에스엘즈는 아랍에미리트(UAE)의 초고층 주거시설 건설 전문 기업인 타이거 그룹(Tiger Group)과 AI 기반 스마트 건설 기술 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 AI·AR·디지털 트윈 기반 스마트 건설 설루션의 중동 시장 적용 가능성을 모색하고, 아부다비의 건설 현장에서 3일간의 실증 단계를 성공적으로 완료하여 설루션 구매와 POC 계약으로 이어질 수 있는 협력 기반을 마련했다. 에스엘즈는 ▲AI 기반 설계 및 엔지니어링 자동화 설루션 시연 ▲AR 기반 건설 적합성 검사 도구 시연 ▲현장 실무자의 니즈 파악 및 소프트웨어를 통한 현장 문제 해결 ▲시연 결과에 대한 분석 및 보고서 제공 등 자사 핵심 기술을 소개하고, 타이거 그룹은 ▲POC 수행을 위한 건설 현장 및 테스트 환경 제공 방안 ▲도면, 문서, BIM 데이터 및 관련 정보 공유 방안 등을 협의해 나갈 예정이다. 에스엘즈 관계자는 “이번 MOU는 UAE의 초대형 건설 프로젝트의 리더사인 타이거 그룹과의 파트너십을 시점으로 당사의 설루션이 글로벌 건설현장에서 실질적으로 활용될 수 있는 길을 여는 의미 있는 첫걸음”이라며, “향후 본격적인 중동 건설시장 진출의 발판을 마련할 수 있도록 긴밀한 협력을 이어가겠다”고 말했다. 타이거 그룹 역시 “에스엘즈의 기술은 중동의 건설 프로젝트에서 수시로 발생하는 문제를 해결하고, 시공 품질 관리의 효율성을 높일 수 있는 혁신적인 기술”로, “우리는 이것이 건설의 미래라고 믿는다”고 밝혔다. 에스엘즈는 AI, AR, 디지털 트윈 기술을 기반으로 스마트 건설 IT 설루션을 제공하는 콘테크(ConTech) 스타트업이다. 이번 MOU 체결을 계기로 중동 시장 개척을 본격화하고 미국 LA 지사에 이어 두바이에 지사 설립을 추진하여 해외 사업화를 가속화할 예정이다.  

DJI가 강력한 성능과 유연한 확장성을 갖춘 초경량 무선 마이크 DJI Mic 3(DJI 마이크 3)를 출시한다고 밝혔다. 이번 제품은 최대 4개의 송신기(TX)와 8개의 수신기(RX)를 지원해 멀티 카메라 제작 환경이나 그룹 녹음 시에도 안정적인 성능을 제공한다. 또한 DJI Mic 시리즈 최초로 자동 게인 조절(Adaptive Gain Control) 기능이 탑재돼 자동으로 클리핑을 방지하거나 음량을 조정할 수 있으며, 세 가지 음성 톤 프리셋(Voice Tone Presets)과 2단계 노이즈 캔슬링 기능도 제공된다. 또한 32GB 저장 공간의 듀얼 파일 32-bit Float 내부 레코딩(Dual-File 32-bit Float Internal Recording) 기능도 처음 적용되었다.     16g 무게의 DJI Mic 3 송신기는 가볍고 컴팩트한 디자인이 특징이다. 탈착식 회전 클립을 이용해 마이크 각도를 자유롭게 조정할 수 있어, 어떤 방식으로 부착하더라도 최적의 오디오를 확보할 수 있다. 자석 또는 클립 방식으로 착용 가능하며, 윈드스크린은 촬영 환경이나 의상에 맞춰 선택할 수 있도록 5가지 색상으로 별도 구매가 가능하다. 크리에이터는 멀티 신(multi-scene) 촬영 시 장소를 이동하는 중에도 Mic 3를 충전하며 간편하게 휴대할 수 있다. 함께 제공되는 올인원 충전 케이스는 송신기 2개와 수신기 1개를 수납할 수 있으며, 윈드스크린이나 자석 클립을 부착한 상태로도 보관이 가능하다. 케이스 내부에는 자석과 잠금 오디오 어댑터 케이블을 함께 수납할 공간도 마련되어 있다. DJI Mic 3는 인텔리전트 기능을 통해 역동적인 고품질의 사운드를 구현하며, DJI 마이크 중 최초로 두 가지 자동 게인 조절 모드를 갖췄다. 야외 스포츠 경기처럼 음량 변화가 큰 환경에서는 ‘자동(Auto)’ 모드가 갑작스러운 볼륨 피크를 억제해 클리핑을 방지하고, 실내 스튜디오처럼 정적인 환경에서는 ‘다이내믹(Dynamic)’ 모드가 음량 변화에 따라 자동으로 게인을 조정해 일관된 음량을 유지한다. DJI Mic 3는 DJI 마이크 가운데 최초로 세 가지 음성 톤 프리셋(레귤러, 리치, 브라이트)을 지원한다. 이 기능은 다양한 음색을 가진 여러 화자가 참여하는 인터뷰에 적합하며, 음성을 전문적으로 조정해 저음을 강화하여 울림을 줄이고, 고음을 강조함으로써 명료도를 높인다. 동시에, 2단계 능동형 노이즈 캔슬링 기능이 에어컨과 같은 배경 소음을 억제해 선명하고 또렷한 음질을 구현한다. 윈드스크린을 장착하면 바람 소리까지 추가로 줄일 수 있다. 마지막으로, 무손실 오디오(Lossless Audio) 기능을 통해 송신기에서 수신기로 압축되지 않은 48kHz/24-bit 오디오를 직접 전송해 정밀한 고음질을 담아낸다. Mic 3는 최대 4개의 송신기와 8개의 수신기를 동시에 연결할 수 있으며(추가 송신기와 수신기는 별도 판매), 그룹 인터뷰나 멀티 카메라 촬영에서도 모든 기기에서 선명한 오디오를 확보해 후반 작업을 한층 수월하게 한다. 쿼드라포닉(Quadraphonic) 모드에서는 DJI Mic 3 리시버를 특정 소니 카메라나 컴퓨터 소프트웨어와 연동해 네 개의 오디오 트랙을 독립적으로 출력할 수 있어, 정밀한 트랙 분리와 유연한 믹싱을 가능하게 하며 후반 제작에서 더욱 넓은 창작의 자유를 제공한다. Mic 3는 대규모 박람회나 스포츠 경기장과 같은 복잡한 환경에서도 최대 400m에 이르는 송신 범위와 간섭 저항 전송 성능을 제공한다. 또한 2.4GHz와 5GHz 대역 간 자동 주파수 전환을 통해 안정적인 전송을 지원한다. 내장형 녹음 기능은 무선 장애나 장비 이슈로 인한 오디오 손실을 방지한다. DJI Mic 3는 오리지널 트랙과 알고리즘 보정 트랙을 동시에 저장하는 듀얼 파일 내부 레코딩(Dual-file internal recording)을 지원해 창작의 유연성을 제공하고 후반 작업을 간소화한다. 또한 24-bit 또는 32-bit Float 포맷을 지원해 폭넓은 다이내믹 레인지를 구현하며, 복잡한 음향 환경에서도 속삭임부터 고함까지 모든 음성의 뉘앙스를 정밀하게 포착할 수 있다. 송신기에 탑재된 고정밀 타임코드 기능은 내장 녹음 시 타임코드 데이터를 함께 기록하며, 24시간 동안 1프레임 이내의 오차 범위를 유지해 멀티 카메라 환경에서도 영상과 오디오를 정확히 동기화하고 후반 제작에서 손쉬운 편집을 지원한다. DJI Mic 3는 완충 시 송신기는 최대 8시간, 수신기는 최대 10시간까지 사용할 수 있으며, 충전 케이스를 이용하면 2.4회 완충으로 총 28시간까지 연장된다. 5분 고속 충전으로 2시간 사용이 가능하고, 50분이면 완전 충전이 완료된다. 또한 다양한 절전 기능을 갖춰 재충전 빈도를 줄여준다. 예를 들어 ‘자동 절전(Auto Power-Savings)’ 기능은 사용하지 않을 때 송신기와 수신기를 절전 모드로 전환하고, ‘자동 전원 차단(Auto Power-Off)’ 기능은 일정 시간 미사용 시 전원을 꺼 배터리 소모를 최소화한다. DJI Mic 3는 DJI 오즈모오디오(OsmoAudio) 생태계에 직접 연결되어 오즈모 360(Osmo 360), 오즈모 액션 5 프로(Osmo Action 5 Pro), 오즈모 액션 4(Osmo Action 4), 오즈모 포켓 3(Osmo POCket 3) 등 DJI 주요 제품에 수신기 없이 바로 연결할 수 있으며, 프리미엄 오디오를 제공하는 동시에 장비 구성을 최소화하고 크리에이터의 워크플로를 단순화한다. 또한 락킹 3.5mm TRS 출력 포트, 3.5mm TRRS 모니터링 포트, USB-C 포트를 갖춰 다양한 외부 장비와 유선 연결이 가능하며, 스마트폰에는 블루투스를 통해 수신기 없이 바로 연결할 수 있다. DJI Mic3는 DJI 스토어 및 공인 판매처로부터 주문할 수 있다. 송신기 2개 + 수신기 1개 + 충전 케이스 구성은 46만 9000원, 송신기 1개 + 수신기 1개 구성은 26만 5000원이다. DJI Mic 3 수신기와 송신기는 각각 16만 3000원과 14만 2000원에 별도 구매할 수 있으며, DJI Mic 3 충전 케이스는 10만 7000원에 판매된다. DJI의 크리스티나 장(Christina Zhang) 기업 전략 부문 수석 이사는 “DJI Mic 3는 지금까지 볼 수 없었던 컴팩트한 외형에 프리미엄 오디오 품질과 스마트 기능을 결합한 제품”이라면서, “다양한 환경, 여러 피사체, 다양한 장비를 이용하는 환경에 맞춰 오디오를 자유롭게 담을 수 있도록 다재다능한 디자인을 갖췄다. 또, 인텔리전트 기능들을 이용해 누구나 간편하게 선명하고 풍부한 사운드를 담아내어 창작의 과정을 한층 매끄럽게 해주는 것이 특징”이라고 밝혔다.

유니티가 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U DAY Seoul : Industry)’를 오는 9월 26일 서울 한국과학기술회관에서 개최한다고 밝혔다. ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 다양한 산업군의 고객사와 파트너가 함께 만들어가는 비즈니스 혁신 사례를 공유하고, 현장 중심의 경험과 인사이트를 공유하는 자리다. 각 산업별 실무자와 유니티 전문가들이 유니티 기반 디지털 전환을 가속화하는 기술과 노하우에 대해 공유할 예정이다. 올해 ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 디지털 전환에 실질적인 도움이 되는 사례와 기술 공유 및 현업 중심의 데모존을 새롭게 선보이는 등 체감형 프로그램에 초점을 맞췄다. SK AX의 강철규 매니저가 ‘2D Map을 3D Map으로 전환한 HBM 전용 Stack Map POC(개념 검증)’를 주제로 국내 주요 메모리 반도체 제조사를 대상으로 진행된 3D 웨이퍼 뷰어 POC사례를 소개하고, 유니티 협업 과정에서 얻은 주요 인사이트와 설루션 구축 과정에서의 노하우를 공유할 예정이다. 유비씨의 조예창 파트장은 ‘From DX to AX : 앞서가는 기업들이 선택한 무인화·자율화 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표한다. 유니티를 활용해 실제 현장에서 구현한 데이터·시뮬레이션·AI 최적화 루프와 기술 아키텍처를 공유하고, 무인화·자율화를 통해 운영 효율과 경쟁력을 높인 실제 사례를 전한다. 프로젝트 기획부터 운영까지 실무 맞춤형 노하우를 공유하는 유니티 전문가들의 세션도 마련될 예정이다. 유니티 코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘글로벌 성공 사례로 배우는 유니티 에셋 매니저’를 주제로, 제조 및 건설 산업의 3D 데이터 관리 및 보안 전략을 다룬다. 분산된 3D 데이터를 중앙에서 효율적이고 안전하게 관리하는 방식과 글로벌 제조·건설사 성공 사례 소개를 통해 디지털 트윈 및 산업용 메타버스 시대의 데이터 혁신 방안을 제시할 예정이다.     유니티는 올해 행사에서 제조, 건설, 모빌리티, 교육 등 다양한 산업군에서 실제로 사용되는 유니티 기반 설루션을 직접 체험해볼 수 있는 15개 이상의 실전 데모존을 선보인다고 전했다. 디지털 트윈 및 제조 특화 AI를 결합한 설루션을 제공하는 메타넷디지털은 전 세계 디지털 트윈 공장을 본사에서 실시간으로 모니터링할 수 있는 유니티 기반 ‘메타팩토리(MetaFactory)’ 데모를 시연한다. 3D 설비 상태 조회, 알람 발생 설비 즉시 확인, 이슈 대응 시나리오 기반 협업 인터페이스 등을 통해 제조 운영 효율성과 의사결정 속도 개선의 유용성을 체험할 수 있다. 피앤씨솔루션은 AR 글래스 ‘METALENSE2(메타렌즈2)’를 활용한 선박 엔진 및 인체 해부도 관련 데모를 선보인다. 실제 함정 내부의 주요 장비에 대한 명칭 및 기능을 단계적으로 학습할 수 있는 콘텐츠와 피부계·근육계·신경계 등 8가지 인체 계통을 계층별로 선택해 시각화할 수 있는 해부학 교육 콘텐츠를 경험할 수 있다. 또한, 정밀지도(HD MAP) 기반 디지털 트윈 자율주행 시뮬레이션 설루션을 제공하는 모라이는 실제 도로와 환경을 그대로 구현한 디지털 트윈 맵에서 자율주행 차량 개발에 필요한 데모 테스트를 시연할 계획이다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “유니티 인더스트리 설루션은 다양한 산업의 디지털 전환을 가속화하며, 더 효율적이고, 창의적인 방식으로 산업 생태계를 변화시키고 있다”면서, “이번 행사를 통해 최신 기술 트렌드와 인사이트를 나누고, 상호 협력의 기회를 모색할 수 있기를 기대한다”고 말했다. 이번 행사는 사전 선착순 참가 등록 시 누구나 무료로 참석 가능하다. 오프라인 참가 등록이 조기 마감될 경우, 신청자에 한해 추후 전문가 발표 세션을 온라인으로 시청할 수 있는 가이드를 별도 안내할 예정이다.

델 테크놀로지스가 아시아 태평양 지역 기업의 인공지능(AI) 도입 동향을 분석한 보고서의 내용을 소개했다. 이번 보고서에서는 아태지역에서 AI 도입이 빠르게 확산하고 있지만, 전문 인력 부족과 데이터 관련 문제는 여전한 과제라고 분석했다. 델 테크놀로지스와 엔비디아의 후원으로 진행된 IDC 인포브리프 ‘AI 구현을 위한 전략적 계획 수립’ 보고서는 2023년 8월부터 2024년 8월까지 아태지역의 여러 산업에 걸쳐 최대 919명의 응답자를 대상으로 한 IDC의 여러 데이터 소스 및 설문조사를 기반으로 작성됐다. 이 조사는 AI, 생성형 AI 및 ML 도입 동향, 과제 및 구현에 대한 전략적 접근 방식을 평가했다. 보고서에 따르면 아태지역에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 확산되며 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. AI를 위한 서버 시장은 2025년까지 239억 달러(약 32조 5000억 원) 규모에 이를 전망이다. 생성형 AI에 대한 투자도 늘고 있다. 올해 아태지역 기업의 84%는 생성형 AI에 100만 달러에서 200만 달러(약 13억 원~27억원)를 투자할 계획이다. 아태지역 기업들은 AI 예산의 38%를 생성형 AI에 할당하는 것으로 나타났는데, 이는 전 세계 기업의 33%에 비해 높은 수치이다.  특히 한국은 AI 도입에 더욱 적극적인 것으로 나타났다. 국내 기업 32%가 이미 AI를 직무에 도입했거나 경쟁우위의 핵심으로 인식하고 있었다. 이는 아태지역 평균인 24%를 웃도는 수치다. 반면 자사의 AI 역량이 초기 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 26%로, 아태지역 평균(31%)보다 낮았다. 보고서는 아태지역의 빠른 AI 성장세에도 불구하고 인재 부족, 데이터 준비 현황, 복잡한 시스템 구성 등의 문제가 남아있다고 짚었다. 숙련된 AI 인재 부족은 시장 경쟁을 심화시키고 비용 상승을 유발하고 있다. AI 숙련도 격차는 디지털 전환 속도를 늦추고, 제품 개발을 더디게 하는 한편 품질 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이 외에도 증가하는 IT 비용, 정부 규제, 데이터 보안 문제 등이 AI 도입을 가로막는 주요 원인으로 꼽혔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 외부 전문가와 협력하고 있었다. 아태지역 응답자의 60%는 외부 개발자에 의존해 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 자체 개발하는 경우는 30%에 그쳤고, 약 10%는 상용 AI 설루션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 여러 어려움에도 불구하고, 응답 기업들은 생성형 AI가 운영 효율 향상, 고객 만족도 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출을 이끌 수 있기 때문에 투자할 가치가 있다고 판단했다.  아태지역 기업들은 영향력이 높고 도입 효과를 측정하기 용이한 사용 사례들를 우선적으로 도입하며 단계적 접근 방식을 취하고 있다. 또한, AI가 산업 전반에 빠르게 스며들고 있는 것으로 나타났다. 금융, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신이 진행 중이다. 특히 제조산업에서는 공급망 최적화와 예측 유지보수, 품질 관리 등에 AI를 사용하고 있다. AI 기반의 수요 예측 및 실시간 생산 모니터링은 다운타임을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 운영 정밀도를 높일 수 있도록 돕는다. 보고서에 따르면 제조업체 응답자의 52%는 생성형 AI가 18개월 내에 이 부분을 혁신할 것이라고 답했다. 자동화된 생산, 예측 리드 스코어링 및 디지털 트윈 모델을 가속화하여 스마트 제조와 민첩하고 고정밀 생산 라인을 발전시킬 것이라는 전망이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “한국을 포함한 아태지역은 AI 도입과 혁신을 선도할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다. 이제 기업들은 개념 검증(POC)을 넘어 측정 가능한 투자 수익률(ROI) 달성에 집중해야 할 때”라고 말했다. 그리고 “일관된 ROI를 달성하는 과정은 복잡하며, 전략, 사용 사례 개발, 데이터 준비, 거버넌스, 최적화, AI 구현 확장 등 모든 단계에서 포괄적인 지원이 필요하다. 델 테크놀로지스와 같은 전문 파트너의 지원을 통해 기업들은 도입 장애물을 극복하고 AI 성과를 달성하는 길을 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.  

아마존웹서비스(AWS)는 최근 진행한 설문조사를 통해 국내 기업들의 AI 활용 현황과 과제를 짚었다. 또한, 신뢰할 수 있는 고성능의 인공지능 에이전트(AI agent)를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하면서 한국 시장에 지원을 강화하고 있다고 밝혔다. AWS는 AI의 도입과 활용 과정에서 기업이 겪는 기술적 어려움을 줄이고, 더 많은 기업이 쉽고 안전하게 생성형 AI를 도입하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다. ■ 정수진 편집장    기업의 AI 도입률 높지만…고도화 위한 과제는?  AWS와 스트랜드 파트너스(Strand Partners)는 2025년 4월 한국 기업 1000곳과 일반인 1000명을 대상으로 AI에 대한 행동과 인식에 대한 설문조사를 진행하고, 그 결과를 바탕으로 한국 기업의 AI 활용 현황을 평가했다. 이 조사는 유럽에서는 3년째 진행되어 왔는데, 이번에 글로벌로 확장해 동일한 방법론을 적용했다. 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우(Nick Bonstow) 디렉터는 설문조사 보고서의 내용을 소개하면서, 한국 기업의 AI 도입 현황과 주요 과제를 분석했다. 조사에서는 한국 기업의 48%가 AI를 도입 및 활용하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 전년 대비 40% 성장한 수치이다. 유럽 기업의 평균 AI 도입률인 42%보다 높았는데, 특히 지난해에만 약 49만 9000 개의 한국 기업이 AI를 처음 도입한 것으로 추정된다. 본스토우 디렉터는 “AI를 도입한 기업들은 실질적인 이점을 경험하고 있다. 56%가 생산성 및 효율성 향상으로 매출 증가를 경험했고, 79%는 업무 생산성 향상 효과를 확인했다. 그리고 AI 도입에 따라 주당 평균 13시간의 업무 시간을 절감했다”고 소개했다. AI 도입률은 높지만, 국내 기업의 70%는 여전히 챗봇이나 간단한 반복 업무 자동화와 같은 기초적인 수준의 AI 활용에 머무르고 있는 상황이다. AI를 다양한 업무 영역에 통합하는 중간 단계는 7%, 여러 AI 도구나 모델을 결합하여 복잡한 업무를 수행하거나 비즈니스 모델을 혁신하는 변혁적 단계는 11%에 불과했다. 본스토우 디렉터는 “기업들이 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 더 높은 단계로 나아가야 할 필요가 있다”고 짚었다. 본스토우 디렉터는 국내 기업의 AI 도입이 양극화되고, AI 혁신의 편차를 키울 수 있다고 전했다. 한국 스타트업의 70%가 AI를 확대하고 있는데 이는 유럽의 58%보다 높은 수치로, 국내 스타트업 생태계는 AI 도입에서 뚜렷한 강점을 보였다. 스타트업의 33%는 AI를 비즈니스 전략 및 운영의 핵심 요소로 두고 있으며, 32%는 가장 고도화된 방식으로 AI를 활용하고 있다. 또한, 21%는 AI 기반의 새로운 제품 및 서비스를 개발 중이다. 반면, 국내 대기업의 69%는 여전히 AI를 효율 개선, 업무 간소화 등 기초적인 수준에서만 활용하고 있는 것으로 나타났다. 대기업의 10%만이 AI 기반 신제품 또는 서비스 개발 단계에 진입했는데, 이는 스타트업의 절반 수준이다. 이번 조사에서는 AI 도입의 주요 장애 요인으로 기술 및 디지털 인재의 부족, 자금 접근성, 규제 환경 등이 꼽혔다. 조사 응답 기업의 43%가 디지털 인재를 확보하지 못해 AI 도입 또는 확산에 어려움을 겪고 있다고 응답했고, 지난 1년간 디지털 역량 교육에 참여한 직원은 약 34%였다. 67%의 기업은 정부의 지원 정책이 AI 도입 결정에 중요하다고 응답했으며, 45%의 스타트업은 벤처 자본 56 · 접근성이 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 그리고 국내 기업들은 기술 예산 가운데 평균 23%를 규제 준수 비용에 투입하고 있으며, 34%는 AI 기본법 등 관련 입법으로 인해 이 비용이 증가할 것으로 예상했다. 본스토우 디렉터는 “한국이 AI 부문에서 세계를 선도할 수 있는 인프라와 스타트업 생태계 그리고 강한 열정을 가지고 있음을 확인했다. 하지만 AI 활용의 깊이를 더해주는 변혁적인 활용으로 나아가지 못하고 있는 점과 인재 부족, 규제 불확실성 등의 장애 요인을 해결해야 AI를 미래의 성장 동력과 경쟁력의 원천으로 삼을 수 있을 것”이라고 평가했다. 그리고, 이를 위해 한국 정부가 ▲기술 인재에 대한 투자 ▲혁신 친화적이고 명확한 규제 환경 조성 ▲공공 부문의 기술 현대화 및 디지털 전환 추진 등에 관심을 기울일 것을 제안했다.   ▲ AWS 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트   기업의 생성형 AI 활용 문턱 낮춘다 AWS의 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트는 국내 기업들이 AI를 잘 활용할 수 있도록 돕는 AWS의 생성형 AI 기술 스택과 주요 서비스를 소개했다. 그는 “2023년이 생성형 AI 개념 검증(POC)의 해였다면 2024년은 생산 적용, 2025년은 비즈니스 가치 실현의 해가 될 것”이라고 짚었다. 또한 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 AI에 대한 관심이 커지고 있다면서, 가트너(Gartner)의 전망을 인용해 “2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 AI API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하거나 관련 기능이 탑재된 애플리케이션을 배포할 것”이라고 전망했다. AWS는 생성형 AI를 위한 기술 스택을 세 가지 계층으로 제공한다. 가장 아래쪽에는 GPU, AI 프로세서 등을 포함해 모델 훈련과 추론에 필요한 인프라 레이어가 있고, 중간에는 AI 모델에 연결하여 각 기업에 최적화된 생성형 AI 애플리케이션을 구현하도록 돕는 모델/도구 레이어, 가장 위쪽에는 복잡한 개발 없이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션 레이어가 있다. 이 기술 스택의 핵심으로 AWS가 내세운 것이 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이다. 베드록은 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스이다. 앤트로픽, 메타, 미스트랄 AI 등 12개가 넘는 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 선택해 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 아마존 베드록은 비용, 지연 시간, 정확도를 최적화할 뿐만 아니라 기업의 필요에 맞게 모델을 맞춤 설정하거나 유해 콘텐츠/프롬프트 공격 등을 필터링해 안전한 AI 활용 환경을 갖출 수 있도록 돕는다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “베드록은 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 미세조정(파인 튜닝) 등 다양한 방식으로 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 RAG 구현을 위한 지식 베이스 및 벡터 검색 기능을 기본으로 제공해, 기업의 내부 데이터를 안전하게 연결하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있다”고 전했다. 최근 생성형 AI는 어시스턴트(assistant)를 넘어 워크플로를 자동화하는 에이전트(agent)로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 사람의 개입 없이 AI끼리 자율적으로 협업하는 에이전틱 AI(agentic AI) 시스템으로 나아갈 것으로 보인다. AWS는 생성형 AI 에이전트 구축을 위해 ▲아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)와 같이 사전 구축된 에이전트 제품 ▲아마존 베드록 에이전트(Amazon Bedrock Agents)와 같이 내장된 오케스트레이션을 제공하는 완전 관리형 설루션 ▲스트랜드 에이전트(Strands Agents)와 같은 경량 오픈소스 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 활용해 직접 에이전트를 구축할 수 있는 제품 등을 선보이고 있다.    ▲ AWS는 AI 에이전트의 구축과 배포를 위해 다양한 기술을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 10일 ‘Unity Tech Talk : 3D 애셋을 효율적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 클라우드 기반 3D 자산 관리 설루션인 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager, 이하 UAM)를 중심으로 디지털 트윈 개발 전략과 산업 적용 사례를 소개했다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어, 메가존클라우드 홍동희 그룹장   3D 데이터 협업과 디지털 트윈 개발 가속화 이번 발표에는 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어와 메가존클라우드 홍동희 그룹장이 참여해 실무 중심의 기술 설명과 활용 사례를 공유했다. UAM은 복잡한 3D CAD 데이터를 손쉽게 업로드, 변환, 최적화, 공유할 수 있는 웹 기반 디지털 자산 관리 플랫폼이다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식으로 CAD 파일을 업로드한 뒤 자동으로 썸네일과 3D 프리뷰를 확인할 수 있고, 메시 클리닝·폴리곤 수 조절 기능으로 실시간 환경에서도 원활한 성능을 확보할 수 있다. 또한 버전 관리, 태그 기반 검색, 역할 기반 접근 제어도 가능하다. 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 “UAM은 개발자뿐 아니라 비개발자도 쉽게 활용할 수 있는 도구”라면서, “CAD 중심의 복잡한 애셋을 웹에서 바로 확인하고 공유할 수 있어, 디지털 트윈의 접근성과 협업 효율을 크게 높일 수 있다”고 말했다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   산업 전반에 확장된 유니티의 3D 설루션 UAM은 BMW의 ‘3D 마인드’ 플랫폼에도 적용되어 실시간 협업, 버전 관리, 포맷 통합 문제를 해결한 바 있다. 유니티는 의료(수술 시뮬레이션), 건설(CAD 협업), 제조(제품 컨피규레이터), 자동차(HMI 시각화) 등 다양한 산업에서 활용되며, 교육비 절감(73%), 오류 감소(67%), 구매 전환율 증가(40%) 등의 성과를 실현하고 있다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 “디지털 트윈은 단순한 시각화가 아니라, 의사결정의 정확도를 높이고 부서 간 협업을 가능하게 하는 전략적 도구”라며, “메가존클라우드는 데모, POC, 본 프로젝트 단계로 고객의 부담을 줄이고 성공적인 도입을 지원하고 있다”고 설명했다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 그룹장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 7월 10일(목) 오후 2시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나에서 'Unity Tech Talk: 3D 에셋을 효과적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!'을 주제로, 복잡한 CAD 데이터를 효율적으로 관리하고 실시간 3D 시각화를 통해 협업할 수 있는 Unity Asset Manager에 대해 소개한다. 이날 웨비나에서는 복잡한 CAD 파일 관리로 인한 업무 효율화 저하를 비롯해 프로젝트 협업 시 발생하는 버전 충돌 문제로 고민하는 분들을 위해 3D 자산 관리를 효율적으로 할 수 있는 Unity Asset Manager의 활용법을 중심으로 BMW그룹의 3D 자산 관리 사례에 대해서도 공유할 예정이다.  또한 메가존클라우드에서는 'CAD를 활용한 디지털 트윈 POC 사례'를 주제로, 제조업에서 CAD를 활용한 DT 구현 및 서비스 개발 과정에 대해 소개한다. 이번 웨비나는 사전등록 후 무료로 시청할 수 있다.

KCIM(케이씨아이엠)은 건축설계 자동화를 위해 미국 AI 기반 건축설계 스타트업 D.TO와 전략적 협약을 체결했다.   KCIM(케이씨아이엠)은 6월 26일 미국 보스턴에 본사를 둔 건축설계 스타트업 D.TO(디.티오)와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고, AI 기반 설계 지원 솔루션 ‘D.TO’(이하 디티오)를 국내 최초로 선보였다. 이번 협약을 통해 양사는 국내 건축설계사무소를 대상으로 한 실사용 환경 기술 실증(POC)에 착수하고, AI 기반 설계 자동화와 협업 플랫폼 구축을 공동 추진한다. D.TO는 미국 보스턴에 본사를 둔 한국인 건축가 이영진, 이주헌 공동대표가 설립한 AI 설계 솔루션 전문기업으로, ‘Design Together’라는 철학 아래 AEC(건축·엔지니어링·건설) 산업을 위한 플랫폼을 개발해왔다. ‘D.TO Solution Showcase with KCIM’ 행사에서 소개된  디티오 솔루션은 오토데스크 BIM 소프트웨어인 레빗(Revit) 기반의 클라우드 환경 및 웹 환경에서 구동되는 설계 자동화 및 협업 도구이다. 특히 ▲AI를 활용한 설계 이슈 분석 ▲구성 요소 자동 분류 ▲협업 리뷰 시각화 등 고도화된 기능을 제공하며, 디지털 혁신이 부재한 건축설계 중후반 단계를 지원하는 솔루션이다. KCIM은 이번 행사에 참석한 국내 설계사무소를 대상으로 1차 기술 실증 프로젝트를 시작했으며, 향후 희망 업체를 대상으로 추가 POC 모집도 확대에 나설 계획이다. 이번 기술 실증은 실무 데이터 기반 테스트 및 기술 피드백을 중심으로 운영되며, 참여사에는 향후 솔루션 도입 우선권 및 교육 연계 지원 혜택 등이 제공될 예정이다. 오토데스크 골드 파트너이자 BIM 전문 기업 KCIM은 이번 협력을 계기로, 자체 BIM 컨설팅 서비스 ‘BIMlize Consulting’에 디티오 솔루션을 결합하여 실제 프로젝트 기반의 설계 생산성 향상과 업무 방식 전환을 위한 융합형 컨설팅 서비스를 제공할 예정이다. KCIM 사업부문 전준호 사장은 “건축 산업의 디지털 전환은 선택이 아닌 필수”라며, “고객과 함께 건축업무 혁신을 실행하는 파트너로서, 플랫폼 기반 컨설팅 서비스 모델을 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다. D.TO 공동 창업자 이영진 대표는 “전략적 파트너인 KCIM과의 협력을 통해 국내 설계 환경이 요구하는 디지털 전환 기술을 실제 실무 환경에 적용할 수 있게 된 점을 뜻깊게 생각한다"며, "설계 업무 전반에 깊이 스며드는 실질적인 도구로 발전시킬 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏   갈릴레오 갈릴레이부터 에드윈 허블과 미국 항공우주국의(NASA)에 이르기까지 수많은 천문학의 선구자들을 매료시킨 밤하늘의 상상력을 담은 자동차가 있다. 갤럭시 E8(Galaxy E8)은 지리(Geely)의 플래그십 모델이자 브랜드 최초의 순수 전기차로, 인류의 우주에 대한 열정과 문명, 기술 혁신을 하나의 차체 안에 담아내고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   갤럭시 E8은 차량의 내/외부를 통해 유저 중심의 프리미엄 경험을 제공하도록 설계되었다. 공기역학적인 실루엣은 별빛을 연상시키는 반짝임으로 표현되며, 실내에는 경계 없는 8K 해상도를 지원하는 45인치 대형 스마트 스크린이 탑재된 디지털 콕핏 시스템을 갖추고 있다. 또한 퀄컴 스냅드래곤(Qualcomm Snapdragon) 8295 플래그십 콕핏 칩과 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 기반으로 2D 및 3D 그래픽이 구현된다.   언리얼 엔진 기반 경험 언리얼 엔진은 이 차량의 인터페이스와 시각적 몰입감을 극대화하는 데 핵심 역할을 수행했다. 예를 들어, 시간의 흐름에 따라 앰비언트 조명이 자연스럽게 변화하도록 설계되었으며, 비가 오거나 눈이 내리는 날 사용자가 문을 열면 시뮬레이션된 별빛이 한쪽에서 다른 쪽으로 흐르며 몰입감 있고 분위기 있는 효과를 연출한다. 디지털 트윈 경험에서는 데스크톱을 통해 갤럭시 E8의 인터랙티브 3D 모델을 확인할 수 있으며, 이를 통해 헤드라이트, 도어, 창문, 트렁크 등의 기능을 직접 제어할 수 있다. 에어컨의 공기 흐름과 같은 세부적인 제어 기능 역시 언리얼 엔진 기반으로 설계되어 실시간 상호작용이 가능하다. 미니멀한 UI 디자인은 사용 편의성과 연속적이고 부드러운 인터랙티브 경험을 완성하며, 몰입감 있는 시청각 경험까지 제공한다.  지리 자동차 연구소(Geely Automobile Research Institute, 이하 GARI)의 스마트 콕핏 팀은 언리얼 엔진을 사용하여 몰입감 있고 지능적이며 안전한 콕핏 경험을 개발할 수 있었다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   지리 HMI의 도전 과제와 설루션 갤럭시 E8의 8K 디스플레이를 개발하는 과정에서 GARI 팀이 직면한 주요 도전 과제는 시스템 리소스를 최소화하면서도 실시간 성능과 뛰어난 비주얼 퀄리티를 동시에 구현하는 휴먼-머신 인터페이스(HMI)를 설계하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 GARI 팀은 복합적인 전략을 마련하고 단계적으로 적용했다. 먼저, 다이내믹 프레임 전략을 도입하여 시각적 요소와 인터랙션 유형에 따라 프레임 레이트를 유동적으로 적용했다. 원활한 인터랙션을 위해 전경 요소는 25fps(초당 프레임)로 고정해 부드러운 반응성을 확보했으며, 상대적으로 우선순위가 낮은 시나리오에는 15fps, 5fps, 동결 모드로 구성된 3단계 프레임 전략을 적용함으로써 시스템 리소스를 효율적으로 분배했다. 다음으로 계층적 리소스 관리를 통해 8K 화면의 리소스에 2D 및 3D 애셋을 1:9 비율로 포함했다. 부드럽게 전환되고 지연 없는 경험을 만들기 위해 3D 자동차 모델만 메모리에 저장하고, 다른 모든 애셋은 백그라운드에서 조용히 로드되도록 했다. 마지막으로 인터랙티브 전략을 통해 시스템 반응성과 데이터 흐름의 안정성을 강화했다. HMI 시스템에서 발생하는 신호 소스는 HMI 내부 신호와 터치 입력으로 제한하고, 실시간으로 처리해야 할 신호와 사전에 저장된 데이터 링크를 명확히 구분했다. 또한 신호가 순서대로 도착하지 않거나 반복적으로 입력되는 경우에는 L2 캐싱 및 분류 시스템을 활용해 이를 체계적으로 관리함으로써, 인터페이스의 안정성과 효율을 높였다.   지리가 HMI 제작에 언리얼 엔진을 선택한 이유 지리의 HMI 프로젝트에서는 코드 수준에서의 광범위한 통합이 가능한 커스텀 운영 체제(Galaxy N-OS)의 개발이 필요했다. 이에 따라 GARI 팀은 기존 개발 툴보다 더 향상된 기능과 확장성을 제공할 수 있는 게임 엔진의 가능성에 주목하고, 다양한 상용 엔진을 면밀히 평가했다. 최종적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진을 선택했다. 그 결정의 핵심에는 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링 성능과 커스터마이징 가능성이 있었다. 특히 언리얼 엔진이 오픈소스로 제공된다는 점은 팀원들이 다양한 기능을 직접 개발하고 효과적으로 커스터마이징할 수 있도록 해 주었으며, 성능 최적화 측면에서도 높은 유연성을 확보할 수 있게 했다. 여러 리얼타임 렌더링 엔진을 검토한 결과, GARI 팀은 언리얼 엔진이 통합된 개발 도구 생태계와 렌더링 품질, 그리고 기본 DCC 작업부터 레벨 임포트까지의 과정을 간소화해주는 레벨 디자인 툴 등 포괄적인 개발 환경을 갖추고 있다는 점에서 가장 적합하다고 판단했다. GARI 팀이 특히 주목한 언리얼 엔진의 기능 중 하나는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템이다. 이를 활용한 비주얼 프로그래밍으로 복잡한 인터랙션 로직을 시각적으로 설계하고 구현할 수 있게 하여, HMI 시스템 개발을 보다 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 레벨, 노멀, 게임플레이, 머티리얼 블루프린트를 포함되어 있으며, 블루프린트 노드를 통해 로직, 머티리얼, 트랜지션 등을 빠르게 구현할 수 있어 POC(개념 검증) 단계는 물론 이후 프로젝트 엔지니어링의 효율성도 크게 향상된다. 또한 언리얼 엔진의 고급 렌더링 기능은 사실적인 사용자 인터페이스와 몰입감 있는 비주얼 효과 구현을 가능하게 하여 고퀄리티의 그래픽을 안정적으로 제공한다. 피직스 시뮬레이션 시스템은 현실의 물리 효과를 정밀하게 재현하여 차량 본체와의 인터랙션을 더욱 사실감 있게 구현하고, 몰입도를 높여준다. 여기에 더해, 언리얼 엔진은 PC, 게임 콘솔, 모바일 디바이스 등 다양한 플랫폼에 폭넓게 대응할 수 있어 개발된 HMI 시스템의 배포와 실행이 용이하다는 장점도 있다. 결론적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진의 도입이 HMI 경험의 혁신을 이끌었다고 평가하고 있다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto    HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능 HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능은 지리의 고유한 커스터마이징 프로세스 전반에 걸쳐 적용되었다. 이 프로세스는 콘셉트 제안, 요구사항 분석, 인터페이스 콘셉트 디자인, 3D 엔진 아트 복원, 엔진 소프트웨어 개발, 차량 기능 통합, 엔진 및 시스템 통합, 온보드 테스트 및 납품 등 여러 단계로 구성되어 있다. 지리는 전체 개발 과정에서 언리얼 엔진의 다양한 기능과 툴을 적극적으로 활용했다. 레벨(Level) 은 신(scene) 간의 매끄러운 전환과 원 테이크 기반의 연속적인 사용자 경험을 지원하며, 베리언트(Variant)는 런타임 중 애셋 관리를 간소화하고 처리 속도를 높이는 데 기여했다. 시퀀서(Sequencer)는 레벨 시퀀스와 함께 활용되어 트랜지션을 효율적으로 제어하고 애니메이션 제작을 보다 간편하게 수행할 수 있도록 도왔다. 또한 애니메이션과 머티리얼 개발에는 블루프린트를 폭넓게 사용했으며, 라이트맵과 포스트 프로세스 이펙트 등 다양한 기능을 통해 완성도 높은 HMI를 구현했다. 특히 8K 디스플레이 환경에서 고해상도 인터페이스를 안정적으로 구현하기 위해 최적화 작업이 중요했다. 초기 구동 시점과 실시간 사용자 인터랙션 중에도 시스템이 원활하게 작동하도록 하기 위해 지리는 언리얼 엔진의 여러 최적화 툴을 함께 사용했다. 언리얼 인사이트(Unreal Insights)를 통해 시작 시간을 단축하고, 언리얼 프론트엔드(Unreal Frontend)를 통해 전반적인 성능을 최적화했으며, 명령줄 기반의 디버깅 툴인 통계 시스템과 Memreport를 활용하여 세부적인 성능 데이터를 분석했다. 또한, 언리얼 엔진의 기본 툴 외에도 스냅드래곤 프로파일러(Snapdragon Profiler)를 병행해 사용함으로써 개발 효율성과 분석 정확도를 높였다. 이와 함께 안드로이드 스튜디오 프로파일러(Android Studio Profiler), 안드로이드 디버그 브리지(Android Debug Bridge, ADB), 렌더독(RenderDoc), 부트차트(Bootchart), 비지박스(BusyBox) 등 Android 및 Linux 기반의 전문 툴도 적재적소에 활용했다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   앞으로의 계획 지리는 이번 프로젝트를 성공적으로 완료한 이후, 새로운 기술을 수용하고 HMI 혁신을 지속적으로 발전시키는 데 더욱 집중하고 있다. 앞으로 지리의 차세대 스마트 드라이빙 시스템에는 갤럭시 어시스트 드라이빙(Galaxy Assisted Driving), 자동 주차, 홈존 주차 지원 등 새로운 기능이 추가될 예정인데, 지리는 이를 통해 사용자 편의성과 주행 안전성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있다. 장기적으로는 대형 AI 모델과 3D 엔진이 통합된 HMI 시스템이 운전 경험을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망된다. 이러한 기술 혁신을 실현하기 위해서는 3D 엔진 개발자와 자동차 제조업체 간의 더욱 긴밀한 협업이 필수이다. 언리얼 엔진은 첨단 주행 기능을 시각적으로 구현하는 가상 뷰를 구축하는 데 핵심 역할을 수행하며, 커스텀 운영 체제 시스템의 거의 모든 요소에 긴밀하게 통합되어 HMI의 기능성과 사용자 경험을 동시에 향상시키고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘POC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.