[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      

지스타캐드(GstarCAD)를 국내 공급하는 모두솔루션은 지스타캐드 개발사인 지스타소프트(Gstarsoft)의 ‘제품 출시 및 기술 심포지엄’에 참가했다고 밝혔다. 이번 심포지엄에서는 지스타캐드 2026을 비롯해 아크라인.XP(ARCHLine.XP), 지스타-직셀 3D CAD(Gstar-ZIXEL 3D CAD) 등 지스타소프트의 주요 신제품과 AI 설계 기술이 공개됐다. 지스타캐드 2026은 대용량 도면을 즉시 열 수 있을 만큼 처리 속도와 성능이 향상되어, 핵심 작업 속도는 20%, 도면 열기 속도는 40% 향상됐다. 새롭게 추가된 매개변수 구속 조건(Parametric Constraints) 기능은 반복 설계나 규칙 기반 수정의 효율을 높여 설계 정확도와 생산성을 함께 개선했다. 또한 클라우드 기반 협업 및 멀티 플랫폼 지원을 강화해, 산업별 맞춤형 설계 생태계 구축이 한층 가속화되고 있다.   지스타소프트가 함께 공개한 아크라인.XP는 2D 도면 작성부터 3D 모델링, 기술 문서화, 시각 디자인까지 전 과정을 통합 지원하는 BIM 설계 및 시각화 설루션이다. 자체 BIM 엔진을 활용해 RVT, IFC, SKP, DWG/DXF 등 주요 포맷을 지원하며, CAD의 정밀성과 빠른 시각화를 결합해 효율적인 설계 환경을 제공한다. 또한 직셀 테크놀로지(Zixel Technology)와 협력을 통해 개발된 지스타-직셀 3D CAD는 클라우드 네이티브 기반의 차세대 3D CAD 플랫폼으로, 부품·조립·도면 관리 등 전 과정을 통합하고 설계 프로세스를 최적화했다. 함께 공개된 상호작용형 기술문서 설루션 3D 프로세스 마스터(3D Process Master) 및 PDM 시스템과 연계해 지능형·협업형 설계 생태계 구축을 완성했다. 이번 심포지엄에서는 설계 자동화와 생산성 향상을 위한 AI 기술도 소개됐다. AI 렌더링(AI Rendering), AI 스테어 디자인(AI Stair Design), AI 커스터머 서비스(AI Customer Service) 등 다양한 기능이 공개되었으며, 모델링 자동화·오류 검출·레이아웃 최적화·AI 기반 상호작용을 통해 설계 효율과 정확도를 높였다. 이를 통해 기업은 설계 비용 절감과 품질 향상이라는 실질적 효과를 기대할 수 있다.     한편 지스타소프트는 헝가리의 BIM 전문 개발사 캐드라인(CadLine) 인수, 국제 BIM 개발 자회사 지스타 호크3D(Gstar Hawk3D) 설립, 그리고 직셀 테크놀로지와의 차세대 3D CAD 공동 개발 협력 강화 등을 통해 글로벌 시장 확대에 속도를 내고 있다고 전했다. 현재 175개국, 23개 언어, 750개 이상의 글로벌 파트너 네트워크를 보유한 지스타소프트는 CAD·BIM 소프트웨어 분야에서 혁신과 지능화를 선도하는 글로벌 기술 기업으로 자리매김하고 있다.   모두솔루션은 이번 심포지엄에 대표이사, 지스타사업부 대표, 마케팅팀장을 포함한 핵심 인력이 참석해 지스타소프트의 신제품 전략과 기술 방향성을 직접 확인했다고 전했다. 모두솔루션 지스타사업부의 성기정 상무는 “이번 행사에서 지스타캐드만으로는 충족되지 않았던 3D 및 BIM 시장 영역에 제조, 건설, 건축 등 전 산업을 아우를 수 있는 설루션 포트폴리오가 강화되었다는 점이 인상적이었다”며, “앞으로 한국 시장에서 범용 CAD 설루션인 지스타캐드를 기반으로, 신규 3D·BIM 설루션의 시장 확대에도 주력할 계획”이라고 밝혔다. 또한 마케팅팀 한운선 팀장은 “AI는 이제 CAD 산업에서 선택이 아닌 필수 요소가 되었다”며, “이번 심포지엄을 통해 지스타소프트가 AI 기반 설계 보조 기능과 자동화 기술을 실질적으로 구현하고 있음을 직접 확인할 수 있었다”고 말했다. 이어 “지스타캐드 역시 자연어 기반 설계 지원 기능 등 AI 기술의 도입을 가속화하여, 사용자 경험을 혁신하는 방향으로 발전하길 기대한다”고 덧붙였다.

BIM이 단순한 트렌드를 넘어 필수 기술로 자리 잡은 가운데, 한국인프라가 10월 23일(수) 오후 2시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나에서 ‘BIM, 단순한 트렌드가 아닌 디지털 혁신: 작업 효율을 높이는 Clash Master & Revit Master’를 주제로 실무 효율을 극대화할 수 있는 혁신 솔루션을 소개한다. 이번 세션에서는 한국인프라 임현재 매니저가 발표자로 나서, 간섭 검토 시간을 획기적으로 단축하는 Clash Master, 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 Revit Master 등 실무 중심의 BIM 효율화 전략을 소개할 예정이다. 특히 참가자 전원에게 Clash Master 체험판이 제공되어, 실무에 즉시 적용 가능한 효과를 직접 확인할 수 있다. BIM 도입을 고민하거나 설계·건설 분야의 디지털 전환 전략을 모색하는 관계자들에게 이번 웨비나는 실질적인 인사이트를 제공할 전망이다. 참가비는 무료이며, 캐드앤그래픽스 홈페이지에서 사전 등록을 통해 누구나 참여할 수 있다.

트림블 코리아는 자사의 BIM 소프트웨어 테클라(Tekla)를 기반으로 마련된 ‘BIM 전문가 2급’ 자격증 시험이 오는 11월 1일 2차 수시로 진행될 예정이라고 밝혔다. 이 자격증 시험은 한국BIM학회와 한국디지털교육원이 공동 주관하며, 국내에서는 처음으로 트림블의 테클라 설루션으로 실무 역량을 검증하는 BIM(건설 정보 모델링) 자격 검증 시험이다. 제1회 시험은 지난 8월 30일 시행됐다. 이번 자격 시험은 최근 건설업계의 화두인 구조 안정성 및 철근 시공 관리 강화 요구에 부응하기 위해 마련됐다. 트림블 코리아는 응시자들이 실무 중심의 평가 과정을 통해 정확한 철근 모델링과 구조 검증 역량을 객관적으로 검증받는 기회가 될 것으로 기대하고 있다. 트림블의 테클라 스트럭처스(Tekla Structures)는 구조 설계와 철근 모델링에 특화된 BIM 설루션으로 설계부터 제작, 시공에 이르는 건설 전 과정을 지원한다. 이를 통해 정밀하고 시공성이 우수한 모델을 생성·관리함으로써 건설 프로젝트의 효율성과 정확성을 높이고, 이해관계자 간의 원활한 협업을 지원한다.     트림블 코리아의 박완순 사장은 “국내서 처음으로 테클라 기반 BIM 자격 검증 시험이 시행됨으로써 실무 역량을 갖춘 BIM 전문가 양성이 한층 가속화될 것으로 기대한다. 앞으로도 트림블은 다양한 교육 과정을 지원하고, 적극적인 협력을 통해 국내 BIM 인재들이 구조 안전성과 품질 향상에 기여할 수 있도록 적극 협력할 것”이라고 말했다. 한편, 트림블 코리아는 지난 8월 6일 한국디지털교육원과 BIM 활성화를 위한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 BIM 교육 공동 운영, 자격증 제도 협력, 세미나·워크숍 개최 등 BIM 인재 교육 지원에 협력할 예정이다. 또한 한국디지털교육원은 테클라 기반 ‘BIM 전문가 2급’ 자격증 대비 과정을 개설해 교육을 운영하고 있다. 이 밖에도 트림블 코리아는 국내 BIM 인재 양성을 위해 노력하고 있다고 소개했다. 한국폴리텍대학 인천캠퍼스에서 중소기업 종사자와 학생들을 대상으로 무료 Cost-BIM 교육을 제공했으며, ‘BIM 어워즈’ 후원을 통해 국내 건설 산업의 BIM 기술 확산을 지원하고 있다. 또 2016년부터는 연 2회(하계·동계) 산학협력 프로그램 ‘트림블 캠프’를 운영하며 차세대 전문가 양성에 힘써왔다.

빌딩스마트협회는 연례 BIM(건설 정보 모델링) 공모전인 ‘BIM 어워즈(BIM AWARDS) 2025’의 수상작을 선정했다고 전했다. 올해 BIM 어워즈 2025은 그라피소프트, 아키소프트, 트림블의 후원으로 빌딩스마트협회와 한국건설기술연구원이 공동주최하였다. 지난 9월 29일 심사위원의 심사 및 심층 논의를 진행한 결과 ▲비전상 1점 ▲대상 일반부문 3점 및 학생부문 2점 ▲최우수상 일반부문 8점 및 학생부문 3점 ▲우수상 일반부문 4점 및 학생부문 4점 ▲특별상(아키캐드상, 트림블상) 일반부문 2점 등 총 25점이 선정됐다.    BIM 어워즈 2025에서는 ▲비전부문 비전상 한국가스기술공사 ▲일반부문 Construction 분야 대상(한국건설기술연구원장상) ‘설계부터 준공 개막가지, One-Stop 통합관리(계룡건설산업, 무영씨엠건축사사무소, 아키탑케이엘종합건축사사무소)’ ▲일반부문 Desgin 분야 대상(빌딩스마트협회장상) ‘아주대학교 행복기숙사(정림건축종합건축사사무소)’ ▲일반부문 Small and Medium sized Project 분야 대상(빌딩스마트협회장상) ‘SMALL PROJECT, BIG BIM 설계에서 준공까지 가상과 현실을 잇다.(유선엔지니어링건축사사무소)’를 선정했다. 또한 ▲학생부문 Design 분야 대상(빌딩스마트협회장상)에 ‘링크 웨이브(원광대학교 박요한, 하승혁, 김태건)’ ▲학생부문 Design 분야 대상(한국건설기술연구원장상)에는 ‘울산 신재생 에너지 센터(조선대학교 임동현 김서연)’가 선정됐다.   ▲ 일반부문 Construction 분야 대상 수상작   빌딩스마트협회는 “2009년부터 건설 분야의 BIM활성화에 기여한 단체 및 개인을 발굴하고 시상하여 한국 건설산업의 선진화 및 경쟁력 향상, BIM기술의 올바른 활용 및 확산을 위하여 노력하고 있다”고 전했다.  BIM 어워즈 2025의 시상식은 10월 28일 건설회관 2층 대회의실에서 ‘빌드스마트 콘퍼런스(buildSMART CONFERENCE) 2025’ 행사와 함께 진행한다. 수상작품은 시상식 당일 행사장에 전시되며, 추후 빌딩스마트협회 홈페이지에도 게시될 예정이다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (7)   현대 산업 시스템이 복잡해지면서 개발 초기 단계의 정확한 요구사항 검증이 중요해졌다. 특히 안전이 중요한 시스템에서 발생하는 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 하지만 자연어 기반의 전통적인 요구사항 명세는 모호하여 해석 오류를 낳고, 요구사항 간 충돌이나 누락을 발견하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이번 호에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 접근법을 지원하는 다쏘시스템의 요구사항 시뮬레이션 도구 스티뮬러스(STIMULUS)를 통해 개발 초기부터 정확성, 완전성, 일관성을 검증하는 새로운 해결책을 살펴본다.   ■ 신효주 다쏘시스템코리아의 Industry Process Consultant로 모델 기반 시스템 엔지니어링 설루션을 담당하고 있다. 자동차, 항공, 전자제품 등 다양한 산업 분야에서 프로젝트를 수행하며 복잡한 시스템 개발 과정에서의 어려움을 파악하고 이를 해결하기 위한 방법론과 MBSE 기반의 설루션을 제안하고 있다. 특히, 요구사항 검증 및 시스템 아키텍처 방법론을 중심으로 고객의 개발 효율성과 품질 향상을 지원하는 역할을 수행한다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   MBSE 접근을 통한 요구사항 검증 현대의 산업 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 시스템 개발 초기 단계에서의 정확한 요구사항 정의와 검증의 중요성이 커지고 있다. 특히 항공우주, 자동차, 철도, 의료기기 등 안전이 중요한 산업 분야에서는 시스템 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있어, 개발 초기 단계에서의 철저한 요구사항 검증이 필수이다. 그러나 전통적인 요구사항 관리 방식은 여러 가지 심각한 한계점을 가지고 있다. 가장 근본적인 문제는 자연어를 사용한 요구사항 명세에서 시작된다. 자연어의 본질적 모호성으로 인해 동일한 요구사항에 대해 서로 다른 해석이 가능하며, 이는 개발 과정에서 심각한 오해와 실수로 이어질 수 있다. 예를 들어 “시스템은 빠르게 응답해야 한다”와 같은 요구사항은 ‘빠르게’라는 단어의 모호성으로 인해 개발자와 사용자 간에 기대치의 차이를 초래할 수 있다. 또한, 수백 혹은 수천 개의 요구사항이 존재하는 대규모 시스템에서는 요구사항 간의 상충 관계를 수동으로 발견하는 것이 거의 불가능하다. 시스템의 특정 상태나 조건에 대한 요구사항이 누락되었을 때도 이를 문서 검토만으로는 발견하기 어렵다. 더욱 심각한 문제는 대부분의 요구사항 오류가 설계 단계나 심지어 구현 단계에서야 발견된다는 점이다. 이 시점에서의 수정은 많은 비용과 시간을 필요로 하며, 전체 프로젝트의 지연으로 이어질 수 있다. 현대의 복잡한 시스템에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다. 정적인 문서로는 여러 컴포넌트가 동시에 상호작용하는 시스템의 동적 동작을 완전히 이해하고 검증하는 것이 불가능하다. 특히 실시간 시스템에서 중요한 타이밍 제약조건을 문서만으로는 충분히 검증할 수 없으며, 요구사항 변경이 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 파악하고 추적하는 것도 매우 어려운 과제이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 선진 기업에서는 MBSE 접근법을 주목하고 있으며, 그 중에서도 다쏘시스템의 스티뮬러스(STIMULUS)는 혁신적인 요구사항 시뮬레이션 기능을 통해 새로운 해결책을 제시한다. 스티뮬러스의 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션을 통해 요구사항을 형식화 하고 실행 가능한 모델로 변환하여, 개발 초기 단계에서 요구사항의 정확성, 완전성, 일관성을 검증할 수 있다.   모델 기반 요구사항 검증 방법 시스템 개발에서 요구사항의 정확한 명세와 검증은 성공적인 프로젝트 수행을 위한 핵심 요소이다. 이번 호에서는 먼저 스티뮬러스의 핵심 기능인 Requirement-In-the-Loop(RIL) 시뮬레이션에 대해 살펴보려고 한다.   그림 1. 랜딩기어 시스템 핸들 명령 요구사항 모델링   요구사항 모델링 시스템의 기능을 검증하기 위해서는 두 가지 주요 요구사항 관점을 이해해야 한다. 첫 번째는 ‘What’ 관점으로, 시스템이 수행해야 하는 구체적인 동작이나 특정 기능을 명시하는 요구사항을 의미한다. 예를 들어 랜딩기어(landing gear) 시스템에서 “핸들 명령이 down일 때, 모든 랜딩기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다”와 같은 요구사항이 이에 해당된다. 두 번째는 ‘How well’ 관점으로, 시스템이 기능 요구사항을 얼마나 잘 충족하는지 즉 안전성과 성능, 사용성 등 시스템의 품질 속성을 정의하는 요구사항을 의미한다. 랜딩기어 시스템이 15초 이내에 모든 기어를 확장하고 모든 도어를 닫는 데 성공하는지 여부가 이러한 관점의 예시가 될 수 있다. RIL 시뮬레이션에서는 두 가지 관점 중에서도 ‘What’ 관점의 기능 요구사항을 주로 사용한다. 스티뮬러스는 이러한 기능 요구사항을 형식화하기 위해 일련의 문장 템플릿을 제공하며, 이를 레고 블록처럼 조합하여 정형화된 요구사항을 만들 수 있다. 랜딩기어 시스템에서 ‘핸들 명령이 down일때, 모든 랜딩 기어는 15초 이내에 확장되고 모든 도어는 닫혀야 한다’라는 요구사항을 스티뮬러스에서 형식화하기 위해 ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 기본 템플릿을 조합하게 된다. ‘When’, ‘is’, ‘shall be’와 같은 템플릿은 단순한 문장 구조를 넘어 정확한 의미를 내포하고 있다. 예를 들어 ‘When’ 템플릿은 조건이 참일 때 특정 동작을 활성화하는 상태 기계(state machine)로 정의되어 있으며, ‘is’ 템플릿은 수학적 동등성을 의미한다. 이렇게 명확한 의미가 정의되어 있기 때문에 특정 기능 요구사항에 대해 모두가 동일한 방식으로 스티뮬러스 요구사항 모델을 정의하고, 동등한 의미로 해석할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

오토데스크가 한국건설기술연구원(KICT)과 ‘건설기준 디지털화 사업’ 협력을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이를 통해 한국의 국가 건설 기준과 BIM(건설 정보 모델링)의 연계성을 강화해 나갈 예정이다. 이번 협약에 따라 오토데스크와 한국건설기술연구원은 ▲디지털 건설 기준과 BIM 간 연계 기술검토 및 자료 교류 ▲실무 활용성 검증을 위한 피드백 및 기술 자문 ▲공동 기술 세미나·워크숍을 통한 지속적인 교류 활동 등 구체적인 협력을 추진한다. 디지털 건설 기준은 기존 문서 형태로 관리되던 국가 건설 기준을 컴퓨터가 이해하고 BIM과 같은 디지털 도구에서 직접 활용할 수 있도록 데이터화한 것이다. 한국건설기술연구원 국가건설기준센터는 현재 국가건설 기준 디지털화 사업을 추진 중이며, 이를 통해 건축·토목 전반의 설계·시공 과정에서 활용 가능한 디지털 건설 기준 체계를 구축하고 있다. 이번 MOU는 이러한 사업에서 개발 중인 기술을 더욱 활용성 높게 고도화하고, 현장 적용성을 검증하기 위해 추진된 협력이다. 특히 오토데스크의 대표 BIM 소프트웨어인 레빗(Revit)을 연계 사례로 활용함으로써, 개발된 기술의 실무 확산을 촉진하고 산업 전반의 디지털 건설 혁신을 가속화하는 기반을 강화할 수 있을 전망이다.     한국건설기술연구원의 강태경 산업혁신부원장은 “국가 건설 기준의 디지털 전환은 단순한 제도 개선을 넘어 건설 산업 전반의 혁신과 경쟁력 제고를 이끌 핵심 과제”라며, “세계적인 기술 노하우를 보유한 오토데스크와의 협력을 통해 BIM과 디지털 건설 기준의 연계성을 강화하고 현장 적용성을 높여 스마트한 건설 환경을 앞당기는 기반을 마련할 것”이라고 말했다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “이번 협력은 국내 건설 산업이 보다 스마트하고 안전하며 지속가능할 수 있도록 전환하는 데 중요한 이정표가 될 것으로 기대된다”고 설명하며, “한국건설기술연구원의 전문성과 오토데스크의 BIM 및 디지털 기술 역량을 결합해 데이터, 자동화, 혁신이 함께하는 기반을 마련하고, 오류는 줄이면서 효율은 끌어올려 한국을 넘어 세계적 수준의 미래지향적 건설 생태계를 구축하는 데 기여할 것”이라고 전했다.

워크스테이션은 콤팩트한 외형 속에 데스크톱급 성능을 담아낸 전문가용 시스템이다. 단순한 소형 PC와 달리, 3D·영상·AI·엔지니어링 등 고성능이 필요한 크리에이터와 전문 작업자를 위해 설계된 것이 특징이다. 이번 리뷰에서는 실제 소프트웨어 워크플로와 AI·LLM 테스트까지 다양한 관점에서 심층 평가를 진행했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a   하드웨어 및 설치 환경 HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)의 가장 큰 강점 중 하나는 강력한 하드웨어 스펙이다. AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(AMD Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서(16코어 32스레드, 3.00GHz), 최대 128GB LPDDR5X 메모리, 8TB NVMe SSD, 그리고 16GB VRAM을 탑재한 라데온 8060S(Radeon 8060S) 통합 그래픽 등, 동급 소형 워크스테이션에서는 보기 힘든 구성을 갖췄다. 특히 메모리는 최대 128GB까지 확장 가능하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 자원에 독점 할당할 수 있다. 듀얼 NVMe 및 RAID 지원으로 대용량 데이터 처리와 안정성을 확보했으며, 50TOPS에 달하는 NPU 성능 덕분에 AI 추론 등 최신 워크로드도 소화할 수 있다. 테스트는 윈도우 11 프로 기반, 64GB RAM과 16GB 라데온 8060S, 듀얼 NVMe SSD가 장착된 구성으로 진행됐다.   ▲ HP Z2 미니 G1a의 하드웨어 스펙   전문 소프트웨어 워크플로 직접 HP Z2 미니 G1a를 사용해 본 첫 인상은 “미니 사이즈에서 이 정도 성능이라니?”였다. 크기는 작지만, 성능은 결코 작지 않았다. 시네마 4D(Cinema 4D)로 복잡한 3D 신을 제작하고, 지브러시(ZBrush)에서 대형 폴리곤 모델링과 서브툴 멀티 작업을 해 보니 작업 흐름이 부드럽고, 장시간 동작에도 다운이나 랙 없이 꾸준한 성능으로 작업할 수 있었다. 시네벤치(Cinebench), 시네마 4D, 지브러시, 애프터 이펙트(After Effects), AI 생성형 이미지·영상, LLM 실행 등 전 영역에서 성능 저하를 체가하기 어려웠다. 시네마 4D에서는 수십만~수백만 폴리곤에 달하는 대형 3D 신 파일을 불러오고, 뷰포트 내 실시간 조작이나 배치 렌더링, 애니메이션 키프레임 작업에서 CPU 기반 멀티스레드 성능이 큰 장점을 발휘했다. 시네벤치 2024 멀티코어 점수는 1832점으로, 애플의 M1 울트라보다 높은 수치를 달성해 전문 사용자에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다.   ▲ 시네마 4D에서 테스트   애프터 이펙트 환경에서는 GPU 가속 지원이 부족한 점에도 불구하고, 강력한 CPU 성능 덕분에 고해상도(4K) 다중 레이어 영상 합성, 이펙트, 복수 트랙 편집에서도 랙이나 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있었다. 시네마 4D, 지브러시, 콤피UI(ComfyUI) 등과의 멀티태스킹 환경에서도 리소스 병목 없이 쾌적하게 여러 프로그램을 병행 실행하는 것이 가능했다.   ▲ 애프터 이펙트에서 테스트   아이언캐드 대형 어셈블리 테스트 엔지니어링 현장에서 요구되는 대형 어셈블리 작업을 검증하기 위해 동료와 함께 아이언캐드(IronCAD)로 2만여 개(2만 1800개)에 달하는 파트가 포함된 820MB 대용량 CAD 파일을 로딩해 테스트를 진행했다. 이 워크플로는 최근 산업·기계 설계 현장에서 자주 마주치는 극한 환경을 그대로 반영한 조건이었다. 테스트 결과, HP Z2 마니 G1a의 평균 FPS는 약 19로 측정됐다. 이는 노트북용 RTX2060 GPU가 내는 실제 CAD 작업 성능과 동등한 수준에 해당한다. 고용량 모델의 빠른 불러오기, 실시간 3D 뷰 조작, 개별 파트 속성 편집 작업에서 큰 병목이나 지연 없이 효율적인 사용 경험을 확인했다. 대형 파일임에도 불구하고 시스템 자원 부족이나 다운 없이 멀티태스킹 환경에서도 안정적으로 작업이 이어지는 점이 인상적이었다.   ▲ 아이언캐드에서 테스트   AI 및 LLM 활용 AI 작업이나 LLM 실행에서도 강점이 명확했다. 콤피UI에서 Wan2.2, Video-wan2_2_14B_t2v 같은 고사양 텍스트-비디오 생성 모델도 무리 없이 돌릴 수 있었고, LM 스튜디오(LM Studio)와 올라마(Ollama) 기반의 대형 LLM 역시 빠른 추론 속도를 보여줬다. NPU(50TOPS)의 연산 가속과 64GB RAM의 넉넉함 덕분에, AI 모델 로컬 실행/추론에서 항상 안정적인 환경이 보장된다는 느낌이다. 오픈소스 AI 이미지 생성이나 텍스트-비디오 워크플로도 CPU-메모리 조합만으로 병목 없이 부드럽게 동작했다. 쿠다(CUDA)를 지원하지 않는 환경의 한계로 일부 오픈소스 AI 툴은 실행에 제약이 있었으나, CPU와 NPU 조합만으로도 로컬 기반 AI 이미지 생성 및 텍스트-비디오 워크플로에서 동급 대비 빠르고 매끄러운 결과를 보였다.    ▲ 콤피UI에서 테스트   LLM 분야에서는 LM 스튜디오와 올라마를 이용해 7B~33B 규모의 다양한 대형 언어 모델을 구동했다. 64GB RAM과 50TOPS NPU의 지원 덕분에 GPT-3.5, 라마 2(Llama 2) 등 대용량 파라미터 기반의 모델도 실제 업무에서 실시간 질문-응답, 코드 자동완성, 문서 요약 등에 무리 없이 활용 가능했다.   ▲ LLM 테스트   통합 메모리 아키텍처 효과 Z2 미니 G1a의 최고 강점은 UMA(통합 메모리 아키텍처)에 있다. 이 기술은 시스템 메모리(RAM)의 상당 부분을 GPU 연산에 직접 할당해, 기존 분리형 GPU VRAM 성능의 한계를 극복한다. 실제로 탑재된 메모리(64GB~128GB 중 구매 옵션에 따라 선택)를 GPU에 최대 96GB까지 독점적으로 할당할 수 있으며, 복잡한 3D·그래픽 집약적 프로젝트 처리와 생성형 AI·LLM 등의 작업에서 병목 없이 고효율 워크플로를 경험할 수 있었다.   실사용·테스트를 위한 리뷰 환경 제품 리뷰 당시 64GB RAM 탑재 모델을 기준으로, 기본 설정에서는 16~32GB를 GPU에 할당해 일반 CAD·3D·AI 작업을 진행했다. 또한 고해상도 3D 렌더나 생성형 AI 영상 작업에서는 BIOS/소프트웨어에서 48~50GB까지 VRAM 할당을 수동 조정해 본 결과, 대형 프로젝트 파일에서 뷰포트 프레임 저하나 메모리 부족 경고 없이 안정적인 작업 환경을 제공했다. 반대로 GPU에 할당하는 메모리를 늘리면 고용량 데이터 병목이 해결되고, 3D 뷰포트 FPS나 AI 추론 속도 및 이미지 품질·정확도가 확실히 향상되는 것이 일관되게 확인되었다. 실제 기업 환경에서는 128GB 모델을 쓰면 최대 96GB까지 VRAM 할당이 가능하므로 GPU 메모리 병목이 무의미해지고, 기존 미니PC와는 비교할 수 없는 확장성과 작업 안전성을 확보할 수 있다.   아쉬운 점 첫째, 테스트용으로 받았던 장비에서는 HDMI 단자의 부재로 미니 DP로 모니터를 연결해야 했는데, 이는 테스트했던 데모 제품의 기본 옵션에 해당한다. 하지만 HP Z2 미니 G1a는 기업용/구매 시 고객 요구에 따라 HDMI 포트를 포함한 맞춤형 Flex I/O 슬롯 옵션 구성이 가능하다고 한다. 실제로 HP 공식 문서 및 판매 페이지에 따르면, 썬더볼트4(Thunderbolt4), USB-C, 미니 DP 외에도 HDMI를 Flex IO 슬롯에 추가할 수 있으므로, 다수의 모니터·TV·AV 장비로 연결해 사용하는 환경에서도 문제없이 세팅할 수 있다. 둘째, GPU가 AMD 라데온 기반이기 때문에 엔비디아 CUDA를 필요로 하는 GPU 가속 작업(예 : Redshift GPU 렌더러, 딥러닝 프레임워크)은 아예 테스트 자체가 불가능하다. AI, 3D, 영상 워크플로에서 CUDA 생태계를 사용하는 환경에서는 제품 선택 전 미리 확인이 필요하다. 셋째, 고부하 작업 시 팬 소음이 다소 발생할 수 있으므로 조용한 사무실 환경이라면 쿼이엇 모드 설정이 필요하다.   결론 및 추천 HP Z2 미니 G1a 워크스테이션은 한정된 공간에서 고성능이 필요한 크리에이티브 및 AI 전문가, 엔지니어, 디지털 아티스트에게 탁월한 선택지가 될 수 있다. 실제로 써보면, 공간 제약이 있는 환경에서도 3D 모델링, 영상 편집, 생성형 AI, LLM 추론 등 고사양 멀티태스킹을 안정적으로 병행할 수 있었고, 기업용 보안, ISV 인증, 최신 네트워크까지 갖췄다. 다양한 작업을 동시에 손쉽게 처리할 수 있다는 점에서 미니 데스크톱 중에서도 실전 현장에 ‘매우 쓸 만한’ 최상위 선택지라고 생각이 든다. 비록 CUDA 미지원 및 HDMI 포트 부재라는 한계가 있지만, CPU·메모리 중심의 워크플로에선 동급 최고 수준의 안정성과 성능을 보여준다. 최신 AI 및 LLM, 3D·영상·컴포지팅 등 멀티태스킹이 잦은 전문 분야라면 이 제품이 오랜 기간 든든한 실전 파트너가 될 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 배현수 부장 마루인터내셔널(맥슨 한국총판) 기술지원팀, AI 크리에이터, 모션그래픽 디자이너     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : 글로텍 www.glotechsoft.com 주요 특징 : BIM 기반 수량–공사비 자동 산출, CBS 단가 DB 연동 공사비 자동 산출, OBS/WBS 연동으로 공정·기성관리까지 지원, 기존 2D 산출 방식과의 통합 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10 이상 시스템 권장 사양 : 인텔 코어 i5 이상 CPU, 16GB 이상 RAM, 엔비디아 GTX 1060 이상 GPU(나비스웍스 연동 시), 10GB 이상 여유 저장공간 소프트웨어 요구사항 : .NET Framework 4.7 이상, 레빗 또는 나비스웍스(2022~2024) 설치 권장   그림 1. BIM 기반 견적 산출 설루션 NaviQ v2.0   NaviQ(나비큐) v2.0은 글로텍이 개발한 BIM 기반 견적 산출 설루션으로, 설계자가 작성한 BIM(건설 정보 모델링) 모델로부터 수량을 자동 산출하고, CBS 단가 데이터베이스(DB)와 연계하여 공사비 내역서를 자동 작성할 수 있는 실무형 통합 설루션이다. 이 제품은 철도, 도로, LH, 건축, 항만 등 다양한 인프라 분야에서 설계-시공-기성관리 전 단계를 아우르는 비용 자동화 기능을 지원하며, 특히 기존 EBS 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하여 도입 장벽을 낮춘 것이 특징이다.   NaviQ 2.0의 주요 특징 BIM 모델 기반 수량 산출(체적, 면적, 길이, 갯수 자동 인식) CBS 일위대가 DB 연동 공사비 자동 산출 OBS(단위 기준), WBS(공정 기준)와의 매핑을 통한 공정 연계 기존 2D 산출 수량과의 혼합 사용 가능 가근거, 수량근거 자동 기록 및 내역서 엑셀 출력 무료 뷰어 및 7일 체험판(trial) 제공으로 도입 부담 최소화   제품 구성   그림 2. NaviQ v2.0 제품군   NaviQ v2.0은 다음과 같은 구성으로 이루어져 있다. NaviQ Viewer : BIM 수량 확인 전용 툴(무상 배포) NaviQ Trial : 7일간 전체 기능 사용 가능 NaviQ Standard : 1년 기간제 라이선스(1 유저), 정식 제품(단가DB 연동, 자동산식 적용, 내역서 출력 등 전체 기능 포함) NaviQ Site : 1년 기간제 라이선스(1 사이트), Standard 제품을 한 개 회사가 인원 제한 없이 사용할 경우   NaviQ 2.0의 주요 기능 NaviQ v2.0은 설계자가 작성한 BIM 모델을 기반으로 수량 – 공사비 – 공정 – 기성관리까지 전 주기 데이터를 자동으로 연계할 수 있는 BIM 5D 실무 특화 설루션이다. 특히 국내 표준품셈 기반의 CBS 일위대가 DB를 직접 연동하고, BIM 물량을 공정 단위(WBS)로 분개하여 기성관리까지 연결할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 뿐만 아니라 기존 2D 방식의 수동 산출 물량도 함께 병합할 수 있어 디지털 전환에 대한 진입 장벽을 낮추었으며, CBS-WBS 매트릭스 구조 기반의 정량화된 내역서 산출도 가능하다. 또한, 상용 공정관리 소프트웨어와의 연동을 통해 기성율, 공정 진척도, 물량 실적까지 통합 관리할 수 있다.   그림 3. NaviQ v2.0의 사용자별 활용 시나리오   CBS 일위대가 DB 데이터 활용 가능 : 국내 표준품셈 기반 CBS 단가 DB와 자동 연동되어 BIM 수량에 따른 재료비, 노무비, 경비가 자동 산출되며, 내역서 구조에 맞게 자동 적용된다. BIM 산출물량 WBS 단위 물량분개 : BIM 모델로부터 추출한 자동 수량은 WBS 공정 단위별로 분개되며, 각 공정에 해당하는 수량·공사비·일정 정보를 정량화할 수 있다. 수동물량 산입 및 WBS 단위 물량분개 : BIM 미적용 구간의 수동 물량(2D CAD 기반 또는 직접 입력)은 자동 수량과 병합 가능하며, 동일하게 WBS 단위로 분배되어 기성관리까지 연계된다. 매트릭스 기반 CBS-WBS 조합 5D 내역서 산출 : CBS(공사비 단가 기준)와 WBS(공정 기준)를 매트릭스(matrix) 형태로 매핑하여 각 공정별 비용 집계와 실행 계획 비교가 가능하며, 실시간 내역서 산출이 이루어진다. 상용 공정관리 SW 연동을 통한 공정–기성 관리 : MS 프로젝트(MS Project), 프리마베라(Primavera) 등 상용 공정관리 소프트웨어와 연동되어 기성 진척도·공정률·수량 실적을 통합 추적할 수 있으며, 실적 기반 예산 통제가 가능하다.   그림 4. NaviQ v2.0의 BIM 견적산출 실행 화면   고객 지원 전략 NaviQ v2.0의 개발·공급·확산은 3개사의 전략적 협업을 기반으로 시작되었다. 제품의 개발 및 기술지원은 글로텍이 주관하고, 공식 판매는 라인테크가 담당하며, 사용자 교육과 도입 지원은 한국디지털교육원이 맡는 구조로 3개사가 MOU를 체결하고 제품 생태계를 공동 구축하고 있다. 이러한 역할 분담 체계는 단순한 유통을 넘어, 고객의 도입–학습–실무 적용까지 전 주기를 통합 지원할 수 있는 파트너십 기반 운영 모델로 자리 잡고 있으며, 향후에는 NaviQ 제품을 도입한 설계사, 시공사, 발주기관 고객을 비즈니스 파트너로 확대 공유하는 전략도 함께 추진 중이다. 특히 BIM 기반 공공사업 확대와 디지털 건설 수요가 증가하는 가운데, 파트너 기업 간 공동 브랜딩, 공동 제안, 공동 마케팅 체계를 통해 기술 + 서비스 + 확산 전략이 결합된 실질적 BIM 5D 산업 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다.   향후 계획 글로텍은 2025년 하반기를 NaviQ 신제품의 본격적인 시장 랜딩 시점으로 설정하고, 이를 위해 다각도의 홍보 전략을 추진할 계획이다. 포털 키워드 광고, 전문지 신문기사, SNS·블로그 채널을 활용한 온라인 홍보는 물론, 설계사·시공사·발주처 등 핵심 타깃을 대상으로 한 제품 설명회 및 세미나도 개최하여 인지도 확대와 실질적 도입 확산을 동시에 노린다. 이와 함께, 2026년부터는 사용자 현장의 피드백을 반영한 고도화 업데이트를 지속적으로 추진할 예정이다. BIM 5D 기반의 기능을 넘어 디지털 트윈 연계, AI 기반 수량 예측·기성 분석, 실적 리포트 자동화 등 차세대 건설 자동화를 실현하기 위한 기술 개발이 본격화될 전망이다. 이를 위해 글로텍은 전담 기술지원 조직을 통해 사용자 교육, 온라인 매뉴얼 제공, 커뮤니티 운영, 정기 기술 세미나 개최 등 제품 사용 전·중·후 단계 전반에 걸친 지원 체계를 갖추고 있으며, 공공기관의 BIM 의무화 정책 흐름에 발맞춰 관련 인증 획득과 제도 연계 확대도 병행하여 추진할 방침이다.   ■ 같이 보기 : [피플&컴퍼니] 글로텍 이재홍 센터장, 한국철도기술연구원 박영곤 수석연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.