한국레노버가 AMD와 엔비디아의 컴퓨팅 아키텍처에 기반한 ‘씽크스테이션 P8’ 데스크톱 워크스테이션을 출시했다. 씽크스테이션 P8은 5나노(nm) 공정 기반 젠4 아키텍처를 적용한 AMD 라이젠 스레드리퍼 프로 7000 WX 시리즈 프로세서를 탑재했다. 싱글 소켓 기준으로 최대 96코어, 192 스레드를 지원하는 씽크스테이션 P8은 빌딩 정보 모델링(BIM) 워크플로, 소프트웨어 개발 프로젝트, 제품 생명주기 관리(PLM) 등의 데이터 집약도가 높은 업무 뿐만 아니라 복잡한 렌더링 및 VFX 워크로드를 처리할 수 있는 미디어· 엔터테인먼트 분야에도 고성능을 제공하는 데에 초점을 맞추었다.     지난 해 출시된 인텔 CPU 기반 씽크스테이션 제품군과 동일하게 영국 럭셔리 스포츠카 브랜드 ‘애스턴마틴(Aston Martin)’과 파트너십을 통해 디자인된 섀시를 적용했다. 견고한 랙 최적화 섀시는 플래티넘 등급의 파워 옵션을 제공하여 더욱 까다로운 확장 기능을 처리할 수 있다. 최대 3개의 엔비디아 RTX 6000 에이다(Ada) 제너레이션 및 AMD 라데온 프로 GPU를 지원해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 데이터 과학 및 생성형 AI, AI를 활용한 시각화 등 까다로운 AI 워크로드에 필요한 성능을 제공한다. 실시간 광선 추적, 동영상 렌더링, 시뮬레이션, 컴퓨터 지원 설계(CAD) 같은 그래픽 집약적 애플리케이션의 작업 시간 또한 줄일 수 있다.  씽크스테이션 P8은 유연성과 확장성을 특징으로 내세운다. 연결 속도와 확장성을 높여주는 6개 PCI 5세대 슬롯을 포함 총 7개 PCIe 슬롯을 제공한다. RAID 지원 M.2 PCIe 4세대 SSD는 최대 7개, 대용량 스토리지 위한 HDD는 최대 3개, 옥타 채널을 지원하는 DDR5 메모리는 최대 1TB까지 장착 가능하다. 네트워크 병목 현상을 해소하기 위해 10기가바이트 이더넷을 내장했다. 사용자가 세부 사양을 최적의 구성요소로 직접 설정하고, 별도의 툴 없이도 구성품을 쉽게 교체 가능하다.  씽크스테이션 P8은 씽크스테이션 진단 소프트웨어를 통해 빌트인 하드웨어를 모니터링할 수 있다. 레노버 퍼포먼스 튜너는 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 애플리케이션의 최적화를 지원한다. 바이오스부터 클라우드에 이르는 종합적 보안을 제공하는 레노버 씽크쉴드(ThinkShield) 보안 서비스로 안전성을 높였다. 한국레노버의 신규식 대표는 “워크플로가 복잡해지고 데이터 집약적인 작업이 늘면서 건축가, 엔지니어, 비주얼 아티스트, AI 모델 개발자 등의 전문가들은 강력하고 신뢰성 높은 워크스테이션을 찾고 있다”며, “강력한 성능, 탁월한 확장성을 제공하도록 설계된 씽크스테이션 P8은 가상현실(AR) 및 증강현실(VR) 콘텐츠 생성, 고급 AI 모델 개발 같은 전문 작업에 새로운 가능성을 열고 생성형 AI가 가져올 변화를 가속화할 것”이라고 전했다. 또한 “폭넓은 AMD 워크스테이션 포트폴리오로 엔트리 레벨부터 하이엔드 급의 성능을 필요로 하는 고객까지 전방위에 걸쳐 지원할 것”이라고 덧붙였다.

buildSMART FORUM 2024 1차 사전등록 안내 오는 4월 16일 (화) 논현동 건설회관 2층 대회의실에서 buildSMART FORUM 2024 를 개최합니다. 이번 포럼의 주제는 Transformative AEC: Synergy of Generative AI and the Metaverse로 최근 화제가 되고 있는 AI와 Metaverse의 시너지로 건설산업이 어떻게 변화할 것인지를 모색하고자 합니다. 현장참석 이외에도 온라인 웨비나참석이 가능합니다. 많은 관심과 참여 부탁 드립니다. ■ 1차 사전등록: 2024.03.04 월 - 03.29 금 ■ 2차 사전등록: 2024.04.01 월 - 04.12 금 [발표자] [기조강연]스마트센싱기술 실용화 및 상용화 사례  Personal Journey to Commercialization of Smart Sensing Technologies 손훈 교수 (KAIST) [기조강연]DL이앤씨의 BIM과 스마트기술의 확장 Expansion of DL E&C's BIM and smart technology 이상영 담당 (DL이앤씨) [기조강연]주제확인중 김영철 교수 (KAIST) 건설작업자의 위험요소 인지능력 향상을 위한 AI/VR/AR 기술 활용  Enhancing Awareness of Workplace Hazards Using AI/VR/AR Technologies 김남균 교수 (University of Dayton) AEC에서 AI를 활용한 만들기와 의미하기  Making and meaning with AI in AEC 정재헌 대표 (SLZ) Augmented Fabrication, Human Machine Relationship,Human Machine collaboration 함수민 대표/교수 (SoomeenHahm Ltd) Gen AI to Innovate Future Architecture Education – Case Studies in Hong Kong Dr. KEE Yee Chun Tristance (HongKong Polytechnic University) Architecture + AI: Where the Future Stands? Dr. Hao Zheng Assistant Professor (City University of Hong Kong ) 주제확인중 Roger Blanco (NVIDIA) 주제확인중 박성진 책임 (LG U+) 증강현실, 도시재생, BIM(가제) 황지은 교수 (서울시립대)        * 발표 순서 및 주제는 추후 공개됩니다.      * 발표자는 사정에 따라 변경될 수 있습니다.     행사 홈페이지 바로가기      

전문가의 작업 노하우를 쉽고 빠르게 전수하는 방법   증강현실, 가상현실. 메타버스 등으로 잘 알려진 확장현실(XR)은 지식을 직관적인 형태로 전환하고 유통할 수 있는 기술로 꼽힌다. 특히 최근에는 노동 인력 감소에 따른 기업의 지식 자산과 노하우를 디지털화하고, 체계적으로 축적 및 전달할 수 있는 수단으로서 XR 기술이 더 많은 주목을 받고 있다.   ■ 조항래 XR 솔루션 전문기업 버넥트의 사업 개발 부장이다. 홈페이지 | https://virnect.com   XR 기술의 대두 그리고 재평가 코로나19 팬데믹을 계기로 우리에게 굉장히 친숙해진 기술이 있다. 바로 증강현실(AR), 가상현실(VR). 메타버스 등으로 우리에게 알려진 확장현실(XR) 기술이다. 우리에게 ‘포켓몬 고’ 게임을 통해 처음 다가왔던 이러한 기술은 그동안 그리 주목을 받지 못했지만, 코로나19 팬데믹과 함께 다양한 형태로 우리에게 다가왔으며 아주 짧은 기간에 누구나 들어본 굉장히 친숙한 개념이 되어 버렸다. 코로나19 팬데믹 상황으로 기존의 시스템이 제 역할을 하지 못하게 되고 이에 대한 대안으로 XR 기술이 부각된 것이다.  팬데믹 상황이 진정되고 이전부터 활용되어 오던 기존의 방식이 다시 활용될 수 있는 안정적인 상황이 유지되면서, 이러한 기술은 우리의 관심에서 멀어지고 있는 것처럼 보였다. 하지만 최근 이러한 기술이 다시 한 번 주목받고 있다.   그림 1. 외국인 근로자 국내 유입 증가를 다룬 뉴스   노동 인력 감소에 따른 해외 인력 유입 요즘 우리사회를 관통하고 있는 가장 큰 이슈가 있다. 바로 출생률이다. 현재 대한민국의 출생률은 약 0.7로 급격하게 감소하고 있는 추세이다. 이러한 출생률 감소로 인해 향후 노동인구가 감소될 것은 어렵지 않게 예측할 수 있다. 하지만 이러한 출산률 감소는 어제 오늘의 일이 아니다. 1980년 2.7을 기록하던 우리나라의 출생률은 이미 1985년 1.7, 1990년 1.6으로 극적인 감소를 보이고 있었다. 이렇게 1980년대부터 지속된 출산률의 감소는 현재도 우리에게 영향을 미치고 있다.  내국인 노동 인구의 감소에 가장 직접적으로 영향을 받고 있는 산업은 주로 건설, 중공업, 제조 부문이다. 남부 지방에 위치한 대기업 조선소의 경우 근로자에 대한 안전 수칙 안내문이 무려 7개국어로 작성되어 게시되고 있다는 것이 좋은 예시가 될 것이다. 우리나라 산업계는 외국인 근로자의 유입을 통해 내국인 근로자의 감소를 극복하고 있는 상황이다. 이에 대해 지원하고자 최근 법무부는 외국인 근로자의 E-7 비자 확대를 발표하기도 했다. 외국인 근로자의 유입과 활용을 조금 더 적극적으로 지원하고 살피겠다는 의지로, 이미 추세로 굳어져 버린 내국인 노동 인력 감소에 대한 대비책으로 생각된다.   그림 2. 비숙련 현장 인력을 원격 지원하는 버넥트 리모트 솔루션   암묵적 지식 정보의 특성 및 활용 필요성 내국인 노동 인력 감소로 인한 숙련 근로자의 지속적인 감소와 외국인 비숙련 근로자의 지속적 유입에도 기업이 생산성을 유지하고, 나아가 생산성을 지속적으로 강화하는 것이 노동 인력 수급 문제를 해결한 기업들이 대면한 두 번째 과제이다. 즉, 인력 운용 효율의 증대를 위해 속련 근로자의 지식과 노하우를 비숙련 근로자에게 효율적으로 전이시키는 방식에 대한 고민이며, 바로 이러한 고민에 대한 대안으로 최근 XR 기술이 재평가받고 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   2023년 12월 5일 ‘BIM 기반 MEP 자동설계 방법의 AR 적용 기술 전망’을 주제로 진행된 CNG TV에서는 에스엘즈 정재헌 대표가 발표자로 출연해 MEP(기계·전기·배관) 설계 자동화 알고리즘 Auto Routing 기술과 이를 AR(증강현실)에서 구현하는 기술에 대한 개발 경험을 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 캐드앤그래픽스 최경화 국장, 에스엘즈 정재헌 대표   이번 방송에서 에스엘즈 정재헌 대표는 대규모 BIM 데이터에 대한 병렬연산 방법, 레빗과 언리얼 엔진을 연동한 AR 운용 사례를 중심으로 하이테크 건설 분야 MEP의 새로운 설계방법과 공정혁신 등에 대해 발표했다. 에스엘즈는 2020년 2월 건설 자동화 및 가상현실 분야의 디지털 트윈 콘테크 기업으로 창업해, 자체 개발한 반도체 플랜트 훅업(hookup) 공종 개선 솔루션인 ‘ROUTi-AR’을 개발해 지난 CES에서 XR 테크놀로지&액세서리 부문 혁신상을 수상하기도 했다.  정재헌 대표는 “2020년 회사를 창업할 무렵에 코로나19가 시작됐는데, 당시 반도체의 플랜트 건설 문제 및 공급 문제 등을 우리가 가진 AR과 AI(인공지능) 기술로 해결할 수 있지 않을까 하는 고민을 했다”며, “이를 기반으로 초기 솔루션 모델의 프로토타입을 개발하게 됐고, 현장에서 BIM으로 제작된 설계도에 AI 및 AR 기술을 적용해 개선점을 찾아 적용할 수 있는 솔루션을 개발하게 됐다”고 설명했다. 정재헌 대표는 과거에 인텔이 생산 공정을 만들어 혁신을 이뤘다면, 2000년대는 삼성전자가 세계 반도체 시장을 주도하면서 플랜트 공정 관리를 통해 신제품 생산주기에 혁신을 가져왔다고 밝혔다. 2020년대 이후에는 AI와 AR 기술이 적극적으로 도입되면서 반도체 생산 일정을 추가로 앞당길 수 있게 됨으로써 관련 시장을 선도하는데 유리한 고지를 점령해 나갈 것으로 전망했다. 에스엘즈가 개발한 ROUTi-AR은 반도체 플랜트의 훅업 시공 과정에서 공종 혁신을 지원하는 AR 소프트웨어로, 클린룸 내의 설비와 MEP 경로를 자동으로 생성한다. 또한 레빗의 애드인 프로그램으로 제공되고 있다. 에스엘즈는 이를 통해 AR과 AI를 통한 BIM 설계 자동화가 가능해짐에 따라 반도체 플랜트 건설 기간을 수개월 단축할 수 있을 것으로 보고 있다.     정재헌 대표는 “설계 단계부터 디지털 트윈을 빠르게 전환하는 기술이 앞으로 굉장히 중요할 것으로 보고 있다”며, “현재는 훅업 공정에 머물고 있지만 앞으로는 반도체 공장이나 자동차 제조 등에 디지털 트윈을 적용하고, 건설 영역에서 VR/AR/디지털 트윈을 활용할 수 있는 기술을 개발하는데 주력할 계획이다”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

버넥트는 3D 설계정보기반 증강현실 외형검사 도구 TWYN을 HD현대일렉트릭에 공급했다고 밝혔다.  HD현대일렉트릭은 국내 중전기기 업계 최초로 TWYN솔루션을 도입하여 증강현실(AR)기술을 품질검사에 적용하였다. 글로벌 전력기기시장 호황과 함께 지속적으로 증가하는 수주에 품질검사의 수준과 효율성을 더해 고객 만족도를 높이기 위함이다.  TWYN솔루션은 3D설계 정보를 활용하여 스마트기기의 카메라를 통해 촬영된 실제제품에 3D설계 정보를 중첩시켜 보여주는 AR품질검사 솔루션이다. 기존에 2D도면을 통해 진행해오던 검사방식과는 달리 AR기술을 활용한 품질검사는 3D설계 정보를 실제제품과 같은 3D형태로 제품을 중첩시켜 시각화하여 보다 직관적인 데이터 확인을 통한 정확하고 신속한 검사가 가능하다.  버넥트 관계자는 TWYN솔루션에 대하여 “현존하는 가장 완성도 높고 가격경쟁력을 갖춘 AR품질검사 솔루션”으로 설명하며 “이러한 솔루션이 현장에서 활용된다면 기업들이 더욱 정확하고 신속한 품질검사 수행이 가능해진다”고 말하며, “중공업, 자동차, 우주항공, 제조, 건설 등 다양한 부문의 다양한 기업들이 TWYN 솔루션을 통해 품질검사 업무에 혁신을 가져올 수 있을 것”이라고 설명하였다.  한편, XR기술은 산업현장에서 빠르게 활용되며 확장되고 있다. 첨단기술을 도입하여 업무의 정확성, 편의성, 안정성을 높여 회사의 비용절감뿐 아니라 고객의 품질만족까지 다양한 효과를 가져올 수 있기 때문이다. 버넥트 관계자는 “산업현장을 위한 다양한 첨단기술을 활용한 솔루션들이 있고 이미 첨단기술을 활용한 솔루션들이 제공되고 있어 산업용 XR시장은 지속적으로 확대될 것” 이라고 하였다. 

2024 AI 시장 전망, 출처: 빙크리에이터(AI로 만든 이미지)   인공지능(AI) 및 분석 선두 기업 SAS가 2024년 AI 시장 전망을 발표했다. 이번 발표는 AI의 주요 트렌드, 비즈니스 및 기술 발전을 예측하고, 각 산업에서 AI의 활용과 사회적, 경제적 영향에 대한 깊이 있는 인사이트가 제공되었다.   SAS가 제시하는 2024년 기업이 주목해야 할 12가지 AI 시장 및 기술 전망은 무엇일까?   1.    생성형 AI, 산업별 AI 전략 강화 2024년에 기업들은 생성형 AI를 산업별 AI 전략을 보완 및 강화하는 요소로 활용하게 될 것이다. 예를 들어, 금융권에서는 스트레스 테스트 및 시나리오 분석에 사용되는 시뮬레이션 데이터를 통해 위험을 예측하고 손실을 예방하며, 의료 서비스 산업에서는 개인 맞춤형 치료 계획을 세울 수 있을 것이다. 또 제조업의 경우, 생성형 AI를 활용해 생산 과정을 시뮬레이션 할 수 있어 품질, 안정성, 유지보수, 에너지 효율성 및 수율에 대한 개선 사항을 파악할 수 있다. 2.    AI 활용 새로운 일자리 창출 2023년에는 AI로 인해 사라질 일자리를 걱정했다면, 2024년에는 AI가 창출할 일자리에 관심이 높아질 것이다. 대표적으로 모델의 잠재력을 실제 적용과 연결시키는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 예로 들 수 있다. AI는 기술 수준과 직무에 관계없이 모든 실무자의 업무 효과와 효율성을 높이는데 도움을 준다. 2024년 이후 몇 년 동안은 새로운 AI 기술이 고용 시장에 일시적인 혼란을 야기할 수 있지만, 앞으로 경제 성장을 견인할 많은 신규 일자리와 직무를 창출할 것이다. 3.    책임감 있는 AI 마케팅 강화 마케팅 담당자는 AI의 오류를 인식하고 편견이 개입할 수 있는 가능성을 경계하는 등 의식적으로 책임감 있는 마케팅을 실천해야 한다. AI는 마케팅과 광고 프로그램을 개선할 수 있는 가능성을 제시하지만, 편향된 데이터와 모델은 편향된 결과를 가져올 수 있기 때문이다. SAS 마케팅 부서는 마치 식품 성분표와 같은 AI를 위한 모델 카드를 사용하고 있다. AI를 생성하거나 적용하는 사람은 그 영향력에 대한 책임이 있기 때문에 모든 마케팅 담당자는 기술적 노하우에 관계없이 모델 카드를 검토하고, 알고리즘의 효과 및 공정성을 검증하며 필요에 따라 이를 조정할 수 있어야 한다. 4.    금융권, AI로 증가하는 사기 범죄 대응 소비자들이 금융 사기에 대한 경각심을 높이고 있지만, 사기꾼들은 생성형 AI와 딥페이크 기술을 활용해 수십조 원 규모에 달하는 사기 실력을 키우고 있다. 피싱 메시지는 더 정교해지고, 가짜 웹사이트는 진짜처럼 보이며, 사기꾼은 몇 초 만에 음성을 복제할 수 있다. 금융기관이 급증하는 피싱 및 다양한 사기에 대해 더 큰 책임을 지도록 하는 규제 변화로 인해 그간 AI 도입에 미온적이었던 은행 및 소규모 금융 기관들이 AI를 적극적으로 도입하게 될 것이다. 5.    CIO, 쉐도우 AI(Shadow AI) 문제 직면  과거에 ‘쉐도우 IT’로 어려움을 겪었던 CIO들은 이제 IT 부서의 공식 승인이나 모니터링 없이 조직에서 사용하거나 개발한 솔루션인 이른 바 ‘쉐도우 AI’에 직면하게 될 것이다. 직원들은 생산성 향상을 위해 좋은 의도로 생성형 AI 도구를 지속적으로 사용할 것이며, CIO는 이를 어느 정도까지 수용해야 하는지, 관련 위험으로부터 조직을 보호하기 위한 안전장치 마련에 고민하게 될 것이다. 6.    새로운 첨단 기술로 멀티모달 AI(Multimodal AI)와 AI 시뮬레이션이 부상할 것 생성형 AI의 차세대 목표는 텍스트, 이미지 및 오디오를 단일 모델로 통합하는 멀티모달 AI(Multimodal AI) 구현이다. 멀티모달 AI는 다양한 범위의 입력을 동시에 처리할 수 있어 더 많은 상황 인식 애플리케이션으로 효과적인 의사 결정을 가능하게 한다. 일례로 3D 객체, 환경 및 공간 데이터의 생성이 가능하며 증강현실(AR), 가상현실(VR), 디지털 트윈과 같은 복잡한 물리적 시스템의 시뮬레이션 등에 적용될 수 있다. 7.    디지털 트윈 도입 가속화 AI와 사물인터넷(IoT) 분석과 같은 기술은 제조, 에너지, 정부 등 경제의 중요한 산업 부문에 활력을 불어넣고 있다. 공장 근로자나 기업 경영진은 이러한 기술을 이용해 대용량 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 신속하게 내릴 수 있다. 2024년에는 실시간 센서와 운영 데이터를 분석하고 공장, 스마트 도시, 에너지 그리드와 같은 복잡한 시스템의 복제본을 생성하는 디지털 트윈 기술이 확산되면서 AI와 IoT 분석의 도입이 가속화될 것이다.  8.    보험업계, AI로 기후 위기 대처 기후 변화는 이제 막연한 추측을 넘어 실질적인 위협이 되었다. 자연재해로 인한 전 세계 보험 손실액은 2022년에 1,300억 달러를 넘어섰고, 전 세계 보험사들은 경제적 압박을 느끼고 있다. 이러한 위기에서 살아남기 위해 보험사들은 자사가 보유한 방대한 데이터 저장소의 잠재력을 활용해 유동성을 강화하고 경쟁력을 갖추기 위해 AI를 도입할 것이다. AI는 보험사가 동적인 보험료 책정 및 위험 평가에서 이익을 실현하는 것 외에도 보험 청구 처리, 사기 탐지, 고객 서비스의 자동화와 품질 개선에 도움을 줄 것이다. 9.    정부 내 AI 중요성 확대  AI가 인력 수급에 미치는 영향은 정부에서도 예외가 아니다. 전문가들의 높은 급여 요구에 따라 정부는 AI 인재를 영입하고 유지하는데 어려움을 겪고 있지만, 규제 정책을 지원하기 위해 전문성을 갖춘 인재를 적극적으로 채용할 것이다. 기업과 마찬가지로 정부도 생산성 증가, 단순 업무 자동화 및 인력 부족 문제를 해소하기 위해 AI와 분석에 점점 더 의존하게 될 것으로 전망된다. 10.    생성형 AI로 환자 치료 개선 건강을 증진하고 환자 및 보험 가입자 경험을 개선하기 위해 의료기관 및 보험사는 2024년 임상 실험에 사용할 환자별 아바타 생성, 개인화된 치료 계획 생성 등 맞춤형 의료를 위한 생성형 AI 기반 도구 개발에 적극적으로 나설 것이다. 또한 임상 의사결정 지원을 위한 생성형 AI 기반 시스템이 등장해 보험자, 의료 서비스 제공자 및 제약사에 실시간으로 지침을 제공하게 될 것이다. 11.    신중한 AI 적용이 보험사의 성패를 좌우할 것 현재 보험사들은 각자의 비즈니스 모델에 맞추지 않은 자율 시스템을 빠른 속도로 도입하고 있다. 이들은 AI를 이용해 보험 청구를 신속히 처리함으로써 지난 몇 년간의 실적 부진을 상쇄할 것으로 기대하고 있지만 구조조정 후 남은 인력에 업무가 집중돼 AI를 적정 규모에 윤리적으로 배포하기 위한 관리 업무에 어려움을 겪을 것이다. AI에 대한 절대적 믿음을 갖게 될 경우 잘못된 사업 판단을 발생시켜 기업의 붕괴를 초래할 수 있다.  12.    공중 보건 부문에서 학계의 AI 활용 폭 증가 공중 보건은 전례 없는 속도로 기술 현대화를 실현하고 있다. 약물 과다 복용이나 독감 경계 등 공중 보건의 개입이 필요한 요소를 예측하는데 데이터를 사용하는 것은 필수적이다. 예측과 모델링은 빠르게 공중 보건 업무의 기반이 되고 있지만 정부는 여전히 학계의 도움을 필요로 하고 있다. 글로벌 팬데믹 이후 국민 보호를 위해 뛰어난 기술과 협업이 필요하다는 인식이 확고해졌기 때문에 정부를 대신해 AI 기반 모델링과 예측을 수행하는 학계 연구원들이 점차 늘어날 것이다. 주재영 SAS코리아 대표이사는 “AI의 잠재력은 무한하며, 그 활용 범위가 점점 확대되고 있는 만큼 2024년에는 기업이 더 현명한 의사결정을 내리고, 산업별 문제를 해결하며, 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 AI 기술이 많은 도움을 줄 것”이라며, “SAS는 AI 및 분석 선두 기업으로서 AI 트렌드를 선도하고 고객들이 신뢰할 수 있는 AI를 구축, 활용할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라고 말했다.   

  디지털 트윈 콘테크 기업인 에스엘즈(SLZ)는 자체 개발한 반도체 플랜트 훅업 공종 개선 솔루션인  ‘ROUTi-AR’로 2024년 CES에서 XR 테크놀로지&액세서리 부문 혁신상을 수상했다고 밝혔다. ROUTi-AR은 반도체 플랜트의 훅업(hookup) 시공 과정에서 공종 혁신을 지원하는 AR(증강현실) 소프트웨어로, 클린룸 내의 설비와 MEP 경로를 자동으로 생성한다. 기존의 구조물과 생성 중인 파이프를 회피하는 수 백개의 MEP 경로를 몇 분만에 실시간으로 연산하여 최적의 결과물을 제공하는 것이 특징으로 건설, 시공 뿐만 아니라 제조 분야의 유지, 보수에도 적용이 가능하다. 증강된 현장에서 MEP 경로를 자동 생성하거나 변경하고, 서버를 통해 BIM 데이터를 실시간으로 수정하는 기능을 제공한다.  ROUTi-AR은 오토데스크 레빗(Revit)의 애드인 프로그램으로 제공된다. 에스엘즈는 이를 통해 AR과 AI(인공지능)를 통한 BIM 설계 자동화가 가능해짐에 따라, 반도체 플랜트 건설기간을 수개월 단축할 수 있게 될 것으로 보고 있다. 에스엘즈의 이유미, 정재헌 공동대표는 “2023년 4월 미국 최고 발명가 상이라고 불리는 에디슨 어워즈 수상에 이어 최근에는 국내 KES 융합신기술부문에서도 수상하였다. 글로벌 시장에서 기술력을 인정받아 기쁘고, 앞으로도 지속적인 기술 혁신을 통해 디지털 트윈 건설 제조 분야의 유니콘으로 성장할 것”이라고 전했다. 

  Ⅰ 품목 개요       1. 메타버스 발전 현황 2. 메타버스 시장 규모 3. 메타버스 선진국가 4. 메타버스 신흥국가 Ⅱ 선도 기업       1. 메타버스 선도 기업 2. 선도 기업 분석  ① Microsoft  ② NVIDIA  ③ Tencent Ⅲ 유망 기술       1. 메타버스 유망 기술 선정 2. 급성장 기술 키워드  ① 홀로그램  ② 생성적 적대 신경망  ③ 디지털휴먼  ④ 증강현실  ⑤ 블록체인 Ⅳ 유망 수요처       1. 메타버스 유망 수요처 2. 급성장 수요처 키워드  ① 에너지  ② 미디어  ③ 엔터테인먼트  ④ 국방  ⑤ 자동차   출처 : NIPA

산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (7)   지난 호에서는 AWS IoT 트윈메이커(AWS IoT TwinMaker)의 기본적인 개념 및 네 가지의 주요 기능 중 다양한 데이터 소스를 디지털 트윈에 연동하기 위해 핵심적인 기능을 제공하는 데이터 커넥터 기능에 대해 소개했다. 이번 호는 연재의 마지막 회로, AWS IoT 트윈메이커의 나머지 세 가지 핵심 기능에 대해 소개하도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 AWS IoT를 활용한 스마트 공장의 구현 제2회 AWS IoT의 핵심 서비스, IoT 코어 제3회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅰ 제4회 AWS의 에지 컴퓨팅 서비스, IoT   그린그래스 Ⅱ 제5회 산업용 데이터를 쉽게 수집하고 분석하게 해주는 AWS IoT 사이트와이즈 제6회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅰ 제7회 AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   ■ 조상만 AWS코리아에서 AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다. 이메일 | smcho@amazon.com 홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko   물리적 자산의 가상 표현을 가능하게 하는 ‘모델 빌더’ 지난 호에서 외부 소스 데이터를 AWS IoT 트윈메이커에 연결하는 방법에 대해 알아보았다. 이러한 데이터는 보통 현실 세계의 설비와 같은 물리적 자산에서 발생하게 된다. 예를 들어, 유체의 흐름으로부터 에너지를 추출하는 터빈(turbine)에서는 온도, RPM, 파워와 관련된 데이터가 센서를 통해 수집된다. 따라서 디지털 가상 공간에서 터빈과 같은 자산을 동적으로 업데이트하기 위해 이러한 데이터는 엔터티(entity)에 연결되어야 한다. 이를 통해 가상 공간 안에서 터빈의 특징이 표현된다. 엔터티는 가상 공간 내의 실제 물리적 자산, 자산들의 집합, 또는 프로세스 등을 의미하며, 바로 이러한 개별 엔터티들이 지난 10월호에 소개한 개념인 컴포넌트를 통해 데이터와 연결돼야 한다. 물리적 자산을 디지털 공간 안에 가상으로 표현하는 것은 AWS IoT 트윈메이커에서 제공하는 모델 빌더(Model Builder) 기능을 통해 제공된다. 예를 들어, 공장-라인-설비-센서 등과 같이 계층적 구조를 가지는 일반적인 공장 환경을 모델 빌더 기능을 통해 가상 공간 안에 구성할 수 있는데, 이러한 자산 구조는 일종의 그래프 모델을 통해 표현된다. 가상 공간에서 물리적 자원에 대한 모델링의 개념에 대해서는 이미 지난 9월호에서 소개한 바 있다. <그림 1>은 과자를 만드는 쿠키 공장을 디지털 공간에 구현한 일종의 자산 그래프다. <그림 1>의 상단에는 ‘쿠키 팩토리(cookie factory)’라는 최상위 레벨의 엔터티가 존재하며, 이 최상위 엔터티 밑에는 과자의 원료를 섞는데 사용되는 ‘믹서1(mixer1)’과 ‘믹서2(mixer2)’라는 2개의 하위 레벨의 엔터티가 존재한다. 이러한 개별 믹서는 컴포넌트를 통해 AWS IoT 사이트와이즈(AWS IoT SiteWise)나 아마존 S3(Amazon S3) 등 3개의 데이터 소스에 연결된 것을 확인할 수 있다. 즉, 믹서를 동적으로 가상 공간에서 표현하기 위해 3개의 데이터 소스를 활용한다고 볼 수 있겠다. 이때, 데이터 소스의 종류에 따라 빌트인 또는 커스텀 컴포넌트 커넥터가 요구된다. 다시 한번 강조하지만, 이러한 컴포넌트들을 통해 수집되는 데이터를 데이터 소스의 위치에 구애받지 않고 손쉽게 AWS IoT 트윈메이커 내의 가상의 디지털 자산인 엔터티에 연결할 수 있다.   그림 1. 쿠키 팩토리의 자산 구조화   3D 장면의 구현, ‘신 컴포저’ 디지털 트윈 하면 가장 먼저 떠오르는 것이 물리적 자산을 디지털 공간에 표현하는 3D 이미지일 것이다. 디지털 트윈에 관심이 있는 독자라면 다양한 벤더에서 제공하는 디지털 트윈 솔루션을 통해 이러한 3D 이미지를 본 적이 있을 것이다. 실제 물리적 자산의 모습과 매우 흡사한 가상의 모델을 3D 형태로 시각화하고 배치함으로써 사용자가 가상 환경에 몰입할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. 최근에는 이러한 3D 환경에 증강현실 및 가상현실을 추가함으로써 사용자 경험을 극대화하는 추세이다. AWS IoT 트윈메이커는 신 컴포저(Scene Composer)라고 불리는, 콘솔(console) 기반의 3D 장면(scene) 구성 도구를 제공한다. 이 신 컴포저 기능을 통해 AWS IoT 트윈메이커 내에서 3D 장면을 구성하고 배열도 가능하다. 만약 독자 여러분이 공장과 같은 물리적 자산에 대한 CAD, BIM 등과 같은 3D 파일을 확보하고 있다면, AWS IoT 트윈메이커의 신 컴포저로 이러한 파일들을 임포트(import)해서 유연하게 배치할 수 있다. 그러나 이러한 3D 파일을 확장자와 관계없이 있는 그대로 AWS IoT 트윈메이커에 임포트할 수는 없으며, 라이선스 제약이 없는 GLTF 또는 GLB 포맷으로 변환이 필요하다는 점에 유의해야 한다. 일반적으로 AWS IoT 트윈메이커에서 파일을 변환할 때는 이미지의 경량화를 위해 JSON 기반의 GLTF보다는 주로 GLTF의 바이너리 버전인 GLB 포맷으로 변환한다. 예를 들어, STEP 형태의 3D 이미지 포맷을 가지고 AWS IoT 트윈메이커를 통해 디지털 트윈을 구현하고자 한다면, 이러한 이미지 포맷을 GLTF 또는 GLB 형태로 변환해야 한다. GLTF/GLB 확장자 포맷의 장점은 다음과 같다. 우선 오픈 소스이기 때문에 사용에 대한 라이선스가 불필요하다. 또한 배우기 쉽고 웹에 최적화되어 있기 때문에 웹을 통한 디지털 트윈 배포에 용이하다.   그림 2. GLTF 방식의 3D 이미지(https://xeogl.org/docs/classes/GLTFModel.html)   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

게임 엔진 회사로 출발한 유니티는 점차 산업 분야로 확장하면서, 이 분야에서 실시간 3D 기술의 활용을 지원하는 노력을 기울이고 있다. 유니티는 자동차와 건물의 디자인, 온라인 및 증강현실 기반 제품 컨피규레이터, 자율주행 시뮬레이션, 증강현실 기반의 작업 환경 안전 교육 등에 활용된다. 또한 공장/기계/공항 등 실제 사물과 공간의 실시간 시뮬레이션 및 디지털 트윈 구축에도 유니티가 쓰이고 있다. 유니티 코리아는 지난 10월 5일 ‘유니티 APAC 인더스트리 서밋 2023’을 진행했다. APAC 지역 통합 행사로 진행된 이번 서밋에서는 산업 분야별 전문가, 크리에이터, 업계 관계자를 대상으로 유니티의 핵심 기술 및 활용 사례를 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 유니티는 다양한 디지털 트윈 기술과 활용 사례를 소개했다.   실시간 3D 기술로 디지털 트윈의 구축과 활용 지원 유니티의 로리 아메스(Rory Armes) 솔루션 디벨롭먼트 부문 부사장은 “산업 분야의 환경은 게임 분야와 다르기 때문에, 유니티는 이에 맞춰 기존과 다른 새로운 도구를 개발하고자 했다. 또한 산업의 게임화(gamification)가 아니라 실시간 3D 기술과 산업 데이터를 결합해 새로운 비주얼 내러티브를 만들어내는 방향으로 접근하고 있다”고 소개했다. 디지털 트윈은 새로운 것이 아니며 오랜 기간 발전해 온 기술이다. 최근에는 디지털 트윈이 주요한 이슈로 떠오르면서 실시간 3D 기술을 제공하는 게임 엔진이 주목을 받고 있기도 하다. 시장조사업체 글로벌 마켓 인사이트(Global Market Insight)는 디지털 트윈 시장이 2023년까지 연간 약 25%의 성장률을 기록해 900억 달러 규모로 성장할 것으로 전망했다. 이러한 추세에 맞춰, 유니티는 최근 디지털 트윈을 비즈니스의 핵심 부문으로 인식하고 있다. 유니티가 디지털 트윈에서 주목하는 것은 데이터를 통한 공정의 가상화 및 제조 데이터의 시각화이다. CAD 모델은 초당 5~6 프레임으로 작동하는데, 이를 라이브로 사용할 수 있도록 하는 데에 실시간 3D 기술이 쓰인다. 또한 교육이나 훈련에도 실시간 3D 기술이 유용하고, 모든 디바이스에서 시각화된 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다. 아메스 부사장은 PLM(제품 수명주기 관리)의 개념을 확장하는 데에도 관심을 갖고 있다고 전했다. 즉, 전체 수명주기에서 산업 데이터를 사용할 수 있도록 하겠다는 것이다. 이를 위해 실시간 3D 기술은 공정 데이터를 실시간으로 사용하거나, 관련된 모든 데이터를 가시화할 수 있도록 지원한다. 이와 함께, 유니티는 실시간 3D 기술에 기반한 디지털 트윈의 성숙도 모델(maturity model)을 제시했다. 이는 ▲산업 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 만들고 ▲데이터의 시각화를 통해 인사이트를 얻고 의사결정을 하며 ▲시뮬레이션과 최적화를 통해 미래를 예측하는 3단계로 이뤄진다.   ▲ 유니티의 로리 아메스 솔루션 디벨롭먼트 부문 부사장   산업 분야에서 XR 기술의 확대 전망 유니티는 가상현실(VR), 증강현실(AR)을 포괄하는 확장현실(XR) 기술이 산업 분야에서도 더 많이 쓰일 것으로 보고 있다. 으며, 유니티 저팬의 알렉스 휴즈(Alex Hughes) 디지털 트윈 스튜디오 리드는 이를 위한 XR 개발 기술을 강화하고 있다고 소개했다. XR 앱은 윈도우 형태의 2D 앱부터 2D 평면에 3D 모델링을 보여주거나, 3D 컨테이너를 통해 입체 공간을 구현하는 등 다양한 유형이 있는데, 궁극적으로는 3D 공간을 활용하는 완전 몰입형 앱까지 등장할 것으로 보인다. 유니티는 완전 몰입형 MR 앱을 개발할 수 있는 유니티 폴리스페이셜(Unity PolySpatial)을 선보이면서, 유니티 에디터(Unity Editor)와 통합해 애플의 MR 운영체제인 비전 OS(visionOS) 용 앱을 개발할 수 있도록 지원한다. 휴즈 리드는 “트랙터의 운전 훈련을 XR로 진행하거나, 건물의 배선 및 배관 설계 모델이 현장에 어떻게 반영되는지를 XR로 확인하는 등 산업 분야에서의 적용사례가 등장하고 있다”면서, “산업 분야에서는 XR 개발자가 상대적으로 적지만, 효과적인 개발 환경이 지원되면 다양한 XR 앱이 등장해 활용도가 높아질 것”으로 보았다. 유니티의 김범주 APAC 애드보커시 리더는 “디바이스의 측면에서는 사용법이 복잡하고 여러 디바이스가 파편화되어 있어 아직 과도기라고 할 수 있지만, XR 기술은 분명한 이점을 갖고 있으며 점차 틈새시장에서 주류 시장으로 접어들고 있다”면서, “유니티는 AR 파운데이션과 XR 인터랙션 킷 등 통합 개발 환경을 마련하고 있으며, 유니티 애셋 스토어에서 제공하는 다양한 신(scene)을 XR 환경으로 활용하면 XR의 가치를 체감할 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 유니티는 실시간 3D 기술과 산업 데이터를 결합한 디지털 트윈의 구축과 활용을 지원한다.   디지털 트윈과 결합 가능한 AI 제안 한편, 유니티는 다양한 AI 도구를 선보이면서, 기존에 확보한 실시간 3D 기술과 AI의 결합을 위한 행보도 강화하고 있다. 예를 들어, 유니티 센티스(Unity Sentis)는 높은 클라우드 컴퓨팅 비용이나 지연에 대한 걱정 없이 인터랙티브한 실시간 3D 경험을 구상하고 구현할 수 있도록 돕는다. 특히 센티스 런타임은 스마트 NPC부터 공장 생산 현장 재현에 이르기까지 인터랙티브 게임 플레이와 디지털 트윈의 가능성을 높인다. 유니티 뮤즈 (Unity Muse)는 게임이나 디지털 트윈 애플리케이션을 위한 실시간 3D 콘텐츠의 제작 방식을 가속화하는 AI 솔루션을 제공한다. 워크플로를 중단하지 않고 애셋과 애니메이션을 더 빠르게 제작할 수 있으며, 유니티 에디터와 웹 액세스가 가능한 툴을 제공한다. 또한, 유니티는 AI 마켓플레이스를 통해 개발자가 프로젝트에 사용할 에셋을 생성하는 생성형 AI(generative AI) 솔루션과 제작 워크플로를 개선할 수 있는 다양한 솔루션을 제공한다. 유니티는 디지털 트윈과 AI의 연계에 대해서 긍정적으로 보고 있다. 아메스 부사장은 “AI는 시뮬레이션뿐 아니라 다양한 영역에서 디지털 트윈과 결합이 가능하다. 예를 들어, AI 기반의 NPC(사람이 아닌 가상의 캐릭터)와 대화를 통해 교육을 할 수도 있다”면서, “AI의 이점은 자연스러움과 유용성에 있다고 본다. 디지털 애셋을 마련하거나, 사물 인식 훈련을 하거나, 미래 예측 등에 AI를 활용할 수 있는데, 이런 추세는 게임과 산업 분야에서 공통적으로 나타나는 흐름”이라고 짚었다.   ▲ 유니티 APAC 인더스트리 서밋 행사장   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.