서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 ‘IBM AI 서밋 코리아(IBM AI Summit Korea)’가 열렸다. 한국IBM이 주최한 이번 행사는 “AI로 앞서가는, 더 똑똑한 비즈니스의 시작”이라는 주제로, 기업들이 AI를 어떻게 전략적으로 수용하고 활용할지에 대한 깊이 있는 논의와 경험이 공유되었다. 한국IBM 이수정 사장은 개회사에서 AI를 단순한 트렌드가 아닌 기업 경쟁력의 핵심 동인으로 강조했다. 산업 구조와 업무 방식이 AI로 재편되고 있으며, 특히 왓슨x(watsonx) 플랫폼을 중심으로 “클라이언트 제로(Client Zero)” 사례를 통해 실제 성과를 검증했다고 밝혔다. 특히 왓슨x 기반으로 비용 대비 최대 효용을 내기 위한 맞춤형 AI 모델, 그리고 각 산업과 업무 영역에 특화된 접근 방식이 중요하다고 강조했다. IBM 아시아 태평양 총괄 한스 데커스 사장은 '가능성을 현실로, AI로 실현하는 비즈니스의 새로운 지평'을 주제로 데이터 중심, 아키텍처 + 실행 전략이 AI 성공의 열쇠라고 강조했다. 투자 대비 수익(ROI)을 실질적으로 확보하는 기업이 적은 현실(클라우드+AI 도입 기업 중 약 25%만이 만족할 만한 ROI를 실현)에서 왓슨x 포트폴리오 등이 그 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시했다. 특별 강연으로 궁금증뇌연구소 대표인 장동선 박사가 참여해 '뇌과학자가 바라보는 AI 시대의 미래'를 주제로, 뇌과학 관점에서 본 AI 시대의 인간과 기술의 공존에 대해 이야기했다. 장 박사는 AI와 함께 살아가야 하는 시대일수록 인간과 인간이 연결 고리는 더욱 중요해질 것이라고 말했다. 한편, 현장 전시에서는 IBM의 왓슨x 기술이 실제 기업 환경에서 어떻게 적용되는지를 보여주는 ‘페르소나 기반 AI 여정’이 눈길을 끌었다. 인사, 구매, 영업 등 현업 부서와 AI 혁신팀, 데이터팀, IT 운영팀 등 기술 조직을 각각의 페르소나로 설정하고, 각 조직이 직면한 과제를 AI가 어떻게 해결하는지를 시나리오 중심으로 구성했다. 예를 들어, HR 부서는 채용 프로세스 자동화와 직원 경험 개선, 영업 부서는 예측 기반 고객 관리, IT 운영 부서는 운영 리스크 탐지 및 자동 대응 등 각 부서의 니즈에 맞춘 왓슨x 기반 AI 활용 사례가 전시되었다. 이를 통해 참가자들은 기술 중심이 아닌 업무 중심의 AI 적용 방식을 직접 체험할 수 있었다.

세일즈포스는 전 세계 CFO(최고재무책임자)들이 AI 에이전트 투자 확대를 통해 비용 절감과 매출 성장을 동시에 추진하고 있다고 밝혔다.  세일즈포스는 모닝컨설트와 함께 한국을 포함한 24개국 CFO 261명을 대상으로, AI 에이전트가 기업의 비용 절감, 매출 성장, 전략적 의사결정에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사를 진행했다. 조사에 참여한 전 세계 CFO의 78%는 의사결정 과정에서 AI 활용을 점차 확대하고 있으며, 72%는 AI가 기업의 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시킬 것이라고 응답했다.     이번 조사에서 CFO들은 AI 예산의 약 25%를 에이전틱 AI에 할애하고 있으며, 74%는 AI 에이전트가 비용 절감뿐만 아니라 매출 성장에도 기여할 것으로 기대한다고 응답했다. 또한 64%는 AI 에이전트가 기업의 지출 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 답했으며, AI 에이전트를 도입한 기업은 평균 매출이 약 20% 증가할 것으로 전망됐다. 또한, 전 세계 CFO들은 AI를 단순 반복 업무 자동화 도구가 아닌 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 특히 CFO의 역할과 기업 비즈니스 모델이 빠르게 변화하고 있으며, 에이전틱 AI가 새로운 성장 기회를 창출하고 있는 것으로 조사됐다. 전 세계 CFO 중 55%는 AI 에이전트가 단순 업무보다 전략적 업무를 더 많이 수행할 것이라고 예측했다. 실제로 CFO들은 위험 평가(74%), 재무 예측(58%), 비용 관리(54%) 등의 핵심 재무 업무를 AI 에이전트에게 일임하면서 업무 효율을 높이고 있다고 응답했다. CFO들의 AI 투자 전략에 대한 자신감도 높게 나타났다. 전체 CFO의 56%가 투자 전략에 대해 자신감을 보였으며, AI 도입에 대한 ROI 평가 시에는 ‘비용 절감, 리스크 및 규정 준수 개선, 매출 성장’을 가장 중요한 기준으로 꼽았다. 이어 ‘생산성 및 효율성 향상’과 ‘의사결정 개선’이 뒤를 이었다. 한편, CFO들은 AI 전략과 관련해 ‘보안 및 개인정보 위협(66%)’과 ‘ROI 실현 기간(56%)’에도 주의를 기울이고 있는 것으로 나타났다. 한국을 포함한 아시아태평양(APAC) 지역의 경우, 83%가 AI를 활용한 비즈니스 의사결정을 확대하고 있다고 답해 글로벌 평균(78%)을 웃돌았다. 주요 활용 분야는 ▲위험 평가(85%) ▲재무 예측(65%) ▲수익성 평가(58%) 순으로 나타났다. 또한 아태지역 CFO의 52%는 자신의 AI 투자 전략에 대해 자신감을 보이는 것으로 조사돼, 글로벌 수준과 유사한 결과를 보였다. 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 “이번 연구조사를 통해 AI 에이전트 활용이 기업의 매출과 운영 성과에 직접적인 영향력을 미치고 있다는 사실을 확인할 수 있었다”면서, “오늘날 AI는 재무팀이 단순한 재무 관리 역할을 넘어 보다 과학적이고 전략적인 의사결정을 수행하도록 지원하며, 기업 성과와 성장 기회를 창출할 수 있도록 돕고 있다. 세일즈포스는 앞으로도 CFO들이 AI 에이전트와 함께 미래 경쟁력을 확보하고, 지속 가능한 성장의 길을 개척할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

델 테크놀로지스가 아시아 태평양 지역 기업의 인공지능(AI) 도입 동향을 분석한 보고서의 내용을 소개했다. 이번 보고서에서는 아태지역에서 AI 도입이 빠르게 확산하고 있지만, 전문 인력 부족과 데이터 관련 문제는 여전한 과제라고 분석했다. 델 테크놀로지스와 엔비디아의 후원으로 진행된 IDC 인포브리프 ‘AI 구현을 위한 전략적 계획 수립’ 보고서는 2023년 8월부터 2024년 8월까지 아태지역의 여러 산업에 걸쳐 최대 919명의 응답자를 대상으로 한 IDC의 여러 데이터 소스 및 설문조사를 기반으로 작성됐다. 이 조사는 AI, 생성형 AI 및 ML 도입 동향, 과제 및 구현에 대한 전략적 접근 방식을 평가했다. 보고서에 따르면 아태지역에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 확산되며 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. AI를 위한 서버 시장은 2025년까지 239억 달러(약 32조 5000억 원) 규모에 이를 전망이다. 생성형 AI에 대한 투자도 늘고 있다. 올해 아태지역 기업의 84%는 생성형 AI에 100만 달러에서 200만 달러(약 13억 원~27억원)를 투자할 계획이다. 아태지역 기업들은 AI 예산의 38%를 생성형 AI에 할당하는 것으로 나타났는데, 이는 전 세계 기업의 33%에 비해 높은 수치이다.  특히 한국은 AI 도입에 더욱 적극적인 것으로 나타났다. 국내 기업 32%가 이미 AI를 직무에 도입했거나 경쟁우위의 핵심으로 인식하고 있었다. 이는 아태지역 평균인 24%를 웃도는 수치다. 반면 자사의 AI 역량이 초기 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 26%로, 아태지역 평균(31%)보다 낮았다. 보고서는 아태지역의 빠른 AI 성장세에도 불구하고 인재 부족, 데이터 준비 현황, 복잡한 시스템 구성 등의 문제가 남아있다고 짚었다. 숙련된 AI 인재 부족은 시장 경쟁을 심화시키고 비용 상승을 유발하고 있다. AI 숙련도 격차는 디지털 전환 속도를 늦추고, 제품 개발을 더디게 하는 한편 품질 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이 외에도 증가하는 IT 비용, 정부 규제, 데이터 보안 문제 등이 AI 도입을 가로막는 주요 원인으로 꼽혔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 외부 전문가와 협력하고 있었다. 아태지역 응답자의 60%는 외부 개발자에 의존해 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 자체 개발하는 경우는 30%에 그쳤고, 약 10%는 상용 AI 설루션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 여러 어려움에도 불구하고, 응답 기업들은 생성형 AI가 운영 효율 향상, 고객 만족도 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출을 이끌 수 있기 때문에 투자할 가치가 있다고 판단했다.  아태지역 기업들은 영향력이 높고 도입 효과를 측정하기 용이한 사용 사례들를 우선적으로 도입하며 단계적 접근 방식을 취하고 있다. 또한, AI가 산업 전반에 빠르게 스며들고 있는 것으로 나타났다. 금융, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신이 진행 중이다. 특히 제조산업에서는 공급망 최적화와 예측 유지보수, 품질 관리 등에 AI를 사용하고 있다. AI 기반의 수요 예측 및 실시간 생산 모니터링은 다운타임을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 운영 정밀도를 높일 수 있도록 돕는다. 보고서에 따르면 제조업체 응답자의 52%는 생성형 AI가 18개월 내에 이 부분을 혁신할 것이라고 답했다. 자동화된 생산, 예측 리드 스코어링 및 디지털 트윈 모델을 가속화하여 스마트 제조와 민첩하고 고정밀 생산 라인을 발전시킬 것이라는 전망이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “한국을 포함한 아태지역은 AI 도입과 혁신을 선도할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다. 이제 기업들은 개념 검증(POC)을 넘어 측정 가능한 투자 수익률(ROI) 달성에 집중해야 할 때”라고 말했다. 그리고 “일관된 ROI를 달성하는 과정은 복잡하며, 전략, 사용 사례 개발, 데이터 준비, 거버넌스, 최적화, AI 구현 확장 등 모든 단계에서 포괄적인 지원이 필요하다. 델 테크놀로지스와 같은 전문 파트너의 지원을 통해 기업들은 도입 장애물을 극복하고 AI 성과를 달성하는 길을 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.  

알테어는 지난 5월 23일 서울 여의도 콘래드호텔에서 연례 행사인 ‘ATC 코리아 2025(Altair Technology Conference Korea 2025)’를 개최했다. 올해로 23회째를 맞이한 이번 행사는 ‘Accelerating Innovation through Simulation, HPC & AI’를 주제로 약 1000여 명의 업계 전문가 및 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다. ■ 박경수 기자   ▲ ATC 코리아 2025 키노트 현장 모습   이번 행사에서는 디지털 전환을 가속화하는 핵심 기술인 AI, HPC, 시뮬레이션을 기반으로 한 실제 고객 사례와 기술 트렌드가 다양하게 소개되었으며, 특히 알테어와 지멘스의 전략적 협업에 대한 관심이 집중됐다.   산업계 전반에서 시뮬레이션 기반 AI 활용 본격화 ATC 코리아 2025에서는 ▲AI 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 AI ▲구조 및 시뮬레이션 설계 ▲전기전자 시스템 설계 등 총 8개 트랙, 61개 발표 세션으로 구성되어 다양한 산업 현장에서 시뮬레이션 및 AI 기술이 어떻게 적용되고 있는지를 보여줬다. 특히 주목할 만한 발표로는 ‘One Model, One Solver’를 표방한 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)의 최신 개발 현황이 소개됐다. 이 발표에서는 Implicit-Explicit 해석 연계 기능과 고비선형 이벤트에 대한 명시적 해석 기반 최적화 기능을 통해, 단일 솔버로 다양한 해석 요구사항을 충족하며 제품 개발 효율을 개선하는 방안이 제시됐다. 이번 행사에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자, 현대모비스, HD현대중공업, LG이노텍, 한국항공우주산업(KAI), HD현대미포조선 등 주요 제조기업을 비롯해 다수의 연구소 및 IT 기업이 참여했다. 이들 기업들은 AI와 시뮬레이션 기술을 결합해 달성한 실질적 성과를 공유했으며, 개발 주기 단축, 비용 절감, 제품 성능 향상 등 측정 가능한 ROI 사례를 구체적으로 제시했다. 참가자들은 시뮬레이션이 단순 분석 도구를 넘어 제품 설계 전반에 걸쳐 혁신적인 의사결정 도구로 자리매김하고 있음을 실감했다.   지멘스-알테어, 플랫폼 통합 통한 디지털 트윈 시너지 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장은 기조연설에서 “지멘스와 알테어의 기술 결합은 디지털 트윈의 완성을 향한 중요한 진전”이라며, “AI, HPC, 시뮬레이션, 전자기술이 하나의 플랫폼에서 통합될 때 비로소 제품의 생애주기 전반을 최적화할 수 있다”고 강조했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장   실제로 이번 행사에서는 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 알테어의 시뮬레이션 및 데이터 분석 기술이 통합된 새로운 디지털 트윈 설루션이 공개됐다. 이 통합 플랫폼은 제품 생애주기 전반에 걸친 최적화와 예측 분석을 통해 엔지니어링 혁신을 가속화하는 새로운 접근법을 제시했다. 앞서 지멘스는 지난 3월 말 알테어 인수를 완료했으며, 이를 통해 엑셀러레이터 플랫폼에 알테어의 시뮬레이션 및 데이터 분석 역량을 통합함으로써 고객의 엔지니어링 혁신을 더욱 강력히 지원할 수 있게 됐다. 알테어의 샘 마할링엄 CTO는 “AI와 시뮬레이션 기술은 디지털 전환을 위한 실질적 기반이며, 이제는 미래 기술이 아닌 현재의 전략”이라고 강조했다.   ▲ 알테어 샘 마할링엄 CTO   HPC-AI 융합과 산업별 특화 설루션으로 확장 이번 ATC 2025에서는 단순한 기술 소개를 넘어서 실제 적용된 고객 사례 중심의 발표가 이어졌다. 특히 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 기술을 결합한 차세대 시뮬레이션 환경에 대한 발표가 주목을 받았다. 이 발표에서는 기존 대비 10배 이상 빨라진 계산 속도와 더욱 정교한 예측 정확도를 제공하는 새로운 시뮬레이션 패러다임의 가능성을 제시했다. 또한 자동차, 전자, 조선, 항공우주 등 각 산업의 특성에 맞춘 AI 기반 시뮬레이션 맞춤형 설루션 전략도 소개됐다. 이 발표에서는 산업별 특화된 요구사항을 반영한 맞춤형 접근 방식을 통해 더욱 실용적이고 효과적인 디지털 전환 전략을 제안했다. 구조 최적화, 전자기 해석, CFD 시뮬레이션, 열 설계 등 다양한 엔지니어링 분야에서 시뮬레이션과 AI를 결합해 개발 주기를 단축하고 제품 성능을 극대화한 성과들이 공유되며, 산업계 전반에서 AI 기반 시뮬레이션 기술의 실질적 가치를 확인할 수 있었다. 한국알테어의 김도하 지사장은 “이번 행사를 통해 AI와 시뮬레이션 기반 엔지니어링이 산업계 전반에 실질적으로 뿌리내리고 있다는 점을 확인할 수 있었다”면서, “앞으로도 고객과 함께 디지털 혁신 여정을 이어가겠다”고 밝혔다.   ▲ 한국알테어 김도하 지사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

몰입형 협업을 위한 3D 시각화 및 애셋 관리 간소화    테마파크, 박물관, 인터랙티브 전시관과 같은 장소에서의 LBE(위치 기반 엔터테인먼트)에 대한 수요가 증가하고 있으며, 그에 따라 더욱 정교한 어트랙션 디자인의 필요성도 커지고 있다. 그러나 실시간 디자인 시각화와 원활한 애셋 관리를 지원하는 통합 플랫폼이 없다면, 이처럼 복잡한 프로젝트에 필요한 방대한 양의 3D 데이터를 관리하기란 쉽지 않다. 효율적인 툴이 없으면 제작 팀과 기술 팀 간의 협업이 저해되어 프로젝트가 지체되고 비용도 증가하게 된다. LBE 산업의 디지털 트윈을 전문으로 다루는 기술 설루션 공급업체 월드빌더(Worldbuildr)는 이러한 문제를 해결하기 위해 테마파크 디자인 전문 제작 업체 프랭크엔디자인(FrankNDesign)과 파트너십을 맺었다. 두 기업은 유니티(Unity)의 실시간 3D 기술과 DAM(디지털 애셋 관리) 설루션을 활용하여 건축 3D 모델 포맷을 몰입형 3D 협업 환경에서 더욱 효과적으로 시각화하는 동시에, 모든 프로젝트 애셋을 안전하게 관리하는 애플리케이션을 개발했다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     프로젝트 : Worldbuildr 디지털 트윈 애플리케이션 설루션 : 유니티 엔진, 유니티 애셋 매니저, 유니티 버전 컨트롤 목표 : 3D 모델을 실시간으로 원활하게 시각화하고 애셋을 효율적으로 관리할 수 있게 지원하여 관계자 간 협업 개선 팀원 수 : 8명(유니티 개발자 4명 포함)   월드빌더 애플리케이션의 성과 효율적인 반복 작업 : 잠재적인 문제를 조기에 식별하고 비용을 절감하여 디자인 의사 결정을 신속하게 처리한다. 애셋 검색 개선 : 여러 제품에서의 애셋 접근성과 재사용성을 향상한다. 실시간 전환 : 메타데이터를 보존하는 동시에 정적 3D 모델을 15~20분 내에 실시간 인터랙티브 버전으로 전환한다. ROI 예측 : 인파의 흐름과 기타 동적 변수를 토대로 실제 시나리오를 시뮬레이션하여 디자인에 대한 ROI(투자 수익)를 예측한다. 월드빌더의 마이클 리비(Michael Libby) CEO는 “월드빌더 애플리케이션은 기술 지식이 서로 다른 관계자 간의 격차를 해소한다. 건축가는 자신의 모델을 디지털 월드에 구현할 수 있으며, 기술 담당이 아닌 팀원은 코딩이 필요 없는 툴을 사용하여 디자인과 상호 작용하고 이를 개선할 수 있다”고 소개했다.   ▲ 도쿄 거리의 모습을 정적 모델로 재현한 프랭크엔디자인의 ‘도쿄 스트릿(Tokyo Street)’ 프로젝트는 월드빌더 뷰어에서 동적 실시간 조명과 군중 시뮬레이션은 물론, AR(증강현실) 보물찾기와 같은 게임 플레이에 힘입어 생생하게 구현된다.   기존 아키텍처 모델의 한계 이해 레빗(Revit)과 같은 기존 3D 모델링 툴은 경기장, 성당, 고층 빌딩과 같이 복잡한 구조의 세부적인 청사진을 제작하는 데 매우 효과적이다. 하지만 인터랙티브 및 동적 기능을 갖추지 못해 실시간 시각화와 상호 작용에는 적합하지 않으므로 협업 디자인 프로세스에 활용하기는 어렵다.   기존 3D 모델링 툴의 문제점 정적 지오메트리 : 기존 모델링 소프트웨어는 건물의 정적인 상태를 재현하므로 실제 건물의 운영을 시뮬레이션하는 데 필요한 현실적인 요소를 갖추지 못했다. 상호 작용 제한 : 프로젝트에 참여하는 비 기술 분야 관계자는 코딩 관련 지식이 없으면 다양한 조명 조건, 문 여닫기, 벽에 투사되는 미디어 요소 등의 동적 변화를 반영하는 인터랙티브 환경을 구현하기 어렵다. ROI 투자 예측의 어려움 : 기존 모델링 툴에서는 인파의 흐름과 방문객의 지출 패턴을 시뮬레이션할 수 없기 때문에 디자인의 경제적 타당성을 검증하기가 어렵다.이러한 문제를 해결하려면 모델을 실시간 3D 엔진으로 임포트하여 인터랙티브 환경에서 사용할 수 있게 해야 한다. 하지만 이 과정에도 고유의 기술적인 문제가 존재한다. 애셋 관리 : 애셋 개수와 복잡도가 증가함에 따라 이를 효율적으로 관리하는 것이 중요하다. 애셋을 효율적으로 관리하지 못하면 파일을 검색하거나 애셋을 다시 제작하는 데 소중한 시간을 낭비하게 되며, 이는 프로젝트 일정과 예산 측면에서 악영향을 미칠 수 있다. 플랫폼 확장성 : 많은 관계자가 동일한 프로젝트에 접근할 수 있도록 모든 기기에서 디자인과 모델에 액세스할 수 있게 해야 한다. 이처럼 호환성을 보장하는 크로스 플랫폼 기능을 구현해야 하므로 개발이 한층 더 복잡해질 수 있다. 모델 최적화 : 건축 모델은 일반적으로 규모가 크고 매우 상세하다. 따라서 이러한 모델을 적절하게 최적화하지 않으면 로딩 시간이 길어지고 성능이 저하되어 높은 정확도의 비주얼을 유지하기가 어렵다. 버전 관리 : 여러 팀원이 동일한 프로젝트를 진행하는 경우 서로 다른 버전의 3D 모델을 관리해야 하며, 모든 관계자가 최신 업데이트 내용을 확인할 수 있어야 한다. 충돌과 혼선을 방지하기 위해서는 변경 사항과 버전 브랜칭 및 병합 이력을 반드시 추적해야 한다. 리비 CEO는 “건축가와 디자이너는 3D 애셋을 실시간 3D로 변환하는 과정이 복잡하고 많은 시간과 노력을 요구한다는 점에서 어려움을 겪는다. 이들의 전문 분야는 건축 디자인이지, 폴리곤 개수나 프레임 속도 성능과 같은 세부 사항이 아니기 때문”이라고 전했다.   ▲ 월드빌더 뷰어에서 디자이너는 태양, 달, 별의 정확한 위치까지 포함하는 이벤트 당일의 실제 환경을 정확히 확인할 수 있으며, 날씨를 제어하면서 다양한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다.   해결책 : 월드빌더 디지털 트윈 애플리케이션 월드빌더는 프랭크엔디자인의 의견을 토대로 유니티를 활용하여 실시간 3D 구현에 필요한 3D 모델을 준비하는 기술적 과정을 간소화하는 한편, 다수의 프로젝트에서 애셋을 효과적으로 관리할 수 있게 해 주는 직관적인 협업 애플리케이션을 개발했다. 그 결과 관계자 간의 협업 과정이 개선되어 더욱 풍부한 정보를 기반으로 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있게 되었다.   작동 방식 월드빌더 디지털 트윈 애플리케이션을 활용하면 복잡한 건축 3D 모델도 몰입형 실시간 3D 환경으로 원활하게 임포트할 수 있다. 사용자가 드래그 앤 드롭을 통해 모델을 애플리케이션으로 가져오면 15-20분 이내에 모델이 최적화되어 실시간 3D 시각화에 사용할 수 있도록 준비된다. 이후 모델은 클라우드 저장소에 업로드되므로 관련 애셋을 쉽게 검색하고 관리하고 저장할 수 있다. 월드빌더는 또한 인파의 흐름, 방문객의 움직임, 조명 변화, 미디어 투사와 같은 실제 환경의 시뮬레이션 기능을 애플리케이션에 통합했다. 이렇게 향상된 상호 작용을 활용하면 티켓 판매, 방문객 참여, 운영 비용을 시뮬레이션하여 프로젝트의 경제성을 검증할 수 있다.   몰입형 협업 애플리케이션을 만드는 데 유니티를 사용해야 하는 이유 새로운 제품을 개발하는 과정은 항상 까다롭지만, 월드빌더는 근본적으로 유연하고 풍부한 리소스를 갖춘 유니티를 활용한 덕분에 애플리케이션을 더욱 손쉽게 구상하고 개발할 수 있었다.   유니티 애셋 매니저를 통한 애셋 관리 간소화 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)는 중앙 집중식의 직관적인 애셋 업로드, 관리, 통합 시스템을 제공하며 월드빌더의 개발 프로세스에서 핵심적인 역할을 했다. 유니티 애셋 매니저는 데이터 사일로(silo)를 허물고 애셋 스토리지를 중앙 집중화하여 개발 팀의 워크플로 효율성과 일관성을 향상한다. 월드빌더의 애플리케이션에 활용된 유니티의 주요 기능은 다음과 같다. 애셋 검색 필터, 라이선스 유형, 태그, 이미지, 메타데이터를 사용하여 애셋을 간편하게 검색한다. 조직 고유의 폴더 구조를 따르는 컬렉션을 통해 애셋을 탐색한다. 반응형 UI를 통해 애셋 및 그와 관련하여 명확하게 정리된 정보와 풍부한 리뷰를 확인한다. 애셋 관리 고급 메타데이터 태그 기능으로 애셋을 손쉽게 분류한다. 사용자와 애셋을 세밀하게 그룹화할 수 있는 편리한 인터페이스를 통해 조직, 프로젝트, 팀 간에 애셋 또는 애셋 컬렉션을 공유한다. 애셋 전환 기존 3D 포맷(BIM, CAD 등)의 애셋을 3D 친화적이며 최적화된 실시간 포맷으로 자동 전환한다. 월드빌더는 유니티 애셋 매니저를 애플리케이션의 백엔드 DAM으로 사용함으로써, 업로드된 각 애셋을 체계적으로 최적화하고 다양한 기기에서의 실시간 3D용으로 적합한 포맷으로 전환할 수 있었다. 개인의 기술적 숙련도와 무관하게 모든 사용자는 레빗에서 모델을 바로 업로드하고 최적화할 수 있다. 또한 애셋은 애플리케이션에서 추가, 분류, 관리되며 애셋 매니저를 통해 협업 참여자들이 자유롭게 액세스할 수 있다. 리비 CEO는 “유니티 애셋 매니저는 우리 제품의 목표를 달성하는 데 없어서는 안 될 요소이며, 우리 사용자에게 안성맞춤이다. 애셋을 업로드하고 공유할 수 있을 뿐만 아니라, 안전하게 관리하고 쉽게 검색할 수 있다”고 전했다.   ▲ 프랭크엔디자인이 구현한 도쿄의 거리에서 플레이어는 증강 현실 게임 공간을 누비며 가상의 아이콘을 찾아 인벤토리에 추가할 수 있다. 월드빌더는 자사의 애셋 파이프라인을 사용하여 건축 모델에서 아이템 생성 지점을 바로 지정하는 방식으로, 모델을 임포트한 뒤 별도의 증강 카메라 레이어의 적절한 위치에 게임플레이 아이템을 생성할 수 있다.   플랫폼 확장성 월드빌더 팀은 개인적인 선호가 아니라 전략적인 판단을 토대로 유니티를 선택했다. 초기에 월드빌더는 여러 엔진을 평가했지만, 유니티의 광범위한 플랫폼 지원 덕분에 고사양 워크스테이션부터 최소한의 그래픽 성능만 갖춘 모바일 기기에 이르는 다양한 기기에 월드빌더 애플리케이션을 배포할 수 있었다. 유니티는 동일한 프로젝트를 수행하는 여러 사용자가 어떤 기기에서든 동일한 신(scene)과 애셋에 액세스할 수 있게 해 주므로, 광범위한 멀티플랫폼을 지원하는 월드빌더에게는 최적의 선택지였다. 리비 CEO는 “다른 설루션의 경우 사용자가 특정 하드웨어 생태계에 종속된다는 점이 결격 사유였다. 하지만 유니티를 사용하면 현장에서 모바일 기기만 가지고 있는 사용자도 해당 기기를 통해 앱을 실행하여 모든 애셋 정보를 직접 확인할 수 있다”고 말했다.   병합 충돌을 효율적으로 해결하는 유니티 버전 컨트롤 개발 팀 전원이 원격 근무를 하는 월드빌더는 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)을 중심으로 삼아 애플리케이션에 필요한 코드를 함께 효율적으로 관리하고 작성했다. 유니티 버전 컨트롤은 유니티 에디터와 직접 통합되어 프로젝트 파일의 버전 추적, 브랜칭, 병합을 지원하면서, 애플리케이션의 다양한 측면을 담당하는 팀원들에게 원활한 협업 환경을 제공한다. 리비 CEO는 “유니티 버전 컨트롤은 특히 우리 팀이 성장하고 프로젝트가 더욱 복잡해지는 상황에서도 효율적인 내부 개발 과정을 구축하는 데 큰 도움을 주었다. 덕분에 워크플로가 간소화되고 충돌이 최소화되면서 더욱 신속한 반복 수정과 안정적인 테스트가 가능해졌다”고 전했다.   향후 기능 개선 계획 월드빌더는 앞으로 애셋 파이프라인을 확장하고, 고급 인터랙티브 기능을 도입하고, 실시간 시뮬레이션 기능을 개선하는 등 다양하고 새로운 기능을 도입하고자 하며, 궁극적으로는 제작 팀과 기술 팀이 더욱 간편하게 협업하고 비전을 실현할 수 있도록 지원하고자 한다. 프랭크앤디자인의 프랜시스코 누네즈(Francisco Nunez) 회장은 “프랭크엔디자인은 몰입형 디자인의 지평을 확장하기 위해 최선을 다하고 있다. 월드빌더의 실시간 3D 기능은 복잡한 환경을 시각화하고 커뮤니케이션을 간소화할 수 있는 가능성을 보여 주었다”고 전했다. 월드빌더는 유니티의 실시간 3D 및 애셋 관리 설루션을 활용함으로써 LBE 산업의 진화하는 수요에 발맞춰 나가고 있으며, 앞으로의 개발에서도 유니티와 향후 제공될 애셋 매니저 기능을 계속 활용할 예정이다. 리비 CEO는 “월드빌더의 사명은 협업 디자인의 지평을 계속해서 확장하는 것이다. 유니티를 통해 더 많은 실시간 인터랙티브 요소를 앱에 추가하여, 애셋 파이프라인을 더욱 간소화하고 클라이언트에게 더 큰 가치를 제공하고자 한다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PR 및 마케팅 전문가 위한 ‘실전형 생성형 AI 지형도 3.0’ 소개    생성형 AI 지형도 3.0 (이미지 제공 : 함샤우트 글로벌) 함샤우트 글로벌이 급변하는 생성형 AI 시장의 흐름을 반영한 ‘생성형 AI 지형도 3.0’을 새롭게 선보였다. 지난해 3월과 9월에 이은 세 번째 업데이트를 통해 공개된 이번 지형도는 단순한 정보 나열을 넘어, 마케팅 실무자들이 실제 업무에 적용 가능한 ‘실행형 가이드’로서 AI 도구 선택의 기준을 제시하고 AI 시대의 전략적 도구 역할을 할 것으로 보인다. 마케팅 업무 42% 대체 전망…실무 중심 ‘실행형 AI 지형도’로 진화   IDC의 연구에 따르면 2026년까지 생성형 AI가 전통적인 마케팅 업무의 42%를 대체하고, 2029년까지 전체 마케팅 생산성을 40% 향상시킬 것으로 예측된다. 이미 79%의 마케터들이 콘텐츠 제작에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 기업들의 30%는 AI 투자에서 2배의 투자수익률(ROI)을, 40%는 3배 이상의 ROI를 기대하고 있는 상황이다. 이러한 변화는 마케터의 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 단순한 보조 도구를 넘어, 생성형 AI는 마케터가 전략 수립부터 실행까지 주도적으로 이끌어갈 수 있도록 돕는 ‘필수 업무 파트너’로 그 중요성이 커지고 있다. 함샤우트 글로벌은 이러한 시장의 흐름을 반영하여 이번 ‘생성형 AI 지형도 3.0’을 단편적인 AI 툴 분류를 넘어 실제 업무에 즉시 활용 가능한 실행형 가이드로 기획했다. 업무 목적별 AI 툴 정보 제공…클릭 한 번으로 상세 정보 확인   함샤우트 글로벌이 공개한 ‘생성형 AI 지형도 3.0’은 마케팅 및 PR 업무에 필수적인 △범용 생성형 AI, △콘텐츠 제작 및 편집, △데이터 분석 및 보고, △마케팅 및 프로모션 자동화, △업무 관리 영역에 특화된 AI 툴 정보를 제공한다. 특히 기존의 AI 지형도들이 단순히 AI 툴의 카테고리만 보여주는 것과 달리, 각 툴에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있는 페이지로 연결되도록 제작된 것이 특징이다. PDF 형태로 제공되는 ‘생성형 AI 지형도 3.0’에서 툴 로고를 클릭하면 AI 전문 정보 플랫폼 ‘AI 매터스(AI Matters)’에서 제공하는 상세 정보를 확인하고 실제 업무에 바로 활용할 수 있도록 편의성을 높였다.   웹 탐색 기반 AI 툴 확산, 멀티모달 기능 통합 등 핵심 변화 주목   생성형 AI 시장이 빠르게 변화하는 만큼, 함샤우트 글로벌이 지난해 9월 발표한 2.0 버전과 비교했을 때 이번 ‘생성형 AI 지형도 3.0’에서는 다음과 같은 핵심적인 변화들을 확인할 수 있다. 가장 눈에 띄는 변화는 실시간 정보 검색 기능을 탑재한 웹 탐색 기반 AI 툴의 확산이다. 챗GPT나 퍼플렉시티(Perplexity)와 같이 뉴스 기사, SNS 트렌드, 업계 보고서 등 외부 정보를 실시간으로 검색하고 활용할 수 있는 기능이 적용된 툴이 크게 증가하여, 마케터들은 하나의 도구만으로 정보 조사부터 콘텐츠 제작까지 통합적으로 처리할 수 있게 되었다. 특히 마누스(Manus)나 젠스파크(Genspark)와 같은 AI 에이전트까지 등장하며 더욱 포괄적인 탐색과 심층적인 분석이 가능해졌다. 또한 이미지 생성, 텍스트 작성, 음성 합성, 영상 편집 등 다양한 기능을 하나의 툴에 통합한 ‘올인원 툴’, 즉 멀티모달 기능을 통합한 AI 툴이 급증했다는 점도 중요한 변화다. 전체 AI 툴 중 약 40%가 복합적인 멀티모달 기능을 제공하는 것으로 나타났다. 이와 더불어 한국어를 정식으로 지원하는 AI 툴이 크게 늘어 국내 마케팅 실무자들이 언어 장벽 없이 다양한 글로벌 툴을 활용할 수 있는 기반이 마련되었다. 지형도 2.0 발표 당시보다 한국어 지원 AI 툴이 40% 이상 증가한 것은 국내 사용자들에게 매우 긍정적인 변화라고 할 수 있다. AI 시대, SAO(Search AI Optimization) 전략 중요성 부각   생성형 AI의 대중화로 인해 소비자 행동 양상이 빠르게 변화하면서 함샤우트 글로벌이 연구한 DCA(Desire, Chat, Action) 모델과 같은 새로운 소비자 의사결정 과정이 중요하게 자리 잡고 있다. 소비자들이 AI와의 대화를 통해 정보를 얻고 구매를 결정하는 환경에서는 AI 생성 결과물에 브랜드가 어떻게 노출되는지가 마케팅의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 따라서 기업들은 단순한 업무 자동화를 위한 AI 활용뿐만 아니라, SAO(Search AI Optimization), 즉 AI 검색 최적화를 통해 자사의 브랜드가 AI 생성 결과물에 효과적으로 노출될 수 있는 전략 수립에 더욱 심혈을 기울여야 할 것이다. 함샤우트 글로벌 김재희 대표는 “이번 지형도 3.0은 단순한 AI 트렌드 정리를 넘어, 생성형 AI 시대에 마케팅 실무자들에게 실질적으로 필요한 도구와 정보의 길잡이를 제공하는 데 큰 의미가 있다”며 “빠르게 발전하는 AI 생태계 속에서 지형도 3.0은 실전 마케터들의 ‘AI 나침반’이자 전략적 의사결정을 위한 로드맵이 될 것”이라고 강조했다. 이번에 공개된 ‘생성형 AI 지형도 3.0’을 통해 마케터들은 자신의 업무 목적에 따라 필요한 AI 툴을 쉽고 빠르게 선택할 수 있다. 첨부 파일에서 고해상도 파일로 다운 가능하다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.