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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.

제조 엔지니어링 업계가 전통적인 PLM(제품수명주기관리)과 DX(디지털 전환)의 단계를 넘어 AX(인공지능 전환, AI Transformation)이라는 새로운 패러다임으로 진화하고 있다. 이에 발맞추어 캐드앤그래픽스 CNG TV는 5월 18일, ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로 PLM/DX 컨퍼런스 프리뷰 방송을 진행했다.    CNG TV 출연자 - 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), LG CNS 김대성 상무. 산업연구원 AI디지털전환연구실 이상현 실장 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡은 이번 방송에는 LG CNS SINGLEX 사업 총괄 김대성 상무와 산업연구원 AI디지털전환연구실 이상현 실장이 발표자로 참여하여 AX로 변화하고 있는 제조업계의 최신 트렌드와 핵심 이슈를 집중 조명했다. 자세한 내용은 CNG TV 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr   글로벌 제조 패러다임의 변화와 자율 제조의 도래 산업연구원 이상현 실장은 먼저 글로벌 공급망 위기, 전 세계적인 인력 부족, 생산성 정체 등 현재 제조 산업이 직면한 매크로적 환경 변화와 한계를 짚었다.  이상현 실장은 이러한 위기를 돌파할 핵심 열쇠로 AI 전환(AX)을 제시하며, 이제는 단순히 업무 프로세스를 디지털화하는 DX를 넘어 AI 기술을 산업 전반에 융합하는 단계로 나아가야 한다고 강조했다. 특히 가상 세계의 AI가 현실 세계의 물리적 자산 및 하드웨어와 결합하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술이 향후 제조 생태계를 고도화하는 데 핵심적인 역할을 할 것이라고 전망했다.  이상현 실장은 피지컬 AI를 기반으로 한 '자율 제조(Autonomous Manufacturing)' 생태계가 구축되면 공장이 스스로 상황을 인지하고 판단하여 최적의 생산을 수행하는 수준까지 발전할 수 있음을 설명하며, 이를 위해 국가적 차원의 정책적 지원과 기술 표준화, 그리고 기업 간 협력 네트워크 구축이 선제적으로 마련되어야 한다고 제언했다.   PLM 데이터의 가치 창출과 AI 에이전트의 실질적 적용 LG CNS 김대성 상무는 제조 기업들이 현업에서 겪고 있는 실질적인 문제와 이를 해결하기 위한 기술적 접근법에 초점을 맞추어 발표를 진행했다.  김대성 상무는 많은 제조 기업이 수십 년간 축적해 온 설계 도면, 자재명세서(BOM), 과거 견적서 등의 방대한 PLM 데이터를 가지고 있음에도 불구하고, 이를 효율적으로 활용하지 못해 사장되는 '다크 데이터(Dark Data)' 문제를 지적하고, 이러한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI와 AI 에이전트 기술을 PLM 시스템에 결합하는 혁신적인 방안에 대해 소개했다.  AI 에이전트가 도입되면 엔지니어들은 복잡한 설계 데이터를 자연어로 쉽게 검색하고 분석할 수 있게 되며, 과거의 설계 이력이나 사내 숙련공의 노하우를 실시간으로 추천받아 의사결정 속도를 획기적으로 단축할 수 있다. 구체적으로 비정형 데이터를 자산화하여 신제품 개발 주기를 줄이고 가치 창출을 극대화한 구체적인 적용 방법론을 공유하며 제조 현장의 실질적인 변화를 이끌어내야 한다고 강조했다. 미래 제조 시장 선점을 위한 AIDX 통합 실행 전략 두 발표자는 미래 제조 산업에서 생존하고 경쟁력을 유지하기 위한 공통의 과제로 ‘AIDX(AI 기반 디지털 전환) 생태계 구축’을 꼽았다. 기업들이 생성형 AI, 엔비디아 옴니버스 기반의 디지털 트윈, 그리고 제품 전체 수명을 관통하는 디지털 트레드(Digital Thread) 등 최신 IT 기술을 기존의 전통적인 제조 데이터 체계와 유기적으로 연동해야 한다는 것이다. 실질적인 제조 AX를 실행하기 위해서는 부서별로 파편화되어 있는 엔지니어링 데이터를 하나로 통합하고, 현장 작업자들이 AI 기술을 거부감 없이 받아들이고 활용할 수 있도록 촉진하는 사내 문화와 인프라 조성이 필수적이라는 점에 뜻을 모았다. 6월 개최 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’으로 이어지는 혁신의 여정 이번 프리뷰 방송은 오는 6월 18일부터 19일까지 양일간 온라인으로 개최되는 본 행사 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’의 비전을 미리 살펴보는 자리였다.  올해로 22회째를 맞이하는 본 컨퍼런스는 스마트공장, AX, 디지털 트윈 등을 기반으로 한 PLM과 제조의 최신 융합 사례를 총망라할 예정이다.   

CNG TV 출연자 - 김대성 상무(LG CNS) , 이상현 연구위원(산업연구원) 제조 엔지니어링 전문 미디어 캐드앤그래픽스가 운영하는 지식방송 CNG TV가 스마트 제조의 패러다임 변화를 이끌 핵심 기술을 조명하는 특별 프리뷰 방송을 온라인 생중계로 개최한다. 이번 방송은 오는 6월 18일과 19일 양일간 열리는 'PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026'의 22주년 본 행사에 앞서, 제조업계의 최신 변화와 핵심 이슈를 사전 점검하기 위해 기획되었다. 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡아 진행하는 이번 대담에는 LG CNS에서 SINGLEX 사업을 총괄하는 김대성 상무와 산업연구원 AI디지털전환연구실의 이상현 실장이 발표자로 참여한다. 이들은 전통적인 제품수명주기관리(PLM)를 넘어 인공지능 전환(AX)과 피지컬 AI, AI 에이전트 기술이 결합하면서 발생하는 엔지니어링 업계의 혁신적 접근법에 대해 심도 있는 논의를 펼칠 예정이다. 특히 자율제조 생태계 고도화 전략과 실제 산업 현장에서의 AI 기반 가치 창출 방안이 생생하게 다뤄진다. 미래 제조 산업의 생존 전략을 제시할 이번 프리뷰 방송과 본 컨퍼런스의 상세 정보 확인 및 참가 신청은 캐드앤그래픽스 CNG TV 공식 등록 페이지에서 가능하다.  

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   18세기 애덤 스미스는 ‘보이지 않는 손’이라는 직관적인 은유를 통해, 개인의 이기적인 선택이 중앙 통제 없이도 시장 전체의 효율적인 균형을 만들어낸다고 설명했다. 20세기 후반에는 대니얼 카너먼이 ‘전망 이론(prospect theory)’과 행동경제학을 통해, 인간은 합리적 존재가 아니라 손실 회피와 심리적 프레이밍에 영향을 받는 편향된 존재임을 밝히며 고전 경제학의 전제를 뒤흔들었다. 그러나 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)이 고도화된 오늘날, 우리는 기존의 이론적 프레임워크로는 시장의 미래를 예측하기 어려운 새로운 한계에 직면했다.   그림 1. 인간 중심의 의사결정 모델   전통 경제학과 행동경제학은 공통적으로 의사결정의 주체를 ‘인간’으로 상정한다는 근본적인 한계를 지닌다. 하지만 현재 우리는 인간 외부에 존재하는 지능이 시장을 재구성하는 시대에 진입하고 있다. 오늘날의 시장에서는 AI가 인간보다 빠르게 선택지를 평가하며, 자동화된 거래 시스템이 가격을 형성하고, 데이터 기반 예측이 생산과 공급을 결정한다. 이처럼 추천 알고리즘이 소비에 선행하는 구조 속에서는 더 이상 개인의 선택이 시장 결과로 직결된다는 단순한 공식이 성립하지 않으며, 소비자의 선택은 자유의지가 아니라 AI의 설계에 의해 사전에 구조화된다.   그림 2. 인공지능 중심의 의사결정 모델   이러한 변화의 핵심 축으로 등장한 것이 바로 ‘보이지 않는 뇌(invisible brain)’이다. 이는 단순한 은유를 넘어 추천 알고리즘, 강화학습 기반 의사결정 엔진, 데이터 플랫폼, LLM(대규모 언어 모델) 기반 지식 추론 시스템 등이 결합된 새로운 경제 패러다임의 실체다. 보이지 않는 뇌는 정보 필터링을 통해 인간이 무엇을 볼지 결정하고, 선택지 자체를 재설계하며, 인간의 행동을 특정 방향으로 유도함과 동시에 수요와 공급을 동적으로 재조정하는 역할을 수행한다. 결과적으로 현대 시장은 보이지 않는 손이 이끄는 ‘자율적 균형’이나 편향에 의한 ‘왜곡된 선택’을 넘어, 보이지 않는 뇌가 주도하는 ‘설계된 균형(설계된 선택)’을 형성하게 된다.   그림 3. 경제학 패러다임의 진화   이제 경제는 단순한 교환의 장이 아니라, 디지털 스레드(digital thread)와 지능형 시스템이 결합된 ‘인지 인프라(cognitive infrastructure)’ 위에서 작동하는 시스템으로 진화했다. 이는 기업들의 경쟁 방식 또한 근본적으로 바꿔놓았다. 과거 기업들이 제품 자체나 마케팅 경험으로 경쟁했다면, 이제는 의사결정을 설계하는 능력에 경쟁 우위가 달려 있다. 아마존이 상품을 파는 대신 ‘선택’을 설계하고, 넷플릭스가 콘텐츠 대신 ‘취향’을 설계하며, 테슬라가 단순한 자동차가 아닌 ‘주행 데이터 기반 의사결정 시스템’을 구축하는 것이 바로 보이지 않는 뇌를 활용한 경쟁의 대표적인 사례다.   그림 4. 새로운 경쟁의 법칙   구조적으로 볼 때, 보이지 않는 뇌는 제품의 전 생애 흐름인 PDT, 지식과 의사결정의 흐름인 KDT, 그리고 개인의 경험과 행동인 LDT가 연결된 디지털 스레드 위에서 실질적인 실행 엔진으로 기능한다. 전통 경제학이 시장의 ‘예측’을, 행동경제학이 인간 행동의 ‘설명’을 목표로 했다면, AI 시대의 경제는 알고리즘이 가격을 만들고 수요를 생성하며 선택을 구조화한다는 완전히 다른 차원의 특성을 지닌다.   그림 5. 3대 스레드의 융합   결론적으로 우리는 시장의 자율성과 인간의 비합리성을 지나, 인공지능과 데이터가 결합된 새로운 경제 운영 체계에 도달했다. 다가오는 미래 경제의 승패는 단순히 ‘누가 더 많은 데이터를 가지는가’가 아니라, 누가 보이지 않는 뇌를 통해 시장의 균형을 더 정교하게 설계할 수 있는가에 달려 있을 것이다.   그림 6. 보이지 않는 뇌의 해부도   경제학의 역사적 흐름을 애덤 스미스의 보이지 않는 손과 대니얼 카너먼의 행동경제학을 거쳐 현대의 인공지능 중심 패러다임으로 설명한다. 과거의 이론이 인간의 합리성이나 심리적 편향에 집중했다면, 오늘날의 시장은 알고리즘과 데이터가 주도하는 보이지 않는 뇌 체제로 전환되고 있다. 이제 소비자의 선택은 자유의지가 아닌 AI의 설계와 데이터 플랫폼에 의해 사전에 구조화되며, 시장은 자율적 균형을 넘어 알고리즘적 최적화를 지향한다. 결과적으로 현대 경제는 단순한 거래의 장이 아니라 디지털 스레드와 지능형 시스템이 결합된 새로운 인지 인프라 위에서 작동하고 있음을 강조한다. 이러한 변화는 기업의 경쟁 우위가 제품 자체보다 의사결정 설계 능력에 달려 있음을 시사한다.   그림 7. 3대 스레드의 융합   보이지 않는 손이 인간의 손이 아니듯 보이지 않는 뇌 역시 인간의 뇌가 아니다. 보이지 않는 뇌는 인공지능, 디지털 트윈, 그리고 디지털 스레드가 결합된 새로운 경제 운영 체계이다.    ■ 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.

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캐드앤그래픽스 CNG TV는 ‘AI 에이전트 대전환, 전문성 설계부터 코딩 혁명까지’를 주제로 인공지능팩토리 김태영 대표와 소이랩(SOY.LAB) 최돈현 대표를 초청, 방송을 진행했다. 이번 방송에서는 CNG TV 전문위원인 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원의 사회로 최근 뜨거운 이슈가 되고 있는 AI 에이전트 트렌드에 대해 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기 페이지에서 확인할 수 있다.   CNG TV 발표자 - 김태영 대표(인공지능팩토리), 최돈현 대표(SOY.LAB)   AI 에이전트 대전환 시대, 전문가의 설계와 코딩 혁명이 가져올 미래 단순한 도구 활용을 넘어 AI 에이전트(AIA)가 업무의 주축이 되는 대격변의 시대가 도래했다. 기술의 단순 재현(Representation)을 넘어 전문가가 직접 시스템을 설계(Design)하고 지휘(Orchestration)하는 생존 전략이 필요한 시점이다. 인공지능팩토리 김태영 대표와 SOY.LAB 최돈현 대표는 이번 방송을 통해 AI 에이전트의 최신 흐름과 실무 적용 방안을 심도 있게 다루었다. AI 에이전트의 진화: 툴 콜링에서 자율적 임무 수행까지 AI 기술은 LLM(대규모 언어 모델)에서 시작하여 RAG(검색 증강 생성), 멀티턴 대화, 그리고 도구를 직접 호출하는 '툴 콜링(Tool Calling)' 단계로 빠르게 진화했다. 과거에는 개발자만이 API를 통해 도구를 연결할 수 있었으나, MCP(Model Context Protocol)의 등장으로 일반 엔지니어도 다양한 외부 기능을 에이전트에 연결할 수 있는 길이 열렸다. 특히 최근 주목받는 '오픈클로(OpenClaw)' 시스템은 하트비트(Heartbeat) 기능을 통해 에이전트를 주기적으로 깨워 스스로 업무를 수행하게 한다. 이는 사용자가 일일이 명령을 내리는 리액티브(Reactive) 방식을 넘어, AI가 스스로 판단하고 실행하는 프로액티브(Proactive) 방식으로의 전환을 의미한다. 김태영 대표는 실제 실험을 통해 에이전트의 자율적 업무 가능성을 확인했다고 밝혔다. 바이브 코딩과 코딩 에이전트가 만드는 생산성 혁명 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 등장은 개발 생태계에 큰 충격을 주었다. 커서(Cursor)나 클로드 코드(Claude Code)와 같은 에이전트는 파일 시스템에 접근하여 스스로 코드를 수정하고 실행하며, 사용자의 의도(Vibe)만으로 결과물을 만들어낸다. 이러한 에이전트는 단순히 코드 작성에 그치지 않고 문서 작성, PPT 제작, 웹페이지 구축 등 다양한 스킬(Skill)을 장착하여 범용적인 업무 비서로 진화하고 있다. 하지만 에이전트가 공유기 설정을 변경하거나 시스템 보안을 위협할 수 있는 수준까지 발전함에 따라, 격리된 환경(샌드박스)에서의 운영과 시스템적 보안 설계가 필수가 되었다. 시댄스 2.0과 비주얼 생성 AI의 격변 영상 및 이미지 생성 분야에서도 거대한 변화가 일어나고 있다. 바이트댄스(Bytedance)의 '시덴스(Seedance) 2.0'은 실사에 가까운 고품질 영상 생성 능력을 보여주며 기존의 글로벌 모델들을 위협하고 있다. 이미지 한 장으로 비행기 탈출 장면과 같은 역동적인 영상을 생성하거나, 짧은 명령만으로 고수준의 광고 영상을 제작하는 것이 가능해졌다. 또한 '컴피 클라우드(Comfy Cloud)'의 등장은 고가의 그래픽 카드 없이도 저렴한 비용으로 전문가급 워크플로우를 구축할 수 있게 했다. 이는 개인이 GPU 자원을 클라우드에서 활용하며 복잡한 노드 기반의 생성 프로세스를 운영할 수 있게 됨으로써, 1인 창작자의 기술적 진입 장벽을 혁신적으로 낮추었다. 전문가의 역할 변화와 미래 지향적 관점 AI가 숙련가의 영역을 대체함에 따라, 인간 전문가의 역할은 '어떻게 만드느냐'보다 '무엇을 설계하느냐'로 이동하고 있다. 최돈현 대표는 인문학적 소양과 예술적 통찰력을 바탕으로 한 전문성이 결여된 AI 결과물은 시장에서 오래 살아남기 어렵다고 강조했다. 앞으로의 산업 구조에서는 큰 기업에 소속된 인재보다, AI 에이전트를 지휘하여 가치를 창출하는 '1인 기업가'의 비중이 높아질 것으로 예측된다. 따라서 기술에 매몰되기보다 본연의 도메인 지식을 강화하고, AI를 효율적으로 지휘하는 설계 능력을 갖추는 것이 생존의 핵심이다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 3월 23일 ‘피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임’을 주제로 SIMTOS 2026 전시회에서 진행되는 캐드앤그래픽스 주최 컨퍼런스를 앞두고 ‘피지컬 AI(physical AI)’ 트렌드에 대해 다루어 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   피지컬 AI의 정의와 등장 배경 : 왜 지금인가? 디지털지식연구소 조형식 대표의 사회로 진행된 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 사업총괄을 맡고 있는 김재성 CBO가 발표자로 참여했다. 이들은 피지컬 AI를 ‘물리 세계를 이해하고 인식하며, 판단을 거쳐 행동으로 옮기는 지능’으로 정의했다. 한국AI·로봇산업협회 부회장을 맡고 있는 고경철 전무는 피지컬 AI가 급부상한 이유로 4가지 핵심 동력을 꼽았다. 첫째, VLA(Vision-Language-Action) 모델과 같은 강력한 AI 두뇌의 진화이다. 둘째, 부품 기술 혁신을 통한 로봇 몸체의 경량화 및 저비용화이다. 셋째, 복잡한 동작 학습이 가능해진 방대한 데이터의 축적이다. 마지막으로 고령화에 따른 노동력 감소라는 시대적 요구다. 고 전무는 “이제 AI는 사이버 세계를 넘어 물리적 실체(physical entity)와 결합하여 제조 현장의 한계를 돌파하고 있다”고 분석했다.   ▲ 고영테크놀러지 고경철 전무   자율 제조의 실현 : 다크 팩토리로 가는 길 인터엑스 김재성 사업총괄은 피지컬 AI가 제조 현장에 적용되어 구현할 ‘자율 제조(autonomous manufacturing)’의 비전을 제시했다. 기존 스마트 공장(3.0)이 사람의 판단을 돕는 정보화 단계였다면, 레벨 4.0인 자율 제조는 사람의 개입 없이 공장 스스로 제어하는 단계다. 이는 불 꺼진 공장에서도 24시간 가동이 가능한 ‘다크 팩토리’를 가능케 한다. 인터엑스는 일반 LLM이 알지 못하는 현장 숙련공의 노하우와 도메인 지식을 학습시켜, 보고서 작성이나 설비 이상 징후 대응을 돕는 제조 전용 파운데이션 모델을 구축하고 있다. 또한 실제 장비와 똑같은 가상 모델을 만들어 시뮬레이션함으로써, 값비싼 장비를 멈추지 않고도 최적의 공정 조건을 찾아내는 기술을 상용화하고 있다.   ▲ 인터엑스 김재성 CBO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   최근 AI 기술의 비약적인 발전으로 직업적 위기감이 고조되는 가운데, 인간의 고유한 경험과 AI를 결합해 새로운 가치를 창출하는 ‘슈퍼휴먼’ 전략이 제시되어 눈길을 끌고 있다. CNG TV는 지난 3월 16일, 4차산업혁명연구소 한석희 소장을 초청해 ‘AI 시대, 인간의 전략적 진화 - 슈퍼휴먼으로 거듭나기’를 주제로 줌 방송을 진행했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자     슈퍼휴먼의 정의 : 기술에 나만의 진면목을 더하는 사람 이번 방송에서 한석희 소장은 100세 시대의 실존적 불안을 넘어 AI를 파트너로 삼아 개인의 역량을 극대화하는 구체적인 방법론과 사례를 공유했다. 한 소장은 슈퍼휴먼을 “AI를 활용해 이전에는 도달하지 못한 수준의 성과나 가치를 이루는 사람”으로 정의했다. 그는 슈퍼휴먼이 되기 위한 세 가지 조건으로 ▲자신만의 핵심 원석(경험, 직관) 발견 ▲AI를 협업 파트너로 수용 ▲AI 결과물에 인간의 인사이트를 더하는 ‘에디드 밸류(Added Value)’ 창출을 꼽았다. 한 소장은 “우리가 가지고 있는 지식과 경험은 사라지는 것이 아니라, AI를 통해 증폭되는 것”이라며, “AI를 단순한 도구가 아닌 반복 업무와 분석을 전담하는 팀원 혹은 협업 파트너로 인식하는 것이 진화의 첫걸음”이라고 강조했다.   생산성 10배 향상… 1인 미디어부터 전문 자문까지 또한 이번 방송에서는 AI를 통해 생산성을 혁신한 실전 사례가 소개되었다. 한 소장은 직접 겪은 사례를 통해 “AI와 협업하면 칼럼 집필이나 저술 속도가 4배 이상 빨라지며, 전문 자료 분석 능력은 10배 이상 향상된다”고 설명했다. 실제로 그는 AI를 활용해 자신만의 캐릭터가 담긴 ‘네 컷 만화’를 연재하고, 음악적 배경 없이도 수준 높은 작곡을 수행하며, 1인 뉴스레터 시스템을 구축하는 등 1인 기업으로서의 면모를 선보이고 있다. 특히 “AI가 글의 80%를 작성하더라도 나머지 20%에 나만의 핵심 메시지를 담아 완성도를 높인다”는 편집자적 관점을 제시해 큰 공감을 얻었다.   ▲ 4컷 만화 전문가 한석희   은퇴 후 제2의 인생, AI가 지렛대 역할 이번 웨비나에서는 시니어 세대를 위한 희망적인 메시지도 다뤄졌다. 대기업 임원 은퇴 후 AI의 도움으로 영문 서적을 출간해 아마존 베스트셀러가 된 사례나, 공무원 출신이 ESG 자문가로 변신한 사례 등이 대표적이다. 이는 AI가 인간을 소외시키는 것이 아니라, 오히려 묻혀 있던 개인의 경험을 세상 밖으로 끌어내는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사한다. 한 소장은 웨비나를 마무리하며 “AI가 여러분을 대체하는 것이 아니라, AI를 활용하는 다른 사람이 여러분을 대체하게 될 것”이라며, “나이와 직업에 상관없이 누구나 슈퍼휴먼의 잠재력을 갖고 있으며, 지금 당장 AI와 협업하는 연습을 시작해야 한다”고 당부했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 지난 3월 11일 ‘Virtual Engineering 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스’를 주제로 케이던스 디자인 시스템즈의 전문가들이 참여하여 스마트 건설 장비 개발을 위한 최신 트렌드와 이를 뒷받침하는 통합 엔지니어링 설루션을 심도 있게 다루었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 케이던스 디자인 시스템즈 정승원 팀장, 김진식 팀장, 이재욱 매니저, 임태균 팀장   건설 장비 산업의 변화와 도전 과제 이번 웨비나의 사회를 맡은 정승원 팀장은 최근 MSC 소프트웨어와 케이던스 디자인 시스템즈의 합병을 언급하며, 반도체(electronic)와 기계(mechanical) 시스템 설계의 통합 시너지를 강조했다. 최근 건설 장비 산업은 전동화(electrification)와 자율주행, 그리고 디지털 전환이라는 거대한 변화의 물결 속에 있다. 설계 단계부터 가상 환경을 활용하여 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 ‘가상 엔지니어링(virtual engineering)’은 이제 선택이 아닌 핵심 경쟁력이다. 특히 반도체 설계(EDA)와 기계 시스템 해석(CAE) 기술의 통합은 모든 제품이 전자제품화되는 현 상황에서 복합 시스템의 최적화를 가능하게 한다. 정승원 팀장은 “반도체로 대표되는 전자 설계와 기계 시스템 설계의 통합 시너지를 통해, 전기·전자와 기계 시스템을 아우르는 완성도 높은 설루션을 제공할 수 있게 되었다. 건설 장비가 AI와 전동화가 결합된 복합 시스템으로 진화함에 따라, 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 가상 개발 기술을 적용하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.   ▲ ‘건설 장비 산업 트렌드 및 도전과제’에 대해 발표한 정승원 팀장   다물체 동역학 기반의 장비 성능 및 안정성 검증 건설 장비는 험지 작업이 많아 하중 변화가 극심하며 전복 등 안전사고 위험이 상존한다. 이를 극복하기 위해 ‘아담스(Adams)’를 활용한 다물체 동역학(MBD) 해석이 중추적인 역할을 수행한다. 가상 환경에서 장비의 작업 시나리오를 구현하고 각 부품에 걸리는 동적 하중을 정확히 산출함으로써, 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증할 수 있다. 이러한 데이터는 구조 해석과 피로 해석의 신뢰도를 결정짓는 기초가 되며, 장비의 안정성과 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.   ▲ ‘건설기계 및 중장비 분야에서의 다물체 동역학 사례’를 주제로 발표한 김진식 팀장   김진식 팀장은 “가상 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 테스트하기 위험하거나 비용이 많이 드는 극한 상황을 사전에 검증하여 안전하고 신뢰성 높은 장비를 개발할 수 있다. 아담스 리얼타임 기술을 활용하면 가상 모델을 하드웨어와 직접 연동하여 제어 로직 검증 및 고장 진단까지 물리적 시제품 없이 완벽하게 수행할 수 있다”고 말했다.   전동화 구동계의 효율과 내구성 최적화 이재욱 매니저는 전동화 건설 장비의 핵심인 구동계 설계 설루션 ‘로맥스(Romax)’를 소개했다. 엔진 소음이 사라지면서 기어와 베어링에서 발생하는 고주파 소음(NVH)이 새로운 문제로 떠오름에 따라, 시스템 전체의 거동을 고려하면서도 개별 부품의 미세한 마찰까지 예측할 수 있는 하이브리드 모델링 방식이 강조된다. 이를 통해 에너지 손실을 최소화하고 장비 수명을 연장할 수 있다. 특히 개념 설계 단계부터 상세 설계까지 하나의 설루션으로 제공되어 개발 기간 단축과 비용 절감을 동시에 실현한다. 이재욱 매니저는 “기어와 베어링의 미세한 정렬 불량까지 정밀하게 시뮬레이션하여 에너지 손실을 최소화하고 장비의 수명을 획기적으로 늘리는 것이 구동계 설계의 핵심이다. 로맥스의 하이브리드 모델링은 전체 시스템의 거동을 신속하고 정확하게 예측하여 구성 요소 간의 상호작용을 명확히 이해하게 돕는다”고 전했다.   ▲ ‘로맥스 소프트웨어 설루션’을 주제로 소개한 이재욱 매니저   배터리 수명과 안전을 위한 열 관리 설루션 마지막 세션에서는 전동화 장비의 동력원인 배터리의 효율과 안전을 위해 ‘크래들 CFD(Cradle CFD)’를 활용한 열 관리 전략이 필수라는 설명이 이어졌다. 배터리는 온도에 매우 민감하여 가혹한 건설 현장에서 큰 힘을 쓸 때 발생하는 열 부하를 제어하는 것이 성공의 열쇠다. 고도화된 CFD 기술은 복잡한 장비 내부의 격자 생성 시간을 획기적으로 단축하며, 열 이동 경로를 직관적으로 파악하여 최적의 냉각 성능을 확보한다. 이는 최근 이슈가 되는 배터리 열 폭주 현상을 예측하고 방지하는 데 결정적인 역할을 한다. 임태균 팀장은 “건설 장비는 가혹한 환경에서 큰 힘을 써야 하기에 배터리 열 부하가 매우 크며, 고도화된 CFD 기술로 최적의 냉각 성능을 확보하는 것이 전동화 성공의 열쇠다. 열 관리에 있어 열 이동 경로를 직관적으로 파악하는 것은 병목 현상을 해결하고 시스템의 안정성을 확보하는 가장 기본적인 기능이다”라고 이야기했다.   ▲ ‘고신뢰성 확보를 위한 열 관리’를 주제로 발표한 임태균 팀장   통합 설루션이 이끄는 스마트 건설의 미래 이번 웨비나는 전동화와 AI라는 거대한 흐름 속에서 건설 장비 개발이 더 이상 기계 설계에만 머무를 수 없음을 명확히 보여주었다. 설계 초기 단계부터 시스템 전체를 아우르는 통합 시뮬레이션 환경을 구축하는 것은 시행착오를 줄이고 성능을 극대화하는 핵심 경쟁력이다. 각 분야 전문가들이 강조한 ‘심리스(seamless) 워크플로’는 제품의 품질 향상은 물론, 숙련된 기술자의 노하우를 디지털 자산화하여 미래 기술로 계승하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.