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.

AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   여러 산업에서 확산되고 있는 클라우드 컴퓨팅이 제조 산업에서도 본격화될 것으로 보인다. 이를 겨냥해 아마존웹서비스(AWS)는 제조 산업의 클라우드 가치 제공을 본격화하고 있다. 한편, 에티버스는 지난 3월 25일 ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’를 주최했다. 이 콘퍼런스에서는 AWS를 비롯해 국내 파트너사들이 참가해 국내 제조 산업을 대상으로 클라우드 기술이 어떤 가치를 제공할 수 있는지와 구체적인 적용 방안 등이 소개됐다. AWS의 황민선 ENT-MFG&SNE(서비스 앤 에너지) 산업 담당 파트너 세일즈 매니저와 에티버스의 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무로부터 국내 클라우드 시장의 동향 및 전망부터 제조 산업을 겨냥한 클라우드 전략까지 들어보았다. ■ 정수진 편집장    ▲ AWS 황민선 ENT-MFG&SNE 산업 담당 파트너 세일즈 매니저   ▲ 에티버스 김준성 클라우드플랫폼 사업본부 전무   에티버스는 어떤 기업인지 소개한다면 ■ 김준성 : 에티버스는 지난 1993년 영우컴퓨터라는 사명으로 설립되어 30여년간 글로벌 IT 공급사와의 협업을 통해 IT 토털 설루션 공급사로서 영업을 지속해 왔으며, 시스템 구축, 유지보수, 설루션 개발은 물론 빅데이터, AI, 클라우드 등 4차 산업혁명의 핵심 기술에 집중하여 미래의 IT 비즈니스의 중심이 되고자 노력하고 있다. 또한, 에티버스는 2022년 한국에서 유일하게 AWS와 디스트리뷰터 계약을 맺고 다양한 파트너와 고객들의 클라우드 여정을 돕고 있으며, 이를 위해 400개가 넘는 파트너와 협업 관계를 구축하여 각 산업 전반에 걸쳐 클라우드와 AI 생태계 확산을 돕고 있다.   클라우드 기술 기업으로서 AWS가 최근 중점을 두고 있는 부분이 있다면 어떤 것인지 ■ 황민선 : AWS는 제조 산업에 대한 다양한 지원을 통해 고객사의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중점을 두고 있다. 특히 주력하는 부분은 생성형 AI를 실제 현장에 적용해 비즈니스 성과를 만들어 내는 것이다. 이번 클라우드 설루션 콘퍼런스에서도 확인했듯이, 제조 기업들은 생성형 AI에 가장 높은 관심을 보이고 있으며, 실제로 품질 관리, 예측 정비, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 활용하고 있다. 또한 AWS 기반의 전문 파트너사 설루션을 통한 산업 전문성 강화도 중요한 부분이다. AWS는 제조 산업에 특화된 전문 파트너들과 협력하여, 고객들이 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공하고 있다. 더불어 스마트 매뉴팩처링의 확산도 핵심적인 중점 분야이다. 데이터 기반의 의사결정, IoT 기술을 활용한 실시간 모니터링, AI/머신러닝을 통한 공정 최적화 등을 통해 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 지원하고 있다. 이러한 노력의 실효성은 이번 콘퍼런스 결과를 통해서도 확인할 수 있었다. 88건의 현장 고객 미팅과 설문에서 31%의 고객이 1년 내 클라우드 도입 계획을 밝혔는데, 이는 AWS의 제조 산업 혁신 전략이 시장의 니즈와 정확히 일치한다는 것을 보여준다.   다른 산업과 비교할 때, 클라우드가 제조 산업에 제공할 수 있는 핵심 가치는 무엇이라고 보는지 ■ 김준성 : 클라우드는 기본적으로 비용 절감, 신속함, 유연성과 확장성을 핵심 가치로 보고 있는데, 제조 산업이야 말로 앞에서 얘기하는 세 가지 부분이 가장 중요하게 고려되어야 하는 산업 영역이라고 생각한다. 우선, 생산과 비용 절감은 뗄 수 없는 부분이다. 가장 효율적인 공정을 통해 생산 단가를 낮춰야 고객에게 판매할 수 있는 기본적인 경쟁력을 제공할 수 있다. 두 번째로, 고객의 요구가 급변하는 지금의 현대 사회에서 신속하고 경제적인 생산 공정이야 말로 제조업에서 가장 중요시하는 혁신 가치 중 하나라고 생각한다. 마지막으로 유연성과 확장성 역시 설명할 필요도 없이 클라우드와 제조 산업이 공유하고 있는 핵심 가치로서, 시장의 요구에 발 빠르게 대응하고 적재적소에 필요한 제화를 공급하기 위해 반드시 이루어야 하는 중요 포인트라고 할 수 있다. ■ 황민선 : 제조 산업에서 클라우드의 핵심 가치는 기업의 규모와 관계 없이 혁신을 빠르고 대규모로 가속화할 수 있다는 것이다. 과거에는 대기업만이 도입할 수 있었던 첨단 기술을 이제는 중소 제조기업도 클라우드를 통해 손쉽게 활용할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI나 디지털 트윈과 같은 첨단 기술을 필요한 만큼만 사용할 수 있게 된 것이 큰 변화이다. 주목할 만한 점은 비즈니스 리더들의 참여가 크게 늘어났다는 것이다. 얼리 어댑터와 IT 전문가를 넘어, 이제는 제조 현장의 비즈니스 리더들이 클라우드 기술을 활용하기 시작했다. 공장과 연구소의 현업 전문가들이 직접 클라우드 기술을 산업 현장에 적용하면서, 더욱 실질적인 혁신이 가능해졌다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 측면에서 클라우드의 가치가 더욱 부각되고 있다. 클라우드를 통해 제조기업들은 설계와 생산 단계에서 글로벌 협업을 강화하고, 글로벌 공급망에 더욱 유연하게 대응할 수 있게 되었으며, 불확실한 경영 환경에서 민첩성과 회복력을 높이는 핵심 요소가 되고 있다.   제조 산업에서 클라우드의 가치를 실현하기 위해서 필요한 방법론 또는 접근방법은 무엇인지 ■ 황민선 : 제조 산업의 클라우드 가치 실현을 위해서는 ‘산업 전문성’과 ‘기술 혁신’이 조화를 이루는 것이 핵심이다. AWS는 이를 위해 크게 세 가지의 차별화된 접근 방식을 제시하고 있다. 첫째, 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric : IDF) 접근 방식이다. 제조 기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터의 통합과 활용이다. AWS의 IDF는 제조 현장의 OT 데이터부터 엔터프라이즈 IT 데이터까지 통합하여, 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 한다. 둘째, 강력한 파트너 생태계 기반의 산업 특화 설루션이다. AWS는 제조 산업의 다양한 워크로드에 특화된 파트너들과 협력하여 검증된 설루션을 제공한다. 셋째, 실질적인 구현을 위한 단계별 접근 방식이다. AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공한다. 앞으로도 AWS는 고객들이 작은 시작부터 큰 성과까지 달성할 수 있도록 체계적인 지원을 제공할 것이다. PoC(개념 증명)를 통한 기술 검증, 전문가 1:1 상담, 다양한 교육 프로그램 등을 통해 고객들의 성공적인 클라우드 여정을 지원할 계획이다. ■ 김준성 : 단순히 클라우드로 IT 자원을 마이그레이션하는 것보다 여러 가지 현재 상황에 대한 분석을 통해 보다 효율적이고 효과적인 전환이 필요하다고 생각한다. 몇 가지 단계를 생각해 본다면, 첫 번째로 명확한 목표에 대한 설정이 필요하다. 비용 절감, 생산성 향상, 시장 경쟁력 강화, 혁신 가속화 등 클라우드 도입을 통해 달성하고자 하는 구체적인 비즈니스 목표를 명확히 설정해야 한다. 정확한 목표가 정해지면 현재 가지고 있는 자원에 대한 분석이 필요하다. 현재 IT 인프라, 애플리케이션, 데이터, 보안 현황 등등을 정확하게 파악하여 클라우드 마이그레이션 전략을 수립해야 한다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션을 어떤 설루션을 써서 할 것인지, 기간은 어느 정도 할 것인지 등을 특정해야 한다. 정확한 파악이 끝났다면 이번 일을 가장 잘 수행할 수 있다고 판단되는 클라우드 서비스 제공업체의 클라우드 도입 지원을 받는 것이 중요하다. 이를 통해 클라우드 마이그레이션, 관리, 보안 등 다양한 서비스를 제공 받고, 처음에 설정했던 목표와 어느정도 부합하는지에 대해 상호 검증을 통해 클라우드 전환을 성공적으로 마무리 할 수 있다고 생각한다. 에티버스는 AWS의 유일한 디스트리뷰터 파트너로서 현재 AWS 클라우드 마이그레이션 관련 협업을 하고 있는 IT 파트너가 400곳이 넘는다. 또한, 각 파트너들이 공공, 의료, 유통, 제조 등 산업 전 분야에 걸쳐 전문성을 가지고 사업을 영위하고 있으며 특히, 제조 분야에 AI를 접목하여 고객의 요구를 반영하여 클라우드 전환을 이루고 있다.   국내 제조 산업의 클라우드 활용과 관련한 주요한 흐름은 어떤지 ■ 황민선 : 국내 제조 산업의 클라우드 활용은 매우 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 특히 세 가지 주목할 만한 트렌드가 나타나고 있다. 첫째, 생성형 AI를 중심으로 한 혁신 가속화이다. 산업통상자원부의 ‘AI 자율제조 전략’에서도 볼 수 있듯이, 2030년까지 AI 자율제조 30% 확산과 제조 생산성 20% 향상을 목표로 하고 있다. 실제로 두산로보틱스나 HL만도와 같은 기업은 이미 생성형 AI를 활용해 실질적인 성과를 창출하고 있다. 둘째, 비즈니스 리더 주도의 클라우드 도입이다. 과거 IT 인프라 담당자나 개발자 중심의 클라우드 도입에서, 이제는 현업 부서장과 경영진이 직접 클라우드 기술 도입을 주도하는 방향으로 변화하고 있다. 특히 제조 현장의 실무 전문가들이 클라우드 기술을 활용하여 혁신을 이끌어내고 있다. 셋째, 산업 특화 설루션의 확산이다. AWS는 제조 산업에 특화된 파트너 설루션 맵을 구축하고, 다섯 가지 핵심 영역(스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 스마트 제품 & 서비스, 공급망, 지속가능성)에서 전문 파트너들과 협력하고 있다. ■ 김준성 : 많은 고객들, 특히 제조 산업 분야에서의 클라우드 활용은 초기 단계를 넘어 본격적인 확산기에 접어들었다고 판단되나, 여전히 여러 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히 보안 관련 문제나, 오래된 레거시 시스템의 마이그레이션 및 이를 수행할 인력 부족 등의 문제로 인해 아직도 클라우드 전환을 망설이거나 시간이 오래 걸리는 고객이 적지 않은 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 제조 현장에서도 AI를 접목해서 생산 현장을 혁신하고 클라우드를 활용하여 신속성을 높이는 노력을 많은 곳에서 진행 중이다. 에티버스는 산업에 유익하고 필요한 AWS 파트너를 발굴하고, 그들이 고객과의 협업을 통해 빠르고 효과적인 클라우드 전환을 지원하게끔 돕는 역할을 해 나가고 있다. 또한, AI를 활용한 클라우드 서비스의 확산이 일어나고 있는데, 고객의 다양한 요구를 수용하기 위해 클라우드 생태계의 지속 확장을 통해 이를 뒷받침할 수 있는 여러 설루션의 소개와 구축에 최선을 다할 예정이다.   제조 산업의 클라우드 활용 사례에 대해서 소개한다면 ■ 김준성 : 구체적인 사례를 소개하자면, 생산 현장에서 여러 IoT 센서를 활용해 데이터를 클라우드로 수집, 분석하여 예지 보전, 생산 최적화, 품질 관리 향상 등을 추진함으로써 스마트 공장으로 전환하거나, 제조 공정을 가상화하여 시뮬레이션하고 최적화하는 디지털 트윈 기술을 통해 새로운 공정 도입 전에 시뮬레이션을 통해 위험을 최소화하고, 운영 효율을 높이는 사례가 있다. 또한, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 활용하여 ERP, CRM 등의 시스템을 도입하고, 비용 효율적인 IT 운영을 추구함으로써 생산성 향상 및 비용 절감 효과를 얻는 사례가 늘고 있다. ■ 황민선 : 예를 들어, 두산로보틱스는 생성형 AI를 활용해 로봇 제조 과정을 최적화했으며, HL만도는 소프트웨어 엔지니어링 효율을 30% 개선한 사례가 있다. 또한 BMW는 아마존Q 인 퀵사이트(Amazon Q in QuickSight)를 도입해 공급망 분석 시간을 대폭 단축하고 의사결정을 가속화했다. 이러한 사례는 AWS의 기술력과 파트너의 산업 전문성이 결합될 때 실질적인 성과를 창출할 수 있다는 것을 보여준다. 한국 제조 기업들도 이러한 접근 방식을 통해 클라우드를 활용한 실질적인 혁신을 실현하고 있으며, AWS는 앞으로도 파트너 생태계와 함께 국내 제조 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하고자 한다.   최근 진행한 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 어떤 행사이고, 이를 통해 기대하는 효과는 무엇인지 ■ 황민선 : 이번 ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 제조 산업의 새로운 도약을 위한 실질적인 설루션과 고객 사례를 제공하고자 마련되었다. 특히 주목할 점은, 제조 현장의 실무 전문가들이 IT나 클라우드 전문 인력의 도움 없이도 신기술을 빠르게 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 두었다는 것이다. 행사는 크게 세 가지의 차별화된 프로그램으로 구성했다. 먼저 C-레벨 조찬 세미나를 통해 경영진이 클라우드 전환의 비전과 전략을 공유할 수 있는 기회를 제공했다. 또한 스마트 제조, 엔지니어링 & 설계, 데이터 분석 & 생성형 AI 등 세 개의 전문 트랙을 통해 각 영역별로 심도 있는 기술 및 구현 사례를 공유했다. 특히 1:1 비즈니스 미팅을 통해 개별 고객별 맞춤 설루션을 AWS 및 AWS 파트너사와 함께 상담 받을 수 있는 기회도 마련했다. 행사를 통해 제조 기업이 클라우드를 통한 혁신의 구체적인 청사진을 그릴 수 있게 되었다고 본다. 특히 실제 구현 사례와 전문가 상담을 통해 자사에 맞는 최적의 설루션을 찾고, AWS의 다양한 파트너 프로그램, 예를 들어 PoC 지원 프로그램을 통해 실제 검증 단계로 신속하게 진입할 수 있는 기회를 제공하고자 했다. ■ 김준성 : ‘AWS 파트너 클라우드 설루션 콘퍼런스’는 아직 클라우드로 전환하지 못한 제조 현장의 고객이나, 클라우드 도입은 하였지만 아직 AI 관련 서비스라든지 클라우드의 활용도가 떨어지는 분들을 위해 보다 더 많은 정보를 제공하기 위해 마련되었다. 이번 콘퍼런스에서는 기술적인 발전은 물론 여러 도입 사례에 대한 발표와 더불어 향후 기대되는 발전 방향에 대해서도 고객들에게 알리는 자리를 마련했다. 정보 획득과 더불어 아직 클라우드 전환이 안된 고객들은 빠르고 효과적인 전환을, 새로운 AI 서비스 도입을 통해 더 나은 혁신이 필요한 고객에게는 그에 맞는 시스템을 구축하는데 도움이 되었기를 바란다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

가트너(Gartner)가 2025년 전 세계 생성형 AI(GenAI) 지출이 전년 대비 76.4% 증가한 총 6440억 달러에 이를 것이라는 전망을 발표했다. 가트너의 존 데이비드 러브록(John-David Lovelock) 수석 VP 애널리스트는 “초기 개념 증명(PoC) 단계의 높은 실패율과 현재 생성형 AI 결과물에 대한 불만족으로 생성형 AI 기능에 대한 기대감이 낮아지고 있다. 이러한 상황에도 불구하고 기반 모델 공급업체는 생성형 AI 모델의 규모, 성능, 신뢰도를 향상시키기 위해 매년 수십억 달러의 투자를 지속하고 있으며, 이러한 역설적인 현상은 2025년에 넘어 2026년까지 이어질 것”이라고 전망했다. 또한 러브록 수석 VP 애널리스트는 “CIO들이 보다 예측 가능한 구현과 비즈니스 가치를 위해 맞춤형이 아닌 상용 설루션을 선택할 가능성이 크며, 지난해부터 추진된 대규모 프로젝트가 주요 검토 대상에 오를 것”이라며, “모델 개선과는 별개로, CIO는 PoC와 자체 개발을 자제하고 기존 소프트웨어 공급업체의 생성형 AI 기능 활용에 집중할 것”이라고 내다봤다. 2025년에는 모든 주요 시장 및 하위 시장에서 생성형 AI 지출이 대폭 증가할 것으로 나타났다. 가트너는 생성형 AI가 IT 지출 시장 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치며, AI 기술이 점점 더 비즈니스 운영과 소비자 제품에 필수 요소로 자리 잡을 것으로 예측했다. 올해 생성형 AI 지출은 서버, 스마트폰, PC 등 하드웨어에 AI 기능이 통합되면서 크게 증가할 것으로 예상되며, 전체 생성형 AI 지출의 80%가 하드웨어 부문에서 발생할 것으로 예측된다. 세부 분야별로 보면 디바이스는 2024년 845.5% 성장했으며, 올해는 99.5% 성장하면서 가장 많은 지출이 이뤄질 분야로 꼽혔다. 서버는 지난해 154.7% 성장했고 올해 33.1% 성장할 전망이다. 서비스 영역은 올해 162.6%로 가장 높은 성장률이 예상되며, 소프트웨어는 올해 93.9% 성장할 것으로 가트너는 예상했다.     러브록 수석 VP 애널리스트는 “AI 지원 디바이스의 보급 확대에 따라 시장 성장이 좌우될 것이며, 2028년까지 AI 지원 디바이스가 소비자 디바이스 시장의 대부분을 차지할 것으로 예상된다. 그러나 이는 소비자가 AI 기능을 적극적으로 요구하기보다는 제조업체가 AI를 소비자 디바이스의 기본 기능으로 탑재하면서 소비자들이 이를 자연스럽게 구매하게 되는 것”이라고 분석했다.

DBMS(데이터베이스 관리 시스템) 전문 기업인 티맥스티베로가 차세대 데이터베이스 어플라이언스인 ‘제타데이터7(ZetaData7)’을 출시하며 하이퍼스케일 데이터 환경에서 기업의 비즈니스 혁신을 지원한다고 밝혔다. 제타데이터7은 티멕스티베로의 DBMS인 ‘티베로(Tibero)’와 레노버의 ‘씽크시스템(ThinkSystem) SR650 V3’ 서버, 초고속 네트워크를 결합한 올인원 DB 어플라이언스이다. 오라클과 호환되는 티베로7을 탑재했으며, 소프트웨어와 하드웨어 통합 최적화를 통해 데이터 처리 성능을 기존 버전 대비 80% 높였다. 특히 100Gbps급 초고속 네트워크 설루션인 인피니밴드(InfiniBand)를 도입해 데이터 전송 속도를 10배 이상 높인 것이 특징이다.      제타데이터7은 기업의 데이터 처리 환경에 따라 DB 서버와 스토리지 서버를 자유롭게 확장할 수 있는 유연한 아키텍처를 제공한다. 티베로 DBMS의 대표 기술인 공유 디스크 기반 액티브-액티브 클러스터(TAC)로 무중단 서비스를 보장한다.  또한, 대용량 데이터로 데이터베이스 서버와 스토리지 간 I/O 병목현상을 극복하고자 ▲DB에서 실행되던 연산을 서버에서 직접 처리하는 ‘펑션 오프로딩(Function Offloading)’ ▲자주 사용되는 컬럼의 요약 정보를 관리하는 ‘스토리지 데이터 맵(Storage Data Map)’ ▲Hot Data의 ‘오토 플래시 캐싱(Auto Flash Caching)’ 기능 등을 통해 최대 10배 빠른 데이터 분석 속도를 제공함으로써 기업이 실시간 데이터 인사이트를 빠르게 확보할 수 있도록 지원한다. 한편, 티맥스티베로는 제타데이터7이 출시와 동시에 국내 소프트웨어 품질 인증 제도인 ‘GS(Good Software) 인증 1등급’을 획득했다고 밝혔다.  티맥스티베로의 박상영 연구본부장은 “제타데이터7은 주요 고객사 대상으로 현재 개념검증(PoC)을 진행 중이고, 실제 운영 환경에서 엔터프라이즈급 성능과 안정성을 검증받고 있다”면서, “더 많은 고객사에서 제타데이터7을 통해 실시간 데이터 기반의 신속하고 정확한 의사결정을 실현할 수 있도록 기능 개발 및 성능 개선에 지속적인 노력을 기울이겠다”고 전했다.

인텔은 고객들이 AI 어시스턴트를 신속하게 개발할 수 있도록 지원하는 새로운 인공지능(AI) 스위트(Suite)를 공개했다. 2023년 12월, 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서 제품군과 함께 등장한 새로운 세대의 PC는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU)를 결합해 사용자의 생산성, 창의성, 게임, 엔터테인먼트, 보안 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어가고 있다. 최신 AI 워크로드를 처리할 수 있는 강력한 하드웨어는 뛰어난 AI PC를 만드는 요소 중 하나에 불과하다. PC 산업은 이 최신 하드웨어를 활용해 새로운 AI 소프트웨어와 사용자 경험을 창출할 수 있는 중요한 기회를 맞이하고 있다. AI PC가 최상의 AI 경험을 제공하기 위해서는 일상적인 작업을 돕는 AI 어시스턴트를 더욱 빠르고 효율적으로 개발하는 것이 중요하다. 인텔은 2025년 1월 라스베이거스에서 열린 CES 2025에서 컴퓨터 제조업체와 소프트웨어 벤더가 몇 분 만에 맞춤형 AI 어시스턴트를 개발할 수 있도록 지원하는 ‘인텔 AI 어시스턴트 빌더(코드명 프로젝트 슈퍼빌더(Project SuperBuilder))’를 공개했다.     AI 어시스턴트 빌더는 복잡한 과정 없이 AI 모델을 손쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 설루션이다. 이 설루션은 세 단계만 거치면 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 설계되었다. 먼저, 준비된 AI 어시스턴트 모델을 선택하고, 이를 다운로드 및 설치한 후, 프로그램을 실행하면 된다. 이 앱은 사용자가 채팅 창에서 질문을 하고, PDF, 스프레드시트, 프레젠테이션, 텍스트 파일 등 다양한 형식의 문서를 업로드하거나 삭제할 수 있도록 지원한다. 사용자가 질문을 하면 AI 어시스턴트는 질문에 맞춰 응답하며, 대화 기록, 관련 문서, 그리고 대규모 언어 모델(LLM)의 내재적 지식을 바탕으로 학습한다. 또한, 욕설 필터와 모델이 편향 없이 안전하게 응답하도록 유도하는 보조 안전 시스템을 포함한 고급 AI 안전 장치를 갖추고 있다. 사용자가 다양한 고급 기능을 선택해 자신만의 AI 어시스턴트를 맞춤형으로 구축할 수 있도록, 지속적으로 새로운 기능이 추가되고 있다. 인텔의 올레나 주(Olena Zhu) 클라이언트 컴퓨팅 그룹 수석 엔지니어는 “인텔은 업계에 자체 AI 중심 콘텐츠를 만들 수 있는 기반을 제공하고 있다. 이를 통해 인텔 고객들은 전체 개발 시간을 단축하고 자신만의 스마트 설루션 출시 속도를 앞당길 수 있다”고 설명했다. 한편, 인텔은 자사의 주요 파트너들이 이미 AI 어시스턴트 빌더를 활용해 특정 요구에 맞는 맞춤형 모델을 개발하고 있다고 소개했다. 에이서는 자사의 카메라 비전 기술을 통합한 AI 세일즈 어시스턴트 기술 증명(PoC)을 3일 만에 개발했다. 한국에서는 인텔과 삼성전자가 교보문고에 클라우드가 아닌 온디바이스에서 실행되는 생성형 AI 챗봇을 도입했다. 이 챗봇은 스마트 LLM을 기반으로 하여, 고객이 책을 검색하고 맞춤형 정보를 받을 수 있도록 지원한다. 에이수스는 인텔의 기술을 활용해 NUC 고객을 위한 기술 특화 Q&A 어시스턴트를 개발했다. AI 어시스턴트를 처음부터 완성도 높게 개발하려면 몇 주에서 몇 달이 걸리며, 소프트웨어 프로그래밍과 AI에 대한 깊은 전문 지식이 요구된다. 그러나 AI 어시스턴트 빌더는 출시가 제안된 지 불과 몇 달 만에 전 세계 PC 제조업체(OEM)와 독립 소프트웨어 벤더(ISV)들에 의해 활발히 활용되고 있다. 또한, 인텔의 AI PC 플랫폼이 성숙해짐에 따라 더 많은 고객들이 인텔과 협업을 추진하고 있다. AI 어시스턴트 빌더는 특정 하드웨어 요구사항을 충족하는 모든 인텔 기반 AI PC에서 원활하게 실행된다. 최소 사양은 인텔 코어 울트라 프로세서(시리즈 1), 16GB 램(RAM), 그리고 내장 인텔 그래픽(Integrated Intel Graphics)을 탑재한 PC다. 2024년 9월, 인텔은 이전 세대 대비 AI 성능을 3배 향상시키고 전력 소모를 최대 50% 줄인 인텔 코어 울트라 프로세서(시리즈 2)를 공개했다.

디지털 트윈 컨소시엄(DTC)은 ‘비즈니스 성숙도 모델(Business Maturity Model)’ 백서를 발표하면서, 조직이 비즈니스 성과를 개선하기 위해 디지털 트윈을 설계하고 구현하는 방법을 안내한다고 밝혔다. 지난 2020년 출범한 디지털 트윈 컨소시엄은 효과적인 디지털 트윈 개발 및 사용을 위한 국제적인 협의체이다. 업계, 학계, 정부기관 등 170여 곳의 회원사가 참여하고 있으며, 협력을 통해 디지털 트윈 기술에 대한 인식 제고를 비롯해 디지털 트윈 기술 채택, 상호 운용성 및 개발 등을 진행하고 있다. DTC가 발표한 비즈니스 성숙도 모델은 수동, 초기, 진행, 성숙, 마스터 등 5단계로 이뤄졌으며, 조직이 디지털 트윈이 비즈니스에 제공하는 가치를 실현하는데 도움을 줄 수 있다. ▲수동(passive) 단계는 디지털화에 대한 적극적 또는 소극적 저항이 있는 단계로, 많은 레거시 프로젝트에서 디지털화가 거의 이루어지지 않았음을 뜻한다. ▲초기(starter) 단계는 디지털 트윈의 존재와 가치를 인식하지만, 도입이 중요한 의제로 부각되지 않은 단계이다. 변화에 대한 태도는 비즈니스 기회보다는 필요악으로 간주된다. ▲진행(progressive) 단계는 디지털 트윈의 초기 참여 단계로, 운영 데이터의 일부 통합 및 자동화를 통해 인사이트를 도출하지만 여전히 개별적 개념 증명(PoC)에 머무른다. ▲성숙(mature) 단계에서는 디지털 트윈의 포괄적인 프로토타입이 시뮬레이션과 함께 구현되며, 부서 간 데이터 공유가 이루어진다. 또한, 조직 전반에 걸쳐 통합적인 접근법으로 확산된다. ▲마스터(master) 단계에서는 디지털 트윈이 광범위하게 채택되고 다양한 활용 사례에서 지속적으로 발전하며, 자율적 의사결정과 사용자 개입 없이 학습 및 행동이 가능하다.   ▲ 이미지 출처 : DTC Business Maturity Subgroup   DTC의 댄 아이작스(Dan Isaacs) 총괄 매니저 겸 CTO는 “디지털 시대의 변화는 빠르고 빈번하게 발생하며, 이는 식별하기 어려운 혼란을 가져올 수 있다”면서, “디지털 트윈을 설계하고 구현할 때 임시방편적인 접근법을 취하면 아키텍처의 일관성을 해치고, 비즈니스 부서 간 데이터 공유 및 프로세스의 종합적인 가시성을 확보하기 어렵다”고 설명했다.

DJI가 ‘DJI 마이크 미니(DJI Mic Mini)’를 공개했다. 작고 가벼운 보디의 DJI의 최신 무선 마이크 제품군인 DJI 마이크 미니는 초보자를 위한 마이크로, 긴 배터리 사용 시간과 안정적인 고음질 오디오 전송 등 우수한 기능을 제공하지만 가격은 엔트리급 수준으로 책정되었다. DJI 마이크 미니는 무게가 10g로, DJI 마이크 2의 절반 수준이다. 클립온, 마그넷 그리고 스트랩으로 셔츠에 부착할 수 있어 옷의 칼라를 늘어뜨리거나 티셔츠를 늘리지 않아 카메라 화면에서도 말끔한 모습을 유지할 수 있다.     DJI 마이크 미니는 작은 보디에 우수한 기능을 담아 콘텐츠 크리에이터가 더 풍부한 디테일의 사운드를 담을 수 있도록 도와주는 것은 물론, 유연한 후편집 작업까지 고려했다. 2단계 노이즈 캔슬링 기술을 통해, 콘텐츠 크리에이터는 북적이는 공간이나 야외 행사와 같은 시끄러운 환경에서 녹음을 할 때도 걱정하지 않아도 된다. 기본 모드에서는 바람 및 에어컨 소리 외에도 에코 소음을 줄이면서 동시에 목소리의 또렷함을 살려주어 조용한 실내 환경에서 사용하기 적합하다. ‘강함’ 모드에서는 시끄러운 주변 환경의 소음을 제거하고 목소리에 집중할 수 있도록 해 준다.  또한 DJI 마이크 미니의 윈드스크린은 야외 촬영 시 바람 소음을 낮춰주어 깨끗한 음향을 사운드를 담을 수 있다. 자동 제한 기능은 오디오 입력이 너무 높을 경우 볼륨을 자동으로 낮춰 왜곡을 유발하는 클리핑을 방지한다. 크리에이터는 수신기의 다이얼을 사용해 5단계 옵션으로 게인(gain)을 빠르게 조정하고, 녹음한 사운드의 입력을 제어할 수 있다. DJI 마이크 미니는 무지향성(omnidirectional) 오디오 레코딩 기능을 갖추고 있으며, 수신기는 한 번에 송신기 2개에 페어링할 수 있다. 이를 통해 디테일을 잃지 않고 여러 소스에서 오디오를 녹음할 수 있어 일관적인 음질을 유지할 수 있다. 또한 듀얼 채널(모노 및 스테레오) 레코딩 기능을 통해 2개 송신기에서 오디오를 분리하여 각각 녹음하거나 한 개 트랙으로 통합할 수 있어, 크리에이터에게 창작 유연성과 제어 가능성을 제공한다. DJI 미모(DJI Mimo) 앱은 메인 트랙보다 6dB 낮은 볼륨으로 녹음하는 안전 트랙(safety track)을 제공해 클리핑/왜곡과 같은 오디오 문제에 대한 걱정을 덜어주며, 볼륨 변동이 심한 라이브 공연에서도 녹음한 오디오를 보완하여 사용할 수 있게 도와준다. 오디오 전송은 최대 400m까지 가능하며, DJI 마이크 미니의 간섭 저항 사양으로 북적거리는 야외 환경 또는 생동감 넘치는 이벤트 현장에서 안정적인 고음질 오디오를 녹음할 수 있다. DJI 마이크 미니의 올인원 충전 케이스는 모든 장비를 한 곳에 편리하게 보관하고 송신기 2개, 수신기 1개, 스마트폰 어댑터, 윈드스크린을 정리할 수 있도록 도와 DJI 마이크 미니의 휴대성과 보관의 편리함을 높인다. 팟캐스트나 라이브와 같은 장시간 콘텐츠를 제작하거나 이동이 잦은 콘텐츠 크리에이터를 위해, 완전히 충전된 DJI 마이크 미니 케이스는 48시간의 사용 시간을 제공하며, 5분 간 빠른 충전으로 1시간을 사용할 수 있다. 완전히 충전된 수신기와 송신기의 경우 각각 약 100분 및 90분 사용이 가능해 레코딩 세션 사이 배터리 교체를 위한 긴 대기 시간을 피할 수 있다. 또한, 송신기는 수신기로부터 신호를 오랜 시간 감지하지 않으면 자동으로 대기 모드로 전환되어 전력을 절약하며 크리에이터가 마이크 전원을 켜고 끌 필요가 없어 사용이 편리하다. 또한, DJI 미모 앱에서 일정 시간 이후 자동 전원 꺼짐을 설정할 수 있어, 배터리 소진을 방지하고 크리에이터가 더 많은 전력을 콘텐츠 제작에 사용할 수 있도록 돕는다. DJI 마이크 미니의 송신기는 오즈모 액션 5 프로(Osmo Action 5 Pro), 오즈모 액션 4(Osmo Action 4), 오즈모 포켓 3(Osmo PoCket 3)에 수신기 없이 직접 연결할 수 있어 크리에이터의 작업을 간소화한다. 또한 수신기 없이 블루투스를 사용해 DJI 마이크 미니를 스마트폰에 직접 연결할 수 있어 스마트폰 사용자도 타사 촬영 앱을 사용해서 오디오 녹음을 할 수 있다. 크리에이터는 DJI 플라이(DJI Fly) 앱을 DJI 니오(DJI Neo) 드론과 DJI 마이크 미니에 블루투스로 연결해 오디오를 녹음하고 항공 촬영 영상에 오버레이할 수 있다. 또한 앱에서 프로펠러 소음을 자동으로 제거하고 영상과 사용자의 오디오 트랙을 결합해 저고도 브이로그 촬영 시에도 높은 사운드 품질을 보장한다. DJI 마이크 미니는 다양한 기기와의 호환성을 갖춰, 카메라, 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿 등을 사용하는 콘텐츠 제작에 적합한 제품이다. 카메라 오디오 케이블(3.5mm TRS)을 사용해 카메라에 연결한 경우, 카메라 전원 켜기/끄기 동기화를 지원하고, 스마트폰과 연결한 경우 분리하지 않고도 외부 재생이 가능하며 스마트폰으로 충전할 수도 있다. 수신기가 스마트폰에 연결된 상태에서 USB-C 포트를 사용해 전력 공급원에 연결 시 두 기기 모두 동시에 충전해 사용할 수 있다. DJI 마이크 미니는 DJI 스토어를 비롯해 하이마트, 네이버 스마트 스토어 및 기타 공인 판매처를 통해 주문할 수 있다. 송신기 2개 + 수신기 1개 + 충전 케이스 구성은 소비자 권장가 19만 1300원, 송신기 1개 + 수신기 1개 구성은 소비자 권장가 9만 5600원이다. 두 가지 구성 모두 카메라 오디오 케이블(3.5mm TRS), 스마트폰 어댑터(Type-C), 윈드스크린, 클립 마그넷을 제공하며, 기타 액세서리는 구성에 따라 차이가 있다. 인피니티 블랙과 아크틱 화이트 색상의 DJI 마이크 미니 송신기는 소비자 권장가 5만 7300원으로 개별 구매가 가능하며, DJI 마이크 미니 충전 케이스는 별도 구입할 경우 소비자 권장가 7만 900원이다. DJI의 폴 팬(Paul Pan) 수석 프로덕트 라인 매니저는 “DJI 마이크 미니는 DJI의 우수한 오디오 음질에 대한 기대에 걸맞은 훌륭한 사운드를 매우 작고 가벼운 패키지에 담았으며 19만 1300원에 만나볼 수 있다”면서, “콘텐츠 크리에이터는 어떤 환경에서도 역동적이면서 선명한 사운드를 녹음할 수 있으며, DJI 마이크 미니의 착용성과 활용성을 마음껏 즐길 수 있다. DJI는 에미상을 수상한 경력이 있는 인스파이어(Inspire) 드론과 로닌(Ronin) 시네마토그래피 생태계를 통해 영화 제작자들에게는 고도로 혁신적인 툴을 제공하는 것은 물론, 이번 제품 론칭을 통해 프리미엄 오디오 녹음 작업을 모든 크리에이터 층에 제공하며 여러 부류의 콘텐츠 크리에이터를 만족시키기 위해 꾸준히 노력하고 있다”고 전했다.