지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 지난 8월 11일 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 개최했다. ‘AI 네이티브 디자인으로 차세대 반도체 및 시스템 설계 혁신’이라는 주제로 진행된 이번 포럼에서 지멘스 EDA는 나노미터에서 미터 단위에 이르는 전체 제품 수명주기 전반에 AI(인공지능)를 내재화해, 칩−패키지−보드−시스템을 유기적으로 연결하는 통합 디지털 스레드를 구축한다는 비전을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   반도체 설계 생태계를 재편하는 핵심 트렌드 반도체 설계의 패러다임이 완전히 바뀌고 있다. 지멘스 EDA는 현대 반도체 산업이 마주한 한계를 극복할 열쇠로 AI를 꼽는다. 2000억 개가 넘는 트랜지스터를 배치해야 하는 초미세 설계와 제곱센티미터당 100와트를 초과하는 극심한 열 밀도, 그리고 개발 기간의 대부분을 차지하는 검증 프로세스는 기존 방식으로는 감당할 수 없는 수준에 이르렀기 때문이다. 반도체 설계 생태계가 AI 중심으로 빠르게 전환되는 흐름 속에서 지멘스 EDA는 네 가지 핵심 트렌드에 주목했다. 첫째는 모든 영역에 인공지능이 스며드는 흐름(AI everywhere)이다. AI는 더 이상 특정 하드웨어의 전유물이 아니라 일상적인 반도체의 표준 규격이 되고 있음을 뜻한다. 둘째는 소프트웨어가 하드웨어의 운명을 결정하는 소프트웨어 정의 기반 시스템(software-defined everything)의 도래다. 하드웨어를 먼저 제작하는 방식에서 탈피해, 소프트웨어에 맞추어 하드웨어를 동시에 설계하는 공동 설계 방식이 중요해지고 있다. 셋째는 이종 통합(heterogeneous integration) 기술의 확산이다. 여러 개의 다이를 하나의 패키지 안에 집적하는 설계 기법이 대세가 되면서, 전자 설계 자동화(EDA) 도구가 해결해야 할 물리적 복잡성도 급격히 증가했다. 넷째는 강력한 지속가능성 요구(sustaiNABility imperative)다. 초고전력 칩이 대거 투입되는 AI 데이터센터와 전기차의 에너지 소비를 줄이기 위해 시스템 수준의 전력 효율 극대화가 필수 조건이 되었다. 지멘스 EDA의 앵커 굽타 IC 제품 부문 수석 부사장은 “기존의 설계 방법론으로는 현대 반도체의 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장의 속도를 따라잡기 어렵다”고 지적하며 AI 설계 전반에 내재화하는 ‘AI-네이티브 디자인’의 필연성을 강조했다.   ▲ EDA AI 에이전트를 위한 타임라인을 소개한 지멘스 EDA 앵커 굽타 수석 부사장   AI 네이티브 설계와 통합 디지털 스레드 지멘스가 지향하는 AI 네이티브 설계는 나노미터에서 미터 단위에 이르는 제품 수명 주기 전반에 AI를 내재화하여 칩과 패키지, 보드, 시스템을 하나의 거대한 통합 디지털 스레드(digital thread) 로 연결하는 것이다. 지멘스 EDA는 이를 현실로 만들기 위해 속도, 생산성, 신뢰성 등 세 가지 핵심 방향성을 가지고 기술 혁신을 추진하고 있다고 소개했다. 먼저 최첨단 물리 기반 솔버와 GPU 컴퓨팅, 그리고 AI 에이전트를 결합해 모든 도구의 실행 속도를 최대 1000배까지 끌어 올려 개발 주기를 혁신적으로 단축하는 ‘더 빠른 엔진(speed)’이 축을 이룬다. 다음으로 에이전트 기반 AI 워크플로와 상황 인지 자동화 기술을 통해 설계팀의 실행 오버헤드를 낮추고 생산성을 10배에서 최대 50배까지 향상시키는 ‘더 스마트한 실행(productivity)’을 추구한다. 마지막으로 시스템 전반을 연결하는 포괄적인 디지털 트윈 기술과 실리콘 검증 AI 모델을 접목해 실제 제조에 들어가기 전에 결과를 정밀하게 예측하고 설계 리스크를 최소화하는 ‘신뢰할 수 있는 결과(confidence)’를 확보한다. 한편, 굽타 수석 부사장은 “지멘스가 가진 PLM 역량을 유기적으로 결합해 반도체 산업에 특화된 ‘반도체 수명주기 관리 (SLCM)’라는 개념으로 구체화하고, 도메인 간의 벽을 없앤 강력한 디지털 스레드를 구축한다”는 전략을 소개했다. 지멘스는 디자인센터 NX(Designcenter NX)를 반도체 설계 도구와 결합했다. 반도체 패키지의 물리적인 변형이나 응력 분석을 3D IC 설계 및 레이아웃 단계와 직접 연동함으로써 제품의 설계 무결성을 실리콘 제조 전에 확보할 수 있게 된다는 것이 지멘스 EDA의 설명이다. 시스템 전체의 에너지 효율을 극대화하는 열 및 냉각 관리 설루션에서도 PLM과의 시너지를 높이고 있다.     자율 검증형 에이전틱 AI 워크플로 구현 나선다 지멘스 EDA는 복잡성 극대화라는 반도체 설계의 물리적 한계를 정면으로 돌파하기 위해 엔비디아와 손을 잡았다. 두 회사가 그리는 미래는 단순히 명령을 수행하는 자동화가 아니라, 스스로 판단하고 오류를 바로잡는 자율 검증형 에이전틱 AI(agentic AI) 워크플로의 완성이다. 엔비디아와 협력을 통해 산업 특화 AI, 물리적으로 연결된 EDA 엔진, 가속 컴퓨팅을 결합하고 신뢰할 수 있는 자율 검증 워크플로를 구현하겠다는 전략이다. 이 여정의 중심에는 최근 업데이트된 퓨즈(Fuse)가 있다. EDA AI 에이전트 시스템인 퓨즈는 다양한 LLM(대규모 언어 모델) 생태계와 지멘스의 설계 도구가 제공하는 정형 데이터를 이어주는 연결고리 역할을 한다. 퓨즈를 통해 엔지니어는 오픈AI나 구글, 앤트로픽의 AI 모델뿐만 아니라 엔비디아의 네모트론(Nemotron) 모델까지 상황에 따라 맞춤형으로 끌어다 쓸 수 있다. 실제 설계 검증 현장에서 작동하는 에이전틱 AI 워크플로는, 엔지니어가 입력한 작업 프롬프트에 따라 여러 에이전트가 서로 소통하며 도구를 가동해 결과물을 만들어내는 방식으로 이뤄진다. 에이전트들은 물리적으로 연결된 시뮬레이션 엔진을 구동해 작업 결과를 실시간으로 예측하고, 의사결정을 스스로 검증한다. 만약 중간 과정에서 버그나 오류가 발견되면 AI가 스스로 문제의 원인을 디버깅하고 코드를 고치는 과정을 거쳐 완결성 높은 최종 데이터를 도출해 낸다. 지멘스 EDA는 이런 혁신 워크플로가 엔비디아와의 고도화된 기술 레이어 협업을 통해 물리적 안전성과 토큰 효율을 동시에 확보한다고 소개했다. 보안 런타임 환경인 엔비디아 오픈쉘(OpenShell) 내에서 에이전트를 안전하게 자율 제어하며, 네모 짐(NeMo Gym) 라이브러리를 활용해 스스로 실행 방안을 개선해 나간다. 또한 지멘스의 산업용 지능화 허브인 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)와 긴밀하게 연결되어, 반도체 설계 단계에만 머무르지 않고 제조와 공급망 전반을 아우르는 거대한 엔터프라이즈 추론으로 거듭난다.   ▲ 앵커 굽타 수석 부사장은 엔비디아와의 협력 내용도 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 8월 11일 연례 행사인 ‘지멘스 EDA 포럼 서울 2026’을 열고, 반도체 및 시스템 복잡성을 해결하기 위한 차세대 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략과 기술 트렌드를 소개했다. 이번 포럼에는 업계 전문가와 고객, 파트너들이 참석해 나노미터에서 미터 단위에 이르는 제품 수명 주기 전반에 AI(인공지능)를 내재화하는 설계 및 검증 사례를 공유했다. 행사를 위해 방한한 지멘스 EDA의 앵커 굽타 IC 제품 부문 수석 부사장은 한국이 글로벌 메모리 공급의 60% 이상을 담당하며, 최첨단 AI 프로세서와 HBM, 고급 패키징을 바탕으로 글로벌 AI 칩 혁신을 선도하고 있다고 평가했다. 지멘스 EDA는 반도체 및 전자 설계를 가속화하는 4대 주요 트렌드로 ▲2028년까지 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재되는 ‘AI Everywhere’ ▲하드웨어 구현을 소프트웨어가 결정하는 ‘Software-Defined Everything’ ▲이종 다이와 공정 노드를 하나로 통합하는 ‘Heterogeneous Integration’ ▲전력 효율이 핵심 기준이 되는 ‘SustaiNABility Imperative’를 제시했다.     현재 업계는 2000억 개 이상의 트랜지스터를 포함하는 설계와 100W/㎠를 초과하는 열 밀도, 개발 주기의 대부분을 차지하는 검증 과정 등 복잡성에 직면해 있다. 지멘스 EDA에 따르면 기존 방법론으로는 현대의 실리콘–투–시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 따라잡기 어렵다. 이를 극복하기 위해 지멘스 EDA는 ▲더 빠른 엔진으로 모든 도구 단계에서 최대 1000배 속도를 높이고 ▲실행 오버헤드를 줄여 10~50배 생산성을 높이며 ▲물리적으로 연결된 EDA 엔진으로 결과를 예측하고 리스크를 줄이는 등 세 가지 핵심 축 기반의 ‘AI-네이티브 디자인’ 전략을 구축했다. 지멘스 EDA는 엔비디아와 전략적 파트너십을 확대해 반도체 및 PCB 설계를 위한 자율 검증형 에이전틱 AI 워크플로를 강화했다. 이 기술은 지멘스 EDA의 퓨즈 EDA AI 에이전트(Fuse EDA AI Agent) 시스템과 엔비디아의 AI 인프라, 네모트론(Nemotron) 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈셸(OpenShell) 보안 프레임워크 등을 결합한다. 이를 통해 AI 에이전트가 물리적으로 연결된 EDA 엔진을 통해 스스로 결정을 검증하고 오류를 수정하도록 지원한다. 지멘스 EDA에 따르면 이러한 에이전틱 AI 기능은 설계, 제조, 공급망 전반을 아우르는 엔터프라이즈 산업용 AI 환경인 지멘스 인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X)와 통합되어 오케스트레이션을 제공한다. 이번 포럼에서는 이런 기술의 실제 현장 적용 사례도 공개됐다. 엔비디아 AI 스택을 활용한 솔리도 캐릭터리제이션 수트 에이전트(Solido Characterization Suite Agent)는 라이브러리 특성화 처리 시간을 10배 이상 단축하고 토큰 비용을 최대 5배 이상 절감했다. 목적인식 전용 에이전트와 콘텍스트 인식 지능을 갖춘 퀘스타 원 에이전틱 툴킷(Questa One Agentic ToolKit)은 미디어텍 연구진 도입 결과 수 주가 소요되던 작업 교육과 검증 과제를 크게 단축했다. ST마이크로일렉트로닉스의 비휘발성 메모리 팀 역시 솔리도 레이아웃 애널라이저(Solido Layout Analyzer)를 도입해 레이아웃 의존 효과를 초기 단계에서 분석하고 디버깅 시간을 수 주 단위로 줄이는 성과를 확인했다고 지멘스 EDA는 밝혔다. 또한 엔비디아와의 협력으로 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)는 멀티 빌리언 게이트 규모의 AI 칩 및 칩렛 아키텍처 검증을 기존 대비 10000배 빠르게 수행한다. 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS)는 Arm의 차세대 AGI CPU 검증에 적용되어 100억 개 이상의 게이트를 갖춘 풀칩 검증을 완수했다. 앵커 굽타 수석 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계 및 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 패키지, 보드, 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”면서, “한국을 포함한 아시아 태평양 지역 파트너들이 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 기술 기반을 지속 제공할 것”이라고 강조했다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   지난 6월 24일 진행된 CNG TV 웨비나에서는 EPC 및 건설 업계의 핵심 화두인 AWP(advanced work packaging) 방법론의 기본 개념과 예측 가능성(predictability) 향상 방안, 그리고 옥타브의 디지털 실행 플랫폼 사례를 통한 프로젝트 성과 극대화 전략이 소개되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ AWP의 개념과 절차 등을 소개한 연세대학교 건축공학과 강영철 교수   AWP의 개념, 절차 및 기대 효과 AWP는 기술이라기보다 EPC(엔지니어링·구매·시공)의 모든 정보와 업무를 플래닝 단계부터 시공 중심 기준으로 통합하여 정렬하는 업무 흐름(workflow)이다. 핵심 목적은 현장 근로자의 작업 생산성(tool time)을 높이고 대기·이동 시간을 단축하는 것이다. 정량적 효과로는 근로자의 직접 작업 시간 증가로 인한 생산성 향상(최대 25%), 감독관의 현장 관리 시간 증가(15%→65%)를 통한 안전·품질 개선 등이 보고되어 있으나, 조직의 AWP 성숙도 레벨이나 추가 비용 분담 및 이익 배분 등의 계약구조 이슈가 존재한다. 반면 정성적 효과로는 투명한 정보 공유, 작업 승인권에 따른 책임감 강화, 이직률 감소 및 안전성 제고, 분야 간 협업 개선, 그리고 가장 유의미한 요소로 평가받는 ‘예측 가능성(predictability)’ 향상을 꼽을 수 있다. 연세대학교 건축공학과 강영철 교수는 “AWP를 수행할 때 너무 기술에만 치중하지 말고 사람, 프로세스, 기술이라는 세 가지 관점을 균형 있게 고려해야 한다”며, “단기적 성과보다는 프로세스 개선과 조직 문화 변화를 바탕으로 지속 가능한 실행 체계를 갖추는 것이 중요하다”고 이야기했다.   ▲ AWP의 성공적 수행을 위한 실행 전략을 소개한 옥타브 남궁진 영업이사   AWP의 성공적 수행을 위한 디지털 기술 실행 전략 AWP를 성공적으로 현장에 안착시키기 위해서는 플랫폼 기반의 테크놀로지 이네이블먼트(technology eNABlement)가 필수적이다. 디지털 기술 구현 영역은 크게 네 가지 영역으로 구분된다. AWP 라이프사이클 관리 : POC부터 CWP, IWP까지 제약 조건 및 워크플로를 통제하는 거버넌스 체계 디지털 공급망 관리(SCM) : BOM부터 현장 설치, 시운전 단계까지 Auto-ID/IoT 기반 자재 트래킹 및 자재 준비도(readiness) 확보 시공 관리 및 시운전 지원 : 모바일 디바이스와 3D 모델 기반으로 현장 제약 사항을 시각화하고 실시간 작업 및 커미셔닝 관리 인포메이션 허브 및 데이터 연계 : 엔지니어링, 구매, 시공 간의 데이터 사일로(silo)를 제거하고 일관된 맥락에서 실시간 의사결정을 지원하는 데이터 통합 환경 옥타브는 이와 관련하여 SCM/Jobsite, Smart Completions, iConstruct(3D 모델 기반 워크 패키징 및 4D 스케줄 시뮬레이션) 등 설루션 포트폴리오를 제공하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

레노버는 회계연도 2025-2026 ESG 연례 보고서를 발표하고, 전사 차원의 1세대 ESG 목표에서 상당한 진전을 이뤘다고 밝혔다. 이번 보고서는 기후 대응, 순환경제, 사회적 임팩트, 거버넌스 전반의 측정 가능한 성과를 담고 있다. 레노버는 이번 발표를 통해 새로운 지속가능성 목표를 제시하는 한편, AI 시대의 책임 있는 혁신과 ESG 경영에 대한 지속적인 의지를 재확인했다. 레노버는 지난 5년간 글로벌 사업 전반에 ESG를 내재화하며 협업을 강화하고, 측정 가능한 실행을 이끌어왔다. 전 세계 사업장에서 사용하는 전력의 90% 이상을 재생에너지로 조달하며 온실가스 감축에 속도를 내고 있다. 이는 과학 기반 감축목표 이니셔티브(SBTi)의 검증을 받은 2050년 넷제로(Net-Zero) 목표 달성을 향한 뚜렷한 진전으로, 재생에너지 시장 활성화에도 기여하는 성과로 평가된다. 자원 순환 부문에서는 수리 가능성, 재사용, 재활용을 핵심으로 하는 ‘R.E.A.L 프레임워크’를 앞세워 책임 있는 제품 설계를 지속적으로 발전시켜 나가고 있다. 레노버는 태블릿과 액세서리를 제외한 PC 전 제품군에 소비자 사용 후 재활용 소재(PCR)를 100% 적용하는 성과를 거뒀다. 이와 함께 지난 2005년 이후 수명이 다한 제품을 누적 8억 파운드(약 3억 6300만 kg) 이상 회수하도록 지원하는 한편, 3억 파운드(약 1억 3600만 kg)의 PCR 플라스틱을 제품 제조에 재사용했다. 스마트폰 패키징 부문에서도 친환경 전환에 박차를 가해, 2020-2021 회계연도 대비 재활용 소재 사용 비중을 60%까지 높이고 일회용 플라스틱은 50% 절감했다.     AI 시대를 맞아 레노버는 ‘모두를 위한 더 스마트한 AI(Smarter AI for All)’ 비전을 바탕으로 AI를 지속가능성 지표 수집과 분석에 활용하며, 보다 지속가능한 미래를 위한 도구로서 AI의 역할을 강조하고 있다. 또한 ITU AI 스킬 연합(ITU AI Skills Coalition), 지속가능한 AI 연합(Coalition for SustaiNABle AI) 등 글로벌 협력체에 참여하며 산업 간 협력을 이어가고 있다. 이와 함께 운동선수의 심장 부정맥을 예측하는 TRAdA 설루션, 커뮤니케이션 아바타 및 수어 번역 등 접근성 도구, 테크 투 더 레스큐(Tech To The Rescue), 아쇼카(Ashoka) 등 파트너와 함께하는 글로벌 AI 역량 강화 이니셔티브를 통해 AI 기술을 활용한 사회적 임팩트 창출에 앞장서고 있다. 지역사회와 임직원을 향한 긍정적 영향력도 확대됐다. 2021년부터 2026년까지 전개한 기술 및 교육 접근성 확대 사회공헌 프로그램을 통해 전 세계 2500만 명 이상에게 긍정적인 변화를 선사했다. 임직원 참여형 연례 사회공헌 캠페인인 ‘LMOS(Love on Month of Service)’는 역대 최고 참여율을 기록했다. 아울러 글로벌 임직원 내 여성 및 소수 집단 비중을 측정 가능한 수준으로 개선했으며, 이러한 노력은 디스어빌리티인, 워크플레이스 프라이드, 휴먼라이츠 캠페인 기업평등지수, 포브스 등으로부터 인정받았다. 레노버의 데이브 캐럴 최고법무 및 기업사회책임 책임자는 “이번 회계연도는 레노버에 중요한 분기점”이라며, “1세대 ESG 목표가 마무리 단계에 접어든 지금 그간 이뤄낸 성과에 자부심을 느끼며, 이를 발판 삼아 앞으로의 영향력을 더욱 가속화하는 데 집중하고 있다”고 말했다. 이어 “환경적 과제, 지정학적 복잡성, 빠르게 진화하는 AI 환경에 대응하는 과정에서 레노버의 활동은 고객 및 파트너의 요구와 긴밀히 맞닿아 있다”고 덧붙였다.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개   클라우드 기반 개방형 협업도구, 트림블 커넥트(Trimble Connect) 개발 트림블, www.tekla.com/kr 자료 제공 트림블코리아, 070-4940-4600, www.tekla.com/kr   트림블 커넥트(Trimble Connect)는 건설 산업의 설계, 제작, 시공 전 과정을 연결하는 클라우드 기반의 공통 데이터 환경(CDE)이자 개방형 협업 플랫폼이다. 기획부터 건축을 넘어 자산의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 모든 이해관계자에게 혁신적이고 연결된 솔루션 생태계를 제공하며, 올바른 데이터를 적시에 적절한 사람에게 연결해 프로젝트의 효율성과 생산성을 극대화한다. 1. 주요 특징 (1) 단일 협업 플랫폼 프로젝트별 클라우드 공간에 3D 모델, 2D 도면, 일반 문서, 이미지 등 다양한 포맷의 파일을 업로드·다운로드하고, 자체 2D/3D 뷰어로 즉시 열람·검토·공유할 수 있다. 트림블 커넥트를 중심으로 스케치업(SketchUp), 테클라(Tekla), 프로젝트사이트(ProjectSight) 등 트림블 솔루션과 다양한 서드파티 애플리케이션이 연동돼, 설계-시공-유지관리 데이터가 하나의 플랫폼에서 이어진다. (2) 건설 현장 중심 워크플로우 지원 설계사, 시공사, 사전제작공장(프리캐스트/프리팹), 전문 시공사, 유지보수 조직 등 각 참여자의 역할에 맞는 모델 검토, 모델 조정, 사전 시공, 교육, 설치 가이드, 시공 검증, 유지보수 뷰 등을 지원한다. 현장에서 1:1 스케일로 BIM 모델을 실제 공간에 매핑하는 가상 건설(AR/MR) 워크플로우를 통해 설치 순서(4D)와 간섭 이슈를 직관적으로 파악하고, 사전 조립·설치 검증을 수행할 수 있다. (3) 3Cs 개념 구현 트림블이 제시하는 트림블 빌딩 솔루션의 3Cs(Constructible, Connected, Content-ENABled) 개념에 따라, 실제 시공 가능한 수준의 모델(Constructible)과 현장-사무실 간 연결(Connected), 풍부한 BIM 콘텐츠(Content-ENABled)를 통합 지원한다. 또한 시공 BIM과 현장 디지털 전환을 위한 실질적인 워크플로우를 제공한다. 2. 주요 기능 (1) 모델과 도면 관리 다양한 포맷의 BIM/2D 데이터를 프로젝트·폴더 구조로 관리하며, 웹·데스크톱·모바일·MR 환경에서 고성능 3D 뷰어로 시각화·검토할 수 있다. 사전 정의된 뷰포인트(Viewpoint)와 모델 시퀀싱, 간섭 체크, 시공 검증 뷰를 제공해 복잡한 구조물도 직관적으로 점검한다. (2) 협업과 작업 관리 모델 상에서 문제를 태그하고 사진·메모를 첨부해 실시간 공유하며, 담당자·마감일을 설정해 작업(Task) 단위로 추적한다. 설계 의도 전달, 이해관계자 협의·승인, 마크업·코멘트·히스토리 관리로 변경 내역을 투명하게 기록한다. (3) 가상 건설과 원격 지원 1:1 실규모 홀로그램을 통해 설치 위치·순서를 시뮬레이션하고, 프리캐스트·모듈러 등 조립식 부품의 적합성을 사전에 검증한다. 비숙련 작업자 교육용 조립·설치 방법 가이드, 현장 원격 지원 기능을 통해 작업 품질과 안전성을 향상시킨다. 3. 도입 효과 (1) 재작업 감소 모든 참여자가 단일 소스의 최신 모델·도면·문서를 사용해 구버전 도면 사용, 간섭 미검출, 설계 변경 누락으로 인한 재시공을 크게 줄인다. 설계 검토, 시공 전 시뮬레이션, 사전 제작 부품 적합성 검증으로 공사 착공 전 리스크를 선제적으로 제거한다. (2) 생산성 개선 모델 시퀀싱과 4D 시각화로 공정 계획과 현장 실행을 연계해 공정 지연과 대기 시간을 줄이고, 장비·인력 활용을 최적화한다. GNSS/AR 기반 위치 검증과 설치 QA/QC로 오차와 재시공률을 낮춰 자재·인건비 낭비를 최소화한다. (3) 원활한 협업과 의사결정 설계사-시공사-전문 시공사-발주처-유지관리 간 동일 모델·이슈 정보를 공유해 소통 비용을 줄이고, 의사결정 속도와 품질을 높인다. 준공 모델과 IoT 3D 뷰, 이슈·검증 이력을 유지관리 단계까지 활용해 설비 관리·리뉴얼 계획 등에서 데이터 기반 의사결정을 가능하게 한다. 4. 주요 고객 현대엔지니어링, Strabag, Skanska, Granite Construction, Ramboll, Hensel Phelps, Yates Construction, Turner Construction Company, Arup, WSP, DPR Construction 등 전 세계에서 수천 개의 기업이 트림블 커넥트를 사용해 프로젝트 수행 능력을 강화하고 있다.  상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기    

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   일반적으로 모델의 특성을 해석할 때 전자기, 구조, 유동 등 각 물리 영역만 해석하는 방법을 사용해왔다. 하지만 실제 모델이 동작함에 따라 하나의 물리 영역으로만 해석한 결과와 실제 결과가 상이한 부분이 있고, 이를 해결하기 위하여 다중 물리 해석을 하고 있다. 이번 호에서는 전자기와 구조의 양방향 연성해석(다중 물리 해석)에 대하여 소개하고자 한다. 전자기(Ansys HFSS)에서 해석한 결과(EM loss)를 구조(Ansys Mechanical) 영역으로 전달하고, 이 데이터를 기반으로 구조에서 열과 열 변형을 확인하게 된다. 이때 단순히 전자기에서 구조로 전달만 한다면 단방향(1-way) 해석이라 하며, 구조에서 열 변형된 정보가 다시 전자기로 적용되어 전자기 특성 해석을 한다면 양방향(2-way) 해석이라 칭한다. 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)를 이용하여 HFSS to Ansys Mechanical Simulation을 사용한 연성해석 사례를 통하여 알아보자.   ■ 박장순 태성에스엔이 ES2팀의 매니저이며, SI/PI/ EMI/RF 해석 엔지니어로 근무하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   HFSS to Mechanical 양방향 해석 오버뷰 HFSS to Mechanical 양방향 해석에 대한 오버뷰(overview)와 유의사항에 대해서 미리 살펴보고자 한다. 양방향 해석은 앤시스 워크벤치에 HFSS, Steady-State Thermal, Static Structural tool을 이용하여 진행한다. <그림 1>은 이번 호의 최종 결과이다. 왼쪽 그림은 다이플렉서(diplexer)를 HFSS에서 본 모습이고, 오른쪽 그림은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 열 변형 결과를 HFSS로 불러온 모습이다. 여기서 보이는 작은 삼각형들이 컴퓨터가 3D 모델을 해석하기 위해 만드는 사면체 구조로 메시(mesh)라고 부른다. 불러온 메시를 기준으로 HFSS에서 다시 해석을 진행하며 이때 나온 해석 결과가 열 변형이 적용된 결과이다.   그림 1. 다이플렉서 모델과 최종 결과   <그림 2>는 워크벤치에서 HFSS, Steady-State Thermal, Static Structural tool을 연결한 것이다. <그림 2>의 위쪽을 보면 번개 모양이나 물음표 등 일부 체크가 되어 있지 않은 모습을 볼 수 있다. 이는 워크벤치를 사용하면서 가장 유의해야 할 부분이다. <그림 2>의 아래쪽과 같이 모든 항목이 초록색 체크 표시가 되도록 설정을 진행하며 업데이트 확인은 필수이다.   그림 2. 앤시스 워크벤치에서 HFSS to Mechanical 연결   HFSS 설정 <그림 3>은 다이플렉서 해석 파일을 워크벤치에 넣는 방법이다. 만들어 놓은 AEDT 파일을 프로젝트 스키매틱(Project Schematic)에 끌어다 놓으면 활성화되며, ‘Solution’에서 ‘Edit’를 누르면 HFSS가 실행된다.   그림 3. 앤시스 워크벤치에 HFSS 인서트 및 실행 방법   <그림 4>는 HFSS에서 필요한 설정이다. Design명에서 마우스 우클릭해서 Object의 Temperature와 Deformation을 그림과 같이 설정해주고 HFSS를 종료한다. HFSS를 종료한 후 Solution에서 마우스 우클릭 후 ‘Update’를 선택해서 항목 모두 초록색 체크 표시가 되게 해 준다. 이 화면에서 ‘ENABle Feedback’을 체크하지 않는다면 앤시스 메커니컬의 정보를 불러올 수 없으니 유의하도록 한다.   그림 4. Temperature & Deformation 설정     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explaiNABle AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 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.

파수가 AI 혁신(AX)을 지원하는 기업으로 정체성을 강화하기 위해 ‘파수AI(Fasoo AI)’로 사명을 변경했다고 전했다. 2000년 설립 이후 데이터 보안 및 관리 시장에서 활동해 온 파수는 이번 사명 변경을 통해 기존 보안 영역을 넘어 AI, 데이터, 거버넌스 전반을 아우르는 AI 전문 기업으로 거듭나겠다는 전략이다. 파수AI는 2022년 생성형 AI 기반 개인정보보호 설루션을 시작으로 기업용 거대 언어 모델(LLM)인 ‘엘름(Ellm)’을 출시하며 AI 사업을 확대해 왔다. 최근에는 미국 법인과 현지 AI 기업 컨실릭스(Konsilix)의 합병을 통해 기업용 AI 설루션 기업인 ‘심볼로직(Symbologic)’ 출범을 앞두고 있어 글로벌 AX 시장 공략도 본격화할 계획이다. 파수AI의 조규곤 대표는 “보안 기업을 넘어 AI 기업으로 재탄생한다는 의지를 담아 창사 26년 만에 사명을 변경했다”며, “그동안 쌓아온 데이터 관리 역량에 AI를 더해 고객이 AX에 이르는 가장 안전하고 효율적인 길을 제시하겠다”고 밝혔다.     한편, 파수AI는 사명 변경 후 첫 공식 행보로 오는 4월 15일 서울 여의도 페어몬트 앰버서더 서울에서 연례 고객 콘퍼런스 ‘FDI 심포지움(FDI Symposium) 2026’을 개최한다. ‘지속가능한 AI 혁신(SustaiNABle AI Transformation)’을 주제로 열리는 이번 콘퍼런스에서 파수AI는 안전한 AX 실현을 위한 구체적인 전략과 사례를 발표한다. 조규곤 대표를 비롯해 심볼로직의 롭 마라노(Rob Marano) 최고경영자(CEO) 등이 참여해 글로벌 AX 및 AI 보안 구축 사례를 공유할 예정이다. 세부 세션에서는 국내 기업에 최적화된 AX 지원 설루션과 컨설팅, AI 시대의 데이터 인프라 전략 등이 소개된다. 또한 장일수 스패로우(Sparrow) 대표가 AI를 활용한 소프트웨어 공급망 보안 방안을 발표하며, 현장 부스에서는 파수AI의 주요 설루션 시연도 진행된다. 조규곤 대표는 “이번 행사는 파수AI의 변화된 방향성과 역할을 구체적으로 보여주는 자리가 될 것”이라며, “AI 전환을 준비하는 기업들에게 실질적인 통찰력을 제공하겠다”고 말했다.

로크웰 오토메이션은 오는 3월 4일~6일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다고 밝혔다. 올해로 37회째를 맞은 스마트공장·자동화산업전은 ‘자율화, 지속가능성을 이끄는 힘(Autonomy, the Driver of SustaiNABility)’을 슬로건으로 스마트 제조 산업의 비전을 제시한다. 로크웰 오토메이션은 AW 2026서 ‘산업 운영의 미래 창조’라는 비전을 핵심 테마로 설계부터 운영, 유지보수까지 제조 전 라이프사이클에 인공지능(AI)이 내재된 자율 생산 시스템을 선보인다. 이를 통해 제조 시스템이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 운영을 최적화하는 차세대 스마트 제조 환경을 선보일 예정이다. 이번 로크웰 오토메이션 부스는 ▲AI-Powered Design ▲AI-Powered Operations ▲AI-Powered Maintenance ▲Innovation ▲Industry 등 5개 존으로 구성된다. AI-Powered Design 존은 AI 기반 시뮬레이션·에뮬레이션을 통해 설계 환경을 구축하고 파라미터를 최적화하는 자율 설계 기술을 선보인다. 주요 설루션으로는 제조 공정 기반 3D 디지털 트윈 플랫폼 Emulate3D, Logix PLC 에뮬레이션 설루션인 FactoryTalk Logix Echo, Copilot이 내장된 클라우드 네이티브 설계 설루션 FactoryTalk Design Studio 등이 포함된다. AI-Powered Operations 존에선 AI가 생산 계획, 일정, 공정, 자원 운영을 통합적으로 최적화하는 자율 운영 모델을 중심으로 ▲산업용 통합 데이터 플랫폼 FactoryTalk DataMosaix ▲비전 AI 설루션 FactoryTalk Analytics VisionAI ▲스마트 제조실행시스템 Plex MES ▲자율주행로봇 OTTO AMR ▲통합 로봇 제어 플랫폼 Unified Robot Control ▲공정·데이터 통합 설루션 Smart Process 등을 선보인다. AI-Powered Maintenance 존에선 예측 정비 기반의 유지보수 전략을 통해 설비 다운타임을 최소화와 운영 효율 향상 방안을 제시한다. 주요 설루션으로는 FactoryTalk Analytics LogixAI와 GuardianAI가 소개될 예정이다. Innovation 존에서는 EtherNet/IP in-Cabinet Solution, ControlLogix 5590 PLC 및 PointMax I/O, OT 특화 사이버보안 플랫폼 SecureOT 등 최신 자동화 및 제어 기술을 전시하며, Industry 존에서는 Automotive/Tire/EV, Life Science/Food & Beverage, Chemical 산업의 적용 사례 중심 맞춤형 설루션을 확인할 수 있다.     전시 기간 동안 로크웰 오토메이션은 매일 오후 2시 부스 가이드 투어를 운영하며, AI기반 생산 시스템과 주요 포트폴리오를 현장에서 직접 소개할 예정이다. 또한 온 부스 세미나를 통해 산업 전반의 주요 이슈 및 관련 인사이트, 제품, 설루션 등을 제공한다. 아울러 3월 5일에는 장비제조업체(OEM)를 대상으로 한 ‘디지털 엔지니어링 세미나’를 별도로 개최해 실제 장비 적용 사례와 함께 장비 경쟁력 강화 전략을 제시할 예정이다. 부스 내 상담 공간에서는 전문가와의 1:1 설루션 컨설팅이 운영되며, 전시 현장에서는 카카오톡 채널 추가 이벤트 등 참관객 참여 프로그램도 함께 진행된다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “제조 산업은 자동화를 넘어 AI가 운영 전반을 판단하고 최적화하는 자율 운영 단계로 이동하고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 AI기반 생산 시스템을 통해 제조 기업들이 생산성, 유연성, 지속 가능성을 동시에 달성할 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 전했다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 3월 4일~6일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다고 밝혔다. ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustaiNABility)’이라는 슬로건으로 열리는 이번 AW 2026은 지속가능한 산업 현장을 만들어가는 스마트 제조혁신 산업전으로 꾸려진다. 특히 올해는 ‘AI 팩토리 특별관’ 및 ‘휴머노이드 로봇 특별관’이 새롭게 마련돼, 산업용 AI와 로보틱스 기술이 실제 제조 현장에 어떻게 적용되고, 어떤 역할을 하는지 입체적으로 조망할 전망이다.     슈나이더 일렉트릭 코리아는 ‘Welcome to Industrial Automazing – Your Energy Technology Partner’라는 테마 아래, 산업 자동화 비즈니스의 통합 설루션 파트너로서 ▲소프트웨어 중심의 자동화 ▲AI 기반의 프로세스 최적화 등의 기술 비전을 제시한다. 이는 자동화를 복잡한 기술이 아닌, 자연스럽고 직관적인 진보의 경험으로 재정의함으로써, 보다 유연한 운영과 지속가능한 성장을 지원하겠다는 전략이다. 이를 위해 슈나이더 일렉트릭 코리아는 소프트웨어·AI 에너지 관리·자동화 기술이 하나의 흐름으로 연결되는 스토리텔링 전시를 선보일 계획이다. AW 2026 슈나이더 일렉트릭 부스에서는 ▲전력 시스템 통합 분석과 실시간·이력 데이터 기반 운영 최적화 및 시뮬레이션 기능을 갖춘 전력 디지털 트윈 설루션 이탭(ETAP)의 데모와 함께 ▲공정 전반의 데이터를 통합 분석하는 디지털 트윈·데이터 시각화 플랫폼을 위한 아비바(AVEVA) 설루션을 만나볼 수 있다. 또한 슈나이더 일렉트릭의 개방형 자동화 소프트웨어인 EAE를 포함해 변화하는 제조 환경에 대응할 수 있는 통합 산업 자동화 설루션, 효율적인 전력 관리를 위한 스마트 에너지 설루션과 모터 예지 보호 설루션을 선보인다. 이외에도 전력·공정 데이터를 통합 관리하는 EP&P, 친환경 고압 배전반 SM AirSeT 등 다양한 데모가 전시될 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 개별 기술 소개에 그치지 않고 기계에서 공정 나아가 비즈니스 전반으로 확장되는 실제 산업 현장의 여정을 따라 부스를 구성해, 관람객이 자동화와 에너지 기술이 결합된 미래 산업 환경을 직관적으로 체감할 수 있도록 하겠다는 계획이다. 이는 단절 없는 데이터 통합과 지능형 제어를 기반으로 구현되는 진정한 의미의 자율 제조 모델을 제시함과 동시에, 국내 제조 기업들이 나아가야 할 지속가능한 미래 경쟁력의 청사진을 공유하려는 방향성을 보여준다는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 슈나이더 일렉트릭 코리아의 권지웅 대표는 “슈나이더 일렉트릭은 에너지 관리와 자동화, AI 기술을 유기적으로 연결해 국내 제조 기업들이 자율제조 시대로 자연스럽게 전환할 수 있도록 돕고 있다”며, “이번 데모 전시에서는 고객의 실제 산업 여정을 기준으로 구성한 통합 설루션을 통해, 슈나이더 일렉트릭이 산업 자동화 경쟁력 강화를 위한 단일 설루션 공급사로서 자동화 현장의 복잡성을 줄이고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 경험을 제시하고자 한다”고 말했다.