디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital TRANsformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(FRANsesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 모든 규모의 조직이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 PLM(제품 수명주기 관리)을 활용하여 제조 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 촉진할 수 있도록 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어의 새로운 버전을 출시한다고 발표했다. 새로운 팀센터 X 제품군은 기계, 전기, 전자 개발을 아우르는 프로세스 관리 및 크로스 도메인 기능 등 다양한 고급 기능을 사전 구성된 형태로 제공한다. 팀센터 X는 기존 두 종류의 버전에 새롭게 두 가지를 추가해, 총 네 가지 버전으로 제공된다.     팀센터 X 에센셜즈(Teamcenter X Essentials)는 간편한 배포와 낮은 운영 비용을 고려하여 설계되었으며, 기계 설계에 집중하는 기업을 위한 데이터 관리 기능을 제공한다. CAD 데이터 관리, 제품 구조 및 리비전 관리, 사용 위치 검색, 체크인/체크아웃, 3D 보기 및 마크업 기능이 포함되어 있으며, 기업의 성장에 따라 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 팀센터 X 스탠더드(Teamcenter X Standard)는 에센셜즈 버전을 기반으로 단순 변경 관리, 프로젝트 일정 관리, 문서 관리, 보고서 생성 등 추가적인 PLM 기능을 포함한다. 모든 기능은 사전 구성된 형태로 제공되며, 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있다. 역시 새롭게 출시된 팀센터 X 어드밴스드(Teamcenter X Advanced)는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 기계, 전자 및 전기 설계 간의 크로스 도메인 협업이 필요한 기업을 지원한다. 전기 및 전자 설계 통합 및 분류를 위한 데이터 관리 기능이 추가되었으며, 마찬가지로 사전 구성된 상태로 제공되고 필요 시 맞춤화할 수 있다. 팀센터 X 프리미엄(Teamcenter X Premium)은 클라우드 공급자를 선택할 수 있으며, 팀센터의 전체 기능을 활용하고자 하는 기업을 위한 포괄적 PLM 설루션이다. 엔터프라이즈 BOM, 비즈니스 시스템 통합, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제조 계획, 품질 및 컴플라이언스 관리, 제품 비용 및 서비스 수명 주기 관리까지 포함한다. 또한 산업용 기계, 의료기기, 반도체 등 특정 산업군을 위한 사전 구성 설루션도 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(FRANces Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “팀센터 X의 이번 확장은 SaaS PLM을 모든 규모의 기업이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 지멘스의 사명을 이어가는 것”이라면서, “새로운 팀센터 X의 기능은 더 많은 고객이 빠르게 PLM 도입을 시작하고, 이후 팀센터 포트폴리오 전반을 통해 비즈니스 과제를 확장해 나갈 수 있도록 돕는다”고 말했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스 밀레니엄 M1(Cadence Millennium M1) CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 자동차 생산량은 꾸준히 늘고 있지만, 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다.   그림 1   유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.    난류의 모델링 기법 ‘난류’는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 몇 년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명한다. Direct Numerical Simulation(DNS) : DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다. Large-Eddy Simulation(LES) : 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다. Reynolds-Averaged Navier-Stokes Model(RANS) : RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 : DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는 데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는 데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다.   그림 2    RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 설루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현   화재로 큰 피해를 입은 파리의 노트르담 대성당이 5년에 걸친 복원 끝에 재개관했다. 복원된 성당을 더욱 돋보이게 한 프로젝션 매핑 작업은 언리얼 엔진의 실시간 렌더링 기술을 활용해 역사적 건축물을 사실적이고 정교하게 되살린 혁신적인 사례로 주목받고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV    2019년 4월, 파리의 상징인 노트르담 대성당에서 끔찍한 화재가 발생했다. 건물 처마 밑에서 시작된 불길은 곧 첨탑과 목조 지붕 대부분을 집어삼키며 다음 날 아침까지 밤새 타올랐다. 이후 장대한 복원 프로젝트가 진행되었으며, 5년에 걸쳐 1200명 이상의 인원이 재건에 힘을 쏟았다. 채석장 작업자와 목수, 모르타르 제조자, 석공 등 숙련된 장인이 고용되어 12세기 건축 당시와 똑같은 재료와 기법으로 대성당을 재건했다.  2024년 12월, 잿더미에서 부활한 노트르담 대성당의 재개관식이 TV 시청 황금 시간대에 방송되었다. 프랑스 텔레비지옹(FRANce Télévisions)은 복원된 대성당의 영광스러운 모습을 선보이기 위해 비디오 매핑 회사인 코스모 AV(Cosmo AV)에 의뢰했고, 코스모 AV는 프로젝션 매핑 전문가 앙투안 부르구앵(Antoine Bourgouin)에게 재개관식을 위한 멋진 건축 라이팅을 제작해 달라고 요청했다.   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   언리얼 엔진을 사용한 프로젝션 매핑 지난 2010년, 앙투안 부르구앵은 거대한 트롱프뢰유를 보여줄 캔버스로 건물을 사용하는 데 처음 관심을 갖게 되었다. 트롱프뢰유는 ‘눈속임’이라는 뜻의 프랑스어로, 2차원 표면에 3차원 공간과 물체를 표현하는 극사실적인 착시 기법을 나타내는 미술 용어다. 이는 주로 회화에서 관람자가 그림 속의 사물이나 공간을 실제처럼 인식하도록 속이는 기법을 일컫는다. 초기에는 이러한 종류의 작업을 구현할 수 있는 툴이 시중에 없어, 건물의 윤곽과 규모에 맞는 비주얼을 제작하려면 직접 컴퓨터 프로그램을 개발해야 했다. 하지만 부르구앵은 비디오 프로젝터 컨트롤러와 같은 역할을 하는 소프트웨어인 모듈로 플레이어(Modulo Player)를 사용하여 벽이나 건물과 같은 표면에 영상을 투영하여 재생하고, 각 표면에 맞게 영상을 정밀하게 변형시키고 조정할 수 있도록 했다. 특히, 부르구앵은 이 과정에 리얼타임 기술을 도입하여 프로젝션 매핑 기술을 더욱 발전시키고 있다. 전통적인 비디오 매핑은 사전 녹화된 영상을 투영하는 방식이었지만, 부르구앵은 언리얼 엔진을 사용해 개발한 비주얼을 실시간으로 건물에 투영한다. 이러한 혁신적인 아이디어로 그는 플레이어의 스마트폰을 게임 패드처럼 사용하는 비디오 게임을 제작하겠다는 아이디어로 메가그랜트를 지원하게 되었다. 이러한 아이디어를 실현하고자 부르구앵은 코스모 AV의 CEO이자 인텐스시티(IntensCity)의 공동 설립자인 피에르 이브 툴로(Pierre-Yves Toulot)를 만났다.    ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   3D 모델에 라이팅 매핑 코스모 AV는 프랑스 국영 텔레비전 방송사인 프랑스 텔레비지옹으로부터 노트르담 대성당 재개관을 위한 프로젝션 매핑 비주얼 제작을 의뢰받았다. 그 요청 중 하나는 대성당의 외관을 돋보이게 할 아름다운 라이팅 연출을 제작하는 것이었다. 툴로와 부르구앵은 이전에도 비슷한 프로젝트에서 협업한 적이 있었는데, 특별하면서도  우아함이 필요한 작업에서는 뛰어난 전통 건축 라이팅 디자이너인 장 프랑수아 투샤(Jean-FRANçois Touchard)의 기술을 활용했다. 툴로가 노트르담 프로젝트에 부르구앵과 투샤를 합류시킨 것은 당연한 결정이었다. 먼저 부르구앵은 노트르담 대성당의 3D 스캔 모델을 언리얼 엔진으로 가져왔고, 이 과정은 FBX 파일을 임포트하는 것만큼이나 간단했다. 부르구앵은 “언리얼 엔진과 나나이트(Ninite) 기술 덕분에 이제는 임포트한 메시의 폴리곤 밀도에 더 이상 신경 쓰지 않아도 된다. 노트르담 모델은 400만 개의 트라이앵글로 구성된 메시 구조였지만, 현재 언리얼 엔진에서는 이 정도의 폴리곤 수를 아주 쉽게 처리할 수 있다”고 말했다. 나나이트는 언리얼 엔진 5의 가상화된 지오메트리 시스템으로, 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 방대한 양의 폴리곤으로 구성된 디테일한 3D 모델을 제작할 수 있다. 이 시스템은 활용해 대성당의 매우 정밀한 메시를 렌더링하는 데 쓰였으며, 가장 작은 디테일까지 정확하게 구현할 수 있었다. 팀은 대성당의 모든 디테일을 강조하기 위해 3D 모델에 옴니 라이트, 스포트 라이트, 렉트 라이트 등 500개의 라이트를 배치했다. 이 라이트는 강도와 온도, 색상이 조화를 이루도록 하는 것이 중요했다. 부르구앵은 “조작해야 하는 라이트의 수량이 이 프로젝트에서 가장 큰 과제였다. 하지만 즉석에서 바로 만든 블루프린트를 사용하고 라이트 액터에 태그를 지정하여 다른 그룹을 나누는 방식으로 매우 원활하게 작업할 수 있었다”고 설명했다. 툴로는 아트 디렉터 역할을 했고, 장 프랑수아는 대성당의 디테일한 부분에 대한 라이팅을 실제로 구현하는 데 전문성을 발휘했다. 팀은 조각상마다 두세 개의 스포트 라이트를 배치하고 그림자를 세심하게 조작하여 조각상의 형태와 입체감을 강조했다. 또한, IES(Illuminating Engineering Society)의 라이트 프로파일을 사용해 3D 라이팅이 실제 라이트처럼 각 아치와 발코니, 기타 건축 요소의 디테일과 정확하게 일치하도록 했으며, 깊이를 강조하기 위해 라이트 온도를 조정했다. 라이팅 구성을 이미지로 렌더링한 다음 모듈로 플레이어 시스템과 연결된 30대의 고광도 파나소닉(Panasonic) 비디오 프로젝터를 사용하여 노트르담 대성당에 투영했다.   ▲ 이미지 제공 : 코스모 AV   메가라이트와 루멘 활용 노트르담 프로젝트에서 팀은 사전 녹화된 영상을 대성당에 투영할 예정이었지만, 리얼타임 기술을 사용하면서 라이팅 디자인에서 많은 이점을 얻을 수 있었다. 라이팅이 실제 건물에서 어떻게 보일지 테스트하기 위해 팀은 현장에서 언리얼 엔진으로 3D 모델을 바로 업데이트하여, 대성당에서 즉시 결과를 확인하고 필요에 따라 조정할 수 있었다. 부르구앵은 언리얼 엔진으로 작업을 완성할 수 있었던 주요 이유로 나나이트와 결합된 강력한 라이팅 시스템의 성능을 꼽았다. 부르구앵은 “라이트 수가 많은 하이 폴리곤 메시에서 직관적인 편집 방식(WYSIWYG)으로 원활하게 작업할 수 있었다. 이로써 기존의 3D 모델링 소프트웨어에서처럼 렌더링 결과를 상상할 필요가 없었다”고 말했다. 또한 최근 언리얼 엔진 5.5에 출시된 강력한 신규 기능인 메가라이트에 대해서도 높이 평가했다. 메가라이트는 아티스트가 신(scene)에 다이내믹 섀도를 드리우는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있게 해주는 실험적인 도구다. 언리얼 엔진의 다이내믹 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 기능인 루멘과 함께 사용하면 매우 사실적인 라이팅을 구현할 수 있다. 부르구앵은 “메가라이트는 상당히 유용한 기능 중 하나였다. 실시간으로 그림자를 유지하면서 수백 개의 라이트로 작업할 수 있었다. 루멘을 보완하는 환상적인 기능”이라고 말했다.   되찾은 노트르담의 영광 툴로, 장 프랑수아와 함께 한 부르구앵의 라이팅 작업은 파리에서 가장 유명한 기념물 중 하나인 대성당의 재개관식에서 중요한 역할을 했다. 언리얼 엔진 덕분에 팀은 복원가들의 놀라운 작업을 빛내고 노트르담 대성당의 영광스러운 모습을 선보일 수 있었다. 부르구앵은 “파리의 노트르담 대성당은 프로젝션 매핑 작업을 하는 사람들이라면 누구나 꿈꾸는 건물 중 하나다. 이 작업에 기여할 수 있32 · 어서 정말 큰 영광이었다”라고 말했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

고객맞춤 제조 IT시스템 솔루션 코디네이션 전문기업 지능형 공장 서비스·DX Accelerator, 디엑셀   디지털 기술의 발전으로 글로벌 제조업계는 더 높은 효율성, 맞춤 생산, 그리고 지속 가능성 확대를 위한 혁신기술 개발에 대한 니즈를 키우고 있다. 이러한 트렌드에 맞춘 디지털 기술과 로보틱스를 활용한 제조 시스템이 구현되고 있으며, 개인화·맞춤화를 위한 기능과 프로세스의 진화 속도도 빨라지고 있다. 본지에서는 지능형 공장 서비스와 고객이 필요한 솔루션을 활용하여 기업의 시스템을 코디네이션 하는 ‘디엑셀(DXel, www.dxel.co.kr)을 만났다.   ▲ 디엑셀 김남웅 대표       고객이 필요로 하는 솔루션을 찾아주는 기업 2022년 4월 설립된 디엑셀은 회사명에서도 알 수 있듯 산업계의 디지털 전환을 돕는 ’Digital TRANsformation Accelerator‘ 기업이다. “당사는 고객이 필요한 솔루션을 코디네이션 하는 제조 시스템 전문기업”이라고 소개하는 김남웅 대표는 “당사 가장 큰 경쟁력은 20여 년간 다양한 산업별 제조 현장을 경험한 전문적인 노하우를 가지고 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하고 있는 임직원”이라고 소개하며, 검증된 솔루션을 통해 고객의 업무 효율성을 높이고, 제조산업 시스템의 혁신을 이루고 있다고 부연했다. 2~3년 전의 제조 IT시스템은 생산량, 업무감시, 원가절감 등 관리직 위주로 구축되었다. 그러나 생산성 향상과 품질력 제고에 직접적으로 성과를 내기 위해서는 좀 더 직관적이고, 직원 참여가 가능한 시스템을 구축해야 한다. 이러한 환경 변화에 맞춰 디엑셀은 직원의 감시보다 직원의 참여를 확대할 수 있는 시스템, 제조 현장에 맞춘 MES와 UWB 기반의 실시간 제품 위치 추적시스템을 사업의 모토로 창업하게 되었다. “과거 제조 IT시스템이 ‘관리적 관점’에서 구축되었다면, 이제는 사람을 중심으로 사회적 가치까지 창출할 수 있는 역할로 확대되고 있다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “우리는 전 직원이 참여할 수 있는 ‘지속 가능한 실천적 제조 IT시스템’을 구축하고 있다”라고 소개한다. 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼 서비스 제공 디엑셀은 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼을 통해 제조 현장 시스템 개발, UI/UX 프로비저닝 및 대시보드를 구현하기 위한 다양한 레어어를 제공하고 있다. 이 회사 솔루션의 핵심적인 기능인 기준정보 구축과 환경정보 및 시스템을 컨트롤하는 파운데이션 레이어, 제조현장시스템인 공정 정보와 Lot 정보, BOM 정보 등 프로세스 전반을 관할하는 시스템인 프로세스 레이어가 있다. 이와 더불어 사용자 데이터 수집 및 편의성을 제공하는 UI/UX 오퍼레이션 레이어와 수집된 데이터를 각종 디바이스를 통해 사용자에게 제공하는 디스플레이 레이어를 통해 최적의 제조시스템을 제공하고 있다.  디엑셀 김남웅 대표는 “이러한 기술력을 토대로 스마트한 공장 운용을 위한 ‘디지털팩토리 서비스’, 협력사/딜러사 등의 파트너사들과의 ‘디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스’, 그리고 초광대역통신(Ultra-Wideband, UWB) 기술을 활용한 ‘실시간 고정밀 측위 관리 서비스’ 등 3가지 영역에서 솔루션 코디네이션 서비스를 제공하고 있다”라고 부연했다.   (1) 디지털 팩토리 서비스 이중 디지털 팩토리는 다양한 설비 및 공장 내 장치와의 인터페이스를 통한 실시간 데이터 수집 및 모니터링을 적용하여 디지털 생산 공정 정보를 제공하고 있다. 휴먼 에러를 원천 차단하고, 품질 결과를 학습하여 피드백함으로써 선제 예방 품질 역량을 강화하고 있다. 또한 핵심 생산 및 유관 정보를 표준화하고 디지털화하여, 모든 제조 현장의 데이터 연계로 통합적인 디지털 관리를 실현하고 있다. 특히 생산 현장 정보의 디지털화와 실시간 가시성 확보로 경영 목표 관점의 새로운 영감을 제시하고 있으며, 데이터 분석 기반의 생산 및 품질을 위한 최적화된 제조 운영과 QCD 즉 품질, 원가, 납기의 가치를 극대화하여 최고의 생산 능력을 창출할 기회를 제공하고 있다. (2) 디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스 디엑셀의 또 다른 서비스는 협력사와 제조 현장, 판매딜러 간의 공급망 디지털 협업공장을 구축하여 클라우드를 기반으로 고객사와 협력사, 그리고 판매딜러의 실시간 재고 데이터를 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태의 애플리케이션으로 제공하는 서비스이다. 이를 통해 고객의 주문을 받은 판매딜러는 제조 공장의 재고 수량 및 위치 데이터를, 제조 공장은 협력사의 재고 수량 및 위치 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 이는 결과적으로, 불필요한 발주와 재고를 현저히 줄여 원가절감 및 협력사와의 상생을 도모할 수 있다. 이를 기반으로 디엑셀의 시스템은 고객사의 생산계획과 입고 검사, 공정관리를 지원하여 생산실적을 더욱 극대화해하고 있으며, 협력사에는 생산관리, 출하관리, 품질관리의 혁신을 이루어 나가고 있다.  (3) 실시간 고정밀 측위 관리 서비스 차세대 무선 통신 기술인 UWB의 정확한 위치감지 기술은 디지털 공장을 구축하는 데 많은 도움이 된다. 디엑셀의 스마트팩토리 고정밀 측위 관리 솔루션은 국제적인 첨단 UWB 기술을 바탕으로 제조현장의 제품, 부품 및 차량 등의 움직임을 센티미터 수준의 고정밀 측위 서비스로 제공한다. 0차원 존재 감지, 1차원 선형 궤적 측위 및 2차원 지역 평면 측위를 통합한 다차원 측위 모드를 채택하여 사람, 차량, 사물의 실시간 위치를 정확하게 파악할 수 있다. 이러한 기술은 궤적 추적, 작업 시간 통계, 면적 수, 전자 울타리 및 기타 서비스 기능과 결합하여 제조 운영의 효율성을 높이고 공장의 자재 관리 개선, 원가절감 및 공정 흐름 최적화를 제공한다. 김남웅 대표는 “위치 관리시스템과 결합된 저희 솔루션은 스마트팩토리의 관리 수준을 한 단계 높였다고 자부할 수 있다”라고 덧붙였다.  AI 제조 분야 앵커기업으로 부상 최근 디엑셀은 AI 자율제조 선도프로젝트의 일환으로 농기계 다품종 유연생산을 위한 AI 자율제조 국책과제의 공동연구기관으로 선정되어 참여하고 있다. 디엑셀의 실시간 고정밀 측위 관리 기술이 성공적인 AI 자율제조 실현에 필수적인 핵심기술임을 인정받았기 때문이다. “당사는 전라북도 농기계 산업 및 동종업계의 AI 자율제조 선도 표준모델을 구축하는데 무거운 책임감과 사명감을 느끼고 있다”라고 말하는 이 회사 김남웅 대표는 “디엑셀이 보유한 기술을 더욱 강화하고 발전시켜 AI 자율제조 분야의 앵커기업으로 성장하고자 한다”라고 프로젝트 참여에 대한 포부를 밝혔다. 사람이 기업 성장의 답 “아무리 기술이 뛰어나도 그 기술을 용도와 상황, 목적과 요구에 맞게 구현해 낼 사람이 없다면 그 기술은 가지고 있는 능력을 발휘할 수 없다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “앞서 소개한 바와 같이 우리의 가장 큰 장점은 고객이 요구하는 디지털 전환의 미션을 제대로 수행하기 위해 20년 넘게 많은 산업별 제조환경을 경험한 전문가들이 각자의 노하우를 기반으로 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하며, 검증된 솔루션을 통해 업무 효율과 고객 서비스의 혁신을 높인다는 것”이라며, “특히 고객의 니즈를 먼저 파악하고, 선제적으로 솔루션을 제안할 수 있도록 임직원의 역량을 지속적으로 강화하고 있다”라고 부연했다. 이는 디엑셀이 인재 양성에 집중하고 우수한 경험을 가진 전문가를 끊임없이 발굴해 오는 이유기도 하다.  디지털과 인간이 상생하는 시스템을 만들다! 디엑셀은 제조물류산업의 다양한 고객을 만족시키기 위해 유연한 비즈니스 플랫폼을 선보이고 있다. 현재는 제조분야에서 전문역량을 발휘하고 있지만, 디지털 전환이 전 산업에서 일어나듯이 이 회사가 가진 지능형공장 서비스와 위치관리 기술 기반의 혁신 솔루션은 전 산업에 적용될 수 있다.  오늘보다 나은 내일을 꿈꾼다는 김남웅 대표는 “제조 현장에 특화된 디지털팩토리와 더불어 UWB 측위 기술을 기반으로 개발된 실내외 무선 위치 추적 장치, 이 두 개의 솔루션을 융합한 위치관리 기반 디지털팩토리 솔루션을 제공하여 시스템 인프라가 약한 중소기업, 관리의 단계를 높여야 하는 대기업들의 애로를 해결해 주는 것이 우리의 역할”이라며, “우리는 앞으로도 우리나라 산업의 디지털 역량 강화를 넘어 국가 기술 경쟁력 제고에 기여하고, 디지털과 인간이 상생하는 시스템, 새로운 기술이 인정받는 변화된 세상에서 저의 기술이 고객의 성공적인 비즈니스가 되도록 최선을 다하겠다”라고 덧붙였다.

AI의 비약적인 발전은 제조업을 비롯한 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 지난 4월 8일, 한국공작기계산업협회와 한국산업지능화협회가 공동 주관한 ‘공작기계 산업의 AI 자율제조 세미나’에서도 AI 기술이 이끄는 제조업 패러다임의 전환을 확인할 수 있었다. 이번 세미나는 공작기계 산업의 디지털 전환 전략을 공유하기 위해 마련되었으며, ▲생성AI가 촉발시킨 AX 혁명 ▲AI기술 동향:공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 ▲AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례 ▲AI 자율제조 추진정책 및 정부지원 프로그램을 주제로, 업계 전문가들의 발표와 사례 중심 강연으로 진행되었다.   1.  생성AI가 촉발한 AX 혁명 첫 번째 세션에서는 한국생성AI파운데이션 송세경 회장이 ‘생성AI가 촉발한 AX(Autonomous TRANsformation) 혁명’을 주제로 강연을 펼쳤다. 송 회장은 “딥시크(DeepSeek)와 같은 초거대 AI의 등장이 미국 중심의 AI 기술 패권을 흔들고 있으며, 이는 글로벌 공급망(GVC)과 제조 생태계 전반에 큰 변화를 예고하고 있다”며, “제조업은 이제 생성AI를 통해 새로운 성장과 확장의 전환점을 맞이하고 있다”고 강조했다. 2.  AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 이어진 발표에서 DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM(Software Defined Manufacturing) 기반 기술 동향’을 주제로 제조업의 디지털 혁신 흐름을 소개했다. 엄 상무는 공작기계 산업 내 AI 활용 흐름을 스마트 디지털 제조(SDM: Smart Digital Manufacturing)로 설명하며, 이를 스마트팩토리(Smart Factory), 라이트하우스팩토리(Lighthouse Factory), 다크팩토리(Dark Factory)로 구분했다. 이 중 다크팩토리는 사람 없이 인공지능과 로봇만으로 운영되는 완전 무인화 공장이라고 부연했다. 또한 그는 “AI가 인간의 지능을 초월하는 단계까지 발전하고 있으며, 이를 제조업에 적용할 경우 암흑공장(Dark Factory) 실현도 가능하다”며, “오픈소스 생태계의 확산을 통해 산업 전반에 공유와 협업의 기반이 강화되어야 한다”고 강조했다. 3.  AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로 인터엑스 박정윤 대표는 'AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로'를 주제로 발표를 이어갔다. 박 대표는 프레스, 사출, 정밀가공 등 생산제조 현장에 AI를 적용하는 트렌드를 소개하며, 기존 하드웨어 중심 운영 방식에서 소프트웨어 기반 맞춤형 디지털 서비스 제공으로 진화하는 자율제조 시스템을 설명했다. 특히 그는 자율제조 시스템의 진화가 모든 요소를 소프트웨어로 정의하고 제어하는 SDX(Software Defined Anything) 개념으로 확장되고 있다고 강조했다. 이와 함께 박 대표는 “지능 자율화 기반 제조 경쟁력을 확보하기 위해서는 고성능 AI 인프라, 즉 SDX 개념이 필수적”이라며, 실제 사출공정, 프레스머신, CNC 가공라인 등에 적용된 다양한 사례를 소개했다. 이와 함께 제조 데이터 표준화, 스마트센서 활용 등 구체적인 도입 전략을 통해 자율제조의 실현 가능성을 제시했다. 4. AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램 마지막 세션에서는 한국산업지능화협회 노성록 센터장이 정부의 AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램에 대해 발표했다. 노 센터장은 산업통상자원부가 추진하는 10대 과제를 중심으로 한 AI 자율제조 선도 프로젝트 진행 현황을 공유하고, 관련 기업들이 정책 지원을 적극 활용할 것을 당부했다. 이를 통해 단순한 자동화를 넘어, 산업 전반의 혁신을 견인하는 전략적 도구로 부상한 AI 기반 자율제조의 효과적인 도입 방안을 제시했다. 이번 세미나는 AI 기술이 실제 제조현장에 본격적으로 확산되고 있음을 확인하는 의미 있는 자리였다. 특히 AI 기반 가공 최적화, 예지보전(Predictive Maintenance), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 디지털 혁신 기술의 현장 적용 사례가 참석자들의 높은 관심을 끌었다.  

슈나이더 일렉트릭이 설비의 성능과 수명을 극대화하고, 예기치 못한 장애를 사전에 방지하는 선제적 자산관리를 지원한다고 소개했다. 최근 산업 현장에서는 설비의 복잡성 증가와 함께 에너지 사용 최적화, 탄소 배출 저감, 운영 안정성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다. 이러한 변화 속에서 설비의 전체 수명 주기를 고려한 관리 체계의 중요성이 커지고 있으며, 이를 실현하기 위한 디지털 기반의 통합 설루션에 대한 수요도 높아지고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 흐름에 맞춰 자산의 설계부터 유지보수, 현대화에 이르기까지 설비 운영의 전 주기를 아우르는 통합 서비스 설루션 포트폴리오를 선보이고 있다. 이는 에너지 진단부터 상태 기반 유지보수, 노후 설비의 디지털 리노베이션까지 전 과정에 걸쳐 고객의 운영 효율성과 지속가능성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 대표적인 설루션인 에코케어(EcoCare)는 에코스트럭처(EcoStruxure) 플랫폼의 기능과 원격 컨설팅 및 현장 유지보수를 결합한 맞춤형 서비스 계약이다. 이 중 에코스트럭처 서비스 플랜은 데이터 중심의 상태 기반 유지보수 접근 방식을 통해 현장 유지보수 활동을 최적화하여 비용 및 다운타임을 줄일 수 있다.  에코스트럭처 서비스 플랜은 다양한 설비에 대한 설루션을 지원한다. 이 중에서도 모터를 위한 모니터링 설루션인 ESP 로테이팅(EcoStruxure Service Plan Rotating)과 변압기를 위한 모니터링 설루션 ETE(EcoStruxure TRANsformer Expert)가 대표 사례로 꼽힌다. ESP 로테이팅 설루션은 산업 현장에서 필수인 전기 모터의 고장을 미연에 방지하고 운영 리스크를 낮추는 데 초점을 둔다. 이를 통해 타 유지보수 옵션 대비 10년간 총 소유비용(TCO)을 최대 30% 절감할 수 있으며, 설비의 이상 징후를 90% 이상의 정확도로 최대 4개월 전에 사전 예측할 수 있어 다운타임을 줄이고 생산성을 극대화할 수 있다. ETE 설루션은 전력 설비의 핵심 구성 요소이지만 관리가 어려웠던 변압기의 상태를 실시간으로 예측·진단할 수 있는 디지털 설루션이다. 지능형 IoT 센서를 통해 변압기의 주요 센서 및 계기 신호를 수집하고, 오일 내 수분, 온도, 진동, 음향 및 RF 노이즈 등 다양한 운영 지표를 지속적으로 모니터링하여 변압기를 효율적으로 관리할 수 있게 한다.     에코컨설트(EcoConsult)는 전기 및 자동화 시스템에 대한 전문 컨설팅을 통해 설비를 보다 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 기반으로 한 전기 설비 진단, 보호 계전기 협조 분석, 아크 플래시 위험도 분석 등으로 시스템의 신뢰성과 규정 준수 수준을 강화하며, 신규 설비 및 리뉴얼 설계 시 최적의 전략을 수립할 수 있다. 마지막으로, 에코핏(EcoFit)은 전력 설비 및 자동화 자산의 노후화 문제를 해결하기 위한 현대화 설루션이다. 기존 장비의 주요 기능은 유지하면서도 최신 기술을 반영한 설비로 업그레이드함으로써 안정성과 디지털 연결성을 강화할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 각기 다른 목적을 가지고 설계된 슈나이더 일렉트릭의 세 가지 설루션을 함께 활용할 경우 설비 관리의 시너지를 극대화할 수 있다고 설명했다. 에코컨설트를 통해 도출된 진단 결과를 바탕으로 에코케어의 모니터링 체계를 구축하고, 필요 시 에코핏을 통해 설비를 업그레이드함으로써 운영 효율성과 지속가능성을 동시에 확보할 수 있다는 것이다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 서비스 사업부의 최성환 본부장은 “산업계의 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 설비를 단순히 관리하는 것을 넘어 전 주기에 걸쳐 운영을 최적화할 수 있는 전략이 요구된다”며 “슈나이더 일렉트릭의 에코컨설트, 에코케어, 에코핏은 단일 설루션이 아닌, 기업의 운영 전반을 아우르는 통합적이고 지속 가능한 자산 관리 실현에 중요한 역할을 한다”라고 설명했다.

클라우드와 AI가 이끄는 제조 혁신의 현장, AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스 개최   ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스’가 3월 25일, 서울 잠실 롯데호텔월드에서 성황리에 개최됐다. 이번 행사는 통합 IT 솔루션 기업 에티버스(ETEVERS)와 AWS(아마존웹서비스)가 공동 주최한 행사로, 제조 산업의 디지털 전환과 클라우드 기반 혁신 전략을 공유하는 뜻깊은 자리였다. 올해로 두 번째를 맞은 이번 컨퍼런스에는 SK C&C, 메가존클라우드, LG CNS 등 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 주요 기업들이 대거 참여해 클라우드와 AI 기반 제조 혁신의 현재와 미래를 조망했다.   ■ 최경화 캐드앤그래픽스 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr 제조 산업, 클라우드로 날개를 달다 이번 컨퍼런스는 ‘AI 기반 스마트팩토리 혁신’, ‘데이터 기반 제조업 혁신’, ‘생성형 AI가 이끄는 제조 혁신’ 등 세 가지 주요 트랙으로 구성되어 참가자들이 각자의 관심사에 맞춰 깊이 있는 세션을 선택할 수 있도록 기획됐다. 오프닝을 맡은 AWS 김윤식 한국 엔터프라이즈 총괄은 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌, 생존을 위한 전략이라고 강조했다.  첫 번째 키노트를 진행한 AWS 정승희 제조 부문 총괄은 클라우드 기반 제조 기술이 어떻게 제품 설계, 수요 예측, 공급망 최적화 등 제조 전반의 효율성과 유연성을 높이고 있는지를 소개했다. 실제 사례를 통해 빅데이터, AI, IoT, 생성형 AI의 적용 효과가 증명되고 있음을 제시했다. 제조 현장에 스며든 생성형 AI와 실용적 혁신 전략 LG CNS 박재원 화학사업담당은 생성형 AI를 중심으로 한 AX(AI TRANsformation)를 통해 제조기업이 경쟁력을 확보해 나가는 전략을 설명했다. 그는 데이터 기반 의사결정, 품질 예측, 설비 진단 등에서 이미 다양한 실증 사례가 존재하며, 향후 이러한 AI 도입이 더욱 가속화될 것이라고 내다봤다. 에티버스 김준성 전무는 "클라우드와 AI, 그리고 파트너의 역할"이라는 주제로 강연을 펼치며, 제조 기업들이 클라우드로 진입할 수 있도록 파트너가 제공할 수 있는 지원 방안과 생태계 확장의 중요성을 역설했다. 에티버스는 2021년 AWS와 국내 최초 총판 계약을 체결한 이후 300개 이상의 파트너를 보유하며 국내 AWS 클라우드 확산에 핵심 역할을 하고 있다. SK C&C 허민회 본부장은 AI Cloud Infra Provider로서 SK C&C의 전략과 서비스를 소개했다. GPUaaS, AI 관리 플랫폼 등 실제 적용 가능한 인프라 기반 서비스를 통해 제조업의 AI 도입을 현실화하고 있다는 점에서 많은 관심을 끌었다.  이어 메가존클라우드 공혁 그룹장은 ‘2025 제조업 혁신 전략’을 발표하며 생성형 AI 기반의 비용 절감 및 생산성 향상 사례를 공개했다. 이날 행사장에는 기술 전시 부스도 함께 마련되어 각 파트너사들이 자사의 첨단 솔루션을 직접 소개하고, 방문자들과 1:1 컨설팅을 진행하는 시간도 있었다. 플래티넘 스폰서로 참가한 에티버스는 고객 맞춤형 파트너 매칭 및 솔루션 추천 이벤트를 통해 현장 분위기를 한층 뜨겁게 만들었다. 디지털 전환, 제조업의 새로운 기회 이번 컨퍼런스는 디지털 전환이 단순한 IT 이슈가 아닌 제조업 경쟁력의 핵심 전략임을 다시 한번 확인시켜주는 자리였다. 클라우드와 AI, 그리고 이를 연결하는 파트너들의 생태계가 더욱 조밀해질수록, 제조업의 혁신 속도도 함께 가속화될 것으로 기대된다. 에티버스 김준성 전무는 “제조 기업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제안하고, 다양한 지원 프로그램을 통해 성공적인 디지털 전환을 돕겠다”고 밝혔다.     2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 - 에티버스)  / 사진 제공 : 에티버스 2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 씨이랩)   / 사진제공 : 씨이랩   2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 지멘스)    

  INFOWORLD   Editorial  17　로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18 　캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24　노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅　리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27　미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심　실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30　AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무　AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34　DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37　유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40　델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43　이달의 신제품   On Air 44　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48　트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54　New Books    Directory  131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리　오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71　오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규　AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식　변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민　도면 기호 생성하기   Analysis  100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영　앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학　수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT　차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응　아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

DN솔루션즈는 지난 4월 2일부터 5일까지 부산 벡스코에서 '제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025)'를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. DIMF(DN Solutions International Machine Tool Fair)는 국내외 고객 및 협력사들과 DN솔루션즈의 기술·제품 비전을 공유하고 있다. ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025)   이번 전시회에서 DN솔루션즈는 ‘공작기계 가공 공정 전반을 위한 오토메이션 플랫폼(Automation Solutions Platform for All Machining Process with Machine tools)’를 주제로 50여종의 첨단 공작기계, 다양한 자동화 솔루션, 맞춤형 소프트웨어, 금속적층 제조(Additive Manufacturing, AM)용 신기종 DLX 시리즈 등을 전시했다.  DN솔루션즈는 매회 DIMF를 계기로 전시장을 방문하는 국내외 고객 중 다수가 대규모 계약 상담·발주를 진행하고 있으며, 부산·경남 지역상권도 활기를 띄고 있다고 밝혔다. 또한 올해는 해외 고객 1,000여 명을 비롯한 5,000여 명의 국내외 관람객들이 방문했다고 전했다. DN솔루션즈 김원종 대표는 “DN솔루션즈는 지금까지 반세기 동안 전 세계에 총 29만대의 공작기계를 판매했다”며 “우리는 이 같은 고객의 신뢰를 바탕으로, 전통적 공작기계를 넘어 오토메이션 플랫폼이나 금속적층 장비처럼 수요 산업의 공정 전반을 혁신할 수 있는 솔루션을 제시하려 한다”고 말했다. ▲ DN솔루션즈 김원종 대표 DN솔루션즈는 고성능 산업용 ‘금속 3D 프린터’로 알려진 LPBF(Laser Powder Bed Fusion) 방식의 금속적층 장비 ‘DLX’ 시리즈(DLX 325, DLX 450)를 최초 공개했다. 전시장에서는 DLX 450 장비가 실제 작동하며 방문객들의 많은 관심을 받았다.  LPBF는 3차원 CAD 모델을 기반으로 금속 분말을 레이저로 녹여 수십 마이크로미터 높이의 레이어를 쌓아 올려 제품을 만드는 제조 방식이다. 이 기술은 금속 적층 제조 방식 중 가장 발전된 기술이자 활용도가 높은 공법으로 꼽힌다. 현재 금속 적층 시장의 약 80%를 차지하고 있다. DLX 450는 알루미늄 합금, 인코넬, 타이타늄 등의 분말 소재를 활용해 최대 450 mm x 450 mm x 450mm 크기의 결과물을 제작할 수 있다.   ▲ 지난 4월 2일 ,DIMF 중 DLX 제품 공개 행사에서 금속적층 방식으로 제작된 복합가공기용 부품인 밀링 스핀들 실린더 캡을 들고 설명하고 있는 DN솔루션즈 김원종 대표 DN솔루션즈의 새 금속적층 장비들은 첨단 하드웨어 스펙과 함께 적층 제조 과정에서 필요한 맞춤형 소프트웨어들을 모두 갖췄다. 이들 소프트웨어는 ▲적층 제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능으로 고객들의 생산 과정을 통합적이고 일관되게 지원한다.  한편, DN솔루션즈는 인도의 금속 적층 제조 장비·솔루션 전문 기업인 인텍(INTECH Additive Solutions)과 전략적 투자 및 파트너십 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 금속 적층 가공 분야에서의 시너지를 극대화하기 위한 결정이다. DN솔루션즈는 인텍의 금속 적층 제조 역량을 바탕으로 자사의 제조 솔루션 포트폴리오를 확대하고, 특히 레이저 파우더 베드 퓨전(LPBF) 기술을 활용한 고부가가치 금속 가공 시장에 본격 진출한다는 전략으로 풀이된다.   ▲ DN솔루션즈의 적층 제조 부문 부사장 비노 순타라쿠마란(Dr.-Ing. Vino SuntharakumaRAN) 박사 ▲ 제15회 DN솔루션즈 국제 공작기계 전시회(DIMF 2025) 현장 모습 DN솔루션즈의 새 금속적층 장비들은 첨단 하드웨어 스펙과 함께 적층 제조 과정에서 필요한 맞춤형 소프트웨어들을 모두 갖췄다. 이들 소프트웨어는 ▲적층 제조를 적용할 수 있는 부품을 찾아내고 ▲부품당 비용을 계산하며 ▲적층시 필요한 최적 서포트를 설계하고 ▲신규 소재 공정을 개발하는 등의 기능으로 고객들의 생산 과정을 통합적이고 일관되게 지원한다.  DN솔루션즈는 이번 전시에서 적층 제조 방식으로 제작한 복합가공기용 ‘밀링 스핀들 실린더 캡’ 부품을 전시했다. 이 샘플은 적층 제조 특화설계를 통해 기존 방식 대비 약 20%의 성능 개선 효과가 있었다.  이와 함께 DN솔루션즈는 독일에 적층 제조 솔루션 센터(ASC)를 새로 구축하고, 적층 제조 최적부품 선정, 맞춤형 설계(DfAM) 및 공정개발, 생산 및 서비스 등을 지원할 준비도 갖췄다.  DN솔루션즈 김원종 대표는 “금속적층 방식은 가공 후 조립 과정을 단축하고, 절삭으로 구현이 불가능한 형상을 만들 수 있어 무한한 혁신 가능성이 있다”며 “2030년까지 금속적층 제조와 절삭 가공의 시너지를 극대화하겠다”고 밝혔다.