에이수스(ASUS)가 최신 인텔 CPU를 탑재한 14인치 프리미엄 비즈니스 노트북인 ‘엑스퍼트북 CX5403 크롬북 플러스(ExpertBook CX5403 Chromebook Plus)‘를 선보인다. 엑스퍼트북 CX5403 크롬북 플러스는 에이수스가 처음 선보이는 크롬북 플러스 라인업으로, 프리미엄 비즈니스 노트북이다. 엔터프라이즈급 생산성과 보안 기능, 내구성, 초경량 디자인 등을 통해 직장인 및 비즈니스에 최적화됐다는 점을 내세운다.     이 제품은 최신 14세대 인텔 코어 울트라 7 프로세서 및 최대 16GB 램을 탑재해 작업 처리 속도를 높였다. 최대 512GB PCI 익스프레스 M.2 드라이버 스토리지가 탑재돼 있어 대용량 파일 저장도 가능하다. 이용자들은 제품에 내장된 구글 워크스페이스(Google Workspace)를 활용할 때, 와이파이가 없는 환경에서도 파일 동기화를 통해 구글 문서, 시트 및 슬라이드에 언제든 접근 및 수정할 수 있다. 2개의 썬더볼트4 USB-C 포트, USB 타입-A, HDMI 2.1, 마이크로 SD 카드 슬롯 등의 포트를 지원하며, 최대 3개의 4K 외부 디스플레이에 연결 가능하다. 또한 포그 실버(Fog silver) 컬러의 디자인과 함께 1.3kg의 무게, 1.69cm의 보디 두께로 휴대성을 높였으며, 한 번 충전으로 최대 10시간까지 사용 가능해 하이브리드 근무, 미팅, 출장 등 이동이 잦은 직장인에게 최적화된 제품이다. 여기에 미국 밀리터리 등급(MIL-STD 810H) 표준에 따라 내구성을 보장한다. 이 제품에 탑재된 14인치 디스플레이는 최대 500니트의 밝기와 100% DCI-P3 색상을 지원한다. 또 16:10의 화면 비율과 89% 스크린 대 보디 비율이 적용된 3면 나노 엣지 디스플레이를 채택했으며, 디스플레이 표면에 올레포빅(Oleophobic) 코팅 처리가 돼 있어 지문이나 얼룩이 잘 묻지 않는다. 비즈니스 업무에 필수로 요구되는 보안 환경도 갖췄다. 노트북 도난 방지를 위해 자물쇠를 부착할 수 있는 켄싱턴 락 슬롯, 생체 인식 로그인을 지원하는 지문 인식 센서 및 물리적 웹캠 실드를 탑재했으며, 구글 타이탄(Titan-C2) 보안 칩을 지원하는 엔터프라이즈급 보안성을 제공한다.

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BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 LLM 모델을 사용하는 방법이 점차 간편해지고 있어 자체적으로 LLM을 구축해 챗봇, 전문가 시스템 등을 자신의 서버에서 제공하는 경우가 많아지고 있다. 이번 호에서는 GPU가 있는 PC에서 직접 실행해 볼 수 있도록, 로컬 호스트 LLM(대규모 언어 모델) 오픈소스 기반의 BIM 전문가 챗봇 서비스를 간단히 개발해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   이번 호에서는 기존의 BIM PDF 파일을 검색해 학습하고, LLM에 RAG(Retrieval-augmented generation) 증강 학습한 후, 이를 간단한 UI로 웹 서비스하는 과정을 간략히 따라해 본다. 이번 호의 내용은 로컬 LLM의 편한 개발을 지원하는 올라마(Ollama), LLM 프롬프트 엔지니어링 프레임워크인 랭체인(LangChain), 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마(Chroma), 손쉬운 웹 앱 개발 지원 도구인 스트림릿(Streamlit)을 사용한다. 이를 이용해 간단하게 BIM 전문 지식을 PDF로 학습한 챗봇을 개발한다.   그림 1. 로컬 호스트 LLM 챗봇 아키텍처   그림 2. 구현된 BIM 지식 챗봇 서비스   LLM에 관련된 깊은 내용은 다음의 링크를 참고한다. 이 글은 여러 참고 자료를 이용해 작성된 것이다. 상세 내용은 레퍼런스를 참고하기 바란다. Facebook LLAMA-2 paper : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2024/02/llama-2.html Facebook LLAMA-2 installation : https://daddynkidsmakers.blogspot.com/2023/09/llama2.html LLM은 빅테크 업체 간 경쟁이 심한 분야이다. 이와 관련해서 젬마(Gemma), MPT-7B과 같은 LLM 모델이 오픈소스로 공개되고 있어 선택지가 많아지고 있다. 이와 관련해서는 다음을 참고한다.  Google Gemma : https://github.com/google/gemma_pytorch Blooom : https://huggingface.co/bigscience/bloom   설치 설치를 위해서는 엔비디아 드라이버, CUDA, 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등 기본 딥러닝 개발 환경이 설치되어 있어야 한다.(최소 구동을 위한 GPU RAM은 6GB이다.) TensorFlow 설치 : https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko#windows-native_1 Start Locally | PyTorch 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally/ 설치 순서는 다음과 같다.  1. 기본 패키지를 설치한다. LLM 모델 기반 서비스 개발 지원 라이브러리 랭체인, 웹 앱 UI 개발을 지원하는 스트림릿, 텍스트 임베딩 벡터 데이터베이스 크로마 DB 등을 설치한다. pip install langchain streamlit streamlit_chat pypdf fastembed chardet pip install chromadb==0.4.15   그림 3. 다양한 LLM 모델을 이용한 서비스 개발을 지원하는 랭체인 패키지   그림 4. 간단한 코드로 웹 앱 개발을 지원하는 UI 라이브러리 패키지 streamlit.io   혹은 pip와 유사한 패키지 설치 관리자인 poetry를 설치한 후, 다음 사용 패키지들을 pyproject.toml 이름으로 저장하고 설치한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

트림블 코리아가 오는 4월 3일(수) 서울 을지로 브이스페이스(V.Space)에서 ‘트림블 BIM 이노베이션 콘퍼런스(BIM Innovation Conference : BIC) 2024’를 개최한다. 트림블 BIM 이노베이션 콘퍼런스는 아시아-태평양 지역 여러 국가에서 열리는 연례행사로, 매년 60개 이상 기업에서 250명 이상의 관계자가 참가한다. 올해 한국에서 열리는 콘퍼런스는 ‘트림블과 함께 시작하는 AI 여정’을 주제로 AI 기반의 건설 기술에 대한 내용을 다룬다. 또한 건설 산업의 최신 기술 동향과 고객사례를 공유하며 실제 데이터를 어떻게 구축하고 활용하는지에 대한 실질적인 노하우를 나누는 시간을 가질 예정이다. 주요 프로그램으로는 트림블의 마크 슈워츠(Mark Schwartz) AECO 소프트웨어 부문 수석 부사장, 토마스 팡(Thomas Phang) 동남아시아 담당 총괄 디렉터, 야리 헤이노(Jari Heino) 구조 부문 부사장 겸 총괄의 키노트 세션이 진행된다. 이와 함께 코오롱글로벌, HDC현대산업개발, 아룹(Arup) 등 국내외 고객사례가 소개된다.     특히, 트림블의 구조 BIM 소프트웨어인 테클라(Tekla) 2024 버전의 새로운 기능도 소개된다. 테클라 스트럭처스(Tekla Structures) 2024, 테클라 스트럭처럴 디자이너(Tekla Structural Designer) 2024, 테클라 테드(Tekla Tedds) 2024, 테클라 파워팹(Tekla PowerFab) 2024 등 시공 가능한 BIM, 구조 엔지니어링, 철골 제작 관리를 위한 테클라 소프트웨어의 2024 버전은 향상된 소통 기능으로 모든 건설 프로젝트 이해관계자 간 통합되고 연결된 워크플로를 구축해 원활한 협업을 지원한다. 테클라 솔루션 제품군은 사용성 개선으로 숙련된 사용자와 신규 사용자가 모두 손쉽게 사용할 수 있으며, 프로젝트의 일정과 예산 범위 내에서 작업할 수 있도록 지원한다. 트림블의 마이클 에반스(Michael Evans) 엔지니어링 및 BIM 솔루션 부문 수석 제품 총괄은 “프로젝트의 모든 이해관계자 간 조율을 개선하는 것은 시간, 예산, 일정에 맞춰 프로젝트를 납품할 수 있도록 보장하는 핵심 요소다. 테클라 2024 버전은 이러한 모든 이해관계자를 더욱 긴밀하게 연결하는 또 하나의 중요한 단계”라고 말했다. 여기에서 BIC 2024에 사전 등록하고 행사에 대한 자세한 사항을 알아볼 수 있다.  

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.

캐드앤그래픽스에서 SIMTOS 2024 '디지털 제조 및 뿌리산업 컨퍼런스' 개최 기념으로 회원가입 이벤트를 진행합니다. 캐드앤그래픽스 홈페이지 회원가입이나 SNS(블로그, 페이스북) 등에 참여 후 이벤트 응모해 주신 분께 선물을 드립니다.   이벤트 경품(추첨) 치킨 기프티콘 3명 초고속 보조배터리 1명 인생프사 & SNS 프로필 사진촬영권(컨퍼런스 참가자 한정, 행사 당일 전문 사진작가 촬영 예정) 6명 캐드앤그래픽스 6개월 정기구독권  2명 * 경품은 변경될 수 있습니다. * 컨퍼런스 참여하지 않으셔도 응모 가능, 단 인생프사 촬영권은 컨퍼런스 등록자중 추첨 1. 이벤트 참여기간 : 4월 5일까지   2. 이벤트 참여방법  1) 캐드앤그래픽스 홈페이지 회원가입 또는 SNS 구독하기 등에 참여한다.  (택 1, 여러 가지 참여할 수록 당첨기회 UP, 댓글 등 게시글 남기면 당첨기회 UP)     캐드앤그래픽스 홈페이지  회원가입 또는 정보수정  http://www.cadgraphics.co.kr 캐드앤그래픽스 네이버 블로그 이웃 추가  https://blog.naver.com/caetoday 캐드앤그래픽스 페이스북 구독하기  https://www.facebook.com/cadgraphics 페북 그룹 - CAE 사랑방 회원가입  https://www.facebook.com/groups/caecafe/ 페북 그룹 - 스마트제조혁신(PLM사랑방) 회원가입 https://www.facebook.com/groups/plmcafe/ 페북 그룹 - 건축건설플랜트 회원가입 https://www.facebook.com/groups/aecplant/ 페북 그룹 - 코리아그래픽스 회원가입 https://www.facebook.com/groups/koreagraphics/ 캐드앤그래픽스 유튜브  구독하기 https://www.youtube.com/user/cadgraphicspr 캐드앤그래픽스 google 뉴스 팔로우하기 https://bit.ly/3O2uMXT   2) 참여 후에는 참여하기 링크에서 이벤트 응모한다. 3. 이벤트 당첨자 발표  - 캐드앤그래픽스 홈페이지 공지사항 및 개별 안내  4월 17일   컨퍼런스 상세 보기 및 등록하러 가기 경품 내용 및 참여방법 전체 보기

  [ 2024 산업지능화 컨퍼런스 ]    - 일   시 : 2024년 3월 28일(목) ~ 29일(금) - 장   소 : 코엑스 3층 E홀 전관 - 주   최 : 한국산업지능화협회 - 주   제 : "Sustainable DX" - Discover Your Digital Potential - 아젠다 : 기조세션, 제조지능화(OT), 데이터 플랫폼, 제조지능화(IT), 디지털트윈 - 문의처 : 한국산업지능화협회 (070-4703-4031, sfe@koiia.or.kr)    사전등록하러 가기      

  SW 소식 >   NextFOAM v24 공개 >   NextFOAM v24가 공개되었습니다. OpenFOAM ESI버전인 OpenFOAM v2212에서 수렴성 및 기능을 개선하였습니다. NextFOAM Github 페이지에 NextFOAM 24 소스 코드, 다운로드와 사용 방법을 업로드하였으니, 많은 관심 바랍니다. 다운로드 및 사용 방법은 (링크)를 참고하세요.   NextFOAM v24 Features pressure-velocity coupling 개선 velocity & density interpolation 개선 navier-stokes equation의 under-relaxation factor 의존성 개선 압력 구배항 이산화 방법 개선 비정상상태 솔버의 time step 의존성 개선 난류 모델의 생성항 선형화 방법 개선 CHT 솔버의 수렴 판정 기능 개발 porous media model 개선 MRF (Multi Reference Frame) 개선         BARAM Subscription 공개 >    BARAM의 기술지원이 필요하신 분들을 위해서 BARAM Subscription이 공개되었습니다. BARAM의 설치 지원, 기술 지원 뿐만 아니라 BARAM을 이용하여 User들이 원하는 해석 세팅 및 사용 방법, 교육 등을 지원해드립니다. BARAM을 이용해서 CFD 해석을 수행하고 싶지만 실무 적용에 어려움을 겪고 계신 분이라면 언제든지 도움을 받을 수 있습니다. 자세한 안내는 (링크)를 눌러 확인해주세요.   문의 : marketing@nextfoam.co.kr / 김동규 선임연구원           BARAM v24 공개 >   CFD for Everyone!! BARAM v24가 공개되었습니다. BARAM v24는 NextFOAM이 개발한 NextFOAM v24를 기반으로 GUI를 입힌 프로그램 패키지로 개발되었습니다. BARAM v24에는 어떤 기능이 추가됐는지 아래에서 함께 만나보시죠. (링크)를 누르시면 BARAM v24 안내 페이지로 이동합니다. baramFlow Porous media model의 수렴성 증가 모니터링 포인트의 위치 preview 기능 추가 Reference pressure cell을 이용하여 operating pressure location을 자동으로 지정 baramMesh Object preview 기능 추가 교육 소식 >   1월 CAE / AI 엔지니어를 위한HPC 교육 >   CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 1월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 일정을 안내드립니다. HPC 환경에서 OpenFOAM 수행 방법 및 병렬 AI 학습 방법 / HPC 구축 실습을 통해 HPC의 개념 이해 / 최적 성능을 도출할 수 있는 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안을 목표로 교육이 진행됩니다. 일정 : 1월 31일 ~ 2월 1일 (링크)를 클릭하시면 1월 CAE/ AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.         2월 코드 개발자 교육 >   코드 개발자 교육 2월 OpenFOAM 코드 개발자 교육 일정을 안내드립니다. 사용자 요구에 맞는 OpenFOAM customized solver를 개발하고자 하는 사용자들 대상으로 교육이 진행됩니다. OpenFOAM 사용자 교육을 듣고 OpenFOAM 사용법을 숙지하고 계신 분들에게 수강 권장드립니다. 일정 : 2월 21일 ~ 2월 23일 (링크)를 클릭하시면 2월 OpenFOAM 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.           3월 OpenFOAM 사용자 교육 >    OpenFOAM 사용자 교육 3월 OpenFOAM 사용자 교육 일정을 안내드립니다. OpenFOAM 소개, 사용방법 및 예제 실습을 통해 사용자의 OpenFOAM 숙련도를 높일 수 있도록 도와드립니다. 일정 : 3월 20일 ~ 22일 (링크)를 클릭하시면 3월 OpenFOAM 사용자 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.         3월 BARAM 사용자 교육 >   3월 BARAM 사용자 교육 3월 BARAM 사용자 교육 일정을 안내드립니다. CFD 기본 이론 및 BARAM 소개와 BARAM을 통한 격자 생성, CFD 예제 실습을 통해 현업에 BARAM 적용을 도와드립니다. 일정 : 3월 28일 ~ 3월 29일 (링크)를 클릭하시면 3월 BARAM 사용자 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.         WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.   WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.   WHAT IS BARAM SERIES? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.