지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 AWS와 협력하여 자동차 디지털 트윈을 위한 개발 검증 솔루션인 ‘패이브360(PAVE360)’을 AWS 클라우드에서 제공한다고 밝혔다. 지멘스와 AWS는 양사 간 파트너십을 확장해, PAVE360를 사용하여 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 개발하면서 SDV(소프트웨어 중심 차량)의 설계 단계를 ‘원점회귀(Shift-left : 소프트웨어 개발 과정에서 오류를 최대한 빨리 탐지하고 해결하도록 하는 개발 방법론)’ 방식으로 검증함으로써 자동차 산업의 혁신을 촉진하도록 지원할 계획이다. 개발자는 동시병렬적 접근 방식을 채택함으로써 설계주기 시간을 단축하고 타임 투 마켓을 앞당길 수 있다. 이와 함께 지멘스는 Arm과도 협력해 개발자들이 PAVE360 디지털 트윈 솔루션에서 실행되는 Arm 기반 기술을 AWS 클라우드 서비스를 통해 이용할 수 있도록 지원한다. AWS에 구축된 지멘스의 PAVE360에는 자동차 특정의 워크로드를 위해 구축된 Arm의 IP는 물론 기능 시스템 소프트웨어, 지멘스의 심센터 프리스캔(Simcenter Prescan)과 같은 실세계 스티뮬러스 및 알고리즘 개발 툴, 혼합 충실도(mixed-fidelity) EDA 모델링 및 시뮬레이션 엔진이 포함되어 있다. PAVE360은 다양한 소스를 통합해 가상 차량을 엔지니어의 데스크뿐만 아니라 보다 통합되고 안전한 클라우드에서도 제공하므로 제조업체의 자원과 비용이 절감된다. 따라서 고속 시뮬레이션을 지원하고자 많은 비용을 들여 IT를 업그레이드할 필요가 없어지며, 자동차 엔지니어는 보다 의미 있는 개선 작업에 집중할 수 있게 된다. 자동차 제조업체는 AWS에서 제공하는 PAVE360 솔루션을 이용함으로써 소프트웨어를 개발하고 Arm 기반의 주요 시스템 및 소프트웨어 구성 요소를 평가하는 작업을 IP 선택 및 설계 주기 초기에, 온프레미스 소프트웨어 사용의 부담 없이 수행할 수 있게 되었다. 이는 향후의 기술적, 상업적 문제 해결에 도움을 줄 뿐만 아니라, 개발자가 원점회귀 방식으로 하드웨어 및 소프트웨어의 경쟁 우위를 확보하도록 지원함으로써 까다로워지고 있는 타임 투 마켓 요건을 충족시킬 수 있게 해 준다. 개발자는 AWS 기술을 사용함으로써 기존의 온프레미스 모델링 및 시뮬레이션 인프라보다 빠르게 실시간에 가까운 시뮬레이션 속도를 경험할 수 있다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 마이크 엘로우(Mike Ellow) 글로벌 세일즈 및 서비스, 고객 지원 부문 부사장은 “경쟁이 치열한 SDV 분야는 새로운 기능에 대한 소비자의 기대에 신속하게 대응하는 동시에 소프트웨어 개발 주기도 더욱 단축해야 한다는 압박을 받고 있다. 이로 인해 하드웨어와 소프트웨어의 동시 개발을 위한 원점회귀 방법론을 채택하고 포괄적인 디지털 트윈을 지향하는 추세가 나타나고 있다”면서, “Arm 기반의 AWS 클라우드 서비스에서 제공되는 PAVE360은 오늘날의 전통적인 개발 방법으로는 달성할 수 없는 조직 효율성을 실현할 수 있도록 지원한다”고 말했다. Arm의 딥티 바차니(Dipti Vachani) 자동차 사업부 제너럴 매니저이자 수석 부사장(SVP)은 “소프트웨어 중심 차량은 자동차 산업의 생존 수단으로서, 보다 빠르고 민첩한 개발을 위해 새로운 기술과 방법론을 필요로 한다”고 말하며, “지멘스의 PAVE360 솔루션은 갈수록 더 까다로워지는 소비자의 기대에 부응하기 위해 요구되는 자동차 시스템 개발 속도 향상에 도움을 주고 있다. 우리는 지멘스 및 AWS와 함께 IP 평가로부터 플릿 매니지먼트(fleet management)에 이르기까지 공급망 전반에 걸친 Arm 자동차 플랫폼에서 광범위한 사용 사례를 지원하고 있다”고 말했다. AWS의 웬디 바우어(Wendy Bauer) 자동차 및 제조 부문 부사장은 “자동차 산업 전반에 걸쳐 확산되고 있는 디지털 트윈 방식은 AWS의 컴퓨팅 역량과 세계 수준의 인프라를 사용하고 있다”고 말하며, “PAVE360을 이용해 정확한 임베디드 환경을 최적의 AWS 인스턴스에 매핑하는 한편으로 Arm의 자동차 향상 IP를 사용함으로써, OEM과 공급업체들은 소프트웨어 중심 차량 솔루션과 방법론을 가능하게 만들고 있다”라고 말했다.

미래 모빌리티의 핵심기술 경쟁력으로 소프트웨어의 중요성이 부각됨에 따라 SDV(Software-defined Vehicle, 소프트웨어 정의 자동차)의 중요성이 대두되고 있다. SDV는 차량에 탑재되는 소프트웨어의 변경, 추가를 포함하여 기존 소프트웨어의 재구성을 통해 차량의 기능을 변경할 수 있는 소프트웨어 중심 자동차를 의미한다. SDV는 연구개발을 넘어 개발체계, 생산 및 서비스에 대한 자동차 산업 전반의 패러다임의 변화를 요구하고 있다.  캐드앤그래픽스 CNG TV에서는 11월 20일 오후 4시 서울대 홍성수 교수와 함께 SDV가 가져올 자동차 산업의 변화와 미래 트렌드에 대해 살펴본다. 홍성수 교수는 서울대학교 전기정보공학부 소속으로,  한국자동차공학회 자동차반도체 및 시스템S/W부문 회장을 맡고 있으며, SDV 혁신을 주도하고 있는 대표적인 인물이다.  사전등록은 홈페이지에서 가능하다.  

  현대오토에버가 11월 1일 ‘AUTOSAR Day With mobilgene 2023’을 개최했다. 현대자동차와 공동으로 주관한 이 행사는 현대자동차그룹과 LG전자, 콘티넨탈, HL클레무브 등 국내외 주요 협력사의 차량 소프트웨어 실무자 300여명이 모여 SDV 관련 기술 트렌드와 시장 환경, AUTOSAR 적용 경험 등을 함께 논의했다. AUTOSAR(AUTomotive Open System ARchitecture)은 차량 전장부품용 임베디드 소프트웨어 사용 급증에 대응하기 위한 표준화된 플랫폼이다. 현대오토에버는 AUTOSAR 기반의 차량SW 플랫폼 ‘mobilgene’을 개발·공급하고 있다. mobilgene은 전동화, 섀시, 인포테인먼트 도메인 등 전 도메인에 적용되고 있다. 최근 현대오토에버는 AUTOSAR의 신규 사양을 준수해 멀티코어와 기능 안전 대응에 중점을 둔 mobilgene Classic 2.0의 개발을 완료했다. mobilgene Classic 2.0은 자동차 기능안전 국제표준 ISO-26262의 최고 등급 ASIL-D 인증을 획득해 더욱 수준 높은 기능 안전을 확보한 플랫폼이다. 이번 행사에서 국민대학교 전자공학부 정구민 교수는 ‘AUTOSAR의 발전과 SDV의 진화’라는 주제로 강연을 했다. 이어 현대오토에버 AUTOSAR 관련 부서의 전문가들이 mobilgene Classic 2.0의 새로운 기능 소개, 아키텍쳐 설명 등 플랫폼 이용자를 위한 세션을 진행했다. 특히 mobilgene의 기능안전 및 멀티호스트 지원에 관한 개발 사례 공유 등 심도 있는 토의가 이뤄졌다. 현대오토에버는 이번 행사를 통해 다양한 고객들을 만나고 차량 소프트웨어 개발 방향에 대해 논의할 수 있었다며, 행사를 정례화해 꾸준히 소통할 수 있도록 하겠다고 밝혔다.  

BIM 데이터와 실시간 3D 기술 결합해 최적의 의사결정 지원   삼성물산과 삼성물산의 IT 개발 협력사인 일레븐스디(11thD)는 에픽게임즈 코리아가 개최한 언리얼 페스트 2023 행사에서 ‘건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용한 플랫폼 구축하기’라는 주제의 강연을 통해 건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용할 수 있는 방법 중 하나인 플랫폼 구축 예시를 소개했다. 이번 강연에는 삼성물산 데이터센터 기술 Proposal 및 마케팅 총괄 이태관 부장과 일레븐스디 이종걸 대표가 강연자로 나섰으며, S-DCIS(Samsung Data Center Information System)의 개발 배경, 언리얼 엔진 도입 계기, S-DCIS 개발의 기술적 과정 등에 대해 설명하는 시간을 가졌다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   S-DCIS의 개발 배경 S-DCIS 플랫폼은 삼성물산이 데이터센터에 대한 노하우와 기술력을 바탕으로 삼성물산과 협업하는 고객에게 제공하는 데이터센터 전문 플랫폼이다. 삼성물산은 데이터센터 EPC 사업자로서, 국내외 데이터센터 PM 역할과 시공을 수행하면서 고객들이 추구하는 데이터센터 사업 모델을 함께 고민하고 있다. 이러한 경험을 바탕으로 공조 방식 및 랙(rack) 부하량에 따라 기본 제안 모델 5개 타입과 특화 모델 chiller Free, Liquid Cooling, Immersion Cooling의 3가지 타입을 추가해, 실제 BIM으로 구현해 가며 삼성물산의 EPC 노하우를 반영하여 총 8개 타입의 데이터센터 제안 모델을 개발했다. 삼성물산은 데이터센터 제안 모델 개발 과정에서 고객의 어려움을 실시간으로 해결하고, 적은 인적 오류와 빠른 의사 결정을 위해 사업 검토 자동화라는 목표를 설정했다. 이를 위해 초기에는 BIM을 고려하였으나, 검토하는 과정에서 BIM은 굉장히 디테일하며 강력하지만 다루기 어렵고 무겁다는 단점이 있었다. 이에 BIM을 가볍게 사용하는 방법에 집중하면서, 실시간 규모 검토 및 사업성 분석 그리고 데이터센터 입주사의 의견을 반영하기 위해서 언리얼 엔진 도입을 결정했다.   언리얼 엔진 도입 계기   ▲ S-DCIS 언리얼 엔진 도입 계기   삼성물산은 IT 전문이 아니기에 게임 엔진을 통한 BIM 활용 가능성은 보았지만, 어떤 엔진을 사용할지 고민이었다. S-DCIS는 개발자가 BIM, 설계, 건설, 데이터센터 상품 등에 대한 이해가 충분해야 개발이 가능하지만, 건설과 더불어 데이터센터에 대한 지식을 보유한 IT 전문가를 찾는 일은 쉽지 않았다. 특히, 데이터센터는 건설사 중에서도 진입 장벽이 높은 상품으로 국내 건설사 중 실적이 10개 이상인 회사는 2~3개뿐이다. 이렇게 쉽지 않은 과정이었지만 설계와 BIM 전문가이면서 IT 개발도 하는 일레븐스디의 도움으로 진행할 수 있었다. 엔진을 선택하기 위해 많은 IT 전문가들과 협의했고 건설 분야에 적합한, 즉 데이터센터 규모 및 사업성 분석 플랫폼 개발에 적합한 엔진을 선정하는 기준을 마련했다. 첫째는 ‘최종 결과물의 성과품이 건설에서 사용하는 투시도 즉 실사와 같이 고품질이어야 한다’, 둘째는 ‘확장성을 위해 BIM과 호환은 물론 3D 데이터 형식에 구애받지 않고 어느 데이터와도 호환이 쉬워야 하며, 수정 및 확장을 위한 지속적 지원과 오픈소스여야 한다’, 셋째는 ‘건설사가 기존에 사용하는 업무 환경 및 BIM 환경에 적합하고, 추후 스트리밍 서비스 및 타 산업과의 융합을 고려해야 한다’는 것이었다. 이 같은 기준으로 선택한 엔진이 언리얼 엔진이었고, 삼성물산은 IT 개발 협력사인 일레븐스디와 언리얼 엔진을 통해 S-DCIS의 개발을 진행했다.   S-DCIS 사업 개요   ▲ S-DCIS 사업 개요   S-DCIS의 개발 목표는 세 가지였다. 첫 번째는 BIM과 언리얼 엔진을 활용한 규모 검토 알고리즘 구축, 두 번째는 사업을 운영할 수 있는 사업성 검토 알고리즘 구축, 마지막은 규모 검토와 사업성 검토를 잘 활용하고 삼성물산과 데이터센터 발주처가 이 시스템을 통해 최적의 결정을 내릴 수 있는 플랫폼 구축이었다. 총 9개월동안 진행된 이번 프로젝트의 가장 중요한 성과는 데이터 센터 기획, 검토 단계에서의 각 전문가들의 모든 전문 지식 활용에 대한 프로세스 정형화와 시스템 개발 가능성에 대한 검토를 완료했다는 점이다. 최종 성과물 다섯 가지에 대해 살펴보면 다음과 같다. 우선 ‘GIS 정보조회 플랫폼’은 기획자가 발주처와 협의 시 위치 정보, 입지조건이 포함된 대지 검토를 언리얼 엔진으로 개발된 플랫폼에서 확인하면서 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 최적의 대지, 사이트가 결정된 후에는 엔지니어들이 각자의 노하우가 포함돼 있는 ‘규모 검토 시스템 Part 1’과 ‘Part 2’를 통해 기획, 검토, 설계를 진행한다. 전문지식을 바탕으로 진행된 검토안은 네 번째 성과물인 ‘규모 검토 보고서’로 전달되는데, 이는 앞에서 검토된 모든 내용을 인터랙티브한 보고서 형식으로 정리한 보고서이다. 이러한 절차로 결정된 사항을 마케팅, 홍보 차원에서도 적극 활용할 수 있도록 개발한 것이 마지막 성과물인 ‘통합 정보 시각화 대시보드’이다. 다섯 개의 성과물이 선형적으로 연계된 만큼 데이터의 흐름도 및 구축 시스템도 중요하다. 처음과 마지막을 구성하는 ‘GIS 정보조회 플랫폼’과 ‘통합 정보 시각화 대시보드’ 시스템은 언리얼 엔진을 기반으로 개발되었다. 2, 3, 4번째에 해당되는 전문적 산식이나 보고서처럼 분석된 자료 등의 시각화 작업 등은 닷넷 프레임워크(.NET Framework)로 진행되었고, 3번째 설계 프로세스가 필요한 시스템은 레빗(Revit) 애드인으로 개발되었다.   GIS 정보조회 플랫폼   ▲ GIS 정보조회 플랫폼   GIS 정보조회 플랫폼은 일레븐스디에서 언리얼 엔진을 이용해서 자체 개발한 3D 맵 시스템에, 삼성물산에서 제공하는 데이터센터 특화 정보를 임베드해서 만든 데이터센터 특화 플랫폼이다. 최적의 결정을 내리기 위한 정보 조회를 하는 만큼, 플랫폼에서의 조회 결과에 대한 저장하기, 가져오기, 공유하기 기능까지 추가 개발했다 예를 들어, 삼성 데이터센터 프로젝트를 위해 커스터마이즈된 UI/UX와 필요한 기능에 맞춘 글로벌 내비게이션 바는 모든 지형과 건물, 인프라를 공공기관에서 제공하는 공신력 있는 데이터만을 변환시켜 스트리밍으로 빠르고 정확하게 자동 피드되도록 자체 개발했다. 3D 맵이다 보니 지번 조회 기능 및 맵을 둘러보다가 대지를 선택할 수 있는 기능을 추가했으며, 선택된 대지의 건폐율과 연면적, 고도 제한에 맞춰서 최대로 개발 가능한 알고리즘 매싱(massing) 구현을 통해 시각적으로도 프로젝트 적합성 검토의 효율성과 정확도를 향상시켰다. 또한, 검토하고자 하는 해당 대지의 법규 검토, 데이터센터 특화 정보, 대지정합성 검토를 동시에 가능하게 하였고, 더 필요한 정보는 토지이음 링크를 통해 확인할 수 있도록 구축했다. 해당 대지에 관한 정보뿐 아니라, 데이터센터를 기획하는 데 있어서 무엇보다 중요한 주변 환경, 입지 조건 정보까지도 함께 검토할 수 있도록 구현했다. 무엇보다 수없이 많은 대지를 검토하는 과정에서 각 팀원들의 검토 내용을 수집, 활용하는 게 필요했는데, 이를 위해 검토 사항을 북마크 형식으로 저장할 수 있도록 하고, 회사 차원에서 최종 결정을 내리기 위한 ‘우선 선택 대지’를 결정권자에게 ‘공유항목’ 기능을 통해 보고 공유하는 기능 또한 추가했다.   일레븐스디의 3D 맵 개발 배경 및 구현 프로세스   ▲ 일레븐스디의 3D 맵 구현 프로세스   3D 맵을 제작 및 개발하면서, 효율성 향상을 위해 차별화를 뒀던 점은 크게 세 가지다. 첫 번째는 언리얼 엔진에서 제공하는 블루프린트를 최대한 활용하면서도, 건설산업에 필요한 설계 BIM 툴과의 연계성을 위해서 비주얼 스크립팅 외의 C++ 스크립팅까지 도입하면서 개발했다는 점이다. 두 번째는 데이터의 호환성과 지속적으로 업데이트가 필요한 환경에 맞춰서 맵과 관련된 형상 데이터 서버와 공간 함수 데이터 서버를 이원화해서 시스템을 구축했다는 점이다. 이를 통해, 필요한 데이터나 맵 정보만 별도로 분리해서 가볍고 빠른 업데이트가 가능하게 됐을 뿐 아니라, 보안에 민감한 데이터만 저장, 활용할 수 있는 서버를 따로 구축해서 삼성의 개발 조건에 충족할 수 있는지도 검토했다. 세 번째는 3D 맵의 성과품 구현 최적화를 위해, 별도 서버에 저장된 데이터들을 불러오기 위한 ‘RestAPI’ 기능을 자체 설계하여 시스템을 개발했다는 점이다. 3D 맵의 구현 프로세스에 대해 알아보면, 공공데이터 수집, 취합, 정제, 활용과 관련해 NASA의 지형(terrain) 데이터와 국토교통부에서 제공하는 공공데이터를 취합하고, 일레븐스디만의 데이터 분석 기준에 맞춘 데이터베이스 설계서를 작성해서 프로젝트에 적용했다. 형상 데이터와 공간 함수 데이터는 언리얼 엔진과의 통합이 잘 호환되는 조건으로 데이터베이스 설계서를 작성했으며, 이렇게 정의된 데이터베이스 설계서를 중심으로 형상화 서버와 공간 함수 서버를 이원 분리하여 작업했다. 일레븐스디만의 데이터베이스 설계서를 기본으로 이원화된 2개의 서버까지 구축한 후에 데이터 활용을 위한 자체 기능인 RestAPI를 설계했다. 여기에는 기능에 따라 ‘형상화된 3D 데이터 추출’, ‘지번 주소 검색 기능’, ‘선택 대지의 예상 규모 자동생성’ 등이 있다. 마지막으로, RestAPI로 설계된 기능을 언리얼 엔진 기반으로 작성된 데이터센터 플랫폼에 구현하기 위해서, 자체 설계된 RestAPI을 호출할 수 있는 C++ 클래스를 개발한 후 블루프린트 노드화를 통해 일레븐스디 자체 데이터베이스와 연결된 RestAPI를 언리얼 엔진 내에 구현할 수 있었다. 이렇게 언리얼 엔진으로 개발된 일레븐스디만의 ‘위치기반 공간정보 3D 맵 시스템’이 구성되어 있는 상태에서 삼성물산 데이터센터 규모 검토 시스템 S-DCIS에 필요한 정보와 노하우를 연계하는 작업을 진행했다. 삼성물산 데이터센터 시스템에 특화된 추가 개발 내용 중 중요한 부분으로는 첫 번째로 선택된 대지의 건설 적합성 검토와 데이터센터만의 고유한 개발/기획 특성상 교통 인프라, 민원 우려 시설, 소방서 위치, 화재 위험 시설과 같은 주변 인프라 검토를 수반하는 개발이 있었다. 그리고 두 번째는 매싱 자동 생성 알고리즘 작업과 결정 프로세스의 원활화를 위한 저장, 공유, 결정 내용 정보 가져오기 등의 기능 개발이었다.   규모 검토 시스템   ▲ 규모 검토 시스템 Part 1   규모 검토 시스템 Part 1에서 살펴볼 점은 삼성물산의 표준 모델을 기반으로 데이터센터 규모 검토 수행 프로세스 시스템을 구축한 부분과, 표준 모델에서 건물의 가로-세로 길이 조절을 통해 규모 검토의 세분화를 이루게 한 점, 이렇게 추출된 최종 기획안을 다시 언리얼 엔진으로 가져와 플랫폼 안에서 검토한 내용을 컨펌할 수 있도록 개발된 부분 등이다. GIS 정보조회 플랫폼에서 선택된 대지 정보와 알고리즘으로 구성된 예상 최대 건축 규모 매싱을 가져오는데, 이를 기준으로 삼성물산 표준 모델 중 기준 타입을 추천하게 된다. 추천받은 표준 모델 기준 타입을 선택된 대지에 이동, 회전 등을 통해 원하는 자리에 배치할 수 있도록 개발했고, 배치가 완료된 후 본격적인 규모 산정 시스템과 연동되면서 검토가 시작된다. 규모 산정은 층수 조절부터 시작해서 가로-세로 조절을 통한 레이아웃 조정하기로 이루어져 있고, 무엇보다 중요한 건 ‘랙 당 전력밀도’, ‘랙 개수’ ‘수전용량’을 계속 확인하면서 규모 검토를 진행할 수 있게 개발했다는 점이다. 또한, 엔지니어가 검토, 기획하는 중에 최적의 규모 산정 조건을 초과했을 경우 경고가 나오도록 개발됐다. 이렇게 레이아웃 조정이 마무리된 후 MEP 용량 검토하기를 진행한다. 규모 검토를 마무리하는 단계에서는 건축, 기계, 전기, 구조 등 모든 공종의 검토 내용을 다시 한 번 확인할 수 있도록 했다. 확인 작업까지 마무리된 최종 규모 검토 모델을 다시 언리얼 엔진 기반 플랫폼에 가져와서 대지 정보와 주변 환경 조건에 맞춰 검토한다.   ▲ 규모 검토 시스템 Part 2   규모 검토 시스템 Part 2는 규모 검토 시스템 Part 1에서 결정된 검토 결과를 BIM 데이터로 전환 및 MEP 장비 배치 검토를 수행하는 과정으로, 검토 결과를 기반으로 BIM 데이터 자동 생성 및 장비 배치 시 인적 오류 방지에 초점을 두고 있다. 여기에서 사용되는 레빗 애드인은 시스템상에서 검토된 기획안을 레빗이라고 하는 BIM 툴로 가지고 와서 건설 환경에 필요한 설계안으로 발전시킬 수 있다. 시스템 내에서 규모 검토를 마친 기획안을 레빗으로 불러오기하면 가져오기를 함과 동시에 대지경계선, 건축한계선, 각 층고 레벨, GIS 기반 정북방위, 그리드 등이 검토안에 맞춰 자동 생성된다. 그리고 검토된 데이터에 맞춰 층별 라이브러리가 조정되고, 건물 전체 가로-세로 길이도 조정돼 자동으로 들어오게 된다. 자동으로 배치된 건물에 필요한 실을 구성한 후에는 데이터센터 장비를 배치하는데, 일레븐스디에서 자체 개발한 BIM 라이브러리 매니징 시스템을 활용해 시각적으로 필요한 장비를 체크하는 동시에 선택한 장비를 드래그앤드롭 방식으로 손쉽게 각 층, 각 실에 배치할 수 있다. 레빗 애드인의 주요 목적은 어려운 건축 설계 BIM 툴을 모르더라도 손쉽게 작업하면서 정확한 설계안을 도출할 수 있게 하는 것이다. 중간에 사람의 수작업이 조금은 필요한데 이는 장비 배치를 하는 과정에서 개수가 초과했을 경우 경고 빨간색 창이 뜰 수 있도록 개발해서, 어떠한 상황에서도 인적 오류를 방지하면서 정확하고 신뢰도 있는 설계 검토안을 도출할 수 있도록 하는 것이 목적이었다.   규모 검토 보고서   ▲ 규모 검토 보고서   규모 검토 보고서는 규모 검토 시스템 Part 2에서 생성된 BIM 데이터를 기반으로 모든 검토 내용과 설계안을 지능적이고 인터랙티브한 보고서로 구성해, 사용자가 원하는 정보를 직접 클릭·조회하여 정보를 취득할 수 있다. 또한, 이 보고서에서는 삼성물산의 노하우 및 데이터센터의 SDCPET 시스템을 통해 얻은 데이터 등을 활용하여 CAPEX, OPEX, 공기까지도 검토할 수 있으며, 이러한 특징을 통해 초기 사업성을 검토할 수 있다.   통합 정보 시각화 대시보드   ▲ 통합 정보 시각화 대시보드   앞서 설명한 네 가지의 시스템은 선형적으로 데이터 흐름이 연결되면서 각 시스템이 연계되지만, 마지막 ‘통합 정보 시각화 대시보드’ 시스템은 조금 다르다. 규모 검토 보고서가 인터랙티브한 보고서라면, 통합 정보 시각화 대시보드는 추가 작업이 된 대시보드 형태의 ‘규모 검토 체험형 보고서’라고 할 수 있다. 비주얼 스크립팅 시스템인 블루프린트, UI 제작을 위한 UMG 등 언리얼 엔진의 장점을 살려서 최종 의사결정권자의 최적 의사결정 지원 및 마케팅, 홍보에 초점을 맞췄다. 첫 번째 성과물인 언리얼 기반의 ‘GIS 정보조회 플랫폼’과는 다르게 고품질화, 안정화, 경량화 작업을 통해서 스트리밍 상태에서도 문제 없이 실사와 같은 검토 자료 및 기획 설계안을 확인할 수 있도록 개발돼 정보 전달이 더욱 용이하도록 만들어졌다. 타일셋(tileset)으로 자동 배치되는 대지와 공공데이터로 구성된 건물/인프라 모델은 스트리밍으로 피드되며, 주변 GIS 정보 및 주변 환경 정보 또한 자동으로 피드되도록 했다. 중요한 검토 자료 중 하나인 선택된 대지로부터 변전소 간의 거리 표현도 언리얼 엔진의 블루프린트를 활용해 자체 제작됐으며, 이러한 기본 정보 위에 데이터센터만의 특화된 규모 검토 자료와 검토를 통한 최적화된 설계안이 선택된 대지 위에 배치된다. 또한, 삼성물산의 표준 모델에서 시작된 규모 검토안이 어떻게 대지 조건에 맞춰 수정 및 보완되었는지 더 자세하고 정확하게 확인할 수 있도록 층별 검토 부분에 대해서 더 집중했다. 이는 언리얼 엔진의 데이터스미스로 BIM 데이터를 가져와 언리얼 엔진의 블루프린트, UMG 등을 활용해 구현했으며, 층별 레이아웃을 3D Axon으로 확인할 수 있을 뿐 아니라 각 실에 지정된 장비들 개수와 스펙까지도 클릭하면서 더 자세히 확인할 수 있도록 했다. 통합 정보 시각화 대시보드는 언리얼 엔진의 리얼타임 3D 기술을 통해 렌더링이나 동영상의 개념이 아닌 게임과 같이 최종사용자가 카메라를 돌려보기도 하고, 원하는 정보를 선택적으로 조합하여 볼 수 있는 일종의 체험형 가상공간 대시보드로 개발할 수 있었다.   S-DCIS를 통해 보는 향후 비전   ▲ 일레븐스디의 향후 비전   일레븐스디는 삼성물산과 규모 검토 시스템 플랫폼을 개발하면서 현재 다섯 개의 시스템으로 연계되어 있는 플랫폼을 몰입형 연결 경험을 위하여 하나의 플랫폼으로 통합해야 할 필요성을 느꼈으며, 사용자 편의를 위한 원 플랫폼 제작을 추후 개발 방향으로 정했다. 또한, ‘데이터 기반 글로벌 위치정보 및 공간정보 활용 플랫폼 개발’이란 소신을 갖고 있는 일레븐스디는 대지 정보 활용 영역을 확장하고, 데이터 활용 기술 개발 또한 꾸준히 진행할 예정이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

Qt그룹은 메르세데스-벤츠 AG와 협력하여 차세대 디지털 콕핏을 개발하기 위해 최신 애플리케이션 개발 솔루션인 'Qt 6’을 제공했다고 발표했다. 메르세데스-벤츠는 자체 차세대 운영체제인 'MB.OS’를 기반으로 소프트웨어로 주요 기능을 구현하는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 시스템을 구축했다. 메르세데스-벤츠의 MB.OS는 인포테인먼트, 자율주행, 충전 등 차량의 모든 영역에 접근할 수 있는 시스템이다. 제조사 UX(사용자 경험) 시스템을 포괄하며 디지털 디스플레이와 강화된 운전자 지원 기능 등의 소프트웨어 정의 차량 콘셉트를 실현하도록 지원하는 새로운 아키텍처를 제공하는 것이 특징이다.     Qt그룹은 메르세데스-벤츠가 Qt 6로 업그레이드하고, Qt 프레임워크와 디자인, 개발, 품질 보증 도구를 이용하여 차세대 운영체제인 MB.OS를 구축할 수 있도록 지원한다. 이번 협력으로 MB.OS에서 작동하는 차량 내 애플리케이션의 성능, 개발 편의성 및 유지 관리성이 혁신되었으며, 다양한 플랫폼에서 개발할 수 있도록 지원하여 출시 시간을 줄일 수 있게 되었다. 또한, 벤츠는 Qt 프레임워크와 도구를 통해 자사의 온보드 소프트웨어에 대한 완전한 소유권을 확보하였다. Qt는 개발자와 디자이너가 동일한 프레임워크에서 협업할 수 있어 제품 설계에 최적화되어 있다. 더불어 헤드업 디스플레이(HUD), 승객용 스크린, 뒷좌석 엔터테인먼트 시스템, 디지털 계기판 등 차량의 모든 스크린에 적용할 수 있어 Qt 프레임워크의 확장성을 활용할 수 있다. Qt그룹의 스테판 슈마허(Steffan Schumacher) 비즈니스 운영 부문 수석 부사장은 "Qt 6는 소프트웨어 정의 차량 개발에 필요한 도구를 완벽하게 갖추고 있으며, 특히 유연한 업그레이드가 가능하여 새로운 인포테인먼트 UI 및 UX를 구축하는 데 적합하다"고 덧붙였다.

손태영 dSPACE 코리아 신임 대표이사    독일의 시뮬레이션 및 검증 기업 dSPACE(디스페이스)는 한국지사의 신임 대표이사로 손태영 영업총괄 이사를 선임했다고 밝혔다. 손태영 신임 대표는 자동차 산업에서 다년간의 실무 경험과 시장에 대한 전문성을 바탕으로 2021년 한국 지사가 설립된 후 dSPACE가 한국 시장에서 시뮬레이션 및 검증을 위한 선도적인 솔루션 제공업체로 자리매김하는데 핵심적으로 기여했다. 손 대표는 2004년 dSPACE가 한국 사업에 착수한 이래 2005년부터 국내 총판에서 주도적인 역할을 맡아 완성차 업체 및 티어 1 공급업체에 시뮬레이션 솔루션을 소개했다. 그는 2004년 캐나다 트리니티 웨스턴 대학교에서 경영학을 공부한 뒤 2011년 한양대학교 경영전문대학원에서 석사(MBA) 학위를 취득했다. dSPACE 그룹의 영업 총괄 수석 부사장 미르코 브라잇바이서(Mirco Breitwisser)는 “손태영 신임 대표이사는 탄탄한 경영 경험과 고객 및 한국 시장에 대한 풍부한 지식을 갖추고 있어 dSPACE 코리아의 성공적인 미래를 이끌어갈 적임자라고 평가했다”고 말했다. 손태영 신임 대표는 “국내 자동차 산업의 혁신 기업들에게 시뮬레이션 및 테스트를 위한 맞춤 서비스를 제공해 소프트웨어 중심 자동차(SDV) , 전기자동차 및 자율주행차가 더 안전하고 빠르게 개발될 수 있도록 지원하는 데 집중하겠다”고 말했다.  한편, dSPACE는 자율주행차, 전기차, 커넥티드 카 개발에 필요한 시뮬레이션 및 검증 솔루션을 제공하는 독일 기업이다. dSPACE의 포트폴리오는 시뮬레이션 및 검증을 위한 엔드 투 엔드 솔루션부터 엔지니어링과 컨설팅 서비스를 비롯해 교육에 이르기까지 다양하다. 주요 고객사는 자동차 OEM 및 부품 업체로, dSPACE의 솔루션을 사용해 차량용 소프트웨어 및 하드웨어를 개발하고 테스트한다. dSPACE는 자동차 산업군 외에도 항공 우주, 산업 자동화 등 여러 분야의 고객사를 보유하고 있다. dSPACE는 전 세계 8개국에 약 2400명의 직원을 보유하고 있으며, 독일 파더본에 본사를 두고 있다. 독일 현지에 3개의 프로젝트 센터를 운영하고 있으며 미국, 영국, 프랑스, 일본, 중국, 크로아티아, 인도, 그리고 한국에 dSPACE 지사를 두고 있다.   

트렌드에서 얻은 것 No.17   “혁신은 새로 일어났을 때가 아니라 누구나 다 사용을 할 때가 혁신이다.” - 피터 드러커   디지털 전환은 어떤 비즈니스 변화를 가져왔는가 디지털 전환(DX)을 쉽게 풀어 쓰면 ‘디지털 기술을 활용하여 기업의 제품/서비스, 일하는 방식, 비즈니스 모델을 전환하는 과정’이다. 비즈니스 변화를 살펴보면 지난 10년간 분야별 대표 선두기업들이 보란듯이 변화를 이끌었다. 나이키는 의류 패션 도소매에서 의류 패션 이커머스 및 콘텐츠로, 마스터카드는 신용카드 결제 네트워크 제공에서 결제 데이터 분석 및 컨설팅으로, 마이크로소프트는 PC 운영체제 공급에서 클라우드 공급 및 컨설팅으로 전환 및 확장했다. 특히 주목받는 스타벅스의 경우에는 커피라는 아이덴티티를 살리면서 오프라인 매장 기반에서 모바일 기반으로 전환을 가져왔다. 우리가 이런 이야기를 들으면 한 귀로 듣고 한 귀로 흘려 보낸다. 왜냐면, DX의 화두는 경영자에게 있기 때문이다. 기업 경영자의 리더십이 깨어 있지 않으면, 기업의 성공이 힘들다. “CEO가 먼저 회사 전체의 목표 관리를 할 줄 알아야 한다”라고 한다.(‘거인의 리더십’ 중에서) 스타벅스의 사이렌 오더는 ‘서비스 디지털화’의 대명사이다. 매장에 직접 가서 줄을 서서 주문하던 것을 모바일로 바꿔 버렸다. 모바일로 주문하고 완료 시 알림을 준다. 요즘은 대부분의 커피 전문점이 사이렌 오더와 같은 방식을 지원한다. 한 술 더 떠서 배달까지 지원하는 곳도 있다. 그래서 사이렌 오더는 누구나 다 사용할 수 있도록 바뀌었기 때문에 ‘혁신’이라고 불릴 만하다.   그림 1. 디지털 플랫폼을 통한 디지털 전환의 대표 사례   디지털 연속성에서부터 버추얼 트윈 경험까지 지금까지 우리는 기능 중심의 리더십으로 사례들을 보면서 개별 업무를 다져왔다. 문서 관리, 도면 관리, 설계 변경, 프로젝트 관리 등… 상당한 성과를 이루는 반면에 지금은 굉장히 형식적인 기능 지원 여부의 판별용으로 어느 솔루션을 선택할 것인가의 기준으로 여겨지고 있다. 도입 기업에서는 기능 리스트를 통해 솔루션 판별력과 가격, 그리고 전략 등을 고려해서 의사결정을 한다. 하지만, 솔루션들은 기능들이 평준화되고, 기업에서는 학습보다는 다른 회사와 유사한 방식으로 검토해서 담당자는 편할지 몰라도, 구축하게 되면 크게 효과를 본다든지 하는 감흥은 별로 없다. 오히려 사용자 수용(user acceptance)를 받는데 어려움이 있다. 사용자의 요구사항은 항상 나중에… 특히 교육을 한참 하고 사용할 때쯤 불만사항이나 해 줬으면 하는 요구사항들이 등장한다. 또한 구축 회사에서도 이런 패턴이 타사의 경험을 통해 익숙해져서, 프로젝트 초반부터 고객에게 교육 등을 집중해서 관심을 가지는 과정을 적게 하는 경우가 있다. 하지만 지금은 주 사용 고객들이 MZ 세대를 중심으로 구성되다 보니, 이런 패턴도 변화가 필요하다. 한 마디로 기능의 어려움과 복잡함보다는 어떤 스토리와 시나리오로 이 일이 어떻게 처리되는지의 과정이 궁금해졌다. 또한, 이런 것을 시연하는 것이 갈 수록 쉽지는 않다. 왜냐면 끊임 없는 공부와 연습을 해야 가능했기 때문이다. 특히 최근 화두가 되고 있는 MBSE(Model Based Systems Engineering, 모델 기반 시스템 엔지니어링)은 SE의 이해와 전체적인 흐름과 제품의 특성 등 한 사람이 모든 것을 하기에는 역부족인 체계적인 변화로 발전하였다. 또 다른 예로 제품 사양 BOM 체계이다. 기능적으로는 이미 오래 전에 솔루션 회사에서 제공하지만, 기업에서 적용하는 데에는 기존의 프로세스 틀에서 개발하거나 아예 기존 틀을 계속 사용하는 형태로 유지되어 왔다. 하지만, 최근에 이런 체계를 OOTB(Out-of-the-Box) 기반으로 구축하는 추세가 늘어나고 있다. 즉, 체계로의 전환이 시작되었다. 여기에는 고객 PM의 역할이 크다. 설득으로만 될 문제는 아니었기 때문이다. 그것은 디지털 전환 리더십의 7가지를 이해하느냐에 달려 있었다. “나의 리더십의 핵심은 사람들에게 확신을 불어 넣는 것이라 믿는다.” - 하워드 슐츠   그림 2. 여러분 회사의 디지털 전환 여정은 어디쯤 와 있을까요?   디지털 전환 리더십 7가지 하워드 슐츠의 스타벅스처럼 디지털 전환을 이루기 위해서는 어떤 리더십이 필요한지 일곱 가지로 정리해 봤다.   버추얼 트윈의 ‘디지털 연속성’ 확보 첫 번째로 디지털 트윈에 인터렉티브(interactive)와 다이나믹(dynamic)을 추가한 버추얼 트윈의 디지털 연속성이다. 버추얼 트윈은 비즈니스의 엔드 투 엔드 전 과정이 하나의 플랫폼으로 구현되어 통합된 데이터 관리가 가능하며, 이를 기반으로 협업을 극대화하여 최적의 의사결정이 가능하다. 5가지의 버추얼 트윈이 있는데, 관념화(ideation) 및 콘셉트를 형상화하고 콘셉트 대안 시뮬레이션을 할 수 있는 콘셉트 버추얼 트윈, 그 다음으로 3D 형상 설계 및 디지털 시뮬레이션 및 검증을 하는 엔지니어링 버추얼 트윈, 다음으로 생산공정 설계/최적화 및 생산 계획 수립 및 실행을 하는 생산 버추얼 트윈, 고객 사용 환경 동기화&모니터링, 예방 정비 및 성능 개선 서비스를 담당하는 사용 환경 버추얼 트윈, 마지막으로 고객 맞춤형 가상 경험 제공 및 마케팅/영업 콘텐츠 제작을 담당하는 고객 경험 버추얼 트윈이 있다.   지속적으로 OOTB 업그레이드를 용이하게 하려면 기존에는 그리고 지금도 PLM을 구축하려고 하면 요구사항을 듣고, 요구사항을 정리하고, RFP에 의해 특별한 PLM을 개발하고 사용자 수용을 통해 완료한다. 이러한 것을 반복하다 보니, 업그레이드에 드는 비용과 시간이 많이 걸려 어려움을 호소한다. 심지어 재구축하는 비용이 더 저렴하다는 얘기까지 나온다. 하지만 앞으로는 PLM 구축시 PM(구축, 고객)의 OOTB 이해, 반복적인 교육과 더불어 습관화를 통한 PLM 구축 방법론 전환이 필요하다. OOTB 기반 프레임워크를 통해 교육 → 스토리보드 → 사용 케이스(use case) 방식을 통해서 요구사항을 정리하고 OOTB의 기능 중 사용하는 기능들을 요구사항으로 정리한다. 그리고 실제 검증(value commitment)를 거쳐 구축(value delivery)하게 된다. 이러한 과정을 거치게 되면 업그레이드는 최소한의 절차를 통해서 진행될 것이다.   그림 3. 지속적으로 OOTB 업그레이드를 용이하게 하려면   체계 중심으로 전환 가장 적절한 예가 MBSE일 것이다. MBSE는 솔루션사에서 나오는 기고나 정보를 활용해 보면 큰 도움이 될 것이다. 기업의 시스템 개발 프로젝트에서 요구사항과 관련된 항목(명확한 요구사항, 불완전한 요구사항, 요구사항의 변경)이 프로젝트의 성공 및 어려움을 겪게 하는 요인 중 많은 부분을 차지하고 있다.  MBSE는 이와 같은 문제점의 해결책으로 떠오르는 미래전략으로, 부재 시 적절하게 대응하기 어려워 프로젝트의 성공 확률이 낮아질 수 있기 때문이다. 미래는 ‘시스템 싱킹(system thinking)’으로 전략은 수긍이 가나 풀어가는 과정이 어렵다는 것은 도전해 볼 만한 가치가 있다. 나는 단연코 시도해 봐야 한다고 생각한다. MBSE를 기반으로 제품을 개발하였다면 분명히 글로벌 경쟁력에서 월등히 앞설 가능성이 높다. 개인적으로 테슬라가 MBSE의 선구자라 생각한다. 그들은 시스템 싱킹을 체계적으로 잘 하지 않을까, 리스크 감소를 넘어 리스크가 없는 환경을 꿈꾸지 않을까 추측해 본다. 스타트업이나 유니콘으로 가려는 기업은 반드시 해 봐야 한다. 그리고 기존 방식과 섞지 말고 독자적으로 해 봐야 한다. 솔루션사와 제휴해서 꼭 해 보았으면 하는 바람이 있다. 왜냐면 디지털 전환의 방향이 들어있기 때문이다. 자동차의 경우, SDV(소프트웨어 정의 차량) 기반에서 어느 한 곳이 바뀌면 알아차릴 수 있어야 한다. 그런 복잡성을 엮어줄 열쇠가 MBSE라고 생각된다. 모델링 언어인 SysML의 수요는 인력시장에서 새롭게 포지셔닝할 것으로 예상된다.   향후 클라우드로의 여정은 어떻게 해야 하는가 현재는 스타트업, 신사업, 글로벌 오퍼레이션을 시작하는 곳에서 클라우드로 진행하는 경우가 많다. 이미 운영 중인 PLM은 앞으로의 변화에 신경을 쓰고 착실히 준비하는 것이 유리할 것이다. 왜냐면 트렌드의 흐름이 클라우드로 가기 때문이고, 또 비용과 운영 측면에서도 유리해지는 부분이 있기 때문에 고려해 볼 만하다. 물론 현재 드러난 사실들을 보면 제약사항도 분명이 있어 보이고, 그러한 허들을 하나하나 넘어가고 있는 중이라고 보면 될 것이다. 무조건 안된다고 하기 보다 무엇이 이익인지 천천히 살펴보는 지혜가 필요할 것 같다. “무언가를 시작하려 할 때, 그 꿈을 꿀 수 있는 용기만 있다면 그 즉시 시작하라.” - 하워드 슐츠   변화 관리는 어떻게 하나 ‘일의 격’에서 신수정 저자는 ‘왜 선택(변화/혁신)을 주저하는가’라는 질문에 대해 새로운 가능성보다 현재가 주는 ‘혜택’이 더 크기 때문(혜택을 잃으려 하지 않기 때문)이라고 하였다. 변화는 단계별로 서서히 진행되지만, 혁신은 비전으로부터 시작되며, 톱다운(top-down)으로 진행된다. 변화의 저항요소 6가지 중에 혼란은 가장 많이 영향을 준다. 변화를 통제하는 방법으로 환경 변화는 변화의 방향, 변화의 속도, 변화의 온도에 의해 좌우되며, 변화 성공요소는 리더십, 명확성, 모든 계층에 변화주도자 배치, 직원의 참여, 교육실시 등이다.   미래 트렌드 변화 안목 높이기 시대적 흐름을 살펴보면 사피엔스에서 포노사피엔스로 넘어가는 키워드는 ‘클릭’이었다. 클릭은 스마트폰의 혁명을 의미하며, 그 후로 ‘우리’에서 ‘나’로 바뀌며 커뮤니티, 성장, 호기심 이런 단어들이 나에겐 인상적이었다. 그리고 최근에 ‘클릭’ 다음으로 주목받는 것이 ‘질문’이다. ChatGPT로 인한 생성형 AI가 온 세상을 휩쓸고 있다. 기업에서는 무엇보다 중요한 것이 문서화(업무 ↔ 프로세스 ↔ 시스템)라고 생각된다. 얼마나 정교한가에 따라 그 기업의 업무 수준 및 관리수준을 가늠할 수 있다. 디자인 싱킹 방법론을 통해서 해야 하는 것, 원하는 것, 신뢰성(회사), 편의성(개인-다양성) 사이를 트레이드 오프(trade off)해야 한다. 편의성에는 리더십이 필요하다. 해야 하는 것에는 프롬프트 엔지니어가 최근 추가되었다. 각자 다름을 인정하고 원하는 것을 볼 수 있도록 이끌어 주는 힘을 통해서 절충안을 찾아야 한다. “많은 기업들이 실패하는 이유는 기반을 튼튼히 하지 않고 너무 먼 곳만 보기 때문이다.” - 하워드 슐츠   그림 4. 미래 트렌드 변화 안목 높이기   디지털 전환 중장기 로드맵 PLM 관점에서 디지털 전환의 목적은 차세대 PLM에 대해서 파악하고, 기업에 최대한 이익이 되는 중장기 로드맵 방향을 수립하는 것이다. 그렇게 하기 위해서는 4가지 세트로 구성된 로드맵을 만드는 것이 중요하다. 비즈니스 오브젝티브로 회사가 나아갈 방향에 대한 한 장의 맵이 중요하다. 지금 당장 당면한 과제, 그리고 개선하고 싶은 사항, 비전 및 향후 하고 싶은 것을 분석하고 목표를 명확히 하는 것이 중요하다. 그 다음에는 목표를 뒷받침하는 단계별 추진 로드맵, 그리고 추진 로드맵을 상세히 분석한 실행방안과 실행방안을 실현해 줄 아키텍처이다. 이렇게 4장의 세트로 구성된 디지털 전환 중장기 로드맵은 지속적으로 업데이트 및 관리해 주어야 방향을 잃지 않고 해마다 시대의 변화에 대응하면서 나아갈 수 있을 것이다. “남들이 안전하다고 생각하는 것보다 더 큰 위험에 도전하라. 남들이 합리적이라고 생각하는 것보다 더 큰 꿈을 꿔라.” - 하워드 슐츠   미래 PLM의 리더십 디지털 전환 리더십 7가지를 통해서 미래 PLM이 갖추어야 할 리더십을 살펴보았다. ChatGPT의 등장으로 과거와 다른 무언가 큰 변화들이 일어나고 있다. 지금까지의 변화는 사회적 변화와 국가적인 변화의 흐름이었다면, ChatGPT는 분명 개인의 역량의 차이로 ChatGPT를 아는 사람이 모르는 사람의 일자리를 차지할 것이라는 이야기가 회자되고 있다. 미래 PLM의 리더십 관점으로 본다면 과거에 하던 방식을 답습하는 것은 시대의 흐름에 맞지 않을 거라는 확신이 들게 된다. 이미 최적화된 것들은 우리가 무엇이 필요한지 체크만 하면 되는 것들로, 미래로 가는 큰 체계 중심으로 사고의 전환과 운영을 꾀해야 할 시점이다.   그림 5. 디지털 전환 중장기 로드맵 예시   ■ 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.

한국산업지능화협회가 6월 20일(화) 기업의 디지털 전환(DX) 실행능력 제고를 위해 『중견기업 디지털 혁신 웨비나(23년 2회)』를 실시, 산업별 디지털 전환(DX) 성공전략과 벤치마케팅 사례를 공유하는 시간을 가졌다.  최근 국내 기업의 디지털 전환 속도가 해외 기업의 수준에 미치지 못한 것으로 조사되어 우리 기업의 경쟁력에 대한 우려의 목소리가 커지고 있다.    한국무역협회 조사에 따르면 우리 기업들은 디지털 전환의 5단계(‘준비 중→도입 시작→적용 중→정착→활발히 진행)에서 적용 중(39.8%), 도입 시작(26.0%), 준비 중(22.9%)의 답변 순서로 다수 기업이 디지털 전환의 초기 3단계에 머물러 있는 반면 미국·유럽 등의 해외 기업의 디지털 전환 단계는 정착(36.6%), 적용 중(27.6%), 활발히 진행 중(23.6%) 순으로 조사되었다.  이러한 우려를 해소하고 국내 기업의 디지털 전환 가속화를 위해 하기 한국산업지능화협회와 한국중견기업연합회는 산업부 주최로 중견기업 디지털 혁신 웨비나를 운영, 디지털 전환을 통한 국내 기업의 경쟁력 강화에 힘쓰고 있다.  금번 실시된 2회차 디지털 혁신 웨비나는 LS일렉트릭 최홍석 팀장과 타타컨설턴시 서비스 이풍연 전무, 우리은행의 유석영 차장이 연사로 참여, 디지털 전환 성공전략과 벤치마킹 사례 그리고 금융지원 프로그램 등을 소개하였다.  첫 번째 웨비나 연사로 나선 LS일렉트릭의 최홍석 팀장은 첨단제조, 디스플레이 산업 등 국내 산업의 스마트제조 지향점과 전략 그리고 스마트워크벤치 등과 같은 디지털 전환 가속화를 위한 다양한 방법을 친절하게 안내하였다.   또한, 두 번째 세션 타타 컨설턴시 서비스의 이풍연 전무는 해외 조선산업과 스마트 건설 엔지니어링 산업에서 활발하게 활용되고 있는 ’Neural Manufacturing(신경망 공장)‘ 구축 전략과 혁신 사례를 소개하며, 교육생들의 큰 반향을 일으켰다.  아울러 마지막 세션은 디지털 전환 추진 기업들의 가장 큰 선행과제로 지적되는 금융 애로를 해결하기 위해 혁신 기업들의 이용이 확산되고 있는 “공급망 금융 플랫폼(원비즈 플라자)”의 다양한 활용방법과 사례들이 소개하기 위해 우리은행 기업금융솔루션부 유석영 차장이 연사로 나서 많은 관심과 호응을 이끌어 냈다.   본 웨비나를 총괄하고 있는 산업지능화협회 추현호 부단장은 “DX 성공사례 학습은 기업이 디지털 전환을 신속‧유연하고 추진할 수 있도록 방향성을 제시하고 자사의 전략을 점건하는데 있어서 중요한 역할을 할 수 있다.”고 웨비나 취지를 설명하며, “앞으로도 다양한 산업들의 DX 성공전략과 혁신 사례에 대한 벤치마킹 학습기회를 제공하도록 최선을 다하겠다”라고 포부를 밝혔다.  

현대오토에버는 6월 7일~8일 현대자동차그룹 MBD(Model Based Development) 컨소시엄의 기술 교류회를 진행했다고 밝혔다. 현대자동차그룹 MBD 컨소시엄은 지난 4월 ▲현대차·기아 ▲현대모비스 ▲현대위아 ▲현대케피코 ▲현대트랜시스 ▲현대엔지비 ▲현대오토에버 등 현대차그룹 계열사를 비롯해 ▲로버트보쉬 ▲비테스코테크놀로지스 ▲HL만도 ▲디스페이스 ▲매스웍스 ▲슈어소프트테크 ▲시높시스 ▲아이피지오토모티브 ▲이타스 ▲컨트롤웍스 ▲벡터 등 총 19개의 분야별 전문 기업이 모여 결성됐다. SDV(소프트웨어 정의 자동차) 체제로 빠르게 전환하려면 차량 내부의 다양한 전장품을 통합 제어하는 소프트웨어가 필요하다. 이런 소프트웨어는 규모가 크고 복잡도가 높기 때문에 완성차와 협력사가 협력을 통해 개발하되, 추적 관리가 가능하고 효율적으로 개발할 수 있는 개발 환경이 뒤따라야 한다. 컨소시엄 참여사들은 기술 교류를 통해 소프트웨어 개발 환경을 구축하고, 가상 개발 환경에 대한 표준화 및 공용화를 통해 SDV 대응 개발체계를 신속하게 구축할 수 있도록 협업하고 있다. 특히 제어 소프트웨어의 개발 및 검증에 대한 노하우를 상호 공유하고, 소프트웨어 경쟁력을 확보하기 위해 정기적인 기술 교류를 진행한다.     이틀간 진행된 이번 행사에서는 7일에 소프트웨어(SW) 개발, 8일에 버추얼(Virtual) 개발로 주제를 나눠 각각 논의했다. 참가 기업들은 제어 소프트웨어의 개발 프로세스, 개발 환경 구축, 제어기 가상화, 가상 검증 환경 등 다양한 주제에 대해 사례를 공유하고 논의했다. 현대오토에버는 "SDV 시대를 앞당기고 더 높은 품질의 차량 소프트웨어 개발을 위해서는 그룹 내외부 전문 역량을 결집한 협업이 필수적"이라며, "앞으로도 컨소시엄 전문가들과의 기술 교류를 통해 차량 소프트웨어 개발체계 고도화를 함께 수행하고 이를 활용한 개발 협력 효율화 및 가속화가 이뤄질 수 있도록 현대오토에버의 보유 역량을 활용해 이바지하겠다"고 밝혔다.

자율주행 개발 위한 시뮬레이션의 가능성에 주목   모라이는 자율주행 시스템을 위한 시뮬레이션 기술을 개발하는 기업이다. 자율주행 시스템의 개발에 필요한 테스트를 AI가 접목된 시뮬레이션으로 대체해 시간과 비용을 줄일 수 있다는 것이 모라이의 비전이다. 모라이는 자율주행 자동차를 중심으로 연구 개발한 시뮬레이션 기술을 UAM, 국방 등 다양한 분야로 확장할 계획도 갖고 있다. ■ 정수진 편집장     모라이가 가진 핵심 기술에 대해 소개한다면 모라이는 자율주행을 연구하는 사람들이 모여 지난 2018년에 설립했다. 모라이(MORAI)라는 이름은 ‘모빌리티 + 리서치 + AI’ 그리고 ‘more AI’에서 따왔는데, 시뮬레이터 기반으로 정적/동적인 환경을 디지털 트윈으로 만들고 그 디지털 트윈 환경에서 대규모의 테스트를 진행해서, 차량이나 무인 이동체의 안정성을 확보하고 신뢰성을 확보할 수 있도록 하는 도구를 개발하자는 것이 창업 당시의 비전이었다.  현재는 현대자동차, 네이버 등 고객사뿐 아니라 국내 주요 대학교 및 연구소들과 교류를 진행하고 있다. 60여 개 대학교에 솔루션을 공급하고 연구 개발 목적이나 정규 교육과정에 적용을 하면서 인력을 양성하는 사업도 진행 중이다. 2022년에는 시리즈 B 투자를 유치했다. 모라이가 내세우는 모토는 “미래를 미리 경험하자”는 것이다. 실제 도로에서 달리는 자동차는 수많은 문제에 직면할 수 있는데, 이를 도로 주행 시험에서 모두 구현할 수 없기 때문에 시뮬레이션으로 한계를 극복하겠다는 것이 첫 번째 미션이다. 그리고 자동차의 기능이나 성능을 결정짓는 핵심요소가 하드웨어의 양산성이 아니라 소프트웨어로 옮겨가는 상황에서 최근의 화두인 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 위한 검증 도구를 제공하고자 한다. 세 번째 미션은 실제 도로에서 확보하기 어려운 데이터들을 가상 환경에서 무수히 생성해서, 대량의 데이터를 신차 개발이나 기존 시스템의 검증·평가에 활용할 수 있는 도구를 제공하는 것이다. 이런 맥락에서 모라이가 갖는 차별점은 ▲공간 데이터를 활용해 디지털 트윈을 자동 생성하고, 대규모 도심 테스트를 가능하게 하는 것 ▲동적 객체를 AI 기반으로 모델링하는 것 ▲가상 데이터를 실제 환경에 적용할 수 있게 하는 것으로 정리할 수 있겠다. 또한, 이런 기술을 자동차뿐 아니라 UAM(무인 항공 모빌리티), 로보틱스, 해상 관제, 국방 등 다양한 분야로 넓히는 방법도 모색하고 있다.   자율주행 기술의 개발에서 시뮬레이션의 중요성은 어떤 것인지 차량이 스스로 인지, 판단, 제어하는 것을 자율주행이라고 할 때, 현재 상용화된 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)는 자율주행의 일부로 볼 수 있다. 모라이는 미국 자동차공학회(SAE)가 정의한 자율주행 단계의 레벨 3 이후를 타깃으로 한다. 레벨 3는 특정 조건에서 자율주행이 이뤄지면서, 위험이 생길 때 운전자가 개입하게 된다. 레벨 3 이후부터는 자동차 시스템의 품질 검증에 더 많은 시간이 걸리는 등의 이슈가 있어서, 기존의 개발 체계에서 시스템을 검증, 양산하기가 어려워질 것으로 보인다. 이를 해결하기 위해 가상 환경을 구축해 자동차를 평가하는 방법론이 등장하고 있는데, 모라이는 시뮬레이션 기반의 형식 승인 검증이나 평가를 위한 연구개발을 진행하고 있다. 또한, 관련 표준 및 법제도에 관한 연구도 활발한데, 이와 관련한 국내 활동에도 참여하고 있다. 실제 주행시험은 비용, 시간, 인력 등의 한계에 부딪치게 마련이다. 모든 환경에서 테스트를 한다는 것은 물리적으로도 어렵고, 양산 이후 자동차를 판매한 다음에 테스트를 할 수도 없다. 그래서 출시 전에 충분한 테스트를 원활하게 진행하는 것이 중요한데, 여기에 시뮬레이션의 역할이 있다. 또한, 생산 이후 사고나 리콜 사유가 발생했을 때 이에 대응하려면 많은 시간과 비용이 든다. 이런 관점에서 기술뿐 아니라 법적/제도적인 측면에서도 시뮬레이션이 유용하다고 본다. 실제로 자동차 제조업체뿐 아니라 보험회사에서도 사고 조사나 보험 상품의 설계에 시뮬레이션을 활용하려는 움직임을 보이고 있다.   글로벌 자율주행 시장의 동향에 대해서는 어떻게 보는지 자율주행 기술이 자동차뿐 아니라 무인이동체 전반으로 확장을 추구하면서, 올해 초 모라이가 참가한 CES 2023에서도 다양한 산업에서 자율주행 또는 자율운영을 접목하는 추세를 볼 수 있었다. 실제로 항공, 농기계, 로봇 등에서 가상 환경 기반 테스트에 대한 수요가 증가하고 있으며, 기계 시스템이 아닌 소프트웨어의 업데이트로 자동차의 기능이 발전하는 패러다임 변화도 일어나고 있다.  예를 들어, 기존에 자동차의 성능 향상은 엔진의 마력, 연비, 서스펜션, 조향 성능 등을 중심으로 이뤄졌다. 반면, 전동화와 자율화가 대세가 되면서부터는 전자전기 시스템이 핵심이 되고, 고정된 하드웨어에서도 OTA(over-the-air) 기반으로 소프트웨어를 업데이트하면서 마치 스마트폰이나 노트북에 새로운 앱을 설치하는 것처럼 기능을 향상시킬 수 있게 되었다.  소프트웨어 기반 검증 기술을 개발하는 입장에서는 소프트웨어 시장이 더욱 커질 것으로 기대되는 측면이 있다. 실제로 CES 2023에서도 소프트웨어 업체의 참가가 늘어난 모습을 볼 수 있었다. 앞으로 소프트웨어 기반 및 가상 환경에서의 자율주행 테스트가 더욱 중요해질 것으로 보이는데, 특히 자율주행 자동차 못지 않게 정해진 경로를 따라가면서 임무를 수행하거나 위험한 환경에서 임무를 수행하는 등의 분야에서 빠르게 상용화될 것으로 전망된다.     자율주행 시뮬레이션 분야에서 모라이가 가진 강점은 무엇인지 크게 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째는 실제 도로 환경을 모사하는 자동화 기술이다. 이 모사 과정은 95% 이상 자동화가 가능하다는 점을 내세우고 있다. 수작업으로 실제 환경을 모사하는 과정은 비용과 시간이 많이 들고, 불가피하게 에러가 생길 수 있다. 반면, 모라이는 사용자가 원하는 지역을 선택하면 동일한 가상 환경을 구축하는 기술을 개발해, 현실과 동일한 가상 환경을 빠르게 구현하도록 돕는다. 두 번째는 AI로 실제 도로 상황을 모사하고, 이를 기반으로 실제와 같은 데이터를 수집, 분석 기술이다. 기존에는 사람이 상상하는 시나리오를 직접 그리는 방법밖에 없었다. 하지만 모라이는 관제 사업을 통해 자율주행차, 커넥티드 카, 일반 자동차가 다니는 도로의 빅데이터를 계속 수집하고 있으며, 이 빅데이터를 분석해 자율주행차의 실증이 필요한 지역의 교통 상황이나 돌발 상황을 그대로 모사할 수 있다. 세 번째는 AI에 활용할 수 있는 대량의 데이터를 확보할 수 있다는 점이다. 풍부한 정답 데이터를 제공하기 때문에, 다양한 상황에 대한 데이터를 생성하고, 이를 AI에 적용해 더 효율적으로 개발할 수 있는 체계를 갖추고 있다. 한편으로, 모라이는 설립 초기부터 자동차 산업에서 많이 쓰이는 해석 소프트웨어와의 연동성을 중시해 왔다. 앤시스, 디스페이스 등 해석 소프트웨어 기업과 협력을 통해 현업에서 투자한 시스템을 그대로 유지하면서 신기술 도입의 장벽을 낮추고자 노력하고 있다. 시뮬레이션 분야에서는 다양한 시뮬레이션을 연계/연동하는 코시뮬레이션(co-simulation)이 확대되고 있으며, 툴 간의 인터페이스를 위한 표준도 다수 등장하고 있다. 모라이는 FMI, FMU, 오픈 시뮬레이션 인터페이스 등을 기반으로 여러 시뮬레이션 툴과 연결성을 제공한다. 또한, 국내서 진행 중인 표준화 작업에도 참여하고 있다.   향후 모라이의 기술 개발 및 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 모라이는 현재 100여 명의 인력이 있고, 그 중 80%가 개발 인력이다. 작년에는 60억 원의 매출을 거두었으며, 올해는 120억 원을 목표로 삼고 있다. 시뮬레이션에 대한 기대가 꾸준히 커지고 있으며 이에 대한 기업들의 투자도 적극적인 것으로 보여, 경기 하강에 대한 체감은 상대적으로 크지 않은 편이다.  자동차 분야에서는 자율주행 자동차의 형식 승인을 시뮬레이션 기반의 가상 환경에서 할 수 있는 수준으로 신뢰성을 확보하는 것이 목표이다. 이를 앞당기기 위한 표준화 활동에도 꾸준히 참여할 계획이며, 생산 전주기에서 활용 가능한 시뮬레이터로 자리매김하고자 한다. 또한 이런 자율주행 시뮬레이션 기술을 여러 분야로 확장할 계획도 가지고 있다. 가장 주목하는 분야 중 하나는 UAM 및 항공 분야이다. 이들 산업에서는 기체를 실제로 만들어서 시험하는 것이 자동차보다 더 어렵고, 가상 검증의 중요성이 큰 분야로 보고 있다. 향후 10년 내 완전 무인화가 가능할 전망이지만, 현재 실증이 가능한 환경은 전무한 상황이다. 특히 UAM은 새롭게 떠오르는 시장이어서, 향후 가능성에 기대를 걸고 있다. 한편, 국방 분야에서는 전장이라는 위험한 환경에 대비해 무기 체계의 무인화가 꾸준히 진행되고 있는 상황이다. 이에 대응해 무인 무기체계와 검증 도구를 함께 공급하는 것도 가능하다고 보고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.