제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12)   이번 호에서는 자주 사용되는 형상을 사용자 정의 피처(UDF)로 생성하고 손쉽게 재사용하는 방법에 대해 알아보자. UDF는 중복되는 형상을 매번 모델링하지 않고 라이브러리의 형태로 생성하여, 설계 시간을 단축하고 편의성을 향상시키기 위해 사용된다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | smpark@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com     UDF로 사용할 모델 생성하기 UDF로 만들기 위한 새 부품을 생성한다.     ‘밀어내기’를 이용하여 UDF 형상의 참조로 사용할 아래 부분의 형상을 생성한다.     다음으로는 UDF를 사용자가 원하는 위치에 쉽게 배치하기 위해 좌표계를 기반으로 모델을 생성한다. 먼저 좌표계를 생성한다.     좌표계 생성 시 사전에 생성한 형상의 위 서피스를 선택하고, 거리를 이용하여 배치 조건을 선정한다. 이때 생성하는 좌표계의 참조 조건이 UDF를 생성한 이후 배치할 때 참조하게 되는 조건이 된다.     새롭게 생성한 좌표계를 기준으로 X, Y, Z 방향의 데이텀 평면을 새롭게 생성한다.     모델 트리에 새롭게 좌표계와 데이텀 평면이 생성된 것을 확인한다.     새로 생성한 좌표계와 데이텀 평면을 참조하여 UDF로 생성하고 싶은 형태를 모델링한다. 이때 기본 참조면(SIDE, TOP, FRONT)과 밀어내기1을 참조하지 않아야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 혁신적인 디자인 경험을 제공할 수 있는 직스캐드 2024의 포인트 클라우드(point cloud, 점군) 기능에 대해 살펴본다.   ■ 이소연 직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 이메일 | tech@zyx.co.kr 홈페이지 | https://zyx.co.kr   그림 1. 포인트 클라우드의 예시   직스캐드 2024 버전에서는 디자인 및 엔지니어링 분야의 혁신이 더욱 확대되었다. 이번에 추가된 포인트 클라우드 기능은 사용자들에게 새로운 차원의 디자인 경험을 제공하며, 디자인 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 만들어낸다. 포인트 클라우드 기능은 물체나 환경을 3차원 공간 상에 좌표로 표현한 데이터를 쉽게 가져와서 디자인 작업에 활용할 수 있다. 이는 레이저 스캐너나 카메라를 통해 취득된 데이터를 직스캐드에서 쉽게 작업하여 설계자들이 사진에 담을 수 없었던 현장을 그대로 볼 수 있게 됐다. 이 기능을 통해 사용자들은 건축물의 외형을 분석하고 수정하는데 사용할 수 있으며, 제조 엔지니어는 제품의 형태와 치수를 분석하여 제조 공정을 최적화할 수 있다. 또한, GIS 전문가는 지형 분석 및 지리 정보 시스템에 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 통합하여 지형 모델링을 수행할 수 있다. 이 외에도 포인트 클라우드 기능은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자들에게 더욱 직관적이고 효율적인 경험을 제공한다. 직스캐드 2024의 새로운 포인트 클라우드 기능은 디자이너들의 창의성을 끌어올리고 혁신적인 디자인을 만들어내는데 도움이 될 것이다.   포인트 클라우드 사용하기 데이터 취득 포인트 클라우드를 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 레이저 스캐너, 구조 광 프로젝터, 드론 또는 스테레오 카메라와 같은 장비를 사용해야 된다. 이러한 장비로 물체나 환경을 촬영하고 측정하여 3D 좌표를 생성한다.   데이터 처리 현재 직스캐드 2024 버전에서는 6개의 확장자를 지원한다. (*.rcs, *.rcp, *.e57, *.las, *.laz, *.pts) 취득한 데이터를 변환하는 작업을 거치면 모델을 확인할 수 있다.   그림 2. 포인트 클라우드 변환   포인트 클라우드 시각화 데이터가 처리되면 포인트 클라우드를 시각화하여 확인할 수 있다.    분석 및 편집 시각화된 포인트 클라우드를 통해 색상 및 단면, 점의 크기와 세밀도를 필요에 따라 편집할 수 있다.   그림 3. 포인트 클라우드 편집   시뮬레이션 및 검증 디자인이 완료되면 시뮬레이션을 통해 제품이나 구조물의 특징을 확인할 수 있다. 이를 통해 디자인의 품질과 안정성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

빌딩스마트협회는 4월 16일 논현동 건설회관 대회의실에서 빌드스마트 포럼(buildSMART FORUM) 2024를 개최했다. 빌드스마트 포럼 2024에서는 ‘변화하는 AEC : 생성형 Al와 메타버스의 시너지’라는 주제 아래 최근 화제로 떠오르고 있는 생성형 AI와 메타버스가 AEC에서 어떻게 활용되고 있고, 앞으로는 어떻게 발전하며, 업계에서는 어떻게 대응해야 하는지 확인하는 자리를 가졌다. ■ 최경화 국장     이번 포럼에서는 카이스트 손훈 교수, DL이앤씨 이상영 담당, 카이스트 김영철 교수가 기조연설을 진행하였으며, 데이튼대학의 김남균 교수, 에스엘즈 정재헌 대표, 수민함디자인의 함수민 대표, 홍콩폴리텍대학 키이춘(KEE Yee Chun) 교수, 홍콩시립대 하오정(Hao Zheng) 교수 등이 국내외의 다양한 AI 및 메타버스, 그리고 스마트건설 사례와 가능성에 대하여 발표했다.  빌딩스마트협회 안대호 회장은 “다양한 조건을 고려하여 최적의 설계를 도출할 수 있는 생성 Al와 가상공간에서의 협업을 가능케 하는 메타버스 기술의 접목은 시간과 비용을 절감하면서도 혁신적으로 설계 및 시공 프로세스를 개선할 것이다. 이를 통해 우리 산업의 디지털 전환속도를 더욱 가속화하고 획기적인 변화를 만들어낼 수 있을 것으로 기대한다”면서, “이번 포럼이 AEC 산업 변화의 기폭제가 되기를 바란다”고 말했다.   콘퍼런스 주요 발표 소개  DL이앤씨 이상영 담당은 “DL은 2009년부터 BIM을 도입했고, 2017년부터는 BIM으로 건설관리 혁신을 위한 본격적인 노력을 시작했다. 공사관리, 원가관리, 설계관리, MEP 등 다양한 분야에서 건설을 혁신할 수 있는 BIM 시스템을 개발했고, 개발된 시스템을 현업과 프로젝트에 적용하고 있다”고 소개했다.  BIM 시스템을 개발함에 있어서 추구하는 원칙은 개발이 완료되면 즉시 현업에 적용하고 사용 가능한 현실적인 시스템이어야 한다는 것이다. 그렇게 하기 위해서는 내재화하여 만들어져야 하고, 비용 측면에서는 신기술임에도 기존 비용과 동등 이하로 책정되어야 하며, 프로세스 측면에서는 동등 이하의 시간이 소요되어야 한다. 이를 위해 BIM 조직을 갖추고, 비용 절감을 위한 자동화와 공급망을 구축하며, 중요 알고리즘의 기획을 내부 인력으로 자체적으로 수행하고 있다고 밝혔다.  또한 “이제부터는 DL이앤씨가 직접 만든 BIM과 스마트 기술을 내부에서만 활용하는 것이 아니라 활용 범위를 확장하여 건설사의 비즈니스 모델이 신축공사에 치중되어 있는 현실을 타파하고, 스마트 건설 서비스로 사업 영역을 확대하여 대한민국의 건설 기술을 한 단계 성장시키고 건설사의 새로운 수익 모델을 창출하는데 이바지해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한국과학기술원 김영철 부교수는 최근 KAIST 스마트시티연구센터와 KAIST 도시설계연구실에서 인공지능을 도시 분석과 도시 설계에 접목하려는 시도의 연구 결과를 소개했다. 그리고, 새롭게 개발되고 발전하는 인공지능 기술은 도시 분석과 설계 분야에도 많은 변화를 줄 수 있어 효과적으로 활용하기 위해서는 적극적 고려가 필요하다고 밝혔다.  한국과학기술원 손훈 교수는 지난 30년간 스마트 센싱 기술 연구 개발, 현장 적용, 실용화 및 상용화를 수행하면서 개인적으로 취득한 경험 및 앞으로 스마트 센싱 기술의 상용화를 위해 노력해야 하는 부분에 대해서 소개했다. 에스엘즈 정재헌 대표는 AEC 분야에서 알고리즘의 단순연산율 넘어 ‘Al를 통해 무엇을 만들고 의미를 담을지에 대한 고민의 흔적을 소개했다. 첫 번째로 연산과 검측, 예즉 가능한 Al를 만드는 긴 여정을 소개하고, 두 번째로 연산 결과물의 자동생성 과정을 자체 개발한 GE/SE 알고리즘 사례, CPU와 GPU 병렬연산을 통한 BIM 자동생성 전략에 대해 소개했다. 이와 함께 Al로 생성된 결과물들을 시각화 및 AR 내에서 동작하는 방법을 통해 시공성과 현장성을 높이는 기술에 대해 발표했다.     빌딩스마트협회 정기총회 개최와 주요 사업 소개 빌딩스마트협회는 제27회 정기총회를 개최하고, 안대호 회장(나우동인건축사사무소 대표)을 연임하기로 의결했다.  빌딩스마트협회는 한국공항공사 ‘공항시설정보 통합관리시스템(KAC-BIM)’ 기반체계 구축용역(2021. 7~2024. 3), 인공지능 기반의 건축설계 자동화 기술개발(2021. 4~2025. 12), 광역단위 노후건축물 디지털 안전워치 기술개발(2022. 4~2025. 12) 등 연구 사업들을 진행하고 있으며, BIM AWARD, 콘퍼런스와 포럼, 교육 및 자격 사업 등을 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.

지멘스는 메르세데스 벤츠와 협력해 자동차 산업의 지속 가능한 공장 계획의 미래를 촉진하기 위해 디지털 에너지 트윈을 공동 개발했다고 밝혔다. 지멘스와 메르세데스 벤츠의 디지털 에너지 트윈은 오는 2039년까지 전 세계 자동차 제조업체의 생산 현장을 100% 재생 에너지로 운영한다는 비전을 실현하기 위해 설계됐다. 공장을 새로 건설하거나 기존 공장을 재설계/확장하는 경우에 초기 단계에서 에너지 계획 프로세스를 개선, 단순화 및 가속화함으로써 계획 시간을 단축하는 것이 핵심이다. 디지털 에너지 트윈은 디지털 혁신을 가속화하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터를 기반으로, 다양한 산업에 맞는 맞춤형 제품과 솔루션을 공동 개발할 수 있도록 지원한다. 독일 진델핑겐의 메르세데스 벤츠 공장인 ‘팩토리 56’에서 설계 및 테스트된 디지털 에너지 트윈은 건물, 기술 장비 및 에너지 생산의 행동 모델을 기반으로 기상 데이터, 부하 프로파일 시뮬레이션, 건물 자산 셀렉션 및 치수 측정과 같은 입력값을 연결한다. 또한, 물리적 에너지 시스템을 시뮬레이션하여 에너지 사용에 관한 시나리오를 검증하고 에너지 효율 및 관련 비용 절감, 배출량 감소 등 원하는 결과를 최적화하는 방법에 대한 권장 사항을 제공한다.     지멘스와 메르세데스 벤츠는 지난 2021년 지속 가능한 자동차 생산을 위한 전략적 파트너십을 맺은 이후, 지속 가능한 생산 방식의 디지털화를 발전시키기 위해 협력을 진행하고 있다. 이번 협력으로 양사는 지멘스의 탈탄소화 및 에너지 트윈 분야 노하우와 메르세데스 벤츠의 자동차 산업 지식을 결합하여 자동차 환경을 위한 확장 가능한 도구를 개발하게 된다. 지멘스는 메르세데스 벤츠의 글로벌 생산 네트워크 전반에 걸쳐 디지털 에너지 트윈을 광범위하게 구현할 수 있도록 교육 및 지원을 제공하고, 유지보수 및 지속적인 개발을 담당할 예정이다. 지멘스 스마트 인프라 부문의 마티아스 레벨리우스(Matthias Rebellius) CEO는 “디지털 에너지 트윈은 운영 및 에너지 사용 시나리오를 정확하게 모델링함으로써 초기 계획 단계에서 더 빠르고 투명한 의사 결정을 가능하게 한다”면서, “이는 지멘스가 현실 세계와 디지털 세계를 결합하여 산업에서 확장 가능하고 지속 가능한 발전을 추진하는 방법을 보여주며, 최적화된 계획, 건물 운영 및 생산을 위한 통합 프로세스를 향한 첫걸음”이라고 전했다. 메르세데스 벤츠의 아르노 반데르 메르베(Arno van der Merwe) 자동차 생산 기획 부사장은 “디지털 에너지 트윈은 에너지 효율적인 빌딩 프로세스를 성공적으로 시각화, 분석하고 지속 가능한 방식으로 최적화하기 위한 해답”이라면서, “이 접근 방식을 통해 기존 공장 건물을 더 잘 이해하고 살아있는 스마트 빌딩으로 전환할 수 있다. 이 혁신적인 기술 덕분에 우리는 건물의 잠재력을 극대화하고, 메르세데스 벤츠의 글로벌 생산 네트워크에서 에너지 효율적이고 지속 가능한 건물 사용에 대한 미래 지향적인 기준을 세우고 있다”고 전했다.

델 테크놀로지스가 국내 79%, 전 세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 발표했다. 이 조사는 델 테크놀로지스가 독립 연구 기관 밴슨 본(Vanson Bourne)에 의뢰해 실시한 ‘이노베이션 카탈리스트(Innovation Catalysts)’에 대한 연구로 전 세계 40개국 6600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편, 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전 세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 한편으로 국내 기업의 63%, 전 세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전 세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전 세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전 세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전 세계 31%)를 꼽았다.     보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전 세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전 세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전 세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전 세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전 세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전 세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전 세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전 세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전 세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다.  대다수(국내, 전 세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전 세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전 세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전 세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전 세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전 세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 에지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다. 오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”면서, “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 제언했다.

              SW 소식 >             BARAM v24.1.0 공개 >             BARAM v24.1.0이 공개되었습니다. BARAM v24.1.0에는 밀도 기반 압축성 솔버와 Batch Process 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. (링크)를 누르시면 BARAM v24.1.0 안내 페이지로 이동합니다.  이외에도 baramFlow tutorials 6개, baramMesh tutorials 1개가 추가되었습니다. (링크)에서 확인해주세요.             baramFlow New Features 밀도 기반 압축성 솔버 및 Far-field Riemann 경계 조건 추가 (TSLAeroFoam) User Parameters 기능 추가 Batch Process 기능 추가 User Parameters를 조합하여 순서대로 계산 실행 가능 격자 정보 확인 기능 추가 (격자 갯수, 해석 영역 크기, 최대/최소 격자 체적) baramFlow Improvement Realizable k-ε 모델의 벽함수 개선 정상 상태 계산을 비정상 상태 계산의 초기값으로 사용하는 기능 추가 cell zone source term에 단위 표시 계산 종료 시, 종료 팝업 창 띄우는 기능 추가 특정 경계면은 이름에 따라 경계 조건 자동 부여 다상 유동의 정상 상태 계산 시 maximum Courant number 설정 가능             baramMesh New Features snap 단계에서 Implicit Feature Snapping 지원 baramMesh Improvement 형상 이름의 공백에 _ (underscore) 자동 추가 Region 단계에서 고체 영역만 설정하도록 기능 개선                                     BARAM ARM 64 버전 Azure Marketplace 공개 >              Azure Marketplace에서 사용할 수 있는 BARAM CFD Package가 공개되었습니다. 이제 고사양의 HPC (High Performance Computing) 없이도 BARAM을 이용하여 복잡한 CFD 계산을 돌릴 수 있습니다.  Azure Marketplace에서 NEXTFOAM BARAM을 검색하시거나 (링크)를 클릭하시면 Azure Marketplace에 등록되어 있는 BARAM CFD Package를 사용하실 수 있습니다.                         교육 소식 >             4월 CAE / AI 엔지니어를 위한HPC 교육 >             CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 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 : 4월 24일 ~ 4월 25일 (링크)를 클릭하시면 4월 CAE/ AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         일반 소식 >             2024년 AI CFD 춘계 워크샵              지난 2월 29일 서강대학교 AS관 509호에서 AI CFD 워크샵이 있었습니다. GIST 최성임 교수님, 인하대학교 고승찬 교수님, KAIST 이승철 교수님을 비롯하여 AI CFD를 주제로 연구하시는 분들과 모임을 가지는 뜻 깊은 시간이었습니다.  이 자리에서 PINN (Physics-Informed Neural Network)를 비롯하여 FNO, DeepONet 등 Neural Network를 CFD에 적용한 연구 및 활용 성과에 대해 의견을 나누었습니다.  저희 회사에서도 이보성 박사님께서 NEXTFOAM 연구 성과 및 근황을 주제로 발표를 진행해주셨습니다.                         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.           수신거부

머티리얼라이즈와 레니쇼(Renishaw)는 레니쇼의 적층제조(AM) 시스템을 사용하는 제조업체의 효율성과 생산성을 높이기 위한 파트너십을 발표했다. 파트너십에 따라 레니쇼 시스템 사용자는 금속 AM 시스템인 RenAM 500 시리즈에 맞춤화된 머티리얼라이즈의 빌드 프로세서 소프트웨어를 활용하는 한편, 머티리얼라이즈의 데이터 및 빌드 준비 소프트웨어인 매직스(Magics)에 액세스할 수 있다. 이를 통해 레니쇼의 3D 프린팅 시스템 사용자는 디자인부터 3D 프린팅 파트까지 원활한 워크플로를 구축하고, 3D 프린팅 프로세스를 제어 및 맞춤화하며, 생산 시간을 단축하고, 3D 프린팅 작업의 효율을 높일 수 있다. 금속 부품을 산업 규모로 생산하기 위해 적층제조를 도입하는 제조기업이 많아지고 있다. 산업용 3D 프린팅의 핵심 기술은 레이저 파우더 베드 융합(LPBF)으로, 사용자가 생산성 향상을 위해 프린트 파라미터를 조정할 수 있는 기능을 제공한다. 하지만 경험이 없는 사용자에게는 LPBF가 어려울 수 있으므로 이 기술을 최대한 활용하려면 추가 교육이 필요할 수 있다. 제조업체는 소프트웨어를 통해 3D 프린팅 프로세스를 최적화하고 워크플로를 간소화하여 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있다.     빌드 프로세서는 3D 프린터와 데이터 준비 소프트웨어를 연결하여 디자인부터 프린트까지 적층제조 프로세스를 간소화한다. 머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서는 레니쇼가 최근 출시한 TEMPUS 기술을 보완한다. 레니쇼의 RenAM 500 시리즈 3D 프린팅 장비에 적용된 이 새로운 스캐닝 알고리즘은 리코터(recoater)가 움직이는 동안 레이저를 발사하여, 품질 저하 없이 파트 제작 시간을 줄일 수 있다. 머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서 소프트웨어는 데이터를 일관되게 처리하고 복잡한 지오메트리와 대량의 파트에 대한 데이터 처리 속도를 높인다. 또한 레니쇼 AM 시스템을 위한 새로운 빌드 프로세서는 파트 레벨에서 전용 프린트 파라미터를 사용하여 생산성을 높이고 품질을 최적화하여, 서로 다르거나 동일한 파트의 대량 생산에 효과적이다. Renishaw AM 시스템용 빌드 프로세서를 사용해 연결할 수 있는 매직스는 다양한 임포트 파일 형식과 호환되며, 주요 3D 프린팅 기술에 대한 연결성을 제공하는 기술 중립적인 데이터 및 빌드 준비 소프트웨어이다. 또한, 사용자에게 고급 워크플로 제어 및 자동화를 제공한다. 이 소프트웨어는 물리학 기반 모델링을 사용하여 서포트 구조 생성을 자동화하는 LPBF 시스템의 데이터 및 빌드 준비를 최적화한다. 제조기업은 머티리얼라이즈 빌드 프로세서 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 자신만의 지적 재산(IP)을 만들고, 개방형 소프트웨어 시스템을 통해 금속 3D 프린팅 애플리케이션에 맞는 차세대 빌드 프로세서를 자체적으로 제작할 수 있다. 맞춤형 빌드 프로세서는 비용 효율성, 생산 속도 및 파트 품질을 더욱 높여 복잡한 부품을 제조하고 일관된 품질, 불량률 감소 및 리드 타임 단축으로 동일하거나 개인화된 제품을 대량 생산하는 데에 기여한다. 머티리얼라이즈의 카렐 브란스(Karel Brans) 파트너십 수석 디렉터는 “이번 파트너십을 통해 효율적인 금속 3D 프린팅에 대한 독특한 접근 방식이 가능해졌다. 레니쇼의 TEMPUS 기술과 머티리얼라이즈 빌드 프로세서의 고속 데이터 처리 능력을 결합하면 생산 시간을 크게 단축할 수 있다”면서, “3D 프린터 제조업체와의 파트너십은 빌드 준비를 최적화하고 빌드 작업을 간소화하여 효율성을 극대화한다. 이를 통해 모든 수량과 맞춤화 수준으로 제조가 가능하여 사용자가 생산 능력을 확장할 수 있다”고 전했다. 레니쇼의 맷 파크스(Matt Parkes) AM 전략 개발 매니저는 “머티리얼라이즈와의 협력을 통해 다양한 제조 애플리케이션에 3D 프린팅을 도입하는 레니쇼 사용자를 지원할 수 있게 되었다”면서, “머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서는 소프트웨어 포트폴리오와 결합하여 우리의 최근 기술 업데이트를 보완한다. 금속 3D 프린팅이 제조 퍼즐의 필수 요소로 자리 잡으면서 업계를 지원하는 데 필요한 도구에 대해 협력할 수 있게 되었다”고 전했다.

매스웍스는 국내 대학생들이 인공지능(AI) 기술 활용 능력을 개발하고, 전문 분야별 경쟁력을 강화할 수 있도록 ‘제4회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 대회 참가자들에게는 글로벌 기업의 엔지니어 및 과학자가 AI 기반 시스템 조성에 활용하는 자사의 대표 제품인 ‘매트랩’ 라이선스가 참가기간 동안 무료로 제공된다. 매스웍스는 지난 2021년부터 올해까지 4년째 본 대회를 통해 대학생들이 보다 쉽게 인공지능 기술을 활용해 문제를 해결할 수 있도록 소프트웨어를 지원해 왔다. 2023년에는 2022년 대비 약 2 배수의 학생들이 참가해 매트랩을 통해 AI 애플리케이션 및 모델을 구현했다. 국내 대학교에 재학 중인 학생이라면 전공에 상관없이 누구나 개인 또는 팀으로 대회에 참가할 수 있다. 대회 참가를 희망하는 학생들은 실제 산업 현장에서 발생하는 문제나 기존의 관행적 프로세스를 선정해 이를 해결 혹은 개선할 AI 애플리케이션 및 모델을 설계할 수 있어야 한다. 올해 매스웍스는 보다 많은 참가자들의 참여를 독려하고 뛰어난 연구 결과를 도출해 내기 위해 상금 규모를 2배 늘렸다. 최종 결선에 진출한 세 팀 중 1등에게는 200만원, 2등 100만원, 3등 50만원의 우승 상금이 지급된다. 대회 심사위원들은 이번 대회에서 매트랩 및 매스웍스의 툴 활용 숙련도를 평가하고 AI의 메인 툴로서 워크플로의 각 단계에서 매트랩의 어떤 기능을 사용했는지 확인할 계획이다. 또한, 올바른 사용과 연산의 타당성 평가를 통해 참가자의 기술 역량 수준을 보다 상세히 심사할 예정이다. 매스웍스코리아의 김경록 교육 기관 세일즈 매니저는 “최근 의료 산업 및 안전이 중요한 산업 분야에서 인공지능 모델이 확대 적용되면서, 매트랩도 이를 지원하는 딥러닝과 데이터의 효과적 처리에 활용되고 있다”면서, “이번 경진대회를 통해 학생들이 인공지능이 적용되는 전문 분야의 당면 과제를 파악해 보고, 직접 솔루션을 만들어 실행하고 검증하는 기회를 통해 성취감을 느껴 보길 바란다”고 말했다.