IBM은 일본의 국립 연구기관인 이화학연구소(RIKEN)와 함께 미국 외 지역에서는 첫 번째로 IBM 퀀텀 시스템 투(IBM Quantum System Two)를 설치, 가동했다고 밝혔다. 이 시스템은 일본의 슈퍼컴퓨터인 후가쿠(Fugaku)와 함께 배치된 첫 양자컴퓨터이다. 이번 프로젝트는 일본 경제산업성 산하의 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)가 추진하는 ‘양자 및 슈퍼컴퓨터 통합 활용 기술 개발’의 일환으로 진행된다. IBM 퀀텀 시스템 투는 IBM의 156 큐비트 양자 프로세서인 IBM 퀀텀 헤론(IBM Quantum Heron)을 탑재하고 있다. 헤론은 이전 세대의 127 큐비트 IBM 퀀텀 이글(Eagle)보다 성능이 향상됐다. 2 큐비트 에러율로 측정되는 성능은 3×10⁻³(최저 오류율 1×10⁻³)로 이글에 비해 10배 개선되었으며, 회로 레이어 작업 속도(CLOPS)는 초당 25만 회를 기록하며 이 역시 10배 향상됐다. 156 큐비트 규모의 헤론은 기존 고전 컴퓨터로는 불가능했던 양자 회로 실행이 가능하며, 후가쿠와 연결해 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 연구를 더욱 진전시킬 수 있다. IBM은 특히 화학 분야의 근본적인 문제를 해결하기 위한 첨단 알고리즘 개발에 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.     IBM 퀀텀 시스템 투는 일본의 고성능 컴퓨팅(HPC) 센터인 RIKEN 계산과학연구센터(R-CCS) 내에서 후가쿠 슈퍼컴퓨터와 함께 구축됐다. 두 시스템은 명령어 수준에서 고속 네트워크로 긴밀히 연결되어, 양자 중심 슈퍼컴퓨팅을 위한 실험 환경을 조성하고 있다. 이러한 통합을 통해 RIKEN과 IBM의 엔지니어들은 병렬화된 작업 부하, 지연 시간이 적은 고전-양자 통신 프로토콜, 고급 컴파일 기술 및 라이브러리 개발 등을 함께 진행하고 있다. 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅이 서로 다른 계산적 강점을 지니고 있기 때문에, 이와 같은 연계는 각 시스템이 가장 적합한 연산을 자연스럽게 분담하여 처리할 수 있게 한다. RIKEN과 IBM은 RIKEN의 이번 IBM 퀀텀 시스템 투 도입이 양자 우위를 제공하는 알고리즘을 개발하는 데 있어 기존 성과를 한 단계 더 발전시키는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 양자 우위란 양자 컴퓨터가 기존의 고전적 방법보다 더 빠르고, 비용 효율적이며, 정확하게 문제를 해결할 수 있는 지점을 뜻한다. 이는 최근 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 표지에 실린 샘플 기반 양자 대각화(SQD) 기술을 통해 철황화물과 같은 복잡한 화합물의 전자 구조를 정확히 모델링하는 데 성공한 연구도 포함한다. 철황화물은 자연과 생명체에서 흔히 발견되는 화합물로, 이를 현실적으로 모델링하는 능력은 화학 연구에서 매우 중요하다. 과거에는 이러한 작업이 오류 내성이 있는 양자 컴퓨터가 필요하다고 여겨졌으나, SQD 워크플로는 오늘날의 양자 컴퓨터와 강력한 고전적 인프라를 결합해 과학적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 사례로 평가받는다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (4)   지난 호에서는 BPMN(Business Process Modeling Notation)을 작성하기 위한 모델링 툴(소프트웨어)을 살펴보고, 이를 활용하여 비교적 간단한 비즈니스 프로세스 모델을 작성하는 방법을 배워보았다. OMG 그룹에서 운영하고 있는 BPMN 웹사이트를 찾아가 보았고, Camunda 웹사이트를 통해 Camunda Molder를 다운로드하고 본격적으로 Camunda Modeler를 이용하여 BPMN 모델링을 작성해 보았다. 예제로서 엔지니어링 프로세스의 모델링을 따라해 보면서 BPMN 모델링의 기본 개념을 이해할 수 있었으리라 생각한다. 이번 호에서는 지난 호에서 작성한 엔지니어링 프로세스 예제보다 훨씬 복잡한 BPMN 프로세스를 작성하는 방법을 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   그림 1. 엔지니어링 프로세스   리프 스프링 개발을 위한 BPMN 프로세스 작성 실제 제품 개발 프로세스 관점에서 볼 때 지난 호의 예제가 보여주는 가장 큰 단점은 참여자의 역할 분담이 보이지 않고 있다는 점이다. 한 명이 시작 이벤트부터 종료 이벤트까지 모든 아이템을 수행하고 있는 것인지, 다른 많은 인원이 추가로 참여하고 있으나 표시되지 않은 것인지 파악하기가 어렵다. BPMN을 활용하여 프로세스를 표현하고자 하는 장점이 사실상 거의 잘 안보이는 셈이다. 그래서 이번 호에서는 좀 더 복잡한 예제인 리프 스프링(leaf spring) 개발에 대한 BPMN 프로세스를 작성하면서 이러한 한계를 극복해 보도록 하겠다. 이전의 엔지니어링 프로세스와 비교해 보면 이해관계자(참여자)가 3개 영역으로 구분되었고, 개발에 참여한 이해관계자들이 어떻게 협업을 해야 하는지 명확하게 파악할 수도 있다.(Business layer - Business manager, Engineering layer - Engineering designer, Simulation layer - Simulation engineer) 각각의 레이어(BPMN에서는 레인이라고 한다.) 구분을 통해 현재 해야 할 태스크를 확인할 수 있고, 다음 레이어에는 어느 시점에 플로(flow)가 전달되는지, 어떤 태스크를 수행해야 해야 하는지, 그리고 업무가 어떻게 이어지는지 등을 어렵지 않게 이해할 수 있다.   그림 2. 리프 스프링 개발 프로세스   지난 호에서 살펴 본 것과 비슷하게 Camunda Modeler를 실행하는 것부터 시작해 보겠다.    그림 3. Camunda Desktop Modeler의 시작 화면   리프 스프링 개발 프로세스의 가장 큰 차이점은 참여자(participant)를 구분하기 위한 틀(frame)이 존재한다는 것인데, BPMN에서는 이를 풀(pool)과 레인(lane)으로 정의할 수 있다. 수영장(pool)에서 선수들이 경기를 펼치는 레인(lane)을 생각해 보면 좀 더 이해가 쉬울 수 있다. Camunda Modeler에서도 <그림 4>와 같이 풀과 레인을 생성하는 메뉴를 제공하고 있다.   그림 4. 풀과 레인을 생성하는 메뉴   우선 풀을 생성해야 한다. 그 다음은 풀을 레인으로 분리해야 하는데, BPMN에서는 여러 가지 옵션(Add lane above, Add lane below, Divide into two lanes, Divide into three lanes)을 제공하고 있다. 옵션의 기능은 모두 비슷하므로 여기서는 ‘Add lane below’를 선택하여 작성해 보도록 하겠다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

세일즈포스가 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 확장한다고 발표했다. 세일즈포스는 구글의 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 기업이 비즈니스 환경에 최적화된 AI 모델을 자유롭게 선택하고, AI 에이전트를 안전하게 구축할 수 있도록 지원 역량을 지속 강화해 나갈 계획이다. 2024년 9월 구글과의 전략적 파트너십을 발표한 세일즈포스는 이번 파트너십 확장을 통해 자사의 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스’에 구글의 최신 AI 모델인 ‘제미나이(Gemini)’를 도입한다. 또한, 에이전트포스, 데이터 클라우드, 커스터머 360 등 주요 AI 서비스를 구글 클라우드에서 운영할 수 있도록 지원하여, 기업이 특정 AI 모델에 종속되지 않고 비즈니스 목표에 맞는 최적의 AI 모델을 선택할 수 있는 환경을 마련했다. 제미나이의 도입으로 에이전트포스는 이미지, 오디오 및 비디오 데이터를 모두 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 구현할 수 있으며, 제미나이의 200만 ‘토큰 컨텍스트 윈도우(Two-million-token Context Windows)’를 활용해 더욱 복잡한 잡업을 처리할 수 있게 된다. 또한, 구글의 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’와의 연동으로 실시간 검색 및 분석 기능이 한층 강화되어 보다 신뢰할 수 있는 답변 제공이 가능해진다. 세일즈포스는 제미나이가 포함된 에이전트포스를 각 산업군별 현업 환경에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다고 소개했다. 보험 업계에서는 사고 현장 사진과 음성 증언을 AI가 자동 분석해 보험금 청구의 타당성을 즉시 평가하고, 음성 합성 기술을 활용해 고객에게 결과를 전달할 수 있다. 공급망 관리(SCM) 분야에서는 AI가 커머스 클라우드의 배송 추적 데이터와 구글 검색의 실시간 기상 정보, 항구 혼잡도 등을 종합 분석해 잠재적인 위험을 사전에 파악할 수 있도록 지원한다.     세일즈포스는 이번 파트너십을 통해 AI 보안과 신뢰도 강화에도 주력할 계획이다. 세일즈포스의 고객은 이제 세일즈포스의 ‘통합 플랫폼(Unified Platform)’을 구글 클라우드의 AI 최적화 인프라에서 운영할 수 있으며, 세일즈포스의 ‘아인슈타인 트러스트 레이어(Einstein Trust Layer)’로부터 제공되는 ▲다이나믹 그라운딩 ▲제로 데이터 리텐션 ▲독성검사 등의 기능을 바탕으로 엔터프라이즈급 보안 환경을 경험할 수 있다. 또한 이후 세일즈포스의 제품이 구글 클라우드에 출시될 경우, 고객은 구글 클라우드 마켓플레이스에서 세일즈포스의 각종 설루션을 구매할 수 있다. 이번 파트너십 확대는 고객 서비스 부문에도 변화를 가져온다. 세일즈포스는 서비스 클라우드와 구글의 ‘고객 인게이지먼트 제품군(Customer Engagement Suite)’의 통합으로 AI 기반의 실시간 음성 번역, 상담원 간 지능형 업무 전환, 맞춤형 상담 가이드 등 고도화된 컨택센터 기능을 제공할 것이라고 밝혔다. 이를 통해 기업은 모든 고객접점 채널에서 일관된 AI 기반 상담 서비스를 제공할 수 있으며, 고객 문의의 특성에 따라 효율적인 상담원 연계가 가능해진다. 이외에도 세일즈포스는 AI 기반 지능형 생산성 플랫폼 슬랙(Slack)과 구글 워크스페이스의 통합을 기반으로 협업 환경을 한층 강화할 것이라고 밝혔다. 세일즈포스에 따르면 슬랙에서 구글 드라이브 파일을 검색 및 활용하는 기능과 지메일(Gmail)과 슬랙 간의 연동 등의 기능을 포함한다. 데이터 분석 환경 역시 한층 고도화될 예정이다. 세일즈포스는 데이터 클라우드와 구글의 빅쿼리(BigQuery), 코텍스 프레임워크(Cortex Framework) 간의 연결성을 강화하여, 기업이 조직 내 데이터 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 안전하고 손쉽게 구축할 수 있게 될 것이라고 밝혔다. 이에 더해 세일즈포스의 지능형 데이터 분석 플랫폼, 태블로(Tableau)와 구글의 루커(Looker) 및 빅쿼리 간의 통합을 바탕으로 모든 플랫폼상의 비즈니스 데이터를 단일 플랫폼 내에서 분석 및 시각화할 수 있는 데이터 분석 환경을 제공할 것이라고 전했다. 세일즈포스의 스리니 탈라프라가다(Srini Tallapragada) 최고 엔지니어링 및 고객 성공 책임자는 “세일즈포스와 구글 클라우드는 고객이 최적의 AI 모델과 애플리케이션을 자유롭게 선택하고 활용할 수 있는 개방적이고 유연한 환경을 만들어 나가고 있다”면서, “세일즈포스는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼을 통해 기업의 신속한 AI 도입과 비즈니스 가치 창출을 지원하고 있으며, ‘디지털 레이버(Digital Labor)’ 플랫폼으로서 구글 클라우드와 함께 전 세계 기업의 AI 혁신 가속화를 견인할 것”이라고 밝혔다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “구글 클라우드와의 이번 파트너십을 기점으로, 국내 기업들 또한 AI 기술을 보다 안전하고 유연한 환경에서 도입 및 활용할 수 있게 될 것으로 기대한다”면서, “이미 국내 시장에서도 대기업을 필두로 AI 에이전트 기반의 혁신을 가속화하고 있으며, 그 중심에서 세일즈포스는 신뢰할 수 있는 파트너로서 인간과 AI 에이전트가 함께 협업하는 새로운 미래를 만들어 나가기 위한 지원을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.

엔비디아가 게이머, 크리에이터, 개발자를 위한 최첨단 소비자용 GPU인 지포스 RTX 50 시리즈 데스크톱과 노트북 GPU(GeForce RTX 50 Series Desktop and Laptop GPU)를 공개했다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 아키텍처, 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어(RT Core)를 기반으로 하는 지포스 RTX 50 시리즈는 뉴럴 셰이더, 디지털 휴먼 기술, 지오메트리, 조명을 포함한 AI 기반 렌더링의 혁신을 제공한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 “PC 게이머, 개발자, 크리에이터를 위한 AI 엔진인 블랙웰이 등장했다. AI 기반의 뉴럴 렌더링과 광선 추적을 융합한 블랙웰은 25년 전 프로그래머블 셰이딩을 도입한 이래 가장 중요한 컴퓨터 그래픽 혁신”이라고 말했다. 현재까지 출시된 지포스 RTX GPU 중 가장 빠른 지포스 RTX 5090 GPU는 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 있으며, 초당 3,352조 이상의 AI 연산(TOPS) 처리 능력을 제공한다. 블랙웰 아키텍처 혁신과 DLSS 4 덕분에 지포스 RTX 5090 GPU는 지포스 RTX 4090 GPU보다 최대 2배 더 우수한 성능을 발휘한다. 지포스 블랙웰은 데스크톱 모델의 모든 기능을 갖춘 노트북에 탑재된다. 이는 탁월한 그래픽 기능과 놀라운 효율성을 포함해 휴대용 컴퓨팅에 상당한 업그레이드를 제공한다. 엔비디아 맥스-Q(Max-Q) 기술의 블랙웰 세대는 배터리 수명을 최대 40%까지 연장하며, 전력이나 성능을 희생하지 않고 세련된 디자인을 유지하는 얇고 가벼운 노트북을 포함한다. 최대 8배의 성능을 향상시키는 엔비디아 DLSS 4 DLSS 4는 렌더링된 프레임당 최대 3개의 프레임을 생성하기 위해 AI를 사용해 프레임 속도를 높이는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 선보인다. 이 기술은 DLSS 기술 제품군과 함께 작동해 엔비디아 리플렉스(Reflex) 기술로 응답성을 유지하면서 기존 렌더링보다 최대 8배의 성능 향상을 제공한다. 또한 DLSS 4는 그래픽 업계 최초로 트랜스포머 모델 아키텍처를 실시간으로 적용한다. 트랜스포머 기반의 DLSS 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction)과 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 모델은 2배 더 많은 파라미터와 4배 더 많은 연산을 사용한다. 이를 통해 게임 장면에서 더 큰 안정성, 감소된 고스팅, 더 높은 디테일, 향상된 안티 앨리어싱(anti-aliasing)을 제공한다. DLSS 4는 75개 이상의 게임과 애플리케이션에서 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 통해 지원될 예정이다. 엔비디아 리플렉스 2는 디스플레이로 보내기 직전에 최신 마우스 입력을 기반으로 렌더링된 프레임을 업데이트해 게임의 지연 시간을 줄이는 혁신적인 기술인 프레임 워프(Frame Warp)를 도입한다. 리플렉스 2는 지연 시간을 최대 75%까지 줄일 수 있다. 이를 통해 게이머는 멀티플레이어 게임에서 경쟁 우위를 점할 수 있고 싱글 플레이어 타이틀의 반응성도 향상된다. 블랙웰, 셰이더에 AI 도입 25년 전, 엔비디아는 지포스 3와 프로그래밍 가능한 셰이더를 출시했다. 이 셰이더는 픽셀 셰이딩, 컴퓨트 셰이딩, 실시간 레이 트레이싱에 이르기까지 20년 동안 그래픽 혁신의 발판을 마련했다. 엔비디아는 지포스 RTX 50 시리즈 GPU와 함께 RTX 뉴럴 셰이더(Neural Shader)를 출시한다. 이 셰이더는 작은 AI 네트워크를 프로그래밍 가능한 셰이더에 도입해 실시간 게임에서 영화 수준의 소재, 조명 등을 구현한다. 게임 캐릭터 렌더링은 실시간 그래픽에서 가장 어려운 작업 중 하나다. 사람들이 디지털 휴먼에서 아주 작은 오류나 부작용을 쉽게 발견해내기 때문이다. RTX 뉴럴 페이스(Neural Face)는 단순한 래스터화된 얼굴과 3D 포즈 데이터를 입력으로 받아서, 생성형 AI를 사용해 실시간으로 일시적으로 안정적이고 고품질의 디지털 페이스를 렌더링한다. RTX 뉴럴 페이스는 레이 트레이싱된 머리카락과 피부용으로 새롭게 개발된 RTX 기술로 보완된다. 장면에서 레이 트레이싱 삼각형을 최대 100배까지 늘려주는 새로운 RTX 메가 지오메트리(Mega Geometry)와 함께, 이러한 발전은 게임 캐릭터와 환경의 사실성을 크게 향상시킬 것이다. 뉴럴 렌더링의 힘, DLSS 4, 그리고 새로운 DLSS 트랜스포머 모델은 엔비디아의 획기적인 신기술 데모인 조라(Zorah)를 통해 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 선보인다. 자율 게임 캐릭터 지포스 RTX 50 시리즈 GPU는 업계 최고의 AI 톱스(TOPS)를 통해 게임 렌더링과 병행해 자율 게임 캐릭터를 구동한다. 엔비디아는 게임 캐릭터가 인간 플레이어처럼 인지하고, 계획하고, 행동할 수 있도록 하는 새로운 엔비디아 에이스(ACE) 기술 제품군을 소개한다. 에이스 기반 자율 캐릭터는 크래프톤(KRAFTON)의 PUBG: 배틀그라운드(PUBG: BATTLEGROUNDS)와 곧 출시될 생활 시뮬레이션 게임인 인조이(InZOI), 그리고 위메이드 넥스트(Wemade Next)의 미르5(MIR5)에 통합되고 있다. PUBG에서는 엔비디아 에이스로 구동되는 동료들이 생존을 위해 휴먼 플레이어와 역동적으로 협력하면서 전략적 행동을 계획하고 실행한다. 인조이에는 삶의 목표와 게임 내 이벤트에 따라 행동을 자율적으로 조정하는 스마트 조이(Smart Zoi) 캐릭터가 등장한다. 미르5에서는 거대 언어 모델(large language model, LLM) 기반 레이드 보스가 플레이어의 행동에 따라 전술을 조정해 더욱 역동적이고 도전적인 만남을 만들어 낸다. RTX AI PC용 AI 파운데이션 모델 엔비디아는 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs), 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 스태빌리티 AI(Stability AI)와 같은 최고의 모델 개발자들이 만든 NIM 마이크로서비스와 RTX AI PC용 AI 블루프린트(Blueprint) 파이프라인을 출시할 예정이다. 이는 RTX 애호가와 개발자들이 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 사용해 AI 에이전트와 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개하기 위함이다. 사용 사례는 LLM, 비전 언어 모델, 이미지 생성, 음성, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)을 위한 임베딩 모델, PDF 추출, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. NIM 마이크로서비스에는 PC에서 AI를 실행하는 데 필요한 모든 구성 요소가 포함돼 있으며, 모든 엔비디아 GPU에 배포할 수 있도록 최적화돼 있다. 엔비디아는 애호가들과 개발자들이 NIM을 사용해 AI 에이전트와 어시스턴트를 구축할 수 있는 방법을 보여주기 위해 프로젝트 R2X(Project R2X)를 미리 공개했다. 프로젝트 R2X는 사용자의 손끝에 정보를 제공하고, 데스크톱 앱과 화상 회의 통화를 지원하고, 문서를 읽고 요약하는 등의 기능을 수행할 수 있는 비전 지원 PC 아바타다. 크리에이터를 위한 AI 기반 도구 지포스 RTX 50 시리즈 GPU는 크리에이티브 워크플로우를 강화한다. RTX 50 시리즈 GPU는 FP4 정밀도를 지원하는 최초의 소비자용 GPU이다. 이는 플럭스(FLUX)와 같은 모델의 AI 이미지 생성 성능을 2배 향상시키고, 이전 세대 하드웨어에 비해 더 작은 메모리 공간에서 생성형 AI 모델을 로컬로 실행할 수 있도록 한다. 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast) 앱은 라이브 스트리머를 위한 두 가지 AI 기반 베타 기능을 제공한다: 마이크 오디오를 업그레이드하는 스튜디오 보이스(Studio Voice)와 세련된 스트리밍을 위해 얼굴을 다시 비추는 버추얼 키 라이트(Virtual Key Light)이다. 스트림랩스(Streamlabs)는 엔비디아 에이스와 인월드 AI(Inworld AI)를 기반으로 하는 인텔리전트 스트리밍 어시스턴트(Intelligent Streaming Assistant)를 소개한다. 이 기능은 라이브 스트리밍을 향상시키기 위해 공동 진행자, 프로듀서, 기술 보조자의 역할을 한다. 이용 정보 데스크톱 사용자의 경우, 3,352개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5090 GPU와 1,801개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5080 GPU가 오는 1월 30일에 각각 $1,999와 $999에 출시될 예정이다. 1,406개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5070 Ti GPU와 988개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5070 GPU는 2월부터 각각 $749와 $549에 판매될 예정이다. 지포스 RTX 5090, RTX 5080, RTX 5070 GPU의 엔비디아 파운더스 에디션(Founders Edition)는 nvidia.com과 전 세계 일부 소매점에서 직접 구매할 수 있다. 에이수스(ASUS), 컬러풀(Colorful), 게인워드(Gainward), 갤럭시(GALAX), 기가바이트(GIGABYTE), 이노3D(INNO3D), KFA2, MSI, 팔릿(Palit), PNY, 조탁(ZOTAC) 등 최고의 애드인 카드 제공업체와 팔콘 노스웨스트(Falcon Northwest), 인피니아크(Infiniarc), 메인기어(MAINGEAR), 미프콤(Mifcom), 오리진 PC(ORIGIN PC), PC 스페셜리스트(PC Specialist), 스캔 컴퓨터스(Scan Computers) 등 데스크탑 제조업체에서 기본 클럭 모델과 공장 오버클럭 모델을 구입할 수 있다.

  안녕하세요. 1주년을 맞이한 한국어 커뮤니티가, 11월 20일 수요일! 제3회 커뮤니티 밋업(Meet Up)을 개최합니다.    오프라인 소통을 통해 오토데스크와 회원 여러분이 함께 성장하는 자리를 마련합니다. 모두 모두 오셔서 흥미로운 주제로 수다와 다과를 즐기고, 선물도 받아가세요!    제3회 밋업 참여 신청하기: https://forms.office.com/r/YxL1NAwcSf?origin=lprLink   • 신청 기한: 2024년 11월 12일 자정 종료 • 일        시: 2024년 11월 20일 수요일, 저녁 7-9시 • 장        소: 아일랜드이너프 역삼점                    (서울 강남구 테헤란로43길 30 지하1층,                    선릉역 5번출구 도보 5 분, https://naver.me/FM6y5Jem ) • 제       공: 참가자 전원에게는 간단한 음식과 소정의 선물이 제공됩니다   * 발표자와 시상자는 우선 참석 대상입니다. * 참여 확정은 11월 13일과 19일 이메일로 안내 됩니다.   자세한 사항은 하기의 오토데스크 한국어 커뮤니티를 참고하세요.   제3회 오토데스크 한국어 커뮤니티 밋업 (11월20일)에 초대합니다!!!        

스트라타시스(Stratasys)가 10월 31일부터 11월 14일까지 총 3주에 걸쳐 매주 목요일 오후 3시에 웨비나 시리즈를 개최한다고 밝혔다. 이번 웨비나에서는 스트라타시스의 최신 3D 프린터 제품과 기술을 중심으로, 다양한 산업에서의 3D 프린팅 적용 방안을 심도 있게 다룰 예정이다. 스트라타시스는 이번 세션을 통해 오리진 2(Origin Two), F3300 산업용 FDM 3D 프린터, J5 Digital Anatomy 3D 프린터의 주요 특징과 실제 사례를 소개하며, 각 제품이 제공하는 혁신적인 기술력을 통해 업계 전문가들에게 새로운 인사이트를 제공할 계획이다. 첫 번째 세션에서는 오리진 2 프린터가 소개된다. 이 제품은 고도의 정밀성과 내구성을 바탕으로 다품종 중량 생산에 적합한 적층 제조 솔루션을 제공한다. 다양한 소재를 사용할 수 있어 의료, 전자, 자동차 등 여러 산업에서 활용도가 높은 것이 특징이다. 특히, 오리진 2는 가장 최근에 출시된 신제품으로 적층 제조 시 소량생산에 일반적으로 발생하는 높은 설정 및 툴링 비용을 제거하며 고객의 정밀한 요구 사항을 충족하도록 설계됐다. 이어지는 두 번째 세션에서는 F3300 산업용 FDM 3D 프린터가 소개된다. F3300은 대형 부품 생산과 고속 작업에 특화되어 있으며, 높은 생산성 및 고내열성 소재를 사용하는 제조업체들에게 최적화된 솔루션을 제공한다. 마지막 세션에서는 J5 Digital Anatomy 3D 프린터가 소개된다. 이 프린터는 의료 교육 및 연구에 특화되어 있으며, 실제 인체 조직과 유사한 해부학적 모델을 정확하게 재현할 수 있다. 이를 통해 의료진은 수술 전 연습 및 시뮬레이션을 진행할 수 있으며, 의료 기기 제조에도 폭넓게 활용될 수 있는 기술력을 갖추고 있다. 이번 웨비나 시리즈는 스트라타시스의 최신 기술이 다양한 산업에서 어떻게 적용될 수 있는지를 소개하며, 참가자들은 각 제품의 기술적 특성과 장점을 직접 확인할 수 있는 기회를 얻게 된다. 웨비나 후에는 실시간으로 전문가들과의 질의응답 시간을 통해 3D 프린팅 기술과 비즈니스 혁신에 대한 심도 있는 논의가 이루어질 예정이다. 한편, 스트라타시스는 이번 웨비나와 더불어 ‘3D 프린팅으로 구현하는 디지털 콘텐츠 챌린지 2024’ 공모전도 개최한다. 이 공모전은 단국대 스트라타시스 첨단제조 융합 연구센터가 주최하고 스트라타시스가 후원하며, 다양한 산업과 실생활에 적용 가능한 창의적인 아이디어를 3D 모델링으로 구현한 콘텐츠를 발굴하고 실물화 및 사업화를 지원하는 행사이다. 공모전은 2024년 10월 28일부터 11월 8일까지 신청을 받는다. 일반부와 학생부로 나뉘어 진행되며, 우수한 아이디어는 총 1,500만 원의 상금을 제공할 계획이다.

개발 및 공급 : 스트라타시스 주요 특징 : ±50㎛ 출력 정확도, ±50㎛ 이내의 93% 이상의 반복성 및 최대 RA 3㎛의 표면 마감 평활도, 시간당 최대 20mm의 프린트 속도, 최대 300℃의 열변형 온도 지원, 다양한 고성능 3D 프린팅 재료 지원, 소량생산을 위한 설정 비용 및 툴링 비용 제거 등     스트라타시스가 자체 후가공 시스템인 오리진 큐어(Origin Cure)와 함께 사용할 수 있는 오리진 2 DLP(Origin Two DLP) 프린터를 출시한다. 이 솔루션은 기존의 적층제조 기술로는 달성할 수 없었던 정확성, 반복성 및 표면 마감을 제공하여 단기간 생산으로 사출성형 부품 수준의 품질에 대한 제조업체의 수요를 충족시키기 위해 출시됐다. 제조업의 대량생산 방식은 공급망 중단, 자재 부족, 소비자 선호도 변화 등의 도전과제가 있어 대량생산 비용을 상쇄할 수 있는 소량생산 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있었다. 이번에 스트라타시스에서 출시한 오리진 2는 적층제조 시 소량생산에 일반적으로 발생하는 높은 설정 비용 및 툴링 비용을 제거하며 고객의 정밀한 요구 사항을 충족하도록 설계됐다. 스트라타시스의 오리진 큐어를 사용하면 제조업체는 엄격한 품질 관리를 통해 최종 부품의 요구 사항을 충족할 수 있고 외부 업체에 대한 의존도가 줄어 내부생산이 가능하다. 예비 부품의 온디맨드 배송을 통해 재고 관리를 개선하고 창고 비용을 절감하며, 일관된 품질을 유지하면서 단일 공정으로 부품 제조를 통합할 수 있다. 오리진 큐어 솔루션은 커넥터, 항공우주, 자동차 등의 산업에 필수적인 ±50㎛ 수준의 정확도를 일관되게 달성하도록 설계됐다. 오리진 2 프린터는 실, 개스킷 하우징 및 윈도 부품과 같은 애플리케이션을 위해 ±50㎛ 이내의 93% 이상의 반복성과 최대 RA 3㎛의 표면 마감 평활도(바닥의 수평상태)를 달성하는 동시에 시간당 최대 20mm의 고속 프린트 속도를 유지한다. 오리진 2의 가열 챔버는 최대 300℃의 열변형 온도(HDT)로 재료를 안정적으로 프린트할 수 있어 다양한 고성능 애플리케이션에 적합하다. 385 나노미터 파장에서 작동하여 고온 레진부터 고점도 제형까지 광범위한 고성능 재료를 지원한다. 스트라타시스의 라니 하각(Rani Hagag) 의료 및 소비재 비즈니스 최고 책임자는 “적층 제조는 제조 현장의 모든 규모에서 생산의 핵심 요소로 성장했다”면서, “새로운 오리진 솔루션을 통해 소량 고정밀 부품을 필요로 하는 제조업체는 이제 요구 사항을 충족할 수 있는 대량 생산의 대안을 갖게 되었으며, 이는 이전에는 적층 제조로는 불가능했던 일”이라고 말했다. ABI리서치의 라이언 마틴(Ryan Martin) 수석 연구 책임자는 “제조업 부문에서 소량 생산을 위한 적층제조의 가치는 점점 더 커지고 있다”며, “제조업체는 소량 및 맞춤형 부품에 3D 프린팅을 사용하여 리드 타임과 폐기물을 줄이고 있고 이를 통해 제조 유연성과 비용 효율성이 향상되어 프로토타이핑과 주문형 생산을 모두 지원할 수 있다. 결과적으로 적층제조는 시장의 요구에 빠르게 적응하고 재고 비용을 절감하고자 하는 기업에게 실용적인 솔루션으로 입증되고 있다”고 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

스트라타시스가 자체 후가공 시스템인 오리진 큐어(Origin Cure)와 함께 사용할 수 있는 오리진 2 DLP(Origin Two DLP) 프린터를 출시한다. 이 솔루션은 기존의 적층제조 기술로는 달성하기 어려운 정확성, 반복성 및 표면 마감을 제공하여 단기간 생산으로 사출성형 부품 수준의 품질에 대한 제조업체들의 수요를 충족시키기 위해 출시됐다. 오리진 2는 적층제조시 소량생산에 일반적으로 발생하는 높은 설정 비용 및 툴링 비용을 제거하며 고객의 정밀한 요구 사항을 충족하도록 설계됐다. 오리진 큐어를 사용하면 제조업체는 엄격한 품질 관리를 통해 최종 부품의 요구 사항을 충족할 수 있고 외부 업체에 대한 의존도가 줄어 내부 생산이 가능하다. 예비 부품의 온디맨드 배송을 통해 재고관리를 개선하고 창고비용을 절감하며, 일관된 품질을 유지하면서 단일 공정으로 부품 제조를 통합할 수 있다.     오리진 큐어 솔루션은 커넥터, 항공우주, 자동차 등의 산업에 필수인 +/- 50㎛ 수준의 정확도를 일관되게 달성하도록 설계됐다. 오리진 2 프린터는 실, 개스킷 하우징 및 윈도 부품과 같은 애플리케이션을 위해 +/- 50㎛ 이내의 93% 이상의 반복성과 최대 RA 3㎛의 표면 마감 평활도(바닥의 수평상태)를 달성하는 동시에 시간당 최대 20mm의 고속 프린트 속도를 유지한다. 오리진 2의 가열 챔버는 최대 300℃의 열변형 온도(HDT)로 재료를 안정적으로 프린트할 수 있어 다양한 고성능 애플리케이션에 적합하다. 385 나노미터 파장에서 작동하여 고온 레진부터 고점도 제형까지 광범위한 고성능 재료를 지원한다. 스트라타시스의 라니 하각(Rani Hagag) 의료 및 소비재 비즈니스 최고 책임자는 “적층제조는 제조 현장의 모든 규모에서 생산의 핵심 요소로 성장했다”면서, “새로운 오리진 솔루션을 통해 소량 고정밀 부품을 필요로 하는 제조업체는 이제 요구 사항을 충족할 수 있는 대량 생산의 대안을 갖게 되었으며, 이는 이전에는 적층제조로는 불가능했던 일”이라고 말했다.

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 와이어드(WIRED)의 로렌 구드(Lauren Goode) 테크 담당 기자와 함께한 시그래프(SIGGRAPH) 2024 좌담회에서 AI가 가져올 미래를 조망했다. 이날 젠슨 황은 가속 컴퓨팅이 에너지 효율성을 크게 향상시키고 있는 가운데, 비주얼 컴퓨팅에 뿌리를 둔 생성형 AI 혁명이 인간의 창의력을 극대화하고 있다고 말했다. 지난 7월 28일(일)부터 8월 1일(목)까지(현지시간) 미국 덴버에서 열린 글로벌 최대 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스인 시그래라프는 앞으로의 미래를 논의할 수 있는 최적의 자리였다. 젠슨 황은 “모든 사람이 AI 어시스턴트를 갖게 될 것이다. 모든 회사, 회사 내 모든 직무에 AI 어시스턴트가 등장할 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 생성형 AI가 인간의 생산성을 증폭시키는 것처럼, 이를 지원하는 가속 컴퓨팅 기술은 컴퓨팅의 에너지 효율을 더 높일 수 있다고 말했다. 그는 “가속화된 컴퓨팅은 동일한 작업을 수행하면서도 20배, 50배의 에너지를 절약할 수 있도록 도와준다. 사회적으로 가장 먼저 해야 할 일은 모든 애플리케이션을 가속화하는 것이며, 이를 통해 전 세계에서 사용되는 에너지의 양을 줄일 수 있다”고 말했다.   이날 좌담회는 엔비디아(NVIDIA)가 시그라프에서 발표한 내용에 이어 진행됐다.  엔비디아는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD), 3D 모델링, 물리, 재료, 로보틱스, 산업용 디지털 트윈, 물리 AI 등 다양한 워크플로우에 적합한 새로운 NIM 마이크로서비스 제품군을 소개했다. 이러한 발전은 개발자의 역량을 강화하는 것을 목표로 하며, 특히 DGX 클라우드(DGX Cloud)에 허깅페이스(Hugging Face) 추론 서비스 기능을 통합하는 데 중점을 뒀다. 또한 셔터스톡(Shutterstock)은 생성형 3D 서비스를 출시했으며, 게티이미지(Getty Images)는 엔비디아 에디파이(Edify) 기술을 사용해 제품을 업그레이드했다. AI와 그래픽 분야에서 엔비디아는 물리 생성형 AI 애플리케이션을 위해 설계된 새로운 오픈USD NIM 마이크로서비스와 레퍼런스 워크플로우를 공개했다. 여기에는 로봇 시뮬레이션 등을 위한 새로운 NIM 마이크로서비스를 통해 휴머노이드 로보틱스 개발을 가속화하는 프로그램이 포함된다. 마지막으로, 세계 최대 광고 에이전시인 WPP는 코카콜라 컴퍼니(The Coca-Cola Company)에 옴니버스(Omniverse) 기반 생성형 AI를 활용해 브랜드 신뢰도를 높이고, 다양한 산업 분야에서 발전된 엔비디아 AI 기술의 실제 적용 사례를 선보이고 있다. 젠슨 황과 로렌 구드는 비주얼 컴퓨팅이 컴퓨터 게임부터 디지털 애니메이션, GPU 가속 컴퓨팅, 그리고 가장 최근에는 대규모 AI 팩토리에 의해 구동되는 생성형 AI에 이르기까지 모든 것을 탄생시킨 과정을 살펴보며 대화를 시작했다. 이러한 모든 기술 발전은 상호 보완적으로 이루어진다. 예를 들어 로보틱스는 차세대 휴머노이드 로봇에 적용하기 전에 AI를 훈련할 수 있는 고급 AI와 사실적인 가상 세계가 필요하다. 젠슨 황은 로보틱스에는 AI를 훈련하는 컴퓨터, 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 AI를 테스트하는 컴퓨터, 로봇 자체에 탑재된 컴퓨터 등 3대의 컴퓨터가 필요하다고 설명했다. 그는 “훨씬 적은 에너지로 날씨를 예측하려는 과학 컴퓨팅, 이미지를 생성하기 위한 크리에이터와의 협업과 증강, 산업 시각화를 위한 가상 장면 생성 등 거의 모든 산업이 이 기술의 영향을 받게 될 것이다. 로봇 자율 주행 자동차 역시 생성형 AI에 의해 혁신될 것”이라고 말했다. 마찬가지로 오픈USD 표준을 기반으로 구축된 엔비디아 옴니버스 시스템도 생성형 AI를 활용해 세계 최대 브랜드가 자산을 생성하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 옴니버스는 브랜드 자산을 수집할 수 있다. 따라서 이러한 시스템은 옴니버스에 있는 브랜드 자산을 가져와 신중하게 선별된 브랜드 효과를 수집하고 복제할 수 있다.   최종적으로 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 거대 언어 모델(large language model, LLM) 등 이러한 모든 시스템이 결합돼 사람들이 모든 종류의 디지털 시스템과 상호 작용할 수 있도록 돕는 디지털 휴먼의 탄생이 기대된다. 젠슨 황은 “새롭게 발표할 내용 중 하나는 회사의 모든 직무를 보강할 디지털 에이전트, 즉 디지털 AI의 개념이다”라고 말하고, “이를 사용하는 가장 중요한 사례 중 하나는 고객 서비스이다. 미래에도 여전히 사람이 담당하는 일이 있겠지만, AI가 그 역할을 보조하게 될 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 다른 새로운 도구들과 마찬가지로 AI가 인간의 생산성과 창의성을 증폭시킬 것이라는 기대감과 함께 “이 도구로 어떤 이야기를 만들어 낼 수 있을지 상상해보자”고 말했다. #시그라프 #시그래프 #엔비디아

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2)   PTC 매스캐드 프라임(Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어링 설계와 공학 프로세스에 최적화할 수 있도록 구성되었다. 이번 호에서는 2024년 4월 출시된 PTC 매스캐드 프라임 10.0에서 업데이트된 기능에 대해 살펴보고자 한다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     매스캐드 프라임은 7.0을 시작으로 매년 새롭게 출시되고 있다. 각 버전 별로 어떤 기능들의 차이가 있는지에 대해서는 표를 통해 소개한다.     응용 프로그램 업데이트 매스캐드 프라임 10.0은 기존 제품 사용자와 새로운 사용자 모두에게 유용한 응용 프로그램이 업데이트되었다. 매스캐드 프라임 10.0에서는 이제 워크시트에 고급 컨트롤을 삽입하고 사용할 수 있게 되었다. 고급 컨트롤은 워크시트에 삽입하여 매스캐드 워크시트와 상호 작용할 수 있도록 하는 컨트롤 구조이다. 고급 컨트롤 유형은 여섯 가지이다. 목록 상자, 확인란, 텍스트 상자, 라디오 버튼, 슬라이더 및 버튼이다.     고급 컨트롤 유형을 워크시트에 삽입해 보자.  입력/출력 탭으로 이동하고 ‘고급’을 클릭한 후 원하는 컨트롤 유형을 선택한다. 예제에서는 먼저 목록 상자를 클릭한다. 워크시트에 그림과 같이 항목이 나오면 정의 값 ‘a’를 입력한다.     빈 공간에 ‘a=’을 입력하면 ‘1’이 자동 입력된다. 텍스트 상자에서 ‘Two’, ‘Three’를 선택하면 a의 값도 변경되는 것을 볼 수 있다.     필요한 경우 텍스트 상자의 내용도 편집할 수 있다. 텍스트 상자를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘편집’을 클릭한다.     스크립트 편집기에서 ListBox 부분의 값을 변경한다.     변경 후 ‘적용’을 클릭하면 그림과 같이 텍스트 상자의 표시 값이 변경된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.