디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

AI의 비약적인 발전은 제조업을 비롯한 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 지난 4월 8일, 한국공작기계산업협회와 한국산업지능화협회가 공동 주관한 ‘공작기계 산업의 AI 자율제조 세미나’에서도 AI 기술이 이끄는 제조업 패러다임의 전환을 확인할 수 있었다. 이번 세미나는 공작기계 산업의 디지털 전환 전략을 공유하기 위해 마련되었으며, ▲생성AI가 촉발시킨 AX 혁명 ▲AI기술 동향:공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 ▲AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례 ▲AI 자율제조 추진정책 및 정부지원 프로그램을 주제로, 업계 전문가들의 발표와 사례 중심 강연으로 진행되었다.   1.  생성AI가 촉발한 AX 혁명 첫 번째 세션에서는 한국생성AI파운데이션 송세경 회장이 ‘생성AI가 촉발한 AX(Autonomous Transformation) 혁명’을 주제로 강연을 펼쳤다. 송 회장은 “딥시크(DeepSeek)와 같은 초거대 AI의 등장이 미국 중심의 AI 기술 패권을 흔들고 있으며, 이는 글로벌 공급망(GVC)과 제조 생태계 전반에 큰 변화를 예고하고 있다”며, “제조업은 이제 생성AI를 통해 새로운 성장과 확장의 전환점을 맞이하고 있다”고 강조했다. 2.  AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 이어진 발표에서 DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM(Software Defined Manufacturing) 기반 기술 동향’을 주제로 제조업의 디지털 혁신 흐름을 소개했다. 엄 상무는 공작기계 산업 내 AI 활용 흐름을 스마트 디지털 제조(SDM: Smart Digital Manufacturing)로 설명하며, 이를 스마트팩토리(Smart Factory), 라이트하우스팩토리(Lighthouse Factory), 다크팩토리(Dark Factory)로 구분했다. 이 중 다크팩토리는 사람 없이 인공지능과 로봇만으로 운영되는 완전 무인화 공장이라고 부연했다. 또한 그는 “AI가 인간의 지능을 초월하는 단계까지 발전하고 있으며, 이를 제조업에 적용할 경우 암흑공장(Dark Factory) 실현도 가능하다”며, “오픈소스 생태계의 확산을 통해 산업 전반에 공유와 협업의 기반이 강화되어야 한다”고 강조했다. 3.  AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로 인터엑스 박정윤 대표는 'AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로'를 주제로 발표를 이어갔다. 박 대표는 프레스, 사출, 정밀가공 등 생산제조 현장에 AI를 적용하는 트렌드를 소개하며, 기존 하드웨어 중심 운영 방식에서 소프트웨어 기반 맞춤형 디지털 서비스 제공으로 진화하는 자율제조 시스템을 설명했다. 특히 그는 자율제조 시스템의 진화가 모든 요소를 소프트웨어로 정의하고 제어하는 SDX(Software Defined Anything) 개념으로 확장되고 있다고 강조했다. 이와 함께 박 대표는 “지능 자율화 기반 제조 경쟁력을 확보하기 위해서는 고성능 AI 인프라, 즉 SDX 개념이 필수적”이라며, 실제 사출공정, 프레스머신, CNC 가공라인 등에 적용된 다양한 사례를 소개했다. 이와 함께 제조 데이터 표준화, 스마트센서 활용 등 구체적인 도입 전략을 통해 자율제조의 실현 가능성을 제시했다. 4. AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램 마지막 세션에서는 한국산업지능화협회 노성록 센터장이 정부의 AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램에 대해 발표했다. 노 센터장은 산업통상자원부가 추진하는 10대 과제를 중심으로 한 AI 자율제조 선도 프로젝트 진행 현황을 공유하고, 관련 기업들이 정책 지원을 적극 활용할 것을 당부했다. 이를 통해 단순한 자동화를 넘어, 산업 전반의 혁신을 견인하는 전략적 도구로 부상한 AI 기반 자율제조의 효과적인 도입 방안을 제시했다. 이번 세미나는 AI 기술이 실제 제조현장에 본격적으로 확산되고 있음을 확인하는 의미 있는 자리였다. 특히 AI 기반 가공 최적화, 예지보전(Predictive Maintenance), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 디지털 혁신 기술의 현장 적용 사례가 참석자들의 높은 관심을 끌었다.  

마이크로소프트가 연례 보고서인 ‘2025 Work Trend Index(업무동향지표)’를 발표하면서, AI가 재편하는 업무 환경과 프론티어 기업의 등장을 조명하는 한편 AI 시대의 변화에 대응할 로드맵을 제시했다. AI는 단순한 기술을 넘어 사고하고 추론하며 복잡한 문제를 해결하는 동반자로 진화하고 있다. 이에 마이크로소프트는 ‘2025 업무동향지표’를 통해 AI가 조직 경영과 비즈니스에 미치는 영향에 대한 주요 트렌드를 공개했다. 이번 보고서는 한국을 포함한 31개국 3만 1000 명의 근로자 대상 설문조사 결과와 함께, 마이크로소프트 365에서 수집된 수 조 건의 생산성 신호, 링크드인의 노동·채용 트렌드, 그리고 AI 스타트업, 학계 전문가, 경제학자 등과의 협업을 통해 도출됐다.     이번 보고서는 ‘프론티어 기업(Frontier Firm)’이라는 새로운 기업 유형이 등장하고 있으며, 향후 2-5년 안에 대부분의 조직이 이 방향으로 전환을 시작할 것으로 전망했다. 프론티어 기업은 인간과 AI 에이전트가 함께 일하는 하이브리드 팀을 중심으로 유연하게 운영되며, 빠르게 성장하고 성과를 만들어내는 것이 특징이다. 기업 리더의 81%는 향후 12~18개월 내 자사 AI 전략에 AI 에이전트가 광범위하게 통합될 것으로 기대하고 있으며, 실제로 AI 도입 속도도 빠르게 가속화되고 있다. 전체 리더 중 24%는 자사에 이미 전사 차원의 AI 도입이 이뤄졌다고 응답했으며, 시험 운영(pilot) 단계에 머무르고 있다고 답한 리더는 12%에 불과했다. 프론티어 기업은 인간과 AI의 협업 수준에 따라 세 단계로 진화한다. 1단계에서는 AI가 반복적인 업무를 보조해 인간의 효율을 높인다. 2단계에서는 에이전트가 팀의 디지털 동료로 합류해, 사람의 지시에 따라 구체적인 업무를 수행한다. 마지막 3단계에서는 인간이 방향을 제시하면, 에이전트가 전체 업무 흐름을 주도해 업무를 실행하고 인간은 필요할 때만 개입한다. 또한, 보고서는 AI의 급속한 발전으로, 인간의 시간·에너지·비용에 의존하던 지능이 이제는 언제든지 사용할 수 있는 ‘언제든지 사용할 수 있는 지능(Intelligence on tap)’으로 변화하고 있다고 분석했다. 합리적 사고, 계획, 행동이 가능한 AI와 에이전트의 등장으로 인해 이제 기업은 필요에 따라 팀과 개인의 역량을 확장할 수 있다. 실제로 글로벌 리더의 82%(한국 77%)는 2025년을 전략과 운영상의 주요 사항들을 재고해야 할 전환점으로 보고 있으며, 82%의 리더(한국 77%)는 향후 12~18개월 내에 디지털 노동력을 활용해 인력의 역량을 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 같은 변화의 배경에는 비즈니스 수요와 인간의 역량 간의 간극, 즉 역량 격차(Capacity Gap)가 있다. 리더의 53%(한국 65%)는 지금보다 더 높은 생산성이 필요하다고 답했지만, 리더를 포함한 근로자 80%(한국 81%)는 업무에 집중할 시간이나 에너지가 부족하다고 느꼈다. 마이크로소프트 365 사용자 행동 데이터에 따르면, 직원들은 회의, 이메일, 알림 등으로 하루 평균 275번 업무 방해를 받고 있으며, 10건의 회의 중 6건은 별다른 예고 없이 갑작스럽게 열리는 것으로 나타났다. 이 가운데, 일부 기업은 AI를 기반으로 조직 경영 전략을 새롭게 설계하고 있으며, 마이크로소프트는 이들을 ‘프론티어 기업’으로 정의했다. 31개국 3만 1000명 가운데 프론티어 기업에 근무하는 844명의 직원 71%는 자사가 빠르게 성장하고 있다고 답했으며, 이는 글로벌 평균(37%)의 약 두 배에 해당한다. 또 이들 중 55%(글로벌 20%)는 더 많은 업무를 감당할 여력이 있다고 응답했으며, 93%(글로벌 77%)는 향후 커리어 전망에 자신감을 보였다.     산업과 직무의 진화에 따른 다면적인 변화도 예고됐다. 리더의 45%(한국 44%)는 향후 12~18개월 안에 디지털 노동력을 통해 팀 역량을 확대하는 것을 최우선 과제로 꼽았다. 한편 링크드인에 따르면 유망 스타트업의 고용 증가율은 전년 대비 20.6%로, 빅테크(10.6%)의 약 두 배에 육박했다. 이어서, 보고서는 전통적인 조직 구조를 보완할 새로운 모델로 워크 차트(Work Chart)를 제시했다. 기존 조직이 재무, 마케팅, 엔지니어링 등 기능 중심으로 팀을 구성해왔다면, 워크 차트는 부서가 아닌 달성해야 할 목표를 기준으로 팀을 유연하게 구성하는 방식이다. 이 과정에서 AI 에이전트는 팀원으로서 분석, 지원, 제안 등 다양한 역할을 수행하며 인간의 역량을 확장한다. AI 에이전트의 역할이 모든 업무 영역에서 동일한 속도로 발전하지는 않을 것으로 예상됐다. 향후 일부 업무는 에이전트가 대부분을 수행하고, 인간은 고위험·고정밀 업무를 감독하는 방식으로 역할이 조정될 것으로 내다봤다. 판단, 공감, 사고력이 요구되는 업무는 인간의 개입이 필요하다는 분석이다. 인간과 에이전트 간 역할 분담을 측정할 수 있는 운영 지표인 인간-에이전트 비율(Human-agent ratio)의 필요성도 제시했다. 하이브리드 팀의 생산성을 극대화하기 위해서는 에이전트의 수뿐만 아니라, 이들을 효과적으로 조율하고 관리할 수 있는 인간의 수 역시 함께 고려해야 한다는 설명이다.  실제로 리더의 46%(한국 48%)는 자사에서 에이전트를 활용해 업무 절차나 프로세스를 완전히 자동화하고 있다고 답했다. AI 투자와 관련해서는, 향후 12~18개월 내 고객 서비스, 마케팅, 제품 개발 분야에서 확대가 빠르게 이뤄질 것으로 예상하는 리더가 많았다. AI에 대한 인식 차이도 주목된다. 직원의 52%(한국 52%)는 AI를 명령형 도구로 여기고 단순 지시 수행에 활용하고 있었고, 46%(한국 45%)는 조력자로 받아들여 아이디어를 구상하거나 창의적 사고를 확장하는 데 사용하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 마이크로소프트는 조직이 향후 디지털 노동력 관리를 전담하는 지능 자원(intelligence resources) 부서나, 인간과 디지털 노동력의 균형을 조율하는 자원 최고 책임자(Chief Resources Officer)와 같은 새로운 리더십 역할 도입도 검토할 수 있다고 제언했다. 이러한 흐름 속에서, AI는 인간을 대체하기보다 협업을 통해 가치를 높이는 도구로 인식되고 있다. AI를 활용한 개인의 성과는 AI 없이 팀을 구성한 경우보다 높게 나타났으며, 직원들이 AI를 선호하는 이유로 ▲24시간 이용 가능성(42%)(한국 27%) ▲일정한 속도와 품질(30%)(한국 33%) ▲무제한 아이디어 제공(28%)(한국 25%)이 꼽혔다. 보고서는 AI 에이전트의 활용이 본격화되며, 에이전트 보스(Agent Boss) 시대가 도래할 것으로 전망했다. 이는 모든 근로자가 에이전트를 만들고 위임하고 관리하며, 에이전트 기반 스타트업의 CEO와 같은 사고방식을 갖춰야 한다는 의미다. 28%의 관리자는 인간과 AI로 구성된 하이브리드 팀을 이끌 담당자를 채용할 계획이며, 32%는 에이전트 설계·개발·최적화를 위해 12~18개월 내 AI 에이전트 전문가를 채용할 의향이 있다고 밝혔다. AI 전략 수립과 실행에서 리더의 역할도 더욱 강조되고 있다. 에이전트에 대한 친숙도, 사용 빈도, 신뢰 수준, 시간 절감 효과, 관리 역할, 사고 파트너로서 활용, 경력 기여 가능성 등 7가지 항목으로 에이전트 보스 마인드셋을 조사한 결과, 모든 지표에서 리더가 직원보다 높은 수치를 기록했다. 특히 리더들은 향후 5년 이내에 팀의 업무 범위에 ▲ AI를 활용한 비즈니스 프로세스 재설계(38%)(한국 35%) ▲복잡한 업무 자동화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축(42%)(한국 39%) ▲에이전트 훈련(41%)(한국 34%) ▲에이전트 관리(36%)(한국 38%) 등이 포함될 것으로 내다봤다. 에이전트에 익숙하다고 답한 리더는 67%(한국 70%)였지만 직원은 40%(한국 32%)에 그쳤고, 리더의 약 3분의 1이 AI를 통해 하루 1시간 이상을 절약한다고 응답했으나, 직원은 이보다 낮았다. AI가 커리어에 도움이 될 것이라고 본 비율도 리더는 79%, 직원은 67%로 조사됐다. 또한 51%의 관리자(한국 39%)는 향후 5년 안에, 직원의 AI 교육과 역량 강화가 자신의 업무 범위에 포함될 것으로 내다봤다. AI의 확산과 함께 조직 전반의 직무 변화가 가속화될 것으로도 전망했다. 실제로 현재 링크드인을 통해 채용된 직원 중 10% 이상은 2000년에는 존재하지 않았던 직무를 맡고 있으며, 링크드인은 2030년까지 대부분의 직무에서 요구되는 기술의 70%가 바뀔 것으로 예상했다. 한편, 83%의 리더는 AI가 신입 직원들이 더 빠르게 전략적이고 복잡한 업무에 적응하도록 도와줄 것이라고 내다봤다. 보고서는 직원들이 AI 기술을 학습하고 실무 경험을 쌓을 기회를 확보해야 하며, 기업은 이를 위한 교육과 도구를 적극 제공해야 한다고 제언했다. 직원의 52%, 리더의 57%는 자신이 속한 산업의 직업 안정성이 보장되지 않는다고 여기고 있으며, 81%의 직원이 지난 1년간 이직하지 않은 것으로 나타났다. 링크드인은 2025년 가장 주목받는 역량으로 AI 리터러시를 꼽았으며, AI 역량과 더불어 갈등 해결, 적응력, 프로세스 자동화, 혁신적 사고 등 기계가 대체할 수 없는 인간의 강점 또한 더욱 중요해질 것으로 전망했다. 마이크로소프트는 AI 시대에 유연하게 대응하기 위해 지금이 기업의 결정적 행동 시점이라고 강조하며 세 가지 실행 로드맵을 제시했다. 마이크로소프트는 ▲AI 에이전트를 디지털 직원으로 채용해 명확한 역할을 정의하고, 온보딩·책임 배분·성과 측정 등 실제 팀원처럼 관리할 것을 권고했으며 ▲고객 응대나 고위험 판단 등 인간의 개입이 필요한 영역과 자동화가 가능한 업무를 구분해, 인간과 AI의 협업 구조를 정립해야 한다고 제안하면서 ▲AI 도입을 기술 과제가 아닌 조직 혁신 과제로 보고, 시범 운영에 그치지 않고 전사적으로 빠르게 확산할 필요가 있다고 강조했다. 마이크로소프트의 자레드 스파타로(Jared Spataro) AI 기업 부문 부사장은 “AI는 조직의 경영 전략은 물론, 우리가 인식하는 지식 노동의 개념을 바꾸고 있다”며, “2025년은 프론티어 기업이 탄생한 해로, 앞으로 몇 년 안에는 AI를 통해 대부분의 산업과 조직에서 직원의 역할 경계가 새롭게 정의될 것”이라고 말했다.

이 글에서는 최신 자료와 연구를 바탕으로 2025년 AI 산업 경제와 주요 기술 트렌드를 전망하고자 하며, 이를 통해 AI가 제공할 기회와 해결해야 할 도전 과제를 균형 있게 분석하고자 한다.   2025년은 인공지능(AI)이 경제와 기술 전반에 걸쳐 혁신을 주도하며, 산업 구조와 일상생활에 깊은 영향을 미칠 것이며, 전 세계 산업 경제와 기술 혁신의 중심축으로 자리 잡는 해가 될 것이다. 코로나19 팬데믹 이후 가속화된 디지털 전환과 AI 기술의 융합은 사회 전반에 큰 변화를 가져왔다. 특히, 제조, 금융, 헬스케어, 물류, 교육 등 다양한 산업 분야에서 AI는 단순히 비용 절감 도구를 넘어 새로운 가치를 창출하고, 기존 비즈니스 모델을 재정의하고 있다. 최근 예측 자료에 의하며, AI 에이전트, 엣지 AI, AI 사이버 보안, AI 기반 로봇 등이 성장세에 위치하고 있다.    1. AI 산업 경제 전망 2025년은 경제 성장의 주도 동력으로서의 AI, 글로벌 AI 기술 ,그리고 AI가 가져올 고용과 직업의 변화 등에서 다양한 AI 산업 경제 변화를 예상해 볼 수 있다.  IDC의 보고서에 따르면, 2025년 전 세계 기업들의 AI 솔루션 지출은 약 3,070억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6,320억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 이러한 투자는 AI 기술이 다양한 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것임을 시사한다.  글로벌 컨설팅 기업 PwC의 보고서에 따르면, AI는 2030년까지 세계 GDP를 약 15.7조 달러를 증가시킬 것이며, 이는 연평균 14% 이상의 성장률에 해당된다고 예측했다. 이는 AI 기술이 단순히 비용 절감 도구를 넘어 새로운 부가가치를 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여주는 예측이다.  PwC는 보고서에서 AI에 대해 몇 가지 강조한 점이 있는데, 첫째, AI는 글로벌 경제의 생산성과 GDP 잠재력을 변화시킬 수 있으며. 이를 실현하기 위해서는 다양한 유형의 AI 기술에 대한 전략적 투자가 필요하다고 하였다. 둘째, 노동 생산성 향상이 초기 GDP 증가를 주도할 것이며, 기업들은 AI 기술을 활용해 노동력의 생산성을 ‘증강(augment)’시키고 일부 작업과 역할을 자동화하려 할 것이라고 하였다. 셋째, 2030년까지 전체 경제적 이익의 45%는 제품 개선에서 비롯될 것이며, 이는 소비자 수요를 자극하게 되어 AI가 더 다양한 제품을 제공하고, 시간이 지남에 따라 개인화, 매력도, 경제성을 높이기 때문이라고 하였다. 넷째, AI로 인한 가장 큰 경제적 이익은 중국(2030년 GDP 26% 증가)과 북미(14.5% 증가)에서 발생할 것이며, 이는 총 10.7조 달러에 달해 전 세계 경제적 영향의 약 70%를 차지할 것으로 전망하였다. 특히, 스마트 팩토리, 자동화 물류 시스템, 지능형 고객 서비스 등이 AI 기술 적용의 대표적인 사례로 들 수 있다. 예를 들어, 독일의 Siemens는 자사의 스마트 팩토리에서 AI를 활용해 제조 공정을 최적화하여 생산성을 20% 이상 향상시켰으며, 물류 업계에서는 Amazon이 자율주행 로봇과 AI 기반 물류 분석을 통해 배송 시간을 단축시킨 바 있다.   ***상세 내용은 PDF로 제공됩니다.   조영임 교수 / 가천대 컴퓨터공학과

마이크로소프트가 미래 핵심 산업의 성장을 이끌 주요 AI 혁신 사례를 발표하면서, 한국의 AI 트랜스포메이션 가속화를 위한 본격 지원에 나서겠다고 밝혔다. 마이크로소프트는 3월 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 ‘마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)’에 추론 모델을 적용한 두 가지 AI 에이전트를 처음으로 공개됐다. 추론은 AI가 업무 데이터와 웹 정보 등 복잡한 데이터를 기반으로 추론하고, 다양한 맥락을 통합해 고도화된 문제 해결을 지원하는 기능이다. 리서처(Researcher)는 오픈AI의 o3 추론 연구 모델과 코파일럿의 조합 및 심층 검색 기능을 통합해 새로운 시장 전략, 분기 미팅을 위한 고객 조사 등의 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있다. 애널리스트(Analyst)는 최신 추론 모델의 연쇄 추론 능력을 기반으로 분산된 다양한 데이터를 분석해 새로운 제품의 수요 예측, 소비자 구매 패턴 분석, 매출 데이터 트렌드 파악 등 비즈니스 핵심 인사이트를 도출한다. 이번에 공개된 AI 에이전트는 오는 4월부터 마이크로소프트 365 코파일럿 라이선스 고객 대상으로 ‘프런티어(Frontier)’ 프로그램을 통해 순차적으로 제공될 예정이다. ‘AI 투어 인 서울’ 행사 참석을 위해 한국을 찾은 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO 겸 이사회 의장은 비즈니스 리더들과 만나 AI 발전 방향과 산업별 적용 가능성을 논의하며, 국내 산업의 혁신과 성장을 가속화하기 위한 기술 협력과 지원 확대를 약속했다. 그는 “AI는 한국의 일상과 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다”면서, “소비재, 에너지, 유통, 통신 등 다양한 산업 분야의 한국 기업이 AI를 적극 도입해 새로운 성장과 기회를 창출해 나가는 모습을 직접 볼 수 있다는 건 정말 멋진 일”이라고 말했다.     또한, 이번 행사에서는 마이크로소프트의 주요 고객 및 파트너사의 리더들이 전하는 AI 전략 및 비즈니스 인사이트와 함께, 해당 산업에서 AI 설루션을 통해 창출된 혁신적인 변화가 소개됐다.  KT는 2024년 체결한 마이크로소프트와의 전략적 파트너십을 바탕으로 AI·클라우드 혁신을 위한 협력 방향과 구체적인 실행 계획을 공개했다. 또한, 마이크로소프트 365 코파일럿 전사 도입과 CoE(Center of Excellence) 설립 사례를 발표하며, 사내 AI 기반 업무 시스템 구축을 위한 노력을 강조했다. 또한, KT는 올해 한국어 및 한국 문화에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM) AI 설루션을 출시할 예정이며, 이를 KT의 고객 서비스에 적용해 차세대 AI 경험을 제공한다는 계획이다. 스마트 홈 로봇 ‘Q9’을 소개한 LG전자는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service) 기반 GPT 연동 및 음성 합성 기술을 통해 스마트한 공감지능 대화 서비스를 제공하며, 보다 안전하고 편리한 생활 환경을 조성할 수 있는 새로운 스마트 공간 플랫폼을 제시했다. 씨젠은 AI 기반 개발 자동화 시스템(SGDDS) 프로젝트를 통해 연구 속도를 획기적으로 개선한 사례를 발표했으며, 이를 통해 분자진단 업계의 연구 혁신을 가속화하고, 새로운 연구 방식의 기준을 정립했다. GS리테일은 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용한 다양한 업무 효율성 향상 사례를 발표하며, 물류·유통 산업의 AI 혁신 가능성을 조명했다. 아모레퍼시픽은 개인 맞춤형 피부 진단을 제안하는 애저 오픈AI 서비스 기반 대화형 AI 뷰티 카운슬러(AI Beauty Counselor)를 소개하며, AI를 통한 뷰티 산업의 새로운 혁신을 예고했다. 한화큐셀은 애저 오픈AI 서비스와 IoT를 활용해 태양광 에너지 관리 시스템을 혁신한 사례를 공개하면서, 에너지 대전환 시대의 과제를 해결할 수 있는 AI 전략을 제시했다. 갤럭시 코퍼레이션은 애저 오픈AI 서비스를 기반으로 한 AI 설루션 '소라(Sora)'를 선보이며, 엔터테인먼트 산업에서 기술과 콘텐츠의 융합으로 새로운 경험이 창출되는 미래를 현실로 구현했다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “한국의 국제적 산업 경쟁력과 창의성은 AI 중심의 글로벌 비즈니스 생태계에서도 선도적인 위치를 확보하는 데 중요한 기반이 되고 있다”면서, “이번에 발표된 사례는 산업별 AI 트랜스포메이션이 가져오는 혁신과 성과를 보여준다”고 강조했다.

  디지털 전환(DX)이 가속화되면서 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 프로세스를 가상 환경에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설, 플랜트, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 활용되며 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 등의 기술과 결합해 실시간 모니터링, 예측 분석, 최적화 등을 가능하게 하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 디지털 트윈을 실현하는 핵심 기술로는 3D CAD(Computer Aided Design), CAE(Computer Aided Engineering), PLM(Product Lifecycle Management), IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 분석 등이 있습니다. 3D CAD는 물리적 제품을 정밀하게 모델링하는 데 사용되며, CAE는 제품의 동작을 시뮬레이션하고 최적화하는 데 활용됩니다. PLM은 제품의 전체 수명 주기를 관리하면서 디지털 트윈의 데이터 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에 IoT 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하고, AI 기반 분석을 적용하면 더욱 정밀하고 예측 가능한 디지털 트윈 구현이 가능합니다. 디지털 트윈 구현에는 다양한 솔루션이 활용됩니다. CAD 및 CAE 소프트웨어는 설계와 시뮬레이션을 지원하고, PLM 시스템은 데이터를 통합·관리하는 역할을 합니다. 또한 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 기술이 결합되면서 더욱 직관적인 디지털 트윈 환경이 만들어지고 있습니다. 국내외 다양한 디지털 트윈 솔루션들이 꾸준히 개발되고 진화하며, 각 산업 현장에서 핵심 도구로 활용되고 있습니다. 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션을 넘어, 실제 운영 데이터를 기반으로 지속적으로 업데이트되는 ‘살아있는 모델’을 제공합니다. 이를 통해 기업은 생산성과 효율성을 극대화할 수 있으며, 예측 유지보수, 비용 절감, 의사결정 지원 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 현재 디지털 트윈 기술은 스마트 팩토리 구축, 도시 계획 및 관리, 항공우주 산업의 유지보수 최적화, 의료 분야의 맞춤형 치료 및 수술 등 다양한 영역에서 활발히 도입되고 있으며, 앞으로 그 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 이에 발맞춰 정부와 산업계도 디지털 트윈 도입에 적극 나서고 있습니다. 스마트 시티 및 스마트 팩토리 구현을 위한 국가 차원의 디지털 전환 정책이 강화되고 있으며, 다양한 산업에서 디지털 트윈 기반의 연구 및 실증 프로젝트가 활발히 진행되고 있습니다. 산업통상자원부, 국토교통부 등 관련 정부 기관은 디지털 트윈을 활용한 제조 혁신 및 도시·인프라 관리에 관한 다양한 지원책을 마련하고 있으며, 기업들도 이에 발맞춰 생산성 향상과 비용 절감을 위한 전략을 추진 중입니다. 이번에 발간된 『디지털 트윈 가이드』는 한국산업지능화협회 PLM기술위원회, 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 진행되고 있는 디지털 트윈 전문가 교육 참여 위원들의 공동 기획으로 제작된 결과물입니다. 이 책에서는 디지털 트윈의 기본 개념부터 핵심 기술, 최신 트렌드, 도입 전략, 실제 적용 사례까지 폭넓게 다루고 있습니다. 또한 주요 디지털 트윈 소프트웨어와 관련 기업 정보를 함께 수록하여, 기술의 현재와 미래를 조망하는 데 실질적인 도움을 드리고자 하였습니다. 이 책자는 다양한 분야의 전문가들이 함께 참여하여 다양한 시각과 이론을 담고 있습니다. 따라서 교과서적인 정론보다는 시장 전체를 조망할 수 있는 실용적 참고서로 활용되기를 기대합니다. 또한 디지털 트윈 관련 소프트웨어 및 기업 정보는 지속적으로 업데이트할 예정이니, 수록을 원하거나 변경이 필요한 경우 연락주시기 바랍니다. 디지털 트윈은 단순한 기술을 넘어 산업 혁신을 견인하는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다. 이 책이 디지털 트윈에 대한 이해를 높이고, 효과적인 도입을 위한 길잡이가 되기를 바랍니다. 2025년 3월  최경화 / 캐드앤그래픽스 국장   디지털 트윈 가이드의 구성 PART 1. 디지털 트윈 개론 PART 2. 디지털 트윈 핵심 기술 PART 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 PART 4. 디지털 트윈 최신트렌드 PART 5. 디지털 트윈 적용 사례 PART 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 PART 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트 PART 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트 이 책의 주요 저자 소개 공저 | 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 참여업체(가나다 순) 가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교 / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 아인스엔스엔씨 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블류에스(SWS) / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브솔루션 / 오토데스크코리아 / 오토폼엔지니어링코리아 / 원프레딕트 / 유니티코리아 / 유비씨 / 이로젠 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국디지털트윈연구소 / 한국알테어 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 / 헥사곤(Hexagon) ALI 후원기관 및 업체 앤시스코리아 / ETRI / KSTEP / 이에이트 / 나인플러스IT / 디엑스티 / 오토폼엔지니어링 / 이로젠 / 타임텍 / 헥사곤 ALI 상세내용보러가기

유니티가 2025년 예정된 세 차례의 ‘유니티 6(Unity 6)’ 업데이트를 통해 개발자에게 향상된 성능과 안정성, 확장된 플랫폼 지원, AI 기반의 새로운 워크플로를 제공할 것이라고 발표했다. 첫 번째 업데이트인 ‘유니티 6.1’은 4월에 출시될 예정이다. 유니티 6.1 업데이트를 통해 개발자는 더 높은 프레임 속도, 부드러운 게임 플레이, 낮아진 CPU/GPU 부하로 인한 기기 성능 향상, 디버깅 개선을 통한 간편한 최적화를 경험할 수 있다. 또한 유니티는 플랫폼 지원 범위를 더욱 확장해 20개 이상의 기존 지원 플랫폼 외에도 대형 및 폴더블 화면을 사용하는 안드로이드 기기, 메타 퀘스트, 안드로이드XR 빌드 프로파일, 인스턴트 게임을 추가로 지원할 예정이다. 또한, WebGPU도 지원되는 브라우저에서 모든 개발자가 사용할 수 있도록 제공된다.   ▲ 유니티 게임 업계 보고서에 포함된 어스투 게임즈의 ‘모뉴먼트 밸리 3’   2025년 하반기에 예정된 추가 업데이트에서는 AI 기반의 워크플로를 통해 게임 개발의 속도와 효율을 더욱 높일 예정이다. 개발자들은 에디터에 직접 통합된 AI 툴을 활용하여 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하고, 업계를 선도하는 서드파티 생성형 AI(GenAI) 설루션과 원활한 통합을 진행할 수 있다. 유니티는 이를 통해 개발자는 게임 내 문제를 보다 신속하게 진단하고, 플레이어 경험을 최적화하며, 효과적으로 신규 플레이어를 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 최근 유니티는 연례 게임 업계 보고서를 발표하며, AI에 대한 개발자들의 기대가 점점 커지고 있다고 밝혔다. 보고서에 따르면 96%의 개발자가 이미 AI 툴을 워크플로에 통합하고 있다. 이밖에 플레이어들이 경험 공유를 추구하는 트렌드 속에서 멀티플레이어 경험은 슈팅 및 배틀 게임이 앞서 나가는 가운데 장르에 관계없이 여전히 인기가 높으며, 64%의 개발자가 멀티 플레이어 게임을 개발하고 있다고 전했다. 또한 새로운 게임의 출시가 점점 어려워짐에 따라 62%의 개발자가 기존 게임에 우선적으로 투자하고 라이브 운영을 통해 지속적인 콘텐츠 업데이트로 플레이어의 참여를 유지하며 수익을 창출하고 있다고 설명했다. 아울러 개발자들은 여러 플랫폼으로 플레이어 기반을 확장하고 있지만 모바일이 여전히 가장 강력한 시장으로, 90%의 개발자가 최신 게임을 모바일 플랫폼에 먼저 선보이고 있다고 전했다. 또한 치열한 경쟁 속에서 개발 효율성 툴 및 통합 기술 스택의 중요성이 커지고 있으며, 개발자의 45%가 워크플로 최적화 툴을 찾고 있으며, 55%는 콘텐츠 라이프사이클 전반을 지원하는 엔드 투 엔드 기술 스택을 우선적으로 고려하고 있다고 전했다. 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장은 “개발자가 안정성과 새로운 기능, 그래픽 품질과 플랫폼 확장성 사이에서 선택을 고민하지 않도록 하는 것이 우리의 목표”라며, “파트너와 함께 프로덕션 환경에서 새로운 빌드의 과부하 테스트를 진행해 더 높은 품질의 빌드를 얻을 수 있다”고 말했다.

디지털 트윈에 대한 내용을 한 눈에 볼 수 있도록 집대성한 '디지털 트윈 가이드'가 발간되었습니다.  '디지털 트윈 가이드'는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 적용 사례, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.  이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   이북 무료 다운로드 이벤트는 종료되었습니다.   디지털 트윈 가이드 도서 구입하기 디지털 트윈 가이드 이북 구입하기   아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!      

디지털 트윈에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었습니다.  <디지털 트윈 가이드>는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외  페이지 : 272쪽 정가 : 30,000원   목차 머리말 - <디지털 트윈 가이드> 발간에 부쳐 / 최경화   Part 1. 디지털 트윈 개론 8    디지털 트윈 개론    한순흥 Part 2. 디지털 트윈 핵심 기술 24    제조 디지털 트윈 표준 모델 및 연동 가이드라인 소개    손지연 32    디지털 트윈 구축을 위한 BIM 기반 3D 개체의 필요성    권순재 Part 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 38    디지털 트윈의 이해와 구현 방법    양영진 45    디지털 트윈 정부 전략 및 로드맵    안창원 50    디지털 트윈을 처음 도입하는 기업을 위한 가이드    박수진 58    디지털 트윈 기술발전에 따른 단계별 구축 가이드    류수영 63    국제 표준 기반 제조 디지털 트윈 스마트 내비게이션 시스템 구축 방안    박양호 70    디지털 트윈 : 엔지니어의 상상은 현실이 된다    강태신 74    기업의 디지털 전환을 위한 총체적 접근 방식    오병준 80    디지털 트윈 가이드: 리얼타임 렌더링으로 살펴보는 디지털 트윈 트렌드    진득호 86    3D CAD 를 활용한 디지털 트윈 도입 가이드    김지인 90    스마트 제조의 분수령, 디지털 트윈의 혁명    문명수 95    디지털 트윈 도입 검토 보고서 작성법    손대식 100    AWS 디지털 트윈 구축 전략과 성공 사례    김준형 106    제조업의 성공적인 디지털 트윈 도입을 위한 여정    신민용 Part 4. 디지털 트윈 최신 트렌드 114    미래의 디지털 트윈에 대해서    조형식 118    AI 시대의 디지털 트윈    김성희 124    AI 기반 디지털 트윈 : 산업 혁신의지능형 미래     류용효 Part 5. 디지털 트윈 적용 사례 130    디지털 트윈 구축을 위한 제조 데이터 표준화 구축 및 사례    차석근 136    가상 제품 개발 및 검증을 위한 디지털 트윈    안영규 142    디지털 전환 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 기술 제안    전완호 146    가상과 현실의 완벽한 동기화, 디지털 트윈의 산업 재창조    이지수 152    디지털 트윈의 새로운 패러다임: GPU 가속 기반 소프트웨어와 하드웨어의 효과적인 융합    나인플러스아이티 157    디지털 트윈과 몰입형 기술 트렌드와 적용 사례     유니티 162    스마트시티와 건설 디지털 트윈 기술 현황 및 시사점    최창현 168    스마트 공항, OpenBIM 모델링 구축 사례    비아이엠팩토리 172    디지털 트윈과 AI를 활용한 소방 시스템 도입사례: 중국 대련 소방대와의 협력    아브로브소프트코리아 175    산업 안전을 위한 디지털 트윈 활용    김형중, 우종헌 Part 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 180    Ansys Twin Builder    디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션 182    ARAS PLM    오픈소스 PLM 소프트웨어 184    AutoForm Assembly    차체 제작 조립 공정 디지털화 소프트웨어  185    AutoForm Car Body Planner    차체 구매 견적 및 비용 산출 프로세스 186    AutoForm-Sigma    스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어 188    Cadence Fidelity CFD    고성능 멀티피직스 플랫폼 191    Emulate3D    디지털 트윈 소프트웨어  192    CATIA    제품 설계 및 협업 솔루션 193    DELMIA Digital Manufacturing    제품 설계/생산 전 과정 시뮬레이션 및 최적화 솔루션 194    CP(Collaboration Platform)     제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼  197    FlexSim    3D 시뮬레이션 소프트웨어  198    CupixWorks(큐픽스웍스)    AI 기반 4D 디지털 트윈 플랫폼 200    DTDon    실시간 원격 협업 도구운용성 향상을 위한 솔루션 202    DTDsquare    산업용 디지털 트윈 플랫폼 204    guardione turbo(가디언 터보)    산업용 AI 솔루션 206    HxGN EAM    제조기업 차세대 설비자산관리솔루션 208    HxGN SDx    스마트 디지털 리얼리티 209    LinkBiz    제조 IT 솔루션 210    NDX PRO    데이터 기반 디지털 트윈 플랫폼 212    NFLOW    입자 시뮬레이션 소프트웨어 215    mago3D    디지털 트윈 플랫폼 216    Nexus    엔지니어링과 생산 협업을 위한 개방 플랫폼 219    Nextspace    3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼 220    NVIDIA Omniverse(엔비디아 옴니버스)    3D 애플리케이션 개발 플랫폼  222    NX X    클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션 223    One Total Twin    디지털 트윈 솔루션 225    OCMS    해상공사 통합관리 시스템 226    SynchroSpace    전자·전기·기구 통합 PLM 시스템 228    TROSAR CyberSpace    디지털 블록 기반 확장현실 솔루션 231    Smart Digital Twin    제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼 232    TeamPlus    도면 및 기술정보관리 솔루션  234    TTM 3D TWINS    디지털 트윈 플랫폼 237    Teamcenter X    PLM을 위한 SaaS 솔루션 238    Unity Industry(유니티 인더스트리)    실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼 240    Unreal Engine(언리얼 엔진)    건축, 제조, 영화 등 활용 가능한 게임 엔진 241    Visual Components    3D 시뮬레이션 소프트웨어 242    Universal Plant Viewer    플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 244    WAiSER (와이저)    디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼 245    VIZZARDX    대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션 246    OCTOPUS Hub    실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션 248    디지털 작업절차서 통합 시스템    3D 모델링 기반 작업 절차서 지원 250    3DxSUITE, CADdocor    이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션 252    Part 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트     가이아3D / 나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교  / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블유에스 / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브 / 오토데스크 / 오토폼 / 원프레딕트 / 유니티 / 유비씨 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 팀솔루션 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국알테어 / 헥사곤ALI / 헥사곤MI      266    Part 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트       ----------------------------- 이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   도서 구입도 가능합니다. 이북은 첨부 파일 누르시면 결제 후 파일 다운로드 가능합니다.  다운로드가 안될 경우 메일로 요청해 주세요   제목 : 디지털 트윈 가이드 이북 결제 완료 에러 파일 요청 구입자명 :  받으실 메일주소 전화번호 :  보내실 곳 : info@cadgraphics.co.kr   ------------------------- 실물 도서로도 구입 가능합니다.  도서 구입하러 가기      

태성에스엔이는 중소벤처기업진흥공단과 공동으로 ‘제12회 태성에스엔이 전기 전자 반도체 세미나’를  3월 27일 한국과학기술회관 대회의실에서 개최한다고 밝혔다. ‘AI 기반 차세대 반도체 산업 동향과 CAE 최적화 전략’을 주제로 진행되는 이번 세미나는 AI 기반 차세대 반도체 산업 동향과 CAE 최적화 전략을 주제로, 반도체 업계 전문가들이 최신 기술 트렌드와 혁신적인 시뮬레이션 활용 방안을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 행사에서는 ▲AI 기반 반도체 설계 혁신 ▲CAE를 활용한 반도체 공정 최적화 ▲전자기장 및 열 해석을 포함한 첨단 시뮬레이션 기술 ▲업계 트렌드 및 성공 사례 등의 주제를 다룰 예정이다.  세미나 참가는 반도체 업계 종사자라면 누구나 참석 가능하며, 사전 등록을 통해 무료로 참가할 수 있다. 참가자는 중소벤처기업진흥공단에서 진행하는 ‘반도체 패키지 시뮬레이션 실습 교육’에 무료로 참가할 수 있는 기회를 우선 제공받으며,  앤시스 기반 반도체 패키지 설계 및 시뮬레이션 실습 과정의 일환으로 연수비, 기숙사, 식사가 무상 제공된다. 태성에스엔이는 참가자들이 반도체 산업의 최신 기술 동향을 접하고 실무에 적용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 태성에스엔이 관계자는 “올해 12회를 맞이한 태성에스엔이 전기 전자 반도체 세미나는 반도체 산업과 CAE 기술 동향을 확인할 수 있는 전통 있는 세미나”라면서, “이번 세미나를 통해 반도체 산업의 발전 방향을 모색하고, AI 및 CAE 기술을 활용한 혁신 전략을 공유하는 자리가 되기를 기대하며, 참가자들에게 실질적인 도움이 될 수 있는 유익한 시간이 될 것”이라고 전했다.