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MTS SQUARE 25 LG전자 X 마이다스아이티 CAE로 연결하는 설계 혁신과 트렌드 일시 | 2025.10.29(수) 13:00-18:00 장소 | 마이다스아이티 판교 본사 2F 컨퍼런스홀 이미지가 안보이신다면, 이곳을 클릭해주세요.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 이슈인 AI 에이전트(agent) 개발 시 필수적인 함수 호출(function call) 방법을 오픈소스를 이용해 구현해 본다. 이를 위해 구글에서 공개한 젬마 3(Gemma 3) LLM(대규모 언어 모델)과 역시 오픈소스인 LLM 관리도구 올라마(Ollama)를 활용하여 간단한 AI 에이전트를 로컬 PC에서 개발해본다. 아울러, 이런 함수 호출 방식의 한계점을 개선하기 위한 설루션을 나눔한다.   ■  강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호의 글은 다음 내용을 포함한다. AI 에이전트 구현을 위한 사용자 도구 함수 호출 방법 올라마를 통한 젬마 3 사용법 채팅 형식의 프롬프트 및 메모리 사용법 그라디오(Gradio) 기반 웹 앱 개발   그림 1. AI 에이전트 내부의 함수 호출 메커니즘(Akriti, 2025)   이 글의 구현 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다. AI_agent_simple_function_call   젬마 3 모델의 특징 젬마 3는 구글이 개발해 2025년 3월 10일에 출시한 LLM이다. 차세대 경량 오픈 멀티모달 AI 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이 모델은 다양한 크기와 사양으로 제공되어 단일 GPU 또는 TPU 환경에서도 실행 가능하다. 젬마 3는 1B, 4B, 12B, 27B의 네 가지 모델 크기로 제공되며, 각각 10억, 40억, 120억, 270억 개의 파라미터를 갖추고 있다. 1B 모델은 텍스트 전용으로 32K 토큰의 입력 컨텍스트를 지원하고, 4B/12B/27B 모델은 멀티모달 기능을 지원하며 128K 토큰의 입력 컨텍스트를 처리할 수 있다. 이는 이전 젬마 모델보다 16배 확장된 크기로, 훨씬 더 많은 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있게 해 준다. 이 모델은 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 멀티모달 기능을 제공한다. 이미지 해석, 객체 인식, 시각적 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트 기반 작업에 시각적 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.   그림 2. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   그림 3. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   젬마 3는 140개 이상의 언어를 지원하여 전 세계 다양한 언어 사용자를 대상으로 하는 AI 애플리케이션 개발에 매우 유리하다. 사용자는 자신의 모국어로 젬마 3와 상호작용할 수 있으며, 다국어 기반의 텍스트 분석 및 생성 작업도 효율적으로 수행할 수 있다. 이 모델은 다양한 작업 수행 능력을 갖추고 있다. 질문–답변, 텍스트 요약, 논리적 추론, 창의적인 텍스트 형식 생성(시, 스크립트, 코드, 마케팅 문구, 이메일 초안 등), 이미지 데이터 분석 및 추출 등 광범위한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 관련 작업을 수행할 수 있다. 또한, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원하여 개발자가 특정 작업을 자동화하고 에이전트 기반의 경험을 구축하는 데 도움을 준다. 젬마 3는 다양한 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합된다. Hugging Face Transformers, Ollama, JAX, Keras, PyTorch, Google AI Edge, UnSloth, vLLM, Gemma. cpp 등 다양한 개발 도구 및 프레임워크와 호환되어 개발자들이 자신이 익숙한 환경에서 젬마 3를 쉽게 활용하고 실험할 수 있다. 이 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 동급 모델 대비 최첨단 성능을 입증했다. 특히, Chatbot Arena Elo Score에서 1338점을 기록하며, 여러 오픈 소스 및 상용 모델보다 높은 성능을 보였다.  젬마 3는 오픈 모델로, 개방형 가중치를 제공하여 사용자가 자유롭게 조정하고 배포할 수 있다. 캐글(Kaggle)과 허깅 페이스(Hugging Face)에서 다운로드 가능하며, Creative Commons 및 Apache 2.0 라이선스를 따름으로써 개발자와 연구자에게 VLM 기술에 대한 접근성을 높여준다.   개발 환경 개발 환경은 다음과 같다. 미리 설치 및 가입한다. 오픈 LLM 관리 도구 올라마 : https://ollama.com/download/ windows LLM 모델 젬마 3 : https://ollama.com/search dashboard 웹 검색 도구 Serper 서비스 가입 : https://serper.dev/ 설치되어 있다면 다음 명령을 터미널(윈도우에서는 도스 명령창)에서 실행한다. ollama pull gemma3:4b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

#델코리아 #엔비디아 #마이크로소프트 #GenAl 이번 GenAl Mega Launch Event에서는 최근 출시된 Dell Technologies의 AI 인프라 및 AI PC, 그리고 다양한 AI 관련 인사이트를 전달해 드립니다. 지금 등록하시고 AI를 위한 Dell Technologies의 최신 전략과 솔루션에 대해서 확인해 보세요. 등록하기            델인터내셔널 주식회사 | 대표자: 김 경 진 사업장 소재지: 서울특별시 강남구 테헤란로 152, 18층 (역삼동, 강남파이낸스센터) 사업자등록번호: 102-81-38311 | 통신판매업 신고번호: 제 2013-서울강남-01040 호 대표번호: 02-6147-1919 | 홈페이지: Dell.com | 이메일: privacy@dell.com Dell Technologies 글로벌 본사 주소는 One Dell Way, Round Rock, TX, 78682 입니다. Copyright © 2025 Dell Inc. or its subsidiaries. All Rights Reserved. Dell Technologies, Dell 및 기타 상표는 Dell Inc. 또는 해당 자회사의 상표입니다. 기타 모든 상표는 해당 소유주의 상표일 수 있습니다.

안녕하세요 2024년 11월, 드디어 ENCY CAM이 한국에 런칭되었습니다. ​ ENCY의 런칭을 기념하여, 또 연말을 기념하여 CNC 가공 산업에 소소한 즐거움을 드리고자 이벤트를 진행합니다. ​ *정품CAM 상업용 라이선스, 할인권, 기프티콘 등 3,500만원 상당의 경품이 준비되어 있으니 캐드앤그래픽스 회원사분들께서 간단히 참여하시어 혜택 받아가시면 좋겠습니다. ​   이벤트 안내 내용에 따라 신청 폼을 제출해주시면 응모가 완료되니, 회원님들의 많은 참여 부탁드립니다. 당첨자 추첨이 있는 12월30일, LIVE 방송에서 뵙겠습니다! ​ ​ ​ ----- *ENCY CAM은 전 세계적으로 가장 최근에 개발된 CAM/OLP 솔루션으로, 산업 내 종사자분들의 안정적인 활용을 지원하고자 포스트를 비롯한 기술적인 세팅 지원부터 월별 정기 교육까지 제공해 드리고 있습니다. ​ *한글화도 막바지 적용/검토 작업에 돌입하여, 2025년초에는 한글 버전도 만나보실 수 있습니다. -----

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제조업 DX, 3D 데이터의 목표는? (2)   제조산업의 디지털 전환(DX)을 위해서는 3D 설계 데이터를 제조 프로세스 전반에 효율적으로 공유하고 활용하는 것이 중요하게 여겨진다. 지난 호에 이어 이번 호에서도 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   성공적인 3DA 모델 배포의 열쇠 - 데이터 품질 단순 변환만으로는 충분하지 않다 지난 호에서 3D 데이터를 다른 포맷으로 높은 정확도로 변환하는 기술의 어려움과 중요성에 대해 설명했다. 하지만, 사실 변환 중에 단순히 왼쪽에서 오른쪽으로 정보를 전송하는 것만으로는 3DA 모델의 원활한 배포를 얻을 수 없다. 중요한 것은 변환된 데이터의 품질이다. 이러한 맥락에서 품질은 ‘요구 사항을 얼마나 잘 충족하는지’이다. 회사별, 부서별, 툴별 노트와 속성에 대한 요구사항, 규칙, 표현방법 등 다양한 요구사항이 존재하며, 그 품질을 확인하기가 쉽지 않다. 이러한 이유로 엘리시움은 고객의 맞춤화를 전제로 데이터 변환 및 품질 검사를 수행하는 도구를 개발했다. 품질 확인 프로세스와 표준화 프로세스를 분리하고 3DA 모델의 배포를 촉진하는 것이 아이디어이다. 커스터마이징을 전제로 하는 제품의 예로는 ENF 에디터(ENF Editor)가 있다. 엘리시움의 독자 파일 형식인 ENF(Elysium Neutral File) 데이터를 사용하여 고객이 변환 방법을 자유롭게 구성할 수 있는 도구이다. 예를 들어, 특정 속성에 부착한 후 특정 색상으로 부품을 변환하는 것과 같이 회사와 부서 간의 차이에 따라 고급 변환을 수행할 수 있다. ENF 에디터에서 데이터 변환에 대한 규칙을 설정하면 버튼 터치로 원하는 데이터를 출력할 수 있으며, 번거로움 없이 3DA 모델의 배포를 실현할 수 있다.   그림 1. 데이터 변환 사용자 지정의 예   두 가지 유형의 품질 검사 데이터 품질을 보장하는 두 가지 주요한 방법이 있다. 단일 데이터를 확인하는 검증과 원본 데이터와 변환된 데이터가 동일한지 확인하는 신원 검증은 모두 필수 프로세스이다.   설계 데이터를 단일 단위로 확인 PDQ(제품 데이터 품질) 검증 애초에 데이터의 유효성을 검사하고 수정해야 하는 이유는 무엇일까? 여기에는 네 가지 이유가 있다. 첫 번째는 CAD 소프트웨어와 시스템마다 곡선과 표면의 수학적 표현이 다르다는 것이다. 두 번째는 각 CAD가 요소 간의 연결 정도를 나타내는 위상 정보에 대해 서로 다른 한계를 갖는다는 것이다. 이러한 표현 및 사양의 차이로 인해 서로 다른 소프트웨어와 시스템 간의 데이터 호환성이 낮아진다. 세 번째 이유는 CAD 소프트웨어마다 설정한 공차 값이 다르기 때문이다. 예를 들어, 한 소프트웨어는 가장자리가 0.1mm 미만인 경우 두 가장자리의 끝점이 일치한다고 인식하지만, 다른 소프트웨어는 허용오차 값이 훨씬 더 작기 때문에 가장자리를 별개의 것으로 취급한다. 네 번째는 데이터 생성 과정에서 운영자 자신이 알아차리기 어려운 인적 오류의 발생이다. 여기에는 미세한 단계와 겹치는 표면이 포함된다. 이러한 모든 데이터 결함을 수동으로 찾는 것은 불가능하다. 따라서 엘리시움은 이러한 결함을 자동으로 감지하고 자동으로 수정하는 소프트웨어를 개발하고 있다. 이 소프트웨어는 모든 CAD 소프트웨어 파일 형식과 호환된다. 데이터 검증 시 후처리에 사용할 CAD의 종류를 설정하면 최적의 검증 항목이 자동으로 설정되며, 사용자를 헷갈리지 않는 세부적인 기능을 가지고 있다. 설계 데이터의 자동 수정은 사용자가 다양한 파라미터를 임의로 설정할 수 있는 것도 중요하고, 용도에 따라 유연한 가공을 할 수 있다. 예를 들어, 제품을 성형할 때 중요한 표면의 매끄러움을 우선시하고 싶다면 멀리 있는 면의 연속성을 유지하고 수정하도록 설정할 수 있다. 또한 수정하는 대상 표면을 제한할 수 있으며, 설계에 중요한 디자인 표면은 전혀 변경되지 않도록 미리 지정할 수 있다. 이처럼 디지털화와 자동화를 목표로 하고 있더라도 단순히 한 번에 처리하는 것이 아니라, 세부적으로 커스터마이징할 수 있는 것이 실제로 필요하다는 것을 인식하는 것이 중요하다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

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