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통합검색 " AI"에 대한 통합 검색 내용이 1,719개 있습니다
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엔비디아, 간단한 단어로 예술작품 만드는 AI 페인팅 툴 ‘고갱2’ 공개
엔비디아는 짧은 단어만으로 사실적인 예술품을 만들어주는 최신 버전의 AI 페인팅 툴 고갱2(GauGAN2)를 공개했다. 고갱은 딥러닝 모델을 활용해 상상력을 사실적인 그림으로 손쉽게 만들 수 있게 해준다. ‘해변의 일몰’과 같은 문구를 입력하기만 하면 AI가 실시간으로 장면을 생성한다. ‘바위가 많은 일몰의 해변’과 같이 추가 형용사를 추가하거나 일몰을 오후 또는 비오는 날로 바꾸면 고갱이 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)을 기반으로 즉시 그림을 수정한다. 버튼을 누르면 사용자는 장면에서 개체의 위치를 보여주는 상위 수준의 윤곽선인 세그멘테이션 맵(Segmentation Map)을 생성할 수도 있다. 하늘, 나무, 바위 및 강과 같은 레이블을 사용하여 대략적인 스케치로 장면을 조정하고 그림으로 전환하여, 스마트 페인트 브러시가 이러한 낙서를 멋진 이미지로 구현할 수 있게 한다.     고갱2는 세그멘테이션 맵, 인페인팅과 텍스트-이미지 생성을 단일 모델에 결합하여 단어와 그림의 혼합을 사실적 예술로 바꾸는 강력한 도구다. 해당 데모는 최초로 단일 GAN 프레임워크 내에서 텍스트, 세멘틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation), 스케치 및 스타일과 같은 여러 양식을 하나로 통합한다. 이 기술은 아티스트의 비전을 고품질 AI 생성 이미지로 더 빠르고 쉽게 전환할 수 있도록 돕는다. 고갱2의 새로운 텍스트-이미지 변환 기능은 엔비디아 리서치(NVIDIA Research)의 최신 엔비디아 AI 데모를 통해 체험할 수 있다. 다양한 텍스트 프롬프트와 스케치를 통해 고갱2는 사용자가 장면을 보다 세밀한 컨트롤과 빠른 장면 커스터마이징을 제공한다. 아티스트들은 고갱2를 사용하여 현실기반의 이미지뿐만 아니라 다른 세상의 풍경도 묘사할 수 있다. 예를 들어 두 개의 태양이 있는 스타워즈 시리즈의 행성 타투인(Tatooine)의 풍경을 재현하기 위해 사막, 모래언덕, 해라는 텍스트만으로 시작점을 만들고, 이를 기반으로 사용자는 두 번째 태양을 스케치해 넣을 수 있다. 고갱의 원리는 사용자가 텍스트 상자에 입력하는 모든 단어가 AI 생성 이미지에 더 많은 것을 추가하는 반복적인 과정이다. 고갱2의 AI 모델은 톱 500 슈퍼컴퓨터 리스트에 오른 엔비디아 DGX 슈퍼POD(DGX SuperPOD) 기반의 셀린(Selene) 슈퍼컴퓨터를 사용해 훈련됐다. 훈련에는 1000만 개의 고품질 풍경 이미지와 겨울, 안개 또는 무지개와 같이 단어와 단어가 해당하는 영상 간의 연결을 학습시키는 신경망이 사용됐다.
작성일 : 2021-11-24
아비바, 설계 및 프로세스 시뮬레이션 툴 강화로 지속가능한 플랜트 엔지니어링 지원
아비바는 클라우드 환경에서 협업 효율을 높이는 엔지니어링 디자인 소프트웨어 아비바 E3D 디자인(AVEVA E3D Design)에 AI(인공지능) 기반의 신규 기능들을 추가했다고 발표했다. 이번 발표에는 설계, 시뮬레이션, 교육 및 운영의 프로세스 엔지니어링 라이프사이클을 포괄하는 통합 플랫폼인 아비바 프로세스 시뮬레이션(AVEVA Process Simulation)의 지속가능성 향상을 위한 신규 기능들도 포함됐다. 아비바 E3D 디자인 및 아비바 프로세스 시뮬레이션의 최신 기능들은 화학, 석유가스, 전력, 조선해양 및 광산 등의 업계 전반에서 요구하는 속도로 지속가능한 프로세스와 플랜트를 설계할 수 있도록 지원한다. 특히, 아비바 E3D 디자인의 새로운 기능은 신속하고 간소화된 설계 프로세스를 통해 엔지니어링의 품질과 효율성을 향상시키고, 아비바 프로세스 시뮬레이션은 기업의 단일적이고 비효율적인 워크플로를 순환적이고 지속가능한 프로세스로 개선할 수 있도록 돕는다. 아비바 E3D 디자인의 첫 번째 추가 기능인 아비바 E3D 화이트스페이스 옵티마이저(AVEVA E3D Whitespace Optimizer)는 자동으로 도면을 완성하여 인력과 프로젝트 설계 비용을 줄인다. 두 번째 추가 기능인 아비바 모델 심플리피케이션(AVEVA Model Simplification) 및 아비바 네이티브 모델 심플리피케이션(AVEVA Native Model Simplification) 기능은 시스템 내 불러오기된 CAD 모델을 단순화하여 파일의 용량을 줄이고, 소프트웨어의 성능을 향상시켜 엔지니어가 보다 쉽고 정확하게 작업할 수 있도록 지원한다. 세 번째 추가 기능인 3D파인드잇(3DFindIt)은 공급업체가 제공한 장비의 CAD 모델을 직접 불러오도록 해 작업자가 디지털 트윈 모델을 쉽고 빠르게 설계할 수 있도록 돕는다. 아비바 프로세스 시뮬레이션의 새로운 기능들은 지속가능성을 프로세스 설계의 중심에 두고 있다. 엔지니어가 지속가능성을 향상시키고 보다 더 스마트하게 작업할 수 있도록 지원하는데, 새로운 재생 에너지 라이브러리에는 풍력 터빈, 태양전지판, 전기 공급 및 수소 전기분해를 위한 재생 발전 네트워크 설계에 필요한 모델을 포함하고 있다. 엔지니어는 추가적인 작업 없이도 기존과 동일한 워크플로를 이용하여 초기 설계 콘셉트에서 온실가스 배출량을 추적하고 수익성과 효율성을 분석 및 최적화할 수 있다. 아비바의 아미쉬 사바왈(Amish Sabharwal) 엔지니어링 비즈니스 수석부사장은 "아비바 E3D 디자인 및 아비바 프로세스 시뮬레이션은 기업의 디지털 플랜트 설계 역량을 강화한다. 아비바 E3D 디자인은 팀의 협업을 향상시켜 재작업 및 현장 개보수의 필요성을 제거하고, 아비바 프로세스 시뮬레이션은 설계 초기 단계부터 운영에 이르기까지 온실가스 배출량을 정량화하고 추적 및 최적화할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 또한, "이번에 선보인 새로운 기능은 기업이 미래의 지속가능한 프로세스를 설계하고 프로세스 설계 주기를 가속화하여 새로운 프로세스를 보다 신속하게 시장에 선보일 수 있도록 지원한다"고 전했다.
작성일 : 2021-11-24
[인터뷰] 김종암 서울대학교 항공우주공학과 교수
유동 해석의 이해와 동향 김종암 서울대학교 항공우주공학과 교수   김종암 교수는 지난 20여 년간 유한체적법 및 고차 정확도 수치기법, 공력 최적설계 및 유동제어 기법 개발을 비롯하여 개발한 수치 기법들의 공학적 응용 및 코드개발에 이르는 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 전산유체역학 분야의 선도 연구자로서, 한국전산유체공학회(KSCFE) 회장, 한국산업응용수학회(KSIAM) 회장을 역임했고, 현재 한국항공우주학회(KSAS) 수석부회장, 미국항공우주학회(AIAA) associate fellow를 맡고 있으며, AIAA fluid dynamics technical committee, 국제 전산유체역학 학회(ICCFD) scientific committee에 참여하는 등 국내외적으로 전산유체역학 분야의 학문적 발전에 크게 이바지하고 있다.    1. 유동 해석이란 무엇인가   ‘유동 해석’은 전산유체역학(CFD; Computational Fluid Dynamics)의 이론 및 방법을 적용하여 유동의 지배방정식을 계산하는 것을 약칭하는 표현이다.  CFD란 유체 현상을 편미분 방정식으로 표현한 지배 방정식(governing equations)을 차분화(discretization)하고, 이를 컴퓨터를 활용하여 수치적으로 계산함으로써 유동의 물리적 현상을 이해하고 분석하는 학문이다. 유체 현상을 표현하는 지배방정식은 유동에 대한 물리적, 수학적 난이도에 따라 potential, Euler, Navier-Stokes, Boltzmann 방정식 등 여럿이 있으나, 유동의 연속성과 점성/난류 효과를 고려할 수 있는 Navier-Stokes 방정식이 가장 대표적으로 많이 사용된다. 지배방정식을 선택한 후, 유동장을 유한한 개수의 격자로 분할한다. 이후 지배방정식의 차분화를 거쳐 각 격자에서의 압력, 밀도, 속도 등과 같은 물리량의 차분방정식을 얻을 수 있으며, 이를 컴퓨터를 활용하여 반복계산 함으로써 유동장에 대한 정보를 얻게 된다. 2. 유동해석은 주로 어떤 분야에서 응용되고 있는가.   CFD의 초창기에는 주로 2차원 날개 익형이나 3차원 날개 주위의 유동해석 등 항공 또는 기계공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나, 컴퓨터의 발달과 더불어 1990년대 이후로는 대부분의 공학 및 광학 분야에서 필수적인 도구로 자리매김하고 있다.  현재 CFD는 항공, 우주, 자동차 및 기계, 해양, 환경, 전기전자, 핵물리, 생체의학 등 폭 넓은 학문 분야의 유동 현상을 규명하고, 더 나아가 각 산업 분야에서의 제품을 개발, 제작할 때에 핵심적인 역할을 수행한다. 더하여 CFD는 단상(single-phase) 유동 해석을 넘어서 다상(multi-phase) 유동, 다화학종(multi-species) 유동 및 연소(combustion/burning) 등과 결합하여 다물리-다학제 학문으로 확장되어 발전하고 있다. 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어의 발전은 현재 진행형이기 때문에, CFD의 역량과 활용 가능성은 미래에도 매우 넓다고 할 것이다. 3. 유동해석의 이점은 무엇인가.   CFD는 실험 중심의 유체역학의 대안으로써 많은 이점을 갖고 있다. 먼저 실험을 위한 모형 제작, 계측 장비 등 유동 현상을 관측하는 과정에서 많은 인적, 물적 자원을 요구하지 않는다는 장점이 있다. 장시간에 걸친 넓은 영역에서의 유동 현상을 모사하기 위해서는 CFD 또한 많은 컴퓨팅 파워와 시간을 요구할 수 있으나, 이는 풍동 시험을 통해 실험적으로 접근하는 것보다 훨씬 효율적인 경우가 많다.  또한 유동 현상을 관찰하는 과정에서 유동 조건, 형상 조건과 같은 실험 조건을 변경하기가 상대적으로 용이하기 때문에, 실험에 비해 쉽게 다양한 조건에서의 유동장에 대한 다양한 정보를 얻을 수 있다. 게다가 CFD를 통해 얻은 유동장의 수치 결과는 언제든 가시화가 가능하며, 이를 이용하여 유동의 자세한 특성을 파악할 수 있다는 장점도 있다.   4. 최근 유동해석 분야의 트렌드   최근의 유동 해석 연구는 복잡한 환경에서의 유동 현상을 반영하기 위한 정밀한 유동 모델링을 도입하여, 실험으로 구현하기 어려운 조건에서의 유동 현상을 분석하는 데에 초점을 맞추고 있다. 예를 들면, 아폴로 우주선, 소유즈 우주선, 우주왕복선, 최근 스페이스 X의 크루 드래곤까지 우주에서 지구로 진입하는 우주선은 초속 7km에서 12km로 가속합니다. 물체 표면 공기는 가열되어 8000 K 이상의 온도까지 치솟는데, 이 때 이를 구성하는 산소와 질소가 해리됨은 물론 산소와 질소 원자의 이온화까지 발생한다. 이처럼 공기를 구성하는 화학종이 변화하는 문제를 해석할 때 일반 기체 해석에서 사용하는 이상기체 상태방정식을 사용할 경우 정확도가 크게 저하되는 문제가 발생한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기체의 구성요소 간 화학반응을 고려할 필요가 있다.  우주 여행이 상업화되고 있고, 극초음속 무기 체계에 대한 관심도가 높아지고 있는 상황에서 극초음속 유동에 대한 연구는 CFD를 활용하여 많이 이루어지고 있으며, 보다 정확한 해석을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 또한, 다상 유동(multiphase flow)은 두 가지 이상의 상(phase)이 공존하는 유동 현상으로, 나노 단위에서부터 거시적으로는 우주에 이르기까지 어디에나 존재하는 자연 현상이다. 대표적인 다상 유동으로 공동(cavitation) 현상을 들 수 있는데, 이는 액체의 압력이 증기압력보다 낮아져 발생하는 상 변화 현상이다. 수중에서 고속으로 회전하는 프로펠러 근처에서 기포가 관찰되는 이유는 국소적으로 압력이 낮아져 액체 내부에서 기체인 공동이 발생했기 때문이다. 이러한 공동 현상은 주변 물체에 손상을 가하거나 성능 저하 등의 문제를 야기하기 때문에, 설계/개발 시 이에 대한 분석이 필요하다. 특히, 우주 발사체 터보펌프의 경우 일반적인 물과 달리 액체산소/액체수소와 같은 극저온 유체를 작동 유체로 사용하기 때문에, 터보펌프 내부의 정확한 공동 유동 해석을 위해서는 이상기체 기반이 아닌 실 매질 상태방정식을 적용해야 한다. 더불어, 공동 현상은 압력 변화로 유발되나, 열과 질량 전달이 발생하는 복잡한 물리 현상이므로, 이를 정확하게 예측하기 위한 해석 기술이 요구된다. 극저온 유체 설비가 필요한 발사체 공급계뿐만 아니라, 원자력발전소 내 원자로 사고 예측과 같이 실험적으로 접근이 어려운 다상 유동 분야에 대해 CFD가 활발하게 활용되고 있다. 유동해석은 항공/해양/운송과 같은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 특히 제품의 성능을 향상시키기 위한 목적으로도 활용되고 있다. 이는 수학적으로 봤을 때 비행기의 양력 최대화, 선박의 항력 최소화 같은 제품의 성능과 관련된 수치를 최적화(optimization) 하는 문제이며, 이 과정에서 수치해석 기반의 유동해석과 유전자 알고리즘 또는 경사하강법 등의 최적화 알고리즘이 결합되어 활용되고 있다. 기존에는 설계 경험을 가진 설계자가 경험과 감에 의지해 최적의 형상을 제안하였다면, 이러한 설계 과정을 자동화하여 더욱 뛰어난 공력 성능을 가진 형상을 효율적으로 얻기 위해 최적설계가 사용된다. 설계변수와 제약조건이 많을수록 최적설계의 난이도가 높아지기 때문에 많은 설계변수와 제약조건을 효율적으로 다루기 위한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 더불어 유동해석 측면에서만 최적설계를 하는 것을 넘어서, 다양한 분야와 결합하여 여러 목적을 동시에 달성하기 위한 최적설계인 다분야 최적설계(MDO)도 널리 적용되고 있다. 유동현상은 다른 물리현상과 영향을 주고받기 때문에, 그 영향의 정도와 개발 목적에 맞도록 다른 현상과 연계하여 분석할 수 있다. 예를 들어, 공력 성능이 뛰어나면서도 가볍고 튼튼한 시스템을 설계하는 경우에는 유체-구조 연성해석(fluid-structure interaction analysis)을 적용할 수 있다. 이러한 해석 기법을 최적 설계 과정에 적용하면 두 가지 물리현상에 대한 정밀한 분석을 바탕으로 요구되는 목적함수와 제약조건을 모두 만족시키는 최적설계를 수행할 수 있다. 컴퓨팅 성능의 발전과 함께 유동해석은 더욱 복잡한 유동 현상을 더욱 정밀하게 해석하는 쪽으로 나아가고 있다. 이를 위해, 기존 기법보다 높은 계산 정확도를 가지는 고차정확도 수치기법을 개발하는 연구, 인공지능을 도입하여 수많은 유동해석 결과들을 바탕으로 기존 유동 모델링을 개선하거나 새로운 유동 모델링을 수립하고자 하는 연구들이 수행되고 있다. 현재, 산업계에서 표준으로 사용되는 유한체적법 기반의 수치기법은 장시간의 비정상(unsteady) 해석을 필요로 하는 복잡하고 세밀한 유동 물리 현상에 대해서는 계산의 정확도 및 신뢰성 측면에서 명확한 한계를 가진다. 정밀기기 또는 자동차, 항공기, 선박 등에서 발생하는 유동 물리 현상을 정밀하게 분석하고, 차세대 운송시스템을 설계하는데 활용하기 위해서는 한 차원 높은 수준의 계산 정확도가 요구되는데, 고차정확도 수치기법이 이런 요구를 만족시킬 수 있다. 고차정확도 수치기법은 유한요소법을 기반으로 하여 기존 유한체적법에 비해 높은 정확도를 얻으면서 계산 시간은 줄일 수 있는 장점이 있어 차세대 전산유체해석 기법으로 널리 연구되고 있다. 현재 고차정확도 수치기법과 관련해서 기법의 정확도를 유지하면서 계산 속도를 더욱 향상시키기 위한 연구가 활발히 수행 중이다. 대표적으로 불연속 갤러킨(Discontinuous Galerkin) 기법, 플럭스 재구성(Flux Reconstruction) 기법과 같은 수치기법이 개발되고 있으며, 이외에도 대규모 분산 병렬 프로그래밍을 적용하거나, CPU-GPU 이종간 프로그래밍을 적용해 계산 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2010년대 들어 컴퓨터 비전 분야에서 급부상하기 시작한 기계학습/딥러닝 기반의 인공지능은 현재 시점에서는 거의 모든 분야에서 활용되고 있다. 유동해석 분야에서도 기계학습을 활용하여 기존의 유동 모델링을 개선하거나 새로운 유동 모델링을 개발하는 연구들이 시도되고 있다. 기계학습을 이용한 유동 모델링 연구는 크게 고성능 유동해석 기법 개발, 저비용-고효율 공력 성능 추정 연구로 나뉜다. 난류모델이나 화학반응/다상유동 등 복잡한 유동을 위한 해석 기법을 기계학습을 통해 개선하는 연구가 활발히 수행 중이다. 또한 형상 변화에 따른 공력 성능 변화를 학습하여 고비용의 실험 및 유동 해석을 수행하지 않고도 복잡한 형상에서의 공력 성능을 빠르게 예측하려는 연구도 활발히 수행되고 있다.(그림 2)   5. 유동해석 분야 향후 전망 유동해석 분야 향후 전망은 현재 장시간 복잡한 유동 현상을 효율적으로 해석하기 위한 방안이 고차정확도 수치기법과 기계학습/딥러닝을 이용한 유동 모델링 연구에서 나올 것으로 보고 있다. 고차정확도 수치기법의 경우, 계산 효율성을 높이기 위한 많은 노력과 발전된 알고리즘으로 날개와 동체가 있는 일반적인 항공기 형상에서의 큰 와류 모사(Large Eddy Simulation; LES)를 하는 정도까지 이르렀고(그림 3), 조만간 더욱 복잡한 형상에도 적용이 가능할 것으로 보인다.  현재 NASA에서는 2030년까지 exaFLOPS 수준의 CFD 해석이 가능하게 될 것으로 보고, 이를 달성하기 위한 로드맵을 제안하였는데, 주로 비정상 와류를 포착할 수 있는 scale-resolving 해석에 초점을 두고 있다. 고차정확도 수치기법의 높은 계산 정확도와 효율성이라는 강점은 scale-resolving 해석에 큰 이점을 가지므로 이를 달성할 수 있는 후보로서 널리 연구되고 있으며, 현재의 산업 표준인 유한체적법 기반 수치기법을 대체하는 차세대 산업 표준으로서 자리매김할 것으로 예상한다. 이에 반해 기계학습을 이용한 유동 모델링 연구는 아직 초기 단계에 있다. 사진 인식이나 함수값 예측에 활용되는 기계학습 기법을 유동해석에 적용하는 수준이다. 하지만 기존의 유동 모델링 기법은 유동 현상의 난해함으로 인해 한계에 이르렀다고 판단되므로, 유동 모델링을 수립하는 새로운 패러다임으로써 수많은 해석/실험 데이터를 기반으로 기계학습을 활용하는 방법론은 점차적으로 주목 받을 것으로 예상된다. 특히 학계와 산업계에서 보유하고 있는 양질의 유동 해석 및 실험 데이터들이 빅데이터 수준으로 축적되어 있기 때문에 기계학습을 활용하기에 최적인 환경이며 앞으로 큰 발전을 기대할 수 있는 분야라고 할 수 있다.   6. CAE 분야의 발전을 위한 제언 – 국산 CAE 프로그램 개발에 대한 관심과 투자 필요   해외에서는 Fluent, PowerFLOW 등과 같은 유명 상용 프로그램들과 SU2, OpenFOAM, 등의 오픈 소스 코드들이 다수 개발되어 전세계적으로 사용되고 있고, 프로그램 사용자 커뮤니티가 구축되어 있어 프로그램의 개선 및 유지보수가 원활하게 이루어지고 있는 상황이다. 이와 달리 국내의 경우, 많은 대학교 및 연구소들이 수준 높은 CFD 해석 기술들과 이를 바탕으로 개발된 in-house 코드들을 보유하고 있음에도 불구하고, 상용 프로그램 수준으로 발전되지 못하고 자체 연구에만 적합한 형태로 남아 사용되고 있는 안타까운 실정이다. 이는 유동 해석 프로그램을 필요로 하는 연구소 및 산업체들이 국산 상용 해석 프로그램 개발에 투자하기보다는 바로 해석 결과를 제공해 줄 수 있는 해외 상용 프로그램을 선호하고 있기 때문이기도 하다. 이러한 흐름은 국산 상용 프로그램의 성장을 상대적으로 억제시키고 해외 상용 프로그램에 대한 의존성을 강화시켜, 결과적으로 국내 CAE 산업 또는 기술의 장기적 발전에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 어렵더라도 국산 상용 프로그램의 개발을 위한 노력과 투자가 지속적으로 이루어졌으면 하는 바람이다. 서울대가 경원테크와 협력하여 공동 개발하고 있는 유동 해석 프로그램인 ACTFlow(All-speed Compressible Turbulent Flow solver) [Lee et al. 2020]가 하나의 예가 될 수 있을 것이다. 십 수 년간의 오랜 연구를 통해 높은 수준의 유동 해석 기법을 보유하고 있었던 서울대가 다양한 CAE 프로그램의 개발/유통 경험이 있는 경원테크의 협력과 산업체 및 연구소들의 연구 프로젝트를 통한 투자를 바탕으로 연구/개발 목적으로 사용할 수 있는 유동 해석 프로그램을 개발할 수 있었다. 이는 산업계에서 표준으로 사용되는 유한체적접 기반의 유동 해석 프로그램으로 복잡한 형상을 쉽게 다룰 수 있는 비정렬 혼합격자계를 채택하고 있고 다양한 최신 수치 기법을 통해 아음속/천음속/초음속을 포함한 전마하수 유동을 정확하게 해석할 수 있어, 항공/우주, 조선/해양, 기계, 에너지 등 다양한 산업분야에 사용할 수 있는 프로그램으로 성장하였으며, 향후 다양한 연구 프로젝트에 사용될 것으로 기대되고 있다. CAE 프로그램을 필요로 하는 산업체 및 연구소가 당장의 편의성을 위해 상대적으로 큰 비용을 들여 해외 상용 프로그램을 구매하고 사용하는 것보다는 국내 CAE 산업의 성장에 기여할 수 있도록 국산 상용 프로그램 개발에 보다 적극적이고 꾸준한 관심과 투자가 이루어지면 좋을 것이다. 이는 CAE 분야의 성장 이외에도 추후 국산 CAE 프로그램이 고가의 해외 상용 프로그램들을 대체하게 됨에 따라 경제적 이득을 얻을 수 있는 효과적인 방법이라고 본다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   
작성일 : 2021-11-23
한국IBM, AI·머신러닝 기반으로 한국중부발전의 통합 보안관제 시스템 구축 지원
한국IBM은 한국중부발전이 지난 2020년 10월 IBM 큐레이더(QRadar)를 도입한 이후, 1년간 사이버 위협에 실시간으로 대응할 수 있는 차세대 통합 보안관제 시스템을 최적화했다고 밝혔다. 한국IBM은 다년간 전력ICT 기관의 보안 현대화 경험을 보유한 한전KDN과 함께 한국중부발전의 보안 시스템 고도화 작업을 진행했다. 빠르게 변화하는 지능형 공격에 대응할 수 있도록 보안 위협 예측부터 실시간 모니터링, 분석, 선제적 대응을 아우르는 일원화된 통합보안관리 시스템을 구축했다. 또한, 유연한 위협 정보 연동 시스템으로 사이버안전센터 보안 관제의 운영 효율성을 높였다. IBM 큐레이더는 IBM 엑스포스(X-Force)가 제공하는 최신의 글로벌 위협 정보를 바탕으로 외부에서 발생하는 위협에 빠르게 대응 가능한 환경을 구축한다. 사이버안전센터 보안관제팀은 IBM 애플리케이션을 통해 복잡한 쿼리 언어에 대한 전문 지식 없이도 쉽게 위협을 탐지하고 대응할 수 있어 운영과 인력 변화에 유연히 대응할 수 있다. 또한 앱을 통한 로그뿐 아니라 네트워크 위협까지 분석할 수 있는 환경을 구축해 한국중부발전의 전사적 시스템에 대한 가시성을 높여 보다 신속하게 위협을 감지 및 초동 대응할 수 있게 됐다. 한국중부발전은 보안로그 상관분석 고도화를 통해 기존의 통합 보안 시스템(ESM : Enterprise Security Management)에서 탐지가 어려웠던 최신의 지능화된 사이버 공격을 파악하고 자산 중요도에 따라 위협의 우선 순위를 정해 효과적으로 대응할 수 있는 시스템을 구축했다. 또한 IBM 큐레이더의 머신러닝 기능을 활용해 내부 사용자 행위를 학습해 비정상 행위로 인한 보안위협 결과를 확인하고 대응할 수 있는 환경을 구성했다. 한국중부발전의 임길환 정보보안처장은 “한국중부발전은 선제적인 사이버 보안 체계 구축의 중요성을 십분 이해하고 있으며, 최고 수준의 정보보안을 유지하기 위해 지속적인 노력을 기울이고 있다”며 “이번 통합 보안관제 시스템 구축으로 한국중부발전의 주요 정보시스템을 목표로 한 지능형 공격에 더욱 효과적으로 대응할 수 있게 됐다. 한국IBM과의 지속적인 협력으로 사이버 위협에 대한 보안 태세를 높여갈 것”이라고 말했다. 한국IBM의 김용태 시큐리티 총괄 상무는 “한국중부발전과 같은 국가중요시설의 IBM 보안 시스템 도입은 자사의 혁신적인 솔루션과 전문성을 입증하는 사례”라며 “IBM은 지능형 보안 분야의 글로벌 리더로서 다양한 국내 기업의 사이버 보안 인식을 재고하고 안정적인 비즈니스 목표 달성을 위한 보안을 제공해 나갈 것”이라고 말했다.
작성일 : 2021-11-22
한국산업지능화협회, 제5회 중견기업-스타트업 상생라운지 개최
  한국산업지능화협회가 11월 19일 여의도 콘래드 호텔에서 제5회 중견기업-스타트업 상생라운지를 개최했다. 이번 행사에서는 대·중견-스타트업 협업사례 및 우수 스타트업 IR피칭을 통해 그간의 성과를 선보였다.  먼저 대·중견-스타트업 협업사례는 우수 스타트업인 스마트마인드와 아고스비전, 텐일레븐이 맡았다. 첫 번째 발표기업인 스마트마인드는 빅데이터·AI 전문 스타트업으로 도시가스 기업 삼천리 사에 빅데이터·AI를 활용한 응용 AI 디지털 트랜스포메이션 테스트베드를 구축하여 데이터로부터 정확한 의사결정에 이르기 위한 단계와 속도를 혁신적으로 단축한 사례를 공개했다.      두 번째 발표기업인 3D 비전 센서 전문 스타트업 아고스비전은 광시야 3D 비전 센서 기술을 현대자동차 서비스 로봇에 적용하기 위한 R&D 협업사례를 발표했다. 마지막으로, AI 기반 건축설계 전문 스타트업인 텐일레븐은 호반건설에 적용한 건축 자동설계 솔루션과 모듈러 공법 건축 협업사례를 선보였다.  이외에도 우수 스타트업 IR 피칭은 지난해 1회 상생라운지 참석 스타트업인 에이비에이치와 올해 참석 스타트업인 케빈랩과 필로포스가 진행했다.  한국산업지능화협회 이상진 본부장은 “지난해 9월 시작으로 올해 말까지 본 행사는 수많은 중견기업과 스타트업의 디지털전환 상생 협업 플랫폼으로의 입지를 공고히 다지고 있다. 내년에도 상생라운지는 계속 진행되며, 더욱 많은 중견기업과 스타트업들이 디지털전환의 퀀텀점프를 실현할 수 있도록 트리거 역할을 충실히 수행할 나갈 것이다.”라고 밝혔다.
작성일 : 2021-11-22
[무료다운로드]빌딩스마트협회지 The BIM V24
  UNPEELING BIG BIM 카스퍼 밀러 빌딩스마트협회 | Kasper Miller buildingSMART Korea Back to the Future of BIM 카스퍼 밀러 빌딩스마트협회 | Kasper Miller buildingSMART Korea ISO 19650, BIM 국제인증 개요 및 적용 사례 The BIM International Standard, ISO 19650 Introduction and Cases 박상묵 대표파트너 ㈜더포스엣지 | Park, Sangmook Managing Partner The 4th Edge Co.,Ltd. Unity를 통해 3D 인터랙티브 환경으로 구현된 사운즈 한남 How Sounds Hannam used Unity to turn a complex cultural space into an interactive 3D environment 아드리아나 라이언 Advocacy 유니티 코리아 | Adriana Ryan Advocacy Unity Korea 플랜트 BIM 발전 배경과 플랜트 BIM 프로세스 경쟁력 Plant BIM History and Competitive Plant BIM Process 이진호 대표 제이제이이노텍 | Lee, Jinho President JJ Inotec, Inc. 기계설비 시공용 제작도(Shop Drawing)를 위한 BIM 프로그램 (KMBIM) 개발 Development of BIM Program(KMBIM) for Shop Drawing for Mechanical Equipment Construction 김용인 대표이사 나우설비기술㈜ | Kim, Yongin President NOW Consulting Engineers Co., Ltd. 비선형외피의 시공성을 고려한 패널 최적화 수행방안 BIM-based Constructability Review and Optimization of Nonlinear Facade: Parameters and Implementation 정혜나 대표 빔스온탑 | Jung, Hyena PRINCIPAL BIMSONTOP 인공지능 기반 건축설계 국가 R&D 현황소개 : 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발 The Status of the Phase of the National Introduction of AI-based architectural design R&D Project - Development of Artificial Intelligence based Architectural Design Automation Technologies. 조찬원 기술연구소장 ㈔빌딩스마트협회 | Jo, Chanwon Director of Research Center buildingSMART Korea 개방형BIM 연구개발사업 KBIMS표준 및 라이브러리 실증 테스트 결과 Results of Verification Test of OpenBIM Research and Development Project KBIMS Standard and Library 서희창 대표 비아이엠팩토리 | Seo, Heechang CEO BIM FACTORY 이세잎 책임연구원 ㈔빌딩스마트협회 | Lee, Seip Head Researcher buildingSMART Korea 개방형BIM 자동 법규 검토 시스템과 건설산업의 미래 openBIM-based automated code checking system and the future of the construction industry 김인한 교수 경희대학교 건축학과 | Kim, Inhan Professor Department of Architecture, Kyung Hee University 김지영 석사과정 연구원 경희대학교 건축학과 | Kim, Jiyoung Master course Researcher Department of Architecture, Kyung Hee University 이세진 석박통합과정 연구원 경희대학교 건축학과 | Lee, Sejin Combined Master’s and Ph.D Program Researcher Department of Architecture, Kyung Hee University 최중식 조교수 한양대학교 | Choi, Jungsik Assistant Professor HANYANG UNIVERSITY BIM 프로젝트 관리의 협업 워크 플로우 Collaborative Workflows in BIM Project Management Lionel Lambourn Director Syntegrate | Lionel Lambourn Director Syntegrate 건설생산패러다임의 혁신: 제조기반건설(Off-Site Construction; OSC) Innovation of Building Production Paradigm: Off-Site Construction 이준성 교수 이화여자대학교 | Yi, Juneseong Professor Ewha Womans University 건설산업에서 BIM의 역할 The role of BIM in the construction industry 노만종 상무이사 다힘건설㈜ | Noh, Manjong Director DAHIM Con 디지털엔지니어링과 건설을 위한 Hexagon BIM 플랫폼 소개 Hexagon BIM platform for Digital Engineering & Construction 손창영 상무 Hexagon PPM | Shon, Changyoung Director Hexagon PPM RPMS(Realtime Precast Concrete Menegement System)를 활용한 혁신건설 Digital Platform using 5D-BIM technologies for Precast Concrete Construction Project 이재만 책임연구원 롯데건설 | Lee, Jaeman Manager LOTTE E&C BIM 기술 동향 BIM 기술 동향 강태욱 공학박사 한국건설기술연구원 |       통권 제 24호 발행일 2021-10-30   출처 : 빌딩스마트협회 다운로드 페이지 바로가기    
작성일 : 2021-11-19
엔비디아, "톱 500 슈퍼컴퓨터의 70%에 가속화·네트워크·AI 등 기술 제공"
엔비디아가 최근 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2021(SC21)에서 발표된 전세계 슈퍼컴퓨터 톱 500(Top500) 리스트 중 70%에 이르는 355개 시스템이 엔비디아 기술로 가속되고 있으며, 에너지 효율이 가장 높은 시스템을 꼽는 그린500(Green500)의 상위 25개 시스템 중 23개가 엔비디아 기술로 구동되고 있다고 밝혔다. 톱 500 슈퍼컴퓨터 리스트는 매년 6월과 11월 두 차례 발표된다. 올해 11월에는 후지쯔의 후가쿠(Fugaku)가 톱 500 리스트 1위를 차지했는데, Arm 마이크로 아키텍처를 채택한 후가쿠는 2020년 6월 첫 톱 500 진입부터 네 차례에 걸쳐 1위를 유지하고 있다. 이어서 IBM 파워시스템 기반의 서밋(Summit), 시에라(Sierra), 중국의 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight), HPE 크레이(HPE Cray) 기반의 펄머터(Perlmutter) 등이 순위 변동 없이 상위권을 차지했다. 이외에 마이크로소프트의 GPU 가속 애저(Azure) 슈퍼컴퓨터가 10위에 오르면서 클라우드 기반 시스템으로는 최초로 10위권에 진입했다. 엔비디아는 GPU 가속 프로세싱, 스마트 네트워킹, GPU 최적화 애플리케이션, AI와 HPC 융합 지원 라이브러리 등 슈퍼컴퓨팅을 위한 전체 스택을 커버한다는 점을 내세우고 있다. 이런 접근법을 통해 워크로드를 가속하고 과학적 혁신을 이룩할 수 있다는 설명이다. 엔비디아는 GPU의 병렬 처리 기능과 2500개 이상의 GPU 최적화 애플리케이션을 결합해 HPC(고성능컴퓨팅) 작업에 걸리는 시간을 단축할 수 있다는 점을 강조한다. HPC 성능 향상을 위해 엔비디아는 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 GPU 가속 애플리케이션을 지속적으로 최적화하고 있다. 또한 엔비디아는 강력한 HPC 성능을 빠르게 활용할 수 있도록 AI와 HPC 소프트웨어의 최신 버전을 NGC 카탈로그의 컨테이너로 제공하고 있다. HPC와 AI를 융합하면 기존 시뮬레이션 방식의 정확도를 유지하면서 더욱 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 이런 이점에 주목해 AI로 작업을 가속하는 연구자가 늘고 있으며, HPC와 AI의 결합을 지원하는 엑사스케일(exascale) AI 컴퓨터의 구축이나 HPL-AI와 MLPerf HPC처럼 HPC와 AI 융합 모델의 성능을 측정하기 위한 벤치마크도 등장하고 있다.  엔비디아는 이런 추세에 맞춰 물류, 양자 컴퓨팅 연구, 머신러닝 등 다양한 라이브러리와 HPC용 소프트웨어 개발 키트를 새로 공개했다. 이 모두를 연결하는 것은 3D 워크플로를 위한 가상 세계 시뮬레이션 및 협업 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)이다. 엔비디아는 옴니버스 기반의 슈퍼컴퓨터인 E-2(Earth-2)의 구축 계획을 발표했는데, E-2는 지구의 디지털 트윈을 만들어 기후 변화를 예측하는 데에 쓰일 예정이다. 데이터 애널리틱스와 AI, 시뮬레이션과 가상화 전반에서 슈퍼컴퓨터가 담당하는 워크로드가 증가하는 추세다. 이에 따라 크고 복잡한 시스템의 운영에 수반되는 통신 작업을 지원해야 할 CPU의 부담 또한 늘고 있다. 엔비디아는 이러한 프로세스의 일부를 오프로드하여 CPU의 스트레스를 줄이는 데이터처리장치(DPU)를 내세우고 있다. 엔비디아 블루필드(BlueField) DPU는 호스트 프로세서 대신 데이터센터의 인프라 업무를 오프로드하고 관리해 슈퍼컴퓨터를 보다 효율적으로 조정하고 보안을 강화한다. 엔비디아는 블루필드 DPU 아키텍처와 엔비디아 퀀텀 인피니밴드(Quantum InfiniBand) 플랫폼을 결합해 최적의 베어메탈(bare-metal) 성능을 제공하는 한편, 차세대 분산 방화벽과 회선당 데이터 암호화를 지원하는 DOCA 1.2 및 딥 러닝 기반으로 침입자의 활동을 실시간 감지하는 모피우스(Morpheus) 등을 선보였다. 엔비디아 퀀텀-2(Quantum-2)는 400Gbps 인피니밴드 플랫폼으로, 차세대 슈퍼컴퓨터를 클라우드 네이티브에서 더욱 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.
작성일 : 2021-11-19
오라클, 애플리케이션에 AI 지원을 위한 오라클 클라우드 인프라스트럭처 AI 서비스 발표
오라클이 개발자가 손쉽게 애플리케이션에 인공지능(AI) 기술을 적용할 수 있도록 지원하는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, 이하 OCI) AI 서비스를 발표했다. 이 서비스를 통해 개발자는 기업 지향형 데이터로 사전에 학습해 즉시 활용이 가능한 모델이나 기업 고유의 데이터를 기반으로 맞춤 학습된 서비스를 활용할 수 있게 된다. 포괄적인 클라우드 애플리케이션 제품군과 함께 비즈니스 애플리케이션 벤더로서의 역량을 기반으로 한 오라클의 AI 서비스는 다양한 활용 사례에 걸쳐, 기업이 즉시 AI 기술의 가치를 활용할 수 있도록 사전 학습되어 제공된다. 이번에 새롭게 출시된 완전 관리형 AI 서비스는 다음과 같다.  OCI 랭귀지(OCI Language) 기능으로 문서, 고객 피드백, 서포트 티켓 및 소셜 미디어 내 비정형 텍스트를 이해하기 위한 대규모 텍스트 분석을 수행한다. OCI 랭귀지는 사전 학습된 모델을 기본 내장하고 있어 별도의 머신러닝에 대한 전문 지식 없이도, 개발자가 감정 분석, 핵심 문구 추출, 텍스트 분류, 명명된 엔티티 인식(Named Entity Recognition, NER) 등을 직접 개발한 애플리케이션에 적용할 수 있다.   실시간 음성 인식 구현을 위해 수천 명의 모국어 및 비모국어 사용자의 음성을 학습한 내장 모델인 OCI 스피치는 자동 음성 인식 기능을 제공한다. 개발자는 OCI 스피치를 이용하여 사람의 음성이 담긴 파일을 정확도가 높은 텍스트 문서로 변환하고, 이를 실시간 자막 또는 인덱스 콘텐츠로 제공하거나 오디오 및 비디오 콘텐츠 분석의 품질을 향상시킬 수 있다. OCI 비전(OCI Vision)으로 이미지 인식 및 문서 분석 작업을 위해 사전 학습된 컴퓨터 비전 모델을 제공한다. 또한 해당 솔루션 사용자는 각자 가지고 있는 데이터를 바탕으로 장면 모니터링, 결함 감지, 문서 처리 등 다양한 업계 및 고객의 용도에 맞춰 모델을 활용할 수 있다. OCI 비전은 제조 공정에서 불량품을 시각적으로 감지하거나 양식 내에서 텍스트를 추출하여 비즈니스 워크플로를 자동화하고, 이미지 내 항목에 태그를 지정하여 제품 또는 적하물의 개수를 파악하는 데 사용될 수 있다. OCI 어노말리 디텍션(OCI Anomaly Detection)으로 치명적인 결함을 조기에 알리는 비즈니스용 결함 감지 모델을 제공하며, 이를 통해 문제를 빠르게 해결하고, 운영 과정의 혼란을 줄일 수 있다. OCI 어노말리 디텍션은 다양한 프로그래밍 언어에 적용 가능한 REST API 및 SDK를 제공하기 때문에 개발자가 결함 감지 모델을 비즈니스용 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 이 기능은 원자로 상태 모니터링과 같이 매우 민감한 환경에서 전 세계적으로 사용되는 특허 기술인 MSET2 알고리즘을 기반으로 구축되었으며, 데이터 이상 감지, 장비 고장 예측은 물론, 가동 중단 발생 예측을 위해 여러 기기로부터 동시에 데이터를 수집하는 작업에도 사용될 수 있다. OCI 포어캐스팅(OCI Forecasting)으로 데이터 사이언스에 관한 전문 지식 없이도 머신러닝 및 통계 알고리즘을 활용해 시계열 예측을 실시할 수 있다. 개발자는 OCI 포어캐스팅을 이용해 제품 수요, 매출, 필요 자원 등 주요 비즈니스 지표에 대한 전망치를 빠르고 정확하게 생성할 수 있다. 모든 전망치에는 신뢰 구간 및 설명가능성(Explainability)이 함께 제공되기 때문에 개발자가 올바른 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움을 준다.  OCI 데이터 레이블링(OCI Data Labeling) 기능을 통해 사용자가 레이블이 지정된 데이터셋을 만들어 직접 AI 모델을 학습시킬 수 있도록 지원한다. 사용자는 데이터를 모으고, 데이터셋을 생성 및 탐색하며, 사용자 인터페이스 및 공용 API를 통해 데이터 레코드에 레이블을 적용할 수 있다. OCI 데이터 레이블링 서비스는 OCI 비전과 OCI 데이터 사이언스와 같은 오라클의 여러 AI 및 데이터 과학 서비스에 레이블이 지정된 데이터셋을 제공한다. 사용자는 OCI 데이터 레이블링 서비스를 이용하여 일관된 모델 구축 경험을 유지할 수 있다. 오라클 클라우드 플랫폼 그렉 파블릭(Greg Pavlik) 최고기술책임자(CTO)는 "실제 성과를 얻는 과정에서 AI가 가진 잠재력과 기업의 AI 활용 역량 사이의 간극을 메우는 것이 핵심이다”며 "오라클은 엔터프라이즈 애플리케이션 및 엔터프라이즈 데이터 분야에서 업계를 선도하는 전문성과 더불어 차세대 클라우드 인프라스트럭처와 AI 서비스 및 솔루션 구축을 통해 축적한 역량을 기반으로 AI가치를 실현하는 최고의 기업으로 자리잡았다"고 이번 발표의 의미를 밝혔다. 
작성일 : 2021-11-18
오라클, 기업의 AI 활용을 돕는 클라우드 서비스 발표
오라클이 데이터 사이언스에 관한 전문 지식 없이도 손쉽게 애플리케이션에 인공지능(AI) 기술을 적용할 수 있도록 지원하는 신규 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) AI 서비스를 발표했다.  기업이 혁신을 가속화하고 비즈니스 상황을 평가하며, 새로운 고객 경험을 제공하기 위해서 AI는 필수적인 기술로 꼽힌다. 그러나 실제로 AI를 구현하는 과정에서 데이터 사이언스 관련 경험 부족, 유관 비즈니스 데이터 모델 훈련의 어려움, 라이브 환경 내 플랫폼 구동, 데이터 사일로(silo) 현상 해결 등의 다양한 문제에 직면하게 된다.  신규 OCI AI 서비스는 기업 지향형 데이터로 사전에 학습해 즉시 활용이 가능한 모델이나 기업 고유의 데이터를 기반으로 맞춤 학습된 서비스를 제공한다. 다양한 활용 사례에 걸쳐 기업이 즉시 AI 기술의 가치를 활용할 수 있도록 사전 학습되어 제공되는 것이 특징이다. 오라클은 "6개의 신규 서비스는 개발자가 언어, 컴퓨터 비전, 시계열 예측에 이르는 다양하고도 복잡한 작업을 수행하는 데 도움을 준다"고 소개했다. 이번에 새롭게 출시된 완전 관리형 AI 서비스는 다음과 같다. OCI 랭귀지(OCI Language) : 문서, 고객 피드백, 서포트 티켓 및 소셜 미디어 내 비정형 텍스트를 이해하기 위한 대규모 텍스트 분석을 수행한다. OCI 랭귀지는 사전 학습된 모델을 기본 내장하고 있어 별도의 머신러닝에 대한 전문 지식 없이도, 개발자가 감정 분석, 핵심 문구 추출, 텍스트 분류, 명명된 엔티티 인식(Named Entity Recognition, NER) 등을 직접 개발한 애플리케이션에 적용할 수 있다.  OCI 스피치(OCI Speech) : 실시간 음성 인식 구현을 위해 수천 명의 모국어 및 비모국어 사용자의 음성을 학습한 내장 모델인 OCI 스피치는 자동 음성 인식 기능을 제공한다. 개발자는 OCI 스피치를 이용하여 사람의 음성이 담긴 파일을 정확도가 높은 텍스트 문서로 변환하고, 이를 실시간 자막 또는 인덱스 콘텐츠로 제공하거나 오디오 및 비디오 콘텐츠 분석의 품질을 향상시킬 수 있다. OCI 비전(OCI Vision) : 이미지 인식 및 문서 분석 작업을 위해 사전 학습된 컴퓨터 비전 모델을 제공한다. 또한 해당 솔루션 사용자는 각자 가지고 있는 데이터를 바탕으로 장면 모니터링, 결함 감지, 문서 처리 등 다양한 업계 및 고객의 용도에 맞춰 모델을 활용할 수 있다. OCI 비전은 제조 공정에서 불량품을 시각적으로 감지하거나 양식 내에서 텍스트를 추출하여 비즈니스 워크플로우를 자동화하고, 이미지 내 항목에 태그를 지정하여 제품 또는 적하물의 개수를 파악하는 데 사용될 수 있다. OCI 어노말리 디텍션(OCI Anomaly Detection) : 치명적인 결함을 조기에 알리는 비즈니스용 결함 감지 모델을 제공하며, 이를 통해 문제를 빠르게 해결하고, 운영 과정의 혼란을 줄일 수 있다. OCI 어노말리 디텍션은 다양한 프로그래밍 언어에 적용 가능한 REST API 및 SDK를 제공하기 때문에 개발자가 결함 감지 모델을 비즈니스용 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 이 기능은 원자로 상태 모니터링과 같이 매우 민감한 환경에서 전 세계적으로 사용되는 특허 기술인 MSET2 알고리즘을 기반으로 구축되었으며, 데이터 이상 감지, 장비 고장 예측은 물론, 가동 중단 발생 예측을 위해 여러 기기로부터 동시에 데이터를 수집하는 작업에도 사용될 수 있다. OCI 포어캐스팅(OCI Forecasting) : 데이터 사이언스에 관한 전문 지식 없이도 머신러닝 및 통계 알고리즘을 활용해 시계열 예측을 실시할 수 있다. 개발자는 OCI 포어캐스팅을 이용해 제품 수요, 매출, 필요 자원 등 주요 비즈니스 지표에 대한 전망치를 빠르고 정확하게 생성할 수 있다. 모든 전망치에는 신뢰 구간 및 설명가능성(Explainability)이 함께 제공되기 때문에 개발자가 올바른 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움을 준다. OCI 데이터 레이블링(OCI Data Labeling) : 사용자가 레이블이 지정된 데이터셋을 만들어 직접 AI 모델을 학습시킬 수 있도록 지원한다. 사용자는 데이터를 모으고, 데이터셋을 생성 및 탐색하며, 사용자 인터페이스 및 공용 API를 통해 데이터 레코드에 레이블을 적용할 수 있다. OCI 데이터 레이블링 서비스는 OCI 비전과 OCI 데이터 사이언스와 같은 오라클의 여러 AI 및 데이터 과학 서비스에 레이블이 지정된 데이터셋을 제공한다. 사용자는 OCI 데이터 레이블링 서비스를 이용하여 일관된 모델 구축 경험을 유지할 수 있다. 오라클의 그렉 파블릭(Greg Pavlik) 클라우드 플랫폼 최고기술책임자(CTO)는 "실제 성과를 얻는 과정에서 AI가 가진 잠재력과 기업의 AI 활용 역량 사이의 간극을 메우는 것이 핵심"이라면서, "오라클은 엔터프라이즈 애플리케이션 및 엔터프라이즈 데이터 분야에서 업계를 선도하는 전문성과 더불어 차세대 클라우드 인프라스트럭처와 AI 서비스 및 솔루션 구축을 통해 축적한 역량을 기반으로 AI가치를 실현하는 최고의 기업으로 자리잡았다"고 전했다.
작성일 : 2021-11-17
현대차, '스마트 모빌리티 솔루션으로의 여정' HMG 개발자 컨퍼런스 성료와 영상 다시보기
현대자동차그룹이 소프트웨어와 인공지능 분야까지 확장된 모빌리티 기업으로서의 다양한 연구성과를 개발자들과 공유하고 소프트웨어 분야 등 우수 인재 유치를 위해 마련한 『2021 HMG 개발자 컨퍼런스(HMG Developer Conference)』를 성황리에 마쳤다고 밝혔다.   현대자동차그룹은 ‘스마트 모빌리티 솔루션으로의 여정(Journey for Smart Mobility Solution)’을 주제로 이달 10일부터 11일까지 온라인으로 진행된 이번 컨퍼런스에 총 6,500여명이 참관을 등록해 ▲현대자동차 ▲기아 ▲현대모비스 ▲현대오토에버와 현대차그룹과 협력하고 있는 우수 스타트업 5개 팀(MOBINN, 메쉬코리아, 슈퍼무브, 모빌테크, 메이아이)에서 사전심사를 통해 선발된 총 70명에 이르는 개발자들의 기술 발표를 경청했다. ▲인공지능(AI) ▲자율주행 ▲친환경차 ▲로보틱스 ▲인포테인먼트 ▲모빌리티 서비스 ▲버추얼 개발 ▲스마트팩토리 ▲미래 모빌리티 등에 걸친 총 53개의 주제로 진행된 본 발표 세션은 실무 개발자들이 기술개발 과정에서 습득한 문제해결 노하우를 직접 프리젠테이션하고 라이브 Q&A를 통해 개별 기술에 대한 심화된 지식을 공유하는 형식으로 진행됐다.   또한 본 발표 세션에 앞서서는 연구개발본부장 알버트 비어만 사장을 비롯해 추교웅 전무(전자담당), 장웅준 상무(자율주행사업부), 현동진 상무(로보틱스랩), 배현주 상무(샤시제어개발실), 권해영 상무(인포테인먼트개발실), 서경원 실장(연료전지성능개발실) 등 R&D 주요 리더들이 나서 현대차그룹의 주요 연구개발 성과 및 방향성에 대해 소개했다. 이들은 특히 발표를 통해 “스마트 모빌리티를 향한 여정의 밑바탕에는 개발자들이 항상 가장 중심에 있다”며 “소프트웨어 아키텍처부터 컴포넌트까지 공용화된 자율주행 기술의 자체 개발, 모빌리티의 성능 향상, 미래 로봇기술 연구, 디지털 환경에 최적화된 UX 강화 등을 위해서는 소재∙기계∙전기전자 등 하드웨어와 소프트웨어 양쪽의 특성을 폭넓게 이해할 수 있는 능력을 갖춘 융복합형 개발자가 필요하다”고 강조했다. 외부 연사 발표 세션에서는 AI 분야의 세계적인 석학이자 현대차그룹 자문 교수인 MIT 컴퓨터공학·인공지능연구소(MIT CSAIL) 소장 다니엘라 러스(Daniela Rus) 교수와 현대차그룹과 AI 관련 공동연구를 진행하고 있는 전기·컴퓨터공학과 송한(Song Han) 교수가 최신 기술 동향과 연구 프로젝트 등을 공유했다.   현대차∙기아 TaaS(Transportation as a Service)본부장을 맡고 있으며 IT, 소프트웨어 분야의 글로벌 전문가인 송창현 사장의 키노트 발표도 참가자들의 주목을 끌었다. 송 사장은 “현대차그룹은 자동차를 넘어 사람, 사물, 네트워크를 연결하는 모빌리티와 물류 분야의 TaaS 제공자로 변신 중”이라고 밝히고 “향후 AMES(Autonomous, Mobility, Energy, Software) 기술과 솔루션이 현대차그룹 TaaS 성공의 핵심 경쟁력이 될 것이며, 이를 통해 고객들이 이동에 대한 고민을 하지 않아도 되는 클라우드 트랜스포테이션(Cloud Transportation)과 차량들을 연결해 보다 쉽고 빠르게 모빌리티 서비스를 이용할 수 있는 디벨로퍼스 플랫폼(Developers Platform)을 제공해 나갈 것”이라고 현대차그룹의 TaaS 청사진을 소개했다.   현대차∙기아 오픈이노베이션담당 지영조 사장은 향후 개발자들과의 관계 강화를 위한 DR(Developer Relations) 활동 계획을 소개했다. 지 사장은 “스마트 모빌리티 솔루션 기업으로 변모하고 있는 현대차그룹은 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 기술의 혁신을 위해 다양한 연구개발 경험과 노하우를 지속적으로 축적하고 있으며, 그 상세한 비하인드 스토리를 더 많은 개발자들과 공유하고자 자동차 기업 최초로 이번 행사를 기획했다”며 “향후에도 ‘기술 세미나’, ‘기술 블로그’, ‘신기술 데모데이’ 등 내외부 개발자들이 활발히 소통하며 함께 성장할 수 있는 플랫폼을 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이와 함께 이번 컨퍼런스에서는 역량 있는 소프트웨어 개발자 상시 영입을 위한 직무상담과 우수 스타트업의 기술 홍보를 위한 온라인 부스도 함께 운영돼 참가자들의 좋은 반응을 이끌어 냈다. 현대차그룹 관계자는 “스마트 모빌리티 솔루션 제공 기업이 되기 위해서는 우수한 역량을 갖춘 융복합형 소프트웨어 인재 확보가 필수 요소”라며 “향후에도 개발자들을 위한 기업문화를 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다. 『2021 HMG 개발자 컨퍼런스』는 행사 후에도 모빌리티와 소프트웨어의 미래에 관심이 있는 사람이라면 누구나 현대차그룹 공식 현대자동차 유튜브 를 방문해 모든 세션을 자유롭게 시청할 수 있다.    HMG Developer Conference의 DAY1 키노트 영상 ▶ 연사정보 장웅준 상무 / 연구개발본부 자율주행사업부   HMG Developer Conference의 DAY2 키노트 영상 ▶ 연사정보 송창현 사장 / 현대차그룹 TaaS본부장 #현대자동차 #현대차 #HMGDeveloperConference #HMGDeveloperConference2021 #HMG개발자컨퍼런스 #HyundaiMotorGroup #DeveloperRelations  
작성일 : 2021-11-16