멘스가 미국의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 기업인 알테어를 무려 15조원에 인수한 것이 좋은 사례다. 알테어는 이번 박람회에서 통상 20~30시간 걸리던 자동차 공조시스템 시뮬레이션을 20분으로줄이고 판금 성형 작업의 재료 손실을 15% 이상 줄이는획기적 기술을 제시해 주목을 받았다. 대한민국의 전략 : 경쟁과 협력의 균형 하노버 산업박람회가 보여준 협력과 경쟁 사례는 글로벌 협력이 상대적으로 약한 우리 기업 생태계가 잘 유념하여 참고해야 할 대목이다. 우리의 기회이기도 하다. 산업 AI 대전환의 핵심 성공요소 중 하나인 AI 및 클라우드 역량은 미국보다는 열세이나 유럽 대비 강세로 볼 수 있어 민관이 합심하여 네이버, LG 등 국내 기업의 AI 역량 강화에 주력하는 한편 미국의 빅테크 기업과의 전략적 제휴 및 협력을 모색하면 훌륭한 시너지를 기대할 수 있다.  다른 성공요소인 산업 데이터 및 도메인 노하우에서 미국 대비 강점을 가지고 있기 때문이다. 이 점에서 우리와 유사한 상황에 있는 유럽과는 AI 및 클라우드 역량을 공동 개발하고 산업 데이터 및 도메인 노하우 측면에서 시장 지배력을 확보할 수 있는 데이터 표준화 및 생태계 구축의 협력에 적극 나서야 한다.  특히, 독일이 제조 데이터 생태계 구축을 통한 디지털 주권 및 세계 산업 주도권 확보를 위해 강력히 추진하고 있는 매뉴팩처링-X 프로젝트에 적극 참여하여 협력할 필요가 있다. 자동차 산업의 Catena-X, 화학 산업의 Chem-X, 항공 산업의 Aerospace-X 등 추진 중인 10여개의 산업 특화 데이터 생태계 구축 프로젝트에 대한 개별 또는 전체 참여 및 협력이 대상이다.  우리가 AI 대전환의 핵심인 산업 데이터와 도메인 노하우의 구조화 및 표준화를 국내외로 주도할 수 있으면 산업 AI 대전환 최강국이 될 수 있다는 점도 올해 하노버 산업박람회가 남긴 중요한 교훈이다. AI는 늦었지만 AI 대전환은 앞서 가자!    
작성일 : 2025-08-08
아이비스, 로봇 서비스를 위한 데이터 기반 성능 평가 기술 개발
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.
작성일 : 2025-08-04
[인터뷰] 산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장
산업 AI 확산 가속 페달… 활용 정책, 데이터 인프라 구축 지원   산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장      산업 대전환을 주도하는 인공지능(AI) 활용을 본격적으로 지원하기 위해 산업통상자원부(이하 산업부)는 최근 산업 AI 정책을 주도적으로 추진하는 부서인 ‘산업인공지능혁신과’를 신설했다. 기존에 여러 부서로 분산되어 있던 산업AI 관련 정책과 업무를 통합해 전담 조직을 마련한 것으로, 조직 신설의 배경과 향후 산업AI 정책 추진 방향에 대해 해당 부서를 이끄는 산업인공지능혁신과 고상미 과장을 만나 이야기를 들어 보았다.   산업부 산업인공지능혁신과 신설의 배경은 무엇인가?   AI는 데이터 및 컴퓨팅 기술의 발전과 산업 자동화 수요 확대 등에 힘입어 다양한 산업에 빠르게 적용되고 있다. 산업 현장에서 AI의 중요성이 높아지면서, 산업부 내에서도 AI 정책을 체계적으로 수립하고 지원할 전담 조직의 필요성이 대두됐다. 이에 2024년 상반기부터 조직 신설을 준비해 2024년 12월 30일에 ‘산업인공지능혁신과’ 를 공식 출범시켰다. 산업 AI 확산과 기업지원 효과를 극대화하기 위해 산업정책과와 산업기술시장혁신과의 일부 업무인 ‘AI 산업정책 민관협의체 운영, 산업디지털전환 관련 법령, R&D 사업, 데이터 구축·관리’ 등을 산업인공지능혁신과로 이관했다. 산업인공지능혁신과의 주요 업무는 무엇인가? 산업인공지능혁신과는 제조업과 서비스업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)과 산업데이터 활용을 촉진하기 위한 정책을 수립하고 제도를 정비하는 업무를 총괄하고 있다. 현재는 「산업디지털전환촉진법」을 개정해 「산업디지털 전환 및 인공지능활용촉진법(가칭)」으로 개편하는 방안 을 추진 중이며, 이를 통해 기존의 디지털 전환 중심 정책에 산업 AI 활용을 명시적으로 포함하고, 산업현장의 AI 확산을 위한 법·제도적 기반을 강화하고자 한다. 아울러, ‘AI 산업정책 위원회’와 ‘산업디지털전환 위원회’는 그 기능과 역할을 확대·통합해 ‘산업인공지능 위원회’로 개편하는 등 관련 위원회 체계도 정비 중이다. 산업 AI 기술의 확산과 현장 적용을 위해 산업별 맞춤 형 AI 기술개발과 기반구축, 산업현장에 필요한 AI 전문 인력 양성 등을 추진하고 있다. 또한, 산업데이터의 수집, 표준화, 연계, 품질관리 체계 마련은 물론, 데이터 플랫폼 구축 등 민간 활용 활성화를 위한 정책도 총괄한다. 민관 협력도 활발히 운영 중이다. 산업계와 학계, 전문가 그룹과 연계한 협의체와 자문단을 구성해 현장 중심의 정책 수립에 반영하고 있으며, 수요‧공급 기업 간 매칭 지 원, 산업 AI 컨설팅, 현장 실증 등의 사업도 확대할 예정이다. 이와 함께 한국산업지능화협회 등 유관기관과 협력해 산업 AI 세미나, 전시회, 컨퍼런스 등 교류 행사도 개최하고 있다. 산업부 내 타 부서와의 차별점은 무엇인가?  산업부 내 여러 부서가 산업 디지털전환 및 AI 활용 관 련 업무를 수행하고 있으나, 산업인공지능혁신과는 ‘산업 데이터’ 업무를 전담한다는 점에서 차별화된다. 「 산업디지털전환촉진법」에서도 산업데이터 지원 근거가 별도 장(章)으로 명시될 만큼 그 중요성이 커지고 있다. 그러나 현장에서는 산업데이터의 확보가 어렵고, 활용 수준 또한 낮은 것이 현실이다. 이를 개선하기 위해 산업 부는 2024년 R&D 사업으로 ‘데이터 전처리(산업AI용 데이터 전처리 자동화 기술개발)’, ‘탄소데이터 플랫폼 구축(제조데이터 표준 인공지능 활용 제품 전주기 탄소중립 지원 기술개발)’ 사업을 새롭게 추진하였으며, 산업데이터의 생성·가공·활용 전 주기를 촉진하기 위한 ‘데이터 스페이스(한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준모델 개발 및 실증)’ 사업도 기획 중이다. AI 확산이 기업에 실질적으로 영향을 미치기 위해 필요한 노력은 무엇이라고 보는가?  AI 확산이 기업에 실질적인 영향을 미치기 위해서는 산업 현장의 수요에 기반한 전략적 접근이 필요하다. 현장을 살펴보면, 많은 기업들이 AI 도입에 관심은 있으나 산업데이터 부족, 기술 검증 부담, 초기 투자 리스크 등 현실적 한계에 부딪히고 있다. 특히 제조업의 AI 적용을 위해서는 양질의 산업데이터 확보와 이를 기반으로 한 문제 정의 과정이 선행되어야 하며, 이를 위해 산업부는 기업 현장 문제 해결을 위한 산업데이터 기반 AI 기술개발을 추진하고 있다. 또한 산업 전반의 AI 확산이 실제 기업의 생산성과 경쟁력 향상으로 이어지기 위해서는 수요기업 중심의 실질적 확산 기반 마련이 중요하다. 이에 산업부는 권역별 거점으로 ‘산업AI 혁신센터’를 지정하고, 산업AI 수요기업(제조기업)과 공급기업(솔루션기업) 간 파트너십을 통해 AI 솔루션 공동 실증을 지원하여, 산업 전반에 걸친 전국적 산업 AI 확산을 추진하고자 한다.  ‘산업 AI 10대 과제’의 선정 배경과 중요성에 대해 소개한다면?  ‘산업 AI 10대 과제’는 2024년 5월부터 민관 합동으로 ‘AI산업정책위원회’를 출범한 이래, 한국공학한림원 회원 들을 비롯한 200여명의 민간 전문가들이 심도 있게 논의해 도출한 결과다. 민간 전문가 그룹이 산업 현장의 수요와 기술 변화를 반영해 과제를 선정했다는 점에서 의미가 크다. 10대 과제에는 ▲산업AI 선도 프로젝트 ▲AI 에이전트 와 피지컬 AI ▲산업 AI 컴퓨팅 인프라 ▲산업 데이터 ▲ AI 반도체 ▲AI 인재 ▲전력 인프라 ▲산업 AI 자본 ▲AI 생태계 ▲산업 AI 제도 등이 포함된다. 일부 선도 과제는 기존 사업과 연계해 조기 성과 도출을 지원하고, 산업데이터 스페이스 구축, AI 인재 양성 등 신규 과제도 추진 중이다.   최근 진행했던 ‘산업 AI 전략(M.A.P)’ 세미나의 성과와 향후 계획은 무엇인가? 최근 진행한 ‘산업 AI 전략(M.A.P, Manufacturing AI Policy)’ 세미나는 제조기업의 AI 도입을 실질적으로 지원하기 위한 소통의 장으로 의미 있는 성과를 거두었다. 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성에는 공감하지만, 실 제 도입 과정에서 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 산업인공지능혁신과는 기업들이 AI 전문가와 직접 소통하고 실질적인 해법을 모색할 수 있도록 ‘M.A.P 세미나’를 기획하였다. 해당 세미나는 서울, 광주, 창원 등에서 개최되었으며, 매 행사마다 높은 관심을 받았다. 세미나 이후 질의응답에서는 고난이도 기술 질문이 이어져 산업 현장의 실질적 수요를 확인할 수 있었다. 앞으로도 M.A.P와 현장 밀착형 프로그램을 지속 확대해 기업들의 AI 도입을 실질적으로 지원하고, 산업계의 요구를 정책에 적극 반영해 나갈 계획이다. 국내 산업 AI·DX 도입 수준은 어떠하고, 확산을 위해 필요한 선결 과제는 무엇인가?  국내 산업계의 AI·DX 도입 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있으며, 실질적 확산을 위해 해결해야 할 과제가 적지 않다. 2024년도 한국생산성본부(KPC) 조사에 따르면, 국내 제조업체의 약 90%가 아직 AI를 실제로 도입하지 않았으며, 그 주요 원인으로 산업데이터 확보의 어려 움과 인프라 부족이 지목되었다. 또한, ‘AI 기술을 어떻게 활용해야 할지 모른다’는 점도 도입 저해 요인으로 나타났다. 산업 현장에 특화된 AI 솔루션에 대한 정보와 접근성이 낮기 때문이다. 산업 AI 확산을 위해서는 국가 차원의 전략도 중요하지만, 현장에서 필요한 AI 기술을 신속히 개발하고, 기업들이 쉽게 접근할 수 있도록 기술과 현장을 연결하는 실질적인 ‘연결고리’의 구축이 무엇보다 중요하다.   산업인공지능혁신과의 올해 및 중장기 계획에 대해 소개한다면? 산업인공지능혁신과는 AI 기술의 빠른 발전과 산업 전 반에 미치는 영향력을 고려해, 중장기 로드맵보다는 현장 수요와 단기 실현 가능성이 높은 과제 중심으로 지원 방향을 유연하게 설정하려 한다. ‘산업 AI 10대 과제’ 발표 이후, 실행력 있는 세부 실행 계획을 단계적으로 추진하고 있으며, 산업 현장에서 실질적인 효과를 낼 수 있도록 정책의 실행력을 높이는 데 중점을 두고 있다. 앞으로는 산업부 전체 차원의 중장기 전략을 재정립하고, 기업들이 실제로 필요로 하는 기술·데이터·인프라 요건을 면밀히 검토해 정책 대응을 강화할 계획이다. 산업 AI 활용 수혜기업과 한국산업지능화협회에 전하고 싶은 말이 있다면?  산업 AI 확산을 위해 여러 기관이 적극적으로 사업을 기획·발굴하고 있다. 현장의 수요를 신속하게 전달하는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 통해 실질적으로 도움이 되는 정책과 사업이 만들어질 수 있다. 특히 한국산업지능화협회는 ‘산업AI 얼라이언스’ 운영, ‘산업AI 엑스포’ 개최 등 현장 중심 활동을 통해 정보 교류와 성공사례 확산에 앞장서고 있다. 앞으로도 수요기업과 공급기업의 현장 목소리가 정확히 전달되고, 산업계의 적극적인 참여와 소통이 실효성 높은 정책으로 연결될 수 있도록 협회의 적극적인 협력을 당부한다. ■    캐드앤그래픽스 최경화 국장 mail@cadgraphics.co.kr  
작성일 : 2025-07-22