인텔은 ML커먼스(MLCommons)가 발표한 최신 MLPerf 추론 v5.1 벤치마크에서 P코어를 탑재한 인텔 제온(Intel Xeon) 및 인텔 아크 프로 B60(Intel Arc Pro B60) 그래픽으로 구성된 인텔 GPU 시스템(코드명 프로젝트 배틀매트릭스)의 추론용 워크스테이션이 달성한 결과를 공개했다. 6가지 주요 벤치마크 테스트 결과, 라마(Llama)4 80B 모델 추론 처리량에서 인텔 아크 프로 B60은 엔비디아 RTX 프로 6000 및 L40S에 비해 각각 최대 1.25배 및 최대 4배의 가격 대비 성능 우위를 보였다. 인텔은 “이는 하이엔드 워크스테이션 및 에지 애플리케이션 전반에 걸쳐 새로운 AI 추론 워크로드를 처리하는 인텔 기반 플랫폼의 성능과 접근 우수성을 보여주는 결과”라고 평가했다. 인텔의 리사 피어스(Lisa Pearce) 소프트웨어, GPU 및 NPU IP 그룹 총괄은 “MLPerf v5.1 벤치마크 결과는 인텔의 GPU 및 AI 전략을 강력히 입증하고 있다. 새로운 추론 최적화 소프트웨어 스택을 탑재한 아크 프로 B-시리즈 GPU는 기업과 개발자가 강력하면서도 설정하기 쉽고, 합리적인 가격에 확장 가능한 추론 워크스테이션으로 AI 분야에서 경쟁력을 높여준다”고 밝혔다.     이전까지는 높은 추론 성능을 제공하면서 데이터 프라이버시 침해에서 자유로운 플랫폼을 우선시하는 전문가들이 독점적인 AI 모델에 의한 과도한 구독 비용 부담 없이 LLM(대형 언어 모델)을 배포하기에 필요한 역량을 갖추기 위한 선택지가 제한적이었다. 새로운 인텔 GPU 시스템은 최신 AI 추론 요구사항을 충족하도록 설계되었으며, 풀스택 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 올인원(all-in-one) 추론 플랫폼을 제공한다. 인텔 GPU 시스템은 리눅스 환경을 위한 새로운 컨테이너 기반 설루션을 통해 간소화된 도입과 사용 편의성을 목표로 한다. 또한 멀티 GPU 스케일링 및 PCle P2P 데이터 전송으로 높은 추론 성능을 발휘하도록 최적화되었으며, ECC, SRIOV, 텔레메트리(telemetry) 및 원격 펌웨어 업데이트 등과 같은 엔터프라이즈급 안전성 및 관리 용이성을 갖추고 있다. CPU는 AI 시스템에서 계속해서 중요한 역할을 수행하고 있다. 오케스트레이션 허브로서 CPU는 데이터 전처리, 전송 및 전반적인 시스템 조율을 담당한다. 지난 4년간 인텔은 CPU 기반 AI 성능을 지속적으로 향상시켜왔다. P 코어를 탑재한 인텔 제온 6는 MLPerf 추론 v5.1에서 이전 세대 대비 1.9배의 성능 향상을 달성했다.

한국마이크로소프트가 9월 중 ‘AI 트랜스포메이션 위크’를 열고, 에이전틱 AI의 현재와 미래를 조망하는 다양한 세션을 진행한다고 밝혔다. ‘에이전틱 AI, 일하는 방식을 혁신하다’라는 부제의 이번 행사는 산업 특성과 기업의 수요에 맞춰 개발된 다양한 AI 에이전트를 기업 시스템에 통합함으로써 일하는 방식과 비즈니스 혁신을 가속화하기 위한 최적의 방법을 소개하기 위해 기획됐다. 국내 주요 기업이 직접 에이전틱 AI를 성공적으로 도입한 사례를 공유하는 웨비나를 시작으로 제조업 특화 세션, 개발자 대상 해커톤과 핸즈온 워크숍 등 에이전틱 AI에 대한 모든 것을 보고, 배우고, 체험할 수 있는 총 6개의 프로그램이 진행될 예정이다. 먼저 9월 19일 개최되는 ‘See the Agentic AI, 일의 판을 바꾸다’ 세션은 온라인 생중계로 진행되며, 사전 신청을 통해 무료로 참가할 수 있다. 이마트, KT, LG전자, SK이노베이션을 포함한 국내 주요 기업이 에이전틱 AI를 전략적으로 업무에 도입하고 비즈니스 혁신을 이뤄낸 경험을 소개하며, AI 에이전트가 실제 기업 현장을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 인사이트를 공유할 예정이다. 9월 26일에는 강남 GS타워 아모리스홀에서 제조업 관계자를 위한 산업 특화 세션인 ‘제조업의 미래, Agentic AI로 다시 쓰다’가 열린다. AI 기술의 비약적인 발전이 제조 산업 전반에 새로운 전환점을 만들어가고 있는 만큼, 마이크로소프트는 아모레퍼시픽, 포스코, 한화 등 혁신을 선도하는 국내 제조 기업이 조직 맞춤형 에이전틱 AI를 도입한 사례를 공유한다. 이들은 생산성 향상, 품질 혁신, 공급망 최적화 등 제조 현장의 변화를 이끈 경험을 중심으로 발표를 진행할 예정이다.     이외에도 에이전틱 AI의 기반이 되는 클라우드를 다루는 ‘Ground the Agentic AI’에서는 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)를 기반으로 에이전틱 AI에 최적화된 클라우드 환경을 구축하기 위한 전략을 소개한다. 에이전틱 AI 개발 해커톤인 ‘코파일럿 에이전톤 서울 2025’에서는 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 기반 맞춤형 에이전트 개발 과정과 함께 전문가 교육 및 코칭을 제공한다. 또한, 개발자를 위한 핸즈온 워크숍 ‘Code the Agentic AI’에서는 깃허브 코파일럿 에이전트(GitHub Copilot Agent) 모드를 활용한 AI 코딩 기법을 실습해볼 수 있다. 마이크로소프트 런(Microsoft Learn)과 인프런을 통해 제공되는 온디맨드 교육 프로그램인 ‘Learn the Agentic AI’에서는 에이전틱 AI의 기본 개념부터 직무별 활용까지 개인의 기술 수준에 맞춘 온라인 교육 과정을 무료로 수강할 수 있다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI가 산업 현장과 조직 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 전환점에 와 있는 지금, 에이전틱 AI의 잠재력을 현실로 만드는 여정을 시작할 때”라며, “국내 고객 사례와 전문가 세션을 통해 최신 에이전틱 AI를 보고, 배우고, 체험하면서 업무 방식의 혁신과 비즈니스 변화를 직접 경험하는 기회가 되길 바란다”고 말했다.

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.

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.

에픽게임즈가 8월 25일 서울 코엑스에서 ‘언리얼 페스트 2025 서울’ 행사를 개막했다. 이번 행사는 게임·제조·미디어&엔터테인먼트 등 3개 산업 트랙과 38개 세션을 통해 언리얼 엔진의 최신 기술 및 크리에이터 생태계 전략을 공유하며, 서울을 아시아 개발 허브로 자리매김하게 하는 계기가 됐다. ▲ 에픽게임즈 팀 스위니 CEO ▲ 언리얼 페스트 2025 행사장 전경 기조연설에서 에픽게임즈 팀 스위니 CEO는 차세대 엔진의 청사진을 제시하며 “언리얼 엔진의 강력함과 UEFN(언리얼 에디터 포 포트나이트)의 직관성과 접근성이 결합될 때, 그것이 차세대 언리얼 엔진(UE6)의 힘이 될 것”이라고 언급했다. 또한 제작된 게임·콘텐츠를 플랫폼에 구애받지 않고 배포하며, 나아가 서로 다른 게임 간 상호운용성을 구현하는 것이 목표라고 밝혔다. UEFN 생태계는 출시 2년 만에 급성장했다. 에픽게임즈에 따르면 지금까지 26만 개 이상의 아일랜드가 제작됐으며, 누적 플레이 시간은 112억 시간을 넘어섰다. 이번 행사에서는 AI NPC 제작 도구, Verse 코드 어시스턴트, Scene Graph 베타 등 차세대 툴이 공개됐으며, LEGO·오징어게임·스타워즈 등 글로벌 IP도 포트나이트 크리에이티브에 순차적으로 제공될 예정이다. ▲ 에픽게임즈 코리아 박성철 대표 ▲ 언리얼 페스트 2025 행사장 전경 한편 EGS(에픽게임즈 스토어)의 정책 변화도 소개됐다. 에픽은 일정 매출 구간까지 수수료를 면제하고 이후 88:12 수익 배분 구조를 적용하는 새로운 정책을 예고했으며, 웹샵(Web Shops) 도입과 인앱 리워드(5%) 제공, iOS(EU) 및 Android 진출 계획, 모바일 퍼블리싱 기능 등을 준비 중이다. 지금까지 EGS는 개발자와 퍼블리셔에게 21억 달러 이상을 지급하며 글로벌 유통 플랫폼으로 성장했다. EOS(에픽 온라인 서비스)는 크로스플레이, 매치메이킹, 음성·텍스트 채팅, 업적 등 다양한 기능을 무료로 제공해왔으며, 올해 안에는 콘솔·PC·모바일을 아우르는 소셜 오버레이가 도입될 예정이다. 산업별 트랙에서는 ▲게임 분야(UE6 비전, UEFN·Verse 활용, 국내외 주요 게임사 사례 발표) ▲제조·시뮬레이션 분야(현대오토에버, 삼성중공업, KAI 등 실제 적용 사례) ▲미디어&엔터테인먼트 분야(디지털 휴먼, 애니메이션, 라이브 이벤트 사례) 등이 공유됐다. ▲ 언리얼 페스트 2025 미디어 라운드테이블에 참석한 팀 스위니 에픽게임즈 CEO(가운데)와 박성철 에픽게임즈 코리아 대표(오른쪽) 언리얼 페스트 2025 서울은 엔진·플랫폼·스토어·소셜을 아우르는 에픽 생태계 전략을 총체적으로 조망한 자리였다. UE6 비전, UEFN 확장, EGS 정책 변화, EOS 소셜 강화는 “창작 → 배포 → 수익화 → 커뮤니티”로 이어지는 창작 생태계 순환 구조를 이루는 핵심 축으로 제시됐다. 이번 행사는 내일까지 계속된다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 7월 9일 ‘NX 데이(NX Day)’ 행사를 진행했다. 이 자리에서는 지멘스의 제품 개발 설루션인 NX 및 NX X의 최신 업데이트가 소개됐다. 특히 AI 코파일럿, 소니와 협력을 통한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계 기술, CAD와 통합된 시뮬레이션 등 지난 7월에 발표된 주요 기능에 초점을 맞춰 디지털 트윈 구현을 위한 NX의 발전된 내용을 소개했다. 지멘스는 향상된 NX가 클라우드 기반의 협업과 지속 가능한 설계까지 지원하면서 제품 개발 전반의 효율과 품질을 높일 수 있게 돕는다고 전했다. ■ 정수진 편집장   제품 개발의 포괄적인 가치 제공을 추구 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 본부장은 NX 데이의 환영사에서 “기술이 더욱 스마트해지고 연결성이 복잡해지는 시대적 변화에 발맞춰, 지멘스는 고객이 제품 개발 및 제조 전반에서 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 방안을 끊임없이 고민하고 있다”고 전했다. 지멘스는 올해 설계 전문성을 강화하기 위해 NX와 솔리드 엣지(Solid Edge)를 ‘디자인센터(Designcenter)’라는 단일 브랜드 아래 묶었다. 디자인센터는 지멘스의 통합 제품 포트폴리오인 ‘엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’의 일부로서, 시뮬레이션 및 테스트 설루션인 심센터(Simcenter), 제품 수명주기 관리(PLM) 설루션인 팀센터(Teamcenter), 운영 관리 설루션인 옵센터(Opcenter)에 이어 제품 설계 관련 기술을 아우르는 브랜드가 될 전망이다. 안지훈 본부장은 디자인센터가 제공하는 핵심 가치로 ▲합리적인 가격과 폭넓은 라인업을 통한 확장성 ▲설계, 해석(CAE), 제조(CAM)를 아우르는 포괄적인 기능 ▲히스토리 기반 및 동기식 기술 등 다양한 모델링 방식을 목적에 맞춰 제공하는 유연성을 꼽았다. NX는 인공지능(AI), 클라우드, 디지털 트윈, 디지털 스레드라는 네 가지 핵심 기술을 녹여 낸 엑셀러레이터의 일부로서, 단순한 3D 모델링을 넘어 AI 기반 자동화 등 시장이 요구하는 복합적인 기능을 갖춘 3D CAD를 지향한다는 것이 지멘스의 설명이다.    ▲ NX의 AI 기능 개발은 제품 개발을 위한 실용성에 초점을 맞추고 있다.   AI·클라우드·VR과 결합한 제품 개발의 미래 제시 NX는 6개월 단위로 새로운 버전을 출시하는 ‘지속적 릴리스(Continuous Release)’ 전략을 채택하고 있다. 핵심은 고객의 요구 사항을 빠르게 반영하면서, 과거의 데이터도 최신 버전에서 호환되도록 하여 안정성을 보장하는 것이다. 또한, 정식 출시 3개월 전 새로운 기능을 미리 체험하고 피드백을 제공할 수 있는 EAP(Early Adopter Program)를 운영하며 고객과의 소통을 강화하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 고창환 본부장은 “NX는 기구 설계의 효율이라는 기본에 충실한 MCAD 설루션”이라면서, 동시에 지멘스의 다양한 기술과 결합해 포괄적인 포트폴리오를 제공한다고 소개했다. 여기에는 팀센터 기반의 데이터 관리 및 협업, 멘토그래픽스(현 지멘스 EDA)의 기술을 반영한 MCADECAD 통합, AI 설계 자동화 및 클라우드 기반 설루션, 최근 지멘스가 인수한 알테어를 포함하는 심센터의 해석 기술 연동, 공장 자동화(PLC) 설루션과 연결한 가상 시운전 등이 포함된다. 또한, 고창환 본부장은 고객의 요구 사항을 반영해 NX에 탑재된 최신 기술을 다섯 가지로 나누어 소개했다. 협업 엔지니어링 : 클라우드 기반 설루션인 NX X는 사용자가 언제 어디서든 ID 로그인만으로 NX를 사용할 수 있는 환경을 제공한다. 특히 라이브 셰어(Live Share) 기능을 통해 여러 설계자가 하나의 부품에 대해 동시에 작업하면서 실시간으로 변경 사항을 공유하는 협업이 가능해졌다. 다분야 설계 : ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 개념을 도입해 설계자가 해석 전문가의 도움 없이도 NX 내에서 직접 간단한 구조 및 유동 해석을 수행할 수 있다. 복셀(voxel) 방식을 이용해 메시가 필요 없는(meshless) 해석 기술로 설계 변경에 따른 영향을 즉시 평가하여 개발 초기에 완성도를 높일 수 있다. 몰입형 환경 : 지멘스와 소니가 협력해 개발한 VR 헤드셋과 NX를 연동하면, 복잡한 데이터 변환 없이 설계 데이터를 가상현실에서 체험할 수 있다. VR 환경에서 간섭 체크, 단면 보기, 마크업 등 설계 검토 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사용자가 동시 접속하는 가상 회의도 지원한다. 나아가 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반의 팀센터 XR (Teamcenter XR)을 통해 더욱 사실적인 메타버스 환경을 제공한다. 인공지능 : NX의 AI는 ▲사용자 패턴을 학습해 다음 명령을 추천하는 적응형 AI(adaptive AI) ▲유사 형상을 자동 검색하거나 최적 설계를 제안하는 보조 AI(assistive AI) ▲자연어 명령에 기반한 모델링 추천과 요구 사양에 맞는 형상의 직접 생성을 지향하는 생성형 AI(additive AI) 등 3단계로 발전하고 있다. 지멘스는 제품 개발에서 직접 효과를 구현할 수 있는 실용적인 AI를 추구한다. 친환경 : 설계자가 재료, 형상, 제조 공정을 선택하면 예상되는 이산화탄소 배출량과 에너지 소비량, 재활용 효과 등을 리포트로 바로 확인할 수 있어 지속 가능한 제품 개발을 지원한다.   ▲ SaaS 설루션으로 제품 개발부터 협업까지 속도와 효율을 높인다는 것이 지멘스의 전략이다.   클라우드 기반의 SaaS(서비스형 소프트웨어)는 빠르게 변하는 기술 환경에서 제품 개발의 속도와 효율을 높이기 위한 새로운 기술로 여겨진다. 안지훈 본부장은 NX를 구독 기반의 SaaS 모델로 전환한 NX X는 인터넷만 연결되면 언제 어디서든 사용할 수 있으며, IT 인프라 투자나 복잡한 설치 과정에 대한 고민을 덜 수 있다고 전했다. NX X는 클라우드에서 NX의 핵심 기능을 제공하는 ‘NX X 에센셜(NX X Essential)’과 클라우드 저장/협업 공간인 ‘팀센터 셰어(Teamcenter Share)’의 결합으로 이뤄진다. NX X 에센셜은 CAD/CAE/CAM의 핵심 기능을 추린 웹 브라우저 기반 설루션이다. 동기식 기술이 적용된 다이렉트 모델링을 지원해 웹 환경에서 직관적인 형상 편집과 간단한 어셈블리 작업이 가능하다. 2.5축 CAM 프로그래밍과 G-코드 자동 생성 기능으로 웹에서 간단한 가공 경로를 생성 및 검증할 수 있으며, 응력, 처짐, 고유 진동수 등 단품에 대한 간단한 구조 해석을 태블릿이나 웹 브라우저에서 수행할 수 있다. 팀센터 셰어는 팀을 생성하고 내외부 관계자를 초대해 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 클라우드 기반의 협업 허브이다. 사용자당 200GB의 보안 클라우드 저장소를 무료로 제공하고, 웹 기반 뷰어를 통해 다양한 포맷의 3D 모델을 별도의 프로그램 설치 없이 직접 확인하거나 마크업과 의견 교환을 통해 신속한 의사결정을 지원한다. 데이터는 권한 기반의 링크로 공유해 보안을 유지하며, 로컬 폴더나 파일 서버와 데이터를 동기화하여 항상 최신 정보를 클라우드에 보관할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭이 기업의 공급망 전반에 걸친 탄소 배출 감축을 지원하는 디지털 플랫폼 ‘자이고 허브(Zeigo Hub)’를 출시했다. 최근 전 세계 공급망은 고객, 규제기관, 이해관계자 등으로부터 지속가능성 관련 요구가 급증하고 있으며, 특히 배출량 측정과 공시, 감축 활동에 대한 투명성이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 가운데, 슈나이더 일렉트릭이 새롭게 선보인 자이고 허브는 기업들이 스코프3(Scope 3) 감축 목표를 보다 효과적으로 달성하고, 글로벌 넷제로(Net-Zero) 이행을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. 공급업체와의 협업을 강화하고 배출량을 체계적으로 관리할 수 있는 모듈형 플랫폼을 통해 기업의 지속가능경영 전략을 폭넓게 지원한다는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 자이고 허브는 공급업체의 규모나 지속가능성 수준과 무관하게 누구나 쉽게 참여할 수 있도록 직관적인 사용자 환경(UI)과 맞춤형 온보딩 기능, 자체 교육 도구를 제공한다. 이를 통해 공급업체는 플랫폼 등록과 동시에 배출량 산정 및 관리 역량을 확보할 수 있으며, 정적인 데이터 수집을 넘어 학습 경로 제공, 감축 도구, 벤치마킹 기능 등을 통해 실질적인 행동으로 이어지도록 유도한다. 또한, 스폰서 기업은 플랫폼을 통해 공급망 전반의 감축 진행 상황을 실시간으로 분석하고, 다양한 글로벌 공시 기준(CDP, CSRD, TCFD 등)에 맞는 데이터 출력을 지원받을 수 있다.     참여하는 모든 공급업체는 감축 로드맵, 설루션 공급사와의 연결 기회를 무상으로 제공받으며, 비용은 전액 발주처가 부담하는 방식으로 운영된다. 이를 통해 중소 규모 공급업체도 비용 부담 없이 지속가능성 여정을 시작할 수 있도록 포용적인 참여 환경을 조성했다. 더불어, 자이고 허브는 슈나이더 일렉트릭의 글로벌 전문가 네트워크 및 탈탄소 컨설팅 서비스와도 연계되어 실질적인 실행을 돕는다. 이번 플랫폼에는 슈나이더 일렉트릭이 지난 5월 선보인 AI 네이티브 생태계 기술이 처음으로 적용됐다. 웹 스크래핑 기반의 자동 데이터 수집, 초대 프로세스 자동화, 참여율 모니터링 등의 AI 기능을 활용해 공급업체의 참여 진입 장벽을 대폭 낮췄으며, 스폰서 조직 입장에서는 프로그램 운영의 효율성을 높일 수 있도록 설계됐다. 슈나이더 일렉트릭은 이미 자사의 ‘탈탄소 프로젝트(Zero Carbon Project)’를 포함해 전 세계 40개 이상의 브랜드와 함께 2700개 이상의 공급업체가 참여한 20여 개의 글로벌 공급망 감축 프로그램을 운영해온 바 있다. 자이고 허브는 이들 프로그램의 핵심 기술 기반으로 활용되며, 산업별 컨소시엄 프로그램인 에너자이즈(Energize), 카탈라이즈(Catalyze), 마테리얼라이즈(Materialize) 등에도 적용되어 공동의 지속가능성 목표 달성을 촉진할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭의 로라 이브(Laura Eve) SaaS 지속가능성 설루션 부문 부사장은 “슈나이더 일렉트릭의 자이고 허브는 공급망 지속가능성 실현을 위한 대담한 도약이며, 이제는 모든 공급업체와 파트너가 함께 넷제로 미래를 실현할 수 있는 기반을 마련할 때”라고 강조했다.

파이썬 활용 강화 및 p-h 선도 업그레이드   최근 차량 전문 1D 열 관리(thermal management) 소프트웨어인 KULI(쿨리)의 기능이 업데이트되었다. 더 범용적으로 활용 가능하도록 파이썬(Python)을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러(Python controller)가 추가되었으며, A/C 시스템의 해석 결과를 볼 수 있는 p-h 선도 또한 시인성 및 그래픽 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 KULI의 신규 기능에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 이대형 태성에스엔이 FBU-F2팀의 매니저로, 1D CFD인 KULI와 3D CFD인 앤시스 플루언트 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr    신규 기능 - 파이썬 컨트롤러 현재 가장 대중적이고 범용으로 사용되는 프로그램 언어는 파이썬일 것이다. 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법이 특징으로 데이터 분석, 웹 개발, AI등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 많은 오픈 소스 라이브러리 및 깃허브(GitHub)와 같은 다양한 커뮤니티를 가지고 있는 프로그램 언어다. 이러한 파이썬을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러 기능은 KULI 17.1 버전에서 처음 도입되었다.(최신 버전 19.1, 2025 5월 릴리스) 기존에 KULI에서 지원하고 있는 COM object, Calculation controller 등 다양한 컨트롤러 컴포넌트의 조합으로 시스템 제어 로직을 작성하거나 써멀 매니지먼트(Thermal management) 최적화를 사용할 수 있었으나, 이번에 도입된 파이썬 컨트롤러를 이용하면 좀 더 적은 노력으로 더욱 확장된 기능을 이용할 수 있다.(그림 1)   그림 1. 파이썬 컨트롤러 사용 예시   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 KULI advanced 모듈이 필요하며, 미리 구성되어 있는 ‘*.py’ 스크립트가 필요하다. 정상적인 구동을 위해서는 파이썬 설치가 되어 있어야 하며 KULI 버전에 따른 지원 가능한 파이썬 버전이 다르므로, 메뉴에서 Help → about KULI를 이용하여 지원되는 파이썬을 사용자가 직접 설치하여야 한다.(그림 2)   그림 2. KULI에서 지원하는 파이썬 버전 확인   사용하는 환경 상 여러 버전의 파이썬을 사용할 경우, KULI에서는 PATH 환경 변수에서 발견되는 첫 번째 파이썬을 기준으로 구동된다. 따라서 원활한 사용을 위해서는 PATH 환경 변수에서 다른 모든 버전을 제거하거나, KULI가 지원하는 파이썬 버전을 PATH의 첫 번째 위치에 두어야 한다. 파이썬 컨트롤러는 KULI thermal system circuit 상의 Signal path의 일부이므로 기존에 지원하고 있던 Calculation controller, PID controller, Characteristic curve 등과 동일한 방식으로 사용이 가능하다. 최소 1개 이상의 Input을 취하며 다양한 Output을 제공하게 된다. 파이썬 컨트롤러는 KULI의 해석 Iteration마다 반복적으로 스크립트(Script)를 호출하므로 Time step과 Iteration을 구분해야 하는 경우에는 스크립트 자체에서 정의해야 한다.(그림 3)   그림 3. 파이썬 스크립트 작동 순서   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 파이썬 스크립트(Python script)가 반드시 필요하며, 이 스크립트는 KULI가 확인 가능한 경로에 존재해야 한다. 일반적으로는 현재 사용 중인 프로젝트 디렉토리 내에 있는 ‘PythonScripts’ 폴더에 저장하게 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 유명한 프로세싱(processing) 도구를 파이썬(Python)으로 포팅한 p5를 알아보고, 이를 이용한 데이터셋 3D 가시화 방법을 확인해 본다. 또한 관련된 개발 프로세스를 이해하는 데 도움이 되는 간단한 예제를 설치, 코딩 및 실행하는 방법을 다룬다.   ■ 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. p5 데모   실행 가능한 소스 코드는 다음 링크에서 다운로드할 수 있다. 깃허브 : https://github.com/mac999/llm-media-art-demo   p5 소개 p5 Python은 JavaScript 라이브러리 p5.js와 컴퓨터 그래픽 미디어아트에서 자주 사용되는 processing.org에서 영감을 받아 창의적인 코딩을 위해 설계된 라이브러리이다. 2D 및 3D 모두에서 그래픽, 애니메이션 및 대화형 프로그램을 구축하기 위한 간단한 API를 제공한다. p5는 파이썬을 지원하므로 pandas, numpy, 딥러닝 관련 라이브러리를 함께 사용해 가시화하기 편리하다.   그림 2   기본적으로 `p5py`는 `setup()`과 `draw()` 함수를 중심으로 프로그램의 구조를 구성한다. `setup()` 함수는 초기 설정을 담당하며, `draw()` 함수는 프레임마다 반복 호출되어 애니메이션이나 실시간 그래픽 표현을 가능하게 한다. 이를 통해 반복적이거나 시간 기반의 시각적 표현이 용이하게 된다. 그래픽 요소의 생성 및 조작이 매우 직관적이다. 예를 들어, `circle()`, `rect()`, `line()` 등의 함수는 간단한 인자 전달만으로 기본 도형을 화면에 출력할 수 있게 하며, `fill()`, `stroke()`, `background()` 등은 색상과 스타일 설정을 손쉽게 조절할 수 있게 한다. 마우스와 키보드 입력을 처리하기 위한 이벤트 함수도 포함되어 있다. `mousePressed()`, `keyPressed()` 등은 사용자와의 인터랙션을 가능하게 하며, 이를 통해 인터랙티브 아트, 시각적 피드백, 교육용 시뮬레이션 등을 손쉽게 개발할 수 있다. 이미지, 사운드, 텍스트 등 다양한 멀티미디어 요소도 지원한다. 이미지 로딩 및 출력은 `loadImage()`와 `image()`로, 텍스트 출력은 `text()`로 구현되며 각각의 요소는 다양한 좌표 기반 조정이 가능하다. 또한, NumPy와 같은 파이썬 과학계산 생태계와도 호환이 가능하여, 복잡한 수학적 계산이나 데이터 시각화 작업에 활용할 수 있는 확장성이 있다. 전반적으로 p5py는 예술가, 디자이너, 교육자, 프로그래밍 입문자를 위한 시각 중심의 프로그래밍 도구로서, 단순한 문법과 풍부한 기능을 통해 창의적 프로토타이핑을 효율적으로 지원하는 라이브러리이다. 상세한 내용은 다음 링크를 참고한다. https://github.com/p5py/p5 https://p5.readthedocs.io/en/latest/install.html   p5 Python 설치 시작하려면 컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있어야 한다. 다음 단계에 따라 필요한 라이브러리를 설정한다.   1단계 : 파이썬 설치 파이썬 3.11이 설치되어 있는지 확인한다. 없다면 python.org에서 다운로드한다.   2단계 : p5 설치 pip를 사용하여 p5를 설치한다. pip install p5   3단계 : pandas 설치 CSV 파일을 처리하려면 라이브러리를 설치한다. pip install pandas   4단계 : 설치 라이브러리 검사 터미널에서 다음의 명령을 입력해 제대로 설치되었는지 확인한다. python -c "import p5" python -c "import pandas"     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.