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통합검색 "DX"에 대한 통합 검색 내용이 2,235개 있습니다
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한국산업지능화협회, ‘중견기업 디지털혁신형 사업전환 교육’ 개최
한국산업지능화협회는 10월 17일 서울 위플레이스 강남교육장에서 중견기업을 대상으로 ‘디지털혁신형 사업전환 교육’을 개최했다고 밝혔다. 이번 교육은 중견기업 핵심인재 육성 아카데미의 일환으로, 산업 구조 변화에 대응해 디지털 기술을 기반으로 한 기존 사업 고도화 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 교육은 ▲산업전환 정책 동향과 구조적 사업전환의 필요성 ▲국내외 중견기업의 전환 성공사례를 중심으로 진행됐으며, ▲디자인 씽킹을 활용한 기존사업 재해석 ▲가치사슬 재편 ▲디지털 프로세스 개선 등 실무 중심의 전략을 중점적으로 다루었다. 이어 디지털 전환 수준 진단 워크숍을 통해 자가진단 툴을 활용한 조직 내 디지털 준비도 점검과 변화 인식 진단이 이뤄졌고, 데이터 기반 신사업 기획 세션에서는 참가자들이 자사 상황에 맞는 시장 탐색, 고객 분석, MVP 기획 등을 구체화해보는 실습도 진행했다. 또한 AI·IoT·RPA 등 기술 공급기업의 협력 사례와 정부 연계사업 활용방안이 공유되었으며, 참가자들은 자사 중심의 사업전환 전략을 수립하고 전문가의 1:1 피드백을 통해 실질적인 개선 방향을 모색했다.     한국산업지능화협회 추현호 센터장은 “이번 교육이 중견기업이 디지털 기술을 활용해 기존 사업을 고도화하고, 새로운 성장 방향을 모색하는 데 실질적 도움이 되었기를 바란다”며, “협회는 앞으로도 현장 중심의 교육과 연계를 통해 중견기업의 디지털혁신 역량 강화를 지속 지원하겠다”고 밝혔다. 한편 협회는 이번 교육에 이어 오는 10월 23일 ‘산업일자리전환 우수기업 벤치마킹’, 10월 24일 ‘중견DX 커넥티드 데이’를 개최해 중견기업 간 디지털 혁신성과 공유와 협력 네트워킹을 이어갈 예정이라고 전했다.
작성일 : 2025-10-17
캐디안, 3D 도면·디자인 뷰어 업그레이드 출시
  캐디안은 자사의 3D 뷰어인 ‘캐디안 3D 뷰어 2026(CADian 3D Viewer 2026)’를 출시했다고 밝혔다. 이번 버전은 속도 개선과 안정성 강화로 다양한 형식의 3D 도면 파일을 실시간으로 확인하고 검증할 수 있는 기능을 제공한다. 캐디안 3D 뷰어는 2010년 처음 선보인 이후 도면·디자인 특허 출원 및 심사를 위한 도구로 쓰여 왔다. 캐디안은 “특히 국내 특허청의 3D 디지털 도면 제출 기준에 최적화된 호환성과 기능을 갖추고 있으며, 국제적으로도 그 실용성을 인정받고 있다”고 소개했다. 이번 2026 버전은 DWG, DXF, DWF(오토캐드), 3DS(3D 맥스), 3DM(라이노), IGS(IGES), STP(STEP), STL(3D 프린팅), OBJ(Wavefront OBJ) 등 다양한 CAD 포맷을 지원하며, 특허청 제출용으로 요구되는 6면도(정면·배면도, 좌·우측면도, 평면·저면도)와 사시도(아이소메트릭)를 자동으로 생성하는 기능이 강화되었다. 캐디안 3D 뷰어는 고가의 CAD 및 디자인 소프트웨어가 없이도 도면을 실시간으로 검토할 수 있기 때문에, 시간과 장소의 제약 없이 손쉽게 3D 도면을 확인하고 제출할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 사용자가 어떤 CAD 프로그램을 이용했든, 3D 디자인 파일만 있으면 자동으로 6면도와 사시도를 추출하고 실시간으로 다양한 3D 파일을 자유롭게 뷰잉할 수 있다는 것이 캐디안의 설명이다. 캐디안은 향후에도 전 세계 디자인 특허 출원 환경에 최적화된 도구로 3D 뷰어의 기능을 지속 확장해 나갈 계획이다. 캐디안의 박승훈 대표는 “새로운 3D 저작 도구에서 생성되는 포맷도 지속적으로 추가 지원할 예정”이라면서, “캐디안 3D 뷰어가 디자인 출원의 필수 도구로 자리매김할 수 있도록 기술 개발을 이어갈 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2025-10-15
CNG TV, 시뮬레이션의 미래, AI-디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신 공개 예정
CNG TV 발표자 -  박종원 단장(한국기계연구원), 김지원 이사(태성에스엔이)   제조 엔지니어링의 핵심 화두인 CAE와 AI 융합, 디지털 트윈 기술의 미래를 조명하는 특별 방송이 마련된다. 캐드앤그래픽스는 2025년 10월 20일 오후 4시부터 5시까지 CNG TV 인터넷 방송을 통해 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’ 프리뷰 방송을 진행한다고 밝혔다. 이 방송은 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 사전 공개 성격으로 기획됐다. 왜냐하면, 제조 산업의 디지털 전환(DX) 가속화 속에서 엔지니어들에게 최신 시뮬레이션 기술 트렌드와 실질적인 혁신 방안을 제시하고, 본 컨퍼런스에 대한 기대감을 높이기 위함이다. 이번 방송은 조형식 대표(디지털지식연구소)의 사회로, 박종원 단장(한국기계연구원)과 김지원 이사(태성에스엔이)가 발표자로 나설 예정이다. 이들 전문가는 어떻게 CAE의 방향성, 향후 전망, 트렌드에 대해 심도 있게 다룰 것인지를 소개한다. 특히 AI가 주도하는 CAE 환경 변화, 가상제품 개발, EDA 솔루션과의 통합 등 최신 기술 동향을 집중 조명한다. 또한, 한국기계연구원의 오픈소스 CAE 툴인 KIMM Cyber Lab의 개발 현황 및 발전 방향을 상세히 공개해 엔지니어링 생태계 혁신을 위한 실질적 정보를 제공할 계획이다. 본 방송은 어디서든 온라인을 통해 시청 가능하며, 참여를 원하면  등록링크를 통해 신청할 수 있다.    
작성일 : 2025-10-08
[무료 다운로드] 통합 3D CAD/CAM 설루션의 전략적 가치
제조업의 미래를 위한 ZW3D 2026   ZW3D 2026은 기계/제조 분야에 특화된 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어이다. 제조업의 미래를 위한 올인원 CAD/CAM 통합 설루션을 지향하는 ZW3D 2026은 2D와 3D 데이터 모두를 활용하여 가공 데이터를 생성하고, 프로세스 최적화를 통해 디지털 전환과 스마트한 혁신을 가속화할 수 있다.   ■ 자료 제공 : 지더블유캐드코리아, www.zwsoft.co.kr   올인원 CAD/CAM 프로세스 최적화의 필요성 제조 산업 분야에서는 설계, 엔지니어링, 제작 전 과정을 얼마나 효율적으로 연계하는지가 기업의 경쟁력을 좌우한다. 하지만 여전히 많은 현장은 2D 도면 기반 작업에 의존하고 있으며, 복잡한 형상과 보다 정밀한 방식의 수요가 증가하면서 2D 작업 방식의 한계가 뚜렷하게 나타나고 있다. 분리된 CAD/CAM 시스템은 데이터 변환 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실이나 이를 복원하지 못해 생산성 저하와 품질 리크스로 직결되고, 곡면이나 자유 형상이 많은 부품은 2D 도면만으로 해석하는 데에 많은 시간과 노력이 필요하다. 또한 작업자 숙련도에 따라 가공 결과가 매우 달라지기도 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 설계와 가공이 단절 없이 연결되는 통합 설루션이 필수이다. ZW3D 2026은 통합된 CAD/CAM 소프트웨어 환경을 제공함으로써, 앞에서 언급한 프로세스의 문제를 획기적으로 개선할 수 있다.   ZW3D 2026의 산업별 특화 기능 2.5D 부품 가공 설루션 ZW3D CAM의 서드파티 모듈인 캠포커스(CAM Focus)는 2.5D 밀링 가공에 특화된 옵션으로, 기본 프로세스만으로도 작업이 가능하지만 캠포커스를 활용하면 더욱 효율적이고 체계적인 가공이 가능하다. 소재 정의, 좌표계 설정, 공구통 관리 등을 지원하는 설정 패널과 툴패스를 생성하는 2X 가공 패널, 그리고 도면 수정이나 정보 조회에 활용할 수 있는 곡선 편집 및 유틸리티 기능까지 하나의 환경에서 제공되어 작업 흐름을 단순화한다. 특히 2D 도면과 3D 모델을 구분하지 않고 동일한 방식으로 작업할 수 있어, 사용자는 보다 직관적이고 일관된 환경에서 가공을 수행할 수 있다.     설정 프로세스의 단축 ZW3D는 2D 도면을 불러오면 3D CAD 환경에서 작업이 시작된다. 도면의 불필요한 요소를 정리한 후, 간단한 버튼 클릭만으로 CAM 모드로 전환해 가공 작업을 진행한다. 가공 소재(스톡)와 좌표계(G54, G55 등) 설정도 직관적으로 이루어진다. 스톡(소재) 설정은 3D 모델이 있는 경우 자동으로 박스를 생성해주며, 도면의 경우 Z값을 입력하면 손쉽게 생성할 수 있도록 구성되어 있다. 좌표계 설정 또한 모델이나 스톡 기준으로 간편하게 원하는 지점을 선택하여 생성할 수 있다.     공구 DB에서는 공구통을 생성하고 자주 사용하는 공구를 등록해두고 툴패스 생성 시 사용할 수 있다. 공구에는 기본 정보뿐만 아니라 절삭 조건 피드와 스핀들 값도 입력해두고 툴패스 생성시 해당 값을 불러오도록 설정할 수 있다.     최적화된 부품 가공 프로세스 ZW3D는 다양한 가공 환경에 최적화된 툴패스를 제공한다. 윤곽 가공이나 포켓 가공 시, 사용자는 도면 또는 모델의 곡선을 선택해 가공 영역을 지정하고, 공구 선택과 가공 조건 입력까지 하나의 창에서 모두 설정할 수 있다. 포켓 및 윤곽 가공은 유형 선택 후 체인으로 영역을 지정하며, 공구와 조건을 설정하는 동시에 사전 드릴점을 지정해 해당 지점으로 안전하게 진입하도록 할 수도 있다. 또한, 동일한 창에서 추가 가공 기능을 활용해 기존 공구가 닿지 못한 영역만 자동으로 작은 공구로 잔삭 처리할 수 있다. 정삭 역시 공구와 조건만 설정하면 손쉽게 툴패스를 생성할 수 있다. 이처럼 캠포커스 인터페이스를 통해 모든 설정을 직관적으로 제어할 수 있으며, 불필요한 반복 작업을 줄여 CAM 작업 시간을 최소화하고 생산성을 높일 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ
로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (3)   지난 호에서는 로코드 분석 솔루션인 KNIME(나임)에 대해 알아보고 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 따라하기를 진행해 보았다. KNIME을 통해 ‘데이터 불러오기’와 ‘데이터 병합’에 대한 분석을 진행하였다. 이를 통해 KNIME이 어떻게 동작하는지 그리고 어떻게 데이터 분석을 시작할 수 있는지 대략적으로는 파악할 수 있었을 것으로 생각하고 있다. 이번 호에서는 지난 호에 이어서 나머지 전력 판매량 예측 따라하기 부분을 완성해 보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   규칙 엔진과 데이터 전처리   그림 1   우선 진행해야 할 부분은 Rule Engine(규칙 엔진)이다. Rule Engine이 무엇이고 어떤 데이터 노드인지 알아보자.   그림 2   KNIME 왼쪽 상단의 info 탭을 클릭해서 Rule Engine에 대한 설명을 찾아보도록 하자. 대략의 내용을 읽어보면 Rule Engine은 사용자가 정의할 수 있는 규칙(Rule) 목록을 설정하는 기능인데, 해당 규칙에 매칭이 이루어지면 칼럼(Column)이 새롭게 추가된다. 여기서 규칙은 해당 라인(line)별로 정의되어야 하며, 해당 칼럼은 $name$로 표현되어야 한다.   그림 3   Rule Engine을 통해 시간대별 발전량에서 발전량이 있는 경우를 1, 없는 경우를 0으로 분류하고 ‘is_y_positive’라는 칼럼을 생성하였다. Rule은 $9H$ > 0 => 1로 설정하면 되고, Append column = is_y_positive로 입력한다.   그림 4   노드를 실행(Excute)해 보면 ‘is_y_positive’라는 칼럼이 추가된 것을 알 수 있다.   그림 5   이제 is_y_positive 컬럼이 추가되었으니, 우선 발전량이 있는 경우와 없는 경우로 나누어 각각 얼마나 되는지 카운트해보자.(Value counter 노드)   그림 6   노드를 실행(Excute)해보면 <그림 7>과 같이 발전량이 없는 경우가 12건이 있고, 발전량이 있는 경우는 1448건이라는 것을 알 수 있다.   그림 7     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
[무료 다운로드] DX 시대, 샌드위치로 살아남기
설계, 데이터로 다시 쓰다 (1)   ‘DX’는 디지털 전환(Digital Transformation)을 의미한다. 2000년대 초반부터 아날로그 방식을 디지털 방식으로 전환하다는 것을 의미하다가, IT 기술이 발전함에 따라 기업들이 비즈니스 모델을 재구성하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 과정으로 의미가 확대되었다. 디지털 시대에 성공적으로 전환한 기업은 선두 그룹에 도달했고, 등한시한 기업은 위기를 맞고 있다. 우리를 추격하던 중국은 최근 10년 간 디지털 전환에 성공하여 어느 새 선두권과 경쟁하고 있고, 우리는 샌드위치 신세로 전락하고 말았다. 앞으로 4회의 연재를 통해 선진 기업의 디지털 전환 성공 사례를 본보기 삼아, 위기에 처한 우리의 돌파구가 될 인사이트를 탐색하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 DX 시대, 샌드위치로 살아남기 제2회 DX 시대에서 AX 시대로 제3회 AX 시대를 위한 데이터 전략 제4회 Hello World   ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   중국의 성장 2015년 5월 19일 중국은 ‘중국제조 2025’ 정책을 발표하였다. 독일의 ‘Industry 4.0’을 벤치마킹하여 저임금/조립 중심의 제조업에서 첨단 제조 강국으로의 전환을 이루고자 하였다. 기존 ‘메이드 인 차이나’의 값싼 저품질 이미지에서 탈피하고, 미국과의 경쟁에서 살아남기 위해 강력한 국가 주도로 진행되었다.   그림 1. ‘중국제조 2025’의 10대 전략 산업 분야(출처 : MFG)   정책만 수립한 것이 아니었다. ‘중국제조 2025’가 수립되기 전 2008년부터 ‘천인계획’이라고 불리는 인재 확보 전략을 수립하였다. 우수한 자국 인재는 물론 해외 인재까지 유지하려는 노력이었다.   그림 2. 중국의 인재 정책 ‘천인계획’의 성과(출처 : 조선일보)   최근 KBS 다큐멘터리 ‘인재전쟁 : 공대에 미친 중국, 의대에 미친 한국’에서 그 결실을 충분히 파악할 수 있다. 현재는 중국의 과학기술계 위상이 전 세계적으로 바뀌어서 ‘네이처 인덱스 2025 연구기관 순위’에서 1위는 물론 10위권내에 8개 순위를 중국이 차지하였다. 아쉽게도 한국의 서울대와 KAIST는 52위와 82위를 차지하였는데, ‘의대 우선, 공대 천시’ 문화의 예정된 결과로 보인다. 인재를 위한 중국의 투자 성과는 딥시크(DeepSeek) 설립자인 량원펑의 사례로 잘 이해할 수 있다. 그는 저장대에서 석사까지 마쳤고, 헤지펀드를 만들어 80억 달러 규모의 자산을 운용할 만큼 금전적으로 성공하였다. 이후 주변 천재들과 함께 딥시크를 설립하였다. 막대한 투자금에 중국 정부, 지방 정부의 인재 발굴 시스템과 대학, 연구기관과의 기술적 협업, 이 세 가지를 기반으로 세계 시장과 어깨를 겨룰 수 있는 AI(인공지능) 모델을 개발하였고, 더 나아가 중국의 AI 역량을 한 단계 끌어올리는 역할을 하였다. DX 시대에서는 하드웨어보다는 소프트웨어 파워가 중요하다. 실제 제품을 만들어가면서 수정하고 개선하던 시대를 벗어나, 가상의 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고 개선하는 시대로 바뀐 것이다. 성능 평가를 위해 가상의 제품 시뮬레이션에 사용되는 CAE 소프트웨어는 공학 기술 노하우의 집약체이기 때문에, 단기간에 따라잡기 어려운 분야 중 하나이다. 하지만 중국의 CAE 수준은 투자에 걸맞게 비약적으로 발전했다. CAE 분야와 관련된 SCI 논문 수가 2020년 이후 세계 1~2위권을 다투고 있고, 소프트웨어 알고리즘과 병렬처리, 디지털 트윈 등 CAE 관련 특허도 연간 1000건 이상 출원되며 2015년 대비 3배로 증가하고 있다. 이러한 성과를 토대로 해외 시장에서 경쟁하는 중국산 CAE 소프트웨어 개발도 활발히 이루어지고 있다. 중국 광저우에 본사를 두고 ZWCAD, ZW3D 등을 개발하는 ZW소프트(ZWSoft), 중국 창사에 본사를 두고 있는 적층 제조 소프트웨어를 개발하는 파순 테크놀로지(Farsoon Technology) 등이 있으며, 중국계 대표가 설립한 터보타이즈(TurboTides inc.)에서는 터보 기계 해석 및 설계 플랫폼인 터보타이즈(TurboTides)를 개발하여 세계 시장으로 도약하고 있다. 중국 정부는 2015년 이후로 ‘중국제조 2025’ 정책에 최소 230억 달러(약 31조 원) 규모의 금융·재정 투자를 진행한 것으로 발표하고 있다. 하지만 추산이 어려운 보조금 등의 규모를 따져 보면 발표액의 10배 정도의 규모가 투입되었을 것으로 추산하고 있다. 성과는 분명했다. 중국은 세계 시장 점유율을 끌어올리는 데에 성공했고, 그중 대표적인 6개 분야를 소개하면 다음과 같다.   그림 3. ‘중국 제조 2025’의 성과(ChatGPT로 제작)   전기차 시장에서는 비와이디(BYD)가 테슬라를 제치고 판매량 1위를 달성하였고, 세계 전기차 판매량 1위 국가라는 타이틀도 보유하게 되었다. 태양광 분야에서는 론지(LONGi), JA 솔라(JA Solar) 등이 주도하여 세계 태양광 모듈 생산의 75% 이상을 담당하였다. 2000년대 초반 한국이 주도하던 LCD 분야는 2019년을 기점으로 중국에 왕좌를 내주고 말았다. 상업용 드론 시장은 DJI가 세계 시장 점유율 82%(2022년 기준)를 차지할 만큼 주도하고 있고, AI 기술로 무장한 중국의 스타트업들이 무섭게 성장하고 있다. CATL, BYD 등이 중심이 된 리튬이온 배터리도 전 세계의 60% 이상을 차지하며, 그 뒤를 쫓는 한국과 일본을 위협하고 있다. 로봇청소기 시장은 중국 기업과 중국이 아닌 기업들의 점유율로 시장 성장 추세를 파악할 정도로 중국의 성장이 무섭다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-02
요구사항 기반 바이브 코딩의 사용 방법
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 더욱 현실적인 앱 개발을 위해, 요구사항을 먼저 상세히 정의한 후 이를 바탕으로 바이브 코딩(vibe coding)을 하는 방법을 살펴본다. 소프트웨어 공학에서 요구사항 문서를 PRD(Product Requirement Document)라고 한다. PRD 작성은 제미나이 프로(Gemini Pro), 바이브 코딩 도구는 깃허브 코파일럿(Github Copilot), 이때 사용되는 대규모언어 모델(LLM)은 클로드 소넷(Claude Sonet)을 사용하도록 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://DXbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   바이브 코딩 준비하기 바이브 코딩을 하는 방법은 다음과 같이 다양하다. 챗GPT(ChatGPT)에 코딩 요청을 해서 생성된 파이썬(Python) 같은 코드를 복사&붙여넣기해 프로그램을 완성해 나가는 방법 제미나이 CLI(Gemini CLI), 클로드 코드 CLI(Claude Code CLI), 코덱스 CLI(Codex CLI) 도구를 사용해 프로젝트 파일 및 소스코드를 생성하는 방법 VS 코드(Visual Studio Code)같은 개발 IDE와 연동되는 깃허브 코파일럿, 커서(Cursor), 윈드서프(Windsurf)와 같은 도구를 사용해 바이브 코딩하는 방법 버블(Bubble.io)이나 캔바(Canva)와 같은 바이브 코딩 웹 서비스에서 직접 요구사항을 입력하여 제공 클라우드에 앱을 생성・빌드・실행하는 방법   깃허브 코파일럿 바이브 도구 설치 및 기능 깃허브 코파일럿은 오픈AI(OpenAI)와 협력하여 개발된 AI 페어 프로그래머(AI Pair Programmer)이다. 그 기반은 오픈AI의 코덱스(Codex) 모델에서 발전한 최신 대규모 언어 모델(LLM)이며, 수십억 줄의 공개 소스 코드를 학습하여 코드 생성 및 이해 능력을 갖추었다. 개발자가 코드를 작성할 때 실시간으로 문맥을 분석하여 다음에 올 코드를 추천하거나, 특정 기능에 대한 전체 코드 블록을 생성해 준다. 이는 단순한 자동 완성을 넘어, 개발자가 문제 해결이라는 본질에 더욱 집중하도록 돕는 지능형 코딩 보조 도구이다. 이번 호에서는 로컬 PC에서 프로젝트 소스 파일을 생성하고 직접 수정할 수 있도록 VS 코드에서 바이브 코딩할 수 있는 방법을 취한다. 이를 위해 다음 환경을 미리 준비한다. Gemini Pro(https://gemini.google.com/app?hl=ko) 가입 ■ 파이썬(https://www.python.org/downloads/), node.js(https://nodejs.org/ko/download) 설치 ■ Github(https://github.com/features/copilot) 가입 ■ Github Copilot(https://github.com/features/copilot) 서비스 가입 ■ VS Code(https://code.visualstudio.com/) 설치 및 코딩 언어 관련 확장(Extension) 애드인 설치(https://code.visualstudio. com/docs/configure/extensions/extension-marketplace)   그림 2. 깃허브 코파일럿 가입 모습   주요 기능 깃허브 코파일럿은 생산성 향상을 위한 다양한 기능을 통합적으로 제공한다.   인라인 코드 제안(Code Suggestions) 깃허브 코파일럿의 가장 핵심적인 기능으로, 사용자가 편집기에서 코드를 입력하는 동시에 다음 코드를 회색 텍스트(ghost text) 형태로 제안하는 것이다. 문맥 기반 제안 : 현재 파일의 내용, 열려 있는 다른 탭의 코드, 프로젝트 구조 등을 종합적으로 분석하여 현재 작성 중인 코드의 의도에 가장 적합한 제안을 생성한다. 다양한 제안 범위 : 변수명이나 단일 라인 완성부터 시작해 알고리즘, 클래스, 유닛 테스트 케이스, 설정 파일 등 복잡하고 긴 코드 블록 전체를 생성할 수 있다. 주석을 코드로 변환 : ‘# Read file and parse JSON’과 같이 자연어 주석을 작성하면, 코파일럿이 해당 작업을 수행하는 실제 코드를 생성해준다. 이는 복잡한 라이브러리나 프레임워크 사용법을 숙지하지 않아도 빠르게 기능을 구현하는 것을 가능하게 한다.   코파일럿 챗(Copilot Chat) IDE 환경을 벗어나지 않고 코파일럿과 대화하며 개발 관련 문제를 해결할 수 있는 강력한 채팅 인터페이스이다. 코드 분석 및 설명 : explain 명령어를 사용해 선택한 코드 블록의 작동 방식, 복잡한 정규 표현식의 의미, 특정 알고리즘의 목적 등에 대한 상세한 설명을 한국어로 받을 수 있다. 디버깅 지원 : 코드의 버그를 찾거나, 발생한 오류 메시지를 붙여넣고 해결책을 질문하는 데 활용된다. 잠재적인 오류를 수정하는 fix 명령어도 지원한다. 테스트 생성 : tests 명령어를 통해 특정 함수나 로직에 대한 단위 테스트 코드를 자동으로 생성하여 코드의 안정성을 높이는 데 기여한다. 코드 리뷰 : 작성된 코드를 분석하여 잠재적인 문제점, 성능 개선 방안, 가독성을 높이기 위한 리팩토링 아이디어 등을 제안받을 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
[피플&컴퍼니] 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장, 월트 헌 부사장, 앤시스코리아 박주일 대표
시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
[포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (1)
‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장     캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 AI와 3D 시각화 기술의 융합이 산업과 문화를 혁신하는 핵심 동력이라고 강조했다. 생성형 AI가 3D 창작을 대중화하는 가운데, 제조·건설 분야에서는 디지털 트윈과 XR(확장현실)이, 엔터테인먼트에서는 실시간 시각화 기술이 새로운 가치를 만들고 있다. 최경화 국장은 “AI를 창의적 동반자로 삼아 기술을 지휘하는 디자이너의 역할이 중요해질 것”이라고 덧붙였다.   AI 시대의 디자인 혁신과 생성형 AI의 미래 행사 첫째 날인 9월 11일, 한양대학교 현경훈 교수는 ‘디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “생성형 AI는 불과 몇 분 만에 고품질의 시각적 결과물을 만들어낼 정도로 기술 발전 속도가 빠르다. 특히 공간 설계 분야, 즉 건축 설계에서는 많은 인력과 전문 지식이 필요하여 설계 자동화에 대한 관심이 매우 크며, 자동 평면도 생성 및 건물 성능 시뮬레이션 방법이 지속적으로 개발되어 왔다. 그러나 이 분야의 생성형 AI는 주로 정량화된 목표 달성을 위한 수단으로만 활용되는 한계가 있다”고 짚었다. 한편으로 스타일, 의미, 조형성, 선호도와 같은 정성적 지표나 디자인 초기 단계처럼 목표 정의가 어려운 영역에서는 AI 모델을 바로 활용하여 디자인을 자동화하기가 어렵다. 또한, 많은 디자인 요소를 가진 객체에서는 이들 요소의 재조합에 따른 탐색 공간이 더욱 방대해지고, 모든 공간을 탐색하는 데에 오랜 시간이 걸린다. 따라서 인간이 디자인 공간을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것이 필요하며, 이는 디자이너를 위한 생성형 AI가 해결해야 할 문제라는 것이 현경훈 교수의 시각이다. 현경훈 교수는 프롬프트만으로 원하는 결과물을 얻기가 어려운 생성형 AI와의 소통 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘동작 기반 AI 인터랙션’ 개념을 제시했다. 핵심은 디자이너가 아이디어를 구상하는 과정에서 취하는 스케치, 검색, 특정 영역 응시 등 다양한 ‘동작’을 통해 디자이너의 관심 영역과 의도를 추론하고, 이를 바탕으로 정량화하기 어려운 목표를 달성하도록 지원하는 것이다. 현경훈 교수는 “디자이너를 위한 생성형 AI는 동작을 활용하여 디자이너가 의도한 결과를 생성할 수 있어야 하고, 단순한 아이디어 시각화를 넘어 탐색과 활용의 균형을 통해 진정한 AI 기반 탐색이 가능해져야 한다”고 짚었다.   ▲ 한양대학교 현경훈 교수   AI 시대의 디자인 패러다임 변화와 디자이너의 역할 9월 12일에는 두 편의 기조연설이 진행됐다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘AI 시대의 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례’를 주제로 한 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어 AI로의 완전한 패러다임 변화가 도래했으며, 기업과 개인 모두가 AI를 통해 업무 방식을 혁신해야 한다고 강조했다. 유훈식 교수는 AI의 기술 발전 속도가 매우 빠르며, 디자인 분야에서도 생성형 AI의 활용이 활발히 이루어지고 있다고 설명했다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 고품질의 시각적 결과물을 순식간에 만들어내는 생성형 AI의 능력은 디자인 산업에 큰 혁신을 가져오고 있다고 분석했다. 또한, 생성형 AI를 활용한 가구 공연 영상 제작 경험을 공유하면서, “디자인 패러다임이 시스템 구축 및 프롬프트 엔지니어링 중심으로 변화하고 있으며, AI를 통해 인간의 역량을 증강하는 디자인 방식으로 나아가야 한다”고 전했다. 이런 변화에 맞춰서 디자이너의 역할은 전통적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 디자인을 넘어 UX/UI, 제품 및 서비스 경험, 나아가 비즈니스 모델까지 고려하는 형태로 확장되고 있다. 유훈식 교수는 “미래에는 디자이너가 AI 디자인 시스템을 구축하고, 데이터 학습 및 프롬프트 최적화 역량을 갖춘 ‘AI 디자이너’로서 활동해야 한다”고 말했다. AI는 텍스트, 이미지, 영상 생성 분야에서 이미 인간보다 뛰어난 능력을 보여주고 있으며, 인간은 AI와 협업하여 창의적이고 감성적인 ‘휴먼 터치’를 더하는 역할에 집중해야 한다는 것이다. AI 디자이너는 궁극적으로 AI를 디자인하여 자신만의 AI 시스템을 만들고, 이를 통해 최적화된 결과물을 창출하는 철학과 관점을 가져야 한다는 것이 유훈식 교수의 조언이다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   모빌리티 XR과 AI 융합 기술의 미래 고려대학교 박진호 교수는 ‘XR과 인공지능의 만남 : XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래’를 주제로 한 기조연설에서, XR 기술과 AI의 결합이 산업에 가져올 가능성을 조명했다. 박진호 교수는 VR, AR, MR을 포함한 XR 기술이 메타버스 및 디지털 트윈과 밀접하게 연관되어 있으며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 연결되어 있다고 설명했다. 특히 AI가 XR 기술과 융합되어 에이전틱 AI(agentic AI) 및 피지컬 AI(physical AI)로 발전하고 있다고 강조했다. 모빌리티 산업에서는 XR 기술이 주로 교육/훈련 및 엔지니어링 분야에 적용되고 있다. 실제 차량을 이용한 프로토타이핑, 테스팅, 마케팅 등은 많은 비용과 시간이 들지만, 가상현실 기술을 활용한 버추얼 검증을 통해 이를 상당 부분 대체하면서 시간과 비용을 절감하는 추세이다. 박진호 교수는 “또한 모빌리티 분야에서 AI의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 무인화 추세가 가속화된다”고 설명했다. AI는 전투기를 포함해 전차, 농기계 등의 무인 조종 기술 개발에 활용된다. AI 개발 환경 지원 툴을 활용해 가상 환경을 자동으로 생성하고 물리 기반의 합성 데이터를 만들어 AI 훈련에 활용할 수 있다. AI가 탑재된 모빌리티의 가상 주행 데이터를 분석하는 검사 시스템도 개발되고 있다. 박진호 교수는 가상 훈련과 가상 검증을 넘어, AI와 모빌리티가 혼합된 ‘AI In The Loop’ 시뮬레이션 시스템의 기술적 수요가 증가하고 있다고 전했다. 박진호 교수는 “미래 자율주행 시대가 도래하면 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라 콘텐츠 소비 플랫폼이 될 것”이라고 전망하면서, 이러한 모빌리티 콘텐츠의 확장이 미래 산업에서 중요한 방향이 될 것으로 내다봤다.   ▲ 고려대학교 박진호 교수   한편, 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이, 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다.   ■ 이어 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01