구글은 최근 ‘검색어로 돌아보는 2024년’, 일명 ‘올해의 검색어’ 리스트를 공개했다. 올해 전 세계와 한국에서 가장 주목받은 키워드들을 조명한 이번 발표는 단순한 검색량 순위가 아닌, 전년 대비 검색량이 급증한 주제들을 기준으로 구성되어 주목도를 한층 높였다. 2024년 주요 검색어 트렌드는 무엇? 이번 리스트에는 K-콘텐츠, K-POP 노래, 레시피, 도서, 영화, 스포츠 매치, AI Tool 등 총 9가지 카테고리의 상위 10개 검색어가 포함되었다.  특히 올해도 글로벌 검색어 리스트 중 두 가지 부문에서 한국 관련 검색어가 순위에 오르며, K-콘텐츠와 K-POP의 세계적인 영향력을 확인할 수 있었다. 노래 부문에서는 국내에서 1위를 기록한 로제와 브루노 마스의 '아파트(APT.)'가 글로벌 순위 2위에 오르며 K팝을 향한 이용자의 높은 관심을 실감케 했다. 국내 K-POP 노래 순위에 ‘밤양갱’이 2위에 올랐으며, 에스파, QWER, 아일릿(ILLIT) 등 아이돌 그룹의 노래가 순위에서 대다수를 차지했다.  글로벌 TV 시리즈 리스트에 한국의 ‘눈물의 여왕’과 ‘내 남편과 결혼해 줘” 두 작품이 나란히 이름을 올리며 K-콘텐츠의 인기 역시 실감케 했다. 특히 ‘눈물의 여왕’은 국내 K-콘텐츠 순위에서도 1위를 차지해 한국에서 사랑받는 콘텐츠가 세계적으로도 화제를 일으킨다는 점을 증명했다. 이어서 국내 순위에서는 요리 예능, 로맨스 코미디 등 다양한 주제를 넘나드는 TV 시리즈들이 등장해 K-콘텐츠가 갖는 장르적 다양성을 보여주었다. 글로벌 종합 검색 부문에서는 ‘코파 아메리카’, ‘유럽축구연맹 챔피언십’, ‘ICC T20 월드컵’이 각각 1~3위를 차지하며 해외에서 스포츠에 대한 관심이 여전히 뜨거움을 보여줬다. 국내에서는 ‘올림픽/패럴림픽’이 1위, ‘계엄령’이 2위를 기록했고, 3위로는 ‘주택 청약’이 검색 키워드 순위에 이름을 올렸다. 글로벌 인물 순위에는 미국 대통령 선거의 영향으로 ‘도널드 트럼프’가 1위를, ‘카멀라 해리스’와 ‘조 바이든’이 각각 3위와 5위를 차지했으며, 2위는 케이트 미들턴으로 더 잘 알려진 영국 왕실의 ‘웨일스 공비 캐서린’이 이름을 올렸다. 국내 인물 검색어로는 민희진, 정우성, 김수미 등 엔터테인먼트 인사들이 상위권에 집계된 가운데 한국인 최초로 노벨 문학상을 수상한 작가 한강이 4위에 이름을 올렸다. 어린이들의 마음을 사로잡은 요정 ‘티니핑’도 인물 분야 9위에 올라 눈길을 끌었다. 올해 영화는 국내외 다양한 장르의 영화들이 다채로운 매력을 뽐내며 주목을 받았다. 또한 국내 리스트에 오른 10개 작품 중 여섯 작품이 한국 영화로 나타났다. 특히 올해 최고 흥행작으로 알려진 ‘파묘’가 글로벌 영화 검색어에서 1위를 기록한 디즈니 픽사의 대표작 ‘인사이드 아웃 2’를 제치고 국내 1위에 오르기도 했다. 스포츠 부문은 축구, 야구, 복싱 등 다양한 종목에서 흥미진진한 경기들이 팬들의 시선을 사로잡았다.  손흥민 선수가 속해 있는 ‘토트넘 홋스퍼 FC 매치’가 1위, ‘대한민국 축구 국가대표팀 매치’가 2위, UEFA 유럽 축구 선수권 대회 (‘유로 2024’)가 3위를 차지했다. 또한, 기아와 삼성의 한국시리즈인 ‘삼성 대 기아 (KBO 한국 시리즈)’도 순위에 이름을 올리며 다양한 종류의 스포츠에 대한 관심도 뚜렷했다.  국내 이용자들의 레시피 순위에서는 ‘어남선생(류수영) 레시피’, ‘밤 티라미수(흑백요리사)’, ‘두끼(떡볶이) 레시피’, ‘나박김치’같은 한식 메뉴 레시피를 다수 검색해 K-푸드의 저력을 보여주었다. 다양한 혁신 AI 기술들이 우리 일상에 빠르게 스며드는 가운데 올해 그 어느 때보다 다양한 AI 툴이 트렌드 검색어에 등장했다. 인공지능 신경망을 이용해 사진 변환 및 편집 서비스를 제공하는 ‘Pencilizing(펜슬라이징)’과 한국을 대표하는 생성형 AI 서비스 ‘뤼튼’이 나란히 1,2위를 기록했고, ‘Chat GPT’는 3위를 기록했다. 4위는 미국의 인공지능 기반 검색 엔진 제작사인 ‘퍼플렉시티(Perplexity)’가 이름을 올렸으며, 국내 최초로 AI와 함께 실시간으로 스토리를 창작할 수 있는 플랫폼인 ‘제타’가 5위를 기록하며 다양한 AI 툴들이 각자의 분야에서 혁신을 이끌고 있음을 보여주었다.  올해 도서 부문에서는 소설, 요리 레시피북, SF 등 다양한 장르의 도서들이 순위에 이름을 올렸으며 노벨문학상을 수상한 작가 한강의 ‘채식주의자’가 도서 부문 1위를 기록했다. 구글 트렌드로 보는 한 해의 변화 2024년의 검색어 리스트는 단순한 데이터 이상의 의미를 담고 있다. K-콘텐츠의 세계적 인기, 스포츠와 AI의 부상, 그리고 일상적인 관심사들이 어떻게 변모했는지를 보여주는 이 자료는 개인과 기업 모두에게 중요한 인사이트를 제공한다. 2024년 구글 트렌드의 전체 리스트는 구글 트렌드 페이지 에서 확인할 수 있다. 한 해를 돌아보며, 앞으로의 트렌드를 미리 예측해보는 건 어떨까?

마이크로소프트가 생성형 AI를 성공적으로 도입한 고객 및 파트너를 공개하면서, 국내 전 산업 분야의 AI 트랜스포메이션 혁신 사례 발굴에 속도를 내고 있다고 전했다. 마이크로소프트는 생성형 AI가 모든 산업의 혁신과 성과를 이끄는 핵심 동력으로 부상할 것으로 전망하고 있다. IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 기업과 기관의 생성형 AI 사용률은 지난해 55%에서 올해 75%로 급증했으며, 1달러당 평균 3.7배의 투자 수익률을 기록한 것으로 나타났다. 이 조사는 마이크로소프트의 의뢰로 한국을 포함한 전 세계 4000명 이상의 비즈니스 리더와 의사 결정권자를 대상으로 진행됐다. 마이크로소프트는 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 고객의 AI 트랜스포메이션을 전방위로 지원하고 있다고 소개했다. 또한, 강력한 보안 체계를 통해 AI를 안전하고 책임감 있게 도입할 수 있도록 도우면서, 현재 포춘 500대 기업 중 85%가 자사의 AI 설루션을 사용 중이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 AI 설루션을 도입하는 국내 기업도 증가하고 있다. 이들은 마이크로소프트 365 코파일럿을 활용해 일상 업무의 생산성 및 효율성을 높이고 협업 문화를 촉진하고 있다. 또한, 애저 오픈AI 서비스를 통해 실험 설계 최적화, 리스크 관리, 헬스케어, 데이터 분석 고도화 등 다양한 산업 분야의 혁신을 추진하고 있다. 이와 함께 마이크로소프트 보안 설루션을 도입한 국내 기업은 위협을 신속히 탐지하고 대응해 더 강력하고 신뢰할 수 있는 보안 환경을 구축하고 있다.     LS ITC는 AI 전문 스타트업 AI3와 협력해 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 서비스인 'LS GPT'를 개발했다. ‘LS GPT’는 LS그룹의 애저 인프라와 마이크로소프트 365, 애저 정보 보호(Azure Information Protection) DRM 환경에 최적화됐다. LS그룹은 정보 유출 등의 보안 리스크 해소 및 기존 상용 서비스 대비 90% 이상의 비용 절감 효과를 확인했으며, 직원들이 필요한 GPT 챗봇을 직접 생성해 회사 및 그룹 차원으로 확산할 수 있는 체계를 구축, 그룹 전체 지식 공유와 AI 기반 생산성 혁신을 가속화하고 있다. SK디스커버리는 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 설루션을 도입해 생산 현장에서 작업 위험성 평가 기간을 대폭 단축하는 가시적인 성과를 내고 있다. 사내 홍보팀은 AI를 활용해 기사를 선별하고 검토하는 데 걸리는 시간을 70% 줄였으며 재무회계, 마케팅, IT 등의 부서에서도 AI 챗봇으로 업무를 자동화하고 있다. 포스코이앤씨는 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 설루션을 도입해 건설 프로젝트 리스크 관리 역량을 강화했다. 계약 문서 검토 시스템 ‘POS-DOC’은 대규모 언어 모델을 활용해 방대한 계약 문서를 자동으로 검토하고 잠재적 위험 요소를 분석한다. 이를 통해 사람의 실수를 최소화하고, 글로벌 건설 프로젝트에서 발생할 수 있는 계약 분쟁과 손실을 줄이는 데 기여하고 있다.  현대글로비스는 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 3개월간의 변화 관리 과정을 통해 물류 사업 부문의 생산성과 업무 효율을 높이는 성과를 냈다. 임직원 대상 워크숍과 챔피언 선정을 통해 개인별 코파일럿 활용 시나리오를 수집 및 분석했으며, 이를 기반으로 시나리오를 자산화하고 AI 기반 업무 문화를 구축했다.   뿐만 아니라, KT는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 유연하고 효율적인 업무 문화를 구축, 임직원들은 문서 관리, 데이터 분석, 부서 간 협업에서 개선된 성과를 보이고 있다. LG유플러스는 마이크로소프트 365 코파일럿을 시범 도입한 결과, 임직원의 85%가 업무 만족도 향상을 경험했다고 응답했다. 특히 미팅 관리, 회의록 작성, 이슈 관리 부문에서 효율성 체감이 높았다. 성균관대학교는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 연구 및 학사 업무에 AI 협업 문화를 구축했다. 이를 통해 연구 분야의 아이디어 정리와 논문 작성 효율성을 높였으며, 약 800명의 교직원이 반복 업무에서 벗어나 본질적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성했다.  크래프톤은 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 이메일, 문서, 회의록 처리 속도가 빨라졌으며, 57%의 직원은 콘텐츠 생성 업무에서 매일 10분 이상의 시간을 절약하고 있다. 서울아산병원은 애저 오픈AI 서비스 기반 암 정보 플랫폼을 개발해 암 환자들에게 개인화된 치료를 제공하고 있다. 또한, 생성형 AI 기술을 통해 의료진이 환자의 상태를 정확히 평가하고 최적의 치료 계획을 수립하고 있다. 현대백화점그룹의 ICT 전문기업 현대퓨처넷은 애저 오픈AI 서비스 기반 RAG 설루션과 마케팅 및 데이터 분석 시스템을 구축해 그룹 내 비즈니스 혁신을 이끌고 있다.  CTR 그룹은 마이크로소프트 센티넬(Microsoft Sentinel)을 도입해 보안과 유지보수를 단일 플랫폼에서 통합 관리하고 있다. 이를 통해 실시간 위협 탐지와 신속한 대응이 가능해졌다. 나아가 내부 시스템을 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 환경을 구축했으며, 마이크로소프트 365 제품과의 완벽한 호환성으로 전반적인 보안 체계도 강화했다. SK쉴더스는 마이크로소프트 디펜더 포 엔드포인트(Microsoft Defender for Endpoint)를 사용한 매니지드 탐지 및 대응 서비스(Managed Detection & Response) 서비스를 개발 및 런칭함으로써 해킹 사고에 신속히 대응할 수 있는 체계를 구축했다.  한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “최근 2년간 AI 기술의 급격한 발전으로 기업들이 실질적 활용 방안과 성공 사례에 더 큰 관심을 보이고 있다”면서, “마이크로소프트는 신뢰할 수 있는 AI 트랜스포메이션 파트너로서, AI 기술의 활용 사례와 상용화 방안을 적극 공유하며 한국 산업 전반의 성장과 발전에 기여하겠다”고 강조했다.

앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No.19   진정한 혁신은 익숙함을 버리고 불확실성 속에서 새로운 가능성을 찾는 데에서 시작된다.” - 일론 머스크 이번 칼럼의 부제목은 ‘갤럭시에서 아이폰으로의 전환이 던진 질문, 편리함의 본질은 무엇인가?’로 잡았다. 이 주제를 선택한 것은 개인적인 것이지만 특별함이 있다. MZ 세대는 삼성페이 등 갤럭시가 주는 편리함에도 불구하고 왜 아이폰에 열광할까? 그 이유를 알고 싶었다. 그 이유 중의 하나는 ‘공유’ 기능이라는 것을 들었다. 에어드롭(Airdrop)이라는 기능은 학생들 사이에서 데이터를 손쉽게 아이패드, 아이폰 등으로 ‘연결’하여 손쉽게 공유할 수 있다. 결제와 교통카드 부분에서는 확실히 갤럭시가 편리하다. 삼성페이는 2015년 8월에 한국에서 처음 시작되었는데, 기존 플라스틱 카드로 결제할 수 있는 거의 모든 곳에서 사용 가능한 간편하고 안전한 모바일 결제 서비스이다. 삼성페이의 강점은 NFC(근거리 무선 통신) 방식과 MST(마그네틱 보안 전송) 방식을 모두 지원한다는 점이고, 애플은 NFC 방식을 애플페이에만 한정해 놓아서 교통카드를 사용하는데 제약이 있다. 그리고 일반 식당 등에서는 NFC 방식은 드물고 MST 방식으로 되어 있기 때문이기도 하다.  MST는 카드 리더와 같은 방식으로 작동하기 때문에 결제 금액에 제한을 두지 않는다. 물론 NFC가 MST보다 열위에 있다는 것은 아니다. NFC는 짧은 거리에서 통신해야 한다는 제약이 있지만, 안전하게 데이터를 전송한다는 강점을 가진다. 삼성페이는 다양한 결제 방식 지원과 우수한 서비스를 바탕으로 핵심 간편 결제 수단으로 자리 잡아, 결제 수단을 넘어 신분증, 각종 티켓, 디지털 자산까지 안전하게 보관하는 나만의 모바일 지갑이 될 것이다. 애플페이는 2023년 8월 현대카드를 통해 한국에 론칭했다. 애플은 애플페이로만 NFC 결제가 되도록 허용하고 있다.한국 대중교통의 NFC 결제 방식 지원은 세 가지가 있다. 네이버페이 모바일 교통카드, 모바일티머니, PAYCO 모바일 교통카드 등이다. 2024년 11월 기준으로, 대한민국의 교통카드사 중 애플페이를 공식 지원하는 곳은 없다. 신용카드사와의 제휴 및 단말기 소프트웨어 업데이트를 통해 오픈 루프 방식을 지원하거나, 티머니, 캐시비 등 교통카드사가 애플의 eSE를 지원하도록 애플과 협상하여 교통카드가 아이폰에 탑재될 수 있도록 전산 개발을 해야 한다. 문제는 애플의 eSE 규격에 맞춰 전산 개발 비용까지 감내해야 하는데, 사용하는 대가로 수수료까지 지급해야 한다.(내용 출처 : 위키백과) 그럼에도 불구하고, 나는 삼성페이에서 벗어나 보려는 노력을 하고 있다. ‘익숙힘’에서 ‘편리함’으로 넘어가보려는 시도이다. 그 여파로 지갑을 항시 휴대해야 하는 번거로움이 생겼다. 개인적으로는 진정한 ‘편리함’이 무엇인지 탐구하고 싶은 호기심이 생겼다. 내가 아이폰으로 넘어가는 이유이기도 하다. 그 전에 아이패드를 사용하고 있던 환경도 무시 못할 요인이라 하겠다. 그리고 기존에 사용 중이던 갤럭시 워치 3와 BOSE 무선 헤드셋을 연결해서 사용하고 싶은 생각도 있었다. 물론 애플 액세서리로 도배해도 좋겠지만, 기존에 사용하던 것을 연결해서 한동안 사용하고 싶다. 이번 호의 내용은 어느 스마트폰이 좋은가와는 무관하며, 개인의 관심사항을 기준으로 작성하였다. 이 내용은 생성형 AI의 도움을 받아 작성되었다.    편리함과 익숙함의 경계 현대 사회에서 스마트폰은 단순한 통신 수단을 넘어 일상의 필수품이 되었다. 기기들은 끊임 없이 발전하며 새로운 기능과 디자인을 선보이지만, 이러한 변화가 사용자에게 주는 ‘편리함’은 생각보다 다층적이다. 필자는 최근 갤럭시에서 아이폰으로 스마트폰을 바꾸면서 두 기기 사이에서 발견한 철학적 차이에 주목하게 되었다. 과연 편리함이란 단순히 쉽게 사용하는 것일까, 아니면 익숙해진 이후에야 비로소 다가오는 편리함이 존재하는 것일까?   기술의 발전과 스마트폰 사용 환경의 변화 스마트폰은 지난 20여 년 동안 디지털 혁신의 중심에 서며 일상생활을 급격히 변화시켜 왔다. 초기의 휴대전화는 단순히 통화와 문자 전송 기능만 제공하던 데에서 출발했지만, 기술이 발전하면서 인터넷 접속, 이메일, 내비게이션, 사진 촬영 등 다양한 기능을 추가하며 그 영역을 빠르게 확장해 왔다. 이제 스마트폰은 개인의 모든 일상을 담아내는 ‘주머니 속 컴퓨터’가 되었고, 이를 통해 사람들은 소통 방식, 정보 접근 방식, 심지어 생활 방식마저 새롭게 정의하게 되었다. 스마트폰의 발전은 주로 세 가지 핵심 영역, 즉 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 네트워크 인프라의 발전을 통해 이루어져 왔다. 하드웨어의 진화 측면으로 보면, 스마트폰 하드웨어는 속도, 용량, 디스플레이 해상도, 배터리 성능 등에서 눈부신 성장을 보여 왔다. 초기 스마트폰은 작은 화면과 느린 프로세서로 제한적인 작업만 가능했지만, 이제는 고화질의 사진과 동영상을 촬영할 수 있는 카메라, 고성능 그래픽을 처리하는 프로세서, 넉넉한 저장 공간을 가진 기기들이 출시되고 있다. 이러한 하드웨어의 성장은 사용자들이 더 빠르고 효율적으로 다양한 작업을 처리할 수 있도록 하며, 스마트폰을 단순한 도구에서 개인의 디지털 생태계 중심으로 자리 잡게 했다. 소프트웨어와 사용자 경험의 혁신 측면으로 보면, 주요 스마트폰 운영 체제인 iOS와 안드로이드는 시간이 지남에 따라 기능과 보안성, 안정성을 크게 개선해 왔다. 초창기에는 앱의 종류나 기능이 제한적이었지만, 지금은 AI, 증강 현실(AR), 머신러닝(ML) 등 첨단 기술이 적용된 다양한 애플리케이션이 가능해지면서 스마트폰은 모든 산업과 생활 분야에 밀접하게 연계되고 있다. 소프트웨어의 발전은 하드웨어와 맞물려 사용자의 일상 경험을 새롭게 만들어주며, 스마트폰을 통해 개인화된 서비스를 받고, 예측 가능한 방식으로 정보를 제공받는 시대가 열렸다. 네트워크 인프라의 발전 측면으로 보면 3G, 4G, 그리고 최근의 5G 네트워크는 스마트폰 사용 환경을 근본적으로 변화시켰다. 초기 스마트폰 사용자는 2G와 3G 네트워크 속도에 맞춰 제한적인 웹 검색과 이메일 정도만 가능했지만, 4G와 5G 시대가 열리며 실시간 스트리밍, 원격 근무, 온라인 교육 등 고용량의 데이터를 빠르게 처리하는 다양한 서비스가 가능해졌다. 특히 5G의 보급으로 데이터 전송 속도와 안정성이 크게 향상되면서 스마트폰은 단순한 개인용 기기를 넘어 원격 의료, 자율 주행 등과 연결되는 미래 기술의 핵심 도구로 자리잡게 되었다.   갤럭시에서 아이폰으로의 전환을 통한 새로운 인식 스마트폰은 이제 단순한 기기 이상으로, 각기 다른 사용자의 개성과 라이프스타일을 반영하는 중요한 디지털 동반자가 되었다. 사용자는 스마트폰을 통해 매일의 일정을 관리하고, 업무를 처리하며, 친구와 소통하고, 자신만의 콘텐츠를 창작하기도 한다. 그 과정에서 사용자는 자신만의 고유한 ‘디지털 습관’을 만들어가며, 특정 브랜드와 기기에 점점 더 익숙해지게 된다. 이로 인해 스마트폰 전환, 특히 안드로이드 기반의 갤럭시에서 iOS 기반의 아이폰으로의 전환은 단순한 기기 변경을 넘어서는 큰 변화로 다가온다. 이 전환을 통해 사용자는 일상의 습관, 편리함의 기준, 그리고 기술에 대한 기대를 새롭게 성찰하게 된다. 갤럭시 스마트폰은 삼성페이와 같은 빠르고 직관적인 서비스와 안드로이드의 개방성을 기반으로, 한국 시장에서 많은 사용자들에게 ‘편리함’과 ‘익숙함’을 제공해왔다. 사용자는 원하는 기능을 빠르게 호출하고 상황에 맞춰 자유롭게 커스터마이징할 수 있는 안드로이드의 장점 덕분에 자신의 스타일대로 스마트폰을 활용하는 데 익숙해졌다. 반면, 아이폰은 독자적인 생태계와 엄격한 사용자 경험을 지향하며, 사용자가 애플의 철학과 시스템에 점차 익숙해지도록 유도한다. 아이폰의 ‘편리함’은 즉각적인 적응을 요구하기보다는 시간이 지나면서 점차 느껴지는 구조적 편리함을 강조한다. 아이폰으로 전환하면서 사용자는 그동안 갤럭시에서 누려왔던 일상의 많은 요소에 대해 새로운 관점을 가지게 된다. 예를 들어, 갤럭시에서는 간단하게 실행할 수 있던 일부 기능이 아이폰에서는 조금 더 다른 방식으로 접근해야 하는 경우가 많다. 이런 과정에서 사용자는 자신이 진정으로 필요로 하는 기능이 무엇인지, 그리고 그 기능이 ‘즉각적인 편리함’인지 아니면 ‘장기적인 편리함’인지에 대해 다시 생각하게 된다. 더욱이, 애플의 철학은 ‘예측 가능성’과 ‘일관성’을 강조한다. 이는 메르세데스 벤츠가 사용자들에게 전달하는 철학과도 일맥상통하는 부분이다. 자동차의 안전성과 신뢰성을 중시하는 벤츠처럼, 애플은 사용자가 새로운 환경에 대한 불확실성을 최소화하고 기기와 시스템의 일관된 경험을 통해 신뢰를 형성할 수 있도록 한다. 이로 인해 사용자들은 초기에는 불편함을 느낄 수 있지만, 점차 익숙해지면 안정적이고 예측 가능한 경험을 통해 더 높은 수준의 만족감을 느낄 수 있게 된다. 따라서, 갤럭시에서 아이폰으로의 전환은 단순히 기능의 차이를 넘어서, 사용자 경험에 대한 철학적 전환을 의미한다. 빠르게 실행하고 즉각적인 결과를 보여주는 갤럭시와 달리, 아이폰은 시간이 흐르면서 시스템의 일관성과 신뢰성을 기반으로 ‘편리함’을 새롭게 정의한다. 이 전환 과정을 통해 사용자는 자신이 무엇을 ‘편리함’이라고 생각하고, ‘익숙함’에 대한 집착을 어떻게 넘어서야 하는지에 대해 새로운 인식을 가지게 된다. “익숙함은 편리함의 착각을 불러일으킨다. 변화는 불편하지만 새로운 시각을 선물한다.” - 무라카미 하루키   갤럭시의 철학 : 사용자의 즉각적 요구에 응답하는 편리함 삼성의 갤럭시는 안드로이드 기반의 개방성과 삼성페이의 편리함으로 많은 한국 사용자에게 사랑받고 있다. 필자는 갤럭시를 사용할 때 원하는 기능을 즉각적으로 불러낼 수 있었고, 특히 삼성페이를 통한 결제는 그 편리함의 정점을 보여줬다. 갤럭시의 편리함은 마치 ‘빠르게’와 ‘즉각적으로’ 작동해야 한다는 한국 문화의 일부인 듯했다. 사용자가 원하는 것을 빠르게 제공하며 직관적으로 반응하는 갤럭시의 접근은 이 문화를 반영하고 있으며, 이는 특히 한국 소비자들게 크게 어필하는 요소다. “당신은 고객들이 원하는 것에 집중할 수도 있지만, 더 중요한 것은 그들이 상상하지 못한 무언가를 제공하는 것이다.” - 스티브 잡스   아이폰의 철학 : 예측 가능한 시스템과 서양식 접근 방식의 편리함 반면, 아이폰은 독자적인 iOS 시스템과 더불어 일관된 디자인 철학을 기반으로 하고 있다. 이는 사용자가 처음 접했을 때 다소 불편함을 느낄 수 있지만, 애플의 시스템에 익숙해지고 철학을 이해하게 되면 더 큰 편리함을 느낄 수 있게 된다. 필자는 이 과정에서 아이폰의 체계가 서양식 사고방식과 밀접하게 연관되어 있다는 점을 체감했다. 익숙함을 통해 편리함이 완성되는 구조는 다소 시간이 걸리지만, 장기적으로 예측 가능한 안정감을 제공한다. 이는 벤츠의 ‘예측 가능성’이라는 철학과도 상통하는 부분이다. 아이폰으로 바꾸고 사용하다가 숙소의 와이파이를 연결하려고 하는데, 비번이 기억나지 않았다. 그때 아이패드에서 아이폰으로 와이파이 접속 비번을 공유해 주는 알림이 떴다. 이런 것을 예측 가능한 시나리오의 한 예라고 하겠다. “사람들은 익숙한 것에서 편리함을 찾지만, 진정한 혁신은 익숙함을 깨는 순간부터 시작된다.” - 챗GPT(스티브 잡스 풍으로)   ▲ 나만의 편리함을 찾기 위한 아이폰 활용 분석 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   사용자 경험의 차이 : 빠르고 간편한 접근 vs. 체계적인 익숙함 필자의 전환 경험을 통해 본 갤럭시와 아이폰의 차이는 확연했다. 갤럭시는 언제든 원하는 기능을 바로 사용할 수 있는 ‘즉시성’을 강조하지만, 아이폰은 처음에는 불편하더라도 익숙해지면서 다가오는 ‘예측 가능한 편리함’을 제공한다. 필자가 아이폰 전환을 위해 만든 ‘아이폰 전환 맵’에는 여러 고려 사항이 반영되어 있다. 이 맵은 초기 설정부터 요금제, 기능, 그리고 서드파티 결제 시스템까지 포괄적으로 준비되었으며, 이는 익숙함을 넘어선 편리함을 찾기 위한 여정의 일환이었다. “익숙함은 보이지 않는 감옥일 수 있다. 그 감옥에서 벗어날 용기가 새로운 가능성을 연다.” - 파울로 코엘료   편리함과 익숙함, 그리고 그 사이의 철학적 차이 갤럭시와 아이폰은 각기 다른 편리함을 제공하지만, 그 이면에는 철학적 차이가 자리하고 있다. 갤럭시는 빠르고 직관적인 접근을 통해 사용자의 요구에 즉각 응답하는 반면, 아이폰은 익숙해진 이후 예측 가능하게 작동하는 편리함을 지향한다. 두 기기는 모두 사용자 중심의 편리함을 목표로 하지만, 이 편리함의 해석 방식은 다르다. 독자 여러분도 이 칼럼을 읽고 본인이 선호하는 편리함의 형태가 무엇인지 고민해 보길 바란다. ‘편리함’이란 무엇이며, 나에게 맞는 편리함은 무엇인지 자문하는 시간이 되길 바란다. “변화는 무조건 좋은 것도, 나쁜 것도 아니다. 그저 변화를 어떻게 받아들이느냐에 따라 가치가 결정될 뿐이다.” - 달라이 라마   ■ 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 달 컬럼은 SAT 이노베이션 매니지먼트를 소개하기로 정했다. 각 SAT에는 세 가지의 방향성이 있고, 각 방향성은 세 가지 그룹을 가진다. 첫 번째인 S 그룹은 스마트(smart), 체계적인(systematic)이다. 이것은 체계적 접근을 의미한다. 그리고 소프트웨어 정의(software-defined)가 있다. 두 번째 A 그룹은 인공지능(artificial intelligence), 증강현실(augmented reality), 자동화(automation)이다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends) 그리고 변환(transformation)이고, 세 개의 그룹은 혁신경영(innovation management)으로 관리된다.   그림 1. SAT 그룹과 혁신 관리   <그림 1>은 세 개의 그룹과 각 그룹의 세 가지 키워드를 보여준다. 이것은 혁신경영으로 통합되며, 각 키워드는 디지털 스레드(digital thread)로 연결된다. 이것을 가지고 2025년에는 자세하게 통합시켜 보려고 한다.    SAT 이노베이션 매니지먼트 S Group 스마트(Smart) 체계적인(Systematic) 소프트웨어 정의(Software-Defined) A Group 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 증강현실(Augmented Reality, AR) 자동화(Automation) T Group 기술(Technology) 트렌드(Trends) 변환(Transformation) 혁신경영(Innovation Management) 스마트(smart)라는 용어는 스마트 공장이나 스마트 건설 분야에서 기술을 활용해 더 효율적이고, 자동화되고, 데이터 중심적인 운영을 의미한다. 예를 들어, 스마트 공장(smart factory)에서는 IoT 센서와 인공지능을 활용해 생산 과정을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 스마트건설(smart construction)도 건축 현장에 사용되는 기술과 데이터를 통해 건설 과정을 효율적으로 관리하고 개선한다. 이런 ‘스마트’한 접근 방식은 효율성(efficiency)을 높이고 비용을 절감하며 품질을 향상시키는 데에 도움이 된다. 스마트의 특징은 몇 가지로 요약할 수 있다. 먼저 연결성(connectivity)이다. IoT 기기와 센서로 모든 요소가 네트워크로 연결된다. 그 다음은 데이터 수집 및 분석이다. 이 연결성을 통해 실시간 데이터가 수집되고, 인공지능과 같은 기술로 분석되어 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 자동화(automation)도 중요한 특징이다, 이를 통해 사람의 개입 없이도 많은 프로세스가 자동으로 실행된다. 마지막으로, 유연성과 적응성이다. 스마트 시스템은 환경 변화나 새로운 데이터를 바탕으로 빠르게 대응하고 최적화한다. 그러나 스마트의 궁극적인 목표는 우리가 추구하는 가치를 실현하는 데에 있다. 효율성, 생산성, 안전성, 지속 가능성 등 다양한 가치가 스마트 기술을 통해 충족될 때, 진정한 스마트함이 완성된다. 결국, 기술 자체가 목적이 아니라 우리가 원하는 결과를 얻는 것이 스마트의 진정한 의미라고 할 수 있다. 스마트 시스템(smart system)을 구축하거나 도입할 때에는 체계적인 접근이 중요하다. 먼저 명확한 목적과 목표를 설정해야 하며, 현재 프로세스와 기술을 파악하고, 필요한 개선점을 찾아야 한다. 그런 다음 단계별로 구현 계획을 세우고, 성과를 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다. 이러한 체계적 접근은 스마트 시스템이 실제로 기대하는 효과를 발휘하도록 보장해 준다. 최적화가 현존 시스템의 효율성을 극대화하는 데에 초점을 두는 반면, 혁신(innovation)은 완전히 새로운 아이디어나 방법을 추구하는 것이다. 하지만 스마트 시스템에서의 최적화는 혁신의 중요한 부분이 될 수 있다. 왜냐면, 데이터를 분석하고 자동화하는 과정에서 새로운 통찰력과 가능성이 발견되기 때문이다. 따라서 스마트 시스템의 최적화는 혁신과 상반되는 것이 아니라, 오히려 혁신을 위한 발판이 된다. 그러나 스마트에서 가장 핵심 가치 중에 하나인 최적화는 혁신을 방해할 수도 있다. 혁신의 방해 요소 중에 하나가 정설(orthodoxy)이다. 이것은 그 분야에서 모든 사람이 의심하지 않고 믿는 신념적 지식이다. 이것은 혁신의 방해가 될 수도 있다. 예를 들어서 항공우주 분야에서 혁신적 사업가인 라이트 형제와 일론 머스크는 기존의 정설을 깨고 새로운 발상을 하였다. 라이트 형제는 공기보다 무거운 금속인 알루미늄을 최초로 사용해서 인류 최초의 비행에 성공하였고, 일론 머스크는 기존의 정설인 더 강력한 로켓 엔진을 연구하는 대신에 혁신적인 로켓 재사용으로 발사 비용을 획기적으로 낮추었다. 그러나 모든 기업에게 이러한 혁신적 접근이 필요한 것은 아니다. 혁신의 특성은 불확실성(uncertainty)과 리스크(risk)이다. 혁신 관리는 이런 위험 요소를 관리를 통해서 최대한 줄여나가는 것이다. 소프트웨어 정의(software-defined) 또는 소프트웨어 중심 접근 역시 혁신적인 방법론이다. 이것은 미래를 향하는 트렌드(trends)라고 할 수 있다. 소프트웨어 정의 시스템(software-defined system)은 하드웨어의 고정된 기능을 소프트웨어를 통해 유연하게 제어하고 관리하는 시스템을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰이나 스마트 TV처럼 다양한 기능을 소프트웨어 업데이트로 추가하거나 변경할 수 있는 시스템이 이에 해당한다. 이런 시스템은 하드웨어의 수명을 늘리고, 사용자의 요구에 빠르게 대응할 수 있다. 그리고 이것은 우리의 물리적 세계의 물리적 실체(entity)를 디지털 세상의 디지털 실체로 가상화(virtualization)할 것이다. 최근에 유행하는 디지털 트윈(digital twin)은 소프트웨어 정의 시스템이 통합해서 본격적으로 디지털 가상화의 방향으로 발전될 것으로 보이고, 수년 후에는 메타버스의 개념과 다시 만날 것이다.   그림 2. 소프트웨어 정의와 가상화의 예시   소프트웨어 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고 소프트웨어로서 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중에 하나는 자동차의 가상화이다. 가상화의 최고 기업은 애플이고, 가상화의 선구자는 스티브 잡스이다. 아이폰, 아이팟, 애플 뮤직, 애플 스토어, 애플 워치 등은 가상화의 산물이다. 우리는 오랫동안 하드웨어 중심의 생각에서 새로운 소프트웨어 중심의 패러다임을 가지게 될 것이다. 그렇다고 우리가 물리적 세계를 무시할 수는 없다. 우리의 삶과 신체가 물리적이기 때문이다. 역설적이지만, 우리의 모든 생각이 추상적이면서도 결국 물리적인 뇌에 근간을 두고 있다는 것이다. 그러므로 디지털 기술이 점점 발전할 수록 스마트의 핵심은 디지털이나 최적화나 자동화가 아닌 물리적이고, 불확실성과 리스크를 관리하는 혁신 관리가 더 중요해질 것이다.   그림 3. 소프트웨어 정의   인공지능은 이미 모든 디지털 전환(digital transformation)과 우리의 일상에 막대한 영향을 미치고 있다. 최근 챗GPT의 가능성은 이전의 인공지능의 역할보다 흥미롭다. 이제는 개인의 인공지능을 사용하는 역량에 따라서 결과의 차이가 클 수 있다.  증강현실(augmented reality)에서는 가상현실과 달리 현실세계와 가상현실(virtual reality)을 모두 동시에 보여주기 때문에 우리는 아주 직관적으로 접근할 수 있다. 그러나 이 기술은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 자동화(automation) 역시 수 십 년 동안 지속되고 있지만, 자동화를 단순하게 최적화(optimization)의 개념으로 적용해서 노동자를 줄인다면, 기업이나 국가는 장기적으로는 소비를 죽이는 결과를 가져 올 수 있다. 이것에 대해서 한 세기 전에 조지프 슘페터가 주장하였다. 그는 “시장의 비즈니스 모델을 모방해서 최적화는 사람은 사업가(businessman)이고, 혁신으로 새로운 비즈니스 모델을 시작하는 사람은 기업가(entrepreneur)”라고 했다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends), 변환(transformation)이다. 현재 진행되고 있으나 통합적으로 관리되지 못하고 있다. 이 세 가지의 특징은 과거보다는 미래 진행이라는 것이다. 어떻게 보면 4차 산업혁명의 진행형이기도 하고 새로운 형태이기도 하다. 이것을 과거의 경험과 지식으로 관리하기에는 불확실성과 리스크가 존재한다. 이런 것들은 기존의 관리보다는 혁신 경영이 더 적합할 수 있다.   그림 4. 기술, 트렌드, 변환   결론적으로 현재는 뷰카(VUCA), 즉 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 보다 비중 있게 해야 한다. 미래 산업은 항상 안주하지 않고 안 가본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 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.

김덕진 지음 / 25,000원 / 스마트북스   AI 트렌드부터 비즈니스 활용, 프롬프트 엔지니어링, 창작까지 한 권으로 끝! 당장 써먹을 수 있는 AI 도구 50개 사용법 수록! 2025년 AI 트렌드와 활용법. 10여 년 동안 IT 트렌드의 최전선에서 대중들과 함께 호흡해온 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장이 MS, 구글, 애플, 오픈AI, 네이버 등 빅테크 기업들의 최신 전략을 분석하고, 2025년 AI 트렌드를 정리한 책이다.  또한 지난 1년여 간 다양한 강의현장에서 만난 3만여 명 사용자들의 요구를 감안하여, 우리 삶과 일에서 활용도가 높은 AI 도구 50개를 뽑아 활용법을 소개한다. 챗GPT·코파일럿·제미나이 등 범용 AI 도구와 미드저니·픽토리·아이바 등 그림·영상·음악에 특화된 AI들을 업무·학습·창작 활동에 어떻게 써먹을 수 있는지 구체적인 사례와 함께 다룬다. 글·그림·영상·음악 등을 위한 AI부터 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구까지, 이 책 한 권으로 정리할 수 있다. 『AI 2025』(트렌드&활용백과)는 2025년에 일어날 ‘AI 워커 시대’를 미리 준비할 수 있도록 구성한 필독서이다. 저자는 주목할 만한 AI 트렌드부터 당장 써먹을 수 있는 AI 도구 50개 활용법까지 상세히 소개한다. 글·그림·영상·음악 등을 위한 AI부터 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구까지, 일과 생활에서 ‘AI 네이티브 세대’와 함께하려는 분들에게 길잡이가 될 것이다.    AI 빅테크 기업들의 최신 전략 분석과 2025년 AI 트렌드 예측(키워드 10) 1장에서는 세상을 바꾸는 AI 트렌드를 빠르게 따라가는 사람들을 위해 오픈AI, MS, 구글, 애플 등 빅테크 기업들의 최신전략을 분석하고, 2025년 AI 트렌드를 중점적으로 소개한다. 김덕진 소장은 2025년을 ‘AI가 세상을 바꾸는 범용기술로 진화하는 시작점’이라고 규정하고, 2025년을 대표하는 AI 트렌드 키워드로 ‘1. AI 에이전트 르네상스 시대’, ‘2. AI 인터페이스 혁명’, ‘3. 검색의 뉴노멀, AI 검색의 일상화’, ‘4. 멀티모달 AI로 완성되는 로봇 기술’, ‘5. AI 언어모델의 춘추전국시대’, ‘6. AI 시대 데이터 확보 전쟁’, ‘7. AI 크리에이터 이코노미’, ‘8. 동반자가 되는 캐릭터 AI와 AI 인플루언서’, ‘9. AI 길들이는 파인튜닝의 대중화’, ‘10. AI를 둘러싼 법적·윤리적 쟁점 구체화’ 등 10가지로 뽑았다.  아울러 AI의 10가지 트렌드들이 우리의 일과 삶에 어떤 영향을 미칠지 살펴본다. 또한 글로벌 테크 기업들의 『삼국지』를 방불케 하는 AI 시장을 둘러싼 전략들도 엿볼 수 있을 것이다. 챗GPT, 코파일럿, 제미나이 등 최신 업데이트 내용 포함 2장에서는 챗GPT·코파일럿·제미나이·클로드·클로바X 등 다양한 범용 AI들이 글쓰기, 코딩, 데이터 분석, 창작까지 폭넓은 작업을 얼마나 유연하게 지원하는지를 실제 사례와 함께 소개한다. 또한 각 범용 AI들마다 고유한 강점을 소개하며, 각 범용 AI를 내 업무성격에 맞게 어떻게 조합하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는지에 대한 가이드도 제공한다.  내 업무 맞춤형 챗봇 만들기, 실용적 예제와 팁 3장에서는 대화형 AI에게 좋은 질문을 하는 방법론을 알아보고, ‘업그레이드’된 프롬프트 엔지니어링 기법들을 소개한다. 4장에서는 내 업무에 맞는 맞춤형 챗봇을 만드는 법을 실었다. 코딩 지식이 없어도 누구나 ‘홍보기사 작성기’ 같은 챗봇을 손쉽게 만들 수 있다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 실용적인 예제와 팁을 가득 담았다. 글·그림·영상·음악, 업무별 생산성 AI 도구 50개 활용법까지! 저자가 지난 1년간 만난 수많은 사람들과 현장의 요구를 반영하여, 일잘러를 위한 업무별 생산성 AI 도구부터 그리기를 위한 AI 사용법, 비디오와 음악을 위한 AI 사용법까지 알짜배기 생성형 AI 도구 50개의 활용법을 담았다. 김덕진 소장의 특유의 설명 능력으로 AI를 쉽고 재미있게 이해할 수 있을 것이다. 이 중에서 내 업무나 특성에 맞는 것을 골라서 나만의 워크플로를 만들어 보면 큰 도움이 될 것이다. 직장인·대학생·부모 필독서―사전처럼 옆에 끼고 펼쳐보는 AI 활용백과 저자는 우리 삶과 가까운 주제와 함께, 재미나고 쫄깃하게 AI에 대해 설명해 준다. 책을 펴고 단순히 따라해 보는 것만으로도 AI가 무엇이고, 내 일과 삶, 그리고 아이들과의 놀이에서 어떻게 사용할 수 있을지, 또는 AI를 가지고 혼자 어떻게 놀 수 있을지 감이 잡힐 것이다.    직장인이 번거로운 업무의 자동화가 절실할 때, 보고서 쓰기가 막막하고 아이디어가 안 떠올 때, 1인 기업가가 시간과 비용을 아끼고 싶을 때, 대학생이 리포트를 쓸 때, 부모가 아이의 공부·수행평가를 도와줄 때, 비오는 주말에 갑갑한 집에서 아이와 놀아줘야 할 때, 사전처럼 옆에 끼고 항상 펼쳐보는 AI 트렌드&활용백과가 될 것이다.  

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.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 LLM(대규모 언어 모델)의 자연어 처리에서 핵심 기술인 토큰, 임베딩 및 모델 파인튜닝의 이해를 위한 개념과 임베딩 모델의 동작 메커니즘을 살펴본다. 여기서 토큰은 문장을 구성하는 단어로 가정하면 이해하기 쉽다. 토큰과 임베딩은 입력 시퀀스에 대한 출력을 학습, 예측할 때 훈련의 전제가 되는 LLM의 기본조건이다. 이에 대해 좀 더 깊게 이해해 보자.    ■ 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    최근 대규모 언어 모델(LLM : Large Language Model)과 검색 증강 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기술을 이용해 다양한 전문가 서비스 에이전트를 개발하는 사례가 많아지고 있다. 특히, 전문가처럼 행동하며 문제를 해결하거나 의사결정을 지원하는 멀티 에이전트 기술은 이미 선진국을 중심으로 금융, 제조, 건설 등 엔지니링 분야에 개발되고 있다.    도메인 의존 정보와 토큰  의학과 같은 특별한 분야에서는 환각 현상 등으로 인해 챗GPT(ChatGPT)와 같은 범용 LLM이 제대로 정보를 생성하지 못하는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 전문 분야의 지식을 기존 LLM 모델을 이용해 재학습하는 방법이 생겨났는데, 파인튜닝은 그 중 한 가지 방법이다.  파인튜닝은 빅테크 업체가 공개한 LLM 모델을 특정 도메인 지식을 잘 표현할 수 있도록 재학습하는 방법 중 하나이다. LLM의 신경망 전체를 재학습하기 위해서는 매우 비싼 GPU 사용 비용이 필요하다. 이는 일반적인 기업에서 수행할 수 없는 수준이다. 이런 이유로, 파인튜닝은 메타에서 공개한 라마(LLaMA)와 같은 파운데이션 LLM 모델의 신경망에 별도의 작은 신경망을 추가해, 이를 별도로 준비된 데이터로 학습하는 방식을 사용한다.  LLM을 파인튜닝하기 전에 어떤 토큰이 사용되었는지, 임베딩 모델이 무엇인지 확인해야 한다. 파인튜닝 시 용어가 LLM에 사전 학습되어 있지 않다면, 용어 간 관계를 통계적으로 추론하는 학습 절차가 매우 비효율적으로 계산된다. 일반적으로 모델을 파인 튜닝하려면 LLM 토큰 확인 및 개발, 임베딩 모델의 적절한 사용이 필요하다.  <그림 1>은 토큰이 수치화된 결과를 보여준다. 참고로, 토큰이 숫자로 표현되지 못하는 문제를 OOV(Out-Of-Vocabulary)라 한다.    그림 1. 숫자 토큰화 결과   임베딩은 학습 모델이 입력되는 문장의 토큰 패턴을 통계적으로 계산하기 전, 토큰을 수치화시키는 함수이다. 이 함수를 임베딩 모델이라 한다. 임베딩 모델은 토큰을 수치화하여 모델 학습에 사용하는데 필요한 입력값을 출력한다. 이런 이유로, 토큰 사전과 임베딩 모델이 다르면 제대로 된 모델 학습, 예측, 패턴 계산 결과를 얻기 어렵다. 임베딩 모델도 별도의 신경망 모델이며 다양한 방식으로 학습될 수 있다. 이번 호에서는 구글에서 공개한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 임베딩 모델을 사용한다.  이와 관련된 실험을 하기 위해, 개발 환경을 설치하고 파이썬 코드를 준비해 본다.    개발 환경 준비 미리 컴퓨터에 파이썬, 아나콘다 등 필수적인 라이브러리가 설치되어 있다는 조건에서, 실습을 위해 명령창에서 다음을 실행해 설치한다. pip install transformers torch   참고로, 다음은 파인튜닝에 사용하는 오픈소스 라이브러리를 보여준다. Torch : 텐서 계산 및 딥 러닝을 위한 핵심 라이브러리이다. PEFT : 낮은 순위의 적응 기술을 사용하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있다. 특히 리소스가 제한된 장치에서 학습 가능한 매개 변수의 수를 줄여 모델을 압축하고 더 빠르게 미세 조정할 수 있다. bitsandbytes : 신경망에 대한 양자화 및 이진화 기술을 제공하여 모델 압축을 지원한다. 모델 압축에 도움이 되므로 메모리와 계산 능력이 제한된 에지 장치에 모델을 보다 실현 가능하게 만들 수 있다. Transformers : 대규모 언어 모델 작업을 간소화하여 사전 학습된 모델 및 학습 파이프라인을 제공한다. trl : 대규모 언어 모델의 경우 효율적인 모델 학습 및 최적화에 중점을 둔다. accelerate : 다양한 하드웨어 플랫폼에서 학습 및 추론을 가속화한다. dataset : 기계 학습 작업을 위한 데이터 세트 로드 및 준비를 간소화한다. pipeline : 사용자 지정 학습 없이 일반적인 NLP 작업에 대해 사전 학습된 모델의 사용을 간소화한다. PyArrow : 효율적인 데이터 로드 및 처리를 위해 사용될 수 있다. LoraConfig : LoRA 기반 미세 조정을 위한 구성 매개변수를 보유한다. SFTTrainer : 모델 학습, 최적화 및 평가를 처리한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘생성형 인공지능과 제조/건축 시각화 기술과 트렌드’를 주제로 한 ‘코리아 그래픽스 2024’가 지난 9월 27일 진행됐다. 5년만에 오프라인 행사로 치러진 이번 코리아 그래픽스에서는 산업 분야의 시각화 기술 동향 및 최근 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)의 접목에 관한 내용이 다양하게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   코리아그래픽스 추진위원회 위원장인 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 개회사에서 “지난 몇 년간 코로나19를 비롯해 여러 가지 어려움이 있었지만, 기술 측면에서는 인공지능(AI)과 메타버스(metaverse), 확장현실(XR) 등이 눈부시게 발전했다. 이런 기술의 발전은 우리에게 새로운 기회를 만들어주고 있다”면서, “이러한 기회는 새로운 산업과 새로운 혁신으로 한 걸음 나아갈 수 있는 길을 열어줄 것이다. 이번 코리아 그래픽스를 통해 산업 분야의 시각화, 생성형 AI, 3D 프린팅 활용과 관련한 인사이트를 얻고, 산업 발전에 도움이 되기를 바란다”고 전했다.    공간 컴퓨팅과 AI의 융합이 가져올 변화 행사의 시작은 국회미래연구원 이승환 연구위원의 ‘공간 컴퓨팅 혁명이 가져올 변화 : 디지털 공간과 AI의 만남’을 주제로 한 기조 연설이었다. 이승환 연구위원은 “지난 30년간 컴퓨팅 패러다임이 변화하면서 그래픽스 분야에서도 몇 번의 변곡점이 있었다”고 짚으면서, 최근의 변곡점은 ‘공간 컴퓨팅’이라고 전했다. 최근 애플의 비전 프로나 메타의 퀘스트같은 HMD(헤드 마운트 디스플레이)가 주목을 받았는데, 올해는 이전과 다른 운영체제(OS)가 등장해 공간 컴퓨팅 생태계 및 수익모델의 변화를 이끌 것으로 전망된다.    ▲ 공간 컴퓨팅 혁명에 대해 소개한 국회미래연구원 이승환 연구위원    공간 컴퓨팅의 패러다임을 바꿀 것으로 보이는 또 한 가지 기술이 바로 인공지능이다. 수많은 데이터로 새로운 인사이트를 제공하는 AI의 인텔리전스가 공간 컴퓨팅과 융합해 새로운 콘텐츠와 생태계를 만들 수 있다는 것이 이승환 연구위원의 전망이다. 이승환 연구위원은 “AI와 공간 컴퓨팅이 결합된 ‘공간 지능(spatial intelligence)’은 현실 기반의 문제를 가상화와 연결해 해결할 수 있는 수단으로 자리잡을 것으로 보인다”면서, “가상환경과 결합해 내가 원하는 문제를 해결하고 의사결정을 돕는 방향으로 컴퓨터를 학습시킨다면, 컴퓨터 그래픽스를 만들어 온 전통적인 방식이 변화할 것”이라고 짚었다.    생성형 AI와 제조/건축 디자인의 혁신 서울미디어대학원대학교(SMIT)의 유훈식 교수는 ‘생성 AI와 제조/건축 디자인의 현재와 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI가 빠르게 발전하면서, 이미지와 영상 등 영역에서도 변화가 일어나고 있다. 이미지를 생성하는 AI 서비스인 ‘미드저니’는 2022년 2월 첫 버전이 등장한 이후 빠르게 발전하면서 만들어내는 그림의 수준이 크게 높아져, 현재는 사진과 구분이 어려울 정도로 고품질의 이미지를 생성할 수 있다. 영상 생성을 위한 AI도 언어 모델의 학습 방법을 적용하면서 품질이 크게 높아졌다. 오픈AI가 올해 발표한 ‘소라’의 경우에는 사물의 움직임과 대상을 인식할 수 있는 수준이다.    ▲ 생성형 AI와 디자인의 변화를 짚은 SMIT 유훈식 교수   생성형 AI는 비주얼을 만드는 비용과 시간을 줄일 수 있어 새로운 창작의 영역을 열고 있으며, 이에 따라 기업에서도 생성형 AI를 활용할 수 있는 아티스트와 디자이너를 찾고 있다. 생성형 AI로 원하는 결과물을 만들기 위해서는 수많은 시도가 필요한데, 이를 줄이려면 정교하게 사용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 기술이 요구된다. 유훈식 교수는 “생성형 AI의 발전은 제조와 건축 디자인 프로세스에 큰 변화를 가져오고 있으며, 디자인에 접근하는 방식이 근본적으로 변화하고 있다. AI 프롬프트만으로 영상을 제작할 수 있는 시대가 되었으며, 디자이너들은 프롬프트 엔지니어링의 관점에서 접근할 필요성이 커지고 있다. 이러한 변화는 디자인 생태계에 더 큰 혁신을 불러일으킬 것”이라고 전했다.    사용자 중심 AI 시대를 위한 기술의 진화 세 번째 기조연설로는 인텔코리아 이주석 부사장이 ‘멀티모달이 열어가는 세상과 AI PC’에 대해 소개했다. 이주석 부사장은 “AI 기술이 ‘캐즘(chasm : 얼리 어댑터와 대중 소비자 사이의 정체기)’에 빠진 것처럼 보였지만, 생성형 AI로 새로운 시대를 맞고 있다. 지난 10년이 개발자 중심의 AI 시대였다면 향후 10년은 사용자 중심의 AI 시대가 열릴 것”이라면서, “생성형 AI는 다양한 애플리케이션에서 활용되고 있으며, 특히 텍스트∙이미지∙음성 등을 합성해 활용하는 멀티모달 융합을 통해 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공할 수 있다”고 짚었다.    ▲ 사용자 중심 AI로의 변화를 소개한 인텔코리아 이주석 부사장   챗GPT(ChatGPT) 등장은 AI 모델 개발이 빅테크 기업의 전유물이 아니라는 점을 확인하는 계기가 됐다. 최근에는 채팅, 문서, 이미지, 디자인, 동영상/음성 등 다양한 AI 애플리케이션이 빠르게 늘고 있으며, 파이썬(Python)을 사용할 수 있는 환경이라면 챗GPT로 코드를 생성해 원하는 앱을 만들 수도 있게 됐다. 이런 변화가 사용자 중심, 애플리케이션 중심의 시장을 열고 있다는 것이 이주석 부사장의 설명이다. 또한 그는 “아직 생성형 AI의 활용에는 수많은 시도와 도메인 지식이 요구되기도 한다. 인텔은 NPU(신경망 처리장치)를 탑재한 들어간 프로세서 제품을 클라이언트 에지, AI PC의 시대를 열 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.    이번 ‘코리아 그래픽스 2024’에서는 3편의 기조연설을 포함해 총 11편의 발표 세션이 진행되었으며, 제조/건축 디자인과 시각화, 디지털 트윈, 3D 프린팅 등 다양한 내용이 소개됐다. 특히 최근 시각화 분야에서도 주목을 받고 있는 생성형 AI에 관한 발표도 이뤄지면서, 최근 관련 산업계와 학계의 활동과 향후 전망까지 짚어볼 수 있는 기회가 되었다. 이와 함께 업계와 학계 관계자들이 비전을 공유한 VIP 간담회 및 최신 기술을 체험할 수 있는 부스 전시도 함께 진행됐다.    ■ 이어서 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2024 발표 내용 정리   ▲ VIP 간담회    ▲ 3D 시각화 소프트웨어를 소개한 플러스플라스틱 부스    ▲ 최신 워크스테이션 CPU를 소개한 인텔 부스    ▲ AI 영상 분석 기술을 소개한 씨이랩 부스    ▲ 3D 렌더링 및 VR 시각화 설루션을 소개한 인코스 부스      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.