MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (2)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호에서는 최근 들어 MBD가 주목받는 배경과 성공적인 MBD 활용을 위한 전략을 짚고, 향후 발전 전망에 대해서도 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD가 지금 주목받고 있는 이유 MBD가 최근 다시 주목을 받는 이유에 대해서 알아보고자 한다. 개개인 단위에서는 지금까지도 개발 부담의 증가를 해결하기 위해 보다 효과적인 디지털 기술의 도입을 모색해 왔다. 한편, 엔지니어링 체인 전체에서 각사가 지견을 공유하고 디지털 개발에 임할 수 있다면 고효율화를 도모할 수 있고, 여기에서 태어난 여유로부터 각사의 개성이나 경쟁력을 발휘하는 것도 가능하다고 할 수 있다. 한편 MBD 방법은 복잡한 요구에 대응하기 때문에 최첨단 개발의 장에서 기술적으로 계속 발전해 온 결과 개발 중의 어느 단계에서도 디지털 모델을 사용하는 것을 가능하게 한다. 이 협조 개발의 기운이 높아지는 것과 기술적으로 성숙하고 있는 모델 베이스 개발 수법의 특성이 매치한 것으로, 자동차 업계 전체가 MBD의 실현을 향해 크게 움직이기 시작했다.   기업이 MBD의 도입 시 현상 과제 - 경영 시스템의 진화 업계 연계를 포함한 각 기업의 노력에 의해 서서히 모델링 데이터의 통일이 진행되어 앞에서 설명한 바와 같이 산.관.학이 연계하는 네트워크가 구축되어 갈 것으로 기대할 수 있다. 각 기업에 있어서는 이것들을 베이스로 하면서 MBD의 실행력을 쌓아 가기 위해서, 다음 세 개의 관점을 가진 구체적인 대처(그림 1)가 필요하다. 자사의 기술력을 답습하여 가상 변환을 진행하는 것 인재를 육성하고 사내의 정착 계몽을 도모하는 것 연계 추진에 필요한 데이터 플랫폼의 구축을 진행하는 것   그림 1. MBD 도입 시 고려해야 할 세 개의 관점   이러한 세 가지 관점을 개별적으로 해결할 뿐만 아니라 밸런스 좋게 추진할 수 있는 매니지먼트 시스템에 각사를 진화시켜 나가는 것이 업계 변혁의 파도에 뒤처지지 않고, 보다 기업 가치를 높이기 위한 열쇠가 된다.(그림 2) 다음에는이 세 개의 관점을 설명한다.   그림 2. MBD 실행력의 획득   기술력의 가상 변환 - 각사 기술의 강점의 파악과 모델화 모델화에 있어서는 자사에서 지금까지 길러 온 기술의 분해(가시화)가 필요불가결하다. 자사 기술의 강점이나 해명할 수 없는 특성을 명확히 하는 것으로 모델이라고 하는 가상으로 변환하기 위한 베이스가 구축된다.(그림 3) 이를 근거로 체인지 매니지먼트의 의사 입력을 실시함으로써, 현장에서의 1D-CAE/3D-CAE의 지식과 실천, 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink) 등 툴 조작 스킬의 습득, MILS/SILS/HILS의 모델 환경 도입이 진행되어 자사 기술의 강점의 파악과 모델화를 통한 자사 기술을 유지한 고정밀 모델의 구현화에 연결된다.   그림 3. 기술력의 가상 변환   인재육성과 정착 계몽 - 모델 개발 스킬 DX 인재의 활약에 의해 MBD는 조직에 정착시킬 수 있다. 이것에는 디지털 인재의 육성뿐만 아니라 변환(transformation) 인재를 육성하는 양쪽이 중요하다.(그림 4) 모델링 기술을 가진 인재가 활약하는 것만으로는 특정 개발에 일시적으로 적용된 대처로 MBD가 끝날 수도 있다. 균형 잡힌 쌍방을 육성하고 조직으로서 지속적으로 평가함으로써, MBD의 효과와 혜택이 올바르게 조직 내로 침투하여 실행력이 정착하게 된다. 효율적인 설계자 육성을 위해서 먼저 부딪히는 도전은 설계자의 교육이다. 현재 설계에 종사하는 모든 멤버를 육성하는 데에는 시간과 비용이 든다. 우선 몇 명에 대해서만 육성을 하면 장애물은 그다지 높지 않다. 매트랩/시뮬링크의 세미나를 정기적으로 개최하고 기초 부분은 조기에 시작할 수 있다. 또 엔지니어링 회사에 설계 모델의 개발을 위탁해 함께 개발을 진행하는 것으로 노하우를 획득하면서 설계자를 육성하는 것도 하나의 방법이다.   그림 4. 인재육성과 정착계몽   데이터 플랫폼 구축 - 사내외의 모델 관리·공유를 신속하게 실시 MBD의 프로세스는 내부 구성 관리 시스템과 외부와의 협력 환경에서 수행된다. 사내외 데이터의 이력 추적을 하면서, 자주 실행되는 시뮬레이션 결과를 온타임으로 저장하는 데이터 플랫폼의 구축도 빠뜨릴 수 없다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI 반도체 기업인 사피온(SAPEON)은 전작 대비 속도가 4배 향상된 데이터센터용 AI 반도체 ‘X330’ 을 출시한다고 밝혔다. TSMC의 7나노 공정을 통해 생산된 X330은 추론용 NPU로서 전작인 X220에 비해 응용 범위가 확대되었다. 따라서 보다 다양한 분야와 산업군에서 손쉽게 활용할 수 있는 NPU라는 것이 사피온의 설명이다. X330은 기존 X220 대비 4배 이상의 연산 성능, 2배 이상의 전력 효율을 확보하였다. 또한 X330은 동영상 관련 프로그램의 처리 속도 향상을 위해 비디오 코덱 및 비디오 후처리 IP를 내장하고 있다. X330은 내장된 하드웨어 IP를 통해 4채널 4K 60fps 동영상 입력 처리가 가능하다. 또한 X330은 대화형 AI 챗GPT의 원천기술인 트랜스포머(Transformer) 기반 LLM(대규모 언어 모델) 실행을 달성하였다. 사피온은 이러한 성능과 AI 반도체 기술력을 기반으로, SK텔레콤과 협력을 강화하여 신규 서비스 시장 공략에 나서고 있다. 특히 사피온은 2022년 12월에 SK브로드밴드 가산 IDC 내에 사피온 AI 반도체 X220 장착 서버를 사용하여 7.6 페타옵스(Peta OPS) 처리량에 달하는 대규모 NPU 팜을 구축하였고, 이를 통해 실제 데이터센터 환경에서 서비스를 상용화하고 운영하는 프로젝트를 추진한 바 있다. 이는 실제 서비스 상용화를 목표로 대규모 NPU 팜을 구축한 사례다. 사피온은 "NPU 팜 프로젝트를 통해 이미지 분석, 자연어 처리, 화질 개선 등 다양한 분야에서의 상용화 테스트를 수행함으로써 비즈니스 모델 확대 가능성을 확인하였다"고 밝혔다.     사피온은 향상된 성능 및 전력효율을 제공하는 X330을 통해 LLM 지원을 추가하여 전반적인 TCO(총소유비용)을 개선함으로써, AI서비스  모델 개발 기업 및 데이터센터 시장 공략에 나설 계획이다. 사피온은 X330 반도체 하드웨어와 함께 서버 장착시 성능을 최적화할 수 있는 ONNX(개방형 신경망 교환, Open Neural Network Exchange) 기반의 소프트웨어 스택을 지원하며, AI 추론 플랫폼 소프트웨어 및 SDK(소프트웨어 개발 도구)도 함께 제공한다.  사피온은 이번에 출시한 데이터센터용 AI 반도체인 X330과 함께, 향후 자율주행 자동차용 IP(반도체 설계자산), CCTV 등 고성능 에지 디바이스용 AI NPU도 선보일 계획이다. 사피온은 주요 고객사들을 대상으로 X330 시제품 테스트와 고객사들과 신뢰성 검증 작업을 진행하고 2024년 상반기부터 양산을 시작할 예정이다. 사피온의 류수정 대표는 “사피온은 지난 2020년 국내 최초로 데이터센터용 AI 반도체 X220을 발표한 이후 기반 서비스를 다수 제공하여 시장에서의 검증을 완료하였고, 자동차, 보안, 미디어 등 다양한 분야로 상용 서비스 분야들을 지속적으로 확대하고 있다. X220의 장점을 극대화한 X330으로 AI 서비스 모델 개발 기업 및 데이터 센터 시장 공략에 박차를 가할 전략이다. 산업 전분야에서 AI 반도체 활용도를 높여 고도의 AI 기술을 누구나 저렴하게 이용할 수 있게 제공함으로써, 모두가 첨단 기술 발전의 혜택을 향유할 수 있는 사회를 만드는데 공헌하고자 한다”고 전했다.

이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (10)   지난 호에서는 시각적 자극을 통해서 얻어지는 시각 정보의 ‘분석과 분석 결과의 활용’에 관하여 무지개, 해무리, 착시 현상, 신기루와 같은 자연 현상부터 빛과 그림자의 예술적인 응용을 예로 들어 살펴보았다. 현상의 관찰도 중요하지만 눈에 보이는 것이라고 하더라도 진실과 다를 수 있으며 눈에 보이지 않지만 실제로 일어나고 있는 현상도 많기 때문에, 다양한 관점에서 심도 있는 분석이 중요하다는 것을 강조하였다. 이번 호에서는 ‘제어’의 개념에 관하여 이야기하고 제어에 필요한 기본적인 구성 요소의 기능과 역할에 관하여 살펴보고자 한다. 수동, 자동, 반자동, 적응형, 학습형 등 다양한 형태의 제어 방식에 관하여 여러 가지 사례를 예로 들어 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 측정의 목적(호기심, 정보 수집) 제2회 단위(비교의 기준) 제3회 길이 측정 제4회 무게 측정 제5회 시간 측정 제6회 에너지 측정 제7회 정적 측정과 동적 측정 제8회 측정 결과의 분석 제9회 분석 결과의 활용 제10회 제어(수동, 자동, 반자동, 학습형) 제11회 정보의 가시화 제12회 입체 이미지 정보의 유혹과 과제   ■ 유우식 미국 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 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. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 연구원, 문화유산 회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   제어란 무엇일까? ‘제어(制御, control)’라는 단어를 사전에서 찾아보면 여러 가지 뜻이 있으나, 이 글에서 다루는 의미는 ‘기계나 설비 또는 화학 반응 따위가 목적에 알맞은 작용을 하도록 조절함’이 가장 적합한 설명이다. ‘상대편을 억눌러서 제 마음대로 다룸’, ‘감정, 충동, 생각 따위를 막거나 누름’이라는 뜻도 아울러 소개되어 있다. 자연스럽게 평형을 이루었거나 정적(靜的)인 상태라면 굳이 제어를 생각할 필요는 없다. 제어 대상을 현재 상태에서 희망하는 상태(목표치)로 변화시키기 위해서 대상에 힘 또는 에너지를 공급하거나, 공급되는 에너지를 차단하거나 감소시키는 방법으로 목표치에 도달하게 조절하는 것이 제어라고 할 수 있다.    그림 1. 원시적 무기와 현대 무기의 발사체 제어 방식 비교    <그림 1>에 나열한 여러 가지 형태의 무기 이미지를 모아서 에너지의 조절(제어) 방식에 따라 구별해 보았다. 돌, 화살, 총탄 모두 외부에서 어떤 힘이 가해지지 않으면 움직이지 않는다. 미사일의 경우에도 내부에서 연료를 연소해서 추진력이 생기지 않으면 미동도 하지 않는다. 물리학에서 이야기하는 관성의 법칙, 즉 ‘물체가 밖의 힘을 받지 않는 한 정지 또는 등속도 운동의 상태를 지속하려는 성질’을 가지고 있기 때문이다. 무기의 특성상 목표물까지 날아가서 목표물에 명중하기 위해서는 외부 또는 내부에서 힘을 가하여 원하는 방향으로 원하는 속도로 날아가도록 해야 한다.  <그림 1> 왼쪽에 있는 돌, 화살, 총탄의 경우에는 발사할 때의 힘으로 속도가 정해지고 발사 각도로 발사기를 떠나게 되면 주변 환경의 변화에도 무방비 상태이며, 중력의 영향으로 계속 낙하하면서 목표물에 도달하거나 지상에 떨어질 때까지 포물선 궤도로 나아갈 뿐이다. 이동하는 목표물을 겨냥할 경우에는 발사체를 발사할 당시의 예상과 다른 방향으로 이동하면 목표물을 맞출 수도 없다. 발사체를 떠나는 순간 우리가 할 수 있는 일은 없다. 반면, 오른쪽에 표시된 미사일의 경우에는 자신의 위치와 목표물을 위치를 실시간으로 추적하면서 목표물에 명중할 수 있도록 연료의 연소량을 조절(제어)하여 발사 후의 상황 변화에 대응하여 목표물을 맞추는 방법이 사용된다. 발사 후에도 상황 변화에 맞추어 어느 정도의 범위 내에서 목표물에 명중할 확률이 가장 높은 경로로 발사체의 속도와 방향을 실시간으로 자동 계산하여 제어하는 방식이다. 많은 종류의 센서와 복잡한 제어 알고리즘을 갖춘 전자 제어 시스템이 필요하다.   고대 그리스의 자동 제어 전자 제어 시스템이 없었을 때에는 제어가 불가능했을까? 그렇지 않다. 고대 그리스 알렉산드리아 신전에서 증기의 힘을 이용한 자동문과 그 동작 원리를 <그림 2>에 소개한다. 그리스-이집트의 수학자이며 발명가인 헤론(Heron, 서기 10년~70년)이 개발한 것으로 알려져 있다. 신전의 제단에 불을 붙이면 제단 아래의 공기가 덥혀져 공기의 압력이 상승하고, 제단 아래에 있는 물탱크의 물이 신전 문의 회전축과 연결된 양동이에 채워지도록 고안되었다. 양동이에 물이 차면 그 무게로 양동이가 중력에 의해서 아래로 내려가고, 회전문의 회전축에 감긴 밧줄이 당겨져 문이 열리게 된다.    그림 2. 고대 그리스 알렉산드리아 신전에서 증기의 힘을 이용한 자동문     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

다쏘시스템이 롯데중앙연구소의 PLM 시스템 구축에 자사의 ‘3D익스피리언스’ 플랫폼을 공급했다고 발표했다. 롯데중앙연구소는 롯데웰푸드, 롯데칠성음료, 롯데GRS 등 롯데그룹 계열사의 식음료 제품 연구개발(R&D)을 담당한다. 최근에는 신성장 동력을 찾기 위해 인도네시아와 베트남에 연구소를 설립하고 업계 멘토링을 지원하며 새로운 미래 식품 연구개발을 추진하고 있다. 롯데중앙연구소는 ▲제품 연구 개발 지식의 자산화와 이에 대한 데이터 가시성 확보 ▲지식 자산의 재활용을 통한 업무 효율 개선과 성과 증대의 선순환 구조 마련 ▲강화된 이력관리 체계를 통한 전반적인 제품 관리 수준을 향상시키기 위해 전사적인 PLM 시스템을 구축했다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼이 제공하는 실시간으로 확인 가능한 제품 개발 현황과 통합 데이터 대시보드를 바탕으로 신속한 의사결정 구조를 마련할 수 있도록 지원하게 된다.     이번 PLM 시스템은 롯데중앙연구소의 첫 PLM 시스템 도입이다. 시스템 구축에 앞서 다쏘시스템은 PI(Process Innovation) 컨설팅을 수행해 글로벌 스탠더드 프로세스와 다쏘시스템의 식음료 전문 PLM을 바탕으로 롯데중앙연구소에 최적화된 PLM 시스템 구축을 지원했다. 제품 개발 프로젝트 관리, 제품·원재료 정보 관리, 배합비·레시피 관리, 변경 이력 관리, 식품공전 정보 연계 등 식음료 연구개발 프로세스의 주요 영역에 적용된다. 롯데중앙연구소는 향후 각 식품계열사 사업조직과의 제품 개발 협업을 위해 PLM 시스템을 확장할 계획이다. 또한 디지털 트랜스포메이션 전담 조직을 마련하고, PLM 시스템의 안정화와 조직 내재화가 이뤄진 후에는 전자연구노트와 AI·머신러닝 등을 활용한 디지털 워크(digital work) 문화를 정착시키는 등 지속적인 디지털 트랜스포메이션에 나설 예정이다. 롯데중앙연구소의 손주완 DWI(Digital Work Innovation) 팀장은 ”다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼을 통한 PLM 시스템 구축은 롯데중앙연구소 디지털 트랜스포메이션의 시작점”이라며, “다쏘시스템 본사를 방문해 글로벌 식품·소비재 기업들의 디지털 전환 사례와 기술 트렌드를 공유 받았고, 현재 이를 롯데중앙연구소의 로드맵에 적용할 수 있을지 검토 중이다. 디지털 트랜스포메이션 고도화를 통해 업무 방식을 변화시키고, 연구 개발 지식을 체계적으로 자산화해 전사적 조직 역량을 증대시킬 것”이라고 말했다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “다쏘시스템의 3D익스피리언스를 통해 국내 최대 규모의 글로벌 식품 그룹인 롯데의 PLM 시스템 구축을 지원하게 되어 기쁘다”면서 “라면, 발효식품, 소스, 건강식품, 간편식, 제과, 음료, 푸드바이오 등 식품 산업 전반에 PLM을 통한 디지털 트랜스포메이션을 지원해 온 다쏘시스템의 전문성을 다시 증명한 셈”이라고 말했다. 또한 “다쏘시스템은 국내 기업에게 3D익스피리언스를 통한 PLM 시스템 구축뿐만 아니라, 글로벌 식음료 기업들의 다양한 디지털 트렌스포메이션 경험과 솔루션을 소개해 K-푸드의 글로벌 경쟁력 강화에 힘쓰겠다”고 말했다.

한국산업지능화협회가 8월 22일 기업의 디지털 전환(DX) 추진전략 학습을 위해 '중견기업 디지털 혁신 웨비나'를 통해 실제 DX를 추진한 중견기업 TYM의 혁신 성과와 추진 과정을 공유했다고 밝혔다. 디지털 전환에 대한 기업들의 관심은 나날이 높아지고 있으며, 이에 따라 재직자의 디지털 전환 역량을 향상시켜 줄 교육 콘텐츠에 대한 수요도 증가하고 있다. 이에 따라 한국산업지능화협회와 한국중견기업연합회는 기업의 디지털 전환 추진을 위한 교육 니즈를 충족시키고, 기업의 디지털 전환 교육을 지원하기 위해 ‘중견기업 디지털 혁신 웨비나’를 운영하고 있다. 이번 실시된 올해 3회차 디지털 혁신 웨비나는 TYM의 김대용 부문장이 연사로 참여하여 디지털 전환 추진 과정과 우수사례의 학습 기회를 제공했다. 이어서 매일홀딩스 김종현 본부장이 패널로 참여하여 중견기업의 디지털 전환 추진과 관련된 이슈 등을 함께 조명하였다.     첫 번째 세션에서 TYM 김대용 부문장은 TYM의 디지털 전환 추진 방향을 시작으로 전사적인 디지털 전환 비전을 공유하고, 디지털 전환을 기업의 문화로 정착시키기 위해 수행한 일련의 여정을 공유하면서 교육생들과 함께 질의 응답 시간을 가졌다. 이어진 두 번째 세션은 매일홀딩스 김종현 본부장과 함께 중견기업의 디지털 전환에 대한 고민과 이슈 등을 주제로, 디지털 전환을 바라보는 내부의 시선, 추진 전략 등에 대해 패널토의 형식으로 진행되었다. 웨비나를 총괄하고 있는 한국산업지능화협회의 추현호 부단장은 “이번 3회차에서는 디지털 전환을 성공적으로 추진 중인 기업의 사례를 통해 디지털 전환을 계획 중인 기업이 어떠한 방향으로 나아가고 전략을 수립해야 할 지 가이드를 제시하기 위해 기획되었다. 앞으로도 기업들의 성공적인 디지털 전환을 지원하기 위한 교육으로 함께할 것”이라고 밝혔다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   반도체 및 관련 재료 산업에서 자주 이용되는 화학적 기상 증착법(Chemical Vapor Deposition : CVD)은 박막을 생성하기 위한 기법으로, CVD를 활용한 다양한 공정이 있다. 그 중 반도체 산업에서 많이 사용되는 LPCVD(Low Pressure CVD)는 대량의 웨이퍼를 생산할 수 있는 공정으로, 균일한 두께의 박막 생성을 위해 균일한 온도를 갖도록 운전 조건을 갖추는 것이 중요하다. 이번 호에서는 LPCVD 반응기의 형상 정보와 운전 조건, 물성 조건을 반영하여 반응기 내부의 온도 분포를 예측할 수 있는 앤시스 켐킨(Ansys Chemkin)의 LPCVD Thermal Analyzer에 대해 소개하도록 하겠다.   ■ 염기환 태성에스엔이 유동해석팀 매니저로 근무하고 있으며, 화공/플랜트 분야의 유동해석 업무를 담당하고 있다. 이메일 | ghyeom@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   CVD는 화학적 반응을 통해 웨이퍼와 같은 기판의 표면에 박막을 생성하는 공정이다. CVD 공정을 활용한 산업으로는 대표적으로 반도체 제조 공정이나 이와 관련된 재료 산업이 있다. 반도체 산업은 세밀한 작업을 통해 균일한 품질의 제품을 대량으로 생산해야 한다. CVD를 통해 반응기에서 균일한 품질의 제품을 생산하기 위해서는 반응 속도에 대한 제어가 필요하다. 반응 속도는 반응 물질의 농도와 온도에 영향을 받는다.   그림 1. 전산유체역학(CFD)을 이용한 CVD 반응기 해석 사례   CVD를 이용한 여러 공정 중 반도체 산업에서는 LPCVD 공정이 많이 사용되고 있다. LPCVD는 0.1~10 torr 정도의 낮은 압력과 400~900℃의 고온에서 작동하며, 대량의 웨이퍼에 박막을 증착시킬 수 있는 반응기이다. LPCVD에서는 낮은 압력으로 인해 챔버 내부에 기상의 반응 물질이 빠르게 확산하여 균일한 농도를 갖기 때문에, 웨이퍼 표면의 온도가 증착 속도의 제한요소가 된다. 그렇기 때문에 균일한 두께의 박막을 생성하기 위해서는 각각의 웨이퍼가 균일한 온도를 갖도록 운전조건을 갖추는 것이 중요하다.   그림 2. 수평형 LPCVD 장치   앤시스 켐킨의 LPCVD 모델 소개 앤시스 켐킨은 밀폐형 반응기, 개방형 반응기, 관형 반응기, 플라스마 반응기와 같은 다양한 반응기 모델을 제공함으로써, 다양한 분야에서 화학 반응을 정확하고 빠르게 해석할 수 있는 소프트웨어이다. 많은 반응기 모델 중 LPCVD에 특화되어 있는 모델로 LPCVD Thermal Analyzer와 LPCVD Furnace 모델이 있다.   그림 3. 앤시스 켐킨의 LPCVD 해석 모델   LPCVD Thermal Analyzer는 LPCVD 반응기 내부의 온도 분포를 계산하는 모델이다. 이 모델은 <그림 4>의 왼쪽과 같이 LPCVD 반응기의 형상 정보(반응기의 전체 크기, 웨이퍼, 석영관 튜브, 히터의 위치 및 두께 등)와 구성 부품에 대한 열전도와 복사열 해석을 위해 관련된 물성, 히터의 발열조건, 경계면의 온도 등을 입력할 수 있다. 입력된 정보를 바탕으로 반응기 내부에서 복사 효과와 전도 효과를 계산한다. 반응기 내부는 0.1~10 torr 정도의 낮은 압력으로 유지되므로 대류와 기상에 의한 열방출은 고려하지 않는다. 해석된 결과로 웨이퍼 표면의 온도 분포와 반응기 내 각 구성품의 온도를 확인할 수 있다. 그리고 LPCVD Thermal Analyzer에서 해석된 결과는 LPCVD Furnace 모델에서 초기 온도 분포 값으로 사용할 수도 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 메타버스에 대한 관심이 급격히 사라지고 있는 시점에서, 아이폰의 제조업체인 애플이 2023년 6월 애플 세계 개발자 회의(WWDC23) 이벤트에서 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)라는 디지털 현실 기기를 발표하였다. 이것은 애플의 1세대 증강현실(AR) 기기이며 가격은 미국 현지 기준 3499 달러로, 한국에 수입이 될 경우 500만원 정도 할 것으로 예상된다.   그림 1. 애플 비전 프로(이미지 출처 : 애플)   나의 관심사는 이 디바이스가 미래의 메타버스 엔지니어링(metaverse engineering)을 운용할 정도로 강력한 증강현실을 충분하게 사용할 수 있는 환경일 수 있느냐 하는 것이다. 최근에 메타버스는 물론 디지털 트윈까지도 디지털 현실(digital reality)을 구현할 수 있는 환경이 되어 있는가에 대한 의문이 있다. 최근까지는 마이크로소프트에서 2015년 1월 22일에 공개한 HMD(Head Mounted Display) 증강현실 기기인 홀로렌즈(HoloLens)를 우리가 상상하는 증강현실이라는 개념에 가장 근접한 기기로 볼 수 있었다. 그러나 이런 기기의 최대 약점은 내장 CPU와 GPU의 성능이 현재의 데스크톱 PC에 비해 너무 형편이 없다는 것이다. 현재 대부분의 가상현실 기기는 스마트폰의 CPU를 사용하고 있다. 또한 운명적으로 머리에 쓰는 형태이기 때문에 무게의 제한을 극도로 받는다. 그래서 마이크로소프트는 홀로렌즈 사업에 투자를 보류하고 있는 중이다. 그러나 이번 애플 비전 프로는 우선 애플이 자체 개발한 강력한 M2 칩과 R1 칩으로 모든 센서 정보와 디지털 영상을 고속으로 처리할 수 있다. 그리고 증강현실 디바이스에서 가장 비호감 요소인 영상 멀미를 만드는 영상 지연을 억제할 수 있다고 한다.   그림 2. 애플 비전 프로의 카메라와 센서(이미지 출처 : 애플)   또한 수많은 카메라와 센서를 가지고 있으며, 특히 전방 아래쪽의 카메라는 사용자의 손 동작을 입력할 수 있다. 이것은 추후에 엔지니어링 작업을 할 때 가장 필요한 입력장치가 될 수 있다. 현재의 게임기 입력장치는 정교한 작업을 하기에 적합하지 않다. 참고로 애플 비전 프로에는 12개의 카메라, 5개의 센서, 6개의 마이크가 갖춰져 있고, 3D 스캐너(LiDAR Scanner)가 장착되어 있다. 메타버스 엔지니어링은 미래에 최고의 엔지니어링 또는 제품 개발 환경을 제공할 수 있다. 그러나 메타버스 엔지니어링은 다양한 디지털 엔지니어링(digital engineering)의 기술을 필요로 한다. 이것을 모두 통합시키고 인간의 지능과 감각을 연결해 주는 역할을 할 것이다. 그 동안 디지털 엔지니어링 기술은 CAD, 3D CAD, 디지털 목업(digital mockup) 그리고 가상 제품 개발(VPD : Virtual Product Development) 등으로 발전해 왔다. 그러나 메타버스 엔지니어링이라는 새로운 기술 혁신이 시작되고 있다.   그림 3. 디지털 엔지니어링 기술(이미지 출처 : 록히드 마틴)   애플의 비전 프로가 이런 메타버스 엔지니어링의 변곡점이 되었으면 한다. 오래 전에 제품을 개발하기 위해서 제도판에서 오구로 도면을 그리던 기억이 있다. 이제는 3D CAD를 사용하지 않으면 제품을 설계하지 못하는 것처럼 생각하고 있다. 그러나 엄밀하게 말하면 현재의 3D 환경은 진정한 3D 환경이 아니다. 컴퓨터 모니터가 우리에게 2D 화면을 보여주는 것이기 때문이다. 다시 말해서 우리가 평면 그림을 보는 것처럼 현실의 3D 입체를 2D 환경에서 3D의 착시현상을 만들어 주는 것이다. 그러나 증강현실 디바이스에서는 가상현실이지만 3D 환경을 구현할 수 있다. 진정한 3D 환경에서는 우리가 물체에 다가가면 더 크게 보이고, 멀리 떨어지면 작게 보이고, 뒤로 돌아가면 뒤편이 보이는 그러한 세계가 진정한 3D 가상세계이다. 가까운 미래의 메타버스 엔지니어링에서 2D 모니터의 3D CAD 사용 대신에 애플의 비전 프로가 보여주는 증강현실의 디지털 공간에서 소조예술가나 도공이 두손으로 소조(modeling)나 도자기를 만드는 것처럼 맨손으로 설계하는 날이 왔으면 한다.   “나의 꿈은 나의 첫 번째 경쟁력이며, 상상력은 나의 두 번째 경쟁력이다. 그리고 경험은 나의 세 번째 경쟁력이다.”   ■ 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.

한국산업지능화협회가 주관한 ‘2023 산업지능화 컨퍼런스’가 ‘AI·디지털트윈, 산업의 미래를 바꾸다!’를 주제로 3월 9일과 10일 양일간 코엑스 E홀에서 진행되었다. 콘퍼런스는 기조세션과 일반세션으로 나눠 진행되었으며, 기조세션은 국내외 산업지능화 선도기업들의 핵심기술 및 전략을 응용한 사례들을 소개했다. 또 일반세션에서는 ▲IT기술을 활용한 제조지능화 ▲OT기술을 활용한 제조지능화 ▲산업 AI ▲제조 및 제품 디지털트윈 등 4개의 트랙별로 발표가 진행되었다. ■ 최경화 국장, 이성숙 기자     콘퍼런스 첫날인 3월 9일에는 한국지멘스, Dropbox, 한국미쓰비시전기오토메이션, 타타 컨설턴시 서비스가 기조세션을 통해 글로벌 기업의 제조 DX 선도사례를 소개했다. 일반세션에서는 IoT, 센서, 로봇, MES, PLM, SCM 등 제조 지능화와 제조 디지털 트윈으로 나누어 PTC코리아, 타타컨설턴시서비스, 마키나락스, 노키아솔루션앤네트웍스코리아, 유씨비 등이 기술별 제조 지능화 선도사례를 발표했다. ‘지멘스가 제시하는 디지털 엔터프라이즈’를 주제로, 기조강연에 나선 한국지멘스 Tino Hildebrand 부사장은 “빠르게 변화하는 세상에서 디지털 전환은 기업이 기회를 창출하게 하는 동시에 부딪힐 수 있는 문제점을 해결하고, 경쟁력을 유지하기 위한 핵심 원동력을 제공한다”며, “지멘스는 고객이 진정한 디지털 엔터프라이즈를 실현할 수 있도록 글로벌 및 국내 사례와 함께 디지털 트윈 및 IT/OT 통합 지원 솔루션을 소개한다”고 말했다. Tino 부사장은 이번 강연을 통해 기업이 디지털 전환을 신속하고 유연성 있게 그리고 비용 효율성, 지속 가능성을 높일 방안에 대한 방향성을 제시했다. 드롭박스의 구정모 솔루션 아키텍트는 ‘제조산업의 업무 효율성 향상을 위한 Dropbox의 제안’이라는 주제로 글로벌 경쟁을 하는 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 드롭박스 솔루션 및 적용사례를 소개했다. “당사는 해외 파트너사들과의 원활한 협업은 물론이고 설계, 개발, 마케팅, HR 등 기업의 주요 부서들의 워크플로를 개선하여 업무 효율성 향상을 끌어내고 있다”고 소개했다. 한국미쓰비시전기오토메이션 Nagai Michio FA시스템사업본부 CDXO는 ‘Possibility of Manufacturing DX’를 주제로, 디지털 솔루션의 필요성과 미쓰비시전기가 추진하고 있는 DX 실현 추진 전략을 소개했다. Nagai Michio CDXO는 “정치, 경제, 산업구조 등 다방면으로 급변하는 새로운 시대에 대응하기 위해서는 지속 가능한 비즈니스 모델로의 변혁이 필요하다”며, “미쓰비시전기는 이러한 변화에 유연하게 대응하기 위한 솔루션을 제안하고 있다”고 소개했다. 이밖에도 타타컨설턴시서비스 Gaurav Joshi IoT 디지털엔지니어링 기술총괄은 ‘디지털 트윈 : 산업의 자율 운영할 수 있게 하다’를 주제로 설계, 제조, 계획 및 서비스 운영 영역에 따라 다양한 트윈의 용도와 적용사례를 소개했으며, 산업통상자원부 최재혁 사무관은 ‘산업통상자원부 산업 디지털 전환 정책설명회’를 소개했다.     콘퍼런스 둘째 날인 10일에는 티와이엠, LG유플러스, LS일렉트릭, 한국산업지능화협회 DX 기술위원회가 기조세션을 통해 국내 기업의 제조 DX 선도사례를 소개했으며 씨에스리, 아이브, LG유플러스, 한국보싸드, 아이핌, 그란코, 알씨케이, 다쏘시스템, 모넷코리아 등이 산업 AI와 제조 지능화, 제품 디지털 트윈과 관련된 주제발표를 일반 세션으로 진행했다. 티와이엠 김대용 이사는 TYM Production System(TPS) Implementation Journey라는 제목으로 TYM의 DX 전략과 비전에 대해 소개했다. TPS 로드맵으로 협력사부터 딜러까지 디지털로 연결되어 QCD를 향상시킬 수 있는 생산시스템을 구축해 나간다는 계획을 세우고 있으며 ▲2024년까지 협력사 딜러까지 연계된 TPS 기반 구축(Smart Factory Lv.1(Visible) 수준) ▲2026년까지 디지털 트윈, 빅데이터, AI 기반 지능화 TPS 기반 구축(Lv.2(Understandable) ~ Lv.3(Predictive) 수준) ▲이후 지속적인 혁신 활동으로 지능화 TPS 고도화(Lv.4(Prescriptive) ~ Lv.5(Optimizable) 수준)를 해 나갈 것이라고 밝혔다. 또한 “티와이엠은 사업별 DX 비전 및 전략을 수립하고, 성과 도출이 가능한 작은 프로젝트부터 시작하고 있다”면서, “경영진 Sponsorship과 현업 Ownership 확보를 통해 DX 인력(IT, OT) 외주로만 진행을 지양하고 내재화를 하기 위해 노력하고 있으며, DX를 기업 문화로 정착시켜 나갈 것”이라고 밝혔다 LS일렉트릭 권봉현 COO는 “청주 1사업장에 4차 산업혁명 기술 적용을 통해 재무효과와 운영효과를 향상시킨 점이 높이 평가되어 등대공장으로 선정되었으며. 데이터가 감지 판단, 운전하는 ‘자율형 미래공장’을 목표로 스마트 팩토리 구축을 통해 생산성향상, 무인자율운전, 고객가치제고, 스마트팩토리 솔루션 자산화 등을 해 나갈 것”이라고 밝혔다.   ■  기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

청각, 이명, 환청   지난 호에서는 ‘시각, 시각센서 : 착시, 실명’이라는 주제로 빛의 특성을 살펴보고 우리의 시각과 시각 보조장치에 관한 내용을 소개하였다. 시각이 단독으로 작용하는 것이 아니라는 것도 여러가지 예시를 통해서 확인할 수 있었다.  이번 호에서는 ‘청각, 이명, 환청’이라는 주제로 우리의 청각, 청각기관, 청각 센서 및 청각 보조장치에 관련된 내용과 귀의 또 다른 중요한 감각기능인 평형감각에 관하여 소개한다.   유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 소리의 정체는 무엇이며 어떻게 인식되는 것일까?   청각 : 들리는 것과 들리지 않는 것 고요한 밤이 지나 아침이 되면 기상시간을 알려주는 알람 소리부터 일과를 시작하기 위한 준비로 부스럭거리는 소리 등 여러 종류의 소리를 듣게 된다. 많은 종류의 소리 중에서 정보로 활용하는 소리는 신호이고 나머지는 잡음(또는 소음)이라고 할 수 있다. 관심이 있는 소리에는 귀를 기울이고 관심이 없는 소리는 잡음 정도로 생각하고 지나치는 경우가 많다. 아무리 작은 소리라도 관심이 있는 소리 또는 얻고 싶은 정보를 담고 있는 소리라면 잡음에 묻힌 소리라고 하더라도 귀를 쫑긋 세우고 신경을 곤두세워서라도 신호를 잡음으로부터 분리하여 필요한 정보를 얻으려고 노력한다.  아무리 귀를 쫑긋 세우고 신경을 써서 소리를 듣는다고 해도 실제로 정보를 포함한 소리와 정보를 얻는데 방해가 되는 잡음의 비율은 달라지지 않는다. 있는 그대로의 소리를 듣고 정보를 담고 있는 소리의 특징을 파악하여 그 소리에만 집중하고 나머지 소리는 무시하려고 의식적으로 노력할 뿐이다. 많은 사람들이 모여 있는 시끄러운 광장에서 전화통화를 하거나 옆사람과 대화를 나누는 경우가 이에 해당할 것이다. 잡음이 들리기는 하지만 애써 무시하려고 하거나 신경 쓰이지 않는 것이라면 들리지 않는 것과 크게 다르지 않다.(그림 1) 방음이 잘 되어 있는 방에 혼자 있는 경우를 생각해 보자. 평소에는 의식해 본적도 없는 자신의 심장박동은 물론 숨소리까지 느껴지기도 한다. 잠시 호흡을 멈추고 있노라면 귀에서 ‘윙~’하는 소리 또는 ‘삐~’하는 소리가 들리는 것 같은 체험을 하기도 한다. ‘윙~’ 또는 ‘삐~’ 소리는 실제로 존재하는 소리일까? 아니면 우리의 뇌에서 마치 그런 소리가 들리는 것처럼 만들어 낸 것일까? 소리가 있어도 인식하지 못하기도 하고 소리가 없어도 있는 것처럼 느끼기도 한다. 물리적인 소리는 귀로 듣지만 소리를 인식하는 것은 뇌에서 이루어지기 때문에, 귀와 뇌의 작용에 의하여 우리가 느끼는 소리도 달라지게 된다. 물리적으로 존재하는 소리라면 다 들을 수 있을까? 답은 ‘그렇지 않다’이다. 일반적으로 인간이 들을 수 있는 소리의 진동수(주파수 : 1초에 같은 상태가 몇 번이나 반복되는가를 나타내는 양)를 가청 주파수라고 하며, 20Hz~20000Hz(또는 20kHz)로 알려져 있으나 개인차가 있다. 어린이는 가청 주파수의 고음영역도 들을 수 있지만, 나이가 들면 고음영역의 소리는 잘 듣지 못하게 된다. 20kHz 이상의 주파수를 가진 소리를 초음파라고 하며 초음파의 소리가 있어도 우리는 듣지 못한다. 시력이 나쁜 야행성의 박쥐가 야간비행을 하면서 물체까지의 거리측정에 사용하는 초음파도 반려견들의 귀를 쫑긋하게 하는 초음파도 우리는 들을 수 없다. 우리는 이러한 20kHz 이상의 진동 에너지를 사용하여 초음파 가습기, 초음파 세척기, 초음파 용접기, 초음파 의료기기 등에 활용하고 있다. 초음파 세척기의 경우에는 초음파의 저조파(기본 주파수의 정수분의 1배가 되는 주파수의 정현파, Subharmonics)가 날카로운 소리로 우리의 귀에 들리기도 한다.   소리는 무엇으로 듣는가? 너무나도 당연한 이야기이지만 소리는 귀로 듣는다. 음원으로부터 우리의 귀에 전달된 소리(음파)가 귓구멍을 통해서 고막에 전달되어 고막을 진동하고, 그 진동이 이소골(추골, 침골, 등골)을 통하여 달팽이관에 전달된다. 달팽이관의 내부에 채워진 림프액의 진동에 청각세포가 반응하여 청각 전기신호로 바뀌면 청신경을 통하여 뇌로 전달되어 뇌가 소리로 인식하게 된다.(그림 2) 귀의 제일 안쪽에 위치한 내이에는 소리를 듣고 인지하는 달팽이관과 평형감각을 담당하는 전정기관이 있다. 전정기관은 세반고리관과 전정을 말하며 달팽이관과 세 개의 반고리관(세반고리관, Three Semicircular Canals) 사이에 연결되어 있다. 전정은 둥근 주머니와 타원형 주머니로 이루어져 있으며, 내부에는 림프액과 다양한 크기의 돌이 있고 전정과 연결된 세반고리관은 서로 직각을 이루며 X, Y, Z의 세 평면상의 위치정보를 제공하는 기능을 한다. 내부에는 림프액이 채워져 있어 평형감각을 유지하는데 필요한 정보를 제공한다. 지난 호의 의미 불명의 그림은 세 개의 반고리관, 즉 세반고리관을 의미하는 것이었다.(그림 2) 우리말로 세반고리관이라고 하면 전혀 의미가 통하지 않는다. ‘세’는 셋, 세 개의 3을 나타내는 것이고, 반고리관은 ‘반+고리+관’으로 이루어진 단어로 그 의미를 추측하는 것은 거의 불가능하다. 차라리 기호로 표시하거나 영어로 표시하는 것이 그 의미를 이해하기 쉬운 전문용어들이 많다. 우리의 전문용어들은 분야를 막론하고 이렇게 우리말과 한자가 함께 쓰이거나 일본에서 사용되는 학술용어의 한자를 우리말로 읽는 경우가 많으나, 한자를 병용하지 않기 때문에 의미불명인 경우가 많다. 전정기관 역시 마찬가지이다. 전정은 앞뜰이라는 의미인데 이소골과 연결되어 있으며 세반고리관과 달팽이관에 연결되어 있으므로, 앞뜰과 같은 위치에 있기 때문에 그렇게 명명된 것으로 생각된다. 달팽이관도 한자로 와우(蝸牛)라고 표현하기 때문에 와우 기관이라는 용어가 일반적으로 사용된다. 아마도 일본의 의학용어가 그대로 도입된 것이 아닌가 싶다. 한자를 거의 사용하지 않는 시대에 맞게 우리의 학술용어의 표기방법에 관해서도 한번쯤은 고민해야 할 것이다.   그림 2. 청각이란 무엇이며 무엇을 듣는가?(지난 호의 퀴즈의 해답 : 세반고리관)

플랜트·조선 산업의 경쟁력을 높이는 디지털 전환 (1)   조선해양산업은 대한민국이 오랜 기간 세계에서 1등을 유지하고 있는 대표 산업이다. ‘중후장대’, ‘복합제조’, ‘노동집약’과 같은 굴뚝 산업의 전형적인 특징을 모두 포함하고 있는 조선해양산업에서도 사업 영속성(sustainability) 유지, 경쟁력 강화를 위해 최근 디지털 전환(digital transformation, DX)을 앞다투어 추진하고 있다. 이 글에서는 조선해양기업인 대우조선해양(DSME)의 디지털 전환 방향과 주요 추진 사례를 소개한다.   ■ 이 글의 내용은 지난 2월 17일 진행된 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2022’의 발표 내용을 정리한 것이다.   조선해양산업과 디지털 전환 조선해양산업의 특징 조선해양산업은 수주 산업으로 고객이 발주한 선박을 설계, 건조하여 인도함으로써 프로세스가 완료되는, 영업에서 인도까지 라이프사이클이 긴 사업구조를 가지고 있다. 또한 대규모 부지에 고정 설비를 구축, 운영하고 많은 인원을 투입해서 생산활동을 하는 설비산업이자 노동집약형 산업이다. 수많은 공급사와 협력사가 연결되어 일하기 때문에 공급망에 대한 파급효과가 큰 기간산업이기도 하다. 사업의 규모는 반도체나 플랫폼 사업에 비해서 크지 않지만, 산업 전반에 걸쳐 기여하는 효익이 큰 대한민국의 대표 산업이다.   조선해양산업의 위기 우리나라는 1990년대 중반 일본을 제치고 조선해양산업 1등 국가로 도약한 이후, 현재까지 끊임 없는 기술 혁신을 통해 1등의 자리를 유지하고 있다. 그러나 <그림 1>에서 보듯이 조선해양산업에 닥친 내·외부의 위기로 인하여 1등 수성을 장담하기 어려운 현실이다.   그림 1. 조선해양산업의 대·내외 환경   경쟁자인 중국이 국가적 지원을 바탕으로 턱밑까지 따라와 있고 기술 격차도 점점 줄어들고 있다. 오랜 기간의 불황으로 인한 선박 발주 축소와 낮은 선가, 공급망 불안으로 인한 자재비 상승, 노동 법규 변경으로 인한 노동시간의 제약, 조선산업 기피현상으로 인한 인력 부족 등이 조선해양산업의 지속 가능성을 위협하고 있다. 위기를 극복하고 대한민국 대표 1등 산업의 위치를 유지하는 것은 전통적인 혁신이나 개선으로는 불가능하며 획기적인 변화가 필요하다는 것이 조선해양분야 전문가들의 공통된 의견이다. 조선해양산업의 디지털 전환은 획기적인 변화를 가능케하는 대안의 하나로 국내 조선사에서 추진하고 있으며, 가시적인 성과가 조금씩 나타나고 있다.   대우조선해양의 디지털 전환 조선산업의 위기가 대우조선해양에는 더 크고 강하게 영향을 끼쳐서 지난 5년간 엄청난 어려움을 겪었다. 다행히 경영 위기를 극복하고 재도약을 위해 2020년부터 ‘DSME Digital Transformation (DX)’ 전략을 수립하여 추진하고 있다. 대우조선해양은 전 세계적으로 활성화되고 있는 4차 산업혁명의 패러다임을 업무 전반에 적용하고 이를 통해 현재의 비즈니스 운영 모델을 혁신했다. 이를 통해 조선해양산업의 주요 경쟁력 지표인 생산성, 안전, 품질을 획기적으로 향상시킴으로써, 지속적인 생존에 기여하고 ‘Digital DSME’로 변신하는 것이 핵심이다. 지난 2년간 꾸준히 추진하여 가시적인 성과를 만들어내고 있다.   DSME DX의 추진 방향 DSME DX를 추진하면서 가장 중요하게 생각했던 부분은, 일시적인 효과로 끝나서는 안 되고 꾸준히 실효성 있게 추진하여 전사적으로 공감하는 활동으로 만들어야 한다는 점이었다. 많은 기업들이 기술 중심의 접근으로 인해 디지털 전환이 IT 혁신 활동의 일부로 이해되고, 현장까지 파고들어가지 못하였으며, 어떤 기업은 4차 산업혁명 기술을 일부 분야에만 적용하여 종합적인 혁신 성과를 얻지 못하기도 했다. 그래서 DSME DX는 전사적인 활동으로 추진해야 하고, 실용적이어야 하며, 현장에 적용해야 한다는 목표를 염두에 두고 오랜 기간 기획을 통해 방향을 설정하였다. <그림 2>에서 보듯이 ▲Digital Management(디지털 매니지먼트) ▲Digital Engineering(디지털 엔지니어링) ▲Digital Manufacturing(디지털 매뉴팩처링) ▲Digital Product(디지털 프로덕트) ▲Digital Platform(디지털 플랫폼) ▲Digital Culture(디지털 컬처)의 6가지 방향으로 구분하여 추진하고 있다.   그림 2. DSME DX 추진 방향   DSME DX의 6개 영역 디지털 매니지먼트 기업경영 전반에 걸쳐 디지털화(digitalization)를 추진하는 영역으로, 대우조선해양의 3가지 핵심 영역인 설계, 생산, 제품 개발 부분을 제외한 나머지 업무를 대상으로 한다. 현재와 미래의 경영 리스크에 효과적으로 대응하기 위해 다양한 데이터에 기반한 시뮬레이션과 분석 및 의사 결정을 지원하는 ‘Smart Planning’과 데이터 분석 기반의 업무 자동화, 효율화 그리고 지능형 업무 환경을 구축하는 ‘Smart Work’의 2개 분야로 구분하여 추진하고 있으며, 궁극적으로는 ‘실시간 의사결정이 가능한 Real Time Workplace’ 구축을 목표로 한다.   디지털 엔지니어링 선박의 설계, 생산에 필요한 엔지니어링 업무의 디지털 전환을 추진하는 영역이다. 인공지능과 빅데이터 분석 등 4차 산업혁명 기술을 설계 시스템(CAD)과 접목하여 설계 자동화율을 향상시키고, 미래의 인공지능 CAD(AI-CAD) 구현 기반을 구축한다. 그리고 설계를 통하여 생성된 다양한 데이터를 디지털화하여 영업부터 생산까지 전체 업무 영역에 전달할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 체계를 실현한다. 사람이 도면을 그리는 현재의 엔지니어링 업무 수행 체계에서 지능화된 시스템 중심으로 전환하여, 엔지니어링 업무 전반의 생산성 향상에 기여하는 것이 목적이다.   그림 3. 디지털 엔지니어링   디지털 매뉴팩처링 일반 제조 산업의 ‘스마트 공장’ 구축 영역과 유사하나, 선박 건조는 야드 내의 많은 공장에서 수행하기 때문에 ‘스마트 야드(smart yard)’ 또는 ‘인텔리전트 야드(intelligent yard)’ 구축이라고 보는 것이 적절하다. 첫 번째 방향은 지능형 로봇, 협업 로봇을 활용하여 단순 반복 및 위험한 작업을 로봇에게 맡기고, 사람은 안전하고 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있는 구조로 변화시켜 선박 건조 공정의 자동화율, 안전성을 향상시킨다. 두 번째는 야드의 디지털 트윈을 구축하여 ‘한 눈에 보이는 조선소’, 반복적인 시뮬레이션을 통하여 ‘사전에 최적의 생산계획을 수립하고 실행할 수 있는 조선소’로 발전시키고, 마지막으로 생산현장의 정보화, 연결화를 통해 디지털 기반의 생산 실행이 가능하도록 한다.   그림 4. 디지털 매뉴팩처링   디지털 프로덕트 ‘스마트 십(smart ship)’을 연구개발하여 대우조선해양이 건조 선박에 적용하는 영역으로, 최종 목표는 자율운항선박 개발이다. 앞서 설명한 매니지먼트, 엔지니어링, 메뉴팩처링 영역이 제조 활동의 디지털 전환이라고 한다면, 프로덕트 영역은 제품의 디지털화를 추구한다. 최신 ICT 기술을 선박에 접목하여 경제적이고 안전하며 투명하고 편리한 선박을 개발하여, 수주 경쟁력을 높이고 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 선박 내 주요 장비에서 발생하는 데이터를 수집, 분석하는 플랫폼을 구축하여 운항 중인 선박의 상태를 파악하고 진단하며, 자율 운항을 위해 필요한 응용 기능들을 구현한다. 선박에서 취득한 데이터는 선주에게 제공하여 선박 운영의 효율을 높여주고자 한다.   디지털 플랫폼 DSME DX를 추진하기 위해서 요구되는 ICT 플랫폼을 기획하고 준비, 제공하는 영역이다. 기반이 되는 ICT 인프라와 DX 실행에 필요한 기술 플랫폼 그리고 현장에서 사용하는 애플리케이션 서비스까지 대우조선해양의 상황에 맞게 구성하고, 적시/적소에 공급할 수 있는 아키텍처를 구축한다. <그림 5>는 DSME 디지털 플랫폼의 개념적인 아키텍처를 표현하고 있다.   그림 5. DSME 디지털 플랫폼   디지털 컬처 DSME DX에서 가장 중요한 영역이다. 회사의 모든 구성원들이 DX 전략을 이해하고 수용하며, 업무 전반에 걸쳐 디지털 기술과 데이터를 활용한 혁신을 지속적으로 실행하는 문화적 기반을 조성하고자 한다. DX 문화를 정착시키기 위해 <그림 6>과 같이 ▲디지털 마인드(Digital Mind) ▲디지털 탤런트(Digital Talent) ▲디지털 리더십(Digital Leadership) ▲디지털 폴리시(Digital Policy)의 4가지 분야로 나누어 활동을 추진하고 있다.   그림 6. 디지털 컬처의 4개 분야   DSME DX 추진 사례 대우조선해양은 앞서 설명한 6개 영역에 대해서 중장기 로드맵을 수립하고 과제를 도출해서 지금까지 추진하였다. <그림 7>은 DX 분야별로 주요 추진 사례를 정리해서 보여주고 있다.   그림 7. DX 영역별 주요 추진 사례   디지털 매니지먼트에서는 스마트 워크(smart work) 분야에서 성과가 나타나고 있다. 특히 RPA(Robotic Process Automation)를 통한 업무 자동화는 매년 RPA 대상 항목을 도출하여 RPA 앱을 개발하여 활용하고 있으며, 데이터 분석, 챗봇, 협업 시스템 등을 활용하여 업무 환경의 지능화를 지속 추진해 나가고 있다. 디지털 엔지니어링에서는 인공지능을 활용하여 자동 네스팅(auto nesting), 자동 라우팅(auto routing), 도면 인식을 통한 설계 도면의 디지털화 등의 과제를 추진하였으며, 디지털 스레드 구현의 기반인 ‘통합 엔지니어링 데이터베이스’를 구축하여 전 공정에 데이터 서비스를 준비하고 있다. 디지털 매뉴팩처링에서는 지능화, 자동화 분야의 지능형 곡가공 자동화 로봇, 용접 협동 로봇 등을 개발·적용하였으며, 야드의 디지털 트윈을 구축하고 이를 디지털 생산센터에 적용하여 야드의 생산 현황에 대한 종합적인 가시화와 모니터링을 실시하고 있다. 디지털 프로덕트에서는 자체 스마트 선박 솔루션인 ‘DS4’를 연구·개발하여 현재 고객의 선박에 적용하고 있으며, 자율 운항 선박의 연구도 단계별로 추진하고 있다. 디지털 플랫폼에서는 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 혼합현실(AR/VR), 빅데이터, 클라우드, RPA, 협업 시스템 등 DX에 필요한 기술 플랫폼을 구축하여 DX 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경을 임직원들에게 제공하고 있다. 디지털 컬처에서는 다양한 변화 관리 활동을 통해 임직원의 DX 인지도를 90% 이상으로 향상시켰고, 체계적인 교육과정을 수립하여 전 임직원을 대상으로 DX 교육을 추진하고 있다. 특별히 AI 분야 전문가를 양성하여 현업의 DX 코디네이터로 활용하고 있다.   성공적인 디지털 전환을 위한 제언 지금까지 대우조선해양의 디지털 전환 추진 배경, 방향, 6가지 핵심 영역 그리고 주요 추진 사례에 대해서 설명하였다. DSME DX는 짧은 추진 기간과 적은 투입 자원에 비해서 내부적으로 의미 있는 효과를 창출하고 있다는 평가를 받고 있다. 그러나 이러한 긍정적인 평가가 대우조선해양의 DX 성공의 잣대는 분명 아니다. 아직도 현장 깊숙한 곳까지 DX가 스며들지 못했고, 열정적인 일부 조직과 인원들만 참여한다는 부정적인 평가도 공존한다. 대우조선해양의 DX는 긍정적, 부정적 평가를 자양분으로 삼고, 긴 호흡을 가지고 계획한 페이스를 유지하면서 추진해 나갈 예정이다. 디지털 전환은 많은 기업에서 추진하고 있으며, 성공을 통해 비즈니스의 혁신적인 전환을 기대하고 있다. 그러나 제조업에서 성공했다고 알려진 기업은 아직 많지 않다. 아마도 제조 현장에서 실질적인 성과가 나오려면 시간이 더 필요할 것 같다. 하지만 짧은 경험을 통해서 얻은 것은, 빠른 결과를 기대하면 실망을 하는 경우가 많다는 것이다. 열매를 맺을 때까지 기다리는 여유와 경영진의 지속적인 관심과 격려가 성공적인 추진의 필수 요인이다. ICT 조직의 잔치가 되면 반드시 실패할 것이고, 전사적인 참여를 유도할 수 있어야 성공에 가까워질 것이며, 작은 분야에서라도 성공적인 변화의 경험을 맛보게 하여 자율적으로 디지털 전환에 대한 공감대가 확산되는 것이 필요하다. 그리고 기술보다는 문화가 우선되어야 하기에 교육과 홍보, 변화 관리 활동, 현장의 체험 등을 적극적으로 기획하고 수행하는 것이 성공을 위한 지름길이라는 점을 대우조선해양의 DX 추진 과정을 통해 확인할 수 있었다.   ■ 백종현 DSME정보시스템의 대표이사로, 대우조선해양의 디지털 전환을 기획, 실행하고 있다. 연세대학교 컴퓨터과학과에서 인공지능, 신경망, 문자인식으로 석사와 박사학위를 취득하였으며, 대우정보시스템, 대우조선해양에서 다양한 분야의 ICT 경력을 쌓아왔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.