슈나이더 일렉트릭이 데이터센터 및 IT 전문가를 위한 소프트웨어인 에코스트럭처 IT(EcoStruxure IT)에 새로운 자동 지속가능성 보고 기능을 도입했다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭처 IT는 벤더 중립적인 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 솔루션으로, 탄력적이고 안전하며 지속가능한 IT 데이터센터를 운영할 수 있도록 한다. 단일 IT 랙에서 하이퍼스케일 IT, 온프레미스, 클라우드 및 에지에 이르기까지 안전한 모니터링, 관리, 계획 및 모델링으로 비즈니스 연속성을 제공하는 것이 특징이다. 이는 데이터센터 비즈니스의 성장을 촉진하고, 지속가능성 목표 달성을 가속화할 수 있다. 새롭게 업데이트된 에코스트럭처 IT의 지속가능성 보고 기능은 슈나이더 일렉트릭이 가진 지속 가능성, 규제, 데이터센터 및 소프트웨어 개발 전문 지식과 인사이트를 결합한다. 이용자는 새로운 보고 기능을 통해 보다 쉽게 데이터 모니터링 및 분석이 가능하다. 데이터센터 구역별 PUE를 시간 경과에 따라 추적 및 계산할 수 있으며, 위치별 현재 전력 소비량을 과거와 비교하여 평가할 수 있다. 에코스트럭처 IT의 새로운 모델은 빠르고 직관적이며 사용하기 쉬운 보고 엔진을 제공하여, 고객이 유럽 에너지 효율 지침(EED)과 같은 임박한 규제 요구 사항을 충족하는데 도움을 준다. 이는 EED뿐 아니라 데이터센터 지속가능성과 관련한 대부분의 지표에 대하여 실시간으로 데이터를 측정할 수 있으며, 버튼 클릭 한 번으로 데이터를 바로 공유할 수 있다. 이를 통해 데이터센터 운영자는 과거 데이터 및 동향 분석을 기반으로 데이터센터의 성능을 측정하고 보고할 수 있으며, 인공지능(AI) 및 실시간 모니터링과 결합하여 지속가능성 개선을 위한 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있다. 또한 기존의 힘든 수동 작업 대신, 데이터의 힘을 더 빠르고 쉽게 활용할 수 있어 데이터센터의 환경 영향을 줄일 수 있다.     업그레이드된 에코스트럭처 IT 솔루션은 슈나이더 일렉트릭의 지속가능성 목표 달성을 위한 그린 IT(Green IT) 프로그램의 일부로 기업 내에서 먼저 사용됐으며, 실제로 2023년 미국 켄터키주 렉싱턴에 위치한 스마트 팩토리에서 에너지 소비를 30% 감소하는 성과를 거뒀다. 슈나이더 일렉트릭 글로벌 시큐어파워 사업부의 케빈 브라운(Kevin Brown) 에코스트럭처 IT 부문 수석 부사장은 “슈나이더 일렉트릭은 지속가능성 여정을 중요하게 생각하고 있으며, 지난 3년 동안 고객이 탄력적이고 안전하며 지속 가능한 IT 인프라를 더 빠르고 간단하게 운영할 수 있도록 하는 새로운 소프트웨어를 개발하기 위해 노력했다”면서, “에코스트럭처 IT에 도입된 새로운 보고 기능을 통해 고객은 복잡한 데이터를 좀 더 쉽게 의미 있는 정보로 전환하고, 주요 지속가능성 지표에 대해 보고할 수 있을 것”이라고 전했다. 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭처 플랫폼 구성 중 하나인 에코스트럭처 IT는 사물인터넷(IoT)이 지원되는 전체적인 물리적 인프라 자산에 대한 가시성을 갖췄으며, 벤더와 장소에 구애받지 않는 안전한 모니터링 소프트웨어인 에코스트럭처 IT 엑스퍼트(EcoStruxure IT Expert), 슈나이더 일렉트릭의 24/7 상시 모니터링과 전문가의 제안, 리포트를 통해 통찰력이 제공되는 에코스트럭처 어셋 어드바이저(EcoStruxure Asset Advisor)를 포함한다.

XR 콘텐츠 개발 과정에서 발견한 가능성과 교훈   공간 컴퓨팅의 새로운 시대가 열리고 있다. 개발자는 강력한 XR(확장 현실) 툴과 유연한 워크플로를 사용하여 상호작용을 추가하고, 그래픽스를 확장하거나 축소하고, 프로토타입을 제작하며, 에디터 내에서 테스트할 수 있다. 유니티는 2024 유니티 게임 업계 보고서에서 밝힌 바와 같이 XR 게임에 대한 수요가 늘어날 것으로 예상하고 있으며, 보고서 작성에 도움을 제공한 많은 스튜디오 또한 이러한 전망에 동의한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   유니티의 시니어 애드보킷 앤토니아 포스터는 아울케미 랩스(Owlchemy Labs)의 CEO 앤드루 아이헤와 만나 공간 컴퓨팅의 미래에 대한 전망과 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)용 앱 개발에 대한 실용적인 팁을 듣는 시간을 가졌다.   VR과 공간 컴퓨팅의 미래 앤토니아 포스터 : 미래에 대한 전망부터 이야기해 보겠다. VR과 공간 컴퓨팅의 미래를 어떻게 내다보고 있나?  앤드루 아이헤 : 우선 가장 큰 변화를 꼽자면, 도메인별 작업을 위한 일반적인 공간 컴퓨팅 환경으로 XR(확장현실) 기기를 사용하기 시작했다는 점이 있다. 애플 비전 프로 및 메타(Meta)의 운영체제 변화가 그러한 방향성을 선도하고 있다. 우리는 현재 매우 특수한 워크로드가 아닌 일반적인 워크로드에서 VR(가상현실)을 활용하는 패러다임의 변화를 적극적으로 수용하기 위해 노력하고 있다.  실제로 XR에서 작업하려면 어떻게 해야 할까? 우리는 기존 작업을 공간 환경 내의 동일한 패러다임으로 이전하려는 작업을 하고 있다. 아마 개발자들은 빠르게 적응할 것이며, 우리도 이러한 미디어의 범위와 깊이를 파악할 수 있을 것이다.  이 작업은 XR 기술의 유용성과 직관성을 발견할 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 이 업계에서 플랫폼은 이러한 지표 스펙트럼에 따라 분류되며, 채택 가능성이 가장 높은 플랫폼은 유용성과 직관성이 모두 높은 부류에 속한다. 우리는 VR을 통해 스마트폰과 PC, 스마트 TV처럼 매우 유용하고 직관적인 방향으로 발전해 나가고자 한다. 미래를 전망할 때 공간 컴퓨팅에 관한 아이디어는 VR을 더 유용하게 만드는 데 도움이 되지만, 아직은 실현 가능성을 더 높여야 할 필요가 있다. 어떻게 하면 될까? 플레이어가 가장 집중하는 플랫폼인 모바일에 맞춰 기본 입력 벡터를 변경해야 한다. 그런 다음 핸드 트래킹을 구현하고, 헤드셋의 무게를 줄이고, 광학 장치를 개선하여 사용성을 향상하는 데 집중해야 한다.   ▲ 아울케미 랩스의 직업 시뮬레이터(Job Simulator)   XR 기술 트렌드에 대한 전망 포스터 : 향후 몇 년 동안 XR에 영향을 줄 수 있는 다른 기술 트렌드는 무엇이라고 생각하는지?  아이헤 : 가우시안 스플래팅(gaussian splatting)이 인상적이다. 앞으로는 캡처와 애니메이션을 이해하는 수준이 더 높아질 것이라고 생각한다. 우리는 3차원 캡처와 관련하여 잘못된 문제를 해결했다. 공간과 카메라를 덮거나 광원 필드를 사용하면 된다고 생각했는데, 투명 가우시안(transparent gaussian)처럼 더 뛰어난 기술이 있다. 앞으로는 이 기술에 대한 연구와 최적화 방법을 찾는 데 많은 노력을 기울이게 될 것이다. AI도 큰 영향을 미치게 될 것 같다. 내가 기대하는 흥미로운 사용 사례 중 하나는 전체 프레임을 렌더링할 필요 없이 일부만 렌더링하는 것이다. 만약에 30% 정도만 렌더링하고 TPU(텐서 프로세싱 유닛)에 넘겨서 모든 이전 및 이후 데이터를 기반으로 나머지 부분을 채우도록 할 수 있다면 어떨까? 헤드셋에 탑재된 그래픽스 칩이 PC처럼 작동할 수 있을 것이다. 엔비디아 RTX에서 실제로 반사를 그렇게 구현한다는 점에서 이미 그러한 방향으로 나아가고 있다고 볼 수 있다.  또한 AI가 웨이트 페인팅의 공백을 메울 수도 있고, 생성형 AI가 트위닝(tweening)으로 가장 적합한 알고리즘을 대체할 수도 있다. 최적의 알고리즘에 구성 가능한 부분이 있고 각 부분 사이에 최적의 지점이 있다고 했을 때, 생성형 AI를 사용하여 중간에서 슬라이더를 움직이는 방식은 흥미롭고 유용하며 아티스트의 제어도 가능하다. 이러한 방식은 주요 포즈를 만드는 데 집중하고 트위닝에 시간을 낭비하고 싶지 않은 애니메이터에게 유용할 것이다. AI가 도와줄 것이며, 애니메이터는 결과물을 보고 정리하기만 하면 된다.   공간 컴퓨팅 개발자를 위한 조언 포스터 : XR 분야의 현재 트렌드를 바탕으로, 공간 컴퓨팅의 시대를 향해 나아가는 개발자에게 조언을 준다면? 아이헤 : 상호작용 디자인 관점에서 무언가와 상호작용하는 방식을 세분화해야 한다. 둥근 구멍에 네모난 못을 끼우느라 애쓰는 상황이 발생하면 안 된다. 개발자로서 곧바로 공간 컴퓨팅 분야에 뛰어들고 연구하고 싶겠지만, 나는 초보 개발자의 태도로 천천히 접근할 것을 권장한다. 시간을 충분히 들여 단계별로 올바른 기초를 구축하기를 바란다.  직업 시뮬레이터(Job Simulator)를 포팅할 때를 예로 들면, 우리는 먼저 운영체제 수준의 상호작용을 사용할 적절한 시점부터 고려했다. 비전 프로 버전에서는 스위프트UI(SwiftUI) 창을 띄울 때 핀치를 사용할 시점을 논의했다. 애플은 핀치의 사용 시점과 용도에 대해 매우 구체적인 가이드라인을 제공하기 때문에, 그 방식을 그대로 따랐다.  창과 상호작용하고 있지 않은 경우에는 3D 오브젝트와 상호작용하고 있는 것이다. 이때는 2D 모니터에서 보는 앱이라는 생각을 버리고 실제 오브젝트를 만드는 물리적인 제품 디자인처럼 생각해야 한다. 현실의 오브젝트 디자인 원칙을 따라 직관적인 방식으로 오브젝트를 디자인해야 한다는 말이다. 사용자 경험을 계속 테스트해야 한다는 점을 잊지 말고, 중요한 것은 현실의 공간에서 실제 사용자가 기기를 사용해 실제로 게임을 테스트할 때라는 사실을 염두에 두기를 바란다. 직접 해 보는 것이 중요하다. 핵심은 직접 기기를 들고 다른 사람과 상호작용해 보는 것이다. 시간을 충분히 투자하여 수정 작업을 진행하는 것이 좋다. 그리고 플랫폼에 따라 경험이 다르게 느껴질 수 있다. 사양이 다를 수도 있으므로 유연하게 대처해야 한다. 끝으로, VR의 특징이 탐색 방식에 있다는 점을 기억하기를 바란다. 우리 버전에서는 서랍이 닫혀 있는 책상에 앉아 서랍을 뒤지는 동작도 탐색에 포함된다. 각 오브젝트를 집어서 어떻게 작동하고 상호작용하는지 살펴보는 것도 흥미롭다. 플레이어가 이런 상호작용을 선호하는 주요 이유는 직접 사물을 집을 수 있고, 주변의 월드와 실제로 상호작용할 수 있으며, 월드가 어떤 느낌인지 확인해 볼 수 있기 때문이다. 멀리 떨어져 있거나 손에 쥐고 있지 않은 물건과는 상호작용하도록 구현하지 않는다.   ▲ 아울케미 랩스의 직업 시뮬레이터   포스터 : 공간 컴퓨팅에 관한 팁을 조금 더 세분화해서, 비전 프로용 게임을 개발하거나 포팅하려는 개발자에게는 어떤 조언을 해 줄 수 있는지? 작업 시뮬레이터를 포팅하며 이용 중인 유니티의 비전OS(visionOS) 지원에 대해서는 어떻게 생각하는지? 아이헤 : 우리는 유니티 및 애플과 긴밀하게 협력하며, 희망과 비전을 실현할 수 있는 최선의 방법을 찾기 위해 노력했다. 그 결과 직업 시뮬레이터를 비전 프로에서 매우 빨리 실행하게 되었고, iOS에서 빌드하는 작업과 유사하게 사용했다. 시간이 오래 걸렸던 작업은 완전한 몰입형 게임으로 만드는 일이었다. 유니티에서 함수를 호출해 원하는 출력을 애플 운영체제에 전달해야 했다. 그렇게 하기 전에는 평평한 창이 계속 나타났고, 창을 닫으면 게임이 종료되는 문제가 반복되었다.  우리는 완전한 몰입형 게임을 개발하는 중이었고, 일반적인 컴퓨팅 운영체제에서는 게임을 벗어난다는 개념이 생소했다. PC용으로 개발할 때는 플레이어가 X를 누르기만 하면 되기 때문에, 애플리케이션을 종료하는 두 번째 단계를 구현한 적이 없다. 메타 퀘스트(Quest)에 적용할 때도 게임은 실제로 실행 중이거나 그렇지 않은 두 가지 상태 중 하나였다. 그런데 비전 프로 기기에서는 게임이 백그라운드에서도 실행될 수 있었고, 따라서 애플리케이션을 실질적으로 종료하는 방법을 고안해야만 했다. 조언을 하자면, 항상 협조적이고 개방적인 태도를 유지할 필요가 있다. 지금 내가 겪는 병목 현상을 나중에 누군가가 해결해 줄 수도 있다. 당사자뿐만 아니라 커뮤니티 전체에 좋은 일이다. 우리는 토론 포럼에 활발하게 참여하고 있으며, 적극적으로 유니티에 지원을 요청하거나 유니티와 소통하고 있다. 이를 통해 커뮤니티의 다른 구성원에게도 도움이 되는 솔루션을 찾을 수 있다. 포럼에 버그 리포트를 제출하면서 비슷한 상황을 겪고 있는 다른 개발자들과 함께 작업하는 기회도 얻었다. 덕분에 학습 속도를 빠르게 높일 수 있었고, 개발에도 많은 도움을 받고 있다.   다음 프로젝트를 위한 교훈 포스터 : 마지막으로, 비전OS 개발과 관련해 얻은 교훈 중에서 다음 비전 프로 프로젝트에 적용할 수 있는 가장 가치 있는 교훈은 무엇인지? 아이헤 : 우리는 수년 동안 윈도우 PC와 안드로이드의 두 생태계에 있었다. 다른 애플 운영체제와 비슷한 점이 많은 비전OS용 앱 개발을 시작하며, 우리가 어떤 부분에서 잘못된 가정을 하고 잘못된 방식으로 운영체제에 의존했는지 알게 되었다. 더 잘할 수 있었던 부분도 알 수 있었다.  한 가지 더 명심해야 할 것은 페이스타임(Facetime)과 화면 공유로 디버깅 등을 비롯해 현재 겪고 있는 상황을 다른 사람에게 공유하는 기능의 가치이다. 애플리케이션이나 코드를 실행 중인 화면을 공유하면 다른 사람들이 상황을 정확하게 볼 수 있다. 다른 헤드셋을 사용할 때는 이 기능을 사용하기 어렵지만, 비전 프로를 사용하면 손쉽게 공유할 수 있다. 이것이 내가 줄 수 있는 가장 유용한 팁이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  2024년도 2분기 이슈리포트 -생성형 AI를 활용한 Generative Design 트렌드 - 목차 -   Ⅰ. 생성형 AI 알아보기 Ⅱ. 디자인·콘텐츠 산업계 혁신 사례 Ⅲ. 학계의 연구 동향과 생성형AI 미래 전망 Ⅳ. 청년과 신진 디자이너를 위한 기회 - 전문가 인터뷰 - 취업을 준비 중인 신진 디자이너 인터뷰 Ⅴ. 디자이너의 AI를 활용한 가치 창출   본 이슈리포트 주요내용은 다음과 같다. - 생성형 AI 출현과 발전이 가져온 디자인과 콘텐츠의 변화 소개 - 이미지부터 영상콘텐츠 까지 다양한 분야에 활용되고 있는 새로운 프로그램 - 스토리와 구조가 복잡한 웹툰, 영화·영상까지 가능한 AI 콘텐츠 혁신 사례 - 청년과 신진 디자이너를 위한 기회(전문가 인터뷰 & 취준생 인터뷰) - 휴먼임팩트와 AI의 파트너쉽의 시너지는 무한한 가능성에 대한 고찰   출처 : 한국디자인진흥원

  계간 스마트건설리포트 2024.6월   Smart Construction Report 스마트건설리포트 스마트건설과 수소 인프라 1. 스마트건설 주요이슈 2. 스마트 건설기술 수소인프라 건설 3. 댁체수소 인프라와 스마트건설 4. 스마트건설 얼라이언스 소식 5. 스마트건설사업단 소식 6. 스마트건설지원센터 뉴스   출처 : 한국건설기술연구원

2024 REPORT State of Design & Make 디지털 트랜스포메이션이 비즈니스 회복성, 지속가능성 및 인재 관리를 주도하는 방식에 대한 업계 리더들의 인사이트를 살펴봅니다. 리포트 바로가기 링크   오토데스크가 글로벌 비즈니스 리더들의 사업 회복력에 대한 자신감과 AI 기대감을 담은 2024 디자인&메이크 연례 보고서(2024 State of Design&Make)를 발표했다. 오토데스크는 이번 보고서에서 한국 산업이 AI와 디지털 혁신, 지속가능성에 더욱 적극 대응함으로써 추가적인 성장의 기회를 모색할 수 있을 것이라고 제언했다. 2024 디자인&메이크 보고서는 전 세계 비즈니스 리더를 위한 글로벌 연례 연구다. 오토데스크는 “건축, 엔지니어링, 건설, 디자인, 제조, 미디어, 엔터테인먼트를 포함한 D&M산업이 직면한 문제를 조명하며, 오늘날 비즈니스 의사 결정에 있어 가장 필요한 변화 요인을 정리해 전략적 결정을 내리는 데 도움을 주고자 이번 보고서를 발간했다”고 설명했다. 이번 보고서는 D&M 분야에서 AI의 부상은 물론이고 비즈니스 회복력, 인재 개발, 지속가능성 등 기업이 성장을 위해 고려하고 있는 사항에 대한 지표를 선보였다. 보고서는 전 세계 18개국 5399명의 D&M 산업 리더를 비롯한 미래학자와 전문가의 인터뷰 내용을 기반으로 했다.       출처 : 오토데스크

김덕진, 서승완 지음 / 25,000원 / 스마트북스   2025년, AI 챗봇의 실체를 마주하는 원년, 절대 놓쳐서는 안 될 AI 챗봇 트렌드와 활용 및 제작법. 10여 년 동안 IT 트렌드의 최전선에서 대중들과 함께 호흡해 온 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장과 프롬프트 엔지니어 서승완 대표가 2025년 AI 챗봇 트렌드를 소개한다. 또한 다양한 강의현장에서 만난 1만 명 사용자들의 요구를 반영하여, 우리 삶과 일에서 활용도가 높은 챗봇 60개를 뽑아 활용 및 제작법을 설명한다. 일잘러를 위한 범용 필수 챗봇부터 기획자, 크리에이터, 마케터, 교강사, 1인 기업가 등을 위한 맞춤형 챗봇까지.  『챗봇 2025_트렌드&활용백과』로 2025년에 닥칠 AI 챗봇의 트렌드를 읽고, 책에 수록된 60개 챗봇에서 내게 맞는 것을 뽑아 맞춤형 워크플로를 만들고 AI 생활을 즐겨보자. 챗봇 트렌드부터 비즈니스 활용, 나만의 맞춤형 챗봇 창작까지 한 권으로 가능하다. 2025년, 일의 미래를 열어갈 AI 챗봇의 트렌드 AI의 발전속도가 무섭다. 이제는 매번 프롬프트를 길게 쓸 필요도 없어졌다! 오픈AI가 챗GPT 멘션 기능을 탑재함으로써, 챗GPT에서 내 요구에 딱 맞는 GPT 챗봇을 불러와서 사용할 수 있게 되었다. ‘회의록 작성’ 챗봇, ‘보고서 작성기’ 챗봇, ‘마케팅 전략’ 챗봇, ‘통계 분석’ 챗봇, 이미지 생성 ‘미드저니 자판기’ 챗봇 등, 필요에 따라 전문가 챗봇들을 불러와서 원하는 주제만 입력하거나 마우스 클릭만으로도 된다. 마치 내 책상 위에 전문가 AI 챗봇들을 불러다 놓고 조수로서 부리는 것과 같다.  이제는 누구나 손쉽게 내 회사, 업무, 취미에 딱 맞는 맞춤형 GPT 챗봇을 만들 수 있게 되었다. 기존의 챗봇은 전문적인 코딩 능력이 필요했지만, 이제는 코딩을 하나도 몰라도 누구나 자신만의 창의적인 아이디어를 담은 맞춤형 챗봇을 손쉽게 만들 수 있다. 여기서 조금만 더 노력과 열정을 쏟는다면, 단순히 취미생활을 넘어 수익화로 연결되는 서비스를 구축하는 것도 꿈이 아니다. 스마트폰 앱 생태계와 같은 새로운 파이프라인이 열리고 있는 것이다. 1장에서는 AI 트렌드를 빠르게 따라가는 사람들을 위해 GPT 챗봇의 최신 발전동향을 다루고, 2025년 챗봇 트렌드를 중점적으로 소개한다. AI 챗봇이 열어갈 일의 미래를 미리 준비하는 사람들에게 큰 도움이 될 것이다.  GPT-4o 등 최신 업데이트 내용 포함 2024년 5월 공개된 ‘전체를 아우른다’는 뜻의 Omni에서 이름을 따온 GPT-4o는 기존 모델보다 훨씬 빠르면서 똑똑한 멀터모달 AI이다. 마치 실제 사람과 대화를 하는 것 같은 경험을 제공하고 카메라로 보이는 장면을 바로 분석해 등장인물·상황을 고려한 응답을 해준다. GPT-4o의 강력한 멀티모달 능력과 GPTs 서비스의 맞춤형 챗봇 생성능력이 결합하면, 내 업무에 꼭 맞는 맞춤형 챗봇이 일상에 깊숙이 자리잡게 될 것이다. 최근 공개된 GPT-4o 멀티모달, 챗봇을 만드는 GPTs 서비스 한글판 최신 업데이트 내용을 반영했다. 내 업무 맞춤형 챗봇을 위한 실용적 예제와 팁이 가득 질문이 바뀌면 결과가 바뀐다. 내 업무 맞춤형 AI 챗봇을 만들기 위한 프롬프트 엔지니어링의 기본구조와 아울러 더 나은 결과를 얻기 위한 템플릿 기법들을 소개한다. ‘홍보기사’ 템플릿, ‘SNS 홍보 게시물’ 템플릿, ‘고객 리뷰 자동 답글’ 템플릿 등 일잘러를 위한 프롬프트 실습 예제, 마법의 프롬프트 단어 등 알짜배기 노하우가 가득하다.  당장 써먹는 업무활용 AI 챗봇 60개 사용 및 창작까지! 일잘러를 위한 범용필수 GPT 챗봇, 직장인을 위한 챗봇, 투자자를 위한 챗봇, 기획자를 위한 챗봇, 마케터를 위한 챗봇, 크리에이터(작가, 유튜버 등)를 위한 챗봇, 취업준비생을 위한 챗봇, 마음을 나누는 챗봇, 이미지 생성 챗봇까지, 알짜배기 GPT 챗봇 60개의 사용법을 수록했다. 아울러 게중 32개의 챗봇은 실습 예제로 제공한다.  AI 대중화를 이끌고 있는 김덕진 소장 특유의 설명 능력과, ‘IT와 인문’을 아우르는 프롬프트 엔지니어 서승완 대표의 친절함으로 AI 챗봇을 쉽고 재미있게 이해할 수 있을 것이다. 이 중에서 내 업무나 특성에 맞는 것을 골라 나만의 워크플로를 만들 때 도움이 될 것이다.  직장인·대학생 필독서―사전처럼 옆에 끼고 펼쳐보는 AI 챗봇 활용백과 책을 펴고 단순히 따라해 보는 것만으로도 AI 챗봇이 무엇이고, 내 일의 미래가 어떻게 바뀔 것이며, 어떻게 활용할 수 있을지 감이 잡힐 것이다.    직장인이 번거로운 업무의 자동화가 절실할 때, 1인 기업가가 시간과 비용을 아끼고 싶을 때, 대학생이 리포트를 쓸 때, 부모가 아이의 공부 실습자료를 만들 때, 사전처럼 옆에 끼고 항상 펼쳐보는 AI 챗봇의 활용백과가 될 것이다.  

현장에서 얻은 것 No.17   “LLM 공부해야 소용없어… 대신 차세대 AI에 집중해야” - 얀 르쿤(메타 AI 수석과학자)  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다. 이번 호의 내용은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연의 중요함도 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로는 ‘리더십’과 ‘인플루언서’로 정했다.    챗GPT에게 PLM에 대해 묻다 2023년 4월호 칼럼으로 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’에 대해 썼다. 그리고 1년이 흐른 지금 다시 한번 챗GPT(ChatGPT)에게 길을 물었다.  1년 전인 2023년 3월에는 챗GPT의 버전이 3.5였고, 2024년 6월는 챗GPT 4o가 등장했다. 2023년 3월 당시에는 “AI가 아니라 AI를 쓰는 기업이 기업을 대체할 것”이라는 말이 유행했다. 1년이 흐른 지금… 통하는 기업이 있고, 여전히 AI가 어떤 결과를 낳을지 오리무중인 기업도 있다. 그동안 큰 변화는 글로벌 관심거리로 학습과 진보 속에서 ‘두려움’이 많이 사라졌다. 또한, 현실적인 장벽이 많이 있다는 것도 드러났다. 1년 전에 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’을 물었을 때 상당히 혁신적이었다. 마치 뭔가 큰일을 낼 것 같이 희망에 찬 답변이었다. 1년이 흐른 지금 같은 질문을 던졌더니, 그때보다는 상당히 현실적인 답변을 내 놓는다.  다음에서 챗GPT와의 대화 내용의 결과를 정리한 리포트 형식으로 풀어가겠다.  “인공지능은 실험실 조수, 최종 결정은 인간이 해야”  - 데미스 허사비스(구글 딥마인드 CEO)    PLM과 챗GPT의 활용 방안 - 프롬프트와 진단 주요 산업군 및 목표를 정했다. 주요 산업군은 자동차, 항공산업, 전기 전자 산업, 의료기기로 한정했다. 독자는 경영진, 임원, 마케팅 담당자로 정했다. 리포트의 주요 목표는 기업에 효과적인 PLM과 챗GPT 활용 방안을 제시하는 것으로, 이에 맞춰 프롬프트를 작성했다.  먼저, 챗GPT는 PLM의 주요 문제점에 대해서 다음과 같이 요약해 주었다.  “PLM 시스템은 복잡한 제품 개발 과정에서 다양한 문제를 안고 있습니다. 이러한 문제점들은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 복잡한 프로젝트 관리는 다양한 팀과 부서 간의 협업을 필요로 하며, 실시간 상태 업데이트와 정보 공유가 어렵습니다. ■ 데이터 정합성 : 다양한 부서와 시스템에서 데이터를 관리하다 보면 데이터의 일관성을 유지하는 데 어려움이 있습니다. ■ BOM 관리 : 제품의 BOM(Bill of Materials) 데이터를 정확하게 관리하는 것은 중요하지만, 잘못된 데이터는 생산 오류를 유발합니다. ■ 품질 관리 : 품질 검사와 문제 해결에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 제품 설계 : 설계 변경 요청이 빈번하게 발생하며, 이를 관리하기 어렵습니다. ■ 상품 기획 : 시장 트렌드를 정확히 예측하고 고객의 요구를 반영하기 어렵습니다. ■ 공급망 관리 : 공급망의 복잡성으로 인해 지연과 비용 증가가 발생합니다. ■ 고객 서비스 : 고객 문의와 지원 요청을 효율적으로 처리하기 어렵습니다. ■ 교육 및 훈련 : 직원 교육과 훈련에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 사양 관리 : 제품 사양의 관리 및 업데이트 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ■ 디지털 제조 : 제조 과정의 디지털화와 스마트 제조 시스템 구현이 어렵습니다. ■ 데이터 보안 : PLM 시스템은 많은 기밀 데이터를 포함하고 있어 데이터 유출의 위험이 큽니다.”   각 문제에 대한 해결 방안 “PLM의 각 문제점에 대해 챗GPT를 활용한 해결 방안은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 챗GPT를 통한 실시간 상태 업데이트, 자동 보고서 생성, 팀 간 의사소통 지원 ■ 데이터 정합성 : 챗GPT를 활용하여 데이터 입력 및 검증 자동화, 오류 감지 및 수정 제안 ■ BOM 관리 : 챗GPT를 통해 BOM 데이터의 정확성과 일관성을 유지하여 생산 오류를 줄임 ■ 품질 관리 : 챗GPT를 통해 품질 문제의 원인 분석, 해결책 제안, 품질 검사 자동화 지원 ■ 제품 설계 : 챗GPT를 사용하여 설계 변경 제안 및 피드백 수집, 팀 간 협업 지원 ■ 상품 기획 : 챗GPT를 통해 시장 트렌드 분석, 고객 피드백 수집 및 분석, 제품 기획 아이디어 제안 ■ 공급망 관리 : 챗GPT를 사용하여 공급망 데이터 분석, 공급업체와의 실시간 커뮤니케이션 지원, 문제 발생 시 빠른 대응 방안 제안 ■ 고객 서비스 : 챗GPT를 활용한 자동화된 고객 응대, 자주 묻는 질문(FAQ) 자동 응답, 고객 피드백 수집 및 분석 ■ 교육 및 훈련 : 챗GPT를 통한 맞춤형 교육 자료 제공, 훈련 프로그램 관리, 실시간 질문 응답 시스템 구축 ■ 사양 관리 : 챗GPT를 사용하여 사양 데이터의 자동 검증 및 업데이트, 사양 변경 내역 관리, 사양 관련 질문에 대한 실시간 응답 제공 ■ 디지털 제조 : 챗GPT를 활용하여 제조 데이터 분석, 예측 유지보수 시스템 구축, 제조 과정 최적화 및 문제 해결 지원 ■ 데이터 보안 : 챗GPT를 통해 데이터 보안 시스템 강화, 실시간 보안 모니터링, 보안 위협에 대한 빠른 대응 방안 마련”   PLM 데이터 학습 방안 “PLM 데이터는 폐쇄적이고 기밀 정보가 많기 때문에 챗GPT가 직접적으로 학습하는 것은 어렵습니다. 그러나 다음과 같은 방안을 통해 챗GPT가 PLM 데이터를 활용할 수 있습니다. ■ 프록시 데이터 사용 : 익명화된 데이터로 학습하여 민감한 정보를 보호합니다. ■ API 기반 접근 : API를 통해 실시간으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다. ■ 데이터 마스킹 및 샘플링 : 민감 정보를 제거한 샘플 데이터를 사용하여 학습합니다. ■ 온프레미스 학습 시스템 : 기업 내부에 AI 학습 시스템을 구축하여 폐쇄된 환경에서 안전하게 학습합니다. ■ 주기적인 데이터 피드백 루프 : 정기적으로 업데이트된 데이터를 반영하여 학습합니다.”   결론 “챗GPT는 PLM 시스템의 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 데이터를 정확하게 관리하고 실시간으로 분석하며, 효율적인 의사소통을 지원함으로써 PLM 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터를 안전하게 관리하고, AI 모델의 정확성을 유지하기 위해 적절한 학습 방법과 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 챗GPT를 통해 PLM 시스템의 문제를 해결하고, 더 나은 제품 개발과 관리를 실현할 수 있을 것입니다.”   PLM의 핫 이슈는 정합성과 정보의 공개 시행착오에서 해답을 찾을 수 있으리라 생각한다. 갈 길은 정해졌다. PLM의 가장 큰 이슈는 정합성과 정보의 공개이다. 왜냐면 사람이 운영하기 때문에, PLM의 복잡성 그리고 추적성을 고려하면 사용자들이 체계적으로 잘 사용해야 가능하다. 챗GPT가 해 줄 일은 자명하다. 고자질을 잘 할 것 같다. 누가 어떤 것에 에러를 범했다. 설계 데이터, BOM 오류, 결재를 미룬 사람 등 기업 업무의 불편한 진실을 챗GPT와 같은 생성형 AI가 내부고발자 역할을 하지 않을까 생각된다. 즉, 생성형 AI는 나를 도와주는 비서일 뿐만 아니라 감시자 역할도 할 수 있을 거라 예상된다.  두려움의 대상이라고 생각해도 나쁘지 않다. 시스템으로 의도하지 않은 업무상 오류를 바로잡을 수 있는 절호의 기회이기 때문이다.  기업 내부의 이슈로는 부서간, 개인간의 이해관계가 있다. 각자 자기 일을 잘 하게 되면 무슨 문제가 있으랴.    ▲ PLM과 챗GPT의 활용방안(Map by 류용효) (클릭하시면 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.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국CDE학회 유병현 회장은 격려사를 통해 “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스는 국내 PLM 분야의 성공 사례를 공유하면서 제조업계의 경쟁력을 높이는 마중물 역할을 해왔다. 특히, 올해는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’로 명칭을 변경하고 제조업계의 화두인 디지털 전환과 디지털 트윈, 생성형 AI의 도입을 통해서 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다”고 전했다. 그리고 “생성형 AI와 소프트웨어 주도의 변화는 제조업계를 한 단계 도약시키는 큰 기여를 하게 될 것이며, 이러한 변화는 우리가 미래를 준비하는데 필수적인 요소가 될 것”이라면서, “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스를 공동 주최하면서 함께 성장해 온 한국CDE학회는 CAD/CAM부터 인공지능과 디지털 전환, 생성형 AI에 이르기까지 다양한 기술의 융합을 통해서 디지털 혁신을 선도하고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)   AI가 가져 올 제조산업의 새로운 가치 행사 둘째 날인 6월 14일에는 SK경영경제연구소의 김지현 부사장이 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’이라는 주제의 기조연설을 통해 “챗GPT(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI가 제조 공정의 혁신을 가져다 줄 수 있으며, 각종 디지털 디바이스가 생성형 AI와 결합될 때 새로운 고객 가치와 사용자 경험을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 기존에도 빅데이터나 AI 기술을 접목한 로봇은 존재했다. 하지만 생성형 AI의 차이점은 LLM(대규모 언어 모델)으로 사람의 말을 이해해 대화가 가능하고, LMM(대규모 멀티 모달 모델)을 통해 주변 상황을 인지할 수 있다는 것이다. 김지현 부사장은 “사람처럼 눈과 귀가 달려서 상황의 변화를 인식하고 사람의 말을 명확하게 이해해서 이를 기반으로 공장에서 작동하는 로봇이 향후 몇 년 사이에 확산된다면 제조 공정의 혁신을 더욱 가속화할 것”이라고 전망했다. 이런 제조 공정 혁신과 함께 디바이스 즉 하드웨어의 변화도 본격화될 것으로 보인다. 기존의 하드웨어가 AI를 품으면서, 이를 기반으로 하드웨어의 성능과 기능이 더욱 향상된다는 것이다.  김지현 부사장은 “AI 칩과 SLM(소형 언어 모델)이 내장된 디바이스는 더욱 다양한 사용자 경험과 편의, 새로운 가치를 제공한다. 하드웨어를 만드는 제조업체로서는 새로운 기술 혁신과 제품 혁신의 기회를 얻는다는 부분에 주목할 필요가 있다”고 말했다. 또한, 김지현 부사장은 “지난 30년간의 디지털 전환에서 아날로그와 디지털이 따로 놀았다면 앞으로의 디지털 전환은 디지털에서 구현된 것이 아날로그에서도 구현되고, 아날로그에서 반영된 것이 디지털로도 구현되면서 양쪽이 긴밀하게 결합되는 세상으로 바뀌고 있다”고 짚으면서, “제조업의 향후 과제는 공장을 어떻게 디지털 트윈이나 스마트 팩토리로 만들 것인가, 그리고 AI를 활용을 해서 어떻게 제품을 온디바이스 AI화할 것인가가 되었다고 본다”고 전했다.   ▲ SK경영경제연구소 김지현 부사장   비전 AI 분야의 발전과 전망 소개 씨이랩의 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 기조연설에서 비전 AI의 현재와 미래, 그리고 제조 물류 분야에서 비전 AI 모델의 활용 방안에 대해 소개했다. 비전 AI(vision AI)는 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하는 부분에 관한 인공지능 분야이다. 비전 AI의 발전은 하드웨어, 빅데이터 알고리즘, 딥러닝 기술과 같이 진보했으며 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 이문규 책임리더는 “비전 AI 시장은 연평균 21.5% 성장하고 있으며, 시장 규모는 457억 달러에 이를 것으로 추산된다. 비전 AI의 성장은 심층 학습, 딥페이크를 생성하는 대립 네트워크, 컴퓨터 비전의 자연어 처리 등의 기술 발전에 영향을 받고 있으며, 멀티 모달 AI 기술의 발전으로 새로운 응용 서비스가 꾸준히 나오고 있다”고 소개했다. 비전 AI 분야에서는 방대한 데이터셋, 광대규모의 데이터셋, 광범위한 데이터에 대한 증강, 모델 성능을 최적화하기 위한 훈련 체계 등의 기술이 꾸준히 발전하고 있다. 그리고, 대형 비전 모델의 발전은 이미지 객체의 탐지 및 인식뿐 아니라 복잡함 이미지를 인간 수준으로 이해할 수 있도록 가능성의 경계를 넓히는 도전을 하고 있다. 이런 기술 발전은 물류, 제조, 자율주행, 의료 이미지 분석, 감시 시스템 등 다양한 산업 분야로 비전 AI의 확장을 뒷받침하는 추세이다. 이문규 책임리더는 “씨이랩은 영상 분석을 전문으로 하는 회사로, AI 모델의 학습/추론 영역에서 GPU를 효율적으로 활용 및 관리하는 기술, 소량 또는 얻기 어려운 데이터에서 학습 데이터를 생성하는 기술을 활용해 비전 AI 모델을 만들고 실시간 영상 분석으로 인사이트를 만드는 연구에 집중하고 있다”고 소개했다.   ▲ 씨이랩 이문규 책임리더   디지털 트윈부터 AI까지 기술 활용 방안 짚다 아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’이라는 주제로 발표를 진행했다. 많은 기업이 한 가지의 CAD만 갖고 있는 것이 아니라 멀티 CAD를 기반으로 하고 있다. 이는 제품 설계, 금형 설계, 해석, 가공 시뮬레이션 등 각 부서에서 사용하는 툴이 다양하기 때문이다. 그리고 OEM과 다른 CAD 환경을 구축한 경우도 있다.  윤정두 차장은 “이런 멀티 CAD 환경에서 3D 데이터를 잘 활용하기 위해서는 일방적인 변환이 아니라 각 부서에 맞게 데이터를 최적화할 필요가 있다. 이를 위해서는 중립 포맷 대신 이기종 CAD 환경에 맞춰 설계 의도와 의미를 유지할 수 있도록 데이터를 변환해야 한다. 또한 3D 데이터를 작성하는 과정에서 생길 수 있는 에러를 효과적으로 해결해서 품질을 확보하면 다운스트림 공정에서 데이터를 더욱 잘 활용할 수 있다”면서, 데이터 준비 및 최적화 작업의 시간 소모를 줄일 수 있는 툴이 중요하다고 설명했다. 또한 데이터 품질 체크, 자동 데이터 힐링 및 최적화, 속성 및 PMI 정보의 변환, 데이터 비교 리포트 작성 등 데이터 변환 툴에 필요한 핵심 기능을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’에 대해 발표했다. 경쟁력 있는 제품을 만들기 위한 비용 절감뿐 아니라 새로운 소비자 경험을 제공하기 위한 혁신에 대한 요구가 늘면서, 제품 개발 환경의 어려움이 커지는 상황이다. 여기에 더해 최근에는 제품 개발에서 AI 적용에 대한 요구가 강화되고 있다. 기업이 제품을 개발할 때 AI 기술을 어떻게 적용할 것인지가 제품 개발의 새로운 이슈가 된 것이다. 정유선 대표는 “기업이 제품을 개발할 때 AI를 적용하기 위해서는 학습 모델이 필요하고, AI학습을 위한 양질의 데이터셋을 수집해야 한다”면서, “AI 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 확보하기 위해 제품 개발 과정의 모든 데이터가 원활하게 연결되는 데이터 기반의 업무 환경을 조성하는 것이 중요해질 것으로 보인다”고 전했다. 다쏘시스템은 설계부터 검증/해석, 생산, 판매 이후 서비스 단계까지 모든 데이터를 연속성 있게 연결하는 플랫폼을 내세우고 있다. 정유선 대표는 “플랫폼 기반으로 협업을 하면 모든 데이터가 연결 구조를 갖기 때문에, 이슈를 빠르게 추적 및 조치할 수 있고 재사용도 쉬워진다. 결과적으로 개발 기간을 줄일뿐 아니라 인력이나 비용도 최소화할 수 있는 것이 장점”이라고 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표   스노우플레이크의 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로 발표를 진행했다. 공급망 관리의 복잡성과 예측이 어려운 글로벌 환경 변화 등이 기업의 비즈니스 과제로 여겨지면서, 많은 기업이 이에 대응하기 위해 디지털 전환 및 디지털 트윈을 통한 기술 혁신을 추진하고 있다. 하지만, 이를 위한 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 외부 데이터를 받아오는 데에 많은 비용이 드는 등의 어려움도 커졌다. 박경호 영업대표는 “새로운 데이터 원본을 통합하는 데에는 시간이 걸리고, 하드웨어와 소프트웨어를 갖추기 위해서는 대규모의 투자가 필요하다. 변화에 대응하기 어려운 레거시 파이프라인을 관리 및 유지하는 데에도 꾸준히 비용이 발생한다”고 짚었다. 또한 “스노우플레이크는 이러한 제조기업의 변화에 맞춰 유기적인 데이터 연계를 통해 제조 프로세스의 문제를 해결할 수 있는 시스템을 제공한다. 이를 통해 전반적인 프로세스 데이터를 관리하면서, 변화하는 제조업의 환경에 알맞게 데이터를 관리할 수 있다”고 전했다.   ▲ 스노우플레이크 박경호 영업대표   팀솔루션의 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’에 대해 발표했다.  제조산업 및 엔지니어링 분야에서 디지털 트윈은 효율을 높이는 혁신적인 도구로 여겨지고 있으며, 이를 통해 기업은 제품 수명주기 전반에 걸쳐 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 하지만, 기존의 수많은 3D CAD 모델을 디지털 트윈으로 변환하는 과정에서 많은 수작업과 개별 프로그래밍이 필요하기 때문에 비효율이 존재한다. 서경진 상무는 “3D 기반의 플랫폼에서 엔지니어링 및 제조 정보를 취합하고 활용 목적에 맞게 가공 및 전달하는 디지털 트윈을 가장 빠르게 구축하는 방법은 3D 캐드를 활용하는 것”이라면서, “이를 위해 3D 데이터를 경량화하고 묶어서 빠르게 사용자에게 보여주는 체계를 구축하는 것이 필요하다”고 짚었다. 또한, “경량화된 3D 데이터는 3D 엔진에서 가볍게 활용할 수 있도록 프레임을 높였으며, 웹과 VR/MR/XR 등 다양한 형태로 제공될 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 팀솔루션 서경진 상무   연세대학교의 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법’에 대해 발표했다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 특정한 단어가 주어졌을 때 그 다음에 어떤 단어가 올 것인지를 예측하도록 학습된 모델이다. 이런 특성으로 번역을 하거나 이미지를 이해할 수 있지만, 정확한 답변을 요구하는 엔지니어링 영역에서도 이 언어 모델을 활용할 수 있을지에 대한 의문도 있다. 송경우 교수는 전문 용어가 많은 IT 개발 문서를 기반으로 GPT-4의 답변 테스트 내용을 소개하면서, “단순히 문서 내용을 기반으로 한 답변은 정확하지 않았지만, 여러 단계로 순차적인 질문을 할 때 답변의 신뢰도가 높아지는 알고리즘을 찾을 수 있었다”고 소개했다. 제조 엔지니어링이 특화된 언어 모델을 만들기 위해서 데이터 구축을 진행 중이라고 전한 송경우 교수는 “특정 작업에서 성능을 발휘할 수 있는 언어 모델을 만드는 데에는 생각보다 비용이 들지 않을 것으로 생각한다. 관건은 학습 데이터를 구축하는 것”이라고 전했다.   ▲ 연세대학교 송경우 교수   한편, 5월 30일에는 엘타워에서 PLM/DX 베스트 프랙티스 VIP 간담회가 개최되었다. 이날 간담회에는 PLM/DX 업계를 리드하는 업계 관계자들이 참석, PLM 기술의 발전과 현재 상황, 그리고 발전을 위한 협력과 지원 방안에 대해 논의하는 자리를 가졌다.  기업의 핵심 요소인 PLM은 DX, AI와 결합하여 새로운 도전과제를 받고 있으며, 각 기업들은 차세대 시스템과 새로운 기술의 접목과 방향에 대해 소개했다.       관련기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)

비주얼 커뮤니케이션 플랫폼 캔바(Canva)가 비주얼 커뮤니케이션의 동인과 영향력에 대한 3700명 이상의 글로벌 비즈니스 리더들의 인사이트를 담은 두 번째 연간 비주얼 이코노미 리포트를 발간했다. 캔바는 직장 내 비주얼 커뮤니케이션 툴의 사용성과 생산성 향상, 창의성 증진, 업무 간소화 등에 기여하는 AI의 역할에 대해 이해하기 위해 비즈니스 인텔리전스 업체 모닝 컨설트(Morning Consult)와 함께 설문조사를 진행했다. 이번 조사는 한국을 포함해 총 12개국에서 실시됐다. 비즈니스 이코노미 리포트는 마케팅, 영업, 인사 및 운영 부문의 비즈니스 리더 3707명을 대상으로 진행됐고 한국에서는 임원, 부사장, 부장급 이상의 비즈니스 리더 250명을 대상으로 조사가 실시됐다. 조사에 참가한 국내 비즈니스 리더 4분의 3 이상(79%)은 비주얼 커뮤니케이션 툴이 비즈니스 성과를 향상시켰다고 밝혔다. 비주얼을 우선으로 한 커뮤니케이션은 콘텐츠 제작 및 팀 협업을 가속화하고, 오디언스 참여도를 증가시키는 등 기업의 시간과 비용을 절약하는 효과를 가져오고 있다. 이에 77%의 리더는 비주얼 커뮤니케이션 툴에 전년대비 더 많이 투자하고 있다고 말했다.     또한 제한된 예산과 콘텐츠 수요 증가로 인해, 비즈니스 리더 4분의 3 이상(81%)이 콘텐츠 제작을 가속화하기 위한 옵션으로 AI 기반 툴을 모색하는 것으로 드러났다. 대다수(94%)가 AI로 비주얼 콘텐츠의 품질이 향상됐다는 것에 동의했으며, 이는 글로벌 평균(90%) 및 조사에 참여한 타 국가 대비 높은 수치다. 단, 표절(61%), 편향성(62%), 인력 대체(54%)에 대한 우려는 여전히 남아있다. 최근 비주얼 커뮤니케이션 능력은 직무와 관계없이 직장 내 필수적으로 갖춰야 할 조건이 됐다. 조사에 참가한 리더의 대다수(90%)는 비디자인 직무의 직원도 조직내 효과적인 커뮤니케이션을 위해 디자인 역량을 갖추기를 바랐으며, 62% 이상이 비디자인 직무의 직원들에게 일정 수준의 디자인 교육을 제공하고 있는 것으로 나타났다. 조사에 참가한 일부 비즈니스 리더들은 콘텐츠 제작 및 확장의 가장 큰 어려움으로 팀 간의 협업(31%)과 복잡한 워크플로(26%)를 꼽았다. 한편, 대다수의 리더는 비주얼 커뮤니케이션 플랫폼 투자에서 실시간 협업(95%), 간소화된 워크플로(94%), 올인원 기능성(93%)을 중시했다. 비즈니스 리더 절반 이상(69%)은 신기술에 대한 고위 이해관계자들의 거부감이 직장 내 창의성을 제한한다고 답했다. 66%는 팀 및 부서 간의 협업 부진이 창의적인 사고 및 참신한 결과물 개발을 어렵게 한다고 밝혔다. 캔바의 캐머런 애덤스(Cameron Adams) 최고 제품 책임자(CPO)는 “비주얼 커뮤니케이션은 항상 인류의 강력한 매체였다. 특히, 디지털 시대에서는 이전과는 전혀 다른 방식으로 조직을 연결하고 대중을 사로잡는 진정한 연결성의 통화로 부상하고 있다”면서, “비주얼 콘텐츠의 힘을 활용하고 AI 기능으로 이를 강화하는 것은 팀 간의 소통 뿐 아니라 재정적 투자에서 긍정적 결과를 얻고자 하는 비즈니스 리더들에게 채용, 마케팅, 영업에 있어 주요한 이점으로 작용할 것”이라고 말했다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.