성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   해상풍력 산업은 현대 사회의 에너지 위기를 해결하기 위한 대안으로 꼽히지만 복합적인 설치, 운영, 그리고 유지보수상의 다양한 과제에 직면해 있다. 이번 호에서는 피델리티 CFD(Fidelity CFD) 플랫폼 내의 피델리티 파인 마린(Fidelity Fine Marine)을 활용하여 홀더(Houlder)가 이러한 과제 중 일부를 해결하는 포괄적인 접근법을 어떻게 구현하고 있는지 살펴본다. 또한 해양 파력에 대한 모노파일의 내구성을 주제로 한 사례 연구를 통해 홀더의 전문성을 조명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   해상풍력 에너지는 현대 사회가 직면한 에너지 위기를 해결하기 위한 핵심적인 대안으로 평가된다. 해상에서 발생하는 강력하고 지속적인 바람을 효율적으로 활용함으로써, 보다 청정하고 환경적으로 지속 가능한 미래를 구현할 수 있다. 2023년 기준 전 세계 해상풍력 발전 설비 용량은 약 75기가와트(GW)에 이르며, 2030년에는 200기가와트를 상회할 것으로 전망된다. 이러한 괄목할 만한 성장은 해상풍력 산업이 기후변화 대응에 기여할 수 있는 막대한 잠재력과 함께, 메가와트시(MWh)당 약 40달러 수준의 발전 단가로 기존 화석연료 기반 에너지원보다 우수한 경제성을 지니고 있음을 보여준다.     그 잠재력에도 불구하고, 해상풍력 산업은 복합적인 설치, 운영, 그리고 유지보수상의 다양한 과제에 직면해 있다. 유한요소해석(FEA)과 전산유체역학(CFD)을 비롯한 첨단 전산지원공학(CAE) 도구를 활용하면 이러한 문제를 완화하고, 해상풍력을 주요 에너지원으로 채택하는 과정을 가속화할 수 있다.   홀더에 대하여 홀더는 그 역사가 1800년대까지 거슬러 올라가는 다학제적(多學際的) 해양 전문 기업이다. 이 회사는 해양 기술 분야에서의 엔지니어링, 설계, 그리고 혁신 역량으로 알려져 있다. 홀더는 전 세계 해운 산업의 탈탄소화를 선도하는 최적의 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.     홀더의 핵심 운영 부문 중 하나는 선박 분석 팀(Vessel Analysis Team)이다. 이 팀은 계측된 해상 시운전(instrumented sea trials) 및 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 첨단 기법을 활용하여 선박의 설계와 성능을 개발 및 최적화한다. 이들의 연구는 에너지 절감 장치나 풍력 보조 추진 기술(wind-assist technologies)과 같은 설루션의 개념 설계 및 성능 평가를 지원하며, 해양 산업의 지속가능성 향상에 기여하고 있다.     해상풍력 설치의 현재 과제 해상풍력 터빈의 설계와 설치는 복잡한 구조적 과제를 수반한다. 터빈은 극한의 기상 조건을 견딜 수 있도록 설계되어야 하며, 그 핵심은 기초(foundation) 설계에 있다. 해저 지반 조건과 수심에 따라 모노파일(monopile), 중력식(gravity base), 트라이포드(tripod) 등 적절한 기초 형식을 신중히 선택해야 하며, 이는 측면 하중(lateral forces)과 퇴적물 이동(sediment movement)에 대한 안정성을 확보하기 위한 필수 과정이다. 또한 파랑(wave action)과 해류(ocean currents) 같은 유체역학적 힘(hydrodynamic forces)을 이해하는 것은 기초 구조의 건전성을 유지하는 데 필수이다. 염수 부식(saltwater corrosion) 문제 역시 중요하며, 부식 분석(corrosion analysis)을 통해 취약점을 파악하고 보호 대책을 마련함으로써 구조물의 수명을 연장할 수 있다. 한편, 해저 케이블(subsea cable)의 설치와 관리도 또 다른 주요 과제이다. 케이블은 설치 과정에서 손상되지 않도록 신중히 취급하고 매설해야 하며, 악천후 속에서 유지보수를 위해 터빈에 접근하는 일 또한 큰 운영상의 어려움을 가져올 수 있다. 이러한 요소를 효과적으로 조율하는 것이 해상풍력 터빈의 성공적인 설치와 운영의 핵심이다.   해상풍력 설치 과제 해결을 위한 CFD 및 FEA 도구 CFD와 FEA 도구는 해상풍력 설치와 관련된 다양한 기술적 과제를 해결하는 데 점점 더 널리 활용되고 있다. FEA는 특히 모노파일이나 재킷(jacket) 등 기초 구조물 설계에서의 응력(stress)과 변형(deformation)을 시뮬레이션하는 데 유용하다. 이를 통해 엔지니어는 파랑과 해류의 영향을 평가하고, 응력 집중 영역을 식별하며, 재료 선정과 보호 코팅과 같은 설계 결정을 보다 정교하게 내릴 수 있다. CFD는 변화하는 해양 조건에서의 케이블 성능을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이를 통해 설치 계획 및 터빈 유지보수용 선박 설계를 최적화할 수 있다. 또한 CFD는 퇴적물 확산(sediment dispersion)과 수질 변화(water quality change)를 모델링함으로써, 환경 영향을 최소화하기 위한 전략 수립에도 기여한다. CFD와 FEA를 효과적으로 병행 활용함으로써 해상풍력 산업은 설치 안전성과 효율을 크게 향상시킬 수 있으며, 보다 지속가능한 풍력 에너지 활용 방안을 마련할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신   본격적인 3D 협업을 위한 첫 단추는 흩어진 데이터를 효율적으로 통합하는 팀 환경을 구축하는 것이다. 이번 호에서는 공통 라이브러리에 모든 3D 데이터 소스를 연결하고, 엔지니어링부터 운영 단계까지 모든 팀이 3D 애셋에 안전하게 접근하면서 데이터 임포트 시 정보 손실을 최소화하는 방법을 소개한다. 목표는 새로운 툴을 배포하는 것 자체가 아니라, 부가 가치를 창출하지 않는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 액세스 권한 및 규정 준수 정책을 적용할 때 발생하는 불필요한 관리 복잡성을 없애는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     대부분의 산업 팀은 방대한 3D 애셋 데이터를 보유하고 있지만, 이러한 데이터는 여러 사일로에 분산되어 서로 다른 조직이 소유하고 있어 재사용하기가 어렵다. 이와 관련해 데이터가 서로 다른 곳에 있으면 사람들은 서로 다른 사실을 기반으로 결정을 내리게 되기 때문에 문제가 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자는 엔지니어링 팀에서 이전에 라인 레이아웃을 업데이트했다는 사실을 모르고 신입 직원에게 VR 시뮬레이션을 그대로 제공할 수 있다. 결국 교육 담당자는 교육을 중단하고 최신 데이터를 반영하여 업데이트하거나, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로 교육을 계속 진행할 수밖에 없다. 둘 다 시간과 신뢰성 면에서 비용이 발생하게 된다. 해결책은 모든 3D 애셋을 위한 단일 저장소를 구축하여 계층 구조와 메타데이터를 온전히 유지하면서, 필요한 사람에게만 승인된 모델에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이다. 모두가 동일한 라이브러리에서 애셋을 가져오면 버전 불일치가 해결되고 재작업의 필요성이 없어지며, 누가 무엇을 변경했는지에 대한 가시성도 확보할 수 있다.   단절의 원인 : 분산된 데이터와 중복 작업 산업 데이터는 어디에나 존재하지만, 서로 연결되어 있는 경우는 별로 없다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “디자이너나 건축가는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링)에 액세스할 수 있지만, 엔지니어는 해당 소프트웨어를 사용하지 않는 경우가 있어 결국 팀이 모델을 처음부터 다시 만드는 상황이 발생한다”고 전했다. 이런 사일로(silo) 현상은 운영 또는 기술적 격차로 인해 발생하는 경우가 많다. 예를 들어 엔지니어링 팀은 CAD 파일을 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템에 저장할 수 있는 반면, 다른 팀은 사본을 별도의 드라이브나 앱으로 익스포트하므로 결국 동일한 애셋의 여러 버전이 존재하게 된다. 래시 수석 부사장은 “가장 흔한 문제는 동일한 모델의 두 가지 다른 버전으로 작업하는 것이다. 이러면 사실상 재작업을 할 수밖에 없게 된다”고 말했다. 어쩔 수 없이 여러 플랫폼, 툴, 포맷을 사용해야 하는 경우도 많지만, 이는 애셋을 추적하고 공유하는 작업을 어렵게 만든다. 그 결과 생산성이 저하되고 올바른 애셋을 찾는 데 몇 시간씩 허비하게 되며, 어떤 것이 정확한 버전인지 쉽게 알 수 없기 때문에 이미 존재하는 애셋을 다시 만드는 일까지 발생한다. 유니티 산업 고객 성공 부문의 시니어 디렉터인 헤닝 린은 “중복의 위험이 높으면 재작업이 필요한 경우가 많아진다. 애셋이 서로 일치하지 않고 팀이 동일한 소스 파일로 작업하지 않기 때문”이라고 설명했다. 이러한 불일치는 교육이나 납품 같은 후속 단계에서 드러나며, 이는 재작업, 일정 지연, 일관성 없는 경험으로 이어져 애셋 관리의 복잡성을 키운다. 그러나 그로 인한 대가는 기술적인 영역에 그치지 않는다. 이는 부서 간 신뢰뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 신뢰까지 약화시킬 수 있다. 결국 교육 담당자는 신규 직원을 위한 온보딩이 길어지고 일관성이 없어지더라도, 오래 되거나 검증되지 않은 모델로 세션을 시작하는 것을 피하고 싶어 한다. 다른 팀은 생산성을 유지하기 위해 ‘섀도(shadow)’ 라이브러리를 구축하게 되고, IT 팀은 통제되지 않는 환경을 보호하고 관리하느라 분주해진다. 이처럼 공통된 기반이 없으면 모든 신규 프로젝트를 처음부터 다시 시작해야 한다.   연결 대상 : 중요한 데이터를 보존하는 중앙화된 저장소 구축 3D 애셋 라이브러리는 여러 툴과 플랫폼에 걸쳐 있을 가능성이 높기 때문에, 기존에 보유한 모델을 활용하려면 먼저 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)와 같이 중앙화된 저장소로 모든 데이터를 임포트해야 한다. 이렇게 하면 이미 보유하고 있는 애셋을 다시 만들 필요가 없다. 린 시니어 디렉터는 “유니티를 활용하면 관련된 모든 데이터를 선호하는 방식으로 높은 품질을 유지하며 임포트할 수 있다. 사실상 업계에서 유니티가 지원하지 못하는 파일 포맷은 거의 없다”면서, “데이터를 통합된 포맷으로 변환하고, 필요에 따라 보강하며 모든 변경 사항을 추적하면 애셋의 전체 라이프사이클 동안 관리가 훨씬 쉬워진다”고 전했다.     데이터를 통합하기 전에, 무엇을 왜 연결하는지를 먼저 이해해야 한다. 대부분의 산업용 3D 파이프라인은 구조와 우선순위가 서로 다른 네 가지 주요 데이터 소스에서 데이터를 가져온다. CAD 모델은 보통 PLM 시스템에 저장되며 부품, 어셈블리, 기계적 프로퍼티에 대한 기본 기준이 되는 데이터 소스이다. BIM 모델은 건물 및 인프라 데이터를 포함하고, 풍부한 공간 및 규정 준수 관련 메타데이터를 갖추고 있으며, 보통 BIM 소프트웨어나 AEC   (건축, 엔지니어링 및 건설) 저장소에 저장된다. 디지털 콘텐츠 제작 툴에서 생성된 메시는 마케팅, 교육, 사용자 경험 등의 영역에서 사용되는 시각화 애셋을 포함하며, 기술적 디테일보다는 시각적 정확도에 최적화된 경우가 많다. XR(확장현실) 및 VR(가상현실) 애플리케이션에서 흔히 사용되는 포인트 클라우드(점군)와 스캔 데이터는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 등을 통해 캡처된 데이터를 포함한다. 각 소스는 동일한 실물 애셋(제품, 어셈블리 라인, 전체 시설)을 서로 다른 관점에서 표현한다. 여기에는 기능, 공간, 형상이 포함되며, XR용 포인트 클라우드의 경우 실제로 구축된 물리적 상태가 이에 해당한다. 애셋 라이브러리 규모에 따라 우선순위를 정해야 하므로 팀에서 가장 많이 재사용하는 모델부터 시작하는 것이 좋다. 출처와 관계 없이 공통으로 필요한 사항은 임포트 과정에서 컨텍스트를 유지하는 것이다. 중요한 메타데이터가 손실되면 결국 재작업을 진행해야 하기 때문이다. 임포트 전에는 절대 손실되어서는 안 되는 메타데이터 필드를 식별한다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하도록 해야 한다”고 덧붙였다. 일부 필드는 항상 온전하게 유지되어야 한다. 부품 번호, 버전 코드 또는 고유 ID와 같은 식별자를 사용하면 애셋의 진위 여부를 확인하기 위해 원본 소스로 추적하는 작업이 더 쉬워진다. 병합된 메시가 아닌 계층 구조 및 그룹 메타데이터는 부품이 어떻게 결합되는지, 시설이 어떻게 구성되는지를 보여 주며, 엔지니어가 필요에 따라 부품을 분리하거나 교체할 수 있도록 돕는다. 밀도나 인장 강도와 같은 머티리얼 및 단위 정보, 이름이나 공급업체와 같은 설명 정보를 활용하면 애셋이 올바른 형상과 동작을 유지하도록 할 수 있다. 이러한 세부 정보를 보존하면 모델을 다양한 애플리케이션 전반에서 유용하게 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 목적과 단절된 단순 참고용 이미지에 불과하게 된다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하게 만들어야 한다”고 조언했다.     애셋 임포트를 위한 처리 애셋은 임포트 전과 임포트 과정에서 적절한 가공을 거쳐야 하며, 저장소의 상태를 양호하게 유지하기 위해 피해야 할 몇 가지 일반적인 함정이 있다. 이는 3D 데이터 세트가 극도로 복잡해질 수 있는 대규모 제조나 건설 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 공장 전체의 디지털 트윈이나 자동차의 전체 모델은 수만 개, 혹은 수십만 개의 부품으로 구성될 수 있다. 이 경우 가장 강력한 소프트웨어와 하드웨어에도 부담이 가해질 수 있기 때문에 마이크로칩, 커넥터, 기계 부품과 같은 더 작은 논리적 그룹으로 분해하면 임포트 작업을 효율적으로 관리할 수 있다. 유니티의 애셋 트랜스포머 툴킷(Asset Transformer Toolkit)과 같이 3D 데이터를 준비하는 소프트웨어는 널리 사용되는 다양한 CAD 및 BIM 포맷을 지원하고, 구조와 메타데이터를 보존하며, 필요에 따라 임포트 과정에서 모델을 자동으로 단순화하고 표준화함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었다. 예를 들어, 직원 교육을 위한 XR 시뮬레이션과 같은 실시간 활용 사례에서는 원본 CAD 파일에 포함된 모든 볼트나 리벳이 필요하지 않다. 여기서 중요한 것은 작업을 수행하는 데 충분한 현실감의 수준이다. 린 시니어 디렉터는 “최종 활용 지점에 따라 폴리곤 수를 소폭에서 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다.   ▲ 유니티 애셋 트랜스포머 플러그인   목표는 성능과 사용성을 최적화하기 위해 모델을 최대한 가볍게 유지하는 것이다. 교육 및 시뮬레이션 활용 사례에서는 매끄러운 프레임 속도를 유지하면서 최대한 높은 시각적 정확도를 달성하는 것이 목표이다. 헤드셋의 새로고침 속도와 일치하는 안정적인 프레임 속도를 목표로 해야 하며, 그보다 낮을 경우 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 3D 협업 및 디자인 리뷰에서는 일반적으로 엔지니어가 체결 요소나 인터페이스 등을 검토할 수 있도록 높은 기능적 디테일을 요구한다. 높은 폴리곤 수에 대한 부담을 더 원활하게 관리할 수 있도록, 가까운 거리에서만 렌더링되는 하위 어셈블리에 디테일 수준(LOD)을 사용하는 것이 좋다. 임베디드 시스템 및 산업 제어 장치와 같은 인간–기계 인터페이스는 그래픽 처리 성능이 제한적인 경우가 많으므로, 최대한 낮은 복잡도를 목표로 하고 미리 베이크된 조명과 단순한 셰이더를 사용하는 것이 좋다. 고객 경험 애플리케이션은 타깃 기기의 다양성이 매우 크기 때문에 최적화가 어려울 수 있다. 시각적 정확도와 로딩 시간 사이의 균형을 목표로 하고, 중간급 사양의 모바일 기기와 주요 웹 브라우저에서 검증해야 한다. 일반적인 원칙으로는, 지원 계획이 있는 기기 중에서 가장 성능이 낮은 기기를 기준으로 단순화된 모델부터 테스트하는 것이 좋다. 그 후 성능이 허용하는 범위 내에서만 디테일을 추가하여 배포 후 모델이 과도하게 커져 수정해야 하는 상황을 피해야 한다. 예를 들어 임포트 단계에서 LOD를 생성하면 모든 애셋이 확장 가능한 디테일을 갖추게 되어, 향후 더 다양한 기기와 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있다. 다만, 보편적으로 정해진 올바른 폴리곤 수는 없다. 중요한 것은 타깃 기기에서 프레임 속도와 로딩 시간 목표를 안정적으로 달성하는 방법이다. 린 시니어 디렉터는 “같은 애셋이라도 폴리곤 수는 수백만 개에서 수십만 개까지 줄어들 수 있다. 중요한 것은 모든 메타데이터가 연결된 동일한 소스 파일을 계속 사용하고 있다는 것”라고 전했다.   ▲ 제공 : HERE HMI   활용성 갖추기 : 거버넌스, 접근성 및 버전 관리 구축 애셋을 임포트하고 적절한 크기로 조정하고 나면, 다음 단계는 필요한 모든 역할에서 애셋에 안전하게 액세스하고 애셋을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 것이다. 이때 목표는 팀이 애셋을 어디서 찾아야 하는지 명확히 알면서도 관련 없는 애셋으로 인해 부담을 느끼지 않도록 하는 단일 라이브러리를 선별하는 것이다. 이를 위해서는 업무 속도를 저해하지 않으면서도 모든 업데이트가 프로젝트 전반에 반영되도록 완전한 감사 추적을 유지할 수 있는 권한 기반의 액세스 모델이 필요하다.   RBAC(역할 기반 액세스 제어) 린 시니어 디렉터는 “보통은 애셋의 임포트와 생성을 감독하는 관리자가 있고, 그 아래에 작업자와 검토자 역할이 있으면 충분하다”면서, 액세스 권한을 단순하게 유지할 것을 권장했다. 예를 들면 관리자는 구조와 표준을 정의하고, 사용자와 리텐션을 관리하며, 버전을 승인하거나 아카이브 처리할 수 있다. 이 사용자 그룹은 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋다.     그 다음 계층에는 디자이너, 작업자, 편집자가 있을 수 있다. 이들은 새로운 애셋을 임포트하고 메타데이터를 편집하며 업데이트를 게시할 수 있으며, 필요 시 관리자 승인을 받아 작업을 수행할 수 있다. 이들이 라이브러리를 일상적으로 유지 관리하게 된다. 마지막으로 소비자 역할이 있는 직원은 승인된 애셋을 검색, 미리 보기 및 다운로드할 수 있지만, 수정하거나 게시할 수는 없다. 역할 기반 액세스 제어는 보안 측면에서도 매우 중요하다. 많은 산업용 3D 애셋 라이브러리에는 매우 민감한 정보가 포함되어 있으며, 그 중 일부는 규제 대상이 되기도 한다. 예를 들어 정부, 항공우주 또는 방위 분야의 수출 통제 설계 데이터는 엄격한 ‘알아야 할 필요성(need-to-know)’ 원칙, 완전한 감사 용이성, 엄격히 통제된 환경에서의 배포를 요구하는 연방 규정을 준수해야 한다. 린 시니어 디렉터는 규제가 엄격한 산업에서 운영하는 경우 가상 프라이빗 클라우드 배포를 사용할 것을 권장했다. 산업 분야와 관계 없이 반드시 지켜야 하는 내용은 다음과 같다. 항상 최소 권한의 원칙을 기본으로 하는 RBAC를 사용한다. 사용하는 플랫폼에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 암호화한다. 버전별로 포괄적인 감사 로그와 승인 상태를 유지한다. 민감한 작업을 위해 프로젝트를 분리하고, 필요할 경우 데이터 상주 옵션을 적용한다.   ▲ 유니티 애셋 매니저 웹 인터페이스   버전 관리 및 감사 용이성 거버넌스는 보안과 규정 준수만을 의미하는 것이 아니라, 액세스와 활용을 용이하게 하기 위한 애셋 관리 표준화도 포함한다. 실제로 대부분의 거버넌스 문제는 모두가 모든 것을 바꿀 수 있거나, 누구도 아무것도 바꿀 수 없는 두 가지 극단적인 상황 중 하나에서 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자가 엔지니어링 팀이 막 승인한 모델을 덮어쓸 수도 있다. 이는 반드시 부주의 때문이라기보다는, 대부분 명확한 버전 관리 체계의 부재로 인해 발생한다. 린 시니어 디렉터는 “동일한 애셋의 여러 브랜치 버전이 존재하는 경우가 많다. 이 모든 것을 일관적이고 표준화된 방식으로 관리해야 한다”고 조언했다. 여기서 버전 관리가 중요한 역할을 한다. 목표는 변경 사항이 명확하고, 되돌릴 수 있으며, 확실한 의도를 가지고 이루어지도록 하는 것이다. 결국 활용 가능한 애셋 라이브러리는 정기적으로 변경될 수밖에 없다. 공장의 디지털 트윈은 매주 레이아웃이 조금씩 조정될 수 있고, 교육 프로그램은 차세대 XR 헤드셋 출시를 앞두고 새로운 모델로 업데이트될 수 있다. 선형적인 버전 이력(v1.0, v1.1 등)과 애셋 상태(초안, 검토 중, 승인됨, 폐기됨 등)를 적용하여, 라이브러리를 계속해서 변화하는 SSOT(Single Source of Truth)로 관리해야 한다. 많은 산업 환경에서 엔지니어링 팀은 공식 설계를 위한 원본 CAD 파일을 유지 관리한다. 그러나 시각화 또는 교육 팀은 일반적으로 특정 목적에 맞게 최적화된 동일한 모델의 실시간 버전을 사용한다. 이러한 애셋은 병합이 아니라 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 시각화용 모델이 어떤 CAD 버전에서 파생되었는지 알 수가 없다. 예를 들면 엔지니어링 팀이 도면을 업데이트하더라도 몇 달 전에 제작된 교육용 모델에는 이전 버전이 그대로 반영되어 있을 수 있으며, 이 사실을 아무도 모를 수 있다. 이는 감사 용이성을 훼손하고 잘못된 설정으로 학습하는 등의 오류로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 된다. 모델 변형(variant)의 경우, 단순히 새로운 이름으로 복사본을 만드는 대신 해당 범위와 목적에 따라 태그를 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 자동차 제조업체는 지리적 지역, 운전석 위치 폼 팩터 기준으로 태그를 지정할 수 있다. 이렇게 하면 기본 부품이 변경될 때 어떤 변형을 업데이트해야 하는지 정확히 알 수 있다. 마찬가지로 교육에 사용되는 단순화된 모델과 같은 특정 기본 모델의 파생 모델이 있다면, 이를 파생 모델로 표시하되 원본 소스와 해당 CAD 수정 버전에 대한 참조를 유지해야 한다. 이렇게 하면 교육 담당자가 XR/VR 시뮬레이션에 사용되는 단순화된 메시를 엔지니어링 팀의 공식 원본과 혼동하지 않게 된다. 물론 이처럼 세분화된 수준의 버전 관리도 사용성을 높이는 데 매우 중요하지만, 대규모로 구현하기는 매우 어렵기 때문에 자동화가 필수이다. 최신 3D 애셋 매니저(3D Asset Manager)는 일반적으로 대량 작업을 수행하기 위한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)뿐만 아니라 새로 임포트 또는 업데이트된 애셋에 대한 메타데이터, 미리보기 및 태그를 생성하는 이벤트 기반 자동화 기능을 포함한다.   ▲ 애셋 매니저 팩토리   적절한 애셋 매니저를 통해 수행할 수 있는 운영 변경 사항의 간단한 체크리스트는 다음과 같다. 관리자, 작업자, 소비자로 구성된 3 역할 모델을 도입한다. 추가 승인이 필요한 프로젝트에는 승인 역할을 추가한다. 애셋 ID, 수정 번호, 원본 소스, 소유자 및 승인 상태와 같은 필수 메타데이터 필드를 매핑하고, 대부분의 사용자에게 기본적으로 승인된 뷰를 설정한다. 배리언트 및 파생 모델에 명확한 레이블을 지정하고 가능한 경우 업데이트를 자동화하여, CAD 수정 버전을 해당 실시간 대응 항목과 연결한다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상 업무에 적용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 또는 그 밖의 목적으로 실제 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 만들어 통합 3D 애셋 라이브러리의 가치를 빠르게 입증할 수 있다. 30일 이내에 수행할 수 있는 작업을 간단히 요약하면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선정한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 게시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김현무 선임본부장은 개회사를 통해 오늘날 제조업이 마주한 거대한 변화의 물결을 짚었다. “최근 제조업계는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 중심으로 그 어느 때보다 빠르게 디지털 전환을 맞이하고 있다. 현실의 생산 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 스스로 판단해 최적화하는 자율 제조 시스템은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다”라고 전한 김현무 선임본부장은 “공작기계는 여전히 제조의 심장이다. 아무리 첨단 기술이 고도화되고 AI가 제조 분야의 의사결정을 주도하더라도, 이를 실제 현실에서 제품으로 구현해 내는 물리적인 바탕은 결국 공작기계”라고 역설했다. 또한, “앞으로 우리 제조업의 경쟁력은 이러한 디지털 기술과 공작 기술이 얼마나 높은 수준으로 융합되는지에 따라 판가름 날 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 김현무 선임본부장   피지컬 AI·디지털 트윈으로 실현하는 자율 제조의 미래 4월 16일에는 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’가 진행됐다. 다섯 편의 발표에서는 단순한 자동화를 넘어 로봇이 인간의 숙련도를 학습하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 피지컬 AI와 이를 뒷받침하는 디지털 트윈 기술의 융합 사례가 다뤄졌다. 로봇, 자동차, 조선 등 각 분야의 전문가들은 파편화된 데이터를 통합하고 일하는 방식 자체를 혁신해야만 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있다고 입을 모았다.   ▲ 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원   한국로봇산업진흥원 제조로봇본부의 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 한 발표에서, 피지컬 AI가 주도할 제조 산업의 미래를 조명했다. 그는 인공지능이 내린 똑똑한 판단을 실제 물리적인 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 핵심이라고 강조했다. “세상의 모든 제조 환경과 인프라가 인간을 기준으로 설계되어 있기 때문에, 사람의 형태를 한 휴머노이드 로봇이 가장 경제적이고 효율적인 실행 도구가 될 수밖에 없다”는 것이 전진우 수석연구원의 분석이다. 한편으로 그는 “제조 AX(인공지능 전환)는 로봇을 도입하는 것으로 그치지 않는다”면서, 눈앞에 보이는 로봇 하드웨어의 도입에만 집착해서는 안 된다는 충고도 전했다. 진정한 제조 혁신을 위해서는 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꿔야 한다는 것이다. 구체적으로는 현장 장인들의 숙련된 솜씨와 암묵적인 노하우를 다중 감각 데이터로 변환하고 기록하여 로봇의 뇌를 구축하는 작업이 반드시 선행되어야 한다. 전진우 수석연구원은 “다가올 피지컬 AI 시대의 진정한 승부처는 단단한 기계 장비가 아니라, 로봇을 똑똑하게 움직이게 할 양질의 현장 데이터를 어떻게 수집하고 자산화할 것인지 치열하게 고민하는 데 달려 있다”고 조언했다.   ▲ 현대자동차·기아 이현우 팀장   현대자동차·기아의 이현우 팀장은 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로 AI 기반 자율 제조를 향한 혁신의 여정을 소개했다. 그는 자율 제조 공장이라는 자동차 제조 산업의 새로운 변화와 함께, 피지컬 AI 및 디지털 트윈을 융합한 자율 제조 혁신이라는 비전을 소개했다.   ▲ HD한국조선해양 이태진 전무   HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 발표를 진행했다. 인력난과 복잡해진 선박 건조 환경을 극복할 해법으로 미래형 조선소의 청사진을 제시한 이태진 전무는 “디지털 매뉴팩처링, 디지털 트윈, 피지컬 AI의 세 가지 키워드가 삼위일체되는 것이 지능형 자율운영 조선소의 핵심”이라고 강조했다. 가상 공간의 시뮬레이션 결과가 실제 현장에서 피지컬 AI의 행동으로 이어지고, 디지털 트윈이 두 세계를 빈틈없이 연결해야 진정한 자율 제조가 완성된다는 것이다. 이를 위한 우선 과제로는 파편화된 데이터의 통합이 꼽힌다. 이질적인 시스템의 언어를 온톨로지(ontology) 기술로 하나로 묶어내 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 만들어야만 AI가 상황을 정확히 인지하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 이태진 전무의 설명이다. 그는 “거대한 야드 위 수많은 로봇과 설비가 충돌 없이 조화롭게 일하는 완벽한 오케스트레이션(orchestration)을 구현하는 것이 대한민국 조선업의 압도적 경쟁력을 지켜낼 열쇠가 될 것”이라고 전했다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장   한국산업기술기획평가원(KEIT)의 김성호 본부장은 ‘제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’에 대해 소개하면서, 대한민국 제조업의 강점을 결집하고 지능화된 산업 생태계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 1300개가 넘는 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스(맥스 얼라이언스)는 자동차, 로봇, 조선, 반도체 등 핵심 분야별로 특화된 AI 모델과 하드웨어 기술력을 확보하는 데 주력하고 있다. 김성호 본부장은 데이터 수집부터 기술 개발, 제품 실증에 이르는 전 주기의 로드맵을 설명했다. 특히 2026년에는 약 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되어 ‘AI 팩토리 선도 프로젝트’와 단기 상용화 사업인 ‘AI 스프린트’ 등이 가속화될 전망이다. 또한 민간 투자를 유도하기 위한 국민성장펀드 협력 체계와 GPU 등 필수 인프라 지원책을 병행하여 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 토양을 마련한다. 김성호 본부장은 “궁극적으로 맥스 얼라이언스는 개별 기업의 성공을 넘어 제조 AX 세계 최강국으로 도약하기 위한 핵심 거점 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.   ▲ KAIST 장영재 교수   KAIST의 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로 한 발표에서, 다수의 이기종 로봇이 조화롭게 협업하는 무인 공장 통합 운영 시스템인 ‘카이로스’를 소개하면서 제조 피지컬 AI의 실질적인 적용 방안을 제시했다. 과거에는 개별 장비나 로봇 자체의 지능 고도화에만 집중했지만, 실제 생산 현장에서는 수많은 기계가 서로 얽히며 예상치 못한 충돌과 병목 현상이 발생할 수밖에 없다. 장영재 교수는 “이를 근본적으로 해결하기 위해 탄생한 카이로스는 공장 전체의 맥락을 조망하며, 인공지능이 스스로 상황을 판단하고 작업을 지시하는 거대한 ‘공장 운영체제’ 역할을 수행한다”고 설명했다. 또한, 장영재 교수는 “첨단 기술의 도입이 단순한 보여주기식에 그쳐서는 안 된다”면서, “결국 진정한 제조 혁신은 파편화된 AI 기술의 나열이 아니라 공장 전체의 운영 흐름을 통합적으로 통제하는 데서 시작한다”고 전했다. 또한, 스마트폰 앱을 내려받듯이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 성능이 끊임없이 진화하는 소프트웨어 중심의 아키텍처로 탈바꿈하는 근본적인 체질 개선을 거쳐야 제조 혁신이 완성될 수 있다고 덧붙였다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

구글코리아가 ‘AI의 지난 10년과 미래 방향성’을 주제로 ‘구글 포 코리아 2026’ 행사를 개최했다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 행사는 한국 사회와 함께하는 구글의 혁신 방향과 파트너십 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 특히 2016년 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국 10주년을 기념해 AI 기술이 한국 산업에 가져온 변화를 돌아보고 미래 비전을 논의했다. 행사에는 구글코리아 윤구 사장과 구글 딥마인드 공동 창업자인 데미스 하사비스 CEO, 이세돌 사범 등이 참석했다. 윤구 사장은 개막사에서 10년 전 알파고 대국을 “AI의 잠재력과 인간의 창의성이 조화를 이룬 역사적 이정표”라고 정의했다. 윤 사장에 따르면 한국은 아시아 태평양 지역에서 제미나이 이용량이 가장 빠르게 성장하는 시장이며, 이용자의 82%가 AI를 성장을 돕는 파트너로 인식하고 있는 국가다.     데미스 하사비스 CEO는 이세돌 사범과 진행한 대담에서 “10년 전 서울에서 알파고는 AI의 잠재력을 입증하며 과학적 난제를 해결할 기술적 토대를 알렸다”고 회고했다. 하사비스 CEO는 오늘날 과학의 거의 모든 영역에서 AI로 인한 변화가 목격되고 있다고 진단하며, 알파고를 통해 개척한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 길을 열어 인류에게 새로운 발견의 황금기를 제공할 것이라고 전망했다. 또한, 하사비스 CEO는 한국을 차세대 로보틱스와 제조 자동화 분야의 글로벌 선도 국가로 꼽으며 물리적 AI 영역에서 한국이 보여줄 도약에 기대감을 드러냈다. 그는 향후 도래할 AGI 시대가 과거 산업혁명보다 10배 더 큰 규모로, 10배 더 빠르게 전개되는 혁신적 전환점이 될 것이라고 내다봤다. 이날 구글코리아는 청년과 개발자 등을 위한 통합 AI 교육 브랜드 ‘AI 올림’과 ‘구글 AI 캠퍼스’ 설립 계획도 발표했다. 구글 AI 캠퍼스는 대한민국 학계와 연구 기관이 구글의 AI 전문가들과 협력하는 중심지 역할을 하게 된다. 구글은 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 등과 협력해 생명 과학, 에너지, 기상 등 분야에서 구글의 AI 모델을 활용할 계획이다. 기술 세션에서는 구글 딥마인드의 캐롤리나 파라다 로보틱스 시니어 디렉터가 추론 능력을 갖춘 ‘제미나이 로보틱스 1.6(Gemini Robotics 1.6)’을 소개했다. 파라다 디렉터는 보스턴 다이나믹스의 4족보행 로봇 ‘스팟’이 제미나이 지능을 탑재해 인간의 복잡한 명령을 이해하는 단계에 진입했다고 설명했다. 이어 최현정 시니어 엔지니어링 디렉터는 학습자가 스스로 답을 찾아가도록 돕는 교육 특화 AI 모델 ‘런LM(LearnLM)’을 소개하며 AI를 통한 교육 혁신 사례를 공유했다.

가트너가 2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 예비조사 결과를 발표했다. 올해 1분기 출하량은 6280만 대로, 지난해 같은 기간보다 4% 늘었다. 하지만 이번 성장은 실제 수요 회복보다는 부품 가격 상승에 대비한 선제적 재고 확보의 결과라는 것이 가트너의 분석이다. 가트너의 리시 파디 리서치 책임자는 이런 성장세를 “인위적으로 부풀려진 수치”라고 평가했다. 메모리 가격 상승세인 ‘멤플레이션(memflation)’과 디램(DRAM), 낸드(NAND) 플래시 등 핵심 부품 비용이 급등했기 때문이라는 것이다. 공급업체와 유통업체들은 2분기에 예상되는 PC 가격 인상을 앞두고 재고 수준을 미리 높였으며, 이러한 현상은 마진이 낮은 제품군에서 더욱 두드러졌다. 또한 2025년 1분기 역시 미국의 관세 부과를 앞둔 선제 수입으로 수치가 높았던 기저 효과가 맞물려 있다.   ▲ 2024년 1분기~2026년 1분기 전 세계 PC 출하량 및 성장률(단위 : 천 대, 출처 : 가트너)   전 세계 PC 공급업체별 순위에서는 상위 4개 업체인 레노버, HP, 델, 애플이 자리를 지켰다. 1위 레노버는 9.5%의 견조한 성장세를 유지하며 시장 점유율 26.5%를 기록, 선두 자리를 지켰다. 한편, 업계 2위인 HP는 상위권 업체 중 유일하게 출하량이 4.9% 감소하며 주춤한 모습을 보였다. 에이수스는 10.8%라는 높은 성장률을 기록하며 에이서를 따돌리고 5위에 자리했다. 업체별 성적표에서 눈에 띄는 곳은 애플이다. 애플은 전년 동기 대비 12.7% 성장하며 주요 업체 중 가장 높은 성장률을 기록했다. 시장 점유율 또한 10.6%로 전년보다 0.8%포인트 상승했다. 이러한 성장에 대해 파디 리서치 책임자는 “신규 맥 사용자와 교육 시장을 공략한 ‘맥북 네오(MacBook Neo)’의 견조한 수요에 힘입은 것”이라고 분석했다. 고성능을 원하면서도 가격에 민감한 소비자층을 효과적으로 흡수하면서 PC 부문의 경쟁력을 강화했다는 평가다.

실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   2025년은 혁신으로 가득한 한 해였다. 유니티의 파트너들은 다양한 산업 분야에서 획기적인 성과를 이뤄냈다. 자동차 산업에서 차량 내 경험을 혁신하는 것부터 의료 및 제조 분야의 새로운 영역을 개척하기까지, 고객들은 유니티를 활용하여 대담한 아이디어를 현실로 만들어 냈다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   자동차 산업의 거침없는 혁신   자동차 산업은 2025년에 디지털 혁신을 가속화했으며, 유니티의 고객들이 이러한 추세를 주도했다. 실시간 3D 기술은 더 이상 미래지향적인 개념이 아니라 최신 차량 디자인, 엔지니어링 및 차량 내부 경험의 핵심 요소이다. 자동차 산업의 리더들은 유니티를 활용하여 더 효율적인 워크플로를 구축하고 고객에게 더욱 몰입도 높은 경험을 제공했다. 대표적인 성공 사례로 BMW 그룹에서는 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)를 사용하여 복잡한 3D 애셋을 성공적으로 관리하며 디지털 성장을 추진했다. 글로벌 제조업체에게 방대한 디지털 애셋 라이브러리를 관리하는 것은 큰 부담이 된다. BMW는 이 프로세스를 간소화하면서 일관성을 유지하고 개발 사이클을 가속화했다. 이렇게 하면 더 빠르게 반복 작업을 수행하고 더 신속하게 탁월한 품질로 시장을 혁신할 수 있다.   ▲ 출처 : 도요타 자동차   ▲ 출처 : BMW 그룹   마찬가지로 도요타와 렉서스는 차세대 HMI(인간–기계 인터페이스) 개발의 경계를 넓혔다. 이들은 유니티를 통해 직관적이면서도 풍부한 시각적 정보를 기반으로 운전자와 탑승자 모두를 만족시킬 수 있는 차량 내부 시스템을 디자인했다. 또한 메르세데스 벤츠는 차량 내부 경험의 완성도를 높이는 데 계속해서 집중하며, 몰입도 높고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 개발하여 주행 경험의 품질을 한층 더 끌어올리고 있다.   의료 및 생명과학 분야의 혁신적인 발전 의료 산업은 환자의 치료 결과를 개선하고, 의학적 교육을 강화하며, 복잡한 생물학적 데이터를 시각화하는 데 기술을 활용하면서 발전을 지속해 왔다. 유니티의 실시간 3D 기능은 이러한 발전의 핵심으로, 수술 시뮬레이터부터 인터랙티브 환자 교육 플랫폼까지 모든 것을 구축할 수 있는 툴을 제공한다.   ▲ 출처 : 메드트로닉   2025년, 필립스는 의료 현장에서 일상 생활까지 이어지는 의료 혁신을 계속해서 선도했다. 이들의 성공 사례는 몰입형 기술이 임상 절차와 가정 내 환자 치료를 모두 지원하여 의료 접근성과 효과를 높일 수 있음을 보여 준다. 또한 메드트로닉(Medtronic)은 유니티를 사용하여 로봇 수술용 디지털 트윈을 구축했다. 이러한 가상 복제본을 활용하면 정밀도 높은 데이터 기록, 플레이백 및 시각화를 통해 외과의들이 기술을 개선하고 시술 성공률을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 랜덤42   랜덤42(Random42)는 의료 시각화 분야에서 큰 도약을 이루며 새로운 가능성을 보여 주었다. 이들은 유니티를 활용하여 복잡한 생물학적 프로세스를 정확하게 시각화함으로써 과학 및 의학 관련 정보를 전달하는 방식을 혁신하고 있다. 연구자, 의사 및 환자들은 이러한 발전을 통해 질병의 메커니즘과 새로운 치료법의 가능성을 더 손쉽게 이해할 수 있다.   더 스마트하고 빠르고 효과적인 제조 방식 효율, 안전성, 혁신은 제조업의 핵심 요소이다. 유니티 고객들은 실시간 3D가 이 세 가지 목표를 모두 달성하는 데 얼마나 효과적인지를 보여 주었다. 직원 교육부터 공장 현장 시뮬레이션까지, 유니티는 제조업체가 생산의 미래를 구축해 나가도록 지원하고 있다.   ▲ 출처 : SEW 유로드라이브 & 리얼버추얼.아이오   SEW 유로드라이브(SEW-EURODRIVE)는 유니티를 모비킷 맞춤형 심인터페이스(MOVIKIT Custom SimInterface) 및 리얼버추얼.아이오(realvirtual.io)에 통합하여, 엔지니어가 위험 부담 없는 디지털 트윈 환경에서 자동화 로직을 테스트하고 개선할 수 있도록 함으로써 가상 시운전에 혁신을 가져왔다. 이러한 접근 방식 덕분에 시운전 시간을 70% 단축하여 ROI를 더 빠르게 달성하고 현장 물류 오류를 최소화할 수 있게 되었다.   ▲ 출처 : 지멘스 & 에듀케이션XR   인력 교육 분야에서도 진전이 있었다. 지멘스는 몰입형 XR(확장현실) 교육 모듈을 통해 전기 분야 인력의 교육 방식을 혁신하여, 안전하고 확장 가능하며 효과적인 학습 경험을 제공한다. 비슷하게 브리지스톤 아메리카(Bridgestone Americas)는 자체 개발 VR 애플리케이션으로 엔지니어링 운영을 혁신하여, 팀이 공유 가상 공간에서 협업하고 문제를 해결할 수 있게 함으로써 실물 프로토타입과 출장의 필요성을 줄였다.   리테일 및 고객 참여에서의 혁신 리테일 산업 환경은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며, 고객 참여가 성공의 열쇠라고 할 수 있다. 많은 리테일 브랜드가 유니티를 통해 독특하고 개인화된 인터랙티브 경험을 구축하여 고객의 관심을 사로잡고 성과를 창출하고자 했다.   ▲ 출처 : 콜러   콜러(Kohler)는 고객 참여를 확대하기 위해 인상적인 3D 콘텐츠를 제공하기 시작했다. 제품 카탈로그를 인터랙티브 3D 애셋으로 변환하여 제공하기 때문에, 고객은 집에서도 편안하게 제품을 상세히 살펴보고 더 확실한 구매 결정을 내릴 수 있다.   ▲ 출처 : 렌 키친스   렌 키친스(Wren Kitchens)는 유니티를 통해 디자인 및 시각화 프로세스를 개선하여, 고객에게 향후 주방의 명확한 모습을 보여 주는 동시에 자체 운영 워크플로를 최적화했다. 이는 몰입형 경험이 고객 만족도와 비즈니스 효율을 동시에 높일 수 있는 방법을 보여 주는 사례이다.   미래의 몰입형 월드 구축 유니티는 산업의 경계를 넘어 스마트 시티 및 상호 연결된 가상 월드를 포함한 차세대 디지털 경험의 기반을 제공하고 있다. 이처럼 야심찬 프로젝트에는 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간 성능을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요하며, 유니티 고객은 이러한 과제를 성공적으로 해결했다. 동적 스마트 디지털 트윈 구축 분야에서는 큰 폭의 진전이 있었다. 스마트 디지털 트윈 프로젝트에서는 실제 데이터를 활용하여 몰입형 시뮬레이션을 구축함으로써, 계획 담당자가 교통 체계를 모델링하고 환경 영향을 분석하며 더욱 긴밀하게 연결된 시설을 설계할 수 있도록 지원한다. 아크GIS(ArcGIS)와 유니티의 협업에 따른 결과로, 코퍼스 크리스티 항구와 디 액셀러레이션 에이전시(The Acceleration Agency)는 실제 데이터와 창의적인 비전을 결합하여 지리적으로 정확하면서도 풍부한 디지털 트윈을 구축할 수 있었다.   ​​​​​​​ ▲ 출처 : 루비   루비(ROUVY)는 유니티를 통해 실제 동영상, 3D 데이터, 라이브 센서 입력을 초현실적인 증강현실(AR) 루트로 블렌딩하여 실내 사이클링에 혁신을 가져왔다. 루비 루트 크리에이터(ROUVY Route Creator)와 같은 기능을 통해 사용자는 자신이 직접 촬영한 동영상과 GPS 데이터를 ‘실제로 주행할 수 있는’ AR 라이딩 경험으로 변환할 수 있으며, 그 결과 매주 20TB에 달하는 새로운 콘텐츠가 추가된다. 톰톰(TomTom)은 맵 디자인 및 시각화 워크플로에 주력하며, 유니티를 활용하여 가상 월드에 자동차 내비게이션 소프트웨어를 결합한 시뮬레이션 환경을 구축한다.   ▲ 출처: 구글 맵스   구글 맵스(Google Maps)는 안드로이드 XR용 몰입형 뷰로 내비게이션을 재정의하여 사용자가 도시, 랜드마크, 장소를 세밀한 3D 디테일로 둘러볼 수 있는 방법을 제공했다. 유니티 기반의 이 애플리케이션은 2D 맵에서 몰입도 넘치는 경험으로 매끄럽게 전환되며, 여행 계획과 탐험에 있어 높은 완성도를 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explainable AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.