트렌드에서 얻은 것 No. 33   ‘뭐든 척척’ − 그리고 숨은 간극 요즘 주변의 엔지니어와 동료를 만나 AI 이야기를 꺼내면 반응이 한결같이 밝다. 설계 검토를 거들고, 반복적인 코드를 대신 짜 주고, 장문의 보고서까지 매끄럽게 뽑아 주니 “뭐든 척척 해낸다”며 만족스러워한다. 실제로 손에 익혀 본 사람일수록 호의적이다. 그리고 이 체감은 결코 과장이 아니다. 일하는 방식이 눈에 띄게 가벼워졌다는 증언은 이제 도처에서 들린다. 데이터도 이를 뒷받침한다. 맥킨지(McKinsey)의 ‘2025 AI 현황(State of AI)’ 조사에서 기업의 88%가 이미 AI를 쓰고 있다고 답했다. AI는 더 이상 실험이 아니라 일상이 됐다. 다만 한 꺼풀 더 들어가면 흥미로운 간극이 보인다. 같은 조사에서 AI로 전사 영업이익(EBIT)에 5% 이상 기여한 ‘고성과 기업’은 6%에 그쳤고, MIT의 ‘GenAI Divide’ 보고서는 전 세계가 생성형 AI에 300~400억 달러를 쏟아부었음에도 파일럿의 95%가 손익을 측정할 만한 성과를 내지 못했다고 진단했다. 개인의 만족은 분명한 사실인데, 그 만족이 아직 조직 전체의 성과로는 충분히 번지지 못한 셈이다. 그렇다면 이 ‘척척 해내는’ 개인의 경험을, 어떻게 조직의 성과로 키울 수 있을까. 기업 현장의 AI 활용을 영역별로 따라가 본다.   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   AI 비서(코파일럿) : 만족이 시작되는 곳 대부분의 만족은 ‘AI 비서’에서 출발한다. 메일 초안, 회의록 요약, 번역, 규격 문서 검색, 매크로·코드 작성, 보고서 정리까지 대화 몇 번이면 결과물이 나온다. 사무용 협업 도구와 개발 환경에 비서가 기본 탑재되면서, 개인의 생산성 향상은 누구나 체감하는 현실이 됐다. 지인들이 “뭐든 척척”이라고 말하는 바로 그 지점이다. 이 효용은 진짜이고, AI 여정의 소중한 출발점이다. 여기서 한 걸음 더 나아갈 여지도 분명하다. MIT가 짚었듯, 범용 비서는 개인의 생산성은 확실히 높이지만 조직 전체의 워크플로까지 바꾸지는 못한다. 그래서 ‘AI를 쓴다’고 답한 88% 가운데 다수가 이 단계의 만족에 머문다. 비서는 훌륭한 시작점이며, 다음 단계는 이 개인의 성과를 팀과 공정의 성과로 잇는 일이다.   AI, 기업 속으로 파고들다 − 프리미엄 구독과 ‘섀도 AI’ 흥미로운 변화는 위에서 내려오는 도입만이 아니라, 아래에서 올라오는 침투에서 일어나고 있다. 직원들이 회사의 공식 승인과 무관하게, 개인 프리미엄 구독으로 일상 업무에 AI를 끌어다 쓰는 흐름이다. 예컨대 클로드(Claude)의 상위 요금제인 맥스(Max)는 월 100달러(5배)~200달러(20배) 수준으로, 표준 프로(Pro) 요금제 대비 사용량을 크게 늘리고 코딩 도구(Claude Code)까지 온전히 열어준다. 하루 4~5시간씩 복잡한 업무에 AI를 붙들고 사는 지식근로자·개발자·분석가를 겨냥한 요금제다. 이런 고사용 구독을 개인이 직접 결제해, 문서 작성부터 코드·분석까지 ‘하루 종일 쓰는 주력 도구’로 삼는 사람이 빠르게 늘고 있다. 그만큼 효용을 강하게 체감한다는 방증이다. 문제는 이 사용의 상당수가 회사의 레이더망 밖에서 일어난다는 점이다. MIT 조사에 따르면, 직원들이 개인 챗봇 계정을 업무에 쓰는 기업이 90%를 넘는 반면, 회사 차원의 공식 LLM 구독을 갖춘 곳은 40%에 그쳤다. 공식 도입이 정체된 사이, ‘섀도 AI(shadow AI)’ 경제가 음지에서 번창하고 있는 셈이다. 한 보고서는 지식근로자의 71%가 여전히 IT 승인 없이 AI 도구를 쓴다고 집계했다. 이에 대한 기업의 대응은 크게 갈린다. 한쪽은 보안을 이유로 외부 AI를 차단한다. 분기 보고서를 요약하려고 마진 데이터를 외부 챗봇에 붙여 넣는 식의 정보 유출이 실제로 벌어지고, 섀도 AI가 관련된 유출 사고는 건당 평균 약 67만 달러의 추가 비용을 낳는다는 조사도 있다. 우려는 정당하다. 그러나 차단이 곧 사용 중단으로 이어지지는 않는다. 한 도구를 막으면 직원들은 다른 도구로 옮겨갈 뿐이고, 차단은 기업이 얻을 수 있는 AI 가치의 상당 부분까지 함께 버리는 결과가 된다. 그래서 다른 한쪽, 그리고 점점 더 많은 기업은 ‘막기’가 아니라 ‘잘 쓰게 하기’로 방향을 튼다. 승인된 안전한 도구(팀·엔터프라이즈 요금제, 거버넌스가 적용된 사내 환경)를 적극적으로 제공해 직원의 만족과 생산성을 동시에 끌어올리는 것이다. 실제로 한 의료 기관은 승인된 AI 도구를 제공한 뒤 비승인 사용이 89% 줄고, 임상의 1인당 하루 32분을 절약했다고 보고했다. 요컨대 AI는 이미 기업 안으로 깊숙이 들어와 있고, 관건은 그것을 음지에 둘 것인가, 양지로 끌어내 성과로 전환할 것인가다.   로컬 LLM과 주권 AI : 데이터를 안에 두기 물론 ‘잘 쓰게 하기’의 출발점은 보안이다. 사내 정보가 외부 서비스로 흘러가는 것에 대한 우려가 크다. 국내 조사에서도 AI 도입을 가로막는 가장 큰 이유로 ‘정보 유출 우려(41.9%)’가 꼽혔다. 그 결과, 모델과 데이터를 자사 통제 영역 안에 두려는 흐름이 뚜렷해졌다. 핵심 키워드는 ‘로컬 LLM’과 ‘주권 AI(sovereign AI)’다. 거대 범용 모델 대신, 규모는 작지만 특정 도메인에 맞춘 소형 언어 모델(sLLM)을 온프레미스나 사설 클라우드에 올려 민감 데이터가 회사 울타리를 벗어나지 않게 하는 방식이다. 한 조사에서는 데이터 주권을 추구하는 기업의 약 67%가 이미 어떤 형태로든 사설 AI 인프라로 옮겨갔다고 한다. 국내에서도 보안 민감도가 높은 제조·금융 대기업이 외부 서비스 대신 자체 모델(예컨대 삼성전자의 ‘가우스’)과 ‘사내 GPT’를 구축하는 배경이 여기에 있다. 이렇게 안전한 사내 환경이 갖춰지면, 직원들은 마음 놓고 더 적극적으로 AI를 쓸 수 있게 된다. 그리고 보안이 사실상 전부인 일부 영역에서는, 이 로컬·온프레미스 전략이 ‘트렌드’가 아니라 ‘유일한 선택지’가 된다. 대표적인 곳이 국방과 규제 산업이다.   시나리오 중심의 구축 : 국방과 규제 산업 이들 영역의 키워드는 ‘에어갭(air-gap, 폐쇄망)’이다. 시스템이 런타임에 필요로 하는 모든 것—모델, 토크나이저, 검색 엔진—을 경계 안에 미리 갖춰 두고, 외부 API 호출과 클라우드 의존을 0으로 만드는 구조다. 오픈웨이트 모델(라마·미스트랄·큐원 등)을 자체 GPU 클러스터에 올려, 토큰 생성이 단 한 번도 경계를 벗어나지 않게 한다. 여기서 AI는 비서에 그치지 않고, ‘시나리오에 맞춰 짓는’ 대상이 된다.   국방 해외에서는 미 로스앨러모스 국립연구소가 2025년 초, 핵·방산 관련 통제정보(CUI·ITAR)를 다루기 위해 클라우드 대신 LLM 자체 호스팅이라는 ‘더 어려운 길’을 택했다. 미 육군은 로컬에서 호스팅하는 보안 LLM에 접근하는 ‘엔터프라이즈 LLM 워크스페이스’를 배치했고, 이를 군사 영향등급 IL5에서 기밀 작전용 IL6로 확장하고 있다. 데이터 유출 우려 때문에 육군이 타군의 AI 프로그램을 자기 망에서 차단한 일까지 있었을 만큼, 보안 민감도는 절대적이다. 국내도 빠르게 움직인다. 방위사업청은 방위력 개선사업 관련 법령·규정·용어를 학습시켜 내부망에서 문서 요약·초안 작성·특화 번역을 제공하는 생성형 AI 서비스 구축을 추진 중이다. 1단계로 내부 포털에 ‘AI 비서’를 얹고, 2단계에서 사업보고서 초안 생성·현황 분석까지 수행하는 단계적 구상이다. 국방통합데이터센터(DIDC)는 국방 생성형 AI 운영을 위한 GPU 서버 구축을 진행하고, 국내 클라우드 기업은 국방 AI 전환 전담 조직을 신설해 정찰· 감시 영상 분석, 작전 교신 분석 등 군사 데이터를 통합하는 ‘한국형 국방 AI 플랫폼’ 구축에 나섰다. 특히 보안 기관에 엔지니어가 상주하며 현장 시나리오에 맞춰 시스템을 직접 설계·운영하는 ‘전방 배치 엔지니어(FDE)’ 방식까지 등장했다. 그 바탕에는 병력 감소라는 구조적 압박—적은 인력으로 더 많은 일을 해야 한다는 현실—이 있다.   규제 산업 제약(GxP 하의 배치 이력·공정 레시피), 금융(FINRA·SEC 규제), 의료(환자정보 PHI), 그리고 전력·플랜트 같은 중요 인프라와 OT(운영기술) 환경도 같은 길을 걷는다. 이들에게 에어갭은 ‘기능’이 아니라, 규제·감사·국가안보를 동시에 만족시키는 ‘유일한 컴플라이언스 자세’다. 이런 환경의 AI 에이전트는 범용이 아니라 임무 특화로 지어진다. 폐쇄망 안에서 기밀 문서 분석·정보 요약을 수행하고, 공장에서는 인터넷 없이 예지보전·비전 검사·에이전틱 워크플로를 돌린다. 공정 레시피도, 환자 정보도, 공급사 IP도 시설 밖으로 한 줄도 나가지 않는다. 핵심은 ‘범용’이 아니라 ‘시나리오’다. 작전·공정·규제라는 구체적 맥락에 맞춰, 모델과 에이전트를 그 경계 안에서 설계하고 길들인다.   사내 정보 학습과 엔지니어링 지식센터(RAG) 모델을 안으로 들였다면, 다음은 ‘우리 지식을 먹이는 일’이다. 핵심 기술이 RAG(검색 증강 생성)다. 사양서·도면·작업표준·장애 이력·회의록처럼 흩어진 사내 문서를 색인하고, AI가 답을 만들 때 그 근거를 실시간으로 끌어오게 하는 구조다. 이렇게 하면 환각(hallucination)을 크게 줄이고 ‘우리 회사 맥락’에 맞는 답을 얻을 수 있다. 엔지니어링 관점에서 이는 곧 ‘엔지니어링 지식센터’의 구축으로 이어진다. 베테랑의 머릿속과 개인 폴더에 흩어져 있던 설계 노하우·실패 사례·검토 기준을, 질문하면 출처와 함께 답하는 살아있는 지식 베이스로 바꾸는 것이다. 신입도 베테랑의 경험을 즉시 꺼내 쓸 수 있게 되니, ‘척척 해내는’ 경험이 개인을 넘어 조직 전체로 확장된다. 실제로 한 유럽 은행은 RAG 기반으로 감사·컴플라이언스 업무를 자동화해 3년간 약 2천만 유로를 절감하고 36명분의 업무 시간을 돌려받았다고 보고했다. 다만 전제가 있다. RAG의 답은 먹인 데이터의 품질을 넘지 못한다. 사내 문서가 정돈돼 있지 않고 표준이 없으면, 지식센터는 ‘쓰레기를 빠르게 찾아 주는’ 시스템이 될 뿐이다. 8개월 전에 폐기된 규정을 자신 있게 답하는 AI는 모델의 문제가 아니라 데이터·구조의 문제다. 접근권한 통제와 최신성 관리도 필수다.   실행하는 에이전트 : 인사·재무·엔지니어링 가장 앞선 활용은 ‘실행하는 에이전트’다. 질문에 답하는 비서를 넘어, 여러 시스템을 넘나들며 다단계 업무를 스스로 수행한다. 가트너(Gartner)는 2025년 5% 미만이던 ‘업무 특화 에이전트 내장 애플리케이션’이 2026년 말 약 40%까지 늘 것으로 내다봤다. 부서별로 보면 현주소가 좀 더 구체적으로 잡힌다. 인사(HR) : 이력서 스크리닝, 면접 일정 조율, 입사 온보딩 오케스트레이션, 휴가·급여·복리후생 문의 응대 등 정형·반복 업무를 메신저 안에서 처리해, HR 인력을 채용 전략·조직문화 같은 고부가 업무로 돌린다. 재무(finance) : 인보이스-발주서 자동 대사(matching), 비용 승인 흐름, 이상 거래·부정 징후 탐지, ERP 연계 결제 처리. 한 글로벌 투자은행은 450개 이상의 AI 활용 사례를 매일 운영하고, 한 결제 서비스 기업은 단일 고객상담 에이전트로 850여 명분의 업무량을 처리했다고 밝혔다. 엔지니어링 : 현장 엔지니어들이 가장 높은 만족을 표하는 영역이기도 하다. 설계 검토 보조, 생성형 설계(generative design), 코드 자동화, 사내 지식 검색이 일상에 녹아든다. 맥킨지의 조사에서도 에이전트 도입 선도 분야로 IT·지식 관리와 함께 ‘엔지니어링’이 꼽혔고, 소프트웨어·IT 영역에서는 10~20%의 비용 절감이 보고된다. 공통점은 분명하다. 좁고, 반복적이며, 오류 비용이 관리 가능한 업무에서 에이전트는 빛난다. 반대로 과제가 열려 있고 판단의 무게가 클수록, 사람의 검증(human-in-the-loop)은 여전히 필수다.   벤더는 어떻게 대응하나 − PLM·ERP·SaaS의 공통 행보 그렇다면 설루션 벤더들은 이 흐름에 어떻게 대응하고 있을까. 특정 회사를 떠나, PLM·ERP·SaaS 진영 전반에서 관찰되는 공통점은 세 가지다. 첫째, ‘기록의 시스템’에서 ‘실행의 시스템’으로의 전환이다. 과거 데이터를 저장·조회하던 플랫폼들이, 이제 자연어 비서와 에이전트를 기본 기능으로 내장해 사용자가 시스템 안에서 직접 일을 처리하게 만든다. PLM은 BOM·도면 탐색 비서를, ERP는 구매·인사·재무 워크플로 에이전트를, SaaS는 자사 데이터 위에서 동작하는 코파일럿을 전면에 내세운다. 둘째, 보안과 주권을 전제로 한 배치다. 거대 파운데이션 모델을 활용하되, 전용 인스턴스·온프레미스·지역별 데이터 처리 옵션을 제공해 규제와 데이터 주권 요구를 흡수하려 한다. 앞서 본 ‘로컬 LLM’ 수요에 벤더가 응답하는 방식이다. 셋째, ‘담장 안의 지능’이라는 한계다. 어느 벤더든 AI는 결국 자사 플랫폼이 관리하는 데이터 안에서만 똑똑하다. PLM의 AI는 PLM 데이터를, ERP의 AI는 ERP 데이터를 본다. 정작 제품 개발 의 진짜 병목인 PLM−ERP−MES-품질을 가로지르는 단절은 아직 어느 벤더의 AI도 풀어 주지 못한다. ‘에이전트 네이티브’로 시스템을 재설계하기보다, 기존 시스템에 비서를 끼워 넣는 단계에 머 물러 있는 셈이다.   맺음말 − 만족을 성과로 기업의 AI 활용을 비서 → 기업 속으로의 침투 → 로컬화 → 시나리오별 구축 → 지식 학습 → 에이전트로 늘어놓고 보면, 정작 중요한 질문이 떠오른다. “우리 조직은 지금 어느 지점에 있는가?” 분명한 것은, AI가 이미 많은 이들에게 ‘뭐든 척척 해내는’ 든든한 동료가 되었다는 사실이다. 설계도, 보고서도, 코드도 거뜬히 거들어 주니 현장의 만족이 높을 수밖에 없다. 그 만족은 진짜이고, 변화의 가장 강력한 연료다. 다만 88%와 6%를 가른 결정적 차이는 도구의 보유가 아니라 ‘워크플로의 재설계’였다. 개인이 느끼는 만족을 조직의 성과로 키우려면, 그 만족 위에 정돈된 데이터와 다시 짠 일의 흐름을 얹어야 한다. 국방과 규제 산업이 보여주듯, 가장 큰 성과는 막연한 범용이 아니라 구체적 시나리오 위에서 만들어진다. 그래서 좋은 소식은, 이미 AI의 효용을 몸으로 느낀 사람들이야말로 다음 단계로 갈 준비가 가장 잘 되어 있다는 점이다. 도입은 쉽고 전환은 어렵지만, ‘척척’의 경험을 가진 현장이 그 어려운 길을 가장 앞서 갈 수 있다. 그리고 그 끝에, 6%의 자리가 있다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

이석현 지음 / 2만원 / 여림재 AI 격변의 시대, 기술 설명을 넘어 인간의 생존 전략을 묻는 AI 인문학 챗GPT의 등장 이후 인공지능(AI)은 단순한 기술 업계의 화두를 넘어 검색, 운영체제, 투자 시장, 노동, 교육, 창작에 이르기까지 인간 사회의 전 층위를 재편하고 있다. 이제 우리에게 필요한 핵심 질문은 ‘AI가 얼마나 똑똑한가’가 아니라, ‘AI가 바꿔놓을 세계에서 인간은 어떻게 살아남을 것인가’다. 이 책은 단순히 최신 AI 툴 사용법을 나열하는 기술 실용서를 넘어, 철학과 자본론의 시각에서 AI 시대를 해부하는 AI 인문학 지침서다. 저자는 극소수의 빅테크 플랫폼 권력자가 부를 독점하고 대중은 알고리즘에 종속되는 가혹한 ‘기술 봉건주의’의 도래를 경고한다. 나아가 대안 없이 파도에 휩쓸리는 ‘디지털 소작농’으로 전락하지 않기 위해 반드시 알아야 할 자본의 흐름과 실전 생존 전략을 구체적으로 제시한다. 총 3부로 구성된 내용 중 1부에서는 1950년대 AI의 긴 겨울부터 딥러닝의 전환점, 알파고 쇼크, 챗GPT 쇼크를 거쳐 트랜스포머와 멀티모달 AI가 등장하기까지의 역사적 흐름을 입체적으로 추적한다. 젠슨 황, 샘 올트먼 등 판도를 설계한 인물들의 철학을 바탕으로 GPU, 거대언어모델(LLM), 검색증강생성(RAG), 온디바이스 AI 등의 핵심 기술 개념을 산업 및 사회 변화와 연결해 설명한다. 2부에서는 엔비디아, AMD, 클라우드 3사 등을 분석하며 AI 골드러시 속 자본의 가치 사슬을 정밀하게 해부한다. AI 시대의 진짜 부는 모델을 만드는 기업이 아니라 컴퓨팅 파워, 데이터, 배포 채널, 운영체제를 장악하고 통행료를 걷는 기업에 집중된다는 선명한 통찰을 전한다. 3부에서는 10년 뒤 마주할 기술 유토피아와 기술 봉건주의의 갈림길에서 개인의 생존 전략을 모색한다. 일의 재정의, 독서와 질문하는 능력을 키우는 커리어 투자, 부가 모이는 지형을 읽어내는 관점 투자를 통해 AI 에이전트를 거느린 1인 자본가이자 디지털 자영농으로 거듭나는 구체적인 해법을 담았다. 162개의 삽화와 186개의 핵심 용어가 수록되어 기술과 자본의 큰 지도를 읽고 싶은 이들에게 명쾌한 이정표가 된다.  

아마존웹서비스(AWS)는 AI 에이전트의 지식 접근 범위를 넓히고 프로덕션 환경에서 지속적으로 성능을 개선하도록 지원하는 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)의 신규 기능을 발표했다. 오늘날 에이전트를 구동하는 모델은 복잡한 문제를 추론하고 다단계 워크플로를 계획하며 정교한 응답을 생성할 수 있을 만큼 뛰어난 역량을 갖췄다. 그러나 대다수 에이전트는 필요한 맥락 정보와 피드백을 활용하지 못해 잠재력을 충분히 발휘하지 못하고 있다. AWS는 이번 발표를 통해 에이전트의 정보 접근 범위를 조직 내 지식 애셋, 웹 정보, 유료 정보까지 확대하고 운영 중 발생하는 문제를 탐지하고 진단하는 기능을 제공한다. 이와 함께 에이전트 역량 확대에 맞춰 보안 통제도 강화한다. 기업의 핵심 업무 데이터는 분산되어 있어 기존에는 이를 에이전트에 연결하려면 수개월의 엔지니어링 작업이 요구됐다. AWS는 아마존 베드록 관리형 지식 베이스(Amazon Bedrock Managed Knowledge Base)를 에이전트코어에 새롭게 통합해 이 작업을 대체한다. 비정형 데이터 소스를 연결하면 벡터 스토어, 임베딩 및 재순위화 모델, 속도 제한 등 확장성 관련 인프라를 AWS가 직접 관리한다.     이번 통합의 핵심 기능은 기존 검색증강생성(RAG) 방식을 넘어선 에이전트 기반 검색기다. 질의와 유사한 조각을 단순 매칭하는 대신 지식 베이스 전반에 걸쳐 질의 수행 과정을 설계하고 문서 간 연관 개념을 연결하며 중간 결과를 평가해 재순위화한 뒤 답변을 생성한다. 복잡한 다단계 질의에서 에이전트 기반 검색은 기본 검색 대비 더 폭넓고 포괄적인 결과를 제공한다. AI 에이전트 개발자를 위한 신규 도구인 웹 서치 온 에이전트코어(Web Search on AgentCore)도 발표됐다. 이 도구는 고객의 AWS 보안 환경 내에서 웹 정보를 제공한다. 에이전트 기반 검색에 최적화되어 적은 토큰으로도 많은 정보를 담은 핵심 발췌문을 제공하며 공개 웹 정보와 아마존의 독자적인 지식 그래프를 결합하는 다중 소스 그라운딩 방식을 적용했다. 웹 서치 온 에이전트코어는 새로운 외부 업체를 시스템에 등록하고 연동하는 과정이나 그에 따른 오케스트레이션, 인증, 결제 절차 없이 질의를 AWS 보안 및 컴플라이언스 범위 내에서 처리한다. 유료 콘텐츠 접근을 위한 기능도 마련됐다. 에이전트코어 페이먼트(AgentCore payments)는 에이전트가 금융 시장 데이터나 유료 리서치 등 유료 서비스와 콘텐츠를 발견하고 접근해 실행 루프 내에서 결제할 수 있도록 지원한다. 정식 출시된 AWS WAF AI 트래픽 수익화(AWS WAF AI traffic monetization)는 콘텐츠 소유자가 에이전트 접근을 차단하거나 허용하고 대가를 받을 수 있게 한다. 두 기능이 동일한 플랫폼에서 작동하므로 WAF를 사용하는 콘텐츠 제공자는 에이전트코어에서 인증된 에이전트를 별도 설정 없이 자동으로 신뢰할 수 있다. AWS는 운영 트레이스를 분석해 에이전트를 지속적으로 개선할 수 있는 신규 최적화 기능도 선보였다. 프리뷰로 제공되는 에이전트코어 인사이트는 수백 건의 세션에 걸친 실패, 의도, 경로 분석을 통해 대시보드나 개별 트레이스 검토로는 드러나지 않는 패턴을 파악한다. 실패 인사이트는 오류 신호를 남기지 않는 조용한 실패를 포함한 반복 실패 패턴을 탐지하고 근본 원인을 설명하며 영향 범위에 따라 우선순위를 제시한다. 의도 인사이트는 사용자의 실제 요청 의도를 기준으로 요청을 군집화하고 경로 인사이트는 에이전트의 작업 수행 경로를 그룹화해 공통 패턴을 파악한다. 정식 출시된 추천 기능과 A/B 테스트는 트레이스와 평가 결과를 분석해 시스템 프롬프트 및 도구 설명의 구체적인 개선안을 제시한다. 배치 평가는 정의된 테스트 데이터셋으로 개선안을 검증해 종합 점수를 제공하며 변경 사항이 프로덕션에 반영되기 전 성능 저하를 사전에 파악한다. A/B 테스트는 운영 트래픽을 분할해 에이전트 버전 간 통제된 비교를 수행한다. 이 기능들은 에이전트 운영 환경에 관계없이 동일하게 작동한다. 에이전트의 역량이 커질수록 노출되는 영역도 늘어난다. 에이전트코어의 정책 기능은 게이트웨이 단계에서 실시간 결정론적 통제를 제공한다. AWS는 이번에 정식 출시된 베드록 가드레일(Bedrock Guardrails) 연동으로 이 기능을 확장했다. 베드록 가드레일 연동은 모든 에이전트 행동을 프롬프트 인젝션 시도, 유해 콘텐츠, 민감정보 노출 여부로 평가한다. 이런 점검은 게이트웨이 계층에서 이뤄져 에이전트가 이를 인지하거나 우회할 수 없다. AWS는 주요 보안 기업의 탐지 신호도 동일한 정책에 반영할 계획이다. AWS는 에이전트코어 하네스(AgentCore harness)를 관리형 기능으로 정식 출시했다. 고객은 오케스트레이션 루프를 직접 코딩하는 대신 모델, 도구, 스킬, 지침을 설정으로 정의해 루프를 구성하고 실행할 수 있다. 모델과 하네스를 분리해 설계했기 때문에 고객은 원하는 모델을 선택하고 에이전트 로직을 수정하지 않고도 세션 중간에 모델을 전환할 수 있다. 하네스가 단일 플랫폼의 일부로 동작하므로 보안 정책을 적용하는 동일한 게이트웨이로 도구에 접근하고 조직 지식, 웹 검색, 유료 서비스와 연결된다. 신원 관리, 메모리, 관측 가능성도 같은 플랫폼에서 제공돼 모든 에이전트 행동이 처음부터 거버넌스와 추적 대상이 된다.

Al, 이제 PoC를 넘어 실질적인 비즈니스 성과로 연결해야 할 때입니다. 이번 웨비나에서는 HP와 업스테이지가 기업 및 산업별 환경에 최적화된 AI 전환(AX) 구축·운영 방안을 소개합니다. 또한 NVIDIA Blackwell 및 Grace Blackwell 기반 HP AI 포트폴리오를 통해, 추론(Inference)과 AI 에이전트 시대의 온프레미스 AI 인프라 가치와 활용 사례를 소개합니다. 아울러 초기 투자 부담은 최소화하고, PoC에서 실제 운영 및 확산 단계로 성공적으로 전환하기 위한 핵심 체크리스트를 공유합니다. Al 도입의 실질적인 성과와 성공적인 구축·운영 방안이 궁금하다면 이번 웨비나에 참여해 보세요. #HP #엔비디아 #업스테이지 #에티버스

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 5월 21일 ‘심센터 테크놀로지 콘퍼런스(STC)’를 개최하고, AI 기반 엔지니어링의 미래 비전을 소개했다. 이번 행사는 지멘스와 알테어의 통합 이후 처음 열리는 공식 기술 행사로 시뮬레이션, 테스트, 고성능 컴퓨팅(HPC), AI를 아우르는 통합 엔지니어링 포트폴리오를 국내 고객과 업계 관계자들에게 선보였다. ■ 최경화 국장   이번 행사에서 지멘스는 AI를 단순한 도구가 아닌 엔지니어링 전 주기를 재편하는 필수 인프라로 규정하고, 실제와 디지털 세계를 결합한 포괄적 디지털 트윈(comprehensive digital twin) 전략을 구체화했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장은 “지멘스와 알테어의 통합으로 규모와 역량이 확대됐고, 기존 지멘스 고객과 알테어 고객이 서로의 강점을 아우르는 설루션을 검토할 수 있는 새로운 사업 성장 기회가 열렸다”면서, 국내 인력이 약 450명 규모로 성장했다고 밝혔다.   ▲ 지멘스 오병준 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이 STC 키노트 세션에서 발표하고 있다.   산·학·연 전문가 한자리에… 실제 적용 사례와 혁신 전략 공유 이번 STC에는 국내 주요 제조·엔지니어링 기업 관계자들과 학계 및 연구기관 관계자들이 대거 참여해 산업별 엔지니어링 혁신 사례와 디지털 전환 전략을 공유했다. 키노트 세션은 오병준 한국지사장의 오프닝 스피치로 시작되었으며, 이어 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 지멘스 수석부사장 겸 시뮬레이션 부문 총괄이 ‘산업 판도를 바꾸는 융합 : 피직스와 산 업용 AI의 확장’을 주제로 강연을 진행했다. 또한 HD한국조선해양은 ‘모델 기반 통합 선박 설계·생산 일관화’를 주제로 발표를 진행하며, 조선·중공업 분야의 실제 디지털 엔지니어링 적용 사례를 공유했다. 이와 함께 행사장에서는 산업용 AI, 시뮬레이션 기반 설계, 고급 시뮬레이션, 멀티피직스, 테스트와 실행 가능한 디지털 트윈 등을 주제로 한 트랙 세션과 부스가 운영되어 참가자들이 지멘스 전문가 들과 기술 트렌드를 논의하는 네트워킹의 장이 마련됐다.   AI 시뮬레이션의 3대 축 : 더 빠른 엔진과 엔지니어 그리고 지능화 지멘스의 새로운 엔지니어링 전략은 더 빠른 엔진, 더 빠른 엔지니어, 엔지니어링 인텔리전스라는 세 가지 핵심 축으로 구성된다. 첫째, ‘더 빠른 엔진’의 핵심은 피직스(physics) 기반 AI와 메시리스(meshless) 기술이다. 전통적인 방식은 격자 생성 등 전 처리 과정에 막대한 시간이 걸렸지만, 지멘스는 격자 없이 형상 데이터 위에서 즉시 연산하는 ‘심솔리드(Simcenter Simsolid)’와 기하학적 딥러닝 기술을 결합했다. 이를 통해 에어버스의 구조 시뮬레이션 속도를 100배, 외부 공기역학 계산 속도를 250배 이상 단축하는 등 시뮬레이션 패러다임을 검증에서 탐색으로 전환하고 있다. 둘째, ‘더 빠른 엔지니어’ 전략은 설계부터 제조까지 전 워크플로에 AI 에이전트와 코파일럿을 심어 엔지니어 개인의 생산성을 극대화하는 것을 목표로 한다. CAD, CAE 메싱, 솔버, 멀티피직스 등 각 분야의 전문 에이전트가 하나의 디지털 스레드 안에서 유기적으로 협업하는 ‘멀티에이전트 오케스트레이션’ 구조가 그 실체다. 셋째, ‘엔지니어링 인텔리전스’는 새로운 심센터(Simcenter), 래피드마이너(RapidMiner), HPC웍스(HPCWorks)라는 세 종류의 플랫폼을 주축으로 구현된다. 특히 래피드마이너는 기업 내 분산된 방대한 데이터를 지식 그래프와 온톨로지 기술로 연결하여 데이터의 맥락(context)을 이해하고, 이를 실행(action) 가능한 지능형 애플리케이션으로 전환하는 ‘자율 엔터프라이즈(autonomous enterprise)’의 기반이 된다.   ▲ 샘 마할링엄 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 수석부사장 겸 시뮬레이션 부문 총괄    지멘스-알테어 통합 시너지 : 포괄적 포트폴리오의 완성 알테어 인수 1주년을 맞이한 지멘스는 양사의 기술 결합이 가져 온 시너지를 강조했다. 기술적으로는 알테어의 하이퍼웍스(HyperWorks)와 지멘스의 심센터가 통합되면서 구조, 유체, 열 역학, 전자기, 음향, 화학 등 전 물리 영역을 아우르는 완벽한 디지털 트윈 플랫폼이 구축됐다. 특히 전자기 분야는 알테어의 고주파· 저주파 기술로 공백이 채워졌으며, 구조 분야에는 알테어의 옵티스트럭트와 충돌 해석 솔버인 라디오스(Radioss)가 더해져 포트폴리오의 깊이가 강화됐다. 샘 마할링엄 수석부사장은 “이제 고객은 다양한 영역의 복잡성을 모델링할 수 있는 완전한 도구를 갖게 되었으며, 이를 통해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 획기적으로 줄일 수 있다”고 밝혔다.   제조 현장의 핵심 과제 : 보안과 IP 보호 전략 AI 도입의 가장 큰 걸림돌인 데이터 보안과 지식재산권(IP) 보호에 대해서도 지멘스는 해결책을 제시했다. 지멘스는 온프레미스(on-premise), 하이브리드, 프라이빗 클라우드 등 고객의 환경에 맞춘 유연한 배포 옵션을 제공한다. 모든 데이터 학습은 기업 내부 방화벽 안에서 독립적으로 이루어지며, 클라우드 확장 시에도 가상사설망(VPN) 기반의 전용 계정을 사용하여 다중 사용자 공유에 따른 위험을 원천 차단한다. 또한 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용해 엔지니어링 데이터의 외부 유출과 AI의 할루시네이션(환각) 현상을 동시에 해결함으로써 제조 기업들이 안심하고 AI를 도입할 수 있는 환경을 구축하고 있다.   ‘지능형 원팀’으로 중국의 속도전에 대응 오병준 한국지사장은 한국 제조업이 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해서는 피직스 AI와 같은 새로운 기술을 빠르게 도입하는 동시에, 설계·해석·생산의 사일로(silo)를 넘어 전체 라이프사이클을 연결하는 디지털 스레드(digital thread) 구축이 시급하다고 제언했다. 특히 빠른 피드백 사이클을 앞세운 중국 제조업의 추격에 대응하기 위해서는 대기업과 소재·부품·장비(소부장) 협력사가 하나의 지능형 체계로 묶여야 한다고 강조했다. 그는 조선·중공업 분야의 ‘모델 기반 통합 선박 설계·생산 일관화’ 사례와 자동차 산업의 ‘올인원 엔지니어’ 추세를 언급하며, 소부장 기업의 장비 데이터가 대기업의 AI 관제 시스템과 실시간 연동되는 ‘지능형 원팀’ 체계가 대한민국 제조업의 초격차를 유지할 수 있는 핵심 동력이 될 것이라고 전망했다.     지멘스-알테어, 포트폴리오 통합과 데이터 호환 기자회견 중 이어진 질의응답 세션에서는 양사의 설루션 통합 및 데이터 호환성에 대한 구체적인 질의가 이어졌다. 샘 마할링엄 부사장은 양사의 결합이 중복 투자가 아닌 상호 보완적 통합임을 강조했다. 전자기 분야는 기존 지멘스 포트폴리오에서 상대적으로 약했던 고주파 및 저주파 해석 영역이 알테어의 기술력과 결합하며 완벽한 진용을 갖추게 되었다. 구조 및 기계 해석 분야에서는 알테어의 충돌 해석 솔버인 라디오스와 최적화 설루션인 옵티스트럭트(OptiStruct)가 심센터 포트폴리오에 더해져 기계적 시뮬레이션의 깊이가 한층 깊어졌다. 메시 없이 형상 그대로 해석하는 심솔리드(Simsolid) 기술을 전면에 배치해 시뮬레이션 속도를 높였다. 사용자들이 우려하는 데이터 호환성 및 향후 로드맵에 대해서는 ‘통합된 디지털 트윈’을 해법으로 제시했다. 마할링엄 부사장은 “현재 지멘스는 양사의 설루션을 하나의 심리스한 워크플로(seamless workflow)로 묶는 작업을 강력하게 추진하고 있다”고 밝혔다. 단순히 파일을 주고받는 수준을 넘어, 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼이라는 거대 생태계 안에서 구조, 유체, 열역학, 전자기 등 모든 물리 영역의 데이터가 하나의 디지털 스레드로 흐를 수 있도록 통합을 가속화하고 있다는 설명이다. 그는 “궁극적인 목표는 사용자가 어떤 도구를 사용하든 상관없이, 데이터 단절 없이 모든 복잡성을 모델링하고 검증할 수 있는 포괄적이고 지능적인 디지털 트윈 환경을 제공하는 것”이라고 로드맵을 제시했다.   자율 엔터프라이즈를 향한 여정 지멘스는 이번 STC 2026을 통해 기업들이 지멘스 엑셀러레이터 플랫폼의 소프트웨어와 하드웨어를 사용하여 지속 가능한 디지털 전환을 달성하도록 지원하겠다는 의지를 재확인했다. 물리 기반의 정밀한 시뮬레이션과 데이터 기반의 AI 인텔리전스가 결합된 지멘스의 생태계는, 단순히 제품을 만드는 것을 넘어 아이디어를 미래의 지속 가능한 제품으로 구현하는 ‘자율 엔터프라이즈’로의 진화를 가속화할 것으로 기대된다. 지멘스는 앞으로도 기술 통합을 지속 확대해 미래형 산업 생태계를 구축하고, 기업들이 보다 유연한 혁신 체계와 데이터 기반 의사 결정 환경 구축이 가능하도록 지원할 계획이다. 또한 산업 전반의 협력 생태계를 강화해 제조 산업의 디지털 전환과 고도화를 지속적으로 지원해 나갈 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

캐드앤그래픽스 CNG TV는 ‘AI 에이전트 대전환, 전문성 설계부터 코딩 혁명까지’를 주제로 인공지능팩토리 김태영 대표와 소이랩(SOY.LAB) 최돈현 대표를 초청, 방송을 진행했다. 이번 방송에서는 CNG TV 전문위원인 한국건설기술연구원 강태욱 연구위원의 사회로 최근 뜨거운 이슈가 되고 있는 AI 에이전트 트렌드에 대해 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기 페이지에서 확인할 수 있다.   CNG TV 발표자 - 김태영 대표(인공지능팩토리), 최돈현 대표(SOY.LAB)   AI 에이전트 대전환 시대, 전문가의 설계와 코딩 혁명이 가져올 미래 단순한 도구 활용을 넘어 AI 에이전트(AIA)가 업무의 주축이 되는 대격변의 시대가 도래했다. 기술의 단순 재현(Representation)을 넘어 전문가가 직접 시스템을 설계(Design)하고 지휘(Orchestration)하는 생존 전략이 필요한 시점이다. 인공지능팩토리 김태영 대표와 SOY.LAB 최돈현 대표는 이번 방송을 통해 AI 에이전트의 최신 흐름과 실무 적용 방안을 심도 있게 다루었다. AI 에이전트의 진화: 툴 콜링에서 자율적 임무 수행까지 AI 기술은 LLM(대규모 언어 모델)에서 시작하여 RAG(검색 증강 생성), 멀티턴 대화, 그리고 도구를 직접 호출하는 '툴 콜링(Tool Calling)' 단계로 빠르게 진화했다. 과거에는 개발자만이 API를 통해 도구를 연결할 수 있었으나, MCP(Model Context Protocol)의 등장으로 일반 엔지니어도 다양한 외부 기능을 에이전트에 연결할 수 있는 길이 열렸다. 특히 최근 주목받는 '오픈클로(OpenClaw)' 시스템은 하트비트(Heartbeat) 기능을 통해 에이전트를 주기적으로 깨워 스스로 업무를 수행하게 한다. 이는 사용자가 일일이 명령을 내리는 리액티브(Reactive) 방식을 넘어, AI가 스스로 판단하고 실행하는 프로액티브(Proactive) 방식으로의 전환을 의미한다. 김태영 대표는 실제 실험을 통해 에이전트의 자율적 업무 가능성을 확인했다고 밝혔다. 바이브 코딩과 코딩 에이전트가 만드는 생산성 혁명 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 등장은 개발 생태계에 큰 충격을 주었다. 커서(Cursor)나 클로드 코드(Claude Code)와 같은 에이전트는 파일 시스템에 접근하여 스스로 코드를 수정하고 실행하며, 사용자의 의도(Vibe)만으로 결과물을 만들어낸다. 이러한 에이전트는 단순히 코드 작성에 그치지 않고 문서 작성, PPT 제작, 웹페이지 구축 등 다양한 스킬(Skill)을 장착하여 범용적인 업무 비서로 진화하고 있다. 하지만 에이전트가 공유기 설정을 변경하거나 시스템 보안을 위협할 수 있는 수준까지 발전함에 따라, 격리된 환경(샌드박스)에서의 운영과 시스템적 보안 설계가 필수가 되었다. 시댄스 2.0과 비주얼 생성 AI의 격변 영상 및 이미지 생성 분야에서도 거대한 변화가 일어나고 있다. 바이트댄스(Bytedance)의 '시덴스(Seedance) 2.0'은 실사에 가까운 고품질 영상 생성 능력을 보여주며 기존의 글로벌 모델들을 위협하고 있다. 이미지 한 장으로 비행기 탈출 장면과 같은 역동적인 영상을 생성하거나, 짧은 명령만으로 고수준의 광고 영상을 제작하는 것이 가능해졌다. 또한 '컴피 클라우드(Comfy Cloud)'의 등장은 고가의 그래픽 카드 없이도 저렴한 비용으로 전문가급 워크플로우를 구축할 수 있게 했다. 이는 개인이 GPU 자원을 클라우드에서 활용하며 복잡한 노드 기반의 생성 프로세스를 운영할 수 있게 됨으로써, 1인 창작자의 기술적 진입 장벽을 혁신적으로 낮추었다. 전문가의 역할 변화와 미래 지향적 관점 AI가 숙련가의 영역을 대체함에 따라, 인간 전문가의 역할은 '어떻게 만드느냐'보다 '무엇을 설계하느냐'로 이동하고 있다. 최돈현 대표는 인문학적 소양과 예술적 통찰력을 바탕으로 한 전문성이 결여된 AI 결과물은 시장에서 오래 살아남기 어렵다고 강조했다. 앞으로의 산업 구조에서는 큰 기업에 소속된 인재보다, AI 에이전트를 지휘하여 가치를 창출하는 '1인 기업가'의 비중이 높아질 것으로 예측된다. 따라서 기술에 매몰되기보다 본연의 도메인 지식을 강화하고, AI를 효율적으로 지휘하는 설계 능력을 갖추는 것이 생존의 핵심이다.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2)   이번 호에서는 다쏘시스템의 LBM 기반 CFD 설루션인 파워플로(PowerFLOW)를 활용하여, 하중 및 회전에 의해 변형되는 트레드 타이어를 반영한 정밀 유동 예측 워크플로를 제시한다. 드라이브에어(DrivAer) 모델 적용을 통해 접지면과 사이드월 돌출부 형상 변화가 차량 항력 및 후류 구조에 미치는 영향을 분석하고, 실제 주행 조건을 고려한 차세대 공력 최적화 설계 프로세스의 방향성을 제안한다.   ■ 고석원 다쏘시스템의 유동해석 컨설턴트로, 국내 완성차 업체의 공력 및 공력소음 분야 CFD 프로젝트 수행 및 기술 지원을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   EV(전기자동차) 시대에 접어들면서 공력 성능은 단순한 항력 계수(Cd : DRAG Coefficient) 저감의 문제가 아니라, 에너지 효율과 주행거리 경쟁력을 결정하는 핵심 설계 변수로 자리잡았다. 특히 고속 주행 영역에서는 타이어 주변에서 형성되는 복잡한 와류 구조가 전체 항력에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재까지 많은 외부 유동해석은 계산 효율과 모델 단순화를 이유로 강체 타이어 형상을 가정해왔다. 실제 주행 조건에서는 차량 하중과 회전에 의해 타이어 접지면이 평탄화되고, 트레드 패턴이 국부적으로 변형된다. 이러한 기하학적 변화는 경계층 발달과 박리 위치, 그리고 후류 구조에 직접적인 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 설계 단계에서 이러한 변형 효과는 충분히 반영되지 못하는 경우가 많다. 이 간극은 단순한 수치 오차를 넘어, 설계 의사 결정의 신뢰성 문제로 이어질 수 있다. 기존의 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 접근에서는 회전 조건을 MRF(Moving Reference Frame) 혹은 LRF(Local Reference Frame) 기법을 구현하고, 접지부는 이상적인 평면 조건으로 단순화한다. 이 방식은 빠른 비교 분석에는 적합하지만, 접지부 인근의 비대칭 유동 구조와 시간에 따라 변화하는 와류 변동을 충분히 재현하기 어렵다. 특히 하중에 의해 형성되는 접지부 형상 변화는 타이어 하부 압력 분포를 바꾸고, 이는 차체 하부 유동과 상호작용하며 항력 특성에 영향을 미친다. 고속 주행 시에는 원심력에 의한 외경 변화까지 더해져 형상 변형이 복합적으로 발생한다. 따라서 현실 기반 공력 예측을 위해서는 타이어 변형을 포함한 해석 전략이 요구된다.   파워플로 기반 정밀 유동 예측 방법론 이번 호에서는 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기반 CFD 설루션인 파워플로를 활용하여 하중 및 회전 변형을 반영한 해석 환경을 구축하였다. 차량 모델은 <그림 1>과 같이, 오픈소스 표준 차체 형상인 드라이브에어 모델을 적용하였다. 타이어 형상은 단순 강체 모델과 실제 하중 조건을 반영한 변형 트레드 타이어 모델을 사용하였다. 변형 형상은 파워플로의 전처리 모듈인 파워델타(PowerDELTA)를 통해 구현되었으며, <그림 2>와 같이 정적 하중에 의해 형성되는 접지면(contact patch)과 사이드월 돌출부(bulge)를 기하학적으로 재현하였다. 수치해석 방법에는 회전하는 타이어에 IBM(Immersed Boundary Method)을 적용하여 타이어 인근에서 시간에 따라 변화하는 유동 구조와 후류 거동을 정밀하게 분석하였다.   그림 1. 드라이브에어 차량 형상   그림 2. 접촉면과 돌출부의 형상(왼쪽 : 접촉면, 오른쪽 : 돌출부)   해석 케이스 구성 해석 케이스는 변형 타이어의 적용 유무와 <그림 3>에 나타낸 바와 같이, 타이어 변형 효과를 체계적으로 비교하기 위해 다음 세 가지 인자를 독립적으로 변화시켰다. 사이드월 돌출부(bulge, B) 횡방향 삽입각(slip angle, α) 접지면 폭(contact patch width, W)   그림 3. 변형 타이어 인자 변화 조건   각 변수 변화에 따른 항력 특성 및 후류 구조 변화를 비교함으로써, 설계 관점에서 지배적인 인자를 도출하고자 하였다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   상업용 항공기는 이륙 및 착륙 시 높은 받음각에서 운용되므로, 양력을 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 이러한 예측은 최대 이륙 중량, 요구 엔진 추력, 활주로 길이와 같은 요소를 결정하는 데 필수이며, 이는 항공기의 안전하고 효율적인 설계 및 운용에 직결된다. 그러나 고양력 장치가 사용되는 이·착륙 단계에서는 순항 비행과는 다른 유동 특성이 형성되기 때문에, 항공기의 양력과 항력을 정확히 예측하는 것은 항상 어려운 과제로 남아 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   고양력 항공기 주위의 유동은 후류(wake), 와류(vortex), 역류 영역(reverse flow region), 경계층(boundary layer), 접합부 유동(juncture flow) 등과 같이 복잡하고 상호작용하는 유동 구조를 포함한다. 케이던스 피델리티 LES(Cadence Fidelity LES, 구 Cascade CharLES)에서의 벽면 모델 대와류 시뮬레이션(Wall-Modeled Large Eddy Simulation : WM-LES)은 고양력 항공기 성능 예측에 효과적인 것으로 입증되었다. 이와 같은 맥락에서, 상대적으로 낮은 충실도의 정상 상태 레이놀즈 평균 나비에–스토크스(Reynolds-AveRAGed NavierStokes : RANS) 해석은 계산 비용이 낮아 신속한 성능 평가, 설계 비교 및 최적화 연구를 위한 유용한 도구를 제공한다. 최근 케이던스 피델리티 플로(Cadence Fidelity Flow)의 밀도 기반 해석기(Density-Based Solver : DBS)에 적용된 RANS 난류 모델링 기법의 개선을 통해, 수치적 안정성과 정확성이 향상되었으며 이러한 복잡한 유동장을 보다 효과적으로 다룰 수 있게 되었다. 또한 멀티그리드(multigrid) 기법과 CPU 부스터(CPU Booster) 기술과 같은 수렴 가속 방법을 통해 계산 수렴 속도 역시 크게 향상되었다. 이번 호의 사례 연구에서는 Common Research Model High Lift(CRM-HL) 형상에 대해 피델리티 플로 해석기가 갖는 공력 시뮬레이션 능력을 입증한다. CFD 예측 결과는 풍동 실험 결과와 비교·검증되었으며, 이를 통해 예측 신뢰성을 향상시키고 항공기 제조사가 인증을 위한 해석 기반 설계(Certification by Analysis)를 수행하는 데 기여함으로써, 물리적 시험에 대한 의존도를 줄이고 제품의 시장 출시 기간을 단축할 수 있다.   형상 <그림 1>에 나타낸 CRM-HL 모델의 실물 크기 정상 착륙 형상은 40°/37°의 트레일링 에지 플랩 편향각을 가지며, 나셀 상부 표면에 와류 생성을 위한 차인(chine)이 적용된 나셀/파일론(nacelle/pylon)을 포함한다. 외측 슬랫 요소는 12개의 슬랫 브래킷을 통해 주익에 부착되어 있고, 내측 슬랫 요소는 3개의 슬랫 브래킷으로 연결되어 있다. 또한 플랩과 주익 사이의 연결부는 3개의 플랩 페어링에 의해 덮여 있다.   그림 1. CRM-HL 컨피규레이션   격자 생성(Meshing) 격자 생성에는 케이던스 피델리티 포인트와이즈(Cadence Fidelity Pointwise)가 사용되었으며, AIAA Geometry and Mesh Generation Workshop(GMGW-3)의 RANS 기술 포커스 그룹에서 권장하는 모범 사례(best practices)를 따랐다. 이 연구에서 사용된 격자는 중간 수준의 격자 정밀도를 갖는 레벨 B에 해당하며, 약 7500만 개의 복셀-코어(voxel-core) 격자로 구성되어 있다. 이번 연구에 사용된 격자는 최신 포인트와이즈 버전(2023.1)에서 재생성되었으며, 피델리티 CAE 내보내기(export) 설정을 통해 출력되었다. 이보다 더 정밀한 워크숍 격자로는 약 1억 5000만 개와 3억 개의 셀을 갖는 레벨 C 및 레벨 D 격자가 존재한다. 동체(fuselage)의 표면 격자 세분화는 평균 공력 시위(mean aerodynamic chord, 약 7m)의 1.5% 이하로 유지되었다. 유사하게 주익(main wing), 슬랫(slats), 플랩(flaps)에 대한 시위 방향 및 스팬 방향 격자 간격은 각각 국부 시위의 0.15% 이하, 그리고 날개 반경(span)의 0.15% 이하(약 29.38m)로 설정되었다. 트레일링 에지에는 6개의 셀이 배치되었다. 또한 둥근 리딩 에지, 무딘 트레일링 에지, 와류 생성 에지와 같은 영역에서는 최대 70까지의 종횡비(aspect ratio)를 갖는 비등방성(anisotropic) 셀을 적용함으로써, 셀 수와 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다. 벽면에 수직한 방향의 초기 격자 간격은 4×10-⁵m로 설정되었으며, 이는 Y＋≈1.5에 해당한다. 경계층 특성을 정확히 포착하기 위해 성장률 1.16을 적용한 40개 층의 프리즘 레이어가 사용되었다. 이와 같이 생성된 레벨 B 격자는 신속한 성능 평가를 위한 격자로서, 설계 경향(trend) 예측 및 서로 다른 항공기 형상 간 비교에 적합한 합리적인 격자 수렴 수준을 확보한 것으로 판단할 수 있다.   그림 2-(a) Surface mesh with symmetry plane   그림 2-(b) Constant y cut over the wing   그림 3. Surface mesh on the wing and nacelle   수치 해석(Simulation) 압축성 형식의 피델리티 플로 밀도 기반 해석기(DBS)는 지배 방정식을 계산한다. 정상 상태 계산은 마하수 0.2, 레이놀즈 수 5.49M 조건에서 받음각 2.78°부터 22.5°까지의 전체 폴라 범위를 대상으로 수행되었으며, 기본 2방정식 k–ω SST 모델, 유동 박리를 지연시키기 위해 a1 계수를 1.0으로 설정한 수정 k–ω SST 모델, 그리고 QCR2000 회전–곡률(rotation–curvature : RC) 보정이 적용된 1 방정식 SA 모델의 세 가지 서로 다른 난류 모델이 사용되었다. 이 RC 보정은 와도율이 변형률보다 현저히 큰 영역에서 과도한 난류 수준이 발생하는 문제를 해결하기 위해 Dacles-Mariani 등(1995, 1999)에 의해 제안되었다. 프리컨디셔닝을 적용하지 않은 중앙 행렬 스킴(central matrix scheme)은 더 낮은 인공 소산을 보장하고 보다 정확한 해를 제공하는 반면, 높은 받음각(angle of attack) 조건에서는 a1 = 1로 설정된 SST 모델과 결합된 개선된 CPU 부스터가 적용된 중앙 스칼라 스킴(central scalar scheme)을 사용하여 수렴 속도를 가속하였다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.