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통합검색 "BIM"에 대한 통합 검색 내용이 2,535개 있습니다
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오토데스크 웨비나 | 플랜트 BIM 설계의 모든 것: 실제 사례 중심으로 배우는 실무 지침(7/10)
  실제 적용사례를 통해 알아보는 전공종 플랜트 BIM 설계 프로세스 글로벌 경기 침체의 영향으로 국내 반도체 설비 투자가 예상보다 더디게 진행되고 있습니다. 하이테크 플랜트 EPC사 및 엔지니어링 협력사에서는 수익성 개선과 비용 절감이라는 도전 과제를 마주하고 있습니다.  또한, 친환경 에너지에 대한 수요 증가에 따라 2차 전지 제조 공장 등 산업용 플랜트 프로젝트가 증가하는 추세로, 잦은 설계 변경과 짧은 공사 기간에 대응이 유리한 Revit 기반의 전공종 BIM 설계 전환에 대한 니즈도 계속해서 늘어나고 있습니다. 즉, 기존 인력과 IT 자원의 활용을 최대화하면서 동시에 향후 경기 회복 시 빠르게 프로젝트를 수주하고 설계를 진행할 수 있도록 BIM 전환에도 대비하여야 합니다. 본 웨비나에서는, AEC Collection에 포함된 다양한 제품을 활용하여, 플랜트 엔지니어링사에서 추가적인 3D 소프트웨어 비용을 절감하면서도 전공종 플랜트 Full BIM을 구현할 수 있는 방안을 제시합니다. 또한 여러 공종간의 협업을 효율화하여 공사 기간을 단축하고 인건비를 절감할 수 있는 다양한 방안을 함께 소개합니다. 지금 등록하세요! 자세히 보기         [웨비나 주요 아젠다] 플랜트 엔지니어링의 각 공종 단계별 도전과제와 해결 방안 플랜트 분야 전공종 BIM 도입 사례: 하이테크엔지니어링 플랜트 시공 BIM 프로세스 [웨비나 참석 대상] 플랜트 프로젝트에 유관된 MEP 엔지니어링 설계 실무자 플랜트 엔지니어링 프로젝트 매니저 배관 3D 설계를 Revit과 연계하여 다공종 협업을 효율적으로 구축하고자 하는 EPC 담당자 AEC Collection 활용도를 높이고자 하는 플랜트 엔지니어링/MEP 분야 사용자   *라이브 세션 참석이 어렵더라도 걱정하지 마세요! 웨비나를 등록하신 모든 분께는 세션 레코딩을 보내 드립니다. 지금 바로 등록하세요.        발표자 소개     조준연 부장 | Autodesk AEC Solution Engineer 카타르 국립박물관 등 시공BIM 실무 담당     이경미 이사 | SCK SCK AEC 사업부 (전) 포스코엔지니어링 화공 BIM Manager     조수민 | 하이테크엔지니어링 플랜트 건축분야 하이테크엔지니어링 BIM 실무 담당    
작성일 : 2024-07-09
[무료 초청] 코리아빌드위크 스마트건설 특별 전시&컨퍼런스 'NextCon 2024'
이 메일이 보이지 않으면 링크를 클릭하시기 바랍니다. 7.30(화)까지 관람예약 시 정가 20,000원 → 무료관람 무료 관람신청 →  전시회 같이 갈래? 친구초대 기능 OPEN! 무료 친구초대 →   About ‘NextCon 2024’ 국내 최대 건설∙건축 전문 전시회 코리아빌드 건설 융복합 혁신 기술 특별전 행사명 : 코리아빌드-NextCon 2024 기간 : 2024. 7. 31(수)-8.3(토), 4일간 장소 : 코엑스(COEX) 주최 : ㈜메쎄이상, 서울신문 ✅ 주관 : (주)메쎄이상 전시품목 : 스마트건설&OSC, 스마트안전, 스마트홈&빌딩, 탄소중립&건설신기술∙신공법, 전기차 충전 인프라 홈페이지 바로가기 →   Line-up Preview ‘건설 융복합 혁신 기술의 장‘ ‘건설 전 과정에 적용되는 디지털&탄소중립 혁신 기술 스마트빌딩&홈을 위한 생활 혁신 솔루션 전체 참가기업 정보 → 2024 NextCon Conference 01. 건설 드론&로봇 컨퍼런스 건설 전 과정에 적용되는 드론 및 로봇 기술 활용 사례와 성과 공유를 통한 미래 건설 산업 발전 방향 모색 명칭 건설 드론&로봇 컨퍼런스 일시 2024. 7. 31(수) 10:40-13:50 장소 코엑스 B홀 내 NextCon Stage 주최 ㈜메쎄이상 분야 건설 드론 및 로봇 요소 적용사례 및 기술 컨퍼런스 건설 드론 : 3D 매핑 드론, 아전 모니터링 드론, 항공 측량 및 점검 드론 등 건설 로봇 : 로봇 관제 및 제어, 건설 현장 모니터링 로봇, 자율주행 로봇, 설계 자동화 및 측정 로봇 등 컨퍼런스 사전등록은 선착순 마감입니다. 프로그램 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다. 컨퍼런스 무료참석 신청 →   02. 건설 데이터&플랫폼 컨퍼런스 효율적인 건설 현장 및 작업자 관리를 위한 지능형 건설 데이터&플랫폼 디지털 솔루션 소개 명칭 건설 데이터&플랫폼 컨퍼런스 일시 2024. 7. 31(수) 14:00-16:00 장소 코엑스 B홀 내 NextCon Stage 주최 ㈜메쎄이상 분야 건설 데이터 및 플랫폼 적용사례 및 기술 발표 건설 데이터 : BIM, 디지털트윈, GIS, 레이저 및 3D 스캐닝 등 건설 플랫폼 : 프로젝트 관리 도구, 협업툴, 문서 및 도면 관리 시스템, 작업자 안전관리, 리스크 관리 및 분석 도구 등 컨퍼런스 사전등록은 선착순 마감입니다. 프로그램 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다. 컨퍼런스 무료참석 신청 →   건설 신기술 컨퍼런스 : Smart-Con 건설∙건축&생활 혁신을 위한 스마트 건설 기술 컨퍼런스 일시 : 2024. 8. 1(목) - 8. 2(금) 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 서울신문, ㈜메쎄이상 무료참석신청 →  중대재해리스크 컨설팅&세미나 중대재해처벌법 대응을 위한 전략 컨설팅&세미나 일시 : 2024. 8. 1(목) 10:50-13:30 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 한국인증센터, ㈜메쎄이상 무료참석신청 → Edu-Con : 중대재해처벌법 실무교육 소규모 사업장 중대재해 예방 및 관리체계 구축을 위한 실무교육 세미나 일시 : 2024. 8. 2(금) 10:30-12:10 장소 : 코엑스 3층 회의실 주최 : 건설기술교육원, ㈜메쎄이상 무료참석신청 →  Next SS[Start-Smart] Con 스마트 건설기술 동향을 통한 창업경험 공유 일시 : 2024. 8. 2(금) 13:00-17:20 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 건설기술교육원, ㈜메쎄이상 무료참석신청 → 모든 프로그램의 신청은 선착순 마감입니다. 상세 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다.   NextCon 2024 사무국 (주)메쎄이상 서울시 마포구 월드컵북로 58길 9 ES타워 (03922) H https://nextcon.kr/        F 02-6121-6439 E nextcon@esgroup.net  
작성일 : 2024-07-05
랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 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   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-07-04
GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해
GPT 시대의 교육과 학습   이 글은 라인테크시스템에서 지난 5월 30일 진행한 ‘BIM Shift 2024 세미나’에서 한국디지털교육원 김진만 원장이 발표한 'BIM Education in New ERA'의 발표자료를 AI의 General Purpose Technology 관점에서 재구성하였다.   ■ 양승규  캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com   그림 1. 라인테크시스템 BIM Shift 2024 세미나   한국디지털교육원 한국디지털교육원은 라인테크시스템에서 2018년 1월에 개설한 교육원으로, 건설 산업 전반의 설계, 시공, 운영 시 사용되는 플랫폼 소프트웨어의 교육과 컨설팅을 전문으로 하는 기관이다. 단순한 소프트웨어 사용법 교육 외에 실용적으로 할 수 있는 교육을 목표로 운영 중이며, 2024년 현재까지 약 500명의 수강생을 배출하였다. 협회, 학교, 설계사, 건설사, IT 기업 등 다양한 분야와 상호 업무 협약을 체결하였다. 빌딩스마트협회의 BIM 자격시험, 오토데스크 인증 자격제도인 ACU(AutoCAD Certified User) 관련 교육도 운영하고 있다. 최근에는 건설 AI 전문 해외 기관과 협업하여 관련 기술과 지식을 국내에 전파하려고 노력 중이다.   그림 2. 한국디지털교육원(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   범용 인공지능 시대의 개막 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 세상에 나오고 5000만 명이 이용하는데 걸린 시간은 단 2달에 불과했다. 비슷한 사용자 규모에 이르는데 인터넷이 7년, 유튜브가 4년이 걸린 것에 비하면 정말 빠른 시간에 확산되었다고 볼 수 있다. 범용 인공지능을 목표로 만들어진 AI 모델인 GPT(Generative Pre-Trained Transformer)를 필두로 한 AI 기술이 우리 삶에 매우 빠르게 스며들었다. 인터넷 포털을 이용한 검색 활동이 GPT AI를 통한 프롬프트 활동으로 변화되고 있는 것이 대표적인 AI 범용 기술 사용의 사례이다. 건설 분야에서도 관련 AI 프로그램이 1000개가 있다고 하니 건설 분야도 예외는 아니다.   그림 3. 범용 인공지능 시대의 개막(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   대표적인 범용 AI AI는 이미지 생성, 정보 검색, 연구자료 탐색 등 우리 삶에 밀접한 부분에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 대표적인 AI 솔루션은 다음과 같다. Midjourney : 텍스트로 된 설명문으로 이미지를 생성하는 AI OpenArt : 텍스트로 이미지를 생성하는 AI Perplexity : 정보 검색 및 공유에 특화된 AI SCISPACE : 연구논문을 탐색하고 이해를 도와주는 AI CONNECTED PAPERS : 학술 논문을 시각적으로 탐색하고 판별할 수 있는 AI draw.io : 다양한 유형의 다이어그램을 작성해주는 AI   그림 4. 범용 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   건설 분야 AI 건설 분야에도 다양한 AI 기술이 있으며 대표적인 것은 다음과 같다. Codesign : 스케치로 디자인을 발전시켜 생성형 AI로 확장시키는 앱 Skema : 기존 워크플로와 원활하게 통합시켜 생산성을 향상 TogaLl.AI : 도면에서 공간과 기능을 자동으로 감지, 측정, 비교, 라벨링 CodeComply.AI : 도면을 위한 맞춤형 데이터 구조를 생성하여 규정 미준수 항목을 자동으로 생성 CONIX.AI : Zoning 계획, 2D 평면 계획, 가구 배치 계획, MEP 계획, 입면 및 3D 모델 대안 생성 KREOD : DfMA 원리와 첨단 지능형 자동화를 결합한 첨단 기술 솔루션 InspectMind : 휴대폰으로 현장 정보를 캡처하고 AI가 검사 보고서를 생성 Kolega : 디자인으로 매스 콘셉트 디자인 및 환경 분석 Designbotic : 시선 추적 장치를 사용한 디자인, 공간 분석의 맥락에서 뇌파 측정 방법 개발   그림 5. 건설 AI 솔루션(출처 : 한국디지털교육원 김진만 원장)   일자리의 변화 새로운 기술이 등장하면 그에 따라 새로운 일자리가 생겨나고, 기존의 기술이 새로운 기술로 대체되면서 기존의 일자리가 사라진다. 세계 경제 포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서(Future of Jobs, 2023)에 따르면 AI 기술로 인해 8300만 개의 일자리 소멸되고 6200개가 생성된다고 한다.  KIET(산업연구원)의 ‘AI시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제 : 인공지능 시대 일자리 미래와 인재양성 전략’ 보고서(2024)에 따르면 인공지능 도입으로 대체될 일자리는 327만 개로 추정된다. 보고서는 특히 제조업, 건설업 등 국내 주요 산업에서 일자리 소멸 위험이 클 것으로 전망했으며, 인공지능이 대체 가능한 일자리는 2022년 기준 327만 개로 추정했다. 산업 비중이 높은 건설업과 같은 분야에서 일자리 소멸 문제가 심각할 것이라는 예측이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-07-04
[피플&컴퍼니] 트림블 코리아 김동준 상무
설계부터 운영까지, AI와 BIM으로 건설산업 전반의 혁신 지원   인공지능(AI)이 다양한 영역에서 도입·활용되는 가운데, 건설산업에서도 인공지능을 어떻게 접목할 지에 대한 고민과 다양한 노력이 이어지고 있다. 이런 가운데, 트림블 코리아는 BIM(빌딩 정보 모델링)과 인공지능의 융합을 통해 건설산업의 혁신을 이끈다는 비전을 제시하고 있다.  트림블 코리아에서 영업 부문을 이끌고 있는 김동준 상무에게 건설산업에서 AI의 적용방안과 BIM의 전망에 대해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 트림블 코리아 김동준 상무   모든 산업에서 AI에 관심이 높은데, 건설산업의 AI 도입 동향은 어떤지 건설산업은 타 산업에 비해 새로운 기술의 도입이 빠른 산업 분야는 아니다. 그러나 건설산업에서도 AI에 대한 관심이 빠르게 늘고 있다. 건설산업에서 AI는 설계 최적화, 건설 현장 모니터링, 위험 관리, 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 일부에서는 초기 단계에서 활용되고 있다.  AI 기술은 건설산업에서 프로젝트의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데에 큰 도움이 된다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 옵션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장하며, 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있다. 이 때문에 각 사업장에서는 AI에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 트림블은 국내 건설산업에서 AI 기술 도입에 관심이 매우 높은 것으로 보고 있다. 많은 건설사가 AI를 통해 프로젝트의 리스크를 최소화하고, 정확한 데이터 분석을 통해 더 나은 의사결정을 내리고자 한다. 특히, 드론과 결합한 AI 기술은 현장 데이터를 실시간으로 분석하여 현장의 위험 요소를 사전에 파악해 안전사고를 예방하거나, 프로젝트의 진행 상황을 정확히 파악해 리소스를 효율적으로 관리하는 데에 큰 도움을 주고 있다. 이러한 기술 도입은 고객의 요구를 충족시키고, 경쟁력을 강화하는데 필수라고 생각한다.   건설산업에서 AI의 구체적인 활용 방법은 무엇이라고 보는지 AI는 건설 프로젝트의 설계 단계부터 운영 단계까지 광범위하게 활용될 수 있다. 예를 들어, AI 기반의 설계 도구는 최적의 설계 솔루션을 제공하고, 건설 현장에서 AI는 작업자의 안전을 보장한다. 운영 단계에서는 유지보수를 예측하여 비용을 절감할 수 있으며, 반복 작업을 자동화하여 노동력 부족 문제를 해결할 수도 있다.  그러나 AI를 도입하고 성공적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 점을 고려해야 한다. 데이터의 정확성과 품질 : AI는 고품질 데이터를 필요로 하기 때문에, 데이터 수집 및 관리에 신경을 써야 한다. 기술 인프라 : AI 솔루션을 실행하기 위한 강력한 기술 인프라가 필요하다. 교육과 훈련 : AI 기술에 대한 이해와 이를 활용할 수 있는 인력의 교육이 중요하다. 윤리적 고려 사항 : AI의 윤리적 사용과 개인정보 보호를 고려해야 한다.   트림블의 AI 전략은 무엇인지. 관련 기술 개발에 대해서도 소개바란다 트림블은 디지털 전환(DX) 및 커넥트 & 스케일(Connect & Scale) 전략과 긴밀히 연계하여 AI 기술을 활용한 혁신을 추진하고 있다. 이를 통해 디지털 콘텐츠 생성, 프로세스 자동화, 다양한 전문 분야에서의 역할 변화를 목표로 하고 있다. 또한, AI 기술의 효율적인 구현을 위해 전사적인 AI 전략을 수립하고 있다. 이 전략은 숙련된 인재 확보, 데이터 인프라 구축, 파트너십 강화, 투자 전략, 법적, 사이버 보안, 윤리적 지침 마련, 조직적 합의 등을 포함한다. 트림블의 AI 관련 기술 개발 방향으로는 ▲생성형 AI 기술을 통해 이미지/비디오/텍스트/3D 모델과 같은 디지털 콘텐츠를 생성하는 기술 개발 ▲생성형 AI를 다양한 도메인에 적용하여 새로운 아이디어 생성, 반복 작업 자동화, 맞춤형 콘텐츠 제공 ▲각 부서에 머신러닝 엔지니어를 배치하여 도메인의 미묘한 차이를 이해하고 소통하며, AI 기술의 적용 기회 발굴 ▲생성형 AI뿐만 아니라 기존의 예측 AI(predictive AI) 기술의 적극 활용 및 예측 AI와 생성형 AI의 결합을 통한 비즈니스 프로세스 최적화 등을 꼽을 수 있다. 트림블은 AI 기술을 통해 건설 산업의 혁신을 주도하고 있으며, 여러 방면에서 이를 실현하고 있다. 트림블의 AI 전략은 주로 데이터의 수집, 분석, 예측 모델을 통해 더 나은 의사결정을 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 또한, 건설 현장의 위험 관리를 위해 AI를 활용해 작업자의 안전을 보장하고, 프로젝트의 위험 요소를 사전에 예측하여 관리한다. 이를 통해 프로젝트 팀은 한정된 시간과 자원을 가장 중요한 위험 요소에 집중할 수 있다. 특히, 트림블의 테클라 소프트웨어는 AI를 활용하여 설계 최적화와 데이터 관리에서 성과를 보여주고 있다. 테클라 스트럭처스는 AI를 통해 복잡한 구조 설계를 자동화하고, 테클라 모델 셰어링(Tekla Model Sharing)은 클라우드 기반의 협업을 통해 설계 데이터를 실시간으로 공유하고 관리할 수 있게 한다. 또한, 테클라의 AI 기술은 재료 선택, 상세 설계 작업, 설계 매개변수 최적화 등을 통해 지속 가능성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 결론적으로, 트림블은 AI를 통한 데이터 기반의 의사결정 지원, 작업 효율성 향상, 위험 관리 및 비용 절감을 목표로 관련 기술 및 솔루션을 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 전략을 통해 트림블은 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고 있다.   국내 BIM 시장에서 최근의 주요한 이슈는 무엇인지 국내 BIM 시장의 주요 이슈로는 표준화와 데이터 통합을 꼽을 수 있다. 현재 각기 다른 플랫폼과 소프트웨어 간의 데이터 호환성 문제를 해결하기 위한 노력이 진행 중이다. 특히 우리나라 정부는 BIM의 표준화를 위해 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며, 이는 건설 산업의 디지털 전환을 가속하는 중요한 정책이다. 또한, 스마트 건설 솔루션의 도입이 활발히 이뤄지고 있으며, 이는 프로젝트 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 기여하고 있다. 이러한 이슈는 BIM 기술의 확산과 활용을 더욱 촉진하고 있다.   국내에서 BIM이 어느 정도 자리를 잡고 있다고 보는지  국내에서 BIM은 이제 필수 기술로 여겨지고 있다. 많은 건설사와 설계사가 BIM을 도입해 프로젝트의 효율을 높이고자 하고 있으며, 정부 차원에서도 공공 프로젝트에 BIM을 의무화하는 등 BIM의 확산을 적극 추진하고 있다. 그러나 국내 건설업계의 BIM 도입 현황이나 적용 수준에 대해서는 긍정적으로 보기가 어렵다. 이유는 여러 가지가 있겠지만 광범위하고 분리된 작업 장소, BIM 인력 부족 및 노동자의 비연속성, 데이터의 통합 부족과 비연속성, 정책과 현실의 괴리, BIM에 대한 이해와 인식의 부족 등이 있다고 생각한다. 미국이나 싱가포르와 비교하면, 한국의 BIM 도입은 발전하고 있지만 아직 갈 길이 남아있다. 미국은 BIM 도입을 선도하는 국가 중 하나로 대규모 인프라 프로젝트에서 BIM을 적극 활용하고 있으며, 정부와 민간 모두에서 BIM 표준화와 교육 프로그램을 통해 BIM 기술의 확산을 지원하고 있다. 특히, 미국의 여러 주에서는 공공 프로젝트에 BIM 사용을 의무화하고 있으며 정책이 현실을 뒷받침하고 있다. 이는 프로젝트의 효율과 품질을 높이는데 큰 기여를 하고 있다. 싱가포르는 아시아에서 BIM 도입이 가장 앞선 국가로 평가받고 있다. 싱가포르 정부는 2015년부터 모든 대형 건설 프로젝트에 BIM 사용을 의무화했으며, 이를 통해 건설 산업의 디지털 전환을 적극 추진해 왔다. 또한 싱가포르는 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야의 모든 이해관계자가 BIM을 쉽게 채택할 수 있도록 다양한 지원 프로그램과 교육을 제공하고 있다. 우리나라도 이런 선진국의 사례를 참고하여 BIM 기술의 도입과 활용을 더욱 확대해 나가야 한다고 본다. 특히 BIM 기술의 표준화와 데이터 통합, 그리고 관련 인력의 교육과 훈련에 집중함으로써 건설 산업의 효율과 경쟁력을 한층 더 높일 수 있을 것이다.    국내의 최근 BIM 고객사례를 소개한다면 트림블의 테클라 스트럭처스는 국내 여러 랜드마크 프로젝트에서 성공적으로 활용되고 있다. 현대산업개발은 진행되는 모든 아파트 현장에서 테클라 스트럭처스를 통해 3D 디지털 정보를 생성하고, 생성된 정보를 기반으로 설계의 오류를 찾고 시공 검토를 위한 의사 결정을 빠르게 진행한다. 모든 의사 결정이 반영된 완성도 높은 디지털 정보에서 정확한 도면, 물량과 같은 필요한 정보를 적시에 추출해 프로젝트에 적용하고, 트림블 커넥트(Trimble Connect)를 기반으로 설계자와 현장 작업자의 원활한 의사소통을 구현했다. 이는 트림블이 추구하는 프로젝트 진행 방식과 동일하다고 볼 수 있다.  이런 사례는 테클라 스트럭처스가 복잡하고 대규모의 건설 프로젝트에서 얼마나 효과적으로 사용될 수 있는지를 잘 보여준다. 트림블 코리아는 앞으로도 이러한 혁신적인 기술을 통해 국내 건설 산업의 발전을 지속적으로 지원할 것이다.   향후 트림블 코리아의 비즈니스 계획과 전략에 대해 소개한다면 트림블은 AI 및 BIM 기술을 통해 건설 산업의 디지털 전환을 촉진하고, 고객의 생산성을 극대화하며, 지속 가능한 건설을 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블은 전 세계적으로 AI와 BIM 기술을 통합하여 프로젝트 관리, 설계, 시공, 유지보수 등 모든 단계에서 효율성을 높이고 비용을 절감하는 전략을 추진하고 있다. 트림블 코리아는 이러한 글로벌 전략을 바탕으로 특히 BIM의 기초가 되는 데이터를 생성하는 솔루션 사업에 중점을 두고 있으며, 국내 시공사의 공정관리 애로사항 및 의견을 청취하여 자체 개발한 클라우드 기반의 공정관리 대시보드인 트림블 커넥트 대시보드(Trimble Connect Dashboard)를 시공사에 공급하고 있다. 또한, 제작사를 대상으로 하는 제작 공정 관리 솔루션 및 건설산업 프로세스 전반을 지원하는 다양한 솔루션의 국내 출시를 준비하고 있다. 트림블 코리아는 다음과 같은 전략을 통해 국내 비즈니스를 확장할 계획이다. 테클라 스트럭처스 활용 확대 : 국내 대형 프로젝트에서 테클라 스트럭처스의 도입을 더욱 장려할 것이다. 그동안의 프로젝트에서 성공적인 활용 사례를 기반으로 더 많은 건설사가 테클라 스트럭처스를 도입할 수 있도록 지원할 것이다. 교육 및 지원 강화 : 테클라 스트럭처스 사용에 대한 교육 프로그램을 강화하고, 고객이 필요로 하는 기술 지원을 제공할 것이다. 이를 통해 사용자들이 테클라 스트럭처스의 다양한 기능을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것이다. 현지화된 솔루션 개발 : 한국 시장의 특성과 요구에 맞춘 현지화 BIM 솔루션을 개발하고 제공할 것이다. 이는 한국 건설 산업의 특수한 요구사항을 반영한 맞춤형 솔루션을 통해 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있도록 할 것이다. 지속적인 솔루션 국내 출시 : 해외 시장에서 검증된 트림블의 다양한 솔루션을 국내에 출시해, 건설산업 프로젝트의 전반적인 프로세스에서 효율을 높일 것이다. 파트너십 및 협력 강화 : 국내 주요 건설사, 설계사, 교육기관, 서드파티 개발 파트너사와 협력을 강화해 BIM 기술의 확산과 활용을 촉진할 것이다. 이를 통해 BIM 기술의 도입과 정착을 더욱 가속할 것이다. 트림블 코리아는 이러한 전략을 통해 국내 건설 산업의 디지털 전환을 선도하고, 고객의 성공을 지원하며, 지속 가능한 건설 환경을 조성하는 데 기여하고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-07-03
[온에어] 레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 5월 29일 CNG TV는 ‘Revit을 활용한 배관설계 패러다임 전환’을 주제로, 레빗(Revit)을 활용해서 배관을 설계하는 사람들이 한번쯤 고민해 봤을 법한 ISO 생성에 대해 발표했다. 이번 웨비나에서는 ISO 생성 솔루션인 ‘INNOVA ISO(이노바 아이소)’에 대한 소개와 함께 데모 시연 등이 이어져 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 이경미 이사(에쓰씨케이), 김기룡 이사(이노액티브), 김철 부대표(이노액티브)    이날 웨비나는 에쓰씨케이 이경미 이사가 사회를 맡고, ISO(국제 표준화 기구) 생성 솔루션인 INNOVA ISO를 개발한 이노액티브 김기룡 이사와 김철 부대표가 발표자로 참석했다.  이노액티브 김기룡 이사는 INNOVA ISO는 어떤 제품이고, 왜 이 제품을 써야 하는지, 어떻게 활용하면 좋을지 등에 대해 소개했다. 그리고 김철 부대표는 배관 설계 분야에서 INNOVA ISO를 레빗 워크플로에서 어떻게 활용하면 좋을지 데모 시연을 통해 설명했다. 김기룡 이사는 “이노액티브는 반도체, 화학, 2차전지 등 산업 플랜트 산업의 전반적인 프로젝트에 최적화된 서비스를 제공하고 있다. 또한 엔지니어링, 컨스트럭션 등 다양한 솔루션을 보유하고 있다”며, “프로젝트 초기부터 유지보수 단계까지 지원이 가능하고, 서비스에서는 이기종의 데이터를 컨버트할 수 있는 데이터 컨버전스 기술을 보유하고 있으며, 플랜트 분야에서 BIM을 지원하고 있다”고 말했다. 또한 “이노엠3디라는 플랫폼을 기반으로 디지털 트윈도 지원하고 있다. 고객 니즈를 파악해 설계 시 자동으로 설계할 수 있는 맞춤 자동화 솔루션을 개발해 주는 디자인 IPA(Importance-Performance Analysis) 서비스도 제공하고 있다”고 설명했다.   ▲ INNOVA ISO의 주요 특징에 대해 설명한 이노액티브 김기룡 이사   한편, INNOVA ISO는 3D CAD 모델 변환(데이터 융합) 기술로 ISO 속성 정보를 보완하여 ISOMETRIC(아이소메트릭) 및 기타 도면 작성이 가능한 툴이다. INNOVA ISO는 모델 변환을 통해 아이소메트릭 도면을 생성하여 비즈니스 프로세스를 단순화할 수 있다는 점이 특징이다. 또한 모델 변환 시 매핑을 통해 ISO 정보를 생성할 수 있고, PCF 방식의 ISO 생성이나 모델 방식의 ISO를 생성할 수 있다. INNOVA ISO의 데모 시연을 진행한 이노액티브 김철 부대표는 “모델을 레빗에 띄운 다음 가장 먼저 데이터베이스에 키인할 수 있도록 경로를 지정해야 한다”며, “이노액티브만이 가지고 있는 컨피규레이션을 필수로 넣게 되면, 아이소메틱 도면이 나왔을 때 도움이 될 수 있는 ISO 정보를 더 많이 볼 수 있다”고 설명했다.   ▲ INNOVA ISO의 데모시연을 진행한 이노액티브 김철 부대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-07-03
CAD&Graphics 2024년 7월호 목차
  INFOWORLD   People&Company 17 머티리얼라이즈 윌프리드 반크란 의장 3D 프린팅에 대한 새로운 시각이 성장 기회를 만들 것 36 트림블 코리아 김동준 상무 설계부터 운영까지, AI로 건설산업 전반의 혁신 지원   Focus 20 PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 28 지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신” 30 매스웍스, 디지털 제품 개발 위한 MBD 비전 제시 32 미르, 물류/자재 관리 혁신 위한 자율이동로봇 기술 소개 34 AWS-에티버스, “클라우드 ∙ AI ∙ 디지털 트윈이 제조 엔지니어링의 미래 이끈다”   New Products 39 게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화 유니티 6 프리뷰 48 산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상 트윈모션 2024.1 52 기계/제조 분야의 활용성 높인 2D CAD 지더블유캐드 2025 54 HDD급 용량과 SSD 성능을 겸비한 스토리지 솔루션 샌디스크 데스크 드라이브 56 이달의 신제품   On Air 58 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환 59 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향   Column 60 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 디지털 엔지니어링의 히든 챔피언, 디지털 스레드 그리고 인생 디지털 스레드 63 현장에서 얻은 것 No.17 / 류용효 PLM과 챗GPT의 활용 방안   66 New Books   Directory 123 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    AEC 68 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석 74 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7) / 최영석 캐디안 2024 SE의 시작 페이지 기능 77 복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4) / 이소연 파일 비교 기능 80 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3) / 천벼리 3D 비주얼 스타일 86 GPT 시대의 교육과 학습 / 양승규 GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해   Manufacturing 92 미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스 / 오병준 디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   Analysis 96 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김재은 우주발사체 하우징의 금속 적층제조 공정 시 과열 영역 예측 및 해결 방안 101 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (11) / 나인플러스IT 혼합 오더 메시 커브 106 시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4) / 씨투이에스코리아 고급 복합재 후변형 시뮬레이션을 위한 시뮤워프   Mechanical 109 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2) / 김주현 매스캐드 프라임 10.0 업데이트   Reverse Engineering 116 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7) / 유우식 필사본 고서 데이터베이스     캐드앤그래픽스 2024년 7월호 목차 from 캐드앤그래픽스  
작성일 : 2024-06-27
알테어-생기원, 중소·중견기업 위한 엔지니어링 SW 클라우드 플랫폼 지원
알테어가 한국생산기술연구원 국가엔지니어링센터와 공동 구축한 '엔지니어링 소프트웨어 클라우드 플랫폼'으로 중소·중견기업의 디지털 전환 가속화에 나선다고 밝혔다.   이 플랫폼은 건축, 토목, 플랜트, 제조 엔지니어링 기업을 대상으로 설계 및 해석 엔지니어링 소프트웨어를 제공한다. 어디서나 원격 접속으로 사용할 수 있는 웹클라우드 서비스로 ‘엔지니어링 빅데이터 플랫폼’ 포털에서 활용할 수 있다.   이번 협력은 중소·중견기업들이 연구 과제를 수행할 때 직면하는 다양한 기술적, 경제적 문제를 해결하고 디지털 전환을 추진하기 위해 진행됐다. 양사가 구축한 '엔지니어링 소프트웨어 클라우드 플랫폼'은 중소·중견기업 및 연구 기관들이 고성능 컴퓨팅 자원을 이용하여 연구개발을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   알테어는 엔지니어링 소프트웨어를 활용할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼을 제공하고, 활용 기업은 구조해석, 유동해석, 사출성형, 입자해석, 단조해석, BIM(빌딩 정보 모델링) 등 다양한 소프트웨어를 원격에서 접속하여 활용할 수 있다. 또한 대기열 시스템을 활용함으로써 한정된 자원을 최적으로 사용하여 높은 가용성을 확보할 수 있다는 것이 알테어의 설명이다.   한국생산기술연구원 국가엔지니어링센터는 기업들이 알테어가 구축한 클라우드 기반 플랫폼을 활용함으로써 기업 자체적으로 소프트웨어를 구매하고 설치하는 초기 인프라 투자 비용과 유지보수 비용을 절감할 수 있으며, 설계·해석 역량 성장을 통해 제품 및 공정 설계 시간 단축과 비용 절감 등의 성과를 창출했다고 밝혔다.     한국생산기술연구원 국가엔지니어링센터의 이성호 소장은 “알테어와의 이번 협력은 기술적인 발전을 넘어, 중소·중견기업과 연구 기관이 직면한 경제적 및 기술적 장벽을 낮추는 데 중점을 두고 있다. 이러한 혁신은 기업의 기획·설계 분야 기술역량 고도화에 기여함으로써 디지털 전환을 가속화할 것으로 기대한다”고 전했다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “엔지니어링 소프트웨어 클라우드 플랫폼은 원격으로 고성능 컴퓨팅 자원에 액세스할 수 있어 사용자들이 어디서나 자유롭게 작업할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 중소·중견기업 및 연구기관의 R&D 환경 개선에 큰 도움이 되길 바란다”고 말했다.
작성일 : 2024-06-13
아레스 AI 어시스트
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (2)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025의 새로운 기능인 아레스 AI 어시스트(ARES AI Assist, A3)를 간단하게 알아보도록 하자.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV     아레스 AI 어시스트(A3)는 아레스 커맨더 내부의 친절한 가이드와 같다. A3는 오픈AI(OpenAI)의 기술로 구동되는 인공지능이다.  A3는 다음과 같은 방법으로 사용자를 도울 수 있도록 훈련되었다. 소프트웨어의 다양한 기능 사용법 설명 사용자 인터페이스에서 기능 찾기 질문에 대답하고 일반적인 개념 설명 사용자 인터페이스 사용자 정의 업계 특화 조언 제공 변환 및 계산 수행 다양한 언어로 텍스트 번역 사용자가 CAD 관련 작업에 도움이 필요할 때는 다양한 언어를 이해하는 A3와 자연어로 상호작용할 수 있다. 아레스 제품군을 처음으로 접해본 사용자는 기능의 위치를 찾거나 설명을 요청할 수 있다. 결과적으로 A3는 다른 CAD 프로그램에 존재하지 않는  트리니티(삼위일체) 협업 기능과 BIM 기능을 배우는 것이 매우 흥미로울 것이다. A3는 더 경험 많은 사용자에게 계산 수행, 기술적 질문에 대답하고, 예를 들어 텍스트를 번역하는 등의 도움을 줄 수도 있다. 모든 사용자가 아레스 캐드의 새로운 기능을 배우고 사용하는 것을 더 쉽고 즐겁게 하는 유용한 도우미가 될 것이다.   아레스 AI 어시스트의 실행 및 사용방법 명령어 : ARESAIASSIST  리본 : Collaborate → Utilities → ARES AI Assist 메뉴 : Tools → ARES AI Assist     A3 팔레트는 기본적으로 로드되며, 아레스 커맨더에서 제공하는 다른 팔레트와 마찬가지로 활성화 또는 비활성화가 가능하다.     아레스 커맨더가 제공하는 다른 팔레트를 화면 반대쪽으로 이동할 수 있으며, 공간을 절약하기 위해 자동 숨기기 기능을 활성화할 수 있다.     여러 개의 모니터를 사용하는 경우, 이 팔레트를 다른 화면으로 이동하여 아레스 커맨더에서 공간을 차지하지 않도록 할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-06-03
오픈소스 LLaVA 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 만들기
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.
작성일 : 2024-06-03