BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 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 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

GPT 시대의 교육과 학습   이 글은 라인테크시스템에서 지난 5월 30일 진행한 ‘BIM Shift 2024 세미나’에서 한국디지털교육원 김진만 원장이 발표한 'BIM Education in New ERA'의 발표자료를 AI의 General Purpose Technology 관점에서 재구성하였다.   ■ 양승규  캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   그림 1. 라인테크시스템 BIM Shift 2024 세미나   한국디지털교육원 한국디지털교육원은 라인테크시스템에서 2018년 1월에 개설한 교육원으로, 건설 산업 전반의 설계, 시공, 운영 시 사용되는 플랫폼 소프트웨어의 교육과 컨설팅을 전문으로 하는 기관이다. 단순한 소프트웨어 사용법 교육 외에 실용적으로 할 수 있는 교육을 목표로 운영 중이며, 2024년 현재까지 약 500명의 수강생을 배출하였다. 협회, 학교, 설계사, 건설사, IT 기업 등 다양한 분야와 상호 업무 협약을 체결하였다. 빌딩스마트협회의 BIM 자격시험, 오토데스크 인증 자격제도인 ACU(AutoCAD Certified User) 관련 교육도 운영하고 있다. 최근에는 건설 AI 전문 해외 기관과 협업하여 관련 기술과 지식을 국내에 전파하려고 노력 중이다.   그림 2. 한국디지털교육원(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   범용 인공지능 시대의 개막 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 세상에 나오고 5000만 명이 이용하는데 걸린 시간은 단 2달에 불과했다. 비슷한 사용자 규모에 이르는데 인터넷이 7년, 유튜브가 4년이 걸린 것에 비하면 정말 빠른 시간에 확산되었다고 볼 수 있다. 범용 인공지능을 목표로 만들어진 AI 모델인 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 필두로 한 AI 기술이 우리 삶에 매우 빠르게 스며들었다. 인터넷 포털을 이용한 검색 활동이 GPT AI를 통한 프롬프트 활동으로 변화되고 있는 것이 대표적인 AI 범용 기술 사용의 사례이다. 건설 분야에서도 관련 AI 프로그램이 1000개가 있다고 하니 건설 분야도 예외는 아니다.   그림 3. 범용 인공지능 시대의 개막(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   대표적인 범용 AI AI는 이미지 생성, 정보 검색, 연구자료 탐색 등 우리 삶에 밀접한 부분에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 대표적인 AI 솔루션은 다음과 같다. Midjourney : 텍스트로 된 설명문으로 이미지를 생성하는 AI OpenArt : 텍스트로 이미지를 생성하는 AI Perplexity : 정보 검색 및 공유에 특화된 AI SCISPACE : 연구논문을 탐색하고 이해를 도와주는 AI CONNECTED PAPERS : 학술 논문을 시각적으로 탐색하고 판별할 수 있는 AI draw.io : 다양한 유형의 다이어그램을 작성해주는 AI   그림 4. 범용 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   건설 분야 AI 건설 분야에도 다양한 AI 기술이 있으며 대표적인 것은 다음과 같다. Codesign : 스케치로 디자인을 발전시켜 생성형 AI로 확장시키는 앱 Skema : 기존 워크플로와 원활하게 통합시켜 생산성을 향상 TogaLl.AI : 도면에서 공간과 기능을 자동으로 감지, 측정, 비교, 라벨링 CodeComply.AI : 도면을 위한 맞춤형 데이터 구조를 생성하여 규정 미준수 항목을 자동으로 생성 CONIX.AI : Zoning 계획, 2D 평면 계획, 가구 배치 계획, MEP 계획, 입면 및 3D 모델 대안 생성 KREOD : DfMA 원리와 첨단 지능형 자동화를 결합한 첨단 기술 솔루션 InspectMind : 휴대폰으로 현장 정보를 캡처하고 AI가 검사 보고서를 생성 Kolega : 디자인으로 매스 콘셉트 디자인 및 환경 분석 Designbotic : 시선 추적 장치를 사용한 디자인, 공간 분석의 맥락에서 뇌파 측정 방법 개발   그림 5. 건설 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   일자리의 변화 새로운 기술이 등장하면 그에 따라 새로운 일자리가 생겨나고, 기존의 기술이 새로운 기술로 대체되면서 기존의 일자리가 사라진다. 세계 경제 포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서(Future of Jobs, 2023)에 따르면 AI 기술로 인해 8300만 개의 일자리 소멸되고 6200개가 생성된다고 한다.  KIET(산업연구원)의 ‘AI시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제 : 인공지능 시대 일자리 미래와 인재양성 전략’ 보고서(2024)에 따르면 인공지능 도입으로 대체될 일자리는 327만 개로 추정된다. 보고서는 특히 제조업, 건설업 등 국내 주요 산업에서 일자리 소멸 위험이 클 것으로 전망했으며, 인공지능이 대체 가능한 일자리는 2022년 기준 327만 개로 추정했다. 산업 비중이 높은 건설업과 같은 분야에서 일자리 소멸 문제가 심각할 것이라는 예측이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 부문에서 지속가능성 목표를 달성하기 위해 그린 수소(reen hydrogen)는 매우 중요하다. 지멘스는 수소 생산 확대를 가속화하기 위해, 생성형 인공지능(AI)을 기반으로 한 소프트웨어 도구로 수소 산업의 기업을 지원할 예정이라고 밝혔다. 지멘스는 새로운 솔루션이 수소 생산 공장의 설계, 엔지니어링 및 자동화를 단순화함으로써 수소 생산을 빠르게 늘리는 데에 도움이 될 것으로 보고 있다. 지멘스의 ‘하이드로젠 플랜트 컨피규레이터(Hydrogen Plant Configurator)’는 생성형 인공지능을 기반으로 한 지능형 챗봇으로, 사용자가 수소 생산을 위한 공장 설계를 생성할 수 있도록 한다. 이 컨피규레이터는 반복 과정을 거치면서 사용자가 원하는 생산 공장의 설계 특성을 제공한다. 그런 다음 시스템 유닛과 연결의 정밀한 레이아웃까지 원활한 블록 흐름(flow) 다이어그램을 인공지능으로 생성한다. 또한, 인공지능은 가능한 전력 소비나 열 발생, 핵심 구성요소의 포괄적인 목록 등의 공장별 주요 사항을 예측할 수 있다. 이렇게 생성된 데이터는 공장의 기본 콘셉트를 나타내며, 이를 지멘스의 코모스(Comos) 및 지프롬스(gProms)와 같은 엔지니어링 및 시뮬레이션 소프트웨어로 전송하여 배관 및 계장 다이어그램을 자동으로 생성할 수 있다. 지멘스 프로세스 자동화 부문의 액슬 로렌즈(Axel Lorenz) CEO는 “산업의 탈탄소화에 매우 중요한 그린 수소는 예측 가능한 미래 동안 희소한 자원이 될 것이기 때문에, 생산 용량의 확대를 가속화하는 것이 더욱 중요하다”면서, “생성형 인공지능은 수소 생산의 중요한 단계에서 상당한 시간과 비용을 절약하는 데에 도움을 줄 수 있다. 하이드로젠 플랜트 컨피규레이터를 통해 더욱 지속 가능한 수소 공장을 계획하고 운영하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌으며, 효율적인 생산을 위한 기반을 마련할 수 있다”고 전했다.     또한, 지멘스는 수소 공장의 프로젝트 계획 단계에 관한 AI 기반 도구도 출시할 예정이다. 코모스 AI 엔지니어링 어시스턴트는 자연어 설명을 기반으로 장비 사양과 다이어그램을 생성하고, 모델과 도면을 자동으로 완성하거나 수정할 수 있다. 이 도구는 엔지니어링의 교차 도메인 단계나 교차 제품 워크플로 동안 모델, 도면 및 정보 구조를 변환함으로써 지원할 수 있으며, 예를 들어 지멘스의 시밋(Simit)과 같은 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 것이다. 또한, 사용자는 코모스 AI를 통해 엔지니어링 관련 제품에서 정보를 검색할 수 있으며, 자신이 입력한 프롬프트 또는 어시스턴트가 제안한 정보를 통해 검색할 수 있다. 이 어시스턴트는 문서, 사양 또는 기술 세부 사항에 대한 답변을 제공한다. 이미지를 입력하거나 스캔본, PDF를 입력하면 관련 자원을 제공하고 이를 정밀한 다이어그램 및 모델로 변환할 수도 있다. 수소 공장의 프로세스 자동화를 단순화하기 위해, 지멘스는 시매틱(Simatic) PCS neo 분산 제어 시스템을 위한 모듈인 SFC 제너레이션(SFC Generation)을 출시한다. 이 모듈은 프로세스 제어 시스템에 통합되어 생성형 인공지능을 사용하여 순차 기능 차트(SFC)를 생성할 수 있다. 이 차트는 프로세스 로직을 시각적으로 표현해, 사용자가 복잡한 워크플로를 쉽게 관리할 수 있도록 한다. 이는 특정 프롬프트를 기반으로 하거나 모듈의 채팅 창에 서술형 프로세스 설명을 복사할 수도 있다. 지멘스는 하이드로젠 플랜트 컨피규레이터는 2024년 말부터 지멘스의 엑셀러레이터 마켓플레이스(Xcelerator Marketplace)에서 이용할 수 있으며, 코모스 AI와 SFC 제너레이션은 2025년 초부터 이용할 수 있을 것이라고 밝혔다.

책에서 얻은 것 No.20   “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 창조하는 것입니다.” - 피터 드러커  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다.  이번 칼럼은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연도 중요함을 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로 정의하면 ‘리더십, 인플루언서’로 정했다.    백만 유투버 ‘어비’를 만나다.  모든 시작은 우연에서 시작하여 뭔가의 연결고리를 통해서 커넥팅으로 시작된다.  어비(본명 송태민)는 대한민국을 넘어 아시아에서 인정받고 구글에서 인증하는 유투버이다. 그는 페이스북에서 자신을 이렇게 소개한다. “ 좋아하면 깊게 팝니다. 그래서 나는 어비입니다. IT전문 방송인, KBS 2TV, 라디오 출연중입니다. Google PE/유튜브 컨트리뷰터(유튜브 Algorithm 담당)”  그는 디자이너 출신이고, 애플 얼리 어댑터로 유명세를 떨쳤으며, 어비 글씨체도 유명하다. 한마디로 ‘인싸’, ‘인플루언서’이다.   ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사     그를 오프라인에서 처음 만난 것은 2023년 6월 18일 여의도에서 열린 ‘어비와 함께 100인 100권 출판 프로젝트(출판기념회 with AI)’였다.  그리고 몇 달 후인 2023년 10월 27일 ‘인간이 지워진다 AI 시대, 인간의 미래(김덕진, 송태민, 우희종, 이상호, 류덕민 저)’ 북토크에서 김덕진 소장(it커뮤니케이션연구소), 송태민 님과 또 함께 사진을 찍었다. 이날의 느낌을 페이스북에 이렇게 기록했다.  “느낌에 ....  시즌1은 흥행(붐)을 일으킴 누구나 쉽게 쓰는 AI로 공전 히트 시즌2 이제 본격적으로 적용단계 준비 기업에서 지갑을 열면 흥행 성공 MS copliot으로 기업속으로 침투 중 다양한 응용형태가 있을 텐데... 기업형 ChatGPT는  비용이 얼마? 구축기간은?이 화두일듯 근데 정말 보안은 안전한 거야?  이런 저런 고민이 많을 듯... 일반 사용자는 무료가 쵝오!“    “오랫동안 꿈을 그리는 사람은 마침내 그 꿈을 닮아간다.” - 미상   ‘어비랑 책 프로젝트’에 참여하다 그러던 어느날… 어비님의 페이스북에 책쓰기 모집을 하는 글이 눈에 확 들어왔다.  또 시작합니다.  100인 100권 프로젝트 2탄입니다. 생성형 인공지능으로 종이책 출간하기(어비 프로젝트) 아직도 어비랑 책 프로젝트를 안하셨다고요? 지금이 기회예요! 어비가 직접 디자인도 멋있게 다 해드립니다. 함께 해요. 두 번째 진행하는 100인 100권 함께 해주세요.    ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사   12일만에 책을 쓰고, 3달 후에 종이책을 손에 쥐었다. 그 여정의 스토리를 찾아서 기록들을 모아 봤다.  2023년 11월 11일의 페이스북 기록은 이러했다.  Taemin Song 김덕진 이종범 님을 믿고 냅다 질렀다. 자고로 나는 무료보다 유료로 구매할 때 더 잘 됨. 테슬라 주식 2주 처분하여 구매 완료! 책 제목도 정했다 ! 어쩌면 진행 중인 책보다 먼저 나올 각! 세 분을 믿고 열심히 달려보자!!! #어비 님 믿고 갑니다!    주제: 어비의 인공지능으로 출판하기 프로젝트 2024 2023년 11월 18일 토요일 [류용효] 드뎌 시작하는군요. 두근두근 ㅎㅎ [류용효] 어제 구상했다가 아침에 어비님 올린 동영상보고 따라해 보고 있습니다. (정말 그대로 따라하기! 핵심 포인트입니다. 나의 주관이나 뭐 그런 건 잠시 접어두고 말이죠.)  [어비] 맞아요 인공지능이 다 만들어주고 그 결과물 보면서 내용 수정해도 되니깐용~^^ [류용효] 일단 무모하지만… 오늘 본문 내용 다 만든다는 목표 세웠습니다. ㅎㅎ [류용효] 질문요! ChatGPT는 높임말로 “했습니다”로 써 주는데, “했다”로 하려면 뭐라고 얘기하면 될까요?  [어비] 반말로 써줘라고 하면 써줍니닷. [어비] 이렇게 하니 해주네용. “친구에게 쓰는 반말이 아니라 책에 쓰는 형식으로 써줘.” [류용효] 일단 퀵하게 전체를 돌려보니 감이 좀 오는 것 같습니다. 한방에 다 되는 것은 없으니, 조금 쉬면서 읽어보고 어디를 어떻게 채워야 될지 생각도 하고, 다른 AI에게도 물어보고 해야 할 것 같습니다. 제가 생각하는 글도 추가로 써 보고.   2023년 11월 21일 화요일 [류용효] 우와 대박입니다. 프롬프트… 내가 ChatgPT와 어떤 대화를 나누느냐가 핵심이었군요. 알고는 있었지만 이렇게 진지하게 써 보는 건 처음입니다! [류용효] 일단 Draft 버전으로 두 가지 산출물 완성! 다음 스텝은 Bard, 클로바x에 동일 질문 던져서 취합. 내일부터는 각각의 장을 읽어보고 보정하기 ^^  [어비] 본인이 직접 쓴 글 부분은 그래도 맞춤법 등 맞춰야겠죠~? [류용효] 음. 바드로 똑같이 질문하니 내용이 훨씬 좋은데요 ㅎㅎ  [류용효] 인쇄보기로 100페이지 나오면 실제 몇 페이지쯤 예상될까요? 150page까지 가도 될까요? [어비] 거의 그대로예요~~ 폰트 등에 따라 다르겠지만요~~^^ [류용효] 저도 써 놓고 정리… 1차 2차 3차… 그리고 제 생각을 써 넣으려고 합니다. 그 방법 밖에 없는듯.    2023년 11월 27일 월요일 [류용효] 오늘까지 그림도 좀 넣어서 90페이지 완성했습니다. ^^ 좀 더 노력해서 완성으로 가려고 합니다. ㅎㅎ  [류용효] ChatGPT, Bard, Clova x 세 개를 열어놓고, 동일 질문 결과를 본 후 가장 적당한 것을 사용하고 있습니다.  [류용효] 오늘은 하루종일 외근이라 아이패드 굿노트로 책 초안 리뷰할까 합니다. ^^ 펜으로 찍찍 글도 추가하고 하면 마무리될 듯. 하여튼 새로운 경험을 하는 중이네요. ^^  [류용효] 아이패드로 리뷰해 보니 수정사항이 겁나게 많이 보이네요. ㅎㅎ ChatGPT로 뽑은 거 하나하나 잘 봐야 할 듯~    2023년 11월 29일 수요일 [류용효] 드디어 100페이지 도달했습니다. ^^ 표지에 들어갔으면 하는 로고와 사진 모음 정리했고… 오늘 밤에는 기필코 완료 버튼을 눌러 산출물에 올리려고 합니다. ^^ [어비] 일요일까지라고 안심하지 마시고 열심히 쓰시고 교정교열 등 마무리까지 다들 체크체크입니다! [류용효] 인쇄보기로 보면 목차 크기(폰트 조절 필요)와 배열들이 보이는데 조절해야 할까요? 교정은 몇 번 보았습니다.  [어비] 배열 등은 제가 보면서 이상한 점은 잡아낼 예정입니다. 폰트 사이즈 등 제가 다 손볼 수 있습니다! [류용효] 넵! 감사합니다. 남은 기간동안 교정은 또 보고 또 볼께요. ^^   2023년 11월 30일 목요일 [류용효] 표지 들어갈 사진을 여러 장 넣었는데요. 어비님 한번 보시고 뭐가 좋을지라는 생각에서요. 괜찮죠? ㅎㅎ 디자인 감각은 제가 너무 떨어져서요. 잘 부탁드려요. [어비] 그 정도 센스는 제가 넘치기에 마음껏 넣어주세요! [류용효] 우왕 ^^ 넵! 마음껏 넣어 보겠습니다. ㅎㅎ 왜냐면 챗지피티, 바드로 써 보니 기본 흐름은 좋은데 디테일 한계로 일정 부분 제 의견을 넣었거든요.  [류용효] 저는 내년에 쓸 책 주제 정했고 미리 써 놓을 생각입니다. ^^ 방법 알았고 템플릿 있으니. ^^   “미래는 오늘 당신이 하는 일에 달려 있습니다.” - 마하트마 간디   컨셉맵으로 미래 그리기 - 학생과 학부모를 위한 진로 탐험 드디어 2024년 3월 30일 책이 출판되었다. 책의 부제목은 ‘컨셉맵으로 그리는 나만의 미래’이다.  그리고 마케팅 문구를 만들었다. 처음에는 어렵게 느껴졌는데, 가이드를 받고 따라하다 보니 어느새 그럴듯한 문구들이 만들어졌다.  “어떻게 하면 나만의 꿈과 비전을 더 명확하게 그릴 수 있을까요? 컨셉맵으로 여정을 시작해보세요. ‘컨셉맵으로 미래 그리기’는 당신이 성공적인 미래를 위해 어떤 목표를 세우고, 어떻게 계획을 세우며, 더 나아가 소통과 협업을 통해 어떻게 성공에 한 발짝 더 다가갈 수 있는지 알려줍니다. 각 장마다 제시되는 질문들은 독자들에게 심층적인 고찰을 유도하며, 나만의 컨셉맵을 그리는 동안 효과적인 피드백과 가이드를 제공합니다. 컨셉맵은 당신의 미래를 시각적으로 만들어내는 강력한 수단입니다. 이 책을 통해 당신만의 특별한 여정을 시작해보세요.” “당신의 꿈과 목표가 어디에 숨어있을까요? 류용효 작가의 ‘컨셉맵으로 미래 그리기’를 읽어보세요. 이 책에서 류용효 작가는 목표의 문을 열고 미래의 비전을 그리며, 강점과 가능성을 탐험하는 과정에서 자신을 발견하도록 실질적인 조언과 팁을 제공합니다 이 여정에서 새로운 아이디어와 통찰력을 얻어, 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌어나갈 수 있도록 안내합니다. 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가 봐요! 책 속에서 우리는 여러분의 꿈과 목표에 대한 비밀스러운 통로를 찾아 나섭니다. 컨셉맵의 마법에 휩싸여 목표의 문을 열고, 미래의 비전을 그려가며 자아를 탐험합니다. 이 여정은 강점과 가능성의 발견으로 이어져, 자신을 더 깊이 이해하게 될 것입니다. 새로운 아이디어와 통찰력은 여러분의 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌 것이며, 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가게 됩니다. 이 책은 여러분이 소중한 목표에 도달할 수 있도록 이끄는 동반자가 되어, 풍요로운 미래를 함께 그려보세요.”   ▲ ‘컨셉맵으로 미래 그리기’ 서평맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   나의 책을 한 장의 서평맵으로 만들었다.  2024년 3월 30일 POD(맞춤형 소량 출판) 방식으로 세상에 나왔다. POD(Publish On Demand)는 미리 종이책을 찍지 않고 주문이 들어올 때마다 레이저 프린터 등으로 종이책을 인쇄하는 방식이다. 주문형 출판이라고도 한다. 그리고 4월 18일 미모셀(미래모빌리티셀럽) 모임에서 출판 강연 및 사인회를 시작으로 2024년 나의 의미 있는 여정이 시작되었다.    ▲ 사진 제공 : 피엘엠카페     “성공의 99%는 마음가짐에 달려 있다.” - 미상   커넥팅을 넘어 공감을 나누다 내친김에 2025년 컨셉맵 캘린더에 두 분을 모셨다. 김덕진 소장님과 어비 님을 3월, 4월의 주인공으로 해서 라이프맵 혹은 서평맵으로 진행 중이다.  2021년에 처음 시작한 컨셉맵 캘린더가 내년이면 5주년을 맞이한다. 그래서 특별한 손님을 모셨다. 금융 AI로 유명한 오순영님, 그리고 늘 존경하는 글로벌 소프트웨어 한국 지사장님이신 정운성님, 인공지능 및 IT 신지식인인 김덕진 소장님과 어비님, 씽크와이즈로 정리의 달인이고 화성시청의 업무혁신을 이끌고 계신 권석민 팀장님, 시스템 개발의 풀스택을 강의하고 사업을 하는 강창훈 대표님, 종행무진 마음 AI의 우수성과 가치와 비전을 알리고 계시는 손병희 전무님, 자율주행의 다크호스로 곧 상장을 앞둔 자율주행의 눈을 개발하고 있는 SOSLA 장지성 대표님, 투자의 현인과 최근 죽음의 문턱에서 되살아 나며 제2의 인생을 달리고 있는 김관성 전무님, 베트남 비즈니스의 노하우를 가진 이정훈 대표, 그리고 최근 가천대학교 창업대학 초빙교수로 발탁되신 홍원준 교수님, 그리고 곧 박사학위 취득을 앞두고 있는 이슬아 님 등과 2025년을 뜻깊게 보내기 위해 각각 다른 맵을 만들려고 한다. 나의 1년 프로젝트이다.    ▲ 2025 컨셉맵 캘린더 (제공 : 피엘엠카페)   자신의 미래를 머릿속으로 생각만 하지 말고, 말하고 글로 쓰고, 시각화로 표시하여 타인을 이해시키는 것이 무엇보다 중요할 것이다. 이제 컨셉맵은 내 머리 속에서 생각을 정리하고 연결하는 것이 자연스러워졌다. 그리고 내재화가 된 것 같다.  나는 한 장의 맵으로 정리하는 것을 큰 보람으로 생각하며 기대와 호기심이 많다. 그래서 사람들과 잘 소통하고 그리고 그들을 무대로 불러내서 그들의 손으로 본인의 생각을 꺼집어내어 일을 풀어가도록 유도한다. 물론 내가 잘 모르는 것도 많고 또 잘 못하는 것은 너무나 많다. 최소한 기본을 잘 하려고 노력하며, 커넥팅을 통해서 협업과 지혜를 통해서 선한 영향력을 키우고자 하는 것이 나의 모토이다.  ‘컨셉맵클래스’, 내가 늘 생각하는 단어이다. 컨셉맵으로 통하는 길목에서 사람들에게 영감과 길을 안내하고 수익도 내고 나의 생활을 영위하고 기쁨과 즐거움으로 가득한 생활을 누리고 싶다. 이것이 내가 바라는 세상이다.    ■ 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.

어도비가 포토샵(Adobe Photoshop)과 파이어플라이(Adobe Firefly) 웹 애플리케이션에서 사용할 수 있는 크리에이티브 생성형 AI 모델군의 후속 릴리스인 어도비 파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델(Adobe Firefly Image 3 Foundation Model)의 베타 버전을 공개했다. 파이어플라이 이미지 3는 고품질 이미지 생성, 프롬프트 이해도 향상, 더 높은 수준의 디테일 및 다양성, 빠른 아이디어 구상과 표현에서의 개선 등 결과의 품질과 다양한 표현에 있어 고도화된 역량을 제공한다. 어도비의 최신 파이어플라이 모델은 향상된 조명, 위치, 디테일, 텍스트 표시 등을 통해 이전보다 한층 더 사실적인 품질을 제공한다. 사용자는 파이어플라이 웹 앱 내 텍스트를 이미지로(Text to Image) 모듈의 구조 참조 및 스타일 참조(Structure Reference and Style Reference)와 이미지의 종횡비를 확장하고 변경할 수 있는 생성형 채우기(Generative Fill) 모듈의 새로운 생성형 확장(Generative Expand) 기능에 파이어플라이 이미지 3를 활용할 수 있다. 파이어플라이는 2023년 3월 첫 선을 보인 이래 전 세계적으로 70억 개 이상의 이미지를 생성하는 데 사용됐다. 포토샵, 어도비 익스프레스(Adobe Express), 일러스트레이터(Adobe Illustrator), 서브스턴스 3D(Adobe Substance 3D), 어도비 인디자인(Adobe InDesign) 등 고객이 평소 사용하는 워크플로에 직접 통합할 수 있도록 구축된 파이어플라이는 1년 만에 이미지 편집, 템플릿 제작, 벡터 디자인, 3D 텍스처링 및 스테이징 작업을 눈에 띄게 개선시켰다. 또한 어도비는 새로운 파운데이션 모델을 출시할 때마다 크리에이터 커뮤니티에 베타 버전으로 기술을 공개하고 피드백을 통해 결과물을 발전시키고 있다.     파이어플라이 이미지3는 크리에이터가 비전을 보다 쉽게 실현하고 더 생산적으로 작업하며 고품질의 디테일한 이미지를 생성할 수 있도록 빠른 아이디어 구상과 실험을 위한 역량을 제공한다. 새로운 스타일 엔진으로 구동되는 파이어플라이 이미지 3의 자동 스타일화 역량 기능은 더욱 다양한 고품질 결과물을 제공해, 사용자가 생성하는 이미지의 스타일을 더 잘 제어하고 개인화할 수 있도록 지원한다. 새로운 스타일, 색상, 배경, 피사체 포즈 등을 포함한 이미지 결과물은 사용자에게 창의적인 아이디어를 위한 다양한 옵션을 제공하고 보다 빠른 탐색을 돕는다. 파이어플라이 이미지 3로 구동되는 구조 참조 및 스타일 참조 역량은 강화된 사용자 제어와 최첨단 시각적 품질을 제공한다. 사용자는 구조 참조를 통해 참조 이미지의 구조를 반영한 새로운 이미지를 빠르게 생성할 수 있어서, 완벽한 프롬프트를 작성해야 하는 시행착오를 줄일 수 있다. 또한 고품질의 결과물을 제공하는 스타일 참조를 활용해 맞춤화된 스타일을 생성할 수 있다. 이러한 역량의 결합으로 사용자는 이미지 구조와 스타일을 모두 참조해 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 개선된 조명 및 포지션 등을 통해 더 높은 차원의 사진 품질을 제공한다. 특히 디테일한 이목구비와 다양한 분위기 및 표정을 반영한 인물 렌더링과 복잡한 구조물 및 군중을 표현하는 데 상당히 개선된 모습을 볼 수 있다. 또한 파이어플라이 이미지 3는 텍스트 프롬프트와 장면에 대한 이해도가 향상되어, 길고 복잡한 프롬프트를 정확하게 반영하고 보다 풍부한 디테일이 담긴 이미지를 생성할 수 있다. 이외에도 파이어플라이 이미지 3는 아이콘, 로고, 래스터 이미지 및 라인 아트를 빠르게 만들 수 있도록 결과물의 일러스트레이션도 대폭 개선했다.   어도비 파이어플라이는 어도비 스톡(Adobe Stock)과 같은 라이선스 콘텐츠를 학습했으며, 저작권 및 상표, 로고와 같은 다른 지적재산(IP)을 침해하지 않는 상업적 용도의 콘텐츠를 생성하도록 설계됐다. 베타 버전으로 제공되는 파이어플라이 이미지 3는 어도비 애플리케이션의 파이어플라이 구동 생성 크레딧(Generative Credits)을 포함한 유료 구독 플랜 또는 무료로 파이어플라이 웹 앱에서 이용 가능하다. 어도비의 일라이 그린필드(Ely Greenfield) 디지털 미디어 부문 최고기술책임자는 “1년여 만에 수백만 명의 크리에이터가 매일 아이디어를 구상하기 위해 사용하는 이미지 생성 툴로 자리잡은 파이어플라이는 아직 시작 단계에 불과하다”면서, “어도비는 이미지 3 파운데이션 모델을 통해 계속해서 최첨단 기술을 발전시키고 있다. 이 가운데 크리에이티브 커뮤니티는 이번 베타 버전을 활용해 무궁무진한 가능성을 발휘할 것으로 기대된다”고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 LLM 모델을 사용하는 방법이 점차 간편해지고 있어 자체적으로 LLM을 구축해 챗봇, 전문가 시스템 등을 자신의 서버에서 제공하는 경우가 많아지고 있다. 이번 호에서는 GPU가 있는 PC에서 직접 실행해 볼 수 있도록, 로컬 호스트 LLM(대규모 언어 모델) 오픈소스 기반의 BIM 전문가 챗봇 서비스를 간단히 개발해 본다.   ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호에서는 기존의 BIM PDF 파일을 검색해 학습하고, LLM에 RAG(Retrieval-augmented generation) 증강 학습한 후, 이를 간단한 UI로 웹 서비스하는 과정을 간략히 따라해 본다. 이번 호의 내용은 로컬 LLM의 편한 개발을 지원하는 올라마(Ollama), LLM 프롬프트 엔지니어링 프레임워크인 랭체인(LangChain), 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마(Chroma), 손쉬운 웹 앱 개발 지원 도구인 스트림릿(Streamlit)을 사용한다. 이를 이용해 간단하게 BIM 전문 지식을 PDF로 학습한 챗봇을 개발한다.   그림 1. 로컬 호스트 LLM 챗봇 아키텍처   그림 2. 구현된 BIM 지식 챗봇 서비스   LLM에 관련된 깊은 내용은 다음의 링크를 참고한다. 이 글은 여러 참고 자료를 이용해 작성된 것이다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하기 바란다. Facebook LLAMA-2 paper : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2024/02/llama-2.html Facebook LLAMA-2 installation : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2023/09/llama2.html LLM은 빅테크 업체 간 경쟁이 심한 분야이다. 이와 관련해서 젬마(Gemma), MPT-7B과 같은 LLM 모델이 오픈소스로 공개되고 있어 선택지가 많아지고 있다. 이와 관련해서는 다음을 참고한다.  Google Gemma : https://github.com/google/gemma_pytorch Blooom : https://huggingface.co/bigscience/bloom   설치 설치를 위해서는 엔비디아 드라이버, CUDA, 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등 기본 딥러닝 개발 환경이 설치되어 있어야 한다.(최소 구동을 위한 GPU RAM은 6GB이다.) TensorFlow 설치 : https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native_1 Start Locally | PyTorch 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally/ 설치 순서는 다음과 같다.  1. 기본 패키지를 설치한다. LLM 모델 기반 서비스 개발 지원 라이브러리 랭체인, 웹 앱 UI 개발을 지원하는 스트림릿, 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마 DB 등을 설치한다. pip install langchain streamlit streamlit_chat pypdf fastembed chardet pip install chromadb==0.4.15   그림 3. 다양한 LLM 모델을 이용한 서비스 개발을 지원하는 랭체인 패키지   그림 4. 간단한 코드로 웹 앱 개발을 지원하는 UI 라이브러리 패키지 streamlit.io   혹은 pip와 유사한 패키지 설치 관리자인 poetry를 설치한 후, 다음 사용 패키지들을 pyproject.toml 이름으로 저장하고 설치한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

어도비가 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 웹 애플리케이션의 ‘텍스트를 이미지로(Text to Image)’ 모듈에 구조 참조(Structure Reference) 역량을 도입하며, 한층 향상된 크리에이티브 제어를 지원한다고 발표했다. 파이어플라이의 새로운 구조 참조 역량은 파이어플라이 웹 애플리케이션에서 무료 및 유료 구독자 모두 사용 가능하다. 어도비 파이어플라이는 모든 기술 수준의 사용자가 탐색하고, 아이디어를 구상하며, 창의적인 비전을 실현할 수 있도록 지원한다. 출시 1주년을 맞이한 파이어플라이는 상업적으로 안전하게 사용할 수 있도록 설계된 크리에이티브 생성형 AI 모델군으로, 어도비에 따르면 지금까지 65억 개 이상의 이미지를 생성했다. 구조 참조는 기존 이미지의 구조를 새로 생성한 이미지에 쉽게 적용할 수 있도록 돕는다. 기존 이미지를 구조에 대한 참조 템플릿(structural reference template)으로 활용해 동일한 레이아웃의 여러 이미지 변형을 생성할 수 있어, 생각하는 것에 부합하는 결과물을 얻기 위해 완벽한 프롬프트를 작성해야 하는 시행착오 과정을 줄이는 것이 가능하다. 또한 스타일 참조 이미지를 가져와 프롬프트에 적용하는 파이어플라이의 기존 역량인 스타일 참조(Style Reference)와 구조 참조를 결합해, 사용자는 이미지의 구조와 스타일을 모두 참조하며 아이디어를 빠르게 구현할 수 있어 새로운 차원의 크리에이티브 제어가 가능하다.     파이어플라이로 구동되는 구조 참조는 텍스트를 이미지로 모듈의 다양한 상황에 적용될 수 있다. 예를 들어 기존 방의 사진이나 스케치를 업로드 후 ‘생성하기’ 버튼을 누르면 클릭 한 번으로 방의 전체적인 모습을 새롭게 디자인할 수 있으며, 그림을 사실적인 이미지로 구현하거나 반대로 이미지를 그림으로 표현하는 것도 가능하다. 뿐만 아니라 그림에 깊이, 질감, 조명, 색상 및 기타 요소를 추가해 생동감을 불어넣고, 흑백 이미지와 선 드로잉에 색을 입히고 구조는 동일하게 유지한 채 참조 이미지와 완전히 다른 새로운 피사체를 만들 수도 있다. 이처럼 구조 참조를 통해 크리에이터는 쉽게 작업을 수정하고, 마케터는 캠페인 전반에서 브랜드 가이드를 준수하는 다양한 이미지를 생성할 수 있으며, 디자이너는 완벽한 텍스트 프롬프트 없이도 이미지 레이아웃과 피사체의 구조 및 포즈를 간편하게 제작할 수 있다. 파이어플라이는 크리에이티브 워크플로에 직접 통합하게끔 설계돼, 아이디어 구상 및 실험에서 제작 단계까지 바로 이어질 수 있도록 지원한다. 지난 1년 간 어도비는 파이어플라이 역량을 어도비 포토샵(Photoshop), 익스프레스(Express), 일러스트레이터(Illustrator), 서브스턴스 3D(Substance 3D) 등 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud) 애플리케이션에 네이티브로 통합하고 있다. 나아가 이미징, 벡터, 글꼴, 오디오, 영상, 3D 등 다양한 분야에서 높은 수준의 모델을 개발하며 어도비 제품의 워크플로를 향상시킨다는 계획이다.

미드저니 프롬프트 마스터 가이드 조남경 / 2만 9000원 / 비엘북스   미드저니(Midjourney)는 생성형 AI를 이용한 이미지 생성 툴로, 사용자가 제공하는 텍스트 설명을 바탕으로 시각적 이미지를 만들어내는 혁신적인 시스템이다. 이 책은 미드저니의 초급자 입문서로, 간단한 텍스트 입력만으로 환상적인 이미지를 생성할 수 있는 방법에 대해 소개했다.  이 책에서는 디스코드와 미드저니의 간단한 사용법뿐 아니라 텍스트 프롬프트의 구조와 콘텍스트를 파악하며 프롬프팅을 완성할 수 있는 방법에 대해 가이드를 해 준다. 사용자가 만드는 프롬프트는 명령어와 구체화된 설명, 그리고 매개변수의 조합으로 생성된 이미지는 매개변수를 통해 다시 수정, 편집, 제어할 수 있다. 특히 고급 프롬프트 활용편에서는 카메라 앵글과 프레임, 구도, 색감, 아트기법 등을 제어할 수 있는 다양한 활용 방법들을 배울 수 있다. 

개발 : Graphisoft 주요 특징 : 스테이블 디퓨전을 활용해 텍스트 프롬프트로 디자인 배리에이션 생성, 간편한 사용자 인터페이스 제공, 건축/인테리어 디자인의 작업 흐름에 맞춰 최적화, 소스 이미지를 PC에 저장해 지식 재산권 보호 등 자료 제공 : 아키소프트     그라피소프트(Graphisoft)는 건축 및 인테리어 3D 그래픽을 생성하는 툴인 아키캐드 AI 비주얼라이저(Archicad AI Visualizer)를 공개했다. AI 이미지 생성 툴인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)을 활용하는 아키캐드 AI 비주얼라이저는 건축 디자인과 인테리어 디자인에 최적화된 간편한 사용자 인터페이스를 제공하므로 디자인 초기 단계에서 세밀한 3D 그래픽을 생성할 수 있다. 그라피소프트는 다양한 사업 분야에서 업무를 간소화하고 소프트웨어 개발, 로컬라이제이션, 지원, 마케팅 커뮤니케이션에 긍정적인 영향을 주기 위하여 AI 기술을 사용하고 있다. 예를 들어, 그라피소프트는 소개 영상을 만들기 위해 AI 툴을 사용하여 여러 가지 언어로 만들어진 자료를 제공함으로써 영상 자료에 대한 접근성을 높일 수 있다. 그라피소프트의 졸트 캐러신(Zsolt Kerecsen) 소프트웨어 사업 부문 부사장은 “우리는 로컬라이제이션을 비롯한 소프트웨어 생산 과정에 AI를 통합함으로써 고객에게 더 훌륭한 서비스를 제공할 수 있으며, 소프트웨어를 더 우수한 품질로 더 빠르게 공급할 수 있다”고 말했다. 아키캐드 AI 비주얼라이저는 아키캐드에 통합되어 추가 구매 없이 사용할 수 있다. 사용자는 아키캐드에서 단순한 콘셉트 모델을 만든 다음 텍스트 프롬프트나 몇 가지 설명을 사용하여 원하는 만큼 디자인 배리에이션을 생성할 수 있으므로, 매번 세부적인 모델을 만들지 않아도 된다. 이 툴은 오리지널 콘셉트에 디테일, 컨텍스트, 아이디어를 추가함으로써 디자인 초기 단계에서 여러 가지 대안 디자인을 생성할 수 있다. 아키캐드 AI 비주얼라이저는 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖고 있으며, 프롬프트와 결과물은 건축 디자인 및 인테리어 디자인의 작업 흐름에 맞추어 최적화된다. 소스 이미지는 사용자의 컴퓨터에 저장되기 때문에 지식 재산권을 보호할 수 있다. 사용자는 이미지의 크기를 지정하거나, 반복 횟수를 변경하여 이미지 생성 속도를 높이거나, 프롬프트 강도를 편집하여 더 정밀한 결과를 얻는 등 다양한 조작을 수행할 수 있다.     아키캐드 AI 비주얼라이저를 사용하기 위해서는 아키캐드 27 라이선스와 엔비디아 GPU 또는 애플 실리콘 칩이 필요하다. 다국어 버전에 맞추어 최적화되었지만, 현재는 영어 버전만 제공된다. 아키캐드 AI 비주얼라이저는 AI와 같은 혁신적 기술을 기업의 솔루션에 통합할 수 있도록 지원하는 그라피소프트의 어댑티브 하이브리드 프레임워크(Adaptive Hybrid Framework)에 기반을 둔다. 캐러신 부사장은 “우리는 어댑티브 하이브리드 프레임워크를 도입함으로써 AI 비주얼라이저와 같은 혁신적 기술을 우리의 기술 스택에 빠르고 효과적으로 통합할 수 있다”면서, “이것은 우리의 소프트웨어에 포함된 새로운 기능에 이러한 기술을 통합하는 방법을 보여주는 첫 번째 사례이다. 현재 여러 가지 새로운 프로젝트가 진행 중이므로, 그라피소프트의 고객들은 앞으로 새로운 AI 솔루션을 활용함으로써 훌륭한 건물을 디자인하는 일을 해낼 수 있을 것”이라고 전했다. 그라피소프트의 마르톤 키쉬(Marton Kiss) 제품 사업 부문 부사장은 “AI의 혁신에 대한 사람들의 높은 관심이 기술 산업 전체를 흔들어 놓았으며, 창조성은 더욱 높일 수 있는 가능성을 보여주었다”며, "우리는 실제 세상의 실제 사용자들이 이 툴이 가장 필요한 단계인 디자인 초기 단계에서 새로운 디자인을 탐구하고 클라이언트와 소통하는 과정에서 이 툴을 테스트하기를 원한다. 앞으로 수 개월 이내에 네메첵 그룹의 브랜드인 올플랜(Allplan)과 벡터웍스(Vectorworks)에서 AI 비주얼라이저를 사용할 수 있을 것”이라고 밝혔다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

2024 AI 시장 전망, 출처: 빙크리에이터(AI로 만든 이미지)   인공지능(AI) 및 분석 선두 기업 SAS가 2024년 AI 시장 전망을 발표했다. 이번 발표는 AI의 주요 트렌드, 비즈니스 및 기술 발전을 예측하고, 각 산업에서 AI의 활용과 사회적, 경제적 영향에 대한 깊이 있는 인사이트가 제공되었다.   SAS가 제시하는 2024년 기업이 주목해야 할 12가지 AI 시장 및 기술 전망은 무엇일까?   1.    생성형 AI, 산업별 AI 전략 강화 2024년에 기업들은 생성형 AI를 산업별 AI 전략을 보완 및 강화하는 요소로 활용하게 될 것이다. 예를 들어, 금융권에서는 스트레스 테스트 및 시나리오 분석에 사용되는 시뮬레이션 데이터를 통해 위험을 예측하고 손실을 예방하며, 의료 서비스 산업에서는 개인 맞춤형 치료 계획을 세울 수 있을 것이다. 또 제조업의 경우, 생성형 AI를 활용해 생산 과정을 시뮬레이션 할 수 있어 품질, 안정성, 유지보수, 에너지 효율성 및 수율에 대한 개선 사항을 파악할 수 있다. 2.    AI 활용 새로운 일자리 창출 2023년에는 AI로 인해 사라질 일자리를 걱정했다면, 2024년에는 AI가 창출할 일자리에 관심이 높아질 것이다. 대표적으로 모델의 잠재력을 실제 적용과 연결시키는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 예로 들 수 있다. AI는 기술 수준과 직무에 관계없이 모든 실무자의 업무 효과와 효율성을 높이는데 도움을 준다. 2024년 이후 몇 년 동안은 새로운 AI 기술이 고용 시장에 일시적인 혼란을 야기할 수 있지만, 앞으로 경제 성장을 견인할 많은 신규 일자리와 직무를 창출할 것이다. 3.    책임감 있는 AI 마케팅 강화 마케팅 담당자는 AI의 오류를 인식하고 편견이 개입할 수 있는 가능성을 경계하는 등 의식적으로 책임감 있는 마케팅을 실천해야 한다. AI는 마케팅과 광고 프로그램을 개선할 수 있는 가능성을 제시하지만, 편향된 데이터와 모델은 편향된 결과를 가져올 수 있기 때문이다. SAS 마케팅 부서는 마치 식품 성분표와 같은 AI를 위한 모델 카드를 사용하고 있다. AI를 생성하거나 적용하는 사람은 그 영향력에 대한 책임이 있기 때문에 모든 마케팅 담당자는 기술적 노하우에 관계없이 모델 카드를 검토하고, 알고리즘의 효과 및 공정성을 검증하며 필요에 따라 이를 조정할 수 있어야 한다. 4.    금융권, AI로 증가하는 사기 범죄 대응 소비자들이 금융 사기에 대한 경각심을 높이고 있지만, 사기꾼들은 생성형 AI와 딥페이크 기술을 활용해 수십조 원 규모에 달하는 사기 실력을 키우고 있다. 피싱 메시지는 더 정교해지고, 가짜 웹사이트는 진짜처럼 보이며, 사기꾼은 몇 초 만에 음성을 복제할 수 있다. 금융기관이 급증하는 피싱 및 다양한 사기에 대해 더 큰 책임을 지도록 하는 규제 변화로 인해 그간 AI 도입에 미온적이었던 은행 및 소규모 금융 기관들이 AI를 적극적으로 도입하게 될 것이다. 5.    CIO, 쉐도우 AI(Shadow AI) 문제 직면  과거에 ‘쉐도우 IT’로 어려움을 겪었던 CIO들은 이제 IT 부서의 공식 승인이나 모니터링 없이 조직에서 사용하거나 개발한 솔루션인 이른 바 ‘쉐도우 AI’에 직면하게 될 것이다. 직원들은 생산성 향상을 위해 좋은 의도로 생성형 AI 도구를 지속적으로 사용할 것이며, CIO는 이를 어느 정도까지 수용해야 하는지, 관련 위험으로부터 조직을 보호하기 위한 안전장치 마련에 고민하게 될 것이다. 6.    새로운 첨단 기술로 멀티모달 AI(Multimodal AI)와 AI 시뮬레이션이 부상할 것 생성형 AI의 차세대 목표는 텍스트, 이미지 및 오디오를 단일 모델로 통합하는 멀티모달 AI(Multimodal AI) 구현이다. 멀티모달 AI는 다양한 범위의 입력을 동시에 처리할 수 있어 더 많은 상황 인식 애플리케이션으로 효과적인 의사 결정을 가능하게 한다. 일례로 3D 객체, 환경 및 공간 데이터의 생성이 가능하며 증강현실(AR), 가상현실(VR), 디지털 트윈과 같은 복잡한 물리적 시스템의 시뮬레이션 등에 적용될 수 있다. 7.    디지털 트윈 도입 가속화 AI와 사물인터넷(IoT) 분석과 같은 기술은 제조, 에너지, 정부 등 경제의 중요한 산업 부문에 활력을 불어넣고 있다. 공장 근로자나 기업 경영진은 이러한 기술을 이용해 대용량 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 신속하게 내릴 수 있다. 2024년에는 실시간 센서와 운영 데이터를 분석하고 공장, 스마트 도시, 에너지 그리드와 같은 복잡한 시스템의 복제본을 생성하는 디지털 트윈 기술이 확산되면서 AI와 IoT 분석의 도입이 가속화될 것이다.  8.    보험업계, AI로 기후 위기 대처 기후 변화는 이제 막연한 추측을 넘어 실질적인 위협이 되었다. 자연재해로 인한 전 세계 보험 손실액은 2022년에 1,300억 달러를 넘어섰고, 전 세계 보험사들은 경제적 압박을 느끼고 있다. 이러한 위기에서 살아남기 위해 보험사들은 자사가 보유한 방대한 데이터 저장소의 잠재력을 활용해 유동성을 강화하고 경쟁력을 갖추기 위해 AI를 도입할 것이다. AI는 보험사가 동적인 보험료 책정 및 위험 평가에서 이익을 실현하는 것 외에도 보험 청구 처리, 사기 탐지, 고객 서비스의 자동화와 품질 개선에 도움을 줄 것이다. 9.    정부 내 AI 중요성 확대  AI가 인력 수급에 미치는 영향은 정부에서도 예외가 아니다. 전문가들의 높은 급여 요구에 따라 정부는 AI 인재를 영입하고 유지하는데 어려움을 겪고 있지만, 규제 정책을 지원하기 위해 전문성을 갖춘 인재를 적극적으로 채용할 것이다. 기업과 마찬가지로 정부도 생산성 증가, 단순 업무 자동화 및 인력 부족 문제를 해소하기 위해 AI와 분석에 점점 더 의존하게 될 것으로 전망된다. 10.    생성형 AI로 환자 치료 개선 건강을 증진하고 환자 및 보험 가입자 경험을 개선하기 위해 의료기관 및 보험사는 2024년 임상 실험에 사용할 환자별 아바타 생성, 개인화된 치료 계획 생성 등 맞춤형 의료를 위한 생성형 AI 기반 도구 개발에 적극적으로 나설 것이다. 또한 임상 의사결정 지원을 위한 생성형 AI 기반 시스템이 등장해 보험자, 의료 서비스 제공자 및 제약사에 실시간으로 지침을 제공하게 될 것이다. 11.    신중한 AI 적용이 보험사의 성패를 좌우할 것 현재 보험사들은 각자의 비즈니스 모델에 맞추지 않은 자율 시스템을 빠른 속도로 도입하고 있다. 이들은 AI를 이용해 보험 청구를 신속히 처리함으로써 지난 몇 년간의 실적 부진을 상쇄할 것으로 기대하고 있지만 구조조정 후 남은 인력에 업무가 집중돼 AI를 적정 규모에 윤리적으로 배포하기 위한 관리 업무에 어려움을 겪을 것이다. AI에 대한 절대적 믿음을 갖게 될 경우 잘못된 사업 판단을 발생시켜 기업의 붕괴를 초래할 수 있다.  12.    공중 보건 부문에서 학계의 AI 활용 폭 증가 공중 보건은 전례 없는 속도로 기술 현대화를 실현하고 있다. 약물 과다 복용이나 독감 경계 등 공중 보건의 개입이 필요한 요소를 예측하는데 데이터를 사용하는 것은 필수적이다. 예측과 모델링은 빠르게 공중 보건 업무의 기반이 되고 있지만 정부는 여전히 학계의 도움을 필요로 하고 있다. 글로벌 팬데믹 이후 국민 보호를 위해 뛰어난 기술과 협업이 필요하다는 인식이 확고해졌기 때문에 정부를 대신해 AI 기반 모델링과 예측을 수행하는 학계 연구원들이 점차 늘어날 것이다. 주재영 SAS코리아 대표이사는 “AI의 잠재력은 무한하며, 그 활용 범위가 점점 확대되고 있는 만큼 2024년에는 기업이 더 현명한 의사결정을 내리고, 산업별 문제를 해결하며, 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 AI 기술이 많은 도움을 줄 것”이라며, “SAS는 AI 및 분석 선두 기업으로서 AI 트렌드를 선도하고 고객들이 신뢰할 수 있는 AI를 구축, 활용할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라고 말했다.