디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   현재를 디지털 전환(DX)의 시대라고 하는 데에는 많은 사람이 동의할 것이다. 그리고 디지털 전환이라는 용어가 4차 산업혁명의 자리를 차지하기 시작하고 있다. 디지털 전환이라는 것은 무엇일까? 디지털 전환 또는 디지털 트랜스포메이션(digital transformation)은 기업이나 조직이 디지털 기술을 적극적으로 도입하여 비즈니스 모델, 프로세스, 서비스 및 제품을 혁신하는 과정이라고 할 수 있다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고, 고객 경험을 향상시키며, 효율을 증가시킬 수 있다. 디지털 전환의 주요 요소는 다음과 같다. 고객 중심성 : 디지털 기술을 활용하여 고객의 요구와 기대를 이해하고 충족시키기 위한 전략을 수립해야 한다. 데이터 및 분석 활용 : 빅데이터, 인공지능(AI), 머신러닝 등을 활용하여 데이터를 수집, 분석하고 이를 기반으로 의사결정을 내린다. 디지털 기술 도입 : 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 모바일 기술, 사이버 보안 등의 디지털 기술을 도입하여 비즈니스 프로세스를 혁신한다. 조직 문화 및 리더십 변화 : 디지털 전환을 성공적으로 수행하기 위해 혁신을 추구하는 조직 문화와 리더십의 변화가 필요하다. 비즈니스 모델 혁신 : 기존의 비즈니스 모델을 재구성하거나 새로운 비즈니스 모델을 개발하여 디지털 시대에 적합하도록 한다. 디지털 전환의 시대에 엔지니어링에 대해서 생각해 보기전에 다양한 엔지니어링 접근에 대해서 정리해 봤다. 시스템 엔지니어링, 스마트 엔지니어링, 디지털 엔지니어링은 모두 공학 분야의 중요한 접근 방식이지만, 각각의 초점과 적용 방식에 차이가 있다. 시스템 엔지니어링(systems engineering) : 시스템 엔지니어링은 복잡한 시스템의 개발과 통합을 관리하는 일련의 공정이다. 이는 다학제 팀(interdisciplinary teams)이 협력하여 시스템의 전체적인 구조를 설계하고, 시스템 간의 상호작용을 최적화하는 데에 초점을 맞춘다. 시스템 엔지니어링은 프로젝트의 초기 단계에서 요구사항 정의부터 시작하여, 시스템 설계, 구현, 통합, 시험 운영 및 유지보수에 이르기까지 전 과정을 포괄한다. 스마트 엔지니어링(smart engineering) : 스마트 엔지니어링은 첨단 기술과 지능형 시스템을 활용하여 제품의 설계, 제조, 운영을 최적화하는 공학 접근법을 말한다. 이는사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등을 통합하여, 제품과 시스템의 성능을 향상시키고, 유지보수를 간소화하며, 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔다. 필자가 주장하는 스마트 엔지니어링은 고객의 가치를 극대화하는 것이다. 인간은 가치 피라미드(value pyramid)에서 다양한 욕망을 충족할 때 스마트하다고 생각한다.  디지털 엔지니어링(digital engineering) : 디지털 엔지니어링은 제품이나 시스템의 전체 수명 주기를 걸쳐 요구사항(requirement), 설계(design), 분석(analysis), 검증(verification) 및 확인(validation)을 지원하기 위해 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하는 공학 기법이다. 이 접근법은 디지털 트윈, 시뮬레이션, 3D 모델링 등의 기술을 활용하여 물리적 프로토타입의 필요성을 줄이고, 공정의 효율성을 높인다. 각 접근법은 공학 프로젝트와 시스템 개발에서 중요한 역할을 하며, 때로는 이러한 개념들이 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 스마트 엔지니어링과 디지털 엔지니어링은 기술의 적용에 더 큰 초점을 맞추는 반면, 시스템 엔지니어링은 프로세스와 프로젝트 관리의 측면에서 더 포괄적인 접근법을 제시한다. 시스템 엔지니어링은 주로 복잡하고 개발하는 데 오랜 기간이 소요되는 무기체계나 소프트웨어 개발에 주로 사용하고, 스마트 엔지니어링은 첨단 스마트 기기를 개발할 때 적용되었다. 그러나 최근의 디지털 전환 시대에서는 디지털 엔지니어링이 제품 혁신을 주도하고 있으며 모든 산업에 영향을 주고 있다. 디지털 전환의 시대에 디지털 엔지니어링은 산업 디지털 전환의 핵심이 될 것이다. 특히 디지털 트윈과 소프트웨어 정의(software-defined) 제품에서 제품수명주기에 핵심이 될 것으로 생각된다.  여기서 필자의 첫 번째 가설은 ‘제조업의 디지털 전환에서 가장 핵심은 디지털 엔지니어링과 PLM의 기준 정보가 아닐까’ 생각해 본다. 두 번째 가설은 ‘기존의 PLM의 프로세스를 디지털 프로세스로 새롭게 리엔지니어링해야 할 것’으로 생각한다. 세 번째 가설은 ‘그러면 디지털 프로세스에 가장 근접한 프레임워크는 무엇일까’를 생각해 봤다. <그림 1>은 디지털 제품/시스템 수명주기(digital product/system life cycle) 프레임워크이다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크   <그림 1>에서 이제는 제품이나 시스템이 단순히 디지털 데이터가 물리적 시스템을 보조하기 위해서 사용했던 이전 정보화 시대나 디지털화가 아닌 본격적인 디지털 전환 시대가 열렸다는 것을 알려준다. 제품 개발에서 시스템과 엔지니어링의 무한 순환 구조를 가지며, 시스템은 현실세계의 물리적 시스템과 가상의 디지털 트윈 시스템으로 구성된다. 물리적 실체 시스템은 기존의 CAX 또는 소프트웨어 지원 엔지니어링(software-suported engineering)으로 작업을 하고, 디지털 트윈은 소프트웨이 기반 엔지니어링(software-driven engineering)의 2가지 유형의 디지털 프로세스가 적용될 것이다.   <그림 1>의 디지털 제품/수명주기 프레임워크(DPL framework)에서 상호 데이터의 교체 시스템은 디지털 PLM 시스템이 될 것이고, 그 중에서 디지털 스레드(digital thread)가 핵심이 될 것으로 예상된다. 이 디지털 스레드를 통해서 최적의 의사결정이 이루어질 것이고, 그것은 디지털 데이터와 인공지능의 몫이 될 것으로 생각된다.   그림 2. 디지털 전환의 3단계   디지털 전환은 단순히 기술적인 변화만을 의미하는 것이 아니라, 조직 전반의 변화를 포함하는 포괄적인 과정이다. 이를 통해 기업은 더욱 민첩하고, 혁신적이며, 고객 중심적인 방향으로 발전할 수 있다. 일반적으로 디지털 전환은 세 가지 단계를 가진다.(그림 2) 그것은 정보화(digitization), 디지털화(digitalization), 디지털 전환(digital transformation, DX)이며 엔지니어링의 디지털 전환인 디지털 엔지니어링에서 이 세 가지 단계가 적용될 수 있다. 현재 오래된 엔지니링 프로세스는 정보화(digitization) 및 디지털화(digitalization)이고 미래 지향적 디지털 엔지니어링은 디지털 제품 수명주기 프로세스의 프레임위크로 만들어야 한다.  “가장 위험한 형태의 인간 실수 중 하나는 자신이 달성하려는 것을 잊는 것입니다.” -폴 니츠(Paul Nitze)   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT) 유료 버전을 사용한지 1년이 되었다. 챗GPT의 등장은 스마트폰 출시 후 우리 사회에 가장 큰 충격을 준 사건이라고 할 수 있다. 1년이 지난 현재 챗GPT를 개발한 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 말도 안 되는 미친 아이디어(insane idea)의 비즈니스를 협상하러 다니고 있다.   그림 1. 챗GPT의 1년   샘 올트먼 CEO는 자체 AI 칩 개발을 추진하며 사상 최대의 투자 유치에 나선 것으로 보인다. 외신에 따르면 올트먼 CEO는 5조~7조 달러의 자금 모금을 목표로 투자자들과 만나고 있다고 한다. 한화 9000조 원에 달하는 이 투자금은 마이크로소프트와 애플의 시가총액을 합한 것보다도 큰 규모이다. 지난해 전 세계 반도체 시장의 매출액과 비교하면 10년 치에 해당하는 금액이며, 올트먼은 다양한 투자자들과 협의 중인 것으로 알려져 있다. 이 투자금이 유치되면 세계 반도체 시장의 구조를 바꿀 수 있는 설계 및 생산 시설을 구축할 예정이라고 한다. 또한 오픈AI는 곧 AI 에이전트를 출시할 예정이며, 이 제품이 “모든 것을 바꿀 것”이라는 기대를 내비치고 있다. 이 AI 에이전트는 사용자 PC를 장악해 복잡한 작업을 자동화하는 것으로 문서 검색, 분석, 보고서 작성, 회계 소프트웨어 입력 등을 스스로 수행할 수 있다. 이는 마이크로소프트가 윈도우 12를 통해 선보일 코파일럿과 비슷한 개념으로, AI가 사용자의 의도를 파악하고 관련 작업을 자동으로 실행하는 것이다. 이외에도 오픈AI는 AI 개인 비서에 가까운 형태의 에이전트도 개발 중이며, 이는 인터넷에서 데이터를 수집하고 여행 일정을 생성하며 항공권을 예약하는 등의 웹 기반 작업을 처리할 수 있다. AI 시대에 인공지능을 사용해서 스마트 엔지니어링을 할 수 있다. 최근에 챗GPT를 이용하여 엔지니어링 문서의 요약은 물론 그림과 표에 대한 설명까지 해준다. 이것을 다시 정리해서 다시 질문을 하면 수준 높은 대답을 얻을 수 있다.   그림 2. 챗GPT를 이용한 소프트웨어 엔지니어링   챗GPT의 ‘Diagrams: Show ME’라는 GPTs에서 설명을 해 주면 시퀀스 다이어그램을 그려주고 코드까지 만들어 준다. 요즘은 GPT 스토어에서 다양한 인공지능 도구를 볼 수 있다. 이것은 이전의 엔지니어에게는 꿈의 엔지니어링이라고 할 수 있다.   그림 3. GPTs ERD Assistant 사용   챗GPT의 GPTs에서 데이터를 모델링하는 ERD Assistant를 이용해서 간단한 데이터 모델링을 만들어 봤다. 문서나 논문을 통째로 나만의 학습 GPTs에 입력해서 다양한 질문으로 짧은 기간에 전문 지식을 습득할 수 있다.   그림 4. AAS 문서를 GPT에 입력한 전용 AAS GPT   일본의 경제학자 오마에 겐이치는 인간을 변화시키는 세 가지 주된 방법이 있다고 말했다. 시간의 사용을 바꾸는 것, 거주하는 장소를 바꾸는 것, 그리고 새로운 인간 관계를 맺는 것이다. 그는 새로운 결심이 가장 무의미하다고 주장한다. 파울로 코엘료도 배움은 오직 하나의 방법으로만 가능하다고 말했다. 그리고, 새로운 시대의 꿈을 실현하는 스마트 엔지니어링에서는 지식이나 데이터보다 경험이 더 중요하다고 생각한다. 인공지능은 꿈을 꿀 수 없고 경험할 수 없기 때문이다. 이 관점에서 엔지니어링의 필요성을 재조명해보면, 인간의 변화와 발전에 있어 엔지니어링이 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 엔지니어링은 우리가 시간을 사용하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 도구를 제공한다. 새로운 기술과 설계로 우리가 사는 환경을 개선하며, 엔지니어링 프로젝트를 통해 다양한 사람들과 협력하고, 관계를 맺으며 사회적 네트워크를 확장할 수 있다. 또한, 엔지니어링을 통해 배움의 방식을 혁신하고 새로운 경험을 창출할 수 있으며, 이는 인공지능이 제공할 수 없는 깊이와 가치를 지닌다고 할 수 있다. 챗GPT 같은 인공지능 도구들로 무장한 인류 초유의 창조적 엔지니어 시대가 오고 있다.   ■ 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.

알테어가 3월 6일~7일 글로벌 연례 행사인 ‘퓨쳐닷인더스트리 2024’를 온라인으로 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 구글 클라우드, AMD, 보잉, 인텔, 롤스로이스, 두산 에너빌리티 등 업계 전문가의 발표 70여개가 2일간 진행된다. 1일차는 통합 메인 세션, 2일차는 현대 기업이 마주하는 AI의 주요 도전과 기회를 탐색하는 4개의 트랙 발표로 구성했다. 주요 발표로는 ▲구글 클라우드 AI  전문가 총책임자인 그랙 마텍의 ‘멀티모달 프론티어 : 구글 제미나이와 차세대 생성형 AI의 부상’ ▲보잉 기술연구원인 블라디미르 발라바노프의 ‘보잉 상용기로 보는 머신러닝, 디지털 스레드, 최적화’ ▲AMD 릭 크노첼 자동차 제조 글로벌 전략 책임자의  ‘자동차 엔지니어링 및 시뮬레이션에서 아키텍처가 중요한 이유’ ▲두산 에너빌리티 도정현 수석연구원의 ‘퍼블릭 클라우드를 연계한 대규모 HPC 구축과 관리 사례’ 등이 진행된다.  이밖에도 구글, PwC, 롤스로이스, 미국 MIT(매사추세츠 공과대학교) 등 산학연 전문가의 심층적인 인사이트와 최신 기술 동향에 대해 알아보는 패널 토론도 마련된다. 행사는 아시아태평양, 미주, 유럽-중동-아프리카 총 3개의 시간대로 운영되며, 한국은 오후 12시 30분부터 시작한다. 모든 발표는 한국어 동시 통역이 지원된다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “빠르게 진행되는 기술 발전 시대에 필요한 AI 기술 활용 사례와 조직 현대화, 혁신에 관한 효과적인 방법을 만나볼 수 있는 이번 행사가 함께 미래를 모색하는 시간이 되길 바란다”고 전했다.  

기술 통합과 플랫폼으로 제조 산업에 새로운 가치 전달할 것   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤MI)는 어려운 제조 시장을 돌파하기 위해 플랫폼 전략을 내세우고 있다. 제품 개발과 제조에 관한 데이터를 연결하는 넥서스(Nexus) 플랫폼을 글로벌 시장에 이어 국내서도 정식으로 론칭했고, 올해는 본격적인 고객 사례를 만들어갈 계획이다. 흩어져 있던 사업부를 한 곳으로 통합한 이후 본격적인 시너지를 내고자 하는 헥사곤MI는 다양한 솔루션을 연결함으로써 제조산업의 디지털 전환을 효과적으로 지원하고, 올해도 두 자릿수의 매출 성장을 이어간다는 전략이다. ■ 정수진 편집장      지난해 국내 제조 시장 및 헥사곤MI의 비즈니스에 대해 평가한다면 2023년에는 제조 시장이 전반적으로 어려움을 겪었다고 본다. 기술 집약 기업으로서 경기에 영향을 받는 점을 고려할 때 방위산업, 항공 등을 중심으로 글로벌 시장의 여파가 있었다고 보고 있다. 이런 어려움에도 불구하고 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 두 자릿수의 매출 성장을 기록했다. 헥사곤은 방위산업에서의 수요 증가 및 신기술에 대한 시장 수요에 적극 대응했으며, 자동차 산업에서는 전기자동차로의 전환 및 전동화에 대한 요구가 높아 이 부분에 대응했다. 자율주행자동차와 UAM(도심 항공 모빌리티) 등 미래 모빌리티의 동력인 모터와 2차전지 등의 시장에 대응하는 기술 공급도 추진했다. OEM에서 구축한 기술이 협력업체로 전파되는 단계에서의 임팩트도 컸다. 헥사곤의 기술은 전 세계 생산 차량의 95%, 항공기의 90%, 스마트폰의 75% 및 의료용 인공보철물의 80%에 이르는 제품 개발 및 생산에 쓰이며, 국내에서도 자동차, 항공우주, 조선, 반도체 등 다양한 산업 분야의 제조업체를 고객으로 두고 있다. 글로벌 트렌드와 마찬가지로 한국 시장에서도 3D 프린팅, 적층 제조, 디지털 트윈 등 새로운 제조 기술 분야를 중심으로 성장을 할 수 있었다.  헥사곤은 소프트웨어와 측정 장비에 걸쳐 원천기술을 갖고 있으며, 리버스 엔지니어링을 통한 검증 및 실시간 연동을 통해 제조 프로세스 개선에 도움을 줄 수 있다는 점을 강점으로 제시하고 있다. 나아가 제품 개발 및 제조 과정에서 끊임 없는 흐름을 넥서스(Nexus) 플랫폼으로 지원하면서 새로운 가치를 고객에게 제공하고자 한다.   지난해 헥사곤MI의 주요한 변화가 있다면 무엇인지 변화에 대한 요구는 모든 조직의 과제라고 본다. 그 과정에서 조직 구성원의 긍정적인 변화 이끄는 것이 중요하다. 가장 큰 변화는 물리적으로 나누어져 있던 헥사곤MI의 주요 사업부 5개를 한 곳에 모음으로써, 내부 인력들이 보다 긴밀한 협력을 통해 고객에게 통합된 솔루션을 제공할 수 있게 된 점이다. 이전에는 엠에스씨소프트웨어, 베로소프트웨어, 헥사곤 메트롤로지, 큐다스(Q-das), DP테크놀로지 등 각 조직의 사무실이 서울 및 인근 지역에 나누어져 운영되다 보니, 다양한 비즈니스 문화를 가진 팀 간에 커뮤니케이션이 빠르게 이뤄지는데 다소 어려움이 있었다. 그러나, 2023년 11월 오피스를 통합하고 서로의 사업과 기술을 알아갈 수 있는 시간이 많아지면서 해석 소프트웨어/생산 소프트웨어/장비 등 다양한 관점에서 상호작용이 늘었다. 또한, 설계부터 품질 검사까지 통합 솔루션으로 고객들에게 선보일 수 있음을 파악하고, 같이 프로젝트를 진행하면서 비즈니스의 시너지를 창출할 수 있게 되었다.    산업분야별 및 제품군별로는 어떤 성과가 있었는지 지난해의 경우 우크라이나-러시아 전쟁 및 중동 전쟁의 여파로, 국내 주요 방산 업체에서 재래식 무기를 대체할 수 있는 기술을 필요로 함에 따라 헥사곤 솔루션에 대한 수요가 증가하였다. 그리고 자동차 업계에서도 미래 모빌리티에 대한 투자 확대로 자율주행, 전동화, 2차 전지 등의 제조 지원에 필요한 헥사곤의 엔지니어링 시뮬레이션, 생산 소프트웨어, 측정 솔루션에 대한 수요가 컸다고 평가하고 있다. 헥사곤은 디지털 트윈과 디지털 리얼리티에 대해 형상을 3D로 모델링하고 시뮬레이션에 활용한다는 관점으로 접근하고 있다. 이 과정에서 중요한 것은 실제 대상과 디지털 트윈의 정합성인데, 헥사곤은 디지털 트윈의 실시간 운용을 위해 라이카의 광대역 스캐닝 기술을 접목해 시너지를 만들었다. 헥사곤은 넥서스와 HxDR 등 플랫폼을 통해 다양한 고객의 니즈와 제품에 대응하는 노력을 꾸준히 기울여왔다. 디지털 플랫폼은 제조 과정에서 시간을 줄일 수 있는 유용한 수단이라고 본다. 헥사곤MI는 헥사곤의 8개 사업부(디비전) 가운데 제조 분야를 주력으로 하는 사업부 중 하나로서, 특히 디지털 전환(DX) 관련 니즈가 증가함에 따라 관련 프로젝트를 다수 진행했다. 또한 헥사곤의 다른 사업부와도 기술을 연계해 시너지를 창출하고자 했다. 이외에 산업단지의 노후된 제조 환경을 디지털화된 공장으로 변화시키고, 산업간 융합을 통해 디지털 전환으로 가는 여정을 지원하는 등의 성과가 있었다.    헥사곤MI가 선보인 넥서스 플랫폼에 대한 시장의 반응이나 성과는 어떤지 넥서스는 2023년 초에 글로벌 출시했고 우리나라에는 지난 9월에 공식 론칭했는데, 초기에는 직접적인 매출보다는 향후 비즈니스를 위한 파이프라인을 만드는 데에 주력했다. 생각했던 것 이상으로 업계에서 좋은 반응을 보였고, 디지털 전환과 관련한 비즈니스 기회를 개발할 수 있었다고 본다. 넥서스는 개방성과 확장성을 강조하고 있다. 소프트웨어뿐 아니라 장비 데이터, 그리고 헥사곤 외에 서드파티 솔루션 데이터까지 연계가 가능하다. 플랫폼에 대한 고객의 주요한 니즈는 다양한 데이터의 연계 활용에 관한 것인데, 넥서스는 플랫폼을 위해 추가로 데이터를 생성할 필요가 없어 손쉽게 도입할 수 있는 것이 장점이다. 넥서스의 주요 고객은 자동차, 항공우주, 조선, 반도체 등 다양한 산업 분야의 제조업체이다. 해외에서는 보잉, 볼보, 에어버스, 록히드 마틴, 도요타, 포드 등이 넥서스 도입을 고려하거나 도입하여 활용하고 있다. 국내에서는 출시 이후 대기업 및 연구기관들이 넥서스의 일부 도입을 진행하고 있으며, 이외에 여러 곳에서 도입을 검토하고 있는 상황이다. 올해에는 자동차, 항공, 조선 등 산업을 중심으로 고객 사례를 발굴할 수 있을 것으로 기대한다.    지난해 헥사곤MI의 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 솔루션에 대해 소개한다면  헥사곤은 다양한 규모의 제조 분야를 위한 솔루션을 갖고 있으며 제품간의 연결성에 신경을 썼다. 지난해 두 자릿수의 매출 성장은 기존 제품이 고르게 성과를 얻은데 따른 것으로 본다. 특히 2021년 헥사곤의 포트폴리오에 추가된 ETQ의 경우 2023년 국내에 처음으로 선을 보였다. ETQ는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반의 기업용 소프트웨어로, 품질경영시스템(QMS), 환경·보건·안전(EHS), 감사 관리, 공급업체 관리, 문서 관리, 컴플라이언스 관리 등 제조업에서 품질과 환경, 안전 관리를 위해 요구되는 다양한 소프트웨어를 제공한다. ETQ는 제조 품질 관리 데이터, 부적합 보고서, 고객 불만 및 의견 등을 자동화해 전체 제품의 수명주기 동안 품질 관리에 대한 전사적인 인사이트를 제공하는 것이 큰 특징이다.    헥사곤MI의 국내 인원은 어떻게 구성되어 있고, 최근 변화가 있다면 어떤 것인지 헥사곤MI의 국내 직원 수는 140여명이며, 본사 오피스 외에도 용인에 PCMM 검/교정 및 자동화 센터 및 창원에 기술지원센터를 갖추고 있다. 헥사곤MI는 디지털 전환과 솔루션 컨설팅을 중심으로 인력 확대를 진행하고 있는데, 이는 고객의 프로세스를 이해하고 고객의 문제 해결을 지원할 수 있는 전문 인력이 필요하다는 판단에 따른 것이다. 본사 오피스로의 통합과 함께 인력 확충을 통해 토털 솔루션 컨설팅을 강화할 계획이다. 또한, 올해 2월에는 창원 기술지원센터를 재개관하면서 경남 지역 내 다양한 제조 고객을 지원하는 한편 지역 제조업 발전에 기여할 수 있게 되었다. 향후 창원 기술지원센터는 디지털 전환의 중요 거점으로서 글로벌 강소기업을 지원하고, 지역 제조 혁신을 선도하는 중심점이 되어 지역 경제와 인재 양성에 기여하고자 한다.   올해 주목하거나 강조하고자 하는 시장 흐름 또는 기술 이슈가 있다면 2024년 산업계의 중요한 화두는 디지털 전환과 제품 개발 주기의 단축이라고 생각한다. 디지털 전환은 제조 산업에서 빠르게 진행되고 있다. 제조업체들은 3D 프린팅, 적층제조(AM), 디지털 트윈 등 새로운 제조 기술을 도입하여 생산 효율, 품질, 지속가능성을 향상시키고 있다. 또한 제조산업에서는 다양한 소비자 요구에 빠르게 대응하는 것이 중요해지고 있다. 이를 위해 더 짧은 시간에 여러 옵션을 평가하고, 결함을 조기에 발견 및 해결하며, 설계 요구 사항을 더 빨리 충족하는 등 제품 개발 주기를 단축하여 시장에 선보이고자 하고 있다. 한편으로 생산 기간을 줄이기 위해서 다양한 솔루션에서 나오는 데이터를 전달하고 가공하는 것이 어려움으로 작용한다. 결과 데이터를 초기 개발로 피드백해 재사용하는 것도 이슈이다. 헥사곤은 고객의 생산주기를 단축하고 생산성을 높이기 위한 디지털 전환에 집중하고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 산업계의 트렌드가 디지털 전환과 제품 개발 주기 단축이라는 점에서 디지털 리얼리티 플랫폼인 넥서스는 플랫폼을 사용하는 모든 부서가 동일한 데이터 및 변경/업데이트된 데이터를 사용하여 동시에 작업할 수 있으며, 이를 통해서 풍부한 데이터를 가진 제품의 출시 기간을 단축할 수 있다는 특징이 있다.  제조업체는 넥서스를 통해 더욱 민첩하고 탄력적인 프로세스를 구축할 수 있으므로 변화에 대응하고 새로운 기회를 활용할 준비를 더 철저히 갖출 수 있고, 이를 통해 제품 출시를 앞당기고 더욱 자율적인 워크플로를 개발할 수 있다. 헥사곤은 향후 지속적으로 각 고객에게 필요한 다양한 새 넥서스 앱과 솔루션을 출시하여 시장에 필요한 기술을 제공할 예정이다.   향후 헥사곤MI의 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 높은 지정학적 불확실성 및 유가 및 환율로 인하여 제조업 시장 상황 자체는 지난해와 크게 다르지 않을 것으로 보인다. 그러나, 정부 차원에서 제조업의 디지털 전환 공급 기술 고도화를 지원하고 있고 항공우주, 자동차, 조선 및 반도체 분야의 대기업에서도 생산 공정의 디지털 전환이 진행되고 있다.  헥사곤MI는 2024년에도 전년 대비 두 자릿수 성장률의 매출액 달성을 목표로 자동차, 항공우주, 조선, 반도체 등 주요 산업 분야에서의 성장을 가속화하고, 디지털 전환을 지원할 계획이다. 또한, 넥서스를 통한 개방형 생태계의 인지도를 높이고 이를 통해 국내 제조업체의 디지털 전환을 위한 핵심 파트너로 자리매김하고자 한다. 넥서스의 기능과 성능을 지속적으로 개선하여 고객의 요구 사항을 충족시킬 수 있도록 노력하는 동시에, 여전히 높은 중요도를 가지며 헥사곤의 성장에 기여하는 다양한 솔루션의 비즈니스도 진행할 계획이다. 헥사곤이 가진 다양한 기술을 통합해 고객의 가치를 국대화할 수 있도록 지원하고자 한다. 한편, 헥사곤MI는 플랜트 설계 및 자산 관리 솔루션을 제공하는 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(헥사곤ALI)와 건축/토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 솔루션을 제공할 수 있는 헥사곤 라이카지오시스템즈 등 한국 내 헥사곤의 다른 계열사와 협력하여 ‘OneHexagon’ 차원의 통합 기술 솔루션을 제공하고자 한다. 이외에 채널 파트너와의 소통 강화 및 협력도 추진할 계획이다. 제품 및 산업별 파트너사와 컨설팅에 주력하는 파트너사 등 다양한 채널 파트너와 함께 생태계를 넓히면서, 파트너 지원 프로그램도 확대할 예정이다.     ■ '2022 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2024년 새해는 시작부터 부동산 부실 문제와 인플레이션으로 경기가 좋지 않고, 올해에는 미국도 코로나19로 인한 디지털 산업의 거품이 빠지면서 IT 인원의 대량 해고가 예상된다. 이것은 한국도 마찬가지이다. 매년 2월 칼럼을 쓰는 시기는 모두 올해의 트렌드에 대해서 이야기를 한다. 특히 매년 1월 중순에 열리는 미국의 CES가 화두이다. 몇 년 전부터 주장해 보지만 기자, 영업 사원, 유튜버라면 가지만 전문가들이 갈 장소는 아니다. 올해는 특히 세계적인 불경기이고 점점 수준이 낮아지고 있어서 대중의 관심이 줄고 있다. 그리고 요즘 업계에 가장 영향력이 있는 애플, 오픈AI, 앤비디아, 테슬라 같은 기업들이 불참하고 있다. 강자들은 자기들의 제품 발표회가 따로 있어서 자기 행사에 집중한다. 이제는 백화점같은 콘퍼런스의 시대는 저물어가고 있다. 아직 한국 미디어와 한국 기업들은 열심히 참석한다. 올해는 중국 기업도 최대 위기이지만, 그 다음으로 한국 기업도 위기가 올 수 있다. 다행히 현대자동차가 선방했지만 내년을 장담할 수 없다. 이 와중에도 먼 미래의 모빌리티를 주장한다. 삼성전자의 작년 실적은 수십 년만에 최악이다. 그래도 다시 안 올 메모리 반도체 특수를 기다리고 있다. 우리 사회는 희망 고문 사회가 되어 가고 있다. 한국은 언제부터 과거 지향적이 되고 있는가? 어떤 부동산 전문가가 한국의 아파트 가격은 사이클이 있다고 주장한다. 한국처럼 지역 시장은 반복 사이클이 있을 수 있다. 그러나 혁신의 세계에서는 ‘사이클’이 아니라 ‘파동’이라고 해야 한다. 이제 한국은 과거의 반도체 호황이나 부동산 호황이 다시 안 올 수 있다. 모든 외부 환경이 과거와 다르기 때문이다. 그러나 사람들은 그 시절을 잊지 못하고 계속 기다리고 있다. 과거 봉건사회에서는 배우고 공부해서 남을 가르치는 것이나 벼슬을 하는 것이 최고라고 생각했다. 최근의 산업 시대는 공부해서 실행하여 성과를 얻기보다는 학벌을 만들었다. 미래 사회에서 혁신은 결과를 만들어내는 것이다. ‘아는 것’과 ‘아는 것으로 성과를 내는 것’은 아주 다른 이야기이다. 아직도 한국 사회의 인재들의 고질적인 문제는 성공 비즈니스 모델의 창조성이 부족하다는 점이다.   ▲ First you learn, then you remove the ‘L’   그림의 문장은 처음에는 학습(learn)을 통해 지식과 기술을 습득하고, 이후에는 그 학습을 통해 얻은 지식과 기술로 성과나 보상(earn)을 얻게 된다는 의미이다. 약간 궁금해서 여기서 ‘L’이 무엇일까 생각해 봤다. 그것은 훈수(lecture)라고 생각한다. 한국 사회에서는 지난 수십 년간 공대에서 수많은 공대생이 졸업했다. 그러나 진정한 엔지니어 교육은 실패했다. 대량 교육으로 재벌 대기업의 부품처럼 살아갔지, 진정한 엔지니어가 없다. 학벌만 대량으로 만들어서 실제 제품을 설계하고 생산하는 지식과 경험이 없는 엔지니어를 양산했다. 다이슨의 CEO인 제임스 다이슨은 11년 전에 쓴 책 ‘스마트 엔지니어링’에서 소개한 세 명의 사장 중 하나이다. 그는 자서전에서 지난 몇 년 동안 미래의 먹거리로 전기자동차에 전념하였다. 그러나 그는 7억 달러를 소비하고 전기차로 돈을 벌 수 없다라는 것을 깨달았다. 그것은 기술 문제가 아니라 이윤 때문이라고 한다. 현재 잘 나가고 있는 테슬라의 일론 머스크가 그동안 전기자동차를 팔아서 돈을 번 것보다는 전기자동차를 팔 때마다 받는 환경지원금으로 살았다고 한다. 스마트 엔지니어링에 대한 근본적인 이해가 필요하다. 너무 많은 정보의 세상에서 더욱 철학적 가치가 필요하다. 철학자가 아닌 소피스트가 되기 쉽다. 인사이트나 본질을 이해하는 것보다 표면적 지식으로 구성된 소피스트가 되는 것을 경계해야 한다. 우리 사회는 새로운 무엇을 배우면 그것으로 혁신 비즈니스 모델을 만들기보다는 강의나 자격증으로 돈을 벌려고 한다. 올해의 생존 키워드는 ‘L’을 제거하는 것이다. 훈수(lecture), 리드 타임(lead Time), 새는 돈(leaking money), 과중한 업무 또는 짐(load) 이다. 올해 개인적 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 챗GPT와 롬리서치를 만든 증강지능시스템(Augmented Intelligence System)으로 새로운 비즈니스 모델을 만들어서 수익을 만드는 것이다. 드디어 올해에는 지난 해 공부했던 챗GPT로 강의가 아닌 작업으로 돈을 벌기 시작했다. 두 번째는 이번에 새로 구입한 폴딩 전기자전거로 전국을 돌아다니는 것이다. 폴딩 자전거는 언제든지 접어서 열차나 고속버스로 이동할 수 있다. 전기자전거는 전기자동차를 공부하기에 아주 좋은 대상이라고 할 수 있다. 물론 배우는 것에서 그치지 않고 수익을 만들수 있는 비즈니스 모델을 생각하고 있다. 생각하기 나름이다. 자신의 장벽을 이용해서 기회의 다리로 만들자. - 조형식   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2024년 새해에는 한국 경제가 더욱 힘들어진다고 한다. 코로나19가 끝나면 좋은 시절이 올 수 있다는 희망과 다르게 러시아-우크라이나 전쟁이 일어났고, 최근에서는 이스라엘과 하마스 간의 전쟁이 일어났다. 이러한 와중에도 인공지능에서 분야에서는 생성형 AI(generative AI)가 급속도로 발전하고 있다. 특히 2023년은 챗GPT(ChatGPT)의 해라고 해도 과언이 아니다. 많은 기술이 챗GPT의 광풍으로 약간 묻혀버렸지만, 또다른 많은 기술이 출현하고 있다.  많은 전문가가 과거의 데이터를 가지고 미래를 예측하려고 하지만 그것은 다른 변수를 적게 적용할 때이고, 요즘처럼 변수가 많고 변동의 폭이 큰 경우 이런 트렌드(trends)는 적용하기 어렵다. 디지털 대전환의 시대에서 인공지능 대전환(AI transformation)의 시대로 급격하게 변화하고 있다. 이것은 인간이 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어를 공부하는 시대에서, 기계(컴퓨터)가 인간의 언어를 이해하는 시대로의 전환을 의미한다. 이것은 과거에 디지털 기술이 우리 사회에 디지털 파괴적 혁신(disruptive innovation)이 가져온 충격보다 더 강력할 수 있다.  2024년에는 인공지능 파괴적 혁신의 원년이 될 수 있다. 항상 우리가 상상한 것 이상의 무언가가 일어났다. 그리고 구체적인 것을 예측하기는 불가능하다. 우리의 상상력은 우리의 경험에 바탕을 두고 있기 때문이다. 인간의 상상력은 대단하지만 또한 경험의 한계 안에 있다. 당분간 대부분의 기업은 챗GPT 같은 생성형 AI에 최우선적으로 투자할 것이다. 그러나 기업은 생존하기 위해서 그 이상을 생각해야 한다. 챗GPT같은 환경은 어쩌면 그동안의 인터넷 판도를 급격하게 변화시킬 수 있다. 복잡하고 다양한 경로로 지식을 찾아가는 그동안의 검색 환경과 달리, 단 한 번의 질문으로 해답을 찾아가는 챗GPT 환경은 모든 비즈니스 환경을 급격하게 변화시킬 가능성이 있다.  과거 정보 사회에서의 데이터, 정보, 지식, 그리고 인사이트와 지혜같은 구조에서 그림과 같은 구조로 변화할 수 있는 것이다.    ▲ 지식, 디지털 스레드, 생성형 인공지능의 시대   이제는 데이터(data)와 정보(information)와 지식(knowledge)이 넘치는 시대가 오고 있다. 이것을 어떤 지식 그래프(knowledge graph)로 연결할 것인가? 그리고 이것은 디지털 스레드(digital thread)로 소통할 것인가? 최종적으로 이것을 어떤 형태의 결과물로 만들고 서비스하고 수익화를 할 것인가가 중요한 시점이다. 수익화에 실패한 혁신은 지속될 수 없다.  생성형 인공지능 환경은 디지털 트윈(digital twin)이나 가상화(virtualization)와 소프트웨어 정의(software defined)와 같은 환경을 가속시킬 것으로 예상된다. 가상화와 소프트웨어 정의는 두 가지의 다른 컴퓨팅 개념이며, 각각 다른 측면에서 컴퓨팅 환경을 변화시키는 기술이다. 인공지능을 이용해서 인간의 감성과 지능으로 증강하는 시대가 2024년에 시작될 것이다.  꿈은 말도 안되게, 목표는 원대하게, 실행은 집요하게…   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   디지털 대전환의 시대에서 인공지능 대전환(AI transformation)의 시대로 급격하게 변화하고 있다. 이것은 인간이 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어를 공부하는 시대에서, 기계(컴퓨터)가 인간의 언어를 이해하는 시대로의 전환을 의미한다. 컴퓨터와 코딩 지식이 없는 사람들이 자신의 혁신적인 생각과 아이디어로 챗봇 인공지능 앱을 만드는 시대가 오고 있다. 이것은 일반 사람들이 컴퓨터 소통 전문가의 의존에서 벗어날 수 있는 시대가 되어 가고 있다는 것이다. 디지털 시대가 도래했을 때 많은 사람들이 부정적이고 저항했지만, 결국 우리는 현재 디지털 시대에 살고 있다. 디지털 대전환(DX, digital transformation)의 인공지능은 디지털 전문 지식의 장벽이 있었으나, 새로운 챗GPT(ChatGPT) 대전환의 시대에는 이런 장벽이 무너지고 있다. 코딩 공부로 인생을 낭비할 필요가 없다. 디지털 환경을 만들기 위해서 디지털 전문가의 도움을 받을 부분이 급격히 없어지고 있다. 이런 것이 챗GPT 대전환의 시대가 되는 것이다. 지난 2022년 11월호에 ‘인공지능 GPT-3와 개인 지식 그래프 그리고 디지털 정원’이라는 칼럼을 쓰기 시작해서 이번 칼럼까지 합하면 총 6개의 컬럼을 쓰고 있다. 2023년 3월호, ‘챗GPT가 모든 것을 변화 시킬 것이다’ 2023년 4월호, ‘챗GPT 비즈니스의 기회’ 2023년 5월호, ‘챗GPT 온톨로지’ 2023년 6월호, PLM 시대 정신, 트렌드, 챗GPT 활용’ 2023년 9월호, ‘디지털 노애스크 그리고 지식, 노하우, 노애스크’ 2023년 12월호, ‘챗GPT 대전환의 시대’ 우리는 역사적으로 스티브 잡스의 시대에 살았다. 그는 스마트폰의 생태계를 만들었다. 최근에는 일론 머스크가 스티브 잡스를 대체한 것처럼 보이지만, 스티브 잡스에 비해서 너무 공상과학 소설을 쓰고 있다. 지난 일년 동안은 신선한 오픈AI(OpenAI)의 CEO인 샘 올트먼의 출현으로 새롭고 흥미로운 디지털 생활을 하고 있다. 2023년은 샘 올트먼과 오픈AI 그리고 챗GPT의 해라고 해도 과언은 아니다. 그것들의 출현은 디지털 분야는 물론 모든 분야에 엄청난 영향을 끼쳤다. 시작은 너무 경이로웠으나 이렇게 작고 혁신적인 조직이 살아남을 수 있을까하는 우려가 더 많았다. 곧 구글이나 마이크로소프트, 애플 그리고 메타 등 디지털 거인이 흡수합병할 것 같았으나, 사업화 모델을 만들면서 살아 남았다. 그러나 아직은 미래의 수익 구조에 대해서는 불확실하다. 하지만, 최근에 열린 오픈AI의 첫 개발자 대회(OpenAI DevDay)는 많은 사람에게 놀라운 발전 속도와 미래의 수익화에 대한 확신을 주었다. 더욱 놀라운 것은 현재 진행하고 있는 AI 스타트업 기업의 생존을 위협할 정도의 추진력이 있었다.    그림 1. 챗GPT 앱 개발 환경   이제부터는 개인의 1일 1앱 시대로 아주 간단하게 챗봇GPT 앱을 만들 수 있고, 이것을 앱스토어에서 수익화할 수 있다는 것이다. 아침에 일어나서 질문한 내용의 대답을 마인드 맵으로 만들어주는 GPT를 만들어 봤다. 이름은 마인드 매퍼(Mind Mapper)이다. 예를 들어, 마케팅 전략의 마인드 맵 구조를 만들어 달라고 한 다음에 그림으로 그려달라고 하면 결과물이 나온다.  그동안 쓴 디지털 컬럼의 데이터를 모든 입력하여 ‘디지털 세이지(Digital Sage)’라는 GPT 앱을 만들고 ‘PLM 지식’이라는 책의 내용을 입력하여 PLMBOK GPT 앱을 만들어 봤다. 추후에는 GPT 스토어에 올려서 공유할 예정이다.  최근에는 오픈AI에 엄청난 소동이 있었다. 2023년 11월 17일 이사회의 전격적인 샘 올트먼 해임은 모든 사람들을 경악하게 하였다. 그 다음 사태에 대해서 촉각을 곤두세웠는데, 다행히 11월 21일 샘 올트먼이 오픈AI CEO에 복귀하는 것으로 일단락되었지만 약간의 후유증이 있을 것으로 예상된다. 우리 사회에서 많은 사람이 인공지능의 급속한 발전에 대해서 우려하고 있다. 이것은 좋은 생각인 것 같다. 그러나 확실한 것은, 2024년은 이런 모든 것의 원년이 될 것이다. 다시 말해서 챗GPT 대전환 시대의 원년이 될 것이다. 이런 시대의 생존 방법은 두 가지이다. 혁신은 감성이다. 우리에게 혁신이 필요한 것은 대담한 미래 대응을 하기 위해서이다. 루틴으로 미래에 대응하는 시대는 지났다. 미래는 변화의 폭이 너무 크고 불확실하다. 애매하다. 복잡하다. 우리는 두 가지의 혁신적 대응이 필요하다. 하나는 변화에 대해서 적응력을 키우는 것이고, 하나는 불확실성에 대처하는 능력을 키우는 것이다.  신속하게 새로운 것을 배워야 한다는 것이 미래 준비의 덕목이다. 그리고 어떤 것은 인공지능의 대답보다 더 깊게 이해해야 한다. 신속하게 새로운 것을 배우려면 메타 인지같은 기초 체력이 필요하고, 어떤 분야를 깊게 알려면 열정과 철학이 필요하다.   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2014년 가트너에서 발표한 10대 전략 기술 트렌드 중 하나인 SDx(Software Defined Anything/Everything)는 클라우드 컴퓨팅 및 데이터센터 시장에서 소프트웨어 기반의 표준 확립을 위한 시장의 모멘텀이 점차 강력해지면서 화두가 된 용어다. 끊임 없이 진화하는 디지털 시대에 새로운 가능성이 시작되고 있다. 메타버스와 디지털 트윈, 사이버-물리 시스템의 화려한 세계에서 벗어나, 이제는 가상화 및 SDx와 관련된 모든 것의 시대가 시작된다. 지금의 챗GPT(ChatGPT) 열풍이 오기 전에는 메타버스가 가장 주목을 받았다. 메타버스 역시 현실 세계의 가상화이다. 메타버스란 3D 몰입형 가상 공유 공간이다. 메타버스의 긍극적인 목적은 감각의 가상 세계인 인터넷의 진화된 감각 인터넷을 구축하는 것이다. 게임 분야나 예능 분야는 매력적이지만, 물리적 세계에 살고 있는 사람들이 오랫동안 가상의 세계인 메타버스에 머무르게 하는 것이 핵심이다. 현재 대략적인 분야는 메타(Meta)가 주장하는 사람들과의 연결 분야이고, 애플이 꿈꾸는 개인의 가상 세계 경험이다. 어떤 미래 전문가들은 웹 3.0(Web 3.0)의 세계를 메타버스에 투영하고 있다.  현재 우리가 영유하는 인터넷은 1960년대 미국의 국방성이 핵 전쟁을 대비해서 만든 네트워크 인프라이다. 메타버스/웹 3.0의 인프라 비용을 누가 댈 것인가에 대한 의문이 새롭게 생긴다. 확실한 것은 개인이나 특정 기업이 막대한 메타버스 인프라에 투자하지는 않을 것이고, 기술적으로도 아직 문제가 많다는 점이다. 네트워크의 속도라든가 컴퓨터의 성능과 그래픽 처리장치(GPU) 가격과 VR/AR 해드셋의 성능과 디스플레이 등이 메타버스의 기대감을 충족시키지 못하고 있다. 결론적으로 메타버스의 가상 세계가 현실 세계를 완전히 대체할 수 없다.  디지털 트윈의 문제점은 우리의 현실 세계의 물리적 트윈(physical twin)을 잘 쓰기 위해서 디지털 트윈 (digital twin)을 만들어서 시뮬레이션이나 최적화와 예측을 하려고 하는 것이다. 그러나 디지털 트원을 만드는 비용은 현재에 물리적 제품을 개발하는 비용을 증가시킬 것이다. 또한 두 트윈 간의 실시간 연동 등 보이지 않는 비용이 많다. 또한 디지털 트윈 모델을 얼마나 정교하게 만들 것인가 역시 상당한 비용과 리스크가 있다.  컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE System)이나 시뮬레이션 분야에 새로운 활력을 불어넣을 것 같지만, 생각보다 쉽지 않다. 우선 해석이나 시뮬레이션에서 모델링(modeling)에 대한 일반인의 기대감이 높다. 마치 모델이 물리적 실체를 대체할 정도로 정교하다고 생각하는 경향이 있다. 그것은 모델링이라는 개념을 잘못 이해하고 있는 것이다. 모델링의 목적은 실제의 현상을 예측하거나 최적화하거나 문제를 해결하기 위해서 단순화하는 작업이다. 개발과 해석을 하는 사람이 가장 힘들어하는 부분이 모델에 대한 일반 관리자의 기대치가 높다는 것이다. 항공/방위산업이나 의료 분야 등 특정 분야에서는 디지털 트윈의 비용을 감수하겠지만, 모두 분야에 디지털 트윈을 도입하기 위해서는 여러 장애물이 있다.   그림 1. 가상화   지금은 메타버스의 인기가 급속도로 사라지고 그 대안으로 디지털 트윈에 대해 관심이 커지고 있는 상태이지만, 메타버스처럼 모든 분야에 적용할 수 있는 것은 아니다. 주로 제품 개발, 제품 생산과 유지보수 등에 관심이 집중되고 있다. 그러나 대부분의 사람은 메타버스처럼 새로운 개념이 나오면 환상을 가지고 있다. 디지털 트원 역시 메타버스처럼 기술이 완성된 것이 아니다.  사이버-물리 시스템(CPS : Cyber-Physical System)은 메타버스와 디지털 트윈의 인기가 오기 전에 유행했다. 초기 4차 산업혁명의 최종 목표는 사이버-물리 시스템의 스마트 공장이었다. 그러나 현실은 추상적인 개념처럼 구현하기 쉽지 않다. 또한 물리적인 부분과 디지털적인 부분을 동시에 한 공간에 존재하게 한다고 하는 것은 디지털 트윈보다 더 복잡한 기술이 필요하다. 하이브리드 자동차처럼 더 복잡한 문제를 만들 수도 있다.  이런 것을 종합해 볼 때 디지털 트윈, 메타버스, 사이버-물리 시스템을 넘어 모든 것을 가상화(virtualization)하는 것이 가장 상품성이 있다. 오컴의 면도날(Ockham’s Razor) 원칙처럼, 기능이 같다면 가장 간단한 것이 진리에 가깝다는 것이다. 이제 디지털 시대를 넘어서 가상화 시대가 될 것으로 생각된다. 가상화는 현실 세계에서도 소프트웨어로 제어되는 것을 의미한다. 가상화는 현실과 디지털 세계를 융합하는 힘을 갖춘 혁신이다. 물리적 제약을 뛰어넘어 우리의 상상력을 현실로 만들어내며, 더욱 효율적이고 유연한 비즈니스 모델을 구축하는데 도움이 된다. 기업과 개인은 가상 공간에서 새로운 창의적인 서비스와 경험을 제공하며, 세상을 원하는 대로 조작하고 혁신할 수 있다.  가상화는 그 동안 꾸준히 진행되어 왔다. 인터넷의 발전과 클라우드 컴퓨팅, 스마트폰의 보급은 가상화를 주도해 왔다. <그림 2>는 우리가 물리적으로 사용했던 실체(entity)가 소프트웨어 정의 x(Software Defined x)를 사용해서 개인 컴퓨터와 스마트폰 그리고 스마트 워치까지 가상화되었다는 점을 보여준다.    그림 2. 우리 삶에 있어서의 가상화   소프트웨어로 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고, 소프트웨어로 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중 하나는 자동차의 가상화이다. 또한 정보통신기술(ICT) 가운데 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 환경은 IT 환경의 가상화를 주도하고 있다. 현재의 가상 머신(virtual machine), 가상 저장 공간(virtual storage), 가상 메모리(virtual memory) 등이라고 할 수 있다. 이런 것은 SDN 컨트롤러(SDN controller), 소프트웨어 정의 네트위킹(SDN), 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC), 소프트웨어 정의 라디오(SDR)으로 발전었으며, 현재 각광을 받고 있는 소프트웨어 정의 자동차(Software Defined Vehicle) 그리고 국방에서는 소프웨어 정의 음파탐지기(Software Defined Sonar), 소프트웨어 정의 레이다(Software Defined Radar), 소프트웨어 정의 무기(Software Defined Weapon)으로 진화 중이다.    그림 3. FM 라디오의 가상화   그러면 가상화(virtualization)와 소프트웨어 정의(software defined)의 차이점이 궁금해진다. 가상화와 소프트웨어 정의는 두 가지의 다른 컴퓨팅 개념이며, 각각 다른 측면에서 컴퓨팅 환경을 변화시키는 기술이다. 가상화는 기계나 장비를 가상적으로 모델링하고 실행하는 기술이며, 소프트웨어 정의는 기계나 장비의 제어와 관리를 소프트웨어로 추상화하여 효율적으로 운영하고 제어하는 방식이다. 이러한 개념은 자동화와 효율성을 향상시키는 데에 도움이 된다. 비즈니스 가상화에서 가장 성공한 기업은 애플이다. 삼성은 핸드폰에 하드웨어 모듈을 조합하는 것으로 승부했지만, 애플은 가상화로 승부하였다. 서비스 가상화의 대표적인 사례는 영화관이 넷플릭스가 된 것이다. 디지털 전환으로는 충분하지 않다. 디지털 전환의 게임 체인저는 가상화이다. 가상화에서 현재 가장 각광을 받고 있는 것이 소프트웨어 정의 x이며, 그 중에서 가장 관심이 집중되고 있는 것이 소프트웨어 정의 자동차이다. 자동차에서 추상화하려면 기존의 모든 기능을 소프트웨어 관점에서 정의해야 한다.   그림 4. 자동차의 기능 정의   각 기능을 소프트웨어로 정의하고 코딩을 해야 하며, 소프트웨어 정의 환경에서 검증하고 인증해야 한다. 그리고 필요한 센서 기술도 확보해야 한다. 소프트웨어 정의 부분은 디지털 트윈과 연결도 할 수 있다.  뷰카(VUCA)는 지금처럼 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 해야 한다. 미래의 대한민국 산업은 항상 안주하지 않고 안 가 본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근에 미래의 지식(knowledge)과 노하우(know-how)에 대해서 생각해 봤다. 특히 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 인공지능(generative AI)의 발전은 전통적인 지식 습득 방법에 대해서 여러 가지 변화와 영향을 줄 수 있다고 생각한다. 챗GPT를 사용하면서 다음과 같은 이점을 발견하였다. 이전에는 특정 정보나 지식을 얻기 위해서 책을 읽거나 전문가에게 문의해야 했지만, 이제는 생성형 인공지능같은 도구를 사용해서 즉시 필요한 정보나 대답을 얻을 수 있다. 이것은 인간 두뇌의 역동적인 흐름에 아주 적합하다. 아이디어가 갑자기 생각날 때 필요한 정보와 지식을 연결할 수 있으면 생산성이 폭발적으로 향상될 수 있다.   ▲ 디지털 노애스크 그리고 지식, 노하우, 노애스크   또한 사용자가 특정 질문을 하면 그에 대한 맞춤형 답변을 받을 수 있어서 개인의 학습 요구와 속도에 맞춰서 학습을 할 수 있다. 언제 어디서든 접근이 가능하기 때문에 학습의 지속성을 강화할 수 있다. 예를 들어서, 특정한 주제에 대한 깊은 이해나 새로운 인사이트를 얻기 위해 질문을 계속하면서 소통 학습으로 확장할 수 있다. 챗GPT와 같은 도구를 사용하면 이전에는 불가능한 다양한 주제에 대한 정보를 빠르게 탐색하고 진도가 나갈 수 있다. 이전에는 정해진 시간에 개념이나 정보의 흐름을 방해하기 때문이다. 전통적인 교육 방식과 생성형 인공지능을 결합하여 더 효과적인 교육 방법을 만들 수도 있다. 예를 들어서, 강의 도중에 모르는 내용이 있을 경우 즉시 챗GPT에 질문하여 추가 정보를 얻는 것과 같은 방식이다. 그러나 이러한 변화에도 불구하고, 전통적인 학습 방법은 여전히 주효하다는 생각과 새로운 방향으로 진화해야 한다는 생각으로 나뉠 수 있다. 전자의 이유는, 아무리 발전된 AI 모델이라도 인간의 사고방식, 경험, 직관, 인간 간의 상호작용 등을 완전히 대체할 수 없기 때문이다. 따라서 AI는 전통적인 학습 방법의 보완적인 역할을 하는 것이 바람직하다고 주장한다. 그러나, 후자는 자동차의 발명은 과거의 마차의 패러다임과 단절될 수 있다는 것이다. 전기차의 개발 프로세스와 내연기관의 개발 프로세스는 아주 다를 수 있다는 가정이다. 새로운 지식에 대한 생각을 하기 전에 지식과 노하우에 대해서 생각해 보자. 우선 챗GPT에게 지식과 노하우에 대해서 물어봤다. “지식은 경험이나 교육을 통해 습득한 사실, 정보, 설명 또는 기술에 대한 이해 또는 인식을 의미합니다. 여기에는 서로 다른 개체 간의 관계나 연관성을 인식하는 것이 포함됩니다. 지식은 주제에 대한 이론적 이해로 볼 수 있습니다. 예를 들어, 고속 운전은 사고로 이어질 수 있다는 지식을 가지고 있을 수 있습니다. 이러한 지식은 종종 책, 데이터베이스 또는 기타 저장소에 저장되거나 문서화되어 다른 사람에게 전달되거나 전달될 수 있습니다. 노하우는 어떤 일을 수행하기 위한 실질적인 전문 지식이나 기술을 의미합니다. 특정 행동이나 작업을 수행할 수 있는 능력에 관한 것입니다. 명시적으로 설명하거나 전달할 수 있는 지식과 달리 노하우는 암묵적인 경우가 많기 때문에 쉽게 설명하거나 가르치기 어려울 수 있습니다. 다시 운전의 예를 들어보면, 노하우는 운전에 대한 지식이 아니라 자동차를 운전하는 실제 기술이라고 할 수 있습니다. 노하우는 실제 경험과 연습을 통해 얻을 수 있는 것입니다. 차이점을 더 자세히 설명하기 위해 이렇게 생각해 보세요. 기타 연주에 관한 책을 읽으면 기타가 어떻게 소리를 내는지, 기타의 다양한 부품이 어떤 기능을 하는지, 심지어는 다양한 코드에 숨어 있는 음악 이론에 대한 지식을 얻을 수 있습니다. 하지만 직접 기타를 들고 연습하지 않으면 실제로 기타를 연주할 수 있는 노하우는 얻을 수 없습니다. 더 넓은 범위의 계산과 사회 및 경제의 발전에서 지식(이론적 이해)과 노하우(실제 적용)는 모두 중요합니다. 지식은 기초와 방향을 제시하고 노하우는 실행과 실질적인 실현을 보장합니다.” 다시 챗GPT에게 일반적인 용어인 노하우와 개인적인 용어인 노애스크(know-ask)에 대해서 질문을 했다. “노하우와 노애스크는 두 개의 다른 개념입니다. 노하우는 특정 작업을 수행하는 방법에 대한 실질적인 지식이나 경험을 의미합니다. 노하우는 주로 실무 경험을 통해 얻어지며, 교과서나 이론적인 학습만으로는 얻기 어렵습니다. 예를 들면, 자전거를 타는 방법, 특정 소프트웨어를 사용하는 방법, 기계를 운영하는 방법 등이 노하우에 해당됩니다. 노애스크의 개념은 널리 알려진 표준 용어가 아니지만, 이를 ‘질문하는 방법을 아는 것’ 혹은 ‘적절한 정보나 지식을 얻기 위해 어떤 질문을 해야 하는지 아는 것’으로 해석할 수 있습니다. 정보나 지식을 효과적으로 얻기 위해서는 어떤 질문을 해야 하는지, 어떻게 질문을 구성해야 하는지 알아야 합니다. 특히 복잡하거나 전문적인 주제에서는 정확한 질문을 통해 원하는 답변을 더 쉽게 얻을 수 있습니다. 두 개념의 가장 큰 차이는, 노하우는 ‘어떻게’ 특정 작업을 수행하는지에 대한 지식이며, 노애스크는 ‘어떻게’ 정보나 지식을 효과적으로 요청하거나 찾아내는지에 대한 지식입니다.” 챗GPT에 물어 본 두 가지 질문에 대해서 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 지식이란 대상에 대한 인식이고, 노하우는 어떻게 수행하는지에 대한 지식이며, 노애스크는 효과적으로 요청하거나 찾아내는 지식이라고 할 수 있다. 미래에는 지식 생태계에서 노애스크가 중요하다. 특히 디지털 지식에서는 디지털노애스크(digital know-ask)가 중요하다. 현재 프롬프트(prompt)도 디지털 노애스크의 일종이라고 할 수 있다. 디지털 노애스크는 챗GPT나 생성형 인공지능이 이해할 수 있는 디지털 질문(digital question)이라고 할 수 있다. 노애스크는 단지 질문만이 아니라 대행 요구도 될 수 있다. 다양한 지식과 경험이 필요한 프로젝트에 필요한 지식이나 노하우를 처음부터 학습해서 하기는 불가능에 가깝다. 인공지능과 연결 API가 지속적으로 발전할 것이고, 인간은 디지털 하우애스크 스킬을 발전시켜야 한다.   노애스크는 시스템 엔지니어링이나 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 디지털 트윈과 같이 협업 시스템 개발 환경에서도 필요하다. 복잡한 시스템에서 모든 분야의 지식을 다 알 수는 없다. 많은 부분을 인공지능이나 다른 도메인 데이터베이스에 의존해야 하고 대행해야 한다. 모든 개발 엔지니어가 시스템 개발을 위해서 오랫동안 CAD나 CAE 도구와 소프트웨어 코딩, 엑셀 같은 개발 환경을 공부하는 것은 비효율적일 수 있다. 이런 것은 디지털 노애스크를 이용해서 해결하면 된다. 현재 인간의 학습속도보다 빠르게 변하는 지식 환경 속에서 노애스크가 가장 큰 경쟁력이 될 것이다. 이런 디지털 노애스크는 개인에게 엄청난 초능력을 가져다 줄 수 있을 것이다. “If you don’t ask, You don't get.” - 스티비 원더   ■ 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.