• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 " 오픈AI"에 대한 통합 검색 내용이 39개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
아비바, “마이크로소프트와 산업용 AI 어시스턴트 개발 협력”
아비바가 하노버 산업 박람회(하노버 메세)에서 마이크로소프트와 협업을 통해 개발한 산업용 AI 어시스턴트를 선보였다. 마이크로소프트 애저 오픈AI 서비스(Microsoft Azure OpenAI Service)에서 실행되는 산업용 AI 어시스턴트는 인더스트리 5.0 혁신을 위한 가상의 ‘주제 전문가(SME)’이다. “제조 산업 기업이 미션 크리티컬 환경에서 복잡한 질문에 답하는 방식에 대한 패러다임의 전환을 담았다”는 것이 아비바의 설명이다. 아비바의 AI 어시스턴트는 가상 전문가 역할을 수행하여 흩어진 데이터 세트에서 인사이트를 추출하는 방대한 작업을 간소화하여 여러 단계의 복잡한 질문에 해답을 제공한다. 50년 이상 산업용 소프트웨어 및 분석 분야에서 쌓아온 아비바의 전문성을 활용하는 직관적인 인터페이스를 통해 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 활용할 수 있게끔 지원한다. 보안과 신뢰성을 위한 요소가 기본으로 내장되고, 엄격한 엔지니어링 프롬프트와 교차 크리틱 방법론을 통해 분석 품질을 향상시켜 견고하고 투명한 답변을 제공하며, 출처와 인용을 참조하도록 보장한다. 데이터 보안 및 소유권을 보호하기 위해 독점 데이터는 LLM 또는 기타 타사 소스와 혼합되지 않도록 설계됐다. 아비바는 마이크로소프트와 협력해 산업 인텔리전스 제공을 가속화하여 고객이 혁신의 힘을 활용할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트의 솔루션과 아비바의 산업 전문 지식 및 소프트웨어를 통해 기업은 기술의 힘을 활용하여 민첩하고 탄력적이며 환경적인 지속 가능 동력을 확보할 수 있다. 마이크로소프트는 아비바와 긴밀하게 공동의 혁신을 수행하고 있는 파트너로, 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)과 커넥트(CONNECT, 구 AVEVA Connect)의 상호 운용성을 약속한 초기 ISV 중 하나이다. 아비바의 롭 맥그리비(Rob McGreevy) CPO는 “산업 환경을 위한 AI를 설계할 때, 우리는 안전하고 보안이 유지되며 지속 가능한 프로세스와 결과를 제공해야 하는 막중한 책임을 인식하고 있다. 그렇기 때문에 포트폴리오 전반에 걸쳐 AI 기능을 도입할 때 항상 산업 환경과 관련된 요구 사항과 엄격함을 인식하는 도메인별 전문 지식을 통해 포트폴리오를 강화한다”면서, “아비바의 산업용 AI 어시스턴트는 최고 수준의 보안 및 전문 지식과 결합된 통합 데이터를 활용하여 고객이 안심하고 실시간으로 정보를 조사할 수 있도록 지원한다. 이 모든 오퍼링은 ‘커넥트(CONNECT)’ 인텔리전스 플랫폼을 통해 마이크로소프트와 함께 사용 및 확장이 가능하다”고 소개했다. 마이크로소프트의 매트 커너(Matt Kerner) 수석 부사장은 “마이크로소프트 애저의 AI 및 클라우드 기능과 아비바의 산업용 AI 전문성을 결합하면 산업이 대규모로 운영되는 방식을 혁신할 수 있는 힘을 갖게 된다. 직관적인 AI 어시스턴트 인터페이스를 통해 운영자와 경영진은 인사이트를 얻고, 결과를 조사하고, 성능을 최적화하는 것이 더 쉬워진다”고 말했다.
작성일 : 2024-04-23
마이크로소프트, 국내 기업의 혁신 돕는 AI 트랜스포메이션 사례 공개
마이크로소프트가 생성형 AI 기술로 다양한 국내 산업의 고객 서비스 혁신과 비즈니스 성장을 지원하며 AI 트랜스포메이션 혁신 사례를 구축하고 있다고 소개했다. 마이크로소프트는 AI 기술이 조직 경쟁력 유지를 위한 필수적인 비즈니스 요소가 될 것으로 전망하고 있다. 마이크로소프트가 의뢰한 글로벌 시장 조사기관 IDC의 연구 결과에 따르면 조사에 참여한 응답자 71%가 이미 회사에서 AI를 사용하고 있으며, 이들은 평균적으로 1년 2개월 만에 AI 투자에 대한 수익을 실현하고 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 전 세계 2100명 이상의 비즈니스 리더와 의사 결정권자를 대상으로 실시됐다. 마이크로소프트는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 향상된 컴플라이언스, 데이터 보안 강화, 확장성, 책임 있는 AI 등 차별화된 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 전 세계 1만 8000개 이상의 조직과 포춘 500대 기업 중 절반 이상이 사용하며 전 세계 조직의 AI 트랜스포메이션 속도를 가속화하고 있다. 마이크로소프트는 국내에서도 자사의 AI 기술을 도입해 업무 프로세스를 혁신하고 새로운 비즈니스 모델 개발에 나서는 기업들이 늘고 있다고 전했다. LG전자의 H&A본부는 생성형 AI 기반 빅데이터 분석 솔루션인 찾다(CHATDA)를 도입해 고객 요구 사항을 효과적으로 파악하고 사용자 경험을 개선했다. 이 시스템은 마이크로소프트 애저 환경과 애저 오픈AI 서비스를 활용해 데이터 보안과 안정성을 강화한다. 또한, 자연어 처리 기능으로 현업의 분석 요구사항에 부합하는 데이터를 정밀하게 선별하고, 이를 기반으로 분석 코드를 자동 생성 및 실행한다. 이를 통해 법무검토, 데이터 탐색, 가공 분석에 소요되던 시간이 평균 5일에서 30분으로 단축돼 업무 효율성이 향상됐다.     AI 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스는 애저 오픈AI 서비스와 프로비전드 스루풋(Provisioned Throughput : PTU)를 도입해 이전보다 두 배 이상 증가한 사용자 트래픽을 안정적으로 처리하고 있다. 이러한 운영 안정성과 지속적인 서비스 개선을 바탕으로, 뤼튼 서비스의 고객 만족도를 나타내는 NPS(Net Promoter Score) 점수가 30% 이상 향상됐다. 크래프톤의 AI 전문 스튜디오인 렐루게임즈도 애저 오픈AI 서비스를 도입해 새로운 게임 개발에 나서고 있다.  특히 오는 6월 출시를 앞둔 '언커버 더 스모킹 건'은 플레이어가 용의자와 대화하며 사건을 해결하는 추리 게임으로, 플레이어의 자유도를 높여 실제와 유사한 현실감 있는 게임 환경을 제공한다. 렐루 게임즈는 이를 구현하기 위해 대형언어모델(LLM)의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 70% 이상 사용하고 있다.  배달 플랫폼 ‘배달의 민족’을 운영하는 우아한형제들은 애저 오픈AI 서비스를 활용해 고객 상황에 맞는 메뉴를 제안하는 ‘메뉴뚝딱AI’ 서비스를 선보여 고객 편의성을 높였다. 이 서비스는 고객이 작성한 리뷰를 분석해 음식 특성과 주문 성향을 파악하는 키워드를 추출하고, 시간대·식사 동반자·상황·맛 등을 고려해 안전성 검증을 거친 120종의 컨텍스트를 통해 사용자에게 맞춤형 메뉴를 추천한다. 융합 사고력 기업 크레버스는 마이크로소프트 AI 솔루션을 도입해 자동으로 과제를 평가하고 개인 맞춤형 피드백을 제공하는 시스템을 구축, 학생들의 만족도를 크게 높였다. 이 과정에서 평균 3.5일이 걸렸던 과제 채점 시간이 7초로 단축돼 실시간 피드백을 제공하고 있으며, 운영 비용도 약 85% 절감될 것으로 기대하고 있다. 반려로봇 개발기업 효돌은 AI 기반 대화형 AI 돌봄 로봇 ‘효돌 2.0’에 애저 오픈AI 및 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services)를 도입해 음성 엔진을 개선하고 대화 기능을 고도화했다. 이를 통해 사용자와의 친밀감이 기존 대비 10% 이상 증가됐으며, 맞춤형 신경망(Custom Neural) 기반 STT/TTS 엔진을 활용해 시니어층의 우울증이나 치매 징후를 조기에 발견하고 정신 건강 상태를 진단할 수 있게 됐다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI 기술은 한국의 산업 전반에 긍정적인 변화를 가져오고 있다”며, “앞으로도 마이크로소프트는 가장 신뢰할 수 있는 AI 트랜스포메이션 파트너로서 국내 기업들이 AI를 통해 업무 프로세스를 혁신하고, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 전했다.
작성일 : 2024-04-22
캐디안, 멀티 플랫폼 지원하는 ‘아레스캐드 2025’ 출시
캐디안은 다양한 플랫폼을 지원하는 ‘아레스캐드 2025(AresCAD 2025)’를 출시했다고 밝혔다. 독일의 그래버트(Graebert)가 개발하고 캐디안이 공급하는 이 도면설계 툴은 PC·모바일·클라우드 등 여러 환경에서 사용 가능하다.   아레스캐드 2025는 파일 오픈 속도가 평균 40% 향상되었고, 줌(zoom) 기능도 22% 개선되었다. 또한, 오픈AI(OpenAI)의 기술을 기반으로 하는 ARES AI(A3) 도우미가 포함되어 있어 계산 수행 및 기술적 질문에 대한 답변도 가능하며, 맥OS 사용자를 위한 인쇄창 UI도 윈도우와 동일하게 최적화되었다. ARES AI(A3)는 다양한 언어로 소통을 가능하게 하며, 다른 사용자가 아레스 캐드로 마이그레이션할 경우 익숙하지 않은 기능을 쉽게 찾고 트리니티 협업 기능이나 BIM 기능을 배울 수 있도록 돕는다. 이 외에도 시빌 3D(Civil 3D) 지원, DWG 파일을 DGN 포맷으로 내보내기, 테이블 자동 채우기(auto-fill) 기능, 동적 블록(dynamic block) 라이브러리 강화 등이 추가되어 사용자의 편의성을 개선했으며, 치수 스타일 관리자 UI 개선, 3D 비주얼 스타일 지원 및 BIM 도면이 개선되었다.     데스크톱 버전인 아레스 커맨더(ARES Commander), 클라우드 버전인 아레스 쿠도(ARES Kudo), 모바일 버전인 아레스 터치(ARES Touch) 등 세 가지 플랫폼을 지원하는 ‘삼위일체(trinity)’ 개념의 아레스캐드 2025 버전은 태그 지정, QR 코드, 클라우드 필드 등 협업 기능이 강화되었기 때문에, 도면 설계자와 관리자는 도면 설계 및 아이디어 공유 등 협업 과정을 효과적으로 진행할 수 있다. 웹 기반 CAD인 아레스 쿠도는 리본 메뉴  인터페이스를 도입했으며, 모바일 기반의 아레스 터치는 향상된 편집 기능을 통해 사용자 편의성이 강화되었다. 캐디안은 “국내외에서 900만 명 이상의 설계자가 사용하는 아레스캐드는 오토캐드의 DWG와 호환되며, 글로벌 설치 라이선스 수에서도 높은 점유율을 보이고 있다”면서, “아레스캐드는 연간 라이선스 뿐만 아니라 영구 라이선스와 네트워크 라이선스도 제공하기 때문에 사용자에게 선택의 폭을 제공하면서 라이선스 부담을 줄일 수 있다”고 전했다.
작성일 : 2024-04-18
어도비, “AI로 프리미어 프로의 비디오 워크플로 향상시킨다”
어도비가 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)에서 영상 제작 및 제작 워크플로를 재구상할 생성형 AI 혁신을 공개했다. 이는 빠른 속도의 영상 제작을 위해 전문 편집자에게 필요한 새로운 창의적 가능성을 제공한다. 올해 프리미어 프로에 새롭게 도입될 새로운 생성형 AI 툴을 통해 사용자는 장면에서 개체를 추가 또는 제거하거나 기존 클립을 확장하는 등 전체 영상 편집을 간소화할 수 있다. 새로운 편집 워크플로는 이미지, 벡터, 디자인, 텍스트 효과를 포함한 파이어플라이(Firefly) 제품군에 추가될 새로운 비디오 모델에 의해 구동될 예정이다. 어도비는 이미징, 영상, 오디오 및 3D와 같이 어도비가 깊은 전문성을 갖고 있는 영역에서 파이어플라이 AI 모델을 지속적으로 개발하고 있으며, 이 모델들을 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud)와 어도비 익스프레스(Adobe Express)에 통합할 예정이다. ‘생성형 확장(Generative Extend)’ 기능은 프레임을 매끄럽게 추가해 클립을 더 길게 만들 수 있어, 보다 쉽게 편집 시간을 맞추고 부드러운 전환을 추가할 수 있다. ‘개체 추가 및 제거(Object Addition & Removal)’ 기능은 간단하게 개체를 선택하고 추적한 후 교체하는 기능이다. ‘텍스트를 영상으로(Text to Video)’ 기능은 간단하게 프롬프트에 텍스트를 입력하거나 참조 이미지를 업로드해, 프리미어 프로에서 새로운 영상(footage)을 생성할 수 있다.    ▲ 프리미어 프로에 추가되는 개체 제거 기능   또한 어도비는 크리에이티브 클라우드의 파트너 및 플러그인 생태계를 바탕으로, 서드파티 생성형 AI 모델을 프리미어 프로와 같은 어도비 애플리케이션에 직접 가져오는 비전도 미리 공개했다. 어도비는 초기 탐색 단계에서 전문 영상 편집자가 향후 프리미어 프로에 통합된 오픈AI(Open AI) 및 런웨이(Runway)의 영상 생성 모델을 활용해 자신의 프로젝트에서 편집 가능한 B-롤을 생성하는 법을 제시했다. 또한 피카 랩스(Pika Labs)와 생성형 확장(Generative Extend) 툴을 함께 사용해 마지막 장면을 몇 초 더 늘리는 방법도 소개했다. 이 밖에도 어도비는 새로운 페이드 핸들(fade handles), 클립 배지(clip badges), 동적 파형(dynamic waveforms), AI 기반 카테고리 태깅(AI-based category tagging) 등 프리미어 프로의 AI 구동 오디오 워크플로를 곧 출시한다고 밝혔다. 여기에는 ▲클립 핸들을 드래그해 오디오 페이드 효과를 만듦으로써 빠른 맞춤형 오디오 전환 생성 ▲AI가 오디오 클립을 자동 태그하고 새로운 아이콘을 추가 ▲새로운 시각적 표시기를 통해 클립에 적용된 효과를 쉽게 확인하고 시퀀스에서 효과 매개 변수를 자동 실행 ▲클립의 트랙 높이 변경에 맞춰 파형 크기의 지능적 조정 ▲원치 않는 노이즈를 즉시 제거하거나 녹음 품질이 낮은 대화를 개선하는 AI 구동 음성 향상 등의 기능이 포함된다. 어도비는 어도비 파이어플라이와 다양한 서드파티 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI 역량을 제공함으로써, 고객이 프리미어 프로에서 매일 사용하는 워크플로를 벗어나지 않고도 다양한 신규 역량을 활용할 수 있도록 지원할 것이라고 밝혔다. 어도비는 오는 5월 새로운 생성형 AI 영상 툴과 프리미어 프로의 새로운 오디오 워크플로를 출시할 계획이다. 어도비의 애슐리 스틸(Ashley Still) 크리에이티브 제품 그룹 수석 부사장은 “어도비는 크리에이터의 비전 실현을 위한 새로운 역량과 유연성을 제공하기 위해 영상 제작 및 제작 워크플로의 모든 단계를 재구상하고 있다”면서, “프리미어 프로의 핵심 워크플로에 생성형 AI 혁신을 도입함으로써 영상 편집자가 매일 겪는 실질적인 고충을 해결하는 동시에 자신의 작업에 더 집중할 수 있는 여유를 제공한다”고 전했다.
작성일 : 2024-04-16
마이크로소프트, 개발자 및 엔지니어 대상 ‘Microsoft AI Tour in Seoul’ 개최
한국마이크로소프트가 4월 30일 서울 양재 aT센터에서 ‘개발자와 엔지니어를 위한 AI의 모든 것’을 주제로 ‘Microsoft AI Tour in Seoul’을 개최한다고 밝혔다. Microsoft AI Tour는 ‘한발 앞선 AI 트랜스포메이션의 실현’이라는 주제 아래 지난해 9월 미국 뉴욕에서 시작돼 전 세계 14개 도시를 순회하고 있다. 이번에 한국에서 개최되는 Microsoft AI Tour는 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)와 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)을 활용한 AI 기술과 기능을 직접 체험하고 배울 수 있는 다양한 세션이 열리며, 공식 파트너사인 엔비디아와 함께 AI 기술 콘텐츠와 노하우도 제공할 예정이다.     키노트는 한국마이크로소프트의 조원우 대표와 마이크로소프트 스콧 한셀만(Scott Hanselman) 개발자 커뮤니티 부사장이 ‘개발자를 위한 차세대 AI’를 주제로 진행한다. 이 세션에서는 마이크로소프트 애저와 코파일럿을 활용해 업무 생산성을 높이는 노하우와 혁신적인 AI 시스템 구축 방법이 소개된다. 특히 한셀만 부사장은 한글이 대규모 언어 모델(LLM)에서 어떤 의미를 가지는지 및 앞으로의 발전 방향성에 대한 인사이트도 공유할 예정이다.  브레이크 아웃 세션에서는 새로운 AI 기술과 기능이 소개된다. ▲생성형 AI의 새로운 기능 ▲마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 코파일럿으로 AI 앱 빌드하기 ▲비즈니스 앱 및 데이터로 마이크로소프트 365 코파일럿 확장하기 ▲GPT 및 비전 AI를 사용한 멀티모달 대화형 인터페이스 등 4개의 주제가 발표된다. 이를 통해 참가자들은 최신 AI 기술 트렌드와 발전 상황을 파악하고, 사용자 경험 개선과 혁신적인 솔루션 개발에 필요한 AI 기술과 노하우를 습득할 수 있다. 워크숍 세션은 개발자들의 실전 AI 기술 향상을 위한 실습 형태로 진행된다. 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오(Microsoft Copilot Studio)를 활용해 나만의 코파일럿을 만들고, 마이크로소프트 패브릭을 사용해 AI를 위한 데이터 및 머신러닝 및 애저 오픈AI 서비스 생성형 AI 솔루션을 구현해 볼 수 있다. 커넥션 허브에서는 마이크로소프트 제품 및 엔지니어링 전문가와의 대면 상담 기회를 제공한다. 참가자들은 16개의 주제별 부스에서 전문가와 만나 자신의 프로젝트에 대한 조언을 듣고, 기술적인 문제에 대한 궁금증을 해소할 수 있다. 이와 함께 코파일럿을 체험해 볼 수 있는 시간도 마련된다.  네트워킹 리셉션에서는 발표자, 업계 리더, 개발자들이 모여 지식과 경험을 공유하고 새로운 협업 기회를 찾을 수 있다. 또한 IT 업계 동향과 최신 기술에 대한 인사이트를 나누며 새로운 커뮤니티에 참여하는 것도 가능하다.
작성일 : 2024-04-04
[벤치마크] 콘텐츠 제작 및 엔지니어링 퍼포먼스를 높이는 AMD의 워크스테이션 CPU 제품군
K-콘텐츠가 전 세계에서 높은 인기를 얻으면서 더 빠르고 높은 성능을 가진 시스템이 필요하게 되었다. 특히, 최신 콘텐츠는 직접 현장에서 촬영하는 것보다 생성한 배경을 투영하고 그 배경 앞에서 배우가 연기를 펼치거나, 없는 장면을 사실에 가깝게 그래픽으로 생성해내야 하는 경우가 많아지고 있다. 그리고 이를 뒷받침하기 위해 이전보다 훨씬 높은 사양의 시스템이 요구되고 있다. 여기에 시뮬레이션이나 제품 또는 건설/인테리어 등을 위한 CAD는 이전보다 훨씬 큰 규모의 작업물로 인해 작업 효율을 보다 높이기 위해서는 고사양의 시스템을 갖추는 것이 추천된다.  ■ 자료 제공 : AMD 코리아   얼마 전 SWSX 행사에서 연사로 초청받은 AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 웨타 FX(Weta FX)의 데이비드 콘리(David Conley) 수석 VFX 프로듀서를 초청했다. 여기서 콘리 프로듀서는 “VFX 스튜디오가 실시간 처리 및  실시간 렌더링을 할 때 AMD같은 회사가 만든 제품의 도움 없이는 콘텐츠 제작이 불가능하다”고 이야기했다. 그 만큼 고성능을 갖춘 하드웨어는 이미 영화 시장에 큰 영향을 주고 있다고 볼 수 있다. 또한, 영상 제작 등에 이미 AI를 활용하는 사례가 늘어나고 있다는 점도 발표를 통해 확인할 수 있다.   ▲ SXSW의 Dr. Lisa Su Fireside Chat에서 ‘RYZEN AI’ 예시 데모   이 밖에도 오픈AI(OpenAI)가 발표한 ‘소라(Sora)’의 경우 사실에 가까운 동영상을 AI가 그려줄 수 있다는 것을 보여줌으로써, 이제 AI를 영상 분야에 확실히 접목시키는 시대가 도래하고 있음을 알렸다고 볼 수 있다. 이렇게 빠르게 변화하는 시장에 대응하기 위해 AMD에서는 워크스테이션 사용자를 위한 CPU 라인업으로 스레드리퍼(Threadripper) 및 스레드리퍼 프로(Threadripper PRO) 제품군을 수년에 걸쳐 출시해왔다.   ▲ AMD 스레드리퍼 프로 프로세서   현재 가장 최신 제품은 7000 스레드리퍼 시리즈와 7000WX 스레드리퍼 프로 시리즈라고 볼 수 있다. 이들 제품은 각각 4채널/8채널의 높은 메모리 채널 수를 제공하고, 각각 최대 1TB/2TB의 고용량 메모리를 지원한다. 해당 제품군 중 가장 높은 성능을 갖춘 라이젠 스레드리퍼 프로 7995WX(Ryzen Threadripper PRO 7995WX) 제품의 최대 코어 수는 96코어이며, 스레드는 192개에 이른다. 최대 클럭은 5.1Ghz로 멀티코어 이상으로 단일 코어 성능도 높다. 여기에 넉넉한 486MB의 캐시 메모리를 탑재했다. 이 프로세서를 원활하게 사용하려면 라이젠 스레드리퍼 7000 시리즈는 TRX50 메인보드를 사용해야 하며, 라이젠 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 경우 TRX 50 또는 WRX90 칩셋 기반의 메인보드 사용이 요구된다. 이전 세대 제품인 라이젠 스레드리퍼 프로 5000 시리즈는 WRX80 칩셋 기반의 메인보드를 사용해야 한다.   ▲ 스레드리퍼 프로세서 호환 메인보드와 라이젠 스레드리퍼 프로세서   그래픽카드의 경우 전문가용 제품인 라데온 프로 W7000(Radeon PRO W7000) 시리즈가 현재 가장 최신 제품군으로, 칩렛 방식을 적용해 보다 효율성을 높였다. 이 중 가장 높은 성능을 가진 제품은 라데온 프로 W7900 제품이다.   ▲ AMD 라데온 프로 W7900 그래픽카드   최근 전문가용 소프트웨어 및 AI를 통한 콘텐츠를 생성할 때, 큰 규모의 프로젝트 또는 고용량/고해상도 이미지 및 동영상 생성을 위해 고용량 메모리가 탑재된 그래픽카드를 요구하는 경우가 있다. 라데온 프로 W7900 제품의 경우 48GB GDDR6 ECC 고용량 메모리를 탑재했으며 이를 통해 전문가들이 필요로 하는 충분한 사양을 지원한다. 또한, 최신 디스플레이 규격인 DP 2.1 버전을 지원해, 8K 해상도 디스플레이에서도 충분한 대역폭을 통해 높은 주사율까지 지원할 수 있다. 또한, CAD 도면을 볼 때 화면 전환 시 해상도를 조절해 더 빠르고 부드러운 화면 전환을 도와주는 AMD 라데온 프로 뷰포트 부스트(AMD Radeon PRO Viewport Boost) 기능을 제공한다. 화면 전환 시 해상도를 낮춰 하드웨어가 원활하게 시점을 전환할 수 있도록 해 주며, 시점 전환이 멈추면 해상도를 원래 해상도로 자동 복원시킴으로써, 전환 시의 끊김을 최소화하고 더욱 부드러운 시점 전환이 가능하도록 돕는 기능이다. 그렇다면 실제로 워크스테이션급 제품을 사용해 시스템을 구성하고, 주요 벤치마크 프로그램을 사용했을 때 어느 정도의 성능을 발휘할 수 있는지 직접 테스트를 통해 확인해 보았다. 테스트에는 다음과 같은 사양의 시스템이 사용되었다. CPU : AMD RYZEN Threadripper PRO 7995WX, 7965WX, 5995WX, 5965WX 쿨러 : Thermaltake TOUGHLIQUID 360 ARGB TRX40 메인보드 : ASRock WRX90 WS, ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI RAM : Micron DDR5-4800 RDIMM 64GB x 8ea, Micron DDR4-3200 8GB x 8ea VGA : AMD RADEON PRO W7900 파워 서플라이 유닛(PSU) : Micronics Performance II HV 1000W + SuperFlower SF-750F14MT LEADEX SILVER SSD : Micron Crucial T500 M.2 NVMe 2TB 테스트를 위해 사용된 소프트웨어는 총 6종으로, 다음과 같다. SPECVIEWPERF 2020 v3.1 CINEBENCH R24.1.0 V-RAY 6.0 BLENDER BENCHMARK 4.0.0 KEYSHOT VIEWER BENCHMARK 11.3.2 DAVINCI RESOLVE 18.6.2     각종 CAD 관련 프로그램을 테스트해 주는 SPECviewperf 2020의 최신 버전인 v3.1을 기준으로, CPU로 인한 성능 편차는 거의 느끼기 힘든 수준이라고 볼 수 있다. 대부분의 프로그램이 CPU의 성능이 일정 수준 이상인 경우 그래픽카드 성능이 전체 성능에 더 높은 영향을 미치는데, 사용된 그래픽카드는 라데온 프로 W7900으로 동일했기 때문에 오차범위 수준의 결과를 보인 것으로 판단된다.     CPU 성능을 렌더링하는 성능을 측정하는데 많이 활용되는 시네벤치(Cinebench)의 최신 버전인 R24를 사용한 벤치마크에서, 싱글 코어 기준으로 이전 세대 제품인 스레드리퍼 프로 5000 시리즈 제품보다 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품이 전체적으로 높은 성능을 보였다. 특히 96코어를 갖춘 7995WX의 경우 멀티코어 성능에서 6400점 이상의 높은 점수를 기록했으며, 싱글코어 점수에서 이전 세대 대비 20% 정도 더 높은 성능을 보였다.     3D 그래픽 제작 및 렌더링을 지원하는 무료 툴인 블렌더(Blender)를 활용해 시스템 성능을 측정할 수 있는 블렌더 벤치마크 4.0.0(Blender Benchmark 4.0.0)으로 시스템 성능을 테스트했을 때, 동일한 코어를 갖추고 있더라도 이전 세대 대비 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품들이 전체적으로 다소 높은 성능을 보였다. 특히 스레드리퍼 프로 5995WX 대비 스레드리퍼 프로 7995WX의 코어 수는 1.5배 늘어났지만, 실제 성능은 2배에 약간 못 미치는 수준의 성능 차이를 확인할 수 있었다.     렌더링 소프트웨어 중 하나인 브이레이(V-Ray)를 기반으로 하는 V-Ray 벤치마크 기준으로 스레드리퍼 프로 5995WX보다 스레드리퍼 7995WX의 성능이 2배 가까이 높은 것으로 측정되었다. 동일한 코어 수를 가진 스레드리퍼 프로 5965WX와 7965WX간의 성능 차이도 30% 이상으로, 상당히 높은 성능 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다.      광선 추적 렌더링이 가능한 키샷(Keyshot)을 기반으로 뷰어를 통해 벤치마크 기능을 제공하는 Keyshot Viewer 11.3.2에서 벤치마크를 구동했을 때, 가장 높은 코어 수를 갖춘 스레드리퍼 프로 7995WX는 18.12의 점수를 기록했다. 앞서 테스트했던 브이레이 및 블렌더 테스트만큼의 차이를 보이지는 않았으나, 여전히 이전 세대 대비 최신 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 작업 효율이 높다는 것이 벤치마크를 통해 증명되었다고 볼 수 있다.      동영상 편집에서 최근 각광을 받고 있는 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)를 활용해 PugetSystems에서 제공하는 벤치마크를 활용하여 테스트를 진행했을 때, 코어 수에 따른 유의미한 성능 차이는 발견할 수 없었으나 세대별 성능 차이는 약 15% 정도 있는 것으로 파악되었다. 이 소프트웨어도 테스트 시 그래픽카드 의존도가 높기 때문에 동일한 라데온 프로 W7900 그래픽카드를 사용한 환경임을 감안했을 때 성능 차이가 크지 않았으나, 일부 테스트 항목에서 CPU의 싱글코어 성능 차이에 따른 성능 차이가 있었던 것으로 판단된다.     라이젠 스레드리퍼 프로 제품군은 단일 CPU에 최대 96코어 192스레드를 지원하고 5GHz의 이상의 높은 클럭으로 동작하므로, 가장 높은 성능의 워크스테이션을 구축하는 경우 다른 대안이 마땅치 않다. 여기에 라데온 프로 W7000 시리즈 그래픽카드를 추가한다면 AMD에서 제공하는 대부분의 기능을 활용할 수 있어 더욱 높은 작업 효율을 기대할 수 있을 것으로 보인다.
작성일 : 2024-03-29
엔비디아, “RTX AI PC와 워크스테이션 통해 전용 AI 기능과 고성능 제공”
엔비디아가 RTX AI PC와 워크스테이션 사용자를 위한 하드웨어, 소프트웨어, 도구, 가속화 등을 계속해서 선보일 예정이라고 밝혔다. 엔비디아는 2018년 RTX 기술과 AI용으로 제작된 소비자 GPU인 지포스 RTX(GeForce RTX)를 출시하면서 AI 컴퓨팅으로의 전환을 가속화했다. 이후 RTX PC와 워크스테이션상의 AI는 1억 명 이상의 사용자와 500개 이상의 AI 애플리케이션을 갖춘 생태계로 성장했다. 생성형 AI는 PC에서 클라우드에 이르기까지 새로운 차원의 기능을 선보이고 있다. 또한 엔비디아는 축적된 AI 경험과 전문성으로 모든 사용자가 다양한 AI 기능을 처리하는 데 필요한 성능을 갖출 수 있도록 지원한다는 계획이다. AI 시스템은 데이터 내부의 경험이나 패턴을 학습한 다음 새로운 입력이나 데이터가 공급되면 스스로 결론을 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. AI 시스템은 이러한 자가 학습을 통해 이미지 인식, 음성 인식, 언어 번역, 의료 진단, 자동차 내비게이션, 이미지와 영상 품질 향상 등 수백 가지의 다양한 작업을 수행할 수 있다. AI 진화의 다음 단계는 생성형 AI(generative AI)라고 하는 콘텐츠 생성이다. 이를 통해 사용자는 텍스트, 이미지, 사운드, 애니메이션, 3D 모델 또는 기타 유형의 데이터를 포함한 다양한 입력을 기반으로 새로운 콘텐츠를 빠르게 제작하고 반복할 수 있다. 그런 다음 동일하거나 새로운 형식의 콘텐츠를 생성한다.     AI PC는 AI를 더 빠르게 실행할 수 있도록 설계된 전용 하드웨어가 장착된 컴퓨터이다. 점점 더 많은 유형의 AI 애플리케이션이 클라우드가 아닌 디바이스에서 특정 AI 작업을 수행할 수 있는 PC를 필요로 하게 될 것이다. AI PC에서 실행하면 인터넷 연결 없이도 항상 컴퓨팅을 사용할 수 있고 시스템의 짧은 지연 시간으로 응답성도 높아진다. 아울러 사용자가 AI 활용을 위해 민감한 자료를 온라인 데이터베이스에 업로드할 필요가 없어 개인정보 보호가 강화된다는 이점도 있다. 3D 이미지가 로드될 때까지 가만히 앉아 기다리는 대신 AI 디노이저를 통해 이미지가 즉각적으로 업데이트되는 것을 볼 수 있다. RTX GPU에서는 이러한 전문 AI 가속기를 ‘텐서 코어(Tensor Core)’라고 한다. 텐서 코어는 업무와 게임 플레이에 사용되는 까다로운 애플리케이션에서 AI의 성능을 가속화한다. 현 세대의 지포스 RTX GPU는 대략 200 AI TOPS(초당 조 단위 연산)부터 1300 TOPS 이상까지 다양한 성능 옵션을 제공하며, 노트북과 데스크톱에 걸쳐 다양한 옵션을 지원한다. GPU가 없는 현 세대의 AI PC 성능은 10~45TOPS이다. 전문가들은 엔비디아 RTX 6000 에이다 제너레이션(RTX 6000 Ada Generation) GPU를 통해 더욱 높은 AI 성능을 얻을 수 있다. 엔비디아는 고성능의 RTX GPU와 함께 AI 업스케일링부터 개선된 화상 회의, 지능적이고 개인화된 챗봇에 이르기까지 모든 유형의 사용자에게 도움이 되는 도구를 제공한다고 소개했다. RTX 비디오는 AI를 사용해 스트리밍 영상을 업스케일링하고 HDR(하이 다이내믹 레인지)로 표시한다. SDR(표준 다이내믹 레인지)의 저해상도 영상을 최대 4K 고해상도 HDR로 생생하게 재현한다. RTX 사용자는 크롬 또는 엣지 브라우저에서 스트리밍되는 거의 모든 영상에서 한 번의 클릭으로 이 기능을 이용할 수 있다. RTX 사용자를 위한 무료 앱인 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast)는 간단한 사용자 인터페이스(UI)를 통해 화상 회의, 라이브 스트리밍 개선 등 다양한 AI 기능을 제공한다. 노이즈와 에코 제거 기능으로 키보드 소리, 진공 청소기 소리, 아이들의 큰 목소리 등 원치 않는 배경 소리를 제거하고, 가상 배경을 사용해 더 나은 엣지 감지로 배경을 대체하거나 흐리게 처리할 수 있다. 챗 위드 RTX(Chat With RTX)는 사용하기 쉽고 무료로 다운로드가 가능한 로컬 맞춤형 AI 챗봇 데모이다. 사용자는 파일을 하나의 폴더에 끌어다 놓고 챗 위드 RTX에서 해당 위치를 가리키기만 하면 PC의 로컬 파일을 지원되는 대규모 언어 모델(LLM)에 쉽게 연결할 수 있다. 이를 활용하면 쿼리를 통해 상황에 맞는 답변을 빠르게 얻을 수 있다.  AI는 크리에이터들의 지루한 작업을 줄이거나 자동화해 순수 창작을 위한 시간을 제공하며 창의적인 잠재력을 실현하도록 돕는다. 이러한 기능은 엔비디아 RTX 또는 지포스 RTX GPU가 탑재된 PC에서 빠르게 혹은 단독으로 실행된다. 어도비 프리미어 프로의 AI 기반 음성 향상 도구는 불필요한 노이즈를 제거하고 대화 품질을 개선한다. 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)의 음성 향상 도구는 RTX로 가속화된다. 이는 AI를 사용해 불필요한 노이즈를 제거하고 대화 클립의 품질을 개선해 전문적으로 녹음된 것 같은 사운드를 구현한다. 또 다른 프리미어 기능으로는 자동 리프레임이 있다. 자동 리프레임은 GPU 가속화를 통해 영상에서 가장 관련성 높은 요소를 식별하거나 추적해 다양한 화면 비율에 맞게 영상 콘텐츠를 지능적으로 재구성한다. 영상 편집자의 시간을 절약해 주는 또 하나의 AI 기능으로 다빈치 리졸브(DaVinci Resolve)의 매직 마스크(Magic Mask)가 있다. 편집자가 한 장면에서 피사체의 색조와 밝기를 조정하거나 원치 않는 부분을 제거해야 하는 작업에서 매직 마스크를 활용하면 피사체 위에 선을 긋기만 해도 AI가 잠시 동안 처리한 후 선택 영역을 표시한다.  한편, AI는 확장 가능한 환경, 하드웨어와 소프트웨어 최적화, 새로운 API를 통해 개발자가 소프트웨어 애플리케이션을 구축하는 방식을 개선하고 있다. 엔비디아 AI 워크벤치(AI Workbench)는 개발자가 PC급 성능과 메모리 설치 공간을 사용해 사전 훈련된 생성형 AI 모델과 LLM을 빠르게 생성, 테스트, 맞춤화할 수 있도록 지원한다. 이는 RTX PC에서 로컬로 실행하는 것부터 거의 모든 데이터센터, 퍼블릭 클라우드 또는 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)까지 확장할 수 있는 간편한 통합 툴킷이다. 개발자는 PC에서 사용할 AI 모델을 구축한 후 엔비디아 텐서RT를 사용해 모델을 최적화할 수 있다. 텐서RT는 RTX GPU에서 텐서 코어를 최대한 활용할 수 있도록 도와주는 소프트웨어이다. 윈도우용 텐서RT-LLM을 통해 텍스트 기반 애플리케이션에서 텐서RT 가속화를 사용할 수 있다. 이 오픈 소스 라이브러리는 LLM 성능을 향상시키고 구글 젬마 ,메타(Meta) 라마2(Llama 2), 미스트랄(Mistral), 마이크로소프트(Microsoft) Phi-2 등 인기 모델에 대해 사전 최적화된 체크포인트를 포함한다. 또한 개발자는 오픈AI(OpenAI) 채팅 API용 텐서RT-LLM 래퍼에도 액세스할 수 있다. 컨티뉴(continue.dev)는 LLM을 활용하는 비주얼 스튜디오 코드(VS Code)와 제트 브레인(JetBrains)용 오픈 소스 자동 조종 장치이다. 컨티뉴는 단 한 줄의 코드 변경만으로 RTX PC에서 로컬로 텐서RT-LLM을 사용해 로컬에서 빠르게 LLM 추론할 수 있는 도구이다.
작성일 : 2024-03-08
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.
작성일 : 2024-03-05
[칼럼] CES 2024에서 본 미래 : AI와 모빌리티의 새로운 지평
현장에서 얻은 것 No.15   “좋아하는 일을 해야 합니다. 좋아하는 일을 하지 않으면, 잘 하기 어렵고, 성취감을 느끼기 어렵고, 행복하기도 어렵습니다. 열심히 일해야 합니다. 많은 사람들이 열심히 일하는 것의 가치를 과소평가하는데, 열심히 일하는 것은 매우 중요합니다.” - 샘 올트먼(오픈AI CEO)   생성형 AI와 함께 떠나 본 CES 2024 CES 2024 현장 리포트는 티타임즈 시리즈 방송을 통해서 어떤 변화가 있었는지 알아봤다. AI(인공지능)가 본 게임에 들어간, 모든 제품에 모든 기술에 들어간 AI 시대가 되었다. 그에 비해서 “와우”할 만큼 기대되는 기술이나 제품은 나타나지 않았다. 2025년에는 폭발적인 기술과 제품이 나오지 않을까 하는 의견들이었다. AI 파트너들의 협업이 눈에 들어오면서 많은 기업이 경계 없는 AI 협업으로 나섰다. 너도 나도 AI, 다양한 시도가 이루어졌다. 다쏘시스템은 디지털 트윈(버추얼 트윈)을 직접 보여줬고, 지멘스는 직접 보여주기보다는 협업을 통하여 스타트업 기업들이 솔루션을 사용해서 손쉽게 할 수 있는 솔루션을 제시하였다. 한편, 참가한 기업들 특히 한국 스타트업들의 아이디어가 무단 카피될 수 있다는 우려섞인 멘트도 있었다. 특히, 중국 기업의 염탐형 방문도 많았다. 명암이 공존하는 중국의 ‘따라하기’는 리스크와 기회가 공존하는 것 같다. 스타트업은 돈을 어떻게 벌어야 할까 하는 것이 가장 큰 고민이고, 비전과 재미 등이 CES에서 얻는 가장 큰 수확이라고 한다. 대기업은 현실적인 기술(6개월 이내 출시 가능한)로 출시를 서두르고 있다고 한다. 소니는 하드웨어보다 콘텐츠 중심으로 사업을 바꾸고 있는 것이 이번 CES 2024 전시를 통해서 확연히 나타났다. 영화 촬영 기법에서 AI 활용으로 줌했을 때 생성형 AI의 이미지 생성을 활용한 기법을 선보여 호응을 얻었다.   티타임즈에서 전하는 소식으로 CES 정리 AI, 모빌리티, 스마트홈, 헬스케어, 메타버스 등을 주제로 CES 2024 행사를 요약한 티타임즈 유튜브 채널을 시청했다. CES 2024 디브리핑은 한양대학교 차경진 교수의 사회로, 뇌과학자인 한양대학교 장동선 교수, SK디스커버리 황재선 부사장이 출연하여 1시간동안 진행됐다. 여기에서 이번 CES 2024의 주요한 내용 그리고 2023년과 무엇이 달라졌는지 들을 수 있었다. 그리고 가천대학교 최재홍 교수, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 국민대학교 윤종영 교수가 미국, 유럽, 일본, 한국 기업의 부스를 중심으로 주요 내용을 훑어 주었는데, 소개해 준 내용을 바탕으로 정리해 보려고 한다. 눈에 띄는 AI 집사 로봇은 삼성전자와 LG전자에서 당장이라도 판매될 것 같은 완성도의 제품을 선보였다. 삼성전자는 AI 집사 ‘볼리’에 타이젠 OS를 탑재하고, 지금까지 수면 밑으로 내려가 있던 기술을 소환하여 완성하였고, 특히 sLLM인 ‘가우스’를 탑재한 온 디바이스 AI의 실물을 공개했다. 삼성의 자체 AI 칩인 가우스 AI 칩셋 사용과 타이젠 기반 서비스의 부활을 강조하였다. 특히, 소비자의 경계심을 허무는 것이 가장 중요한 것으로 꼽혔는데, 감성과 부드러움으로 디바이스의 연결을 통해 고객 경험을 선사하는 것이 관건이었다. 내 삶을 연결해서 살 수 있는가라는 관점에서 LG전자와 삼성전자간 MOU를 통해서 자신들의 자산 핵심을 서로에게 내어주면서까지 협업으로 만든 앱은 사용자로 하여금 서로의 제품을 활용할 수 있는 것으로, 앞으로의 미래 흐름에 중요점을 시사하고 있다. 즉, “하드웨어보다 소프트웨어가 돈이 될 미래”가 열리고 있다. 또한, IoT(사물인터넷) 연결의 국제 표준인 ‘매터’의 역할도 커질 것으로 보고 있다. 돈을 버는 방식이 바뀌는 점에서 차경진 교수는 사용자의 데이터 확보가 결정적인 경쟁력이 될 것이라고 강조하였다. 스마트홈을 넘어선 연결성이 강조했던 올해는 완성차 생산업체가 아닌 곳에서 모빌리티 기술을 선보이기도 하였다. 그렇다고 자동차를 만들거라는 상상은 안 해도 될 것 같다. 이미 협업으로 부품 시장에서 완성차 매출액보다 10배가 넘는 수주금액을 보면 무엇이 더 중요한지 알 수 있다. 바이오 헬스 정보의 연결은 푸드테크와 디지털 헬스 데이터를 통해서 생성형 AI가 비로소 가능해진다. 음식과 건강을 연결하여 상호작용으로 건강에 맞는 음식을 추천하는 스토리텔링은 이미 그 미래 가치가 충분하다. 다만, 기술을 완성해서 제품을 출시하는 기업의 입장에서는 자사의 제품 보유 등 현실적인 연결을 고민해야 하는 대목이 있다. 디지털 헬스케어 업계의 변화도 확연히 보이는데, 국가별 승인 등을 통한 데이터 수집 준비와 기술 발달로 저렴해지는 검사 비용 등이 큰 변화를 예고하고 있다. 검사 진단 키트로 엄청난 수익을 내어 주주에게 배당하는 기업도 늘어나는 등 앞으로 디지털 헬스케어 시장은 지속 성장할 것으로 보인다. 콘셉트 소개 위주였던 CES 2023과 달리 실제로 상용화된 제품을 소개한 것이 CES 2024의 주요 특징이라고 하겠다. 대기업들은 현실적인 제품을 중심으로 전시에 나섰다는 얘기도 들린다. 오토모티브 전시관을 준비한 아마존, HL만도는 장애물, 주행로, 번호판 등을 스스로 판단하는 발렛주차 로봇 ‘파키’로 반향을 불러 일으켰다. 당장 시장에 내어 놓아도 손색 없는 수준의 완성도의 제품을 내어 놓았다. 존 디어, 밥캣 등은 자율주행을 통해서 기존의 노동 집약적인 제품에서 실용적인 농기계와 중장비로 넘어가고 있으며, 모빌리티에서 자율주행의 진행 속도보다 특수한 환경에서 자율주행을 적용하는 속도가 훨씬 빠르게 진행되고 있다. 기아의 모듈 자동차(PBV)도 강한 인상을 남겼다고 한다. 또한, 일상과 도시 전체에 녹아 드는 자율주행 전략과 비전이 큰 흥미거리였다. 장동선 교수는 디브리핑에서 현대자동차의 발표에 대해 “용감한 발표였고 또한 필요한 발표였다”고 의미를 부여했다. 전기자동차가 배터리 희토류의 한정적인 수급이 어려움인 반면, 수소자동차는 트럭 등을 위한 장거리 파워를 포기할 수 없고 지속하면 길이 보일 듯하여 끝까지 포기하지 않고 가져가야 할 과제라고 했다. 하늘을 나는 차인 슈퍼널 ‘S-A2’ 등 10년을 보고 가는 UAM(도심 항공 모빌리티) 또한 선구자적 전략으로 지속적인 연구와 발전을 해 나가야 한다고 했다. 또한, 많은 한국 기업이 참여하고 혁신상도 많이 수여받았지만, “CES에 왔다고 글로벌 기업은 아니다”라는 쓴소리는 깊이 새겨야 할 것이다. 굳이 라스베이거스까지 와서 한국말로 한국 사람에게 소개하는 것보다, 좀 더 글로벌해져야 한다고 강조했다. 대기업과 스타트업의 협업 상생이 이루어지는 생태계로, 스토리텔링 기반으로 문제와 잘 엮어내는 그리고 기술과 동시에 보안 제도가 뒷받침돼야 우리나라의 스타트업도 세계 무대에서 날개를 달고 유니콘이 되지 않겠는가? “우리는 기술을 통해 뷰티 산업의 경계를 넘어섭니다. 우리는 기술을 통해 개인에게 맞춤형 뷰티 어드바이저, 적외선 드라이기, 가정용 자동 염색기, 물 절약 샤워헤드 등의 신기술을 제공합니다. 우리는 기술을 통해 지속가능성과 포용성을 강조하며, 뷰티 기술로 미래를 변화시켜 나가겠습니다.” - 니콜라 이에로니무스(로레알 CEO)   CES 2024 한 줄 메모 총 2시간 분량의 티타임즈 시리즈 3편을 들으며, 출연한 분들의 멘트 중 한 줄 메모로 인상 깊었던 내용을 정리해 봤다. CES 2024는 지난 해와 비교해 팬데믹 이전 수준으로 회복세를 보였지만 혁신 속도는 더딤 자동차 및 모빌리티 부문에서 눈에 띄는 결석에는 포드, GM, 크라이슬러와 같은 회사가 포함 애플의 부재와 향후 제품에 대한 별도의 기자회견은 포스트 팬데믹 시대에 CES의 중요성에 대한 의문을 제기 CES 2024의 주요 키워드 ‘지속가능성’ 디지털 트렌스포메이션 사례 - 10년을 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 로레알 현대자동차와 삼성전자는 독자 LLM 기반의 온 디바이스 AI를 구현했다. 모빌리티 OS 포함 LG의 알파블 자동차를 개인화된 디지털 공간으로 바꿔주는 모빌리티 솔루션 “퀄컴의 부활”, “역시 엔디비아”, “온 디바이스 AI 시장 본격화한다” 엔비디아의 두 가지 전략 - LLM의 최대 수혜주, 에지 디바이스 AI 칩 시장 가우스 AI 칩셋으로 구동되는 온 디바이스 AI를 사용하면 삼성이 다른 제조업체와 차별화 타이젠 기반 서비스의 부활은 삼성의 AI 발전을 위한 탄탄한 기반 제공 삼성의 AI 기술은 과거 어려움을 겪다가 다시 돌아옴 가우스 AI 칩셋을 통해 삼성은 기기 내 AI 기능을 활용할 수 있음 삼성의 AI 이니셔티브를 지원하면서 타이젠 기반 서비스가 활성화 “CES는 우리가 미래를 만들어가는 과정에서 어떤 기술이 중요한지, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 어떤 비전을 가지고 있는지를 보여주는 장이다.” - 게리 샤피로(CTA 회장 겸 CEO)   왜 CES에 와야 하는가? 황재선 부사장은 디지털 트랜스포메이션(DX) 사례로 로레알을 꼽았다. 10년간 DX를 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 사례를 소개하였다. 그리고 지난 10년간 CES를 참석하면서 느낀 점에 대해 “이노베이션은 이미 학습한 것을 벗어나기 어려우며, 유일하게 깰 수 있는 방법은 나와 다른 누군가를 만나는 것”이라고 전했다. CES는 너무나 다양한 영역이 서로 다른 비전을 구현하거나 부딪쳐보면서 큰 그림을 그려보는 영역이다. 익숙하고 편안한 사람과의 대화보다는 새로운 사람을 만나는 점, 현장에서만 느낄 수 있는 경험, 영감을 얻을 수 있는 기회를 가지면서 종합적인 판단으로 시장이 보인다고 티타임즈 발표자들은 입을 모아 얘기했다. 차경진 교수는 “아는 만큼 보인다”로 티타임즈 CES 2024 디브리핑을 마무리했다.   CES 2023, 2024, 2025 2023년에는 콘셉트가 주를 이루었다면, 2024년에는 생성형 AI를 통해 전체가 골고루 잘 되기를 바라는 ‘All Together, All on’이다는 슬로건처럼 생성형 AI의 완성이 아니라 새로운 시도였고 다양성이 있었다고 본다. 2025년에는 본격적인 생성형 AI를 접목한 제품, 기술이 쏟아져 나올 것으로 전망하였다. 그리고 메타버스는 산업형 메타버스로 기업들이 그동안 투자한 것에 대한 지속적인 결실을 보기 위해 협업과 융합이 계속 일어날 것으로 보고 있다. “우리는 기술을 통해 인프라 구축 방식을 바꿉니다. 우리는 기술을 통해 수소연료전지, 3D 프린팅, 드론 등의 기술을 활용하여 미래 건설자들을 지원합니다. 우리는 기술을 통해 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 친환경적인 인프라를 만들어냅니다.” - 정기선(HD현대 부회장)   CES 2023 대비 달라진 점과 트렌드 분석 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. CES 2023에서는 메타버스의 가능성을 보여주는 다양한 제품과 서비스가 선보였지만, 아직은 초기 단계였다. 반면, CES 2024에서는 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아지면서, 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 제품과 서비스가 선보였다. 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼으로, 사용자들이 서로 만나고 협업할 수 있도록 한다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치로, 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 메타버스의 상용화에 대한 기대감을 높이고 있다. 메타버스가 상용화된다면 우리는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 방식으로 소통하고 일하고 놀 수 있게 될 것이다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. CES 2023에서도 인공지능은 주요 트렌드로 부각되었지만, CES 2024에서는 더욱 다양한 분야에서 인공지능이 활용되는 모습을 볼 수 있었다. LG전자의 ‘씽큐 AI’는 사용자의 사용 패턴을 학습하여 사용자가 선호하는 온도나 조명 등을 설정할 수 있도록 도와준다. 아마존의 자율 주행 트럭은 인공지능을 활용하여 교통 체증을 줄이고 운송 효율을 향상시킬 것으로 기대된다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 인공지능이 우리 삶의 더욱 필수적인 부분이 되고 있음을 보여준다. 인공지능은 앞으로도 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. CES 2023에서는 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다는 기대감이 높았지만, 아직까지는 기술적 한계로 인해 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상되었다. 반면, CES 2024에서는 자율주행차의 상용화를 위한 기술 개발이 더욱 활발하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 현대자동차의 ‘아이오닉 5 자율주행 EV’는 고속도로에서 운전자 없이 주행할 수 있는 자율주행 레벨 4를 달성한 차량이다. 구글의 자율주행차용 센서는 자율주행차가 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 도와준다. 이러한 기술 개발은 자율주행차의 상용화를 앞당기고 있다. 자율주행차가 상용화된다면 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 선보인 주요 트렌드는 다음과 같다. 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. 이러한 트렌드의 변화는 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 메타버스는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대된다. 인공지능은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차는 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024는 새로운 기술 트렌드의 발전을 보여주는 중요한 행사였다. 메타버스, 인공지능, 자율주행차 등 다양한 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.   CES 2024, 생성형 AI의 시대를 열다 생성형 AI 기술은 기존 AI 기술이 데이터를 분석하고 예측하는데 주로 활용되던 것과 달리, 새로운 정보를 직접 생성해내는 기술이다. 이러한 기술은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대되며, 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 생성형 AI 기술은 메타버스의 활성화에 기여할 것으로 보인다. 메타버스는 현실 세계와 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대되는 기술이다. 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼이다. 메시를 통해 사용자들을 가상 세계에서 서로 만나고 협업할 수 있는데, 이때 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자의 얼굴을 가상 세계에서도 생생하게 구현할 수 있다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치이다. RTX 4090은 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 메타버스를 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 공간으로 만들어줄 것으로 기대된다. 삼성SDS의 ‘Gen AI’는 기업의 비용 효율화와 업무 생산성 향상에 도움을 주는 생성형 AI 서비스이다. Gen AI는 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화하거나, 새로운 콘텐츠를 창작하거나, 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 인공지능 작가는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있다. 또한, 인공지능 디자이너는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 제품과 서비스를 디자인할 수 있다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 다양한 분야에서 인공지능의 활용을 확대시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 생성형 AI 기술이 크게 주목받으면서, 생성형 AI의 시대가 열리고 있음을 알 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고, 새로운 미래를 만들어갈 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 발전을 위한 과제가 남아 있다. 첫째, 생성형 AI 기술의 정확성과 신뢰성을 높이는 것이 필요하다. 생성형 AI 기술을 활용하여 생성된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있어야 한다. 둘째, 생성형 AI 기술의 윤리적 문제를 해결해야 한다. 생성형 AI 기술을 악용하여 허위 정보나 가짜 뉴스를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 생성형 AI 기술의 보안성을 강화해야 한다. 생성형 AI 기술을 해킹하여 중요한 정보를 탈취하거나, 악성코드를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 이러한 기술의 발전을 위해서는 정확성과 신뢰성, 윤리성, 보안성 등을 고려하여 발전 방향을 설정해야 할 것이다.   자율주행 차량 및 UAM의 발전 CES에서 자율주행 차량과 UAM은 최근 몇 년간 가장 눈에 띄는 기술 발전 중 하나로 자리잡았다. 이들 기술의 진화는 단순한 교통수단의 변화를 넘어 우리의 생활 방식과 도시 구조에 깊은 영향을 끼치고 있다. 자율주행 차량 기술은 처음 CES에 소개되었을 때부터 꾸준히 발전해왔다. 초기에는 주로 기술적인 가능성에 초점을 맞췄으며, 간단한 자동화 기능과 센서 기반의 주변 환경 인식 능력이 강조되었다. 최근 CES에서는 자율주행 차량이 완전 자율주행 단계에 접근하고 있음을 보여준다. 이들 차량은 더욱 정교한 센서, AI 기반의 의사결정 시스템, 그리고 첨단 통신 기술을 통해 복잡한 도로 환경에서도 안전하게 주행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. UAM은 비교적 최근에 CES에 등장한 개념이다. 초기 단계에서는 주로 개념적인 디자인과 잠재적인 운영 모델에 중점을 두었다. 한편, CES 2024에서는 UAM 기술이 상당한 진전을 보이고 있음을 볼 수 있었다. 현실적인 프로토타입과 실제 운영 계획이 공개되며 이동성, 안전성, 그리고 환경 지속가능성 측면에서의 혁신을 보여주고 있다. 비전과 전략의 진화 측면에서 자율주행 차량과 UAM의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 새로운 비즈니스 모델과 도시 계획에 대한 비전을 제시한다. 예를 들어, 이들 기술은 공유 경제, 스마트 시티, 그리고 지속 가능한 교통 체계의 구축에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. CES에서 볼 수 있듯이, 자율주행 및 UAM 분야의 기업들 사이에서는 격렬한 기술 경쟁이 펼쳐지고 있다. 이러한 경쟁은 기술 혁신을 촉진하는 동시에 전통적인 자동차 제조사, 기술 회사, 신생 기업 간의 경계를 허물고 있다. 예를 들어, 구글과 같은 기술 대기업이 자율주행 기술을 개발하는 동시에, 전통적인 자동차 제조사도 AI와 첨단 센서 기술을 적극적으로 통합하고 있다. 이러한 발전은 우리가 앞으로 목격하게 될 교통 및 이동성의 혁명적 변화를 예고하고 있다. 도시 및 사회 구조에 미치는 영향 측면에서 자율주행 차량과 UAM 기술의 발전은 도시 계획 및 교통 시스템의 근본적인 변화를 가져올 것으로 보인다. 예를 들어, 자율주행 차량은 도심 교통 혼잡을 완화하고, 사고율을 줄이며, 주차 공간의 필요성을 감소시킬 수 있다. UAM은 도시 내 수직 이동의 가능성을 열어주어, 도심 공간의 활용도를 높이고 교통 체계의 새로운 차원을 제공할 것이다. 환경 지속가능성에 대해 고려할 때 이러한 기술은 환경 지속가능성에 대한 중요한 고려를 반영한다. 전기 자율주행 차량과 UAM은 화석 연료의 사용을 줄이고, 도심 내 대기 오염을 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 미래의 이동성 전략에서 이러한 기술적 발전은 기업들이 미래의 이동성 전략을 재고하게 만들고 있다. 자율주행 및 UAM 기술은 새로운 시장 기회를 모색하고, 사용자 경험을 개선하며, 운영 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 자율주행 차량과 UAM의 발전은 CES를 통해 세계에 선보인 혁신적인 기술의 진화를 상징한다. 이들 기술은 우리의 일상 생활, 교통 시스템, 그리고 환경에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되며, 지속적인 발전과 혁신을 통해 미래의 모습을 형성해 나갈 것이다. 이는 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 우리 사회와 경제의 구조 자체를 변화시키는 중대한 이정표가 될 것이다.   새로운 생활 양식의 도래 모빌리티 기술의 발전은 운전 및 교통 체험을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율주행 차량의 보급은 운전자에게서 운전의 부담을 덜어주며, 더 안전하고 편안한 여행을 가능하게 한다. 또한, UAM은 특히 도심 지역에서의 이동성을 크게 개선할 것으로 기대된다. 도시 구조의 변화에서 모빌리티 기술은 도시 계획과 인프라에도 중대한 영향을 미친다. 자율주행 차량과 UAM의 도입은 도심 내 교통 혼잡을 감소시키고, 도로 및 주차 공간의 필요성을 줄일 수 있다. 이는 도시 공간을 더 효율적으로 활용하고, 녹지 공간이나 여가 시설로의 전환을 가능하게 할 수 있다. 자동차 회사들의 생존경쟁에서 전통적인 자동차 제조사들은 모빌리티 기술의 발전에 따라 새로운 경쟁 환경에 직면하고 있다. 예를 들어 토요타, 현대자동차, BMW, 메르세데스-벤츠는 자율주행 기술과 전기차 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이들은 기존의 자동차 제조 방식을 넘어서는 새로운 비즈니스 모델을 모색하고 있다. 테슬라와 BYD같은 신생 기업들은 처음부터 전기차와 자율주행 기술에 중점을 두고 시장에 진입했으며, 혁신적인 기술과 서비스로 기존의 자동차 회사들과 차별화를 시도하고 있다. 모빌리티 기술은 개인의 일상 생활에도 많은 변화를 가져올 것이다. 예를 들어, 자율주행 차량의 보급은 개인의 이동성을 증가시키고, 여행 시간을 더욱 유익하게 활용할 수 있도록 할 것이다. UAM의 도입은 도심 내 이동 시간을 크게 줄여주어, 개인의 생활 리듬과 여가 활동에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이러한 변화는 모빌리티 기술이 단순한 이동 수 단인 이동 수단의 발전을 넘어, 우리의 일상 생활과 도시 환경, 그리고 사회 전반의 구조에 영향을 미치는 중대한 변화의 바람을 일으키고 있음을 의미한다. 주요 자동차 회사들은 이러한 변화에 대응하여 새로운 전략을 수립하고 있다. 이들은 전통적인 자동차 제조에서 벗어나 모빌리티 서비스 제공자로 전환을 모색하고 있다. 예를 들어, 토요타와 현대자동차는 자율주행 및 전기차 기술에 대한 연구 개발을 강화하고 있으며, 테슬라는 배터리 기술과 자율주행 소프트웨어에서 혁신을 지속하고 있다. 이러한 경쟁은 기존의 자동차 회사들이 새로운 기술과 비즈니스 모델을 빠르게 채택하도록 촉진하며, 동시에 산업 내 협력과 파트너십의 기회도 증가시키고 있다. 모빌리티 기술은 단순한 교통수단의 발전을 넘어, 우리의 일상, 사회, 그리고 환경에 깊이 있는 변화를 가져올 것이다. CES의 역사를 거슬러 올라가면, 인공지능(AI)과 모빌리티 기술이 어떻게 상호작용하고 시너지를 발휘하는지 명확히 볼 수 있다. 이들 기술의 결합은 사용자 경험, 기술 발전 및 사회 인프라 측면에서 혁신적인 변화를 가져왔다. “우리는 기술을 통해 소비자의 쇼핑 경험을 혁신합니다. 우리는 기술을 통해 온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 고객의 니즈와 원하는 것을 파악하고, 그에 맞는 제품과 서비스를 제공합니다. 우리는 기술을 통해 고객의 삶을 개선하고, 지역 사회에 기여하는 월마트를 만들어갑니다.” - 더그 맥밀런(월마트 CEO)   CES에서 AI의 발전 초기 단계인 2010년대 초반 AI 기술은 주로 간단한 명령 해석과 자동화 작업에 초점을 맞췄다. 중기 단계인 2010년대 중반에는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 AI가 큰 발전을 이루었다. 2020년대 들어서는 생성형 AI, 딥러닝을 활용한 복잡한 데이터 분석, 그리고 인간과 유사한 학습 및 의사결정 능력을 보유한 AI가 주목을 받기 시작했다. AI는 차량의 센서 데이터를 분석하여 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로 안전한 주행 경로를 결정한다. 이는 차량이 복잡한 도로 상황에서도 효과적으로 운행할 수 있도록 한다. UAM 시스템에서 AI는 UAM의 운항 계획, 항로 관리 및 교통 제어에서 핵심적인 역할을 한다. AI는 다양한 기상 조건 및 도심 환경에서 안전한 비행 경로를 계획하고, 실시간으로 교통 상황을 조정한다. AI는 모빌리티 기술의 효율성과 안전성을 크게 높인다. 예를 들어, AI의 실시간 데이터 분석 능력은 차량의 사고 위험을 감소시키고, UAM 운항의 정확성을 높인다. 사용자 측면에서 AI는 사용자 경험을 풍부하게 하고, 개인화된 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 내에서는 AI가 승객의 선호도에 맞춰 엔터테인먼트, 경로 최적화 등의 서비스를 제공할 수 있다. 사회 인프라 측면에서 AI와 모빌리티 기술의 통합은 도시 교통 체계와 공공 안전에 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, AI는 교통 흐름을 최적화하고, 교통사고를 감소시키는데 기여하여 보다 효율적이고 안전한 도시 환경을 조성한다. 이러한 상호작용과 시너지 효과는 AI와 모빌리티 기술이 단순한 이동 수단을 넘어, 우리의 생활 방식과 사회 구조를 혁신적으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다. CES에서 선보이는 이러한 기술은 미래의 모빌리티와 도시 생활에 대한 새로운 비전을 제시하며, 사람들의 삶을 더 안전하고, 편리하며, 지속 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것이다. “우리는 기술을 통해 우리의 삶, 일, 이동, 제작 방식을 개선합니다. 우리는 기술을 통해 지능형 인프라, 지속 가능한 에너지, 디지털 산업, 스마트 건물, 자율 주행 등의 분야에서 혁신을 보여줍니다. 우리는 기술을 통해 세계 최고의 기술 기업으로서, 사람들의 삶의 질을 높이는 회사를 만들어갑니다.” - 롤랜드 부시(지멘스 CEO)   눈에 띄는 신제품과 서비스 소개 CES 2024에서는 다양한 기업들이 혁신적인 신제품과 서비스를 선보였다. 각 제품과 서비스는 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 창의적인 접근과 고도의 혁신을 담고 있었다. 여러 기업에서 선보인 AI 음성비서는 사용자의 말을 더 정확히 이해하고, 복잡한 요청에도 능숙하게 대응한다. 이들 음성비서는 기기 제어, 정보 검색, 일정 관리 등 다양한 기능을 제공하여 사용자의 일상을 더욱 편리하게 만들어준다. 스마트홈 기술은 집안의 여러 가전 제품과 시스템을 통합하고, AI를 통해 이를 자동으로 조절한다. 이 시스템은 에너지 효율을 개선하고, 사용자의 생활 패턴에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 분야에서는 센서 기술, AI 기반의 의사결정 시스템, 향상된 안전 기능 등이 주목을 받았다. 이러한 기술은 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 대폭 향상시키며, 운전자와 승객에게 새로운 경험을 제공한다. UAM 기체는 도심 내 빠르고 효율적인 공중 이동을 가능하게 한다. 이 기체들은 저소음, 고효율, 그리고 안전성을 갖추고 있으며, 미래 도시 교통의 새로운 해결책으로 제시된다. 웨어러블 기술은 건강 모니터링, 피트니스 추적, 심지어 감정 상태의 분석까지 가능하게 하는 다양한 신제품을 선보였다. 이러한 기기들은 일상 생활에서 사용자의 건강을 지원하고, 데이터를 통해 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. 이러한 신제품과 서비스들은 기술의 최신 동향을 반영하며, 사용자의 삶에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. CES 2024는 이러한 기술들이 앞으로 우리의 생활 방식과 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하는 중요한 이정표가 되었다.   한국 기업들의 비중과 혁신 LG전자는 스마트홈 기술을 통해 사용자의 일상을 혁신적으로 변화시키는 제품들을 선보였다. 집안의 다양한 가전 제품을 AI 기술로 연결하고 최적화하여 사용자에게 편리함을 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사용자 경험을 중심으로 한 AI 기반 제품을 대거 출품했다. 특히, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트폰과 가전 제품이 주목을 받았다. 현대자동차는 UAM 기체 ‘e-Volt’를 선보이며, 미래 도시 교통의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기체는 혁신적인 설계와 기능으로 주목받았다. 한국 기업들은 이번 CES에서 혁신상을 다수 수상하며 그 기술력을 세계적으로 인정받았다. 특히 LG전자와 삼성전자는 각각 스마트홈 기술과 AI 기반 사용자 경험 혁신 분야에서 주목받았다. 현대자동차 역시 UAM 분야에서 혁신을 인정받아 상을 수상했다. 이러한 수상은 한국 기업들이 글로벌 기술 시장에서 중요한 역할을 하고 있음을 입증한다. 한국 기업들은 지속적인 연구개발과 혁신을 통해 세계 시장에서의 입지를 강화하고 있으며, 이는 글로벌 기술 발전에 기여하고 있는 것으로 평가된다. CES 2024에서의 한국 기업들의 활약은 기술력뿐만 아니라 혁신적인 아이디어와 전략이 결합된 결과이다. 이러한 성과는 한국이 글로벌 기술 무대에서 중요한 플레이어로 자리매김하고 있음을 보여주며, 앞으로도 지속적인 기술 혁신과 성장이 기대된다. 한국 기업들의 이러한 성공은 기술 발전의 새로운 장을 여는 동시에, 세계 기술 시장에서의 한국의 영향력을 더욱 강화할 것으로 보인다.   CES 2024 트렌드 맵 CES 2020부터 해마다 트렌드 맵을 만들기 시작했는데 올해로 5번째이다. 1967년부터 시작한 CES를 해마다 정리한 내용에 새로운 해의 CES 주요 내용을 연결해 본다. 이렇게 만들다 보면 나만의 인사이트를 연결하고, 현장을 가보지는 못했지만 간접적으로 뭔가 얻기 위해 노력해 본다. 맵을 보면서 새로운 영감이나 아이디어가 하나라도 나오면 보람될 것 같다. 국민대학교 정구민 교수, 삼정 KPMG에서 제공한 프리뷰를 통해 CES 2024의 주요 내용을 학습하고, 각종 미디어 및 각 분야 전문가들이 CES 현장에서 전해주는 생생한 소식들을 바탕으로 CES 2024 트렌드 맵을 준비하였다. 당초 계획은 깨알같은 정보들을 나열하여 상세 맵을 만들려고 시도하였다가, 여러 매체에서 전하는 소식들의 일관성 특히 트렌드 키워드가 서로 상의한 부분들이 있어서 혼란을 겪었다. 그리고, 생성형 AI인 챗GPT4, 바드, 클로바X를 이용하여 손쉽게 칼럼을 써 볼 수 있을 것이라는 기대를 가지고 실제로 2시간만에 다 쓰긴 했다. 그런데, 자세히 보니 CES 2023의 내용을 기반으로 작성되어서 적잖이 놀랐다. 목차에 따라 작성된 내용들의 사실관계를 일일이 확인하느라 시간이 더 걸렸다. 일부 내용은 차용했지만, 대부분 유투브를 다시 듣고 분석해서 작성하였다. 유투브는 빙 코파일럿(Bing Copliot)이 도움이 될 것이라고 생각했는데 1일 사용량의 한계로 낙담하다가, 유투브 자체에 스크립트 및 요약 기능이 있어서 편하게 사용하였다. 작업 과정에서 느낀 점은, 특히 바드는 현재 일어나는 일을 알려 줄 것이라는 기대를 가졌는데, 당장 현재 일어나는 일에 대해서는 아직 구체적이거나 정확한 내용을 뽑아내는 데에는 어려움이 있었다. 클로바X도 마찬가지였다. 기존에 학습된 지나간 내용은 잘 정리해주고 아이디어도 주지만, 현재 벌어지는 내가 필요로 하는 것은 아직도 갈 길이 멀었구나 하는 생각이 들었고, 도구로만 써야지 맡겨서는 안 되겠다는 생각을 가지게 되었다. 어쩌면 이런 것들이 현재 벌어지는 현상에서 거쳐가는 일상이라 생각이 된다. 자만하지 말고, 너무 믿지도 말고, 장동선 교수가 언급한 ‘아이덴티티(Identity)’, 즉 존재의 본질을 충실히 해야 할 것이다. 생성형 AI에 대한 사람들의 기대감이 커질 수록 실망도 커질 것이다. 하지만, 이미 일정 부분 생성형 AI가 곳곳에 뿌리를 내렸기 때문에 단순 트렌드가 아니라 우리의 삶에 스며들어 가는 과정에 있다. 지속적으로 관찰하고 적응하고 도전하고 개인적인 삶을 발전시켜 나가야 할 것이다. CES 2025 트렌드 맵은 1년을 준비해 볼 생각이다. 1월부터 나타나는 생성형 AI의 활용들을 지속적으로 정리하여 올 연말에는 그럴싸한 맵이 만들어질 것 같다. 그리고 프리뷰처럼 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’ 분들과 미리 나눔의 시간을 보내 보려고 한다.   ▲ CES 2024 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 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.
작성일 : 2024-02-01
[칼럼] 디지털 위기에서 디지털 기회로
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2024년 새해는 시작부터 부동산 부실 문제와 인플레이션으로 경기가 좋지 않고, 올해에는 미국도 코로나19로 인한 디지털 산업의 거품이 빠지면서 IT 인원의 대량 해고가 예상된다. 이것은 한국도 마찬가지이다. 매년 2월 칼럼을 쓰는 시기는 모두 올해의 트렌드에 대해서 이야기를 한다. 특히 매년 1월 중순에 열리는 미국의 CES가 화두이다. 몇 년 전부터 주장해 보지만 기자, 영업 사원, 유튜버라면 가지만 전문가들이 갈 장소는 아니다. 올해는 특히 세계적인 불경기이고 점점 수준이 낮아지고 있어서 대중의 관심이 줄고 있다. 그리고 요즘 업계에 가장 영향력이 있는 애플, 오픈AI, 앤비디아, 테슬라 같은 기업들이 불참하고 있다. 강자들은 자기들의 제품 발표회가 따로 있어서 자기 행사에 집중한다. 이제는 백화점같은 콘퍼런스의 시대는 저물어가고 있다. 아직 한국 미디어와 한국 기업들은 열심히 참석한다. 올해는 중국 기업도 최대 위기이지만, 그 다음으로 한국 기업도 위기가 올 수 있다. 다행히 현대자동차가 선방했지만 내년을 장담할 수 없다. 이 와중에도 먼 미래의 모빌리티를 주장한다. 삼성전자의 작년 실적은 수십 년만에 최악이다. 그래도 다시 안 올 메모리 반도체 특수를 기다리고 있다. 우리 사회는 희망 고문 사회가 되어 가고 있다. 한국은 언제부터 과거 지향적이 되고 있는가? 어떤 부동산 전문가가 한국의 아파트 가격은 사이클이 있다고 주장한다. 한국처럼 지역 시장은 반복 사이클이 있을 수 있다. 그러나 혁신의 세계에서는 ‘사이클’이 아니라 ‘파동’이라고 해야 한다. 이제 한국은 과거의 반도체 호황이나 부동산 호황이 다시 안 올 수 있다. 모든 외부 환경이 과거와 다르기 때문이다. 그러나 사람들은 그 시절을 잊지 못하고 계속 기다리고 있다. 과거 봉건사회에서는 배우고 공부해서 남을 가르치는 것이나 벼슬을 하는 것이 최고라고 생각했다. 최근의 산업 시대는 공부해서 실행하여 성과를 얻기보다는 학벌을 만들었다. 미래 사회에서 혁신은 결과를 만들어내는 것이다. ‘아는 것’과 ‘아는 것으로 성과를 내는 것’은 아주 다른 이야기이다. 아직도 한국 사회의 인재들의 고질적인 문제는 성공 비즈니스 모델의 창조성이 부족하다는 점이다.   ▲ First you learn, then you remove the ‘L’   그림의 문장은 처음에는 학습(learn)을 통해 지식과 기술을 습득하고, 이후에는 그 학습을 통해 얻은 지식과 기술로 성과나 보상(earn)을 얻게 된다는 의미이다. 약간 궁금해서 여기서 ‘L’이 무엇일까 생각해 봤다. 그것은 훈수(lecture)라고 생각한다. 한국 사회에서는 지난 수십 년간 공대에서 수많은 공대생이 졸업했다. 그러나 진정한 엔지니어 교육은 실패했다. 대량 교육으로 재벌 대기업의 부품처럼 살아갔지, 진정한 엔지니어가 없다. 학벌만 대량으로 만들어서 실제 제품을 설계하고 생산하는 지식과 경험이 없는 엔지니어를 양산했다. 다이슨의 CEO인 제임스 다이슨은 11년 전에 쓴 책 ‘스마트 엔지니어링’에서 소개한 세 명의 사장 중 하나이다. 그는 자서전에서 지난 몇 년 동안 미래의 먹거리로 전기자동차에 전념하였다. 그러나 그는 7억 달러를 소비하고 전기차로 돈을 벌 수 없다라는 것을 깨달았다. 그것은 기술 문제가 아니라 이윤 때문이라고 한다. 현재 잘 나가고 있는 테슬라의 일론 머스크가 그동안 전기자동차를 팔아서 돈을 번 것보다는 전기자동차를 팔 때마다 받는 환경지원금으로 살았다고 한다. 스마트 엔지니어링에 대한 근본적인 이해가 필요하다. 너무 많은 정보의 세상에서 더욱 철학적 가치가 필요하다. 철학자가 아닌 소피스트가 되기 쉽다. 인사이트나 본질을 이해하는 것보다 표면적 지식으로 구성된 소피스트가 되는 것을 경계해야 한다. 우리 사회는 새로운 무엇을 배우면 그것으로 혁신 비즈니스 모델을 만들기보다는 강의나 자격증으로 돈을 벌려고 한다. 올해의 생존 키워드는 ‘L’을 제거하는 것이다. 훈수(lecture), 리드 타임(lead Time), 새는 돈(leaking money), 과중한 업무 또는 짐(load) 이다. 올해 개인적 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 챗GPT와 롬리서치를 만든 증강지능시스템(Augmented Intelligence System)으로 새로운 비즈니스 모델을 만들어서 수익을 만드는 것이다. 드디어 올해에는 지난 해 공부했던 챗GPT로 강의가 아닌 작업으로 돈을 벌기 시작했다. 두 번째는 이번에 새로 구입한 폴딩 전기자전거로 전국을 돌아다니는 것이다. 폴딩 자전거는 언제든지 접어서 열차나 고속버스로 이동할 수 있다. 전기자전거는 전기자동차를 공부하기에 아주 좋은 대상이라고 할 수 있다. 물론 배우는 것에서 그치지 않고 수익을 만들수 있는 비즈니스 모델을 생각하고 있다. 생각하기 나름이다. 자신의 장벽을 이용해서 기회의 다리로 만들자. - 조형식   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-01