더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트림블 코리아가 건축, 토목, 플랜트 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 온 포스코이앤씨와 전략적 기술협약 MOU를 체결했다고 밝혔다.   ‘트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard)’는 트림블 코리아에서 개발한 IoT 기반 현장 관리 시스템으로, 시공과 공장 제작 공정을 관리하는 시스템이다. 양사는 이번 기술협약으로 트림블 커넥트 대시보드를 확장해 구조 설계와 디테일 설계 단계까지 관리할 수 있도록 기술을 발전시킬 방침이다. 포스코이앤씨 관계자는 “구조 설계에서부터 제작·설치에 이른 일련의 공정을 통합 관리하는 것은 EPC(engineering procurement construction) 통합 관리 체계 구축에 매우 중요하다. 이번 MOU를 통해 설계 워크플로를 개선하고 후속 공정과 유기적인 소통이 가능해지면 시공성 향상에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다. 트림블의 야리 헤이노(Jari Heino) 부사장은 “포스코이씨의 프로젝트 관리 노하우를 트림블 커넥트 대시보드에 접목하고 사용성을 지속적으로 향상시킬 것이다. 이로써 현장과 공장에서 보다 쉽고 원활하게 작업할 수 있는 높은 수준의 서비스 제공이 가능해질 것”이라고 설명했다. 트림블 커넥트 대시보드의 개발 및 기획을 담당하고 있는 트림블 코리아 기술팀장 이훈녕 이사는 “기존 제작, 설치 공정의 관리 시스템을 더욱 확장하려면 설계 단계까지 관리할 수 있어야 한다”며, “이번 MOU를 통해 설계에서 제작, 설치까지 이어지는 워크플로를 구현해 건설시장의 IT화를 촉진할 수 있을 것으로 기대한다”고 포부를 밝혔다.  

슈나이더 일렉트릭 코리아가 데이터센터 전력 관리의 중요성을 강조했다. 최근 전 세계적인 인공지능(AI)의 열풍 속에서 데이터센터의 전력 관리도 중요한 포인트로 떠오르고 있다. 슈나이더 일렉트릭의 ‘AI 혁신 : 데이터센터 설계에 대한 과제와 지침(The AI Disruption:Challenges and Guidance for Data Center Design)’ 백서에 따르면, 올해부터 2028년까지 전 세계 데이터센터 전력수요 연평균 증가율은 11% 수준이다. 하지만 AI 서버를 적용한 데이터센터 전력수요는 연평균 26~36%까지 증가할 것으로 예측되고 있다. 이는 에너지 집약적인 AI의 급격한 확산으로 인해, 기존 데이터센터로 인한 전력수요 증가율보다 최대 3.3배 높은 증가가 예상된 것이다. 데이터센터 전력 사용의 증가로 인해, 보다 효율적으로 데이터센터의 전력을 관리할 수 있는 솔루션에 대한 수요도 높아지고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터에서 사용되는 전력을 전반적으로 모니터링하고, 불규칙한 전력 공급 사태를 방지해주는 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 소프트웨어를 공급한다고 소개했다. 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 솔루션은 데이터센터를 모니터링 및 측정하고 관리하며, IT 장비, 전력 및 냉각 시스템 등을 지원하는 소프트웨어다. 기본적인 장치 모니터링 수준을 넘어 데이터센터 운영자가 전력 및 냉각 장치 상태를 포함한 데이터센터 환경에서 일어나는 상황을 파악할 수 있도록 지원한다. 슈나이더 일렉트릭은 기존의 DCIM 솔루션보다 더욱 개방적인 데이터센터의 생태계를 조성할 수 있는 DCIM 3.0 소프트웨어인 에코스트럭처 IT(EcoStruxure IT)를 선보이고 있다. 이는 단일 IT랙에서 대규모 IT, 온프레미스, 클라우드 및 에지에 이르기까지 안전한 모니터링, 관리, 계획 및 모델링을 지원한다.     슈나이더 일렉트릭의 차세대 데이터센터 관리 솔루션인 에코스트럭처 IT 엑스퍼트는 언제 어디서나 원격으로 데이터센터를 관리할 수 있는 소프트웨어다. 이는 슈나이더 일렉트릭과 연결된 수백만 개의 장치에서 수집한 데이터 레이크를 통해 목적에 맞는 데이터를 선별 및 분석해 실행 가능하고 유효한 인사이트를 제공한다. 또한 고급 클라우드 기반의 원격 모니터링으로 문제를 신속하게 해결해 인프라의 가용성과 높은 보안을 보장할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭의 DCIM 3.0 소프트웨어는 고객 맞춤형 대시보드 및 보고서 등을 통해 고객의 업무 편의를 위해 필요한 작업을 정확히 수행하도록 설계된 솔루션이다. 데이터센터 관리자 및 운영자가 IT 장비와 인프라를 모니터링 및 관리하여 고장을 방지하고, 에너지 효율성과 용량을 극대화하면서 탄소 배출량을 최소화할 수 있도록 한다. 슈나이더 일렉트릭은 전력 품질을 실시간으로 분석 및 모니터링하는 에코스트럭처 에셋 어드바이저(EcoStruxure Asset Advisor)도 선보인다.  에코스트럭처 에셋 어드바이저는 IoT 및 클라우드 기반 기술과 슈나이더 일렉트릭의 전문가 풀(Pool) 및 기술 지원이 결합된 예지 보전 솔루션이다. 데이터센터 운영을 위해 필요한 무정전전원장치(UPS) 등의 실시간 모니터링을 통해 중대한 사고 발생 시 즉각적으로 알려주며, 문제 발생 이전에도 이를 예측하고 해결할 수 있는 기능을 제공해 안전상 위험도를 감소시켜준다. 이를 통해 데이터센터의 예기치 않은 가동 중단 시간을 방지해주고, 운영 손실 및 유지보수 비용을 줄여주는 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭이 선보이는 전력 관리 디지털 솔루션의 가장 큰 특징은 모바일 지원 기능이다. 데이터센터 관리자가 웹이나 애플리케이션을 통해 모니터링하는 대상의 실시간 현황을 받아볼 수 있으며, 이를 토대로 빠른 대처가 가능한 것이 강점이다. 단순히 발생한 문제를 파악하는 것 외에도 슈나이더 일렉트릭이 제공하는 데이터 분석을 통해 문제 원인에 대해서도 파악 가능하다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “AI의 성장으로 인해 데이터센터의 전력 관리 솔루션에 대한 수요가 높아진 지금, 안정적인 데이터센터 운영을 위한 끊임없는 전력 모니터링은 필수적”이라면서, “슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 관리 및 운영의 효율성을 높일 수 있는 최적의 디지털 솔루션을 제안하고 있다”고 전했다.

마이크로소프트가 새로운 생성형 AI 솔루션인 ‘마이크로소프트 코파일럿 포 시큐리티(Microsoft Copilot for Security)’를 공식 출시하면서, AI 보안 생태계 강화에 나선다고 밝혔다. 코파일럿 포 시큐리티는 IT 및 보안 담당자를 위한 생성형 AI 보안 솔루션으로, 조직이 외부의 위협을 신속하게 감지하고 대응할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 약 78조 개 이상의 보안 신호를 포함한 대규모 데이터와 위협 인텔리전스를 활용해 정보를 처리하고, 대규모 언어 모델(LLM)과 결합해 인사이트를 제공한다. 이를 통해 조직은 대량의 데이터를 효과적으로 처리해 보안 시스템을 더욱 효율적으로 운영할 수 있다. 이번에 출시되는 코파일럿 포 시큐리티는 마이크로소프트의 보안 포트폴리오 6개 제품군 내의 50개 이상의 제품 범주와 통합되는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 이를 통해 ▲보안 ▲규정 준수 ▲ID ▲디바이스 관리 ▲개인 정보 보호에 걸친 환경을 보호한다. 이로써 보안 담당자들은 기술 역량을 강화하고 보다 팀원과 원활하게 협업하며, 위협에 더 빠르게 대응할 수 있게 된다.     코파일럿 포 시큐리티의 주요 기능으로는 ▲사용자가 보안 작업 및 업무를 위한 자연어 프롬프트를 직접 지정해 생성 및 저장할 수 있는 ‘사용자 지정 프롬프트북’ ▲‘코파일럿 포 시큐리티’를 사용자 비즈니스 방식에 맞게 조정하고, 자체적으로 만든 단계별 가이드에 따라 활동을 수행하는 지식 기반 통합 기능(프리뷰) ▲다국어 지원을 통해 사용자가 입력한 8개 언어로 된 명령을 이해하고 처리하며, 25개 언어의 인터페이스 지원 ▲글로벌 파트너사들과 협력해 외부 제3자가 개발하고 있는 다양한 솔루션 및 서비스 통합 ▲디펜더 EASM 연결을 통해 사용자가 지정한 조직의 외부 공격 대상에 연결해 위험에 대한 최신 정보를 식별 및 분석 ▲특정 사용자 또는 이벤트와 관련된 감사 로그를 자연어로 요약해 보안 조사 및 IT 문제 분석에 대한 인사이트를 제공하는 마이크로소프트 엔트라(Microsoft Entra) 감사 및 진단 로그 ▲코파일럿 사용량에 대한 대시보드 인사이트를 제공해 최적의 사용 환경을 파악 등이 있다. 코파일럿 포 시큐리티는 몰입형 독립 포털(Immersive Standalone Portal) 또는 기존 마이크로소프트 시큐리티 제품과 통합되는 두 가지 형태로 출시된다. 보안 담당자는 기존 제품과의 통합을 통해 생산성 분석 연구에서 입증된 속도와 품질로 제품을 사용할 수 있다.  특히 통합 보안 운영 플랫폼은 SIEM 및 XDR용 디펜더 포털에 내장돼 사용자가 외부의 위협을 조사하고 대응할 때 코파일럿을 사용할 수 있도록 지원한다. 코파일럿은 사용자에게 위협 관련 정보를 요약해 제공하며, 특정 상황에서 취해야 할 대응 방법에 대한 가이드된 답변도 제공한다. 이와 함께 NL(자연어)를 KQL(쿠스토 쿼리 언어)로 변환하고 스크립트 또는 파일을 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여한다. 마이크로소프트 위협 인텔리전스(Microsoft Threat Intelligence)를 활용해 위험을 평가할 수도 있다.  프리뷰로 제공되는 코파일럿 인 마이크로소프트 엔트라 유저 리스크 인베스티게이션(Copilot in Microsoft Entra user risk investigation)은 마이크로소프트 엔트라에 내장된 기능으로, 사용자의 개인정보 유출을 보호하고, 보안 위협이 발생했을 때 빠르게 대처할 수 있도록 돕는다. 특히 사용자의 위험을 파악해 적절한 가이드를 제공하며, 향후 발생할 수 있는 위협도 예측해 해결 방법을 제시한다. 최근 생성형 AI가 다양한 산업에 도입되면서 데이터 유출 및 신원 도용과 같은 새로운 위험 요소가 증가하고 있다. 이에 따라 마이크로소프트는 보안 기능을 강화해 고객이 안전하게 AI를 사용할 수 있는 환경을 조성하고 있다고 소개했다. 먼저 AI의 잠재적 위험을 발견하고 데이터를 보호하는 기능을 제공한다. 이 기능은 조직이 AI 사용과 관련된 위험을 사전에 파악하고, 잠재적인 위험에 대응할 수 있도록 지원한다. AI 앱과 데이터를 보호하는 기능도 제공한다. 조직이 사용하는 AI 앱에서 생성되는 데이터를 보호하고, 데이터 유출이나 신원 도용 등의 위험을 최소화한다. AI 앱 사용 관리도 수월하게 할 수 있다. 해당 기능은 AI 앱의 사용 현황을 파악해 규제 또는 조직 정책 위반을 탐지한다. 이를 통해 조직은 안전하고 책임감 있게 AI를 활용할 수 있다. 디지털 자산을 보호하기 위한 엔드투엔드 보안을 강화하는 새로운 보안 솔루션도 공개된다. 마이크로소프트의 보안 포트폴리오는 조직이 생성형 AI를 도입할 때 더욱 안전하고 효율적인 보안 솔루션을 구축할 수 있도록 돕는다. 특히 보안 위협에 대한 더 큰 가시성과 제어력을 확보할 수 있으며, 비용을 최적화하고 거버넌스를 강화할 수도 있다. 먼저 마이크로소프트 시큐리티 익스포져 매니지먼트(Microsoft Security Exposure Management)는 조직의 보안 상태를 한눈에 파악하고, 보안 강화를 위한 우선순위를 알려준다. 또한 마이크로소프트 퍼뷰의 기능 중 하나인 어뎁티브 프로텍션(Adaptive Protection)은 마이크로소프트 엔트라 조건부 접근과 연동돼 내부 데이터 유출, 지적 재산 도난, 기밀 위반 등의 위험으로부터 조직을 보호한다. 마이크로소프트의 바수 자칼(Vasu Jakkal) 보안 부문 기업 부사장은 “사일로화된 환경으로 보안 격차가 발생하고 있는 상황에서 이를 해결할 수 있는 통합 보안 솔루션의 중요성이 그 어느때보다 높아지고 있다”며, “이번에 출시되는 코파일럿 포 시큐리티는 엔드 투 엔드 솔루션으로 구성된 전체 마이크로소프트의 보안 포트폴리오의 완성도를 높이는 제품”이라고 강조했다. 이어 “앞으로도 마이크로소프트는 AI 보안 분야를 선도하는 기업으로서 조직들이 안전하고 책임감 있게 AI를 배포하고 사용할 수 있는 보안 솔루션을 지속 선보일 것”이라고 말했다.

개발 : Trimble, www.trimble.com 주요 특징 : 실시간 진행 상황 추적 및 다양한 현황판 추가로 프로젝트 지연 방지와 원활한 관리, 클라우드 기반 데이터 저장으로 공장-현장 간 협업과 소통 능력 강화, 실시간 공정을 한눈에 파악할 수 있는 가시성 제공으로 공정 지연 사전 예방 등 공급 : 트림블 코리아, www.tekla.com/kr   트림블 코리아가 트림블 커넥트 기반의 새로운 공정 관리 프로그램인 ‘트림블 커넥트 대시보드 2024(Trimble Connect Dashboard 2024)’ 버전을 출시했다. 최신 버전은 프로젝트 전반의 가시성을 높이고, 이해관계자 간 커넥티드 워크플로 구축을 지원한다. 트림블 커넥트 대시보드 2024에는 다양한 현황판(dashboard)이 추가돼 프로젝트의 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있는 가시성을 제공한다. 특히 부재의 각 공정별 계획일자 저장이 가능해져 제작, 출하, 입고, 설치의 계획 대비 실적 상황을 쉽게 파악해 공정 지연을 사전에 예방할 수 있다. 트림블 커넥트 대시보드 2024 사용자는 부재의 제작, 출하, 설치 상황을 추적해 모델에 반영할 수 있다. 출하 요청서와 송장을 간편하게 생성하고, 송장과 부재의 QR 코드를 스마트폰으로 스캔해 출하, 입고, 설치 상황을 업데이트한다. 더불어 엑셀 파일을 인식해 엑셀에 입력한 진행 상태를 클라우드로 전송하고, 데이터를 즉시 반영해 현장, 공장, 설계사 간 원활한 소통을 지원한다. 트림블 커넥트 대시보드 2024의 현황판은 사업, 업체, 조건, 공정 총 4가지 부문으로 구성된다.   ▲ 트림블 커넥트 대시보드 2024의 사업 현황판   사업 사업 현황판에서는 프로젝트 전반에 대한 진행 상황을 볼 수 있다. 썸네일을 등록해 프로젝트를 쉽게 알아볼 수 있으며, 그래프를 통해 공정, 부재, 업체별 계획 대비 실적을 가시적으로 나타낸다.   업체 업체 현황판에서는 전체 또는 각 공장의 공정 진행 상황을 볼 수 있다. 그래프를 통해 각 공정의 진행 상황을 한눈에 볼 수 있으며, 특정 업체의 공정 상황 조회도 가능하다. 더불어 부재의 타입에 따른 공정별 진행 상황을 표를 통해 확인할 수 있다.   조건 조건 현황판에서는 전체 공정과 부분별 공정을 선택하여 리포트를 볼 수 있다. 전체 공정 선택 시 부재와 층, 공정에 대한 현황을 파악할 수 있으며, 부문별 공정 선택 시 기간, 구간, 부재 타입 등 조건에 따라 공정 진행 상황을 확인 가능하다. 선택한 조건에 따라 현황에 맞는 모델링을 자동으로 분류해 손쉬운 모델 조작을 지원한다.   공정 공정 현황판에서는 계획 물량, 제작 물량, 설치 물량 현황을 그래프로 보여준다. 특정 출하요청일을 선택하면 해당 일자를 기준으로 미생산된 부재를 자동으로 정리해 표시한다. 이를 통해 출하지연이 예상되는 부재를 사전에 파악할 수 있다.   ▲ 트림블 커넥트 대시보드 2024의 공정 현황판   트림블 코리아는 “건설 현장에서 보다 유용한 플랫폼을 제공할 수 있도록 지속적으로 고객 피드백을 반영해 트림블 커넥트 대시보드를 업데이트할 예정”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 2023 캐드앤그래픽스 독자 설문조사   Part 1. 2023년 주요 이슈 및 산업 분야 팬데믹 이전으로 되돌아가는 업무 환경… 인공지능과 가상 제품 개발에 대한 관심 확대   Part 2. 소프트웨어 활용 및 선호도 산업별로 2D/3D CAD 활용에 차이 보여… CAD 솔루션의 활용 범위는 꾸준히 확대   Part 3. 서비스, 클라우드 및 하드웨어 현재보다 미래가 기대되는 신기술… 엔지니어링 소프트웨어의 활용 방식 바꿀까   Part 4. 2023년 제조·건설 분야의 과제와 전망 경기 위축에 대한 우려 속에 3D 설계 환경과 교육 등에 대한 요구 높아   Infoworld   Focus 34　플랜트 조선 컨퍼런스 2024, AI 및 디지털 트윈을 통한 산업 혁신 전략 짚어 39　오라클, 생성형 AI로 기업의 대규모 AI 도입과 활용 지원 42　한국CDE학회 2024 동계학술대회, AI 시대의 엔지니어링을 전망하다 44　유니버설로봇, 신제품 협동로봇 출시와 함께 산업용 로봇과 본격 경쟁 기대   Case Study 46　디지털 트윈을 통한 벤쿠버 국제공항의 혁신　공항 전반의 운영 개선과 지속가능성 목표 달성   New Products 48　디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션　앤시스 2024 R1 50　실시간 건설 공정 관리 솔루션　트림블 커넥트 대시보드 2024 52　편의성 및 안정성 확보한 국산 CAD　직스캐드 54　중소·중견기업에 최적화된 국산 PLM 솔루션　Aone PLM 56　제품 정보 통합 관리 시스템　JK-PLM 58　전체 제품 수명주기 관리 솔루션　FabePLM 61　이달의 신제품   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　생성형 AI 시대, AI 법률 서비스 어디까지 가능한가? 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　미래 모빌리티 혁신, SDV가 가져올 자동차 산업의 변화는?   Event 66　캐드앤그래픽스 창간 30주년 독자 이벤트   Column 69　현장에서 얻은 것 No.16 / 류용효　PLM OOTB에 길을 묻다 76　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링   78 New Books 80 News   CADPIA   AEC 83　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (3) / 최영석　슈퍼해치, SetZ 기능 소개 108　오토데스크 한국어 커뮤니티의 첫 번째 오프라인 행사 / 양승규　커뮤니티를 통해 지식을 공유하고 개인의 성장 추구 112　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조 120　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (11) / 천벼리　아레스 캐드 2024에서 시트 내보내기   Reverse Engineering 86　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3) / 유우식　옛 사진 데이터베이스   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (10) / 김성철　시뮬레이션 기반 설계   Analysis 100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 최낙정　앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석 104　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (7) / 나인플러스IT　연비와 공기역학 : 자동차 디자인의 음과 양     캐드앤그래픽스 2024년 3월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

트림블 코리아가 트림블 커넥트 기반의 새로운 공정관리 프로그램인 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard) 2024 버전을 출시했다. 최신 버전은 프로젝트 전반의 가시성을 크게 높이고 이해관계자 간 커넥티드 워크플로 구축을 지원한다. 트림블 커넥트 대시보드 2024에는 다양한 현황판(dashboard)이 추가돼 프로젝트의 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있는 가시성을 제공한다. 특히 부재의 각 공정별 계획일자 저장이 가능해져 제작, 출하, 입고, 설치의 계획 대비 실적 상황을 쉽게 파악해 공정 지연을 사전에 예방할 수 있다. 트림블 커넥트 대시보드 2024 사용자는 부재의 제작, 출하, 설치 상황을 추적해 모델에 반영할 수 있다. 출하 요청서와 송장을 간편하게 생성하고, 송장과 부재의 QR 코드를 스마트폰으로 스캔해 출하, 입고, 설치 상황을 업데이트한다. 또한 엑셀 파일을 인식해 엑셀에 입력한 진행 상태를 클라우드로 전송, 데이터를 즉시 반영하고 현장-공장-설계사 간 원활한 소통을 지원한다.     트림블 커넥트 대시보드 2024 버전의 현황판은 사업, 업체, 조건, 공정 총 4가지 부문으로 구성된다. 사업 현황판에서는 프로젝트 전반에 대한 진행 상황을 볼 수 있다. 썸네일을 등록해 프로젝트를 쉽게 알아볼 수 있으며, 그래프를 통해 공정, 부재, 업체별 계획 대비 실적을 가시적으로 나타낸다. 업체 현황판에서는 전체 또는 각 공장의 공정 진행상황을 볼 수 있다. 그래프를 통해 각 공정의 진행 상황을 한눈에 볼 수 있으며, 특정 업체의 공정 상황 조회도 가능하다. 더불어 부재의 타입에 따른 공정별 진행 상황을 표를 통해 확인할 수 있다. 조건 현황판에서는 전체 공정과 부분별 공정을 선택하여 리포트를 볼 수 있다. 전체 공정 선택 시 부재와 층, 공정에 대한 현황을 파악할 수 있으며, 부분별 공정 선택 시 기간, 구간, 부재 타입 등 조건에 따라 공정 진행 상황을 확인 가능하다. 선택한 조건에 따라 현황에 맞는 모델링을 자동으로 분류해 손쉬운 모델 조작을 지원한다. 공정 현황판에서는 계획 물량, 제작 물량, 설치 물량 현황을 그래프로 보여준다. 특정 출하요청일을 선택하면 해당 일자를 기준으로 미생산된 부재를 자동으로 정리해 표시한다. 이를 통해 출하지연이 예상되는 부재를 사전에 파악할 수 있다. 트림블 코리아는 건설 현장에서 보다 유용한 플랫폼을 제공할 수 있도록 지속적으로 고객 피드백을 반영해 트림블 커넥트 대시보드를 업데이트할 예정이다.

시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리, SimManager   주요 CAE 소프트웨어 소개 ■ 개발 : MSC Software, www.mscsoftware.com/kr ■ 자료 제공 : 한국엠에스씨소프트웨어, 031-719-4466, www.mscsoftware.com/kr 1. SimManager : 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 SimManager(심매니저)는 시뮬레이션 데이터 및 프로세스 관리 시스템으로, 시뮬레이션을 수행하는데 수반되는 모든 과정을 관리해준다. SimManager는 시뮬레이션에 필요한 정교한 데이터 관리 및 처리에 대한 요구사항을 충족하는데 중점을 두고 있다. 실제로 SimManager를 이용해 시스템을 구축한 고객들은 CAE 필요 사항에 대한 MSC의 깊은 이해와 통찰력, 그리고 오랜 시간 축적해온 경험과 지식이 무엇보다 큰 도움이 되었다고 높이 평가했다. MSC Software는 SimManager를 통해 사람, 프로세스, 그리고 기술을 통합해 시뮬레이션 과정이 하나의 유기적인 흐름이 되도록 지원한다. 이로써 시뮬레이션 관련 작업이 보다 더 생산적이고 효율적으로 수행될 수 있도록 도움을 주어, 제품 개발 비용 절감은 물론 더 나은 품질의 제품을 출시하는데 소요되는 시간을 단축할 수 있도록 협력하고 있다. 시뮬레이션 데이터 및 공정 관리 기술을 통해 모든 자원을 최대한 활용하여 시뮬레이션 업무를 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있다. 웹 기반의 시뮬레이션 데이터 및 공정 관리 시스템인 SimManager로 프로젝트의 시작부터 최종 보고서 작성 단계까지 모든 시뮬레이션 데이터와 공정을 관리한다. SimManager는 소규모 작업 그룹부터 전사적인 규모까지 모두 적용 가능하다.  이 시스템 도입 시 얻을 수 있는 적용 효과는 아래와 같다. ■ 생산성 증대 ■ 품질 향상 ■ 모범 사례 표준화 및 구축 ■ 통합된 팀워크를 통한 효과적인 협업 ■ 제품 개발 시간 단축 ■ 프로세스 및 제품 혁신 가속화 ■ 데이터 추적성 (1) 프로세스 관리 및 자동화  ■ 자동화를 통한 수동 반복 작업/공정 감소  ■ 작업 요청 및 진행 상황 자동 통보로 프로젝트에 대한 지속적 관리 가능  ■ 대시보드 기능을 통해 관련된 설계 목표들에 대한 빠른 평가 및 점검  ■ 내장된 해석 실행 기능을 통해 시뮬레이션 공정과 서버 컴퓨터의 연동 최적화  ■ 자료 추적 기능(Audit Trail)을 통해 시뮬레이션 프로세스, 입력 및 출력 문서화  ■ MSC 제품은 물론, 타사 및 기업 내 자체 개발 애플리케이션을 모두 지원하는 개방형 시스템  ■ 기존 사용 중인 하드웨어 및 소프트웨어 인프라의 효용성 극대화  ■ 웹 기반 구성으로 신속한 구축 가능  (2) 전사적 통합  ■ MSC 애플리케이션에서 SimManager로의 통합 액세스  ■ 타사 시뮬레이션 제품 및 기타 널리 사용되는 엔지니어링 툴의 웹을 통한 액세스  ■ PROSTEP OpenPDM 기술을 이용한 PDM 통합  ■ 기타 필요한 관리 시스템과의 통합  ■ MSC Analysis Manager, LSF, Sun Grid Engine, PBS Pro 등 해석 관리 툴과 완벽한 호환성  ■ 테스트 데이터 통합 및 비교     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기