오라클이 4월 16일 서울 삼성동에서 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’ 기자간담회를 열고 기업의 성공적인 데이터 중심의 클라우드 전환과 최신 오라클 데이터베이스(DB) 전략 및 비전을 발표했다. 이번 간담회에는 전 세계적으로 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 오라클 DB 솔루션의 핵심 가치를 강조했다. 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장 오라클 모던 데이터 플랫폼은 데이터의 전체 라이프사이클을 획기적으로 간소화하고, 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭센, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머시러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 큰 통제 권한을 얻을 수 있다는 점이 특징이다. 멘델손 부사장은 오라클이 지난해 9월에 발표한 차세대 융합형 DB 오라클 DB 23c는 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 최근 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 세 가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발 운영하며 그 과정에서 데이터 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다. 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   앤디 멘델손 부사장은 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(converged database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업을 간소화할 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써 기업 개발자와 IT 전문가들은 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer),MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다고 소개했다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다고 설명했다.

데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 프랑스의 AI 솔루션 제공업체 미스트랄 AI(Mistral AI)와 파트너십을 맺고, 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘미스트랄 라지(Mistral Large)’를 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에 적용한다고 밝혔다. ‘미스트랄 라지’는 고유한 추론 능력을 갖춘 LLM 모델로 코딩과 수학에 능숙하고 한 번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있다. 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 5개 언어 처리가 가능한데, 기존 생성형 AI 모델과 ‘대규모 다중 작업 언어 이해 측정(MMLU)’을 비교하는 과정에서 성능을 입증했다. 이와 함께, 미스트랄 AI의 최초 기본 모델인 ‘미스트랄 7B’와 오픈소스 모델 ‘믹스트랄(Mixtral) 8x7B’에 대한 엑세스 제공 및 스노우플레이크 산하 벤처 캐피탈인 스노우플레이크 벤처스(Snowflake Ventures)의 미스트랄 AI에 대한 시리즈 A 투자 등도 이번 파트너십 발표에 포함됐다. ‘미스트랄 7B’는 낮은 지연 시간과 메모리 요구사항에 비해 높은 처리량을 갖춘 것이 특징이고, ‘믹스트랄 8x7B’는 여러 성능 비교에서 챗GPT3.5보다 빠르고 품질이 우수한 것으로 나타났다. 미스트랄 AI의 모델들은 ‘스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex)’에서 프리뷰 공개 형태로 고객에게 제공된다. 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 플랫폼에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스이다. AI/ML 기술 없이도 쉽고 강화된 보안 환경에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 서비스로, 기업 고객은 데이터에 대한 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스는 유지하면서 데이터를 빠른 속도로 분석하고 AI 앱을 구축할 수 있다.     스노우플레이크는 2023년 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 위한 LLM을 지원하는 코텍스를 처음 공개했다. 또한, 메타(Meta)의 ‘라마2(Llama 2)’ 모델을 시작으로 검색증강생성(RAG)을 포함한 기본 LLM 지원을 늘리고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄 AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI에 대한 투자를 이어가면서, 기본형 LLM을 스노우플레이크 코텍스에서 제공해 기업이 다방면 비즈니스에 최첨단 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하고 있다. 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능이 공개 프리뷰되면서, 스노우플레이크 기업 고객은 기업 고유의 데이터를 바탕으로 다양하게 AI를 활용할 수 있게 됐다. SQL 기술을 갖춘 사용자라면 누구나 수 초 내에 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 비용 효율적으로 진행할 수 있다. 파이썬 개발자라면 스노우플레이크 코텍스에서 제공하는 미스트랄 AI의 LLM은 물론, 곧 공개될 스노우플레이크 스트림릿(Streamlit)의 대화형 기능을 통해 수 분 내에 챗봇과 같은 풀스택 AI 앱을 개발할 수 있게 된다. 간편해진 경험과 높은 수준의 보안은 역시 곧 공개될 스노우플레이크의 통합 벡터 기능과 벡터 데이터 유형을 통해 RAG에도 동일하게 적용될 예정이다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 “스노우플레이크는 미스트랄 AI와의 파트너십을 통해 최정상급 성능의 LLM을 고객에게 직접 제공하고, 사용자는 간편하면서도 혁신적인 AI 앱을 구축할 수 있게 되었다”면서, “스노우플레이크 코텍스를 통해 더 많은 기업이 데이터 클라우드의 보안과 개인 정보 보호는 강화하고 새롭고 경제적인 AI 사용 사례를 만들어 내기를 바란다”고 말했다. 미스트랄 AI의 아르튀르 멘슈(Arthur Mensch) CEO는 “미스트랄 AI는 전세계적으로 기업이 생성형 AI 활용에 더 가까워지도록 고성능, 고효율에 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하겠다는 스노우플레이크의 목표에 공감한다”면서, “스노우플레이크 데이터 클라우드에서 미스트랄 AI의 모델을 활용함으로써, 고객이 민주화된 AI를 경험하고 더 큰 가치를 창출하는 고도화된 AI 앱을 생성할 수 있기를 기대한다”고 전했다.

클라우드 시장 후발주자로 나선 오라클이 혁신 기술을 선보이며 시장 공략에 나섰다. 한국오라클은 연례 콘퍼런스 행사인 ‘오라클 클라우드 서밋’을 1월 25일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 개최하고, 멀티 클라우드 시대를 맞아 오라클의 통합 클라우드 및 생성형 AI 전략을 소개했다. 이와 함께 자사의 사업 성과와 새롭게 출시된 생성형 AI(generative AI) 서비스에 대해서도 밝혔다. ■ 최경화 국장   ▲ 한국오라클 탐 송 회장   한국오라클 탐 송 회장은 ‘오라클 클라우드 서밋 2024’ 기자간담회에서 한국오라클의 사업 주요 성과에 대해 발표했다. 탐 송 회장은 “한국오라클의 클라우드 사업은 2023년 6월~11월 기준 3배 이상 성장하고 있는데, 기업의 데이터 기반 디지털 혁신을 위한 클라우드 전환 및 신규 확산 수요가 성장을 견인하고 있다. 주요 대기업의 미션 크리티컬 부문에서 클라우드 성과는 4배 수준으로 성장했고, 중견/중소기업 및 스타트업 부문에서도 클라우드 성과가 60% 이상 성장했다”면서,.이처럼 오라클 클라우드가 성장하고 있는 이유는 “싸고, 빠르고, 안전하기 때문”이라고 밝혔다.     오라클은 클라우드 후발 주자로 나선 만큼 가격과 함께 제품 경쟁력의 차별화를 내세우면서 시장을 공략하고 있다..올해 한국오라클은 데이터-AI 통합 솔루션 제공을 가속화하여 기업 주요 시스템의 클라우드 전환 조력 및 가치를 극대화해 나갈 계획이다. 또한 국내 중소/스타트업 기업을 위한 지원과 협력 활동을 지속하고, 새로운 리더십과 조직 강화로 성장 모멘텀 지속 확장 및 매출 성장을 달성한다는 계획이다.   OCI 생성형 AI 서비스 출시 오라클은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에 생성형 AI 서비스를 정식 출시한다고 발표했다. 새로운 OCI 생성형 AI 서비스는 기업이 한층 진보한 최신 생성형 AI 기술을 보다 손쉬운 방식으로 활용할 수 있도록 지원하는 새로운 혁신 기술을 선보인다. OCI 생성형 AI 서비스는 다양한 비즈니스 사용 사례에 적용할 수 있도록 코히어(Cohere)의 대규모 언어 모델(LLM)과 메타(Meta)의 라마 2(Llama 2) LLM을 원활하게 통합하는 완전 관리형 서비스다. OCI 생성형 AI 서비스는 100개 이상의 다국어 기능과 개선된 GPU 클러스터 관리 경험, 유연한 미세조정 옵션 등을 제공한다. 고객은 OCI 생성형 AI 서비스를 오라클 클라우드 상에서 이용할 수 있으며, OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)을 통해 온프레미스 환경에서도 이용 가능하다.     생성형 AI 모델의 커스터마이징 간소화 오라클은 고객이 텍스트 생성과 요약, 의미론적(semantic) 유사성 작업을 중심으로 비즈니스 문제 해결을 지원하기 위해 코히어 및 메타 라마 2의 최신 LLM 모델을 API 호출을 통해 이용 가능한 관리형 서비스 방식으로 제공한다. 또한 고객은 오라클의 강력한 데이터 보안 및 거버넌스를 바탕으로 생성형 AI 모델을 자체 기술 스택에 손쉽고 안전한 방식으로 적용할 수 있다. 또한 오라클의 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation : RAG) 기술은 고객이 자체 데이터를 사용해 생성형 AI모델을 추가적으로 학습시킴으로써, 조직의 독특한 내부 운영 방식을 이해하도록 할 수 있다. 현재 베타 단계인 OCI 생성형 AI 에이전트(OCI Generative AI Agents) 서비스에는 RAG 에이전트가 포함돼 있다. OCI 생성형 AI 에이전트는 LLM과 OCI 오픈서치(OCI OpenSearch)를 기반으로 구축한 엔터프라이즈 검색 체계를 결합함으로써 엔터프라이즈 데이터로 보강된 맥락 기반의 검색 결과를 제공한다. 사용자는 해당 에이전트를 통해 전문 기술 없이도 자연어 기반 대화 방식으로 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스와 상호작용할 수 있다. 또한 동적 데이터 저장소로부터 최신 정보를 검색하며, 검색 결과와 함께 원본 소스 데이터에 대한 참조 정보를 제공받을 수 있다. 현재 OCI 생성형 AI 에이전트의 베타 버전은 OCI 오픈서치 검색 서비스를 지원한다. 향후 버전에서는 보다 광범위한 데이터 검색 및 집계 도구를 지원하고, AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능을 탑재한 오라클 데이터베이스 23c와 벡터 스토어(Vector Store) 기능을 활용한 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)에 대한 액세스를 제공할 예정이다. 또한 오라클은 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 스위트(Oracle Fusion Cloud Applications Suite), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite)를 비롯한 SaaS 애플리케이션 제품군 및 오라클 헬스(Oracle Health)를 비롯한 산업별 애플리케이션 전반에서 사전 구축된 에이전트 활동 기능을 제공할 예정이다.     오라클의 솔루션 포트폴리오 전반에 걸쳐 내장되는 생성형 AI 오라클은 “선도적인 AI 인프라스트럭처 및 포괄적인 클라우드 애플리케이션 포트폴리오가 고객의 두터운 신뢰를 얻고 있다”고 밝히고 있다. 오라클은 ERP, HCM, SCM, CX를 비롯한 자사의 클라우드 애플리케이션 포트폴리오 전반에 생성형 AI를 통합해 기업이 기존 비즈니스에 최신 혁신 기술을 적용할 수 있도록 지원한다. 또한 오라클은 고객의 AI 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 생성형 AI 기능을 자체 데이터베이스 포트폴리오에 도입하고 있다. 고객은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 한편, 오라클은 고객이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers), 파이토치(PyTorch) 등의 오픈소스 라이브러리를 사용해 LLM을 구축, 학습, 배포, 관리하는 과정을 지원하고자 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능을 확장해 나가고 있다..2월에 베타 버전이 출시된 OCI 데이터 사이언스 AI 퀵 액션(OCI Data Science AI Quick Actions) 기능은 메타 또는 미스트랄 AI(Mistral AI) 등의 주요 AI 공급업체를 비롯한 다양한 오픈소스 LLM에 노코드 액세스를 지원할 예정이다.   오라클은 어떤 회사? 오라클은 1977년 래리 엘리슨이 봅 마이너, 에드 오츠와 함께 미국 국방부의 프로젝트에 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational Database Management System)을 개발, 상용화한 것을 시작으로 설립돼, 전 세계 클라우드 및 IT 시장에서 활약하는 기업으로 자리잡았다. 지난 2009년 4월에는 썬마이크로시스템즈를 인수하면서 기업용 소프트웨어에서 하드웨어 인프라에 이르기까지 통합된 시스템을 제공할 수 있는 기업으로 탈바꿈했다. 특히, 오라클은 클라우드 영역에서 ERP(전사적자원관리), HCM(인적자본관리), CX(고객경험솔루션), SCM(공급망관리) 및 이와 연계된 퓨전 애널리틱스(Fusion Analytics) 등 클라우드 애플리케이션부터 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 인프라(IaaS)까지 광범위한 제품군을 미주, 유럽 및 아시아 전역의 44개 클라우드 리전에서 제공하고 있다. 오라클의 주요 사업 영역으로는 ▲오라클 DBMS 및 클라우드(PaaS/IaaS) ▲오라클 클라우드 애플리케이션(SaaS) ▲오라클 시스템(System) 등이 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (2)   새로 출시된 캐디안(CADian) 2024는 오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD로, 몇 가지 새로운 기능이 추가되었다. 이번 호에서는 캐디안 2024 버전에 추가된 새로운 기능 중, 테이블 테두리 서식 지정 및 비주얼 스타일 탐색기 기능에 대해서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 인텔리코리아 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   테이블 테두리 서식 지정(Table) 캐디안 2024 버전에서 새로 추가된 기능을 이용하여 테이블의 셀 외곽선에 서식 지정이 가능하다. 작성된 테이블의 테두리 서식을 변경하는 방법은 다음과 같다.   1. 테이블 테두리의 서식을 지정할 테이블 객체의 셀을 클릭하여 선택한다.     2. 또는 여러 개의 셀을 선택하길 희망하는 경우 여러 셀을 드래그하여 선택한다.     3. 상단의 리본 메뉴에서 ‘테두리 편집’ 버튼을 클릭한다.     4. 셀 경계 특성창이 활성화된다.     5. 먼저 원하는 테두리의 서식(선 가중치, 색상, 이중선 여부 등)을 지정하여 준다.     6. 지정한 테두리의 서식을 적용할 셀 범위를 지정하여 준 후 확인 버튼을 클릭한다.     7. 지정한 셀 테두리 서식이 적용되어 외곽선이 변경된다.     ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

클라우드 시장 후발주자로 나선 오라클이 혁신기술을 선보이며 시장공략에 나섰다. 한국오라클은 가장 큰 연례 컨퍼런스 행사인 오라클 클라우드 서밋을 1월 25일 그랜드 인터컨티넨털 서울 파르나스 호텔에서 개최하고, 멀티 클라우드 시대를 맞아 오라클의 통합 클라우드 및 생성형 AI 전략을 소개했다. 이와함께 기자간담회를 통해 한국오라클의 사업 성과와 새롭게 출시된 생성형 AI 서비스에 대해서도  밝혔다.    한국오라클 탐 송 회장 한국오라클 탐 송 회장은 1월 25일 서울 그랜드인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '오라클 클라우드 서밋 2024' 기자간담회에서 한국오라클의 사업 주요 성과에 대해 발표했다.  탐 송 회장은 “한국오라클의 클라우드 사업은 2023년 6월~11월 기준 3배 이상 성장하고 있는데 기업의 데이터 기반 디지털 혁신을 위한 클라우드 전환 및 신규 확산 수요가 견인하고 있다. 주요 대기업의 미션 크리티컬 부문에서 클라우드 성과는 4배 수준으로 성장했고, 중견, 중소, 스타트업 부문에서도 클라우드 성과가 60% 이상 성장했다”면서, 이처럼 오라클 클라우드가 성장하고 있는 이유는 “싸고, 빠르고, 안전하기 때문”이라고 밝혔다.     오라클은 클라우드 후발 주자로 나선 만큼 가격과 함께 차별화된 제품 경쟁력으로 시장을 공략하고 있다.  올해 한국오라클은 올해 데이터-AI 통합 솔루션 제공을 가속화하여 기업 주요 시스템의 클라우드 전환 조력 및 가치를 극대화해 나갈 계획이다. 또한 국내 중소/스타트업 기업을 위한 지원과 협력활동을 지속하고, 새로운 리더십과 조직 강화로 성장 모멘텀 지속 확장 및 매출 성장을 달성할 계획이다.   오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 생성형 AI 서비스 출시     오라클은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 생성형 AI(Oracle Cloud Infrastructure Generative AI) 서비스를 정식 출시한다고 발표했다. 새로운 OCI 생성형 AI 서비스는 기업이 한층 진보한 최신 생성형 AI 기술을 보다 손쉬운 방식으로 활용할 수 있도록 지원하는 새로운 혁신기술들을 선보인다. OCI 생성형 AI 서비스는 다양한 비즈니스 사용 사례에 적용할 수 있도록 코히어(Cohere)의 대규모 언어 모델(LLM)과 메타(Meta)의 라마 2(Llama 2) LLM을 원활하게 통합하는 완전 관리형 서비스다. OCI 생성형 AI 서비스는 100개 이상의 다국어 기능과 개선된 GPU 클러스터 관리 경험, 유연한 미세조정 옵션 등을 제공한다. 고객은   OCI 생성형 AI 서비스를 오라클 클라우드 상에서 이용할 수 있으며, OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)을 통해 온프레미스 환경에서도 이용 가능하다. 생성형 AI 모델의 커스터마이징 간소화 오라클은 고객이 텍스트 생성과 요약, 의미론적(semantic) 유사성 작업을 중심으로 비즈니스 문제 해결을 지원하기 위해 코히어 및 메타 라마 2의 최신 LLM 모델을 API 호출을 통해 이용가능한 관리형 서비스 방식으로 제공한다. 또한 고객은 오라클의 강력한 데이터 보안 및 거버넌스를 바탕으로 생성형 AI 모델을 자체 기술 스택에 손쉽고 안전한 방식으로 적용할 수 있다. 또한 오라클의 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 기술을 통해 고객은 자체 데이터를 사용해 생성형 AI모델을 추가적으로 학습시킴으로써 조직의 독특한 내부 운영방식을 이해하도록 할 수 있다. 현재 베타 단계인 OCI 생성형 AI 에이전트(OCI Generative AI Agents) 서비스에는 RAG 에이전트가 포함돼 있다. OCI 생성형 AI 에이전트는 LLM과 OCI 오픈서치(OCI OpenSearch)를 기반으로 구축한 엔터프라이즈 검색 체계를 결합함으로써 엔터프라이즈 데이터로 보강된 맥락 기반의 검색 결과를 제공한다. 사용자는 해당 에이전트를 통해 전문 기술 없이도 자연어 기반 대화 방식으로 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스와 상호작용할 수 있다. 또한 동적 데이터 저장소로부터 최신 정보를 검색하며, 검색 결과와 함께 원본 소스 데이터에 대한 참조 정보를 제공받을 수 있다. 현재 OCI 생성형 AI 에이전트의 베타 버전은 OCI 오픈서치 검색 서비스를 지원한다. 향후 버전에서는 보다 광범위한 데이터 검색 및 집계 도구를 지원하고, AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능을 탑재한 오라클 데이터베이스 23c와 벡터 스토어(Vector Store) 기능을 활용한 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)에 대한 액세스를 제공할 예정이다. 또한 오라클은 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 스위트(Oracle Fusion Cloud Applications Suite), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite)를 비롯한 SaaS 애플리케이션 제품군 및 오라클 헬스(Oracle Health)를 비롯한 산업별 애플리케이션 전반에서 사전 구축된 에이전트 활동 기능을 제공할 예정이다. 오라클의 솔루션 포트폴리오 전반에 걸쳐 내장되는 생성형 AI 오라클의 선도적인 AI 인프라스트럭처 및 포괄적인 클라우드 애플리케이션 포트폴리오는 고객의 두터운 신뢰를 얻고 있다. 오라클은 ERP, HCM, SCM, CX를 비롯한 자사의 클라우드 애플리케이션 포트폴리오 전반에 생성형 AI를 통합해 기업이 기존 비즈니스에 최신 혁신 기술을 적용할 수 있도록 지원한다. 또한 오라클은 고객의 AI 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 생성형 AI 기능을 자체 데이터베이스 포트폴리오에 도입하고 있다. 고객은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 오라클은 고객이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers), 파이토치(PyTorch) 등의 오픈소스 라이브러리를 사용해 LLM을 구축, 학습, 배포, 관리하는 과정을 지원하고자 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능을 확장해 나가고 있다.  2월에 베타 버전 출시가 예정된 OCI 데이터 사이언스 AI 퀵 액션(OCI Data Science AI Quick Actions) 기능은 메타 또는 미스트랄 AI(Mistral AI) 등의 주요 AI 공급업체를 비롯한 다양한 오픈소스 LLM에 노코드 액세스를 지원할 예정이다.  

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (1)   대용량 DWG 파일을 빠르게 처리하는 캐디안 2024(CADian 2024) 버전이 2023년 12월 출시되었다. 이번 호에서는 새로 출시된 CADian 2024 신버전의 개선사항 및 새로운 기능에 대해서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 인텔리코리아 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 이메일 | cad@cadian.com 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   성능(Performance) 블록이나 외부 참조가 많이 포함된 도면을 여는 속도가 향상되었다. 도면 요소 수가 많은 도면과 원점에서 멀리 떨어진 형상이 있는 도면의 확대/축소 및 이동 성능이 향상되었다. 범위 확대/축소와 엔터티 복사 및 붙여넣기가 더 빨라졌다. OpenGL ES 그래픽 장치를 사용할 때 선 그리기, 패닝, 엔터티 복사 및 레이아웃 전환이 더 빨라졌다. 블록을 통한 확장 성능이 향상되었다. OpenGL 그래픽 장치를 사용하는 동안 도면을 열고 닫을 때 메모리 사용량이 감소되었다.   파일 작업(Working with Files)  SDF, SQLITE 또는 SHP 파일에서 지도 데이터를 가져올 때 좌표계를 지정한다. 테이블을 *.csv 파일로 내보낸다. Facet Modeler 바이너리(*.fmb) 파일을 가져오고 내보낸다. ACIS가 포함되지 않은 버전의 경우 STEP 및 IGES 데이터 파일에서 요소를 메시로 가져온다. *.ifc 파일에서 가져올 엔터티를 선택하고 가져오기 옵션을 지정한다. *.ifc 파일로 내보낼 때 *.rvt 및 *.ifc 언더레이를 포함한다. 지붕 및 천장 평면 기호를 벽에 부착하고 평면 해석 명령을 사용하여 대화형으로 지붕 및 천장 평면을 생성하는 동안 이를 참조한다. AEC 엔터티에 수준을 할당한다. 레벨에는 하단 및 상단 입면도, 벽 높이, 켜기/끄기 상태, 잠금/잠금 해제 상태, 동결/동결해제 상태, 간격띄우기, 벽 및 평면 기호에 대한 기타 설정에 대한 기본 설정이 포함되어 있다.(AEC : Architecture, Engineering, Construction) 벽, 문, 창문, 커튼월, 커튼월 단위, 계단, 난간, 슬래브에 대한 AEC 스타일을 사용자화한다.   그림 1. AEC 스타일 관리자   사용자 인터페이스(User Interface) 엔터티 유형에 자주 사용되는 속성을 수정하기 위해 빠른 속성 창을 표시하려면 엔터티를 두 번 클릭한다. 도면 설정 → 빠른 특성 탭을 사용하여 빠른 특성 창의 동작을 변경한다. 사용자 인터페이스 사용자 정의 명령을 사용하여 빠른 속성 창에서 사용할 수 있는 엔터티 유형과 속성을 결정한다.   그림 2. 원(Circle) - 빠른 특성창   그림 3. 선(Line) - 빠른 특성창     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

1D CFD 해석 소프트웨어, Simcenter Flomaster   주요 CAE 소프트웨어 소개     ■ 개발 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, www.siemens.com ■ 자료 제공 : 델타이에스, 070-8255-6001, www.deltaes.co.kr Simcenter Flomaster는 엔지니어가 유동 흐름을 가상 시뮬레이션하고 최적화해 기체, 액체, 2상 시스템의 효율적 성능을 보장할 수 있도록 지원한다. 개발 주기 초반에 실행되는 이 작업으로 가장 효과적인 시점에 변경을 실시해 문제를 해결함으로써 출시 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있다. Simcenter Flomaster는 내부에 갖춰진 경험적 데이터와 대규모 컴포넌트 라이브러리, 샘플 시스템을 제공해 엔지니어링 생산성을 향상시킨다. 정상 상태 및 천이 솔버로 신속한 컴포넌트 크기 결정, 압력, 온도, 시스템 전체 유동 연구를 실시하고 압력 서지와 같이 실제 운영 여건 중 발생하는 시스템 성능 문제를 모니터링할 수 있다. 대규모 엔지니어링 프로세스의 일환인 Simcenter Flomaster는 특정 컴포넌트에 대한 세부사항이 필요한 경우 Simcenter FLOEFD와, 전체 시스템의 시스템 분석이 필요한 경우 FMI(Functional Mock-up Interface)를 통해 타 시스템 수준 도구와 긴밀히 연동된다.   1. 디지털화의 선두주자 디지털화는 크고 복잡한 배관 시스템과 협력하는 산업을 위한 기술 및 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공한다. 새로운 기술이 빠른 속도로 도입되고 있지만, 기존의 안전 및 규정 준수 요구 사항은 크게 변하지 않는다. 새로운 기술에 의해 구동되는 혁신은 발전, 환경, 화공 등 다양한 각종 플랜트 및 공정 설비에서 이러한 비협상 요구 사항에 의해 제한된다. Simcenter Flomaster 소프트웨어는 디지털화의 다음 단계를 구현하는데 앞장서고 있다. 초기 엔지니어링 단계에서 모델링 및 시뮬레이션의 사용이 증가하고 있으며, 일반적으로 3D 플랜트 레이아웃, 공정 흐름 다이어그램 및 공정 및 계측 다이어그램(P&I)을 포함하는 플랜트 설계 CAD 환경 내에서 열유체 분석을 통한 시스템 시뮬레이션 솔루션이다.   2. 설계 및 분석 통합  설계 단계에서 분석의 통합은 CAE 모델 생성에 소요되는 귀중한 엔지니어링 시간을 줄인다. 플랜트 설계 환경에서 배관 시스템을 만들기 위해 많은 시간과 비용이 투자되었지만, 기존의 설계/분석 워크플로는 시뮬레이션을 위한 CAE 모델을 만드는데, 리소스의 부적절한 활용을 지적한다. 이는 워크플로를 간소화하고 발전 및 각종 플랜트 및 공정 산업의 혁신의 토대를 형성하는 지속적으로 연결되는 디지털 스레드에 대한 업계 전반의 필요성을 강조한다.  Simcenter Flomaster 소프트웨어를 사용하면 발전 및 각종 플랜트 설비의 여러 공정 시스템을 설계하고 분석한다. 설계 워크플로는 적절한 장비를 선택하고 안전성과 효율성을 위해 설계를 최적화하기 위해 여러 파이프 및 장비 배열을 분석하는 것이 포함된다. 기존의 모델링 접근 방식은 네트워크 회로도를 만들기 위해 시스템 순서도 및 파이프라인 등다양한 메트릭의 입력이 필요하다. 시스템 순서도 및 배관 아이소메트릭은 원하는 순서로 다양한 구성 요소를 조립하고 관련 기하학적 및 성능 데이터를 각각 추가하여 생성된다. 이 방법은 CAD 시스템과 독립적으로 작동하도록 설계된 CAE 툴의 전형적인 프로세스이다. 설계자는 기하학적 드로잉 또는 라우팅 레이아웃 모델링 외에도 성능 및 안전에 대한 선택 사항의 의미를 이해해야 한다. CAE의 목적은 성능과 기능에 따라 설계를 최적화하고 개선하는 것이다. 업계는 기존의 워크플로를 넘어 디지털 데이터와 모델을 활용하는 보다 통합된 접근 방식으로 이동하고 있다. 설계 프로세스에 대한 분석의 원활한 통합은 CAE의 잠재력을 최대한 실현하는데 핵심적인 것이다. Simcenter Flomaster는 엔지니어가 설계 환경 내에서 원활한 단일 인터페이스에 CAE를 통합하는데 사용한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 전체 제품 라인 개발을 지원한다. 3. 3D 시스템 모델링 플랜트 설계 및 공정설계 기술자들은 각자 자사 전용 P&ID 시스템 설계 소프트웨어 및 3D 플랜트 공장 모델링 소프트웨어로 만든 P&ID 및 3D 배관 모델을 포함하는 회사의 공정 시스템 모델을 제작한다. 설계 환경에서 동일한 Simcenter Flomaster 모델 및 메타데이터(예 : 파이프 클래스)에 대한 매핑 개체에 대한 정보가 있는 모델 리포지토리가 만들어 인터페이스 도구를 개발하는데 필요한 모든 빌딩 블록을 제공한다. 4. 분석 모델의 자동 생성 고객사 시뮬레이션 데이터는 중앙에서 관리되며 클라이언트는 중앙 서버에 연결하고, 관련 시뮬레이션 데이터는 동일한 리포지토리에 저장된다. 중앙 데이터 서버는 시뮬레이션에 필요한 구조화된 쿼리 언어(SQL) 데이터베이스를 호스팅하는 방법뿐만 아니라 관련 데이터의 일반 리포지토리와의 인터페이스의 역할을 상세히 제공할 수 있다. P&ID에서 파생된 매핑 스키마 및 구성 요소 연결 시퀀스는 Simcenter Flomaster 명령줄 인터페이스에서 요구하는 플로마스터 동적 네트워크 어셈블리(FMDNA) 파일을 만드는데 사용된다. 커넥터 태그를 사용하면 사용자는 여러 페이지의 프로세스 흐름을 수집하고 적절한 프로세스 스트림을 식별할 수 있다. 그런 다음 사용자 지정 API 플러그인은 CAD 환경 내에서 호출되고 여러 프로세스 스트림 및 시스템 경계를 자동으로 선택한다. 단순화된 드롭다운을 통해 사용자는 경계를 압력 또는 흐름으로 지정하고 적절한 값을 설정할 수 있다. 유체 시스템 모델의 생성은 파이프 길이 및 직경과 같은 구성 요소별 데이터에 대한 자리 표시자와 T-접합 각도 및 노즐 치수를 포함한 기하학적 정보의 직접 전송으로 완전히 자동화된다. 이렇게 하면 수동 개입이 최소화되고 엄격한 허용 오차 설정으로 검증된 모든 데이터를 사용하여 자동화된 설정이 준비되어 시스템의 성능 특성에 대한 귀중한 정보를 제공한다. 그런 다음 양방향으로 데이터를 교환하여 Simcenter Flomaster와 플랜트 설계 CAD 도구를 연결하는 강력한 디지털 스레드를 만들 수 있다. 5. 통합 설계의 이점 CAD-Simcenter Flomaster 인터페이스를 구현하면 모든 구성 요소와 차원이 3D 모델과 동기화된다. 인터페이스는 학제 간 시스템 모델링 및 프로세스 및 파이프라인 모델링과 같은 다차원 모델링을 지원한다. 사용자는 연결, 구성 요소 감지 및 모델 검증을 위한 허용 오차 검사를 통해 중단점을 처리하는 방법을 사용하여 완벽한 모델 매핑 데이터베이스를 개발할 수 있다. 펌프 및 밸브와 같은 공정 장비에 대한 데이터베이스도 개발된 기능의 일부로 통합될 수 있다. 이를 통해 사용자는 설계 인터페이스 내에서 Simcenter Flomaster를 직접 호출할 수 있다. 개념 설계 단계에서는 프로세스 변경으로 인해 디자인 모델 변경이 자주 발생한다. 사용자 개발 API 도구는 시뮬레이션 모델을 신속하게 생성하고, Simcenter Flomaster 계산 결과를 기반으로 설계에 대한 참조를 제공하고, 솔루션을 보다 정확하게 평가할 수 있도록 한다. 통합 CAD 및 CAE 접근 방식을 통해 사용자들은 엔지니어링 비용을 약 50% 절감할 수 있다. 상세 설계 단계에서 사용자는 Simcenter Flomaster를 사용하여 배관 시스템의 저항을 확인하고 파이프라인, 티, 팔꿈치 및 기타 파이프 피팅의 압력 변화를 계산할 수 있다. P&I와 3D 모델을 결합하여 유체 네트워크 모델을 자동으로 생성하면 모델링 효율성이 향상된다. 이를 통해 자동화된 모델링은 며칠 또는 몇 달 간의 지루한 엔지니어링 노력과 비교하여 몇 시간 및 몇 분 만에 훨씬 짧은 시간 주기로 완료할 수 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기