산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행 　 삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.

시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 9월 26일 한국과학기술회관에서 개최한 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U/DAY Seoul:Industry)’를 마쳤다고 밝혔다. 이번 ‘유데이 서울 : 인더스트리’에는 다양한 산업 분야 관계자와 종사자 350명이 참석해 산업 생태계의 혁신적인 디지털 트윈 전략과 기술 인사이트를 공유하고 체험했다. 특히 사전 참가 등록 기간에 600명 이상이 신청하며 조기 마감되는 등 높은 관심을 보였으며, 행사 종료 후 제공되는 온라인 레코딩 영상 신청에도 약 200명이 참여해 지속적인 관심을 확인할 수 있었다. 유니티는 산업 현장 속 유니티 기반 디지털 트윈 기술을 직접 체험할 수 있는 ‘실전형 데모존’에 참관객의 호응이 높았다고 소개했다. 특히 메타넷디지털의 ‘메타팩토리’, 모라이의 ‘자율주행 차량 테스트 데모’ 등이 주목을 받았다. 메타넷디지털 데모존을 담당한 김남일 이사는 “메타팩토리는 제조 현장의 데이터를 실시간으로 연결하고 AI와 3D 기술을 더해 운영 효율성을 크게 개선할 수 있는 제조 운영 관리 플랫폼“이라며, “이번 행사를 통해 제조업 뿐만 아니라 물류, 자동차 등 여러 분야의 산업 관계자 분들과 다양한 의견을 나누고, 좋은 피드백을 청취할 수 있어 의미 깊었다”고 말했다. 모라이 데모존을 담당한 이원상 매니저는 “상암, 강남 등 친숙한 도로 환경을 구현한 데모를 준비했는데, 유니티 기반의 고정밀 시뮬레이션 기술이 제공하는 현실감을 높이 평가해주셨고, 기술적 진보를 실감했다는 반응도 많았다”고 말했다. 이어 “유데이 서울 : 인더스트리를 계기로 보다 많은 분들께 저희 설루션의 가치를 알리고, 잠재적 협력 파트너들과 새로운 비즈니스 기회를 논의할 수 있어 뜻깊었다”고 소감을 전했다.     전문가 세션에서는 산업 혁신의 방향성을 제시하며, 다양한 실제 적용 사례를 살펴볼 수 있는 세션들이 눈길을 끌었다. 그 중에서도 SK AX의 강철규 매니저가 발표한 ‘HBM 전용 Stack 3D Map PoC’ 세션은 유니티 협업 과정에서 얻은 인사이트와 노하우를 구체적으로 다뤄 참관객들의 만족도가 높았다. 유니티 코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어가 발표한 세션도 관심을 모았다. 이 세션에서는 BMW의 유니티 애셋 매니저 기반 3D 에셋 관리 사례와 오바야시의 실시간 3D 협업 워크플로 구축 사례에 대해 전했다. 또한 버추얼 프라이빗 클라우드(VPC) 배포 옵션 등 유니티의 3D 데이터 보호 기능 및 대규모 산업 데이터 관련 인사이트를 공유했다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “이번 유데이 서울 : 인더스트리는 유니티의 기술이 창출하는 새로운 가치와 가능성을 확인할 수 있었던 시간”이라며, “앞으로도 협력 생태계를 확대해 나갈 수 있도록 여러 산업군에 최적화된 설루션을 선보일 것”이라고 말했다.

  파네시아 정명수 대표가 9월 11일 개최된 '2025 미래포럼'에 초청받아 '차세대 비즈니스 패러다임을 여는 기술의 진화'를 주제로 발표를 진행했다. 미래포럼은 국내외 주요 메모리 반도체 업계 임원진들이 참석하는 대규모 행사다. 정 대표는 이날 발표에서 AI 데이터센터에서 연결 기술의 중요성이 점차 커질 것이라 강조했다. 그는 이러한 패러다임 변화 속에서 HBM(고대역폭 메모리)의 역할과 활용 방식이 어떻게 변화할지에 대한 의견을 공유했다. 정 대표는 향후 10년간 HBM을 제조하고 설계하는 기업들이 나아가야 할 방향을 제시하고, 차세대 AI 인프라를 위한 HBM 기반 솔루션을 소개하며 발표를 마무리했다. 이어 그는 전문가 패널 토의에 참석해 미래 AI 시대의 패러다임 변화에 대한 심도 깊은 논의를 이어갔다. 정 대표가 공유한 차세대 AI 데이터센터 구조에 대한 자세한 내용은 파네시아가 지난달 공개한 기술 백서를 통해 확인할 수 있다. 해당 백서는 'AI 인프라 혁신의 중심, 메모리·링크 중심의 연결 반도체와 데이터센터 연결 솔루션'이라는 제목으로, 파네시아 홈페이지에서 다운로드할 수 있다.    

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.

앤시스코리아는 6월 4일 수원 컨벤션센터에서 ‘앤시스 테크 서밋(Ansys Tech Summit)’을 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 하이테크 산업에 종사하는 전기 전자 및 반도체 분야 해석 엔지니어를 위한 행사로, 앤시스의 다양한 최신 기술과 서비스에 대한 정보를 공유하고자 마련됐다. 앤시스코리아는 이번 행사에서 3DIC, HBM, 디지털 트윈, AI(인공지능)/ML(머신러닝), 생성형AI, 열 감지 설계(thermal aware design), 배터리, AR(증강현실)/VR(가상현실) 등 업계에서 화두가 되는 주제로 엄선된 세션을 선보일 예정이며, 앤시스 2024 R1 업데이트 내용을 포함한 최신 정보를 빠르게 만날 수 있다. 특히 올해 새로 구성한 ‘3DIC & Interposer 워크숍’ 트랙에서는 앤시스 본사 및 한국 엔지니어가 발표자로 나서 유관 지식 및 인사이트를 공유하는 시간을 갖는다.     이번 행사는 박주일 앤시스코리아 대표의 환영사를 시작으로 오전 키노트 3개 세션과 오후 5개의 트랙으로 이어지며, 오전에 진행되는 키노트 3개 세션은 ▲앤시스 최신 하이테크 기술 ▲클라우드 기반 ‘앤시스 SimAI’ ▲시뮬레이션 기반 기술 혁신 등을 주제로 구성했다. 앤시스코리아 강태신 전무가 연사로 참여하는 첫 키노트 세션은 ‘하이테크 산업에 제공 가능한 앤시스의 신기술’을 주제로 진행된다. 최신 기술에 대한 혁신과 적응력이 필수가 된 하이테크 산업에서 지속 가능한 성장 및 혁신을 이룰 수 있도록 돕는 앤시스의 다양한 최신 솔루션을 소개할 예정이다. 두 번째 세션에서는 앤시스코리아 이정원 매니저가 ‘SimAI : AI의 속도로 예측하기’를 주제로 발표를 진행한다. AI 모델에 대한 지식이 없는 사용자도 복잡한 문제의 결과를 빠르게 예측할 수 있도록 돕는 앤시스 SimAI를 소개하며 클라우드 기반의 활용 방법과 이를 이용한 적용 사례를 선보일 예정이다. 마지막 세션에는 앤시스 글로벌의 사라 루이(Sara Louie) 주요 제품 관리자가 ‘시뮬레이션을 통한 혁신 강화’를 주제로  3DIC/멀티칩 통합, 고급 패키징, 맞춤형 칩에 이르기까지 컴포넌트 레벨에서 시스템 레벨로 적극적으로 이동하고 있는 최신 기술을 사용자가 기술 혁신과 성장을 주도할 수 있도록 시뮬레이션 기반의 기술에 대한 통찰력을 제공할 계획이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 "그간 하이테크 분야의 주요 고객사를 대상으로 진행되었던 앤시스 테크 서밋 행사를 업계 전반 해석 엔지니어를 대상으로 확대 진행하게 되어 대단히 기쁘다”면서 “해석 엔지니어들이 평소에 높은 관심을 가지고 있었을 주제들로 세션을 엄선하여 선보일 예정”이라고 전했다.

AMD는 ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Build)’ 콘퍼런스에서 마이크로소프트 고객 및 개발자를 위한 최신 엔드투엔드 컴퓨팅 및 소프트웨어 기능을 공개했다. 마이크로소프트는 AMD 인스팅트(AMD Instinct) MI300X 가속기, ROCm 개방형 소프트웨어, 라이젠(Ryzen) AI 프로세서 및 소프트웨어와 알베오(Alveo) MA35D 미디어 가속기 등 AMD의 솔루션을 통해 광범위한 시장에 걸쳐 AI 기반을 구축할 수 있는 툴을 지원한다. 마이크로소프트의 새로운 애저(Azure) ND MI300X 가상머신(VM)은 현재 공식 출시되었으며, 까다로운 AI 워크로드를 처리해야 하는 허깅 페이스(Hugging Face)와 같은 고객에게 높은 성능과 효율성을 제공한다. 2023년 11월 프리뷰로 발표된 애저 ND MI300x v5 가상머신 시리즈는 고객들이 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 캐나다 중부 지역에 공식 배포되고 있다. 최상급의 성능을 제공하는 이러한 가상머신은 높은 HBM 용량과 메모리 대역폭을 제공함으로써 고객들이 GPU 메모리에 더 큰 모델을 탑재하거나 더 적은 GPU를 이용해 궁극적으로 전력, 비용 및 솔루션 구현 시간을 절감할 수 있도록 지원한다. 또한, 이러한 가상머신과 이를 지원하는 ROCm 소프트웨어는 애저 오픈AI 서비스를 비롯한 애저 AI 프로덕션 워크로드에도 사용되고 있어, 고객들이 GPT-3.5 및 GPT-4 모델에 액세스할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트는 AMD 인스팅트 MI300X와 ROCm 개방형 소프트웨어 스택을 통해 GPT 추론 워크로드에서 높은 수준의 가격 대비 성능을 달성했다고 설명했다.   ▲ AMD 인스팅트 MI300X   한편, AMD 라이젠 AI 소프트웨어는 개발자들이 AMD 라이젠 AI 기반 PC에서 AI 추론을 최적화하고 구축할 수 있도록 지원한다. 라이젠 AI 소프트웨어를 이용하면 AI 전용 프로세서인 AMD XDNA 아키텍처 기반 신경망 처리장치(NPU)를 통해 애플리케이션을 실행할 수 있다. AI 모델을 CPU 또는 GPU에서만 실행하면 배터리가 빠르게 소모될 수 있지만, 라이젠 AI 기반 노트북은 임베디드 NPU을 활용해 AI 모델이 구동하기 때문에 CPU 및 GPU 리소스를 다른 컴퓨팅 작업에 활용할 수 있다. 이를 통해 배터리 수명을 늘리는 것은 물론, 개발자가 온디바이스 LLM AI 워크로드와 애플리케이션을 로컬에서 동시에 효율적으로 실행할 수 있다. 4세대 AMD 에픽 프로세서는 애저에서 사용되는 범용 가상머신을 비롯해 메모리 집약적, 컴퓨팅 최적화 및 가속 컴퓨팅 가상머신 등 수많은 솔루션을 지원하고 있다. 이러한 가상머신은 클라우드 분야에서 AMD 에픽 프로세서의 성장 및 수요 증가를 이끌고 있으며, 더욱 향상된 가격 대비 성능으로 범용 및 메모리 집약적 가상머신의 성능을 최대 20%까지 향상시키는 것은 물론, 애저를 지원하는 이전 세대 AMD 에픽 프로세서 기반 가상머신에 비해 컴퓨팅 최적화 가상머신에 대한 CPU 성능을 최대 2배까지 높일 수 있다. 프리뷰로 공개되었던 Dalsv6, Dasv6, Easv6, Falsv6 및 Famsv6 가상머신 시리즈는 향후 수개월 이내에 정식 공급될 예정이다. AMD의 빅터 펭(Victor Peng) 사장은 “AMD 인스팅트 MI300X 및 ROCm 소프트웨어 스택은 세계에서 가장 까다로운 AI 워크로드 중 하나인 애저 오픈AI(OpenAI) 챗GPT(Chat GPT) 3.5 및 4 서비스를 지원하고 있다”면서, “애저의 새로운 가상머신이 공식 출시됨에 따라 AI 고객들이 더욱 폭넓게 MI300X에 액세스하여 AI 애플리케이션을 위한 고성능, 고효율의 솔루션을 활용할 수 있게 되었다”고 밝혔다. 마이크로소프트의 최고기술책임자인 케빈 스콧(Kevin Scott) AI 부문 수석 부사장은 “마이크로소프트와 AMD는 PC를 시작으로, 엑스박스(Xbox)용 맞춤형 실리콘과 HPC, 현재의 AI에 이르기까지 여러 컴퓨팅 플랫폼에 걸쳐 다양한 파트너십을 이어오고 있다”면서, “최근에는 놀라운 AI 성능과 가치를 제공하기 위해 강력한 컴퓨팅 하드웨어와 최적화된 시스템 및 소프트웨어의 결합이 중요하다는 점에 주목했다. 우리는 마이크로소프트의 AI 고객 및 개발자들이 최첨단 컴퓨팅 집약적인 프론티어 모델에 대해 탁월한 가격 대비 성능 결과를 달성할 수 있도록 AMD의 ROCm 및 MI300X를 이용했다. 앞으로도 AI 발전을 가속화하기 위해 AMD와의 협력에 주력할 것”이라고 말했다.

인텔은 델 테크놀로지스, 엔비디아, 오하이오 슈퍼컴퓨터 센터(OSC)와 협업한 결과로 최첨단 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터인 카디널(Cardinal)을 공개했다. 카디널은 연구, 교육 및 산업 혁신, 특히 인공지능(AI) 분야에서 증가하는 지역 내 HPC 리소스 수요를 충족하기 위해 설계되었다. AI와 머신러닝은 과학, 공학, 바이오 의학 분야에서 복잡한 연구 문제를 해결하기 위해 필수로 활용되고 있다. 이러한 기술의 효능이 지속적으로 입증되면서 농업 과학, 건축학, 사회학과 같은 학문 분야에서도 활용도 늘어나고 있다. 카디널 클러스터는 증가하는 AI 워크로드의 수요를 충족할 수 있는 하드웨어를 갖추고 있다. 인텔은 이 새로운 클러스터가 “2016년에 출시된 오웬스 클러스터(Owens Cluster)를 대체할 시스템보다 기능과 용량 모든 면에서 더 대규모의 업그레이드가 될 것”이라고 밝혔다.     카디널 클러스터는 메모리 사용량이 많은 HPC 및 AI 워크로드를 효율적으로 관리하는 동시에 프로그래밍 기능, 이식성(portability) 및 에코시스템 채택을 촉진하는 기반이 되는 델 파워엣지(Dell PowerEdge) 서버와 고대역폭 메모리(HBM)를 갖춘 인텔 제온 CPU 맥스 시리즈(Intel Xeon CPU Max Series)를 활용한 이기종 시스템이다. 이 시스템은 총 3만 9312 개의 CPU 코어를 제공하는 756개 맥스 시리즈(Max Series) CPU 9470 프로세서와 128 기가바이트(GB) HBM2e 및 노드 당 512 GB의 DDR5 메모리를 탑재했다. 단일 소프트웨어 스택과 x86 기반 기존 프로그래밍 모델을 갖춘 이 클러스터는 광범위한 사용 케이스를 처리하고 쉽게 도입 및 배포할 수 있도록 지원하면서 OSC의 처리 능력을 두 배 이상 향상시킬 수 있다. 또한, 이 시스템은 32개의 노드로 104개의 코어, 1테라바이트(TB)의 메모리, 4개의 NV링크(NVLink) 연결로 상호 연결된 94GB HBM2e 메모리를 갖춘 엔비디아 호퍼 아키텍처 기반 H100 텐서 코어(H100 Tensor Core) GPU 4개를 탑재했다. 초당 400기가비트(Gbps)의 네트워킹 성능과 짧은 지연 시간을 제공하는 엔비디아 퀀텀-2(Nvidia Quantum-2) 인피니밴드(InfiniBand)로 대규모 AI 기반 과학 애플리케이션을 위한 500페타플롭(petaflop)의 최고 AI 성능(희소성 포함 FP8 텐서 코어)을 제공하며, 16개의 노드에 104개의 코어, 128GB HBM2e 및 2TB DDR5 메모리를 탑재해 대규모 대칭형 멀티프로세싱(SMP) 스타일 작업을 처리할 수 있다. 인텔의 데이터 센터 AI 솔루션 제품군을 총괄하는 오기 브르기치(Ogi Brkic) 부사장은 “인텔 제온 CPU 맥스 시리즈는 널리 채택된 AI 프레임워크와 라이브러리를 활용하여 HPC 및 AI 워크로드를 개발하고 구현하는 데 최적의 선택지”라면서, “이 시스템의 고유한 이기종성을 통해 OSC의 엔지니어, 연구원 및 과학자들이 이 시스템이 제공하는 두 배 이상 메모리 대역폭 성능을 최대한 활용할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

  주요 CAE 소프트웨어 소개 클라우드 및 VR, Ceetron Cloud Private, Ceetron Analyzer Desktop ■ 개발 : Ceetron AS, https://ceetron.com ■ 자료 제공 : 라온엑스솔루션즈, 031-785-3007, www.raonx.com   ■ Visual Workflow : www.youtube.com/watch?v=6righfmNDrs&ab_channel=CeetronAS ■ VR & AR : www.youtube.com/watch?v=C6-BwID6ftU&ab_channel=CeetronAS, www.youtube.com/watch?v=wkqJZNkUTFs&ab_channel=CeetronAS   한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 최근 발간한 ‘2021년 비대면 사회의 10대 미래 유망 기술’ 보고서에 따르면 코로나19 대유행으로 사회적 거리두기, 원격수업, 온라인 쇼핑 등 기존 생활양식에 큰 변화가 이미 시작되어 빠른 속도로 비대면화가 진행될 것으로 전망한다.  Ceetron은 다양한 결과 포맷을 지원하고 보안이 강화된 클라우드를 통해 이해관계자들과 데이터를 공유할 수 있는 실시간 협업 플랫폼이다. 또한 VR과 AR을 지원하므로 비대면 사회의 새로운 트렌드를 제공한다. 1. 제품의 주요 특징 Ceetron은 CAE(Computer Aided Engineering) 데이터를 공유하고 활용하는 솔루션이다. 업계 특성상 보안에 민감하고 폐쇄적인 환경에 설계자와 해석자 간의 데이터 공유 문제를 해결을 위한 목적으로 다양한 메이저 CAE 솔루션 결과를 하나의 플랫폼에서 확인하고 클라우드를 통해 공유할 수 있다. 아래 그림과 같이 각기 다른 목적을 가지고 있는 인원들과 데이터 공유와 VR을 통한 회의로 시간, 공간의 제약을 탈피하여 보다 원활한 의사소통을 가능케 한다.   2. 주요 기능 (1) 새로운 워크플로 현재의 일반적인 워크플로에서 데이터 공유를 위해 상당한 시간을 할애하고 있는 데다가 비상호작용성의 2차원 정보만 공유를 하기 때문에 원활한 의사소통이 어려우며, 재확인 또는 디자인 변경에 따른 보고서 작성을 위해 다시 시간을 소모하는 행위가 반복되고 있다. Ceetron은 일반적인 워크플로의 혁신을 위해 새로운 비주얼 워크플로 체계를 고안하였으며, 클라우드를 기반으로 하여 문서작업 없이 필요한 정보만 보여주는 디스플레이 모델을 간편하고 빠르게 공유할 수 있게 되었다.   (2) 결과파일 경량화와 공통 포맷 변환 일반적인 CAE 환경에서 사용되는 다양한 Solver의 파일들을 경량화하여 저장공간의 통합 및 표준화로 효율적인 워크플로를 구축할 수 있다. (3) 다양한 결과 포맷 지원 하나의 플랫폼에서 다양한 형식의 결과를 확인할 수 있으므로 결과 확인을 위해 새로운 소프트웨어를 도입하거나 교육 등의 비용을 절감할 수 있다.   (4) SPDM 또는 내부 물리적 서버에 연동 기존 SPDM(Simulation Process & Data Management)이나 내부 HPC와 연계하여 Process 표준화 및 자동화가 가능하다.   (5) Python API 제공 제공된 API를 이용하여 사용자가 원하는 자동화 및 맞춤형 Template을 생성할 수 있다. 3. 도입 효과 앞서 언급한 주요 기능들은 비대면 시대에 기존과 다른 새로운 업무 방식으로의 변화를 꾀할 수 있으며, 이를 통하여 전체적인 시수와 비용 절감, 그리고 원활한 소통을 통한 업무 효율성을 높일 수 있을 것이다.  4. 주요 고객 사이트 LG전자, BASF, Wärtsilä, Brembo, Federal Mogul, Mitsubishi, Equinor, Airbus, Ansys, Autodesk, SAP, Simscale, DNV GL, Transvalor, DEP, HBM nCode, JSOL, Virtual Motion   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기