생성형 AI(Generative AI)의 확산 이후 각 기업은 실효성 있는 성과를 요구하고 있다. 하지만 기업 상당수는 여전히 실질적인 투자수익률(ROI)을 확보하지 못하고 있는 것으로 진단된다. 이에 따라 기술적 초점은 단순한 대화형 인터페이스 구축에서 한 차원 높은 가치를 요구한다. 설계, 시뮬레이션, 제조, 거버넌스 등 핵심 산업 프로세스에 인공지능(AI)을 어떻게 유기적으로 통합하느냐가 관건인 모습이다. 이는 기업의 수익 구조를 근본적으로 재설계하는 ‘동력의 최적화’가 필수임을 시사한다. 업계는 먼저 파편화된 데이터를 통합하는 과정이 전제돼야 한다고 주장한다. 가상 환경에서의 정밀한 시뮬레이션으로 현실의 변수를 제어하는 설계 방식은 이제 산업의 본질적인 프로세스로 자리 잡았다. 이러한 흐름 속에서 기술적 가능성을 실제 비즈니스 가치로 치환하기 위한 고도화 전략 논의가 절실해지는 시점이다. 엔지니어링·제조의 경계가 희미해지는 4차 산업의 정점에서는 가상 세계의 ‘시뮬레이션’ 데이터가 주요 방법론으로 낙점됐다. 이는 AI의 학습 정밀도를 결정짓는 주요 재료가 된다. 데이터를 답습하는 과거형 AI만으로는 한계가 명확하기 때문에, 가상 공간에서 수조 개의 시
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
[3D익스피리언스월드2025] 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장 인터뷰 컴퓨터지원설계(CAD)는 여전히 2차원(2D) 기반 제품이 시장을 점유하고 있는 것으로 알려져 있다. 지난해 국내 생산·제조 매거진 ‘엠에프지(MFG)’는 제조·건설 등 업계 종사자 500여 명을 대상으로 설문을 진행했다. 여기서 2D CAD를 주로 활용한다는 응답자는 85.83%로, 이는 3D CAD 이용자 46.46%의 두 배 가까운 수치다. 중복 응답이 가능한 설문이었지만 수치상 비교적 큰 차이를 보였다. 이 배경에서 다쏘시스템 3D CAD 솔루션 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS)’는 지난 1995년 출시 이후 ‘모두를 위한 3D CAD(3D CAD for Everybody)’를 슬로건으로, 지속적인 도전과 기회를 경험하고 있다. 지금까지 전 세계 36만5000개 업체, 850만 유저가 솔리드웍스를 선택했다. 국내에서 솔리드웍스 브랜드를 담당하는 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장은 “2D CAD는 오래전부터 다양한 산업에서 활용됐기 때문에 그러한 경험을 기반으로 여전히 많은 선택을 받고 있다”며 “솔리드웍스는 버추얼 트윈(Virtual Twin)과 인공지능(AI)을 융합해 C
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