모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄 합류 심레디(Sim-Ready) 3D 데이터, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action) 모델 등 피지컬 AI 학습 토대 마련한다 “정밀 3차원(3D) 컴퓨터지원설게(CAD) 생성부터 시뮬레이션 데이터 변환 기술로 인공지능 전환(AX) 견인” 엔닷라이트가 모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄에 합류해, 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 구축을 위한 국가 프로젝트에 본격 착수한다. 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 국가 AI 경쟁력 강화를 목표로, 300B 파라미터급 추론형 거대언어모델(LLM) 구축하는 연합체다. 이어 시각·언어(Vision·Language) 모델, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action 이하 VLA) 모델 등까지 단계적으로 모델을 고도화하는 ‘대한민국 AI 파운데이션 모델 구축 프로젝트’를 진행한다. 해당 컨소시엄은 모델 가중치, 코드, 연산 최적화 라이브러리 등을 상업용 오픈소스로 공개해, 국내 AI 산업 생태계 전반의 기술 자립과 성장을 견인한다는 방침이다. 엔닷라이트는 이번 프로젝트에서 AI가 물리 세계를 이해하
최근 제조·물류 현장의 경쟁은 자동화 설비의 도입 숫자로 판단되지 않는다. 센서와 장비는 한층 촘촘해졌고 데이터도 이전보다 훨씬 많이 쌓이는 상황이다. 하지만 현장에서는 이 다음 단계로의 전진을 원한다. 측정된 정보가 얼마나 빠르게 판단으로 이어지는지, 그 판단이 로봇·설비의 동작으로 얼마나 자연스럽게 연결되는지, 예외 상황이 발생했을 때 공정과 물류 흐름이 얼마나 빨리 다시 안정되는지가 새 경쟁력으로 떠올랐다. 이 같은 흐름은 공장을 보는 시선을 ‘도입’에서 ‘운영’으로 옮겨 놓고 있다. 개별 장비의 성능을 높이는 데 머물던 방식으로는 공급망 변동성, 에너지 부담, 안전과 품질, 인력 공백이 한꺼번에 겹치는 현장을 감당하기 어렵기 때문이다. 지난 4일 열린 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2026, AW 2026)’은 이런 변화 속에서 자율성(Autonomy)·지속가능성(Sustainability)의 동력을 내세우며, 로보틱스·소프트웨어·물류·비전·제어 등 기술이 하나의 운영 체계로 이어지는 장면을 전시장 전면에 펼쳐 보였다. 겉으로 화려하게 보이지는 않지만, 로봇의 완성도를 좌우하는 로보틱스 기술을 조명한다. 물체를 다루는
창고와 물류 현장에서 로봇 도입을 검토하는 기업들이 시뮬레이션 기반 분석을 통해 투자 수익성과 자동화 효과를 사전에 검증하려는 움직임이 커지고 있다. 로봇 비즈니스 전문 매체 로보틱스 비즈니스 뉴스(Robotics Business News)에 따르면 로보티온(Roboteon)의 최고마케팅책임자(CMO) 댄 길모어(Dan Gilmore)는 자사가 개발한 ‘로보틱스 투자 임팩트 분석(Robotics Investment Impact Analysis)’이 실제 창고 데이터를 활용한 벤더 중립 시뮬레이션으로 자동화 투자 평가 방식을 바꾸고 있다고 밝혔다. 길모어 CMO는 이 매체와의 인터뷰에서 시뮬레이션 기반 분석이 기업의 로봇 투자 평가 방식을 어떻게 재편하고 있는지, 로보티온의 로보틱스 투자 임팩트 분석 개발 배경, 자동화 투자 수익률(ROI) 달성에서 오케스트레이션 소프트웨어가 어떤 역할을 하는지, 그리고 기업들이 창고 로봇 도입에서 더 명확한 수익과 더 빠른 가치 실현을 요구하면서 데이터 기반 시뮬레이션이 왜 필수 도구가 되고 있는지를 설명했다. 길모어 CMO는 먼저 이 분석 도구 개발 배경에 대해, 로보티온이 원래 자사 내부 목적을 위해 시뮬레이션 기반 도구
제조 현장에 생성형 AI(Generative AI)를 도입하고도 변화가 체감되지 않는 대목이 있다. 질문에 대한 답은 매끄럽게 돌아오지만, ▲설계 변경 ▲검증 ▲제조 검토 등으로 이어지는 실제 프로젝트를 최종 종결(Sign-off) 짓는 힘이 없기 때문이다. 다쏘시스템이 올해 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’에서 정조준한 영역 중 하나도 여기다. 실제로 설계, 검증, 수정·승인, 생산 연계 주기를 맡는 ‘제품 개발 기술(Engineering)’ 조직은 실질적인 실행력 있는 AI를 갈망한다는 것. 쉽게 말해, 문장을 수려하게 다듬는 인공지능(AI) 작가가 아니라, 요구 조건에서 실행까지의 프로세스를 끝까지 매듭짓는 AI 해결사가 필요하다는 것이다. 현장이 마주한 병목은 '결정'과 '실행'의 단절에서 발생한다. 거대언어모델(LLM)이 텍스트의 확률적 조합에 능숙할지라도, 물리적 제약 조건을 통과해야 하는 엔지니어링의 연쇄 공정을 가동하기에는 한계가 명확하기 때문이다. 요구 사항 정리부터 모델 수정, 시뮬레이션 준비를 거쳐 의사결정과 제조 가능성 재확인으로 이어지는 이 과정을 줄여야만 생산성의 속
생성형 AI(Generative AI)가 산업 현장으로 스며드는 속도는 빨라지고 있다. 하지만 정작 그 인공지능(AI) 방법론의 성패를 가르는 기준은 여전히 과거의 관행에 머물러 있는 것으로 분석된다. 현시점 산업 내 경쟁력의 핵심은 똑똑한 AI 모델 차용보다 더 높은 가치를 요구하고 있다. 현장 내 노하우를 어떤 방식으로 기록하고, AI 사용료를 어떤 예산으로 결재하며, 한 번 만든 결과물을 어떻게 복기해 활용할지가 관건이다. 이 가운데 설계·제조의 실질적인 생산성은 AI 알고리즘의 신묘함보다 ▲데이터 거버넌스 ▲학습 곡선 ▲과금 구조 등 현장 변수에서 먼저 결정된다. 이렇게 조직 경영의 새로운 접근법으로 떠오른 AI는 조직을 운영하는 데 핵심 시스템으로 거듭난 모양새다. 이 같은 전환점에서 업무 시스템을 새로 설계하지 못하는 조직은 똑똑한 AI를 도입하더라도, 실제 현장에서는 조금의 변화도 일으키지 못하는 정체 상태에 머물게 된다. 결국 AI 트렌드에서의 혁신점은 신기술 도입을 가로막는 조직 내의 구시대적 규칙을 얼마나 현실적으로 개선하느냐에 있다. 가상 동반자, 지식 자산을 실시간 의사결정 동력으로 바꾸는 전략 이달 1일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴
프로젝트를 새로 시작하는 순간은 즐겁다. 특히 설계단에서 새로운 제품을 구상하고 성능 목표와 디자인 콘셉트를 기획하며 기대감에 부푼다. 하지만 현실의 변수가 등장하는 순간 상황은 반전된다. 일정·예산, 규격·인증, 제조 가능성· 원가 구조 등이 한데 얽히면, 설계자는 도면과 형상 대신 각종 문서 파일에 함몰될 수 있다. 수많은 프로젝트가 이 지점에서 동력을 상실하는 이유다. 캐나다 출신의 엔지니어 겸 크리에이터 제이 보글러(Jay Vogler)는 이 흐름을 5단계의 곡선으로 정의한다. 프로젝트는 ‘설렘(Idea hits)’에서 출발해 ‘복잡함(Problems begin)’과 ‘좌절(Pit of despair)’의 구간을 거치고, 다시 ‘몰입(Flow)’을 지나 ‘사후 확신(Finish)’에 도달한다. 핵심은 이 곡선의 완주 빈도와 끝맺음, 그리고 그 경험이 개인의 기억을 넘어 조직의 자산으로 치환되는지 여부다. 프랑스 소재 시뮬레이션 및 3차원(3D) 설계 솔루션 업체 다쏘시스템(Dassault Systèmes)의 에노비아(ENOVIA)·시뮬리아(SIMULIA)·델미아웍스(DELMIAWorks)는 이 곡선의 복잡한 과정을 이어주는 연결 고리다. 프로젝트를 끝
‘제21회 한국 로봇 종합 학술대회’ 참가...휴머노이드 로봇 중심 차세대 연구·교육 기술 시연 가상환경(VR) 원격 조작 환경, 오픈소스 기반 모방학습(Imitation Learning) 등 연구 기술 인프라 공개 빅웨이브로보틱스는 지난 4일 열린 7일까지 개최된 ‘제21회 한국 로봇 종합 학술대회(KRoC)’에 후원사로 참가해 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 중심의 차세대 연구·교육 솔루션을 대거 선보였다. 한국 로봇 종합 학술대회는 국내 로봇 공학 분야 전문 학술대회다. 한국로봇학회가 주관해 국내외 로봇 관련 학계 전문가와 산업계 인사가 한자리에 모이는 교류의 장이다. 올해 21회를 맞이한 이번 대회는 최신 로봇 기술의 학문적 성과를 공유하는 논문 발표뿐만 아니라, 휴머노이드 로봇, 자율주행 기술, 인공지능(AI) 제어 등 기술이 논의됐다. 사측은 연구 현장에서 즉시 활용 가능한 실전형 학습 환경을 제시해 학계의 주목을 받았다. 구체적으로 연구·교육용 로봇 도입 시 발생하는 컨설팅, 기술 지원, 운영 관리를 통합한 아카데믹 서비스 ‘이지케어(EasyCare)’를 소개했다. 이 서비스는 연구·교육 주체가 로봇 운영에 따르는 행정적·기술적 부담
실시간 데이터와 예측 분석으로 격변하는 품질 관리 패러다임 일본식 장인정신과 미국식 통계관리의 경계에 머물렀던 무결점 생산이, 디지털 트윈 기술의 도입으로 이제는 실현 가능한 '운영 전략'으로 자리잡고 있다. 실시간 모니터링과 예지보전, 그리고 자동화된 계측이 결합된 새로운 품질 관리 패러다임이 산업 현장에 혁신을 일으키고 있다. ‘무결점 제조’란 단어는 오랜 시간 제조업계에서 완벽함을 추구하는 신화 혹은 철학적 이상처럼 여겨져 왔다. 생산 과정에서 불량률 ‘제로’에 도전하는 이 야심찬 목표는, 인간의 경험에 의존한 샘플링 검사와 온라인/오프라인 테스트, 시간차 피드백에 번번이 현실의 벽에 부딪혔다. 그러나 기술 발전은 변화의 실마리를 제공하고 있다. 바로, 가상과 현실, 데이터와 물리적 세계를 매끄럽게 연결하는 ‘디지털 트윈’이 무결점 생산의 패러다임을 근본부터 뒤바꾸고 있다. 전통적 품질 관리의 한계와 전환점 지금까지의 품질 관리 프로세스는 대개 생산 완료 후 결함을 식별하고, 원인을 분석하는 사후 관리에 집중돼 왔다. 인간의 직접 검사와 통계적 샘플링, 분절된 데이터 구조는 각종 불량이나 부적합을 완전히 예방하기 어렵게 만들었다. 게다가 시간적·공간적으
지난 1일부터(현지시간) 나흘간 미국 텍사스주 휴스턴에 있는 조지 R. 브라운 컨벤션 센터(George R. Brown Convention Center)에서 ‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드 2026(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’이 전개됐다. 본 행사는 키노트, 라이브 데모, 대규모 전시장 등으로 이어지는 전형적인 글로벌 컨퍼런스의 아키텍처를 갖추며 막을 올렸다. 그러나 무대 뒤를 관통하는 어젠다는 명료했다. 피지컬 AI(Physical AI), 산업용 월드 모델(Industrial World Model), 버추얼 동반자(Virtual Companions), 그리고 글로벌 경진대회까지. 미래형 제조 생태계를 위한 기술 설계도였다. “인공지능(AI)과 가상 공장을 어디까지 신뢰하고, 어떤 영역을 인간의 고유한 판단으로 남겨둘 것인가” 피지컬 AI, 공장을 통째로 가상 환경에 집약하는 新 성장동력 사측이 올해 내세운 피지컬 AI는 현실의 설비를 그대로 옮겨 놓은 ‘버추얼 트윈 공장(Virtual Twin Factory)’이 주요 콘셉트였다. 이는 공정·품질·운영 데이터를 실시간으로 학습하는
“인공지능(AI)은 그저 엔진일 뿐이고, 운전자는 여러분입니다(AI is just an engine. You’re the driver)” 올해 ‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World)’에서 등장한 메타포(Metaphor)다. 행사는 이 메시지와 물리 세계(Physical World)를 겨냥한 인공지능(AI), 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 올해 핵심 어젠다 중 하나로 채택했다. 이는 AI라는 동력을 어디에 배치하고, 그 출력값을 어떻게 제어할 것인지에 대한 다쏘시스템의 설계 프로세스를 함축한 것이다. 기술이 고도화될수록 설계자의 의사결정이 핵심적인 조종간이 돼야 한다는 원칙인데, 행사가 내세운 다양한 맥락을 실질적인 구현 단계로 연결하는 가이드라인으로 배치됐다. 이 가운데 다쏘시스템은 자사 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’을 물리 기반 AI와 결합한 ‘산업용 월드 모델(Industrial World Model)’을 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십으로 공식 선언했다. 이 선언과 함께 ‘피지컬 AI’의 키워드는 행사 전반을 관통하는 개념으로 비전을 제시했다
다쏘시스템은 올해 자사 연례 커뮤니티 행사 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World 이하 3DXW)’에서 지난해 대비 더욱 강화된 인공지능(AI) 기동 체계를 앞세웠다. 이 같은 기술 그 자체와 함께 사람을 강조하기도 했다. 자사 기술 생태계 내 사용자가 아이디어를 중간에 포기하지 않고 실제 결과물로 끝까지 만들어 내도록 돕는 실무적인 지원 시스템을 대폭 늘리겠다고 선언했다. 실제로 사측은 지금까지 ‘프로젝트를 끝까지 해내는 인재’를 키우는 데 모든 역량을 쏟고 있다. 수칫 제인(Suchit JAIN) 다쏘시스템 전략 및 비즈니스 개발 부사장은 ‘AI가 사람의 창의성을 대신할 수 있느냐’는 세간의 질문에 단호하게 선을 그었다. 질문의 방향부터가 틀렸다는 지적이다. 그는 “독창적인 영감은 어디까지나 사람의 몫이며, AI는 그 아이디어가 더 빠르고 정확하게 현실이 되도록 돕는 도구일 뿐”이라고 설명했다. 결국 새로운 생각의 '불꽃(Spark)'을 일으키는 것은 사람이며, AI는 그 불꽃이 꺼지지 않고 큰 불로 번지도록 바람을 불어넣고 화력을 조절해주는 보조 장치라는 개념이다. 인간의 불꽃을 점화하는 거시적 설계, ‘혁신의 발자국’ 수칫 제인 부사
‘레오’의 정체는? “작업 순서를 만드는 설계 동반자” 다쏘시스템은 올해 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World 이하 3DXW)’에서 핵심 비전이자 차세대 기술 방법론 ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 구체화했다. 여기에는 아우라(AURA)·레오(LEO)·마리(MARIE)가 있다. 다쏘시스템의 이 인공지능(AI) 라인업은 역할을 세분화해 산업 내 업무 흐름에 배치한 것이 특징이다. 이들의 유기적인 협업 구조는 흡사 승률을 극대화하기 위해 짜인 축구의 지능형 포메이션과 같다. 가장 후방의 수비수 역할인 마리는 소재 물성, 물리적 한계, 각종 산업 규정 등을 끝까지 마킹한다. 설계가 현실의 제약에서 무너지지 않도록 ‘데이터의 빗장’을 걸어 잠그는 검증 엔진 역할을 수행한다. 그 앞단의 미드필더 레오는 경기에 해당하는 ‘설계 전체’를 조율하는 그라운드의 사령관 격이다. 사용자의 발밑에 최적의 작업 경로를 패스하고, 꼬인 공정을 풀어 공격(실행)으로 연결하는 ‘설계 캔버스의 플레이메이커’라 할 수 있다. 최전방에 배치된 공격수 아우라는 찬스를 만드는 크리에이터다. 방대한 산업 지식을 바탕으로 새로운 영감과 방향을 연다. 설계가
‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드 2026(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’가 미국 텍사스주 휴스턴 소재 조지 R. 브라운 컨벤션 센터(George R. Brown Convention Center)에서 이달 1일(현지시간) 개막했다. 이 행사는 설계·제조 현장에서 활용되는 다쏘시스템 기술의 사용자 커뮤니티가 한데 모여 신기능, 적용 사례, 생태계 로드맵 등을 공유하는 연례 행사다. 이 가운데 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’와 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS)’ 등 사측의 기술이 도마에 올랐다. 특히 행사장 한복판에 마련된 ‘플레이그라운드(Playground)’는 솔루션 파트너, 전시 스폰서, 스타트업 데모 등이 한 공간에 모여 현장 내 기술 허브 역할을 한다. 올해 플레이그라운드에 등판한 로보틱스 기술을 조명했다. < 매그레브에어로 > 추력·소음을 동시에 줄이는 전동 리프트 팬...eVTOL 시장 겨냥 전동 항공 추진 기술 업체 매그레브에어로(MagLev Aero)는 이번 행사에서 전
다쏘시스템이 산업 소프트웨어를 확산·고도화하는 방식은 기능 경쟁만이 아니다. 회사는 설계와 제조를 잇는 ‘도구(Tool)’의 업데이트를 반복하는 것과는 다른 방향성을 지향한다. 대신 사용자가 실제로 어떤 어려움을 겪는지, 어디서 협업이 끊기는지, 어떻게 메커니즘을 이해하는지 등을 현장에서 수집하고 다시 제품에 되돌리는 구조를 반복해왔다. 그 구조가 가장 직관적으로 드러나는 장치가 ‘플레이그라운드(Playground)’다. 전시장 한가운데에서 ‘업무 방법의 전환’을 실험하는 무대로 설계한 장소다. 기술을 보여주는 공간과 기술을 배우는 공간, 기술을 써보는 공간을 한데 풀어놓은 곳이다. 플레이그라운드는 다쏘시스템 솔루션 사용자 커뮤니티의 요구사항을 제품 로드맵으로 바꾸는 데 의미가 있었다. ▲설계 데이터가 쌓이고 보전되는 방식 ▲그 데이터를 누구와 어떻게 공유할지에 대한 거버넌스 ▲시뮬레이션이 설계의 확신을 어디까지 지원할지 ▲제조 단계에서 다시 어떤 오류가 나타나는지 등 업무의 실질적 흐름이 이 공간에서 해체되고 재조립된다. 다쏘시스템 연례 커뮤니티 축제 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’의 플레이그라운
지식은 끊임없이 쌓이는데 사용자의 결정은 늦어지는 역설이 발생하고 있다. 설계 데이터, 문서, 협업 기록, 제조·조달 정보 등이 조직 곳곳에 파편화돼 유기적인 흐름을 방해하기 때문이다. 모건 짐머만(Morgan Zimmermann) 다쏘시스템(Dassault Systèmes) 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 최고경영책임자(CEO)는 산업 혁신을 가로막는 병목으로 이 같은 정보 분절 이슈를 지목했다. 다쏘시스템 연례 기술 생태계 축제 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’은 지난 1일부터 나흘간 미국 텍사스주 휴스턴에서 전 세계 엔지니어·설계자를 대상으로 개막했다. 이번 행사는 ‘지식의 가상화(Virtualization of Knowledge)’와 ‘인공지능(AI) 융합’을 슬로건으로 배치했다. 이를 통해 파편화된 데이터를 지능형 자산(Intelligent Assets)으로 전환하는 것을 목적으로 삼았다. 이로써 산업 전반의 불확실성을 유연하게 관리하는 ‘가상 기업(Virtual Company)’ 모델을 완성하겠다는 메시지를 전달했다. 모건 짐머만 CEO는 행사 사흘차에 열린 발표 세션에서 자사 가
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