엔비디아가 복잡한 자율 로봇 조작 분야를 발전시키기 위해 알파벳(Alphabet)의 소프트웨어와 AI 로보틱스 회사인 인트린직(Intrinsic)과 협력해 엔비디아 AI와 아이작(Isaac) 플랫폼 기술을 통합했다고 소개했다. 미국 시카고에서 열리는 오토메이트(Automate) 전시회에서 인트린직은 로봇 파지(grasp) 기술의 발전 내용을 소개한다. 또한 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)로 구현된 파운데이션 모델로 산업 확장성을 지원해, AI를 통한 산업 자동화의 새로운 가치를 선보일 예정이다. 엔비디아는 지난 3월 GTC에서 파운데이션 모델과 모듈식 GPU 가속 라이브러리의 모음인 아이작 매니퓰레이터를 공개했다. 아이작 매니퓰레이터는 산업 자동화 기업의 AI 모델 훈련과 작업 재프로그래밍을 가속화해, 동적 조작 작업을 위한 확장과 반복이 가능한 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다. 파운데이션 모델은 신경망이 데이터의 관계를 추적해 학습하게 하는 트랜스포머 딥러닝 아키텍처를 기반으로 한다. 일반적으로 방대한 데이터 세트에 기반해 학습되며, 텍스트용 챗GPT(ChatGPT)처럼 센서와 로봇 정보를 처리하고 이해하는 데에 사용할 수 있다. 이를 통해 이전과는 전혀 다른 로봇의 인식과 의사 결정이 가능해지며, 사전 예제 없이도 작업을 수행할 수 있는 제로샷 러닝(zero-shot learning)을 제공한다.      파지 기술은 로봇 공학에서 오랫동안 추구된 기술로, 지금까지는 프로그래밍하는데 드는 많은 시간과 비용의 문제로 인해 확장하기가 어려웠다. 그 결과 지금까지 로봇은 반복적인 픽앤플레이스(pick-and-place) 조건을 원활하게 처리하는데 어려움이 있었다. 이런 문제는 시뮬레이션을 활용함으로써 개선할 수 있을 전망이다. 인트린직은 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)과 함께 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에 합류했다. 이들은 판금과 흡입 그리퍼의 컴퓨터 지원 설계 모델을 사용해 진공 그립을 위한 합성 데이터를 생성했다. 이를 통해 인트린직은 산업용 공작 기계의 선두 제조업체인 트럼프 머신 툴스(Trumpf Machine Tools)의 고객사를 위해 프로토타입을 제작할 수 있었다. 이 프로토타입은 AI 기반 로봇 솔루션용 개발자 환경인 인트린직 플로우스테이트(Flowstate)를 사용해 프로세스, 관련 인식 그리고 모션 계획을 시각화한다. 아이작 매니퓰레이터가 포함된 워크플로를 통해 파지 자세와 쿠다(CUDA) 가속 로봇 모션을 구현할 수 있다. 또한 인트린직 플랫폼으로 실제 환경에 배포하기 전에 이를 먼저 아이작 심을 사용한 시뮬레이션으로 평가해 비용을 절감할 수 있다. 이번 협력을 통해 엔비디아와 인트린직은 로봇 팔을 위한 최첨단의 조작 민첩성과 모듈식 AI 기능을 제공할 계획이다. 이는 강력한 파운데이션 모델 모음과 GPU 가속 라이브러리를 통해 보다 많은 새로운 로봇 공학과 자동화 작업 가속화를 가능하게 한다. 엔비디아는 인트린직과 협업을 통해 그리퍼(gripper), 환경 그리고 물체 전반에 걸쳐 보편적으로 적용할 수 있는 로봇 파지 기술의 잠재력을 소개한다는 비전을 내세운다. 인트린직의 웬디 탠 화이트(Wendy Tan White) CEO는 “광범위한 업계에서 엔비디아와의 협력은 파운데이션 모델이 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여준다. 여기에는 오늘날의 처리 과제를 대규모로 관리하기 쉽게 만들고, 이전에는 실현 불가능했던 애플리케이션을 만들고, 개발 비용을 절감하고, 최종 사용자를 위한 유연성을 높이는 것이 포함된다"고 말했다. 

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 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.

앤시스코리아는 다국어 AI 가상 어시스턴트인 ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’를 출시했다고 밝혔다. 챗GPT(ChatGPT) 기반으로 구축된 앤시스GPT는 앤시스 엔지니어의 전문 지식 및 AI를 융합해 연중무휴로 신속하게 고객을 지원하는 범용 도구다. 이 가상 어시스턴트는 앤시스 데이터를 기반으로 훈련되어 고객의 가장 시급한 엔지니어링 관련 질문에 유용한 답변을 즉각적으로 제공할 전망이다. 앤시스GPT는 고객이 앤시스 제품, 관련 물리학 및 기타 복잡한 엔지니어링 질문을 할 수 있도록 연중무휴로 가상 어시스턴트에 대한 접근성을 제공한다. 안전하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 설계자와 엔지니어가 다양한 공통 언어로 실시간 응답을 받아 시뮬레이션 설정을 간소화하고 관련 학습 기회를 탐색할 수 있도록 지원한다. 최신 버전의 앤시스GPT는 응답 정확성, 성능 및 데이터 규정 준수에 대한 테스트를 거쳐 개발됐다. 앤시스GPT는 제품 설명서, 제품 및 엔지니어링 관련 교육 자료, 자주 묻는 질문(FAQ), 기술 마케팅 자료, 앤시스 학습 포럼 등을 포함한 새로운 퍼블릭 소스로부터 지식을 습득한다. 앤시스는 강화된 인프라를 통해 수천 명의 사용자를 수용할 수 있도록 향상된 보안과 확장성을 제공할 계획이다.     콘티넨탈 오토모티브 루마니아의 유겐 딘카(Eugen Dinca) 열 시뮬레이션 수석 엔지니어는 “복잡한 시뮬레이션은 초보자와 숙련된 엔지니어 모두에게 설정하기 어려울 수 있기에 앤시스GPT의 유용성은 더욱 빛을 발할 것”이라며, “앤시스GPT는 사용하기 쉽고 신뢰할 수 있으며 관련성이 높고 정확한 정보가 빠르게 표시된다는 장점이 있다. 예를 들어, 내가 질문하면 필요한 모든 정보와 관련 문서로의 링크가 포함된 답변을 받게 되는 것”이라고 전했다. 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 우수성 부문 부사장은 “앤시스GPT의 출시는 앤시스 고객을 위한 혁신적인 AI 기반 기술 지원 수단의 가용성을 나타낼 것”이라며, “앤시스GPT는 고객이 복잡한 질문에 대한 답변을 스스로 찾을 수 있도록 돕는 보조 도구다. 이번에 출시된 버전은 사용자를 위한 응답 정확도, 성능, 데이터 보안 및 준수성이 향상되어 사용자의 가장 중요한 엔지니어링 질문에 정확하고 신속한 답변을 제공한다”고 밝혔다.

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.

엔비디아가 몇 초 만에 텍스트를 3D 그래픽으로 변환하는 생성형 AI 모델 라떼3D(Large-scale Amortized Text-To-Enhanced3D Synthesis : LATTE3D)를 공개했다. 가상 3D 프린터처럼 텍스트 프롬프트를 1초 안에 사물과 동물의 3D 그래픽으로 변환할 수 있는 라떼3D는 표준 렌더링 애플리케이션에 널리 사용되는 포맷으로 제작됐다. 비디오 게임, 광고 캠페인, 디자인 프로젝트 또는 로보틱스용 가상 훈련장 개발 등을 위한 가상 환경을 쉽게 구현할 수 있다. 라떼3D는 엔비디아 리서치 데모에 사용된 엔비디아 RTX A6000과 같은 단일 GPU에서 추론을 실행할 때 거의 즉각적으로 3D 형상을 생성할 수 있게 됐다. 크리에이터는 처음부터 디자인을 시작하거나 3D 애셋 라이브러리를 일일이 찾아보는 대신, 라떼3D를 사용해 머릿속에 아이디어가 떠오르는 즉시 세부적인 개체를 생성할 수 있다.     모델은 텍스트 프롬프트에 따라 몇 가지 다른 3D 모양 옵션을 생성해 크리에이터에게 선택권을 제공한다. 선택된 개체는 몇 분 내에 더 높은 품질로 최적화된다. 그런 다음 사용자는 해당 그래픽을 그래픽 소프트웨어 애플리케이션이나 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 같은 플랫폼으로 전송할 수 있다. 이를 통해 오픈USD(OpenUSD) 기반 3D 워크플로와 애플리케이션을 사용할 수 있다. 연구진은 동물과 일상 사물이라는 두 가지 특정 데이터세트에 대해 라떼3D를 훈련시키고, 개발자는 동일한 모델 아키텍처를 사용해 다른 데이터 유형에 대해 AI를 훈련시킬 수 있다. 예를 들어, 3D 식물 데이터세트를 훈련한 라떼3D 버전은 조경 디자이너가 고객과 브레인스토밍하면서 나무, 꽃 덤불, 다육식물로 정원 렌더링을 빠르게 작성하는데 도움을 줄 수 있다. 가정 내 사물에 대해 훈련된 모델은 집을 3D 시뮬레이션으로 채울 아이템을 생성할 수 있다. 이런 경우 개발자는 테스트하거나 실제 환경에 배치하기 전에 개인 비서 로봇을 훈련할 수 있다. 라떼3D의 훈련에는 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 사용됐다. 3D 그래픽 외에도 챗GPT(ChatGPT)를 통해 생성된 다양한 텍스트 프롬프트를 훈련했다. 이를 통해 사용자가 특정 3D 개체를 설명할 때 제시할 수 있는 다양한 문구를 처리하는 능력을 향상시켰다. 예를 들어, 다양한 개 종류를 묘사하는 프롬프트에서는 모두 개 모양을 생성하도록 학습시켰다. 토론토 AI 연구소에서 라떼3D를 개발한 엔비디아의 산자 피들러(Sanja Fidler) AI 리서치 담당 부사장은 “1년 전만 해도 AI 모델이 이 정도 품질의 3D 비주얼을 생성하는데 1시간이 걸렸지만, 이제는 10~12초 정도면 충분하다. 훨씬 더 빠른 속도로 결과를 생성할 수 있게 되면서 업계 전반의 크리에이터들이 거의 실시간으로 텍스트를 3D로 생성할 수 있게 됐다”고 말했다.

김민아(캔바 아몬드) / 20,000원 / 제이펍     콘텐츠 제작의 강자 캔바, 인공지능으로 더욱 강력해지다!  마케팅이나 브랜딩에서 SNS를 빼놓고 이야기할 수 없듯이, SNS에서 이미지나 영상 콘텐츠를 빼놓을 수 없는 시대다. 다시 말해 SNS를 제대로 활용하려면 이미지 및 영상 콘텐츠 제작 능력까지 갖춰야 한다. 이미지 제작을 위해 포토샵을 배우고, 영상을 제작하기 위해 프리미어 프로를 배운다고 해도, 시간과 노력에 비해 원하는 콘텐츠를 뚝딱 만들어 낼 수 있는 것도 아니다. 캔바는 40만 개 이상의 템플릿만 잘 사용해도 거의 모든 콘텐츠를 뚝딱 제작할 수 있다. 이미지 디자인은 기본이고, 요즘 대세인 숏폼도 가뿐하게 완성할 수 있다.  캔바를 사용하면 이미지 콘텐츠, 영상 편집, 심지어 프레젠테이션 슬라이드 및 웹사이트도 만들 수 있다. 게다가 챗GPT 부럽지 않은 생성형 인공지능 기능으로 필요한 이미지나 영상을 만들어서 사용할 수도 있다.  

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.