ingectar-e 저자(글) / 구수영 번역 / 20,000원 / 제이펍 '갖고 싶다'라는 생각이 들게 하는 좋아 보이는 디자인에서 더 좋아 보이는 디자인은 어떻게 만드는 것일까? 갈수록 디자인 경쟁이 치열해지면서 실시간 온라인 검색을 통해 더 예쁘고 독특하고 눈에 잘 띄는 디자인 제품을 찾는 시대에 살고 있다. 소비자의 지갑을 열 수 있는 무한 경쟁의 시대에 상품을 선택하는 기준의 큰 차이가 디자인도 한몫을 담당하고 있다. <퀴즈로 배우는 디자인>은 어떤 게 더 좋아 보이냐고 질문을 던지고, 선택한 디자인이 맞는지 틀리는지 정답을 알려주면서 왜 그 디자인이 좀 더 눈길을 끄는지 소상하게 알려준다. 총 47개의 퀴즈를 풀면서 디자인 감각을 키울 수 있도록 구성된 이 책은 누구나 쉽게 디자인의 매력에 빠질 수 있도록 안내하고 있다. 하지만 퀴즈 문제의 정답만을 찾는 것이 능사는 아니다. 이 책에서는 A와 B 타입의 조금씩 다른 디자인을 사진을 보여주면서 어떤 게 더 좋은 디자인이지 알려준다. 이렇게 하나씩 퀴즈를 풀다 보면 디자인 기초를 닦는 것은 물론, 전달 능력이 향상된다거나 머릿속 이미지를 구체화하는 등 디자인 속에 담긴 비밀의 열쇠를 하나씩 돌려 열 수 있게 될 것이다. 특히 레이아웃부터 컬러, 디자인 마케팅까지 평생 써먹을 수 있는 디자인의 숨겨진 비밀이 무엇인지 궁금하다면 이 책을 꼭 살펴보시기 바란다. 이 책은 더 좋아 보이는 디자인을 고르는 방법을 퀴즈 형식으로 구성해 다양한 디자인 감각을 좀 더 쉽게 배울 수 있도록 구성되어 있다. 총 47종류의 디자인 페이지를 보다 보면 어느 것이 더 좋아 보이는지 보는 눈의 감각을 키울 수 있다. 또한, 2가지 중에서 선택한 디자인이 더 좋아 보이는 이유와 관련 디자인 지식까지 체계적으로 배울 수 있다. 지금부터라도 디자인 감각을 한층 더 끌어올리고 싶은 크리에이터나 예비 디자이너에게 추천한다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5)   지난 호에서는 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 데이터베이스에 어떠한 정보가 유용한 정보인지를 판단하기 위하여 종이의 역사와 동아시아 전통 종이의 차이를 정리하였다. 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상 및 빛의 투과 특성, 전통한지의 우수성과 전통 계승 및 보존의 중요성에 관해서 살펴보았다.  이번 호에서는 국내외의 고지도를 소개하고 고지도에서 얻을 수 있는 다양한 지리 및 역사 정보에 관하여 살펴본다. 근대의 측량 기술이 도입되기 전에 제작된 고지도의 한계와 수록된 정보의 해석에 있어서의 주의점에 관해서도 생각해 보고자 한다. 고지도 데이터베이스의 중요성과 문화유산, 역사, 인문학 분야에서의 해석 및 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다.   ■ 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. 대동여지도와 대한민국전도의 유사도와 축척 비교(10리를 4km로 계산하면 대동여지도는 실제의 크기보다 약 25% 크게 그려져 있다.)   우리나라의 지도 국어사전에서는 지도(地圖)를  ‘지구 표면의 상태를 일정한 비율로 줄여, 이를 약속된 기호로 평면에 나타낸 그림’으로 설명하고 있다. 근대 이후에 제작된 지도를 바탕으로 한 설명이라고 볼 수 있다. 현대에는 수치 정보를 바탕으로 한 지리 정보 시스템(GIS : Geographic Information System)과 GPS(Global Positioning System)를 사용하여 항공기, 선박, 자동차 및 보행자의 위치를 무선으로 안내하는 시스템이 사용되고 있다. 지도의 수치 정보와 자신의 위치 정보는 컴퓨터에서 처리되며 화면에 표시된다. 물론 전통적인 방법으로 종이에 인쇄하여 사용하는 것도 가능하다. 우리나라 지도 제작의 역사는 삼국시대 이전으로 거슬러 올라갈 것으로 추정된다. 삼국시대 이전에도 외부와 교류가 활발했고 기록 활동도 있었으므로, 어떠한 형태로든 지도가 만들어졌을 것으로 보인다. 필사에 의한 간단한 약도부터 초기 형태의 지도가 만들어져 활용되었을 것이다. 그러나 현재는 조선 시대 이후의 것들만 전해지고 있다. 현존하는 고지도 가운데 가장 오래된 지도는 조선 초기인 1402년(태종 2년)에 제작된 ‘혼일강리역대국도지도’이다. 이 지도는 당시 제작된 세계 지도로는 세계적으로도 가장 뛰어난 지도 중의 하나로 인정되고 있으나 원본은 전하지 않는다. 필사본은 일본 류코쿠대학이 소장하고 있다. 일본 텐리대학과 서울대학교 규장각에는 필사 모사본이 있다.  조선 전기에는 국토의 측량을 기초로 우리나라 영토의 부분부분을 그린 지도가 활발하게 만들어졌다. 조선 전기의 대표적인 전도(全圖)로는 1530년(중종 25년)에 간행된 ‘신증동국여지승람’에 수록된 ‘팔도총도’를 들 수 있다. 이 전도는 특정 지역의 지역적 성격을 종합적으로 지도와 함께 기록한 지지(地誌)를 보완하는 형태로 부도(附圖)의 형식을 영토의 전체적인 모양을 두 면에 수록하였으며 대표적인 산, 강, 고을의 이름이 간략하게 적혀 있다.    대동여지도 개항 이전인 1876년(고종 13년), 근대적 측량이 이루어지기 전에 제작된 한반도의 지도 중 가장 정확한 지도로 꼽히는 것이 ‘대동여지도’이다. 김정호가 1861년(철종 12년)에 지도첩의 형태로 제작한 한반도의 지도이다. 접었을 때의 책의 크기는 가로 20cm, 세로 30cm로 보관과 운반이 용이하게 만들어졌다. 지도는 가로 19판, 세로 22층(또는 22첩)으로 이루어졌다. 지도의 축척을 나타내는 방안(方眼)에 의하면 지도의 한 면은 가로 80리, 세로 120리에 해당하며 지도의 두 면이 한 장의 목판으로 인쇄되었다. 지도를 펼치면 가로 약 3.8m, 세로 약 6.7m에 이른다. 현재 세 건이 대한민국의 보물로 지정되어 있으며, 대동여지도의 인쇄에 사용된 목판이 2008년에 대한민국 보물로 지정되었다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 현재의 한반도 지도의 윤곽과 비교해도 손색이 없다. 1834년(순조 34년)에 제작하고 1840년대까지 3차례에 걸쳐 개정한 ‘청구도’와 1530년에 편찬한 ‘신증동국여지승람’ 등을 참고하여 만들어진 것으로 여겨지고 있다.  대동여지도의 백두산 부분을 살펴보면 단순한 지리 정보 뿐만 아니라 청나라와의 국경을 정한 내용, 청나라와 조선의 담당자, 비석을 세운 날짜 등을 기록하여 세운 비석인  정계비(定界碑)의 위치까지 표시되어 있다.(그림 2) 정계비를 세운 날짜는 강희 51년 5월 15일로 1712년(숙종 38년)의 일이다. ‘강희임진정계(康熙壬辰定界)’라고 적혀 있어 청나라 강희제의 임진년인 1712년에 청나라와 조선의 경계를 정해서 비석을 세운 것임도 기록해 두었다. 대동여지도가 1861년에 만들어진 것이므로 149년 전의 역사적 사실을 기록한 셈이다. 이처럼 고지도에는 단순한 지리 정보뿐만 아니라 역사 정보도 기록되어 있는 경우가 많아, 귀중한 역사 연구자료로서의 가치도 매우 높다.    그림 2. 대동여지도에 그려진 백두산 부분.조선과 청나라의 국경을 표시하기 위하여 1712년 5월 15일에 세워진 백두산정계비의 위치가 표시되어 있다.    대동여지도는 100리(里)를 1척(尺)으로, 10리를 1촌(寸)으로 한 백리척(百里尺) 축척의 지도이나 당시의 10리를 현재의 길이 단위로 정확히는 알 수 없다. 조선 시대의 10리를 오늘날과 마찬가지인 4km로 계산하면 축척은 1 : 16만으로 계산된다. ‘대동지지’와 ‘속대전’의 기록인 “주척(周尺)을 쓰되 6척은 1보(步)이고 360보는 1리(里)이며 3600보는 10리로 된다”라는 내용을 기준으로 축척을 추정하면 1 : 21만 6000이다. 그러나 필자가 현대에 만들어진 지도와 크기가 유사하게 조정하여 대동여지도의 축척을 계산하면 약 1 : 12만 8000이었다. 문헌상의 기록을 바탕으로 추정한 축척과는 25% 또는 69%의 차이가 발생한다. 대동여지도에서는 실제 거리로 약 1280m(=1.28km)에 해당하는 직선 거리가 1cm로 표시된 셈이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련   이번 호에서는 AI를 활용해 실시간 3D 콘텐츠를 제작하는 툴인 유니티 뮤즈(Unity Muse)에서 결과를 생성하는 방법을 설명하고, 유니티의 모델 훈련 방법론 및 새로운 파운데이션 모델 두 가지를 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   유니티 뮤즈는 AI 기능을 바탕으로 사용자의 탐색, 아이디어 구상 및 반복 작업을 지원한다. 이러한 기능 중 텍스처(Texture) 및 스프라이트(Sprite)는 자연어와 시각적 입력을 애셋으로 변환한다. 뮤즈를 통해 유니티 에디터에 AI를 도입하면 아이디어를 가시적인 콘텐츠로 빠르게 구현할 수 있으므로, 비전을 더 손쉽게 실현할 수 있다. 프로젝트에 사용 가능한 실제 결과물로 변환할 수 있는 텍스트 프롬프트와 패턴, 색, 스케치를 이용하여 조정 및 반복 작업도 가능하다. 유니티는 뮤즈를 통한 스프라이트 및 텍스트 생성의 기반이 되는 AI 모델에 대한 훈련 기법을 혁신하는데 노력을 들였다. 이를 통해 안전하고 책임감 있으며 다른 크리에이터의 저작권을 존중하는 유용한 결과물을 제공하고자 한다.   AI 모델 훈련 유니티는 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능을 선보이면서, 유니티가 보유하거나 라이선스를 받은 독점 데이터를 기반으로 처음부터 훈련을 받은 두 가지 맞춤형 확산 모델도 개발하고 있다.   자체 콘텐츠 라이브러리 확장 데이터 증강은 유니티가 데이터 세트의 스케일과 다양성을 높이기 위해 사용하는 핵심 기술 중 하나로, 이 기술을 이용하여 유니티는 보유 중인 원본 데이터 샘플에서 많은 변형(variation)을 생성할 수 있다. 이러한 역량으로 훈련 세트를 더 풍부하게 만들 수 있으며, 모델이 한정된 샘플을 기반으로 일반화를 수행하는 기능을 향상할 수 있다. 아울러 지오메트리 변환, 색 공간 조정, 노이즈 삽입, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 생성형 모델을 통한 샘플 배리에이션 등의 기법을 사용해 데이터 세트를 종합적으로 확장한다. 최근 스테이블 디퓨전과 관련하여, 본래 인터넷에서 수집된 데이터를 기반으로 훈련된 모델이라는 이유로 윤리적인 면에서 우려가 발생한 바 있다. 유니티는 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능을 제작하면서, 자체적으로 소유하고 책임감 있게 선별한 원본 데이터 세트를 기반으로 잠재적 확산 모델 아키텍처를 처음부터 훈련하는 방식을 통해 사전 훈련된 모델에 대한 의존도를 낮췄다. 데이터 증강 기법의 일부로 스테이블 디퓨전 모델의 사용을 최소로 제한해 안전하게 사용함으로써, 유니티가 보유한 원본 애셋 라이브러리를 강력하고 다양한 결과물의 저장소로 확장할 수 있었다. 이러한 결과물은 고유하고 독창적이며, 저작권을 가진 어떠한 아트 스타일도 포함하지 않는다. 유니티는 또한 추가로 완화 조치를 적용했으며, 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능에 사용되는 유니티의 잠재적 확산 모델을 위한 훈련 데이터 세트는 인터넷에서 수집된 어떤 데이터도 포함하지 않는다. 다음은 앞에서 설명한 증강 기법을 통해 확장되는 콘텐츠의 예시이다.   그림 1   <그림 1>은 원본 데이터 샘플(왼쪽 상단)과 복합적인 증강 기법으로 얻은 합성 배리에이션이다. 두 가지 모두 노이즈 기반(색 공간 조정, 위에서 아래로) 및 생성 기반(왼쪽에서 오른쪽으로)이다. 기존 데이터를 증강한 이후에도 여전히 다양한 소재에서 채워야 하는 부분이 있었다. 이 작업을 위해 행동에 의미 있는 변화가 나타날 때까지 자체 콘텐츠로 스테이블 디퓨전을 훈련시켰다. 또한 이러한 파생 모델을 사용하여 사전 필터링된 소재 목록으로 완전히 새로운 합성 데이터를 만들었다.(그림 2)   그림 2   실제 인력에 의한 검토와 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하는 자동화된 추가 필터링을 이러한 소재 목록에 모두 적용함으로써, 유니티의 가이드 원칙을 위반하고 인식 가능한 아트 스타일, 저작권이 있는 머티리얼, 잠재적으로 유해한 콘텐츠가 전혀 포함되지 않은 데이터 세트를 만들겠다는 유니티의 목표에 맞지 않는 합성 이미지가 생성될 가능성을 차단했다. 그 결과 증강되고 완전한 대규모의 합성 이미지 데이터 세트 두 개가 만들어졌고, 여기에는 원치 않는 콘셉트가 포함되지 않았다는 확신이 있었다. 하지만 그러한 확신에도 불구하고, 유니티는 더 많은 필터링을 추가해 모델의 안전성을 보장하고자 했다.   안전하고 유용한 결과물을 위한 추가 데이터 필터링 가장 중요한 사항은 안전 및 개인정보와 부정적인 영향 없이 사용자를 지원하는 툴의 제공이었으므로, 유니티는 추가 데이터 세트 필터링을 위한 별도의 분류기 모델을 개발했다. 이 모델을 사용한 결과, 데이터 세트에 포함된 모든 콘텐츠가 유니티의 AI 원칙에 명시된 표준을 충족하고 추가적인 이미지 품질 검사를 통과할 수 있었다. 리뷰어 모델은 합성 이미지에서 다음 사항을 식별하는 역할을 함께 담당했다. 인식 가능한 사람의 특징이 포함되어 있지 않음 일반적이지 않은 어떤 아트 스타일도 포함되어 있지 않음 어떤 IP 캐릭터나 로고도 포함되어 있지 않음 허용될 수 있는 수준의 품질을 갖추고 있음 4개의 리뷰어 모델이 요구하는 신뢰도 높은 임계 수준을 하나라도 통과하지 못하는 이미지는 데이터 세트에서 폐기되었다. 가장 높은 신뢰도를 보이는 이미지만 필터를 통과해 최종 데이터 세트에 합류할 수 있도록 철저하게 주의를 기울이며, 모델의 결격 사유를 엄격하게 평가했다.   모델 소개 유니티의 유나이트 이벤트에서 뮤즈의 텍스처 및 스프라이트 기능에 대한 얼리 액세스가 발표되었다. 이러한 툴을 지원하는 모델의 첫 번째 반복 수정을 내부적으로 ‘Photo-Real-Unity-Texture-1’ 및 ‘Photo-Real-Unity-Sprite-1’이라고 한다. 이는 스타일화에 대한 기초적인 이해만 갖추도록 설계된 모델로, 주로 포토리얼리즘에 집중되어 있다. 모델을 프로젝트의 기존 스타일에 맞게 가이드하고 싶다면, 유니티의 스타일 훈련 시스템에 약간의 고유 레퍼런스 애셋을 제공하여 콘텐츠를 특정 아트 스타일로 생성하는 방법을 모델에 학습시킬 수 있다. 그렇게 하면 결과물 가이드를 위해 메인 모델과 함께 작동하는 소규모의 후속 모델이 생성된다. 이 소규모 후속 모델은 훈련 담당자나 그 조직에 공개되지 않으며, 유니티는 메인 모델 훈련에 이 콘텐츠를 사용하지 않는다. 포토리얼리즘에 중점을 두는 모델이기 때문에 유니티는 메인 모델을 수많은 다양한 스타일로 훈련시킬 필요가 없었다. 이 아키텍처를 통해 더 손쉽게 책임감 있는 AI를 향한 유니티의 약속을 지키면서 메인 모델을 훈련시킬 수 있으며, 크리에이터가 아트 수준을 더 세부적으로 제어하도록 할 수 있다. 이러한 모델은 시작에 불과하다. 뮤즈의 스마트한 역량은 점점 더 향상되어 더 나은 결과물로 이어질 것이며, 유니티는 그러한 과정에서 모델 향상 로드맵을 통해 모델을 더 높은 완성도로 이끈다는 비전을 내세운다.   Photo-Real-Unity-Texture-1 로드맵 유니티의 텍스처 모델은 모든 분야에서 유용하게 쓰일 수 있다. 큰 규모의 콘셉트를 인식하고 있으며, 이러한 모델을 통해 서로 관련이 없는 여러 콘셉트를 자유롭게 혼합하고 <그림 3>에서 볼 수 있는 ‘메탈 슬라임’ 또는 ‘파란색 크리스탈 유리 암석’ 같은 결과물을 구현할 수 있다.   그림 3   이 모델이 현 단계에서 유용하기는 하지만, 다양한 프롬프트와 입력 방식에 어떻게 반응하는지 학습해 본 결과 단일 단어로 구성된 프롬프트로는 고급 머티리얼 콘셉트를 구현하기 어려울 수도 있다는 사실을 알 수 있었다. 원하는 목표에 맞게 모델을 가이드하는 데에 도움이 되는 방법이 더 있지만, 유니티는 기본 프롬프트의 정확도를 높이고 새로운 모델 가이드 방법을 추가하는 방식으로 사용자가 모델을 계속 더 자유롭게 제어할 수 있도록 할 예정이다. 앞으로 컬러 피커, 추가적인 사전 제작 가이드 패턴, 자체 가이드 패턴 생성을 위한 개선된 시스템 및 기타 새로운 시각적 입력 방법을 추가할 계획이며, 이 모든 사항은 현재 실험 단계에 있다. Photo-Real-Unity-Texture-1에서 유니티가 가장 중점을 두는 사항은 성과가 저조한 머티리얼 콘셉트를 식별하고 모델 재훈련을 자주 실행하여 전반적인 품질과 기능을 지속적으로 개선하는 것이다. 툴 내 평가 시스템을 통한 사용자의 피드백은 유니티가 모델 기능에서 취약점을 식별하여 더 나은 툴을 만드는 데 도움이 된다. 유니티는 빈도 높은 훈련 일정으로 모델을 빠르게 개선하고, 모델의 사용성을 높이며, 머티리얼 분야에 대한 지식을 축적하고 있다.   Photo-Real-Unity-Sprite-1 로드맵 Photo-Real-Unity-Texture-1과 유사하게 유니티의 기본적인 스프라이트 모델은 전반적으로 유용하며 많은 콘셉트를 인식한다. 툴에 아직 빌트인 애니메이션 기능이 없기 때문에, 유니티는 초기에는 가장 흔하게 사용되는 정적 스프라이트 콘셉트의 품질을 극대화하는데 주력하기로 했다. 기본 모델의 원시 결과물을 <그림 4>에서 확인할 수 있다. 일반적인 사용 사례에서 이는 사용자 훈련 모델에 의해 특정 아트 스타일에 맞게 조정된다.   그림 4   정적 오브젝트는 이미 안정적이지만 유니티는 동물과 인간의 해부학적 정확도를 개선하기 위해 계속 노력하고 있다. 이러한 유형의 소재를 사용할 때 결과가 바람직할 수도 있지만, 사지가 늘어나거나 누락되는 경우 또는 안면이 왜곡되는 경우가 발생할 수도 있다. 이는 책임감 있는 AI 및 사용 가능한 데이터에 대한 엄격한 제한을 지향하는 유니티의 조치에 따른 부작용이라고 할 수 있다. 유니티는 개인정보 보호와 안전을 중요하게 인지하고 있으며, 이로 인해 초기 얼리 액세스 릴리스에서 일부 소재의 품질이 완벽하지 않을 수 있다. 완전히 공백인 스프라이트가 생성될 수도 있으며, 이는 시각적 콘텐츠 검수 필터에 따른 결과이다. 유니티는 Photo-Real-Unity-Sprite-1의 초기 출시 버전에서는 출력 필터링에 관해 신중하게 접근하는 방향을 택했으며, 이로 인해 일부 아트 스타일의 경우 필터링에서 1종 오류가 발생할 수 있다. 유니티는 지속적으로 피드백을 수렴하고 콘텐츠 필터를 개선하면서 점차 제한을 완화할 계획이다. 유니티는 피드백을 수렴하고 책임감 있는 자세로 계속 더 많은 데이터를 소싱하면서 전반적으로 모든 소재의 품질이 빠르게 향상될 것으로 기대하고 있다. Photo-Real-Unity-Sprite-1에도 Photo-Real-Unity-Texture-1과 유사하게 철저한 훈련 일정이 적용될 예정이다.   AI 강화 개발을 향한 유니티의 행보 뮤즈는 책임감 있고 타인의 독창성을 존중하는 방식으로 생성형 AI의 잠재력을 활용해 커뮤니티에 더 강력한 창작물 제어 권한을 부여하려는 유니티의 첫걸음이다. 이 제품은 사용자를 우선으로 고려하여 제작되었으며, 유니티는 사용자의 피드백을 기반으로 변화와 개선을 진행할 예정이다. 유니티는 콘텐츠 제작 업계에서 생성형 AI가 가지는 잠재적 영향력을 인식하며 중요하게 다루고 있다. 이 툴은 크리에이터를 대체하는 것이 아닌, 크리에이터의 역량을 강화하기 위한 노력의 결과이다. 유니티는 크리에이터가 더 많아질수록 세상은 더 매력적인 곳이 될 것이라고 믿으며, 뮤즈와 이를 지원하는 모델을 통해 이러한 사명을 계속 이어간다는 비전을 제시한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   데이터킷(Datakit)은 CAD 데이터 변환 프로그램인 크로스매니저(CrossManager)의 개발사로, 크로스매니저는 파트너사인 몰드케어를 통해 국내 공급되고 있다. 데이터킷의 필리프 블라슈(Philippe Blache) CEO는 다양한 설계 관련 정보의 변환과 상호운영성을 통해 제조·건축 등 산업 영역에서 더 많은 가치를 제공한다는 비전을 제시하고 있다. ■ 정수진 편집장    ▲ 데이터킷 필리프 블라슈 CEO   데이터킷은 어떤 회사인지 1994년 프랑스에서 설립된 데이터킷은 CAD, CAM, CAE, BOM, PLM, 계측, BIM, 건설 등 다양한 소프트웨어 간의 상호 호환 운용성(interoperability) 분야에 집중하고 있는 기업이다.  데이터킷의 데이터 변환 솔루션은 설계, 제조, 검사 및 보관 전반에 걸쳐 연결성을 구축하여, 제품 개발 프로세스의 디지털 전환을 가속화하고 시장 출시에 걸리는 시간을 줄인다. 데이터킷은 수년간 표준화 특히 STEP AP242 표준에 참여했으며, LOTAR(Long Term Archiving and Retrieval) 협회 워크숍 및 MBx 상호 운용성 포럼에 참여하고 있다. 또한 빌딩스마트(BuildingSMART)의 IFC 구현자 포럼 회원으로서 BIM 커뮤니티에도 참여하고 있다.   크로스매니저의 특징에 대해 소개한다면 크로스매니저를 사용하면 모델과 관련된 많은 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환이 가능하다. 크로스매니저는 ▲2D 도면, 3D B-Rep 및 메시(mesh) 표현을 비롯해 ▲부품, 어셈블리 및 색상/질감 등 속성과 ▲PMI(제품 제조 정보), FD&T(Functional Dimensioning and Tolerancing), GD&T(기하공차), 메타데이터, 자재/공급업체/비용 등 속성을 포함한 제품 제조 정보까지 다양한 정보를 변환할 수 있다. 또한 CAD 소프트웨어 별 고유(native) 파일 및 표준 형식 파일로 변환할 수 있는 수백 가지의 기능과 솔루션을 제공한다.   크로스매니저가 다른 솔루션과 차별화되는 점은 무엇인지 데이터킷은 30년 동안 상호 호환 운용성에 초점을 맞추고 있으며, 시장에서 가장 특별하고 폭넓은 경험을 제공하기 위해 R&D에 노력을 기울여 왔다. 크로스매니저 변환기를 사용하면 모델과 관련된 광범위한 데이터를 변환 및 보존할 수 있으며, 최신 버전의 CAD 소프트웨어와의 호환성을 위해 수백 가지 CAD별 고유 파일 및 중립 포맷에 대한 분기별 업데이트를 제공한다. 또한, 확장 가능한 단일 또는 멀티 포맷 라이선스, 컴퓨터나 서버에서 실행되는 고정/원격/플로팅 라이선스, 영구 또는 구독 라이선스 등 다양한 유형의 라이선스를 제공한다. 이외에 크로스매니저 어드밴스 버전에서는 자동화 프로세스 및 일괄 처리가 가능하다. 크로스매니저는 설계회사의 CAD 투 CAD(CAD-to-CAD) 변환에 가장 많이 사용되지만, 제조 또는 제조 부품의 정확성 확인, FEA(유한요소해석) 그리고 사실적인 렌더링, 시각화, 시뮬레이션, 메타버스, 견적 준비 등의 요구를 충족시키기 위한 기반으로도 사용된다.   ▲ 데이터킷의 크로스매니저는 다양한 네이티브 포맷 및 중립 포맷의 CAD 데이터를 변환하는 기능을 제공한다.   CAD 데이터 변환 솔루션의 성장세에 대해서는 어떻게 보는지 모델 기반 엔지니어링과 관련된 광범위한 기능을 포함한 크고 상세한 다중 파일 변환에 대한 요구는 기업 내부 그리고 다른 기업 간에도 계속 늘어날 것으로 본다. 다른 한편으로는 이런 업무는 전문가들의 작업이 되고 있으며, 데이터킷과 같은 기업이 글로벌하면서 세부적으로 필요한 접근 방식을 지원할 수 있다. 또한, 다른 산업과 다른 작업 습관을 가진 BIM(빌딩 정보 모델링) 영역은 데이터 변환 시장에 거대한 성장 잠재력을 제공하고 있다. 형상과 치수뿐 아니라 다양한 정보를 포함하면서 CAD 데이터가 복잡해지고 있다. 이런 상황에서 CAD 데이터를 효과적으로 변환하고 활용하기 위해 필요한 점이 있다면 무엇이라고 보는지 우리는 사용자와 사용자의 의도에 초점을 맞춘다. 사용자의 프로필, 직업, 일하는 방식, 설계/제조/검사 파트나 어셈블리와 관련하여 사용자가 100%의 정확도와 최고의 성능을 기대하고 있는지, 아니면 설계에서 보관에 이르기까지 전체 제품 수명주기의 자동화를 개선하기 위해 기능, PMI 또는 2D 데이터와 같은 특정 데이터를 요구하는지를 알아야 한다.   최근에는 CAD 솔루션들이 자체적으로 데이터 호환에 관한 기능을 강화하고 있는데, CAD 데이터 변환 전용의 솔루션이 필요한 이유에 대해 소개한다면 실제로 많은 CAD 솔루션이 데이터 변환 기능을 제공한다. 데이터킷은 광범위한 시장에서의 경험과 인지도를 바탕으로, 우리의 솔루션 중 일부를 글로벌 소프트웨어 업체에 제공하고 있다. 또한 데이터킷의 솔루션은 최종 사용자에게 직접 제안된다. 최종 사용자를 위한 전용 솔루션이 크로스매니저이며, 임베디드 OEM 구매가 아닌 사용자가 필요로 하는 형식에 대한 파일 간 변환을 제공한다. 사실 설계 회사의 관점에서 보면, 파일을 읽고 선택한 형식으로 쓸 수 있도록 하는 것이 숙제이다. 크로스매니저를 사용하면 선택한 형식의 PMI와 같은 데이터를 포함된 파일이나 어셈블리를 읽고 쓸 수 있다는 점에서 확실한 가치를 가진다고 본다.   ▲ 데이터킷은 다양한 설계 정보의 변환 기능을 독립형 제품 및 CAD 플러그인으로 제공하고 있다.   한국 시장에 대한 전망과 한국 내 크로스매니저 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 지난 3월에 한국을 비롯해 아시아 지역 각국의 파트너사를 만나 크로스매니저의 비즈니스를 위한 미팅을 진행했는데, 데이터킷의 기술 데이터 변환 솔루션이 한국 시장의 요구를 충족한다고 믿는다. 우리는 크로스매니저의 한국어 버전을 제공하고 있으며, 소프트웨어 공급업체와의 파트너십에 대해서도 자신감을 갖고 있다. 또한, 한국 파트너사인 몰드케어에서는 한국 내 기업에게 크로스매니저와 솔리드웍스 전용 플러그인을 공급하고 있다. 지난 한국 방문을 통해 몰드케어와 긴밀히 협력하기로 얘기를 나누었고, SIMTOS와 같은 전시회에 참가하는 등 시장 확대를 위해 더 많은 기회를 함께 모색하기로 했다. 우리는 한국 생산 현장의 작업자가 설계 . 생산 . 출시까지의 프로세스를 쉽게 도와주고, 제품의 품질을 보장하는 신뢰할 수 있는 데이터 변환 솔루션을 개발하고 있다고 확신한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

국산 CAD 프로그램을 개발·공급하는 캐디안은 문화재청의 문화유산 보존·활용 기술 개발 및 지능형 설계 기반 구축 사업의 일환인 ‘AI 기반 전통 목조 건축물 목구조 분석 및 가상설계 기술 개발’ 사업을 한국전자통신연구원(ETRI) 등과 공동 수주하였다고 밝혔다.   인공지능 기반의 AI-CAD 프로그램은 오토캐드 DWG 파일과 호환되는 국산 CAD 캐디안(CADian)을 기반으로 2025년 말까지 개발될 예정이다. 캐디안은 기존에 보유하고 있는 수많은 디지털 도면 파일을 재활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 캐디안은 2023년 전통 목조 건축물의 공포부(전통 목조건축에서 처마 끝의 무게를 받치기 위하여 기둥머리에 짜 맞추어 댄 부재)를 AI 인지 기술을 접목하여 도면화하는 기술을 소개한 바 있다.캐디안에서 AI-CAD 사업을 총괄하고 있는 한명기 상무는 “이번 사업을 통해 도면화 기술에서 한 단계 더 나아가 전통 도면 이미지로부터 전통 목조 건축물을 복원, 신축하는 AI-CAD를 개발하게 되었다”고 전했다.  

모두솔루션이 지난 3월 13일 ‘지스타캐드(GstarCAD) 파트너 콘퍼런스’를 진행했다. 지스타캐드를 국내에 판매하는 파트너사를 대상으로 한 이번 콘퍼런스에서는 지스타캐드의 비즈니스 현황과 향후 개발 계획 등이 소개됐다. ■ 정수진 편집장     대안 CAD의 퍼포먼스 향상과 생태계 구축 추진 지스타캐드는 2D CAD 시장에서 사실상의 표준으로 쓰이는 오토캐드와 호환되면서 가벼운 퍼포먼스와 저렴한 가격을 앞세운 이른바 ‘대안 CAD’ 제품 중 하나이다. 중국의 지스타소프트(Gstarsoft)가 개발하고, 국내에서는 모두솔루션이 공급한다. 지스타소프트의 루샹(Lu Xiang) CEO는 “작년 중국 상하이 증시에 상장한 이후 10억 위안(약 1800억 원) 이상의 투자를 유치했다”면서, R&D를 통한 제품 라인업 확대 및 인지도 강화를 위한 마케팅을 강화할 수 있는 기반을 마련했다고 전했다. 지스타소프트는 중국 시장에서는 직접 판매 중심으로, 해외 시장에서는 600여개의 파트너사를 통한 비즈니스를 진행한다. 해외 비즈니스 비중을 장기적으로 50%까지 늘리는 것이 목표이다. 이외에 클라우드 비즈니스도 진행한다. 1500만 명의 MAU(월간 활성 사용자)를 기록한 모바일용 CAD 뷰어를 시작으로, 최근에는 클라우드 제품인 ‘지스타캐드 365’를 개발했다. 루샹 CEO는 지스타캐드 개발의 핵심 요소로 품질, 성능, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), 신기능 등 네 가지를 꼽았다. 소프트웨어의 안정성과 함께 속도를 높여 도면 작업 시간을 줄이는 것이 가장 큰 관건이다. 또한 API를 통해 서드파티 생태계를 구축하는 동시에, 오토캐드 서드파티 툴을 지스타캐드용으로 마이그레이션하는 노력도 기울일 예정이다.    3D/클라우드/AI 등 제품 라인업 확대 루샹 CEO는 제품의 성능을 높이는 기술 개발에 집중하면서, 제품 라인업을 넓힐 계획이라고 전했다. 2D CAD에서 나아가 BIM(빌딩 정보 모델링) 시장을 겨냥한 3D CAD로 제품군을 확대하는 한편, 모바일 CAD 뷰어와 클라우드 CAD 등 신기능과 신제품을 제공하는 개발도 추진할 계획이다.  클라우드 CAD 제품인 ‘지스타캐드 365’는 한국 출시를 준비하고 있다. 클라우드에 설계 데이터를 저장함으로써 디바이스의 제약 없이 협업과 공유가 가능하다는 점을 내세운다. 2D 설계 외에 기계, BIM 등 제품군을 개발할 계획이며, 협업 기능은 구독 라이선스로 판매될 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 루샹 CEO는 “AI에 대한 기대가 높은 상황에서 CAD에 AI를 접목하는 방법에 대해서도 연구 중이다. AI는 건축 설계 등에서 작업 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 전했다.   ▲ 지스타소프트는 클라우드 CAD 제품군을 넓히고, 국내 시장에도 선보일 계획이다.   생태계 중심으로 국내 비즈니스 강화 계획 모두솔루션은 지난 2019년 지스타캐드 누적 판매 1만 카피를 기록한 이후, 2023년에는10만 카피를 돌파했다고 밝혔다. 국내 시장에서 선호도가 높아지고 있으며, 파트너 숫자 증가 등 파트너 비즈니스도 꾸준히 활성화되고 있다는 것이 모두솔루션의 평가이다. 지스타캐드의 한국 비즈니스에 대해서 루샹 CEO는 “한국 시장은 지난 2008년 이후 매년 40%씩 성장하면서 빠른 증가세를 보이고 있다”면서, 한국 고객에 대한 지원 조직을 확대하고, 한국 고객의 요구에 대응하기 위해 모두솔루션과의 R&D 협력을 강화할 것”이라고 밝혔다. 모두솔루션은 오토캐드 사용자의 지스타캐드 이전 지원 및 서드파티 지원 확대를 포함한 사용자 생태계 구축을 추진할 계획이다. 오토캐드용 서드파티 툴 중 하나인 ‘드림플러스’에 대응하는 ‘매직플러스’의 기능 개발을 시작해, 올 연말에는 기본 기능의 개발을 완료할 예정이다. 파트너 지원 시스템 또한 개선해 파트너 사이트 및 발주 시스템을 새롭게 구축할 계획이다. 모두솔루션의 정충구 대표이사는 “국내에서는 중견기업 시장을 중심으로 지스타캐드 고객을 늘려 왔는데, 최근에는 대기업 고객을 발굴하는 데에 힘을 기울이면서 실제 대기업 고객 확보가 이뤄지고 있다”면서, 시장 확대와 함께 서드파티 관련 개발 및 파트너십을 강화할 계획이라고 전했다.     ■ 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.