• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 "인공지능"에 대한 통합 검색 내용이 1,898개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
레드햇, 애저에서 RHEL AI의 AI 모델 개발 및 배포 간소화 지원
레드햇은 클라우드에서의 인공지능(AI) 및 생성형 AI 배포를 간소화하고 확장하기 위해 마이크로소프트와의 협력을 확대한다고 발표했다. 이번 협력을 통해 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(RHEL AI)는 마이크로소프트 애저 환경에서 실행 가능하도록 최적화되고 검증된 파운데이션 모델 플랫폼으로써 제공되며, 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)를 통해 BYOS(Bring-Your-Own-Subscription) 제품으로 제공될 예정이다. 파괴적 혁신이 끊임없이 일어나는 산업 환경에서 조직이 새로운 기능을 신속하게 통합하고 지원할 수 있는 적응형 기술 스택을 도입하고 유지하는 것은 매우 중요하다. 이는 특히 애플리케이션과 데이터, 플랫폼, 인프라를 아우르는 AI 지원 기술을 필요로 하는 AI 기반 비즈니스로 전환하는 조직에 더욱 중요하다. MS 애저용 RHEL AI는 조직이 하이브리드 클라우드 환경에서 생성형 AI 모델을 더욱 원활하게 구축, 테스트, 배포하는 데 필요한 일관성과 확장성을 제공한다. RHEL AI는 엔터프라이즈급 오픈소스 라이선스 그래니트(Granite) 모델로 생성형 AI 혁신을 지원하는 파운데이션 모델 플랫폼으로, 인스트럭트랩(InstructLab) 도구를 통해 기업의 프라이빗 데이터와 사용 사례에 맞춘 모델 조정을 간소화한다. 또한 RHEL AI는 동일한 도구와 개념을 사용하여 이러한 모델을 대규모로 조정(tuning)하고 서비스할 수 있도록 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI)로 바로 이동 가능한 경로를 제공한다. MS 애저에서의 RHEL AI 제공은 조직이 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 오픈소스의 힘을 활용할 수 있도록 돕는 레드햇과 MS 간의 오랜 협력 관계를 기반으로 한다. RHEL AI는 양사가 공동으로 개발하고 지원하는 완전 관리형 턴키 애플리케이션 플랫폼인 레드햇 오픈시프트 AI 및 애저 레드햇 오픈시프트(Azure Red Hat OpenShift) 등 다른 제품들처럼 MS 애저에서 사용 가능한 최신 AI 최적화 레드햇 제품이다.
작성일 : 2024-11-22
레드햇, RHEL 9.5 출시와 함께 리눅스 자동화 확장
레드햇은 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux, 이하 RHEL) 9.5의 정식 출시를 발표했다. RHEL은 애플리케이션과 워크로드를 비용은 절감하면서 보다 빠르고 안정적으로 배포할 수 있도록 한다. 하이브리드 클라우드 배포 전반에서 효과적으로 워크로드를 관리할 수 있도록 하고, 데이터센터에서 퍼블릭 클라우드, 에지에 이르기까지 IT 리스크 완화를 지원한다. IDC의 연구에 따르면, 조직은 시간과 자원이 부족한 상황에서 리눅스 운영 체제 환경을 유지 관리하고 지원하는 워크로드 간의 균형을 맞추는데 계속해서 어려움을 겪고 있다. 클라우드와 인공지능(AI), 머신러닝(ML)과 같은 차세대 워크로드의 확산으로 상황은 더욱 복잡해지고 있다. RHEL 표준화는 운영체제를 통합하고, 확장 및 프로비저닝과 같은 수동 작업 자동화하며, 배포의 복잡성을 줄여 IT 인프라 관리 관리팀의 민첩성을 향상시켰다. 그 결과, 인프라 팀은 비즈니스 및 인프라 혁신에 26% 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됐다. RHEL 9.5는 ▲강화된 보안 및 컴플라이언스 관리 기능 제공 ▲자동화를 통한 복잡성 감소 ▲대규모 앱 배포를 위한 보다 신속한 하이브리드 클라우드 운영 등을 통해 AI부터 에지 컴퓨팅에 이르는 급속한 IT 혁신을 지원하는 운영 체제에 일관성과 향상된 기능을 제공한다. RHEL 시스템은 RHEL 구독에 포함된 레드햇 앤서블 콘텐츠(Red Hat Ansible Content) 컬렉션으로, 일상적인 관리 작업을 자동화해 조직이 보다 일관된 구성과 대규모 워크플로를 제공할 수 있게 돕는다. RHEL 9.5는 리눅스의 명령줄(커맨드 라인) 유틸리티인 ‘sudo’의 신규 기능을 포함한 여러 시스템 역할을 추가해 sudo 구성을 대규모로 자동화한다. 이는 적절한 규칙 관리 가드레일을 통해 관리자용 커맨드를 일반 사용자가 실행할 수 있게 한다. 높은 권한의 사용자는 자동화로 환경 전체에 걸쳐 sudo 구성을 더 일관되고 안전하게 구현할 수 있어, 조직이 비즈니스 전반의 복잡성을 감소시킬 수 있다. 또한 기밀 컴퓨팅(confidential computing) 플랫폼 지원 확대로 AI 워크로드의 데이터를 보호하고 내부자 위협을 낮출 수 있다. 기밀 컴퓨팅은 민감한 데이터를 보거나 변조하는 잠재적 위협을 방지함으로써 기업은 데이터 세분화를 유지하고 데이터 규정을 준수하는 동시에 대량의 데이터를 검토하는데 AI를 더 안전하게 사용할 수 있다. RHEL 관리 도구는 시스템 관리를 단순화해 조직의 수동 작업 자동화, 대규모 배포 표준화, 시스템 복잡성 감소를 지원한다. 또한, RHEL 9.5는 웹 콘솔에 새로운 파일 관리 기능을 제공해 사용자가 명령줄을 사용하지 않고도 파일 시스템 검색, 파일 업로드 및 다운로드, 권한 변경, 디렉토리 생성과 같은 파일 관리 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. RHEL 9.5는 오픈소스 컨테이너 엔진의 최신 버전인 포드맨(Podman) 5.0 기능 포함 및 지원을 통해 플랫폼 수준에서 컨테이너 네이티브 혁신을 촉진한다. 포드맨은 개발자에게 리눅스 환경에서 컨테이너를 구축, 관리 및 실행하기 위한 오픈소스 도구를 제공한다. 이번 주요 출시에서는 포드맨 팜 빌드를 도입해 개발자가 단일 명령으로 원격 머신에서 멀티 플랫폼 이미지를 빠르게 구축할 수 있게 한다. 조직은 다양한 플랫폼에서 애플리케이션을 효율적으로 테스트하고 배포해 개발 시간을 단축하고 이식성을 향상시킬 수 있다. RHEL 9.5의 애플리케이션 스트림은 혁신적인 애플리케이션을 구동하는데 필요한 선별된 최신 개발자 도구, 언어 및 데이터베이스를 제공한다. 또한 RHEL 9.5은 포스트그레SQL용 PG벡터(PG Vector for PostgreSQL), 노드js(Node.js), GCC툴셋, 러스트(Rust) 툴셋 및 LLVM 툴셋의 신규 버전을 포함한다. 또한, RHEL 9에서 유지관리가 종료된 자바 개발 키트(JDK) 11은 레드햇에서 지원하며, 해당 패키지를 계속 사용할 수 있다. JDK 17은 최신 자바 애플리케이션 구축 및 관리를 위한 신규 기능과 도구를 제공하며 이전 버전과의 호환성을 유지해 애플리케이션과 사용자가 일관성 있게 JDK 업그레이드를 유지할 수 있게 한다. 
작성일 : 2024-11-18
HPE, 직접 수냉 방식 HPC 설루션 및 대규모 AI 모델 학습을 위한 AI 서버 발표
HPE는 리더십급 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX’ 설루션과 대규모 언어 모델(LLM) 학습, 자연 언어 프로세싱(NLP) 및 멀티 모달 모델 학습에 최적화된 시스템 2종을 포함한 새로운 HPC 및 인공지능(AI) 인프라 포트폴리오를 발표했다. HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX 시스템을 기반으로 하는 전체 리더십급 HPC 포트폴리오의 신제품은 세계의 난제 해결을 맡은 연구 기관과 소버린 AI 이니셔티브를 개발하는 정부 기관을 위해 설계되었다. 이 포트폴리오는 100% 팬리스 직접 수냉 방식(Fanless DLC) 시스템 아키텍처를 기반으로 하며 컴퓨팅 노드, 네트워킹, 스토리지를 포함한 HPE 슈퍼컴퓨팅 설루션의 모든 레이어에 걸쳐 새로운 소프트웨어 오퍼링으로 보완된다. 단일 캐비닛에서 최대 9만 8304개의 코어를 제공할 수 있는 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX4252 2세대 컴퓨팅 블레이드(HPE Cray Supercomputing EX4252 Gen 2 Compute Blade)는 슈퍼컴퓨팅을 위한 강력한 원랙 유닛 시스템을 구현하는 제품이다. 8개의 5세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서를 탑재한 이 컴퓨팅 블레이드는 CPU 집적도의 이점을 제공하여 고객이 동일한 공간 내에서 더 높은 성능의 컴퓨팅을 실현할 수 있도록 지원한다. HPE Cray 슈퍼컴퓨팅 EX4252 2세대 컴퓨팅 블레이드는 2025년 봄에 출시될 예정이다.     슈퍼컴퓨팅 워크로드를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축하기 위해 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX154n 가속기 블레이드(HPE Cray Supercomputing EX154n Accelerator Blade)는 단일 캐비닛에 최대 224개 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU를 탑재할 수 있다. 각 가속기 블레이드는 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 NVL4 슈퍼칩(NVIDIA GB200 Grace Blackwell NVL4 Superchip)을 탑재하고 있으며, 엔비디아 NV링크-C2C를 통해 2개의 엔비디아 그레이스 CPU와 통합된 4개의 엔비디아 NV링크 연결 블랙웰(NVIDIA NVLink-connected Blackwell) GPU를 보유하고 있다. HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX154n 가속기 블레이드는 2025년 말에 공급될 예정이다. 차세대 엑사스케일 지원 HPE 인터커넥트 포트폴리오는 초당 400GB 속도의 네트워크 인터페이스 컨트롤러(NIC), 케이블 및 스위치를 제공한다. HPE 슬링샷 인터커넥트 400(HPE Slingshot interconnect 400)은 이전 세대보다 2배 빠른 회선 속도를 제공하는 동시에 자동화된 혼잡 관리 및 초저 테일 레이턴시(ultra-low tail latency)를 위한 어댑티브 라우팅과 같은 기능을 제공하여 고객이 더 적은 네트워크 인프라로 대규모 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다. 이 버전의 HPE 슬링샷은 2025년 하반기부터 HPE Cray 슈퍼컴퓨팅 EX 시스템 기반 클러스터에 적용될 예정이다 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 스토리지 시스템 E2000은 이전 세대 대비 입출력(I/O) 성능이 두 배 이상 향상되었다. 대규모 슈퍼컴퓨터용으로 설계된 이 시스템은 오픈 소스 러스터(Lustre) 파일 시스템을 기반으로 하며, I/O 작업 중 유휴 시간을 줄여 CPU 및 GPU 기반 컴퓨팅 노드 모두의 활용도를 높일 수 있다. 이 HPC 스토리지 시스템은 2025년 초에 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX 시스템에서 일반적으로 제공될 예정이다. 또한, HPE는 컴퓨팅 집약적 워크로드 실행의 사용자 경험을 개선하는 새로운 소프트웨어 제품을 출시한다. 현재 이용 가능한 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 사용자 서비스 소프트웨어에는 고객이 시스템 효율성을 최적화하고 전력 소비를 조절하며 슈퍼컴퓨팅 인프라에서 다양한 워크로드를 유연하게 실행하는 데 도움이 되는 기능이 포함되어 있다. 한편, HPE는 고객이 대규모 고성능 AI 클러스터를 간소화할 수 있도록 지원하는 새로운 카테고리의 서버를 계속 선보이고 있다고 전했다. 자체 AI 모델을 학습하는 SP와 대기업을 위해 설계된 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD 서버는 대규모 AI 시스템 설치 및 배포에 대한 HPE의 전문성을 활용한다. HPE의 최첨단 제조 시설 내에서 설루션의 구축, 맞춤화, 통합, 검증, 전체 테스트를 지원하는 HPE 서비스 옵션을 활용하면 신속한 온사이트 배포가 가능하다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버에서만 사용 가능한 HPE iLO(Integrated Lights-Out) 관리 기술을 사용하면 일부 권한이 있는 직원이 서버에 대한 대역 외 원격 제어 액세스를 허용하여 표준 대역 내 네트워크 액세스보다 보안을 강화할 수 있다. 가격 대비 성능을 염두에 두고 최적화된 공냉 방식 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD680 서버는 복잡한 AI 학습, 튜닝 및 추론 워크로드를 처리하도록 설계되었다. HPE가 설계한 섀시에는 단일 컴팩트 노드에 8개의 인텔 가우디 3 AI 가속기가 탑재되어 있다. 인텔 가우디 3가 탑재된 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD680 서버는 2024년 12월에 출시될 예정이다. HPE는 성능, 경쟁 우위, 에너지 효율성을 우선시하는 고객을 위해 대규모의 복잡한 AI 모델에 대한 학습을 가속화할 수 있는 엔비디아 GPU가 탑재된 새로운 버전의 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD685 서버가 출시될 예정이다. 이 서버는 5개의 랙 유닛 섀시에 8개의 엔비디아 H200 SXM 텐서 코어 GPU 또는 엔비디아 블랙웰 GPU로 구동되며, 수냉식 냉각 분야에서 수십 년간 쌓아온 HPE의 전문성을 활용하여 GPU, CPU 및 스위치를 효율적으로 냉각시킨다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD685 서버의 엔비디아 HGX H200 8-GPU 버전은 2025년 초에 출시될 예정이며, 엔비디아 블랙웰 GPU 버전은 출시에 맞춰 선보일 예정이다. HPE의 트리시 댐크로거(Trish Damkroger) HPC 및 AI 인프라 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “소버린 AI 이니셔티브에 투자하는 서비스 제공업체와 국가들은 발견과 혁신을 가속화하기 위한 대규모 AI 학습을 가능하게 하는 중요한 백본으로 HPC를 점점 더 많이 고려하고 있다”면서 “고객은 세계 최고의 HPC 설루션과 완전 통합형 시스템 제공, 배포 및 서비스 분야에서 수십 년간 쌓아온 경험을 활용하여 더 빠르고 효율적으로 가치를 실현하면서 AI 시스템 배포를 빠르게 진행하기 위해 HPE에 주목하고 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2024-11-15
레드햇-소프트뱅크, AI-RAN 기술 연구 개발 협력 발표
레드햇과 소프트뱅크가 AI-RAN(인공지능 무선 접속망) 기술의 공동 연구 및 개발을 위한 협력을 발표했다. 이번 협력을 통해 개발되는 설루션은 향상된 네트워크 오케스트레이션과 최적화를 위한 AI의 활용을 극대화하고, 개선된 성능과 높은 리소스 효율성 및 향상된 사용자 경험을 제공하는 지능형 자율 네트워크의 제공을 목표로 한다. 레드햇은 “이 같은 설루션은 차별화된 서비스 제공과 새로운 수익원 창출을 목적으로 AI 기반 애플리케이션에 의해 활용될 수 있는 5G 및 미래 6G 네트워크 사용 사례에서 특히 중요하다”고 전했다. 레드햇과 소프트뱅크는 더 빠른 데이터 처리와 리소스 최적화를 지원해 서비스 제공업체가 향상된 성능과 지능형 자동화, 강화된 다층 보안을 달성할 수 있도록 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift)에서 실행되는 고성능 AI 기술의 RAN 인프라 내 통합을 진행하고 있다. 이러한 접근 방식은 서비스 제공업체가 가상화된 RAN과 AI 애플리케이션 모두를 단일 통합 플랫폼에서 확장 가능하고 안전하게 관리함으로써 네트워크 운영 방식을 재정립하고 새로운 수익 기회를 창출할 수 있도록 지원한다.  양사는 이번 협력을 통해 ▲하이브리드 클라우드 애플리케이션 플랫폼인 레드햇 오픈시프트에 구축된 유연한 RAN 설루션의 최적화 및 호환성 확보와 성능 향상을 위해 ARM 아키텍처에서 AI 및 RAN 기능을 지원 ▲짧은 지연 시간과 높은 처리량의 통신을 위해 하드웨어 가속 ARM 아키텍처에서의 분산 유닛(DU)의 성능을 최적화하여 미래 네트워크의 진화하는 요구사항을 해결 ▲서비스 가용성과 민첩성, 사용자 경험 품질을 향상시킬 수 있는 지능형 자율 네트워크 운영을 위해 엔비디아와 협력 하에 오케스트레이터 개발 등을 추진할 계획이다. 레드햇이 후원한 지속가능성 연구에 따르면, RAN은 서비스 제공업체의 총 전력 소비량 중 75%를 차지한다. 서비스 제공업체는 더 나은 자원 최적화와 전력 사용을 통해 에너지 소비를 줄이고 지속가능성 목표 달성에 가까워질 수 있다. 소프트뱅크와 레드햇은 개방적이고 상호운용 가능한 RAN 생태계 개발을 통해 새로운 AI 사용 사례를 제공하기 위해 협력함으로써 이 기술을 더 광범위한 통신 산업에서 이용할 수 있게 할 계획이다. 양사는 AI-RAN 얼라이언스 멤버십을 통해 산업 생태계 파트너 및 연구 기관과 협력하여 새로운 AI-RAN 기술과 설루션에 대한 연구를 진전시키고, 추가적인 개념 증명(PoC) 테스트를 수행할 기회를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다.
작성일 : 2024-11-14
알테어, 유럽우주국과 손잡고 AI 기반 항공우주 기술 지원
알테어가 유럽우주국(European Space Agency : ESA)과 협약을 맺고 유럽 전역의 항공우주 스타트업과 기관에 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 기술을 제공한다고 밝혔다.  이번 협약은 유럽우주국의 상업화 파트너십 프로그램(European Space Agency Partnership Initiative for Commercialisation : EPIC)의 일환으로, 알테어는 향후 유럽의 항공우주 스타트업과 연구소, 대학, 기업이 자사의 첨단 항공우주 설루션을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이번 협약을 통해 유럽우주국의 지원을 받는 스타트업은 알테어의 AI 기반 엔지니어링 기술을 활용해 빠르고 효율적으로 최소 기능 제품(MVP)을 제작할 수 있어 초기 자금 확보와 상용화 단계에 한층 빠르게 도달할 수 있게 되었다. 또한 알테어는 기술 멘토링 서비스를 통해 제품 개발 전반에 걸친 전문적인 지원을 제공함으로써 스타트업들의 성장이 가속화될 것으로 기대하고 있다. 유럽우주국의 상업화 파트너십 프로그램을 이끄는 조아나 카메노바는 “알테어는 40여 년의 폭넓은 기술 경험을 바탕으로 항공우주 산업에서 중요한 역할을 하고 있다”면서, “이번 협력을 통해 유럽의 다양한 조직들이 세계적 수준의 기술을 활용해 우주 산업 발전을 이끌어 나가기를 기대한다”고 전했다. 알테어의 피에트로 체르벨레라 항공우주 및 방위 산업 수석 부사장은 “항공우주 산업을 선도하는 두 기업이 하나로 모이는 뜻깊은 협력”이라면서, “이번 파트너십을 통해 알테어의 AI 및 데이터 분석 설루션이 항공우주 산업의 혁신을 촉진하고, 지속 가능한 성장을 지원할 것”이라고 밝혔다.  
작성일 : 2024-11-13
AWS, ‘생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스’ 발표
아마존웹서비스(AWS)는 ‘생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스(Generative AI Partner Innovation Alliance)’의 출범을 발표했다. 생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스는 고객이 생성형 AI 설루션을 성공적으로 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 프로그램인 ‘생성형 AI 혁신센터(Generative AI Innovation Center)’의 범위와 규모를 확장할 예정이다. 2023년 6월에 처음 출범한 생성형 AI 혁신센터는 고객을 AWS의 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 과학자 및 전략 전문가와 연결하고, 기업이 생성형 AI 설루션을 구상, 식별, 개발할 수 있도록 지원한다. 생성형 AI 혁신센터는 출범 이래로 도어대시, 나스닥, PGA투어 등 수천 개의 고객사가 생성형 AI를 통해 성공을 거둘 수 있도록 지원했다. 실제로 생성형 AI 혁신센터를 통해 개발된 개념증명(PoC) 설루션의 50% 이상이 현재 고객의 프로덕션 환경에서 운영되고 있다. 생성형 AI 파트너 혁신 얼라이언스를 통해 고객들은 생성형 AI 혁신센터의 검증된 방법론을 공유하는 생성형 AI 분야의 입증된 전문성을 갖춘 전 세계 시스템 통합업체 및 컨설팅 기업 네트워크에 접근할 수 있게 된다. 이 얼라이언스는 초기에 부즈앨런해밀턴, 크래용, 에스칼라24x7, 메가존클라우드, NCS그룹, 퀀티파이, 랙스페이스 등 산업 및 지역별 전문성을 보유한 9개의 파트너와 함께 출범한다. 또한 케일런트와 딜로이트를 포함한 시스템 통합업체와도 협력할 예정이다. 이들 파트너는 공동으로 개념증명 및 프로덕션 구현을 통해 지원할 수 있는 고객 수를 확장하기 위한 추가 리소스를 제공할 것이다. AWS 생성형 AI 혁신센터의 스리 엘라프롤루(Sri Elaprolu) 글로벌 책임자는 “생성형 AI 혁신센터에서 우리의 접근 방식은 고객이 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 AI 활용 사례를 식별하고 개선할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 우리는 엔드 투 엔드 설루션 개발과 필요 시 특정 요구 사항을 해결하기 위해 파운데이션 모델을 커스터마이즈하는 데에 중점을 두며, 항상 보안과 확장성을 우선시한다. 이러한 고객 중심 전략은 생성형 AI 혁신센터를 통한 성공을 이끄는 데 핵심적인 역할을 해왔다”면서, “이제 파트너 네트워크가 확대됨에 따라 더 많은 고객이 생성형 AI를 활용해 혁신과 생산성을 높이고 경쟁 우위를 강화하도록 지원할 수 있게 됐다”고 말했다.
작성일 : 2024-11-12
뉴타닉스-AWS, 클라우드 마이그레이션 단순화를 위한 협력 확대
뉴타닉스는 아마존웹서비스(AWS)와의 전략적 협력을 확대했다고 발표했다. 이번 협력은 클라우드 마이그레이션 가속화와 온프레미스 및 클라우드 환경 전반의 워크로드 관리 옵션 제공을 목표로, IT 현대화 과정의 어려움을 줄이고 고객이 AWS 서비스를 활용해 혁신을 추진할 수 있도록 지원한다. 이번 협력으로 고객은 AWS에서 뉴타닉스 클라우드 클러스터(Nutanix Cloud Clusters, 이하 NC2)를 통해 온프레미스 뉴타닉스 환경을 AWS로 원활하게 확장할 수 있게 됐다. 이를 통해 기업은 온프레미스와 AWS 환경에서 일관된 애플리케이션 운영이 가능해지고, AWS 데이터베이스, 아마존 S3(Amazon Simple Storage Service), 고급 인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 서비스 등 AWS 서비스를 이용할 수 있다. 또한 AWS가 제공하는 보안, 복원력, 확장성의 이점도 누릴 수 있다.  AWS의 NC2는 재해 복구, 데이터 센터 확장, 애플리케이션 마이그레이션 및 현대화를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공한다. 이는 코드 변경 없이 애플리케이션과 데이터의 지능적인 워크로드 배치를 가능하게 하며, IT 조직 내 사일로 제거에도 도움을 준다. 추가적으로 뉴타닉스 무브(Nutanix Move) 마이그레이션 도구로 신속하고 예측 가능한 워크로드 이동이 가능하며, 비용이 많이 드는 애플리케이션 리팩토링 없이 양방향 이동성으로 마이그레이션 위험을 최소화한다.  뉴타닉스는 AWS의 탄력성을 활용해 예상 가능하거나 예상치 못한 용량 요구를 관리하면서, 온프레미스와 클라우드 전반의 전체 하이브리드 클라우드 스택에 걸쳐 IT 자동화를 통해 확장성과 유연성을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 통합 관리 도구, 일관된 자동화 메커니즘, 가상 머신을 위한 수명 주기 관리와 함께 AWS의 베어메탈 플랫폼을 사용해 클라우드 리소스 효율성을 높여 클라우드 비용을 줄이는 것도 가능하다. 뉴타닉스는 “AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)를 사용해 모든 뉴타닉스 소프트웨어 라이선스 요구 사항을 단순화한다”고 설명했다. 협력의 일환으로, AWS는 고객 마이그레이션과 개념증명(POC)을 지원하기 위한 프로모션 크레딧도 제공할 예정이다. 고객은 AWS VM웨어 마이그레이션 액셀러레이터(AWS VMware Migration Accelerator)를 통해 AWS의 VM웨어 워크로드를 AWS의 NC2로 마이그레이션 하는 데에 필요한 크레딧을 받을 수 있다. 또한 다른 클라우드나 온프레미스에서 워크로드를 마이그레이션하는 고객도 무료 POC, 마이그레이션 평가, AWS 크레딧 지원 등 ‘AWS 마이그레이션 가속화 프로그램(AWS Migration Acceleration Program)’ 혜택과 뉴타닉스 라이선싱 할인을 받을 수 있다.  뉴타닉스의 타르칸 마네르(Tarkan Maner) 최고 사업 책임자는 “90%의 기업이 각 애플리케이션에 가장 최적화된 환경을 활용하는 ‘클라우드 스마트’ 전략을 취하고 있는 만큼, AWS와의 전략적 파트너십 확대는 양사와 고객 모두에게 이익이 될 것”이라면서, “이로써 고객은 클라우드 마이그레이션 과정 간소화, NC2를 통한 AWS 도입 가속화, 하이브리드 클라우드와 온프레미스 뉴타닉스 활용 기회를 확대할 것”이라고 말했다. AWS의 크리스 설리반(Chris Sullivan) 미주 채널 및 제휴 부문 부사장은 “뉴타닉스와의 협력 확대로 클라우드 마이그레이션 단순화와 고객 혁신 지원이 한층 강화될 것”이라면서, “이번 파트너십을 통해 더 많은 고객이 디지털 전환을 가속화하고, AWS의 확장성, 보안성, 복원력, 혁신성을 활용할 수 있게 될 것”이라고 말했다.
작성일 : 2024-11-08
2023년 기계·로봇연구정보센터 연감
2023년 기계·로봇연구정보센터 연감 [1] 분야별 연구동향 1) ICRA 2023 논문을 통해 본 로봇분야 연구동향 1 2) Journal of Fluids Engineering 논문을 통해 본 유체공학 분야 최근 연구동향 26    [2] 기계·로봇 연구동향 1) 키리가미 구조를 이용한 스트레처블 에너지 하베스터 / 송지현 교수(단국대 기계공학과) 48 2) 대한민국 우주발사체 개발의 메카 나로우주센터의 추진기관 시험설비 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    57 3) 3D 프린팅 기술을 사용한 우주 발사체 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    62 4) 기계 상호작용에 따른 신경계 질환 후 운동제어(근육 간 협응)의 차이 / 박정호 박사(한국과학기술원)    68 5) 롤투롤 (Roll-to-Roll) 연속생산제조시스템 정밀 웹 이송 및 디지털 트윈 핵심기술개발 / 김재영 박사(한국기계연구원)    76 6) 운동 기능 향상을 위한 근육 간 협응 기반 훈련 및 관련 기계 기술 / 박정호 박사(한국과학기술원)    81 7) 로봇을 이용한 뇌성마비 환자의 재활 연구 / 강지연 교수(GIST융합기술원)    89 8) 임상 검진의 신뢰도 향상을 위한 기계 및 인공지능 기술의 활용 / 박정호 박사(한국과학기술원)    94 9) 재사용 우주 발사체 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    101 10) 빛에서 찾는 감아차기 슛, 광스핀홀 효과의 기초와 연구 동향 / 김민경 교수(GIST 기계공학부)    106 11) 소프트 로봇의 웨어러블에서의 적용 / 정화영 박사 (KAIST 기계공학과 생체기계연구실)    113 12) 반도체 패턴 웨이퍼 전면적 계측검사를 위한 분광 타원계측기술의 패러다임 변화 / 황국현박사(전북대학교)    120 13) 종이접기 트랜스포머블 휠 프로젝트 / 이대영 교수(KAIST 항공우주공학과)    130 14) 랜드마크를 활용한 차량 위치 추정 / 김주희 교수(창원대학교 로봇제어계측공학전공)    135 15) 스마트미터링을 이용한 지역난방 온수 사용량 분석 / 임태수 교수(한국폴리텍대학 기계시스템과)    143 16) 열화학 열저장의 개념 및 TCM 반복 실험을 위한 장치 설계 / 임태수 교수(한국폴리텍대학 기계시스템과)    150 17) 소형 발사체 시장 변화와 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원)    156 18) 발사체 상단 엔진 개발 동향 / 김채형 박사(한국항공우주연구원) 162    [3] M-Terview 1) 원자력 안전안보 연계를 위한 원전 통합 관리 연구 / 임만성 교수(KAIST 원자력 및 양자공학과) 168 2) 투명 마찰전기 나노발전기와 태양광 발전소자와의 집적 / 조대현 교수(경상국립대학교 메카트로닉스공학부)    176 3) 정적응축 축소기저요소법을 사용한 신속 정확한 대규모 구조 해석 / 이경훈 교수(부산대학교 항공우주공학과)    180 4) 자기장 구동 및 초음파 통합시스템 / 박석호 교수(DGIST 로봇 및 기계전자공학과)    185 5) 폐기물 열적변환기술을 통한 재활용 기술 연구 / 남형석 교수(경북대학교 기계공학부)    192 6) 국제 4족 로봇 자율보행 경진대회 우승, 보행로봇의 자율이동 기술 연구 / 명현 교수(KAIST 전기 및 전자공학부)    198 7) 미래 기술을 향한 도전, 가스터빈/스텔스 원천기술 국산화에 기여 / 조형희 교수(연세대학교 기계공학부)    205 8) 제어공학을 통해 보는 새로운 메커니즘의 개발과 모션의 구현 / 오세훈 교수(DGIST 로봇 및 기계전자공학과)    214 9) 다양한 환경에서의 로봇의 매니퓰레이션 및 모션 제어 연구 / 황면중 교수(서울시립대 기계정보공학과) 220    [4] 스페셜 인터뷰​   1) 유연 압전 물질 기반의 생체신호측정 센서 제작 및 특성 평가 / 이건재 교수(KAIST 신소재공학과) 229 2) 차세대 디스플레이 및 반도체용 전자 소자, Oxide TFT / 박상희 교수(KAIST 신소재공학과) 239    [5] 신진연구자 인터뷰 1) 열전 효율과 신축성 동시 향상을 위한 소재 및 소자 연구 / 장두준 박사 (KIST 소프트융합소재연구센터) 243 2) 소프트 다공성 물질 연구 / 정소현 교수 (서울대학교 미래인재 교육연구단)    250 3) 마이크로/나노 소재 조립을 위한 본딩 및 디본딩 공정 연구 / 강수민 박사(한국기계연구원)    255 4) 융복합적인 신뢰성 평가 연구 / 이용석 교수(명지대 기계공학과/반도체공학과)    261 5) 수소에너지 기기용 박막 전극의 기계적 신뢰성 / 표재범 교수(공주대 기계자동차공학부)    267 6) 미세유체를 이용한 자유롭게 변형하는 모핑 시스템 / 하종현 교수(아주대 기계공학과)    272 7) 웨어러블 열적 전자 피부 연구 / 이진우 교수(동국대 기계로봇에너지공학과)    277 8) 수술로봇 및 정밀조작 연구 / 황민호 교수(DGIST 로봇및기계전자공학과)    282 9) 족형 로봇의 자율 운용을 위한 기초 연구 / 이인호 교수(부산대 전자공학과)     286 10) 금속 3D 프린팅 기술의 공정 모니터링 및 제어 연구 / 정지훈 박사(Northwestern University 기계공학과)    291 11) 재생에너지 기반의 새로운 에너지 시스템 연구 개발 / 최원재 교수(이화여자대 휴먼기계바이오공학부)    295 12) 인간중심 인터랙티브 기술 연구 / 윤상호 교수(KAIST 문화기술대학원)    300 13) 극한 열전달 냉각기술 및 열메타물질 / 이남규 교수(연세대학교 기계공학부)    304 14) 유연하고 자율적인 제조를 위한 스마트 팩토리 / 윤희택 교수(KAIST 기계공학과)    312 15) 고해상도 실시간 3D 복원기술을 위한 스캐닝 시스템 개발 연구 / 현재상 교수(연세대학교 기계공학부)    316 16) 항공용/발전용 가스터빈 고온부품 열설계 원천기술 연구 / 방민호(인천대학교 기계공학과) 321    [6] 2023 학술행사 참관기 1) 하노버메세 (Hannover Messe) 2023 산업박람회 참가기 328 2) International Symposium on Special Topics in Chemical Propulsion-13 (ISICP-13) 참관기    334 3) HPC 2023 (14th IEA Heat Pump Conference 2023) 학술대회 참관기 340    [7] 생활 속의 공학이야기 1) 적층형 3차원 메타 물질 제작 345 2) 3차원 메타 물질 제작을 위한 공정 기술 중 정렬 마크 디자인    345 3) 3차원 메타 물질 제작을 위한 공정 기술 중 스테이지 정렬 오차 보정    346 4) 3차원 나노공정법을 이용한 메타 물질 제작    348 5) 커피 잔을 들고 걸을 때 커피를 쏟는 이유    349 6) 스트레처블 디바이스(Stretchable devices)의 기술동향    352 7) 융복합적 연구의 신축성 디바이스(Stretchable devices)    359 8) 스트레처블 디바이스(Stretchable devices)에 담긴 기계공학    364 9) 오레오 크림을 반으로 나누는 방법 371     
작성일 : 2024-11-05
일렉트릭스 AI : AI 적용한 전기 CAD 솔루션
개발 : WSCAD 주요 특징 : 전기 및 전장 설계에 AI 기술 도입, 오류 탐지 및 예측/자동화된 설계 보조/표준화된 규정 지원/지능형 설계 제안 등의 기능 제공  공급 : 더블유에스코리아     AGI(Artificial General Intelligence : 인공 일반 지능) 시대가 예견됨에 따라, 다양한 산업 분야에서 AI(인공지능)의 적용이 급속도로 확산되고 있다. 특히 전기 및 전장 설계 분야에서는 AI의 도입이 기존의 설계 프로세스와 시스템을 혁신적으로 바꾸고 있다. 이에 맞춰 WSCAD(더블유에스캐드)는 AI 기술을 활용한 새로운 전기/전장설계 솔루션인 WSCAD 일렉트릭스 AI(WSCAD ELECTRTIX AI) 를 출시하면서, 전기 설계 및 제조업체에 최적화된 설계 시스템을 제 공한다고 밝혔다.  WSCAD의 AI 솔루션은 오류 탐지 및 예측, 자동화된 설계 보조, 표준화된 규정 지원, 지능형 설계 제안 등 다양한 기능을 통해 설계자가 더욱 효율적이고 정확한 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. AI 시스템을 통해 설계 오류를 줄이고, 부품의 누락이나 중복 등을 사전에 방지하여 제품의 품질을 높이는 데 기여한다.    ▲ 몇 개의 명령어를 조합해서 하나의 명령으로 순차적으로 WSCAD를 조작할 수 있다.   ▲ AI는 전기 설계에 필요한 일반 정보를 참조하여 사용자에게 엔지니어링 제안을 한다.    또한, 일렉트릭스는 AI 기반의 전기 설계 자동화 기능을 지원하는 CAD 소프트웨어로서 기존의 엔지니어링 노하우와 일반 엔지니어링 기술을 결합했다. 이 시스템은 사용자 맞춤형 데이터 및 학습 알고리즘을 통해 설계 효율성을 높이고, AI 시대에 필요한 지식 생산과 창의적 사고를 촉진한다.  WSCAD는 “AI와 자동화 설계가 전기/전장설계 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 선도적으로 보여주는 WSCAD의 AI 솔루션은 전기 설계의 새로운 패러다임을 제시한다”고 소개했다.    일렉트릭스 AI의 주요 기능  프로젝트 분석 및 관리 : 기존 프로젝트에서 부품과 거래처 정보 등을 분석하여 향후 프로젝트에서의 반복적 오류를 방지  자동화 설계 기능 : 도면 제작과 검도를 자동화하여 작업의 효율성을 극대화하며, 전기 설계와 관련된 데이터 분석 기능도 함께 제공  인터페이스 최적화 : 작업자가 빠르게 설계 정보를 확인하고 업데이트할 수 있는 직관적인 UI를 제공  데이터 보호 및 관리 : 암호화된 데이터 저장을 통해 정보 보안을 강화하고, 설계 데이터의 지속적인 관리를 지원   ▲ 옵션 선택을 위해 여러 번의 클릭이 수반되는 보고서 작성과 같은 명령을 간단한 AI 프롬프트로 실행할 수 있다.    ▲ 에러체크와 같은 기능을 관리자도 쉽게 사용할 수 있도록 AI가 지원한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-11-04
[케이스 스터디] 디지털 트윈으로 부동산 개발부터 관리까지 시각화
부동산 시장에 변화를 일으키고 있는 베로   끊임없이 발전하는 부동산 테크놀로지(프롭테크)의 아트와 과학은 부동산의 개발과 설계, 마케팅 그리고 관리 방식을 계속해서 진화시키고 있다. 예전의 회사들이 전통적인 도면과 어려운 CAD 렌더링에 의존했던 것과는 다르게, 오늘날의 부동산 시각화 회사는 언리얼 엔진이 제공하는 최첨단 기술을 활용하여 공간이나 건물뿐 아니라 도시 전 구역의 디지털 트윈을 제작하고 있다. 프로젝트 시작 단계부터 리얼타임 모델에 투자하면 프로젝트의 모든 단계는 물론 새로운 요구사항이 생길 때 이점을 얻게 된다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈    베로(VERO)에서 최근에 제작한 암스테르담의 디지털 트윈은 암스테르담의 가장 상징적인 지역 중 한 곳에서 상업, 기술, 도시 개발을 엔터테인먼트와 어떻게 융합할 수 있었는지를 보여주었으며, 사우디아라비아에서 제작한 비주얼 트윈의 경우 담당 마스터 플래너의 수고를 줄여줄 것으로 기대받고 있다.  에픽게임즈는 언리얼 페스트 프라하에서 세션을 진행한 베로의 루스탐 케리모프(Rustam Kerimov) 프로덕트 디렉터와 인터뷰를 통해 부동산 개발에서 시각적, 상업적, 디지털적 측면의 발전을 어떻게 가속화할 수 있었는지, 그리고 베로가 지난 6년 동안 언리얼 엔진을 어떻게 사용했는지에 대해 이야기를 나눴다.    베로는 2016년에 설립된 이래로 상당한 성장과 발전을 이뤄왔다. 베로가 어떻게 시작되었는지, 그리고 베로의 성장과 발전을 이끈 요소는 무엇이었는지에 대해 말씀 부탁드린다.  케리모프 : 베로의 시작은 2016년 가을로 거슬러 올라간다. 베로는 네덜란드의 가장 권위 있는 몇 가지 프로젝트에 참여한 덕분에 현지와 전 세계에서 빠르게 이름을 알릴 수 있었다.  베로는 그 어느 때보다 부동산 프로세스를 원활하게 만들기 위해 최신 기술 트렌드를 접목시켜 시대를 앞서가고 있다. 이러한 사고방식이 성장의 원동력이 되었으며, 지금은 40명 이상의 팀원이 함께 전 세계 적으로 성장과 발전을 실현하고 있다.    지난 5년간 부동산 산업에서 비주얼 마케팅은 어떻게 변화했는가?  케리모프 : 더 높은 기준에 대한 수요가 늘어남에 따라 사용자 경험 전반에 걸쳐 디지털 솔루션의 퀄리티, 상호작용성, 원활한 통합에 대한 요구가 늘어나고 있다. 기본적으로 베로는 이러한 과제를 적극적으로 받아들이고 있는데, 사용자 경험을 향상시키고 그들의 기대치를 뛰어넘기 위해 AI(인공지능)의 힘을 활용하고 있다.    ▲ 이미지 제공 : 베로   언리얼 엔진이 그러한 부동산 비주얼 마케팅의 변화에 얼마나 중대한 영향을 미쳤는가?  케리모프 : 이 산업이 발전하는 모습을 지켜보면서 언리얼 엔진이 부동산 마케팅 분야에서 어떻게 도약하고 있는지 그 과정을 지켜보는 것은 정말 놀라운 일이었다. 언리얼 엔진은 게임 체인저처럼 모든 것을 위한 솔루션으로 자리잡았고, 창의력과 새로운 아이디어를 발휘할 수 있게 해 업계의 판도를 뒤흔들고 있다.    베로는 부동산 디지털 트윈 제작에 있어 전문 기업으로 자리 잡았다. 디지털 트윈은 부동산 모델에서부터 지역을 위한 플랫폼까지 모든 분야에 있어 어떻게 그렇게 중요한 요소가 되어 왔는가?  케리모프 : 개발자와 고객의 기대치가 높아지고, 특히 도시 지역에서 눈에 띄는 프로젝트가 필요했다. 이러한 과제와 더불어 디지털 트윈은 끊임없이 변화하는 도시 계획 분야에서 보다 현명한 결정을 내리는데 도움이 되는 도시 정보를 최신 상태로 유지하는 것이 매우 중요하다고 본다.    ▲ 이미지 제공 : 베로    암스테르담에서 진행한 작업에 대해 소개해 달라. 특히 디지털 트윈을 어떻게 발전시켜 활용하고 있는지 궁금하다. 케리모프 : 처음에는 빠르게 성장 중인 암스테르담의 상업 지구 내에서 랜드마크 프로젝트를 제작하는데 중점을 두었다. 그러다 상업 지구 전체의 디지털 트윈 제작에 대한 아이디어가 번뜩 떠올랐고, 이를 실행에 옮겨야겠다고 생각했다. 훌륭한 영업 팀의 도움을 받아 그 아이디어를 현실로 만들었는데, 모든 단계에서 사용자 친화적이면서도 흥미롭게 탐색할 수 있도록 세세하게 변경하고 조정했다.  현재 이것은 상업, 기술, 도시 개발 기능과 엔터테인먼트 요소를 완벽하게 융합한 상징적인 지역 중 하나의 대표적인 디지털 트윈이다. 더 이상 단순한 모델이 아니고 관리하기 쉬울 뿐만 아니라 마스터 플랜과 도시 인프라를 위한 다양한 개발 시나리오에 맞춰 유연하게 조정할 수 있는, 진화하는 플랫폼으로서의 역할을 수행하고 있다. 바로 이 부분에서 언리얼 PSG를 활용하고 있으며, 우리는 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 작업을 할 수 있게 되었다.  베로의 디지털 트윈은 지역 내 다양한 회사에서 향후 의사 결정과 개발에 사용되므로, 해당 지역에 훨씬 더 큰 경제적인 가치를 제공하고 있다.    ▲ 이미지 제공 : 베로   암스테르담 디지털 트윈에 어떤 종류의 데이터를 사용하고 있는가?  케리모프 : 우리는 암스테르담에서 제공한 오픈 소스 데이터를 사용했다. 예를 들어 상업 지구 인근의 에너지 소비 유형을 표시하여 시간에 따른 변화를 소급해서 연구할 수 있었다.  언리얼 엔진의 매력 중 하나가 바로 이 부분이다. 통합에 있어 개방적이고 거의 모든 종류의 데이터를 시각화할 수 있는 무한한 가능성을 가지고 있다.  정적 데이터는 대량의 정보에 대한 다양한 분석적 처리 결과에서 가 져올 수 있으며, 동적 데이터는 IoT(사물인터넷) 디바이스, 다양한 교통 센서, 에너지 인프라 등 전혀 다른 출처에서 나올 수 있다. 시각화의 문제는 결국 팀의 창의적인 접근법에 달려 있기 때문에 이는 항상 우리에게 흥미롭고 도전적인 과정이다.    베로에서는 언리얼 엔진을 어떻게 사용하고 있으며, 언리얼 엔진은 팀에 왜 중요한가?  케리모프 : 우리 팀은 언리얼 엔진을 사용하여 제품을 제작하는데 전념하고 있다. 그래픽과 렌더링에 언리얼 엔진을 사용하여 고퀄리티 이미지와 애니메이션을 만든다. 또한, 웹용 콘텐츠를 렌더링하여 모든 플랫폼에서 어떤 콘텐츠든지 잘 작동하도록 언리얼 엔진을 사용한다.    ▲ 이미지 제공 : 베로    작업할 때 중요한 툴이나 기능은 무엇인가?  케리모프 : 패스 트레이싱과 루멘(Lumen) 같은 렌더링 기술은 우리에게는 게임 체인저와도 같았다. 모든 접근법과 작업 방식이 바뀌었다. 그리고 에픽게임즈에서 나나이트(Ninite) 기술과 HLOD를 출시했을 때 역시 깊은 인상을 받았다. 이러한 기술적 진보는 우리의 가능성을 완전히 바꿔 놓았을뿐만 아니라 새로운 가능성을 열어주었다.    언리얼 엔진과 에픽게임즈 에코시스템 기능 중 가장 마음에 드는 건 무엇이며 그 이유는 무엇인가?  케리모프 : 우리 팀은 언리얼 엔진의 효율성과 사용자 친화성을 높이 평가한다. 비주얼 피드백을 신속하게 제공해 주어 진행 상황을 즉시 확인할 수 있다. 또한, 애니메이션 툴과 리얼타임 렌더링 툴은 베로의 워크플로에 딱 들어맞아 작업에 필수적인 부분이 되었다.    ▲ 이미지 제공 : 베로   디지털 트윈과 부동산 시각화가 향후 나아갈 방향은 어디라고 생각하는가?  케리모프 : 베로에서 디지털 트윈을 사용하는 방식이 빠르게 늘어나고 있으며, 프로젝트 규모가 커지면서 단계별로 접근하는 것이 매우 중요하다는 것을 알게 되었다. 우리는 사우디아라비아에서 프로젝트를 시작했는데, 사우디아라비아는 특히 부동산 분야에서 대규모 투자와 획기적인 혁신의 중심지가 되었다. 앞으로 온라인 플랫폼이 다양한 수준의 디테일과 멋진 비주얼을 갖춘 놀라운 3D 세상이 될 거라고 예상한다. 이런 3D 세상에서는 사용자의 관심을 사로잡아 몰입시키는 경험을 만들기 위해 다양한 종류의 정보를 함께 결합하는 것이 가장 중요할 것이다.    베로의 향후 목표는 무엇인가?  케리모프 : 최첨단 기술로 작업하면서 그래픽을 더욱 사실적으로 보이게 하는 것이 목표다. 동시에 도시 환경을 보다 잘 시뮬레이션할 수 있도록 다양한 유형의 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합하고 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-11-04