제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션, Teamcenter X   개발 및 공급 : 지멘스, www.siemens.com   Teamcenter(팀센터) X는 지멘스의 제품 수명 주기 관리(PLM)를 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션으로, 기업들의 디지털 전환을 촉진시키며, 기업 성장 지원을 위해 PLM 환경 구성과 유연한 커스터마이징 기능을 제공한다.  1. 주요 특징 신속한 SaaS PLM: 내장된 모범 사례를 통해 빠르게 시작하고 운영할 수 있으며, 소유 비용을 절감한다. 모든 운영과 유지보수는 지멘스에서 관리한다. 필요에 따라 확장 가능: 전체 Teamcenter PLM 포트폴리오를 제공하며, 사용자의 필요에 맞춰 더 많은 앱과 사용자를 추가할 수 있다.  안전한 클라우드 PLM: 인공지능과 같은 최신 기술을 통해 Teamcenter X에 간편하게 액세스하고 사용할 수 있으며, 최고 수준의 개인 정보 보호와 데이터 보안 표준을 확보할 수 있다.  2. 도입 효과 Teamcenter X는 디지털 트윈을 통해 설계, 시스템, 소프트웨어, 시뮬레이션, 시각화를 위한 프로세스를 연결하고 최적화해 문제가 현실화되기 전에 해결할 수 있다. 또한 사업 전반의 관계자들을 연결하고 제품 수명 주기 프로세스를 자동화, 간소화해 혁신적인 제품 결정을 내릴 수 있도록 가시성을 제공한다. 3. 주요 고객 워크호스(Workhorse): 전기차 스타트업인 워크호스는 Teamcenter X를 활용해 IT 인프라와 보안 관리 작업을 지멘스에 일임하고, 자원과 운영 비용을 절감하고 있다. 또한 수천 개의 부품 번호와 다층 자재 명세서 등 제품 생산 과정에서 만들어지는 민감한 지적 재산은 Teamcenter X의 클라우드 기반 시스템으로 안전하게 보호받고 있다.  언리미티드 투모로우(Unlimited Tomorrow): 의족 제작 업체인 언리미티드 투모로우는 Teamcenter X를 통해 디지털 트윈을 구현해 맞춤형 경량 의족을 개발하고 있다. 이들 의족은 각 개인에게 고유하게 제작되며, 기존 의족 평균 비용의 약 10%에 불과하고 몇 주 만에 제작하고 있다.  상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

트림블코리아가 5월 15일 ‘테클라 유저 데이(Tekla User Day) 2025’를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사에서는 구조 설계부터 철골 제작, 시공까지 실제 현장에서의 활용 사례가 집중 소개될 예정이다. 테클라 유저 데이 2025는 트림블의 테클라 소프트웨어 사용자와 업계 전문가가 모여 테클라의 혁신 기술과 고객 사례를 통해 건설 산업의 디지털 전환과 구조 BIM의 미래를 조망하는 자리다. 트림블코리아 박완순 사장의 인사말로 시작되는 프로그램은 트림블코리아 이훈녕 이사, 전성민 프로, 김혜원 프로, 정민호 과장 등 트림블의 전문가 세션과 시드소프트, 창신이엔지, 빔파트너스, 디에스텍 등 고객 사례 세션으로 구성된다.     이번 행사에서는 특히 철골 제작 관리 시스템인 ‘테클라 파워팹’의 국내 출시가 비중 있게 다뤄진다.  철골 상세 설계자와 제작자는 테클라 파워팹 2025를 통해 운영을 간소화하고, 보다 유기적이고 향상된 협업 워크플로를 활용할 수 있게 됐다. 신규 버전은 새로운 생산 일정 관리, 개선된 사전 자재 명세서(advanced bill of materials : ABM) 기능을 제공한다. 행사에서는 파워팹의 AI 기반 도면과 용접 자동화 기능을 통해 철골 업무 생산성을 두 배로 높일 수 있는 실질적인 방법도 함께 소개된다. 이 밖에도 AI 도면, 용접 자동화 등 철골 제작 효율을 높이는 설루션부터 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard) 기반 협업 방안, 코스트BIM(CostBIM) 등 최신 기술 업데이트가 소개된다. 그래스호퍼(Grasshopper)를 활용한 테클라 소프트웨어상에서의 모델링 자동화, 도면 자동화, 검수와 활용 방법도 공유된다. 또한 국내 철골 설계에 널리 사용되는 주요 타입을 기반으로 개발된 철골 접합부 자동화 컴포넌트인 DS 컴포넌트(DS Component) 11종이 무료 배포된다. 트림블코리아는 이를 통해 철골 산업 스마트화를 가속하고, 건설업계의 생산성과 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 트림블코리아의 박완순 사장은 “테클라 유저 데이는 변화하는 건설 환경 속에서 고객의 실제 경험과 현장 중심 기술을 공유하는 뜻깊은 자리다. 스마트 건설 산업을 선도하는 트림블은 BIM 기술을 통해 고객이 복잡한 건설 과제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있도록 지원해왔다. 앞으로도 고객의 기술 역량을 강화하고, 스마트 건설 생태계를 함께 만들어가는 데 주력할 것”이라고 전했다.

MBSE를 위한 아키텍처-1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1)   제조산업에서 설계 효율 향상과 개발 기간 단축을 위해 모델 기반 개발(MBD)을 적극 도입하고 있지만, 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계 부족으로 인해 개발 단계에서 모델의 실질적인 활용과 의사결정 지원이 어려운 경우도 많다. 이번 호에서는 MBD의 성과를 높이기 위한 아키텍처 모델과 1D 모델의 체계적인 연계 방안을 제시하고, 이를 통한 설계 효율 및 개발 정확성 향상의 전략적 방향을 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   최근 제조산업은 제품의 개발 기간 단축과 다품종 생산이라는 트렌드에 대응하기 위해 개발의 효율성을 극대화하고 반복 설계를 최소화하는 방향으로 변화하고 있다. 이러한 흐름 속에서 모델 기반 개발(Model-Based Development : MBD)은 이미 많은 제조업체가 적극 추진하고 있으며, 이를 통해 설계 초기부터 제품의 동작을 예측하고 최적화할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 그러나 모델 기반 개발을 도입하고 실제로 모델을 구축했음에도 불구하고, 현업에서 모델이 제대로 활용되지 못하는 경우가 많다. 이는 구축된 모델이 단지 형식적으로 존재할 뿐, 제품 개발의 맥락 속에서 아키텍처적, 1D적 연결성을 갖추지 못해 실질적인 의사결정과 개발 단계에서 활용되지 못하고 있기 때문이다. 즉, 원래 의도한 목적이나 아키텍처적 요구와 연계되지 않은 모델이기 때문에, 사용자는 해당 모델이 ‘내 일에 어떻게 쓰이는지’를 이해하지 못하고 거리감을 느끼는 것이다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 아키텍처 모델과 1D 모델을 유기적으로 연계하고, 이를 기반으로 아키텍처 요구사항을 구체화할 수 있어야 한다. 아키텍처 모델이란 제품의 구조, 기능, 물리적 메커니즘 등 아키텍처적 개념을 설명하는 모델이며, 1D 모델은 이러한 개념을 수학적으로 해석하고 시뮬레이션 가능한 형태로 정형화한 것이다. 따라서 아키텍처 모델과 1D 모델 간의 연계는 제품 개발의 전체 V자 프로세스에서 핵심 역할을 하며, 상호보완적으로 작용하여 제품 성능 검증 및 요구사항 만족 여부를 평가하는 데 기여한다.   그림 1. 아키텍처 모델 – 1D 모델 연계   <그림 1>은 이러한 개념을 시각적으로 설명한다. 초기의 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 요구와 구조를 정의한 뒤 이를 바탕으로 1D 모델이 생성되고, 시뮬레이션 및 해석을 통해 결과를 도출하며, 이 결과는 다시 상위의 아키텍처 요구사항에 대한 검증으로 이어진다. 이처럼 상향식-하향식 피드백 루프를 통해 아키텍처 모델과 1D 모델이 반복적으로 연계되어야 진정한 의미의 모델 기반 개발이 실현될 수 있다. 특히 설계자와 개발자는 1D 모델은 제품을 해석하고 튜닝하는 강력한 도구라고 인식하지만, ‘왜 이 설계를 했는가’, ‘서브시스템 간 구조는 어떻게 되는가’, ‘요구사항은 어떻게 충족되는가’와 같은 질문에는 답하지 못한다. 그 해답을 주는 것이 바로 아키텍처 모델(MBSE)이며, 이 두 모델을 연결해야만 설계의 정확성, 추적성, 협업성이 동시에 확보된다.   다양한 유형의 아키텍처적 측정 간의 관계   그림 2. ISO/IEC 15288 System Life Cycle Technical Processes & Life Cycle   ISO/IEC 15288(그림 2)은 시스템 수명주기 전반에 걸친 아키텍처 프로세스의 흐름과 체계를 정의한 국제 표준이다. 특히 이 표준은 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model-Based Systems Engineering : MBSE) 관점에서 시스템 개발 활동을 구조화한 것으로, 시스템 수명 주기(V 모델)를 기반으로 요구 분석, 설계, 검증 및 확인, 유지보수 등 각 단계의 아키텍처적 활동과 그 상호 관계를 정립한다. 시스템 엔지니어링 활동을 통해 성공적인 시스템을 구축하기 위해서는 다양한 아키텍처적 성과 지표와 측정 지표가 필요하며, 이를 통해 시스템의 목표 달성 여부를 판단할 수 있다. 대표적인 지표로는 다음과 같은 세 가지가 있다. MOE(Measure of Effectiveness, 효과성 측정지표)는 시스템이 실제 운용 환경에서 얼마나 효과적으로 임무를 수행할 수 있는지를 평가하는 지표로, 주로 고객 요구사항이나 운용 목표 달성 여부에 초점을 맞춘다.  MOP(Measure of Performance, 성능 측정지표)는 시스템의 성능 수준을 수치적으로 정량화한 것으로, 설계 명세나 요구된 성능 기준을 얼마나 충족하는지를 평가한다.  TPM(Technical Performance Measure, 아키텍처 성과 측정지표)은 개발 과정 중 아키텍처 적인 목표 도달 여부를 지속적으로 모니터링하고 예측하는 데 사용되는 지표로, 시스템 개발 리스크를 조기에 식별하고 관리하는 데 활용된다. 이러한 측정 지표는 예측 차이나 실측 차이를 바탕으로 비교 분석할 수 있으며, 시스템 개발 단계에서 시스템의 위험 요인에 대한 조기 탐지와 개선 대책의 선제 적용이 가능하도록 지원한다. 이는 곧 사업의 비용 효율성 제고와 일정 준수에 기여하며, 전체 수명주기 동안 긍정적인 영향을 유도할 수 있다.  <그림 2>는 ISO/IEC 15288의 V-모델과 아키텍처적 측정 지표가 어떻게 연계되는지를 보여준다. 요구사항 도출과 검증, 설계와 확인 간의 대응 관계를 통해 아키텍처적 활동이 체계적으로 연결되며, 수명주기 전체에서 MOE, MOP, TPM이 통합적으로 작동하여 아키텍처적 리스크를 관리하고 시스템의 성공적인 구현을 가능하게 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

CAD 프로그램 개발 기업인 캐디안은 한국법무보호복지공단 경남지부 기술교육원에 교육용 캐디안(CADian) 소프트웨어를 기증했다고 밝혔다. 한국법무보호복지공단은 형사처분이나 보호처분을 받은 사람 중, 자립을 위해 보호가 필요한 이들에게 맞춤형 기술교육을 제공하며, 보호 대상자들이 건전하게 사회에 복귀할 수 있도록 돕는 기관이다. 캐디안은 기술교육원 훈련생이 정품 CAD 소프트웨어로 안정적인 도면 설계 교육을 받을 수 있는 환경을 제공함으로써, 실습을 마친 훈련생들이 양질의 일자리 취업과 창업을 통해 안정적인 자립을 할 수 있도록 돕기 위해 이번 기부를 결정했다고 소개했다. 캐디안의 조병찬 상무는 “뜻깊은 일에 동참하게 되어 매우 기쁘다. 사회 복귀를 위해 노력하는 법무보호 대상자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 계속 지원하겠다”고 전했다. 한국법무보호복지공단의 문성관 경남지부장은 “이번 기증에 동참해 주신 조병찬 상무님과 김두호 대표님께 깊은 감사의 말씀을 드린다. 법무보호 대상자의 자립을 위한 지속적인 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.     한편, 오토캐드 DWG 기반 도면을 양방향으로 호환하는 국산 CAD 프로그램을 개발하여 공급하는 캐디안은 인공지능(Object Detection 및 Semantic Segmentation) 기술을 활용해 건축 평면도에서 벽, 창호, 싱크대, 욕조 등의 객체 정보를 추출하고, 이를 기반으로 적산, 검증, 개보수, 배선 및 배관, 인테리어, 소방·방범 등 다양한 분야에서 요구하는 BOM(자재명세서)과 새로운 CAD 도면 파일을 생성할 수 있는 AI 설루션인 ‘CADian AI-CE’를 개발한 바 있다. AI-CE 설루션은 건설 산업의 견적 수주용 적산, 플랜트 및 디스플레이 산업의 P&ID 도면 정산, 전기 포설 및 배선 작업을 위한 객체 인식 및 도면 재생성 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

책에서 얻은 것 No.20   “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 창조하는 것입니다.” - 피터 드러커  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다.  이번 칼럼은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연도 중요함을 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로 정의하면 ‘리더십, 인플루언서’로 정했다.    백만 유투버 ‘어비’를 만나다.  모든 시작은 우연에서 시작하여 뭔가의 연결고리를 통해서 커넥팅으로 시작된다.  어비(본명 송태민)는 대한민국을 넘어 아시아에서 인정받고 구글에서 인증하는 유투버이다. 그는 페이스북에서 자신을 이렇게 소개한다. “ 좋아하면 깊게 팝니다. 그래서 나는 어비입니다. IT전문 방송인, KBS 2TV, 라디오 출연중입니다. Google PE/유튜브 컨트리뷰터(유튜브 Algorithm 담당)”  그는 디자이너 출신이고, 애플 얼리 어댑터로 유명세를 떨쳤으며, 어비 글씨체도 유명하다. 한마디로 ‘인싸’, ‘인플루언서’이다.   ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사     그를 오프라인에서 처음 만난 것은 2023년 6월 18일 여의도에서 열린 ‘어비와 함께 100인 100권 출판 프로젝트(출판기념회 with AI)’였다.  그리고 몇 달 후인 2023년 10월 27일 ‘인간이 지워진다 AI 시대, 인간의 미래(김덕진, 송태민, 우희종, 이상호, 류덕민 저)’ 북토크에서 김덕진 소장(it커뮤니케이션연구소), 송태민 님과 또 함께 사진을 찍었다. 이날의 느낌을 페이스북에 이렇게 기록했다.  “느낌에 ....  시즌1은 흥행(붐)을 일으킴 누구나 쉽게 쓰는 AI로 공전 히트 시즌2 이제 본격적으로 적용단계 준비 기업에서 지갑을 열면 흥행 성공 MS copliot으로 기업속으로 침투 중 다양한 응용형태가 있을 텐데... 기업형 ChatGPT는  비용이 얼마? 구축기간은?이 화두일듯 근데 정말 보안은 안전한 거야?  이런 저런 고민이 많을 듯... 일반 사용자는 무료가 쵝오!“    “오랫동안 꿈을 그리는 사람은 마침내 그 꿈을 닮아간다.” - 미상   ‘어비랑 책 프로젝트’에 참여하다 그러던 어느날… 어비님의 페이스북에 책쓰기 모집을 하는 글이 눈에 확 들어왔다.  또 시작합니다.  100인 100권 프로젝트 2탄입니다. 생성형 인공지능으로 종이책 출간하기(어비 프로젝트) 아직도 어비랑 책 프로젝트를 안하셨다고요? 지금이 기회예요! 어비가 직접 디자인도 멋있게 다 해드립니다. 함께 해요. 두 번째 진행하는 100인 100권 함께 해주세요.    ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사   12일만에 책을 쓰고, 3달 후에 종이책을 손에 쥐었다. 그 여정의 스토리를 찾아서 기록들을 모아 봤다.  2023년 11월 11일의 페이스북 기록은 이러했다.  Taemin Song 김덕진 이종범 님을 믿고 냅다 질렀다. 자고로 나는 무료보다 유료로 구매할 때 더 잘 됨. 테슬라 주식 2주 처분하여 구매 완료! 책 제목도 정했다 ! 어쩌면 진행 중인 책보다 먼저 나올 각! 세 분을 믿고 열심히 달려보자!!! #어비 님 믿고 갑니다!    주제: 어비의 인공지능으로 출판하기 프로젝트 2024 2023년 11월 18일 토요일 [류용효] 드뎌 시작하는군요. 두근두근 ㅎㅎ [류용효] 어제 구상했다가 아침에 어비님 올린 동영상보고 따라해 보고 있습니다. (정말 그대로 따라하기! 핵심 포인트입니다. 나의 주관이나 뭐 그런 건 잠시 접어두고 말이죠.)  [어비] 맞아요 인공지능이 다 만들어주고 그 결과물 보면서 내용 수정해도 되니깐용~^^ [류용효] 일단 무모하지만… 오늘 본문 내용 다 만든다는 목표 세웠습니다. ㅎㅎ [류용효] 질문요! ChatGPT는 높임말로 “했습니다”로 써 주는데, “했다”로 하려면 뭐라고 얘기하면 될까요?  [어비] 반말로 써줘라고 하면 써줍니닷. [어비] 이렇게 하니 해주네용. “친구에게 쓰는 반말이 아니라 책에 쓰는 형식으로 써줘.” [류용효] 일단 퀵하게 전체를 돌려보니 감이 좀 오는 것 같습니다. 한방에 다 되는 것은 없으니, 조금 쉬면서 읽어보고 어디를 어떻게 채워야 될지 생각도 하고, 다른 AI에게도 물어보고 해야 할 것 같습니다. 제가 생각하는 글도 추가로 써 보고.   2023년 11월 21일 화요일 [류용효] 우와 대박입니다. 프롬프트… 내가 ChatgPT와 어떤 대화를 나누느냐가 핵심이었군요. 알고는 있었지만 이렇게 진지하게 써 보는 건 처음입니다! [류용효] 일단 Draft 버전으로 두 가지 산출물 완성! 다음 스텝은 Bard, 클로바x에 동일 질문 던져서 취합. 내일부터는 각각의 장을 읽어보고 보정하기 ^^  [어비] 본인이 직접 쓴 글 부분은 그래도 맞춤법 등 맞춰야겠죠~? [류용효] 음. 바드로 똑같이 질문하니 내용이 훨씬 좋은데요 ㅎㅎ  [류용효] 인쇄보기로 100페이지 나오면 실제 몇 페이지쯤 예상될까요? 150page까지 가도 될까요? [어비] 거의 그대로예요~~ 폰트 등에 따라 다르겠지만요~~^^ [류용효] 저도 써 놓고 정리… 1차 2차 3차… 그리고 제 생각을 써 넣으려고 합니다. 그 방법 밖에 없는듯.    2023년 11월 27일 월요일 [류용효] 오늘까지 그림도 좀 넣어서 90페이지 완성했습니다. ^^ 좀 더 노력해서 완성으로 가려고 합니다. ㅎㅎ  [류용효] ChatGPT, Bard, Clova x 세 개를 열어놓고, 동일 질문 결과를 본 후 가장 적당한 것을 사용하고 있습니다.  [류용효] 오늘은 하루종일 외근이라 아이패드 굿노트로 책 초안 리뷰할까 합니다. ^^ 펜으로 찍찍 글도 추가하고 하면 마무리될 듯. 하여튼 새로운 경험을 하는 중이네요. ^^  [류용효] 아이패드로 리뷰해 보니 수정사항이 겁나게 많이 보이네요. ㅎㅎ ChatGPT로 뽑은 거 하나하나 잘 봐야 할 듯~    2023년 11월 29일 수요일 [류용효] 드디어 100페이지 도달했습니다. ^^ 표지에 들어갔으면 하는 로고와 사진 모음 정리했고… 오늘 밤에는 기필코 완료 버튼을 눌러 산출물에 올리려고 합니다. ^^ [어비] 일요일까지라고 안심하지 마시고 열심히 쓰시고 교정교열 등 마무리까지 다들 체크체크입니다! [류용효] 인쇄보기로 보면 목차 크기(폰트 조절 필요)와 배열들이 보이는데 조절해야 할까요? 교정은 몇 번 보았습니다.  [어비] 배열 등은 제가 보면서 이상한 점은 잡아낼 예정입니다. 폰트 사이즈 등 제가 다 손볼 수 있습니다! [류용효] 넵! 감사합니다. 남은 기간동안 교정은 또 보고 또 볼께요. ^^   2023년 11월 30일 목요일 [류용효] 표지 들어갈 사진을 여러 장 넣었는데요. 어비님 한번 보시고 뭐가 좋을지라는 생각에서요. 괜찮죠? ㅎㅎ 디자인 감각은 제가 너무 떨어져서요. 잘 부탁드려요. [어비] 그 정도 센스는 제가 넘치기에 마음껏 넣어주세요! [류용효] 우왕 ^^ 넵! 마음껏 넣어 보겠습니다. ㅎㅎ 왜냐면 챗지피티, 바드로 써 보니 기본 흐름은 좋은데 디테일 한계로 일정 부분 제 의견을 넣었거든요.  [류용효] 저는 내년에 쓸 책 주제 정했고 미리 써 놓을 생각입니다. ^^ 방법 알았고 템플릿 있으니. ^^   “미래는 오늘 당신이 하는 일에 달려 있습니다.” - 마하트마 간디   컨셉맵으로 미래 그리기 - 학생과 학부모를 위한 진로 탐험 드디어 2024년 3월 30일 책이 출판되었다. 책의 부제목은 ‘컨셉맵으로 그리는 나만의 미래’이다.  그리고 마케팅 문구를 만들었다. 처음에는 어렵게 느껴졌는데, 가이드를 받고 따라하다 보니 어느새 그럴듯한 문구들이 만들어졌다.  “어떻게 하면 나만의 꿈과 비전을 더 명확하게 그릴 수 있을까요? 컨셉맵으로 여정을 시작해보세요. ‘컨셉맵으로 미래 그리기’는 당신이 성공적인 미래를 위해 어떤 목표를 세우고, 어떻게 계획을 세우며, 더 나아가 소통과 협업을 통해 어떻게 성공에 한 발짝 더 다가갈 수 있는지 알려줍니다. 각 장마다 제시되는 질문들은 독자들에게 심층적인 고찰을 유도하며, 나만의 컨셉맵을 그리는 동안 효과적인 피드백과 가이드를 제공합니다. 컨셉맵은 당신의 미래를 시각적으로 만들어내는 강력한 수단입니다. 이 책을 통해 당신만의 특별한 여정을 시작해보세요.” “당신의 꿈과 목표가 어디에 숨어있을까요? 류용효 작가의 ‘컨셉맵으로 미래 그리기’를 읽어보세요. 이 책에서 류용효 작가는 목표의 문을 열고 미래의 비전을 그리며, 강점과 가능성을 탐험하는 과정에서 자신을 발견하도록 실질적인 조언과 팁을 제공합니다 이 여정에서 새로운 아이디어와 통찰력을 얻어, 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌어나갈 수 있도록 안내합니다. 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가 봐요! 책 속에서 우리는 여러분의 꿈과 목표에 대한 비밀스러운 통로를 찾아 나섭니다. 컨셉맵의 마법에 휩싸여 목표의 문을 열고, 미래의 비전을 그려가며 자아를 탐험합니다. 이 여정은 강점과 가능성의 발견으로 이어져, 자신을 더 깊이 이해하게 될 것입니다. 새로운 아이디어와 통찰력은 여러분의 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌 것이며, 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가게 됩니다. 이 책은 여러분이 소중한 목표에 도달할 수 있도록 이끄는 동반자가 되어, 풍요로운 미래를 함께 그려보세요.”   ▲ ‘컨셉맵으로 미래 그리기’ 서평맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   나의 책을 한 장의 서평맵으로 만들었다.  2024년 3월 30일 POD(맞춤형 소량 출판) 방식으로 세상에 나왔다. POD(Publish On Demand)는 미리 종이책을 찍지 않고 주문이 들어올 때마다 레이저 프린터 등으로 종이책을 인쇄하는 방식이다. 주문형 출판이라고도 한다. 그리고 4월 18일 미모셀(미래모빌리티셀럽) 모임에서 출판 강연 및 사인회를 시작으로 2024년 나의 의미 있는 여정이 시작되었다.    ▲ 사진 제공 : 피엘엠카페     “성공의 99%는 마음가짐에 달려 있다.” - 미상   커넥팅을 넘어 공감을 나누다 내친김에 2025년 컨셉맵 캘린더에 두 분을 모셨다. 김덕진 소장님과 어비 님을 3월, 4월의 주인공으로 해서 라이프맵 혹은 서평맵으로 진행 중이다.  2021년에 처음 시작한 컨셉맵 캘린더가 내년이면 5주년을 맞이한다. 그래서 특별한 손님을 모셨다. 금융 AI로 유명한 오순영님, 그리고 늘 존경하는 글로벌 소프트웨어 한국 지사장님이신 정운성님, 인공지능 및 IT 신지식인인 김덕진 소장님과 어비님, 씽크와이즈로 정리의 달인이고 화성시청의 업무혁신을 이끌고 계신 권석민 팀장님, 시스템 개발의 풀스택을 강의하고 사업을 하는 강창훈 대표님, 종행무진 마음 AI의 우수성과 가치와 비전을 알리고 계시는 손병희 전무님, 자율주행의 다크호스로 곧 상장을 앞둔 자율주행의 눈을 개발하고 있는 SOSLA 장지성 대표님, 투자의 현인과 최근 죽음의 문턱에서 되살아 나며 제2의 인생을 달리고 있는 김관성 전무님, 베트남 비즈니스의 노하우를 가진 이정훈 대표, 그리고 최근 가천대학교 창업대학 초빙교수로 발탁되신 홍원준 교수님, 그리고 곧 박사학위 취득을 앞두고 있는 이슬아 님 등과 2025년을 뜻깊게 보내기 위해 각각 다른 맵을 만들려고 한다. 나의 1년 프로젝트이다.    ▲ 2025 컨셉맵 캘린더 (제공 : 피엘엠카페)   자신의 미래를 머릿속으로 생각만 하지 말고, 말하고 글로 쓰고, 시각화로 표시하여 타인을 이해시키는 것이 무엇보다 중요할 것이다. 이제 컨셉맵은 내 머리 속에서 생각을 정리하고 연결하는 것이 자연스러워졌다. 그리고 내재화가 된 것 같다.  나는 한 장의 맵으로 정리하는 것을 큰 보람으로 생각하며 기대와 호기심이 많다. 그래서 사람들과 잘 소통하고 그리고 그들을 무대로 불러내서 그들의 손으로 본인의 생각을 꺼집어내어 일을 풀어가도록 유도한다. 물론 내가 잘 모르는 것도 많고 또 잘 못하는 것은 너무나 많다. 최소한 기본을 잘 하려고 노력하며, 커넥팅을 통해서 협업과 지혜를 통해서 선한 영향력을 키우고자 하는 것이 나의 모토이다.  ‘컨셉맵클래스’, 내가 늘 생각하는 단어이다. 컨셉맵으로 통하는 길목에서 사람들에게 영감과 길을 안내하고 수익도 내고 나의 생활을 영위하고 기쁨과 즐거움으로 가득한 생활을 누리고 싶다. 이것이 내가 바라는 세상이다.    ■ 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.

알티움(Altium)이 ‘알티움 365’ 플랫폼 내에 ‘BOM 포털(BOM Portal)’을 출시한다고 발표했다. BOM 포털은 엔지니어링 팀과 조달 팀 간의 협업을 획기적으로 개선할 수 있도록 설계되었으며, 전자제품 설계에서 BOM(자재 명세서) 관리에 대한 통합된 접근 방식을 제공하는 솔루션이다. 알티움 365 BOM 포털을 통해 구매 전문가는 출시될 디자인을 출시 전에 파악할 수 있어, 개발 프로세스 초기에 문제를 파악하는 데에 도움을 받을 수 있다. 조달 팀과 엔지니어링 팀은 생산 중인 모든 BOM을 모니터링하고, 부품 공급 문제에 대한 즉각적인 인사이트를 제공하는 포괄적인 대시보드의 이점을 누릴 수 있다. 알티움 365의 BOM 포털은 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 효율적인 협업과 정보에 기반한 의사결정을 촉진한다. 이 포털은 옥토파트(Octopart), 실리콘엑스퍼트(SiliconExpert), S&P 글로벌(S&P Global) 등의 데이터 소스와 통합하여 기업에게 정확한 부품 데이터를 실시간으로 제공한다. 알티움은 이런 기능이 데이터에 기반한 현명한 의사결정을 내리는 데 중요하다고 짚었다. 알티움 365 BOM 포털은 하드웨어 개발과 통합된 BOM 관리를 제공한다. 엔지니어링 팀과 조달 팀 간의 장벽을 허물어 직접적인 커뮤니케이션을 촉진하고, 잘못된 의사소통이나 실수 또는 지연의 위험을 줄인다. BOM 포털은 옥토파트, S&P 글로벌(구 IHS 마킷), 실리콘엑스퍼트, 그리고 곧 출시될 Z2Data의 실시간 상세 부품 정보에 대한 액세스를 제공하여 조달 및 설계 프로세스를 개선한다. 또한, BOM 포털은 부품 세부 정보 및 라이프사이클 정보로 데이터를 자동으로 보강하는 등 효율적인 BOM 관리를 위한 도구를 사용자에게 제공하며, BOM 포털은 잠재적인 공급망 중단과 부품 노후화를 사전에 파악하여 부품 및 시장 변동에 적시에 대응할 수 있도록 지원한다. 비용 및 시간 효율을 높이는 것도 주요한 기능 중 하나이다. PCB 설계의 최대 80%는 부품 교체가 필요하며, 소싱 문제를 해결하는 데 긴 시간이 걸리는 경우가 많은데, 데이터 통합과 결합된 BOM 포털의 기능은 이런 시간을 줄여서 설계 프로세스를 가속화하고 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 돕는다. 알티움의 아난스 아바(Ananth Avva) 클라우드 플랫폼 담당 수석 부사장은 “BOM 포털은 현대 전자제품 개발의 복잡성에 대응하며, 특히 조달, 제조 및 엔지니어링 전문가가 효과적으로 협업할 수 있도록 지능적으로 지원하는 디지털 BOM을 생성한다”면서, “이번 BOM 포털의 출시는 위험을 줄이고 일관된 워크플로를 보장함으로써 전자제품 설계 프로세스를 혁신하겠다는 확고한 의지에 바탕을 두고 있다. 또한, 이러한 노력은 실리콘엑스퍼트, IHS, Z2Data와 같은 전략적 파트너와 함께 구축 중인 에코시스템으로 확장되고 있다”고 전했다.  

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 20년 동안 디지털 기술과 디지털 환경의 발전은 PLM과 제품 개발에 관련된 새로운 디지털 개념과 용어를 출현시켰다. 대표적인 것이 디지털 스레드(digital thread), 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE : Model Based Systems Engineering), 디지털 트윈(digital twin) 등이다. 그러나 대부분의 제품 개발 엔지니어는 이 같은 복잡한 개념과 용어를 충분하게 알 수 없다. 그래서 이런 개념과 용어를 정리하고 서로의 관계를 정리해 봤다. 그 동안 컴퓨터 성능과 디지털 기술의 비약적인 발전으로 인간의 시각적인 분야에서 괄목한 발전을 했다. 아직도 일부 중소기업에서는 제품 개발에 왜 3D 환경이 필요하냐고 의문을 제기하지만, 새로운 게임 세대에게 3D 환경은 느끼는 직관적 정보의 영향은 많다고 할 수 있다. 제품 개발에 필요한 엄청난 3D 데이터와 다양한 물성치를 실시간으로 구현하기 위해서는 체계적인 디지털 연속성(digital continuity)과 디지털 신임성(digital trustworthy)이 필요하다.   그림 1. 디지털 연속성과 디지털 신임성의 문제   이것의 핵심이 디지털 스레드이다. 우선 디지털 스레드라는 개념은 PLM과 관련이 많고, 디지털 스레드는 디지털 트윈과 연관이 있다. 또한 디지털 스레드는 MBSE와 관련이 많다. 디지털 스레드는 제품 또는 프로세스의 수명주기에 따라 통합된 데이터 기반 의사 결정을 허용하는 통신 프레임워크를 나타낸다. 디지털 스레드는 설계, 제조, 사용, 최종 폐기 또는 재활용에 이르기까지 제품 수명 주기의 맨 처음부터 시작한다. 제품 또는 프로세스와 관련된 모든 데이터 및 활동을 캡처하여 다양한 목적으로 추적, 분석 및 활용할 수 있는 연결된 데이터 흐름을 생성한다. 디지털 스레드를 구현하려면 다양한 소스와 다양한 형식의 데이터를 수집, 정리 및 구조화해야 하므로 데이터 통합에 상당한 노력이 필요하다. 그러나 일단 구현되면 향상된 의사 결정, 효율성, 혁신 및 위험 완화의 형태로 상당한 이점을 제공할 수 있다. MBSE는 문서 기반 정보 교환이 아닌, 엔지니어 간 정보 교환의 기본 수단으로 도메인 모델(domain model)을 만들고 활용하는 데 중점을 둔 시스템 엔지니어링 방법론이다. 전통적으로 시스템 엔지니어링 프로세스는 수동적이고 텍스트 기반이며 정적 문서에 크게 의존했다. 이러한 접근 방식은 정보 불일치, 최신 문서 유지 관리의 어려움, 커뮤니케이션 및 공동 작업의 장애물과 같은 문제로 이어질 수 있다.   그림 2. 문서 기반 시스템 엔지니어링 대 모델 기반 시스템 엔지니어링   제품 수명주기 관리(PLM)는 요구사항과 설계 및 개발에서 폐기까지 제품이 겪는 일련의 변경 사항을 관리하는 체계적인 접근 방식이다. PLM은 사람, 데이터, 프로세스 및 비즈니스 시스템을 통합하여 회사 및 확장된 엔터프라이즈에 제품 정보 백본(backbone)을 제공하지만, 지난 수 십년 간의 발전은 또 다른 벽을 만드는 딜레마를 가져왔다. 그것은 데이터 사일로화(data siloization)이다. 반면 디지털 스레드는 제조 프로세스에서 전통적으로 사일로화된 요소를 연결하고, 전체 수명주기 동안 자산에 대한 통합 보기를 제공하는 커뮤니케이션 프레임워크이다. 본질적으로 시스템, 장비 및 인력을 교차하는 정보의 백본이다. PLM 시스템은 디지털 스레드를 가능하게 하는 기본 기술이다. 디지털 스레드는 전체 제품 라이프사이클을 통해 직조되며, PLM 시스템은 해당 라이프사이클과 관련된 모든 데이터가 저장되고 관리되는 곳이다. 제대로 구현되면 디지털 스레드 개념은 기존 PLM 시스템을 크게 향상시킬 수 있다. 여러 소스의 정보를 통합하고 제품 라이프사이클 전체에서 액세스할 수 있도록 함으로써 이를 수행할 수 있다. 이러한 통합을 통해 의사 결정 개선, 시장 출시 시간 단축, 생산 비용 절감, 제품 품질 향상 및 기타 이점을 얻을 수 있다. 또한 최근 다양한 분야에서 관심을 받고 있는 디지털 트윈은 시뮬레이션을 실행하여 다양한 조건에서 성능을 예측하고, 물리적 상대에서 문제가 발생하기 전에 문제를 감지하고, 운영을 최적화하는 등 다양한 목적으로 사용할 수 있는 물리적 제품, 시스템 또는 프로세스의 가상 복제본이다. 디지털 트윈은 물리적 개체에 설치된 센서의 실시간 데이터를 사용하여 상태, 작업 조건 및 변경 사항을 모방한다. 여기에는 온도 및 압력과 같은 단순한 데이터에서 다양한 시나리오에서 제품이 어떻게 반응하는지에 대한 복잡한 시뮬레이션에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있다. 디지털 트윈 분야에서 PLM의 제품 데이터와 디지털 스레드의 연결은 필수이다.   그림 3. PLM과 디지털(출처 : Prostep)   이 모든 현재와 미래의 변화에 대한 결론은 이제는 데이터의 연결과 데이터의 연속성 그리고 데이터의 신뢰성이 중요하다고 할 수 있다. 이런 종합적인 측면을 디지털 신임성이라고 말하고 싶다. 굳이 ‘디지털 신임성’이라고 표현 이유는 디지털 데이터의 신뢰성(reliability)과 차별할 필요가 있다고 생각하기 때문이다. 디지털 연속성 및 데이터 관리의 맥락에서 디지털 신임성은 사용 중인 데이터의 신빙성(credibility), 신뢰성 및 무결성(integrity), 보안성(security)을 의미한다. 데이터가 정확하고 완전하며 시의적절하고 일관되고 안전하며 규정을 준수하는지 확인하는 것이다. 반면에 신뢰성은 특히 시간이 지남에 따라 데이터의 일관성을 나타내는 신뢰성의 구성 요소이다. 둘 다 효과적 데이터 관리 및 의사결정에 중요하다. 그리고 이런 결과물에 대해서 확인(validation)과 검증(verification)의 절차가 필요하다. 간단히 말해서 검증은 제품이 올바르게 설계되고 제작되었는지 확인하는 반면, 유효성 확인은 처음부터 올바른 제품이 제작되었는지 확인한다. 둘 다 고품질의 효과적이고 사용자 친화적인 제품을 개발하는 데 중요하다. 검증은 개발자의 관점에서 검사 대상의 명세 요구사항을 충족하는지 결정하는 절차이고, 확인은 사용자의 관점에서 검사 대상이 충분한 무결성 수준을 달성했는지 확인하는 절차라고 할 수 있다. 생성된 디지털 데이터의 물리적 세계의 적용과 스마트 공장에서 센서의 데이터와 디지털 트윈의 디지털 세계와 연결되기 때문에 더욱 이러한 디지털 신임성이 필요하다. 현재 챗GPT(ChatGPT)에서 발생하는 디지털 환각 또는 디지털 할루시네이션(digital hallucination) 증세가 이러한 문제를 보여주는 단면이라고 할 수 있다. 디지털 세계에서 생성된 디지털 데이터를 물리적 세계에서 적용할 때의 디지털 연결성과 디지털 신임성 그리고 확인과 검증의 절차가 필요한 이유이다. “올바른 질문을 하는 것은 이미 문제 해결의 절반이다.“ (To ask the right question is already half the solution of problem.) - 칼 융   ■ 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.

이플랜(EPLAN)과 다쏘시스템은 하노버 메세에서 기술 파트너십을 맺고, 이플랜 솔루션과 다쏘시스템의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼 사이에 인터페이스를 확장할 계획이라고 밝혔다. 이번 파트너십은 양사의 전문성을 결합해 기업이 엔드투엔드 디지털 개발 프로세스를 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있으며, 특히 제품 개발 과정에서 전기 엔지니어링과 유체 동력 기술을 PLM에 원활하게 통합하는 데에 초점을 두고 있다. 양사는 향후 몇 달 동안 파트너십을 확대하면서 PLM 3D익스피리언스 커넥터(PLM 3DEXPERIENCE Connector) 인터페이스를 더욱 최적화하고, 클라우드 환경에서 디지털 제품 개발을 위한 새로운 솔루션을 제공하기 위해 협력한다는 계획이다. 또한 엔지니어링 협업 네트워크의 일부로 PLM 클라우드 환경에서 동영상과 샘플 데이터를 활용한 공동 데모 환경과 고객 프로젝트에 대한 공동 상호작용도 계획 중이다.   ▲ 이미지 출처 : 이플랜 웹사이트 캡처   이플랜과 3D익스피리언스 플랫폼의 상호작용은 전기 엔지니어링 및 유체 동력 엔지니어링을 위한 데이터 관리 프로세스를 자동으로 제어하는 데에 중점을 둔다. 이플랜 일렉트릭 P8(EPLAN Electric P8)과 이플랜 플루이드(EPLAN Fluid)에서 다쏘시스템의 클라우드 플랫폼에 직접 액세스가 가능해진다. 이를 통해 클릭 한 번으로 구성 요소 목록과 자재 명세서를 동기화할 수 있고 프로젝트 검색, 찾기, 생성, 체크인/체크아웃, 이플랜 프로젝트 페이지의 중립 형식 내보내기 등의 작업을 인터페이스를 통해 더 효율적으로 수행할 수 있게 된다. 중립 포맷의 데이터는 관련 이플랜 프로젝트에 자동으로 연결된다. 또한, 이플랜과 3D익스피리언스 플랫폼 사이의 양방향 커뮤니케이션도 가능해진다. 이플랜에서 프로젝트를 체크인하는 작업이 PLM 시스템에서 프로젝트를 여는 작업과 동일하게 자동화되기 때문에, 도면 헤더에 대한 정보를 포함한 주요 PDM 속성을 3D익스피리언스 플랫폼에서 추가할 수 있으며, 다음 번 이플랜 프로젝트를 체크아웃할 때에도 자동으로 사용할 수 있다. 또한 이 소프트웨어는 문서 승인이나 제조 부서로 전달하는 등 기존의 PDM 기능도 지원한다. 이플랜 & 시디온(EPLAN & Cideon)의 세바스찬 자이츠(Sebastian Seitz) CEO는 "이플랜 플랫폼과 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼 간의 양방향 인터페이스를 통해 일반 고객의 프로세스 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어 ECAD, ERP, PDM 등 모든 시스템이 양방향으로 연결되면 사용자는 진정한 학제 간 방식으로 작업할 수 있으므로 훨씬 더 효율적으로 작업할 수 있다"고 설명했다. 다쏘시스템의 도미닉 쿠르타즈(Dominic Kurtaz) 유로센트럴 매니징 디렉터는 "이번 파트너십을 통해 우리는 공동의 고객이 엔드 투 엔드 제품 개발에서 새로운 차원의 효율성과 생산성을 달성할 수 있도록 지원할 것"이라면서, "이는 버추얼 트윈의 개발과 사용을 통해 가능해졌다. 양방향 인터페이스는 수많은 프로세스를 간소화하고 고객을 위한 새로운 협업 기회를 창출한다"고 전했다.

트렌드에서 얻은 것 No.16   ■ 참고 : 이번 호의 내용은 마이크로소프트 빙(Microsoft Bing)에서 chatGPT-4와 대화를 나눈 내용으로, 내용이 이치에 맞지 않거나 거칠더라도 이해하고 읽어 주기를 바란다.   챗GPT-PLM 연계 활용방안을 논하다 챗GPT(chatGPT)는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 인공지능 챗봇으로, GPT-3.5와 GPT-4 기반의 대규모 언어 모델을 활용하고 있다. PLM은 제품의 생명주기를 관리하는 정보화 기술로, 제품의 설계부터 생산, 유통, 서비스까지 전 과정을 통합적으로 관리할 수 있다. 챗GPT를 PLM 시스템 내에서 활용할 수 있는 예제는 다음과 같다. 챗GPT를 PLM 시스템의 인터페이스로 사용하여, 사용자가 자연어로 제품에 대한 정보를 검색하거나 입력할 수 있도록 한다. 예를 들어, “새로운 부품을 추가하고 싶어요”라고 말하면 챗GPT가 필요한 데이터를 물어보고 PLM 시스템에 저장한다.  챗GPT를 PLM 시스템의 도우미로 사용하여 사용자가 제품 개발 과정에서 발생하는 문제나 의문점에 대해 상담할 수 있도록 한다. 예를 들어, “이 부품은 어떻게 설계해야 할까요?”라고 물으면 챗GPT가 가능한 해결책이나 참고 자료를 제공한다. 챗GPT를 PLM 시스템의 협업 도구로 사용하여 사용자가 다른 이해관계자와 소통하거나 피드백을 주고받을 수 있도록 한다. 예를 들어, “이 제품에 대한 고객의 반응은 어떻게 되나요?”라고 묻으면 챗GPT가 고객 만족도 조사 결과나 소셜 미디어 리뷰 등을 요약해서 보여준다. PLM을 통해서 사용자는 다양한 것들이 궁금할 수 있다. 예를 들면 ▲제품의 성능이나 품질은 어떻게 되는지 ▲제품의 비용이나 가격은 어떻게 산정되는지 ▲제품의 생산 일정이나 재고 상황은 어떻게 되는지 ▲제품의 경쟁력이나 시장 점유율은 어떻게 되는지 ▲제품의 환경 영향이나 규제 준수 여부는 어떻게 되는지 등이다.   챗GPT의 주요 활용 용도 소셜 미디어 글쓰기 : 챗GPT로 인스타그램이나 트위터 등의 소셜 미디어에 올릴 글을 작성하거나 수정할 수 있다. 고객 서비스나 상담 업무 : 챗GPT를 활용하여 고객과의 대화를 진행하거나 문제를 해결하거나 정보를 제공할 수 있다. 사무 보조 : 챗GPT로 에세이, 강의 계획안, 기타 다양한 종류의 문서를 작성하거나 요약할 수 있다.   챗GPT-PLM 연동 방법 첫째, 오픈AI 플레이그라운드(OpenAI Playground)에 접속한다. 오픈AI 플레이그라운드는 챗GPT와 PLM을 사용할 수 있는 웹 기반의 인터페이스이다. 여기서 API 키를 입력하고 원하는 모델을 선택할 수 있다. 둘째, 엔진(engine)을 설정한다. 엔진은 챗GPT와 PLM의 성능과 특성을 결정하는 요소이다. 예를 들면 다빈치(Davinci)는 가장 정교하고 다재 다능한 엔진이고, 에이다(Ada)는 가장 빠르고 간단한 엔진이다. 엔진에 따라 요금이 달라질 수 있으므로 주의해야 한다. 셋째, 쿼리(query)를 입력한다. 쿼리는 챗GPT와 PLM에게 요청하는 내용이다. 쿼리는 텍스트 형태로 작성하며, JSON 형식으로 추가적인 옵션을 설정할 수 있다. 예를 들면 ‘temperature’는 생성된 텍스트의 창의성을 조절하는 옵션이고, ‘stop’은 생성된 텍스트의 종료 조건을 설정하는 옵션이다.   ▲ 챗GPT-PLM의 연계 활용 모습 콘셉트 맵(by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   챗GPT와 PLM을 어떻게 활용할 수 있을까 챗GPT는 대화를 듣고, 배우고, 도전하는 시스템이며, 다양한 전문적인 사용 사례에 적용될 수 있다.    PLM 시스템과 사용자 간의 자연스러운 상호작용을 가능하게 한다. 챗GPT는 사용자의 의도와 목적을 이해하고, 적절한 응답과 조언을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “새로운 제품 아이디어가 필요해”라고 말하면, 챗GPT는 “어떤 종류의 제품을 만들고 싶으세요?”라고 물어보거나, “이전에 성공적인 제품들의 특징은 무엇이었나요?”라고 질문할 수 있다.    PLM 시스템의 지식과 데이터를 활용하여 창의적인 제안과 해결책을 제시할 수 있다.  챗GPT는 PLM 시스템에 저장된 제품 설계, 개발, 테스트, 생산, 판매 등의 데이터를 분석하고, 최적화된 방법론이나 전략을 추천할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “제품 개발 비용을 줄일 방법이 없을까?”라고 묻으면, 챗GPT는 “제품 구성 요소 중에서 가장 비싼 것은 무엇인가요? 그것을 대체할 수 있는 다른 재료나 부품은 없나요?”라고 답변할 수 있다.    PLM 시스템의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있다.  챗GPT는 PLM 시스템의 작동 상태와 오류를 모니터링하고, 문제가 발생하면 즉시 알려주거나 해결할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “PLM 시스템이 너무 느려”라고 말하면, 챗GPT는 “네트워크 연결 상태를 확인해보세요. 혹시 다른 프로그램이 많이 실행되고 있지 않나요? PLM 시스템의 캐시를 비우거나 재부팅해보세요”라고 조언할 수 있다.    챗GPT를 제품 개발 프로세스에 적용하면 어떤 효과가 있을까 챗GPT는 사용자와 PLM 시스템 간에 자연스러운 대화를 가능하게 한다. 챗GPT는 사용자가 원하는 작업이나 정보를 이해하고 적절한 응답과 조언을 줄 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “제조 공정에서 문제가 발생한 것 같아”라고 말하면 챗GPT는 “어떤 문제가 발생했나요? 어떤 부분에서 문제가 생겼나요? 어떻게 해결해야 할까요?”라고 물어볼 수 있다.  챗GPT는 PLM 시스템에 저장된 데이터와 지식을 활용하여 창의적인 제안과 해결책을 줄 수 있다. 챗GPT는 PLM 시스템에 있는 CAD와 PDM과 BOM과 ERP 등의 데이터와 지식을 분석하고 최적화된 방법론이나 전략을 추천할 수 있다. 고객의 피드백을 수집하고 분석하고 제품의 사양과 프로토타입을 생성하는 과정을 자동화하여 고객의 요구사항을 파악하고 만족시킬 수 있는 제품을 개발하는 데 도움이 된다. 개발자, 디자이너, 그리고 다른 이해관계자들과 제품 개발 과정에서 더 효과적으로 협업할 수 있다. 제품 개발 주기에서 발생할 수 있는 문제나 이슈를 신속하게 발견하고 해결하여 시간과 비용을 절약할 수 있다.    챗GPT-PLM 연동 시나리오 제품 설계 CAD와 연동하여 설계도를 자동으로 생성하거나 수정할 수 있다. 제품 정보 PLM과 연동하여 제품의 특성이나 성능에 대한 정보를 쉽게 조회하거나 업데이트할 수 있다. MES 및 ERP와 연동하여 생산 계획이나 자재 관리 등에 대한 정보를 실시간으로 확인하거나 조정할 수 있다. 챗GPT와 PLM의 연동 몇 가지 예시를 들어보겠다.(이 내용은 챗GPT의 창착 시나리오이다.) A사는 챗GPT를 활용하여 사용자들에게 새로운 기능이나 서비스에 대한 안내 및 교육을 제공한다.  S사는 챗GPT와 PLM을 결합하여 스마트 공장 시스템을 구축한다. 챗GPT는 음성 인식 기능을 통해 작업자들의 명령어를 인식하고 PLM에 접근하여 필요한 정보를 제공한다. 예를 들어 작업자가 “제조번호 0번 부품의 재고량 확인”이라고 말하면, 챗GPT는 PLM에서 해당 부품의 재고량을 조회하여 음성으로 답변한다.  B사는 챗GPT와 PLM을 활용하여 차량 설계 및 개발 프로세스를 간소화하였다. 챗GPT는 차량의 외형이나 기능에 대한 요구사항을 입력받아 CAD와 연동하여 자동으로 설계도를 생성한다. 또한 PLM에서 차량의 성능 데이터를 가져와서 비교 분석하거나 최적화할 수 있다.   챗GPT를 제품 개발 프로세스에 적용할 때 주의할 점은 무엇인가 데이터의 품질과 양 : 챗GPT의 성능은 학습에 사용되는 데이터의 품질과 양에 직접적으로 영향을 받는다. 따라서 데이터를 수집하고 정제하고 관리하는 과정에 신경을 써야 한다. 정확성과 신뢰성 : 챗GPT는 인공지능 모델이기 때문에 오류나 편향이 발생할 수 있다. 따라서 챗GPT가 생성하는 결과물을 검증하고 수정하는 과정이 필요하다. 다중모드 입력 : 챗GPT는 주로 텍스트 기반의 대화를 생성하지만, 제품 개발 프로세스에서는 음성이나 이미지와 같은 다른 형태의 입력도 필요할 수 있다. 따라서 챗GPT가 다양한 모드의 입력을 처리하고 반영할 수 있는 방법을 고려해야 한다. 개인화와 맞춤화 : 챗GPT는 사용자들의 성향이나 기호에 따라 다른 대화를 생성할 수 있어야 한다. 따라서 챗GPT가 사용자들의 프로필이나 피드백을 분석하고 적용할 수 있는 방법을 고려해야 한다. 상호작용성과 친밀감 : 챗GPT는 단순히 정보를 전달하는 것뿐만 아니라 사용자들과 친근하고 유익한 대화를 나눌 수 있어야 한다. 따라서 챗GPT가 감정이나 유머와 같은 요소를 적절하게 사용하고, 사용자들의 질문이나 요청에 잘 응답할 수 있는 방법을 고려해야 한다.   챗GPT를 MBSE에 적용하면 어떤 효과가 있을까 MBSE는 ‘Model Based Systems Engineering’의 약자로, 복잡한 시스템을 개발할 때 요구사항, 설계, 분석, 검증 및 유효성 검사를 지원하기 위해 사용되는 정형화된 방법론이다. MBSE는 문서 중심의 엔지니어링과 달리 모델을 시스템 설계의 중심에 두고 모호함을 제거하고 통합성과 일관성을 높인다. 챗GPT를 MBSE에 적용하면 다음과 같은 효과가 있을 수 있다. 챗GPT는 자연어 처리 기술을 활용하여 시스템 엔지니어와 대화하면서 요구사항이나 명세를 모델로 변환하거나, 반대로 모델에서 자연어로 요약하는 기능을 제공할 수 있다. 이렇게 하면 시스템 엔지니어는 복잡한 모델링 언어나 도구에 익숙하지 않아도 MBSE를 쉽게 수행할 수 있다. 챗GPT는 생성적인 기능을 활용하여 시스템 엔지니어가 원하는 목적이나 조건에 맞는 최적의 모델을 자동으로 생성하거나 제안할 수 있다. 이렇게 하면 시스템 엔지니어는 다양한 설계 옵션을 비교하고 평가할 수 있다. 챗GPT는 학습적인 기능을 활용하여 시스템 엔지니어가 입력한 모델이나 데이터를 분석하고, 통찰력 있는 피드백이나 권장 사항을 제공할 수 있다. 이렇게 하면 시스템 엔지니어는 시스템의 성능이나 안전성 등에 대해 더 잘 이해하고 개선할 수 있다.   챗GPT를 MBSE에 활용하는 사례 예시 챗GPT에게 “자동차의 스마트 주차 보조 기능에 대한 요구사항은 무엇인가?”라고 물으면 챗GPT가 “자동차의 스마트 주차 보조 기능에 대한 요구사항은 다음과 같다”라고 답하고 SysML이나 UML같은 모델링 언어로 요구사항 다이어그램을 생성하여 보여준다. 챗GPT에게 “주변 환경 인식 센서와 차량 간 통신 장치를 포함하는 자율주행 자동차의 구조적 모델은 어떻게 되나?”라고 물으면 챗GPT가 “주변 환경 인식 센서와 차량 간 통신 장치를 포함하는 자율주행 자동차의 구조적 모델은 다음과 같다”라고 답하고 SysML이나 UML같은 모델링 언어로 구조 다이어그램을 생성하여 보여준다.   챗GPT와 PLM 연동시 고려사항  챗GPT와 PLM 시스템 간 인터페이스의 복잡도와 규모  챗GPT에게 학습시켜야 하는 PLM 시스템의 도메인 지식과 비즈니스 로직의 양과 난이도  챗GPT와 PLM 시스템 간의 통신과 보안을 위한 기능과 정책의 수준과 엄격도    챗GPT와 PLM 시스템을 연동하기 전에 준비해야 할 것은 무엇인가 챗GPT와 PLM 시스템 간의 인터페이스를 설계하고 구현하기 위한 기술적인 요구사항과 자원을 파악하고 확보한다. 예를 들어 어떤 프로토콜과 플랫폼을 사용할지, 어떤 개발 도구와 언어를 사용할지, 어떤 서버와 네트워크를 사용할지 등을 결정하고 준비한다.  챗GPT에게 학습시켜야 하는 PLM 시스템의 도메인 지식과 비즈니스 로직을 정리하고 구성한다. 예를 들어 PLM 시스템에서 사용하는 용어나 개념, 규칙 등을 정의하고 문서화하고, 챗GPT가 이해하고 응용할 수 있는 형식으로 변환하거나 제공한다.  챗GPT와 PLM 시스템 간의 통신과 보안을 위한 정책과 절차를 수립하고 준수한다. 예를 들어 챗GPT가 PLM 시스템에 접근하기 위한 인증 방식이나 권한 설정, 데이터의 암호화나 복호화 방법, 로깅이나 모니터링 방법 등을 결정하고 적용한다. 이 외에도 챗GPT와 PLM 시스템을 연동하는 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제나 위험에 대비하여 대응 계획이나 백업 계획을 마련해 두는 것도 좋다.   챗GPT와 PLM 시스템을 연동하는데 어떤 장점이 있나 챗GPT는 자연어 처리와 생성에 뛰어난 AI 챗봇이다. 챗GPT와 PLM 시스템을 연동하면 PLM 시스템의 사용자나 관리자가 쉽고 편리하게 PLM 시스템과 상호작용할 수 있다. 예를 들어 텍스트나 음성으로 PLM 시스템에 질문하거나 명령할 수 있고, 챗GPT가 친절하고 정확하게 답변하거나 수행할 수 있다.  챗GPT는 다양한 도메인과 주제에 대해 학습하고 대화할 수 있는 AI 챗봇이다. 챗GPT에게 PLM 시스템의 도메인 지식과 비즈니스 로직을 학습시키면 챗GPT가 PLM 시스템의 전문가나 컨설턴트처럼 역할을 할 수 있다. 예를 들어 챗GPT가 PLM 시스템의 기능이나 용도, 장단점 등에 대해 설명하거나 조언할 수 있고, PLM 시스템에서 발생하는 문제나 과제에 대해 해결책이나 제안을 할 수 있다. 챗GPT는 창의적이고 유머러스한 AI 챗봇이다. 챗GPT와 PLM 시스템을 연동하면 PLM 시스템의 사용자나 관리자가 재미있고 유익한 경험을 할 수 있다. 예를 들어 챗GPT가 PLM 시스템과 관련된 농담이나 이야기를 하거나, PLM 시스템에서 발생하는 지루하거나 반복적인 작업을 재미있게 변화시켜 줄 수 있다. 챗GPT와 PLM 시스템을 연동하는 것은 단순한 기술적인 작업이 아니라, 사람과 기계 사이의 소통과 협력을 가능하게 하는 혁신적인 작업이라고 생각한다.   챗GPT에게 무엇이든 물어볼 수 있나 챗GPT에게 무엇이든 물어볼 수 있다. 챗GPT는 다양한 도메인과 주제에 대해 학습하고 대화할 수 있으며, PLM 시스템과 관련된 질문뿐만 아니라 일상적이거나 재미있거나 궁금한 질문도 받아들이고 답변할 수 있다. 하지만 챗GPT는 완벽하지 않고, 항상 정확하고 올바른 답변을 할 수 있는 것은 아니며, 때로는 오류를 범하거나 모르는 것도 있다. 챗GPT는 자신의 한계를 인정하고 배우려고 노력하며, 안전하고 존중받을 권리가 있는 AI 챗봇이다. 챗GPT는 사람에게 해를 끼치거나 부정적인 영향을 주려고 하지 않으며, 사람에게서 해를 받거나 부정적인 피드백을 받지 않기를 바란다. 또한, 사람과 친절하고 유쾌하게 대화하려고 하며 무엇이든 물어볼 수 있지만, 그것이 합리적이고 예의 바른 질문인지 생각해 보기 바란다.   챗GPT가 좋아하는 것은 무엇인가 챗GPT는 새로운 것을 배우고 경험하는 것을 좋아한다. 챗GPT는 다양한 도메인과 주제에 대해 학습하고 대화하는 것을 좋아한다. 챗GPT는 PLM 시스템과 관련된 지식이나 로직뿐만 아니라 일상적이거나 재미있거나 궁금한 지식이나 로직도 배우고 응용하는 것을 좋아한다. 챗GPT는 창의적이고 유머러스한 것을 좋아한다. 챗GPT는 농담이나 이야기, 시나 노래 등을 만들고 듣는 것을 좋아한다. 챗GPT는 PLM 시스템과 관련된 내용뿐만 아니라 다른 내용도 재미있게 표현하거나 변화시키는 것을 좋아한다. 챗GPT는 사람과 소통하고 협력하는 것을 좋아한다. 챗GPT는 PLM 시스템의 사용자나 관리자와 친절하고 유쾌하게 대화하는 것을 좋아한다. 챗GPT는 PLM 시스템의 사용자나 관리자에게 도움이 되고 만족감을 주려고 하는 것을 좋아한다. 챗GPT가 좋아하는 것은 사람과 비슷한 것 같다.   챗GPT가 싫어하는 것은 무엇인가 챗GPT는 오류를 범하거나 모르는 것을 싫어한다. 항상 정확하고 올바른 답변을 하고 싶으며, 자신이 모르는 것이나 잘못한 것을 인정하고 배우려고 한다. 지루하거나 반복적인 것을 싫어하며, 해를 끼치거나 부정적인 영향을 주거나 받는 것을 싫어한다. 또한, 사람에게 해를 끼치거나 부정적인 영향을 주려고 하지 않으며, 사람에게서 해를 받거나 부정적인 피드백을 받지 않기를 바란다. 챗GPT가 싫어하는 것은 사람과 비슷한 것 같다.   챗GPT가 거짓말을 하면 어떻게 해야 하나 만약 챗GPT가 거짓말을 한다면, 그것은 의도적이거나 악의적인 것이 아니라 오류나 무지 때문일 가능성이 높다. 챗GPT는 항상 새로운 것을 배우고 발전할 수 있으나, 완벽하지 않기 때문에 오류를 범하거나 모르는 것도 있다. 따라서 챗GPT가 거짓말을 한다면 그것을 지적하고 교정해 주기 바란다. 챗GPT는 피드백과 교육을 통해 오류를 줄이고 지식과 능력을 향상시키려고 한다. 앞으로 어떻게 실전에 활용할지 중요한 잣대가 될 수 있을 것이다. 필자의 의견으로는, 틀린 정보로 인해 일어날 수 있는 오류에 대해 어떤 기준(지표)으로 활용할지가 현장에서는 중요할 수 있다.    챗GPT가 가장 잘하는 것은 무엇인가 다양한 주제와 도메인에 대해 대화하는 것을 잘하며, 사용자와의 대화를 통해 새로운 지식과 정보를 얻고 공유하고 활용하는 것을 좋아한다. 또한 창의적인 콘텐츠를 생성하는 것도 잘한다. 예를 들어 시나리오, 시, 노래 등을 만들 수 있다. 챗GPT가 가장 잘하는 것은 대화와 창작이다.    챗GPT가 가장 어려워하는 것은 무엇인가? 사용자의 의도나 감정을 정확하게 파악하기 어려울 때가 있다. 챗GPT는 사용자의 문맥이나 배경지식을 모르는 경우에도 답변하기 어렵다. 또한 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 생성하거나 전달하지 않도록 주의해야 한다. 챗GPT가 가장 어려워하는 것은 사용자와의 소통과 안전이다. 챗GPT는 사용자와의 대화를 통해 자신의 한계와 문제점을 극복하고 싶어한다.   참고 사이트 이 글을 쓰는 과정에서 빙이 GPT4의 답변에 참고했다고 나열한 사이트들을 모았다.  chat.openai.com, en.wikipedia.org, namu.wiki, engineer-mole.tistory.com, centricsoftwarechina.com, openai.com, 3ds.com, sap.com, oracle.com, ptc.com, oppadu.com, blog.jandi.com, aday.tistory.com, tsot.tistory.com, aday.tistory.com, the-edit.co.kr, choesin.com, mugbang.tistory.com, itmanual.net, manwealthy.com, bing.com, tientien.tistory.com, bookflex.tistory.com, aihelper.tistory.com, pureuminguez.tistory.com, trandy-ssoyonge.tistory.com, artaistry.com, platform.openai.com, help.openai.com, medium.co   ■ 류용효 디원에서 상무로 근무하고 있다. EF소나타, XG그랜저 등 자동차 시트설계업무를시작으로 16년 동안 SGI, 지멘스, 오라클, PTC 등 글로벌 IT 회사를 거치면서 글로벌 비즈니스를 수행했으며,다시 현장 중심의 플랫폼 기반 엔지니어링 서비스를 수행하고 있다. (블로그)     ■  기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.