• 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 " ChatGPT"에 대한 통합 검색 내용이 108개 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
[온에어]  AI와 BIM의 융합, 건축 설계의 패러다임을 바꾸다
캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CNG TV는 10월 13일 줌 웨비나에서 ‘BIM과 인공지능 관련 설계혁신연구’를 주제로, 국내외 건축 실무자와 연구자들이 실시간으로 활발한 토론을 진행했다. 이번 웨비나는 한국BIM학회가 주관한 ‘2025 KIBIM International Seminar Series’의 일환으로 진행됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자      AI와 BIM이 만난 설계 혁신의 현장 연세대학교 한정민 교수가 사회를 맡은 이날 행사에는 삶것건축사사무소의 양수인 건축가, 그리고 내러티브 아키텍츠의 황남인·김시홍 건축가가 발표자로 참여했다. 이들은 건축 실무 현장에서 AI와 BIM의 융합이 설계 전 과정을 어떻게 변화시키고 있는지를 실제 프로젝트 사례와 연구를 통해 구체적으로 공개했다. 또한 설계 개념의 설정부터 이미지 생성, 3D 모델링, 공사비 산출, 패널 제작까지 이어지는 AI 주도형 설계 파이프라인을 소개하며, “건축가의 역할은 단순히 형태를 만드는 제작자에서 조건과 흐름을 설계하는 조율자로 진화하고 있다”고 강조했다.   도면-CAD/파라메트릭을 넘어 ‘언어·데이터’ 기반 판단의 시대 첫 번째 발표를 맡은 내러티브 아키텍츠의 황남인 건축가와 김시홍 건축가는 ‘노이즈와 디노이즈(Noise & Denoise)’를 주제로 AI를 활용한 건축 설계 접근법을 소개했다. 이들은 건축 설계 방식의 세 가지 전환점을 제시했다. ▲도면의 등장으로 양식을 기록하고 재현하던 시대 ▲CAD와 파라메트릭 디자인의 도입으로 설계 차원을 확장하던 시대를 거쳐 ▲현재는 AI를 통해 언어적 조건과 데이터 기반 판단이 이루어지는 새로운 시대로 진입했다는 것이다.   ▲ 내러티브 아키텍츠의 황남인 건축가   내러티브 아키텍츠는 “AI는 단순한 도구의 교체가 아니라 건축을 사고하고 말하는 방식 자체를 갱신하는 존재”라고 규정하며, “건축가는 앞으로 수많은 이미지와 해석 사이를 오가며 흐름을 조율하고 조건을 설계하는 역할을 하게 될 것”이라고 말했다. 이들은 2023년 정부 발주 설계 공모에서 챗GPT(ChatGPT)와 이미지 생성 AI에 전 과정의 주도권을 맡기는 실험을 진행했다. 공모 지침을 LLM에 입력해 핵심 콘셉트를 도출하고, 자동화된 계획과 텍스트 조건화를 결합하여 설계 개념을 구체화했으며, 콘셉트 이미지와 설명 텍스트 등 제출 패널의 대부분을 AI로 제작했다. 다만 AI는 정규분포의 평균에 가까운 답을 빠르게 제시하지만, 본질적으로 유동성과 불완전성을 지닌다는 점을 지적하며, 이에 대응하기 위해 개념어×형태어의 프롬프트 체계를 정교화해 일관된 경향성을 확보하고, 비선형 다중 대안 탐색이 가능한 설계 프로세스로 전환할 필요성을 제안했다. 황남인 건축가는 “AI는 데이터 속 불필요한 노이즈를 제거하면서 동시에 새로운 아이디어의 흔적을 남긴다. 그 과정이 바로 창작의 확장이다”라고 강조했다. 김시홍 건축가는 “디지털 설계의 본질은 완벽함보다 가능성에 있다. AI는 데이터와 감성 사이의 균형을 조율하는 새로운 도구”라고 설명했다.   ▲ 내러티브 아키텍츠의 김시홍 건축가   마우스 없는 디자인, 언어로 구현하는 설계 실험 삶것건축사사무소의 양수인 건축가는 ‘말(로)하는 건축가’ 프로젝트를 통해 ‘마우스리스 디자인(Mouseless Design)’ 실험을 공개했다. 그는 상용 AI만을 활용해 설계 과정 자체를 혁신한 사례를 소개하며, “설계 초반의 정보 구조화와 제약 관리 자동화가 가장 큰 성과였다”고 밝혔다. 그는 챗GPT와 클로드(Claude)로 설계 요강을 분석하고 관계 매트릭스와 버블 다이어그램을 자동화했으며, 클로드가 작성한 기획서를 바탕으로 관계 가중치·그루핑·고정영역·면적 검증 기능을 갖춘 전용 툴을 직접 생성했다. 이어 매터(Matter) 물리엔진과 IK 체인(Inverse Kinematics)을 활용해 복도 없는 유동적 공간 배치와 자동 동선 형성을 실험했다. 또한 JSON → 라이노/레빗(Revit) 연동과 MCP(CoPilot) 학습을 통해 음성·텍스트 지시로 모델링을 제어하는 실험을 진행했다. 그 결과, 벽과 지붕 생성, 창·문·가구 배치, 지붕 기울기 조정, 수영장 수심 분기 등 다양한 작업을 자연어 명령만으로 구현하는데 성공했다. 양수인 건축가는 “프롬프트가 설계 인터페이스로 작동할 수 있음을 실무 단계에서 확인했다”고 전하며, “AI는 단순한 보조도구가 아니라 함께 설계하는 지치지 않는 동료이자 커스텀 소프트웨어 제작 파트너”라고 평가했다. 다만 AI의 공간 지각 능력은 여전히 취약하며 복합적 지시에는 세분화가 필요하다는 점을 지적하면서도, “정밀한 사고 언어가 구현 루틴으로 번역되는 ‘맥스 커스터마이제이션(Max Customization)’ 시대가 곧 도래할 것”이라고 전망했다.   ▲ ‘컴퓨팅 파워는 새로운 창의력이다.’라고 소개한 양수인 건축가   누구나 만드는 시대, 중요한 건 의도와 책임 세 발표자는 공통적으로 AI 시대의 건축 대중화와 건축가의 윤리적 책임을 강조했다. 영상과 모델링이 손쉽게 생성되는 시대일수록 ‘무엇을 왜 만드는가’라는 질문이 더욱 중요해진다는 것이다. AI 기술의 확산은 전문 툴 숙련 없이도 설계 패널을 제작할 수 있게 만들지만, 동시에 사회적 맥락과 윤리적 지향점을 건축 설계에 반영하는 책임은 더욱 커진다. 특히 텍스트 기반의 프롬프트 언어가 도시와 사회의 담론을 담는 매개가 되고 있는 만큼, 언어를 다루는 능력과 담론 설계 역량이 건축가의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 한정민 교수는 마무리 인사에서 “연구 중심의 담론을 넘어 실제 설계 현장에 적용된 구체적 사례를 공유한 유익한 시간이었다”며, “AI와 BIM이 결합된 설계 혁신은 앞으로 건축의 표준 프로세스로 자리 잡을 것”이라고 총평했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-11-04
한국후지필름BI, 직장인 AI·AX 설루션 인식 조사 결과 발표
한국후지필름비즈니스이노베이션(이하 한국후지필름BI)이 지난 9월 18일부터 9월 30일까지 20대부터 50대 직장인 1180명을 대상으로 실시한 ‘직장인 AI·AX 설루션 인식 조사’ 결과를 발표했다. 이번 조사는 AI 기술이 업무 현장에 어떤 방식으로 도입·활용되고 있는지와 이에 대한 직장인들의 인식을 알아보기 위해 실시됐다. 조사에 따르면 응답자의 66%가 현재 업무에서 인공지능(AI) 툴을 활용하고 있다고 답했다. 이는 직장인 3명 중 2명이 AI를 업무에 도입해 사용 중임을 의미하며, AI 기술이 빠르게 직장 내 업무 환경 전반으로 확산되고 있음을 보여준다. 가장 많이 사용되는 AI 툴(복수응답)은 챗지피티(ChatGPT, 85%)가 압도적인 비중을 차지했으며, 이어 제미나이(Gemini, 36%), 퍼플렉시티(Perplexity, 27%), 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copiliot, 15%)순으로 나타났다. AI 툴 사용자들은 ‘업무 속도 향상’(70%)과 ‘결과물 품질 개선’(46%)을 주요 만족 요인으로 꼽았다. 반면, 응답자의 절반 가까이(48%)는 “효율은 높아졌지만 정확도와 의존성 문제도 경험했다”고 답했으며, ‘개인정보·영업비밀 유출 위험’(47%)과 ‘답변의 편향성·공정성 문제’(44%) 역시 주요 우려 요인으로 지적됐다. 이는 기업에서의 AI 툴 활용 확산의 지속을 위해선 보안과 신뢰성 확보가 뒷받침되어야 함을 보여준다. 한편, AI 툴을 사용하지 않는 직장인 중 절반은 ‘회사 차원의 지원 부재’(48%)를 비사용 이유로 꼽았다. 이들 중 향후 AI 툴 도입 의향이 있는 응답자들은 ‘회사 계정·툴 제공’(69%)과 ‘교육 및 가이드 제공’(57%)을 필요 요소로 선택해, AI 확산의 관건이 개인 역량보다 조직적 인프라와 정책 정비에 있음을 시사했다. 조직 차원의 AI 툴 도입 현황을 묻는 질문에서는 ‘아직 도입하지 않았다’는 응답이 47%로 가장 높았으며, 도입의 주요 장벽으로는 ‘데이터 보안 및 관리 문제’(37%)가 꼽혔다. 이는 개인뿐 아니라 조직 차원에서도 보안에 대한 우려가 AI 도입을 주저하게 만드는 핵심 요인으로 작용하고 있음을 보여준다. 결국 AI 도입의 핵심 과제는 보안이며, 디지털 전환(DX)과 AI 혁신(AX)의 성공 역시 AI에 대한 신뢰도 확보에 달려 있음을 시사한다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “이번 조사를 통해 AI가 이미 업무 환경에서 적극 활용되고 있지만, 결과물의 정확도와 보안, 조직 차원의 인프라 부족 등 다양한 과제가 남아있음을 확인했다”며, “앞으로 한국후지필름BI는 AI를 기반으로 협업·자동화 환경을 고도화해 중소기업 시장의 차세대 업무 생태계 구축을 선도해 나갈 것”이라고 말했다.  
작성일 : 2025-10-23
세일즈포스, “오픈AI·앤트로픽 파트너십 통해 에이전트포스 360 강화”
세일즈포스는 오픈AI 및 앤트로픽과의 전략적 파트너십을 기반으로 에이전트포스 360과 챗지피티(ChatGPT), 클로드 등 플랫폼과의 통합을 지원하는 한편, 차세대 업무 환경 구축과 커머스 경험 혁신을 지원하기 위한 역량을 지속 강화해 나갈 것이라는 비전을 밝혔다. 이번 세일즈포스와 오픈AI의 파트너십을 기반으로 세일즈포스의 고객은 이제 챗지피티에서도 ‘에이전트포스 360’ 앱을 직접 활용하여 자연어로 기록 조회, 고객 대화 분석, 태블로 데이터 시각화 등의 작업을 수행할 수 있다. 또한 GPT-5를 포함한 오픈AI의 최신 모델을 기반으로 세일즈포스 플랫폼 내에서도 AI 에이전트와 프롬프트를 생성할 수 있게 된다. 오픈AI와 세일즈포스는 앞으로도 챗지피티와 슬랙 등 양사의 대표 플랫폼을 통해 업무 생산성 제고를 위한 에이전틱 AI 기반의 협업 환경 구축을 지원할 계획이다. 나아가 세일즈포스는 ‘에이전트포스 커머스(Agentforce Commerce)’를 챗지피티의 ‘즉시결제(Instant Checkout)’ 및 ‘에이전틱 커머스 프로토콜(Agentic Commerce Protocol)’과 통합한다고 밝혔다. 이를 통해 커머스 기업은 주문, 결제, 고객 관계 등 핵심 프로세스에 대한 통제권을 유지하면서도 새로운 유통 채널을 기반으로 수억 명의 잠재 고객에게 제품을 판매할 수 있는 역량을 확보할 수 있다.     슬랙과 클로드의 통합 기능도 공개됐다. 세일즈포스는 앤트로픽과의 전략적 협업을 통해 클로드(Claude) 모델을 에이전트포스 360 내 선호 AI 모델로 통합하며, 클로드 모델을 세일즈포스의 트러스트 레이어(Trust Layer) 내에 완전히 통합한 최초의 LLM 제공업체라고 소개했다. 세일즈포스는 이번 파트너십을 기반으로 금융·헬스케어·사이버보안 등 규제가 엄격하고 민감한 데이터를 다루는 산업에서도 데이터를 안전하게 보호 및 활용할 수 있는 ‘엔터프라이즈 AI’를 제공하겠다는 의지를 밝혔다. 이에 따라 슬랙의 사용자는 이제 클로드와의 양방향 통합을 통해 문서 분석, 데이터 기반 의사결정, 문서 권한 관리와 같은 업무를 슬랙 내에서 신속하게 수행할 수 있다. 특히 ‘에이전트포스 금융 서비스(Agentforce Financial Services)’와 연계해 산업 내 규제를 준수하면서도 금융 상품 분석, 보험 청구 처리, 고객 포트폴리오 요약 등의 핵심 업무를 자동화하는 것이 가능하다. 대표적으로 ‘크라우드스트라이크(CrowdStrike)’와 ‘RBC 자산 관리(RBC Wealth Management)’와 같은 기업들은 이미 에이전트포스에서 클로드를 활용하여 AI 기반의 새로운 고객 경험을 제공하고 있다. 한편, 세일즈포스는 차세대 AI 기업 대상의 투자를 확대하며, 중장기적인 AI 생태계 지원 의지를 밝혔다. 세일즈포스의 자체 글로벌 투자 기업인 ‘세일즈포스 벤처스(Salesforce Ventures)’는 지난해 드림포스에서 출범한 10억 달러 규모의 AI 펀드 중 75% 이상을 차세대 엔터프라이즈 AI 기업에 투입했다. 현재까지 총 2200억 달러 규모로 성장한 35개 기업에 투자하며 엔터프라이즈 AI 분야의 선도 벤처 캐피털로 자리매김한 세일즈포스 벤처스는 기존 포트폴리오 기업에 대한 투자를 25% 이상 확대할 계획이라고 전했다. 세일즈포스 벤처스의 AI 펀드 포트폴리오에는 앤트로픽, 코히어, 일레븐랩스, 투게더 AI, 런웨이 등의 혁신 기업과, 팔 AI, 월드 랩스, 라이터 등의 스타트업이 포함됐다.  세일즈포스 코리아의 박세진 대표는 “세일즈포스는 오픈AI 및 앤트로픽과 같은 글로벌 파트너와의 긴밀한 협력을 통해 기업들이 AI를 기반으로 한 차세대 업무 환경에서 혁신적인 고객 경험을 제공할 수 있는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로의 전환을 지원하고 있다”면서, “에이전트포스 360은 직원과 고객 모두에게 보다 효율적이고 개인화된 경험을 제공하기 위한 핵심 플랫폼으로 자리매김할 것이며, AI 에이전트가 지닌 무한한 잠재력을 기반으로 국내 기업들과 함께 만들어 나갈 새로운 혁신 여정이 매우 기대된다”고 전했다.
작성일 : 2025-10-16
요구사항 기반 바이브 코딩의 사용 방법
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 더욱 현실적인 앱 개발을 위해, 요구사항을 먼저 상세히 정의한 후 이를 바탕으로 바이브 코딩(vibe coding)을 하는 방법을 살펴본다. 소프트웨어 공학에서 요구사항 문서를 PRD(Product Requirement Document)라고 한다. PRD 작성은 제미나이 프로(Gemini Pro), 바이브 코딩 도구는 깃허브 코파일럿(Github Copilot), 이때 사용되는 대규모언어 모델(LLM)은 클로드 소넷(Claude Sonet)을 사용하도록 한다.   ■ 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. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1   바이브 코딩 준비하기 바이브 코딩을 하는 방법은 다음과 같이 다양하다. 챗GPT(ChatGPT)에 코딩 요청을 해서 생성된 파이썬(Python) 같은 코드를 복사&붙여넣기해 프로그램을 완성해 나가는 방법 제미나이 CLI(Gemini CLI), 클로드 코드 CLI(Claude Code CLI), 코덱스 CLI(Codex CLI) 도구를 사용해 프로젝트 파일 및 소스코드를 생성하는 방법 VS 코드(Visual Studio Code)같은 개발 IDE와 연동되는 깃허브 코파일럿, 커서(Cursor), 윈드서프(Windsurf)와 같은 도구를 사용해 바이브 코딩하는 방법 버블(Bubble.io)이나 캔바(Canva)와 같은 바이브 코딩 웹 서비스에서 직접 요구사항을 입력하여 제공 클라우드에 앱을 생성・빌드・실행하는 방법   깃허브 코파일럿 바이브 도구 설치 및 기능 깃허브 코파일럿은 오픈AI(OpenAI)와 협력하여 개발된 AI 페어 프로그래머(AI Pair Programmer)이다. 그 기반은 오픈AI의 코덱스(Codex) 모델에서 발전한 최신 대규모 언어 모델(LLM)이며, 수십억 줄의 공개 소스 코드를 학습하여 코드 생성 및 이해 능력을 갖추었다. 개발자가 코드를 작성할 때 실시간으로 문맥을 분석하여 다음에 올 코드를 추천하거나, 특정 기능에 대한 전체 코드 블록을 생성해 준다. 이는 단순한 자동 완성을 넘어, 개발자가 문제 해결이라는 본질에 더욱 집중하도록 돕는 지능형 코딩 보조 도구이다. 이번 호에서는 로컬 PC에서 프로젝트 소스 파일을 생성하고 직접 수정할 수 있도록 VS 코드에서 바이브 코딩할 수 있는 방법을 취한다. 이를 위해 다음 환경을 미리 준비한다. Gemini Pro(https://gemini.google.com/app?hl=ko) 가입 ■ 파이썬(https://www.python.org/downloads/), node.js(https://nodejs.org/ko/download) 설치 ■ Github(https://github.com/features/copilot) 가입 ■ Github Copilot(https://github.com/features/copilot) 서비스 가입 ■ VS Code(https://code.visualstudio.com/) 설치 및 코딩 언어 관련 확장(Extension) 애드인 설치(https://code.visualstudio. com/docs/configure/extensions/extension-marketplace)   그림 2. 깃허브 코파일럿 가입 모습   주요 기능 깃허브 코파일럿은 생산성 향상을 위한 다양한 기능을 통합적으로 제공한다.   인라인 코드 제안(Code Suggestions) 깃허브 코파일럿의 가장 핵심적인 기능으로, 사용자가 편집기에서 코드를 입력하는 동시에 다음 코드를 회색 텍스트(ghost text) 형태로 제안하는 것이다. 문맥 기반 제안 : 현재 파일의 내용, 열려 있는 다른 탭의 코드, 프로젝트 구조 등을 종합적으로 분석하여 현재 작성 중인 코드의 의도에 가장 적합한 제안을 생성한다. 다양한 제안 범위 : 변수명이나 단일 라인 완성부터 시작해 알고리즘, 클래스, 유닛 테스트 케이스, 설정 파일 등 복잡하고 긴 코드 블록 전체를 생성할 수 있다. 주석을 코드로 변환 : ‘# Read file and parse JSON’과 같이 자연어 주석을 작성하면, 코파일럿이 해당 작업을 수행하는 실제 코드를 생성해준다. 이는 복잡한 라이브러리나 프레임워크 사용법을 숙지하지 않아도 빠르게 기능을 구현하는 것을 가능하게 한다.   코파일럿 챗(Copilot Chat) IDE 환경을 벗어나지 않고 코파일럿과 대화하며 개발 관련 문제를 해결할 수 있는 강력한 채팅 인터페이스이다. 코드 분석 및 설명 : explain 명령어를 사용해 선택한 코드 블록의 작동 방식, 복잡한 정규 표현식의 의미, 특정 알고리즘의 목적 등에 대한 상세한 설명을 한국어로 받을 수 있다. 디버깅 지원 : 코드의 버그를 찾거나, 발생한 오류 메시지를 붙여넣고 해결책을 질문하는 데 활용된다. 잠재적인 오류를 수정하는 fix 명령어도 지원한다. 테스트 생성 : tests 명령어를 통해 특정 함수나 로직에 대한 단위 테스트 코드를 자동으로 생성하여 코드의 안정성을 높이는 데 기여한다. 코드 리뷰 : 작성된 코드를 분석하여 잠재적인 문제점, 성능 개선 방안, 가독성을 높이기 위한 리팩토링 아이디어 등을 제안받을 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
엔비디아, 오픈AI와 10GW 규모 시스템 구축 위해 협력
엔비디아가 오픈AI(OpenAI)와 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 파트너십의 일환으로 오픈AI의 차세대 AI 인프라 구축을 위해 최소 10GW(기가와트) 규모의 엔비디아 시스템을 도입한다는 의향서를 발표했다. 이번 협력으로 오픈AI는 차세대 모델을 훈련하고, 운영하며, 슈퍼인텔리전스 배포를 위한 기반을 마련하게 된다. 엔비디아는 데이터센터와 전력 용량 확보를 포함한 이번 구축을 지원하기 위해, 신규 시스템이 도입됨에 따라 오픈AI에 최대 1000억 달러를 투자할 계획이다. 첫 번째 단계는 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) 플랫폼을 통해 2026년 하반기 가동을 목표로 하고 있다. 엔비디아와 오픈AI는 향후 몇 주 안에 이번 전략적 파트너십의 새로운 단계에 대한 세부 사항을 확정할 예정이다. 오픈AI는 “현재 주간 활성 사용자 수가 7억 명을 넘어섰으며, 글로벌 기업, 중소기업, 개발자 전반에서 강력한 활용도를 보이고 있다. 이번 파트너십은 오픈AI가 인류 전체에 이익이 되는 범용 인공지능(AGI) 구축이라는 사명을 추진하는 데 기여할 것”이라고 소개했다. 오픈AI는 AI 팩토리 성장 계획을 위해 전략적 컴퓨팅, 네트워킹 파트너로서 엔비디아와 협력할 예정이다. 양사는 오픈AI의 모델과 인프라 소프트웨어와 엔비디아의 하드웨어와 소프트웨어에 대한 로드맵을 공동 최적화해 나갈 것이다. 이번 파트너십은 오픈AI와 엔비디아가 이미 마이크로소프트, 오라클, 소프트뱅크, 스타게이트 등 파트너사를 비롯한 여러 협력사와 추진 중인 작업을 보완한다. 이를 통해 양사는 세계 최고 수준의 AI 인프라 구축을 위해 한층 더 속도를 낼 계획이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “엔비디아와 오픈AI는 지난 10년간 최초의 DGX 슈퍼컴퓨터부터 챗GPT(ChatGPT)의 혁신에 이르기까지 서로를 함께 견인해왔다. 이번 투자와 인프라 파트너십은 차세대 인텔리전스 시대를 이끌 10GW 규모의 인프라 구축이라는 다음 도약을 의미한다”고 말했다. 오픈AI의 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 “모든 것은 컴퓨팅에서 시작된다. 컴퓨팅 인프라가 미래 경제의 기반이 될 것이며, 우리는 엔비디아와 함께 구축 중인 인프라를 활용해 새로운 AI 혁신을 창출하고, 이를 사람과 기업이 대규모로 활용할 수 있도록 할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-25
'하늘을 나는 택시' K-UAM, 4천억 규모 R&D로 기술 도약
정부가 한국형 도심항공교통(K-UAM)의 기술 경쟁력 강화를 위해 2027년부터 2030년까지 총 4,000억 원 규모의 국가연구개발(R&D) 예비타당성 조사를 신청한다고 밝혔다. 이번 투자는 K-UAM 상용화를 앞당기고 글로벌 시장에서 기술 주도권을 확보하기 위한 선제적 조치로 주목받고 있다. 이미지 제작 : ChatGPT(DALL·E) K-UAM 안전운용 위한 핵심 기술 확보 국토교통부와 기상청은 이번 사업을 'K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) R&D'로 명명하고, 안전을 최우선으로 하는 기술 개발에 집중할 계획이다. 현재 항공체계로는 도심 고밀도 비행 상황에서 정밀한 관제 및 비행 지원에 한계가 있어, 이를 해결할 인공지능(AI) 기반 교통관리, 실시간 고해상도 맞춤형 기상 관측·예측, 버티포트 자동 운영 시스템 등이 핵심 과제로 포함됐다. 또한, UAM 기체 및 항행 시설 전반의 안전을 보장하는 공공 기술 역량 확보도 중요하게 다뤄진다. 3대 핵심 분야, 13개 과제에 집중 투자 이번 R&D 사업은 ▲AI 교통관리 ▲버티포트 자동화 ▲안전인증체계 등 3개 분야에서 안전운용을 위한 13개 과제를 포함하고 있다. 개별 과제뿐만 아니라, 실제 환경에서 기술을 연계하고 실증함으로써 완성도를 높이는 데 중점을 둘 예정이다. 또한, 개발 성과를 국제적 수준으로 검증하기 위한 실증용 기체도 도입할 계획이다. 이번 사업은 산·학·연 전문가 80여 명이 참여한 'UAM팀코리아'의 집단 지성을 통해 기획되었으며, 공청회를 거쳐 정교화 과정을 거쳤다. 국토부는 R&D 총괄을, 기상청은 고해상도 기상 관측·예측 모델 개발을, 울산시는 실증 테스트베드 구축을 각각 지원하며 중앙정부와 지방정부의 협업 모델을 구축했다. 국토교통부 강희업 제2차관은 "K-UAM을 국가 전략산업으로 육성해 기술 주도 성장을 달성하겠다"고 밝혔으며, 기상청 이미선 청장은 "도심 저고도에 특화된 기상 기술을 고도화하여 K-UAM의 안전한 운항을 지원하겠다"고 말했다. [참고자료]   K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) 기술개발 사업 개요    1. 개요    - 목적: K-UAM 본격 도심진입기 준비를 위한 미래지향적 기술성‧안전성‧수용성이 검증된 안전운용체계 핵심기술 고도화 및 시험평가·실증으로 新 항공교통체계 활성화 기반 조성에 기여    - K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) 기술개발(Real-world Integration and Scalable Evaluation): 기술고도화 → 시제품 개발 → 단위실증 → 연계실증시험 → 상용화 실증 → 상용화    - 기간/예산: '27~'30 / 4,288억 원 (국비 3,072·지방비 500·민간 716)      - 기존 선행사업('24~'26, 1천억) 성과를 기반으로 연계 추진 2. 선행 사업 예타 통과 (대안 : 단계별 추진)    - 선행사업 (1단계): 3년('24∼'26년), 1,007억 원 (국고 803, 민간 204), 중밀도 교통관리, 버티포트 운용, 인증체계(국토부), 기상관측·예측(기상청) 7개 과제 기본·상세설계 기술개발    - 정책제언: 선행사업(핵심기술개발, 1단계) 목표·성과(상세설계 및 시작품) 확인 후, 후속사업(실증(RISE)기술개발, 2단계) R&D(시제품 개발 및 단위·연계 실증) 추진 3. 사업구조    - 3개 전략분야 (1. AI 기반 항행·교통관리기술, 2. 버티포트 운용·지원기술, 3. 안전인증·실증기술) 13개* 연구과제로 구성      - 국토부 12개 (AI 기반 항행·교통관리·버티포트 운용·지원·안전인증·실증기술)      - 기상청 1개 (도심 저고도 기상관측·예측기술 고도화)  
작성일 : 2025-09-19
바이브 코딩 지원 멀티 에이전트 코덱스의 사용법
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 바이브 코딩(vibe coding)이 열풍이다. 이번 호에서는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 바이브 코딩을 지원하는 멀티 에이전트 코덱스(Codex)의 사용법을 간략히 소개한다. 얼마 전 챗GPT(ChatGPT) 프로 버전에 무료로 오픈된 코덱스와 오픈소스 코덱스 버전(CLI)의 사용법을 모두 설명한다.   ■ 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. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. Codex | OpenAI   2025년 4월 중순에 OpenAI o3, o4, Codex가 공개되었다. 멀티 AI 에이전트 기능을 충실히 구현한 영상 데모가 업로드되었고, 특히 자동화 코딩을 지원하는 코덱스가 로컬 컴퓨터에서 실행 가능한 형태로 공개된 점이 인상적이었다.   그림 2. 오픈AI o3, o4, 코덱스 공개 영상   코덱스는 단순한 코드 생성에 그치지 않고 버그 수정, 테스트 실행, 코드 리뷰 제안 등 복잡한 개발 업무를 자동화한다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소가 사전 로드된 격리된 클라우드 샌드박스 환경에서 독립적으로 실행되며, 작업의 복잡도에 따라 1분에서 30분 이내에 결과를 제공한다. 또한, 코덱스는 작업 수행 과정에서 생성된 터미널 로그와 테스트 출력 등의 증거를 제공하여, 사용자가 변경 사항을 추적하고 검토할 수 있도록 지원한다.코덱스 코드 및 도구는 깃허브(GitHub)에 공개되었다. Codex Lightweight coding agent that runs : https://github.com/openai/codex 6월 초에는 챗GPT 프로 사용자에게 코덱스 기능이 공개되었다. 코덱스는 챗GPT의 사이드바를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 자연어로 코딩 작업을 지시하거나 기존 코드에 대한 질문을 할 수 있다. 또한 코덱스는 사용자의 개발 환경과 유사하게 구성할 수 있어, 실제 개발 환경과의 통합이 용이하다. 보안 측면에서도 코덱스는 격리된 환경에서 실행되며, 인터넷 접근은 기본적으로 비활성화되어 있다. 필요한 경우 특정 도메인에 대한 접근을 허용할 수 있으며, 이를 통해 외부 리소스를 사용하는 테스트나 패키지 설치 등이 가능하다. 코덱스는 현재 챗GPT 프로/팀/엔터프라이즈 사용자에게 제공되며, 플러스 및 에듀 사용자에게도 점차 확대되고 있다. 또한, 코덱스 CLI(Codex CLI)를 통해 터미널 환경에서도 코덱스의 기능을 활용할 수 있어, 다양한 개발 환경에서의 활용이 가능하다.(openai.com)   챗GPT에서 코덱스 사용법 코덱스를 활용한 전체 사용 과정은 단순한 코드 자동 생성 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 개발의 전 과정을 자연어 기반으로 자동화하는 방식으로 개발되어 있다. 코덱스는 현재 깃허브를 기본 연결해 사용하도록 되어 있어, 다음과 같이 필자의 깃허브 프로젝트를 연결해 실습을 진행했음을 밝힌다. https://github.com/mac999/AI_agent_simple_function_ call.git 참고로, 필자는 필자의 깃허브 저장소를 이용하였지만, 독자는 각자 깃허브에 로그인한 후 본인의 프로젝트 개발을 진행할 저장소를 선택해야 한다. 아울러, 바이브 코딩 결과물이 제대로 동작하려면 반드시 챗GPT 등을 이용해 미리 PRD(Product Requirement Document)에 요구사항을 명확히 작성한 후, 이를 바이브 코딩 도구에 입력해 프로젝트와 코드를 생성하도록 하는 것이 좋다.   그림 3. 식사 레스토랑 평가용 앱 개발을 위한 PRD 문서 예시(How to vibe code : 11 vibe coding best practices, https://zapier.com)   프로젝트 시작 : 코드 저장소 구성 및 환경 연결 챗GPT 프로의 왼쪽 메뉴에서 <그림 4>와 같이 코덱스를 실행하면, 연결할 깃허브 계정 및 저장소를 요청한다. 코덱스에서 <그림 4>와 같이 본인의 깃허브 계정을 연결한다.   그림 4     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[칼럼] 나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅰ– 나만의 지식 지도를 그리다
현장에서 얻은 것 No. 22   “가장 현명한 사람은 계속해서 배우는 사람이다.” – 소크라테스   거대한 변화의 파도 속에서 AI(인공지능)라는 거대한 변화의 파도는 우리 삶 곳곳을 흔들고 있다. 단순히 새로운 기술 하나가 등장한 것이 아니라, 사고방식과 일하는 방식, 나아가 사회 전체의 구조를 바꾸는 흐름이다. 지난 7개월 동안 필자는 이 변화의 흐름 속에서 매일 배우고 실험하며 자신만의 여정을 이어왔다. 이 글은 단순히 도구를 사용한 후기나 기능 소개가 아니다. 오히려 그 과정을 통해 AI와 필자의 사이에 맺어진 관계, 그리고 인간이 놓치지 말아야 할 본질에 대한 성찰을 담은 기록이다. 필자는 이 시간을 통해 AI를 도구로만 보지 않게 되었다. 그것은 자신의 업무와 창작, 학습과 삶 전반을 통틀어 스스로를 끊임없이 자극하는 동반자였다. 그렇다고 AI를 맹목적으로 신뢰하지도 않았다. 오히려 신중하게 거리를 두고, 동시에 적극적으로 받아들이는 태도를 통해 자신만의 ‘필살기’를 다듬어왔다.   나만의 학습 공식 ― 눈 70%, 손 30% 돌아보면 필자의 학습법은 조금 독특했다. 눈으로 익힌 것이 70%, 손으로 부딪히며 체득한 것이 30%. 이 비율을 받아들인 이유는 필자의 경험이 개발자의 삶이 아니었기 때문이다. 바이브 코딩(vibe coding)이다, 비 개발자도 개발을 한다고 광고한다지만, 실제 뚜껑을 열고 보니 실상은 그것이 아님을 이해했다. 물론 개중에는 바이브 코딩으로 화면을 만들고 기능을 만들고 퍼블리싱해서 프로그램으로 만들 수는 있다. 커서 AI(Cursor AI)로 회사 홈페이지도 만들어보고, REPLIT 프로그램으로 MBTI 판별 프로그램도 바이브 코딩으로 해 보았다. 만들 수도 있고, 또 수정도 바이브 코딩으로 가능하다. 하지만, PLM을 기업에 구축하는 PM으로써 경험한 바로는, 비개발자가 프로그램을 만드는 것은 한계가 있다. 취미삼아 만들어 보는 것은 지금도 환영하지만, 프로그램이 론칭된 이후 발생하는 많은 이슈를 경험한 것을 토대로 필자는 자신만의 학습 공식을 이렇게 정했다. 필자가 하는 방식은 개발자와의 협업이다. 그것이 필자에게 더 효율적이라는 것을 터득했다. 강의와 책, 스터디에서 얻은 지식이 토대가 되었고, 실습과 시행착오가 그 지식을 현실과 연결해 주었다. 이부일 대표의 강의를 들으며 챗GPT(ChatGPT)를 활용한 파이썬 코드를 직접 따라가던 순간, AI가 단순히 언어 모델이 아니라 강력한 실무 도구라는 사실을 처음 체감했다. 첫날은 곧잘 따라갔지만, 둘째 날 노트북 배터리가 나가 낭패를 본 기억은 아직도 생생하다. 하지만 그 경험조차도 학습 과정의 일부였다. AI 학습은 지식을 머리에 담는 것만이 아니라, 삶과 환경 속에서 몸으로 받아들이는 과정임을 깨닫게 된 것이다. 실패와 해프닝도 자산이 되었다. 예측 모델을 돌려보던 설렘, 통계 분석을 따라가던 집중의 순간, 예상치 못한 오류에 당황했던 경험까지. 이 모든 것이 쌓여 필자의 학습 지도 위에 하나씩 좌표가 찍혀갔다. 중요한 건 속도가 아니었다. 정답을 빨리 찾는 것보다, 끊임없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지었다.   그림 1. 데이터로 보는 핵심 통찰(create by Gemini deep research)   “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것이다.” – 벤저민 디즈레일리   집단 지성의 힘 ― 나만의 ‘AI 어벤저스 팀’ AI와 함께한 여정에서 필자는 혼자의 힘이 결코 충분하지 않다는 사실을 절감했다. 그래서 스스로 만든 것이 바로 ‘AI 어벤저스 팀’이다. 각자의 분야에서 뛰어난 전문가들을 연결해놓은 필자만의 네트워크다. AI 시대에 개인이 모든 것을 아는 것은 불가능하다. 그러나 누가 잘 아는지를 아는 것은 가능하다. 그리고 이 능력은 집단 지성을 발휘하는 가장 중요한 힘이 된다. 전문가들과의 대화는 단순히 정보 교환에 그치지 않았다. 그들은 내가 새로운 프로젝트에 도전할 수 있도록 용기를 주었고, 지식의 공백을 메워주었으며, 때로는 내가 보지 못하는 시야를 열어주었다. 나는 이 네트워크를 하나의 ‘팀’처럼 생각한다. 마치 마블 영화 속 어벤저스가 저마다의 능력을 발휘하듯, 필자의 어벤저스팀 역시 각자의 전문성을 바탕으로 협력한다. 디즈레일리의 말처럼 “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것”이라면, 이 팀은 나에게 기회를 포착할 수 있는 준비된 힘이었다.   나만의 AI 필살기 7개월간의 여정 속에서 필자는 점차 자신만의 AI 활용법, 즉 ‘필살기’를 만들어갔다. 업무 헬프데스크 : PLM·APS 분야의 Q&A 시스템을 노트북LM(NotebookLM)으로 구축해 개인화된 지식 관리 체계를 마련했다. 투자 분석가 : AI에게 딥 리서치를 맡기고 이미지 생성을 결합해 주식 시장을 다각도로 분석했다. 콘셉트맵 직원 : 자료를 모아 정리하고 시각화하는 과정을 AI와 협업해 효율과 품질을 동시에 확보했다. 영상 감독: 비오 3(Veo 3)로 8초 영상을 스무 편 이상 제작하면서 프롬프트 기획과 스토리텔링 능력을 키웠다. 작가 : AI의 초안을 바탕으로 단기간에 책 집필 속도를 높였다. 아티스트 : 챗GPT와 제미나이(Gemini)를 활용해 이미지 창작 실험을 이어갔다. 지식 관리자 : 옵시디언으로 디지털 지식 지도를 설계해 자신만의 아카이브를 구축했다. 이렇게 나열하면 마치 여러 갈래의 길처럼 보이지만, 실제로는 하나의 지도 위에 유기적으로 연결되어 있다. AI는 단순히 도구가 아니라, 이 지도를 함께 그려가는 협력자가 되었다.   그림 2. 다섯 가지 핵심 필살기(create by Gemini deep research)   AI의 본질 ― ‘주체’가 아닌 ‘도움’ 그러나 필자는 늘 스스로를 경계했다. AI는 주체가 아니라 도움이라는 사실을 잊지 않으려 했다. AI는 망설임 없이 실행한다. 그러나 그것이 옳은 방향인지 아닌지를 판단하는 것은 인간의 몫이다. 필자는 회의록 요약 같은 업무를 AI에 맡겼다가 보안 문제와 인간 역량 퇴화의 위험성을 깨달았다. 편리함이 언제나 효율을 의미하지는 않는다. 오히려 잘못된 의존은 인간의 중요한 능력을 잃게 만든다. 그래서 필자는 지금도 AI의 답변을 최소 세 번 이상 검증한다. 빠른 실행보다 중요한 것은 올바른 방향 설정이기 때문이다. AI가 주는 답은 끝이 아니라 출발점이다.   AI가 던지는 질문 AI와 함께한 여정은 필자를 끊임없이 질문하게 했다. 나는 앞으로 어떤 역량에 집중해야 할까? AI가 대체할 수 없는 나만의 가치는 무엇일까? 효율을 넘어 의미를 만드는 방법은 무엇일까? 앨런 케이가 말했듯, “미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것”이다. 그렇다면 필자는 지금 이 순간의 질문과 상상을 통해 미래를 설계하고 있는 셈이다.   인간과 AI, 그리고 나의 길 AI는 인간을 대체하는 기계가 아니다. 오히려 인간이 더 깊은 사고와 창조의 세계로 들어가도록 돕는 동반자다. 필자가 찾은 필살기는 바로 이것이다. AI 덕분에 자신의 본질(core)에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 된 것. 단순 반복 업무를 대신해 주는 AI 덕분에, 필자는 사고하고 기획하고 판단하는 인간 고유의 역량에 집중할 수 있다. 앞으로도 이 여정은 계속될 것이다. 필자는 AI와 함께 자신만의 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 갈 것이다. 그리고 이 글을 읽는 독자에게도 묻고 싶다.   당신은 어떤 AI 필살기를 준비하고 있는가? 필자만의 AI 에이전트(agent) 필살기를 한 장의 맵으로 만들었다. 한 장의 맵은 내용을 쉽게 그리고 전체적으로 한번에 이해되도록 하는 효과가 있다. 주요 키워드를 뽑아 보면, 미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것, AI는 주체가 아닌 도움, 나만의 AI 어벤저스 팀이다.   그림 3. 나만의 AI 필살기(map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   “나는 똑똑한 것이 아니다. 단지 문제와 더 오래 씨름할 뿐이다.” – 알베르트 아인슈타인   당신의 AI 에이전트 필살기는 무엇인가? 이 칼럼을 통해 독자들도 자신만의 AI 활용 전략과 철학을 정립하고, AI 시대를 능동적으로 헤쳐나갈 수 있는 ‘필살기’를 찾아 나서기를 제안한다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 도구이자 협력자이다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 나의 본질과 연결하여, 나만의 고유한 가치를 창출하고 미래를 만들어갈 것인가에 대한 깊은 고민과 끊임없는 실행이다. “세계를 정복하려 애쓰지 말라. 당신 스스로가 하나의 깊은 세계가 되면, 모든 것은 당신을 향해 흐른다.” AI는 단순히 기술이 아니라, ‘재능은 있지만 한계에 부딪힌’ 사람들에게 ‘도움’이 되어 AI 가수, AI 영화감독, AI 작가, AI 프로그래머가 될 수 있는 길을 열어준다. 효율만을 쫓기보다는 본질에 집중하고, 변화의 흐름을 읽으면서도 자신만의 ‘필살기’를 계속해서 갈고 닦아야 한다. 앞으로도 AI와 인간의 협업은 더욱 깊어질 것이다. 필자는 이 여정을 계속해서 탐험하며, 자신만의 AI 에이전트 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 나갈 것이다. 모든 것에 감사하다.   ■ 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 : 2025-09-03
오라클, 데이터베이스 및 클라우드 애플리케이션에 GPT-5 도입
오라클이 자사의 데이터베이스 포트폴리오 및 SaaS 애플리케이션 전반에 오픈AI의 GPT-5를 도입했다고 밝혔다. 이번 도입에는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션(Oracle Fusion Cloud Applications), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite), 오라클 헬스(Oracle Health)와 같은 오라클 인더스트리 애플리케이션(Oracle Industry Applications)이 포함된다. 오라클은 “신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터와 최첨단 AI를 결합해 기업 고객이 핵심 비즈니스 워크플로에서 정교한 코딩 및 추론 기능을 기본적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 전했다. GPT-5는 현재까지 공개된 오픈AI의 모델 중 가장 지능적이고, 빠르며 유용한 모델이면서 코드 생성과 편집, 디버깅에 최적화되어 있다. 또한 기업 환경에서 고도화된 에이전트 기능과 정교한 추론 역량을 제공한다. API에서 세 가지 규모로 제공되는 GPT-5는 기업의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있는 유연성과 확장성을 제공하고, 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise)에서도 이용 가능하다. 오라클은 GPT-5를 도입함으로써 비즈니스 프로세스 전반에서 다단계 추론 및 오케스트레이션을 강화하고 코드 생성, 버그 해결, 문서화 속도를 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, 비즈니스 인사이트 및 권고 사항의 정확성과 깊이도 강화할 수 있을 전망이다.     오라클의 크리스 라이스 데이터베이스 소프트웨어 개발 부문 수석 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai의 데이터 AI 역량과 GPT-5의 결합은 기업이 획기적인 인사이트를 얻고, 혁신 및 생산성 향상을 달성하는 데 도움을 줄 것”이라면서, “오라클 AI 벡터와 셀렉트 AI(Select AI)가 GPT-5와 결합되면 데이터 검색 및 분석이 더 쉽고 효율적이게 된다. 오라클의 SQLcl MCP 서버는 GPT-5가 오라클 데이터베이스의 데이터에 손쉽게 접근할 수 있도록 한다. 이러한 기능은 사용자가 전체 데이터를 대상으로 검색을 수행하고, 보안성이 확보된 AI 기반 작업을 실행하며, SQL을 통해 생성형 AI를 직접 사용할 수 있도록 지원하여 엔터프라이즈 데이터에서 AI의 잠재력을 극대화한다”고 전했다. 오라클의 미튼 바브사 애플리케이션 개발 부문 수석 부사장은 “GPT-5는 오라클 퓨전 애플리케이션 사용자에게 오픈AI의 정교한 추론과 심층적 사고 역량을 제공할 것”이라면서, “오픈AI의 최신 모델은 고급 자동화와 높은 생산성, 신속한 의사결정을 가능하게 하는 역량으로 더욱 고도화된 AI 에이전트 기반 프로세스를 지원할 수 있을 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-08-19