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.

현장에서 얻은 것 No.15   “좋아하는 일을 해야 합니다. 좋아하는 일을 하지 않으면, 잘 하기 어렵고, 성취감을 느끼기 어렵고, 행복하기도 어렵습니다. 열심히 일해야 합니다. 많은 사람들이 열심히 일하는 것의 가치를 과소평가하는데, 열심히 일하는 것은 매우 중요합니다.” - 샘 올트먼(오픈AI CEO)   생성형 AI와 함께 떠나 본 CES 2024 CES 2024 현장 리포트는 티타임즈 시리즈 방송을 통해서 어떤 변화가 있었는지 알아봤다. AI(인공지능)가 본 게임에 들어간, 모든 제품에 모든 기술에 들어간 AI 시대가 되었다. 그에 비해서 “와우”할 만큼 기대되는 기술이나 제품은 나타나지 않았다. 2025년에는 폭발적인 기술과 제품이 나오지 않을까 하는 의견들이었다. AI 파트너들의 협업이 눈에 들어오면서 많은 기업이 경계 없는 AI 협업으로 나섰다. 너도 나도 AI, 다양한 시도가 이루어졌다. 다쏘시스템은 디지털 트윈(버추얼 트윈)을 직접 보여줬고, 지멘스는 직접 보여주기보다는 협업을 통하여 스타트업 기업들이 솔루션을 사용해서 손쉽게 할 수 있는 솔루션을 제시하였다. 한편, 참가한 기업들 특히 한국 스타트업들의 아이디어가 무단 카피될 수 있다는 우려섞인 멘트도 있었다. 특히, 중국 기업의 염탐형 방문도 많았다. 명암이 공존하는 중국의 ‘따라하기’는 리스크와 기회가 공존하는 것 같다. 스타트업은 돈을 어떻게 벌어야 할까 하는 것이 가장 큰 고민이고, 비전과 재미 등이 CES에서 얻는 가장 큰 수확이라고 한다. 대기업은 현실적인 기술(6개월 이내 출시 가능한)로 출시를 서두르고 있다고 한다. 소니는 하드웨어보다 콘텐츠 중심으로 사업을 바꾸고 있는 것이 이번 CES 2024 전시를 통해서 확연히 나타났다. 영화 촬영 기법에서 AI 활용으로 줌했을 때 생성형 AI의 이미지 생성을 활용한 기법을 선보여 호응을 얻었다.   티타임즈에서 전하는 소식으로 CES 정리 AI, 모빌리티, 스마트홈, 헬스케어, 메타버스 등을 주제로 CES 2024 행사를 요약한 티타임즈 유튜브 채널을 시청했다. CES 2024 디브리핑은 한양대학교 차경진 교수의 사회로, 뇌과학자인 한양대학교 장동선 교수, SK디스커버리 황재선 부사장이 출연하여 1시간동안 진행됐다. 여기에서 이번 CES 2024의 주요한 내용 그리고 2023년과 무엇이 달라졌는지 들을 수 있었다. 그리고 가천대학교 최재홍 교수, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 국민대학교 윤종영 교수가 미국, 유럽, 일본, 한국 기업의 부스를 중심으로 주요 내용을 훑어 주었는데, 소개해 준 내용을 바탕으로 정리해 보려고 한다. 눈에 띄는 AI 집사 로봇은 삼성전자와 LG전자에서 당장이라도 판매될 것 같은 완성도의 제품을 선보였다. 삼성전자는 AI 집사 ‘볼리’에 타이젠 OS를 탑재하고, 지금까지 수면 밑으로 내려가 있던 기술을 소환하여 완성하였고, 특히 sLLM인 ‘가우스’를 탑재한 온 디바이스 AI의 실물을 공개했다. 삼성의 자체 AI 칩인 가우스 AI 칩셋 사용과 타이젠 기반 서비스의 부활을 강조하였다. 특히, 소비자의 경계심을 허무는 것이 가장 중요한 것으로 꼽혔는데, 감성과 부드러움으로 디바이스의 연결을 통해 고객 경험을 선사하는 것이 관건이었다. 내 삶을 연결해서 살 수 있는가라는 관점에서 LG전자와 삼성전자간 MOU를 통해서 자신들의 자산 핵심을 서로에게 내어주면서까지 협업으로 만든 앱은 사용자로 하여금 서로의 제품을 활용할 수 있는 것으로, 앞으로의 미래 흐름에 중요점을 시사하고 있다. 즉, “하드웨어보다 소프트웨어가 돈이 될 미래”가 열리고 있다. 또한, IoT(사물인터넷) 연결의 국제 표준인 ‘매터’의 역할도 커질 것으로 보고 있다. 돈을 버는 방식이 바뀌는 점에서 차경진 교수는 사용자의 데이터 확보가 결정적인 경쟁력이 될 것이라고 강조하였다. 스마트홈을 넘어선 연결성이 강조했던 올해는 완성차 생산업체가 아닌 곳에서 모빌리티 기술을 선보이기도 하였다. 그렇다고 자동차를 만들거라는 상상은 안 해도 될 것 같다. 이미 협업으로 부품 시장에서 완성차 매출액보다 10배가 넘는 수주금액을 보면 무엇이 더 중요한지 알 수 있다. 바이오 헬스 정보의 연결은 푸드테크와 디지털 헬스 데이터를 통해서 생성형 AI가 비로소 가능해진다. 음식과 건강을 연결하여 상호작용으로 건강에 맞는 음식을 추천하는 스토리텔링은 이미 그 미래 가치가 충분하다. 다만, 기술을 완성해서 제품을 출시하는 기업의 입장에서는 자사의 제품 보유 등 현실적인 연결을 고민해야 하는 대목이 있다. 디지털 헬스케어 업계의 변화도 확연히 보이는데, 국가별 승인 등을 통한 데이터 수집 준비와 기술 발달로 저렴해지는 검사 비용 등이 큰 변화를 예고하고 있다. 검사 진단 키트로 엄청난 수익을 내어 주주에게 배당하는 기업도 늘어나는 등 앞으로 디지털 헬스케어 시장은 지속 성장할 것으로 보인다. 콘셉트 소개 위주였던 CES 2023과 달리 실제로 상용화된 제품을 소개한 것이 CES 2024의 주요 특징이라고 하겠다. 대기업들은 현실적인 제품을 중심으로 전시에 나섰다는 얘기도 들린다. 오토모티브 전시관을 준비한 아마존, HL만도는 장애물, 주행로, 번호판 등을 스스로 판단하는 발렛주차 로봇 ‘파키’로 반향을 불러 일으켰다. 당장 시장에 내어 놓아도 손색 없는 수준의 완성도의 제품을 내어 놓았다. 존 디어, 밥캣 등은 자율주행을 통해서 기존의 노동 집약적인 제품에서 실용적인 농기계와 중장비로 넘어가고 있으며, 모빌리티에서 자율주행의 진행 속도보다 특수한 환경에서 자율주행을 적용하는 속도가 훨씬 빠르게 진행되고 있다. 기아의 모듈 자동차(PBV)도 강한 인상을 남겼다고 한다. 또한, 일상과 도시 전체에 녹아 드는 자율주행 전략과 비전이 큰 흥미거리였다. 장동선 교수는 디브리핑에서 현대자동차의 발표에 대해 “용감한 발표였고 또한 필요한 발표였다”고 의미를 부여했다. 전기자동차가 배터리 희토류의 한정적인 수급이 어려움인 반면, 수소자동차는 트럭 등을 위한 장거리 파워를 포기할 수 없고 지속하면 길이 보일 듯하여 끝까지 포기하지 않고 가져가야 할 과제라고 했다. 하늘을 나는 차인 슈퍼널 ‘S-A2’ 등 10년을 보고 가는 UAM(도심 항공 모빌리티) 또한 선구자적 전략으로 지속적인 연구와 발전을 해 나가야 한다고 했다. 또한, 많은 한국 기업이 참여하고 혁신상도 많이 수여받았지만, “CES에 왔다고 글로벌 기업은 아니다”라는 쓴소리는 깊이 새겨야 할 것이다. 굳이 라스베이거스까지 와서 한국말로 한국 사람에게 소개하는 것보다, 좀 더 글로벌해져야 한다고 강조했다. 대기업과 스타트업의 협업 상생이 이루어지는 생태계로, 스토리텔링 기반으로 문제와 잘 엮어내는 그리고 기술과 동시에 보안 제도가 뒷받침돼야 우리나라의 스타트업도 세계 무대에서 날개를 달고 유니콘이 되지 않겠는가? “우리는 기술을 통해 뷰티 산업의 경계를 넘어섭니다. 우리는 기술을 통해 개인에게 맞춤형 뷰티 어드바이저, 적외선 드라이기, 가정용 자동 염색기, 물 절약 샤워헤드 등의 신기술을 제공합니다. 우리는 기술을 통해 지속가능성과 포용성을 강조하며, 뷰티 기술로 미래를 변화시켜 나가겠습니다.” - 니콜라 이에로니무스(로레알 CEO)   CES 2024 한 줄 메모 총 2시간 분량의 티타임즈 시리즈 3편을 들으며, 출연한 분들의 멘트 중 한 줄 메모로 인상 깊었던 내용을 정리해 봤다. CES 2024는 지난 해와 비교해 팬데믹 이전 수준으로 회복세를 보였지만 혁신 속도는 더딤 자동차 및 모빌리티 부문에서 눈에 띄는 결석에는 포드, GM, 크라이슬러와 같은 회사가 포함 애플의 부재와 향후 제품에 대한 별도의 기자회견은 포스트 팬데믹 시대에 CES의 중요성에 대한 의문을 제기 CES 2024의 주요 키워드 ‘지속가능성’ 디지털 트렌스포메이션 사례 - 10년을 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 로레알 현대자동차와 삼성전자는 독자 LLM 기반의 온 디바이스 AI를 구현했다. 모빌리티 OS 포함 LG의 알파블 자동차를 개인화된 디지털 공간으로 바꿔주는 모빌리티 솔루션 “퀄컴의 부활”, “역시 엔디비아”, “온 디바이스 AI 시장 본격화한다” 엔비디아의 두 가지 전략 - LLM의 최대 수혜주, 에지 디바이스 AI 칩 시장 가우스 AI 칩셋으로 구동되는 온 디바이스 AI를 사용하면 삼성이 다른 제조업체와 차별화 타이젠 기반 서비스의 부활은 삼성의 AI 발전을 위한 탄탄한 기반 제공 삼성의 AI 기술은 과거 어려움을 겪다가 다시 돌아옴 가우스 AI 칩셋을 통해 삼성은 기기 내 AI 기능을 활용할 수 있음 삼성의 AI 이니셔티브를 지원하면서 타이젠 기반 서비스가 활성화 “CES는 우리가 미래를 만들어가는 과정에서 어떤 기술이 중요한지, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 어떤 비전을 가지고 있는지를 보여주는 장이다.” - 게리 샤피로(CTA 회장 겸 CEO)   왜 CES에 와야 하는가? 황재선 부사장은 디지털 트랜스포메이션(DX) 사례로 로레알을 꼽았다. 10년간 DX를 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 사례를 소개하였다. 그리고 지난 10년간 CES를 참석하면서 느낀 점에 대해 “이노베이션은 이미 학습한 것을 벗어나기 어려우며, 유일하게 깰 수 있는 방법은 나와 다른 누군가를 만나는 것”이라고 전했다. CES는 너무나 다양한 영역이 서로 다른 비전을 구현하거나 부딪쳐보면서 큰 그림을 그려보는 영역이다. 익숙하고 편안한 사람과의 대화보다는 새로운 사람을 만나는 점, 현장에서만 느낄 수 있는 경험, 영감을 얻을 수 있는 기회를 가지면서 종합적인 판단으로 시장이 보인다고 티타임즈 발표자들은 입을 모아 얘기했다. 차경진 교수는 “아는 만큼 보인다”로 티타임즈 CES 2024 디브리핑을 마무리했다.   CES 2023, 2024, 2025 2023년에는 콘셉트가 주를 이루었다면, 2024년에는 생성형 AI를 통해 전체가 골고루 잘 되기를 바라는 ‘All Together, All on’이다는 슬로건처럼 생성형 AI의 완성이 아니라 새로운 시도였고 다양성이 있었다고 본다. 2025년에는 본격적인 생성형 AI를 접목한 제품, 기술이 쏟아져 나올 것으로 전망하였다. 그리고 메타버스는 산업형 메타버스로 기업들이 그동안 투자한 것에 대한 지속적인 결실을 보기 위해 협업과 융합이 계속 일어날 것으로 보고 있다. “우리는 기술을 통해 인프라 구축 방식을 바꿉니다. 우리는 기술을 통해 수소연료전지, 3D 프린팅, 드론 등의 기술을 활용하여 미래 건설자들을 지원합니다. 우리는 기술을 통해 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 친환경적인 인프라를 만들어냅니다.” - 정기선(HD현대 부회장)   CES 2023 대비 달라진 점과 트렌드 분석 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. CES 2023에서는 메타버스의 가능성을 보여주는 다양한 제품과 서비스가 선보였지만, 아직은 초기 단계였다. 반면, CES 2024에서는 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아지면서, 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 제품과 서비스가 선보였다. 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼으로, 사용자들이 서로 만나고 협업할 수 있도록 한다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치로, 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 메타버스의 상용화에 대한 기대감을 높이고 있다. 메타버스가 상용화된다면 우리는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 방식으로 소통하고 일하고 놀 수 있게 될 것이다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. CES 2023에서도 인공지능은 주요 트렌드로 부각되었지만, CES 2024에서는 더욱 다양한 분야에서 인공지능이 활용되는 모습을 볼 수 있었다. LG전자의 ‘씽큐 AI’는 사용자의 사용 패턴을 학습하여 사용자가 선호하는 온도나 조명 등을 설정할 수 있도록 도와준다. 아마존의 자율 주행 트럭은 인공지능을 활용하여 교통 체증을 줄이고 운송 효율을 향상시킬 것으로 기대된다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 인공지능이 우리 삶의 더욱 필수적인 부분이 되고 있음을 보여준다. 인공지능은 앞으로도 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. CES 2023에서는 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다는 기대감이 높았지만, 아직까지는 기술적 한계로 인해 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상되었다. 반면, CES 2024에서는 자율주행차의 상용화를 위한 기술 개발이 더욱 활발하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 현대자동차의 ‘아이오닉 5 자율주행 EV’는 고속도로에서 운전자 없이 주행할 수 있는 자율주행 레벨 4를 달성한 차량이다. 구글의 자율주행차용 센서는 자율주행차가 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 도와준다. 이러한 기술 개발은 자율주행차의 상용화를 앞당기고 있다. 자율주행차가 상용화된다면 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 선보인 주요 트렌드는 다음과 같다. 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. 이러한 트렌드의 변화는 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 메타버스는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대된다. 인공지능은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차는 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024는 새로운 기술 트렌드의 발전을 보여주는 중요한 행사였다. 메타버스, 인공지능, 자율주행차 등 다양한 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.   CES 2024, 생성형 AI의 시대를 열다 생성형 AI 기술은 기존 AI 기술이 데이터를 분석하고 예측하는데 주로 활용되던 것과 달리, 새로운 정보를 직접 생성해내는 기술이다. 이러한 기술은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대되며, 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 생성형 AI 기술은 메타버스의 활성화에 기여할 것으로 보인다. 메타버스는 현실 세계와 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대되는 기술이다. 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼이다. 메시를 통해 사용자들을 가상 세계에서 서로 만나고 협업할 수 있는데, 이때 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자의 얼굴을 가상 세계에서도 생생하게 구현할 수 있다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치이다. RTX 4090은 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 메타버스를 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 공간으로 만들어줄 것으로 기대된다. 삼성SDS의 ‘Gen AI’는 기업의 비용 효율화와 업무 생산성 향상에 도움을 주는 생성형 AI 서비스이다. Gen AI는 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화하거나, 새로운 콘텐츠를 창작하거나, 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 인공지능 작가는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있다. 또한, 인공지능 디자이너는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 제품과 서비스를 디자인할 수 있다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 다양한 분야에서 인공지능의 활용을 확대시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 생성형 AI 기술이 크게 주목받으면서, 생성형 AI의 시대가 열리고 있음을 알 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고, 새로운 미래를 만들어갈 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 발전을 위한 과제가 남아 있다. 첫째, 생성형 AI 기술의 정확성과 신뢰성을 높이는 것이 필요하다. 생성형 AI 기술을 활용하여 생성된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있어야 한다. 둘째, 생성형 AI 기술의 윤리적 문제를 해결해야 한다. 생성형 AI 기술을 악용하여 허위 정보나 가짜 뉴스를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 생성형 AI 기술의 보안성을 강화해야 한다. 생성형 AI 기술을 해킹하여 중요한 정보를 탈취하거나, 악성코드를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 이러한 기술의 발전을 위해서는 정확성과 신뢰성, 윤리성, 보안성 등을 고려하여 발전 방향을 설정해야 할 것이다.   자율주행 차량 및 UAM의 발전 CES에서 자율주행 차량과 UAM은 최근 몇 년간 가장 눈에 띄는 기술 발전 중 하나로 자리잡았다. 이들 기술의 진화는 단순한 교통수단의 변화를 넘어 우리의 생활 방식과 도시 구조에 깊은 영향을 끼치고 있다. 자율주행 차량 기술은 처음 CES에 소개되었을 때부터 꾸준히 발전해왔다. 초기에는 주로 기술적인 가능성에 초점을 맞췄으며, 간단한 자동화 기능과 센서 기반의 주변 환경 인식 능력이 강조되었다. 최근 CES에서는 자율주행 차량이 완전 자율주행 단계에 접근하고 있음을 보여준다. 이들 차량은 더욱 정교한 센서, AI 기반의 의사결정 시스템, 그리고 첨단 통신 기술을 통해 복잡한 도로 환경에서도 안전하게 주행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. UAM은 비교적 최근에 CES에 등장한 개념이다. 초기 단계에서는 주로 개념적인 디자인과 잠재적인 운영 모델에 중점을 두었다. 한편, CES 2024에서는 UAM 기술이 상당한 진전을 보이고 있음을 볼 수 있었다. 현실적인 프로토타입과 실제 운영 계획이 공개되며 이동성, 안전성, 그리고 환경 지속가능성 측면에서의 혁신을 보여주고 있다. 비전과 전략의 진화 측면에서 자율주행 차량과 UAM의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 새로운 비즈니스 모델과 도시 계획에 대한 비전을 제시한다. 예를 들어, 이들 기술은 공유 경제, 스마트 시티, 그리고 지속 가능한 교통 체계의 구축에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. CES에서 볼 수 있듯이, 자율주행 및 UAM 분야의 기업들 사이에서는 격렬한 기술 경쟁이 펼쳐지고 있다. 이러한 경쟁은 기술 혁신을 촉진하는 동시에 전통적인 자동차 제조사, 기술 회사, 신생 기업 간의 경계를 허물고 있다. 예를 들어, 구글과 같은 기술 대기업이 자율주행 기술을 개발하는 동시에, 전통적인 자동차 제조사도 AI와 첨단 센서 기술을 적극적으로 통합하고 있다. 이러한 발전은 우리가 앞으로 목격하게 될 교통 및 이동성의 혁명적 변화를 예고하고 있다. 도시 및 사회 구조에 미치는 영향 측면에서 자율주행 차량과 UAM 기술의 발전은 도시 계획 및 교통 시스템의 근본적인 변화를 가져올 것으로 보인다. 예를 들어, 자율주행 차량은 도심 교통 혼잡을 완화하고, 사고율을 줄이며, 주차 공간의 필요성을 감소시킬 수 있다. UAM은 도시 내 수직 이동의 가능성을 열어주어, 도심 공간의 활용도를 높이고 교통 체계의 새로운 차원을 제공할 것이다. 환경 지속가능성에 대해 고려할 때 이러한 기술은 환경 지속가능성에 대한 중요한 고려를 반영한다. 전기 자율주행 차량과 UAM은 화석 연료의 사용을 줄이고, 도심 내 대기 오염을 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 미래의 이동성 전략에서 이러한 기술적 발전은 기업들이 미래의 이동성 전략을 재고하게 만들고 있다. 자율주행 및 UAM 기술은 새로운 시장 기회를 모색하고, 사용자 경험을 개선하며, 운영 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 자율주행 차량과 UAM의 발전은 CES를 통해 세계에 선보인 혁신적인 기술의 진화를 상징한다. 이들 기술은 우리의 일상 생활, 교통 시스템, 그리고 환경에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되며, 지속적인 발전과 혁신을 통해 미래의 모습을 형성해 나갈 것이다. 이는 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 우리 사회와 경제의 구조 자체를 변화시키는 중대한 이정표가 될 것이다.   새로운 생활 양식의 도래 모빌리티 기술의 발전은 운전 및 교통 체험을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율주행 차량의 보급은 운전자에게서 운전의 부담을 덜어주며, 더 안전하고 편안한 여행을 가능하게 한다. 또한, UAM은 특히 도심 지역에서의 이동성을 크게 개선할 것으로 기대된다. 도시 구조의 변화에서 모빌리티 기술은 도시 계획과 인프라에도 중대한 영향을 미친다. 자율주행 차량과 UAM의 도입은 도심 내 교통 혼잡을 감소시키고, 도로 및 주차 공간의 필요성을 줄일 수 있다. 이는 도시 공간을 더 효율적으로 활용하고, 녹지 공간이나 여가 시설로의 전환을 가능하게 할 수 있다. 자동차 회사들의 생존경쟁에서 전통적인 자동차 제조사들은 모빌리티 기술의 발전에 따라 새로운 경쟁 환경에 직면하고 있다. 예를 들어 토요타, 현대자동차, BMW, 메르세데스-벤츠는 자율주행 기술과 전기차 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이들은 기존의 자동차 제조 방식을 넘어서는 새로운 비즈니스 모델을 모색하고 있다. 테슬라와 BYD같은 신생 기업들은 처음부터 전기차와 자율주행 기술에 중점을 두고 시장에 진입했으며, 혁신적인 기술과 서비스로 기존의 자동차 회사들과 차별화를 시도하고 있다. 모빌리티 기술은 개인의 일상 생활에도 많은 변화를 가져올 것이다. 예를 들어, 자율주행 차량의 보급은 개인의 이동성을 증가시키고, 여행 시간을 더욱 유익하게 활용할 수 있도록 할 것이다. UAM의 도입은 도심 내 이동 시간을 크게 줄여주어, 개인의 생활 리듬과 여가 활동에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이러한 변화는 모빌리티 기술이 단순한 이동 수 단인 이동 수단의 발전을 넘어, 우리의 일상 생활과 도시 환경, 그리고 사회 전반의 구조에 영향을 미치는 중대한 변화의 바람을 일으키고 있음을 의미한다. 주요 자동차 회사들은 이러한 변화에 대응하여 새로운 전략을 수립하고 있다. 이들은 전통적인 자동차 제조에서 벗어나 모빌리티 서비스 제공자로 전환을 모색하고 있다. 예를 들어, 토요타와 현대자동차는 자율주행 및 전기차 기술에 대한 연구 개발을 강화하고 있으며, 테슬라는 배터리 기술과 자율주행 소프트웨어에서 혁신을 지속하고 있다. 이러한 경쟁은 기존의 자동차 회사들이 새로운 기술과 비즈니스 모델을 빠르게 채택하도록 촉진하며, 동시에 산업 내 협력과 파트너십의 기회도 증가시키고 있다. 모빌리티 기술은 단순한 교통수단의 발전을 넘어, 우리의 일상, 사회, 그리고 환경에 깊이 있는 변화를 가져올 것이다. CES의 역사를 거슬러 올라가면, 인공지능(AI)과 모빌리티 기술이 어떻게 상호작용하고 시너지를 발휘하는지 명확히 볼 수 있다. 이들 기술의 결합은 사용자 경험, 기술 발전 및 사회 인프라 측면에서 혁신적인 변화를 가져왔다. “우리는 기술을 통해 소비자의 쇼핑 경험을 혁신합니다. 우리는 기술을 통해 온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 고객의 니즈와 원하는 것을 파악하고, 그에 맞는 제품과 서비스를 제공합니다. 우리는 기술을 통해 고객의 삶을 개선하고, 지역 사회에 기여하는 월마트를 만들어갑니다.” - 더그 맥밀런(월마트 CEO)   CES에서 AI의 발전 초기 단계인 2010년대 초반 AI 기술은 주로 간단한 명령 해석과 자동화 작업에 초점을 맞췄다. 중기 단계인 2010년대 중반에는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 AI가 큰 발전을 이루었다. 2020년대 들어서는 생성형 AI, 딥러닝을 활용한 복잡한 데이터 분석, 그리고 인간과 유사한 학습 및 의사결정 능력을 보유한 AI가 주목을 받기 시작했다. AI는 차량의 센서 데이터를 분석하여 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로 안전한 주행 경로를 결정한다. 이는 차량이 복잡한 도로 상황에서도 효과적으로 운행할 수 있도록 한다. UAM 시스템에서 AI는 UAM의 운항 계획, 항로 관리 및 교통 제어에서 핵심적인 역할을 한다. AI는 다양한 기상 조건 및 도심 환경에서 안전한 비행 경로를 계획하고, 실시간으로 교통 상황을 조정한다. AI는 모빌리티 기술의 효율성과 안전성을 크게 높인다. 예를 들어, AI의 실시간 데이터 분석 능력은 차량의 사고 위험을 감소시키고, UAM 운항의 정확성을 높인다. 사용자 측면에서 AI는 사용자 경험을 풍부하게 하고, 개인화된 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 내에서는 AI가 승객의 선호도에 맞춰 엔터테인먼트, 경로 최적화 등의 서비스를 제공할 수 있다. 사회 인프라 측면에서 AI와 모빌리티 기술의 통합은 도시 교통 체계와 공공 안전에 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, AI는 교통 흐름을 최적화하고, 교통사고를 감소시키는데 기여하여 보다 효율적이고 안전한 도시 환경을 조성한다. 이러한 상호작용과 시너지 효과는 AI와 모빌리티 기술이 단순한 이동 수단을 넘어, 우리의 생활 방식과 사회 구조를 혁신적으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다. CES에서 선보이는 이러한 기술은 미래의 모빌리티와 도시 생활에 대한 새로운 비전을 제시하며, 사람들의 삶을 더 안전하고, 편리하며, 지속 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것이다. “우리는 기술을 통해 우리의 삶, 일, 이동, 제작 방식을 개선합니다. 우리는 기술을 통해 지능형 인프라, 지속 가능한 에너지, 디지털 산업, 스마트 건물, 자율 주행 등의 분야에서 혁신을 보여줍니다. 우리는 기술을 통해 세계 최고의 기술 기업으로서, 사람들의 삶의 질을 높이는 회사를 만들어갑니다.” - 롤랜드 부시(지멘스 CEO)   눈에 띄는 신제품과 서비스 소개 CES 2024에서는 다양한 기업들이 혁신적인 신제품과 서비스를 선보였다. 각 제품과 서비스는 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 창의적인 접근과 고도의 혁신을 담고 있었다. 여러 기업에서 선보인 AI 음성비서는 사용자의 말을 더 정확히 이해하고, 복잡한 요청에도 능숙하게 대응한다. 이들 음성비서는 기기 제어, 정보 검색, 일정 관리 등 다양한 기능을 제공하여 사용자의 일상을 더욱 편리하게 만들어준다. 스마트홈 기술은 집안의 여러 가전 제품과 시스템을 통합하고, AI를 통해 이를 자동으로 조절한다. 이 시스템은 에너지 효율을 개선하고, 사용자의 생활 패턴에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 분야에서는 센서 기술, AI 기반의 의사결정 시스템, 향상된 안전 기능 등이 주목을 받았다. 이러한 기술은 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 대폭 향상시키며, 운전자와 승객에게 새로운 경험을 제공한다. UAM 기체는 도심 내 빠르고 효율적인 공중 이동을 가능하게 한다. 이 기체들은 저소음, 고효율, 그리고 안전성을 갖추고 있으며, 미래 도시 교통의 새로운 해결책으로 제시된다. 웨어러블 기술은 건강 모니터링, 피트니스 추적, 심지어 감정 상태의 분석까지 가능하게 하는 다양한 신제품을 선보였다. 이러한 기기들은 일상 생활에서 사용자의 건강을 지원하고, 데이터를 통해 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. 이러한 신제품과 서비스들은 기술의 최신 동향을 반영하며, 사용자의 삶에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. CES 2024는 이러한 기술들이 앞으로 우리의 생활 방식과 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하는 중요한 이정표가 되었다.   한국 기업들의 비중과 혁신 LG전자는 스마트홈 기술을 통해 사용자의 일상을 혁신적으로 변화시키는 제품들을 선보였다. 집안의 다양한 가전 제품을 AI 기술로 연결하고 최적화하여 사용자에게 편리함을 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사용자 경험을 중심으로 한 AI 기반 제품을 대거 출품했다. 특히, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트폰과 가전 제품이 주목을 받았다. 현대자동차는 UAM 기체 ‘e-Volt’를 선보이며, 미래 도시 교통의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기체는 혁신적인 설계와 기능으로 주목받았다. 한국 기업들은 이번 CES에서 혁신상을 다수 수상하며 그 기술력을 세계적으로 인정받았다. 특히 LG전자와 삼성전자는 각각 스마트홈 기술과 AI 기반 사용자 경험 혁신 분야에서 주목받았다. 현대자동차 역시 UAM 분야에서 혁신을 인정받아 상을 수상했다. 이러한 수상은 한국 기업들이 글로벌 기술 시장에서 중요한 역할을 하고 있음을 입증한다. 한국 기업들은 지속적인 연구개발과 혁신을 통해 세계 시장에서의 입지를 강화하고 있으며, 이는 글로벌 기술 발전에 기여하고 있는 것으로 평가된다. CES 2024에서의 한국 기업들의 활약은 기술력뿐만 아니라 혁신적인 아이디어와 전략이 결합된 결과이다. 이러한 성과는 한국이 글로벌 기술 무대에서 중요한 플레이어로 자리매김하고 있음을 보여주며, 앞으로도 지속적인 기술 혁신과 성장이 기대된다. 한국 기업들의 이러한 성공은 기술 발전의 새로운 장을 여는 동시에, 세계 기술 시장에서의 한국의 영향력을 더욱 강화할 것으로 보인다.   CES 2024 트렌드 맵 CES 2020부터 해마다 트렌드 맵을 만들기 시작했는데 올해로 5번째이다. 1967년부터 시작한 CES를 해마다 정리한 내용에 새로운 해의 CES 주요 내용을 연결해 본다. 이렇게 만들다 보면 나만의 인사이트를 연결하고, 현장을 가보지는 못했지만 간접적으로 뭔가 얻기 위해 노력해 본다. 맵을 보면서 새로운 영감이나 아이디어가 하나라도 나오면 보람될 것 같다. 국민대학교 정구민 교수, 삼정 KPMG에서 제공한 프리뷰를 통해 CES 2024의 주요 내용을 학습하고, 각종 미디어 및 각 분야 전문가들이 CES 현장에서 전해주는 생생한 소식들을 바탕으로 CES 2024 트렌드 맵을 준비하였다. 당초 계획은 깨알같은 정보들을 나열하여 상세 맵을 만들려고 시도하였다가, 여러 매체에서 전하는 소식들의 일관성 특히 트렌드 키워드가 서로 상의한 부분들이 있어서 혼란을 겪었다. 그리고, 생성형 AI인 챗GPT4, 바드, 클로바X를 이용하여 손쉽게 칼럼을 써 볼 수 있을 것이라는 기대를 가지고 실제로 2시간만에 다 쓰긴 했다. 그런데, 자세히 보니 CES 2023의 내용을 기반으로 작성되어서 적잖이 놀랐다. 목차에 따라 작성된 내용들의 사실관계를 일일이 확인하느라 시간이 더 걸렸다. 일부 내용은 차용했지만, 대부분 유투브를 다시 듣고 분석해서 작성하였다. 유투브는 빙 코파일럿(Bing Copliot)이 도움이 될 것이라고 생각했는데 1일 사용량의 한계로 낙담하다가, 유투브 자체에 스크립트 및 요약 기능이 있어서 편하게 사용하였다. 작업 과정에서 느낀 점은, 특히 바드는 현재 일어나는 일을 알려 줄 것이라는 기대를 가졌는데, 당장 현재 일어나는 일에 대해서는 아직 구체적이거나 정확한 내용을 뽑아내는 데에는 어려움이 있었다. 클로바X도 마찬가지였다. 기존에 학습된 지나간 내용은 잘 정리해주고 아이디어도 주지만, 현재 벌어지는 내가 필요로 하는 것은 아직도 갈 길이 멀었구나 하는 생각이 들었고, 도구로만 써야지 맡겨서는 안 되겠다는 생각을 가지게 되었다. 어쩌면 이런 것들이 현재 벌어지는 현상에서 거쳐가는 일상이라 생각이 된다. 자만하지 말고, 너무 믿지도 말고, 장동선 교수가 언급한 ‘아이덴티티(Identity)’, 즉 존재의 본질을 충실히 해야 할 것이다. 생성형 AI에 대한 사람들의 기대감이 커질 수록 실망도 커질 것이다. 하지만, 이미 일정 부분 생성형 AI가 곳곳에 뿌리를 내렸기 때문에 단순 트렌드가 아니라 우리의 삶에 스며들어 가는 과정에 있다. 지속적으로 관찰하고 적응하고 도전하고 개인적인 삶을 발전시켜 나가야 할 것이다. CES 2025 트렌드 맵은 1년을 준비해 볼 생각이다. 1월부터 나타나는 생성형 AI의 활용들을 지속적으로 정리하여 올 연말에는 그럴싸한 맵이 만들어질 것 같다. 그리고 프리뷰처럼 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’ 분들과 미리 나눔의 시간을 보내 보려고 한다.   ▲ CES 2024 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 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.

전기전자 해석 소프트웨어, SIMetrix/SIMPLIS   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : SIMetrix Technologies, www.simetrix.co.uk / SIMPLIS Technologies, www.simplistechnologies.com ■ 자료 제공 : 인터그래텍, 02-3472-5599, http://igtech.co.kr 전력전자회로 특화 시뮬레이션인 SIMetrix/SIMPLIS(시메트릭스심플리스)는 영국의 SIMetrix에서 개발한 SIMetrix와 미국의 SIMPLIS에서 개발한 SIMPLIS가 결합된 시뮬레이션 프로그램이다. SIMetrix는 Analog/Digital 혼재회로 해석 시뮬레이션으로서, 향상된 성능의 SPICE 시뮬레이터와 회로도면 편집기, 그리고 파형 분석기를 합친 통합 패키지이다. SIMPLIS는 스위칭 전력전자회로 설계에 최적화된 시뮬레이션으로서, SIMPLIS의 PWL(Piecewise Linear) 모델링 방식이 우수한 수렴 동작을 제공하여 높은 정확성으로 타 SPICE 시뮬레이션 대비 10~50배의 빠른 속도로 결과를 얻을 수 있다. 따라서 SIMetrix/SIMPLIS는 쉽고 강력한 해석 환경이 포함되어 광범위한 아날로그 및 혼합 회로뿐만 아니라 스위칭 전원 회로 해석에 대해서도 신속하고 빠른 수렴으로 신뢰도 높은 결과를 제공한다. 1. 주요 특징 SIMetrix/SIMPLIS는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. ■ IC용 통합 회로 해석 및 Test Case 기반 통합 검증 모듈 구축 ■ Logic 내 부여된 Goal 기준으로 문제점 판별 지점 및 해결 방안 제시 ■ 시간 영역 및 주파수 영역 등에 구애 받지 않고 모든 요소를 수행 가능한 검증 체계 ■ Advanced Analysis engine 탑재로 범용 SPICE 대비 최대 10~50배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 과도구간을 생략한 Steady states 해석 전용의 POP 분석을(Periodic Operating Point analysis) 탑재하여 범용 SPICE 대비 최대 20~115배 빠른 시뮬레이션 속도 ■ 등가적인 값이 아닌, 시간영역으로부터 역산하여 결과를 얻어내는 실제적인 주파수 구간 해석 ■ 범용 SPICE model을 변환 없이 직접 등재하여 바로 사용 가능 2. 주요 기능 SIMetrix/SIMPLIS는 비선형 방정식으로 해결하는 대신 일련의 PWL 세그먼트를 적용하여 장치를 모델링함으로써 높은 정확도를 가지며, 타 SPICE보다 10배에서 50배 더 빠르게 수행할 수 있다. 특히 스위칭 전력 시스템의 경우 SIMPLIS에서 사용하는 PWL(piecewise linear) 모델링 및 시뮬레이션 기술은 SPICE에 비해 질적으로 우수한 수렴 동작을 제공한다. 또한 빠른 시간 영역 시뮬레이션과 더불어 AC 루프 분석을 제공하도록 특별히 설계되었다.  그림의 스텝 부하 과도 응답(왼쪽)과 AC 분석 보드 플롯(오른쪽)은 모두 MAX17244 동기식 벅 컨버터의 시뮬레이션 결과와 측정 결과가 잘 일치하는 것을 보여준다.     3. 도입 효과 ■ 정형화된 모델을 사용하지 않고 SIMetrix/SIMPLIS는 실제 소자의 성분들을 입력하여 소자의 특성을 시뮬레이션으로 정확하게 표현이 가능하다. ■ 전력 MOSFET, IGBT, 다이오드 및 제너다이오드 그리고 BJT와 같은 반도체 소자의 특성을 시뮬레이션 내에 입력하여 SPICE 모델을 자동으로 변환시키는 기능이 있다. 한 번 SPICE 모델을 변환시키면 별도의 입력 없이 바로 사용이 가능하다. ■ 반도체 소자를 SPICE 모델로 변환시킬 수 있어, 이상적인 소자를 이용하는 타 SPICE와 달리 실제 회로에서의 과도 상태, DC 스윕, AC 소신호, 소음, 전달 함수, 폴-제로에 대한 분석이 명확하다. ■ SIMetrix 스크립트 및 Verilog 코드를 위한 회로도 편집기, 심볼 편집기, 파형 뷰어 및 텍스트 편집기 등 친숙한 사용자 인터페이스를 내장하고 있어, 전력전자 엔지니어가 스위칭 전원 전자 시스템을 시뮬레이션하기 좋은 환경을 제공한다.   4. 주요 고객 사이트 해외의 경우, 대부분의 고객사에서 DSP에서 FPGA 기반으로 전력전자 시뮬레이션 해석을 진행한다. Texas Instruments,/Atmel, National instruments, On Semiconductor, MKS, RICHTEK, Intersoft, XILINX, Daihen 등이 있다. 국내의 경우 삼성전자 무선사업부, LSI 사업부, 삼성전자(반도체), LG이노텍 등 대기업에서 먼저 도입이 이루어지고 있으며, 최근에는 중견기업 및 학교에서도 관심을 보이고 있다. FPGA 해석 방법이 안정성 및 빠른 해석 결과를 가져옴으로써 국내에도 고객사가 증가하고 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   

3차원 범용 열유동 해석 소프트웨어, scFLOW   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : Software CRADLE, www.cradle-cfd.com ■ 자료 제공 : 쎄딕, 02-2624-0079, www.cedic.biz ScFLOW는 설계자나 시험담당자가 사용할 수 있도록 개발된 3차원 범용 열유동 해석 소프트웨어로, 다각형(Polygon) 격자를 기반으로 다양한 제품의 성능 평가 및 엑셀 등을 활용하여 자동화 프로세스를 구축함으로써 누구나 쉽게 사용 가능하도록 개발된 소프트웨어이다.   1. 주요 특징 scFLOW 소프트웨어는 ‘빠르게, 안정적으로, 쉽게’라는 개발 목표로 CAE 전문가가 아닌 설계자 또는 시험담당자들도 사용이 가능한 소프트웨어 개발로 다음과 같은 특징을 가지고 있다. ■ 다면체 기반의 소프트웨어 ■ 사용자 친화적인 인터페이스 ■ MSC소프트웨어와의 Co-simulation ■ 매크로를 활용한 손쉬운 자동화 2. 주요 기능 ■ 모델 수정 및 단순화가 가능한 전처리기 ■ 불연속 격자 및 Overset 격자 ■ 자유표면 해석 (정상/비정상) ■ 6자유도 운동 및 유체/구조 연성 해석 ■ 압축성 유동, 캐비테이션, 증발 및 결로 ■ 액막 모델 및 DEM ■ 열쾌적성 모델, 복사 및 팬 모델 ■ 자동화를 위한 스크립트 함수 3. 응용 사례 산업 전반에 걸쳐 제품 설계 및 평가를 위한 툴로 다양하게 이용되고 있다. 4. 기대 효과 scFLOW 소프트웨어는 CFD를 전공하지 않는 설계자들도 사용이 가능하므로 제품 설계시 샘플 제작 없이 조기에 성능을 검토할 수 있다. 또한, 대부분의 업체가 추진하고 있는 디지털 트윈 프로세스에서 유용하게 사용할 수 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   

해양 시뮬레이션 구조 해석 소프트웨어, MOSES   주요 CAE 소프트웨어 소개 ■ 개발 : 벤틀리시스템즈, www.bentley.com ■ 자료 제공 : 벤틀리시스템즈코리아, 02-557-0555, www.bentley.com/ko 1. 적용 분야 MOSES(모제스)는 통합 해양 시뮬레이션 소프트웨어로, 검증된 유체 정역학, 유체 동역학 및 계류 기능으로 해양 프로젝트 내의 모든 주요 활동 영역에서 사용이 가능하다. 수송, 진수, 리프팅, 전체적 성능을 포함한 시뮬레이션을 생성하는 자동화된 워크플로우를 통해 해석을 간소화한다. 2. 주요 특징 MOSES를 사용하여 복잡한 해양 엔지니어링 문제를 해결하고 향후 재사용이 가능한 정확한 고품질 모델 및 플랫폼 설계를 생성할 수 있다. 프로젝트 요구에 맞는 버전을 선택해 적용할 수 있다. MOSES – 주파수 영역에서의 안정성 평가 및 운동 해석 기능을 통해 일반적인 수송 요구 사항을 충족한다. MOSES Advanced – MOSES에 리프팅, 부유, 전체적 성능을 해석하는 기능을 추가하여 해상 운영 위험을 완화한다. 스트립 이론 또는 방사-회절판 방법을 적용하여 주파수 영역에서의 응답을 계산하고 시간 영역에서 비선형 선박 운동을 예측한다. MOSES Enterprise – 통합 해양 전용 시스템에서 설치 및 전체적 성능 요구 사항을 평가하여 시간을 절약한다. 선체 모델링과 안정성 계산부터 운동 예측, 계류 및 라이저 해석, 배관, 재킷 진수에 이르기까지 완비된 기능으로 MOSES Advanced를 확장한다. 3. 주요 기능 ■ 플로팅 시스템 해석: 시뮬레이션 언어를 사용하여 환경 조건을 정의하고 계류 구성을 지정하며 통합 환경에서 통합 솔루션을 실행하여 전체적 성능 해석을 자동화한다. 운영 조건 범위에서 시스템 응답이 정의된 한계를 벗어나지 않도록 보장한다. ■ 해양 선박 및 플랫폼 모델링: 신규 또는 기존 선체의 모델을 간편하게 생성하고 이를 프로젝트 요구 사항에 맞게 변환시킨다. 상호작용 적인 해양 전용 그래픽 도구를 사용하여 선박 또는 부유 시스템의 모델을 생성한다. 수정 중에 탱크 및 객실 모델을 시각화 하여 정확한 하중 정의를 보장한다. ■ 해양 운영 시뮬레이션: 종합적이고 맞춤 설정이 가능한 스크립트 도구를 사용하여 복잡한 설치 순서를 관리하고 설계 대안을 체계적으로 탐색한다. 과거 프로젝트를 기반으로 사전 정의된 매크로를 사용하여 계획된 활동을 시뮬레이션, 시각화 및 평가함으로써 해양 엔지니어링 과제를 해결할 수 있다. 4. 도입 효과 MOSES 통합 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 설계를 최적화함으로써 해양 프로젝트 위험을 최소화한다. 설치 및 설계 순서에 관한 업계 모범 사례를 적용하며, 효율적이고 유연한 통합 모델링 환경에서 설계 대안들을 탐색한다. 유체 정역학, 유체 동역학, 계류, 구조 거동에 대한 고급 통합 솔루션을 사용하여 완전한 시스템 응답을 시뮬레이션한다. SACS와 통합을 통해 구조 팀과 협업함으로써 재작업과 프로젝트 지연을 줄인다. 5. 주요 고객 사이트 KRISO, 대우조선해양, 현대건설, KOMERI, 현대중공업, 삼성중공업, 젠텍엔지니어링 외 다수   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   최근, 다양한 실험 및 해석에서 축적된 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 기반 설계(Data-Driven Design)가 활성화되고 있다. 특히 해석 데이터를 기반으로 한 메타모델은 빠른 예측 속도의 장점을 이용해 반복적인 예측이 요구되는 최적 설계와 실시간 예측이 필요한 디지털 트윈 분야에서 주로 사용되며, 부품과 시스템의 통합 최적설계나 생산 품질 관리와 같은 다양한 분야로 활용 범위가 확장되고 있다. 이번 호에서는 간단한 사례를 통해 데이터 기반 설계에서 활용되는 딥러닝 기술과 해석 데이터를 이용한 메타모델을 소개한다. 그리고 딥러닝 프로그래밍 작업 없이 해석 데이터 기반 메타모델을 쉽게 생성할 수 있는 다양한 환경과 제작 방법부터, 생성된 메타모델을 다양한 환경에서 효율적으로 사용하기 위해 FMI(Functional Mock-up Interface) 기술로 제작하는 FMU(Functional Mock-up Unit)의 생성 및 사용법까지 다루도록 하겠다.   ■ 권기태 태성에스엔이의 EBU_LF팀 수석매니저로 해석자동화 업무 및 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | gtkweon@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   메타모델이란 우선, 메타모델의 정의와 활용에 대해 짚고 넘어가보자. 메타모델(metamodel)은 ‘모델의 모델’이라는 의미로, 복잡한 모델을 간소화하여 설명하거나 정의하는데 사용된다. 근사방법(approximation method)을 사용해 원래의 모델을 재모델링함으로써 만들어지는 간결한 형태의 모델을 의미한다. 이러한 메타모델의 정의나 활용은 적용되는 분야에 따라 다르게 사용된다. 우선 기계학습의 메타모델은 다른 기계학습 모델을 이해, 분석, 또는 간략하게 표현하기 위한 목적으로 사용되며, 소프트웨어 엔지니어링 분야에서는 UML을 통해 시스템의 구조와 속성을 추상화하고 표준화하는데 사용된다. 시뮬레이션 및 최적화 분야의 메타모델은 복잡한 시뮬레이션 모델이나 실제 세계의 시스템을 간단한 수학적 모델로 대체하며, 이를 통해 저렴한 비용과 짧은 시간 안에 다양한 시나리오 탐색이나 최적의 해를 찾는 데 활용된다. 시뮬레이션 및 최적화 분야에서도 메타모델은 목적이나 관점에 따라 여러 용어로 불린다. 가장 먼저, 복잡하거나 계산에 많은 비용이 소요되는 모델, 또는 실제 실험을 단순하고 효율적인 형태로 근사화한 모델이란 의미의 대리자 모델(surrogate model)이 있다. 더불어 고차원이나 복잡한 시스템의 동적 거동을 낮은 차원이나 작은 수의 변수를 사용하여 효과적으로 근사화하는 방식의 ROM(Reduced-Order Modeling)이 있다. 또한 데이터를 사용하여 복잡한 시스템의 응답을 모델링하고 최적화하기 위한 통계적 방법이란 의미의 RSM(Response Surface Model)과 최적화 프로그램 안에서 시간이 많이 소요되는 CAE 시뮬레이션을 대신하여 사용되는 대리자 모델인 MOP(Meta-Model of Optimal Prognosis)란 용어도 사용되고 있다.   해석 데이터 기반 메타모델 컴퓨터 하드웨어의 발전과 함께 공학 설계 기술은 실험 중심의 설계에서 시뮬레이션 기반의 설계로 급속도로 전환되었다. 더욱이, 최근에는 실험과 해석에서 축적된 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 기반 설계가 활성화되는 만큼, 데이터 기반 설계에서 사용되는 데이터 기반 메타모델의 중요성도 같이 증가하고 있다. 메타모델은 복잡한 시스템이나 모델을 간단히 표현하기 위해 확보된 데이터를 수학적 기법이나 인공지능 기술로 처리하여 제작한다. 특히, 인공지능과 시뮬레이션 기술의 발전으로 해석 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 메타모델이 주목을 받고 있다. 해석 데이터는 측정 데이터와 비교해 입력과 출력 데이터의 노이즈가 적고, 스크립트 자동화를 이용해 원하는 조건으로 데이터를 쉽게 확보할 수 있다는 장점이 있다. 딥러닝 기술을 이용한 메타모델은 복잡한 수학적 지식 없이 구현이 가능하며, 파이썬(Python) 환경에서 작업하기 때문에 파이썬의 강력한 기능을 효과적으로 활용할 수 있다.   메타모델의 활용 해석 데이터를 활용한 메타모델은 빠른 예측 속도의 장점을 활용하여 반복적이거나 실시간 예측이 필요한 분야에서 주로 사용된다. 그러나 해당 메타모델은 해석 데이터를 생성할 때 사용된 변수로만 입력 값이 제한되기 때문에, 설계인자가 고정된 상황에서만 적합하다는 단점이 있다. 이러한 메타모델의 장단점을 고려하여 활용 가능한 분야를 도출하면 <그림 1>과 같다. 설계 최적화 및 민감도 분석 : 반복적으로 사용되는 빠른 예측 복잡한 시스템의 최적설계 : 요소부품과 시스템의 통합적 최적설계에서 부품 메타모델 생산 품질 관리 : 설계가 확정된 후 생산 과정의 변동 관리 디지털 트윈 : 설비의 운용 효율을 최적화하기 위해 실시간 예측   그림 1. 디지털 엔지니어링의 구성 요소   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 인공지능(AI) 기반 미디어 아트 작업에 필요한 유명한 생성형 AI 도구들을 소개한다. 최근 인공지능, 특히, 딥러닝 기술을 이용한 생성형 AI 등 유용한 프로그램이 많아지고 있다. 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등을 프롬프트만 입력해 인공지능이 생성해준다. 시간과 노력이 있으면 혼자서도 웬만한 SF 영화는 만들 수 있다. 이 중에 무료로 편리하게 사용할 수 있는 도구들을 중심으로 관련 자료를 소개한다.   ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. How to make movie with AI(스크립트 생성 : ChatGPT, 이미지 생성 AI : Midjourney, 입모양 맞춤 : Eleven Labs, 동영상 생성 AI : D-ID)   스테이블 디퓨전과 컨트롤넷 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 원하는 이미지를 프롬프트로 잘 조정해 원하는 이미지를 얻는 딥러닝 기술이다. 컨트롤넷(ControlNet)은 스테이블 디퓨전에 스타일을 편리하게 조정할 수 있도록 한 기술이다. 이 도구는 생성형 AI의 핵심 기술로 사용된다. 실제로는 보통 콤피UI(ComfyUI)같이 편리하게 만든 프로그램을 이용한다. Stable Diffusion 다운로드 : github.com/CompVis/stable-diffusion ControlNet 다운로드 : github.com/lllyasviel/ControlNet Stable Diffusion Python Library : pypi.org/project/stable-diffusion-sdkit   그림 2   콤피UI 앞의 생성형 AI 기술을 편리하게 사용할 수 있는 UI를 제공하는 도구이다. 초등학생도 사용할 수 있을 만큼 간단하게 만들어져 있다. ComfyUI 다운로드 : github.com/comfyanonymous/ComfyUI#installing   챗GPT & 달리 전세계에 광풍을 불러온 챗GPT(ChatGPT)는 입력한 프롬프트에 사람처럼 대답하고, 검색하고, 요약하고, 글을 써준다. ChatGPT4는 멀티모달(텍스트 + 소리 + 이미지 등)을 제공하여 더욱 막강해질 예정이며(변호사, 의사 시험을 통과했다.) 트랜스포머라는 딥러닝 기술로 만들었다.(원천기술은 구글에서 만들었는데 아이러니하다.) 달리(Dall-E)는 이미지 생성 AI이다. 이들이 제공하는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용해 로봇을 제어하면, 영화 AI와 비슷한 로봇을 만들 수도 있다. GPT를 이용해 개발하려면 OpenAI 사이트에 가입한 후 기능 호출 API 키를 얻어야 한다. 링크 : platform.openai.com/account/api-keys   그림 3. 로봇 + 챗GPT   편리한 공짜 AI 미디어 아트 개발 도구 프로세싱 미디어 아트에서 프로세싱을 모르면 간첩일 정도로 유명하다. 자바 언어 기반으로 매우 다양한 라이브러리와 디버깅 가능한 편집기를 지원한다. 아두이노(Arduino) 임베디드 보드와 특히 호환성이 좋아, 유저 인터랙티브 키네틱 아트에 자주 사용된다. 딥러닝 라이브러리 지원도 빠르게 이뤄지고 있다. 다운로드 : processing.org/download 딥러닝 비전 라이브러리 : github.com/cansik/deep-vision-processing   그림 4   아두이노 마찬가지로, 미디어 아트 분야에서 아두이노를 모르면 간첩이다. 임베디드 보드로 센서 및 액추에이터와 연결할 수 있는 GPIO 포트를 지원하여, 간단한 환경 모니터링 장치부터 로봇까지 다양한 것을 만들 수 있다. 개발은 C 기반이다. 인스트럭터블 등 튜토리얼 웹사이트가 넘쳐나, 개발하기 편리하다. 현재 IoT, 딥러닝에 신경쓰고 있으며, 아두이노 나노 33 센스(Arduino Nano 33 Sense) 등에 텐서RT(TensorRT)와 같은 학습 모델, 다양한 IoT 예제를 사용할 수 있다. 다운로드 : www.arduino.cc/en/software 아두이노 나노 33 센스 문서 : docs.arduino.cc/tutorials/nano-33-ble-sense/get-started-with-machine-learning   ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.