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.

KAIST 기계공학과 지음 / 19,800원 / 해냄출판사       KAIST 기계공학과 교수들이 들려주는 첨단 기술의 오늘과 내일 언제쯤 아이언맨 같은 로봇을 직접 입게 될까? 기후 위기를 효과적으로 해결할 에너지 혁신 기술이 있을까? 로봇팔이 인간의 뜻대로 움직이는 기술적 원리는 뭘까? 동전만한 실험실에 내 장기를 구현할 수 있다면? ‘기술 혁명 시대’라 칭할 수 있는 오늘날, 공학 기술은 우리의 일상생활과 사회 발전에 핵심적인 역할을 맡고 있다. 그만큼 우리는 기술에 대한 이해와 공학적 사고가 필수 교양이 된 시대를 살고 있는 셈이다. 그러나 비전공자의 입장에서 나날이 고도화되어 가는 기술 변화를 파악하기란 어려우며, 여기에 미래 전망에 대한 질문까지 덧붙는다면 답을 내놓기란 더욱 까다로워진다. 이에 첨단 기술의 오늘을 알려주고 미래를 함께 고민하기 위해 KAIST 기계공학과 교수 27명의 지식을 한데 모은 책 『상상하는 공학 진화하는 인간』이 출간됐다. KAIST 기계공학과는 한국 최초의 인간형 로봇 개발 등 신기술을 선도하며 공학 분야의 글로벌 리더로 인정받고 있다. 각자의 연구 분야에서 세계적 수준의 성과를 이뤄낸 공학자들이 필진으로 참여하여 한 권의 책 안에 첨단 기술의 원리, 적용 사례뿐 아니라 앞으로의 발전 가능성까지 깊이 있는 지식을 빼곡히 담았다. 무엇보다 이 책은 전문적인 용어와 개념을 비전공자의 눈높이에 맞춰 차근차근 설명하여, 기술에 대한 지식을 바탕으로 새로운 내일을 준비하는 미래 세대는 물론 첨단 기술의 양상과 흐름을 파악하고자 하는 일반인 모두가 읽을 수 있는 책이다. “기계공학자 없이는 아무것도 움직일 수 없다.” 공학은 자연과학의 원리를 그 시대의 필요에 맞춰 활용하여 새로운 기술과 가치를 창출하는 학문으로서, 지금껏 인류가 직면한 여러 문제들을 해결해 왔다. 다양한 공학 분야 중 특히 기계공학은 18세기 산업혁명을 촉발한 증기기관의 발명과 함께 본격화되어 각종 도구와 기계로 문명을 발전시켰다. 이러한 기계공학은 여러 종류의 공학 가운데 가장 오랜 역사를 갖고 있기에 흔히 오늘날 4차 산업혁명의 본류와는 거리가 있다고 오해받곤 한다. 하지만 기계공학은 융합과 혁신의 중심에 있는 학문으로 기계공학의 전통적인 분야인 역학과 설계는 데이터 기반의 인공지능과 결합하여 그 역할이 확장되고 있다. 급속도로 진화하는 로봇 기술 외에도 미래 모빌리티, 열관리, 에너지, 소재, 첨단 반도체, 의학, 심리학 등 기계공학이 관여하지 않는 분야가 없을 정도다. 이에 KAIST 기계공학과 학과장인 김정 교수는 영국 기계학회의 슬로건을 빌려 이렇게 말한다. “Nothing moves without mechanical engineers.(기계공학자 없이는 아무것도 움직일 수 없다)” 따라서 기계공학을 이해하는 것은 기술 문명의 변천사와 공학의 기초를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 이 책은 2부 6장으로 구성되어 있다. 1부 ‘세상을 바꾸는 공학’에서는 기술이 세상을 어떻게 변화시켜 왔으며, 앞으로는 어떻게 발전될 것인지 알아본다. 이미 우리의 일상 속 가까이 들어와 있는 로봇과 모빌리티 기술의 가능성을 짚어보고(1장 ‘새로운 역사를 쓰는 로봇 기술과 모빌리티’), 탄소 중립을 달성하기 위한 친환경에너지의 중요성과 그 활용 기술(2장 ‘내일의 생존을 위한 에너지 혁신’)을 살펴본다. 3D프린터와 인공지능 등의 첨단 기술이 생산 현장을 획기적으로 변화시키는 사례(3장 ‘미래를 그리는 첨단 생산 기술’) 역시 신기술의 현재를 가늠하기 위해 눈여겨볼 필요가 있다. 2부 ‘인간을 진화시키는 공학’에서는 인간 삶의 가능성을 확장하는 공학의 기술에 대해 알아본다. 특히 의공학의 발전, 더 나아가 인간과 기계가 결합해 가는 사례에 대한 연구는 우리의 상상력을 자극한다. 각종 첨단 센서와 음향 블랙홀 등 우리가 잘 인식하지 못하지만 인간의 생활에 도움을 주는 기계(4장 ‘눈에 보이지 않지만 항상 우리 곁에 있는 기계’)에 대해 알아보고, 광학 기술과 장기 칩 등 보다 쉽고 정확하게 질병을 찾아낼 수 있도록 돕는 의공학의 발전 가능성(5장 ‘새로운 의료 패러다임을 이끄는 공학’)을 탐구해 본다. 또한 사람이 단순히 기계를 사용하는 것이 아니라 기계와의 융합을 통해 진화할 수 있는 가능성(6장 ‘기계와 함께 진화하는 인간’)도 살펴본다. 인간을 위한 기술을 향하여, 우리가 공학을 배워야 하는 이유 물론 기술이 인류의 삶을 풍요롭게 만들기만 하는 것은 아니다. 기술로 인한 부작용과 폐해 또한 크다. 화석연료를 기반으로 한 기술의 급격한 발전과 대량 생산 시스템은 기후 위기라는 결과를 낳았다. 인공지능의 발전이 인간 삶에 이롭기만 할 것인가에 대한 논쟁도 치열하다. 따라서 필진들은 기술을 연구하는 사람으로서 가져야 할 윤리 의식을 강조하며 미래의 기술 발전이 누구를 위한 것이어야 하는지 질문을 던지는 일도 잊지 않는다. 전(前) KAIST 공과대학 학장을 역임한 배충식 교수는 말한다. “기술 발전과 함께 생겨난 문제들이 기술로만 풀릴 수는 없겠지만 더 나은 기술을 만들어야 해결 가능성이 높아지는 것 또한 사실이다.” 지속가능한 세상을 함께 만들기 위해 우리가 공학을 배워야 하는 이유이다.  이러한 취지에 공감한 이광형 KAIST 총장, 뇌과학자 정재승 교수, 석상옥 네이버랩스 대표 등 국내 최고의 이·공학자들은 본 도서를 미래를 이끌어갈 청년들에게 추천했다. 『상상하는 공학 진화하는 인간』은 오늘날 기계공학이 이끌어가는 다양한 첨단 기술을 깊이 있게 다룬 공학 교양서로, 오늘날 우리 삶에 깊숙이 파고든 기술 혁명의 방향과 흐름을 제시하는 안내서가 될 것이다.  

오토데스크가 3D 모델링을 위한 실험적 생성형 AI 모델인 ‘프로젝트 베르니니(Project Bernini)’를 공개했다. 디자인 및 제조 산업에서는 3D 모델링의 정확성과 생산성이 중요하다. 건축가, 엔지니어, 제조업체, 영화 제작자 등 다양한 분야에서 디지털 디자인의 기하학적 제어와 정확성은 최종 제품의 성공에 중요한 요소이다. 한 개의 2D 이미지, 객체의 다양한 뷰를 보여주는 여러 개의 이미지, 포인트 클라우드, 복셀(voxels), 텍스트 등 다양한 입력 데이터에서 3D 형상을 빠르게 생성하는 베르니니의 첫 번째 모델은 전문적인 기하학적 워크플로에 맞춰져 있으며, 주어진 입력 데이터에서 3D 모양의 다양한 기능적 변형을 생성할 수 있다. 건축, 제품 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 생성형 모델을 통해 제작 또는 제조된 제품은 설계자가 염두에 둔 목적에 맞게 실제 세계에서 작동해야 하기 때문에, 오토데스크는 기능적인 3D 구조를 생성하는 데에 집중하고 있다.     오토데스크는 물 주전자의 예를 소개했다. 많은 3D 생성형 모델이 특정한 조명 환경에서 표면의 외관을 개선하는 텍스처를 가진 주전자 형상을 생성할 수 있다. 하지만, 베르니니 모델은 모양과 텍스처를 개별적으로 생성하며 이러한 변수를 혼동하거나 혼합하지 않는다. 베르니니가 생성한 물 주전자는 가운데가 비어 있으며, 실제 주전자와 마찬가지로 실제로 물을 담을 수 있다. 또한, 베르니니는 다양한 변형을 생성하는 제너레이티브 접근 방식을 적용하여, 디자이너에게 선택권을 부여하고 창의적인 워크플로에 기여할 수 있다. 오토데스크의 ‘2024 디자인 및 제작 현황 보고서’에 따르면 비즈니스 리더의 78%는 AI가 업계를 발전시킬 것이라고 믿고 있으며, 79%는 AI가 업계를 더욱 창의적으로 만들 것이라는 데 동의하고 있는 것으로 나타났다. 프로젝트 베르니니는 산업 전반의 제품 포트폴리오를 아우르는 지능형 지원 및 생성 기능을 제공하는 데 중점을 둔 오토데스크의 포괄적 AI 전략의 일부이다.  베르니니 모델을 건물에 적용하면 기하학적으로 철저하면서 창의적인 디자인을 생성하고, 새로운 세대의 건물과 건축가에게 영감을 줄 수 있다. 비디오 게임 캐릭터 모델이나 판타지 환경에 대한 훈련을 받으면 매혹적인 새로운 생물체나 가상 세계를 만들 수 있다. 자동차 디자인에 대한 교육을 받았다면 혁신적인 새 자동차 시리즈를 상상하는 데 도움을 줄 수 있다. 오토데스크 AI 랩은 디자인, 제조, 건축, 엔지니어링, 건설 분야의 어려운 작업과 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 분야의 크리에이티브 프로세스를 지원하기 위해 AI를 적용하는 다양한 과학자 및 전문가들로 구성된 팀이다. 이들은 공개적으로 사용 가능한 데이터와 CAD 개체 및 유기적 형상이 혼합된 복합 데이터 세트로 구성된 1000만 개의 다양한 3D 형상으로 베르니니 모델을 학습시켰으며, 이 작업에 기여한 연구는 올해 초 홍콩 중문대학교와 공동으로 AI 랩에서 발표했다. 현재 프로젝트 베르니니는 비공개 실험 단계에 있으며, 오토데스크는 설계 및 제작을 위한 생성형 모델의 성능을 연구하고 개선하기 위해 몇몇 파트너와 협력을 진행 중이다. 오토데스크는 “베르니니 모델은 효율적인 학습과 미세 조정을 통해 이를 쉽게 수행할 수 있도록 특별히 구조화되어 있다”면서, “프로젝트 베르니니는 흥미롭고 생성형 AI의 최첨단을 달리고 있지만, 이 모델은 더 크고 고품질의 전문 데이터 세트로 훈련할 때 더욱 유용하고 매력적으로 발전할 것”이라고 전했다.

  시높시스(Synopsys)와 앤시스는 시높시스가 앤시스를 인수하는 최종 계약을 체결했다고 발표했다. 인수 규모는 약 350억 달러(약 46조 원)에 이를 것으로 보이며,  인수 작업은 2025년 상반기에 완료될 전망이다. 이번 인수로 시높시스는 자사의 전자 설계 자동화(EDA)와 앤시스의 포괄적인 시뮬레이션 및 해석 포트폴리오를 결합해, 반도체부터 시스템 설계 솔루션에 이르는 기술 리더십을 갖출 수 있을 것으로 보고 있다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는  “인공지능(AI), 실리콘의 확산, 소프트웨어 정의 시스템이라는 메가트렌드로 인해 시스템 복잡성이 증가하고, 더 많은 컴퓨팅 성능과 효율성이 요구되고 있다. 시높시스의 업계 선도적인 EDA 솔루션과 세계적 수준의 앤시스 시뮬레이션 및 해석 기술을 결합하여 혁신을 위한 총체적이고 강력하며 원활하게 통합된 실리콘-시스템 접근 방식을 제공함으로써, 광범위한 산업 분야의 기술 R&D 역량을 극대화할 수 있을 것”이라고 전했다.  앤시스의 아제이 고팔(Ajei Gopal) CEO는 “지난 50여 년 동안 앤시스는 고객이 상상하는 최첨단 제품을 설계, 개발 및 제공할 수 있도록 지원해 왔다. 시높시스와 힘을 합쳐 새로운 차원의 고객 혁신을 추진하기 위한 공동의 노력을 강화할 것”이라면서, “양사의 혁신적인 결합은 각자 가진 상호 보완적인 역량을 결합하여 오늘날 엔지니어의 진화하는 요구 사항을 충족하고, 제품 성능에 대한 전례 없는 통찰력을 제공한다. 합병된 회사는 공동 포트폴리오 개발을 가속화하고 더 높은 수준의 혁신을 제공함으로써, 앤시스의 기존 고객에게 혜택을 제공할 것”이라고 밝혔다.

제조업 DX, 3D 데이터의 목표는? (1)   제조산업의 디지털 전환(DX)을 위해서는 3D 설계 데이터를 제조 프로세스 전반에 효율적으로 공유하고 활용하는 것이 중요하게 여겨진다. 이번 호부터 2회에 걸쳐 3DA(3D Annotated Model) 모델의 배포, 3D 데이터의 변환, 설계 품질의 자동 검증이 왜 필요한지 짚어보고, 이를 구현하기 위한 엘리시움(Elysium)의 기술에 대해 소개한다. 이 글의 내용은 '100 Digital Transformation Cases'라는 책에 기고된 기사를 재편집한 것이다.   ■ 자료 제공 : 아이지피넷, www.igpnet.co.kr   제조업체가 자주 빠지는 디지털화의 함정 3D CAD 소프트웨어가 많은 제조 산업의 설계 부서에 도입되고 3D 데이터가 제조에 사용된 지 수십 년이 지났다. 전문적인 지식과 경험을 바탕으로 2D 도면에 기반해 입체적인 물체를 상상하는 기존의 방식과는 달리, 이제는 누구나 설계 단계부터 제품의 완성체를 직관적으로 파악할 수 있는 것이 당연해졌다. 제품 데이터 관리를 위한 제품 데이터 관리(PDM) 시스템과 3D 데이터를 다양한 형식으로 변환하기 위한 솔루션이 확산됨에 따라, 이제 3D 데이터는 설계뿐만 아니라 모든 제조 프로세스에서도 공유된다. 언뜻 보면 3D 데이터를 기반으로 한 제조 시스템의 개발로 제조 산업에서 디지털화가 진행된 것처럼 보인다. 그러나 형상 이외에 필요한 정보를 보완하기 위해 현장에서는 여전히 3D 도면과 종이 형태가 2D 데이터와 함께 사용되는 경우가 많다. 아이러니하게도 ‘디지털화’ 그 자체를 목적으로 3D 데이터와 디지털 도구를 제조 공정에 무턱대고 도입하면 아날로그 수작업이 늘어나게 된다. 진지한 기업일수록 이 아날로그 수작업의 효율 향상에 열심이고, 디지털화의 본래 목적과 의미를 놓치기 쉽다.   3DA 모델 배포의 중요성 3DA 모델과 MBD 3D 데이터를 활용한 제조업의 디지털화를 한 단계 끌어올리기 위한 수단으로서, 필요한 정보를 가능한 한 하나의 데이터로 통합하려는 움직임이 있다. 여기에서 3DA(3D Annotated Model)가 등장한다. 3DA 모델은 3D 형상에 다양한 속성 정보(치수, 메모, 수량 등)가 첨부된 데이터이다. 3D 데이터의 정보를 집적하여 제조를 효율화하는 발상은 유럽과 미국에서는 MBD(Model Based Definition : 모델 기반 정의), 일본에서는 ‘3D 포지티브’라고 불리며 대기업을 중심으로 활발히 진행되고 있다. 각 공정에 필요한 모든 정보를 하나의 3DA 모델에 통합하고 공정 전반에 걸쳐 공유하면서 제조를 수행할 수 있다면 효율을 크게 높일 수 있다. 제조업의 미래 성장과 이를 뒷받침하는 디지털 전환을 실현하기 위해서는 3DA 모델이 분산되는 환경을 만들드는 것이 필수이다. 그러나 3DA 모델의 배포를 실현하는 것은 쉽지 않다. 오늘날의 세계에서 글로벌 파트너십과 제휴는 제조 산업에서 보편화되었다. 두 파트너 회사가 동일한 CAD 소프트웨어를 사용하는 경우는 극히 드물며, 서로 다른 소프트웨어 간의 데이터 교환에 거의 항상 오류가 발생하기 때문에 두 회사가 2DA 모델을 자동으로 공유하는 것은 거의 불가능하다.   국제 표준 규격의 기대와 현실 서로 다른 CAD 소프트웨어 간에 3DA 모델을 공유하는 문제를 해결하기 위한 수단으로 국제 표준의 3D 데이터 형식에 대한 기대가 높아지고 있다. 정보의 종류와 저장 방법을 개선함으로써 서로 다른 소프트웨어간에 문제 없이 정보를 전달할 수 있기 때문이다. 표준 형식의 예로는 JT 및 PDF가 있다. 이러한 포맷에 대한 무료 뷰어도 있으며, 기존처럼 CAD 소프트웨어가 설치된 PC에서만 3D 데이터를 확인할 수 있는 등의 제약이 없다. 또한 검사, 조립, 구매, 물류, 판매 등의 다운스트림 프로세스에서도 취급하기 쉽다. STEP은 국제적으로 보장된 표준 형식으로 존재한다. 예를 들어, 자동차 및 항공우주 산업은 향후 수십 년 동안 제품 정보를 저장해야 하며, STEP AP242는 이를 위한 표준으로 정의되고 사용되었다. 이러한 형식은 모두 형상뿐만 아니라 메모 및 속성을 포함하며, CAD 소프트웨어와 독립적으로 3DA 모델 배포를 실현하는 것을 목표로 한다. 그러나 실제로 필요한 속성 정보의 범위가 넓으며 표준 형식의 구현은 아직 따라잡지 못했다.   그림 1. 데이터 변환 중 실패의 원인     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

어도비가 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 전반에 걸쳐 크리에이티브 전문가를 위한 성능과 정밀도를 획기적으로 향상시키는 100가지 이상의 주요 혁신과 업데이트를 발표했다.  이번에 발표된 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 및 AI 구동 기능은 일러스트레이터(Illustrator), 포토샵(Photoshop), 라이트룸(Lightroom), 프리미어 프로(Premiere Pro), 애프터 이펙트(After Effects), 어도비 스톡(Adobe Stock) 등 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 주요 애플리케이션에 혁신을 가져오며 누구나 상상하는 속도로 창의적인 비전을 실현할 수 있도록 지원한다. ​ 포토샵 생성형 채우기(Generative Fill)의 성공적인 상용화를 바탕으로 어도비는 일러스트레이터의 텍스트를 벡터 그래픽으로(Text to Vector Graphic), 익스프레스의 생성형 채우기 및 텍스트를 템플릿으로(Text to Template) 기능을 통해 새로운 파이어플라이 구동 워크플로우를 적용했다. 또한 일러스트레이터의 목업(Mockup), 리타입(Retype)과 같은 신규 툴을 추가하고, 렌즈 블러(Lens Blur)를 포함, AI 구동을 통해 라이트룸 기능을 개선하는 한편, 라이트룸 모바일의 편집 환경도 간소화했다. 이 밖에 어도비는 웹용 포토샵 정식 출시, 프리미어 프로의 AI 구동 텍스트 기반 편집(Text-Based Editing), 애프터 이펙트의 로토 브러시(Roto Brush) 등을 비롯해 크리에이티브 클라우드 앱 전반에 걸친 수십 가지의 새로운 혁신 기능을 발표했다. AI는 핵심적인 크리에이티브 워크플로우에 긴밀히 통합될 때 가장 강력하다. 그리고 이러한 혁신은 파이어플라이 이미지 2 모델(Firefly Image 2 Model), 파이어플라이 벡터 모델(Firefly Vector Model), 파이어플라이 디자인 모델(Firefly Design Model) 등 상업적 용도로 안전한 콘텐츠를 생성하도록 설계되며 업계에서 가장 진보된 생성형 AI 기술로 공개됐다. 애슐리 스틸(Ashley Still) 어도비 디지털 미디어 부문 수석 부사장은 “파이어플라이와 강력한 AI 기능을 크리에이티브 워크플로우에 직접 통합함으로써 사업부의 모든 부문에 걸쳐 크리에이티브의 새 시대를 맞이하게 됐다”며 “크리에이티브 클라우드에 적용된 수십 가지의 새로운 AI 구동 역량은 웹 워크플로우를 발전시키는 한편, 시간을 절약하며 아이디어를 새로운 방식으로 구상 및 표현하도록 지원해 크리에이티브를 가속화할 것으로 기대된다”고 말했다. 지난 10여년 간 수많은 AI 혁신을 이뤄온 어도비는 크리에이티브 클라우드, 도큐먼트 클라우드(Document Cloud), 익스피리언스 클라우드(Experience Cloud) 전반에 수백 가지의 AI 구동 기능을 적용했다. 이번 발표는 크리에이티브 클라우드 사용자에게 새로운 가치를 제공하고, 전 크리에이티브 워크플로우에 강력한 성능과 정밀도를 가져오며, 빠르고 쉬운 작업을 가능케 한다는 점이 특징이다.

비브스튜디오스는 신라인터넷면세점 사이트 및 유튜브 ‘신라TV’ 채널을 통해 공개된 ‘에스티 로더’의 ‘어드밴스드 나이트 리페어 레스큐 솔루션’을 소개하는 버추얼 뷰티클래스 제작을 진행했다고 소개했다. 경기도 곤지암에 있는 비브스튜디오스 버추얼 스튜디오에서 사전 촬영으로 제작된 ‘버추얼 뷰티클래스’는 버추얼 스튜디오의 프로덕션 기술을 접목해 다양한 공간 배경을 현장감 있게 전하는 영상을 구현했다. 리얼타임 3D 기술을 제공하는 언리얼 엔진 인카메라 VFX 기술로 제작된 밤하늘부터 항공기 일등석 객실 등의 가상 공간을 가로 27m·높이 7m의 대형 LED 월에 띄워, 실제 현장과 구분이 어려울 정도의 초실감 버추얼 뷰티클래스 스튜디오 공간을 연출해냈다. 또 다양한 형태의 VFX 및 AR/XR 등 실감형 콘텐츠 작업을 유연하게 적용해 촬영 중 카메라에 담겨 실시간으로 촬영 모니터에서 확인할 수 있는 버추얼 프로덕션의 장점을 활용했다. 버추얼 뷰티클래스 영상 촬영 과정 속 ‘에스티 로더’의 신제품과 신라면세점의 버추얼 휴먼 ‘신라라’ 등이 실시간으로 등장하는 연출로 현장감을 더함으로써 기존 비대면 뷰티클래스와 차별화된 경험을 제공했다.     버추얼 프로덕션은 낮과 밤, 날씨, 계절 등 자연적 요소들과 물리적 공간의 제약을 받는 기존 촬영 방식과 달리 리얼타임 3D 그래픽을 이용해 백그라운드를 구현함으로써 하늘에 구름을 추가하거나 낮과 밤을 자유롭게 오가며 시공간, 계절, 날씨의 제약 없는 촬영 환경을 제공하는 제작 기술이다. VFX 후반 작업 공정을 대폭 단축시킬 수 있다는 장점으로 영화나 드라마, 뮤직비디오, CF 광고 제작은 물론 최근 홈쇼핑이나 교육 콘텐츠 영상 등에도 활용되고 있다. 비브스튜디오스의 김세규 대표는 “버추얼 프로덕션의 가장 큰 장점은 물리적 제약 없이 상상하는 모든 공간의 구현을 빠르고 완성도 높게 만들어 낼 수 있다는 점”이라며, “업계 최초로 진행한 이번 신라면세점의 비대면 버추얼 뷰티클래스는 고품질 크리에이티브 영상 콘텐츠를 통해 지금껏 접하지 못했던 새로운 방식으로 고객 경험을 제공하고자 한다는 점에서 그 의미가 크다”고 전했다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   최근 메타버스에 대한 관심이 급격히 사라지고 있는 시점에서, 아이폰의 제조업체인 애플이 2023년 6월 애플 세계 개발자 회의(WWDC23) 이벤트에서 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)라는 디지털 현실 기기를 발표하였다. 이것은 애플의 1세대 증강현실(AR) 기기이며 가격은 미국 현지 기준 3499 달러로, 한국에 수입이 될 경우 500만원 정도 할 것으로 예상된다.   그림 1. 애플 비전 프로(이미지 출처 : 애플)   나의 관심사는 이 디바이스가 미래의 메타버스 엔지니어링(metaverse engineering)을 운용할 정도로 강력한 증강현실을 충분하게 사용할 수 있는 환경일 수 있느냐 하는 것이다. 최근에 메타버스는 물론 디지털 트윈까지도 디지털 현실(digital reality)을 구현할 수 있는 환경이 되어 있는가에 대한 의문이 있다. 최근까지는 마이크로소프트에서 2015년 1월 22일에 공개한 HMD(Head Mounted Display) 증강현실 기기인 홀로렌즈(HoloLens)를 우리가 상상하는 증강현실이라는 개념에 가장 근접한 기기로 볼 수 있었다. 그러나 이런 기기의 최대 약점은 내장 CPU와 GPU의 성능이 현재의 데스크톱 PC에 비해 너무 형편이 없다는 것이다. 현재 대부분의 가상현실 기기는 스마트폰의 CPU를 사용하고 있다. 또한 운명적으로 머리에 쓰는 형태이기 때문에 무게의 제한을 극도로 받는다. 그래서 마이크로소프트는 홀로렌즈 사업에 투자를 보류하고 있는 중이다. 그러나 이번 애플 비전 프로는 우선 애플이 자체 개발한 강력한 M2 칩과 R1 칩으로 모든 센서 정보와 디지털 영상을 고속으로 처리할 수 있다. 그리고 증강현실 디바이스에서 가장 비호감 요소인 영상 멀미를 만드는 영상 지연을 억제할 수 있다고 한다.   그림 2. 애플 비전 프로의 카메라와 센서(이미지 출처 : 애플)   또한 수많은 카메라와 센서를 가지고 있으며, 특히 전방 아래쪽의 카메라는 사용자의 손 동작을 입력할 수 있다. 이것은 추후에 엔지니어링 작업을 할 때 가장 필요한 입력장치가 될 수 있다. 현재의 게임기 입력장치는 정교한 작업을 하기에 적합하지 않다. 참고로 애플 비전 프로에는 12개의 카메라, 5개의 센서, 6개의 마이크가 갖춰져 있고, 3D 스캐너(LiDAR Scanner)가 장착되어 있다. 메타버스 엔지니어링은 미래에 최고의 엔지니어링 또는 제품 개발 환경을 제공할 수 있다. 그러나 메타버스 엔지니어링은 다양한 디지털 엔지니어링(digital engineering)의 기술을 필요로 한다. 이것을 모두 통합시키고 인간의 지능과 감각을 연결해 주는 역할을 할 것이다. 그 동안 디지털 엔지니어링 기술은 CAD, 3D CAD, 디지털 목업(digital mockup) 그리고 가상 제품 개발(VPD : Virtual Product Development) 등으로 발전해 왔다. 그러나 메타버스 엔지니어링이라는 새로운 기술 혁신이 시작되고 있다.   그림 3. 디지털 엔지니어링 기술(이미지 출처 : 록히드 마틴)   애플의 비전 프로가 이런 메타버스 엔지니어링의 변곡점이 되었으면 한다. 오래 전에 제품을 개발하기 위해서 제도판에서 오구로 도면을 그리던 기억이 있다. 이제는 3D CAD를 사용하지 않으면 제품을 설계하지 못하는 것처럼 생각하고 있다. 그러나 엄밀하게 말하면 현재의 3D 환경은 진정한 3D 환경이 아니다. 컴퓨터 모니터가 우리에게 2D 화면을 보여주는 것이기 때문이다. 다시 말해서 우리가 평면 그림을 보는 것처럼 현실의 3D 입체를 2D 환경에서 3D의 착시현상을 만들어 주는 것이다. 그러나 증강현실 디바이스에서는 가상현실이지만 3D 환경을 구현할 수 있다. 진정한 3D 환경에서는 우리가 물체에 다가가면 더 크게 보이고, 멀리 떨어지면 작게 보이고, 뒤로 돌아가면 뒤편이 보이는 그러한 세계가 진정한 3D 가상세계이다. 가까운 미래의 메타버스 엔지니어링에서 2D 모니터의 3D CAD 사용 대신에 애플의 비전 프로가 보여주는 증강현실의 디지털 공간에서 소조예술가나 도공이 두손으로 소조(modeling)나 도자기를 만드는 것처럼 맨손으로 설계하는 날이 왔으면 한다.   “나의 꿈은 나의 첫 번째 경쟁력이며, 상상력은 나의 두 번째 경쟁력이다. 그리고 경험은 나의 세 번째 경쟁력이다.”   ■ 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.

어도비가 디자인 워크플로우에 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)의 생성형 AI 역량을 직접 도입한 포토샵의 생성형 채우기(Generative Fill)를 발표했다. 파이어플라이 기반의 새로운 생성형 채우기는 세계 최초의 크리에이티브 및 디자인 워크플로우 조력자(co-pilot)이다. 이로써 사용자는 간단한 텍스트 명령어를 통해 몇 초 만에 비파괴적으로 이미지에서 콘텐츠를 쉽게 추가, 확장 또는 제거하며 마법 같은 새로운 작업 방식을 경험할 수 있다. 이번에 발표된 포토샵(Photoshop) 베타 릴리즈는 파이어플라이와 긴밀하게 통합된 어도비의 첫 번째 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud) 애플리케이션으로, 크리에이티브 클라우드, 도큐먼트 클라우드(Document Cloud), 익스피리언스 클라우드(Experience Cloud) 전반에 걸쳐 워크플로우 혁신을 꾀하게 될 로드맵의 일환이라는 것이 어도비의 설명이다.  10년 이상 AI 혁신을 일궈온 어도비는 어도비 센세이(Adobe Sensei)를 통해 수억 명의 사용자를 보유한 애플리케이션에 수백 가지의 지능형 기능을 제공하고 있다. 포토샵의 뉴럴 필터(Neural Filters), 애프터 이펙트(After Effects)의 콘텐츠 인식 채우기(Content Aware Fill), 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)의 고객 AI(Customer AI), 애크로뱃(Acrobat)의 리퀴드 모드(Liquid Mode) 등을 통해 어도비 고객은 수십억 개의 콘텐츠를 제작, 편집, 측정, 최적화 및 검토할 수 있다. 또한 어도비는 파이어플라이로 콘텐츠가 생성 또는 수정되는 워크플로우에 한층 향상된 정밀도와 성능, 속도, 편의성을 부여한다.  한편 이미지 생성 및 텍스트 효과에 중점을 둔 크리에이티브 생성형 AI 모델 제품군으로 출시된 파이어플라이는 1억 개가 이상의 에셋을 생성하며 어도비 역사상 가장 성공적인 베타 론치 중 하나로 자리잡았다. 파이어플라이는 벡터 리컬러링(vector recoloring), 생성형 채우기 기능을 지원하도록 확장됐다. 파이어플라이는 상업적으로 사용할 수 있는 전문가 수준의 콘텐츠를 생성하는 유일한 생성형 AI 서비스로, 창작자의 워크플로우에 직접 포함되도록 설계됐다. 파이어플라이의 첫 번째 모델은 어도비 스톡 이미지, 개방형 라이선스 콘텐츠 및 저작권이 제약이 없는 퍼블릭 도메인 콘텐츠를 기반으로 학습한다. 기업은 자사 크리에이티브 자료를 바탕으로 파이어플라이를 확장해 기업 이미지나 벡터 또는 브랜드 언어를 포함한 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 마케팅 조직은 파이어플라이를 어도비 익스피리언스 클라우드 애플리케이션에 통합함으로써 콘텐츠 공급망 제작을 가속화할 수 있다.  애슐리 스틸(Ashley Still) 어도비 디지털 미디어 부문 수석 부사장은 "어도비는 파이어플라이를 크리에이티브 조력자로서 워크플로우에 직접 통합하며 모든 고객의 아이디어 발상부터 탐색 및 제작까지 가속화하고 있다”며 “생성형 AI의 빠르고 간편한 기능과 포토샵의 강력한 성능 및 정밀도를 결합한 생성형 채우기는 고객이 상상하는 속도로 비전을 실현하도록 돕는다”고 말했다.  이 밖에도 어도비는 크리에이티브 워크플로우를 향상시키고 가속화하는 조정 사전 설정(Adjustment Presets), 상황 별 작업 표시줄(Contextual Task Bar), 제거 도구(Remove Tool), 향상된 그레이디언트(Gradients) 등 새로운 포토샵 기능도 발표했다. 이를 통해 사용자는 복잡한 편집과 독창적인 디자인 제작에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다. 포토샵의 생성형 채우기 기능은 현재 데스크톱 베타 앱에서 사용할 수 있으며 올 하반기 중 정식 버전으로 출시될 예정이다. 또한 파이어플라이 베타 앱의 모듈로도 사용 가능하다.

자율주행 개발 위한 시뮬레이션의 가능성에 주목   모라이는 자율주행 시스템을 위한 시뮬레이션 기술을 개발하는 기업이다. 자율주행 시스템의 개발에 필요한 테스트를 AI가 접목된 시뮬레이션으로 대체해 시간과 비용을 줄일 수 있다는 것이 모라이의 비전이다. 모라이는 자율주행 자동차를 중심으로 연구 개발한 시뮬레이션 기술을 UAM, 국방 등 다양한 분야로 확장할 계획도 갖고 있다. ■ 정수진 편집장     모라이가 가진 핵심 기술에 대해 소개한다면 모라이는 자율주행을 연구하는 사람들이 모여 지난 2018년에 설립했다. 모라이(MORAI)라는 이름은 ‘모빌리티 + 리서치 + AI’ 그리고 ‘more AI’에서 따왔는데, 시뮬레이터 기반으로 정적/동적인 환경을 디지털 트윈으로 만들고 그 디지털 트윈 환경에서 대규모의 테스트를 진행해서, 차량이나 무인 이동체의 안정성을 확보하고 신뢰성을 확보할 수 있도록 하는 도구를 개발하자는 것이 창업 당시의 비전이었다.  현재는 현대자동차, 네이버 등 고객사뿐 아니라 국내 주요 대학교 및 연구소들과 교류를 진행하고 있다. 60여 개 대학교에 솔루션을 공급하고 연구 개발 목적이나 정규 교육과정에 적용을 하면서 인력을 양성하는 사업도 진행 중이다. 2022년에는 시리즈 B 투자를 유치했다. 모라이가 내세우는 모토는 “미래를 미리 경험하자”는 것이다. 실제 도로에서 달리는 자동차는 수많은 문제에 직면할 수 있는데, 이를 도로 주행 시험에서 모두 구현할 수 없기 때문에 시뮬레이션으로 한계를 극복하겠다는 것이 첫 번째 미션이다. 그리고 자동차의 기능이나 성능을 결정짓는 핵심요소가 하드웨어의 양산성이 아니라 소프트웨어로 옮겨가는 상황에서 최근의 화두인 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 위한 검증 도구를 제공하고자 한다. 세 번째 미션은 실제 도로에서 확보하기 어려운 데이터들을 가상 환경에서 무수히 생성해서, 대량의 데이터를 신차 개발이나 기존 시스템의 검증·평가에 활용할 수 있는 도구를 제공하는 것이다. 이런 맥락에서 모라이가 갖는 차별점은 ▲공간 데이터를 활용해 디지털 트윈을 자동 생성하고, 대규모 도심 테스트를 가능하게 하는 것 ▲동적 객체를 AI 기반으로 모델링하는 것 ▲가상 데이터를 실제 환경에 적용할 수 있게 하는 것으로 정리할 수 있겠다. 또한, 이런 기술을 자동차뿐 아니라 UAM(무인 항공 모빌리티), 로보틱스, 해상 관제, 국방 등 다양한 분야로 넓히는 방법도 모색하고 있다.   자율주행 기술의 개발에서 시뮬레이션의 중요성은 어떤 것인지 차량이 스스로 인지, 판단, 제어하는 것을 자율주행이라고 할 때, 현재 상용화된 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)는 자율주행의 일부로 볼 수 있다. 모라이는 미국 자동차공학회(SAE)가 정의한 자율주행 단계의 레벨 3 이후를 타깃으로 한다. 레벨 3는 특정 조건에서 자율주행이 이뤄지면서, 위험이 생길 때 운전자가 개입하게 된다. 레벨 3 이후부터는 자동차 시스템의 품질 검증에 더 많은 시간이 걸리는 등의 이슈가 있어서, 기존의 개발 체계에서 시스템을 검증, 양산하기가 어려워질 것으로 보인다. 이를 해결하기 위해 가상 환경을 구축해 자동차를 평가하는 방법론이 등장하고 있는데, 모라이는 시뮬레이션 기반의 형식 승인 검증이나 평가를 위한 연구개발을 진행하고 있다. 또한, 관련 표준 및 법제도에 관한 연구도 활발한데, 이와 관련한 국내 활동에도 참여하고 있다. 실제 주행시험은 비용, 시간, 인력 등의 한계에 부딪치게 마련이다. 모든 환경에서 테스트를 한다는 것은 물리적으로도 어렵고, 양산 이후 자동차를 판매한 다음에 테스트를 할 수도 없다. 그래서 출시 전에 충분한 테스트를 원활하게 진행하는 것이 중요한데, 여기에 시뮬레이션의 역할이 있다. 또한, 생산 이후 사고나 리콜 사유가 발생했을 때 이에 대응하려면 많은 시간과 비용이 든다. 이런 관점에서 기술뿐 아니라 법적/제도적인 측면에서도 시뮬레이션이 유용하다고 본다. 실제로 자동차 제조업체뿐 아니라 보험회사에서도 사고 조사나 보험 상품의 설계에 시뮬레이션을 활용하려는 움직임을 보이고 있다.   글로벌 자율주행 시장의 동향에 대해서는 어떻게 보는지 자율주행 기술이 자동차뿐 아니라 무인이동체 전반으로 확장을 추구하면서, 올해 초 모라이가 참가한 CES 2023에서도 다양한 산업에서 자율주행 또는 자율운영을 접목하는 추세를 볼 수 있었다. 실제로 항공, 농기계, 로봇 등에서 가상 환경 기반 테스트에 대한 수요가 증가하고 있으며, 기계 시스템이 아닌 소프트웨어의 업데이트로 자동차의 기능이 발전하는 패러다임 변화도 일어나고 있다.  예를 들어, 기존에 자동차의 성능 향상은 엔진의 마력, 연비, 서스펜션, 조향 성능 등을 중심으로 이뤄졌다. 반면, 전동화와 자율화가 대세가 되면서부터는 전자전기 시스템이 핵심이 되고, 고정된 하드웨어에서도 OTA(over-the-air) 기반으로 소프트웨어를 업데이트하면서 마치 스마트폰이나 노트북에 새로운 앱을 설치하는 것처럼 기능을 향상시킬 수 있게 되었다.  소프트웨어 기반 검증 기술을 개발하는 입장에서는 소프트웨어 시장이 더욱 커질 것으로 기대되는 측면이 있다. 실제로 CES 2023에서도 소프트웨어 업체의 참가가 늘어난 모습을 볼 수 있었다. 앞으로 소프트웨어 기반 및 가상 환경에서의 자율주행 테스트가 더욱 중요해질 것으로 보이는데, 특히 자율주행 자동차 못지 않게 정해진 경로를 따라가면서 임무를 수행하거나 위험한 환경에서 임무를 수행하는 등의 분야에서 빠르게 상용화될 것으로 전망된다.     자율주행 시뮬레이션 분야에서 모라이가 가진 강점은 무엇인지 크게 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째는 실제 도로 환경을 모사하는 자동화 기술이다. 이 모사 과정은 95% 이상 자동화가 가능하다는 점을 내세우고 있다. 수작업으로 실제 환경을 모사하는 과정은 비용과 시간이 많이 들고, 불가피하게 에러가 생길 수 있다. 반면, 모라이는 사용자가 원하는 지역을 선택하면 동일한 가상 환경을 구축하는 기술을 개발해, 현실과 동일한 가상 환경을 빠르게 구현하도록 돕는다. 두 번째는 AI로 실제 도로 상황을 모사하고, 이를 기반으로 실제와 같은 데이터를 수집, 분석 기술이다. 기존에는 사람이 상상하는 시나리오를 직접 그리는 방법밖에 없었다. 하지만 모라이는 관제 사업을 통해 자율주행차, 커넥티드 카, 일반 자동차가 다니는 도로의 빅데이터를 계속 수집하고 있으며, 이 빅데이터를 분석해 자율주행차의 실증이 필요한 지역의 교통 상황이나 돌발 상황을 그대로 모사할 수 있다. 세 번째는 AI에 활용할 수 있는 대량의 데이터를 확보할 수 있다는 점이다. 풍부한 정답 데이터를 제공하기 때문에, 다양한 상황에 대한 데이터를 생성하고, 이를 AI에 적용해 더 효율적으로 개발할 수 있는 체계를 갖추고 있다. 한편으로, 모라이는 설립 초기부터 자동차 산업에서 많이 쓰이는 해석 소프트웨어와의 연동성을 중시해 왔다. 앤시스, 디스페이스 등 해석 소프트웨어 기업과 협력을 통해 현업에서 투자한 시스템을 그대로 유지하면서 신기술 도입의 장벽을 낮추고자 노력하고 있다. 시뮬레이션 분야에서는 다양한 시뮬레이션을 연계/연동하는 코시뮬레이션(co-simulation)이 확대되고 있으며, 툴 간의 인터페이스를 위한 표준도 다수 등장하고 있다. 모라이는 FMI, FMU, 오픈 시뮬레이션 인터페이스 등을 기반으로 여러 시뮬레이션 툴과 연결성을 제공한다. 또한, 국내서 진행 중인 표준화 작업에도 참여하고 있다.   향후 모라이의 기술 개발 및 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 모라이는 현재 100여 명의 인력이 있고, 그 중 80%가 개발 인력이다. 작년에는 60억 원의 매출을 거두었으며, 올해는 120억 원을 목표로 삼고 있다. 시뮬레이션에 대한 기대가 꾸준히 커지고 있으며 이에 대한 기업들의 투자도 적극적인 것으로 보여, 경기 하강에 대한 체감은 상대적으로 크지 않은 편이다.  자동차 분야에서는 자율주행 자동차의 형식 승인을 시뮬레이션 기반의 가상 환경에서 할 수 있는 수준으로 신뢰성을 확보하는 것이 목표이다. 이를 앞당기기 위한 표준화 활동에도 꾸준히 참여할 계획이며, 생산 전주기에서 활용 가능한 시뮬레이터로 자리매김하고자 한다. 또한 이런 자율주행 시뮬레이션 기술을 여러 분야로 확장할 계획도 가지고 있다. 가장 주목하는 분야 중 하나는 UAM 및 항공 분야이다. 이들 산업에서는 기체를 실제로 만들어서 시험하는 것이 자동차보다 더 어렵고, 가상 검증의 중요성이 큰 분야로 보고 있다. 향후 10년 내 완전 무인화가 가능할 전망이지만, 현재 실증이 가능한 환경은 전무한 상황이다. 특히 UAM은 새롭게 떠오르는 시장이어서, 향후 가능성에 기대를 걸고 있다. 한편, 국방 분야에서는 전장이라는 위험한 환경에 대비해 무기 체계의 무인화가 꾸준히 진행되고 있는 상황이다. 이에 대응해 무인 무기체계와 검증 도구를 함께 공급하는 것도 가능하다고 보고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.