지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)는 새로운 서비스형 소프트웨어(Software-as-a-service, SaaS) 솔루션인 Simcenter X 소프트웨어를 발표했다. 이 솔루션은 업계를 선도하는 지멘스의 시뮬레이션과 테스트 솔루션 포트폴리오인 Simcenter의 기능을 클라우드에서 제공한다. Simcenter X는 Simcenter STAR-CCM+ 소프트웨어에 중점을 두고 초기 릴리스 되었으며, 서비스형 Siemens Xcelerator 포트폴리오의 일부로 제공된다. 이를 사용하면 엔지니어는 확장성이 뛰어난 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경과 결합된 모델링 및 후처리를 위한 클라우드 기반 가상 엔지니어링 데스크탑 환경에 액세스하고 임시 저장 및 협업을 위한 Teamcenter Share에 연결할 수 있다. Simcenter X는 필요한 만큼을 선불로 지불하는 PAYG(pay-as-you-go) 방식으로 제공되며, 모든 규모의 기업들이 하드웨어나 라이선스에 대한 기존 초기 투자 없이도 업계 최고의 시뮬레이션 기술을 즉시 이용할 수 있도록 지원한다. 기존에 시뮬레이션 소프트웨어, 하드웨어를 보유하고 있는 기업의 경우 Simcenter X의 유연성과 확장성에 기반해 필요에 따라 용량을 추가할 수 있어 자본 배분을 크게 개선할 수 있다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 시뮬레이션 및 테스트 솔루션 부문 수석 부사장 장클로드 에르콜라넬리(Jean-Claude Ercolanelli)는 "Simcenter X를 사용하면 기존 시뮬레이션 환경과 비교했을 때 더 낮은 비용으로 더 빠르게 시뮬레이션을 시작할 수 있다. 이제 브라우저만 있으면 선도적인 혁신가들이 신뢰하는 세계적인 수준의 시뮬레이션 기능을 이용할 수 있다. 우리는 SaaS로의 지속적인 전환의 일환으로 Simcenter STAR-CCM+외 다른 소프트웨어로도 Simcenter X를 확장할 계획이다"라고 말했다. Simcenter X는 설정과 구현을 위한 별도의 IT 전문 지식을 필요로 하지 않으므로 팀은 자동 제공되는 최신 버전 시뮬레이션 도구로 통찰력을 확보하는 데 집중할 수 있다. 더불어 하드웨어와 소프트웨어 모두에 대한 액세스를 번들로 제공하므로 사용자 수와 시뮬레이션 실행 횟수에 제한 없이 프로젝트별 비용을 쉽게 할당하고 측정할 수 있다. 또한 Simcenter X에는 안전하고 제어된 파일 공유와 협업을 위한 Teamcenter® Share 앱에 대한 액세스를 포함해 서비스형 Siemens Xcelerator로서 제공하는 추가 혜택이 포함되어 있다. 북미 조이슨퀸 오토모티브 시스템(JoysonQuin Automotive Systems)의 선임 연구원 겸 글로벌 CAE/CFD 책임자인 멜라쿠 합테(Melaku Habte) 박사는 “CFD 시뮬레이션을 위해 클라우드 기반 HPC를 도입한 후 가시적인 효과를 경험했다. 통상적인 시뮬레이션 모델의 경우 기존 온프레미스 방식에 비해 해결 시간이 절반 이상 단축되는 것이 관찰됐다. 그 결과 전처리와 후처리 작업이 전체 처리 시간의 주요 원인으로 떠올랐다. Simcenter X의 클라우드 HPC가 제공하는 확장성 덕분에 프로젝트 수요에 맞춰 리소스를 동적으로 조정할 수 있어 유연성과 효율성이 향상됐다. 또한 원격 데스크톱 기능 통합으로 지리적 제약을 극복, 인터넷이 연결된 곳이라면 어디서든 하드웨어와 소프트웨어 리소스에 액세스할 수 있어 협업과 생산성이 향상된다”고 말했다. 바르질라(Wärtsilä)의 제품 성능 관리자인 노버트 불텐(Nobert Bulten)은 “클라우드에서 Simcenter STAR-CCM+ 시뮬레이션을 실행함으로써 설계 반복 작업 가속화와 시뮬레이션 활동에서의 더 많은 가치 창출이 가능하다는 것을 이미 확인했다. Simcenter X의 새로운 기능을 통해 더 빠른 성장을 이룰 수 있을 것이라고 믿는다. 클라우드의 가상 워크스테이션에 액세스하면 대용량 데이터 파일 전송 없이도 시뮬레이션 결과를 검토하고, 변경 사항을 적용하고, 더 많은 작업을 더 빠르게 처리할 수 있다. 또한 강력한 온디맨드(on-demand) 클라우드 리소스를 사용해 시뮬레이션 워크플로우의 모든 단계에서 작업이 가능하다. 이로써 유연성이 향상되고 최대 작업량을 보다 효과적으로 관리할 수 있다”고 말했다. Simcenter X는 2024년 후반에 정식 출시될 예정이다. 여기에서 지멘스가 클라우드를 사용해 모든 규모의 기업들에게 시뮬레이션 기능을 제공하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있다.  

DJI가 새로운 드론 페이로드 시리즈인 DJI 젠뮤즈(Zenmuse) H30 시리즈를 출시했다. 이번에 출시된 H30T 및 H30 모델은 전천후 다중 센서 항공 페이로드로, 밤낮 상관없이 더 먼 거리에서 더 정확한 각도로 보다 선명한 디테일의 시각 정보를 제공한다.  H30T는 광각 카메라, 줌 카메라, 적외선 열화상 카메라, 레이저 거리측정기, NIR 보조등을 포함해 5개의 주요 모듈을 통합했다. H30의 경우 광각 카메라, 줌 카메라, 레이저 거리측정기, NIR 보조등을 포함해 총 4개의 모듈을 통합했다. DJI Matrice 300 RTK, Matrice 350 RTK와 호환되는 젠뮤즈 H30 시리즈는 인텔리전트 알고리즘을 사용해 조종사가 낮에도 더 멀리서 선명하게 볼 수 있게 돕고, 어두운 환경에서는 향상된 나이트 비전 이미지를 제공한다.     젠뮤즈 H30 시리즈를 사용하면 조종사는 상공에서 더 먼 거리까지 시야를 확보할 수 있다. 고해상도 40MP 줌 카메라(최대 34배 광학 줌, 400배 디지털 줌)가 탑재되어 있어 공공 안전, 응급 구조, 에너지 시설 점검 및 기타 주요 기반 시설 작업자들이 더 정밀하게 상황을 관찰하고 촬영할 수 있다. 젠뮤즈 H30 시리즈는 650m 거리에서 자동차 번호판을 읽을 수 있을 정도의 정밀함을 제공한다. 스모그 또는 습도가 높은 날씨에서는 전자 디헤이즈(Dehaze, 안개 제거) 기능을 통해 줌 카메라의 이미지 선명도를 높일 수 있다. 젠뮤즈 H30 시리즈는 낮고 높은 디헤이즈 기능을 지원하므로, 응급 구조에서부터 에너지 시설 정기 점검까지 다양한 작업 환경에서 활용할 수 있는 향상된 시각 정보를 제공한다. 젠뮤즈 H30 시리즈의 이미지 안정화 알고리즘은 흔들림을 줄여주어 섬세한 전선 점검과 같은 작업 시 안정적이고 선명한 이미지를 촬영할 수 있도록 도와준다. 한편, 레이저 거리측정기는 이전 세대보다 2.5배 향상된 성능으로 3~3000m 정도 거리의 피사체에 대한 위치 정보를 제공한다. 젠뮤즈 H30 시리즈의 줌과 광각 카메라는 저조도 환경에서 매끄럽게 ‘야간 촬영’ 모드로 전환해 낮부터 밤까지 지속적으로 작업을 이어갈 수 있다. 또한 야간 촬영 모드에서 줌 카메라는 적외선(IR) 조명과 근적외선(NIR) 조명을 지원해 야간 감시 및 수색 구조 작업의 효율성을 높인다. 풀 컬러 나이트 비전과 흑백 나이트 비전은 라이브 뷰와 고화질 녹화 기능을 제공해 수색 및 구조 작업 중에 향상된 시각 정보를 제공한다. 이에 더해, 줌과 광각 카메라는 ‘스마트 촬영’ 모드의 인텔리전트 이미지 알고리즘을 활용해 주변 환경의 조도 자동으로 평가하고,  밝고 어두운 부분의 디테일을 살려 밝고 어두운 환경 간 자연스러운 전환이 가능한 촬영을 지원하다. H30T의 적외선 열화상 카메라는 1280×1024 해상도와 최대 32배 디지털 줌을 지원한다. 최대 1600℃의 온도까지 측정할 수 있어 소방관이 핫스팟을 감지하는 데 도움을 준다. 또한, 세 가지 적외선 게인(infrared gain) 모드를 제공해 수색 및 구조 팀이 물체, 사람, 야생동물 간 미세한 온도 차이를 식별하는 데에도 도움을 준다. 이전 세대 제품의 카메라 해상도보다 4배 향상된 적외선 열화상 카메라는 목표물 인식 기능도 더욱 우수해져, 장거리 야생동물 모니터링 및 보호 활동에도 도움이 될 수 있다. 또 젠뮤즈 H30 시리즈는 고배율 줌 레벨에서 자동으로 ‘UHR(초고해상도) 적외선 이미지’ 기능을 활성화해 적외선 이미지를 선명하게 유지해 준다. ‘연동 줌’을 사용하면 가시광 및 열화상 이미지를 나란히 놓고 비교할 수 있어 피사체 위치를 더 빠르게 파악할 수 있다. 또한 사용자는 적외선 열화상 카메라와 줌 카메라의 줌을 동시에 제어할 수 있어 항상 시야각(FOV)을 맞추고  피사체를 신속하게 감지할 수 있다. 구조 임무에서는 H30 시리즈의 앱에서 Pre-REC 기능을 통해 최대 30초 전까지의 사전 녹화 기능을 지원한다. 이는 응급 구조대원이 증거를 수집하고 녹화 시작 전 장면까지 포착하는 데에 도움을 준다. IP54 방진방수 등급을 갖춘 젠뮤즈 H30 시리즈는 혹독한 환경 및 -20~50℃의 혹한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있다. DJI의 크리스티나 장(Christina Zhang) 기업 전략 담당 수석 이사는 “젠뮤즈 H30 시리즈는 신뢰할 수 있는 페이로드로 독보적인 시각 정보를 수집 기능을 통해 수색 구조 작업, 소방 작업, 기반 시설물 점검, 야생동물 보호 활동 등 다양한 분야의 드론 조종사들이 큰 도움을 받을 수 있을 것”이라면서, “DJI 젠뮤즈 H30 시리즈는 DJI의 가장 강력한 통합형 디자인의 엔터프라이즈용 플래그십 페이로드로서 다양한 주요 산업에서 활용할 수 있도록 고안되었다”고 전했다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  한석희 지음 / 2만 1000원 / 좋은땅   이 책은 제조 생태계에서 변화를 이끌고 도전하고 격려하고 지원하는 일을 할 사람에게 필요한 무지개와 같은 책으로, 저자인 한석희 교수가 지난 10여 년간 국내외의 선도적인 제조 기업의 혁신 활동과 이를 둘러싼 기업 생태계에서 정부의 역할과 정책, 제조 기업, 기술 공급기업, 전문가들의 활동과 역할을 직접 경험하고 관찰, 분석하거나 심층 연구한 많은 사례를 토대로 저술한 결과이다.  ‘K-스마트공장의 꿈’은 이루어질 것이다. 용어보다 중요한 것은 목적이다. ‘스마트공장’이든 ‘스마트팩토리’든 ‘메타팩토리’든 그 미세한 차이보다는 어떤 목적과 목표를 세우는가가 더 중요하다. 정답을 찾을 필요는 없다. 제조 현장에서는 ‘스마트공장 선순환 구조’를 만드는 것에 초점을 맞춰야 한다. 스마트공장은 한국 제조 기업의 새로운 규칙이며 점차 ‘K-스마트공장’으로 불리게 될 것이다. ‘양이 질을 구축한다’라는 점에서 그간의 양적인 성취는 정부가 만든 긍정적인 성과이다. 이제 양에 질을 보태야 할 때이다. 이 책은 저자가 제조 기업의 혁신 사례 연구와 관련 강의나 세미나를 통해 진행했던 약 250여 가지 사례를 정리한 것으로 이를 통해 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.   

IBM은 ‘2024 엑스포스 위협 인텔리전스 인덱스 보고서(2024 X-Force Threat Intelligence Index)’를 통해 사이버 공격자들이 해킹이 아닌, 유효한 자격 증명을 사용해 단순히 로그인해 공격하는 건수가 전년 대비 71% 증가했다고 밝혔다. IBM 엑스포스는 IBM 컨설팅의 사이버 공격 및 방어 보안 서비스 부문으로, 엑스포스 인덱스는 130여 개국에서 매일 1500억 건 이상의 보안 이벤트를 모니터링하여 얻은 인사이트와 관찰 결과를 기반으로 한다. 2024년 보고서는 IBM 엑스포스 위협 인텔리전스, 사고 대응, 엑스포스 레드팀, IBM 관리형 보안 서비스 등 IBM 내 여러 소스와 레드햇 인사이트 및 인테저(Intezer)에서 데이터를 수집 및 분석한 내용을 담고 있다.     오늘날 다크 웹에서는 수십억 개의 유출된 인증 정보에 접근할 수 있다. 사용자들이 여전히 사용하고 있는 유효한 계정을 악용하는 것은 사이버 공격자들이 가장 쉽게 접근할 수 있는 경로이다. 2023년에는 이메일, 소셜 미디어 및 메시징 앱 인증 정보, 은행 정보, 암호화폐 지갑 데이터 등과 같은 개인 식별 정보를 탈취하게 설계한 인포스틸링(infostealing) 멀웨어가 266% 증가했다. 공격자들이 사용자의 신원을 확보하기 위한 작업에 점점 더 많은 투자를 하고 있는 것이다. 문제는 공격자들에게는 침투하기 쉬운 진입 경로가 기업들에게는 탐지하기 어려운 부분이라는 것이다. 엑스포스에 따르면 유효한 계정을 사용한 침해 사고는 일반적인 침해 사고보다 보안 팀의 대응 조치가 약 200% 더 복잡했다. 또, IBM의 ‘2023 데이터 유출 비용 연구 보고서’에 따르면 탈취되거나 유출된 인증정보로 인한 침해 사고를 탐지하고 복구하는 데에 약 11개월이 소요되어 침해 사고 중 대응 주기가 가장 긴 것으로 나타났다. 이는 곧 기업의 대응 비용이 더욱 높아진다는 것을 의미한다. 앞으로는 공격자들이 공격을 최적화하기 위해 생성형 인공지능(AI)을 활용할 것으로 예상되기에 신원 기반 위협은 계속 증가할 것이다. 이미 2023년에 다크 웹 포럼에서 AI와 GPT에 관한 80만 개 이상의 게시물이 관찰되었고 이러한 신기술이 사이버 공격자들의 관심을 끌고 있다는 점이 확인되었다. 또, 전 세계적으로 엑스포스가 대응한 공격의 약 70%가 주요 인프라 조직에 대한 공격이었다. 핵심 인프라 조직은 시스템 가동 시간이 중요하기 때문에 공격자들이 표적으로 삼고 있는 것이다. 안타깝게도 주요 인프라 부문에 대한 공격의 약 85%에서는 패치, 다중 인증 또는 최소 권한 원칙 등 보안 업계가 지금까지 ‘기본적인 수준의 보안’이라고 정의한 것만 지켜졌어도 피해를 완화할 수 있었던 것으로 파악되었다. 관심이 집중되고 있는 생성형 AI에 대한 공격은 아직 투자수익률이 높지 않다는 분석이다. 사이버 공격자들이 공격으로 투자 대비 효과를 보려면 공격 대상이 되는 기술이 전 세계 대부분의 조직에서 보편화되어야 한다. 엑스포스는 단일 기술이 시장 점유율 50%에 근접하거나 시장이 3개 이하 기술로 통합되는 등 특정 생성형 AI의 시장 지배력이 확립되면 새로운 툴에 대한 사이버 공격자들의 추가 투자를 유도해 AI가 공격 대상이 될 가능성이 더욱 높아질 것으로 평가한다. 다만, 기업은 생성형 AI가 현재 대중화 전 단계에 있어도 사이버 공격자들이 공격 활동을 확대하기 전에 AI 모델을 보호해야 한다. 기존에 구축되어 있는 기본 인프라에 대한 공격은 새로운 방식이 개발될 필요가 없기 때문에, 기본 인프라가 AI 모델에 대한 공격의 관문으로 작용할 수 있기 때문이다. 이에 생성형 AI 시대에는 보안에 대한 총체적인 접근 방식이 필요하다. 한국IBM의 컨설팅 사이버보안 서비스 사업 총괄 및 최고운영책임자(COO)인 배수진 전무는, “보안 기본 원칙은 AI 키워드만큼 많은 관심을 받고 있지는 않지만, 아시아태평양 지역의 가장 큰 보안 과제는 패치되지 않은 알려진 취약점”이라며, “특히 신원은 계속해서 악용되고 있으며, 공격자들이 전술을 최적화하기 위해 AI와 같은 신무기를 사용하게 되면서 이 문제는 더욱 악화될 것이므로 기업들의 선제적인 대응 준비가 중요하다”고 강조했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI 모델 학습과 같이 현재도 다양한 곳에서 필수로 사용되는 강화학습 딥러닝 기술의 기본 개념, 이론적 배경, 내부 작동 메커니즘을 확인한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   강화학습은 바둑, 로봇 제어와 같은 제한된 환경에서 최대 효과를 얻는 응용분야에 많이 사용된다. 강화학습 코딩 전에 사전에 강화학습의 개념을 미리 이해하고 있어야 제대로 된 개발이 가능하다. 강화학습에 대해 설명한 인터넷의 많은 글은 핵심 개념에 대해 다루기보다는 실행 코드만 나열한 경우가 많아, 실행 메커니즘을 이해하기 어렵다. 메커니즘을 이해할 수 없으면 응용 기술을 개발하기 어렵다. 그래서 이번 호에서는 강화학습 메커니즘과 개념 발전의 역사를 먼저 살펴보고자 한다. 강화학습 개발 시 오픈AI(OpenAI)가 개발한 Gym(www.gymlibrary.dev/index.html)을 사용해 기본적인 강화학습 실행 방법을 확인한다. 참고로, 깃허브 등에 공유된 강화학습 예시는 대부분 게임이나 로보틱스 분야에 치중되어 있는 것을 확인할 수 있다. 여기서는 CartPole 예제로 기본적인 라이브러리 사용법을 확인하고, 게임 이외에 주식 트레이딩, 가상화폐, ESG 탄소 트레이딩, 에너지 활용 설비 운영과 같은 실용적인 문제를 풀기 위한 방법을 알아본다.   그림 1. 강화학습의 개념(출처 : Google)   강화학습의 동작 메커니즘 강화학습을 개발하기 전에 동작 메커니즘을 간략히 정리하고 지나가자.   강화학습 에이전트, 환경, 정책, 보상 강화학습의 목적은 주어진 환경(environment) 내에서 에이전트(agent)가 액션(action)을 취할 때, 보상 정책(policy)에 따라 관련된 변수 상태 s와 보상이 수정된다. 이를 반복하여 총 보상 r을 최대화하는 방식으로 모델을 학습한다. 정책은 보상 방식을 알고리즘화한 것이다. <그림 2>는 이를 보여준다. 이는 우리가 게임을 하며 학습하는 것과 매우 유사한 방식이다.   그림 2. 강화학습 에이전트, 환경, 액션, 보상 개념(출처 : towardsdatascience)   강화학습 설계자는 처음부터 시간에 따른 보상 개념을 고려했다. 모든 시간 경과에 따른 보상치를 동시에 계산하는 것은 무리가 있으므로, 이를 해결하기 위해 DQN(Deep Q-Network)과 같은 알고리즘이 개발되었다. 모든 강화학습 라이브러리는 이런 개념을 일반화한 클래스, 함수를 제공한다. 다음은 강화학습 라이브러리를 사용한 일반적인 개발 코드 패턴을 보여준다.   train_data, test_data = load_dataset()  # 학습, 테스트용 데이터셋 로딩 class custom_env(gym):  # 환경 정책 클래스 정의    def __init__(self, data):       # 환경 변수 초기화    def reset():       # 학습 초기 상태로 리셋    def step(action):       # 학습에 필요한 관찰 데이터 변수 획득       # 액션을 취하면, 그때 관찰 데이터, 보상값을 리턴함 env = custom_env(train_data)  # 학습환경 생성. 관찰 데이터에 따른 보상을 계산함 model = AgentModel(env)      # 에이전트 학습 모델 정의. 보상을 극대화하도록 설계 model.learn()                       # 보상이 극대화되도록 학습 model.save('trained_model')    # 학습된 파일 저장 # 학습된 강화학습 모델 기반 시뮬레이션 및 성능 비교 env = custom_env(test_data)  # 테스트환경 생성 observed_state = env.reset() while not done:    action = model.predict(observed_state) # 테스트 관찰 데이터에 따른 극대화된 보상 액션    observed_state, reward, done, info = env.step(action)    # al1_reward = env.step(al1_action) # 다른 알고리즘에 의한 액션 보상값과 성능비교    # human_reward = env.step(human_action) # 인간의 액션 보상값과 성능비교   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

인텔은 MWC(모바일 월드 콩그레스) 2024에서 기업 고객이 클라우드처럼 간편하게 대규모로 에지 및 AI 애플리케이션을 개발, 배포, 실행, 보안 및 관리하도록 지원하는 모듈식 개방형 소프트웨어 플랫폼인 새로운 ‘에지 플랫폼(Edge Platform)’을 발표했다. 이 플랫폼은 기업이 대규모 배포에 필요한 시간을 줄이고 총 소유 비용(TCO)을 절감하도록 지원한다. 에지는 데이터가 생성되는 곳이며 에지에서의 컴퓨팅 양은 빠르게 증가하고 있다. 또한 많은 에지 컴퓨팅 배포에 AI를 통합하고 있다. 기업은 가격 경쟁력 확보, 노동력 부족 완화, 혁신 확대, 효율성 확장, 타임 투 마켓 향상, 새로운 서비스 제공 등 여러 이유로 에지단을 자동화해야 할 필요성이 있다. 반면, 에지에서의 작업은 여러 원인으로 인해 복잡하고 어려운 경우가 많다.  산업 시설의 결함 감지 및 예방적 유지 관리, 소매점의 원활한 체크아웃 및 재고 관리, 스마트 시티/운송 및 교통 관리 및 비상시 안전 관리 등을 포함한 사용 사례에는 엄격한 실제 요구 사항을 충족하기 위해 짧은 대기 시간, 현장성 및 비용 요구 사항을 충족하기 위해 에지에서 첨단 네트워킹 및 AI 분석이 필요하다. 또한 일반적으로 글로벌 배포 로케이션 관리를 위해 클라우드에서 일부 AI를 처리하는 온프레미스 분석을 혼합하고 있다. 이러한 하이브리드 AI 시나리오에는 이를 처리할 수 있도록 구축된 소프트웨어 플랫폼이 필요하다.     인텔 에지 플랫폼은 개방형 모듈식 플랫폼을 통해 산업 전반에 걸쳐 기성 솔루션을 활용할 수 있게 한다. 인텔의 에지 경험과 에코시스템을 활용하여 가장 수요가 많은 에지 사용 사례를 제공함으로써, 기업은 완전한 솔루션을 구매하거나 기존 환경에서 자체 솔루션을 구축할 수 있다. 기업 개발자는 신규 또는 기존 인프라에 에지 네이티브 AI 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 특정 사용 사례에 맞게 에지 솔루션을 엔드 투 엔드로 관리할 수 있다. 인텔 에지 플랫폼은 개방형 표준을 통해 기존 소프트웨어 스택에 통합할 수 있는 인프라 관리 및 AI 애플리케이션 개발 기능을 제공한다. 이 플랫폼의 에지 인프라는 에지 AI를 위한 오픈비노(OpenVINO) AI 추론 런타임과 IT 및 OT 관리 작업의 안전한 정책 기반 자동화가 내장되어 있다. 인텔 오픈비노는 지난 이미 배포된 표준 하드웨어를 사용하여 비용이 많이 소요되는 업그레이드나 리팩토링 없이 AI 애플리케이션을 효율적으로 실행할 수 있다. 이 플랫폼은 IT 및 데브옵스(DevOps) 담당자가 에지 서버, 산업 제어, HMI 장치 등을 포함한 다양한 에지 노드를 프로비저닝, 온보딩 및 관리할 수 있는 단일 대시보드를 갖추고 있다. 이는 0~2일의 작업 동안 제로 터치로 안전하게 원격으로 수행된다. 이와 함께 폐쇄 루프 자동화를 통해 운영자는 정책과 관찰 가능성을 활용하여 에지의 운영 경고에서 비즈니스 로직을 트리거하고, 네트워크 전체의 운영을 최적화하고 TCO를 개선할 수 있다. 또한 심층적인 이기종 하드웨어 인식으로 최적의 효율성을 위해 리소스를 할당하는 동급 최고의 기능과 인텔 아키텍처를 위해 공동 개발된 제로 트러스트 보안 기능을 제공한다. 인텔 에지 플랫폼은 기업 개발자에게 다양한 AI 기능 및 도구에 대한 액세스를 제공한다. 여기에는 ▲대기 시간에 민감한 워크로드를 정확한 장치에 원격으로 배치하기 위해 미세 조정 가능한 애플리케이션 오케스트레이션 ▲하이브리드 AI 기능을 갖춘 로 코드부터 하이 코드까지의 AI 모델/앱 개발 ▲인텔 게티(Intel Geti)를 활용하여 AI 모델을 구축하는 데이터 주석 서비스뿐 아니라  산업군별 에지 서비스 등 다양한 에지 서비스로 환경 추적 관리를 위한 영상 및 시계열 정보와 디지털 트윈 기능을 사용해 일반적인 산업 사용 사례 결과 개선 등이 있다. 인텔은 새로운 에지 플랫폼이 AWS, 레노버, L&T 테크놀로지 서비스, 레드햇, SAP, 베리캐스트, 버라이즌 비즈니스, 와이프로 등의 업체를 포함하는 생태계 지원과 함께 시장에 선보일 예정이라고 밝혔다. 인텔의 네트워크 및 에지 그룹 소프트웨어를 총괄하는 팔라비 마하잔(Pallavi Mahajan) 부사장은 “인텔은 인프라, 애플리케이션, 효율적인 AI 배포를 대규모로 구현하는데 필요한 완전한 에지 네이티브(edge-native) 플랫폼을 차세대 단계로 제공할 수 있도록 수년간 소프트웨어 이니셔티브를 통합해 왔으며 시장에서 강력한 고객 기반을 구축해 왔다”면서, “인텔의 모듈러 플랫폼은 기업이 최적의 에지 인프라 성능을 구현하고 애플리케이션 관리를 간소화하여, 기업 경쟁력과 TCO를 향상시킬 수 있도록 지원한다”고 밝혔다.

현장에서 얻은 것 No.15   “좋아하는 일을 해야 합니다. 좋아하는 일을 하지 않으면, 잘 하기 어렵고, 성취감을 느끼기 어렵고, 행복하기도 어렵습니다. 열심히 일해야 합니다. 많은 사람들이 열심히 일하는 것의 가치를 과소평가하는데, 열심히 일하는 것은 매우 중요합니다.” - 샘 올트먼(오픈AI CEO)   생성형 AI와 함께 떠나 본 CES 2024 CES 2024 현장 리포트는 티타임즈 시리즈 방송을 통해서 어떤 변화가 있었는지 알아봤다. AI(인공지능)가 본 게임에 들어간, 모든 제품에 모든 기술에 들어간 AI 시대가 되었다. 그에 비해서 “와우”할 만큼 기대되는 기술이나 제품은 나타나지 않았다. 2025년에는 폭발적인 기술과 제품이 나오지 않을까 하는 의견들이었다. AI 파트너들의 협업이 눈에 들어오면서 많은 기업이 경계 없는 AI 협업으로 나섰다. 너도 나도 AI, 다양한 시도가 이루어졌다. 다쏘시스템은 디지털 트윈(버추얼 트윈)을 직접 보여줬고, 지멘스는 직접 보여주기보다는 협업을 통하여 스타트업 기업들이 솔루션을 사용해서 손쉽게 할 수 있는 솔루션을 제시하였다. 한편, 참가한 기업들 특히 한국 스타트업들의 아이디어가 무단 카피될 수 있다는 우려섞인 멘트도 있었다. 특히, 중국 기업의 염탐형 방문도 많았다. 명암이 공존하는 중국의 ‘따라하기’는 리스크와 기회가 공존하는 것 같다. 스타트업은 돈을 어떻게 벌어야 할까 하는 것이 가장 큰 고민이고, 비전과 재미 등이 CES에서 얻는 가장 큰 수확이라고 한다. 대기업은 현실적인 기술(6개월 이내 출시 가능한)로 출시를 서두르고 있다고 한다. 소니는 하드웨어보다 콘텐츠 중심으로 사업을 바꾸고 있는 것이 이번 CES 2024 전시를 통해서 확연히 나타났다. 영화 촬영 기법에서 AI 활용으로 줌했을 때 생성형 AI의 이미지 생성을 활용한 기법을 선보여 호응을 얻었다.   티타임즈에서 전하는 소식으로 CES 정리 AI, 모빌리티, 스마트홈, 헬스케어, 메타버스 등을 주제로 CES 2024 행사를 요약한 티타임즈 유튜브 채널을 시청했다. CES 2024 디브리핑은 한양대학교 차경진 교수의 사회로, 뇌과학자인 한양대학교 장동선 교수, SK디스커버리 황재선 부사장이 출연하여 1시간동안 진행됐다. 여기에서 이번 CES 2024의 주요한 내용 그리고 2023년과 무엇이 달라졌는지 들을 수 있었다. 그리고 가천대학교 최재홍 교수, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 국민대학교 윤종영 교수가 미국, 유럽, 일본, 한국 기업의 부스를 중심으로 주요 내용을 훑어 주었는데, 소개해 준 내용을 바탕으로 정리해 보려고 한다. 눈에 띄는 AI 집사 로봇은 삼성전자와 LG전자에서 당장이라도 판매될 것 같은 완성도의 제품을 선보였다. 삼성전자는 AI 집사 ‘볼리’에 타이젠 OS를 탑재하고, 지금까지 수면 밑으로 내려가 있던 기술을 소환하여 완성하였고, 특히 sLLM인 ‘가우스’를 탑재한 온 디바이스 AI의 실물을 공개했다. 삼성의 자체 AI 칩인 가우스 AI 칩셋 사용과 타이젠 기반 서비스의 부활을 강조하였다. 특히, 소비자의 경계심을 허무는 것이 가장 중요한 것으로 꼽혔는데, 감성과 부드러움으로 디바이스의 연결을 통해 고객 경험을 선사하는 것이 관건이었다. 내 삶을 연결해서 살 수 있는가라는 관점에서 LG전자와 삼성전자간 MOU를 통해서 자신들의 자산 핵심을 서로에게 내어주면서까지 협업으로 만든 앱은 사용자로 하여금 서로의 제품을 활용할 수 있는 것으로, 앞으로의 미래 흐름에 중요점을 시사하고 있다. 즉, “하드웨어보다 소프트웨어가 돈이 될 미래”가 열리고 있다. 또한, IoT(사물인터넷) 연결의 국제 표준인 ‘매터’의 역할도 커질 것으로 보고 있다. 돈을 버는 방식이 바뀌는 점에서 차경진 교수는 사용자의 데이터 확보가 결정적인 경쟁력이 될 것이라고 강조하였다. 스마트홈을 넘어선 연결성이 강조했던 올해는 완성차 생산업체가 아닌 곳에서 모빌리티 기술을 선보이기도 하였다. 그렇다고 자동차를 만들거라는 상상은 안 해도 될 것 같다. 이미 협업으로 부품 시장에서 완성차 매출액보다 10배가 넘는 수주금액을 보면 무엇이 더 중요한지 알 수 있다. 바이오 헬스 정보의 연결은 푸드테크와 디지털 헬스 데이터를 통해서 생성형 AI가 비로소 가능해진다. 음식과 건강을 연결하여 상호작용으로 건강에 맞는 음식을 추천하는 스토리텔링은 이미 그 미래 가치가 충분하다. 다만, 기술을 완성해서 제품을 출시하는 기업의 입장에서는 자사의 제품 보유 등 현실적인 연결을 고민해야 하는 대목이 있다. 디지털 헬스케어 업계의 변화도 확연히 보이는데, 국가별 승인 등을 통한 데이터 수집 준비와 기술 발달로 저렴해지는 검사 비용 등이 큰 변화를 예고하고 있다. 검사 진단 키트로 엄청난 수익을 내어 주주에게 배당하는 기업도 늘어나는 등 앞으로 디지털 헬스케어 시장은 지속 성장할 것으로 보인다. 콘셉트 소개 위주였던 CES 2023과 달리 실제로 상용화된 제품을 소개한 것이 CES 2024의 주요 특징이라고 하겠다. 대기업들은 현실적인 제품을 중심으로 전시에 나섰다는 얘기도 들린다. 오토모티브 전시관을 준비한 아마존, HL만도는 장애물, 주행로, 번호판 등을 스스로 판단하는 발렛주차 로봇 ‘파키’로 반향을 불러 일으켰다. 당장 시장에 내어 놓아도 손색 없는 수준의 완성도의 제품을 내어 놓았다. 존 디어, 밥캣 등은 자율주행을 통해서 기존의 노동 집약적인 제품에서 실용적인 농기계와 중장비로 넘어가고 있으며, 모빌리티에서 자율주행의 진행 속도보다 특수한 환경에서 자율주행을 적용하는 속도가 훨씬 빠르게 진행되고 있다. 기아의 모듈 자동차(PBV)도 강한 인상을 남겼다고 한다. 또한, 일상과 도시 전체에 녹아 드는 자율주행 전략과 비전이 큰 흥미거리였다. 장동선 교수는 디브리핑에서 현대자동차의 발표에 대해 “용감한 발표였고 또한 필요한 발표였다”고 의미를 부여했다. 전기자동차가 배터리 희토류의 한정적인 수급이 어려움인 반면, 수소자동차는 트럭 등을 위한 장거리 파워를 포기할 수 없고 지속하면 길이 보일 듯하여 끝까지 포기하지 않고 가져가야 할 과제라고 했다. 하늘을 나는 차인 슈퍼널 ‘S-A2’ 등 10년을 보고 가는 UAM(도심 항공 모빌리티) 또한 선구자적 전략으로 지속적인 연구와 발전을 해 나가야 한다고 했다. 또한, 많은 한국 기업이 참여하고 혁신상도 많이 수여받았지만, “CES에 왔다고 글로벌 기업은 아니다”라는 쓴소리는 깊이 새겨야 할 것이다. 굳이 라스베이거스까지 와서 한국말로 한국 사람에게 소개하는 것보다, 좀 더 글로벌해져야 한다고 강조했다. 대기업과 스타트업의 협업 상생이 이루어지는 생태계로, 스토리텔링 기반으로 문제와 잘 엮어내는 그리고 기술과 동시에 보안 제도가 뒷받침돼야 우리나라의 스타트업도 세계 무대에서 날개를 달고 유니콘이 되지 않겠는가? “우리는 기술을 통해 뷰티 산업의 경계를 넘어섭니다. 우리는 기술을 통해 개인에게 맞춤형 뷰티 어드바이저, 적외선 드라이기, 가정용 자동 염색기, 물 절약 샤워헤드 등의 신기술을 제공합니다. 우리는 기술을 통해 지속가능성과 포용성을 강조하며, 뷰티 기술로 미래를 변화시켜 나가겠습니다.” - 니콜라 이에로니무스(로레알 CEO)   CES 2024 한 줄 메모 총 2시간 분량의 티타임즈 시리즈 3편을 들으며, 출연한 분들의 멘트 중 한 줄 메모로 인상 깊었던 내용을 정리해 봤다. CES 2024는 지난 해와 비교해 팬데믹 이전 수준으로 회복세를 보였지만 혁신 속도는 더딤 자동차 및 모빌리티 부문에서 눈에 띄는 결석에는 포드, GM, 크라이슬러와 같은 회사가 포함 애플의 부재와 향후 제품에 대한 별도의 기자회견은 포스트 팬데믹 시대에 CES의 중요성에 대한 의문을 제기 CES 2024의 주요 키워드 ‘지속가능성’ 디지털 트렌스포메이션 사례 - 10년을 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 로레알 현대자동차와 삼성전자는 독자 LLM 기반의 온 디바이스 AI를 구현했다. 모빌리티 OS 포함 LG의 알파블 자동차를 개인화된 디지털 공간으로 바꿔주는 모빌리티 솔루션 “퀄컴의 부활”, “역시 엔디비아”, “온 디바이스 AI 시장 본격화한다” 엔비디아의 두 가지 전략 - LLM의 최대 수혜주, 에지 디바이스 AI 칩 시장 가우스 AI 칩셋으로 구동되는 온 디바이스 AI를 사용하면 삼성이 다른 제조업체와 차별화 타이젠 기반 서비스의 부활은 삼성의 AI 발전을 위한 탄탄한 기반 제공 삼성의 AI 기술은 과거 어려움을 겪다가 다시 돌아옴 가우스 AI 칩셋을 통해 삼성은 기기 내 AI 기능을 활용할 수 있음 삼성의 AI 이니셔티브를 지원하면서 타이젠 기반 서비스가 활성화 “CES는 우리가 미래를 만들어가는 과정에서 어떤 기술이 중요한지, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 어떤 비전을 가지고 있는지를 보여주는 장이다.” - 게리 샤피로(CTA 회장 겸 CEO)   왜 CES에 와야 하는가? 황재선 부사장은 디지털 트랜스포메이션(DX) 사례로 로레알을 꼽았다. 10년간 DX를 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 사례를 소개하였다. 그리고 지난 10년간 CES를 참석하면서 느낀 점에 대해 “이노베이션은 이미 학습한 것을 벗어나기 어려우며, 유일하게 깰 수 있는 방법은 나와 다른 누군가를 만나는 것”이라고 전했다. CES는 너무나 다양한 영역이 서로 다른 비전을 구현하거나 부딪쳐보면서 큰 그림을 그려보는 영역이다. 익숙하고 편안한 사람과의 대화보다는 새로운 사람을 만나는 점, 현장에서만 느낄 수 있는 경험, 영감을 얻을 수 있는 기회를 가지면서 종합적인 판단으로 시장이 보인다고 티타임즈 발표자들은 입을 모아 얘기했다. 차경진 교수는 “아는 만큼 보인다”로 티타임즈 CES 2024 디브리핑을 마무리했다.   CES 2023, 2024, 2025 2023년에는 콘셉트가 주를 이루었다면, 2024년에는 생성형 AI를 통해 전체가 골고루 잘 되기를 바라는 ‘All Together, All on’이다는 슬로건처럼 생성형 AI의 완성이 아니라 새로운 시도였고 다양성이 있었다고 본다. 2025년에는 본격적인 생성형 AI를 접목한 제품, 기술이 쏟아져 나올 것으로 전망하였다. 그리고 메타버스는 산업형 메타버스로 기업들이 그동안 투자한 것에 대한 지속적인 결실을 보기 위해 협업과 융합이 계속 일어날 것으로 보고 있다. “우리는 기술을 통해 인프라 구축 방식을 바꿉니다. 우리는 기술을 통해 수소연료전지, 3D 프린팅, 드론 등의 기술을 활용하여 미래 건설자들을 지원합니다. 우리는 기술을 통해 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 친환경적인 인프라를 만들어냅니다.” - 정기선(HD현대 부회장)   CES 2023 대비 달라진 점과 트렌드 분석 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. CES 2023에서는 메타버스의 가능성을 보여주는 다양한 제품과 서비스가 선보였지만, 아직은 초기 단계였다. 반면, CES 2024에서는 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아지면서, 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 제품과 서비스가 선보였다. 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼으로, 사용자들이 서로 만나고 협업할 수 있도록 한다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치로, 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 메타버스의 상용화에 대한 기대감을 높이고 있다. 메타버스가 상용화된다면 우리는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 방식으로 소통하고 일하고 놀 수 있게 될 것이다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. CES 2023에서도 인공지능은 주요 트렌드로 부각되었지만, CES 2024에서는 더욱 다양한 분야에서 인공지능이 활용되는 모습을 볼 수 있었다. LG전자의 ‘씽큐 AI’는 사용자의 사용 패턴을 학습하여 사용자가 선호하는 온도나 조명 등을 설정할 수 있도록 도와준다. 아마존의 자율 주행 트럭은 인공지능을 활용하여 교통 체증을 줄이고 운송 효율을 향상시킬 것으로 기대된다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 인공지능이 우리 삶의 더욱 필수적인 부분이 되고 있음을 보여준다. 인공지능은 앞으로도 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. CES 2023에서는 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다는 기대감이 높았지만, 아직까지는 기술적 한계로 인해 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상되었다. 반면, CES 2024에서는 자율주행차의 상용화를 위한 기술 개발이 더욱 활발하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 현대자동차의 ‘아이오닉 5 자율주행 EV’는 고속도로에서 운전자 없이 주행할 수 있는 자율주행 레벨 4를 달성한 차량이다. 구글의 자율주행차용 센서는 자율주행차가 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 도와준다. 이러한 기술 개발은 자율주행차의 상용화를 앞당기고 있다. 자율주행차가 상용화된다면 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 선보인 주요 트렌드는 다음과 같다. 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. 이러한 트렌드의 변화는 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 메타버스는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대된다. 인공지능은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차는 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024는 새로운 기술 트렌드의 발전을 보여주는 중요한 행사였다. 메타버스, 인공지능, 자율주행차 등 다양한 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.   CES 2024, 생성형 AI의 시대를 열다 생성형 AI 기술은 기존 AI 기술이 데이터를 분석하고 예측하는데 주로 활용되던 것과 달리, 새로운 정보를 직접 생성해내는 기술이다. 이러한 기술은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대되며, 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 생성형 AI 기술은 메타버스의 활성화에 기여할 것으로 보인다. 메타버스는 현실 세계와 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대되는 기술이다. 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼이다. 메시를 통해 사용자들을 가상 세계에서 서로 만나고 협업할 수 있는데, 이때 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자의 얼굴을 가상 세계에서도 생생하게 구현할 수 있다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치이다. RTX 4090은 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 메타버스를 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 공간으로 만들어줄 것으로 기대된다. 삼성SDS의 ‘Gen AI’는 기업의 비용 효율화와 업무 생산성 향상에 도움을 주는 생성형 AI 서비스이다. Gen AI는 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화하거나, 새로운 콘텐츠를 창작하거나, 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 인공지능 작가는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있다. 또한, 인공지능 디자이너는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 제품과 서비스를 디자인할 수 있다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 다양한 분야에서 인공지능의 활용을 확대시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 생성형 AI 기술이 크게 주목받으면서, 생성형 AI의 시대가 열리고 있음을 알 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고, 새로운 미래를 만들어갈 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 발전을 위한 과제가 남아 있다. 첫째, 생성형 AI 기술의 정확성과 신뢰성을 높이는 것이 필요하다. 생성형 AI 기술을 활용하여 생성된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있어야 한다. 둘째, 생성형 AI 기술의 윤리적 문제를 해결해야 한다. 생성형 AI 기술을 악용하여 허위 정보나 가짜 뉴스를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 생성형 AI 기술의 보안성을 강화해야 한다. 생성형 AI 기술을 해킹하여 중요한 정보를 탈취하거나, 악성코드를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 이러한 기술의 발전을 위해서는 정확성과 신뢰성, 윤리성, 보안성 등을 고려하여 발전 방향을 설정해야 할 것이다.   자율주행 차량 및 UAM의 발전 CES에서 자율주행 차량과 UAM은 최근 몇 년간 가장 눈에 띄는 기술 발전 중 하나로 자리잡았다. 이들 기술의 진화는 단순한 교통수단의 변화를 넘어 우리의 생활 방식과 도시 구조에 깊은 영향을 끼치고 있다. 자율주행 차량 기술은 처음 CES에 소개되었을 때부터 꾸준히 발전해왔다. 초기에는 주로 기술적인 가능성에 초점을 맞췄으며, 간단한 자동화 기능과 센서 기반의 주변 환경 인식 능력이 강조되었다. 최근 CES에서는 자율주행 차량이 완전 자율주행 단계에 접근하고 있음을 보여준다. 이들 차량은 더욱 정교한 센서, AI 기반의 의사결정 시스템, 그리고 첨단 통신 기술을 통해 복잡한 도로 환경에서도 안전하게 주행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. UAM은 비교적 최근에 CES에 등장한 개념이다. 초기 단계에서는 주로 개념적인 디자인과 잠재적인 운영 모델에 중점을 두었다. 한편, CES 2024에서는 UAM 기술이 상당한 진전을 보이고 있음을 볼 수 있었다. 현실적인 프로토타입과 실제 운영 계획이 공개되며 이동성, 안전성, 그리고 환경 지속가능성 측면에서의 혁신을 보여주고 있다. 비전과 전략의 진화 측면에서 자율주행 차량과 UAM의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 새로운 비즈니스 모델과 도시 계획에 대한 비전을 제시한다. 예를 들어, 이들 기술은 공유 경제, 스마트 시티, 그리고 지속 가능한 교통 체계의 구축에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. CES에서 볼 수 있듯이, 자율주행 및 UAM 분야의 기업들 사이에서는 격렬한 기술 경쟁이 펼쳐지고 있다. 이러한 경쟁은 기술 혁신을 촉진하는 동시에 전통적인 자동차 제조사, 기술 회사, 신생 기업 간의 경계를 허물고 있다. 예를 들어, 구글과 같은 기술 대기업이 자율주행 기술을 개발하는 동시에, 전통적인 자동차 제조사도 AI와 첨단 센서 기술을 적극적으로 통합하고 있다. 이러한 발전은 우리가 앞으로 목격하게 될 교통 및 이동성의 혁명적 변화를 예고하고 있다. 도시 및 사회 구조에 미치는 영향 측면에서 자율주행 차량과 UAM 기술의 발전은 도시 계획 및 교통 시스템의 근본적인 변화를 가져올 것으로 보인다. 예를 들어, 자율주행 차량은 도심 교통 혼잡을 완화하고, 사고율을 줄이며, 주차 공간의 필요성을 감소시킬 수 있다. UAM은 도시 내 수직 이동의 가능성을 열어주어, 도심 공간의 활용도를 높이고 교통 체계의 새로운 차원을 제공할 것이다. 환경 지속가능성에 대해 고려할 때 이러한 기술은 환경 지속가능성에 대한 중요한 고려를 반영한다. 전기 자율주행 차량과 UAM은 화석 연료의 사용을 줄이고, 도심 내 대기 오염을 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 미래의 이동성 전략에서 이러한 기술적 발전은 기업들이 미래의 이동성 전략을 재고하게 만들고 있다. 자율주행 및 UAM 기술은 새로운 시장 기회를 모색하고, 사용자 경험을 개선하며, 운영 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 자율주행 차량과 UAM의 발전은 CES를 통해 세계에 선보인 혁신적인 기술의 진화를 상징한다. 이들 기술은 우리의 일상 생활, 교통 시스템, 그리고 환경에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되며, 지속적인 발전과 혁신을 통해 미래의 모습을 형성해 나갈 것이다. 이는 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 우리 사회와 경제의 구조 자체를 변화시키는 중대한 이정표가 될 것이다.   새로운 생활 양식의 도래 모빌리티 기술의 발전은 운전 및 교통 체험을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율주행 차량의 보급은 운전자에게서 운전의 부담을 덜어주며, 더 안전하고 편안한 여행을 가능하게 한다. 또한, UAM은 특히 도심 지역에서의 이동성을 크게 개선할 것으로 기대된다. 도시 구조의 변화에서 모빌리티 기술은 도시 계획과 인프라에도 중대한 영향을 미친다. 자율주행 차량과 UAM의 도입은 도심 내 교통 혼잡을 감소시키고, 도로 및 주차 공간의 필요성을 줄일 수 있다. 이는 도시 공간을 더 효율적으로 활용하고, 녹지 공간이나 여가 시설로의 전환을 가능하게 할 수 있다. 자동차 회사들의 생존경쟁에서 전통적인 자동차 제조사들은 모빌리티 기술의 발전에 따라 새로운 경쟁 환경에 직면하고 있다. 예를 들어 토요타, 현대자동차, BMW, 메르세데스-벤츠는 자율주행 기술과 전기차 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이들은 기존의 자동차 제조 방식을 넘어서는 새로운 비즈니스 모델을 모색하고 있다. 테슬라와 BYD같은 신생 기업들은 처음부터 전기차와 자율주행 기술에 중점을 두고 시장에 진입했으며, 혁신적인 기술과 서비스로 기존의 자동차 회사들과 차별화를 시도하고 있다. 모빌리티 기술은 개인의 일상 생활에도 많은 변화를 가져올 것이다. 예를 들어, 자율주행 차량의 보급은 개인의 이동성을 증가시키고, 여행 시간을 더욱 유익하게 활용할 수 있도록 할 것이다. UAM의 도입은 도심 내 이동 시간을 크게 줄여주어, 개인의 생활 리듬과 여가 활동에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이러한 변화는 모빌리티 기술이 단순한 이동 수 단인 이동 수단의 발전을 넘어, 우리의 일상 생활과 도시 환경, 그리고 사회 전반의 구조에 영향을 미치는 중대한 변화의 바람을 일으키고 있음을 의미한다. 주요 자동차 회사들은 이러한 변화에 대응하여 새로운 전략을 수립하고 있다. 이들은 전통적인 자동차 제조에서 벗어나 모빌리티 서비스 제공자로 전환을 모색하고 있다. 예를 들어, 토요타와 현대자동차는 자율주행 및 전기차 기술에 대한 연구 개발을 강화하고 있으며, 테슬라는 배터리 기술과 자율주행 소프트웨어에서 혁신을 지속하고 있다. 이러한 경쟁은 기존의 자동차 회사들이 새로운 기술과 비즈니스 모델을 빠르게 채택하도록 촉진하며, 동시에 산업 내 협력과 파트너십의 기회도 증가시키고 있다. 모빌리티 기술은 단순한 교통수단의 발전을 넘어, 우리의 일상, 사회, 그리고 환경에 깊이 있는 변화를 가져올 것이다. CES의 역사를 거슬러 올라가면, 인공지능(AI)과 모빌리티 기술이 어떻게 상호작용하고 시너지를 발휘하는지 명확히 볼 수 있다. 이들 기술의 결합은 사용자 경험, 기술 발전 및 사회 인프라 측면에서 혁신적인 변화를 가져왔다. “우리는 기술을 통해 소비자의 쇼핑 경험을 혁신합니다. 우리는 기술을 통해 온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 고객의 니즈와 원하는 것을 파악하고, 그에 맞는 제품과 서비스를 제공합니다. 우리는 기술을 통해 고객의 삶을 개선하고, 지역 사회에 기여하는 월마트를 만들어갑니다.” - 더그 맥밀런(월마트 CEO)   CES에서 AI의 발전 초기 단계인 2010년대 초반 AI 기술은 주로 간단한 명령 해석과 자동화 작업에 초점을 맞췄다. 중기 단계인 2010년대 중반에는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 AI가 큰 발전을 이루었다. 2020년대 들어서는 생성형 AI, 딥러닝을 활용한 복잡한 데이터 분석, 그리고 인간과 유사한 학습 및 의사결정 능력을 보유한 AI가 주목을 받기 시작했다. AI는 차량의 센서 데이터를 분석하여 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로 안전한 주행 경로를 결정한다. 이는 차량이 복잡한 도로 상황에서도 효과적으로 운행할 수 있도록 한다. UAM 시스템에서 AI는 UAM의 운항 계획, 항로 관리 및 교통 제어에서 핵심적인 역할을 한다. AI는 다양한 기상 조건 및 도심 환경에서 안전한 비행 경로를 계획하고, 실시간으로 교통 상황을 조정한다. AI는 모빌리티 기술의 효율성과 안전성을 크게 높인다. 예를 들어, AI의 실시간 데이터 분석 능력은 차량의 사고 위험을 감소시키고, UAM 운항의 정확성을 높인다. 사용자 측면에서 AI는 사용자 경험을 풍부하게 하고, 개인화된 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 내에서는 AI가 승객의 선호도에 맞춰 엔터테인먼트, 경로 최적화 등의 서비스를 제공할 수 있다. 사회 인프라 측면에서 AI와 모빌리티 기술의 통합은 도시 교통 체계와 공공 안전에 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, AI는 교통 흐름을 최적화하고, 교통사고를 감소시키는데 기여하여 보다 효율적이고 안전한 도시 환경을 조성한다. 이러한 상호작용과 시너지 효과는 AI와 모빌리티 기술이 단순한 이동 수단을 넘어, 우리의 생활 방식과 사회 구조를 혁신적으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다. CES에서 선보이는 이러한 기술은 미래의 모빌리티와 도시 생활에 대한 새로운 비전을 제시하며, 사람들의 삶을 더 안전하고, 편리하며, 지속 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것이다. “우리는 기술을 통해 우리의 삶, 일, 이동, 제작 방식을 개선합니다. 우리는 기술을 통해 지능형 인프라, 지속 가능한 에너지, 디지털 산업, 스마트 건물, 자율 주행 등의 분야에서 혁신을 보여줍니다. 우리는 기술을 통해 세계 최고의 기술 기업으로서, 사람들의 삶의 질을 높이는 회사를 만들어갑니다.” - 롤랜드 부시(지멘스 CEO)   눈에 띄는 신제품과 서비스 소개 CES 2024에서는 다양한 기업들이 혁신적인 신제품과 서비스를 선보였다. 각 제품과 서비스는 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 창의적인 접근과 고도의 혁신을 담고 있었다. 여러 기업에서 선보인 AI 음성비서는 사용자의 말을 더 정확히 이해하고, 복잡한 요청에도 능숙하게 대응한다. 이들 음성비서는 기기 제어, 정보 검색, 일정 관리 등 다양한 기능을 제공하여 사용자의 일상을 더욱 편리하게 만들어준다. 스마트홈 기술은 집안의 여러 가전 제품과 시스템을 통합하고, AI를 통해 이를 자동으로 조절한다. 이 시스템은 에너지 효율을 개선하고, 사용자의 생활 패턴에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 분야에서는 센서 기술, AI 기반의 의사결정 시스템, 향상된 안전 기능 등이 주목을 받았다. 이러한 기술은 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 대폭 향상시키며, 운전자와 승객에게 새로운 경험을 제공한다. UAM 기체는 도심 내 빠르고 효율적인 공중 이동을 가능하게 한다. 이 기체들은 저소음, 고효율, 그리고 안전성을 갖추고 있으며, 미래 도시 교통의 새로운 해결책으로 제시된다. 웨어러블 기술은 건강 모니터링, 피트니스 추적, 심지어 감정 상태의 분석까지 가능하게 하는 다양한 신제품을 선보였다. 이러한 기기들은 일상 생활에서 사용자의 건강을 지원하고, 데이터를 통해 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. 이러한 신제품과 서비스들은 기술의 최신 동향을 반영하며, 사용자의 삶에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. CES 2024는 이러한 기술들이 앞으로 우리의 생활 방식과 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하는 중요한 이정표가 되었다.   한국 기업들의 비중과 혁신 LG전자는 스마트홈 기술을 통해 사용자의 일상을 혁신적으로 변화시키는 제품들을 선보였다. 집안의 다양한 가전 제품을 AI 기술로 연결하고 최적화하여 사용자에게 편리함을 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사용자 경험을 중심으로 한 AI 기반 제품을 대거 출품했다. 특히, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트폰과 가전 제품이 주목을 받았다. 현대자동차는 UAM 기체 ‘e-Volt’를 선보이며, 미래 도시 교통의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기체는 혁신적인 설계와 기능으로 주목받았다. 한국 기업들은 이번 CES에서 혁신상을 다수 수상하며 그 기술력을 세계적으로 인정받았다. 특히 LG전자와 삼성전자는 각각 스마트홈 기술과 AI 기반 사용자 경험 혁신 분야에서 주목받았다. 현대자동차 역시 UAM 분야에서 혁신을 인정받아 상을 수상했다. 이러한 수상은 한국 기업들이 글로벌 기술 시장에서 중요한 역할을 하고 있음을 입증한다. 한국 기업들은 지속적인 연구개발과 혁신을 통해 세계 시장에서의 입지를 강화하고 있으며, 이는 글로벌 기술 발전에 기여하고 있는 것으로 평가된다. CES 2024에서의 한국 기업들의 활약은 기술력뿐만 아니라 혁신적인 아이디어와 전략이 결합된 결과이다. 이러한 성과는 한국이 글로벌 기술 무대에서 중요한 플레이어로 자리매김하고 있음을 보여주며, 앞으로도 지속적인 기술 혁신과 성장이 기대된다. 한국 기업들의 이러한 성공은 기술 발전의 새로운 장을 여는 동시에, 세계 기술 시장에서의 한국의 영향력을 더욱 강화할 것으로 보인다.   CES 2024 트렌드 맵 CES 2020부터 해마다 트렌드 맵을 만들기 시작했는데 올해로 5번째이다. 1967년부터 시작한 CES를 해마다 정리한 내용에 새로운 해의 CES 주요 내용을 연결해 본다. 이렇게 만들다 보면 나만의 인사이트를 연결하고, 현장을 가보지는 못했지만 간접적으로 뭔가 얻기 위해 노력해 본다. 맵을 보면서 새로운 영감이나 아이디어가 하나라도 나오면 보람될 것 같다. 국민대학교 정구민 교수, 삼정 KPMG에서 제공한 프리뷰를 통해 CES 2024의 주요 내용을 학습하고, 각종 미디어 및 각 분야 전문가들이 CES 현장에서 전해주는 생생한 소식들을 바탕으로 CES 2024 트렌드 맵을 준비하였다. 당초 계획은 깨알같은 정보들을 나열하여 상세 맵을 만들려고 시도하였다가, 여러 매체에서 전하는 소식들의 일관성 특히 트렌드 키워드가 서로 상의한 부분들이 있어서 혼란을 겪었다. 그리고, 생성형 AI인 챗GPT4, 바드, 클로바X를 이용하여 손쉽게 칼럼을 써 볼 수 있을 것이라는 기대를 가지고 실제로 2시간만에 다 쓰긴 했다. 그런데, 자세히 보니 CES 2023의 내용을 기반으로 작성되어서 적잖이 놀랐다. 목차에 따라 작성된 내용들의 사실관계를 일일이 확인하느라 시간이 더 걸렸다. 일부 내용은 차용했지만, 대부분 유투브를 다시 듣고 분석해서 작성하였다. 유투브는 빙 코파일럿(Bing Copliot)이 도움이 될 것이라고 생각했는데 1일 사용량의 한계로 낙담하다가, 유투브 자체에 스크립트 및 요약 기능이 있어서 편하게 사용하였다. 작업 과정에서 느낀 점은, 특히 바드는 현재 일어나는 일을 알려 줄 것이라는 기대를 가졌는데, 당장 현재 일어나는 일에 대해서는 아직 구체적이거나 정확한 내용을 뽑아내는 데에는 어려움이 있었다. 클로바X도 마찬가지였다. 기존에 학습된 지나간 내용은 잘 정리해주고 아이디어도 주지만, 현재 벌어지는 내가 필요로 하는 것은 아직도 갈 길이 멀었구나 하는 생각이 들었고, 도구로만 써야지 맡겨서는 안 되겠다는 생각을 가지게 되었다. 어쩌면 이런 것들이 현재 벌어지는 현상에서 거쳐가는 일상이라 생각이 된다. 자만하지 말고, 너무 믿지도 말고, 장동선 교수가 언급한 ‘아이덴티티(Identity)’, 즉 존재의 본질을 충실히 해야 할 것이다. 생성형 AI에 대한 사람들의 기대감이 커질 수록 실망도 커질 것이다. 하지만, 이미 일정 부분 생성형 AI가 곳곳에 뿌리를 내렸기 때문에 단순 트렌드가 아니라 우리의 삶에 스며들어 가는 과정에 있다. 지속적으로 관찰하고 적응하고 도전하고 개인적인 삶을 발전시켜 나가야 할 것이다. CES 2025 트렌드 맵은 1년을 준비해 볼 생각이다. 1월부터 나타나는 생성형 AI의 활용들을 지속적으로 정리하여 올 연말에는 그럴싸한 맵이 만들어질 것 같다. 그리고 프리뷰처럼 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’ 분들과 미리 나눔의 시간을 보내 보려고 한다.   ▲ CES 2024 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.