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공동주택 상세물량 산출을 위한 BIM 모델링 기준 수립 연구
[자료] 공동주택 상세물량 산출을 위한 BIM 모델링 기준 수립 연구 발행 : 2024 형식 : pdf 86 page 제작 : 토지주택연구원   최근의 4차 산업혁명과 관련하여 다양한 ICT기술이 전 산업측면에서 적용되고 있는 상황이며, 건설산업에서도 4차 산업혁명에 대응하기 위하여 국토교통부에서는 ‘스마트 건설기술 개발’ 이라는 큰 측면에서 3차원 설계, 가상건설, 3D 프린팅, 모듈화 제작, 자동 조립, 드론 및 사물 인터넷 등을 활용한 시설물 유지관리 등의 분야에 건설자동화 기술 개발을 추진하고 있는 상황임 국토교통부 및 조달청에서는 건설산업 BIM 적용을 위한 다양한 전략을 검토하고 있으며, 국토 교통부는 “스마트 건설기술 로드맵”을 발표하여 2025년까지 스마트 건설기술 활용기반을 구축 하고 2030년에는 건설자동화의 완성을 목표로 스마트 건설기술 전략을 수립하고 있음 특히, BIM(Building Information Modeling)은 4차 산업혁명 대응을 위한 스마트 건설기술의 핵심으로서 국토교통부 및 조달청 등에서 건설산업의 BIM 적용을 위한 다양한 전략을 검토 하고 있으며, 국토부는 2025년 건설산업의 전면 BIM설계를 목표로 하고 있는 상황임. 이에, 공사에서도 BIM 관련 환경변화에 적극적인 대응이 필요한 상황임 또한, 국토부에서는 건설산업 BIM 적용을 위한 다양한 전략을 검토하고 있으며, “스마트 건 설 활성화 방안(22.07)”을 통하여 1,000억 이상 공공공사에 대해 건설 全 과정 BIM 도입 의 무화 및 건설기준 디지털화로 BIM 작업생산성 제고를 위한 운영방안을 수립   건설분야 연차별  BIM 도입 단계      
작성일 : 2025-10-24
CNG TV, 시뮬레이션의 미래, AI-디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신 공개 예정
CNG TV 발표자 -  박종원 단장(한국기계연구원), 김지원 이사(태성에스엔이)   제조 엔지니어링의 핵심 화두인 CAE와 AI 융합, 디지털 트윈 기술의 미래를 조명하는 특별 방송이 마련된다. 캐드앤그래픽스는 2025년 10월 20일 오후 4시부터 5시까지 CNG TV 인터넷 방송을 통해 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’ 프리뷰 방송을 진행한다고 밝혔다. 이 방송은 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 사전 공개 성격으로 기획됐다. 왜냐하면, 제조 산업의 디지털 전환(DX) 가속화 속에서 엔지니어들에게 최신 시뮬레이션 기술 트렌드와 실질적인 혁신 방안을 제시하고, 본 컨퍼런스에 대한 기대감을 높이기 위함이다. 이번 방송은 조형식 대표(디지털지식연구소)의 사회로, 박종원 단장(한국기계연구원)과 김지원 이사(태성에스엔이)가 발표자로 나설 예정이다. 이들 전문가는 어떻게 CAE의 방향성, 향후 전망, 트렌드에 대해 심도 있게 다룰 것인지를 소개한다. 특히 AI가 주도하는 CAE 환경 변화, 가상제품 개발, EDA 솔루션과의 통합 등 최신 기술 동향을 집중 조명한다. 또한, 한국기계연구원의 오픈소스 CAE 툴인 KIMM Cyber Lab의 개발 현황 및 발전 방향을 상세히 공개해 엔지니어링 생태계 혁신을 위한 실질적 정보를 제공할 계획이다. 본 방송은 어디서든 온라인을 통해 시청 가능하며, 참여를 원하면  등록링크를 통해 신청할 수 있다.    
작성일 : 2025-10-08
[에디토리얼] AI 기반 스마트홈, 엔지니어링의 새로운 도전과 기회
독일 베를린에서 열린 IFA 2025는 단순한 가전 박람회가 아니라, AI가 어떻게 일상과 산업을 재편하는지를 보여준 무대였다. 전시를 관통한 키워드는 ‘AI in Everything’. 그 중에서도 ‘스마트홈’은 엔지니어링 업계가 주목해야 할 사례로 떠올랐다.   스마트홈, ‘맥락 기반 지능’으로 진화 삼성전자가 선보인 ‘앰비언트 AI’는 단순한 명령형 제어에서 벗어나, 상황과 맥락을 스스로 파악해 작동하는 방향으로 진화하고 있다. 음성인식 수준을 넘어 다중 센서 데이터, 사용자 행동 패턴, 생활 맥락을 종합적으로 분석해 자율적으로 의사결정을 내리는 구조다. 이는 상황 인지 컴퓨팅(context-aware computing)과 사이버 물리 시스템(CPS)이 결합된 고도화된 형태로 해석된다. LG전자의 ‘AI 가전의 오케스트라’ 역시 같은 흐름이다. 개별 가전이 따로 움직이는 대신, 중앙 AI 엔진이 전체를 조율해 에너지 효율과 사용자 편의를 높인다. 이는 분산 제어 시스템과 시스템 오브 시스템즈(SoS) 아키텍처가 적용된 사례로, 제조 현장의 생산 관리 시스템(MES)이 생활 공간으로 확장된 모습에 가깝다.   상호운용성 표준화의 본격화 스마트홈이 대중화되지 못했던 가장 큰 이유는 기기 간 상호운용성이 부족했기 때문이다. 이를 해결하기 위해 글로벌 기업들이 합의한 매터(Matter) 표준은 엔지니어에게 중요한 시사점을 준다. 매터는 와이파이, 스레드, 이더넷 같은 기존 네트워크 환경 위에서 동작하며, 브랜드와 무관하게 기기간 원활한 연결을 보장한다. 최근 공개된 매터 1.4.2는 QR 코드 기반 설정, 다중 환경 지원, 공개키 기반 보안 체계를 포함한다. 이는 단순한 사용자 편의성을 넘어, 기기 수명 주기 관리·원격 유지보수·사이버 보안까지 고려한 통합 설계가 필요하다는 점을 보여준다. 결국 표준화는 기술의 시장 채택률을 좌우하는 핵심 요인으로, 앞으로 산업 전반에서도 필수적 과제가 될 것이다.   엔지니어링을 향한 메시지 : 자동화·웰빙·지속가능성 IFA 2025의 또 다른 메시지는 지능형 자동화와 웰빙 중심 설계다. 요리 상태를 컴퓨터 비전으로 인식해 자동으로 조리하는 스마트 오븐, 생체 신호를 연속 모니터링해 맞춤형 건강 관리 설루션을 제시하는 헬스케어 기기들은 에지 AI와 실시간 데이터 분석 기술을 기반으로 한다. 이는 제조, 건설, 에너지 등 다양한 엔지니어링 분야에서 인간 중심 설계와 예측 유지보수로 확장될 수 있는 모델이다. 특히 주목할 점은 이러한 시스템이 데이터 현지 처리와 개인 정보 보호를 전제로 설계되고 있다는 것이다. 건강 정보나 생활 패턴과 같은 민감한 데이터는 클라우드가 아닌 로컬 기기에서 처리하는 에지 컴퓨팅 아키텍처를 적용하고 있다. 스마트홈은 단순히 생활 편의성을 높이는 기술이 아니라, AI·사물인터넷(IoT)·표준화·자동화가 결합될 때 어떤 엔지니어링 생태계가 만들어지는지를 보여주는 대표적인 사례다. 엔지니어에게는 시스템적 사고와 통합 설계 역량의 중요성을 예고하고 있다.   ■ 박경수 캐드앤그래픽스 기획사업부 이사로, 캐드앤그래픽스가 주최 또는 주관하는 행사의 진행자 겸 사회자를 맡고 있다. ‘플랜트 조선 컨퍼런스’, ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’, ‘CAE 컨퍼런스’, ‘코리아 그래픽스’, ‘SIMTOS 컨퍼런스’ 등 다수의 콘퍼런스 기획에 참여했고,행사의 전반적인 진행을 담당해 왔다. CNG TV 웨비나의 진행자 겸 사회자로, IT 분야의 취재기자로도 활동 중이다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
헥사곤-현대건설, ‘AI 협력을 통한 스마트 EPC 도약’을 위한 MOU 체결
현대건설과 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스가 양해각서(MOU)를 체결했다고 발표했다. 이번 협약은 플랜트 분야에서 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 자동화를 발전시키고자 하는 양사의 공동 목표를 한층 강화하는 데 목적이 있다. 이번 MOU 체결은 초기 협약의 성공을 바탕으로 AI에 대한 새로운 초점을 추가해 협력의 방향성을 더욱 발전시켰다. 대한민국 정부는 AI 분야에서 글로벌 선도국가로 도약하기 위해 총 16조 원 규모의 투자 계획을 발표한 바 있다. 이번 협약은 대한민국 정부가 추진 중인 국가 AI 전략과 부합하며, 특히 스마트시티 계획, 디지털 트윈, 무인 건설 기술에 AI를 통합하려는 정부의 방향성과도 일치한다.     현대건설과 헥사곤의 협력은 특히 EPC(엔지니어링, 조달 및 시공) 분야에서 AI 기반 디지털 전환과 자동화를 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 현대건설은 스마트 건설 기술 기업으로서 자재 운반 로봇, 디지털 트윈, BIM(건설 정보 모델링), IoT(사물인터넷) 기반 안전 관리, 건설 자동화 등 다양한 첨단 기술을 현업에 적극 도입해 건설 산업의 디지털 전환과 생산성 향상에 지속 기여하고 있다. 이번 MOU를 통해 엔지니어링 자동화 영역에 AI 기술을 도입하고 이를 현업에 적용하기 위한 연구를 시작할 계획이다. 헥사곤은 ▲데이터 맥락화(Data Contextualisation) ▲포스 멀티플라이어(Force Multipliers) ▲HxGN Alix라는 세 가지 핵심 영역에서 AI를 활용해 가치를 제공하고 있다. 여기에는 설계 검증 자동화, 엔지니어링 문서 디지털화, 품질 관리 향상이 포함된다. 또한 HxGN Alix는 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 복잡한 데이터에 대한 접근을 간소화하고, 프로젝트 생애주기 전반에 걸쳐 더 빠르고 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 이번 MOU의 일환으로 양사는 AI 세미나, AI 기술 공동 연구 및 교류를 통해 전략적 협력 관계를 더욱 강화할 예정이다. 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스는 이번 협약이 건설 분야에서 AI의 미래를 주도하고, ‘스마트 디지털 리얼리티(Smart Digital Reality)’ 개념의 글로벌 확산을 본격화하는 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스의 파비오 야다(Fabio Yada) 아시아 태평양(APAC) 지역 총괄 사장은 “헥사곤이 최근 발간한 디지털 트윈 산업 보고서에 따르면, 업계 리더의 80%가 AI 기술로 인해 디지털 트윈에 대한 관심이 높아졌다고 응답했다”고 밝혔다. 또한 “59%는 데이터 전처리에 AI를 활용하고 있으며, 56%는 사용자 경험 향상을 위해 AI를 적용하고 있다”고 덧붙였다. 그는 이어 “이번 양해각서(MOU)와 앞선 협약은 현대건설과 헥사곤이 AI 도입을 선도하고, 디지털 전환과 건설·엔지니어링 분야의 지속 가능성을 함께 이끌고 있음을 보여준다”고 강조했다.
작성일 : 2025-09-19
한국레노버, 충남교육청·구글코리아와 함께 충남 지역 학교에 크롬북 기증
한국레노버가 충남교육청, 구글코리아와 함께 충남 지역 학교의 AI 기반 스마트 교육 환경 조성을 위한 크롬북 기증식을 진행했다고 밝혔다. 충남교육청은 AI 시대에 모든 학생이 디지털 소외 없이 성장하도록 AI 교육 특화도시 확대와 AI 교육센터 조성 등 미래 교육 인프라 구축에 힘쓰고 있다. 이러한 비전 아래 세 기관은 총 22개 학교, 68개 학급을 대상으로 ‘알버스(Albus)’ 프로젝트를 진행한다. 이번 충남 지역 알버스 프로젝트에서 한국레노버는 총 150대의 교육용 디바이스를 지원한다. 모든 참여 학교 교사들에게 생성형 AI가 탑재된 크롬북인 ‘레노버 크롬북 플러스 14’가 제공된다. 이 크롬북에는 구글의 최신 AI 모델인 ‘제미나이(Gemini)’가 온디바이스로 탑재돼, 교사들은 인터넷 연결 없이도 요약, 글쓰기, 수업자료 생성 등 레노버 전용 AI 기능을 포함한 다양한 AI 기능을 활용할 수 있다. 학생용으로는 디지털 수업을 위한 성능과 높은 내구성, 세련된 디자인을 갖춘 ‘레노버 500e 크롬북’을 아산시 한들물빛초등학교와 홍성군 홍북중학교에 지원한다.     구글은 구글 워크스페이스 포 에듀케이션을 기반으로 제미나이를 활용한 AI 기반 디지털 수업, 클라우드 협업 환경과 다양한 교육 리소스를 제공하고 교사 대상 역량 강화 프로그램도 함께 운영할 예정이다. 이 프로젝트의 교육 효과성 분석은 호서대학교가 연구기관으로 참여해 수행한다. 수업 혁신, 학생 성과, 교사의 업무 시간 경감, AI 및 디지털 리터러시 역량 등 다양한 항목을 정량·정성적으로 측정하고 이를 토대로 레노버 크롬북과 구글의 교육 설루션에 대한 효과성 평가와 연구를 통해 스마트 교육 모델 수립에 기여할 계획이다. 알버스 프로젝트는 레노버 크롬북과 구글 워크스페이스 포 에듀케이션을 활용해 학생과 교사의 창의적 교육과 디지털 기반 학습 환경 구축을 지원하는 교육 프로그램이다. 2021년부터 시흥, 대전, 부산, 인천, 전남 지역 8개 학교를 대상으로 매년 진행, 교사와 학생의 디지털 수업 경험을 향상시키고 변화하는 교육 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원해왔다. 한국레노버 신규식 대표는 “충남교육청이 지향하는 AI 기반 스마트 교육 환경 조성에 동참하게 되어 매우 뜻깊다”면서, “이번 협력을 통해 교사와 학생이 실제 수업 현장에서 스마트 디바이스와 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 실질적인 지원을 이어갈 것”이라고 말했다. 이어 “앞으로도 AI 시대에 부합하는 디바이스와 솔루션을 바탕으로 교육 현장의 지속 가능한 혁신을 함께 만들어가겠다”고 덧붙였다.
작성일 : 2025-09-18
텐센트, 산업 효율 가속화 위한 시나리오 기반 AI 기능 발표
텐센트는 기업의 산업 효율 향상 및 국제 성장 가속화를 지원하는 새로운 시나리오 기반 AI 기능을 글로벌 출시한다고 밝혔다. 텐센트는 중국 선전시에서 열린 ‘2025 텐센트 글로벌 디지털 에코시스템 서밋(GDES)’에서 지능형 에이전트 애플리케이션, ‘SaaS + AI’ 설루션, 대규모 모델 기술 업그레이드 등을 공개했다. 텐센트는 기업이 고객 서비스, 마케팅, 재고 관리, 리서치 등 다양한 시나리오에 지능형 자율 AI 에이전트를 생성 및 통합할 수 있게 하는 ‘에이전트 개발 플랫폼 3.0(Agent Development Platform : ADP)’의 글로벌 출시를 발표했다. 이는 대규모 언어 모델(LLM) + 검색 증강 생성(RAG), 워크플로, 멀티 에이전트 등 다양한 지능형 에이전트 개발 프레임워크를 지속적으로 고도화해, 기업들이 자사 데이터를 활용하여 안정적이고 안전하며 비즈니스에 부합하는 에이전트를 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 또한, 에이전트의 구축·배포·운영을 위한 견고한 인프라 기반을 제공하는 AI 인프라 ‘에이전트 런 타임’도 함께 선보였다. 업무 협업을 강화하는 업그레이드된 SaaS+AI 툴킷도 공개됐다. 텐센트에 따르면, 텐센트 미팅(Tencent Meetings)의 AI 미닛(AI Minutes)은 지난 1년간 전년 대비 150% 성장률을 기록했으며, 텐센트 런쉐어(Tencent LearnShare)도 92% 응답 정확도로 30만 개 이상의 기업에서 활용되고 있다. 개발자용 AI 코딩 도구 ‘코드버디(CodeBuddy)’도 코딩 시간을 40% 단축하고 R&D 효율을 16% 향상시켰다. 텐센트의 독자적인 대규모 언어 모델 훈위안(Hunyuan) 기반의 신규 모델도 발표됐다. 훈위안 3D 3.0, 훈위안 3D AI, 훈위안 3D 스튜디오는 미디어·게임 산업 등에 종사하는 창작자와 개발자를 위한 첨단 3D 생성 기능을 제공한다. 훈위안 3D 시리즈는 허깅페이스(Hugging Face)에서 260만 회 이상 다운로드되며 인기 있는 오픈소스 3D 모델로 자리매김했다. 한편, 훈위안 라지 모델은 지난 1년간 30개 이상의 신규 모델을 공개하고 오픈소스 개발을 전면 수용해 왔다. 하이브리드 훈위안-A13B와 30개 이상 언어를 지원하는 번역 모델, 그리고 이미지·비디오·3D 콘텐츠를 위한 포괄적 멀티모달 생성 기능 및 툴 등을 오픈소스로 지속 제공했다. 한편, 텐센트는 글로벌 확장 이정표를 강조하며 자사의 해외 고객 기반이 전년 대비 2배로 증가했다고 밝혔다. 텐센트 클라우드 인터내셔널은 최근 3년간 아시아(홍콩, 동남아, 일본 등)를 포함한 글로벌 전역에서 두 자릿수의 연간 성장률을 달성했다. 현재 중국 선도 인터넷 기업의 90% 이상, 중국 선도 게임 기업의 95%가 글로벌 확장을 지원하기 위해 텐센트 클라우드를 활용하고 있다. 특히, 텐센트 클라우드 인터내셔널 서밋에서는 컨버지 ICT 솔루션즈, 다나, 이앤 UAE, 홍콩 경마협회, 퓨전뱅크, 고투 그룹, 인도삿 우레두 허치슨, 미니클립, MUFC 은행 중국 법인, 프로서스, 트루 IDC 등 글로벌 파트너들이 참여해, 차세대 성장과 국제화 목표 달성을 위한 첨단 클라우드와 AI 설루션 도입의 필요성에 대해 논의했다. 한편, 이번 서밋에서는 아시아 태평양 지역의 데이타컴, IOH, 가르디 매니지먼트, 고투 그룹, 마하카X, MUFG 은행 중국 법인, 라이드 테크놀로지스, 스톤링크, 트루 IDC, 99 그룹, 중동의 쿠프 뱅크 오로미아, 네이티벡스, 유럽의 이마그, 북미의 인클라우드 등 글로벌 기업과의 파트너십 협약 체결도 이뤄졌다. 앞으로 텐센트는 ▲인프라 ▲기술 제품 ▲서비스 역량 세 영역에서 국제화 전략을 고도화하여, 다양한 산업의 더 많은 기업의 디지털 전환 달성을 지원할 계획이다. 현재 ‘슈퍼앱-애즈-어-서비스(Superapp-as-a-Service)’과 ‘팜AI(PalmAI)’ 등 텐센트 클라우드 제품은 아시아 태평양, 중동, 미주 지역의 해외 기업들에 채택되고 있다. 또한, 텐센트 클라우드 에이전트 개발 플랫폼(TCADP), 코드버디, 클라우드 몰(Cloud Mall) 등의 글로벌 버전을 도입해 각 지역 요구에 부합하고 전 세계 대규모 동시 접속 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원하고 있다. 텐센트 클라우드는 현재 21개 시장 및 지역에서 55개 데이터센터를 운영 중이다. 향후 사우디아라비아에 중동 첫 데이터센터 구축을 위해 1억 5000만 달러를 투자할 계획이며, 일본 오사카에도 세 번째 데이터센터와 신규 오피스를 설립할 예정이다. 또한, 자카르타, 마닐라, 쿠알라룸푸르, 싱가포르, 방콕, 도쿄, 서울, 팔로알토, 프랑크푸르트에 9개의 글로벌 기술지원센터를 운영하고 있다. 텐센트의 다우슨 통(Dowson Tong) 수석부사장 및 클라우드·스마트산업 그룹 CEO는 “AI가 실질적 효용을 발휘할 때 산업은 효율성을 얻음과 동시에, 국제화는 기업의 새로운 성장 동력이 된다”면서, “이번에 선보인 신규 및 업그레이드 설루션을 통해 기업의 디지털 고도화 및 글로벌 확장을 지원해 지속가능한 성장을 지원하겠다”고 전했다. 
작성일 : 2025-09-17
가트너, ‘2025 신기술 하이프 사이클’ 통해 자율 비즈니스 시대 전망
가트너가 ‘2025 신기술 하이프 사이클(2025 Hype Cycle for Emerging Technologies)’을 통해 주목해야 할 주요 혁신 기술로 ▲기계 고객 ▲AI 에이전트 ▲의사결정 인텔리전스 ▲프로그래머블 머니를 선정했다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다. 가트너는 매년 프로파일링하는 2000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 신기술을 정리해 제시하고 있다. 이들 기술은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.     기계 고객(Machine Customers)이란 사람이나 기업을 대신해 상품, 서비스를 구매하는 비인간 경제 주체다. 가트너는 고객 역할을 수행할 수 있는 B2B 기기를 약 30억 개로 추산하며, 2030년까지 80억 개로 늘어날 것이라 전망했다. 가상 개인 비서, 스마트 가전, 커넥티드 카, 사물인터넷(IoT) 기반 공장 등이 이에 포함된다. 가트너는 기계 고객이 제조, 소매, 소비재 등 다양한 산업에서 새로운 수익과 효율성을 창출하는 핵심 동력이 될 것이라면서, “기업은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 비즈니스 모델을 재정립하고 기회를 선제적으로 활용해야 한다”고 짚었다. AI 에이전트(AI Agents)는 디지털, 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동을 수행해 기업의 목표 달성을 지원하는 자율 또는 반자율 AI 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발, 배포하고 있으며, 이는 고객 서비스, 산업 운영, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 물류 등 여러 분야를 자동화해 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다. 예측과 실행 정확성에 대한 우려로 AI 에이전트에 대한 신뢰는 제한적이다. 이 기술은 인간의 감독 없이 중요한 결정을 신속히 내리며 독립성, 사용 편의성이 향상되고 있다. 가트너는 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 기능과 적용 범위를 명확하게 이해하고, 전략적 계획에 반영할 것을 권장했다. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정을 고도화하는 실용적인 접근 방식으로, 의사결정 방식과 결과를 평가·관리·개선하는 과정을 이해하고 엔지니어링한다. 의사결정을 디지털 자산으로 전환하고 모델링하면, 통찰과 실행 사이의 간극을 줄이고 의사결정의 품질, 실행력, 결과를 개선할 수 있다. 가트너의 크리스티안 스테판(Christian Stephan) 시니어 디렉터 애널리스트는 “에이전틱 AI와 생성형 AI에 대한 과대광고, 의사결정 자동화 관련 규제 압박, 심화된 글로벌 불확실성은 기존 비즈니스 프로세스와 의사결정의 한계를 드러냈다. 이에 따라 기업은 속도와 품질을 넘어 일관성, 규정 준수, 비용 효율성, 적응력을 갖춘 새로운 의사결정 체계를 요구하고 있다”고 전했다. 프로그래머블 머니(Programmable Money)는 소프트웨어를 통해 프로그래밍할 수 있는 디지털 화폐를 의미한다. 알고리즘에 따라 작동 방식을 설정할 수 있어 블록체인 기반 토큰화와 스마트 계약을 활용하면 경제 주체의 참여를 확대하고 가치 교환을 자동화할 수 있다. 기업은 비즈니스 파트너, 직원, 기계 고객과 상호작용하기 위해 프로그래머블 머니를 전략적으로 활용해야 한다. 스테판 시니어 디렉터 애널리스트는 “프로그래머블 머니는 새로운 유형의 통화와 디지털 자산 시장을 열어 금융 서비스 분야에 변화를 가져올 것”이라며, “가치 창출, 자금 조달, M2M(Machine-To-Machine) 등 자산 교환의 혁신을 주도해 공급망과 금융 가치 사슬을 재편할 것”이라고 전망했다. 가트너의 마티 레스닉(Marty Resnick) VP 애널리스트는 “수년간의 디지털 혁신 이후, 기업은 AI와 자동화가 불러온 경쟁, 고객, 제품, 운영, 리더십 재편을 목도하고 있다”면서, “기업은 자율 비즈니스 시대라는 새로운 혁신 국면에 직면했으며, CIO는 신기술이 경쟁력 확보, 효율성 향상, 성장 기회 창출에 어떻게 기여할 수 있는지 평가해야 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-10
데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ
로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2)   지난 호에서는 로코드 분석 설루션이 필요한 이유에 대해 알아보았다. 또한 데이터 분석이 일반적으로 거치는 과정에 대해서도 살펴 보았는데, 이러한 과정에 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어가 활용되는 상황 또한 정리해 보았다. 이번 호에서는 로코드 분석 설루션인 KNIME(나임)에 대해 알아보고, 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   지난 호에서 살펴본 일반적인 데이터 분석 과정은 다음과 같다.   요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   이전에 강조한 바와 같이, 아무리 쉬운 코딩 언어라고 할지라도 데이터 분석을 요청받은 데이터 과학자(data scientist)가 이를 실제 업무에 적용하여 원하는 결과를 빠르고 정확하게 구현해내는 것은 어려운 일이다. 또한 코딩에 능숙한 데이터 과학자라고 해도 깃허브(Github) 및 인터넷 상에 공유된 소스코드를 다운받아 재활용 및 가공하여 사용하는 경우가 많은데, 이때 악성 코드 등에 대한 보안 이슈도 문제가 될 소지가 있다. 사실 데이터 과학자는 수학 및 통계적 지식을 활용하여 빠르게 정확하게 데이터 분석을 하고 싶은 것이고, 이를 위해 효율적인 툴을 사용하고자 한다. 우리는 이러한 현상을 극복해 나가고자 로코드 분석 설루션(low code analytics solution)을 대안으로 검토하였고, 이를 활용하여 데이터 분석을 수행해 나가는 과정을 따라가 보고자 한다. 지난 호에서 유관부서로부터 전력 판매량(electric power sales) 예측에 대한 분석 과제를 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황의 시민 데이터 과학자(citizen data scientist)로 가정하여 주어진 과제 목표를 달성하였다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 이를 처리하기 위해 파이썬으로 코드를 작성한 사례를 공유하였고, 동일한 내용을 로코드 분석 설루션인 KNIME을 활용하여 처리한 사례도 공유하였다.   그림 1   이번 호에서는 KNIME에 대해 알아보고 전력 판매량 예측에 대한 분석과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다. 우선 구글 제미나이(Google Gemini)에게 KNIME에 대한 역사와 특징에 대해 알려 달라고 해보자.(그림 2~4)   그림 2   그림 3   그림 4   가트너(Gatner)의 피어 인사이트(Peer insight) 리뷰를 확인해 보았는데, 평점(rating)이 상당히 높은 편이고 사용자의 반응도 높다는 것을 확인하였다. 또한 오픈소스 기반 소프트웨어로서 기업에서도 무료로 자유롭게 설치하여 사용할 수 있다는 측면에서(KNIME Analytics Platform) 로코드 분석 설루션으로 선택하기에 부족함이 없다는 것을 확인하였다.   그림 5   현재 KNIME은 데이터 사이언스를 위한 최적의 설루션을 위해 세 가지 서비스를 제공하고 있다. 이번 호에서는 KNIME Analytics Platform을 활용하여 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라해보고자 한다.   그림 6     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
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