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헥사곤, ‘헥사곤 라이브 이노베이션 서밋 코리아 2025’에서 정밀 측정·디지털 트윈 혁신 전략 제시

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 9월 3일 서울 양재동 aT센터에서 ‘헥사곤 라이브 이노베이션 서밋 코리아 2025(Hexagon Live Innovation Summit Korea 2025)’를 개최했다고 전했다. 이번 서밋에서 헥사곤은 ▲정밀 측정 하드웨어와 소프트웨어 ▲지오매직 리버스 엔지니어링 및 품질 검사 설루션 ▲CAD/CAM 소프트웨어 ▲라이카 지오시스템즈의 3D 스캐닝 기술을 폭넓게 선보이고, 헥사곤 포트폴리오 기반의 실제 적용 사례를 통해 디지털 혁신과 정밀 측정의 미래를 조명했다. 행사 기조연설은 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 림분춘 아세안·태평양·인도 지역 사장이 맡아 정밀 측정과 스마트 디지털 트윈이 제조업 혁신을 견인하는 핵심 동력임을 강조했다. 그는 포레스터와 함께 발간한 ‘2025 첨단 제조 산업 보고서’를 인용하며, 디지털 트윈이 기업의 민첩성과 품질 혁신을 가능하게 하는 가장 중요한 투자 영역으로 부상하고 있음을 지적했다. 이어 헥사곤이 현실과 가상을 연결하는 정밀 측정 기술과 데이터 기반 설루션을 통해 이러한 산업적 전환을 지원하며, 제조업이 자율성과 경쟁력을 갖춘 미래로 나아가도록 기여하고 있음을 강조했다. 이어서 라이카지오시스템즈 칸 파힘(Khan Faheem) 아시아 사장이 현실 공간 데이터를 활용한 비즈니스 인사이트와 스마트 제조의 접목 가능성을 소개했으며, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 홍석관 사장은 헥사곤 데이터 기반의 스마트 제조 전략을 발표했다. 또한 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 권의중 본부장은 측정 기술과 품질 혁신의 새로운 패러다임을 제시했으며, 문장희 팀장은 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800(Leica ABSolute Tracker ATS800)을 활용한 대형 정밀 측정의 업계 표준을 소개하며 제조 현장의 적용 가능성을 공유했다. 또한, 이번 행사에는 한국생산기술원과 DN솔루션즈를 비롯한 주요 고객사와 산업 관계자들이 함께 참여해 헥사곤 설루션의 실제 적용 사례와 협업 성과를 공유했다. 한국생산기술원 김성현 수석연구원은 레이저 트래커 연동 실시간 피드백 제어를 활용한 고정밀 로봇 가공 기술을 소개하며 연구 성과를 공유했다. 또한 DN솔루션즈 박성철 상무는 헥사곤 설루션을 기반으로 한 제조 공정 혁신 사례를 발표해 현장의 생산성 향상과 품질 경쟁력 확보 방안을 제시했다. 주요 관계자의 발표뿐만 아니라 헥사곤의 측정 설루션 시연, 산업별 적용 사례 발표, 전시 및 네트워킹도 함께 진행됐다. 전시에서는 각 분야의 설루션이 소개되었으며 특히, 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800과 더불어 초고속 디지털 3차원 측정기(CMM) 마에스트로(MAESTRO), 앱솔루트 암(ABSolute Arm), 스마트 스캔 VR800(SmartScan VR800) 등 정밀 측정 하드웨어를 선보였다. 또한 AI 및 머신러닝 기반 제조 공정 최적화 기술인 프로플랜AI(ProplanAI), 3D 스캔 데이터의 CAD 변환을 지원하는 지오매직 디자인X(Geomagic Design X), 휴대형 3D 스캐닝을 지원하는 라이카 BLK2GO 등 CAD/CAM 및 지오매직 소프트웨어, 라이카 지오시스템즈(Leica Geosystems)의 대표 설루션을 소개하며 리얼리티 캡처와 디지털 트윈을 통한 데이터 기반 품질 관리와 공정 혁신의 실질적 적용 방안을 제시했다. 올해 5월 새롭게 출시된 ATS800은 최대 40미터 거리에서도 리플렉터 없이 고정밀 측정이 가능해 대형 구조물의 품질 검사를 자동화할 수 있는 차세대 레이저 트래커로, 항공우주와 풍력 등 대규모 제조 현장에서 활용도가 높다. 같은 달 공개된 마에스트로는 속도, 정밀도, 연결성을 강화한 차세대 CMM으로, 직관적인 인터페이스와 클라우드 기반 소프트웨어를 통해 품질 검사 프로세스를 간소화하고 생산성을 높일 수 있는 설루션이다. 홍석관 사장은 “이번 행사를 통해 헥사곤의 최신 측정 설루션과 다양한 산업별 적용 사례를 국내 고객과 직접 공유할 수 있어 뜻깊다”면서, “앞으로도 헥사곤은 정밀 측정과 디지털 트윈을 기반으로 자동차, 항공우주, 전자 등 다양한 제조 산업에서 고객이 품질과 생산성을 높이고 디지털 혁신을 가속화할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 말했다.

작성일 : 2025-09-04

어도비, 파이어플라이 및 익스프레스에 구글 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델 탑재

어도비가 파이어플라이(Adobe Firefly) 및 어도비 익스프레스(Adobe Express)에서 구글 제미나이 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image) 모델을 지원한다고 발표했다. 어도비 파이어플라이와 익스프레스 통해 제공되는 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 통해 사용자는 더 쉽게 뛰어난 콘텐츠를 제작하고 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다. 앞으로 소셜 크리에이터는 파이어플라이에서 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 활용해 일관된 스타일의 그래픽 시리즈를 제작하고, 이를 어도비 익스프레스로 가져와 애니메이션, 사이즈 조정, 프롬프트 기반 캡션 생성 및 소셜 채널 게시까지 한 번에 작업할 수 있다. 마케터와 기업 사용자는 어도비 익스프레스에서 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 통해 기존 캠페인 애셋을 소셜 콘텐츠, 전단지, 프레젠테이션, 이메일 그래픽 등 다양한 포맷으로 손쉽게 제작하는 것은 물론, 배경 교체, 개체 삽입, 이미지 변형 등을 몇 분 만에 실행해 브랜드 가이드에 맞는 사실적인 결과물을 빠르게 얻는 것이 가능하다. 디자이너의 경우 파이어플라이에서 제품 콘셉트나 캐릭터 디자인 시안을 빠르게 만들고, 다양한 방향성을 탐색하며, 포토샵이나 일러스트레이터에서 정교한 편집을 이어갈 수도 있다. 어도비는 크리에이터들에게 폭 넓고 다양한 생성형 AI 모델을 제공하기 위해 어도비 파이어플라이와 어도비 익스프레스를 통해 이미지, 영상, 벡터, 오디오 전반에 걸쳐 상업적으로 안전한 파이어플라이 생성형 모델군을 제공함은 물론 구글, 오픈AI, 블랙 포레스트 랩스(Black Forest LABS), 런웨이(Runway), 피카(Pika), 이디오그램(Ideogram), 루마 AI(Luma AI), 문밸리(Moonvalley) 등 파트너사의 생성형 AI 모델까지 선택할 수 있도록 한다고 소개했다. 생성형 AI 모델은 각기 고유한 심미적인 스타일을 지니고 있다. 어도비는 워크플로나 플랫폼을 전환하지 않고도 작업 목적에 맞는 모델을 선택해 활용할 수 있는 유연성을 제공한다. 보다 정밀한 제어를 원하는 크리에이티브 전문가는 어도비 포토샵(Adobe Photoshop), 어도비 일러스트레이터(Adobe Illustrator), 어도비 프리미어(Adobe Premiere) 등 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 앱을 통해 세밀하게 조정하거나 편집할 수 있다. 어도비는 자사의 제품 내에서 어떤 생성형 AI 모델을 선택하더라도, 어도비 앱에서 생성하거나 업로드한 콘텐츠는 생성형 AI 모델의 훈련에 사용되지 않는다고 전했다. 어도비 파이어플라이 생성형 AI 모델은 이를 항상 준수하며, 파트너십 계약 시에도 필수 조건으로 명시하고 있다. 또한 투명성을 강화하기 위해, 어도비 파이어플라이와 어도비 익스프레스에서 전적으로 AI로 생성된 모든 콘텐츠에는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials)이 첨부된다. 한편, 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델은 파이어플라이의 텍스트를 이미지로(Text to Image) 모듈, 파이어플라이 보드(Firefly Board, 베타) 및 어도비 익스프레스에서 바로 사용할 수 있다.

작성일 : 2025-08-27

4D 디지털 트윈 플랫폼, 큐픽스웍스(CupixWorks)

주요 디지털 트윈 소프트웨어 큐픽스웍스(CupixWorks) 개발 및 자료 제공 : 큐픽스, www.cupix.com 2015년에 설립된 큐픽스는 AI기반 4D 디지털 트윈 플랫폼을 제공하는 글로벌 선도기업이다. 현재 30개국 이상에서 건설, 석유·가스, 제조업, 공공기관 시성관리 등15,000개 이상의 다양한 프로젝트에 적용되어 있다. 360° 영상만으로 건설 현장과 시설물을 디지털화하고 시간에 따른 공간의 변화를 기록, 관리 및 협업할 수 있는 4D 디지털 트윈을 구현하는 AI 기반 클라우드 플랫폼을 제공한다. 주요 특징 (1) 간편한 4D 디지털 트윈 구현 일반 360° 카메라만으로 쉽고 빠르게 완벽한 현장 디지털화 가능 자체 개발 AI 엔진으로 고정밀 3D 맵 자동 생성 시간에 따른 주기적 기록을 통해 4D 데이터로 현장 변화 추적 (2) 유연한 적용성 건설 현장부터 철도, 도로 인프라, 시설관리까지 다양한 환경 적용 가능 대규모 산업 플랜트, 상업 시설 등 복잡한 구조물 디지털화 실내외 구분 없이 모든 공간에 적용 가능 (3) 원격 현장 관리 현장 방문 없이 정확한 공간 정보 파악 클라우드 플랫폼을 통한 일관된 데이터 공유로 의사소통 오류 제거 신속하고 정확한 의사결정 지원 (4) 포괄적 현장 기록 수천 장의 사진을 대체하는 주기적 360° 촬영 시간에 따른 3D 공간 변화의 체계적 기록 현장 진행상황 추적 및 작업 검증 가능 (5) 자동화된 공정 관리 AI 기반 작업 영역/공종/BIM 카테고리별 진척률 분석 자동 생성되는 공정 보고서로 효율적 관리 일정과 예산 관리의 정확성 향상 (6) 통합 데이터 플랫폼 360° 영상, 레이저 스캔, 드론 이미지 통합 관리 BIM360, ACC, Procore 등 주요 건설 플랫폼과 통합BIM 데이터와의 원활한 연계 Revizto, ArcGIS 등 전문 소프트웨어와 연동 다양한 데이터의 단일 플랫폼 통합으로 업무 효율 극대화 2. 주요 기능 ■ 360° 디지털화 360° 카메라 영상을 AI 기술로 디지털 3D 공간으로 자동 변환 ■ 사이트뷰 SiteView - 브라우저 기반 360° 현장 뷰어 3D 맵뷰 (3D Dollhouse)로 전체 공간 파악 시간대별 현장 데이터의 자동 버전 관리 ■ BIM 데이터 통합 및 설치 검증 BIM 도면과 객체를 실제 시공 현황의 직관적인 비교 검증 복수 BIM 파일 동시 로드 및 관리 ■ 사이트 인사이트 - SiteInsights - 스마트 공정 진척률 관리 AI 기반 자동 공정률 산출 작업 구역/공종별 진척률 분석 지연 일정 확인 및 준공 시점 예측 ■ 측정 및 분석 3D 공간상의 정밀 치수 측정 면적, 부피, 길이, 각도 등 다양한 측정 도구 제공 ■ 공간 기반 협업 3D 공간상의 주석 및 이슈 관리 공종별, 협력사별 맞춤형 권한 관리 PDF 형태의 보고서 자동 생성 도입 효과 ■ 70% 시간 절약 및 효율성 향상 현장 방문율, 보고서 작성 시간 평균 70% 감소 ■ 90% 공정 진척률 관리의 개선 정확한 공정률 관리를 통한 공사일정 준수율 평균 90% 향상 ■ 85% 비즈니스 성과 강화 새 고객 유치 및 고객 유지율 평균 85% 개선 ■ 65% 운영 효율성 증가 수작업 절차 감소 및 워크플로우 개선으로 평균 65% 운영 효율성 증가 주요 고객 (1) 해외 Tutor Perini(투터 퍼리니), AECOM(에이콤), Fluor(플루어), Gray Construction(그레이 건설), Structure Tone(스트럭처 톤), PCL Construction(PCL 건설), Clark Construction(클락 건설), Whiting Turner(와이팅 터너), EllisDon(엘리스돈), Mortenson Construction(모르텐슨 건설), Southland(사우스랜드), Gilbane(길베인), Built(빌트), Arcadis(아카디스), W.E. O'Neil(W.E. 오닐), Hensel Phelps(헨젤 펠프스), John Holland(존 홀랜드), Takenaka(다케나카), Obayashi(오바야시), Home Depot(홈 디포), Nestle(네슬레), NSW Government(뉴사우스웨일스 정부), ABS(ABS), Siemens(지멘스), Bayer(바이엘) 등 약 2,000 개 고객사 (2) 국내 국보디자인, 삼성물산, LH, SH, 동원건설, GS 건설, 롯데 건설, 우미 건설, 대우 E&C, SK E&C 등 약 30개 고객사 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

작성일 : 2025-08-09

조선 산업의 디지털 전환을 위한 인사이트와 해법 소개

작성일 : 2025-08-08

스트라타시스, ‘3D 프린팅 포럼 2025’에서 국내 기업의 디지털 제조 혁신 위한 기술 소개

스트라타시스가 7월 17일 그래비티 조선 서울 판교오토그래프 컬렉션 지하 1층 스페이스 볼룸홀에서 ‘스트라타시스 3D 프린팅 포럼 2025’를 개최한다고 밝혔다. 스트라타시스는 “이번 포럼에서 디지털 제조 혁신을 선도하는 3D 프린팅의 현재와 미래를 살펴보고, 스트라타시스의 글로벌 사례와 인사이트를 공유할 예정”이라면서, “그동안 어디에서도 볼 수 없었던 스트라타시스의 다양한 산업군 내 글로벌 사례 소개와 국내 고객사가 스트라타시스 3D 프린팅을 통해 어떻게 디지털 혁신을 이루어내고 있는지 아낌없이 공유하는 자리가 될 것”이라고 전했다. 스트라타시스 코리아 문종윤 지사장의 환영사로 시작하는 포럼은 스트라타시스 안드레아스 랭펠드(Andreas Langfeld) CRO의 ‘적층제조 기술의 트렌드 및 시장 전망 소개’ 기조 연설로 이어진다. 또한 스트라타시스의 얀 라겔(Yann Rageul) 부회장은 ‘자동차 및 모빌리티 산업’에서 쓰이는 스트라타시스 3D 프린팅의 글로벌 사례를, 다니엘 프린스(Dainel Princ) PJ/P3 디렉터는 ‘제조 부품 및 산업용 부품산업’에서의, 프레드 피셔(Fred Fischer) 디렉터는 ‘항공우주 및 국방산업’에서의 스트라타시스 활용 현황을 공유한다. 오후 세션은 국내 고객사의 사례발표가 이어진다. 박인백 LG전자 AM Solution 팀 팀장, 박성환 현대모비스 책임, 유진광 충북 테크노파크 책임, 엄재용 TPC 메카트로닉스 수석은 각 산업별로 활용되고 있는 스트라타시스 제품과 활용 사례를 발표하며, 최승호 스트라타시스 코리아 애플리케이션 개발팀장은 의료산업의 사례를 발표한다. 전 세계 제조업계는 지금 공급망 재편과 고부가가치화, 지속가능성을 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 이러한 변화속에서 3D 프린팅은 미래 제조산업을 견인하는 핵심 기술로 부상하고 있으며, 특히 최종 부품 생산을 위한 새로운 표준으로 자리매김하고 있다. 스트라타시스는 고도화된 소재, 진화된, 플랫폼, 생산공정에 최적화된 적층제조 설루션을 내세우면서 다양한 산업군에서 디지털 제조 혁신을 추진해왔다. 스트라타시스의 설루션은 FDM(Fused Deposition Modeling), 폴리젯(PolyJet), P3(Programmable PhotoPolymerization), SAF(Selective ABSorption Fusion), SLA(Stereo Lithography Apparatus) 등의 포트폴리오를 기반으로 자동차·항공우주·소비재·교육·의료·패션 등 산업 여러 분야에서 활용되고 있다. 문종윤 지사장은 “빠른 속도로 재편되고 있는 전 세계 미래 제조산업의 흐름 속에서, 스트라타시스는 글로벌 리딩 기업으로 항상 고객이 가장 필요한 순간에 최적의 설루션을 제공하며 디지털 제조 혁신을 실현해왔다”면서, “이번 스트라타시스 3D 프린팅 포럼은 전 세계적인 변화의 흐름 속에서 최신 기술 트렌드와 글로벌 사례를 공유하고, 함께 미래 제조 전략을 논의하는 소통의 장이 될 것으로 기대한다”고 전했다.

작성일 : 2025-07-14

헥사곤, 설계-측정-제작을 연결하는 디지털 기술과 조선해양 기자재 설계 사례 공유

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 6월 27일 부산에서 열린 ‘조선해양 및 기자재 산업 DX 활성화 포럼’에 참가해, 기자재 설계 효율화를 위한 디지털 기술과 이를 실현한 실제 적용 사례를 공유했다. 이번 행사에서 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 홍석관 메트롤로지 사업부 사장은 ‘효율적 기자재 제품 설계를 위한 기술 소개’를 주제로 조선해양 및 기자재 산업에서 설계, 측정, 분석, 제작에 이르는 전 공정을 디지털로 연결하는 통합적 접근법을 중심으로 발표를 진행했다. 조선해양 산업은 제품의 크기, 복잡도, 실외 작업 환경 등으로 인해 설계 및 품질 관리가 까다로운 분야로 꼽힌다. 대형 구조물은 블록 단위로 나누어 제작되기 때문에 설계 정합성과 조립 오차 최소화가 핵심이며, 동시에 고정밀 측정 및 설계 변경 대응 역량이 요구된다. 하지만 기존의 측정 장비로는 정밀도와 속도, 이동성 측면에서 한계가 있었고, 비표준화된 부품과 제작 조건으로 인해 효율적인 설계 자동화도 어려운 상황이다. 홍석관 사장은 발표를 통해 헥사곤의 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800(Leica ABSolute Tracker ATS800)과 같은 고정밀 이동식 측정 장비를 활용하여 실외 및 협소 공간에서도 정밀한 3D 형상 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 한 역설계, 시뮬레이션, 품질 관리에 이르는 디지털 작업 프로세스를 설명했다. 또한 제품의 파라메트릭 데이터를 이용하여 CAE 해석과 로봇 기반 용접 자동화에 필수인 오프라인 프로그램 기술을 적용하여, 설계뿐만 아니라 생산 과정 전반의 효율을 높일 수 있는 적용 사례도 소개했다. 이를 통해 설계 효율을 넘어 생산 기술과의 연계성을 통한 통합적 효율성 확보 가능성을 강조했다. 이러한 통합적 설계 및 제작 체계는 기자재 품질의 일관성 확보와 제작 오류 감소에 효과적이라고 설명했다. 홍석관 사장은 “조선해양 산업은 높은 정밀도와 복잡한 설계 요건을 동시에 만족시켜야 하는 만큼, 설계와 측정, 해석이 유기적으로 연계된 디지털 기반의 접근이 필수”라며, “헥사곤은 자사의 통합 설루션을 통해 조선 산업의 경쟁력 강화를 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다.

작성일 : 2025-07-02

[칼럼] 인공지능 시대의 창의성 증폭, 협력과 영감,깨달음의 격차

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 현재는 디지털 전환(DX : Digital Transformation)의 시대를 지나서 인공지능 전환(AX : AI Transformation)의 시대에 진입하고 있다. 챗GPT(ChatGPT)로 시작된 생성형 인공지능의 사용이 모든 분야에서 일상화되고 있는 시점에서, 과거의 학습과 암기를 근간으로 하는 전통적인 지식은 그 가치가 줄어들고 있다. 이러한 전통적인 지식에 대한 가치와 효용에 대해서 다시 생각하지 않을 수 없다. 우리의 뇌가 기억하고 있는 과거의 정보 지식은 점점 인공지능의 능력에 비해서 경쟁의 상대가 되지 않고 대체되고 있지만, 아직도 우리의 특별한 경험에서 오는 지식과 창의성 그리고 인공지능과 협업을 통합 인간의 지능 증폭(IA : Intelligence Amplification)은 인간의 미래 경쟁력이 될 수 있다. 그림 1. 지능 증폭 기술(출처 : Grant Munro, CC BY-SA 4.0) 스탠퍼드 대학교의 제러미 어틀리(Jeremy Utley) 교수가 AI를 활용한 창의성에 대해 설명하는 내용에 집중할 필요가 있다. 그는 AI를 단순한 도구가 아닌 팀원처럼 대해야 한다고 강조하며, 이는 생산성과 창의성 향상에 결정적인 차이를 만든다고 주장한다. 또한, AI 시대의 창의성은 단순히 아이디어를 생성하는 것을 넘어 다양하고 풍부한 영감(inspiration)을 AI에 제공함으로써 더욱 탁월한 결과를 도출하는 것이라고 설명한다. 궁극적으로 인공지능 전문가가 아닌 사람들이 AI와 협력하여 새로운 가능성을 발견하고 잠재된 창의성(creativity)을 발휘할 수 있음을 보여준다. 이것은 필자가 여러 차례 인공지능에게 단순하게 질문과 대답을 하지 않고 인공지능 에이전트(AI agent)와 소통을 잘 해서 특정한 일을 시키거나, 예를 보여주면 우리가 원하는 구체적인 작업을 하면 생산성이 급격하게 올릴 수 있다고 주장한 것과 유사하다. 또한 AI 시대에 인간의 창의성을 극적으로 증폭시키는 도구로 작용하며, 인공지능과 협력하는 방식에 따라 그 결과가 크게 달라지는 놀라운 사실을 발견할 수 있다. 이런 현상은 개인의 생산성을 25% 높이고, 작업 속도를 12% 빠르게 하며, 품질을 40% 향상시킬 수 있음에도 불구하고, AI와의 협업을 통해 실질적인 생산성을 얻는 전문직 종사자는 10% 미만에 불과하다고 한다. 어틀리 교수는 이를 ‘깨달음의 격차(Enlightenment Gap)’라고 부르며, AI 사용 방식의 차이에서 비롯된다고 설명한다. AI 사용의 가장 중요한 원칙은 AI를 사용하지 않는 것이 유일한 오답이며, AI와 ‘일하기’ 시작하면 모든 것이 이전에 생각하고 행동하는 방식과는 달라질 수 있다. 우리는 항상 수족 같은 조수와 나의 분신을 원한다. 이제는 가장 평범한 사람도 AI 기술을 통해 자신의 상황, 목소리, 의도를 이해하는 조수를 가질 수 있다. 그리고 더 나아가서는 자신의 생각과 모양 그리고 목소리를 가진 아바타(avatar)를 생성할 수 있는 기술에 한 걸음 더 접근했다. 최근 필자는 인공지능 도구(Artificial Intelligence Tool)를 이용해서 나의 전문지식과 경험을 결합해서 나의 아바타를 만들고 있다. 최근에는 일레븐랩스(ElevenLABS)라는 인공지능 도구 소프트웨어를 이용해서 나의 목소리와 거의 유사한 목소리로 나의 칼럼을 읽는 유트브 영상을 만들어 봤다. 그림 2. 음성 복제 기술(출처 : ElevenLABS) 유트브 동영상에는 많은 얼리어댑터가 다양한 인공지능 도구를 소개하면서 좋은 점만을 강조한다. 아직 비용도 비싸고 생각지 못한 버그들이 있으나, 이런 시장의 방향은 지속될 것으로 예상된다. 이것을 선택하고 잘 사용하는 것은 개인의 몫이다. 결국은 이러한 도구에 채울 수 있는 것은 개인의 아이디어라고 할 수 있다. 어틀리 교수는 저서 ‘아이디어 흐름(Ideaflow)’에서 창의성과 혁신은 개인이 타고난다는 믿음보다 학습과 개발할 수 있는 기술로 창의성을 보아야 한다고 했으며, 이를 위해서 양을 우선시하는 아이디어 생성, 즉각적인 기록 습관, 실험 중심적 사고방식, 그리고 다양한 관점 수용과 같은 구체적 방법론을 제시했다. 이러한 창의적인 사고방식과 접근 방식은 낭비되는 노력을 줄이고 성공 가능성을 높여 개인과 조직 모두의 지속적인 성장을 가능하게 한다고 주장한다. 결론적으로 디지털 전환과 인공지능 전환 시대의 창의성은 인공지능을 이용한 양적인 아이디어 생성과 함께 디지털 도구를 사용한 즉시 기록, 인공지능을 이용한 지능의 증강 및 생성을 통해 생산성이 비약적으로 커질 수 있다. 그리고 인간의 다양한 관점 수용과 실험 중심적 사고 방식으로 뇌의 변화를 필요로 한다. 현재의 인공지능 시대에도 창의적 아이디어와 결정권은 아직은 인간에게 달려 있다고 생각한다. ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2025-07-01

[에디토리얼] 챗GPT 이후, 생성형 AI는 어디로 가는가

2022년 말, 오픈AI가 챗GPT(ChatGPT)를 세상에 내놓으며 촉발된 생성형 AI 열풍은 불과 2년 만에 '기술적 유행'을 넘어 ‘디지털 산업의 주류’로 자리잡았다. 지금은 단순한 대화형 챗봇의 시대를 지나, 생성형 AI가 실질적인 비즈니스 전환과 산업 혁신을 이끄는 'Post-ChatGPT' 시대로 접어들었다. 멀티모달 AI와 콘텐츠 제작의 판도 변화 초기 챗GPT는 텍스트 중심의 질의 응답 기능에 집중했지만, GPT-4o, 제미나이 2.0(Gemini 2.0), 클로드 3.7 소넷(Claude 3.7 Sonnet) 등 최신 모델은 음성, 이미지, 비디오까지 아우르는 멀티모달 기능을 갖춘 종합 AI로 진화하고 있다. 대표적인 예는 오픈AI의 소라(Sora)다. 2024년 12월 정식 출시되었으나 여전히 제한적 접근이 가능한 상황에서도, 텍스트 프롬프트만으로 현실감 있는 동영상을 생성하는 이 모델은 기존 콘텐츠 제작 방식에 상당한 변화를 가져오고 있다. 촬영 장비나 실제 인물이 없어도 아이디어만으로 결과물을 만들어내는 시대가 열린 것이다. AI 에이전트와 킬러 앱의 실체화 최근 등장한 AI 에이전트는 단순 응답을 넘어 사용자의 의도를 파악하고 여러 단계를 자율적으로 실행한다. 예컨대 커서(Cursor)는 개발을, 노션 AI(Notion AI)는 문서 작업을, 세일즈포스의 에이전트포스(Agentforce)는 고객 응대를 지원하며 '디지털 동료'로 자리매김하고 있다. 이와 함께 주목받는 건 킬러 앱의 후보군이다. 단순한 자동화를 넘어 새로운 수요를 창출하는 서비스가 속속 등장하고 있다. 퍼플렉시티(Perplexity)나 클로드는 정보 탐색을 브리핑 수준으로 고도화했으며, 구글의 노트북LM(NotebookLM)은 개인화된 연구 도구로 각광받고 있다. 미드저니(Midjourney), 일레븐랩스(ElevenLABS), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 등도 창작과 개발 영역에서 실질적인 성과를 보이며 산업 내에서 필수 도구로 자리잡아 가고 있다. 생성형 AI, 기술을 넘어 산업으로 오늘날 생성형 AI는 기술의 범주를 넘어 산업의 중심축으로 진화 중이다. 마이크로소프트, 구글, 아마존은 생성형 AI 기능을 자사 클라우드와 통합해 플랫폼 생태계를 확장하고 있고, 엔비디아는 칩 설계와 AI 프레임워크를 결합해 독보적 위치를 강화하고 있다. 이와 함께 메타의 라마 3(Llama 3), 미스트랄 AI 등 오픈소스 생성형 AI 모델이 상용 모델에 버금가는 성능을 보이며 AI의 대중화를 견인하고 있다. 기술보다 중요한 것은 정의와 방향이다 생성형 AI의 미래는 '기술이 어디까지 갈 수 있는가'보다 '우리가 어디까지 허용하고, 어떻게 사용할 것인가'에 달려 있다. 지금 필요한 것은 무한한 가능성에 대한 찬사가 아니라, 책임 있는 활용에 대한 깊은 성찰이다. 챗GPT 이후의 생성형 AI 시대, 그 중심에는 기술이 아니라 인간의 판단과 정의가 서 있어야 한다. ■ 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 : 2025-06-04

[Q&A] AI는 어떻게 설계를 바꾸는가 – 솔리드웍스(SOLIDWORKS)의 전략 (다쏘시스템 이승철 팀장)

영상 다시보기와 발표자료 다운로드 바로가기 [Q&A] 정리 [질문]현재 업계 동향 및 앞으로의 발전방향에 대해서 문의드립니다. [답변]발표에서 말씀드린 것 처럼, 설계에 부수적으로 붙는 작업들이 점점 더 자동화 될 것입니다. 도면작업, mate 작업과 같은 것은 다 AI에게 맡기고, 설계자는 창의적인 idea를 생각하는 것만 집중하는 방향으로 개선될 것입니다. [질문] 오토 제너레이션 드로잉에서 학습은 어떻게 시키나요? 학습된 데이타를 여러 사람이 공유할 수 있나요? [답변]Auto Generation Drawing은 기본적으로 Dassault Systemes에서 제공하는 3DEXPERIENCE platform (Cloud)에 데이터가 저장되어야 합니다. 이 platform은 cloud에서 보통 회사 단위로 제공되기 때문에 사내의 모든 사용자가 학습을 시킬수 있다고 보는 것이 맞습니다. [질문] 현재 PDM 시스템과 인터페이스하여 2D&3D 작업 중입니다. 현재 운영중인 시스템 별도의 인터페이스 없이 활용이 가능한지요? [답변]해당 질문은 AI의 어떤 기능을 활용하느냐에 따라 달라질 것입니다. SOLIDWORKS 관련 AI 기능은 현재 운영 형태로 사용하시면 될것 같고, platform 관련 기능은 현재 PDM과는 사용하실 수 없는 방향이 될 것 같습니다. [질문] 보안에 대한 이슈는 없는지 궁금합니다. 학습을 시키는 과정, 결과물을 만들기 위해 입력하는 데이터 등 보안취급에 문제가 없을까요? [답변]Dassault Systemes는 보안 유지에 최선을 다하고 있습니다. 한국의 경우 AWS(Amazon Web Service)의 데이터 센터를 사용하고 있습니다. 이 뜻은 세계 최고 수준의 보안을 유지한다는 말이 될 것입니다. 학습데이터는 Tenant 경계를 넘을 수 없는 것이 원칙입니다. [질문] AI 문제점은 없을까요? 아무래도 인간보다는 창작성이 떨어지는 단점이 있을 것 같습니다. [답변]설계에 있어 AI는 창의력 확대 요소가 될 수는 있지만, 설계 자체를 AI가 처음부터 끝까지 진행한다고 볼 수는 없습니다. 그러므로 단순하거나 반복적인 업무는 AI에게 맡기고 설계와 창의성 자체는 인간이 한다고 보는 것이 맞습니다. [질문] 제품설계와 PDM 시스템에 SOLIDWORKS의 AI전략 적용관련 이슈와 해결노하우가 궁금합니다 [답변]아직은 AI 기능이 대체로 개발 단계인 것이 많아, 아직 이슈와 해결 노하우를 말하기에는 좀 먼 이야기인것 같습니다. [질문] 솔리드웍스의 AI는 주어진 부품만으로 나머지 부분을 자동 스케치해서 제공할 수 있습니다. 나머지 부분을 어떻게 설계해야 최적의 기능을 갖출 수 있는지 AI가 예측할 수 있는지 실제 사례를 들어서 소개해 주시면 감사드립니다. [답변]Design Guidance 의 예를 들어드리면, 주어진 부품과의 연관관계(구속조건, 필수 영역)을 인간이 제공했을 때, 가장 불필요한 부분부터 조금씩 영역을 제거해 가면서 원하는 수준의 설계가 되었는지를 계속 추적합니다. 이 작업을 반복하다 보면 불필요한 부분은 사라지고, 최적의 모델이 제안이 나오게 됩니다. [질문] 기존 설계자들이 AI 기술에 적응하거나 학습해야 할 가장 중요한 역량은 무엇인가요? [답변]AI에 대한 신뢰, 잘못될까 하는 우려만 없애고, 그냥 활용하시면 됩니다. [질문] AI가 설계 프로세스에 본격 도입되면서 설계자의 역할은 어떻게 달라지고 있는지요? [답변]설계자는 이제 창의력 싸움입니다. 성실한 설계자는 이제 점점 비중이 낮아질 것입니다. 왜냐하면 이런 부분은 AI가 대신해 줄 것이기 때문입니다. [질문] 전통적인 설계자가 AI 도구를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 역량 변화나 교육 전략은 어떻게 준비되고있는지요? [답변]AI에 대한 신뢰, 잘못될까 하는 우려만 없애고, 그냥 활용하시면 됩니다. [질문] 현재 SOLIDWORKS의 AI 기능 중 실제 기업 고객에게 가장 반응이 좋은 기능은 무엇인가요? [답변]일반론으로 말씀드리면 AI로 할 수있으면서, 현재 가장 고통스러운 작업은 2D 도면화 입니다. 이 쪽 방향이 가장 효과가 기대되는 분야입니다. [질문] 기존 사용자들이 AI 기반 설계 기능을 사용할 때 가장 어려워하는 점이 있다면 무엇인가요? [답변]아직은 AI 기능이 대체로 개발 단계인 것이 많아, 아직 어려워하는 점을 말하기에는 좀 이른 이야기인 것 같습니다. [질문] 딥러닝 기반 최적 설계랑 일반 최적 설계랑 차이점인 뭔가요? [답변]최적설계는 여러 의미로 해석될 수 있으나, Design Optimization을 예로 들면, 최소한의 중량으로, 최고의 성능을 발휘할 수 있게 됩니다. 기존에 설계자가 설계하는 것은 감에 의한 설계, 경험에 의한 설계였다면, 상대적으로 최고의 효율을 발휘할 수 있습니다. [질문] AI 도입 초기에는 어떤 파일럿 프로젝트로 시작하는 것이 효과적인가요? 그리고 다쏘시스템의 AI 기능은 PLM 외에도 MES나 ERP 같은 타 시스템과의 연동도 지원하나요? [답변]Dassault Systemes의 3DEXPERIENCE platform은 PLM 기반으로 해서 MES와 같은 Solution도 포함하고 있습니다. 지금은 범위가 한정되지만, 앞으로는 모든 것이 통합되어 설계/제조 역량 강화에 도움이 될 것입니다. [질문] 중소기업이 AI 기반 설계를 도입할 때 고려해야 할 점은 어떤 것이 있을까요? [답변]SOLIDWORKS를 도입하고, 최신 기술 안내에 귀를 기울여야 합니다. 저희가 최신 version의 SOLIDWORKS에 AI 기능을 점점더 추가하고 있는데, 구버전을 사용하거나, 혹은 이에 대한 안내를 제대로 받지 못한다면, 이런 기능을 사용할 수 없을 것입니다. [질문] 비전문가도 AI 도구를 통해 설계 업무를 수행할 수 있는 환경이 가능할까요? [답변]물론 가능할 것입니다. SOLIDWORKS의 AI기술들은 고도의 전문가 보다는 비전문가도 전문가처럼 활용하도록 발전시키고 있습니다. [질문]AI를 통한 설계 오류에 대한 자동 수정과 설계에 대한 반복 작업에 대한 업무 효율을 얼마나 높일 수 있는지요? 설계 기간과 정확도, 고도화 방안에 대한 지원은 어떻게 개선되는지요? [답변]이와 같은 효과를 수치로 제시하기는 어렵습니다만, 앞으로 발전될 수록 더 많은 효율성 향상이 기대됩니다. 다만, 인간의 개입은 계속 되어야 합니다. [질문] AI 기술 도입이 설계 프로세스 전체 시간 대비 어느 단계에 가장 큰 영향을 주나요? [답변]설계 프로세스에서, 설계 행위 자체, 설계 검토, 도면 작성, 승인 절차, 프로젝트 기획, 생산 계획등 전방위에 걸쳐 도움을 드릴 것 같습니다. [질문]AI 협업 설계 후, 시뮬레이션을 통한 공학의 역학 분석과 문제점에 대한 분석과 3D 설계에 어떤 변환과 개선을 가져오게 되는지요? [답변]발표에서 말씀드린 것 처럼, 불필요한 시간 소모를 현격하게 줄여드릴 것입니다. 또한, 이런 시간 확보는 더 나은 설계, 품질 개선에 활용되어 궁극적으로는 더 좋은 제품으로 결과가 나올 것이라 기대합니다. [질문] SOLIDWORKS의 AI 기능은 클라우드 기반 버전과 데스크톱 버전 모두 동일한가요? [답변]발표에서 말씀드린 것처럼, SOLIDWORKS의 전통적인 Desktop 형대와 최신 기술인 3DEXPERIENCE platform의 xDesign은 각각 다르게 적용되고 있습니다. 이는 기반 기술이 다르기 때문입니다. 다만, 앞으로 많이 발전하면, 점점 더 유사해 질 것 입니다. [질문]산업별,제품별 PLM을 반영한 설계 시, 솔리드웍스의 AI RAG와 AI 에이전트 반영을 통한 설계 작업의 정확도와 특성을 향상 시키는 지원도 가능한지요? [답변]아직은 초기 단계이므로, 발전하는 모습을 지켜봐 주시고, 많은 Know-how가 쌓이면, 이런 내용도 말씀을 드리는 날이 곧 올 것이라 기대합니다. #솔리드웍스 #솔리드웍스AI #AURA #아우라 #AI설계 #다쏘시스템

작성일 : 2025-05-30

헥사곤, 차세대 레이저 트래커 ‘ATS800’ 출시

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(Hexagon Manufacturing Intelligence)가 혼합 생산, 대형 구조물 생산 환경을 위한 차세대 레이저 트래커인 라이카 앱솔루트 트래커 ATS800(Leica ABSolute Tracker ATS800)을 출시했다. 이 신제품은 항공우주 및 풍력 에너지와 같은 대규모 제조 분야에서 완전히 새로운 품질 검사 솔루션을 제공하며, 특히 항공우주 제조업체들이 인력 부족 및 비용 상승 문제에 대응해 생산량 제고를 위해 경쟁하는 가운데 리플렉터 기반 측정 시스템에 필적하는 스캐닝 정확도를 제공하면서 경량화된 설계로 뛰어난 휴대성을 갖춘 것이 특징이다. ATS800은 디지털 및 로봇 자동화 워크플로우와 원활하게 통합되어 검사 시간을 획기적으로 단축하는 동시에 실시간 측정 및 프로세스 정렬을 가능하게 한다. 핵심 혁신 기술인 피처디텍트(FeatureDetect)는 수동 프로그래밍 없이 주요 파트 형상을 자동으로 인식하는 기능을 제공한다. 피처디텍트는 작업자의 작업량을 줄임으로써 자동화 및 수동 검사 프로세스에서 생산성을 향상시킨다. 피처디텍트는 CAD 데이터를 통해 작동하거나 ATS800에 내장된 고해상도 파노라마 카메라를 사용하여 독립적으로 작동한다. 이 광각 라이브 이미지 피드를 통해 시스템은 실제 파트에서 직접 피쳐를 인식하여 설정 속도를 높이고 검사를 간소화할 수 있다. ATS800은 고정밀 다이렉트 스캐닝과 리플렉터 트래킹을 하나의 소형 시스템에 결합한 제품으로, 수동으로 검사할 때 병목 현상이 종종 발생하는 복잡한 대형 구조물을 다루는 안전 필수 산업을 위해 설계되었다. 설정 시간이 몇 시간에서 몇 분으로 단축되어 동체 정렬부터 복합재 레이업까지 정확성이나 추적성을 손상시키지 않고 무인 또는 공정 내 검사를 지원한다. 로드리고 알파이아(Rodrigo Alfaia) 헥사곤 레이저 트래커 제품 디렉터는 “오늘날의 제조업체는 최고의 품질 기준을 유지하면서 생산량을 늘려야 한다는 엄청난 압박을 받고 있으며 기존의 노동 집약적인 공정으로는 이를 따라갈 수 없다”며, “ATS800은 정밀도 저하 없이 설정 및 현장 측정 작업을 수 시간 단축했다. 복잡한 작업자 교육 없이도 동체 전체를 밤새 스캔하거나 중요한 조립 공정을 실시간으로 안내하는 등 데이터 기반 프로세스를 운영 수준으로 끌어올려 대형물 검사를 물리적 및 디지털 방식으로 자동화하고 있다”고 말했다.

작성일 : 2025-05-29