데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025 버전과 아레스 제품군의 새로운 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오토캐드 호환성 － 전환을 용이하게 하는 개선된 UI 명령어 : OPTIONS     옵션 대화 상자는 모든 설정을 한데 모아 단위 및 사용자 설정을 포함해 쉽게 접근할 수 있다. 검색 기능이 강화되어 필요한 설정을 손쉽게 찾을 수 있게 개선되었다. 또한, 치수 스타일을 더욱 빠르게 조정할 수 있는 새로운 대화 상자가 추가되어 오토캐드처럼 세부 사항을 사용자 맞춤 설정할 수 있다. 검색 도구에는 사용자가 입력하기 시작하면 사라지는 ‘설정 검색’ 힌트 텍스트가 포함된 입력 상자가 있어, 정확하거나 부분적으로 일치하는 설정을 쉽게 찾을 수 있다. 사용자가 제안된 옵션 위로 마우스를 가져가면 해당 선택을 확인할 수 있는 상세 정보가 표시된다.  이번 버전에서는 오토캐드 사용자가 아레스로 부드럽게 전환할 수 있도록 치수 스타일 편집 기능이 오토캐드 인터페이스와 유사하게 개선되어, 사용자 정의가 더욱 직관적이고 간편해졌다.   인공지능 － 아레스 AI 어시스트 명령어 : ARESAIASSIST     오픈AI(OpenAI) 기반의 아레스 AI 어시스트(A3)는 다양한 언어로 아레스 사용자를 지원하는 인공지능이다. 기능 사용 방법 설명, 인터페이스 탐색, 질문 응답, 사용자 인터페이스 맞춤화, 변환 및 계산, 다양한 언어로의 텍스트 번역 등을 수행한다.  A3는 기본적으로 활성화되어 있으며, 필요에 따라 켜거나 끌 수 있다. 모든 사용자에게 유용하며, 특히 새 사용자는 트리니티(Trinity) 협업 기능과 BIM 기능 학습에서 도움을 받을 수 있다.   상호 운용성 － 아레스 커맨더의 시빌 3D 지원     오토데스크 시빌 3D(Civil 3D) 엔티티 지원을 새롭게 도입하여, 아레스 환경 내에서 시빌 3D 엔티티의 시각화를 가능하게 한다. 초기 버전은 제한된 기능을 제공하지만, 향후 릴리스를 통해 이 기능은 지속적으로 발전될 예정이다. 이러한 발전은 아레스 커맨더와 시빌 3D 간의 상호 운용성을 강화하여, 토목 공학 및 인프라 프로젝트의 설계와 문서화에 종합적인 솔루션을 제공할 것이다.   상호 운용성 － DWG에서 DGN으로 내보내기 명령어 : EXPORTDGN(DGNEXPORT)     DWG 파일을 DGN 형식으로 내보낼 수 있는 기능을 제공한다.  이 기능은 특히 벤틀리 시스템즈의 마이크로스테이션(MicroStation) 사용자나 프로젝트와이즈(ProjectWise)와 작업하는 고객에게 유용하며, 이를 통해 상호 운용성이 향상된다. DGN 파일은 토목 공학, 건축 등 다양한 분야에서 사용되며, 마이크로스테이션 및 인터그래프 소프트웨어의 주요 파일 형식이다. 아레스 커맨더의 이 기능은 단순한 파일 변환을 넘어 DWG와 DGN 형식 간 스타일 차이를 조정하고 이러한 설정을 저장하는 매핑 설정을 제공하여, 사용자가 더 세밀한 변환을 할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : AMD 주요 특징 : 4nm 젠 4 아키텍처 기반으로 성능 및 전력 효율 향상, 와이파이 7 기술 지원, 일부 모델에 NPU 기반 AI 엔진 탑재 등     AMD는 비즈니스 환경에서 높은 생산성과 프리미엄급 AI 및 연결 경험을 제공하는 새로운 기업용 모바일 및 데스크톱 AI PC 프로세서를 공개했다. 새로운 AMD 라이젠 프로 8040(Ryzen PRO 8040) 시리즈는 기업용 노트북과 모바일 워크스테이션을 위해 개발된 x86 프로세서이다. AMD는 비즈니스 사용자를 위한 AI 지원 데스크톱 프로세서인 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서도 출시했다. 이 제품은 낮은 전력 소모로 첨단 성능을 제공하도록 설계되었다. AMD는 이번에 새롭게 공개된 일부 모델에 AMD 라이젠 AI(AMD Ryzen AI)를 탑재했다. 새로운 라이젠 AI 기반 프로세서는 CPU, GPU 및 전용 온칩 NPU(Neural Processing Unit)를 탑재한다. 전용 NPU의 경우 최대 16 TOPS의 연산 성능을 제공하며, 전체 시스템은 최대 39 TOPS로 이전 세대보다 향상된 전용 AI 프로세싱 성능을 제공한다. 새로운 라이젠 AI 지원 프로세서를 장착한 기업용 PC는 AI 기반 협업과 콘텐츠 제작, 데이터 및 분석 워크로드에서 더 높은 성능과 향상된 사용자 경험을 제공한다. 또한, AMD 프로 기술이 추가됨에 따라 IT 관리자들은 IT 운영을 간소화하고, 조직 전반에 걸쳐 보다 신속하게 PC를 구축할 수 있는 엔터프라이즈급 관리 기능을 사용할 수 있다. AMD는 정교한 공격으로부터 프로세서와 클라우드를 방어할 수 있는 통합 보안 기능 및 안정성과 신뢰성 및 플랫폼 수명을 갖춘 엔터프라이즈 소프트웨어 등의 이점을 제공한다고 전했다. 새로운 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 2024년 2분기부터 HP와 레노버를 포함한 OEM 파트너사를 통해 공급될 예정이며, 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서는 2024년 2분기부터 OEM 파트너사인 HP와 레노버, 일부 채널 파트너 플랫폼을 통해 공급될 예정이다.   라이젠 프로 8040 시리즈      전문가용 노트북 및 모바일 워크스테이션을 위한 AMD 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 집약적인 비즈니스 및 AI 워크로드에 최적화된 효율과 프로세싱 성능을 제공한다. 이 프로세서는 까다로운 모바일 워크스테이션 애플리케이션에서 최대 30% 향상된 성능을 제공하는 4nm의 ‘젠 4(Zen 4)’ 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 8개의 고성능 코어를 탑재한다. 일부 모델에는 AMD 라이젠 AI를 탑재하고 AMD RDNA 3 그래픽을 통합했는데, AMD는 “경쟁사 프로세서 대비 화상회의 시 84% 더 적은 전력으로 최대 72% 더 높은 성능을 제공한다”고 설명했다. 또한, 라이젠 프로 8040 시리즈 프로세서 기반 PC는 와이파이 7(WiFi-7) 기술도 활용할 수 있다. 시리즈 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 9 프로 8945HS는 8개의 코어와 16개의 스레드, 24MB 캐시 및 라데온(Radeon) 780M 그래픽을 탑재하고 있다. 이 프로세서는 테크니컬 컴퓨팅, 멀티미디어 콘텐츠 제작, 개별 그래픽 등 리소스 집약적 애플리케이션에 필요한 연산 성능을 제공하며, 3D 렌더링, 비디오 인코딩 및 사진 편집 등과 같은 까다로운 그래픽 관련 워크로드를 처리한다. 이번에 발표된 라이젠 프로 8040 시리즈는 6 코어 12 스레드의 라이젠 5 프로 8540U부터 8 코어 16 스레드의 라이젠 9 프로 8945HS까지 8종이다. 이 중 8540U를 제외한 7개 제품에서 라이젠 AI를 지원한다.   라이젠 프로 8000 시리즈     기업용 데스크톱을 위한 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서는 4nm 공정 기술을 기반으로 최대 8개의 고성능 젠 4 코어를 탑재했으며, 일부 모델은 전용 AI 엔진을 탑재하여 향상된 전력 및 효율과 몰입형 AI 경험을 제공한다.  AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서를 장착한 데스크톱은 주요 비즈니스 애플리케이션 및 데이터에 대한 보다 빠른 액세스와 초고속 데이터 전송, 원활한 워크플로를 위해 최신 DDR5 및 PCIe 4를 지원하며, 일부 모델은 와이파이 7 기반의 차세대 연결성도 제공한다. 라인업 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 8700G 프로세서는 고성능 8 코어 16 스레드, 24MB 캐시 및 통합 AMD 라데온 780M 그래픽을 탑재한다. AMD 라이젠 8700G는 AMD의 성능 테스트에서 경쟁 제품 대비 더 적은 전력을 소모하면서도 최대 19% 향상된 성능을 제공하는 것으로 나타났다. AMD는 “AMD 라이젠 7 프로 8799G 프로세서를 탑재한 기업용 데스크톱은 특정 테스트를 기준으로 경쟁사 프로세서에 비해 최대 47% 향상된 시스템 성능과 3배 향상된 그래픽 성능을 제공한다”고 전했다. 이번에 발표된 라이젠 프로 8000 시리즈는 4 코어 8 스레드의 라이젠 3 프로 8300GE부터 8 코어 16 스레드의 라이젠 7 프로 8700G까지 8종이며, 라이젠 5 프로 8600G 및 8600GE, 라이젠 7 프로 8700G 및 8700GE 등 네 종이 라이젠 AI를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 SCM(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

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.

2024 스마트공장·자동화산업전이 3월 27일부터 29일까지 코엑스 전관에서 개최되었다. 이 전시회는 Smart Factory Expo(제9회 스마트공장엑스포), aimex(제34회 국제공장자동화전), Korean Vision Show(제12회 한국머신비전산업전) 등 3개의 전시회로 구성되었으며, 지속 가능한 공장(Make Your Factory More Sustainable)을 주제로 450개 업체, 2000여 부스, 6만여 명이 참가했다. ■ 최경화 국장     스마트공장엑스포 전시회 개최 한국산업지능화협회(이하 협회)와 코엑스가 공동 주최한 스마트공장엑스포는 코엑스 3층에서 개최되었으며, 산업 AI 기술을 적용하여 디지털 전환을 추진 중인 국내외 기업들의 수요·공급기업간 디지털 전환 협업사례, 산업현장 중심의 최신 기술 및 동향을 소개했다. 이번 전시회에는 LS 일렉트릭, 한국미쓰비시전기오토메이션, 한국지멘스, 로크웰오토메이션코리아, LG CNS, CJ올리브네트웍스, SK주식회사 C&C, 한화로보틱스 등 다양한 기업들이 참여했다. 한국지멘스에서는 “생산을 위한 혁신 가속화”를 주제로 디지털 트윈, 인더스트리 엣지, SIMATIC 로봇 통합솔루션을 선보였다. 한국미쓰비시전기오토메이션은 FA기술과 IT를 활용하여, 개발·생산·보수의 토탈 코스트를 절감하는 FA-IT 통합솔루션 ‘e-F@ctory’ 등 지속가능한 미쓰비시의 디지털 솔루션을 공개했다.  SK C&C는 고객과 사회의 통합 디지털 전환 파트너로서 AI/Cloud/Digital Manufacturing/Digital ESG 등 디지털 실행 가속화를 통한 SK의 미래전략을 선보였으며, 메가존 클라우드는 클라우드 도입시 컨설팅과 전략, 구축, 운영에 대한 라이프사이클의 체계적인 방법론을 바탕으로 고객의 니즈에 맞는 I.P.A.D (Infrastructure, Platform, Application, Data) 오퍼링 서비스 솔루션을 전시했다.   산업지능화 컨퍼런스, 제조분야 데이터 & AI 활용 소개 전시회 부대행사로 3월 28~29일에는 ’산업지능화 컨퍼런스‘가 ‘Sustainable DX, Discover Your Digital Potential’ 지속가능한 미래를 위한 제조산업의 디지털 혁신을 주제로 개최되었다. 이번 콘퍼런스에서는 ▲산업 AI 도입을 통한 생산성 향상 ▲인공지능 아키텍처 ▲ESG 및 탈탄소 실현 ▲데이터 금융 ▲밸류체인 지능·고도화 ▲자율제조화 등 혁신적 변화를 가속화하는 기술·솔루션, 적용 사례를 선보였다.  이번 콘퍼런스는 양일 각각 5개의 기조연설과 제조지능화, 데이터 플랫폼, 디지털 트윈 등 개별 기술 세션으로 진행되었다. 1일차 기조세션으로 한국지멘스 디지털 인더스트리 백광희 상무는 ‘지멘스가 제시하는 제조산업의 탈탄소화 미래’라는 제목으로 기조강연을 진행했다. 지속 가능성으로의 전환을 위해서는 제품 라이프사이클 전반에 걸친 디지털화가 필수적이라며, 지멘스의 탄탄소화를 선도하는 기술을 활용한 구체적인 사례를 소개했다. LG CNS 명창국 담당은 ‘로보틱스, AI 발전이 가져온 스마트 로지스틱스 확장’이라는 제목으로 발표했다. 퍼스트마일(FirstMile), 미들마일(MiddleMile) 그리고 라스트마일(LastMile)은 제품이 생산에서 최종 소비자에게 도달하기까지의 여정 단계를 나타낸다. 옴니마일(OmniMile)은 이 모든 단계, 개념을 포괄하며, 물류 과정의 모든 단계가 서로 연결되어 있으며, 통합적인 관점에서 AI와 로봇 기반으로 자동화되고 최적화되어야 함을 의미한다. 명창국 담당은 “코로나19 전후로 이커머스의 급성장에 따른 라스트마일에 대한 관심과 투자가 최근 생산공정에서의 무인화, 지능화, 자율화 즉 퍼스트마일로 빠르게 확대되고 있다”고 밝혔다. SK C&C 방수인 그룹장은 ‘Twin Transition, 제조업 ESG 실행 가속화를 위한 디지털 전략’이라는 제목으로 발표했다. 탄소배출량의 낮고 높음, 수출 기업의 여부와 상관없이 사실상 국내의 모든 기업 경영에 영향을 미치고 있는 ESG 대응과 준비에 대해, Twin Transition이라는 거대한 화두에서 디지털 전략을 활용하고 ESG를 가속화하기 위한 SK의 전략과 실행 노력에 대해 소개했다. 메가존클라우드 김영상 부사장은 Smart Workplace 구현을 위한 Smart Space 추진 전략 및 사례라는 제목으로 메가존의 스마트 스페이스 사업을 소개를 통해 스마트 빌딩 등 공간의 디지털화를 위한 비즈니스 접근 전략과 사례에 대해 소개했다. 스마트제조혁신추진단 안광현 단장은 ‘중소기업 디지털 제조혁신 전략’이라는 제목으로 정부가 중소제조업 디지털 제조혁신을 지속적으로 추진하기 위해 지난해 9월 발표한 ‘신 디지털 제조혁신 추진 전략에 대해 소개했다. 과거 2019년~2022년 1기 스마트공장 정책이 3만개 달성을 목표로 ‘양적 확대’를 통한 기반조성 집중해왔다면, 이번 2024년~2027년 2기 정책은 민간이 주도하고 정부가 지원하는 ‘스케일업’ 정책이다. 안 단장은 이를 구현하기 위한 현장 수요를 반영한 기업 DX역량 수준별(우수, 보통, 취약) 지원체계 구축, 제조데이터 기반 제조 혁신 생태계 조성, 민간·지역 주도의 협력 네트워크 강화, 기술력 있는 공급기업 육성이라는 총 4개의 핵심전략에 대해 소개했다. 대표적인 정책은 ‘자율형공장’으로, 2027년 20개의 자율형공장 구축을 목표로 하고 있다고 밝혔다.     2일차 기조세션에서 다쏘시스템코리아 양경란 총괄대표는 ‘지속가능한 제조체계를 완성하는 버추얼트윈 UniVeRse’에 대해 소개했다. 시스코 시스템즈 코리아 임근수 이사는 ‘제조업의 진화, 스마트 팩토리를 넘어 DX의 세계로’라는 제목으로 발표했고, 한국미쓰비시전기오토메이션 미즈시마 카즈야 부장은 ‘글로벌 경쟁에서 이기기 위한 제조현장 개혁: 성공적인 DX의 필수조건에 대해 소개했다.  델 테크놀로지스 최영복 상무는 제조 산업을 위한 생성형 AI 전략과 솔루션 및 활용 사례를, 인도네시아 국가개발기획부/바페나스 아말리아 아디닝가위디아산티 경제부 차관은 ‘블루 이코노미 혁신을 통한 인도네시아 경제 전환 추진’에 대해 소개했다. 또한, 협회는 이번 전시회에서 ‘KOIIA ENC 기업지원라운지’를 마련하여 대·중견·중소기업별로 참여가 가능한 지원사업 및 혜택 안내까지 패키지 상담을 지원했다. 한국산업지능화협회 김도훈 회장은 ”탄소중립과 디지털화에 따른 산업구조 전환은 기업의 사업전환을 촉발함에 따라 협회가 전문성을 보유한 디지털 전환을 바탕으로 기업이 맞닥뜨린 고충을 선제적으로 해결할 수 있도록 실효성 있는 컨설팅을 제공할 계획”이라며 “앞으로도 협회는 우리기업의 산업DX 및 사업전환에 필요한 기업 진단부터, 맞춤형 컨설팅, 인증 등 연계 지원을 통해 새로운 도약의 기회를 제공하는 역할을 수행할 것이다”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 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.

한국 델 테크놀로지스가 기업용 PC와 워크스테이션, 컨슈머 PC에 이르는 신제품을 소개했다. AI 기능을 강화한 인텔의 코어 울트라 CPU를 PC 제품군 전반에 채택하면서 ‘AI PC’를 본격화한 델은 AI 사용자와 개발자를 겨냥한 기능을 앞세워 시장을 공략할 계획이다. ■ 정수진 편집장     새로운 PC 라인업으로 AI 포트폴리오 강화 델은 프리미엄 기업용 노트북인 ‘래티튜드(Latitude)’ 라인업에서 래티튜드 7450 울트라라이트, 래티튜드 9450 투인원, 래티튜드 5550, 래티튜드 7350 디태처블을 비롯해 ‘프리시전(Precision)’ 라인업의 프리시전 5690, 프리시전 5490 등 모바일 워크스테이션 및 프리시전 3680 타워형 워크스테이션, 프리미엄 컨슈머 노트북 브랜드 ‘XPS’ 라인업의 XPS 16과 XPS 13 등 다양한 클라이언트 제품군을 소개하면서 AI 시대에 적합한 PC 포트폴리오를 갖추었다고 전했다. 한국 델 테크놀로지스에서 클라이언트 솔루션 그룹(CSG)을 총괄하는 오리온 상무는 “맥킨지에 따르면, AI로 인한 경제적 이익이 4조 4000억 달러로 예상된다. AI는 자료 탐색이나 요약 정리 등 사람의 업무를 대신 수행하거나 지원하는 분야에서 많이 요구되고 있다”면서, “델은 에지의 온디바이스 AI부터 데이터센터 및 클라우드까지 하드웨어와 서비스 생태계를 포함한 엔드 투 엔드 AI 포트폴리오를 제공한다”고 소개했다. 델은 자사의 기업용 모바일 PC 제품군 전체에 NPU를 탑재하고, 데스크톱 PC도 인텔의 14세대 CPU를 탑재한 리프레시 버전을 출시하면서 ‘AI PC’ 라인업을 갖추었다. 델이 소개한 AI PC는 AI 포트폴리오를 한층 강화하는 제품군이 될 전망이다.    AI 기반 기능 강화 및 지속가능성으로 차별화 AI PC를 기존의 PC와 차별화하는 핵심 차이점은 AI를 위한 연산작업을 전담하는 NPU(신경망 프로세서)이다. 이를 기반으로 AI PC는 실시간 번역이나 멀웨어 탐지와 같은 AI/머신러닝 기반 작업을 로컬에서 수행할 수 있다. AI 연산에서 CPU보다 전력 효율이 높은 NPU 덕분에 시스템의 전반적인 전력 효율과 성능을 높일 수 있으며, 민감한 데이터를 디바이스 안에서 처리해 보안이 강화되는 것도 AI PC의 특징이다. NPU가 내장된 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서를 탑재한 AI PC 제품이 속속 등장하고 있는 상황에서 PC 업체마다 차별화를 위한 노력을 기울이고 있는 상황이다. 델은 노트북 라인업에서는 더욱 선명한 화질의 HDR 카메라, 화상회의 앱을 위한 터치 기능키를 갖춘 협업 터치패드를 탑재하고, 오디오 개선 등을 통해 협업 기능을 한층 강화했다. 코파일럿을 위한 전용 핫키가 기존 키보드의 한자 키를 대신해 들어갔다. 한편, 기업용 PC 제품군 전반에서 재활용 부품 및 재활용이 가능한 부품을 64% 이상 사용하고 포장재도 재활용이 가능하도록 해 지속가능성을 높였다. 애플리케이션의 성능을 최적화하는 델 옵티마이저(Dell Optimizer) 소프트웨어에도 AI가 적용됐는데, 델 옵티마이저는 AI로 PC 사용 패턴을 분석하고 학습해 최적화를 향상시킨다. 델은 올 하반기부터는 코파일럿을 로컬에서 사용할 수 있도록 지원하는 한편, Arm과 퀄컴 등의 NPU를 탑재한 제품도 출시를 계획하고 있다.   ▲ 델은 노트북 제품군에 코파일럿 키와 협업 터치패드를 적용했다.   늘어나는 AI PC 수요에 대응해 시장 확대 계획 델은 별도의 보안 칩을 내장해 보안 기능을 강화한 AI PC가 기업 시장에서 좋은 반응을 얻을 것으로 보고 있다. 또한 발열 성능을 높인 구조 설계와 지속가능성 등을 자사 제품군의 차별화 포인트로 내세웠다. AI PC의 사용자를 타깃으로는 업무 지원 기능을 강화하는 동시에, AI 앱 개발자를 위해서는 고성능 CPU와 전문가급 그래픽 카드로 업무 효율을 높이는 전략을 추진할 것으로 보이는데, 델은 하이엔드 워크로드에서 ISV(독립 소프트웨어 공급사)를 중심으로 전문가용 소프트웨어의 AI 지원이 늘어날 것으로 전망했다. 오리온 상무는 “코로나19 팬데믹 시기에 PC 시장 호황으로 도입된 기기의 교체 주기가 다가오고 있으며, 윈도우 10의 지원 종료 시점이 다가오는 것도 시장 기회가 될 것으로 본다”면서, “하반기에는 차세대 제품을 통해 AI PC 수요 증가에 대응할 계획”이라고 밝혔다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “델은 기업의 업무를 위한 도구로서 커머셜 비즈니스를 중심으로 PC 시장에 접근하고 있다”고 전했다. 성능, 디자인, 가격을 만족하는 클라이언트 디바이스와 함께, 기업이 효율적으로 디바이스를 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하는 데에 집중한다는 것이다.  또한 “PC 시장에서 델이 가진 이런 강점이 AI 시대를 맞아 본격 발휘될 것으로 기대하고 있다. AI를 탑재한 PC 그리고 네트워크 연결 없이 로컬 디바이스에서 사용하는 온디바이스(on-device) AI가 확대될 것으로 보임에 따라, 델은 글로벌 AI 반도체 기업과 협력하는 한편 네트워크가 없어도 AI 경험을 제공할 수 있도록 할 것”이라고 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.