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통합검색 "3D데이터 상호운용성 향상솔루션"에 대한 통합 검색 내용이 101개 있습니다
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디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래
시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
건설 산업 모델 생성, 취합, 관리하는 BIM 솔루션, 테클라 스트럭처스(Tekla Structures)
주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   건설 산업의 모델을 생성, 취합, 관리하는 BIM 솔루션 - 테클라 스트럭처스(Tekla Structures) 개발 : 트림블, www.tekla.com/kr 자료 제공 : 트림블코리아, 070-4940-4600, www.tekla.com/kr   테클라 스트럭처스(Tekla Structures)는 트림블(Trimble)의 BIM(Building Information Modeling) 소프트웨어로, 건설 산업 전반에 걸쳐 정밀하고 시공성이 우수한 모델을 생성, 취합, 관리하는 데 사용되는 강력한 솔루션이다. 복잡한 구조물의 설계부터 제작, 시공에 이르는 전 과정을 지원해 건설 프로젝트의 효율성, 정확성, 생산성을 극대화한다. 1. 주요 특징 (1) 시공 가능한 BIM 단순 개념 모델이 아닌, 철근·볼트·용접·앵커 등까지 표현하는 고정밀 3D 모델을 통해 실제 제작·시공에 바로 활용 가능한 데이터를 제공한다. 모델에서 직접 물량, 가공 정보, 조립 정보가 나와 제작 공정과 현장 시공을 정확하게 지원한다. (2) 높은 상호운용성 다양한 해석·설계/MEP/플랜트 도구와 양방향 연동을 지원해, 기존 설계 워크플로우를 유지하면서 구조 BIM을 도입할 수 있다. 또한 다양한 레퍼런스 모델을 불러와 하나의 조정 모델에서 간섭 검토·계획 수립이 가능하다. (3) 복잡한 대형 구조물에도 강한 성능 수많은 부재·철근·볼트가 포함된 대형 산업 플랜트나 인프라 프로젝트도 안정적으로 처리하는 고성능 BIM을 제공한다. 2. 주요 기능 (1) 정밀 3D 모델링과 디테일링 철골·콘크리트·프리캐스트·목구조 등의 부재, 연결부, 철근 배근, 금속 부품 등을 3D로 상세 모델링하고, 변경 시 도면과 리포트가 자동 갱신된다. 복잡한 형상과 대규모 철근 모델링, 상세 템플릿, 사용자 정의 컴포넌트를 지원해 반복 작업 효율을 높인다 (2) 도면과 리포트 자동 생성 단면도, 배근도, 제작도, 조립도, 설치도 등 다양한 도면을 3D 모델에서 자동 생성하고, 수정 시 연계된 도면·물량표가 자동으로 업데이트된다. 자재 리스트, 볼트 리스트, 조립 리스트 등 제작·구매·공정 관리에 필요한 리포트를 모델 데이터에서 직접 추출할 수 있다. (3) 간섭 검토와 설계 조정 구조 모델과 건축·MEP·플랜트 모델을 하나의 가상 공간에 배치해 간섭(clash)을 탐지하고, 충돌 위치를 시각적으로 표시해 설계 단계에서 문제를 해결한다. 레퍼런스 모델을 구조 모델과 함께 활용해, 각 분야의 설계 요구사항을 조정하고 오류를 사전에 제거한다. (4) 공정과 시공 계획 지원 3D 모델 객체에 위치·공정 정보를 부여해, 설치 순서·크레인 배치·자재 반출입 계획 등 시공 계획을 수립할 수 있다. 트림블 커넥트와의 연계를 통해 현장과 모델을 연결하고, 현장 검토·검측·이슈 관리를 BIM 기반으로 수행할 수 있다 3. 도입 효과 (1) 재작업 감소 간섭 검토와 실제 제작 수준의 디테일 모델링으로 설계·디테일 오류를 크게 줄여, 현장 재시공과 공기 지연, 재료 낭비를 최소화한다. 도면·리포트 자동 갱신으로 수동 수정 실수를 줄이고, 최신 정보로 제작·시공을 수행할 수 있다. (2) 리드타임 단축 반복적인 디테일링 작업의 자동화, 템플릿·컴포넌트 재사용, 모델 기반 물량·도면 생성으로 설계·디테일링 시간을 단축한다.  (3) 협업과 추적성 향상 구조 엔지니어, 디테일러, 제작사, 시공사가 동일 3D 모델을 기준으로 소통해, 변경 사항·책임 범위를 명확히 하고 의사결정을 빠르게 할 수 있다. 모델 기반으로 공사 진행 상황과 변경 이력을 추적해, 품질 관리·원가 관리·사후 분석에 활용 가능한 데이터 자산을 축적한다. 4. 주요 고객 사이트 포스코이앤씨, 시드소프트, 창신이엔지, 빔파트너스, 디에스텍, 연우에이치티, Arup, Pankow, Midland Steel 등 전 세계적 구조 엔지니어링·제작·시공 회사에서 고층 빌딩, 경기장, 교량, 산업 플랜트, 인프라 프로젝트 등 다양한 대형 구조물에 테클라 스트럭처스를 적용하고 있다.   상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2026-05-03
가트너, 2026년부터 주목해야 할 10대 AI 전망 발표
가트너가 2026년부터 주목해야 할 최우선 AI 전략 전망 10가지를 발표했다. 이 전망은 ▲AI 시대의 인재 ▲AI 주권 ▲인시디어스 AI(Insidious AI) 등 세 가지 핵심 트렌드로 분류된다. 가트너는 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트의 사용이 지난 30년간 생산성 도구 시장에 발생한 가장 큰 도전 과제가 될 것이며, 580억 달러 규모의 시장 재편을 촉발할 것이라고 전망했다. 생성형 AI의 발전에 따라 기업은 업무 효율을 높이기 위해 생성형 AI 혁신을 우선순위에 둘 것으로 보인다. 과거의 형식과 호환성은 중요성이 낮아져, 진입 장벽은 낮아지고 다양한 공급업체 간의 새로운 경쟁이 촉발될 것으로 전망된다. 일상적 생성형 AI의 비용 구조와 패키징은 시간이 지나면서 변화할 것으로 보인다. 업체들은 유료 기능을 무료로 전환하고, 무료 제품을 더 넓은 사용자층에 적합하도록 만들 것이다. 2027년까지 기업 채용 과정의 75%가 모집 단계에서 업무용 AI 역량 인증 및 테스트를 포함하게 될 것으로 예상된다. 기업은 표준화된 프레임워크와 맞춤형 설문조사를 통해 지원자의 AI 활용 능력을 진단하고, 인력 내 기술 격차를 해소할 수 있을 것이다. 이러한 추세는 정보 수집, 보존, 종합이 핵심인 직종에서 특히 두드러질 것이다. 생성형 AI 역량이 급여와 점점 더 밀접하게 연계됨에 따라, 지원자들은 AI 역량 개발에 더 큰 가치를 두게 될 것이다. 이에 따라 문제 해결, 생산성 향상, 합리적 의사결정 능력을 입증하는 것이 필수 요건으로 부상할 것으로 예상된다. 한편, 가트너는 2026년까지 생성형 AI 사용으로 인한 비판적 사고력 저하로 전 세계 기업의 50%가 채용 과정에서 ‘AI 프리(AI Free)’ 능력 평가를 요구할 것으로 보았다. 기업이 생성형 AI 활용을 확대함에 따라, 채용 절차는 독립적 사고 능력을 갖춘 지원자와 AI가 생성한 결과물에 지나치게 의존하는 지원자를 구분하는 방향으로 변화할 것으로 보인다. 모집 과정에서는 AI 도움 없이 문제 해결, 증거 평가 및 판단 능력을 입증하는 역량이 점점 더 중요한 평가 기준이 될 것이다. 인간의 추론 능력을 별도로 평가하기 위한 전문 테스트 방법과 플랫폼이 등장하면서, AI 프리 평가 도구 및 서비스에 대한 2차 시장이 형성될 가능성도 높다. 2027년까지 전 세계 국가의 35%가 고유한 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼에 고착될 전망이다. 기술적, 지정학적 요인으로 인해, 기업들은 엄격한 규제, 언어적 다양성, 문화적 적합성에 대응하기 위해 AI 설루션을 특성화할 수밖에 없으며, 그 결과 AI 환경은 파편화될 것으로 보인다. 지역 간 차이가 증가됨에 따라 범용 AI 설루션은 점차 사라질 것으로 예상된다. 다국적 기업은 글로벌 시장에 통합형 AI를 배포함에 있어 복잡한 과제에 직면하게 될 것이며, 고유한 규제 준수와 데이터 거버넌스 요구 조건을 가진 다양한 플랫폼 파트너십을 관리해야 할 것이다. 가트너는 2028년까지 고객 대면 비즈니스 프로세스의 80%에 다중 에이전트 AI를 활용하는 기업이 시장을 장악할 것으로 보았다. 고객관계관리(CRM) AI가 일상적인 업무를 처리하고, 인간은 복잡하고 감정적 요소가 중요한 상호작용에 집중하는 하이브리드 AI 모델이 업계 표준으로 자리 잡을 것이다. 고객은 계속해서 거래 실행이나 제품 정보 확인에는 AI 지원 완전 셀프서비스를 선호하는 반면, 복잡한 문제 해결이나 청구 분쟁 등에서는 인간을 선호할 것이다. 최소한의 노력과 신속한 서비스에 대한 고객의 기대가 일반화되면서, CRM 프로세스에 다중 에이전트 AI를 도입하지 못한 기업은 경쟁 우위를 상실할 위험이 있다. 한편, 2028년에는 B2B 구매의 90%가 AI 에이전트를 통해 이루어지며, AI 에이전트 거래로 15조 달러 이상의 B2B 지출이 발생할 것으로 보인다. 새로운 생태계에서 검증 가능한 운영 데이터는 화폐처럼 작용하며, 디지털 신뢰 프레임워크와 검증 가능성을 필수 전제로 하는 데이터 기반 경제를 촉진할 것이다. 컴포저블 마이크로서비스, API 우선, 클라우드 네이티브, 헤드리스 아키텍처로 설계된 제품은 상당한 경쟁 우위를 확보할 것이다. AI 위험 예방책 부족으로 인한 ‘AI발 사고’ 관련 소송은 2026년까지 1000건을 돌파할 전망이다. AI 관련 안전 관리 실패로 인한 사고와 피해 사례가 증가함에 따라 규제 기관의 감시 및 통제 강화, 리콜, 법 집행 기관의 개입, 소송 비용 증가가 예상된다. 규제 감독이 강화되면서 조직은 법적 의무 준수를 넘어, AI 위험 예방책을 활용해 비즈니스 시스템의 안전성과 투명성을 최우선 과제로 삼아야 하는 압박에 직면하게 될 것이다. AI 사용과 의사결정 거버넌스 실패의 영향은 지역별 법적·규제 체계의 차이에 따라 달라지며, 이는 조직이 다양한 위험과 책임에 노출될 수 있음을 의미한다. 또한, 2030년에는 금전거래의 22%가 이용 약관을 내장한 형태로 프로그래밍할 수 있게 되어 AI 에이전트에게 경제적 주체성을 부여할 것으로 보인다. 프로그래머블 머니는 M2M(Machine-To-Machine) 협상, 자동화된 상거래, 시장 탐색, 데이터 자산 수익화를 가능하게 함으로써 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 공급망 관리와 금융 서비스와 같은 산업을 근본적으로 재편하고 있다. 실시간으로 프로그래밍 가능한 거래는 마찰 감소, 유동성 향상, 운영 비용 절감을 통해 효율성을 높이고, 궁극적으로 자율 비즈니스 운영의 부상을 뒷받침할 것이다. 그러나 프로그래머블 머니 플랫폼과 블록체인 인프라 간의 파편화된 기준과 상호운용성 부족은 시장의 성장을 저해하고, AI 에이전트와 기계 고객이 완전한 경제 주체로 기능하는 것을 제한할 것이다. 2027년까지 프로세스 중심 서비스 계약의 비용 대비 가치 격차는 에이전트 AI 재설계를 통해 적어도 50% 감소할 것으로 전망됐다. AI 에이전트는 숨겨진 지식을 발견하도록 진화하며, 이러한 지식과의 상호작용 자체가 프로세스의 핵심이 될 것이다. AI 에이전트가 활용하는 숨겨진 지식은 새로운 가치 자산으로 이어질 것으로 예상된다. 한편, 표준화된 워크플로가 문맥적 오케스트레이션으로 대체됨에 따라 지속적인 혁신 기반 가격 책정은 인건비에 의해 제한되지 않을 것이다. 가트너는 2027년까지 파편화된 AI 규제가 전 세계 경제의 50%로 확산하며, 50억 달러 규모의 규정 준수 투자를 일으키게 될 것으로 보았다. 2024년에만 1000건 이상의 AI 관련 법률이 제안됐지만, 어떤 법률도 AI를 일관되게 정의하지 못하고 있다. AI 거버넌스는 혁신을 촉진하는 동시에 장벽으로 작용할 수 있다. 기술의 잠재력을 터뜨리는 것은 AI 사용 능력이다. 안전한 미래를 위해 기업들은 기술 담당 리더들에게 항구적인 ‘법률 및 규제’ 마인드맵 구축을 요구하게 될 것이다. 한편 보안과는 별개로, 새로운 형태로 등장하고 진화하는 AI의 위험을 관리하기 위해 전담 인력과 전문 소프트웨어를 갖춘 AI 거버넌스 프로그램이 표준으로 자리잡게 될 것이다. 가트너의 다릴 플러머(Daryl Plummer) 수석 VP 애널리스트는 “급격한 기술 변화가 가져오는 위험과 기회는 인간의 행동과 선택에 점점 더 큰 영향을 미치고 있다”면서, “기업의 CIO와 경영진은 미래에 대비하기 위해 기술 변화뿐만 아니라 행동 양식 변화 또한 최우선 과제로 삼아야 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-23
HPE, 에릭슨과 협력해 듀얼모드 5G 코어 설루션 검증
HPE는 에릭슨과 협력해 통신 서비스 사업자가 멀티벤더 인프라 스택을 구축하는 과정에서 직면하는 핵심 과제를 해결하기 위한 공동 검증 랩 설립을 발표했다. 이번 협력은 클라우드 네이티브 기반의 AI 지원 듀얼모드 5G 코어 설루션의 검증을 통해, 새로운 서비스 도입 과정의 복잡성을 관리하면서도 고성능·확장성·효율성을 갖춘 네트워크를 구축해야 하는 증가하는 수요에 대응한다. HPE와 에릭슨은 이를 기반으로 통신사들이 운영을 간소화하고 혁신을 가속화하며, 초연결 시대의 요구사항을 충족할 수 있도록 지원할 계획이다. 공동 검증 랩은 상호운용성 테스트를 수행하고 검증된 설루션이 통신사의 요구사항을 충족하는지 확인하는 테스트 환경으로 활용된다. 이 스택은 에릭슨의 듀얼모드 5G 코어 설루션과 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) Gen12 서버, 앱스트라 데이터센터 디렉터(Apstra Data Center Director) 기반으로 관리되는 HPE 주니퍼 네트워킹(HPE Juniper Networking) 패브릭, 그리고 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)로 구성된다. ▲‘에릭슨 듀얼 모드 5G 코어’는 5G와 4G 네트워크를 모두 지원하는 설루션으로, 효율적인 확장 및 미래 대비 네트워크 구축을 원하는 통신사의 복잡성과 운영 비용을 절감한다. ▲‘HPE 프로라이언트 DL360 및 DL380 Gen12 서버’는 인텔 제온 6 프로세서를 탑재해 AMF, UPF, SMF 등 네트워크 집약적 텔코 CNF(Containerized Core Network Functions)를 위한 최적의 성능을 제공한다. 또한 칩에서 클라우드까지 보안을 구현한 HPE Integrated Lights Out(iLO) 7을 통해 모든 계층에서 내장형 보안을 제공한다. ▲‘HPE 주니퍼 네트워킹 고성능 패브릭’은 QFX 시리즈 스위치와 앱스트라 데이터센터 디렉터를 기반으로 인텐트 기반 자동화(Intent-based Automation)와 AIOps 기반 보증 기능을 통해 운영 효율을 강화하고 비용을 절감한다. ▲‘레드햇 오픈시프트’는 공통 클라우드 네이티브 텔코 플랫폼으로서, 통신사가 새로운 서비스를 빠르게 개발·배포·확장할 수 있는 민첩성을 제공한다. 이를 통해 시장 출시 시간을 단축하고 기존 배포 주기를 개선하며, 코어에서 에지까지 일관되고 자동화된 운영 경험을 제공해 복잡한 네트워크 기능 배포 및 관리를 간소화한다.     스웨덴 에릭슨 본사 인근에 위치한 이번 검증 랩은 2025년 말 가동을 시작할 예정이다. 또한 실제 고객 테스트와 피드백을 통해 검증을 진행하고, 2026년 상반기에는 통합 설루션의 상용 검증을 완료해 시장 출시 속도를 높이고 라이프사이클 관리 효율을 강화할 계획이다. HPE의 페르난도 카스트로 크리스틴(Fernando Castro Cristin) 텔코 인프라 사업부 부사장 겸 총괄은 “HPE는 에릭슨과의 전략적 파트너십을 바탕으로 통신사가 5G 및 AI 중심의 경제에서 성공할 수 있도록 혁신적인 기술 설루션을 제공하는 데 주력하고 있다”면서, “에릭슨의 클라우드 네이티브 듀얼모드 5G 코어와 레드햇 오픈시프트를 검증된 차세대 HPE 컴퓨트 인프라 및 HPE 주니퍼 네트워킹 패브릭과 통합함으로써, HPE는 통신사가 신속한 서비스 배포와 수요 기반 확장, 트래픽 변동에 대한 유연한 대응, 예측 가능한 라이프사이클 관리, 그리고 빠르게 진화하는 기술 환경에 적응할 수 있는 새로운 통합 설루션을 개발하고 있다”고 말했다. 에릭슨의 크리슈나 프라사드 칼루리(Krishna Prasad Kalluri) 코어 네트웍스 설루션 및 포트폴리오 부문 총괄은 “에릭슨은 5G 및 코어 네트워크 분야의 글로벌 리더로서, 통신사가 클라우드 네이티브 네트워크로 전환하는 여정을 간소화할 수 있도록 개방성과 혁신을 지속적으로 추진하고 있다”며, “HPE와의 협력 및 공동 검증 랩 설립은 멀티벤더 인프라 환경에서 클라우드 네이티브 5G 코어 설루션 개발을 한층 더 발전시키는 중요한 계기가 될 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2025-10-20
[에디토리얼] AI 기반 스마트홈, 엔지니어링의 새로운 도전과 기회
독일 베를린에서 열린 IFA 2025는 단순한 가전 박람회가 아니라, AI가 어떻게 일상과 산업을 재편하는지를 보여준 무대였다. 전시를 관통한 키워드는 ‘AI in Everything’. 그 중에서도 ‘스마트홈’은 엔지니어링 업계가 주목해야 할 사례로 떠올랐다.   스마트홈, ‘맥락 기반 지능’으로 진화 삼성전자가 선보인 ‘앰비언트 AI’는 단순한 명령형 제어에서 벗어나, 상황과 맥락을 스스로 파악해 작동하는 방향으로 진화하고 있다. 음성인식 수준을 넘어 다중 센서 데이터, 사용자 행동 패턴, 생활 맥락을 종합적으로 분석해 자율적으로 의사결정을 내리는 구조다. 이는 상황 인지 컴퓨팅(context-aware computing)과 사이버 물리 시스템(CPS)이 결합된 고도화된 형태로 해석된다. LG전자의 ‘AI 가전의 오케스트라’ 역시 같은 흐름이다. 개별 가전이 따로 움직이는 대신, 중앙 AI 엔진이 전체를 조율해 에너지 효율과 사용자 편의를 높인다. 이는 분산 제어 시스템과 시스템 오브 시스템즈(SoS) 아키텍처가 적용된 사례로, 제조 현장의 생산 관리 시스템(MES)이 생활 공간으로 확장된 모습에 가깝다.   상호운용성 표준화의 본격화 스마트홈이 대중화되지 못했던 가장 큰 이유는 기기 간 상호운용성이 부족했기 때문이다. 이를 해결하기 위해 글로벌 기업들이 합의한 매터(Matter) 표준은 엔지니어에게 중요한 시사점을 준다. 매터는 와이파이, 스레드, 이더넷 같은 기존 네트워크 환경 위에서 동작하며, 브랜드와 무관하게 기기간 원활한 연결을 보장한다. 최근 공개된 매터 1.4.2는 QR 코드 기반 설정, 다중 환경 지원, 공개키 기반 보안 체계를 포함한다. 이는 단순한 사용자 편의성을 넘어, 기기 수명 주기 관리·원격 유지보수·사이버 보안까지 고려한 통합 설계가 필요하다는 점을 보여준다. 결국 표준화는 기술의 시장 채택률을 좌우하는 핵심 요인으로, 앞으로 산업 전반에서도 필수적 과제가 될 것이다.   엔지니어링을 향한 메시지 : 자동화·웰빙·지속가능성 IFA 2025의 또 다른 메시지는 지능형 자동화와 웰빙 중심 설계다. 요리 상태를 컴퓨터 비전으로 인식해 자동으로 조리하는 스마트 오븐, 생체 신호를 연속 모니터링해 맞춤형 건강 관리 설루션을 제시하는 헬스케어 기기들은 에지 AI와 실시간 데이터 분석 기술을 기반으로 한다. 이는 제조, 건설, 에너지 등 다양한 엔지니어링 분야에서 인간 중심 설계와 예측 유지보수로 확장될 수 있는 모델이다. 특히 주목할 점은 이러한 시스템이 데이터 현지 처리와 개인 정보 보호를 전제로 설계되고 있다는 것이다. 건강 정보나 생활 패턴과 같은 민감한 데이터는 클라우드가 아닌 로컬 기기에서 처리하는 에지 컴퓨팅 아키텍처를 적용하고 있다. 스마트홈은 단순히 생활 편의성을 높이는 기술이 아니라, AI·사물인터넷(IoT)·표준화·자동화가 결합될 때 어떤 엔지니어링 생태계가 만들어지는지를 보여주는 대표적인 사례다. 엔지니어에게는 시스템적 사고와 통합 설계 역량의 중요성을 예고하고 있다.   ■ 박경수 캐드앤그래픽스 기획사업부 이사로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고,행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야의 취재기자로도 활동 중이다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
PTC와 엔비디아, CAD·PLM에 옴니버스 기술 통합…디지털 혁신 선도
PTC가 엔비디아와의 협력을 확대하며, 자사의 CAD 소프트웨어 '크레오(Creo)'와 PLM 솔루션 '윈칠(Windchill)'에 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 통합한다고 발표했다. 이번 통합으로 제조 및 제품 기업들은 고성능 AI 인프라 하드웨어와 같은 복잡한 제품을 더욱 효율적으로 설계, 시뮬레이션하고 협업할 수 있게 될 전망이다. PTC는 또한 OpenUSD 얼라이언스(AOUSD)에 가입하며, AI 개발을 위한 개방형 표준과 데이터 상호운용성 강화에 대한 의지를 보였다.    PTC, 엔비디아 옴니버스와 손잡고 AI 인프라·차세대 제품 혁신 가속화 PTC 크레오·윈칠에 엔비디아 옴니버스 기술 통합 이번 협력의 핵심은 PTC의 솔루션과 엔비디아의 '실시간 시뮬레이션 플랫폼'을 연결하는 것이다. 윈칠은 옴니버스의 OpenUSD 및 RTX 라이브러리를 통해 고품질의 실시간 시뮬레이션 뷰포트를 구현한다. 이를 통해 사용자는 PLM 환경을 벗어나지 않고도 설계 데이터를 몰입형 3D 환경에서 시각화하고 실시간 협업을 할 수 있게 된다. 제품 개발 과정에서 엔지니어링, 마케팅 등 여러 부서는 버전 관리가 된 제품 정보를 실시간으로 공유하며 의사결정 속도를 높이고 개발 리스크를 줄일 수 있다. 특히, 설계 엔지니어는 복합 어셈블리를 실시간으로 분석하고 실제 작동 환경을 시뮬레이션하여 제품 품질을 향상시킬 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로우는 개발 프로세스를 가속화하고, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근성을 높여 더 많은 사용자가 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다. 닐 바루아 PTC 사장 겸 CEO는 "AI 하드웨어처럼 복잡한 첨단 제품 개발에 있어 엔비디아와의 협력 강화는 매우 중요하다"며, "옴니버스 기술 통합을 통해 고객들이 실시간 시뮬레이션 환경에서 설계 데이터를 활용하고, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 협업을 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 엔비디아 하드웨어 설계 파트너로서 협력 확대 이번 통합은 PTC가 엔비디아의 AI 하드웨어 개발을 지원해온 오랜 파트너 관계에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오 및 윈칠 솔루션을 활용하여 제품 개발 프로세스를 정밀하고 효율적으로 진행해 왔다. 이제 PTC의 솔루션이 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합되고, 윈칠에 옴니버스 뷰포트가 내장되면서 실시간 시뮬레이션과 시각화가 개발 워크플로의 핵심 요소로 자리 잡게 되었다. 레브 레바레디안 엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 "PTC는 제조 설계 솔루션 분야의 글로벌 선도 기업으로, 옴니버스 기술을 통합함으로써 설계자와 제조 기업들이 개발 전 과정을 더욱 빠르고 정밀하게 수행할 수 있도록 지원할 것"이라며, "PTC의 OpenUSD 및 개방형 표준에 대한 노력은 글로벌 AI 인프라 산업의 연결과 통합을 가속화하는 데 기여할 것"이라고 강조했다.    
작성일 : 2025-08-12
지멘스-마이크로소프트, 빌딩 IoT의 상호운용성 강화 위해 협력
지멘스 스마트 인프라(Siemens Smart Infrastructure)는 마이크로소프트와 빌딩의 사물인터넷(IoT) 데이터 접근 방식을 혁신하기 위한 협력 계약을 맺었다고 발표했다. 이번 협력으로 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼인 빌딩 X(Building X)와 마이크로소프트의 멀티클라우드 관리 플랫폼인 애저 아크(Azure Arc) 기반의 마이크로소프트 애저 IoT 오퍼레이션(Microsoft Azure IoT Operations) 간의 상호운용성이 확보된다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션 간의 상호운용성은 2025년 하반기부터 시장에 출시될 예정이다. 빌딩 X는 고객이 빌딩 운영을 디지털화, 관리, 최적화하도록 지원하여 지속 가능하고 자율적이며 수익성 있는 애셋을 위한 길을 열어주는 디지털 빌딩 플랫폼이다. 이는 고객이 더 쉽고, 더 빠르고, 더 큰 규모로 디지털 전환을 가속할 수 있도록 지원하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부이다. 애저 IoT 오퍼레이션은 에지 디바이스를 연결하는 동시에 데이터를 통합하는 도구와 인프라를 제공해, 기업이 운영을 최적화하고 IoT 환경의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원한다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션의 상호운용성은 상업용 빌딩, 데이터센터, 고등 교육 시설 전반에 걸친 기업 고객이 IoT 기반 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 지속가능성과 운영을 강화하는 데 필요한 정보를 제공한다. 이는 대형 빌딩의 하위 시스템을 이루는 난방, 환기, 공조(HVAC) 시스템, 밸브, 액추에이터와 같은 애셋의 온도, 압력, 실내 공기질과 같은 데이터 포인트를 클라우드로 가져와 자동 온보딩 및 모니터링을 가능하게 한다. 또한 공급업체 전반에 걸쳐 개방형 표준에 기반한 IoT 데이터 통합 사례 중 하나로서, 고객이 에너지 모니터링 및 공간 최적화와 같은 자체 사용 사례를 직접 개발할 수 있도록 지원한다. 양사의 협력은 대규모의 복합 건물 자산을 운영하거나, 에너지 소비가 많고 중단 없는 운영이 필수인 분야에서 효과를 낼 수 있을 것으로 보인다. 지멘스는 “원클릭 디바이스 온보딩과 효율적인 데이터 교환은 고객에게 IoT 아키텍처를 설계할 수 있는 독보적인 자유를 제공할 것이다. 지멘스의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소는 단일 공급업체 생태계에 국한되지 않고 원활하게 통합될 수 있다”고 소개했다.     이번 협력은 하드웨어 및 소프트웨어의 메타데이터와 인터페이스를 기술하는 월드 와이드 웹 컨소시엄(W3C)의 웹 오브 띵스(Web of Things : WoT), 그리고 클라우드로의 데이터 통신을 위한 OPC UA를 포함한 개방형 산업 표준을 활용한다. 지멘스와 마이크로소프트는 접근성, 상호운용성, 개인정보보호, 보안에 기반한 산업 구축을 돕는 표준과 가이드라인을 개발하는 W3C와 OPC 재단의 회원사이기도 하다. 지멘스의 수잔네 자이츠(Susanne Seitz) 스마트 인프라 빌딩 부문 CEO는 “마이크로소프트와의 이번 협력은 개방형 표준과 상호운용성을 통해 고객이 IoT의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하자는 우리의 공동 비전을 반영한다”고 말했다. 그는 “개선된 데이터 접근성은 포트폴리오 관리자에게 에너지 효율성 및 소비량과 같은 중요 지표에 대한 세분화된 가시성을 제공할 것”이라면서, “IoT 데이터가 종종 단절되어 있는 상황에서, 이 정도 수준의 투명성은 빌딩 운영을 최적화하고 지속가능성 목표를 달성하려는 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것”이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 에리히 반스테트(Erich Barnstedt) 기업 표준 그룹 수석 이사 겸 아키텍트는 “지멘스는 상호운용성과 개방형 IoT 표준에 대한 마이크로소프트의 중점 사항을 공유한다. 이번 협력은 IoT 데이터를 더욱 실행 가능하게 만드는 중요한 진전”이라면서, “마이크로소프트의 전략은 업계 리더와 협력해 고객에게 IoT 설루션에 대한 더 많은 선택권과 제어권을 부여하려는 우리의 약속을 강조한다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-07-16
디지털 트윈 플랫폼, mago3D
주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 플랫폼, mago3D   개발 및 자료 제공 : 가이아쓰리디, 042-330-0400, www.gaia3d.com   2000년에 설립한 가이아쓰리디는 전통적인 3차원 공간정보(3D GIS)를 기반으로 우주, 위성, 기상분야까지 적용분야를 확장해 온 공간정보기술 전문 소프트웨어 회사이다. mago3D(마고쓰리디)는 2023년 국토교통부와 조달청의 심의를 통과하여 우수연구개발 혁신제품으로 지정되었고, 총 8건의 국내외 특허가 등록되어 있다.   1. 주요 특징 mago3D는 대용량 3차원 데이터(BIM/AEC/GIS)를 독자적인 경량화 알고리즘으로 자동변환하여 웹에서 빠르게 가시화하고, 각종 센서 데이터를 실시간 연동하여 모니터링한다. 웹 기반의 디지털 트윈 솔루션으로 별도의 소프트웨어 설치 없이 누구나 웹 브라우저나 모바일 기기로 접근하여 단순한 객체 On/Off 에서부터 바람장이나 열섬현상, 오폐수/기름/화학물질 유출, 대기질 변화 등과 같이 현실에서 시각적으로 식별이 어려운 각종 현상까지도 가상공간에서 시뮬레이션할 수 있다.   2. 주요 기능 mago3D은 mago3D CMS를 중심으로 2D/3D데이터 변환과 관리, 시뮬레이션 관리, 대시보드와 환경설정, 사용자 관리 기능 등을 수행한다. 3DTiler 와3DTerrainer로 구성된 mago3D Converter를 통해 다양한 데이터를 웹서비스에 최적화된 데이터로 자동 변환하고, mago3D JS는 순수 웹 브라우저 기술 html, css, javascript만을 이용하여 3D 데이터와 시뮬레이션 결과를 3차원 가상공간에서 입체적으로 표시한다. 3. 도입 효과 mago3D는 기본에 충실하다. 다양한 3차원 데이터를 웹 가시화에 최적화된 포맷으로 변환하여 빠르게 가시화하고, IoT 센서데이터를 실시간으로 연계하여 현실과 결합된 디지털 트윈을 구축하며, 3차원 시각화, 각종 시뮬레이션, 머신러닝(AI), 빅데이터 분석을 통해 현실 문제에 대한 최적의 답을 찾아낸다.   4. 주요 고객 사이트 국토교통부, 환경부, 서울특별시, 전라남도, 울주군, 한국토지주택공사, 한국국토정보공사, 국립재난안전연구원, 국방과학연구소, 서울대학교, 경희대학교 등 정부부처 및 지자체, 산학연의 많은 고객과 협력하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-07-02
실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션, OCTOPUS Hub
주요 디지털 트윈 소프트웨어   실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션, OCTOPUS Hub(옥토퍼스 허브)   개발 및 자료 제공 : UVC, 031-346-3366, www.uvc.co.kr   유비씨는 고객의 디지털 전환을 위해 데이터 수집부터 분석, 가상화까지 스마트 팩토리에 필요한 전 주기 솔루션을 개발하는 디지털 트윈 전문기업이다. 국제 산업 표준(OPC UA) 인증으로 이기종의 기계/설비/센서 등을 한 번에 연결하고 노코딩(No-coding) 방식으로 사용자가 쉽게 데이터를 관리 및 활용할 수 있으며, 다수의 공장을 중앙에서 관리하고 협업함으로써 즉각적인 장애 대처, 현장 작업자 교육, 유지보수, 비용 절감을 가능하게 한다.   1. 주요 특징  유비씨의 주력 솔루션인 OCTOPUS Hub는 OPC UA 기반으로 설계되어 공장 내 다양한 설비와 기계를 유연하게 연결하고, 실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화를 통해 공장의 운영 효율성을 높인다. 2. 주요 기능 (1) 물리적 시스템과 디지털 시스템의 통합 • 데이터 수집: 센서, PLC, IoT 디바이스 등 물리적 시스템으로부터 데이터를 실시간으로 수집 • 상호 연결성: 물리적 시스템과 디지털 시스템 간 상호운용성 보장 • 디지털 트윈 지원: 물리적 시스템의 디지털 표현을 생성하여 시뮬레이션, 예측 분석, 설계 검증에 활용 (2) OPC UA 모델러 • 사용자들이 공장 내 모든 데이터 포인트 및 인스턴스를 OPC UA로 모델링 할 수 있도록 하는 드롭 앤 드랍 방식의 툴 (3) 스마트 커넥터 • 엣지 컴퓨팅 환경에서 동작하며, 다양한 산업용 디바이스(PLC, 센서)로부터 데이터를 실시간으로 수집·제어하는 동시에, PC의 상태 정보까지 제공하는 전문 프로그램 (4) 캡캐처 • 다양한 설비 프로토콜을 내장해 폭넓은 설비를 지원하며, 실시간 메모리 변화 감지·리포팅, 특정 데이터 검색, 그리고 메모리 녹화를 통한 분석 기능을 제공함으로써 쉽고 효율적인 메모리 스캔을 가능케 하는 전문 툴 (5) 엣지 컴퓨팅 역할 엣지는 실시간 데이터 처리와 물리적 시스템과의 직접 연동을 담당한다. 1) 엣지 컴퓨팅 주요 기능 • 스마트 커넥터 Shop Floor 설비의 Plug & Play  • 데이터 수집 및 전처리 Shop Floor 설비, 센서, PLC와 직접 연결해 데이터를 수집 및 전처리 이기종 프로토콜 변환 및 OPC UA 서버 내장으로 데이터 표준화 • 실시간 처리 및 제어 클라우드로 전송 전 데이터 분석 및 로컬 제어 수행. 낮은 대기 시간을 요구하는 애플리케이션 지원(예: 로봇 제어, 제조 장비 운영). • 컨테이너 기반 서비스 관리 컨테이너 기술(Docker, Kubernetes)을 활용한 서비스 배포 및 업데이트 용이 시스템 확장성 강화 및 장애 시 복구 지원 • 클러스터링 및 안정성 장애 발생 시 단일 실패 지점 방지 및 부하 분산 수행 클러스터 기반 인프라를 통해 안정적 운영 가능 2) 엣지와 CPS 서버 간 협력 • 엣지에서 처리된 데이터를 CPS 서버로 전달하여 고급 분석 및 집계 수행. • CPS 서버는 엣지에서 발생한 데이터를 통합 관리하며, 공장 내 설비와 CPS 간 실시간 연결 유지 (6) 데이터 처리 및 분석 • 분산 데이터 처리 엣지, Fog, Cloud 간 데이터 처리 분담으로 효율성 향상 • 고급 분석 및 의사결정 AI/ML 기반의 데이터 분석 및 예측 기술을 활용해 효율성 극대화 이상 감지 및 사전 예방적 유지보수 수행 (7) 제어 및 피드백 • 실시간 피드백 루프 물리적 시스템 상태를 모니터링하고 분석 결과를 실시간으로 제어에 반영 • 로컬 제어 및 중앙 집중 제어 엣지에서 로컬 제어를 수행하고 CPS 서버에서 중앙 집중적 관리 수행      (8) 네트워크 통신 및 표준 준수 • 산업용 IoT 표준 준수 OPC UA, MQTT 등 국제 표준 프로토콜 기반으로 상호운용성 보장 • 데이터 통신 최적화 엣지에서 데이터를 필터링하고 필수 데이터만 클라우드로 전송하여 네트워크 부하 감소 (9) 시스템 확장성 및 안정성 • 분산 인프라 엣지와 CPS 서버 간 분산 구조를 통해 시스템 확장성과 안정성 확보 클러스터 기반 아키텍처로 확장성 지원 • 단일 실패 지점 방지 장애 복구 및 자동 재구성을 통해 시스템 신뢰성 강화 (10) 보안 및 신뢰성 • 데이터 암호화 및 인증 센서에서 CPS 서버에 이르기까지 모든 데이터의 안전한 통신 보장 • 공격 탐지 및 복구 보안 위협 탐지 및 복구 메커니즘 내장 (11) 사용성과 인터페이스 • 사용자 대시보드 실시간 데이터 모니터링, 경고 및 알림 제공 • 직관적인 인터페이스 AR/VR 및 시각화 기술을 활용한 직관적 운영   3. 도입 효과 (1) 생산성 향상 실시간 데이터 분석과 자동 제어를 통해 생산 공정의 속도와 효율성을 극대화 (2) 운영 효율성 증가 실시간 모니터링과 분석을 통해 공정 병목현상을 제거하고, 자원 활용을 최적화 (3) 데이터 기반 의사결정 실시간 데이터와 분석 결과를 기반으로 신속하고 정확한 경영 및 운영 의사결정 지원 (4) 작업자 안전 강화 위험 요소를 실시간으로 감지하고 경고하여 작업자 안전을 확보 (5) 스마트 공장 구현 디지털 트윈과 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 공장의 디지털화 및 자동화 추진 (6) 생산 라인의 신속한 전환 가능 데이터 중심의 유연한 제어 및 소프트웨어 중심의 설정 변경 (7) 지속 가능성 증대 생산 공정에서의 에너지 사용과 자원 소모를 실시간으로 모니터링하고 최적화함으로써 환경 영향을 최소화 (8) 데이터 기반 생산 공정 최적화 생산의 전 과정에서 제품, 공정, 설비, 공장 등 모든 개체를 연결, 감시하고 모아진 제조 빅데이터를 관리, 정제, 분석하여 자율, 능동적으로 설계, 운영 최적화를 달성 4. 주요 고객 사이트 현대, 기아, 현대모비스, 현대오토에버, 삼성SDI, 삼성바이오로직스, HL만도, SGC 에너지, 국방기술품질원, 콤텍시스템, 이안, 효성 ITX, LG U+, 유진 로봇(Yujin ROBOT)     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-06-29
이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션, 3DxSUITE
주요 디지털 트윈 소프트웨어 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션, 3DxSUITE   개발 : Elysium, www.elysium-global.com 자료 제공 : 아이지피넷, 02-2026-5100, www.igpnet.co.kr   3DxSUITE(3D스위트)는 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션이다. 상호 운용성은 3D데이터를 공유하는 시스템의 보다 정확한 작동을 나타낸다. 이것은 제조업 DX(디지털 트랜스포메이션) 및 디지털 트윈 실현을 위해 반드시 실현해야 하는 과제다. 3DxSUITE는 다양한 3D 데이터 처리 기술을 통해 사람의 개입 없이 진정한 데이터 배포 및 제조 DX의 실현을 지원한다. 1. 주요 특징  디지털 트윈 환경에서 멀티 CAM 및 제조 공정 간에 발생되는 수많은 3D 데이터의 준비 및 최적화 작업에 적지 않은 시간이 소요되고, 3D 데이터의 품질 저하 및 변경 수정에 따른 정보 교환의 누락으로 재작업 및 제품 불량 등이 발생한다.  3DxSUITE는 이러한 문제를 쉽고 빠르게 자동으로 처리하기 위한 솔루션으로 멀티 CAD 환경의 중립 포맷이 가진 한계를 뛰어 넘는 3D 데이터 품질 유지와 3D 데이터에 표현된 정보의 정확한 전달과 최적화로 원활한 작업 환경을 제공한다. 2. 주요 기능 1) PDQ 검증을 통한 3D 모델링 데이터 변환 ISO, SASIG, JAMA 및 JAPIA와 같은 산업 협회에서 설정한 품질 표준을 기반으로 멀티 CAD 데이터의 PDQ(제품 데이터 품질)를 검증하여 3D 모델링 데이터가 가진 에러를 찾아낸다. 이러한 에러는 CAD개발사가 제공하는 공식 API를 사용하여 자동으로 수정하고 3D CAD 데이터의 형상, 속성, PMI등 각종 정보를 포함하여 원하는 CAD의 포맷에 따라 충실하게 변환한다. 2) 3D CAD 비교 복잡한 CAD 데이터를 시각적으로 비교한 것은 매우 어렵다. 3D CAD 비교 기능은 두개의 CAD 데이터를 빠르고 정확하게 비교하여 차이점을 3D PDF, HTML 및 XML 형식으로 출력하여 제작 공정의 효율성을 향상시킬 수 있다. 3) 형상 간략화 설계자가 만든 3D CAD 모델은 많은 양의 데이터와 복잡한 형상으로 인하여 다운스트림 처리가 어려운 경우가 있다. 지적 재산권 보호 및 데이터 경량화를 위한 외형 추출이 가능하고, 해석용 메시 모델 작성을 위한 필렛, 단차 및 기타 형상을 감지하여 자동 삭제함으로써 해석 시간의 단축과 해석 작업의 정확도를 향상시킬 수 있다. 4) DFM CAD 모델의 특정 형상을 인식하여 생산성, 가공성, 성형성 등 제작 과정에서 발생될 수 있는 품질 문제를 사전에 검증할 수 있다. 또한 제품상 안전 기준을 충족하지 못하는 형상을 검출하고 국제 규정에 근거한 안전한 설계 실현을 지원한다. 5. 도입 효과 멀티 CAD 환경에서 반드시 필요한 3D 모델링 데이터의 품질 유지와 속정 정보, PMI 등의 정확한 정보 전달이 가능하며, 설계 변경 전후의 차이점 및 파트 변경 등의 정보를 디지털화한 레포트를 이용하여 변경 사항을 빠르게 전달하고 제작 누락을 방지 및 다양한 회의 자료로도 활용할 수 있다. 형상 간략화 및 DFM 기능은 제조 공정에 맞춘 3D 모델링 데이터의 최적화, 경략화가 가능하며 데이터 변환 기능과 결합하여 최적의 데이터 전처리 프로세스로 활용함으로써 제작 공정 전체를 효율화할 수 있다. 6. 주요 고객 사이트 현대자동차, 기아자동차, 다임러, 폭스바겐, 르노, 토요타, 닛산, 포드, 발레오, 현대모비스, 에스엘, 센트랄, 경신, 만도, 삼성전자, LG전자, 나라엠앤디, 에이테크솔루션, 현대중공업, 한화에어로스페이스, 삼성SDI등 자동차 메이커 및 부품 제작사, 생활가전, 우주항공 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  
작성일 : 2025-06-29