삼성중공업 디지털 트윈

Q. 삼성중공업 디지털 트윈

jjms841610

안녕하세요. 부산대 컴공 1학년 수료 후 군 휴학 중인 학생입니다. 복학 후 디지털 트윈 분야 석사 진학을 목표로 하고 있습니다. 제가 이해한 디지털 트윈은 현실의 물리적 자산을 가상 공간에 동기화하여 시뮬레이션을 통해 운영 최적화 및 고장을 예견하는 기술입니다. 따라서 물리 자산을 다루는 디지털 트윈 특성상 기계/조선공학 이해도가 필수라 생각하지만, 복수전공 시 전문성이 모호해질까 우려되어 질문드립니다. 첫째, 컴공 전공자가 기계/조선 지식을 어느 정도 갖춰야 실무 R&D에서 협업 및 경쟁력이 있을까요? 둘째, 복전 대신 도메인 과목만 선별 수강하는 전략은 어떻게 보시나요? 셋째, 현업 디지털 트윈에서 컴퓨터공학과에 대한 수요가 있는지와 학부생 시기에 준비할 핵심 역량이 궁금합니다. 넷째, 부산대 컴공 연구실 기준 주로 디지털 트윈 기술을 조선업에 적용하는 시도가 대부분인 것으로 아는데 타 산업, 가령 LG전자 가상제품개발 이런 곳에도 진출할 수 있나요?

2026.04.26

답변 5

P
PRO액티브현대트랜시스
코상무 ∙ 채택률 100%
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안녕하세요 멘티님~~ 결론부터 말하면 컴공 기반이면 충분히 경쟁력 있고 “깊은 기계 전공”까지는 필수 아닙니다 대신 물리 모델을 이해하고 데이터와 연결하는 수준이면 됩니다 1 협업 기준으로는 기본 동역학 센서 데이터 의미 정도면 충분합니다 수식 유도보다 모델이 어떻게 동작하는지 이해하는 수준이 핵심입니다 2 복전보다 필요한 과목만 선별 수강이 더 효율적입니다 유체 동역학 제어 센서 관련 위주로 추천합니다 3 수요는 매우 많습니다 시뮬레이션 모델링 데이터 처리 AI 예측 클라우드 구현 역량이 핵심입니다 4 조선뿐 아니라 LG전자 같은 제조 전반으로 확장 가능합니다 결국 “물리 시스템을 코드로 구현하는 능력”이 관건입니다
2026.04.27
반
반도체해석SK하이닉스
코대리 ∙ 채택률 100%
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안녕하세요. 박사 후 취업한 현직자 입니다. 이 부분은 제가 가장 정확하게 말씀드릴 수 있을 것 같네요~ 석사 후 전공 변경하여 (재료공학 > 기계공학) 취업해 있고, 회사에서 디지털트윈 관련하여 업무를 보고 있으니까요. 답변 드리면, 1. 디지털트윈의 정의는 아직 명확하게 정해진 것이 없고 특히 회사마다도 다르게 쓰는 경우가 많습니다. 일단 중공업 쪽에서 디지털트윈이면 물류 쪽이거나 건물 설계 관련일 확률이 높을 것 같아요. 후자라면, 기계 공학 쪽 지식을 아는 것이 큰 도움이 될 것 같습니다. 특히 보시는 쪽이 R&D라면 더욱 그럴 것 같습니다. 2. 도메인 과목만 선별 수강하는 것도 괜찮습니다. 그치만 회사 취업할 때 어필까지 보신다면 조금 아쉬울 수는 있어요. 이럴 경우에 석사 논문쪽을 기계공학 지식도 같이 접목한 분야로 쓴다면 도움이 될 겁니다. 다만 연구 분야를 본인이 정할 수 있다면요. 3. 말씀드린대로 현업에서 디지털트윈의 정의가 명확하지않아요. 일단 자사 기준에서는 수요가 많습니다. 학부생 수준에서는 디지털트윈이 어떻게 돌아가는지만 파악하셔도 충분할 것 같아요. 4. 부산대는 학교 특성이 조선업 위주이니 그럴 수 밖에 없을 겁니다. (과제 수요도 그렇구요) 디지털트윈은 모든 산업군에 적용 가능합니다. 몇몇 자료만 봐도 [~~산업에서의 디지털트윈] 이런 식으로 자료 많을겁니다. 거기에서 말하는 디지털트윈이 무엇인지 하나씩 살펴보시면 제가 말씀드린 디지털트윈의 정의가 너무 많다라는 것도 이해되실거에요.
2026.04.27
다
다할수있습니다큐비앤맘
코차장 ∙ 채택률 65%
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조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 디지털 트윈은 컴공과 기계지식의 깊이보다 연결 능력이 더 중요합니다. 컴공 전공자는 물리모델을 직접 설계하기보다 시뮬레이션 구현 데이터 처리 모델링 쪽 역할이 많기 때문에 기계 지식은 기본 개념 수준이면 충분합니다. 예를 들어 동역학 열역학 개념을 이해하고 시스템 구조를 설명할 수 있는 정도면 실무 협업에는 문제 없습니다. 복수전공보다는 핵심 과목만 선별 수강하는 전략이 훨씬 효율적입니다. 대신 프로젝트로 시뮬레이션과 데이터 기반 예측 모델을 직접 구현해보는 것이 중요합니다. 실제로 디지털 트윈 분야에서 컴공 수요는 계속 증가 중이며 핵심은 Python 기반 시뮬레이션 데이터 처리 모델링 경험입니다. 결국 전공보다 구현 경험이 경쟁력을 만듭니다
2026.04.27
합격 메이트삼성전자
코전무 ∙ 채택률 82%
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멘티님. 안녕하세요. 디지털 트윈은 컴공의 데이터 처리 능력과 기계/조선의 도메인 지식이 만나는 지점이므로, 모든 지식을 갖추기보다 물리적 파라미터의 흐름을 이해하는 수준의 협업 능력을 기르는 데 집중하시길 권장합니다. 복수전공으로 에너지를 분산하기보다는 알고리즘과 대용량 데이터 시뮬레이션 등 컴공 본연의 전문성을 깊게 쌓으면서 관련 도메인 과목을 선별적으로 수강하는 것이 대학원 진학 및 취업에서 훨씬 유리한 전략입니다. 현재 현업에서는 실시간 동기화와 시각화 기술에 대한 컴공 인력 수요가 매우 높으므로 학부 시절에 ROS나 Unity 등을 활용한 프로젝트 경험을 쌓는다면 조선업뿐만 아니라 제조, 가전 등 타 산업군으로도 얼마든지 확장할 수 있습니다. 디지털 트윈의 본질은 가상 공간에서의 최적화이므로 도메인이 바뀌어도 멘티님이 쌓은 핵심 기술은 강력한 경쟁력이 될 것이니 자신감을 갖고 준비하시기 바랍니다. 응원하겠습니다.
2026.04.26
채택스포스코
코전무 ∙ 채택률 79%
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안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 삼성중공업 쪽 디지털 트윈은 단순히 화면에 3차원 모델을 띄우는 수준이 아니라 실제 선박과 생산 현장의 데이터를 묶어서 운영 판단에 쓰는 방향으로 가는 경우가 많습니다. 그래서 컴공 전공자라면 기계나 조선의 원리를 깊게 파기보다도 현장에서 무슨 데이터를 왜 써야 하는지 정도를 이해하면 충분히 경쟁력이 생깁니다. 복수전공으로 넓게 가기보다 도메인 핵심 과목을 골라 듣고 시뮬레이션과 데이터 처리 역량을 같이 키우는 편이 오히려 실무에는 더 잘 맞는 경우가 많습니다. 연구실이나 석사 과정에서는 모델링과 최적화도 중요하지만 결국 현업에서는 협업 속도가 중요해서 물리 감각을 가진 컴공 인재를 꽤 선호합니다. 학부생 시기에는 코딩 실력만으로는 부족하고 데이터 수집부터 전처리 모델링 시각화까지 한 흐름을 직접 다뤄보는 경험이 중요합니다. 여기에 조선업이든 다른 산업이든 현장 장비가 어떻게 움직이는지와 공정이 어떤 논리로 이어지는지 이해해두면 좋습니다. 부산대에서 조선 쪽 적용을 많이 보셨더라도 그 기반이 있으면 가전이나 제조 쪽 디지털 트윈으로 충분히 확장 가능합니다. 다만 산업마다 요구하는 물리 지식이 달라서 처음에는 조선으로 들어가 실력을 쌓고 이후 다른 제조업으로 넓혀가는 흐름이 더 자연스럽습니다. 복학 후에는 전공 심화와 함께 시뮬레이션 데이터 분석 그리고 협업 프로젝트 경험을 같이 쌓아보시면 좋을 것 같습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.
2026.04.26
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코전무 ∙ 채택률 79%

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안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 삼성중공업 쪽 디지털 트윈은 단순히 화면에 3차원 모델을 띄우는 수준이 아니라 실제 선박과 생산 현장의 데이터를 묶어서 운영 판단에 쓰는 방향으로 가는 경우가 많습니다. 그래서 컴공 전공자라면 기계나 조선의 원리를 깊게 파기보다도 현장에서 무슨 데이터를 왜 써야 하는지 정도를 이해하면 충분히 경쟁력이 생깁니다. 복수전공으로 넓게 가기보다 도메인 핵심 과목을 골라 듣고 시뮬레이션과 데이터 처리 역량을 같이 키우는 편이 오히려 실무에는 더 잘 맞는 경우가 많습니다. 연구실이나 석사 과정에서는 모델링과 최적화도 중요하지만 결국 현업에서는 협업 속도가 중요해서 물리 감각을 가진 컴공 인재를 꽤 선호합니다. 학부생 시기에는 코딩 실력만으로는 부족하고 데이터 수집부터 전처리 모델링 시각화까지 한 흐름을 직접 다뤄보는 경험이 중요합니다. 여기에 조선업이든 다른 산업이든 현장 장비가 어떻게 움직이는지와 공정이 어떤 논리로 이어지는지 이해해두면 좋습니다. 부산대에서 조선 쪽 적용을 많이 보셨더라도 그 기반이 있으면 가전이나 제조 쪽 디지털 트윈으로 충분히 확장 가능합니다. 다만 산업마다 요구하는 물리 지식이 달라서 처음에는 조선으로 들어가 실력을 쌓고 이후 다른 제조업으로 넓혀가는 흐름이 더 자연스럽습니다. 복학 후에는 전공 심화와 함께 시뮬레이션 데이터 분석 그리고 협업 프로젝트 경험을 같이 쌓아보시면 좋을 것 같습니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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