국토교통부는 2025년도 건설업체 시공능력평가 결과를 7월 31일 공시했다. 총 73,657개 건설업체를 대상으로 실시된 이번 평가에서 삼성물산이 34조 7,219억 원의 평가액으로 1위를 차지하며 굳건히 자리를 지켰다. 이어 현대건설이 17조 2,485억 원으로 2위, 대우건설이 11조 8,969억 원으로 3위에 올랐다.   이번 평가는 발주자가 적정 건설업체를 선정할 수 있도록 건설공사실적, 경영상태, 기술능력, 신인도를 종합적으로 평가하는 제도이다. 전체 건설업체 87,131개사 중 84.5%에 해당하는 73,657개사가 평가를 신청했다. 종합건설업종별 공사실적 순위를 보면, 토목건축 부문에서는 삼성물산(13.7조 원), 현대건설(11.3조 원), 현대엔지니어링(10.2조 원) 순이었다. 토목 부문은 대우건설(2.5조 원), 현대건설(1.9조 원), 에스케이에코플랜트(1.5조 원)가 상위권을 기록했다. 건축 부문은 삼성물산(12.3조 원), 현대건설(9.4조 원), 현대엔지니어링(9.3조 원) 순으로 나타났다. 산업·환경설비 부문은 삼성이앤에이(13.3조 원)가 1위를 차지했으며, 조경 부문은 제일건설(726억 원)이 1위를 기록했다. 주요 공사 종류별 공사실적에서는 도로 부문 대우건설(7,936억 원), 철도 부문 포스코이앤씨(5,364억 원), 아파트 부문 현대건설(6.3조 원)이 각각 1위에 올랐다. 2025년 시공능력평가 결과는 8월 1일부터 적용되며, 공사 발주 시 입찰자격 제한 및 시공사 선정 등에 활용될 예정이다. 또한, 신용평가 및 보증심사 등의 근거자료로도 활용된다. 개별 건설업체에 대한 상세한 평가 결과는 대한건설협회, 대한전문건설협회 등 업종별 건설 관련 협회 누리집에서 확인할 수 있다.   25년 시공능력평가 상위 100개사 현황(토목건축) (단위 : 억원, 단위미만 반올림) 연번 2025년 　 　 2024년 　 　 업체명 평가액 순위변동 업체명 평가액 1 삼성물산(주) 347,219 - 삼성물산(주) 318,537 2 현대건설(주) 172,485 - 현대건설(주) 179,436 3 (주)대우건설 118,969 - (주)대우건설 117,088 4 디엘이앤씨(주) 112,183 1↑ 현대엔지니어링(주) 99,810 5 지에스건설(주) 109,454 1↑ 디엘이앤씨(주) 94,921 6 현대엔지니어링(주) 101,417 2↓ 지에스건설(주) 91,557 7 (주)포스코이앤씨 98,973 - (주)포스코이앤씨 91,125 8 롯데건설(주) 74,021 - 롯데건설(주) 64,699 9 에스케이에코플랜트(주) 68,493 - 에스케이에코플랜트(주) 53,712 10 에이치디씨현대산업개발(주)  58,738 - 에이치디씨현대산업개발(주)  51,273 11 (주)한화 49,720 - (주)한화 49,674 12 (주)호반건설 39,209 - (주)호반건설 40,343 13 디엘건설(주) 35,495 - 디엘건설(주) 34,698 14 두산에너빌리티(주) 33,931 - 두산에너빌리티(주) 31,225 15 계룡건설산업(주) 29,753 2↑ 제일건설(주) 28,252 16 (주)서희건설 28,774 2↑ 중흥토건(주) 27,709 17 제일건설(주) 26,948 2↓ 계룡건설산업(주) 27,120 18 코오롱글로벌(주) 24,944 1↑ (주)서희건설 26,707 19 (주)태영건설 23,296 5↑ 코오롱글로벌(주) 23,964 20 (주)케이씨씨건설 23,174 5↑ 금호건설(주) 22,876 21 우미건설(주) 22,482 6↑ 아이에스동서(주) 22,390 22 대방건설(주) 21,731 1↑ 동부건설(주) 21,881 23 쌍용건설(주) 21,687 3↑ 대방건설(주) 21,255 24 금호건설(주) 20,280 4↓ (주)태영건설 20,177 25 두산건설(주) 18,406 7↑ (주)케이씨씨건설 20,063 26 한신공영(주) 18,099 2↑ 쌍용건설(주) 19,438 27 효성중공업(주) 17,852 12↑ 우미건설(주) 17,542 28 동부건설(주) 17,514 6↓ 한신공영(주) 16,426 29 에이치엘디앤아이한라(주) 16,150 1↑ (주)반도건설 16,414 30 (주)반도건설 15,051 1↓ 에이치엘디앤아이한라(주) 15,693 31 (주)호반산업 14,589 4↑ (주)동원개발 15,383 32 (주)동원개발 14,574 1↓ 두산건설(주) 15,151 33 신세계건설(주) 14,428 - 신세계건설(주) 14,905 34 (주)에이치제이중공업 14,396 2↑ 자이씨앤에이(주) 14,502 35 자이씨앤에이(주) 14,028 1↓ (주)호반산업 13,858 36 삼성이앤에이(주) 13,479 10↑ (주)에이치제이중공업 13,767 37 (주)비에스한양 12,988 - (주)한 양 13,687 38 (주)금강주택 12,924 7↑ 에스케이에코엔지니어링(주) 13,250 39 씨제이대한통운(주) 12,169 5↑ 효성중공업(주) 12,931 40 (주)동양건설산업 12,100 2↑ 에스지씨이앤씨(주) 12,230 41 에스지씨이앤씨(주) 12,040 1↓ 진흥기업(주) 11,255 42 중흥토건(주) 10,836 26↓ (주)동양건설산업 11,157 43 (주)대광건영 10,548 6↑ (주)라인산업 11,103 44 진흥기업(주) 10,320 3↓ 씨제이대한통운(주) 10,986 45 (주)라인산업 9,765 2↓ (주)금강주택 10,300 46 (주)라인건설 9,559 2↑ 삼성이앤에이(주) 9,871 47 에이치에스화성(주) 8,584 - 에이치에스화성(주) 9,389 48 에스케이에코엔지니어링(주) 8,574 10↓ (주)라인건설 9,338 49 (주)성도이엔지 8,083 20↑ (주)대광건영 8,474 50 (주)서 한 8,074 1↑ 양우건설(주) 7,927 51 남광토건(주) 7,840 8↑ (주)서 한 7,615 52 대보건설(주) 7,724 1↑ 중흥건설(주) 7,510 53 동문건설(주) 7,246 8↑ 대보건설(주) 7,180 54 (주)태왕이앤씨 6,851 6↑ 자이에스앤디(주) 6,763 55 극동건설(주) 6,762 8↑ (주)케이알산업 6,714 56 일성건설(주) 6,401 - 일성건설(주) 6,682 57 (주)케이알산업 6,243 2↓ (주)시티건설 6,617 58 아이에스동서(주) 5,836 37↓ 신동아건설(주) 6,445 59 경남기업(주) 5,767 17↑ 남광토건(주) 6,398 60 양우건설(주) 5,577 10↓ (주)태왕이앤씨 6,373 61 (주)시티건설 5,486 4↓ 동문건설(주) 6,320 62 중흥건설(주) 5,477 10↓ 엘티삼보(주) 6,303 63 (주)모아주택산업 5,366 합병신규취득 극동건설(주) 6,188 64 (주)우미개발 5,164 14↑ (주)금성백조주택 5,951 65 동원건설산업(주) 5,025 - 동원건설산업(주) 5,872 66 (주)대명건설 5,004 7↑ 에이스건설(주) 5,692 67 일신건영(주) 4,993 1↑ 디에스종합건설(주) 4,858 68 신동아건설(주) 4,857 10↓ 일신건영(주) 4,697 69 자이에스앤디(주) 4,605 15↓ (주)성도이엔지 4,685 70 (주)금성백조건설 4,553 11↑ (주)동양 4,666 71 (주)대림 4,252 17↑ 삼부토건(주) 4,627 72 (주)대원 4,207 26↑ (주)서해종합건설 4,586 73 (주)동아지질 4,123 11↑ (주)대명건설 4,513 74 엘티삼보(주) 4,080 12↓ 보광종합건설(주) 4,491 75 (주)금성백조주택 3,885 11↓ 풍림산업(주) 4,269 76 (주)미래도건설 3,799 172↑ 경남기업(주) 4,251 77 금광기업(주) 3,783 10↑ 대방산업개발(주) 4,244 78 삼부토건(주) 3,724 7↓ (주)우미개발 4,063 79 (주)원건설 3,604 3↑ 경동건설(주) 4,041 80 강산건설(주) 3,519 3↑ 요진건설산업(주) 3,975 81 에이스건설(주) 3,468 15↓ (주)금성백조건설 3,925 82 풍림산업(주) 3,417 7↓ (주)원건설 3,780 83 (주)흥화 3,385 6↑ 강산건설(주) 3,691 84 (주)서해종합건설 3,360 12↓ (주)동아지질 3,588 85 보광종합건설(주) 3,281 11↓ 이수건설(주) 3,581 86 대방산업개발(주) 3,265 9↓ 파인건설(주) 3,559 87 이수건설(주) 3,262 2↓ 금광기업(주) 3,541 88 동아건설산업(주) 3,258 20↑ (주)대림 3,282 89 씨에이이앤씨(주) 3,084 11↑ (주)흥화 3,261 90 삼환기업(주) 3,062 16↑ 혜림건설(주) 3,214 91 (주)화성개발 3,060 2↑ 한양산업개발(주) 3,187 92 신원종합개발(주) 2,907 23↑ (주)신성건설 3,076 93 (주)비에스산업 2,856 9↑ (주)화성개발 2,905 94 요진건설산업(주) 2,832 14↓ (주)광신종합건설 2,816 95 디에스종합건설(주) 2,744 28↓ (주)한양건설 2,811 96 영진종합건설(주) 2,736 23↑ 대흥건설(주) 2,767 97 우암건설(주) 2,648 38↑ (주)유탑건설 2,766 98 (주)한양건설 2,644 3↓ (주)대원 2,741 99 (주)이안알앤씨 2,603 24↑ (주)보미건설 2,706 100 위본건설(주) 2,592 37↑ 중앙건설(주) 2,679      

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 명예교수는 개회사에서 AI와 결합하여 다시 중요해진 PLM의 미래를 강조했다. 그는 “AI 혁신이 전 세계를 휩쓰는 가운데 특히 제조 산업에서 GPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 어떻게 적용할지가 핵심 과제”라면서, “제조 특유의 반구조화된 데이터, 환각(hallucination) 문제, 막대한 학습 데이터 구축 비용 등의 난관을 극복하고 1~2년 내에 현업에서 성과를 내야 한다”고 강조했다. 또한, “이번 콘퍼런스가 PLM을 넘어 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 주제를 다루며, 산업 전문가들이 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 논의하고 상호 인사이트를 얻는 교류의 장이 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 서효원 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장   한국CDE학회의 회장인 충남대학교 정현 교수는 격려사를 통해 “이번 행사에서 PLM의 AI 전환을 위해 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 논의가 이뤄지기를 바란다”면서, 다양한 산업 전문가들의 교류를 통해 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 점검하고 상호 인사이트를 얻는 것이 중요하다고 짚었다. 그는 또한 기술 확산을 넘어 회사의 전략, 내부 문화, 조직 혁신이 동반되어야 진정한 디지털 AI 전환이 완성될 것이라고 강조하면서, “이번 PLX/DX 베스트 프랙티스 콘퍼런스가 새로운 협업과 혁신의 출발점이 되기를 바라며, 한국CDE학회 또한 산학연 협력의 구심점 역할을 이어나갈 것”이라고 전했다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   이번 행사의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   PLM과 산업 AI, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 되다 가천대학교의 조영임 교수는 ‘제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제’를 주제로 한 기조연설에서 전 세계적으로 AI 기술 개발이 빠르게 추진되고 있으며, 제조 기업이 AI에 몰입하지 않으면 경쟁력을 유지하기 어렵다고 짚었다. 그리고 AI를 통한 제조 산업의 미래 활성화 방안을 제시하면서, AI 기술 발전과 함께 제조업이 갖춰야 할 기술/전략/인프라/인재 양성의 중요성을 언급했다. PLM은 제품의 전체 생애 주기에 걸친 프로세스와 데이터를 통합 관리하는 개념으로 설명된다. 최근에는 단순한 제품 관리를 넘어 순환 경제(circular economy)의 핵심 개념으로 정의되고 있으며, 데이터 중심의 관리 및 전략적 최적화를 추구하고 있다. 조영임 교수는 “최근 PLM이 다시 중요하게 부각되는 이유는 디지털 전환에 있어 PLM이 디지털 스레드(digital Thread)와 디지털 트윈(digital Twin)을 포괄하는 상위 관리 체계로서 중요한 역할을 하며, 디지털 전환에 AI가 결합되는 구조가 글로벌 제조 산업 AI의 기본 모델이기 때문”이라고 짚었다.   ▲ 가천대학교 조영임 교수   한편, AI 기술은 현재 클라우드 중심의 LLM(대규모 언어 모델)에서 미래에는 온디바이스 기반의 SLM(소규모 언어 모델)로 변화하며 효율성과 협업, 그리고 지속가능성을 강조할 것으로 보인다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI)는 LLM을 넘어 사용자의 복잡한 작업을 스스로 처리하는 비서 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있다. 조영임 교수는 “국내 제조업의 AI 도입률은 아직 낮고, 대기업이 중소기업보다 도입률이 높다. 또한, 한국 기업은 핵심 기술 영역보다는 재무 관리 등 주변 인프라에 AI를 집중하는 경향이 있다”고 지적했다. 향후 산업 AI의 과제로는 핵심 기술에 대한 고도화된 도입과 전략 및 데이터 연결의 표준화가 꼽힌다. 조영임 교수는 “산업 AI는 제조 디지털 전환의 핵심 기술로서, PLM과 AI의 공동 연계, 통합 패키지 개발, 산업 AI 표준 반영, 제조 DX 가이드라인 개발 및 공공 조달 지침 마련 등이 정부가 기업과 함께 추진해야 할 과제”라고 전했다.   AI 시대 제조 경쟁력 향상을 위한 통합형 PLM 전략 SAP 코리아의 고건 파트너는 ‘AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략’이라는 주제로 기조연설을 진행하면서, SAP의 PLM과 ERP(전사 자원 관리) 통합 전략을 소개했다. SAP는 예측 불가능한 외부 환경에 대응하고 내부 역량을 강화하기 위해 애플리케이션 레벨의 수평적 통합과 데이터 및 AI 레이어를 통한 수직적 통합을 동시에 추구하고 있다. SAP가 추진하는 수평적 PLM 통합은 디지털 스레드를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 사내뿐 아니라 협력사 및 고객사를 포함한 전체 가치사슬(value chain)의 데이터를 실시간으로 통합하는 것을 목표로 한다. 고건 파트너는 “SAP는 이를 위해 별도의 비즈니스 네트워크를 운영하며, 설계 단계의 산출물이 제조 및 설비 관리까지 원활하게 연동되어 정보 재활용이 극대화되는 환경을 제공한다”고 소개했다.   ▲ SAP 코리아 고건 파트너   수직적 PLM 통합은 애플리케이션 위에 AI 레이어를 두어 정형 및 비정형 데이터를 활용하고 AI가 비즈니스를 이해하도록 하는 전략이다. 고건 파트너는 국내 기업의 AI 도입 시 가장 큰 문제점으로 데이터 부재와 품질 문제를 꼽으면서, AI와 함께 지식 그래프(knowledge graph)를 PLM에 적용하여 예지 정비 및 설계 변경 영향도 분석 등이 가능한 데이터 플랫폼을 제안했다. 고건 파트너는 “SAP는 PLM에 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 적용해 협업 및 문서 요약 기능을 제공하고 있으며, 오픈 AI, 엔비디아, 메타 등 30개 이상의 파운데이션 모델과 협력하여 제조 현장의 로봇 제어까지 확장하고 있다”고 전했다. 또한 “현재 기업들이 직면한 불확실성에 대응하기 위해서는 제품 정보 관리의 고도화가 필수이며, 통합형 PLM 전략이 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.   조선산업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 HD현대의 이태진 전무는 ‘조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼’을 주제로 한 기조연설에서 조선산업의 현황과 디지털 전환 전략의 필요성을 짚었다. 국내 조선산업은 탈탄소 정책, 에너지 무기화, 군사력 강화 등으로 호황을 맞고 있지만, 한편으로 중국 조선소의 추격, 높은 원가와 인건비, 친환경 선박 생산의 어려움, 숙련 인력의 이탈, 그리고 신사업 발굴 필요성 등으로 인해 위기감을 갖고 있기도 하다. 이태진 전무는 이러한 상황에서 디지털 전환은 조선산업의 미래를 위한 필수 요소라고 진단하면서, 2020년부터 2030년까지 10년간 디지털로 최적 운영되는 초일류 조선소 구현을 목표로 하는 HD현대의 디지털 전환 전략을 소개했다. HD현대의 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 프로젝트는 조선소 데이터의 디지털화, 데이터 연결 및 최적화, 지능형 조선소 구축 등 세 3단계로 진행되며, 그 핵심은 차세대 CAD와 PLM을 근간으로 하는 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 구축에 있다.   ▲ HD현대 이태진 전무   HD현대의 차세대 설계/생산 통합 플랫폼은 연결성, 일하는 방식의 변화, 전체 업무 효율 극대화, 디지털 제조 기반 구축 등 네 가지 핵심 목표를 지향한다. 이를 실현할 수 있는 차세대 CAD/PLM 구축을 위해 HD현대는 올해 말 최종 설루션을 선정하고 2026년부터 구축에 들어갈 예정이며, 설루션 선정뿐만 아니라 업무 프로세스 변화를 함께 추진할 계획이다. 이태진 전무는 “PLM/DX는 제조업 경쟁력 강화의 핵심 구현 수단이며, 디지털 스레드는 생산, SCM(공급망 관리), MRO(유지보수, 수리, 운영) 사업까지 연결하여 새로운 부가가치를 창출할 기회가 될 것”이라고 전망하면서, “이러한 설계/생산 디지털 전환이 장기적으로 제조산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것이며, ERP, SCM, 데이터 플랫폼, AI 등 모든 연관 시스템과의 연결이 중요하다”고 덧붙였다.   기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다   또한, 부스 전시에서는 제조 혁신을 실현하기 위한 디지털 전환 및 인공지능 전환 설루션 기술이 다양하게 소개되어 참가자들의 눈길을 끌었다.   ▲ 다쏘시스템 부스   ▲ 마이링크 부스   ▲ 세원에스텍 부스   ▲ 쓰리피체인 부스   ▲ 씨이랩 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 인코스 부스   ▲ 한화시스템 부스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

대한기계학회 2024 학술대회에서 만나는 다쏘시스템 다가오는 11월 6일(수)부터 9일(토)까지 제주국제컨벤션센터에서 열리는 대한기계학회 2024년 학술대회에 다쏘시스템이 참여합니다. 이번 학술대회에는 약 2,800명의 기계공학자 및 기술자가 참가하며, 1,200여 편의 논문 발표와 다양한 강연, 포럼, 경진대회 등 흥미로운 프로그램이 준비되어 있습니다. 다쏘시스템 부스에서는 다물체 동역학(MBS) 시뮬레이션 기술을 직접 만나볼 수 있는 Simpack기술 데모가 전시될 예정입니다. 행사 자세히 보기 Simpack이란? Simpack은 다쏘시스템이 제공하는 다물체 동역학(MBS: Multi-Body Simulation) 소프트웨어로, 기계 시스템의 동적 거동을 정확하게 분석하고 예측하는 도구입니다. 이 솔루션은 복잡한 기계적 구성 요소들의 상호작용을 시뮬레이션하여 설계 과정에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 파악하고 최적화합니다. 행사 자세히 보기 Simpack 영상 보기

태성에스엔이는 9월 11일 서울 aT센터에서 'CAE×AI 세미나 2024'를 개최했다. 이날 세미나에는 300명 이상의 업계 전문가들이 참석한 가운데, 앤시스의 해석 프로그램과 AI의 접목을 통한 혁신적인 해석 기법들이 소개되었다. 참석자들은 최신 CAE 해석 기술과 AI의 융합을 통해 향후 제조업과 설계 분야의 발전 가능성에 대한 인사이트를 얻었다. ■ 박경수 기자      AI/ML을 활용한 해석 혁신 이번 세미나에서는 AI/ML 기술의 CAE 해석 적용을 주제로 앤시스 심AI(Ansys SimAI)와 앤시스GPT(AnsysGPT)를 포함한 다양한 AI 트렌드가 소개되었으며, 이를 활용해 더 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방법이 논의되었다.  태성에스엔이 노은솔 매니저와 김도현 매니저는 ‘기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능’을 주제로, AI 도입으로 해석 부문이 어떤 변화가 생겼는지 설명했다. 이어 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 소개하며, AI 기술이 CAE 해석에 어떻게 실질적으로 적용되고 있는지 설명했다. 권기태 수석매니저는 ‘태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스’를 주제로, AI가 시뮬레이션 데이터를 활용해 성능을 최적화하는 방법에 대해 심도 깊은 논의를 진행했다.    Stochos와 AI 응용사례 CADFEM Germany GmbH의 다니엘 수쿠프(Daniel Soukup)는 Stochos라는 온프레미스 기반 AI 프로그램을 소개했다. Stochos는 신경망과 가우시안 프로세스를 결합한 Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes(DIM-GP) 알고리즘을 통해 소량의 데이터로도 높은 예측 정확도를 제공하는 기술이다. 특히, 확률론적 머신러닝을 도입해 예측 결과의 신뢰도를 함께 제시하여 엔지니어들이 AI 결과를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들어 준다. 이 기술은 복잡한 시뮬레이션 문제 해결에 있어 뛰어난 성능을 발휘하며 관심을 끌었다.   CAE와 AI 융합의 미래 이외에도 이번 행사에서는 앤시스의 최적화 전용 프로그램인 옵티스랭(optiSLang)에서 AI 사용 방법, 심AI, 앤시스GPT, 트윈AI(Ansys TwinAI) 등 AI를 접목한 앤시스의 최적화 기술이 차례로 소개되었고, 다양한 시각에서 AI 기술이 CAE에 어떻게 접목될 수 있는지 소개됐다.  태성에스엔이는 CAE와 AI의 결합을 통한 미래 산업의 변화 가능성에 대해 참석자들과 함께 토론하는 시간을 가지며 세미나를 마무리했다. AI 기반의 CAE 해석 기술은 향후 설계 및 제조 산업의 혁신을 주도할 중요한 요소로 자리잡을 것으로 기대된다.   ‘CAE×AI 세미나 2024’ 인터뷰  CAE×AI 세미나 2024 행사 관련해 태성에스엔이의 석진 영업본부 이사, 윤진환 기술본부 이사, 권기태 기술본부 AI 팀 수석매니저와 이야기를 나눴다. Q. 이번 세미나에서 발표된 AI/ML 기술 적용 사례 중, 특히 성공적인 사례를 하나 꼽는다면? 해당 사례에서는 어떤 방식으로 해석 프로세스를 개선했는지? ■ 윤진환 : 많은 분들이 AI/ML의 도입은 아직 시기상조이거나, 중견기업 이상의 대형 기업에서만 시험적으로 적용되고 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 태성에스엔이의 AI 팀이 개발한 AI/ML 솔루션은 이미 국내 중소기업에서 실사용 되고 있는 사례를 보여드리고자 했다. 이 프로그램은 AI 모델 자동 생성 프로그램으로, 앤시스 일렉트릭 데스크톱(Ansys Electric Desktop)에서 계산된 시뮬레이션 결과를 기반으로 AI 모델을 자동으로 생성한다. 해석자가 앤시스 일렉트릭 데스크톱에서 설계 형상에 대한 변수만 지정해 두면, 본 프로그램은 자동으로 해당 변수를 추출해 실험계획법(DoE)을 기반으로 여러 번의 해석을 진행한 뒤, AI 모델을 구축한다.   ▲ 해석팀 : 해석 변수 자동 추출 및 AI모델 생성 자동화    이후, 설계자는 구축된 AI 모델을 기반으로, 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과값을 확인할 수 있다.   ▲ 설계팀 : AI 모델을 통한 실시간 성능 예측   이후 설계자는 구축된 AI 모델을 바탕으로 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과를 확인할 수 있다. 이 기능 덕분에 해석자는 설계팀으로부터 반복되는 동일 작업 요청을 줄일 수 있었고, 더 높은 수준의 분석이나 추가적인 AI 모델 구축에 시간을 투자할 수 있게 되었다. 설계팀 또한 실시간 예측을 통해 빠른 결과 분석을 반영해 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 프로그램은 유사한 환경에서 구조해석, 열해석 등에도 적용 가능하며, 맞춤형 UI와 다양한 AI 기능을 구현할 수 있어 여러 기업으로부터 관심을 받고 있다.   Q. 심AI와 앤시스GPT와 같은 최신 기술 및 제품 트렌드가 CAE 해석 분야에서 어떤 변화를 가져올 것으로 기대하나? 이 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 해석 결과의 품질에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지? ■ 석진 : 심AI와 같은 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 사용자가 모델링부터 해석에 이르는 전 과정을 보다 신속하게 수행할 수 있도록 지원한다. 설계 초기 단계에서 최적화를 진행할 수 있는 가능성이 높아지며, 이를 통해 설계 주기가 단축될 것이다. 또한, 인적 오류를 최소화함으로써 실험과 프로토타입 제작에 소요되는 비용과 시간을 절감하여 궁극적으로 시장 출시 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다. AI 기술을 활용해 대량의 해석 데이터를 분석하고 패턴을 인식함으로써 더 나은 설계 결정을 지원할 수 있으며, 앤시스GPT는 앤시스 공식 웹사이트 내에서 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하거나 최적의 설계 옵션을 제안하는 데 유용할 것이다. 이러한 기술은 CAE 도구의 사용을 더욱 쉽게 만들어 준다. 예를 들어, 복잡한 해석 과정이나 설정에 대한 자동 안내 및 추천 기능은 비전문가들도 손쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 팀과 부서 간 협업도 향상될 것이다. AI 기반 도구는 설계, 해석, 생산 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 더 통합된 접근 방식을 가능하게 한다. 결론적으로, 심AI, 앤시스GPT, 앤시스 AI+ 등 앤시스의 AI 솔루션은 CAE 해석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대하며, 이는 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 것이다.   Q. CAE 프로그램에 AI를 접목했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었는지? 이런 기술적 통합이 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 보는지? ■ 권기태 : 앤시스는 다음 그림과 같이 CAE 프로그램에 순차적으로 AI 기능을 추가하고 있다.  그 중 앤시스 CFD AI+ 기능을 하나의 사례로 소개하겠다. 플루언트(Ansys Fluent)에서 제공하는 Generalized k-ω Model(GEKO) 난류 모델은 사용자가 직접 계수를 설정해야 하며, 도메인 내에서도 각기 다른 계수를 설정해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스 CFD AI+는 Adjoint Solver와 Neural Network/Machine Learning 기법을 결합하여 GEKO 모델의 계수를 자동으로 조정하는 기능을 제공한다.  AI 기술의 효과를 확인하기 위해 S805 Airfoil 문제에 GEKO 모델 계수의 자동 튜닝 기능을 적용한 결과 GEKO 기본 계수를 사용할 때 오차는 기준값 대비 13.2%였지만, AI 기반 자동 튜닝 계수를 적용한 경우 오차가 0.2%로 크게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 앤시스 AI+를 통해 CAE 프로그램과 AI 기술을 기술적으로 통합함으로써 해석 속도와 정확도를 개선하고 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 데이터에 AI 기술을 적용하여 실무 현장에서 많은 성과를 보이고 있다. 심AI 프로그램은 형상과 시뮬레이션 필드 결과 데이터를 활용해 시뮬레이션 솔버를 대체할 수 있는 인공지능 모델을 제작할 수 있는 사례를 보여 준다. 이 모델을 사용하면 형상을 입력하여 기존 시뮬레이션 솔버에 비해 10배에서 최대 1000배 더 빠르게 필드 결과를 예측할 수 있다.  디지털 트윈 분야에서는 복잡한 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 ROM(축소 차수 모델)이라는 머신러닝 기법을 통해 시스템 수준의 해석 모델로 전환하여, 실시간 물리적 예측이 가능하며 빠른 속도와 높은 정확도를 제공한다.  향후 품질 및 생산 관리와 같은 측정 데이터 기반 인공지능 모델이 많이 사용되는 영역에서도 시뮬레이션 데이터 기반 인공지능 모델의 사용이 활발해질 것으로 기대된다. 이를 통해 시뮬레이션 기술은 설계 단계에만 머무르지 않고, 공정 및 품질 개발, 생산 및 품질 관리, 그리고 디지털 트윈과 같은 장치의 효율적인 운용 단계까지 그 활용 범위가 더욱 확장될 것이다.   Q. Stochos와 같은 온프레미스 기반의 AI 프로그램이 다른 클라우드 기반 AI 프로그램과 비교했을 때 어떤 차별화된 장점이 있다고 보나? 특히 보안성과 데이터 처리 측면에서 어떤 이점이 있는지? ■ 윤진환 : CAE 분야에서 클라우드 기반의 AI를 이용하는 이유는 사용자의 접근성을 높이기 위한 목적도 있지만, AI 학습을 위해서는 고가의 고성능 GPU가 필요하며 때로는 여러 대의 GPU를 묶어야 학습이 가능하기 때문에 장비 구축 비용이 매우 높다는 현실적인 이유도 있다. 다시 말해 온프레미스 환경에서 CAE에 대한 AI를 학습할 수 있다는 것은 기존의 AI 알고리즘과 달리 상대적으로 적은 계산 장비 리소스만으로도 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 AI 기술을 보유하고 있다는 의미다.  Stochos는 일반적인 신경망 기반의 AI와 Gaussian Process기법을 결합한 DIM-GP 기법을 이용하여 적은 샘플수로도 높은 정확성의 AI모델을 만들어 내며, 저가의 GPU 또는 CPU만으로도 빠른 속도로 학습할 수 있다. 또한 Scalar, Signal, 이미지, 3D 형상, 정상상태, 과도상태 등의 다양한 해석 데이터와 일반 정보에 대한 AI 모델을 만들 수 있어서 활용도도 넓다. 특히 AI 모델 생성 시의 내부변수 설정(하이퍼파라미터)을 별도로 조절할 필요가 없으며, 자동으로 노이즈를 처리하는 기능이 있어 복잡한 AI 설정 과정이 필요 없는 것이 큰 장점이다.  보안성과 데이터 처리 부분에서는 클라우드 기반의 AI와 비교했을 때 사내 장비에서 모든 작업을 할 수 있어 데이터 유출이나 유실의 우려를 원천적으로 차단할 수 있으며, 사내망에서 구동되므로 데이터 전송 및 예측 속도가 빠르다는 장점이 있다. 따라서 보안 문제에 대한 우려가 있거나 사내 AI 장비 구축 비용에 부담을 느끼고 있다면, 이 솔루션이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 생각한다.      Q. 태성에스엔이는 향후 AI 관련 기술을 어떻게 발전시켜 나갈 계획인지? 앞으로 예상되는 CAE 해석 관련 기술 발전 방향 및 비전에 대한 설명도 부탁드린다. ■ 윤진환 : 태성에스엔이는 열유동/구조/전기전장/시스템/광학/최적화 등의 분야에 대한 100여명의 전문엔지니어를 보유하고 있으며, 앤시스 AI+, 심AI, 앤시스GPT에 대해서는 모든 엔지니어가 각자의 해석분야와 산업분야에 대한 초기 대응을 수행하고 있다.  이에 더해 태성에스엔이에는 AI를 위한 전문 그룹이 구성되어 있다. 이 그룹은 기술 엔지니어 중에서 AI 분야의 전문성을 가진 인원들로 이루어졌으며, 다양한 산업군에서 필요로 하는 CAE AI 응용 방안을 고객과 논의하여 선제적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.  그리고 상용 AI 프로그램인 Stochos과 오픈소스를 활용해 맞춤형 AI 환경을 구축하거나 AI 모델 생성 서비스를 제공하는 것도 주요 사업 중 하나이며, 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와의 협업을 통해 3차원 실시간 그래픽 플랫폼에 CAE AI를 적용하는 작업도 병행하고 있다. 각종 학회, 기업체 연구소, 프로그램 개발 업체 등에서 CAE에 AI 기술을 접목하고 응용 방안을 연구하는 활동이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있다. CAE 자체의 해석 속도와 전후 처리 속도 향상, 그리고 편의성 증대는 전문 해석자의 업무 부담을 덜어줄 것이다. 또한, CAE AI 모델 구축을 통한 빠른 예측과 실시간 결과 도출은 설계자와 해석자 간의 협업을 더욱 긴밀하게 하여 해석이 실제 업무 현장에 더 활발하게 활용될 것으로 예상된다. 이에 따라 해석자는 CAE를 통해 AI 모델을 구축하고 배포하며, 이를 사내에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 환경 구축 업무가 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업통상자원부는 민간 중심의 업종별 융복합 디지털 전환 전략을 모색하고, 산업 AI를 현장에 내재화시카는 방안을 전략적으로 추진하고자 기존의 '산업디지털전환연대'를 확대·개편해 '산업 AI 얼라이언스'를 출범하였다고 밝혔다. 2020년부터 2022년까지 운영된 산업디지털전환연대는 미래차, 가전·전자, 헬스케어 등 10대 업종에서 470여 개 기업과 기관이 참여하여 360여 개의 협업 과제를 발굴하였고, 이 중 16개 대표과제를 선별하여 정부 R&D와 연계, 지원 등의 성과를 거뒀다. 새롭게 출범하는 산업 AI 얼라이언스는 산업 간의 융합과 협업을 촉진하고 업종별 경계를 허물어 다양한 기업들이 함께 참여하는 방향으로 추진하는 것을 목표로 삼는다. 대표적인 디지털 전환 공급기업인 삼성SDS, CJ올리브네트웍스, SK C&C와 10대 대표 업종별 수요기업인 현대자동차, LG전자, 두산에너빌리티, 코오롱FnC 등이 산업 AI 얼라이언스에 참여한다. 얼라이언스는 대기업을 중심으로 중견·중소기업이 산업 현장의 디지털 전환 전략을 민간 중심으로 추진하는데 더욱 힘을 얻을 것으로 기대하고 있다. 또한 한국섬유산업연합회, 한국로봇산업협회, 한국산업데이터표준협회, 한국금속재료연구조합 등 업종별 주요 협·단체가 참여하여 기업들의 협력 활동을 지원할 예정이다. 이외에도 디지털 전환 역량을 보유하고 있는 한국전자기술연구원, 한국산업기술시험원, 한국생산성본부, 한국산업지능화협회가 간사기관으로서 참여하고 한국산업기술진흥원이 총괄 운영하여 산업 AI 얼라이언스 추진에 더욱 내실을 다질 계획이다.     한편, 산업 AI 얼라이언스에 참여할 기업 중 28개 대표기업 및 기관이 발족식에 참석하여 산업 AI 얼라이언스 협력 및 활성화를 위한 업무협약도 진행하였다. 산업 AI 얼라이언스는 이번 MOU 체결을 통해 ▲산업 AI 활용 촉진을 위한 선도과제 및 지원시책 발굴 ▲국내 산업 디지털 전환 생태계 활성화를 위한 상호 정보 제공 ▲산업 데이터 활용 촉진 및 법·제도·규제 개선 방안 도출 ▲산업 디지털 전환 촉진을 위한 정보 교류, 기관 간 협업 네트워크 구축 등에 적극 협력하기로 했다. 한국산업지능화협회의 김태환 상근부회장은 “국내 산업이 저성장 산업 구조 고착화 등 성장의 한계에 다다르고 있는 상황에서 업종별 주요 대기업이 연대하여 산업 AI 얼라이언스에 적극 참여하겠다는 뜻을 밝히고 업무협약을 체결했다는 것에 산업계는 상당히 고무적인 분위기이다. 중견·중소기업 등 기존 산업 디지털 전환 연대의 경제주체와 협회 회원사 등은 환영의 뜻을 전했고, 이에 협회도 기업들의 디지털 전환을 위한 지원을 아끼지 않을 예정’이라고 밝혔다.   「산업 AI 얼라이언스」 참석자 명단 구 분 소 속 　 직 함 성 명 비 고 정부 산업통상자원부 1차관 장영진 　 위원장 성균관대 기계공학과 교수 최재붕 　 분과장(Mobility AI) 인터엑스 / UNIST 교수 대표 박정윤 　 분과장(Machinery AI) 성균관대 시스템경영공학과 교수 노상도 디지털트윈·AI 등 분과장(Optimization AI) 인이지 / KAIST 교수 대표 최재식 전환위원회 민간위원 분과장(법/제도/규제) 서울대학교 법학전문대학원 교수 이동진 산업데이터 계약 가이드라인 총괄 분과장(산업데이터) 네이버클라우드 이사 류재준 민간플랫폼 운영기관 공급기업 DX 삼성SDS 부사장 강석립 전환위원회 민간위원 대표 전문기업 CJ올리브네트웍스 대표 유인상 　 　 (토탈솔루션) SK C&C 그룹장 차지원 　 　 AI 마키나락스 대표 이재혁 첨단제조 스타트업 50 　 솔루션 　 　 　 WEF 기술선도기업(‘21) 　 전문기업 엠아이큐브솔루션 대표 박문원 스마트팩토리 솔루션  　 　 　 　 　 전문회사 　 　 위즈코어 대표 박덕근 제조데이터 분석 전문기업 수요기업 자동차 현대자동차 상무 박현성 Mobility AI 대표 로봇 현대로보틱스 전무 노경식 　 　 조선 HD현대 상무 김영옥 　 　 철강 현대제철 상무 김형진 Machinery AI 　 전기전자 LG전자 상무 한은정 　 　 공작기계 DN솔루션 부사장 이병곤 　 　 이차전지 LG에너지솔루션 상무 김규성 Optimization AI 　 에너지 두산에너빌리티 상무 장세영 　 　 화학 에코프로 상무 이수호 　 　 섬유 코오롱FnC 대표 유석진 　 유관기관 한국산업지능화협회 회장 김도훈 얼라이언스 총괄 간사 (총괄지원기관) 한국산업기술진흥원 원장 민병주 총괄 지원기관 　 한국전자기술연구원 원장 신희동 얼라이언스 간사기관 　 한국생산성본부 회장 안완기 　 　 한국산업기술시험원 원장 김세종 　

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