아비바코리아는 EPC(엔지니어링·조달·건설) 산업 IT 설루션 전문 기업 3JCNS와 파트너십 계약을 맺었다고 밝혔다. 아비바코리아는 “이번 협력을 통해 국내 EPC 기업이 필요로 하는 디지털 엔지니어링 및 운영 최적화 설루션 공급을 한층 강화하게 됐다”면서, “특히 3JCNS의 EPC 특화 IT 역량과 아비바의 글로벌 플랫폼을 결합해 프로젝트 전 과정에서 고객의 생산성과 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 3JCNS는 EPC 산업 전반에 걸쳐 최적화된 IT 설루션과 전문 컨설팅 서비스를 제공하는 기업이다. 자체 보유한 다양한 플랜트 EPC 설루션과 아비바 플랫폼의 기능을 확장해 고객 프로젝트 요구사항에 유연하게 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 3JCNS 또한 3D 모델링, 설계 검증, 도면 자동화, 배관 시공관리 등에서 경쟁력을 보유하고 있다. 양 사는 프로젝트 기반의 경험과 기술력을 갖춘 전문 컨설팅 및 서비스 조직을 운영해, 설루션 도입 초기부터 안정적 운영까지 EPC 프로세스 전 과정을 지원에 나선다. 이를 통해 고객 맞춤형 IT 관리와 지속 가능한 성장을 위한 체계적 서비스를 제공할 예정이다. 아비바코리아와 3JCNS가 주력으로 공급할 제품은 ▲아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering) ▲아비바 E3D 디자인(AVEVA E3D Design) ▲아비바 자산정보 관리(AVEVA Asset Information Management) 등으로, EPC 기업들이 엔지니어링 데이터의 통합 관리, 3D 설계 및 검증, 자산 정보 관리 등 다양한 영역에서 디지털 혁신 효과를 경험할 수 있도록 지원에 나선다. 아비바 유니파이드 엔지니어링은 설계부터 조달, 시공까지 엔지니어링 데이터를 통합 관리해 프로젝트 효율과 협업을 강화하는 설루션이다. 아비바 E3D 디자인은 최신 3D 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공해 복잡한 플랜트 및 인프라 설계를 정확하고 신속하게 지원한다. 또한 아비바 자산 정보 관리 플랫폼은 설비 및 자산 데이터를 체계적으로 관리해 운영 신뢰성과 유지보수 효율성을 높여, 고객의 디지털 전환 기반을 강화한다.     아비바코리아의 김상건 대표는 “EPC 산업 고객이 점점 더 복잡해지는 프로젝트 환경에서 경쟁력을 유지하려면 디지털 엔지니어링 플랫폼 도입이 필수”라며, “3JCNS와의 협력을 통해 고객들이 한 단계 높은 생산성과 운영 효율성을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 3JCNS의 정성오 총괄대표는 “글로벌 시장에서 검증된 아비바의 전문성과 기술력을 3JCNS의 세분화된 현업 설루션과 결합해 세계 시장에 진출하고자 하는 EPC 고객들이 경쟁 우위 다질 수 있도록 하는데 집중할 계획”이라고 말했다.

이노팩토리(InnoFactory, Inc.)가 ASTRA(아스트라)의 최신 버전을 공식 출시했다. 이번 버전은 AI 문서 요약, 폴더 기반 권한 관리를 위시한 Secure Vault 보안성 강화, 조직도 연동 기능 등 현장 실무자와 IT 부서의 니즈를 적극 반영한 업그레이드다. ASTRA는 출시 이후 국내 항공우주, 자동차, 의료기기, 엔지니어링 등 다양한 산업군에서 설계 문서 중심의 협업 환경, 업무 워크플로우 커스터마이징, 기술 자료 이력·권한 통합 관리에 특화된 플랫폼으로 빠르게 확산되어 왔다. 이노팩토리는 이번 최신 버전 출시를 계기로 ASTRA를 제조업에 특화된 도면/문서 관리 플랫폼에서 나아가, 산업 전반의 엔터프라이즈 콘텐츠·프로세스 관리 시장까지 아우르는 플랫폼으로 확장할 계획이다. 유봉춘 이노팩토리 대표는 “이번 ASTRA 신버전은 AI 기반의 문서 요약, 정책 중심 파일 보안, 조직 연동 등 실무 중심 기능을 대폭 강화한 것이 특징”이라며, “기업이 기술 문서와 프로세스를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하고, DX(디지털 전환)와 AX(AI 전환)을 동시에 실현할 수 있는 엔터프라이즈 업무 인프라로 자리매김할 것”이라고 밝혔다.   신버전 주요 특징 AI 기반 문서 요약 기능 탑재 업로드한 문서 내용을 자동으로 요약해 의사결정과 검토 속도 향상 ASTRA Secure Vault 보안 기능 대폭 강화 드라이브 연결 설치프로그램 제공으로 파일서버와 같은 사용성 확보 폴더별 권한 설정으로 보다 직관적이고 유연한 접근제어 (기존 역할 기반 권한 대체) 휴지통 기능 도입으로 파일 복구 및 데이터 보호 강화 조직도 연동 기능 추가 (On-Premise 환경용) 자체 인사 시스템과 손쉽게 연동되어 조직 구조 기반의 협업 및 접근제어 가능   산업 현장 적용 사례 항공우주 설계 기업: 조건 분기·병렬 승인 등 복잡한 승인 프로세스를 ASTRA MetaFlow로 유연하게 설계 자동차 부품 제조사: 수백 명이 동시에 접속해도 안정적인 대용량 문서 협업 및 보안 기록 관리 의료기기 업체: 별도 설치 없이 협력사와 안전하게 도면·문서 공유, 변경사항 실시간 반영   제품 소개 ASTRA는 제조·엔지니어링 현장 중심으로 설계된 엔터프라이즈 콘텐츠·워크플로우 플랫폼(ECM)입니다. 클라우드 SaaS와 온프레미스 환경 모두 지원하며, 조직의 IT 인프라와 보안 정책에 따라 유연하게 구축할 수 있다. ASTRA MetaFlow: 로우코드 방식으로 복잡한 승인 흐름과 협업 워크플로우를 설계·자동화한다 ASTRA SecureVault: 윈도 탐색기 기반의 정책 중심 파일보안을 제공하며, 모든 접근과 이력을 기록한다 ASTRA PDM: CAD 연동 없이 도면·기술문서의 버전과 변경이력을 체계적으로 관리한다 이 모든 기능은 연동되어 문서·프로세스·권한·이력이 하나의 플랫폼에서 유기적으로 운영되며, 조직의 지식 기반과 책임 구조를 명확히 세운다 www.astra365.ai   ▲ ASTRA 메인 대시보드: 로그인 직후, 프로젝트 문서와 공지사항을 한눈에 확인할 수 있는 시작 화면 ▲ 업로드된 문서의 AI 자동 요약 기능: 핵심 내용을 한눈에 파악하여 검토 효율을 높이는 ASTRA의 스마트 기능   ▲ 로우코드 워크플로우 설정 화면: MetaFlow를 통해 결재 프로세스를 자유롭게 커스터마이징

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2)   지난 호에서는 로코드 분석 설루션이 필요한 이유에 대해 알아보았다. 또한 데이터 분석이 일반적으로 거치는 과정에 대해서도 살펴 보았는데, 이러한 과정에 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어가 활용되는 상황 또한 정리해 보았다. 이번 호에서는 로코드 분석 설루션인 KNIME(나임)에 대해 알아보고, 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   지난 호에서 살펴본 일반적인 데이터 분석 과정은 다음과 같다.   요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   이전에 강조한 바와 같이, 아무리 쉬운 코딩 언어라고 할지라도 데이터 분석을 요청받은 데이터 과학자(data scientist)가 이를 실제 업무에 적용하여 원하는 결과를 빠르고 정확하게 구현해내는 것은 어려운 일이다. 또한 코딩에 능숙한 데이터 과학자라고 해도 깃허브(Github) 및 인터넷 상에 공유된 소스코드를 다운받아 재활용 및 가공하여 사용하는 경우가 많은데, 이때 악성 코드 등에 대한 보안 이슈도 문제가 될 소지가 있다. 사실 데이터 과학자는 수학 및 통계적 지식을 활용하여 빠르게 정확하게 데이터 분석을 하고 싶은 것이고, 이를 위해 효율적인 툴을 사용하고자 한다. 우리는 이러한 현상을 극복해 나가고자 로코드 분석 설루션(low code analytics solution)을 대안으로 검토하였고, 이를 활용하여 데이터 분석을 수행해 나가는 과정을 따라가 보고자 한다. 지난 호에서 유관부서로부터 전력 판매량(electric power sales) 예측에 대한 분석 과제를 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황의 시민 데이터 과학자(citizen data scientist)로 가정하여 주어진 과제 목표를 달성하였다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 이를 처리하기 위해 파이썬으로 코드를 작성한 사례를 공유하였고, 동일한 내용을 로코드 분석 설루션인 KNIME을 활용하여 처리한 사례도 공유하였다.   그림 1   이번 호에서는 KNIME에 대해 알아보고 전력 판매량 예측에 대한 분석과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다. 우선 구글 제미나이(Google Gemini)에게 KNIME에 대한 역사와 특징에 대해 알려 달라고 해보자.(그림 2~4)   그림 2   그림 3   그림 4   가트너(Gatner)의 피어 인사이트(Peer insight) 리뷰를 확인해 보았는데, 평점(rating)이 상당히 높은 편이고 사용자의 반응도 높다는 것을 확인하였다. 또한 오픈소스 기반 소프트웨어로서 기업에서도 무료로 자유롭게 설치하여 사용할 수 있다는 측면에서(KNIME Analytics Platform) 로코드 분석 설루션으로 선택하기에 부족함이 없다는 것을 확인하였다.   그림 5   현재 KNIME은 데이터 사이언스를 위한 최적의 설루션을 위해 세 가지 서비스를 제공하고 있다. 이번 호에서는 KNIME Analytics Platform을 활용하여 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라해보고자 한다.   그림 6     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 서울 2025’가 성공적으로 개최됐다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 개발자와 크리에이터에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에픽 에코시스템을 구성하는 제품에 대한 최신 기술과 제작 경험을 공유하기 위해 에픽게임즈에서 매년 진행하는 글로벌 행사이다. 8월 25일~26일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 진행된 올해 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에는 1800여 명이 현장을 찾아, 언리얼 엔진 및 에픽 에코시스템 제품들의 최신 기술을 확인하고 다양한 산업에서의 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유했다. 온라인 중계 역시 전년 대비 전체 중계 세션이 50% 줄었음에도 불구하고 5000여 명의 시청자 수를 기록했다.     에픽게임즈 코리아 박성철 대표의 환영사와 함께 시작된 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에서는 에픽게임즈 팀 스위니 대표가 키노트를 통해 업계의 주요 트렌드를 짚어 보고, 언리얼 엔진 개발자를 위한 새로운 기회와 모든 크리에이터를 위한 리얼타임 3D 오픈 에코시스템을 에픽게임즈가 어떻게 구축해 나가고 있는지에 대한 인사이트를 공유했다. 이어, 빌 클리포드 언리얼 엔진 총괄 부사장이 게임을 넘어 다양한 산업 분야에서 크리에이터들이 언리얼 엔진을 활용해 창의적·기술적 한계를 어떻게 뛰어넘고 있는지 그리고 에코시스템의 미래에 대해 소개했다. 마지막으로, 마커스 와스머 개발 담당 수석 부사장은 최근 언리얼 엔진의 업데이트 내용을 뒤돌아보고 향후의 로드맵을 공유하면서 키노트 발표를 마무리했다. 이후 ▲‘더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모’ 속 기술 들여다보기 ▲언리얼 엔진 5.6으로 모바일 게임 개발하기 ▲일본 사례로 보는 UE5 그래픽 심층 인사이트 ▲나이아가라로 인터랙티브한 파티클 효과 제작해 보기 등의 게임 트랙 세션과 ▲ UE 5.6과 함께 확 달라진 메타휴먼 : 핵심 업데이트 알아보기 ▲언리얼 엔진 5 애니메이션 리타기팅의 미래 등의 미디어 & 엔터테인먼트 트랙 세션, 그리고 ▲ 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 통한 시뮬레이션 산업의 혁신과 같은 제조 및 시뮬레이션 트랙 세션 등 다양한 주제의 세션이 이틀에 걸쳐 진행됐다. 파트너사 세션도 진행됐다. 게임 트랙에서는 넥슨게임즈의 듀랑고 IP를 이용한 ‘프로젝트 DX’ 세션, 넷마블몬스터의 ‘몬길 : STAR DIVE’ 세션, 넥슨의 ‘낙원 : LAST PARADISE’ 세션, 스퀘어 에닉스의 라이팅 관련 세션 등 다양한 국내외 게임사들의 세션이 많은 관심을 얻었다. 또한, 애니메이션 ‘킹 오브 킹스’의 제작사 모팩스튜디오를 비롯해 메타로켓, Kong Studios, 사운드얼라이언스 등이 참여한 미디어 & 엔터테인먼트 트랙과 한국항공우주산업(KAI)과 비브스튜디오스, 현대자동차, 삼성중공업, 현대오토에버 등이 참여한 제조 및 시뮬레이션 트랙도 진행됐다.

유니티가 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U DAY Seoul : Industry)’를 오는 9월 26일 서울 한국과학기술회관에서 개최한다고 밝혔다. ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 다양한 산업군의 고객사와 파트너가 함께 만들어가는 비즈니스 혁신 사례를 공유하고, 현장 중심의 경험과 인사이트를 공유하는 자리다. 각 산업별 실무자와 유니티 전문가들이 유니티 기반 디지털 전환을 가속화하는 기술과 노하우에 대해 공유할 예정이다. 올해 ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 디지털 전환에 실질적인 도움이 되는 사례와 기술 공유 및 현업 중심의 데모존을 새롭게 선보이는 등 체감형 프로그램에 초점을 맞췄다. SK AX의 강철규 매니저가 ‘2D Map을 3D Map으로 전환한 HBM 전용 Stack Map PoC(개념 검증)’를 주제로 국내 주요 메모리 반도체 제조사를 대상으로 진행된 3D 웨이퍼 뷰어 PoC사례를 소개하고, 유니티 협업 과정에서 얻은 주요 인사이트와 설루션 구축 과정에서의 노하우를 공유할 예정이다. 유비씨의 조예창 파트장은 ‘From DX to AX : 앞서가는 기업들이 선택한 무인화·자율화 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표한다. 유니티를 활용해 실제 현장에서 구현한 데이터·시뮬레이션·AI 최적화 루프와 기술 아키텍처를 공유하고, 무인화·자율화를 통해 운영 효율과 경쟁력을 높인 실제 사례를 전한다. 프로젝트 기획부터 운영까지 실무 맞춤형 노하우를 공유하는 유니티 전문가들의 세션도 마련될 예정이다. 유니티 코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘글로벌 성공 사례로 배우는 유니티 에셋 매니저’를 주제로, 제조 및 건설 산업의 3D 데이터 관리 및 보안 전략을 다룬다. 분산된 3D 데이터를 중앙에서 효율적이고 안전하게 관리하는 방식과 글로벌 제조·건설사 성공 사례 소개를 통해 디지털 트윈 및 산업용 메타버스 시대의 데이터 혁신 방안을 제시할 예정이다.     유니티는 올해 행사에서 제조, 건설, 모빌리티, 교육 등 다양한 산업군에서 실제로 사용되는 유니티 기반 설루션을 직접 체험해볼 수 있는 15개 이상의 실전 데모존을 선보인다고 전했다. 디지털 트윈 및 제조 특화 AI를 결합한 설루션을 제공하는 메타넷디지털은 전 세계 디지털 트윈 공장을 본사에서 실시간으로 모니터링할 수 있는 유니티 기반 ‘메타팩토리(MetaFactory)’ 데모를 시연한다. 3D 설비 상태 조회, 알람 발생 설비 즉시 확인, 이슈 대응 시나리오 기반 협업 인터페이스 등을 통해 제조 운영 효율성과 의사결정 속도 개선의 유용성을 체험할 수 있다. 피앤씨솔루션은 AR 글래스 ‘METALENSE2(메타렌즈2)’를 활용한 선박 엔진 및 인체 해부도 관련 데모를 선보인다. 실제 함정 내부의 주요 장비에 대한 명칭 및 기능을 단계적으로 학습할 수 있는 콘텐츠와 피부계·근육계·신경계 등 8가지 인체 계통을 계층별로 선택해 시각화할 수 있는 해부학 교육 콘텐츠를 경험할 수 있다. 또한, 정밀지도(HD MAP) 기반 디지털 트윈 자율주행 시뮬레이션 설루션을 제공하는 모라이는 실제 도로와 환경을 그대로 구현한 디지털 트윈 맵에서 자율주행 차량 개발에 필요한 데모 테스트를 시연할 계획이다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “유니티 인더스트리 설루션은 다양한 산업의 디지털 전환을 가속화하며, 더 효율적이고, 창의적인 방식으로 산업 생태계를 변화시키고 있다”면서, “이번 행사를 통해 최신 기술 트렌드와 인사이트를 나누고, 상호 협력의 기회를 모색할 수 있기를 기대한다”고 말했다. 이번 행사는 사전 선착순 참가 등록 시 누구나 무료로 참석 가능하다. 오프라인 참가 등록이 조기 마감될 경우, 신청자에 한해 추후 전문가 발표 세션을 온라인으로 시청할 수 있는 가이드를 별도 안내할 예정이다.

캐디안이 웹 브라우저 기반 CAD 뷰어인 ‘캐디안 뷰Q(CADian ViewQ)’를 출시했다고 밝혔다. 캐디안 뷰Q는 AEC(건축·토목·엔지니어링) 분야의 2D 도면 포맷인 DWG, DXF, DWF(이상 오토캐드 파일), DGN(마이크로스테이션 파일)과 더불어 BIM(건설 정보 모델링) 기반의 3D 파일 형식인 IFC, RVT(레빗 파일), 그리고 3D 모델링 파일 OBJ, STL 등 다양한 산업 포맷을 폭넓게 지원한다. 앞으로 현장에서 필요한 도면 파일 포맷이 계속 추가될 예정이다. 웹 브라우저 기반으로 작동해 별도의 프로그램 설치 없이 크롬, 엣지, 사파리 등 주요 브라우저에서 즉시 도면 열람이 가능하며, 장소나 디바이스의 제약 없이 도면 접근성과 협업을 강화한 것이 특징이다.      캐디안 뷰Q는 직관적인 UI와 함께 ▲도면 확대, 이동, 회전 ▲도면층의 리스트, 색상 확인 및 온/오프 설정 기능 ▲객체 속성 정보 확인 ▲거리 및 면적 측정 후 엑셀 파일로 내보내기 ▲도면을 PNG 또는 JPG 이미지로 변환해 빠른 뷰잉 지원 ▲텍스트 추가, 마크업(markup) 기능 ▲스크린 캡처 방지 등 보안 강화 ▲이메일로 첨부된 도면의 미리보기 ▲데스크톱 CAD 인 캐디안 프로(CADian Pro)와 연동으로 편집 가능 등 건설·설계·유지관리 분야의 실무자가 요구하는 핵심 기능을 반영하였다. 캐디안은 RESTful API 기반으로 개발된 뷰Q가 향후 BIM, GIS, PDM, PLM, ERP, FMS(시설물 관리), 스마트 공장, 스마트 건설, IoT(사물인터넷), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, AI(인공지능), 디지털 전환(DX), VR/AR 등 다양한 외부 시스템과의 연동도 유연하게 확장할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 또한, 캐디안 뷰Q 출시와 함께 캐디안은 동시 API 호출 10만 건 이상을 안정적으로 처리할 수 있는 로드 밸런싱 기반 서버 아키텍처를 구축했다고 전했다. 캐디안 뷰Q에 지능형 로드 밸런싱 기술을 적용함으로써 서버 풀 분산 처리, 자동 확장, 세션 유지, 캐싱·큐 기반 처리 등을 통해 트래픽 과부하 상황에서도 빠른 응답 속도와 무중단 CAD 협업을 지원한다는 것이 캐디안의 설명이다. 캐디안은 뷰Q를 앞세워 글로벌 SaaS형 웹 캐드 설루션 시장 진출을 본격화할 계획이다. 이를 통해 ▲대기업·공공기관의 대용량 CAD 협업 지원 ▲글로벌 사용자 간 CAD 파일 공유 및 접근성 향상 ▲오프라인 중심의 CAD 환경을 클라우드로 전환하는 것을 목표로 하고 있으며, B2B 대상의 공급 확대도 적극 추진 중이다. 캐디안은 현재 5000명 규모의 베타 사용자(PC, 스마트폰, 태블릿)에게 뷰Q 무료 체험 서비스를 제공하고 있다. 캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안 뷰Q는 대규모 디지털 건설·설계 프로젝트에서 CAD 데이터를 신속하게 불러오고 공유할 수 있는 클라우드 기반 협업 툴로서 생산성 향상에 기여할 것”이라며, “로드 밸런싱 기술을 통해 병목 없이 다수 사용자의 실시간 CAD 협업이 가능해졌다”고 말했다. 

3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator    ■ 개발 및 자료제공 : 팀솔루션, www.timsolution.io   최근 많은 기업에서 디지털 전환 과정에서의 3D 모델링 과정에 초기비용 부담과 편집 등의 활용이 어려운 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀솔루션은 3D CAD의 구조를 편집하는 솔루션을 출시했다. 이러한 솔루션을 이용하여 조선선박, 자동차, 반도체, 기계설비 등 제조산업의 고객사들은 초기 디지털 트윈 환경을 구현하는데 과도한 비용을 투자하지 않아도 되고, 실시간 데이터를 역동적으로 볼 수 있으며, 도입 이후 장기적 유지보수에도 효율적인 디지털 트윈 솔루션을 구현할 수 있다. 1. 제품의 주요 특징  팀솔루션의 주요 제품인 DXE Translator(딕시 트랜스레이터)의 가장 큰 특징은 고객이 이미 보유하고 있는 기업 자산인 3D CAD 데이터를 활용한다는 것이다. 이를 통해서 고객은 디지털 트윈 진입 장벽을 낮추는 동시에 정밀도 높은 디지털 트윈 구현이 가능하다. 2. 주요 기능 DXE Translator는 30여종의 3D CAD 데이터를 5가지 범용적 디지털 트윈 포맷으로 변환하는 한편, 3D CAD의 외형 추출, 구조 경량화, mesh 등의 형상경량화를 노코딩 환경으로 지원한다. 이는 전문지식을 갖춘 프로그래머가 아니더라도 3D 모델과 디지털 트윈에 대한 손쉬운 학습과 유지보수를 가능하게 한다. 3. 도입 효과 DXE Translator는 3D CAD 데이터의 구조 중에서 필요한 데이터만 추출하는 동시에 외형은 그대로 유지하여 방법을 채택했는데 이 덕분에 고객은 이 디지털 트윈 자산과 3D CAD 데이터를 여러번 재사용하는 것이 가능하다. 결국 고객은 프로젝트 단위별, 혹은 부서별 예산 지출이 아닌 전사적 디지털 전환 예산 사용을 통해 장기적이고 효율적인 디지털 트윈 운영이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 현대중공업, 한국조선해양, 현대자동차 등    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)이 8월 20일~23일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘K-PRINT 2025’에 참가한다고 밝혔다. ‘K-PRINT 2025’는 디지털 인쇄, 라벨, 패키지, 텍스타일, 사인(Sign) 산업까지 다양한 인쇄 분야를 아우르는 전시회로, 인쇄 산업의 최신 기술과 미래 비전을 한눈에 조망할 수 있는 행사다. 한국후지필름BI는 이번 전시에서 ‘스포트라이트 온 스팟 컬러즈(Spotlight on Spot Colours)'와 ‘스마트 DX 설루션(Smart DX Solution)'을 주제로, 차별화된 별색 인쇄 기술과 업무 자동화를 위한 DX 전략을 선보인다. 부스를 방문하는 참관객은 창의적인 컬러 표현이 가능한 인쇄 장비부터, 실질적인 생산성 향상을 이끄는 비즈니스 설루션까지 다양한 기술을 체험할 수 있다. 전시 부스에서는 생동감 있는 별색 인쇄를 구현하는 6컬러 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스(Revoria Press) PC1120’, 공간 효율성과 별색 인쇄 기능을 갖춘 5컬러 인쇄기 ‘레보리아 프레스 SC285S’, 프리프레스(Prepress) 워크플로 자동화 설루션 ‘레보리아 XMF 프레스레디(Revoria XMF PressReady)’, 그리고 가변 데이터 편집이 가능한 비즈니스 문서 자동화 설루션 ‘OL 커넥트 데스크톱’ 등 다양한 장비와 소프트웨어가 소개된다. 이외에도 한국후지필름BI는 RPA(로봇 프로세스 자동화), AI, 클라우드 기반의 다양한 비즈니스 설루션을 통해, 인쇄를 넘어 기업 전반의 생산성과 운영 효율을 극대화하는 디지털 전환 전략을 함께 제시할 예정이다.     전시 기간 동안 부스 내에서는 하루 3회에 걸쳐 장비 및 설루션 데모 프로그램이 진행된다. 시연 내용은 ▲가변 데이터 처리 및 프리프레스 자동화 ▲디지털 인쇄기 제품 소개 ▲생산 공정 효율화 설루션 등으로 구성되어, 현장에서 제품과 기술을 직접 확인할 수 있는 기회를 제공한다. 한편, 전시 첫날인 8월 20일 킨텍스 제2전시장 컨퍼런스룸에서는 ‘디지털 인쇄, 새로운 지평을 열다’를 주제로 특별 세미나가 열린다. 세미나는 ▲‘젯프레스(Jet Press) 1160CF’ 제품 소개 ▲RPA 기반 스마트 인쇄 공정 자동화 전략 ▲AI·클라우드 기반 지능형 인쇄 설루션 접근법 ▲IT 인프라 및 사이버 보안 전략 등 총 4개의 주제로 구성된다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “이번 ‘K-PRINT 2025’에서는 별색 인쇄 기술이 구현하는 차별화된 출력 품질과 업무 전반의 생산성을 높여줄 다양한 비즈니스 설루션을 선보일 예정”이라며, “앞으로도 인쇄 산업의 디지털 전환을 선도하며, 고객의 비즈니스 성장과 혁신을 지원하는 든든한 파트너가 되겠다”고 밝혔다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1)   이번 호부터 로코드(low code) 설루션을 활용하여 데이터 분석을 활용하는 방법에 대해 설명하고자 한다. 앞으로 4회에 걸쳐 데이터 분석을 위한 로코드 분석 설루션이 어떤 장점을 가지고 있으며 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보고, 간단한 데이터 분석 예제를 따라해 보면서 활용하는 방법을 배워보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 제3회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제4회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   머신러닝 및 딥러닝 기술의 급격한 발전에 힘입어 최근 몇 년사이에 데이터 분석 시장은 폭발적으로 성장해 왔다. 데이터의 분석을 통해서 패턴을 찾고 이를 통해 행동을 예측할 수 있는 사례는 많은 이들의 관심을 불러 일으켰고, 파이썬(Python) 언어와 관련 라이브러리의 사용법을 배우는 강좌도 덩달아 큰 인기를 누리게 되었다. 이는 지식의 저변 확대와 관련 산업의 활성화라는 측면에서 상당히 좋은 방향이지만, 실제 현장에서는 상대적으로 쉽다고 알려져 있는 파이썬 언어도 교육 강좌를 수강한 이후 막상 본인의 업무에 적용하려고 하면 적지 않은 어려움에 직면하게 된다. 이유는 파이썬 언어의 사용이 어려워서라기보다는 CDS(Citizen Data Scientist : 시민 데이터 과학자)에게는 익숙하지 않기 때문이다. 특히 프로그래밍 언어를 이용한 코딩은 텍스트에 기반한 정보이기 때문에 직관적이지 않고 시행착오를 반복해야 어느 정도 활용 레벨에 올라갈 수 있다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위해 로코드 분석 설루션(low code analysis solution)이 대안으로 시도되고 있으며 유의미한 결과를 보여주고 있다.   일반적인 데이터 분석 과정 데이터 분석은 보통 요청을 접수하는 것부터 시작되며, 이 단계에서는 무엇을 분석해야 하는지, 분석의 목적은 무엇인지 명확히 파악하는 것이 중요하다. 분석 대상과 기대하는 결과가 정해지면 그에 필요한 관련 데이터를 확보하게 된다. 이 때 데이터는 내부 시스템, 데이터베이스, 외부 파일 등 다양한 경로를 통해 수집될 수 있다. 다음은 확보한 데이터를 개괄적으로 파악하는 과정인데, 이 때 주요 칼럼과 데이터의 값을 확인하고 누락된 값 또는 이상치가 있는지 등을 점검하게 된다. 데이터의 품질을 빠르게 진단하는 이 단계는 이후 분석의 방향에 큰 영향을 미치게 되기 때문에 아주 중요하다. 이렇게 데이터의 상태를 파악하고 난 뒤에는 분석 전략을 수립하게 되는데, 여기서는 어떤 방식으로 데이터를 다루는 것이 좋을지, 어떤 분석 기법을 적용하는 게 좋을지를 구체적으로 준비하게 된다. 세 번째 단계로는 그 동안 수립한 분석 계획에 따라 본격적인 데이터 정제 작업을 시작하게 된다. 구체적으로는 전처리, 필터링, 파생 변수 생성 등의 작업을 포함하여 분석에 적합한 형태로 데이터를 정돈하는 단계로 볼 수 있다. 다음은 실제 분석을 수행하고 필요한 시각화를 통해 인사이트를 도출하는 것으로 통계 분석, 머신러닝 모델링, 상관관계 파악 등 다양한 방법이 이 부분에 포함된다. 마지막으로 분석 결과는 보고서 형태로 문서화하거나 대시보드로 시각화하여 공유되며, 이는 분석 요청자 또는 조직 내 이해관계자가 쉽게 결과를 활용하여 의사결정을 수행하도록 지원할 수 있다. 요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   파이썬 코딩과 로코드 기반 분석의 비교 이제부터 본격적으로 데이터 분석을 진행하기 위해, 우리는 데이터 분석에 대한 요청을 받은 CDS라고 가정을 해 보자. 우리는 유관부서로부터 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 분석을 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황이다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 다행스럽게도 소스 데이터는 엑셀 형태로 정리되어 입수한 상태이다. 우선 ‘발전소 데이터’를 살펴 보면 일자별로 특정 발전소에서 일일 발전량이 자세하게 표시되어 있다. 결국 첫 번째 데이터는 Electricity_sales로, 발전소 명칭, 측정 일자(년, 월, 일), 시간대별 전력 판매량으로 구성되어 있는데 이는 머신러닝에서 예측하게 될 Y값(종속변수)이 포함된 핵심 데이터 영역이다.   그림 1. 발전소 데이터   다음은 ‘기상 정보 데이터’로 일자별로 특정 지역의 날씨 정보가 정리되어 있다. 발전소 위치에 따른 기상 정보로 일시, 평균기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 등의 정보가 담겨 있다.    그림 2. 기상 정보 데이터   마지막으로 ‘날짜 및 요일 데이터’는 일자별로 요일을 숫자로 매핑한 데이터이다. 날짜 데이터에 매핑 가능한 공휴일 정보가 담겨 있는 데이터 영역이다.   그림 3. 날짜 및 요일 데이터   결국 요청 받은 데이터 분석을 완료하기 위해서는 입수한 데이터에 전처리를 수행하고 이를 기반으로 다중 회귀 분석을 수행하여 머신러닝 예측 모델을 구성해야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

▲ 이미지 제공 : 퍼시스   제조산업의 디지털 전환에서 PLM(제품 수명주기 관리)은 제품의 전체 수명주기에 걸쳐 다양한 데이터를 연결하고 통합하는 중추 역할을 한다. 그리고 인공지능(AI)은 PLM을 통해 축적된 데이터를 학습하여 설계 최적화, 생산 공정 자동화, 품질 예측 등 지능적인 의사결정을 지원한다. PLM과 AI의 융합은 디지털 트윈, 자율 제조와 같은 미래 제조 패러다임을 실현하는 핵심 동력으로서 더욱 빠르고 유연하며 지속가능한 제품 개발 및 생산 혁신을 이끌 것으로 보인다. 이번 호와 다음 호에서는 지난 6월 20일 진행된 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 발표 내용을 중심으로, 제조산업의 디지털 전환을 위한 PLM 및 AI 기술 트렌드와 적용사례를 소개한다.   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   총 12 페이지   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.