오토데스크코리아(http://www.autodesk.co.kr)가 지난 9월 27일 '오토데스크 유니버시티 코리아 2017(Autodesk University Korea 2017)'을 진행했다. 전세계 14개 지역에서 진행된 오토데스크 유니버시티 행사에서는 제조, 건축/건설/토목, 미디어&엔터테인먼트 등 미래 산업의 패러다임을 제시하는 글로벌 성공사례와 함께 이를 구현하기 위한 솔루션이 폭넓게 소개됐다. 

■ 정수진 편집장 sjeong@cadgraphics.co.kr

오토데스크코리아 최기영 대표는 “오토데스크 유니버시티(AU)는 복잡한 기계나 큰 건축물, 그리고 가상현실까지 포함해 미래에 무엇을 만들어갈지에 대한 비전을 제시하는 자리이다. 또한 이를 실제로 구현하는 방법과 선진 사례, 국내에서의 실천 방향에 대해 구체적인 내용을 공유하고자 한다”고 소개했다. 

국내에서 세 번째로 열린 올해 AU 행사에는 오토캐드, 제조, AEC, 미디어&엔터테인먼트 등 분야별로 38개 트랙 세션에서 40여 명의 국내외 전문가가 강연했다. 또한 오토데스크 소프트웨어를 직접 체험하는 핸즈온, 갤러리와 쇼케이스 등 다양한 프로그램에 1500여 명이 참가해 아이디어를 공유하는 기회가 마련되었다. 

오토데스크의 패트릭 윌리엄스 아태지역 담당 수석 부사장은 “구글에서 검색하고 아마존에서 물건을 사는 것처럼, 오토데스크는 ‘무언가를 만들고자 할 때 찾는 회사’가 되고자 한다”면서 “만드는 것(making things)은 오토데스크의 DNA이다. 무엇을 (what) 만들까 하는 것뿐 아니라 어떻게(how) 만드는지까지 생각하면서, 오토데스크의 툴로 프로세스를 개선할 수 있도록 하는 것이 오토데스크가 내세우는 ‘제조의 미래(future of making things)’에서 중요한 철학”이라고 설명했다. 

많은 영역에서 제조 환경이 급격한 변화를 맞고 있다. 제조업체들은 증강현실(AR)과 가상현실(VR)을 활용해 제품에 대한 이해를 높이고 의사결정을 향상시키고 있다. 또한 자동화와 3D 프린팅 등의 기술을 통해 필요할 때마다 디자인하고 최적화를 거쳐 빠르게 제조하는 프로세스가 확산되는 모습이다. 모든 제품들이 연결되고 많은 양의 데이터를 생성하면서, 제품에 대한 인사이트를 얻는 방식도 바뀌고 있다. 윌리엄스 수석 부사장은 앞으로 제너레이티브 디자인, 로보틱스, 머신 러닝 등 혁신의 가능성을 높이는 기술을 제조 영역에 더욱 활발히 접목할 것이라고 소개했다. 

그는 “클라우드는 대기업뿐만 아니라 모든 사람이 최신 기술을 활용할 수 있게 한다. 오토데스크는 클라우드를 적극 수용하면서 새로운 생태계를 만들고 있다. 퓨전 360(Fusion 360), BIM 360, 샷 건(Shotgun) 등 클라우드 기반의 차세대 오토데스크 제품은 매뉴팩처링, 건축, 미디어 등 각 분야에서 통합된 경험을 제공한다”면서, “또한 포지(Forge)는 웹 기반의 마이크로서비스 인프라로, 사 용자들이 참여할 수 있는 오픈 플랫폼을 제공한다. 포지를 활용해 모델링, 시뮬레이션, 시각화, 생산, 운영까지 현대적인 경험을 창출 할 수 있을 것”이라고 전했다. 

제조 환경 변화의 핵심으로 오토데스크가 주목하는 것은 ‘데이터’이다. 센서와 사물인터넷(IoT)은 이전과 비교할 수 없을 정도로 많은 제품 관련 데이터를 만들어내고 있으며, 이 데이터가 클라우 드, 인공지능, 머신러닝과 결합해 제조 혁신을 이끄는 플랫폼이 된다는 것이 오토데스크의 시각이다. 

오토데스크의 비주얼 스토리텔러인 대런 브룩커는 “머신러닝과 병렬처리를 통해 더 많은 데이터를 효과적으로 분석하면서 복잡하고 거대한 문제를 해결할뿐만 아니라, 더 창의적인 디자인과 제조가 가능할 것이다. 나아가 머신러닝은 논리와 분석을 넘어 창의와 통찰력을 갖춘 파트너로서 사람과 함께 최고의 역량을 이끌어 낼 수 있을 것”이라고 전망했다. 

예를 들어, 마야(Maya)의 복잡한 플루이드 시뮬레이션에 머신러닝을 적용해 사실적인 움직임을 표현하거나, 몰드플로우(Moldflow)에서 1만 개의 아이템이 포함된 재료 라이브러리 분석에서 필요한 데이터를 분리하는데 머신러닝의 직관과 통찰을 활용할 수 있다. 또한 대규모 건축 현장에서 찍은 사진을 분석해 진행상황을 파악할 때, 정해진 레시피를 따르는 것이 아니라 데이터를 바 탕으로 직관적인 의사결정도 가능할 것으로 기대된다.