드론 데이터 플랫폼 전문기업 엔젤스윙은 현대건설이 시공하는 도로 공사 현장에 DJI Dock3 스테이션 기반의 드론 자동화 시공 안전관리 플랫폼을 공식 도입했다고 밝혔다. ‘남양주 왕숙 국도 47호선 이설(지하화) 도로 공사 현장’은 국내 기술형 단일 토목 현장으로는 역대 최대 규모의 국내 최초 4분리 입체터널 현장으로 복합 기술, 도시교통망 영향력, 엔지니어링 난도가 높다. 총사업비 1조 503억원, 연장 6.41km에 지하차도·터널·교량·나들목 등으로 구성되며 국내 최초의 상하분리 입체 지하도로 적용 현장이다. 구체적으로 혼용 구간을 상하부로 완전히 분리해 건설하는 방식은 국내 민간 건설 프로젝트에서 처음 시도된다는 것이 엔젤스윙의 설명이다. 이 현장은 지상 도로와 지하 터널 공사가 동시에 진행되는 대규모 특수 현장으로, 복잡한 환경이지만 드론 스테이션에서 자동 충전, 이착륙하며 드론이 매일 현장을 촬영한다. 정기적으로 자동 취득된 드론 데이터는 2D 지도, 3D 디지털 트윈 모델로 변환돼 작업자 위치 및 동선 모니터링, 본사-현장 간 원활한 소통과 품질·공정 데이터로 활용되며 플랫폼상에서 즉시 확인·공유가 가능하다. 복잡한 터널과 지하차도 구조물 시공 시 데이터 기반의 최적 시공 순서 및 자원 배분, 수직·경사 시추 등 현장 지반 정보를 드론 데이터로 추가 검토해, 품질 관리뿐만 아니라 위험 구간 조기 발견과 대응이 신속해질 수 있다.     엔젤스윙 플랫폼은 건설 현장에서 드론 자동화 및 2D, 3D 디지털 트윈 모니터링 플랫폼을 제공해 통해 현장의 안전, 품질, 생산성 혁신을 지원하고 있다. 엔젤스윙은 현재 국내외 플랜트, 도로 공사, 아파트, 도심 및 역세권 오피스, 주택, 택지개발, 복합개발사업 등 누적 500여 곳의 건설 현장에서현장 설계 시공, 품질관리를 지원해왔다고 소개했다. 엔젤스윙의 박원녕 대표는 “엔젤스윙의 드론 스테이션 기반 자동 관제, 자동 업데이트된 디지털 트윈 환경은 수시로 현장을 문제없이 투명하게 파악할 수 있도록 지원할 것”이라며, “특히 드론 스테이션은 자동 이착륙, 엔젤스윙의 드론 비행미션 자동화와 일일 드론 데이터 수집으로 오차가 최소화된 현장 가상화를 제공한다. 이를 통해 품질·안전관리가 더욱 면밀하게 진행될 수 있도록 국내 최대 규모 토목 현장의 성공적인 디지털 전환을 이끌겠다”고 밝혔다. 한편 엔젤스윙은 실내 공정 모니터링 기능도 지원하는 동시에 디지털 트윈 플랫폼 기능을 강화한다고 전했다. 엔젤스윙은 국토교통부 주최 스마트건설챌린지 안전관리 분야 ‘드론 촬영 데이터 AI 탐지 기반의 안전관제’ 기능으로 혁신상을 수상해 건설 현장에 AI를 적용한 실시간 드론 관제 설루션을 선보일 계획이다.

한국레노버가 11월 17일부터 30일까지 서울 성수동 복합문화공간 ‘LCDC 서울’에서 팝업스토어를 운영한다고 밝혔다. 이번 팝업스토어는 노트북·PC를 단순 전시를 통해 보여주는데 그치지 않고, ‘체험부터 구매까지 한 번에’ 즐길 수 있는 공간으로 꾸몄다는 점이 특징이다. 한국레노버는 팝업스토어가 끝난 뒤에는 12월 2일부터 내년 6월 30일까지 같은 건물 3층에 상설 매장 ‘레노버 성수 스토어’를 열어 성수 일대를 거점으로 한 온·오프라인 브랜드 경험을 확대한다는 계획이다. 한편 한국레노버는 11월 17일 팝업스토어를 열게 된 계기와 계획 등을 설명하고 앞으로 한국 시장에서 레노버가 어떤 행보를 이어갈지 소개하는 미디어 행사를 열었다. 이날 행사에는 한국레노버 신규식 대표를 비롯해 한국레노버 임철재 전무, 인텔코리아 김현준 부사장이 참석했다. (왼쪽 두번째부터) 한국레노버 신규식 대표, 한국레노버 임철재 전무, 인텔코리아 김현준 부사장   1층은 ‘나만의 레노버 AI 키링 만들기’ 등 조립 체험 공간과 레노버의 40년 혁신 역사를 살펴볼 수 있는 전시존으로 구성됐다. 계단 공간에는 대표 비즈니스 노트북인 씽크패드(ThinkPad)의 헤리티지를 소개하는 포토월이 배치된다. 2층 ‘제품 체험존’에서는 게이밍 브랜드 리전(Legion)을 비롯해 요가(Yoga), 아이디어패드(IdeaPad), 씽크패드 등 주요 라인업을 한자리에서 만날 수 있다. 레노버 3D 스튜디오에서는 별도의 장비 없이 3D 콘텐츠를 입체적으로 감상할 수 있고, 요가 시리즈에서는 ‘레노버 플리크리프트(FlickLift)’ 등 다양한 AI 기능을 체험할 수 있다. 키보드·마우스·백팩 등 액세서리도 함께 전시되어 있다. 현장에서는 네이버 레노버 브랜드 스토어와 연동해 원하는 제품을 바로 구매할 수 있으며, 매장에서 수령하거나 배송을 선택할 수 있다. 최대 26% 할인과 함께 구매 금액대에 따라 레노버 우산, 네이버페이 상품권, 밀리의 서재 이용권, 마이크로소프트 365 1년 이용권 등의 사은품이 제공된다. 11월 20일 오후 7시에는 유튜브 크리에이터 ‘고나고’와 함께 네이버 라이브 방송을 진행해 팝업 현장을 소개하고, 요가 슬림 7i·아이디어패드 슬림 3i AI 에디션 등 일부 제품을 최대 20% 할인된 가격에 선보인다. 한국레노버 신규식 대표는 “트렌디한 성수에서 고객이 직접 제품을 체험하고 바로 구매까지 이어갈 수 있는 공간을 마련했다”며 “팝업스토어와 성수 스토어를 통해 더 많은 고객이 레노버의 스마트한 기술을 경험하길 바란다”고 말했다. 또한  “레노버는 PC,  태블릿, 노트북 등 좋은 제품을 많이 가지고 있는데, 온라인 판매 뿐만 아니라 성수 팝업 스토어와 리테일 스토어 같은 오프라인을 통해서도 고객들과 소통해 나갈 계획"이라고 설명했다.

다쏘시스템이 11월 한 달간 서울 삼성동 코엑스 K-POP 스퀘어 미디어에서 ‘AI for Manufacturing Industries’ 인지도 캠페인을 선보인다. 이 디지털 캠페인은 가상 세계에서 현실로 매끄럽게 이어지는 제조의 전 과정을 담은 영상으로, 인공지능(AI)과 버추얼 트윈(virtual twin) 기술이 제조 산업의 혁신을 어떻게 주도하는지 직관적으로 제시한다. 이번 캠페인은 대한민국의 핵심 산업 중 하나인 자동차 제조 산업을 주제로, 가상 환경에서 시작된 차량 설계가 실제 제조 공정으로 이어져 완성차로 탄생하는 과정을 역동적으로 담아낸다. 이는 ‘현실을 위한 가상세계(Virtual Worlds for Real Life)’를 실현하는 다쏘시스템의 비전을 보여주는 대표 사례다.     앞서 다쏘시스템은 지난 4월 영국 피카딜리 서커스에서 글로벌 미디어 캠페인을 통해 건강, 도시, 제조업 등 다양한 분야에서 가상 세계가 실제 삶에 미치는 긍정적인 영향을 시사한 바 있다. 다쏘시스템은 “코엑스에서 진행되는 이번 매뉴팩처링 캠페인 또한 산업과 사회 전반의 혁신을 촉진하고 지속 가능한 발전을 이끄는 다쏘시스템의 역할을 더욱 많은 이들에게 알리는 계기가 될 것”이라고 기대했다. 설계·시뮬레이션·제조·생산·운영에 이르는 제품 수명 주기 전반을 아우르는 통합 설루션을 제공하는 다쏘시스템은 국내 약 2만여 개 기업과 협력하며 제품 개발과 생산 공정 등 제조 전반의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 현재 항공우주, 자동차, 생명과학 등 다양한 산업 분야에서 필수 역할을 수행하고 있으며, 한국을 대표하는 주요 기업들이 다쏘시스템의 주요 파트너로 함께하고 있다. 다쏘시스템은 인공지능(AI)이 ‘더 똑똑하고, 빠르고, 안전하며, 지속 가능한 제조 혁신을 가능하게 하는 핵심 기술’이라고 보았다. AI는 최적의 구조와 형상을 빠르고 효율적으로 완성해 설계를 더욱 스마트하게 만들고, 엔지니어와 설계자를 실시간으로 지원하여 설계 품질을 향상시킨다. 또한 방대한 데이터를 분석해 생산 공정과 공급망의 효율을 극대화하며, 시뮬레이션을 반복하면서 스스로 학습해 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 제조 환경으로 진화한다. 나아가 AI는 산업계가 폐기물·에너지·자재 비용을 줄일 수 있도록 지원해 친환경적이고 지속 가능한 제조 생태계를 구축하는 데 기여한다. 즉, AI와 버추얼 트윈의 결합은 더 똑똑하고, 빠르며, 안전하고, 지속 가능한 제조 혁신을 가능하게 한다. 11월 14일과 15일에는 코엑스 K-POP 광장에서 다쏘시스템의 첨단 기술력을 직접 체험할 수 있는 ‘다쏘시스템 팝업 이벤트’가 개최된다. 방문객들은 포토부스, 푸드트럭, 그리고 경품 추첨을 통해 다쏘시스템 한정판 굿즈를 받을 수 있는 기회를 얻을 수 있다. 한편, 11월 14일 오전에는 미디어 투어를 통해 ‘센스 컴퓨팅(Sense Computing)’ 시연도 진행됐다. 이번 시연에서는 사용자가 몰입형 3D 환경에서 버추얼 트윈을 직접 탐색할 수 있는 방식을 소개했으며, 이는 실제 물리적 프로토타입을 제작하는 것보다 훨씬 비용 효율적이고 위험을 줄일 수 있는 대안임을 보여주었다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 자체 생성형 인공지능 및 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform)과의 결합이 “전례 없는 가능성을 열어줄 것”이라고 설명했다. 또한, “다쏘시스템이 글로벌 기술 혁신을 선도하는 핵심 기업임을 대중들에게 더욱 널리 알리고 더욱 친숙하게 다가가는 것이 목표”라면서, “인공지능, 시뮬레이션, 그리고 버추얼 트윈 경험을 통해 미래 제조 산업의 방향을 제시하는 선도적인 역할을 해 나갈 것”이라고 밝혔다.

「2024년 3D프린팅 산업 실태조사」는 3D프린팅 산업 현황을 파악하여 관련 정책 및 비즈니스 전략 수립, 3D프린팅 산업 진흥을 위한 연구 활동의 기초 자료를 확보하기 위해 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원에서 주관하여 작성하는 통계입니다. 2. 본 조사의 결과는 2024년 10~11월간 실시한 ‘2024년 3D프린팅 산업 실태조사(공급사)’를 집계 분석한 것으로 조사기준 시점은 2023년 12월 31일을 기준으로 하였습니다. 2024년 수치는 예상치이며, 후년도 조사 결과와는 다를 수 있습니다. 다만, 수요사의 경우 연도별 현황 외 조사기준 시점은 당해(조사 시점)을 기준으로 하였습니다. 3. 조사대상은 국내 3D프린팅 공급사와 수요사(활용기업)로 정의하며, 공급사는 2023년도에 3D프린팅 장비, 소재, SW, 콘텐츠 등을 개발, 제작, 생산 또는 유통하거나 이와 관련된 서비스를 제공하는 사업을 영위하는 기업체를 대상으로 하며, 수요사는 사내에서 3D프린팅 기술을 활용하고 있는 사업체를 대상으로 합니다.   1절. 조사 개요 2절. 모집단 현황 3절. 자료 처리 및 추정 4절. 응답 기업 특성표     출처 : 정보통신산업진흥원

매스웍스는 국내 대학생들의 인공지능(AI) 실무 역량 강화를 지원하는 ‘제5회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’ 시상식을 개최했다. 이번 대회는 국내 대학생의 실용적인 AI 역량 강화에 중점을 두었다. 수상팀은 드론 추적, 로봇 제어, 이상 탐지 등 산업과 실생활의 다양한 문제 해결을 목표로 한 프로젝트를 출품하면서 최신 AI 기술의 실질적 응용 가능성을 보여주었다. 2021년부터 개최되어 5회째를 맞이한 ‘매트랩 대학생 AI 경진대회’는 대학생들이 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용해 창의적이고 실용적인 AI 설루션을 구현할 수 있도록 지원해왔다. 올해 대회 참가자들은 강화학습, 합성곱 신경망(CNN), 장단기 메모리(LSTM), 어텐션(Attention) 메커니즘 등 다양한 AI 기술을 접목해 사회적, 산업적 문제 해결 프로젝트를 선보였다. 프로젝트로는 강화학습 기반 제어기 설계, 생체 신호 기반 드론 제어, 산업용 이상 탐지, 배터리 성능 예측 등 실질적 응용 사례가 출품되었다. 또한 딥러닝 모델링 및 학습 과정에 활용되는 대표적 툴인 딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)뿐만 아니라 병렬 컴퓨팅 툴박스(Parallel Computing Toolbox), 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody), 시뮬링크 3D 애니메이션(Simulink 3D Animation) 등 고급 툴까지 활용되었다. 참가자들은 데이터 전처리부터 모델링, 배포까지 AI 워크플로 전반을 구현해 매스웍스가 강조하는 엔지니어드 시스템(Engineered Systems)의 비전을 보여주었으며, 실제 하드웨어 연동, 실시간 데이터 처리, 시뮬레이션, GUI 개발 등을 통해 높은 완성도와 응용력을 입증했다.     국립부경대학교 에어펜스(AirFence) 팀은 레이더와 카메라 데이터를 결합해 드론 추적의 정확도를 높이는 AI 시스템을 개발해 1등을 차지했다. 이 팀은 데이터 증강, 네트워크 아키텍처 개선, 시계열 분석에 어텐션 매커니즘을 적용하는 등 다양한 시도를 통해 기술적 혁신성과 실용성을 동시에 입증했다. 심사위원단은 매트랩 기반의 전처리부터 하드웨어 구현까지 전 과정을 아우른 점을 높이 평가했다. 2등은 한양대학교 옥수수인턴즈 팀이 차지했다. 이들은 근전도(EMG) 신호 기반의 드론 제어 시스템을 개발해 소방 현장에서 활용 가능한 직관적 제어 방안을 제시했다. 시뮬링크와 앱 디자이너(App Designer)를 활용한 사용자 친화적 인터페이스와 실시간 제어 기능으로 인정받았다. 3등은 아주대학교 fhfr(for human for robot) 팀에게 돌아갔다. 이 팀은 3D 시뮬레이션 환경을 갖춘 강화학습 기반 로봇 제어 시스템을 앱디자이너를 사용하여 구현했다. 로봇이 실시간으로 장애물을 회피하고 경로를 최적화하는 시스템을 선보였으며, 특히 매트랩을 사이버보틱스(Cyberbotics) 등 제3자의 설루션과 연동하여 시스템 통합 역량을 입증한 점에서 호평을 받았다. 매스웍스코리아의 김경록 교육 기관 세일즈 매니저는 “학생들이 매트랩과 시뮬링크를 비롯한 다양한 매스웍스 툴을 활용해 사회적 가치를 창출하고, 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 전문성을 강화한 점이 의미 있었다”면서, “이번 대회의 참가자들은 일상생활의 안전, 편의, 건강을 개선하는 실질적 AI 설루션부터 제조, 모빌리티, 에너지 분야에 적용 가능한 첨단 기술까지 폭넓게 제시했다”고 전했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 NEC와 기술 파트너 프로그램 협약을 맺고 로봇 3D 시뮬레이션 분야에서 글로벌 설루션을 확대한다고 발표했다. 양사는 지멘스의 테크노매틱스(Tecnomatix) 포트폴리오 내 프로세스 시뮬레이트(Process Simulate) 소프트웨어와 ‘NEC 로봇 태스크 플래닝(NEC Robot Task Planning)’ 디지털 트윈 서비스를 결합한 로봇 티칭(robot teaching) 자동화 설루션을 공동 개발할 예정이다. 이는 제조업계의 고객들이 작업 현장을 최적화하고, 생산성을 향상하며, 사실 기반 관리로 전환할 수 있도록 지원할 전망이다.     NEC의 블루스텔라(BluStellar) 이니셔티브의 일환으로 제공되는 NEC 로봇 태스크 플래닝 소프트웨어는 다수의 로봇이 협력 작업을 수행하도록 최적화하고, AI를 활용해 로봇 동작 계획을 자동으로 생성하는 독자 알고리즘을 탑재하고 있다. 이전까지 많은 로봇의 동작 계획은 숙련된 엔지니어가 ‘티칭(teaching)’이라는 과정을 통해 수동으로 수행했다. 이 과정은 매우 복잡하며, 제조 현장에서 단일 제품을 생산하기 위한 로봇 동작 계획을 설계하는 데 상당한 비용이 소요된다. 그 결과 여러 로봇을 사용하는 생산 라인의 가동 개시가 지연되는 경우가 많다. 이번 협력을 통해 NEC 로봇 태스크 플래닝은 프로세스 시뮬레이트의 사용자 인터페이스에 통합돼, 사용자는 클릭 한 번으로 로봇 동작 계획을 생성할 수 있게 됐다. 그 결과, 로봇 티칭에 필요한 작업 부담을 줄일 수 있다. 이 기능은 현재 프로세스 시뮬레이트에서 제공되고 있는 자동 경로 계획(automatic path planning) 및 로봇 프로그래밍 도구를 보완한다. 이와 함께 생산 라인 셋업 기간 단축, 사이클 타임(cycle time) 최적화, 사실 기반 관리를 구현하며, 전문가 개개인의 전문지식에 의존하던 운영 노하우의 공유와 이전을 용이하게 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 호리타 쿠니히코(Kunihiko Horita) 일본 지역 매니저 겸 부사장은 “지멘스는 디지털 트윈 기술과 AI 역량을 활용해 NEC가 로보틱스 분야의 글로벌 리더십을 강화할 수 있도록 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각한다. NEC의 첨단 로봇 태스크 플래닝 설루션과 지멘스의 프로세스 시뮬레이트를 통합함으로써, 제조업체는 로봇 티칭 속도를 획기적으로 높이고, 셋업 시간을 단축하며, 생산성을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있다”고 전했다. 또한 “이번 협력은 지멘스가 디지털 전환과 지능형 자동화를 위한 지속적인 노력을 통해 NEC와 같은 고객 및 파트너들이 전 세계 고객들에게 더욱 스마트하고 빠르며 탄력적인 제조 설루션을 제공하도록 돕고 있음을 보여준다”고 덧붙였다. NEC의 히다시마 코스케(Kosuke Hidashima) 기술 서비스 소프트웨어 사업부 총괄 매니저는 “이번 협력으로 AI 기반의 디지털화, 분석, 시뮬레이션을 통해 현장 최적화를 촉진하는 ‘NEC 로봇 태스크 플래닝’ 디지털 트윈을 지멘스의 프로세스 시뮬레이트 소프트웨어와 통합함으로써 DX(디지털 전환) 시대의 제조 혁신을 실현할 것이다. 또한 고객의 생산성과 경쟁력 향상에 기여하며 새로운 가치를 창출할 것”이라고 말했다.

어도비는 기업이 자사 브랜드에 특화된 생성형 AI 모델을 제작할 수 있도록 지원하는 ‘어도비 파이어플라이 파운드리(Adobe Firefly Foundry)’를 발표했다. 어도비 파운드리 모델은 기존 지식재산(IP) 전반을 학습한 맞춤형 모델로, 상업적으로 안전한 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 모델을 기반으로 구축된다. 이를 통해 기업은 브랜드 가이드라인에 맞는 콘텐츠 제작 규모를 확대하고, 새로운 고객 경험을 창출하며, 자사 IP를 확장함으로써 AI의 가치를 극대화할 수 있다. 파이어플라이를 중심으로 한 어도비 파이어플라이 파운드리 모델은 이미지, 영상, 오디오, 벡터, 3D 등 주요 애셋 유형 전반을 지원해 브랜드 캠페인, 퍼포먼스 마케팅, 미디어 제작 워크플로 등을 위한 콘텐츠 전달을 가속화한다. 어도비는 투명성, 안전성 및 크리에이티브 정밀성을 중심으로 하는 독자적인 AI 접근 방식을 통해, 기업이 AI 실험 단계를 넘어 실질적인 가치 실현 단계로 자신 있게 나아갈 수 있도록 지원한다. 어도비 파이어플라이 파운드리는 이를 한 단계 더 발전시켜, 기업이 어도비 전문가 팀과 함께 실질적이고 영향력 있는 AI 설루션과 활용 사례를 만들어 나갈 수 있도록 돕는다. 기업은 생성형 AI를 활용해 영향력 있는 콘텐츠 경험 제작을 증대하고, 디지털 채널 전반에서 증가하는 수요를 충족할 수 있는 가능성을 보고 있다. 어도비 조사에 따르면, 마케터는 향후 2년 내 콘텐츠 수요가 현재보다 5배 이상 증가할 것으로 예상하고 있으며, 이는 소비자에게 브랜드를 지속적으로 각인시키는 데 있어 새로운 도전 과제가 되고 있다. 많은 산업에서 수십 년에 걸쳐 구축된 브랜드, 제품 및 프랜차이즈가 품질과 브랜드 가이드라인에 맞는 콘텐츠 제작 작업을 더 복잡하게 했다. 기업은 모든 신규 애셋이 자사 제품 포트폴리오의 분위기와 크리에이티브 방향 및 디자인 미적 요소를 유지하도록 해야 한다. 어도비 파이어플라이 파운드리는 기업이 직면한 부담을 덜어주며, AI 모델 훈련을 담당하는 어도비 전문가 팀을 비롯해 맞춤형 어도비 파이어플라이 파운드리 모델을 관리하고 구축할 수 있는 툴을 제공한다.     어도비 파이어플라이 파운드리는 기업이 신속하게 가치를 실현할 수 있도록 지원하는 다양한 기능을 제공한다. 어도비는 기업이 자사의 기존 IP를 안전하게 학습한 생성형 AI 모델을 개발할 수 있도록 돕는다. 이미지, 영상, 오디오, 벡터, 3D 등 다양한 영역을 아우르는 상업적으로 안전한 파이어플라이 생성형 AI 모델을 포함한 어도비의 포괄적인 AI 접근 방식을 통해, 기업은 픽셀 단위의 정밀도를 갖추고 브랜드를 보호할 수 있으며 바로 대외적으로 사용할 수 있는 멀티모달 콘텐츠를 생성할 수 있다.   기업은 생성된 결과물 테스트, 조직 전반의 모델 접근 관리 등 구축 과정을 한 곳에서 조율함으로써 어도비 파이어플라이 파운드리 모델을 손쉽게 관리하고 구축할 수 있다. 또, 비즈니스 워크플로 전반에 걸쳐 윤리적인 구축을 위해, 어도비 파이어플라이 파운드리 모델은 어도비의 책임감 있는 AI 원칙을 기반으로 한다. 어도비는 AI 및 머신러닝 과학자, 엔지니어를 비롯한 어도비 전문가가 기업과 공동으로 성장을 이끌어 낼 수 있는 영향력 높은 활용 사례를 설계 및 구축한다. 각 조직의 고유한 요구사항에 맞춘 맞춤형 설루션을 제공하는 것은 물론, 크리에이티브 워크플로를 재정의하기 위한 전략 가이드도 함께 제공한다. 이를 통해 기업은 어도비와 함께 영향력 있는 AI 설루션을 공동 개발해 가치 창출 시간을 가속화하고 측정 가능한 투자 대비 수익률(ROI)를 달성할 수 있다. 한편, 어도비는 크리에이티브 제작을 위한 생성형 미디어 설루션 기업 인보크(Invoke) 팀이 어도비 AI 파운드리 팀에 합류한다고 전했다. 이들은 기업용 AI 기반 크리에이티브 워크플로의 미래를 구축하는 데 기여할 예정이다. 어도비의 한나 엘사커(Hannah Elsakr) 생성형 AI 신사업 부문 부사장은 “이미지, 영상, 오디오, 벡터, 3D용 생성형 AI 모델에 이르기까지 어도비의 수년 간에 걸친 혁신과 전문성을 기반으로 구축된 어도비 파이어플라이 파운드리는 기업이 오늘날 가장 복잡한 콘텐츠 및 미디어 제작 과제를 해결할 수 있도록 지원한다”며, “기업은 어도비의 강력한 AI 학습 인프라, 연구 및 전문성을 활용해 맞춤형 AI 모델을 정의할 수 있다. 이러한 모델은 Gen스튜디오(GenStudio), 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 등의 어도비 설루션을 통해 제공되어 팀이 브랜드 가이드라인에 맞는 콘텐츠 경험을 확장할 수 있도록 지원한다. 어도비는 월트디즈니 이매지니어링(Walt Disney Imagineering)과 같은 기술 선도 기업들과 협력해 어도비 파이어플라이 파운드리를 통한 고객 참여도를 한 단계 높이고 있다”고 밝혔다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8)   글로벌 제조 산업은 빠른 기술 진보와 디지털 전환 속에서 설계 복잡성, 비용 증가, 데이터 분산이라는 도전에 직면하고 있다. 자동차, 항공, 전자 등 주요 산업군의 기업들은 원가 절감과 품질 경쟁력 확보를 위해 부품 공용화(commonization)와 표준화(standardization)를 전략적으로 추진하고 있다. 그러나 다품종 소량 생산과 글로벌 협업이 일반화된 환경에서는, 단순한 텍스트 기반 속성 검색만으로 방대한 부품 데이터를 효율적으로 관리하기 어렵다. 중복 등록, 정보 누락, 비효율적 설계와 조달이 반복되며, 이는 곧 불필요한 비용과 품질 저하로 이어진다. 이러한 배경에서 AI 기반 3D 형상 분석 설루션은 설계·조달·품질 관리 전 과정을 아우르는 혁신 도구로 자리 잡고 있다.   ■ 이희라 다쏘시스템 NETVIBES 브랜드의 OnePart 설루션을 담당하는 기술 컨설턴트이다. 고객의 CAD 모델 및 데이터 자산을 연결하여 기업의 자산 활용 효율화 및 혁신적인 변화를 지원하는 업무를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3Ds.com/ko   표 1. 속성 기반 vs 3D 형상 기반 부품 관리 방식 비교   AI 기반 3D 형상 분석 설루션의 원리와 적용 방식 다쏘시스템의 넷바이브 원파트(NETVIBES OnePart, 온프레미스)와 파트서플라이(PartSupply, 클라우드) 설루션은 기업 내에 흩어진 CAD 및 메타데이터를 통합 관리하며, 형상+속성 기반 정밀 분석을 통해 중복 제거, 표준화, 재사용을 가능하게 한다. 주요 원리와 적용 방식은 다음과 같다.   데이터 수집 및 인덱싱 PLM, PDM, ERP 등 다양한 시스템에 흩어진 데이터 및 CAD를 수집 및 색인한다. 이희라다양한 CAD 포맷(표 2)을 지원하며 기업 내에 흩어져 있는 설계 자산을 별도의 변환 작업 없이 통합 관리할 수 있다.(그림 1)    그림 1. 3D 형상 기반 부품 검색·비교와 PLM·ERP 통합 연계   3D 형상 분석과 머신러닝 적용 각 부품의 3D 형상 정보를 기반으로 고유한 형상 시그니처를 생성한다. 이는 단순 텍스트 기반 조회가 아닌 3D CAD 모델의 형상 및 피처(예 : 복잡한 곡면, 홀, 볼륨, 길이 등) 등 기하 요소 기반으로 조회를 가능케하고 정량적으로 비교할 수 있다는 점에서 차별화된다. 또한 형상 시그니처 정보 기반으로 머신러닝 기술을 이용하여 비슷한 형상을 자동으로 분류하고, 클러스터링을 지원한다.(그림 2)   그림 2. AI 기반 3D 형상 유사 부품 클러스터링 결과   중복 제거와 표준품 지정 유사 부품군 내 대표 부품을 마스터 파트로 지정하고 조직 전체에 공유되어, 신규 설계나 부품 개발시 우선적으로 검토 및 적용이 가능하다.   속성·형상 통합 검색 형상 유사도 결과와 함께 여러 시스템에 흩어져 있는 소재, 중량, 원가, 승인 이력, 공정, 공급 업체 등 부품 관련 정보가 원파트 내에서 통합되어 제공된다.(그림 1) 참조 사용자는 3D 모델 유사 형상 검색 및 속성 기반 검색을 병행하여 최적의 부품을 빠르게 선택할 수 있다.   실질적 효과 실제 도입 기업은 데이터 검색 및 분석 시간을 연간 20~30% 단축하고, 신규 부품 개발 및 구매 비용을 크게 절감했다. 부품 재사용률이 높아지고 표준화 수준이 강화되며, 결과적으로 설계 품질과 생산성이 향상되는 효과가 입증되고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0) 버전에서 모델 기반 정의(Model-Based Definition : MBD) 기능의 최신 개선사항을 살펴보자. 크레오 MBD(Creo MBD)는 제품의 모든 제조 및 설계 정보를 3D 모델 안에 직접 입력하여, 별도의 2D 도면 없이도 명확하게 데이터를 전달할 수 있는 방법이다. 이번 업데이트에서는 기하공차 주석의 매개 변수 콜아웃, 주석 피처의 체계적 의미 정의, 기준 대상 전파, 치수 기준 기호 배치, 주석 관리 및 재사용, 패턴 서피스 검색, 원통축 치수 정의 등 여러 실무적 기능이 한층 강화되어 실제 업무 활용도가 크게 높아졌다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   기하 공차 콜아웃 지원 크레오 파라메트릭 12에서는 기하 공차의 추가 텍스트 필드에 매개 변수를 직접 입력하여 콜아웃을 자동 생성할 수 있다. 기하 공차를 선택하면 나타나는 추가 텍스트 패널에서 매개 변수를 지정할 수 있어, 이후 모델을 변경할 때마다 수동으로 텍스트를 수정하지 않아도 된다. 이로 인해 작업 과정의 효율성이 크게 높아지고, 실수 없이 일관된 공차 정보를 유지할 수 있다. 또한 해칭 디자이너를 드로잉 모드에서 사용할 수 있어 PAT 해칭 패턴 생성 및 편집도 가능해졌다.     콜아웃을 하기 위해 ‘도구’ 탭으로 이동하여 관계식을 열어준다. 관계식에서는 콜아웃 시 사용할 매개변수의 이름을 정하고 생성한다. 여기서는 ‘HOLE_PATTEN_ 98 · COUNT’로 생성한다.     생성한 매개변수를 관계식에 추가하고 목록에서 매개변수를 불러오는 옵션을 선택한다.  찾는 위치를 피처로 변경하여 불러오려는 구멍 패턴의 피처를 선택한다. 구멍 패턴에 생성되어 있는 매개변수가 리스트에 나타나고, 이 매개변수를 선택하여 선택한 항목 삽입을 눌러 관계식에 추가한다. 관계식에 매개변수가 추가가 되면  검증 버튼을 눌러 관계식을 검증하고, 생성했던 매개변수 HOLE_PATTEN_ COUNT 값이 업데이트되었는지 확인하고 관계식 창을 닫는다.     이제 사전에 생성된 기하공차를 선택하고  상단에 추가 텍스트를 눌러 콜아웃을 위해 생성한 매개변수를 입력한다. X &HOLE_PATTEN_COUNT를 입력하면 패턴 개수에 맞춰 구멍의 정보가 자동 기입된다. 패턴의 값을 변경하여 구멍의 개수가 달라지더라도 매번 수동으로 입력하는게 아니라 자동으로 반영되어 실수를 줄이고 쉽게 유지관리할 수 있다.   의도 체인을 활용한 주석 참조 수집 크레오 파라메트릭 12에서는 주석 피처 작성 시, 의도 체인을 주석 참조로 쉽게 수집할 수 있다. 그래픽 영역에서 목록 선택 또는 의도 체인 수집 기능을 활용해 여러 형상을 한 번에 주석 참조로 지정할 수 있어 보다 빠르고 효율적으로 작업할 수 있다.     주석 달기를 통해 생성한 주석 피처에 의도 체인으로 생성한 체인을 활용할 수 있게 되었다. 주석 피처에 체인 항목을 추가하기 위해 ‘확인’을 눌러 창을 닫는다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9)   이번 호에서는 자동차의 승차감과 연료 소모량 최소화를 위한 시스템 최적화를 위해 심센터 아메심(Simcenter Amesim)을 사용하여 차량의 다양한 시스템에 대한 변수를 제어하여 최적화의 목적을 달성하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   이번에 사용할 심센터 아메심은 오늘날의 복잡한 엔지니어링 환경을 위한 종합 시뮬레이션 플랫폼이다. 수 많은 설계자가 직면하고 있는 제품 설계의 성공 여부는 혁신적인 아키텍처를 통합하지 않으면 성능, 안전 및 효율에 대한 증가하는 요구 사항을 충족할 수 없다. 심센터 아메심은 광범위하고 강력한 모델링 기능을 통해 메카트로닉스 시스템(Thermal & Fluid, Mechanical, Electrification, Battery, Vehicle, Aerospace & Marine, Renewable Energies Control 등)을 분석할 수 있으며, 가상 테스트 환경을 통해 실제 프로토타입을 제작하기 전에 최적의 설루션을 발견할 수 있다. 심센터 아메심에서 제공하는 다중 물리 시스템 시뮬레이션 접근 방식은 단일 플랫폼에서 다양한 아키텍처와 기술을 사용하여 시스템 간 영향에 대한 완전한 분석을 수행하여 다양한 지표에 대한 시스템의 영향을 설계하고 평가할 수 있다. <그림 1>은 자동차 파워트레인 전동화를 위해 엔진, 변속기 및 열 통합과 관련된 모든 중요한 전기 서브시스템을 시뮬레이션하는 데 필요한 모델링을 나타낸다. 배터리 사이징, 전기 기계 설계, 아키텍처 생성부터 상세 설계를 포함한 통합까지 엔지니어링 작업을 지원하는 효율적인 모델링 워크플로를 구성할 수 있다.   그림 1   설계자는 심센터 아메심에서 제공하는 기능을 활용하여 기본 물리 현상을 심층적으로 이해할 수 있는 등 강력한 분석 도구를 통해 시뮬레이션에서 얻은 지식을 강화할 수 있다. 또한 앱을 사용하면 애플리케이션에 맞게 맞춤 제작된 사용자 인터페이스와 프로세싱의 유연성을 활용하여 시스템 분석을 강화할 수 있다. 또한 모든 기능을 갖춘 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 세트를 통해 스케치 생성을 자동화하고 시뮬레이션의 다양성을 추가할 수 있다. 시뮬레이션 자동화에는 파이썬(Python), 매트랩(MATLAB), 싸이랩(Scilab) 및 Visual Basic for Applications(VBA)와 같은 언어로 애플리케이션 프로그래밍을 지원하는 스크립트 세트를 제공한다. 이를 통해 배치 실행 설정, 복잡한 전처리 및 후처리 수행, 매개변수 연구 수행, 외부 애플리케이션 내 심센터(Simcenter) 모델 통합 등 모델과의 상호 작용을 자동화할 수 있다. 설계 또는 검증에서는 전체 동작에 직접적인 영향을 미치는 전역 파라미터에 액세스하여 설계 탐색, 최적화 및 견고성 분석을 위한 기능을 사용할 수 있고, 더 나아가서 고급 분석과 더 나은 자동화 프로세스 통합을 위해 HEEDS(히즈)를 활용하여 모델을 처리할 수 있다. 심센터 아메심은 시스템 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 시뮬레이션 툴을 통합하여 디지털 연속성과 워크플로 효율을 향상시킨다. PLM 시스템 연결, 모델 기반 제어 개발 및 기능적 목업 인터페이스(FMI)를 사용한 상호 작용을 지원하며 머신 러닝, 선형 대수학 및 통계 기법으로 ROM(차수 축소 모델) 생성을 지원하여 실행 가능한 디지털 트윈으로 실시간 운영이 가능하므로 의사 결정 및 운영 효율이 향상된다. 임베디드 3D CFD는 열유체 시스템 모델에 대해서 연결된 커플링 시뮬레이션을 통해 3D와 1D 간에 상호 작용이 전달되어 시스템의 중요한 부분을 더욱 상세하게 해석할 수 있으므로 정확도, 설루션 안정성 및 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.  Simulation Based Characterization(SBC)을 사용하면 3D CFD를 사용하여 압력 강하 및 열 거동과 관련하여 구성 요소를 특성화하고 시스템 환경에 원활하게 통합되어, 전체 시스템 동작을 정확하게 분석할 수 있다. 차량 동역학 및 파워트레인 물리 거동을 포함하는 모델은 심센터 프리스캔(Simcenter PreScan)과 함께 사용하면 환경 및 센서 정보를 기반으로 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율 주행 시스템을 보완하고 대규모 시뮬레이션의 효율을 높여 안전, 승차감, 연료 및 전기 에너지 소비, 오염 물질 배출 평가를 수행할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.