지브라 테크놀로지스 코퍼레이션은 2026 스마트공장·자동화산업전(AW2026)에서 한국 시장을 위한 2026년 머신 비전 로드맵을 발표했다. 지브라 테크놀로지스 코리아는 코엑스 컨벤션&전시센터에서 진행한 미디어 브리핑과 부스 투어를 통해 국내 시장을 위한 전략적 사업 우선순위를 공유했다. 국내 머신 비전 시장은 2033년까지 30억 달러 규모에 달할 것으로 예상된다. 이는 품질 검사, 추적성 확보 및 AI 기반 생산 시스템에 대한 높은 수요를 반영한 것이다. 이러한 시장 확대에 대응해 지브라 코리아는 실제 생산 환경에서의 실질적 도입, 측정 가능한 운영 성과 창출, 채널 파트너 및 시스템 통합업체(SI)와의 협력 강화를 중심으로 한 2026년 로드맵을 제시했다. 지브라는 연결된 현장, 자산 가시성, 지능형 자동화라는 세 가지 핵심 축을 통해 지능형 운영을 구현하는 방안을 강조했다. 이러한 역량을 통합함으로써 국내 기업들이 실시간 가시성과 실행 가능한 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 일상적인 운영 환경에서 보다 신속하고 정확한 전략적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 설명이다. 지브라 테크놀로지스 코리아 서희정 지사장은 “한국은 산업 진화의 중요한 전환점에 서 있다”며, “머신 비전, 고정식 산업용 스캐닝, RFID 기술은 현대 제조 환경에서 지능형 자동화를 구현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다. 2026년에는 파트너 생태계와 더욱 긴밀히 협력해 현장 운영 및 워크플로우 전반에서 측정 가능한 성과를 창출하는 데 집중할 계획”이라고 밝혔다. 서 지사장은 브리핑을 통해 한국 시장에 대한 지브라의 장기적 비전과 파트너 생태계와의 협력 확대 전략, 그리고 국내 기업의 산업 디지털 전환을 지속적으로 지원하겠다는 의지를 밝혔다.     한편, 지브라는 파트너사 비전아이즈와 함께 진행한 부스 투어에서 자사 설루션이 국내 기업의 운영 현대화와 글로벌 경쟁력 강화에 어떻게 기여하는지 시연했다. 또한, 파트너커넥트(PartnerConnect) 프로그램을 통해 시스템 통합업체 및 기술 파트너와의 협업을 확대하며 강력한 파트너 네트워크를 구축하고 있음을 소개했다. 지브라 부스 투어에서는 첨단 머신 비전 및 3D 이미징 설루션 중심의 데모를 선보이며 고정밀 로봇 가이던스 기술 구현 사례를 공개했다. 또한, 검사 정확도와 생산 안정성을 높이기 위한 이상 감지, 다중 코드 판독, OCR 스캐닝 등 AI 기반 기능도 함께 소개했다. 이와 함께 지브라는 파트너사 42Q의 클라우드 기반 MES 대시보드를 시연했으며, 바코드 검증, 마이크로 라벨 프린팅, FXR90 기반 RFID 솔루션, 핵심 AIT 및 EMC 설루션 등도 함께 소개하면서 신뢰할 수 있는 데이터 캡처와 원활한 연결성을 제공하는 지브라의 역량을 강조했다. 서 지사장은 “지브라는 수십 년간 한국 시장과 함께해 왔으며, 앞으로도 장기적인 관점에서 국내 기업과 동반 성장해 나갈 것”이라며, “강력한 파트너 생태계와 차별화된 기술력을 바탕으로 국내 기업들이 보다 스마트한 공장을 구축하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”고 덧붙였다.

제조업 DX 전문 기업 두잇플래닛이 중소벤처기업부의 기술창업 투자 프로그램인 팁스(TIPS)에 최종 선정되었다. 두잇플래닛은 비정형 데이터를 지식 자산화하는 AI 문서 통합 관리 시스템 flocs.AI를 통해 제조 현장의 업무 혁신과 워크플로 자동화를 주도할 계획이다.   제조업 디지털 전환(DX) 솔루션 전문 기업 두잇플래닛이 중소벤처기업부의 기술창업 투자 프로그램인 팁스(TIPS)에 최종 선정되어 협약을 체결했다. 이번 선정은 팁스 운영사인 킹고스프링의 추천을 통해 이루어졌으며, 두잇플래닛은 향후 2년간 최대 5억원의 연구개발 자금과 사업화 및 해외 마케팅을 위한 추가 지원금을 확보하게 되었다. 팁스는 세계 시장을 선도할 기술력을 보유한 유망 스타트업을 민간 투자사가 발굴하여 육성하는 프로그램이다. 두잇플래닛은 이번 R&D 지원을 바탕으로 자사의 AI 기반 문서 지능화 및 워크플로 자동화 솔루션인 flocs.AI 고도화에 박차를 가할 예정이다.   비정형 데이터의 지능형 자산화와 업무 자동화 구현 두잇플래닛이 개발 중인 flocs.AI는 제조 현장에서 발생하는 도면, 시방서, 계약서 등 다양한 포맷의 비정형 데이터를 디지털 지식 자산으로 전환하는 시스템이다. 광학문자판독(OCR), 거대언어모델(LLM), 검색증강생성(RAG) 등 최신 AI 기술을 활용하여 종이 문서나 PDF 파일을 분석하고, 이를 바탕으로 백오피스 업무를 자동화하는 것이 핵심이다. 일반적으로 제조업은 숙련된 인력의 경험에 의존하는 경향이 크고 AI 도입률이 낮아, 인력 이탈 시 핵심 지식이 손실될 위험이 높다. 두잇플래닛은 이러한 문제를 해결하기 위해 기업 내부의 지식 데이터베이스를 구축하고, 맥락을 이해하는 AI 챗봇 플록시(Floxy)와 업무 자동화 에이전트를 통해 단순 반복 업무를 획기적으로 개선하는 솔루션을 제시했다. 글로벌 시장 진출 및 2032년 매출 684억원 목표 두잇플래닛은 이번 팁스 과제를 통해 비정형 데이터의 지능형 분석 기술 고도화, AI 추론 기반의 워크플로 자동화 모듈 개발, 그리고 ERP 및 MES 등 고객사의 기존 레거시 시스템과의 연동 API 개발에 집중할 방침이다. 유병기 대표는 대기업에서 13년 이상 DX 프로젝트를 수행한 전문가로, 문서 전자화 센터 운영을 통해 실데이터 처리 노하우를 쌓아왔다. 두잇플래닛은 이미 셀트리온제약, SK에코플랜트 등 130여 개 기업 및 기관과 협업하고 있으며, CES 2025 유레카파크 참가를 통해 글로벌 시장에서의 가능성도 확인했다. 유병기 대표는 이번 팁스 선정을 계기로 기술 개발을 가속화하여 중소 제조기업들이 합리적인 비용으로 AI 도입 효과를 누릴 수 있도록 돕겠다고 밝혔다. 또한 수기 문서 처리가 많은 동남아 시장 진출을 본격화하여 2032년 매출 684억원을 달성하고 글로벌 리딩 기업으로 도약하겠다는 포부를 덧붙였다.

최근 정부가 국가 차원에서 AI 생태계 지원과 정책적 비전을 강화하고 있는 것은 매우 고무적이다. 그러나 정책만으로는 한계가 있을 것이므로, 산업 현장에서 AI를 실제로 적용해 경쟁력을 강화하려는 기업의 노력이 병행되어야만 진정한 변화가 일어날 것으로 생각된다.캐디안은 미래의 건축 설계와 시공 방식을 근본적으로 변화시키려는 비전을 가지고 있는 AI 기반의 CAD와 BIM 프로그램을 개발하는 토종 소프트웨어 전문기업이다. 국내 유일의 CAD 프로그램 수출기업인 캐디안은 2020년부터 AI를 접목한 AAD(AIAided Design) 개념을 도입하여 세계적인 CAD 기업들과 어깨를 나란히 하고 있다. 지난 9월 11~12일 진행된 ‘코리아 그래픽스 2025’에서 캐디안은 자사의 AAD 기술에 대해 발표했다. 이 글에서는 발표 내용을 중심으로 AI 기술이 어떻게 설계 산업에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는지에 대하여 소개하고자 한다.   대한민국 전통 목조건축 디지털 복원·신축 설계의 새로운 이정표 캐디안은 2021년부터 전통 목조건축의 복원과 신축 설계를 위한 전문 CAD를 개발하기 시작했다. 그 결실로 2025년 11월, ‘캐디안 TWArch Pro(CADian TWArch Pro)’를 선보일 예정이다.  ‘TWArch Pro’는 ‘Traditional Wooden Architecture’의 약자로, 전통 목조건축에 특화된 3D CAD 시스템으로 국내는 물론 세계적으로도 유일무이한 제품이라고 자부한다. 이 제품은 단순한 설계 도구를 넘어, AI 기반의 전통 건축 설계 자동화 플랫폼으로 새로운 시장을 개척하고 있다. 사용자가 입력한 다양한 도면 정보를 AI가 인식해 객체를 식별하고, 룰 기반 구조 추론을 통해 정확한 스케일과 축에 맞춰 정렬하며, 부재 간의 연관성과 정합성을 분석하여 3D 목구조 설계를 자동으로 완성한다. 캐디안은 전통과 첨단이 공존할 수 있음을 기술로 입증하며, ‘디지털 헤리티지(digital heritage)’를 선도하는 기업으로서의 입지를 확고히 다지고 있다. 앞으로는 단순한 CAD 소프트웨어를 넘어, 대한민국의 건축 유산 가치를 세계에 알리고 보존하는 역할까지 이어질 것이다.   그림 1. AI 이미지 인지 기반 캐디안 TWArch Pro의 설계 방식 및 수정 방안 개요   전통 건축에서 축적한 도면 인지 기술을 현대 건축으로 확장 캐디안은 전통 목조건축 복원과 신축 설계를 자동화하면서 얻은 기술을 바탕으로, 2025년 12월 신제품 ‘캐디안 AI-CE(AI CostEstimation)’를 선보일 계획이다. AI-CE는 도면 이미지 기반 객체 인식, 공간 구조 분석, 문자 정보 해석을 통해 건축 도면을 자동으로 해석하고 물량 산출(BOM : Bill of Materials)까지 수행하는 AI 플랫폼이다. AI-CE는 벽체, 창호, 출입문, 가구 등 다양한 객체를 정확하게 인식하고 분류하며, 공간 구조와 동선을 파악해 설계를 재구성할 수 있다. 또한 도면에 포함된 실명, 치수, 마감재 등의 문자 정보를 OCR(광학 문자 인식)로 식별하여 자동으로 BOM 테이블을 생성한다. 이로써 설계부터 시공, 적산에 이르는 전 과정을 실질적으로 지원하는 차세대 CAD 인식 설루션으로 평가받고 있다. 특히 AI-CE는 클라우드 기반의 SaaS(Software as a Service)로 서비스될 예정이므로, 별도의 프로그램 설치 없이 다양한 산업군에서 쉽게 접근하고 활용할 수 있다. 이미 여러 건설사와 가구 및 인테리어 기업들이 AI-CE의 도입을 검토하거나 시범 운영 중이기도 하다. 이들은 AI-CE가 인건비를 줄이면서도 더 정확한 설계 준비와 예산 산정을 가능하게 한다고 적극적인 관심을 보이고 있다.   그림 2. 캐디안 AI-CE의 작동 순서(AI 인지 → 도면 재생성 → BOM 산출)   캐디안 프로, 캐디안 BIM – AI로 재탄생하다 2025년, 캐디안은 자사의 주력 제품군에 AI 기술을 본격적으로 접목하여 CAD 설계 소프트웨어의 패러다임 전환을 선언했다. 기존의 CAD를 넘어, AI를 기반으로 설계 자동화, 데이터 정규화, 실시간 조언까지 가능한 지능형 설계 플랫폼으로 진화하고 있는 것이다. AI 고도화가 적용되는 대상은 기존 캐디안 프로(CADian Pro, 오토캐드 *.dwg 호환 범용 CAD) 제품군과 새로 개발 중인 캐디안 BIM 프로(CADian BIM Pro, 레빗 *.rvt 호환 범용 BIM)이다. 두 제품은 각기 다른 사용자층을 겨냥하고 있지만, 공통적으로 설계 생산성을 혁신적으로 높이기 위한 AI 기능을 탑재하고 있다.   캐디안 프로 : 설계자의 손과 눈이 되어주는 AI 도우미 캐디안의 대표 제품인 캐디안 프로 2025 버전은 AI 기술이 깊숙이 내장되어 기능성과 사용성을 한 단계 끌어올릴 예정이다. 스마트 블록 기능 : AI가 도면 상 반복적으로 등장하는 도형이나 객체를 자동으로 식별하고, 이를 사용자 정의 블록으로 등록하여 반복 작업을 자동화하고 도면 일관성을 유지한다. 도면 레이어 표준화 및 블록 네이밍 표준화 : 동일한 객체를 다양한 레이어에 그려 넣는 오류를 방지하기 위해, AI가 객체 유형을 인식하여 자동으로 레이어를 통합 정리해준다. 이는 대형 프로젝트에서의 협업 도면 정리에 도움이 된다. 또한 동일 레이어 내 동일 형상을 동일한 블록 이름으로 통일함으로써 데이터 정규화 및 객체 관리 효율을 향상시킨다. 캐디안 디자인 어시스턴트 : AI 에이전트 기반 RAG(Retrieval–Augmented Generation : 검색 증강 생성) 시스템을 활용한 ‘캐디안 디자인 어시스턴트(CADian Design Assistant)’를 탑재했다. 이 기능은 설계자가 명령어를 입력하거나 음성으로 질문하면 설계 관련 정보, 명령어 및 명령 진행 방법, 설계 지침 등을 분석해 실시간으로 설계 설루션을 제시한다.   그림 3. 캐디안 디자인 어시스턴트의 실제 사용 모습   캐디안 BIM 프로 : 대화하고 판단하는 BIM 설계 AI 캐디안이 개발 중인 차세대 제품 캐디안 BIM 프로 역시 AI 기능을 중심으로 개발되고 있다.   대화형 캐디안 BIM 어시스턴트 탑재 설계자는 대화형 인터페이스를 통해 설계 중 발생하는 법적/기술적 문의를 AI에게 바로 질의할 수 있다. ‘캐디안 BIM 어시스턴트(CADian BIM Assistant)’는 사용자의 질문에 AI가 현행 법령과 판례, 기준에 따라 답변을 제공한다. 그리고 해당 법이나 규정을 위반하는 객체를 AI가 스스로 탐지하고 수정안까지 제시하는 ‘자동 검사 기능’으로 발전할 예정이다.   그림 4. 캐디안 BIM 프로의 AI화 사례 : 법규 탐지 및 수정   2Dto3DBIM 기능 탑재 2D 평면도 이미지를 입력하면 AI가 공간 구조와 객체 정보를 인식하여 단일 층의 3D BIM 모델을 자동으로 생성하는 ‘2Dto3DBIM’ 기능이 포함된다. 이 기술은 추후 다층 평면도와 단면도 정보를 종합 분석하여, 여러 층에 걸친 BIM 모델을 자동 생성하는 방향으로 진화할 예정이다.   그림 5. 캐디안 BIM 프로의 AI화 사례 : 2D 도면을 3D BIM으로   ‘말하면 설계해주는 세상’을 꿈꾸다 설계의 언어가 이제 키보드와 마우스를 넘어 ‘말’로 옮겨가는 시대가 다가오고 있다. 캐디안은 AI-CAD 전문 소프트웨어 개발사로서, 그동안 축적한 기술력과 최근 AI 융합을 통해 AI 기반 음성 설계 자동화 시스템을 완성하기 위한 대형 프로젝트에 착수했다.   그림 6. 캐디안이 생각하는 ‘말로 설계하는 AI-CAD’ 개발 콘셉트   ‘말하면 설계하는 AI-CAD’는 단순한 기술 과제가 아닌, 세계적인 CAD 기업들도 아직 해답을 내지 못한 문제이다. 하지만 캐디안은 이 도전에 성공적으로 대응하고 있으며, 설계라는 복잡한 작업을 AI가 이해하고 실행하는 기술 로드맵을 구체화하고 있다. 캐디안은 AI 기술을 바탕으로 CAD 및 이미지 인식 기술에 특화된 기업으로, AI의 고차원 기술을 국내 최고의 AI 전문 기관과 협력하여 공동 개발할 계획이다. 이를 통해, 2025년부터 본격 개발을 시작하여 2027년까지 음성 기반 AI-CAD 시스템을 실용화할 목표를 세우고 있다.   ■ 한명기 캐디안 기술연구소의 상무이사로, AI-CAD 설루션 개발 총괄을 맡고 있다. (홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클은 국내 AI 기업인 업스테이지가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 AI 모델 개발 및 배포를 가속화하고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있는 환경을 구축했다고 밝혔다. 업스테이지는 자체 사전학습 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘솔라(Solar)’와 AI OCR 설루션 ‘다큐먼트(Document) AI’ 등 자사 AI 모델의 복잡한 학습 과정을 신속히 처리하고 지원할 강력한 인프라가 필요했다. 또한, 연구개발(R&D) 강화를 위해 고성능 컴퓨팅 리소스를 확보하고, 더 빠르고 확장이 가능한 AI 설루션을 고객에게 제공하기 위해 클라우드 서비스를 확장하고자 했다. 업스테이지는 고성능 컴퓨팅 요구사항에 대해 경쟁력 있는 가격을 제공하는 OCI의 장점과 AI 워크로드에 최적화된 인프라로 지연시간이 짧은 네트워크 클러스터를 제공하는 점을 높이 평가했다. 업스테이지는 OCI의 GPU 워크로드에 최적화된 네트워킹과 베어메탈 서비스를 통해 AI 모델 훈련 및 배포 시간을 크게 단축할 수 있었다. 이를 통해 운영 효율이 향상되었고, AI 설루션을 시장에 더 빠르게 출시할 수 있게 되었다. 이러한 혁신은 업스테이지가 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 고급 AI 기반 제품 및 서비스를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원한다. 업스테이지는 OCI를 활용해 AI 성능 개선 및 서비스 확장에 중점을 두고 있으며, 오라클 데이터베이스 23ai와의 연동을 통해 더 빠른 AI 배포와 글로벌 확장이 가능해질 것으로 예상하고 있다. 향후 업스테이지는 오라클과의 새로운 협력 기회를 활용하여 글로벌 고객을 위한 안전하고 규정을 준수하는 AI 서비스를 제공한다는 계획이다.     업스테이지의 김성훈 대표는 “이번 OCI 도입은 업스테이지의 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 이정표가 될 것”이라면서, “업스테이지는 OCI의 고성능 컴퓨팅과 확장성을 기반으로 자체 모델 고도화에 박차를 가하는 한편, 오라클과의 협력을 통해 글로벌 AI 시장에서 더 많은 혁신을 이끌어낼 것”이라고 전했다. 한국오라클의 김성하 사장은 “국내의 대표 AI 혁신 기업으로 부상하고 있는 업스테이지의 OCI 채택 및 활용은 오라클이 AI 워크로드에 최적화된 클라우드 기반을 제공하고 있음을 의미한다”면서, “한국오라클은 업스테이지가 앞으로 업스테이지와 함께 AI 기술의 발전을 위해 지속적으로 협력을 강화할 것이며, 업스테이지가 국내 시장을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

주요 PLM 소프트웨어 소개 마이링크 제조솔루션, LinkBiz   개발 및 자료 제공 : 마이링크, 042-826-1055, https://my-link.co.kr   마이링크는 국내외 제조업을 위해 자체 설계 및 개발한 제품수명주기관리(Link PLM)를 맞춤형으로 제공하고 있다.    1. 주요 특징  ■ Link API(Application Programming Interface) 제공으로 타 시스템(메신저, 타 ERP 시스템, 협업 툴 등)들과 편리한 시스템 연동 및 데이터 활용이 가능하다. ■ 일정관리 시스템(PMS)으로 업무/프로젝트는 물론 워크플로우 단계별 일정 관리 제공으로 제품 주기에 맞는 실 업무 수행이 가능하다. ■ 제품 및 자재의 로트(LOT)를 개별 및 그룹별로 설정 가능하며 유효성 검증 기능을 통해 이상 유무 체크가 가능하다. ■ 설계 변경관리(ECR/ECO) 기능을 제공하여 사용자 정의에 의한 업무관리 및 공유가 가능하고 일정관리 시스템(PMS)과 연동하여 업무 진행을 효율적으로 수행할 수 있다. ■ 드라이브 UI(사용자 인터페이스)를 통해 문서 및 도면관리의 활용성을 높이고, 다양한 뷰어(CAD, PDF, MS OFFICE 등) 제공과 이력 및 변경에 대한 사항을 체크할 수 있다. ■ 시스템 대시보트를 통해 위젯으로 각 기능별 요약정보를 차트 형태로 빠르고 쉽게 확인 가능하다. ■ 통합검색엔진을 통해 각 자료의 제목뿐만 아니라 첨부된 자료의 이미지(OCR 활용) 및 자료까지 검색하여 활용함으로써 업무의 효율성을 높일 수 있다. ■ 제품 제조 과정에 필요한 기획부터 설계, 제품 요구사항, 품질검사, 물류 절차까지 추적 관리가 가능하다.  ■ 신제품 개발 절차 다이어그램인 WBS(Work Breakdown Structure)를 설정하고, 유효성 검증 진행이 가능하다. ■ 제품 개발을 위한 공정 표준 및 레시피, 제품 및 자재 사양 관리 등 제조에 필요한 표준 정보 관리를 체계적으로 관리할 수 있다. 2. 주요 기능  (1) 제품/자재/공정/설비 등 표준 관리 기능 ■ 제품, 공정, 자재, 설비 등 다양한 표준 관리 ■ ECR/ECO(설계 변경 관리)와 연계하여 표준 정보 변경 관리 ■ 다양한 항목의 데이터 및 정보를 통해 표준 항목 관리  ■ 계산 툴(tool)을 통해 사용자 정의 화면 및 관련 내용의 계산식 변경 관리 (2) 자재/제품 관리 기능 ■ 제품 및 자재, 로트(LOT)의 생성 체계를 사용자가 관리 ■ 사용자 정의 그룹별 자재 속성 관리, 코드 규칙 관리 ■ 제품 및 자재를 스펙별로 그룹화 관리하고 설비 및 검사 장비 연동 (3) 도면 관리 기능 ■ 다양한 도면/설계 정보의 연계를 통한 이력 관리  (4) 설계 변경관리(ECR/ECO) 기능 ■ 변경 관리 프로세스를 통한 설계 및 공정 정보 변경 관리  ■ 변경 시 영향이 있는 프로젝트 및 제품, BOM 등의 항목 도출 관리  ■ 사용자 정의 변경 관리 프로세스를 통해 다양한 상황에 맞는 변경 관리 (5) 프로젝트 일정관리(PMS) 기능 ■ 업무(task) 단위로 워크플로를 생성 후 해당 업무에 맞는 양식 생성 및 관리 ■ DM(도면 관리 솔루션)업무와 사용자 정의 업무 연계 ■ 엑셀 및 워드 등 마이크로소프트 오피스 업무를 그대로 시스템화 ■ PMS업무와 워크플로를 연동하여 수행 (6) 설계/제품 추적 관리 기능 ■ 부모 및 연계 프로젝트가 있는 경우, 관련 프로젝트를 포함하여 추적 관리 ■ 제품 생산 이벤트 및 마일스톤을 관리하며 이벤트와 연계된 활동을 연결하여 볼 수 있음 ■ 제품 생명주기에 따른 일정 및 활동 연계 관리 (7) BOM(Bill of Materials) 관리 기능 ■ E-BOM(Engineering Bill of Materials), M-BOM (Manufacturing Bill of Materials), P-BOM(Product Bill of Materials), S-BOM(Sales Bill of Materials) 등의 다양한 BOM 관리 ■ BOM비교 이력 관리 3. 도입 효과  ■ 제품 개발기간을 단축하고 개발비용을 절감할 수 있다. Link PLM은 제품 정보와 프로세스를 단계별 관리하고 공유할 수 있어, 협업과 의사결정을 효율적으로 수행할 수 있다. ■ 제품 품질과 안전성을 향상시킬 수 있다. Link PLM은 제품의 설계, 제조 등 각 단계별 품질계획, 검증, 분석, 규정 준수 등의 기능을 제공하여 제품의 결함이나 위험 요소를 최소화할 수 있다.  ■ 제품 혁신과 차별화를 촉진할 수 있다. Link PLM은 고객의 요구사항, 피드백, 시장 동향 등의 외부정보를 유기적으로 활용할 수 있도록 체계적인 관리를 도와주고 개선사항을 도출하는데 매우 효과적이다.  ■ 제품 생산성과 유연성을 강화할 수 있다. Link PLM은 제조 및 공급망 프로세스와의 연결을 개선하여 생산 계획, 자재 관리 등의 작업을 최적화할 수 있다. ■ 제품 매출액과 이익을 증대시킬 수 있다. Link PLM은 제품 개발 및 출시 속도를 높이고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 또한, 비용을 절감하고, 혁신과 차별화를 추구함으로써 기업의 경쟁력을 강화하고 시장점유율을 확대하게 해준다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

신도리코가 사용성을 강화한 A3 컬러 복합기 신제품 D470 시리즈(D470/D471/D472)를 출시했다. D470 시리즈는 안정적인 출력 성능으로 업무 효율을 높여준다. D470/D471/D472는 컬러와 흑백 각각 분당 25매, 30매, 36매의 복사 및 인쇄 속도를 지원하며, 8GB 메모리와 양면 인쇄가 기본 제공된다. 256GB의 SSD를 장착해 빠른 데이터 읽기 및 쓰기 속도가 가능하며, 기기 작동을 최소화해 소음이 적고 외부 충격에도 강한 내구성을 갖추었다는 것이 신도리코의 설명이다.     심플한 디자인의 새로운 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)는 스마트폰이나 태블릿처럼 직관적인 조작을 가능하게 하며, 자주 사용하는 기능을 중심으로 화면을 전환하거나 원하는 기능을 맞춤형으로 배치할 수 있다. 개선된 LED 램프를 통해 데이터 수신 상태나 트레이의 용지 잔여량 등을 쉽게 확인할 수 있으며, 토너 교체는 기존처럼 좌우로 비틀지 않고 한 번에 밀어 넣을 수 있는 컬러 그립 커버를 적용하여 더욱 간편해졌다. 또한 다양한 용지 유형을 지원하여 수동 트레이를 사용하지 않고도 본체 급지 트레이에서 우편엽서(200매)와 봉투(70매) 등의 비정형 사이즈 용지 작업이 가능하다. 또한 다중 센서가 작업에 필요한 최적의 용지를 자동으로 검출하는 프로세스를 통해 용지 선택 실수로 인한 걸림이나 인쇄 품질 불량 등의 문제를 줄였다. 또한, 자동원고이송기(ADF)의 작동음과 개폐음을 최소화하여 정숙성을 높였으며, 바이러스 검사 기능이 활성화되면 관련 아이콘이 홈 화면에 표시되어 복합기의 바이러스 감염으로 인한 정보 유출 및 보안 위험에 신속하게 대응할 수 있다. D470 시리즈는 친환경 트렌드에도 대응하고 있다는 점을 내세운다. 토너는 이전보다 15℃ 낮은 온도에서 정착돼 28%의 전력 소비를 절감할 수 있다. 제품에 사용된 신재생 소재 비율은 34.9%이며, 포장재 역시 스티로폼 대신 에어 쿠션으로 대체해 환경에 미치는 영향을 최소화하였다. 신도리코는 D470 시리즈를 Sindoh MPS v4.6 솔루션과 함께 사용하면 더욱 편리하고 안전한 문서 환경을 갖출 수 있다고 소개했다. Sindoh MPS v4.6은 클라우드 프린팅 솔루션(Uprint), 통합 관리 솔루션(Wisdom), 문서 보안 솔루션(WatchDoq), 전자문서관리솔루션(My Docs), 문서 출력 사전 보안, AI OCR 등 다양한 기능을 업무 환경에 맞춰 맞춤형으로 사용 가능하다. 신도리코의 출력 장비와 연계한 계약 방식을 통해 소규모 기업도 합리적인 비용으로 스마트 오피스 환경을 구현할 수 있다. 신도리코의 김희수 영업본부장은 “신제품 D470 시리즈는 대용량 데이터를 빠르게 처리 가능한 하드웨어를 기반으로 모바일/클라우드/보안 기능을 대폭 강화한 라인업”이라면서, “앞으로도 다양한 비즈니스 환경에 최적화된 제품군을 개발해 선보이겠다”고 전했다.

김경환 지음 / 27,000원 / 한빛미디어   오늘날 AI 서비스들은 본격적인 상용화를 시작하면서 하루가 다르게 시장이 커지고 있다. 리서치 전문 기업 마켓앤마켓(Markets and Markets)에 따르면 전 세계 AI 시장 규모는 2024년 약 2,054억 달러(약 267조 원) 규모에서 2030년에는 1조 3,452억 달러(약 1,800조 원)로 6배 가량 성장할 것으로 예측된다. 글로벌 AI 시장이 연평균 36.8%의 성장률을 보인다는 예측이다. AI 서비스 개발을 위한 실용적인 가이드북 『쓸모 있는 AI 서비스 만들기』는 AI 이론 학습한 후 다음에 무엇을 해야 할지 고민하는 사람을 위해 쉽고 빠르게 AI 서비스를 개발하는 방법을 상세히 다루고 있다.  이 책에서는 △OCR 기술(약 185억 달러), △이미지 세그멘테이션 기술(약 50억 달러), △자연어 처리 기술(약 345억 달러), △음성 인식 기술(약 268억 달러), △이미지 생성 기술(약 67억 달러) 등 여러 기술 중에서도 시장 규모가 크고 쉽게 상용화가 가능한 5가지 핵심 AI 서비스의 개발 과정을 단계별로 설명한다. 특히 사전 학습된 AI 모델을 활용해서 효율적으로 서비스를 구현하는 방법을 제시하여, 이론에서 실제 구현까지의 간극을 좁히는 데 중점을 두었다. 이 책은 현업 AI 서비스 개발자, AI/머신러닝 분야 취업준비생, 생성형 AI의 빠른 변화를 따라잡고자 하는 개발자를 주요 독자층으로 삼고 있다. 이들을 위해 각 주제별 시장성과 전망 분석을 제공하여 AI 서비스 트렌드를 읽는 안목을 키울 수 있도록 돕는다. 머신러닝 엔지니어인 김경환 저자는 "AI 공부를 시작하는 분들이 실제로 작동하는 AI 서비스를 구현해 보면서 저와 같은 재미와 흥미를 느낄 수 있기를 바란다. 더 나아가서는 이 책이 여러분의 창의력을 자극하고, AI를 활용해 여러분만의 아이디어를 구현하는 데 도움이 되기를 기대한다"라고 전했다.  

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 챗GPT 4.0(ChatGPT 4.0)과 같은 LMM(Large langauge Multi-modal Model : 멀티모달 대규모 언어 모델)인 LLaVA(Large Language and Vision Assistant : 라바) 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 개발 방법을 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 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   라바는 이미지 투 텍스트(Image To Text)와 같은 언어-이미지 시각 어시스턴스(Language-Image Visual Assistant)를 지원하기 위해 ViT(Visual Instruction Tuning : 시각적 지시 조정)을 기반으로 개발된 멀티모달 모델 오픈소스이다. 예를 들어, 이미지를 단순히 분류해 주는 것이 아닌, 이미지 내 특정 객체들을 인식하고 관계를 설명할 수 있는 기술을 지원한다.   그림 1. 단독 로컬 서버 PC에서 라바 서비스 모습   참고로, ViT는 이미지의 특정 위치에 대한 객체 정보를 인식할 수 있도록 학습하는 기술이다. 예를 들어, GPT-4는 특정 부분의 시각적 특징을 인코딩하기 위해 YOLO 모델과 같이 경계 상자를 사용하고, CLIP 모델과 같이 해당 부분에 대한 텍스트 임베딩을 입력하여 학습한다. Visual Instruction Tuning : https://arxiv.org/abs/2304.08485   그림 2. ViT의 개념   라바의 NeXT 버전은 구글 제미나이 프로의 성능을 능가했다고 밝혔으며, 이전 버전인 라바 1.5에 비해 이미지 해상도, OCR 기능 등이 개선되었다고 한다.    그림 3. 라바 아키텍처   이번 호에서는 Ollama를 이용해 라바 NeXT를 로컬 PC에서 실행하는 방법을 따라해 본다.    라바의 개요 라바는 대형 멀티모달 모델로, GPT-4.0과 유사한 LMM을 개발하고자 마이크로소프트 연구팀에서 오픈소스로 개발되었다. MS는 라바의 논문, 깃허브(GitHub) 코드, 데모 사이트 등을 공개하였다.  LLaVA Demo : https://llava.hliu.cc LLaVA paper(Visual Instruction Tuning - Microsoft Research) : https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/visual-instruction-tuning 라바 LMM은 비전 인코더, LLM 모델을 기반으로 개발되었으며, 이미지 투 텍스트에서 인상적인 성능을 보여준다. 라바는 비전 인코더로 오픈AI(OpenAI)에서 공개한 CLIP 모델을 사용했으며, 메타(페이스북)에서 공개한 LLaMA 기반 Vicuna LLM 모델을 사용했다. 학습은 A100 GPU×8×1 Day 와 60만개 데이터셋을 사용했다. 라바를 설치하고 실행해 보기 위해서는 다음의 개발 환경이 컴퓨터에 미리 설치되어 있다고 가정한다.(우분투, 엔비디아, 쿠다 등의 설치 방법은 지난 연재를 참고하기 바란다.) NVIDIA driver, CUDA, Python, anaconda, Ubuntu 22.04 Tensorflow, PyTorch Ollama(https://ollama.com/download)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.