책에서 얻은 것 No. 23    “AI는 본질적으로 공백이다. 우리는 그 공백에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재다.”  - 에두아르도 갈레아노(Eduardo Galeano), 작가, 철학자 최근에 읽은 세 권의 책은 AI의 현재와 미래를 이해하는 데 큰 도움이 되었다. 첫 번째 책은 ‘박태웅의 AI 강의 2025(박태웅 지음)’, 두 번째는 ‘생성형 AI 산업별 활용 트렌드(이호수 지음)’, 세 번째는 ‘IT 트렌드 2025(김지현 지음)’이다. 이들 책은 AI 기술의 발전이 어떻게 우리의 삶을 변화시키고, 각 산업에서의 응용 가능성을 제시하는지를 다루고 있다. 이번 호 칼럼에서는 2025년까지의 AI 트렌드를 철학적 의미, 기술과 비즈니스, 그리고 산업별 활용 트렌드로 나누어 자세히 살펴보겠다.    AI의 철학적 의미  AI의 발전은 단순히 기술적인 진보에 그치지 않는다. ‘박태웅의 AI 강의 2025’는 AI가 인간의 사고 방식과 존재 방식에 미치는 철학적 영향을 탐구하고 있다. 박태웅 저자는 AI가 인간의 인지와 감정을 보완할 수 있는 능력을 가지게 되며, 이는 결국 인간과 기계 간의 관계를 재정의할 것이라고 주장했다. AI가 우리의 일상에 더욱 깊숙이 침투함에 따라, 우리는 기계와의 협업을 통해 새로운 가 치와 경험을 창출할 수 있게 될 것이다.  AI가 창조적인 영역에까지 영향을 미친다면, 과연 창작의 주체는 누구인가에 대한 질문도 함께 제기된다. AI가 만들어내는 음악, 미술, 문학은 과연 기계의 창작물인가, 아니면 인간의 창의성을 증대시키는 도구일 뿐인가? 이러한 질문은 앞으로의 AI 논의에서 필수적으로 다루어져야 할 주제이며, 이는 인간 존재의 의미를 다시 한 번 고민하게 만든다.  “기계의 사고는 인간의 사고를 확장시키지만, 우리가 진정 추구해야 할 것은 기계가 아니라 우리 자신의 의식이다.”  - 칼 융(Carl Jung), 분석 심리학의 창시자   AI 기술과 비즈니스의 진화  ‘생성형 AI 산업별 활용 트렌드’에서 이호수 저자는 AI 기술이 비즈니스 모델을 혁신하는 방법에 대해 깊이 있는 분석을 제공하고 있다. 특히 생성형 AI는 단순한 데이터 처리의 경계를 넘어, 콘 텐츠를 생성하고 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 기업은 이를 활용해 마케팅 캠페인을 자동화하거나, 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하는 데에 큰 이점을 얻고 있다.  이호수 저자는 기업이 AI를 통해 비즈니스의 효율성을 높이는 방법을 여러 사례로 설명했다. 예를 들어, 패션 브랜드는 AI를 활용해 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이에 맞는 스타일과 사이즈를 추천하는 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있다. 이러한 맞춤형 서비스는 고객 만족도를 높이고, 브랜드 충성도를 강화하는 데 기여한다.  나아가, LLM(대규모 언어 모델)은 기업이 고객과의 상호작용을 개선하는 데에 큰 역할을 하고 있다. LLM은 자연어 처리 기술을 활용해 고객의 문의에 실시간으로 응답하고, 문제를 해결하는 데 에 도움을 줄 수 있다. 고객 서비스의 효율성을 높이고, 기업과 고객 간의 커뮤니케이션을 원활하게 만드는 데에 기여하는 것이다.  LAM(대규모 행동 모델)은 기업이 다양한 복잡한 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 특히 자율주행 자동차와 같은 산업에서는 LAM이 중요한 역할을 하며, 안전하고 효율적인 운전을 가능하게 한다. LMM(대규모 멀티모달 모델)은 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있어, 광고와 마케팅 분야에서 더욱 다양하고 창의적인 캠페인을 전개할 수 있도록 해준다.  “인공지능은 우리를 초월로 이끌지도 모른다. 그러나 그 초월은 항상 인간성의 깊이에서 출발한다.”  - 레이 커즈와일(Ray Kurzweil), 미래학자, 구글 엔지니어링 디렉터   산업별 AI 활용 트렌드  ‘IT 트렌드 2025’에서 김지현 저자는 AI가 다양한 산업에 어떻게 적용되고 있는지를 상세히 설명하고 있다. 의료, 금융, 제조, 교육 등 여러 산업에서 AI는 디지털 혁신의 핵심 동력이 되고 있으며, 향후 몇 년 간 그 속도가 더욱 가속화될 것이다.    의료  AI의 가장 중요한 적용 분야 중 하나는 의료 산업이다. 김지현 저자는 AI가 어떻게 맞춤형 치료와 예측 분석을 가능하게 하는지를 설명했다. 예를 들어, AI는 환자의 유전자 정보와 건강 기록을 분석하여 개별 환자에게 최적화된 치료 방법을 제시할 수 있다. 이러한 접근은 환자의 회복률을 높이고, 의료비용을 절감하는데 기여할 것이다.  또한, AI는 조기 진단의 가능성을 높이고 치료의 효율성을 개선하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, 이미지 분석 기술을 활용한 AI는 암과 같은 질병을 조기에 발견하는 데에 도움을 줄 수 있다. 이러한 발전은 의료진이 더 정확한 진단을 내리고, 환자에게 맞춤형 치료를 제공할 수 있도록 해 준다.    금융 AI는 금융 산업에서도 큰 변화를 일으키고 있다. 김지현 저자는 AI가 실시간 데이터 분석, 리스크 관리, 사기 탐지 등의 분야에서 중요한 역할을 하고 있다고 강조했다. 금융 기관은 AI를 통해 고객 의 행동 패턴을 분석하고, 보다 맞춤화된 금융 상품을 제공할 수 있다. 특히 LLM은 고객 서비스의 효율성을 극대화하고, 고객의 요구에 신속하게 대응하는 데에 큰 도움을 준다.  AI는 또한 비트코인과 같은 암호화폐 거래에서도 사용되고 있다. AI 알고리즘은 시장의 변화를 실시간으로 분석하고, 최적의 거래 시점을 포착하는 데에 도움을 줄 수 있다. 이러한 기술은 투자자 에게 더 나은 결정을 내릴 수 있게 해 준다.    제조 AI는 제조 산업에서도 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 김지현 저자는 스마트 제조 시스템이 AI를 활용해 예측 유지보수와 자율 생산 공정을 구현하고 있다고 설명했다. 이를 통해 기계의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장을 미리 예측하여 생산성을 극대화할 수 있다.  이러한 AI 기반의 시스템은 생산 공정의 효율성을 높이고, 불필요한 비용을 절감하는 데에 기여한다. 또한, 인간과 협력하는 로봇인 코봇(cobot, 협동로봇)의 사용이 증가하면서, 작업자와 로봇 간의 협업이 더욱 원활해질 것이다. 이를 통해 제조업체는 인력의 안전성을 보장하면서도 생산성을 높일 수 있다.    교육 AI는 교육 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있다. 이호수 저자는 AI가 개인 맞춤형 학습을 가능하게 하는 방식에 대해 설명했다. AI 는 학습자의 성향과 능력을 분석하여 적절한 학습 콘텐츠를 추천할 수 있으며, 이러한 접근은 교육의 질을 높이고 학습 효율성을 극대화하는 데에 기여한다.  특히 LMM은 다양한 유형의 학습 자료를 활용하여 학생에게 맞 춤형 학습 경험을 제공할 수 있다. AI는 또한 온라인 교육 플랫폼에서 학생들의 학습 경과를 분석하고, 필요한 피드백을 제공하는 데에 유용하다. 이를 통해 학생들은 자신에게 맞는 학습 방법을 찾아 더욱 효과적으로 공부할 수 있다.  “AI는 인간의 지성에 대한 거울이다. 그 거울 속에서 우리는 우리의 한계와 가능성을 동시에 발견하게 된다.”  - 주디스 버틀러(Judith Butler), 철학자   결론 이 세 권의 책은 AI가 2025년까지 전 산업에 걸쳐 큰 변화를 일으킬 것이라는 점에서 공통적인 메시지를 전달한다. AI는 단순한 도구가 아니라 인간의 사고와 창의성을 확장시키는 존재로 발전하고 있으며, 기업들은 AI를 활용해 더 개인화된 서비스를 제공하거나 혁신적인 제품을 개발하게 될 것이다.  AI는 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 각 산업의 디지털 전환을 가속화할 것으로 예상된다. 우리는 AI와 함께 어떻게 살아가고, AI를 어떻게 활용할 지를 고민해야 할 시점에 와 있다. 이와 함께 AI의 발전에 따른 윤리적 문제와 인간의 정체성에 대한 논의도 반드시 필요하다.  결국, AI는 우리의 삶을 편리하게 만들어 줄 뿐만 아니라, 그에 따른 새로운 사회적, 철학적 질문을 던지게 될 것이다. 우리는 그 질문에 대해 진지하게 고민해야 할 때가 왔다.  “기계는 우리를 더욱 인간답게 만든다. 그것은 우리가 어떤 존재가 되고 싶은지 끝없이 물음을 던지기 때문이다.”  - 셰리 터클(Sherry Turkle), MIT 교수, 사회심리학자   그림 1. 세 권의 AI 책으로부터 본 AI 트렌드 2025(Map by 류용효)  (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   AI 트렌드 맵 최근 읽은 세 권의 책을 모두 서평 맵으로 만들어 보았다. 그리고 그 연결 고리를 찾는 중이다. AI의 철학적 의미와 기술적 의미, 그리고 AI의 비즈니스 의미를 찾아보는 것이다. 그래서 AI에 대한 이 해와 스킬을 가지는 것이 2025년을 적절히 준비하는 마음가짐일 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)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국CDE학회 유병현 회장은 격려사를 통해 “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스는 국내 PLM 분야의 성공 사례를 공유하면서 제조업계의 경쟁력을 높이는 마중물 역할을 해왔다. 특히, 올해는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’로 명칭을 변경하고 제조업계의 화두인 디지털 전환과 디지털 트윈, 생성형 AI의 도입을 통해서 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다”고 전했다. 그리고 “생성형 AI와 소프트웨어 주도의 변화는 제조업계를 한 단계 도약시키는 큰 기여를 하게 될 것이며, 이러한 변화는 우리가 미래를 준비하는데 필수적인 요소가 될 것”이라면서, “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스를 공동 주최하면서 함께 성장해 온 한국CDE학회는 CAD/CAM부터 인공지능과 디지털 전환, 생성형 AI에 이르기까지 다양한 기술의 융합을 통해서 디지털 혁신을 선도하고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)   AI가 가져 올 제조산업의 새로운 가치 행사 둘째 날인 6월 14일에는 SK경영경제연구소의 김지현 부사장이 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’이라는 주제의 기조연설을 통해 “챗GPT(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI가 제조 공정의 혁신을 가져다 줄 수 있으며, 각종 디지털 디바이스가 생성형 AI와 결합될 때 새로운 고객 가치와 사용자 경험을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 기존에도 빅데이터나 AI 기술을 접목한 로봇은 존재했다. 하지만 생성형 AI의 차이점은 LLM(대규모 언어 모델)으로 사람의 말을 이해해 대화가 가능하고, LMM(대규모 멀티 모달 모델)을 통해 주변 상황을 인지할 수 있다는 것이다. 김지현 부사장은 “사람처럼 눈과 귀가 달려서 상황의 변화를 인식하고 사람의 말을 명확하게 이해해서 이를 기반으로 공장에서 작동하는 로봇이 향후 몇 년 사이에 확산된다면 제조 공정의 혁신을 더욱 가속화할 것”이라고 전망했다. 이런 제조 공정 혁신과 함께 디바이스 즉 하드웨어의 변화도 본격화될 것으로 보인다. 기존의 하드웨어가 AI를 품으면서, 이를 기반으로 하드웨어의 성능과 기능이 더욱 향상된다는 것이다.  김지현 부사장은 “AI 칩과 SLM(소형 언어 모델)이 내장된 디바이스는 더욱 다양한 사용자 경험과 편의, 새로운 가치를 제공한다. 하드웨어를 만드는 제조업체로서는 새로운 기술 혁신과 제품 혁신의 기회를 얻는다는 부분에 주목할 필요가 있다”고 말했다. 또한, 김지현 부사장은 “지난 30년간의 디지털 전환에서 아날로그와 디지털이 따로 놀았다면 앞으로의 디지털 전환은 디지털에서 구현된 것이 아날로그에서도 구현되고, 아날로그에서 반영된 것이 디지털로도 구현되면서 양쪽이 긴밀하게 결합되는 세상으로 바뀌고 있다”고 짚으면서, “제조업의 향후 과제는 공장을 어떻게 디지털 트윈이나 스마트 팩토리로 만들 것인가, 그리고 AI를 활용을 해서 어떻게 제품을 온디바이스 AI화할 것인가가 되었다고 본다”고 전했다.   ▲ SK경영경제연구소 김지현 부사장   비전 AI 분야의 발전과 전망 소개 씨이랩의 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 기조연설에서 비전 AI의 현재와 미래, 그리고 제조 물류 분야에서 비전 AI 모델의 활용 방안에 대해 소개했다. 비전 AI(vision AI)는 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하는 부분에 관한 인공지능 분야이다. 비전 AI의 발전은 하드웨어, 빅데이터 알고리즘, 딥러닝 기술과 같이 진보했으며 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 이문규 책임리더는 “비전 AI 시장은 연평균 21.5% 성장하고 있으며, 시장 규모는 457억 달러에 이를 것으로 추산된다. 비전 AI의 성장은 심층 학습, 딥페이크를 생성하는 대립 네트워크, 컴퓨터 비전의 자연어 처리 등의 기술 발전에 영향을 받고 있으며, 멀티 모달 AI 기술의 발전으로 새로운 응용 서비스가 꾸준히 나오고 있다”고 소개했다. 비전 AI 분야에서는 방대한 데이터셋, 광대규모의 데이터셋, 광범위한 데이터에 대한 증강, 모델 성능을 최적화하기 위한 훈련 체계 등의 기술이 꾸준히 발전하고 있다. 그리고, 대형 비전 모델의 발전은 이미지 객체의 탐지 및 인식뿐 아니라 복잡함 이미지를 인간 수준으로 이해할 수 있도록 가능성의 경계를 넓히는 도전을 하고 있다. 이런 기술 발전은 물류, 제조, 자율주행, 의료 이미지 분석, 감시 시스템 등 다양한 산업 분야로 비전 AI의 확장을 뒷받침하는 추세이다. 이문규 책임리더는 “씨이랩은 영상 분석을 전문으로 하는 회사로, AI 모델의 학습/추론 영역에서 GPU를 효율적으로 활용 및 관리하는 기술, 소량 또는 얻기 어려운 데이터에서 학습 데이터를 생성하는 기술을 활용해 비전 AI 모델을 만들고 실시간 영상 분석으로 인사이트를 만드는 연구에 집중하고 있다”고 소개했다.   ▲ 씨이랩 이문규 책임리더   디지털 트윈부터 AI까지 기술 활용 방안 짚다 아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’이라는 주제로 발표를 진행했다. 많은 기업이 한 가지의 CAD만 갖고 있는 것이 아니라 멀티 CAD를 기반으로 하고 있다. 이는 제품 설계, 금형 설계, 해석, 가공 시뮬레이션 등 각 부서에서 사용하는 툴이 다양하기 때문이다. 그리고 OEM과 다른 CAD 환경을 구축한 경우도 있다.  윤정두 차장은 “이런 멀티 CAD 환경에서 3D 데이터를 잘 활용하기 위해서는 일방적인 변환이 아니라 각 부서에 맞게 데이터를 최적화할 필요가 있다. 이를 위해서는 중립 포맷 대신 이기종 CAD 환경에 맞춰 설계 의도와 의미를 유지할 수 있도록 데이터를 변환해야 한다. 또한 3D 데이터를 작성하는 과정에서 생길 수 있는 에러를 효과적으로 해결해서 품질을 확보하면 다운스트림 공정에서 데이터를 더욱 잘 활용할 수 있다”면서, 데이터 준비 및 최적화 작업의 시간 소모를 줄일 수 있는 툴이 중요하다고 설명했다. 또한 데이터 품질 체크, 자동 데이터 힐링 및 최적화, 속성 및 PMI 정보의 변환, 데이터 비교 리포트 작성 등 데이터 변환 툴에 필요한 핵심 기능을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’에 대해 발표했다. 경쟁력 있는 제품을 만들기 위한 비용 절감뿐 아니라 새로운 소비자 경험을 제공하기 위한 혁신에 대한 요구가 늘면서, 제품 개발 환경의 어려움이 커지는 상황이다. 여기에 더해 최근에는 제품 개발에서 AI 적용에 대한 요구가 강화되고 있다. 기업이 제품을 개발할 때 AI 기술을 어떻게 적용할 것인지가 제품 개발의 새로운 이슈가 된 것이다. 정유선 대표는 “기업이 제품을 개발할 때 AI를 적용하기 위해서는 학습 모델이 필요하고, AI학습을 위한 양질의 데이터셋을 수집해야 한다”면서, “AI 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 확보하기 위해 제품 개발 과정의 모든 데이터가 원활하게 연결되는 데이터 기반의 업무 환경을 조성하는 것이 중요해질 것으로 보인다”고 전했다. 다쏘시스템은 설계부터 검증/해석, 생산, 판매 이후 서비스 단계까지 모든 데이터를 연속성 있게 연결하는 플랫폼을 내세우고 있다. 정유선 대표는 “플랫폼 기반으로 협업을 하면 모든 데이터가 연결 구조를 갖기 때문에, 이슈를 빠르게 추적 및 조치할 수 있고 재사용도 쉬워진다. 결과적으로 개발 기간을 줄일뿐 아니라 인력이나 비용도 최소화할 수 있는 것이 장점”이라고 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표   스노우플레이크의 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로 발표를 진행했다. 공급망 관리의 복잡성과 예측이 어려운 글로벌 환경 변화 등이 기업의 비즈니스 과제로 여겨지면서, 많은 기업이 이에 대응하기 위해 디지털 전환 및 디지털 트윈을 통한 기술 혁신을 추진하고 있다. 하지만, 이를 위한 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 외부 데이터를 받아오는 데에 많은 비용이 드는 등의 어려움도 커졌다. 박경호 영업대표는 “새로운 데이터 원본을 통합하는 데에는 시간이 걸리고, 하드웨어와 소프트웨어를 갖추기 위해서는 대규모의 투자가 필요하다. 변화에 대응하기 어려운 레거시 파이프라인을 관리 및 유지하는 데에도 꾸준히 비용이 발생한다”고 짚었다. 또한 “스노우플레이크는 이러한 제조기업의 변화에 맞춰 유기적인 데이터 연계를 통해 제조 프로세스의 문제를 해결할 수 있는 시스템을 제공한다. 이를 통해 전반적인 프로세스 데이터를 관리하면서, 변화하는 제조업의 환경에 알맞게 데이터를 관리할 수 있다”고 전했다.   ▲ 스노우플레이크 박경호 영업대표   팀솔루션의 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’에 대해 발표했다.  제조산업 및 엔지니어링 분야에서 디지털 트윈은 효율을 높이는 혁신적인 도구로 여겨지고 있으며, 이를 통해 기업은 제품 수명주기 전반에 걸쳐 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 하지만, 기존의 수많은 3D CAD 모델을 디지털 트윈으로 변환하는 과정에서 많은 수작업과 개별 프로그래밍이 필요하기 때문에 비효율이 존재한다. 서경진 상무는 “3D 기반의 플랫폼에서 엔지니어링 및 제조 정보를 취합하고 활용 목적에 맞게 가공 및 전달하는 디지털 트윈을 가장 빠르게 구축하는 방법은 3D 캐드를 활용하는 것”이라면서, “이를 위해 3D 데이터를 경량화하고 묶어서 빠르게 사용자에게 보여주는 체계를 구축하는 것이 필요하다”고 짚었다. 또한, “경량화된 3D 데이터는 3D 엔진에서 가볍게 활용할 수 있도록 프레임을 높였으며, 웹과 VR/MR/XR 등 다양한 형태로 제공될 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 팀솔루션 서경진 상무   연세대학교의 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법’에 대해 발표했다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 특정한 단어가 주어졌을 때 그 다음에 어떤 단어가 올 것인지를 예측하도록 학습된 모델이다. 이런 특성으로 번역을 하거나 이미지를 이해할 수 있지만, 정확한 답변을 요구하는 엔지니어링 영역에서도 이 언어 모델을 활용할 수 있을지에 대한 의문도 있다. 송경우 교수는 전문 용어가 많은 IT 개발 문서를 기반으로 GPT-4의 답변 테스트 내용을 소개하면서, “단순히 문서 내용을 기반으로 한 답변은 정확하지 않았지만, 여러 단계로 순차적인 질문을 할 때 답변의 신뢰도가 높아지는 알고리즘을 찾을 수 있었다”고 소개했다. 제조 엔지니어링이 특화된 언어 모델을 만들기 위해서 데이터 구축을 진행 중이라고 전한 송경우 교수는 “특정 작업에서 성능을 발휘할 수 있는 언어 모델을 만드는 데에는 생각보다 비용이 들지 않을 것으로 생각한다. 관건은 학습 데이터를 구축하는 것”이라고 전했다.   ▲ 연세대학교 송경우 교수   한편, 5월 30일에는 엘타워에서 PLM/DX 베스트 프랙티스 VIP 간담회가 개최되었다. 이날 간담회에는 PLM/DX 업계를 리드하는 업계 관계자들이 참석, PLM 기술의 발전과 현재 상황, 그리고 발전을 위한 협력과 지원 방안에 대해 논의하는 자리를 가졌다.  기업의 핵심 요소인 PLM은 DX, AI와 결합하여 새로운 도전과제를 받고 있으며, 각 기업들은 차세대 시스템과 새로운 기술의 접목과 방향에 대해 소개했다.       관련기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 챗GPT 4.0(ChatGPT 4.0)과 같은 LMM(Large langauge Multi-modal Model : 멀티모달 대규모 언어 모델)인 LLaVA(Large Language and Vision Assistant : 라바) 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 개발 방법을 설명한다.   ■ 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   라바는 이미지 투 텍스트(Image To Text)와 같은 언어-이미지 시각 어시스턴스(Language-Image Visual Assistant)를 지원하기 위해 ViT(Visual Instruction Tuning : 시각적 지시 조정)을 기반으로 개발된 멀티모달 모델 오픈소스이다. 예를 들어, 이미지를 단순히 분류해 주는 것이 아닌, 이미지 내 특정 객체들을 인식하고 관계를 설명할 수 있는 기술을 지원한다.   그림 1. 단독 로컬 서버 PC에서 라바 서비스 모습   참고로, ViT는 이미지의 특정 위치에 대한 객체 정보를 인식할 수 있도록 학습하는 기술이다. 예를 들어, GPT-4는 특정 부분의 시각적 특징을 인코딩하기 위해 YOLO 모델과 같이 경계 상자를 사용하고, CLIP 모델과 같이 해당 부분에 대한 텍스트 임베딩을 입력하여 학습한다. Visual Instruction Tuning : https://arxiv.org/abs/2304.08485   그림 2. ViT의 개념   라바의 NeXT 버전은 구글 제미나이 프로의 성능을 능가했다고 밝혔으며, 이전 버전인 라바 1.5에 비해 이미지 해상도, OCR 기능 등이 개선되었다고 한다.    그림 3. 라바 아키텍처   이번 호에서는 Ollama를 이용해 라바 NeXT를 로컬 PC에서 실행하는 방법을 따라해 본다.    라바의 개요 라바는 대형 멀티모달 모델로, GPT-4.0과 유사한 LMM을 개발하고자 마이크로소프트 연구팀에서 오픈소스로 개발되었다. MS는 라바의 논문, 깃허브(GitHub) 코드, 데모 사이트 등을 공개하였다.  LLaVA Demo : https://llava.hliu.cc LLaVA paper(Visual Instruction Tuning - Microsoft Research) : https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/visual-instruction-tuning 라바 LMM은 비전 인코더, LLM 모델을 기반으로 개발되었으며, 이미지 투 텍스트에서 인상적인 성능을 보여준다. 라바는 비전 인코더로 오픈AI(OpenAI)에서 공개한 CLIP 모델을 사용했으며, 메타(페이스북)에서 공개한 LLaMA 기반 Vicuna LLM 모델을 사용했다. 학습은 A100 GPU×8×1 Day 와 60만개 데이터셋을 사용했다. 라바를 설치하고 실행해 보기 위해서는 다음의 개발 환경이 컴퓨터에 미리 설치되어 있다고 가정한다.(우분투, 엔비디아, 쿠다 등의 설치 방법은 지난 연재를 참고하기 바란다.) NVIDIA driver, CUDA, Python, anaconda, Ubuntu 22.04 Tensorflow, PyTorch Ollama(https://ollama.com/download)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2월 19일 CNG TV는 ‘미래 모빌리티 혁신, SDV’를 주제로, 가상 시뮬레이션을 이용한 차량 개발의 미래에 대해 소개했다. 이번 방송에서는 자동차 산업에서 화두가 되고 있는 키워드인 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 자동차)’에 대해 알아보는 시간이 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 아이피지오토모티브코리아 남창훈 대표   아이피지오토모티브코리아 남창훈 대표는 “SDV를 개발하기 위해서는 시뮬레이션이 바탕이 되어야 한다는 것은 이미지 잘 알려진 사실”이라며, “아이피지오토모티브와 같은 엔지니어링 회사에서 SDV를 개발하기 위해 어떤 요건과 환경을 갖추어야 하는지, 또한 어떤 연구와 개발을 통해 실제 구현 가능한 제품들은 무엇인지 소개하고자 한다”고 밝혔다. 아이피지오토모티브는 1984년 독일에서 설립된 회사로, 지난 40년 동안 차량 동역학 및 HIL(Hardware-in-the-loop) 시뮬레이션 개발을 주로 담당해 왔다. 이 회사는 제어기를 개발하는 엔지니어들이 차량 개발 단계에서 필요한 차량의 모델을 시뮬레이션 단계에서 테스트해 봄으로써 실제 차량 개발에 도움을 제공하고 있다. 남창훈 대표는 “1990년대에는 자동차가 만들어지고 하드웨어가 있는 상태에서 테스트를 통해 제어기를 개발했지만, 이제는 컴퓨터 시뮬레이션 기술이 발전하면서 CAD 데이터를 바탕으로 한 CAE 데이터 모델의 정확도가 올라감에 따라 CAE 툴이 자동차 설계를 위해 많이 활용되고 있다”고 설명했다. 또한 “이러한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 차량을 개발하는 것은 물론, 자동차가 개발되고 나서도 차량의 로직이 변경되더라도 OTA(Over-the-air)를 통해 변경된 사항을 적용하고 평가할 수 있게 됐다”고 말했다.   ▲ 실제 도로 환경과 유사한 가상환경에서 진행되는 차량 성능 테스트   이처럼 시뮬레이션 기술이 급속도로 발전함에 따라 이제는 가상 환경에서도 실제 차량을 테스트할 수 있을 만큼 발전되었다. 아이피지오토모티브는 CarMaker를 비롯해 소프트웨어와 하드웨어, 서비스 등을 제공함으로써 차량 구성 요소의 초기 단계에서부터 전체 차량 개발에 필요한 요소들을 지원함으로써 자동차 개발 시간을 절약하는데 도움을 주고 있다. 남창훈 대표는 “가상 프로토타입을 사용하면 타이어가 노면을 지나갈 때 마찰 등과 같은 도로 조건들이 발생하는데, 실제 물리적인 결과값을 통해 현실적인 시나리오에서 가상 테스트 주행이 가능하다”며, “이처럼 가상환경이 잘 구축되면 자동차 센서 및 제어기들도 실제 현실에서와 같이 가상으로 구현이 가능해, 자동차 개발 로직에 이러한 데이터를 넣고 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 보다 안전하고 빠르게 차량을 개발하고 개선할 수 있는 시대가 됐다”고 설명했다. 지난해와 마찬가지로 올해도 자동차 업계에서는 가상 환경 개발을 위한 소프트웨어 개발 인력 확보가 중요한 이슈가 될 전망이다. 또한 새로운 가상환경 시스템 구축을 위한 다양한 기술 개발이 지속될 것으로 보인다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘에픽 메가그랜트(Epic MegaGrants)’는 게임 개발자, 엔터프라이즈 전문가, 미디어 및 엔터테인먼트 제작자, 학생, 교육자 및 툴 개발자들을 대상으로 언리얼 엔진으로 제작한 창의적이고 혁신적인 프로젝트 및 오픈 소스 3D 그래픽 생태계에 기여한 프로젝트에 개발 후원금을 지원하는 프로그램이다. 선정된 프로젝트에는 미화 최소 5000달러에서 최대 50만 달러까지의 지원금이 제공되고, IP 소유권, 퍼블리싱, 자금 상환 등의 조건과 제약이 없다. 에픽게임즈는 2019년부터 2022년까지 약 4년 동안 전 세계 92개국, 총 1800개 이상의 프로젝트에 에픽 메가그랜트 후원금을 지급해왔다. 국내에서도 2022년 한 해 동안 7개의 작품이 에픽 메가그랜트로 선정됐다. 이번 호에서는 ‘2022 에픽 메가그랜트’ 선정작 중에서 건축 및 기타 산업 분야에 해당하는 작품을 소개한다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   Virtual Show Homes and Showrooms Dyna 4 Studio LLC - 미국   ▲ 클라우드 스트리밍을 통해 제공하는 다이나 4 스튜디오의 맞춤형 버추얼 쇼룸(이미지 제공 : DYNA 4 Studio)   다이나 4 스튜디오(Dyna 4 Studio)는 클라우드 스트리밍을 통해 쉽게 액세스할 수 있는 고퀄리티의 맞춤형 버추얼 쇼룸 및 환경을 제작한다. 투자자, 건축가, 제품 디자이너, 아티스트 등 자신의 제품을 전 세계에 선보이고자 하는 사람이라면 누구나 가장 편리한 방법으로 필요한 작업을 수행할 수 있다.   ▲ 클라우드 스트리밍을 통해 제공하는 다이나 4 스튜디오의 맞춤형 버추얼 쇼룸(영상 제공 : DYNA 4 Studio)   GORILLA STREAMING MONKEYWAY - 독일   ▲ 몽키웨이가 ‘고릴라 스트리밍’을 통해 언리얼 엔진의 픽셀 스트리밍 기능용 인터페이스를 구축하고 있다.(이미지 제공 :  MONKEYWAY)   독일의 몽키웨이(MONKEYWAY)는 이미 파가니(Pagani)와 애스턴 마틴(Aston Martin)의 리얼타임 3D 컨피규레이터를 제공하고 있는 독점 서비스 ‘고릴라 스트리밍(GORILLA STREAMING)’을 통해 언리얼 엔진의 픽셀 스트리밍 기능용 인터페이스를 구축하고 있다. 언리얼 엔진 크리에이터들은 머지 않아 파가니의 경험과 동일한 퀄리티로 로컬에서 작업하고 테스팅할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 서비스가 공급되면 전체적인 프로세스가 간소화되어 훨씬 더 많은 사람들이 리얼타임 클라우드 스트리밍을 활용할 수 있을 것으로 예상된다.   ▲ 몽키웨이가 ‘고릴라 스트리밍’을 통해 언리얼 엔진의 픽셀 스트리밍 기능용 인터페이스를 구축하고 있다.(영상 제공 : MONKEYWAY)   R.Design Amocc Pte. Ltd. - 싱가포르   ▲ R.디자인에서 제공하는 3D 인테리어 스타일링 소프트웨어(이미지 제공 : R.Design)   R.디자인(R.Design)은 3D 모델링 경험이 없는 사람도 가구 및 인테리어 아이디어를 시각화할 수 있게 도와주는 인테리어 스타일링 소프트웨어다. 소규모 가구점 주인이든 집을 꾸미고 싶은 평범한 소비자든 이 맞춤형 플랫폼을 사용하면 신속하게 자신의 디자인을 눈으로 확인할 수 있다.   ▲ R.디자인에서 제공하는 3D 인테리어 스타일링 소프트웨어(영상 제공 : R.Design)   V2i Sketchtime V2i Realtime Pty Ltd - 호주   ▲ V2i 리얼타임이 제공하는 클라우드 기반의 3D 플랫폼 V2i 스케치타임(이미지 제공 : V2iCreativeStudio)   V2i 스케치타임(V2i Sketchtime)은 지구 전체의 3D 지형과 데이터 오버레이 정보를 갖춘 클라우드 기반 플랫폼이다. V2i 스케치타임은 기술적 지식 없이도 누구나 손쉽게 사용할 수 있다. 이러한 특성 덕분에 사용자는 어떤 디바이스에서든 아마존웹서비스(AWS)로 구동되는 웹 스트리밍 기능을 활용하여 공간적으로 정확한 3D 월드에서 편리하게 가상 협업을 할 수 있다. 에픽게임즈의 메가그랜트는 개발 후원금뿐만 아니라 프로젝트를 더욱 발전시킬 수 있도록 AMD, AWS, Intel, Movie Ai와 같이 에픽의 엄선된 파트너사들의 무료 하드웨어, AWS Activate 크레디트, 마케팅 지원 등의 혜택을 제공하고 있다. 캡처링 리얼리티와 스케치팹의 무료 라이선스 및 프리미엄 계정과 같이 에픽 에코시스템 내 제품군을 무료로 이용하는 혜택이 추가되는 등 앞으로 더 많은 혜택도 제공될 예정이다. 2022 메가그랜트 선정작에는 인디 게임부터 스스로 생각하고 말하는 스마트 메타휴먼, 디지털 트윈으로 구현한 부동산 메타버스 등 게임, 영화, TV & 라이브 이벤트, 건축 및 기타 산업, 교육 그리고 툴과 오픈 소스에 이르기까지 다채로운 프로젝트가 전세계적으로 선정된 바 있다.   ▲ V2i 리얼타임이 제공하는 클라우드 기반의 3D 플랫폼 V2i 스케치타임(영상 제공 : V2iCreativeStudio)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

        안녕하십니까,  산업용 3D 프린터 전문기업 (주)한국기술입니다. 한국기술이 정보통신산업진흥원(NIPA)과 함께 진행한 "3D 프린팅 전문인력 양성 교육" 에 많은 관심 가져주셔서 감사드립니다. 많은 분들의 성원에 힘입어 한국기술이 3일 과정의 추가 교육을 진행하게 되었습니다.  3D 프린팅 장비의 오퍼레이팅을 직접 체험해 볼 수 있는 마지막 기회이니 많은 참여 부탁드립니다. ※ 본 교육은 정보통신산업진흥원 (NIPA), 과학기술정보통신부, 3D융합산업협회 그리고 3D프린팅연구조합의 지원으로 제공됩니다. AM오퍼레이터 과정 : A부터 Z까지 3D 프린팅의 모든 것을 배울 수 있는 3D 프린팅 101 과정. 본 과정은 출력방식과 소재에 따라 3D 프린터를 운용하는 법을 배우며, 출력 전/후처리, 유지보수, 출력물 후처리 수행에 대해서도 학습하게 됩니다. 교육 안내 :  교육기간   2022. 11. 30 (수) ~ 12.02 (금) / 총3일_21시간    장소 (주)한국기술 : 경기 안양시 동안구 흥안대로 415, 두산벤처다임 611호                         (평촌역 1번출구)    교육목적 - SLS,  SLA,  MJP 등 산업용 장비의 방식별 프로세스와 운용방법,   재료의 특성 및 취급 방법의 이해 - 파라미터를 관리하여 출력부터 후처리까지 전체 프로세스를 수행하며   장비의 모니터링 및 유지보수 가능  과정특징 - 플라스틱 소재용 주요 출력방식 장단점 파악 - 엔지니어링 복합소재 활용 - 재료 분석 및 소재 이해 - 파라미터 관리 이해 - SLS, SLA, MJP 방식별 장비 및 전용 슬라이서 활용  세부스케줄  강의 등록 https://3d-fab.kr/kor/education/view.php?pNo=1&edu_type=1&idx=42 ※ 간단한 회원가입 후, 교육신청 하실 수 있습니다.            한국기술 통한 신청           (Tel) : 031-478-5208     (Email) : matthew@ktech21.com ※ 참가신청 후 선발된 분께는 SMS로 개별안내 드립니다. ※ 주차는 지원되지 않습니다.     등록하기

 - 토공 등 도시설계 이론과 사례를 시공경험 많은 LH 직원이 직접 설명  - 9월 30일부터 유튜브 ‘LH 한국토지주택공사’ 채널에서 총 30강 제공 □ LH는 그간의 개발사업 시행으로 축적한 도시설계 기술을 관련 학과 전공 학생 및 업계에 공유하기 위해 유튜브를 통해 교육 영상 총 30강을 제공한다고 13일(수) 밝혔다. 추진배경 □ 도시설계는 도로, 상하수도 등 각종 기반시설이 복합적으로 얽혀 있는 특수성이 있어 대학 교육 과정에서 다루기 어려운 내용이며, 시중에 관련 교재도 많지 않은 것이 현실이다.  ㅇ 이에 LH는 신도시, 택지개발, 산업단지 등 다양한 개발 사업을 통해 확보한 고유의 도시설계 기술을 토목공학 등 관련 전공 학생과 업계 종사자에 공유하기 위해 교육 영상을 제작하게 됐다.  교육 내용 □ 교육은 초보자도 쉽게 이해가 가능하도록 시공 경험이 많은 LH 직원이 직접 개념 설명과 실제 사례를 소개하는 방식으로 진행되며, 5분 내외 분량의 강의 총 30강으로 구성됐다.   시청 방법 □ 교육은 SNS에 익숙한 젊은층과 오프라인 교육 수강이 힘든 직장인을 고려해 유튜브 ‘LH 한국토지주택공사’ 채널에서 제공한다.  ㅇ 유튜브 ‘LH 한국토지주택공사’ 채널을 방문하거나, 유튜브 검색창에서 ‘TECH UP* 설계’를 검색하면 시청할 수 있다.      * TECH UP : Tomorrow, Environment, Construction, Human, UP 향후 계획 □ LH는 이번 교육 주제인 토공, 도로공 외에도 연약지반, 우수공, 오수공, 상수공, 구조물공 등 도시설계 모든 공종에 대한 교육 영상을 제작해 내년 하반기까지 순차적으로 제공한다는 계획이다.  ㅇ 장철국 LH 건설기술본부장은 “이번 교육영상이 대학생과 취업 준비생, 건설업 종사자 등에게 실질적인 도움이 되길 바라며, LH는 지속적인 도시설계 기술 공유를 통해 청년층 지원 및 민간과의 상생협력을 적극적으로 실천하겠다”고 말했다.     ㅇ 교육은 ‘토공’, ‘도로공’을 중심으로 하며, △설계 개념과 이론을 설명하는 개념 중심 강의(13개) △실제 설계된 도서를 활용해 예시 위주로 설명하는 사례 중심 강의(11개) △도시설계 프로그램인 ‘LH-CDS*’ 시연을 통해 설계 원리를 이해할 수 있는 강의(6개)이다.      * LH-CDS : 도면제작, 수량산출 등 별도로 작업했던 것을 일괄수행이 가능하도록 LH에서 1999년 최초 개발한 도시설계 자동화 프로그램  ㅇ 도시개발 전공자 등 학생들은 간접 경험을 할 수 있고, 설계사, 건설사 등 관련업 종사자는 실무 활용이 가능할 것으로 기대된다. 도시설계 기술공유(토공 및 도로공) 목차 및 접속링크   연번 제목 접속링크 Intro Civil Design TECH UP 소개 https://youtu.be/hyJSPf86ebc 1강 토공, 도로 및 포장공 개요 https://youtu.be/uwcl-cwmlmk 2강 우수공 개요 https://youtu.be/W9oSEnD5J1o 3강 상수공, 오수공 개요 https://youtu.be/P3HyEoCnk2E 4강 설계도서 종류 https://youtu.be/3etz4hEWXDM 5강 공사계획평면도 등 보는 법 https://youtu.be/xyNZR02_Ai4 6강 단지설계 프로세스 https://youtu.be/C1u_L9zF6Vk 7강 인허가 개요 https://youtu.be/LUTSNw-aZp0 8강 기초자료조사 및 수치지형도 https://youtu.be/uIFQGqSWd3Q 9강 조사 현장조사 및 토질조사 https://youtu.be/IRgeJpfsVdc 10강 단지계획고 결정시 고려사항 1 https://youtu.be/xO9x7dIh1DM 11강 단지계획고 결정시 고려사항 2 https://youtu.be/IryctXTBcSk 12강 단지계획고 결정시 고려사항 3 https://youtu.be/_XD0nTKGvn0 13강 단지계획고 결정시 고려사항 4 https://youtu.be/y9RZ0PLMMMo 14강 토공량 산정 프로세스 https://youtu.be/fRjnl-So5ek 15강 토공총괄토적표 살펴보기 1  https://youtu.be/DFVQxGUOpZ4 16강 토공총괄토적표 살펴보기 2 https://youtu.be/b2uNlv9FPwU 17강 토공총괄토적표 산출과정 https://youtu.be/dixMIiU7saE 18강 토적표 사례 https://youtu.be/bp-QM69nb8Q 19강 토공유용계획 https://youtu.be/rECT6EjgaKU 20강 토공 운반 1 https://youtu.be/pe9cl1MgwHg 21강 토공 운반 2 https://youtu.be/Kw7_LxeOINY 22강 토공 내역서 적용수량 산출 https://youtu.be/viMtDr3CfKQ 23강 도로의 횡단구성 https://youtu.be/DfAgwNjkJrM 24강 포장 설계법 https://youtu.be/5-g6WG1rNxI 25강 LH-CDS 살펴보기 https://youtu.be/Mo8Z6_JTHHw 26강 프로젝트생성 및 토질조사입력 https://youtu.be/uzAKBhKgShg 27강 도로설계 시연 https://youtu.be/57HPi-kY8lY 28강 블록설계 시연 https://youtu.be/GeVRLWz28gU 29강 도면 및 토적표 제작 시연 https://youtu.be/DqtkQAh7PN0 30강 토공이동 설계 시연 https://youtu.be/fRzzgF7EKYg

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 ‘3D프린팅 산업 활성방안 연구’ 책자를 발행했다.   기계, 금속, 고분자, 세라믹 관련 전문가들이 3D프린팅 기술과 소재 정보를 총망라한 책자를 발간했다. 3D프린팅의 단편적인 기술은 여러 매체에서 소개되어 개념의 단계에서 머물러 있었지만, 이번에 발간한 책자는 각 기술별·소재별로 체계적으로 정리돼있어 최근 동향을 이해할 수 있다.   ▲권영일 한국과학기술정보연구원 책임연구원 ▲강민철 3D프린팅연구조합 상임이사 ▲김윤철 성균관대 화학공학고분자공학부 교수 ▲배창준 한국재료연구원 책임연구원 ▲이슬비 부산대학교 박사 후 연구원이 공동으로 필집했다.   이 도서는 국내외적으로 3D프린팅이 활성화되고 있으나 관련 전문 도서가 부족한 실정에서 3D프린팅의 원리, 소재, 소프트웨어, 응용분야 등을 일목요연하게 볼 수 있도록 구성됐다.   주요 내용을 살펴보면, 4차 산업혁명과 함께 제조시스템의 디지털 혁명으로 불리는 3D프린팅이 주목받고 있는 것은 기존의 제조방식 혁신과 함께 전통적인 비즈니스 모델의 변혁을 가져올 가능성이 크기 때문이다. 3D프린팅은 재료를 한층 한층 씩 쌓아가는 방식으로 인터넷 플랫폼을 통해 소비자가 요구사항을 직접 데이터로 입력하여 주문하거나 개인이 제조할 수 있어서 기존의 제조업자 중심에서 소비자 중심으로 비즈니스 모델이 확장되고 있다. 3D프린팅의 비즈니스 모델은 전통적인 사업 모델과 보완적인 관계로 공존할 가능성이 클 것으로 전망되고 있다.   3D프린팅 관련 전 세계 시장 규모는 매해 성장하며 2022년 262억 달러(약 29조원)에 이를 전망이다. 현재 세계 3D프린팅 산업은 미국, 일본, 중국, 유럽 등 다수의 해외 기업들이 기술력을 바탕으로 사업을 선도하고 있으며 3D프린팅을 제조 공정에 적용해 제품 상용화에 앞장서고 있다.   국내시장의 경우 지난 수년간 교육, 우주항공, 자동차 부품 제조 분야에서 시제품 제작 등에 활용됐으며 의료·치과, 생활소비재 중심으로 완제품 생산에서 활용이 확산되고 있다. 그간 시장 성장률이 다소 부진했으나 정부에서는 2022년까지 시장규모를 1조원까지 끌어올리기 위해 성공 사례를 적극적으로 발굴하고 있다.   최근 완성차 업체들 중심으로 생산공정 개선을 위한 3D프린팅 기술의 현장 도입이 증가하고 있다. 또한 현재 세계선도 기업들의 시장 점유율이 높지만, 스타트업 업체와 글로벌 제조기업과의 협업 확대 등으로 산업구조가 급속히 변화하고 있어 우리에게도 가능성이 열려 있다.   이번 책자는 3D프린팅 확산을 위해 KISTI 홈페이지에 전자책 형태로 게재되어 있으며, 링크에서 참고할 수 있다.    

형상 목업에서 기능성 부품의 자동화 및 대량 생산 시스템으로 진화하는 적층제조     올해 전세계에 걸친 글로벌 팬데믹 상황은 제조산업의 변화를 가져오고 있으며, 한편으로 3D 프린팅 기술의 가능성이 본격적으로 검토되고 있다. 3D 시스템즈는 신속한 현장 생산 대응, 유연 생산 시스템, 다양한 소재 라인업 등을 중심으로 양산을 위한 3D 프린팅의 기술 확장을 적극 추진하고 있다.   3D 시스템즈의 최근 주요 활동에 대해 3D 시스템즈는 글로벌 팬데믹 상황에서 ‘위기의 의료 분야에 대한 신속 현장 생산 대응’ 및 ‘새로운 제조 환경 재편에 따라 제조산업을 위한 유연 생산 시스템 및 다양한 신소재 라인업’을 활발하게 추진하였다.  코로나 팬데믹의 상황에서 3D 시스템즈가 보유한 다수의 의료 인증 소재와 프린팅 시스템을 동원하여 진단 의료 디바이스, 호흡기, 보호 마스크 등 50 여종이 넘는 긴급 의료 부품 지원 프로젝트를 추진하고 있다. 이와 더불어 제조 현장에서 기능성 검증이 가능한 물성의 산업용 소재들을 대거 출시하고, 하이브리드 제조 공정을 지원하는 시스템 및 모듈을 개발 출시하고 있다.   최근에 발표한 제품이나 기술에 대해 소개한다면 과거 2년여간 3D 프린터 기술은 형상 검토를 위한 시제품 제작 수준에서 기능성 시제품 제작 및 현장 생산 툴 제작 등으로 그 활용성이 확장되었다. 또한, 부분적으로 구조 기능 부품의 양산을 위한 맞춤형 양산 프로젝트들이 시작되고 있다. 이러한 수요 시장의 적층제조 양산 요구에 부응하기 위해 2020년 상반기 3D 시스템즈에서는 Figure 4, MJP, SLA 및 SLS의 플라스틱 프린터용으로 의료 소재, 고온 내열성, 고강성, 내마모성 및 고탄성 소재 그리고 타이타늄 캐스팅이 가능한 신규 주조 소재를 신규 론칭하여 고기능성 시제품 제작, 생산툴 제작 및 부품 양산을 지원하고 있다. 올해 산업 현장의 상용화 양산 부품을 생산할 수 있는 다양한 엔지니어링 플라스틱 신소재를 론칭하고 있다.   그림 1. 3D 시스템즈의 기능성 플라스틱 소재   또한, 2020년 3D 시스템즈에서는 적층제조 관리모듈, 적층가공과 절삭가공을 연계한 하이브리드 제조 솔루션, 품질 검수 모듈을 업그레이드 강화하여 적층제조를 위한 전공정 토털 솔루션 구축을 추진하고 있다.  금속 부품의 공정 관리 지원을 위한 DMP 컨트롤, 빌드 시뮬레이션을 통한 열변형 형상 보상 설계지원,(그림 2) 기존에 출시된 실시간 금속 부품 품질검사 시스템인 DMP 모니터링 데이터를 기반으로 금속 제품 단층 영상 및 3D 형상 분석 솔루션인 DMP 인스팩션, 적층가공과 절삭가공을 융합한 하이브리드 생산의 자동화를 지원하는 AM 엑셀러레이터 등의 베타 버전을 출시하였다.(그림 3) 주요 고객의 현장 피드백을 반영하여 하반기에 공식 출시를 준비 중이다.   그림 2. 3D 시스템즈의 열변형 해석기반 보상설계   그림 3. 3D 시스템즈의 하이브리드 적층제조: 적층 + 절삭가공   3D 프린팅 시장의 변화에 대해 어떻게 전망하는지 2020년은 전세계적으로 큰 변화가 진행되고 있다. 코로나로 유발된 위기는 그동안 수 많은 담론과 도전에 답보하던 4차 산업혁명의 요소기술을 상용화 기술의 장으로 응급 호출하고 있다. 컨택트에서 언택트로, 내연기관 에너지 시스템을 그린 에너지 시스템으로, 공급-생산-소비의 글로벌 분산 제조 생산 환경을 보다 유연한 근거리 생산 환경으로 신속하게 재편성해 나가고 있다.   최근 3D 프린팅 분야의 주요한 동향은 어떤 것인지 올해는 기술 동향보다는 산업 동향이 더욱 부각되는 한 해라고 할 수 있을 것 같다. 코로나19 상황에서 글로벌 제조산업 및 공급망이 셧다운되었을 때 의료뿐만 아니라 산업 부문에서도 3D 프린터를 이용한 부품 생산 서비스 요구가 증가하였다.  신속한 부품 공급을 위한 적층제조 부품 서비스의 경험은 글로벌 제조기업 내부에서 적층제조에 대한 새로운 경험의 확장을 가져 왔다. 제조 산업의 구조 재편, 그린 에너지 모빌리티 그리고 5G 시대를 맞이하는 ICT 융합형 신제품을 위한 신속하고 유연한 제품 개발을 가능하게 하는 적층제조의 요구와 수요가 새롭게 재조명되고 있다.   그림 4. 3D 시스템즈의 금속 프린팅 솔루션으로 임플란트 생산 라인을 구축한 의료기기 업체 누바시브(NuVasive)   금속 3D 프린터는 고도 부가가치 부품에 대한 생산 연구 및 의료 디바이스 양산화 작업이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 동향으로 과거 2년동안 글로벌 시장 기준으로 금속 3D 프린터는 연간 30%의 성장률을 보이고 있으며, 특히 정밀 형상 성형이 가능한 PBF 프린터의 비중이 80%를 차지하며 급속한 성장을 보이고 있다. 한편, 글로벌 시장 조사기관의 2019년 보고서에 따르면 플라스틱 프린터의 경우 이미 72%의 기업에서 사용하고 있으며, 최근에는 SLA(Stereolithography) 및 DLP(Digital Light Processing) 프린팅 기술이 시제품 제작을 넘어 의료, 전자, 소비재 등 다양한 양산 라인에 도입이 증가하고 있다고 보고되었다. 이와 더불어 생산성 향상을 위한 후처리 장비의 전문화가 활발하게 진행되고 있다는 점을 확인할 수 있다. 향후 후처리 장비의 전문화는 스마트 공장과 연계하여 새로운 사업군으로 자리매김해 나갈 것으로 기대된다.   그림 5. 카본 파이버 부품 성형   향후 3D 프린팅 분야의 발전을 위해 필요한 것은 무엇이라고 보는지 3D 프린팅의 궁극적 목표인 ‘양산이 가능한 생산 설비’로서 위상 정립이 필요한 단계이다. 이를 위해 과거 5년간 위상 최적화 및 공정 연구에 대한 폭넓은 도전과 응용사례들이 많이 배출되었다.  이제 진정한 양산 부품 생산, 실제 양산 제품과 동급의 고기능성 시제품 제작, 생산 현장에서 실시간 생산 툴 제작과 활용을 위한 고속 주행이 필요한 시기이다. 이를 위해 양산급 슈퍼 엔지니어링 소재의 공급과 검증, 적층제조 양산 관리 및 품질 관리를 위한 시스템화, 후처리/표면 마감 등 후공정 자동화를 통한 생산성 향상을 완성해야 하는 단계이다.   그림 6. 의료인증 생체 적합 폴리머, 엘라스토머 및 고내열성 소재   3D 시스템즈의 향후 계획에 대해 2020년 3D 시스템즈는 양산급 소재와 물성 데이터 공급, 품질 제어와 관리 그리고 적층제조의 생산성 검증이라는 세 가지 측면에서 향상된 신기술로 적층제조의 다음 단계를 추진하고 있다. 첫째, 제조 기업 고객들과 함께 올해 신규 론칭한 슈퍼 엔지니어링 플라스틱 소재의 적용 검증을 위한 솔루션 제공을 목표로 하고 있다. 둘째, 품질 제어 및 관리를 위해 사전 품질 관리 기술인 빌드 시뮬레이션, 실시간 품질 관리를 위한 모니터링 솔루션, 실시간 및 사후 품질 관리를 위한 인스펙션 솔루션이라는 전주기 품질 관리 솔루션의 공급과 지원을 계획하고 있다. 셋째, 생산성 향상을 위해 레이어링이 없는 연속 성형 기술, 멀티 레이저 및 양방향 적층기술을 장착한 프린터 기술의 공급을 통해 속도 향상을 도모하고 있다. 또한, 금속 부품 제작에 있어서 절삭 가공과 적층제조를 융합한 하이브리드 제조 공정의 테스트베드 구축을 통한 생산 타당성 검증을 계획 추진하고 있다.  추가로, 제조 현장에서 3D 프린팅 적층제조 솔루션을 보다 쾌적하게 사용하고 생산성을 높일 수 있도록 국내 장비 제조 기업들과 협력을 통해 후처리 전문화, 자동화 설비 개발 작업을 계획 및 추진하고 있다.   그림 7. 실리콘 몰딩을 지원하는 Eggshell 소재     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.