CNG TV가 12월 23일(월) 오후 4시부터 '2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망'을 주제로, LG CNS 안무정 책임이 생성형 AI로 대변되는 2024년도 분야별 트렌드를 정리하고 2025년에는 어떤 일들이 있을지 전망한다. 안무정 책임은 28년간 IT기업에서 SI, 최신 기술 기반 솔루션 개발 경험을 활용하여 기술이 주도하는 시대에 지속가능한 역량과 서비스 개발을 위해 노력하고 있다. 신작 <생성형 AI 시대에 생존하라>를 비롯해 <4차 산업혁명을 주도할 6가지 코드>, <테크노 사피엔스가 온다>, <메타버스 이젠 실행이다>를 펴냈다. 이번 웨비나는 2024년을 마무리 하면서 생성형 AI로 대변되는 올 한해를 정리하면서 생성형 AI에 관심이 많은 분들을 비롯해 AI의 원리와 구조가 어렵게 느껴지는 분, 그리고 생성형 AI의 도입과 활용 방안에 관심 많은 모든 분들과 온라인으로 만날 예정이다. 무료로 진행될 예정으로, 사전등록한  100명 한정으로 방송 당일 줌(ZOOM) 링크를 전달할 예정이다.

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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.

[CAE 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. CAE 컨퍼런스 2024이 지난 11월 8일(금) 수원컨벤션센터에서 성황리에 개최됐습니다. 올해로 14회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2024’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제6회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’과 동시 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스에서는 현대오토에버, 금호타이어, 현대자동차, 현대모비스, LG전자, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어, 나니아랩스, 피도텍, 케이더블유티솔루션, HP 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되어 많은 관심을 모았습니다.  CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했습니다. [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리   [아젠다] CAE 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2024 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [CAE 컨퍼런스 2024] 발표 제목 및 발표자 소개   00. [개회사] CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수) 01. [기조연설] 기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 ‘판타레이’ / 에스엔에이치 민태기 연구소장 02. [기조연설] AI/ML과 Digital Reality Platform을 통한 CAE 혁신 전략 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장 휴식 03. [기조연설] SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안 / 현대오토에버 박경훈 실장 04. Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례 / 나니아랩스 강남우 대표 05. HP 3D 프린팅 자동화 솔루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션 / HP P3D 김태화 Manager 06. 최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개 / 피도텍 최병열 연구위원 07. CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신 / 케이더블유티솔루션 변성준 이사 08. 가전 개발에서 CAE와 AI 활용 / LG전자 박우철 책임연구원 09. 휴식 제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로 10. [기조연설] 타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축 / 금호타이어 김기운 전무 11. 모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼개발 프레임워크 / 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터 12. NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례 / 현대모비스 정원태 책임연구원

개발 및 공급 : 태성에스엔이 주요 특징 : 확률적 머신러닝 알고리즘 접근 방식 사용, 기존 데이터 활용 또는 새로운 데이터 수집 계획으로 샘플과 자원의 효율적 관리, 전문가의 도움 없이도 확률적 머신러닝 작업 수행, 2D 및 3D FEM/CFD 등 다양한 형상과 데이터 형식 학습 가능, 실제 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터의 유연한 처리 등   ▲ DIM-GP 알고리즘   Stochos(스토코스)는 딥러닝(DL)과 가우시안 프로세스(GP)를 독창적으로 결합하여 각 알고리즘의 장점을 최대화하고 단점을 최소화한 혁신적인 머신러닝 솔루션(DIM-GP : Deep infinite mixture of Gaussian Processes)을 제공한다. 기존 머신러닝 기업이 주로 딥러닝에 의존해 많은 하이퍼 파라미터 튜닝을 요구하는 것과 달리, 하이퍼 파라미터 훈련이 전혀 필요하지 않다. 또한 온프레미스(on-premise) 방식으로 학습 및 응용 시에 사내에서 안전하게 처리 및 보관할 수 있어 보안이 강화되며, 비용과 자원이 많이 드는 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 요구되지 않는다.  낮은 하드웨어 요구 사항으로 빠른 AI 모델 구축 가능(클라우드 필요 없음) 하이퍼 파라미터 설정 불필요(AI 전문 지식 필요 없음) 다양한 형태의 데이터 사용 가능(1D/2D/3D, 이미지, 실험 데이터, 정해석, 과도해석 등) CAE 해석 프로그램의 종류에 무관하게 적용 가능 적은 데이터 수로 높은 정확도 구현 자동 노이즈 처리 데이터는 고객에게 보관됨 Stochos는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 유형의 머신러닝을 모두 지원한다. 지도 학습에서는 시뮬레이션 솔버를 대체하고 최적화를 수행하는 데에 유용하다. 비지도 학습의 예로는 모델이 센서 데이터에서 이상을 분석하는 예측 유지보수 작업이 있다. 강화 학습 작업은 로봇 공학이나 자율주행과 같은 실시간 제어 작업을 모두 포괄한다. 이 소프트웨어는 CPU, GPU, 마이크로 컨트롤러 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 작동하여 실시간 응답을 제공할 수 있다.   2D 유동 과도 해석, 사용 샘플 5개 변수 : 받음각 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 14분 1 CPU(8 코어), 학습 시간 32분   3D 고주파 해석, 사용 샘플 37개 변수 : 안테나 위치 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 7초, CPU  학습 시간 10초   3D 과도 충돌 해석, 사용 샘플 32개 변수 : 판재 두께 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 21초   3D 열유동 해석, 사용 샘플 34개 변수 : 냉각채널 형상 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 6시간   또한, Stochos의 AI 라이브러를 이용해 업체 맞춤형 AI 제작 프로그램을 만들어, 해석 및 분석 작업의 효율을 최대화할 수 있다.    ▲ Stochos 라이브러리를 이용한 맞춤형 AI 프로그램 제작     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      ■ 같이 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개   이번 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서는 최신 CAE 기술 및 인공지능 기술의 흐름, 산업에서의 적용 사례 등이 소개됐다. 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘로코드 AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’ 발표를 통해, 제조 도메인 전문가가 설계안을 효과적으로 생성하고 예측하며 최적화하는 데에 도움을 줄 수 있는 로코드(low-code) AI 플랫폼인 AslanX에 대해 설명했다. AslanX는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 점을 특징으로 내세운다. 실제 사례를 통해 AslanX의 유용성을 소개한 강남우 대표는 “로코드 AI 플랫폼은 복잡한 설계 과정을 간소화하여 제조업체가 빠르게 효율적인 설계안을 생산할 수 있도록 지원하고, 데이터 기반 예측 기능을 통해 기업이 설계 효율을 높이면서 잠재적인 위험 요소를 미리 발견해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   HP의 김태화 P3D 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’이라는 주제 발표를 통해 “과거 3D 프린팅 기술은 주로 시제품 제작에 쓰였지만, 지금은 최종 부품 생산에도 점점 더 많이 활용되고 있으며 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것”이라고 전망했다. 김태화 매니저는 이러한 변화에 대응하기 위해 HP의 젯 퓨전 5600(Jet Fusion 5600) 3D 프린터와 자동화 시스템을 소개했다. 젯 퓨전 5600은 생산 속도와 품질을 동시에 향상시키고, 고객 맞춤형 파라미터 조정 기능을 통해 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 설계되었다. 김태화 매니저는 “젯 퓨전 3D 프린터를 중심으로 한 자동화 시스템은 비용 절감과 생산성 향상을 지원하며, 고객 요구에 맞는 맞춤형 제조 환경을 제공한다”고 전했다.   ▲ HP 김태화 P3D 매니저   피도텍의 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술’을 소개했다. 최적설계의 개념을 ‘최소한의 자원으로 최대의 결과를 도출하는 과정’으로 설명한 최병열 연구위원은 최적 설계 기술의 필요성이 늘면서 많은 기업이 최적화 도구에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 접근성을 높이는 것이 해결 과제라고 짚었다. 최병열 연구위원은 “기존 최적설계 기술의 복잡한 접근 방식을 간소화해 모든 엔지니어가 접근할 수 있도록 할 방법을 고민했다”면서, “그 결과 탄생한 AADO(AI Aided Design Optimization)는 AI와 데이터 분석, 비주얼라이제이션 기술을 결합해 최적 설계 도구의 혁신 방안을 제시하고, 이를 통해 엔지니어가 더 효율적으로 설계 문제를 해결할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   케이더블유티솔루션의 변성준 이사는 ‘CAD와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’ 발표에서 “CFD(전산 유체 역학)가 제품 설계 과정에서 필수 요소로 자리잡고 있으며, CAD와 CFD의 통합은 설계 시간 절약과 데이터 분석의 정확성을 높여 기업 경쟁력에 기여한다”고 설명했다. 변성준 이사가 소개한 SimericsMP for NX는 NX CAD에 통합된 유한 체적법(FVM) 기반의 CFD 소프트웨어로, CAD 환경에서 직접 CFD 해석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 변성준 이사는 “SimericsMP for NX는 격자 생성 시간을 줄이고 정확도를 높이면서, 복잡한 형상에서 해석의 일관성을 유지하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ 케이더블유티솔루션 변성준 이사   LG전자의 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’에 대해 발표를 진행했다. LG전자는 제품 개발 프로세스에서 동역학 해석과 진동 해석을 통해 제품의 품질을 확보하고, 극한 시나리오에 품질을 검증하는 등에 CAE를 활용하고 있다. “머신러닝은 이점과 함께 실행 과정의 복잡성도 갖고 있다”고 짚은 박우철 책임연구원은 “AI의 적용 가능성을 높이기 위해 설계와 생산 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 해석 결과의 일관성을 확보할 방법을 고민해야 한다”고 전했다. 또한 AI를 도입하는 과정에서 초기 투자 비용, 데이터 확장성, 전문 인력의 확보 등을 고려할 필요가 있다고 덧붙였다.   ▲ LG전자 박우철 책임연구원   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이종학 프로는 ‘제품 개발과 검증의 가속화를 위한 심센터 AI 설루션’에 대해 발표했다. 이종학 프로는 “AI 기술을 활용한 자동화 설루션은 제품 설계와 실험 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있다”고 전했다. 지멘스의 시뮬레이션 포트폴리오인 심센터(Simcenter) 내에 탑재된 AI 기능을 소개한 이종학 프로는 “반복적인 작업의 자동화를 구현하기 위해서는 제품 개발 프로세스의 단계에서 사용할 데이터의 수집 및 흐름을 체계적으로 구성해야 한다. 또한 AI 모델을 활용해 최적의 디자인을 찾는 과정에서 최적화 알고리즘을 적용해 반복 작업을 효율적으로 관리하고, 그 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 과정이 중요하다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로   현대자동차의 김용대 글로벌R&D마스터는 ‘모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼 개발 프레임워크’에 대해 소개했다. 전기차 타이어의 경우, 배터리와 차량의 무게가 늘어남에 따라 스트레스 및 성능에 있어 새로운 요구사항이 발생한다. 이에 대응해 타이어의 재설계가 필요한데, 김용대 마스터는 “초기 개발 단계에서 가상 모델을 기반으로 하는 새로운 방식이 필요하며, 이를 통해 실물 타이어에 의존하는 전통적인 접근에서 벗어나는 것도 고민해야 한다”고 말했다. 김용대 마스터는 “다양한 미래 모빌리티 환경에 적응하기 위해 시스템 엔지니어링 관점을 통합할 필요성이 있다”면서, “데이터 기반 의사결정을 통해 협력사와의 관계를 더욱 견고히 하고, 통합된 시스템으로 전환해 타이어 및 완성차 개발의 완성도를 높여야 할 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터   현대모비스의 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’ 발표를 통해 “기술의 발전이 CAE의 변화와 새로운 접근 방식을 요구하고 있다”면서, 데이터 중심의 AI 및 머신러닝의 활용 가능성과 함께 도전 과제를 극복하기 위한 방법론을 소개했다. 전기차의 복합 시스템 모델링 방법과 자유도 문제 해결, 모달 모델을 통한 복잡한 시스템의 간소화, 머신러닝 기법을 활용한 모터의 품질 예측 등 사례를 소개한 정원태 책임연구원은 “고전적 방법론과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 더 빠르고 정확한 모델링을 가능케 하며, 디지털 트윈 기술은 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데에 도움을 준다”면서, 모델링과 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 효과적인 문제 해결을 위해 꾸준히 고민할 것을 당부했다.   ▲ 현대모비스 정원태 책임연구원

아마존웹서비스(AWS)는 11월 7일 열린 ‘AWS 인더스트리 위크 2024’에서 클라우드 기술과 디지털 전환이 산업 혁신에 어떻게 기여할 수 있는지 조명했다. 이번 인더스트리 위크에서는 6개 산업별 트랙 세션에서 40여 개의 강연을 통해 주요 기업의 혁신 사례와 클라우드/AI 전략이 발표됐으며, 30개 이상의 고객 사례 및 파트너사 데모를 포함해 다양한 디지털 혁신 사례를 공유했다. ■ 정수진 편집장     ‘AWS 인더스트리 위크 2024’는 리테일/소비재, 통신/미디어, 금융/핀테크, 제조/하이테크, 헬스케어/생명과학, 디지털 인더스트리 등 6개의 산업별로 트랙이 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 제조/하이테크 트랙에서는 ▲LG에너지솔루션의 Amazon Datazone을 활용한 데이터와 ML 거버넌스 혁신 전략 ▲Amazon Bedrock 생성형 AI가 바꿔 나가는 HL만도의 제조 업무 혁신 ▲LG전자의 생성형 AI로 진화한 고객 데이터 플랫폼 구축 경험기 ▲AWS IoT Greengrass를 활용한 HD현대마린솔루션의 통합항해시스템 고도화 ▲삼성전자 반도체 제조 공장 설계를 위한 클라우드 건설 디자인 플랫폼 구축 ▲안랩 XDR이 그리는 AI를 적용한 보안의 미래 등의 발표가 진행됐다. 또한 전시 부스에서는 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지, AI 고객센터와 기업 메시지 서비스, CCTV와 생성형 AI를 적용한 위험 감시 시스템, 화가의 화풍을 재현하는 인공지능 로봇, 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇 등 다양한 산업 분야에서 AWS의 클라우드 및 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례가 소개됐다.    ▲ 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지   ▲ 인공지능으로 화가의 화풍을 학습해 재현하는 로봇   ▲ 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇   ▲ 생성형 AI로 CCTV의 영상을 판별하는 위험 감시 시스템   클라우드/AI를 활용한 제조산업 디지털 전환 전략 AWS의 정승희 엔터프라이즈 제조 영업 팀장은 제조/하이테크 트랙의 기조 연설에서 클라우드 도입의 비즈니스 성과, 데이터 전략의 중요성, 생성형 AI 활용 사례 등을 발표하며 디지털 전환의 방향성을 제시했다. 매킨지의 연구에 따르면, 제조산업의 성공적인 디지털 전환은 생산 최적화, 에너지 절감, 납기 준수, 신제품 출시 기간 단축 등의 성과를 가져온다. 그러나 데이터의 통합, 실시간 의사결정, 데이터 보안 등은 해결해야 할 과제이기도 하다. AWS는 디지털 전환을 위해 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric) 프레임워크를 제안하면서, 디지털 전환의 성공을 위한 현대적인 산업 데이터 전략을 마련할 수 있도록 지원한다. 정승희 팀장은 “산업 데이터 패브릭은 디지털 전환을 위한 종합 프레임워크로, AWS와 파트너의 기술을 통합해 디지털 전환 과정에서 복잡성을 해소하고 단계적으로 디지털 전환을 추진할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. AWS는 제조산업에서 클라우드를 활용해 얻을 수 있는 이점으로 설계/검증 시간의 단축, 협업 강화, 글로벌 공급망 데이터에 대한 실시간 접근 및 추적, 더 빠른 진단과 문제 해결, 정밀한 분석과 예지보전, 지속 가능성 확보, 스마트 제품과 서비스 개발 등을 꼽았다. 한편으로 AWS는 제조업 혁신의 핵심 도구로 떠오르는 생성형 AI에서 가장 큰 차별화 요소인 데이터의 중요성에 주목한다. 정승희 팀장은 “생성형 AI의 가치를 실현하기 위해서는 현대적인 데이터 아키텍처가 필요하다. AWS는 3단계의 생성형 AI 서비스 스택을 제공한다”고 설명했다. 이 3단계 스택은 ▲AI 기반 모델(foundation model)의 학습 및 추론을 위한 컴퓨팅 인프라     ▲아마존 베드락(Amazon Bedrock) 서비스를 통해 맞춤화된 AI 모델 ▲LLM과 기반 모델을 활용해 개발된 아마존 Q(Amazon Q)와 같은 애플리케이션 등으로 이뤄진다. 정승희 팀장은 “AWS는 클라우드와 생성형 AI 기술을 통해 제조업체가 효율성과 품질을 높이고 경쟁력을 강화하도록 돕는다”면서, “AWS 클라우드 기반의 데이터 기술을 활용하면 제조업체가 디지털 혁신을 통해 더 높은 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 믿으며, 이를 위한 고객의 디지털 전환 여정을 적극 지원하고자 한다”고 전했다.    ▲ 산업 디지털 전환을 위한 AWS의 산업 데이터 패브릭     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

연세대학교 송도 국제캠퍼스에 ‘IBM 퀀텀 시스템 원(IBM Quantum System One)’이 국내 최초로 설치됐다. 지난 11월 20일, 연세대와 IBM은 송도 국제캠퍼스에서 기자간담회를 열고 캠퍼스 내에 도입된 양자컴퓨터를 공개했다. 이는 대학으로서는 전 세계 두 번째로 설치된 사례로, 국내 학문 및 산업계에 중요한 전환점을 제공할 것으로 기대된다. ■ 박경수 기자   ▲ 연세대에 설치된 127큐비트 IBM 퀀텀 시스템 원 제막식   연세대학교와 IBM의 양자컴퓨팅을 통한 협력 비전 연세대 윤동섭 총장은 “양자 컴퓨팅은 미래 산업과 학문의 패러다임을 바꿀 핵심 기술”이라며, “이번 IBM 퀀텀 시스템 원의 도입은 연세대가 양자 컴퓨팅 및 첨단 바이오 분야에서 세계적 연구와 교육을 선도할 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 윤 총장은 양자 분야 연구자 유치와 글로벌 연구기관과의 협력을 통해 지속적으로 혁신적인 성과를 창출하겠다는 포부를 밝혔다. 연세대 정재호 양자사업단장은 연세대가 양자컴퓨팅 플랫폼 구축을 목표로 양자문해력 교육, 산업 수요 발굴, 그리고 국내 기업 경쟁력 향상을 지원할 계획이라고 전했다. 이를 위해 연세대는 양자생태계운영센터, 양자컴퓨팅기술지원센터, 양자컴퓨팅센터를 포함하는 ‘양자사업단’을 신설했다. 양자사업단은 ▲글로벌 협력기관 유치 ▲IBM 자원을 활용한 양자 알고리즘 개발 ▲교육 체계 구축 및 자료 개발 ▲워크숍·세미나 개최를 통해 한국 양자 생태계의 발전을 이끌겠다는 전략을 제시했다. 정 단장은 “국내 최초로 도입된 양자컴퓨터는 공동 활용 생태계 구축을 통해 산업 전반의 ‘양자 문해력’을 증진시키는데 기여할 것”이라고 강조했다.   ▲ 환영사 중인 연세대학교 윤동섭 총장   ▲ 양자컴퓨팅 플랫폼 구축 계획을 소개한 연세대 정재호 양자사업단장   IBM 퀀텀 시스템 원 : 한국의 기술적 도약 IBM 표창희 상무는 IBM 퀀텀 시스템 원의 기술적 우수성과 역할에 대해 설명했다. 127큐비트의 이 시스템은 기존 슈퍼컴퓨터와 상호 보완적 연동이 가능하며 화학, 물리학, 소재 과학 등 복잡한 문제 해결에 유용성을 제공한다. 한편 IBM 퀀텀 부사장 제이 감베타는 “이 시스템은 한국 양자 생태계 확장과 인재 양성의 기반이 될 것”이라고 기대감을 드러낸 바 있다. IBM은 현재 12기 이상의 유용성 단계 양자컴퓨터를 보유하고 있으며, 60만 명 이상의 사용자와 250개 이상의 글로벌 파트너 네트워크를 운영 중이다. 이번 연세대 도입으로 한국은 미국, 캐나다, 독일, 일본에 이어 IBM 퀀텀 시스템 원이 설치된 다섯 번째 국가가 되었다. 이는 한국이 양자컴퓨팅 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하는데 중요한 기반이 될 전망이다.   ▲ 퀀텀 시스템 원의 기술적 우수성과 역할에 대해 설명한 IBM 표창희 상무   양자컴퓨팅의 잠재력과 컴퓨팅의 미래 양자컴퓨터는 중첩과 얽힘 등 양자 물리의 특성을 활용해 기존 컴퓨터가 해결하기 어려운 문제를 더 빠르게 해결할 수 있다는 점이 강점이다. IBM의 ‘양자 유용성 단계’ 기술은 기존 컴퓨팅 능력을 초월하는 성능을 입증하며, 과학적 도구로서의 가능성을 넓히고 있다. 연세대는 이를 기반으로 2025년 창립 140주년을 맞아 양자 연구동 및 ‘양자컴퓨팅콤플렉스’를 개소할 예정이다. 이 시설은 바이오 분야와 융합된 세계 최초의 양자·바이오 첨단 산업 클러스터로, 송도 국제캠퍼스를 국가 첨단 전략산업의 중심지로 자리매김할 계획이다. 양자컴퓨팅 기술은 한국 산업 전반에 걸쳐 혁신을 이끌며, 국제적 협력을 통해 글로벌 기술 리더십을 강화하는데 기여할 것으로 기대를 모으고 있다. 따라서 앞으로의 연구 성과와 발전을 위해서는 국내 연구기관을 비롯해 기업과 정부 모두가 긴밀한 협력을 통해 양자생태계를 지속적으로 확장해야 한다. 이번 송도 취재를 통해 양자컴퓨팅이 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라 현재의 가능성을 확장하는 현실적인 도구가 되었다는 것을 알 수 있었다. 이번 연세대와 IBM의 협력으로 한국은 양자컴퓨팅 분야에서 새롭게 도약할 수 있는 기반을 다지게 됐다. 향후 양자컴퓨팅이 우리 사회를 어떻게 변모시킬 것인지 다음 행보가 궁금하다.   ▲ 연세대학교 송도 국제캠퍼스에 설치된 ‘IBM 퀀텀 시스템 원’     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com