주요 디지털 트윈 소프트웨어 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션, 3DxSUITE   개발 : Elysium, www.elysium-global.com 자료 제공 : 아이지피넷, 02-2026-5100, www.igpnet.co.kr   3DxSUITE(3D스위트)는 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션이다. 상호 운용성은 3D데이터를 공유하는 시스템의 보다 정확한 작동을 나타낸다. 이것은 제조업 DX(디지털 트랜스포메이션) 및 디지털 트윈 실현을 위해 반드시 실현해야 하는 과제다. 3DxSUITE는 다양한 3D 데이터 처리 기술을 통해 사람의 개입 없이 진정한 데이터 배포 및 제조 DX의 실현을 지원한다. 1. 주요 특징  디지털 트윈 환경에서 멀티 CAM 및 제조 공정 간에 발생되는 수많은 3D 데이터의 준비 및 최적화 작업에 적지 않은 시간이 소요되고, 3D 데이터의 품질 저하 및 변경 수정에 따른 정보 교환의 누락으로 재작업 및 제품 불량 등이 발생한다.  3DxSUITE는 이러한 문제를 쉽고 빠르게 자동으로 처리하기 위한 솔루션으로 멀티 CAD 환경의 중립 포맷이 가진 한계를 뛰어 넘는 3D 데이터 품질 유지와 3D 데이터에 표현된 정보의 정확한 전달과 최적화로 원활한 작업 환경을 제공한다. 2. 주요 기능 1) PDQ 검증을 통한 3D 모델링 데이터 변환 ISO, SASIG, JAMA 및 JAPIA와 같은 산업 협회에서 설정한 품질 표준을 기반으로 멀티 CAD 데이터의 PDQ(제품 데이터 품질)를 검증하여 3D 모델링 데이터가 가진 에러를 찾아낸다. 이러한 에러는 CAD개발사가 제공하는 공식 API를 사용하여 자동으로 수정하고 3D CAD 데이터의 형상, 속성, PMI등 각종 정보를 포함하여 원하는 CAD의 포맷에 따라 충실하게 변환한다. 2) 3D CAD 비교 복잡한 CAD 데이터를 시각적으로 비교한 것은 매우 어렵다. 3D CAD 비교 기능은 두개의 CAD 데이터를 빠르고 정확하게 비교하여 차이점을 3D PDF, HTML 및 XML 형식으로 출력하여 제작 공정의 효율성을 향상시킬 수 있다. 3) 형상 간략화 설계자가 만든 3D CAD 모델은 많은 양의 데이터와 복잡한 형상으로 인하여 다운스트림 처리가 어려운 경우가 있다. 지적 재산권 보호 및 데이터 경량화를 위한 외형 추출이 가능하고, 해석용 메시 모델 작성을 위한 필렛, 단차 및 기타 형상을 감지하여 자동 삭제함으로써 해석 시간의 단축과 해석 작업의 정확도를 향상시킬 수 있다. 4) DFM CAD 모델의 특정 형상을 인식하여 생산성, 가공성, 성형성 등 제작 과정에서 발생될 수 있는 품질 문제를 사전에 검증할 수 있다. 또한 제품상 안전 기준을 충족하지 못하는 형상을 검출하고 국제 규정에 근거한 안전한 설계 실현을 지원한다. 5. 도입 효과 멀티 CAD 환경에서 반드시 필요한 3D 모델링 데이터의 품질 유지와 속정 정보, PMI 등의 정확한 정보 전달이 가능하며, 설계 변경 전후의 차이점 및 파트 변경 등의 정보를 디지털화한 레포트를 이용하여 변경 사항을 빠르게 전달하고 제작 누락을 방지 및 다양한 회의 자료로도 활용할 수 있다. 형상 간략화 및 DFM 기능은 제조 공정에 맞춘 3D 모델링 데이터의 최적화, 경략화가 가능하며 데이터 변환 기능과 결합하여 최적의 데이터 전처리 프로세스로 활용함으로써 제작 공정 전체를 효율화할 수 있다. 6. 주요 고객 사이트 현대자동차, 기아자동차, 다임러, 폭스바겐, 르노, 토요타, 닛산, 포드, 발레오, 현대모비스, 에스엘, 센트랄, 경신, 만도, 삼성전자, LG전자, 나라엠앤디, 에이테크솔루션, 현대중공업, 한화에어로스페이스, 삼성SDI등 자동차 메이커 및 부품 제작사, 생활가전, 우주항공 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 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.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (20)   터보 기계 설계 및 해석 분야에서 실제 적용 사례는 CFD 모델의 효율성과 적응성을 입증하는 증거이다. 이러한 애플리케이션은 고급 시뮬레이션 도구가 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여준다. 이러한 실제 시나리오를 살펴봄으로써 CFD 기술이 산업 발전에 미치는 직접적인 영향에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다.    ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. 터보차저 컴프레서가 장착된 토요타 GT86 CS-R3 랠리카(왼쪽 상단)   토요타 모터스포츠의 터보차저 컴프레서 최적화 독일 쾰른에 위치한 고성능 엔진 및 섀시 설계 전문 기업으로 유명한 토요타 모터스포츠는 케이던스(Cadence)의 피델리티(Fidelity) 소프트웨어를 사용하여 터보차저 컴프레서의 효율성을 개선하는 야심찬 프로젝트를 수행했다.(그림 1) 이 작업은 터보차저 부품의 설계가 이미 고도화되어 있었기 때문에 쉽지 않은 과제였다. 실제 프로토타입을 제작하는 기존 방식은 소요 시간이 길어 부적절했기 때문에, 팀은 보다 혁신적인 접근 방식인 수치 최적화를 선택했다. 문제는 이미 재료의 구조적 한계에 근접해 작동하는 컴프레서 임펠러를 최적화해야 한다는 것이었다. 이를 위해서는 다분야 최적화 프로세스를 위해 CFD와 전산 구조 역학(CSM)을 통합하는 미묘한 접근 방식이 필요했다. 이 팀은 폰 미제스 응력을 안전 한도 내에서 유지하면서 등방성 효율, 총 압력 비율 및 작동 범위를 개선하기 시작했다. 토요타 모터스포츠는 임펠러의 다양한 측면을 정의하는 154개의 파라미터를 포함하는 최적화 프로젝트에 착수하여 케이던스의 피델리티 소프트웨어를 활용했다. 기본 설계에서 특정 파라미터를 유지하는 데 신중을 기하여 궁극적으로 33개의 주요 설계 변수에 집중했다. 여러 설계 반복에 걸쳐 메시 품질과 일관성을 보장하기 위해 피델리티 오토메시(Fidelity Automesh)를 사용하여 강력한 메시 전략을 구현했다. 이 최적화를 통해 <그림 2>에 자세히 설명된 대로 성능이 크게 향상되었다. 생성된 디자인 중 두 가지 디자인이 모든 공기역학적 및 구조적 목표를 충족하는 것으로 나타났다. 설계 D1은 압력비가 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다. 이러한 개선은 구조적 무결성을 보장하고 초크 질량 유량 요건을 유지하면서 달성되었다.   그림 2. 원래 지오메트리와 선택된 디자인(D1 및 D2)의 비교. 설계 D1은 압력 비율이 8.0% 증가하고 효율이 1.4% 증가했으며 스톨 마진이 확장되었다.   이 사례 연구는 터보차저 압축기 효율의 한계를 뛰어넘는 데 있어 다분야 CFD-CSM 최적화가 얼마나 효과적인지 보여준다. 토요타 모터스포츠의 접근 방식은 첨단 기술 개발에서 수치 최적화의 이점을 강조하여, 기존 방법으로는 실현 불가능한 설계 대안을 신속하게 탐색하고 평가할 수 있게 해준다. 이 프로젝트의 성공은 까다로운 모터스포츠 및 자동차 엔지니어링 영역에서 터보 기계 설계를 개선할 수 있는 통합 계산 방법의 잠재력을 반영한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

알테어가 ‘2025 알테어 인라이튼 어워드(Altair Enlighten Award)’ 출품작을 6월 16일까지 모집한다고 밝혔다.   알테어 인라이튼 어워드는 자동차 업계에서 지속 가능한 기술의 성과를 조명하는 시상식으로 탄소 배출 저감, 에너지 소비 절감, 소재 재사용 및 재활용을 촉진하는 혁신적인 차량 개발을 인정하는 자리다. 지금까지 BMW, GM, 메르세데스-벤츠, 포드, 페라리, 토요타, 닛산, 재규어랜드로버, 할리데이비슨 등 글로벌 기업들이 수상한 바 있다.   이번 시상은 자동차 산업의 지속가능성 향상과 경량화 기술 발전을 촉진하기 위해 총 7개 부문에서 진행된다. 시상 부문은 ▲지속 가능한 제품 ▲지속 가능한 컴퓨팅 ▲지속 가능한 프로세스 ▲모듈 경량화 ▲활성화 기술 ▲경량화의 미래 ▲책임감 있는 AI 등이다. 결선 진출작은 7월 18일에 발표되며, 최종 수상작은 9월 16일 미국에서 열리는 자동차 연구 센터(CAR) 경영 브리핑 행사에서 발표될 예정이다.     자동차 연구 센터(CAR)의 앤드류 브라운 주니어 이사회 회장은 “자동차 산업의 지속가능성을 혁신적으로 발전시키는 것이 무엇보다 중요하다”면서, “올해 시상식에서는 더욱 새롭고 미래지향적인 기술과 사례가 소개되어 업계의 발전 방향을 제시해 주길 기대한다”고 말했다.   알테어의 짐 스카파 회장 겸 CEO는 “현대 자동차 산업의 혁신은 알테어와 같은 첨단 기술을 통해 실현되고 있다”면서, “알테어는 지속 가능한 소재 활용, 경량화 기술을 선도하는 기업과 함께하고 있다. 많은 기업들이 참가해 우수한 기술력을 세계 시장에 알리는 좋은 기회가 되길 바란다”고 밝혔다.

유니티는 토요타 모터 코퍼레이션이 차세대 차량 내 HMI(휴먼 머신 인터페이스)의 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 개발을 위해 유니티를 채택했다고 발표했다. 유니티는 토요타가 유니티를 선택한 것에 대해 “게임 산업에서 다년간 다양한 플랫폼을 통해 발전해 온 유니티의 실시간 3D 기술을 통해 혁신을 이룰 수 있다는 점을 확신한 결과라 할 수 있다”고 설명했다. 이번 파트너십을 통해 토요타는 유니티의 기술을 HMI 개발 파이프라인에 통합하고, 재작업 최소화 및 개발 과정 최적화, 데이터 관리 간소화 등을 통해 모든 설계 및 엔지니어링 단계에서 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 소비자에게 안정적이고 고성능의 GUI 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     토요타 모터 코퍼레이션 디지털 소프트웨어 개발 센터의 이마이 다카시(Takashi Imai) 총괄 프로젝트 리더는 “토요타의 개발 목표는 운전자, 차량, 사회를 연결하는 ‘디지털 콕핏’을 자체적으로 개발하여 혁신적인 사용자 경험을 창출하는 것이다. 수백 명의 소프트웨어 엔지니어들이 계기판, 인포테인먼트 시스템 및 기타 부품 개발에 참여하고 있다. 최근 자동차 업계에서 첨단 3D 그래픽스 기술이 보편적으로 사용되는 추세이긴 하지만, 이러한 기술은 높은 전문성이 요구되어 신입 엔지니어들에게는 다소 어려운 면이 있다. 유니티는 바로 이러한 점에서 진정한 혁신을 가져왔다”고 말했다. 또한 “우리 엔지니어들이 열정적으로 작업하는 모습을 보니 매우 기쁘며, 단기간에 새로운 가치를 창출하게 된 점이 정말 놀랍다. 뿐만 아니라, 개발 효율성이 크게 향상되어 고객들에게 더 큰 가치를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었다. 앞으로도 유니티와 협력하여 더 매력적이고 혁신적인 제품을 선보이려 한다”고 밝혔다. 유니티의 알렉스 블룸(Alex Blum) 최고운영책임자는 “토요타 모터 코퍼레이션 및 세계적으로 유명한 엔지니어 팀과 협력하여 유니티의 실시간 3D 기술로 차세대 HMI 경험을 구축하는 기회를 얻게 되어 매우 기쁘다”며, “소비자의 기대치가 점점 진화하는 가운데, 유니티와 토요타는 운전자에게 원활하고 직관적인 최첨단 설루션을 제공할 것”이라고 말했다.

엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개   CES 2025에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 AI와 컴퓨팅 기술의 미래를 조망했다.  젠슨 황은 1월 8일 90분간 이어진 연설에서 게이밍, 자율 주행차, 로보틱스, 그리고 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 엔비디아의 최신 기술과 제품들을 공개했다. 라스베이거스 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명이 넘는 관중이 운집한 가운데, 젠슨 황은 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”면서, AI의 발전 과정을 세 단계로 나눠 설명했다. “AI는 처음에 이미지와 단어, 소리를 이해하는 '인식형 AI(Perception AI)'에서 시작됐다. 이후 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 '생성형 AI(Generative AI)'가 등장했다. 그리고 이제 우리는 처리, 추론, 계획, 행동까지 가능한 물리적 AI(Physical AI) 시대에 접어들고 있다.” 젠슨 황은 이 변혁의 중심에 엔비디아 GPU와 플랫폼이 자리 잡고 있다고 강조하며, 엔비디아가 게이밍, 로보틱스, 자율 주행차 등 다양한 산업에서 혁신을 선도할 것이라고 전했다. 이번 기조연설에서는 엔비디아의 신제품과 기술이 공개됐다. 젠슨 황은 이를 통해 AI와 컴퓨팅 기술이 어떻게 미래를 재정의할지 상세히 설명했다. 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇과 자율 주행차, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리적 AI를 발전시킬 것이다. 새로 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공한다.  이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 기초 모델에는 디지털 휴먼(digital human)과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트가 포함된다. 엔비디아 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)의 강력한 성능을 제공한다. 엔비디아는 토요타와 협업하면서 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 기반의 엔비디아 드리아브 AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있다.   젠슨 황은 30년에 걸친 엔비디아의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨다. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험했다.”   지포스 RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명 젠슨 황은 “지포스는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 지포스의 본진이 되고 있다”고 말했다. 이 같은 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU 를 소개했다. 지포스 RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공한다.  젠슨 황은 “바로 이것이 우리가 처음 선보이는 블랙웰 아키텍처의 지포스 RTX 50 시리즈”라며 소개를 시작했다. 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했다. 그는 “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만하다. 지포스 RTX 5090의 기계적 디자인조차 기적에 가깝다”며, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했다.  이번 기조연설에서는 지포스 RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들의 출시 소식도 알렸다. 지포스 RTX 5090과 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU가 오는 1월 30일에 공개된다. 지포스 RTX 5070 Ti와 지포스 RTX 5070 데스크톱은 오는 2월부터 만나볼 수 있다. 랩톱 GPU는 올 3월 출시 예정이다.  DLSS 4 는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올린다. 또한 엔비디아는 PC의 레이턴시(latency)를 75%까지 줄여주는 엔비디아 리플렉스(Reflex) 2 도 공개했다.  최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다. 젠슨 황은 “그 결과 AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상된다”고 말했다. RTX 뉴럴 셰 이더(RTX Neural Shaders)는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화한다.    코스모스로 진보하는 물리적 AI 젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤다.  그는 AI의 차세대 개척지는 물리적 AI가 될 것이라면서 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유하고 “챗GPT(ChatGPT) 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈”이라고 설명했다.  젠슨 황은 거대 언어 모델(large language model)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했다.  엔비디아 코스모스는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리적 AI 시스템을 강화한다.  엔비디아 코스모스의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것이다.   젠슨 황의 설명에 따르면 코스모스 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성한다. 그는 “코스모스의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려한다”고 말했다. 1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 코스모스를 최초 도입했다.  또한 현대자동차 그룹은 엔비디아 AI와 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 더 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높인다. 코스모스는 오픈 라이선스로 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.    AI 기초 모델로 개발자 지원 엔비디아는 로보틱스와 자율 주행차 외에도 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원한다.  젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 파운데이션 모델을 소개했다.  그는 “모든 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능하다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있다”고 전했다.  이 기초 모델들은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 가속된다. 신형 지포스 RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시킨다. 또한 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되도록 지원한다.   젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었다. 그는 “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있다”고 말했다.  엔비디아는 업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들이 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정이다. 젠슨 황은 “AI PC들이 여러분 가까이로 찾아갈 예정”이라고 말했다. 엔비디아는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율 주행차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.   자율 주행 차량의 혁신 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AGX 토르(Thor) 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 AV(Hyperion AV) 플랫폼의 출시를 알렸다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율 주행 기능을 강화한다.  젠슨 황은 “자율 주행차의 혁명이 찾아왔다. 자율 주행차 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 대의 컴퓨터가 필요하다. AI 모델 훈련을 위한 엔비디아 DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스, 차내 슈퍼컴퓨터인 드라이브 AGX가 필요하다”고 말했다.  드라이브 하이페리온은 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) AV 플랫폼으로, 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티(active safety)와 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했다. 이 플랫폼은 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐다.  젠슨 황은 자율 주행차의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조했다. 합성 데이터는 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 자율 주행차 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했다.  엔비디아 옴니버스 AI 모델과 코스모스를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”한다.  엔비디아와 코스모스를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율 주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있다.  젠슨 황은 “자율 주행차 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였다.  세계 최대 자동차 제조사인 토요타는 안전 인증을 획득한 엔비디아 드라이브OS 운영 체제와 엔비디아 드라이브 AGX 오린(Orin)을 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔다.  젠슨 황은 “컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯 향후 몇 년 동안 AV 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 것으로 예상된다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망”이라고 말했다.    에이전트 AI와 디지털 제조 엔비디아와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI 블루프린트들을 출시했다. 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔다.  개발자는 AI 블루프린트를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있다. 이 새로운 범주의 협력사 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스나 엔비디아 네모(NeMo) 등의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합한다.  이와 더불어 젠슨 황은 라마 네모트론(Llama Nemotron)도 새롭게 발표했다.  개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속한다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높인다. 엔비디아의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있다. 그는 “지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 것”이라고 말했다. 제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T 블루프린트는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것이다. 젠슨 황은 엔비디아 옴니버스로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 훈련시키는 것이 중요하다고 강조했다. 메가 블루프린트는 엑센츄어(Accenture)와 키온(KION) 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원한다.  이러한 AI 툴을 바탕으로 엔비디아의 새로운 혁신, 일명 프로젝트 디지츠로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했다.                                                                                             엔비디아 프로젝트 디지츠 공개 젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지츠 를 공개했다. 그는 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 것이다. 이는 우리 회사 내부에서 프로젝트 디지츠라 불리던 작업이다. 딥 러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(deep learning GPU intelligence training system)의 약어다”라며 소개를 시작했다. 그는 2016년 최초의 엔비디아 DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼다. 그는 “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실”이라고 말했다. 새로 발표된 프로젝트 디지츠는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰다. 젠슨 황은 “모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트, 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 것”이라고 전했다. 젠슨 황은 10기가 그레이스 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 프로젝트 디지츠가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. 젠슨 황은 “이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하며 프로젝트 디지츠를 선보였다. 그는 “이 제품은 엔비디아 AI 스택 전체를 구동한다. 엔비디아 소프트웨어 일체가 여기서 실행된다. DGX 클라우드 또한 마찬가지”라고 말했다.    소형이지만 강력한 프로젝트 디지츠는 오는 5월 출시를 앞두고 있다.    미래를 이끄는 엔비디아의 비전 젠슨 황은 연설을 마무리하며, 엔비디아가 30년간 혁신을 거듭해온 과정을 돌아보고,  “1999년 프로그래머블 GPU를 개발한 이후, 우리는 현대 AI가 컴퓨팅을 근본적으로 변화시키는 과정을 지켜봤다”고 말했다. CES 2025에서 공개된 엔비디아의 혁신들은 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것을 보여줬다. 젠슨 황의 말처럼, AI는 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡았으며, 엔비디아는 그 중심에서 미래를 선도하고 있다.  

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’에서 토요타, 야스카와, 리케이 코퍼레이션 등 일본 기업의 사례를 소개하면서, 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 아이작(Isaac), 메트로폴리스(Metropolis)를 공급해 피지컬 AI와 산업용 AI를 혁신시키고 있다고 발표했다. 산업과 피지컬 AI 기반 시스템은 로봇 AI 모델 훈련, 테스트, 시뮬레이션, 배포를 가능하게 하는 세 가지 컴퓨터 설루션을 통해 가속화되고 있다. 토요타 공장에서 중금속을 운반하는 로봇. 공장에서 인간과 함께 일하는 야스카와의 로봇. 이러한 노력을 가상으로 진행하기 위해 리케이 코퍼레이션은 계획을 지원하는 디지털 트윈 툴을 개발하고 있다.  토요타는 로봇의 모션, 파지를 위한 물리 시뮬레이션에 엔비디아 옴니버스를 활용해 금속 단조 능력을 향상시키고 있다. 이를 통해 로봇이 단조 재료를 운반하는 방법을 훈련하는 데에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 토요타는 로봇의 작업 처리와 로봇 모션을 엔비디아 피직스(PhysX)의 정확도로 재현하는 것을 검증하기 위해 옴니버스를 사용하고 있다. 옴니버스는 현실 세계의 사물과 시스템의 물리적 특성을 정확하게 복제하는 공장과 기타 환경의 디지털 트윈 모델링을 지원한다. 이는 차세대 자율 시스템을 구동하기 위한 피지컬 AI 구축의 기반이 된다. 토요타는 옴니버스를 통해 질량 특성, 중력, 마찰 등을 모델링해 테스트의 물리적 표현과 결과를 비교할 수 있다. 이는 조작과 로봇 모션 작업에 도움이 될 수 있다. 또한 토요타는 고도의 기술이 필요한 문제에 대해 로보틱스로 선임 직원의 전문 지식을 복제할 수 있다. 뿐만 아니라 공장 직원이 금속 단조 생산 라인과 관련된 고온, 열악한 환경에서 작업할 필요가 없어 안전성과 처리량이 향상된다.   ▲ 이미지 제공 : 토요타   야스카와는 60만 대 이상의 로봇을 출하하고 자동차 산업용 로봇, 협동 로봇, 양팔 로봇 등 약 200개의 로봇 모델을 제공하는 선도적인 글로벌 로봇 제조업체이다. 야스카와는 작업 적응, 다용도성, 유연성을 갖춘 적응형 로봇 모토맨 넥스트(MOTOMAN NEXT)를 통해 새로운 시장으로 확장하고 있다. 모토맨 넥스트는 엔비디아 아이작과 옴니버스 플랫폼으로 구동되는 첨단 로보틱스를 기반으로 하며, 식품, 물류, 의료, 농업 산업을 위한 자동화를 제공하는 데에 주력하고 있다. 야스카와는 엔비디아 가속 라이브러리와 AI 모델의 레퍼런스 워크플로인 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Manipulator)를 사용해 산업용 로봇 팔에 AI를 통합해 광범위한 산업 자동화 작업을 완료할 수 있는 능력을 부여하고 있다. 야스카와는 정밀한 6D 포즈 추정, 추적을 위해 파운데이션포즈(FoundationPose)를 사용하고 있다. 이러한 AI 모델은 야스카와 로봇 팔의 적응력과 효율성을 향상시킨다. 아울러 모션 제어로 시뮬레이션에서 현실로의 전환을 가능케 해 다양한 산업 분야에서 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 야스카와는 옴니버스 토대로 구축된 엔비디아 아이작 심(Sim) 기반의 디지털 트윈과 로봇 시뮬레이션을 채택했다. 이를 통해 야스카와의 로봇 설루션 개발과 배포를 가속화해 시간과 리소스를 절약하고 있다. 시스템 설루션 제공업체인 리케이 코퍼레이션은 제조 부문을 위한 공간 컴퓨팅과 확장 현실 기술을 전문으로 하는 기업이다. 이 기술 회사는 일본 제조 산업을 위한 디지털 트윈 애셋 라이브러리인 재팬 USD 팩토리(JAPAN USD Factory)를 개발했다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 개발된 재팬 USD 팩토리는 일본 전역의 제조 현장에서 일반적으로 사용되는 자재와 장비를 디지털 형태로 재현한다. 이를 통해 일본 제조업체들은 공장과 물류창고의 디지털 트윈을 보다 쉽게 구축할 수 있다. 리케이 코퍼레이션은 이러한 디지털 자산을 통해 제조 공정의 다양한 설계, 시뮬레이션, 운영 단계를 간소화해 디지털 트윈을 통한 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 범용 3D 애셋 교환인 오픈USD(OpenUSD)로 개발된 재팬 USD 팩토리는 개발자가 팔레트와 랙과 같은 애셋 라이브러리에 액세스하게 해 툴과 워크플로 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공한다.

펑션베이는 지난 10월 18일 ‘2024 리커다인 유저 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 콘퍼런스는 다물체 동역학 소프트웨어 리커다인(RecurDyn) 및 입자법 소프트웨어 파티클웍스(Particleworks)와 관련된 최신 트렌드와 혁신 기술을 공유하는 장으로 마련됐다. 이번 행사에서 펑션베이는 자사의 대표 제품인 동역학 해석 소프트웨어 리커다인의 최신 버전과 입자법 CFD 소프트웨어 파티클웍스의 최신 기능을 선보였다. 특히 리커다인 2025 버전에서는 접촉 및 유연체 해석 관련 솔버의 성능이 강화되어, 복잡한 엔지니어링 문제에 대해 더욱 정확하고 효율적인 해석이 가능해졌다. 펑션베이는 마찰에 의해 발생하는 열을 고려한 시뮬레이션 기능의 추가를 중점 소개하면서, “기존의 리커다인 열해석 기능 및 파티클웍스와의 양방향 열해석과 시너지를 내어 자동차, 항공우주, 로봇공학 등 다양한 산업 분야에서 설계 개선 효과를 강화할 할 것”이라고 기대했다. 또한, 강화된 포스트 프로세스(후처리) 기능인 ‘리커다인 포스트(RecurDyn Post)’의 신기능을 통해 사용자의 데이터 분석 및 시각화 작업이 한층 더 수월해질 것이라고 전했다.     이번 콘퍼런스에서는 제품 소개 외에 실제 사용자가 궁금해하는 실용적인 기술 팁도 공유되었다. 접촉 파라미터 활용법, 리커다인 메셔(RecurDyn Mesher)를 이용한 효율적인 메시 생성 방법, 그리고 수식을 활용한 빠르고 효율적인 케이블 모델링 기법 등이 소개되었다. 또한 토요타 자동차, 현대자동차를 비롯해 세메스, LG전자, HD현대사이트솔루션, 포스코홀딩스, LG마그나, 효성, 공주대학교 등 국내외 기업과 학계에서 리커다인과 파티클웍스를 활용한 혁신적인 사례를 소개했다.  행사를 주관한 펑션베이 마케팅팀의 김상태 팀장은 “이번 콘퍼런스를 통해 우리의 최신 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지 생생하게 확인할 수 있었다. 그리고, 참가자들의 열정적인 반응을 보며 우리의 기술이 미래 엔지니어링의 새로운 지평을 열어가고 있다는 확신을 갖게 되었다”고 밝혔다. 또한 “앞으로도 펑션베이는 고객과 긴밀히 소통하면서 더욱 혁신적이고 실용적인 설루션을 개발해 나갈 것이며, 이를 뒷받침할 교육과 기술 서비스에도 노력을 아끼지 않을 것”이라고 덧붙였다.

현장에서 얻은 것 No.15   “좋아하는 일을 해야 합니다. 좋아하는 일을 하지 않으면, 잘 하기 어렵고, 성취감을 느끼기 어렵고, 행복하기도 어렵습니다. 열심히 일해야 합니다. 많은 사람들이 열심히 일하는 것의 가치를 과소평가하는데, 열심히 일하는 것은 매우 중요합니다.” - 샘 올트먼(오픈AI CEO)   생성형 AI와 함께 떠나 본 CES 2024 CES 2024 현장 리포트는 티타임즈 시리즈 방송을 통해서 어떤 변화가 있었는지 알아봤다. AI(인공지능)가 본 게임에 들어간, 모든 제품에 모든 기술에 들어간 AI 시대가 되었다. 그에 비해서 “와우”할 만큼 기대되는 기술이나 제품은 나타나지 않았다. 2025년에는 폭발적인 기술과 제품이 나오지 않을까 하는 의견들이었다. AI 파트너들의 협업이 눈에 들어오면서 많은 기업이 경계 없는 AI 협업으로 나섰다. 너도 나도 AI, 다양한 시도가 이루어졌다. 다쏘시스템은 디지털 트윈(버추얼 트윈)을 직접 보여줬고, 지멘스는 직접 보여주기보다는 협업을 통하여 스타트업 기업들이 솔루션을 사용해서 손쉽게 할 수 있는 솔루션을 제시하였다. 한편, 참가한 기업들 특히 한국 스타트업들의 아이디어가 무단 카피될 수 있다는 우려섞인 멘트도 있었다. 특히, 중국 기업의 염탐형 방문도 많았다. 명암이 공존하는 중국의 ‘따라하기’는 리스크와 기회가 공존하는 것 같다. 스타트업은 돈을 어떻게 벌어야 할까 하는 것이 가장 큰 고민이고, 비전과 재미 등이 CES에서 얻는 가장 큰 수확이라고 한다. 대기업은 현실적인 기술(6개월 이내 출시 가능한)로 출시를 서두르고 있다고 한다. 소니는 하드웨어보다 콘텐츠 중심으로 사업을 바꾸고 있는 것이 이번 CES 2024 전시를 통해서 확연히 나타났다. 영화 촬영 기법에서 AI 활용으로 줌했을 때 생성형 AI의 이미지 생성을 활용한 기법을 선보여 호응을 얻었다.   티타임즈에서 전하는 소식으로 CES 정리 AI, 모빌리티, 스마트홈, 헬스케어, 메타버스 등을 주제로 CES 2024 행사를 요약한 티타임즈 유튜브 채널을 시청했다. CES 2024 디브리핑은 한양대학교 차경진 교수의 사회로, 뇌과학자인 한양대학교 장동선 교수, SK디스커버리 황재선 부사장이 출연하여 1시간동안 진행됐다. 여기에서 이번 CES 2024의 주요한 내용 그리고 2023년과 무엇이 달라졌는지 들을 수 있었다. 그리고 가천대학교 최재홍 교수, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 국민대학교 윤종영 교수가 미국, 유럽, 일본, 한국 기업의 부스를 중심으로 주요 내용을 훑어 주었는데, 소개해 준 내용을 바탕으로 정리해 보려고 한다. 눈에 띄는 AI 집사 로봇은 삼성전자와 LG전자에서 당장이라도 판매될 것 같은 완성도의 제품을 선보였다. 삼성전자는 AI 집사 ‘볼리’에 타이젠 OS를 탑재하고, 지금까지 수면 밑으로 내려가 있던 기술을 소환하여 완성하였고, 특히 sLLM인 ‘가우스’를 탑재한 온 디바이스 AI의 실물을 공개했다. 삼성의 자체 AI 칩인 가우스 AI 칩셋 사용과 타이젠 기반 서비스의 부활을 강조하였다. 특히, 소비자의 경계심을 허무는 것이 가장 중요한 것으로 꼽혔는데, 감성과 부드러움으로 디바이스의 연결을 통해 고객 경험을 선사하는 것이 관건이었다. 내 삶을 연결해서 살 수 있는가라는 관점에서 LG전자와 삼성전자간 MOU를 통해서 자신들의 자산 핵심을 서로에게 내어주면서까지 협업으로 만든 앱은 사용자로 하여금 서로의 제품을 활용할 수 있는 것으로, 앞으로의 미래 흐름에 중요점을 시사하고 있다. 즉, “하드웨어보다 소프트웨어가 돈이 될 미래”가 열리고 있다. 또한, IoT(사물인터넷) 연결의 국제 표준인 ‘매터’의 역할도 커질 것으로 보고 있다. 돈을 버는 방식이 바뀌는 점에서 차경진 교수는 사용자의 데이터 확보가 결정적인 경쟁력이 될 것이라고 강조하였다. 스마트홈을 넘어선 연결성이 강조했던 올해는 완성차 생산업체가 아닌 곳에서 모빌리티 기술을 선보이기도 하였다. 그렇다고 자동차를 만들거라는 상상은 안 해도 될 것 같다. 이미 협업으로 부품 시장에서 완성차 매출액보다 10배가 넘는 수주금액을 보면 무엇이 더 중요한지 알 수 있다. 바이오 헬스 정보의 연결은 푸드테크와 디지털 헬스 데이터를 통해서 생성형 AI가 비로소 가능해진다. 음식과 건강을 연결하여 상호작용으로 건강에 맞는 음식을 추천하는 스토리텔링은 이미 그 미래 가치가 충분하다. 다만, 기술을 완성해서 제품을 출시하는 기업의 입장에서는 자사의 제품 보유 등 현실적인 연결을 고민해야 하는 대목이 있다. 디지털 헬스케어 업계의 변화도 확연히 보이는데, 국가별 승인 등을 통한 데이터 수집 준비와 기술 발달로 저렴해지는 검사 비용 등이 큰 변화를 예고하고 있다. 검사 진단 키트로 엄청난 수익을 내어 주주에게 배당하는 기업도 늘어나는 등 앞으로 디지털 헬스케어 시장은 지속 성장할 것으로 보인다. 콘셉트 소개 위주였던 CES 2023과 달리 실제로 상용화된 제품을 소개한 것이 CES 2024의 주요 특징이라고 하겠다. 대기업들은 현실적인 제품을 중심으로 전시에 나섰다는 얘기도 들린다. 오토모티브 전시관을 준비한 아마존, HL만도는 장애물, 주행로, 번호판 등을 스스로 판단하는 발렛주차 로봇 ‘파키’로 반향을 불러 일으켰다. 당장 시장에 내어 놓아도 손색 없는 수준의 완성도의 제품을 내어 놓았다. 존 디어, 밥캣 등은 자율주행을 통해서 기존의 노동 집약적인 제품에서 실용적인 농기계와 중장비로 넘어가고 있으며, 모빌리티에서 자율주행의 진행 속도보다 특수한 환경에서 자율주행을 적용하는 속도가 훨씬 빠르게 진행되고 있다. 기아의 모듈 자동차(PBV)도 강한 인상을 남겼다고 한다. 또한, 일상과 도시 전체에 녹아 드는 자율주행 전략과 비전이 큰 흥미거리였다. 장동선 교수는 디브리핑에서 현대자동차의 발표에 대해 “용감한 발표였고 또한 필요한 발표였다”고 의미를 부여했다. 전기자동차가 배터리 희토류의 한정적인 수급이 어려움인 반면, 수소자동차는 트럭 등을 위한 장거리 파워를 포기할 수 없고 지속하면 길이 보일 듯하여 끝까지 포기하지 않고 가져가야 할 과제라고 했다. 하늘을 나는 차인 슈퍼널 ‘S-A2’ 등 10년을 보고 가는 UAM(도심 항공 모빌리티) 또한 선구자적 전략으로 지속적인 연구와 발전을 해 나가야 한다고 했다. 또한, 많은 한국 기업이 참여하고 혁신상도 많이 수여받았지만, “CES에 왔다고 글로벌 기업은 아니다”라는 쓴소리는 깊이 새겨야 할 것이다. 굳이 라스베이거스까지 와서 한국말로 한국 사람에게 소개하는 것보다, 좀 더 글로벌해져야 한다고 강조했다. 대기업과 스타트업의 협업 상생이 이루어지는 생태계로, 스토리텔링 기반으로 문제와 잘 엮어내는 그리고 기술과 동시에 보안 제도가 뒷받침돼야 우리나라의 스타트업도 세계 무대에서 날개를 달고 유니콘이 되지 않겠는가? “우리는 기술을 통해 뷰티 산업의 경계를 넘어섭니다. 우리는 기술을 통해 개인에게 맞춤형 뷰티 어드바이저, 적외선 드라이기, 가정용 자동 염색기, 물 절약 샤워헤드 등의 신기술을 제공합니다. 우리는 기술을 통해 지속가능성과 포용성을 강조하며, 뷰티 기술로 미래를 변화시켜 나가겠습니다.” - 니콜라 이에로니무스(로레알 CEO)   CES 2024 한 줄 메모 총 2시간 분량의 티타임즈 시리즈 3편을 들으며, 출연한 분들의 멘트 중 한 줄 메모로 인상 깊었던 내용을 정리해 봤다. CES 2024는 지난 해와 비교해 팬데믹 이전 수준으로 회복세를 보였지만 혁신 속도는 더딤 자동차 및 모빌리티 부문에서 눈에 띄는 결석에는 포드, GM, 크라이슬러와 같은 회사가 포함 애플의 부재와 향후 제품에 대한 별도의 기자회견은 포스트 팬데믹 시대에 CES의 중요성에 대한 의문을 제기 CES 2024의 주요 키워드 ‘지속가능성’ 디지털 트렌스포메이션 사례 - 10년을 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 로레알 현대자동차와 삼성전자는 독자 LLM 기반의 온 디바이스 AI를 구현했다. 모빌리티 OS 포함 LG의 알파블 자동차를 개인화된 디지털 공간으로 바꿔주는 모빌리티 솔루션 “퀄컴의 부활”, “역시 엔디비아”, “온 디바이스 AI 시장 본격화한다” 엔비디아의 두 가지 전략 - LLM의 최대 수혜주, 에지 디바이스 AI 칩 시장 가우스 AI 칩셋으로 구동되는 온 디바이스 AI를 사용하면 삼성이 다른 제조업체와 차별화 타이젠 기반 서비스의 부활은 삼성의 AI 발전을 위한 탄탄한 기반 제공 삼성의 AI 기술은 과거 어려움을 겪다가 다시 돌아옴 가우스 AI 칩셋을 통해 삼성은 기기 내 AI 기능을 활용할 수 있음 삼성의 AI 이니셔티브를 지원하면서 타이젠 기반 서비스가 활성화 “CES는 우리가 미래를 만들어가는 과정에서 어떤 기술이 중요한지, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 어떤 비전을 가지고 있는지를 보여주는 장이다.” - 게리 샤피로(CTA 회장 겸 CEO)   왜 CES에 와야 하는가? 황재선 부사장은 디지털 트랜스포메이션(DX) 사례로 로레알을 꼽았다. 10년간 DX를 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 사례를 소개하였다. 그리고 지난 10년간 CES를 참석하면서 느낀 점에 대해 “이노베이션은 이미 학습한 것을 벗어나기 어려우며, 유일하게 깰 수 있는 방법은 나와 다른 누군가를 만나는 것”이라고 전했다. CES는 너무나 다양한 영역이 서로 다른 비전을 구현하거나 부딪쳐보면서 큰 그림을 그려보는 영역이다. 익숙하고 편안한 사람과의 대화보다는 새로운 사람을 만나는 점, 현장에서만 느낄 수 있는 경험, 영감을 얻을 수 있는 기회를 가지면서 종합적인 판단으로 시장이 보인다고 티타임즈 발표자들은 입을 모아 얘기했다. 차경진 교수는 “아는 만큼 보인다”로 티타임즈 CES 2024 디브리핑을 마무리했다.   CES 2023, 2024, 2025 2023년에는 콘셉트가 주를 이루었다면, 2024년에는 생성형 AI를 통해 전체가 골고루 잘 되기를 바라는 ‘All Together, All on’이다는 슬로건처럼 생성형 AI의 완성이 아니라 새로운 시도였고 다양성이 있었다고 본다. 2025년에는 본격적인 생성형 AI를 접목한 제품, 기술이 쏟아져 나올 것으로 전망하였다. 그리고 메타버스는 산업형 메타버스로 기업들이 그동안 투자한 것에 대한 지속적인 결실을 보기 위해 협업과 융합이 계속 일어날 것으로 보고 있다. “우리는 기술을 통해 인프라 구축 방식을 바꿉니다. 우리는 기술을 통해 수소연료전지, 3D 프린팅, 드론 등의 기술을 활용하여 미래 건설자들을 지원합니다. 우리는 기술을 통해 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 친환경적인 인프라를 만들어냅니다.” - 정기선(HD현대 부회장)   CES 2023 대비 달라진 점과 트렌드 분석 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. CES 2023에서는 메타버스의 가능성을 보여주는 다양한 제품과 서비스가 선보였지만, 아직은 초기 단계였다. 반면, CES 2024에서는 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아지면서, 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 제품과 서비스가 선보였다. 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼으로, 사용자들이 서로 만나고 협업할 수 있도록 한다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치로, 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 메타버스의 상용화에 대한 기대감을 높이고 있다. 메타버스가 상용화된다면 우리는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 방식으로 소통하고 일하고 놀 수 있게 될 것이다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. CES 2023에서도 인공지능은 주요 트렌드로 부각되었지만, CES 2024에서는 더욱 다양한 분야에서 인공지능이 활용되는 모습을 볼 수 있었다. LG전자의 ‘씽큐 AI’는 사용자의 사용 패턴을 학습하여 사용자가 선호하는 온도나 조명 등을 설정할 수 있도록 도와준다. 아마존의 자율 주행 트럭은 인공지능을 활용하여 교통 체증을 줄이고 운송 효율을 향상시킬 것으로 기대된다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 인공지능이 우리 삶의 더욱 필수적인 부분이 되고 있음을 보여준다. 인공지능은 앞으로도 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. CES 2023에서는 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다는 기대감이 높았지만, 아직까지는 기술적 한계로 인해 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상되었다. 반면, CES 2024에서는 자율주행차의 상용화를 위한 기술 개발이 더욱 활발하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 현대자동차의 ‘아이오닉 5 자율주행 EV’는 고속도로에서 운전자 없이 주행할 수 있는 자율주행 레벨 4를 달성한 차량이다. 구글의 자율주행차용 센서는 자율주행차가 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 도와준다. 이러한 기술 개발은 자율주행차의 상용화를 앞당기고 있다. 자율주행차가 상용화된다면 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 선보인 주요 트렌드는 다음과 같다. 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. 이러한 트렌드의 변화는 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 메타버스는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대된다. 인공지능은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차는 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024는 새로운 기술 트렌드의 발전을 보여주는 중요한 행사였다. 메타버스, 인공지능, 자율주행차 등 다양한 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.   CES 2024, 생성형 AI의 시대를 열다 생성형 AI 기술은 기존 AI 기술이 데이터를 분석하고 예측하는데 주로 활용되던 것과 달리, 새로운 정보를 직접 생성해내는 기술이다. 이러한 기술은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대되며, 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 생성형 AI 기술은 메타버스의 활성화에 기여할 것으로 보인다. 메타버스는 현실 세계와 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대되는 기술이다. 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼이다. 메시를 통해 사용자들을 가상 세계에서 서로 만나고 협업할 수 있는데, 이때 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자의 얼굴을 가상 세계에서도 생생하게 구현할 수 있다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치이다. RTX 4090은 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 메타버스를 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 공간으로 만들어줄 것으로 기대된다. 삼성SDS의 ‘Gen AI’는 기업의 비용 효율화와 업무 생산성 향상에 도움을 주는 생성형 AI 서비스이다. Gen AI는 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화하거나, 새로운 콘텐츠를 창작하거나, 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 인공지능 작가는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있다. 또한, 인공지능 디자이너는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 제품과 서비스를 디자인할 수 있다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 다양한 분야에서 인공지능의 활용을 확대시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 생성형 AI 기술이 크게 주목받으면서, 생성형 AI의 시대가 열리고 있음을 알 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고, 새로운 미래를 만들어갈 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 발전을 위한 과제가 남아 있다. 첫째, 생성형 AI 기술의 정확성과 신뢰성을 높이는 것이 필요하다. 생성형 AI 기술을 활용하여 생성된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있어야 한다. 둘째, 생성형 AI 기술의 윤리적 문제를 해결해야 한다. 생성형 AI 기술을 악용하여 허위 정보나 가짜 뉴스를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 생성형 AI 기술의 보안성을 강화해야 한다. 생성형 AI 기술을 해킹하여 중요한 정보를 탈취하거나, 악성코드를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 이러한 기술의 발전을 위해서는 정확성과 신뢰성, 윤리성, 보안성 등을 고려하여 발전 방향을 설정해야 할 것이다.   자율주행 차량 및 UAM의 발전 CES에서 자율주행 차량과 UAM은 최근 몇 년간 가장 눈에 띄는 기술 발전 중 하나로 자리잡았다. 이들 기술의 진화는 단순한 교통수단의 변화를 넘어 우리의 생활 방식과 도시 구조에 깊은 영향을 끼치고 있다. 자율주행 차량 기술은 처음 CES에 소개되었을 때부터 꾸준히 발전해왔다. 초기에는 주로 기술적인 가능성에 초점을 맞췄으며, 간단한 자동화 기능과 센서 기반의 주변 환경 인식 능력이 강조되었다. 최근 CES에서는 자율주행 차량이 완전 자율주행 단계에 접근하고 있음을 보여준다. 이들 차량은 더욱 정교한 센서, AI 기반의 의사결정 시스템, 그리고 첨단 통신 기술을 통해 복잡한 도로 환경에서도 안전하게 주행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. UAM은 비교적 최근에 CES에 등장한 개념이다. 초기 단계에서는 주로 개념적인 디자인과 잠재적인 운영 모델에 중점을 두었다. 한편, CES 2024에서는 UAM 기술이 상당한 진전을 보이고 있음을 볼 수 있었다. 현실적인 프로토타입과 실제 운영 계획이 공개되며 이동성, 안전성, 그리고 환경 지속가능성 측면에서의 혁신을 보여주고 있다. 비전과 전략의 진화 측면에서 자율주행 차량과 UAM의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 새로운 비즈니스 모델과 도시 계획에 대한 비전을 제시한다. 예를 들어, 이들 기술은 공유 경제, 스마트 시티, 그리고 지속 가능한 교통 체계의 구축에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. CES에서 볼 수 있듯이, 자율주행 및 UAM 분야의 기업들 사이에서는 격렬한 기술 경쟁이 펼쳐지고 있다. 이러한 경쟁은 기술 혁신을 촉진하는 동시에 전통적인 자동차 제조사, 기술 회사, 신생 기업 간의 경계를 허물고 있다. 예를 들어, 구글과 같은 기술 대기업이 자율주행 기술을 개발하는 동시에, 전통적인 자동차 제조사도 AI와 첨단 센서 기술을 적극적으로 통합하고 있다. 이러한 발전은 우리가 앞으로 목격하게 될 교통 및 이동성의 혁명적 변화를 예고하고 있다. 도시 및 사회 구조에 미치는 영향 측면에서 자율주행 차량과 UAM 기술의 발전은 도시 계획 및 교통 시스템의 근본적인 변화를 가져올 것으로 보인다. 예를 들어, 자율주행 차량은 도심 교통 혼잡을 완화하고, 사고율을 줄이며, 주차 공간의 필요성을 감소시킬 수 있다. UAM은 도시 내 수직 이동의 가능성을 열어주어, 도심 공간의 활용도를 높이고 교통 체계의 새로운 차원을 제공할 것이다. 환경 지속가능성에 대해 고려할 때 이러한 기술은 환경 지속가능성에 대한 중요한 고려를 반영한다. 전기 자율주행 차량과 UAM은 화석 연료의 사용을 줄이고, 도심 내 대기 오염을 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 미래의 이동성 전략에서 이러한 기술적 발전은 기업들이 미래의 이동성 전략을 재고하게 만들고 있다. 자율주행 및 UAM 기술은 새로운 시장 기회를 모색하고, 사용자 경험을 개선하며, 운영 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 자율주행 차량과 UAM의 발전은 CES를 통해 세계에 선보인 혁신적인 기술의 진화를 상징한다. 이들 기술은 우리의 일상 생활, 교통 시스템, 그리고 환경에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되며, 지속적인 발전과 혁신을 통해 미래의 모습을 형성해 나갈 것이다. 이는 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 우리 사회와 경제의 구조 자체를 변화시키는 중대한 이정표가 될 것이다.   새로운 생활 양식의 도래 모빌리티 기술의 발전은 운전 및 교통 체험을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율주행 차량의 보급은 운전자에게서 운전의 부담을 덜어주며, 더 안전하고 편안한 여행을 가능하게 한다. 또한, UAM은 특히 도심 지역에서의 이동성을 크게 개선할 것으로 기대된다. 도시 구조의 변화에서 모빌리티 기술은 도시 계획과 인프라에도 중대한 영향을 미친다. 자율주행 차량과 UAM의 도입은 도심 내 교통 혼잡을 감소시키고, 도로 및 주차 공간의 필요성을 줄일 수 있다. 이는 도시 공간을 더 효율적으로 활용하고, 녹지 공간이나 여가 시설로의 전환을 가능하게 할 수 있다. 자동차 회사들의 생존경쟁에서 전통적인 자동차 제조사들은 모빌리티 기술의 발전에 따라 새로운 경쟁 환경에 직면하고 있다. 예를 들어 토요타, 현대자동차, BMW, 메르세데스-벤츠는 자율주행 기술과 전기차 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이들은 기존의 자동차 제조 방식을 넘어서는 새로운 비즈니스 모델을 모색하고 있다. 테슬라와 BYD같은 신생 기업들은 처음부터 전기차와 자율주행 기술에 중점을 두고 시장에 진입했으며, 혁신적인 기술과 서비스로 기존의 자동차 회사들과 차별화를 시도하고 있다. 모빌리티 기술은 개인의 일상 생활에도 많은 변화를 가져올 것이다. 예를 들어, 자율주행 차량의 보급은 개인의 이동성을 증가시키고, 여행 시간을 더욱 유익하게 활용할 수 있도록 할 것이다. UAM의 도입은 도심 내 이동 시간을 크게 줄여주어, 개인의 생활 리듬과 여가 활동에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이러한 변화는 모빌리티 기술이 단순한 이동 수 단인 이동 수단의 발전을 넘어, 우리의 일상 생활과 도시 환경, 그리고 사회 전반의 구조에 영향을 미치는 중대한 변화의 바람을 일으키고 있음을 의미한다. 주요 자동차 회사들은 이러한 변화에 대응하여 새로운 전략을 수립하고 있다. 이들은 전통적인 자동차 제조에서 벗어나 모빌리티 서비스 제공자로 전환을 모색하고 있다. 예를 들어, 토요타와 현대자동차는 자율주행 및 전기차 기술에 대한 연구 개발을 강화하고 있으며, 테슬라는 배터리 기술과 자율주행 소프트웨어에서 혁신을 지속하고 있다. 이러한 경쟁은 기존의 자동차 회사들이 새로운 기술과 비즈니스 모델을 빠르게 채택하도록 촉진하며, 동시에 산업 내 협력과 파트너십의 기회도 증가시키고 있다. 모빌리티 기술은 단순한 교통수단의 발전을 넘어, 우리의 일상, 사회, 그리고 환경에 깊이 있는 변화를 가져올 것이다. CES의 역사를 거슬러 올라가면, 인공지능(AI)과 모빌리티 기술이 어떻게 상호작용하고 시너지를 발휘하는지 명확히 볼 수 있다. 이들 기술의 결합은 사용자 경험, 기술 발전 및 사회 인프라 측면에서 혁신적인 변화를 가져왔다. “우리는 기술을 통해 소비자의 쇼핑 경험을 혁신합니다. 우리는 기술을 통해 온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 고객의 니즈와 원하는 것을 파악하고, 그에 맞는 제품과 서비스를 제공합니다. 우리는 기술을 통해 고객의 삶을 개선하고, 지역 사회에 기여하는 월마트를 만들어갑니다.” - 더그 맥밀런(월마트 CEO)   CES에서 AI의 발전 초기 단계인 2010년대 초반 AI 기술은 주로 간단한 명령 해석과 자동화 작업에 초점을 맞췄다. 중기 단계인 2010년대 중반에는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 AI가 큰 발전을 이루었다. 2020년대 들어서는 생성형 AI, 딥러닝을 활용한 복잡한 데이터 분석, 그리고 인간과 유사한 학습 및 의사결정 능력을 보유한 AI가 주목을 받기 시작했다. AI는 차량의 센서 데이터를 분석하여 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로 안전한 주행 경로를 결정한다. 이는 차량이 복잡한 도로 상황에서도 효과적으로 운행할 수 있도록 한다. UAM 시스템에서 AI는 UAM의 운항 계획, 항로 관리 및 교통 제어에서 핵심적인 역할을 한다. AI는 다양한 기상 조건 및 도심 환경에서 안전한 비행 경로를 계획하고, 실시간으로 교통 상황을 조정한다. AI는 모빌리티 기술의 효율성과 안전성을 크게 높인다. 예를 들어, AI의 실시간 데이터 분석 능력은 차량의 사고 위험을 감소시키고, UAM 운항의 정확성을 높인다. 사용자 측면에서 AI는 사용자 경험을 풍부하게 하고, 개인화된 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 내에서는 AI가 승객의 선호도에 맞춰 엔터테인먼트, 경로 최적화 등의 서비스를 제공할 수 있다. 사회 인프라 측면에서 AI와 모빌리티 기술의 통합은 도시 교통 체계와 공공 안전에 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, AI는 교통 흐름을 최적화하고, 교통사고를 감소시키는데 기여하여 보다 효율적이고 안전한 도시 환경을 조성한다. 이러한 상호작용과 시너지 효과는 AI와 모빌리티 기술이 단순한 이동 수단을 넘어, 우리의 생활 방식과 사회 구조를 혁신적으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다. CES에서 선보이는 이러한 기술은 미래의 모빌리티와 도시 생활에 대한 새로운 비전을 제시하며, 사람들의 삶을 더 안전하고, 편리하며, 지속 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것이다. “우리는 기술을 통해 우리의 삶, 일, 이동, 제작 방식을 개선합니다. 우리는 기술을 통해 지능형 인프라, 지속 가능한 에너지, 디지털 산업, 스마트 건물, 자율 주행 등의 분야에서 혁신을 보여줍니다. 우리는 기술을 통해 세계 최고의 기술 기업으로서, 사람들의 삶의 질을 높이는 회사를 만들어갑니다.” - 롤랜드 부시(지멘스 CEO)   눈에 띄는 신제품과 서비스 소개 CES 2024에서는 다양한 기업들이 혁신적인 신제품과 서비스를 선보였다. 각 제품과 서비스는 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 창의적인 접근과 고도의 혁신을 담고 있었다. 여러 기업에서 선보인 AI 음성비서는 사용자의 말을 더 정확히 이해하고, 복잡한 요청에도 능숙하게 대응한다. 이들 음성비서는 기기 제어, 정보 검색, 일정 관리 등 다양한 기능을 제공하여 사용자의 일상을 더욱 편리하게 만들어준다. 스마트홈 기술은 집안의 여러 가전 제품과 시스템을 통합하고, AI를 통해 이를 자동으로 조절한다. 이 시스템은 에너지 효율을 개선하고, 사용자의 생활 패턴에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 분야에서는 센서 기술, AI 기반의 의사결정 시스템, 향상된 안전 기능 등이 주목을 받았다. 이러한 기술은 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 대폭 향상시키며, 운전자와 승객에게 새로운 경험을 제공한다. UAM 기체는 도심 내 빠르고 효율적인 공중 이동을 가능하게 한다. 이 기체들은 저소음, 고효율, 그리고 안전성을 갖추고 있으며, 미래 도시 교통의 새로운 해결책으로 제시된다. 웨어러블 기술은 건강 모니터링, 피트니스 추적, 심지어 감정 상태의 분석까지 가능하게 하는 다양한 신제품을 선보였다. 이러한 기기들은 일상 생활에서 사용자의 건강을 지원하고, 데이터를 통해 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. 이러한 신제품과 서비스들은 기술의 최신 동향을 반영하며, 사용자의 삶에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. CES 2024는 이러한 기술들이 앞으로 우리의 생활 방식과 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하는 중요한 이정표가 되었다.   한국 기업들의 비중과 혁신 LG전자는 스마트홈 기술을 통해 사용자의 일상을 혁신적으로 변화시키는 제품들을 선보였다. 집안의 다양한 가전 제품을 AI 기술로 연결하고 최적화하여 사용자에게 편리함을 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사용자 경험을 중심으로 한 AI 기반 제품을 대거 출품했다. 특히, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트폰과 가전 제품이 주목을 받았다. 현대자동차는 UAM 기체 ‘e-Volt’를 선보이며, 미래 도시 교통의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기체는 혁신적인 설계와 기능으로 주목받았다. 한국 기업들은 이번 CES에서 혁신상을 다수 수상하며 그 기술력을 세계적으로 인정받았다. 특히 LG전자와 삼성전자는 각각 스마트홈 기술과 AI 기반 사용자 경험 혁신 분야에서 주목받았다. 현대자동차 역시 UAM 분야에서 혁신을 인정받아 상을 수상했다. 이러한 수상은 한국 기업들이 글로벌 기술 시장에서 중요한 역할을 하고 있음을 입증한다. 한국 기업들은 지속적인 연구개발과 혁신을 통해 세계 시장에서의 입지를 강화하고 있으며, 이는 글로벌 기술 발전에 기여하고 있는 것으로 평가된다. CES 2024에서의 한국 기업들의 활약은 기술력뿐만 아니라 혁신적인 아이디어와 전략이 결합된 결과이다. 이러한 성과는 한국이 글로벌 기술 무대에서 중요한 플레이어로 자리매김하고 있음을 보여주며, 앞으로도 지속적인 기술 혁신과 성장이 기대된다. 한국 기업들의 이러한 성공은 기술 발전의 새로운 장을 여는 동시에, 세계 기술 시장에서의 한국의 영향력을 더욱 강화할 것으로 보인다.   CES 2024 트렌드 맵 CES 2020부터 해마다 트렌드 맵을 만들기 시작했는데 올해로 5번째이다. 1967년부터 시작한 CES를 해마다 정리한 내용에 새로운 해의 CES 주요 내용을 연결해 본다. 이렇게 만들다 보면 나만의 인사이트를 연결하고, 현장을 가보지는 못했지만 간접적으로 뭔가 얻기 위해 노력해 본다. 맵을 보면서 새로운 영감이나 아이디어가 하나라도 나오면 보람될 것 같다. 국민대학교 정구민 교수, 삼정 KPMG에서 제공한 프리뷰를 통해 CES 2024의 주요 내용을 학습하고, 각종 미디어 및 각 분야 전문가들이 CES 현장에서 전해주는 생생한 소식들을 바탕으로 CES 2024 트렌드 맵을 준비하였다. 당초 계획은 깨알같은 정보들을 나열하여 상세 맵을 만들려고 시도하였다가, 여러 매체에서 전하는 소식들의 일관성 특히 트렌드 키워드가 서로 상의한 부분들이 있어서 혼란을 겪었다. 그리고, 생성형 AI인 챗GPT4, 바드, 클로바X를 이용하여 손쉽게 칼럼을 써 볼 수 있을 것이라는 기대를 가지고 실제로 2시간만에 다 쓰긴 했다. 그런데, 자세히 보니 CES 2023의 내용을 기반으로 작성되어서 적잖이 놀랐다. 목차에 따라 작성된 내용들의 사실관계를 일일이 확인하느라 시간이 더 걸렸다. 일부 내용은 차용했지만, 대부분 유투브를 다시 듣고 분석해서 작성하였다. 유투브는 빙 코파일럿(Bing Copliot)이 도움이 될 것이라고 생각했는데 1일 사용량의 한계로 낙담하다가, 유투브 자체에 스크립트 및 요약 기능이 있어서 편하게 사용하였다. 작업 과정에서 느낀 점은, 특히 바드는 현재 일어나는 일을 알려 줄 것이라는 기대를 가졌는데, 당장 현재 일어나는 일에 대해서는 아직 구체적이거나 정확한 내용을 뽑아내는 데에는 어려움이 있었다. 클로바X도 마찬가지였다. 기존에 학습된 지나간 내용은 잘 정리해주고 아이디어도 주지만, 현재 벌어지는 내가 필요로 하는 것은 아직도 갈 길이 멀었구나 하는 생각이 들었고, 도구로만 써야지 맡겨서는 안 되겠다는 생각을 가지게 되었다. 어쩌면 이런 것들이 현재 벌어지는 현상에서 거쳐가는 일상이라 생각이 된다. 자만하지 말고, 너무 믿지도 말고, 장동선 교수가 언급한 ‘아이덴티티(Identity)’, 즉 존재의 본질을 충실히 해야 할 것이다. 생성형 AI에 대한 사람들의 기대감이 커질 수록 실망도 커질 것이다. 하지만, 이미 일정 부분 생성형 AI가 곳곳에 뿌리를 내렸기 때문에 단순 트렌드가 아니라 우리의 삶에 스며들어 가는 과정에 있다. 지속적으로 관찰하고 적응하고 도전하고 개인적인 삶을 발전시켜 나가야 할 것이다. CES 2025 트렌드 맵은 1년을 준비해 볼 생각이다. 1월부터 나타나는 생성형 AI의 활용들을 지속적으로 정리하여 올 연말에는 그럴싸한 맵이 만들어질 것 같다. 그리고 프리뷰처럼 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’ 분들과 미리 나눔의 시간을 보내 보려고 한다.   ▲ CES 2024 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 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.