현장에서 얻은 것 No. 26     프롤로그 — 광교의 어느 여름 저녁 2026년 7월 24일, 미래 모빌리티 셀럽 모임 ‘미모셀(MIMOCELL)’의 7월 정모가 열렸다. 장소는 경기도 용인시에 최근 문을 연 ‘더핏(THE PIT)’이었다. 730평 규모의 이 공간은 자동차 튜닝 전문 제조사 네오테크가 만든 첫 번째 직영점이다. 문을 열고 들어서는 순간, 이곳이 단순한 매장이 아니라는 것을 직감했다. 1층과 지하 1층의 플래그십 튜닝 작업장에서는 슈퍼카부터 내수차까지 장착과 세팅, 정비가 원스톱으로 이루어지고 있었고, 쇼룸의 ‘PIT WALL’ 너머로는 고객이 자기 차의 작업 과정을 직접 지켜볼 수 있었다. 카페와 미디어 라운지, 스파르코와 미니 GT가 입점한 MD숍, 파트너 기술 교육장까지 — 제조에서 도매, 소매에 이르는 통합 경험이 한 장소에 구현되어 있었다. ‘PIT’라는 이름은 F1 경주에서 경주차가 타이어를 교체하고 정비를 받는 그 피트에서 왔다. 기술력의 정점이자 세팅의 중심을 상징하는 이름이다. 이준명 대표는 이곳을 “매장이 아닌, 살아있는 레퍼런스(reference store)”라고 불렀다. 현장의 고객 목소리(VOC)가 R&D로 직결되는 기술 허브이자, 해외 바이어에게 ‘이렇게 운영하면 된다’를 실물로 보여주는 글로벌 확장의 실증 엔진이라는 것이다. 이날 저녁, 이 공간의 미디어 라운지에서 필자는 최근 몇 년간 들었던 그 어떤 디지털 전환 강연보다 강렬한 발표를 들었다.   주권을 소유한 제조 브랜드, 네오테크 네오테크는 2006년 7월에 설립된 자동차 튜닝 1세대 기업이다. 경북 김천에 본사와 공장을 두고, 약 50명의 직원이 자동차 애프터마켓용 서스펜션(코일오버)과 고성능 브레이크 시스템(NF 시리즈), 스테빌라이저와 하체 링크류를 개발·생산한다. 부품 개발부터 생산, 품질 검증까지 직접 책임지는 국내 대표 퍼포먼스 섀시 전문 제조사다. 숫자가 이 회사의 궤적을 말해준다. 2025년 매출 101억 원(2024년 96억 원), 2019년부터 2024년까지의 매출 성장률 398%, 전국 800개 이상의 파트너 튜닝샵·정비소 네트워크, 그리고 13개국 수출에 2025년 수출액 약 22억 원. 100억 규모의 중소기업이지만 미국, 캐나다, 호주, 홍콩, 중국 등으로 판로를 넓히며 자동차 튜닝의 세계적 브랜드로 커 나가고 있는 전형적인 강소기업이다. 이준명 대표는 이날 발표에서 네오테크의 정체성을 세 가지 ‘주권’으로 정리했다. 첫째, 브랜드 주권 — 직접 판다. 자사몰과 직영점(THE PIT), 자체 미디어(GridZero)로 고객과 직접 연결되는, 딜러에 의존하지 않는 D2C 구조다. 둘째, 제조 주권 — 직접 만든다. HMLV(다품종 소량) 커스터마이징 제조로 수백 개 차종에 대응하며, 튜닝을 넘어 모빌리티 OE와 방산 섀시까지 같은 공장에서 소화한다. 현대모비스, 오토노머스 A2Z와의 협력이 그 확장의 증거다. 셋째, 운영 주권 — 직접 구축한다. 자체 개발한 MES와 그룹웨어, 그리고 AI 운영체계(AI-SAOS)로 외부 SaaS에 종속되지 않고 데이터·로직·프로세스를 모두 내부 자산으로 소유한다. 가업 승계와 투자 유치, 해외 개척을 차례로 이뤄내고 이제 수도권 광교에 깃발을 꽂은 이 회사의 이야기는 그 자체로 흥미로웠다. 그러나 이날 발표의 진짜 주제는 세 번째 주권, 즉 ‘운영 주권’이 어떻게 만들어졌는가였다.   여러분의 회사입니다. 하지만 여러분의 데이터입니까? 발표의 첫 슬라이드가 스크린에 떠올랐을 때, 장내가 조용해졌다. “여러분의 회사입니다. 하지만 여러분의 데이터입니까?” 이준명 대표는 담담하게 말을 이었다. 그룹웨어, MES, ERP — 우리 회사의 데이터라고 믿고 있는 그 데이터는 사실 설루션 업체의 서버에 있는, 업체를 통해서만 접근 가능한 ‘업체의 데이터’일 뿐이라는 것이다. 화면에는 네오테크에서 각 설루션 업체로 화살표가 뻗어나가고, 그 끝에 데이터가 매달려 있는 다이어그램이 그려져 있었다. 데이터의 주인이 회사가 아니라 설루션이라는, 뒤집힌 구조의 시각화였다. 네오테크의 현실도 다르지 않았다. 근태·메일·전자결재는 다우오피스, 프로젝트 진행과 수주·업무공유는 플로우, 거래명세서와 회계는 이카운트, 생산 현장은 스마트팩토리 지원사업으로 구축한 세아소프트의 커스텀 MES, 그리고 ‘일부’ 자료만 자체 NAS에 저장되어 있었다. 다섯 개의 시스템, 다섯 개의 데이터 섬이었다. “이 다섯 시스템은 과연 융합될 수 있었을까요? 그렇다면 대기업은 왜 자사 시스템을 직접 개발할까요?” 버튼 하나만 옮겨도, API 하나만 요청해도 비용이 발생하고, 새로운 개발 요청은 수천만 원이 든다. 데이터는 각 설루션 회사의 것이고, 결국 직원들이 각 시스템의 데이터를 수작업으로 조합해 대표에게 보고하는 구조가 된다. 이 대표는 “네오테크도 마찬가지였습니다”라고 인정했다. SaaS 구독의 편리함 뒤에 숨어 있는 종속의 구조를 이렇게 정면으로 짚어낸 발표를, 필자는 오랜만에 들었다.   첫 투자를 받은 후 — 대표가 대답하지 못한 질문 전환점은 2025년 7월에 찾아왔다. 네오테크가 첫 투자를 유치한 것이다. 축하할 일이었지만, 그날부터 수시로 들어오는 질문과 보고 요청이 이 대표를 시험대에 올렸다. 거래처별 채권·채무 현황을 실시간으로 볼 수 있는가. 채권 회수 기간은 며칠인가. 평균 납기는 며칠이고, 제품별 납기는 얼마나 차이가 나는가. 외주처의 입고 납기는 평균 얼마나 지연되고 있는가. 누가 회사에서 가장 활발하게 활동하고 있는지, 그 사람이 지금 무슨 일을 하고 있는지 아는가. 이 대표의 고백은 솔직했다. “나는 모든 숫자를 ‘대략’, ‘감으로’ 알고 있었다.” 그리고 청중을 향해 물었다. “노트북 제출 없이, 지 금 이 자리에서 대답할 수 있는 분 계십니까?” 이 질문 앞에서 자유로운 경영자가 몇이나 될까. 20년째 회사를 경영해 온 대표조차 투자자의 기본적인 질문에 즉답할 수 없는 상황 — 이것이 시스템을 다섯 개나 쓰고 있는 중소기업의 실제 모습이었다. 문제는 시스템의 부재가 아니라 데이터 흐름의 단절이었고, 더 근본적으로는 데이터 주권의 부재였다. 필자가 제조기업의 PLM·ERP 혁신 프로젝트 현장에서 늘 마주하는 문제의식과 정확히 같은 지점이었다. 도구는 있다. 그러나 데이터가 흐르지 않고, 흐른다 해도 그 데이터의 주인이 내가 아니다.   바이브 코딩으로 다시 설계하다 — 네오테크의 AI-SAOS 여기서 이준명 대표가 택한 길이 이날 발표의 백미였다. 그는 설루션 업체에 수천만 원짜리 커스터마이징을 요청하는 대신, AI와 함께 직접 만들기 시작했다. 이날 강연의 제목 그대로 ‘바이브 코딩(vibe coding)으로 개발한 네오테크 그룹웨어·MES’였다. 바이브 코딩은 자연어로 의도를 전달하면 AI가 코드를 생성하고, 사람은 방향을 잡고 검증하며 빠르게 반복하는 개발 방식이다. 이 대표는 아이디어에서 서비스 구현까지의 실제 경험과 노하우를 공유했는데, 그 결과물이 놀라웠다. 근태와 전자결재를 담는 그룹웨어, 김천 공장의 생산 현장을 담는 MES, 그리고 이들을 관통하는 AI 운영체계 ‘AI-SAOS’까지 — 흩어져 있던 다섯 개의 데이터 섬이 네오테크 내부 자산으로 통합되어 가고 있었다. 투자자의 질문에 ‘감’이 아니라 데이터로 답하는 경영, 이 대표는 이것을 ‘눈에 보이는 경영’, 투명경영이라고 불렀다. 그리고 이 투명성은 내부 경영에 그치지 않는다. 13개국의 글로벌 바이어들과 함께 성장하려면 회사의 상태를 데이터로 보여줄 수 있어야 하고, THE PIT라는 실증 매장과 자체 구축한 AI 운영체계는 그 신뢰의 인프라가 된다. 제조 강소기업이 브랜드 강화를 넘어 토털 설루션을 만들어 가는 것 — 이것이 글로벌 기업으로 가는 첫 단추라는 생각이 들었다. 발표를 들으며 필자가 특히 주목한 것은 ‘기술 도입’과 ‘업무 혁신’의 차이였다. 많은 기업이 AI를 도입한다. 그러나 네오테크는 AI를 도입한 것이 아니라, AI로 자기 문제를 풀었다. 현대자동차의 국재창 책임연구원도 같은 지점을 짚었다. 아무리 바이브 코딩을 적극적으로 활용한다 해도 이처럼 짧은 시간 안에 실제 업무에 적용 가능한 수준의 결과물을 구현하는 것은 결코 쉬운 일이 아니며, 기술을 단순히 도입하는 것을 넘어 실질적인 업무 혁신으로 연결한 점이 큰 의미로 다가왔다는 소감이었다.     현장의 반향 — 그리고 나눔으로 이어지는 혁신 발표가 끝난 뒤의 분위기는 감동과 놀라움, 그 자체였다. 매출 500억 규모 중소기업의 경영자문을 맡고 있는 김준완 컨설턴트는 MES와 ERP 때문에 방향을 잡지 못해 어려워하던 차에, 이 대표의 적극적인 열의와 구성원들의 오픈 마인드가 조화를 이루어 ‘눈에 보이는 경영’을 실현하고 있는 모습에 놀랐다며 좋은 영감을 얻었다고 했다. 이 모임을 주선한 에이스웍스 박승범 대표는 가업승계, 투자유치, 해외 개척에 이어 수도권 광교에 깃발을 꽂은 네오테크가 완전히 인상적이었다며 앞으로가 더욱 기대된다고 화답했다. 필자 역시 질문을 많이 던진 참석자 중 하나였다. SaaS 구독 서비스가 갖는 구조적 어려움과, 그 속에서 네오테크만의 비장의 무기를 만들어 가는 여정 — 니즈를 찾아 네오테크만의 색깔을 입히는 것이야말로 오늘날 AI가 가야 할 방향이 아닐까 싶었다. 이날 필자는 AI 기술로 기업의 구축 설루션을 A부터 Z까지 만들 수 있겠다는 희망을 보았고, 동시에 ‘사람이 미래인 이유’도 다시 확인했다. AI는 고민하지 않는다. 무엇이 문제인지 정의하고, 왜 데이터 주권이 내게 없는지 의심하고, 그것을 되찾겠다고 결심하는 것은 결국 사람의 몫이다. 네오테크는 그 고민을 시스템으로 녹여 실제로 적용하는 모습을 보여주었다. 더 감동적인 대목은 그다음이었다. 이준명 대표는 자신의 성과에 그치지 않고, 비슷한 어려움을 겪고 있는 다른 기업들에게 자신의 경험과 노하우를 아낌없이 나누고 있었다. 이날의 발표 자체가 그 나눔의 실천이었다. 소매 매장이 생기면서 주 7일을 일하고, 세미나 당일에도 자정까지 고객을 응대하고 다음 날 아침 예약 차량 때문에 다시 출근하는 대표 — 그러면서도 “많은 진심 어린 조언과 관심이 저뿐만 아니라 팀원들에게도 큰 도움이 됐다”며 함께 커 나가겠다는 그의 인사에서, 이 회사가 왜 젊고 강한지를 보았다.   에필로그 — 현장에서 얻는 것 돌아오는 길에 이날의 발표를 곱씹었다. 네오테크가 던진 질문은 사실 모든 제조기업을 향한 것이다. ‘여러분의 회사입니까? 그렇다면 여러분의 데이터입니까?’ 디지털 전환의 담론은 흔히 ‘어떤 설루션을 도입할 것인가’에서 출발한다. 그러나 네오테크의 사례는 질문의 순서를 바꾸라고 말한다. 먼저 물어야 할 것은 ‘나의 문제는 무엇이고, 그 문제를 풀기 위한 데이터의 주인은 누구인가’이다. 대기업은 오래전부터 자사 시스템을 직접 개발해 왔다. 이제 생성형 AI와 바이브 코딩의 시대 가 열리면서, 그 길이 45명 규모의 중소기업에게도 열렸다. 수천만 원의 커스터마이징 견적서 앞에서 좌절하던 중소기업 대표가, AI 를 파트너 삼아 자기 회사에 꼭 맞는 시스템을 직접 만들 수 있는 시대가 온 것이다. 물론 모든 기업이 네오테크처럼 할 수 있는 것은 아니다. 대표의 문제 정의 능력, 구성원의 오픈 마인드, 그리고 끝까지 밀어붙이는 실행력이 전제되어야 한다. 그러나 방향만큼은 분명하다. AI 시대의 경쟁력은 도구의 보유가 아니라 데이터 주권의 소유에서 나오고, 혁신은 기술의 도입이 아니라 문제의 해결에서 완성된다. ‘대표자는 문제를 해결할 수 있어야 한다’는 이준명 대표의 명제는, 그래서 튜닝 회사의 이야기를 넘어 이 시대 모든 경영자를 향한 화두로 남았다. F1의 피트에서 경주차는 멈추는 것이 아니라 더 빨리 달리기 위해 정비를 받는다. 광교의 THE PIT에서 필자는 한 강소기업이 데 이터 주권이라는 새 타이어로 갈아 끼우고 글로벌 트랙으로 다시 출발하는 장면을 목격했다. 신차를 뽑으면 꼭 이곳에 맡기고 싶다는 생각과 함께, 경정비를 넘어 차량의 상태를 살펴주는 ‘주치의’ 같은 브랜드로 커 가기를 응원하며 — 오리지널을 넘어서는 업그레이드(UPGRADE BEYOND THE ORIGINAL), 네오테크의 다음 랩(lap)이 기대된다.   ■ 류용효 디원 PLM기술본부에서 상무로 재직 중이며, 페이스북 ‘류용효컨셉맵 연구소’ 리더, CNGTV 지식방송 전문위원으로 활동하고 있다. PTC코리아, 오라클, 지멘스 PLM 등을 거치며 PLM과 프로세스 컨설팅 분야에서 일해 왔다. 저서로 ‘베테랑 기획자의 바이브코딩 도전기’가 있다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   오늘날 산업계가 직면한 가장 중요한 문제는 ‘어떻게 인공지능(AI) 시대를 문화적으로 받아들여야 할 것인가’이다. 많은 기업이 AI 플랫폼을 도입하고, 디지털 트윈을 구축하며, 데이터 레이크를 만들고 있다. 그러나 실제 성과를 내는 기업은 생각보다 많지 않다. 이유는 명확하다.   그림 1. 데이터 풍요 속에 혁신의 빈곤   현재의 상황은 단순한 디지털 전환(digital transformation)이나 AI 도입 전략을 넘어선다. 결론적으로 기술이 아닌 인문학의 혁명이다. 문제는 기술이 부족해서가 아니라 문화(culture)가 바뀌지 않았기 때문이다. AI 시대의 패러다임 전환이다. 산업혁명 이후 기업의 경쟁력은 주로 자본(capital), 설비(facility), 노동력(labor) 세 가지에 의해 결정되었다. 그러나 AI 민주주의(AI democracy) 시대에는 새로운 경쟁요소가 등장한다. 그것은 지식(knowledge), 연결(connection), 예측(prediction), 실행(execution)이다. 네 가지 개념은 바로 이러한 새로운 경쟁력을 설명한다.   그림 2. 새로운 경쟁력의 4대 요소   AI 온톨로지 : 인공지능과 도메인 지식을 공유하라 데이터는 많지만 의미는 없다. 대부분의 기업은 이미 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 다음과 같은 문제가 반복된다. 부서마다 용어가 다르다. 같은 부품을 여러 이름으로 부른다. 설계와 생산이 서로 다른 의미로 이해한다. 경험이 문서화되지 않는다. 결국 데이터는 존재하지만 지식은 공유되지 않는다. AI 온톨로지(AI ontology)의 역할은 단순한 데이터 모델이 아니다. 세상의 개념과 관계를 정의하는 구조이다. 예를 들어, 부품 → 조립체 → 시스템, 문제 → 원인 → 해결책, 고객 요구 → 설계 요구 → 시험 결과이다. AI는 온톨로지를 통해 의미를 이해하고 맥락을 연결하며 추론을 수행할 수 있다. 따라서 온톨로지는 “AI가 이해할 수 있는 기업의 공용 언어”라고 볼 수 있다.   그림 3. AI 온톨로지는 기업의 공용 언어   디지털 스레드 : 디지털로 연결하라 산업의 가장 큰 낭비는 단절이다. 많은 제조기업에서는 설계 → 생산 → 운영 → 서비스의 각 단계가 서로 분리되어 있다. 예를 들어, 설계 변경 정보가 생산에 늦게 전달되고, 생산 현장의 문제는 설계팀으로 돌아오지 않는다. 이러한 단절이 막대한 비용을 발생시킨다. 디지털 스레드(digital thread)의 본질은 제품 생애주기 전체를 연결하는 디지털 신경망이다. 요구사항 → 설계 → 해석 → 제조 →운영→정비 모든 정보를 하나의 흐름으로 연결한다. 사용자의 관점에서 필자가 그동안 주장해 온 LDT(life digital thread), KDT(knowledge digital thread), PDT(product digital thread)는 사실 디지털 스레드의 확장된 철학이다. 즉, 인생의 경험 → 지식의 축적 →제품의 혁신이라는 거대한 연결 구조가 된다. 디지털 스레드는 단순한 IT 시스템이 아니라 ‘맥락(context)의 기술’이다.   그림 4. 디지털 스레드와 맥락의 기술    디지털 트윈 : 가상 공간에서 먼저 경험하고 디지털로 미래를 예측한다 과거의 산업은 보고 나서 대응했다. 전통적인 산업은 문제 발생 → 원인 분석 → 조치 방식으로 움직였다. 즉 사후 대응이다. 미래의 산업은 예측이다. 디지털 트윈(digital twin)은 현실 세계를 디지털 공간에 복제한다. 이를 통해 성능 예측, 고장 예측, 유지보수 예측, 생산성 예측이 가능해진다. 항공 전문 용어인 아이언 버드(iron bird)에서 시작된 철학이다. 항공산업에서는 실제 비행기 제작 이전에 아이언 버드 시스템을 구축한다. 이는 유압 비행제어 전기 시스템을 통합 검증하는 물리 적 시뮬레이션 환경이다. 현대의 디지털 트윈은 아이언 버드 철학이 디지털 공간으로 확장된 모습이라고 볼 수 있다. 즉 ‘실패를 현실이 아니라 가상공간에서 먼저 경험하는 기술’이다.   그림 5. 디지털 트윈과 아이언 버드   SDx : 소프트웨어로 실행하라 예측만으로는 부족하다. 예측은 가치가 아니라 실행이 가치다. SDx(software defined X)는 모든 것을 소프트웨어로 정의하는 철학이다. 예를 들면 SDV(software defined vehicle), SDF(software defined factory), SDM(software defined manufacturing)등이 있다. 과거에 하드웨어 변경 → 생산라인 변경 → 비용 발생이었다면, SDx 시대는 소프트웨어 업데이트 → 즉시 적용 → 지속적 개선이 가능하다. 즉, 온톨로지가 이해하고, 디지털 스레드가 연결하며, 디지털 트윈이 예측하고, SDx가 실행하는 구조가 된다.   그림 6. 실행의 가치   진짜 혁신은 AI 민주주의다. “인공지능 민주주의는 현장의 모든 구성원을 혁신의 주체로 만드는 가장 강력한 전략이다.” 이 문장이야말로 전체 메시지의 핵심이다. 기존 방식은 경영진 → 전문가 → 현장 지시형 구조이다. 반면에 AI 민주주의는 현장 엔지니어 현장 작업자, 현장 관리자, 현장 전문가 → AI → 혁신이다. 참여형 구조 과거에는 전문가만 데이터를 분석할 수 있었다. 그러나 생성형 AI의 등장으로 현장의 엔지니어도 데이터를 이해하고 원인을 분석하며, 시뮬레이션을 수행하고 혁신 아이디어를 제안할 수 있게 되었다. 즉, AI는 인간을 대체하는 기술이 아니라 인간의 역량을 민주화하는 기술이다.   그림 7. AI 민주주의   결론은 4대 게임 체인저와 문화 혁명이다. 필자가 지속적으로 강조해 온 AI 온톨로지, 디지털 스레드, 디지털 트윈, SDx는 사실 각각의 기술이 아니다. 이들은 하나의 통합된 혁신 체계이다. 역할과 핵심 질문은 관점에서 ‘AI 온롤로지는 무엇을 이해할 것인가’, ‘디지털 스레드는 무엇을 연결할 것인가’, ‘디지털 트윈은 무엇을 예측할 것인가’, ‘SDx는 무엇을 실행할 것인가’이다.   그림 8. 4대 게임 체인저의 혁신 체계   그리고 이 모든 것을 가능하게 하는 근본 조건은 기술이 아니라 문화이다. 현장의 엔지니어가 지식을 공유하고, 경험을 연결하며, AI와 함께 예측하고, 즉시 실행할 수 있는 문화이다. 이것이 바로 AI 민주주의 시대의 본질이다. 21세기의 진정한 경쟁력은 더 좋은 AI 모델을 보유한 기업이 아니라, 현장의 모든 구성원이 AI를 활용하여 집단지성을 발휘할 수 있는 문화를 가진 조직이 될 것이다.   그림 9. 기술 대 문화   기술 혁명은 이미 시작되었다. 이제 남은 과제는 인간 중심의 인문화 혁명(cultural revolution)이다. 그리고 그 인문화 혁명의 중심에는 AI 온톨로지, 디지털 스레드, 디지털 트윈, SDx를 기반으로 한 AI 민주주의가 자리하게 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식 연구소 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.

#옥타브 #OCTAVE 프로젝트 실행 성공 전략 산업 프로젝트의 복잡성, 더 스마트하게 관리할 수 있습니다 산업 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 단순히 더 많은 노력보다 '더 나은 데이터 연결'과 '실행 방식'이 필요합니다. EPC 및 산업 프로젝트의 디지털 전환 사례, 생산성 향상 전략, 실제 고객 성공 사례를 확인해 보세요.   설계 변경, 비용 압박, 촉박한 일정, 데이터 단절. 산업 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 단순히 더 많은 노력보다 더 나은 데이터 연결과 실행 방식이 필요합니다! 이 자료를 통해 얻을 수 있는 인사이트 프로젝트 생산성 향상 수작업과 중복 업무를 줄이고 업무 흐름을 자동화하여 프로젝트 수행 효율을 높이는 방법을 확인할 수 있습니다. 데이터 기반 의사결정 설계, 엔지니어링, 건설 전반의 데이터를 연결하여 더 빠르고 정확한 의사결정을 지원하는 방안을 살펴볼 수 있습니다. 협업 및 정보 공유 개선 부서와 시스템 간 단절을 줄이고 프로젝트 전반의 협업을 강화하는 사례를 확인할 수 있습니다. 실제 고객 사례 Toyo Engineering 및 다양한 글로벌 EPC 기업의 디지털 전환 사례를 통해 실제 성과와 적용 방식을 살펴볼 수 있습니다. 포함된 콘텐츠 ✅ 블로그: 산업 프로젝트에서의 디지털 경쟁력 ✅ 고객 사례 영상: Toyo Engineering의 디지털 프로젝트 수행 사례 ✅ 블로그: 통합 설계 및 해석 솔루션을 통한 효율적인 프로젝트 수행 자료 다운로드 하러 가기

엔비디아가 에지 환경에서 피지컬 AI를 구현하는 ‘엔비디아 코스모스 3 에지(NVIDIA Cosmos 3 Edge)’를 공개했다. 피지컬 AI 시스템은 월드 모델을 활용해 물리적 환경을 인식하고 추론하며 예측한다. 지금까지 프론티어급 AI를 에지 환경에 구현하려면 모델 성능과 배포 효율 사이에서 절충해야 하는 경우가 많았다. 엔비디아는 코스모스 3 에지를 통해 이러한 절충을 해소할 수 있다고 밝혔다. 40억 개 파라미터를 갖춘 옴니모델인 코스모스 3 에지는 메모리 효율적인 배포와 높은 처리량을 위해 최적화됐다. 엔비디아 젯슨(Jetson), 엔비디아 RTX PRO, 엔비디아 DGX 시스템과 지포스(GeForce) RTX GPU에서도 구동할 수 있다. 소형 월드 파운데이션 모델로서 텍스트, 이미지, 영상, 주변 소리 및 동작을 이해하고 생성한다. 트랜스포머 혼합 아키텍처를 적용해 물리적 현실에 기반한 실시간 비전 분석 및 온디바이스 로봇 행동을 지원한다.     개발자는 엔비디아 DGX 스테이션 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터에서 자체 로봇 및 센서 데이터로 코스모스 3 에지를 사후 학습하고, 특화된 월드 액션 모델을 구축할 수 있다. 이후 이를 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor)에 배포해 실시간 로봇 제어 정책에 활용할 수 있다. 두산 로보틱스, 지멘스, 애자일 로봇, 스킬드 AI 등은 로보틱스 워크플로에 코스모스 3 에지를 적용하는 방안을 평가하고 있다. 자율주행 자동차 분야에서는 도로 상황 이해, 교통 상황 추론, 객체 의도 예측을 지원한다. 엔비디아 알파마요 비전 언어 행동 모델을 포함한 차량용 정책 모델 증류에서 학생 모델의 백본으로 쓰일 수 있다. 스마트 인프라 영역에서는 젯슨 토르에서 실시간 추론을 수행해 실시간 영상 스트리밍 기반 비전 에이전트를 교통 모니터링, 공공 안전, 물류, 산업 검사에 활용하도록 돕는다. 한편 엔비디아는 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 ‘시그라프 2026’에서 시뮬레이션과 피지컬 AI를 위한 연구 성과를 함께 발표했다. 엔비디아가 공개한 21편의 기술 논문은 가상 세계를 생성하고 현실 세계의 머신 훈련을 구동하는 실시간 시스템의 기반을 다룬다. 대표 사례인 ‘모션브릭스(MotionBricks)’는 35만 개 이상의 모션 클립으로 훈련되고 게임 엔진 수준의 속도로 실행되는 실시간 모션 모델이다. 화면 속 애니메이션 캐릭터를 구동하는 동시에 유니트리 G1 휴머노이드 로봇도 제어한다. 생성형 컨트롤러 훈련 프레임워크인 ‘GPC’는 방대한 인간 동작 데이터를 기반으로 하나의 컨트롤러를 사전 훈련시켜 새로운 작업에 적용할 수 있는 운동 능력을 제공한다. 이외에도 캡처 데이터를 가상 장면으로 변환하는 ‘아티픽서(ArtiFixer)’, 엔비디아 뉴턴 물리 엔진에서 눈과 모래 등 복잡한 물질을 표현하는 신규 솔버, 비디오 모델에서 재질을 추출하는 ‘비디오뉴맷(VideoNeuMat)’ 파이프라인 등을 선보였다. 엔비디아는 3D와 물리 법칙에 기반한 AI 생성 세계를 통해 피지컬 AI 개발과 창작 영역을 넓혀갈 계획이다.

박남용 지음 / 23,000원 / 피앤피북   인공지능(AI)은 이제 실내디자인 분야의 새로운 혁신 도구로 자리 잡았다. 과거에는 디자이너의 경험과 감각을 바탕으로 스케치와 도면을 작성하고 아이디어를 시각화하는 데 많은 시간과 노력이 필요했다. 그러나 생성형 AI의 등장으로 디자인 기획부터 이미지 생성, 자료 분석, 프레젠테이션 제작에 이르기까지 실내디자인 업무 전반이 빠르게 변화하고 있다. 이 책은 인공지능의 기본 개념과 발전 과정부터 생성형 AI의 핵심 기술, 그리고 실내디자인 프레젠테이션 제작에 활용할 수 있는 다양한 AI 도구의 실무 적용 방법을 체계적으로 다룬다. 언어 모델, 비전 모델, 멀티모달 모델의 특징과 활용 방법을 이해하고, 이를 실제 디자인 업무에 접목하는 과정을 단계별로 학습할 수 있도록 구성했다. 특히 클라이언트 상담 내용 정리, 디자인 콘셉트 기획, 무드보드 제작, 이미지 생성, 3D 모델링 지원, 프레젠테이션 자료 작성 등 실무 현장에서 바로 활용할 수 있는 사례 중심의 내용을 담아 학습자의 실질적인 업무 역량 향상에 초점을 맞췄다. AI는 디자이너를 대신하는 기술이 아니라 디자이너의 창의성과 표현력을 확장하는 강력한 협업 파트너다. 중요한 것은 기술 자체가 아니라 이를 어떻게 활용해 더 설득력 있고 완성도 높은 디자인 결과물을 만들어내는가에 있다. 이 책은 실내디자인을 공부하는 학생과 예비 디자이너는 물론, 변화하는 산업 환경 속에서 새로운 경쟁력을 갖추고자 하는 현업 종사자들에게도 유용한 길잡이가 될 전망이다. AI를 창의적 도구로 활용해 보다 효율적이고 전문적인 프레젠테이션 역량을 갖추고, 미래 디자인 산업을 이끌어 갈 실무형 인재로 성장하는 데 든든한 동반자가 되어줄 것이다.

다쏘시스템코리아는 6월 11일 ‘시뮬리아 유저 데이 2026’을 열고, AI 기술과 ‘모드심(MODSIM)’을 결합해 제품 설계 초기 단계부터 의사결정을 최적화하고 개발 주기를 단축하는 방안을 소개했다. 이번 행사에서 다쏘시스템코리아는 ‘버추얼 트윈(virtual twin)’과 ‘가상 동반자 (virtual companion)’를 활용한 엔지니어링 환경의 변화와 미래 전략을 공유하는 한편, 자사의 해석 브랜드인 시뮬리아(SIMULIA) 전반의 기술 성과 및 산업 영역에서의 활용 사례도 소개했다. ■ 정수진 편집장     시뮬레이션, 설계 초기 단계부터 리스크 줄인다 다쏘시스템코리아의 이주상 본부장은 환영사에서 현대 산업이 AI, 휴머노이드 로봇, 전동화, 첨단 제조 등의 신기술과 결합해 전례 없는 속도로 패러다임을 바꾸고 있다고 진단했다. 과거 제품 개발의 후반에서 검증 역할을 한 시뮬레이션은 이제 기획과 설계 초기 단계부터 성능을 예측하고 리스크를 줄이는 핵심 역량으로 진화하고 있다. 특히 AI 시대의 시뮬레이션은 엔지니어를 반복적인 작업에서 해방시켜 본질적인 설계와 검증에 집중하게 만든다. 이주상 본부장은 “복잡한 모델 준비, 해석 조건 설정, 그리고 결과 검토 같은 과정에서 AI는 업무 효율과 판단의 정확도를 높이고 제품 개발에 참여하는 모든 사람이 성능을 이해하고 의사결정에 적극 참여할 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다. 또한, “이런 흐름에 발맞춰 다쏘시스템의 시뮬리아는 구조, 유동, 전자기 등 다양한 물리 영역을 통합하고 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE Platform) 기반의 모드심을 통해 모델링과 시뮬레이션을 연속된 프로세스로 구현하고 있다”고 소개했다. 다쏘시스템은 버추얼 트윈과 물리 기반 AI를 결합한 시뮬리아 포트폴리오를 통해 복잡한 제품의 성능을 미리 예측하고 다양한 설계 대안을 정밀하게 검토할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 기 업이 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 낮추고 개발 과정의 재작업과 리스크를 줄여, 높은 품질과 신뢰성을 확보하게 해준다는 것이 다쏘시스템의 설명이다.   ▲ AI 시대 시뮬레이션의 역할에 대해 짚은 다쏘시스템코리아 이주상 본부장   시뮬리아 핵심 전락 : 물리 기반 혁신·모드심·AI 결합 다쏘시스템의 미쉘 애쉬 시뮬리아 CEO는 물리 기반 향상, 모드심의 도입, 인공지능과의 결합 등 세 가지를 시뮬리아 전략의 핵심 요소로 소개했다. 다쏘시스템은 물리 기반의 혁신을 위해 아바쿠스(Abaqus)와 파워플로(PowerFLOW) 등 기존 솔버의 성능을 꾸준히 끌어올리고 있다. 특히 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에 맞춰 시스템을 새롭게 구성함으로써 연산 속도를 최고 스물다섯 배까지 높였으며, 파트너사인 엔비디아와의 협력을 통해 이를 시장에 제공하고 있다는 것이 애쉬 CEO의 설명이다. 또한, 기존에 풀기 어려웠던 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 여러 대학과 손잡고 솔버 자체의 근본적인 물리적 기능을 다듬는 중이다. 모드심(MODSIM)은 CAD 기반의 모델링과 시뮬레이션을 하나의 프로세스로 매끄럽게 연결하는 기술이다. 다쏘시스템은 설계를 변경할 때마다 메시를 다시 짜고 번거로운 설정을 반복할 필요 없이, 현실 세계에서의 제품 작동 방식을 설계하는 즉시 시뮬레이션할 수 있다는 것을 모드심의 강점으로 내세운다. 애쉬 CEO는 40시간이 걸리던 작업을 네 시간으로 단축한 포드의 사례를 소개하면서 이 기술의 가치를 설명했다. 마지막으로, 다쏘시스템은 AI를 모드심과 해석 솔버에 결합해 새로운 차원의 업무 환경을 구축해 나가고 있다. 다양한 대규모 언어 모델(LLM)에 다쏘시스템이 오랜 기간 축적해 온 전문 산업 지식과 노하우를 접목해, 산업 현장에 특화된 추론과 분석 능력을 제공하고 있는 것이다. 애쉬 CEO는 “이를 통해 물리적 행동의 버추얼 트윈을 구현하고 사람처럼 업무를 돕는 가상 동반자를 도입함으로써, 사용자가 혁신적이고 우수한 제품을 빠르게 개발할 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다.   ▲ 시뮬리아의 핵심 전략을 소개한 다쏘시스템 미쉘 애쉬 시뮬리아 CEO    공통 데이터 기반의 동시 공학 구현하는 모드심 다쏘시스템이 제안하는 모드심은 공통 데이터 모델을 기반으로 카티아(CATIA)의 모델링과 시뮬리아의 시뮬레이션을 단일 사용자 환경인 3D익스피리언스 플랫폼에서 통합하는 형태이다. 설계 자가 디자인을 완성하는 즉시 시뮬레이션을 통해 제품이 현실 세계에서 어떻게 작동할지 즉각적으로 파악할 수 있는 것이 모드심의 특징이다. 다쏘시스템은 모드심이 엔지니어링의 패러다임을 선형적인 순차적 방식에서 동시 공학(concurrent engineering)으로 바꿔 놓을 것으로 기대하고 있다. 프란체스코 폴리도로 시뮬리아 월드 와이드 모드심 및 AI 기술 영업 부문 본부장은 “설계 엔지니어, 즉 디자이너가 동일한 데이터 모델 위에서 분석가와 병렬적으로 작업할 수 있는 순환적인 프로세스”라고 설명했다. 모드심은 설계를 변경할 때마다 메시를 다시 생성하고 설정 작업을 반복해야 하는 번거로움을 해결한다. 이 때문에 설계 반복 루프가 빨라져서 제품 개발 시간을 단축할 수 있다는 것이 다쏘시스템의 설명이다. 나아가 모드심은 전문가의 영역이던 시뮬레이션을 비전문가도 쉽게 다룰 수 있도록 한다. 복잡한 과정은 숨기고 사용자가 필요한 결과만 쉽게 얻을 수 있도록 전체 프로세스를 템플릿화해서 제공하기 때문이다. 또한 플랫폼 위에서 이루어지는 모든 작업과 시나리오 결과가 남김없이 기록되어 완벽한 설계 추적성을 제공한다는 점도 이점이다. 여기에 다쏘시스템이 새롭게 구축 중인 AI 기술이 더해지면 물리적 행동의 버추얼 트윈을 바탕으로 몇 시간이 걸리던 작업을 몇 분 만에 끝낼 수 있는 시너지를 발휘하게 된다.   엔지니어를 돕는 세 가지의 ‘가상 동반자’ 다쏘시스템이 그리는 미래 엔지니어링 환경에서 모드심은 AI를 진정으로 활용할 수 있게 해주는 첫 번째 단계이자 중요한 기반 역할을 담당한다. 이러한 모드심을 통해 물리적 환경에서 제품이 어떻게 작동할지 이해하는 버추얼 트윈을 확보하고, 여기에 업무를 돕는 가상 동반자를 결합하면 새로운 차원의 생성형 경험을 창출할 수 있다는 것이 다쏘시스템이 내세우는 비전이다. 애쉬 CEO는 “우리가 ‘가상 동반자’라고 부르는 이유는 말 그대로 엔지니어를 돕는 동료와 같기 때문”이라면서, 아우라(Aura), 레오(Leo), 마리(Marie)라는 세 가지의 가상 동반자를 소개했다. 이들 가상 동반자는 AI가 일으킬 수 있는 환각 현상을 줄이고 각자의 업무에 정확하게 집중할 수 있도록 특화된 전문가로 구현했다. 비즈니스에 중점을 둔 아우라는 프로젝트 계획 수립이나 비즈니스 사례 분석, 공급업체 분석과 같은 비즈니스 전반의 활동을 지원한다. 레오나르도 다빈치의 이름을 딴 레오는 시뮬레이션과 유체 해석을 아우르는 기계 엔지니어로 활약한다. 사용자가 자연어로 시뮬레이션 의도를 전달하면 레오는 메시와 시나리오를 알아서 설정하고 해석을 실행하며, 도출된 결과를 분석해 문제점을 파악한다. 마리 퀴리의 이름에서 영감을 받은 마리는 과학자로서 화학과 과학 분야를 깊이 이해하는 데에 초점을 뒀다. 마리는 제품 및 소재 개발을 지원하며, 기존에 적합한 재료가 없는 경우 특정 용도에 맞는 완전히 새로운 재료를 개발하는 작업까지 수행한다.   ▲ 다쏘시스템 프란체스코 폴리도로 본부장은 설계와 시뮬레이션을 통합한 모드심을 설명했다.   산업용 AI로 엔지니어링의 미래 재정의 다쏘시스템은 산업용 AI가 엔지니어링의 미래를 근본적으로 재정의할 것이라는 비전을 내세웠다. 이런 비전은 ‘3D 유니버스(3D UNIV+RSES)’라는 개념으로 구체화되며, 이는 물리적인 프로토타입을 제작하기 전에 설계, 제조, 실제 사용, 유지보수, 재활용에 이르는 제품의 전체 수명주기를 가상 세계에서 미리 시뮬레이션하는 것을 뜻한다. 이를 통해 기업은 혁신적이고 견고한 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 동시에, 물리적 자원 낭비를 줄여 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 비전을 실현하기 위한 다쏘시스템의 구체적인 전략은 범용 LLM과의 차별화에서 출발한다. 챗지피티나 클로드같은 범용 AI 모델의 능력을 활용하면서, 그 위에 다쏘시스템이 축적한 시뮬레이션 전문 지식과 부품 설계 노하우를 깊이 있게 결합한다는 것이다. 다쏘시스템은 이를 통해 일반적인 수학 문제를 푸는 것을 넘어, 산업 환경에 특화된 합리적 추론과 분석 능력을 제공하는 데에 기술 개발의 초점을 맞추고 있다. 전략의 핵심축 중 하나는 머신러닝을 기반으로 제품의 현실 세계 동작을 예측하는 물리적 행동의 버추얼 트윈이다. 이 기술은 모드심을 통해 제품 개발 시간으로 줄이는 데 이어, 다시 AI 모델 기반의 예측을 적용해 몇 초 만에 완료할 수 있게 만든다. 그리고, 가상 동반자는 비전문가나 숙련도가 낮은 사용자도 시뮬레이션에 쉽게 접근할 수 있도록 진입 장벽을 허문다. 다쏘시스템은 이런 AI 전략이 탄탄한 데이터 구조와 지적 재산권 보호라는 기반 위에서 실행된다고 소개했다. 형상과 시뮬레이션을 연결하는 3D 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 산업 월드 모델을 구축하며, 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 고객의 지적 자산을 추적하고 보호한다는 것이다. 이와 함께 엔비디아와의 전략적 파트너십을 통해 GPU 환경에서 솔버의 연산 속도를 높이고, 옴니버스(Omniverse) 생태계를 플랫폼에 통합함으로써 고객이 최고 수준의 산업용 AI를 생산 환경에 안전하게 구현하도록 돕는다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAE 도입을 검토 중이신가요? 제품 개발 과정에서 발생하는 비용과 시간을 줄이기 위해서는 도입 전에 반드시 검토해야 할 사항들이 있습니다. 에스브이에서 제작한 「CAE 도입 실전 가이드」에서는 • CAE 정의 및 필요성 • CAE 도입 전 체크리스트 • 산업별 CAE 적용 사례 • 성공적인 도입을 위한 핵심 팁 등을 12페이지 분량으로 정리했습니다. 또한 CAE 도입 상담을 신청하신 분들에게는 선착순 5명께 메가커피 더블 아아세트 기프티콘을 드립니다.   ▶  가이드 & 상담 신청   

연결된 데이터를 인터랙티브 3D 경험으로 전환   이번 호에서는 풍부하고 몰입감 있는 3D 환경을 만들고 협업하기 위한 팀 셋업과 관련한 전문가의 조언을 제공한다. 지난 호에서는 관리되는 중앙 집중형 3D 애셋 라이브러리를 구축하고 계층 구조와 메타데이터를 임포트 및 보존하여 기반을 마련하는 방법을 안내했다. 다음 단계는 해당 데이터를 판매하는 제품, 실행 중인 시뮬레이션 또는 모니터링하는 시설을 재현하는 몰입형 인터랙티브 경험으로 전환하는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     디자인 검토나 교육 시뮬레이션이 데이터의 부족으로 인해 실패하는 경우는 드물다. 대개 실패의 원인은 한자리에 모인 사람들이 데이터를 동일한 방식으로 경험하지 못하는 데 있다. 엔지니어링팀 은 단면도와 공차 누적 자료를 가져오고, 제조팀은 어셈블리 라인의 스냅샷을 보여 주며, 제품팀은 이해관계자의 이해를 돕기 위해 슬라이드를 제시한다. 이러한 프레젠테이션 자체에는 문제가 없지만, 각자가 서로 다른 프레임에 기반을 두고 있으며 서로 다른 출처의 데이터를 가져온다. 또한 특정 사용자 역할에만 중요한 일부 내용만을 전달한다. 각 팀은 자신의 기준에서는 옳을 수 있지만, 전달되는 정보가 정확하고 관련성이 있으며 최신 상태인지 모두가 확신하지는 못하기 때문에 중요한 질문이 계속해서 남게 된다. 하지만 여러 팀에게 동일한 3D 모델을 제시하면 얘기가 달라진다. 어셈블리가 움직이고, 공차 수준이 반영되며, 점검 패널이 열리고, 문제가 며칠이 아니라 몇 초 만에 드러난다. 이렇게 하면 사람들은 동일한 SSOTT(single source of truth)를 기반으로 같은 부분을 식별하고, 테스트하고, 의사 결정을 내릴 수 있다. 이번 호에서는 이러한 유형의 경험을 만드는 방법을 소개한다.   ▲ 이미지 제공 : ABB   병목 현상 : 연결된 모델, 누락된 경험 아무리 잘 정리되어 있더라도 원시 3D 모델만으로는 그 자체로 가치를 창출하지 못한다. 애셋 라이브러리를 구축했다면, 다음 단계는 해당 모델에서 최종 사용자가 필요로 하는 것을 제공하는 경험을 만드는 것이다. 이 단계에서 흔히 발생하는 마찰 요인은 다음과 같다. 사람들이 동일한 모델에 대해 갖는 서로 다른 기대치 : 엔지니어는 기능 면에서의 정확성을 기대하고, 교육 담당자는 절차를 가르치기 위한 명확성과 현실성을 필요로 하며, 고객은 이해하기 쉽고 매력적인 시각 자료를 원한다. 동적인 문제를 전달하지 못하는 정적 출력 : 스크린샷이나 슬라이드 자료로는 동작 중 충돌이나 부자연스러운 툴 경로 등을 보여 줄 수 없으며, 시퀀스 오류는 동작을 단계별로 실행하거나 작업을 직접 수행해 보는 경우에만 확인할 수 있다. ‘전부 아니면 전무’식의 현실주의 : XR 헤드셋에서 최대한의 디테일을 추구하면 프레임 속도가 급격히 떨어져 불편한 경험을 초래할 수 있다. 반대로 디테일을 지나치게 제거하면 신뢰를 잃을 위험이 있다. 미적 요소를 가지고 논쟁하기보다는, 필요한 용도에서 반드시 정확하게 구현해야 하는 요소에 집중해야 한다. 일관적이지 않은 기기 간 경험 : 워크스테이션에서 원활하게 실행되는 작업도 헤드셋이나 모바일 기기에서는 불안정할 수 있다. 지나치게 높은 해상도의 텍스처, 요구 사양이 높은 셰이더 또는 베이킹되지 않은 조명과 같은 요소는 라이브 데모나 교육 시뮬레이션 직전에 쉽게 수정하기가 어렵다. 이러한 문제에는 공통점이 있다. 바로 모두가 함께 직접 확인하고 다뤄 볼 수 있는 공유된 시각이 부족하다는 것이다. 모델을 최종 결과물이 아닌 출발점으로 삼으면 원하는 결과에 집중하고 해당 타깃과 기기에 맞게 디자인할 수 있다.     인터랙티브 요소가 확실한 성과로 이어지는 순간에 집중 화려한 그래픽스와 모든 세부 사항까지 고려한 완전한 시뮬레이션이 모든 워크플로에 필요한 것은 아니다. 최상의 결과는 사용 사례를 이해하고 그에 맞게 경험을 조정하는 과정에서 나온다. 인터 랙티브 3D는 산업 전반에 폭넓게 적용되는 영역에서 가장 큰 성과를 내는 경향이 있다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “성과를 낼 수 있는 영역은 사용자가 달성하고자 하는 목표에 따라 달라진다”면서, “무엇보다도 달성하고자 하는 결과를 먼저 정의하는 것이 중요하다. 어떤 팀에게는 몰입형 디자인 검토, XR 기반 현장 배치 검토, 또는 고객이 다양한 옵션을 직접 둘러볼 수 있는 웹 컨피규레이터처럼 영향력이 큰 활용 사례가 첫 번째 성과가 될 수 있다”고 전했다. 네 가지 주요 활용 사례 유형을 간단히 살펴보겠다.   교육 및 시뮬레이션 효과적인 시뮬레이션은 학습 성과와 안전성을 크게 향상시킬 수 있지만, 이는 몰입도, 정확성, 신뢰도에 달려 있다. 효과적으로 구축된 교육 시뮬레이션에서는 올바른 절차 순서, 결과에 대한 체감, 그리고 각 단계를 뒷받침하는 논리를 보여 준다. 예를 들어 시뮬레이션을 사용하여 지게차나 크레인 운전자를 교육할 경우, 하중의 흔들림과 관성을 통해 동영상으로는 절대 구현할 수 없는 방식으로 운전자의 판단력을 훈련시킨다. 유지 관리 작업에서는 실질적인 액세스 경로와 오류에 대한 실시간 피드백을 제공하여 신규 기술자가 생산적으로, 무엇보다도 안전하게 작업할 수 있는 자신감을 기를 수 있다. 교육 시나리오에 적합하며 신뢰할 수 있고 정확한 동작이 중요하다. 타깃 헤드셋이나 태블릿에서의 명확한 시각적 신호와 안정적인 프레임 속도가 미적 요소보다 훨씬 중요하기는 하지만, 그래도 시뮬레이션에는 실제 환경이나 오브젝트를 반영해야 한다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   3D 협업 및 디자인 검토 디자인 검토에서 인터랙티브 기능은 말로만 하는 토론을 직접 보여 주고 확인하는 방식으로 바꿀 수 있어야 한다. 이처럼 성과가 높은 사용 사례에서는 엔지니어, 디자이너 및 관계자가 실시간 3D로 디자인을 검토하여 오류를 더 일찍 발견하고 더 빠른 반복 작업을 통해 개선할 수 있다. 검토자는 변형(variant) 간에 전환할 수 있어야 하며, 부품을 전체 동작 범위로 움직여 충돌 여부를 확인하고, 레이어를 제거하여 컨텍스트 내 간극을 점검할 수 있어야 한다. 모두가 같은 시점에 같은 관점으로 같은 것을 바라보면 더 현명한 의사 결정이 훨씬 빠르게 이루어진다. 시각적 완성도는 대체로 선택 사항이지만, 사실적인 움직임과 정확한 디테일은 필수이다. 부품이 충돌 없이 얼마나 이동하는지를 보여주는 것과 같은 정확한 크기와 움직임이 무엇보다 중요하다. 가드레일을 해제하거나 셀프 서비스 모드를 활성화하여 문제 및 최악의 시나리오를 보여 주는 등의 간단한 위험 토글을 포함할 수도 있다.   ▲ 이미지 제공 : Facebook Reality Lab   인간−기계 인터페이스 운영 어셈블리 라인 제어 화면이든 차량 내 디스플레이든, HMI(휴먼−머신 인터페이스) 애플리케이션에서는 명확성이 가장 중요하다. 운영자는 현재 상황을 파악하고 다음에 취해야 할 조치를 알아야 하므로, 이러한 경우에는 경량 3D가 더 적절할 수 있다. 또한 사용자가 HMI를 통해 상호 작용하는 많은 임베디드 시스템은 그래픽스 처리 능력이 제한적이므로, 높은 수준의 시각적 정확도가 기술적으로 실현 가능하지 않은 경우가 많다. 한편 상황이 변할 때 운영자에게는 대응할 시간이 몇 초밖에 없을 수 있으므로, 반응성 및 가독 성과 같은 요소는 타협할 수 없다. 지연이 발생하거나 읽기 어려운 UI 요소가 있을 경우 오류, 다운타임 또는 안전 사고로 이어질 수 있다. 타깃 하드웨어에서 즉시 렌더링되는 경량 3D 모델을 사용하는 것이 좋다. 단순화된 메시, 사전에 베이크된 조명 및 고대비 머티리얼은 성능 부담을 줄여 주며, 일반적인 HMI 활용 사례에서 모델의 가독성을 유지한다.    ▲ 이미지 제공 : Mercedes-Benz Group Media   고객 경험 및 컨피규레이터 고객들은 관심 있는 제품과 가상으로 상호 작용할 수 있을 때 더 많은 시간을 할애하고 더 빠르게 결정을 내린다. 제품을 회전시키거나 확대/ 축소해 보고, 옵션을 변경하거나 증강현실(AR)을 통해 자신의 주변 환경에 배치해 볼 수도 있기 때문이다. 중요한 요소를 충실하게 재현할 때 신뢰성이 높아지므로, 머티리얼과 조명은 사실적이어야 하며 움직이는 부품도 실제와 동일하게 작동해야 한다. 하지만 화려한 비주얼을 선호하는 고객이라도, 프레임이 끊기거나 로딩이 길어지기를 원하지는 않는다. 고객 경험에서 가장 중요한 이른바 ‘히어로’ 요소를 우선적으로 고려해야 한다. 이는 유리, 금속, 페인트, 직물과 같이 디테일이 핵심적인 영역을 의미한다. 중간급 사양 기기에서의 빠른 로딩 시간도 중요하므로, 여러 디테일 수준(LOD)을 고려할 필요가 있다.   ▲ 이미지 제공 : Audi & Govar Studios    최상의 결과를 위해서는 앞에서 소개한 기본 사례 중 하나를 선택하여 단일 시나리오부터 시작하는 것이 좋다. 타깃 고객에게 가장 중요한 활용 사례를 구축한 다음, 연결된 동일한 3D 모델을 활용하여 다양한 기본 및 기타 용도로 확장할 수 있다.   정확성을 고려하여 디자인하되, 성능을 고려하여 구축할 것 신뢰와 확신은 두 가지에서 비롯된다. 신(scene)은 올바르게 보여야 하며, 최종 사용자가 실제로 사용하는 기기에서도 현실 세계와 동일하게 작동해야 한다. 설득력 있고 사용하기 쉬운 3D 경험을 만들기 위해서는 시각적 요소, 상호 작용, 통합의 세 가지 계층으로 구성된 접근 방식을 취하는 것이 좋다.   ▲ 이미지 제공 : TomTom   시각적 요소 : ‘실현 가능한 최소한의 사실성’을 고려한 조정 특정 경험에 적합한 시각적 디테일 수준을 찾는 것은 가장 어려운 요소에 속한다. 최종 사용자에게 최상의 경험을 제공하고 싶겠지만, 동시에 해당 경험을 전달할 기기의 성능도 고려해야 한다. 한편, 시각적 요소의 품질이 낮으면 충분한 의미를 전달하지 못할 수 있다. 반면 낮은 프레임 속도는 반응성이 떨어지고 몰입도가 낮은 경험을 초래한다. 필요 이상으로 사실적인 시각적 요소를 만들어 과도한 엔지니어링이 이루어지는 상황을 피해야 한다. 예를 들어, 중간급 사양의 VR 헤드셋에서 실행할 내부 교육 경험을 위해 초고해상도 텍스처를 몇 주 동안 제작할 필요는 없다. 교육생은 그 추가적인 디테일을 알아차리지 못할 수도 있지만, 성능 지연은 분명히 느낄 것이다. 팀이 CAD 어셈블리의 모든 세부 사항과 내부 컴포넌트를 실시간 신으로 임포트하는 경우에도 과도한 엔지니어링이 발생하며, 이는 해당 디테일이 보이지 않거나 경험에 필요하지 않더라도 마찬가지이다. 그러나 특히 고객을 대상으로 하는 경험에서는 시각적 요소의 엔지니어링이 미흡한 것 역시 해가 된다. 예를 들어, 로 폴리 모델과 흐릿한 텍스처를 사용하는 제품 데모는 보기에도 좋지 않을 뿐만 아니라, 제품을 제대로 선보이지 못해 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 사용자가 반드시 확인해야 하는 중요한 경고 레이블이나 안전 장치를 생략한 교육 시뮬레이션처럼, 이해에 영향을 주는 디테일이 누락되는 경우도 미흡한 엔지니어링에 해당한다. 최종 사용자가 시뮬레이션을 신뢰하지 못하거나 혼란을 느낀다면 현실과 지나치게 동떨어져 있기 때문일 가능성이 높다. 실현 가능한 최소한의 사실성을 목표로 삼는 것이 가장 좋다. 원하는 결과를 달성하는 데 필요한 최소 수준의 시각적 정확도를 구현해야 한다. 또한, 의사 결정에 정보를 제공하거나 영향을 미치기 위해 반드시 정확하게 유지되어야 하는 요소가 무엇인지 파악해야 한다. 여기에는 머티리얼, 모양, 조명 신호 또는 그 외의 요소가 있을 수 있다. 기능과 품질을 전달하는 작은 신으로 시작하고, 의미 를 담고 있는 지오메트리 구조는 유지해야 한다. 그다음 지원하려는 가장 낮은 사양의 타깃 기기에서 경험을 테스트하고, 추가 프레임 여유가 있을 때만 디테일을 더하는 방식으로 진행한다. 유니티의 헤닝 린 인더스트리 커스터머 석세스 시니어 디렉터는 “모든 것이 극사실적일 필요는 없다. 실사에 가까운 스트리밍은 매우 비용이 많이 들며, 사실성을 20%만 줄여도 대부분의 사람들은 그 차이를 알아차리지 못한다. 충분한 정도의 수준으로 조정하고 중요한 곳에 프레임을 활용해야 한다”고 전했다.   ▲ 이미지 제공 : Travancore Analytics    상호 작용 : 실제처럼 느껴지는 경험 제공 대부분의 산업 분야 활용 사례에서 상호 작용은 시각적 사실성보다 더 중요하다. 따라서 중력, 충돌, 유체 역학과 같은 현실 세계의 규칙을 따르는 3D 경험을 만들어야 한다. 물론 이로 인해 복잡도와 계산 비용도 증가한다. 예를 들어 교육 성과는 현실 세계에서의 동작에 따라 결정되지만, 이러한 동작을 사전에 베이크된 프리셋만으로 모방하기는 어렵다. 신입 직원에게 크레인 조작을 교육하는 경우, 시뮬레이션에서 하중의 흔들림, 마찰, 관성과 같은 요소를 정확히 전달해야 한다. 반면 복잡한 물리 계산이 과할 수 있는 경우도 있다. 예를 들어, 제품 데모에서 문이 열리고 닫힐 때 어떤 일이 일어나는지를 시뮬레이션하고자 한다면 간단한 애니메이션으로도 충분하다. 이는 항상 동일하게 보이겠지만, 변동성이 필요하지 않다면 문제가 되지 않는다. 경첩이 고장났을 때 어떤 일이 발생하는지까지 고객이 확인할 필요는 없기 때문이다. 하지만 엔지니어링 팀은 어떤 일이 발생하는지 확인해야 할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 물리 요소를 선택적으로 사용하고, 교육적 또는 경험적 가치를 더하는 부분에만 적용해야 한다. 그 외 변동성이 필요하지 않은 부분에는 계산 부담이 훨씬 적은 간단한 스크립트 애니메이션을 사용해도 좋을 것이다. 예를 들어, 기기 어셈블리에 관한 교육 시뮬레이션에서는 나사를 조이는 과정에서 부품이 실제처럼 충돌하는 모습을 보여 주도록 물리를 적용해야 할 수 있다. 반면, 패널이 열리거나 표시등이 켜지는 등 중요하지 않은 동작에는 사전 설정된 애니메이션을 사용할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “예를 들어 운전 시뮬레이터처럼 까다로운 활용 사례가 있다고 가정해 보자. 이 경우 유니티의 실시간 비주얼을 전용 물리 시뮬레이터와 함께 사용할 수 있다. 현실감을 떨어뜨리지 않으면서도 프레임 속도를 높게 유지하려면, 결정론적 분명성이 필요하지 않을 때 간단한 애니메이션을 사용할 수 있다”고 전했다.   통합 : 제작물을 계속 움직이게 만들기 정적인 모델은 상호 작용이 가능해지고 컨텍스트 데이터와 연결되면 강력한 3D 작업 공간으로 변한다. 목표는 디자인 리뷰의 승인, 출시 전 문제를 확인하기 위한 점검 경로, 또는 교육 시뮬레이션 중 특정 작업과 같이 중요한 순간에 사실성을 반영하는 것이다. 정적인 모델에 컨텍스트와 의미를 부여하는 경우 3D가 아닌 다른 데이터 소스의 데이터를 통합할 수 있다. 많은 산업 환경에서 가장 영향력 있는 통합 방식 하나는 실시간 IoT(사물인터넷) 또는 센서 데이터를 3D 경험에 직접 연결하는 것이다. 예를 들어, 작업 현장의 어셈블리 라인에서 IoT 텔레메트리 데이터를 통합하면 시뮬레이션을 통해 현재 온도, 속도 및 압력을 전달할 수 있다. 교육 및 R&D 애플리케이션에서는 연결된 센서를 통해 수집된 실제 텔레메트리 데이터가 운영 인식과 의사 결정 역량을 향상시킨다. 그 밖에 유용한 통합 대상으로는 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사 자원 관리) 및 유지 관리 데이터베이스와 같은 엔터프라이즈 시스템 등이 있다. 3D 모델을 이러한 데이터 소스에 연결하면 정보를 통합하고 협업을 개선할 수 있으며, 디자인 승인이나 점검 요청과 같은 영역에서 발생하는 반복 작업을 줄일 수 있다. 애셋 데이터베이스에서 모델을 열자마자 ERP 시스템에서 해당 모델의 유지 관리 이력과 재고 상태를 즉시 가져온다고 생각해 보자. 산업별로 보다 특화된 연동 사례도 찾아볼 수 있다. 예를 들어 석유 및 가스, 건설 또는 스마트 시티 계획 분야에서는 GIS(지리 정보 시스템) 및 지도 데이터를 통합하여 3D 모델을 실제 지도 좌표 위에 오버레이하거나, BIM(건설 정보 모델링) 데이터를 지리 공간 컨텍스트에 추가하여 여러 관계자가 프로젝트를 현장의 맥락에서 확인하도록 할 수 있다. 유틸리티 및 에너지 기업은 풍력 터빈이나 변전소의 3D 모델 위에 SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 텔레메트리와 일기 예보를 오버레이할 수 있다. 물류 및 창고 관리 분야에서는 혼잡 상황 등을 파악하기 위해 실시간 교통 데이터와 히트맵을 통합할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “유니티를 사용하면 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 또는 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)와 같은 업계 표준 프로토콜을 사용하여 IoT 데이터를 시뮬레이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 온도 오버레이, 실시간 유동 인구 또는 차량 트래픽 등 무엇이든 가능하다”고 짚었다.     입증 : 다양한 관계자의 신뢰 강화 아무리 잘 만들어진 경험이라도, 팀에서는 가치 증명을 보여 주는 성과를 측정해야 한다. 예를 들어 교육 성과는 전문성 확보 시간이나 오류 감소 등, 협업은 디자인 검토 사이클 시간, CX는 전환 지표 등의 KPI로 측정할 수 있다. 이러한 성과를 측정하기 위해서는 간단한 사용 기록, 단계 완료 여부 또는 상호 작용 빈도를 활용할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 프로젝트당 하나의 주요 KPI를 선택하고 목표로 삼을 기준선을 설정하는 것이 필요하다. 또한 팀에는 자신이 만든 결과물이 시간이 지나도 계속 안정적으로 유지되고 활용될 수 있다는 확신이 필요하다. 그렇기 때문에 유니티의 3년 LTS와 같은 장기 지원 약정의 가치가 중요한 것이다. 이러한 장기 지원은 안정성, 업데이트, 전문가의 가이드를 제공하여 기업이 고립된 상태에서 실험하고 있는 것처럼 느끼지 않도록 할 수 있다. 유니티는 여러 산업 전반에 걸친 수천 명의 실무자 커뮤니티를 통해 집단 지성과 오픈 소스 툴 및 애셋을 활용할 수 있게 한다는 점에서도 신뢰를 보장한다. 사라 래시 수석 부사장은 “기술 분야에 속하지 않는 사용자도 노코드 웹 기반 플랫폼인 유니티 스튜디오(Unity Studio)를 통해 애셋을 가져와 기본적인 신을 구축하고 시뮬레이션을 생성할 수 있다. 교육 관리자, 아티스트 및 공장 관리자도 개발자에게 의존하지 않고 몰입형 애플리케이션을 제작할 수 있게 된다”고 설명했다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면, 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상적으로 사용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 등 무엇이든 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 제작함으로써, 통합된 3D 애셋 라이브러리의 가치를 신속히 입증할 수 있다. 30일 이내에 할 수 있는 일들을 간단히 정리해 보면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선택한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 퍼블리시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이다스아이티 유동해석 핵심 개념 총정리 백서 다운로드  이미지가 안보이신다면, 이곳을 클릭해주세요.