다쏘시스템은 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 개최한다고 밝혔다. ‘모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈(Virtual Twin of Everything for Everyone)’을 주제로 열리는 이번 행사는, 생성형 AI와 결합해 한층 진화한 버추얼 트윈 기술을 중심으로 대한민국 산업의 미래를 만들어 나갈 혁신 비전을 소개한다. 이번 콘퍼런스에서는 다쏘시스템이 올해 초 새롭게 발표한 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’를 소개하고, 7개 혁신 브랜드를 통해 다양한 산업 분야에 적용되는 최신 기술 트렌드를 선보인다. 특히 다쏘시스템은 ▲40개 이상의 전문 세션 ▲산업 전문가들이 직접 전하는 실무 지식과 노하우 등 프로그램을 통해 참석자들에게 실질적 인사이트를 제공할 예정이다.     오전에 진행되는 제네럴 세션은 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사의 환영사로 시작한다. 기조연설자로 초청된 LG전자 ES연구소의 황윤제 기술고문은 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’를 주제로, 디지털 전환(DX)을 이끄는 AI 기술과 버추얼 목업 제작을 더욱 용이하게 하는 모델 기반 시스템 엔지니어링의 중요성에 대해 발표한다. 황윤제 기술고문은 가상화 분야에서 현재 직면한 주요 도전 과제가 무엇인지 살펴보고, 이를 극복함으로써 열릴 미래의 가능성에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 오후에는 바이오비아(BIOVIA), 에노비아/넷바이브(ENOVIA/NETVIBES), 카티아/3D익사이트(CATIA/3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 5개의 브랜드 트랙과 별도 마련된 SDV(Software-Defined Vehicle) 트랙이 진행된다. 각 트랙을 통해 다쏘시스템의 전문가와 브랜드별 고객사는 최신 기술 동향과 다양한 산업 적용 사례를 폭넓게 소개하며, 특히 3D익스피리언스 기반 통합 업무 환경을 심도 있게 다룰 예정이다. 특히 추가로 마련된 SDV 트랙은 총 3개의 발표로 구성되어, 다쏘시스템의 SDV 설루션 전략과 함께 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model-Based Systems Engineering), 하드웨어/소프트웨어 통합, 가상 검증 등 제품 전체 관점의 개발 방향을 소개한다. 아울러 미래 모빌리티 산업의 도전과제와 설루션 방안, 메카트로닉스(mechatronics) 및 소프트웨어 중심 경험(software-driven experiences)을 위한 엔드 투 엔드 통합 업무 환경 구축 전략을 다룬다.   다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025는 가상과 현실을 끊임없이 연결하는 기술로 산업 혁신의 방향을 제시하는 자리”라며, “모두를 위한 모든 것의 버추얼 트윈이라는 이름에 걸맞게, 다쏘시스템은 앞으로도 다양한 산업의 전문가들과 함께 버추얼 트윈으로 미래 산업을 혁신하고, 무한한 가능성을 만들어 나갈 것”이라고 밝혔다.

MBSE를 위한 아키텍처-1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1)   제조산업에서 설계 효율 향상과 개발 기간 단축을 위해 모델 기반 개발(MBD)을 적극 도입하고 있지만, 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계 부족으로 인해 개발 단계에서 모델의 실질적인 활용과 의사결정 지원이 어려운 경우도 많다. 이번 호에서는 MBD의 성과를 높이기 위한 아키텍처 모델과 1D 모델의 체계적인 연계 방안을 제시하고, 이를 통한 설계 효율 및 개발 정확성 향상의 전략적 방향을 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   최근 제조산업은 제품의 개발 기간 단축과 다품종 생산이라는 트렌드에 대응하기 위해 개발의 효율성을 극대화하고 반복 설계를 최소화하는 방향으로 변화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 모델 기반 개발(Model-Based Development : MBD)은 이미 많은 제조업체가 적극 추진하고 있으며, 이를 통해 설계 초기부터 제품의 동작을 예측하고 최적화할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 그러나 모델 기반 개발을 도입하고 실제로 모델을 구축했음에도 불구하고, 현업에서 모델이 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다. 이는 구축된 모델이 단지 형식적으로 존재할 뿐, 제품 개발의 맥락 속에서 아키텍처적, 1D적 연결성을 갖추지 못해 실질적인 의사결정과 개발 단계에서 활용되지 못하고 있기 때문이다. 즉, 원래 의도한 목적이나 아키텍처적 요구와 연계되지 않은 모델이기 때문에, 사용자는 해당 모델이 ‘내 일에 어떻게 쓰이는지’를 이해하지 못하고 거리감을 느끼는 것이다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 아키텍처 모델과 1D 모델을 유기적으로 연계하고, 이를 기반으로 아키텍처 요구사항을 구체화할 수 있어야 한다. 아키텍처 모델이란 제품의 구조, 기능, 물리적 메커니즘 등 아키텍처적 개념을 설명하는 모델이며, 1D 모델은 이러한 개념을 수학적으로 해석하고 시뮬레이션 가능한 형태로 정형화한 것이다. 따라서 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계는 제품 개발의 전체 V자 프로세스에서 핵심 역할을 하며, 상호보완적으로 작용하여 제품 성능 검증 및 요구사항 만족 여부를 평가하는 데 기여한다.   그림 1. 아키텍처 모델 – 1D 모델 연계   <그림 1>은 이러한 개념을 시각적으로 설명한다. 초기의 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 요구와 구조를 정의한 뒤 이를 바탕으로 1D 모델이 생성되고, 시뮬레이션 및 해석을 통해 결과를 도출하며, 이 결과는 다시 상위의 아키텍처 요구사항에 대한 검증으로 이어진다. 이처럼 상향식-하향식 피드백 루프를 통해 아키텍처 모델과 1D 모델이 반복적으로 연계되어야 진정한 의미의 모델 기반 개발이 실현될 수 있다. 특히 설계자와 개발자는 1D 모델은 제품을 해석하고 튜닝하는 강력한 도구라고 인식하지만, ‘왜 이 설계를 했는가’, ‘서브시스템 간 구조는 어떻게 되는가’, ‘요구사항은 어떻게 충족되는가’와 같은 질문에는 답하지 못한다. 그 해답을 주는 것이 바로 아키텍처 모델(MBSE)이며, 이 두 모델을 연결해야만 설계의 정확성, 추적성, 협업성이 동시에 확보된다.   다양한 유형의 아키텍처적 측정 간의 관계   그림 2. ISO/IEC 15288 System Life Cycle Technical Processes & Life Cycle   ISO/IEC 15288(그림 2)은 시스템 수명주기 전반에 걸친 아키텍처 프로세스의 흐름과 체계를 정의한 국제 표준이다. 특히 이 표준은 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE) 관점에서 시스템 개발 활동을 구조화한 것으로, 시스템 수명 주기(V 모델)를 기반으로 요구 분석, 설계, 검증 및 확인, 유지보수 등 각 단계의 아키텍처적 활동과 그 상호 관계를 정립한다. 시스템 엔지니어링 활동을 통해 성공적인 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 아키텍처적 성과 지표와 측정 지표가 필요하며, 이를 통해 시스템의 목표 달성 여부를 판단할 수 있다. 대표적인 지표로는 다음과 같은 세 가지가 있다. MOE(Measure of Effectiveness, 효과성 측정지표)는 시스템이 실제 운용 환경에서 얼마나 효과적으로 임무를 수행할 수 있는지를 평가하는 지표로, 주로 고객 요구사항이나 운용 목표 달성 여부에 초점을 맞춘다.  MOP(Measure of Performance, 성능 측정지표)는 시스템의 성능 수준을 수치적으로 정량화한 것으로, 설계 명세나 요구된 성능 기준을 얼마나 충족하는지를 평가한다.  TPM(Technical Performance Measure, 아키텍처 성과 측정지표)은 개발 과정 중 아키텍처 적인 목표 도달 여부를 지속적으로 모니터링하고 예측하는 데 사용되는 지표로, 시스템 개발 리스크를 조기에 식별하고 관리하는 데 활용된다. 이러한 측정 지표는 예측 차이나 실측 차이를 바탕으로 비교 분석할 수 있으며, 시스템 개발 단계에서 시스템의 위험 요인에 대한 조기 탐지와 개선 대책의 선제 적용이 가능하도록 지원한다. 이는 곧 사업의 비용 효율성 제고와 일정 준수에 기여하며, 전체 수명주기 동안 긍정적인 영향을 유도할 수 있다.  <그림 2>는 ISO/IEC 15288의 V-모델과 아키텍처적 측정 지표가 어떻게 연계되는지를 보여준다. 요구사항 도출과 검증, 설계와 확인 간의 대응 관계를 통해 아키텍처적 활동이 체계적으로 연결되며, 수명주기 전체에서 MOE, MOP, TPM이 통합적으로 작동하여 아키텍처적 리스크를 관리하고 시스템의 성공적인 구현을 가능하게 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니티는 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 4월 15일 코엑스에서 진행했다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’에서는 국내외 유니티 전문가들이 선보이는 다양한 사례 중심의 기술 세션과 최신 유니티 소식, 엔진 로드맵 등을 공유하는 자리가 마련됐다. 또한 다양한 산업 영역에 적용되는 유니티 활용 사례, 개발 노하우 등 실무에 도움이 될 만한 정보가 소개됐다. 이번 행사는 유니티 코리아 송민석 대표이사의 환영사를 시작으로 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장이 안정성, 성능, 크로스 플랫폼 지원에 대한 유니티의 의지를 담은 개회사를 전했다.     이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석부사장은 개발자의 피드백을 적극 반영하고 프로덕션 테스트 환경을 거친 ‘유니티 6(Unity 6)’의 주요 업데이트 로드맵을 공개했다. 유니티의 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 4월 말 출시 예정인 유니티 6.1로 제작된 최신 리얼타임 데모 ‘판타지 킹덤’을 시연하며 유니티의 발전된 성능을 선보였다. '데이브 더 다이버'를 개발한 민트로켓의 황재호 대표는 유니티 엔진에 대한 견해와 유니티 6로 전환한 경험을 소개했다. ‘데이브 더 다이버’는 APV(Adaptive Probe Volume)를 통한 조명 워크플로 간소화, 프로젝트 오디터(Project Auditor)를 통한 성능 병목 구간 파악 등 유니티 6의 최신 기술을 통한 지속적인 개발 프로세스 최적화를 진행해왔는데, 황재호 대표는 개발 초창기부터 지금까지 효율적인 개발을 위해 유니티 엔진을 사용해온 경험을 소개했다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 자동차, 제조/건설, 커머스, 의료 등 다양한 산업에서 활용되는 유니티 사례와 3D 콘텐츠를 바탕으로 한 인터랙티브 경험의 효과 등에 대해 소개했다. 그리고,  LG전자 CTO 소속 최재복 리드는 유니티를 기반으로 차량용 3D HMI(휴먼-머신 인터페이스) 설루션을 개발한 사례를 발표했다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 앱 비즈니스 성장을 지원하기 위한 유니티 그로우 설루션 및 경쟁력에 대해 소개했다.     한편, 이번 유나이트 서울 2025에서는 유니티 기반 게임 프로젝트의 포스트모템 세션, 글로벌 업계 리더와 함께 성공적인 비즈니스 성장 전략을 나누는 ‘그로우 트랙(Grow Track)’ 세션, 다양한 데모 존 및 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 선보일 수 있는 ‘메이드 위드 유니티(Made With Unity) 존’, 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 ‘핸즈온 트레이닝’ 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 유니티는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트를 유니티 코리아 유튜브 채널을 통해 생중계했으며, 주요 세션은 5월 중 유니티 공식 유튜브 채널을 통해서 제공할 예정이다.

제품 개발 프로세스의 변화를 이끄는 MBD   MBD(모델 기반 개발)는 자동차 업계에서 화제가 되고 있는 가상 시뮬레이션이다. 기존의 방식보다 비용 절감과 개발 공정의 단축을 실현할 수 있다. MBD는 자동차 업계를 중심으로 제조 현장에서 주목을 받고 있는 개발 방법이다. 이번 호에서는 MBD의 정의, MBD의 중요성 및 CAE와의 차이, MBD의 장점과 단점을 설명한다.    ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   MBD는 ‘모델 기반 개발’ MBD(Model Based Development)는 컴퓨터에 현실과 동일한 모델을 만들고 개발 및 검증하는 방법이다. 가상 시뮬레이션에 의해 개발의 효율화를 실현할 수 있다. 종래의 개발이나 검증에서는 종이의 사양서를 확인하면서 설계하고 완성 후에 사양서를 보면서 검증하는 사이클이었지만, MBD는 매트랩(MATLAB), 시뮬링크(Simulink) 등의 소프트웨어를 사용해 컴퓨터 상에 ‘움직이는 사양서’라고 불리는 모델을 만들고 개발과 검증을 동시에 진행한다. 매트랩과 시뮬링크의 차이점은 다음과 같다. 매트랩 : 수치 계산이나 데이터 해석 등에 적합 시뮬링크 : 시뮬레이션이나 테스트 환경 구축 등에 적합 MBD에서 제어 장치 및 제어 대상을 모델화하여 그 모델에 기반한 개발을 수행하는 기법으로, 매트랩/시뮬링크를 이용한 모델을 작성하고 검증하는 프로세스를 <그림 1>에 나타낸다.   그림 1. 매트랩/시뮬링크를 이용해 모델을 작성하고 검증하는 프로세스   따라서 지금까지의 개발 방법과 달리 제품을 만들지 않고 검증할 수 있게 되므로, 테스트나 분석을 여러 번 반복하여 품질 향상으로 연결된다. 또한 검증에 소요되는 비용과 비용을 줄일 수 있다는 것도 큰 장점이다.(그림 2)   그림 2. 모델 기반 개발 프로세스   MBD는 주로 자동차 업계 등에서 중요시되고 있는 개발 방법 실제로 자동차를 만들어 검증을 반복하면 막대한 비용이 들기 때문에, MBD로 업무를 진행하고 있는 케이스는 적지 않다. 또한 자동차 업계뿐만 아니라 항공 업계와 우주 산업, 의료 기기, 산업용 로봇 등에서도 도입되고 있다. 요즘에는 자율 운전이나 환경에 대한 배려 등 니즈의 변화나 다양화가 진행되고, 자동차의 제조도 복잡해지고 있다. 경쟁사보다 뒤떨어지지 않도록 개발 사이클을 가속화하는 것도 드물지 않다. 배기가스 규제 등을 클리어할 필요도 있다. 이러한 배경으로 비용 절감과 개발 프로세스의 단축화를 실현할 수 있는 MBD는 주목을 받고 있다. 한편, MBD가 맞지 않는 분야도 있다. 예를 들어, 스마트폰의 앱이나 오피스 워크에서 이용하는 소프트웨어 등 제어를 수반하지 않는 소프트웨어 개발에는 적합하지 않다. MBD는 실제 기계의 품질 향상과 시스템 안전을 위해 효과적이지만, 이러한 소프트웨어는 실제 기계가 필요하지 않기 때문이다.   CAE와의 차이 MBD는 컴퓨터에서 검증을 수행하는 CAE(Computer Aided Engineering)와 유사한 기술이지만, 각각의 사용 목적이 다르다. CAE의 경우 온도나 진동 등에 변화를 더해 시뮬레이션하는 방법이지만, MBD는 모델을 활용해 제품의 타당성을 검증한다. 엄밀히 말하면 개발 시점에서 CAE를 적용하고 품질 향상과 개발 기간을 단축하는 것이 MBD이다. CAE는 시뮬레이션하고 설계에 피드백하기 때문에 설계의 업스트림에 위치하지 않는다.   MBD에는 다양한 이점이 있음 MBD의 주요한 이점은 개발 단계에서 시뮬레이션을 할 수 있고 개발 기간을 줄일 수 있다는 것이다. 여기에서는 MBD의 장점을 자세히 살펴본다.   즉시 시뮬레이션 가능 MBD의 장점은 기존 개발 프로세스보다 조기에 시뮬레이션을 할 수 있다는 것이다. MBD는 종이의 사양서가 아니고, 움직이는 사양서가 되는 모델을 만들어 개발도 검증도 곧바로 행할 수 있다. 모델을 작성함으로써 기존의 방식으로 필요했던 시뮬레이션에 걸리는 공수가 줄어들어 횟수를 늘려 품질 향상으로 이어질 것이다. 또한, 시뮬레이션에 관여하는 인건비를 줄일 수 있는 메리트도 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘2025 산업지능화 컨퍼런스’가 지난 3월 13일~14일 서울 코엑스 E홀에서 개최되었다. 이번 행사는 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관했으며, AI 기반의 산업 생태계 조성과 AX(AI Transformation) 확산을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것을 목표로 했다. ■ 이성숙 기자     ‘DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 열린 이번 행사는 제조산업 혁신을 위한 AI 및 디지털 기술의 실제 적용 사례를 공유하고, 향후 산업 발전 방향을 모색하는 자리로 마련되었다. 다양한 국내외 기업이 참여해 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)의 최신 트렌드와 기술을 소개했다. 행사는 기조세션과 함께 제조 OT 기술, 제조 IT 기술, 제조 AI, 산업 데이터 스페이스 등 네 개의 기술 세션으로 구성되었다.   글로벌 기업의 제조 혁신 사례 공유 행사 첫째 날인 3월 13일의 기조 세션은 ‘국내외 DX/AX 선도 사례’를 주제로 진행되었으며, 실제 제조 현장에서 적용된 AI 및 디지털 혁신 사례를 발표하고, 최신 제조기술과 산업 데이터를 활용한 고도화 방안을 논의했다. 첫 번째 연사인 LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조산업에서 AI를 활용한 혁신 사례를 소개했다. 그는 “AX 추진을 위해서는 AI를 활용해 전사적으로 능동적인 AX 가속화를 지원할 수 있는 시스템 기반의 운영 환경이 필요하다”고 강조하며, “최적화된 생성형 AI 서비스 구현을 위해서는 활용 목적에 맞는 서비스 발굴 및 검증이 선행되어야 한다”고 덧붙였다. 한국IBM 박정선 실장은 데이터 기반 디지털 제조 전환에 대해 발표했다. 그는 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 정비 노하우 관리 등 IBM의 실제 고객 사례를 소개하며, 제조업의 AI 적용 가능성을 강조했다. 다음으로 한국미쓰비시전기오토메이션 이노우에 나오타케 부장이 ‘산업 AIX(AI Transformation) - 산업 생산성 관점에서의 파괴적 혁신 가능성’을 주제로 발표했다. 마지막으로 원프레딕트 윤병동 대표는 중소 제조기업을 위한 산업 AX 전략을 공유하며, 중소기업이 AI 기반 생산성 혁신을 달성할 수 있는 방법을 설명했다. 기조 세션 이후에는 분야별 기술 및 활용 사례 소개가 이어졌다. 주한 스위스대사관 무역투자청, 아이투맥스, 인이지, 고성엔지니어링, 유비씨, 수퍼브에이아이, 비앤드알산업자동화, 로크웰 오토메이션, 아비바 코리아, 한국산업지능화협회, LG전자 생산기술원, 인터엑스 등 다양한 기업이 발표자로 참여했다.     AI 기반 자율 제조 및 디지털 트윈 기술 소개 둘째 날인 3월 14일의 기조 세션은 현대오토에버 장연세 상무의 발표로 시작됐다. 그는 ‘소프트웨어 정의 공장으로의 DI/DX 여정’를 주제로, 현대오토에버의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF : Software Defined Factory)’ 설루션을 소개했다. 장 상무는 “SDF는 하드웨어에 종속되지 않고, 소프트웨어로 제조 인프라를 정의하고 이를 제어 및 관제함으로써 유연성과 상호운영성을 제공하는 공장”이라고 설명했다. 이어 로크웰 오토메이션 앤드류 엘리스 부사장은 ‘AI를 통한 자율 제조 생태계 구축’을, 헥사곤 MI 홍석관 부사장은 ‘측정 데이터 기반 자산 관리 및 로봇 성능 향상’을 주제로 발표했다. 홍 부사장은 디지털 트윈 기술, 측정 데이터 기반 공간정보 DX화, 협업 기술 등을 소개하며, 제조산업에서 효율적인 자산 관리를 위한 헥사곤의 DX & DT 전략을 공유했다. 마지막 기조세션 발표자로 나선 다임리서치 장영재 대표이사는 ‘AI 디지털 트윈 기반 무인/자율 공장 구축 실증 사례’를 주제로 강연했다. 그는 자체 개발 설루션을 통한 신속한 디지털 트윈 검증 기술, 실제 시스템 연동 가상 커미셔닝(virtual commissioning) 기술, 하드웨어 및 로봇 시스템을 고려한 고밀도 AGV/AMR 설계 등 AI 자율공장 실현을 위한 핵심 기술을 소개했다. 이 날 기술 세션에서는 오토스토어시스템, 주식회사 마이링크, 인터엑스, 씨메스, 일루넥스, 아비바 코리아, 피티씨-캡웨어, 유진로봇, 시제, 엠아이큐브솔루션, 쿤텍, 넥스톰 등 기업이 발표자로 참여했다.     콘퍼런스를 통해 본 제조업의 미래 이번 콘퍼런스를 주관한 한국산업지능화협회는 “이번 행사를 통해 제조업의 디지털 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대한다”며, “기업 간 협력을 강화해 글로벌 경쟁력을 높이고, AI 및 디지털 기술을 활용한 산업 전환 가능성을 모색하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 제조업계는 이번 콘퍼런스를 통해 AI 및 산업 데이터를 활용한 디지털 혁신 방향을 확인하고, 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 기회를 얻었다. 앞으로도 AX 확산을 위한 지속적인 연구와 협력이 필요할 것으로 보인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔코리아는 지난 3월 5일 ‘인텔 테크 데이’ 미디어 간담회를 열고, 고성능 AI PC 시대를 맞아 AI 처리 성능을 대폭 강화한 노트북 프로세서인 ‘인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈’를 소개했다. 인텔은 올해 AI PC 시장의 성장세에 기대를 걸고, 성능과 전력에 중점을 둔 신제품 기반 AI PC를 파트너사와 함께 다수 선보일 계획이다. ■ 정수진 편집장   고성능 AI PC 위한 프로세서 생태계 강화 인텔코리아의 박승재 상무는 “인텔은 훌륭한 AI PC가 훌륭한 PC에서 시작된다고 믿는다. AI PC는 성능과 배터리 수명, 그리고 호환성에 이르기까지 기본적으로 뛰어난 PC여야 한다는 뜻”이라면서, “이를 위해 인텔은 지난 2024년 초 ISV 파트너들과 함께 300개 이상의 AI 기능을 시장에 도입하겠다는 목표를 세웠으며, 현재는 목표치를 넘은 400개 이상의 AI 기능이 CPU(중앙 연산 장치), GPU(그래픽 연산 장치), NPU(신경망 연산 장치) 등 모든 엔진에서 동작하고 있다”고 소개했다. 시장 조사 기관인 IDC는 2025년 글로벌 PC 시장이 전년 대비 4% 성장할 것으로 전망했다. 이는 2022년 이후 최고의 성장률이며, 윈도우 시스템 업그레이드 주기와 AI PC의 등장으로 인한 기술 전환이 주요 원인으로 분석된다. 인텔은 앞으로 18~24개월 동안 AI 기반의 PC 소프트웨어 사용 사례가 더욱 빠르게 증가할 것으로 예상하고 있으며, 2025년이 AI PC 시장에서 매우 중요한 모멘텀이 될 것으로 보았다.  박승재 상무는 “올해 새로 추가되는 PC의 40% 이상이 AI를 지원할 것으로 예상되며, 가정과 기업 모두에서 일상생활의 필수 애플리케이션이 점차 AI로 전환되고 있다”면서, “인텔은 다양한 고객 요구를 충족하는 AI PC를 제공하기 위해 생산성, 커뮤니케이션, 콘텐츠 분야를 위한 AI PC 프로세서인 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra)를 선보이고 있다”고 전했다.   ▲ 코어 울트라 신제품과 AI PC 전략을 소개한 인텔코리아 박승재 상무   고성능/고효율 AI PC 위한 코어 울트라 신제품 소개 인텔은 2024년 인텔 코어 울트라 2 시리즈를 발표하면서 노트북 PC용 프로세서인 인텔 코어 울트라 200V(코드명 루나레이크)와 데스크톱 PC용의 200S를 출시했다. 인텔은 CPU, 그래픽, AI 성능을 높인 루나레이크 프로세서를 탑재한 100여 종의 하드웨어가 파트너사를 통해 출시됐으며, 150만 개의 루나레이크 프로세서를 공급했다고 밝혔다. 그리고 지난 CES 2025에서 인텔은 고성능/고효율 AI 노트북을 위한 인텔 코어 울트라 200H 및 HX 시리즈(코드명 애로우레이크)를 발표했다. 콘텐츠 제작, 디자인 및 게임 등의 사용자를 겨냥한 코어 울트라 200H/HX는 개선된 P-코어(성능 코어) 및 E-코어(효율 코어)와 통합 NPU를 통해 AI 가속 성능을 더욱 높였으며, 인텔 아크(Arc) GPU를 내장해 그래픽 및 콘텐츠 제작 성능을 강화한 것이 특징이다. 아크 GPU는 전력, IP, 하드웨어 및 소프트웨어 등 전반적인 영역에서 개선을 이뤘다. 이를 통해 최신 그래픽 기술과 AI 가속 성능을 갖추고 가격 대비 성능을 높였다는 것이 인텔의 설명이다. ‘신 앤 라이트(thin and light)’ 고성능을 추구한 코어 울트라 200H 시리즈는 최고 16코어를 탑재해 이전 세대 H 시리즈 프로세서보다 최고 22% 개선된 게이밍 성능, 최고 17% 향상된 싱글스레드 성능, 19% 향상된 멀티스레드 성능을 지원하며, 플랫폼 기준 최대 99TOPS의 AI 처리 성능을 제공한다. 개선된 업스케일링 기술인 XeSS 2를 탑재해 게임에서 레이트레이싱이 향상됐다. “와트 당 성능 또한 업계를 선도하며, 특히 28W~45W 전력 구간에서 성능이 높다”는 것이 박승재 상무의 설명이다. 노트북에서 데스크톱 급의 성능을 제공하는 것이 목표인 코어 울트라 200HX 시리즈는 최고 24코어를 탑재해, 전 세대 HX 시리즈 프로세서 대비 최고 41% 향상된 멀티스레드 성능과 10% 향상된 싱글스레드 성능을 지원한다.   ▲ 인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈는 고성능 AI PC 노트북 시장을 겨냥한다.   파트너 생태계 통해 AI PC 시장 주도할 계획 박승재 상무는 “가정과 기업 모두에서 일상생활의 필수 애플리케이션이 점차 AI로 전환되고 있다. 인텔은 클라이언트부터 에지, 데이터센터에 이르기까지 ‘인텔 AI 인사이드’ 전략을 통해 소비자와 기업이 AI의 가치를 실현할 수 있도록 노력하고 있으며, AI가 내장된 인텔 코어 울트라 기반의 디바이스는 PC 카테고리 전반에서 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 전했다. 또한, 인텔은 최근 ‘배틀 메이지’로 알려진 인텔 아크 B 시리즈 그래픽 카드를 공식 출시했다. 특히 아크 B580 모델은 경쟁사가 제대로 공략하지 못한 시장을 타깃으로 우수한 가격 대비 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다. 박승재 상무는 “최신 그래픽 기술과 AI 가속 기능을 포함하여 게이머들의 긍정적인 반응을 얻었으며, 앞으로도 이 분야에도 투자를 이어갈 것”이라고 밝혔다. 인텔은 노트북에서 데스크톱 및 워크스테이션까지 폭넓은 제품 포트폴리오를 구축하며 지속적인 혁신을 이끌어 나간다는 전략이다. 하드웨어와 소프트웨어의 균형 잡힌 플랫폼을 위해 ISV 파트너들과 협력을 진행하면서, 올해 100 종 이상의 코어 울트라 200H/HX 기반 AI 노트북을 국내 시장에 출시한다는 계획이다. 또한, 연말에는 18A 공정 기반의 ‘팬서레이크’ 프로세서를 선보일 예정이다. 이번 테크데이에서는 인텔의 최신 AI PC용 프로세서가 탑재된 삼성전자 갤럭시 북5 프로, LG전자 그램 프로를 포함해 델, 레노버, 에이서, 에이수스, HP, MSI의 노트북 신제품이 공개됐다. 그리고 게이밍 성능, 영상 트랜스코딩, 실시간 동영상 자막 생성 등의 시연을 통해 인텔 AI PC의 성능을 소개했다.    ▲ 코어 울트라 200H/HX 시리즈를 탑재한 AI PC 제품이 다수 선보일 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회는 ‘2025 산업지능화 콘퍼런스’가 ’DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 3월 13일~14일 코엑스에서 개최되었다고 전했다.   ‘2025 스마트공장 자동화산업전’과 동시 개최된 이번 콘퍼런스에는 국내외 DX/AX 선도기업 28개사가 참여하여, 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로 나아가는 방향에서 새로운 비즈니스 모델과 기업의 생존 전략을 제시했다. 특히 올해는 8개 기조세션과 26개 기술세션을 통해 제조업 AX 확산을 위한 AI 기술 도입전략 및 활용 혁신사례를 선보였다. 콘퍼런스 1일차인 3월 13일에는 LG CNS, 한국IBM, 한국미쓰비시전기오토메이션, 원프레딕트의 기조세션 발표가 진행되었다. LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조기업이 AI 도입 시 사전에 고려해야 할 사항과 제조 현장에서의 AI 활용 관점 및 방안에 대해 제시했다. 한국IBM 박정선 실장은 AI를 통해 설비 자산 관리의 효율을 높이는 사례를 설명하며, 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 현장 작업 지원 등에서의 실제 유스 케이스를 소개했다. 한국미쓰비시전기오토메이션 주식회사의 이노우에 나오타케 FA엔지니어링사업부장은 미쓰비시전기가 추구하는 디지털 제조의 방향성을 제시하고, 디지털 제조 추진의 3요소로 ‘생산현장의 자동화’, ‘업무의 디지털화’ 및 ‘시스템 통합’을 소개했다. 원프레딕트의 윤병동 대표는 AI가 산업 생산성 관점에서 파괴적 혁신을 가져다 줄 수 있는가에 대해 화두를 던지며, 산업 AX를 기반으로 O&M 업무 프로세스를 파괴적으로 혁신하는 미래 방향성을 제언했다. 2일차인 14일에는 현대오토에버, 로크웰 오토메이션, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 다임리서치의 기조세션 발표가 진행되었다. 현대오토에버 장연세 상무는 제조 혁신을 위한 소프트웨어 중심의 SDF(소프트웨어 정의 공장) 체계를 실현하기 위해 제조 산업에서 DI/DX의 이니셔티브에 대해 설명하고, 현대오토에버가 정의하고 만들어나가는 SDF에 대해 소개했다. 로크웰 오토메이션의 앤드류 엘리스 부사장은 AI를 활용한 자율 제조 생태계 구축을 위한 핵심 요소와 단계적 접근법을 제시했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 홍석관 부사장은 제조산업의 효율성을 높이고 로봇의 활용 범위를 확대할 수 있는 방안을 제시하며, 제조산업 자산 DX, DR 및 데이터 관리 설루션과 효율적 로봇 성능 향상 기술을 소개했다. 다임리서치 장영재 대표이사는 중견기업/소기업의 무인·자율공장 도입 방안을 실증 사례를 통해 소개했다. 그는 신공장 설계에서 자동화 구축 시뮬레이션 검증 방식을 소개하고, 기존 공장이 디지털 공장으로 변화할 수 있는 방안을 다뤘다.     한편, 이틀에 걸쳐 DX/AX 혁신 기술·설루션과 유스케이스를 소개하는 기술 세션도 진행되었는데, 특히, 제조산업의 AI 기술 적용사례에 대해 참관객의 관심이 집중되었다. 생성형 AI 활용 방안, 로봇 AI 기술 및 로보타이제이션 등의 유스 케이스들이 소개되며, 제조업의 AI 혁신을 모색하는 기업 관계자들에게 실질적인 인사이트를 제공했다. 기술세션은 ▲제조 AI(아비바코리아, 인이지, 슈퍼브에이아이, 데이터디자인엔지니어링, 인터엑스, 엠아이큐브솔루션, 넥스톰) ▲산업 데이터 스페이스(인터엑스, 피티씨-켑웨어) ▲제조 OT 기술(주한스위스대사관 무역투자청, 로볼리전트, 오토스토어시스템, 씨메스, 비앤드알 산업자동화, 유진로봇) ▲제조 IT 기술(로크웰 오토메이션, 유비씨, 아이투맥스, 마이링크, 일루넥스, 시제, 쿤텍, LG전자 생산기술원) 등 4개의 트랙으로 구성되었다. 이 외에도 디지털 기반 제조산업 생태계 구현을 위한 필수요소로 중요성이 대두되고 있는 산업 데이터 스페이스(IDS)를 키워드로 포럼 및 세미나가 함께 열렸다. 1일차에는 ‘글로벌 제조 혁신의 새로운 언어 – 산업 데이터 스페이스’를 주제로 ‘2025 글로벌 첨단제조 표준화 포럼’이 진행되었다. 이번 포럼에서는 제조업 혁신을 실현하기 위한 필수요소로 표준의 중요성을 강조하며, 첨단 제조 기술의 표준화 추진 전략 및 주요 사례를 소개했다. 2일차에 열린 ‘산업 데이터 스페이스 기술위원회 세미나’에서는 산업 데이터 혁신 전략을 중심으로 제조기업과 IT 기업 간 협업 방안을 통한 생태계 조성과 AX 구현 방향을 제시했다. 이어지는 패널 토론에서는 ‘기업의 산업 데이터 기반 공급망 현황과 방향성’을 논의하는 자리가 마련되었다. 한국산업지능화협회의 김태환 부회장은 “생성형 AI는 4차 산업혁명 시대에 산업의 게임 체인저로 자리매김할 것이 확실시되고 있다”면서, “산업지능화 콘퍼런스를 AI, 빅테이터 등 첨단 기술을 활용한 혁신적인 비즈니스 모델과 기업의 생존 전략을 논의하는 장으로 지속 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 

무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   자동차 뿐만 아니라 다양한 분야에서 모델 기반 개발을 도입하려는 노력이 지난 몇 년 동안 가속적으로 진행되고 있다. 한편, 대처를 시작했지만 설계 개발의 현장에서는 잘 활용할 수 없는, 어느 새 수단이 목적화되어 대처가 형해화되고 있는 과제가 현실화되고 있는 것도 사실이다. 이번 호에서는 MBD(모델 기반 개발)를 활용한 프로세스의 모습과 현상을 대비하면서, 어떻게 ‘현장에 뿌리내린’ 틀을 구축해 가는지 그 포인트와 비결을 설명하고자 한다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   제조 관점에서 MBD에 대한 기대 MBD에 기대되고 있는 것은 제조의 관점에서 두 개의 포인트로 나타나고 있다. 탄력성 – 공급자 체인의 강인화 : 최근의 반도체 부족과 같이, 갑자기 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대해서 어떠한 대응을 취할지 생각해 둘 필요가 있다. 녹색 – 탄소 중립에 대응 : 예를 들어, 애플은 제조에서 폐기, 재활용에 이르는 제품의 라이프사이클 전체에서 탄소 중립을 목표로 하기 위해 각 공급업체에 대해서도 탄소 풋프린트를 제공하도록 요구하고 있다. 또한 2030년~2035년에 사실상 내연기관을 가진 신차의 판매는 금지된다는 규칙이나 규격의 변경에 의한 리스크에도 대비해야 한다. 그렇다면 실제로 어떻게 준비해야 할까? 제조 관점에서 두 개의 관점을 바탕으로 설명한다. 기술적 효율성 – Ordinary Capability : 이것은 설계 개발의 효율성을 찾는 것이다. 기존 모델 기반 개발에서 기대해온 비용 절감, 업무 효율성 및 업무 품질 개선, 설계 품질 향상, 제품 성능 향상이 가능하다. 고객 요구사항 일치 – Dynamic Capability : 변화하는 고객의 요구에 대응하기 위해서는 유연성을 착용하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 이를 위해 필요한 능력은 세 가지가 있다.  위협 기회의 감지 기회를 보충하고 자원을 재구축·재결합하여 경쟁 우위를 획득 경쟁 우위를 지속 가능하게 하기 위해 조직 전체를 변환 이것을 실현하기 위한 하나의 수단으로서 디지털 트랜스포메이션(DX)을 강화하는 것이 필요하다. 즉, 이 ‘Dynamic Capability’는 비즈니스 환경과 고객의 요구 변화에 대해 ‘유연’하고 ‘신속성’에 대응하는 힘이라고 말할 수 있다.  종래의 설계 개발에 비추어, 이 변화에 대한 유연하고 신속한 대응이라고 하는 것은 어떤 것인지, 이미지를 간단하게 정리했다. 예를 들어, 법규제가 엄격화되고 보다 정숙성이 요구되게 된다는 규칙이나 규격이 바뀌는 리스크에 대한 대응에 있어서는, 원래의 시스템의 구조나 설계, 요소를 어떻게 바꾸면 그 요구를 실현할 수 있는지 생각해 볼 수 있다. 또, 반도체 소자의 공급이 부족해 대체품을 검토해야 하는 설계 변경이 행해졌다고 하는, 재료나 부품을 입수할 수 없게 되는 리스크에 대응해서는 원래의 시스템에 요구된 요건이나 성능이 어떻게 바뀌는지, 종래의 성능을 담보하기 위한 대체안은 존재하는지 등을 생각한다. 따라서, 설계 개발 프로세스의 모습으로는 종래의 시스템의 컴포넌트의 최적화라고 하는 모델 기반 개발을 통해 디지털 기술을 적극적으로 사용하는 것에 의해, 우선은 기능적 효율성을 실행하고 이 과정에서 얻은 지식을 축적하고 업무 효율의 개선에 의해 획득한 자원을 활용함으로써 향후 설계 변경에 유연하고 신속하게 대응할 수 있도록 데이터를 활용한다. 고객 요구와의 일치를 연마하는 것이 모델 기반 개발에 요구되는 모습이라고 생각한다.    그림 1. CAE에서 MBD로   MBD 성공을 위한 비결 먼저 모델 기반 개발은 상류 측에서 요구 분석, 아키텍처 설계를 실시해 전반에서는 시스템 설계나 서브 시스템의 설계에 1D CAE를 사용한 기능 설계를 도입한다.(그림 1) 여기에서는 시스템의 거동의 검증이나 최적 제원, 목표 달성도의 예측 등에 모델을 활용한다. 그런 다음 점진적으로 설계를 상세화하고 마지막으로 CAE의 형상 설계 영역으로 들어가 치수 값을 결정한다. 이 프로세스를 한 단계 상위의 계층과 한 단계 하위의 계층으로 작은 루프를 돌리면서 실시해 가는 것이 일반적인 모델 기반 개발의 이미지라고 생각한다. 이런 과정의 실현을 막는 벽이 있는 것도 사실이다. 필자가 평소에 이야기하는 가운데 벽이 되어있지 않다고 생각하는 것을 몇 가지 구체적으로 소개한다.  벽 1 : 요구 분석이나 아키텍처 설계를 실시하기 위해서 기능 변동이나 SysML 툴을 도입해 보았지만, 어떻게 설계에 활용해야 좋을지 모른다.  벽 2 : 1D CAE(1차원 CAE)를 이용한 기능 설계나 시스템 설계를 진행하고 싶지만, 개발 프로세스에 침투시킬 수 없다.  벽 3 : 기능 설계와 형상 설계 과정이 분리되어 있다.  벽 4 : 설계 업무로 CAE나 최적화 기술을 정착시킬 수 없다. 이러한 과제를 극복하려면 어떻게 해야 하는지를 설명한다. 현재 비교적 많은 회사에서 운용하고 있는 모델 활용의 모습으로 기획에서 성능, 품질, 비용 등 제품에 대한 요구가 내려온다. 기능 설계 단계에서 매우 세밀한 거친 1D 모델로 각 구성 요소에 목표를 할당한다. 여기서 사용되는 모델은 원리 원칙에 근거한 수식으로 이루어진 간이 모델이다. 그런 다음 컴포넌트 설계는 이미 할당된 목표 값에 대해 3D CAE를 사용하여 상세한 설계를 수행한다. 이후 완성된 것을 조립해 실기 평가에 의해 그 성능을 검증한다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

인텔코리아가 최신 인텔 코어 울트라 200HX(Intel Core Ultra 200HX) 및 H 시리즈 노트북용 프로세서를 소개하고, 이 프로세서가 탑재된 주요 제조사의 노트북 신제품을 선보였다. 인텔은 2023년 말 AI PC용 인텔 코어 울트라 프로세서를 출시했고, 2024년 차세대 AI PC 노트북 프로세서인 인텔 코어 울트라 시리즈 2 및 200V와 데스크톱용 AI PC 프로세서인 인텔 코어 울트라 200S를 선보였다. 올해 초 열린 CES 2025에서는 고성능 노트북 사용자를 위한 인텔 코어 울트라 200(코드명 애로우 레이크) H 및 HX 시리즈를 발표했다.  인텔코리아는 “이와 함께 인텔은 AI 가속화 프로그램과 최근 발표한 AI 어시스턴트 빌더 프로그램을 통해 AI 개발을 지원하며, 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 생태계 구축을 통해 AI PC 시장에서의 리더십을 강화하고 있다”고 전했다.     3월 5일 진행된 ‘인텔 테크 데이’에서 인텔코리아는 고성능·고효율 AI 노트북을 위한 인텔 코어 울트라 200H/HX 시리즈를 선보였다. 이 제품군은 개선된 P-코어(성능 코어) 및 E-코어(효율 코어)와 통합 NPU를 통해 AI 가속 성능을 높였으며, 내장된 인텔 아크(Arc) GPU로 그래픽 및 콘텐츠 제작 성능을 높였다. 인텔 코어 울트라 200H 시리즈는 최대 16코어를 탑재해 이전 세대 H 시리즈 프로세서 대비 최고 22% 개선된 게이밍 성능, 최고 17% 향상된 싱글스레드 성능, 19% 향상된 멀티스레드 성능을 지원하며, 플랫폼 기준 최대 99TOPS의 AI 처리 성능을 제공한다. 인텔 코어 울트라 HX 시리즈는 최고 24코어를 탑재해 이전 세대 HX 시리즈 프로세서 대비 최고 41% 향상된 멀티스레드 성능과 10% 향상된 싱글스레드 성능을 지원한다.  한편, 이번 ‘인텔 테크 데이’ 행사에서는 코어 울트라 200H/HX 프로세서가 탑재된 삼성전자 갤럭시 북5 프로, LG전자 그램 프로를 포함해 델, 레노버, 에이서, 에이수스, HP, MSI의 노트북 신제품도 전시됐다. 인텔은 게이밍 성능, 트랜스코딩, 실시간 동영상 자막 생성 등의 시연을 통해 인텔 AI PC의 성능을 선보였다. 인텔코리아의 박승재 상무는 “뛰어난 AI PC는 뛰어난 PC에서 시작한다. 인텔은 업계 최고 수준의 성능과 효율성을 바탕으로 플랫폼을 발전시키고 AI 생태계를 확장하고 있다”면서, “인텔은 모든 PC 사용자의 요구와 기대를 충족시킬 수 있는 제품을 제공하는데 주력하고 있다. 인텔 코어 울트라 200H와 200HX 시리즈 제품군은 고성능 노트북 분야로 AI PC 시장을 확장할 뿐 아니라, 생산성 및 콘텐츠 제작 등 고성능 노트북 사용자들의 전통적인 요구를 충족시킬 것이다. 인텔은 뛰어난 하드웨어는 물론 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 혁신적인 AI PC 사용 경험을 제공하며, AI PC 시장을 선도해 나가겠다”고 말했다.

디지털화 기반의 제조산업 혁신 전략   최근 디지털화가 화제가 되고 있지만 제조업의 디지털화는 1980년대 중반부터 이미 시작되었다. 예를 들어 2D 도면, BOM(Bill of Material), 서표 등의 디지털화는 상당한 효율 향상 효과를 가져왔다. 다음으로 1995년경부터 설계의 3D화가 시작되어, 21세기에 들어서는 3D 도면의 일반 보급이 전 세계에서 시작된다. 이 3D 도면에 의해 ‘도면대로의 제조’가 가능하게 되어, 세계적으로 형상 품질의 균등화와 표준화가 진행되고 우리나라의 제조 품질 우위가 사라지기 시작했다. 또한 형태 및 제어 알고리즘을 포함한 기능 성능을 디지털로 표현할 수 있는 가상 모델은 그 자체가 제품 자체의 현실적인 성능을 보여주기 때문에, 기존의 현실적인 제품과 같은 비즈니스 대상이 되었다. 제조 비즈니스 모델의 변화도 이미 시작되었다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   가상 엔지니어링 디지털화, 3D 도면화의 보급 후 2010년경부터는 자동차 산업을 중심으로 부품과 모듈의 형상을 표현하기 시작했다. 3D 모델과 기능을 표현하는 시뮬레이션 모델의 융합된 가상 (사실상) 모델을 기반으로 새로운 개발 및 제조 시스템의 보급 전개가 시작되었다.   기존의 개발·제조 흐름 제품 개발·제조에서는 기획/브랜드 단계, 구상 설계 단계, 상세 설계 단계를 거쳐 양산 검토, 세일즈 전개 검토의 흐름이 존재한다.(그림 1) 각 기술자, 전문가에 의해 단계마다 제품의 사양이 숙성 최종적으로 사양이 결정되고 양산된 후 각 고객에게 제품이 전달되었다. 기존에 초기 검토·설계 단계의 기획/브랜드, 구상 설계의 공정은 콘셉트나 목표 등을 정합하는 주요 목적으로 영업, 경영, 기획, 제품 개발 각 전문 분야의 리더 등을 중심으로 회의실에 모여 과거 데이터, 시장의 요망 등을 고려하여 기획/브랜드, 구상을 결정했다.   그림 1. 기존 제품 개발의 흐름   그 후 구체적인 형상이나 기능 설계를 실시하는 상세 설계로 옮겨, 프로토타입을 이용한 실험을 중심으로 한 검증을 반복한다. 이 단계에서는 CAE(Computer Aided Engineering) 기술도 이용하면서, 물건(실기) 베이스에서의 사양의 검증과 구조도 포함한 보증을 중심으로 행해진다. 이 때문에 큰 공수와 기간이 필요하지만, 이 상세 설계 단계가 없으면 제품의 설계·제조로 진행되지 않았다. 여기서는 제품 사양 숙성과 구조 현장과의 맞춤형이 행해져 구조의 효율화도 고려되어, 코스트 경쟁력이 높은 우리나라 품질의 제품이 태어나는 우리나라의 것 만들기의 기반이 되었다.   새로운 개발·제조의 흐름의 성립 제품을 시장화하는 방법과 흐름은 유럽에서 시작하여 세계의 제조업을 크게 변화시키고 있다. 종래는 회의실에서 이루어진 제품의 개념, 기본 기능 사양의 목표 등을 결정하는 초기 검토·설계 기획/브랜드, 구상 설계 단계에서 설계의 전 사양, 제조 검토 전 요건이 정해지는 기술과 환경이 움직이기 시작했다.(그림 2) 이것이 가상 엔지니어링이다.   그림 2. 가상 엔지니어링의 제품 개발    가상 엔지니어링에서는 부품 및 모듈의 형상을 표현하는 3D 모델과 기능을 표현하는 시뮬레이션 모델을 융합한 가상 모델이 기획/개발/제조/영업/마켓/서비스 및 공급업체 간에 공유되고, 설계 및 구조의 상세한 모든 사양과 모든 요건의 검증을 정확하게 실시하는 기술과 환경이 제공된다. 여기에서 이루어지는 것은 물건 대신 가상 모델을 이용한 정합의 일종이라고 생각하면 알기 쉽다. 이 가상 모델을 통해 개발하는 모습은 모델 기반 개발이라고도 불린다. 이 모델 기반 개발에 대해서는 우리나라의 모델 기반 개발과는 정의의 범위가 다르다고 생각되므로 그 상세에 대해서는 다음에 설명한다. 가상 모델을 연계한 개발 플랫폼은 기획/개발/제조/영업/마켓/서비스 등 각 분야의 기술과 콘셉트를 각 분야를 초월한 융합을 실시하는 개발·제조 기반의 개혁을 전 세계에 가져오기 시작했다.   새로운 엔지니어링 환경의 성립 CAE와 CAD/CAM의 연계 설계 및 제조 CAD/CAM과 실험 대신 해석하는 CAE는 21세기에 들어설 때까지 연계되지 않았으며, CAD/CAM 분야와 CAE 분야는 각각 다른 디지털 환경이 존재했다. 따라서 설계에서 CAE를 활용하는 설계 검토를 실시하기 위해서는 설계자 이외에 CAE 기술자가 대응하는 것이 주를 이루었다. 그러나 대부분의 설계 현장에서는 설계와 CAE에 의한 설계 사양 검토의 동기화가 어려운 상태가 계속되고 있었다. 21세기가 시작된 2001년에는 자동차 산업에서 범용 CAD 시스템 상에서 CAE 해석을 할 수 있게 되어, CAD 환경과 CAE 환경이 연계되었다. 이 때부터 분리된 CAE에서 CAD/CAM/CAE을 연계한 공통 디지털 환경/설계/분석/제조 협력 체제가 시작되었다.   데이터, 모델과 연계 CAE 해석은 당초 강도/강성/NV(소음·진동) 분야가 중심이었지만, 그 후 차량 전체의 거동, 차체 주위의 유체 해석 등 모든 CAE 분야를 설계 단계에서 해석할 수 있게 된다. 많은 분야에서 CAE 해석 기술이 넓어졌기 때문에 해석, 제조 등 모든 분야의 검토를 설계자가 실시하는 것이 아니라, 설계 단계에서 해석 부문이나 제조 부문 등의 엔지니어가 설계와 동기화된 검토를 가능하게 하는 환경 기술과 매니지먼트 기술의 연구가 시작되었다. 특유라고 불린 협업이 가상 환경에서 광범위하게 이루어지게 되었다고 말할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.