LLM 통합으로 뮤즈 챗의 정확성과 신뢰성을 높이는 방법   이번 호에서는 유니티 뮤즈 챗(Unity Muse Chat)이 유용한 솔루션을 제공하기 위해 정확히 어떻게 설계되었는지 알 수 있도록, 응답을 생성하는 과정의 구성 방식을 살펴본다. 현재 진행 중인 탐구 활동과 향후 개발 예정인 LLM(대규모 언어 모델) 파이프라인에 대해서도 미리 살펴볼 수 있다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr   그림 1   유니티 뮤즈(Unity Muse)는 AI 기능을 통해 실시간 3D 경험을 탐색하고, 아이디어를 구상하고, 반복 작업(iteration)을 수행할 수 있도록 지원한다. 뮤즈 챗은 제작 속도를 높이는데 사용할 수 있는 툴이다. 뮤즈 챗은 유니티에 대한 지식과 에디터를 손쉽게 활용하도록 지원하여 디버깅 조언, 첫 번째 초안 작성을 위한 코드 생성 등 유용한 정보를 유니티 에디터와 프로젝트의 컨텍스트 내에서 모두 제공해 준다.   풍부한 지식 보강으로 신뢰할 수 있는 답변 제공 뮤즈 챗은 쿼리 계획 및 다양한 정보의 중재를 위한 여러 시스템과 LLM(대규모 언어 모델) 통합으로 구성된 파이프라인으로서 구축되었다. 뮤즈 챗은 요청을 수신하면 에디터나 사용자가 제공한 정보 및 해결하려는 문제를 기반으로 향후 응답의 형식을 간략하게 설명하는 작업 계획을 도출한다. Space Purr-suit의 공동 제작자인 제시카 소우자는 “나는 뮤즈를 개인 비서처럼 사용하여 모든 것을 직접 구축하고 코딩했다. 물론 동료들의 도움도 있었지만, 뮤즈가 없었다면 이렇게 짧은 시간 안에 탁월한 결과를 얻지 못했을 것 같다”고 전했다. 신뢰도 높은 응답을 구성할 때는 두 가지 과제가 있다. 하나는 응답을 작성하기 위해 관련 정보를 검색하는 것이고, 다른 하나는 대화의 맥락과 기록을 바탕으로 해당 정보가 응답에 적절하게 포함되도록 하는 것이다. 뮤즈 챗은 정보를 수집하여 문서 섹션이나 코드 스니핏과 같은 80만 개 이상의 정보 청크를 통해 이 두 가지 과제를 모두 해결하고자 한다. 청크는 주변 정보에 대한 참조를 통해 처리 및 보완되므로 각각 유용하고 독립적인 정보 유닛을 제공한다. 청크는 기술 자료를 통해 추적된 내용에 따라 콘텐츠와 고유한 컨텍스트를 기준으로 분류된다. 또한 시스템의 투명성과 해석 가능성을 제공하며, 호환 가능한 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 한다. 현재 나머지 파이프라인이 어떻게 구성되어 있는지 알아보려면 <그림 2>의 다이어그램과 다음의 설명을 참조할 수 있다.   그림 2   요청 : 요청이 들어왔다. 에디터 컨텍스트 : 에디터에 있는 경우 관련 컨텍스트가 에디터에서 동적으로 추출되며, 뮤즈에 적절한 정보를 제공하라는 요청이 함께 제시된다. 쿼리 확장 : 초기 계획 시스템은 정확한 계획을 도출하기 위한 쿼리 확장을 수행한다. 정보 카탈로그 형식을 최대한 복제하고 각 단계에 맞는 이상적인 청크 구조를 다시 만들도록 LLM에 지시한다. 이 접근 방식을 사용하면 시스템이 원하는 청크의 컨텍스트, 콘텐츠 및 사용 사례를 캡처하는 임베딩을 계산할 수 있다. 이러한 각 계획 단계는 세분화된 시맨틱 검색에 사용된다. 정보 검색 : 관련 정보를 찾기 위해 대칭 시맨틱 검색 및 메타데이터 필터링을 사용하여 쿼리 확장 단계에서 식별한 이상적인 예상 청크와 가장 유사한 청크를 정보 카탈로그에서 검색한다. 공식화 : 최종 응답을 생성하기 위해, 필터링된 원래 계획 단계와 관련 기본 정보를 전달하는데 필요한 소스를 모두 포함하는 세부 개요를 기반으로 다른 LLM을 사용하여 응답을 작성한다. 응답 : 뮤즈 챗이 답변을 제공한다.   상황에 맞는 파이프라인을 구축하여 에디터 통합 지원 에디터에서 뮤즈 챗을 사용할 수 있도록 만들기 위해, 파이프라인의 두 번째 단계인 에디터 컨텍스트 추출을 도입했다. 이를 파이프라인의 맨 처음에 추가하면 쿼리를 분석하여 에디터에서 추출할 내용을 식별하고, 이를 파싱하여 뮤즈에 다음 단계에 대해 알려 준다. 사용자 피드백을 바탕으로 프로젝트 설치 및 설정, 게임 오브젝트/프리팹, 콘솔 액세스부터 작업을 시작했다. 이제 경고나 메시지와 함께 콘솔 오류가 발생하면 콘솔에서 관련 행을 클릭하여 오류를 선택 항목에 추가하기만 하면 된다. 아래 예시에서는 스크립트에서 중괄호가 누락되어 오류가 발생했다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (10)   지난 호에서는 세계 최초로 금속활자를 만들어 사용한 우리나라에 남아있는 금속활자본에 관하여 살펴보았다. 우리 선조들의 금속활자 개발의 필요성, 동기와 금속활자 인쇄에 필요한 요소기술에 관하여 살펴보았다. 또한 역사, 인문, 문화유산, 예술 분야의 자료에 금속활자본 고서의 데이터베이스와 이미지 비교 분석 기법이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보았다. 이번 호에서는 고대부터 개화기 이전의 고서에 비해서 소홀하게 다루어지기 쉬운 근대 서지가 가지는 의미와 근대 서지 데이터베이스 구축의 중요성에 관해서 살펴본다. 아울러 근대에 도입된 활판인쇄부터 현대에 이르기까지 인쇄 기술의 변화에 관해서도 살펴보도록 한다. 앞으로의 정보 기록과 전달을 어떻게 해야 할 것인가 생각해본다.   ■ 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. 홈페이지 | www.wafermasters.com   개화기에 역수입된 금속활자 인쇄술 우리나라는 신라시대인 742~751년 사이에 인쇄된 세계 최고의 목판인쇄물인 ‘무구정광대다라니경’도 가지고 있고, 고려시대인 1239년에 금속활자로 인쇄된 세계 최고금속활자본 ‘남명천화상송증도가’도 가지고 있는 등 세계적인 인쇄 기술의 혁명을 일으켰다. 그 이후에도 수 많은 목판과 금속활자 인쇄물이 만들어졌으며, 고려 말기인 1377년에 청주 흥덕사에서 금속활자로 인쇄된 ‘백운화상초록불조직지심체요절’은 유네스코 세계기록유산으로 등재되어 있다. 서양에서 1455년에 독일의 구텐베르크가 금속활자로 처음 인쇄한 ‘42행 성서’보다 약 200년 이상 빠른 시기에 이루어 낸 성과이다.  그러나 아이러니하게도 금속활자를 사용한 근대 인쇄술은 1883년에 일본으로부터 역수입되었다. 금속활자 재료도 우리가 사용해 오던 융점이 높은 동(1085℃), 청동(융점이 232℃로 낮은 주석의 비율에 따라 875~994℃) 또는 철(1538℃)을 대신하여 강도는 부족하지만 융점이 현격하게 낮은 납(327.5℃)으로 만든 활자가 도입되었다. 본격적인 근대 인쇄의 시작은 일본에서 인쇄기구를 수입하여 박문국을 설치하고 ‘한성순보’를 창간하면서부터이다. 인쇄에 사용된 종이도 한지에서 양지로 바뀌었다. 참고로 우리 나라에 근대식 납활자와 활판 인쇄술이 처음으로 상륙한 것은 박문국 설치보다 2년 앞선 1881년 12월 10일의 일이다. 당시 부산에 거주하고 있던 일본인의 상인단체인 재부산항상법회의소가 창간한 기관지 ‘조선신보’를 발행하면서부터이다. 10일 간격의 정기 간행물이 인쇄되기 시작한 것이다. 지금으로부터 143년 전의 일이다.    1895년에 일본에서 인쇄된 ‘서유견문’ ‘서유견문’은 조선에서 최초로 일본과 미국에 유학한 유길준이 서양의 문물을 우리에게 처음으로 소개한 책이며, 우리나라에서 최초로 국한문 혼용체로 저술된 책이다. 조선 후기부터 일제강점기까지 생존한 개화사상가이자 정치가인 유길준이 서양을 돌아보고 귀국하여 1889년에 완성한 책이다. 책의 제목이 풍기는 단순한 서구기행문이 아니라, 세계 지리의 소개로부터 서구의 모습을 보고 정치·경제·법률·교육·문화 등 각 부문별로 조선이 나아갈 길을 구체적이면서도 체계적으로 제시한 책이다. 총 556쪽에 달하는 방대한 분량의 책으로 갑오경장기인 1895년 일본 교순사에서 출판되었다. 1889년 원고가 완성되고 무려 6년 후인 1895년 4월 말에서야 일본 도쿄에서 출판에 이르게 되었다.   그림 1. 1889년에 국한문 혼용체로 집필한 유길준의 ‘서유견문’의 육필 원고(고려대학교 박물관 소장)와 1895년 일본 동경에서 인쇄된 책(배재학당 역사박물관 소장)    <그림 1>은 고려대학교 박물관이 소장하는 ‘서유견문’ 육필 원고와 배재학당 역사박물관에 소장되어 상설 전시되고 있는 ‘서유견문’ 인쇄본의 사진이다. 책의 내지에는 ‘신태무 인형 각하, 저술자 유길준, 개국 504년 5월 5일(1895년 5월 5일)’이라고 적혀 있다. 신태무는 후에 주미대리공사를 지내기도 한 인물로, 유길준과는 각별한 사이였기에 ‘벗’을 칭하는 ‘인형(仁兄)’이라고 적었다. 1896년 고종이 아관파천함에 따라 유길준이 일본으로 망명하게 되고, ‘서유견문’ 역시 출판된 지 10개월도 채 안되어 자유롭게 유포되지 못하게 되었다. 그럼에도 불구하고 ‘서유견문’은 시대적 요구에 따라 공립소학교 혹은 사립학교의 교과서로 활용되기도 하였다. 많은 외국 서적을 번역해 인용하고 참고한 책으로 지식인, 정치인, 계몽운동가들이 탐독했으며, 개화사상의 보급과 개화운동 발전에 크게 기여한 책이다. 이 책에는 일찍이 호기심 많고 조선이라는 우물 바깥세상을 보고 돌아온 유길준이라는 시대를 앞서간 한 인간의, 열린 사상과 지식을 전달하여 백성을 일깨우고자 계몽에 전념했던 노력이 고스란히 담겨 있다. ‘서유견문’이 금속활자인쇄술의 종주국인 우리나라가 아닌 일본에서 국한문 혼용체로 저술된 책이 출판된 연유는 무엇일까? 어떤 사정이 있었는지 살펴보자. 유길준이 미국 유학 중 갑신정변이 일어나자 1884년 12월 고종은 귀국하라는 친서를 보냈다. 유길준은 1885년 1월 고종의 친서를 받고 귀국길에 올랐다. 1885년 대서양을 건너 영국, 포르투갈, 프랑스, 독일, 네덜란드 등 유럽 여러 나라를 돌아보고 수에즈 운하와 홍해를 지나 배편으로 인도양을 건너 싱가포르, 필리핀, 마카오, 홍콩을 거쳐 일본에 도착하여 잠시 체류하다가 그해 12월에 귀국하였다. 일본 체류 중 김옥균, 박영효, 박중양을 만난 것이 빌미가 되어 한성부에 돌아오자마자 개화당으로 몰려 체포되어 구금되었다. 1886년 봄, 우포도장 한규설의 주선으로 종로구 가회동 취운정으로 옮겨져 1892년 11월까지 유폐, 7년간 연금생활을 했다. 유폐 기간 중 ‘서유견문’ 집필에 몰두하여 3년 후인 1889년에 탈고했다. 비용 조달의 어려움과 수구파, 위정척사파의 지속적인 탄핵, 규탄 등으로 ‘서유견문’의 출간을 미루다가 을미개혁 중인 1895년 4월 중순에 일본 도쿄로 건너가 4월 25일 후쿠자와 유키치가 설립한 출판사인 교순사에서 탈고 6년만에 책으로 발간하였다.   그림 2. 1889년에 탈고하고 1895년 4월 25일에 도쿄에서 발행한 유길준의 ‘서유견문’ 첫 2쪽과 마지막 2쪽의 이미지(1971년 일조각에서 발행한 ‘유길준 전서’ 5권 중 제1권의 ‘서유견문’ 영인본에서 발췌)    <그림 2>에 ‘서유견문’의 첫 두 쪽과 마지막 두 쪽의 이미지를 소개하였다. 표지에는 ‘기계 유길준 집술, 서유견문 전, 개국사백구십팔년’이라고 적혀 있다. 여기서 기계는 유길준의 본관이고, 제목 아래의 ‘전’은 한 권으로 완성되었다는 뜻이다. 개국 498년은 조선이 개국한 1392년으로부터 498년 째인 1889년에 탈고한 것임을 의미한다. 마지막 쪽에는 판권지가 붙어 있다. 판권지에 의하면 책은 메이지 28년(1895년) 4월 20일에 인쇄되어 4월 25일에 발행되었으며, 출판교열자는 어윤적과 윤치오였음이 기록되어 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

영업 성공 리더십 - 솔루션/가치 영업 활동 프로세스 (1)   이번 호부터 2회에 걸쳐, PLM 기술을 처음으로 한국 시장에 도입하고 정착시키는 과정에서 영업과 영업 관리 분야에서 배우고 경험한 것을 정리하고자 한다. 이번 호에서는 우리나라 산업 발전과 솔루션/가치 영업을 실행하고 계신 분들에게 도움을 드리고자, 성과 중심 가치 솔루션 영업 프로세스에 관한 내용을 정리한다.    ■ 홍승철 PLM이 한국 시장에 CAD라고 소개되던 초기부터 인터그래프 영업 부장, PTC 한국 지사장, 유니그래픽스 제너럴 매니저 등으로 활동했다. 이후 캐나다 ARRK Product Development Group에서 글로벌 비즈니스 개발 매네저를 지냈다. 중앙대학교 경제학과를 졸업하고, 서울대 공과대학 최고산업 전략과정(AIP)을 수료했다. 블로그｜ https://blog.naver.com/solution_sales 페이스북｜https://www.facebook.com/profile.php?id=100004623330915   필자는 국내 PLM 산업 1세대로 한국에서 직장 생활을 하다가, 2002년 월드컵 자원봉사를 마치고 캐나다로 이민 생활을 위해 떠났다. 성취 에너지로 넘쳤던 젊었던 시절을 생각하면서, 함께 일하며 도움을 주셨던 수 많은 분들의 이름과 모습이 아직도 필자의 마음과 기억에 생생하게 살아 있다. 많은 분과 함께 했던 활동이 우리나라 산업 발전에 도움이 되는 토대가 될 수 있었음에 자부심과 살아온 인생의 가치를 느낀다. 아울러서 변화하고 발전하는 기술 산업에서 지속적인 발전을 위해 힘쓰는 후배분들의 끊임 없는 노력과 능력에 존경과 찬사를 보낸다. 이번에 PLM 기술을 처음으로 한국 시장에 도입하고 정착시키면서 배우고 실행했던 영업(Sales & Business Development)과 영업 관리 분야와 관련해 한국과 북미에서 배우고 경험한 것을 정리하여, 솔루션/가치 영업을 실행하고 있는 분들에게 도움을 드리고 싶은 바람으로, 성과 중심 가치 솔루션 영업 프로세스에 관한 내용을 정리하고자 한다. ‘솔루션 영업 프로세스’라는 제목으로 설명하지만, 영업 실무에서는 이 프로세스가 구매자를 가장 체계적이며 정확하게 파악할 수 있는 기법이기 때문이다. 예로부터 구매자를 완벽하게 파악하는 것이 영업 성공을 위한 최선의 전략이라고 인식되어 왔다.  개인적으로 필자는 국내 산업계에 컴퓨터가 처음으로 도입되는 시기부터 신기술 제품을 영업하는 현장 영업직원으로 직장생활을 시작하여, 영업 관리자 역할을 거쳐 사업 관리를 책임지는 CEO를 경험한 경험을 갖고 있다. 또한 한국과 북미 비즈니스 문화와 생활을 배우고 체험한 배경을 갖고 있다. 글로벌 기업에서 실행하는 글로벌 비즈니스 개발 프로세스를 다양한 환경에서 배우고 실행했다. 이런 배움과 실행 내용을 정리한 내용이 지금 현장의 업무 활동에서 더 큰 성취를 달성할 수 있는 길잡이가 되기를 바라는 마음이다.   성과 중심 가치 솔루션 영업 프로세스 정립의 필요성 신입 직원이 입사하거나, 새로운 사업을 시작하거나, 새로운 회계 연도가 시작되면 영업 조직은 영업력 향상을 위해 다양한 활동을 진행한다. 이 때 필요한 활동 중에 한 가지가 영업 기법 교육인데, 이를 위해 활용할 수 있는 정리된 참고자료를 찾기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 이러한 이유로 영업 기법 교육은 이미 시행착오를 많이 경험한 숙련된 직원의 영업 활동을 보면서 따라 배우는 현장 실습 과정으로 대체되는 경우가 대부분이다. 이런 현실은 PLM이나 IT 분야뿐만 아니라 거의 모든 산업에서 볼 수 있다. 만일 이 때에 정리된 영업 프로세스를 이해하고 나서 현장에서 익히고 배운다면, 영업 활동 성공 가능성과 배움 속도는 크게 향상될 것으로 믿는다. 이는 영업력 향상이 필요한 모든 산업에 적용된다. 더구나 영업 직원도 편리함을 추구하는 인간이기에 종종 해야 할 일을 소홀히 할 때가 적지 않다. 이 때 본인 스스로나 주변 사람의 관리로 도움을 받는다면, 해야 할 일이 정리되고 성과를 훨씬 수월하게 이룰 수 있게 된다. 즉, 정립된 프로세스가 있으면 본인이나 간부가 영업 활동을 파악하고 관리하는 데에 도움이 될 수 있다.   그림 1   오늘날 인터넷의 일반화로 구매자들은 구매하고자 하는 솔루션에 관한 정보를 손쉽게 많이 확보할 수 있다. 구매를 위한 관심을 끌기 위해서는 솔루션의 일반적인 기능이나 성능에 대한 지식만으로는 한계가 있다. 솔루션이 구매자에게 제공하는 투자 가치를 제시해야 한다. 이런 솔루션 제안을 위해서는 논리적인 영업 활동과 상세한 구매자 파악이 체계적으로 이루어져야 한다. 즉, 성과 중심 가치 솔루션 영업 프로세스를 이해하고 있는 바탕에서 영업 활동을 실시하면, 구매자 설득과 영업 활동의 성공 가능성은 훨씬 높아진다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (5)   제조 산업에서 운영 효율성과 품질 경쟁력을 확보하기 위해서는 생산, 품질, 창고, 설비 및 인원 관리를 통합적으로 관리하는 솔루션이 필수이다. 이러한 요구를 충족하기 위해 ISA-95 표준 절차서에서 정의한 레벨 3에 해당하는 MOM(Manufacturing Operations Management : 제조 운영 관리) 솔루션이 주목받고 있다. MOM 솔루션은 제조 공정의 실시간 데이터 관리와 의사결정을 지원하는 핵심 도구로, 제조 현장과 ERP(전사 자원 계획) 시스템 간의 간극을 효과적으로 메워준다.   ■ 박태준 다쏘시스템코리아에서 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 활동하며, 델미아 브랜드를 주로 담당하고 있다. 스마트 공장 관련 컨설팅을 전문으로 하며, 지능화된 공장 시스템 구축에 있어 고객들이 직면하는 문제점과 실무적인 니즈를 분석하고 고객의 요구사항을 반영한 맞춤형 솔루션을 제안함으로써, 실질적인 문제 해결을 지원하고 효율성 및 생산성을 극대화할 수 있도록 돕고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MOM 솔루션의 핵심은 단순한 데이터 관리가 아닌, 통합 관리 프레임워크와 통합된 데이터 모델(unified data model)을 기반으로 다양한 제조 운영 요소들을 하나로 연결하는 것이다. 이를 통해 생산 효율을 높이고, 품질 개선과 자원 최적화를 가능하게 한다. 특히, 현대의 MOM 솔루션은 생산 인프라 스트럭처로써 기능하여 사용자 인터페이스(UI) 개발과 생산 프로세스 모델링을 지원하며, 제조 프로세스 전반을 구성하는 표준 프로세스를 모듈화된 컴포넌트로 제공하는 것이 중요하다. 또한, 멀티 사이트(multi-site) 제조 환경에서 각기 다른 공장의 운영을 통합적으로 관리할 수 있는 대시보드(dashboard)가 필요하다. 이 대시보드는 여러 사이트의 운영 상태를 실시간으로 모니터링하고 전반적인 성과와 문제점을 즉각적으로 파악할 수 있도록 지원하여, 기업이 여러 제조 현장의 데이터와 자원을 최적화할 수 있는 중요한 도구로 작용한다. 결과적으로 MOM 솔루션은 제조 산업의 디지털 전환을 가속화하고, 스마트 제조 환경 구축과 멀티 사이트 운영 관리의 필수 요소로 자리잡고 있다.   그림 1. MOM 솔루션인 델미아 아프리소의 구성요소   BPM 플랫폼 : MOM 개발 및 프로세스 관리의 근간 현대 제조 환경에서는 효율성과 품질을 극대화하기 위해 통합된 프로세스 관리가 필수적이다. 이를 실현하는 핵심 요소 중 하나가 바로 BPM(Business Process Management : 비즈니스 프로세스 관리) 플랫폼이다. BPM 플랫폼은 제조 현장에서 생산, 품질, 설비, 창고 및 인원 관리를 체계적으로 관리하고, 다양한 운영 프로세스를 최적화할 수 있는 기반을 제공한다. 특히 MOM 솔루션 개발의 근간으로 작용하며, 제조 공정의 통합 관리와 실시간 모니터링을 가능하게 한다. 다쏘시스템의 델미아 아프리소(DELMIA Apriso)는 이러한 BPM 플랫폼 기반 MOM 솔루션의 대표적인 사례이다. 아프리소의 주요 목표는 단일 애플리케이션 내에서 통합 아키텍처를 통해 통합된 프로세스 관리를 지원하는 것이다. 이를 위해 통합 데이터 모델을 사용하여 각기 다른 시스템에서 발생하는 데이터를 일관된 방식으로 관리하고, 단일한 사용자 인터페이스(UI)를 통해 모든 데이터를 직관적으로 처리할 수 있도록 설계되었다.   그림 2. BPM 플랫폼 - MOM 개발 및 프로세스 관리의 근간   아프리소의 통합 아키텍처는 여러 사이트를 운영하는 글로벌 제조 기업에 특히 유용하다. 하나의 시스템에서 여러 생산 사이트의 데이터를 통합하고, 중앙 관리 기능을 강화함으로써 멀티사이트 관리 대시보드를 통해 실시간으로 전 세계의 공정 현황을 모니터링하고 제어할 수 있다. 이를 통해 기업은 보다 효율적이고 일관된 생산 관리 및 품질 보증이 가능해지며, 표준화된 프로세스를 전사적으로 적용할 수 있다. 결국, BPM 플랫폼을 근간으로 한 MOM 솔루션은 생산성과 품질을 향상시키는 동시에, 제조 공정의 통합성을 보장하고 신속하고 효율적인 의사결정을 지원하는 중요한 도구로 자리잡고 있다.   Manufacturing Application : 글로벌 생산의 효율화를 위한 가시성과 통합 관리 현대 제조 산업은 글로벌 확장과 복잡한 생산 프로세스로 인해 효율적인 관리가 필수이다. 매뉴팩처링 애플리케이션(Manufacturing Application)은 이러한 요구에 부응하여 생산 활동의 가시성을 높이고, 통합된 관리 체계를 통해 글로벌 생산의 효율을 극대화하는 솔루션을 제공한다. 이 솔루션은 전 세계의 다양한 제조 환경을 하나로 통합하여 생산 운영의 투명성과 유연성을 확보하며, 이를 통해 제조 기업이 보다 빠르고 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 지원한다.   그림 3   Values : 생산 최적화를 위한 핵심 가치 생산 활동 조율을 통한 성능 최적화 주문, 자원, 재고, 품질, 유지보수 등 다양한 생산 활동을 조율함으로써 전체적인 성능을 최적화할 수 있다. 이를 통해 기업은 전반적인 자산 활용률을 극대화하고, 효율을 높이며, 운영 성과를 개선할 수 있다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (5)   크레오 EZ 톨러런스 어낼리시스(Creo EZ Tolerance Analysis)는 크레오(Creo) 설계 환경에 통합된 공차 스택-업 및 갭 분석 솔루션이다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 사용자가 쉽게 익히고 사용할 수 있게 되어 있다. 스프레드시트 분석 없이 제품 설계의 실현 가능성에 관한 공차 및 치수 체계의 영향을 평가할 수 있으며, 설계 변경 시 설계 변환 오류 위험 없이 변경 사항이 모든 다운스트림 결과물에 자동으로 반영된다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     지금부터 예제를 통해 크레오 EZ 톨러런스 어낼리시스에 대해 알아보자. 모델을 열어 공차 분석을 원하는 단면으로 활성화한다.      이번 호에서는 모터의 베어링과 와셔 부분에 대한 간격을 지정하면서 공차 분석을 진행하도록 한다. EZ 톨러런스 어낼리시스를 통해 실제 사용자가 원하는 허용범위에 충족되는지 지금부터 확인해 보자.     메뉴에서 응용 프로그램 → EZ Tolerance Analysis를 클릭한다.     ‘새 누적’을 클릭한다.     새 누적 옵션 창이 뜨면 간격을 지정하고자 하는 두 면을 차례로 선택한다. 먼저 시작면은 베어링 면을 선택한다.     다음 면으로는 캡 부품의 면을 선택한다.     다음으로 두 면의 갭 치수를 표시할 평면을 선택한다. 이번 호에서는 ‘EZ’ 평면을 선택한다. 간격 치수가 표시되면 적당한 위치에 배치한다. 치수의 위치는 추후 변경할 수 있다.     치수를 배치하면 어셈블리 조건을 기준으로 그림과 같이 경로를 자동으로 찾을 수 있다.     ‘확인’을 클릭하여 새 누적 창을 닫으면 조건에 맞춰 그림과 같이 누적 테이블이 생성된다. 누적 테이블이 생성되면서 필요한 모든 치수들이 수집되는 것을 볼 수 있다. 누적 테이블에서 관련된 치수를 확인한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디스커버리 익스플로어 스테이지의 유동해석 주요 업데이트 및 활용법   앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)는 설계부터 해석까지 하나의 환경 안에서 진행할 수 있는 앤시스의 시뮬레이션 프로그램이다. 해석 과정 중 하나인 익스플로어 모드(Explore mode)에서는 격자를 생성하지 않고 다른 해석 전문 프로그램에 비해 경계 조건 설정 및 사용법이 간단하여 유동, 구조 해석에 익숙하지 않은 설계 엔지니어들이 많이 사용하고 있다. 이번 호에서는 디스커버리를 이용하여 유동해석을 진행하려 할 때, 설계자 관점에서 디스커버리가 활용할 수 있는 방법과 디스커버리의 주요 신규 기능에 대하여 소개하겠다.   ■ 김현재 태성에스엔이 FBU-F4팀에서 근무하고 있으며, 유동해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   설계자를 위한 해석 프로그램 디스커버리는 하나의 프로그램으로 설계부터 해석까지 모든 과정을 진행할 수 있는 프로그램이다. Model(3D 모델링), Explore(해석), Refine(해석) 등 총 세 가지의 스테이지(작업 환경)를 지원하며, 사용자는 그 목적에 따라 스테이지를 선택하며 작업을 수행할 수 있다. 익스플로어(Explore) 스테이지에서는 별도의 격자 생성 없이 경계조건과 물성치 입력만으로도 해석을 진행할 수 있다. 리파인(Refine) 스테이지에서는 Pro 레벨(Mechanical, CFD, Electromagnetics)의 라이선스가 추가로 필요하며, 정확한 결과를 얻기 위하여 격자를 생성하여 해석을 진행하게 된다.  이때, 유동해석에 익숙하지 않은 사용자(설계 엔지니어)라면 익스플로어 스테이지, 리파인 스테이지 관계 없이 내/외부 유동장 추출을 진행하기 위해 3D 모델링을 클린업(clean up)하는 단계부터 어려움을 겪게 된다. 디스커버리는 설계자를 위한 프로그램답게 이러한 어려움을 인지하고 있으며, 통합 프로그램 출시 이후 지속적인 기능 업데이트를 통하여 사용자의 편의성을 개선하고 있다.  디스커버리는 앞서 소개한 것과 같이 설계자도 쉽게 사용할 수 있도록 새로운 버전에서 업그레이드도 지속적으로 이루어지고 있다. 설계 엔지니어가 디스커버리를 이용할 시 설계자 관점에서 디스커버리를 활용할 수 있는 방법과 디스커버리를 이용하여 유동해석 시 사용할 수 있는 주요 신규 기능에 대해 소개하겠다. 설계 엔지니어가 디스커버리를 활용할 수 있는 방법은 <그림 1>에서 확인할 수 있으며, 다음과 같다.   그림 1. 설계 엔지니어 디스커버리 활용 방법   그림 2. Discovery Engineering notebook   Ribbon → Detail 탭에 위치한 엔지니어링 노트북(Engineering notebook)을 이용하여 작업한 모델을 도면화할 수 있다. 생산자에게 단순한 설계 도면, 물성치와 최대 하중량과 같은 단편적인 정보를 전달하는 것이 아니라, 익스플로어 모드의 해석 결과를 바탕으로 컨투어(contour)를 생성한 뒤 신(scene)으로 저장하여 도면 내(Engineering notebook) 디스커버리 해석의 결과값을 포함할 수 있다.   그림 3. 리파인 모드 및 Transfer to Fluent 기능   설계 엔지니어가 디스커버리를 이용하여 익스플로어 스테이지에서 해석을 진행하였다면, 이후 해석 엔지니어는 제공받은 디스커버리 파일을 토대로 리파인 모드(Refine mode)에서 해석을 하거나 Transfer to Fluent 기능을 이용하여 해석한 경계조건 및 물성치를 플루언트(Fluent)로 트랜스퍼(transfer)할 수 있다. 플루언트로 트랜스퍼할 때 리전(region)이 2개 이상인 경우에는 메시 인터페이스(mesh interface) 처리가 되어 해석이 진행되기 때문에, 플루언트로 정보를 이관받은 뒤에는 반드시 검토가 필요하다.   그림 4. Ansys Cloud with Discovery   앤시스 클라우드(Ansys Cloud)를 이용하며 디스커버리를 사용하고 있는 사용자라면 <그림 4>와 같이 마이크로소프트 365와 연동하여 특정 장소(Sharepoint, 로컬 저장소, Teams)에 설계 파일을 저장할 수 있다. 또한, 저장 시 파일의 버전이 기록되며 이전 버전도 확인 가능하다. 따라서, 최종 설계 전후로 생산이 어렵거나 불가피할 때, 디스커버리 플랫폼 내에서 메모 기능을 이용하여 설계자, 생산자, 해석자 모두의 의견을 취합하고 문제점을 논의할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (14)   항공 음향학은 난류 유체 운동 또는 표면과 공기역학적 힘의 상호작용으로 인한 소음 발생을 연구하는 학문이다. 이번 호에서는 효과적인 항공 음향 시뮬레이션을 위한 전략과 실제 사례에 대해 살펴본다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   경계 및 초기 조건 지오메트리 및 메시 프로세스에 이어 음파가 반사되지 않고 빠져나갈 수 있는 경계를 지정한다. 일반적인 방법으로는 변수를 감쇠시켜 경계 반사를 방지하는 스펀지 레이어 또는 파동을 기하급수적으로 감쇠시키는 비반사 레이어인 PML(Perfectly Matched Layers : 완벽하게 일치하는 레이어)이 있다. 그런 다음 흐름 시나리오에 따라 유입, 유출, 벽 및 기타 조건을 설정한다. 시뮬레이션 유형에 따라 초기 흐름 또는 노이즈 필드를 제공해야 할 수도 있다.   솔버 선택 솔루션 전략은 문제의 복잡성, 원하는 정확도, 사용 가능한 리소스에 따라 선택해야 한다. 케이던스의 피델리티 찰스(Fidelity CharLES)는 시간 의존적인 간접 LES(Large Eddy Simulation) 방법론을 활용한다. 이러한 과도 시뮬레이션의 경우 가장 높은 관심 주파수를 포착하는 시간 간격을 선택하여 시간적 해상도가 충분한지 확인한다.   음향 유추 및 소스 올바른 음향 모델을 사용하는 것은 항공 음향 시뮬레이션의 정확성과 신뢰성을 위한 기본이다. 적절한 음향 유추는 소음원의 특성과 문제의 특정 요구 사항에 따라 결정되는 경우가 많다. 따라서 시뮬레이션에 올바른 소스 조건을 통합하는 것은 소음 발생으로 이어지는 물리적 현상을 나타내므로 매우 중요하다. 일부 시뮬레이션, 특히 직접 방법론(direct methods)을 사용하는 시뮬레이션에서는 와류 방출 또는 경계층 상호 작용과 같은 물리적 프로세스를 나타내는 명시적인 소스를 도입해야 할 수도 있다. 간접 방법에서는 소스 조건이 계산된 유동장에서 파생되는 경우가 많다. 예를 들어, 난류 통계는 RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 시뮬레이션에서 추출한 다음 항공 음향학적 유추에서 소스 조건으로 사용할 수 있다. 이러한 소스 용어가 작용하는 위치를 정확하게 정의하는 것이 중요하다. 회전하는 기계와 관련된 시나리오에서는 블레이드에 가까운 영역이 주요 소스 영역으로 지정될 수 있다.   후처리와 최적화 항공 음향 시뮬레이션을 수행하려면 전처리 및 시뮬레이션 단계만큼이나 후처리 및 최적화 단계도 중요하다. 계산이 완료되면 방대한 데이터 세트가 기다리고 있다. 피델리티 찰스는 시뮬레이션 데이터에 숨겨진 의미 있는 정보를 추출하는 데에 도움이 되도록 다음과 같은 후처리 도구를 제공하며, 모두 한 가지 목표를 염두에 두고 설계되었다. Quantitative Imaging : 시뮬레이션에서 직접 정량적 PNG 이미지를 생성한다. Modal Decomposition : 흐름과 음향 필드를 개별 모드로 분해한다. Ffowcs Williams-Hawkings Acoustic Predictions : 원거리 데이터에서 근거리 소음을 예측한다.   그림 1. 효율적인 초음속 비행체(ESAV)의 마하수 윤곽선 플롯   피델리티 찰스는 데이터 분석 기능을 제공할 뿐만 아니라 <그림 1>에 표시된 것처럼 시뮬레이션 데이터에 생명을 불어넣는 플롯, 등고선 지도, 그래픽 표현과 같은 고급 시각화 도구도 제공한다. 등고선 및 표면 플롯을 통해 압력 및 속도 필드에 대한 인사이트를 얻어 흐름 특징과 노이즈 원인을 정확히 파악할 수 있다. 스펙트로그램과 주파수 플롯을 사용하면 공명하는 톤 사운드와 혼란스러운 광대역 노이즈를 구분하는 데에 도움이 될 수 있다. 파티클 추적과 유선형 플롯은 난류 구조, 와류 및 기타 노이즈 생성 현상에 대한 그림을 그리는 또 다른 깊이 있는 레이어를 추가한다. 더 자세히 살펴보면, 특정 작업이나 프로세스를 사용자 지정 및 자동화하고, 변수 및 방정식을 생성하여 음압 레벨(SPL : Sound Pressure Level) 또는 난기류 강도 등 파생된 수치를 계산하여 시각적 인사이트를 정량화하기 위한 파이썬 API(Python API)와 내장 식 평가기를 찾을 수 있다. SPL과 같은 지표는 음향 핫스팟을 강조하며, 전체 음압 레벨(OASPL : Overall Sound Pressure Level)은 지정된 주파수 범위의 총 SPL을 측정한 값이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (6)   DWG 호환 CAD인 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더를 통해 코멘트 및 이메일 알람이 포함된 댓글로 협업을 개선하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   그림 1. DWG를 위한 더 나은 CAD 협업   ARES의 협업 기능 중에 댓글 기능이 있다. 이제 댓글에서 특정인을 언급할 수 있으며, 그들은 이메일 알림을 받게 된다. 이 기능을 사용하여 도면에서 작업을 할당하거나 또는 상대로부터 더 빠른 답변을 얻을 수 있다. 댓글과 마크업은 아레스 사용자가 도면의 내용을 가지고 동료들과 직접 프로젝트를 논의할 수 있게 하는 심위일체 협업 기능이다. 아레스는 파일을 클라우드에 저장하고, 동기화된 도면을 편집자와 열람자가 동시에 보면서 댓글 토론과 마크업을 사용할 수 있다.  아레스 커맨더에서 이 기능은 댓글 팔레트에서 찾을 수 있다. 동일한 기능이 아레스의 온라인 버전인 아레스 쿠도와 스마트폰 및 태블릿용 모바일 버전인 아레스 터치에서도 제공된다. 따라서, 사무실에서 아레스 커맨더로 작업하는 사용자와 현장에서 작업하는 사용자 간의 협업을 가능하게 하는 이점을 제공한다.  예를 들어, 현장에서 문제가 발생하면 사용자는 사진 마크업과 설명을 추가하거나, 스마트폰 작업자에게 유용한 음성 녹음을 추가할 수 있다.   자동 알림 확인하기 아레스의 새로운 기능은 특정한 상대방을 언급할 수 있으며, 이를 통해 댓글이나 마크업에서 자동 알림을 받을 수 있다.  만일 동료나 고객의 댓글이나 마크업에서 언급되어 자동 알림을 받았다고 한다면, 알림 이메일의 링크를 따라 댓글이나 마크업 내용을 확인할 수 있다.   그림 2. 이메일 링크 도면 오픈   시스템이 로그인을 요청하면 도면을 열 프로그램을 선택할 수 있다. 이 옵션은 도면을 보는데 사용하는 장치와 보유한 라이선스 유형에 따라 달라진다.   그림 3. 시스템 로그인   그림 4. 도면을 열 프로그램 선택   댓글이나 마크업을 본 후 필요하다면 답변할 수 있다.   그림 5. 댓글 및 마크업 확인   댓글 기능으로 피드백 주고받기 텍스트로 답변하려면 댓글 기능을 사용할 수 있다. 댓글을 작성할 때 선택한 요소에 링크를 연결해 다른 사용자가 이 요소나 선택 세트를 확대하여 내용을 파악하도록 한다.   그림 6. 댓글 아이콘 선택   그림 7. Add entities 클릭     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (10)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024의 업데이트 버전인 캐디안2024 SE 제품에는 기존 버전부터 제공되던 기능인 가져오기 및 내보내기 기능을 제공하고 있다. 특히 캐디안이 버전 업되면서 기존 버전에 비해 더 다양한 파일 형식을 가져오거나 내보낼 수 있게 되었다.  이번 호에서는 가져오기(import) 기능을 이용하여 3D 파일 형식인 STEP, IGES, OBJ 파일을 가져오는 방법에 대해서 자세히 살펴보도록 하겠다.    ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   STEP 파일 가져오기 STEP 파일은 대다수의 3D CAD 프로그램에서 범용으로 사용되는 국제 표준 규격이다. 서로 다른 CAD 프로그램 혹은 3D 모델링 프로그램 등에서 전용 파일 형식이 지원되지 않아 불러올 수 없는 경우를 대비하여 데이터 교환용 파일 형식으로 사용된다. 캐디안에서도 가져오기로 STEP 파일을 가져올 수 있어서 편리하다. STEP 파일을 캐디안으로 가져오는 방법을 알아보겠다.   1. 메뉴에서 파일 → 가져오기 → STEP 가져오기 항목을 클릭하여 실행하거나, 명령 창에 ‘stepimport’를 입력한다     2. STEP 파일 가져오기 창이 표시되면 가져올 STEP 파일의 폴더로 이동한 뒤, 원하는 STEP 파일(또는 STP 파일)을 선택하고 ‘열기’ 버튼을 클릭한다.     3. 명령 창에 ‘사용자 가져오기 작업은 백그라운드에서 처리 중입니다. 자세한 내용은 상태 표시줄의 풍선 메시지를 참조하십시오’라는 메시지가 표시된다. 잠시 기다린다.     4. 캐디안 화면의 오른쪽 아래에 ‘변환된 파일을 가져올 준비가 되었습니다’라는 풍선 도움말이 표시되면 아래쪽의 파일을 클릭한다.     5. 잠시 뒤 도면 영역에 STEP 파일이 임포트되어 화면에 표시된다.     6. 3dorbit, shade 등의 작업을 통해서 객체 표시 방법을 변경할 수 있다.     IGES 파일 가져오기 IGES 파일 역시 대다수의 3D CAD 프로그램에서 범용으로 사용되는 국제 표준 규격이다. 데이터 교환용 파일 형식으로 사용되며, 캐디안에서도 가져오기로 가져올 수 있어서 편리하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 대규모 언어 모델(LLM : Large Language Model)의 검색증강생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 구현 시 핵심 기술인 임베딩 벡터 데이터베이스로 유명한 크로마(Chroma)의 핵심 구조를 간략히 분석한다. RAG는 생성형 AI의 환각현상을 줄여 전문가적인 정보를 생성하는 데에 도움을 준다.  크로마의 동작 방식을 이해하면 LLM 기술 개발 시 이해도와 응용력을 높일 수 있다. 참고로, 벡터 베이터베이스는 다양하게 있으나 크로마는 사용하기 쉽고 오픈되어 있어 현재 많이 활용되고 있다.   ■ 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 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 벡터 데이터베이스의 종류   크로마는 AI 지원 오픈소스 벡터 베이터베이스로, RAG를 처리할 때 필수로 사용되는 데이터베이스 중 하나이다. 크로마를 이용해 LLM 기반의 다양한 앱(지식 서비스 등)을 개발할 수 있다. 예를 들어, 각종 건설 규정, BIM 관련 지침 등을 요약하고 설명해주는 전문가 시스템을 개발할 때 사용할 수 있다.   그림 2   크로마는 임베딩 벡터를 메타데이터와 함께 저장하고, 질의를 통해 해당 임베딩 도큐먼트를 검색할 수 있다. 크로마는 독립적인 서버로서 동작할 수 있다.   설치 및 사용 윈도우 명령창이나 터미널을 실행한다. 크로마 설치를 위해 다음과 같이 터미널에 명령을 입력한다.    pip install chromadb   벡터 데이터베이스에 저장되는 단위는 다음과 같다.    collection = client.create_collectoin(name='test', embedding_function=emb_fn) collection.add(    embeddings=[       [1.1, 2.3, 3.2],       [4.5, 6.9, 4.4],       [1.1, 2.3, 3.2]    ],    metadatas=[       {"uri": "img1.png", "style": "style1"},       {"uri": "img2.png", "style": "style2"},       {"uri": "img3.png", "style": "style1"}    ],    documents=["doc1", "doc2", "doc3"],    ids=["id1", "id2", "id3"], )   여기에서 보는 것과 같이, 벡터 좌표계에 위치할 임베딩 벡터, 벡터에 매달아 놓을 메타데이터와 도큐먼트, ID를 하나의 컬랙션 단위로 저장한다. 이를 통해 벡터 간 유사도, 거리 등을 계산해 원하는 도큐먼트, 메타데이터 등을 얻을 수 있다. 이 때 임베딩 벡터는 미리 학습된 임베딩 모델을 사용할 수 있다.  질의해서 원하는 벡터를 얻으려면 벡터 공간에서 거리 계산이 필수적이다. 이 때 사용하는 함수는 <그림 3>과 같다.    그림 3   컬렉션에 벡터 추가와 질의는 다음과 같다.    collection.add(    documents=["doc1", "doc2", "doc3", ...],    embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4], [1.1, 2.3, 3.2], ...],    metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}, ...],    ids=["id1", "id2", "id3", ...] ) collection.query(    query_texts=["doc10", "thus spake zarathustra", ...],    n_results=10,    where={"metadata_field": "is_equal_to_this"},    where_document={"$contains":"search_string"} )   여기서, where의 metadata_field를 이용해 다음과 같은 조건 비교 연산이 가능하다.   $eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte   그리고, 논리 연산자인 $and, $or를 지원한다. 크로마는 향후 워크플로, 가시화, 질의 계획, 분석 기능을 준비하고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.