산업통상자원부(이하 산업부)는 7월 9일 오후 2시 LG사이언스파크에서 디자인 기업 및 전문가들이 참석한 가운데 AI 디자인 현장 간담회를 개최하고, ‘AI 디자인 확산 전략’을 발표했다. 이번 발표는 AI 시대에 맞춘 새로운 산업 정책의 일환으로, 디자인 산업에 AI를 빠르게 도입하여 산업 전반의 경쟁력을 높이기 위한 전략이다.   AI 디자인 확산 전략 개요 이번 전략은 4개월간 디자인 분과위 위원, 디자인 협단체, 디자인 및 AI 기업 등과의 의견 수렴과 논의를 통해 마련되었다. 전략은 ① 플래그쉽 프로젝트 추진, ② 핵심 경쟁력 확보, ③ 신시장 창출, ④ AI 디자인 제도 및 규범 설계 등 네 가지 축을 중심으로 진행된다. 이를 통해 디자인 기업의 AI 도입률을 50%로, AI 디자이너를 1만 명으로, AI 디자인 혁신기업을 500개로 늘리고, 전 산업의 디자인 활용률을 60%까지 끌어올리는 것이 목표다. 7대 분야 AI 디자인 플래그쉽 프로젝트 추진 우선, 디자인 분야 AI 활용률이 5.5%로 저조한 현실을 감안해 7대 분야 ‘AI 디자인 플래그쉽 프로젝트’를 추진한다. 2024년에는 트렌드 분석, 디자인 유사도 검색, 디자인 지식․연구 특화 경량언어모델(sLLM) 등 3대 AI 서비스 개발을 시작한다. 2025년에는 소비재 디자인, 최적 공학 부품 설계, 제조 공정 설계 자동화, 디지털 디자인 자동생성 등 AI 디자인 활용 효과가 큰 4대 분야를 중심으로 20개 AI 디자인 모델 개발을 지원할 예정이다. AI 디자인 핵심 경쟁력 확보 산업부는 AI 디자인 핵심 경쟁력 확보를 위해 기술, 기업, 데이터, 인재 등 4가지 분야에 집중 투자할 계획이다. 2024년 중 디자인컨셉, 디자인생성, 프로토타이핑, 디자인-생산 연동, 디자인 지식․보호 등 5대 분야에 필요한 AI 디자인 기술 로드맵을 발표하고, 2025년부터 본격적으로 R&D를 지원한다. 또한, 6대 권역별로 디자인 창작랩을 구축해 AI 기반 디자인 신상품 및 서비스 기획․개발을 지원하고, 디자인 기업의 AI 전환을 돕는 맞춤형 지원체계를 마련한다. K-디자인 빅데이터 허브 구축 디자인 진흥기관 및 해외 보유기관과 협력해 디자인 아카이브, 한국 전통 디자인, 색채․소재․마감(CMF), 휴먼데이터 등 4대 분야를 중심으로 K-디자인 빅데이터 허브를 구축한다. 인적자원개발협의체 중심으로 AI 디자인 교육 프로그램을 개발․보급하고, 디자인-AI 융합 전공 트랙을 5개 개설하며, 온라인 교육용 ‘디자인 그라운드’를 운영한다. AI 디자인 시장 활성화 제조, 넛지, 엔지니어링, 패키징 등 4대 산업 분야별로 생성형 AI를 활용해 시장 분석, 제품 디자인, 설계 자동화, 서비스 프로토타입 생성 등을 지원하는 협업 프로젝트 150여 개를 선정해 지원한다. 활용․공급기업 간 매칭을 위한 마켓플레이스를 구축하고, 생산기술연구원에 구축된 엔지니어링 빅데이터 플랫폼을 통해 제조기업에게 디자인․설계 소프트웨어, 고성능 컴퓨팅 파워, 설계․해석 데이터 분석 컨설팅 등을 종합적으로 지원한다. AI 디자인 제도 및 규범 설계 AI 디자인 확산의 걸림돌이 될 수 있는 디자인 저작권, 데이터 프라이버시, 윤리 문제 등을 논의하기 위해 금년 하반기에 민관합동 디자인 제도 개편 논의기구를 구성할 계획이다. 또한, 산업디자인법 등 관련 법령을 선제적으로 개정하여 AI 디자인 개념․범위, AI 디자인 혁신기업 지원 근거를 마련한다. 이와 함께 일본, 대만, 싱가포르, 말레이시아 등 세계 각국의 디자인 진흥기관과 AI 디자인 아시아 이니셔티브를 출범해 AI 디자인 정책 및 규범 관련 국제적 공조 방안을 강구한다. 한편, 안덕근 장관은 LG사이언스파크에 소재한 「Gen AI 스튜디오」에서 생성형 AI 최신 기술과 국내외 솔루션 산업 적용 사례를 체험하고, 산업계와 의견을 교환했다. 안 장관은 “AI 시대에 우리 디자인기업과 디자이너들이 누구보다 앞서 AI를 적극 도입하고 활용하여 세계 최고의 기업과 인재로 거듭나기를 기대한다”고 강조하며, “정부는 K-디자인이 AI를 활용하여 새롭게 도약할 수 있도록 오늘 발표한 전략을 차질없이 추진해 나가겠다”고 밝혔다. 이번 발표된 AI 디자인 확산 전략은 우리나라 디자인 산업의 경쟁력을 강화하고, AI 기술을 통해 산업 전반의 혁신을 이끄는 중요한 기틀이 될 것으로 기대된다.   이미지 출처 : 디자인진흥원    AI 디자인 확산 전략의 주요 내용은 첨부 파일에서 확인 가능하다.  

한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문이 주최한 ‘제11회 지멘스 디지털 CNC 경진대회’의 시상식이 7월 25일 경상남도 창원시에 위치한 지멘스 기술지원센터에서 열렸다. 지난 7월 16일 온라인 가상 플랫폼에서 진행된 ‘지멘스 디지털 CNC 경진대회’는 공작기계로 소재를 어떻게 가공할지 결정하는 프로그래밍 능력을 평가하는 대회다. 프로그래밍은 디지털 트윈 기반의 지멘스 CNC(컴퓨터 수치 제어) 가공 프로그램 ‘시누트레인(SINUTRAIN)’을 활용한다. 객관식 시험 및 창의형 도면 과제를 통해 참가 학생들이 컴퓨터 응용 밀링(milling) 및 터닝(turning) 가공 역량을 쌓고, 공작기계 및 지멘스 관련 용어와 개념에 대한 이해도를 높일 수 있는 기회를 제공한다. 올해 대회에는 총 500여 명이 참가한 가운데 20명의 학생이 수상의 영예를 안았다. 한국지멘스DI는 가장 뛰어난 역량을 보여준 참가자에게 최고상인 고용노동부 장관상을 수여했으며, 이어서 국제기능 올림픽대회 한국위원회 회장상을 비롯한 지멘스 디지털 인더스트리 최우수상, 우수상, 장려상과 상품을 수여했다. 대학부 홍충기(한국폴리텍대학 창원캠퍼스) 학생, 고등부 천유준(삼천포공업고등학교) 학생이 고용노동부 장관상을 수상했고, 국제기능 올림픽대회 한국위원회 회장상은 대학부 이경준(한국폴리텍대학 창원캠퍼스) 학생과 고등부 안지성(삼천포공업고등학교) 학생이 수상했다. 한국지멘스 DI 부문의 김지완 모션컨트롤 공작기계사업부장은 “이번 경진대회를 통해 젊은 인재들과의 접점을 확대하는 동시에 지멘스의 CNC 소프트웨어인 시누메릭(SINUMERIK)을 활용할 수 있는 엔지니어 저변을 넓히고, 이들의 기술적 능력 함양에 기여하는 등 국내 산업 교육의 새로운 방향을 제시할 수 있어 매우 보람을 느낀다”면서, "제11회 지멘스 디지털 CNC 경진대회에 관심을 가지고 적극적으로 참가해 준 모든 학생들에게 감사의 마음을 전하고 싶다”고 시상 소감을 전했다.  

산업통상자원부는 친환경 선박 기자재 업체 파나시아에서 ‘2차 K-조선 기술 얼라이언스(Tech-Alliance)’를 개최하고, 조선산업의 중장기 기술개발 청사진인 「K-조선 초격차 비전 2040」을 발표하였다. 이 자리에서 K-조선의 미래 10대 선도 플래그쉽 프로젝트에 대해 민관이 합동으로 2조 원을 투자하기로 결정했다. K-조선 초격차 비전 2040 주요 내용   K-조선 초격차 VISION 2040 산업부는 ‘2040년 세계 최고 조선 기술 강국’이라는 비전하에 세 가지 주요 목표를 설정하였다.  첫째, ‘선박건조 강국’을 넘어 ‘조선해양 엔지니어링 및 기자재 강국’으로 도약하고, 둘째, ‘노동 기반 선박 건조 시스템’을 ‘자동화 기반 선박 건조 시스템’으로 혁신하며, 셋째, 친환경, 디지털, 스마트 세 가지 분야에서 100대 코어 기술(351개 세부기술)을 선별하여 확보할 계획이다. 친환경 기술 친환경 기술 분야에서는 2040년까지 탄소 배출 제로 선박 기술 포트폴리오를 완성하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 수소와 암모니아 등 친환경 연료 추진 기술과 친환경 혁신 기자재, 원유 및 가스 등 전통 해양 플랜트를 넘어 수소와 암모니아 등의 미래 연료 생산 플랜트 기술 개발을 추진한다. 또한, LNG선을 이어갈 액화수소 운반선 화물창과 대형 전기 추진선박 등의 원천기술 확보와 상용화를 위해 역량을 집중할 계획이다. 디지털 기술 디지털 기술 분야에서는 2040년까지 공정 무인화율 50%를 목표로 설정하였다. 설계, 생산, 야드 운영 등 전 공정의 자동화 기술을 확보하기 위해 용접 및 도장 자동화 기술과 협동 로봇 기술을 우선 개발할 계획이다. 중장기적으로는 24시간 가동 가능한 자동화 선박 블록 공장 기반 기술을 확보하고 시험 공장(Test Bed) 구축도 추진할 예정이다. 스마트 기술 스마트 기술 분야에서는 2040년 완전 자율운항 선박 상용화를 목표로 무인 항해에 필요한 센서, 기자재, 통합 운영 시스템 등의 기술을 확보할 계획이다. 또한, 승조원의 업무를 휴먼-로봇이 보조할 수 있는 기술과 비상상황을 대비할 수 있는 안전 확보 기술 개발도 병행된다. 10대 플래그쉽 프로젝트 K-조선의 미래 먹거리를 책임질 10대 플래그쉽 프로젝트로는 암모니아 추진선, 액화수소 운반선, 선박용 탄소포집 시스템, 자율운항 선박 플랫폼, 무인 자율제조 공정 등이 포함된다. 이들 프로젝트는 혁신적이고 도전적인 기술개발, 실증(트랙레코드 확보), 표준화까지 지원하여 LNG선을 이을 새로운 성장동력으로 집중 육성할 계획이다. 이를 위해 민관이 원팀으로 향후 10년간 최소 2조 원 이상을 투자할 계획이다. 조선 3사는 생산공정의 효율성 개선을 위한 현장 애로 해소가 절실하다는 인식을 공유하고, 용접 협동 로봇, 가상현실(VR) 활용 근로자 교육 시스템, 외국인 근로자 작업 지원 인공지능(AI) 쳇봇, 조선사-협력사 생산 협업 플랫폼 개발을 우선적으로 추진하기로 했다. 이들 기술이 적용될 경우 생산성 제고는 물론 작업 안전이 크게 개선될 것으로 기대된다. K-조선 미래 10대 선도 플래그쉽(SHIP) 프로젝트

산업통상자원부는 2024년 소부장 핵심전략기술 기술지원 기반구축사업 7개 신규과제를 7월 31일까지 공모한다 지원규모는 총 700억원(4년간, 국비기준)으로, 200대 소부장 핵심전략기술 분야를 중심으로 지원한다.   <소부장 핵심전략기술 기술지원 기반구축 과제> 반도체 : AI 반도체 공급망 강화를 위한 실증 및 기반구축 디스플레이 :  OLED용 고기능 코팅/필름 실증 기반구축 자동차 :  미래차용 고출력 전력변화장치의 국산화를 위한 신뢰성 기반구축 전기전자 :  차세대 통신부품 공급망 강화를 위한 실증기반 구축 기계 : 자율 협업 제조 공정용 제어 모듈 평가 인프라 구축 금속 : 수소산업용 고인성·내수소취화 금속소재 실증 기반구축 기초화학 : 친환경 바이오 소재 사업화 지원 기반구축   동 사업은 소부장 핵심전략기술의 기술개발을 지원하고 연구개발(R&D)을 통해 개발된 품목의 성능·신뢰성 향상, 시제품 생산 지원을 위해 연구시설과 장비를 구축하는 사업이다. 이번 7개 신규과제는 관련 기업, 연구기관 등을 대상으로 한 수요조사와 산학연 전문가의 검토를 거쳐 인공지능(AI) 반도체 개발, 자율협업 제조공정, 친환경바이오 소재 사업화 지원 장비구축 등 첨단 전략산업 중심으로 도출되었다. 올해 과제 접수는 범부처통합연구지원시스템(www.iris.go.kr)에서 온라인으로 받으며, 공모 기간은 7월 1일부터 7월 31일까지이다. 산업부는 “소부장 핵심전략기술의 내재화와 초격차 기술을 확보하기 위해서는 시장과 기술 변화를 반영한 전략적인 장비구축이 중요하다”라고 강조하고 “앞으로도 유효한 장비구축 추진을 위해 글로벌 시장동향과 기업의 수요조사를 강화해 나갈 계획이다”라고 밝혔다.   기계 : 자율 협업 제조 공정용 제어 모듈 평가 인프라 구축   상세 과제에 대한 세부 내용은 첨부 내용에서 확인할 수 있다.  

인텔은 메타(Meta)의 최신 LLM(대규모 언어 모델)인 라마 3.1(Llama 3.1)에 데이터센터, 에지 및 클라이언트 AI 제품 전반에 걸친 성능 데이터 및 최적화를 제공한다고 밝혔다. 인텔은 ‘AI 에브리웨어’ 전략을 위해 AI 소프트웨어 생태계에 지속적으로 투자하고 있으며, 새로운 모델이 인텔의 AI 하드웨어에 최적화되도록 보장하고 있다. 메타는 지난 4월 라마 3 출시에 이어, 7월에는 현재까지 가장 성능이 뛰어난 모델인 라마 3.1을 출시했다. 라마 3.1은 공개적으로 사용 가능한 가장 큰 파운데이션 모델인 라마 3.1 405B(4천 50억개 모델)를 포함해 다양한 규모와 기능에서 여러 새로운 업데이트 모델을 제공한다. 이 새로운 모델들은 파이토치(PyTorch) 및 인텔 파이토치 익스텐션(Intel Extension for PyTorch), 딥스피드(DeepSpeed), 허깅 페이스 옵티멈 라이브러리(Hugging Face* Optimum libraries), vLLM 등 개방형 생태계 소프트웨어를 통해 인텔 AI 제품에서 활성화 및 최적화된다. 또한 생태계 전반에서 최고의 혁신을 활용하는 개방형, 멀티 벤더, 강력하고 컴포저블한 생성형 AI 솔루션을 만들기 위한 LF AI 및 데이터 재단(LF AI & Data Foundation)의 새로운 오픈 플랫폼 프로젝트인 OPEA(Open Platform for Enterprise AI) 역시 이 모델들을 지원한다. 라마 3.1 다국어 LLM 컬렉션은 8B, 70B, 405B 크기(텍스트 인/텍스트 아웃)의 사전 학습 및 조정(인스트럭션 튜닝)된 생성 모델 컬렉션으로, 모든 모델은 8개 구술어에 걸쳐 긴 컨텍스트 길이(128k)를 지원한다. 라마 3.1 405B는 일반 지식, 조작성, 수학, 도구 사용 및 다국어 번역에 있어 최첨단 기능을 갖추고 있다. 이를 통해 커뮤니티는 합성 데이터 생성 및 모델 증류(model distillation)와 같은 새로운 기능을 활용할 수 있게 될 것이다. 한편, 인텔은 생성형 AI 및 대형 언어 모델(LLM)의 고성능 가속을 위한 가우디(Intel Gaudi) 가속기 및 일반 컴퓨팅의 유비쿼터스 백본 역할을 하는 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서, 클라이언트와 에지에서 높은 온디바이스 AI 추론 성능을 제공하는 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽이 탑재된 AI PC를 포함해 인텔 AI 제품 포트폴리오 상에서의 라마 3.1 모델 초기 성능 측정 결과를 소개했다.   ▲ 16대의 인텔 가우디 가속기 상에서의 라마 3.1 405B 추론 결과   ▲ 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서 상에서의 라마 3.1 추론 지연 시간   ▲ 인텔 아크 GPU가 내장된 인텔 코어 울트라 7 165H 기반의 AI PC에서 라마 3.1 추론 다음 토큰 대기 시간

엔비디아가 메타(Meta)의 오픈소스 AI 모델 컬렉션인 라마 3.1(Llama 3.1)을 통해 전 세계 기업의 생성형 AI를 강화하는 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI Foundry) 서비스와 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 발표했다. 이를 통해 기업과 국가는 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1과 엔비디아 소프트웨어, 컴퓨팅, 전문성을 활용해 도메인별 산업 사용 사례에 맞는 맞춤형 ‘슈퍼모델’을 만들 수 있다. 기업은 자체 데이터는 물론, 라마 3.1 405B와 엔비디아 네모트론(Nemotron) 리워드 모델에서 생성된 합성 데이터로 이러한 슈퍼모델을 훈련할 수 있다. 엔비디아 AI 파운드리는 높은 수준의 퍼블릭 클라우드와 공동 설계된 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud) AI 플랫폼으로 구동된다. 이를 통해 AI 수요 변화에 따라 쉽게 확장할 수 있는 방대한 컴퓨팅 리소스를 기업에게 제공한다. 새로운 서비스는 기업뿐만 아니라 독자적인 AI 전략을 개발 중인 국가들의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 구축을 지원한다. 이들은 고유한 비즈니스나 문화를 반영하는 생성형 AI 애플리케이션을 위해 도메인별 지식을 갖춘 맞춤형 LLM을 구축하고자 한다. 엔비디아는 프로덕션 AI용 라마 3.1 모델의 엔터프라이즈 배포를 강화하기 위해 라마 3.1 모델용 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 다운로드할 수 있도록 제공한다. NIM 마이크로서비스는 프로덕션 환경에서 라마 3.1 모델을 배포하는 빠른 방법이며, NIM 없이 추론을 실행하는 것보다 최대 2.5배 더 높은 처리량을 제공한다. 기업은 라마 3.1 NIM 마이크로서비스를 새로운 엔비디아 네모 리트리버(NeMo Retriever) NIM 마이크로서비스와 결합해 AI 코파일럿, 어시스턴트, 디지털 휴먼 아바타를 위한 최첨단 검색 파이프라인을 구축할 수 있다.     엔비디아 AI 파운드리는 맞춤형 슈퍼모델을 빠르게 구축할 수 있는 엔드투엔드 서비스를 제공한다. 이는 엔비디아 소프트웨어, 인프라, 전문성 등을 개방형 커뮤니티 모델, 기술, 엔비디아 AI 에코시스템의 지원에 결합한다. 기업은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1 모델과 엔비디아 네모(NeMo) 플랫폼을 사용해 맞춤형 모델을 만들 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 리워드 벤치(Hugging Face RewardBench)에서 1위를 차지한 엔비디아 네모트론-4 340B 리워드 모델이 포함된다. 맞춤형 모델이 생성되면, 기업은 선호하는 클라우드 플랫폼과 글로벌 서버 제조업체의 엔비디아 인증 시스템(Certified Systems)에서 원하는 MLOps와 AIOps 플랫폼을 사용할 수 있다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 실행할 수 있는 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 생성한다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 전문가와 글로벌 시스템 통합 파트너는 AI 파운드리 고객과 협력해 개발부터 배포에 이르는 전체 프로세스를 가속화한다. 도메인별 모델을 만들기 위해 추가 훈련 데이터가 필요한 기업은 맞춤형 라마 슈퍼모델을 만들 때 라마 3.1 405B와 네모트론-4 340B를 함께 사용해 합성 데이터를 생성하면 모델 정확도를 높일 수 있다. 자체 훈련 데이터를 보유한 고객은 도메인 적응형 사전 훈련(DAPT)을 위해 엔비디아 네모로 라마 3.1 모델을 맞춤화해 모델 정확도를 더욱 높일 수 있다. 또한, 엔비디아와 메타는 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 위한 소규모 맞춤형 라마 3.1 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 라마 3.1의 증류 레시피를 제공하기 위해 협력하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 워크스테이션과 노트북 같은 광범위한 가속 인프라에서 라마 기반 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “메타의 오픈소스 모델인 라마 3.1은 전 세계 기업에서 생성형 AI 채택하는 데 있어 중요한 순간이다. 라마 3.1은 모든 기업과 업계가 최첨단 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 문을 열었다. 엔비디아 AI 파운드리는 라마 3.1을 전체적으로 통합했으며, 기업이 맞춤형 라마 슈퍼모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원할 준비가 돼 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO는 “새로운 라마 3.1 모델은 오픈소스 AI에 있어 매우 중요한 단계이다. 기업들은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 사람들이 원하는 최첨단 AI 서비스를 쉽게 만들고 맞춤화하며, 엔비디아 NIM을 통해 배포할 수 있다. 이러한 서비스를 사람들에게 제공할 수 있게 돼 기쁘다”고 말했다.

IBM은 기업이 고품질, 고성능의 다양한 파운데이션 모델을 폭넓게 이용하고, 자사의 필요에 따라 맞춤형으로 배포할 수 있도록 하기 위한 노력의 일환으로 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 미스트랄 라지(Mistral Large) 모델을 제공한다고 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x.ai는 IBM의 그래니트(Granite) 모델 외에도 다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x.ai 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 Mixtral-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 이번에 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화된 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량 문서 처리가 가능하며, 사용자 정의 함수나 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있고, 뛰어난 코딩 성능으로 특정 용도에 맞는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다. 책임감 있는 AI 구축을 위해 안전장치로 사용할 수 있는 ‘가드레일(guardrail)’ 기능이 내장되어 있기도 하다.     아울러, 기업은 이제 왓슨x 플랫폼에서 미스트랄 라지를 통해 데이터 스토어, 프롬프트 랩, 모델 튜닝, 프로세스 모니터링 및 거버넌스 기능을 포함한 추가적인 엔터프라이즈 지원 제품을 활용할 수 있다. 왓슨x 고객은 특정 플랫폼에 종속되지 않고 온프레미스(사내 서버)나 퍼블릭 클라우드 제공업체 등 원하는 환경에서 왓슨x.ai 내 모델을 배포할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서 기업이 민첩하게 적응하고 인프라 및 개발에 대한 매몰 투자를 피하려면 유연성이 핵심이기 때문이다. IBM은 왓슨 플랫폼에 미스트랄 AI의 상용 모델을 제공함으로써 개방형 멀티 모델 전략을 더욱 확장하고 기업이 혁신, 변화, 확장할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또, 책임감 있게 기업 혁신에 기여하고자 하는 IBM의 의지를 바탕으로, IBM은 한도형 지적 재산권 보상 제도를 통해 미스트랄 라지에 대한 고객 보호를 제공한다고 밝혔다. 이는 IBM이 자사의 AI 모델인 IBM 그래니트 모델에 대한 고객 보증 제도를 적용한 이래 제3자 파운데이션 모델까지 확대한 첫 번째 사례이다.

국토교통부는 스마트 건설기술 실증지원사업을 통해 스마트 건설기술의 상용화를 앞당기겠다고 밝혔다. 이번 사업에서는 스마트건설 얼라이언스와 연계하여 총 10개의 실증 지원사업을 선정하였으며, 각 사업 당 최대 2천만원의 기술실증 비용을 지원할 계획이다.   스마트건설 얼라이언스 기술위원회 스마트건설 얼라이언스는 약 330여 개의 기업이 참여하는 산·학·연·관의 소통의 장으로, 스마트건설 관련 기업이 운영을 주도하고 학계, 연구원 및 공공이 지원하는 협의체로 지난해 7월에 출범했다. 스마트 건설기술 실증지원사업은 건설현장에서의 기술실증을 지원하여 스마트기술 상용화를 촉진하는 사업으로, 최종 선정된 사업에는 최대 2천만원까지 기술실증 비용을 지원한다. 또한, 올해 11월에 개최 예정인 스마트건설 엑스포에서 기술 전시와 홍보 지원, 사업화를 위한 투자 유치 지원 등을 적극 추진할 예정이다. 국토교통부는 현장에서 실증이 필요한 기술, 제품, 서비스 등을 대상으로 공모를 실시(4월 29일~5월 17일)하여 총 42개의 스마트건설 기술실증 수요를 접수받았다. 접수된 기술들은 기술의 우수성, 실증계획의 구체성, 기술개발 업체(중소기업 등)와 건설현장 제공업체(대기업 등) 간의 실증협약 여부 등을 기준으로 두 차례의 민간 전문가 위원회 평가를 통해 최종 10개 지원대상 사업을 선정하였다.   이번에 선정된 지원대상 사업 중 대표적인 사례는 다음과 같다: 자동천공 로봇: 차선분리대 등 도로시설물 설치를 위한 자동천공 장비로, 안전사고 예방 및 공기 단축, 인력 투입 감축이 가능하다. 해양수심측량 드론: GPS와 자이로센서 등을 탑재하여 기존 유/무인선 측량 대비 정확도가 향상된 해저지형측량 기술이다. 스마트건설 현장관리 플랫폼: 클라우드 기반의 공정관리 및 분석기술로 시공변화 모니터링 및 현장 안전사고 예방이 가능한 기술이다. 이 외에도 생산성과 안전성 향상을 위해 건설용 물류로봇, PC모듈 유닛 접합 부재, 디지털 트윈 기반 안전시스템, BIM 기반 수량-공사비 산출 자동화 등의 기술에 대해 실증을 진행할 계획이다. 국토교통부는 지난해 6월 스마트건설 활성화방안 발표 이후 스마트건설 강소기업과 새싹기업 선정을 통한 기업 지원을 적극적으로 추진 중이다. 성장 잠재력이 큰 중소기업인 강소기업은 지난해 20개 기업을 선정하였으며, 올해 추가로 20개 기업을 선정할 계획이다. 또한, 2018년부터 2023년까지 총 61개 기업을 새싹기업으로 선정하였고, 올해도 12개 기업을 선정하여 입주공간 제공, 시제품 제작비용 지원 등의 혜택을 제공할 예정이다. 국토교통부는 스마트건설 기술 R&D(2020~2025, 약 2천억원 규모)를 통해 건설현장에서의 생산성 및 안전성 향상을 위한 기술개발에 지속적으로 노력하고 있다. 국토교통부 김태병 기술안전정책관은 “이번 실증지원 사업은 스마트건설 얼라이언스에서 기업 간 소통과 협업을 통해 기술-현장 매칭 등이 진행된 우수사례”라며, “현장실증을 통해 상용화 등 성과로 이어질 수 있도록 지원하고, 스마트건설 강소기업 지원, 스마트건설 R&D 등과도 연계하여 스마트건설이 더욱 활성화될 수 있도록 적극 노력하겠다”고 밝혔다.   24년 스마트건설 얼라이언스 연계 실증지원 기술 현황 건설 자동화(㈜충청), 도로시설물 자동 천공 로봇 ‘AUTONG’ 디지털 센싱(씨엘파트너㈜), 드론을 활용한 항만공사에서의 해양수심측량 빅데이터 플랫폼(아이콘), 스마트 건설현장 관리 플랫폼 건설 자동화(엠에프알㈜), 작업자-로봇 협업 기술 기반 건설용 물류로봇 고도화 및 실증 건설 자동화(㈜영신), 스마트 다짐관리 시스템 OSC(성지제강), PC모듈 유닛 접합 부재 스마트 안전(㈜플럭시티), 디지털 트윈 기반 4D VSC(Virtual Safety Check) System 빅데이터 플랫폼(㈜공새로), 건설현장 발주업체 소싱 및 조달 업무 자동화 솔루션 BIM(파이브디위드), PDF 기반 건설공사 도면관리 시스템 BIM(㈜글로텍), BIM기반 수량-공사비(5D) 산출 자동화 시스템  

최근 그래픽 디자인 분야에서 생성형 AI 도구의 활용이 급격히 증가하고 있다. 이들 도구는 디자이너들이 더 창의적이고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고 있으며, 다양한 분야에서 큰 인기를 끌고 있다. 이번 기사에서는 그래픽 작업에 유용한 주요 생성형 AI 도구들을 소개한다. 1. Stable Diffusion(스테이블 디퓨전) 이미지 출처 : 스테이블 디퓨전 홈페이지 Stability AI에서 개발한 Stable Diffusion은 텍스트에서 이미지를 생성하는 능력이 뛰어나며, 다양한 용도로 활용될 수 있다. 특히 커스터마이즈된 이미지 생성에 유용하여, 광고나 브랜딩 작업에 많이 사용된다. 무료이나 사용이 까다롭다는 평이 있다.   2. MidJourney(미드저니) MidJourney는 주로 예술적이고 독특한 이미지를 생성하는 데 사용된다. 다양한 스타일의 작품을 만들 수 있어 디지털 아티스트들 사이에서 특히 인기가 많다. 예술 작품에서 광고 디자인까지 폭넓게 활용된다.   3. DALL-E (달리)   OpenAI에서 개발한 DALL-E 3는 텍스트 설명을 바탕으로 고화질 이미지를 생성할 수 있는 도구다. 예술적 표현이나 창의적인 작업에 널리 사용되며, 사용자들의 상상력을 현실로 바꾸어 주는 역할을 한다.   4. Adobe Firefly (어도비 파이어플라이) Adobe의 생성형 AI 도구인 Firefly는 텍스트에서 이미지를 생성하거나, 이미지에서 텍스트를 생성하는 등 다양한 기능을 제공한다. Adobe의 다른 제품들과의 통합이 강점으로, 전체 디자인 프로세스를 더욱 원활하게 만들어준다.   5. Artbreeder Artbreeder는 유전자 알고리즘을 사용하여 이미지를 조합하고 변형하는 기능을 제공하는 도구다. 특히 캐릭터 디자인이나 환경 디자인에 유용하며, 사용자가 원하는 스타일의 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있다. 6. Adobe Sensei Adobe의 Creative Cloud 제품군에 통합된 AI 도구인 Sensei는 이미지 향상, 객체 선택 및 마스킹, 패턴 인식 등 다양한 작업을 자동화하여 디자인 프로세스를 간소화한다. 이를 통해 디자이너들은 더욱 효율적으로 작업할 수 있다. 7. Canva (캔바) Canva는 사용하기 쉬운 인터페이스와 함께 AI 기반의 디자인 도구를 제공하여 배경 제거, 이미지 업스케일링, 색상 팔레트 생성 등을 지원한다. 비전문가도 손쉽게 고퀄리티 디자인을 만들 수 있어 많은 인기를 끌고 있다. 8. Designs.ai Designs.ai는 로고 생성, 비디오 제작 등 다양한 디자인 작업을 지원하는 종합적인 AI 도구다. 머신러닝 기능을 통해 복잡한 디자인 작업을 간단하게 처리할 수 있으며, 소규모 기업이나 개인 디자이너들에게 유용하다. 9. Khroma Khroma는 AI를 사용하여 색상 팔레트를 생성하고, 디자이너가 선호하는 색상 조합을 기반으로 맞춤형 팔레트를 추천한다. 색상 선택이 중요한 디자인 작업에서 특히 유용하다.   10. 무료 컬러링 페이지 생성기 챗GPT 무료 컬러링 페이지 생성기는 사용자가 원하는 주제나 스타일에 맞춘 컬러링 페이지를 생성해준다. 교육용이나 취미 활동으로 활용할 수 있다. 이 도구들은 그래픽 디자이너, 디지털 아티스트, 마케팅 전문가 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 창의적인 작업을 더욱 효율적이고 혁신적으로 만들어주고 있다. 생성형 AI 도구의 발전은 앞으로도 그래픽 디자인 분야에 많은 변화를 가져올 것으로 기대된다.