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.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 AI 업계에서 표준적으로 사용되고 있는 도구를 개발하는 W&B(Weights & Biases)를 소개하고, 이를 사용하는 방법을 소개한다. 그리고 건설, 제조와 같은 전통 엔지니어링 산업에서 생존을 위해 생각할 부분을 정리해 보고자 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 모든 산업 분야에서 딥러닝으로 시작된 인공지능(AI) 기술 트랜드가 거세게 몰아치고 있다. 특히, 올해는 생성형 AI가 업무에 실질적으로 사용되기 시작했다. 생성형 AI는 다양한 업무 분야를 자동화하고 있어, ‘Job Killer’라 불릴 만큼 오피스에 많은 영향을 주고 있다. 이와 같이 기술이 전통적인 시장과 일자리를 축소하기도 하지만, 이번 호에서 소개할 W&B는 골드러시에서 역마차를 만들어 운영했던 웰스파고의 전략을 잘 실행한 스타트업이다.     W&B 기술 소개 딥러닝 모델을 개발하다 보면 수많은 종류의 데이터셋, 하이퍼모델 파라미터 튜닝 등으로 인해 관리해야 할 자료가 매우 복잡해진다는 것을 알게 된다. W&B는 이름 그대로 완벽한 모델 학습을 위해 필요한 딥러닝 모델의 가중치(weights)와 편향(biases)을 모니터링 및 관리할 수 있는 로그 도구이다. 즉, 딥러닝 모델 개발자를 위한 프로세스 로그 및 가시화 플랫폼을 제공한다.    그림 1. W&B(AI Summer)   매우 직관적인 이름을 가진 이 스타트업은 텐서보드(Tensorboard)와 비슷하지만, 적은 코드로 모델 개발에 많은 통찰력을 준다. W&B의 WandB 라이브러리를 사용하면 딥러닝 모델 학습 시 지저분하게 붙어 나가는 로그 처리를 간단한 함수 몇 개로 처리할 수 있고, 통합된 대시보드 형태로 다양한 모델 학습 품질 지표를 확인 및 비교할 수 있다. 이외에도 학습 모델 하이퍼 파라미터 관리와 튜닝 및 비교 보고서 생성 기능을 제공한다. 로그는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 포맷을 지원한다.    그림 2. W&B 딥러닝 모델 개발 프로세스 가시화 대시보드   이번 호에서는 딥러닝 모델 학습 로그 및 가시화 영역에 집중해 살펴본다. 글의 마무리에서는 W&B의 개발 배경도 간단히 알아본다.     사용법 다음 링크에 방문해 회원 가입한다.  wandb.ai website : https://wandb.ai 회원 가입한 후 <그림 3~4>와 같이 홈 메뉴에서 키 토큰 값을 얻어 복사한다. 이 키는 wandb API를 사용할 때 필요하다.   그림 3    그림 4   명령행 터미널에서 다음 명령을 실행해 wandb 파이썬 라이브러리를 설치한다.  pip install wandb     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

델 테크놀로지스는 자사의 AI 설루션 포트폴리오인 ‘델 AI 팩토리(Dell AI Factory)’에 AI 구축 간소화를 위한 신규 인프라 설루션과 전문 서비스를 추가했다고 밝혔다. 델은 확장된 라인업을 통해 기업 및 기관이 AI 워크로드를 가속하고 데이터 관리를 효율화할 수 있도록 지원할 계획이다. 올해 새롭게 공개된 통합 랙 스케일러블 시스템인 ‘델 IRSS(Integrated Rack Scalable Systems)’는 플러그 앤 플레이 방식의 랙 스케일 시스템을 제공하는 공장 통합형 턴키 프로그램으로, 델 스마트 쿨링(Dell Smart Cooling) 기술이 적용되어 있다. IRSS는 전체 랙에 대한 원콜 서비스 및 지원 옵션을 통해 에너지 효율적인 AI 인프라스트럭처 구축을 더욱 간소화한다. 설치가 완료되면 델에서 패키징 폐기물 및 재활용을 처리하고 기존 노후 하드웨어의 재활용까지 지원한다. 표준 19인치 모델인 ‘델 IR5000(Dell Integrated Rack 5000)’에 탑재되는 서버로 ‘델 파워엣지 XE9685L(Dell PowerEdge XE9685L)’ 및 ‘델 파워엣지 XE7740(Dell PowerEdge XE7740)’이 추가됐다. 델 IR5000은 공간 효율적인 폼 팩터로 고집적 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 고성능을 제공하는 동시에 에너지 효율을 유지한다.  델 파워엣지 XE9685L은 AI, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 기타 데이터 집약적인 워크로드를 위해 설계된 고집적 4U 수랭식 서버이다. 최대 12개의 PCIe 젠 5.0 슬롯과 함께 엔비디아 HGX (NVIDIA HGX) H200 및 B200 GPU와 페어링된 듀얼 AMD 5세대 에픽(EPYC) CPU는 특정 컴퓨팅 요구 사항을 충족하는 맞춤형 구성, 최적화된 스토리지 연결 및 까다로운 워크로드를 위한 최대 IO 처리량을 지원한다. 이 플랫폼은 랙당 최대 96개의 엔비디아 GPU를 탑재할 수 있어 업계 최고 수준의 GPU 집적도를 제공한다.   ▲ 델 파워엣지 XE7740 서버   델 파워엣지 XE7740은 공랭식의 4U 모델로 2개의 인텔 제온 6(Intel Xeon) P-코어 프로세서와 인텔 가우디(Intel Gaudi) 3 PCIe 가속기 또는 엔비디아 H200 NVL 등 최대 8개의 더블 와이드 가속기, 또는 엔비디아 L4 텐서 코어(Tensor Core) GPU 등의 최대 16개의 싱글 와이드 가속기를 사용할 수 있다. 델은 “다양한 선택의 폭이 제공되는 만큼 생성형 AI 모델의 미세 조정이나 추론에서부터 대규모 데이터 세트에 대한 가치 추출에 이르기까지 규모에 맞게 서버 구성의 적절히 조정할 수 있다”고 설명했다.   델은 곧 출시될 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 NVL4 슈퍼칩(Grace Blackwell NVL4 Superchip)을 델 IR7000용으로 설계된 새로운 델 파워엣지 XE 서버를 통해 50OU 표준 랙에서 랙당 최대 144개의 GPU를 지원할 계획이다. IR7000 랙은 100%에 가까운 열 포집 능력으로 고전력 및 액체 냉각을 필요로 하는 대규모 HPC 및 AI 워크로드를 지원한다. 또한, 델 테크놀로지스는 AI 작업을 위해 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 최신 아키텍처 수요에 대응하게 위해 ‘델 데이터 레이크하우스(Dell Data Lakehouse)’도 업데이트 했다. 이 플랫폼은 AI에 최적화된 하드웨어와 풀 스택 소프트웨어 제품군을 기반으로 구축되었으며, 향후 대규모 분산 데이터 처리를 위한 아파치 스파크(Apache Spark)를 포함하도록 확장될 예정이다. 대량의 데이터를 관리하는 기업의 경우, 이를 통해 데이터 애널리틱스와 관리 및 처리에 이르기까지 통합된 접근 방식을 확보함으로써 효율성을 높이고 보다 신속하게 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 한편, 델은 AI 에코시스템 전반의 파트너와 협력하여 AI 구축을 강화하고 간소화하는데 노력하고 있다고 전했다. 엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)는 AI 운영 및 활용 사례 구축을 위해 성능을 보다 가속화한다. 새로운 엔비디아 HGX H200 및 H100NVL 지원 옵션은 엔비디아 HGX H100 대비 최대 1.9배 더 높은 성능을 제공한다. 엔비디아 기반 델 AI 팩토리의 일부인 ‘엔비디아 기반 델 에이전틱 RAG(Dell Agentic RAG with NVIDIA)’를 통해 고객은 복잡한 쿼리를 수행하고 검색 증강 생성(RAG) 작업을 가속할 수 있다. 대규모 데이터 세트를 보유한 조직에서는 델의 이 설계를 기반으로 AI 에이전트를 사용하여 RAG 워크플로 성능을 개선하고, 복잡한 쿼리를 처리하며, 더 높은 품질의 결과를 제공할 수 있다. 이 설루션은 델 파워엣지와 델 파워스케일(Dell PowerScale)을 비롯해 니모 리트리버(NeMo Retriever) 마이크로서비스, 멀티모달 PDF 데이터 추출을 위한 ‘엔비디아 AI 블루프린트(NVIDIA AI Blueprint)’ 등 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise) 소프트웨어를 활용한다. AI PC를 위한 델 검증 설계(Dell Validated Designs for AI PCs)는 NPU 기술이 탑재된 델 AI PC에서 AI 애플리케이션 개발을 촉진하기 위해 설계된 오픈 소스 가이드이다. 개발자는 모듈식 설계를 쉽게 맞춤화하여 LLM, 비전, 텍스트 및 음성 등의 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있다. 또한 다양한 프로세서 종류나 플랫폼에 걸쳐 AI 애플리케이션을 배포할 수 있다. 이러한 확장 가능한 접근 방식을 통해 온디바이스 AI에서 일상적인 프로세스를 자동화하고 시간과 비용을 절감하고 데이터 보안을 개선할 수 있다. 델 프로페셔널 서비스(Dell Professional Services)는 AI 관련 전략 개발이나 구현에 어려움을 겪는 기업과 기관들이 AI 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있도록 지원한다. ‘지속 가능한 데이터 센터를 위한 자문 및 구현 서비스(Advisory and Implementation Services for Sustainable Data Centers)’는 지능형 전력 및 냉각 관리를 통해 저탄소, 에너지 효율적인 데이터 센터를 위한 전략을 수립하고 구현하는데 필요한 전문 지식을 제공한다. ‘데이터 관리 서비스(Data Management Services)’는 데이터를 검색, 분류, 정제하여 AI-레디 카탈로그를 제공하고 체계화된 고품질 데이터에 대한 안정적이고 간소화된 액세스를 보장한다. ‘AI 네트워킹을 위한 설계 서비스(Design Services for AI Networking)’는 더 빠른 속도, 지연 시간 단축, 향상된 확장성을 통해 AI 워크로드에 최적화된 네트워크 설계를 제공한다. ‘서비스나우 나우 어시스트를 위한 구현 서비스(Implementation Services for ServiceNow Now Assist)’는 AI 기반 요약을 통해 콘텐츠 수집을 간소화하여 결과를 자동화하고 생산성을 향상시키는 ‘나우 어시스트’를 통해 서비스 관리 워크플로에 생성형 AI 기능을 통합한다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “여러 고객들이 AI를 구축하고 실행하기까지 점점 더 다양한 도전과제에 직면하게 된다”면서, “델은 계속해서 진일보한 AI 오퍼링을 선보임으로써 고객이 AI를 통해 보다 스마트하고 유연하게 대응할 수 있는 미래를 만들어갈 수 있도록 하는데 집중하고 있다”고 밝혔다. 델 파워엣지 XE9685L과 델 파워엣지 XE7740은 2025년 1분기에 전 세계에 출시될 예정이며, 델 데이터 레이크하우스 업데이트는 현재 전세계에서 이용 가능하다. AI PC를 위한 델 검증 설계는 현재 전 세계에서 이용 가능하며, 엔비디아 기반의 델 생성형 AI 설루션의 GPU 업데이트는 올해 내에 제공될 예정이고, 엔터프라이즈 RAG 업데이트는 현재 이용이 가능하다. ‘델 데이터 관리 서비스’와 ‘지속 가능한 데이터 센터를 위한 델 서비스,’ ‘AI 네트워킹을 위한 델 설계 서비스,’ ‘서비스나우 나우 어시스트를 위한 델 구현 서비스’는 현재 일부 국가에서 제공되고 있다.

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.

‘생성형 인공지능과 제조/건축 시각화 기술과 트렌드’를 주제로 한 ‘코리아 그래픽스 2024’가 지난 9월 27일 진행됐다. 5년만에 오프라인 행사로 치러진 이번 코리아 그래픽스에서는 산업 분야의 시각화 기술 동향 및 최근 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)의 접목에 관한 내용이 다양하게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   코리아그래픽스 추진위원회 위원장인 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 개회사에서 “지난 몇 년간 코로나19를 비롯해 여러 가지 어려움이 있었지만, 기술 측면에서는 인공지능(AI)과 메타버스(metaverse), 확장현실(XR) 등이 눈부시게 발전했다. 이런 기술의 발전은 우리에게 새로운 기회를 만들어주고 있다”면서, “이러한 기회는 새로운 산업과 새로운 혁신으로 한 걸음 나아갈 수 있는 길을 열어줄 것이다. 이번 코리아 그래픽스를 통해 산업 분야의 시각화, 생성형 AI, 3D 프린팅 활용과 관련한 인사이트를 얻고, 산업 발전에 도움이 되기를 바란다”고 전했다.    공간 컴퓨팅과 AI의 융합이 가져올 변화 행사의 시작은 국회미래연구원 이승환 연구위원의 ‘공간 컴퓨팅 혁명이 가져올 변화 : 디지털 공간과 AI의 만남’을 주제로 한 기조 연설이었다. 이승환 연구위원은 “지난 30년간 컴퓨팅 패러다임이 변화하면서 그래픽스 분야에서도 몇 번의 변곡점이 있었다”고 짚으면서, 최근의 변곡점은 ‘공간 컴퓨팅’이라고 전했다. 최근 애플의 비전 프로나 메타의 퀘스트같은 HMD(헤드 마운트 디스플레이)가 주목을 받았는데, 올해는 이전과 다른 운영체제(OS)가 등장해 공간 컴퓨팅 생태계 및 수익모델의 변화를 이끌 것으로 전망된다.    ▲ 공간 컴퓨팅 혁명에 대해 소개한 국회미래연구원 이승환 연구위원    공간 컴퓨팅의 패러다임을 바꿀 것으로 보이는 또 한 가지 기술이 바로 인공지능이다. 수많은 데이터로 새로운 인사이트를 제공하는 AI의 인텔리전스가 공간 컴퓨팅과 융합해 새로운 콘텐츠와 생태계를 만들 수 있다는 것이 이승환 연구위원의 전망이다. 이승환 연구위원은 “AI와 공간 컴퓨팅이 결합된 ‘공간 지능(spatial intelligence)’은 현실 기반의 문제를 가상화와 연결해 해결할 수 있는 수단으로 자리잡을 것으로 보인다”면서, “가상환경과 결합해 내가 원하는 문제를 해결하고 의사결정을 돕는 방향으로 컴퓨터를 학습시킨다면, 컴퓨터 그래픽스를 만들어 온 전통적인 방식이 변화할 것”이라고 짚었다.    생성형 AI와 제조/건축 디자인의 혁신 서울미디어대학원대학교(SMIT)의 유훈식 교수는 ‘생성 AI와 제조/건축 디자인의 현재와 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI가 빠르게 발전하면서, 이미지와 영상 등 영역에서도 변화가 일어나고 있다. 이미지를 생성하는 AI 서비스인 ‘미드저니’는 2022년 2월 첫 버전이 등장한 이후 빠르게 발전하면서 만들어내는 그림의 수준이 크게 높아져, 현재는 사진과 구분이 어려울 정도로 고품질의 이미지를 생성할 수 있다. 영상 생성을 위한 AI도 언어 모델의 학습 방법을 적용하면서 품질이 크게 높아졌다. 오픈AI가 올해 발표한 ‘소라’의 경우에는 사물의 움직임과 대상을 인식할 수 있는 수준이다.    ▲ 생성형 AI와 디자인의 변화를 짚은 SMIT 유훈식 교수   생성형 AI는 비주얼을 만드는 비용과 시간을 줄일 수 있어 새로운 창작의 영역을 열고 있으며, 이에 따라 기업에서도 생성형 AI를 활용할 수 있는 아티스트와 디자이너를 찾고 있다. 생성형 AI로 원하는 결과물을 만들기 위해서는 수많은 시도가 필요한데, 이를 줄이려면 정교하게 사용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 기술이 요구된다. 유훈식 교수는 “생성형 AI의 발전은 제조와 건축 디자인 프로세스에 큰 변화를 가져오고 있으며, 디자인에 접근하는 방식이 근본적으로 변화하고 있다. AI 프롬프트만으로 영상을 제작할 수 있는 시대가 되었으며, 디자이너들은 프롬프트 엔지니어링의 관점에서 접근할 필요성이 커지고 있다. 이러한 변화는 디자인 생태계에 더 큰 혁신을 불러일으킬 것”이라고 전했다.    사용자 중심 AI 시대를 위한 기술의 진화 세 번째 기조연설로는 인텔코리아 이주석 부사장이 ‘멀티모달이 열어가는 세상과 AI PC’에 대해 소개했다. 이주석 부사장은 “AI 기술이 ‘캐즘(chasm : 얼리 어댑터와 대중 소비자 사이의 정체기)’에 빠진 것처럼 보였지만, 생성형 AI로 새로운 시대를 맞고 있다. 지난 10년이 개발자 중심의 AI 시대였다면 향후 10년은 사용자 중심의 AI 시대가 열릴 것”이라면서, “생성형 AI는 다양한 애플리케이션에서 활용되고 있으며, 특히 텍스트∙이미지∙음성 등을 합성해 활용하는 멀티모달 융합을 통해 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공할 수 있다”고 짚었다.    ▲ 사용자 중심 AI로의 변화를 소개한 인텔코리아 이주석 부사장   챗GPT(ChatGPT) 등장은 AI 모델 개발이 빅테크 기업의 전유물이 아니라는 점을 확인하는 계기가 됐다. 최근에는 채팅, 문서, 이미지, 디자인, 동영상/음성 등 다양한 AI 애플리케이션이 빠르게 늘고 있으며, 파이썬(Python)을 사용할 수 있는 환경이라면 챗GPT로 코드를 생성해 원하는 앱을 만들 수도 있게 됐다. 이런 변화가 사용자 중심, 애플리케이션 중심의 시장을 열고 있다는 것이 이주석 부사장의 설명이다. 또한 그는 “아직 생성형 AI의 활용에는 수많은 시도와 도메인 지식이 요구되기도 한다. 인텔은 NPU(신경망 처리장치)를 탑재한 들어간 프로세서 제품을 클라이언트 에지, AI PC의 시대를 열 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.    이번 ‘코리아 그래픽스 2024’에서는 3편의 기조연설을 포함해 총 11편의 발표 세션이 진행되었으며, 제조/건축 디자인과 시각화, 디지털 트윈, 3D 프린팅 등 다양한 내용이 소개됐다. 특히 최근 시각화 분야에서도 주목을 받고 있는 생성형 AI에 관한 발표도 이뤄지면서, 최근 관련 산업계와 학계의 활동과 향후 전망까지 짚어볼 수 있는 기회가 되었다. 이와 함께 업계와 학계 관계자들이 비전을 공유한 VIP 간담회 및 최신 기술을 체험할 수 있는 부스 전시도 함께 진행됐다.    ■ 이어서 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2024 발표 내용 정리   ▲ VIP 간담회    ▲ 3D 시각화 소프트웨어를 소개한 플러스플라스틱 부스    ▲ 최신 워크스테이션 CPU를 소개한 인텔 부스    ▲ AI 영상 분석 기술을 소개한 씨이랩 부스    ▲ 3D 렌더링 및 VR 시각화 설루션을 소개한 인코스 부스      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.