슈나이더 일렉트릭이 엔비디아와 데이터센터 인프라 최적화 및 디지털 트윈 기술 기반 마련을 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. AI 애플리케이션이 산업 전반에 걸쳐 주목을 받고 있는 동시에, 기존 컴퓨팅보다 더 많은 리소스에 대한 수요가 높아지며 처리 능력에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 데이터센터 설계와 운영이 눈에 띄게 변화하고 복잡해지면서, 업계에서는 운영의 효율성과 확장성을 모두 갖춘 안정적인 데이터센터 시스템을 신속하게 구축하고 운영하기 위해 노력하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 파트너십을 통해 엔비디아의 첨단 AI 기술과 자사의 데이터센터 인프라에 대한 전문성을 바탕으로 데이터센터 레퍼런스 디자인을 출시해 업계 전반에 공개할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 에코시스템 내 AI 배포 및 운영의 기준을 재정의함으로써 업계 발전의 중요한 이정표가 될 것으로 전망하고 있다.     슈나이더 일렉트릭은 데이터 처리, 엔지니어링 시뮬레이션, 전자 설계 자동화 등을 위해 구축된 엔비디아의 가속 컴퓨터 클러스터에 최적화된 데이터센터 레퍼런스 디자인을 소개할 예정이다. 이 디자인은 특히 고밀도 클러스터를 위한 간략 시운전과 안정적인 운영을 보장하는 고전력 분배, 액체 냉각 시스템 및 제어 기능을 구현하는데 중점을 뒀다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 협력으로 AI 솔루션을 데이터센터 인프라에 원활하게 통합하고, 효율  및 안정적인 수명 주기를 보장하는데 필요한 도구 및 리소스를 제공하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭이 제공하는 데이터센터 레퍼런스 디자인은 파트너, 엔지니어 및 기업이 기존 데이터센터 운영에 참고할 수 있으며, 고밀도 AI 서버 및 액체 냉각AI 클러스터에 최적화된 새로운 데이터센터를 구축하는데도 활용할 수 있다. 또한 슈나이더 일렉트릭은 자회사인 아비바의 디지털 트윈 플랫폼을 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)에 연결해 가상 시뮬레이션 및 협업을 위한 통합 환경을 제공할 예정이다. 이 환경에서 설계자, 엔지니어 및 데이터센터 운영자는 상호 원활한 협업을 할 수 있으며, 복잡한 시스템의 설계 및 구축을 가속화하는 동시에 출시 기간과 비용을 절감할 수 있다. 엔비디아의 이안 벅(Ian Buck) 하이퍼스케일 및 HPC 부분 부사장은 “슈나이더 일렉트릭과의 협력을 통해 우리는 차세대 엔비디아 가속 컴퓨팅 기술을 사용해 AI 데이터센터 설계를 제공하게 됐다”면서, “이는 조직이 AI의 잠재력을 활용하고 산업 전반에 걸쳐 혁신과 디지털 전환을 추진하는데 필요한 인프라는 제공한다”고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭의 판카즈 샤르마(Pankaj Sharma) 시큐어파워 사업부 데이터센터 비즈니스 총괄 부사장은 “데이터센터 솔루션에 대한 슈나이더 일렉트릭의 전문성과 엔비디아의 AI 기술 리더십을 결합하여 기업이 데이터 센터 인프라의 한계를 극복하고 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것”이라며, “엔비디아와의 협력을 통해 보다 효율적이고 지속가능한 미래를 만드는데 큰 기여를 할 수 있을 것이라 생각한다”고 전했다.

AMD는 새로운 2세대 버설 AI 에지 시리즈(Versal AI Edge Series)와 버설 프라임 시리즈(Versal Prime Series) 적응형 SoC(System on Chip)를 출시해 버설 적응형 SoC 포트폴리오를 강화했다고 밝혔다. 2세대 버설 시리즈는 전처리에서 AI 추론 및 후처리에 이르기까지 단일 디바이스로 AI 기반 임베디드 시스템의 엔드 투 엔드 가속을 제공한다. 2세대 버설 시리즈 포트폴리오의 첫 제품군은 새로운 AI 엔진을 바탕으로 1세대 디바이스보다 최대 3배 더 높은 와트당 TOPS를 제공한다. 또한, 새로운 고성능 통합 Arm CPU를 통해 1세대 버설 AI 에지 및 프라임 시리즈 디바이스 대비 최대 10배에 달하는 스칼라 컴퓨팅을 제공한다. 지능형 단일 칩 솔루션인 2세대 버설 시리즈 디바이스는 다중 칩 기반 프로세싱 솔루션을 대체하여 시장 출시 시간을 단축하고, 더 작고 효율적인 임베디드 AI 시스템을 구현할 수 있다. 이를 통해 첨단 기능 안전 및 보안 기능과 함께 성능, 전력 및 면적을 조합해 자동차, 항공우주 및 방위, 산업, 비전, 의료, 방송 및 프로AV 시장용 에지 디바이스에 최적화된 고성능 제품 설계가 가능한 새로운 차원의 성능과 기능을 제공한다. 스바루는 자사의 차세대 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 비전 시스템인 ‘아이사이트(EyeSight)’에 2세대 버설 AI 에지 시리즈를 탑재한다. 아이사이트 시스템은 스바루의 일부 자동차 모델에 탑재되어 ACC(어댑티브 크루즈 컨트롤), 차선 이탈 방지, 충돌 방지 제동 등 첨단 안전 기능을 지원한다. 스바루는 현재 아이사이트가 장착된 차량에 AMD 적응형 SoC 기술을 활용하고 있다.     2세대 버설 AI 에지 시리즈는 실제 시스템에서 요구되는 복잡한 프로세싱 요건을 충족하기 위해 총 3단계로 이뤄지는 AI 기반 임베디드 시스템의 모든 가속 성능을 지원하는 프로세서 조합을 갖추고 있다. 광범위한 센서를 연결하고, 높은 처리량의 저지연 데이터 프로세싱 파이프라인을 구현할 수 있는 유연성을 갖춘 FPGA 프로그래머블 로직으로 실시간 전처리를 지원하며, 차세대 AI 엔진 형태의 벡터 프로세서 어레이를 통해 효율적인 AI 추론을 지원한다. 또한, Arm CPU 코어를 통해 안전에 초점을 맞춘 애플리케이션의 복잡한 의사결정 및 제어에 필요한 후처리 성능을 제공한다. 2세대 AMD 버설 프라임 시리즈는 센서 프로세싱을 위한 프로그래머블 로직과 고성능 임베디드 Arm CPU를 결합하여 기존의 비 AI 기반 임베디드 시스템을 위한 엔드투엔드 가속을 제공한다. 이 디바이스들은 1세대에 비해 최대 10배 더 많은 스칼라 컴퓨팅을 제공하도록 설계되어 센서 프로세싱 및 복잡한 스칼라 워크로드를 효율적으로 처리한다. 최대 8K의 다중 채널 워크플로를 비롯해 높은 처리량이 요구되는 비디오 프로세싱을 위한 새로운 하드 IP를 갖춘 2세대 버설 프라임 디바이스는 초고화질(UHD) 비디오 스트리밍 및 녹화, 산업용 PC 및 항공 컴퓨터와 같은 애플리케이션에 적합하다. 2세대 버설 AI 에지 시리즈와 2세대 버설 프라임 시리즈 포트폴리오는 에지 센서에서 중앙집중식 컴퓨팅에 이르기까지 AI 기반 시스템을 위한 확장성을 제공한다. 이 시리즈는 고객들이 성능, 전력 및 면적 풋프린트를 선택하여 애플리케이션의 성능 및 안전성 목표를 효율적으로 달성할 수 있도록 AI 및 적응형 컴퓨팅의 규모에 따라 다양한 디바이스로 구성되어 있다. 한편, AMD 비바도 디자인 수트(Vivado Design Suite) 툴과 라이브러리는 임베디드 하드웨어 시스템 개발자의 생산성 향상 및 설계 주기의 간소화를 통해 컴파일 시간 단축, 개발 결과물의 품질 개선 등의 효과를 제공한다. 임베디드 소프트웨어 개발자를 위한 AMD 바이티스 통합 소프트웨어 플랫폼(Vitis Unified Software Platform)은 사용자가 선호하는 추상화 단계에서의 임베디드 소프트웨어, 시그널 프로세싱 및 AI 설계를 지원하며, 기존 FPGA 설계 경험 없이도 활용 가능한 장점이 있다. 설계자들은 2세대 AMD 버설 AI 에지 시리즈 및 2세대 버설 프라임 시리즈용 얼리 액세스 문서와 1세대 버설 평가 키트 및 설계 툴을 현재 이용할 수 있다. AMD는 2025년 상반기에 2세대 버설 시리즈의 실리콘 샘플을, 2025년 중반에는 평가 키트 및 SOM(System-on-Module) 샘플을, 2025년 말에는 양산 반도체를 공급할 예정이다. AMD의 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 총괄 책임자인 살릴 라제(Salil Raje) 수석 부사장은 “AI 지원 임베디드 애플리케이션에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서 전력 및 공간이 제한적인 임베디드 시스템에서 가장 효율적으로 엔드투엔드 가속을 지원하는 단일 칩 솔루션에 대한 요구가 높아지고 있다”면서, “40년 이상 축적된 적응형 컴퓨팅 리더십을 바탕으로 구현된 최신 세대 버설 디바이스는 단일 아키텍처에 다중 컴퓨팅 엔진을 통합해, 로엔드에서 하이엔드에 이르기까지 뛰어난 컴퓨팅 효율과 성능, 확장성을 제공한다”고 밝혔다.

DJI가 영화 제작과 콘텐츠 크리에이션을 향상시키는 ‘DJI RS4’, ‘DJI RS4 Pro’ 및 ‘DJI Focus Pro’ 등 짐벌 신제품 3종을 출시한다고 밝혔다.   ▲ DJI RS 4   경량 상업용 안정화 장치인 DJI RS 4는 향상된 효율과 안정화 성능으로 수직 촬영을 새롭게 정의하며, 1인 영상 제작자가 원하는 장면을 보다 쉽게 촬영하도록 돕는다. DJI RS 4는 강력한 페이로드와 함께 편안한 핸들링과 강력한 파워를 제공하기 위해 가벼운 짐벌 보디에 최대 3kg의 미러리스 카메라와 렌즈 구성을 장착하도록 해준다. 앞 세대 모델과 비교했을 때 틸트 축이 8.5mm 확장된 RS 4는 밸런싱 공간에 여유를 더했으며, ND 필터와 같은 액세서리를 추가할 수 있어 창작의 가능성을 높여준다.  다양한 촬영 시나리오를 위해 최적화된 4세대 안정화 알고리즘을 갖춘 RS 4는 대용량 배터리 그립과 함께 사용하면 약 2.5배 더 긴 사용 시간을 제공해 웅장한 장면을 촬영할 때에도 중단 없이 쉽게 촬영이 가능하다. 또한, 원활한 수직 촬영 전환을 위해 재디자인된 짐벌 수평 플레이트를 사용한 2세대 네이티브 버티컬 촬영을 지원해 동영상 제작 효율을 높였다. 업그레이드된 자동화 축 잠금장치로 짐벌 흔들림을 최소화했으며 빠른 시작, 전환 및 저장이 가능해진다. 3개 축 모두에 테프론(Teflon) 코팅을 적용한 RS 4는 더 매끄러운 밸런싱을 지원하며, 미세 조절 노브(fine-tuning knob)로 카메라 또는 렌즈 전환 시에도 정교한 조정이 가능하다. 또한 OLED 터치스크린의 자동 화면 잠금 기능은 의도치 않은 터치로 인한 설정 변경을 방지하고 배터리 전력도 절약하도록 돕는다. 이외에도 블루투스 무선 제어 기능을 탑재해 원격 카메라 셔터 및 렌즈 줌 제어를 할 수 있으며, 카메라와 손쉽게 재연결이 가능하다. DJI Focus Pro와 페어링해 사용하면 매끄러운 포커스 및 렌즈 줌 조정이 가능하며, 30% 더 빠른 모터 속도로 렌즈를 제어할 수 있다. 또 새로운 조이스틱 모드 스위치를 사용하면 줌 또는 짐벌 제어를 조이스틱 모드로 전환할 수 있어 사용자 경험과 현장에서의 효율이 향상된다.   ▲ DJI RS Pro 4   DJI RS Pro 4는 DJI PRO 생태계와 통합해 사용이 가능하며 안정화, 전송, 모니터링, 포커싱 및 제어 기능을 포함하는 솔루션이다. 신뢰 가능한 탄소섬유 디자인을 통해 4.5kg 페이로드 탑재 하중을 지원하며 주요 미러리스 및 시네마 카메라 셋업에 적합하다. 롤 축(Roll axis)의 듀얼 롤링 베어링과 틸트 축(Tilt axis) 미세 조정 노브를 갖춰 매끄럽고 정밀한 밀리미터 단위의 조정을 가능하게 한다. 또한 2세대 네이티브 수직 촬영 기능, 자동 잠금 OLED 터치스크린, 향상된 축 잠금장치로 짐벌의 흔들림을 줄이는 등 다양한 기능을 향상해 영상 제작자를 위한 효율과 성능을 높였다. 전력 백업(Power redundancy) 강화를 위해 모든 축의 모터 토크를 20% 높인 RS 4 Pro는 무거운 카메라와 액세서리를 장착하더라도 정교하고 빠른 추적을 보장한다. 차량 부착 카메라 촬영을 위해 알고리즘을 최적화한 ‘차량 마운트’ 모드의 추가로 흔들리는 상황에서도 안정적인 장면을 담는 것 역시 가능해진다. 4세대 RS 안정화 알고리즘을 사용하는 RS 4 Pro는 안정적인 힘과 사용감 사이 균형을 잘 유지해 역동적인 장면을 촬영할 때에도 높은 성능과 안정성을 제공한다. 영상제작자들은 Focus Pro LiDAR, Focus Pro 모터를 포함하는 DJI Focus Pro LiDAR AF 시스템을 사용해 정교한 LiDAR AF 기능을 다이내믹한 촬영 시나리오에서 활용할 수 있다. 77% 증가한 7만 6800개의 측거점을 지원하는 RS 4 Pro는 인물 피사체의 에지(edge) 검출을 더 정확하게 해 초점을 맞추는 것이 더 수월해진다. 인물 피사체 포커스 거리는 앞 세대 제품보다 약 3배5 늘어난 최대 20m를 지원한다.    ▲ DJI Focus Pro   독립형 AMF(자동형 수동 초점) 렌즈 제어 시스템인 DJI Focus Pro는 여러 카메라 또는 장치가 협력해야 하는 상황에서 필요한 협업형 초점 제어(Collaborative focus control)를 향상시킨 툴로, 영상제작자가 자신의 창작 비전을 쉽고 정교하게 실현하게 해 준다. 새로운 DJI Focus Pro 그립은 2.5시간 지속되는 전력 공급, 직관적인 비주얼 조작, 15개 렌즈에 대한 자동 캘리브레이션 및 데이터 저장, 블루투스 연결을 통한 매끄러운 촬영 시작/정지 기능을 지원하는 뛰어난 활용성을 자랑한다. 풀 컬러 터치스크린을 탑재한 그립은 라이다 및 모터 매개변수 조정을 지원하며, 라이다 관점에서 실시간 뷰를 제공해 작업자가 사용 상황을 온전히 인식할 수 있게 도와준다. 앞 세대 모델보다 약 3배 더 늘어난 인물 피사체 포커스 거리 20m‌, 초광각 70° FOV를 탑재한 라이다 시스템은 더 넓은 범위에서 보다 정확하고 안정적인 포커스 기능을 제공한다. 7만 6800개의 측거점과  30Hz 주사율을 지원하는 업그레이드된 라이다 시스템 덕분에 인물 피사체의 에지 검출이 더 좋아졌으며, 포커스를 맞추는 데 필요한 노력을 최소화할 수 있어 빠른 움직임이 포함된 시나리오에서도 안정적인 포커스가 가능하다. 영상제작자는 AF 피사체 인식 및 추적, 포커스 속도 조정, 선택 가능한 포커스 영역 모드를 포함하는 Focus Pro의 향상된 인텔리전트 AF 기능을 통해 더 쉽게 포커스를 맞추고 다양한 촬영 시나리오를 연출할 수 있다. 마그네틱 댐핑 FIZ 핸드 유닛은 포커스 풀러에 포커스, 조리개, 줌 제어 기능을 탑재해 복잡한 장면을 촬영하는 팀워크 작업에 효율을 더해준다. Focus Pro 핸드 유닛은 무단계 실시간 댐핑 계수 조절과 전자 A-B 포인트 표시 모드를 특징으로 하며, 160m의 통신 거리를 제공해 정밀한 포커스 조절과 편리함을 제공하고 복잡한 환경에서의 촬영 요구를 충족한다. 또 블루투스 촬영 시작/정지 기능을 통해 미러리스 카메라를 무선으로 제어할 수 있다.  DJI RS 4, DJI RS 4 Pro, DJI Focus Pro는 각각 두 가지 구매 옵션으로 공인 리테일러 및 DJI 온라인 스토어‌‌에서 구매할 수 있다. DJI RS 4의 단품 가격은 63만 3000원이며 짐벌 1개, BG21 그립, USB-C 충전 케이블, 렌즈 고정 서포트, 확장 그립/삼각대(플라스틱), 퀵 릴리즈 플레이트, 멀티 카메라 제어 케이블, 나사 키트를 포함한다. DJI RS 4 콤보 가격은 82만 3000원이며, 추가로 브리프케이스 핸들 1개, Focus Pro 모터, Focus Pro 모터 로드 마운트 키트, 포커스 기어 스트립, 추가 멀티 카메라 제어 케이블 1개, 운반 케이스 1개를 포함한다. DJI RS 4 Pro 단품 가격은 116만 원이며 짐벌 1개, BG30 배터리 그립, USB-C 충전 케이블, 렌즈 고정 서포트(확장), 확장 그립/삼각대(금속), 퀵 릴리즈 플레이트, 브리프케이스 핸들, 멀티 카메라 제어 케이블, 나사 키트, 운반 케이스를 포함한다. DJI RS 4 Pro 콤보 가격은 147만 원‌‌이며 추가로 Ronin 이미지 송신기 1개, Focus Pro 모터, Focus Pro 모터 로드 마운트 키트, 포커스 기어 스트립, 스마트폰 홀더, 퀵 릴리즈 플레이트(확장), 추가 케이블을 포함한다.  DJI Focus Pro 크리에이터 콤보 가격은 101만 4000원이며 DJI Focus Pro LiDAR 1개, DJI Focus Pro 그립, DJI Focus Pro 모터, DJI Focus Pro 운반 케이스를 포함한다. DJI Focus Pro 올인원 콤보 가격은 ‌184만 원이며, 추가로 DJI Focus Pro 핸드 유닛 1개를 포함한다. 독립형 DJI Focus Pro LiDAR, DJI Focus Pro 그립, DJI Focus Pro 모터, DJI Focus Pro 핸드 유닛은 별도로 구매할 수 있으며, 가격은 각각 68만 2000원, 35만 원, 16만 5000원, 92만 원이다.  DJI의 폴 팬(Paul Pan) 수석 프로덕트 라인 매니저는 “크리에이터들의 요구사항은 DJI가 제품 개발에서 가장 중요시하는 요소”라면서, “DJI RS 4, RS 4 Pro 안정화 장치는 지난 10년간 업계 전문가들이 제공한 피드백을 취합해 디자인, 안정화 성능, 짐벌 제어를 최적화해 효율과 안정성을 높인 차세대 툴을 만드는 혁신을 이뤘다. 한편, DJI의 첫 독립적 AMF 렌즈 제어 시스템인 DJI Focus Pro는 기존 DJI PRO 생태계 전용이었던 첨단 라이다(LiDAR) 기술을 이제 더 많은 크리에이터가 사용할 수 있게 하는 발전을 이뤘다”고 설명했다.

국산 CAD 프로그램을 개발·공급하는 캐디안은 문화재청의 문화유산 보존·활용 기술 개발 및 지능형 설계 기반 구축 사업의 일환인 ‘AI 기반 전통 목조 건축물 목구조 분석 및 가상설계 기술 개발’ 사업을 한국전자통신연구원(ETRI) 등과 공동 수주하였다고 밝혔다.   인공지능 기반의 AI-CAD 프로그램은 오토캐드 DWG 파일과 호환되는 국산 CAD 캐디안(CADian)을 기반으로 2025년 말까지 개발될 예정이다. 캐디안은 기존에 보유하고 있는 수많은 디지털 도면 파일을 재활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 캐디안은 2023년 전통 목조 건축물의 공포부(전통 목조건축에서 처마 끝의 무게를 받치기 위하여 기둥머리에 짜 맞추어 댄 부재)를 AI 인지 기술을 접목하여 도면화하는 기술을 소개한 바 있다.캐디안에서 AI-CAD 사업을 총괄하고 있는 한명기 상무는 “이번 사업을 통해 도면화 기술에서 한 단계 더 나아가 전통 도면 이미지로부터 전통 목조 건축물을 복원, 신축하는 AI-CAD를 개발하게 되었다”고 전했다.  

알테어가 지난 4월 4일 서울 역삼동 포스코타워에서 ‘AI(인공지능) 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. ‘AI for Engineers(엔지니어를 위한 AI)’를 주제를 내건 이번 워크숍은 AI 기술 도입 전략 및 산업 동향을 공유하는 자리로 마련됐다. 현장에는 주요 제조업체 실무진 및 오피니언 리더 300여 명이 참석했다. 알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 환영사에서 “제조업체가 AI 기술을 도입할 때에는 그들의 도메인 전문성을 바탕으로 AI 기술을 누구나 활용할 수 있는 환경을 마련해야 한다”면서, “알테어는 데이터 비전공자도 쉽게 활용할 수 있는 로코드/노코드 기반 데이터 분석 및 AI 시뮬레이션 소프트웨어를 제공하여 국내 업체들의 고민을 해소하고자 한다”고 전했다. 첫 번째 발표자로 나선 알테어의 수디르 파다키 글로벌 데이터 분석 디렉터는 “최근 제조업계는 전통적인 시뮬레이션 데이터 활용에서 데이터 기반의 AI 활용으로 전환하는 추세이다. 이를 위해 알테어는 자사 데이터 분석 소프트웨어 래피드마이너에 ‘CAE 커넥터’를 추가해, CAE 결과 파일을 바로 읽어들여 코딩 없이 다양한 변수에 따른 해석 결과를 얻을 수 있도록 했다”고 소개했다. 이어 “요즘 기업에서 생성형 AI 시스템 구축에 많은 관심을 보이고 있는데, 래피드마이너에 내장된 생성형 AI 기능을 활용하면 채팅창에서 데이터 분석 요구사항을 쉽게 요청할 수 있다. 한국어 자연어 처리도 지원해 한국 사용자에게도 편리할 것”이라고 말했다. 한국알테어의 이승훈 기술 총괄 본부장은 “해석 결과를 얻는 과정은 제품 개발 단계에서 상당한 시간을 차지한다. 하지만 AI 기술을 적용해 해석 결과를 학습하고 적용하니 3시간 이상 걸리던 작업도 단 3초 만에 해석 결과를 얻을 수 있게 되었다. AI 기술 도입은 제품 개발 단계를 대폭 단축시키며, 빠른 예측 결과를 통해 효율성을 극대화할 수 있다.”고 말했다.     알테어의 이번 워크숍에서는 산학연 영역의 여러 연사가 다양한 전문 분야와 관련된 AI 트렌드를 다뤘다. 황보현우 하나은행 자문위원이 ‘AI 시대의 경쟁 우위 전략’, 현대자동차 한용하 연구위원이 ‘자동차 CAE 부문에서의 AI 적용 사례 소개’, 계명대학교 김양석 교수는 ‘AI 시대의 셀프서비스 분석’을 주제로 최신 연구 결과와 산업 동향을 소개했다. 또한 ‘엔지니어링 분야에서의 AI 적용: 엔지니어들의 기회와 도전’ 를 주제로 진행한 패널 토론에는 LG전자,  현대자동차, 계명대학교에서 참가해 AI 기술 적용에 대한 의견과 경험을 공유하는 시간을 가졌다. 알테어의 라비 쿤주 최고제품및전략책임자(CPSO)는 “다양한 전문성을 갖추지 않고는 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용하는 것이 어렵다”며, “알테어는 시뮬레이션과 AI, HPC 기술과 자원을 통합한 ‘알테어원’ 플랫폼을 통해 기업들의 AI 기술 도입 부담을 줄이고 현실적으로 구현할 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

한국공작기계산업협회(KOMMA)는 국내 공작기계 업계, 한국전자기술연구원(KETI), 한국공작기계산업협회(KOMMA), 독일공작기계협회(VDW) 등과 다자협력 양해각서(MOU)를 체결하고, 상호 지원과 연대 강화 및 협력을 진행할 것이라고 밝혔다. 우선, DN솔루션즈, 스맥, 화천, 현대위아와 한국전자기술연구원, 한국공작기계산업협회는 ‘AI 자율제조를 통한 공작기계 산업 경쟁력 강화’를 위해 다자간 업무협약을 체결했다. 이 업무협약은 AI 자율제조 기술 개발을 통한 공작기계 산업의 발전과 성공적인 생태계 조성을 위해 마련되었으며, 한국형 범용 기계 기술 인터페이스(K-UMATI) 표준 모델 개발을 목적으로 한다. 업무협약 내용에는 ▲공작기계 관련 AI 자율제조 기술에 대한 상호 교류 ▲공작기계 인터페이스 데이터 표준 협의 등에 대한 협력 사항이 담겨 있다. 이와 함께 한국공작기계산업협회는 국내외 유관기관과의 파트너십 구축을 통해 공작기계 디지털 표준 생태계 구축에 힘을 모으기로 했다. 이의 일환으로 독일공작기계협회, 한국전자기술연구원과 업무협약을 맺었다. 이 협약의 주요 내용은 ▲산업기계, 시스템 간 통합된 디지털 상호운용성을 보장하기 위한 범용 기계기술 인터페이스(umati)를 기반으로 하는 응용기술 개발과 ▲기계 제조 산업에서 구체적으로 적용 가능한 활용 사례를 개발하는데 기여 및 협력하는 것이다. 한국공작기계산업협회는 “기계 산업의 경쟁력 강화를 위해서는 급변하는 수요시장 트렌드에 부합하는 생산제조환경 구축이 중요하다”면서, “이번 MOU는 공작기계 산업뿐만 아니라 공작기계를 이용한 생산제조업계 전반의 AI 자율제조 경쟁력을 높이는 계기가 될 것이며, 앞으로도 우리 협회는 공작기계 기반의 자율제조 경쟁력 강화를 위해 다양한 노력을 기울일 계획”이라고 전했다.  

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4)   지난 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 광화문과 광화문 현판 복원 사례를 통해서 살펴 보았다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제와 사진 이미지 데이터베이스 구축의 필요성에 관해서 소개하였다. 또한 이미지 데이터베이스의 활용에 있어서 메타 데이터(meta data)와 올바른 태깅(tagging)의 중요성에 관해서 생각해 보았다. 이미지 데이터를 통한 역사 퍼즐을 풀어가는 데에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 예시하고, 다른 기록 자료와의 상호 검증 필요성도 강조하였다. 문화유산 복원의 정의와 현실적인 문제점 등에 관해서도 간단하게 소개하였다.  이번 호에서는 종이의 역사, 동아시아의 전통 종이, 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상, 빛의 투과 특성, 전통 한지의 우수성에 관해서 간단하게 정리해 본다. 아울러 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴 본다. 한지 데이터베이스 구축에 있어서 어떠한 정보를 어떻게 정리하는 것이 앞으로 문화유산 분야에서의 활용에 도움이 될 것인가에 관해서 생각해 본다.    ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 한지의 다양한 활용 사례(서화, 책, 등, 한옥 문, 신발, 가방, 불경 등) 종이의 역사 종이의 역사를 소개하기에 앞서 우리의 전통 종이인 한지의 다양한 활용 사례를 <그림 1>에 소개하였다. 한지는 우리에게 익숙한 전통적인 서화, 책, 한옥 재료, 불경을 비롯하여 현대적인 디자인을 가미한 등의 갓, 신발, 가방 등 다양한 응용제품의 소재로 사용되고 있다. 전통적인 방법으로 만든 종이는 일반적으로 사용되는 양지(洋紙)와 달리 독특한 질감과 특성을 가지고 있어 문화유산의 보수, 서화 작품의 소재로 사용될 뿐만 아니라, 새로운 종이를 재질로 한 새로운 제품의 개발에도 활용될 가능성이 높아 각광받는 재료이다. 고대부터 그림 또는 문자를 바위, 벽돌, 동물 가죽, 나무, 대나무 조각 등 다양한 소재에 기록으로 남겨 두었다. 고대 이집트에서는 양가죽을 종이처럼 만든 양피지(羊皮紙, parchment)가, 아시아에서는 얇은 대나무 조각을 재료로 한 죽편(竹片)이 사용되었다. 기원전 3000년경에 고대 이집트에서는 파피루스(papyrus)라고 하는 풀의 섬유로 종이와 비슷한 것을 만들어 사용하였으며, 오늘날 영어에서 ‘종이’를 뜻하는 ‘paper’의 어원이 되었다. 양피지는 우리말로 번역하면서 양의 가죽으로 만들어 종이처럼 사용되는 물건을 종이에 비유하면서 한자로 종이를 의미하는 지(紙)가 붙었을 뿐, 실제로 종이는 아니다. 현재 사용되고 있는 종이는 식물에서 셀룰로스(cellulose, 섬유소)를 추출하여 얇은 평면의 막 형태로 만든 것이다. 종이를 처음으로 만든 사람은 중국의 채륜(蔡倫)으로 알려져 있다. 삼(麻 : 마), 아마(亞麻) 등에서 섬유를 분리하여 얇은 막의 형태로 걸러서 떠내어 건조시키는 방법으로 만들었다. 이러한 방법은 한국과 일본에도 전해져, 동아시아 각국에서는 지역에 자생하는 식물을 재료로 하여 종이를 만들어 사용하게 되었다. 종이의 발명으로부터 약 600년 후인 710년경에는 중국인 포로에 의해서 현재의 우즈베키스탄 사마르칸트까지 전파되었다. 12세기 즈음에 이르러 무어인이 종이 만드는 기술을 에스파냐에 도입하면서 점차 유럽에 전파되었다. 그 후 약 7세기 동안 유럽에서는 식물 섬유와 넝마를 원료로 수작업으로 유럽의 전통 종이가 만들어졌다. 산업혁명이 일어난 19세기에는 제지 작업의 기계화가 시작되었으며, 양지의 대량생산으로 이어졌다.    한국, 중국, 일본의 전통 종이 한국, 중국, 일본 모두 전통적인 방식의 수작업으로 전통 종이가 생산되고 있다. 한국의 전통 종이를 한지(韓紙), 중국의 전통 종이를 선지(宣紙, Xuan Zhi), 일본의 전통 종이를 화지(和紙, わし)라고 구별하여 부른다. 동아시아 삼국의 종이는 모두 오랜 역사와 전통을 가지고 있으며, 기본적으로 닥나무를 이용해 종이를 만드는 것은 비슷하지만 각국의 닥나무 품종, 제조 과정이나 첨가되는 재료들이 달라지면서 각 나라 전통 종이의 고유한 특징을 가지게 되었다.   그림 2. 동아시아 전통 종이의 명칭, 원료 및 특징   <그림 2>에 동아시아 전통 종이의 명칭과 특징을 간단하게 정리하여 소개하였다. 우리나라의 경우에도 한지를 만드는 공방이 전국 각지에 분포하고 있으며, 각 공방마다 다른 재료와 제지 공정으로 종이를 만들기 때문에 획일적으로 한지의 특징을 표현할 수는 없다. 다만 한국, 중국, 일본의 전통 종이의 일반적인 특징의 차이를 정리하면 다음과 같이 요약할 수 있다. 한지는 주로 닥나무를 원료로 만들어 보존성이 탁월하고 질기면서도 유연한 특징을 가지고 있다. 문자의 기록, 서화용뿐만 아니라 건축, 공예, 예술 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 한지는 중국이나 일본의 전통 종이 제지법과 다르게 한지 두 장을 서로 붙여서 한 장을 만드는 합지(合紙) 방식이 사용된다. 표면을 매끄럽게 하기 위한 도침(搗砧 : 종이나 가죽 따위를 다듬잇돌에 올려놓고 다듬어서 윤기가 나고 매끄럽게 함) 과정을 거치기도 한다.  중국의 선지는 죽피(竹皮), 마피(麻皮), 청단피(靑檀皮), 상피(桑皮)에 볏짚이나 밀짚 등을 섞은 원료로 만든다. 중국의 청단(靑檀)은 느릅나무과의 나무로 한반도에는 자생하지 않는 식물이다. 선지는 한지보다 섬유의 길이가 짧아 종이의 질은 약하지만, 먹 번짐이 고르고 우수하여 서화용으로 적합하다.  일본의 화지는 왜(倭)닥피, 안피(雁皮 : 산닥나무 껍질), 삼지(三枝) 닥피를 원료로 만들며, 부드럽고 유연하다. 종이를 쌍발 뜨기 방식으로 뜨기 때문에 얇은 종이를 여러 번 뜰 수 있어, 종이의 질을 균일하게 할 수 있는 특징이 있다. 표면 처리로 표면을 고르게 하여 섬세하다. 그러나 먹 번짐이 좋지 않아 먹을 이용하여 글을 쓰거나 그림을 그리는 것에는 그다지 적합하지는 못하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   최근 전기자동차의 수요가 증가함에 따라 전기자동차의 성능을 보다 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 모터 분야에서 헤어핀(hairpin) 코일의 적용으로 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이미 여러 양산형 모델에도 적용되어 실사용 중에 있다. 그러나 헤어핀 코일은 복잡한 제조 공정 및 제작 기술이 필요하다는 단점이 있다. 이렇게 기존 생산 공정에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하고 추가적인 성능 향상을 도출하기 위해 금속 3D 프린팅 기술을 적용하여 모터 코일을 제조하는 방법이 연구되고 있다.  이번 호에서는 앤시스에서 제공되는 맥스웰(Maxwell)과 앤시스 애디티브(Ansys Additive)를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM(Design for Additive Manufacturing) 및 적층공정 해석을 수행하며 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.    ■ 김선명 원에이엠 DfAM팀의 연구원으로, 적층제조 특화 설계를 담당하고 있다. 이메일 | smkim@oneam.co.kr 홈페이지 | www.oneam.co.kr   전기자동차용 헤어핀 모터 코일 헤어핀 코일이란 <그림 1>과 같이 헤어핀의 형상처럼 직사각형 단면의 도선을 구부려서 제작되는 모터 코일이다. 기존의 원형 도선의 권선 형태로부터 성능 개선을 위해 개발되었으며, 성능 향상이 입증되어 이미 상용 전기차량에 적용되어 실사용 중에 있다. 이러한 직사각형 단면의 헤어핀 코일을 사용하는 이유는 기존 원형 코일 대비 높은 점적률(fill-factor)을 갖기 때문이다. 점적률이란 <식 1>과 같이 모터고정자의 슬롯 면적 대비 구리 도선이 차지하는 면적의 비로 계산이 된다. 점적률이 높아지면 <그림 2>와 같이 도선 간 빈 공간 영역이 작아진다. 따라서 상대적으로 권선 저항이 낮아지게 되고 도선간 접촉 면적이 증가함에 따라 열전달 계수가 높아져, 방열 효과도 증가하는 효과가 있다. 이러한 헤어핀 코일의 적용으로 원형도선 대비 모터의 성능을 향상시킬 수 있다.   식 1   그림 1. 헤어핀 코일   그림 2. 원형 도선과 헤어핀 코일의 비교(출처 : MG Motor article : Why 1% efficiency improvement means so much, Hairpin Technology : Hubiz)   헤어핀 코일은 <그림 3>과 같은 공정을 통해 조립된다. 제일 먼저, 원재료인 사각형 단면의 코일을 헤어핀 형태로 성형한 후 모터 고정자의 슬롯에 조립한다. 그 다음 같은 상끼리 연결될 수 있도록 트위스팅(twisting) 공정을 거친 후, 서로 접촉하는 도선끼리 용접하는 과정을 거쳐 완성된다. 추가로 도선에 용접될 부분의 절연재를 제거하는 등의 공정이 필요하다. 이처럼 헤어핀 코일 모터는 복잡한 제작 절차와 제작 공정이 필요하며, 특히 고난도의 용접 기술이 요구된다. 무엇보다 제조 공정 중 제품에 문제가 발생한다면 문제가 되는 부분만 처리가 불가능하기 때문에, 제작 공정이 처음부터 수행되어야 한다.   그림 3. 헤어핀 코일의 조립 공정(출처 : Maximising E-Machine Efficiency with Hairpin Windings, by Shaoshen Xue-Motor Design Limited)   이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 금속 3D 프린터를 사용한 모터 코일의 금속 적층제조에 대한 연구가 진행되고 있다. 금속 적층제조는 다음과 같은 장점이 있다. 제작 공정 간소화 : 헤어핀 코일의 3D 프린팅 공정 적용 시 3D 프린팅 장비만 있다면 기존의 복잡한 제작 공정이 필요 없으므로, 제작 공정을 보다 간소화시킬 수 있다. 일체화 : 개별 파트로 나누어진 헤어핀 코일을 일체화하여 하나의 부품으로 제작이 가능하기 때문에, 용접을 최소화한 공정이 가능하여 제작 중 파트 불량률을 최소화할 수 있다.  설계 자유도 향상 : 헤어핀 코일 형상의 제약이 없으므로 형상 구현의 자유도가 높기 때문에, 성능 향상을 위한 설계가 용이하다.  금속 적층제조를 고려한 헤어핀 코일의 설계를 위해서 시뮬레이션을 기반으로 전자기 성능 분석, 열 특성 분석, 적층 공정 해석의 전체 설계 및 제작 프로세스를 진행한다. 이 글에서는 앤시스 맥스웰과 앤시스 애디티브를 활용한 시뮬레이션을 기반으로 헤어핀 코일의 DfAM 및 적층공정 해석을 수행하며, 전체 제작 프로세스를 제시하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

국내 협업 툴 ‘플로우’를 공급해 온 마드라스체크가 3월 7일 여의도 콘래드서울호텔에서 ‘flow 3.0 AI NOW’ 행사를 개최했다. 이번 행사에서는 플로우에 업데이트될 생성형 AI에 대한 소개 및 활용법, 실제 활용 사례 등이 공유되었다. 마드라스체크는 플로우 3.0에 생성형 AI가 더해져 업무 프로세스의 혁신을 가져올 수 있을 것으로 기대했다. ■ 최경화 국장     협업 툴 플로우 서비스 기업, 마드라스체크 마드라스체크는 ‘똑똑한 AI 업무비서’를 내세우는 플로우 3.0을 발표했다. 플로우는 기업 내 업무 협업을 돕는 플랫폼으로서 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 온프레미스 형태로 제공된다.  마드라스체크는 K-협업 소프트웨어의 위상을 전 세계적으로 알리고자 글로벌 시장에 진출하여 플로우 사용을 확대, 전 세계 55개국 300개 유료 기업을 확보하며 업무 문화 혁신을 주도하고 있다.  이학준 대표는 “플로우는 메신저 기반 협업 툴과 작업 관리 협업 툴을 하나로 엮어 시장의 호응을 얻었다. 2018년에는 SaaS와 온프레미스를 동시에 제공했고, 이번에 생성형 AI로 또 한단계 도약할 것”이라고 밝혔다. 또한 플로우는 생성형 AI를 통해 누구나 쉽게 업무를 진행할 수 있도록 도울 것이다. 사용자는 동료들과 프로젝트 생성부터 업무 요약, 담당자 추천 등을 일일이 할 필요가 없으며, 플로우의 AI가 관련 업무를 대신할 수 있다고 소개했다.    ▲ 마드라스체크 이학준 대표   플로우는 CEO부터 신입까지 사용하기 쉬운 협업 툴로서 프로젝트 관리, 업무/일정관리, 메신저, OKR, 전자결재, 근태관리까지 한번에 가능하며, 업무에 최적화되어 줌/팀즈/구글 등이 연동되는 AI 협업 툴이다. 생성형 AI를 탑재한 플로우에는 오픈AI의 ‘GPT-4’와 메타의 ‘라마2’ 언어모델이 탑재되어 있다. 생성형 AI를 통한 플로우의 주요 기능은 ▲AI 프로젝트 템플릿 ▲AI 하위 업무 ▲AI 업무 필터 ▲AI 업무 일지 ▲AI 에디터 템플릿 ▲AI 담당자 추천 등이 있다.     이 대표는 “협업 툴 서비스는 시간이 갈수록 복잡해지고, 기업은 데이터가 쌓인다. 플로우는 AI를 활용해 UI/UX를 혁신하고, 데이터를 가치 있게 가공하고 제공하며, 시간을 절약하도록 서비스를 만든다. 대화하듯 업무하고 알아서 자료를 찾는 혁명을 이룰 것”이라고 말했다.      또한 이날 행사에서는 카이스트 전기 및 전자공학과 김대식 교수가 ‘AI와 챗GPT가 이끄는 세상’을 주제로 기조 발표를 했다. 김 교수는 “AI 개념은 수십 년 전에 나왔지만 컴퓨터 공학 단계에 머물렀다. 하지만 챗GPT로 코드 기반인 AI가 자연어 입력으로 바뀌면서 혁신의 시점이 왔다”라고 말했다.  김대식 교수가 말하는 올해 생성형 AI의 키워드는 ▲ 지적 능력의 한계를 넘어서는 생산성 ▲ 폼팩터의 전환 ▲온디바이스 AI를 위시한 sLLM의 등장이다. 핵심은 생산성의 향상이다. 김 교수는 휴대폰과 디스플레이 산업이 성장이 멈추고 있다면서, 포스트 스마트폰 디바이스는 디스플레이가 없는 쪽으로 변해가고 있다고 말했다. 또한 “제조 생산성은 높아지고 있지만 21세기에 들어서도 업무, 코딩, 디자인 등 인간의 지적능력이 필요하다”면서, 앞으로의 인공지능은 지적 노동자의 대량 생산을 돕는 방향으로 발전할 것으로 전망했다.    ▲ 카이스트 전기 및 전자공학과 김대식 교수   한편, 이어진 세션에서는 플로우 AI 사전 테스트를 진행하고, 생산성을 높인 사용 후기가 발표되었다. BGF리테일에서는 ‘글로벌 AI 편의점 CU, AI로 업무의 날개를 다는 법’, 한국전통문화고등학교에는 ‘교실로 들어온 생성형 AI’라는 제목으로 적용 사례를 소개해 호응을 얻었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.