주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   WBS 기반 BIM 데이터 관리 및 내역서 산출 소프트웨어, NeXura M 개발 : 케이씨엠씨, kCMc.co.kr 자료 제공 : KCIM, 02-518-4374, kCMc.co.kr    케이씨엠씨는 국내 BIM 초기부터 쌓아온 기술력과 CM의 기술(공정, VE 등) 노하우를 집약하여 BIM 기반 건설사업 업무프로세스에 최적화된 BIM 기반 솔루션인 NeXura(넥슈라)로 고객사의 건설사업 운영 프로세스의 성공적 디지털 전환(DX)을 지원한다. NeXura는 디지털 전환(DX)에 필요한 건설 데이터의 분석, 업무 자동화, 데이터 관리 편의 향상 등의 서비스를 제공하는 토털 솔루션이다. 1. 주요 특징  건설업계 BIM 확산 및 의무화에 발맞춰 NeXua M은 NeXura 제품군 중 하나로 BIM 프로젝트 관리자와 참여자에게 손쉬운 BIM 데이터 관리방안을 제공한다.  첫째, 표준분류체계(WBS) 기반 BIM 데이터 관리로 데이터 관리의 일관성, 연속성을 확보해준다. WBS를 기준으로 속성정보를 관리하기 때문에 설계, 시공, 유지관리 단계별로 생성되는 건설정보를 WBS Code에 연동하여 일관된 기준으로 관리한다. 둘째, BIM 프로젝트의 관리자 입장에서 정의된 BIM 정보관리 프로세스를 SW사용자 인터페이스(UI)로 구현하여 조작법이 단순하다. 단순한 조작법으로 단기간 교육 후 업무에 활용이 가능하다. 셋째, BIM 수행 시 기존에 수작업으로 진행되었던 작업을 자동화해주는 기능을 제공한다. BIM 통합모델을 프로젝트의 업무체계(WBS)에 맞춰 시설별/공종별로 분류하는 작업, 객체별 속성정보 입력누락, 오기입을 검수하는 작업, BIM 모델과 공사비 산출 소프트웨어를 통해 내역서를 작성하는 작업을 자동화하였다. 2. 주요 기능 (1) BIM 객체 자동 분류 : BIM 모델을 구성하고 있는 객체들을 프로젝트WBS 체계에 따라 시설단위, 공종단위로 그룹핑 및 한글 명칭 부여 자동화  (2) 속성정보 품질검토 자동화 : BIM 객체에 작성되어 있는 속성정보가 프로젝트 요구사항에 부합하게 작성되어 있는지를 기준에 따라 자동으로 검수  (3) 객체 속성정보 관리 : 객체에 작성되어 있는 속성정보를 BIM 수요기관의 데이터 체계에 맞춰 조회하거나 객체에 연동된 속성정보 관리 가능  (4) 실시간 BIM 수량 집계 : 단일 또는 복수 객체를 사용자가 선택 시 내역항목별(공종별) 내역적용수량 집계결과를 실시간으로 확인 가능 (5) BIM 내역서 자동 생성   ■ WBS 기준 내역수량 집계 및 공사비 계산 BIM 모델에 있는 수량을 표준분류체계(WBS)에 맞춰 공종별로 집계하고, 공사비 기준대가와 간접공사비 산출식 따라서 직접공사비와 간접공사비를 자동 계산 ■ 객체+비객체 통합 공사비내역서1식 생성 BIM 모델에 기반하여 집계된 객체 수량정보와 현장사무실이나 품질시험과 같이BIM 모델과 별도로 관리되는 비객체 수량정보를 합산하여 프로젝트의 총공사비를 관리 가능한 공사비 내역서 1식 생성  (6) 공정 Activity 자동 생성 : 프로젝트 표준분류체계 (WBS)를 기준으로 액티비티(Activity)별 물량분개가 완료된 공정 액티비티 데이터 세트 생성 3. 도입 효과 프로젝트 관리자 중심의 BIM 설계데이터 운용과  검증으로 BIM 성과품 수요자 중심의 프로젝트 관리 및 운용체계 확립이 가능하다. 또한 기존에 수작업으로 수행하던 WBS 기반 모델분류, 속성정보 품질검토, BIM 공사비 내역서 산출 작업을 자동화하여 BIM작업생산성을 향상시키시고 설계변경(BIM 변경)에 유연한 대응이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 ■ 발주기관 : 자체적으로 확인 가능한 정보조회 기능으로 수급사 제출 데이터 관리 효율화  ■ 설계사 : BIM 성과품(내역서, 산출서 등) 작성과정 간소화 및 자체 품질 검수  ■ 시공사 : 공사 현황에 따라 시설/객체별 정보조회 및 내역/수량집계 기능으로 기성업무 활용  ■ 교육 : 고객사 대상 S/W 컨설팅 및 수시·정기 교육    상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

AI 컴퓨팅의 다양화와 메모리 장벽으로 인해 반도체 경쟁의 중심이 미세화를 넘어 시스템 수준의 공동 최적화로 이동하고 있다. 이에 대응하기 위해 한국 반도체 소부장 생태계는 공통 의미 체계인 온톨로지와 인과추론을 도입하여 현장 데이터의 한계를 극복하고 제조 AX(AI 전환)의 기반을 다져야 한다. 또한 다목적 베이지안 최적화(MOBO)와 물리 정보 신경망(PINN) 기반의 자율 실험실을 구축하고, 고객사 인증을 설계 단계부터 통합하는 혁신이 필요하다. 궁극적으로는 단순한 기술 확보를 넘어 의사결정을 가속화하는 새로운 운영체계를 짜야 한다.   ■ 이 글은 지난 4월 17일 진행된 'SIMTOS 2026 뿌리산업 & 소부장 콘퍼런스'에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   AI는 어떻게 반도체 산업의 게임 규칙을 바꾸고 있는가 지난 2년간 생성형 AI는 두 단계의 진화를 거쳐 왔다. 첫 번째 단계는 ‘지식 Al(knowledge Al)’의 시대로, GPT-4o, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 같은 생성형 AI 모델과 같이 사전 학습과 후처리(post-training)를 통해 글을 잘 쓰는 모델이 주류였다. 두 번째 단계는 강화학습 기반의 ‘추론 Al(thinking Al)’의 시대다. 긴 사고연쇄(chain-of-thought), 에이전트 워크플로, 수리적 추론을 수행하는 모델들이 등장하면서, AI는 단순한 정보 생성기가 아니라 의사결정 보조 도구로 진화하고 있다. 이 변화는 반도체 하드웨어 수요 구조 자체를 흔든다. 한때 GPU 일변도였던 AI 가속기 시장은 이제 구글 TPU, 메타 MTIA, AWS Trainium(트레이니움), 마이크로소프트 Maia(마이아), 오픈AI(OpenAI) 자체 칩, 애플 자체 칩 등 ‘ASIC 다극화’ 국면에 들어섰다. 핵심은 이들 칩이 모두 첨단 노드(N2~N3급)와 HBM3e/HBM4 같은 고대역폭 메모리, 그리고 CoWoS 계열 첨단 패키징을 공통의 토대로 삼는다는 점이다. 다시 말해, AI 컴퓨팅의 다양화가 진행될수록 메모리, 패키징, 소부장 같은 한국이 상대적으로 강하거나 육성하려는 영역의 수요는 오히려 더 두꺼워지고 있다. 엔비디아가 그리는 ‘AI 팩토리’ 청사진도 이 흐름과 정확히 맞물린다.(그림 1) CPU(오케스트레이터), GPU(병렬 연산), DPU(데이터 이동 및 보안), 추론 ASIC(주문형 반도체), 그리고 미래에는 QPU(양자처리장치)까지 워크로드를 분해해 각 엔진에 최적 배분한 뒤 다시 하나의 플랫폼으로 묶는 구조다. 이 구조에서 가장 큰 병목은 ‘연산 그 자체’가 아니라, 엔진 사이를 흐르는 데이터의 대역폭과 지연시간이다. 결국 AI 시대의 반도체 경쟁력은 단일 노드의 미세화가 아니라, ‘시스템 수준에서 얼마나 잘 합치는가(co-optimization)’로 옮겨가고 있다.   그림 1. AI 워크로드는 분해되어 각 엔진에 배분된 뒤 통합 플랫폼으로 다시 결합된다. 메모리-인터커넥트-전력-냉각이 반도체 소부장의 새로운 경쟁축으로 자리매김하고 있다.   AI를 반도체 제조에 적용한다는 것의 진짜 의미 AX(AI 전환, Al transformation)는 단순히 ‘공정에 AI를 붙이는 일’이 아니다. AX의 본질은 산업 전반에 걸쳐 데이터와 의사결정 구조를 재편하는 작업이며, 반도체 소부장 영역은 그중에서도 가장 까다로운 사례로 볼 수 있다. 산업통상부와 주요 제조업계가 추진하는 ‘제조 AX 얼라이언스(M.AX)’가 한국 산업 특화 AI 모델, AI 반도체 집적 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, 디지털 트윈, 합성 데이터 증강 등을 묶어 다루는 이유도 여기에 있다. 무인화, 자동화, 예지보전, 다품종 소량생산을 동시에 달성해야 하기 때문이다.   LLM이 부딪히는 ‘보이지 않는 벽’ 그렇다면 왜 그토록 뛰어난 LLM이 막상 제조 현장에 들어가면 “그럴듯한 예측과 묘사” 수준에 머무는가? 핵심 원인은 네 가지다. 첫째, 산업 데이터의 대부분은 통제된 실험 데이터가 아니라 관측 데이터이며, 인과관계가 아닌 상관관계만을 학습한 모델은 ‘만약 X를 바꾸면 Y가 어떻게 변할까’라는 개입(intervention) 질문에 답하지 못한다. 둘째, 숨겨진 변수(confounder)와 운영 편향이 거짓된 상관을 만든다. 예를 들어 불량률이 높은 날 숙련자를 더 투입하다 보면, ‘숙련자가 늘면 불량이 늘어난다’는 엉뚱한 역상관이 데이터에 새겨진다. 셋째, 설비 교체나 원료 변경 혹은 계절 변화로 인해 분포가 끊임없이 이동(distribution shift)하므로, 상관관계 기반 모델은 학습한 분포를 벗어나는 순간 급격히 성능이 저하된다. 넷째, 제조의 목적함수는 수율만이 아니라 에너지, 안전, 비용, 납기를 동시에 만족시키는 다목적 최적화이며, 이는 본질적으로 인과적 이해를 요구한다.   벽을 넘어서기 위한 두 개의 다리: 온톨로지와 인과추론 온톨로지 : 기계가 현장을 이해하게 만드는 번역기 데이터-DX-AX-AI로 이어지는 모든 연결 부위가 제대로 연결되어 있지 않다면 아무리 큰 모델도 무용지물이다. 이 단절을 잇는 첫 번째 다리가 ‘온톨로지(ontology)’다.(그림 2) 온톨로지는 설비, 공정, 제품, 품질이라는 현장의 모든 대상을 기계가 이해하는 ‘공통 사전’이자 ‘공통 의미 체계’다. 의미가 부여된 측정치, 체계적인 식별자, MES(제어 시스템)와 ERP(전사 관리 시스템)의 시간축 통합, 그리고 작업 규정, 안전 규칙, 노하우와 같은 암묵지의 디지털화. 이 네 가지가 온톨로지의 출발점이다. 현실적인 접근은 ‘대형 완성형 온톨로지’가 아니라 ‘최소기능 온톨로지(minimum viable ontology)’의 3층 구조다. 공장별로 매핑(local mapping) 위에 산업별 확장(industry extension)을 얹고, 그 위에 산업 간 호환을 보장하는 공통 코어(core)를 두는 식이다. 반도체 소부장의 경우, 제품 온톨로지 아래로 소재(조성 및 물성), 부품(설계 및 공정), 장비(파라미터 및 유지보수)의 세 갈래가 뻗고, 각 도메인 사이를 지식 그래프로 연결한 뒤 ISO 23247(디지털 트윈), SEMI E10/E79(장비), MatML(소재), EMMO(유럽 멀티스케일 온톨로지) 같은 표준 인터페이스 계층 위에 AI 신소재 탐색·공정 최적화, 예측 정비, 공급망 추적 응용을 올리는 구조가 자연스럽다.   인과추론 : 전면 규명보다 국소 의사결정부터 두 번째 다리는 인과추론이다. 시스템 전체에 대한 인과 모델을 한 번에 짜는 것은 거의 불가능하다. 따라서 단계적 접근이 필요하다. 가까운 미래(phase 1)에는 국소 인과효과 추정(local causal effects)에 집중한다. 예컨대 ‘특정 온도 구간에서 압력 변경이 수율에 미치는 평균 처치효과(ATE)와 조건부 처치효과(CATE)’를 추정해 즉시 의사결정에 반영하는 식이다. 디지털 트윈과 제어 로그를 활용해 자연실험이나 A/B 테스트와 유사한 준-실험 설계(quasi-experimental design)도 가능하다. 이 단계의 목적은 ‘원인을 완벽히 규명하는 것’이 아니라, ‘외부 조건이 바뀌어도 덜 실패하는 강건한 운영 정책’을 설계하는 것이다. 더 먼 미래(phase 2)의 목표는 미국 에너지부의 ‘제네시스 미션(Genesis Mission)’이 그리는 그림과 닮아 있다. 로봇 실험실과 AI를 연동해 ‘개입 데이터’를 체계적으로 생성하고, 인과 모델과 정책 학습을 닫힌 순환구조(closed-Loop)로 가속하는 것이다. 한국 소부장 산업이 단번에 거기까지 갈 필요는 없다. 다만 그 방향성을 분명히 인지하고, 매 단계에서 인과적 사고를 선택지에 올려두어야 한다.   그림 2. 소부장 도메인은 지식 그래프와 표준 인터페이스(ISO 23247, SEMI E10/E79, MatML, EMMO)를 통해 통합되며, 그 위에 AI 신소재 탐색·공정 최적화·예측 정 비·공급망 추적 응용이 작동한다.   메모리 장벽이 만드는 새로운 반도체 소부장 혁신 압력 AI 반도체의 성능은 더 이상 연산 코어만으로 결정되지 않는다. 지난 20년간 하드웨어 FLOPS(초당 부동소수점 연산)는 9만 배 증가했지만, DRAM 대역폭과 인터커넥트 대역폭은 30배 성장에 그쳤다. 이른바 ‘메모리 장벽(memory wall)’이다. AI 칩에서 90~95%의 에너지가 메모리의 입출력과 로드·언로드에 소비되며, 연산 지연시간(latency)의 60~70%는 이 메모리 장벽에서 발생한다. 산술연산강도(arithmetic intensity)가 낮은 워크로드일수록 더 빨리 포화되기 때문에, AI 반도체의 진짜 경쟁은 ‘얼마나 많은 코어를 박느냐’가 아니라 ‘메모리에 얼마나 가까이 붙느냐’의 싸움이 되었다. 이 압력은 한국이 강한 메모리·패키징 영역으로 곧장 전이된다. 첫째, 어드밴스드 메모리 장치 자체의 혁신이 필요하다. 임의접근 지연시간 단축, MRAM/ReRAM/PCRAM 같은 비휘발성 소자, TSV 기반 3D 적층이 핵심이다. 둘째, 패키징 인터커넥트는 광 링크(photonics link), 칩렛 기반 모듈, 에너지 효율 극대화로 진화한다. 셋째, 아키텍처와 소프트웨어가 함께 최적화되는 DTCO(design-technology co-optimization), PIM(processing-in-memory), 스마트 스크래치패드, 메모리 소프트웨어, 데이터 레이아웃 프리패칭 등이 빠르게 부상한다. 현장의 본딩 기술 경쟁이 이를 단적으로 보여준다. SK하이닉스의 MR-MUF는 매스 리플로 몰디드 언더필 방식으로 열전도 성능을 극대화하며 현재 가장 검증된 주력 방식이다. 삼성전자는 NCF(비전도성 필름)+TCB(열압착) 조합으로 미세 피치에서의 정밀도와 고단 적층을 노리고 있다. 그리고 모두가 16단 이상 고적층을 위한 차세대 해법으로 ‘하이브리드 본딩(hybrid Bonding : 범프(bump) 자체를 없애고 구리 접점으로 직연결하는 방식)’을 향해 가고 있다. 결합 밀도, 정렬 정밀도, 장기 신뢰성 관점에서 수율을 어떻게 극복할 것인가가 향후 5년의 승부처다. 그러나 GPU-HBM 패키지(SiP)에서 일단 불량이 발생하면, 원인 규명에 들어가는 자원은 천문학적이다. AI 기반 검사·신호 모델링, 디지털 트윈을 활용한 가상 테스트, 그리고 연합 학습을 통한 현장 데이터 학습 전략이 ‘선택’이 아니라 ‘필수’가 되는 이유가 여기에 있다. 더 본질적으로, 첨단 패키징 소재에는 기계·열·전기·광학·계면 등 최소 다섯 가지 이상의 물성이 동시에 요구된다. 소재-소자-접합-양산 최적화는 더 이상 순차적 방식으로 풀리지 않는다. 동시 병렬-가속적 방식이 요구되고 있는 것이다.   소재 설계의 패러다임 전환 : Al-Driven Materials Discovery 전통적인 실험계획법(DOE)은 명확한 한계를 안고 있다. 선형적·순차적이며, 다중 스케일/차원/물리의 동시 최적화는 기본적으로 수학적으로 해결하기 쉽지 않다. ‘아직 모르는 것을 모른다(unknown unknowns)’가 가득한 N차원 공간에서 제한 요소들을 뭉뚱그려 가정하고 시간 스케일 차이를 무시한 결과, 시간과 자원은 낭비되고 초기 후보군 필터링 효율은 낮다. 결정적으로 고객사 인증 데이터와 추론을 반영하기 어려워, 인증 라운드가 곧 비용 증가와 시장 진입 지연으로 직결된다. 패러다임 전환의 방향은 분명하다. 과거의 ‘인간 직관 중심의 순방향 시뮬레이션’과 현재의 ‘대량 계산 데이터 기반 데이터 드리븐 AI’를 거쳐, 미래는 ‘자율 실험실(autonomous labs)’이다. AI 에이전트와 로봇이 능동적으로 가설을 수립·실행하고, 성공한 데이터뿐 아니라 실패한 네거티브 데이터까지 100% 무손실 자동 캡처하며, 다중 목적함수를 동시에 최적화한다. 단일 소재의 상용화에 10~20년이 걸리던 시간 축이, 이론적으로는 한 자릿수 배수로 압축될 수 있다.   MOBO와 PINN : 두 개의 핵심 엔진 이 패러다임을 떠받치는 두 엔진이 다목적 베이지안 최적화(MOBO : multi-objective bayesian optimization)와 물리 정보 신경망(PINN : physics-informed neural network)이다. MOBO는 다출력 가우시안 프로세스(MOGP) 같은 서로게이트 모델, qEHVI나 CEHVI 같은 획득함수, 그리고 베이지안 최적화 진화 알고리즘 강화학습 같은 탐색 패러다임을 조합해, 적은 실험 횟수로 파레토 프론트(Pareto front)를 효율적으로 탐색한다. PINN은 AI가 추상적으로 상상하는 공간을 물리법칙(나비에-스토크스 방정식, 픽의 법칙, 아레니우스 동역학 등)이 작동하는 현실 공간으로 ‘편집’해 준다. 전통적 머신러닝이 2nm 식각 프로파일을 학습하기 위해 500장 이상의 웨이퍼 데이터를 요구할 때, 손실 함수에 유체역학을 직접 박아 넣은 PINN은 데이터를 약 10배 줄이고 비물리적 환각(hallucination)을 차단한다. 10nm에서 학습한 물리 계층을 그대로 동결한 채 50장의 2nm 웨이퍼 데이터만으로 미세 조정해 만족할 만한 정확도에 도달하는 ‘전이 학습’도 가능해진다. 이 흐름이 가져오는 산업적 효과는 결코 추상적이지 않다. 시장 진입 시간(time-to-market) 30~40% 단축, R&D 시뮬레이션 예산 50~60% 절감, 동일 노드 성숙도에서 5~10%포인트의 수율 향상, 그리고 CHIPS Act 세액공제 같은 정책 지원의 적극적 활용 가능성 등은 모두 정량적으로 추적 가능한 효과다.   사례 : EUV 리소그래피용 금속산화물 포토레지스트 이 모든 논의가 너무 이론적으로 추상적 방향으로 치우치지 않도록, 한 가지 구체적 사례를 들어보자. 0.55 NA 아나모픽(anamorphic) 광학을 사용하는 차세대 EUV 리소그래피의 핵심 난제는 ‘RLS 트릴레마(resolution-LER-sensitivity trilemma)’다. 30nm 이하로 떨어지는 초점 심도(DoF)는 20nm 미만의 초박막 포토레지스트(PR, 광감응재)를 강요하고, 얇아진 막은 광자를 12% 적게 흡수하므로 광자 산탄 잡음(photon shot noise)이 지배적이 된다. 14nm 피치, 20mJ 도즈 조건에서 가장자리 부피에 도달하는 광자는 약 1130개 수준에 불과해 푸아송 잡음(Poisson noise)이 선예도(LER : line-edge roughness)을 1.36nm 이상으로 끌어올린다. 잡음을 잡으려 도즈를 높이면 처리량이 떨어지고, 후노광 베이크(PEB) 온도를 낮추면 반응이 불완전해진다. 단일 소재로는 풀리지 않는 ‘물리 한계 트릴레마’다. 기존의 화학증폭형 레지스트(CAR)는 EUV 흡수율이 낮고 PFAS 규제 리스크에 취약하다. 금속산화물 레지스트(MOR)는 EUV 흡수율이 5배 높고 PFAS 컴플라이언스를 통과하지만, 결함 밀도가 여전히 도전적이다. 이 문제를 푸는 접근이 PINN과 머신러닝 원자간 포텐셜(MLIP)의 결합이다. 약 300개의 DFT 구조(금속산화물 클러스터 + 유기물 리간드 분자)에 대한 능동 학습(active learning), 이완 에너지, HOMO-LUMO 갭 기준 스크리닝, 학습된 모델의 DFT 검증, 그리고 시간의존 밀도범함수론(TD-DFT)을 통한 들뜬 상태 계산을 결합하면, DFT-MD-KMC-연속체 역학·광학에 걸친 다중 스케일 다중 물리 문제를 ‘가상 팹 퍼널(Virtual Fab Funnel)’ 방식으로 처리할 수 있다.(그림 3) 10만 개의 생성형 후보군에서 시작해 빠른 물리 필터-중간 충실도 시뮬레이션-고충실도 TCAD를 거쳐 실제 합성 검증할 2~3종의 후보로 압축하는 이 접근은, 전통적 다구치 L27 DOE 대비 비용을 약 절반, 시간을 약 60% 줄이는 것으로 추정된다.   그림 3. 생성형 풀 → 물리 필터 → 중간 충실도 시뮬레이션 → 고충실도 TCAD → 실험 합성으로 이어지는 ‘가상 팹 퍼널’은 시간을 50%, 비용을 40% 줄이고 성공률 을 10~20배 끌어올린다.   진짜 병목은 Lab이 아니라 Lab-to-Fab 그러나 한 가지 냉정한 사실을 짚어야 한다. AI가 소재 발굴을 10배 가속해도, 실제 매출까지의 주기(time-to-revenue)는 50% 정도밖에 줄지 않는다. 진짜 병목은 ‘고객 승인 대기’ 구간이다. 기존 방식에서는 소재 발굴 12개월, 공정 최적화 6개월, 내부 인증 4개월, 고객 재인증 12개월의 총 34개월이 소요된다. AI를 도입해 발굴 단계를 12개월에서 1.2개월로 압축해도, 고객 승인 대기 10개월이 그대로 남아 총 16.2개월 수준에 머문다. 90%를 단축한 것 같지만 전체 리드타임은 절반밖에 줄지 않는 셈이다. 패러다임 전환이 한 번 더 필요하다. AI 기반 소재·공정 개발 가속화를 ‘내부용 도구’ 차원을 넘어 ‘고객 인터페이스’로 격상시켜야 한다. 사후 검증에 불과했던 고객사 인증을 아예 설계 단계부터 반영하고, 고객사의 인증 데이터를 가우시안 프로세스의 사전분포(prior)로 인코딩해 두는 식이다. 인증 관점은 사후 병목(afterthought)에서 ‘설계 단계 통합(by design)’으로, 고객 관계는 단순 공급자-구매자에서 ‘리스크 셰어링 파트너’로, 정보 흐름은 단절된 블랙박스에서 ‘투명한 대시보드’로, 인증 모드는 점진적·단절적 이벤트에서 ‘연속적 상태 모니터링’으로 옮겨가야 한다. 이것이 단순한 ‘AI 적용’이 아니라 ‘AI 기반 파운드리(Al-Driven Foundry)’ 전략의 본질이다.   자율 실험실이라는 종착점 이 흐름의 자연스러운 종착점이 자율 실험실(SDL : self-driving lab)이다. AI가 다음 실험을 제안하고, 로봇이 합성하며, 자동화된 측정 장비가 데이터를 수집해 다시 AI에 피드백하는 폐쇄 루프다. HBM packaging 소재를 예로 들면, 충전재 종류, 충전율, 입자 크기, 에폭시 수지 조성 등을 설계 공간으로 정의한 뒤, 분자 동역학(MD) 시뮬레이션과 소량 도포, 레오미터(rheometer)의 중간 충실도 유체역학 실험, 실제 패키징이나 열충격(TCT) 신뢰성 평가의 다중 충실도 실험을 GP-MOGP 서로게이트와 EHVI 획득함수로 묶어 운영한다. 액상 분배 로봇, 자동 경화 오븐, 레이저 플래시법(열전도), TMA/DMA(CTE), 열충격 챔버를 자동 측정으로 묶고 나면, 탐색 횟수는 약 1/20로, 실험 사이클은 2~3일에서 6시간 수준으로 줄어든다. OLED 발광 소재의 경우는 SMILES 표현을 GP에 직접 입력하는 타니모토(Tanimoto) 커널을 활용해 이산적인 분자 공간을 연속 파라미터 없이 탐색하고, 톰슨 샘플링으로 병렬 합성을 분산시키는 식이다.   AX 전환 프레임워크와 시뮬레이터 이상의 논의를 '무엇을 어떻게 할 것인가'의 단계론으로 정리하면 다섯 단계가 도출된다. 1단계 : DX 기반 구축(데이터 수집-표준화 온톨로지 설계 디지털 인프라) 2단계 : AI 파운데이션 모델 도입(LLM, GNN, 확산, 서로게이트 모델 선택과 사전학습) 3단계 : 도메인 특화 파인튜닝(소재 물성, 장비 공정, 부품 신뢰성 데이터 기반의 미세조정) 4단계 : 디지털 트윈과 서로게이트 모델(실시간 공정 시뮬레이션, 가상 실험, 예측적 품질 관리) 5단계 : 산업적 가치 창출(개발 주기 단축, 수율 개선, 비용 절감, 한계 극복) 이 다섯 단계는 소부장의 세 도메인에서 동시에 진행되어야 하며, 각 도메인은 자체 핵심 모델을 갖는다. 소재는 IBM의 Materials Foundation Model에 MACE와 베이지안 최적화를 결합한 형태, 부품은 비전 트랜스포머와 PINN, 디지털 트윈의 결합, 장비는 PINN과 트랜스포머, 강화학습 에이전트의 조합이 자연스럽다. 전공정의 8단계(산화 – 포토리소그래피 – 식각 – CVD – 이온주입 – CMP – PVD – 열처리)를 하나의 디지털 트윈으로 묶으면, 각 단계의 수율을 곱한 누적 수율(cascading yield)이 시각화된다. 여기에 소재 순도(3N~6N), 장비 노후화, 다운타임, 대기시간(0~24시간) 같은 외부 영향 요인을 ‘섭동 계층(perturbation layer)’으로 얹으면, 시나리오 엔진이 ‘소부장 교체 효과 추정’, ‘민감도 분석’, ‘병목 공정 식별’, ‘ROI 계산’ 같은 왓이프(what-lf) 분석을 즉시 수행한다. 개별 챔버 단위에서는 PECVD SiN 증착 공정 시뮬레이터처럼 챔버 온도, 압력, 전구체 유량, RF 파워를 슬라이더로 조절하면서 증착 속도 균일도·막 응력·표면 거칠기, 파티클 리스크, 건강도를 실시간 모니터링하는 것도 가능하다. 결국 이런 챔버 시뮬레이터는 ‘보기 좋은 그림’이 아니라 ‘의사결정 도구’로 활용될 수 있다.   맺음말 : 한국 반도체 소부장의 새로운 운영체계 AI 시대의 반도체 경쟁력은 단일 노드의 미세화에서 시스템 수준의 공동 최적화로 무게 중심이 옮겨갔다. 메모리 장벽이 만드는 혁신 압력, HBM4–HBM4E–하이브리드 본딩으로 이어지는 적층 경쟁, 첨단 패키징 소재의 다물리 동시 최적화, 그리고 EUV MOR 같은 차세대 소재 개발, 이 모든 영역에서 한국이 가진 자산은 결코 작지 않다. 그러나 그 자산이 ‘제조 AX’라는 새로운 운영체계 위에서 작동하지 않으면, 자산의 잠재력은 빠르게 평가절하된다. 앞에서 짚었듯이, 제조 AX의 본질은 ‘좋은 모델을 가져와서 데이터에 적용하는 일’이 아니다. 데이터–DX–AX–AI로 이어지는 단절된 조인트를 잇는 ‘온톨로지’라는 다리, 상관관계가 아닌 인과관계로 의사결정을 개선하는 ‘인과추론’이라는 다리, 그리고 사후 검증이 아닌 설계 단계 통합으로 격상되는 ‘고객 인증’이라는 다리를 동시에 놓는 작업이다. 이 세 다리 위에 MOBO, PINN, SDL이라는 도구가 얹히고, 그 위에서 비로소 한국 반도체 소부장은 ‘기술 경쟁’을 넘어 ‘운영체계 경쟁’의 무대에 오른다. 기술 확보 자체가 최종 목적이 되어서는 안된다. AI도, 디지털 트윈도, 자율 실험실도 결국은 ‘더 빨리, 더 정확하게, 더 적은 비용으로 의사결정하기 위한 수단’이다. 이 점을 분명히 하는 순간 ‘무엇부터 시작할 것인가’라는 질문에 대한 답은 의외로 단순해진다. 가장 작은 의사결정 단위에서 데이터를 잇고, 그 데이터에 의미를 부여하고, 의미가 부여된 데이터로 인과적 질문을 던지는 것부터 시작되어야 한다. 한국 반도체 소부장의 다음 10년은 그 작은 출발점에서 결정될 것이다.   ■ 권석준 성균관대학교 화학공학부 교수 및 공과대학 부학장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   혁신은 오랫동안 ‘번뜩이는 아이디어’의 영역으로 여겨져 왔다. 많은 기업들은 해커톤, 아이디어 공모전, 혁신 캠프와 같은 이벤트를 통해 새로운 가능성을 찾으려 한다. 그러나 냉정하게 돌아보면 대부분의 혁신 활동은 행사로 끝난다. 아이디어는 발표 순간 박수를 받지만, 시간이 지나면 자료 폴더 속에 묻히고 만다. 왜 이런 일이 반복될까? 이유는 간단하다. 혁신의 과정이 연결되어 있지 않기 때문이다.   그림 1. 왜 혁신은 지속되지 않는가?   오늘날 기업이 직면한 가장 큰 문제는 아이디어의 부족이 아니다. 오히려 문제는 너무 많은 아이디어가 단절된 채 사라진다는 데 있다. 누가 어떤 문제를 발견했는지, 왜 특정한 결정을 내렸는지, 어떤 시행착오를 거쳤는지, 그리고 무엇을 배웠는지가 조직 안에서 축적되지 않는다. 결국 혁신은 경험이 아니라 이벤트로 소비되고 만다.   그림 2. 혁신을 시스템으로   이제 혁신은 단발성 활동이 아니라 데이터로 연결된 지속 가능한 시스템으로 진화해야 한다. 여기서 중요한 개념이 바로 디지털 스레드(digital thread) 기반 혁신이다. 디지털 스레드는 단순한 데이터 관리 체계가 아니다. 그것은 아이디어의 탄생부터 실행, 실패, 개선, 그리고 최종 결과에 이르기까지의 전 과정을 하나의 흐름으로 연결하는 구조다. 다시 말해 혁신의 ‘흔적’을 남기는 것이다. 중요한 것은 단순히 결과만 저장하는 것이 아니라, 그 과정 속에서 발생한 판단과 맥락, 그리고 학습 내용을 함께 기록하는 데 있다. 예를 들어 한 엔지니어가 새로운 생산 방식을 제안했다고 가정해보자. 기존 조직에서는 최종 결과만 보고된다. 성공 여부만 남고 중간 과정은 사라진다. 하지만 디지털 스레드 기반 혁신에서는 전혀 다르다. 어떤 현장에서 문제를 발견했는지, 어떤 데이터를 근거로 판단했는지, 어떤 대안을 검토했는지, 왜 특정 결정을 선택했는지까지 모두 연결된다. 이 과정은 단순한 기록이 아니라 조직의 지식 자산이 된다. 이러한 구조에서 가장 중요한 첫 번째 요소는 추적성(traceability)이다. 혁신은 본질적으로 불확실성을 다루는 과정이다. 따라서 결과보다 중요한 것은 ‘왜 그런 결정을 했는가’이다. 추적성이 확보되면 조직은 과거의 판단을 복기할 수 있다. 성공한 프로젝트뿐 아니라 실패한 프로젝트에서도 중요한 통찰을 얻는다. 실패의 원인을 정확히 이해하는 조직은 같은 실패를 반복하지 않는다.   그림 3. 추적성은 결과가 아닌 이유를 기록하라   두 번째 핵심은 연속성(continuity)이다. 대부분의 혁신 활동은 단계가 바뀌는 순간 단절된다. 아이디어 단계와 개발 단계, 개발과 운영 단계, 운영과 서비스 단계 사이에는 항상 보이지 않는 벽이 존재한다. 그 결과 초기의 의도가 현장에서 왜곡되거나 사라진다. 디지털 스레드는 이 단절을 제거한다. 모든 과정이 하나의 흐름으로 연결되기 때문에 혁신의 맥락이 유지된다.   그림 4. 연속성이 핵심이다.   세 번째는 검증성(verifiability)이다. 과거의 혁신은 종종 ‘좋은 아이디어였다’는 감각적 평가에 의존했다. 그러나 데이터 기반 혁신에서는 모든 활동이 검증 가능해야 한다. 어떤 아이디어가 실제 비용 절감에 기여했는지, 어떤 의사결정이 품질 향상으로 이어졌는지, 어떤 실험이 실패했는지를 데이터로 증명할 수 있어야 한다. 혁신이 감각이 아니라 증명 가능한 가치 창출 활동으로 바뀌는 순간이다.   그림 5. 직관을 가설로, 실행을 실험으로   여기서 더욱 중요한 개념은 재사용성(reusability)이다. 많은 조직은 실패를 폐기물처럼 취급한다. 하지만 디지털 스레드 기반 혁신에서는 실패조차 자산이 된다. 특정 프로젝트에서 실패했던 원인과 조건이 구조적으로 기록되면, 미래의 다른 프로젝트는 그 실패를 반복하지 않는다. 즉 조직은 실패를 비용이 아니라 학습 데이터로 전환하게 된다.   그림 6. 실패의 자산화    또 하나 주목해야 할 요소는 확장성(scalability)이다. 전통적인 혁신은 종종 특정 개인의 역량에 의존했다. 뛰어난 리더 한 명, 천재적 엔지니어 한 명이 조직의 혁신을 이끌었다. 그러나 개인 중심 혁신은 재현이 어렵다. 반면 디지털 스레드는 개인의 경험을 조직 전체의 지식으로 확장한다. 한 사람의 통찰이 데이터 구조 속에 축적되면, 그것은 조직 전체가 공유하고 활용할 수 있는 집단 지성이 된다.   그림 7. 개인의 경험을 산업의 표준으로   결국 미래의 혁신 경쟁력은 아이디어의 개수에서 나오지 않는다. 진짜 경쟁력은 조직이 얼마나 체계적으로 지식을 연결하고 축적하는가에서 결정된다. 이제 혁신은 ‘무엇을 생각했는가’보다 ‘어떻게 연결했는가’의 문제다. 인공지능 시대에는 이 흐름이 더욱 중요해진다. AI는 단순히 데이터를 많이 가진 조직보다, 의미 있게 연결된 데이터를 가진 조직에서 더 강력하게 작동한다. 연결되지 않은 데이터는 단순한 저장물에 불과하지만, 디지털 스레드로 구조화된 데이터는 조직의 기억이자 학습 체계가 된다. 그리고 이것이 바로 미래 기업의 새로운 운영체제(operation system)와 산업 인공지능 온톨로지(industrial AI ontology)가 될 가능성이 높다.   그림 8. 혁신은 사건이 아니라 시스템이다.   혁신은 더 이상 천재의 직관에 의존하는 시대를 지나고 있다. 이제 혁신은 기록되고, 연결되고, 학습되며, 재사용되는 구조로 진화하고 있다. 디지털 스레드는 단순한 기술 개념이 아니다. 그것은 조직이 경험을 자산으로 바꾸는 방식이며, 미래 경쟁력을 만드는 새로운 문법이다. 결국 살아남는 조직은 가장 많은 아이디어를 가진 조직이 아니라, 가장 잘 연결된 지식을 가진 조직이 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설 턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가 로 활동하고 있다. 현재 디지털지식 연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스 트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항 공우주연구소, 한국항공(KAI), 지 멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스가 심센터 피직스AI(Simcenter PhysicsAI) 소프트웨어를 통해 자사의 고급 엔지니어링 시뮬레이션 및 테스트 설루션 포트폴리오를 확장한다고 발표했다. 지멘스에 따르면 심센터 피직스AI는 엔지니어가 혁신적인 설계 개념과 다양한 변형안을 거의 즉시 평가할 수 있도록 지원한다. 심센터 피직스AI는 지멘스 심센터 STAR-CCM+ 소프트웨어의 기하학적 딥러닝 기술을 활용해 AI 기반 설계 탐색을 가속한다. 새로 도입된 기능을 통해 엔지니어는 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션 데이터로부터 고효율 AI 차수 축소 모델(ROM)을 생성하고, 기존 워크플로 대비 약 1000배 빠른 속도와 더 적은 컴퓨팅 자원으로 다양한 설계 시나리오를 탐색할 수 있다는 것이 지멘스의 설명이다. 지멘스는 심센터 피직스AI를 통해 엔지니어들이 기존 CFD 결과를 기하학적 딥러닝(GDL) 훈련 데이터로 재사용하고 예측 모델을 더 빠르게 구축할 수 있다고 전했다. 심센터 STAR-CCM+의 애드온으로 제공되는 이 소프트웨어는 엔지니어가 시뮬레이션 결과를 토대로 AI 대리 모델(surrogate model)을 훈련하고 검증할 수 있도록 지원한다. 또한 통합된 시뮬레이션 환경 내에서 새로운 형상에 대한 예측을 거의 즉시 실행할 수 있으며, 검증 기준으로 고충실 CFD 시뮬레이션을 손쉽게 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 설계 검토 시간을 수 분 단위로 단축하고, 더 적은 컴퓨팅 자원으로 더 많은 설계를 탐색하며, 의사결정 속도를 높일 수 있다.     엔지니어를 위해 설계된 심센터 피직스AI는 AI ROM의 생성과 활용을 간소화해 다양한 기능을 지원한다. 기하학적 데이터에 최적화된 고급 트랜스포머 신경망 아키텍처를 활용해 예측 모델을 훈련함으로써, 수천 개의 설계 변형에 대한 성능을 몇 분 만에 신속하게 평가할 수 있다. 기존 실험계획법(DOE) 연구를 포함한 과거 데이터와 신규 생성 결과를 토대로 AI 모델을 훈련할 수 있어, CFD 시뮬레이션 재실행 부담을 줄이고 기존 시뮬레이션 자산의 재사용성을 높인다. 심센터 피직스AI는 초기 단계의 설계 선별 과정을 솔버 실행에서 AI 추론 기반으로 전환해 더 빠른 반복 주기를 제공한다. AI ROM을 최적화 연구에 통합하면 몇 주가 걸리던 수백 개 설계 변형 탐색을 몇 시간 만에 수행할 수 있다. 오차 지표와 검증 도구를 통해 예측 정확도를 정량화하고, AI 모델이 올바른 성능 추이를 반영하도록 보장해 내장 검증 기능과 신뢰성을 확보한다. 심센터 피직스AI는 GPU 가속을 활용해 최적의 성능을 제공하며, GPU 기반 예측은 CPU 대비 최대 100배 빠르게 수행된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 샘 마할링엄 시뮬레이션·HPC·AI 부문 수석 부사장은 “엔지니어링 시뮬레이션의 한계는 물리 법칙이 아니라 얼마나 빠르게 가능성을 탐색할 수 있는지에 달려 있다. 지멘스의 전략은 고객이 과거 작업에서 학습하고, 탐색 속도를 높이며, AI를 혁신을 위한 방향 제시 엔진으로 활용하도록 돕는 것이다. 지멘스는 결정론적 진실을 대체하는 것이 아니라, 이를 확장 가능하고 즉각적으로 활용할 수 있도록 하는 데 집중하고 있다”면서, “지멘스는 AI를 활용해 엔지니어가 문제 해결을 위한 최적의 설루션을 빠르게 탐색하고 찾아낼 수 있도록 지원하고 있다. 심센터 피직스AI는 전례 없는 속도와 지능으로 문제 해결을 지원하며, 엔지니어가 반복 작업과 파편화된 데이터에서 벗어나 창의성과 혁신 가속에 집중할 수 있도록 돕는다”고 말했다. 심센터 피직스AI는 현재 심센터 STAR-CCM+의 애드온으로 제공된다. 기존 고객과 신규 고객 모두 지멘스 및 알테어 통합 제품 생태계 전반에 걸쳐 지속적인 혁신과 확장된 기능의 혜택을 누릴 수 있다.

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로크웰 오토메이션은 한국을 포함한 17개국 1500여 개 제조기업을 대상으로 조사한 ‘제11차 연례 스마트 제조 현황 보고서’를 발표했다. 이번 스마트 제조 현황 보고서는 10년 이상의 글로벌 연구 결과를 바탕으로 인텔리전스, 회복탄력성, 적응력, 인력 혁신 등 현대 산업 운영을 주도하는 핵심 역량을 조명한다. 보고서에 따르면 제조 산업의 초점은 디지털 기술 도입 여부를 넘어, 이를 어떻게 실행하고 확장하며 측정 가능한 가치를 창출할지로 이동하고 있다. 특히 제조기업들이 실험적 파일럿 단계를 넘어 디지털 역량을 실제 운영 전반에 적용하는 실행 중심 단계로 나아가고 있음을 보여준다.     조사 결과, 글로벌 제조기업의 90%는 경쟁력 유지를 위해 디지털 전환이 필수라고 응답했다. 한국 응답자들 사이에서는 이러한 경향이 더욱 두드러지게 나타났으며, 95%가 최근 산업 기술 환경 변화 속에서 디지털 전환이 필요하다고 응답했다. 특히, 53%는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 비즈니스 성과를 이끄는 가장 중요한 스마트 제조 기술로 꼽았다. 반면 실제 투자와 실행 단계에서는 격차가 확인됐다. 국내 제조기업의 AI와 ML 기투자율은 28%로 글로벌 평균인 50%보다 낮았으며, 운영 예산 중 산업 기술 투자 비중도 평균 22.8%로 글로벌 평균인 27.6%를 밑돌았다. 이는 한국 제조기업들이 AI와 스마트 제조 기술의 필요성을 강하게 인식하고 있으나, 실제 투자와 운영 확산 단계에서는 여전히 간극이 존재함을 시사한다. 특히 AI 도입의 장애 요인으로 비용(37%)과 투자수익률(ROI) 불확실성(17%), 회사 정책(13%), 데이터 보안(13%) 등이 꼽히며 예산 부담과 내부 규제가 국내 기업의 AI 도입을 제한하고 있음을 보여줬다. 보고서에 따르면 제조기업들은 파일럿 단계를 넘어 본격적인 확대 단계로 나아가고 있다. 글로벌 제조기업 10곳 중 6곳인 59%는 스마트 제조 기술을 운영 전반에 적극 활용하고 있다고 응답했다. 반면 파일럿 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 18%에 그쳤다. 한국의 경우 스마트 제조 기술을 이미 일부 활용 중이거나 대규모로 활용하고 있다고 응답한 비율은 43%로 나타났으며, 31%는 투자 의향을 갖고 적극 검토 중이라고 답했다. AI는 산업 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하고 있다. 현재 글로벌 제조 운영의 3분의 1인 34%가 AI를 활용하고 있으며, 제조기업은 2030년까지 운영 업무의 절반 이상이 AI의 지원을 받게 될 것으로 예상하고 있다. 국내 제조기업도 AI와 ML을 성과 창출 핵심 기술로 보고 있으나, AI와 ML을 이미 도입했다고 응답한 비율은 27%에 그쳤다. 운영 인텔리전스는 이제 경쟁의 분기점이 됐다. 기업이 방대한 양의 데이터를 수집하고 있지만, 글로벌 기준 실제 효과적으로 활용되는 비율은 43%에 불과하다. 한국 역시 평균 34%에 머물러, 데이터 수집 이후 이를 실질적인 의사결정과 운영 개선으로 연결하는 역량 강화가 중요한 과제로 나타났다. 사이버보안은 이제 운영에 필수가 됐다. 국내 제조기업의 거의 절반인 41%는 지난 1년 동안 최소 한 건의 사이버 공격을 경험했다. 응답자들은 사이버 공격에 가장 취약한 영역으로 IT 시스템 및 엔터프라이즈 네트워크(39%), 임직원 인식 및 교육(36%), 원격 접속 및 연결 장비(29%) 등을 꼽았다. 이는 운영 환경의 연결성과 자동화가 확대되면서 사이버 위험 노출도 증가하고 있음을 보여준다. 안전한 통합 IT와 OT 아키텍처는 이제 AI와 고급 자동화 확산을 위한 필수 기반이 됐다. 또한 보고서는 제조기업들이 품질 개선, 비용 절감, 운영 위험 감소, 전반적인 설비 효율성 증대 등 측정 가능한 성과를 목표로 디지털 전환에 투자하고 있음을 보여준다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “한국 제조업은 그 어느 때보다 디지털 전환 및 AI 도입의 중요성에 대한 인식이 높은 반면, 운영 예산 중 기술 투자 비율은 글로벌 평균에 비해 눈에 띄게 낮은 수준”이라면서, “글로벌 경쟁력을 유지하기 위해선 AI 및 스마트 제조 기술에 대한 투자를 가속화하는 것이 시급한 과제로 보인다”고 말했다.

국제사이버보안인증협회(CSC)와 사단법인 한국인터넷정보학회가 공동으로 운영하는 인공지능 사이버보안 연구회가 지난 5월 8일 제주도 서귀포시 휘닉스아일랜드에서 2026년도 춘계학술발표대회 특별세션을 개최했다. 이번 세션은 인공지능 기술의 급격한 발전에 따른 새로운 보안 위협을 분석하고 이에 대응하기 위한 최신 연구 성과를 공유하는 자리로 마련되었다. 사이버보안 연구의 구심점 역할 및 연구 범위 확대 사이버보안연구회는 지난 2015년 3월 사이버보안의 학술적 연구와 정보보호 및 응용공학 연구의 구심점 역할을 목표로 설립되었다. 이후 변화하는 기술 환경에 발맞춰 2026년 2월 인공지능 사이버보안 연구회로 명칭을 변경하고 인공지능 시스템의 안전성 확보를 위한 다각적인 연구를 이어오고 있다. 이번 특별세션에는 공병철, 이준화, 여동균, 윤현근, 임범석, 박지원, 남혁우, 공민지 등 8명의 연구자가 참여하여 인공지능과 보안이 결합된 핵심 논문을 발표했다. 인공지능 시스템의 보안 위협 분석과 대응 방법론 CSC협회 공병철 회장은 인공지능(AI) 시스템의 보안 위협 및 오류 해결에 대한 연구를 주제로 발표를 진행했다. 범용 인공지능(General-purpose AI)이 인간 전문가 수준의 역량을 갖추게 된 현시점에서 허위 정보 생성, 시스템 오작동, 데이터 오염, 프롬프트 주입 및 탈옥 등 잠재적 위험성을 경고했다. 특히 물리적 세계와 상호작용하는 과정에서 발생하는 한계와 불균형한 성능 문제를 해결하기 위한 기술적 방법론의 필요성을 역설했다. 이준화 이사는 인공지능(AI) 시스템의 개인정보 보호 위험관리에 대한 연구를 통해 4단계 위험관리 프레임워크를 제안했다. 의료, 금융, 교육, 공공 등 분야별 특성을 반영한 기준 개발과 함께 멀티모달 AI 시스템에서의 크로스모달 위험 관리, 자동화된 개인정보 감사 도구 개발의 중요성을 강조하며 국제 표준 개발의 필요성을 언급했다. 첨단 기술을 활용한 보안 프레임워크 및 실무 대안 제시 여동균 이사는 AI 기반 콘텐츠 인식형 모니터 보안 시스템을 통한 카메라 촬영 기반 개인정보 유출 방지 연구를 발표했다. 중요 시스템 관리자 화면에서 개인정보가 존재할 때만 보안 기능을 활성화하는 Fail-Secure 정책을 통해 사용자 편의성과 보안성을 동시에 확보하는 방안을 제시했다. 윤현근 이사는 블록체인 기반 DID를 활용한 AI 시스템 개인정보 보호 프레임워크 연구를 소개했다. DID, VC, 블록체인 기술을 결합한 5계층 모델을 통해 신원 인증부터 데이터 활용 이력 추적까지 통합 수행할 수 있는 구조를 설계하여 데이터 활용의 투명성을 높이는 대안을 내놓았다. 공급망 보안 및 인증 자동화 플랫폼 설계 임범석 이사는 AI 공급망 보안을 위한 CMMC 2.0과 NIST AI RMF 통제항목 매핑 및 정합성 분석 결과를 공유했다. 분석 결과 CMMC 2.0이 AI 특화 보안 요구사항에서는 일부 한계가 있음을 지적하며, 두 프레임워크를 상호 보완적으로 병행 적용하는 통합 보안체계 구축의 필요성을 제시했다. 박태균 수석연구원은 AI를 활용한 정보보안 인증 Evidence 자동 생성 및 Gap Analysis 플랫폼 설계 방법론을 발표했다. LLM과 API 연동을 통해 국내 ISMS-P 인증과 국제 표준 ISO 27001, ISO 27701 인증 준비 기간을 대폭 단축하고 인적 오류를 감소시킬 수 있는 실무적 해결책을 제시하여 주목을 받았다. 인공지능 사이버 보안 악몽 예방을 위한 연구 지속 공병철 회장은 이번 발표를 통해 인공지능이 개발한 응용프로그램과 시스템의 보안 취약성은 기업과 개인에게 치명적인 사이버 보안 악몽으로 다가올 수 있음을 경고했다. 연구회는 앞으로도 무분별한 오픈소스 AI 에이전트 활용에 따른 부작용을 예방하고, 정부 정책 방향과 기업의 시행착오를 줄일 수 있는 실질적인 대응 능력 전파에 집중할 계획이다.  

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (10)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12.0(Creo Parametric 12.0)에서 애니메이션을 활용하는 기능에 대해 알아보자. 애니메이션 기능은 분해(Explode), 스냅샷(Snapshot), MDO(Mechanism Design Option)에서 가져오기 세 가지의 뷰 조건을 활용하여 쉽고 빠르게 동영상을 생성할 수 있다. 특히 뷰 관리자에서 미리 만들어둔 단계별 분해 뷰(Explode View)를 타임라인의 원하는 시간대에 키 프레임(Key Frame)으로 배치하기만 하면, 복잡한 어셈블리가 스스로 조립되거나 분해되는 애니메이션을 빠르고 정교하게 완성할 수 있다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   애니메이션의 기초 : 연속적인 분해 뷰 준비하기     애니메이션 작업을 시작하려면 응용 프로그램 → 애니메이션을 선택한다.     화면 왼쪽에는 모델 트리와 애니메이션 트리가 위치하며, 위쪽 리본 메뉴에는 애니메이션 설정, 분해, 키 프레임 시퀀스, 보기 및 투명도 설정 등 동영상 제작에 필요한 모든 도구가 직관적으로 배치되어 있다. 각 기능들에 대해 알아보자.   모델 애니메이션  애니메이션 설정 : 애니메이션 설정 변경  애니메이션 보간 : 투명도 및 뷰에 대한 보간 설정 정의  애니메이션 디스플레이 : 모델의 아이콘 디스플레이를 제어  분해 : 분해 뷰를 사용하여 애니메이션 생성  스냅샷 : 스냅샷을 사용하여 애니메이션 생성  MDO에서 가져오기 : Mechanism 애니메이션 생성   재생  재생 : 애니메이션 재생 내보내기 : 애니메이션 내보내기   애니메이션 생성  키 프레임 시퀀스 : 키 프레임 시퀀스를 생성  이벤트 : 이벤트를 생성  제거 : 타임라인에서 선택된 항목 제거  키 프레임 시퀀스 관리 : 키 프레임 시퀀스 생성 및 편집 관리  선택됨 : 타임라인에서 선택된 항목 편집  하위 애니메이션 : 하위 애니메이션으로 포함   그래픽 설계  보기 @ 시간 : 애니메이션 중 모델의 보기 방향 정의  투명도 @ 시간 : 애니메이션 중 모델의 투명도 정의  유형 @ 시간 : 애니메이션 중 모델의 유형 정의   타임라인  시간배율 확대 : 타임라인을 확대  시간배율 전체 표시 : 전체 타임라인 보기  시간배율 축소 : 타임라인을 축소  시간 영역 : 애니메이션 시간 영역을 설정   Mechanism Design  컴포넌트 끌기 : 해당 어셈블리가 어떻게 작동하는지 확인  서보 모터 : 새 서보 모터를 생성  서보 모터 관리 : 서보 모터를 정의  연결 상태 : 새 연결 상태를 생성  강체 잠금 : 모델의 보디를 잠금  강체 정의 : 모델의 보디를 정의     가장 먼저 애니메이션에 사용할 분해 뷰를 생성하기 위해 위쪽 메뉴에서 새 애니메이션 → 분해를 선택하여 새로운 애니메이션을 시작한다.     애니메이션에 사용할 분해 뷰를 생성하기 위해  보기 관리자를 선택하여 분해 탭으로 이동한다.     전체가 조립되어 있는 기본 상태의 뷰를 ‘새로 만들기’를 통해 생성한다. 이 뷰는 애니메이션에서 조립되어 있는 상태를 표현할 때 사용된다.     처음 생성한 뷰가 활성화된 상태에서 특성 → 위치 편집을 선택한다.     각 방향의 팬 블레이드와 볼트를 선택해 몸체와 떨어진 방향으로 각각 분해시킨다. 분해가 완료되면 ‘확인’을 눌러 두 번째 분해 뷰를 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.