• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 "칼럼"에 대한 통합 검색 내용이 735개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
로컬 호스트 LLM 오픈소스 기반 BIM 전문가 챗봇 서비스 만들어보기
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.
작성일 : 2024-04-01
[칼럼] 커넥팅
책에서 얻은 것 No.19     “경험, 강점, 역할을 커넥팅하라.” - 신수정    커넥팅이란 커리어란 목표를 성취하고 자유를 추구하는 여정(커넥팅, connecting)이며, 이 여정의 핵심은 연결이다. 신수정 저자는 현직에 있으면서도 MZ 세대와 같은 감성을 지니고 있으며, 해마다 책을 한 권씩 출판하고 있다. ‘일의 격’, ‘통찰의 시간’, ‘거인의 리더십’에 이어 ‘커넥팅’이 세상에 나왔다. 저자의 SNS에서 소개하는 ‘커넥팅’을 통해 어떤 메시지를 전달하고자 하는지 살펴보겠다. “이번 책은 직장인들의 "커리어"를 위한 책입니다. 2021년 '일의 격' 출간 이후 많은 분들과 만났습니다. 그리고 많은 고민을 들어왔습니다. 흥미롭게도 고민의 가장 많은 부분은 바로 ‘커리어’였습니다. 도대체 커리어를 어떻게 쌓아야 할까? 일을 통해 연봉을 많이 받고 부자 되려면 어떻게 해야 할까? 한 직장에 오래 있어야 할까? 다양한 직장을 경험해야 하나? AI와 로봇 시대 어떻게 커리어를 준비해야 하나? 스페셜리스트가 되어야 하나? 제너럴리스트가 되어야 하나? 일터에서 성장하고 최고가 되려면 어떻게 해야 할까? 초년생인데 미래를 위해 어떤 직장을 선택해야 하고 어떻게 일해야 하나? 평생 일하는 커리어를 가져가려면 어떻게 해야 할까? 일을 빨리 그만 두고 싶은데 셀프파이어를 어떻게 생각하나? 성장하고 최고가 되기 위해서는 전문성 외에 어떤 역량을 쌓아야 할까? 회사에 계속 있어야 하나? 옮겨야 하나? 옮기려는데 어떤 쪽이 내 커리어의 좋은 선택인가? 승진을 하려면 어떻게 해야 하나? 리더나 임원들은 어떤 역량을 쌓아야 하고 커리어 방향을 어떻게 가져가야 하나? 나는 일이 즐겁지 않은데 이게 비정상인가? 스타트업, 대기업, 공공기관, 글로벌기업 등이 어떻게 다르고 어떤 커리어 설계를 해야 하는가? 초년생, 10년차, 20년차, 은퇴를 앞둔 사람들의 커리어 전략은 어떻게 다른가? 이러한 다양한 고민들에 대한 저의 대답을 정리한 책입니다. 커리어에 대한 수많은 질문에 대한 해결책을 관통하는 키워드를 저는 ‘커넥팅(connecting)’으로 잡았습니다. 스티브 잡스가 이야기한 ‘connecting dots’입니다. 이제 다양한 경험, 관계, 배움을 쌓고 빠른 변화에 대응하여 어떻게 이들을 유연하게 연결하느냐가 핵심이 될 것입니다. "평생 연봉의 80프로는 첫 직장에서 결정된다"는 ‘연봉의 비밀’ 시리즈로 출발해서 커리어와 커리어 전략, 커리어 포트폴리오 구축 방법론, 커리어에 필요한 역량 등 다양한 내용을 재미있게 다루었습니다. 당연히 직장인들, 커리어를 고민하는 분들에게 큰 도움이 되리라 확신합니다. 시니어 직장인들은 본인뿐 아니라 커리어를 고민하는 후배를 돕는데 활용하실 수 있을 것입니다. 자녀나 후배, 지인들에게 큰 길잡이와 선물도 될 것입니다. 창업자나 경영자들 또한 직장인들의 고민을 이해하고 그들이 회사에서 역량을 마음껏 발휘하게 하려면 어떻게 성장과 커리어를 도와야 할지 방향을 정하시는데 큰 도움이 될 것입니다. 많은 분들이 읽고 시행착오를 최소화하며 효과적으로 자신의 커리어 방향을 설정하고 설계하여, 1) 일에서 더 성장하고 2) 돈도 많이 벌며 3) 삶에서 자유로울 수 있도록 돕는 것이 제 소망입니다.” 또한, 신수정 저자는 AI에 시대 ‘쓸모없는 사람’이 되라고 하였다. 미디어와의 인터뷰에서 저자는 “AI 시대에는 무엇을 어떻게 준비해야 할까? 오드리 탕이 말하는 80:20의 룰은 새겨들을 만하다. 80%의 시간은 현재 일에 집중하여 전문성을 기르되 20%의 시간은 다음 단계에 필요한 역량을 준비하라는 것이다. 현재 하고 있던 일의 상당 부분이 AI로 대치되거나 쇠락한다면 준비해 두었던 나머지 20%를 활용해 빠르게 변신하라는 것”이라고 하였다. 성장기에는 다양성을 가져야 창작성도 생긴다. 이런 세부적인 공감을 가지는 내용에 대해 들어 보고 싶다면 책을 사서 읽어 보고, 궁금한 점은 용기를 내어 저자에게 들어보는 시간을 보내면 좋겠다.  “커리어란 목표를 성취하고 자유를 추구하는 여정, 이 여정의 핵심은 연결이다.” - 신수정   ‘페북의 현인’ 신수정 작가의 네 번째 신간이 나왔다.  주말을 기다려 서평 맵을 만들었다. 지금까지 신 작가의 책을 모두 서평 맵으로 만들어 보았다. 그리고 사인도 받고 커피와 식사를 하며 즐거운 대화도 가졌다. 나는 이 책에서 나의 미래인 ‘창업’의 관점에서 즐겁게 읽어 내려갔다. 독자 여러분도 커넥팅을 읽을때 자신의 커넥팅 주제를 하나 정하고 그 관점으로 읽어가면 흥미를 느낄 것이다. 갑자기 궁금증이 하나 생겨서 지금 전 인류의 현인 챗GPT(ChatGPT)와 그 궁금증에 대해 얘기를 나눠봤다. 1950년대 세계 최초의 컴퓨터가 등장한 이래로 챗GPT만큼 흥미롭지는 못했다. 그것은 어쩌면 당연한 것이라 생각되지만, 컴퓨터와 대화를 나누게 된 것은 불과 2년 사이였다. 챗GPT에게 물어 봤다. “그의 지난 저서를 보면 ‘일의 격’, ‘통찰의 시간’, ‘거인의 리더십’, ‘커넥팅’ 다음은 뭘까? 좀 더 재미난 상상력으로 간단한 제목을 10가지 추천해 줘.”  다음은 챗GPT의 답변이다. “신수정 작가의 지난 저서들을 고려하면, 그의 다음 저서는 그의 기존 작품들과 연결되면서도 새로운 영역을 탐구하는 방향으로 나아갈 것 같습니다. 여기 재미있고 상상력을 자극할 수 있는 간단한 제목 10가지를 추천 드립니다. ‘인간과 기계의 대화’ : 인공지능과 인간이 어떻게 상호 작용하며 서로를 이해할 수 있는지 탐구합니다. ‘시간의 재발견’ : 바쁜 현대 생활 속에서 시간을 어떻게 효율적으로 사용하고, 진정한 의미의 여유를 찾을 수 있는지에 대한 이야기입니다. ‘실패의 미학’ : 실패를 통해 배우는 교훈과 성장의 과정을 다루며, 실패를 성공으로 이끄는 긍정적인 변화에 대해 탐구합니다. ‘소통의 법칙’ : 개인과 조직, 사회에서 효과적인 소통을 이루기 위한 방법과 소통의 중요성을 다룹니다. ‘창조의 씨앗’ : 창의력을 발휘하여 새로운 아이디어를 창출하는 과정과 창조적 생각을 촉진하는 방법에 대해 탐구합니다. ‘리더의 조건’ : 현대 리더에게 필요한 자질과 리더십의 새로운 모델을 제시합니다. ‘네트워크의 힘’ : 개인과 조직이 네트워크를 구축하고 활용하는 방법, 그리고 네트워킹이 개인의 성공과 조직의 성장에 미치는 영향을 다룹니다. ‘감정의 지도’ : 감정을 이해하고 관리하는 방법, 감정 지능이 개인의 성공과 행복에 미치는 영향에 대해 탐구합니다. ‘혁신의 경로’ : 기술과 사회의 변화를 주도하는 혁신의 과정과 혁신을 이끄는 사람들의 이야기를 담습니다. ‘미래의 균형’ : 기술 발전과 인간의 가치 사이에서 균형을 찾는 방법과 미래 사회를 위한 지속 가능한 전략을 모색합니다. 이러한 제목들은 신수정 작가가 다룰 수 있는 다양한 주제를 반영하며, 독자들에게 새로운 관점과 영감을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.“ 신수정 작가는 이 중에서 본인에게 적합한 몇 가지를 알려 주었다. 내년에는 우리의 손에 들려져 있지 않을까 생각해 본다. 벌써 다음 신간이 기다려지는 것은 왜일까?  “인생에 모든 우연은 연관성이 있다.(Connecting the dots)” - 스티브 잡스   “Connecting the dots” 애플의 전설적인 CEO였던 스티브 잡스는 2005년 스탠포드대학교의 졸업식 연설에서 자신의 인생에 관한 세 가지 이야기를 했는데, 그 중 가장 유명한 것은 ‘Connecting the dots’이다. 스티브 잡스는 본인의 성장 과정 및 사회생활을 이야기했는데, 대학 자퇴 후 서체 강의를 수강한 것이 훗날 다양한 서체의 컴퓨터를 만드는데 도움이 되었고 애플 설립 후 쫒겨난 그 순간에는 매우 괴로웠지만 그 덕분에 넥스트(NeXT)라는 회사를 설립하는 계기가 되었다. 넥스트는 1985년 애플에서 해고 통지를 받은 잡스가 설립한 컴퓨터 회사이다. 당시 잡스는 애플과의 결별에 대해 ‘프로그램 개발에 쓰이는 워크스테이션을 만들고 싶다’는 그의 바람을 실천에 옮길 수 있는 기회로 여겼다고 한다. 애플은 넥스트 인수 이후 차세대 운영체제인 랩소디를 개발했다. 이후 스티브 잡스는 아이폰과 아이패드를 출시하여 애플에 지대한 공을 세웠다.  “우리는 지금 당장 현실의 일을 미래와 연결지을 수는 없고 이미 지나간 길에 대해서, 즉 과거와 현재를 연결할 수는 있다. 어느 누구도 미래를 예측할 수는 없지만, 지금 현재 각자가 자신의 자리에서 하고 있는 노력이 미래에 어떤 식으로든 연결이 될 거라는 믿음을 가져야만 한다. 배짱, 운명, 업보 등 무엇이라도 어떠 이유로든 자신의 미래와 현재가 연결될 것이라는 믿음을 가지고 나아가야 한다.” 신수정 작가가 언급한 커넥팅과 일맥상통할뿐더러 저자도 이런 커넥팅을 실천한 장본인이기 때문이다. 또한 미래에 대한 걱정에 과거를 자책하는 (나를 포함해) 많은 사람들에게 뜻깊은 성찰이 될 책이 바로 ‘커넥팅’이다.  “현재의 자신에게 집중하면 됩니다. 지금과는 완전히 별개의 분야로 간다 해도, 지금의 경험은 목걸이의 구슬이 됩니다.”  - 박수경 교수(KAIST)   학습 노트(‘커넥팅’ 서평맵) 이 글이 세상에 알려지기 전에 작가와의 만남을 통해 사인도 받고, 대화도 나눌 예정이다. 이 글에서는 완료형으로 쓰겠다. 저자와의 만남 약속으로 나는 ‘커넥팅’에 정말 잘 어울릴 두 분의 지인을 초청하였고 한 분은 가까운 거리, 한 분은 먼 거리에 있지만 참석했다. 즐거운 점심시간과 함께 각자의 ‘커넥팅’에 대해서 어떤 기회와 어떤 고민이 있는지 나누고, “본인의 경험, 강점, 역할을 커넥팅”하라는 저자의 조언을 들었다.  나는 5년 뒤 염두에 두고 있는 창업의 기회를 위해 ‘커넥팅’을 활용하고자 한다. 그래서 ‘창업’에 대한 ‘커넥팅’으로 집중하였다.    ▲ ‘커넥팅’(신수정 지음, 김영사 출판) 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하시면 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.
작성일 : 2024-04-01
[칼럼] 제조업 디지털 전환과 디지털 엔지니어링, 디지털 PLM
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   현재를 디지털 전환(DX)의 시대라고 하는 데에는 많은 사람이 동의할 것이다. 그리고 디지털 전환이라는 용어가 4차 산업혁명의 자리를 차지하기 시작하고 있다. 디지털 전환이라는 것은 무엇일까? 디지털 전환 또는 디지털 트랜스포메이션(digital transformation)은 기업이나 조직이 디지털 기술을 적극적으로 도입하여 비즈니스 모델, 프로세스, 서비스 및 제품을 혁신하는 과정이라고 할 수 있다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고, 고객 경험을 향상시키며, 효율을 증가시킬 수 있다. 디지털 전환의 주요 요소는 다음과 같다. 고객 중심성 : 디지털 기술을 활용하여 고객의 요구와 기대를 이해하고 충족시키기 위한 전략을 수립해야 한다. 데이터 및 분석 활용 : 빅데이터, 인공지능(AI), 머신러닝 등을 활용하여 데이터를 수집, 분석하고 이를 기반으로 의사결정을 내린다. 디지털 기술 도입 : 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 모바일 기술, 사이버 보안 등의 디지털 기술을 도입하여 비즈니스 프로세스를 혁신한다. 조직 문화 및 리더십 변화 : 디지털 전환을 성공적으로 수행하기 위해 혁신을 추구하는 조직 문화와 리더십의 변화가 필요하다. 비즈니스 모델 혁신 : 기존의 비즈니스 모델을 재구성하거나 새로운 비즈니스 모델을 개발하여 디지털 시대에 적합하도록 한다. 디지털 전환의 시대에 엔지니어링에 대해서 생각해 보기전에 다양한 엔지니어링 접근에 대해서 정리해 봤다. 시스템 엔지니어링, 스마트 엔지니어링, 디지털 엔지니어링은 모두 공학 분야의 중요한 접근 방식이지만, 각각의 초점과 적용 방식에 차이가 있다. 시스템 엔지니어링(systems engineering) : 시스템 엔지니어링은 복잡한 시스템의 개발과 통합을 관리하는 일련의 공정이다. 이는 다학제 팀(interdisciplinary teams)이 협력하여 시스템의 전체적인 구조를 설계하고, 시스템 간의 상호작용을 최적화하는 데에 초점을 맞춘다. 시스템 엔지니어링은 프로젝트의 초기 단계에서 요구사항 정의부터 시작하여, 시스템 설계, 구현, 통합, 시험 운영 및 유지보수에 이르기까지 전 과정을 포괄한다. 스마트 엔지니어링(smart engineering) : 스마트 엔지니어링은 첨단 기술과 지능형 시스템을 활용하여 제품의 설계, 제조, 운영을 최적화하는 공학 접근법을 말한다. 이는사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등을 통합하여, 제품과 시스템의 성능을 향상시키고, 유지보수를 간소화하며, 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔다. 필자가 주장하는 스마트 엔지니어링은 고객의 가치를 극대화하는 것이다. 인간은 가치 피라미드(value pyramid)에서 다양한 욕망을 충족할 때 스마트하다고 생각한다.  디지털 엔지니어링(digital engineering) : 디지털 엔지니어링은 제품이나 시스템의 전체 수명 주기를 걸쳐 요구사항(requirement), 설계(design), 분석(analysis), 검증(verification) 및 확인(validation)을 지원하기 위해 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하는 공학 기법이다. 이 접근법은 디지털 트윈, 시뮬레이션, 3D 모델링 등의 기술을 활용하여 물리적 프로토타입의 필요성을 줄이고, 공정의 효율성을 높인다. 각 접근법은 공학 프로젝트와 시스템 개발에서 중요한 역할을 하며, 때로는 이러한 개념들이 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 스마트 엔지니어링과 디지털 엔지니어링은 기술의 적용에 더 큰 초점을 맞추는 반면, 시스템 엔지니어링은 프로세스와 프로젝트 관리의 측면에서 더 포괄적인 접근법을 제시한다. 시스템 엔지니어링은 주로 복잡하고 개발하는 데 오랜 기간이 소요되는 무기체계나 소프트웨어 개발에 주로 사용하고, 스마트 엔지니어링은 첨단 스마트 기기를 개발할 때 적용되었다. 그러나 최근의 디지털 전환 시대에서는 디지털 엔지니어링이 제품 혁신을 주도하고 있으며 모든 산업에 영향을 주고 있다. 디지털 전환의 시대에 디지털 엔지니어링은 산업 디지털 전환의 핵심이 될 것이다. 특히 디지털 트윈과 소프트웨어 정의(software-defined) 제품에서 제품수명주기에 핵심이 될 것으로 생각된다.  여기서 필자의 첫 번째 가설은 ‘제조업의 디지털 전환에서 가장 핵심은 디지털 엔지니어링과 PLM의 기준 정보가 아닐까’ 생각해 본다. 두 번째 가설은 ‘기존의 PLM의 프로세스를 디지털 프로세스로 새롭게 리엔지니어링해야 할 것’으로 생각한다. 세 번째 가설은 ‘그러면 디지털 프로세스에 가장 근접한 프레임워크는 무엇일까’를 생각해 봤다. <그림 1>은 디지털 제품/시스템 수명주기(digital product/system life cycle) 프레임워크이다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크   <그림 1>에서 이제는 제품이나 시스템이 단순히 디지털 데이터가 물리적 시스템을 보조하기 위해서 사용했던 이전 정보화 시대나 디지털화가 아닌 본격적인 디지털 전환 시대가 열렸다는 것을 알려준다. 제품 개발에서 시스템과 엔지니어링의 무한 순환 구조를 가지며, 시스템은 현실세계의 물리적 시스템과 가상의 디지털 트윈 시스템으로 구성된다. 물리적 실체 시스템은 기존의 CAX 또는 소프트웨어 지원 엔지니어링(software-suported engineering)으로 작업을 하고, 디지털 트윈은 소프트웨이 기반 엔지니어링(software-driven engineering)의 2가지 유형의 디지털 프로세스가 적용될 것이다.   <그림 1>의 디지털 제품/수명주기 프레임워크(DPL framework)에서 상호 데이터의 교체 시스템은 디지털 PLM 시스템이 될 것이고, 그 중에서 디지털 스레드(digital thread)가 핵심이 될 것으로 예상된다. 이 디지털 스레드를 통해서 최적의 의사결정이 이루어질 것이고, 그것은 디지털 데이터와 인공지능의 몫이 될 것으로 생각된다.   그림 2. 디지털 전환의 3단계   디지털 전환은 단순히 기술적인 변화만을 의미하는 것이 아니라, 조직 전반의 변화를 포함하는 포괄적인 과정이다. 이를 통해 기업은 더욱 민첩하고, 혁신적이며, 고객 중심적인 방향으로 발전할 수 있다. 일반적으로 디지털 전환은 세 가지 단계를 가진다.(그림 2) 그것은 정보화(digitization), 디지털화(digitalization), 디지털 전환(digital transformation, DX)이며 엔지니어링의 디지털 전환인 디지털 엔지니어링에서 이 세 가지 단계가 적용될 수 있다. 현재 오래된 엔지니링 프로세스는 정보화(digitization) 및 디지털화(digitalization)이고 미래 지향적 디지털 엔지니어링은 디지털 제품 수명주기 프로세스의 프레임위크로 만들어야 한다.  “가장 위험한 형태의 인간 실수 중 하나는 자신이 달성하려는 것을 잊는 것입니다.” -폴 니츠(Paul Nitze)   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-04-01
CAD&Graphics 2024년 4월호 목차
  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  
작성일 : 2024-03-28
생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조
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.
작성일 : 2024-03-05
[칼럼] PLM OOTB에 길을 묻다
현장에서 얻은 것 No.16   “단순함은 최고의 정교함이다.” - 레오나르도 다 빈치   나의 비서 ‘PLM Jarvis’에게 PLM OOTB 길을 묻다 챗GPT(ChatGPT)에게 ‘PLM OOTB에 길을 묻다’라는 제목과 목차를 기반으로 A4 5장 분량의 칼럼 글을 써달라고 했다. 챗GPT는 A4 5장 분량의 칼럼을 작성하는 것은 이 텍스트 기반 인터페이스의 제한으로 인해 직접적으로 실행하기 어렵다고 답변한다. 그러면서 칼럼을 구성하는 데에 도움이 될 수 있는 요약본을 제공할 수 있다고 나에게 제안한다. 챗GPT와 나눈 대화를 기반으로 내용을 재구성하였다. 이 글은 최근 수행 중인 PLM OOTB(Out of The Box) 기반 프로젝트를 하면서 배우고 직면한 어려움을 어떻게 헤쳐나갈 것인지 연구하고, 어떻게 하면 효과적으로 고객과 구축사가 서로 윈윈할 수 있을까 하는 의미에서 작성된 글이다.   PLM OOTB에서 길을 찾다 현대 비즈니스 환경에서 제품 수명주기 관리(PLM)의 중요성은 점점 증가하고 있다. 기업이 시장의 변화에 민첩하게 대응하고 지속 가능한 성장을 이루기 위해서는, 효과적인 PLM 전략이 필수이다. 이러한 맥락에서 OOTB 접근 방식이 주목받고 있다. OOTB 접근 방식은 소프트웨어 솔루션을 사전에 구성된 상태로 제공하여, 복잡한 커스터마이징 없이 즉시 사용할 수 있게 한다. PLM 시스템에서 OOTB를 채택함으로써 기업은 빠르게 시스템을 도입하고 운영할 수 있다. PLM OOTB 구축은 시간과 비용을 절감하고, 신속한 구현을 가능하게 한다. 또한, 사용자 친화적인 인터페이스와 검증된 기능을 통해 운영상의 위험을 줄일 수 있다. 성공적인 구축을 위해서는 요구사항 분석, 프로세스 표준화, 사용자 교육 및 적응, 시스템 통합 등을 고려해야 하다. 이 과정에서 기업의 현재 상황과 목표에 맞는 솔루션 선택이 중요하다. 구체적인 사례 분석을 통해 PLM OOTB 구축의 실질적인 이점과 실행 과정에서 나타난 도전 과제를 살펴본다. PLM OOTB 구축 프로젝트 관리의 베스트 프랙티스는 프로젝트 계획, 이해관계자 관리, 커뮤니케이션 전략 등이며 성공적인 구축을 위한 관리 방법론을 공유한다. 미래 지향적 PLM OOTB 전략은 기술 발전에 따른 PLM OOTB의 진화와 미래 전략에 대해 논의하며, 지속 가능한 PLM을 위한 전략을 제시한다. PLM OOTB 접근 방식은 기업에게 유연성, 비용 효율성, 그리고 빠른 구현 가능성을 제공한다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 성장을 달성할 수 있다. 챗GPT는 마지막으로 “이 개요는 칼럼 작성의 기초가 될 수 있으며, 각 섹션을 더욱 심도 있게 발전시켜 전체 글을 완성할 수 있습니다. 직접적인 글 작성과 워드 파일 저장은 제한된 환경에서 실행하기 어려우므로, 제시된 개요를 바탕으로 자세한 내용을 추가하여 칼럼을 완성해 주시기 바랍니다.”라고 답변하였다. 모르면 모른다고 답하라고 해서 그런지, 불필요한 말이 줄었다. PLM 시스템을 구축하는 과정에서 OOTB(박스 밖에서 바로 사용 가능한) 접근 방식을 채택하는 것은 많은 기업에게 매력적인 옵션이 될 수 있다. 이 방법론을 적용하는 것은 비용과 시간을 절약하며, 복잡한 커스터마이징 작업을 최소화할 수 있는 효과적인 전략이다. “가장 큰 위험은 아무런 위험을 감수하지 않는 것이다. 변화하는 세계에서 성공하려면 변화를 받아들여야 한다.” - 마크 저커버그   OOTB 프로젝트의 어려움은 무엇일까 OOTB 프로젝트는 많은 장점을 제공하지만, 동시에 몇 가지 어려움도 존재한다. 이러한 어려움은 프로젝트의 성공적인 구현을 위해 사전에 인식하고 대비해야 한다. 첫째, 요구사항과 솔루션의 불일치이다. OOTB 솔루션은 사전에 구성된 기능을 제공하기 때문에, 특정 기업의 고유한 요구사항을 완벽하게 충족시키지 못할 수 있다. 기업의 복잡한 프로세스나 특수한 요구사항을 솔루션에 맞추기 위해 추가적인 커스터마이징이 필요할 수 있으며, 이는 비용 증가와 프로젝트 지연을 초래할 수 있다. 둘째, 조직 문화와의 충돌이다. OOTB 솔루션을 도입하는 과정에서 기존의 작업 방식이나 조직 문화와 충돌할 수 있다. 새로운 시스템에 대한 저항, 사용자의 적응 문제, 교육 및 훈련의 필요성은 프로젝트의 성공을 위한 중요한 과제가 된다. 셋째, 유연성의 제한이다. OOTB 솔루션은 특정 범위 내에서 사전에 정의된 기능과 프로세스를 제공한다. 따라서, 기업의 미래 변화나 확장 요구에 유연하게 대응하기 어려울 수 있다. 이는 장기적인 관점에서 시스템의 확장성과 적응성에 제한을 줄 수 있다. 넷째, 통합과 호환성의 문제이다. 기존 시스템이나 제3자 소프트웨어와의 통합은 OOTB 프로젝트에서 중요한 도전 과제이다. 솔루션 간의 호환성 문제는 데이터 마이그레이션의 복잡성을 증가시키고, 추가적인 개발 요구를 발생시킬 수 있다. 다섯째, 업데이트와 유지보수의 어려움을 만날 수 있다. OOTB 솔루션은 정기적인 업데이트가 필요할 수 있으며, 때로는 이러한 업데이트가 기존의 커스터마이징이나 통합에 영향을 줄 수 있다. 이로 인해 유지보수 비용이 증가하거나 시스템의 안정성에 문제가 발생할 수 있다. OOTB 프로젝트는 초기 비용과 구현 시간을 줄여주는 유용한 접근 방식이지만, 성공적인 도입을 위해서는 앞에서 언급된 어려움을 사전에 고려하고 철저한 계획과 준비가 필요하다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 전략 수립과 실행은 프로젝트의 성공을 결정짓는 중요한 요소가 된다. “변화는 우리가 변화를 선택하기 전에 우리에게 온다.” - 앤드루 그로브   OOTB 접근 방식의 이점 첫째, 속도와 효율성이다. OOTB 솔루션을 사용하면 복잡한 소프트웨어 개발 과정 없이 바로 시스템을 도입하고 운영할 수 있다. 이는 프로젝트의 시간을 단축시키고 빠른 ROI(투자 대비 수익)를 실현할 수 있게 한다. 둘째, 비용 절감이다. 맞춤형 개발이 필요 없거나 최소화되므로 초기 구축 비용과 유지보수 비용이 크게 줄어든다. 셋째, 검증된 솔루션이다. OOTB 솔루션은 이미 시장에서 검증되었으며, 다양한 산업 분야에서 효과적으로 사용되고 있다. 이는 리스크를 줄이고 안정적인 시스템 운영을 보장한다. 넷째, 업데이트와 호환성이다. 소프트웨어 업데이트가 있을 때, OOTB 솔루션은 제공업체로부터 직접 지원을 받으므로 최신 기능을 쉽게 적용할 수 있고, 시스템의 호환성 문제를 최소화할 수 있다.   OOTB 구축 전략 4단계로 생각해 볼 수 있다. 첫째, 요구사항 분석이다. 프로젝트 초기 단계에서 비즈니스 요구사항과 프로세스를 면밀히 분석하여, OOTB 솔루션이 제공하는 기능이 이를 충족시킬 수 있는지 평가한다. 둘째, 표준화와 최적화이다. 기업의 작업 프로세스를 표준화하고 최적화하여 OOTB 솔루션의 기능에 맞추는 것이 중요하다. 이는 커스터마이징을 최소화하고 효율적인 시스템 구축을 가능하게 한다. 셋째, 교육과 적응이다. 직원들이 새로운 시스템을 효과적으로 사용할 수 있도록 충분한 교육과 지원을 제공한다. 사용자의 적응 과정을 촉진하는 것이 성공적인 구축의 핵심 요소 중 하나이다. 넷째, 단계적 구현이다. 모든 기능을 한 번에 도입하기보다는 중요도에 따라 단계적으로 구현하여 조직 내에서의 적응과정을 용이하게 하는 것이 중요하다. 따라서, OOTB 방법론은 기업이 제품 수명주기 관리 시스템을 빠르고 효율적으로 구축할 수 있는 강력한 전략이다. 이는 비용과 시간을 절약하며, 안정적이고 지속 가능한 시스템 운영을 가능하게 한다. 그러나 성공적인 구축을 위해서는 초기 단계에서의 철저한 준비와 계획이 필수적이다. 이것은 생각보다 쉽지 않을 수 있다. 솔루션을 잘 이해하는 것이 무엇보다 중요하며, 다양한 테스트를 해서 내재화해야 한다. 어쩌면 시간과의 싸움일 수 있다. “기술의 진정한 잠재력은 새로운 가능성을 창조하는 데 있다.” - 앨런 케이   PM은 어떻게 해야 하나 PM(Project Manager, 프로젝트 매니저)의 역할, 그리고 PM이 해야 할 일은 무엇인가? 특히 OOTB 프로젝트를 할 때 이전에 구축하던 방법론 대비 뭐가 달라지는가? OOTB 프로젝트를 진행할 때 PM의 역할은 매우 중요하다. OOTB 접근 방식은 기존의 맞춤형 개발 방식에 비해 구축 과정에서 개발을 최소화하고, 제품을 가능한 그대로 사용하는 전략을 말한다. 이러한 접근 방식에서 PM의 역할과 해야 할 일은 다음과 같다. PM의 역할은 5가지로, 첫째는 프로젝트 계획 수립이다. 명확한 목표 설정, 일정 계획, 리소스 할당, 예산 관리 등 포괄적인 프로젝트 계획을 수립한다. 둘째, 이해관계자 관리이다. 이해관계자의 요구사항과 기대를 관리하고 프로젝트의 진행 상황을 투명하게 소통한다. 셋째, 위험 관리이다. 프로젝트의 위험을 식별, 평가하고 이에 대한 완화 전략을 개발한다. 넷째, 팀 리더십 및 관리이다. 프로젝트 팀을 효과적으로 관리하고 목표 달성을 위해 팀에게 동기를 부여한다. 다섯째, 품질 관리이다. 프로젝트의 품질 기준을 설정하고 이를 충족시키기 위한 감독을 수행한다. PM이 해야 할 일은 4가지이다. 첫째, 요구사항과 OOTB 기능 매칭이다. 기업의 요구사항과 OOTB 솔루션이 제공하는 기능을 정확히 매칭하여 커스터마이징의 필요성을 최소화한다. 둘째, 프로세스 재설계 및 최적화이다. 기업의 현재 프로세스를 OOTB 솔루션에 맞게 재설계하고 최적화하여, 솔루션의 효율성을 극대화한다. 셋째, 변경 관리이다. OOTB 접근 방식을 도입함에 따라 발생할 수 있는 조직 내 변화에 대해 관리하고, 이해관계자들이 새로운 시스템을 원활하게 받아들일 수 있도록 지원한다. 넷째, 교육 및 지원이다. 사용자들이 새 시스템을 효과적으로 사용할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하고 실행한다. OOTB 프로젝트에서 달라지는 점은 4가지이다. 첫째, 개발 대신 구성에 초점을 맞춘다. 기존 방법론에서는 맞춤형 개발이 주를 이루었다면, OOTB 방법론에서는 솔루션의 구성과 설정에 더 많은 초점을 맞춘다. 둘째, 표준화와 재사용성 증가이다. OOTB 솔루션을 활용함으로써 프로세스의 표준화와 솔루션의 재사용성이 증가한다. 셋째, 빠른 구현과 배포이다. 커스터마이징을 최소화하므로 프로젝트의 구현과 배포가 더 빠르게 이루어진다. 넷째, 비용 효율성이다. 개발 비용과 시간이 절약되어 전체적인 프로젝트 비용이 감소한다. OOTB 프로젝트에서 PM은 이러한 변화를 효과적으로 관리하고, 프로젝트가 계획대로 진행될 수 있도록 해야 한다. 특히, 조직 내에서의 변화 관리와 사용자 교육에 더 많은 주의를 기울여야 성공적인 시스템 도입을 이끌어낼 수 있다.   PL은 어떤 역할을 해야 하는가 PL(Project Leader, 프로젝트 리더)은 프로젝트의 성공을 위해 핵심 역할을 담당한다. PL은 프로젝트 팀 내에서 기술적 리더십을 제공하며, 프로젝트의 목표 달성을 위한 일상적인 관리와 진행 상황 모니터링을 담당한다. 특히 PLM OOTB 프로젝트와 같은 복잡한 기술 프로젝트에서 PL의 역할은 다음과 같다. PL의 역할은 6가지로 요약된다. 첫째, 기술적 지휘 및 리더십 제공이다. 프로젝트 팀에 기술적 방향성과 지침을 제공하며, 기술적 문제 해결에 앞장서서 팀을 이끈다. 둘째, 프로젝트 계획 및 실행이다. 프로젝트 계획을 세우고, 이에 따라 프로젝트의 실행을 관리한다. 이는 일정, 리소스, 예산 관리를 포함한다. 셋째, 팀 관리 및 협력 촉진이다. 프로젝트 팀원 간의 협력을 촉진하고, 팀 내 업무 분담과 조정을 효과적으로 수행한다. 넷째, 이해관계자와의 커뮤니케이션이다. 프로젝트 관련 이해관계자들과의 원활한 커뮤니케이션을 유지하며, 프로젝트 진행 상황, 이슈, 변경 사항 등을 정기적으로 보고한다. 다섯째, 품질 관리 및 보증이다. 프로젝트의 결과물이 기술적 요구사항과 품질 기준을 만족하는지 확인하고, 품질 보증 활동을 수행한다. 여섯째, 위험 관리이다. 프로젝트의 위험을 식별하고, 평가하여 위험 감소 및 대응 전략을 개발한다. OOTB 프로젝트에서 PL은 특히 중요한 역할을 수행한다. OOTB 솔루션을 통해 개발 작업을 최소화하고, 제품을 효과적으로 도입하기 위해서는 다음과 같은 점들이 필요하다. 첫째, 요구사항과 솔루션 매칭이다. 기업의 요구사항과 OOTB 솔루션의 기능을 정확히 매칭시키는 작업을 주도한다. 둘째, 구성 및 커스터마이징 관리이다. 필요한 최소한의 커스터마이징을 관리하고, 솔루션의 구성을 최적화한다. 셋째, 변경 관리 및 사용자 교육이다. OOTB 도입으로 인한 조직 내의 변화를 관리하고, 사용자들이 새 시스템을 효율적으로 사용할 수 있도록 교육 프로그램을 계획하고 실행한다. 넷째, 프로젝트 문서화이다. 프로젝트의 모든 단계를 문서화하여, 프로젝트의 진행 상황과 결과물에 대한 투명성을 보장한다. 종합적으로 PL은 기술적 전문성과 함께 훌륭한 관리 능력, 커뮤니케이션 능력을 겸비해야 한다.   개발자는 어떤 역할을 해야 하는가 개발자는 소프트웨어 개발 프로젝트의 핵심 구성원으로서, 기술적인 구현과 프로그래밍 작업을 담당한다. 특히 PLM OOTB 프로젝트에서 개발자의 역할은 다음과 같이 구체화될 수 있다. 개발자의 역할은 5가지로 요약된다. 첫째, 기술적 구현이다. 프로젝트 요구사항에 따라 소프트웨어의 설계, 개발, 테스트 및 배포 과정을 담당한다. 둘째, 문제 해결이다. 기술적 문제가 발생했을 때, 문제를 진단하고 해결책을 제시한다. 이는 디버깅, 코드 최적화 및 시스템 향상을 포함할 수 있다. 셋째, 협업과 커뮤니케이션이다. 프로젝트 팀 내의 다른 개발자들과 협력하고, PL이나 PM과 긴밀히 소통하여 프로젝트의 진행 상황을 공유한다. 넷째, 기술 문서 작성이다. 개발 과정에서 생성된 코드에 대한 문서를 작성하고, 프로젝트의 기술적 세부 사항을 문서화한다. 다섯째, 지속적인 학습이다. 새로운 기술, 프로그래밍 언어, 개발 도구에 대해 지속적으로 학습하고, 이를 프로젝트에 적용한다. OOTB 프로젝트에서는 개발자의 역할이 전통적인 소프트웨어 개발 프로젝트와 다소 차이가 있을 수 있다. OOTB 접근 방식은 기존의 제품 기능을 최대한 활용하여 맞춤 개발을 최소화하는 전략이다. 따라서 개발자는 다음과 같은 역할에 더욱 집중하게 된다. 첫째, 시스템 구성과 조정이다. 제공된 소프트웨어의 기능과 옵션을 구성하고 조정하여, 기업의 요구사항을 만족시키는 작업을 수행한다. 둘째, 최소한의 커스터마이징이다. 필수적인 경우에만 코드를 커스터마이징하며, 이를 통해 특정 기능을 구현하거나 시스템을 기업의 특정 요구에 맞게 조정한다. 셋째, 통합 작업이다. OOTB 솔루션을 기업의 기존 시스템이나 다른 소프트웨어와 통합하는 작업을 담당한다. 이는 API 개발이나 외부 시스템과의 데이터 연동을 포함할 수 있다. 넷째, 성능 최적화 및 테스트이다. 시스템의 성능을 모니터링하고 필요한 최적화 작업을 수행한다. 또한, 시스템의 안정성을 확보하기 위해 테스트를 진행한다. OOTB 프로젝트에서 개발자는 기술적 구현뿐만 아니라 시스템의 구성과 통합에 더 큰 비중을 두게 된다. 이는 개발자에게 시스템 전반에 대한 깊은 이해와 더 넓은 기술적 관점을 가지는 것이 필요하다. “불가능해 보이는 것을 가능하게 하는 것이 기술의 역할이다.” - 팀 버너스리   고객은 어떤 역할을 해야 하는가 고객의 역할은 프로젝트의 성공에 있어 매우 중요하며, PLM OOTB 프로젝트에 있어서도 예외는 아니다. 기존 프로젝트와 비교했을 때, 고객의 역할에는 몇 가지 중요한 차이점이 있다. 첫째, 요구사항 제공이다. 프로젝트의 초기 단계에서 요구사항을 명확히 제공하고, 이에 대한 우선순위를 정한다. 둘째, 의사결정에 참여한다. 중요한 의사결정 과정에 참여하여 프로젝트 방향성에 대한 결정에 기여한다. 셋째, 프로젝트 진행 상황 모니터링을 한다. 정기적으로 프로젝트 진행 상황을 검토하고, 필요한 피드백을 제공한다. 넷째, 변경 관리이다. 프로젝트 진행 중 변경사항이 필요할 경우, 이에 대한 승인과 지원을 제공한다. OOTB 프로젝트는 제품을 가능한 한 ‘박스에서 꺼낸 상태’로 사용하려는 전략을 채택한다. 이는 개발을 최소화하고, 표준화된 솔루션을 활용함으로써 시간과 비용을 절약하려는 목적을 가지고 있다. 이러한 접근 방식에서 고객의 역할은 다음과 같이 조정된다. 첫째, 요구사항 조정이다. OOTB 솔루션이 제공하는 기능과의 최대 호환성을 위해 기존의 요구사항을 조정하고, 필요한 경우 비즈니스 프로세스를 변경한다. 둘째, 솔루션 선택과 평가이다. OOTB 솔루션의 선택 과정에 적극 참여하며, 솔루션의 기능과 비즈니스 요구사항 간의 적합도를 평가한다. 셋째. 적응과 교육이다. 새 시스템의 도입과 관련하여 조직 내의 적응 과정을 지원하고, 직원들이 효과적으로 시스템을 사용할 수 있도록 교육 프로그램에 참여한다. 넷째, 효과적인 커뮤니케이션과 협력이다. 프로젝트 팀과의 긴밀한 커뮤니케이션을 유지하며, OOTB 솔루션의 성공적인 도입을 위한 협력적인 접근 방식을 취한다. 기존 프로젝트에 비해 OOTB 프로젝트에서 고객은 요구사항의 조정, 솔루션의 선택과 평가, 그리고 조직 내의 적응과 교육에 더 큰 역할을 한다. OOTB 접근 방식은 제품의 기본 기능을 최대한 활용하는 것을 목표로 하므로, 고객은 이러한 기능과 자신의 비즈니스 요구사항 간의 균형을 맞추는 데 중요한 역할을 한다. 따라서, 고객의 적극적인 참여와 개방적인 태도는 프로젝트의 성공에 있어 결정적인 요소가 된다. “기술 자체는 중립적이지 않다. 우리가 그것을 사용하는 방법이 우리에게 좋은 것인지 아닌지를 결정한다.” - 노엄 촘스키   기업에서 OOTB로 PLM을 구축 시 어떤 이점이 있는가 기업에서 OOTB 방식으로 PLM을 구축할 때에는 다음과 같은 이점이 있다. 첫째, 빠른 구현과 배포이다. OOTB 솔루션을 사용하면 이미 개발되고 시험된 기능들을 바로 활용할 수 있기 때문에, PLM 시스템의 구현과 배포 시간을 대폭 줄일 수 있다. 이는 시장 출시 시간을 단축시키고, 빠른 시간 내에 비즈니스 가치를 창출할 수 있게 한다. 둘째, 비용 절감이다. 맞춤형 개발이 필요 없거나 최소화되므로, 개발 비용과 관련된 인력 비용을 절약할 수 있다. 또한, OOTB 솔루션은 유지보수 비용도 절감할 수 있도록 설계되어 있다. 셋째, 검증된 솔루션의 활용이다. OOTB PLM 솔루션은 이미 다양한 산업 분야에서 사용되고 검증된 기술을 바탕으로 한다. 이로 인해 기업은 검증된 프로세스와 베스트 프랙티스를 적용하여 제품 개발과 관리의 효율성을 높일 수 있다. 넷째, 사용자 친화적 인터페이스와 훈련이다. 대부분의 OOTB PLM 솔루션은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 직원들이 쉽게 사용할 수 있도록 한다. 또한, 표준화된 훈련 프로그램과 자료를 통해 직원들이 시스템을 빠르게 배우고 적응할 수 있다. 다섯째, 유연성과 확장성이다. 비록 OOTB 솔루션은 기본적으로 표준화된 기능을 제공하지만, 대부분의 PLM 솔루션은 필요에 따라 추가 기능이나 커스터마이징을 통해 유연하게 확장할 수 있다. 이를 통해 기업은 비즈니스 성장에 따라 시스템을 쉽게 업그레이드하거나 조정할 수 있다. 여섯째, 업데이트와 지원이다. OOTB PLM 솔루션을 제공하는 업체들은 정기적인 업데이트와 기술 지원을 제공한다. 이를 통해 최신 기능을 활용하고, 시스템 관련 문제를 신속하게 해결할 수 있다. 따라서, OOTB로 PLM 시스템을 구축하는 것은 기업에게 빠른 구현과 비용 절감, 검증된 솔루션의 활용 등 다양한 이점을 제공한다. 이를 통해 기업은 제품 개발 프로세스를 효율적으로 관리하고, 시장 경쟁력을 강화할 수 있다. “변화를 관리하는 것이 아니라 변화에 의해 주도되는 것이 중요하다.” - 잭 웰치   기존 프로세스와 OOTB 콘셉트를 어떻게 조율하는 것이 좋은가 OOTB 프로젝트를 구축할 때 기존 프로세스가 OOTB 콘셉트와 맞지 않는 경우, 이를 협의하고 유도, 조율하기 위해서는 몇 가지 중요한 접근 방법이 있다. 이러한 상황을 효과적으로 관리하기 위해 다음 전략을 고려할 수 있다. 첫째, 이해관계자와의 명확한 커뮤니케이션이다. 이해관계자 교육으로 OOTB 솔루션의 이점과 제한 사항을 명확히 전달하고, 왜 특정 프로세스 변경이 필요한지 설명한다. 예상 결과 공유를 통해, 변경이 기업에 미칠 긍정적인 영향과 장기적인 이익에 대해 구체적으로 설명한다. 둘째, 비즈니스 요구사항과 OOTB 기능 매핑이다. 갭 분석 수행으로 기존 프로세스와 OOTB 솔루션의 기능 사이의 차이점을 식별하기 위한 갭 분석을 수행한다. 우선순위 설정을 통해서 갭 분석 결과를 바탕으로 우선순위를 정하며, 가장 중요한 비즈니스 요구사항을 충족시키는 방향으로 조율한다. 셋째, 유연성 있는 접근 방식 채택이다. 프로세스 재설계를 통해 필요한 경우 기존 프로세스를 재설계하거나 조정하여 OOTB 솔루션과의 호환성을 높인다. 점진적 도입으로, 큰 변경사항은 점진적으로 도입하여 조직과 직원들이 새로운 시스템에 적응할 수 있도록 한다. 넷째, 변경 관리 전략 수립이다. 변경 관리 계획으로, 조직 내의 변경을 관리하기 위한 전략적인 계획을 수립한다. 적극적인 참여와 지원으로, 조직의 리더들과 직원들이 변경사항에 적극적으로 참여하고 이를 지원하도록 독려한다. 다섯째, 피드백 메커니즘 구축이다. 정기적인 피드백 수집으로 변경 과정 중에 정기적으로 이해관계자로부터 피드백을 수집하여, 문제점이나 우려사항을 신속하게 파악한다. 수집된 피드백을 바탕으로 지속적인 개선과 조정을 진행한다. 기존 프로세스가 OOTB 콘셉트와 맞지 않을 경우 명확한 커뮤니케이션, 이해관계자의 교육, 유연성 있는 접근 방식, 변경 관리 전략의 수립, 그리고 피드백의 지속적인 수집 및 개선 작업을 통해 협의, 유도, 조율하는 것이 중요하다. 이러한 접근 방법은 프로젝트의 성공적인 구현과 조직 내의 원활한 변화 관리를 위한 핵심 요소이다. “진정한 혁신은 복잡함을 단순화하는 데서 시작된다.” - 스티브 잡스   콘셉트맵으로 프로세스 맵을 그려서 고객에게 설명할 때 어떤 장점이 있는가 콘셉트맵을 사용하여 프로세스 맵을 그리고 이를 고객에게 설명할 때는 여러 가지 장점이 있다. 콘셉트맵은 개념, 아이디어, 또는 정보 간의 관계를 시각적으로 표현하는 도구로, 복잡한 프로세스나 시스템을 이해하기 쉽게 도와준다. 이러한 방식으로 프로세스 맵을 설명할 때의 주요 장점은 다음과 같다. 첫째, 직관적인 이해 촉진이다. 콘셉트맵은 복잡한 프로세스를 시각적으로 단순화하여 제시함으로써, 고객이 프로젝트의 구조와 핵심 요소를 빠르고 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는다. 이는 고객이 전체적인 맥락과 세부 사항을 쉽게 파악할 수 있게 한다. 둘째, 명확한 커뮤니케이션이다. 콘셉트맵을 통해 프로세스의 각 단계와 그 사이의 관계를 명확히 표시할 수 있다. 이는 프로젝트 팀과 고객 간의 오해를 줄이고, 효과적인 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 셋째, 문제 식별 및 해결이다. 콘셉트맵을 사용하면 프로세스의 각 요소 간의 연결고리를 시각적으로 표현할 수 있다. 이는 고객과 함께 문제가 발생할 수 있는 영역을 쉽게  식별하고, 가능한 해결책을 논의하는 데 유용하다. 넷째, 참여와 협력 촉진이다. 프로세스 맵을 공유함으로써 고객의 참여를 유도하고, 프로젝트에 대한 이해와 관심을 높일 수 있다. 또한, 이는 고객과 팀 간의 협력적인 관계를 구축하는 데 도움이 된다. 다섯째, 기억에 남는 설명이다. 시각적 도구를 사용하는 것은 단순한 구두 설명보다 기억에 오래 남는다. 콘셉트맵으로 프로세스를 설명하면 고객이 프로젝트의 핵심 아이디어와 정보를 더 잘 기억할 수 있게 된다. 여섯째, 유연성과 수정 용이성이다. 콘셉트맵은 필요에 따라 쉽게 수정하거나 업데이트할 수 있는 유연성을 제공한다. 프로젝트의 진행 과정에서 변화하는 요구사항이나 새로운 정보를 반영하기 쉽다. 콘셉트맵으로 프로세스 맵을 그려서 고객에게 설명하는 것은 복잡한 정보를 효과적으로 전달하고, 고객의 이해와 참여를 증진시키는 효과적인 방법이다. 이러한 접근 방식은 프로젝트의 성공적인 진행을 위한 강력한 기반을 마련할 수 있다.   ▲ PLM OOTB 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   PLM OOTB 구축의 주요 내용을 기반으로 한 장의 콘셉트맵을 그려줘 그림은 OOTB 접근 방식을 사용하여 PLM을 구축하는 주요 내용을 바탕으로 한 콘셉트맵을 보여준다. 이 콘셉트맵은 OOTB 솔루션 선택, 요구사항 분석, 프로세스 표준화, 최소한의 커스터마이징, 교육 및 채택, 통합 및 데이터 마이그레이션, 시스템 구성, 지속적인 개선과 같은 요소들을 포함하고 있다. 이러한 요소들이 어떻게 서로 연결되어 OOTB 접근 방식으로 PLM을 성공적으로 구현하는데 기여하는지 시각적으로 보여주며, 비즈니스 프로세스를 OOTB 솔루션의 기능과 일치시켜 커스터마이징을 최소화하고 사용자 채택을 용이하게 하는 중요성을 강조한다.   ■ 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.
작성일 : 2024-03-04
[칼럼] 인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT) 유료 버전을 사용한지 1년이 되었다. 챗GPT의 등장은 스마트폰 출시 후 우리 사회에 가장 큰 충격을 준 사건이라고 할 수 있다. 1년이 지난 현재 챗GPT를 개발한 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 말도 안 되는 미친 아이디어(insane idea)의 비즈니스를 협상하러 다니고 있다.   그림 1. 챗GPT의 1년   샘 올트먼 CEO는 자체 AI 칩 개발을 추진하며 사상 최대의 투자 유치에 나선 것으로 보인다. 외신에 따르면 올트먼 CEO는 5조~7조 달러의 자금 모금을 목표로 투자자들과 만나고 있다고 한다. 한화 9000조 원에 달하는 이 투자금은 마이크로소프트와 애플의 시가총액을 합한 것보다도 큰 규모이다. 지난해 전 세계 반도체 시장의 매출액과 비교하면 10년 치에 해당하는 금액이며, 올트먼은 다양한 투자자들과 협의 중인 것으로 알려져 있다. 이 투자금이 유치되면 세계 반도체 시장의 구조를 바꿀 수 있는 설계 및 생산 시설을 구축할 예정이라고 한다. 또한 오픈AI는 곧 AI 에이전트를 출시할 예정이며, 이 제품이 “모든 것을 바꿀 것”이라는 기대를 내비치고 있다. 이 AI 에이전트는 사용자 PC를 장악해 복잡한 작업을 자동화하는 것으로 문서 검색, 분석, 보고서 작성, 회계 소프트웨어 입력 등을 스스로 수행할 수 있다. 이는 마이크로소프트가 윈도우 12를 통해 선보일 코파일럿과 비슷한 개념으로, AI가 사용자의 의도를 파악하고 관련 작업을 자동으로 실행하는 것이다. 이외에도 오픈AI는 AI 개인 비서에 가까운 형태의 에이전트도 개발 중이며, 이는 인터넷에서 데이터를 수집하고 여행 일정을 생성하며 항공권을 예약하는 등의 웹 기반 작업을 처리할 수 있다. AI 시대에 인공지능을 사용해서 스마트 엔지니어링을 할 수 있다. 최근에 챗GPT를 이용하여 엔지니어링 문서의 요약은 물론 그림과 표에 대한 설명까지 해준다. 이것을 다시 정리해서 다시 질문을 하면 수준 높은 대답을 얻을 수 있다.   그림 2. 챗GPT를 이용한 소프트웨어 엔지니어링   챗GPT의 ‘Diagrams: Show ME’라는 GPTs에서 설명을 해 주면 시퀀스 다이어그램을 그려주고 코드까지 만들어 준다. 요즘은 GPT 스토어에서 다양한 인공지능 도구를 볼 수 있다. 이것은 이전의 엔지니어에게는 꿈의 엔지니어링이라고 할 수 있다.   그림 3. GPTs ERD Assistant 사용   챗GPT의 GPTs에서 데이터를 모델링하는 ERD Assistant를 이용해서 간단한 데이터 모델링을 만들어 봤다. 문서나 논문을 통째로 나만의 학습 GPTs에 입력해서 다양한 질문으로 짧은 기간에 전문 지식을 습득할 수 있다.   그림 4. AAS 문서를 GPT에 입력한 전용 AAS GPT   일본의 경제학자 오마에 겐이치는 인간을 변화시키는 세 가지 주된 방법이 있다고 말했다. 시간의 사용을 바꾸는 것, 거주하는 장소를 바꾸는 것, 그리고 새로운 인간 관계를 맺는 것이다. 그는 새로운 결심이 가장 무의미하다고 주장한다. 파울로 코엘료도 배움은 오직 하나의 방법으로만 가능하다고 말했다. 그리고, 새로운 시대의 꿈을 실현하는 스마트 엔지니어링에서는 지식이나 데이터보다 경험이 더 중요하다고 생각한다. 인공지능은 꿈을 꿀 수 없고 경험할 수 없기 때문이다. 이 관점에서 엔지니어링의 필요성을 재조명해보면, 인간의 변화와 발전에 있어 엔지니어링이 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 엔지니어링은 우리가 시간을 사용하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 도구를 제공한다. 새로운 기술과 설계로 우리가 사는 환경을 개선하며, 엔지니어링 프로젝트를 통해 다양한 사람들과 협력하고, 관계를 맺으며 사회적 네트워크를 확장할 수 있다. 또한, 엔지니어링을 통해 배움의 방식을 혁신하고 새로운 경험을 창출할 수 있으며, 이는 인공지능이 제공할 수 없는 깊이와 가치를 지닌다고 할 수 있다. 챗GPT 같은 인공지능 도구들로 무장한 인류 초유의 창조적 엔지니어 시대가 오고 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-04
CAD&Graphics 2024년 3월호 목차
  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
작성일 : 2024-03-04
딥러닝 수치해석 데이터의 병렬처리를 지원하는 파이썬 넘바 라이브러리
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 GPU CUDA(쿠다) 병렬처리를 지원하는 넘바(Numba) 라이브러리를 간략히 소개한다. CUDA는 현재 딥러닝 기술의 기반처럼 사용되며, 사실상 산업 표준이다. 딥러닝은 모든 연산이 텐서 행렬 계산이므로, 엔비디아 GPU에 내장된 수많은 계산 유닛(실수 계산에 특화된 CPU)들을 사용한다. CUDA의 강력한 수치해석 데이터 병렬처리 기능은 딥러닝뿐 아니라 디지털 트윈의 핵심인 시뮬레이션, 모델 해석 등에 필수적인 수치계산 엔진으로 사용된다.   ■ 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. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   CUDA는 내장된 수많은 계산 유닛에 입력 데이터를 할당하고, 행렬연산을 하여 출력된 데이터를 CPU 메모리가 접근할 수 있도록 데이터 고속 전송/교환하는 역할을 한다. 그러므로, 딥러닝 모델 학습 성능은 GPU CUDA 성능에 직접적 영향을 받는다. 이벙 호에서는 파이썬(Python)에서 CUDA를 이용해 수치해석 등 계산 성능을 극대화할 수 있는 방법과 간단한 예제를 살펴본다.   그림 1. CUDA 아키텍처(출처 : Multi-Process Service : GPU Deployment and Management Documentation)   GPU CUDA 소개 CUDA는 게임 화면에 렌더링되는 3차원 이미지를 2차원 픽셀에 매핑하기 위한 수많은 행렬을 실시간 처리할 수 있도록 개발되어 왔다. 이런 이유로, 행렬 고속 연산이 필요한 딥러닝 학습에 적극 사용된 것이다.   그림 2. CUDA 기반 실시간 텐서 행렬 연산 결과   CUDA는 오랫동안 개발자의 요구사항을 반영해 발전되어, 개발 플랫폼으로서 탄탄한 생태계를 구축했다.   그림 3. 엔비디아 개발자 사이트   그림 4. CUDA 기반 레이트레이싱 렌더링 결과(출처 : Ray Tracey's blog : GPU path tracing tutorial 3 : GPU)   사실, 많은 스타트업이 이런 기능을 지원하는 딥러닝용 AI 칩을 FPGA 기법 등을 이용해 개발, 홍보하고 있으나, 이런 개발자 지원도구와 플랫폼 생태계 없다면 산업계에서는 의미가 없다고 볼 수 있다.   넘바 소개 넘바는 파이썬 기반 CUDA GPU 프로그래밍을 지원한다. 넘바는 컴파일 기술을 지원하여 CPU와 GPU 모드에서 코딩되는 데이터 구조, 함수 호출을 추상화한다. 넘바는 엔비디아의 CUDA 함수와 설정을 래핑한 고수준의 함수 API를 제공한다. 이를 통해 개발자가 CUDA의 세부 설정에 신경쓸 필요 없이, 데이터 병렬 처리 개발에만 집중할 수 있다.   개발 환경 넘바의 개발 환경은 다음과 같다. NVIDIA Compute Capability 5.0 이상 CUDA 지원 GPU 장착 PC(2023년 12월 시점) NVIDIA CUDA 11.2 이상 NVIDIA TX1, TX2, 자비에, 젯슨 나노 GTX 9, 10, 16 시리즈. RTX 20, 30, 40 시리즈. H100 시리즈 CONDA 환경의 경우, 다음과 같이 터미널을 이용해 CUDA 툴킷을 자동 설치할 수 있다. conda install cudatoolkit 넘바는 cuda python을 이용해 엔비디아 GPU CUDA와 바인딩한다. conda install nvidia::cuda-python 설치 방법은 다음과 같다. conda install numba   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-02
[칼럼] CES 2024에서 본 미래 : AI와 모빌리티의 새로운 지평
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.
작성일 : 2024-02-01