파수가 차세대 데이터 보안 관리 설루션인 ‘Fasoo DSPM’을 출시했다. SaaS(서비스형 소프트웨어)로 제공되는 Fasoo DSPM은 멀티/하이브리드 클라우드 등에 흩어진 데이터의 보안 현황을 한 눈에 파악하고, 취약점에 대응하거나 컴플라이언스를 준수할 수 있도록 지원한다. 멀티 및 하이브리드 클라우드 확산으로 데이터가 분산돼 관리 사각에 놓이는 문제가 심화됨에 따라, 전세계적으로 DSPM(Data Security Posture Management, 데이터 보안 태세 관리)은 차세대 데이터 관리 방안으로 주목받고 있다. 클라우드를 활용하거나 디지털 트랜스포메이션을 실현하는 모든 기업 및 기관은 클라우드 기반 애플리케이션과 스토리지에서 사용되는 데이터를 통합적으로 관리하기 위해 DSPM을 필수로 여기고 있다.     이번에 출시된 파수 DSPM은 다양한 클라우드 저장소 등에 산재한 데이터를 식별 및 분류하고 보안 현황을 시각화해 제공한다. 특히 관리되지 않는 다크/섀도 데이터를 포함해 개인정보 등을 자동 검출하고 분류할 수 있어 민감정보를 세밀하게 관리할 수 있다. 파수 DSPM은 간결한 메뉴 및 편의 기능을 포함한 직관적인 대시보드가 특징으로, 저장소별 위치와 개별 데이터의 암호화 상태, 노출 위험 현황 등을 한 화면에서 간편하게 확인할 수 있다. 개인정보보호법을 비롯 GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS와 같은 국내외 다양한 컴플라이언스 규정 준수 상태 등도 저장소 및 데이터 단위로 한 눈에 보여준다. 또한 저장소 보안 상태를 평가해 위험도 순위를 제공하며, 보안 요소별 필터를 통한 취약점 확인도 가능해 데이터 관리의 사각지대를 찾아 민첩하게 대응할 수 있다. 세부적인 정책 설정도 가능해 저장소 단위별로 정책을 설정할 수 있고, 접근 권한 단위의 일괄 정책 적용이나 컴플라이언스 규정별 검출 정책 설정도 지원한다. 이는 지역별 저장소를 운영하는 경우 해당 지역에서 요구하는 데이터 주권 요건을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 한다. 이 외에도 중복 데이터를 식별 및 관리할 수 있어 클라우드 운영 비용을 절감하는 효과도 기대할 수 있다. 한편 파수 DSPM은 클라우드 선도 기업 메가존클라우드와 업무협약을 통해 향후 메가존클라우드의 서비스로도 제공될 예정이다. 파수의 조규곤 대표는 “대다수의 조직에 클라우드 활용이 보편화됐지만 데이터가 어디에 어떻게 존재하는지 파악조차 하지 못해 보안 위협이 급증하고 있다”며, “클라우드 환경에서의 데이터 관리에 있어 DSPM은 필수적”이라고 설명했다. 이어 조 대표는 “데이터 가시성을 제고하는 파수의 DSPM은 다양한 클라우드의 데이터 보안 현황 파악과 대응, 민감정보 관리, 컴플라이언스 준수 등 차세대 데이터 관리의 역량을 제공한다”고 말했다.

시놀로지는 엔터프라이즈 백업 소프트웨어, 서버 및 백업 스토리지를 통합한 새로운 데이터 보호 어플라이언스 라인인 액티브프로텍트(ActiveProtect)를 출시했다고 발표했다. 복잡한 데이터 보호를 간소화하도록 설계된 액티브프로텍트는 포괄적인 플랫폼 지원, 고급 보안 및 확장성을 제공하며, 투명한 가격 모델을 갖추고 있다는 점을 내세운다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 백업, 복구 및 관리를 단일 어플라이언스에 결합한 설루션으로, 별도의 하드웨어 및 소프트웨어, 사이징(sizing), 구매 및 유지 관리가 필요하지 않다. 직관적인 단일 인터페이스를 통해 PC, 맥, 파일 및 물리적 서버, 가상 컴퓨터, 데이터베이스 및 마이크로소프트 365 서비스를 보호한다.     액티브프로텍트 매니저(APM) 콘솔은 최대 15만 개의 워크로드 또는 2500개의 사이트를 보기 및 모니터링할 수 있도록 지원하여 확장성, 엔터프라이즈급 데이터 가시성 및 제어를 제공한다. 사이버 위협으로부터 보호하기 위해 불변 백업, 에어 갭(air-gap) 기능 및 규정 준수를 지원하며, 글로벌 소스 측 중복 제거를 통해 빠른 증분 백업을 제공하여 네트워크 부하를 최대 99%까지 줄이고 스토리지 소요를 50%까지 줄여 백업 성능을 강화하는 한편 운영 비용을 최소화한다. 액티브프로텍트는 일회성 구매로 전체 플랫폼 지원 및 완전한 고급 보호 기능에 액세스할 수 있으며 추가 구독이 필요 없다. 백업 서버 관리도 최대 세 개까지는 라이선스가 필요 없으며, 더 많은 장치를 포함하는 대규모 배포를 위해서는 선택적으로 CMS 라이선스를 사용할 수 있다. 시놀로지의 지아유 류 (Jia-Yu Liu) 상무는 “데이터 보호는 비즈니스에 부담이 아닌 힘을 실어줘야 하는 것”이라면서, “액티브프로텍트는 시놀로지의 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링 전문성과 고객과의 긴밀한 협력을 통해 얻은 통찰력을 구현한다. 우리는 액티브프로텍트가 기업의 데이터 보호에 대한 기대를 뛰어넘을 것이라고 확신한다”고 말했다.

현장에서 얻은 것 No. 20   “디지털 시대에서는 변화가 유일한 상수입니다.” - Perplexity.ai “변화는 승리의 유일한 상수다.(Change is the only constant in victory.)” 미국 프로 풋볼의 전설적인 감독인 빈스 롬바디가 남긴 말이다. 디지털 시대에도 변화가 유일한 상수일 것이다. 변화는 불가피하며 성공적으로 대응하는 조직만이 승리할 가능성이 높다는 메시지를 담고 있다고 흔히들 말한다. 2025년 제조업의 디지털 대전환은 어느 해보다 더 ‘AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 융합이 가져올 미래’에 직면할 것 같다. AI와 PLM의 시너지, 초지일관의 운영 철학, 트리플 레볼루션의 시대, 하이퍼 오토메이션과 비즈니스 프로세스의 진화를 염두에 두어야 할 것이다. CES 2025의 핵심 키워드인 몰입(drive-in)은 ‘연결하고 문제를 해결하며, 새로운 가능성을 찾아내 변화에 적극적으로 참여하자(connect, solve, discover, dive In)’는 메시지가 담겼다. AI 시대로 드라이브 인에는 초연결, AI 리스크&보안, 비즈니스 모델 혁신, 지속가능성, 라이프스타일, 디지털 헬스, 콘텐츠, 모빌리티, 공간 컴퓨팅, 인간 안보 등의 키워드를 주목해 볼 만하다. 새해의 시작은 희망으로 가득 채워서 새로운 변화에 대응하는 힘을 길러야 하겠다. “성공적인 혁신의 기폭제는 언제나 동기부여다.” - 클레이튼 크리스텐슨   AI와 PLM의 시너지 AI와 PLM의 결합은 더욱 지능적이고 효율적인 제품 개발 프로세스를 가능하게 하며, 특히 생성형 AI의 도입은 데이터 파편화, 시간 소모적 작업, 의사결정 지원 등의 문제를 해결할 것으로 기대된다. 아직은 이르지만, 제조 현장에서 AI와 PLM의 결합은 혁신적인 변화를 주도하게 될 것이다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI), AI 거버넌스, 위험정보 보안 등 10가지 핵심 기술 트렌드가 제조업의 미래를 형성하고 있다. 이러한 기술은 제품 개발 프로세스를 더욱 효율적이고 지능적으로 만들어가고 있다. PLM 솔루션에도 AI 기능이 속속 들어오고 있다. 이런 흐름을 잘 이용하려면 무엇보다도 고려해야 할 사항이 OOTB, 그리고 클라우드이다. 시스템간 통합(integration)이 여전히 걸림돌이다. 앞으로는 IT 전략을 다시 되돌아봐야 할 때라고 생각된다. 늘 익숙한 길로 갈 것인지, 당장은 불편하더라도 궁극의 편리함으로 갈 것인지. 세상은 갈수록 변해 가고 있는 중이다. 그 속에서 과거를 움켜지고 있을 것인지, 새로운 도전을 즐길 것인지 매번 선택의 중심에 있다. 디지털 트윈 기술은 물리적 제품과 가상 모델을 실시간으로 연결하여 제품 개발과 생산 과정의 효율성을 획기적으로 향상시키고 있다. 디지털 트윈 기술은 제품 개발 시간을 20~50% 단축시키고, 품질 문제를 25% 감소시키는 등 큰 영향을 미치고 있다.  AI 기술이 PLM 시스템에 통합되면서 다음과 같은 특징을 보이고 있다. 지능형 데이터 분석은 대량의 제품 데이터를 신속하게 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출한다. 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 트렌드와 잠재적 문제를 예측한다. 자동화된 의사결정은 반복적인 작업을 자동화하고 데이터 기반의 의사결정을 지원한다. 개인화된 사용자 경험은 AI를 활용한 직관적인 인터페이스로 사용자 경험을 향상시킬 것이다. 생성형 AI 기술은 PLM 프로세스에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 요구사항 관리는 자연어 처리 기술을 활용하여 문서, 비디오 등 다양한 소스에서 요구사항을 자동으로 추출하고 분석한다. 데이터 재사용은 기존 데이터를 분석하여 새로운 제품 개발에 활용할 수 있는 패턴과 관계를 식별한다. 가상 지원 및 고객 지원으로 대화형 인터페이스를 통해 사용자 지원과 작업 자동화를 제공한다. 특히, 설계 최적화는 AI가 제안하는 최적의 설계 옵션을 통해 제품 성능을 향상시키며, 엔지니어링 AI(engineering AI)를 실현시켜 나갈 것이다. 데이터 기반 의사결정과 예측 분석은 AI와 PLM의 결합에서 데이터 기반 의사결정을 강화시키는 방향으로 진화할 것이다. 실시간 모니터링은 IoT 센서와 AI 분석을 통해 제품 성능을 실시간으로 모니터링한다. 예측 유지보수는 장비 고장을 사전에 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 가동 시간을 최적화하며, 공급망 최적화는 AI 알고리즘을 사용하여 공급망 프로세스를 효율화하고 리드 타임을 단축한다. 품질 관리는 AI 기반 이미지 인식 기술을 활용하여 제품 검사를 자동화하고 결함을 감지할 것이다. AI는 PLM의 전체 프로세스를 최적화하여 다음과 같은 이점을 제공할 전망이다. 제품 개발 주기 단축은 반복적인 작업을 자동화하고 지능적인 개선 사항을 제안하여 시장 출시 시간을 단축한다. 비용 절감은 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 비효율성을 식별하고 제거하여 상당한 비용 절감을 실현한다. 혁신 촉진은 AI 기반 분석을 통해 새로운 제품 아이디어와 개선 사항을 도출한다. 지속가능성 향상은 제품의 전체 수명 주기에 걸친 환경 영향을 분석하고 최적화하여 지속가능한 제품 개발을 지원한다.  “작은 변화가 큰 차이를 만든다.(Small change can make big difference.)” - 파울 폴먼   ▲ 2025 제조업의 디지털 혁명 로드맵(map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   초지일관의 운영 철학 ‘처음 세운 뜻을 끝까지 이루고 나간다’는 의미의 초지일관 정신은 PLM의 철학과 유사하며, 제조업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 가치로 자리잡고 있다. AI의 자동화와 도입 가속화, 지속가능성 통합, 디지털 고객 경험 강화 등이 주요 추진 방향으로 설정되어 있다. 기업의 코어 비즈니스를 기반으로 확장할 수 있는 방향으로 초지일관의 운영 철학을 구사하는 것이 중요할 것 같다. “기술은 단순한 도구가 아니라 인간과 사회의 미래를 함께 나아가는 파트너이다.” - 수잔 웨인쉔크   트리플 레볼루션의 시대 2025년을 향해 나아가는 제조업계는 ‘트리플 레볼루션’이라는 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. 바이오 헬스케어, 에너지, AI 등 세 가지 핵심 영역에서 혁신이 동시에 진행되며, 이는 세계 경제와 여러 산업 분야에 지대한 영향을 미칠 전망이다. “생존하는 것은 가장 강한 종도 아니고, 가장 지적인 종도 아니다. 변화에 가장 잘 대응하는 종이다.” - 찰스 다윈   하이퍼 오토메이션과 비즈니스 프로세스의 진화 하이퍼 오토메이션은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 등 다양한 기술을 통합 활용하는 전략이다. 이는 PLM 수명주기 관리의 중요성을 더욱 부각시키며, 모든 산업에 걸쳐서 비즈니스의 생산성과 경쟁력을 극대화하는 핵심 동력이 되고 있다. 이러한 변화는 글로벌 제조업 생태계에서 PLM의 역할을 더욱 중요하게 만들고 있으며, 규정 준수와 감사에 대비한 포괄적인 PLM 수명주기 관리 전략의 중요성을 강조하고 있다.   2025년을 향한 제조기업의 새로운 여정을 시작하며 우리는 지금 역사적인 변곡점에 서 있다. 미래를 선도하기 위한 세 가지 핵심 전략은 다음과 같다. 첫째, 하이퍼오토메이션을 통한 비즈니스 프로세스의 완전한 디지털화를 이루도록 지속적으로 진화하여야 한다. AI, ML, RPA를 통합적으로 활용하여 모든 업무 프로세스를 자동화하고 최적화해야 한다. 둘째, 트리플 레볼루션(바이오 헬스케어, 에너지, AI)의 시대에 맞춰 기업의 혁신 역량을 강화해야 한다. 이는 단순한 기술 도입이 아닌, 기업 문화와 조직 전체의 변혁을 의미한다. 셋째, 엔지니어링 AI의 도입과 PLM의 진화를 통해 글로벌 경쟁력을 확보해야 한다. 단순한 디지털 전환이 아닌, 기업의 생존과 직결된 과제이다. ‘처음 세운 뜻을 끝까지 이루고 나간다’는 초지일관의 정신으로 변화와 도전의 시대를 헤쳐나가야 한다. 위험 정보 보안부터 AI 거버넌스까지, 새로운 도전 과제가 우리를 기다리고 있다. 하지만 이러한 도전은 곧 기회가 될 것이다. 지금 우리에게 필요한 것은 단순한 기술 도입이 아닌, 근본적인 혁신에 대한 결단이다. 2025년, 어떤 모습으로 이 거대한 변화의 물결 속에서 승자가 되어 있을까? 변화하지 않는 것은 오직 변화 뿐이다. 이제 행동할 때이다.   ■ 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.

▣ 연구배경 및 목적 ○ 최근 정부는 직접공사비 산정기준을 시공 여건에 맞게 개선하고, 급등한 물가상승분이 공사비에 적정하게 반영될 수 있도록 물가반영 기준을 조정하는 방안 등 건설시장 정상화를 위한 지원방안을 발표하였음 ○ 이러한 상황에서 건설업계는 국방부 시설공사에 대한 품의 할증 누락, 공사기간 부족, 설계변경 불허 등 입찰 및 계약제도 상의 문제점을 지속적으로 제기하고 있음 ○ 특히, 국방부의 소규모 시설공사를 원도급으로 주로 수행하고 있는 전문건설업의 적정공사비 확보는 매우 시급한 상황임 ○ 이에 따라 본 연구의 목적은 전문건설업을 중심으로 국방부 시설공사의 적정공사비 확보를 위한 입찰 및 계약제도 개선 방안을 마련하는 것임   ▣ 연구방법 및 기간 ○ 본 연구는 다음과 같은 방법으로 연구를 수행하였음 - 국방부 시설공사에 참여한 전문건설업체의 실적 현황을 분석함 - 국방부 시설공사 입찰 및 계약제도 등 관련 문헌을 검토함 - 국방부 시설공사에 참여한 전문건설업체의 인터뷰 조사 및 설문조사를 통해 공사의 특성과 문제점, 개선 방향 등을 도출함 - 연구 내용과 전문가 자문을 통해 국방부 시설공사 입찰 및 계약제도의 개선 방안을 마련함 ○ 연구기간: 2023. 5. 1 ~ 2024. 4. 30   ▣ 연구내용 ○ 본 연구에서는 다음과 같은 총 5개의 개선 방안을 제시함 - 첫째, 국방부 시설공사의 설계변경 절차 간소화 및 설계변경 최소화 규정에 대한 개선이 필요함 - 둘째, 국방부 시설공사의 적정공사비 산정을 위한 품의 할증 기준에 대한 보완이 이루어져야 함 - 셋째, 국방부 시설공사의 적정공사비 산정을 위한 기준단가 검증 절차의 강화가 필요함 - 넷째, 국방부 소규모 시설공사에 대한 설계기준 및 공사비 산정 기준이 마련되어야 함 - 다섯째, 대한전문건설협회와 연계한 교육 및 매뉴얼 배포를 통해 군부대 관계자의 역량 강화가 필요함   ▣ 기대효과 ○ 본 연구결과는 국방부 시설공사에서 전문건설업체의 적정공사비 확보를 위한 제도 개선의 기초자료로 이용될 수 있음 - 추가로 국방부 시설공사 관계자에 대한 인식조사의 연구가 수행된다면 보다 실효성 있는 개선안이 마련될 수 있을 것임   출처 : 대한건설정책연구원

엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.

디지털 데이터의 정리에 관하여   한 해를 마무리하고 새해의 계획을 세우는 12월이 되었다. 새해를 맞이하며 새로운 계획을 준비하는 것도 중요하지만, 새해를 맞이하기 전에 지나가는 한 해를 정리하는 것도 중요하다. 물리적인 정리뿐 아니라 디지털적인 정리도 중요하다. 일을 하거나 작업을 하는 주변 환경에 대한 정리도 중요하겠으나, 작업을 하는 대상인 디지털 파일에 대한 관리도 매우 중요하다. 이 글에서는 컴퓨터나 모바일 환경에서 사용하는 파일의 관리에 대해서 다룬다.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다.  홈페이지 | yangkoon.com   저장 공간 지금 내 컴퓨터의 하드디스크(HDD) 여유 사용 공간을 한 번 확인해 보자. 몇 개월 전이나 1월의 여유 사용 공간과 비교해 보면 그 차이가 어떨까? 이전보다 현재가 줄어든 것이 일반적일 것이다. 스마트폰의 사용 가능 공간도 마찬가지일 것이다. 매일 쌓이는 사진, 동영상으로 저장 공간은 계속해서 부족해져 간다.  대부분의 기업은 관련 규정을 통해서 문서의 보관 기간을 설정하여 일정 기간 동안은 문서를 보관하고, 보관 기간이 지나면 문서를 파기한다. 기업의 문서를 보관하기 위한 문서 창고의 크기가 물리적으로 무한하다면 굳이 생산된 문서를 없애지 않고 계속해서 보관해도 될 것이다. 하지만 물리적으로 정해진 저장 공간이 있기 때문에, 생산되는 모든 문서를 계속 보관하고 있을 수는 없다. 주방의 선반, 냉장고에 보관된 음식물의 유통기한이 지나면 버린다. 유통기한이 지난 음식은 먹을 수 없기 때문이다. 파일도 마찬가지이다. 문서로 관리되는 자료는 지정된 보관 기간이 지나면 파기한다. 디지털 영역에서도 마찬가지이다. Exploding Topics(https://explodingtopics. com/blog/data-generated-per-day)에 따르면, 디지털 세계가 하루에 만들어내는 정보량은 약 4억 테라바이트에 이른다고 한다. 구글이나 페이스북의 메타와 같은 글로벌 빅테크 기업은 데이터가 곧 자산이니 세계 곳곳에 데이터센터를 지으면서 수많은 데이터를 저장한다. 하지만 빅테크가 아닌 경우는 어떨까? 데이터가 자산이 되는 경우도 있지만 그렇지 않은 경우도 있다. 바로 목적에 맞지 않게 요구되는 목적의 필요 크기보다 큰 크기의 데이터가 그것이다.   그림 1. 전 세계 연간 데이터 생산량   파일 정리 저장 공간을 확보하기 위해 대용량 HDD를 계속 추가하는 것도 어느 시점에는 한계가 있고, 클라우드 서비스를 이용하더라도 용량의 한계는 있다. 네이버는 계정이 있다면 누구에게나 무료로 30GB의 저장 공간을 제공해 준다. 그 이상은 당연히 유료로 사용해야 한다. 구글은 포토 서비스에서 2021년 6월 이전까지는 원본 화질이 아닌 인코딩된 사진은 무제한으로 저장할 수 있도록 해주었으나 지금은 유료로 바뀌었다. 클라우드 서비스는 사용자에게 편리한 저장 솔루션을 제공하지만, 무료 용량의 한계와 유료 정책 변경 등의 문제점도 있다. 이러한 변화로 사용자는 자신의 데이터 관리에 보다 신중한 자세를 취할 필요가 있다. 클라우드 서비스를 이용할 때는 장기적 관점에서 용량, 비용, 서비스 안정성 등을 고려한 데이터 관리 전략을 세우는 것이 중요하다. 클라우드 환경이든 개인 PC나 스마트폰의 저장 용량 기반 데이터 관리든, 어떤 환경에서도 파일 정리는 중요하다. 수기로 결재를 받은 업무용 서류를 시스템에 등록하기 위해 스캐너를 이용하여 디지털 파일로 만드는 경우를 생각해 보자. 보통 스캔을 하는 경우에 고려하는 해상도 옵션은 출력용의 해상도라고 하면 300dpi, 웹 뷰어용으로는 150dpi, 최소 옵션으로 75dpi 정도를 사용하는 것이 일반적이다. 그런데, 업무용 서류를 스캔할 때 해상도를 600dpi로 적용한다고 해보자. 150~300dpi면 충분한 해상도를 과도하게 높여서 파일 크기는 불필요하게 증가한다. 해상도가 2배 증가하면 파일 크기는 4배가 증가한다고 보면 된다. 300dpi로 스캔된 파일 100개를 저장할 수 있는 공간에 600dpi로 스캔된 파일은 30개도 저장하지 못하게 되는 것이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

김덕진 지음 / 25,000원 / 스마트북스   AI 트렌드부터 비즈니스 활용, 프롬프트 엔지니어링, 창작까지 한 권으로 끝! 당장 써먹을 수 있는 AI 도구 50개 사용법 수록! 2025년 AI 트렌드와 활용법. 10여 년 동안 IT 트렌드의 최전선에서 대중들과 함께 호흡해온 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장이 MS, 구글, 애플, 오픈AI, 네이버 등 빅테크 기업들의 최신 전략을 분석하고, 2025년 AI 트렌드를 정리한 책이다.  또한 지난 1년여 간 다양한 강의현장에서 만난 3만여 명 사용자들의 요구를 감안하여, 우리 삶과 일에서 활용도가 높은 AI 도구 50개를 뽑아 활용법을 소개한다. 챗GPT·코파일럿·제미나이 등 범용 AI 도구와 미드저니·픽토리·아이바 등 그림·영상·음악에 특화된 AI들을 업무·학습·창작 활동에 어떻게 써먹을 수 있는지 구체적인 사례와 함께 다룬다. 글·그림·영상·음악 등을 위한 AI부터 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구까지, 이 책 한 권으로 정리할 수 있다. 『AI 2025』(트렌드&활용백과)는 2025년에 일어날 ‘AI 워커 시대’를 미리 준비할 수 있도록 구성한 필독서이다. 저자는 주목할 만한 AI 트렌드부터 당장 써먹을 수 있는 AI 도구 50개 활용법까지 상세히 소개한다. 글·그림·영상·음악 등을 위한 AI부터 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구까지, 일과 생활에서 ‘AI 네이티브 세대’와 함께하려는 분들에게 길잡이가 될 것이다.    AI 빅테크 기업들의 최신 전략 분석과 2025년 AI 트렌드 예측(키워드 10) 1장에서는 세상을 바꾸는 AI 트렌드를 빠르게 따라가는 사람들을 위해 오픈AI, MS, 구글, 애플 등 빅테크 기업들의 최신전략을 분석하고, 2025년 AI 트렌드를 중점적으로 소개한다. 김덕진 소장은 2025년을 ‘AI가 세상을 바꾸는 범용기술로 진화하는 시작점’이라고 규정하고, 2025년을 대표하는 AI 트렌드 키워드로 ‘1. AI 에이전트 르네상스 시대’, ‘2. AI 인터페이스 혁명’, ‘3. 검색의 뉴노멀, AI 검색의 일상화’, ‘4. 멀티모달 AI로 완성되는 로봇 기술’, ‘5. AI 언어모델의 춘추전국시대’, ‘6. AI 시대 데이터 확보 전쟁’, ‘7. AI 크리에이터 이코노미’, ‘8. 동반자가 되는 캐릭터 AI와 AI 인플루언서’, ‘9. AI 길들이는 파인튜닝의 대중화’, ‘10. AI를 둘러싼 법적·윤리적 쟁점 구체화’ 등 10가지로 뽑았다.  아울러 AI의 10가지 트렌드들이 우리의 일과 삶에 어떤 영향을 미칠지 살펴본다. 또한 글로벌 테크 기업들의 『삼국지』를 방불케 하는 AI 시장을 둘러싼 전략들도 엿볼 수 있을 것이다. 챗GPT, 코파일럿, 제미나이 등 최신 업데이트 내용 포함 2장에서는 챗GPT·코파일럿·제미나이·클로드·클로바X 등 다양한 범용 AI들이 글쓰기, 코딩, 데이터 분석, 창작까지 폭넓은 작업을 얼마나 유연하게 지원하는지를 실제 사례와 함께 소개한다. 또한 각 범용 AI들마다 고유한 강점을 소개하며, 각 범용 AI를 내 업무성격에 맞게 어떻게 조합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는지에 대한 가이드도 제공한다.  내 업무 맞춤형 챗봇 만들기, 실용적 예제와 팁 3장에서는 대화형 AI에게 좋은 질문을 하는 방법론을 알아보고, ‘업그레이드’된 프롬프트 엔지니어링 기법들을 소개한다. 4장에서는 내 업무에 맞는 맞춤형 챗봇을 만드는 법을 실었다. 코딩 지식이 없어도 누구나 ‘홍보기사 작성기’ 같은 챗봇을 손쉽게 만들 수 있다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 실용적인 예제와 팁을 가득 담았다. 글·그림·영상·음악, 업무별 생산성 AI 도구 50개 활용법까지! 저자가 지난 1년간 만난 수많은 사람들과 현장의 요구를 반영하여, 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구부터 그리기를 위한 AI 사용법, 비디오와 음악을 위한 AI 사용법까지 알짜배기 생성형 AI 도구 50개의 활용법을 담았다. 김덕진 소장의 특유의 설명 능력으로 AI를 쉽고 재미있게 이해할 수 있을 것이다. 이 중에서 내 업무나 특성에 맞는 것을 골라서 나만의 워크플로를 만들어 보면 큰 도움이 될 것이다. 직장인·대학생·부모 필독서―사전처럼 옆에 끼고 펼쳐보는 AI 활용백과 저자는 우리 삶과 가까운 주제와 함께, 재미나고 쫄깃하게 AI에 대해 설명해 준다. 책을 펴고 단순히 따라해 보는 것만으로도 AI가 무엇이고, 내 일과 삶, 그리고 아이들과의 놀이에서 어떻게 사용할 수 있을지, 또는 AI를 가지고 혼자 어떻게 놀 수 있을지 감이 잡힐 것이다.    직장인이 번거로운 업무의 자동화가 절실할 때, 보고서 쓰기가 막막하고 아이디어가 안 떠올 때, 1인 기업가가 시간과 비용을 아끼고 싶을 때, 대학생이 리포트를 쓸 때, 부모가 아이의 공부·수행평가를 도와줄 때, 비오는 주말에 갑갑한 집에서 아이와 놀아줘야 할 때, 사전처럼 옆에 끼고 항상 펼쳐보는 AI 트렌드&활용백과가 될 것이다.