■ AX & Robotics-Driven Manufacturing R&D  · Safety Congress with LG Leaders and Global Experts  ■   ● 장소 : LG사이언스파크 E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙 8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시 15분   ● 일시 : 9월 18일 (목) 12시  30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600 명 한정 무료   ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL : https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 아젠다 상세 :   ① [ Track Keynote ] 고장·충돌·사고를 넘어: System Thinking과 Digital Thread로 보는 로봇 공정의 숨은 리스크   -  경희대학교 임성수 교수   · 세션 상세:  많은 기업이 로봇·AI를 도입해 스마트팩토리의 생산성과 품질 향상을 기대하지만, 실제 운영에서는 고장·충돌·안전사고가 잦습니다. 이는 설계–생산–운영 전 과정의 데이터 단절과 의사결정 구조 분절에서 비롯됩니다. 본 세션에서는 System Thinking 과 Digital Thread를 통해 전사 차원의 리스크를 사전에 식별하고, 설계–생산–운영 데이터를 유기적으로 연결해 문제를 예방하는 구체적 접근법을 제시합니다.   · 연사 소개:  임성수 교수는 경희대 기계공학과 교수이자 대한기계학회 부회장으로, 로봇 안전 분야 권위자다. 산업용 로봇 ISO 국제표준 한국 대표 전문가이자 ISO 15066-3 프로젝트 리더를 맡아왔으며, 대통령 표창 (2024)과 산업부 장관 표창 등 다수의 수상 경력이 있다. 학계·산업계·정부를 아우르는 국제 표준화와 산업 발전의 가교 역할을 수행하고 있다.   ②  Collision-Free Human-Robot Collaboration – AI Safety Simulation and Global Compliance Cases   - 세이프틱스 김휘연 CSO   · 세션 상세: 로봇은 이제 일부 업종의 선택이 아니라 모든 제조 현장의 기본 인프라이며,  그 핵심은 안전성입니다. 안전 없는 자동화는 생산성·품질 모두를 보장할 수 없습니다. 본 세션에서는 Biomechanical Injury Threshold Model과 Digital Twin Safety Simulation을 활용해 자동화 설비의 실제 공정 안전성을 데이터로 분석하고 잠재 위험을 정량화하는 방법을 소개합니다. ISO 10218, ISO/TS 15066  등 국제 안전 규격 대응 사례를 통해 사고 예방을 넘어 리드타임 단축, 품질 보증, 글로벌 납품 승인 및 파트너십 강화로 이어지는 실제 경험을 공유하며, 로봇 안전성이 스마트팩토리의 Next Standard임을 제시합니다.   · 연사 소개 : 김휘연 CSO는 Safetics 전략총괄로, 공학 시뮬레이션 분야의 전문가다. 두산·한화·뉴로메카 등 국내 및 UR ·FANUC·KUKA 등 글로벌 기업과 협력해 왔고, 삼성·현대·GM·P&G 등 세계 유수 기업에 안전 솔루션을 적용한 경험이 있다. 인간-로봇 협업 (HRC) 분야에서 차세대 안전 기술을 선도하는 글로벌 전략가로 알려져 있다.   ③ 위험성 평가는 이제 ‘공정 설계 도구’다 – Front Loading Engineering과  MBSD로 여는 로봇 스마트 팩토리 품질/안전 혁신 - 세이프틱스 임정호 박사   · 세션 상세 : 기존 스마트팩토리 안전 평가는 설비 설치 후 뒤늦게 이뤄져 설계 변경·추가 비용, 일정 지연, 품질 저하로 이어지는 구조적 한계가 있었습니다. 본 세션에서는 이를 극복하기 위해 Front Loading Engineering 과 Model-Based Safety Design(MBSD)을 적용한 사례를 소개합니다. 설계 단계에서 선제적으로 위험성을 평가하고 안전 대책을 반영해 안전을 사후 점검이 아닌 설계의 일부로 통합한 접근법입니다. 이를 통해 설비 변경 비용 절감, 리드타임 단축, 안전·품질 동시 향상이라는 성과를 달성하며 , 위험성 평가가 스마트팩토리 경쟁력의 필수 설계 도구임을 보여드립니다.   · 연사 소개: 임정호 박사는 경희대 기계공학과 연구교수, 산업 자동화·물류 설비 기업과  KOTITI 시험연구원 경력을 바탕으로 수백 개 기업에 로봇 안전 컨설팅을 수행해 온 전문가이다. ISO 10218-2, ISO 13482 국제 표준 전문가로 산업 현장 요구를 깊이 이해하며, 한국로봇산업협회 전문위원과 산업부 소재부품기술개발사업 기획위원으로도 활동하고 있다.   ④ 지능형 로봇 기술혁신과 스마트물류의 확산 - LG CNS  손명운 팀장   · 세션 상세: 지능형 로봇 기술은 AI 수준에 따라  1세대 고정형 로봇에서 센서 기반 2세대, 학습형 3세대를 거쳐, 물리 환경과 상호작용하며 스스로 판단·학습하는 4세대 Physical AI 로봇으로 진화하고 있습니다 . 특히 휴머노이드 로봇은 범용지능을 갖추어 물류·제조 현장의 복잡한 부가가치 작업까지 수행할 수 있는 잠재력을 보여주고 있으며, Amazon과 BMW 등은 이미 현장 실증을 진행 중입니다. 이러한 변화의 핵심은 Robot Foundation Model(RFM)로,  방대한 시뮬레이션·원격제어 데이터 학습과 현장 파인튜닝을 통해 정교한 자율 동작을 구현합니다. Teleoperation 기반 원격작업으로 실시간 대응과 학습데이터 축적이 가능해 지속적 성능 향상이 이루어지며, 이는 단순 자동화를 넘어 완전 무인화 스마트물류센터로의 전환을 가속화합니다. 본 세션에서는 Physical AI와 휴머노이드가 제공하는 혁신과 이를 활용한 물류·제조 경쟁력 강화 방안을 제시합니다.   · 연사 소개: 손명운 팀장은 LG CNS에서 20년 이상 근무하며 북미 의료솔루션 개발과 C 사 자동유도차량 자동화 등 다수의 글로벌·국내 프로젝트를 수행해 온 디지털 혁신 전문가이다. 사용자 편의성 제고를 위한 여러 DX 과제부터 미국 유수의 회사들의 솔루션 사업, 자동화 설비 구축까지 폭넓은 현장 경험을 보유하고 있으며, AX, RX 기술을 활용한 물류자동화를 구현하고 차별화된 고객 가치를 개발하고 있다.    ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL :  https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 참가 신청 QR코드:    ● 장소 : LG사이언스파크  E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시  15분   ● 일시 : 9월  18일 (목) 12시 30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600명 한정 무료   ● 문의  : Safetics   dblee0803@safetics.io 

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 10일 ‘Unity Tech Talk : 3D 애셋을 효율적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 클라우드 기반 3D 자산 관리 설루션인 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager, 이하 UAM)를 중심으로 디지털 트윈 개발 전략과 산업 적용 사례를 소개했다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어, 메가존클라우드 홍동희 그룹장   3D 데이터 협업과 디지털 트윈 개발 가속화 이번 발표에는 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어와 메가존클라우드 홍동희 그룹장이 참여해 실무 중심의 기술 설명과 활용 사례를 공유했다. UAM은 복잡한 3D CAD 데이터를 손쉽게 업로드, 변환, 최적화, 공유할 수 있는 웹 기반 디지털 자산 관리 플랫폼이다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식으로 CAD 파일을 업로드한 뒤 자동으로 썸네일과 3D 프리뷰를 확인할 수 있고, 메시 클리닝·폴리곤 수 조절 기능으로 실시간 환경에서도 원활한 성능을 확보할 수 있다. 또한 버전 관리, 태그 기반 검색, 역할 기반 접근 제어도 가능하다. 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 “UAM은 개발자뿐 아니라 비개발자도 쉽게 활용할 수 있는 도구”라면서, “CAD 중심의 복잡한 애셋을 웹에서 바로 확인하고 공유할 수 있어, 디지털 트윈의 접근성과 협업 효율을 크게 높일 수 있다”고 말했다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   산업 전반에 확장된 유니티의 3D 설루션 UAM은 BMW의 ‘3D 마인드’ 플랫폼에도 적용되어 실시간 협업, 버전 관리, 포맷 통합 문제를 해결한 바 있다. 유니티는 의료(수술 시뮬레이션), 건설(CAD 협업), 제조(제품 컨피규레이터), 자동차(HMI 시각화) 등 다양한 산업에서 활용되며, 교육비 절감(73%), 오류 감소(67%), 구매 전환율 증가(40%) 등의 성과를 실현하고 있다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 “디지털 트윈은 단순한 시각화가 아니라, 의사결정의 정확도를 높이고 부서 간 협업을 가능하게 하는 전략적 도구”라며, “메가존클라우드는 데모, POC, 본 프로젝트 단계로 고객의 부담을 줄이고 성공적인 도입을 지원하고 있다”고 설명했다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 그룹장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 7월 10일(목) 오후 2시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나에서 'Unity Tech Talk: 3D 에셋을 효과적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!'을 주제로, 복잡한 CAD 데이터를 효율적으로 관리하고 실시간 3D 시각화를 통해 협업할 수 있는 Unity Asset Manager에 대해 소개한다. 이날 웨비나에서는 복잡한 CAD 파일 관리로 인한 업무 효율화 저하를 비롯해 프로젝트 협업 시 발생하는 버전 충돌 문제로 고민하는 분들을 위해 3D 자산 관리를 효율적으로 할 수 있는 Unity Asset Manager의 활용법을 중심으로 BMW그룹의 3D 자산 관리 사례에 대해서도 공유할 예정이다.  또한 메가존클라우드에서는 'CAD를 활용한 디지털 트윈 PoC 사례'를 주제로, 제조업에서 CAD를 활용한 DT 구현 및 서비스 개발 과정에 대해 소개한다. 이번 웨비나는 사전등록 후 무료로 시청할 수 있다.

유니티는 BMW 그룹이 3D 애셋 관리 플랫폼인 ‘3D Mine’을 구동하기 위해 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)를 선택했다고 발표했다. 유니티는 이를 통해 BMW 그룹이 빠르고 원활한 협력, 강화된 보안, 대규모 팀 간의 더 효율적인 운영 등 디지털 혁신을 진전시킬 것으로 기대하고 있다. BMW 그룹은 유니티 클라우드 기반 플랫폼을 통해 버전 관리 문제, 일관성 없는 파일 형식, 협업 장애물 등 방대한 3D 애셋 라이브러리를 관리하면서 직면해 온 오랜 과제를 해결하고자 한다. 유니티는 “유니티 애셋 매니저는 이 과정을 더욱 간소화하고 중앙 집중화함으로써, BMW가 여러 부서에 걸쳐 콘텐츠 제작과 혁신을 확장할 수 있는 툴을 제공하고자 한다”고 설명했다.     한편, 유니티는 자사의 기술 생태계를 통해 고급 시각화 및 실시간 협업까지 지원하면서 BMW 그룹의 디자인, 엔지니어링 및 마케팅 기능 전반에 걸친 워크플로를 강화한다는 계획이다. 확장 가능한 아키텍처를 기반으로 구축된 ‘3D Mine’은 BMW 그룹의 글로벌 운영 요구에 맞춰 성장할 수 있도록 설계되었으며, 팀과 지역을 아우르는 일관된 가치를 제공하는 데 초점을 맞춘다. 유니티의 알렉스 블룸(Alex Blum) 최고 운영 책임자(COO)는 “이제 BMW 그룹의 여러 부서는 유니티 애셋 매니저를 통해 3D 애셋에 대한 단일 정보 소스에서 동기화된 작업이 가능하며, 이를 유지하면서도 엔터프라이즈급 보안을 제공하고 새로운 효율을 도출할 수 있다”면서, “유니티와 BMW는 함께 혁신을 주도하며, BMW 그룹은 자동차 디지털 혁신 분야에서 선구자로서 리더십을 강화해 나가고 있다"고 말했다. 관련 상세 내용은 7월 10일 CNG TV에서 진행되는 'Unity Tech Talk: 3D 애셋을 효율적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!' 방송에서 만나볼 수 있다. 

트렌드에서 얻은 것 No.25   “과거를 연결하고, 미래를 실행하라.” – 류용효 기업은 늘 데이터를 말한다. 그러나 정작 데이터를 연결해 실행 가능한 인사이트를 만들어내는 기업은 드물다. 레거시 시스템으로 불리는 PLM, ERP, MES, CRM은 여전히 기업의 정보를 최일선에서 책임지고 있다. 팔란티어는 이 최일선의 정보로부터 디지털 스레드로 연결하듯이 ‘데이터 연결 기반 실행 플랫폼’을 제시한다. 이번 호에서는 팔란티어가 어떻게 온톨로지 개념으로 기업에게 새로운 시각을 가질 수 있도록 기업의 실행력을 혁신하는지 살펴본다. “가장 위험한 말은 ‘우리는 늘 이렇게 해 왔다’이다.” – 그레이스 호퍼   문제 제기 레거시 시스템(PLM, ERP, MES, CRM)만으로는 불확실한 미래 대응이 불가능해지는 이유가 있다. 전통적인 기업 IT 시스템은 계획(plan) – 생산(do) – 분석(check) – 개선(action)의 순환을 지원하기 위해 발전해 왔다. 대표적인 것이 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사적 자원 관리), MES(생산 실행 시스템), CRM(고객 관계 관리)이다. 이들 시스템은 각자의 목적에 맞게 기업의 방대한 데이터를 수집하고 관리하지만, 서로 연결되어 실시간 실행까지 이어지지는 않는 근본적인 한계를 안고 있다. 이는 마치 부서마다 다른 언어를 사용하는 것과 같다. 제품 설계 부서와 제조 부서가 서로 다른 시스템, 다른 데이터 구조, 다른 용어를 사용하면서 진정한 협업과 실행은 요원해진다. 데이터는 많은데 연결과 실행이 안 되는 기업의 현실에서, 많은 기업이 이미 데이터를 축적하고 있다. 하지만 축적된 데이터는 실시간으로 연결되어 의미를 만들어내지 못하고, 결국 ‘묵혀두는 데이터 자산’으로 남는다. 경영진은 “우리에겐 데이터가 충분하다”고 말하지만, 정작 그 데이터를 기반으로 한 ‘즉각적 실행’은 불가능하다고 느끼는 경우가 대부분이다. 팔란티어가 주목한 것은 바로 이 ‘연결되지 않은 데이터’, ‘실행되지 않는 인사이트’의 문제였다. 그리고 그 해법을 데이터 연결(data integration)과 실행 자동화(operational AI)에서 찾았다. “데이터는 새로운 석유가 아니라 새로운 물이다.” – 앤드류 응   팔란티어가 등장한 이유 팔란티어는 원래 정보기관과 국방을 위해 태어났다. 9·11 테러 이후 정부 기관 간 데이터 연결 부재가 위기의 원인 중 하나였음을 인식한 미국 정부는, 흩어진 데이터를 연결해 테러를 사전에 예방할 수 있는 시스템을 원했다. 팔란티어는 이런 배경 속에서 데이터 통합과 분석, 실행의 기술을 고도화해 왔다. 이후 팔란티어는 정부기관을 넘어 기업 시장으로 눈을 돌렸다. 기업 역시 조직, 부서, 시스템 간 데이터 사일로에 갇혀 있었기 때문이다. 그리고 팔란티어는 이를 해결할 수 있는 네 가지 플랫폼을 제시했다. 바로 고담(Gotham), 파운드리(Foundry), 아폴로(Apollo) 그리고 AI 실행 플랫폼 AIP(Artificial Intelligence Platform)다. 고담은 데이터 연결과 분석을 통해 위협을 식별하고 행동을 지원하는 국방/정보기관용 플랫폼이다. 파운드리는 기업 내부 시스템의 데이터를 연결해 의사결정을 지원하는 산업/상업용 플랫폼이다. 아폴로는 이러한 플랫폼을 실시간 운영/배포/유지보수하는 클라우드 기반 운영 플랫폼이다. 그리고 AIP는 수집된 데이터를 바탕으로 인간의 개입 없이도 업무 실행을 자동화하는 차세대 AI 실행 플랫폼이다. 이처럼 팔란티어는 데이터의 ‘수집 – 해석 – 실행’ 전 과정을 아우르는 미래형 데이터 경영체계를 만들어 왔다.   ▲ 팔란티어 기업 전략 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   챗GPT의 도움을 받아 팔란티어의 기업 전략 맵을 만들었다. 팔란티어는 독특한 철학과 기술을 바탕으로 빠르게 주목받고 있지만, 여전히 많은 기업이 팔란티어가 정확히 무엇을 하는 기업인지, 기존 시스템과 어떻게 다르고 어떤 가치를 주는지를 이해하는 데 어려움을 느끼고 있다. 이에 팔란티어의 4대 플랫폼(고담, 파운드리, 아폴로, AIP)을 중심으로 팔란티어의 철학, 기술 구조, 실행 방식, 기존 레거시 시스템과의 연계 방안을 한눈에 볼 수 있도록 시각화한 것이 바로 이 기업 전략 맵이다. 맵을 통해 팔란티어의 전략적 차별성을 이해하고, 자사 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을지를 빠르게 검토할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다. 복잡함은 적의 무기다. 단순함은 우리의 방패다.” – 에드워드 터플   핵심 전략 : 온톨로지 기반 경영 실행체계 기업의 ‘생각’을 ‘실행’으로 연결하는 과정에서, 팔란티어의 진정한 차별성은 단순한 데이터 분석이 아니다. 기업이 가진 데이터를 어떻게 경영 실행 체계로 연결할 것인가에 대한 해법을 제시한다는 데 있다. 이 핵심이 바로 온톨로지(ontology)다. 온톨로지는 데이터와 현실 세계를 연결하는 디지털 구조화 방법론이다. 쉽게 말해 기업의 모든 요소(제품, 설비, 공정, 사람, 조직, 규칙 등)를 개체, 속성, 관계, 규칙으로 구조화해 데이터를 살아 움직이는 경영 실행체계로 만드는 것이다. 개체(entity) : 제품, 부품, 고객, 공급업체, 직원, 설비 등 기업을 이루는 모든 요소 속성(attribute) : 각 개체의 성질과 특징(예 : 크기, 무게, 사양) 관계(relationship) : 개체 간의 연결과 상호작용(예 : 고객-주문, 제품-부품) 규칙(rule) : 업무를 실행하는 기준과 조건(예 : 승인 절차, 생산 순서) 온톨로지를 기반으로 하면 기업의 생각과 규칙을 데이터 위에 그대로 재현할 수 있고, 이를 바탕으로 모든 업무를 자동화하고 실행 가능한 시나리오로 전환할 수 있다. “인공지능은 인간의 사고를 대체하는 것이 아니라, 인간의 실행력을 확장하는 것이다.” – 사티아 나델라   AIP의 차별성 단순 AI가 아닌 업무 실행 중심 AI 플랫폼으로서의 역할로 볼 때, 팔란티어의 AIP는 단순한 AI 분석기가 아니다. 기업의 데이터를 학습하고 온톨로지 기반으로 업무 실행 시나리오를 자동화하는 것이 핵심이다. 예를 들어, 재고가 부족할 때 구매요청을 올리고 승인 절차를 거쳐 발주까지 자동으로 처리하는 일, 고객의 불만 접수를 모니터링하고 품질 개선팀과 연결해 사후조치를 지시하는 일, 이 모든 실행을 사람의 개입 없이 시스템이 스스로 판단해 실행하도록 만드는 것이 AIP의 목표다. 팔란티어 AIP는 이를 위해 다음과 같은 실행 능력을 제공한다.  실시간 데이터 연결 및 감시 경고 및 시뮬레이션 제시 최적의 실행 시나리오 자동 추천 정책에 따른 승인/실행 자동 처리 실행 내역 기록 및 학습 고도화 이런 실행력을 통해 기업은 데이터를 보는 것에 그치지 않고, 즉시 실행하는 조직으로 변신할 수 있다. “혁신은 과거를 버리는 것이 아니라, 과거를 재설계하는 것이다.” – 팀 브라운   레거시 시스템과의 통합 전략 PLM·ERP·MES 등 기존 시스템의 한계 극복 관점에서 볼 때, 팔란티어는 기존 IT 시스템을 대체하지 않는다. 오히려 기존 시스템과 연결해 진짜 가치를 끌어내는 역할을 한다. 기존의 PLM은 제품 설계를 관리하고, ERP는 자원을 관리하며, MES는 생산 현장을 통제한다. 하지만 이들 시스템은 서로 고립되어 있고, 실시간 실행까지 연결되지 않는다. 팔란티어는 이들 시스템과 데이터를 실시간으로 연결하고, 그 위에 온톨로지와 AIP를 얹어 ‘연결 – 해석 – 실행’을 하나로 엮는 경영 실행 체계를 만들어낸다. 이렇게 되면 기업은 기존 레거시 시스템의 한계를 넘어서 데이터 중심, 실행 중심 경영으로 전환할 수 있다. “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 직접 만들어가는 것이다.” – 앨런 케이   온톨로지 실전 적용 사례 팔란티어는 이미 글로벌 제조, 방산, 의료, 제약, 에너지 산업에서 수많은 사례를 쌓아 왔다. 대표적으로 다음과 같은 기업이 있다. 현대중공업은 선박 설계부터 건조, 납품, 유지보수까지 모든 데이터를 온톨로지로 연결해, 복잡한 협력사 네트워크를 실시간 모니터링하고 시뮬레이션 기반으로 운영을 최적화한다.  BMW는 차량 생산 과정의 부품, 공정, 품질 데이터를 연결해 생산 이상을 조기에 감지하고 공급망 리스크 대응 체계를 구축한다. 에어버스는 항공기의 설계 – 제조 – 정비 등 전체 과정을 온톨로지 기반으로 연결해 부품 이력 관리, 품질 관리, 유지보수 최적화를 실현한다. 이 외에도 수많은 하이테크 제조 기업이 제품 온톨로지, 공정 온톨로지, 고객 온톨로지, 공급망 온톨로지를 통해 실제 경영 성과를 높이고 있다. “지식은 힘이 아니다. 실행되는 지식이 힘이다.” – 데일 카네기   미래 전망과 기업의 선택 미래 경쟁력은 데이터 자산화 + 실행 자동화에 달렸다. 앞으로 기업의 경쟁력은 더 이상 얼마나 많은 데이터를 가지고 있느냐가 아니다. 그 데이터를 얼마나 잘 연결하고, 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있다. 팔란티어는 데이터를 살아 있는 자산으로 만들고, 이 자산을 기반으로 실행 자동화까지 실현하는 미래형 경영 실행체계를 제시한다. 기업은 지금이야말로 “우리 데이터는 연결되어 있는가?”, “우리는 데이터를 실행까지 옮길 수 있는가?”를 진지하게 자문해야 할 시점이다. “가장 위험한 말은 ‘우리는 늘 이렇게 해 왔다’이다.” – 그레이스 호퍼    맺음말 팔란티어는 IT 설루션이 아닌 기업 경영 철학의 진화 도구이다. 팔란티어는 기업이 가진 데이터 경영 철학의 진화를 촉진하는 도구다. 과거의 방식을 고수할 것인가?, 연결과 실행 중심의 미래로 도약할 것인가? 앞으로 당신의 기업은 무엇을 연결하고, 무엇을 실행할 것인가?   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   여러 산업에서 확산되고 있는 클라우드 컴퓨팅이 제조 산업에서도 본격화될 것으로 보인다. 이를 겨냥해 아마존웹서비스(AWS)는 제조 산업의 클라우드 가치 제공을 본격화하고 있다. 한편, 에티버스는 지난 3월 25일 ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’를 주최했다. 이 콘퍼런스에서는 AWS를 비롯해 국내 파트너사들이 참가해 국내 제조 산업을 대상으로 클라우드 기술이 어떤 가치를 제공할 수 있는지와 구체적인 적용 방안 등이 소개됐다. AWS의 황민선 ENT-MFG&SNE(서비스 앤 에너지) 산업 담당 파트너 세일즈 매니저와 에티버스의 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무로부터 국내 클라우드 시장의 동향 및 전망부터 제조 산업을 겨냥한 클라우드 전략까지 들어보았다. ■ 정수진 편집장    ▲ AWS 황민선 ENT-MFG&SNE 산업 담당 파트너 세일즈 매니저   ▲ 에티버스 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무   에티버스는 어떤 기업인지 소개한다면 ■ 김준성 : 에티버스는 지난 1993년 영우컴퓨터라는 사명으로 설립되어 30여년간 글로벌 IT 공급사와의 협업을 통해 IT 토털 설루션 공급사로서 영업을 지속해 왔으며, 시스템 구축, 유지보수, 설루션 개발은 물론 빅데이터, AI, 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술에 집중하여 미래의 IT 비즈니스의 중심이 되고자 노력하고 있다. 또한, 에티버스는 2022년 한국에서 유일하게 AWS와 디스트리뷰터 계약을 맺고 다양한 파트너와 고객들의 클라우드 여정을 돕고 있으며, 이를 위해 400개가 넘는 파트너와 협업 관계를 구축하여 각 산업 전반에 걸쳐 클라우드와 AI 생태계 확산을 돕고 있다.   클라우드 기술 기업으로서 AWS가 최근 중점을 두고 있는 부분이 있다면 어떤 것인지 ■ 황민선 : AWS는 제조 산업에 대한 다양한 지원을 통해 고객사의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중점을 두고 있다. 특히 주력하는 부분은 생성형 AI를 실제 현장에 적용해 비즈니스 성과를 만들어 내는 것이다. 이번 클라우드 설루션 콘퍼런스에서도 확인했듯이, 제조 기업들은 생성형 AI에 가장 높은 관심을 보이고 있으며, 실제로 품질 관리, 예측 정비, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 활용하고 있다. 또한 AWS 기반의 전문 파트너사 설루션을 통한 산업 전문성 강화도 중요한 부분이다. AWS는 제조 산업에 특화된 전문 파트너들과 협력하여, 고객들이 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공하고 있다. 더불어 스마트 매뉴팩처링의 확산도 핵심적인 중점 분야이다. 데이터 기반의 의사결정, IoT 기술을 활용한 실시간 모니터링, AI/머신러닝을 통한 공정 최적화 등을 통해 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 지원하고 있다. 이러한 노력의 실효성은 이번 콘퍼런스 결과를 통해서도 확인할 수 있었다. 88건의 현장 고객 미팅과 설문에서 31%의 고객이 1년 내 클라우드 도입 계획을 밝혔는데, 이는 AWS의 제조 산업 혁신 전략이 시장의 니즈와 정확히 일치한다는 것을 보여준다.   다른 산업과 비교할 때, 클라우드가 제조 산업에 제공할 수 있는 핵심 가치는 무엇이라고 보는지 ■ 김준성 : 클라우드는 기본적으로 비용 절감, 신속함, 유연성과 확장성을 핵심 가치로 보고 있는데, 제조 산업이야 말로 앞에서 얘기하는 세 가지 부분이 가장 중요하게 고려되어야 하는 산업 영역이라고 생각한다. 우선, 생산과 비용 절감은 뗄 수 없는 부분이다. 가장 효율적인 공정을 통해 생산 단가를 낮춰야 고객에게 판매할 수 있는 기본적인 경쟁력을 제공할 수 있다. 두 번째로, 고객의 요구가 급변하는 지금의 현대 사회에서 신속하고 경제적인 생산 공정이야 말로 제조업에서 가장 중요시하는 혁신 가치 중 하나라고 생각한다. 마지막으로 유연성과 확장성 역시 설명할 필요도 없이 클라우드와 제조 산업이 공유하고 있는 핵심 가치로서, 시장의 요구에 발 빠르게 대응하고 적재적소에 필요한 제화를 공급하기 위해 반드시 이루어야 하는 중요 포인트라고 할 수 있다. ■ 황민선 : 제조 산업에서 클라우드의 핵심 가치는 기업의 규모와 관계 없이 혁신을 빠르고 대규모로 가속화할 수 있다는 것이다. 과거에는 대기업만이 도입할 수 있었던 첨단 기술을 이제는 중소 제조기업도 클라우드를 통해 손쉽게 활용할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI나 디지털 트윈과 같은 첨단 기술을 필요한 만큼만 사용할 수 있게 된 것이 큰 변화이다. 주목할 만한 점은 비즈니스 리더들의 참여가 크게 늘어났다는 것이다. 얼리 어댑터와 IT 전문가를 넘어, 이제는 제조 현장의 비즈니스 리더들이 클라우드 기술을 활용하기 시작했다. 공장과 연구소의 현업 전문가들이 직접 클라우드 기술을 산업 현장에 적용하면서, 더욱 실질적인 혁신이 가능해졌다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 측면에서 클라우드의 가치가 더욱 부각되고 있다. 클라우드를 통해 제조기업들은 설계와 생산 단계에서 글로벌 협업을 강화하고, 글로벌 공급망에 더욱 유연하게 대응할 수 있게 되었으며, 불확실한 경영 환경에서 민첩성과 회복력을 높이는 핵심 요소가 되고 있다.   제조 산업에서 클라우드의 가치를 실현하기 위해서 필요한 방법론 또는 접근방법은 무엇인지 ■ 황민선 : 제조 산업의 클라우드 가치 실현을 위해서는 ‘산업 전문성’과 ‘기술 혁신’이 조화를 이루는 것이 핵심이다. AWS는 이를 위해 크게 세 가지의 차별화된 접근 방식을 제시하고 있다. 첫째, 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric : IDF) 접근 방식이다. 제조 기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터의 통합과 활용이다. AWS의 IDF는 제조 현장의 OT 데이터부터 엔터프라이즈 IT 데이터까지 통합하여, 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 한다. 둘째, 강력한 파트너 생태계 기반의 산업 특화 설루션이다. AWS는 제조 산업의 다양한 워크로드에 특화된 파트너들과 협력하여 검증된 설루션을 제공한다. 셋째, 실질적인 구현을 위한 단계별 접근 방식이다. AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공한다. 앞으로도 AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공할 것이다. PoC(개념 증명)를 통한 기술 검증, 전문가 1:1 상담, 다양한 교육 프로그램 등을 통해 고객들의 성공적인 클라우드 여정을 지원할 계획이다. ■ 김준성 : 단순히 클라우드로 IT 자원을 마이그레이션하는 것보다 여러 가지 현재 상황에 대한 분석을 통해 보다 효율적이고 효과적인 전환이 필요하다고 생각한다. 몇 가지 단계를 생각해 본다면, 첫 번째로 명확한 목표에 대한 설정이 필요하다. 비용 절감, 생산성 향상, 시장 경쟁력 강화, 혁신 가속화 등 클라우드 도입을 통해 달성하고자 하는 구체적인 비즈니스 목표를 명확히 설정해야 한다. 정확한 목표가 정해지면 현재 가지고 있는 자원에 대한 분석이 필요하다. 현재 IT 인프라, 애플리케이션, 데이터, 보안 현황 등등을 정확하게 파악하여 클라우드 마이그레이션 전략을 수립해야 한다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션을 어떤 설루션을 써서 할 것인지, 기간은 어느 정도 할 것인지 등을 특정해야 한다. 정확한 파악이 끝났다면 이번 일을 가장 잘 수행할 수 있다고 판단되는 클라우드 서비스 제공업체의 클라우드 도입 지원을 받는 것이 중요하다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션, 관리, 보안 등 다양한 서비스를 제공 받고, 처음에 설정했던 목표와 어느정도 부합하는지에 대해 상호 검증을 통해 클라우드 전환을 성공적으로 마무리 할 수 있다고 생각한다. 에티버스는 AWS의 유일한 디스트리뷰터 파트너로서 현재 AWS 클라우드 마이그레이션 관련 협업을 하고 있는 IT 파트너가 400곳이 넘는다. 또한, 각 파트너들이 공공, 의료, 유통, 제조 등 산업 전 분야에 걸쳐 전문성을 가지고 사업을 영위하고 있으며 특히, 제조 분야에 AI를 접목하여 고객의 요구를 반영하여 클라우드 전환을 이루고 있다.   국내 제조 산업의 클라우드 활용과 관련한 주요한 흐름은 어떤지 ■ 황민선 : 국내 제조 산업의 클라우드 활용은 매우 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 특히 세 가지 주목할 만한 트렌드가 나타나고 있다. 첫째, 생성형 AI를 중심으로 한 혁신 가속화이다. 산업통상자원부의 ‘AI 자율제조 전략’에서도 볼 수 있듯이, 2030년까지 AI 자율제조 30% 확산과 제조 생산성 20% 향상을 목표로 하고 있다. 실제로 두산로보틱스나 HL만도와 같은 기업은 이미 생성형 AI를 활용해 실질적인 성과를 창출하고 있다. 둘째, 비즈니스 리더 주도의 클라우드 도입이다. 과거 IT 인프라 담당자나 개발자 중심의 클라우드 도입에서, 이제는 현업 부서장과 경영진이 직접 클라우드 기술 도입을 주도하는 방향으로 변화하고 있다. 특히 제조 현장의 실무 전문가들이 클라우드 기술을 활용하여 혁신을 이끌어내고 있다. 셋째, 산업 특화 설루션의 확산이다. AWS는 제조 산업에 특화된 파트너 설루션 맵을 구축하고, 다섯 가지 핵심 영역(스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 스마트 제품 & 서비스, 공급망, 지속가능성)에서 전문 파트너들과 협력하고 있다. ■ 김준성 : 많은 고객들, 특히 제조 산업 분야에서의 클라우드 활용은 초기 단계를 넘어 본격적인 확산기에 접어들었다고 판단되나, 여전히 여러 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히 보안 관련 문제나, 오래된 레거시 시스템의 마이그레이션 및 이를 수행할 인력 부족 등의 문제로 인해 아직도 클라우드 전환을 망설이거나 시간이 오래 걸리는 고객이 적지 않은 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 제조 현장에서도 AI를 접목해서 생산 현장을 혁신하고 클라우드를 활용하여 신속성을 높이는 노력을 많은 곳에서 진행 중이다. 에티버스는 산업에 유익하고 필요한 AWS 파트너를 발굴하고, 그들이 고객과의 협업을 통해 빠르고 효과적인 클라우드 전환을 지원하게끔 돕는 역할을 해 나가고 있다. 또한, AI를 활용한 클라우드 서비스의 확산이 일어나고 있는데, 고객의 다양한 요구를 수용하기 위해 클라우드 생태계의 지속 확장을 통해 이를 뒷받침할 수 있는 여러 설루션의 소개와 구축에 최선을 다할 예정이다.   제조 산업의 클라우드 활용 사례에 대해서 소개한다면 ■ 김준성 : 구체적인 사례를 소개하자면, 생산 현장에서 여러 IoT 센서를 활용해 데이터를 클라우드로 수집, 분석하여 예지 보전, 생산 최적화, 품질 관리 향상 등을 추진함으로써 스마트 공장으로 전환하거나, 제조 공정을 가상화하여 시뮬레이션하고 최적화하는 디지털 트윈 기술을 통해 새로운 공정 도입 전에 시뮬레이션을 통해 위험을 최소화하고, 운영 효율을 높이는 사례가 있다. 또한, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 활용하여 ERP, CRM 등의 시스템을 도입하고, 비용 효율적인 IT 운영을 추구함으로써 생산성 향상 및 비용 절감 효과를 얻는 사례가 늘고 있다. ■ 황민선 : 예를 들어, 두산로보틱스는 생성형 AI를 활용해 로봇 제조 과정을 최적화했으며, HL만도는 소프트웨어 엔지니어링 효율을 30% 개선한 사례가 있다. 또한 BMW는 아마존Q 인 퀵사이트(Amazon Q in QuickSight)를 도입해 공급망 분석 시간을 대폭 단축하고 의사결정을 가속화했다. 이러한 사례는 AWS의 기술력과 파트너의 산업 전문성이 결합될 때 실질적인 성과를 창출할 수 있다는 것을 보여준다. 한국 제조 기업들도 이러한 접근 방식을 통해 클라우드를 활용한 실질적인 혁신을 실현하고 있으며, AWS는 앞으로도 파트너 생태계와 함께 국내 제조 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하고자 한다.   최근 진행한 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 어떤 행사이고, 이를 통해 기대하는 효과는 무엇인지 ■ 황민선 : 이번 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 제조 산업의 새로운 도약을 위한 실질적인 설루션과 고객 사례를 제공하고자 마련되었다. 특히 주목할 점은, 제조 현장의 실무 전문가들이 IT나 클라우드 전문 인력의 도움 없이도 신기술을 빠르게 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두었다는 것이다. 행사는 크게 세 가지의 차별화된 프로그램으로 구성했다. 먼저 C-레벨 조찬 세미나를 통해 경영진이 클라우드 전환의 비전과 전략을 공유할 수 있는 기회를 제공했다. 또한 스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 데이터 분석 & 생성형 AI 등 세 개의 전문 트랙을 통해 각 영역별로 심도 있는 기술 및 구현 사례를 공유했다. 특히 1:1 비즈니스 미팅을 통해 개별 고객별 맞춤 설루션을 AWS 및 AWS 파트너사와 함께 상담 받을 수 있는 기회도 마련했다. 행사를 통해 제조 기업이 클라우드를 통한 혁신의 구체적인 청사진을 그릴 수 있게 되었다고 본다. 특히 실제 구현 사례와 전문가 상담을 통해 자사에 맞는 최적의 설루션을 찾고, AWS의 다양한 파트너 프로그램, 예를 들어 PoC 지원 프로그램을 통해 실제 검증 단계로 신속하게 진입할 수 있는 기회를 제공하고자 했다. ■ 김준성 : ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 아직 클라우드로 전환하지 못한 제조 현장의 고객이나, 클라우드 도입은 하였지만 아직 AI 관련 서비스라든지 클라우드의 활용도가 떨어지는 분들을 위해 보다 더 많은 정보를 제공하기 위해 마련되었다. 이번 콘퍼런스에서는 기술적인 발전은 물론 여러 도입 사례에 대한 발표와 더불어 향후 기대되는 발전 방향에 대해서도 고객들에게 알리는 자리를 마련했다. 정보 획득과 더불어 아직 클라우드 전환이 안된 고객들은 빠르고 효과적인 전환을, 새로운 AI 서비스 도입을 통해 더 나은 혁신이 필요한 고객에게는 그에 맞는 시스템을 구축하는데 도움이 되었기를 바란다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아는 자사의 AI 콘퍼런스인 GTC 2025를 3월 17일~21일 미국 캘리포니아 새너제이에서 개최한다고 발표했다. 이 콘퍼런스에서는 AI 분야의 뛰어난 인재들이 한 자리에 모여 물리 AI, 에이전틱 AI(agentic AI), 과학적 발견 분야에서 일어나고 있는 혁신 기술을 선보일 예정이다. 올해 GTC에서는 2만 5000명의 참석자, 30만 명의 온라인 참석자가 참여해 미래를 만들어가는 기술에 대해 자세히 알아볼 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 현지 시간으로 3월 18일 오전 세상을 변화시키는 AI와 가속 컴퓨팅 기술을 중심으로 기조연설을 진행한다. 기조연설은 엔비디아 공식 홈페이지에서 생중계되며 온디맨드로 다시 시청할 수 있다. 온라인에서는 별도의 등록 없이 기조연설을 시청할 수 있다. 현장 참석자들은 행사장에 일찍 도착해 팟캐스트 ‘어콰이어드(Acquired)’ 가 진행하는 라이브 프리게임 쇼와 기타 깜짝 행사를 즐길 수 있다. 이는 온라인에서도 생중계돼 온라인 참석자들도 프리게임 쇼를 함께 시청할 수 있다.     AI는 이제 주류가 돼 사람들의 삶을 만들어가는 일상적인 브랜드의 기반을 이루고 있다. GTC에서는 세계 최대 규모의 기업들과 혁신적인 스타트업, 주요 학계의 석학들이 모여 업계 전반에 걸쳐 AI가 미치는 혁신적인 영향을 살펴볼 예정이다. 1000개 이상의 세션, 2000명의 연사, 400여 개에 이르는 전시업체 규모로 열리는 이번 GTC에서는 엔비디아의 AI와 가속 컴퓨팅 플랫폼이 기후 연구부터 의료, 사이버 보안, 휴머노이드 로보틱스, 자율주행차 등에 이르는 크고 어려운 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴볼 예정이다. 콘퍼런스 참석자들은 다양한 산업을 아우르는 수십 개의 데모, 실습 교육, 자율주행차 전시와 시승 등을 체험할 수 있다.  이번 행사에는 UC 버클리 로봇 학습 연구소, 웨이모, 오픈AI, 펩시코, 메타, 미스트랄AI, 액센츄어, 마이크로소프트, 보스턴다이내믹스, 리비안, 델타항공, 애질리티 로보틱스 등에서 연설을 진행한다. 그리고 어도비, Arm, 에어비앤비, AWS, BMW 그룹, 코카콜라 컴퍼니, 델 테크놀로지스,포드, 폭스콘, 구글 클라우드, MLB, NFL, OCI, 화이자, 로크웰 오토메이션, 세일즈포스, 삼성, 서비스나우, SK하이닉스,소프트뱅크, TSMC, 우버, 볼보, 폭스바겐 등 900개 이상의 조직이 참여할 예정이다. 엔비디아는 대규모 언어 모델(LLM)과 물리 AI부터 클라우드 컴퓨팅과 과학적 발견에 이르기까지 자사의 풀스택 플랫폼이 차세대 산업 혁명을 주도하고 있다고 소개한다. 젠슨 황 CEO는 “AI는 가능성의 한계를 뛰어넘어 어제의 꿈을 오늘의 현실로 만들고 있다. GTC는 최고의 과학자, 엔지니어, 개발자, 크리에이터들이 함께 모여 더 나은 미래를 상상하고 만들어가는 자리이다. GTC에 참여해 새롭게 진화한 엔비디아 컴퓨팅을 비롯한 산업과 사회를 변화시킬 AI, 로보틱스, 과학, 예술 분야의 혁신적인 기술들을 가장 먼저 만나보길 바란다”고 전했다. 한편, 엔비디아는 3월 20일 GTC에서 첫 번째 퀀텀 데이(Quantum Day)를 개최할 예정이다. 이 행사에는 전 세계 양자 컴퓨팅 커뮤니티와 업계 주요 인사들이 한자리에 모인다. 양자 컴퓨팅 업계의 리더들은 젠슨 황 CEO와 함께 패널 토론에 참여해 양자 컴퓨팅의 현재와 미래를 조명할 예정이다. 이 패널 토론회는 생중계되며 온디맨드로 제공된다. 

알테어가 ‘2025 알테어 인라이튼 어워드(Altair Enlighten Award)’ 출품작을 6월 16일까지 모집한다고 밝혔다.   알테어 인라이튼 어워드는 자동차 업계에서 지속 가능한 기술의 성과를 조명하는 시상식으로 탄소 배출 저감, 에너지 소비 절감, 소재 재사용 및 재활용을 촉진하는 혁신적인 차량 개발을 인정하는 자리다. 지금까지 BMW, GM, 메르세데스-벤츠, 포드, 페라리, 토요타, 닛산, 재규어랜드로버, 할리데이비슨 등 글로벌 기업들이 수상한 바 있다.   이번 시상은 자동차 산업의 지속가능성 향상과 경량화 기술 발전을 촉진하기 위해 총 7개 부문에서 진행된다. 시상 부문은 ▲지속 가능한 제품 ▲지속 가능한 컴퓨팅 ▲지속 가능한 프로세스 ▲모듈 경량화 ▲활성화 기술 ▲경량화의 미래 ▲책임감 있는 AI 등이다. 결선 진출작은 7월 18일에 발표되며, 최종 수상작은 9월 16일 미국에서 열리는 자동차 연구 센터(CAR) 경영 브리핑 행사에서 발표될 예정이다.     자동차 연구 센터(CAR)의 앤드류 브라운 주니어 이사회 회장은 “자동차 산업의 지속가능성을 혁신적으로 발전시키는 것이 무엇보다 중요하다”면서, “올해 시상식에서는 더욱 새롭고 미래지향적인 기술과 사례가 소개되어 업계의 발전 방향을 제시해 주길 기대한다”고 말했다.   알테어의 짐 스카파 회장 겸 CEO는 “현대 자동차 산업의 혁신은 알테어와 같은 첨단 기술을 통해 실현되고 있다”면서, “알테어는 지속 가능한 소재 활용, 경량화 기술을 선도하는 기업과 함께하고 있다. 많은 기업들이 참가해 우수한 기술력을 세계 시장에 알리는 좋은 기회가 되길 바란다”고 밝혔다.