에스엘즈는 8월 29일(목) 오후 4시부터 1시간 동안 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서  ‘Omniverse(옴니버스)를 통한 MEP((Mechanical, Electrical, and Plumbing : 기계 전기 배관) 자동설계 AI 운용사례’를 주제로 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나에서는 한국건설기술연구원의 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 에스엘즈의 정재헌 대표가 발표자로 참여할 예정이다. 이번 웨비나에서는 MEP 자동설계 소프트웨어인 Smart Routing AI와 Revit의 BIM 정보교환 체계에 대해 자세히 소개한다. 또한, 엔비디아의 Omniverse를 통한 BIM의 확장성 확보와 건설제조 분야에서의 디지털 트윈 운용 가능성에 대해서도 논의할 예정이다. 이 웨비나는 CNG TV를 통해 사전등록 후 무료로 참여할 수 있다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 8월 19일, CNG TV에서 ‘생성형 AI와 제조/건축 시각화 기술과 트렌드’를 주제로 방송이 진행됐다. 이번 방송은 ‘코리아 그래픽스 2024’ 컨퍼런스를 미리 살펴보는 자리로 마련됐는데, 생성형 AI가 제조와 건축 시각화 기술이 어떻게 융합되고 있는지, 이로 인해 산업 전반에 어떤 혁신이 일어나고 있는지에 대한 이야기가 나왔다. 자세한 내용은 CNG TV 홈페이지에서 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 경북대학교 추승연 교수, OTOX 스튜디오 김성진 대표   이날 방송은 디지털지식연구소 조형식 대표가 진행을 맡았고, 경북대학교 건축학부 추승연 교수와 OTOX(제로투엑스) 스튜디오의 김성진 대표가 발표자로 참여했다. 이들은 AI 기반 디자인, 건축 시각화, 디지털 트윈, VR/AR/XR 등 최신 AI 트렌드를 중심으로, AI 기술이 제조와 건축 분야에서 시각화 기술의 발전을 어떻게 이끌고 있는지에 대해 서로의 생각을 교환했다. 경북대학교 건축학부 추승연 교수는 ‘생성형 AI와 건축 시각화 기술 및 트렌드’를 주제로, 대규모 언어 모델의 발전과 건축적 적용 사례, 생성형 AI를 활용한 건축 시각화 기술 및 트렌드, 그리고 미래 건축 시장의 변화에 대해 설명했다. 추 교수는 “AI 기술이 건축물의 도면 및 설계를 시각화하는데 매우 효과적이다”라며, “특히 불법 건축물 적발에 기여할 가능성이 크며, 국토부의 건축물 관리 및 적발 시스템에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 또한, AI 기반 이미지 생성 툴을 통해 사용자들이 더욱 쉽게 창의적인 건축 아이디어를 시각화할 수 있게 된 점을 강조하며, 특정 조건을 입력하면 AI가 자동으로 건축 디자인을 생성하는 수준에 이르렀다고 이야기했다.   ▲ AI 기술의 건축물 도입에 대해 설명한 경북대학교 건축학부 추승연 교수    한편, 을지로에서 독립 스튜디오 OTOX(제로투엑스)를 운영 중인 김성진 대표는 지역의 이야기를 기반으로 사라질 가치들을 재해석하고 공유하는 과정을 통해 사회적 이슈를 담론화하고 있다고 전했다. 김 대표는 “이곳에서 산업 디자인과 문화, 예술 등 다양한 분야의 관계성을 실험하고 있다”며, “2022년부터는 가치 다양성과 환경 문제에 초점을 맞춘 OTOX MOVEMENT(제로투 무브먼트)도 함께 전개하고 있다”고 말했다.   ▲ 디자인, 순수예술, 공예, 사진, 영상 등 다양한 분야의 전문가들과 협업하고 있다 는 OTOX 김성진 대표    이날 방송을 통해 AI와 시각화 기술의 융합이 건축과 제조 분야에서 어떤 혁신적 변화를 이끌어낼 수 있을지에 대한 인사이트를 얻을 수 있었고, 앞으로의 발전 가능성에 대한 기대감을 높였다.

인텔은 첨단 반도체 기술 업계 콘퍼런스인 ‘핫 칩스 2024(Hot Chips 2024)’에서 고속 AI 데이터 처리를 위한 완전 통합형 광학 컴퓨트 인터커넥트(OCI) 칩렛과 함께 데이터센터, 클라우드, 네트워크에서 에지 및 PC에 이르기까지 AI 사용 사례 전반에 걸쳐 다양한 기술을 선보였다. 또한 2025년 상반기 출시 예정인 제온 6 SoC(Intel Xeon 6 SoC, 코드명 그래나이트 래피즈-D)에 대한 세부 정보도 공개했다. 고성능 러기드(rugged) 장비에 최적화된 인텔 제온 6 SoC는 인텔 제온 6 프로세서의 컴퓨트 칩렛과 인텔 4 공정 기술을 기반으로 설계됐으며, 에지에 최적화된 I/O 칩렛을 결합했다. 이를 통해 이전 모델에 비해 성능, 전력 효율 및 트랜지스터 집적도 면에서 개선을 이룰 수 있었다. 제온 6 SoC는 ▲최대 32레인의 PCI 익스프레스(PCI Express, PCIe) 5.0 ▲최대 16레인의 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, CXL) 2.0 ▲2x100G 이더넷(Ethernet) ▲호환되는 BGA 패키지로 제공되는 4개 및 8개의 메모리 채널 등의 특징을 갖췄다. 또한 인텔 제온 6 SoC는 새로운 미디어 가속화 기술을 탑재하여 실시간 OTT, VOD 및 방송용 비디오 트랜스코드 및 분석 기능을 제공하는 등 에지 및 네트워크 워크로드의 성능 및 효율을 개선하기 위한 기능을 제공한다. 추론 성능 향상을 위한 인텔 AVX(Advanced Vector Extensions) 및 인텔 AMX(Advanced Matrix Extensions), 보다 효율적인 네트워크 및 스토리지 성능을 위한 인텔 QAT (QuickAssist Technology), vRAN(virtualized RAN)의 전력소모 감축을 위한 인텔 vRAN 부스트(Intel vRAN Boost) 그리고 사용자가 기본 하드웨어에서도 클라우드처럼 편리하게 AI 솔루션을 구축, 전개, 실행, 관리 및 에지 스케일링 할 수 있도록 하는 인텔 타이버 에지 플랫폼(Tiber Edge Platform) 지원을 제공한다.   ▲ 인텔 루나 레이크 프로세서   차세대 AI PC를 위한 루나 레이크(Lunar Lake) 프로세서의 새로운 P-코어와 E-코어는 이전 세대에 비해 시스템 온 칩 전력을 최대 40%까지 낮추면서 더 높은 성능을 제공한다. 새로운 신경처리장치(NPU)는 최대 4배 더 빠른 속도를 제공하며, 이전 세대 대비 생성형 AI 성능을 향상시킨다. 또한, 새로운 Xe 2 그래픽처리장치(GPU) 코어도 게임 및 그래픽 성능을 이전 세대보다 1.5배 향상시킨다. 루나 레이크에 대한 추가 세부 사항은 9월에 열리는 인텔 코어 울트라 출시 행사에서 공개될 예정이다. 생성형 AI 학습 및 추론을 위해 설계된 인텔 가우디 3 AI 가속기는 효율적인 행렬 곱셈 엔진, 이중 캐시 통합, 광범위한 RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 네트워킹 등 다양한 전략을 채택하고 있다. 이를 통해 연산, 메모리 및 네트워킹 아키텍처를 최적화하여 이러한 문제를 해결한다. 이를 통해 가우디 3 AI 가속기는 AI 데이터센터가 더욱 비용 효율적이고 지속 가능하게 운영될 수 있도록 성능과 전력 효율성을 크게 향상시켜, 생성형 AI 워크로드 배포 시 발생하는 확장성 문제를 해결한다. 가우디 3 AI 가속기와 향후 출시될 인텔 제온 6 제품에 대한 자세한 정보는 9월에 열리는 출시 행사에서 공개될 예정이다. AI는 기업과 소비자들이 혁신적인 아이디어를 전례없이 빠르게 펼칠 수 있도록 하고 있다. 예를 들어 소비자는 이제 생산성, 창의성, 게임, 엔터테인먼트, 보안을 모두 향상시킨 지능적인 AI PC를 갖추게 되었다. 기업들은 에지 컴퓨팅과 AI를 활용하여 의사 결정 과정을 개선하고 자동화를 촉진하며 내부 데이터로부터 가치를 창출할 수 있다. 인텔 네트워크 및 엣지 그룹의 페레 몬클루스(Pere Monclus) CTO는 “인텔은 소비자 및 엔터프라이즈 AI 사용 전반에 걸쳐 가능성을 새로이 정의하는 데 필요한 플랫폼, 시스템 및 기술을 지속적으로 제공하고 있다. AI 워크로드가 심화됨에 따라 인텔은 광범위한 업계 경험을 통해 고객이 혁신, 창의성 및 이상적인 비즈니스 결과를 이끌어내는 데 필요한 것이 무엇인지 이해할 수 있게 되었다”면서, “더 높은 성능의 실리콘과 더 많은 플랫폼 대역폭이 필수적이지만, 인텔은 모든 워크로드마다 고유한 과제가 있다는 사실도 잘 알고 있다. 데이터센터용으로 설계된 시스템은 엣지용으로 용도를 변경할 수 없다. 컴퓨팅 전반에 걸쳐 시스템 아키텍처에 대한 전문성을 갖춘 인텔은 차세대 AI 혁신을 주도할 수 있는 유리한 위치를 점하고 있다”고 밝혔다.

  Infoworld   Editorial 17　인맥 다이어트 시대, 당신의 인맥은 안녕하신가?   Focus 18　AWS, 앱 개발부터 비즈니스 창출까지 돕는 생성형 AI 서비스 소개   People&Company 21　PTC코리아 이봉기 상무　제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공 24　서울미디어대학원대학교 유훈식 교수　디자인 방식을 바꾸는 게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향 26　비트리 갤러리 정유선 대표　마음 맞는 좋은 작가, 컬렉터들과 함께 성장하고 싶다   New Product 29　AI 기반의 시뮬레이션 기능 및 워크플로 강화　하이퍼웍스 2024 30　AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션　앤시스 2024 R2 32　BIM 수량산출 작성 위한 엑셀 애드인　셀빔 35　500개 이상의 무료 캐릭터 애니메이션 제공　게임 애니메이션 샘플 프로젝트 52　이달의 신제품   On-Air 38　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　테클라와 스케치업으로 건설 프로세스 혁신 39　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI와 제조/건축 시각화 기술 및 트렌드 40　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　산업 프로젝트를 위한 디지털 공급망 솔루션 구현   Column 41　프로토타입을 넘어선 3D 프린팅 / 요르겐 로더스　적층제조 채택을 가속화하는 것은 산업 전반의 책임 44　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 엔지니어링과 스마트 기술 46　책에서 얻은 것 No. 22 / 류용효　부를 창출하는 ChatGPT 활용전략   50　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   Reverse Engineering 53　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (9) / 유우식　금속활자본 고서 데이터베이스   AEC 66　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　공간정보 GIS 기반 IoT 데이터 분석 스타일 대시보드 만들고 서비스해보기 71　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (9) / 최영석　가져오기 기능 소개 74　모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (6) / 이소연　정북 일조권 사선제한 기능의 소개 77　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (5) / 천벼리　협업 및 공유를 개선하기 위한 DWG 도면의 QR 코드   Analysis 82　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (13) / 나인플러스IT　항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 86　가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D / 오재응　MBSE 적용을 위한 디지털 트윈과 가상 제품 개발 92　복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증 / 권순재　효율적인 구조 설계를 위한 SDC 베리파이어   Mechanical 99　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4) / 김성철　판금 기능 소개 107　디지털 전환을 위한 전기 설계 발전 모델 / 구형서　제조 경쟁력을 높이는 설계 발전 모델, ROI, 전기 CAD 도입 방안   Manufacturing 104　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (4) / 황성수　델미아 오르템즈 : 효율적이고 정확한 생산 계획 및 스케줄 관리

에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 2024’의 트랙별 전체 세션 및 세션 상세 내용을 공개했다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 에픽게임즈 임직원 및 외부 전문가들이 개발자 및 크리에이터들에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에코시스템을 구성하는 제품들에 대한 최신 기술을 소개하고 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유하는 자리다. 8월 28일~29일 서울 잠실의 롯데호텔 월드에서 개최되는 올해 언리얼 페스트는 ‘게임 : 프로그래밍’, ‘게임 : 아트 및 공통’, ‘영화 & TV, 애니메이션, 방송’ 그리고 ‘건축 및 기타’ 등 4개의 산업별 트랙에서 40여 개의 역대 최다 세션이 준비될 예정이다. 코로나 팬데믹 이후 처음으로 전 일정이 모두 오프라인으로 진행되며, 일부 세션은 온라인으로 동시 중계된다.     공개된 세션 내용을 살펴보면, 먼저 게임 트랙에서는 ▲출시와 함께 대량의 아이템 제작 방법과 차세대 콘솔에서 각 아이템을 표현하기 위한 베이킹 프로세스 및 머티리얼 활용법 등 ‘철권 8’의 캐릭터 커스터마이징 개발에 대해 살펴보는 ‘‘철권 8’ 출시와 동시에 12,000개 아이템 공개! 캐릭터 커스터마이징 아이템 제작과 차세대 콘솔 대응 방법’ 세션을 비롯해 ▲시프트업에서 올 상반기 글로벌 흥행에 성공한 ‘스텔라 블레이드’와 관련해 ‘‘스텔라 블레이드’ VFX : 차세대 FX를 위한 나이아가라’, ‘‘스텔라 블레이드’ 화려함과 성능의 조화 : 스타일리시 액션 게임의 전투 시스템, 비주얼, 그리고 최적화' 세션을 진행한다.  ▲크래프톤의 ‘inZOI’ 개발팀에서는 ‘‘inZOI’의 도시 제작과 캐릭터 페이셜 릭’ 세션을 통해 실시간으로 변화하는 ‘inZOI’의 환경에서 실내외 라이팅을 구현한 방법과 나나이트와 인스턴스 스태틱 메시를 사용하여 도시의 디테일을 보존하면서도 쾌적한 플레이가 가능하도록 최적화한 방법 그리고 ‘inZOI’ 개발에 메타휴먼을 활용한 방법 등에 대해 소개한다.  ▲하운드13은 ‘‘드래곤 소드’ : 데디케이티드 서버 최적화와 비용 절감 사례’ 세션을 통해 ‘드래곤 소드’의 안정적인 멀티 플레이를 위해 활용한 언리얼 데디케이티드 서버의 성능 및 네트워크 최적화 방법을 설명한다. 이와 함께 ▲‘나나이트의 여정’ ▲‘서브스트레이트 : 사실적인 재질 표현을 위한 차세대 머티리얼 시스템 알아보기’ ▲‘프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크(PCG) : 바이옴 코어 플러그인으로 손쉽게 활용하고 최신 기능 이해하기’ ▲‘모션 매칭 : 자연스러운 애니메이션 손쉽게 구현하기’ ▲‘컨트롤 릭과 시퀀서를 활용한 효율적인 애니메이션 워크플로’ 등 언리얼 엔진 5를 대표하는 최신 기능 관련 세션들도 준비돼 있다. 영화 & TV, 애니메이션, 방송 트랙에서는 ▲BTS의 리더 RM의 뮤직비디오 제작 사례를 통해 버추얼 프로덕션의 혁신적인 제작 방식과 과정 등을 살펴보는 ‘RM ‘Come Back to Me’ 시네마틱 뮤직비디오로 살펴보는 버추얼 프로덕션의 혁신적인 콘텐츠 제작 방식’ 세션과 ▲언리얼 엔진의 버추얼 프로덕션 기능을 이용한 제22대 국회의원 선거 개표방송 ‘MBC 선택 2024’ 무대 제작과정에 대해 소개하는 ‘‘MBC 선택 2024’를 통해 알아보는 nDisplay를 활용한 애너모픽 콘텐츠 제작' 세션이 진행된다. 또한 ▲버추얼 아티스트 ‘아뽀키’, ‘오바’, ‘도주’, ‘르샤’의 라이브 방송 경험을 바탕으로 버추얼 캐릭터를 위한 라이브 방송 제작 과정을 소개하는 ‘버추얼 아티스트 ‘아뽀키’의 라이브 방송 시스템’ ▲‘플레이브’ WAY 4 LUV 뮤직비디오의 제작 과정을 룩뎁 아트를 중심으로 살펴보고, 지난 1년 동안의 블래스트 영상 제작 파이프라인의 주요 개선점에 대해 설명하는 ‘‘플레이브’의 WAY 4 LUV 뮤직비디오 제작기’ 등 버추얼 아티스트들에 대한 강연이 진행된다. 이와 함께 ▲언리얼 엔진 5 파이프라인으로 최소한의 인력으로 TV 애니메이션 시리즈 11부작을 제작한 과정을 소개하는 ‘언리얼 엔진 파이프라인이 처음인 회사를 위한 TV 애니메이션 시리즈 제작 과정’ ▲장편 애니메이션 ‘미스터 로봇’을 제작하면서 구축한 제작 파이프라인 및 제작 노하우를 공유하는 ‘‘미스터 로봇’ : 장편 애니메이션 제작 파이프라인과 제작 노하우’ 등 애니메이션 관련 세션들도 진행된다. 에픽게임즈에서는 ▲언리얼 엔진 5.4에 추가된 모션 디자인을 위한 새로운 툴세트인 모션 디자이너의 새롭고 흥미로운 세계를 소개하는 ‘언리얼 엔진 5.4 모션 디자이너’ ▲언리얼 엔진의 최신 업데이트와 시각화, 인카메라 VFX, 포스트 프로덕션 등 언리얼 엔진 5.5의 버추얼 프로덕션 로드맵을 미리 살펴보는 ‘영화&TV, 애니메이션, 방송을 위한 언리얼 엔진 로드맵’ 등의 세션을 준비했다. 건축 및 기타 트랙에서는 ▲트윈모션의 최신 기능을 활용해 건축, 자동차, 제품 디자인 등에서 포토리얼한 시각화를 빠르게 구성하는 방법에 대해 알아보는 ‘트윈모션으로 다양한 산업에서 손쉽게 포토리얼한 시각화 제작하기’ ▲언리얼 엔진 5의 리얼타임 기술을 사용하여 기존 오프라인 렌더러를 사용하던 건축 관련 콘텐츠 제작에서 탈피해 얻는 기술적 장점과 비용 절감 효과에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진을 활용한 효율적인 건축 콘텐츠 제작 사례’ 세션이 진행된다. ▲언리얼 엔진을 활용한 광범위 도심 디지털 트윈 구현 방법에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진을 활용한 광역 도심 디지털 트윈 구현과 활용’ ▲탄소중립을 달성하기 위한 혁신적인 건물 에너지 관리 시스템 구축 사례와 이에 활용된 언리얼 엔진의 디지털 트윈 기술에 대해 알아보는 ‘탄소중립을 향한 도전 : 언리얼 엔진 디지털 트윈’ 등 다양한 산업은 물론 일상생활에까지 확장되고 있는 디지털 트윈 관련 세션도 준비돼 있으며, ▲에픽의 에코시스템 제품군을 활용한 디지털 에셋 데이터의 제작과 근현대물 디지털 복원 관련 다양한 사례를 설명하는 ‘트윈모션, 리얼리티캡처를 활용한 근현대물 기록 보존과 활용 사례’와 ▲언리얼 엔진을 활용한 공장과 물류센터 통합관리 서비스와 사례를 살펴보는 ‘AI와 디지털 트윈을 활용한 공장과 물류센터 통합 관리 서비스’ 등의 세션도 진행된다. 이외에도 ▲언리얼 엔진 개발자들이 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)로 쉽게 전환할 수 있도록 그 유사점과 차이점에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진 개발자를 위한 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)’ ▲직접 경험한 UEFN에서의 성공 사례를 중심으로 2024년부터 대두되고 있는 UGC 산업에 대한 분석과 함께 Watch-Play 크로스 미디어 전략을 공유하는 ‘UGC는 게임 산업의 미래가 될 것인가? UEFN 성공 사례를 중심으로’ ▲UEFN의 툴, 포트나이트 플랫폼 그리고 UGC 성공 사례에 대해 소개하는 ‘UEFN : UEFN 및 포트나이트 에코시스템 소개’ 등 에픽의 에코시스템 기술 중 하나인 포트나이트 언리얼 에디터에 대한 세션도 마련돼 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 AI 전문가 서비스 개발을 위한 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델) 기술 중 하나인 LLM 기반 구조화된 형식의 데이터 생성하는 방법을 간략히 소개한다.    ■ 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. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   LLM을 다양한 시스템과 연동해 사용하려면, LLM의 출력이 기계가 이해 가능한 JSON, SQL, Code 형태여야 한다. 이번 호에서는 JSON 입출력이 가능하도록 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)를 처리하는 방법을 개발한다.  이를 잘 이용하면, 건설, 건축 분야의 PDF 파일 등을 학습하고, 필요한 정보를 기계 처리 가능한 형식으로 출력해 계산 가능한 표, 수식 등의 형식으로 정보를 생성할 수 있다.   그림 1. LLM 기반 텍스트 입력 및 구조화된 JSON 형식 생성 절차 개념도   이번 호에서는 오픈AI(OpenAI) 챗GPT와 같이 API를 사용하려면 구독해야 하는 상용 모델 대신 라마, 미스트랄과 같은 오픈소스 모델을 사용한다. LLM 모델을 컴퓨터에 다운로드받고 구동하기 위해 올라마(Ollama)를 이용하고, LLM 프롬프트와 RAG 처리를 위해 랭체인(LangChain)을 사용한다.   개발 환경 준비 다음과 같이 개발 환경을 설치한다. 그리고 올라마(https://ollama.com) 도구를 설치하도록 한다.   pip install llama-cpp-python pip install 'crewai[tools]' pip install langchain   Text to JSON  라마 모델을 로딩하고 JSON 문법으로 출력하도록 GBNF(GGML BNF) 문법 정의를 이용해 JSON 출력을 생성한다. 다음 코드를 실행한다.   from llama_cpp.llama import Llama, LlamaGrammar import httpx grammar_text = httpx.get("https://raw.githubusercontent.com/ggerganov/llama.cpp/master/grammars/json_arr.gbnf").text grammar = LlamaGrammar.from_string(grammar_text) llm = Llama("llama-2-13b.Q8_0.gguf") response = llm(     "JSON list of name strings of attractions in SF:",     grammar=grammar, max_tokens=-1 ) import json print(json.dumps(json.loads(response['choices'][0]['text']), indent=4))   출력 결과는 다음과 같이 샌프란시스코에 있는 놀이 시설을 보여준다.    [     {         "address": {             "country": "US",             "locality": "San Francisco",             "postal_code": 94103,             "region": "CA",             "route": "Museum Way",             "street_number": 151         },         "geocode": {             "latitude": 37.782569,             "longitude": -122.406605         },         "name": "SFMOMA",         "phone": "(415) 357-4000",         "website": "http://www.sfmoma.org/"     } ]   이와 같이 LLM 출력을 컴퓨터 처리하기 용이한 구조로 생성할 수 있다. 참고로, 여기서 사용한 JSON 문법은 <그림 2>와 같이 정형 규칙 언어로 정의된 것을 사용한 것이다.    그림 2. json.gbnf(https://github.com/ggerganov/llama.cpp/tree/master/grammars)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국컴퓨터그래픽스학회가 지난 7월 9일부터 12일까지 소노벨 경주에서 ‘Generative Imagination’을 주제로 학술대회와 여름학교를 개최했다고 밝혔다.  한국컴퓨터그래픽스학회(KCGS)는 1993년 11월 설립된 이래 국내 컴퓨터그래픽스 연구의 질적, 양적 수준을 세계 정상과 견줄 수 있는 단계로 끌어올리는데 기여하고 있으며, 컴퓨터그래픽스 관련 기술을 발전 보급시키고, 연구 수월성 추구와 연구자들 간의 긴밀한 소통을 위한 전문적인 학술 교류 기회 확대를 목적으로 운영되고 있다.      이번 학술대회의 초청강연으로는 2024 Oscar Scientific & Technical Awards를 수상한 클로버추얼패션의 오승우 대표가 클로버추얼패션이 어떻게 패션과 컴퓨터그래픽 산업에서 패션 디자인 프로세스를 혁신시켜왔는지에 대해 소개했다. 오승우 대표는 “클로버추얼패션의 주 목표는 사용자와 함께 성장하는 것이며, 이를 위해 다양한 시도를 하면서 효과적인 제품 개발 방법을 발전시켜 왔다. 이는 최근 사업이나 서비스 개발에 자주 쓰이는 애자일(Agile) 방법론, 린 스타트업(Lean Start-up) 등과 유사하지만 재미있게도 매우 공학적인 방법”이라고 전했다. KAIST 문화기술대학원의 남주한 교수는 ‘인공지능 시대의 음악 창작과 연주’를 주제로 한 강연에서 데이터 사이의 관계를 추론하는 멀티모달 인공지능 기술의 관점에서 음악 인공지능 분야의 최신 기술 동향을 소개했다. 남주한 교수는 “새로운 기술의 등장은 예술가들의 창의력과 감정 표현을 확장시켜 새로운 장르의 음악과 공연 무대를 만들어내고, 대중 음악을 거대 산업으로 발전하는데 중추적인 역할을 해왔다”면서, “최근 급격히 발전하고 있는 인공지능은 인간을 대신 하는 다양한 지능적 음악 기술을 통해 혁신적 변화를 기대하게 하면서도, 기존 창작 및 유통 질서 파괴에 대한 여러 가지 우려도 불러일으키고 있다”고 짚었다. 포항공대 컴퓨터공학과의 최승문 교수는 ‘햅틱 효과 저작’에 대한 강연에서 햅틱스에 대한 소개 및 현황을 짚고, 햅틱 효과 저작 기술에 관한 연구 내용을 소개했다. 최승문 교수는 “햅틱 효과 저작 기술이란 다양한 상황에서 사용자에게 적절한 햅틱 효과를 제공하기 위하여 햅틱 장치에 보낼 명령을 컴퓨터를 사용하여 계산하는 것”이라면서, “전통적인 그래픽 렌더링과 대응되는 햅틱 렌더링, 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 햅틱 효과 수동 설계, 멀티미디어의 다중감각 확장을 위한 햅틱 효과 자동 추출 및 계산 등을 포괄한다”고 전했다. 또한, 고려대학교 김승룡 교수의 ‘Towards High-Fidelity Text- and Image-to-3D Generation’, 서울대학교 박재식 교수의 ‘Recent Trends in Radiance Field Reconstruction Methods’, 서울대학교 김영민 교수의 ‘Vision Foundation Model and Applications’ 등 강연이 진행됐다. 정보통신기획평가원(IITP) 특별 세션에서는 IITP의 이준우 PM이 메타버스/방송·디지털미디어 중장기 연구개발 사업 기획에 관해 설명했고, 숭실대학교 김동호 교수는 메타버스 융합대학원에 대해 소개했다. 또한, 관련된 대학 ICT 연구센터(ITRC) 소개로 한국컴퓨터그래픽스학회장인 세종대학교 최수미 교수의 초실감 XR 연구센터 성과 발표와 이화여자대학교 김영준 교수의 Simulated Reality 연구센터 성과 소개 등이 진행됐다.   ▲ 공로패를 수상한 중앙대학교 윤경현 교수(왼쪽)와 한국컴퓨터그래픽스학회 최수미 학회장(오른쪽)   이번 학술대회에서는 다양한 논문 및 포스터 발표와 함께 우수논문상 시상과 공로상 감사패 시상도 진행됐다. 학회 발전을 위해 열정과 노력으로 기여해 온 중앙대학교 윤경현 교수가 공로패를 수상했고, 오랫동안 학회발전에 기여하고 은퇴한 7명에게 감사패가 증정됐다. 창해신진연구자상은 포항공대 김효민 박사가 최우수상, 카이스트 장덕경 박사가 우수상 수상자로 선정됐으며, 석사 논문상은 포항공대 최은수(최우수상), 포항공대 류누리, 카이스트 윤관(이상 우수상)이 선정됐다.  학술대회에서 발표된 구두 및 포스터 발표 중에서 선정된 우수논문상에서는 논문명 : ‘스토리텔링 기반 장면을 이해하는 다중 인간 동작 생성’(임동근, 배진석, 황인우, 김영민)이 최우수상을 수상했다. 이어 ‘적응형 블러 기반 비디오의 수평적 확장 여부 판별 네트워크’(김민선, 서창욱, 윤현호, 노준용), ‘자율주행 차량 시뮬레이션에서의 강화학습을 위한 상태표현 성능 비교’(안지환, 권태수), ‘강화학습을 이용한 나비의 비행 동작 생성’(정은호, 장이권, 이윤상)이 우수상으로 선정됐다. 또한 클로버추얼패션에서 디지털 패션에 관한 우수 논문을 선발하고, 오스템에서는 기하 모델링에 관한 우수 논문을 선발하여 상금과 함께 클로버추얼패션 논문상, 오스템 논문상을 수여했다.  클로버추얼패션 논문상은 ‘ClothCombo : 여러 겹의 3D 의류 가상피팅을 위한 의류 간 상호작용 모델링’(이도해, 강현, 이인권), 오스템 논문상은 ‘다단계 미세구조 구역화 네트워크를 활용한 3D 의료영상 구역화’(김자연, 김지온, 신병석)가 수상했다. 한편, 학술대회와 함께 진행된 여름학교는 학술대회를 참여하는 연구자들이 컴퓨터 그래픽스의 몇 가지 주제들에 대하여 심도 있는 지식을 습득할 수 있는 자리로 마련됐다. 여름학교의 연사로는 고려대학교 김승룡 교수, 서울대학교 박재식 교수, 서울대학교 김영민 교수가 참여했다.  

엔비디아가 PC 환경에서 인공지능(AI)을 활용하기 위한 자사의 기술과 활용사례를 소개했다. 엔비디아는 PC 기반의 AI가 클라우드의 대규모 AI로 대응하기 어려운 분야에서 시장을 창출할 수 있을 것으로 보고 있으며, PC 환경에서 생성형 AI의 개발과 활용을 지원하는 다양한 기술을 제공할 계획이다. ■ 정수진 편집장   PC 기반 AI의 성장세 이어질 것 지금까지의 AI 기술 발전에서는 클라우드 기반의 대규모 연산 기술이 큰 비중을 차지해 왔다. 대규모 AI 모델과 애플리케이션의 경우에 클라우드에서 구동하는 것이 유리하지만, 모든 것을 클라우드에서 실행할 수는 없다. 인터넷에 연결되지 않은 상황에서는 클라우드에 액세스할 수 없다. 게임이나 비디오 스트리밍의 경우에는 때로 속도보다 지연 시간이 더 중요할 수도 있다. 대용량의 원본 이미지 파일이나 비디오 파일을 업로드/다운로드하는 데에는 긴 시간이 걸리기 때문에 클라우드에 모든 것을 업로드하기가 어렵고, 보안이 중요한 정보를 클라우드에 저장하고 싶지 않을 수도 있다. 클라우드는 서버 비용을 지불해야 하기 때문에, PC에서 작업을 수행하는 것이 비용 효율적일 수도 있다. 엔비디아의 제프리 옌(Jeffrey Yen) APAC 테크니컬 마케팅 시니어 디렉터는 “PC에서 AI의 수요 증가에 따라 AI 연산을 처리할 수 있는 더 가벼운 프로세서인 NPU(신경망 처리 유닛)가 시장 기회를 창출하고 있는 것도 주목할 만하다”고 전했다. NPU는 항상 켜져 있어야 하고 전력을 적게 소비해야 하는 가벼운 사용 사례에 적합하다. 반면 게임이나 콘텐츠 생성 등 더 많은 AI 사용 사례를 위해서는 NPU보다 성능이 높은 GPU를 활용할 수 있다. 옌 시니어 디렉터는 “GPU와 NPU를 탑재한 AI PC는 테크 역사에서 중요한 발전 중 하나로 모든 주요 애플리케이션에 통합되고 있으며, 미래에는 거의 모든 사용자에게 영향을 미칠 것”이라고 짚었다.   ▲ NPU, PC GPU, 데이터 센터 GPU 기반 AI의 차이점   PC AI 앱 개발의 과제 해결 지원 옌 시니어 디렉터는 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)가 윈도우 PC 애플리케이션 개발자에게 기회와 함께 과제를 안겨주고 있다고 짚었다. 개발자는 고품질의 다양한 오픈소스 생성형 AI 모델을 활용해 새로운 것을 창조할 수 있지만, 윈도우 애플리케이션은 특정 애플리케이션에 맞는 구체적이고 타기팅된 응답이 필요하다는 것이다. 이 때문에 개발자는 오픈소스 모델을 그대로 사용하기보다는 필요에 맞게 조정하고 최적화하는 작업을 해야 한다. 또 PC 하드웨어에서 실행할 수 있도록 모델을 최적화하는 것도 필요하다. 이를 위해 엔비디아는 ‘RTX AI 툴킷(RTX AI Toolkit)’을 제공해 개발자가 AI를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. RTX AI 툴킷은 AI 모델의 커스텀화, 최적화, 배포 등의 프로세스를 단순화한다. RTX AI 툴킷을 사용해 최적화된 모델은 더 빠르고 RTX 50 시리즈 GPU가 탑재된 랩톱 PC에서도 실행할 수 있는 수준이 된다는 것이 옌 시니어 디렉터의 설명이다. 또한, 엔비디아 AI 추론 관리자(NVIDIA AI Inference Manager : AIM)는 추론 관리와 관련된 두 가지의 주요 작업을 수행한다. 첫 번째는 AI 모델이 포함된 모든 파일과 데이터를 PC에 올리는 것이고, 두 번째는 추론이 어디서 이루어지는지 결정하는 데에 도움을 주는 것이다. 이를 위해 AIM은 다양한 백엔드 및 하드웨어를 위한 통합 인터페이스 API를 제공한다.   ▲ PC 앱의 AI 통합을 지원하는 엔비디아의 RTX AI 툴킷   다양한 PC AI 기술 활용사례 소개 엔비디아는 RTX 및 텐서 코어(Tensor Core)의 도입과 함께 AI 기술의 개발을 꾸준히 진행해 왔다. 2018년에는 게이밍을 위한 DLSS(딥러닝 슈퍼 샘플링) 기술을 발표했고, 2019년에는 크리에이터를 위한 ‘엔비디아 스튜디오 SDK’를 선보였다. 이후에도 방송 및 영상 콘텐츠, 화상회의, 비디오 스트리밍 등 다양한 분야에 AI 기술을 적용하고 있다.  옌 시니어 디렉터는 게임 및 영상 분야를 중심으로 엔비디아의 AI 기술 활용 사례를 소개했다. 엔비디아는 최근 AI 추론을 위한 마이크로서비스인 NIM을 적용한 디지털 휴먼을 발표했는데, NIM은 PC와 클라우드에서 최적화되었으며, AI 툴킷을 사용하여 조정되었다. 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 게이머가 게임을 배우는 데에 필요한 시간과 노력을 줄여주는 AI 도우미이다. 게임 내 상황 맥락을 실시간으로 파악해 플레이에 유용한 가이드를 제공하고, 시스템의 튜닝과 성능 최적화를 지원한다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델 기반의 이미지 생성 프로그램인 콤피UI(ComfyUI)에 RTX 가속을 지원해, RTX 랩톱에서 더욱 빠르게 이미지를 생성할 수 있게 됐다. 메이저 영상 애플리케이션인 VLC와 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)에 RTX 비디오(RTX Video)가 적용돼 AI 기반으로 HDR 영상 재생 및 편집이 향상됐다. 한편, 옌 시니어 디렉터는 지포스 RTX 그래픽카드를 더 작은 사이즈의 PC에 탑재할 수 있는 스몰 폼 팩터(SFF) 이니셔티브를 도입했다고 전했다. 이를 통해 엔비디아는 SFF에 맞춰진 RTX 그래픽카드의 크기와 형태에 관한 정보를 제공하고, 사용자가 PC를 조립할 때 호환성을 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 옌 시니어 디렉터는 “앞으로 AI는 보이지 않는 곳에서 사람이 인식하지 못한 채 더 편하게 쓸 수 있는 방향으로 발전할 것”이라면서, 게임과 영상 외에도 다양한 분야에서 RTX AI를 활용할 수 있다고 밝혔다. NIM이 레고 블록처럼 애플리케이션과 결합해 더 쉽게 AI를 사용하도록 돕고, 실시간 데이터 처리에서 NPU보다 높은 성능의 GPU를 활용해 품질을 높일 수 있다는 것이다. 옌 시니어 디렉터는 “텍스트 생성, 코딩, 화상회의 등에서 빠른 처리 속도는 더 많은 시도를 가능하게 함으로써, 더 나은 최종 결과물을 얻을 수 있게 한다”고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 6월 28일 CNG TV는 ‘스케치업을 활용한 통합 공간 디자인 프로세스’를 주제로, 렉터스 전문 강사로 활동 중인 스페이스씰 최주영 대표가 발표자로 참여했다. 이번 웨비나에서는 스케치업을 활용한 공간 디자인 프로세스를 보여주는 한편 현업에서 스케치업을 활용해 효율을 끌어올릴 수 있는 방법을 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 스페이스씰 최주영 대표   스케치업은 건축, 인테리어, 제품 디자인 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 3D 모델링 프로그램이다. 스케치업을 잘 사용하려면 기본 사용법을 익혀야 하는데, 스케치업의 기본적인 도구와 선, 면, 형태 만들기, 이동, 회전, 복사 등의 기본 기능을 익히는 것이 중요하다. 또한 단축키를 활용해 작업 속도를 높이고, 복잡한 모델링 작업 때는 레이어 관리로 작업 효율성을 높여야 한다. 이외에도 텍스처와 재질 적용이나 3D 공간에 필요한 적절한 뷰 설정, 그리고 플러그인 활용 등을 통해 스케치업 사용을 한 단계 더 업그레이드할 수 있다. 이처럼 스케치업의 기본 기능을 충분히 익히고 다양한 기술을 활용하면 보다 효과적으로 모델링 작업을 할 수 있다. 최주영 대표는 “스케치업을 통한 모델링 도면을 모두 작업하는 프로세스를 ‘통합 디자인 프로세스’라고 부른다”며, “통합 디자인 프로세스를 4가지로 구분해 볼 수 있는데, 그 중 첫 번째는 1개의 모델링 파일에서 도면에서 모델링까지 진행할 수 있다는 것으로 이것이 가장 핵심”이라고 말했다.  하지만 “건축 스케일로 넘어가고, 허가권까지 진행하게 된다면 좀 복잡해진다”며, “이때 스케치업을 활용하면 프로젝트를 스케치업 안에 다 넣을 수 있다”고 말했다.   ▲ 스케치업의 통합 디자인 프로세스   최주영 대표는 스케치업을 단순 모델링 프로그램으로만 인식해 스케치업의 잠재력을 다 끌어내지 못하고 있다며, 스케치업을 활용한 공간 디자인 프로세스 및 현업에서 효율성을 더욱 끌어올릴 수 있는 방법을 소개했다. 최주영 대표는 ‘스케치업을 BIM 시스템에 넣어 보면 어떨까?’라는 접근을 통해서 진행해 보기도 했다며, “이렇게 진행하게 되면 3D 모델링을 변경했을 때 CAD 파일도 같이 따라가기 때문에 따로 다시 만질 필요가 없다. 그러면 클라이언트 미팅 때는 이 도면 파일과 파일을 뽑아내서 클라이언트 드리고, 모델링도 바꿨으니까 샷도 같이 바뀌어 있다”고 말했다.  최주영 대표는 “이렇게 모델링 작업된 파일에서 렌더링을 해서 다시 결과물을 뽑아내거나 모델링도 그대로 진행하면 되니까 사실상 모델링을 한 번만 하면 모든 변환이 된다”며 스케치업은 통합 디자인 공간 프로세스 작업을 위한 최적의 툴이라고 설명했다.   ▲ 스케치업을 활용한 통합 공간 디자인 프로세스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 7월 22일 CNG TV는 ‘EDA와 MDA 통합 트렌드와 전망’을 주제로, 최근 변화하고 있는 EDA 트렌드와 이로 인해 진행되고 있는 기술의 변화와 향후 전망에 대해 알아보는 시간이 마련됐다. 이번 웨비나의 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표와 지멘스 EDA 김병근 이사    전통적으로 EDA(전자설계 자동화) 업체와 MDA(기계설계 자동화) 업체는 나뉘어져 있었으나 소프트웨어가 주도하는 기술 시장의 변화와 디지털 트윈, IoT 등 다양한 기술이 융복합 되면서 관련 기업 및 기술의 융합이 이루어지고 있다.  이번 웨비나는 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡고, 지멘스 EDA 김병근 이사가 발표자로 참여했다. 김병근 이사는 ”지난 2016년에 멘토그래픽스로 이직했었는데, 지멘스가 멘토그래픽스를 인수하면서 지금은 지멘스에서 데이터 인프라 관점에서 전자보드 설계 데이터 관리, 회로 기부 협업, 그리고 검증 프로세스 등 기술지원 업무를 담당하고 있다”고 이야기했다.   ▲ 전자 설계 자동화(EDA) 및 기계 설계 자동화(MDA)    이번 발표에서 김병근 이사는 설계 산업 현황을 간단히 짚어보는 한편, 서로 다른 도메인과 협업이 필요한 이유, 그리고 그런 협업을 위해 디지털 인프라를 구축하려면 어떤 요구 사항들이 필요한지, 그리고 협업을 위한 통합 인프라 플랫폼과 방안 등에 대해서 소개했다. 지멘스 EDA는 2016년 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 멘토그래픽스를 인수하면서 얻은 EDA 기술로 구성되어 있다. 2024년 현재 지멘스는 12개의 다른 업체를 인수했고, EDA 비즈니스를 위해 20개 이상의 첨단 EDA 제품 혁신을 성공적으로 진행해 제품을 개발했고, 출시도 했다. 지멘스 EDA는 EDA 포트폴리오가 IC 설계, IC 패키징(3D IC 포함) 및 전자회로 기판 설계를 포괄한다는 점에서 독보적이며, 이는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 기계, PLM 및 엔터프라이즈 소프트웨어 포트폴리오를 보완 협력하고 있다.    ▲ EDA와 MDA 통합 트렌드와 전망     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.