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개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-DEMand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-DEMand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 위한 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. 앤시스는 “AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트가 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망”이라고 전했다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환으로의 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.     제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(Multi-Physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 서멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도의 10배 향상, 진동-음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱 개선, 자동화된 워크플로 기능, 향상된 시뮬레이션 성능을 제공하며, 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착 및 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다. 클라우드 컴퓨팅, HPC 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-DEMand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원. 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감 및 메싱 시간 20% 단축하며, 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(finite element analysis, FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있으며, 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-DEMand) HPC 성능을 제공한다. 또한, 앤시스는 AI 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다고 소개했다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 앤시스는 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구를 지원해 심AI(SimAI) 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화할 수 있도록 한다. 앤시스 심AI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스와 실행 시간을 정밀하게 예측할 수 있다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해, 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다. 한편, 앤시스는 자사의 엔지니어링 이루션이 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춤으로써 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다고 덧붙였다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 이외에도 앤시스 2025 R1에는 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어인 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang), CAE/CAD/PLM 등 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하는 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군, 메싱 속도를 높인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구인 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 등이 제공된다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라며, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀들도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다.

전고체전지의 성능·품질 향상을 위한 CAE 활용   이번 호에서는 Multiscale.Sim(멀티스케일심)을 사용하여 전고체전지의 제조 공정에서 고품질, 고성능의 제품을 생산할 수 있도록 해석적으로 접근하는 방법을 알아보겠다.   ■  하효준 태성에스엔이 MBU-M1팀의 수석매니저로 전기전자, 반도체, 헬스케어 관련 구조 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   최근 전기차에 많이 사용되고 있는 리튬이온전지(lithium ion battery)는 충전이 쉽고 에너지 밀도가 뛰어나 실용적이지만, 구성 재료 중 하나인 전해질이 가연성 액체로 외부 충격에 의한 화재나 폭발 등과 같은 열 폭주 이슈가 발생하고 있다.   그림 1. 전고체전지와 리튬이온전지(LIB)의 구조   리튬이온전지의 대체품으로 각광받고 있는 전고체전지(solid state battery)는 <그림 1>과 같이 전지 양극과 음극의 사이에 전해질이 액체가 아닌 분말 형태의 불연성 고체로 대체되어 매우 안정적인 특징이 있는 차세대 배터리이다. 이러한 전고체전지는 기존 리튬이온전지에 비해서 낮은 이온 전도도를 갖는 단점이 있는데, 이는 전고체전지의 전해질이 고체로 이루어져 있어서 자유롭게 모양을 변경할 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 전해질을 분말로 분쇄하여 적용하며, 분말 형태로 적용이 되면 입자의 배열이 제품의 특성에 큰 영향을 미치는 인자이다. 고성능의 전고체전지를 개발하기 위해서는 이온이 잘 움직일 수 있는 높은 부피비율과 공극이 없는 고체전해질 층을 만들고, 분말을 구성하는 입자들 사이에 완전한 접촉을 갖게 하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 각 공정별 최적 조건을 찾는 것이 필요하며, Multiscale.Sim이 이에 대한 대책이 될 수 있다. Multiscale.Sim을 사용하면 상위 공정 결과를 하위 공정으로 전달하여 좀 더 정확한 평가가 가능하며, DEM과 FEM을 방법을 연결해 줄 수 있는 인터페이스를 가지고 있어서 이를 고려할 수 있다.   전고체전지의 제조 공정 전고체전지의 제조 공정은 여러 방법으로 접근 가능하지만, 널리 알려진 방법은 <그림 2>와 같이 습식과 건식 두 가지로 나눌 수 있다.   그림 2. 전고체전지의 제조 공정   먼저 습식 제조 공정은 혼합(mixing), 도포(coating), 건조(drying), 압축(press)의 네 단계로 이루어져 있으며 혼합 공정부터 재료는 슬러리 형태의 액상으로 존재한다. 그리고 도포와 건조 공정을 거치면서 다시 입자 형태로 돌아간 후 압축 공정을 거쳐 제작된다. 습식 공정은 일반적으로 액체 상태로 공정이 시작되기 때문에 얇은 두께의 필름 형태로 제작이 가능하며, 이에 따라서 시트형 배터리에 주로 사용된다. 건식 제조 공정은 혼합(mixing), 충전(filling), 압축(press)의 세 단계로 이루어져 있다. 혼합과 충전 공정에서 재료는 아직 입자의 형태로 존재하기 때문에 입자의 비율, 공극의 정도, 충전된 형태 등에 따라서 재료의 성질이 달라질 수 있다. 이에 따라 입자의 거동 및 특성을 분석하는 것이 <그림 3>과 같이 중요한 인자이다.   그림 3. 입자의 구성에 따른 전고체전지의 성능 예시   건식 공정과 습식 공정 모두 장단점을 가지고 있지만, 이번 호에서는 건식 제조 공정 기반으로 알아보고자 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 1월 3일 CNG TV는 ‘엔지니어링 업계 트렌드와 2025 전망’을 주제로 줌(Zoom) 웨비나를 진행했다. 이번 방송은 캐드앤그래픽스의 신년 특집으로 마련됐다. 이번 방송은 업계 전문가인 CNG TV 전문위원들이  모여 스마트 제조, 건축, 제품 디자인, 3D 프린팅 등 다양한 기술 트렌드를 분석하고 미래를 예측하는 자리로 마련됐다. 웨비나의 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   4차 산업혁명의 흐름과 AI 발전 전망 이번 웨비나 진행은 디지털지식연구소 조형식 대표가 맡았으며, 4차산업혁명연구소 한석희 소장, 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원, 홍익대학교 최성권 교수가 연사로 참여했다. 새해부터 CNG TV 전문위원으로 합류한 한석희 소장은 4차 산업혁명의 역사와 AI 및 스마트 공장의 발전이 우리나라의 제조업에 미칠 영향을 중심으로 발표했다. 그는 “지난 20년간 4차 산업혁명은 빠르게 발전해왔으며, 이제는 5차 산업혁명에 대한 논의도 시작되었다”면서, “AI 및 스마트 공장 기술이 발전하면서 대한민국은 K-스마트팩토리를 중심으로 글로벌 경쟁력을 갖춰야 한다”고 강조했다. 또한, AI 발전의 미래에 대한 전망도 제시했다. 그는 “2030년 전후로 AGI(일반 인공지능) 구현이 가능할 것”이라며, “2040년대에는 현재 AI보다 1만 배 강력한 슈퍼 AI가 등장할 가능성이 높다”고 설명했다. 이어 “한국은 독자적인 AI 연구 방향을 설정하고, ‘Grand Quest’ 전략을 통해 글로벌 시장에서 선도 위치를 차지해야 한다”고 강조했다.   ▲ 4차산업혁명연구소 한석희 소장   ▲ 4차 산업혁명의 흐름과 AI 발전 전망 요약   건설 AI와 디지털 트윈의 혁신 강태욱 연구위원은 AI 및 디지털 트윈 기술이 건설 산업에 접목되는 사례를 소개했다. 그는 “AI 기반 프로젝트 관리 및 시뮬레이션 기술이 확산되면서 건설 산업의 디지털화가 가속화되고 있다”고 밝혔다. 특히, “3D 스캔과 드론을 활용한 건설 모니터링 기술이 현장 자동화를 지원하며, 스마트 빌딩 및 스마트시티 구축에 기여하고 있다”고 설명했다. 강 연구위원은 또한 모듈러 건축(프리패브리케이션) 방식의 확대에 주목했다. 그는 “AI 기반 자동화 기술이 발전하면서 현장에서 조립하는 모듈러 건축 방식이 확산될 것”이라며, “로봇과 자동화 기술을 활용한 시공 방식이 도입되면 건설업의 생산성과 안전성이 획기적으로 향상될 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원   ▲ 2025년 건설테크 10대 트렌드   3D 프린팅의 진화와 제조의 민주화 홍익대학교 메이커스페이스 운영 총괄을 맡고 있는 최성권 교수는 3D 프린팅 기술이 가져올 제조 산업의 변화에 대해 발표했다. 그는 “3D 프린팅 기술의 발전으로 개인이 직접 디자인하고 제작하여 판매하는 비즈니스 모델이 활성화될 것”이라며, “특히 프리랜서 디자이너와 스타트업이 데스크톱 3D 프린터를 활용해 빠르게 제품을 출시할 수 있는 환경이 조성되고 있다”고 말했다. 또한, 지속 가능성(ESG) 트렌드와 3D 프린팅의 접목에 대해서도 언급했다. 그는 “바이오 플라스틱, 재활용 소재 등의 친환경 소재를 활용한 지속 가능한 제조 방식이 각광받고 있다”며, “스마트 공장과 결합해 온디맨드(on-DEMand) 제조 방식이 자리잡으면서 더욱 유연한 생산 시스템이 가능해질 것”이라고 설명했다.   ▲ 홍익대학교 최성권 교수   ▲ 3D 프린팅 전망과 시사점   디지털과 피지컬의 융합, 2025년 이후의 변화 이번 방송에서 발표자들은 2025년 이후 디지털과 현실 세계가 더욱 긴밀하게 연결될 것이라는 점을 공통적으로 강조했다. AI, 디지털 트윈, 스마트 공장, 3D 프린팅 등 기술이 현실 세계에서 실질적인 가치 창출로 이어지면서 기업과 개인은 단순한 기술 적용을 넘어, 창의적이고 적극적인 활용 전략을 마련해야 한다는 점이 핵심 메시지였다. 한편, 조형식 대표는 “기술이 아무리 발전하더라도 결국 인간이 살아가는 것은 물리적(피지컬) 세계”라며, 디지털 기술이 실생활에서 실질적 가치를 창출하는 방향으로 나아가야 한다고 덧붙였다.    ▲ 신년특집 방송   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.