스트라타시스가 자사의 플래티넘 파트너인 프로토텍에 산업용 3D 프린터 F3300을 국내 최초로 공급했다고 밝혔다. 스트라타시스는 앞으로 프로토텍을 통해 다양한 산업군에 걸쳐 고품질의 대형 3D 프린팅 제작 서비스와 대량 부품 생산 설루션 제공에 박차를 가할 예정이다. FDM 방식의 산업용 3D 프린터인 스트라타시스 F3300은 대형 부품의 고속 제작이 가능하며, 정확도와 품질을 유지하면서 생산 효율을 높일 수 있도록 했다. 고속 생산과 높은 정밀도를 동시에 달성할 수 있는 특징을 지니고 있어, 고객이 대량 생산 및 복잡한 구조의 부품을 더 빠르고 효율적으로 생산할 수 있게 돕는다.     스트라타시스가 내세우는 F3300의 강점은 넓은 제작 공간과 재료 제어 기능이다. 제작 크기가 넉넉하여 대형 부품 제작에 유리하며, 재료의 사용량과 비용을 정밀하게 제어할 수 있어 연속적인 고품질 출력이 가능하다. 이를 통해 고객은 높은 품질의 부품을 일정한 품질로 대량 생산할 수 있으며, 제조 비용을 절감하고 생산 시간을 단축할 수 있다. 또한, 다양한 소재 호환성을 제공해 산업별 맞춤형 설루션을 제시한다. 프로토텍은 이번 스트라타시스의 F3300 제공을 통해 판매뿐만 아니라 대형 3D 프린팅 제작 서비스 및 3D 프린팅 파트 대량 제작 서비스를 제공하게 되어 고객의 다양한 제조 니즈를 충족시킬 수 있게 됐다. 이를 통해 고객은 복잡하고 정밀한 부품을 대량으로 제작할 수 있으며, 항공우주, 자동차, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 최적화된 설루션을 제공받는다. 스트라타시스의 F3300은 2025년 1월 16일 프로토텍 오픈하우스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. 오픈하우스 행사에서는 F3300의 성능과 장점을 직접 체험할 수 있는 기회가 제공되며, 고객에게 대형 부품 제작 및 대량 생산에 대한 구체적인 설루션을 소개할 예정이다. 또한, 오픈하우스에서는 3D 프린팅의 최신 동향과 함께 프로토텍이 스트라타시스와의 파트너십을 통해 제공하는 3D 프린팅 제작 서비스와 기술 지원을 종합적으로 안내한다. 스트라타시스의 문종윤 지사장은 “이번에 공개된 F3300은 스트라타시스의 뛰어난 성능과 경쟁력을 여과 없이 보여준다”면서, “스트라타시스는 앞으로 단국대 내에 위치한 스트라타시스-단국대 첨단 융합 제조 센터와 공식 파트너사인 프로토텍에 설치된 대형 FDM 프린터인 F3300을 비롯해 국내 주요 플래티넘 파트너사와 고객에게 독자적인 3D 프린터 라인업을 선보이는 것은 물론, 보다 전문적인 적층 제조 기술 및 서비스를 제공해 글로벌 3D 프린팅 산업의 발전을 선도할 것”이라고 밝혔다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12)   지난 호에서는 1920년대에 발견되어 재활용 참기름병으로 사용되었던 백자가 1997년에 조선을 대표하는 국보가 된 ‘백자청화철채동채초충문병’의 화려한 외출 과정을 소개하였다. 개인의 경험을 바탕으로 한 안목감정에 의한 축적되기 어려운 도자기에 관한 정보를 어떻게 검증하고 체계적으로 정리해 나가야 할 것인가에 관해서 생각해 보았다. 도자기의 분류, 명명법, 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서 소개하였다. 도자기 제작 시대, 지역, 재료, 제작방법 등 다양한 관점에서 데이터베이스에 담아내야 할 것인가에 대해서도 고민해 보았다. 이번 호에서는 올해의 주제였던 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례에 관한 기고를 마무리하면서 마지막 분야로 단청, 불화, 초상화, 등에 사용된 전통 안료에 관해서 살펴보고, 안료의 색상을 어떻게 안료 데이터베이스로 표현하고 기록할 것인가에 관해서 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 2008년 2월 10일의 화재 후에 재건된 광화문의 낮과 밤의 모습(2014년 촬영). 단청으로 채색된 광화문의 야경은 조명과 어우러져 어둠 속에서 화려한 색상으로 재탄생한다.   색 색(色)이라는 단어를 사전에서 찾아보면 다음과 같이 정의하고 있다.  빛을 흡수하고 반사하는 결과로 나타나는 사물의 밝고 어두움이나 빨강, 파랑, 노랑 따위의 물리적 현상. 또는 그것을 나타내는 물감 따위의 안료. 일반인이 이해하기 쉽게 간단 명료하게 잘 정리되어 있지만, 빛에 대한 개념이 사람마다 다를 것이므로 같은 문장의 설명을 읽고도 각자 다른 생각을 할 수도 있다. 빛의 밝기와 파장 분포에 관한 정보가 없는 상태에서 빛이라고 하면 각자의 경험에 바탕을 두고 생각하게 되기 때문이다. 같은 옷을 입어도 아침, 점심, 저녁, 밤, 실내, 실내, 날씨, 조명 상태에 따라서 우리 눈에 비치는 색은 전혀 다르게 보이기 때문이다. 만약 형광 성분이 있는 물체라면 우리의 상상을 초월한 색으로 나타날 수도 있다.  <그림 1>에 2008년에 화재로 전소된 숭례문(남대문)을 재건한 것을 2014년의 어느 날 낮과 밤에 촬영한 사진을 소개하였다. 숭례문에는 화려한 색상의 단청이 입혀져 있다. 일반 상식으로 생각하면 낮에 단청이 더 멋지게 보일 것 같지만, 주변이 밝고 햇빛이 위에서 아래로 비추기 때문에 지붕에 가려진 단청은 지붕의 그늘에 가려지기도 하고 햇빛의 간접 조명 효과로 인하여 그다지 화려하게 보이지 않는다. 이와는 반대로 야간에는 주변이 어둡고 조명이 아래에서 위쪽으로 비추고 있어 지붕 아래쪽의 단청이 화려하게 나타난다. 물론 조명의 광원을 다르게 하여 광원의 파장 분포가 달라지면 겉으로 드러나는 색상도 달라지게 된다. 이렇게 조명 조건에 따라서 나타나는 색상이 달라진다면 색을 어떻게 정의해야 할까? 큰 건물의 넓은 면적에 단청을 칠할 때 어떻게 단청 색을 균일하게 칠할 수 있을까? 단청이 마르기 전과 마른 후의 색상은 다르기 마련인데, 경험적으로 마르기 전과 마른 후의 색상 차이를 터득하고 건물 천체를 수 개월간 칠해서 완성한 단청의 색상이 비교적 균일하게 보이는 것도 대단한 기술이라 하겠다.  낮에 촬영한 사진은 석축에 지붕의 그림자가 드리우고 있지만, 밤에는 아래쪽에서 조명이 이루어져 지붕의 그림자는 사라진다. 화재 후 복원된 석축은 오래된 돌과 새로 끼워 놓은 돌이 섞여 있어 얼룩 무늬가 나타난다. 낮에 촬영한 사진과 밤에 촬영한 사진을 비교해 보면 조명 조건에 따른 색상의 영향을 쉽게 이해할 수 있다. 지붕 없이 단청이 자외선이 강한 햇빛에 장시간 노출되면 단청이 변색되고 단청의 수명도 짧아지게 된다. 단청이 오래 유지되는 것은 광물성 천연 안료를 사용한 것 외에도 높은 에너지의 자외선을 포함한 직사 태양광이 지붕에 의해서 가려져 있기 때문이다.    안료 물체는 그 자체가 빛을 흡수, 반사, 산란하면서 빛의 종류에 따라 고유의 색을 띄게 된다. 고유의 색을 다르게 보이게 하기 위하여 다른 색상을 띄게 하는 물질을 덧씌우기 위한 것이 안료이다. 마치 화장품과도 같은 역할을 하는 물체이다.  다음에 안료의 정의와 화학적 특징에 따른 분류를 정리해 보았다. 안료는 크게 무기안료와 유기안료로 구별할 수 있다. 분자 구조에 탄소 원자가 없는 광물이나 금속, 금속 산화물 또는 금속염이 무기안료이고, 색상 범위에 제한이 있으나 안정성과 안전성이 뛰어나다. 유기안료는 탄소, 수소 및 산소 원자를 포함하는 탄소화합물로, 천연 또는 합성 원료에서 추출하게 되며 물감이나 페인트처럼 넓은 범위의 색상을 얻을 수 있다. 유기안료는 무기안료에 비해서 안정성이 낮고 안전성이 문제가 되기도 한다.  안료는 화학 구조에 따른 분류 이외에 색상, 형태, 용도에 따라 분류하기도 한다. 여성이 사용하는 화장품의 종류만 보아도 안료가 색상, 형태, 용도, 효과에 따라서 분류되어 일상생활에서 구별되고 있는지 쉽게 알 수 있다. 여성용 색조 화장품을 예로 들면 BB크림, 파운데이션, 파우더, 컨실러, 립스틱, 아이섀도, 아이브로, 아이라이너, 마스카라, 불러셔 등 다양한 안료를 사용한 제품이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  한국시뮬레이션기술(코스텍)이 지난 11월 21일 서울 FKI 컨퍼런스센터에서 ‘2024 코스텍 컨퍼런스(2024 KOSTECH Conference)’를 진행했다고 전했다. 이번 행사는 ‘디지털 혁신, 시뮬레이션을 통해 미래를 설계하다’를 주제로, 첨단 시뮬레이션 기술의 실무 활용 사례와 미래 혁신을 위한 접근법을 소개하는 세션으로 구성되었다. 콘퍼런스에는 국내 자동차, 전자, 항공우주, 에너지 등 주요 산업 분야의 전문가 및 관계자 약 400명이 참석했다. 이번 콘퍼런스에서는 앤시스코리아의 박주일 대표가 ‘The Future of Simulation-Driven Product Innovation(시뮬레이션 주도의 제품 혁신)’을 주제로 기조연설을 했고 이후 GMTCK, 에이럽(Arup), 디스리뷰(d3VIEW), JSOL, 소프트인웨이(SoftInWay), 현대자동차, 포스코, 국방과학연구소, 한국원자력안전기술원, 한화에어로스페이스 등 국내외 기업이 CAE 기술 활용 성공 사례를 발표했다. 오후 세션에서는 제조업, 첨단 전자, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 시뮬레이션 기술의 구체적 활용 사례가 공유됐다. 이번 행사에서는 4a 엔지니어링의 IMPETUS가 소개되었는데, 데모 세션을 통해 다양한 재료의 동적 하중 특성을 신속하고 정확하게 분석하는 기술을 선보였다. 특히, 사용 편의성과 자동화된 평가 프로세스를 통해 시간과 비용 효율성을 극대화하며 다양한 분야에서의 활용 가능성을 시연했다. 또한 터보기계 설계 및 최적화 기술을 다룬 AxSTREAM 기술 세미나도 진행되었으며, 참석자들은 최신 해외 엔지니어링 트렌드와 산업별 적용 사례를 접하면서 실무 활용 방안을 논의했다. 이외에 자동차, 반도체, 항공우주 등 여러 산업 분야의 전문가가 경험과 지식을 공유하고 협력 가능성을 논의하는 네트워킹 기회도 마련되었다.  코스텍의 이형주 대표는 “이번 콘퍼런스를 통해 고객들과 직접 소통하며 우리의 비전과 기술력을 공유할 수 있어 매우 뜻깊었다”면서, “앞으로도 지속적인 혁신과 기술로 업계를 선도하겠다”고 전했다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 새로운 배터리 셀 설계 설루션을 출시했다고 발표했다. 이 설루션은 독일의 프라운호퍼 연구소(프라운호퍼 ITWM)의 전기화학 시뮬레이션 기술과 헥사곤의 멀티피직스 및 측정 소프트웨어를 결합한 것이다. 헥사곤은 새로 출시한 배터리 설계 설루션이 이 설루션이 새로운 배터리 셀 연구 개발 프로그램을 가속화할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이를 통해 국내 배터리 산업의 기술 향상과 글로벌 시장 내 경쟁력 강화를 적극 지원할 계획이다. 헥사곤은 “가상 실험실을 통한 비용 절감, 생산성 향상, 다양한 배터리 전기화학 반응에 대한 시뮬레이션 능력 등을 제공함으로써 국내 기업들의 기술 경쟁력을 한층 높일 것”이라고 전했다. 새로운 배터리 셀 개발은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정이다. R&D 단계에서는 이론 원리에 기반한 실험계획법(DoE)의 과정이 필요하며, 이는 많은 시행착오와 반복작업이 요구되는 실험실에서의 실제 테스트를 통해 검증된다. 또한, 셀 제조 과정의 여러 단계가 불량률과 배터리 성능에 영향을 미칠 수 있어 세심한 관리가 요구된다. 헥사곤의 새로운 전기화학 배터리 설계 설루션은 프라운호퍼 ITWM의 배터리 및 전기화학 시뮬레이션 도구(Battery and Electrochemistry Simulation Tool : BEST) 솔버를 헥사곤의 디지털 재료 제품군 중 하나인 디지매트(Digimat)에 통합한다. 이를 통해 다양한 배터리 유형에 대해 내부 구조와 성분을 자세히 시뮬레이션하고, 제조 공정의 영향을 고려한 효율적인 다중물리 기반 셀 설계 탐색을 지원한다. 또한 배터리 설계에 필요한 다양한 재료 정보를 제공하고, CT 스캔을 통해 배터리 내부를 분석할 수 있는 기능을 통해 배터리의 물리적 특성 분석 및 배터리 설계 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.     새로운 설루션을 활용한 가상 실험실은 ▲입자 크기 분포와 탄소 바인더 분포 등 적절한 재료와 구성 최적화를 통한 에너지 효율, 수명, 최적 충전 프로토콜 등 성능 향상 ▲헥사곤의 산업용 3D 측정 소프트웨어인 ‘VGSTUDIO Max’를 활용하여 제조된 셀의 내부 구조를 CT 스캔하여 역설계하고, 이를 통해 제조 공정이 셀 미세구조에 미치는 영향을 검토 ▲배터리 에이징 및 셀 설계의 안전성 영향 조사를 통한 배터리 관리 시스템의 최적 충전 프로토콜 개발 등과 같은 주요 기능을 제공한다. 배터리 셀의 설계와 개발은 소재, 전기화학반응 설계, 기계적 설계, 제조 공정 간의 복잡한 상충 관계로 인해 상당한 어려움이 있는 영역이다. 헥사곤은 프라운호퍼 ITWM과의 파트너십을 통해 R&D 팀이 더 나은 성능의 배터리 셀을 설계하고, 프로토타입 단계에서 빠른 피드백을 받아 더 신속하게 개발할 수 있도록 도울 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 복잡한 과정의 많은 부분을 시행착오에 의존하던 개발 프로세스를 개선할 수 있다는 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 수밤 셋(Subham Sett) 멀티피직스 부문 부사장은 “배터리 성능과 품질은 특히 자동차 시장에서의 제품 경쟁력에 큰 영향을 미치는 차별화 요소”라며, “헥사곤은 열 관리 및 열폭주 시뮬레이션에 투자해오고 있으며, 이번 설루션 출시로 인해 많은 제조기업에서 배터리 셀 내 다중물리 상호작용에 대해 전체적인 관점의 분석을 가능하게 한다”고 말했다. 프라운호퍼 ITWM의 요헨 차우슈(Jochen Zausch) 박사는 “우리는 헥사곤의 혁신적인 재료 모델링 소프트웨어에 프라운호퍼 ITWM의 신뢰도 높은 BEST 배터리 전기화학 솔버 기능을 도입하기 위해 훌륭한 기술 협력을 이뤘다”면서, “이러한 포괄적인 시뮬레이션 워크플로를 통해 새로운 배터리 혁신이 빠르게 추진되기를 기대한다”고 말했다.

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’에서 토요타, 야스카와, 리케이 코퍼레이션 등 일본 기업의 사례를 소개하면서, 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 아이작(Isaac), 메트로폴리스(Metropolis)를 공급해 피지컬 AI와 산업용 AI를 혁신시키고 있다고 발표했다. 산업과 피지컬 AI 기반 시스템은 로봇 AI 모델 훈련, 테스트, 시뮬레이션, 배포를 가능하게 하는 세 가지 컴퓨터 설루션을 통해 가속화되고 있다. 토요타 공장에서 중금속을 운반하는 로봇. 공장에서 인간과 함께 일하는 야스카와의 로봇. 이러한 노력을 가상으로 진행하기 위해 리케이 코퍼레이션은 계획을 지원하는 디지털 트윈 툴을 개발하고 있다.  토요타는 로봇의 모션, 파지를 위한 물리 시뮬레이션에 엔비디아 옴니버스를 활용해 금속 단조 능력을 향상시키고 있다. 이를 통해 로봇이 단조 재료를 운반하는 방법을 훈련하는 데에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 토요타는 로봇의 작업 처리와 로봇 모션을 엔비디아 피직스(PhysX)의 정확도로 재현하는 것을 검증하기 위해 옴니버스를 사용하고 있다. 옴니버스는 현실 세계의 사물과 시스템의 물리적 특성을 정확하게 복제하는 공장과 기타 환경의 디지털 트윈 모델링을 지원한다. 이는 차세대 자율 시스템을 구동하기 위한 피지컬 AI 구축의 기반이 된다. 토요타는 옴니버스를 통해 질량 특성, 중력, 마찰 등을 모델링해 테스트의 물리적 표현과 결과를 비교할 수 있다. 이는 조작과 로봇 모션 작업에 도움이 될 수 있다. 또한 토요타는 고도의 기술이 필요한 문제에 대해 로보틱스로 선임 직원의 전문 지식을 복제할 수 있다. 뿐만 아니라 공장 직원이 금속 단조 생산 라인과 관련된 고온, 열악한 환경에서 작업할 필요가 없어 안전성과 처리량이 향상된다.   ▲ 이미지 제공 : 토요타   야스카와는 60만 대 이상의 로봇을 출하하고 자동차 산업용 로봇, 협동 로봇, 양팔 로봇 등 약 200개의 로봇 모델을 제공하는 선도적인 글로벌 로봇 제조업체이다. 야스카와는 작업 적응, 다용도성, 유연성을 갖춘 적응형 로봇 모토맨 넥스트(MOTOMAN NEXT)를 통해 새로운 시장으로 확장하고 있다. 모토맨 넥스트는 엔비디아 아이작과 옴니버스 플랫폼으로 구동되는 첨단 로보틱스를 기반으로 하며, 식품, 물류, 의료, 농업 산업을 위한 자동화를 제공하는 데에 주력하고 있다. 야스카와는 엔비디아 가속 라이브러리와 AI 모델의 레퍼런스 워크플로인 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Manipulator)를 사용해 산업용 로봇 팔에 AI를 통합해 광범위한 산업 자동화 작업을 완료할 수 있는 능력을 부여하고 있다. 야스카와는 정밀한 6D 포즈 추정, 추적을 위해 파운데이션포즈(FoundationPose)를 사용하고 있다. 이러한 AI 모델은 야스카와 로봇 팔의 적응력과 효율성을 향상시킨다. 아울러 모션 제어로 시뮬레이션에서 현실로의 전환을 가능케 해 다양한 산업 분야에서 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 야스카와는 옴니버스 토대로 구축된 엔비디아 아이작 심(Sim) 기반의 디지털 트윈과 로봇 시뮬레이션을 채택했다. 이를 통해 야스카와의 로봇 설루션 개발과 배포를 가속화해 시간과 리소스를 절약하고 있다. 시스템 설루션 제공업체인 리케이 코퍼레이션은 제조 부문을 위한 공간 컴퓨팅과 확장 현실 기술을 전문으로 하는 기업이다. 이 기술 회사는 일본 제조 산업을 위한 디지털 트윈 애셋 라이브러리인 재팬 USD 팩토리(JAPAN USD Factory)를 개발했다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 개발된 재팬 USD 팩토리는 일본 전역의 제조 현장에서 일반적으로 사용되는 자재와 장비를 디지털 형태로 재현한다. 이를 통해 일본 제조업체들은 공장과 물류창고의 디지털 트윈을 보다 쉽게 구축할 수 있다. 리케이 코퍼레이션은 이러한 디지털 자산을 통해 제조 공정의 다양한 설계, 시뮬레이션, 운영 단계를 간소화해 디지털 트윈을 통한 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 범용 3D 애셋 교환인 오픈USD(OpenUSD)로 개발된 재팬 USD 팩토리는 개발자가 팔레트와 랙과 같은 애셋 라이브러리에 액세스하게 해 툴과 워크플로 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공한다.

IBM은 ‘제 1회 IBM 퀀텀 개발자 콘퍼런스(IBM Quantum Developer Conference)’를 개최하고, IBM 양자컴퓨터에서 복잡한 알고리즘을 실행할 때 높은 수준의 규모, 속도, 정확성을 제공하는 새로운 양자 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 소개했다. ‘IBM 퀀텀 헤론(IBM Quantum Heron)’은 IBM의 고성능 양자 프로세서로, IBM의 글로벌 양자 데이터 센터를 통해 사용할 수 있다. IBM 퀀텀 헤론은 퀴스킷(Qiskit)을 활용해 특정 클래스의 양자 회로를 최대 5000개의 2큐비트 게이트 연산까지 정확하게 실행할 수 있다. 사용자는 이러한 IBM 퀀텀 헤론의 성능을 활용해 재료, 화학, 생명과학, 고에너지 물리학 등 다양한 분야의 과학적 문제를 양자 컴퓨터로 해결하는 방법을 탐구할 수 있다. IBM은 “이는 IBM 양자 개발 로드맵의 또 하나의 주요 목표를 달성한 것이며, IBM과 비즈니스 파트너가 양자 우위와 2029년으로 예정된 IBM의 오류 수정 첨단 시스템을 향해 나아감에 따라 양자 유용성 시대를 더욱 앞당기는 것”이라고 설명했다.     IBM 헤론과 퀴스킷의 성능 향상으로 사용자는 최대 5000개의 게이트로 구성된 양자 회로를 실행할 수 있는데, 이는 2023년 IBM의 양자 유용성 시연에서 정확하게 실행된 게이트 수의 약 2배에 달하는 수치이다. 이를 통해 IBM 퀀텀의 컴퓨터 성능은 무차별 대입 방식의 기존 시뮬레이션 방식보다 더욱 향상됐다. 네이처지(Nature)에 게재된 2023년 유용성 실험에서는 데이터 당 처리 시간이 총 112시간 소요됐으나, 동일한 데이터를 사용한 같은 실험을 최신 IBM 헤론 프로세서에서 실행한 결과 50배 빠른 2.2시간 만에 완료할 수 있었다. IBM은 개발자가 안정성과 정확성, 속도를 갖춘 복잡한 양자 회로를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 고성능의 양자 소프트웨어로 퀴스킷을 발전시켜 왔다. IBM은 제3자 기관의 1 000여 개의 테스트를 통해 퀴스킷이 다른 플랫폼 대비 높은 성능과 안정성을 갖춘 양자 소프트웨어 개발 키트라는 것을 확인했다고 밝혔다. IBM 퀀텀 플랫폼은 생성형 AI 기반 기능 및 IBM 파트너의 새로운 소프트웨어와 같은 신규 퀴스킷 서비스로 선택지를 더욱 확장하고 있으며, 산업 전반의 전문가 네트워크가 과학 연구를 위한 차세대 알고리즘을 구축할 수 있도록 지원한다. 여기에는 AI로 양자 하드웨어를 위한 양자 회로의 효율적인 최적화를 지원하는 퀴스킷 트랜스파일러 서비스(Qiskit Transpiler Service), 개발자가 IBM 그래니트 기반 생성 AI 모델로 양자 코드를 생성하는 데 도움을 주는 퀴스킷 코드 어시스턴트(Qiskit Code Assistant), 양자 및 기존 시스템에서 초기 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근법을 실행하는 퀴스킷 서버리스(Qiskit Serverless) 같은 도구가 포함된다. 양자 노이즈의 성능 관리를 줄이고 양자 회로의 복잡성을 추상화해 양자 알고리즘 개발을 간소화하는 등의 기능을 위해 IBM, 알고리즘믹(Algorithmiq), 케드마(Qedma), 큐나시스(QunaSys), Q-CTRL 및 멀티버스 컴퓨팅의 서비스를 이용할 수 있는 IBM 퀴스킷 함수 카탈로그(IBM Qiskit Functions Catalog)가 있다. 고성능 컴퓨팅의 차세대 진화 단계인 양자 중심 슈퍼컴퓨팅에 대한 IBM의 비전은 병렬화된 워크로드를 실행하는 최첨단 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 통합해 복잡한 문제를 고성능 소프트웨어로 쉽게 분리하고, 가장 적합한 아키텍처로 알고리즘의 각 부분을 나누어 해결한 후, 문제를 부드럽고 빠르게 다시 서로 결합하는 방법으로 각각의 컴퓨팅 방식으로는 접근이 불가능하거나 어려운 알고리즘을 실행할 수 있도록 설계되고 있다. 대표적으로, 일본의 국립 과학 연구 기관인 이화학연구소(RIKEN)와 학술 의료 센터이자 생의학 연구 기관인 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)은 유용성 단계의 IBM 퀀텀 시스템 원을 통해 화학의 기본이 되는 전자 구조 문제에 대한 알고리즘을 연구하고 있다. 이 프로젝트는 복잡한 화학 및 생물학적 시스템을 현실적으로 모델링하기 위한 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근 방식의 첫 단계로, 과거에는 무결함 양자 컴퓨터가 필요할 것이라고 여겨졌던 작업이다. 제이 감베타(Jay Gambetta) IBM 퀀텀 부사장은, “IBM 퀀텀 하드웨어와 퀴스킷의 발전으로 사용자들은 첨단 양자 및 기존 슈퍼컴퓨팅 자원을 결합해 각자의 강점을 결합한 새로운 알고리즘을 구축할 수 있게 됐다”며, “오류 수정 양자 시스템을 향한 로드맵을 향해 나아가는 가운데, 현재 산업 전반에서 발견되는 알고리즘은 QPU, CPU, GPU의 융합으로 만들어지는 미개척 컴퓨팅 분야의 잠재력을 실현하는 데 핵심이 될 것”이라고 말했다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (11)   지난 호에서는 근대의 활판인쇄 기술로 인쇄된 근대 서지의 연구에서 주의해야 할 점을 근대문학유산으로 등록된 1925년에 인쇄된 ‘진달래꽃’ 초간본의 비교연구 사례를 통하여 살펴보았다. 근대에 도입된 활판인쇄로 시작하여 현대에 이르기까지 인쇄 기술의 변화에 관한 이해가 근대서지 연구에 미치는 영향에 관하여 알아보았다. 한지 인쇄물보다 수명이 짧은 양지에 인쇄된 근대서지 정보의 기록과 전달을 어떻게 해야 할 것인가도 생각해 보았다.  이번 호에서는 개인의 경험을 바탕으로 한 안목감정에 의한 축적되기 어려운 도자기에 관한 정보를 어떻게 검증하고 체계적으로 정리해 나가야 할 것인지 살펴본다. 도자기를 대상으로 한 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서도 소개하도록 한다. 도자기의 분류, 명명법, 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서 소개하면서 도자기 감정, 진위 감정의 의미, 한계와 문제점에 관하여 생각해 본다. 도자기를 제작한 시대, 지역, 재료, 제조방법에 따른 도자기의 특징을 어떻게 데이터베이스에 담아내야 할 것인가 고민해 보도록 한다.    ■ 연재순서  제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성  제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스  제3회 옛 사진 데이터베이스  제4회 한지 데이터베이스  제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스  제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스    ■ 유우식  웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 참기름 병으로 재활용되었다가 국보가 된 ‘백자청화철채동채초충문병’을 모티브로 상품화를 상상해본 국보 참기름 디자인   고물과 보물 사이  고물(古物/故物)과 보물(寶物)은 한 글자 차이지만 우리에게는 하늘과 땅만큼의 차이로 느껴진다. 금전적인 가치는 물론이려니와 대상에 대한 애착의 정도 또한 그렇다. 국어사전에서 고물과 보물의 정의를 찾아 보면 다음과 같이 적혀 있다.  고물은 ‘옛날 물건, 헐거나 낡은 물건’을 뜻한다. 보물은 ‘썩 드물고 귀한 가치가 있는 보배로운 물건’ 또는 ‘예로부터 대대로 물려 오는 귀중한 가치가 있는 문화재(문화유산)’를 의미한다. 문화유산분류의 등급상으로는 국보 다음으로 중요한 유형 문화유산을 이른다.  하나의 물건을 놓고 고물인지 보물인지는 어떻게 구별될까? 물건을 바라보는 이의 입장에서 소중한 것은 보물이고 하찮은 것은 고물로 취급될 것이다. 고물과 보물의 기준은 매우 주관적인 것으 로 획일적으로 정의할 수는 없다. 누군가의 고물이 다른 사람에게는 보물이 될 수 있고, 반대로 누군가에게는 보물인 것이 다른 사람에게는 고물 취급을 받을 수도 있는 것이다. 이런 의미에서 고물과 보물을 모두가 수긍할 수 있도록 객관적인 판단 기준으로 구 별하는 것이 과연 가능할까? 아마도 일반 상품처럼 금전적인 가치를 매긴다면 그 가격에 상응하는 대우는 받지 않을까 싶다. 올해 크게 화제가 되었던 디올 백처럼 명품 대우를 받게 될 지도 모른다.  고물로 버려져 잊혀졌던 물건도 누군가에게는 특별한 의미가 있는 경우가 있다. 액면가가 정해져 있는 우표, 지폐, 기념주화를 수집하는 사람은 액면가보다 비싼 금액을 치루고라도 원하는 물건을 소장하고 싶어한다. 한번 시가가 형성되고 나면 액면가로 거래되는 일은 없다. 단, 여기에는 조건이 하나 있다. 그 조건 중 하나는 같은 물건이 대량으로 유통될 수 없어 희소성이 있어야 한 다는 것이다. 과거에 대량으로 유통되었던 것이라도 역사성이 있고, 수집할 만한 가치가 있고, 희소성이 있다면 이야기는 달라진다. <그림 1>처럼 백자 도자기 병을 참기름을 담은 용기로 디자인하여 대량으로 판매한다면 참기름 값과 용기 값의 비율은 얼마나 될까?  우리가 쉽게 이해할 수 있는 고물과 보물의 분기점이 된 사례를 소개한다. 2014년에 미국 뉴욕에 거주하는 사람이 애플-1(Apple-1) 컴퓨터를 경매에 부쳤는데, 30만 달러에서 50만 달러 정도의 낙찰가를 예상했으나 실제로는 90만 5000 달러(약 12억원)에 낙찰되었다. 1976년에 애플의 창업자인 스티브 잡스가 200대를 만든 것 중 하나로, 첫 배치로 만든 50대 중의 하나였다. 1976년에 도매가격으로 500 달러에, 소매가격으로 666.66 달러에 판매한 것이었으니 인플레이션을 무시하면 38년만에 구매가의 1350배로 되판 셈이다. 단순한 중고 컴퓨터였다면 거들떠 보지도 않았을 것이지만, 역사적으로 매우 의미 있는 최초의 데스크톱 컴퓨터 한정판이었기 때문에 매겨진 금액이다. 적어도 한 사람은 그 금액을 지불할 만한 가치가 있다고 판단했기 때문에 경매가가 결정된 것이다. 그러나 데스크톱 컴퓨터의 성능적인 측면에서는 지금의 기준에서 보면 걸음마 수준이라고 할 수 있다. 그렇다면 고물과 보물을 가른 기준은 과연 무엇일까? 이 사례에서 이 문제의 답을 찾을 수 있을 것이다. 비슷한 일이 우리나라에서도 일어났다. 일제강점기인 1936년 11월 23일자 경성일보가 일본어로 대서특필한 기사에 따르면, 이조시대 철사대병, 즉 백자 병이 1만 5000원이라는 사상 최고 경매가로 팔렸다.(그림 2) 1920년대 초에 1원에 구입한 것이 불과 20년만에 1만 5000배의 금액에 낙찰된 것이다. 낙찰자는 간송미술관의 설립자인 간송 전형필이다. 고물이 보물로 재탄생한 일대 사건이다. 이 백자 병에는 어떤 사연이 있었을까?   그림 2. 일제 강점기인 1936년 경성일보에 경매사상 최고가로 낙찰된 참기름 병을 대서특필로 소개한 기사(오른쪽은 문화유산청이 제공하는 국보 사진)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  ‘생성형 인공지능과 제조/건축 시각화 기술과 트렌드’를 주제로 한 ‘코리아 그래픽스 2024’가 지난 9월 27일 진행됐다. 5년만에 오프라인 행사로 치러진 이번 코리아 그래픽스에서는 산업 분야의 시각화 기술 동향 및 최근 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)의 접목에 관한 내용이 다양하게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   ■ 같이 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2024, 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 소개   생성형 AI와 3D 기술이 디자인 프로세스를 바꾼다 어도비코리아 3D 사업부의 김태원 총괄상무는 ‘어도비 생성형 AI와 3D 기술이 몰고 온 디자인 프로세스의 변화’에 대해 소개했다. 김태원 총괄상무는 “어도비의 생성형 AI 기술인 파이어플라이(Firefly)는 누구나 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있는 가능성을 실현하고 있으며, 3D 기술과 결합해 반복적인 작업을 자동화하여 효율을 높이고, 물리적 샘플을 디지털로 변환하는 과정을 간소화함으로써 디자인 프로세스에 혁신을 가져오고 있다”고 설명했다.    ▲ 디자인 프로세스의 혁신적 변화를 소개한 어도비코리아 김태원 총괄상무   에픽게임즈코리아의 진득호 과장은 ‘제조 산업의 디지털 트윈을 위한 강력한 리얼타임 렌더링’을 주제로 발표를 진행했다. 진득호 과장은 리얼타임 렌더링 설루션인 트윈모션의 최신 업데이트와 새 로운 툴을 소개하며, 건축/자동차/제품 디자인 등 분야에서 사실적인 비주얼을 쉽고 빠르게 제작하는 방법을 설명했다. 또한 “리얼타임 렌더링은 시각적 품질을 개선하는 동시에 비즈니스의 민첩성을 강화할 수 있다. 몰입감 있는 리얼타임 경험은 디자이너와 클라이언트 간의 소통을 향상시키고, 프로젝트 성공의 가능성을 높이는 요소로 자리잡고 있다”고 전했다.    ▲ 실시간 렌더링 기술을 소개한 에픽게임즈코리아 진득호 과장    스트라타시스 코리아 최승호 과장은 ‘제조, 건축 등 엔지니어링 분야의 다양한 3D 프린팅 활용 사례’를 소개했다. 3D 프린팅은 자재의 낭비를 줄이고 디자인 변화를 신속하게 반영할 수 있는 중요한 도구로 자리잡고 있다. 최승호 과장은 “3D 프린팅은 금형 제작 없이 직접 제품을 만들 수 있어 효율이 높고, 생산이 필요한 곳에 신속하게 적용할 수 있어 시장 변화에 효과적으로 대응할 수 있다. 또한, 기존의 제조 방식보다 저렴하게 소량 생산할 수 있는 것도 강점”이라고 설명했고, 생성형 디자인과 결합해 제품 경량화와 재료 절감에 기여할 수 있다는 특징도 짚었다.    ▲ 3D 프린팅 기술과 사례를 소개한 스트라타시스 코리아 최승호 과장    AI와 디지털 기술을 활용한 건축 설계 혁신  에스엘즈의 정재헌 대표는 ‘AEC에서 AI를 활용한 만들기와 의미하기’를 주제로 한 발표를 통해, 디지털 트윈과 증강/확장현실(AR/XR), AI 기술의 접목을 통해 새로운 건축 설계/시공 기술을 개발한 과정을 소개했다. “게이밍 기술에 기반한 실시간 시뮬레이션, 상호작용, 지속적인 데이터 운영 등의 특성을 건축 분야에 활용하고자 한 것이 출발점이었다”고 전한 정재헌 대표는 BIM 데이터 관리와 AI 기술의 융합이 미래 건축 산업의 발전을 이끌 것이라고 전망했다.    ▲ 새로운 건축 설계/시공 기술 개발 내용을 발표한 이스엘즈 정재헌 대표    디에이그룹엔지니어링종합건축사사무소의 조태용 전무는 ‘건축 설계 생산성 향상을 위한 디지털 전환과 생성형 AI 실무 사례’를 소개했다. 건축 설계 업계의 어려운 환경 속에서 설계사무소가 생 성형 AI 기술을 활용해 생산성을 높이고자 노력하는 과정을 구체적인 사례를 통해 소개한 조태용 전무는 “프롬프트 생성, 매스 이미지 생성, 유전 알고리즘 등의 활용 전략을 구축하고 실제로 적용해 보면서 시행착오를 통해 교훈을 얻을 수 있었다”면서, BIM과 AI의 활용이 조직 구조와 운영 방식의 변화를 이끌 것으로 전망했다.    ▲ 건축 설계 분야의 디지털 전환 사례를 소개한 디에이그룹엔지니어링종합건축사 사무소 조태용 전무    아키페이스건축사사무소의 정은길 소장은 ‘건축 시각화, AI, BIM, VR 적용으로 건축 설계에 날개를 달다’를 주제로 발표하면서, 소규모 건축사 사무소에서도 생성형 AI, BIM, VR 등의 기술을 활용하여 효율적인 시각화가 가능하다고 전했다. 특히 “생성형 AI를 활용하면 자신만의 디자인 데이터베이스를 구축할 수 있고, 개인 건축사도 실시간 시각화 기술을 활용할 수 있어 가능성이 커졌다”면서, AI 활용과 더불어 스케치를 통한 아이디어 발전이 건축사에게 중요해지고 있다고 조언했다.    ▲ 소규모 건축사 사무소의 시각화 기술 활용 방안을 설명한 아키페이스건축사사무소 정은길 소장    제품 디자인의 창의성을 강화하는 생성형 AI  KAIST 산업디자인과 Move Lab의 박현준 교수는 ‘모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제, 나아갈 방향’에 대해 짚었다. 박현준 교수는 자동차 디자인을 예로 들어 생성형 AI 기술이 어떻게 활용될 수 있는지 설명하고, 생성형 AI를 활용해 사실적인 이미지를 빠르게 생성한 경험을 공유했다. 또한 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 디자이너의 역량에 대해서도 짚었다. 박현준 교수는 “생성형 AI는 디자이너의 생산성과 창의성을 높일 수 있는 강력한 도구이지만, 디자이너의 창의성과 안목은 여전히 필요하다. 디자이너의 역량과 AI의 균형 잡힌 관계 설정이 중요하다”고 전했다.    ▲ 모빌리티 디자인의 AI 활용 사례를 소개한 KAIST 박현준 교수   삼성전자의 고성찬 프로는 ‘AI-driven Design : 프로세스와 사례 중심으로’라는 주제의 발표에서 생성형 AI 툴을 활용한 디자인 워크플로, 3D 모델링과 렌더링, 제품 디자인에서의 AI 활용 사례를 소개했다. “디자이너로서 생성형 AI 기술에 관심이 많으며, 다양한 AI 기반 디자인 실험과 워크숍 활동을 하고 있다”는 고성찬 프로는 AI가 디자인 프로세스에 미치는 영향과 활용 가능성에 대해 긍정적인 견해를 나타냈다. 그는 AI가 디자이너의 역량을 확장하고 생산성을 높일 수 있다고 보면서, “디자인 영역과 타 분야의 경계가 약해지는 변화가 일어나는 가운데, AI는 기존 디자인 프로세스와 시너지를 만들 수 있을 것”이라고 전망했다.    ▲ AI 활용 디자인의 프로세스와 사례를 설명한 삼성전자 고성찬 프로