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통합검색 "칼럼"에 대한 통합 검색 내용이 769개 있습니다
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[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
[칼럼] 스마트에서 혁신으로
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 달 컬럼은 SAT 이노베이션 매니지먼트를 소개하기로 정했다. 각 SAT에는 세 가지의 방향성이 있고, 각 방향성은 세 가지 그룹을 가진다. 첫 번째인 S 그룹은 스마트(smart), 체계적인(systematic)이다. 이것은 체계적 접근을 의미한다. 그리고 소프트웨어 정의(software-defined)가 있다. 두 번째 A 그룹은 인공지능(artificial intelligence), 증강현실(augmented reality), 자동화(automation)이다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends) 그리고 변환(transformation)이고, 세 개의 그룹은 혁신경영(innovation management)으로 관리된다.   그림 1. SAT 그룹과 혁신 관리   <그림 1>은 세 개의 그룹과 각 그룹의 세 가지 키워드를 보여준다. 이것은 혁신경영으로 통합되며, 각 키워드는 디지털 스레드(digital thread)로 연결된다. 이것을 가지고 2025년에는 자세하게 통합시켜 보려고 한다.    SAT 이노베이션 매니지먼트 S Group 스마트(Smart) 체계적인(Systematic) 소프트웨어 정의(Software-Defined) A Group 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 증강현실(Augmented Reality, AR) 자동화(Automation) T Group 기술(Technology) 트렌드(Trends) 변환(Transformation) 혁신경영(Innovation Management) 스마트(smart)라는 용어는 스마트 공장이나 스마트 건설 분야에서 기술을 활용해 더 효율적이고, 자동화되고, 데이터 중심적인 운영을 의미한다. 예를 들어, 스마트 공장(smart factory)에서는 IoT 센서와 인공지능을 활용해 생산 과정을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 스마트건설(smart construction)도 건축 현장에 사용되는 기술과 데이터를 통해 건설 과정을 효율적으로 관리하고 개선한다. 이런 ‘스마트’한 접근 방식은 효율성(efficiency)을 높이고 비용을 절감하며 품질을 향상시키는 데에 도움이 된다. 스마트의 특징은 몇 가지로 요약할 수 있다. 먼저 연결성(connectivity)이다. IoT 기기와 센서로 모든 요소가 네트워크로 연결된다. 그 다음은 데이터 수집 및 분석이다. 이 연결성을 통해 실시간 데이터가 수집되고, 인공지능과 같은 기술로 분석되어 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 자동화(automation)도 중요한 특징이다, 이를 통해 사람의 개입 없이도 많은 프로세스가 자동으로 실행된다. 마지막으로, 유연성과 적응성이다. 스마트 시스템은 환경 변화나 새로운 데이터를 바탕으로 빠르게 대응하고 최적화한다. 그러나 스마트의 궁극적인 목표는 우리가 추구하는 가치를 실현하는 데에 있다. 효율성, 생산성, 안전성, 지속 가능성 등 다양한 가치가 스마트 기술을 통해 충족될 때, 진정한 스마트함이 완성된다. 결국, 기술 자체가 목적이 아니라 우리가 원하는 결과를 얻는 것이 스마트의 진정한 의미라고 할 수 있다. 스마트 시스템(smart system)을 구축하거나 도입할 때에는 체계적인 접근이 중요하다. 먼저 명확한 목적과 목표를 설정해야 하며, 현재 프로세스와 기술을 파악하고, 필요한 개선점을 찾아야 한다. 그런 다음 단계별로 구현 계획을 세우고, 성과를 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다. 이러한 체계적 접근은 스마트 시스템이 실제로 기대하는 효과를 발휘하도록 보장해 준다. 최적화가 현존 시스템의 효율성을 극대화하는 데에 초점을 두는 반면, 혁신(innovation)은 완전히 새로운 아이디어나 방법을 추구하는 것이다. 하지만 스마트 시스템에서의 최적화는 혁신의 중요한 부분이 될 수 있다. 왜냐면, 데이터를 분석하고 자동화하는 과정에서 새로운 통찰력과 가능성이 발견되기 때문이다. 따라서 스마트 시스템의 최적화는 혁신과 상반되는 것이 아니라, 오히려 혁신을 위한 발판이 된다. 그러나 스마트에서 가장 핵심 가치 중에 하나인 최적화는 혁신을 방해할 수도 있다. 혁신의 방해 요소 중에 하나가 정설(orthodoxy)이다. 이것은 그 분야에서 모든 사람이 의심하지 않고 믿는 신념적 지식이다. 이것은 혁신의 방해가 될 수도 있다. 예를 들어서 항공우주 분야에서 혁신적 사업가인 라이트 형제와 일론 머스크는 기존의 정설을 깨고 새로운 발상을 하였다. 라이트 형제는 공기보다 무거운 금속인 알루미늄을 최초로 사용해서 인류 최초의 비행에 성공하였고, 일론 머스크는 기존의 정설인 더 강력한 로켓 엔진을 연구하는 대신에 혁신적인 로켓 재사용으로 발사 비용을 획기적으로 낮추었다. 그러나 모든 기업에게 이러한 혁신적 접근이 필요한 것은 아니다. 혁신의 특성은 불확실성(uncertainty)과 리스크(risk)이다. 혁신 관리는 이런 위험 요소를 관리를 통해서 최대한 줄여나가는 것이다. 소프트웨어 정의(software-defined) 또는 소프트웨어 중심 접근 역시 혁신적인 방법론이다. 이것은 미래를 향하는 트렌드(trends)라고 할 수 있다. 소프트웨어 정의 시스템(software-defined system)은 하드웨어의 고정된 기능을 소프트웨어를 통해 유연하게 제어하고 관리하는 시스템을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰이나 스마트 TV처럼 다양한 기능을 소프트웨어 업데이트로 추가하거나 변경할 수 있는 시스템이 이에 해당한다. 이런 시스템은 하드웨어의 수명을 늘리고, 사용자의 요구에 빠르게 대응할 수 있다. 그리고 이것은 우리의 물리적 세계의 물리적 실체(entity)를 디지털 세상의 디지털 실체로 가상화(virtualization)할 것이다. 최근에 유행하는 디지털 트윈(digital twin)은 소프트웨어 정의 시스템이 통합해서 본격적으로 디지털 가상화의 방향으로 발전될 것으로 보이고, 수년 후에는 메타버스의 개념과 다시 만날 것이다.   그림 2. 소프트웨어 정의와 가상화의 예시   소프트웨어 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고 소프트웨어로서 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중에 하나는 자동차의 가상화이다. 가상화의 최고 기업은 애플이고, 가상화의 선구자는 스티브 잡스이다. 아이폰, 아이팟, 애플 뮤직, 애플 스토어, 애플 워치 등은 가상화의 산물이다. 우리는 오랫동안 하드웨어 중심의 생각에서 새로운 소프트웨어 중심의 패러다임을 가지게 될 것이다. 그렇다고 우리가 물리적 세계를 무시할 수는 없다. 우리의 삶과 신체가 물리적이기 때문이다. 역설적이지만, 우리의 모든 생각이 추상적이면서도 결국 물리적인 뇌에 근간을 두고 있다는 것이다. 그러므로 디지털 기술이 점점 발전할 수록 스마트의 핵심은 디지털이나 최적화나 자동화가 아닌 물리적이고, 불확실성과 리스크를 관리하는 혁신 관리가 더 중요해질 것이다.   그림 3. 소프트웨어 정의   인공지능은 이미 모든 디지털 전환(digital transformation)과 우리의 일상에 막대한 영향을 미치고 있다. 최근 챗GPT의 가능성은 이전의 인공지능의 역할보다 흥미롭다. 이제는 개인의 인공지능을 사용하는 역량에 따라서 결과의 차이가 클 수 있다.  증강현실(augmented reality)에서는 가상현실과 달리 현실세계와 가상현실(virtual reality)을 모두 동시에 보여주기 때문에 우리는 아주 직관적으로 접근할 수 있다. 그러나 이 기술은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 자동화(automation) 역시 수 십 년 동안 지속되고 있지만, 자동화를 단순하게 최적화(optimization)의 개념으로 적용해서 노동자를 줄인다면, 기업이나 국가는 장기적으로는 소비를 죽이는 결과를 가져 올 수 있다. 이것에 대해서 한 세기 전에 조지프 슘페터가 주장하였다. 그는 “시장의 비즈니스 모델을 모방해서 최적화는 사람은 사업가(businessman)이고, 혁신으로 새로운 비즈니스 모델을 시작하는 사람은 기업가(entrepreneur)”라고 했다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends), 변환(transformation)이다. 현재 진행되고 있으나 통합적으로 관리되지 못하고 있다. 이 세 가지의 특징은 과거보다는 미래 진행이라는 것이다. 어떻게 보면 4차 산업혁명의 진행형이기도 하고 새로운 형태이기도 하다. 이것을 과거의 경험과 지식으로 관리하기에는 불확실성과 리스크가 존재한다. 이런 것들은 기존의 관리보다는 혁신 경영이 더 적합할 수 있다.   그림 4. 기술, 트렌드, 변환   결론적으로 현재는 뷰카(VUCA), 즉 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 보다 비중 있게 해야 한다. 미래 산업은 항상 안주하지 않고 안 가본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 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 : 2024-12-04
CAD&Graphics 2024년 12월호 목차
  18 THEME. 제조·건축 디자인의 미래를 그리는 인공지능과 디지털 트윈 AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   INFOWORLD   Editorial 17 2024년을 되돌아보며 : AI, 산업을 재정의하다   People&Company 45 시각화 콘텐츠 제작을 위한 토털 설루션 제공하는 맥슨 지브러시, 시네마4D, 레드 자이언트로 만나는 새로운 크리에이티브 경험   Case Study 68 항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조 3D 프린팅으로 만들어진 GE의 LEAP 연료 노즐 70 산업 분야에서 효과적인 협업을 돕는 몰입형 3D 기술 몰입형 3D 협업 앱으로 워크플로 및 생산성 개선   Column 86 현장에서 얻은 것 No.19 / 류용효 익숙함을 넘어 편리함으로 90 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 /조형식 스마트에서 혁신으로   Focus 48 CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 53 빌드스마트 콘퍼런스 2024, AI/로봇공학/디지털 도구를 통한 건설의 미래 탐색 56 다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 지속 가능한 디지털 전환 이끈다” 58 앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것” 73 AWS, 인더스트리 위크 통해 산업의 디지털 전환과 클라우드 혁신 전략 제시 76 인텔, AI PC 위한 프로세서와 생태계로 혁신의 문을 열다 78 연세대와 IBM의 양자 혁명 : 한국 첫 양자컴퓨터 설치의 의미와 미래 80 콘진원, ‘AI로 만나는 새로운 콘텐츠 세상’... AI 콘텐츠 페스티벌 2024 개최   New Products 60 제조 및 기계 설계를 위해 최적화된 CAD 설루션 ZWCAD LM 2025 / ZWCAD MFG 2025 64 온프레미스 기반의 AI 알고리즘 솔루션 Stochos 66 통합 디지털 콘텐츠 마켓플레이스 팹   On Air 82 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 자동차산업에서의 다중소재 접합 및 조립 해석 기술 동향 83 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 제조산업의 디지털 혁신을 위한 헥사곤 설루션 활용 전략 84 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션 85 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 마커리스 증강 및 자동 라우팅 기술을 통한 미래 BIM 전략   Directory 139 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 93 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 딥러닝 모델 개발 프로세스 기록/분석/가시화 및 모델 튜닝하기 98 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8) / 천벼리 BIM 도면의 상세 보기 132 디지털 데이터의 정리에 관하여 / 양승규 효율과 생산성을 높이기 위한 파일 관리 팁 136 새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (1) / 최영석 최신 버전의 주요 기능 소개   Reverse Engineering 101 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12) / 유우식 안료 데이터베이스   Mechanical 110 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7) / 김성철 메커니즘 디자인 소개   Analysis 115 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16) / 나인플러스IT 터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 118 금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브 / 박준혁 적층 공정의 파라미터 최적화를 위한 애디티브 사이언스 기능 124 SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개 / 케이더블유티솔루션 CAD 프로그램 내부에서 유동 해석 직접 진행하기 128 산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7) / 임상혁 개념 설계부터 최종 제품까지 다물체 동역학 해석을 위한 심팩   캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2024-11-26
자브라, AI 기반 설루션 강화로 업무 혁신 뒷받침
자브라(Jabra)는 AI 기술이 적용된 자사의 설루션이 업무 효율성을 극대화하고 더 나은 협업 환경을 조성한다고 전했다. 오늘날의 사무실과 회의실에서는 다양한 협업 기술이 도입되어 있음에도 불구하고 다수의 직원들은 여전히 업무 생산성 저하를 경험하고 있다. 마이크로소프트가 발표한 ‘업무동향지표 2024’에 따르면 68%의 사람들이 과도한 업무량과 빠른 진행 속도에 어려움을 느끼고 있으며 60%는 이메일, 채팅 및 회의에 대부분의 시간을 소비하고 있는 것으로 나타났다. 이에 자브라는 생성형 AI를 통해 인지적 부담을 줄이고 업무의 일부를 자동화함으로써 더 나은 업무 환경을 만들 수 있다고 설명한다. 최근 자브라가 런던 정치경제대학교(LSE)와 함께 실시한 연구 조사에 따르면, 자브라 제품이 회의 경험을 개선시켜 참가자의 표현력이 35% 증가하고, 회의 기여도 또한 47% 향상된 것으로 나타났다. 또한, 최근 진행한 제3자 테스트 결과에 의하면 자브라의 장비가 회의 중 음성을 텍스트로 변환하는 정확도가 99%에 달하는 반면, 일반 소비자용 무선 이어버드는 70% 수준에 그쳤다. 이는 적절한 장비를 사용하지 않을 경우 대화의 약 30%를 놓칠 수 있음을 의미한다.     자브라는 “AI가 진정한 효율성을 발휘하기 위해서는 명확한 음성 인식과 시각적 정보가 필수적”이라면서, “정확한 데이터를 처리할 수 있도록 우수한 음성 수집 기술을 갖춘 제품들을 개발하고 시장에 선보이고 있다”고 전했다. 자브라의 협업 설루션인 ‘파나캐스트 50 룸 시스템(PanaCast 50 Room System)’은 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams) 인증을 받은 회의실용 지능형 스피커로, 마이크로소프트 팀즈 룸 및 코파일럿(Copilot)과 함께 사용하면 음성 및 얼굴 인식 기술을 활용해 회의 참가자의 발언을 식별할 수 있다. 180도 화각을 제공해 최대 10명까지의 참가자를 식별하고, AI가 회의실 전체를 명확하게 파악할 수 있도록 지원해 회의 참여자의 생산성을 높이는 데 일조한다. 이 외에도 자브라는 지속적인 펌웨어 업데이트를 통해 제품 성능을 강화하고 고객이 최신 기능을 활용할 수 있도록 돕고 있다고 밝혔다. 최근 진행한 업데이트는 하이브리드 회의에서 참가자의 클로즈업 화면을 볼 수 있을 뿐만 아니라, 각 발표자의 이름이 비디오에 표시되는 ‘멀티스트림 다이내믹 컴포지션’ 기능이 추가되어 더욱 효율적인 협업 환경을 조성한다. 자브라는 “협업이야말로 자사의 비전과 미션의 핵심”이라고 강조하면서 “특히 마이크로소프트와의 긴밀한 협력을 통해 AI 기술을 더욱 발전시키고 있으며, 시스템 통합 업체와의 파트너십으로 기업들이 더 스마트한 회의 환경을 구축할 수 있도록 지원하고 있다. 자브라+(Jabra+) 관리 플랫폼 역시 다양한 장비를 효과적으로 관리하는 데 필요한 소프트웨어를 제공한다”고 전했다. 자브라의 칼럼 맥두걸(Calum MacDougall) 엔터프라이즈 부문 대표는 “주간 회의 시간이 약 50억 분에 달하는 상황에서 대부분이 가상 또는 하이브리드 형식으로 이루어지는 만큼 적합한 오디오 및 비디오 장비를 갖추는 것이 매우 중요하다”라고 말하며, “자브라는 단순히 기업과 개인의 회의 환경을 개선하는 것 이상의 목표를 가지고 있다. 시스템 통합 업체 및 컨설턴트, 설계자 등에게 창의적인 영감을 제공해 생성형 AI가 업무를 효율적으로 지원하는 미래의 스마트 통합 빌딩을 설계하는 데 일조할 예정”이라고 말했다.
작성일 : 2024-11-12
대규모 언어 모델의 핵심 개념인 토큰, 임베딩과 모델 파인튜닝에 대해
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 LLM(대규모 언어 모델)의 자연어 처리에서 핵심 기술인 토큰, 임베딩 및 모델 파인튜닝의 이해를 위한 개념과 임베딩 모델의 동작 메커니즘을 살펴본다. 여기서 토큰은 문장을 구성하는 단어로 가정하면 이해하기 쉽다. 토큰과 임베딩은 입력 시퀀스에 대한 출력을 학습, 예측할 때 훈련의 전제가 되는 LLM의 기본조건이다. 이에 대해 좀 더 깊게 이해해 보자.    ■ 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    최근 대규모 언어 모델(LLM : Large Language Model)과 검색 증강 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기술을 이용해 다양한 전문가 서비스 에이전트를 개발하는 사례가 많아지고 있다. 특히, 전문가처럼 행동하며 문제를 해결하거나 의사결정을 지원하는 멀티 에이전트 기술은 이미 선진국을 중심으로 금융, 제조, 건설 등 엔지니링 분야에 개발되고 있다.    도메인 의존 정보와 토큰  의학과 같은 특별한 분야에서는 환각 현상 등으로 인해 챗GPT(ChatGPT)와 같은 범용 LLM이 제대로 정보를 생성하지 못하는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 전문 분야의 지식을 기존 LLM 모델을 이용해 재학습하는 방법이 생겨났는데, 파인튜닝은 그 중 한 가지 방법이다.  파인튜닝은 빅테크 업체가 공개한 LLM 모델을 특정 도메인 지식을 잘 표현할 수 있도록 재학습하는 방법 중 하나이다. LLM의 신경망 전체를 재학습하기 위해서는 매우 비싼 GPU 사용 비용이 필요하다. 이는 일반적인 기업에서 수행할 수 없는 수준이다. 이런 이유로, 파인튜닝은 메타에서 공개한 라마(LLaMA)와 같은 파운데이션 LLM 모델의 신경망에 별도의 작은 신경망을 추가해, 이를 별도로 준비된 데이터로 학습하는 방식을 사용한다.  LLM을 파인튜닝하기 전에 어떤 토큰이 사용되었는지, 임베딩 모델이 무엇인지 확인해야 한다. 파인튜닝 시 용어가 LLM에 사전 학습되어 있지 않다면, 용어 간 관계를 통계적으로 추론하는 학습 절차가 매우 비효율적으로 계산된다. 일반적으로 모델을 파인 튜닝하려면 LLM 토큰 확인 및 개발, 임베딩 모델의 적절한 사용이 필요하다.  <그림 1>은 토큰이 수치화된 결과를 보여준다. 참고로, 토큰이 숫자로 표현되지 못하는 문제를 OOV(Out-Of-Vocabulary)라 한다.    그림 1. 숫자 토큰화 결과   임베딩은 학습 모델이 입력되는 문장의 토큰 패턴을 통계적으로 계산하기 전, 토큰을 수치화시키는 함수이다. 이 함수를 임베딩 모델이라 한다. 임베딩 모델은 토큰을 수치화하여 모델 학습에 사용하는데 필요한 입력값을 출력한다. 이런 이유로, 토큰 사전과 임베딩 모델이 다르면 제대로 된 모델 학습, 예측, 패턴 계산 결과를 얻기 어렵다. 임베딩 모델도 별도의 신경망 모델이며 다양한 방식으로 학습될 수 있다. 이번 호에서는 구글에서 공개한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 임베딩 모델을 사용한다.  이와 관련된 실험을 하기 위해, 개발 환경을 설치하고 파이썬 코드를 준비해 본다.    개발 환경 준비 미리 컴퓨터에 파이썬, 아나콘다 등 필수적인 라이브러리가 설치되어 있다는 조건에서, 실습을 위해 명령창에서 다음을 실행해 설치한다. pip install transformers torch   참고로, 다음은 파인튜닝에 사용하는 오픈소스 라이브러리를 보여준다. Torch : 텐서 계산 및 딥 러닝을 위한 핵심 라이브러리이다. PEFT : 낮은 순위의 적응 기술을 사용하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있다. 특히 리소스가 제한된 장치에서 학습 가능한 매개 변수의 수를 줄여 모델을 압축하고 더 빠르게 미세 조정할 수 있다. bitsandbytes : 신경망에 대한 양자화 및 이진화 기술을 제공하여 모델 압축을 지원한다. 모델 압축에 도움이 되므로 메모리와 계산 능력이 제한된 에지 장치에 모델을 보다 실현 가능하게 만들 수 있다. Transformers : 대규모 언어 모델 작업을 간소화하여 사전 학습된 모델 및 학습 파이프라인을 제공한다. trl : 대규모 언어 모델의 경우 효율적인 모델 학습 및 최적화에 중점을 둔다. accelerate : 다양한 하드웨어 플랫폼에서 학습 및 추론을 가속화한다. dataset : 기계 학습 작업을 위한 데이터 세트 로드 및 준비를 간소화한다. pipeline : 사용자 지정 학습 없이 일반적인 NLP 작업에 대해 사전 학습된 모델의 사용을 간소화한다. PyArrow : 효율적인 데이터 로드 및 처리를 위해 사용될 수 있다. LoraConfig : LoRA 기반 미세 조정을 위한 구성 매개변수를 보유한다. SFTTrainer : 모델 학습, 최적화 및 평가를 처리한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-11-04
[칼럼] AI 트렌드 2025 : 세 권의 책을 통해 본 미래 전망
책에서 얻은 것 No. 23    “AI는 본질적으로 공백이다. 우리는 그 공백에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재다.”  - 에두아르도 갈레아노(Eduardo Galeano), 작가, 철학자 최근에 읽은 세 권의 책은 AI의 현재와 미래를 이해하는 데 큰 도움이 되었다. 첫 번째 책은 ‘박태웅의 AI 강의 2025(박태웅 지음)’, 두 번째는 ‘생성형 AI 산업별 활용 트렌드(이호수 지음)’, 세 번째는 ‘IT 트렌드 2025(김지현 지음)’이다. 이들 책은 AI 기술의 발전이 어떻게 우리의 삶을 변화시키고, 각 산업에서의 응용 가능성을 제시하는지를 다루고 있다. 이번 호 칼럼에서는 2025년까지의 AI 트렌드를 철학적 의미, 기술과 비즈니스, 그리고 산업별 활용 트렌드로 나누어 자세히 살펴보겠다.    AI의 철학적 의미  AI의 발전은 단순히 기술적인 진보에 그치지 않는다. ‘박태웅의 AI 강의 2025’는 AI가 인간의 사고 방식과 존재 방식에 미치는 철학적 영향을 탐구하고 있다. 박태웅 저자는 AI가 인간의 인지와 감정을 보완할 수 있는 능력을 가지게 되며, 이는 결국 인간과 기계 간의 관계를 재정의할 것이라고 주장했다. AI가 우리의 일상에 더욱 깊숙이 침투함에 따라, 우리는 기계와의 협업을 통해 새로운 가 치와 경험을 창출할 수 있게 될 것이다.  AI가 창조적인 영역에까지 영향을 미친다면, 과연 창작의 주체는 누구인가에 대한 질문도 함께 제기된다. AI가 만들어내는 음악, 미술, 문학은 과연 기계의 창작물인가, 아니면 인간의 창의성을 증대시키는 도구일 뿐인가? 이러한 질문은 앞으로의 AI 논의에서 필수적으로 다루어져야 할 주제이며, 이는 인간 존재의 의미를 다시 한 번 고민하게 만든다.  “기계의 사고는 인간의 사고를 확장시키지만, 우리가 진정 추구해야 할 것은 기계가 아니라 우리 자신의 의식이다.”  - 칼 융(Carl Jung), 분석 심리학의 창시자   AI 기술과 비즈니스의 진화  ‘생성형 AI 산업별 활용 트렌드’에서 이호수 저자는 AI 기술이 비즈니스 모델을 혁신하는 방법에 대해 깊이 있는 분석을 제공하고 있다. 특히 생성형 AI는 단순한 데이터 처리의 경계를 넘어, 콘 텐츠를 생성하고 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 기업은 이를 활용해 마케팅 캠페인을 자동화하거나, 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하는 데에 큰 이점을 얻고 있다.  이호수 저자는 기업이 AI를 통해 비즈니스의 효율성을 높이는 방법을 여러 사례로 설명했다. 예를 들어, 패션 브랜드는 AI를 활용해 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이에 맞는 스타일과 사이즈를 추천하는 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있다. 이러한 맞춤형 서비스는 고객 만족도를 높이고, 브랜드 충성도를 강화하는 데 기여한다.  나아가, LLM(대규모 언어 모델)은 기업이 고객과의 상호작용을 개선하는 데에 큰 역할을 하고 있다. LLM은 자연어 처리 기술을 활용해 고객의 문의에 실시간으로 응답하고, 문제를 해결하는 데 에 도움을 줄 수 있다. 고객 서비스의 효율성을 높이고, 기업과 고객 간의 커뮤니케이션을 원활하게 만드는 데에 기여하는 것이다.  LAM(대규모 행동 모델)은 기업이 다양한 복잡한 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 특히 자율주행 자동차와 같은 산업에서는 LAM이 중요한 역할을 하며, 안전하고 효율적인 운전을 가능하게 한다. LMM(대규모 멀티모달 모델)은 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있어, 광고와 마케팅 분야에서 더욱 다양하고 창의적인 캠페인을 전개할 수 있도록 해준다.  “인공지능은 우리를 초월로 이끌지도 모른다. 그러나 그 초월은 항상 인간성의 깊이에서 출발한다.”  - 레이 커즈와일(Ray Kurzweil), 미래학자, 구글 엔지니어링 디렉터   산업별 AI 활용 트렌드  ‘IT 트렌드 2025’에서 김지현 저자는 AI가 다양한 산업에 어떻게 적용되고 있는지를 상세히 설명하고 있다. 의료, 금융, 제조, 교육 등 여러 산업에서 AI는 디지털 혁신의 핵심 동력이 되고 있으며, 향후 몇 년 간 그 속도가 더욱 가속화될 것이다.    의료  AI의 가장 중요한 적용 분야 중 하나는 의료 산업이다. 김지현 저자는 AI가 어떻게 맞춤형 치료와 예측 분석을 가능하게 하는지를 설명했다. 예를 들어, AI는 환자의 유전자 정보와 건강 기록을 분석하여 개별 환자에게 최적화된 치료 방법을 제시할 수 있다. 이러한 접근은 환자의 회복률을 높이고, 의료비용을 절감하는데 기여할 것이다.  또한, AI는 조기 진단의 가능성을 높이고 치료의 효율성을 개선하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, 이미지 분석 기술을 활용한 AI는 암과 같은 질병을 조기에 발견하는 데에 도움을 줄 수 있다. 이러한 발전은 의료진이 더 정확한 진단을 내리고, 환자에게 맞춤형 치료를 제공할 수 있도록 해 준다.    금융 AI는 금융 산업에서도 큰 변화를 일으키고 있다. 김지현 저자는 AI가 실시간 데이터 분석, 리스크 관리, 사기 탐지 등의 분야에서 중요한 역할을 하고 있다고 강조했다. 금융 기관은 AI를 통해 고객 의 행동 패턴을 분석하고, 보다 맞춤화된 금융 상품을 제공할 수 있다. 특히 LLM은 고객 서비스의 효율성을 극대화하고, 고객의 요구에 신속하게 대응하는 데에 큰 도움을 준다.  AI는 또한 비트코인과 같은 암호화폐 거래에서도 사용되고 있다. AI 알고리즘은 시장의 변화를 실시간으로 분석하고, 최적의 거래 시점을 포착하는 데에 도움을 줄 수 있다. 이러한 기술은 투자자 에게 더 나은 결정을 내릴 수 있게 해 준다.    제조 AI는 제조 산업에서도 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 김지현 저자는 스마트 제조 시스템이 AI를 활용해 예측 유지보수와 자율 생산 공정을 구현하고 있다고 설명했다. 이를 통해 기계의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장을 미리 예측하여 생산성을 극대화할 수 있다.  이러한 AI 기반의 시스템은 생산 공정의 효율성을 높이고, 불필요한 비용을 절감하는 데에 기여한다. 또한, 인간과 협력하는 로봇인 코봇(cobot, 협동로봇)의 사용이 증가하면서, 작업자와 로봇 간의 협업이 더욱 원활해질 것이다. 이를 통해 제조업체는 인력의 안전성을 보장하면서도 생산성을 높일 수 있다.    교육 AI는 교육 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있다. 이호수 저자는 AI가 개인 맞춤형 학습을 가능하게 하는 방식에 대해 설명했다. AI 는 학습자의 성향과 능력을 분석하여 적절한 학습 콘텐츠를 추천할 수 있으며, 이러한 접근은 교육의 질을 높이고 학습 효율성을 극대화하는 데에 기여한다.  특히 LMM은 다양한 유형의 학습 자료를 활용하여 학생에게 맞 춤형 학습 경험을 제공할 수 있다. AI는 또한 온라인 교육 플랫폼에서 학생들의 학습 경과를 분석하고, 필요한 피드백을 제공하는 데에 유용하다. 이를 통해 학생들은 자신에게 맞는 학습 방법을 찾아 더욱 효과적으로 공부할 수 있다.  “AI는 인간의 지성에 대한 거울이다. 그 거울 속에서 우리는 우리의 한계와 가능성을 동시에 발견하게 된다.”  - 주디스 버틀러(Judith Butler), 철학자   결론 이 세 권의 책은 AI가 2025년까지 전 산업에 걸쳐 큰 변화를 일으킬 것이라는 점에서 공통적인 메시지를 전달한다. AI는 단순한 도구가 아니라 인간의 사고와 창의성을 확장시키는 존재로 발전하고 있으며, 기업들은 AI를 활용해 더 개인화된 서비스를 제공하거나 혁신적인 제품을 개발하게 될 것이다.  AI는 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 각 산업의 디지털 전환을 가속화할 것으로 예상된다. 우리는 AI와 함께 어떻게 살아가고, AI를 어떻게 활용할 지를 고민해야 할 시점에 와 있다. 이와 함께 AI의 발전에 따른 윤리적 문제와 인간의 정체성에 대한 논의도 반드시 필요하다.  결국, AI는 우리의 삶을 편리하게 만들어 줄 뿐만 아니라, 그에 따른 새로운 사회적, 철학적 질문을 던지게 될 것이다. 우리는 그 질문에 대해 진지하게 고민해야 할 때가 왔다.  “기계는 우리를 더욱 인간답게 만든다. 그것은 우리가 어떤 존재가 되고 싶은지 끝없이 물음을 던지기 때문이다.”  - 셰리 터클(Sherry Turkle), MIT 교수, 사회심리학자   그림 1. 세 권의 AI 책으로부터 본 AI 트렌드 2025(Map by 류용효)  (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   AI 트렌드 맵 최근 읽은 세 권의 책을 모두 서평 맵으로 만들어 보았다. 그리고 그 연결 고리를 찾는 중이다. AI의 철학적 의미와 기술적 의미, 그리고 AI의 비즈니스 의미를 찾아보는 것이다. 그래서 AI에 대한 이 해와 스킬을 가지는 것이 2025년을 적절히 준비하는 마음가짐일 것이다.    ■ 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)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-11-04
[칼럼] 스마트 혁신 엔지니어링
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   거의 1년 동안 생각해 봤던 엔지니어링 프레임워크를 완성했다. 그 이름은 ‘스마트 혁신 엔지니어링(smart innovation engineering)’이다. 스마트 혁신 엔지니어링은 간단하게 말해서 디지털 엔지니어링과 챗GPT(ChatGPT)와 혁신경영(innovation management)의 결합이라고 할 수 있다. 최근에 혁신 경영 ISO 56001이 완성됐다. 2024년 5월호 칼럼에 소개한 ‘디지털 엔지니어링 프레임워크’도 1년 동안 만들어 봤다. 이것을 연결하고 부족한 부분을 채워 줄 수 있는 것이 인공지능인 챗GPT이다. 챗GPT는 언어 모듈이기 때문에, 제품 개발이나 엔지니어링에 있어서 문서 작성이나 아이디어 등 다양하게 사용할 수 있다.  스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 프레임워크    <그림 1>을 사용하면 가운데 엔티티(entity)가 있다. 엔티티는 구체적인 제품(product)일 수도 있고 특정한 서비스(service)일 수도 있다. 예를 들어서, 자동차나 항공기가 올 수도 있고 어떤 디지털 제품이 올 수도 있다. 그리고 그 엔티티는 디지털 제품 개발 모델에서 어떤 특정 가치(value)를 지정할 수 있다. 예를 들어서 요구사항(requirement), 필요성(needs), 검증(verification), 특정 기술(technology)도 사용할 수 있다. 이런 것은 특정 가치를 나타낼 수 있다. 오늘은 그 특정 가치 중에서 혁신을 집어넣을 수 있다. 이것은 제품 개발에서 혁신(innovation)이라는 가치를 입력하는 것이다. 특히 최근에 표준화된 혁신 경영의 프로세스를 입력해 봤다. 이 가치는 추후에 다양한 관심 가치로 입력할 수 있다.    그림 2. 스마트 혁신 엔지니어링   <그림 3>은 ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델에 대한 것이다. 조직의 상황(조항 4)은 혁신 방향을 설정하는 데에 중요한 외부 및 내부 요인, 문화, 환경, 협업 등을 포함하며, 리더십(조항 5)은 혁신에 대한 헌신, 비전, 전략 및 정책을 통해 혁신 시스템의 방향을 제시한다. 기획(조항 6)은 혁신 목표 설정 및 위험 관리, 자원 할당 등 필요한 조치를 결정하는 단계이다. 지원(조항 7)은 혁신을 가능하게 하는 자원, 역량, 인프라 등을 포함하며, 운영(조항 8)은 기회 식별, 개념 창출, 개념 검증, 솔루션 개발 및 배포와 같은 활동으로 나뉜다. 성과 평가(조항 9)는 혁신 프로 세스의 효율성을 모니터링하고, 개선(조항 10)은 성과 평가 후 시스템을 지속적으로 발전시키는 단계이다. 이 모델은 PDCA(Plan - Do - Check - Act) 사이클에 따라 운영되며, 기회와 혁신 가 치를 중점으로 두고 조직의 전략과 결합되어 지속 가능한 혁신을 보장한다.    그림 3. ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델(출처 : ISO 56002)   챗GPT에게 이 프로세스를 스마트폰에 적용하는 예시로 질문했는데, 다음과 같은 답변을 도출했다.  “ISO 56002 혁신 관리 시스템을 기반으로 스마트폰 신제품 개발 과정에 적용할 수 있는 예시는 다음과 같습니다. 조직은 먼저 시장과 내부 환경을 분석해 고객이 선호하는 기능과 조직의 역량을 파악합니다.(조항 4) 리더십은 ‘고객 중심의 스마트폰 혁신’이라는 비전을 설정하고, 개발 목표와 협업 정책을 수립합니다.(조항 5) 기획 단계에서는 12개월 내 출시와 시장 점유율 목표를 설정하며, 위험 요소를 사전에 분석합니다.(조항 6) 지원 단계에서는 R&D 팀에 필요한 자원과 교육을 제공하여 역량을 강화합니다.(조항 7) 운영 단계에서는 고객 피드백을 바탕으로 새로운 스마트폰 기능을 기획하고, 개념을 검증한 후 제품을 설계하여 양산 준비를 마칩니다.(조항 8) 출시 후 성과를 평가하여 판매량, 고객 만족도 등을 분석하고(조항 9), 이를 토대로 차기 제품 개선 방안을 마련하여 지속적인 혁신을 추진합니다.(조항 10) ISO 56002는 이렇게 신제품 개발의 전 과정에서 체계적인 관리와 지속적인 개선을 통해 혁신을 달성하도록 지원합니다.” 스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    데이터 기반 의사결정  스마트 혁신 엔지니어링은 데이터를 중심으로 한 의사결정을 강조한다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 이를 통해 조직의 의사결정을 최적화하여, 더 정확하고 신속한 대응이 가능하도록 한다. 이는 리스크를 줄이고 기회를 포착하는데 도움을 준다.    AI와 자동화 활용  AI는 반복적인 작업을 자동화하거나 복잡한 문제에 대한 솔루션을 빠르게 제시함으로써 자원을 효율적으로 활용하게 한다. 이를 통해 조직은 고부가가치 작업에 집중할 수 있고, 전체적인 생산 성과 효율성을 향상시킬 수 있다.    지속적인 혁신과 개선  스마트 혁신 엔지니어링은 디지털 환경에서 지속적인 개선을 촉진한다. AI와 데이터를 활용해 실시간으로 성과를 모니터링하고, 이를 통해 지속적으로 제품과 서비스를 발전시킨다. 품질 개선, 유지 보수 예측, 성능 최적화 등을 자동화하여 경쟁력을 유지할 수 있다.    협업과 지식 공유  이 접근 방식은 팀 간의 원활한 협업을 강화하고, 지식을 빠르게 공유할 수 있도록 도와준다. AI 기반 도구들은 의사소통을 촉진하고, 프로젝트 관리와 문제 해결에 필요한 정보를 실시간으로 제공 한다. 이러한 협업은 혁신적인 아이디어의 실행을 가속화하는데 기여한다.    리스크 관리와 예방  스마트 혁신 엔지니어링은 AI를 통해 잠재적인 리스크를 사전에 예측하고 대비책을 마련할 수 있도록 돕는다. 프로젝트 중 발생할 수 있는 기술적 문제나 일정 지연 등의 리스크를 신속하게 파악하고, 이를 통해 프로젝트 성공 가능성을 높인다.    고객 중심 혁신  고객의 요구와 피드백을 실시간으로 반영하여 제품과 서비스를 개선한다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 시장에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있다. AI와 데이터를 통해 고객의 니즈를 빠르게 파악 하고, 제품 개선 방향을 설정할 수 있다.  결론적으로 엔티티에 이노베이션 같은 가치를 ISO 56002 표준에 입력했을 때, 그리고 이것을 스마트폰을 개발을 하는 혁신 프로세스로 관리할 때 사용할 수 있다. 특히 챗GPT를 이용하면 다 양한 효과를 포괄적으로 얻을 수 있다. 여기서 이노베이션뿐만 아니라 특정 기술이나 어떤 패러다임을 적용할 수도 있다. 다음에는 혁신 대신 모듈러 설계 패러다임을 적용해 볼 예정이다.    ■ 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.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-11-04
CAD&Graphics 2024년 11월호 목차
  INFOWORLD   Editorial 17 가을이다, 책과 함께 떠나보자   Case Study 18  자전거 개발의 혁신을 추구하는 피나렐로 금속 3D 프린팅으로 부품 경량화와 고난도 설계 달성 20 부동산 시장에 변화를 일으키고 있는 베로 디지털 트윈으로 부동산 개발부터 관리까지 시각화   Focus 23 코리아 그래픽스 2024, 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 소개 28 헥사곤 ALI, “디지털 혁신의 핵심은 데이터의 가치 확장” 30 SAP, “비즈니스 혁신 위한 AI의 가능성 더욱 넓힌다” 32 시놀로지, 기업 시장 겨냥한 스토리지 및 백업 설루션으로 국내 시장 성장세 강화 34 유니티, “산업 분야의 실시간 3D 및 디지털 트윈 구축과 활용 지원 확대”   New Products 37 동역학 솔버 기능 강화 및 툴킷 개선 리커다인 2025 40 제품 개발 가속화하는 3D 설계/엔지니어링 애플리케이션 솔리드웍스 2025 42 AI 적용한 전기 CAD 솔루션 일렉트릭스 AI 44 초고속∙대형 포맷의 SLA 3D 프린터 폼 4L 46 차세대 기업용 PC를 위한 AI 프로세서 라이젠 AI 프로 300 시리즈 58 이달의 신제품   On Air 48 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 새로운 트렌드, 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화 49 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 전기/전장 부문 DX의 장애 요소와 해결 방안 제시 50 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략   Column 51 책에서 얻은 것 No.23 / 류용효 AI 트렌드 2025 : 세 권의 책을 통해 본 미래 전망 54 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 스마트 혁신 엔지니어링   60 New Books 62 News   Directory 131 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 대규모 언어 모델의 핵심 개념인 토큰, 임베딩과 모델 파인튜닝에 대해 74 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (11) / 최영석 캐디안 2024 SE 자료실의 리스프 소개 118 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (7) / 천벼리 아레스 캐드 2025의 실시간 협업   Visualization 78 기업용 AR 및 VR의 놀라운 효과 / 유니티 코리아 산업 분야에서 혼합현실을 통해 측정 가능한 결과를 도출하는 방법   Reverse Engineering 84 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (11) / 유우식 도자기 데이터베이스   Analysis 95 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 정준영 ASME BPVC, Section-VIII, Division-2, 5.4 항에 근거한 좌굴 해석 108 산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (6) / 이아라 모드심을 통한 자동차 B-필러 개념 설계 적용방안 검토 114 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (15) / 나인플러스IT 터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅰ 121 화제가 되고 있는 모델 기반 개발을 함께 배우기 / 오재응 모델 기반 개발의 이점과 진행 과정에서의 해결 과제   Mechanical 102 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (6) / 박수민 크레오 파라메트릭 11의 인터페이스 개선사항   PLM 127 영업 성공 리더십 – 솔루션/가치 영업 활동 프로세스 (2) / 홍승철 솔루션을 ‘소울루션’으로 : B2B 솔루션/가치 영업 활동 프로세스       캐드앤그래픽스 2024년 11월호 목차 - 생성형 AI와 3D 기술이 이끄는 디자인 혁신 비전 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2024-10-28
LLM RAG의 핵심 기술, 벡터 데이터베이스 크로마 분석
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 대규모 언어 모델(LLM : Large Language Model)의 검색증강생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 구현 시 핵심 기술인 임베딩 벡터 데이터베이스로 유명한 크로마(Chroma)의 핵심 구조를 간략히 분석한다. RAG는 생성형 AI의 환각현상을 줄여 전문가적인 정보를 생성하는 데에 도움을 준다.  크로마의 동작 방식을 이해하면 LLM 기술 개발 시 이해도와 응용력을 높일 수 있다. 참고로, 벡터 베이터베이스는 다양하게 있으나 크로마는 사용하기 쉽고 오픈되어 있어 현재 많이 활용되고 있다.   ■ 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   그림 1. 벡터 데이터베이스의 종류   크로마는 AI 지원 오픈소스 벡터 베이터베이스로, RAG를 처리할 때 필수로 사용되는 데이터베이스 중 하나이다. 크로마를 이용해 LLM 기반의 다양한 앱(지식 서비스 등)을 개발할 수 있다. 예를 들어, 각종 건설 규정, BIM 관련 지침 등을 요약하고 설명해주는 전문가 시스템을 개발할 때 사용할 수 있다.   그림 2   크로마는 임베딩 벡터를 메타데이터와 함께 저장하고, 질의를 통해 해당 임베딩 도큐먼트를 검색할 수 있다. 크로마는 독립적인 서버로서 동작할 수 있다.   설치 및 사용 윈도우 명령창이나 터미널을 실행한다. 크로마 설치를 위해 다음과 같이 터미널에 명령을 입력한다.    pip install chromadb   벡터 데이터베이스에 저장되는 단위는 다음과 같다.    collection = client.create_collectoin(name='test', embedding_function=emb_fn) collection.add(    embeddings=[       [1.1, 2.3, 3.2],       [4.5, 6.9, 4.4],       [1.1, 2.3, 3.2]    ],    metadatas=[       {"uri": "img1.png", "style": "style1"},       {"uri": "img2.png", "style": "style2"},       {"uri": "img3.png", "style": "style1"}    ],    documents=["doc1", "doc2", "doc3"],    ids=["id1", "id2", "id3"], )   여기에서 보는 것과 같이, 벡터 좌표계에 위치할 임베딩 벡터, 벡터에 매달아 놓을 메타데이터와 도큐먼트, ID를 하나의 컬랙션 단위로 저장한다. 이를 통해 벡터 간 유사도, 거리 등을 계산해 원하는 도큐먼트, 메타데이터 등을 얻을 수 있다. 이 때 임베딩 벡터는 미리 학습된 임베딩 모델을 사용할 수 있다.  질의해서 원하는 벡터를 얻으려면 벡터 공간에서 거리 계산이 필수적이다. 이 때 사용하는 함수는 <그림 3>과 같다.    그림 3   컬렉션에 벡터 추가와 질의는 다음과 같다.    collection.add(    documents=["doc1", "doc2", "doc3", ...],    embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4], [1.1, 2.3, 3.2], ...],    metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}, ...],    ids=["id1", "id2", "id3", ...] ) collection.query(    query_texts=["doc10", "thus spake zarathustra", ...],    n_results=10,    where={"metadata_field": "is_equal_to_this"},    where_document={"$contains":"search_string"} )   여기서, where의 metadata_field를 이용해 다음과 같은 조건 비교 연산이 가능하다.   $eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte   그리고, 논리 연산자인 $and, $or를 지원한다. 크로마는 향후 워크플로, 가시화, 질의 계획, 분석 기능을 준비하고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-10-07
[칼럼] 디지털 디톡스에서 디지털 안식년까지, 인간의 조건
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   올해는 내가 컴퓨터를 시작한 지 50년이 되어 가는 해이다. 처음 접한 컴퓨터는 대학교에 설치된 IBM의 메인프레임이었다. 또한 2008년 3월에 시작한 이 칼럼이 200번째를 맞기도 했다.  인생이란 짧고 빠르게 지나간다. 매일 반복되는 일상도 생존에 필요하지만, 어떤 목표나 마일스톤이 없다면 인생의 후반은 허무하게도 느껴진다. 우리의 뇌는 일상을 기억하지 않는다. 남의 지식을 설명하는데 대부분의 인생을 소비한다. 책을 쓰거나 자신의 생각을 정리할 때에는 나의 것이 별로 없다는 것을 깨닫는다. 새로운 인공지능 시대에 나의 인생 마일스톤과 목표를 다시 정립해 본다.   10년 전인 2014년에 ‘인간의 여섯 가지 조건’에 대해서 쓴 적이 있다. 이제 디지털 시대를 맞아 인간의 여섯 가지 조건을 다시 작성해 봤다.   그림 1. 인간의 여섯 가지 조건   첫 번째 조건은 삶의 의미를 찾고, 의미 있는 삶을 추구하는 것이다. 자신의 정체성을 가지고 어떠한 고난에도 쉽게 무너지지 않는다. 인생을 살아오면서 인간이 얼마나 나약한 존재이고, 우리의 인생이 얼마나 깨지기 쉬운 것인지를 깨닫는다. 빅토르 프랑클 박사의 ‘삶은 의미를 찾아서 (Man’s Search for Meaning)’ 라는 책을 읽으먼서 많은 것을 얻었던 것 같다. 특히 디지털 시대의 지나치게 많은 디지털 정보 속에서 인간의 막연한 불안감과 타인과 비교하면서 오는 공허감에는 자신만의 삶의 의미를 찾는 것이 가장 중요하다.  두 번째 조건은 논리적 문제 해결 능력을 갖는 것이다. 자신을 지식으로 장식하지 말고, 논리학과 수학을 공부하고 과학적인 사실에 근거한 논리적 분석으로 문제를 해결해서 생존력을 가진다. 사실 인간은 이성적이기 보다는 감정적이다. 특히 인공지능 시대에서 논리적인 조건은 핵심 경쟁력일 수 있다. 대니얼 카너먼의 저서인 ‘생각에 관한(Thinking, Fast and Slow)’을 반드시 읽어 볼 필요가 있다. 세 번째 조건은 예술에 대한 심미안을 갖는 것이다. 항상 자신의 주변에 유형적, 무형적 아름다움을 볼 수 있는 안목을 가진다. 예술은 지식이 아니라 느낌이므로 직접 참여해야 한다. 예술은 인간이 누릴 수 있는 가장 높은 보상일 수 있다. 예술의 현실 세계의 경험은 디지털 복제와 인공지능 시대에 자신만의 창조성을 유지할 수 있다.   네 번째 조건은 작문(글쓰기)과 외국어 번역 능력을 갖는 것이다. 글을 쓰는 것은 우리의 생각을 완성하는 것이고, 외국어를 공부하는 것은 나의 사고의 방에 창문을 만드는 것이다. 글쓰기는 내가 나 자신을 만나고 그것은 짧은 우리 인생에 나의 흔적을 영원히 남기는 작업이다. 지난 일 년간 이외수 작가의 ‘글쓰기의 공중부양’이란 책을 지속적으로 읽으면서 글과 단어, 단어 채집, 속성 찾기, 본성 찾기 등을 실행하고 있다. 특히 챗GPT(ChatGPT)의 시대에 자신만의 문학적 작문 능력은 반드시 필요하다.  다섯 번째 조건은 건강, 일, 운동, 공부, 음식, 기록 등에 좋은 습관을 갖는 것이다. 일상의 좋은 습관은 좋은 인생을 만든다. 사회적으로 성공한 인생보다는 좋은 인생을 살고 싶다. 이런 좋은 습관은 디지털 현실이 아닌 물리적 현실의 실행이다. 아무리 디지털 기술이 발전해도 우리의 물리적의 현실은 가장 중요한 인생이다. 마지막으로 여섯 번째 조건은 삶의 균형 감각을 갖는 것이다. 삶의 균형 감각을 갖는다는 것은 어떠한 정신적, 물리적, 생리적 중독으로부터 자유롭다는 것이다. 인간은 육체적으로 나약한 존재이다. 지속적으로 이런 것에 대해서 의존과 중독의 유혹이 온다. 그래서 가장 중요한 것은 삶의 균형 감각이다. 그것은 자신의 정체성과 독서와 배움 그리고 사색으로 가능하다. 삶의 균형 감각이 행복을 준다. 어떤 사회적 성공이나 부, 지위나 스펙이 가져다주지 않는다. 인생은 무엇을 얻으면 반드시 다른 무엇을 지불해야 한 것이므로 이런 균형이 필요하다. 특히 디지털과 현실에 대한 삶의 균형이 새로운 도전이 되고 있다. 최근에 디지털 엔지니어링과 디지털 트윈 등을 정리하면서, 디지털 지식에 대해서 많은 독서와 정리를 하였다. 그러나 ‘1일 1개 버리기’라는 책을 우연히 읽으면서 내가 가장 필요한 것은 더 많은 지식이나 자료 수집이 아니라 버리는 것이 아닐까 생각해 봤다. 저자는 “소유하고 있는 것을 내려놓아야 소중한 것을 얻을 수 있다”고 한다. 우리가 어떤 것을 못 버리는 이유는 세 가지이다. 그것은 과거의 추억을 포함하고 있거나, 그것이 미래에 사용될 지도 모른다는 생각, 그리고 현재에 버릴 용기가 없다는 것이다.  현대인에게 너무 많은 물건과 만남, 관계, 정보로 인하여 정말 무엇이 소중한지 모르게 되었다. 시작은 하루에 아주 작은 것을 매일 버리지만, 궁극적으로는 너무 많은 사회적 관계와 정보에서 오는 정신적 불안감, 열등감, 공허감 등 마음의 짐을 버리는 것이다. 정말 오랫동안 매일 사용하던 페이스북을 끊어버렸다. 2주간은 너무 궁금했지만 이제는 나의 스마트폰과 PC에서 앱을 완전히 지웠다.  올해의 나의 마일스톤은 디지털 디톡스에서 시작해서 디지털 안식년을 가지는 것이고, 최종적으로는 디지털 중독에서 삶의 균형 감각을 찾는 것이다. 시작은 쉽지 않다. 중독에서 벗어나는 것은 인간의 뇌의 약점인 편행에서 벗어나는 것이다. 지난 두 달 동안 매일 버리면서 정말로 무엇이 소중한지를 깨닫고 있다. 그리고 디지털과 현실 세계의 균형 감각이 무엇보다도 삶의 의미에서 중요하다는 것을 실천하고 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.
작성일 : 2024-10-04