서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 ‘IBM AI 서밋 코리아(IBM AI Summit Korea)’가 열렸다. 한국IBM이 주최한 이번 행사는 “AI로 앞서가는, 더 똑똑한 비즈니스의 시작”이라는 주제로, 기업들이 AI를 어떻게 전략적으로 수용하고 활용할지에 대한 깊이 있는 논의와 경험이 공유되었다. 한국IBM 이수정 사장은 개회사에서 AI를 단순한 트렌드가 아닌 기업 경쟁력의 핵심 동인으로 강조했다. 산업 구조와 업무 방식이 AI로 재편되고 있으며, 특히 왓슨x(watsonx) 플랫폼을 중심으로 “클라이언트 제로(Client Zero)” 사례를 통해 실제 성과를 검증했다고 밝혔다. 특히 왓슨x 기반으로 비용 대비 최대 효용을 내기 위한 맞춤형 AI 모델, 그리고 각 산업과 업무 영역에 특화된 접근 방식이 중요하다고 강조했다. IBM 아시아 태평양 총괄 한스 데커스 사장은 '가능성을 현실로, AI로 실현하는 비즈니스의 새로운 지평'을 주제로 데이터 중심, 아키텍처 + 실행 전략이 AI 성공의 열쇠라고 강조했다. 투자 대비 수익(ROI)을 실질적으로 확보하는 기업이 적은 현실(클라우드+AI 도입 기업 중 약 25%만이 만족할 만한 ROI를 실현)에서 왓슨x 포트폴리오 등이 그 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시했다. 특별 강연으로 궁금증뇌연구소 대표인 장동선 박사가 참여해 '뇌과학자가 바라보는 AI 시대의 미래'를 주제로, 뇌과학 관점에서 본 AI 시대의 인간과 기술의 공존에 대해 이야기했다. 장 박사는 AI와 함께 살아가야 하는 시대일수록 인간과 인간이 연결 고리는 더욱 중요해질 것이라고 말했다. 한편, 현장 전시에서는 IBM의 왓슨x 기술이 실제 기업 환경에서 어떻게 적용되는지를 보여주는 ‘페르소나 기반 AI 여정’이 눈길을 끌었다. 인사, 구매, 영업 등 현업 부서와 AI 혁신팀, 데이터팀, IT 운영팀 등 기술 조직을 각각의 페르소나로 설정하고, 각 조직이 직면한 과제를 AI가 어떻게 해결하는지를 시나리오 중심으로 구성했다. 예를 들어, HR 부서는 채용 프로세스 자동화와 직원 경험 개선, 영업 부서는 예측 기반 고객 관리, IT 운영 부서는 운영 리스크 탐지 및 자동 대응 등 각 부서의 니즈에 맞춘 왓슨x 기반 AI 활용 사례가 전시되었다. 이를 통해 참가자들은 기술 중심이 아닌 업무 중심의 AI 적용 방식을 직접 체험할 수 있었다.

한국마이크로소프트가 9월 중 ‘AI 트랜스포메이션 위크’를 열고, 에이전틱 AI의 현재와 미래를 조망하는 다양한 세션을 진행한다고 밝혔다. ‘에이전틱 AI, 일하는 방식을 혁신하다’라는 부제의 이번 행사는 산업 특성과 기업의 수요에 맞춰 개발된 다양한 AI 에이전트를 기업 시스템에 통합함으로써 일하는 방식과 비즈니스 혁신을 가속화하기 위한 최적의 방법을 소개하기 위해 기획됐다. 국내 주요 기업이 직접 에이전틱 AI를 성공적으로 도입한 사례를 공유하는 웨비나를 시작으로 제조업 특화 세션, 개발자 대상 해커톤과 핸즈온 워크숍 등 에이전틱 AI에 대한 모든 것을 보고, 배우고, 체험할 수 있는 총 6개의 프로그램이 진행될 예정이다. 먼저 9월 19일 개최되는 ‘See the Agentic AI, 일의 판을 바꾸다’ 세션은 온라인 생중계로 진행되며, 사전 신청을 통해 무료로 참가할 수 있다. 이마트, KT, LG전자, SK이노베이션을 포함한 국내 주요 기업이 에이전틱 AI를 전략적으로 업무에 도입하고 비즈니스 혁신을 이뤄낸 경험을 소개하며, AI 에이전트가 실제 기업 현장을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 인사이트를 공유할 예정이다. 9월 26일에는 강남 GS타워 아모리스홀에서 제조업 관계자를 위한 산업 특화 세션인 ‘제조업의 미래, Agentic AI로 다시 쓰다’가 열린다. AI 기술의 비약적인 발전이 제조 산업 전반에 새로운 전환점을 만들어가고 있는 만큼, 마이크로소프트는 아모레퍼시픽, 포스코, 한화 등 혁신을 선도하는 국내 제조 기업이 조직 맞춤형 에이전틱 AI를 도입한 사례를 공유한다. 이들은 생산성 향상, 품질 혁신, 공급망 최적화 등 제조 현장의 변화를 이끈 경험을 중심으로 발표를 진행할 예정이다.     이외에도 에이전틱 AI의 기반이 되는 클라우드를 다루는 ‘Ground the Agentic AI’에서는 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)를 기반으로 에이전틱 AI에 최적화된 클라우드 환경을 구축하기 위한 전략을 소개한다. 에이전틱 AI 개발 해커톤인 ‘코파일럿 에이전톤 서울 2025’에서는 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 기반 맞춤형 에이전트 개발 과정과 함께 전문가 교육 및 코칭을 제공한다. 또한, 개발자를 위한 핸즈온 워크숍 ‘Code the Agentic AI’에서는 깃허브 코파일럿 에이전트(GitHub Copilot Agent) 모드를 활용한 AI 코딩 기법을 실습해볼 수 있다. 마이크로소프트 런(Microsoft Learn)과 인프런을 통해 제공되는 온디맨드 교육 프로그램인 ‘Learn the Agentic AI’에서는 에이전틱 AI의 기본 개념부터 직무별 활용까지 개인의 기술 수준에 맞춘 온라인 교육 과정을 무료로 수강할 수 있다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI가 산업 현장과 조직 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 전환점에 와 있는 지금, 에이전틱 AI의 잠재력을 현실로 만드는 여정을 시작할 때”라며, “국내 고객 사례와 전문가 세션을 통해 최신 에이전틱 AI를 보고, 배우고, 체험하면서 업무 방식의 혁신과 비즈니스 변화를 직접 경험하는 기회가 되길 바란다”고 말했다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어, 제품 설계를 위한 특화 기능을 바탕으로 설계 엔지니어링 과정의 효율을 향상, 기계 및 장비 분야에 필요한 대용량 파일 처리 속도 향상, 스마트 구속을 통한 설계 자동화, 2D CAD와 싱크로나이즈를 통해 2D & 3D 설계 협업 최적화 등 공급 : 지더블유캐드코리아   설계 자동화와 도면 연동으로 통합 워크플로 실현 복잡하고 유기적으로 연결된 설계-제조 환경에서 엔지니어는 단순한 모델링을 넘어 변화에 즉각 반응하는 데이터 흐름과 반복 작업 없는 설계, 그리고 설계 의도와 도면 간의 일관성을 요구받고 있다. ZW3D 2026은 이러한 현실적 과제를 해결하기 위해 기존의 단순한 설계 도구에서 벗어나, 설계(CAD) – 검증(CAE) – 제조(CAM) 프로세스의 연속성을 가지기 위해 통합된 플랫폼으로 탈바꿈하고 있다. 이번 ZW3D 2026 버전에서 주목할 만한 점은, 설계자가 수동으로 반복하던 구속 조건 설정을 자동화하고, 제품 설계에 필요한 조립 구조를 클릭 몇 번으로 생성할 수 있도록 자동화 프로세스로 최적화한 부분이다. 여기에 20만개의 부품에 이르는 대용량 어셈블리 환경에서도 안정적인 렌더링과 임포트(import) 속도를 제공하며, 3D 모델의 변경 사항이 DWG 기반의 2D 도면에 실시간으로 반영되는 싱크로나이즈(synchronize)를 통해 설계 일관성과 도면의 정확성을 동시에 확보할 수 있게 되었다. 이러한 기능적 업데이트는 단지 속도 차원에서의 효율화가 아니며, 설계 변경이 잦은 제품 개발 프로세스에서 데이터간 발생되는 오류를 줄이고, 반복 작업 시간을 줄이며 무엇보다 유기적인 설계 협업 관계를 끝까지 유지시킬 수 있는 기반을 제공한다. ZW3D 2026은 2D CAD 전용 소프트웨어인 ZWCAD와 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어인 ZW3D 간의 플랫폼을 통합하여 활용할 수 있는 통로를 구축한 첫 번째 설루션이다. 아직까지도 실제 현업에서 많이 사용하는 *.dwg나 *.dxf와 같은 2D 확장자를 3D 데이터와 연결함으로써 보다 빠른 제조 도면을 생산할 수 있기 때문에, 더욱 최적화된 2D & 3D 통합을 이뤄낸 설루션이 될 것이다. 이를 통해 설계 데이터와 사용자 액션 간의 실시간 연결성이 확보되고, 반복 작업은 자동화되며, 엔지니어는 복잡한 제품 설계를 보다 스마트하고 빠르게 완성할 수 있는 환경을 갖추게 되었다.     신기능 : 설계 워크플로를 혁신하는 생산성 향상 기능 ZW3D 2026은 설계자와 엔지니어의 생산성을 높이기 위해 다양한 신규 기능을 도입했다.   새로운 엔지니어링 기능(마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크) 기계·제품 설계에 요구되는 '마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크’ 등 다양하고 실용적인 엔지니어링 기능이 추가되었다. 마운팅 보스는 플라스틱 및 금속 부품의 고정 구조 설계에 최적화되었으며, 립 기능은 구조적 강성을 강화하는 데 유용하다. 스냅후크 기능은 부품 간 결합을 간소화하며, 특히 플라스틱 사출 성형 설계에서 정밀한 조립이 가능하도록 지원한다. 이러한 기능은 표준화된 템플릿과 함께 제공되어 설계 초기 단계에서부터 시간을 절약할 수 있다.     새로운 슬롯 기능과 나사산 기능의 향상(지능형 구속 조건 추론) 슬롯 및 나사산 생성 기능도 대폭 강화되었다. 이전까지는 사용자가 직접 프로파일을 생성해야 하는 과정이 필요했지만, 새롭게 도입된 슬롯 기능을 통해 복잡한 형상의 슬롯(직사각형, 곡선, 도브테일 등)을 간단한 클릭으로 생성할 수 있다. 그리고, 지능형 구속 조건 추론을 통해 슬롯의 위치와 방향을 자동으로 최적화한다.     나사산 기능 또한 ISO, DIN, ANSI 등 다양한 표준 프로파일을 지원하며, 지능형 추론 알고리즘을 통해 나사산의 피치와 깊이를 자동 조정한다. 이를 통해 나사산 모델링 시간이 약 35% 단축되었으며, 설계 정확도가 향상되었다.     압축 파일 열기(압축 파일에서 직접 임포트) ZW3D 2026은 ZIP, RAR 등 압축 파일에서 설계 데이터를 직접 임포트할 수 있는 기능을 새롭게 추가했다. 이를 통해 사용자는 별도의 압축 해제 과정 없이 대용량 데이터를 신속히 불러와 작업을 시작할 수 있다. 특히, 외부 협력업체와 공유되는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하며, 데이터 로딩 시간이 기존 대비 약 40% 단축되었다. 이 기능은 복잡한 프로젝트 환경에서 즉시 작업이 가능하다는 점에서 워크플로 간소화에 큰 기여를 한다.     향상된 기능 : 더 빠르고 스마트하게 ZW3D 2026은 기존 기능의 성능을 개선하여 사용자 경험을 한층 강화했다.   판금 변환(원 클릭으로 시트메탈 설계 워크플로 혁신)     소비자 제품의 복잡한 판금 설계는 산업 스타일의 시각적인 니즈를 충족하기 위해 빈번한 설계 변경을 요구하며, 이는 후속 엔지니어링 작업을 복잡하게 만들고 수동 변환 과정에서 시간 소모와 오류를 일으킨다. 판금 모듈에 새롭게 추가된 ‘판금 변환’ 기능은 단 한 번의 클릭으로 복잡한 솔리드 모델이나 외부 판금 부품을 즉시 편집 가능한 판금 형상으로 변환하며, 자동으로 굽힘 영역을 수집하고 정의한다. 새롭게 추가된 벤트, 컷아웃, 루버, 엠보싱과 같은 기능을 활용하여 복잡한 판금 구조 생성을 간소화할 수 있으며, 실제 사례에서 가전제품 케이스 설계 시간을 최대 50% 단축했다.   스마트한 구속 조건 추론 스마트 구속 조건 추론 기능은 어셈블리 설계 과정에서 컴포넌트 선택 시 적합한 구속 조건을 자동으로 추천한다. 자주 사용하는 조건은 시스템이 학습하여 제안하고, 여러 부품을 한 번에 그룹 구속 설정하는 것도 가능하다. 개선된 알고리즘은 과구속 문제를 최소화하며, 구속 조건 충돌 관리자 탭을 통해 문제가 발생한 부품을 직관적으로 확인하고 수정할 수 있다. 이 기능은 최대 20만 부품으로 구성된 대규모 어셈블리에서도 안정적인 성능을 제공하며, 구속 설정 시간을 약 30% 줄였다.     설계 효율 향상(대용량 파일 처리 및 다중 솔리드 도면 작업 속도 향상) 수천~수만 개 부품으로 구성된 대용량 어셈블리 데이터에서도 불러오기/렌더링/저장 속도가 향상되었다. ZW3D 2026은 최적화된 데이터 처리 엔진을 통해 최대 20만 부품의 어셈블리 파일 로딩 속도를 이전 버전 대비 약 50% 단축했다. 또한, 다중 솔리드 도면 작업 시 렌더링 및 편집 속도가 약 40% 개선되어, 복잡한 설계 데이터의 수정과 검토가 더욱 원활해졌다. 이는 중장비, 산업 설비, 금형 설계 등 대규모 프로젝트에서 특히 효과적이다.   자동 도면 생성으로 2D 도면 워크플로 혁신 비표준 장비 설계 프로젝트에서는 수천~수만 개의 2D 도면 생성이 전체 프로젝트 주기의 최대 30%를 차지하며, 이는 설계 프로세스의 주요 병목 지점이다. ZW3D 2026은 자체 Z3RRW 확장자 기반의 자동 도면 생성 기능과 주석 기능을 통해 이러한 문제를 해결한다. 엔지니어는 단일 템플릿 설정만으로 치수와 공정 테이블을 일괄 생성할 수 있으며, 3D 모델 변경 시 해당 2D 도면이 자동으로 갱신되어 수작업을 최소화한다. 실제 사례에서 사출 성형 프로젝트의 도면 업데이트 시간이 4시간에서 3분으로 단축되었고, 15만 개 부품의 공장 레이아웃 프로젝트에서는 최적화된 투영 엔진으로 도면 뷰 생성 시간이 5분에서 1분으로 줄어들었다. 이로써 복잡한 워크플로에서도 도면 출력의 정확성과 일관성을 유지하며, 생산성을 높일 수 있다.     핵심 신기능 : 2D 싱크로나이즈(2D/3D 도면 시트 연동) ZW3D 2026의 핵심 기능인 2D 싱크로나이즈(2D Synchronize)는 2D 도면과 3D 도면 간의 실시간 동기화를 지원한다. 이 기능은 3D 모델(참조 파트)의 변경 사항을 2D 도면에 자동으로 동기화하고 변경된 치수가 연동된 도면에 자동 적용되도록 한다. ZWCAD에서 데이터 연동을 하려면 ‘치수’ 메뉴에서 ‘관련된 DWG/DXF’ 옵션을 활성화하여 생성된 2D 및 3D 도면에 연동성을 부여하고 ‘DWG/DXF로 동기화’ 버튼을 클릭하면, 연동된 DWG/DXF 도면에 변경 사항이 즉시 반영된다. 즉, DWG/DXF 파일로 다시 내보내지 않고도 설계 변경 사항과 주석이 실시간으로 업데이트되어 재작업 프로세스를 줄이고 작업 효율이 향상된다. 이를 통해 설계 일관성을 유지하면서 수정 작업 시간을 약 60% 절감할 수 있다. 또한, 협업 환경에서 다수의 설계자가 동시에 2D 및 3D 데이터를 수정하더라도 충돌을 최소화하며, 2D/3D 설계 데이터 공유를 지원하여 협업 효율을 높였다.     ZW3D 2026은 기존 사용자들이 겪던 불편을 해소하고, 최신 설계 트렌드를 반영한 지능적이고 실용적인 기능 개선에 중점을 두었다. 압축 파일 직접 열기, 원클릭 판금 변환, 스마트 구속 조건 추론, 자동 도면 생성, 그리고 2D 싱크로나이즈를 통한 2D/3D 실시간 연동은 설계 환경의 유연성과 효율을 높인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   연결되지 않은 삶의 한계와 LDT의 등장 우리는 매일 새로운 하루를 살아간다. 하지만 삶의 기록을 돌아보면, 그 하루하루는 종종 서로 단절된 채 흩어져 있다. 일기나 메모, 업무 기록, 사진과 영상들이 개별적으로 존재할 뿐, 그 사이의 관계나 맥락은 사라진다. 이로 인해 우리는 배운 것을 잊고, 같은 실수를 반복하며, 기회가 와도 그것이 과거의 경험과 어떻게 연결되는지 인식하지 못한 채 흘려보낸다. 바로 이 한계를 극복하기 위해 생각해 본 개념이 인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)이다. LDT는 제조업과 항공 우주 분야에서 제품의 전 생애 주기를 연결하는 디지털 스레드의 개념을 개인의 삶에 적용한 것으로, 100년의 시간 속 3만 6500개의 ‘오늘’을 디지털 방식으로 연결하는 접근법이다.   그림 1. 인생 디지털 스레드   LDT의 핵심 개념과 철학 LDT는 단순한 데이터 저장 방식이 아니라 연결 중심의 지식 관리 방법론이다. “아무리 오래 살아도 모두는 오늘이 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있다면, 우리는 더 현명한 결정을 내리고 더 창의적인 삶을 살 수 있다.” 이 철학의 핵심은, 하루의 경험이 독립적으로 소멸하지 않고 맥락 속에서 재발견되도록 만드는 것이다. 과거의 경험이 현재와 연결되고, 오늘의 생각이 미래의 결정에 영향을 미치게 된다.   세렌디피티를 향한 설계 LDT의 궁극적인 목적은 세렌디피티(serendipity) 또는 예기치 않은 긍정적 발견이다. 이는 단순한 우연이 아니라, 연결된 데이터 네트워크 속에서 우연이 촉발되는 구조이다. 예를 들어, 과거에 읽은 책의 한 문장이 몇 년 뒤 새로운 프로젝트의 아이디어로 연결되거나, 오래 전에 만난 사람과의 기록이 예상치 못한 협업 기회로 이어지는 경우가 이에 해당한다. 이러한 발견은 무작위성이 아니라 의도적으로 설계된 우연이다. LDT는 그 설계도를 제공하는 도구이다.   효율성 향상과 지식의 통합 필자 자신의 지난 수십 년 동안의 기록을 분석한 결과, 80% 이상이 중복이라는 사실을 발견했다. 같은 생각, 동일한 메모, 비슷한 업무 계획이 반복되고 있었던 것이다. LDT는 이런 반복의 정보 노이즈를 줄이는 필터 역할을 한다. 중복이 줄어들면, 새로운 창의 활동과 의미 있는 성찰에 더 많은 시간과 에너지를 쓸 수 있다. 이는 곧 삶의 생산성 최적화로 이어진다. LDT가 단순한 기록 아카이브와 다른 점은 통합성(integrality)이다. 데이터에 맥락(context)을 부여하고, 서로 간의 연관성을 설정하며, 필요할 때 즉시 검색 및 활용이 가능하게 만든다. 이 과정을 통해 개인의 삶은 거대한 지식 네트워크로 재구성된다. 이는 디지털 시대의 개인 지식 그래프라고 부를 수 있다.   적용 영역의 확장성 : 삶의 모든 흔적을 연결하는 기술 인생 디지털 스레드는 특정 분야에 국한되지 않고 삶의 거의 모든 영역에 폭넓게 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 이는 단순한 기록을 넘어, 우리가 살아가는 모든 순간을 연결하고 의미를 부여하는 기술이기 때문이다. 우선, LDT는 개인의 삶과 인생 전반에 대한 관리를 가능하게 한다. 매일의 생활 패턴부터 시작해, 장기적인 인생 궤적까지 모든 데이터를 연결함으로써 우리는 자신을 더 깊이 이해할 수 있다. 예를 들어, 특정 시기의 수면 패턴이 업무 생산성에 어떤 영향을 미쳤는지, 혹은 5년 전의 독서 기록이 현재의 직업적 선택과 어떻게 이어지는 지를 입체적으로 파악할 수 있게 된다. 또한, 사건과 경험을 관리하는 데에도 매우 유용하다. 진행했던 프로젝트의 과정과 결과, 떠났던 여행에서 느꼈던 감정과 배운 점, 그리고 삶의 중요한 특별한 만남에 대한 기록들이 서로 연결되면, 과거의 경험이 현재의 결정을 돕는 중요한 자산이 된다.   그림 2. 스레드   지식 관리는 LDT의 핵심 기능 중 하나이다. 학습한 내용, 독서하며 남긴 메모, 그리고 진행했던 연구 기록이 흩어져 있지 않고 하나의 거대한 네트워크를 형성한다. 이 네트워크 속에서 새로운 통찰을 얻거나, 과거의 지식이 새로운 아이디어와 결합되는 창의적인 순간을 맞이할 수 있다. 뿐만 아니라 시간 관리 영역에서도 LDT는 빛을 발한다. 하루의 일정, 반복되는 루틴, 그리고 중요한 마감 기록들이 연결되면, 자신의 시간 활용 패턴을 분석하고 비효율적인 부분을 찾아 개선할 수 있다. 인간관계에 있어서도 관계의 변화나 네트워크 기록을 관리함으로써 의미 있는 관계를 더욱 깊게 다져나갈 수 있다. 나아가 LDT는 정서 관리를 위한 도구로도 활용된다. 기쁨, 슬픔, 기대, 불안 등 내면의 기록을 연결하면, 자신의 감정 패턴을 파악하고 심리적 안정감을 찾는데 도움을 준다. 궁극적으로, LDT는 인생의 중요한 변곡점인 혁신과 변화를 의도적으로 설계하고 만들어내는 강력한 도구가 될 수 있다. 이처럼 LDT는 삶의 모든 데이터를 연결하여 우리 자신을 입체적으로 이해하게 하고, 더욱 의도적이고 의미 있는 삶을 설계할 수 있는 길을 열어준다.   맺음말 : 삶을 ‘대화’하게 만드는 기술 인생 디지털 스레드는 단순히 지나온 날을 기록하고 저장하는 도구를 넘어선다. 그것은 과거와 현재, 그리고 미래를 서로 대화하게 만드는 혁신적인 기술이다. 이 대화는 우리의 삶에 깊은 변화를 가져온다. 불필요한 반복을 줄이는 중복 제거를 통해 우리는 에너지를 낭비하지 않게 된다. 시간의 효율적 재분배로 효율 향상을 이루고, 그 여유 속에서 더 깊은 통찰 증진을 얻을 수 있다. 궁극적으로 LDT는 의도적으로 설계된 우연, 즉 세렌디피티의 촉발을 가능하게 한다. 과거의 기록이 현재의 맥락과 연결되면서 우리는 창의적인 아이디어를 발견하고 예상치 못한 기회를 포착하게 된다. 향후 LDT가 인공지능(AI)과 결합하여 개인 디지털 트윈으로 발전한다면, 우리는 단순히 기억을 보존하는 것을 넘어 기억이 스스로 새로운 미래를 제안하는 시대를 맞이하게 될 것이다. LDT는 살아온 날을 보관하는 아카이브가 아니라, 그 날들이 서로 이야기를 나누게 만드는 작업이다. 그리고 그 이야기 속에서, 우리는 미래를 바꾸는 실마리를 발견하게 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 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.

어도비가 아시아 태평양(아태지역) 사장 겸 일본 디지털 경험(DX) 총괄에 벤 굿맨(Ben Goodman)을 임명했다고 혔다. 굿맨 사장은 아태지역의 전반적인 비즈니스와 일본 내 디지털 경험 사업을 총괄하며, 스티븐 프리더 어도비 엔터프라이즈 부문 최고 매출 책임자(CRO)에게 보고한다. 스티븐 프리더 CRO는 “벤 굿맨 사장은 고객 가치 창출과 성장에 대한 강력한 비전을 갖춘 리더”라며 “그의 경험과 역량이 어도비의 아태지역 및 일본 시장에서의 전략적 포부에 부합한다”고 평가했다. 굿맨 사장은 20여 년간 아태지역과 일본에서 다양한 글로벌·현지 기업의 변혁을 이끌어 왔다. 최근에는 옥타(OKTa)에서 아시아 태평양 및 일본 총괄 수석 부사장으로 3년간 근무하며 비즈니스 운영과 성장 전략을 주도했다. 그는 2019~2020년 어도비 아태지역 디지털 경험 세일즈 부문 총괄을 맡았던 경험도 있어 이번 임명으로 다시 어도비에 합류하게 됐다. 굿맨 사장은 “아태지역과 일본은 AI 같은 혁신을 선도적으로 도입·확장하는 지역”이라며 “기업들은 이를 통해 더욱 관련성 있고 매력적인 고객 경험을 제공할 수 있다. 어도비가 고객 및 파트너와 협력해 경험 중심의 성장을 주도하는 데 기여하게 돼 기쁘다”고 소감을 밝혔다. 한편, 어도비는 크리에이티브, 마케팅, AI를 융합한 ‘고객 경험 오케스트레이션(Customer Experience Orchestration, CXO)’을 실현하며 브랜드가 성장과 혁신을 통해 측정 가능한 성과를 낼 수 있도록 지원하고 있다.

인공지능 기반 CAD 개발사 캐디안이 오피스 소프트웨어 기업인 폴라리스오피스와 손잡고, 도면과 문서 시장의 AI 전환(AX)을 본격화한다고 밝혔다. 캐디안은 폴라리스오피스와 함께 ‘AI 기반 CAD 디지털 문서 혁신을 위한 전략적 업무협약’을 체결했다. 이번 협약은 양사의 기술력과 노하우를 바탕으로 도면 중심의 버티컬 AI(vertical AI) 기술을 공동 개발하고, 산업 맞춤형 AI 서비스를 확대하기 위한 협력의 일환이다. 폴라리스오피스는 클라우드 기반의 문서 작성, 편집, 공유 기능을 제공하는 글로벌 오피스 소프트웨어 기업으로, 전 세계 1억 3500만 명 이상의 사용자를 보유하고 있다. AI 기술과 협업 기능을 접목해 더욱 효율적인 업무 환경을 구현하고 있다. 캐디안은 지난 1998년 오토캐드를 대체하는 대안 CAD를 출시한 이후 기술력과 시장 경쟁력을 키워왔다. 최근에는 객체 인지(object detection)와 의미 분할(semantic segmentation) 등 AI 기반 설계 기술 개발에 주력하고 있다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲산업별 맞춤형 설계·문서 워크플로 구축 ▲AI 기반 도면 및 문서 자동화 기술 개발 ▲오피스와 CAD 통합 서비스 공동 기획 ▲해외 시장 공동 진출 및 확대 등 다양한 협력을 추진할 계획이다. 특히 제조, 건설 등 도면과 문서가 유기적으로 연결되는 산업을 중심으로, 고객 맞춤형 AI 설루션을 제공할 계획이다. 캐디안 관계자는 “이번 협력을 통해 AI 기술이 CAD 실무에 실질적으로 기여할 수 있는 기반을 마련할 것”이라며, “기술 협업과 공동 마케팅을 강화해 공공 및 산업 전반에서 업무 효율을 높이는 실용적인 AI 설루션을 제공하겠다”고 밝혔다.  

가트너(Gartner)가 ‘2025 AI 하이프 사이클(2025 Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence)’ 보고서를 통해 주목해야 할 주요 AI 혁신 기술을 발표했다. 가트너는 2025년 가장 빠르게 발전하는 기술로 ‘AI 에이전트(AI Agents)’와 ‘AI 레디(AI-Ready) 데이터’를 꼽았다. 이들 기술은 올해 높은 관심을 받고 있으며, 낙관적인 전망 및 투기적인 약속이 이어지면서 부풀려진 기대의 정점에 도달한 것으로 나타났다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다.     AI 에이전트는 AI 기술을 활용해 디지털, 물리 환경에서 인지하고, 의사결정을 내리며, 행동을 수행하고 목표를 달성하는 자율 또는 반자율 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 다양한 AI 기술과 사용 사례를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발 및 배포하고 있다. AI 레디 데이터는 데이터 세트가 AI 애플리케이션에 최적화되도록 보장해 정확성과 효율성을 향상시킨다. 데이터의 준비 상태는 특정 AI 사용 사례에 대해 얼마나 적합한 데이터인지로 결정되며, 이는 해당 사용 사례와 AI 기술 맥락에서 결정될 수 있다. 이는 데이터 관리에 대한 새로운 접근 방식을 요구한다. 가트너는 AI에 대규모로 투자하는 기업이 데이터 관리 관행과 역량을 AI 환경에 맞게 발전시켜야 한다고 조언했다. 이를 통해 기존 및 향후 비즈니스 요구사항 충족, 신뢰 확보, 위험 및 준수 문제 방지, 지적 재산 보호, 편향과 환각 감소를 달성할 수 있다고 전했다. 또한, 가트너는 ‘멀티모달(Multimodal) AI’와 ‘AI 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)’가 향후 5년 내 AI 혁신 기술의 주류가 될 것이며 부풀려진 기대의 정점을 주도하고 있다고 분석했다. 이러한 기술 발전은 보다 강력하고 혁신적이며 책임감 있는 AI 애플리케이션을 구현해 기업의 운영 방식을 변화시킬 것으로 전망된다. 멀티모달 AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 유형의 데이터를 동시에 학습하는 모델이다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석함으로써 단일 유형의 데이터만 사용하는 모델보다 복잡한 상황을 더 효과적으로 이해할 수 있다. 이를 통해 사용자에게 더 명확한 정보를 제공하고 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열 수 있다. 가트너는 멀티모달 AI가 향후 5년 동안 모든 산업 분야의 애플리케이션과 소프트웨어 제품의 성능 향상에 점점 더 필수 요소로 자리 잡을 것으로 전망했다. AI TRiSM은 윤리적이고 안전한 AI 도입을 위한 핵심 기술 프레임워크이다. 이는 모든 AI 사용 사례에 대한 기업 정책을 지원하고, AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 보안, 개인정보 보호, 데이터 보호를 보장하는 기술 계층으로 구성되어 있다. 가트너의 하리타 칸다바투(Haritha Khandabattu) 시니어 디렉터 애널리스트는 “올해도 AI에 대한 투자가 활발하게 이어지는 가운데 운영 확장성, 실시간 인텔리전스를 위한 AI 활용이 주목받고 있다”며, “생성형 AI 중심에서 AI 에이전트, AI 레디 데이터와 같은 지속 가능한 AI 제공을 지원하는 기반 기술로 이동하는 추세”라고 전했다. 이어서 칸다바투 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI는 막대한 비즈니스 잠재력을 가지고 있지만 이는 저절로 실현되지 않는다. 목표 달성을 위한 핵심은 비즈니스와 연계된 파일럿 프로젝트, 인프라 벤치마킹, 가치 창출을 위한 AI와 비즈니스 팀 간 협력”이라고 강조했다.