모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
무선 주파수(RF) 기술은 현대 통신의 핵심으로, 기기, 가정, 산업을 연결하는 무선 시스템의 근간이 된다. 고속 5G 네트워크와 위성 통신부터 IoT 기기, 차량용 레이더 시스템에 이르기까지 RF 시스템은 세상을 움직이는 보이지 않는 네트워크의 원동력이다. 엔지니어가 RF 설계와 이러한 설계의 과제를 이해하는 것은 전자 분야에 존재하는 한계를 극복하기 위해 필수적이다. RF 설계는 독특하고 복잡한 분야로 이론적 지식, 실무적 전문성, 창의적 문제 해결이 모두 조화를 이루어야 하는 분야다. 신호가 2진법이고 예측 가능한 디지털 시스템과 달리, RF는 동적인 아날로그 영역에서 작동하기 때문에 약간의 조정만으로도 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 지난 50년 동안 RF 설계에는 상당한 변화가 있었다. 새로운 세대의 RF 설계자가 등장하면서 최신 설계는 성능을 최적화하고 기생 효과를 모델링하며 궁극적으로 개발 시간을 단축하기 위해 시뮬레이션에 더욱 집중하고 있다. 아마추어 무선에서 시작된 디지키(DigiKey)는 RF 시스템을 사용하는 엔지니어가 신호 무결성, 전력 관리 및 잡음 감소와 같은 요소를 고려하는 동시에 크기, 비용 및 규정 준수와 같은 실제 제약 조건
제조 디지털 트윈 도입기업의 주요 도입 목적은 ‘품질’, ‘모티너링’, ‘생산성’으로 나타났고, 기업의 정부 지원 형태에 대한 요구는 ‘정부 R&D 연계’와 ‘실증 테스트베드’가 가장 높은 것으로 나타났다. 스마트제조혁신협회는 표준모델 연동 가이드라인 다운로드 2000여 개사를 대상으로 설문조사한 결과를 8일 발표했다. 이 설문조사는 제조 디지털 트윈 기술 과제에 대해 제조 디지털 트윈 기술에 대한 관심도 파악, 기술 적용 의향 및 조건 파악, 협력 분야 및 필요 지원사항 파악 등을 위해 실시됐다. 표준모델 연동 가이드라인은 제조 현장에서 큰 비용과 시간을 투자해 개발한 디지털 트윈 SW의 재사용성을 극대화하는 내용을 골자로 하며, 제조 현장의 데이터를 활용한 AI 기술을 디지털 트윈 시뮬레이션에 접목하기 위한 지침을 제시한다. 제조 디지털 트윈 기술 과제는 과학기술정보통신부의 정보통신방송기술개발사업의 스마트제조혁신기술개발 내역사업으로 ‘대규모 확장성 및 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털트윈 프레임워크 기술개발’이 과제명이다. 제조 자원의 디지털 트윈 표준모델을 정의하고, 다양한 시뮬레이션, 분석, 예측, 검증 도구를 연동해 대규모 확장성
엔닷라이트, 3차원(3D) 모델링 엔진 및 컴퓨터지원설계(CAD) 데이터 자동 생성 기술 공급 에이로봇, 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 하드웨어·소프트웨어 기술 결합 로봇 인공지능(AI) 학습·시뮬레이션 분야서 시너지 창출 나선다 엔닷라이트와 에이로봇이 로봇용 3차원(3D) 합성 데이터 개발에 협력한다. 이번 협력체계 구축은 피지컬 AI(Physical AI)와 로봇 인공지능(AI) 학습 및 시뮬레이션 분야에서 각자의 역량을 극대화한다는 점에서 주목받고 있다. 이로써 양사는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 개발에 필수적인 정밀 3D 합성 데이터의 대량 생산 체계를 구축하게 됐다. 제조·물류 등 실제 산업 환경에서 활용 가능한 로봇 AI 학습 파이프라인을 공동 개발하는 것이 이번 파트너십의 궁극적 목표다. 엔닷라이트는 피지컬 AI 기반 로보틱스 기술을 고도화하고 있다. 최근 글로벌 인공지능(AI) 반도체 및 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)가 주관하는 스타트업 경진대회에서 결선에 진출했다. '엔비디아 인셉션 스타트업 그랜드 챌린지(NVIDIA Inception Startup Grand Challenge)' 파이널리스트로 선정된
인공지능(AI) 기반 3D 설계·협업 포트폴리오 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS) 2026’ 정식 출시 발표 생성형 AI(Generative AI), AI 기반 버추얼 안내(Companion) 등 기능 탑재 설계, 조립, 지식 검색 효율성 극대화 노려 다쏘시스템이 자사 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 브랜드 솔리드웍스(SOLIDWORKS)의 2026판을 공개했다. 이번 신규 버전은 인공지능(AI) 메커니즘을 극대화한 것이 특징이다. 3D 설계, 협업, 데이터 관리 등을 포괄하는 애플리케이션 포트폴리오의 최신판이다. 사측은 차세대 기술이 만드는 새로운 경제 비전인 ‘생성형 경제(Generative Economy)’ 시대에 최적화된 버전이라고 소개했다. 현재 전 세계 수백만 사용자들의 혁신 방식을 지원하고, 복잡성 증가와 시장출시기간(TTM) 단축 등의 과제를 해결하는 것을 목표로 한다고 부연했다. 솔리드웍스 2026은 설계, 시뮬레이션, 전장, 제품데이터관리(PDM) 등 다각적인 영역 전반에 걸쳐 수백 가지 기능 향상을 포함하고 있다. 이는 지금까지 효율성·생산성 강화를 요구해온 사용자들의 의견을 반영한 결과로 풀이된다. 특히 지난 30년간 회사가 축적한
생성형 AI(Generative AI)가 검색·번역·코딩 등을 장악한 뒤, 다음 전장은 ‘물리 세계’가 됐다. 데이터센터에 쌓인 모델을 꺼내 공장, 물류센터, 도시 인프라, 심지어 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 몸체 안으로 이식하는 싸움이 본격화됐다. 이 흐름에서 글로벌 인공지능(AI) 반도체 및 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)는 기존의 그래픽처리장치(GPU)만을 다루는 업체에서 변모했다. 현재는 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 시뮬레이션, 파운데이션 모델(Foundation Model), 에지 컴퓨팅(Edge Computing)까지 포괄하는 주체로 성장했다. 사측은 스스로를 ‘피지컬 AI(Physical AI) 인프라 벤더’로 자처하며, AI·로보틱스 생태계의 핵심 기술 공급자로 자리매김했다. 이 가운데 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)가 올해 반복해서 꺼낸 메시지는 크게 두 가지로 압축된다. ‘AI 공장(AI Factory)’과 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’다. 이는 결국 각국이 각자의 산업과 로봇을 움직이는 데이터센터를 외부에 의존하지 않고 직접 육성해야 한다는 신호에 가깝다. 이 구
우리가 사용하는 일반 공산품부터 자동차·비행기, 지나치는 도시 풍경, 병원·공장 설비 등에는 익숙한 브랜드 로고가 부착돼 있다. 하지만 그 뒤에서 부품, 장비, 산업용 소프트웨어, 클라우드 서비스 등 수많은 기업 간 거래(B2B) 생태계가 기업의 설계·조달·생산·운영을 조용히 떠받치고 있다. 이들은 기업의 다양한 공급망 속 한 조각으로 언급되는 것에 그치는 경우가 많다. 그렇기에 소비자·시민 등 일반의 기억에 이름을 남길 접점을 찾기 힘들다. 기업들은 이러한 백엔드(Backend) 생태계 없이는 제품·솔루션·시스템을 만들 수 없다는 것을 인지하고 있다. 반면 일반 대중은 ‘누가 이런 장면을 가능하게 만들었는지’까지는 잘 묻지 않는다. 이 배경에서 프랑스 소재 시뮬레이션 및 3차원(3D) 설계 솔루션 업체 다쏘시스템이 숨은 가치 창출자로서의 존재감을 대중에게 알리기 위해 나섰다. 지난 14일 서울 강남구 삼성동 소재 코엑스 케이팝(K-POP)광장에서 자사의 철학, 기술 방법론 및 비전 등을 대중에게 공개하는 행사를 추진했다. 이는 제조업에 초점을 맞춘 ‘매뉴팩처링 캠페인(Manufacturing Campaign)’이다. 이 자리에서는 회사의 3D 모델링 및 시
다양한 제조 운영 환경은 현장 데이터와 작업자 인터페이스 간의 간극을 여전히 안고 있다. 이는 효율적인 의사 결정과 즉각적인 대응을 어렵게 하는 것으로 분석된다. 이러한 각종 제조 인프라에서는 로봇·센서, 제조실행시스템(MES)·전사적자원관리(ERP)·PLC(Programmable Logic Controller) 등에서 초 단위로 데이터가 쏟아진다. 이를 통합하고 직관적으로 시각화하는 기술이야말로 현장 효율화를 위한 핵심 요소가 됐다. 지난 20여 년 동안 3차원(3D) 기반 컴퓨터지원설계(CAD), 해석 솔루션, 데이터 기반 시뮬레이션 모델 등이 제조 현장에 도입됐다. 하지만 이러한 디지털 자산의 대부분은 사무실 모니터 속에서 일부 엔지니어와 담당자만 들여다보는 정보로 남은 경우가 많다. 또한 아직 많은 현장에서는 작업자·관리자가 마주하는 인터페이스가 이전 방식에 머물러 있다. 2차원(2D) 도면, 엑셀, 종이 작업지시서 등이 이에 해당한다. 로봇 밀도(Robot Density)와 산업·공장 자동화(FA) 측면에서 글로벌 최상위권에 있는 한국 제조업도 상황은 크게 다르지 않다. 실제로 전문가들은 라인 밑단까지 디지털 도구가 내려온 곳은 많지 않고, 생산성·
AI가 현실을 이해하고 예측하는 단계로 진화하고 있다. 이에 따라 산업 현장에서도 물리적 세계의 데이터를 실시간으로 학습하고 반영하는 ‘피지컬 AI’와 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’ 기술의 융합이 주목받고 있다. 아이크래프트는 오는 11월 19일 오후 2시 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈의 결합, 현실을 학습하는 산업 혁신의 시작’을 주제로 웨비나를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 AI 기술이 산업 현장을 ‘학습 가능한 시스템’으로 변화시키는 과정을 다룬다. 세션에서는 AI 기술 발전이 디지털 트윈을 어떻게 진화시키고 있는지, 그리고 이를 통해 물리적 세계의 데이터를 실시간으로 학습·예측하는 피지컬 AI의 개념을 심층적으로 탐구한다. 또한 Visualization 중심의 기존 디지털 트윈이 가진 한계를 짚고, 시뮬레이션 중심으로 확장한 기업들의 사례를 분석한다. 권수용 아이크래프트 실장은 “디지털 트윈은 더 이상 가상의 모사 도구가 아니라 AI가 현실을 학습하고 스스로 최적화하는 ‘산업의 뇌’로 진화하고 있다”며 “데이터 품질, As-Is/To-Be 간 갭 분석, 비즈니스 목표 정렬 등 기업이 디지털 트윈을 도입할 때 고려해야 할 핵심 요소를 살펴볼
아이비스는 차량용 CAN(Controller Area Network) 통신 테스트 및 검증 솔루션 ‘iCAN’을 공식 출시했다고 23일 밝혔다. 이번 신제품은 10월 22일부터 25일까지 대구에서 열리는 대한민국 미래모빌리티엑스포(DIFA 2025)에서 처음 공개됐다. DIFA 2025는 완성차, 부품, 소프트웨어, 자율주행, 모빌리티 서비스 등 미래 모빌리티 산업 전반의 최신 기술을 공유하는 국내 최대 규모의 전시회다. 아이비스는 전시 현장에서 자사의 차량용 소프트웨어 플랫폼 기술과 함께 iCAN을 선보이며, 전자제어장치(ECU) 개발 효율을 높이는 통합 테스트 환경을 시연했다. 특히 iCAN-Pro 하드웨어와 iCAN-Studio 소프트웨어를 연동한 실시간 CAN 통신 테스트를 통해 복잡한 차량 데이터 처리와 자동화된 시뮬레이션 기능을 직접 체험할 수 있도록 했다. iCAN은 ECU 개발 과정에서 필수적으로 활용되는 차량 내부 통신 네트워크 표준 CAN 신호를 시뮬레이션하고, ECU의 출력 신호를 실시간으로 모니터링 및 분석할 수 있도록 설계된 테스트 솔루션이다. 복잡한 차량 데이터와 다양한 테스트 시나리오를 효율적으로 처리해 차량 소프트웨어 개발의 품질
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 Simcenter Testlab 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트에는 AI 기반 워크플로우가 새롭게 추가돼, 물리적 충격(임팩트) 테스트 수행 시 필요 인력을 줄이면서 모달(modal) 분석 프로세스를 최대 7배까지 가속화할 수 있다. 또한 자동화된 데이터 수집과 처리 기능이 강화돼 모든 테스트 단계에서 데이터 품질과 일관성을 향상시킨다. 이를 통해 엔지니어는 그 어느 때보다 빠르고 스마트하게 테스트를 수행할 수 있게 됐다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 시뮬레이션 및 테스트 솔루션 부문 수석 부사장 장클로드 에르콜라넬리는 “이번 Simcenter Testlab의 최신 개선 사항은 AI를 통합해 팀이 물리적 테스트를 수행·관리·분석하는 방식을 혁신하기 위한 지멘스의 노력을 보여준다”며 “우리는 설계와 개발에서부터 물리적 테스트의 핵심 단계에 이르기까지 엔지니어링 관행의 중대한 변화를 이끌고 있다”고 말했다. 새로운 AI 지원 모달 분석은 복잡한 모드 선택과 검증을 자동화해 수동 작업과 작업자 의존도를 줄이고, 궁극적으로 모달 분석 속도를 최대 7배까지 가속화한다. 이러한 테스트 자동화 혁신의 중
광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 홍성민 교수 연구팀이 반도체 소자 시뮬레이션의 계산 효율을 혁신적으로 개선해, 기존 대비 최대 100배 빠른 속도로 차세대 소자의 성능을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발했다고 밝혔다. 이번 성과는 반도체 소자 연구개발(R&D) 과정에서 가장 큰 걸림돌로 꼽히던 ‘장시간 시뮬레이션’ 문제를 근본적으로 해결했다는 점에서 의미가 크다. 반도체 소자 시뮬레이션(Semiconductor Device Simulation)은 반도체의 전기적·물리적 동작을 가상 환경에서 수치적으로 재현하고 분석하는 기술이다. 전류의 흐름, 전계 분포, 발열 특성 등 소자의 거동을 실제 제작 이전에 예측할 수 있어 성능 최적화와 설계 효율성을 높이는 핵심 도구로, TCAD(Technology Computer-Aided Design) 분야에서 폭넓게 활용된다. 차세대 반도체 소자의 성능을 사전에 예측하고 최적화하기 위해 필수적인 TCAD 시뮬레이션은 반도체 내부에서 전자와 정공의 이동, 전기장 분포 등을 물리 법칙에 따라 계산해 전기적 특성을 정밀하게 예측한다. 그러나 게이트올어라운드(GAA) 구조나 보완형 트랜지스터(CFET) 등
미니탭·이레테크, ‘미니탭 익스체인지 코리아 콘퍼런스 2025’서 미래 제조 혁신 비전 제시 미니탭 솔루션 센터, 미니탭 워크스페이스, 시뮤8, 프로링크 등 통합 플랫폼 선봬 미니탭이 자사 기술 콘퍼런스 ‘미니탭 익스체인지 코리아 퍼런스 2025(Minitab Exchange Korea Conference 2025)’를 성료했다고 전했다. 이번 행사는 미니탭의 국내 공식 파트너사 이레테크와 공동으로 주관한 콘퍼런스다. 품질 관리 및 제조업 전문가들을 대상으로 열린 해당 행사는 ‘스마트 공장의 진화: 인공지능(AI)과 시뮬레이션으로 실현하는 미래 제조 혁신’을 슬로건으로 진행됐다. 품질 4.0 시대를 맞아, 제조 현장에서 기업들이 겪는 다양한 이슈를 해결하는 각종 방법론을 설파했다. 불량률 증가, 납기 지연, 품질 편차, 의사 결정 혼란 등 다양한 문제점을 실질적으로 타파하는 방안을 함께 공유했다. 특히 사측은 행사장에 ‘미니탭 솔루션 센터(Minitab Solution Center)’, ‘미니탭 워크스페이스(Minitab Workspace)’, 시뮤8(Simul8), 프로링크(Prolink) 등 자사 핵심 솔루션을 대거 공개했다. 특히 클라우드 기반의 엔드투
항공우주 분야에서 로켓 과학은 임무 목표 설정과 운용 환경 분석, 궤도 경로 계획은 물론 로켓 구조 설계, 추진 방식 개발, 규제 준수 확보까지 폭넓은 과정을 아우른다. 이러한 복잡한 절차는 설계가 충분히 견고하고 규정을 충족하며 성공적인 결과를 낼 수 있는지를 검증하는 ‘미션 엔지니어링(Mission Engineering)’ 단계에 해당한다. 최근 항공우주·방위(Aerospace and Defense, A&D) 산업에서는 자율 기술 활용이 확대되면서 설계 초기 단계부터 기능성과 규제 준수 여부를 신속하고 정확하게 검토해야 한다는 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 업계 전반에서 정밀하고 효과적인 미션 엔지니어링 프로세스와 전용 툴에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 성공적인 미션 엔지니어링을 위해서는 전 과정을 종합적으로 분석하고, 자율 시스템의 아키텍처와 설계, 운용 환경과 시나리오, 임무 목표, 그리고 성공에 영향을 미칠 수 있는 도전 과제와 기회까지 면밀히 검토해야 한다. ▲설계 참조 임무(Design Reference Mission, DRM) ▲운용 개념(Concept of Operations, ConOps) ▲운용 설계 도메인(Operatio
유니티가 26일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 ‘유데이 서울: 인더스트리(U DAY Seoul: Industry)’를 개최했다. ‘Transform Your Business, Powered by Unity: 유니티와 함께하는 비즈니스 혁신의 시작’을 주제로 열린 이번 행사는 산업 현장에 적용되는 디지털 트윈 기술과 활용 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 총 8개의 전문가 세션과 14개의 데모 부스가 운영되며, 참가자들은 실무 중심의 지식과 최신 기술 트렌드를 교류할 수 있다. 사전 등록이 조기 마감될 정도로 관심이 높았던 이번 행사는 현장 참석자뿐 아니라 선착순 이벤트를 통해 세션 발표 영상이 제공된다. 주요 영상은 오는 10월 중 유니티 코리아 공식 유튜브 채널에서도 순차 공개될 예정이다. 송민석 유니티 코리아 대표는 “이번 행사는 유니티와 고객사가 산업의 미래를 함께 설계하는 기회”라며 “앞으로도 파트너와 긴밀히 협력해 지속적인 혁신 여정을 이어 가겠다”고 말했다. 첫 번째 세션에서는 전영재 유니티 시니어 솔루션 엔지니어가 자동차, 제조, 건설, 커머스, 의료 등 다양한 분야에서 활용되는 유니티 인더스트리 핵심 솔루션과 기술 지원을 소개했다. 이어 SK
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UPDATE: 2025년 12월 13일 12시 11분
