어도비가 기업의 고객 경험 및 마케팅 캠페인 구축, 전달, 최적화 방식을 혁신적으로 바꿀 AI 에이전트(AI Agents)의 정식 출시를 발표했다. 또한 어도비는 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP) 에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator)를 통해, 자사 및 서드파티 생태계 전반에서 에이전트가 맥락을 파악하고, 여러 단계의 작업을 계획하며, 응답을 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 에이전트를 맞춤화, 관리하는 기업용 AI 플랫폼도 구축하고 있다고 밝혔다. 에이전트 오케스트레이터의 토대가 되는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업들이 전사적으로 실시간 데이터를 연결해 기업 데이터, 콘텐츠, 워크플로에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 고객의 70% 이상이 어도비 및 서드파티 전반의 에이전트와 팀이 상호작용할 수 있도록 지원하는 대화형 인터페이스인 어도비의 AI 어시스턴트를 사용하고 있다. 허쉬 컴퍼니, 레노버, 머클, 웨그먼스 푸드 마켓, 윌슨 컴퍼니 등의 브랜드가 어도비의 에이전틱 AI 설루션을 사용해 조직 내 전문성을 강화하고 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 의사결정 과학 및 언어 모델 기반의 추론 엔진을 탑재해, 동적 및 적응형 추론도 지원한다. 자연어 프롬프트에서 사용자의 의도를 해석하고, 전체적으로 조율된 계획에 따라 어떤 에이전트를 활성화할지 상황에 맞춰 결정한다. 그 결과 에이전트 오케스트레이터는 맥락에 맞게 목표를 이룰 수 있도록 자동화 작업을 수행하고, 사람이 개입하는 방식을 사용해 세부 조정도 지원한다.  ▲오디언스 에이전트(Audience Agent ▲저니 에이전트(Journey Agent) ▲익스페리멘테이션 에이전트(Experimentation Agent) ▲데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent) ▲사이트 옵티마이제이션 에이전트(Site Optimization Agent) ▲프로덕트 서포트 에이전트(Product Support Agent) 등의 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform : RT-CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 마케터의 역량을 강화하고 고객 경험 오케스트레이션(CXO)를 가속화할 수 있다. 출시를 앞둔 익스피리언스 플랫폼 에이전트 컴포저(Experience Platform Agent ComPOSer)는 기업이 브랜드 가이드라인, 조직 정책 관리 등에 기반해 AI 에이전트를 맞춤화하고 구성할 수 있는 단일 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 팀은 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정하고 성과를 가시화하는 시간을 단축할 수 있다. 또 에이전트 SDK(Agent SDK) 및 에이전트 레지스트리(Agent Registry)를 포함한 새로운 개발자 툴을 통해 개발자는 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장 및 조율할 수 있게 돼, 새로운 산업과 사용자 페르소나에 맞춰 사용 사례를 확장할 수 있다. 팀이 더 나은 성과를 내기 위해 에이전틱 AI를 도입함에 따라, 서로 다른 생태계에 속한 AI 에이전트 간 상호운용성은 매우 중요하다. 에이전트 컴포저는 기업이 Agent2Agent 프로토콜을 사용해 여러 에이전트의 협업을 추진할 수 있는 툴을 제공한다. 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 역량을 통해 더 많은 워크플로에 걸쳐 에이전틱 AI의 가치를 확장시킨다. 또한 코그니전트, 구글 클라우드, 하바스, 메달리아, 옴니콤, PwC, VML과의 새로운 에이전틱 AI 파트너십을 통해 에이전트 간 워크플로의 원활한 실행과 다양한 산업 및 사용 사례에 걸친 맞춤화도 가능해졌다. 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비는 오랫동안 디지털 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써, 기업들이 고객에게 매력적인 경험을 제공하도록 지원해왔다. 이제 어도비는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용해 특화된 에이전트를 구축하고, 이를 데이터, 콘텐츠, 경험 생성 워크플로에 내장하고 있다”면서, “어도비의 AI 혁신은 프로세스를 재구상하고 마케팅 팀의 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 대규모로 제공해 비즈니스 성장을 촉진함으로써 고객 경험을 향상하고 있다”고 말했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7)   심센터 히즈(Simcenter HEEDS)는 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 데에 도움을 준다. 이번 호에서는 모터의 성능 최적화를 위해 심센터 E-머신 디자인(Simcenter E-Machine Design)을 사용하여 모터 시뮬레이션의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   심센터 E-머신 디자인(EMD)은 전기기기(e-machine) 설계를 위한 통합 설루션이다. EMD는 모터 및 발전기 설계 과정에서 요구되는 다양한 토폴로지(topology)를 지원하고, 자동화된 전처리/후처리 환경, 전자계-열 연동 해석, 시스템 및 다분야 설계 연계를 위한 확장성을 제공한다.   그림 1   EMD는 대표적으로 <그림 2>와 같은 토폴로지(SM : 동기모터, IM : 유도모터, SRM : 스위치드 릴럭턴스 모터, DCM : 직류모터, AFM : 축 플럭스 모터)를 모두 지원해, 실제 산업 현장에서 필요한 다양한 형태의 전기기기 개발을 한 플랫폼에서 수행한다.   그림 2   설계 과정 전반에 걸쳐 자동화된 전처리(pre-processing)와 후처리(POSt-processing) 도구를 제공해, 모델 설정에서 결과 해석까지 반복적인 수작업 부담을 최소화한다. 사용자는 빠른 모델링, 자동 메시 할당, 결과 데이터의 즉시 시각화 등 효율적인 설계 프로세스를 구현할 수 있다.   그림 3   전자계 분석과 열 해석을 연동할 수 있으므로, 전자기적 성능뿐만 아니라 실제 운전 조건에서의 온도 및 열적 거동까지 정밀하게 평가한다. 필요에 따라 시스템 해석(Amesim, FMU 등)을 병행해 구동 특성 및 제어 연계 분석도 확장할 수 있다.   그림 4   EMD는 상세 전자기 해석(detailed Emag), 열 및 유동 해석(thermal CFD), 진동 소음(NVH) 해석, 구조 해석 등 지멘스 심센터(Siemens Simcenter) 포트폴리오 내의 다양한 다분야/다중물리 해석 설루션과 직접 연동할 수 있다. 이를 통해 실제 제품 설계 환경에서 요구되는 복잡한 다중물리 연계 및 시스템 수준 평가까지 단일 워크플로에서 처리가 가능하다.   그림 5   종합적으로, 심센터 EMD는 전기기기 설계의 생산성, 신뢰성, 확장성을 극대화하며, 설계 초기 단계부터 상세 검증, 및 시스템 통합까지 모든 프로세스를 통합적으로 지원하는 강력한 모터 설계 검증 설루션이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPOSe)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.

미국 블룸버그, 그레이스케일 등 다수의 외신과 기관 투자자들이 주목한 블록체인 지식재산권(IP) 인프라 프로젝트 '스토리($IP)'가 국내 최대 가상자산 거래소 업비트에 상장됐다. 이번 상장을 계기로 스토리는 한국 시장에서도 웹3 기반 콘텐츠 혁신을 본격화할 전망이다. 스토리는 영국의 옥스포드 대학 출신이자 웹 소설 플랫폼 '래디쉬'를 창업하여 카카오에 5,000억 원에 성공적으로 매각한 이승윤 대표가 설계한 글로벌 IP 블록체인 프로젝트다. 이 대표는 블록체인과 AI의 융합이 창작자와 데이터 생산자 모두에게 새로운 권리와 수익 구조를 제공할 수 있다고 판단했다. 그는 스토리를 통해 IP의 등록, 추적, 수익화를 가능하게 하는 블록체인 인프라를 구축하며, 약 80조 달러에 달하는 전 세계 IP 시장을 혁신하고 국경 간 IP 사용에 발생하는 1조 달러 이상의 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있다. 스토리는 초기 투자 단계에서 약 3조 원의 기업 가치를 인정받았으며, 삼성넥스트, a16z(앤드리슨 호로위츠), 폴리체인 캐피털, 해시드 등으로부터 누적 약 1,900억 원의 투자를 유치했다. 특히 미국 최대 벤처캐피털인 a16z가 3차례 연속으로 투자를 주도한 것은 이례적인 사례로 주목받았다. 스토리 생태계의 핵심 자산인 $IP 토큰은 네트워크 보안 유지, 거래 수수료 지불, 거버넌스 참여 등의 역할을 수행한다. IP 보유자는 토큰화된 IP를 담보로 제공하거나 라이선스 조건을 설정해 중개자 없이 직접 저작권료를 받는 등 지속적인 수익을 창출할 수 있다. 최근 스토리는 '스토리 2.0' 비전을 발표하고 AI 훈련 데이터를 위한 탈중앙 인프라 프로젝트 '포세이돈(POSeidon)'을 선보였다. 포세이돈은 a16z 크립토가 주도한 시드 라운드에서 1,500만 달러의 투자를 유치했으며, 데이터의 등록, 기여 추적 및 보상 분배가 자동화되는 블록체인 기반의 IP 그래프 구조를 채택했다. 이를 통해 방탄소년단(BTS) 음원의 파생 밈부터 로봇 비전 훈련용 데이터까지 다양한 형태의 창작물에 대한 기여 기록을 실시간으로 추적하고 수익을 분배할 수 있게 했다. 또한, 스토리는 다양한 글로벌 파트너들과 협력하며 IP 기반 수익화 모델을 혁신하고 있다. 생태계 프로젝트 '아리아 프로토콜(Aria Protocol)'을 통해 BTS, 저스틴 비버, 블랙핑크 등의 아티스트 IP 저작권을 토큰화했으며, AI 기업 '스태빌리티 AI', 디자인 플랫폼 '아블로(ABLO)', 브랜드 '크록스', '발망' 등과 협업하며 IP의 활용을 극대화하고 있다. 한편, a16z가 투자한 솔라나, 수이와 같은 대형 블록체인 프로젝트들의 성공 사례가 이어지면서, a16z의 다음 투자처인 스토리에 대한 관심이 커지고 있다. $IP 토큰은 출시 5개월 만에 글로벌 디지털 자산 운용사 그레이스케일의 단일 자산 신탁 상품군에 편입되어 미국 기관 투자자들의 자금 유입 기반을 마련했다.  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm이 칩 설계 맞춤형 인프라 개발을 위한 에코시스템인 네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Neoverse Compute Subsystems : CSS)의 설계 플로의 일환으로, 자사의 반도체 설계 검증 설루션인 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 및 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)를 도입했다고 발표했다. 지멘스의 벨로체 CS 시스템은 현대 데이터센터의 요구사항에 부합하는 모듈형 블레이드 기반 구성으로 제공되며, 간편한 설치, 낮은 전력 소비, 높은 냉각 성능 그리고 컴팩트한 공간 효율성을 특징으로 한다. 벨로체 프로FPGA CS는 사용자의 유연성을 위해 데스크톱 실험실 버전으로도 제공된다.     벨로체 스트라토 CS는 높은 에뮬레이션 성능을 제공하면서 빠른 전체 가시성 디버그(fast full visibility debug)를 유지하며, 4000만 게이트(MG)에서 400억 게이트(BG)까지 확장 가능하다. 벨로체 프로FPGA PCIe 복합 장치(PCD) 기술은 Arm CSS 내에서 고객의 IP를 검증하기 위해 설계된 에뮬레이션 설루션 제품군이다. PCD 기술은 Arm Compliance Suite(ACS), PCIe 및 NVMe를 단일 통합 시스템 시각화 및 디버그 환경에 통합하며, 이는 벨로체 프로토콜 분석기(Veloce Protocol Analyzer)를 통해 제공된다. 벨로체 프로FPGA CS는 빠른 속도와 포괄적인 소프트웨어 프로토타이핑 설루션을 제공하며, 1개의 FPGA(VP 1902)에서 수백 개의 FPGA로 확장 가능하다. 지멘스 EDA는 “높은 성능과 함께 유연하고 모듈식 설계는 고객이 펌웨어, 운영 체제, 애플리케이션 개발 및 시스템 통합 작업을 크게 가속화하는 데 도움을 준다”고 설명했다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) PE총괄은 “시장 출시에 소요되는 시간은 우리의 파트너 생태계에 있어 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 오늘날 컴퓨팅 시대에서 경쟁력을 유지하는 데 결정적인 요소”라면서, “네오버스 CSS의 핵심 구성 요소는 사전 검증(pre-validation) 및 검토(verification)이며, 이는 지멘스 벨로체 CS 시스템과 같은 혁신적인 신기술 도구의 채택을 통해 가능해졌다. 이로 인해 파트너들은 자체 실리콘 설루션을 보다 신속하게 시장에 출시할 수 있다”고 말했다. 지멘스의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 부사장은 “Arm과의 협력을 벨로체 CS 시스템으로 확장하게 되어 매우 기쁘다. 벨로체 스트라토 CS는 벨로체 PCIe ComPOSite Device와 함께 에뮬레이션 성능 향상을 제공하며, 고유하고 입증된 확장성을 갖추고 있다. 또한, AMD VP1902 어댑티브 SoC 기반의 벨로체 프로FPGA CS는 빠르고 확장 가능한 프로토타이핑 설루션을 제공한다”고 전했다. 또한 “벨로체 프로FPGA CS 시스템을 통해 우리는 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 엔지니어가 직면한 다양한 과제를 해결하고 있다. Arm과의 오랜 관계는 시장 요구가 변화함에 따라 그들의 필요와 비즈니스 역학을 이해하는 데 있어 강력한 기반이 된다”라고 말했다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 6월 26일 ‘자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 방송은 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 최승현 솔루션 영업대표, 김상중 프로(기술지원), 엄휘수 프로(프리세일즈 컨설턴트)가 참여해 실제 도로 기반의 가상 시뮬레이션, 생성형 AI 기술, 차량 동역학 모델링 연동 등 ADAS(첨단 운전자 보조시스템) 개발에 필요한 전 과정에 대해 상세히 설명했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 최승현 영업대표, 김상중 프로, 엄휘수 프로   시나리오 확장부터 인증까지 최승현 영업대표는 지멘스가 자율주행 기술 개발 전반을 아우르는 ‘엔드투엔드’ 전략을 갖추고 있다고 설명했다. DOE(실험 설계) 기반의 자동 시나리오 생성 도구와 HEEDS(히즈)를 통한 최적화 기능을 다양화하고 최적화할 수 있으며, 개발 후 단계에서는 통합플랫폼을 통해 형식 인증 절차까지 통합 지원한다고 소개했다.  Prescan(프리스캔), ADA, Amesim(아메심), HEEDS 등으로 구성된 통합 시스템은 각기 다른 개발 단계를 유기적으로 연결하며, 실시간 검증·모델 개발·리포트까지 자동화된 워크플로를 제공한다. 최승현 영업대표는 “지멘스는 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 기반 자동화, 인증까지 모두를 아우르는 플랫폼을 통해 OEM뿐만 아니라 중소 자율주행 스타트업에게도 확장성과 유연성을 제공한다”고 강조했다.   ▲ 최승현 영업대표   AI 기반 시나리오 생성과 정밀 시뮬레이션의 진화 김상중 프로는 자율주행 개발에서 시뮬레이션이 가진 핵심적 역할을 강조하며, Simcenter Prescan과 Simcenter Amesim을 활용한 가상 검증 기술을 소개했다. 이는 실제 사고 사례를 기반으로 한 시나리오를 생성하고, 차량의 센서·제어 알고리즘·동역학 모델을 통해 정교하게 시뮬레이션하는 방식이다. 특히 Amesim은 FMU 연동을 통해 실제 차량의 물리적 반응을 더욱 정밀하게 묘사함으로써 개발 단계에서의 신뢰도를 높인다는 점에서 주목된다. 김상중 프로는 “위험한 시나리오를 실제로 테스트하는 것은 비효율적이고 위험하다. 시뮬레이션을 통해 가능한 모든 케이스를 검증해야 한다”고 설명했다.   ▲ 김상중 프로   실도로 데이터 자동화와 생성형 AI 접목 엄휘수 프로는 실주행 데이터를 기반으로 한 시나리오 자동 생성 솔루션 ‘Simcenter ADA’를 소개하며, 기존 수작업 중심의 시나리오 구축에서 벗어나 데이터 업로드만으로 유의미한 테스트 시나리오를 생성하고 검증할 수 있다고 이야기했다. 지멘스는 생성형 AI(GAI)를 활용해 주행 영상과 법규 문서를 학습시키고 시나리오를 자동 생성하여 시뮬레이션 분석이 가능하도록 기능을 개발 중이다. 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting) 기법 기술을 통해 현실에 가까운 시뮬레이션 비주얼도 구현 가능하다. 엄휘수 프로는 “엔지니어가 데이터를 가공하는데 시간을 쓰기보다 검증과 분석에 집중할 수 있게 도와주는 것이 ADA의 핵심 가치다”고 말했다.   ▲ 엄휘수 프로   자율주행을 위한 디지털 기반 개발 혁신 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 통합 ADAS 시뮬레이션 전략은 ‘개발 기간 단축, 비용 절감, 안전성 향상’이라는 자율주행 기술의 3대 과제를 해결할 수 있는 현실적 해법을 제시한다. 또 한, 물리 모델과 AI가 융합된 디지털 트윈 기반의 검증 체계는 차세대 차량 개발의 새로운 기준으로 부상하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

스트라타시스가 7월 17일 그래비티 조선 서울 판교오토그래프 컬렉션 지하 1층 스페이스 볼룸홀에서 ‘스트라타시스 3D 프린팅 포럼 2025’를 개최한다고 밝혔다.  스트라타시스는 “이번 포럼에서 디지털 제조 혁신을 선도하는 3D 프린팅의 현재와 미래를 살펴보고, 스트라타시스의 글로벌 사례와 인사이트를 공유할 예정”이라면서, “그동안 어디에서도 볼 수 없었던 스트라타시스의 다양한 산업군 내 글로벌 사례 소개와 국내 고객사가 스트라타시스 3D 프린팅을 통해 어떻게 디지털 혁신을 이루어내고 있는지 아낌없이 공유하는 자리가 될 것”이라고 전했다. 스트라타시스 코리아 문종윤 지사장의 환영사로 시작하는 포럼은 스트라타시스 안드레아스 랭펠드(Andreas Langfeld) CRO의 ‘적층제조 기술의 트렌드 및 시장 전망 소개’ 기조 연설로 이어진다. 또한 스트라타시스의 얀 라겔(Yann Rageul) 부회장은 ‘자동차 및 모빌리티 산업’에서 쓰이는 스트라타시스 3D 프린팅의 글로벌 사례를, 다니엘 프린스(Dainel Princ) PJ/P3 디렉터는 ‘제조 부품 및 산업용 부품산업’에서의, 프레드 피셔(Fred Fischer) 디렉터는 ‘항공우주 및 국방산업’에서의 스트라타시스 활용 현황을 공유한다. 오후 세션은 국내 고객사의 사례발표가 이어진다. 박인백 LG전자 AM Solution 팀 팀장, 박성환 현대모비스 책임, 유진광 충북 테크노파크 책임, 엄재용 TPC 메카트로닉스 수석은 각 산업별로 활용되고 있는 스트라타시스 제품과 활용 사례를 발표하며, 최승호 스트라타시스 코리아 애플리케이션 개발팀장은 의료산업의 사례를 발표한다.     전 세계 제조업계는 지금 공급망 재편과 고부가가치화, 지속가능성을 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 이러한 변화속에서 3D 프린팅은 미래 제조산업을 견인하는 핵심 기술로 부상하고 있으며, 특히 최종 부품 생산을 위한 새로운 표준으로 자리매김하고 있다. 스트라타시스는 고도화된 소재, 진화된, 플랫폼, 생산공정에 최적화된 적층제조 설루션을 내세우면서 다양한 산업군에서 디지털 제조 혁신을 추진해왔다. 스트라타시스의 설루션은 FDM(Fused DePOSition Modeling), 폴리젯(PolyJet), P3(Programmable PhotoPolymerization), SAF(Selective Absorption Fusion), SLA(Stereo Lithography Apparatus) 등의 포트폴리오를 기반으로 자동차·항공우주·소비재·교육·의료·패션 등 산업 여러 분야에서 활용되고 있다. 문종윤 지사장은 “빠른 속도로 재편되고 있는 전 세계 미래 제조산업의 흐름 속에서, 스트라타시스는 글로벌 리딩 기업으로 항상 고객이 가장 필요한 순간에 최적의 설루션을 제공하며 디지털 제조 혁신을 실현해왔다”면서, “이번 스트라타시스 3D 프린팅 포럼은 전 세계적인 변화의 흐름 속에서 최신 기술 트렌드와 글로벌 사례를 공유하고, 함께 미래 제조 전략을 논의하는 소통의 장이 될 것으로 기대한다”고 전했다.

대한기계학회 가상제품개발연구회가 지난 6월 12일 2025년 춘계 심포지엄을 개최했다. ‘AI와 VPD의 만남 : Journey to the Digital Transformation’을 주제로 한 이번 심포지엄에서는 제조업 분야의 인공지능 전환(AX) 시대에 발맞춘 가상 제품 개발(VPD) 기술 및 디지털 전환 사례가 소개됐다. ■ 정수진 편집장     디지털 전환에서 AI 전환으로, 새로운 시대가 열린다 지난 2020년 출범한 가상제품개발연구회는 제조업 분야의 가상 제품 개발 기술과 디지털 전환 사례를 공유하고 기술 교류를 통해 산업 분야의 글로벌 경쟁력을 높이는 것을 목표로 삼았다. 2021년부터는 매년 봄·가을 심포지엄과 특별 세션을 열고 있다. 가상제품개발연구회의 오세기 회장은 개회사에서 “빅데이터와 딥러닝으로 시작된 디지털 전환(DX)은 생성형 AI(generative AI)가 등장하면서 기업의 문화, 전략, 비즈니스 모델까지 인공지능 중심으로 재설계하는 인공지능 전환(AX) 시대로 진화하고 있다”면서, 그 동안 연구회 심포지엄의 모토였던 ‘디지털 전환으로의 여정’이 이제는 ‘인공지능 전환으로의 여정’으로 바뀌어야 할 시점이라고 밝혔다. 대한기계학회의 배중면 회장은 축사를 통해 “챗GPT (ChatGPT)나 생성형 AI로 대표되는 현대 인공지능 시대의 개막은 기계공학 분야에서도 예외가 아니며, 물리기반 모델과 인공지능의 융합, 시뮬레이션의 자동화, 그리고 설계 최적화의 지능화가 실현 가능한 시대가 되었다”고 짚었다. 그리고 “가상제품개발연구회는 디지털 기반 제품 개발의 혁신을 선도해 왔으며, 대한기계학회 역시 이 분야의 발전을 적극 뒷받침하겠다”고 전했다.   물리지식 기반 AI와 생성형 AI를 활용한 VPD KAIST의 이승철 교수는 ‘제품 개발 가상화를 위한 물리지식 기반 인공지능의 역할’을 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 및 공학 문제 해결 방법에 대한 고민을 전한 이승철 교수는 “생성형 AI의 출현 이후 디지털 전환에서 인공지능 전환의 시대로 진화했으며, 기계공학 분야에서도 물리기반 모델과 AI의 융합, 시뮬레이션 자동화, 설계 최적화의 지능화가 가능해졌다”고 강조했다. 생성형 AI는 하나의 입력값에서 많은 수의 결과를 생성하여 설계의 다양성을 확보하는 데에 유용하다. 특히, 위상 최적화에서 문제를 ‘불량 설정(ill-POSed)’하여 다양한 최적화 설루션을 생성하고, 이를 전통적인 최적화 방법의 초기 조건으로 활용하여 설계 시간을 줄일 수 있다. 이승철 교수는 “생성형 AI를 제품 설계에 적용하는 과정에서는 정밀도와 다양성의 절충점을 찾는 것이 중요하다”고 짚었다. 또한, 이승철 교수는 VPD에 AI 신경망 학습을 접목하기 위한 방법론을 소개했다. 물리지식 기반 인공지능(PINN)은 물리 지식을 데이터 프레임워크에 결합하여 인공지능 학습에 활용하는 방식으로, 특히 알려지지 않은 물리적 특성을 예측하는 ‘역방향 문제 해결’에 장점이 있다. 딥 오퍼레이터 네트워크(DeepONet)는 입력 매개변수나 형상이 바뀌어도 재학습 없이 거의 실시간으로 해석 결과를 예측할 수 있어서, 입력 파라미터의 변경이 예측 결과에 곧바로 반영되지 못하는 PINN의 단점을 극복할 수 있을 것으로 보인다. 이승철 교수는 “물리지식 기반의 DeepONet은 유동장 및 압력 분포를 실시간으로 예측하고, 복잡한 형상 변화에 따른 유동, 압력, 온도장 등을 실시간으로 예측할 수 있음을 입증했다”면서, “인공지능 기반의 새로운 도구들이 공학 문제를 해결하고 설계 분야를 혁신하는 데에 기여할 것”이라고 전망했다.   ▲ KAIST의 이승철 교수는 물리지식 기반의 AI를 제품 개발에 적용하기 위한 방법론을 소개했다.   AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 이번 심포지엄을 가상제품개발연구회와 공동 주관한 다쏘시스템코리아의 김문성 파트너는 ‘AI/ML 기반 가상 검증 사례와 활용 전략’에 대해 소개했다. 그는 인공지능 기반의 생성형 경험(generative experience)이 창의적이고 자동화된 설계를 가능하게 하며, 인공지능/머신러닝이 제품 개발 과정에서 반복 작업을 줄이고 비용과 시간을 절감하는 데 기여한다고 전했다. 이번 발표에서는 시뮬레이션에 적용할 수 있는 다양한 머신러닝 기법이 소개됐다. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 특징 추출에, 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)는 시계열 데이터 예측에, 딥러닝은 복잡한 3차원 필드 데이터 예측에, 그리고 그래프 신경망(GNN)은 유한요소모델(FEM)과 같은 그래프 구조 데이터 처리에 유용하다는 것이 김문성 파트너의 설명이다. 또한, 김문성 파트너는 문제 정의 − 학습 데이터 준비(실험 계획법 및 자동화 스크립트 활용) − 모델 학습 − 신뢰도 검증 − 예측 모델 구축까지 다쏘시스템의 아바쿠스(Abaqus)와 아이사이트(Isight)를 활용하는 머신러닝 프로세스 구현 단계를 소개했다. 김문성 파트너는 AI/ML 기법의 시뮬레이션 적용 사례로 LSTM을 활용한 하중-변위 선도 예측, 디스플레이 스트레인 예측, 전자기 성능 예측 등을 소개했으며, GNN을 사용해 빔과 항공기 랜딩기어 부재의 3차원 응력/변형량 예측이 가능하다고 전했다. 그는 “머신러닝 기술이 시뮬레이션 작업의 효율을 높이고, 데이터 기반의 정확한 의사 결정을 지원하는 강력한 도구가 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김문성 파트너는 AI/ML 기반의 가상 검증 전략과 사례를 소개했다.   VPD와 AI의 융합, R&D 혁신을 이끈다 이외에도 이번 심포지엄에서는 물리지식 기반 인공지능과 생성형 AI를 활용한 제품 가상화 설계 방안, AI/머신러닝 기반 가상 검증 사례와 활용 전략 등에 관한 논의를 통해 미래 제품 개발의 방향을 짚어보는 기회가 마련됐다. 주제 발표로는 ▲히타치 야마자키 미키 박사의 ‘AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진’ ▲피도텍 대표인 한양대 최동훈 교수의 ‘VPD 대중화로 가는 길 : Al-Aided Design Optimization’ ▲현대모비스 송준영 팀장의 ‘AI를 이용한 R&D Shift’ ▲LG전자 백영진 팀장의 ‘AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크’ ▲한화에어로스페이스 윤용상 상무의 ‘디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래’ 등이 진행됐다. 또한 패널토론에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향에 대해 논의했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

카스퍼스키는 VDC 리서치와 함께 산업 부문 내 사이버보안 환경을 조사한 연구 보고서인 ‘Securing OT with PurPOSe-built Solutions’를 발표했다. 이번 조사는 에너지, 유틸리티, 제조, 운송 등 핵심 산업에 초점을 맞춰 250명 이상의 의사결정자를 대상으로 하였으며, 산업 환경을 사이버 위협으로부터 강화하기 위한 주요 동향과 과제를 제시했다. 보고서에 따르면 산업 기업의 7%는 필요할 때만 취약점을 관리하고 있어, 이로 인해 많은 기업들이 예기치 않은 가동 중단, 생산 손실, 그리고 잠재적 사이버 침해로 인한 평판 손상 및 재정적 피해에 노출되고 있다.     구체적으로 살펴보면, 상당수의 기업이 정기적인 침투 테스트나 취약점 평가를 시행하지 않고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 27.1%만이 월간 기준으로 이러한 중요한 평가를 수행하는 반면, 다수인 48.4%는 몇 개월에 한 번씩 평가를 진행하고 있었다. 특히 16.7%가 연 1~2회만, 7.4%는 필요할 때만 취약점에 대응한다고 답했는데, 이러한 불규칙한 대응은 복잡해지는 위협 환경에서 기업을 취약하게 만들 수 있다. 강력한 사이버보안 전략은 기업 자산에 대한 완전한 가시성 확보에서 시작된다. 이는 리더들이 보호해야 할 자산이 무엇인지 이해하고, 위험도가 높은 영역을 평가할 수 있도록 한다. IT와 OT 시스템이 융합되는 환경에서는 단순한 자산 목록 이상의 것이 요구된다. 기업은 운영 현실에 맞는 위험 평가 방법론을 도입해야 한다. 명확한 자산 기준을 설정해야만 하며, 이를 통해 기업은 기업 위험 기준과 취약점이 발생할 수 있는 물리적 및 사이버 영향을 모두 반영하는 실질적 위험 평가를 수행할 수 있다. 모든 소프트웨어 플랫폼은 본질적으로 버그, 불안전한 코드, 그리고 악의적 행위자가 IT 환경을 침해할 수 있도록 악용할 수 있는 기타 약점에 노출된다. 따라서 산업체에 있어 효과적인 패치 관리는 이러한 위험을 완화하는 데 매우 중요하다. 그러나 연구에 따르면, 많은 기업이 패치 적용을 위한 운영 중단 시간 확보에 어려움을 겪으며, 효과적인 패치 관리에 상당한 도전을 받고 있다. 특히, 많은 기업이 OT 시스템에 대해 몇 개월에 한 번 혹은 그 이상 간격으로만 패치를 적용해 위험 노출이 크게 증가하고 있다. 구체적으로는 31.4%가 월 단위로 패치를 적용하며, 46.9%는 몇 개월에 한 번, 12.4%는 연 1~2회만 업데이트한다. 이러한 효과적인 패치 관리 유지의 어려움은 기기 가시성 제한, 공급업체별 불규칙한 패치 제공, 전문 기술 요구, 규제 준수 문제 등이 더해지는 OT 환경에서는 더욱 심화된다. IT와 OT 시스템의 융합이 점점 가속화됨에 따라, 전통적으로 독점 기술에 의존해왔던 이러한 이질적인 시스템을 조화롭게 통합할 필요가 있다. 이 과제는 자산 추적과 상태 모니터링을 위한 카메라, 스마트 센서, 고급 기후 제어 시스템 등 다양한 사물인터넷 장비가 급증함에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 이러한 연결된 기기의 폭발적 증가는 산업 기업의 공격 표면을 넓혀, 강력한 사이버보안 대책이 필요한 시점이다. 이에 대해 카스퍼스키는 “산업 고객을 위해 전문 OT 등급 기술, 전문가 지식 그리고, 차별화된 전문성 등의 서비스를 원활하게 통합하는 강력한 생태계를 제공한다”고 소개했다. Kaspersky Industrial Cybersecurity(KICS)는 중요 인프라를 위한 네이티브 XDR 플랫폼으로, 중앙 집중식 자산 관리, 위험 관리, 감사를 지원하며, 단일 플랫폼을 통해 분산된 다양한 인프라 전반에 걸쳐 보안 확장성을 가능하게 하는 OT 생태계의 핵심이다. 또한, 카스퍼스키는 산업 기업이 신규 OT 장치 또는 시스템 도입 시 Secure by Design 이념을 채택할 것을 권장한다.  카스퍼스키의 아드리안 히아 아시아태평양 지역 총괄사장은 “극심한 경쟁이 펼쳐지는 비즈니스 환경에서 일관성과 연속성은 기업 성과의 핵심 기둥이다. 따라서 강력한 보안 시스템의 구축은, 예기치 않은 가동 중단, 장비 손상, 작업 중인 재고 손실 등 심각한 운영 중단을 초래할 수 있는 사이버 침해로부터 보호하기 위해 필수이다. 기업들은 사이버보안 시스템의 복원력을 강화하여, 단순히 운영을 보호하는 데 그치지 않고 디지털 중심 경제에서 경쟁력을 확보해야 한다”라고 말했다. 카스퍼스키 이효은 한국지사장은 “산업계의 디지털 전환 과정에서 OT 보안은 기업 생존에 매우 중요한 요소가 되었다. 많은 기업이 아직도 수동적 대응 모델에 머무르고 있으나, 진정한 해법은 선제적이고 적극적인 ‘Secure by Design’ 시스템 구축에 있다. 한국 기업들은 지능형 운영과 아키텍처적 복원력을 통합하여 복잡한 IT/OT 융합 환경에서 산업 사이버보안의 새로운 패러다임을 선도하고 있다”라고 말하며, “기업이 기존 취약점 패치 방식에서 벗어나, 점점 심각해지는 산업 사이버 위협에 대응하기 위해 전체 수명주기 보호를 제공하는 전문 OT 보안 설루션을 도입해야 한다”라고 말했다.