슈나이더 일렉트릭이 글로벌 자문 서비스인 ‘SE 어드바이저리 서비스(SE Advisory ServiCES)’를 공식 출범했다. 전 세계 전력 수요가 2030년까지 연평균 3% 이상 증가할 것으로 예상되는 가운데, 탈탄소 전환에 대한 압력이 커지면서 기업 운영은 점점 더 어려워지고 있다. 여기에 불안정한 글로벌 무역 환경과 복잡해진 공급망 구조가 더해지면서, 기업들은 기존보다 한층 통합적이고 전략적인 대응이 필요한 상황에 놓여 있다. SE 어드바이저리 서비스는 에너지 효율과 지속가능성, 그리고 기술 혁신 측면에서 기업과 개인이 당면한 과제를 효과적으로 해결할 수 있도록 슈나이더 일렉트릭의 맞춤형 설루션을 제공하는 글로벌 자문 서비스이다. 이는 슈나이더 일렉트릭이 오랜 기간 쌓아온 컨설팅 역량을 한층 고도화한 것으로, 기존의 개별 자문 서비스를 넘어 전략 수립과 실행, 소프트웨어 등의 디지털 설루션 제공까지 포괄적으로 아우르는 통합형 컨설팅 서비스를 지향한다. 엔드 투 엔드 접근 방식을 통해 에너지 및 기술 전환을 가속화하고, 기업이 미래 변화에 유연하게 대응할 수 있는 지속가능한 운영 체계를 구축하도록 지원한다.     특히 슈나이더 일렉트릭 자문 서비스는 기업 전체의 전략적 과제부터 사업장 단위의 운영까지 네 가지 핵심 영역을 중심으로 컨설팅을 제공한다. 먼저 ▲지속가능한 비즈니스 및 산업 전환(Sustainable Business & Industrial Transformation) 영역에서 디지털 전환과 탈탄소화, 재생에너지 조달 및 저탄소 인프라와 순환경제체계 구축 등을 통해 에너지 효율 향상과 관련된 프로세스 전반은 물론 핵심 산업의 선도적인 혁신을 지원한다. ▲리스크 관리 및 회복탄력성(Risk Management & Resilience) 영역에서는 에너지 시장의 변동성 및 사이버 보안, 기후변화 등 대내외 리스크로부터 조직을 온전히 보호하고, 관련 리스크 발생 시 회복력을 높일 수 있도록 돕는다. 또한 ▲자원 및 자산 성과(Resource & Asset Performance) 확보에 초점을 맞춘 자문을 통해 전략적인 자원 및 자산 관리를 바탕으로 기업의 노력이 지속적으로 유지될 수 있도록 하여 미래 시장에 대한 성장 동력을 갖추도록 한다. 이 모든 서비스는 슈나이더 일렉트릭의 핵심 역량인 ▲지능형 소프트웨어(Intelligent Software) 영역과 연결하여AI 기능이 내장된 특화 소프트웨어를 적용함으로써 자문 결과물의 연결성과 실효성을 한 단계 더 높은 수준으로 제고할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭의 프레드릭 고드멜(Frédéric Godemel) 에너지 관리 사업부 부사장은 “슈나이더 일렉트릭의 자문 서비스는 그간 에너지 관리 및 산업 자동화 분야에서 축적한 컨설팅 역량을 하나로 통합한 서비스다. 이 서비스를 통해 고객이 에너지 및 지속가능성, 기술 혁신 등과 관련된 긴급한 과제를 해결할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라며, “앞으로 꾸준히 양질의 자문 서비스를 제공함으로써 고객의 넷제로(Net Zero) 달성을 향한 탈탄소 여정에 분명한 길을 제시하고자 한다”고 말했다.

지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 지스타캐드 개발사인 지스타소프트(Gstarsoft)의 ‘제품 출시 및 기술 심포지엄’에 참가했다고 밝혔다. 이번 심포지엄에서는 지스타캐드 2026을 비롯해 아크라인.XP(ARCHLine.XP), 지스타-직셀 3D CAD(Gstar-ZIXEL 3D CAD) 등 지스타소프트의 주요 신제품과 AI 설계 기술이 공개됐다. 지스타캐드 2026은 대용량 도면을 즉시 열 수 있을 만큼 처리 속도와 성능이 향상되어, 핵심 작업 속도는 20%, 도면 열기 속도는 40% 향상됐다. 새롭게 추가된 매개변수 구속 조건(Parametric Constraints) 기능은 반복 설계나 규칙 기반 수정의 효율을 높여 설계 정확도와 생산성을 함께 개선했다. 또한 클라우드 기반 협업 및 멀티 플랫폼 지원을 강화해, 산업별 맞춤형 설계 생태계 구축이 한층 가속화되고 있다.   지스타소프트가 함께 공개한 아크라인.XP는 2D 도면 작성부터 3D 모델링, 기술 문서화, 시각 디자인까지 전 과정을 통합 지원하는 BIM 설계 및 시각화 설루션이다. 자체 BIM 엔진을 활용해 RVT, IFC, SKP, DWG/DXF 등 주요 포맷을 지원하며, CAD의 정밀성과 빠른 시각화를 결합해 효율적인 설계 환경을 제공한다. 또한 직셀 테크놀로지(Zixel Technology)와 협력을 통해 개발된 지스타-직셀 3D CAD는 클라우드 네이티브 기반의 차세대 3D CAD 플랫폼으로, 부품·조립·도면 관리 등 전 과정을 통합하고 설계 프로세스를 최적화했다. 함께 공개된 상호작용형 기술문서 설루션 3D 프로세스 마스터(3D ProCESs Master) 및 PDM 시스템과 연계해 지능형·협업형 설계 생태계 구축을 완성했다. 이번 심포지엄에서는 설계 자동화와 생산성 향상을 위한 AI 기술도 소개됐다. AI 렌더링(AI Rendering), AI 스테어 디자인(AI Stair Design), AI 커스터머 서비스(AI Customer Service) 등 다양한 기능이 공개되었으며, 모델링 자동화·오류 검출·레이아웃 최적화·AI 기반 상호작용을 통해 설계 효율과 정확도를 높였다. 이를 통해 기업은 설계 비용 절감과 품질 향상이라는 실질적 효과를 기대할 수 있다.     한편 지스타소프트는 헝가리의 BIM 전문 개발사 캐드라인(CadLine) 인수, 국제 BIM 개발 자회사 지스타 호크3D(Gstar Hawk3D) 설립, 그리고 직셀 테크놀로지와의 차세대 3D CAD 공동 개발 협력 강화 등을 통해 글로벌 시장 확대에 속도를 내고 있다고 전했다. 현재 175개국, 23개 언어, 750개 이상의 글로벌 파트너 네트워크를 보유한 지스타소프트는 CAD·BIM 소프트웨어 분야에서 혁신과 지능화를 선도하는 글로벌 기술 기업으로 자리매김하고 있다.   모두솔루션은 이번 심포지엄에 대표이사, 지스타사업부 대표, 마케팅팀장을 포함한 핵심 인력이 참석해 지스타소프트의 신제품 전략과 기술 방향성을 직접 확인했다고 전했다. 모두솔루션 지스타사업부의 성기정 상무는 “이번 행사에서 지스타캐드만으로는 충족되지 않았던 3D 및 BIM 시장 영역에 제조, 건설, 건축 등 전 산업을 아우를 수 있는 설루션 포트폴리오가 강화되었다는 점이 인상적이었다”며, “앞으로 한국 시장에서 범용 CAD 설루션인 지스타캐드를 기반으로, 신규 3D·BIM 설루션의 시장 확대에도 주력할 계획”이라고 밝혔다. 또한 마케팅팀 한운선 팀장은 “AI는 이제 CAD 산업에서 선택이 아닌 필수 요소가 되었다”며, “이번 심포지엄을 통해 지스타소프트가 AI 기반 설계 보조 기능과 자동화 기술을 실질적으로 구현하고 있음을 직접 확인할 수 있었다”고 말했다. 이어 “지스타캐드 역시 자연어 기반 설계 지원 기능 등 AI 기술의 도입을 가속화하여, 사용자 경험을 혁신하는 방향으로 발전하길 기대한다”고 덧붙였다.

아마존웹서비스(AWS)가 포괄적인 에이전틱 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’를 출시한다고 발표했다. AWS는 “미션 크리티컬 시스템 구축 경험을 바탕으로 개발된 아마존 베드록 에이전트코어는 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 종합 에이전트 플랫폼으로, 에이전트의 비결정적 특성에 최적화된 프로덕션 환경을 제공한다”고 소개했다. 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트를 파일럿에서 프로덕션까지 신속하게 전환하고 개발자가 에이전트를 구축, 배포, 운영하는 데 필요한 완전한 기반을 제공한다. 개발자는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 에이전트에 도구, 메모리, 데이터를 손쉽게 연결할 수 있으며, 몇 줄의 코드로 안전하고 확장 가능한 런타임 환경에 배포할 수 있다. 또한 엔터프라이즈급 접근 제어 및 관리 기능을 통해 안정적으로 운영할 수 있다. 이 모든 기능은 인프라를 관리 없이 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 선택해 쉽게 시작할 수 있다. 에이전트코어는 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 완전 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다. 기업은 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며 엔터프라이즈급 인프라 및 도구에 대한 액세스와 함께 높은 유연성을 제공한다. 에이전트코어는 통합 또는 개별 사용이 가능한 컴포저블(composable) 서비스를 제공한다. 기업은 크루AI, 구글 ADK, 랭그래프, 라마인덱스, 오픈AI 에이전트 SDK, 스트랜드 에이전트 등 선호하는 프레임워크와 아마존 베드록에서 제공되는 모델 또는 오픈AI, 제미나이 등 아마존 베드록 외부 모델을 사용하여 필요한 에이전트코어 서비스를 선택할 수 있다.     에이전트코어 코드 인터프리터(AgentCore Code Interpreter)는 격리된 환경에서 에이전트가 코드를 안전하게 생성하고 실행할 수 있게 하며, 에이전트코어 브라우저(AgentCore Browser)는 대규모 웹 애플리케이션 상호작용을 지원한다. 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)는 기존 API와 AWS 람다(AWS Lambda) 함수를 에이전트 호환 도구로 전환하고 기존 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP) 서버에 연결하며, 지라, 아사나, 젠데스크 등 서드파티 비즈니스 도구 및 서비스와의 원활한 통합을 제공한다. 에이전트코어 아이덴티티(AgentCore Identity)를 통해 에이전트는 오스(OAuth) 표준을 사용한 적절한 인증 및 권한 부여로 이러한 도구에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있다. AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있어야 한다. 에이전트코어 메모리(AgentCore Memory)는 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리하지 않고도 정교하고 컨텍스트를 인식하는 경험을 만들 수 있도록 지원하며, 에이전트가 사용자 선호도, 과거 상호작용, 관련 컨텍스트에 대한 상세한 이해를 구축하고 유지할 수 있게 한다. 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 기반의 에이전트코어 옵저버빌리티(AgentCore Observability)는 실시간 대시보드와 상세한 감사 추적을 통해 포괄적인 모니터링을 제공한다. 기업은 모든 에이전트 작업을 추적하고 문제를 신속하게 디버깅하며 성능을 지속적으로 최적화할 수 있다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry : OTEL) 호환성을 통해 다이나트레이스, 데이터독, 아리제 피닉스, 랭스미스, 랭퓨즈 등 기존 모니터링 도구와 통합된다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션과 달리 실행 시간이 불규칙하다. 에이전트코어 런타임(AgentCore Runtime)은 이러한 변동성(variability)에 대응해 필요에 따라 제로에서 수천 개의 세션으로 자동 확장되며 장시간 실행 작업을 위한 업계 최고 수준의 8시간 런타임을 제공한다. 에이전트코어는 에이전트가 안전하게 작동할 수 있도록 모든 서비스에 보안을 내장했다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경과 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 지원하여 네트워크 트래픽을 비공개로 안전하게 유지한다. 에이전트코어 런타임은 마이크로VM 기술을 통해 매우 높은 수준의 보안을 제공하여 각 에이전트 세션에 고유한 격리된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 데이터 유출을 방지하고 모든 상호작용의 무결성을 유지한다. 에이전트코어는 키로(Kiro), 커서AI(Cursor A)I와 같은 통합 개발 환경(IDE)과 호환되는 MCP 서버를 통해 프로덕션급 에이전트 구축을 지원한다. AWS는 “시작까지 단 몇 분밖에 걸리지 않지만 이는 단순한 도구가 아니라 강력한 보안을 유지하면서 제로에서 수천 개의 세션으로 즉시 확장할 수 있는 완전한 기능의 프로덕션급 설루션”이라고 소개했다. 아마존 디바이스 운영 및 공급망(Amazon DeviCES Operations & Supply Chain) 팀은 에이전트코어를 사용하여 에이전틱 제조 접근 방식을 개발하고 있다. AI 에이전트들은 제품 사양을 사용하여 함께 작업하며 수동 프로세스를 자동화하며 협업한다. 한 에이전트는 제품 요구사항을 읽고 품질 관리를 위한 상세한 테스트 절차를 만들고, 다른 에이전트는 제조 라인의 로봇에 필요한 비전 시스템을 훈련시킨다. 그 결과 기존에 며칠이 걸리던 객체 감지 모델 미세 조정이 1시간 이내에 높은 정밀도로 단축됐다. 에이전트코어는 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 도쿄, 더블린, 프랑크푸르트, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 9개 AWS 리전에서 정식 출시됐다. 기업은 에이전트코어에서 작동하도록 설계된 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)의 사전 구축된 에이전트 및 도구를 통해 가치 실현 시간을 가속화할 수 있다.

세일즈포스는 오픈AI 및 앤트로픽과의 전략적 파트너십을 기반으로 에이전트포스 360과 챗지피티(ChatGPT), 클로드 등 플랫폼과의 통합을 지원하는 한편, 차세대 업무 환경 구축과 커머스 경험 혁신을 지원하기 위한 역량을 지속 강화해 나갈 것이라는 비전을 밝혔다. 이번 세일즈포스와 오픈AI의 파트너십을 기반으로 세일즈포스의 고객은 이제 챗지피티에서도 ‘에이전트포스 360’ 앱을 직접 활용하여 자연어로 기록 조회, 고객 대화 분석, 태블로 데이터 시각화 등의 작업을 수행할 수 있다. 또한 GPT-5를 포함한 오픈AI의 최신 모델을 기반으로 세일즈포스 플랫폼 내에서도 AI 에이전트와 프롬프트를 생성할 수 있게 된다. 오픈AI와 세일즈포스는 앞으로도 챗지피티와 슬랙 등 양사의 대표 플랫폼을 통해 업무 생산성 제고를 위한 에이전틱 AI 기반의 협업 환경 구축을 지원할 계획이다. 나아가 세일즈포스는 ‘에이전트포스 커머스(Agentforce Commerce)’를 챗지피티의 ‘즉시결제(Instant Checkout)’ 및 ‘에이전틱 커머스 프로토콜(Agentic Commerce Protocol)’과 통합한다고 밝혔다. 이를 통해 커머스 기업은 주문, 결제, 고객 관계 등 핵심 프로세스에 대한 통제권을 유지하면서도 새로운 유통 채널을 기반으로 수억 명의 잠재 고객에게 제품을 판매할 수 있는 역량을 확보할 수 있다.     슬랙과 클로드의 통합 기능도 공개됐다. 세일즈포스는 앤트로픽과의 전략적 협업을 통해 클로드(Claude) 모델을 에이전트포스 360 내 선호 AI 모델로 통합하며, 클로드 모델을 세일즈포스의 트러스트 레이어(Trust Layer) 내에 완전히 통합한 최초의 LLM 제공업체라고 소개했다. 세일즈포스는 이번 파트너십을 기반으로 금융·헬스케어·사이버보안 등 규제가 엄격하고 민감한 데이터를 다루는 산업에서도 데이터를 안전하게 보호 및 활용할 수 있는 ‘엔터프라이즈 AI’를 제공하겠다는 의지를 밝혔다. 이에 따라 슬랙의 사용자는 이제 클로드와의 양방향 통합을 통해 문서 분석, 데이터 기반 의사결정, 문서 권한 관리와 같은 업무를 슬랙 내에서 신속하게 수행할 수 있다. 특히 ‘에이전트포스 금융 서비스(Agentforce Financial ServiCES)’와 연계해 산업 내 규제를 준수하면서도 금융 상품 분석, 보험 청구 처리, 고객 포트폴리오 요약 등의 핵심 업무를 자동화하는 것이 가능하다. 대표적으로 ‘크라우드스트라이크(CrowdStrike)’와 ‘RBC 자산 관리(RBC Wealth Management)’와 같은 기업들은 이미 에이전트포스에서 클로드를 활용하여 AI 기반의 새로운 고객 경험을 제공하고 있다. 한편, 세일즈포스는 차세대 AI 기업 대상의 투자를 확대하며, 중장기적인 AI 생태계 지원 의지를 밝혔다. 세일즈포스의 자체 글로벌 투자 기업인 ‘세일즈포스 벤처스(Salesforce Ventures)’는 지난해 드림포스에서 출범한 10억 달러 규모의 AI 펀드 중 75% 이상을 차세대 엔터프라이즈 AI 기업에 투입했다. 현재까지 총 2200억 달러 규모로 성장한 35개 기업에 투자하며 엔터프라이즈 AI 분야의 선도 벤처 캐피털로 자리매김한 세일즈포스 벤처스는 기존 포트폴리오 기업에 대한 투자를 25% 이상 확대할 계획이라고 전했다. 세일즈포스 벤처스의 AI 펀드 포트폴리오에는 앤트로픽, 코히어, 일레븐랩스, 투게더 AI, 런웨이 등의 혁신 기업과, 팔 AI, 월드 랩스, 라이터 등의 스타트업이 포함됐다.  세일즈포스 코리아의 박세진 대표는 “세일즈포스는 오픈AI 및 앤트로픽과 같은 글로벌 파트너와의 긴밀한 협력을 통해 기업들이 AI를 기반으로 한 차세대 업무 환경에서 혁신적인 고객 경험을 제공할 수 있는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로의 전환을 지원하고 있다”면서, “에이전트포스 360은 직원과 고객 모두에게 보다 효율적이고 개인화된 경험을 제공하기 위한 핵심 플랫폼으로 자리매김할 것이며, AI 에이전트가 지닌 무한한 잠재력을 기반으로 국내 기업들과 함께 만들어 나갈 새로운 혁신 여정이 매우 기대된다”고 전했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트에는 AI 기반 워크플로가 새롭게 추가돼, 물리적 충격(임팩트) 테스트 수행 시 필요 인력을 줄이면서 모달(modal) 분석 프로세스를 최대 7배까지 가속화할 수 있다. 또한 자동화된 데이터 수집과 처리 기능이 강화돼 모든 테스트 단계에서 데이터 품질과 일관성을 향상시킨다. 이를 통해 엔지니어는 더욱 빠르고 스마트하게 테스트를 수행할 수 있게 됐다. 새로운 AI 지원 모달 분석은 복잡한 모드 선택과 검증을 자동화해 수동 작업과 작업자 의존도를 줄이고, 궁극적으로 모달 분석 속도를 최대 7배까지 가속화한다. 이러한 테스트 자동화 혁신의 최전선에는 AI 기반 모달 테스트 기능이 있다. 이 기능은 향상된 자동 모드 선택·검증과 전체 모달 테스트 워크플로를 간소화하는 통합 모달 분석 대시보드를 결합해 모달 분석 워크플로를 최대 700%까지 가속화한다. 또한 지능형 센서 배치와 자동 히트(hit) 선택을 통해 충격 데이터 수집 과정을 단순화하고 필요한 인력을 줄여준다.     이와 함께, 심센터 테스트랩은 향상된 테스트/분석 도구를 제공한다. Transfer Path Analysis(TPA)는 심센터 테스트랩의 새로운 자동화 기능과 처리 역량을 통해 전체 분석 시간을 40% 단축한다. 이를 통해 숙련도가 낮은 사용자도 정교한 소음·진동·불쾌감(Noise Vibration Harshness, NVH) 예측을 보다 쉽게 활용할 수 있다. 심센터(Simcenter) 물리적 테스트 하드웨어와 새로운 심센터 테스트랩 오토메이티드 컴포넌트 모델 익스트랙터(Simcenter Testlab Automated Component Model Extractor) 소프트웨어를 활용한 자동화된 컴포넌트 모델 추출 설루션을 통해, 차단력(blocked forCES)과 임피던스(impedance) 주파수 응답 함수(Frequency Response Function : FRF)를 자동으로 수집한다. 결과적으로 컴포넌트 특성화에 소요되는 시간을 수 주에서 수 시간으로 단축할 수 있다. 심센터 테스트랩 스케줄 디자이너(Simcenter Testlab Schedule Designer)는 사전 정의된 시퀀스(sequence)로 데이터 처리와 검증을 자동화한다. 이를 통해 데이터 추적성을 제공하고, 불완전하거나 일관성 없는 테스트 데이터 발생 위험을 제거할 수 있다. 이번 업데이트는 스케줄 디자이너에서 정의된 테스트 계획을 심센터 SCADAS RS 데이터 수집 시스템의 Recorder App으로 원활하게 전송한다. 이 통합을 통해 작업자는 무선 태블릿 기반의 명확한 지침을 제공받을 수 있으며, 즉각적인 데이터 검증과 처리가 가능해져 오류를 줄일 수 있다. 지멘스는 심센터 SCADAS RS가 범용 또는 타사 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, 이를 통해 다른 소프트웨어 플랫폼에서도 데이터 처리와 분석 수행이 가능하다고 소개했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장클로드 에르콜라넬리(Jean-Claude Ercolanelli) 시뮬레이션 및 테스트 설루션 부문 수석 부사장은 “지멘스는 엔지니어링 수명주기 전반에 걸쳐 AI를 적극 활용해 프로세스와 워크플로를 간소화하고, 수작업을 최소화하며, 제품 출시 속도를 높이는 데 주력하고 있다. 이번 심센터 테스트랩의 최신 개선 사항은 AI를 통합해 팀이 물리적 테스트를 수행·관리·분석하는 방식을 혁신하기 위한 지멘스의 노력을 보여준다. 우리는 설계와 개발에서부터 물리적 테스트의 핵심 단계에 이르기까지 엔지니어링 관행의 중대한 변화를 이끌고 있다”고 말했다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry ProCESs Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 제품 수명주기 관리 소프트웨어인 팀센터(Teamcenter)를 확장해 AI 기반 수명주기 평가(LCA) 기능을 추가했다고 발표했다. ‘팀센터 지속가능성 수명주기 평가(Teamcenter Sustainability Lifecycle Assessment)’ 소프트웨어는 설계 전문가, 엔지니어, 제조업체가 AI와 공급망 데이터를 활용해 지속 가능하고, 규제를 준수하며, 혁신적인 제품을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 이는 제품 수명주기 전반에 인텔리전스를 부여하려는 지멘스 전략의 일부분으로, 디지털 트윈과 데이터 백본(backbone)을 활용해 제품, 공정의 모든 단계에 맥락적 인사이트를 제공한다. 지멘스와 메이커사이트(Makersite)가 공동 개발한 팀센터 지속가능성 수명주기 평가는 지멘스가 가장 디지털 트윈에서 얻은 산업 데이터를 활용해 새로운 인사이트를 창출하는 여러 방법 중 하나다. AI 기반의 예측 LCA 데이터와 분석 기능을 팀센터에 추가함으로써 지멘스는 진정한 정보에 기반한 설계 및 제조 의사 결정을 위한 심층적인 인사이트를 제공하는 새로운 수명 주기 인텔리전스 계층을 구축했다. 이를 통해 기업은 데이터 사일로를 제거하고 설계, 엔지니어링, 지속가능성 팀 간 협업을 간소화할 수 있다. 또한 보다 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내려 규제를 준수하고, 안전하며, 비용 효율적인 친환경 제품을 개발할 수 있다.     팀센터 지속가능성 수명주기 평가 설루션은 엔지니어링 및 제조 팀이 제품 수명주기 전반에 걸쳐 조기에 제품의 환경 규제 준수, 공급망 위험, 비용 등을 평가하도록 지원한다. 이 설루션은 기계 제품 엔지니어링, 전자·전기 설계, 시뮬레이션 애플리케이션에 통합돼 있다. 제품 팀은 초기 제품 개발 단계에서 간접 온실가스 배출량(Scope 2 및 Scope 3)을 포함한 ISO 준수 LCA 보고서를 활용해 제품의 지속가능성, 규제 준수, 장기 수익성을 개선시킬 수 있다. 또한 사용자는 팀센터에서 제품의 BOM(bill of materials)에 직접 내장된 다중 기준(multi-criteria) 시뮬레이션 결과를 분석해 비용, 성능, 지속가능성 요소 간의 균형을 더욱 효과적으로 유지할 수 있다. 이를 통해 기업은 모듈화, 재활용 가능성, 재사용과 같은 친환경 설계 전략을 채택할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(FranCES Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “속도, 비용 효율, 규정 준수를 유지하면서 지속가능성을 핵심으로 하는 제품을 개발하려면, 제조 기업 전체에 획기적으로 확장된 수명주기 인텔리전스가 필요하다. 기업들은 까다로운 글로벌 규제 요건과 환경 영향을 줄여야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “이런 가운데 지멘스는 고객이 AI를 활용해 지속가능성을 고려한 설계를 수행하고, 순환성(circularity)을 구현하며, 처음부터 재료 선택을 최적화할 수 있도록 지원하고 있다. 팀센터의 제품 수명 전반에 걸친 전체 LCA 기능을 통해, 고객은 실시간 환경 데이터를 토대로 제품 혁신을 전환할 수 있다”고 전했다. 메이커사이트의 닐 드수자(Neil D'Souza) CEO 겸 창립자는 “지멘스와 협업을 통해 제품 수명주기 인텔리전스를 핵심 개발 워크플로에 직접 적용할 수 있게 됐다. 지멘스 팀센터와의 통합으로 메이커사이트는 초기 제품 설계부터 제조 BOM에 이르기까지 엔지니어의 일반적인 도구 내에서 비용, 규제 준수, 위험, 환경 성과에 대한 정확하고 상세한 인사이트를 제공한다. 이 통합은 경제적이고 안전하며 지속 가능한 제품 개발을 가속화한다. 동시에 제품 마스터 데이터를 향상시키며, 기업이 증가하는 규제 준수 요건에 수월하게 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토   핀란드에 본사를 둔 실리 아우토(Siili Auto)는 일반 소비자에게는 다소 낯설 수 있지만 메르세데스 벤츠, 현대, BMW와 같은 자동차 OEM과 1티어 기업에게는 최신 휴먼 머신 인터페이스(HumanMachine InterfaCES : HMI) 기술과 연계된 브랜드로 알려져 있다.현재 에픽게임즈의 골드 서비스 파트너인 실리 아우토는 HMI 개발에 언리얼 엔진을 사용한 경험을 공유했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   실리 아우토는 디지털 계기판, 인포테인먼트 시스템, 헤드업 디스플레이(Heads-Up Displays : HUD), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 오늘날 최신 자동차에서 기대할 수 있는 다양한 시각적 기능을 구현하는 기술을 제공하고 있다. 실리가 설계하거나 개발에 참여한 HMI는 현재 전 세계 도로를 달리는 3000만 대 이상의 차량에 탑재되어 있기 때문에, 이미 꽤 많은 사람이 실리의 기술을 경험해 보았을 것이다. 실리 아우토가 언리얼 엔진에 처음 끌린 이유는 그래픽 퀄리티와 개발의 편의성이었지만, 곧 개발 기간을 획기적으로 줄이면서도 사용자 경험을 향상시킬 수 있다는 점을 알게 됐다.   ▲ ‘Siili Auto | 스포트라이트 | 언리얼 엔진’ 영상   언리얼 엔진으로 개발 기간 단축 언리얼 엔진은 실리 아우토의 시간과 비용을 절감하는 데 도움을 주었으며, 그 중 가장 대표적인 변화가 바로 개발 주기의 단축이다. 실리 아우토의 야미 얘르비외(Jami Järviö) CSM겸 파트너 매니저는 “예전에는 디자이너가 UI와 그 흐름, 그래픽 요소를 다른 툴에서 일일이 정의해야 했다. 그러나 개발자는 실제 HMI를 설계하고 테스트하기 위해 전혀 다른 툴을 사용했다. 그러다 보니 디자인과 실제 구현 사이의 차이를 확인하고, 그에 따라 수많은 버그를 보고해야 했다. 게다가 UI는 계속 업데이트되고 새로운 디자인이 추가되면서 이런 사이클이 끊임없이 반복됐다”고 말했다. 그 결과 전체 디자인 사이클은 약 5년이 걸렸다. 그러나 이제는 디자인 팀과 개발 팀 모두 언리얼 엔진으로 작업하면서 이 주기가 3년으로 단축됐다. 얘르비외는 “블루프린트를 활용하면 디자인부터 테스트까지 개발 속도를 크게 높일 수 있다”면서, “특히 언리얼 엔진에서 디자인할 때 전체 파이프라인의 효율이 크게 향상된다”고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   효율성을 위한 노력 실리 아우토 팀은 언리얼 엔진을 디자인과 개발을 아우르는 툴로 사용하면서 전체 워크플로를 한층 더 효율적으로 만들 수 있었고, 언리얼 인사이트를 활용해 한 단계 더 발전할 수 있었다. 얘르비외는 “우리는 언리얼 인사이트 툴을 사용해 소프트웨어가 하드웨어에서 어떻게 성능을 내는지 측정한다. 보통은 실행 속도, 초당 프레임 수를 측정하고, 문제가 발생하면 메모리 사용량과 CPU 및 GPU 드로 콜도 확인한다. 그리고 문제가 발견되면 코드를 수정하고 하드웨어에서 다시 테스트한다”고 전했다. 또한, “언리얼 엔진의 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 문제 해결과 커스터마이징 모두에서 핵심 역할을 한다. 팀이 원하는 방식으로 코드를 자유롭게 수정할 수 있다는 사실은 HMI 개발에 있어서 무엇보다도 바꿀 수 없는 가치”라고 덧붙였다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   손쉬운 통합 언리얼 엔진을 기존 파이프라인에 손쉽게 통합할 수 있다는 점도 실리 아우토에게 플러스 요인이었다. 언리얼 엔진이 C++ 기반이었기 때문에 하드웨어에 임베딩하는 데 거의 문제가 없었다. 얘르비외는 “우리는 강력한 C++ 역량을 기본적으로 갖추고 있었기 때문에 이것은 우리에게는 보너스가 되었다”고 말했다. 이처럼 각각의 장점만 보더라도 언리얼 엔진은 실리 아우토에게 좋은 선택이었지만, 얘르비외는 HMI가 개별적인 요소 이상의 역할을 한다고 강조했다. 운전자에게 브랜드화된 경험을 제공하기 위해서는 모든 것이 함께 어우러져야 한다는 것이다. 그는 “그 차가 감성을 불러일으켜야 하는 차인지, 아니면 일상적인 운행에 최적화된 차인지가 중요하다. 언리얼 엔진의 역량을 활용하면 브랜딩, 감성, 전반적인 사용자 경험까지 모두 구현할 수 있다”고 답했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  씨게이트 테크놀로지의 프리미엄 브랜드인 라씨(LaCie)가 스튜디오를 벗어나 외부에서 작업하는 크리에이터를 위한 소형 외장형 SSD인 ‘라씨 러기드 SSD4(LaCie Rugged SSD4)’를 출시했다. 라씨 러기드 SSD4는 최대 4000MB/s, 3800MB/s의 읽기 및 쓰기 속도를 제공해, 신뢰할 수 있는 고성능 데이터 스토리지가 필요한 영화 제작자, 사진 작가 및 오디오 전문가에게 적합하다. USB 40Gbps 포트가 탑재돼 맥, 아이패드, PC, 휴대폰에서 파일을 빠르게 전송하고 드라이브에서 직접 작업할 수 있다. 또한 USB 20Gbps, USB 10Gbps, 썬더볼트(Thunderbolt) 5, 썬더볼트 4 및 썬더볼트 3 연결을 모두 지원하며, USB-C 아이폰과 호환돼 프로레스 4K를 120fps로 촬영할 수 있어 빠른 오프로딩과 모바일 편집에 적합하다. 이외에도 러기드 SSD4는 IP54 등급의 방진 및 방수 기능과 최대 3m 높이에서의 낙하를 견딜 수 있는 내구성을 제공한다. 닐 풀턴(Neil Poulton)이 디자인한 시그니처 오렌지색 범퍼를 갖춰 원격 촬영이나 이동 중 편집 시에도 내구성을 강화한다. 러기드 SSD4는 최대 4TB 용량으로 제공돼 RAW 영상부터 고해상도 오디오까지 모든 작업을 처리하는 데 적합하다. 이번 신제품은 라씨의 친환경적 디자인에 기반해 중량 기준 35% 이상이 재활용 가능 재료로 제작된 것이 특징이다. 해당 드라이브 구매 시 2개월 분의 어도비 크리에이티브 클라우드 프로(Adobe Creative Cloud Pro) 멤버십, 3년 제한 보증 및 우발적 데이터 손실에 대비할 수 있는 데이터 복구 서비스(Rescue Data Recovery ServiCES)를 제공한다. 라씨 러기드 SSD4는 용량별로 소비자권장가 26만 9000원(1TB),  45만 9000원(2TB), 85만 9000원(4TB)에 판매되며, 씨게이트 공식 유통사를 통해 구매할 수 있다.