뉴타닉스는 새로운 클라우드 네이티브 제품인 ‘뉴타닉스 엔터프라이즈 AI(Nutanix Enterprise AI, 이하 NAI)’를 출시했다고 발표했다. NAI는 기업의 AI 인프라 플랫폼을 확장하며, 에지, 코어 데이터센터와 아마존 EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service), 애저 쿠버네티스 서비스(Azure Kubernetes Service : AKS), 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine : GKE)과 같은 퍼블릭 클라우드 서비스 등 모든 쿠버네티스 플랫폼에 배포될 수 있다. NAI는 가속화된 AI 워크로드를 위한 일관된 하이브리드 멀티클라우드 운영 모델을 제공한다. 이를 통해 조직은 선택한 안전한 위치에서 모델과 데이터를 활용하면서 투자 수익(ROI)을 개선할 수 있다. 엔비디아 NIM(NVIDIA Inference Microservices)을 활용해 파운데이션 모델의 성능을 최적화한 NAI는 조직이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 엔드포인트를 안전하게 배포, 실행 및 확장할 수 있게 한다. 이로써 생성형 AI 애플리케이션을 몇 분 내에 배포할 수 있다. 생성형 AI는 본질적으로 하이브리드 워크로드로, 새로운 애플리케이션은 주로 퍼블릭 클라우드에서 구축되고, 사설 데이터를 사용한 모델의 미세 조정은 온프레미스에서 이루어진다. 추론은 비즈니스 로직과 가장 가까운 곳에 배포되는데, 이는 에지, 온프레미스 또는 퍼블릭 클라우드일 수 있다. 이러한 분산된 하이브리드 생성형 AI 워크플로는 복잡성, 데이터 프라이버시, 보안 및 비용 측면에서 조직에게 과제를 제시할 수 있다.     NAI는 일관된 멀티클라우드 운영 모델과 엔비디아 NIM에 최적화된 추론 마이크로서비스 및 허깅페이스(Hugging Face)의 오픈 파운데이션 모델을 사용해 LLM을 안전하게 배포, 확장 및 실행할 수 있는 간단한 방법을 제공한다. 이를 통해 고객은 비즈니스 핵심 애플리케이션에 필요한 복원력, 데이 2(day 2) 운영 역량 및 보안성을 갖춘 엔터프라이즈 생성형 AI 인프라를 온프레미스 또는 아마존 EKS, 애저 쿠버네티스 서비스, 구글 쿠버네티스 엔진에 구축할 수 있다. 또한, NAI는 예측하기 어려운 사용량 또는 토큰 기반 가격 책정과는 달리, 인프라 리소스를 기반으로 한 투명하고 예측 가능한 가격 모델을 제공한다. 이는 생성형 AI 투자에서 ROI를 최대화하려는 고객에게 중요하다. 뉴타닉스는 NAI가 ▲AI 기술 격차 해소 ▲ AI 준비 플랫폼 구축의 장벽 제거 ▲데이터 프라이버시 및 보안 우려 해소 ▲ 생성형AI 워크로드에 엔터프라이즈급 인프라 제공 등의 이점을 고객에게 제공한다고 설명했다. NAI는 뉴타닉스 GPT인어박스(Nutanix GPT-in-a-Box) 2.0의 구성 요소이다. GPT 인어박스에는 뉴타닉스 클라우드 인프라(Nutanix Cloud Infrastructure : NCI), 뉴타닉스 쿠버네티스 플랫폼(Nutanix Kubernetes Platform : NKP), 뉴타닉스 통합 스토리지(Nutanix Unified Storage : NUS)와 함께 온프레미스 훈련 및 추론을 위한 맞춤형 서비스가 포함된다. 퍼블릭 클라우드 배포를 원하는 고객은 NAI를 모든 쿠버네티스 환경에 배포될 수 있으며, 온프레미스 배포와 운영 일관성을 유지할 수 있다. NAI는 엔비디아 전체 스택 AI 플랫폼과 함께 배포될 수 있으며 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼으로 검증됐다. 여기에는 엔비디아 NIM이 포함되는데, 이는 고성능 AI 모델 추론을 안전하고 안정적으로 배포하기 위해 설계된 사용하기 쉬운 마이크로서비스 세트이다. 또한 뉴타닉스 GPT인어박스는 엔비디아 인증시스템(NVIDIA-Certified System)으로 성능의 안전성을 보장한다.  뉴타닉스는 NAI를 활용하는 주요 사용 사례로 ▲고객 피드백과 문서 분석을 통한 생성형 AI로 고객 경험 개선 ▲코파일럿과 지능형 문서 처리를 활용한 코드 및 콘텐츠 생성 가속화 ▲특정 도메인 데이터로 모델을 미세 조정해 코드 및 콘텐츠 생성 효율화 ▲사기 탐지, 위협 탐지, 경고 강화, 자동 정책 생성을 위한 AI 모델 활용으로 보안 강화 ▲사내 데이터로 미세 조정된 모델을 활용한 분석 개선 등을 소개했다. 뉴타닉스의 토마스 코넬리(Thomas Cornely) 제품 관리 부문 수석 부사장은 “뉴타닉스는 NAI를 통해 고객이 온프레미스나 퍼블릭 클라우드에서 생성형 AI 애플리케이션을 쉽고 안전하게 실행할 수 있도록 지원하고 있다”면서, “NAI는 모든 쿠버네티스 플랫폼에서 실행 가능하며, 고객의 AI 애플리케이션을 예측 가능한 비용으로 안전한 환경에서 운영할 수 있게 한다”고 말했다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “생성형 AI 워크로드는 본질적으로 하이브리드 특성을 가지고 있어, 훈련, 맞춤화, 추론이 퍼블릭 클라우드, 온프레미스 시스템, 에지 환경에 걸쳐 이루어진다”면서, “엔비디아 NIM을 NAI에 통합하면 안전한 API를 갖춘 일관된 멀티클라우드 모델을 제공해, 고객이 비즈니스 핵심 애플리케이션에 필요한 높은 성능과 보안으로 다양한 환경에서 AI를 배포할 수 있게 된다”고 말했다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 9월 23일 CNG TV는 ‘새로운 트렌드, 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나에서는 산업 데이터 스페이스와 제조업의 변화에 대해 소개하고, 기업 차원에서 공급망 데이터의 가치 전환을 강조하는 논의가 이루어졌다. 웨비나의 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 건국대 임채성 교수, KPMG컨설팅 박문구 전무    이번 방송은 디지털지식연구소의 조형식 대표가 사회를 맡았으며, 건국대학교의 임채성 교수와 KPMG컨설팅의 박문구 전무가 산업 데이터 인터페이스의 중요성을 설명했다. 최근 10년 동안 기업 중심의 데이터 가치가 중요시되었다면, 이제는 공급망 중심의 데이터 가치로 전환되고 있음을 강조했다.  발표자들은 인더스트리 4.0의 궁극적인 목적이 데이터를 연결하여 혁신을 이루는 것이라며, 기업 간 데이터 연결의 어려움을 해결하기 위한 인프라의 필요성을 강조했다. 또한, 제조업의 디지털 전환이 필수적이며, 데이터 기반의 혁신이 중요하다고 주장했다.  지난 4월 독일에서 열린 ‘하노버 메세 2024’에서는 기계, 전자, 디지털, 에너지 산업의 선도 기업들이 모여 효율적이고 지속 가능한 산업 솔루션을 선보였다. 특히 AI 및 머신러닝, 탄소 중립 생산, 수소 및 연료 전지, 인더스트리 4.0 등과 같은 주제가 집중적으로 다뤄져 큰 관심을 끌었다.    ▲ 건국대학교 임채성 교수   임채성 교수는 “인더스트리 4.0은 기업 간의 데이터 연결을 통해 가치를 창출하는 혁신으로, 데이터 인프라 부족으로 인해 제대로 구현되지 않았다. 그러나 최근 자동차 산업에서는 공급망 혁신을 위해 데이터 스페이스 개념이 도입되고 있다. BMW, 벤츠 등 주요 기업 들이 이를 통해 탄소 측정 등의 사례를 시연하고 있다”고 설명했다.  박문구 전무는 “현대차와 기아차는 소비자 중심의 라이프스타일 데이터를 활용해 자율주행차와 스마트시티같은 미래 모빌리티 서비스를 준비 중이다. 이 과정에서 디지털 트윈 기술을 통해 공간의 이동 경로를 추적하고, 자율주행차를 위한 새로운 서비스를 계획하고 있다”고 언급했다.    ▲ KPMG컨설팅 박문구 전무    데이터 스페이스는 각 기업이 기밀 데이터를 노출하지 않고도 상호 신뢰를 바탕으로 데이터를 교환할 수 있는 구조를 제공한다. 기존의 데이터 댐과 달리, 개별적으로 데이터를 보유한 상태에서 필요시 데이터를 연결해 교환하는 접근 방식은 데이터 보안과 신뢰 문제를 해결하기 위한 기술적 기반을 갖추고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

태성에스엔이는 9월 11일 서울 aT센터에서 'CAE×AI 세미나 2024'를 개최했다. 이날 세미나에는 300명 이상의 업계 전문가들이 참석한 가운데, 앤시스의 해석 프로그램과 AI의 접목을 통한 혁신적인 해석 기법들이 소개되었다. 참석자들은 최신 CAE 해석 기술과 AI의 융합을 통해 향후 제조업과 설계 분야의 발전 가능성에 대한 인사이트를 얻었다. ■ 박경수 기자      AI/ML을 활용한 해석 혁신 이번 세미나에서는 AI/ML 기술의 CAE 해석 적용을 주제로 앤시스 심AI(Ansys SimAI)와 앤시스GPT(AnsysGPT)를 포함한 다양한 AI 트렌드가 소개되었으며, 이를 활용해 더 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방법이 논의되었다.  태성에스엔이 노은솔 매니저와 김도현 매니저는 ‘기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능’을 주제로, AI 도입으로 해석 부문이 어떤 변화가 생겼는지 설명했다. 이어 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 소개하며, AI 기술이 CAE 해석에 어떻게 실질적으로 적용되고 있는지 설명했다. 권기태 수석매니저는 ‘태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스’를 주제로, AI가 시뮬레이션 데이터를 활용해 성능을 최적화하는 방법에 대해 심도 깊은 논의를 진행했다.    Stochos와 AI 응용사례 CADFEM Germany GmbH의 다니엘 수쿠프(Daniel Soukup)는 Stochos라는 온프레미스 기반 AI 프로그램을 소개했다. Stochos는 신경망과 가우시안 프로세스를 결합한 Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes(DIM-GP) 알고리즘을 통해 소량의 데이터로도 높은 예측 정확도를 제공하는 기술이다. 특히, 확률론적 머신러닝을 도입해 예측 결과의 신뢰도를 함께 제시하여 엔지니어들이 AI 결과를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들어 준다. 이 기술은 복잡한 시뮬레이션 문제 해결에 있어 뛰어난 성능을 발휘하며 관심을 끌었다.   CAE와 AI 융합의 미래 이외에도 이번 행사에서는 앤시스의 최적화 전용 프로그램인 옵티스랭(optiSLang)에서 AI 사용 방법, 심AI, 앤시스GPT, 트윈AI(Ansys TwinAI) 등 AI를 접목한 앤시스의 최적화 기술이 차례로 소개되었고, 다양한 시각에서 AI 기술이 CAE에 어떻게 접목될 수 있는지 소개됐다.  태성에스엔이는 CAE와 AI의 결합을 통한 미래 산업의 변화 가능성에 대해 참석자들과 함께 토론하는 시간을 가지며 세미나를 마무리했다. AI 기반의 CAE 해석 기술은 향후 설계 및 제조 산업의 혁신을 주도할 중요한 요소로 자리잡을 것으로 기대된다.   ‘CAE×AI 세미나 2024’ 인터뷰  CAE×AI 세미나 2024 행사 관련해 태성에스엔이의 석진 영업본부 이사, 윤진환 기술본부 이사, 권기태 기술본부 AI 팀 수석매니저와 이야기를 나눴다. Q. 이번 세미나에서 발표된 AI/ML 기술 적용 사례 중, 특히 성공적인 사례를 하나 꼽는다면? 해당 사례에서는 어떤 방식으로 해석 프로세스를 개선했는지? ■ 윤진환 : 많은 분들이 AI/ML의 도입은 아직 시기상조이거나, 중견기업 이상의 대형 기업에서만 시험적으로 적용되고 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 태성에스엔이의 AI 팀이 개발한 AI/ML 솔루션은 이미 국내 중소기업에서 실사용 되고 있는 사례를 보여드리고자 했다. 이 프로그램은 AI 모델 자동 생성 프로그램으로, 앤시스 일렉트릭 데스크톱(Ansys Electric Desktop)에서 계산된 시뮬레이션 결과를 기반으로 AI 모델을 자동으로 생성한다. 해석자가 앤시스 일렉트릭 데스크톱에서 설계 형상에 대한 변수만 지정해 두면, 본 프로그램은 자동으로 해당 변수를 추출해 실험계획법(DoE)을 기반으로 여러 번의 해석을 진행한 뒤, AI 모델을 구축한다.   ▲ 해석팀 : 해석 변수 자동 추출 및 AI모델 생성 자동화    이후, 설계자는 구축된 AI 모델을 기반으로, 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과값을 확인할 수 있다.   ▲ 설계팀 : AI 모델을 통한 실시간 성능 예측   이후 설계자는 구축된 AI 모델을 바탕으로 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과를 확인할 수 있다. 이 기능 덕분에 해석자는 설계팀으로부터 반복되는 동일 작업 요청을 줄일 수 있었고, 더 높은 수준의 분석이나 추가적인 AI 모델 구축에 시간을 투자할 수 있게 되었다. 설계팀 또한 실시간 예측을 통해 빠른 결과 분석을 반영해 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 프로그램은 유사한 환경에서 구조해석, 열해석 등에도 적용 가능하며, 맞춤형 UI와 다양한 AI 기능을 구현할 수 있어 여러 기업으로부터 관심을 받고 있다.   Q. 심AI와 앤시스GPT와 같은 최신 기술 및 제품 트렌드가 CAE 해석 분야에서 어떤 변화를 가져올 것으로 기대하나? 이 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 해석 결과의 품질에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지? ■ 석진 : 심AI와 같은 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 사용자가 모델링부터 해석에 이르는 전 과정을 보다 신속하게 수행할 수 있도록 지원한다. 설계 초기 단계에서 최적화를 진행할 수 있는 가능성이 높아지며, 이를 통해 설계 주기가 단축될 것이다. 또한, 인적 오류를 최소화함으로써 실험과 프로토타입 제작에 소요되는 비용과 시간을 절감하여 궁극적으로 시장 출시 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다. AI 기술을 활용해 대량의 해석 데이터를 분석하고 패턴을 인식함으로써 더 나은 설계 결정을 지원할 수 있으며, 앤시스GPT는 앤시스 공식 웹사이트 내에서 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하거나 최적의 설계 옵션을 제안하는 데 유용할 것이다. 이러한 기술은 CAE 도구의 사용을 더욱 쉽게 만들어 준다. 예를 들어, 복잡한 해석 과정이나 설정에 대한 자동 안내 및 추천 기능은 비전문가들도 손쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 팀과 부서 간 협업도 향상될 것이다. AI 기반 도구는 설계, 해석, 생산 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 더 통합된 접근 방식을 가능하게 한다. 결론적으로, 심AI, 앤시스GPT, 앤시스 AI+ 등 앤시스의 AI 솔루션은 CAE 해석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대하며, 이는 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 것이다.   Q. CAE 프로그램에 AI를 접목했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었는지? 이런 기술적 통합이 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 보는지? ■ 권기태 : 앤시스는 다음 그림과 같이 CAE 프로그램에 순차적으로 AI 기능을 추가하고 있다.  그 중 앤시스 CFD AI+ 기능을 하나의 사례로 소개하겠다. 플루언트(Ansys Fluent)에서 제공하는 Generalized k-ω Model(GEKO) 난류 모델은 사용자가 직접 계수를 설정해야 하며, 도메인 내에서도 각기 다른 계수를 설정해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스 CFD AI+는 Adjoint Solver와 Neural Network/Machine Learning 기법을 결합하여 GEKO 모델의 계수를 자동으로 조정하는 기능을 제공한다.  AI 기술의 효과를 확인하기 위해 S805 Airfoil 문제에 GEKO 모델 계수의 자동 튜닝 기능을 적용한 결과 GEKO 기본 계수를 사용할 때 오차는 기준값 대비 13.2%였지만, AI 기반 자동 튜닝 계수를 적용한 경우 오차가 0.2%로 크게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 앤시스 AI+를 통해 CAE 프로그램과 AI 기술을 기술적으로 통합함으로써 해석 속도와 정확도를 개선하고 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 데이터에 AI 기술을 적용하여 실무 현장에서 많은 성과를 보이고 있다. 심AI 프로그램은 형상과 시뮬레이션 필드 결과 데이터를 활용해 시뮬레이션 솔버를 대체할 수 있는 인공지능 모델을 제작할 수 있는 사례를 보여 준다. 이 모델을 사용하면 형상을 입력하여 기존 시뮬레이션 솔버에 비해 10배에서 최대 1000배 더 빠르게 필드 결과를 예측할 수 있다.  디지털 트윈 분야에서는 복잡한 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 ROM(축소 차수 모델)이라는 머신러닝 기법을 통해 시스템 수준의 해석 모델로 전환하여, 실시간 물리적 예측이 가능하며 빠른 속도와 높은 정확도를 제공한다.  향후 품질 및 생산 관리와 같은 측정 데이터 기반 인공지능 모델이 많이 사용되는 영역에서도 시뮬레이션 데이터 기반 인공지능 모델의 사용이 활발해질 것으로 기대된다. 이를 통해 시뮬레이션 기술은 설계 단계에만 머무르지 않고, 공정 및 품질 개발, 생산 및 품질 관리, 그리고 디지털 트윈과 같은 장치의 효율적인 운용 단계까지 그 활용 범위가 더욱 확장될 것이다.   Q. Stochos와 같은 온프레미스 기반의 AI 프로그램이 다른 클라우드 기반 AI 프로그램과 비교했을 때 어떤 차별화된 장점이 있다고 보나? 특히 보안성과 데이터 처리 측면에서 어떤 이점이 있는지? ■ 윤진환 : CAE 분야에서 클라우드 기반의 AI를 이용하는 이유는 사용자의 접근성을 높이기 위한 목적도 있지만, AI 학습을 위해서는 고가의 고성능 GPU가 필요하며 때로는 여러 대의 GPU를 묶어야 학습이 가능하기 때문에 장비 구축 비용이 매우 높다는 현실적인 이유도 있다. 다시 말해 온프레미스 환경에서 CAE에 대한 AI를 학습할 수 있다는 것은 기존의 AI 알고리즘과 달리 상대적으로 적은 계산 장비 리소스만으로도 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 AI 기술을 보유하고 있다는 의미다.  Stochos는 일반적인 신경망 기반의 AI와 Gaussian Process기법을 결합한 DIM-GP 기법을 이용하여 적은 샘플수로도 높은 정확성의 AI모델을 만들어 내며, 저가의 GPU 또는 CPU만으로도 빠른 속도로 학습할 수 있다. 또한 Scalar, Signal, 이미지, 3D 형상, 정상상태, 과도상태 등의 다양한 해석 데이터와 일반 정보에 대한 AI 모델을 만들 수 있어서 활용도도 넓다. 특히 AI 모델 생성 시의 내부변수 설정(하이퍼파라미터)을 별도로 조절할 필요가 없으며, 자동으로 노이즈를 처리하는 기능이 있어 복잡한 AI 설정 과정이 필요 없는 것이 큰 장점이다.  보안성과 데이터 처리 부분에서는 클라우드 기반의 AI와 비교했을 때 사내 장비에서 모든 작업을 할 수 있어 데이터 유출이나 유실의 우려를 원천적으로 차단할 수 있으며, 사내망에서 구동되므로 데이터 전송 및 예측 속도가 빠르다는 장점이 있다. 따라서 보안 문제에 대한 우려가 있거나 사내 AI 장비 구축 비용에 부담을 느끼고 있다면, 이 솔루션이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 생각한다.      Q. 태성에스엔이는 향후 AI 관련 기술을 어떻게 발전시켜 나갈 계획인지? 앞으로 예상되는 CAE 해석 관련 기술 발전 방향 및 비전에 대한 설명도 부탁드린다. ■ 윤진환 : 태성에스엔이는 열유동/구조/전기전장/시스템/광학/최적화 등의 분야에 대한 100여명의 전문엔지니어를 보유하고 있으며, 앤시스 AI+, 심AI, 앤시스GPT에 대해서는 모든 엔지니어가 각자의 해석분야와 산업분야에 대한 초기 대응을 수행하고 있다.  이에 더해 태성에스엔이에는 AI를 위한 전문 그룹이 구성되어 있다. 이 그룹은 기술 엔지니어 중에서 AI 분야의 전문성을 가진 인원들로 이루어졌으며, 다양한 산업군에서 필요로 하는 CAE AI 응용 방안을 고객과 논의하여 선제적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.  그리고 상용 AI 프로그램인 Stochos과 오픈소스를 활용해 맞춤형 AI 환경을 구축하거나 AI 모델 생성 서비스를 제공하는 것도 주요 사업 중 하나이며, 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와의 협업을 통해 3차원 실시간 그래픽 플랫폼에 CAE AI를 적용하는 작업도 병행하고 있다. 각종 학회, 기업체 연구소, 프로그램 개발 업체 등에서 CAE에 AI 기술을 접목하고 응용 방안을 연구하는 활동이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있다. CAE 자체의 해석 속도와 전후 처리 속도 향상, 그리고 편의성 증대는 전문 해석자의 업무 부담을 덜어줄 것이다. 또한, CAE AI 모델 구축을 통한 빠른 예측과 실시간 결과 도출은 설계자와 해석자 간의 협업을 더욱 긴밀하게 하여 해석이 실제 업무 현장에 더 활발하게 활용될 것으로 예상된다. 이에 따라 해석자는 CAE를 통해 AI 모델을 구축하고 배포하며, 이를 사내에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 환경 구축 업무가 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 9월 9일, CNG TV는 '생성AI를 활용한 따스한 콘텐츠 접근과 무모한 도전'이라는 주제로 ZOOM 방송을 진행했다. 이번 방송은 생성형 AI를 활용한 제너레이티브 디자인 트렌드에 대한 소개와 함께, AI로 창조되는 감성적 콘텐츠의 새로운 시도를 조명했다. 이를 통해 많은 크리에이터들이 영감을 얻을 수 있는 기회를 제공했다. 방송의 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   AI, 도전의 새로운 길을 열다 이번 방송의 사회자는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 전문위원이자, 홍익대학교 공학교육혁신센터의 홍익 메이커스페이스를 총괄하고 있는 최성권 교수가 맡았다. 방송에서는 최석영 대표가 이끄는 감성놀이터의 다양한 프로젝트가 소개되었으며, 생성형 AI를 활용해 LACF(라이트 아트 시티 페스티벌)과 국제 고양이 AI 필름 페스티벌 같은 이벤트를 통해 따뜻하고 지속 가능한 콘텐츠 창작 사례가 공유되었다. 최석영 대표는 AI를 활용한 콘텐츠가 어떻게 도시와 마을을 따스하게 변화시킬 수 있는지에 대해 강조했다. 그는 "생성형 AI는 무모한 도전을 통해 창의적인 결과를 발견하는 계기가 된다"고 언급하며, 이러한 도전이 콘텐츠의 가능성을 확장시킬 수 있다고 강조했다. 감성놀이터의 다양한 프로젝트는 AI와 XR(확장현실)을 결합하여 새로운 콘텐츠의 경계를 탐험 중이다. 최 대표는 "생성형 AI가 인디 스튜디오에 무한한 가능성을 열어주고 있다"며, 최근 AI와 XR을 결합한 프로젝트를 통해 새로운 경험을 쌓아가고 있다고 밝혔다. 특히 국제 고양이 AI 필름 페스티벌과 같은 행사에 참여하면서, 이러한 기술이 크리에이터에게 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지 실감하고 있다고 말했다.   ▲ 감성놀이터 최석영 대표   생성형 AI, 인디 스튜디오에 새로운 기회 제공 최 대표는 또 미디어 파사드에 생성형 AI를 결합하는 과정에서 달리 2(Dall-E 2)와 같은 AI 툴을 활용했다고 설명했다. 그는 AI를 통해 새로운 콘텐츠를 창출하고, 이를 확장해 가면서 미디어 파사드 프로젝트로 활용하는 방법을 찾게 됐다고 설명했다. 생성형 AI의 진화는 끝이 없으며, 최근에는 챗GPT 4o(ChatGPT 4o) 버전의 등장으로 대화형 AI의 활용이 더욱 편리해졌다. 최 대표는 생성형 AI를 효과적으로 활용하려면 해당 분야에 대한 기본적인 이해가 필요하다고 강조했다. 전문성이 없으면 AI가 만들어낸 결과물을 제대로 평가하거나 활용하기 어렵기 때문이다. 하지만 그는 코딩 등 프로그래밍 지식 없이도 AI를 통해 새로운 영역에 진입할 수 있는 가능성이 열렸다고 말했다. 한편 최 대표는 생성형 AI의 변주 가능성이 무한하다며, 중요한 것은 무모하더라도 도전하는 자세라고 강조했다. 이번 방송을 통해 생성형 AI는 앞으로도 다양한 방식으로 발전해 나갈 것이란 점이 더 명확해졌다. 이제 크리에이터는 새로운 가능성의 창을 발견하기 위해 AI와 무한 동거를 시작해야 할 때다.   ▲ 감성놀이터에서 진행 중인 국제 고양이 AI 필름 페스티벌 이미지     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

책에서 얻은 것 No. 22   “인공지능은 현재의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 새로운 일자리를 창출하는 도구이다.” - 페드로 도밍고스   책 소개 및 주요 내용 ‘부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’은 실전 활용 사례 1000가지를 한 권에 담아 출간한 책이다. 예약판매로 8월 30일 출간됐다.  챗GPT(ChatGPT)는 2022년 11월 30일에 출시되었고, 2024년 7월 31일을 기준으로 총 609일이 경과하였다. 그동안 기술의 판도는 시장을 산업혁명 수준으로 변화시켰다. 테크기업의 흥망성쇠와 함께 주가가 요동을 쳤고, 모든 소프트웨어는 AI를 기반으로 재편되고 있다. 여전히 생성형 AI에 대하여 거부감을 가지는 사람도 있고, 법으로 규제를 가하기 시작하는 과정에 있다. 또한, 생성형 AI의 시초인 오픈AI(OpenAI)가 파산할지 모른다는 경고의 메시지도 들린다.  초점은 돈을 어떻게 벌 것인가이다. 그런 의미에서 이 책에는 과연 제목과 같이 ‘상상을 현실로, 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’이 들어 있는지 알아보자. 2만 7000원의 책 값어치를 할 것인지는 독자의 판단에 따르겠지만, 기업에서 필요로 하는 챗GPT 활용 전략임에는 틀림 없어 보인다.    들어가며 인공지능(AI)의 혁신은 이미 우리 일상과 비즈니스 환경에 깊숙이 스며들었다. 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI는 인간의 상상력을 초월하는 가능성을 제공하며, 새로운 시대의 경쟁력을 결정짓는 요소로 자리잡고 있다. 정종기 저자의 ‘상상을 현실로, 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’은 이러한 변화의 중심에 서 있는 도구를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 종합적인 가이드를 제공한다. 이번 호에서는 이 책의 목차를 중심으로 각 장의 주요 내용을 깊이 있게 탐구하고, 챗GPT를 통한 실질적인 활용 전략을 제시한다.   생성형 AI란 무엇인가 생성형 AI는 기존의 규칙 기반 자동화와는 차원이 다른 혁신을 가져온다. 단순히 주어진 데이터를 처리하는 것을 넘어 새로운 데이터를 생성하고, 사용자의 요구에 맞춰 다양한 형태의 콘텐츠를 만들어낼 수 있다. 챗GPT는 이러한 생성형 AI의 대표적인 예로, 텍스트 기반의 대화를 넘어 이미지, 음악, 코드 생성 등 다방면에서 활용될 수 있다. 이 책의 첫 번째 장에서는 생성형 AI의 개념과 원리를 상세히 설명한다. 생성형 AI와 판별 AI의 차이점을 이해하고 언어 모델의 발전 과정을 살펴보면, 챗GPT의 놀라운 능력을 더욱 깊이 이해할 수 있다. 특히 챗GPT의 학습 과정과 기술적 차별성, 그리고 답변 도출의 원리를 통해 이 도구가 얼마나 강력한지 깨닫게 된다. “질문이 제대로 설정되면, 답은 스스로 나타난다.” - 알버트 아인슈타인   프롬프트 엔지니어링의 중요성 챗GPT를 효과적으로 활용하기 위해서는 ‘프롬프트 엔지니어링’이 핵심이다. 프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문을 구성하고 최적화하는 기술이다. 이는 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, AI의 응답을 예측하고 그에 맞혀 질문을 세밀하게 조정하는 과정이다. 이 책의 두 번째 장에서는 프롬프트 엔지니어링의 기초부터 고급 기술까지 다루고 있다. 프롬프트의 구성 요소와 기술적 세부 사항을 이해하면 AI의 성능을 극대화할 수 있다. 예를 들어, 단순히 “오늘 날씨 어때?”라고 묻는 대신 “서울의 오늘 기온, 습도, 강수 확률을 알려줘”와 같이 구체적인 질문을 던지면 더욱 정확한 정보를 얻을 수 있다. 또한, 비즈니스에 필요한 다양한 프롬프트 작성법과 실제 사례를 통해 독자들은 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 체감할 수 있다. “기술은 비즈니스를 혁신하는 도구이며, 그 가능성은 무궁무진하다.” - 팀 쿡   기업 직무별 활용 사례 챗GPT는 다양한 산업 분야와 기업의 여러 직무에서 혁신을 일으키고 있다. 이 책의 세 번째 장에서는 기업 대표(CEO)부터 연구개발(R&D)까지 17가지 직무별 활용 사례를 다룬다. 각 직무에서 챗GPT를 활용하여 업무 효율을 극대화할 수 있는 방법을 구체적으로 제시한다.   경영 기획 및 지원 경영 기획과 지원 부서는 전략적 의사결정을 위해 방대한 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 작업이 필수적이다. 챗GPT를 활용하면 데이터 분석과 보고서 작성을 자동화할 수 있으며, 전략적 의사결정을 위한 시뮬레이션과 예측 모델을 구축할 수 있다. 예를 들어, “지난 5년간의 매출 데이터를 기반으로 다음 분기의 매출을 예측해줘”와 같은 프롬프트를 사용하면 유용한 예측 정보를 얻을 수 있다.   마케팅 마케팅 부서에서는 고객 맞춤형 콘텐츠 생성과 캠페인 전략 수립에 챗GPT를 활용할 수 있다. 예를 들어, “우리 제품의 주요 고객층에 대한 분석을 제공해줘”라는 프롬프트를 통해 고객의 성향과 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 또한 광고 문구 작성, 블로그 포스팅, 마케팅 이메일 작성 등 시간과 노력이 많이 드는 작업을 자동화하여 효율을 높일 수 있다.   연구개발(R&D) 연구개발 부서에서는 신제품 디자인과 프로토타입 생성을 챗GPT를 통해 빠르게 진행할 수 있다. 예를 들어, “새로운 스마트폰 디자인 시안을 만들어줘”라는 프롬프트를 사용하면 다양한 디자인 시안을 단시간에 생성할 수 있다. 연구자들은 이러한 시안을 바탕으로 브레인스토밍을 진행하고, 최적의 디자인을 선택하여 개발 시간을 단축할 수 있다. “좋은 질문은 답을 찾는 열쇠이다.” - 칼 세이건   기업 직무별 프롬프트 질문 세트 네 번째 장에서는 실제 업무에 적용할 수 있는 프롬프트 질문 세트를 제공한다. 각 부서별로 최적화된 프롬프트 질문을 통해 업무 효율을 높일 수 있다. 예를 들어, CEO와 임원은 “현재 시장 상황을 고려하여 우리 회사의 성장 전략을 제안해줘”와 같은 프롬프트를 통해 전략적 인사이트를 얻을 수 있다. 마케팅 부서 직원들은 “이번 달 우리 제품의 온라인 광고 성과를 분석해줘”와 같은 질문을 통해 캠페인 효과를 평가하고 개선할 수 있다. 이러한 프롬프트 질문 세트는 단순히 질문을 던지는 것에 그치지 않고, 구체적인 답변을 이끌어내는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 각 부서의 업무 효율을 극대화할 수 있으며, 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다. “기술의 진보는 업무의 효율을 극대화하는 데에 필수이다.” - 사티아 나델라   업무 효율을 높일 수 있는 AI 툴 모음 다섯 번째 장에서는 챗GPT 외에도 다양한 AI 도구를 통해 업무 효율을 높일 수 있는 방법을 제시한다. 챗GPT, 달리(DALL-E) 등의 도구를 통해 텍스트 요약, 이미지 생성, 동영상 분석 등 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 예를 들어, 챗GPT를 사용하면 긴 회의록을 간단하게 요약할 수 있어 시간을 절약할 수 있다. 이 책에서는 특히 AI 도구를 활용한 생산성 향상 방법을 중점적으로 다룬다. 유튜브 동영상의 텍스트 변환, PPT 작성, 데이터 분석 등 다양한 작업을 자동화하여 업무 효율을 높일 수 있다. 이러한 도구들은 특히 데이터 처리와 콘텐츠 생성에 큰 도움이 된다.  “창의적인 문제 해결은 혁신의 핵심이다.” - 스티브 잡스   업무 및 비즈니스 활용 사례 여섯 번째 장에서는 다양한 업무 및 비즈니스 활용 사례를 소개한다. 챗GPT를 활용해 사업 아이디어를 도출하고, 사업 기획서를 작성하는 방법을 상세히 설명한다. 예를 들어, “새로운 전자상거래 비즈니스 모델을 제안해줘”라는 프롬프트를 통해 혁신적인 사업 아이디어를 얻을 수 있다. 또한, 콘텐츠 생성 및 마케팅, 고객 서비스, 제조 분야, 연구 및 개발(R&D), 인적 자원(HR) 및 행정 등 다양한 분야에서 챗GPT를 활용한 업무 혁신 사례를 다룬다. 이를 통해 독자들은 자신의 비즈니스 환경에 맞는 최적의 활용 방법을 찾을 수 있다.  “자기 개발은 끝없는 여정이다.” - 달라이 라마   일상 활용 및 자기 개발 사례 일곱 번째 장에서는 챗GPT를 업무뿐만 아니라 일상 생활과 자기 개발에도 유용하게 활용할 수 있는 방법을 소개한다. 이력서 작성, 면접 준비, 소설 작성 등 다양한 분야에서 챗GPT를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 예를 들어, “나의 경력을 기반으로 이력서를 작성해줘”라는 프롬프트를 사용하면 맞춤형 이력서를 쉽게 작성할 수 있다. 또한, 챗GPT를 통해 자기 계발과 창의적인 작업을 수행할 수 있다. 소설의 줄거리 작성, 그림 생성, 음악 작곡 등 다양한 창작 활동을 지원하며 개인의 창의력을 극대화할 수 있다. 이 책은 이러한 활용 사례를 통해 독자들에게 실질적인 도움이 되는 내용을 제공한다. “효율성은 성공의 열쇠이다.” - 피터 드러커   챗GPT 300배 활용하기 여덟 번째 장에서는 챗GPT를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 고급 전략을 다룬다. 개인 맞춤형 챗봇 생성, 데이터 기반의 맞춤형 응답 설정, 반복 업무 자동화 등 다양한 방법을 통해 챗GPT의 활용도를 극대화할 수 있다. 예를 들어, “고객 지원용 맞춤형 챗봇을 만들어줘”라는 프롬프트를 통해 고객의 요구에 맞춘 응답을 제공할 수 있다. 이 책은 이러한 고급 기술을 쉽게 따라할 수 있도록 상세한 설명과 예시를 제공한다. 이를 통해 독자들은 챗GPT의 잠재력을 최대한으로 활용할 수 있으며, 업무와 비즈니스에서 실질적인 성과를 도출할 수 있다. “미래는 우리가 상상하는 대로 만들어진다.” - 헨리 포드   서평 맵 <그림 1>은 나의 서평 맵 작업이다. 저자는 오라클 DB 엔지니어로 출발하여 오라클 비즈니스 전략 담당 임원을 역임하였고, 경영학 박사 등의 경력을 갖고 있다. 2023년 1월부터 7월까지 챗GPT 강의시간 누적 867시간, 수강생 1000명을 돌파하는 기록을 매번 페이스북에 포스팅하고 있다. 이제는 홍보를 하지 않아도 연락이 오고, 특히 CEO 특강 시 CEO들이 자신의 회사에 강의를 해 달라는 요청을 한다고 한다.  그의 캘린더에는 빼곡히 강의 스케쥴이 짜여져 있고, 특히 여러 출판사로부터 책 출간 요청이 쇄도하는 베스트셀러 작가이기도 하다. 이 책은 480페이지에 방대한 내용을 담고 있어서, 기업에서 업무 활용 지침서로 사용하면 좋을 듯 싶다.  특히 저자는 디지털 전환(DX)이 주 사업 분야로, 생성형 AI를 활용한 디지털 전환 컨설팅에 대해 기업의 강의/프로젝트 요청이 많다고 한다. 한국인공지능인재개발원에서 진행하는 AI 비즈니스 전문가 과정 및 생성형 AI 활용 전문가 과정에 참여해 보는 것도 좋을 듯 싶다.    그림 1. 서평 맵 : 상상을 현실로 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략(정종기)(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   맺음말 ‘상상을 현실로, 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’은 인공지능 시대에 경쟁력을 갖추고자 하는 모든 이에게 필독서이다. 이 책을 통해 챗GPT의 잠재력을 최대한으로 활용하고, 일상과 업무에서 실질적인 이익을 얻을 수 있을 것이다. 인공지능의 빠른 발전 속도에 발맞추어, 챗GPT를 활용하는 능력을 기르는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수이다. 이 책은 단순한 이론서가 아니라, 실질적인 사례와 구체적인 방법을 통해 독자들이 바로 적용할 수 있는 실용적인 내용을 담고 있다. 이를 통해 독자들은 인공지능 시대에 경쟁력을 확보하고, 새로운 기회를 창출할 수 있을 것이다. 챗GPT를 잘 활용하는 사람이 활용하지 않는 사람을 대체한다는 말이 있듯이, 이 책을 통해 누구나 챗GPT의 전문가가 될 수 있을 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)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오토데스크가 글로벌 비즈니스 리더들의 사업 회복력에 대한 자신감과 AI 기대감을 담은 2024 디자인&메이크 연례 보고서(2024 State of Design&Make)를 발표했다. 오토데스크는 이번 보고서에서 한국 산업이 AI와 디지털 혁신, 지속가능성에 더욱 적극 대응함으로써 추가적인 성장의 기회를 모색할 수 있을 것이라고 제언했다. 2024 디자인&메이크 보고서는 전 세계 비즈니스 리더를 위한 글로벌 연례 연구다. 오토데스크는 “건축, 엔지니어링, 건설, 디자인, 제조, 미디어, 엔터테인먼트를 포함한 D&M산업이 직면한 문제를 조명하며, 오늘날 비즈니스 의사 결정에 있어 가장 필요한 변화 요인을 정리해 전략적 결정을 내리는 데 도움을 주고자 이번 보고서를 발간했다”고 설명했다. 이번 보고서는 D&M 분야에서 AI의 부상은 물론이고 비즈니스 회복력, 인재 개발, 지속가능성 등 기업이 성장을 위해 고려하고 있는 사항에 대한 지표를 선보였다. 보고서는 전 세계 18개국 5399명의 D&M 산업 리더를 비롯한 미래학자와 전문가의 인터뷰 내용을 기반으로 했다.     보고서에 따르면 D&M 산업 리더들은 AI를 미래의 공상 과학이 아닌 현재의 실질적 도구로 보고 있으며, 이로 인해 생산성을 높이고 지속 가능성을 개선하기 위한 투자를 늘리고 있다. 대다수의 응답자가 지난 3년 동안 AI 및 신기술에 대한 지출을 늘렸고, 향후 3년 동안에도 AI 및 신기술에 대한 투자를 지속할 것이라고 밝혔다. 또한 높은 디지털 성숙도를 바탕으로 인재를 유치할 수 있으며, 새로운 기술 도입은 물론 직원들의 사고 방식 변화와 프로세스 개선이 비즈니스 발전을 위해 필수라고 봤다. 기술에 대한 신뢰가 높아지면서 AI는 여러 산업에서 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. 기업은 AI를 사용해 생산성을 높이고 작업을 자동화하고 있으며 리더들은 생성형 AI가 향후 몇 년 내에 물리적 제품과 건물, 디지털 자산에 대한 중요한 디자인 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것이라고 예측했다. AI 도입 현황에 대한 질문에 한국은 37%, 글로벌은 56%가 자사 활용 목표를 달성했거나 근접했다고 답했고, AI 기술 신뢰도에 대한 질문에서 한국 시장은 56%가 신뢰한다고 응답했다. 또한, 응답자들은 AI의 도입과 발전이 단순 반복 작업의 자동화, 디자인 제작 산업 전반의 인재 관리 비용 절감에 도움을 줘 기술 격차 보완과 창의성 증대 등의 혜택을 가져다 줄 것이라고 전망했다. 지속 가능성에 대한 태도가 변화하면서 에너지 효율성, 자재 감소 및 지속 가능한 프로세스에 투자하는 리더들이 증가하고 있다. 이러한 활동은 고객 및 직원과의 평판을 개선할 뿐만 아니라, 에너지 사용과 자재 절감을 통해 장기적으로 운영 비용을 절감하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 한국 시장에서는 57%의 응답자가 회사의 지속 가능성 노력에 자부심을 느끼며 공통된 의지를 가지고 있는 것으로 밝혀졌다. 지속 가능성에 대한 노력을 묻는 질문에서 글로벌은 97%, 한국은 96%가 조직의 지속 가능성 개선하기 위한 조치를 취하고 있다고 답했다. 지속 가능성이 단기/장기 비즈니스에 긍정적인 역할을 하는가에 대한 질문에 글로벌은 69%/87%, 한국은 57%/74%가 그렇다고 답했다. 기업들이 찾고 있는 주요 디지털 기술 세 가지는 AI와의 협업 능력, 디지털 디자인, 소프트웨어 개발/프로그래밍이다. 이러한 기술은 많은 비용이 들기 때문에 기업들이 신중하게 접근할 수밖에 없다. 그러나 인력 풀이 줄어들면서 직원들의 기술과 교육이 필수 비즈니스 요구를 충족하지 못하고 있다. 리더와 전문가들은 새로운 도구의 도입만으로는 효과적인 디지털 혁신을 이끌 수 없으며, 직원과 리더십 모두의 사고방식 변화와 프로세스 개선이 동반되어야 한다고 강조했다. 전체 응답자 중 글로벌의 71%, 한국의 61%가 디지털 성숙도가 인재 유치에 도움이 된다고 답했고, 한국 응답자의 35%는 비용, 38%는 새로운 도구와 작업 방식에 투자하는 데 필요한 시간이 장애물이라고 답했다. 오토데스크의 하레시 쿱찬다니(Haresh Khoobchandani) 아시아 태평양 및 일본 지역 총괄 부사장은 “오늘날 비즈니스 환경에서 효율과 경제성의 중요도가 더욱 늘어남에 따라 AI, 디지털 혁신, 지속 가능성에 대한 신뢰와 낙관론이 증가하는 것은 당연하다”면서, “세계가 전례 없는 도전에 직면하고 있는 지금, 기술은 모두를 위한 더 나은 세상을 설계하고 만드는 가장 강력한 도구”라고 말했다. 그리고 “오토데스크는 세상을 보다 이롭게 설계하고 만들겠다는 미션 아래 기술 강국으로서 디지털 전환을 위해 달리고 있는 한국과 함께 산업의 지속적인 발전을 지원하는데 전념할 것”이라고 덧붙였다. 

로지텍이 업그레이드된 사용자 경험을 제공하고, 지속 가능한 라이프스타일을 지원하는 맥 사용자들을 위한 신제품 3종을 공개했다. 로지텍이 선보이는 맥용 신제품 3종은 인체공학 웨이브 키보드 ‘웨이브 키즈 포 맥(Wave Keys for Mac)’, 고급 무선 일루미네이티드 키보드 MX 키즈 S 포 맥(MX Keys S for Mac)’ 및 고급 휴대용 무선 마우스 MX 애니웨어 3S 포 맥(MX Anywhere 3S for Mac)’으로 구성됐다. 이번 신제품은 맥 및 아이패드 OS 사용자의 다양한 요구를 충족하도록 설계됐으며, 맥OS 키보드 레이아웃 및 디자인을 적용해 맥과의 호환성을 높일 수 있도록 제작됐다.   ▲ 로지텍의 ‘Wave Keys for Mac’   웨이브 키즈 포 맥은 맥에 최적화된 레이아웃과 팔과 손이 자연스럽게 놓일 수 있는 곡선 키 프레임 디자인을 갖춘 인체공학 웨이브 키보드로, 첫 벅째 맥용 인체공학 키보드를 고민하는 사용자에게 적합한 제품이다. 키보드 중앙 공백이 있는 분리형 키 프레임이 적용된 기존 인체공학 키보드와 달리, 일체형 키 프레임을 도입해 인체공학 키보드를 처음 사용하는 소비자도 적응 기간 없이 편리하게 사용할 수 있다. 메모리폼 소재의 3중 구조 손목 받침대가 손목을 안정적으로 지지하고, 로지텍의 독특한 웨이브 키 프레임으로 기존 모델 대비 57% 더 편안한 사용감을 제공한다. 키보드는 소음을 줄인 조용한 멤브레인 키가 적용됐으며, 숫자 키를 포함한 풀 배열을 갖췄음에도 콤팩트한 사이즈로 사용자의 데스크 공간 활용도를 높인다. 또한 최대 4도까지 받침대 높낮이 조절이 가능해 사용자의 자세에 따라 맞춤형으로 사용 가능하다.   ▲ 로지텍의 ‘MX Keys S for Mac’   고급 무선 일루미네이티드 키보드인 MX 키즈 S 포 맥은 맥에 최적화된 레이아웃으로 맥 사용자가 업무 및 작업 진행 시 퍼포먼스를 높인다. 페일 그레이 컬러가 새롭게 추가됐으며, 로지텍의 MX 애니웨어 3S 포 맥 및 ‘MX 마스터 3S 포 맥(MX Master 3S for Mac)’ 무선 마우스와 컬러를 매칭하여 깔끔한 데스크테리어를 완성할 수 있다. 로지텍의 퍼펙트 스트로크(Perfect Stroke) 팬터그래프 키가 적용됐으며, 손끝에 맞게 키캡 중앙을 오목하게 디자인해 정확도와 부드러운 타건감을 개선했다. 로지 옵션즈+(Logi Options+) 앱을 통해 키보드 백라이팅 지속 시간 및 밝기를 조절할 수 있으며, 단축키에 음성 받아쓰기 및 화상회의 음소거 기능이 추가된 것도 주목할 만하다. 더불어 블루투스를 통한 무선 연결을 지원해 안정적인 업무 환경을 제공한다.   ▲ 로지텍의 ‘MX Anywhere 3S for Mac’   MX 애니웨어 3S 포 맥은 휴대가 편리한 콤팩트한 사이즈로 빠른 스크롤, 무소음 클릭 및 정교한 트래킹 성능을 지닌 고급 휴대용 무선 마우스다. 이전보다 2배 강력해진 8000 DPI를 지원하는 다크필드 센서를 탑재해 유리를 포함한 어떤 표면에서도 정교한 트래킹이 가능하다. 또한 1초에 최대 1000줄까지 스크롤하고, 픽셀 단위로 정밀한 컨트롤을 지원하는 초고속 매그스피드(MAGSPEED) 휠을 적용해 속도와 정교함이 요구되는 업무에 유용하다. 로 프로파일의 유선형 디자인으로 안정적인 그립감을 제공하며, 스페이스 그레이 색상이 새롭게 추가됐다. 또한, 소음은 줄이고 클릭감은 살려 업그레이드된 무소음 클릭으로 더욱 조용하게 업무에 집중할 수 있다. 이번 신제품 3종 모두 로지 옵션즈+ 앱을 통해 사용자에 맞게 커스터마이징하여 사용 가능할 수 있다. 또한 ‘스마트 액션(Smart Actions)’ 소프트웨어를 통해 단축키 하나로 여러 개의 작업 수행이 가능해, 반복 작업의 시간을 단축하고 효율을 극대화했다. 이지스위치로 최대 3개 기기에 페어링이 가능해 더욱 안전한 멀티 디바이스 사용 환경을 지원하고, 플로(Flow) 지원 마우스 사용 시 로지텍 플로 기능으로 페어링된 3대의 기기를 넘나들며 유연하게 작업할 수 있다. 로지텍 코리아의 조정훈 지사장은 “로지텍은 맥 사용자를 위한 이번 신제품으로 맥용 인체공학 웨이브 키보드인 ‘웨이브 키즈 포 맥’을 새롭게 처음 선보이며 맥용 제품 포트폴리오를 확장했다”면서, “애플 제품과의 완벽한 호환을 통해 워크플로, 생산성 및 사용감을 최적화하여 사용자가 온종일 편안한 작업 환경을 누릴 수 있도록 사용자 중심의 솔루션을 제공하기 위해 계속 노력하겠다”고 밝혔다.

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.

요즘 스마트폰이 없는 삶을 생각할 수 있을까? 자고 일어나면 잠자기 전까지 손에서 놓지 못하는 것이 바로 스마트폰이다. 지금의 스마트폰이 있기까진 아이폰을 만든 스티브 잡스를 빼놓고 이야기할 수 없다. 잡스는 자신이 만든 회사인 애플에서 쫓겨났다가 복귀해 땅에 떨어졌던 애플과 매킨토시의 이미지를 끌어올리기 위해 동분서주한다. 이때 그는 광고 제작사 치아트 데이(Chiat Day)의 크리에이티브 디렉터 리 클로에게 실추된 애플의 이미지를 살릴 수 있는 한 편의 광고를 만들어달라고 주문한다. 그렇게 해서 만들어진 광고에는 간디, 아인슈타인 같은 유명인들의 사진이 나오고, 그 옆에 종종 적혀 있던 ‘Think Different(당시에는 ‘다르게 생각하라’고 번역)’라는 글자를 생각해 낸다. 그후 클로는 유명인들의 사진과 영상을 자연스럽게 합성한 영상을 만들고, 그 위에 애플 직원들이 만들었다는 한 편의 시 ‘Here's to the crazy ones(여기 미친놈들아)’를 한 문장으로 압축해 영상과 함께 흘려보냈다. 이 광고를 본 사람들은 열광의 도가니에 빠졌고, 이후 애플은 옛 명성을 되찾으며 승승장구하면서 IT 업계의 성공 신화를 갈아 치웠다. 여기서 잠깐, ‘Think Different’라는 제목의 애플 광고는 1997년에 LA에 있던 광고대행사 TBWACHIATDAY에서 만든 광고 문구였다. 하지만 이 문구는 문법적으로 틀렸다는 논란에 빠졌다. 이에 대해 애플은 ‘Think Different’는 ‘Think Differently’가 아니라, ‘Think Something Different’의 줄임말이라고 해명했다. 따라서 ‘Think Different’는 많은 사람들이 알고 있는 것처럼 ‘다르게 생각하라’가 아니라, ‘다른 것을 생각하라’라고 해석하는 게 맞다. 2023년 12월, 캐드앤그래픽스는 창간 30주년을 맞았다. 그동안 수많은 사람들과 만나 다양한 이야기들로 지면을 채워왔다. 캐드앤그래픽스를 보면서 업계에 입문한 이들은 이제 제조 및 건축, DCC 분야에서 한 축을 이루며 성장했다. 한 권의 잡지가 30년을 지속해 온다는 것은 쉬운 일이 아니다. 지난 2020년 코로나19가 발발했을 때도 그랬지만 폐간의 위기에 몰리며 힘든 시간을 보냈던 적도 있다. 하지만 2022년 생성형 AI 챗GPT가 우리 삶의 많은 부분들을 바꿔가고 있는 것처럼, 캐드앤그래픽스도 독자들과 함께 변화하고 새로워지기 위해 달리고 있다. 이제 새로운 10년을 위해 캐드앤그래픽스는 ‘Think Different’할 계획이다. 그 첫 번째 시도로, 오는 9월 27일 개최 예정인 ‘코리아 그래픽스 2024 컨퍼런스’의 포스터 이미지는 공모전을 통해 공개 모집할 예정이다. 광범위한 분야에 빠르게 접목되고 있는 생성형 AI를 활용해 코리아 그래픽스의 새로운 이미지를 만드는데 동참해 주시기를 바란다. 캐드앤그래픽스도 항상 여러분을 응원하고 있다는 것을 잊지 마시기 바란다.   ■ 박경수 캐드앤그래픽스 기획사업부장으로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고, 행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. 또한 CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야에서는 발로 뛰는 취재기자로 활발하게 활동 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스(ASUS)가 AMD AI 프로세서를 탑재해 성능을 강화한 새로운 AI 게이밍 노트북 ‘ROG 제피러스 G16’과 TUF 시리즈 최초로 14인치 디스플레이를 탑재한 ‘TUF 게이밍 A14’를 출시했다.   ▲ ROG 제피러스 G16 이클립스 그레이   ROG 제피러스 G16은 1.64cm 및 1.85kg으로 슬림한 디자인과 가벼운 무게의 높은 휴대성을 갖추었으며 게이머는 물론 크리에이터, 직장인 등 AI 기능이 필요한 사용자에게 적합한 게이밍 AI 노트북이다. 전작 대비 최신 사양의 고성능 프로세서를 탑재해 최대 402TOPs의 업그레이드된 AI 성능을 제공한다. 12코어, 24스레드, 50TOPs의 AI 성능을 제공하는 내장형 AMD 라이젠 AI XDNA 2 NPU(신경망 처리 장치)와 31TOPs의 AMD 라이젠 AI 9 HX 370 프로세서가 장착돼 더욱 강력한 AI 퍼포먼스를 구현하며, 최대 321TOPs의 AI 성능을 제공하는 엔비디아 지포스 RTX 4070 GPU를 통해 사진 및 비디오 편집, 이미지 생성 등 복잡한 크리에이티브 작업과 고사양의 최신 게임을 부드럽게 실행할 수 있다. 또한 윈도우 전용 코파일럿(Copilot) 키가 탑재돼 빠르게 온디바이스 AI 기능을 사용할 수 있다. ▲실시간 자막 지원 ▲그래픽 품질 개선 ▲코크리에이터 등의 AI 기능을 통해 한층 업그레이드된 제품 사용 경험을 지원한다. 이와 함께 16인치의 OLED 디스플레이는 ROG 네뷸라 디스플레이가 적용돼 선명하고 풍부한 시각 경험을 제공한다. 16:10의 화면비에 500니트 밝기, 2.5K 해상도, 240Hz 주사율과 더불어 100% DCI-P3의 넓은 색 영역을 지원해 보다 생생하게 색을 구현하며, 돌비 비전(Dolby Vision) 및 베사(VESA) 디스플레이 HDR 트루 블랙 500 인증을 받아 어두운 화면에서도 세밀한 명암 디테일을 보여준다. 신제품은 플래티넘 화이트와 이클립스 그레이의 두 가지 색상의 모던하고 세련된 디자인이 특징이다. CNC 밀링 알루미늄 마감으로 가볍고 견고한 내구성을 갖췄으며, 노트북 상판에 구현된 슬래시 라이트 어레이(Slash Light Array)에는 15가지 애니메이션이 포함, 사용자 취향의 디자인 선택이 가능하다. 공식 출시 가격은 제품 사양에 따라 300만 원대부터 시작한다.   ▲ TUF 게이밍 A14   TUF 게이밍 A14는 기존 TUF 라인업과 달리 제품 무게 및 두께에서 혁신이 가미된 14인치 게이밍 노트북이다. 심플하고 모던한 디자인에 풀 알루미늄 소재로 완성된 1.46kg의 무게와 1.69cm의 두께의 경량형 제품으로 높은 휴대성을 제공한다. 16:10 비율의 2.5K의 14인치 디스플레이는 165Hz 고주사율 및 400니트 밝기와 sRGB 100% 색 재현율을 비롯해 지연 현상을 최소화하는 G-Sync 기능을 지원해 게임, 창작 등의 작업에서 더욱 생생한 몰입 경험을 제공한다. 또한 180도 개방되는 힌지가 적용돼 디스플레이 각도를 자유롭게 조절해 사용할 수 있다. 메인 프로세서로는 8코어, 16스레드의 AMD 라이젠 7 8845HS와 엔비디아 지포스 RTX 4060 GPU를 장착해 게임, 스트리밍, 멀티태스킹 등의 복잡한 작업을 원활하게 실행한다. 제품에 내장된 MUX 스위치는 그래픽 카드의 효율을 높이는 것은 물론 효율적인 배터리 사용을 지원하는 엔비디아 어드밴스드 옵티머스 기술도 적용됐다. 미국 국방성 규격인 밀스펙(MIL-STD-810H) 인증을 받아 TUF 시리즈에 맞는 견고한 내구성을 갖췄으며, 공기역학적 쿨링 설계 ‘아크 플로우 팬(Arc Flow Fans)’ 냉각 기술을 통해 발열을 최소화했다. 색상은 예거 그레이 한 가지이며, 공식 가격은 100만원 후반대부터 시작한다. 신제품 2종은 ‘에이수스 퍼펙트 워런티 서비스’를 통해 물 침수, 낙하, 감전, 바이러스 등의 소비자 과실로 인한 제품 파손에 대해 제품 구입일로부터 1년 동안 1회에 한 해 수리비 전액을 보상한다. 에이수스 공식 스토어, 11번가, G마켓, 쿠팡, 옥션, 네이버 브랜드스토어, 유니브스토어 등의 온라인 판매처에서 구매 가능하며, 프로모션 일정에 따라 가격이 변동될 수 있다.