오라클은 다양한 산업 분야의 글로벌 기업들이 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션(Oracle Cloud VMware Solution)을 사용해 기존의 온프레미스 데이터센터 운영을 종료하고, 비즈니스 주요 애플리케이션을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)로 이전한다고 밝혔다. 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션은 높은 수준의 확장성과 성능, 보안, 제어를 필요로 하는 기업을 위해 설계됐다. 기업 고객은 자사의 VM웨어 스택 전반에 대한 관리 제어 운영을 위해 클라우드 인프라스트럭처와 VM웨어 콘솔을 직접 관리할 수 있다. 기업은 이로써 기존의 기술과 모범 사례, 도구를 유지하면서 온프레미스의 VM웨어 자산을 클라우드로 신속히 마이그레이션할 수 있게 됐다. 오라클은 이 서비스에 새로운 기능을 지속적으로 추가하기 위해 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션용 엔비디아 A10 텐서 코어(NVIDIA A10 Tensor Core) GPU와 인텔 제온 플래티넘 8358 프로세서(Intel Xeon Platinum 8358 Processor)를 갖춘 새로운 OCI 컴퓨트 구성을 발표했다. 또한 AMD 에픽(EPYC) 9J14 프로세서 기반의 또 다른 추가 구성을 출시할 계획이다. 이를 통해 오라클은 고객들에게 광범위한 워크로드 전반에서 추가 컴퓨트 옵션과 향상된 성능을 제공한다는 방침이다.     히타치 건설 기계는 유압 굴삭기, 휠 로더, 도로 시설 및 광산 장비의 개발, 제조, 판매, 임대, 관리 서비스를 제공하며 전세계에서 40만 대 이상의 건설 장비를 운용 중인 글로벌 기업이다. 히타치 건설 기계는 디지털 전환 전략의 일환으로 약 500대의 가상 서버와 100개의 데이터베이스를 온프레미스 VM웨어 가상화 환경에서 OCI 상의 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션과 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service)로 마이그레이션 중에 있다. 히타치 건설 기계는 이를 통해 이미 인프라 운영 비용을 20% 절감하고, 온라인 트랜잭션 처리 성능을 50%, 배치 처리 성능을 60% 개선했다. 렘트랜스는 우크라이나의 철도 차량 민간 운영사로, 연간 5천2백만 톤 이상의 화물을 운송하는 1만 5000대 이상의 무개 화차를 운영하고 있다. 열차 일정 관리, ID 및 액세스 관리 등 핵심 프로세스 및 데이터베이스를 클라우드로 긴급하게 전환해야 했던 렘트랜스는 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션을 통해 데이터 및 애플리케이션을 우크라이나 외부로 신속하게 이전해 데이터 복원력을 높이고 자사의 IT 투자를 보호할 수 있었다. 마츠다 모터스 로지스틱스 유럽 N.V.(MLE)는 유럽 고객에게 차량 및 부품을 유통하는 업무를 담당하고 있다. MLE는 유럽 30여 개국의 2300여 개 이상의 딜러 및 독립 유통업체에 직접 예비 부품을 공급하고 바르셀로나, 앤트워프, 제브뤼주 항구로 차량을 배송하여 유럽 전역에 유통한다. 회사는 데이터센터를 단계적으로 축소하고 운영을 현대화한다는 목표를 달성하기 위해 500개의 VM웨어 가상머신을 마이그레이션하고 오라클 엑사데이터 시스템을 OCI 기반 엑사데이터 데이터베이스 서비스에서 실행되는 80개의 오라클 데이터베이스에 통합했다. MLE는 또한 자사의 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션의 12개 호스트를 갖춘 여러 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC)로 통합했다. 그 결과 MLE는 프랑크푸르트에 있는 2개의 데이터센터 운영을 종료하면서도 높은 수준의 애플리케이션 맞춤화 및 데이터베이스 호환성을 유지할 수 있었다. 아홀드 델레이즈는 세계 최대 규모의 식료품 리테일 기업으로, 16개의 지역별 브랜드와 7,700개의 매장, 40만명 이상의 직원을 보유하고 있다. 수년간 자체 온프레미스 VM웨어 환경 및 그 운영을 뒷받침하기 위한 여러 IT 시스템과 솔루션을 운영해 온 아홀드 델레이즈는 VM웨어에서 오라클 핵심 비즈니스 프로세스용 애플리케이션과 타사 앱을 실행하며 비교해본 후 성능 개선 및 비용 절감을 위해 클라우드로의 마이그레이션을 결정했다. 이후 회사는 자사의 네덜란드 핵심 로컬 브랜드인 앨버트 하인, 에토스, 갤앤갤을 시작으로 전자상거래 및 공급망, 리테일 프로세스를 지원하는 400개 이상의 VM웨어 가상머신(VM)을 오라클 클라우드 VM웨어 솔루션으로 마이그레이션했다. 이를 통해 남아 있던 데이터센터 상면공간을 제거하고 자사의 VM웨어 환경에 대한 전반적인 관리 제어 권한을 유지할 수 있게 되었다.  오라클의 마헤쉬 티아가라얀(Mahesh Thiagarajan) OCI 총괄 부사장은 “VM웨어 자산을 클라우드로 옮겨 운영하기를 원하는 많은 기업들이 새로운 운영방식으로 인해 IT 기술을 배워야 한다는 부담감을 느끼고 있다”면서, “오라클 클라우드 VM웨어 솔루션은 조직이 VM웨어 클러스터를 완벽하게 제어하고 기존의 도구, 기술, 프로세스를 유지해줘 재교육에 대한 부담을 덜 수 있도록 지원한다. 오라클의 솔루션은 고객이 온프레미스 VM웨어 클러스터와 동일한 운영 모델을 유지할 수 있게 하기 때문에, 클라우드를 통한 시스템 현대화 추진 시 위험성이 낮은 접근 방식”이라고 설명했다.

오라클이 인공지능(AI) 벡터 처리와 데이터 분석, 트랜잭션을 포함한 모든 종류, 모든 규모의 오라클 데이터베이스 워크로드를 위한 성능을 제공하는 클라우드용 지능형 데이터 아키텍처인 ‘엑사데이터 엑사스케일(Exadata Exascale)’을 정식 출시했다.  엑사데이터 엑사스케일을 통해 기업 조직은 규모를 망라하여 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)에 내장된 성능과 안정성, 가용성, 보안 관련 기능의 활용 비용을 절감할 수 있다. 엑사데이터 엑사스케일은 엑사스케일 인프라스트럭처 기반의 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Exadata Database Service on Exascale Infrastructure) 및 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 기반의 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)와 함께 사용 가능하다. 엑사데이터 엑사스케일은 기업 고객이 엑사데이터 클라우드 인프라스트럭처를 이용할 수 있는 새로운 방식이다. 가상화된 데이터베이스에 최적화된, 공유 컴퓨트 및 스토리지 풀에 기반한 인프라를 활용하는 지능형 데이터 아키텍처를 통해 극도로 탄력적인 확장성 및 사용량 기반 요금 정책을 지원한다. 결과적으로 대기업에서 중소기업에 이르기까지 적게는 매월 수십만원대 수준의 저렴한 요금으로도 이용이 가능해, 이제 합리적인 비용으로 엑사데이터 데이터베이스 플랫폼의 기술을 활용해 데이터 워크로드 관련 혁신을 가속화할 수 있게 됐다.     엑사스케일의 리소스는 추가 IOPS(초당 입력, 출력 명령어 처리 수)에 대한 비용 없이 탄력적인 종량제 요금제를 통해 이용할 수 있다. 사용자가 필요로 하는 데이터베이스 서버 ECPU 수와 스토리지 용량을 지정하면 모든 데이터베이스가 풀링(pooling)된 스토리지 서버에 자동으로 분산되어 최고의 성능 및 가용성을 제공하므로 전용 데이터베이스 및 스토리지 서버를 별도로 프로비저닝할 필요가 없다. 결과적으로 엑사데이터 데이터베이스 서비스 엔트리 수준의 인프라 비용을 최대 95% 절감하고, 온라인 리소스를 최대한 유연하고 세밀하게 확장할 수 있다.   오라클은 엑사스케일을 통해 RDMA 지원 스토리지 클라우드 서비스를 제공한다. 지능형 스토리지 클라우드 서비스인 엑사스케일은 사용 가능한 모든 스토리지 서버에 데이터베이스를 분산하고, 데이터 인식 지능형 스마트 스캔을 통해 수천 개의 CPU 코어를 사용하여 모든 데이터베이스 쿼리의 속도를 향상시킨다. 또한 3개의 서로 다른 스토리지 서버에 데이터를 복제하여 높은 수준의 내결함성을 제공한다. 엑사스케일 스토리지 클라우드는 핫데이터(hot data) 또는 자주 액세스하는 데이터를 디스크로부터 메모리 또는 플래시 드라이브로 지능적인 방식으로 이동시키므로 사용자는 DRAM의 성능, 플래시 드라이브의 IOPS 속도, 디스크의 용량을 모두 활용할 수 있다. 엑사스케일은 독자적 기능인 AI 스마트 스캔(AI Smart Scan)을 사용하여 데이터 및 컴퓨트 집약적인 AI 벡터 검색 작업을 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드로 오프로드(offload)한다. AI 스마트 스캔 및 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Exadata System Software 24ai)를 통해 주요 벡터 검색 작업을 최대 30배 빠르게 처리하여 고객이 다중 사용자 환경에서 수천 건의 AI 벡터 검색을 동시에 실행할 수 있도록 지원한다. 또한, 엑사스케일은 서버 간의 지능형 통신을 바탕으로 엑사스케일 가상 머신(Exascale Virtual Machine) 클러스터 전반에 걸친 고성능 데이터베이스 확장을 제공하고, 지능형 저지연 OLTP IO를 통해 미션 크리티컬 트랜잭션을 신속히 완료하고 더 많은 동시 사용자를 지원한다. 엑사데이터 엑사스케일은 2880GB/초의 처리량을 제공하며, 지연시간은 17마이크로초이다. 엑사스케일은 고유한 데이터 인텔리전스가 데이터 집약적 SQL 쿼리를 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드로 자동 오프로드하여 데이터 분석을 위한 처리량 확장을 지원한다. 자동 컬럼화 기능을 통해 데이터를 초고속 인메모리 컬럼 형식으로 변환하고, 엑사스케일 인텔리전트 스토리지 클라우드의 플래시 캐시를 자동적으로 사용하여 기능 및 성능을 향상시킬 수 있다. 사용자는 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드 및 쓰기 시 재지정 기술을 사용하여 데이터베이스의 전체 복제본 또는 신 복제본(thin clones)을 즉시 생성할 수 있다. 또한 고급 스냅샷 기능을 통해 읽기/쓰기 소스를 사용하여 플러그형(pluggable) 또는 컨테이너 데이터베이스의 공간 효율적 복제본을 간단하게 생성 가능하다. 새롭게 생성한 개발, 테스트 또는 복구용 복제본은 즉시 사용 가능하고, 소스 데이터베이스와 동일한 네이티브 엑사데이터 데이터베이스의 성능 및 확장성을 지원한다. 오라클의 코탄다 우마마지스와란(Kothanda Umamageswaran) 엑사데이터 및 수평 확장 기술 담당 수석 부사장은 “엑사데이터 엑사스케일은 멀티테넌트와 초탄력적 클라우드용으로 재구성된 엑사데이터이자 모든 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스의 미래형 아키텍처”라면서 “인프라 비용을 최대 95% 절감시켜주는 엑사데이터 엑사스케일을 통해 이제 중소기업이나 적은 규모의 워크로드 및 클라우드 환경에서도 오라클 데이터베이스용 오라클 엑사데이터의 이점을 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다.

오라클이 2024 가트너 매직 쿼드런트(2024 Gartner Magic Quadrant)에서 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문의 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클은 실행 능력 및 비전 완성도 항목에서 높은 평가를 받았다.  데이터 분석 분야의 미래 기술로는 AI가 접목된 솔루션과 향상된 자동화 등이 있으며, 특히 맥락에 부합하는 인사이트를 제공하는 기술이 크게 주목받고 있다. 오라클은 데이터 탐색, 대시보드, 스토리텔링을 지원하는 퓨전 데이터 인텔리전스(Fusion Data Intelligence) 등과 같은 새로운 솔루션과 오라클 애널리틱스 클라우드의 업데이트를 통해 데이터 분석 분야에서의 혁신을 지속해 나가고 있다.     오라클 퓨전 데이터 인텔리전스는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database), OCI 생성형 AI(OCI Generative AI), 오라클 애널리틱스 클라우드와 같은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스를 활용하는 차세대 데이터 관리 및 분석 솔루션이자 AI 솔루션이다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스의 AI 및 머신러닝 기능은 일상적인 트랜잭션 보고를 능가하는 고도화된 데이터 분석에 기반한 인사이트를 제공하고, 재무, 공급망, HR, 고객 서비스 등의 다양한 분야와 관련된 구체적인 질문에 대한 답변을 도출하는 데 기여한다. 오라클은 이미지에서 얼굴을 감지하는 OCI 비전(OCI Vision), 문서에서 정보를 추출하는 OCI 도큐먼트 언더스탠딩(OCI Document Understanding) 등의 OCI AI 서비스를 통합하여 애널리틱스 클라우드를 지속적으로 개선하고 있다. 또한 애널리틱스 어시스턴트(Analytics Assistant)는 데이터 스토리텔링을 혁신하여 모든 사용자가 본인의 기술적 수준과 상관없이 인사이트 중심의 내러티브를 구성하고 수정할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스 클라우드는 타사 클라우드 서비스를 함께 사용하여 다양한 AI 결과물을 생성할 수 있다. 예를 들어, 타사의 AI 아바타 기능을 사용하여 데이터 스토리를 흥미로운 뉴스캐스트 형식으로 제시함으로써 자연스러운 정보 활용을 촉진할 수 있다. 오라클의 T.K. 아난드 애널리틱스 담당 총괄 부사장은 “데이터의 양은 끊임없이 증가하고 있으며, 그로 인한 데이터 및 AI 기반 의사 결정에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. AI 기반 오라클 애널리틱스 클라우드(Oracle Analytics Cloud)는 고객이 단순한 데이터 분석으로부터 보다 효과적인 의사 결정을 수행하고 보다 효율적인 조치를 취하는 단계까지 나아갈 수 있도록 지원한다”면서, “이번 가트너 리더 선정은 고객의 직관적인 의사 결정에 기여하는 동급 최고의 분석 플랫폼을 제공해 온 오라클의 역량을 인정받은 중요한 성과라고 생각한다”고 전했다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7)   지난 호에서는 우리나라의 인쇄문화와 인쇄기술사를 이해하는데 고서 자형(字型) 데이터베이스가 얼마나 중요한지에 관해서 살펴보았다. 1448년에 인쇄된 ‘동국정운’, 1377년에 인쇄된 ‘직지’, 1239년에 인쇄된 ‘남명천화상송증도가’의 금속활자 인쇄본과 16세기에 목판으로 번각된 목판인쇄본의 글자의 크기와 모양도 비교해 보았다. 지난 십 수년간 이어진 금속활자를 둘러싼 각종 논란에 관해서도 간단하게 살펴보았다. 고서 자형, 활자의 크기, 모양, 특징 등에 관한 종합적 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산, 역사, 기술사, 인문학 분야에서의 활용 사례 및 활용 가능성에 관하여 살펴 보았다.  이번 호에서는 필사본 고서에 나타난 서체와 필사본 고서에 관한 데이터베이스의 중요성과 인문학 및 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다. 한글의 창제와 반포에 사용된 판본체를 시작으로 한글 서체의 변화, 15세기부터 19세기까지의 다양한 한글 글자체를 소개하고 현대 한글 서체의 형성에 이르기까지의 변화를 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 월인석보 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 판본체(국립한글박물관 소장)   판본체 지난 호에서 소개한 바와 같이, 인쇄술의 발명은 대량의 정보 공유와 지식의 보급을 가능하게 하여 인류 문화사 및 기술사적 측면에서 가히 혁명적인 사건이라고 할 수 있다. <그림 1>에 국립한글박물관이 소장하고 있는 ‘월인석보’ 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 이미지를 소개하였다. 인쇄 기술로 인쇄하여 기성품처럼 동일한 글자 크기, 모양, 패턴으로 인쇄된 것으로 이러한 글자를 판본체(版本體/板本體)라고 하며, 손으로 쓰거나 이미 쓰여진 글을 손으로 옮겨 적은 필사본(筆寫本)과 구별된다. 한글 판본체는 한자의 전서(篆書)나 예서(隸書)의 획을 본으로 삼아서 쓴 것으로 획의 굵기가 일정하고 사각형에 가까운 틀을 가지고 있으며, 문자의 중심을 가운데에 두고 좌우가 비슷한 특징을 가지고 있다. 개인적인 의견이지만, 훈민정음 반포 당시의 15세기부터 나타난 글자체이지만 시각적으로 무게감과 안정감을 가지고 있다. 한글 판본체는 초성에 사용되는 자음과 함께 쓰는 모음에 따라 자음의 폭이 넓거나 좁게 변하고 받침의 유무에 따라서 초성과 중성의 크기가 달라진다.  ‘판본체’라는 이름은 목판인쇄와 활판인쇄에서 많이 사용하였다고 하여 붙여졌으며, 고체 또는 반포체라고 부르기도 한다. 훈민정음이 고안되고 반포될 당시의 서적에서 많이 사용되었다. 글자가 반듯하고 획이 굵은 서체로, 가독성도 좋고 비석이나 활자를 조각할 때에도 유리한 점이 많으나 붓글씨로 쓰기에는 불편한 점이 있다. 훈민정음 반포 후에 여인들이 붓글씨를 많이 쓰면서 궁서체가 확립되어 갔다.    한글 서체의 변화 지난 2019년 4월 30일부터 두 달간 문화재청 궁능유적본부 세종대왕유적관리소가 세종대왕역사문화관 기획전시실에서 세종대왕 탄신 622돌을 기념하여 ‘조선시대 한글서체의 아름다움’ 기획전을 개최했다. 한글 서체의 변화를 살펴볼 수 있도록 조선 전기·중기·후기로 나누어 시기별 대표 유물을 선보였다. 조선 전기 서체는 판본체 혹은 판각체(板刻體)라고 불리는 정사각형에 가까운 틀 속에서 동일한 두께와 각진 획의 모습으로, 필기보다는 인쇄를 전제로 한 것이었다. 한글 창제 당시 한글의 형태는 당시 일반적인 필기도구인 붓으로 쉽게 쓰기 어려운 기하학적 모양을 가지고 있었다. ‘용비어천가’와 지난 호에 소개한 ‘동국정운’ 등의 고서에는 당시 한글 서체의 특징이 잘 나타나 있다.  조선 중기 한글 서체의 특징은 보물로 지정된 17세기의 편지를 모아 놓은 ‘숙명신한첩’을 통해 알 수 있다. ‘숙명신한첩’의 글씨는 다음 절에서 시대순으로 정리한 한글 문서의 그림에서 볼 수 있다. 임진왜란(1592~1598)과 병자호란(1536~1537)을 거치면서 한글 서체는 궁체를 중심으로 자리잡게 된다. 조선 초기의 판본이나 활자본의 기본 형태에 붓으로 쓴 느낌이 가미되기 시작하여, 17세기 후반에서 18세기 초에는 궁체의 전형(典型)이 만들어지게 된다. 궁체는 주로 왕실의 필사본 서적에서 빼어난 모습을 볼 수 있다. 정조의 부인 효의왕후가 필사한 한글 소설 ‘곽자의전’과 ‘만석군전’의 이미지도 그림으로 소개한다. 붓의 꺾임과 부드러운 흐름이 매우 조화롭게 구현되어 있다.  한글 서체는 조선 후기에 들어서면서 국문학의 융성으로 필사가 늘어나던 영조와 정조 대를 거치며 정제되었고, 이후 순조부터 고종 대에 이르기까지 발전을 거듭하게 된다. 정조의 원손, 세손 시절부터 재위기간에 쓴 한글 편지글, 순조 비인 순원왕후, 순조의 셋째 딸 덕온공주의 글씨, 명성황후의 편지 글은 조선 왕실의 한글 문화를 보여주는 대표적인 자료이다. 이 밖에도 사대부가 아내에게 보낸 편지와 궁체로 거침없이 쓴 글, 민간에서 베껴 쓴 필사본 소설 등에서 획의 변화와 강약이 느껴지는 선을 엿볼 수 있다.   16세기의 한글 손글씨 1998년 경상북도 안동시 정상동에서는 택지 개발이 한창이었다. 이 때 개발 구역 내에 있는 선산의 대대적인 묘지 이전이 이루어지고 있었다. 안동대학교에서도 만일의 발견에 대비해 관련 유물 조사에 나섰다. 그런데 한 문중이 조상의 묘를 찾기 위해 돌아다니던 중 한 무연고 묘지를 발견하게 되었다. 이 무덤이 고성 이씨 집안의 묘라는 것이 확인되어 고성 이씨 문중에게 이를 알리게 된다. 묘지의 이장과 함께 안동대학교 인문과학연구소 발굴팀도 발굴에 들어갔다. 해당 무덤의 피장자는 이응태로 밝혀졌으며 그의 신장은 185cm로 추정되는 거구였다. 1998년 4월 25일, 이 무덤의 발굴에서 75점의 유물과 함께 한글 편지가 출토되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   People&Company 17　머티리얼라이즈 윌프리드 반크란 의장　3D 프린팅에 대한 새로운 시각이 성장 기회를 만들 것 36　트림블 코리아 김동준 상무　설계부터 운영까지, AI로 건설산업 전반의 혁신 지원   Focus 20　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 28　지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신” 30　매스웍스, 디지털 제품 개발 위한 MBD 비전 제시 32　미르, 물류/자재 관리 혁신 위한 자율이동로봇 기술 소개 34　AWS-에티버스, “클라우드 ∙ AI ∙ 디지털 트윈이 제조 엔지니어링의 미래 이끈다”   New Products 39　게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화　유니티 6 프리뷰 48　산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상　트윈모션 2024.1 52　기계/제조 분야의 활용성 높인 2D CAD　지더블유캐드 2025 54　HDD급 용량과 SSD 성능을 겸비한 스토리지 솔루션　샌디스크 데스크 드라이브 56　이달의 신제품   On Air 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향   Column 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 히든 챔피언, 디지털 스레드 그리고 인생 디지털 스레드 63　현장에서 얻은 것 No.17 / 류용효　PLM과 챗GPT의 활용 방안   66　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7) / 최영석　캐디안 2024 SE의 시작 페이지 기능 77　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4) / 이소연　파일 비교 기능 80　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3) / 천벼리　3D 비주얼 스타일 86　GPT 시대의 교육과 학습 / 양승규　GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해   Manufacturing 92　미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스 / 오병준　디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   Analysis 96　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김재은　우주발사체 하우징의 금속 적층제조 공정 시 과열 영역 예측 및 해결 방안 101　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (11) / 나인플러스IT　혼합 오더 메시 커브 106　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4) / 씨투이에스코리아　고급 복합재 후변형 시뮬레이션을 위한 시뮤워프   Mechanical 109　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2) / 김주현　매스캐드 프라임 10.0 업데이트   Reverse Engineering 116　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7) / 유우식　필사본 고서 데이터베이스     캐드앤그래픽스 2024년 7월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

오라클이 에이펙스(APEX) 로코드(low-code) 개발 플랫폼의 최신 릴리스에 새롭게 추가되는 AI 기능을 발표했다. 오라클 에이펙스의 에이펙스 AI 어시스턴트(APEX AI Assistant)는 애플리케이션 개발 과정을 간소화하여 개발자들이 풍부한 기능을 갖춘 대규모 미션 크리티컬 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 돕는다.  에이펙스 AI 어시스턴트의 자연어 프롬프트를 사용하면 원하는 기능 및 구성 요소 지정, SQL 문 자동 생성, 원클릭 디버그 수정, 테이블 이름 자동 저장, 기존 애플리케이션에 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스 추가 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 오라클 에이펙스는 오라클 데이터베이스 및 오라클 자율운영 데이터베이스를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에서 무상으로 지원되는 기능으로, 무료 체험이 가능하다. 오라클 에이펙스는 선언적 개발 방식을 제공함으로써 복잡한 기존의 코딩 방식을 대체한다. 이를 통해 1/100 수준의 적은 코드량과 20배 빨라진 속도로 미션 크리티컬 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있도록 지원한다. 오라클 에이펙스는 이미 2100만 개 이상의 애플리케이션 구축에 활용된 바 있으며, 다양한 글로벌 산업 분야에서 85만 명 이상의 개발자가 활용하고 있다. 오라클은 “에이펙스는 오라클 데이터베이스(Oracle Database) 및 오라클 자율운영 데이터베이스 (Oracle Autonomous Database)를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에 포함되어 있으며, 탁월한 애플리케이션 성능과 함께 업계 최고 수준의 안전성, 가용성, 확장성을 제공한다”고 설명했다. 예를 들어, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)의 AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능과 오라클 에이펙스를 함께 활용하면 문서, 이미지, 기타 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색과 비공개 비즈니스 데이터 검색을 한 번에 수행할 수 있다.     오라클 에이펙스가 새롭게 선보이는 향상된 AI 기능으로는 에이펙스 AI 어시스턴트,  앱 생성 어시스턴트,  대화형 AI 인터페이스 등이 있다. 자연어 사용자 프롬프트로부터 유효한 SQL문을 생성하는 ‘에이펙스 AI 어시스턴트’는 개발자 대신 SQL 구문을 기억하고, SQL 쿼리 작성을 자동화한다. 기존 코드에 대한 설명을 제공하고, 간단한 클릭만으로 적용 가능한 코드 버그 수정안을 제안하여 개발자가 반복적인 코딩 작업에서 벗어날 수 있도록 지원한다. ‘앱 생성 어시스턴트(Create App Assistant)’는 자연어 사용자 프롬프트로 원하는 속성과 기능을 지정하여 새로운 애플리케이션 청사진(blueprints)을 생성할 수 있는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 신규 애플리케이션 개발을 간소화하고, 기본적인 코딩 작업 대신 고유한 맞춤형 애플리케이션 기능 제작에 에너지 및 리소스를 집중할 수 있다. ‘대화형 AI 인터페이스(Conversational AI dialogs)’는 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스를 기존 애플리케이션에 간단히 추가하여 최종 사용자가 애플리케이션과 자연어로 대화할 수 있도록 지원하는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 생성형 AI 또는 자연어 처리 구성 요소를 처음부터 직접 구축할 필요 없이 더욱 풍부한 인앱(in-app) 경험을 제공할 수 있다. 오라클의 마이크 히치와(Mike Hichwa) 소프트웨어 개발 담당 수석 부사장은 “매일 SQL문을 작성하는 개발자의 입장에서 사용 빈도가 떨어지는 테이블 및 열의 이름이나 구문을 직접 기억한다는 것은 무척 어려운 일이다. 개발자에게 있어 맥락에 맞는 열 이름 결정, 조인(JOIN), 복잡한 구문 생성 등의 기능을 지원하는 AI 어시스턴트는 진정 획기적이라 할 수 있다”면서, “예를 들어, ‘미국의 캔자스시티와 위치타 지점으로 가장 최근에 배송하고 남은 라지 사이즈의 핑크색 티셔츠를 모두 보여줘’와 같이 평범한 자연어를 입력하면 에이펙스 AI 어시스턴트가 이를 자동화하여 정확한 결과를 보여 주게 된다”고 설명했다.

오라클은 구글 클라우드와 멀티 클라우드 분야의 협력을 강화한다고 발표했다. 이제 양사의 고객은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 구글 클라우드 기술을 결합하여 애플리케이션 마이그레이션 및 현대화를 가속화할 수 있게 됐다. 구글 클라우드의 크로스 클라우드 인터커넥트(Cross-Cloud Interconnect)는 전 세계 11개 리전에서 지원될 예정이며, 양사의 고객은 이 서비스를 활용하여 클라우드 간 데이터 전송 비용 없이 범용 워크로드를 배포할 수 있다. 또한, 올해 하반기에는 오라클 데이터베이스 및 네트워크 성능과 함께 OCI와 동일한 기능 및 가격 정책을 갖춘 새로운 서비스인 오라클 데이터베이스 앳 구글 클라우드(Oracle Database@Google Cloud)를 사용할 수 있게 된다. 새로운 멀티 클라우드 기능은 구글 클라우드에서 오라클 데이터베이스 인스턴스를 배포, 관리, 사용할 수 있는 통합된 환경과 함께, 양사 클라우드 서비스 간의 자유로운 데이터 이동 및 신규 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포를 지원한다. 오라클과 구글 클라우드는 양사의 고객이 오라클 및 구글 클라우드의 기능을 최대한 활용할 수 있을 뿐만 아니라 획기적인 클라우드 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있다. 양사는 오라클 데이터베이스 앳 구글 클라우드를 공동으로 출시하여 금융 서비스 및 보건/의료, 리테일, 제조 등 다양한 산업 분야의 전 세계 기업 고객을 위한 서비스를 함께 제공할 계획이다.     고객은 오라클 데이터베이스 앳 구글 클라우드를 사용하여 OCI에서 실행되고 구글 클라우드 데이터센터에 배포된 오라클 데이터베이스 서비스에 직접 액세스할 수 있다. 이 신규 서비스는 클라우드 마이그레이션을 가속화하여 자사의 IT 환경을 현대화하고 데이터 관리 및 분석, 버텍스 AI(Vertex AI), 제미니(Gemini) 기반 모델을 비롯한 구글 클라우드 인프라, 툴링, AI 서비스를 활용하고자 하는 고객을 지원하기 위해 설계되었다.  이 서비스는 오라클 등 마이그레이션 도구와의 호환성을 비롯해 오라클 데이터베이스의 구글 클라우드로의 마이그레이션을 간소화 및 가속화할 수 있는 유연한 마이그레이션 옵션을 제공한다. 고객은 기존 구글 클라우드 약정을 사용해 오라클 데이터베이스 서비스를 구매하고, 구글 클라우드 마켓플레이스(Google Cloud Marketplace)를 통한 간소화된 구매 및 계약 경험을 얻을 수 있다. 전체 오라클 데이터베이스 서비스 포트폴리오의 배포를 위한 구글 클라우드 내 통합 운영 환경(데이터센터)은 단순성, 보안성 및 짧은 지연 시간을 지원한다.  오라클은 구글 클라우드와 오라클이 함께 제공하는 통합된 고객 경험 및 지원을 제공하게 될 것이라고 설명했다. 또한, 양사는 오라클 데이터베이스에 저장된 고객의 데이터를 버텍스 AI 및 제미니 기본 모델을 비롯한 구글의 AI 서비스와 연결하여 고객 서비스, 직원 서비스, 크리에이티브 스튜디오, 개발자 환경 등을 지원하는 AI 애플리케이션 및 에이전트를 위한 엔터프라이즈급 신뢰도를 제공할 계획이다. 오라클은 북미와 유럽 지역을 시작으로 오라클 데이터베이스 서비스를 전 세계 구글 클라우드 데이터센터에서 직접 운영 및 관리할 예정이다. 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 데이터베이스 서비스, 오라클 RAC(Oracle Real Application Clusters)는 올해 하반기에 미국 동부와 미국 서부, 영국 남부, 독일 중부의 4개 리전에서 우선 제공되며, 이후 전 세계의 다른 구글 클라우드 리전으로 확장될 예정이다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처와 구글 크로스 클라우드 인터커넥트는 고객이 별도의 교차 클라우드 데이터 전송 요금 없이 OCI 리전 및 구글 클라우드 리전 모두에 워크로드를 배포할 수 있도록 지원한다. 이 서비스를 지원하는 리전은 두 주요 클라우드 제공업체 간의 원활한 상호 운용성을 위한 저지연성, 고처리량, 비공개 연결을 제공한다. 양사의 공통 고객은 호주 동부/남동부, 브라질 동부, 캐나다 남동부, 독일 중부, 인도 서부/동부, 싱가포르, 스페인 중부, 영국 남부, 미국 동부 등 11개 크로스 클라우드 인터커넥트 리전에서 온보딩을 시작할 수 있으며, 대상 리전은 향후 확장될 예정이다.  오라클의 래리 앨리슨(Larry Ellison) 회장은 “고객은 여러 클라우드를 유연하게 사용할 수 있기를 원한다”면서, “구글과 오라클은 갈수록 늘어나고 있는 멀티 클라우드 수요를 충족하기 위해 구글 클라우드 서비스와 최신 오라클 데이터베이스 기술을 원활하게 연결하고 있다. 구글 클라우드 데이터센터에 OCI 하드웨어를 설치하여 양사의 고객을 위해 최상의 데이터베이스 및 네트워크 성능을 제공할 예정”이라고 말했다. 구글과 알파벳의 순다 피차이(Sundar Pichai) CEO는 “오라클과 구글 클라우드는 많은 공동 기업 고객을 보유하고 있다”면서, “양사의 새로운 파트너십은 구글 클라우드의 혁신적인 플랫폼 및 AI 기능과 오라클의 데이터베이스 및 애플리케이션을 함께 활용하고자 하는 고객에게 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

시놀로지가 ‘액티브프로텍트(ActiveProtect)’를 발표했다. 이는 중앙 집중식 관리와 확장성을 갖춘 아키텍처를 결합하여 높은 사용 편의성을 제공하는 특수 목적의 데이터 보호 라인업에 새롭게 추가된 어플라이언스다. 액티브프로텍트는 조직 전반의 데이터 보호 정책, 작업, 어플라이언스를 중앙 집중화하여 통합 관리 및 제어 영역을 제공한다. 엔드포인트, 서버, 하이퍼바이저, 스토리지 시스템, 데이터베이스, 마이크로소프트 365 및 구글 워크스페이스 서비스에 대한 포괄적인 적용 범위는 IT 사각지대와 여러 데이터 보호 솔루션을 운영해야 하는 필요성을 줄여준다. IT팀은 중앙 집중식 콘솔을 사용하여 분 단위 내로 액티브프로텍트 어플라이언스를 신속하게 배포하고, 글로벌 정책을 통해 포괄적인 데이터 보호 계획을 수립할 수 있다. 또한, 불변성 및 에어 갭 정책 구현부터 복구 절차 수행에 이르기까지 액티브프로텍트는 직관적으로 설계되어 운영 오버헤드를 줄여준다.     각 액티브프로텍트 어플라이언스는 독립형 또는 클러스터 관리 모드로 작동할 수 있다. 스토리지 용량은 클러스터의 시놀로지 NAS/SAN 스토리지 솔루션, C2 오브젝트 스토리지 및 기타 액티브프로텍트 어플라이언스로 계층화할 수 있다. 또한, 기존 Synology Active Backup for Business 배포는 통합 인터페이스에서 관리할 수 있어 높은 배포 유연성을 제공한다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 소스 측, 글로벌, 그리고 사이트 간의 중복 제거 기능을 갖춘 증분 백업을 활용하여 최소한의 대역폭 사용으로 빠른 백업과 복제를 보장한다. 액티브프로텍트는 일반적인 2대 1 이상의 중복제거 비율 대비 최대 7배 빠른 백업 속도를 제공함으로써 운영 비용을 절감시킨다. 시놀로지의 필립 웡(Philip Wong) CEO는 “액티브프로텍트의 출시는 사용자들에게 가장 소중한 자산인 데이터를 관리할 수 있는 도구를 제공하려는 시놀로지의 끊임없는 노력을 반영한다”며, “오늘날 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 기업들은 데이터를 보호하는 데 있어 전례 없는 도전에 직면해 있다. 시놀로지는 새로운 액티브프로텍트 제품을 통해 모든 규모의 조직이 사이버 보안 문제를 정면으로 해결할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다”고 말했다. 액티브프로텍트는 2024년 후반에 시놀로지 총판 및 파트너를 통해 출시될 예정이다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (6)   지난 호에서는 대동여지도를 시작으로 여러 가지 국내외의 고지도를 소개하고 고지도를 통해서 얻을 수 있는 다양한 지리 및 역사 정보에 관하여 살펴보았다. 지도가 갖는 역사적 의미와 기능에 관하여 실제 사례를 바탕으로 살펴보았다. 근대의 측량 기술이 도입되기 전에 제작된 고지도 제작의 목적, 한계, 수록된 정보의 해석에 있어서의 주의점에 관하여 고찰하였다. 역사상 특정한 시기, 특정한 장소에 관하여 특정한 시각으로 만들어진 고지도 데이터베이스의 중요성과 문화유산, 역사, 인문학 분야에서의 해석 및 활용사례에 관하여 살펴보았다. 이번 호에서는 고서 자형(字型) 데이터베이스의 중요성과 문화유산, 역사, 기술사, 인문학 분야에서의 활용사례에 관하여 살펴보도록 한다. 금속활자 인쇄본과 목판 인쇄본의 글자 크기와 모양을 비교해 보고, 금속활자를 둘러싼 각종 논란에 관해서도 간단하게 살펴보기로 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 우리나라에서 세계최초로 개발한 금속활자 인쇄술을 기리기 위하여 발행된 기념우표   인쇄술의 발명과 의미 인쇄술의 발명은 손으로 옮겨 적어야 했던 필사본(筆寫本) 시대에서 동일한 내용을 동일한 글자체로 간본(刊本)의 형태로 만들게 됨으로써, 대량의 정보 공유와 지식의 보급이 가능해졌다. 이는 인류 문화사 및 기술사적인 측면에서도 매우 큰 의미를 갖는다.  필사본을 만드는 경우에는 일단 옮겨 적을 내용을 보고 부분적으로 암기하여 다른 종이에 써 내려가야 하는 수고를 해야 한다. 이러한 이유로 옮겨 적은 사람은 내용을 적어도 한 번은 암송을 하고 손으로 적는 수고를 하게 되어 내용에도 익숙해진다. 그러나 책의 형태로 보급된 정보는 읽는 사람이 직접 옮겨 적은 것이 아니며, 그 내용도 선택적으로 읽기 때문에 정보에 대한 이해도 제한적일 수 밖에 없다. 책을 읽었을 때 의미가 통하지 않으면 백 번쯤 읽으면 의미가 통하게 된다는 이야기는 스스로 수고를 해야 이해할 수 있다는 이야기이기도 하다. 학교에서 시험공부를 할 때를 회상해 보아도, 눈으로 보기만 한 것과 내용을 요약하면서 여러 번 옮겨 적는 수고를 마다하지 않고 공부한 내용에 대한 이해의 깊이와 기억력의 차이는 확연하다. 수많은 정보를 일일이 손으로 옮겨 적어 가면서 습득해야 한다면 그것은 합리적이지도 효율적이지도 않다. 옮겨 적으면서 잘못 적기도 한다. 문명의 이기를 적당히 활용하는 것이 현실적일 것이다. 이러한 이유로 인쇄술의 발명이 인류 역사상 가장 위대한 발명으로 꼽히고 있다. 간본의 형태로 글자나 그림을 나무판에 새겨 먹을 묻혀 종이에 전사(傳寫)하는 목판 인쇄 방식이 개발되었다. 초등학교 때 반으로 자른 감자에 글을 새겨서 종이에 도장처럼 찍던 것과 비슷한 방식이다. 기록 상으로는 중국 한나라 시대에 목판으로 간단한 글을 인쇄했다고 전해지나 남아있는 유물은 없다. 현재까지 확인된 세계 최초의 목판 인쇄본은 한국의 ‘무구정광대다라니경’이다. 1966년 10월 13일 경주 불국사 석가탑 보수를 위하여 탑을 해체하다가 발견한 불교 경전으로, 704년에서 751년 사이에 인쇄된 것으로 추정되며 우리나라의 국보로 지정되어 있다. 서양의 목판 인쇄 기술은 14세기 후반에 독일, 네덜란드, 북부 이탈리아에 해당하는 스위스 알프스 남쪽에서 보급되기 시작하였다.  목판 인쇄는 필사작업에 비해서 작업 효율이 훨씬 높아지기는 하였으나, 나무판에 한 장씩 새긴 후 먹을 칠해서 종이에 찍어내는 방식이므로 인쇄해야 할 모든 내용을 목판으로 새겨야 했다. 인쇄에 사용된 목판은 보관했다가 필요할 때 다시 사용하여 인쇄할 수 있다. 고려 때 몽골의 침입을 물리쳐달라는 기원을 하며 목판으로 새긴 것으로 알려진 세 개의 대장경 중 하나인 ‘팔만대장경’은 합천 해인사에 보관되어 있으며 유네스코 세계기록유산으로 지정되어 있다.    우리나라의 금속활자 세계에서 가장 오래 된 목판 인쇄본인 ‘무구정광대다라니경’, 현존하는 대장경 중에서 가장 오랜 역사와 내용의 완벽함 등으로 목판 제작 당시 동아시아 불교 연구의 중요한 자료로 꼽히는 ‘팔만대장경’도 우리의 소중한 문화유산이다. 여기에 더해 금속활자도 우리나라에서 세계최초로 만들어진 것으로 알려져 있다. 1377년 청주 흥덕사에서 금속활자로 인쇄된 ‘백운화상초록불조직지심체요절’ 또는 ‘직지’가 세계최고의 금속활자본으로 공인되어 있으며, 유네스코 세계기록문화유산으로 지정되어 있다. 안타까운 것은 직지 원본은 국내에는 없고 프랑스 국립중앙도서관에 소장되어 있다. 우리나라가 세계최초로 금속활자를 발명하여 인쇄에 활용했다는 명예에만 만족해야 하는 안타까운 상황이다.  필자가 오래 전부터 조사하여 국내외 학술지에 소개하고 있는 여러 종류의 ‘남명천화상송증도가’ 인쇄본 가운데 한 권은 1239년에 금속활자로 인쇄된 것으로 판명되었다. 따라서 추가적인 검증과 국제적인 공인이 이루어진다면 직지보다 138년 빠른 시기에 금속활자로 인쇄된 ‘남명천화상송증도가’가 세계최고의 금속활자본으로 인정받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 멀지 않은 시기에 우리나라의 인쇄기술사를 다시 쓰게 되는 날이 오게 될 지도 모르는 일이다. <그림 1>에 우리나라에서 세계최초로 개발한 금속활자 인쇄술을 기리기 위하여 발행된 여러 가지 기념우표를 모아서 소개하였다. 왼쪽 아래는 북한에서 발행한 금속활자 기념 우표이다. 남북한 모두 우리의 금속활자 발명과 인쇄술에 대한 자부심과 긍지를 우표에 담았음을 알 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.