세일즈포스가 맞춤형 AI 에이전트인 슬랙봇(Slackbot)을 국내에서 처음으로 선보였다. 또한, 세일즈포스는 슬랙을 중심으로 인간과 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic EntERPrise)’ 비전과 혁신 전략을 발표했다. 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 슬랙을 사람과 AI 에이전트, 데이터가 연결되는 ‘에이전틱 업무 운영체제(Agentic Work OS)’로 정의했다. 세일즈포스는 이번 슬랙봇 출시를 기점으로 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 에이전트 역량을 강화해 기업의 에이전틱 엔터프라이즈 전환을 지원할 계획이다. 세일즈포스의 설명에 따르면, 슬랙봇은 데이터 파운데이션을 기반으로 슬랙에 축적된 모든 비즈니스 데이터를 활용한다. 이를 통해 사용자의 조직 내 역할과 특성에 맞춘 비서이자 동료 역할을 수행한다. 슬랙봇은 회의 내용을 자동으로 기록하고 요약하는 미팅 인텔리전스 기능을 제공한다. 이 기능은 세일즈포스 CRM과 연계해 고객 맞춤형 후속 과제를 연결한다. 또한 AI 스킬 기능을 통해 반복 업무를 표준화하고 직무별 워크플로를 효율적으로 운영하도록 돕는다. 데스크톱 어시스턴트는 여러 업무용 애플리케이션에서 필요한 작업을 단일 워크플로 내에서 처리할 수 있게 지원한다. 슬랙봇은 모든 업무를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한다. 사용자는 슬랙 내에서 데이터 마이그레이션 없이 영업 기회 업데이트, 연락처 관리, 고객 서비스 담당자 배정 등의 업무를 즉시 처리할 수 있다. 사용자의 업무 방식을 학습하는 메모리 기능과 음성 입력 기능도 더해졌다. 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 MCP 클라이언트 기능도 함께 공개됐다. 사용자는 권한에 따라 세일즈포스의 에이전트포스와 서드파티 에이전트를 포함한 기업 내 모든 앱에 접근할 수 있다. 슬랙 마켓플레이스에 있는 2600개 이상의 앱과 세일즈포스 앱익스체인지의 6000개 이상 앱을 연동해 활용하는 것도 가능하다.     기자간담회에서는 당근마켓과 우아한형제들의 슬랙 활용 사례도 소개됐다. 당근마켓은 배포 알림과 장애 감지 등 모든 비즈니스 맥락을 슬랙에서 관리하고 있다. 특히 사내 AI 에이전트 카비를 슬랙에 도입해 리포트 작성과 메시지 데이터 분석에 활용 중이다. 당근마켓 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 살아있는 기억”이라고 말했다. 우아한형제들은 슬랙 엔터프라이즈 그리드를 통해 글로벌 조직과 협업하며 슬랙 커넥트로 외부 파트너와 사람, 데이터를 연결하고 있다. 우아한형제들 이청규 담당은 “슬랙봇 도입으로 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 비용이 줄어들 것으로 기대한다”고 밝혔다. 박세진 대표는 기업이 이제 AI 도입을 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 에이전틱 엔터프라이즈로 전환해야 한다고 강조했다. 그는 “강력한 에이전트의 지능은 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 완성된다”고 설명하며, “보안 가드레일인 트러스트 레이어와 강화된 데이터 파운데이션을 기반으로 한국 기업의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해운 산업의 탈탄소화가 가속화되는 가운데, 블루핀(Bluefins)은 고래 지느러미에서 영감을 받은 파력 변환 추진 시스템인 웨이브드라이브(WaveDrive)를 통해 연료비와 온실가스 배출을 20% 절감하는 설루션을 개발했다. 이 시스템은 케이던스의 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 소프트웨어를 활용해 실제 해상 조건에서의 운동을 정밀하게 모델링하고 최적화 성능을 검증했다. 특히 오버셋 메시 기법과 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)의 고급 기능을 통해 복잡한 유동 해석과 시스템 동역학 분석을 성공적으로 수행하며, 지속 가능한 해운 기술의 가능성을 제시하고 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해운 산업의 탈탄소화 해운 산업은 전 세계 무역의 약 90%를 운송할 만큼 글로벌 경제에서 필수적인 역할을 한다. 대형 선박은 하루에 20~70톤의 연료를 소비하며, 이는 연간 약 1500만 유로의 연료 비용으로 이어진다. 이러한 연료 소비는 선박 한 척당 연간 최대 75,000톤의 이산화탄소 환산량(CO₂)을 배출하는 결과를 초래한다. 또한 전 세계 해운 산업은 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)을 포함해 전체 온실가스(GHG) 배출량의 약 3%를 차지하고 있다. 따라서 해운을 탈탄소화하고 운송을 더욱 지속 가능하게 만들기 위해서는 관련 시스템과 기술을 도입하는 것이 매우 중요하다. 블루핀은 고래의 지느러미에서 영감을 받은 파력(파도 에너지) 변환 기술을 개발하여 온실가스 배출과 연료 운영 비용을 20% 절감하는 것을 목표로 하고 있다.   블루핀과 고래 지느러미에서 영감을 받은 추진 시스템   그림 1   블루핀은 선박의 구조, 안전성 및 기타 특정 요구사항이나 제약 조건을 고려하여 각 선박 유형에 맞춤형 무배출 보조 추진 설루션을 개발한다. 이러한 추진 시스템은 프랑스의 대표적인 해양 연구기관인 Ifremer(프랑스해양개발연구소)와의 협력을 통해 개발되고 있다. 고래에서 영감을 받은 추진 시스템인 웨이브드라이브는 선미에 장착되는 하이드로포일(hydrofoil)로 구성되며, 선박의 종동요(pitching) 운동을 추력으로 변환한다. 이 기술은 신조 선박뿐만 아니라 기존 선박의 개조(refit) 작업 시에도 통합 적용이 가능하다.   피델리티 CFD를 활용한 블루핀 추진 시스템 모델링 블루핀은 피델리티 CFD 소프트웨어를 활용하여 다양한 운항 조건 및 실제 해상 파랑 조건에서 웨이브드라이브 추진 시스템을 설계하고 최적화한다. 이 소프트웨어의 고급 기능을 통해 플랩(flap)의 세부 분석, 시스템 동역학 분석, 그리고 하이드로포일 하중 예측이 가능하며, 이를 통해 추진 성능을 최적화한다. 이러한 시뮬레이션은 다양한 해상 조건에서 시스템의 운동을 센서 기반으로 제어하기 위한 첫 단계에 해당한다. 다음은 사용된 방법론 및 설정 개요이다.   메시 설정 기계 시스템은 다섯 개의 개별 구성 요소로 분해되었으며, 각 구성 요소의 반쪽(body half)은 피델리티 CFD 2025.1 버전에서 개별적으로 메시(mesh) 처리되었다. 선체(hull)는 피델리티 CFD의 C-Wizard 기능을 통해 자동으로 메시가 생성되었으며, 그 결과 880만 개의 셀(cell)을 갖는 고해상도 메시가 구축되었다. 부가 구조물(appendages)은 각각 개별적으로 메시 처리되어 오버셋 메시(overset mesh)로 활용되었다.   그림 2   피델리티는 오버셋 메시(overset mesh) 기법을 활용하여 겹쳐진 격자(overlapping grids)를 사용하고, 격자 간 데이터 보간(intERPolation)을 수행함으로써 복잡한 유동을 정밀하게 시뮬레이션하고 각 구성 요소의 큰 운동을 정확하게 제어한다. 오버셋 메시의 초기 셀 크기(initial cell size : ICS)는 배경 격자의 초기 셀 크기 대비 여섯 번째 세분화(refinement) 레벨로 설정되었다. 한편, 배경 박스(background box) 세분화는 초기 셀 크기보다 한 단계 더 거칠게(coarser) 적용되었다. 이 설정에서는 오버셋 인터페이스(overset interfaces) 구간에 3~4개의 초기 셀 크기를 배치하여 정확한 보간과 서로 다른 메시 구성 요소 간의 원활한 통합을 보장했다. 전체적으로 선체(hull)의 총 메시 크기는 약 1060만 개의 셀로 구성되었다.   그림 3   피델리티 파인 마린 설정 CFD 시뮬레이션은 피델리티 파인 마린에서 수행되었으며, 정상 상태(steady-state) 초기화로 시작한 후 벽 함수(wall functions)를 적용한 k-ω SST 난류 모델을 사용했다. 경계 조건과 수치 설정은 모범 사례(best practices)에 맞게 일관되게 적용되었다. 고체 영역의 경계 조건은 ‘wall-function’으로 설정되었으며, 갑판(deck)에는 ‘slip’ 조건이 적용되었다. 덕트 프로펠러(ducted propeller)는 액추에이터 디스크(actuator disk) 모델을 사용하여 구현되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA의 성능을 비약적으로 가속화시키는 AI 시뮬레이션 프레딕터(AI Simulation Predictor) 기술에 대해 자세히 살펴본다. 지난 호에서 다룬 SHERPA의 지능형 탐색 방식에 AI의 예측 통찰력을 결합하여, 어떻게 해석 시간의 병목을 해결하고 검색 효율을 극대화하는지 조명할 예정이다. 이를 통해 고비용 해석 모델에서도 실질적인 리드타임을 단축하고 더 우수한 설계안을 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 병목, 해석 시간과 비용의 문제 고충실도(High-Fidelity) 해석의 딜레마 현대 엔지니어링 설계의 정점은 전산유체역학(CFD)이나 비선형 구조해석과 같은 고성능 계산 과정을 필수로 한다. 이러한 고충실도 해석은 제품 성능을 가상 공간에서 정밀하게 모사할 수 있게 해 주지만, 치명적인 약점이 있다. 복잡한 모델의 경우 1회 해석에 수 시간에서 수 일이 소요되기도 하며, 수백 번의 반복 계산이 필요한 최적화 과정에서 이는 극복하기 어려운 시간적 병목(bottleneck)이 된다.   MDAO 과정에서 직면하는 실제 문제들 연재의 배경이 되는 다분야 설계 분석 및 최적화(MDAO : Multidisciplinary Design Analysis and Optimization) 환경에서는 다음과 같은 네 가지 핵심 문제에 직면한다. 시뮬레이션 시간 & 계산 비용 : 장기간의 CAE 실행은 컴퓨터 자원의 점유와 라이선스 비용 부담을 가중시킨다. 신뢰성 : 시간 제약으로 인해 충분한 설계안을 검토하지 못하면 결과의 신뢰성이 떨어진다. 지식의 재사용 : 이전 프로젝트의 방대한 시뮬레이션 데이터를 현재 최적화에 제대로 자산화하지 못하는 한계가 있다. 시프트 레프트(shift left) : 제품 개발 초기 단계에서 오류를 발견하지 못하면 이후 단계에서 대규모 수정 비용이 발생한다.   기존 대안 : 전통적 최적화 프로세스와 근사 모델의 한계 해석 시간을 줄이기 위해 전통적인 설계 공간 탐색(design space exploration) 과정에서는 반응표면법(RSM)이나 크리깅(kriging)과 같은 근사 모델(surrogate model)이 널리 사용되어 왔다. 하지만 이러한 전통적인 방식은 프로세스 측면에서의 번거로움과 기술적 모델 구축 측면에서의 한계를 동시에 안고 있다.   그림 1   첫째, 전문가 중심의 복잡한 다단계 프로세스로 인한 고충(pain points)이 크다. 목적 정의부터 모델 단순화, 알고리즘 선택 및 튜닝, 탐색 수행, 결과 해석으로 이어지는 과정은 매우 정교한 전문 지식을 요구하며 다음과 같은 문제를 일으킨다. 모델 단순화의 오류 가능성 : 변수 선별이나 응답면 모델을 수동으로 생성하는 과정은 오류가 개입되기 매우 쉽다.(too error-prone) 알고리즘 선택 및 튜닝의 고비용 구조 : 적절한 검색 알고리즘을 결정하기 위해 수많은 반복 시도가 필요하며, 파플레이션 크기나 변이율 등 세부 매개변수 설정에 고도의 전문성이 요구되어 시간과 비용이 많이 든다.(too costly & too difficult) 제한적인 혁신 : 이러한 난이도 탓에 최적화 기술이 일부 전문가에 의해 매우 한정적인 문제에만 적용되어, 결과적으로 설계 혁신의 폭이 좁아지는 결과를 초래한다. 둘째, 기술적으로 구축된 근사 모델 자체가 가진 결정적인 한계가 존재한다. 초기 데이터 확보의 높은 비용 : 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해서는 설계 공간 전체에 걸쳐 상당수의 초기 샘플 해석이 선행되어야 하며, 고성능 CAE 환경에서는 이 초기 샘플링 과정 자체가 막대한 병목이 된다. 정적 구조의 경직성 : 한 번 구축된 모델은 최적화가 진행되는 동안 설계 공간의 특성 변화나 새로운 유망 영역의 발견을 실시간으로 반영하여 스스로 업데이트되지 않는다. 전역적 경향성과 국부적 정밀도의 딜레마 : 전체적인 경향성은 파악하지만 최적해 주변의 미세한 비선형적 거동을 포착하는 데 한계가 있어, 최종 설계안이 실제 해석 결과와 괴리를 보이는 경우가 빈번하다.   그림 2   반면, 심센터 HEEDS는 이러한 복잡한 중간 단계를 ‘Automated Search’ 하나로 통합하여 엔지니어가 본연의 설계 업무인 목적 정의와 결과 분석에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서 다룰 AI 프레딕터(AI Predictor)는 이 혁신적인 자동 탐색 과정을 한 단계 더 가속하여 기술적 한계를 극복하고 진정한 설계 디스커버리(discovery)를 실현하는 핵심 기술이다.   기술 혁신 : Boosting SHERPA의 정의와 전략적 가치 AI 시뮬레이션 프레딕터란 무엇인가? 심센터 HEEDS의 AI 시뮬레이션 프레딕터는 최적화 검색 과정을 가속시키는 퍼포먼스 부스터(Performance Booster)이다. 단순히 정해진 데이터를 학습하는 것을 넘어, SHERPA 검색 프레임워크 상단에서 작동하는 AI 오버레이(AI Overlay) 기술을 통해 실시간으로 데이터를 학습(on-the-fly)하여 해석이 필요한 위치(DOE)를 지능적으로 선별한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : Mechasys 주요 특징 : 높은 정밀도의 고속 레이아웃 작업 지원, IP54 등급으로 장비 보호, 10~11kg의 경량 설계, 사용자 친화적 UI, 현장과 사무실을 온라인으로 연결하는 클라우드 작업 환경 제공 등 자료 제공 : 지오시스템     XR Projector(XR 프로젝터)는 실제 건설 현장 공간 위에 2D/3D 작업 도면을 밀리미터 수준의 정확도로 직접 투사하는 ‘프로젝티드 리얼리티(projected reality)’ 기반의 레이아웃 설루션이다. 이 제품은 프로젝티드 리얼리티 기술을 통해 2D 및 3D CAD 모델을 바닥, 벽, 천장 등 실제 현장의 모든 표면에 밀리미터 단위의 정밀도로 직접 투사한다. 기존의 물리적인 마킹 작업을 생략할 수 있어 작업 속도를 3배에서 최대 10배까지 향상시키며, BIM 워크플로와 유기적으로 연동된다. 1시간의 교육만으로 조작이 가능할 정도로 사용자 친화적이며, 클라우드 시스템을 통해 현장 데이터를 실시간으로 관리할 수 있는 스마트 건설 설루션이다.   주요 특징 고정밀, 고속 레이아웃 ±1mm 수준의 EDM 정확도와 고정밀 틸트 센서를 기반으로 복잡한 시공 환경에서도 오차가 거의 없는 밀리미터 수준의 시공이 가능하다. 기존 재래식 먹 작업 대비 3~10배 빠른 작업 속도로 레이아웃 작업이 가능하다.   현장 친화적 스마트 장비 작업장 먼지 등 환경이 열악한 건설 현장에서 장비 보호에 적합한 IP54 등급, 장비 이동에 불편함이 없는 약 10~11kg의 경량 설계로 되어 있다. 초보자도 1시간 내 장비 운영이 가능한 사용자 친화적 UI로 구성되어 있어서 측량 전문가가 아니어도 누구나 쉽고, 편리하게 장비 운용이 가능하다.   클라우드 기반 협업 환경 장비를 운용하는 Layout Field(레이아웃 필드)와 현장과 사무실을 연결하는 Layout Cloud(레이아웃 클라우드)는 온라인으로 연동되어 현장 도면의 수정, 주석, 이력 관리, 품질 데이터 축적이 가능하며 원격 협업과 승인 프로세스를 지원한다.   주요 기능 실시간 도면 투영 바닥, 천장에 2D 도면, 3D 모델 정보인 점, 선, 문자, 곡선을 실시간 레이저로 투영하여 별도의 마킹 작업 없이 시공 가이드를 제공한다.     ▲ 제공 : Mechasys   바닥/천청 레벨 측정 장비가 바닥/천정의 스캔하여 설치된 환경을 스스로 인식하고 장비 운용 시 정확한 투영을 한다.   장비 위치 세팅 XR Projector의 위치 확정 프로세스는 간단하고 빠르며 정밀하여 인적 오류의 위험을 줄여준다. 기준선(control line), 인공 기준선(artefacts), 기준점(control point) 등 3가지 세팅 방식으로 장비 위치를 설정한다.   ▲ 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 인공 기준선(제공 : Mechasys)   ▲ 기준점(제공 : Mechasys)   CAD 클라우드 연동 사무실에서 수정한 변경 도면, 현장에서 실제 반영된 이동/회전/연장 등 작업 도면이 실시간으로 연동되어 팀 간의 정보 불일치를 없애고 데이터 관리를 통합한다.   ▲ 제공 : Mechasys   주요 고객 사이트 공장 장비 레이아웃(한국/일본) 공장의 복잡한 장비의 정확한 세팅을 위해 기존 수작업으로 진행된 먹라인 작업에 XR Projector를 활용할 수 있다.   캐터필러 EMEA(스위스) 스위스 제네바에 위치한 캐터필러(CatERPillar) EMEA 본부 프로젝트에서 건축 설계를 실제 현장에 구현하는데 사용되었다. 할러 바서(Haller Wasser)의 크리스토프 포드뱅(Christophe Podevin)은 “측량 회사로서 정확성은 모든 것이다. XR Projector는 이전보다 훨씬 빠르게 정밀한 레이아웃을 전달할 수 있다는 확신을 주었다. 우리의 워크플로를 간소화하고 시장 기회를 확장해 준 게임 체인저”라고 전했다.   Wynn Al Marjan Island 프로젝트(UAE) 두바이 기반의 건설사 알렉 홀딩스(ALEC Holdings)가 주도하는 대규모 리조트 건설 현장에 도입되어 작업 효율을 극대화했다. 전통적인 방식으로는 22인/시간 소요되던 레이아웃 작업을 XR Projector 작업을 통해 3시간으로 단축했다. 이 기술을 통해 노동 비용을 절감했을 뿐만 아니라 전체 프로젝트 일정을 가속화하여, 현재 이 프로젝트는 예정보다 일찍 완공될 것으로 예상된다.   Solutions Habitat(프랑스) 세계적인 건설 그룹인 빈치 컨스트럭션(VINCI Construction)에서 품질 관리와 공정 효율화를 위해 도입했다. 주요 성과로 레이아웃 시간을 절반으로 줄이고, 실시간 데이터 수집을 통해 자기 모니터링(self-monitoring)의 효율을 높였다. 솔루션 해비타트(Solutions Habitat)의 새미 메리(Samy Merry) 혁신 매니저는 “레이아웃 시간을 절반으로 줄일 뿐만 아니라 품질 관리를 강화해 준다. 조작이 간편하여 내부 인력을 효율적으로 재배치할 수 있게 되었고, 결과적으로 하청업체에 대한 의존도를 낮출 수 있었다”고 전했다.   UNIQUARTIER 공동주택 프로젝트(캐나다) 캐나다의 16유닛 규모 멀티 레지던셜 건설 현장에서 벽체 레이아웃 및 마킹 작업에 적용된 사례이다. 투사현실의 생산성은 기존 방식과 비교해 시간당 14m에서 75m로 향상(약 5.3배)됐으며, 총 노동 비용을 약 12만 4000달러 절감했다. 또한, 수작업 시 발생하는 계산 오류와 측정 실수를 제거하여 비숙련 작업자도 전문가 수준의 정확도로 작업을 수행할 수 있었다.       ▲ 제공 : Mechasys     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 29   “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다.” – 스티브 잡스 AI가 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고 있다는 말은 이제 낯설지 않다. 누구나 아이디어만 있으면 앱 하나쯤 만들 수 있을 것처럼 말하는 분위기도 강하다. 그러나 현장에서 체감하는 현실은 훨씬 복합적이다. 누군가는 “이제 비개발자도 충분히 만들 수 있다”고 말하고, 또 누군가는 “기업 시스템은 그렇게 단순하지 않다”고 말한다. 두 말 모두 맞다. 문제는 이 둘의 경계를 구분하지 않은 채 바이브 코딩(vibe coding)을 마치 모든 개발 문제를 한 번에 해결해줄 만능 해법처럼 받아들이는 데 있다. 필자가 최근 직접 경험한 바이브 코딩은 기대보다 흥미로웠고, 동시에 예상보다 훨씬 현실적이었다. 결론부터 말하면 바이브 코딩은 분명 강력하다. 다만 그 힘은 모든 영역에서 같은 방식으로 작동하지 않는다. 비개발자에게 바이브 코딩은 ‘개발의 대체재’라기보다 ‘제작의 첫 진입로’에 가깝고, 개발자에게는 생산성과 속도를 높여주는 가속 장치에 가깝다. 같은 용어를 쓰더라도 출발점도 다르고, 활용 방식도 다르며, 기대해야 할 결과도 다르다. 스티브 잡스는 “단순함은 복잡함보다 더 어렵다”고 말했다. 바이브 코딩이 바로 그렇다. 겉으로 보기에는 말 몇 줄로 프로그램을 만드는 간단한 방식처럼 보이지만, 실제로는 무엇을 만들고 싶은지 더 선명하게 설명해야 하고, 문제를 더 세밀하게 구조화해야 하며, 결과를 더 집요하게 검토해야 한다. 개발 문법의 부담은 다소 줄어들 수 있지만, 사고의 부담까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 생각을 더 명료하게 만드는 훈련이 필요하다. 비개발자의 바이브 코딩은 결국 문제를 언어로 구조화하는 데서 시작된다. 무엇이 불편한지, 어떤 흐름이 필요한지, 어떤 화면이 있어야 하는지, 어떤 데이터를 어디서 가져와야 하는지, 결과를 어떤 방식으로 보여줘야 하는지를 AI에게 설명하고, 그 결과물을 계속 수정하고 다듬는 방식이다. 이때 중요한 것은 프로그래밍 문법을 얼마나 많이 아느냐보다 문제를 얼마나 또렷하게 정의할 수 있느냐다. 반면 개발자의 바이브 코딩은 결이 다르다. 개발자는 AI를 이용해 아키텍처 초안을 잡고, 반복 코드를 줄이고, 오류를 빠르게 디버깅하고, 리팩토링을 효율화하며, 배포 속도를 높인다. 비개발자가 바이브 코딩을 통해 ‘처음 만들어 보는 사람’이 된다면, 개발자는 ‘더 빠르고 더 많이 만드는 사람’이 된다. 이 차이를 구분하지 않으면 바이브 코딩에 대한 기대도 쉽게 과장되고, 반대로 불필요한 실망도 생긴다. 이번에 필자가 시도한 작업은 몇 가지 방향으로 나뉘어 전개되었다. 투자와 자산을 구조화해보는 도구, 여행과 탐험을 시각적으로 정리하는 도구, 그리고 개념을 더 직관적으로 연결해보는 실험 등이 그 예다. 접근 방식도 조금씩 달랐다. 어떤 것은 빠른 프로토타이핑 도구로 시험했고, 어떤 것은 웹 기반 구조를 상상했으며, 어떤 것은 생성형 AI를 결합해 해석 기능을 더해보았다. 중요한 것은 특정 기술 이름이 아니었다. 문제의 성격에 따라 도구 조합이 달라졌다는 점, 그리고 그 조합을 통해 ‘작동하는 형태’를 빠르게 확인할 수 있었다는 점이 핵심이었다. 그중에서도 가장 손에 잡히는 성과를 보여준 것은 투자 관리용 실험 도구였다. 한국 시장과 미국 시장에 동시에 투자하는 개인을 염두에 두고, 자산을 한 화면에서 함께 보고, 환율을 반영한 체감 손익을 계산하고, 단순 수익률이 아니라 수수료와 환차까지 고려한 실제 순수익에 가깝게 접근해보는 방식이었다. 여기에 종목의 가치, 품질, 위험도를 함께 보려는 시도와, 매매 기록을 정리하는 자동화 기능까지 더해보았다. 한마디로 말하면, 개인 투자자가 늘 엑셀과 계산기와 감으로 처리하던 일을 하나의 흐름 안에서 정리해보려는 실험이었다. 이런 시도는 바이브 코딩의 장점을 잘 보여준다. 현장의 불편을 가장 잘 아는 사람이 그 문제를 가장 먼저 작동하는 도구로 바꿔볼 수 있다는 점이다. 특히 개인 투자 영역에서는 불편이 명확하다. 원화 자산과 달러 자산이 분리돼 보이기 때문에 전체 자산 배분을 한눈에 파악하기 어렵고, 과거 환율이나 거래 수수료를 반영한 실제 수익 계산은 늘 번거롭다. 단일 지표만 보고 투자하면 가치 함정에 빠질 수 있고, 매매 기록을 체계적으로 남기지 않으면 판단의 맥락도 쉽게 흐려진다. 바이브 코딩은 바로 이런 불편을 작은 단위로 쪼개어 도구로 만들어보는 데 강점을 보인다.   ▲ 클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.   피터 드러커의 말처럼 “측정할 수 있어야 관리할 수 있다.” 투자든 업무든 결국 비슷하다. 막연히 ‘잘하고 있다’고 느끼는 동안에는 개선도 어렵다. 숫자가 보여야 하고, 흐름이 보여야 하며, 내 행동의 결과가 구조적으로 드러나야 한다. 바이브 코딩은 이 지점에서 의외로 힘을 발휘한다. 정교한 상용 시스템 수준은 아니더라도, 내가 무엇을 보고 싶은지 정확히 정의할 수만 있다면 적어도 첫 번째 가시화 도구는 만들어볼 수 있다. 그 순간 막연한 감각은 데이터가 되고, 데이터는 다시 판단의 기준이 된다. 특히 인상적이었던 것은 ‘정답 제시’보다 ‘판단 보조’에 초점을 맞춘 설계였다. 단순히 싸 보이는 종목을 찾는 것이 아니라 가치와 퀄리티, 리스크를 함께 고려하는 구조를 상상하고, 이동평균선이나 거래량 변화 같은 기술적 신호를 함께 보는 식이다. AI는 여기서 결정을 대신 내려주는 존재가 아니라, 사람이 놓치기 쉬운 신호를 먼저 정리해주는 조수 역할을 맡는다. 이런 경험을 통해 느낀 것은, 바이브 코딩의 진짜 효용이 거창한 인공지능 자체에 있는 것이 아니라 사용자의 판단 포인트를 더 선명하게 드러내는 데 있다는 점이었다. 그러나 여기서 반드시 짚고 넘어가야 할 현실이 있다. 이런 경험이 곧바로 기업용 핵심 시스템 개발로 이어질 것이라고 생각해서는 안 된다. PLM, ERP, MES, APS 같은 글로벌 설루션 기반의 엔터프라이즈 환경은 개인 실험과는 전혀 다른 차원의 세계다. 데이터 모델은 정교하고, 권한 체계는 복잡하며, 인터페이스는 수많은 예외를 품고 있고, 변경 이력과 검증 절차, 보안과 운영 책임까지 촘촘하게 연결되어 있다. 자연어 몇 줄과 AI의 코드 제안만으로 안전하게 다룰 수 있는 구조가 아니다. 바로 이 지점에서 비개발자의 바이브 코딩과 개발자의 바이브 코딩은 다시 갈라진다. 비개발자는 문제를 빠르게 형태화하고 아이디어를 프로토타입으로 검증하는 데 강점을 가질 수 있다. 반면 개발자는 그 프로토타입을 기존 시스템 환경과 연결하고, 예외 처리와 안정성, 보안과 운영성을 검증하는 역할까지 감당할 수 있다. 따라서 바이브 코딩은 모든 사람을 동일한 수준의 개발자로 만들어주는 기술이라기보다, 각자의 위치에서 ‘만들어보는 속도’를 높여주는 기술에 가깝다. 이런 환경에서는 바이브 코딩이 할 수 있는 역할이 자연스럽게 제한된다. 핵심 업무 로직을 직접 대체하기보다는 화면 프로토타입, 보조 대시보드, 분석용 유틸리티, 개인용 자동화 도구, 테스트용 샌드박스, 보고용 시뮬레이터처럼 본체 주변의 영역에 더 적합하다. 다시 말해, 바이브 코딩은 글로벌 설루션의 중심부를 재구축하는 기술이라기보다, 그 주변부의 불편을 빠르게 줄여보는 실험 도구에 가깝다. 하지만 그렇다고 해서 그 의미를 과소평가할 필요는 없다. 오히려 반대다. 필자는 바로 그 제한성 때문에 바이브 코딩이 더 현실적이라고 본다. 실제 업무에서는 거대한 혁신보다 작지만 반복되는 불편이 훨씬 많다. 예를 들어 품질 이슈를 정리하는 간단한 대시보드, 협력사 대응용 정리 화면, 설계 변경 영향 체크리스트, 일정 가시화 도구, 개인용 원가 계산기, 회의록 자동 정리 보조 도구처럼 ‘정식 시스템으로 만들기엔 작지만 그대로 두기엔 계속 불편한 것들’이 현장에는 늘 존재한다. 바이브 코딩은 바로 그 틈새를 파고든다. 스티브 잡스의 말, “진짜 창작자는 결국 결과물을 세상에 내놓는다”는 문장은 이 맥락에서 유난히 실감난다. 바이브 코딩의 장점은 완벽한 시스템을 만들게 해준다는 데 있지 않다. 머릿속에만 있던 아이디어를 실제로 한번 작동해보게 만든다는 데 있다. 비개발자에게 이 경험은 특히 중요하다. 그전까지는 ‘좋은 아이디어’와 ‘실제로 작동하는 결과물’ 사이에 너무 큰 간극이 있었기 때문이다. 이제는 그 사이를 AI가 어느 정도 메워준다. 물론 완성도 높은 상용 시스템을 만들기 위해서는 여전히 전문 개발과 검증이 필요하다. 그러나 첫 번째 프로토타입을 만드는 데까지는 이전보다 훨씬 빠르게 갈 수 있다. 필자는 이 점에서 바이브 코딩의 현재 위치를 ‘개인의 실험실’에 가깝다고 본다. 지금의 바이브 코딩은 거대한 엔터프라이즈 시스템을 통째로 만드는 기술이라기보다, 순수한 개인 또는 소규모 팀이 자기 문제를 해결하기 위해 무언가를 직접 만들어보는 수준에서 가장 잘 작동한다. 그렇다고 그 수준이 가볍다는 뜻은 아니다. 바로 그 개인 실험의 축적이 조직의 디지털 감각을 바꾸고, 현장의 언어를 더 구조화하며, 나중에는 더 정교한 시스템 구축을 위한 문제 정의력으로 이어질 수 있기 때문이다. 특히 제조 기업의 실무자와 리더에게 이 흐름은 시사점이 크다. 설계, 생산, 품질, 구매, 자산 관리, 프로젝트 관리 영역에는 늘 현장만이 아는 불편이 있다. 외부 설루션은 그 불편을 모두 담아내지 못하고, 내부 IT는 모든 요청을 즉시 반영하기 어렵다. 이때 바이브 코딩은 완성형 설루션의 경쟁자가 아니라, 아이디어를 빠르게 시험해보는 사전 실험장 역할을 할 수 있다. 사용자는 먼저 문제를 언어로 정리하고, 필요한 데이터 흐름을 구조화하고, AI를 이용해 작은 도구를 만들어본다. 그렇게 만들어진 결과는 때로는 개인용 유틸리티에서 끝날 수도 있고, 때로는 정식 프로젝트의 출발점이 될 수도 있다. 중국 고전에서 유래한 말처럼 “천 리 길도 한 걸음부터다.” 바이브 코딩은 거창한 완성의 기술이 아니라, 작지만 구체적인 첫걸음을 가능하게 하는 방식이다. 비개발자는 그것을 통해 문제를 구조화하는 감각을 익히고, 개발자는 그것을 통해 더 빠르게 실험하고 구현한다. 그리고 기업은 그 사이에서 정식 시스템 이전의 가능성을 시험해볼 수 있다. 필자는 바이브 코딩을 지나치게 낙관적으로 보지도 않고, 반대로 일시적 유행으로만 보지도 않는다. 그것은 지금 당장 모든 것을 바꿔놓을 혁명은 아닐 수 있다. 그러나 적어도 한 가지는 분명하다. 이제 현장을 가장 잘 아는 사람이, 자신이 겪는 불편을 직접 작동하는 형태로 바꿔볼 수 있는 시대가 열리고 있다는 점이다. 그 가능성은 생각보다 크고 그 시작은 생각보다 작다. 그래서 지금 바이브 코딩은 거대한 답이라기보다 한 번 진지하게 시도해볼 만한 좋은 질문에 가깝다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클은 건설 현장의 안전 관리를 혁신하는 AI 기반 예측 지능형 설루션인 ‘오라클 컨스트럭션 및 엔지니어링 어드바이저 포 세이프티(Oracle Construction and Engineering Advisor for Safety)’를 공식 출시했다고 발표했다. 건설사는 이 설루션을 통해 프로젝트의 안전 사고를 더 정확히 예측하고 사전에 방지함으로써, 더욱 안전하고 비용 효율적인 현장을 운영할 수 있다. 기존에 정확한 예측 모델을 만들기 위해서는 고객이 모델 학습과 튜닝을 위해 방대한 데이터를 직접 제공해야 했다. 반면, ‘어드바이저 포 세이프티’는 오라클이 구축한 산업 특화 안전 모델을 활용한다. 이 모델은 다양한 프로젝트 유형과 지역을 아우르는 1만 프로젝트-년(project-years) 이상의 데이터를 학습했다. 이를 통해 기업은 현재 운영 중인 안전 프로그램의 성숙도와 관계없이 예측 기반 안전 관리의 혜택을 얻을 수 있다.     이와 함께 오라클은 ‘아코넥스(Aconex)’와 ‘프리마베라 유니파이어 액셀러레이터(Primavera Unifier Accelerator)’에 새로운 관찰(observation) 기능을 도입했다. 어드바이저 포 세이프티와 연동되도록 설계된 이 기능은 프로젝트 엔지니어부터 최고 경영진에 이르는 현장 팀이 모바일 기기나 웹 브라우저를 통해 심각도, 빈도 점수 등 구조화된 안전 데이터를 쉽고 일관되게 수집할 수 있도록 돕는다. 예측 모델 출력에 최적화된 안전 워크플로와 관찰 데이터 수집을 표준화함으로써, 모델의 정확도를 높이고 리스크를 줄이는 행동 변화를 유도할 수 있다. 기존의 안전 도구는 사고가 발생한 후 대응하는 사후 조치와 후행 지표에 의존하는 경우가 많았다. 어드바이저 포 세이프티는 ▲안전 사고의 80%를 차지할 가능성이 있는 상위 20%의 프로젝트를 식별하는 ‘주간 리스크 예측’ ▲고위험 프로젝트에 우선순위가 정해진 조치 사항을 제공하여 교정 조치를 제안하는 ‘실행 가능한 리스크 완화’ ▲신뢰할 수 있는 리스크 예측을 위해 데이터 품질을 유지하면서 선제적인 사고 보고를 유도하는 ‘관찰 기반 안전’ ▲경영진의 통찰력 확보, 전략적 의사결정 및 모범 사례 공유를 위해 안전 데이터를 통합 분석하는 ‘프로젝트 간 분석’ 등의 기능을 통해 선제적 접근 방식을 취한다. 어드바이저 포 세이프티는 오라클 아코넥스, 오라클 프리마베라 유니파이어 액셀러레이터, 오라클 퓨전 클라우드 ERP뿐만 아니라 타사 시스템의 안전 관찰 기록, 사고 보고서, 급여 데이터, 프로젝트 일정 등 다양한 데이터 스트림을 통합한다. 오라클은 고객이 이 설루션을 지속적으로 사용함에 따라 고유 데이터를 미세 조정하여 특정 안전 과제를 해결하거나, 중점 영역에 집중함으로써 예측력을 더욱 정교화할 수 있다고 설명했다. 오라클의 마크 웹스터(Mark Webster) 인프라 산업 부문 수석 부사장 겸 총괄 책임자는 “어드바이저 포 세이프티는 사고를 예측하고 예방할 수 있는 도구를 제공함으로써 건설 안전 관리의 중요한 진전을 이루었으며, 업계 전반의 효율성과 비용 효과를 개선했다”고 밝혔다. 또한 “AI와 머신러닝을 활용해 기업은 사후 대응에서 예측형 안전 관리로 즉시 전환할 수 있으며, 이는 안전 결과 개선은 물론 부상과 관련된 인적·경제적 비용 절감으로 이어진다”고 덧붙였다. 오라클의 조시 캐너(Josh Kanner) 컨스트럭션 및 엔지니어링 분석 및 AI 부문 선임 이사는 “안전 사고를 예측하고 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 이제 고객은 반응이 아닌 예방에 집중할 수 있다”면서, “어드바이저 포 세이프티를 도입한 고객들은 첫해에 사고율을 최대 50% 이상, 산재 보상 비용을 최대 75%까지 절감하는 성과를 거두었다”고 설명했다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA Search Framework에 대해 자세히 살펴본다. 기존의 전통적인 최적화 알고리즘과 비교 분석하여, SHERPA(셰르파)만이 가지는 차별화된 탐색 방식과 뛰어난 성능을 조명할 예정이다. 이를 통해 복잡한 설계 공간에서 사용자의 개입을 최소화하고 가장 효율적으로 최적해를 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 난제와 ‘No Free Lunch’ 이론 엔지니어링 최적화의 현실 현대의 엔지니어링 환경에서 ‘최적화(optimization)’는 선택이 아닌 필수가 되었다. 제품의 경량화, 성능 향상, 비용 절감이라는 상충되는 목표를 동시에 만족시켜야 하기 때문이다. 그러나 설계 변수가 증가함에 따라 설계 공간(design space)은 기하급수적으로 복잡해진다. 비선형성(non-linearity), 다봉성(multimodality), 그리고 수치적 노이즈(noise)가 뒤섞인 예측 불가능한 지형에서 최적해를 찾는 것은 매우 도전적인 과제이다. 엔지니어에게 중요한 것은 이론적으로 완벽한 ‘절대 최적해’를 찾는 것보다, 제한된 시간과 비용 내에서 ‘실현 가능한 더 나은 해(feasible better design)’를 발견하는 것이다.   No Free Lunch Theorem(NFL)의 시사점 최적화 이론에는 ‘공짜 점심은 없다(No Free Lunch Theorem)’라는 유명한 정리가 존재한다. 이는 ‘모든 종류의 문제에 대해 평균적으로 우수한 성능을 보이는 단일 최적화 알고리즘은 존재하지 않는다’는 것을 의미한다. 즉, 특정 문제(예 : 매끄러운 단봉형 함수)에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘이라도, 다른 문제(예 : 복잡한 다봉형 함수)에서는 성능이 현저히 떨어질 수 있다.   그림 1   그림 2   이 이론은 엔지니어에게 큰 부담을 안겨준다. 최적화 문제를 풀기 위해 엔지니어는 자신의 문제 특성을 정확히 파악해야 하며, 이에 적합한 알고리즘을 선정하고, 수많은 파라미터를 튜닝해야 하는 ‘최적화를 위한 최적화’ 과정에 매몰된다.   전통적 최적화 기법의 한계와 파라미터 튜닝의 딜레마 전통적인 최적화 기법들은 각자의 영역에서 훌륭한 성능을 발휘하지만, 비전문가가 다루기에는 ‘튜닝의 어려움(tuning difficulty)’이라는 명확한 진입장벽이 존재한다. <그림 3>과 같이 심센터 HEEDS(히즈)에서 제공하는 전통적인 최적화 기법의 설정 환경을 기반으로 설명하겠다.   그림 3   2차 계획법 2차 계획법(Quadratic Programming : QP)은 목적함수를 2차 함수로 근사하여 최적해를 탐색하는 구배(gradient) 기반 기법이다. 매끄러운 함수에서는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 실제 엔지니어링 문제에서는 다음과 같은 튜닝의 어려움과 한계가 있다.   그림 4   튜닝의 복잡성 : 사용자는 ‘Maximum outer iterations(전체 반복 횟수)’, ‘Maximum line search iterations(탐색 방향 결정 후 반복 횟수)’, ‘Gradient step size(미소 변위량)’ 등을 직접 설정해야 한다. 특히 스텝 크기(step size)가 너무 작으면 노이즈에 민감해지고, 너무 크면 정확도가 떨어지는 딜레마가 있다. 조기 종료(Early Termination) 문제 : 예를 들어 최대 반복 횟수를 50회로 설정했더라도, 탐색 도중 국부 최적해(local optima)에 갇혀 기울기가 0에 가까워지면 알고리즘은 20~25회 만에 탐색을 종료해 버린다. 이는 전역 최적해를 찾지 못했음에도 불구하고 해석 기회를 스스로 포기하는 결과를 낳는다.   다중 시작 국부 탐색 다중 시작 국부 탐색(Multi-Start Local Search : MS)은 이러한 국부 탐색의 한계를 극복하기 위해, 여러 초기점에서 국부 탐색을 수행하여 전역해를 찾으려는 시도이다. 그러나 이 역시 사용자의 파라미터 설정 능력에 크게 의존한다.   그림 5   총 해석 횟수 계산의 번거로움 : SHERPA와 달리 총 해석 횟수(evaluation)를 직접 입력하는 것이 아니라, ‘Number of Starts(시작점 개수)’와 ‘Evaluations per Start(각 탐색별 반복 횟수)’를 곱하여 계산해야 한다. 200회 설정의 함정 : 만약 사용자가 총 200회의 해석 예산(evaluation budget)을 가지고 ‘Max Evaluations’를 200으로 설정하더라도, 기본값인 ‘Number of cycles(Starts)’를 100으로 둔다면 치명적인 문제가 발생한다. 각 시작점(cycle)에서 평균 2회(200/100)밖에 탐색하지 못하기 때문이다. 이는 수렴은커녕 수박 겉핥기식 탐색(shallow search)에 그치게 된다. 제대로 된 탐색을 위해서는 사용자가 사이클을 4~5회(각 40~50회 탐색) 수준으로 직접 대폭 줄여야 하는 번거로움이 있다.   전역 탐색 및 메타 휴리스틱 유전 알고리즘(GA)이나 입자 군집 최적화(PSO), 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 전역 탐색(global search) 기법은 국부해 탈출 능력은 뛰어나지만, 파라미터 설정의 난이도는 더욱 높다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.