슈나이더 일렉트릭이 AI(인공지능)에 대한 높은 수요로 인해 발생하는 에너지 및 지속가능성 문제를 해결하기 위해 엔드 투 엔드(end-to-end) 데이터센터 설루션을 가속화한다고 밝혔다. AI 기술이 몰고 온 에너지 수요 급증 속에서 슈나이더 일렉트릭은 자사의 설루션이 데이터센터의 에너지 효율을 높이고 탈탄소화 및 지속 가능성을 강화하기 위한 중요한 전환점이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 특히 슈나이더 일렉트릭은 AI 시대를 맞아 적합한 에너지 전략, 고급 인프라 설루션, 지속 가능성 컨설팅이라는 세 가지 핵심 영역에 중점을 두고 있다. 재생 가능 에너지 확보와 현장 발전 최적화(풍력, 태양광, 수소 등)를 지원하며, 데이터센터 운영을 더 에너지 효율적으로 유지하기 위한 포괄적인 인프라 설루션을 제공한다. 먼저, 슈나이더 일렉트릭은 엔비디아와의 협력을 통해 고밀도 AI 클러스터를 지원하는 액체 냉각 기반의 최신 데이터센터 레퍼런스 디자인을 선보였다. 이는 엔비디아의 최신 GB200 NVL72 플랫폼 및 블랙웰(Blackwell) 칩에 최적화되어 최대 랙당 132kW의 AI 클러스터를 지원하며, 대규모 액체 냉각 시의 문제를 해결한다. 이 디자인은 슈나이더 일렉트릭의 소프트웨어 툴인 에코다이얼(Ecodial) 및 에코스트럭처 IT 디자인 CFD(EcoStruxure IT Design CFD)를 활용해 개발되었으며, 전력 및 열 부하 분석을 통해 AI 워크로드의 맞춤 설계가 가능하다. 또한 기계적·전기적 설계 방안을 제공해, 더 에너지 효율적이고 지속 가능한 AI 데이터 센터 운영을 실현하도록 돕는다.     또한, 슈나이더 일렉트릭은 고객의 탈탄소화 목표 달성을 지원하기 위해 데이터 기반 지속 가능성 컨설팅 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 고객은 에너지 전략 수립, 디지털화된 지속가능성 이니셔티브, 공급망 최적화 등 다양한 분야에서 실질적인 변화를 실현할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “AI와 가속 컴퓨팅의 미래를 구축하기 위해서는 빠른 속도와 안정적인 기반이 필수”라면서, “슈나이더 일렉트릭과의 협력을 통해 고객들은 안정적이고 회복력있는 인프라에서 기술적인 발전을 설계할 수 있다. 양사는 고밀도 AI 클러스터 환경을 안정적으로 구현해 전 세계 기업과 산업에 디지털 혁신을 가속화할 수 있도록 협력할 것”이라고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭의 판카즈 샤르마 데이터센터 및 네트워크 사업부 총괄 부사장은 “AI로 인한 에너지 수요와 환경적인 영향은 전례 없는 속도로 증가하고 있으며, 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터와 디지털 인프라를 탈탄소하기 위해 새로운 표준을 설정하고 미래를 형성해 나가고자 한다”면서, “슈나이더 일렉트릭의 이번 발표는 AI 시대를 맞아 에너지 효율성을 높이고 지속 가능성을 강화하려는 중요한 한 걸음을 의미한다”고 전했다.

마이크로소프트가 ‘AI 스킬 내비게이터(AI Skills Navigator)’를 공개하면서, 전 세계 개인과 조직의 AI 활용 역량 강화에 나선다고 밝혔다. 이 플랫폼은 다양한 AI 학습 프로그램을 연결해 사용자의 수준과 목표에 맞는 맞춤형 과정을 제안하며, 한국어를 포함한 20개 언어를 지원한다. 마이크로소프트의 ‘업무동향지표 2024’에 따르면, 한국 근로자의 73%가 직장에서 AI를 사용 중이며 85%는 회사의 지원 없이 개인적으로 AI를 활용한다고 응답했다. 한국을 포함한 전 세계 31개국 3만 1000명이 설문에 참여했다. 개인과 조직 모두 AI 활용 능력을 필수 역량으로 인식하는 가운데, 마이크로소프트는 ‘AI 내셔널 스킬 이니셔티브(AI National Skills Initiative)’를 통해 정부, 교육기관, 기업, 지역사회와 협력하며 AI 기술 격차를 해소하기 위한 다양한 활동을 전개하고 있다. 이 프로그램은 AI 도구 개발을 지원하며, AI 기술의 활용과 도입을 확대하는 것을 목표로 한다.  특히, AI 기술이 사회와 경제 전반에 자리 잡기 위해서는 기술 직군뿐만 아니라 일반 조직에서도 AI 도구 활용 역량을 강화해야 한다고 보고 있다. 이번에 선보인 AI 스킬 내비게이터는 변화하는 기술 환경에 적응하고 경쟁력을 높일 수 있도록 다양한 AI 학습 프로그램을 연결하고 지원하는 학습 허브다.      한국어 콘텐츠는 국내 사용자들이 AI 기술을 보다 쉽게 익히고 활용할 수 있도록 접근성을 높였다. 이를 통해 국내 공공 및 민간 조직의 학습자는 자신에게 적합한 프로그램을 어려움 없이 학습할 수 있게 됐다.  또한, 마이크로소프트 AI 스킬(Microsoft AI Skills) 유튜브 채널에서도 한국어 콘텐츠를 접할 수 있다. 학습자는 AI 어시스턴트 기능을 통해 학습 목표와 현재 수준에 맞는 교육 과정을 손쉽게 탐색할 수 있다.  초급 학습자에게는 기본 개념 강의가, 전문가에게는 심화 학습 자료가 제공돼 각자의 필요에 따라 학습이 가능하다. 모든 과정은 AI 스킬 내비게이터가 연결하는 학습 플랫폼인 마이크로소프트 런(Microsoft Learn)과 링크드인 러닝(LinkedIn Learning) 등 다양한 플랫폼에서 모든 과정을 무료로 수강할 수 있다. AI 기술 학습 프로그램은 생산성과 창의성을 높이는 주제별 학습 세션과 조직의 업무 효율을 강화하는 역할별 학습 세션으로 구성된다. 주제별 세션에서는 ▲생성형 AI의 기초 ▲책임 있는 AI 원칙 ▲애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service) 등을 다루며, 역할별 세션에서는 ▲AI 학습 허브 ▲정부 기관 작업 최적화 ▲마이크로소프트 365 코파일럿 활용법 등이 포함된다. 이를 통해 사용자는 AI 기술을 생산성 향상, 의사 결정, 연구, 학습 등 다양한 분야에 활용하는 방법을 익히고, 본인의 업무에 접목해 실질적인 성과를 낼 수 있는 역량을 갖출 수 있다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI의 혜택을 제대로 누리기 위해서는 AI를 활용할 수 있는 역량이 필수”라면서, “AI 스킬 내비게이터는 한국을 포함한 전 세계 모든 사람들이 AI를 사용하고, 도구를 개발하며, 일상과 업무에 AI를 적용할 수 있도록 학습 기회를 제공하기 위해 출시됐다”고 밝혔다. 이어 그는 “앞으로도 마이크로소프트는 한국의 정부 기관 및 다양한 파트너들과 협력해 AI 분야의 프로그램을 확대하고, 디지털 격차 해소와 미래 인재 양성을 위해 적극 노력할 계획”이라고 덧붙였다.

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’ 이벤트에서 소프트뱅크와의 협업을 발표했다. 이를 통해 엔비디아는 일본의 소버린 AI 이니셔티브를 가속화하고 글로벌 기술 리더십을 강화하기 위해 지원할 계획이다. 또한 이 협업은 전 세계 통신 사업자에게 수십억 달러의 AI 수익 기회를 창출할 것을 목표로 한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 엔비디아 AI 서밋 재팬의 기조연설에서 소프트뱅크가 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 플랫폼을 사용해 일본에서 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다고 말했다. 아울러 차기 슈퍼컴퓨터에 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 플랫폼을 사용할 계획이라고 발표했다. 아울러 엔비디아는 소프트뱅크가 엔비디아 AI 에리얼(Aerial) 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용해 AI와 5G 통신 네트워크를 결합한 시범 서비스에 성공했다. 이는 통신 사업자에게 잠재적으로 수십억 달러 상당의 AI 수익원을 열어주는 컴퓨팅 기술이다. 또한 엔비디아는 소프트뱅크가 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 사용해 로컬 보안 AI 컴퓨팅에 대한 수요를 충족할 수 있는 AI 마켓플레이스를 구축할 계획이라고 발표했다. 소프트뱅크는 AI 훈련과 에지 AI 추론을 지원하는 새로운 서비스를 통해 일본의 산업, 소비자, 기업 전반에 걸쳐 AI 서비스의 생성, 배포, 사용을 위한 새로운 비즈니스 기회를 촉진할 예정이다. 소프트뱅크는 세계 최초로 엔비디아 DGX B200 시스템을 공급받을 예정이며, 이는 새로운 엔비디아 DGX SuperPOD 슈퍼컴퓨터의 빌딩 블록 역할을 할 것이다. 소프트뱅크는 자체 생성형 AI 개발과 AI 관련 사업뿐만 아니라 일본 전역의 대학, 연구 기관, 기업에서 블랙웰 기반 DGX SuperPOD을 사용할 계획이다. 엔비디아는 “이 프로젝트가 완료되면 소프트뱅크의 DGX SuperPOD이 일본에서 가장 뛰어난 성능을 발휘할 것”이라면서, “이 시스템은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand) 네트워킹을 갖추고 있어 대규모 언어 모델(LLM) 개발에도 이상적”이라고 전했다. 소프트뱅크는 DGX SuperPOD 외에도 극도로 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 실행하기 위해 또 다른 엔비디아 가속 슈퍼컴퓨터를 구축할 계획이다. 이 슈퍼컴퓨터의 초기 계획은 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼 설계를 기반으로 하고 있다. 이 설계는 엔비디아 블랙웰 GPU와 Arm 기반 엔비디아 그레이스 CPU를 결합한 엔비디아 GB200 NVL72 멀티노드 수냉식 랙 스케일 시스템을 갖추고 있다.     한편, 소프트뱅크는 엔비디아와 협력해 AI와 5G 워크로드를 동시에 실행할 수 있는 새로운 종류의 통신 네트워크인 AI-RAN(artificial intelligence radio access network)을 개발했다. 이 새로운 유형의 인프라는 통신 사업자에게 기지국을 비용 센터에서 AI 수익 창출 자산으로 전환할 수 있는 기능을 제공해, 통신 업계의 생태계 지원을 받고 있다. 소프트뱅크는 일본 가나가와 현에서 실시한 실외 실험을 통해 엔비디아 가속 AI-RAN 설루션이 캐리어급 5G 성능을 달성했으며, 네트워크의 초과 용량을 사용해 AI 추론 워크로드를 동시에 실행할 수 있음을 입증했다. 기존 통신사 네트워크는 피크 부하를 처리하도록 설계돼 평균적으로 해당 용량의 3분의 1만 사용했다. 한편, AI-RAN이 제공하는 공통 컴퓨팅 기능을 활용하면 나머지 3분의 2 용량을 AI 추론 서비스를 위해 수익화할 수 있을 것으로 예상된다. 엔비디아와 소프트뱅크는 통신 사업자가 새로운 AI-RAN 인프라에 1달러의 자본을 투자할 때마다 약 5달러의 AI 추론 수익을 얻을 수 있을 것으로 예상하고 있다. 소프트뱅크는 운영 비용과 자본 비용을 고려할 때, 인프라에 추가하는 모든 AI-RAN 서버에 대해 최대 219%의 수익을 달성할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 소프트뱅크는 실험을 통해 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 사용해 자율주행 자동차 원격 지원, 로보틱스 제어, 에지에서의 멀티모달 검색 자동 생성을 포함한 실제 AI 추론 애플리케이션을 구축했다. 모든 추론 워크로드는 소프트뱅크의 AI-RAN 네트워크에서 최적으로 실행될 수 있었다. 젠슨 황 CEO는 “일본은 전 세계에 영향을 미치는 기술 혁신을 선도해온 오랜 역사를 갖고 있다. 소프트뱅크가 엔비디아의 풀스택 AI, 옴니버스(Omniverse), 5G AI-RAN 플랫폼에 대한 막대한 투자를 함으로써 일본은 AI 산업 혁명의 글로벌 리더로 도약하고 있다. 일본은 통신, 교통, 로보틱스, 의료 산업 전반에 걸쳐 새로운 성장의 시대를 주도해 AI 시대에 인류에게 큰 혜택을 제공할 것”이라고 말했다. 소프트뱅크의 미야카와 준이치(Junichi Miyakawa) 사장 겸 CEO는 “전 세계 국가와 지역이 사회와 경제 성장을 위해 AI 도입을 가속화하고 있으며, 사회는 중대한 변화를 겪고 있다. 소프트뱅크는 엔비디아와의 오랜 협력을 통해 이러한 변화를 최전선에서 주도하고 있다. 매우 강력한 AI 인프라와, AI를 위한 5G 네트워크를 재창조하는 새로운 분산형 AI-RAN 설루션 '아이트라스(AITRAS)'를 통해 일본 전역과 전 세계에서 혁신을 가속화할 것”이라고 말했다.

슈나이더 일렉트릭이 유럽 최대 철도 기업인 알스톰(Alstom)과 지속 가능한 모빌리티 산업을 위한 협력에 나섰다고 전했다. 철도 운송 및 모빌리티 설루션을 제공하는 알스톰은 철도 차량, 신호 시스템, 철도 인프라, 철도 유지보수 서비스를 제공하며, 친환경 교통 수단의 개발에 주력하고 있다. 지속 가능한 모빌리티 산업은 기후 변화 대응과 도시화로 인한 교통 수요 증가 문제를 해결하는 데에 필수이다. 철도 및 대중교통 시스템의 탈탄소화는 전 세계적으로 탄소 배출 감소에 중요한 기여를 할 수 있으며, 친환경 운송 수단을 통해 교통 혼잡을 줄이고, 대기오염을 줄일 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 알스톰과의 오랜 협력 관계를 바탕으로, 모빌리티 고객을 위한 지속 가능한 설루션을 개발 및 제공하기 위해 협력한다. 이번 협력은 모빌리티 산업의 환경적 영향을 줄이고, 에너지 효율성을 높이는 것을 목표로 한다.     슈나이더 일렉트릭은 첨단 기술, 소프트웨어 및 제품을 통해 에너지 효율을 높일 예정이다. 특히 육불화황 가스(SF6)를 사용하지 않는 친환경 디지털 고압 스위치 기어인 SF6 프리 에어셋(SF6-Free AirSeT)과 같은 저탄소 기술 및 설루션을 공급하여 기존의 유해 가스 사용을 줄이고, 장비 수명 연장 및 순환성을 지원할 예정이다. 또한 슈나이더 일렉트릭은 알스톰이 스코프(Scope) 1, 2, 3 배출량을 감축하여 ‘과학 기반 감축 목표 이니셔티브(SBTi)’ 목표를 달성할 수 있도록 지원하며, 장비의 순환성을 높여 환경에 미치는 영향을 제한한다. 이밖에도, 양사의 이번 협업은 보다 쉽게 데이터를 수집하여 예측 유지보수 및 안전한 원격 운영이 가능하도록 하는 미래 모빌리티의 디지털화에 대한 중요성을 강조한다. 슈나이더 일렉트릭과 알스톰은 지속 가능한 협력을 이어오며, 지난 2023년에는 스페인 안달루시아에서의 태양광 발전을 중심으로 한 새로운 전력 구매 계약(PPA)을 실행했다. 이 프로젝트는 연간 160GWh의 태양광 발전량을 통해 알스톰의 유럽 전기 소비량의 약 80%를 충당할 예정이다. 이번 협력을 통해 양사는 지속 가능한 모빌리티 설루션 개발과 공급을 가속화하고, 탈탄소화 목표 달성에 기여할 뿐만 아니라, 모빌리티 산업의 디지털 전환을 통해 더 안전하고 효율적인 미래를 이끌어갈 것이라고 밝혔다. 

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 호에서는 지난 상반기 동안 쓴 7편의 칼럼을 챗GPT (ChatGPT)를 이용해서 정리하였다. 생각보다 잘 정리되었으며, 하반기에는 이를 기반으로 더 상세한 예시와 설명을 집필할 예정이다.    글로벌 경제와 지정학적 상황 2024년 한국 경제는 코로나19 팬데믹 이후의 기대와 달리 여러 글로벌 요인으로 인해 더욱 어려워질 것으로 예상된다. 러시아-우크라이나 전쟁과 최근의 이스라엘-하마스 갈등 등 다양한 지정학적 갈등이 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 상황 속에서도 인공지능, 특히 생성형 AI(generative AI)의 발전이 눈에 띄게 빠르게 이루어지고 있다. 2023년은 챗GPT의 해로 불릴 정도로 큰 변화를 가져왔으며, 이는 기술 혁신의 대표적인 예로 손꼽힌다.   인공지능의 발전과 기업의 대응 챗GPT와 같은 생성형 AI는 인터넷 환경을 혁신적으로 변화시키고 있다. 과거의 복잡한 검색 방식에서 벗어나, 단 한 번의 질문으로 해답을 찾는 챗GPT 환경은 모든 비즈니스 환경을 급격하게 변화시킬 가능성이 있다. 기업은 이러한 AI 환경에 우선적으로 투자하고 있지만, 생존을 위해서는 그 이상을 고려해야 한다. 데이터, 정보, 지식, 인사이트의 구조에서 지식 그래프와 디지털 스레드의 연결이 중요해지고 있으며, 수익화에 실패한 혁신은 지속될 수 없다.   디지털 대전환과 인공지능 대전환 디지털 대전환의 시대에서 인공지능 대전환(AI transformation)의 시대로 급격하게 변화하고 있다. 이는 인간이 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어를 공부하는 시대에서 기계가 인간의 언어를 이해하는 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 변화는 과거 디지털 기술이 가져온 충격보다 더 강력할 수 있으며, 2024년은 인공지능 파괴적 혁신의 원년이 될 가능성이 높다. 상상력을 초월하는 변화가 일어나고 있으며, 구체적인 예측은 불가능하다. 이는 우리의 상상력이 경험에 바탕을 두고 있기 때문이다.   스마트 엔지니어링과 디지털 전환 스마트 엔지니어링은 첨단 기술과 지능형 시스템을 활용하여 제품 설계, 제조, 운영을 최적화하는 공학 접근법으로, 고객의 가치를 극대화하는 것을 목표로 한다. 이는 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 통합을 통해 성능을 향상시키고 유지보수를 간소화하며 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔다. 2024년은 인공지능을 통해 인간의 감성과 지능을 증강하는 시대의 시작을 의미하며, 디지털 엔지니어링은 제품 수명 주기 전체를 걸쳐 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하는 공학 기법으로, 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 제품이 핵심이 될 것이다.   디지털 엔지니어링의 주요 구성 요소 디지털 엔지니어링은 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 여기에는 디지털 트윈, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 통합 데이터 환경(IDE), 가상 및 증강 현실(VR/AR), 오토메이션 및 AI 기술, 소프트웨어 정의 및 가상화 기술 등이 포함된다. 이를 통해 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 스레드가 중요한 자산으로 부상하고 있다. 디지털 트윈은 실제 제품의 가상 모델링을 통해 설계, 시뮬레이션, 테스트 및 운영을 지원하며, 디지털 스레드는 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 역할을 한다.   디지털 전환의 단계와 엔지니어링 디지털 전환은 단순한 기술적 변화가 아닌 조직 전반의 변화를 포함한다. 정보화(digitization), 디지털화(digitalization), 디지털 전환(digital transformation)의 세 단계로 이루어지며, 각각의 단계는 디지털 엔지니어링에서 중요한 역할을 한다. 디지털 제품 수명 주기 프레임워크를 통해 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브가 필요하다. 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   디지털 엔지니어링 이니셔티브 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 위한 주도적 전략으로, 제품의 물리적 실체와 디지털 트윈, 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 및 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보를 포함한다. 디지털 기술을 이용하여 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)은 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다. 이는 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 트윈과 함께 디지털 엔지니어링의 핵심 요소로 자리잡고 있다.   통합 데이터 환경 통합 데이터 환경(IDE)은 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다. 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합을 통해 제품 개발의 모든 단계에서 최적의 의사결정을 지원하며, 이는 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이다.   가상 및 증강현실 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다. 이러한 기술은 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이다.   오토메이션 및 AI 기술의 통합 자동화 도구와 인공지능 알고리즘은 반복 작업을 최적화하고 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데에 기여할 것으로 예상된다. 이러한 기술은 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이며, 제품 개발의 모든 단계에서 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 사용된다.   소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로, 하드웨어와 소프트웨어를 표준화된 기능으로 연동하여 추상화하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다. 가상화 기술은 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하며 IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이러한 기술은 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스에 모두 적용될 수 있다.   디지털 스레드의 중요성 디지털 스레드는 제품 개발과 엔지니어링에서 가장 중요한 자산으로, 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 역할을 한다. 디지털 트윈과 함께 디지털 엔지니어링의 핵심 요소로 자리잡고 있으며, 디지털 스레드 없이는 디지털 트윈도 실효성을 가질 수 없다. 디지털 스레드는 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름을 최적화하며, 이는 디지털 엔지니어링의 발전에 중요한 역할을 한다.   ▲ 인생 폴딩 자전거의 디지털 지식 점퍼(digital knowledge jumper)   개인적 목표와 디지털 스레드의 활용 2024년의 개인적 목표는 챗GPT와 롬리서치를 활용한 증강 지능 시스템(augmented intelligence system)으로 새로운 비즈니스 모델을 만들어 수익을 창출하는 것과, 폴딩 전기 자전거를 통해 전국을 여행하는 것이다. 폴딩 자전거는 언제든지 접어서 열차나 고속버스로 이동할 수 있어 이동의 자유로움을 제공하며, 전기 자전거는 전기차를 공부하기 좋은 대상으로 사용할 계획이다. 개인의 삶에서도 디지털 스레드를 적용하여 더 현명한 결정을 하고 창조적인 삶을 살 수 있다.   인생 디지털 스레드 디지털 스레드는 개인 지식 관리에도 적용될 수 있다. 이를 인생 디지털 스레드(life digital thread)라 부르며 개인의 삶, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 등을 체계적으로 연결하여 관리할 수 있다. 디지털 스레드는 중복된 작업을 제거하고, 개인의 삶을 더욱 체계적이고 효율적으로 만들며, 더 나은 결정을 할 수 있도록 돕는다. 이는 개인의 창조적 삶을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다.   맺음말 디지털 엔지니어링과 인공지능의 융합을 통해 제품 개발 및 관리는 새로운 차원으로 전환되고 있다. 디지털 스레드는 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 중요한 요소로, 미래의 산업 발전에서 핵심 역할을 할 것이다. 이를 통해 기업과 개인은 더 효율적이고 혁신적인 방식으로 도전과제를 해결할 수 있을 것이다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 이를 통해 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합을 통해 최적의 의사결정을 지원한다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   제품 개발을 시작하기 전에 제품 개발 이니셔티브(Product Development Initiative : PDI)가 중요하다.  이니셔티브(initiative)는 상황에 따라 ‘시작하는 의지나 능력’, ‘자발성’, ‘선도력’ 등으로도 표현될 수 있다. 하지만 가장 널리 인정받고 사용되는 번역은 ‘주도성’이라고 할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브(Digital Engineering Initiative : DEI)는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 하기 위한 주도적 전략이라고 할 수 있다. 이 전략의 산출물은 다섯 개라고 할 수 있다. 그것은 제품의 본질에 대한 엔티티(entity), 제품의 물리적 실체, 제품의 디지털 트윈, 제품의 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 CAX와 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보이다.    그림 1. 가장 복잡한 이중 무한루프 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 다섯 가지 산출물   디지털 기술을 이용하여 앞에서 소개한 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다.  이전의 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 <그림 2>와 같은 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   그림 2. 정보화 시대의 순환형 제품 개발 이니셔티브   정보화 시대에는 제품 개발에 필요한 많은 정보 기술 도구가 소개되었다. 특히 CAX와 PDM/PLM의 도입은 제품 개발 환경을 혁신적으로 변화시켰다. 그 이후에는 디지털 목업(digital mockup)과 가상 제품 개발(VPD) 환경으로 발전했으며, 이제는 디지털 트윈이나 제품의 가상화 방향으로 발전하고 있다. <그림 3>은 디지털 전환에서 무한 루프형의 제품 개발 이니셔티브를 보여주며, <그림 1>은 보다 복잡한 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브를 나타낸다. 그러나 모두 제품에 디지털 트윈을 도입하는 것도 아니며, 모든 제품에 소프트웨어 정의처럼 제품의 가상화를 적용하는 것은 아니지만, 일반적은 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브는 적용될 것으로 보인다.   그림 3. 디지털 전환 시대의 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   보다 복잡한 형태의 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 주로 방위 및 항공우주 분야에서 볼 수 있는 접근법으로, 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 기술과 프로세스를 적극적으로 통합하고자 하는 전략이다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브의 주요 구성 요소는 다음과 같다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 MBSE(Model Based Systems Engineering)는 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다.   디지털 트윈 및 디지털 목업 디지털 트윈(digital twin)과 디지털 목업(digital mockup)은 실제 제품의 가상 모델링(virtual modeling)을 만들어 설계(design), 시뮬레이션(simulation), 테스트(test) 및 운영(operation)을 지원한다. 이러한 디지털 대응물은 제품의 성능을 예측하고, 문제를 조기에 발견하여 해결하는 데에 유용하다.   통합 데이터 환경 IDE(Integrated Data Environment)는 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고, 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다.   가상 및 증강현실 VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다.   자동화 및 AI 기술의 통합 자동화(automation) 도구와 인공지능(AI) 알고리즘은 반복적인 작업을 최적화하고, 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데 기여할 것으로 예상된다.    소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 협의로는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로부터, 하드웨어에서 소프트웨어를 분리하여 이들을 표준화된 기능으로 연동하여 추상화를 하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다고 할 수 있다.    그림 4. 이중 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브   가상화(virtualization)는 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하는 기술을 한다. 이러한 기술은 하나의 물리적 하드웨어 리소스 위에서 여러 운영 체제나 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있게 해주며, IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이것은 모든 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스 등에 모두 적용할 수 있다.  디지털 엔지니어링 이니셔티브는 이러한 기술을 통합하여, 전체 제품 수명주기 동안 지속적인 품질 향상과 비용 절감을 달성하려고 한다. 이러한 접근 방식은 특히 기술적으로 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 이제 우리는 이러한 새로운 디지털 기술과 통합된 인공지능의 세상에서 제품을 개발하고 제품을 사용하는, 새로운 차원의 전환 시대에 진입하고 있다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 제조기업이 말하는 스마트 혁신 전략과 추진 과정   제조 혁신의 미래 : 포스코의 디지털 트윈 추진 사례 설계부터 운영까지 : LG의 스마트 공장 구축 여정과 사례 생산성을 넘어서는 가치 추구 : 현대차/기아의 스마트 공장 추진 현황   INFOWORLD    New Products 29　비주얼 콘텐츠 제작의 퍼포먼스 · 품질 · 생산성 향상　언리얼 엔진 5.4 34　건축 설계-시공 워크플로 개선 및 건설 생산성 강화　올플랜 2024-1 서비스 릴리스 36　하드웨어 기반 반도체 개발 검증 솔루션　벨로체 CS 45　이달의 신제품   Case Study 38　발레오, SXSW에서 차량 내 XR 레이싱 게임 공개　자율주행 시대의 새로운 사용자 경험을 제시하다   Focus 40　폼랩, “제조산업에서 3D 프린팅의 가능성 넓힌다” 42　AWS, 산업 혁신 지원하는 포괄적 클라우드/AI 기술 소개   Column 48　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 AI 전환 시대의 디지털 엔지니어링 이니셔티브 51　책에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　컨셉맵으로 미래 그리기   On Air 56　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI LLM과 스테이블 디퓨전 최신 기술 및 활용 동향 57　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　다양한 산업군에서의 HPC on AWS 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI 시대의 BIM 기술과 스마트 건설 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　산업별 DX/PLM 전략과 생성형AI 혁신 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　미래를 선도하는 혁신 제조 기술의 활용 가능성 61　News 66　New Books   Directory 115　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLaVA 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 만들기 72　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (6) / 최영석　캐디안 2024 SE의 새로운 기능 소개 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (2) / 천벼리　아레스 AI 어시스트 112　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (3) / 이소연　사용성을 강화하는 QPro 및 LANDY 연동   Reverse Engineering 83　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (6) / 유우식　고서 자형 데이터베이스   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (1) / 김성철　크레오 11.0에서 향상된 주요 기능 소개 100　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　자동차 산업에서 3D익스피리언스 카티아의 활용법   Analysis 80　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (10) / 나인플러스IT　전기/기계 엔지니어의 역량을 강화하는 통합 AI 열 해석 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김은자　앤시스 플루언트 GPU 솔버의 소개와 활용 108　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (3) / 씨투이에스코리아　복합재 성형-구조 연계 해석을 위한 시뮤드레이프       캐드앤그래픽스 2024년 6월호 목차 from 캐드앤그래픽스

레노버는 에지부터 클라우드까지 하이브리드 AI 혁신을 지원하기 위해 새로운 맞춤형 AI 인프라 시스템 및 솔루션 제품군을 발표했다. 레노버는 다양한 환경과 산업에서 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 처리하기 위해 폭넓은 GPU 옵션과 높은 냉각 효율성을 지닌 솔루션을 선보인다.    ▲ 씽크시스템 SR685a V3 GPU 서버   레노버는 AMD와 협력하여 씽크시스템(ThinkSystem) SR685a V3 GPU 서버를 선보였다. 이 서버는 고객에게 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 포함해 컴퓨팅 수요가 많은 AI 워크로드를 처리하는데 적합한 성능을 제공한다. 또, 금융 서비스, 의료, 에너지, 기후 과학 및 운송 업계 내 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 빠른 가속, 대용량 메모리 및 I/O 대역폭을 제공한다. 새로운 씽크시스템 SR685a V3은 엔터프라이즈 프라이빗 온프레미스 AI와 퍼블릭 AI 클라우드 서비스 제공자 모두에게 최적화된 솔루션이다. 씽크시스템 SR685a V3는 금융 서비스 분야에서 사기 탐지 및 예방, 고객확인정책(KYC) 이니셔티브, 리스크 관리, 신용 발행, 자산 관리, 규제 준수 및 예측을 지원하도록 설계되었다. 4세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서와 AMD 인스팅트 MI300X GPU을 탑재하고 있으며, AMD 인피니티 패브릭으로 상호연결되어 1.5TB의 고대역폭(HBM3) 메모리, 최대 총 1TB/s의 GPU I/O 대역폭 성능을 제공한다. 공기 냉각 기술로 최대 성능을 유지하고 엔비디아의 HGXTM GPU와 향후 AMD CPU 업그레이드를 지원하는 등 유연성도 높였다. 레노버는 AMD EPYC 8004 프로세서를 탑재한 새로운 레노버 씽크애자일(ThinkAgile) MX455 V3 에지 프리미어 솔루션으로 에지에서 AI 추론 및 실시간 데이터 분석을 제공한다. 이번 다목적 AI 최적화 플랫폼은 에지에서 새로운 수준의 AI, 컴퓨팅 및 스토리지 성능을 제공하며, 높은 전력 효율성을 제공한다. 온프레미스 및 애저 클라우드와의 원활한 통합을 지원하며, 고객이 간소화된 라이프사이클 관리를 통해 총소유비용(TCO)을 절감하고 향상된 고객 경험을 얻으며 소프트웨어 혁신을 보다 빠르게 채택하도록 돕는다. 리테일, 제조 및 의료 분야에 최적화된 해당 솔루션은 낮은 관리 오버헤드, 레노버 오픈 클라우드 자동화(LOC-A) 툴을 통한 신속한 배포, 애저 아크(Azure Arc) 지원 아키텍처을 통한 클라우드 기반 매니지먼트, 마이크로소프트와 레노버가 검증한 지속적인 테스트와 자동화된 소프트웨어 업데이트를 통한 보안, 신뢰성 향상 및 다운타임 절감 등을 주요 특징으로 한다.   ▲ 씽크시스템 SD535 V3 서버   레노버와 AMD는 열효율성이 뛰어난 다중 노드의 고성능 레노버 씽크시스템 SD535 V3 서버도 공개했다. 이 제품은 단일 4세대 AMD 에픽 프로세서로 구동되는 1S/1U 절반 너비 서버 노드로 집약적인 트랜잭션 처리를 위해 랙당 퍼포먼스를 극대화시켰다. 이는 모든 규모의 기업을 위한 클라우드 컴퓨팅, 대규모 가상화, 빅 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅 및 실시간 전자 상거래 트랜잭션을 포함해 워크로드에 대한 처리 능력과 열 효율성을 극대화한다. 한편, 레노버는 기업이 AI 도입으로 역량을 강화하고 성공을 가속화할 수 있도록 레노버 AI 자문 및 프로페셔널 서비스를 발표했다. 이 서비스는 모든 규모의 기업이 AI 환경에서 효율적인 비용으로 신속하게 알맞는 솔루션을 도입하고 AI를 구현할 수 있도록 다양한 서비스, 솔루션 및 플랫폼을 제공한다. 이 과정은 5단계, ‘AI 발견, AI 자문, AI의 빠른시작, AI 배포 및 확장, AI 관리’로 정리할 수 있다. 레노버는 먼저 보안, 인력, 기술 및 프로세스 전반에 걸쳐 조직의 AI 준비도를 평가하고, 이를 기반으로 조직의 목표에 맞는 가장 효과적인 AI 채택 및 관리 계획을 제안한다. 그런 다음, 레노버 전문가들은 이에 필요한 AI 요소를 설계 및 구축하고, AI 구현을 위한 도구 및 프레임워크를 배포하며, AI 시스템을 유지, 관리 및 최적화할 수 있는 지침을 제공한다. 마지막으로 레노버는 고객과 협력하여 배포부터 시작해 IT 제품 라이프사이클 전반을 지원하고, AI 사용 사례와 AI 성숙도가 함께 성장할 수 있도록 AI 이노베이터 생태계를 지속적으로 관리 및 발전시키고 있다.  레노버 AI 자문 및 프로페셔널 서비스를 통해 고객은 전문적인 IT 팀의 지원을 받아 AI 구현의 복잡성은 완화하고 실질적인 비즈니스 성과를 빠르게 낼수 있다. 레노버는 엔드 투 엔드 서비스, 하드웨어, AI 애플리케이션 및 서비스를 총동원해 고객이 AI 여정의 모든 단계에서 성장하도록 돕는다. 이는 결국 AI 도입을 간소화하여 모든 규모의 조직을 대상으로 AI 접근성을 높이고 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 인텔리전스를 구현할 수 있도록 지원한다.  금융 서비스나 의료 업계 분야의 고객은 대량의 데이터 세트를 관리해야 하며 이는 높은 I/O 대역폭을 필요로 하는데, 레노버의 이번 신제품은 중요한 데이터 관리에 필수인 IT 인프라 솔루션에 초점을 맞추었다. 레노버 트루스케일 (Lenovo TruScale)은 고객이 까다로운 AI 워크로드를 서비스형 모델로 원활하게 통합할 수 있도록 유연성과 확장성을 지원한다. 또, 레노버 프로페셔널 서비스(Lenovo Professional Services)는 고객이 AI 환경에 쉽게 적응하고, AI 중심 기업들이 끊임없이 진화하는 요구사항과 기회를 충족할 수 있도록 돕는다. 레노버의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아태평양 사장은 “레노버는 AMD와 함께 획기적인 MI300X 8-GPU 서버를 출시하며 AI 혁신에 앞장섰다. 레노버는 대규모 생성형 AI 및 LLM 워크로드를 처리할 수 있는 고성능을 제공함으로써 AI의 진화를 포용할 뿐만 아니라 더욱 전진시키고 있다. AMD의 최첨단 기술을 기반에 둔 우리의 최신 제품은 시장을 선도하겠다는 포부를 담고 있다. CIO의 AI 투자가 45% 증가할 것으로 예상됨에 따라, AMD MI300X 기반 솔루션의 포괄적인 제품군은 조직의 지능적인 혁신 여정에 힘을 실어줄 것”이라고 말했다.  레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 윤석준 부사장은 “레노버는 하이브리드 AI 솔루션을 통해 국내에 다양한 기업을 지원하며 AI 혁신에 앞장서고 있다. 올해 한국 기업의 95% 이상이 생성형 AI에 투자할 계획을 갖고 있는 가운데, AI 도입이 증가하고 있다는 사실은 분명하다. 우리는 AI가 경쟁 우위를 확보하는 데 중추적인 역할을 한다는 점을 인지하고 AMD와 협력하여 포괄적인 AI 시스템 및 솔루션 제품군을 출시했다. 레노버는 금융 서비스 분야의 통찰력 가속화부터 의료산업 내 성능 강화까지 혁신적인 인텔리전스 분야를 선도하고 있다. AMD 기술로 구동되는 신규 씽크시스템 및 씽크애자일 제품은 에지 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 전례 없는 성능과 효율성을 제공하며 AI 배포를 혁신한다”고 전했다.