• 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 "질문"에 대한 통합 검색 내용이 908개 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
생성형 AI 기반 BIM 전문가 시스템 개발해 보기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 지난 연재를 통해 설명한 생성형 AI 기술을 바탕으로 BIM(건설 정보 모델링) 전문가 시스템을 개발하는 방법을 간단히 알아보도록 한다.    ■ 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 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   이 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 BIM IFC(Industry Foundation Classes) 데이터의 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 BIM 지식 전문가 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. 이런 에이전트는 자연어 기반의 사용자 쿼리를 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공하며, 건설 프로젝트의 전반적인 효율성을 높일 수 있다. 이 글에서 소개하는 방법은 RAG를 이용해 전문가 시스템을 개발하는 여러 가지 대안 중 하나임을 미리 밝힌다. IFC와 같은 포맷을 이용한 RAG와 LLM 사용 기법은 목적에 따라 구현 방법의 차이가 다양하다.    LLM RAG 기반 BIM 전문가 시스템 프로세스 현재 대중적인 목적으로 개발된 LLM 기술인 ChatGPT(오픈AI), Gemini(구글), Llama(메타), Phi(마이크로소프트)는 BIM의 일반적인 지식, 예를 들어 BIM 관련 웹사이트에서 공개된 일반적인 개념 설명, PDF에 포함된 텍스트를 학습한 모델을 제공하고 있다. 다만, 이들 LLM 도구는 BIM 모델링 정보를 담고 있는 IFC와 같은 특수한 데이터셋 파일은 인식하지 않는다. 현재는 PDF같은 일반적인 파일 형식만 검색 증강 생성을 지원하는 RAG 기술을 이용해, 도메인에 특화된 지식 생성을 지원한다. 이는 특정 도메인 지식을 훈련하기 위해 필요한 비용이 너무 과대하며, 도메인 지식을 모델 학습에 맞게 데이터베이스화하는 방법도 쉽지 않기 때문이다. 예를 들어, ChatGPT-4 모델을 훈련할 때 필요한 GPU 수는 엔비디아 A100×25,000개로 알려져 있으며, 학습에 100일이 걸렸다. A100 가격이 수천 만원 수준인 것을 감안하면, 사용된 GPU 비용만 천문학적인 금액이 소모된 것을 알 수 있다.  이런 이유로, LLM 모델을 전체 학습하지 않고 모델 중 작은 일부 가중치만 갱신하는 파인튜닝(fine-tuning), 범용 LLM는 운영체제처럼 사용하여 정보 생성에 필요한 내용을 미리 검색한 후 컨텍스트 프롬프트 정보로서 LLM에 입력해 정보를 생성하는 검색 증강 생성 기술인 RAG이 주목받고 있다. RAG는 <그림 1>과 같은 순서로 사용자 질문에 대한 답변을 생성한다.   그림 1. RAG 기반 BIM 전문가 시스템 작업 흐름(한국BIM학회, 2024)   RAG는 LLM에 입력하는 템플릿에 답변과 관련된 참고 콘텐츠를 프롬프트에 추가하여 원하는 답을 생성하는 기술이다. 이런 이유로, 답변에 포함된 콘텐츠를 처리하고, 검색하는 것이 매우 중요하다. LLM은 입력 프롬프트에 생성에 참고할 콘텐츠를 추가하지 못하면 환각 문제가 발생되는 단점이 있다. 각 RAG 단계는 검색이 가능하도록 데이터셋을 청크(chunk) 단위로 분할(split)하고, 데이터는 임베딩(embedding)을 통해 검색 연산이 가능한 벡터 형식으로 변환된다. 이 벡터는 저장 및 검색 기능을 가진 벡터 데이터베이스(vector database)에 저장된다. 사용자의 질문은 검색 알고리즘을 통해 벡터 데이터베이스에서 가장 근사한 정보를 포함하는 콘텐츠를 얻고, 프롬프트에 추가된 후 LLM에 입력된다. 그 결과 LLM은 원하는 답변을 출력한다. 이를 통해 학습하지 않은 전문 분야의 토큰을 인식하지 못하는 LLM이 원하는 결과를 생성할 수 있도록 한다.   BIM IFC 콘텐츠 데이터 구조 분석 앞서 살펴본 바와 같이 RAG 성능은 입력되는 데이터셋의 특징과 검색 알고리즘에 큰 영향을 받는다. 그러므로, 개방형 BIM 데이터 형식으로 사용되는 IFC의 특징을 분석하여 BIM RAG를 위한 데이터 처리 시 이를 고려한다. IFC 파일 구조는 STEP(ISO 10303), XML 스키마 형식을 준용한다. IFC는 객체지향 모델링과 그래프 모델 구조의 영향을 많이 받았다. 확장성을 고려해 BIM을 구성하고 있는 건축 객체의 부재들, 관계, 속성집합에 Instance ID 및 GUID(Globally 2025/1 Unique IDentifier)와 같은 해시값(hash)을 할당하고, 이들 간의 관계를 해시번호로 참조하여, 거대한 온톨로지 그래프 구조를 정의한다. <그림 2~3>은 이를 보여준다.   그림 2. IFC 객체 그래프 구조(Wall instance)   그림 3. IFC 그래프 구조 표현(강태욱, 2022)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-01-06
[칼럼] 디지털 철학과 디지털 지속가능성을 시작하다
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   우리는 현재 디지털 시대에 살고 있다고 추정된다. 디지털 시대는 디지털 기술과 디지털 경제, 문화 등 인간의 모든 활동에 디지털 영향을 포함한다. 디지털이란 무엇일까? 디지털 (digital)의 반대 개념은 아날로그(analog)이거나, 물리적(physical)이거나 또는 현실(reality)이라고 할 수도 있다. 이제는 디지털이 단순하게 아날로그에 대비되는 개념만은 아니다. 최근에는 디지털이 스마트와 같은 의미로 사용되기도 한다. 대망의 2025년은 디지털 철학(philosophy of the digital)에 대해서 생각해 보는 것으로 시작하려고 한다. 이전에도 디지털을 단편적으로 많이 생각해 봤다. 그래서 이번에는 세 가지 방향으로 생각해 보기로 했다. 디지털 철학의 본질적 관점, 그리고 현재 산업의 기술, 트렌드, 전환의 관점, 그리고 나 자신의 개인적 관점이다.   디지털 철학의 본질적 관점 디지털 기술의 발전은 단순한 편리함을 넘어 인간의 사고 방식, 소통 방식, 그리고 문화·정치·사회구조까지 재편하는 거대한 변화를 이끌어냈다. 디지털 철학은 디지털 기술이 인간의 가치관과 전통적 사고 방식에 미치는 영향을 성찰하며, 새로운 디지털 시대에서 인간 존재의 의미와 윤리적 과제를 생각한다. 단순히 기술의 수용을 넘어, 디지털 기술과 함께 인간성을 재정의하는 새로운 사고 방식으로 접근해야 한다. 디지털 전환은 기존의 산업 구조와 생활 방식을 근본적으로 재구성하는 과정이다. 이는 단순한 기술적 업그레이드가 아니라 클라우드, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 기술을 통해 비즈니스 모델, 사회 구조, 그리고 개인의 일상까지 혁신하는 거대한 변화이다. 이러한 디지털 전환은 우리 사회가 농경사회에서 산업사회, 그리고 정보사회로 변천했던 역사적 전환과 유사한, 대대적 인식의 변화를 요구한다. 오늘날 디지털 기술 트렌드는 5G, 양자컴퓨팅, 웹 3.0, 확장현실(XR), 디지털 트윈 등으로 대표되며, 이는 인간에게 새로운 철학적 질문을 던진다. 디지털 정체성은 어디까지 확장될 수 있는가? 데이터 폭증 속에서 정보의 진위는 어떻게 판별하며, 알고리즘 필터를 통해 얻는 지식은 얼마나 객관적인가? 또한, 인공지능이 의사결정 과정에 깊이 관여할 때 책임과 윤리적 기준은 어떻게 설정해야 하는가? 이러한 질문은 디지털 시대를 살아가는 우리가 반드시 성찰해야 할 과제가 된다.   그림 1. 디지털 지속가능성(digital sustainability)   디지털 전환은 인간적 가치를 재고하는 기회를 제공한다. 정보 접근성과 업무 효율성이 극대화되고 생활의 편의성이 증대되는 긍정적인 측면이 있는 반면, 개인 정보의 상업화, AI를 통한 여론 조작, 디지털 중독, 인간관계의 피상화 등 부정적인 영향도 함께 존재한다. 디지털 철학은 이러한 양면성을 직시하며, 새로운 기술 환경 속에서 인간다움을 유지하고 증진할 수 있는 가치체계를 모색한다. 이를 위해 실천적 노력이 필수적이다. 기술 독점과 프라이버시 침해를 방지하기 위한 제도적 대응과 법적 규범을 마련해야 하며, 디지털 리터러시 교육을 강화해 시민들이 기술을 비판적으로 수용할 수 있는 능력을 길러야 한다. 또한, 예술, 문학, 게임 등 다양한 문화적 표현을 통해 디지털 시대의 경험을 재해석하는 것도 중요하다. 디지털 철학은 기술 발전과 인간적 가치를 연결하는 새로운 생각의 방식이다. 이는 단순히 기술에 적응하는 수동적 태도를 넘어, 기술과 함께 인간다운 삶을 재정의하며 발전시키는 능동적이고 비판적인 접근을 요구한다. 디지털 전환의 시대를 살아가는 우리 모두는 디지털 철학자로서, 기술과 인간의 조화를 모색하는 역할을 맡고 있다.   디지털 산업 상황적 관점 현대 산업은 기술(technology), 트렌드(trends), 전환(transformation)이라는 세 가지 주요 키워드로 요약될 수 있다. 이들은 서로 긴밀히 연결되어 산업 발전을 주도하며, 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 혁신과 적응에 주력해야 하는 핵심 요소로 자리잡았다. 기술의 영역에서는 디지털화와 자동화가 가장 두드러진 변화로 인공지능, 머신러닝, 사물인터넷, 에지 컴퓨팅 등의 첨단 기술이 생산 공정을 자동화하며 효율성을 극대화하고 있다. 더불어 스마트 공장과 디지털 트윈, 소프트웨어 정의, 데이터 기반 의사결정 시스템의 도입은 산업의 지능화와 효율화를 이끌고 있다. 에너지 분야에서도 재생 가능 에너지, 탄소 중립 설루션, 전기차 배터리 기술 등 지속가능성을 지원하는 혁신적인 기술이 빠르게 발전하고 있다. 트렌드 측면에서는 지속가능성과 ESG 경영이 핵심으로 떠오르고 있다. 환경, 사회, 거버넌스를 고려한 경영 방침이 요구되면서 탄소 배출 감소와 친환경 제품 개발이 주요 트렌드로 자리잡고 있다. 또한, 고객 중심 혁신이 강조되며 맞춤형 제품과 서비스, 디지털 플랫폼을 통한 고객 경험 강화가 기업의 중요한 목표가 되고 있다. 글로벌 공급망의 불확실성 증가에 따라 생산 공정의 지역화를 통해 리스크를 최소화하려는 리쇼어링 트렌드도 주목받고 있다.   그림 2. 디지털 수명주기 지속가능성(digital lifecycle sustainability)   전환의 과정에서는 디지털 트랜스포메이션이 중심에 있다. 기존 산업 구조가 디지털 기술을 기반으로 한 새로운 구조로 전환되며, 전통 제조업에서 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 제조 플랫폼으로의 변화가 가속화되고 있다. 또한, 다양한 산업 간 융합이 활발히 이루어지며, 이를 통해 자동차 산업과 IT 기술의 결합으로 탄생한 커넥티드 카와 자율주행차와 같은 새로운 비즈니스 모델이 창출되고 있다. 이와 함께 미래 산업을 이끌어갈 인재에 대한 요구도 커지고 있다. 인공지능, 데이터 분석, 클라우드 기술에 능숙한 디지털 전문 인재 확보와 기존 인력의 재교육(reskilling) 및 업스킬링(upskilling)이 필수 과제로 떠오르고 있다. 기술, 트렌드, 변환이라는 세 가지 키워드는 현대 산업의 발전을 이끄는 중요한 축이다. 기업은 이 변화에 신속히 적응하고, 혁신을 통해 지속 가능한 경쟁력을 확보해야 한다. 이는 단순한 생존 전략을 넘어, 미래를 대비하는 필수적인 접근 방식으로 자리잡고 있다.   디지털 개인적 삶의 관점 나의 컬럼에서 디지털이라는 제목을 시작한 것은 2008년 9월호의 ‘자료에서 디지털 지혜까지’이다. 그리고 마지막은 2024년 10월호 ‘디지털 디톡스와 디지털 안식년’이다. 2008년부터 2024년까지 총 49편의 칼럼에 디지털이라는 제목이 포함되었다. 이 칼럼을 쓰고 나면 드디어 50번째 디지털 제목이 포함된 글을 완성하는 셈이 된다. 작년 10월호 칼럼을 쓰고 디지털 디톡스를 하기 위해서 자전거를 타다가 사고를 당해서 팔목 수술을 했다. 덕분에 확실하게 디지털도 중요하지만 그와 대응하는 아날로그, 물리적, 현실이 중요하다는 것을 깨닫는 계기가 되었다. 인간은 죽을 때까지 배우는 것 같다. 수술을 하기 위해서 건강 검진을 하다 보니 자신의 건강 수치를 알 수 있었다. 지난 몇 년 간의 건강 검진 수치를 비교해 봤는데, 이제는 더 이상 미룰 수 있는 수준이 아니라서 우선 체중을 10kg 감량했다. 이전에는 감량을 한 적이 있으나 운동만으로는 한계가 있어서 음식을 조절했다. 그동안 건강 관리는 무계획적으로 한 것 같다. 체중, 혈압, 혈당, 콜레스트롤, 체지방, 내장지방, 골격근, 간수치 등을 실시간으로 측정하고 그 원인을 분석해야 한다. 관리는 측정이 시작이다. 측정하지 않는 것은 가설이지 관리가 될 수 없다. 최근에는 스마트폰을 포함한 다양한 기기에서 블루투스로 데이터가 저장되어서 스마트폰에서 통합적으로 관리할 수 있다. 심지어 혈당 측정도 분 단위로 측정하는 장비가 있다.   그림 3. 디지털 건강 지속가능성(digital health sustainability)   디지털을 추구해도 우리의 신체와 생각은 물리적이고 현실 세계에 존재한다. 요즘 화두는 건강인 것 같다. 최근에는 취미보다는 건강을 위한 운동을 많이 하는 것 같다. 한강 강변에서 열심히 러닝하고, 체육관에서 근육 운동을 하는 사람이 점점 많아지고 있다. 요즘 디지털과 같이 사용되는 것이 스마트일 것이다. 현재의 스마트는 디지털 기술을 이용하는 스마트이다. 주변에는 스마트폰, 스마트 시티, 스마트 공장 등을 볼 수 있다. 그러나 전통적 스마트는 우리의 뇌에서 생각하는 스마트이다. 우리의 뇌는 스마트를 추구한다. 우리 인간은 이기적으로 자기 중심적이다. 우선 인간의 첫 번째 스마트는 자유롭게 생각하고 행동하는 행복을 추구하는 감각적 스마트이다. 인간은 행복하게 사는 것을 첫 번째 스마트라고 생각한다. 그러나 우리의 행복은 영원히 지속되지 않는다. 그리고 그 행복이 타인과의 비교할 때는 스트레스가 된다. 심지어 쾌락적 행복감은 오랜 우울증이나 고독감이 찾아올 수도 있다. 두 번째 스마트는 이성적 스마트이다. 불행해지지 않도록 노력하는 것이다. 건강을 위해서 맛있는 음식도 참는다. 미래에 대비하고 리스크를 관리하고 준비하고 저축한다. 그러나 항상 미래는 불확실하고 세상은 변화 무쌍하기 때문에 준비하는 것에는 한계가 있다. 세 번째 스마트는 지혜적 스마트이다. 이것은 행복해지려고 노력하거나 불행해지지 않으려고 하기보다는 불행에 잘 빠지지 않는 것이다. 그리고 불행에서 잘 빠져나오는 것이다. 디지털 시대를 포함한 격동의 시대에는 이러한 지혜적 스마트가 가장 필요하다. 그리고 지혜적 스마트에는 디지털 지속가능성이 포함되어야 한다. 디지털 철학의 시작은 왜, 무엇을, 어떻게 우리가 디지털 기술을 적용해서 스마트하게 살아가는 것이다. 그리고 그것은 2025년의 시작이 될 것이다.   ■ 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.
작성일 : 2025-01-06
[Q&A] CNG TV 우주를 향한 기술 개발과 혁신의 미래
CNG TV 우주산업 Q&A 정리  방송제목 : 우주를 향해 쏴라! 우주를 향한 기술 개발과 혁신의 미래 출연자 : 김형일 본부장(에이블맥스), 유중현 CTO(스페이스맵) 일시 : 2024-11-25(월) 오후 4시 ~ 오후 5시 발표자료 다운로드와 방송 다시보기 링크   방송중 Q&A 내용을 소개합니다. - 답변 : 에이블맥스 1.  [질문]1.우주항공 개발을 위한 기술적인 이슈(실행,기능 등)는 무엇이 있었고, 이문제를 해결했던 해결방법이 궁금합니다. 2.우주항공 시뮬레이션 결과물에 대한 성능이나 영향도를 평가하는 방법과 적용기술은 어떤것이 있는지요? 3.우주항공 개발기술의 동향과 향후 발전방향이나 트렌드는 어떻게 전망하시는지요? [답변] 에이블맥스(주)     1. 위성개발을 위해서는 우주환경 및 궤도에 따른 기술적 결과값이 설계에 반영되는데 이때에 열 및 구조에 대한 시물레이션을 진행하여 설계상의 문제를 해결합니다. 2. 시물레이션의 결과값에 대한 평가는 별도 진행하는 것이 아니고 수십년간 샇인 시물레이션의 결과값과 시험값은 반영하여 결정하기 때문에 과거부너 헤리티지를 가지고 있는 시물레이션 프로그램을 활용 합니다. 3. 우주산업의 성장속도 보다 인력양성의 속도가 늦기 때문에 업계에서는 인력양성 및 채용인력을 위한 다양한 방안을 모색할 것이고 이에 따른 산업구조가 바뀔 수 있다고 생각합니다. 2.  [질문] 우주 관련 사업이 아직은 시작하는 단계 이다보나 독자적으로 모두 진행하기보다는 아무래도 앞서가는 선진국과 기술 지원, 협업, 공동 개발 등이 필요할 것 같은데요. 현재 어떤 곳과 협업을 하고 계신지요? [답변] 에이블맥스(주)     선진국과의 협업이라기 보다는 선진국이 활용하는 시물레이션 프로그램을 활용하여 국내 위성 주요 산업체와 협업하고 있습니다. 3.  [질문] NASA 나 기타 해외 우주항공 업체와의 연계 사례는? 향후 해외 우수인재 영입 계획은? [답변] 에이블맥스(주)    한 달 전   좋아요 에이블맥스는 AIRBUS사와 연계하여 국내 위성개발의 일부를 진행하고 있습니다. 해외 우수인재의 영입은 국내 업계 특성상 힘들고 국내 인력을 양성하는데 집중할 것으로 판단 됩니다. 5.  [질문] 우주 기술 기반 플랫폼을 중소기업에서 적용하려면, 기술 이전의 효율성과 비용 절감을 중심으로 맞춤형 전략이 필요한데 이에 대한 방안, 추가적으로 정부나 공공기관의 지원 프로그램을 통해 초기 비용 부담을 줄이는 방안을 문의드립니다 [답변] 에이블맥스(주)     중소기업은 위성개발시 시물레이션 프로그램을 구매하기 힘들 수 있기 때문에 용역형태의 시물레이션 서비스를 에이블맥스에서 제공하고 있으며, 정부 지원사업으로 시물레이션과 우주환경시험을 진행할 수 있도록 기획중에 있습니다. 6,  [질문] 뉴 스페이스 시대에서 민간 기업이 정부 주도 우주 개발과 협력할 때 가장 중요한 협력 요소는 무엇인가요? [답변] 에이블맥스(주)     우주산업에 참여하기 위해서는 민간기업이 가지고 있는 헤리티지가 가장 중요합니다. 이를 해결하기 위해서는 정부 지원 정책에 참여해야 할 것으로 생각되며, 에이블맥스에서 이를 지원할 수 있습니다. 7.  [질문] 우주 관련 기술 개발이 다른 산업에 비해서 비용이 많이 들것 같은데요, 정부 지원 같은 것도 있는지요? 바로 바로 매출이 나오는 것이 아니다보니 업체가 모든걸 다 떠안기는 힘들 것 같습니다만..,,, [답변] 에이블맥스(주)     정부과제 및 지원사업 등 중소형 민간기업이 참여할 수 있는 사업이 있습니다. 에이블맥스로 연락주시면 자세히 설명드릴 수 있습니다. 8. [질문] 우주 탐사와 개발 분야에서 민간 기업과 공공기관의 역할을 어떻게 구분하는 것이 가장 효과적일까요? [답변] 에이블맥스(주)     일반적으로 우주탐사연구는 아직 정부주도로 이루어지고 있습니다. 탐사연구는 항우연 및 천문연등과 협업을 해야 할 것으로 판단 됩니다. 9.  [질문] 민간 기업이 우주 인터넷 구축에 참여하면서 어떤 혁신적인 기술과 전략을 도입하고 있는지 궁금합니다. 스타링크(Starlink)와 같은 프로젝트에서 활용되는 저궤도 위성, 대규모 네트워크 구성 기술, 비용 절감 전략 등의 사례가 있는지요 [답변] 에이블맥스(주)     현재 국내에서도 위성간 통신을 하는 군집위성 체계를 구축하고자 진행 중인 것으로 알고 있습니다. 또한 비용 절감을 위해 우주급 부품을 대체할 COTS의 활용이 커지고 있는 추세입니다. 10 [질문] 시뮬레이션이 실제 상황을 모두 대변할 수 없을 것 같은데 기존 유경험 국가를 통해서 시뮬레이션 데이터를 좀 더 보완할 수 있는 채널이나 데이터 보완 방안이 있는지요? [답변] 에이블맥스(주)     우주산업에서시물레이션의 목적은 구현할 수 없는 우주환경에 대한 사전 모니터링의 개념이며, 우주환경시험을 통해 나온 데이터와 시물레이션의 데이터를 비교분석하여 위성 설계에 반영 합니다. 자세한 사항은 에이블맥스로 문의 주시면 답변드릴 수 있도록 하겠습니다. 11.  [질문] 로버 열해석관련해서 궁금한 사항이 있습니다. 고온이나 저온의 외기환경에 대해 로버 내부 온도가 얼마나될지 신뢰성있는 해석을 하기위해서는 재료나 환경적 특성이 잘 반영되어야 할 것으로 아는데요. 이에대한 정보를 어떻게 확보를 하셨는지요. [답변] 에이블맥스(주)        로버를 운용할 환경에 대한 기준 또는 규격은 정출연 등에서 제공 받아 활용하고 있습니다. 제공 받은 데이터를 열해석 모델에 반영하여 열해석을 진행하게 되며, 그 외 해외 논문도 참고하고 있습니다. 12. [질문] Thermal Desktop이 인공위성 및 발사체 열 해석에 적용될 때, 외부 환경 요소(우주 방사선, 태양 복사 등)를 모델링하는 방식은 어떤 것인지, 시뮬레이션에서 복잡한 외부 환경을 반영하여 신뢰성 높은 해석 결과를 도출하기 위한 기술이 궁금합니다. [답변] 에이블맥스(주)        Thermal Desktop 같은 경우에는 사용자가 원하는 조건들을 해석 모델에 반영할 수 있는 기능이 존재합니다. 이를 이용하여 외부 환경 요소를 해석에 적용하여 해석을 수행할 수 있습니다. 13, [질문] 한국의 우주 기술 개발에서 가장 시급한 투자 분야는 무엇이며, 이를 위해 정부와 민간이 어떤 역할을 해야 하나요? [답변] 에이블맥스(주)     우주산업 참여를 위한 지원사업 및 정부지원 정책, 시물레이션에 대한 궁금증은 에이블맥스로 메일 주시면 친절히 답변 드릴 수 있도록 하겠습니다.  
작성일 : 2025-01-02
구글, ‘제미나이 2.0’ 출시와 함께 ‘에이전트형 시대’ 발표
구글이 새로운 에이전트 시대를 위한 ‘에이전트형(agentic) AI 모델’인 ‘제미나이 2.0’을 출시했다. 제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 제공하여 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 정보를 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있다.  구글은 “제미나이 2.0는 지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑한다”면서, “리서치, 보고서 작업 등 다양한 방면의 복잡한 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 기능을 갖춘 AI 시대를 본격적으로 열어갈 것”이라고 밝혔다.  제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 바탕으로 이용자 경험을 혁신할 뿐 아니라, 개발자에게도 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 툴을 제공한다. 전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱과 모바일 웹에서 제미나이 2.0을 사용할 수 있다. 데스크톱과 모바일 웹의 모델 드롭다운 메뉴에서 ‘2.0 플래시 실험 버전’을 선택하면 채팅에 최적화된 제미나이 2.0을 바로 사용해 볼 수 있으며, 이는 제미나이 모바일 앱에도 곧 적용될 예정이다.     제미나이 2.0을 기반으로 새롭게 개선된 ‘프로젝트 아스트라(Project Astra)’는 다국어 대화, 구글 툴(구글 검색, 구글 렌즈, 맵스 등) 사용, 최대 10분 동안의 대화를 기억하는 향상된 메모리, 빠른 응답 속도 등의 기능을 제공한다. 구글은 이러한 기능을 구글의 AI 어시스턴트인 제미나이 앱 등 구글 제품은 물론, 다른 폼 팩터에도 도입할 계획이다.  ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’는 웹 브라우저에서 작동하는 에이전트 프로토타입으로, 픽셀 및 텍스트, 코드, 이미지, 양식과 같은 웹 요소를 포함해 브라우저 화면의 정보를 이해하고 추론한 다음, 실험적인 크롬 확장 프로그램(Chrome extension)을 통해 해당 정보를 활용해 작업을 완료한다. 개발자를 위한 AI 에이전트인 ‘줄스(Jules)’는 깃허브(GitHub) 워크플로에 직접 통합돼 개발자의 지시와 감독 하에 이슈를 처리하고, 계획을 세우고 실행하는 기능을 제공한다.  구글은 제미나이 2.0을 사용해 비디오 게임의 가상 세계 탐색을 지원하는 에이전트를 구축했다. 이 에이전트는 화면의 동작만을 기반으로 게임에 대해 추론하고, 실시간 대화를 통해 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있다. 가상 게임의 동반자 역할은 물론, 구글 검색을 활용해 웹 상의 풍부한 게임 지식을 제공할 수도 있다. 이 외에도 구글은 제미나이 2.0의 공간 추론 기능을 로봇 공학에 적용해 물리적 세계에서 도움을 줄 수 있는 에이전트를 실험하고 있다. 한편, 구글은 제미나이 2.0가 구글 검색의 AI 개요(AI Overview) 기능에도 적용되어, 고급 수학 방정식, 멀티모달 쿼리, 코딩 등 더욱 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하도록 개선될 예정이라고 밝혔다.  전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱 및 모바일 웹에서 제미나이 앱을 통해 제미나이 2.0 플래시(Gemini 2.0 Flash) 실험 버전을 AI 어시스턴트로 사용할 수 있다. 제미나이 2.0 플래시 실험 모델은 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio) 및 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 모든 개발자가 사용할 수 있다. 개발자들은 제미나이 2.0을 활용하여 텍스트, 오디오 및 이미지를 포함한 통합 응답을 생성하고, 구글 검색 및 코드 실행과 같은 툴을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있다.
작성일 : 2024-12-12
헥사곤, 프로그래밍 시간 75% 줄이는 AI 기반 CAM 툴 ‘프로플랜AI’ 공개
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 공작기계 프로그래밍 시간을 75% 단축할 수 있는 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’를 공개했다. 헥사곤은 이 기술이 헥사곤의 연결성 및 협업 클라우드 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’에 통합돼 제조 현장의 효율성을 개선할 것으로 예상하고 있다. 2025년 1분기 출시 예정인 프로플랜AI는 마이크로소프트 애저 기반으로 CAM 프로그래머가 생성한 데이터를 학습해, 기업 특성에 맞는 최적의 프로그래밍 설루션을 제공한다. 이를 통해 제조기업은 기존 프로그래밍 정보를 자동으로 분석해 조직의 선호도, 생산 능력 및 요구 사항에 맞는 최적의 결과를 예측할 수 있다. 프로플랜AI는 지속적으로 학습하고 적응해 프로그램의 효율성과 생산성을 최대화한다. 프로플랜AI는 부품 프로그래밍의 간소화 외에도 기업들이 잠재된 표준 관행을 파악하고, 회사 프로그래밍 표준에서 벗어난 점을 알려주며, 설계 파일에 내장된 제품 제조 정보(PMI)를 자동화된 CNC 프로그래밍에 더 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 기계 설정 과정을 안내하고 실행 가능한 프로그램을 제시하는 AI 기반 헥사곤 코파일럿(Hexagon Copilot) 기능을 제공할 예정이다. 사용자는 이를 통해 소프트웨어 사용법, 특정 부품 제작 과정, 최적의 기계 가공 전략 등에 대한 지원과 안내뿐만 아니라 사용자는 채팅 기능으로 특정 질문을 하고 명령을 실행할 수 있다.     헥사곤의 AI 애플리케이션은 마이크로소프트의 애저 오픈AI(Azure OpenAI) 서비스, 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 애저 데이터브릭스(Azure Databricks)를 활용한다. 이를 통해 모든 규모의 제조 기업이 인공지능(AI)을 적용해 시간이 많이 소요되는 프로세스 계획을 자동화하고, 내부 데이터를 더 빠르고 쉽게, 철저하게 활용할 수 있다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마이크로소프트의 클레어 바클리(Clare Barclay) EMEA 엔터프라이즈 및 산업 부문 사장은 “마이크로소프트와 헥사곤의 협력은 제조업 생산성 혁신에 대한 공동의 믿음에서 시작됐다”면서, “애저의 AI 기능은 자동화를 통해 전문 CNC 프로그래머의 생산성을 높이고 새로운 사용자의 기술 향상을 도울 것이다. 이는AI가 산업에 가져올 수 있는 변화의 핵심이며, 헥사곤이 제조 전문성과 넥서스 플랫폼을 통해 가치사슬 전반의 생산성을 혁신할 것으로 기대한다”고 말했다.  헥사곤의 척 매튜(Chuck Mathews) 생산 소프트웨어 총괄 매니저는 “치열한 경쟁 시장에서 공장 현장의 생산성은 핵심 과제이다. 많은 기계가 자동화되었지만, 프로그래밍은 여전히 복잡한 관계로 고도로 숙련된 전문가를 필요로 한다”면서, “헥사곤은 마이크로소프트와 협력해 넥서스를 통해 강력한 AI 기능을 활용함으로써, 프로그래머가 핵심 업무에 집중해 생산성을 높일 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 그리고 “제조기업은 프로플랜AI로 자체 데이터를 활용해 프로그램을 개발하기 때문에 개별 비즈니스의 지식과 경험은 물론 생산 부품, 사용하는 공작기계를 자동으로 반영할 수 있다. 이를 통해 신입 직원의 빠른 적응을 돕고, 기술 인력 부족에 직면한 업계는 주요 인력의 이탈 시 손실을 줄일 수 있다”고 전했다. 프로플랜AI는 이미 로딘 머시닝(RODIN machining)을 포함한 여러 산업 전문 기업에 의해 베타 테스트가 완료됐다. 로딘 머시닝의 폴 모이(Paul Mooij) 디지털 디렉터는 “로딘은 지난 2022년 자율 공장 건설을 목표로 자동화를 폭넓게 활용하고 있지만, 공작기계 프로그래밍은 높은 복잡성으로 인해 많은 경험을 요구한다”면서, “프로플랜AI의 장점은 인적 자원을 활용해 기계 활용도를 높일 수 있다는 점이다. 로딘은 프로플랜AI의 제안을 검토하고, 프로그램 세부 사항을 완성하는 데 이를 적극 활용해 기계 프로그래밍 시간을 획기적으로 단축했다”고 말했다. 프로플랜AI는 2025년 1분기부터 헥사곤의 CAM 시뮬레이션 설루션인 ‘에스프릿 엣지(Esprit Edge)’를 사용하는 고객에게 제공될 예정이다. 고객들은 추가 구독을 통해 프로플랜AI를 이용할 수 있다.
작성일 : 2024-12-12
엔비디아, 2025년 AI 핵심 인사이트 공유… "건설/엔지니어링/디자인 혁신에 AI 활용 확대 전망"
엔비디아가 2025년 AI가 가져올 각 산업 분야의 혁신에 대해 전망했다. 엔비디아의 전문가들은 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것이라고 예측했다. 생성형 AI는 올해 조직의 모든 분야에서 큰 주목을 받았다. 이에 따라 산업 전반에서 이를 활용해 혁신과 창의성을 증진하고, 고객 서비스를 개선하며, 제품 개발을 변화시키고, 의사소통을 강화하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. IDC에 따르면, 전 세계 기업은 내년에 AI 설루션에 3070억 달러를 지출할 것으로 예상된다. 또한, 이는 2028년까지 연평균 29.0%의 성장률로 6320억 달러까지 증가할 것으로 보인다. IDC는 AI가 2030년까지 전 세계 누적 경제에 19조 9000억 달러의 영향을 미칠 것이며, 2030년 전 세계 GDP의 3.5%를 견인할 것이라고 예측했다. 그러나 AI의 빠른 발전에도 불구하고 일부 기업과 스타트업은 여전히 실험과 사일로화된 프로젝트에 집착하며 AI 도입에 느리게 대응하고 있다. 이는 AI의 혜택이 기업, 사용 사례, 투자 수준에 따라 다르기 때문이다. 하지만 신중한 접근 방식은 낙관적인 태도로 전환되고 있다. 포레스터 리서치(Forrester Research)의 2024 AI 현황 설문조사에 참여한 응답자의 3분의 2는 조직의 AI 이니셔티브가 성공하려면 투자 수익률이 50% 미만이어야 한다고 답했다. 다음으로 주목할 만한 것은 에이전틱 AI이다. 이는 자율적이거나 ‘추론’하는 형태의 AI로, 다양한 언어 모델, 정교한 검색 증강 생성(RAG) 스택, 고급 데이터 아키텍처를 사용해야 한다.     엔비디아는 2025년 주목할 만한 AI 트렌드로 ▲효율적인 추론 설루션에 대한 수요도 증가 ▲양자 컴퓨팅의 오류 수정 및 양자 하드웨어 성능 향상 ▲AI의 창의성과 다양성 강화 ▲산업 인프라와 도시 계획의 재검토 ▲AI 에이전트의 효율을 극대화하는 AI 오케스트레이터의 증가 ▲기업의 데이터를 탐색 방식을 바꾸는 AI 쿼리 엔진 ▲기업에게 고성능 추론을 필수로 만드는 에이전틱 AI ▲데이터를 인텔리전스로 처리하기 위한 AI 팩토리 확장 등을 꼽았다. 엔비디아는 에이전틱AI(agentic AI)의 시대가 열리면서, 여러 모델로 구성된 복잡한 시스템에서 거의 즉각적인 응답에 대한 수요가 증가할 것으로 전망했다. 이에 따라 고성능 추론은 고성능 훈련 인프라만큼이나 중요해질 전망이다. 그리고 IT 리더는 실시간 의사 결정을 위한 성능을 제공하기 위해, 에이전틱 AI의 수요에 맞추어 확장 가능하고 특수 목적에 맞게 구축되고 최적화된 가속 컴퓨팅 인프라를 필요로 할 것이다. AI를 통한 건설, 엔지니어링, 디자인 혁신도 보다 활발히 진행될 전망이다. 엔비디아는 건설, 엔지니어링, 디자인 산업에 맞춤화된 생성형 AI 모델이 증가할 것이며, 이는 효율성을 높이고 혁신을 가속화할 것이라고 보았다. 건설 분야에서는 에이전틱 AI가 현장 센서와 카메라에서 수집한 방대한 양의 건설 데이터를 해석해 더 효율적인 프로젝트 일정과 예산 관리로 이어지는 인사이트를 제공한다. AI는 24시간 현실 캡처 데이터(라이다, 사진 측량, 레디언스 필드)를 평가하고 품질, 안전, 규정 준수에 대한 중요한 인사이트를 도출해 오류와 작업장 부상을 줄일 수 있다. 엔지니어의 경우, 물리 정보 신경망에 기반한 예측 물리학은 홍수 예측, 구조 엔지니어링, 건물 내 개별 방이나 층에 맞춘 공기 흐름 설루션을 위한 전산유체역학(CFD)을 가속화해 설계 반복을 단축한다. 디자인 분야에서는 RAG(검색증강생성)를 통해 건물 디자인과 시공을 위한 정보 모델링이 현지 건축법을 준수하는지 확인할 수 있다. 이는 디자인 초기 단계에서 규정을 준수할 수 있도록 한다. 확산 AI 모델은 건축가와 디자이너가 키워드 프롬프트와 대략적인 스케치를 결합해 고객 프레젠테이션을 위한 풍부하고 상세한 개념 이미지를 생성할 수 있게 해 개념 설계와 부지 계획을 가속화한다. 이로써 연구와 디자인에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 엔비디아는 거의 모든 산업에서 AI를 사용해 사람들의 생활과 여가를 즐기는 방식을 향상시키고 개선할 준비를 하고 있다고 보고 있다. 농업 분야에서는 AI를 사용해 식품 공급망을 최적화하고 식량 공급을 개선할 것이다. 예를 들어, AI는 개별 농장의 다양한 작물에서 발생하는 온실가스 배출량을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 분석은 공급망에서 온실가스를 줄이는데 도움이 되는 설계 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 한편, 교육 분야의 AI 에이전트는 개인의 모국어로 말하고 특정 과목의 교육 수준에 따라 질문하거나 답변하는 등 학습 경험을 개인화할 수 있다. 엔비디아는 국가와 산업계에서 AI가 경제의 다양한 측면을 자동화해 세계 인구가 감소하는 가운데서도 현재의 생활 수준을 유지하는 방법을 모색하기 시작할 것으로 보았다. 이러한 노력은 지속 가능성과 기후 변화에도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 농업 산업은 밭을 관리하고 해충과 잡초를 기계적으로 제거할 수 있는 자율 로봇에 투자하기 시작할 것이다. 이는 살충제와 제초제의 필요성을 줄여 지구를 더 건강하게 유지하고, 다른 의미 있는 기여를 위한 인적 자본을 확보할 수 있다. 도시 계획 사무소에서 자율주행차를 고려하고 교통 관리를 개선하기 위한 새로운 사고 방식을 기대할 수도 있다. 장기적으로는 AI가 전 세계의 시급한 과제인 탄소 배출량 감축과 탄소 저장을 위한 설루션을 찾는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 기업의 AI 팩토리(AI factory)는 원시 데이터를 비즈니스 인텔리전스로 변환한다. 2025년에는 기업이 이러한 AI 팩토리를 확장해 방대한 양의 과거, 합성 데이터를 활용할 것이다. 이를 통해 소비자 행동과 공급망 최적화부터 금융 시장의 움직임, 공장과 물류창고의 디지털 트윈에 이르기까지 모든 것에 대한 예측과 시뮬레이션을 생성할 것이다. AI 팩토리는 초기 채택자들이 미래 시나리오에 대응하는데 그치지 않고 이를 예측하고 구체화하는 데 도움이 되는 핵심 경쟁 우위로 자리 잡을 것이다.
작성일 : 2024-12-11
슈나이더 일렉트릭, “아시아 기업 3곳 중 1곳은 향후 2년간 100만 달러 규모의 지속가능성 투자”
슈나이더 일렉트릭이 시장 조사 및 데이터 분석 기업인 밀리유(Milieu)와 함께 진행한 연례 지속가능성 여정 조사 결과를 발표했다. 이번 조사는 기업 관계자들의 지속가능성에 대한 태도 변화, 기후 목표 달성을 위한 민간 부문의 역할, 에너지 소비 및 전환에 있어 기업이 준비할 각 과정에 대한 비즈니스 리더들의 견해를 수집하는 것을 목적으로 한다. 지난 4월부터 5월까지 한국을 포함해 인도네시아, 일본, 말레이시아, 싱가포르, 대만, 태국 등 동아시아 지역에 위치한 9개 국가의 비즈니스 리더 약 4500명을 대상으로 진행됐으며, 지속가능성 및 환경에 대해 조사했다. 설문에 참여한 민간 기업의 중견 및 고위급 임원은 지속가능성과 비즈니스에 미치는 영향에 관한 30여 개의 질문에 답했다. 디지털화는 기업의 지속가능성 여정에서 매우 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이번 조사에 따르면, 현재 디지털 솔루션을 활용하고 있는 기업이 93%에 이르는 것으로 나타났으며, 이는 기술이 지속가능성 목표를 달성하기 위한 중요 포인트에 있는 것을 보여준다. 지속가능성을 위한 디지털화의 가장 일반적인 적용 분야는 종이 없는 운영(35%)이며, 위험 및 기회 관리(33%)와 공급망 디지털화(31%)가 그 뒤를 잇고 있다.     특히 조사에서는 아시아 기업에서 지속가능성의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 강조한다. 실제로 60%에 달하는 비즈니스 리더가 지속가능성을 회사의 최우선 과제로 여기고 있으며, 동아시아 기업 3곳 중 1곳은 향후 2년간 지속가능성 이니셔티브에 최소 100만 달러를 투자할 계획인 것으로 나타났다. 또한 응답자의 42%는 디지털화를 지속가능성 전략의 주요 동력으로 삼고 있으며, 41%는 공급망 지속가능성 향상을 중점 투자 분야로 꼽았다. 하지만 여전히 기업이 선언한 지속가능성 목표와 이를 달성하기 위한 실질적 행동 사이에는 ‘녹색 임팩트 격차(Green Impact Gap)’가 존재했다. 기업 중 95%가 지속가능성 목표를 설정했지만, 조사된 기업의 절반(47%)만이 명확한 목표가 포함된 지속가능성 전략 및 정책을 수립해 실행하고 있다. 보다 구체적인 전략을 수립한 임팩트 메이커(Impact Maker)들의 60%가 지속가능성 전담 부서를 보유하고 있었으며, 지속가능성의 실현성을 높이는 데에 앞장서고 있다. 또한 응답자의 41%는 지난 1년동안 공급망과 비용에 영향을 받았다고 대답할 만큼, 기업은 기후 변화를 위험 요소로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 임팩트 메이커의 49%는 이러한 위험 요소를 대비하기 위해 공급망 지속가능성을 주요 투자 분야로 꼽고, 공급업체와의 협력하는 비율을 높여 환경 영향을 줄일 예정이라고 한 반면, 그 외의 기업은 34% 정도만 동일한 계획이 있다고 응답했다. 이러한 차이를 좁히기 위해서 기업들은 명확한 목표와 새로운 전략 및 기술을 최적으로 배치할 필요가 있다. 임팩트 메이커 조직의 70% 이상이 지속가능성을 높은 순위로 고려하고 있는 것처럼, 의식적으로 지속가능성을 가장 우선시하는 정책적 변화가 필요하다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 지속가능성 사업부의 김민영 부문장은 “이번 슈나이더 일렉트릭의 지속가능성 조사에 따르면 기업들이 실제 지속가능성을 위한 변화를 인지하고 있다는 점은 매우 고무적”이라면서, “하지만 실제 행동으로 옮겨 진정한 지속가능성을 달성하기 위해서는 많은 조직이 근본적인 변화를 필요로 한다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 기업의 지속가능성 목표를 달성하기 위해 다양한 솔루션과 제품을 선보이고 있다”라고 설명했다.
작성일 : 2024-12-11
마이크로소프트, 2025년 주목해야 할 6가지 AI 트렌드 공개
마이크로소프트가 2025년 주목해야 할 AI 트렌드 6가지를 공개하면서, AI가 이끌어갈 혁신과 과제에 대한 주요 인사이트를 제시했다.  2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입하기 시작한 해로 평가된다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 지난해 55%에서 올해 75%로 증가했다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어, 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리잡았음을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망하고 있다. AI는 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고, 업무 효율성을 크게 높이며 일상을 단순화할 것으로 기대된다. 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결에도 적극적으로 활용될 것으로 내다보고 있다. 특히, 이러한 흐름은 AI의 논리적 사고와 데이터 처리 능력의 고도화를 통해 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이러한 변화를 지원하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 사용자들이 안심하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.  마이크로소프트의 크리스 영(Chris Young) 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 이어 그는 "AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다"고 강조했다.      마이크로소프트가 제시한 2025년 6가지 주요 AI 트렌드는 ▲더 유용하고 유능해질 AI 모델 ▲업무 형태를 변화시킬 AI 에이전트의 활약 기대 ▲모든 일상을 지원하는 AI 역할 확장 ▲지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대 ▲테스트와 맞춤화를 통한 책임 있는 AI 구축 ▲과학적 혁신을 가속화하는 AI 등이다. 첫 번째, AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. 이 AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 특히 AI의 추론 능력도 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. 데이터 선별과 후속 학습도 AI 모델 발전에서 핵심적인 역할을 하게 된다. 마이크로소프트의 소형언어모델 파이(Phi)는 고품질 데이터를 활용해 모델 성능과 추론 능력을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줬다. 또한, 오르카(Orca) 및 오르카2(Orca 2) 모델은 합성 데이터를 활용한 학습으로 대규모 언어 모델에 준하는 성능을 구현하며 새로운 가능성을 열었다. 두 번째, 개인화된 차세대 AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면 AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또한, 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련된다. 마이크로소프트의 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)는 코딩 없이도 AI 에이전트를 개발할 수 있으며, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)는 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 고급 AI 에이전트 설계를 지원한다. 이러한 변화는 단순히 사용자와 협력하며 응답하는 프롬프트 기반 AI 에이전트에서, 독립적으로 업무를 수행하고 프로세스를 조율하는 완전 자율형 AI 에이전트까지 다양화될 것으로 예상된다. 세 번째, AI가 일상생활에서 차지하는 역할의 확장이다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)은 AI 동반자로서, 사용자가 하루 일과를 우선 순위에 따라 시간을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 또한, 개인 정보와 데이터 보안을 강화해 보다 안전한 환경에서 AI를 사용할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 일상에서 코파일럿을 더욱 밀접하게 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하루를 시작하며 코파일럿 데일리(Copilot Daily)의 음성을 통해 최신 뉴스와 날씨 정보를 확인할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision)은 사용자가 접속한 웹페이지를 분석해 관련 질문에 답하거나 다음 단계를 제안하는 등 보다 직관적인 상호작용을 지원한다. 코파일럿은 의사결정 과정에서도 유용하게 활용된다. 예를 들어, 새 아파트 인테리어를 위해 어울리는 가구를 추천하고, 효율적인 배치 방안을 제시해 사용자의 공간을 더 편리하고 실용적으로 꾸밀 수 있도록 돕는다. 이는 시작 단계이며, 앞으로 AI는 정서 지능의 고도화를 통해 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 제공할 전망이다. 네 번째, 에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 이는 마이크로소프트가 AMD, 인텔, 엔비디아 등과 협력해 반도체 칩 애저 마이아(Azure Maia)와 코발트(Cobalt), 그리고 대규모 AI 시스템 냉각을 위한 액체 냉각 열교환기 기술을 통해 하드웨어의 에너지 효율을 높인 결과다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 이러한 기술들은 지속 가능한 AI 인프라 조성을 위한 노력의 핵심이다. 이와 함께 마이크로소프트는 저탄소 건축 자재를 도입해 데이터센터 설계를 친환경적으로 혁신하고 있다. 탄소 배출이 거의 없는 철강, 콘크리트 대체 소재, 교차 적층 목재 등이 대표적인 예다. 이와 함께 풍력, 지열, 원자력 및 태양광 등 무탄소 에너지원에도 적극 투자하며, 2030년까지 탄소 네거티브, 워터 포지티브, 제로 웨이스트 목표를 달성하기 위한 장기적인 비전을 실행하고 있다. 다섯 번째, AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데에 효과적이다. 마이크로소프트는 AI 모델이 직면할 수 있는 위협을 정밀하게 분석하고 개선하는 과정을 지속하며, 더욱 안전한 AI 환경 구축을 목표로 하고 있다. 특히 모델의 안전성이 높아질수록 테스트와 측정 기준도 더욱 정교해지고 있다. ‘맞춤화’와 ‘제어’는 미래 AI 응용 프로그램의 핵심으로 자리 잡을 것으로 보인다. 조직은 콘텐츠 필터링과 작업에 적합한 가드레일 설정 등 AI 활용 방식을 자유롭게 조정할 수 있다. 예를 들어, 게임사는 직원이 볼 수 있는 폭력 콘텐츠의 종류를 제한할 수 있다. 마이크로소프트 365 코파일럿은 업무 환경에 적합한 콘텐츠를 설정할 수 있는 맞춤형 제어 기능을 제공한다. 여섯 번째, AI가 과학 연구에 미치는 영향력 확대다. 이미 AI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2024년, 마이크로소프트 리서치(MSR)는 생체 분자 과학 문제를 해결할 생체분자 역학 시뮬레이션(simulate biomolecular dynamics)을 개발했다. AI2BMD(AI-driven Biomolecular Dynamics)로 불리는 이 시스템은 단백질 설계, 효소 공학, 신약 개발 등의 분야에서 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하며 생물 의학 연구에 새로운 가능성을 열었다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이를 통해 과학 기관과 연구자들은 AI를 통해 연구 효율을 높이고, 지금까지 불가능했던 새로운 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.
작성일 : 2024-12-09
[포커스] 앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것”
앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-12-04
[칼럼] 익숙함을 넘어 편리함으로
현장에서 얻은 것 No.19   진정한 혁신은 익숙함을 버리고 불확실성 속에서 새로운 가능성을 찾는 데에서 시작된다.” - 일론 머스크 이번 칼럼의 부제목은 ‘갤럭시에서 아이폰으로의 전환이 던진 질문, 편리함의 본질은 무엇인가?’로 잡았다. 이 주제를 선택한 것은 개인적인 것이지만 특별함이 있다. MZ 세대는 삼성페이 등 갤럭시가 주는 편리함에도 불구하고 왜 아이폰에 열광할까? 그 이유를 알고 싶었다. 그 이유 중의 하나는 ‘공유’ 기능이라는 것을 들었다. 에어드롭(Airdrop)이라는 기능은 학생들 사이에서 데이터를 손쉽게 아이패드, 아이폰 등으로 ‘연결’하여 손쉽게 공유할 수 있다. 결제와 교통카드 부분에서는 확실히 갤럭시가 편리하다. 삼성페이는 2015년 8월에 한국에서 처음 시작되었는데, 기존 플라스틱 카드로 결제할 수 있는 거의 모든 곳에서 사용 가능한 간편하고 안전한 모바일 결제 서비스이다. 삼성페이의 강점은 NFC(근거리 무선 통신) 방식과 MST(마그네틱 보안 전송) 방식을 모두 지원한다는 점이고, 애플은 NFC 방식을 애플페이에만 한정해 놓아서 교통카드를 사용하는데 제약이 있다. 그리고 일반 식당 등에서는 NFC 방식은 드물고 MST 방식으로 되어 있기 때문이기도 하다.  MST는 카드 리더와 같은 방식으로 작동하기 때문에 결제 금액에 제한을 두지 않는다. 물론 NFC가 MST보다 열위에 있다는 것은 아니다. NFC는 짧은 거리에서 통신해야 한다는 제약이 있지만, 안전하게 데이터를 전송한다는 강점을 가진다. 삼성페이는 다양한 결제 방식 지원과 우수한 서비스를 바탕으로 핵심 간편 결제 수단으로 자리 잡아, 결제 수단을 넘어 신분증, 각종 티켓, 디지털 자산까지 안전하게 보관하는 나만의 모바일 지갑이 될 것이다. 애플페이는 2023년 8월 현대카드를 통해 한국에 론칭했다. 애플은 애플페이로만 NFC 결제가 되도록 허용하고 있다.한국 대중교통의 NFC 결제 방식 지원은 세 가지가 있다. 네이버페이 모바일 교통카드, 모바일티머니, PAYCO 모바일 교통카드 등이다. 2024년 11월 기준으로, 대한민국의 교통카드사 중 애플페이를 공식 지원하는 곳은 없다. 신용카드사와의 제휴 및 단말기 소프트웨어 업데이트를 통해 오픈 루프 방식을 지원하거나, 티머니, 캐시비 등 교통카드사가 애플의 eSE를 지원하도록 애플과 협상하여 교통카드가 아이폰에 탑재될 수 있도록 전산 개발을 해야 한다. 문제는 애플의 eSE 규격에 맞춰 전산 개발 비용까지 감내해야 하는데, 사용하는 대가로 수수료까지 지급해야 한다.(내용 출처 : 위키백과) 그럼에도 불구하고, 나는 삼성페이에서 벗어나 보려는 노력을 하고 있다. ‘익숙힘’에서 ‘편리함’으로 넘어가보려는 시도이다. 그 여파로 지갑을 항시 휴대해야 하는 번거로움이 생겼다. 개인적으로는 진정한 ‘편리함’이 무엇인지 탐구하고 싶은 호기심이 생겼다. 내가 아이폰으로 넘어가는 이유이기도 하다. 그 전에 아이패드를 사용하고 있던 환경도 무시 못할 요인이라 하겠다. 그리고 기존에 사용 중이던 갤럭시 워치 3와 BOSE 무선 헤드셋을 연결해서 사용하고 싶은 생각도 있었다. 물론 애플 액세서리로 도배해도 좋겠지만, 기존에 사용하던 것을 연결해서 한동안 사용하고 싶다. 이번 호의 내용은 어느 스마트폰이 좋은가와는 무관하며, 개인의 관심사항을 기준으로 작성하였다. 이 내용은 생성형 AI의 도움을 받아 작성되었다.    편리함과 익숙함의 경계 현대 사회에서 스마트폰은 단순한 통신 수단을 넘어 일상의 필수품이 되었다. 기기들은 끊임 없이 발전하며 새로운 기능과 디자인을 선보이지만, 이러한 변화가 사용자에게 주는 ‘편리함’은 생각보다 다층적이다. 필자는 최근 갤럭시에서 아이폰으로 스마트폰을 바꾸면서 두 기기 사이에서 발견한 철학적 차이에 주목하게 되었다. 과연 편리함이란 단순히 쉽게 사용하는 것일까, 아니면 익숙해진 이후에야 비로소 다가오는 편리함이 존재하는 것일까?   기술의 발전과 스마트폰 사용 환경의 변화 스마트폰은 지난 20여 년 동안 디지털 혁신의 중심에 서며 일상생활을 급격히 변화시켜 왔다. 초기의 휴대전화는 단순히 통화와 문자 전송 기능만 제공하던 데에서 출발했지만, 기술이 발전하면서 인터넷 접속, 이메일, 내비게이션, 사진 촬영 등 다양한 기능을 추가하며 그 영역을 빠르게 확장해 왔다. 이제 스마트폰은 개인의 모든 일상을 담아내는 ‘주머니 속 컴퓨터’가 되었고, 이를 통해 사람들은 소통 방식, 정보 접근 방식, 심지어 생활 방식마저 새롭게 정의하게 되었다. 스마트폰의 발전은 주로 세 가지 핵심 영역, 즉 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 네트워크 인프라의 발전을 통해 이루어져 왔다. 하드웨어의 진화 측면으로 보면, 스마트폰 하드웨어는 속도, 용량, 디스플레이 해상도, 배터리 성능 등에서 눈부신 성장을 보여 왔다. 초기 스마트폰은 작은 화면과 느린 프로세서로 제한적인 작업만 가능했지만, 이제는 고화질의 사진과 동영상을 촬영할 수 있는 카메라, 고성능 그래픽을 처리하는 프로세서, 넉넉한 저장 공간을 가진 기기들이 출시되고 있다. 이러한 하드웨어의 성장은 사용자들이 더 빠르고 효율적으로 다양한 작업을 처리할 수 있도록 하며, 스마트폰을 단순한 도구에서 개인의 디지털 생태계 중심으로 자리 잡게 했다. 소프트웨어와 사용자 경험의 혁신 측면으로 보면, 주요 스마트폰 운영 체제인 iOS와 안드로이드는 시간이 지남에 따라 기능과 보안성, 안정성을 크게 개선해 왔다. 초창기에는 앱의 종류나 기능이 제한적이었지만, 지금은 AI, 증강 현실(AR), 머신러닝(ML) 등 첨단 기술이 적용된 다양한 애플리케이션이 가능해지면서 스마트폰은 모든 산업과 생활 분야에 밀접하게 연계되고 있다. 소프트웨어의 발전은 하드웨어와 맞물려 사용자의 일상 경험을 새롭게 만들어주며, 스마트폰을 통해 개인화된 서비스를 받고, 예측 가능한 방식으로 정보를 제공받는 시대가 열렸다. 네트워크 인프라의 발전 측면으로 보면 3G, 4G, 그리고 최근의 5G 네트워크는 스마트폰 사용 환경을 근본적으로 변화시켰다. 초기 스마트폰 사용자는 2G와 3G 네트워크 속도에 맞춰 제한적인 웹 검색과 이메일 정도만 가능했지만, 4G와 5G 시대가 열리며 실시간 스트리밍, 원격 근무, 온라인 교육 등 고용량의 데이터를 빠르게 처리하는 다양한 서비스가 가능해졌다. 특히 5G의 보급으로 데이터 전송 속도와 안정성이 크게 향상되면서 스마트폰은 단순한 개인용 기기를 넘어 원격 의료, 자율 주행 등과 연결되는 미래 기술의 핵심 도구로 자리잡게 되었다.   갤럭시에서 아이폰으로의 전환을 통한 새로운 인식 스마트폰은 이제 단순한 기기 이상으로, 각기 다른 사용자의 개성과 라이프스타일을 반영하는 중요한 디지털 동반자가 되었다. 사용자는 스마트폰을 통해 매일의 일정을 관리하고, 업무를 처리하며, 친구와 소통하고, 자신만의 콘텐츠를 창작하기도 한다. 그 과정에서 사용자는 자신만의 고유한 ‘디지털 습관’을 만들어가며, 특정 브랜드와 기기에 점점 더 익숙해지게 된다. 이로 인해 스마트폰 전환, 특히 안드로이드 기반의 갤럭시에서 iOS 기반의 아이폰으로의 전환은 단순한 기기 변경을 넘어서는 큰 변화로 다가온다. 이 전환을 통해 사용자는 일상의 습관, 편리함의 기준, 그리고 기술에 대한 기대를 새롭게 성찰하게 된다. 갤럭시 스마트폰은 삼성페이와 같은 빠르고 직관적인 서비스와 안드로이드의 개방성을 기반으로, 한국 시장에서 많은 사용자들에게 ‘편리함’과 ‘익숙함’을 제공해왔다. 사용자는 원하는 기능을 빠르게 호출하고 상황에 맞춰 자유롭게 커스터마이징할 수 있는 안드로이드의 장점 덕분에 자신의 스타일대로 스마트폰을 활용하는 데 익숙해졌다. 반면, 아이폰은 독자적인 생태계와 엄격한 사용자 경험을 지향하며, 사용자가 애플의 철학과 시스템에 점차 익숙해지도록 유도한다. 아이폰의 ‘편리함’은 즉각적인 적응을 요구하기보다는 시간이 지나면서 점차 느껴지는 구조적 편리함을 강조한다. 아이폰으로 전환하면서 사용자는 그동안 갤럭시에서 누려왔던 일상의 많은 요소에 대해 새로운 관점을 가지게 된다. 예를 들어, 갤럭시에서는 간단하게 실행할 수 있던 일부 기능이 아이폰에서는 조금 더 다른 방식으로 접근해야 하는 경우가 많다. 이런 과정에서 사용자는 자신이 진정으로 필요로 하는 기능이 무엇인지, 그리고 그 기능이 ‘즉각적인 편리함’인지 아니면 ‘장기적인 편리함’인지에 대해 다시 생각하게 된다. 더욱이, 애플의 철학은 ‘예측 가능성’과 ‘일관성’을 강조한다. 이는 메르세데스 벤츠가 사용자들에게 전달하는 철학과도 일맥상통하는 부분이다. 자동차의 안전성과 신뢰성을 중시하는 벤츠처럼, 애플은 사용자가 새로운 환경에 대한 불확실성을 최소화하고 기기와 시스템의 일관된 경험을 통해 신뢰를 형성할 수 있도록 한다. 이로 인해 사용자들은 초기에는 불편함을 느낄 수 있지만, 점차 익숙해지면 안정적이고 예측 가능한 경험을 통해 더 높은 수준의 만족감을 느낄 수 있게 된다. 따라서, 갤럭시에서 아이폰으로의 전환은 단순히 기능의 차이를 넘어서, 사용자 경험에 대한 철학적 전환을 의미한다. 빠르게 실행하고 즉각적인 결과를 보여주는 갤럭시와 달리, 아이폰은 시간이 흐르면서 시스템의 일관성과 신뢰성을 기반으로 ‘편리함’을 새롭게 정의한다. 이 전환 과정을 통해 사용자는 자신이 무엇을 ‘편리함’이라고 생각하고, ‘익숙함’에 대한 집착을 어떻게 넘어서야 하는지에 대해 새로운 인식을 가지게 된다. “익숙함은 편리함의 착각을 불러일으킨다. 변화는 불편하지만 새로운 시각을 선물한다.” - 무라카미 하루키   갤럭시의 철학 : 사용자의 즉각적 요구에 응답하는 편리함 삼성의 갤럭시는 안드로이드 기반의 개방성과 삼성페이의 편리함으로 많은 한국 사용자에게 사랑받고 있다. 필자는 갤럭시를 사용할 때 원하는 기능을 즉각적으로 불러낼 수 있었고, 특히 삼성페이를 통한 결제는 그 편리함의 정점을 보여줬다. 갤럭시의 편리함은 마치 ‘빠르게’와 ‘즉각적으로’ 작동해야 한다는 한국 문화의 일부인 듯했다. 사용자가 원하는 것을 빠르게 제공하며 직관적으로 반응하는 갤럭시의 접근은 이 문화를 반영하고 있으며, 이는 특히 한국 소비자들게 크게 어필하는 요소다. “당신은 고객들이 원하는 것에 집중할 수도 있지만, 더 중요한 것은 그들이 상상하지 못한 무언가를 제공하는 것이다.” - 스티브 잡스   아이폰의 철학 : 예측 가능한 시스템과 서양식 접근 방식의 편리함 반면, 아이폰은 독자적인 iOS 시스템과 더불어 일관된 디자인 철학을 기반으로 하고 있다. 이는 사용자가 처음 접했을 때 다소 불편함을 느낄 수 있지만, 애플의 시스템에 익숙해지고 철학을 이해하게 되면 더 큰 편리함을 느낄 수 있게 된다. 필자는 이 과정에서 아이폰의 체계가 서양식 사고방식과 밀접하게 연관되어 있다는 점을 체감했다. 익숙함을 통해 편리함이 완성되는 구조는 다소 시간이 걸리지만, 장기적으로 예측 가능한 안정감을 제공한다. 이는 벤츠의 ‘예측 가능성’이라는 철학과도 상통하는 부분이다. 아이폰으로 바꾸고 사용하다가 숙소의 와이파이를 연결하려고 하는데, 비번이 기억나지 않았다. 그때 아이패드에서 아이폰으로 와이파이 접속 비번을 공유해 주는 알림이 떴다. 이런 것을 예측 가능한 시나리오의 한 예라고 하겠다. “사람들은 익숙한 것에서 편리함을 찾지만, 진정한 혁신은 익숙함을 깨는 순간부터 시작된다.” - 챗GPT(스티브 잡스 풍으로)   ▲ 나만의 편리함을 찾기 위한 아이폰 활용 분석 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   사용자 경험의 차이 : 빠르고 간편한 접근 vs. 체계적인 익숙함 필자의 전환 경험을 통해 본 갤럭시와 아이폰의 차이는 확연했다. 갤럭시는 언제든 원하는 기능을 바로 사용할 수 있는 ‘즉시성’을 강조하지만, 아이폰은 처음에는 불편하더라도 익숙해지면서 다가오는 ‘예측 가능한 편리함’을 제공한다. 필자가 아이폰 전환을 위해 만든 ‘아이폰 전환 맵’에는 여러 고려 사항이 반영되어 있다. 이 맵은 초기 설정부터 요금제, 기능, 그리고 서드파티 결제 시스템까지 포괄적으로 준비되었으며, 이는 익숙함을 넘어선 편리함을 찾기 위한 여정의 일환이었다. “익숙함은 보이지 않는 감옥일 수 있다. 그 감옥에서 벗어날 용기가 새로운 가능성을 연다.” - 파울로 코엘료   편리함과 익숙함, 그리고 그 사이의 철학적 차이 갤럭시와 아이폰은 각기 다른 편리함을 제공하지만, 그 이면에는 철학적 차이가 자리하고 있다. 갤럭시는 빠르고 직관적인 접근을 통해 사용자의 요구에 즉각 응답하는 반면, 아이폰은 익숙해진 이후 예측 가능하게 작동하는 편리함을 지향한다. 두 기기는 모두 사용자 중심의 편리함을 목표로 하지만, 이 편리함의 해석 방식은 다르다. 독자 여러분도 이 칼럼을 읽고 본인이 선호하는 편리함의 형태가 무엇인지 고민해 보길 바란다. ‘편리함’이란 무엇이며, 나에게 맞는 편리함은 무엇인지 자문하는 시간이 되길 바란다. “변화는 무조건 좋은 것도, 나쁜 것도 아니다. 그저 변화를 어떻게 받아들이느냐에 따라 가치가 결정될 뿐이다.” - 달라이 라마   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-12-04