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통합검색 "IoT"에 대한 통합 검색 내용이 1,883개 있습니다
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한국산업지능화협회, “제조산업에서 공급망 전반의 통합 보안 대응이 시급”
한국산업지능화협회는 최근 산업 전반의 공급망이 복잡·다변화됨에 따라 물리적 측면의 공급망 안전과 디지털 측면의 사이버 보안을 아우르는 통합 공급망 리스크 대응 전략을 주제로 제조 보안 기업 설명회를 개최하였다. 이번 설명회는 디지털 전환 가속화에 따라 IT 시스템, 산업제어시스템(ICS), 클라우드 플랫폼, IoT 장비 등이 제조 공정의 핵심 요소로 자리잡으며, 해커들이 단일 부품 공급업체나 물류 시스템을 통해 전체 산업체를 마비시키는 공급망 사이버 공격의 증가에 대응하기 위해 마련되었다. 첫 번째로 발표를 맡은 중소벤처기업연구원의 김주미 수석위원은 “제조업이 현재 사이버 위협에 가장 취약한 산업 중 하나, 보안이 내재된 시스템 설계와 공급망 전반의 보안 강화가 무엇보다 시급하다”고 강조하였다.  김주미 수석위원은 스마트 공장이 도입한 이후 생산성 증가, 고용 시장 확대 등의 긍정적인 효과가 있었지만 동시에 제조업 부문에서 사이버 공격이 300% 이상 증가했다는 조사 결과를 소개하며, 인더스트리 4.0 기술(IIoT 장치, 클라우드 시스템, 상호 연결된 공급망) 도입으로 공격 표면(attack surface)이 급격히 확대되고 있다고 설명했다. 또한 “AI 및 머신러닝 기반의 자동화된 사이버 공격이 늘어나면서, 위협 행위자들의 표적 탐지 및 방어 우회 능력이 고도화되고 있다”며, 산업 현장에 보안 전략이 부재한 현실에 대해 언급하였다. 두 번째 발표자로 나선 코어시큐리티 한근희 부사장은 “제조업 공급망의 안정성은 이제 물리적 보호만으로는 충분하지 않다”며, “공급망 전반의 사이버 보안을 위한 국제 표준인 IEC 62443을 중심으로 한 보안 프레임워크의 확대 적용이 필수”라고 강조했다. 그는 “공급망의 회복력(resilience)은 국가 산업 경쟁력의 핵심”이라며, 특히 ICS 보안은 기업 규모와 무관하게 모든 산업 프로세스에 적용되어야 한다고 밝혔다. 또한, 유럽은 디지털 요소가 포함된 모든 제품에 대해 2027년까지 국제표준 기반 보안 시스템 적용을 의무화하고 있다고 소개했다. 한근희 부사장은 공급망 보안에서 가장 중요한 보안 3대 요소 중 ‘가용성(availability)’을 가장 핵심으로 지목하며, “공격 발생 시 복구가 지연될 경우 5일에 한번꼴로 사이버 공격을 받을 수 있으며, 기업의 존폐를 위협할 수 있다”고 경고했다. 이어서 케이포시큐리티의 박경철 대표는 유럽연합이 추진 중인 디지털 제품 여권(DPP)의 정책과 CEN JTC24 표준화 동향을 소개하였다. 그는 DPP가 분산ID(DID), 블록체인 기반 무결성 검증, 검증 가능한 자격 증명(Verifiable Credential : VCDM) 등을 기반으로 제품 정보의 신뢰성과 추적성을 확보하는 핵심 기술임을 강조하며, ISO 및 W3C 국제 표준 기반 기술을 도입하는 것이 필수임을 설명하였다.  또한, EU는 2027년부터 배터리 제품에 DPP 적용을 의무화할 예정이며 이후에는 전 산업으로 확대될 가능성이 높아, 한국 역시 이에 대한 선제적 대응이 필요하다고 강조하였다.  한국산업지능화협회는 향후 산학연 관계자들과의 협력을 바탕으로 공급망 보안 표준의 보급과 적용을 지속 확대할 계획이라고 밝혔다. 이번 설명회를 함께 기획한 국가표준 첨단제조 박주상 코디네이터는 “제조 보안은 민관 협력을 통해 지속 가능한 산업 생태계를 조성하는 기반이 되며, 표준화를 통해 중소기업의 경쟁력을 높일 수 있다”고 말했다. 또한 국제 진출과 시장 확대의 기회가 표준을 통해 더욱 열릴 것이라고 강조했다.
작성일 : 2025-05-09
[특별기고] 디지털 트윈 발전 전망
디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  
작성일 : 2025-05-05
디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder
주요 디지털 트윈 소프트웨어 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder 개발 : Ansys, www.ansys.com 자료 제공 : Ansys Korea, 02-6009-0500, www.ansys.com   Ansys Twin Builder는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 실제 물리 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 솔루션이다. 멀티피직스 시뮬레이션 기술을 기반으로 물리 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 예측 유지보수 및 성능 최적화를 지원한다. 제조, 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 의료 등 다양한 산업에서 활용된다.   1. 주요 특징 (1) Physics 기반의 디지털 트윈 구축 IoT 데이터 및 시뮬레이션 모델을 결합하여 정밀한 디지털 트윈 모델 생성 (2) 실시간 시뮬레이션 및 예측 유지보수 지원  센서 데이터를 활용하여 장비의 고장 가능성 예측 및 유지보수 최적화 (3) 멀티피직스 통합 분석  전자기, 유체, 구조, 열 해석을 통합하여 복잡한 시스템 성능 분석 가능 (4) AI 및 머신러닝 연계 가능  OptiSLang을 활용한 AI 기반 최적화 및 데이터 분석 지원 (5) IoT 및 클라우드 플랫폼과 연계  AWS, Microsoft Azure, PTC ThingWorx 등 다양한 IoT 플랫폼과의 호환성 제공 2. 주요 기능 (1) 디지털 트윈 생성 및 실행  시뮬레이션 모델을 물리 데이터와 연결하여 실시간 가상 시뮬레이션 수행 (2) Model-Based Systems Engineering(MBSE) 지원  시스템 레벨 설계를 위한 MBSE 기반 시뮬레이션 제공 (3) 고급 시뮬레이션 및 자동화  MATLAB, Simulink, FMI 모델과 통합 가능하여 복잡한 시스템 해석 (4) PLM 및 데이터 관리 통합  Siemens Teamcenter, PTC Windchill 등 주요 PLM 시스템과 연계하여 제품 수명주기 관리 지원 (5) Predictive Maintenance 기능 내장  실시간 데이터 분석을 통해 유지보수 전략 개선 3. 도입 효과 ■ 설비 가동률 향상: 디지털 트윈을 활용한 사전 예측 유지보수로 시스템 다운타임 감소 ■ 제품 개발 기간 단축: 프로토타입 제작 없이 가상 환경에서 제품 설계 검증 가능 ■ 운영 비용 절감: 최적화된 유지보수 전략을 통해 운영 및 유지보수 비용 절감 ■ 설계 품질 향상: 실제 운영 데이터를 기반으로 제품 설계 개선 및 성능 최적화 4. 주요 고객 사이트 ■ 제조업: 두산 그룹, POSCO  ■ 자동차: 현대자동차그룹, LS Automotive Technologies, HL Mando ■ 항공우주: Korea Aerospace Industries (KAI), Hanwha Aerospace ■ 반도체/전자: Samsung Electronics, SK Hynix, LG Electronics, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Display, LG Display, LG Innotek, LX Semicon ■ 에너지: LG Energy Solution, SK On, Samsung SDI, Hyundai Electric & Energy Systems, Doosan Enerbility, Hanwha Solutions   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-05-04
AWS, ‘AWS 서밋 서울 2025’에서 생성형 AI·클라우드 혁신과 미래 전략 공개
아마존웹서비스(AWS)는 오는 5월 14일~15일 서울 코엑스에서 ‘AWS 서밋 서울 2025(AWS Summit Seoul 2025)’를 개최한다고 발표했다. 올해로 11주년을 맞이한 ‘AWS 서밋 서울’은 2015년부터 십만 여명 이상의 관람객이 참여해 온 클라우드 기술 컨퍼런스로, 올해는 역대 최대 규모인 2만 2000명 이상의 관람객이 현장을 찾을 것으로 보인다. 정부 부처 및 다양한 산업군의 리더와 IT전문가 및 일반 참가자들이 최신 클라우드 기술과 생성형 AI 혁신을 학습하고 경험할 수 있는 자리로, 산업별 혁신 사례와 실무 중심의 세션이 다채롭게 마련된다. 이번 서밋은 클라우드 및 생성형 AI의 최신 혁신을 집중적으로 다루며, 기조연설과 세션, 엑스포(EXPO)를 통해 참가자들에게 실질적인 인사이트를 제공한다. 특히, 클라우드 및 생성형 AI 혁신을 다루는 70개 이상의 고객사 세션을 포함한 110개 이상의 세션과 50개 이상의 파트너사가 참여할 예정이다. 올해는 생성형 AI 중심의 엑스포 부스를 통해 일상생활의 다양한 부분을 생성형 AI로 경험할 수 있는 최신 기술과 서비스를 직접 체험할 수 있다. 행사 첫날인 ‘인더스트리 데이’의 기조연설은 AWS 코리아의 함기호 대표가 AWS가 생성형 AI 시대에 맞춰 고객 혁신을 지원하는 전략과 사례에 대해 발표하고, 이어서 AWS 서밋 서울을 위해 방한한 AWS의 야세르 알사이에드(Yasser Alsaied) IoT 부문 부사장이 IoT 및 생성형 AI 기술을 활용한 비즈니스 혁신과 미래 전망을 공유한다. 또한, 현대카드의 배경화 디지털 부문 대표(부사장)와 트웰브랩스 이재성 CEO가 AWS 활용을 통해 이루어 낸 혁신 사례를 소개하며 실제 성과와 비즈니스 확장 계획에 대해 공유할 계획이다. 이어서 10개 트랙, 60여 개의 세부 세션이 진행되며, 각 산업별 AWS 고객 및 파트너사가 최신 AWS 활용 사례 및 성과를 공유한다. 둘째 날인 ‘코어 서비스 데이’는 AWS의 기술 리더들이 차세대 클라우드 및 AI 설루션을 조망한다. 아마존의 버너 보겔스(Werner Vogels) 부사장 겸 CTO, AWS의 디팍 싱(Deepak Singh) 차세대 개발자 경험 부문 부사장, 티맵모빌리티 김재순 플랫폼 담당, AWS코리아 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트가 기조연설을 맡아 클라우드 기술의 진화와 비즈니스 기회에 대한 인사이트를 제공하며 50여개 이상의 기술 세션이 진행될 예정이다. 엑스포에서는 다양한 존을 통해 최신 기술 트렌드와 혁신적인 생성형 AI 기반 설루션을 직접 체험할 수 있다. 스케치 랩(Sketch Lab)에서는 참가자가 즉석에서 종이에 그린 그림이 생성형 AI 서비스 아마존 노바(Amazon Nova)를 통해 즉시 플레이 가능한 게임 캐릭터로 변환되며, 생성형 이미지와 영상, 대화형 인터페이스, IoT 연동 요소까지 포함한 몰입감 있는 체험을 제공한다. 코믹 AI(Comic AI) 스튜디오에서는 한국을 대표하는 유명 만화가의 스타일로 그려진 나만의 캐릭터를 생성하고 실시간 대화를 통해 스토리를 만들 수 있다. 인더스트리 엑스포(AWS for Industries)에서는 대한항공의 나만의 승무원(AI Crew), 골프존과 함께하는 나만의 골프코치(AI Golf Coach)는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker) 기반 정밀 스윙 분석 및 생성형 AI를 활용한 맞춤 자세 교정을 슈퍼톤(Supertone)의 실시간 음성 기술과 결합하여 효과적인 코칭을 제공한다. 이외에도, 디지털 헬스케어 스타트업 아이픽셀과 함께 하는 AI 기반 맞춤형 피트니스, LG생활건강의 AI 피부 진단 설루션, 업스테이지(Upstage)와 함께하는 AI 발표자료 리뷰 플랫폼 등 산업 현장에서 활용되는 다양한 AI 설루션을 선보인다. 생성형 AI존 에서는 아마존 노바, 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer) 등 AWS의 최신 기술을 경험하고, 개발자를 위한 디벨로퍼 라운지 (Dev Lounge)에서는 클라우드 기반 AI 설루션의 실무 적용 사례를 확인할 수 있다. 특히, AI 뮤직 스타트업 포자랩스, AI 음성 기술 기업 수퍼톤과 협업하여 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker) 서비스로 구현한 ‘AWS 서밋 AI 음악 프로젝트’ 음원을 서밋 기조연설 무대에서 공개함으로써, AI기술의 대중화 가능성을 선보인다. AWS 코리아 함기호 대표는 “생성형 AI와 클라우드 혁신이 산업 전반의 패러다임을 변화시키고 있는 가운데, ‘AWS 서밋 서울’은 기업들이 가장 최신의, 새로운 기술을 통한 혁신의 가능성을 모색하고, 이를 실질적인 성과로 연결할 수 있도록 돕는 자리”라며, “이번 서밋을 통해 최신 기술을 통한 비즈니스 혁신 사례와 생성형 AI로 열어가는 무한한 가능성의 미래를 직접 경험하고, 디지털 전환을 가속화할 인사이트를 제공하고자 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-05-02
AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신
AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2)   영상 제작은 수작업 중심의 접근 방식에서 디지털화와 함께 컴퓨터 기반의 자동화된 워크플로까지 변화했다. 최근에는 AI 기술과 멀티모달 제작 방식이 결합되어 콘텐츠 제작의 효율과 창의성을 극대화하고 있다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    이미지와 영상 제작을 위한 기존의 제작 방식   그림 1. ‘달리는 열차(Arrival of a Train at La CIoTat)’, 뤼미에르 형제, 1896   아날로그 제작 방식 : 개념과 흐름 디지털 도구가 도입되기 전에, 이미지와 영상 제작은 사전 기획과 여러 단계에 걸친 수작업 과정을 기반으로 한 접근 방식을 따랐다. 이 과정에서 기획자는 제작자와 협력하여 구체적인 제작을 위한 기획 단계를 만들어 낸다. 모든 작업은 계획적으로 이루어지며, 각 단계에서 창작자의 직접적인 개입과 섬세한 조정이 이루어진다. 디지털 도구가 상용화되기 전에는 스토리보드 작성, 레이아웃 결정, 시나리오 등이 기획 단계에서 만들어졌다. 영화용 카메라로 장면을 촬영하고, 촬영 감독과 조명 팀이 각종 기기를 수동으로 조작하며 원하는 장면을 구현한다. 후반 작업에서는 필름을 절단하고 이어 붙여 편집하며, 음향은 따로 녹음하여 영상을 보완한다. 이러한 방식은 기술적인 장치뿐만 아니라 창작자의 기술과 창의성에 크게 의존하며, 디지털화가 이루어지기 전까지 오랜 시간 이어져 온 기본적인 영상 제작 방식이다.   그림 2. ‘달나라 여행(Le Voyage dans la Lune)’, 1902   ‘달나라 여행’ 작품은 아이디어가 스토리보드화되어 영상화되는 전형적인 제작 과정으로 만들어졌다. 영상 제작 과정을 3단계로 보통 나누어지는데, 좀 더 자세히 5단계로 구조화하여 설명한다.  기획 단계 디자인 및 촬영 준비 제작 단계 후반 작업 단계 배포 및 관리 기존의 제작 방식은 오랜 기간 창작자의 창의적 역량을 극대화하고, 하나의 결과물을 정교하게 다듬는 데 중점을 둔 체계적인 접근법이었다. 하지만 이 과정은 기술적 도구와 인력이 많이 요구되며, 비용과 시간이 많이 들었다. 이러한 점에서 기존 제작 방식은 디지털화를 통해 새로운 워크플로로 발전하게 되었다.   디지털 도구의 도입과 디지털화된 제작 방식   그림 3. The iconic ship · ‘스타워즈’의 특수 효과,1977   디지털 도구의 도입 이후, 이미지와 영상 제작은 큰 변화를 겪으며 효율성과 창의성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 채택하게 되었다. 디지털화된 제작 방식은 전통적인 수작업 기반 방식에서 벗어나, 컴퓨터와 소프트웨어를 활용한 자동화 및 고도화된 기술을 중심으로 이루어진다.  이 과정은 기획, 디자인 및 촬영 준비, 제작 단계, 후반 제작 단계, 배포 및 관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 디지털 기술이 어떻게 적용되는지 구체적으로 살펴볼 수 있다.    그림 4. ‘아바타’의 제임스 카메론 감독   필자가 영화를 공부하던 1997년에는 전통적인 아날로그 제작 방식을 공부하면서 비디오 캠코더가 나왔으며, 촬영과 후반 제작 과정에서 디지털화가 가속화되었다. 컴퓨터의 발전과 응용 프로그램의 향상에 힘입어, ‘스타워즈’가 아날로그 촬영을 디지털화하고 CG를 추가하여 다시 상영하였다. 아날로그 제작 방식과 디지털 제작 방식 믹스되는 부분이 있었으며, 2000년대 이후 점차 디지털화되어 갔다. 현재의 방식은  촬영, 편집, 후반 제작 과정 모두 디지털화(데이터로 저장)하여 제작되고 있다. 디지털화된 제작 방식에 모션 캡처나 리얼타임 엔진을 활용한 가상 프로덕션 등 새로운 기술이 적용되고 있다. 대표적인 예로 영화 ‘아바타’의 혁신을 말할 수 있다. ‘아바타’는 디지털 기술과 혁신된 모션 캡처 방식을 활용하여 영화 제작 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히, 3D 촬영 기술과 모션 캡처 기술을 통해 캐릭터와 환경을 사실감 있게 재현하며 영화의 몰입감을 극대화했다. 이러한 시각적 혁신은 3D 영화의 새로운 가능성을 열었고, 3D 영화의 인기를 끌어올리는 데 큰 역할을 했다. 또한, 디지털 환경 디자인과 가상 세트를 활용하여 판도라라는 상상의 세계를 창조했으며, 이는 다른 영화가 디지털 가상 세트를 활용하는 데 영향을 미쳤다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
[피플&컴퍼니] AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무
AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   여러 산업에서 확산되고 있는 클라우드 컴퓨팅이 제조 산업에서도 본격화될 것으로 보인다. 이를 겨냥해 아마존웹서비스(AWS)는 제조 산업의 클라우드 가치 제공을 본격화하고 있다. 한편, 에티버스는 지난 3월 25일 ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’를 주최했다. 이 콘퍼런스에서는 AWS를 비롯해 국내 파트너사들이 참가해 국내 제조 산업을 대상으로 클라우드 기술이 어떤 가치를 제공할 수 있는지와 구체적인 적용 방안 등이 소개됐다. AWS의 황민선 ENT-MFG&SNE(서비스 앤 에너지) 산업 담당 파트너 세일즈 매니저와 에티버스의 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무로부터 국내 클라우드 시장의 동향 및 전망부터 제조 산업을 겨냥한 클라우드 전략까지 들어보았다. ■ 정수진 편집장    ▲ AWS 황민선 ENT-MFG&SNE 산업 담당 파트너 세일즈 매니저   ▲ 에티버스 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무   에티버스는 어떤 기업인지 소개한다면 ■ 김준성 : 에티버스는 지난 1993년 영우컴퓨터라는 사명으로 설립되어 30여년간 글로벌 IT 공급사와의 협업을 통해 IT 토털 설루션 공급사로서 영업을 지속해 왔으며, 시스템 구축, 유지보수, 설루션 개발은 물론 빅데이터, AI, 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술에 집중하여 미래의 IT 비즈니스의 중심이 되고자 노력하고 있다. 또한, 에티버스는 2022년 한국에서 유일하게 AWS와 디스트리뷰터 계약을 맺고 다양한 파트너와 고객들의 클라우드 여정을 돕고 있으며, 이를 위해 400개가 넘는 파트너와 협업 관계를 구축하여 각 산업 전반에 걸쳐 클라우드와 AI 생태계 확산을 돕고 있다.   클라우드 기술 기업으로서 AWS가 최근 중점을 두고 있는 부분이 있다면 어떤 것인지 ■ 황민선 : AWS는 제조 산업에 대한 다양한 지원을 통해 고객사의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중점을 두고 있다. 특히 주력하는 부분은 생성형 AI를 실제 현장에 적용해 비즈니스 성과를 만들어 내는 것이다. 이번 클라우드 설루션 콘퍼런스에서도 확인했듯이, 제조 기업들은 생성형 AI에 가장 높은 관심을 보이고 있으며, 실제로 품질 관리, 예측 정비, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 활용하고 있다. 또한 AWS 기반의 전문 파트너사 설루션을 통한 산업 전문성 강화도 중요한 부분이다. AWS는 제조 산업에 특화된 전문 파트너들과 협력하여, 고객들이 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공하고 있다. 더불어 스마트 매뉴팩처링의 확산도 핵심적인 중점 분야이다. 데이터 기반의 의사결정, IoT 기술을 활용한 실시간 모니터링, AI/머신러닝을 통한 공정 최적화 등을 통해 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 지원하고 있다. 이러한 노력의 실효성은 이번 콘퍼런스 결과를 통해서도 확인할 수 있었다. 88건의 현장 고객 미팅과 설문에서 31%의 고객이 1년 내 클라우드 도입 계획을 밝혔는데, 이는 AWS의 제조 산업 혁신 전략이 시장의 니즈와 정확히 일치한다는 것을 보여준다.   다른 산업과 비교할 때, 클라우드가 제조 산업에 제공할 수 있는 핵심 가치는 무엇이라고 보는지 ■ 김준성 : 클라우드는 기본적으로 비용 절감, 신속함, 유연성과 확장성을 핵심 가치로 보고 있는데, 제조 산업이야 말로 앞에서 얘기하는 세 가지 부분이 가장 중요하게 고려되어야 하는 산업 영역이라고 생각한다. 우선, 생산과 비용 절감은 뗄 수 없는 부분이다. 가장 효율적인 공정을 통해 생산 단가를 낮춰야 고객에게 판매할 수 있는 기본적인 경쟁력을 제공할 수 있다. 두 번째로, 고객의 요구가 급변하는 지금의 현대 사회에서 신속하고 경제적인 생산 공정이야 말로 제조업에서 가장 중요시하는 혁신 가치 중 하나라고 생각한다. 마지막으로 유연성과 확장성 역시 설명할 필요도 없이 클라우드와 제조 산업이 공유하고 있는 핵심 가치로서, 시장의 요구에 발 빠르게 대응하고 적재적소에 필요한 제화를 공급하기 위해 반드시 이루어야 하는 중요 포인트라고 할 수 있다. ■ 황민선 : 제조 산업에서 클라우드의 핵심 가치는 기업의 규모와 관계 없이 혁신을 빠르고 대규모로 가속화할 수 있다는 것이다. 과거에는 대기업만이 도입할 수 있었던 첨단 기술을 이제는 중소 제조기업도 클라우드를 통해 손쉽게 활용할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI나 디지털 트윈과 같은 첨단 기술을 필요한 만큼만 사용할 수 있게 된 것이 큰 변화이다. 주목할 만한 점은 비즈니스 리더들의 참여가 크게 늘어났다는 것이다. 얼리 어댑터와 IT 전문가를 넘어, 이제는 제조 현장의 비즈니스 리더들이 클라우드 기술을 활용하기 시작했다. 공장과 연구소의 현업 전문가들이 직접 클라우드 기술을 산업 현장에 적용하면서, 더욱 실질적인 혁신이 가능해졌다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 측면에서 클라우드의 가치가 더욱 부각되고 있다. 클라우드를 통해 제조기업들은 설계와 생산 단계에서 글로벌 협업을 강화하고, 글로벌 공급망에 더욱 유연하게 대응할 수 있게 되었으며, 불확실한 경영 환경에서 민첩성과 회복력을 높이는 핵심 요소가 되고 있다.   제조 산업에서 클라우드의 가치를 실현하기 위해서 필요한 방법론 또는 접근방법은 무엇인지 ■ 황민선 : 제조 산업의 클라우드 가치 실현을 위해서는 ‘산업 전문성’과 ‘기술 혁신’이 조화를 이루는 것이 핵심이다. AWS는 이를 위해 크게 세 가지의 차별화된 접근 방식을 제시하고 있다. 첫째, 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric : IDF) 접근 방식이다. 제조 기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터의 통합과 활용이다. AWS의 IDF는 제조 현장의 OT 데이터부터 엔터프라이즈 IT 데이터까지 통합하여, 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 한다. 둘째, 강력한 파트너 생태계 기반의 산업 특화 설루션이다. AWS는 제조 산업의 다양한 워크로드에 특화된 파트너들과 협력하여 검증된 설루션을 제공한다. 셋째, 실질적인 구현을 위한 단계별 접근 방식이다. AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공한다. 앞으로도 AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공할 것이다. PoC(개념 증명)를 통한 기술 검증, 전문가 1:1 상담, 다양한 교육 프로그램 등을 통해 고객들의 성공적인 클라우드 여정을 지원할 계획이다. ■ 김준성 : 단순히 클라우드로 IT 자원을 마이그레이션하는 것보다 여러 가지 현재 상황에 대한 분석을 통해 보다 효율적이고 효과적인 전환이 필요하다고 생각한다. 몇 가지 단계를 생각해 본다면, 첫 번째로 명확한 목표에 대한 설정이 필요하다. 비용 절감, 생산성 향상, 시장 경쟁력 강화, 혁신 가속화 등 클라우드 도입을 통해 달성하고자 하는 구체적인 비즈니스 목표를 명확히 설정해야 한다. 정확한 목표가 정해지면 현재 가지고 있는 자원에 대한 분석이 필요하다. 현재 IT 인프라, 애플리케이션, 데이터, 보안 현황 등등을 정확하게 파악하여 클라우드 마이그레이션 전략을 수립해야 한다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션을 어떤 설루션을 써서 할 것인지, 기간은 어느 정도 할 것인지 등을 특정해야 한다. 정확한 파악이 끝났다면 이번 일을 가장 잘 수행할 수 있다고 판단되는 클라우드 서비스 제공업체의 클라우드 도입 지원을 받는 것이 중요하다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션, 관리, 보안 등 다양한 서비스를 제공 받고, 처음에 설정했던 목표와 어느정도 부합하는지에 대해 상호 검증을 통해 클라우드 전환을 성공적으로 마무리 할 수 있다고 생각한다. 에티버스는 AWS의 유일한 디스트리뷰터 파트너로서 현재 AWS 클라우드 마이그레이션 관련 협업을 하고 있는 IT 파트너가 400곳이 넘는다. 또한, 각 파트너들이 공공, 의료, 유통, 제조 등 산업 전 분야에 걸쳐 전문성을 가지고 사업을 영위하고 있으며 특히, 제조 분야에 AI를 접목하여 고객의 요구를 반영하여 클라우드 전환을 이루고 있다.   국내 제조 산업의 클라우드 활용과 관련한 주요한 흐름은 어떤지 ■ 황민선 : 국내 제조 산업의 클라우드 활용은 매우 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 특히 세 가지 주목할 만한 트렌드가 나타나고 있다. 첫째, 생성형 AI를 중심으로 한 혁신 가속화이다. 산업통상자원부의 ‘AI 자율제조 전략’에서도 볼 수 있듯이, 2030년까지 AI 자율제조 30% 확산과 제조 생산성 20% 향상을 목표로 하고 있다. 실제로 두산로보틱스나 HL만도와 같은 기업은 이미 생성형 AI를 활용해 실질적인 성과를 창출하고 있다. 둘째, 비즈니스 리더 주도의 클라우드 도입이다. 과거 IT 인프라 담당자나 개발자 중심의 클라우드 도입에서, 이제는 현업 부서장과 경영진이 직접 클라우드 기술 도입을 주도하는 방향으로 변화하고 있다. 특히 제조 현장의 실무 전문가들이 클라우드 기술을 활용하여 혁신을 이끌어내고 있다. 셋째, 산업 특화 설루션의 확산이다. AWS는 제조 산업에 특화된 파트너 설루션 맵을 구축하고, 다섯 가지 핵심 영역(스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 스마트 제품 & 서비스, 공급망, 지속가능성)에서 전문 파트너들과 협력하고 있다. ■ 김준성 : 많은 고객들, 특히 제조 산업 분야에서의 클라우드 활용은 초기 단계를 넘어 본격적인 확산기에 접어들었다고 판단되나, 여전히 여러 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히 보안 관련 문제나, 오래된 레거시 시스템의 마이그레이션 및 이를 수행할 인력 부족 등의 문제로 인해 아직도 클라우드 전환을 망설이거나 시간이 오래 걸리는 고객이 적지 않은 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 제조 현장에서도 AI를 접목해서 생산 현장을 혁신하고 클라우드를 활용하여 신속성을 높이는 노력을 많은 곳에서 진행 중이다. 에티버스는 산업에 유익하고 필요한 AWS 파트너를 발굴하고, 그들이 고객과의 협업을 통해 빠르고 효과적인 클라우드 전환을 지원하게끔 돕는 역할을 해 나가고 있다. 또한, AI를 활용한 클라우드 서비스의 확산이 일어나고 있는데, 고객의 다양한 요구를 수용하기 위해 클라우드 생태계의 지속 확장을 통해 이를 뒷받침할 수 있는 여러 설루션의 소개와 구축에 최선을 다할 예정이다.   제조 산업의 클라우드 활용 사례에 대해서 소개한다면 ■ 김준성 : 구체적인 사례를 소개하자면, 생산 현장에서 여러 IoT 센서를 활용해 데이터를 클라우드로 수집, 분석하여 예지 보전, 생산 최적화, 품질 관리 향상 등을 추진함으로써 스마트 공장으로 전환하거나, 제조 공정을 가상화하여 시뮬레이션하고 최적화하는 디지털 트윈 기술을 통해 새로운 공정 도입 전에 시뮬레이션을 통해 위험을 최소화하고, 운영 효율을 높이는 사례가 있다. 또한, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 활용하여 ERP, CRM 등의 시스템을 도입하고, 비용 효율적인 IT 운영을 추구함으로써 생산성 향상 및 비용 절감 효과를 얻는 사례가 늘고 있다. ■ 황민선 : 예를 들어, 두산로보틱스는 생성형 AI를 활용해 로봇 제조 과정을 최적화했으며, HL만도는 소프트웨어 엔지니어링 효율을 30% 개선한 사례가 있다. 또한 BMW는 아마존Q 인 퀵사이트(Amazon Q in QuickSight)를 도입해 공급망 분석 시간을 대폭 단축하고 의사결정을 가속화했다. 이러한 사례는 AWS의 기술력과 파트너의 산업 전문성이 결합될 때 실질적인 성과를 창출할 수 있다는 것을 보여준다. 한국 제조 기업들도 이러한 접근 방식을 통해 클라우드를 활용한 실질적인 혁신을 실현하고 있으며, AWS는 앞으로도 파트너 생태계와 함께 국내 제조 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하고자 한다.   최근 진행한 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 어떤 행사이고, 이를 통해 기대하는 효과는 무엇인지 ■ 황민선 : 이번 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 제조 산업의 새로운 도약을 위한 실질적인 설루션과 고객 사례를 제공하고자 마련되었다. 특히 주목할 점은, 제조 현장의 실무 전문가들이 IT나 클라우드 전문 인력의 도움 없이도 신기술을 빠르게 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두었다는 것이다. 행사는 크게 세 가지의 차별화된 프로그램으로 구성했다. 먼저 C-레벨 조찬 세미나를 통해 경영진이 클라우드 전환의 비전과 전략을 공유할 수 있는 기회를 제공했다. 또한 스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 데이터 분석 & 생성형 AI 등 세 개의 전문 트랙을 통해 각 영역별로 심도 있는 기술 및 구현 사례를 공유했다. 특히 1:1 비즈니스 미팅을 통해 개별 고객별 맞춤 설루션을 AWS 및 AWS 파트너사와 함께 상담 받을 수 있는 기회도 마련했다. 행사를 통해 제조 기업이 클라우드를 통한 혁신의 구체적인 청사진을 그릴 수 있게 되었다고 본다. 특히 실제 구현 사례와 전문가 상담을 통해 자사에 맞는 최적의 설루션을 찾고, AWS의 다양한 파트너 프로그램, 예를 들어 PoC 지원 프로그램을 통해 실제 검증 단계로 신속하게 진입할 수 있는 기회를 제공하고자 했다. ■ 김준성 : ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 아직 클라우드로 전환하지 못한 제조 현장의 고객이나, 클라우드 도입은 하였지만 아직 AI 관련 서비스라든지 클라우드의 활용도가 떨어지는 분들을 위해 보다 더 많은 정보를 제공하기 위해 마련되었다. 이번 콘퍼런스에서는 기술적인 발전은 물론 여러 도입 사례에 대한 발표와 더불어 향후 기대되는 발전 방향에 대해서도 고객들에게 알리는 자리를 마련했다. 정보 획득과 더불어 아직 클라우드 전환이 안된 고객들은 빠르고 효과적인 전환을, 새로운 AI 서비스 도입을 통해 더 나은 혁신이 필요한 고객에게는 그에 맞는 시스템을 구축하는데 도움이 되었기를 바란다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
[온에어] 디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 27일 CNG TV는 ‘Digital Supply Chain 새로운 패러다임 : 산업 건설 프로젝트의 비효율을 넘어 스마트한 미래로’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 디지털 공급망 관리의 새로운 패러다임을 제시하고, 산업 건설 프로젝트의 비효율성을 극복하여 스마트한 미래로 나아가는 방안을 모색하는 자리로 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    ▲ 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 헥사곤 ALI 남궁진 영업이사   산업 건설 프로젝트와 공급망의 특징 산업 건설 프로젝트는 다른 산업과 달리 수요와 공급의 균형을 맞추기 어려우며, 데이터 사일로(silo) 현상과 구매·조달 중심의 공급망 관리로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 엔드 투 엔드 공급망 관리, 데이터 연결, 자동화, AI 기반 예측, 디지털 트윈 등 다양한 전략과 기술을 도입해야 할 과제를 안고 있다. 따라서 성공적인 디지털 공급망 체계를 구축하려면 현업 중심의 애자일(agile) 방법론 적용, 비즈니스 가치 평가를 통한 우선순위 결정, 검증된 시스템과 최신 기술의 활용이 중요하며, 정량적인 효과 측정을 통해 투자 대비 가치를 입증할 수 있어야 한다. 헥사곤 ALI의 남궁진 영업이사는 산업 건설 프로젝트와 다른 산업 간 공급망의 차이에 대해 “다른 산업은 수요 예측과 공급 계획이 유기적으로 연결되어 있는 반면, 산업 프로젝트는 디자인, 구매, 물류, 시공 단계가 독립적으로 운영되며, 패스트트랙 스케줄링 기법이 사용된다”고 설명하며, 이로 인해 수요와 공급의 균형을 맞추기 어려운 상황이 발생한다고 덧붙였다. 산업 프로젝트에서 자재 관리는 전통적인 에너지·화학 플랜트와 인프라스트럭처 프로젝트로 나뉘며, 내부적으로는 수작업 기반의 프로세스와 사일로 조직 구조가 문제로 지적된다. 외부 요인으로는 서브컨트랙터와 영세 기업의 참여가 어려운 점이 있다. 남궁진 영업이사는 디지털 공급망 구축 전략과 관련하여 “엔드 투 엔드 공급망 관리가 중요하며, 디자인 단계부터 시공 단계까지 모든 과정을 포괄하는 계획이 필요하다”고 강조하며, “데이터 연결과 관리가 여전히 큰 도전 과제로 남아 있다”고 말했다.   디지털 전환을 위한 자동화 과제 자동화는 프로세스 및 현장에서 이루어질 수 있으며, IoT 센서를 통해 자재의 위치와 상태를 자동으로 추적하는 기술이 발전하고 있다. 또한 AI 기반의 예측 기법이 자재 관리와 공급망 최적화에 활용되고 있으며, 디지털 공급망 설루션의 효과는 자재 관리 효율성 증대와 비용 절감 측면에서 정량적으로 평가할 수 있다. 즉, ROI 평가를 통해 투자 대비 효과를 측정할 수 있다. 이번 웨비나에서는 디지털 전환의 글로벌 사례로 유럽의 한 EPC(설계·조달·시공) 기업이 엔드 투 엔드 공급망 관리를 통해 디지털 혁신을 이룬 사례가 소개되었다. 이 기업은 메가 프로젝트에서 자재 통합 관리 플랫폼을 구축하여 리스크를 줄이고 효율성을 향상시킨 것으로 알려졌다. 남궁진 영업이사는 디지털 공급망 관리의 미래에 대해 “공급망 관리는 디자인 단계부터 시공 단계까지 통합적으로 관리되어야 하며, 디지털 하이테크와 인적 역량을 결합하여 성공적인 공급망 관리가 이루어져야 한다”고 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
슈나이더 일렉트릭, “설비 전 주기 통합 서비스 설루션으로 선제적 자산관리”
슈나이더 일렉트릭이 설비의 성능과 수명을 극대화하고, 예기치 못한 장애를 사전에 방지하는 선제적 자산관리를 지원한다고 소개했다. 최근 산업 현장에서는 설비의 복잡성 증가와 함께 에너지 사용 최적화, 탄소 배출 저감, 운영 안정성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다. 이러한 변화 속에서 설비의 전체 수명 주기를 고려한 관리 체계의 중요성이 커지고 있으며, 이를 실현하기 위한 디지털 기반의 통합 설루션에 대한 수요도 높아지고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 흐름에 맞춰 자산의 설계부터 유지보수, 현대화에 이르기까지 설비 운영의 전 주기를 아우르는 통합 서비스 설루션 포트폴리오를 선보이고 있다. 이는 에너지 진단부터 상태 기반 유지보수, 노후 설비의 디지털 리노베이션까지 전 과정에 걸쳐 고객의 운영 효율성과 지속가능성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 대표적인 설루션인 에코케어(EcoCare)는 에코스트럭처(EcoStruxure) 플랫폼의 기능과 원격 컨설팅 및 현장 유지보수를 결합한 맞춤형 서비스 계약이다. 이 중 에코스트럭처 서비스 플랜은 데이터 중심의 상태 기반 유지보수 접근 방식을 통해 현장 유지보수 활동을 최적화하여 비용 및 다운타임을 줄일 수 있다.  에코스트럭처 서비스 플랜은 다양한 설비에 대한 설루션을 지원한다. 이 중에서도 모터를 위한 모니터링 설루션인 ESP 로테이팅(EcoStruxure Service Plan Rotating)과 변압기를 위한 모니터링 설루션 ETE(EcoStruxure Transformer Expert)가 대표 사례로 꼽힌다. ESP 로테이팅 설루션은 산업 현장에서 필수인 전기 모터의 고장을 미연에 방지하고 운영 리스크를 낮추는 데 초점을 둔다. 이를 통해 타 유지보수 옵션 대비 10년간 총 소유비용(TCO)을 최대 30% 절감할 수 있으며, 설비의 이상 징후를 90% 이상의 정확도로 최대 4개월 전에 사전 예측할 수 있어 다운타임을 줄이고 생산성을 극대화할 수 있다. ETE 설루션은 전력 설비의 핵심 구성 요소이지만 관리가 어려웠던 변압기의 상태를 실시간으로 예측·진단할 수 있는 디지털 설루션이다. 지능형 IoT 센서를 통해 변압기의 주요 센서 및 계기 신호를 수집하고, 오일 내 수분, 온도, 진동, 음향 및 RF 노이즈 등 다양한 운영 지표를 지속적으로 모니터링하여 변압기를 효율적으로 관리할 수 있게 한다.     에코컨설트(EcoConsult)는 전기 및 자동화 시스템에 대한 전문 컨설팅을 통해 설비를 보다 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 기반으로 한 전기 설비 진단, 보호 계전기 협조 분석, 아크 플래시 위험도 분석 등으로 시스템의 신뢰성과 규정 준수 수준을 강화하며, 신규 설비 및 리뉴얼 설계 시 최적의 전략을 수립할 수 있다. 마지막으로, 에코핏(EcoFit)은 전력 설비 및 자동화 자산의 노후화 문제를 해결하기 위한 현대화 설루션이다. 기존 장비의 주요 기능은 유지하면서도 최신 기술을 반영한 설비로 업그레이드함으로써 안정성과 디지털 연결성을 강화할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 각기 다른 목적을 가지고 설계된 슈나이더 일렉트릭의 세 가지 설루션을 함께 활용할 경우 설비 관리의 시너지를 극대화할 수 있다고 설명했다. 에코컨설트를 통해 도출된 진단 결과를 바탕으로 에코케어의 모니터링 체계를 구축하고, 필요 시 에코핏을 통해 설비를 업그레이드함으로써 운영 효율성과 지속가능성을 동시에 확보할 수 있다는 것이다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 서비스 사업부의 최성환 본부장은 “산업계의 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 설비를 단순히 관리하는 것을 넘어 전 주기에 걸쳐 운영을 최적화할 수 있는 전략이 요구된다”며 “슈나이더 일렉트릭의 에코컨설트, 에코케어, 에코핏은 단일 설루션이 아닌, 기업의 운영 전반을 아우르는 통합적이고 지속 가능한 자산 관리 실현에 중요한 역할을 한다”라고 설명했다.
작성일 : 2025-04-30
AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스, 클라우드와 AI 기반 제조 혁신의 현재와 미래 조망
클라우드와 AI가 이끄는 제조 혁신의 현장, AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스 개최   ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스’가 3월 25일, 서울 잠실 롯데호텔월드에서 성황리에 개최됐다. 이번 행사는 통합 IT 솔루션 기업 에티버스(ETEVERS)와 AWS(아마존웹서비스)가 공동 주최한 행사로, 제조 산업의 디지털 전환과 클라우드 기반 혁신 전략을 공유하는 뜻깊은 자리였다. 올해로 두 번째를 맞은 이번 컨퍼런스에는 SK C&C, 메가존클라우드, LG CNS 등 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 주요 기업들이 대거 참여해 클라우드와 AI 기반 제조 혁신의 현재와 미래를 조망했다.   ■ 최경화 캐드앤그래픽스 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr 제조 산업, 클라우드로 날개를 달다 이번 컨퍼런스는 ‘AI 기반 스마트팩토리 혁신’, ‘데이터 기반 제조업 혁신’, ‘생성형 AI가 이끄는 제조 혁신’ 등 세 가지 주요 트랙으로 구성되어 참가자들이 각자의 관심사에 맞춰 깊이 있는 세션을 선택할 수 있도록 기획됐다. 오프닝을 맡은 AWS 김윤식 한국 엔터프라이즈 총괄은 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌, 생존을 위한 전략이라고 강조했다.  첫 번째 키노트를 진행한 AWS 정승희 제조 부문 총괄은 클라우드 기반 제조 기술이 어떻게 제품 설계, 수요 예측, 공급망 최적화 등 제조 전반의 효율성과 유연성을 높이고 있는지를 소개했다. 실제 사례를 통해 빅데이터, AI, IoT, 생성형 AI의 적용 효과가 증명되고 있음을 제시했다. 제조 현장에 스며든 생성형 AI와 실용적 혁신 전략 LG CNS 박재원 화학사업담당은 생성형 AI를 중심으로 한 AX(AI Transformation)를 통해 제조기업이 경쟁력을 확보해 나가는 전략을 설명했다. 그는 데이터 기반 의사결정, 품질 예측, 설비 진단 등에서 이미 다양한 실증 사례가 존재하며, 향후 이러한 AI 도입이 더욱 가속화될 것이라고 내다봤다. 에티버스 김준성 전무는 "클라우드와 AI, 그리고 파트너의 역할"이라는 주제로 강연을 펼치며, 제조 기업들이 클라우드로 진입할 수 있도록 파트너가 제공할 수 있는 지원 방안과 생태계 확장의 중요성을 역설했다. 에티버스는 2021년 AWS와 국내 최초 총판 계약을 체결한 이후 300개 이상의 파트너를 보유하며 국내 AWS 클라우드 확산에 핵심 역할을 하고 있다. SK C&C 허민회 본부장은 AI Cloud Infra Provider로서 SK C&C의 전략과 서비스를 소개했다. GPUaaS, AI 관리 플랫폼 등 실제 적용 가능한 인프라 기반 서비스를 통해 제조업의 AI 도입을 현실화하고 있다는 점에서 많은 관심을 끌었다.  이어 메가존클라우드 공혁 그룹장은 ‘2025 제조업 혁신 전략’을 발표하며 생성형 AI 기반의 비용 절감 및 생산성 향상 사례를 공개했다. 이날 행사장에는 기술 전시 부스도 함께 마련되어 각 파트너사들이 자사의 첨단 솔루션을 직접 소개하고, 방문자들과 1:1 컨설팅을 진행하는 시간도 있었다. 플래티넘 스폰서로 참가한 에티버스는 고객 맞춤형 파트너 매칭 및 솔루션 추천 이벤트를 통해 현장 분위기를 한층 뜨겁게 만들었다. 디지털 전환, 제조업의 새로운 기회 이번 컨퍼런스는 디지털 전환이 단순한 IT 이슈가 아닌 제조업 경쟁력의 핵심 전략임을 다시 한번 확인시켜주는 자리였다. 클라우드와 AI, 그리고 이를 연결하는 파트너들의 생태계가 더욱 조밀해질수록, 제조업의 혁신 속도도 함께 가속화될 것으로 기대된다. 에티버스 김준성 전무는 “제조 기업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제안하고, 다양한 지원 프로그램을 통해 성공적인 디지털 전환을 돕겠다”고 밝혔다.     2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 - 에티버스)  / 사진 제공 : 에티버스 2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 씨이랩)   / 사진제공 : 씨이랩   2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 지멘스)    
작성일 : 2025-04-25
[신간] 디지털 트윈 가이드
공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 / 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외 정가 30,000원 / 이엔지미디어   디지털 전환(DX)의 본격화와 함께 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 산업계의 관심이 높아지는 가운데, 관련 내용을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었다. 이번 책자는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회와 캐드앤그래픽스, 그리고 2023년부터 매년 운영 중인 ‘디지털 트윈 전문가 교육’ 참여 위원들이 공동으로 기획하고 집필한 결과물로, 디지털 트윈의 개념과 핵심 기술부터 실제 산업 적용 사례, 도입 전략, 관련 솔루션 및 기업 정보에 이르기까지 폭넓은 내용을 담고 있다. 디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 객체나 시스템을 가상 공간에서 정밀하게 모델링하고 시뮬레이션하는 기술로, 제조, 건설/건축, 플랜트, 헬스케어, 항공우주, 도시 계획 등 다양한 산업에서 활용되며 혁신을 주도하고 있다. 특히 3D CAD, CAE, PLM, XR, IoT, AI, 클라우드, 빅데이터 등 다양한 기술이 융합되어 실시간 모니터링과 예측 분석, 최적화를 가능하게 하며, 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 기여하고 있다. <디지털 트윈 가이드>는 디지털 트윈 기술을 처음 접하는 입문자부터 실무자 및 정책 관계자까지 모두 참고할 수 있는 자료로, ▲ 디지털 트윈의 정의 및 개념 ▲ 핵심 기술 및 솔루션 ▲ 국내외 산업별 적용 사례 ▲ 도입을 위한 전략과 가이드라인, 국가 로드맵 ▲ 디지털 트윈 관련 기업 및 소프트웨어 소개 등을 수록했다. 특히 책자에 수록된 기업 및 솔루션 정보는 지속적으로 업데이트될 예정이며, 참여를 원하는 기업은 <캐드앤그래픽스>에 별도 문의하기 바란다. 이 책자를 기획한 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 가이드는 디지털 트윈이 단순한 기술이 아닌 산업 혁신의 핵심 도구로 자리 잡아가고 있는 시점에서, 산업 전반의 실질적인 이해와 도입을 돕기 위해 기획되였다”면서, “디지털 전환 시대의 실용적 참고서로서 다양한 산업 종사자들에게 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다. 도서구입은 링크 에서 확인 가능하다.
작성일 : 2025-04-15