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생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조
앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석
옛 사진 데이터베이스
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크레오 파라메트릭 10.0의 시뮬레이션 기반 설계
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (10)   이번 호에서는 최신 앤시스(Ansys) 기술이 적용된 크레오 파라메트릭 10.0(Creo Parametric 10.0)의 시뮬레이션 기반 설계에 대하여 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | sckim@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파라메트릭 10.0은 설계 엔지니어가 좀 더 편리하게 활용할 수 있는 PTC와 앤시스의 최신 표준 시뮬레이션 기능이 포함되어 있다. 설계자는 시뮬레이션에 대한 전문가 수준의 지식이 없어도 친숙한 크레오 사용자 환경에서 실시간 시뮬레이션(CSL) 기능을 사용하여 제품 설계 초기에 시뮬레이션 기반 설계로 다양한 설계안을 빠르게 검토할 수 있다. 이후에는 세부 설계에서 앤시스 시뮬레이션(CAS)으로 좀 더 정확도 높은 시뮬레이션을 수행하여 설계의 문제 영역을 빠르게 분석하고 파악할 수 있다.   크레오 시뮬레이션 기능으로 제품 개발 초기에 시뮬레이션 기반 설계 크레오 파라메트릭 10.0에서 전기 모터 모델을 예로 초기 개념 설계 단계에서 실시간 시뮬레이션을 수행하여 다양한 설계를 빠르게 분석하고 최적의 설계안을 검토해 보자.     전기 모터의 하우징 모델에서 방열 조건을 개선하기 위해 몇 가지 유형의 아이디어가 모델에 적용되었다. 어떤 유형의 코일 설계가 가장 최적인지 실시간 시뮬레이션을 이용하여 빠르게 분석해 보자.   크레오 시뮬레이션 라이브(CSL)로 유체 시뮬레이션 검토 분석 모델을 열고 메뉴의 ‘라이브 시뮬레이션(Live Simulation)’에서 ‘유체 시뮬레이션 검토(Fluid Simulation Study)’를 선택한다.     유체 시뮬레이션을 위해 ‘유체 도메인(Fluid Domain)’에서 다양한 방법으로 내부/외부 유체 도메인을 빠르게 생성하거나 추출할 수 있다. ‘내부 볼륨(Internal Volume)’을 선택하여 하우징 내부의 코일 삽입 공간을 빠르게 추출한다.     유로의 입구와 배출구의 경계 서피스를 선택하면 닫힌 볼륨 영역을 자동 인식하여 빠르게 내부 볼륨을 추출하고 유체 도메인을 생성할 수 있다.     시뮬레이션 트리에서 생성된 유체 도메인을 확인하고 ‘재료 편집(Edit Materials)’에서 재료를 ‘WATER’로 지정한다.     ‘경계 조건(Boundary Conditions)’에서 ‘배출구 압력(Outlet Pressure)’을 선택하고, 추출된 유체 도메인에서 서피스를 지정한 후 배출구 압력 강도와 단위를 지정해 준다.     ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
김성철 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 1395
앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)는 재료의 충전과 방전 현상을 분석하기 위한 시뮬레이션 프로그램으로, 2021년에 국내에 처음 도입되었다. 앤시스 차지 플러스를 이용하면 그동안 해석하기 어려웠던 Air ESD(비접촉 정전기 방전)를 쉽고 간단하게 해석할 수 있다. 이번 호에서는 Air ESD의 영향을 평가하고 방전을 방지하거나 줄이기 위한 앤시스 차지 플러스의 사용법에 대해 간단하게 소개하고자 한다.   ■ 김대현 태성에스엔이 EBU HF팀 매니저로 RF/Antenna 해석 및 Ansys EMC & Charge Plus에 대한 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | dhkim22@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 차지 플러스는 EMA3D Charge의 후속 버전으로, 2021년 9월에 출시되었다. 앤시스 차지 플러스는 앤시스의 다른 전자기장, 유동 제품군과 연동이 용이하고, 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) GUI를 사용하여 프로그램 접근성이 뛰어나다. 앤시스 차지 플러스는 항공우주, 전기전자, 자동차 산업과 같은 다양한 분야에서 대전, 입자 이동, 아크(arc) 등의 문제를 예방하거나 해결할 수 있다. 또한, 멀티피직스 시뮬레이션을 통해 플라스마 및 ESD와 관련된 다양한 현상을 정확하고 빠르게 해석할 수 있고, Air ESD 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.   앤시스 차지 플러스 소개 앤시스 차지 플러스는 과거 ‘EMA3D Charge’라고 불리던 시뮬레이션 툴이 리뉴얼되어 ‘차지 플러스’로 이름이 바뀌었다. 간략하게 소개를 하자면 ‘앤시스 EMC 플러스(Ansys EMC Plus)’와 ‘앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)’로 구분된다. EMC 플러스의 경우 플랫폼 단위에서 Electromagnetic Cable을 모델링 혹은 EMC 해석을 진행할 때 유용한 시뮬레이션 소프트웨어이고, 차지 플러스는 다수의 솔버를 이용한 멀티피직스 해석이 가능한 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 차지 플러스는 시간 도메인(time domain) 솔버를 사용하여 공기, 재료의 표면 및 내부 아크를 분석하고, FEM Electromagnetics, Fluid, Particle 솔버를 통해 플라스마 환경을 해석한다. 차지 플러스는 디스커버리 GUI를 사용하여 기존의 사용자들이 쉽고 빠르게 CAD 모델을 단순화하고, 시뮬레이션 환경의 정의 및 해석을 진행할 수 있다. <그림 1>은 앤시스 차지 플러스의 GUI를 나타낸 그림이다. 앤시스 차지 플러스의 GUI는 앤시스 디스커버리와 동일하게 구성되어 있고, 사용자의 편의를 위해 <그림 2>와 같이 어두운 테마(Dark Theme)와 밝은 테마(Light Theme)를 제공하여 사용자는 취향과 환경에 맞게 테마를 선택할 수 있다.   그림 1. 앤시스 차지 플러스 GUI   그림 2. 앤시스 차지 플러스 테마   ESD란 ESD(Electrostatic Discharge)는 정전기 방전이라고 하며 양극과 음극으로 대전된 물체가 접촉하여 일시적으로 전하의 이동이 발생하는 현상을 의미한다. 주로 건조한 환경에서 발생하며, 두 물체 사이의 전압 차이가 크면 공기 또는 다른 매질을 통해 전하가 이동하여 방전 현상이 생길 수 있다. 이 방전은 짧은 시간 동안 매우 높은 전류를 생성할 수 있어 전자 부품이나 회로에 손상을 입히고, 특히 반도체나 집적 회로와 같이 민감한 전자제품에 심각한 손상을 가할 수 있다. ESD는 접촉 방식과 비접촉 방식이 있다. 비접촉 방식 ESD는 물체에 직접적으로 접촉하지 않아도 정전기 방전이 발생할 수 있는 경우를 말하며, 주로 물체가 전하로 충전된 상태로 서로에게 근접할 때 발생한다. 예를 들어, 사람의 손이 전자 부품 근처에 오는 것만으로도 전자 부품 주변의 공기가 충분히 전하를 이동시키고 공기를 통해 정전기 방전이 발생할 수 있다. 비접촉식 ESD는 주로 공기나 다른 매질을 통해 전하가 이동하고 이로 인해 방전이 발생한다. 접촉식의 경우 앤시스 HFSS를 통한 해석이 가능하나, 비접촉식 즉 Air ESD의 경우는 HFSS를 통한 해석이 쉽지 않았다. 그러나 앤시스 차지 플러스가 출시되면서 <그림 3>과 같은 ESD 웨이브폼(Waveform)을 사용하여 Air ESD를 간단한 설정을 통해 해석이 가능하게 되었다.   그림 3. ESD 웨이브폼   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
김대현 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 887
연비와 공기역학 : 자동차 디자인의 음과 양
성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (7)   자동차의 공기역학은 연비 향상과 소음 감소 등의 목표를 달성하기 위한 방법으로서 고려되었다. 공기역학 성능을 향상시키기 위해 자동차 업계는 축소 모델링과 풍동 실험을 거쳐 현재는 CFD 시뮬레이션을 적극 활용하고 있다. CFD 시뮬레이션은 유동 이론과 컴퓨터 기술의 발전에 힘입어 복잡한 차체를 시뮬레이션하고 최적의 설계를 결정하는 데에 도움을 준다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   클래식 모델 T부터 상징적인 아메리칸 머슬카에 이르기까지 자동차의 디자인은 수년에 걸쳐 다양한 요인에 의해 형성되었다. 기술 발전, 소비자 선호도, 정부 규제 등이 모두 영향을 미쳤다. 하지만 그 중에서도 가장 큰 영향을 미친 요소는 연비이다. 1973년 석유 금수 조치의 여파로 도입된 기업 평균 연비(CAFE : Corporate Average Fuel Economy) 기준은 자동차 제조업체가 연비에 집중하도록 만들었다. 처음에는 평균 14.2mpg의 연비를 의무화했던 CAFE 표준은 이후 업데이트되어, 현재는 2032년까지 차량 전체 평균 58mpg를 목표로 하고 있다. 자동차 제조업체들이 이러한 야심찬 목표를 달성하기 위해 노력함에 따라 공기역학의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 과거에는 자동차 디자인을 테스트하고 개선하기 위해 축소 모델링 기법을 사용했다. 오늘날에는 전산 유체 역학(CFD)과 같은 정교한 컴퓨터 시뮬레이션이 자동차의 공기역학을 최적화하는 데에 사용된다. 현대 자동차의 날렵한 라인에 감탄할 때, 단순히 외형만이 아니라 모든 곡선과 윤곽이 연료 효율을 극대화하고 공기 저항을 최소화하도록 세심하게 설계되었다는 사실을 떠올려 보는 것도 좋을 것이다.   자동차 디자인 100년 들여다보기 1900년~1930년 1900년대 초반의 자동차는 특별한 미학을 염두에 두고 디자인되지 않았다. 자동차는 주로 실용적인 목적으로 제작되었다. 1908년 최초의 대량 생산 자동차인 포드의 모델 T가 출시되면서 자동차 산업의 판도가 완전히 바뀌었다. 모델 T는 4기통 엔진을 탑재하고 연비가 13~21마일로 오늘날의 평균적인 자동차보다 약간 낮았다. 하지만 이 차를 차별화한 것은 경제성이었다. 1910년 780달러였던 모델 T의 가격은 1924년에 290달러로 떨어졌다. 이는 대량 생산을 통해 달성한 비용 절감 덕분에 가능했다.   ▲ 포드 모델 T   1930년~1940년 1930년대에 들어서면서 세계는 대공황에 빠졌다. 주식 시장은 폭락했고, 미국 자동차 산업은 특히 큰 타격을 받아 신차 판매가 75%나 급감했다. 설상가상으로 1920년 갤런당 30센트였던 연료 가격이 1929년에는 21센트로 급격히 하락했다. 자동차 생산량도 타격을 받아 1929년 540만 대에서 1932년 340만 대로 감소했다. 자동차의 비용 효율을 높이기 위해서는 분명 무언가 조치가 필요했다. 이때부터 자동차 제조업체들은 공기역학에 대해 생각하기 시작했다. 엔진을 바꾸는 대신 자동차의 디자인을 간소화하여 효율을 높였다. 항공과 아르데코(Art Deco)에서 영감을 받은 새로운 자동차 디자인은 깔끔하고 단순한 외관을 선호했다. 30대 중반에는 폭스바겐 비틀, 크라이슬러 에어플로우, 1938년 팬텀 코르세어 등 상징적인 공기역학 차량이 탄생했다.   ▲ 부가티 타입 57 그랜드 레이드(1935년)   1940년~1950년 1940년대 초, 세계대전이 발발하면서 자동차 제조업체들은 군용 차량 부품 생산에 주력할 수밖에 없었다. 그 결과 가정용 자동차 생산은 중단되었고 자동차 소유율은 73%까지 급감했다. 하지만 제2차 세계대전 참전용사들은 이 어려운 시기에 드래그 레이싱에 참여하기 시작했다. 1950년대가 되어서야 산타아나 활주로에서 최초의 공식 드래그 레이스가 열렸다. 이 대회는 빠르게 인기를 얻었고, 1951년에는 전국에 있는 수많은 레이싱 클럽을 감독하기 위해 전미 핫로드 협회(NHRA : the National Hot Rod Association)가 설립되었다. 전쟁이 끝나자 자동차 업계는 폰툰 스타일을 도입하여 작은 혁명을 일으켰다. 이 새로운 스타일은 현대 자동차 디자인의 기초가 되었다. 그러나 이 폰툰은 공기 저항을 가중시켜 평균 연비가 15~20마일로 낮아졌다.   1950년~1960년 1950년대에는 자동차 디자인의 세계가 양분되었다. 미국 자동차 디자이너들은 항공기와 우주선에서 영감을 받아 각지고 박스형의 디자인을 만들며 미래를 생각했다. 반면, 유럽의 자동차 디자이너들은 공기 저항의 과학에 집착하여 최대한 유선형의 자동차를 만들기 위해 노력했다.   ▲ 재규어 C-타입   1956년 6월 29일, 고속도로 건설을 위해 무려 250억 달러가 지원되는 연방 원조 고속도로 법이 통과되었다. 미국 자동차는 갑작스럽게 이 새로운 고속도로의 고속 주행에 최적화되어야 했다. 이러한 초점의 변화는 더 날렵하고 공기역학적인 모델이 중심이 되는 새로운 자동차 디자인 시대로 이어졌다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
나인플러스IT 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 903
옛 사진 데이터베이스
문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3)   지난 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 사회적으로 문제가 되었던 인감도장의 진위문제 판단을 위한 이미지 분석을 통한 유사도 조사 사례도 소개하였다. 또한 근래에 문제가 되었던 천경자 화백과 이우환 화백의 작품으로 위작 시비가 일었던 사례도 간단하게 살펴보았다. 이번 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 살펴보도록 한다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제도 함께 생각해 본다. 목적 없이 촬영되는 사진이 과연 존재할까 하는 문제도 함께 생각해 보려고 한다. 그리고, 촬영된 이미지 데이터를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 관련 지식, 경험, 안목의 중요성에 관해서도 소개한다.   ■ 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   역사 퍼즐(시간적 공간적 퍼즐) 조각 퍼즐(jigsaw puzzle)은 완성된 이미지를 여러 조각으로 분할하여 분할된 이미지를 여러 가지 조합으로 평면에 배치하여 본래의 이미지가 되도록 만들어 가는 게임이다. 모든 이미지는 어느 특정한 시각에서의 정보이다. 즉, 조각 퍼즐은 어느 특정한 시각의 이미지 정보를 공간적으로 분리해 놓은 것을 맞춰가는 것이다. 퍼즐의 모든 조각은 동일한 시각 또는 정지된 이미지의 일부이다. 동영상에서 한 장의 이미지를 뺐다면 그 이미지는 시간의 흐름 속에서 바로 앞의 장면과 바로 다음 장면의 사이에 해당하는 정보이다. 시간적인 전후 관계를 맞춰 가는 시간적 퍼즐이다. 역사 연구는 이러한 시간적, 공간적, 사회적, 문화적 다차원 퍼즐이라고 할 수 있다. 2023년 10월15일 광화문 월대(月臺)가 복원되고 새로운 현판이 공개되었다. 역사적 기록을 통한 고증을 거쳐 1865년에 흥선대원군에 의해서 경복궁 중건이 시작되어 1867년에 완성될 당시의 모습으로 복원되었다. 중건 당시의 완벽한 모습은 아니지만 조금씩 원형에 가까워져 가고 있다.   그림 1. 광화문 사진으로 풀어 보는 역사 퍼즐(사진이 촬영된 순서 맞추기)   <그림 1>에 다른 시기에 촬영된 다섯 장의 광화문 사진을 소개하였다. 광화문의 모습이 시대에 따라 어떻게 변화되었는지, 시간을 축으로 역사 퍼즐에 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 어떤 순서로 사진이 촬영된 것이며 어느 시기에 촬영된 것인지 함께 생각해 보자. 모든 사진이 촬영된 시기에 직접 현장을 방문한 사람이라면 쉽게 알 수 있는 문제이지만, 사진이 촬영된 시기의 폭이 약 100년 가까이 되니 현장을 방문했던 사람이라도 이미 고인이 되었거나 기억이 분명하지 않을 수도 있다. 사진의 특징, 풍경, 건물, 차량 등 다양한 정보와 자신이 알고 있는 역사적 사실(데이터베이스)을 바탕으로 추정하는 과정을 거쳐서 결론을 얻게 될 것이다. 자신이 내린 결론에 확신이 없는 경우도 있을 것이고, 확신하지만 데이터베이스나 기억이 사실과 달라서 오답을 하는 경우도 있을 것이다. 역사적 사실을 잘 알지 못하는 사람이라면 다섯 장의 사진 중에서 네 장(B, C, D, E)의 사진에는 큰 서양식 건물이 찍혀 있지만, 첫 번째 사진(A)에는 서양식 건물이 사라졌다는 사실로 힌트를 삼을 것이다. 또한 서양식 건물만 찍혀 있는 오래된 것 같은 사진(E)도 있으므로, 광화문이 서양식 건물을 세운 다음에 건립된 것으로 판단할 수도 있을 것이다. B, C, D의 사진은 지나가는 행인의 옷차림, 차량의 유무, 차량의 모델 등을 바탕으로 촬영된 순서를 유추하게 될 것이다. 사진 A는 광화문을 남겨두고 서양식 건물만 철거하는 가장 마지막에 촬영된 것으로 추정하게 될 것이다. 이러한 내용을 바탕으로 다섯 장의 사진이 촬영된 순서를 추정하면 E → B → D → C → A로 보는 것이 합리적이다. 실제의 촬영순서는 B → E → D → C → A이다. 사진에서 서양식 건물은 일제강점기에 지어진 조선총독부 건물이다. 당시에는 동양 최대의 근대식 건축물로 1912년 독일인 게오르그 라란데(Georg de Lalande)가 설계하고, 1916년에 광화문 뒤편 경복궁 내에 공사를 시작하여 1926년에 완공되었다.(B) 1945년 해방 후에는 미 군정 청사로, 1950년 6월 25일에 발발한 한국전쟁 직후에는 서울이 함락되어 조선인민군 청사로, 같은 해 9월 28일에는 UN군이 서울을 수복하여 1962년부터 대한민국 중앙청(정부 청사)으로 사용되었다. 1986년부터는 국립중앙박물관으로 사용되었으며, 김영삼 대통령 재임시절인 1995년 8월 15일에 철거를 시작하여 1996년에 철거가 완료되었다. 건물 철거 후 첨탑 부분은 천안 독립기념관에 전시되고 있다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
유우식 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 904
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.
강태욱 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 984
오토데스크 한국어 커뮤니티의 첫 번째 오프라인 행사
커뮤니티를 통해 지식을 공유하고 개인의 성장 추구   오토캐드, 레빗, 인벤터, 퓨전 360 등 4개의 대표 제품을 기반으로 하는 오토데스크 한국어 커뮤니티가 2023년 10월 4일 새롭게 개설되었다. 이를 기념하는 한국어 커뮤니티의 첫 번째 오프라인 행사인 1st Meet Up 행사가 지난 1월 17일에 진행되었다. 이 글에서는 지난 행사의 이모저모를 살펴보고자 한다.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다.   이메일 | GodofCAD@gmail.com 홈페이지 | yangkoon.com   ■ 오토데스크 한국어 커뮤니티 : https://forums.autodesk.com/t5/hangugeo/ct-p/korean   ▲ 오토데스크 한국어 커뮤니티 1st Meet Up 행사장   오토데스크 한국어 커뮤니티 1st Meet Up 2024년 1월 17일 오토데스크 한국어 커뮤니티의 첫번째 오프라인 행사인 1st Meet Up이 진행되었다. 행사는 강남역 근처의 우상향 라운지에서 진행되었다. 눈과 비가 오는 궂은 날씨에도 불구하고 전국에서 50명이 넘는 사용자가 참여하였다. 오토데스크 한국어 커뮤니티 매니저인 전다은(@daeun_jun) 매니저가 한국어 커뮤니티 활동 소개를 통해 지난 10월에 개설된 한국어 커뮤니티의 핵심 내용을 전달해주었다.   ▲ 전다은 오토데스크 한국어 커뮤니티 매니저   이 날 행사에서는 오토데스크 관계자들이 회사와 제품 서비스에 대한 설명도 진행했다. 김두현 이사는 ‘오토데스크’를 주제로 오토캐드의 탄생과 오토데스크가 설립된 배경까지의 전반적인 회사 소개와 더불어, 오토데스크의 솔루션 포트폴리오가 기존의 ‘제품 설계 및 제조’, ‘건축, 엔지니어링, 건설’, ‘미디어 & 엔터테인먼트’ 구성에서 ‘오픈 플랫폼’으로 확장되었다는 점을 설명하였다.   ▲ 오토데스크 솔루션 포트폴리오 소개   이어서 오토데스크 김수영 이사가 ‘오토캐드 리소스 센터’에 대한 소개를 진행했다. 오토캐드 리소스 센터는 동영상 학습 자료를 포함한 제품 사용 팁, 오토캐드 2024의 신기능, 해외 및 국내 고객 성공 사례, 제품 관련 FAQ로 구성되어 있다. ■ 오토캐드 리소스 센터 : https://boards.autodesk.com/autocadkorea     ▲ 오토캐드 리소스 센터 소개   국내 단 2명뿐인 엑스퍼트 엘리트 멤버(Expert Elite Member)인 Lynn Kim(@Lynn_Kim, Fusion)과 김현우(@dingohot, Revit)의 인사 및 오토데스크 엑스퍼트 엘리트 프로그램에 대한 소개도 진행되었다. 오토데스크 엑스퍼트 엘리트는 제품 지식, 혁신 사례 및 학습 내용 공유를 통해 오토데스크 커뮤니티에 기여하는 전 세계의 사용자를 대표하는 회원이다. 엑스퍼트 엘리트 멤버는 대표 리더로서 적극적인 참여를 통해 커뮤니티의 성장을 지원하는 전문가이다.   ▲ 국내 두 명뿐인 엑스퍼트 엘리트 멤버   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
양승규 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 974
캐디안 2024의 슈퍼해치, SetZ 기능 소개
새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (3)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024 버전에서는 몇 가지 새로운 기능이 추가되었다. 이번 호에서는 캐디안 2024 버전에 추가된 새로운 기능 중 슈퍼해치(SuperHatch)와 SetZ(모든 Z 값 수정) 기능에 대해서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 인텔리코리아 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 이메일 | cad@cadian.com 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   슈퍼해치 기존에 제공되던 해치(Hatch) 기능의 경우 지정된 무늬만 이용이 가능하지만, 캐디안 2024에서 새로 추가된 슈퍼해치(SuperHatch) 기능은 이미지, 블록, 텍스처, 외부참조 등 다양한 객체를 무늬로 이용하여 해치 작업을 할 수 있게 되었다. 슈퍼해치 기능을 이용하여 이미지를 무늬로 이용하여 해칭하는 방법을 알아보도록 하겠다.   1. 메뉴에서 Express Tools → 슈퍼해치를 클릭하거나, 명령창에 ‘superhatch’를 입력하여 슈퍼해치를 실행한다.     2. 슈퍼해치 창이 표시되면 해치에 사용할 이미지를 선택하기 위해서 위쪽의 ‘이미지’ 버튼을 클릭한다.     3. 이미지 파일(JPG, BMP 등)이 저장된 폴더로 이동한 뒤, 해치에 사용할 이미지 파일을 클릭하여 선택한다. 그 후 아래쪽의 ‘열기’ 버튼을 클릭한다.     4. 오른쪽 상단의 이미지 미리보기를 확인한 후 왼쪽 하단의 ‘삽입점’ 항목을 확인한다. 화면에 지정 항목을 체크할 경우, 이미지를 삽입할 때 마우스 클릭이나 좌표 입력으로 이미지의 위치를 지정할 수 있다. 체크하지 않을 경우 이미지가 삽입될 위치(좌표)를 즉시 지정할 수 있다.     ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
최영석 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 881
아레스 커맨더 2024에서 시트 내보내기
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (11)   DWG 호환 CAD 프로그램인 독일 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 세 가지 모듈은 상호간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2024의 ExportSheet(시트 내보내기) 명령에 대해 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   활성 시트를 새 도면으로 내보내기   그림 1. ExportSheet 적용 전(활성 시트)   그림 2. ExportSheet 적용 후(모델 공간)   ‘ExportSheet’ 명령을 사용하여 활성 시트 도면 요소를 새 도면의 모델 공간으로 내보낼 수 있다. 이 명령은 활성 시트 뷰포트와 다른 모든 레이아웃 시트 도면 요소의 시각적인 표현이 있는 새 도면을 작성한다. ■ 이 명령은 시트 모드에서만 사용할 수 있다. 또한 블록과 참조 도면은 편집하는 동안에는 시트를 내보낼 수 없다.   활성 시트를 새 도면으로 내보내려면 1. 다음 중 하나를 수행한다.   명령창 또는 그래픽 영역에서 ‘EXPORTSHEET’를 입력한 후 Enter 키를 누른다.   그림 3. 시트 내보내기 명령 실행(명령어)   리본 메뉴의 ‘시트’ 탭에서 ‘시트 내보내기’를 클릭한다.   그림 4. 시트 내보내기 명령 실행(리본 메뉴)   메뉴의 ‘내보내기’에서 ‘시트 내보내기’를 클릭한다.   그림 5. 시트 내보내기 명령 실행(메뉴)   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
천벼리 작성일 : 2024-03-05 조회수 : 868
서화, 낙관, 탁본 데이터베이스
문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (2)   지난 호에서는 이미지 데이터베이스와 문화유산 분야에서의 활용 사례를 소개하기에 앞서, 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성에 관하여 간단하게 소개하였다. 유로화 동전의 디자인을 예로 들어 이미지 데이터의 정보, 이미지 데이터의 정확도와 가치, 곡식과 금을 예로 든 순도의 중요성, 효용성과 가치에 관하여 설명하였다. 이미지 데이터와 추가 정보(metadata), 이미지 태깅(tagging)시의 중요성과 주의점을 간단한 손가락 표현인 V 사인과 엄지척 사인 두 가지의 경우를 예로 들어 소개하였다. 이번 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보고자 한다. 아울러 회화 작품의 이미지 데이터베이스의 중요성도 살펴본다.   ■ 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   그림 1. 수 많은 인장이 찍혀 있는 김정희의 그림 ‘불이선란(不二禪蘭)’   서화와 인장 우리나라를 비롯해 중국, 대만, 일본, 베트남 등의 한자 문화권 국가에서는 서화 작품에 여러 가지의 인장이 찍혀 있는 경우가 많다. 이러한 인장을 낙관(落款)이라고 부른다. 글씨나 그림을 완성한 다음 작품을 완성한 시기와 장소, 자신의 이름, 호 등을 작품에 쓰고 인장을 찍는 것을 낙관이라고 한다. 작자가 누구이며 언제 완성한 것인지를 적는 의미 외에도 작품을 완성하는 의미를 지닌다. <그림 1>에 많은 인장이 찍혀 있는 조선 후기의 대표적인 서예가, 금석학자, 고증학자, 화가, 실학자였던 추사 김정희의 그림인 ‘불이선란(不二禪蘭)’을 예시하였다. ‘불이선란’은 김정희의 마지막 난초 그림으로 2023년 6월에 문화재청이 보물 지정을 예고하였다. 하나의 그림에 무려 15개의 인장이 찍혀 있다. 모두가 김정희의 인장일까? 모두 같은 날 찍은 낙관일까? 자세한 것은 뒤에 소개하기로 하고, 우선 낙관이라는 이름의 유래를 살펴보자. 낙관은 ‘낙성관지(落成款識)’의 줄임말로 알려져 있다. 옛날 중국에서 구리 또는 청동으로 만든 그릇이나 솥과 같은 동기(銅器) 등에 글자를 새기는 풍습이 있는데, 새겨진 글자를 각명(刻銘) 또는 명문(銘文)이라고 한다. 새겨진 글자 중에서 글자의 모양을 파서 새긴 글자를 음각자(陰刻字)라고 하는데 이것을 ‘관(款)’이라고 부르고, 글자 주변을 파서 글자의 모양이 튀어 나오도록 새긴 글자를 양각자(陽刻字)라고 하며 이것을 ‘지(識)’라고 하는 데에서 유래한 것으로 알려져 있다. 낙관은 서화에만 있는 것이 아니라 도자기의 밑면에서도 자주 볼 수 있다. 요즈음 제작된 도자기나 찻잔의 밑면을 보면 제작자의 낙관 또는 제작회사의 상호가 표시되어 있는 경우가 많다. 일종의 품질 보증 역할을 겸하고 있다. 추사박물관을 취재한 2022년 11월 29일자 KBS 뉴스에 의하면, 김정희의 친필 기록을 해석한 결과 ‘추사’는 김정희의 호가 아닌 것으로 밝혀졌다고 한다. 1809년 김정희가 스물 네 살 때 아버지를 따라 청나라에 가서 그곳 사람들과 필담으로 주고 받은 대화에 의하면, 청나라 인사가 자기소개를 청하자 이름(名)은 정희, 자(字)는 추사, 호(號)는 보담재(寶覃齋)라고 스스로 밝혔다고 한다. 우리가 알고 있는 ‘추사’는 김정희의 호가 아니었다. 거의 200년만에 밝혀진 사실이다. 이처럼 널리 알려진 상식도 사실과 다른 경우가 의외로 많다. 여기서 ‘자’는 성인이 되는 관례(冠禮)를 치르면 어른이 지어준 별칭이고, ‘호’는 누구나 허물없이 부르고 쓸 수 있도록 지은 별명이다.   낙관의 구분과 의미 서화에 낙관을 찍기 시작한 것은 송나라 시대부터라고 알려져 있다. 낙관은 작품의 작가, 제작시기 및 진위여부를 판단하는 중요한 근거가 된다. 오늘날 우리가 사용하는 도장과 같은 기능을 하고 있다고 볼 수 있다. 서화에 낙인된 낙관의 개수, 위치 및 길이로 구분하여 여러 가지 명칭으로 구분할 수 있다. 낙관은 손으로 쓰는 수인(手印)인 경우도 많으나, 대부분의 작품에서 손으로 쓰더라도 도장을 찍는 경우가 많아서 도장을 낙관이라고 생각하는 경우가 많다. 손으로 낙관을 적는 수인의 경우 작품에 작가의 정보만 낙인하는 경우는 단관(單款)이라고 하며, 작품을 받는 사람의 정보까지 기록하는 경우를 쌍관(雙款)이라고 하여 구별한다. 작품을 받을 사람의 정보를 먼저 기록하고 작가의 정보를 나중에 기록하는 관례에 따라서 받을 사람에 관한 정보를 상관(上款)이라고 하고, 작가의 정보를 하관(下款)이라고 한다. 관기(款記)의 길이로 구분하여 길이가 긴 장관(長款)과 길이가 짧은 단관(短款)으로 구별하기도 하는데, 길고 짧음의 기준이 명확하지 않아 자의적인 해석을 하게 되는 경우가 많다. 낙관에 사용되는 도장을 기능별로 구분하면 작가의 이름을 음각으로 새긴 성명인(姓名印), 작가의 호를 양각으로 새긴 호인(號印), 서화의 첫머리에 찍는 두인(頭印), 서화 수집가가 자신이 소장하고 있음을 나타내는 소장인(所藏印)으로 크게 나뉜다. 특별한 형식을 정하지 않고 찍는 낙관은 유인(遊印)이라고 부르며, 좋아하는 문구나 글자를 새겨서 사용하는 경우가 많다.   그림 2. 김정희의 ‘불이선란(不二禪蘭)’도에 찍힌 15개의 낙관과 의미   김정희의 그림 ‘불이선란’에 찍힌 낙관 ‘불이선란’에는 모두 15개의 낙관이 찍혀 있다. 작품이 완성되었을 때부터 15개가 찍힌 것일까? 모두 작자인 김정희의 낙관일까? 약 200년 전에 활동하던 선조의 작품을 자세히 살펴보자. 현대에도 한 사람이 여러 개의 도장을 갖는 경우가 많다. 막도장, 인감도장 등 용도에 따라서 사용한다. 요즈음에는 서명으로 대신하는 경우도 많지만 도장을 한두 개쯤은 가지고 있을 것이다. 김정희는 71세까지 생존했으므로 여러 개의 도장이 있어도 전혀 이상할 것은 없다. 그렇다고 자신의 작품에 가지고 있는 도장을 전시하듯 낙관을 마구 찍어대지는 않았을 것이다. 시대에 따라서 좋아하는 글귀도 달라지는 법이므로, 작품 활동 시기에 따라서 유행처럼 낙관의 조합도 달라질 수 있는 것이다. 다행스럽게도 15개의 낙관은 여러 가지 낙관의 데이터베이스를 바탕으로 누구의 것인지 어떤 의미로 찍은 것인지 확인되었다.(그림 2)   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
유우식 작성일 : 2024-02-02 조회수 : 1501
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (9)
설계 탐색(DEX) 기능 활용하기   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 10.0(Creo Parametric 10.0)에서 설계 탐색을 이용하여 콘셉트 디자인을 만드는 기능에 대해 알아보자. Design Exploration Extension(DEX)은 파라메트릭 환경에서 여러 가지 콘셉트 디자인 옵션을 쉽고 빠르게 비교할 수 있는 기능이다. 이 기능을 통해 여러 버전을 관리할 필요가 없어 데이터 관리에 용이하다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   DEX 기능 설명 DEX 기능별 명령어에 대해 알아보자.  체크포인트 트리를 숨기기  체크포인트 트리를 표시하기  새 체크포인트를 추가  세션의 모든 모델을 백업  설계 탐색 세션을 저장  설계 탐색 세션을 매개 변수 세션으로 적용  설계 탐색 세션을 취소하고 닫기  선택한 체크포인트를 업데이트  선택한 체크포인트를 활성화  선택한 체크포인트를 삭제  변경 사항 보기(View Changes) 대화 상자 열기  체크포인트 특성(Checkpoint Properties) 대화 상자 열기  설계 탐색 보고서(Design Exploration Report) 대화 상자 열기   설계 탐색 시작하기 설계 탐색을 진행할 모델 데이터를 열어놓고 파일 → 세션 관리 → 설계 탐색 세션 → 시작을 선택하여 설계 탐색(DEX)을 시작한다.     새로운 설계 탐색 세션의 이름과 설명을 작성하고 설계 탐색을 시작한다.     팔걸이 부품을 새로운 콘셉트로 생성해보자. 팔걸이 부품을 활성화하여 사전에 생성한 스케치를 새로운 콘셉트에 맞춰 수정한다.     스케치1(측면 뷰)을 먼저 새로운 콘셉트에 따라 수정한다. 불필요한 선을 제거하고 새로운 선으로 구성한다.   ▲ 수정 전 스케치   ▲ 수정 후 스케치   스케치 2(상단 뷰)도 스케치를 수정한다. 이때 참조 방향을 변경하여 새로운 콘셉트 디자인으로 스케치를 수정한다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
박수민 작성일 : 2024-02-02 조회수 : 1407
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