헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)는 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰해 발간된 ‘글로벌 첨단제조산업보고서(Advanced Manufacturing Report)’에서 제조업체 중 98%가 데이터 문제로 인해 협업 및 생산성 향상에 어려움을 겪고, 고객의 요구사항에 대응하는 시간이 지연되어 비즈니스 목표 달성에 실패할 위험이 있다고 밝혔다. 이번 보고서는 고부가가치 제품의 디자인과 제조에 근본적인 변화를 가져온 세 가지의 디지털 전환 촉매로 ▲데이터 품질과 활용 가능성 ▲조직 내 협업 및 자율적 권한 부여 ▲자동화를 뽑았다. 헥사곤은 최고경영자를 포함한 전 세계 500명의 제조업계 리더를 대상으로 한 디자인, 완제품 및 품질 관리까지 전체 가치사슬을 아우르는 글로벌 조사 연구를 기반으로 제조업계의 트렌드, 리더들이 직면하는 도전과제, 성공 사례와 새로운 기회에 대한 인사이트를 보고서에 담았다. 보고서에 따르면 대다수의 비즈니스 리더는 협업이 개선될 경우 제품 품질 개선과 시장 출시 기간을 단축할 수 있다고 보고, 디자인팀과 제조팀 간의 커뮤니케이션을 개선해 자재 낭비와 유해물질 배출량을 크게 줄이는 등 지속가능성을 높일 수 있다고 응답했다. 이처럼 기업 내 데이터 통합을 통한 협업환경 개선에 대한 필요성이 증가했음에도 불구하고, 비즈니스 리더의 71%는 설계팀과 제조팀 간의 시너지 부족을 우려하고 있다.     제조업체의 2%만이 자사의 데이터 흐름에 문제가 없다고 답한 가운데, 대다수의 기업은 디지털화를 성공적으로 이루기 위한 조직 전반의 문화적, 기술적 변화를 통한 조치를 취하지 않으면 비즈니스 목표를 달성에 실패할 위험이 있다. 리더들은 향후 3년간의 최우선 비즈니스 과제로 운영 효율성 향상, 제조 생산량 증대, 신제품의 빠른 품질 개선을 꼽았다.  제조업체의 37%는 제조 공정의 어느 단계도 고도화 또는 완전 자동화하지 못한 후발업체로, 경쟁업체에 뒤처지고 있다. 반면, 제조 공정의 2단계 이상을 자동화한 기업은 직원 생산성과 효율성에서 뚜렷한 우위를 점하고 인재 부족 문제도 효과적으로 해소한 것으로 나타났다. 자동화를 중점 추진한 기업의 리더 중 58%는 직원 생산성 및 혁신이 증가했다고 답했으며 39%는 인력 부족 문제를 효과적으로 해결했다고 답했다. 반면, 후발업체는 리더의 35%만이 생산성 및 혁신이 증가했다고 답했으며 26%가 인력 부족 문제를 효과적으로 해결했다고 답했다. 전 세계 제조업체들이 생산성 향상을 위해 첨단 자동화 기술을 도입하는 가운데, 특히 아시아의 제조기업들은 시뮬레이션, 가상 제조, 유지보수 예측 등을 통해 재정적 영향이 심각할 수 있는 다운스트림 문제를 예방하는 등 데이터를 더욱 적극적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 나아가 아시아 기업의 58%가 향후 3년 동안 AI 기반 혹은 생성형 자동화에 투자할 계획이라고 답했지만, 북미(45%), 유럽, 중동 및 아프리카(38%)의 제조업체는 절반 이하의 기업만이 투자 계획이 있다고 밝혔다. 한편, 헥사곤은 국내 제조업체의 데이터 사일로화를 해결하고 자동화를 구축하기 위해 다양한 솔루션과 플랫폼을 제공하고 있다고 소개했다. 넥서스(Nexus)와 AI 툴 오딧세이(ODYSSEE)를 통해 클라우드 기술과 AI 및 머신러닝을 활용하여 제품 개발 주기와 비용을 단축하고, 자율이동로봇(AMR)과 헥사곤의 솔루션을 결합하여 국내 제조업체의 생산성 향상과 자동화 도입을 지원하고 있다. 헥사곤 MI의 조쉬 와이즈(Josh Weiss) 사장은 “제조업에서 유래된 자동화와 애자일 방식이 다른 산업군의 비즈니스 혁신을 주도하고 있는 반면, 제조업 공정 전반에 걸친 디지털화는 혁신이 지체되고 있다는 게 아이러니하다”면서, “디지털 트윈 기술은 스마트 공장을 구축하고, 부서 간 문제를 혁신적으로 해결하고, 고품질의 데이터를 통해 생산성을 높인다. 조직의 데이터 사용 역량을 강화하는 것은 보다 효율적인 가치 창출을 추진하고 시장 상황에 민첩하게 대응해 제품의 출시 기간을 단축할 수 있는 기반”이라고 말했다.

한국에이브이엘은 4월 23일∼26일 서울 코엑스에서 열리는 ‘제37회 세계 전기자동차 학술대회 및 전시회(EVS37)에 참가한다고 밝혔다. 세계전기자동차협회(WEVA)와 아시아태평양전기자동차협회(EVAAP)가 주최하고 한국자동차공학회(KSAE)가 주관하는 EVS37은 ‘전기차 분야의 올림픽’으로 불리는 행사로, 올해에는 40여 개국에서 155개 기업과 전문가 1500명이 참가해 완성차, 배터리, 충전, 부품, 소재, 장비 등 분야의 제품과 기술을 소개한다. 한국에이브이엘은 미래 모빌리티 산업 관련 연구개발, 시뮬레이션 및 시험평가 분야의 기술 전문기업으로서 자사의 핵심 기술력을 선보일 계획이다. 또한 AVL 본사의 연구진도 이번 학술대회에 참가해 ▲BMS(배터리 관리 시스템) 캘리브레이션 최적화를 위한 아키텍처 구축 방법론 ▲상용 전기차 전동화의 성공 요인 - 메가와트 충전과 같은 전동화 혁신 기술과 성과를 공유할 예정이다. 행사 기간 한국에이브이엘의 전시회 공간에서도 ▲AVL 인버터 테스트 솔루션 ▲충전 및 인버터 개발을 위한 AVL 엔지니어링 솔루션 ▲AVL 배터리 관리 시스템 ▲AVL E-모빌리티 시뮬레이션 솔루션을 소개할 예정이다. 한국에이브이엘의 게놋 그라서(Gernot Grasser) 대표는 “AVL은 아이디어 단계부터 양산 과정에 이르기까지 종합적인 접근 방식을 통해 새로운 동력 시스템 개발과 환경 개선 요구사항을 포함한 전반적인 차량 아키텍처 및 플랫폼 솔루션을 제공한다”면서, “이번 EVS37 학술대회 및 전시회 참가는 현재 고객이 당면한 전기차 관련 현안을 논의할 수 있는 소통의 장은 물론, 한국에이브이엘의 기술 경쟁력과 혁신을 선보이는 기회가 될 것”이라고 전했다.  

알테어가 지난 4월 4일 서울 역삼동 포스코타워에서 ‘AI(인공지능) 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. ‘AI for Engineers(엔지니어를 위한 AI)’를 주제를 내건 이번 워크숍은 AI 기술 도입 전략 및 산업 동향을 공유하는 자리로 마련됐다. 현장에는 주요 제조업체 실무진 및 오피니언 리더 300여 명이 참석했다. 알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 환영사에서 “제조업체가 AI 기술을 도입할 때에는 그들의 도메인 전문성을 바탕으로 AI 기술을 누구나 활용할 수 있는 환경을 마련해야 한다”면서, “알테어는 데이터 비전공자도 쉽게 활용할 수 있는 로코드/노코드 기반 데이터 분석 및 AI 시뮬레이션 소프트웨어를 제공하여 국내 업체들의 고민을 해소하고자 한다”고 전했다. 첫 번째 발표자로 나선 알테어의 수디르 파다키 글로벌 데이터 분석 디렉터는 “최근 제조업계는 전통적인 시뮬레이션 데이터 활용에서 데이터 기반의 AI 활용으로 전환하는 추세이다. 이를 위해 알테어는 자사 데이터 분석 소프트웨어 래피드마이너에 ‘CAE 커넥터’를 추가해, CAE 결과 파일을 바로 읽어들여 코딩 없이 다양한 변수에 따른 해석 결과를 얻을 수 있도록 했다”고 소개했다. 이어 “요즘 기업에서 생성형 AI 시스템 구축에 많은 관심을 보이고 있는데, 래피드마이너에 내장된 생성형 AI 기능을 활용하면 채팅창에서 데이터 분석 요구사항을 쉽게 요청할 수 있다. 한국어 자연어 처리도 지원해 한국 사용자에게도 편리할 것”이라고 말했다. 한국알테어의 이승훈 기술 총괄 본부장은 “해석 결과를 얻는 과정은 제품 개발 단계에서 상당한 시간을 차지한다. 하지만 AI 기술을 적용해 해석 결과를 학습하고 적용하니 3시간 이상 걸리던 작업도 단 3초 만에 해석 결과를 얻을 수 있게 되었다. AI 기술 도입은 제품 개발 단계를 대폭 단축시키며, 빠른 예측 결과를 통해 효율성을 극대화할 수 있다.”고 말했다.     알테어의 이번 워크숍에서는 산학연 영역의 여러 연사가 다양한 전문 분야와 관련된 AI 트렌드를 다뤘다. 황보현우 하나은행 자문위원이 ‘AI 시대의 경쟁 우위 전략’, 현대자동차 한용하 연구위원이 ‘자동차 CAE 부문에서의 AI 적용 사례 소개’, 계명대학교 김양석 교수는 ‘AI 시대의 셀프서비스 분석’을 주제로 최신 연구 결과와 산업 동향을 소개했다. 또한 ‘엔지니어링 분야에서의 AI 적용: 엔지니어들의 기회와 도전’ 를 주제로 진행한 패널 토론에는 LG전자,  현대자동차, 계명대학교에서 참가해 AI 기술 적용에 대한 의견과 경험을 공유하는 시간을 가졌다. 알테어의 라비 쿤주 최고제품및전략책임자(CPSO)는 “다양한 전문성을 갖추지 않고는 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용하는 것이 어렵다”며, “알테어는 시뮬레이션과 AI, HPC 기술과 자원을 통합한 ‘알테어원’ 플랫폼을 통해 기업들의 AI 기술 도입 부담을 줄이고 현실적으로 구현할 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4)   지난 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 광화문과 광화문 현판 복원 사례를 통해서 살펴 보았다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제와 사진 이미지 데이터베이스 구축의 필요성에 관해서 소개하였다. 또한 이미지 데이터베이스의 활용에 있어서 메타 데이터(meta data)와 올바른 태깅(tagging)의 중요성에 관해서 생각해 보았다. 이미지 데이터를 통한 역사 퍼즐을 풀어가는 데에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 예시하고, 다른 기록 자료와의 상호 검증 필요성도 강조하였다. 문화유산 복원의 정의와 현실적인 문제점 등에 관해서도 간단하게 소개하였다.  이번 호에서는 종이의 역사, 동아시아의 전통 종이, 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상, 빛의 투과 특성, 전통 한지의 우수성에 관해서 간단하게 정리해 본다. 아울러 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴 본다. 한지 데이터베이스 구축에 있어서 어떠한 정보를 어떻게 정리하는 것이 앞으로 문화유산 분야에서의 활용에 도움이 될 것인가에 관해서 생각해 본다.    ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 한지의 다양한 활용 사례(서화, 책, 등, 한옥 문, 신발, 가방, 불경 등) 종이의 역사 종이의 역사를 소개하기에 앞서 우리의 전통 종이인 한지의 다양한 활용 사례를 <그림 1>에 소개하였다. 한지는 우리에게 익숙한 전통적인 서화, 책, 한옥 재료, 불경을 비롯하여 현대적인 디자인을 가미한 등의 갓, 신발, 가방 등 다양한 응용제품의 소재로 사용되고 있다. 전통적인 방법으로 만든 종이는 일반적으로 사용되는 양지(洋紙)와 달리 독특한 질감과 특성을 가지고 있어 문화유산의 보수, 서화 작품의 소재로 사용될 뿐만 아니라, 새로운 종이를 재질로 한 새로운 제품의 개발에도 활용될 가능성이 높아 각광받는 재료이다. 고대부터 그림 또는 문자를 바위, 벽돌, 동물 가죽, 나무, 대나무 조각 등 다양한 소재에 기록으로 남겨 두었다. 고대 이집트에서는 양가죽을 종이처럼 만든 양피지(羊皮紙, parchment)가, 아시아에서는 얇은 대나무 조각을 재료로 한 죽편(竹片)이 사용되었다. 기원전 3000년경에 고대 이집트에서는 파피루스(papyrus)라고 하는 풀의 섬유로 종이와 비슷한 것을 만들어 사용하였으며, 오늘날 영어에서 ‘종이’를 뜻하는 ‘paper’의 어원이 되었다. 양피지는 우리말로 번역하면서 양의 가죽으로 만들어 종이처럼 사용되는 물건을 종이에 비유하면서 한자로 종이를 의미하는 지(紙)가 붙었을 뿐, 실제로 종이는 아니다. 현재 사용되고 있는 종이는 식물에서 셀룰로스(cellulose, 섬유소)를 추출하여 얇은 평면의 막 형태로 만든 것이다. 종이를 처음으로 만든 사람은 중국의 채륜(蔡倫)으로 알려져 있다. 삼(麻 : 마), 아마(亞麻) 등에서 섬유를 분리하여 얇은 막의 형태로 걸러서 떠내어 건조시키는 방법으로 만들었다. 이러한 방법은 한국과 일본에도 전해져, 동아시아 각국에서는 지역에 자생하는 식물을 재료로 하여 종이를 만들어 사용하게 되었다. 종이의 발명으로부터 약 600년 후인 710년경에는 중국인 포로에 의해서 현재의 우즈베키스탄 사마르칸트까지 전파되었다. 12세기 즈음에 이르러 무어인이 종이 만드는 기술을 에스파냐에 도입하면서 점차 유럽에 전파되었다. 그 후 약 7세기 동안 유럽에서는 식물 섬유와 넝마를 원료로 수작업으로 유럽의 전통 종이가 만들어졌다. 산업혁명이 일어난 19세기에는 제지 작업의 기계화가 시작되었으며, 양지의 대량생산으로 이어졌다.    한국, 중국, 일본의 전통 종이 한국, 중국, 일본 모두 전통적인 방식의 수작업으로 전통 종이가 생산되고 있다. 한국의 전통 종이를 한지(韓紙), 중국의 전통 종이를 선지(宣紙, Xuan Zhi), 일본의 전통 종이를 화지(和紙, わし)라고 구별하여 부른다. 동아시아 삼국의 종이는 모두 오랜 역사와 전통을 가지고 있으며, 기본적으로 닥나무를 이용해 종이를 만드는 것은 비슷하지만 각국의 닥나무 품종, 제조 과정이나 첨가되는 재료들이 달라지면서 각 나라 전통 종이의 고유한 특징을 가지게 되었다.   그림 2. 동아시아 전통 종이의 명칭, 원료 및 특징   <그림 2>에 동아시아 전통 종이의 명칭과 특징을 간단하게 정리하여 소개하였다. 우리나라의 경우에도 한지를 만드는 공방이 전국 각지에 분포하고 있으며, 각 공방마다 다른 재료와 제지 공정으로 종이를 만들기 때문에 획일적으로 한지의 특징을 표현할 수는 없다. 다만 한국, 중국, 일본의 전통 종이의 일반적인 특징의 차이를 정리하면 다음과 같이 요약할 수 있다. 한지는 주로 닥나무를 원료로 만들어 보존성이 탁월하고 질기면서도 유연한 특징을 가지고 있다. 문자의 기록, 서화용뿐만 아니라 건축, 공예, 예술 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 한지는 중국이나 일본의 전통 종이 제지법과 다르게 한지 두 장을 서로 붙여서 한 장을 만드는 합지(合紙) 방식이 사용된다. 표면을 매끄럽게 하기 위한 도침(搗砧 : 종이나 가죽 따위를 다듬잇돌에 올려놓고 다듬어서 윤기가 나고 매끄럽게 함) 과정을 거치기도 한다.  중국의 선지는 죽피(竹皮), 마피(麻皮), 청단피(靑檀皮), 상피(桑皮)에 볏짚이나 밀짚 등을 섞은 원료로 만든다. 중국의 청단(靑檀)은 느릅나무과의 나무로 한반도에는 자생하지 않는 식물이다. 선지는 한지보다 섬유의 길이가 짧아 종이의 질은 약하지만, 먹 번짐이 고르고 우수하여 서화용으로 적합하다.  일본의 화지는 왜(倭)닥피, 안피(雁皮 : 산닥나무 껍질), 삼지(三枝) 닥피를 원료로 만들며, 부드럽고 유연하다. 종이를 쌍발 뜨기 방식으로 뜨기 때문에 얇은 종이를 여러 번 뜰 수 있어, 종이의 질을 균일하게 할 수 있는 특징이 있다. 표면 처리로 표면을 고르게 하여 섬세하다. 그러나 먹 번짐이 좋지 않아 먹을 이용하여 글을 쓰거나 그림을 그리는 것에는 그다지 적합하지는 못하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1)   2019년 독일 KIT(카를스루에 공과대학교) 박사 출신의 졸업생 3명이 시뮤텐스(SIMUTENCE)라는 가상 복합재 해석 솔루션 회사를 설립하였다. 시뮤텐스는 상용 FEA(유한요소해석) 툴에 연결되는 맞춤형 시뮬레이션 방법을 포함한 설계 및 엔지니어링 서비스를 자동차, 항공우주 산업 뿐만 아니라 스포츠 용품/레크리에이션 분야까지 광범위하게 제공하고 있다. 이번 호부터 3회에 걸쳐 시뮤텐스 시뮬레이션 소프트웨어의 상세 기능, 모듈, 사례 등에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   가상 프로세스 체인 시뮤텐스는 엔지니어링 컨설팅 및 시뮬레이션 작업을 제공하고, 아바쿠스(Abaqus) FEA 툴 등 맞춤형 플러그인을 개발 및 공급하며 금속 설계를 복합재로 변환하는 방법, 재료 및 프로세스 기술을 선택 및 최적화하는 방법을 포함한 통합 패키지를 개발 및 공급한다. 지난 2023년 3월에는 한국 및 아시아 지역의 독점 공급, 판매 및 교육, 기술지원 파트너로 씨투이에스코리아를 선정해, 국내 고객을 대상으로 솔루션을 제공하고 있다. 시뮤텐스는 다양한 열경화성 및 열가소성 복합재는 물론 하이브리드 금속/복합재 구조까지 시뮬레이션 기술을 지원하고 있다. 그리고 까다로운 엔지니어링 문제로 어려움을 겪고 있는 고객을 위해 FEA 구조 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 아바쿠스 및 사출.압축.오버몰딩 성형 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 몰드플로우(Moldflow)와 같은 프로세스 시뮬레이션 코드를 사용한다. 이러한 표준 도구가 적합하지 않거나 고객이 다른 유형의 엔지니어링 솔루션을 필요로 하는 경우, 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 도구도 개발 가능하다. 시뮤텐스의 임무는 복합재 부품 설계자와 제조업체가 가상 프로세스 체인을 통해 경량 부품과 공정을 개발하고 최적화하도록 돕는 것이다. 따라서, 각 기업 및 현장에서 사용하는 맞춤형 가상 프로토타이핑 시뮬레이션 툴의 정확성과 신뢰성 때문에 물리적 테스트를 여러 번 반복하는 불편함과 비용과 시간과 인력을 줄일 수 있다.     일반적으로 초기 제품 개발 단계는 엔지니어링 목표를 정의한 다음, 모든 기능적 요구 사항을 충족하는 재료별 설계를 개발하는 것부터 시작한다. 다음으로 공정 시뮬레이션을 적용하여 제조 가능성을 확인하고, 적합한 가공 매개변수를 선택하고, 기존 제조 효과(예 : 성형 또는 충진으로 인한 섬유 배향)와 결함(예 : 주름, 드라이 스팟(dry spot), 충진 문제 등)을 예측한다. 프로세스 및 구조 시뮬레이션을 위한 고급 모델링 기술과 제조 효과를 후속 시뮬레이션 단계로 지속적으로 이전할 수 있도록 구축한 인터페이스는 상용 소프트웨어 아키텍처의 모델링 기능을 향상시킬 수 있다. 치수 정확도는 복합재 설계에서 중요한 문제가 될 수 있으므로, 변형 및 열역학적 분석(경화/결정화 동역학 포함)을 적용하여 치수 변화를 예측하고 잔류 응력을 평가한다. 마지막 단계는 설계가 하중 요구 사항을 충족하는지 확인하고 강성을 결정하며 파손 시점 및 시작 및 초기 파손 모드 분석을 제공하기 위해 구조 해석을 수행하는 것이다.   공정 시뮬레이션 전문성 섬유 강화 복합재의 구조적 거동은 제조 효과에 의해 뚜렷이 영향을 받으므로, 가상 프로세스 체인을 적용함으로써 구조적 성능에 대한 제조 효과를 고려할 수 있다. 이러한 가상 설계 루프는 정확성과 신뢰성으로 인해 여러 차례의 설계 및 물리적 부품 테스트를 제거하여 개발 시간과 리소스를 줄이는데 도움이 된다. 우리는 중립적인 교환 형식으로 운영하기 때문에 고객이 현재 사용하고 있는 다양한 소프트웨어 패키지에 연결할 수 있다. 시뮤텐스는 열성형(thermoforming) 시뮬레이션, 압축 성형 시트(SMC)의 충전 시뮬레이션, 매핑 및 균질화를 위한 인터페이스용 플러그인 기능을 아바쿠스 FEA 제품군에서 사용할 수 있도록 추가하였다. 복합재 시뮬레이션에 대한 전문 지식과 KIT의 스핀오프라는 배경을 통해 최첨단 시뮬레이션 방법을 지원할 수 있다는 점을 내세운다.     SimuFill 시뮤필(SimuFill)은 성형 프로세스 모델링을 위한 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스 및 몰드플로우 플러그인)를 개선하여 고급 압축 및 사출 성형 분석이 가능하다. 시뮤필을 통해 제공되는 몰드플로우 추가 기능으로 pvT 거동을 경화도의 함수로 모델링할 수 있으며, 사출 및 압축 성형용 열가소성 및 열경화성 수지에 대한 결정화 및 경화 역학을 각각 예측하는 것이 포함된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

레노버가 AI(인공지능) 도입에 대한 아시아태평양 지역의 인사이트를 소개하는 ‘CIO 플레이북 2024(CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)’의 조사결과를 소개했다. 레노버는 이번 조사를 통해 AI 시장의 성장 전망을 소개하면서, 데이터가 있는 모든 곳에 AI 역량를 제공한다는 전략을 밝혔다. ■ 정수진 편집장   AI의 높은 열기와 함께 투자 본격화 기대 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG)의 플린 맬로이(Flynn Maloy) 마케팅 부회장은 “전세계적으로 AI(인공지능)의 도입이 가속화되고 있으며, 앞으로 10~20년간 AI가 모든 IT 요소를 바꿔놓을 것이라는 기대가 높다”면서, “지금의 AI 시장은 클라우드가 확산되던 초기와 비슷한 열기를 보이고 있다”고 짚었다. 레노버의 의뢰로 IDC가 아시아태평양 및 일본 지역의 CIO를 대상으로 조사한 ‘CIO 플레이북 2024’에서는 기업 임원진이 비즈니스의 최우선 순위로 ‘AI 등 최신 기술의 활용’을 꼽았다. 그리고 ‘AI가 비즈니스의 변화를 가져올 게임 체인저가 될 것’이라는 응답이 46%로 높았다. 또한, 기술 투자의 우선순위에서는 인프라 관리의 자동화 및 보안이 1위였고, 생성형 AI(generative AI)가 4위를 차지했다. 많은 기업이 생성형 AI에 대해 투자하거나 투자 계획을 갖고 있다고 답했고, AI에 대한 투자를 늘리겠다는 응답이 전보다 늘어났다. 이런 흐름에서 레노버는 올해가 AI 투자 본격화의 원년이 될 것으로 보고 있다.   ▲ AI에 대한 관심이 늘면서 기업의 투자가 본격화될 것으로 보인다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)   더 빠른 AI 위한 에지 컴퓨팅에 주목 ‘CIO 플레이북 2024’에 따르면, 제조산업에서는 에지 컴퓨팅(edge computing)에 대한 투자가 올해 40% 늘어날 것으로 전망된다. 에지 컴퓨팅은 많은 데이터를 실시간으로 생성하고, 이 데이터를 AI 분석과 학습에 활용할 수 있게 한다는 점에서 중요하다. 대규모의 AI 모델 구축과 빠른 추론에 대한 요구가 높아짐에 따라서 실시간으로 데이터를 처리하고 응답속도를 높이는 것이 AI 분야에서 에지 컴퓨팅의 역할로 꼽힌다. 제조산업에서는 생산 현장의 자동화, IoT(사물인터넷) 장치 관리, 실시간 데이터 분석 및 인사이트 등을 위한 에지 컴퓨팅에 많은 관심을 보이고 있다. 레노버 ISG의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아 태평양 사장은 “특히 BI(비즈니스 인텔리전스), 생산성, 대화형 AI 등의 활용분야에 대한 제조산업계의 관심이 높다”고 소개했다. BI는 스마트시티의 혼잡도 분석이나 군중 통제, 리테일 매장의 성과 분석이나 소비 예측 등에 쓰인다. AI의 생산성은 AI 개발자의 작업 효율을 높이고 부담을 줄이기 위해 중요하다. 대화형 AI는 가상 비서나 재고 관리, 고객 맞춤형 정보 제공 등에 유용하다. 레노버 ISG 코리아의 윤석준 부사장은 “우리나라는 아시아태평양 지역 내에서 에지 컴퓨팅 투자에 선두를 달리고 있다. 국내 에지 컴퓨팅 관련 투자가 급증하고 있으며, 생성형 AI에 대한 투자 또한 아시아태평양 최고 수준”이라고 전했다. 또한, “실시간 애널리틱스, 원격 모니터링, 자율주행 등에서 에지 컴퓨팅 사례가 나오고 있다”고 덧붙였다.   ▲ 제조산업에서는 자동화, IoT 장치 관리, 데이터 분석을 위한 에지 컴퓨팅에 주목하고 있다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)   데이터가 있는 모든 곳에 AI를 레노버는 작년 10억 달러 규모의 AI 투자 계획을 발표하는 등 향후 AI 투자를 확대할 예정이다. 또한 퍼스널, 프라이빗, 퍼블릭 환경을 혼합한 ‘하이브리드 AI’를 추구한다. 레노버는 서버뿐 아니라 PC, 스마트 디바이스, 에지 등에 걸쳐 다양한 규모의 AI 솔루션을 제공한다는 뜻에서 ‘포켓 투 클라우드’를 강조했다. 레노버가 특히 차별점으로 내세우는 것은 에지 포트폴리오이다. 맬로이 부회장은 “예를 들어, 리테일 상점에서 AI를 사용하기 위해 거대한 서버를 설치할 수는 없다. 대신 작고 소음이 적은 에지 서버를 활용하는 것이 현실적이다. 이처럼 레노버는 다양한 산업별로 맞춤화된 에지 AI 솔루션을 제공한다”고 설명했다. 바티아 사장은 “레노버는 50여 곳의 소프트웨어 파트너를 통해 금융 사기 방지, 제조 예방보전, 스마트시티의 비주얼 AI 등 산업별 요구에 대응하는165개 솔루션을 제공하고 있다”면서 소프트웨어 관련 투자 의지를 밝혔다. 레노버의 다음 목표는 ‘모든 곳으로 AI를 확산시키는 것’이다. 맬로이 부회장은 “데이터가 있는 곳에서 AI를 활용할 수 있는 솔루션을 제공하고자 한다. 에지에서 데이터를 빠르게 분석하고, 이를 통해 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 접근법을 추진할 것”이라고 전했다.   ▲ 레노버는 클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오를 내세운다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 18일 CNG TV는 ‘SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드’를 주제로, 4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스에서 진행되는 SIMTOS 2024 전시회 소개와 함께 4월 4일과 5일 양일간 진행되는 '디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스'를 앞두고 디지털 제조 혁신을 위한 트렌드를 짚어보는 시간을 마련했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 조형식 대표(디지털 지식연구소), 한국지멘스 디지털 인더스트리 김태호 이사, 인터엑스 박정윤 대표, 한국공작기계산업협회 김경동 상무   한국지멘스 디지털 인더스트리(DI)에서 디지털 엔터프라이즈 사업부를 담당하고 있는 김태호 이사는 ‘디지털 트윈 스토리 2024’를 주제로, 지멘스가 제시하고자 하는 산업생산을 위한 제조 혁신은 무엇인지에 대해 소개했다.  김태호 이사는 “최근 급격한 기후변화를 비롯해 전쟁 등으로 인한 운송 공급망의 붕괴, 무엇보다 고령화 사회로의 빠르게 전환되면서 숙련된 기술자들이 점점 공장을 떠나고 있고, 인력난을 겪게 되면서 과거처럼 생산성을 높이는 방향으로만 해결되지 않게 됐다며 앞으로는 적은 인력으로 지속적으로 생산 효율성을 높일 수 있는 방안을 마련하는 것이 업계의 이슈로 떠올랐다”고 설명했다. 지멘스는 IT와 OT가 통합된 디지털 트윈 솔루션을 제공한다. 첫 번째 IT 단계에서 모든 디지털 모델링을 분석하고, 이렇게 해석된 모델을 OT까지 확장해서 해석된 모델을 오토메이션 레벨에서 얼마나 효율적으로 설계할 수 있는지 소프트웨어적으로 검증하고 있다.  김태호 이사는 “과거에는 사람이 직접 모델링을 하고 제품을 생산해서 검증해야 했지만 이제는 소프트웨어적으로 가상 시뮬레이션을 통해 공장에서 실질적인 작업을 할 수 있도록 설계 단계에서부터 분석해 적용하고 있다”며, “지멘스는 실제 공장에서 생성된 데이터를 이용해 생산라인을 지속적으로 최적화할 수 있는 방안을 마련하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.  SIMTOS 2024에서는 지멘스가 추구하고 있는 인더스트리얼 메타버스를 비롯해 소프트웨어적인 디지털 트윈, 그리고 빅데이터 기반에서 어떻게 AI를 활용하고 표준화하고 최적화할 것인지 보여줄 예정이다.   ▲ 한국지멘스 디지털 인더스트리  김태호 이사   인터엑스 박정윤 대표는 ‘제조 AI 및 디지털 트윈 기반 자율공장/자율머신 구축 사례’를 주제로, 제조기업 관점에서 보면 앞으로 경쟁력을 가지려면 지능형 자율공장/자율머신이 중요하다고 생각한다고 말했다. 박정윤 대표는 “현재 제조업 현장의 가장 큰 문제는 시장 대응력이라고 본다”며, “제조업계가 가지고 있는 물리적인 하드웨어 시스템의 한계에 대해 소프트웨어 기반으로 유연하게 대응할 수 있는 기술 개발을 위해 노력하고 있다”고 설명했다. 제조업 현장에서는 인력난으로 인해 어려움을 겪고 있는데, 특히 전문 인력이 부족해짐에 따라 자율공장 도입을 서두르고 있다. 박정윤 대표는 “풍부한 현장 경험을 갖고 있는 작업자들은 생산과 품질을 예측할 수 있는데, 제조 경쟁력이 한계에 달했고 글로벌 공급 및 공급망이 재편되고 있다. 글로벌 규제 변화에 대응해야 하고 생산 가능한 전문인력 부족 등이 해결 과제로 떠올랐다”고 설명했다.  제조업계에서도 디지털 트윈 기술이 광범위하게 활용되고 있는데, AI를 활용한 지능형 자율공장(Autonomous Factory) 또는 자율머신을 위해서는 실시간으로 정보의 통합을 비롯해 시간의 확장, 공간의 확장, 비용의 축소, 안전한 환경 등이 필요한 시점이다. 인터엑스는 SIMTOS 2024 전시회에서 지능형 자율공장 솔루션 및 구축 사례, 공작기계 산업을 위한 생성형 AI 활용 전략 등을 소개할 예정이다. 또한 국내외 전문가들과 함께 공작기계 산업의 디지털 트랜스포메이션 전략을 주제로 세미나도 준비 중이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   한국공작기계산업협회 김경동 상무는 ‘미리 보는 SIMTOS 2024 및 출품 트렌드’를 주제로, “4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스 전관에서 개최되는 SIMTOS 2024에 대해 소개했다. 김경동 상무는 “공작기계 위주의 전시회에서 확장해 이제는 10만명이 넘는 참관객이 다녀가는 생산제조기술 전반을 아우르는 전시회로 성장했다”며, “SIMTOS는 독일, 미국, 중국에 이어 세계 4대 생산제조기술 전시회로 도약했고, 올해 SIMTOS 전시회는 역대 최대 규모로 개최될 예정이다”라고 소개했다. 올해 SIMTOS에는 35개국 1300개 참가업체가 6000 부스 규모로 참가한다. 국내외 참가업체 규모는 아시아, 유럽, 북미 등의 순으로 국내보다는 해외업체의 참가 비중이 높다는 점이 특징이다.  올해 전시회에서는 생산제조업계의 최대 화두인 ‘지능화-디지털화-자동화’ 출품이 확대됐고, ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전’을 처음으로 선보일 예정이다. 또한 디지털제조 핵심기술을 한눈에 보는 ‘테크니컬 가이드 투어’ 프로그램을 비롯해 참가업체와 국내외 바이어의 매칭률을 높여줄 ‘국내외 바이어 상담회’, 그리고 ‘디지털제조기술 테마관’과 참가업체의 신제품, 신기술이 소개될 ‘오픈스테이지’ 등 다양한 비즈니스 플랫폼을 선보일 예정이다. 전시분야는 금속절삭 및 금형기술관, 절단가공 및 용접기술관, 소재부품 및 제어기술관, 프레스 및 성형기술관, 툴링 및 측정기술관 등 5개 전문관 및 로봇 및 디지털제조기술 특별전으로 구성되었다. 이외에도 산업 디지털 전환을 선도할 기술의 적용사례를 공유하기 위해 AI 팩토리 테마관, 로봇-장비 테마관, CNG시스템 테마관, 다이캐스팅 테마관 등을 운영한다.  한편 글로벌 디지털제조혁신 컨퍼런스에서는 10년 후 생산제조의 미래를 바꿀 제조혁신 기술은 무엇인지를 주제로 적층제조, 다이캐스팅, 디지털제조, 사출성형, 강구조 등 8개 분야에서 12개 주제 발표가 진행될 예정이다.    ▲ 한국공작기계산업협회 김경동 상무     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트림블 코리아가 오는 4월 3일(수) 서울 을지로 브이스페이스(V.Space)에서 ‘트림블 BIM 이노베이션 콘퍼런스(BIM Innovation Conference : BIC) 2024’를 개최한다. 트림블 BIM 이노베이션 콘퍼런스는 아시아-태평양 지역 여러 국가에서 열리는 연례행사로, 매년 60개 이상 기업에서 250명 이상의 관계자가 참가한다. 올해 한국에서 열리는 콘퍼런스는 ‘트림블과 함께 시작하는 AI 여정’을 주제로 AI 기반의 건설 기술에 대한 내용을 다룬다. 또한 건설 산업의 최신 기술 동향과 고객사례를 공유하며 실제 데이터를 어떻게 구축하고 활용하는지에 대한 실질적인 노하우를 나누는 시간을 가질 예정이다. 주요 프로그램으로는 트림블의 마크 슈워츠(Mark Schwartz) AECO 소프트웨어 부문 수석 부사장, 토마스 팡(Thomas Phang) 동남아시아 담당 총괄 디렉터, 야리 헤이노(Jari Heino) 구조 부문 부사장 겸 총괄의 키노트 세션이 진행된다. 이와 함께 코오롱글로벌, HDC현대산업개발, 아룹(Arup) 등 국내외 고객사례가 소개된다.     특히, 트림블의 구조 BIM 소프트웨어인 테클라(Tekla) 2024 버전의 새로운 기능도 소개된다. 테클라 스트럭처스(Tekla Structures) 2024, 테클라 스트럭처럴 디자이너(Tekla Structural Designer) 2024, 테클라 테드(Tekla Tedds) 2024, 테클라 파워팹(Tekla PowerFab) 2024 등 시공 가능한 BIM, 구조 엔지니어링, 철골 제작 관리를 위한 테클라 소프트웨어의 2024 버전은 향상된 소통 기능으로 모든 건설 프로젝트 이해관계자 간 통합되고 연결된 워크플로를 구축해 원활한 협업을 지원한다. 테클라 솔루션 제품군은 사용성 개선으로 숙련된 사용자와 신규 사용자가 모두 손쉽게 사용할 수 있으며, 프로젝트의 일정과 예산 범위 내에서 작업할 수 있도록 지원한다. 트림블의 마이클 에반스(Michael Evans) 엔지니어링 및 BIM 솔루션 부문 수석 제품 총괄은 “프로젝트의 모든 이해관계자 간 조율을 개선하는 것은 시간, 예산, 일정에 맞춰 프로젝트를 납품할 수 있도록 보장하는 핵심 요소다. 테클라 2024 버전은 이러한 모든 이해관계자를 더욱 긴밀하게 연결하는 또 하나의 중요한 단계”라고 말했다. 여기에서 BIC 2024에 사전 등록하고 행사에 대한 자세한 사항을 알아볼 수 있다.  

한국산업지능화협회(KOIIA)는 우즈베키스탄 현지 AI‧데이터 전문인력 양성 및 국내 IT기업의 AI‧데이터 개발 아웃소싱을 지원하기 위해 3월 18일(월) 우즈베키스탄 타슈켄트 인하대학교(이하 IUT), 위데이터랩㈜과 3자 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 MOU 체결 행사는 KOIIA, IUT, 위데이터랩㈜이 우즈베키스탄 정부 산하 ITPark가 주최하는 아웃소싱 행사에 참여한 가운데 이뤄졌다. IUT는 우즈베키스탄 정부 요청으로 설립된 IT 전문 교육기관으로, 우리나라 최초 대학 단위의 교육시스템을 수출한 사례로서 중앙아시아에 걸쳐 국내 IT교육 및 산업 주도권 확보를 위해 힘쓰고 있다. 위데이터랩㈜은 AI‧데이터 분야 솔루션 개발, 교육, 컨설팅 등 디지털 전환 핵심 기술을 개발하는 기업으로 최근 중앙아시아 진출을 목표로 하고 있다. 이번 업무협약을 바탕으로 세 기관은 ▲국내 IT기업의 AI‧데이터 개발 아웃소싱 확대 ▲현지 AI‧데이터 분야 교육 인프라 조성 ▲첨단 디지털 분야 공동 연구개발 사업 수립 등을 위해 적극 협력하기로 했다. KOIIA 김태환 부회장은 “이번 3자 업무협약을 바탕으로 국내 IT기업의 아웃소싱을 체계적으로 지원할 수 있는 창구를 마련할 수 있게 되어 뜻깊고, 이러한 경험을 바탕으로 우리 기업의 글로벌 진출을 지속적으로 지원해나갈 것”이라고 밝혔다.   ▲ 왼쪽부터 한국산업지능화협회 김태환 상근부회장, 우즈베키스탄 타슈켄트 인하대학교 신수봉 부총장, 위데이터랩(주) 김수경 이사가 타슈켄트 인하대학교에서 업무협약 체결 후 기념촬영을 하고 있다.