대한기계학회 가상제품개발연구회(VPD연구회)가 리스케일과 공동으로 주관한 ‘2026 춘계 심포지엄’이 7월 3일 서울 강남구 포스코타워 역삼 이벤트홀에서 개최됐다. ‘에이전틱 VPD : AI 에이전트가 이끄는 제품개발 혁신’을 주제로 열린 이번 심포지엄에서는 AI 에이전트와 가상제품개발(VPD : Virtual Product Development)의 융합이 제품 설계와 검증, 엔지니어링 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지를 산업계와 학계의 다양한 사례를 통해 조망했다. ■ 최경화 국장     이번 심포지엄은 가상제품개발연구회 박종원 연구회장(한국기계연구원)의 개회사와 대한기계학회 리광훈 회장의 축사로 시작됐다. 참석자들은 단순한 분석과 예측을 넘어 AI가 목표를 이해하고 계획을 수립하며 실행하는 ‘AI 에이전트’ 시대로 접어들면서, 전통적인 시뮬레이션과 제품 개발 방식이 어떻게 변화하고 있는지를 공유했다. 특히 축적된 엔지니어링 데이터와 물리 기반 모델, 디지털 플랫폼, AI 에이전트가 결합한 새로운 제품 개발 패러다임이 주요 화두로 제시됐다.   AI 에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래 기조강연에 나선 경희대학교 임재혁 교수는 ‘에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래’를 주제로 AI 에이전트가 제품개발에 가져올 변화를 소개했다. 임 교수는 VPD를 “실물 중심의 개발을 가상 모델 기반으로 전환해 개발 효율과 완성도를 높이는 기술”이라고 정의하며, 기존 대규모 언어 모델(LLM)과 LLM 에이전트의 차이를 설명했다. 그는 기존 LLM이 단일 응답 생성에 머무르는 반면, LLM 에이전트는 CAD·CAE API 호출, 파이썬(Python) 함수 실행, 서브 에이전트 협업 등을 통해 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다고 설명했다. 또한 여러 에이전트가 역할을 분담해 병렬로 작업하는 멀티 에이전트 시스템(multi-agent system)이 제품개발 자동화의 핵심 기술이라고 소개했다. 이어 LLM 하네스(harness)에 대해서는 “강력한 LLM을 안전하고 재현 가능하게 활용하기 위한 실행 환경”이라며, 스킬(skill)이 ‘무엇을 수행할 것인가’라면 하네스는 ‘어떻게 안전하게 실행할 것인가’를 담당하는 개념이라고 설명했다. 발표에서는 12U 큐브샛(CubeSat) 개발 사례도 소개됐다. 우 주 모빌리티와 위성 개발은 높은 복잡성과 전문가 부족, 설계 도구의 분산 등으로 개발 난이도가 높다. 이를 해결하기 위해 총괄 에이전트를 중심으로 요구사항 분석, 부품 추천, 형상·배치 설계, 구조 및 열 해석(PINN 기반 가상 센싱 포함)을 담당하는 서브 에이전트를 유기적으로 연결한 설계 시스템을 구축했다고 밝혔다.   데이터와 AI가 만드는 ‘예측하고 발견하는’ VPD 첫 번째 세션에서는 리스케일 김정훈 팀장이 ‘엔지니어링 데이터 기반 가상제품개발과 AI 활용 방향’을 발표했다. 김 팀장은 기존 VPD가 시뮬레이션을 수행하는 데 초점을 맞췄다면, AI 시대에는 데이터를 기반으로 결과를 예측하고 새로운 설계 대안을 발견하는 방향으로 진화하고 있다고 설명했다. 기존 워크플로는 해석 결과가 일회성으로 활용되고 전문가 경험에 의존하는 한계가 있었지만, AI 기반 환경에서는 수천 건의 시뮬레이션을 동시에 수행하고 엔지니어링 데이터를 재사용 가능한 자산으로 축적할 수 있다. 축적된 데이터를 활용해 AI가 성능을 예측하고 최적 설계를 탐색하는 체계가 가능해진다는 것이다. 또한 리스케일은 클라우드 기반 HPC 플랫폼에서 출발해 엔지니어링 데이터 자산화와 AI 물리 기반 기술을 접목한 디지털 엔지니어링 플랫폼으로 진화하고 있다고 소개했다. 그리고 멕라렌, 다이킨, 붐 슈퍼소닉의 적용 사례를 통해 AI 기반 엔지니어링의 실효성도 제시했다.   중공업 및 건설 기계 산업 VPD 현황과 미래 과제 HD현대사이트솔루션 곽성규 상무는 ‘HD건설기계에서의 VPD 현황과 미래 과제’를 발표했다. 이 회사는 굴착기와 휠로더, 지게차 등 다양한 건설 기계를 개발하면서 구조, 유압, 제어, 열, 진동 등 복합 물리 현상을 동시에 검증해야 한다. 이 회사는 2012년부터 VPD 기반을 구축해 최근 5년 동안 건설 기계 179기종과 엔진 44 기종 개발에 적용하며 개발 체계를 지속적으로 고도화해 왔다. 제품 기획부터 상세 설계, 시제품 검증까지 1D 시스템 모델 기반 성능 시뮬레이션을 적용해 목표 성능과 시스템 아키텍처를 검증하고 있으며, AI 기반 지능형 VPD와 XR(확장현실) 기반 Virtual Proto Review 환경도 구축했다. 특히 ‘만들기 전에 보고 검증한다’는 개념 아래 개발자들이 가상 공간에서 시제품을 체험하고 조립성과 시야를 검토할 수 있도록 했다. 또한 웹 기반 VPD(webVPD) 환경과 자동화된 해석 프로세스를 구축해 구조 강도, CFD 기반 열유동, 진동·소음 해석 등을 통합 수행하고 있으며, 이를 통해 개발기간(time-to-market : TTM) 단축과 개발 비용 절감 효과를 거두고 있다고 소개했다.   모빌리티와 전자산업으로 확산되는 버추얼 제품 개발 오후 세션에서는 자동차와 전자산업의 VPD 적용 사례가 이어졌다. 현대자동차 박제승 실장은 ‘차량 아키텍처 단계 버추얼 타이어 개발’을 주제로 발표했다. 전기차는 무거운 배터리와 높은 초기 토크, 반복적인 회생제동 등으로 타이어에 가해지는 부하가 크게 증가한다. 이에 현대자동차는 초기 설계 단계에서 타이어 설계 변수와 차량 성능 KPI를 연계하는 데이터 기반 버추얼 개발 체계를 구축해 실차 시험 이전 단계에서 성능을 확보하는 개발 방식을 추진하고 있다고 설명했다. 이어 현대모비스 송준영 팀장은 ‘제품개발의 AX - 현대모비스 추진 현황’, LG전자 박만수 실장은 ‘LG전자 HS본부의 VPD 추진 방향’을 발표하며 제조업 전반에서 AI 전환(AX)과 버추얼 제품 개발이 품질 향상과 개발 리스크 감소의 핵심 전략으로 자리잡고 있다고 소개했다. 마지막 발표자인 전북대학교 이수민 교수는 ‘데이터 기반 최적 설계를 통한 피지컬 AI’를 주제로 데이터 기반 설계 최적화와 AI 활용 방향을 제시했다.   ▲ 패널토론   에이전틱 AI 엔지니어링 시대 본격화 모든 발표가 끝난 뒤에는 연구회 임원진과 발표자들이 참여한 패널 토론이 진행됐다. 참석자들은 ‘디지털 엔지니어링 고도화와 AI 에이전트 기반 VPD 혁신 방향’을 주제로 의견을 나누며, 산업 분야는 서로 다르지만 엔지니어링 데이터를 표준화하고 디지털 자산으로 축적하는 것이 AI 기반 제품 개발의 핵심이라는 데 공감했다. 또한 AI 에이전트가 축적된 데이터를 기반으로 설계와 해석, 최적화, 의사결정을 지원하는 방향으로 발전하고 있다는 점도 공통된 의견으로 제시됐다. 이번 춘계 심포지엄은 반복적인 해석 업무를 자동화하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 설계와 검증, 최적화를 주도하는 에이전틱 엔지니어링(agentic engineering) 시대가 본격화되고 있음을 보여준 자리였다. AI는 단순한 설계 지원 도구를 넘어 엔지니어링 프로세스 전반을 연결하고 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 자리매김하고 있으며, VPD 역시 시뮬레이션 중심에서 데이터와 AI 에이전트가 융합된 새로운 디지털 엔지니어링 단계로 진화하고 있음을 확인할 수 있었다.   ▲ VPD연구회 2026 춘계 심포지엄 참가자 단체사진     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME.  끊김 없는 연결과 지능화, 디지털 제조 AX의 최신 트렌드 Ⅰ 디지털을 넘어 피지컬 AI로 : AI 모빌리티 시대의 패러다임 전환 / 전병욱 제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 : AI 시대의 제조 데이터 혁신 / 엄형욱 가상 동반자 ‘아우라’를 활용한 프로젝트 관리 혁신 / 최현준 부품 탐색 AI 에이전트, CAD 데이터를 엔지니어링 지식으로 연결하다 / 김현우   INFOWORLD   Case Study 36　차량 버추얼 프로덕션의 새로운 방식 제시하는 PXO 아키라　디지털 트윈 루프로 가상 주행과 물리 하드웨어 동기화 40　해빅의 실시간 3D 기반 국방 훈련 혁신　고정형 시뮬레이터를 유연한 XR 콘텐츠로   Focus 45　유나이트 서울 2026 개최… 에디터에서 ‘AI 네이티브 플랫폼’으로 대전환 48　아비바, AI·디지털 트윈 기반의 ‘산업 인텔리전스’로 비즈니스 혁신 가속화 50　가상제품개발연구회, ‘에이전틱 VPD’로 AI 기반 제품 개발 혁신 방향 제시 52　스트라타시스, 적층제조로 지속 가능한 제조 혁신의 미래 제시 54　로봇 하드웨어와 적층제조 기반 미래 전략 제시한 AM 콘퍼런스 56　SAP, “AI가 스스로 업무 실행하는 ‘자율형 기업’ 시대로”   On Air 58　CNG TV 지식방송 지상중계　AWP의 개념, 효과 및 디지털 프로젝트 실행 59　CNG TV 지식방송 지상중계　AI가 공간을 읽는다, 설계 자동화 대변혁 제시 60　CNG TV 지식방송 지상중계　고강성 연속섬유 3D 프린팅, 제조 지형을 바꾸다 61　CNG TV 지식방송 지상중계　아트토이 작품 세계와 3D 프린터를 활용한 피겨 굿즈 제작   Column 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대, 기술이 아닌 새로운 인문학 혁명 65　트렌드에서 얻은 것 No. 34 / 류용효　온톨로지, 제조 데이터에 ‘의미’를 설계하다   68　이달의 신제품 70　New Books 72　News   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (4) / 최하얀　DWG에서 STEP으로, 경계를 넘는 3D 협업 78　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 외 Ⅲ 82　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　헤르메스 에이전트 개발 배경, 설치 및 사용 방법   Mechanical 94　개발의 완성도를 높이는 크레오 파라메트릭 13 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 13의 인터페이스 개선사항   Analysis 89　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (6) / 구승회　반도체 제조 공정의 구조·열·유체 멀티피직스 CAE 시뮬레이션 100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　JEDEC 기반 패키지 열저항 산출 106　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　GPU 가속 CFD를 활용해 HVAC 및 소음 시뮬레이션 시간 단축 110　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (8) / 이종학　다양한 매개변수를 위한 태깅 모드     2026-8-axfrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

대한기계학회 가상제품개발연구회가 주관하고 리스케일이 공동 주관한 2026년 춘계 심포지엄이 7월 3일 서울 강남구 포스코타워 역삼 3층 이벤트홀에서 개최되었다. 이번 심포지엄은 'Agentic VPD: AI Agent가 이끄는 제품개발 혁신'을 슬로건으로 내걸고, 인공지능 에이전트 기술과 가상제품개발의 융합이 가져올 새로운 가능성과 미래 방향을 집중적으로 논의했다. 최근 인공지능 기술은 생성형 AI와 에이전틱 AI로 대표되는 새로운 전환기를 맞이하고 있다. 단순한 분석과 예측을 넘어 스스로 목표를 이해하고 계획하며 실행을 지원하는 AI 에이전트 단계로 진화함에 따라, 전통적인 시뮬레이션과 가상제품개발 분야 역시 큰 변화의 중심에 서 있다. 이번 행사에서는 축적된 R&D 데이터와 물리 기반 모델, 시뮬레이션 플랫폼, 그리고 AI 에이전트가 유기적으로 결합되어 제품개발의 방식 자체를 혁신하는 다양한 방안과 최신 연구 동향, 산업 적용 사례가 공유되었다.   AI 에이전트와 가상제품개발의 융합을 다룬 다채로운 강연 행사는 가상제품개발연구회 박종원 연구회장(한국기계연구원 DX전략연구단 단장)의 개회사와 대한기계학회 리광훈 회장의 축사로 막을 열었다. 가상제품개발연구회 박종원 회장은 이번 심포지엄이 산학연 전문가들이 최신 연구 동향과 산업 적용 사례를 공유하고 기계공학 기반 제품개발의 새로운 패러다임을 모색하는 뜻깊은 교류의 장이 되기를 기대한다고 전했다. 이어지는 기조 강연에서는 경희대학교 임재혁 교수가 에이전트 기반 하네스 엔지니어링과 VPD의 미래를 주제로 발표를 진행하여 참석자들의 큰 관심을 모았다. 첫 번째 주제 발표 세션에서는 리스케일 김정훈 팀장이 엔지니어링 데이터 기반 가상제품개발과 AI 활용 방향을 소개했으며, HD현대사이트솔루션 곽성규 상무가 HD건설기계에서의 VPD 현황과 미래 과제를 공유했다. 국내 주요 기업의 VPD 추진 현황과 패널 토론 오후에 재개된 두 번째 주제 발표 세션에서도 심도 있는 논의가 이어졌다. 현대자동차 박제승 실장의 차량 아키텍처 단계 버추얼 타이어 개발 발표를 시작으로, 현대모비스 송준영 팀장이 제품개발의 AX - 현대모비스 추진현황을 소개했다. 이어 LG전자 박만수 실장이 LG전자 HS본부의 VPD 추진 방향을 설명했으며, 전북대학교 이수민 교수가 데이터기반 최적설계를 통한 Physical-AI를 주제로 발표를 마무리했다. 모든 발표가 끝난 후에는 연구회 임원 및 발표자들이 대거 참여한 패널 토론이 진행되었다. 토론자들은 Digital Engineering 고도화와 AI Agent 기반 VPD 혁신 방향을 주제로 열띤 논의를 펼치며, 에이전틱 AI 시대의 가상제품개발 혁신을 전망하고 새로운 협력과 도약의 계기를 마련하는 소중한 시간을 가졌다.   대한기계학회 가상제품 개발(VPD)연구회 참석자 단체사진

AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (2)   오늘날 제품 개발은 점차 복잡해지고 있으며, 다양한 기능·구조·성능 요구를 동시에 만족시켜야 한다. 이에 따라 전통적인 문서 중심의 시스템 엔지니어링 방식은 한계에 직면하고 있다. 문서 기반 방식은 사양, 인터페이스, 설계, 분석, 테스트 계획 등이 개별적으로 관리되어 추적성과 일관성이 부족하고, 변경 시 수작업이 많아 오류 가능성이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)’이 대두되었다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 연구소장   MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 요구사항, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 측면을 통합 시스템 모델로 표현하고 분석하여 개발 전 과정을 지원한다. SysML과 같은 표준 언어와 랩소디(Rhapsody), 카메오(Cameo), 카티아 매직(CATIA Magic) 등의 도구를 통해 모델은 단순한 도식이 아닌 설계·검증·분석의 핵심 매개체로 활용된다. MBSE는 첫째, 시스템 및 소프트웨어 개선을 지원한다. 요구사항을 명확히 시각화하여 이해도를 높이고, 아키텍처를 구조화해 통합을 용이하게 하며, 시뮬레이션 기반 사전 검증으로 설계 오류를 줄인다. 둘째, 협업과 커뮤니케이션 향상에 기여한다. 이해관계자 간 지식 격차를 줄이고, 교육 및 의사결정 도구로 활용되며, 프로젝트 참여도를 높인다. 또한, 고객·개발자·통합자·공급업체·규제기관 등 다양한 이해관계자가 참여하는 시스템 획득 과정에서 MBSE는 공통 언어로서 상호작용을 원활히 하고 요구사항 관리·검증·규제 대응까지 일관성을 제공한다. 특히 문서 기반과 MBSE 기반 방식을 비교하면, MBSE는 정보 표현의 일관성, 다중 뷰 제공, 자동화된 변경 영향도 분석, 품질 및 무결성 평가의 체계화를 가능하게 한다. 이는 복잡한 시스템의 개발 리스크를 줄이고, 비용 절감과 개발 기간 단축 그리고 신뢰성 확보에 직결된다. 결국 MBSE는 단순한 도구가 아니라, 가상 제품 개발(VPD)의 핵심 엔진으로서 차세대 제품 개발 패러다임을 뒷받침하는 전략적 전환임을 보여준다.   시스템 설명을 위한 SE 사례 과거의 시스템 엔지니어링(SE) 방식은 문서 중심(documents–centric)이었다. 이 방식에서는 시스템 사양(specifications), 인터페이스 요구사항(interface requirements), 시스템 설계(system design), 분석 및 트레이드오프(analysis & trade–off), 테스트 계획(test plans) 등의 주요 활동이 대부분 문서 형태로 작성되고 관리되었다. 이러한 문서들은 서로 연결성이 부족하고 변경 관리를 수동으로 수행해야 하는 한계가 있었다. 문서 간의 일관성을 유지하기 어려우며, 추적성(traceability)도 제한적이었다.   그림 1. 시스템 엔지니어링에서의 변화 모습   미래의 시스템 엔지니어링 방향은 모델 중심(model–centric)으로 전환되고 있다. 이 방식에서는 시스템 설명과 분석, 검증 활동이 모두 모델을 중심으로 수행된다. 모델은 다이어그램 형태로 시스템의 기능, 구조, 행동 등을 시각적으로 표현하며, 분석 도구 및 시뮬레이션 환경과 직접 연계할 수 있어 변경의 영향 분석이나 테스트 계획 수립 등도 자동화할 수 있다. 변화의 핵심은 방법론(methodology), 언어(language), 도구(tool)이며 이 변화의 중심에는 MBSE를 실현하기 위한 다음의 구성요소가 있다. 방법론은 예를 들어 OOSEM(Open-Source Systems Engineering Methodology)과 같은 절차적 방법론, 언어는 SysML(Systems Modeling Language)과 같은 표준화된 모델링 언어, 도구는 IBM 랩소디, 카메오 시스템즈 모델러(Cameo Systems Modeler), 카티아 매직 등의 모델링 도구가 있다. 이러한 구성 요소들이 유기적으로 연결되어 문서 대신 모델을 기반으로 시스템 설계를 설명하고 검증할 수 있도록 한다. 현재 시스템 엔지니어링은 문서 중심에서 모델 중심으로의 전환이 일어나고 있다. 이 변화는 단순히 표현 수단의 변화가 아니라, 시스템 개발의 추적성, 일관성, 자동화, 협업, 재사용성을 획기적으로 향상시키는 전략적 전환이며, 복잡한 시스템 개발을 보다 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 따라서 기존의 문서 기반 설명을 넘어서 모델 기반 설명이 필수인 시대에 들어섰음을 강조하고 있으며, SE 전환 전략의 방향성을 명확히 보여주는 대표 사례로 볼 수 있다.   시스템 모델링 시스템 모델링은 하나의 통합된 시스템 모델을 통해 제품 또는 시스템의 다양한 측면(기능, 구조, 성능, 요구사항 등)을 동시에 표현하고 분석할 수 있는 접근 방식이다. 이러한 통합 시스템 모델은 다음과 같은 여러 하위 모델로 구성된다. 요구사항 모델(requirement model)은 시스템이 충족해야 하는 기능적/비기능적 요구사항을 표현한다. 이는 모델링의 출발점이 되며, 모든 다른 모델은 이 요구사항을 만족시키기 위해 만들어진다. 기능/행동 모델(functional/behavioral model)은 시스템이 수행해야 하는 주요 동작을 시퀀스 형태로 정의한다. 예를 들어 Start → Shift → Accelerate → Brake와 같은 모델은 사용자 또는 시스템의 동작 흐름을 추상화한 것이며, 상태 전이 또는 유스케이스 기반 모델링에 해당한다. 성능 모델(performance model)은 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 수식 기반의 모델이다. 예시로, 동력 방정식(power equations)과 차량 동역학(vehicle dynamics) 모델을 통해 제어 입력이 차량의 물리적 반응에 어떤 영향을 주는지 계산할 수 있다. 구조/컴포넌트 모델(structural/component model)은 시스템을 구성하는 하드웨어 또는 서브시스템 구조를 나타낸다. 예를 들어 Engine → Transmission → Transaxle(변속기 → 트랜스 액슬) 모델은 실제 구현 또는 설계를 위한 기반 구조를 제공한다. 기타 공학 해석 모델(other engineering analysis models)에는 상세 기술 모델들이 포함된다.   그림 2. 시스템 모델링의 핵심 개념과 구성 요소   이 외에도 질량 중심, 관성 모멘트 등 물리적 특성을 나타내는 Mass Property Model, 구조 강도 해석 등 Structural Model, 시스템 안전성 분석에 대한 Safety Model, 비용 예측 및 분석 모델인 Cost Model이 있다. 이러한 모델은 제품 개발의 신뢰성과 경제성을 확보하기 위해 중요한 도구이다. 따라서 통합 시스템 모델은 시스템의 여러 측면을 다루어야 한다. 즉, 단일한 관점(예 : 기능적 요구사항이나 하드웨어 구조)만 고려해서는 복잡한 시스템을 정확하게 설계하거나 검증할 수 없으며, 기능, 구조, 성능, 안전성, 비용 등 다양한 분석 도메인을 통합적으로 연결한 모델링이 필요하다는 것을 강조한다. 이는 MBSE의 핵심 원리를 반영한 구조이며, 다양한 관점에서 시스템을 이해하고 최적화하기 위해 어떻게 통합 모델이 구성되는지를 시각적으로 잘 보여준다. 이러한 접근은 복잡한 시스템 설계 시 설계 리스크를 줄이고, 변경의 영향도를 분석하며, 개발 비용과 시간을 절감하는 데 필수이다. 모델링에도 도움이 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CAE와 AI의 융합, 디지털 트윈, 가상 제품 개발(VPD), 그리고 EDA(전자 설계 자동화) 설루션과의 통합이 제조 엔지니어링 업계의 핵심 화두로 떠오르고 있다. 10월 20일 진행된 CNG TV 방송은 오는 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 프리뷰 세션으로, CAE의 현재와 미래 방향을 조명하고 AI가 주도하는 시뮬레이션 기술 변화와 산업 적용 사례를 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 태성에스엔이 김지원 이사, 한국기계연구원 DX전략연구단 박종원 단장   단품에서 시스템까지 : 시뮬레이션의 역할 확장 제조 개발 프로세스는 이제 콘셉트 설계 → 해석(시뮬레이션) → 1차 시제품 제작의 형태로 재편되었다. 시뮬레이션은 개발 초기 단계에서 잠재적인 문제를 선제적으로 파악하고 해결하는 핵심 과정으로 자리 잡았다. 과거에는 부품 단위 해석에 머물렀지만, 최근에는 모듈·PCB·열·전자기 등 물리적 상호작용을 함께 고려하는 시스템 통합 시뮬레이션으로 확대되고 있다. 예를 들어, 5G 스마트폰은 부품 단위로는 문제가 없더라도, 안테나의 빔포밍이 PCB 신호에 간섭을 주는 현상이 발생한다. 이 때문에 개발 단계부터 전체 시스템 관점에서의 시뮬레이션 검증이 필수가 되었다. 또한 HBM 인터포저 라우팅과 같이 복잡도가 높은 설계는 사람의 직관만으로 해결하기 어려워, 전용 최적화 툴과 CAE의 결합이 필수적이다. 최근에는 ROM(차수 감소 모델)이나 POD(고유직교분해) 기술을 통해 무거운 3D 해석을 경량화하여 수개월 걸리던 분석을 수시간 내에 완료할 수 있게 되었다. 태성에스엔이 김지원 이사는 “부품을 잘 만드는 것보다, 합쳐졌을 때의 행동을 예측하는 능력이 진짜 경쟁력”이라며, “CAE는 더 이상 옵션이 아니라 시스템 개발의 중심”이라고 강조했다.   설계부터 유동·구조해석까지 한 번에 한국기계연구원(KIMM)은 중소·중견 제조기업의 디지털 전환(DX)을 지원하기 위해 오픈소스 기반 시뮬레이션 플랫폼 ‘KIMM Cyber Lab’을 개발, 무료로 제공하고 있다. 상용 CAE 소프트웨어의 높은 비용 부담을 해소하고, 제품 설계부터 해석·시뮬레이션까지 통합 지원함으로써 제조 현장의 DX를 실질적으로 뒷받침한다.  KIMM Cyber Lab은 KIMM-CAD, Structure, Flow, CAM, Motion, Sys 등 6종의 오픈소스 소프트웨어 구성되어 있다. 설계 자동화, 구조·유동 해석, CNC 가공, 다물체 동역학 등 다양한 기능을 통합했으며, 상용 설루션과 비교 검증을 통해 신뢰성을 확보했다. 특히 구조해석 모듈(KIMM-Structure)은 아바쿠스와 유사한 정확도를 보였고, 유동해석 모듈(KIMM-Flow)은 오픈폼(OpenFOAM) 기반 윈도우 버전으로 사용자 접근성을 높였다.  KIMM은 이 기술을 자율주행 시뮬레이터 개발에도 확장해, 아이오닉5 모델 기반의 코시뮬레이션(co-simulation)과 AI 주행 인식 기능(YOLOv8)을 구현했다. 최근에는 “볼 베어링 6001을 설계해줘”와 같은 명령만으로 3D 도면을 자동 생성하는 AI 에이전트 설계 자동화 기술을 공개하며, CAD–CAE 연계 설계의 새 가능성을 제시했다. 한국기계연구원 박종원 단장은 “KIMM Cyber Lab은 중소기업이 합리적인 비용으로 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있는 길을 열었다”며, “AI 기반 설계 자동화로 제조업의 디지털 혁신을 가속하겠다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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

      대한기계학회 가상제품개발연구회 2025년 춘계 심포지엄 개최 안내     2009년 본격화된 빅데이터와 딥러닝 기술은 2016년 ‘알파고 모멘트’를 거쳐, 오늘날에는 생성형 AI로 대표되는 Modern AI 시대를 맞이하고 있습니다. 특히 GPT의 출시 이후 최근 2년간 인공지능 기술은 실로 빛의 속도라 할 만큼 눈부신 발전을 이어가고 있습니다. 전통적인 시뮬레이션 분야에도 기계학습 및 딥러닝 기술이 도입되고 있으며, 산업계 전반에서는 인공지능을 통한 획기적인 R&D 생산성 향상을 기대하고 있습니다. 생성형 AI를 활용해 기업 내 R&D 데이터를 학습시키고, 이를 바탕으로 설계를 자동화하려는 시도들이 확산되고 있으며, Agentic AI가 현실화되는 시점에는 현재의 R&D 방식에 근본적인 변화가 찾아올 것으로 전망됩니다. 이번 가상제품개발연구회 춘계 심포지엄에서는 VPD와 AI의 융합을 통해 R&D 생산성 혁신을 이끌어낼 수 있는 가능성과 미래 방향을 함께 모색하고자 합니다. 참석하시는 회원 여러분과 연구자분들께서 귀중한 인사이트와 영감을 얻어 가는 뜻깊은 시간이 되시길 바랍니다.   대학기계학회 가상제품개발연구회 회장 오세기 올림   ◈ 행사일정 사회 : LG전자 황윤제 기술고문        세션 발표자(소속) 시간(분) 주제 등록 및 Network 10:00~10:30 (30) 등록 및 상호 인사, 교류 등 개회사 오세기 연구회장 (LG전자) 10:30~10:40 (10) 연구회 및 심포지엄 소개 축사 배중면 회장 (대한기계학회) 10:40~10:50 (10) 대한기계학회 가상제품개발연구회 격려사 Key Note Speech 이승철 교수 (KAIST) 10:50~11:30 (40) 제품 가상화 설계를 위한 물리지식기반 인공지능의 역할 주제발표 김문성 파트너 (다쏘시스템) 11:30~12:00 (30) AI/ML 기반의 가상 검증 사례와 활용 전략 점심 식사 등 12:00~13:20 (80) 식사 및 상호 인사, 교류, 다쏘시스템 전시 참관 등 (사전/현장 등록 확인 후 식사 비용 1만원/인 제공) 주제발표 Miki Yamazaki (HITACHI / JSME) 13:20~13:50 (30) AI가 주도하는 MBSE·MBD와 VPD의 융합 : 가상화를 통한 차세대 제품 개발 가속 및 DX 추진 최동훈 교수/대표 (한양대/피도텍) 13:50~14:20 (30) VPD 대중화로 가는 길: AI-Aided Design Optimization 송준영 팀장 (현대모비스) 14:20~14:50 (30) AI를 이용한 R&D Shift 백영진 팀장 (LG전자) 14:50~15:20 (30) AI와 VPD 연계를 통한 효율적 제어 시스템 개발 프레임워크 윤용상 상무 (한화에어로스페이스) 15:20~15:50 (30) 디지털 해석 기술을 활용한 항공엔진 개발과 국내 항공엔진의 미래 쉬는 시간 15:50~16:10 (20) 상호 인사, 교류, 다쏘시스템 전시 참관 등 패널 토론 16:10~17:30 (80) 연구회 임원 및 발표자            (참고 : 가상제품개발연구회 홈페이지 http://k-VPD.org/)  

#지브러시 #시네마4D #마루인터내셔널 #맥슨 Maxon User Connect 2024 ZBrush, Cinema 4D, Red Giant로 만나는 새로운 크리에이티브 경험       Maxon이 주최하는 "Maxon User Connect 2024" 세미나에서는 최신 ZBrush, Cinema 4D, Red Giant 도구를 소개하며, 전문가와 함께하는 인사이트 세션과 체험 부스를 제공합니다. 현장에 참여하신 분들께는 기념 티셔츠를 증정합니다.       행사 개요 행사명: Maxon User Connect 2024 일시: 2024년 11월 12일 (화) / 오후 4:00 – 7:00 장소: 서울시 강남구 봉은사로 446 B2 슈피겐홀 참가비: 무료 (사전 신청 필수) 주최: Maxon 대상: 영화, 게임, 영상 및 디자인 업계 전문가, 학생, 열정적인 크리에이터       프로그램 일정 15:30: 접수 시작 16:00: 오프닝 스피치 및 Maxon 소개 발표자: Simon Walker (Maxon Head of Training, Learning and Documentation) Maxon이 지원하는 산업 및 최신 소프트웨어 업데이트 개요 Red Giant 도구를 활용한 주요 워크플로 실시간 데모 17:00: What's New in ZBrush발표자: Ian Robinson (Master ZBrush Trainer) ZBrush Desktop과 ZBrush for iPad의 최신 기능 소개 ZBrush for iPad의 새로운 직관적인 UI와 GoZ 기능 시연 스튜디오와 이동 중에도 활용할 수 있는 스컬프팅 시작 방법 공유 18:00: Cinema 4D 대규모 씬의 데이터 관리발표자: 문영우 (Maxon Certified Instructor, eyeonestudio 대표) 고속 이더넷 및 SMB Direct를 통한 네트워크 드라이브 설정 Storage Spaces를 활용한 대용량 스토리지 관리 전략 소개 18:30: 모션 캡처 데이터와 스키닝 응용 기술발표자: 양정석 (Maxon Certified Instructor, Afun Interactive , 개발 팀장) 모션 캡처 데이터 처리: 모캡 데이터의 노이즈 제거, 리타겟, 모션 수정 방법 소개 (초급~중급 대상) 스키닝 및 포즈 몰프 응용: 웨이트와 포인트 데이터에 직접 접근하는 방식으로 스킨 및 포즈 몰프 데이터를 생성하고 업데이트하는 방법 소개 (중급~고급 대상) 15:30: 체험 부스 및 네트워킹 ZBrush와 Cinema 4D를 직접 체험할 수 있는 부스 운영     경품 안내 1등: 아이패드 프로       2등 : 와콤 타블렛   행사 당일 현장 참여자 중 추첨을 통해 경품을 증정합니다. 많은 참여 부탁드립니다!       특별 혜택 기념 티셔츠 제공 사전 신청 마감일(11월 8일)까지 신청하신 분에 한해 제공됩니다. 녹화본 제공 행사에 참석하지 못한 분들을 위해 행사 후 녹화본이 이메일로 제공될 예정입니다. 모든 발표 세션의 녹화본은 행사 종료 후 일정 기간 동안 제공됩니다. 단, 현장 참석자에게는 모든 발표와 실습 세션의 자료가 제공되며, 현장 부스와 네트워킹 이벤트에 참여할 수 있는 특별 기회가 주어집니다.       유의사항 대중교통 이용 권장: 주차 공간이 협소하니 대중교통을 이용해 주시기 바랍니다. 신청 마감: 참가 인원이 제한되어 조기 마감될 수 있으니 빠른 신청을 권장합니다.       발표자 및 전문가 소개 Simon Walker Maxon의 교육 및 문서 총괄 책임자. Maxon의 산업 지원 현황과 최신 Red Giant 도구 활용 방법을 발표합니다. Ian Robinson ZBrush 마스터 트레이너. ZBrush Desktop과 ZBrush for iPad의 새로운 기능을 시연합니다. 문영우 아이원 스튜디오 대표, Maxon Certified Instructor 고속 이더넷 및 SMB Direct를 활용한 네트워크 드라이브 설정 Storage Spaces를 활용한 대규모 Cinema 4D 씬의 스토리지 관리 전략 소개 양정석 Afun Interactive 개발 팀장, Maxon Certified Instructor 모션 캡처 데이터의 노이즈 제거, 리타겟, 모션 수정 기법 소개 웨이트 및 포인트 데이터 접근을 통한 스키닝과 포즈 몰프 응용 기술 시연     신청 방법 신청 마감: 11월 8일 (금) 참가 신청 폼: 아래 링크에서 신청해 주세요. 녹화본 제공 안내: 녹화본은 행사 종료 후 이메일로 제공됩니다.   [참가 신청하기]