델 테크놀로지스의 국내 총판인 다올티에스는 한국 델 테크놀로지스 본사 18층 데이터센터에 ‘델 AI 팩토리 PoC 센터’를 구축하고, 본격적으로 운영을 시작한다고 밝혔다. 이를 통해 국내 기업들은 델 AI 팩토리 PoC 센터를 활용, 생성형 AI 솔루션을 비롯한 다양한 AI 솔루션을 무상으로 테스트할 수 있다. 최근 국내 기업들은 AI를 통하여 비즈니스 환경을 개선하기 위해 많은 투자를 하고 있다. 다올티에스는 델 AI 팩토리 PoC센터를 통해 AI 시스템을 적절히 활용 못하는 기업은 물론 새롭게 도입을 고려하는 기업을 대상으로 AI 도입에 필요한 전략 수립, PoC 테스트, 플랫폼 구축 및 확장에 걸쳐 최적화된 테스트 환경을 제공할 계획이다. 다올티에스는 엔비디아 인증 솔루션 공급업체이자 AI 풀스텍 통합 서비스 전문 기업인 메이머스트와 함께 델 AI 팩토리 PoC 센터를 구축했다. 델 테크놀로지스가 2023년 출시한 AI 전용 서버인 델 파워엣지(PowerEdge) XE9680 및 XE8640과 엔비디아의 인피니밴드 스위치 및 풀 스택의 소프트웨어가 함께 설치되어 AI 솔루션 테스트에 필요한 성능과 환경을 제공하고 있다., 다올티에스는 현재 협력 중인 다양한 국내 AI 솔루션 업체들에게 다양한 AI 솔루션을 테스트할 수 있도록 지원하고 있다.     다올티에스는 델 AI 팩토리 PoC센터의 구성 장비들을 주기적으로 업그레이드하는 한편, 향후 AI 워크스테이션과 AI PC 등을 추가하여 AI 솔루션 개발 업체들과 함께 다양한 고객의 요구사항에 맞는 인프라와 솔루션을 원스톱으로 제공하는 복합적인 데모센터로 발전시킴으로써, AI 도입의 장벽을 지속적으로 낮춘다는 방침이다. 다올티에스의 홍정화 사장은 “델 AI 팩토리 PoC 센터가 국내 AI솔루션 업체들은 물론 AI 도입을 검토하는 고객들의 성공적인 AI 여정을 위한 훌륭한 디딤돌이 될 것으로 기대한다”면서, “다올티에스는 국내 AI 시장 발전과 파트너의 성공을 위해 지속적인 투자를 아끼지 않을 것”이라고 전했다.

알테어가 지난 8월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024(ATC 2024)’를 진행했다고 밝혔다. 올해로 22회를 맞이한 ATC 2024는 ‘가능성의 과학(The Science of Possibility)’을 주제로 LG전자, 삼성전자, 현대자동차, HD현대중공업, LS전선, 한국항공우주산업, 롯데중앙연구소 등 여러 산업 분야에서 국내 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더 1000여 명이 모여 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술을 공유하고 논의했다. 기조연설에서는 각 산업별 고객사의 성공사례와 기술 시연 및 데모 체험 등이 공개되었으며 ▲시뮬레이션 ▲인공지능 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 인공지능 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전동화 ▲기업 솔루션 ▲유체 역학 ▲다중 물리학 등 총 8개 트랙에서 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화를 추구하는 기술과 방법론이 다양한 세션으로 소개되었다. 알테어의 스테파니 버크너(Stephanie Buckner) 최고운영책임자(COO)는 기조연설에서 “알테어는 디지털 혁신의 최전선에서 오늘날 산업이 직면한 복잡한 과제를 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 선보이고 있다”면서, “인공지능, 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅 등의 기술이 통합되고 이러한 혁신들이 산업 전반에 걸쳐 효율성을 극대화함으로써, 알테어는 고객에게 미래 지향적이고 더 나은 가치를 제공할 것”이라고 말했다.     LG전자에서 전장 사업을 담당하는 VS사업본부의 김용연 팀장은 알테어와 LG전자가 공동으로 개발한 ‘알테어 옵티스트럭트(OptiStruct) 기반 다물리 누적 손상 해석기법’을 발표했다. 김용연 팀장은 “자동차 부품의 높은 신뢰성을 확보하기 위해 충격, 온도, 진동 등 다양한 환경에서의 실험이 필요하지만, 이를 CAE로 종합해 구현하는 것은 여전히 어려운 과제”라면서, “LG전자와 알테어는 이러한 문제를 해결하기 위해 다물리 기반의 단일 모델(one model), 단일 해석기(one solver)를 개발하여, 다양한 물리 현상을 단일 모델에서 포괄적으로 고려함으로써 개발 과정의 정확도와 효율성을 향상시켰다”고 소개했다. 이어서 서강대학교 경제대학원 인공지능경제 교수이자 시멘틱그래프의 황문기 대표가 ‘알테어 래피드마이너 젠(Gen) AI 솔루션과 지식그래프(Knowledge Graph)를 통합한 대규모 언어 모델(LLM) 서비스와 구현 방안’에 대해 발표했다. 황문기 대표는 “기업들이 중요한 애플리케이션에 AI 기술을 도입하려고 하지만, LLM의 예측 불가능성과 설명이 어려운 블랙박스 특성으로 인해 환각 문제가 발생할 수 있다”면서, “이를 해결하기 위해 알테어는 젠 AI와 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 결합한 솔루션을 제공하여 LLM과 애플리케이션을 통합하고, 지식그래프를 활용해 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축함으로써 환각을 제거하고 응답 품질을 개선한다”고 전했다. 롯데중앙연구소는 국내 식품업계 최초로 시뮬레이션 기술을 도입해 제조 공정의 문제를 사전에 예방하고 효율성과 품질을 높였다. 롯데중앙연구소 공정기술팀은 “가상 환경에서 제조 공정을 테스트해 실제 생산 과정의 오류를 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있었다”면서, “이를 통해 더욱 안전하고 품질 높은 식품을 제공할 수 있게 되었으며, 앞으로도 지속적인 연구와 개발을 통해 추가적인 성과를 이끌어낼 계획”이라고 설명했다. 한국알테어의 김도하 지사장은 환영사에서 “알테어 테크놀로지 콘퍼런스는 매년 혁신적인 기술과 아이디어를 공유하며 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 모색하는 중요한 플랫폼으로 자리매김해 왔다”면서, “이번 주제인 ‘가능성의 과학’은 알테어의 핵심 가치인 혁신과 도전 정신을 잘 반영하고 있다고 생각하며, 콘퍼런스를 통해 새로운 인사이트를 얻고 알테어와 함께 다양한 기술적 도전 과제들을 해결하고 성장해 나갈 수 있기를 기대한다”고 전했다.

오토캐드를 평소에 사용하면서 알게 된 꿀팁과 노하우가 있으세요?? 사용자 여러분의 인사이트를 나누고, 멋진 상품도 받아갈 수 있는 콘테스트가 진행됩니다  자세한 사항은 하기 링크 및 포스터를 참고하세요!  Autodesk 한국어 커뮤니티 (클릭하세요) 오토캐드 - 한국어 포럼 (클릭하세요)          여러분의 많은 관심과 참여를 기대합니다!      참가 대상​ 오토캐드 제품군 사용자 누구나 (LT, WEB Ok)​ (한 사람이 여러 개의 팁을 제출할 수 있습니다. 단, 중복 수상은 불가능 합니다. ) ​   참여 방법​ 나만 알기 아까운 오토캐드 사용법을 소개하는 프로그램 화면을 녹화하기​ 오토데스크 한국어 커뮤니티의 오토캐드 포럼에 게시글 작성 오토캐드 - 한국어 포럼​ “오토캐드 꿀팁 콘테스트_소개말”로 제목 작성 ("소개말"에는 여러분이 전달하고 싶은 메시지 작성)​ 영상 업로드 및 내용에 간단한 설명 적으면 참여 완료!​ ​ 영상 형식​ 컴퓨터 화면을 녹화한 영상 (핸드폰으로 모니터 촬영 X)​ 5분이내 영상 (파일형식: mp4, avi)​ ​ 진행 일정 & 결과 발표​ [9월 29일] 23:30 콘테스트 영상 제출 마감​ [10월 7일]​ 참가상 30명과 TOP10 발표​ [10월 7일 - 31일] TOP10 선정된 작품은 오토데스크 유튜브에 동시 업로드​                              대중 평가: 게시 기간의 유튜브 조회수,좋아요,댓글로 최종 순위 선정​ ​[11월  1일]​ TOP3 결과 발표 (한국어 커뮤니티 오토캐드 포럼) ​​[11월 20일]​ 한국어 커뮤니티 3rd MeetUP에서 TOP3 시상 진행 (불참시 택배로 상품 배송) ​ 확인 사항 진행의 자세한 사항은 오토데스크 커뮤니티에서 확인 가능합니다.​ 선정자에게는 오토데스크 커뮤니티의 메시지로 개별 연락을 드립니다. (커뮤니티 오른쪽 상단의 편지 모양!)​ 제출된 영상은 오토데스크에서 홍보 목적으로 사용 및 재가공 할 수 있으며, 콘테스트 참여시 이에 동의한 것으로 간주합니다. (영상 출처 공개)   시상 1등 (1명) : PlayStation5​ 2등 (1명) : Beats Fit Pro​ 3등 (1명) : 신세계 상품권 (10만원)​ TOP 10 (10명) : 교촌 허니콤보 웨지 감자​ 참가상 (30명) : 스타벅스 아메리카노 + 케이크 쿠폰   감사합니다.  

슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI)가 슈퍼클러스터 포트폴리오에 엔비디아 옴니버스 플랫폼용 플러그 앤 플레이 AI 인프라 솔루션을 새롭게 추가했다. 새로운 슈퍼클러스터 솔루션은 엔터프라이즈 규모에서 고성능 생성형 AI 기반 3D 워크플로를 제공한다. 또한 최신 슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템을 탑재했으며, 기업이 워크로드 증가에 따라 쉽게 확장할 수 있도록 지원한다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터를 출시하며 애플리케이션 최적화 AI 랙 솔루션 제품군을 확장했다. 다양한 전문가들이 제품 디자인부터 산업 디지털 트윈에 이르기까지 다양한 용도로 사용 가능한 컴퓨팅 집약적인 3D 워크플로에 의존하고 있다. 생성형 AI는 기존 3D 워크플로를 향상시키면서 새로운 애플리케이션 시대를 맞이하고 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 3D 및 AI의 다중 워크로드 요구사항에 맞춰 확장 가능한 인프라 구축을 간소화한다.     슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템은 클러스터 컴퓨팅 성능의 기본 빌딩 블록 역할을 한다. 각 시스템 노드는 최신 엔비디아 PCIe GPU를 최대 8개까지 탑재함으로써 높은 수준의 3D 성능을 제공하며 텐서 코어 및 트렌스포머 엔진을 통해 생성형 AI 성능을 지원한다. 시스템은 공기 흐름이 원활한 섀시 내에서 2700W 티타늄 레벨 PSU 4개로 구동되며, 고사용 시나리오에서도 안정성을 보장한다. 시스템당 최대 4개의 엔비디아 블루필드-3 SuperNIC 또는 4개의 엔비디아 커넥트X-7 NIC를 탑재해 400Gb/s의 네트워킹 속도와 함께 높은 확장성 및 보안성을 제공한다. 슈퍼마이크로의 4U PCIe GPU 시스템은 성능, 안정성, 확장성, 그리고 보안에 대한 검증 프로세스를 거쳤으며, 엔비디아의 인증을 받아 엔비디아 옴니버스를 활용한다. 기업은 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에서 전 세계에 구축된 오픈USD(OpenUSD) 생태계와 옴니버스 클라우드 API를 활용한 생성형 AI 기술을 비롯해 다양한 워크로드의 성능을 극대화할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 상호 연결된 인프라 솔루션으로 개발자, 아티스트, 엔지니어 등이 필요에 따라 최고 수준의 GPU 컴퓨팅에 액세스할 수 있도록 지원하며, 가상 GPU에 대한 원활한 액세스 또는 전체 시스템 노드에 대한 베어메탈 액세스를 제공한다. 또한, 400Gb/s 고성능 네트워크 패브릭은 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 플랫폼을 지원한다. 이로 인해 맞춤형 LLM(대규모 언어 모델)을 개발하는 기업은 시스템 노드 전반에 걸쳐 결합된 GPU 메모리 풀을 활용할 수 있으며, 이는 대규모 AI 모델 훈련에 필수이다. 슈퍼마이크로의 랙 솔루션은 4개의 GPU부터 256개의 GPU 스케일러블 유닛까지 다양하며, 모든 규모의 기업에 맞춰 추가로 확장할 수 있다. 고객은 L12 레벨에서 테스트를 거쳐 철저하게 검증된 플러그 앤 플레이 랙을 제공받으며, 첫날부터 바로 사용할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 고객의 요구 사항에 따라 다양한 크기와 옵션으로 구축될 수 있다. 시스템 노드는 시스템당 4개 또는 8개의 GPU를 탑재할 수 있다. 또, 배포 규모는 시스템 4개를 포함한 단일 랙부터 시스템 32개를 탑재한 5개의 랙까지 다양하다. 대규모 배포는 확장 가능한 장치를 통해 추가로 확대해 거의 모든 규모의 클러스터를 구축할 수 있다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 CEO는 “AI의 등장으로 기업은 하나의 패키지에 모든 기능이 결합된 컴퓨팅 인프라를 찾고 있다”면서, “슈퍼마이크로가 그동안 3D 그래픽 및 애플리케이션 가속을 위한 GPU 최적화 제품을 개발하며 업계를 선도해왔다면, 이제는 AI를 위한 제품을 개발하는 중”이라고 전했다. 또한 “슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 엔비디아 L40S PCIe GPU를 최대 256개까지 확장 가능하며 엔비디아 옴니버스를 위해 상호 연결된 4U PCIe GPU 엔비디아 인증 시스템을 갖췄다. 생성형 AI 통합을 비롯해 옴니버스 플랫폼 전반에서 높은 성능을 지원한다. 슈퍼마이크로의 옴니버스용 슈퍼클러스터 개발은 단순한 제품 제공이 아닌, 애플리케이션 개발과 혁신의 미래를 향한 교두보가 될 것"이라고 설명했다.

앤시스코리아가 산업과 엔지니어링 전반에 걸친 디지털 혁신을 촉진할 수 있는 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’를 발표했다. 새롭게 선보이는 앤시스 2024 R2는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품들에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 높은 성능과 기술을 제공한다. 유저는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다.     점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은, 보다 정확한 음향 시뮬레이션 의 테스트 상관관계를 제공하며 시뮬레이션 속도 개선을 통해, NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다. 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI에 대한 새로운 활용 사례를 꾸준히 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 향상시킨다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 엣지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 향상시킬 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은, 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC : RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다. 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션들도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나로, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타게팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 강화하면서 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 기하급수적으로 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족(Ansys Customer Excellence)팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”라고 말했다.

다쏘시스템과 아식스가 개개인의 발 모양에 맞춘 주문제작 삭라이너를 제공하는 신규 서비스를 테스트하기 위한 아식스 퍼스널라이제이션 스튜디오(ASICS Personalization Studio)를 프랑스 파리에 공동 개설했다. 초소형 생산시설인 아식스 퍼스널라이제이션 스튜디오는 모듈형 구조를 기반으로 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과 버추얼 트윈 기술을 아식스의 스포츠 기술과 결합했다. 이를 통해 다양한 사용자의 요구사항을 충족하는 신발 부품을 현장에서 맞춤제작한다. 아식스는 다쏘시스템의 모델링 및 시뮬레이션 기술을 기반으로 한 자사의 노하우를 활용해 3D익스피리언스 플랫폼에서 모델링하고 시뮬레이션한 개인 발 모양 데이터를 바탕으로 삭라이너 모양을 설계한다. 3D익스피리언스 플랫폼에서 설계한 제품을 고급 3D 프린팅 기술을 사용해 유연한 소재로 만든 두꺼운 격자 구조로 높은 통기성과 푹신함을 지닌 삭라이너를 제작한다. 발 부위에 따라 푹신한 정도를 조절해 긴장감을 줄이고 신체 회복을 돕는 동시에 운동 능력도 향상할 수 있다. 아식스는 광범위한 상업적 출시를 위한 시험 운영의 일환으로 실행 테스트를 수행하고 사용자 만족도를 모니터링할 계획이다. 2025년에는 추가 테스트를 위해 아식스 퍼스널라이제이션 스튜디오를 일본으로 이전하며, 향후 해당 기술을 삭라이너 외 다른 풋웨어 제품에도 적용하는 것을 고려하고 있다.     아식스의 토미나가 미츠유키(Mitsuyuki Tominaga) 대표이사 사장은 “아식스 퍼스널라이제이션 스튜디오 설립에 다쏘시스템과 협력해 기쁘다”라며 “이 파트너십으로 두 선도기업의 첨단 기술과 전문성을 활용해 모든 고객에게 최적의 가치를 제공하고, 개별 요구에 부응하는 제품으로 더 건강하고 행복한 삶을 영위하도록 지원하겠다”고 말했다. 다쏘시스템의 파스칼 달로즈(Pascal Daloz) CEO는 “다쏘시스템과 아식스는 건강과 웰빙을 향상하기 위한 혁신에 대한 노력과 의지를 함께 공유하고 있다”라며 “이번 파트너십은 소비자 경험을 우선시하는 제조에 대한 전체론적 접근방식을 잘 보여준다”라고 강조했다. 그는 이어 “이번 아식스와의 협업은 가상 세계가 21세기 경제를 촉진하는 모습을 보여준다“면서, “다쏘시스템의 버추얼 트윈은 과학을 기반으로 산업이 제품의 성능과 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 지속 가능한 비즈니스 모델을 발전시킬 수 있도록 한다”고 덧붙였다.

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 와이어드(WIRED)의 로렌 구드(Lauren Goode) 테크 담당 기자와 함께한 시그래프(SIGGRAPH) 2024 좌담회에서 AI가 가져올 미래를 조망했다. 이날 젠슨 황은 가속 컴퓨팅이 에너지 효율성을 크게 향상시키고 있는 가운데, 비주얼 컴퓨팅에 뿌리를 둔 생성형 AI 혁명이 인간의 창의력을 극대화하고 있다고 말했다. 지난 7월 28일(일)부터 8월 1일(목)까지(현지시간) 미국 덴버에서 열린 글로벌 최대 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스인 시그래라프는 앞으로의 미래를 논의할 수 있는 최적의 자리였다. 젠슨 황은 “모든 사람이 AI 어시스턴트를 갖게 될 것이다. 모든 회사, 회사 내 모든 직무에 AI 어시스턴트가 등장할 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 생성형 AI가 인간의 생산성을 증폭시키는 것처럼, 이를 지원하는 가속 컴퓨팅 기술은 컴퓨팅의 에너지 효율을 더 높일 수 있다고 말했다. 그는 “가속화된 컴퓨팅은 동일한 작업을 수행하면서도 20배, 50배의 에너지를 절약할 수 있도록 도와준다. 사회적으로 가장 먼저 해야 할 일은 모든 애플리케이션을 가속화하는 것이며, 이를 통해 전 세계에서 사용되는 에너지의 양을 줄일 수 있다”고 말했다.   이날 좌담회는 엔비디아(NVIDIA)가 시그라프에서 발표한 내용에 이어 진행됐다.  엔비디아는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD), 3D 모델링, 물리, 재료, 로보틱스, 산업용 디지털 트윈, 물리 AI 등 다양한 워크플로우에 적합한 새로운 NIM 마이크로서비스 제품군을 소개했다. 이러한 발전은 개발자의 역량을 강화하는 것을 목표로 하며, 특히 DGX 클라우드(DGX Cloud)에 허깅페이스(Hugging Face) 추론 서비스 기능을 통합하는 데 중점을 뒀다. 또한 셔터스톡(Shutterstock)은 생성형 3D 서비스를 출시했으며, 게티이미지(Getty Images)는 엔비디아 에디파이(Edify) 기술을 사용해 제품을 업그레이드했다. AI와 그래픽 분야에서 엔비디아는 물리 생성형 AI 애플리케이션을 위해 설계된 새로운 오픈USD NIM 마이크로서비스와 레퍼런스 워크플로우를 공개했다. 여기에는 로봇 시뮬레이션 등을 위한 새로운 NIM 마이크로서비스를 통해 휴머노이드 로보틱스 개발을 가속화하는 프로그램이 포함된다. 마지막으로, 세계 최대 광고 에이전시인 WPP는 코카콜라 컴퍼니(The Coca-Cola Company)에 옴니버스(Omniverse) 기반 생성형 AI를 활용해 브랜드 신뢰도를 높이고, 다양한 산업 분야에서 발전된 엔비디아 AI 기술의 실제 적용 사례를 선보이고 있다. 젠슨 황과 로렌 구드는 비주얼 컴퓨팅이 컴퓨터 게임부터 디지털 애니메이션, GPU 가속 컴퓨팅, 그리고 가장 최근에는 대규모 AI 팩토리에 의해 구동되는 생성형 AI에 이르기까지 모든 것을 탄생시킨 과정을 살펴보며 대화를 시작했다. 이러한 모든 기술 발전은 상호 보완적으로 이루어진다. 예를 들어 로보틱스는 차세대 휴머노이드 로봇에 적용하기 전에 AI를 훈련할 수 있는 고급 AI와 사실적인 가상 세계가 필요하다. 젠슨 황은 로보틱스에는 AI를 훈련하는 컴퓨터, 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 AI를 테스트하는 컴퓨터, 로봇 자체에 탑재된 컴퓨터 등 3대의 컴퓨터가 필요하다고 설명했다. 그는 “훨씬 적은 에너지로 날씨를 예측하려는 과학 컴퓨팅, 이미지를 생성하기 위한 크리에이터와의 협업과 증강, 산업 시각화를 위한 가상 장면 생성 등 거의 모든 산업이 이 기술의 영향을 받게 될 것이다. 로봇 자율 주행 자동차 역시 생성형 AI에 의해 혁신될 것”이라고 말했다. 마찬가지로 오픈USD 표준을 기반으로 구축된 엔비디아 옴니버스 시스템도 생성형 AI를 활용해 세계 최대 브랜드가 자산을 생성하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 옴니버스는 브랜드 자산을 수집할 수 있다. 따라서 이러한 시스템은 옴니버스에 있는 브랜드 자산을 가져와 신중하게 선별된 브랜드 효과를 수집하고 복제할 수 있다.   최종적으로 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 거대 언어 모델(large language model, LLM) 등 이러한 모든 시스템이 결합돼 사람들이 모든 종류의 디지털 시스템과 상호 작용할 수 있도록 돕는 디지털 휴먼의 탄생이 기대된다. 젠슨 황은 “새롭게 발표할 내용 중 하나는 회사의 모든 직무를 보강할 디지털 에이전트, 즉 디지털 AI의 개념이다”라고 말하고, “이를 사용하는 가장 중요한 사례 중 하나는 고객 서비스이다. 미래에도 여전히 사람이 담당하는 일이 있겠지만, AI가 그 역할을 보조하게 될 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 다른 새로운 도구들과 마찬가지로 AI가 인간의 생산성과 창의성을 증폭시킬 것이라는 기대감과 함께 “이 도구로 어떤 이야기를 만들어 낼 수 있을지 상상해보자”고 말했다. #시그라프 #시그래프 #엔비디아

XR 콘텐츠 개발 과정에서 발견한 가능성과 교훈   공간 컴퓨팅의 새로운 시대가 열리고 있다. 개발자는 강력한 XR(확장 현실) 툴과 유연한 워크플로를 사용하여 상호작용을 추가하고, 그래픽스를 확장하거나 축소하고, 프로토타입을 제작하며, 에디터 내에서 테스트할 수 있다. 유니티는 2024 유니티 게임 업계 보고서에서 밝힌 바와 같이 XR 게임에 대한 수요가 늘어날 것으로 예상하고 있으며, 보고서 작성에 도움을 제공한 많은 스튜디오 또한 이러한 전망에 동의한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   유니티의 시니어 애드보킷 앤토니아 포스터는 아울케미 랩스(Owlchemy Labs)의 CEO 앤드루 아이헤와 만나 공간 컴퓨팅의 미래에 대한 전망과 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)용 앱 개발에 대한 실용적인 팁을 듣는 시간을 가졌다.   VR과 공간 컴퓨팅의 미래 앤토니아 포스터 : 미래에 대한 전망부터 이야기해 보겠다. VR과 공간 컴퓨팅의 미래를 어떻게 내다보고 있나?  앤드루 아이헤 : 우선 가장 큰 변화를 꼽자면, 도메인별 작업을 위한 일반적인 공간 컴퓨팅 환경으로 XR(확장현실) 기기를 사용하기 시작했다는 점이 있다. 애플 비전 프로 및 메타(Meta)의 운영체제 변화가 그러한 방향성을 선도하고 있다. 우리는 현재 매우 특수한 워크로드가 아닌 일반적인 워크로드에서 VR(가상현실)을 활용하는 패러다임의 변화를 적극적으로 수용하기 위해 노력하고 있다.  실제로 XR에서 작업하려면 어떻게 해야 할까? 우리는 기존 작업을 공간 환경 내의 동일한 패러다임으로 이전하려는 작업을 하고 있다. 아마 개발자들은 빠르게 적응할 것이며, 우리도 이러한 미디어의 범위와 깊이를 파악할 수 있을 것이다.  이 작업은 XR 기술의 유용성과 직관성을 발견할 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 이 업계에서 플랫폼은 이러한 지표 스펙트럼에 따라 분류되며, 채택 가능성이 가장 높은 플랫폼은 유용성과 직관성이 모두 높은 부류에 속한다. 우리는 VR을 통해 스마트폰과 PC, 스마트 TV처럼 매우 유용하고 직관적인 방향으로 발전해 나가고자 한다. 미래를 전망할 때 공간 컴퓨팅에 관한 아이디어는 VR을 더 유용하게 만드는 데 도움이 되지만, 아직은 실현 가능성을 더 높여야 할 필요가 있다. 어떻게 하면 될까? 플레이어가 가장 집중하는 플랫폼인 모바일에 맞춰 기본 입력 벡터를 변경해야 한다. 그런 다음 핸드 트래킹을 구현하고, 헤드셋의 무게를 줄이고, 광학 장치를 개선하여 사용성을 향상하는 데 집중해야 한다.   ▲ 아울케미 랩스의 직업 시뮬레이터(Job Simulator)   XR 기술 트렌드에 대한 전망 포스터 : 향후 몇 년 동안 XR에 영향을 줄 수 있는 다른 기술 트렌드는 무엇이라고 생각하는지?  아이헤 : 가우시안 스플래팅(gaussian splatting)이 인상적이다. 앞으로는 캡처와 애니메이션을 이해하는 수준이 더 높아질 것이라고 생각한다. 우리는 3차원 캡처와 관련하여 잘못된 문제를 해결했다. 공간과 카메라를 덮거나 광원 필드를 사용하면 된다고 생각했는데, 투명 가우시안(transparent gaussian)처럼 더 뛰어난 기술이 있다. 앞으로는 이 기술에 대한 연구와 최적화 방법을 찾는 데 많은 노력을 기울이게 될 것이다. AI도 큰 영향을 미치게 될 것 같다. 내가 기대하는 흥미로운 사용 사례 중 하나는 전체 프레임을 렌더링할 필요 없이 일부만 렌더링하는 것이다. 만약에 30% 정도만 렌더링하고 TPU(텐서 프로세싱 유닛)에 넘겨서 모든 이전 및 이후 데이터를 기반으로 나머지 부분을 채우도록 할 수 있다면 어떨까? 헤드셋에 탑재된 그래픽스 칩이 PC처럼 작동할 수 있을 것이다. 엔비디아 RTX에서 실제로 반사를 그렇게 구현한다는 점에서 이미 그러한 방향으로 나아가고 있다고 볼 수 있다.  또한 AI가 웨이트 페인팅의 공백을 메울 수도 있고, 생성형 AI가 트위닝(tweening)으로 가장 적합한 알고리즘을 대체할 수도 있다. 최적의 알고리즘에 구성 가능한 부분이 있고 각 부분 사이에 최적의 지점이 있다고 했을 때, 생성형 AI를 사용하여 중간에서 슬라이더를 움직이는 방식은 흥미롭고 유용하며 아티스트의 제어도 가능하다. 이러한 방식은 주요 포즈를 만드는 데 집중하고 트위닝에 시간을 낭비하고 싶지 않은 애니메이터에게 유용할 것이다. AI가 도와줄 것이며, 애니메이터는 결과물을 보고 정리하기만 하면 된다.   공간 컴퓨팅 개발자를 위한 조언 포스터 : XR 분야의 현재 트렌드를 바탕으로, 공간 컴퓨팅의 시대를 향해 나아가는 개발자에게 조언을 준다면? 아이헤 : 상호작용 디자인 관점에서 무언가와 상호작용하는 방식을 세분화해야 한다. 둥근 구멍에 네모난 못을 끼우느라 애쓰는 상황이 발생하면 안 된다. 개발자로서 곧바로 공간 컴퓨팅 분야에 뛰어들고 연구하고 싶겠지만, 나는 초보 개발자의 태도로 천천히 접근할 것을 권장한다. 시간을 충분히 들여 단계별로 올바른 기초를 구축하기를 바란다.  직업 시뮬레이터(Job Simulator)를 포팅할 때를 예로 들면, 우리는 먼저 운영체제 수준의 상호작용을 사용할 적절한 시점부터 고려했다. 비전 프로 버전에서는 스위프트UI(SwiftUI) 창을 띄울 때 핀치를 사용할 시점을 논의했다. 애플은 핀치의 사용 시점과 용도에 대해 매우 구체적인 가이드라인을 제공하기 때문에, 그 방식을 그대로 따랐다.  창과 상호작용하고 있지 않은 경우에는 3D 오브젝트와 상호작용하고 있는 것이다. 이때는 2D 모니터에서 보는 앱이라는 생각을 버리고 실제 오브젝트를 만드는 물리적인 제품 디자인처럼 생각해야 한다. 현실의 오브젝트 디자인 원칙을 따라 직관적인 방식으로 오브젝트를 디자인해야 한다는 말이다. 사용자 경험을 계속 테스트해야 한다는 점을 잊지 말고, 중요한 것은 현실의 공간에서 실제 사용자가 기기를 사용해 실제로 게임을 테스트할 때라는 사실을 염두에 두기를 바란다. 직접 해 보는 것이 중요하다. 핵심은 직접 기기를 들고 다른 사람과 상호작용해 보는 것이다. 시간을 충분히 투자하여 수정 작업을 진행하는 것이 좋다. 그리고 플랫폼에 따라 경험이 다르게 느껴질 수 있다. 사양이 다를 수도 있으므로 유연하게 대처해야 한다. 끝으로, VR의 특징이 탐색 방식에 있다는 점을 기억하기를 바란다. 우리 버전에서는 서랍이 닫혀 있는 책상에 앉아 서랍을 뒤지는 동작도 탐색에 포함된다. 각 오브젝트를 집어서 어떻게 작동하고 상호작용하는지 살펴보는 것도 흥미롭다. 플레이어가 이런 상호작용을 선호하는 주요 이유는 직접 사물을 집을 수 있고, 주변의 월드와 실제로 상호작용할 수 있으며, 월드가 어떤 느낌인지 확인해 볼 수 있기 때문이다. 멀리 떨어져 있거나 손에 쥐고 있지 않은 물건과는 상호작용하도록 구현하지 않는다.   ▲ 아울케미 랩스의 직업 시뮬레이터   포스터 : 공간 컴퓨팅에 관한 팁을 조금 더 세분화해서, 비전 프로용 게임을 개발하거나 포팅하려는 개발자에게는 어떤 조언을 해 줄 수 있는지? 작업 시뮬레이터를 포팅하며 이용 중인 유니티의 비전OS(visionOS) 지원에 대해서는 어떻게 생각하는지? 아이헤 : 우리는 유니티 및 애플과 긴밀하게 협력하며, 희망과 비전을 실현할 수 있는 최선의 방법을 찾기 위해 노력했다. 그 결과 직업 시뮬레이터를 비전 프로에서 매우 빨리 실행하게 되었고, iOS에서 빌드하는 작업과 유사하게 사용했다. 시간이 오래 걸렸던 작업은 완전한 몰입형 게임으로 만드는 일이었다. 유니티에서 함수를 호출해 원하는 출력을 애플 운영체제에 전달해야 했다. 그렇게 하기 전에는 평평한 창이 계속 나타났고, 창을 닫으면 게임이 종료되는 문제가 반복되었다.  우리는 완전한 몰입형 게임을 개발하는 중이었고, 일반적인 컴퓨팅 운영체제에서는 게임을 벗어난다는 개념이 생소했다. PC용으로 개발할 때는 플레이어가 X를 누르기만 하면 되기 때문에, 애플리케이션을 종료하는 두 번째 단계를 구현한 적이 없다. 메타 퀘스트(Quest)에 적용할 때도 게임은 실제로 실행 중이거나 그렇지 않은 두 가지 상태 중 하나였다. 그런데 비전 프로 기기에서는 게임이 백그라운드에서도 실행될 수 있었고, 따라서 애플리케이션을 실질적으로 종료하는 방법을 고안해야만 했다. 조언을 하자면, 항상 협조적이고 개방적인 태도를 유지할 필요가 있다. 지금 내가 겪는 병목 현상을 나중에 누군가가 해결해 줄 수도 있다. 당사자뿐만 아니라 커뮤니티 전체에 좋은 일이다. 우리는 토론 포럼에 활발하게 참여하고 있으며, 적극적으로 유니티에 지원을 요청하거나 유니티와 소통하고 있다. 이를 통해 커뮤니티의 다른 구성원에게도 도움이 되는 솔루션을 찾을 수 있다. 포럼에 버그 리포트를 제출하면서 비슷한 상황을 겪고 있는 다른 개발자들과 함께 작업하는 기회도 얻었다. 덕분에 학습 속도를 빠르게 높일 수 있었고, 개발에도 많은 도움을 받고 있다.   다음 프로젝트를 위한 교훈 포스터 : 마지막으로, 비전OS 개발과 관련해 얻은 교훈 중에서 다음 비전 프로 프로젝트에 적용할 수 있는 가장 가치 있는 교훈은 무엇인지? 아이헤 : 우리는 수년 동안 윈도우 PC와 안드로이드의 두 생태계에 있었다. 다른 애플 운영체제와 비슷한 점이 많은 비전OS용 앱 개발을 시작하며, 우리가 어떤 부분에서 잘못된 가정을 하고 잘못된 방식으로 운영체제에 의존했는지 알게 되었다. 더 잘할 수 있었던 부분도 알 수 있었다.  한 가지 더 명심해야 할 것은 페이스타임(Facetime)과 화면 공유로 디버깅 등을 비롯해 현재 겪고 있는 상황을 다른 사람에게 공유하는 기능의 가치이다. 애플리케이션이나 코드를 실행 중인 화면을 공유하면 다른 사람들이 상황을 정확하게 볼 수 있다. 다른 헤드셋을 사용할 때는 이 기능을 사용하기 어렵지만, 비전 프로를 사용하면 손쉽게 공유할 수 있다. 이것이 내가 줄 수 있는 가장 유용한 팁이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클은 트랜잭션 및 레이크하우스 규모 분석을 위한 오픈소스 기반의 MySQL 데이터베이스 처리 서비스인 히트웨이브(HeatWave)를 제공하고 있다. 여기에 생성형 AI를 통합한 서비스가 히트웨이브 생성형 AI(HeatWave GenAI)이다. 히트웨이브 생성형 AI는 인-데이터베이스(in-database) 대규모 언어 모델(LLM), 자동화된 인-데이터베이스 벡터 저장소, 확장 벡터 처리 및 비정형 콘텐츠 기반의 맥락화된 자연어 대화 기능 등을 제공한다. ■ 정수진 편집장   오라클의 니푼 아가르왈(Nipun Agarwal) MySQL & 히트웨이브 개발 수석부사장은 “히트웨이브는 완전 관리형 데이터베이스 처리 서비스로서 멀티 클라우드 환경에서 제공된다. 초기에는 MySQL 기반의 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 서비스로 제공되었고, 이후 꾸준히 기능을 강화해 왔다. 이번에 생성형 AI 및 벡터 저장소 기능을 포함하게 되면서, 단일 서버 위에서 더욱 다양한 기능을 제공하게 되었다”고 설명했다. 히트웨이브 생성형 AI는 인-데이터베이스 자동 백터 저장소, 인-데이터베이스 LLM, 확장형 벡터 처리, 히트웨이브 챗(HeatWave Chat) 등 네 가지의 새로운 기능을 선보였다.   ▲ 오라클은 데이터베이스에서 생성형 AI를 활용하기 위한 서비스를 선보였다.   기업의 비정형 콘텐츠에 LLM의 강점을 결합 벡터 저장소는 비정형 콘텐츠에 LLM을 활용하도록 지원함으로써, 기업의 내부 콘텐츠에 LLM의 강점을 적용할 수 있게 돕는다. 히트웨이브에 인-데이터베이스 자동 벡터 저장소를 추가함으로써 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색을 지원하는 등 전통적인 데이터 처리와 다른 방식을 구현한다는 것이 오라클의 설명이다. 아가르왈 수석부사장은 “오브젝트 스토리지의 데이터를 생성형 AI가 히트웨이브 내부에서 처리함으로써 생성형 AI의 강점을 데이터베이스 내부로 가져올 수 있는 독보적인 아키텍처를 구현했다”면서, “데이터 처리 작업 과정을 히트웨이브 내에서 진행함으로써 스토리지의 비용을 줄이고, 확장성과 안정성을 높은 수준으로 구현할 수 있다”고 설명했다. 오라클 인-데이터베이스 벡터 저장소는 벡터 저장소의 생성 과정을 단순화하고 자동화함으로써, 벡터 저장소 생성의 퍼포먼스를 높이고 비용을 줄일 수 있도록 했다. 생성형 AI 앱의 개발은 먼저 벡터 스토어를 구성한 뒤 LLM을 활용해 이 벡터 스토어를 적용하는 과정으로 진행된다. 오라클은 이 두 단계를 합치고 단계별로 하나의 호출 커맨드만으로 처리할 수 있다면서, 앱이 생성형 AI를 활용하는 방식을 단순화할 수 있다고 설명했다. 또한 데이터가 데이터베이스 밖으로 나가지 않기 때문에 보안도 강화할 수 있다.   LLM 활용의 비용은 줄이고 속도는 높인다 히트웨이브 생성형 AI는 데이터베이스 내부에서 CPU를 사용해 LLM을 구동할 수 있도록 했다. LLM을 구축 및 활용하기 위해 GPU 서비스를 추가로 사용하지 않아도 된다는 것이다. 아가르왈 수석부사장은 인-데이터베이스 LLM의 이점으로 단순화, 저비용, 유연성, 보안/퍼포먼스 등을 꼽았다. 추가 클라우드 서비스나 GPU가 필요 없고, 동일한 서비스를 여러 클라우드에서 사용할 수 있으며, 데이터가 데이터베이스 밖으로 나가지 않기 때문이다. 아가르왈 부사장은 “물론 외부 LLM을 적용하는 것도 가능하다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 제공하는 GPU 기반의 생성형 AI 서비스를 활용할 수 있지만, 전력 소비 등에서 CPU 기반 인-데이터베이스 LLM의 이점이 크다고 본다”고 전했다. 인-데이터베이스 LLM의 또 다른 이점은 히트웨이브를 사용할 수 있는 모든 클라우드 환경에서 LLM을 사용할 수 있으며, 히트웨이브의 오토ML과 연동해 LLM을 활용한 쿼리 정확도 및 성능의 향상이 가능하다는 점이다. 오라클은 오토ML이 인풋 데이터의 양을 줄여줘서 LLM 호출 비용을 줄일 수 있다는 설명도 덧붙였다. 또한, 히트웨이브 내에서 벡터 프로세싱 지원이 추가됐다. 히트웨이브 MySQL에서 신규 벡터 데이터타입을 지원해 MySQL의 쿼리를 효율적으로 사용할 수 있게 됐다. 아가르왈 수석부사장은 “인 메모리 프로세싱이 가능해지면서 여러 노드에서 확장이 용이해졌고, 낮은 비용으로 빠른 벡터 처리를 지원할 수 있게 됐다. 스노우플레이크, 데이터브릭스, 구글 빅쿼리 등과 쿼리 처리 성능을 비교한 자체 테스트에서는 15~30배 높은 속도를 보였다”고 전했다. 이번에 함께 선보인 히트웨이브 챗(HeatWave Chat)은 SQL 또는 자연어를 기반으로 히트웨이브와 시각적으로 상호작용하는 인터페이스를 제공한다. 이는 히트웨이브 생성형 AI에 기반한 여러 앱 중 하나로 서버 내 채팅 이력, 인용 내용, LLM 옵션 등을 저장하고, 히트웨이브 환경 내에서 자유롭게 챗을 사용할 수 있게 한다.   ▲ 오라클의 니푼 아가르왈 수석부사장은 히트웨이브 생성형 AI를 추기 비용 없이 사용할 수 있다고 소개했다.   자동화, 단순화, 안전성 등을 강점으로 내세워 오라클은 히트웨이브 생성형 AI가 인-데이터베이스에서 통합된 자동화 솔루션으로 높은 안전성과 앱 개발의 단순성을 제공한다고 설명했다. 이를 통해 앱 개발 비용을 줄이면서 보안도 강화할 수 있다는 것이다. 비용과 관련해 아가르왈 수석부사장은 “히트웨이브는 완전 관리형 서비스로 제공되며 라이선스 단위로 관리하지 않기 때문에, 히트웨이브 내에서 생성형 AI를 활용하기 위한 추가 비용이 없다”면서, “다른 업체는 머신러닝, OLTP, 생성형 AI 등을 별도의 서비스로 구성하고 있지만, 오라클은 모든 고객이 모든 데이터에 AI를 사용할 수 있도록 하기 위해 데이터 처리 플랫폼에 생성형 AI 기능을 내장했으며, 유료화나 가격 인상 계획 또한 없다”고 설명했다. 오라클은 보안 관점에서 인-데이터베이스 벡터 저장소가 유용하다는 점도 강조했다. 많은 LLM이 공개된 콘텐츠를 활용하지만, 기업 내부 콘텐츠에 LLM을 적용하고자 하는 요구도 있다. 오라클은 기업 데이터를 기반으로 LLM을 추가 생성할 필요가 없이, 벡터 저장소의 결과값을 LLM의 입력값으로 피딩하면 기업 데이터의 유출 없이 LLM을 사용할 수 있다는 점을 내세운다. 기업 데이터의 이력을 저장하지 않고 입력값으로만 사용하기 때문에 데이터 보호 수준이 높다는 것이다.  아가르왈 수석부사장은 “인-메모리 데이터베이스 안에서 모든 데이터를 스캔해 결과를 도출하기 때문에 정확한 벡터 처리 결과값을 얻을 수 있다. 여기에 RAG(검색 증강 생성)를 사용한다면 공개 데이터를 사용하는 것과 다르게 LLM의 문제로 꼽히는 환각현상을 줄일 수 있다”고 전했다. 한편, 한국어 지원에 대해서는 “현재 히트웨이브 생성형 AI는 메타의 라마 3(Llama 3)를 기반 LLM 모델로 사용하는데, 영어만큼 정확도가 높지는 않지만, 기술이 빠르게 발전하고 있어 수개월 내에 한국어의 정확도가 더욱 높아질 것으로 본다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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