BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 LLM 모델을 사용하는 방법이 점차 간편해지고 있어 자체적으로 LLM을 구축해 챗봇, 전문가 시스템 등을 자신의 서버에서 제공하는 경우가 많아지고 있다. 이번 호에서는 GPU가 있는 PC에서 직접 실행해 볼 수 있도록, 로컬 호스트 LLM(대규모 언어 모델) 오픈소스 기반의 BIM 전문가 챗봇 서비스를 간단히 개발해 본다.   ■ 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   이번 호에서는 기존의 BIM PDF 파일을 검색해 학습하고, LLM에 RAG(Retrieval-augmented generation) 증강 학습한 후, 이를 간단한 UI로 웹 서비스하는 과정을 간략히 따라해 본다. 이번 호의 내용은 로컬 LLM의 편한 개발을 지원하는 올라마(Ollama), LLM 프롬프트 엔지니어링 프레임워크인 랭체인(LangChain), 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마(Chroma), 손쉬운 웹 앱 개발 지원 도구인 스트림릿(Streamlit)을 사용한다. 이를 이용해 간단하게 BIM 전문 지식을 PDF로 학습한 챗봇을 개발한다.   그림 1. 로컬 호스트 LLM 챗봇 아키텍처   그림 2. 구현된 BIM 지식 챗봇 서비스   LLM에 관련된 깊은 내용은 다음의 링크를 참고한다. 이 글은 여러 참고 자료를 이용해 작성된 것이다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하기 바란다. Facebook LLAMA-2 paper : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2024/02/llama-2.html Facebook LLAMA-2 installation : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2023/09/llama2.html LLM은 빅테크 업체 간 경쟁이 심한 분야이다. 이와 관련해서 젬마(Gemma), MPT-7B과 같은 LLM 모델이 오픈소스로 공개되고 있어 선택지가 많아지고 있다. 이와 관련해서는 다음을 참고한다.  Google Gemma : https://github.com/google/gemma_pytorch Blooom : https://huggingface.co/bigscience/bloom   설치 설치를 위해서는 엔비디아 드라이버, CUDA, 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등 기본 딥러닝 개발 환경이 설치되어 있어야 한다.(최소 구동을 위한 GPU RAM은 6GB이다.) TensorFlow 설치 : https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native_1 Start Locally | PyTorch 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally/ 설치 순서는 다음과 같다.  1. 기본 패키지를 설치한다. LLM 모델 기반 서비스 개발 지원 라이브러리 랭체인, 웹 앱 UI 개발을 지원하는 스트림릿, 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마 DB 등을 설치한다. pip install langchain streamlit streamlit_chat pypdf fastembed chardet pip install chromadb==0.4.15   그림 3. 다양한 LLM 모델을 이용한 서비스 개발을 지원하는 랭체인 패키지   그림 4. 간단한 코드로 웹 앱 개발을 지원하는 UI 라이브러리 패키지 streamlit.io   혹은 pip와 유사한 패키지 설치 관리자인 poetry를 설치한 후, 다음 사용 패키지들을 pyproject.toml 이름으로 저장하고 설치한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 18일 CNG TV는 ‘SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드’를 주제로, 4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스에서 진행되는 SIMTOS 2024 전시회 소개와 함께 4월 4일과 5일 양일간 진행되는 '디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스'를 앞두고 디지털 제조 혁신을 위한 트렌드를 짚어보는 시간을 마련했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 조형식 대표(디지털 지식연구소), 한국지멘스 디지털 인더스트리 김태호 이사, 인터엑스 박정윤 대표, 한국공작기계산업협회 김경동 상무   한국지멘스 디지털 인더스트리(DI)에서 디지털 엔터프라이즈 사업부를 담당하고 있는 김태호 이사는 ‘디지털 트윈 스토리 2024’를 주제로, 지멘스가 제시하고자 하는 산업생산을 위한 제조 혁신은 무엇인지에 대해 소개했다.  김태호 이사는 “최근 급격한 기후변화를 비롯해 전쟁 등으로 인한 운송 공급망의 붕괴, 무엇보다 고령화 사회로의 빠르게 전환되면서 숙련된 기술자들이 점점 공장을 떠나고 있고, 인력난을 겪게 되면서 과거처럼 생산성을 높이는 방향으로만 해결되지 않게 됐다며 앞으로는 적은 인력으로 지속적으로 생산 효율성을 높일 수 있는 방안을 마련하는 것이 업계의 이슈로 떠올랐다”고 설명했다. 지멘스는 IT와 OT가 통합된 디지털 트윈 솔루션을 제공한다. 첫 번째 IT 단계에서 모든 디지털 모델링을 분석하고, 이렇게 해석된 모델을 OT까지 확장해서 해석된 모델을 오토메이션 레벨에서 얼마나 효율적으로 설계할 수 있는지 소프트웨어적으로 검증하고 있다.  김태호 이사는 “과거에는 사람이 직접 모델링을 하고 제품을 생산해서 검증해야 했지만 이제는 소프트웨어적으로 가상 시뮬레이션을 통해 공장에서 실질적인 작업을 할 수 있도록 설계 단계에서부터 분석해 적용하고 있다”며, “지멘스는 실제 공장에서 생성된 데이터를 이용해 생산라인을 지속적으로 최적화할 수 있는 방안을 마련하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.  SIMTOS 2024에서는 지멘스가 추구하고 있는 인더스트리얼 메타버스를 비롯해 소프트웨어적인 디지털 트윈, 그리고 빅데이터 기반에서 어떻게 AI를 활용하고 표준화하고 최적화할 것인지 보여줄 예정이다.   ▲ 한국지멘스 디지털 인더스트리  김태호 이사   인터엑스 박정윤 대표는 ‘제조 AI 및 디지털 트윈 기반 자율공장/자율머신 구축 사례’를 주제로, 제조기업 관점에서 보면 앞으로 경쟁력을 가지려면 지능형 자율공장/자율머신이 중요하다고 생각한다고 말했다. 박정윤 대표는 “현재 제조업 현장의 가장 큰 문제는 시장 대응력이라고 본다”며, “제조업계가 가지고 있는 물리적인 하드웨어 시스템의 한계에 대해 소프트웨어 기반으로 유연하게 대응할 수 있는 기술 개발을 위해 노력하고 있다”고 설명했다. 제조업 현장에서는 인력난으로 인해 어려움을 겪고 있는데, 특히 전문 인력이 부족해짐에 따라 자율공장 도입을 서두르고 있다. 박정윤 대표는 “풍부한 현장 경험을 갖고 있는 작업자들은 생산과 품질을 예측할 수 있는데, 제조 경쟁력이 한계에 달했고 글로벌 공급 및 공급망이 재편되고 있다. 글로벌 규제 변화에 대응해야 하고 생산 가능한 전문인력 부족 등이 해결 과제로 떠올랐다”고 설명했다.  제조업계에서도 디지털 트윈 기술이 광범위하게 활용되고 있는데, AI를 활용한 지능형 자율공장(Autonomous Factory) 또는 자율머신을 위해서는 실시간으로 정보의 통합을 비롯해 시간의 확장, 공간의 확장, 비용의 축소, 안전한 환경 등이 필요한 시점이다. 인터엑스는 SIMTOS 2024 전시회에서 지능형 자율공장 솔루션 및 구축 사례, 공작기계 산업을 위한 생성형 AI 활용 전략 등을 소개할 예정이다. 또한 국내외 전문가들과 함께 공작기계 산업의 디지털 트랜스포메이션 전략을 주제로 세미나도 준비 중이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   한국공작기계산업협회 김경동 상무는 ‘미리 보는 SIMTOS 2024 및 출품 트렌드’를 주제로, “4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스 전관에서 개최되는 SIMTOS 2024에 대해 소개했다. 김경동 상무는 “공작기계 위주의 전시회에서 확장해 이제는 10만명이 넘는 참관객이 다녀가는 생산제조기술 전반을 아우르는 전시회로 성장했다”며, “SIMTOS는 독일, 미국, 중국에 이어 세계 4대 생산제조기술 전시회로 도약했고, 올해 SIMTOS 전시회는 역대 최대 규모로 개최될 예정이다”라고 소개했다. 올해 SIMTOS에는 35개국 1300개 참가업체가 6000 부스 규모로 참가한다. 국내외 참가업체 규모는 아시아, 유럽, 북미 등의 순으로 국내보다는 해외업체의 참가 비중이 높다는 점이 특징이다.  올해 전시회에서는 생산제조업계의 최대 화두인 ‘지능화-디지털화-자동화’ 출품이 확대됐고, ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전’을 처음으로 선보일 예정이다. 또한 디지털제조 핵심기술을 한눈에 보는 ‘테크니컬 가이드 투어’ 프로그램을 비롯해 참가업체와 국내외 바이어의 매칭률을 높여줄 ‘국내외 바이어 상담회’, 그리고 ‘디지털제조기술 테마관’과 참가업체의 신제품, 신기술이 소개될 ‘오픈스테이지’ 등 다양한 비즈니스 플랫폼을 선보일 예정이다. 전시분야는 금속절삭 및 금형기술관, 절단가공 및 용접기술관, 소재부품 및 제어기술관, 프레스 및 성형기술관, 툴링 및 측정기술관 등 5개 전문관 및 로봇 및 디지털제조기술 특별전으로 구성되었다. 이외에도 산업 디지털 전환을 선도할 기술의 적용사례를 공유하기 위해 AI 팩토리 테마관, 로봇-장비 테마관, CNG시스템 테마관, 다이캐스팅 테마관 등을 운영한다.  한편 글로벌 디지털제조혁신 컨퍼런스에서는 10년 후 생산제조의 미래를 바꿀 제조혁신 기술은 무엇인지를 주제로 적층제조, 다이캐스팅, 디지털제조, 사출성형, 강구조 등 8개 분야에서 12개 주제 발표가 진행될 예정이다.    ▲ 한국공작기계산업협회 김경동 상무     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  17　THEME. 플랜트·조선 산업 혁신을 위한 디지털화 전략   Part 1. 디지털 기술로 플랜트·조선 산업을 혁신하다 데이터 기반의 업무 혁신, 건설산업의 새로운 시작 클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 환경 조성 경쟁력 있는 플랜트를 위한 설비 관리 전략 스마트 디지털 리얼리티와 스마트 야드형 공사 정보 디지털 백본 구축 해양의 미래 : 자율운항 선박의 혁신과 시뮬레이션의 중요성 디지털 전환 여정을 위한 3D CAD 기반 디지털 트윈 구축의 4단계   Part 2. 디지털 트윈의 구축과 활용을 위한 기술 디지털 트윈 가속화를 위한 3D 엔지니어링 데이터 경량 시각화 솔루션 3D 스캔 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법 플랜트 BIM 배관 공사의 필수 아이템 Ez-ISO Strand7 R3 : 범용 유한요소 해석 프로그램   Infoworld   Column 55　책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효　커넥팅 80　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　제조업 디지털 전환과 디지털 엔지니어링, 디지털 PLM   Case Study 58　해외 소장 문화재의 ‘디지털 귀향’ 프로젝트　언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험 62　최신 렌더링 기능의 사용 돕는 URP 3D 샘플　고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   Focus 64　지멘스 DISW, “솔리드 엣지로 지능형 제품 설계를 실현한다” 66　모두솔루션, 지스타캐드 시장 확대 및 파트너십 강화 전략 소개 68　슈나이더 일렉트릭, 데이터 플랫폼으로 EV 배터리 시장 공략 70　한국산업지능화협회, “산업 디지털 전환을 주도하기 위해 다방면의 활동 강화” 72　레노버, “클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오 제공” 74　생성형 AI와 협업 툴의 만남, ‘플로우 3.0’ AI Now   New Products 76　이달의 신제품   On Air 78　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드   82　New Books 84　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 87　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　로컬 호스트 LLM 오픈소스 기반 BIM 전문가 챗봇 서비스 만들어보기 94　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (12) / 천벼리　아레스 커맨더의 사용자 인터페이스 108　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (4) / 최영석　구성선 및 자유선 기능 128　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (1) / 이소연　직스캐드 2024의 최신 기능 업데이트   Reverse Engineering 100　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4) / 유우식　한지 데이터베이스   Mechanical 111　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11) / 김주현　매스캐드 프라임 9.0 사용하기 Ⅰ   Analysis 97　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1) / 씨투이에스코리아　복합소재 공정 전반의 가상 프로세스 체인 118　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김선명　전기자동차용 헤어핀 모터 코일의 DfAM 및 금속 적층제조 프로세스 124　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8) / 나인플러스IT　CFD 시스템 설계 및 분석 가속화를 위한 밀레니엄 M1     캐드앤그래픽스 2024년 4월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

월간 캐드앤그래픽스가 한국잡지협회가 선정하는 '2024년도 우수콘텐츠잡지'에 선정되었다. 한국잡지협회는 잡지 콘텐츠의 질적 향상과 잡지 산업 진흥을 도모하기 위하여, 문화체육관광부의 지원으로 우수콘텐츠잡지를 선정해 문화소외지역 및 관련 시설에 보급하고 있다. 우수콘텐츠잡지는 시사/경제/교양지, 여성/생활정보지, 스포츠/취미/레저지, 문화/예술/종교지, 과학/기술지, 산업/농수축산지, 교육/법률/학습지, 지역지 등 8개 분야에 걸쳐 선정된다. 콘텐츠 내용, 편집 디자인, 발행지속기간 등의 기준에 따라 학계 및 관련단체 등의 추천을 받아 구성된 심사위원회의 심사를 거쳐 선정된다. 캐드앤그래픽스는 1993년 12월 창간 이후 기계 및 건축, 산업 디자인 분야의 엔지니어링 솔루션 전문지로서 관련 업계의 도약과 솔루션, 기술 등에 대한 최신 정보를 소개해 왔다. 업계 동향과 최근 이슈 및 기술 트렌드 등에 대한 발 빠른 정보와 깊이 있는 내용을 제공하는 엔지니어링 소프트웨어 분야의 국내 유일한 전문지이다. 캐드앤그래픽스는 지난 2018년과 2020년에 이어 이번에 과학/기술지 분야의 우수콘텐츠잡지로 선정되었다.    

조선일보 경제부 엮음 / 2만 2000원 / 원앤원북스 이 책은 2014년 이후 매년 조선일보에서 주최하고 있는 ‘2024 대한민국 재테크 박람회’에서 강연한 내용을 다듬어 엮은 책이다. 국내 시장 전망과 금융 및 부동산 투자 전망, 노후 전략을 주제로, 현직 최고의 투자 전문가 13명의 메시지를 담았다. 1부에서는 2024년 시장을 전망한다. 김영익 서강대 경제대학원 교수가 경제 전망에 따라 가계 자산 배분을 어떻게 해야 할지, 홍춘욱 프리즘투자자문 대표는 2024년 투자 전략으로 미국에 주목한다. 오건영 신한은행 WM본부 팀장은 주목해야 할 글로벌 금융 이슈와 미 연준의 금리 현실화에 대해 이야기한다. 2부에서는 2024년 부동산 시장을 전망한다. 이상우 인베이드투자자문 대표가 부동산 시장의 부정적인 전망의 모순을 지적하고, 2024년 주목해야 할 핵심 지역을 제시한다. 김제경 투미부동산컨설팅 소장은 재개발 재건축 시장에서 사업성 체크 및 리스크를 고려한 현명한 투자법에 대해 알려준다. 3부에서는 2024년 금융 전략을 제시한다. 남석관 베스트인컴 회장은 37년의 투자 경험을 통해 깨달은 ‘손실 없는 투자원칙’을 알려준다. 이효석 HS아카데미 대표는 미국이 주도한 세계질서의 변화에서 2024년 투자 열쇠를 찾는다. 신년기 에이판다파트너스 상무는 채권의 기초부터 2024년 채권 투자 방향까지 채권 투자의 모든 것을 알려준다. 4부에서는 노후 전략 및 세금에 대해 다룬다. 김동엽 미래에셋투자와연금센터 상무와 조재영 웰스에듀 부사장이 ‘은퇴 후 월급 500만 원 만들기’를 주제로 이야기한다. 오영표 신영증권 본부장(변호사)은 신탁을 활용한 창의적 상속 증여에 대해 다루고, 안수남 세무법인 다솔 대표는 양도세 절세 기술을 알려준다.

정보통신정책연구원은 2023 생성형 AI 주요 이슈와 의미를 발표하였다. - ChatGPT 출시 이후, 생성형 AI의 주요 이슈와 그 의미는 다음과 같음 1. ChatGPT 출시(´22.11.30)와 생성형 AI의 부상 · 코딩, 요약, 콘텐츠 생성 등 강력한 텍스트 생성 성능을 보이며 유례없는 이용자 수를 기록, 생성형 AI의 대중화 가능성을 보여줌 2. LLaMA 출시(´23.02.24)와 LLaMA Moment, 오픈 소스로 촉발된 모델 경량화와 시장변화 · Meta의 대형언어모델인 LLaMA의 소스가 대중적으로 오픈되면서 대형언어모델 시장의 진입장벽이 낮아지며 시장에 영향을 미침 3. GPT-4 출시(´23.03.14), 멀티모달(multi-modal) 시대에 대한 기대 · 텍스트 생성을 넘어 이미지 입력·처리·추론이 가능한 대형언어 모델이 출시되면서 멀티 모달 AI의 활용이 점차 가시화되고 있음 4. 구글의 생성형 AI 접목(´23.03.14) 및 MS의 Copilot 출시(´23.03.16), AI를 통한 효율성과 생산성 증대 기대 · 주요 빅테크 기업들이 생성형 AI를 자사 업무 생산성 도구에 접목하면서, AI 기술을 통한 서비스 고도화 및 경쟁을 펼치고 있으며 이는 향후 업무 방식과 경쟁력에 영향을 미칠 것으로 전망 5. ChatGPT-Plugin 출시(´23.03.23), 챗봇에서 플랫폼으로의 진화 · ChatGPT-Plugin를 통한 외부 서비스와 연결로, 최신 정보 접근과 다양한 서비스와 기능을 ChatGPT 내에서 수행할 수 있게 되면서 ChatGPT 중심의 서비스 통합 가능성을 보여주게 됨 6. 자율 AI 에이전트(Autonomous Agent)의 등장과 인공 일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)으로의 기대 · 자율적으로 목표를 달성하는 자율 AI 에이전트 프로그램들이 등장하고 주목받으며, 미래로만 여겨지던 인공 일반지능(AGI)의 시대의 도래를 시사함   발행일 : 2023.09.14  

한국공작기계산업협회가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’가 4월 4일~5일 일산 킨텍스 제 2전시장 7/8홀 내 컨퍼런스 룸 A에서 개최된다.  국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS는 4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스 1, 2전시장에서 개최될 예정이며, ‘SIMTOS 2024 글로벌 디지털 제조혁신 컨퍼런스’는 부대행사로 개최된다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스는 SIMTOS 대표 컨퍼런스로서, 각 분야 최고의 전문가를 초빙해 양일 각 5개의 기조강연이 진행될 예정이다.     4월 4일 진행되는 디지털 제조 컨퍼런스는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 진행된다. KAIST 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 공작셀 소개’를 주제로 발표할 예정이다. 최근 공작기계 및 설비장비 산업은 단독 장비 제공에서 장비와 로봇 자동화 시스템 및 운영시스템이 통합된 솔루션 제공으로 변화하고 있다. 이러한 시점에서 AI 자율제조의 개념을 설명하고 물류 자동화 로봇, 운영 시스템을 통합한 AI 자율제조 유연공작셀을 소개한다. 네이버 클라우드 하정우 센터장은 ‘ChatGPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로, ChatGPT가 공개된 지 1년이 훌쩍 넘는 동안 전 세계적으로 생성형 AI가 큰 패러다임 변화를 가져오고 있는 가운데, 글로벌 초거대 AI 기술 트렌드와 우리나라 경쟁력에 대해 소개한다. 현대미포조선 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’을 주제로 미래 조선산업의 핵심경쟁력 확보를 위해 HD현대에서 추진하고 있는 선박의 설계부터 생산까지 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 관리하는 디지털 트윈 기반 통합 디지털 생산 플랫폼 구축에 대한 전략과 진행 현황을 설명한다. DN솔루션즈 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율제조’를 주제로, 반도체 산업과 자율주행과 비교하여 자율제조의 정의와 요구 사항들을 정리하고, 절삭 가공 산업에서 자율 제조를 구현하기 위한 기술적 요소, Architecture 및 AI 역할을 설명하며, 구현 방식 및 방향성을 제시한다. 포스코DX 김미영 상무는 '제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례'라는 제목으로, 제조업의 당면 이슈 해결을 위한 솔루션으로서의 디지털 트윈의 개념과 구현 기술을 설명하고, 국내 1호 등대공장인 포스코의 디지털 트윈 추진 사례에 대해 소개한다.     4월 5일 뿌리산업 컨퍼런스는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 주제로 진행된다. 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’을 주제로, 뿌리산업이 미래 산업과 시장 환경에 대응하기 위한 방안과 한국생산기술연구원의 중점 연구 개발 분야에 대해 소개한다. LG전자 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’를 주제로, LG의 스마트팩토리 구축 여정과 사례를 소개하고, 올바른 접근 방향에 대한 의견을 제시한다. 현대자동차 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGICS 스마트팩토리 구축 사례 소개’를 주제로, 현대차그룹 최초의 스마트팩토리인 HMGICS(현대차그룹 싱가포르 혁신센터)에 대한 주요 현황과 향후 추진 방향성에 대해 소개한다. 다양한 저서와 방송 활동으로 널리 알려진 에스엔에이치 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’를 주제로, 인류 문명의 혁신을 이끈 ‘마더머신’이라 불리는 ‘공작기계’를 통해 제조업의 미래를 조망한다. 산업통상자원부 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’을 주제로,  세계 최고 수준의 도전적 연구개발, 대형과제 중심 사업체계로 개편, 수요자 중심의 연구개발 프로세스, 미래세대 연구자 성장지원 등 혁신방안의 주요 골자를 소개한다. 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “올해 SIMTOS에서 진행되는 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스 2024’에서는 제조산업의 AI 제조 혁신과 디지털 트윈, 그리고 뿌리산업의 DX와 스마트 팩토리를 주제로, 각 분야 최고의 연사를 초빙해 제조산업과 뿌리산업의 디지털 전환과 혁신의 미래에 대해 소개할 예정”이라면서, “평소 정보를 접하기 어려운 국내 최고 기업들의 사례 발표가 이어지는 만큼 현장에 참석하시어 인사이트를 얻기 바란다”고 밝혔다. 한편 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서는 3월 18일 오후 4시 ‘SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드’라는 제목으로 SIMTOS 2024 프리뷰 무료 웨비나를 개최한다. 이번 방송에는 한국공작기계산업협회 김경동 상무, 인터엑스 박정윤 대표, 지멘스DI 김태호 이사가 출연하여 제조 AI 및 디지털 트윈 기반 자율공장, 자율머신에 대한 설명 및 사례 소개 등 디지털 제조를 위한 트렌드를 소개하고 관련 업계의 현재와 미래 등을 짚어볼 예정이다.

포티넷 코리아는 삼성중공업과 ‘해양/선박 OT(Operation Technology) 보안 시장에서의 상호 협력을 위한 전략적 파트너십’을 체결했다고 밝혔다. 삼성중공업은 1974년 창업 이후 2023년 12월까지 세계 유수의 선사로부터 선박과 해양설비 1442척을 수주해 그 중 1285척을 성공적으로 인도한 바 있으며 첨단기술, 생산효율, 고부가가치선 분야에서 높은 사업 경쟁력을 갖추고 있다. 삼성중공업은 조선·해양사업 분야에서 기술 경쟁력과 턴키 제작 능력을 축적했으며, 해양 개발 설비의 핵심인 탑사이드 설계·시공 능력을 보유하고 있다. 국제선급연합회(IACS)는 선박에 대한 해킹 및 랜섬웨어 등 사이버 위협이 증가함에 따라 내외부 사이버 위협으로부터 선박을 보호하고, 선박 운항 안전성을 확보하기 위해 2022년 4월 UR E26과 E27을 채택한 바 있다. UR E26은 선박의 설계, 건조, 시운전 및 운항기간 내 선박의 네트워크에 IT/OT장비를 안전하게 통합하는 것을, UR E27은 서드파티 장비 공급업체가 시스템 무결성을 확보 및 강화하는 것을 목표로 한다. 이는 2024년 7월 1일 이후 건조 계약이 체결된 신규 선박에 필수적으로 적용된다. 이번 협약을 통해 포티넷과 삼성중공업은 국제선급연합회의 새로운 보안 규정에 부합하도록 강화된 표준 해상 사이버 보안 설계를 위해 공동 협력할 계획이다. 또한, 사이버 보안 시장의 저변을 확대하고 망 분리 및 OT 프로토콜 기반 보안 서비스, 육상 원격 감시 및 제어, 자율운항선박 등 해양 분야의 미래 선두 기술의 적용 확대를 위해 협력할 계획이다. 포티넷은 자사 플랫폼 솔루션을 기반으로 강화된 해양 사이버 보안 설계, 해양 환경에서의 운영을 위한 솔루션 최적화, 포티넷 제품에 대한 교육 등을 지원하게 된다. 또한, 삼성중공업이 건조하는 선박이 새로운 UR E26 및 E27 필수 요건을 충족할 수 있도록 OT 보안 강화를 지원할 예정이다. ‘포티넷 OT 보안 플랫폼’은 ‘엔터프라이즈 보안 패브릭’의 확장으로 센서부터 클라우드까지 전체 퍼듀(Purdue) 모델 전반에서 자산과 네트워크 가시성 확보, 망 분리, 엔드포인트 보호, 제로 트러스트 액세스를 위한 인증과 권한 관리, 위협 탐지 와 방어 기술, SOC/NOC 보안 운영을 위한 솔루션과 서비스를 제공한다. 포티넷은 OT 보안 전문성과 글로벌 리더십을 바탕으로 신규 선박의 사이버 복원력을 보장하고 삼성중공업이 구축하는 선상 시스템 및 장비의 사이버 보안을 위해 기여할 예정이다.     삼성중공업의 최종웅 센터장은 “선박에 대한 사이버보안 이슈가 증가하면서 사이버 보안은 선박 건조 및 운영의 필수 요소로 자리잡고 있다. 삼성중공업은 보안 분야의 글로벌 리더인 포티넷과의 긴밀한 협력을 통해 선박 건조 시에 OT 보안을 위한 혁신 체계를 구축하고, 선박의 사이버 복원력을 높이는데 더욱 주력할 것”이라고 말했다. 포티넷의 마이클 머피(Michael Murphy) 아시아태평양 지역 OT 부문 대표는 “이번 협력을 통해 해상/선박 사이버 보안 부문에서 글로벌 차원의 지원체계 및 협력을 강화하여 삼성중공업이 국제선급연합회의 새로운 보안 규정을 준수할 수 있는 기술적 토대를 확보하도록 적극 지원할 것이다. 또한, 포티넷은 향후에도 OT 비즈니스의 범위를 더욱 확장하고 해양 사이버 보안 산업을 위한 OT 보안 및 디지털 혁신을 강화하기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.

  월간 캐드앤그래픽스에서는 창간 30주년을 맞아 2024년 1월 15일부터 2월 28일까지 ‘2023 캐드앤그래픽스 독자 설문조사’를 진행했다. 이번 설문조사에는 총 798명이 참가해 2023년 한 해동안 있었던 주요 이슈를 비롯해 엔지니어링 소프트웨어 및 하드웨어 사용 현황 등에 대해 의견을 주었다. 이번 호에서는 ‘2023 캐드앤그래픽스 독자 설문조사’의 응답 내용을 2023년 주요 이슈, 소프트웨어 활용 및 선호도, 서비스/클라우드/인공지능/하드웨어, 2024년 전망 등으로 나누어 소개한다. 기사 가운데 업체 또는 제품 관련 내용은 설문 참가자들의 선호도 응답을 정리한 것으로, 사용률 조사가 아니며 실제 시장 점유율과 다를 수 있음을 밝힌다. 설문 항목 중에서 주관식으로 응답을 받은 소프트웨어 벤더 및 하드웨어 벤더에 대한 개선사항이나 바람, 지적하고 싶은 내용은 온라인으로 공개된다. 또한 캐드앤그래픽스에 대해 바라는 점이나 추천 필자, 강사 등의 응답 내용도 반영하여 향후 캐드앤그래픽스가 발전적인 방향으로 나아갈 수 있도록 노력해 나갈 것이다. 앞으로도 많은 관심과 성원을 부탁드린다. 끝으로 설문조사에 응답해 주신 많은 분들에게 감사의 말씀을 전하며, 응답자 가운데 경품 당첨자는 추후 캐드앤그래픽스 홈페이지를 통해 공개할 예정이다.   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, AI, 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   총 17 페이지   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI 모델 학습과 같이 현재도 다양한 곳에서 필수로 사용되는 강화학습 딥러닝 기술의 기본 개념, 이론적 배경, 내부 작동 메커니즘을 확인한다.   ■ 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   강화학습은 바둑, 로봇 제어와 같은 제한된 환경에서 최대 효과를 얻는 응용분야에 많이 사용된다. 강화학습 코딩 전에 사전에 강화학습의 개념을 미리 이해하고 있어야 제대로 된 개발이 가능하다. 강화학습에 대해 설명한 인터넷의 많은 글은 핵심 개념에 대해 다루기보다는 실행 코드만 나열한 경우가 많아, 실행 메커니즘을 이해하기 어렵다. 메커니즘을 이해할 수 없으면 응용 기술을 개발하기 어렵다. 그래서 이번 호에서는 강화학습 메커니즘과 개념 발전의 역사를 먼저 살펴보고자 한다. 강화학습 개발 시 오픈AI(OpenAI)가 개발한 Gym(www.gymlibrary.dev/index.html)을 사용해 기본적인 강화학습 실행 방법을 확인한다. 참고로, 깃허브 등에 공유된 강화학습 예시는 대부분 게임이나 로보틱스 분야에 치중되어 있는 것을 확인할 수 있다. 여기서는 CartPole 예제로 기본적인 라이브러리 사용법을 확인하고, 게임 이외에 주식 트레이딩, 가상화폐, ESG 탄소 트레이딩, 에너지 활용 설비 운영과 같은 실용적인 문제를 풀기 위한 방법을 알아본다.   그림 1. 강화학습의 개념(출처 : Google)   강화학습의 동작 메커니즘 강화학습을 개발하기 전에 동작 메커니즘을 간략히 정리하고 지나가자.   강화학습 에이전트, 환경, 정책, 보상 강화학습의 목적은 주어진 환경(environment) 내에서 에이전트(agent)가 액션(action)을 취할 때, 보상 정책(policy)에 따라 관련된 변수 상태 s와 보상이 수정된다. 이를 반복하여 총 보상 r을 최대화하는 방식으로 모델을 학습한다. 정책은 보상 방식을 알고리즘화한 것이다. <그림 2>는 이를 보여준다. 이는 우리가 게임을 하며 학습하는 것과 매우 유사한 방식이다.   그림 2. 강화학습 에이전트, 환경, 액션, 보상 개념(출처 : towardsdatascience)   강화학습 설계자는 처음부터 시간에 따른 보상 개념을 고려했다. 모든 시간 경과에 따른 보상치를 동시에 계산하는 것은 무리가 있으므로, 이를 해결하기 위해 DQN(Deep Q-Network)과 같은 알고리즘이 개발되었다. 모든 강화학습 라이브러리는 이런 개념을 일반화한 클래스, 함수를 제공한다. 다음은 강화학습 라이브러리를 사용한 일반적인 개발 코드 패턴을 보여준다.   train_data, test_data = load_dataset()  # 학습, 테스트용 데이터셋 로딩 class custom_env(gym):  # 환경 정책 클래스 정의    def __init__(self, data):       # 환경 변수 초기화    def reset():       # 학습 초기 상태로 리셋    def step(action):       # 학습에 필요한 관찰 데이터 변수 획득       # 액션을 취하면, 그때 관찰 데이터, 보상값을 리턴함 env = custom_env(train_data)  # 학습환경 생성. 관찰 데이터에 따른 보상을 계산함 model = AgentModel(env)      # 에이전트 학습 모델 정의. 보상을 극대화하도록 설계 model.learn()                       # 보상이 극대화되도록 학습 model.save('trained_model')    # 학습된 파일 저장 # 학습된 강화학습 모델 기반 시뮬레이션 및 성능 비교 env = custom_env(test_data)  # 테스트환경 생성 observed_state = env.reset() while not done:    action = model.predict(observed_state) # 테스트 관찰 데이터에 따른 극대화된 보상 액션    observed_state, reward, done, info = env.step(action)    # al1_reward = env.step(al1_action) # 다른 알고리즘에 의한 액션 보상값과 성능비교    # human_reward = env.step(human_action) # 인간의 액션 보상값과 성능비교   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.