오라클이 2024 가트너 매직 쿼드런트(2024 Gartner Magic Quadrant)에서 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문의 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클은 실행 능력 및 비전 완성도 항목에서 높은 평가를 받았다.  데이터 분석 분야의 미래 기술로는 AI가 접목된 솔루션과 향상된 자동화 등이 있으며, 특히 맥락에 부합하는 인사이트를 제공하는 기술이 크게 주목받고 있다. 오라클은 데이터 탐색, 대시보드, 스토리텔링을 지원하는 퓨전 데이터 인텔리전스(Fusion Data Intelligence) 등과 같은 새로운 솔루션과 오라클 애널리틱스 클라우드의 업데이트를 통해 데이터 분석 분야에서의 혁신을 지속해 나가고 있다.     오라클 퓨전 데이터 인텔리전스는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database), OCI 생성형 AI(OCI Generative AI), 오라클 애널리틱스 클라우드와 같은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스를 활용하는 차세대 데이터 관리 및 분석 솔루션이자 AI 솔루션이다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스의 AI 및 머신러닝 기능은 일상적인 트랜잭션 보고를 능가하는 고도화된 데이터 분석에 기반한 인사이트를 제공하고, 재무, 공급망, HR, 고객 서비스 등의 다양한 분야와 관련된 구체적인 질문에 대한 답변을 도출하는 데 기여한다. 오라클은 이미지에서 얼굴을 감지하는 OCI 비전(OCI Vision), 문서에서 정보를 추출하는 OCI 도큐먼트 언더스탠딩(OCI Document Understanding) 등의 OCI AI 서비스를 통합하여 애널리틱스 클라우드를 지속적으로 개선하고 있다. 또한 애널리틱스 어시스턴트(Analytics Assistant)는 데이터 스토리텔링을 혁신하여 모든 사용자가 본인의 기술적 수준과 상관없이 인사이트 중심의 내러티브를 구성하고 수정할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스 클라우드는 타사 클라우드 서비스를 함께 사용하여 다양한 AI 결과물을 생성할 수 있다. 예를 들어, 타사의 AI 아바타 기능을 사용하여 데이터 스토리를 흥미로운 뉴스캐스트 형식으로 제시함으로써 자연스러운 정보 활용을 촉진할 수 있다. 오라클의 T.K. 아난드 애널리틱스 담당 총괄 부사장은 “데이터의 양은 끊임없이 증가하고 있으며, 그로 인한 데이터 및 AI 기반 의사 결정에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. AI 기반 오라클 애널리틱스 클라우드(Oracle Analytics Cloud)는 고객이 단순한 데이터 분석으로부터 보다 효과적인 의사 결정을 수행하고 보다 효율적인 조치를 취하는 단계까지 나아갈 수 있도록 지원한다”면서, “이번 가트너 리더 선정은 고객의 직관적인 의사 결정에 기여하는 동급 최고의 분석 플랫폼을 제공해 온 오라클의 역량을 인정받은 중요한 성과라고 생각한다”고 전했다.

설계부터 운영까지, AI와 BIM으로 건설산업 전반의 혁신 지원   인공지능(AI)이 다양한 영역에서 도입·활용되는 가운데, 건설산업에서도 인공지능을 어떻게 접목할 지에 대한 고민과 다양한 노력이 이어지고 있다. 이런 가운데, 트림블 코리아는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 인공지능의 융합을 통해 건설산업의 혁신을 이끈다는 비전을 제시하고 있다.  트림블 코리아에서 영업 부문을 이끌고 있는 김동준 상무에게 건설산업에서 AI의 적용방안과 BIM의 전망에 대해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 트림블 코리아 김동준 상무   모든 산업에서 AI에 관심이 높은데, 건설산업의 AI 도입 동향은 어떤지 건설산업은 타 산업에 비해 새로운 기술의 도입이 빠른 산업 분야는 아니다. 그러나 건설산업에서도 AI에 대한 관심이 빠르게 늘고 있다. 건설산업에서 AI는 설계 최적화, 건설 현장 모니터링, 위험 관리, 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 일부에서는 초기 단계에서 활용되고 있다.  AI 기술은 건설산업에서 프로젝트의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 옵션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장하며, 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있다. 이 때문에 각 사업장에서는 AI에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 트림블은 국내 건설산업에서 AI 기술 도입에 관심이 매우 높은 것으로 보고 있다. 많은 건설사가 AI를 통해 프로젝트의 리스크를 최소화하고, 정확한 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 내리고자 한다. 특히, 드론과 결합한 AI 기술은 현장 데이터를 실시간으로 분석하여 현장의 위험 요소를 사전에 파악해 안전사고를 예방하거나, 프로젝트의 진행 상황을 정확히 파악해 리소스를 효율적으로 관리하는 데에 큰 도움을 주고 있다. 이러한 기술 도입은 고객의 요구를 충족시키고, 경쟁력을 강화하는데 필수라고 생각한다.   건설산업에서 AI의 구체적인 활용 방법은 무엇이라고 보는지 AI는 건설 프로젝트의 설계 단계부터 운영 단계까지 광범위하게 활용될 수 있다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 솔루션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장한다. 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있으며, 반복 작업을 자동화하여 노동력 부족 문제를 해결할 수도 있다.  그러나 AI를 도입하고 성공적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려해야 한다. 데이터의 정확성과 품질 : AI는 고품질 데이터를 필요로 하기 때문에, 데이터 수집 및 관리에 신경을 써야 한다. 기술 인프라 : AI 솔루션을 실행하기 위한 강력한 기술 인프라가 필요하다. 교육과 훈련 : AI 기술에 대한 이해와 이를 활용할 수 있는 인력의 교육이 중요하다. 윤리적 고려 사항 : AI의 윤리적 사용과 개인정보 보호를 고려해야 한다.   트림블의 AI 전략은 무엇인지. 관련 기술 개발에 대해서도 소개바란다 트림블은 디지털 전환(DX) 및 커넥트 & 스케일(Connect & Scale) 전략과 긴밀히 연계하여 AI 기술을 활용한 혁신을 추진하고 있다. 이를 통해 디지털 콘텐츠 생성, 프로세스 자동화, 다양한 전문 분야에서의 역할 변화를 목표로 하고 있다. 또한, AI 기술의 효율적인 구현을 위해 전사적인 AI 전략을 수립하고 있다. 이 전략은 숙련된 인재 확보, 데이터 인프라 구축, 파트너십 강화, 투자 전략, 법적, 사이버 보안, 윤리적 지침 마련, 조직적 합의 등을 포함한다. 트림블의 AI 관련 기술 개발 방향으로는 ▲생성형 AI 기술을 통해 이미지/비디오/텍스트/3D 모델과 같은 디지털 콘텐츠를 생성하는 기술 개발 ▲생성형 AI를 다양한 도메인에 적용하여 새로운 아이디어 생성, 반복 작업 자동화, 맞춤형 콘텐츠 제공 ▲각 부서에 머신러닝 엔지니어를 배치하여 도메인의 미묘한 차이를 이해하고 소통하며, AI 기술의 적용 기회 발굴 ▲생성형 AI뿐만 아니라 기존의 예측 AI(predictive AI) 기술의 적극 활용 및 예측 AI와 생성형 AI의 결합을 통한 비즈니스 프로세스 최적화 등을 꼽을 수 있다. 트림블은 AI 기술을 통해 건설 산업의 혁신을 주도하고 있으며, 여러 방면에서 이를 실현하고 있다. 트림블의 AI 전략은 주로 데이터의 수집, 분석, 예측 모델을 통해 더 나은 의사결정을 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 또한, 건설 현장의 위험 관리를 위해 AI를 활용해 작업자의 안전을 보장하고, 프로젝트의 위험 요소를 사전에 예측하여 관리한다. 이를 통해 프로젝트 팀은 한정된 시간과 자원을 가장 중요한 위험 요소에 집중할 수 있다. 특히, 트림블의 테클라 소프트웨어는 AI를 활용하여 설계 최적화와 데이터 관리에서 성과를 보여주고 있다. 테클라 스트럭처스는 AI를 통해 복잡한 구조 설계를 자동화하고, 테클라 모델 셰어링(Tekla Model Sharing)은 클라우드 기반의 협업을 통해 설계 데이터를 실시간으로 공유하고 관리할 수 있게 한다. 또한, 테클라의 AI 기술은 재료 선택, 상세 설계 작업, 설계 매개변수 최적화 등을 통해 지속 가능성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 결론적으로, 트림블은 AI를 통한 데이터 기반의 의사결정 지원, 작업 효율성 향상, 위험 관리 및 비용 절감을 목표로 관련 기술 및 솔루션을 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 전략을 통해 트림블은 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고 있다.   국내 BIM 시장에서 최근의 주요한 이슈는 무엇인지 국내 BIM 시장의 주요 이슈로는 표준화와 데이터 통합을 꼽을 수 있다. 현재 각기 다른 플랫폼과 소프트웨어 간의 데이터 호환성 문제를 해결하기 위한 노력이 진행 중이다. 특히 우리나라 정부는 BIM의 표준화를 위해 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며, 이는 건설 산업의 디지털 전환을 가속하는 중요한 정책이다. 또한, 스마트 건설 솔루션의 도입이 활발히 이뤄지고 있으며, 이는 프로젝트 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 이러한 이슈는 BIM 기술의 확산과 활용을 더욱 촉진하고 있다.   국내에서 BIM이 어느 정도 자리를 잡고 있다고 보는지  국내에서 BIM은 이제 필수 기술로 여겨지고 있다. 많은 건설사와 설계사가 BIM을 도입해 프로젝트의 효율을 높이고자 하고 있으며, 정부 차원에서도 공공 프로젝트에 BIM을 의무화하는 등 BIM의 확산을 적극 추진하고 있다. 그러나 국내 건설업계의 BIM 도입 현황이나 적용 수준에 대해서는 긍정적으로 보기가 어렵다. 이유는 여러 가지가 있겠지만 광범위하고 분리된 작업 장소, BIM 인력 부족 및 노동자의 비연속성, 데이터의 통합 부족과 비연속성, 정책과 현실의 괴리, BIM에 대한 이해와 인식의 부족 등이 있다고 생각한다. 미국이나 싱가포르와 비교하면, 한국의 BIM 도입은 발전하고 있지만 아직 갈 길이 남아있다. 미국은 BIM 도입을 선도하는 국가 중 하나로 대규모 인프라 프로젝트에서 BIM을 적극 활용하고 있으며, 정부와 민간 모두에서 BIM 표준화와 교육 프로그램을 통해 BIM 기술의 확산을 지원하고 있다. 특히, 미국의 여러 주에서는 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며 정책이 현실을 뒷받침하고 있다. 이는 프로젝트의 효율과 품질을 높이는데 큰 기여를 하고 있다. 싱가포르는 아시아에서 BIM 도입이 가장 앞선 국가로 평가받고 있다. 싱가포르 정부는 2015년부터 모든 대형 건설 프로젝트에 BIM 사용을 의무화했으며, 이를 통해 건설 산업의 디지털 전환을 적극 추진해 왔다. 또한 싱가포르는 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야의 모든 이해관계자가 BIM을 쉽게 채택할 수 있도록 다양한 지원 프로그램과 교육을 제공하고 있다. 우리나라도 이런 선진국의 사례를 참고하여 BIM 기술의 도입과 활용을 더욱 확대해 나가야 한다고 본다. 특히 BIM 기술의 표준화와 데이터 통합, 그리고 관련 인력의 교육과 훈련에 집중함으로써 건설 산업의 효율과 경쟁력을 한층 더 높일 수 있을 것이다.    국내의 최근 BIM 고객사례를 소개한다면 트림블의 테클라 스트럭처스는 국내 여러 랜드마크 프로젝트에서 성공적으로 활용되고 있다. 현대산업개발은 진행되는 모든 아파트 현장에서 테클라 스트럭처스를 통해 3D 디지털 정보를 생성하고, 생성된 정보를 기반으로 설계의 오류를 찾고 시공 검토를 위한 의사 결정을 빠르게 진행한다. 모든 의사 결정이 반영된 완성도 높은 디지털 정보에서 정확한 도면, 물량과 같은 필요한 정보를 적시에 추출해 프로젝트에 적용하고, 트림블 커넥트(Trimble Connect)를 기반으로 설계자와 현장 작업자의 원활한 의사소통을 구현했다. 이는 트림블이 추구하는 프로젝트 진행 방식과 동일하다고 볼 수 있다.  이런 사례는 테클라 스트럭처스가 복잡하고 대규모의 건설 프로젝트에서 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지를 잘 보여준다. 트림블 코리아는 앞으로도 이러한 혁신적인 기술을 통해 국내 건설 산업의 발전을 지속적으로 지원할 것이다.   향후 트림블 코리아의 비즈니스 계획과 전략에 대해 소개한다면 트림블은 AI 및 BIM 기술을 통해 건설 산업의 디지털 전환을 촉진하고, 고객의 생산성을 극대화하며, 지속 가능한 건설을 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블은 전 세계적으로 AI와 BIM 기술을 통합하여 프로젝트 관리, 설계, 시공, 유지보수 등 모든 단계에서 효율성을 높이고 비용을 절감하는 전략을 추진하고 있다. 트림블 코리아는 이러한 글로벌 전략을 바탕으로 특히 BIM의 기초가 되는 데이터를 생성하는 솔루션 사업에 중점을 두고 있으며, 국내 시공사의 공정관리 애로사항 및 의견을 청취하여 자체 개발한 클라우드 기반의 공정관리 대시보드인 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard)를 시공사에 공급하고 있다. 또한, 제작사를 대상으로 하는 제작 공정 관리 솔루션 및 건설산업 프로세스 전반을 지원하는 다양한 솔루션의 국내 출시를 준비하고 있다. 트림블 코리아는 다음과 같은 전략을 통해 국내 비즈니스를 확장할 계획이다. 테클라 스트럭처스 활용 확대 : 국내 대형 프로젝트에서 테클라 스트럭처스의 도입을 더욱 장려할 것이다. 그동안의 프로젝트에서 성공적인 활용 사례를 기반으로 더 많은 건설사가 테클라 스트럭처스를 도입할 수 있도록 지원할 것이다. 교육 및 지원 강화 : 테클라 스트럭처스 사용에 대한 교육 프로그램을 강화하고, 고객이 필요로 하는 기술 지원을 제공할 것이다. 이를 통해 사용자들이 테클라 스트럭처스의 다양한 기능을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것이다. 현지화된 솔루션 개발 : 한국 시장의 특성과 요구에 맞춘 현지화 BIM 솔루션을 개발하고 제공할 것이다. 이는 한국 건설 산업의 특수한 요구사항을 반영한 맞춤형 솔루션을 통해 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있도록 할 것이다. 지속적인 솔루션 국내 출시 : 해외 시장에서 검증된 트림블의 다양한 솔루션을 국내에 출시해, 건설산업 프로젝트의 전반적인 프로세스에서 효율을 높일 것이다. 파트너십 및 협력 강화 : 국내 주요 건설사, 설계사, 교육기관, 서드파티 개발 파트너사와 협력을 강화해 BIM 기술의 확산과 활용을 촉진할 것이다. 이를 통해 BIM 기술의 도입과 정착을 더욱 가속할 것이다. 트림블 코리아는 이러한 전략을 통해 국내 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고, 고객의 성공을 지원하며, 지속 가능한 건설 환경을 조성하는 데 기여하고자 한다.     ■ 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   ▲ HL만도 배홍용 CTO, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 서효원 위원장(KAIST 교수)   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 (2)   변화에 대응하기 위한 자동차 산업의 혁신 노력 행사 첫째 날인 6월 13일 기조연설에서 HL만도의 배홍용 CTO는 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’라는 주제로, 자동차 산업이 최근 겪고 있는 변화와 대응 방향에 대해 소개했다. 전기자동차(EV)의 성장세는 분명해 보인다. 전기자동차의 성장에 따라 DC-DC 컨버터, 차저, 구동용 모터, 인버터 관련 기업은 호황을 기대하는 반면 전기자동차에는 쓰이지 않는 엔진, 트랜스미션, 스타터, 클러치, 토크 컨버터 관련 기업은 변화에 따른 충격에 대비할 필요성을 느끼고 있다. 자율주행에 대해서는 긍정적 전망과 부정적 전망이 뒤섞여 있지만, 장기적으로 변화의 물결은 피할 수 없을 전망이다. 높은 개발 비용과 생산 비용, 법규 마련의 지연, 그리고 낮은 기술적 성숙도로 인해 본격적인 자율주행의 도입은 당초 기대보다는 늦어질 것으로 보인다. 전통적인 자동차 외에 친환경 동력과 근거리 주행을 특징으로 하는 마이크로 모빌리티는 착실히 성장하면서 산업계에서도 대응을 강화하고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 하드웨어 공급사인 OEM뿐 아니라 소프트웨어 공급사까지 참여하는 새로운 산업 생태계를 만들고 있다. HL만도에서도 ‘데이터 주도’와 ‘자동차의 통합 제어’라는 두 개의 축을 중심으로 개발 및 사업을 전개하고 있다. 배홍용 CTO는 “자동차 산업이 복잡해지고 변경 빈도가 높아지는 상황에서, 프로세스를 가볍게 만들고 신뢰성을 확보하는 것이 과제가 되고 있다”면서, “설계와 검증을 세분화하면서 효율적인 개발 방법을 마련할 필요성이 커지고 있다. 또한 AI의 도입, 디지털 전환(DX), 협업 및 자동화 플랫폼 등 다양한 영역에 걸친 산업 생태계의 노력이 요구된다”고 전했다.   ▲ HL만도 배홍용 CTO   UAM이 가져 올 생태계의 파괴적 혁신 한국항공우주연구원(KARI)의 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로 한 기조연설을 진행했다. UAM(도심 항공 모빌리티)은 수직이착륙이 가능한 전기 항공기(eVTOL)뿐 아니라 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지 커버하는 모빌리티 서비스(MaaS), 도심내 이착륙장, 간편한 시큐리티 체크인, 자율주행 등 다양한 기술과 산업이 연관된 개념이다. 2019년에 약 200개의 UAM 비행체가 개발되었는데 현재는 1000개로 크게 늘었으며, 모건 스탠리는 2040년 UAM 시장 규모를 1조 5000억 달러로 전망하고 있다. 이처럼 UAM은 모빌리티 분야에서 파괴적인 변화(disruptive change)를 이끄는 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 다양한 산업 분야를 포괄하는 만큼 eVTOL 개발, 비행 제어 소프트웨어, 교통 관리 체계, 버티포트 인프라, 통신망과 내비게이션 등에 걸친 산업계의 기술 확보 움직임과 함께 정부의 지원 로드맵도 진행 중이다. 황창전 부장은 “산업화에 성공하면 항공기, MRO(유지 . 보수 . 운영), 운항 관리 등 세 가지 기술을 토털 패키지화해서 수출도 가능하며, 이런 기술의 개발 과정에 PLM이나 디지털 전환을 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다.   ▲ 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장   제품 개발과 생산 분야의 디지털 혁신 노력 소개 LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향’을 주제로 한 발표에서 LG 그룹의 품질 관리 프로세스 구축 과정과 향후 발전 방향에 대해 소개했다.  LG 그룹의 개발 품질 관리 솔루션 프로젝트를 통해 구축된 싱글렉스(SINGLEX) 플랫폼은 제품 기획부터 마케팅, 영업, 구매, 제조, 물류, R&D/품질, 고객 서비스, HR, 경영 관리, 보안, IT 관리 등 총 32개 영역의 서비스를 제공한다. 이 가운데 R&D/품질 영역은 ▲개발 프로젝트를 관리하는 PMS ▲양산 품질을 관리하는 QMS ▲위험 재발 방지 활동을 지원하는 FMA ▲소프트웨어 프로젝트를 관리하는 ALM ▲시스템의 범위 및 현황을 연계하여 전체 업무를 관리할 수 있는 SPM  등 5개의 주요 시스템으로 이루어져 있다. 정현길 위원은 “솔루션의 완성도를 위해서 약 28만 건의 품질 검증과 수많은 현업 전문가의 의견을 반영해서 1500건 이상의 업그레이드를 실시했다. 그 결과 현재 LG 그룹 계열사에서 완성도 높은 서비스를 이용하고 있고, 이를 기반으로 대외 사업으로 확대를 추진 중”이라고 전했다.   ▲ LG CNS SINGLEX 정현길 위원   PTC코리아의 이봉기 상무는 ‘LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략’에 대해 발표했다.  디지털 스레드의 기본 개념은 가치사슬 전반에 걸쳐서 필요한 대상에게 필요한 시점에 필요한 맥락으로 정보를 제공하기 위해, 전체 라이프사이클에 걸쳐서 물리적 세계와 디지털 세계의 정보를 엮어주는 것이다. 디지털 스레드의 궁극적인 목표는 기업 전체 가치사슬의 최적화이다. 이런 관점에서 최근의 디지털 전환 프로젝트가 보이는 한계를 해소할 수 있는 대안으로 디지털 스레드가 주목받고 있다. 이봉기 상무는 “디지털 전환 프로젝트가 성공하기 위해서는 디지털 스레드의 개념을 잘 이해하고, 이를 기업 전체의 목표와 부합하도록 연계하는 것이 중요하다”면서, “이를 통해 엔지니어링 단계를 넘어 제조 효율성, 서비스 최적화, 제품 운영 관리 등 기업의 가치사슬 전반에 걸쳐 기업의 디지털 전환을 이룰 수 있을 것”이라고 전했다. 또한, “PTC는 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 생성형 AI 등의 기술에 대해서도 디지털 스레드를 기반으로 기업의 비즈니스 목표 달성을 지원할 수 있는 방향으로 접근하고 있다”고 덧붙였다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   아비바코리아의 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’에 대해 발표했다. 정유, 화학 등 프로세스 산업은 긴 라이프사이클을 갖고 있으며, 많은 인원과 대형 설비가 투입되는 자본집약적 성격을 갖고 있다. 공정 자체도 물리화학적인 변화를 포함하고 있으며 복잡한 것이 특징이다. 프로세스 산업은 자동화와 플랫폼화를 거쳐 데이터 기반의 실시간 최적화 등의 방향으로 발전해 왔는데, 최근에는 IoT(사물인터넷), AI, 디지털 트윈이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 강창훈 상무는 “특히 2D/3D 설계와 시공 데이터를 통합하고 조회할 수 있는 엔지니어링 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있는 것이 주요한 흐름”이라고 전했다. 플랜트 사용자들은 실시간 모니터링과 분석을 통해 유기적으로 협업할 수 있으며, 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축할 수 있다. 또한 운영 데이터를 활용해 AI/머신러닝 기반의 설비 예측 분석을 통해 설비의 이상징후를 조기에 감지하며, AI를 활용하여 디지털 트윈에 구축된 다양한 정보에 신속하게 접근하는 챗봇을 활용할 수도 있다.   ▲ 아비바코리아 강창훈 상무   TYM의 김대용 CDO는 TYM의 ‘PLM/디지털 전환/디지털 트윈 구축 사례’를 소개했다.  트랙터, 콤바인, 이양기 등 농기계와 디젤엔진에 이르는 제품을 개발/생산하고 있는 TYM은 PLM으로 대표되는 제품 지능화, 스마트 공장과 관련된 공정 최적화, 고객 경험을 강화하는 스마트 서비스 등을 중심축으로 삼아 디지털 전환을 추진 중이다. TYM이 설정한 PLM의 목적은 ‘고객 가치를 창출하고 고객 맞춤형 제품 개발의 리드 타임을 줄이기 위해서 프론트로딩을 할 수 있는 통합 R&D 인프라를 구축하는 것’이다. 또한 TYM은 제품/부품의 형상과 공장 데이터를 유기적으로 연결하는 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 트랙터 조립 공정의 실시간 상태를 모니터링하고 현장 데이터를 수집할 수 있도록 했다. 김대용 CDO는 “이외에도 TYM은 RTLS를 이용해서 파트너사 및 협력사 사이에 공급망 현황이나 재고 현황 데이터를 실시간 수집/분석하고 시각화하는 AI 서비스의 연구개발을 진행 중”이라고 전했다.   ▲ TYM(티와이엠) 김대용 CDO   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’이라는 주제로 발표를 진행했다. PLM은 업무의 효율 향상에 중점을 두고 진화를 계속하고 있다. 제조산업에서 제품을 개발하는 라이프사이클의 속도를 높이는 것이 중요하게 여겨지고 있으며, 이에 맞춰 PLM은 과거의 CAD 데이터 관리를 넘어 디지털 스레드를 기반으로 해서 제품 개발 사이클을 가속화하는 형태로 발전하고 있다는 것이 한석주 본부장의 설명이다. 한석주 본부장은 “지멘스는 디지털 전환을 가속화하기 위한 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 ‘엑셀레이터’를 통해 제품을 이제 디자인하고, 현실화하고, 최적화하는 전체 폐순환(closed-loop) 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 또한 “지멘스는 인더스트리 디지털 스레드, 클라우드, 인더스트리 메타버스를 통해서 PLM의 효율을 더욱 강화할 수 있게 돕고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장   관련 기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

곽경일 지음 / 19000원 / 위즈앤북   파이썬은 단순한 프로그래밍 언어를 넘어 문제 해결의 강력한 도구가 될 수 있다. 이 책을 통해 여러분은 데이터 분석, 웹 크롤링, 머신러닝 그리고 최신 AI 기술인 ChatGPT의 활용까지 파이썬을 통해 작업할 수 있는 30개의 다양한 프로젝트를 배울 수 있다. 특히, 각각의 프로젝트는 실제 사례 연구와 함께 실습 과정으로 구성되어 있어 여러분이 배운 내용을 즉시 실무에 적용할 수 있도록 도와준다. 또한, ChatGPT와 같은 최신 AI 기술을 비즈니스에 통합하여 업무 효율성을 극대화하는 방법에 대해 다룬다. 혁신적인 아이디어와 창의적인 해결책을 찾는 데 도움을 줄 수 있는 책이다. 이 책을 통해 여러분은 최신 기술의 트렌드를 따라잡을 뿐만 아니라 그것을 업무와 비즈니스에 적극적으로 활용하는 방법에 대해 배울 수 있다. 파이썬을 통한 데이터 분석부터 ChatGPT를 활용한 혁신적인 솔루션 개발까지 여러분의 업무 스킬을 한 단계 업그레이드 시킬 수 있을 것이다.  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)가 ‘2024 한국자동차공학회 춘계학술대회’에 참가해 현대자동차와 함께 ‘인공지능과 머신러닝을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’을 주제로 세미나를 진행했다고 밝혔다. 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원한 이번 발표에서는 100여 명의 모빌리티 분야 전문가가 참석한 가운데 자동차 산업 분야의 엔지니어링 프로세스에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반의 예측 모델 도입과 미래 모빌리티의 주행 성능 향상에 대한 연구를 중점적으로 다뤘다. 세션의 세부 프로그램은 ▲AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발 ▲AI R&H 자동화 툴을 활용한 엔지니어링 고도화 ▲소음 예측을 위한 차량과 e-파워트레인(e-powertrain)의 모델링 통합과 머신러닝 예측에의 활용 ▲AI/ML을 활용한 EV 구동모터의 방사 소음(radiation noise) 예측 ▲AI/ML을 활용한 PBV(Platform Beyond Vehicle)의 실시간 버추얼 개발 ▲헥사곤의 자동차 산업 AI/ML 연구동향 및 사례로 구성됐다. 세션에서 발표된 연구에는 다양한 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있는 아담스(Adams), 다분야 구조해석 솔루션 나스트란(Nastran), 음향 솔루션 엑트란(Actran), 인공지능 및 머신러닝 플랫폼 오딧세이(ODYSSEE) 등 헥사곤 제품이 예측 모델을 개발하는 데에 활용됐다. 헥사곤의 아담스와 오딧세이는 고성능 스포츠카의 다양한 사례 연구에서 공차 범위를 변경하는 반복 작업을 신속하게 수행해 기어 변속의 품질과 효율성에 직결되는 기어박스 메커니즘 최적화에 사용됐다. 아담스는 메커니즘의 동작 검토와 설계 목표 정의, DoE(실험설계)를 지원한다. 아담스에서 입력 데이터로 사용이 가능한 데이터 매트릭스를 생성한 후, 오딧세이에서 데이터 학습을 거쳐 설계 사양에 따른 새로운 설계 변수에 대한 결과를 예측할 수 있다. 헥사곤 MI는 사례 발표를 통해 충돌 성능 예측에 활용된 오딧세이의 글로벌 사례, 헥사곤의 크래들 CFD(Cradle CFD) 솔버에 내장된 3D-ROM 기능, 딥러닝을 사용한 CT 데이터 결함 검사 등 다양한 기술과 활용 예시를 소개했다.     이번 연구 발표의 좌장을 맡은 현대자동차의 김용대 마스터는 “현대자동차와 헥사곤이 함께 진행한 이번 연구를 통해 자동차 제품 설계, 모델링, 해석에 인공지능과 머신러닝 도입의 중요성을 다시 한번 확인하게 됐다”면서, “헥사곤과의 협력을 통해 현대자동차의 버추얼 차량 개발 기간을 단축하고,  비용 절감 효과를 가질 것을 기대하고 있다”고 말했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성브라이언 사장은 “미래 모빌리티 기술 혁신을 위한 연구에서 헥사곤의 솔루션이 활용되길 바란다”면서, “앞으로도 지속적인 교류를 통해 국내의 연구자들이 제품 연구 및 개발에 생산성 및 효율성을 높일 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 전했다.동차공학회 춘계학술대회는 6월 19일부터 22일까지 진행되며, 행사기간 중 진행된 전문 연구 발표인 ‘AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’ 세미나는 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원했다.

한국레노버가 AI를 지원하는 모바일 워크스테이션 신제품 5종을 출시했다고 밝혔다. 새롭게 선보인 제품은 인텔 프로세서를 탑재한 ▲씽크패드 P1 7세대 ▲씽크패드 P16v i 2세대 ▲씽크패드 P14s i 5세대 ▲씽크패드 P16s i 3세대와 AMD 프로세서가 장착된 ▲씽크패드 P14s 5세대 등 총 5종이다. 다섯 제품 모두 AI 기술 기반으로 향상된 성능과 생산 역량을 갖춰 제조/자동차/건설/미디어&엔터테인먼트/의료 등 다양한 산업 전문가의 효율과 혁신을 높이고, AI 모델 개발 및 적용에 대한 새로운 니즈를 충족시키는 데에 초점을 맞추고 있다. 프리미엄 알루미늄 섀시로 디자인된 씽크패드 P1 7세대는 머신러닝 집약적인 작업을 위해 설계된 제품이다. 높은 휴대성과 성능을 겸비해 장소에 구애 받지 않고 업무를 수행할 수 있다. 최대 인텔 코어 울트라 9 프로세서와 내장형 NPU, 엔비디아 RTX 3000 에이다(Ada) 제너레이션 GPU로 강력한 파워와 성능을 갖춰 AI 집약적 워크로드를 지원한다. 액체 금속 열 설계로 냉각 성능을 높여 복잡한 작업도 장시간 최대 성능으로 수행할 수 있다.  씽크패드 P1 7세대는 LPDDR5x LPCAMM2 메모리를 탑재했다. LPCAMM2는 레노버와 협업으로 미국 마이크론이 선보인, 빠르고 에너지 효율적인 PC용 모듈형 메모리 솔루션이다. DDR5 SODIMM 대비 유효 전력 소비량이 최대 61% 적고 공간을 64%까지 줄였다. 단일 모듈로 더 높은 대역폭과 듀얼 채널 지원을 제공해 모바일 워크스테이션과 AI PC 업무에 효과적이라는 것이 레노버의 설명이다.   ▲ 씽크패드 P1 7세대   최신 인텔 코어 울트라 프로세서를 장착한 씽크패드 P16v i 2세대, 씽크패드 P14s i 5세대, 씽크패드 P16s i 3세대는 CPU, NPU, 내장형 GPU로 구성된 통합 멀티 프로세서 패키지로, 100여 개 애플리케이션에 대한 AI 작업 성능을 최적화한다. 씽크패드 P16v i 2세대는 듀얼 방열 구조의 고급 냉각 시스템으로 대량의 워크로드와 효율적인 멀티태스킹에 필요한 높은 성능을 장시간 보여준다. 씽크패드 P14s i 5세대는 가벼운 무게와 휴대성을 갖췄으며 이동 중에도 탁월한 성능을 제공한다. 씽크패드 P16s i 3세대는 16인치 섀시에 성능과 휴대성을 효과적으로 안배했다.   ▲ 씽크패드 P14s 5세대   AMD 라이젠 AI가 통합된 라이젠 프로 8040 HS-시리즈 프로세서의 씽크패드 P14s 5세대는 14인치 사이즈로 최고 성능을 제공한다. 최신 라이젠 AI 기반 프로세서는 전 세대 대비 3.5배 증가한 처리 속도로 높은 수준의 생성형 AI를 제공함으로써 AI 기반 협업과 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등에서 사용자 경험을 높여준다. 레노버는 최대 96GB 메모리, 2TB 저장장치, AMD 라데온 그래픽으로 오토캐드, 레빗, 솔리드웍스 같은 애플리케이션을 높은 성능으로 구동할 수 있다고 소개했다. 16:10 비율의 최대 2.8K OLED 디스플레이는 3M 광학 필름 솔루션을 적용해 400니트(nit) 밝기를 최대 16% 적은 전력으로 지원한다. 블루라이트 저감 기술을 적용하고, 엑스 라이트(X-Rite) 팬톤 인증을 받아 색상을 정밀하게 표현한다. 필요 시 터치 옵션 추가로 편리하게 사용할 수 있다. 모바일 워크스테이션 신제품 5종은 모두 ISV(독립소프트웨어개발업체) 인증을 받았다.  미 육군 납품 규정 밀스펙(MIL-SPEC)을 통과해 내구성이 뛰어나며, 씽크쉴드(ThinkShield) 보안 솔루션으로 안정성과 보안성을 모두 갖췄다. 한국레노버의 신규식 대표는 “이동 작업 비중이 높은 전문가를 위해 설계된 씽크패드 P 시리즈는 레노버의 워크스테이션 설계 노하우에 뛰어난 AI 성능과 휴대성을 더했다”면서, “글로벌 빅테크 기업과 협업으로 성능과 전력 효율이 모두 향상된 신제품을 통해 창의성을 발휘해야 하는 전문가와 엔지니어, 데이터 과학자는 언제 어디서나 복잡한 워크로드를 처리할 수 있을 것”이라고 전했다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10)   케이던스 셀시우스 스튜디오(Cadence Celsius Studio)는 전자 시스템의 열 해석과 열 응력, 전자 제품 냉각을 해결하기 위한 AI 기반 열 플랫폼이다. 현재 제공되는 제품은 대부분 포인트 툴 솔루션으로 구성되어 있지만, 셀시우스 스튜디오는 전기 및 기계/열 엔지니어가 형상 단순화, 조작, 변환 없이 단일 플랫폼 내에서 동시에 설계 및 해석할 수 있는 통합 플랫폼으로 완전히 새로운 접근 방식을 도입했다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   셀시우스 스튜디오는 전열 공동 시뮬레이션, 전자 냉각, 열 응력을 하나의 솔루션으로 통합한다. 또한 설계 중 다중 물리 분석으로 셀시우스 스튜디오를 원활하게 사용할 수 있으므로, 설계자는 설계 프로세스 초기에 열 무결성 문제를 발견하고 이상적인 열 설계를 발견하기 위해 생성형 AI 최적화와 새로운 모델링 알고리즘을 효율적으로 활용할 수 있다. 그 결과 협업이 개선되고 설계 반복이 줄어들며 예측 가능한 설계 일정이 가능해지는 간소화된 워크플로를 통해 처리 시간을 단축하고 출시 기간을 단축할 수 있다.   셀시우스 스튜디오의 주요 이점 셀시우스 스튜디오는 복잡한 열 해석, 열 응력, 전자 냉각 등의 문제를 해결할 수 있다.    매끄러운 통합 셀시우스 스튜디오는 케이던스의 버추소, 알레그로, 이노베이티브, 옵티멀리티 및 AWR 구현 기술과 통합된다.   디자인 인사이트 전체 설계 공간을 빠르고 효율적으로 탐색하여 최적의 설계에 수렴할 수 있도록 통합된 옵티멀리티 AI(Optimality AI) 기반 기술을 통해 지원한다.   시스템 레벨의 열 해석 전체 시스템 분석을 위해 유한 요소법(FEM)과 전산 유체 역학(CFD)을 결합한다.   생산성 향상 기존 솔루션보다 최대 10배 빠른 성능을 달성하는 대규모 병렬 실행을 제공한다.   셀시우스 스튜디오의 솔루션 구성 전열(Electrothermal) 해석 셀시우스 스튜디오는 다양한 ECAD 및 MCAD 파일 형식을 지원하며, 전기 및 열 시뮬레이션을 위한 재료 및 부품 관리자를 제공한다. 정적 및 과도 전열 공동 시뮬레이션을 모두 제공하며 케이던스의 클래리티, 시그리티, 스펙터 솔버와 원활하게 통합된다.     기구 응력(Mechanical Stress) 셀시우스 스튜디오는 선형 및 비선형 재료 구조 모델뿐만 아니라 뒤틀림 및 응력 분석을 위한 정적 및 준정적 솔버, 수분 솔버, 고온고습(HTHH) 분석을 지원한다. 설계자는 설계 조립 공정과 재료 고장 및 신뢰성 분석을 위한 다단계 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 3D-IC 뒤틀림/응력 시뮬레이션을 위한 글로벌 및 로컬 모델이 있다.     머신러닝/인공지능(ML/AI) 셀시우스 스튜디오는 열 설계 및 관리를 위한 AI 기반 최적화와 DFM 검증을 위한 몬테카를로 분석 및 민감도 연구, 열 RC 및 컴팩트 모델 생성 및 네트워크 시뮬레이션을 통합한다. 메타모델 칩/패키지/서버는 빠른 열 성능, 특성화 및 평가를 제공한다.   전자 냉각(Electronic Cooling) 셀시우스 스튜디오는 전체 전자 시스템의 열 효율을 최적화하기 위한 전자 냉각 시뮬레이션을 제공한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.