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통합검색 "ChatGPT"에 대한 통합 검색 내용이 75개 있습니다
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챗GPT 업무활용 가이드북
챗GPT 업무활용 가이드북   제작일 : 2024년 6월 제작처 : 한국방송통신전파진흥원    2024 ChatGPT 업무활용 가이드북 이 가이드북은 한국방송통신전파진흥원(KCA) 직원들이 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI를 효율적으로 업무에 활용할 수 있도록 돕기 위해 제작된 것입니다. 일상적인 사용 예시는 생략하고, KCA의 업무를 중심으로 ChatGPT의 사용법과 활용 사례를 상세히 설명하고 있습니다. 이 보고서는 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 공공기관과 기업이 업무 효율성을 높일 수 있는 구체적인 방법을 제시합니다. 특히, 업무 프로세스를 자동화하고, 문서 작성과 데이터 분석, 행사 준비 등 다양한 업무에 사용하는 사례를 자세히 소개함으로써 ChatGPT를 적용하여 시간과 자원을 절감하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.    목차 ChatGPT란 무엇인가 ChatGPT 개요 ChatGPT 시작하기 ChatGPT 100배 활용하기 ChatGPT 활용 시 유의사항 ChatGPT 업무활용 사례 일반 업무 이메일 작성 행사·회의 준비 설문조사 아이디어 얻기 자료 수집 및 분석 문서 작성 PowerPoint 제작 부록 기타 유용한 생성형 AI   활용 방법   공공기관 근무자: 효율성 극대화: 이메일 작성, 설문조사, 회의록 작성 등 반복적인 업무를 ChatGPT를 통해 자동화함으로써 업무 효율을 극대화할 수 있습니다. 정책 및 문서 작성 지원: 정책 문서나 보고서를 작성할 때, ChatGPT의 데이터를 활용해 초안을 빠르게 작성하고, 필요한 부분을 수정하여 최종 문서를 작성할 수 있습니다. 행사 및 회의 준비: 행사나 회의 준비 시, 프로그램 구성부터 시나리오 작성, 후속 조치에 이르기까지 전체 과정을 ChatGPT의 도움을 받아 효율적으로 진행할 수 있습니다. 디자이너: 창의적인 아이디어 도출: ChatGPT를 활용하여 새로운 디자인 아이디어, 슬로건, 카피라이팅 등을 신속하게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 창의적 작업의 초기 단계에서 다양한 아이디어를 탐색할 수 있습니다. 데이터 분석 및 자료 수집: 디자이너가 필요한 시장 조사나 트렌드 분석 자료를 ChatGPT를 통해 손쉽게 수집하고 분석할 수 있습니다. 프레젠테이션 자료 작성: PowerPoint 제작 시, 자료의 구성 및 디자인을 빠르고 효과적으로 준비할 수 있습니다. 이 가이드북은 ChatGPT를 중심으로 다양한 생성형 AI의 활용 가능성을 소개하며, 공공기관과 기업이 업무의 효율성을 높이고 창의적 아이디어를 도출하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있는 방법을 제시합니다. 이를 통해 조직 내에서의 AI 활용이 보다 체계적이고 전략적으로 이루어질 수 있습니다.  
작성일 : 2024-09-09
[피플&컴퍼니] 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수
디자인 방식을 바꾸는  게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향   생성형 AI와 그래픽에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 서울미디어대학원대학교(SMIT) 유훈식 교수는 인공지능디자인협회 설립, AI 디자이너 커뮤니티 오픈채팅방 운영, 유튜브 등 다양한 활동으로 주목받고 있다. 한편, 9월 27일 진행되는 ‘코리아 그래픽스 2024’에서 추진 위원장을 맡은 유훈식 교수는 기조연설을 통해 관련 업계의 트렌드를 소개할 예정이다.   ■ 진행 : 최경화 국장 / 정리 : 박경수 기자     본인에 대한 소개를 부탁드린다 주로 AI에 대한 UI 디자인, 자율주행 자동차나 로봇 이런 것에 대한 인터페이스가 어떻게 설계되어야 하는지 등에 대한 연구들을 많이 진행했다. 특히 최근 3년 정도는 생성형 AI가 촉발되는 시점부터 주요 기술들을 눈여겨보다가 AI가 디자인 쪽에 미치는 영향이 굉장히 클 것으로 생각해 연구의 방향을 바꾸었다. 교육 관련해서도 방향을 좀 바꿔서, 지금은 AI를 활용한 디자인에 관심을 갖고 진행하고 있다. 그동안 디자이너가 많이 해왔던 것들이 디자인 싱킹으로 변화를 주었다면 이제는 AI의 접목을 통해서 어떻게 활용할 것인가, 또 창의적인 디자인에는 그동안 해왔던 UX/UI 디자인과 AI를 활용한 디자인을 어떻게 교육 등에 활용할 수 있을지 고민하고 있다.   최근 하고 있는 활동은 어떤 것이 있는지 작년에 인공지능디자인협회를 다른 분들과 같이 만들었다. 이 협회에서는 커뮤니티를 통해 같이 모여서 서로 토의하고 논의할 수 있는 장을 만들기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 생성형 AI에 대한 관심이 높다 보니 오픈 채팅방과 세미나 형태로 모이고 있다. 많은 분들이 관심을 가지고 소통하면서 장들을 만들어 가고 있어서 그 점이 좋다고 생각한다. 또한 인공지능디자인협회에서는 AI 디자인 세미나를 개최해서 AI 디자인 쪽 관련된 전문가분들과 사례를 공유하고 있다.   생성형 AI가 컴퓨터 그래픽 시장에서도 많은 영향을 미치고 있다. 실제 어떤 영향을 미치고 있으며 예상되는 변화는 무엇인지 그래픽 시장은 거의 모든 분야에 영향을 미치고 있다. AI 도입으로 작업 방식과 결과물 모두에 영향을 주고 있다고 생각한다. 기존의 그래픽 작업에서는 영상을 편집하거나 3D 관련된 도구들을 활용했다. 최근에는 이런 것들의 앞단에 생성형 AI가 배치되면서 대규모 언어 모델(LLM)인 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 등을 사용해 디자인 기획을 하고, 미드저니(Midjourney)나 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 AI 툴을 이용해 이미지와 영상을 새롭게 생성하는 방식으로 바뀌고 있다. 기본적으로 이런 AI가 활용되면서 콘텐츠를 만드는 시각화 작업의 형태가 완전히 바뀌었다고 생각한다.    제조/건축 산업에서 생성형 AI는 어느 정도 적용되고 있다고 보는지 건축이나 제조, UI 디자인 등의 분야에서 실무자가 사용하는 최종 도구의 경우 AI와는 아직 간극이 있다. 따라서 생성형 AI는 개인적으로 학습하거나, 관련 툴을 돌려서 쓰거나, 이미지를 새롭게 변환시키는 등의 형태로 활용되고 있다.  그동안 만들어 왔던 결과물의 아웃풋 스타일이나 감각이 있는데, 이러한 것들에 AI가 많이 개입되면서 지금은 AI로 만든 디자인 결과물이 많아졌다. 하지만 아직 AI에도 한계는 있다고 생각한다. 그러나 이런 것들도 AI가 학습이 늘어남에 따라 특화된 이미지들을 더 많이 생산할 수 있게 되면 나중에는 더 멋진 결과물을 만들 수 있을 것 같다. 해외의 경우, 자하 하디드 건축사무소 같은 곳에서도 AI를 적극적으로 활용하고 있다.    생성형 AI 시대가 되다 보니 크리에이터가 편해졌다는 견해도 있는데 창작자에게 무척 좋은 시대가 됐다고 생각한다. 특히 일반인이 뭔가를 창작하기에 너무나 좋은 시대가 됐다. 반면에 디자이너에게는 어려운 시대인 것 같다. 누구나 쉽게 퀄리티 있는 결과물을 만들 수 있게 되다 보니, 디자이너도 생성형 AI의 활용 능력을 갖춰야먄 더 전문성을 가질 수 있다고 생각한다. 생성형 AI를 활용할 수 있어야 기존의 디자이너도 훨씬 더 높은 생산성과 효율을 낼 수 있을 것이다. 이제는 진짜 전문적인 능력을 갖춰야 생존할 수 있는 시대라고 생각한다.    생성형 AI의 향후 발전 방향에 대해서는 어떻게 전망하는지 AI를 이용해 콘텐츠를 잘 만든다고 해도 다른 사람들이 정말로 필요로 하는 것인지가 중요한 문제다. 크리에이터는 실제 콘텐츠를 잘 제작하고 창작할 수 있어야 한다. 따라서 크리에이터는 프롬프트를 잘 쓰는 것 외에도 디자인 툴을 잘 다룰 수 있어야 한다. 즉, 두 가지 모두 잘 할 수 있어야 한다. 중요한 건 AI 활용 기술이 있어야 한다는 점이다.    생성형 AI 시대를 살아갈 크리에이터에게 조언을 부탁드린다 프롬프트 엔지니어링을 통해 내가 원하는 어떤 이미지를 창작한다든지, 내가 원하는 영상을 만든다든지, 내가 원하는 시나리오를 AI로 만들 수 있는 시대가 됐다. AI를 잘 세팅할 수 있어야 하고, 잘 다룰 수도 있어야 한다. 또한 AI에 대한 이해와 함께 기술적인 능력도 필요하다고 생각한다. 중요한 건 결국 인간에 대한 이해로 접근해야 한다는 점에서 밸런스가 필요하다고 생각한다.  기술만 가진 분들은 생성형 AI 교육을 한다고 해도 괜찮은 콘텐츠를 만들 가능성이 낮다. 정말 필요한 결과물을 잘 만들려면 인문학적인 감성을 가진 분들이 조금 더 AI에 대해 깊게 공부한다면 사람들에게 필요한 것들을 만들어낼 수 있을 것이라고 본다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-09-03
[칼럼] 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략
책에서 얻은 것 No. 22   “인공지능은 현재의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 새로운 일자리를 창출하는 도구이다.” - 페드로 도밍고스   책 소개 및 주요 내용 ‘부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’은 실전 활용 사례 1000가지를 한 권에 담아 출간한 책이다. 예약판매로 8월 30일 출간됐다.  챗GPT(ChatGPT)는 2022년 11월 30일에 출시되었고, 2024년 7월 31일을 기준으로 총 609일이 경과하였다. 그동안 기술의 판도는 시장을 산업혁명 수준으로 변화시켰다. 테크기업의 흥망성쇠와 함께 주가가 요동을 쳤고, 모든 소프트웨어는 AI를 기반으로 재편되고 있다. 여전히 생성형 AI에 대하여 거부감을 가지는 사람도 있고, 법으로 규제를 가하기 시작하는 과정에 있다. 또한, 생성형 AI의 시초인 오픈AI(OpenAI)가 파산할지 모른다는 경고의 메시지도 들린다.  초점은 돈을 어떻게 벌 것인가이다. 그런 의미에서 이 책에는 과연 제목과 같이 ‘상상을 현실로, 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’이 들어 있는지 알아보자. 2만 7000원의 책 값어치를 할 것인지는 독자의 판단에 따르겠지만, 기업에서 필요로 하는 챗GPT 활용 전략임에는 틀림 없어 보인다.    들어가며 인공지능(AI)의 혁신은 이미 우리 일상과 비즈니스 환경에 깊숙이 스며들었다. 특히 챗GPT와 같은 생성형 AI는 인간의 상상력을 초월하는 가능성을 제공하며, 새로운 시대의 경쟁력을 결정짓는 요소로 자리잡고 있다. 정종기 저자의 ‘상상을 현실로, 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’은 이러한 변화의 중심에 서 있는 도구를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 종합적인 가이드를 제공한다. 이번 호에서는 이 책의 목차를 중심으로 각 장의 주요 내용을 깊이 있게 탐구하고, 챗GPT를 통한 실질적인 활용 전략을 제시한다.   생성형 AI란 무엇인가 생성형 AI는 기존의 규칙 기반 자동화와는 차원이 다른 혁신을 가져온다. 단순히 주어진 데이터를 처리하는 것을 넘어 새로운 데이터를 생성하고, 사용자의 요구에 맞춰 다양한 형태의 콘텐츠를 만들어낼 수 있다. 챗GPT는 이러한 생성형 AI의 대표적인 예로, 텍스트 기반의 대화를 넘어 이미지, 음악, 코드 생성 등 다방면에서 활용될 수 있다. 이 책의 첫 번째 장에서는 생성형 AI의 개념과 원리를 상세히 설명한다. 생성형 AI와 판별 AI의 차이점을 이해하고 언어 모델의 발전 과정을 살펴보면, 챗GPT의 놀라운 능력을 더욱 깊이 이해할 수 있다. 특히 챗GPT의 학습 과정과 기술적 차별성, 그리고 답변 도출의 원리를 통해 이 도구가 얼마나 강력한지 깨닫게 된다. “질문이 제대로 설정되면, 답은 스스로 나타난다.” - 알버트 아인슈타인   프롬프트 엔지니어링의 중요성 챗GPT를 효과적으로 활용하기 위해서는 ‘프롬프트 엔지니어링’이 핵심이다. 프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문을 구성하고 최적화하는 기술이다. 이는 단순히 질문을 던지는 것이 아니라, AI의 응답을 예측하고 그에 맞혀 질문을 세밀하게 조정하는 과정이다. 이 책의 두 번째 장에서는 프롬프트 엔지니어링의 기초부터 고급 기술까지 다루고 있다. 프롬프트의 구성 요소와 기술적 세부 사항을 이해하면 AI의 성능을 극대화할 수 있다. 예를 들어, 단순히 “오늘 날씨 어때?”라고 묻는 대신 “서울의 오늘 기온, 습도, 강수 확률을 알려줘”와 같이 구체적인 질문을 던지면 더욱 정확한 정보를 얻을 수 있다. 또한, 비즈니스에 필요한 다양한 프롬프트 작성법과 실제 사례를 통해 독자들은 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 체감할 수 있다. “기술은 비즈니스를 혁신하는 도구이며, 그 가능성은 무궁무진하다.” - 팀 쿡   기업 직무별 활용 사례 챗GPT는 다양한 산업 분야와 기업의 여러 직무에서 혁신을 일으키고 있다. 이 책의 세 번째 장에서는 기업 대표(CEO)부터 연구개발(R&D)까지 17가지 직무별 활용 사례를 다룬다. 각 직무에서 챗GPT를 활용하여 업무 효율을 극대화할 수 있는 방법을 구체적으로 제시한다.   경영 기획 및 지원 경영 기획과 지원 부서는 전략적 의사결정을 위해 방대한 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 작업이 필수적이다. 챗GPT를 활용하면 데이터 분석과 보고서 작성을 자동화할 수 있으며, 전략적 의사결정을 위한 시뮬레이션과 예측 모델을 구축할 수 있다. 예를 들어, “지난 5년간의 매출 데이터를 기반으로 다음 분기의 매출을 예측해줘”와 같은 프롬프트를 사용하면 유용한 예측 정보를 얻을 수 있다.   마케팅 마케팅 부서에서는 고객 맞춤형 콘텐츠 생성과 캠페인 전략 수립에 챗GPT를 활용할 수 있다. 예를 들어, “우리 제품의 주요 고객층에 대한 분석을 제공해줘”라는 프롬프트를 통해 고객의 성향과 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 또한 광고 문구 작성, 블로그 포스팅, 마케팅 이메일 작성 등 시간과 노력이 많이 드는 작업을 자동화하여 효율을 높일 수 있다.   연구개발(R&D) 연구개발 부서에서는 신제품 디자인과 프로토타입 생성을 챗GPT를 통해 빠르게 진행할 수 있다. 예를 들어, “새로운 스마트폰 디자인 시안을 만들어줘”라는 프롬프트를 사용하면 다양한 디자인 시안을 단시간에 생성할 수 있다. 연구자들은 이러한 시안을 바탕으로 브레인스토밍을 진행하고, 최적의 디자인을 선택하여 개발 시간을 단축할 수 있다. “좋은 질문은 답을 찾는 열쇠이다.” - 칼 세이건   기업 직무별 프롬프트 질문 세트 네 번째 장에서는 실제 업무에 적용할 수 있는 프롬프트 질문 세트를 제공한다. 각 부서별로 최적화된 프롬프트 질문을 통해 업무 효율을 높일 수 있다. 예를 들어, CEO와 임원은 “현재 시장 상황을 고려하여 우리 회사의 성장 전략을 제안해줘”와 같은 프롬프트를 통해 전략적 인사이트를 얻을 수 있다. 마케팅 부서 직원들은 “이번 달 우리 제품의 온라인 광고 성과를 분석해줘”와 같은 질문을 통해 캠페인 효과를 평가하고 개선할 수 있다. 이러한 프롬프트 질문 세트는 단순히 질문을 던지는 것에 그치지 않고, 구체적인 답변을 이끌어내는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 각 부서의 업무 효율을 극대화할 수 있으며, 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다. “기술의 진보는 업무의 효율을 극대화하는 데에 필수이다.” - 사티아 나델라   업무 효율을 높일 수 있는 AI 툴 모음 다섯 번째 장에서는 챗GPT 외에도 다양한 AI 도구를 통해 업무 효율을 높일 수 있는 방법을 제시한다. 챗GPT, 달리(DALL-E) 등의 도구를 통해 텍스트 요약, 이미지 생성, 동영상 분석 등 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 예를 들어, 챗GPT를 사용하면 긴 회의록을 간단하게 요약할 수 있어 시간을 절약할 수 있다. 이 책에서는 특히 AI 도구를 활용한 생산성 향상 방법을 중점적으로 다룬다. 유튜브 동영상의 텍스트 변환, PPT 작성, 데이터 분석 등 다양한 작업을 자동화하여 업무 효율을 높일 수 있다. 이러한 도구들은 특히 데이터 처리와 콘텐츠 생성에 큰 도움이 된다.  “창의적인 문제 해결은 혁신의 핵심이다.” - 스티브 잡스   업무 및 비즈니스 활용 사례 여섯 번째 장에서는 다양한 업무 및 비즈니스 활용 사례를 소개한다. 챗GPT를 활용해 사업 아이디어를 도출하고, 사업 기획서를 작성하는 방법을 상세히 설명한다. 예를 들어, “새로운 전자상거래 비즈니스 모델을 제안해줘”라는 프롬프트를 통해 혁신적인 사업 아이디어를 얻을 수 있다. 또한, 콘텐츠 생성 및 마케팅, 고객 서비스, 제조 분야, 연구 및 개발(R&D), 인적 자원(HR) 및 행정 등 다양한 분야에서 챗GPT를 활용한 업무 혁신 사례를 다룬다. 이를 통해 독자들은 자신의 비즈니스 환경에 맞는 최적의 활용 방법을 찾을 수 있다.  “자기 개발은 끝없는 여정이다.” - 달라이 라마   일상 활용 및 자기 개발 사례 일곱 번째 장에서는 챗GPT를 업무뿐만 아니라 일상 생활과 자기 개발에도 유용하게 활용할 수 있는 방법을 소개한다. 이력서 작성, 면접 준비, 소설 작성 등 다양한 분야에서 챗GPT를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 예를 들어, “나의 경력을 기반으로 이력서를 작성해줘”라는 프롬프트를 사용하면 맞춤형 이력서를 쉽게 작성할 수 있다. 또한, 챗GPT를 통해 자기 계발과 창의적인 작업을 수행할 수 있다. 소설의 줄거리 작성, 그림 생성, 음악 작곡 등 다양한 창작 활동을 지원하며 개인의 창의력을 극대화할 수 있다. 이 책은 이러한 활용 사례를 통해 독자들에게 실질적인 도움이 되는 내용을 제공한다. “효율성은 성공의 열쇠이다.” - 피터 드러커   챗GPT 300배 활용하기 여덟 번째 장에서는 챗GPT를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 고급 전략을 다룬다. 개인 맞춤형 챗봇 생성, 데이터 기반의 맞춤형 응답 설정, 반복 업무 자동화 등 다양한 방법을 통해 챗GPT의 활용도를 극대화할 수 있다. 예를 들어, “고객 지원용 맞춤형 챗봇을 만들어줘”라는 프롬프트를 통해 고객의 요구에 맞춘 응답을 제공할 수 있다. 이 책은 이러한 고급 기술을 쉽게 따라할 수 있도록 상세한 설명과 예시를 제공한다. 이를 통해 독자들은 챗GPT의 잠재력을 최대한으로 활용할 수 있으며, 업무와 비즈니스에서 실질적인 성과를 도출할 수 있다. “미래는 우리가 상상하는 대로 만들어진다.” - 헨리 포드   서평 맵 <그림 1>은 나의 서평 맵 작업이다. 저자는 오라클 DB 엔지니어로 출발하여 오라클 비즈니스 전략 담당 임원을 역임하였고, 경영학 박사 등의 경력을 갖고 있다. 2023년 1월부터 7월까지 챗GPT 강의시간 누적 867시간, 수강생 1000명을 돌파하는 기록을 매번 페이스북에 포스팅하고 있다. 이제는 홍보를 하지 않아도 연락이 오고, 특히 CEO 특강 시 CEO들이 자신의 회사에 강의를 해 달라는 요청을 한다고 한다.  그의 캘린더에는 빼곡히 강의 스케쥴이 짜여져 있고, 특히 여러 출판사로부터 책 출간 요청이 쇄도하는 베스트셀러 작가이기도 하다. 이 책은 480페이지에 방대한 내용을 담고 있어서, 기업에서 업무 활용 지침서로 사용하면 좋을 듯 싶다.  특히 저자는 디지털 전환(DX)이 주 사업 분야로, 생성형 AI를 활용한 디지털 전환 컨설팅에 대해 기업의 강의/프로젝트 요청이 많다고 한다. 한국인공지능인재개발원에서 진행하는 AI 비즈니스 전문가 과정 및 생성형 AI 활용 전문가 과정에 참여해 보는 것도 좋을 듯 싶다.    그림 1. 서평 맵 : 상상을 현실로 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략(정종기)(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   맺음말 ‘상상을 현실로, 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략’은 인공지능 시대에 경쟁력을 갖추고자 하는 모든 이에게 필독서이다. 이 책을 통해 챗GPT의 잠재력을 최대한으로 활용하고, 일상과 업무에서 실질적인 이익을 얻을 수 있을 것이다. 인공지능의 빠른 발전 속도에 발맞추어, 챗GPT를 활용하는 능력을 기르는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수이다. 이 책은 단순한 이론서가 아니라, 실질적인 사례와 구체적인 방법을 통해 독자들이 바로 적용할 수 있는 실용적인 내용을 담고 있다. 이를 통해 독자들은 인공지능 시대에 경쟁력을 확보하고, 새로운 기회를 창출할 수 있을 것이다. 챗GPT를 잘 활용하는 사람이 활용하지 않는 사람을 대체한다는 말이 있듯이, 이 책을 통해 누구나 챗GPT의 전문가가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-09-03
CAD&Graphics 2024년 9월호 목차
  Infoworld   Editorial 17 인맥 다이어트 시대, 당신의 인맥은 안녕하신가?   Focus 18 AWS, 앱 개발부터 비즈니스 창출까지 돕는 생성형 AI 서비스 소개   People&Company 21 PTC코리아 이봉기 상무 제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공 24 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 디자인 방식을 바꾸는 게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향 26 비트리 갤러리 정유선 대표 마음 맞는 좋은 작가, 컬렉터들과 함께 성장하고 싶다   New Product 29 AI 기반의 시뮬레이션 기능 및 워크플로 강화 하이퍼웍스 2024 30 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 앤시스 2024 R2 32 BIM 수량산출 작성 위한 엑셀 애드인 셀빔 35 500개 이상의 무료 캐릭터 애니메이션 제공 게임 애니메이션 샘플 프로젝트 52 이달의 신제품   On-Air 38 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 테클라와 스케치업으로 건설 프로세스 혁신 39 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 생성형 AI와 제조/건축 시각화 기술 및 트렌드 40 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 산업 프로젝트를 위한 디지털 공급망 솔루션 구현   Column 41 프로토타입을 넘어선 3D 프린팅 / 요르겐 로더스 적층제조 채택을 가속화하는 것은 산업 전반의 책임 44 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 스마트 엔지니어링과 스마트 기술 46 책에서 얻은 것 No. 22 / 류용효 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략   50 New Books   Directory 115 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   Reverse Engineering 53 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (9) / 유우식 금속활자본 고서 데이터베이스   AEC 66 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 공간정보 GIS 기반 IoT 데이터 분석 스타일 대시보드 만들고 서비스해보기 71 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (9) / 최영석 가져오기 기능 소개 74 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (6) / 이소연 정북 일조권 사선제한 기능의 소개 77 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (5) / 천벼리 협업 및 공유를 개선하기 위한 DWG 도면의 QR 코드   Analysis 82 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (13) / 나인플러스IT 항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 86 가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D / 오재응 MBSE 적용을 위한 디지털 트윈과 가상 제품 개발 92 복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증 / 권순재 효율적인 구조 설계를 위한 SDC 베리파이어   Mechanical 99 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4) / 김성철 판금 기능 소개 107 디지털 전환을 위한 전기 설계 발전 모델 / 구형서 제조 경쟁력을 높이는 설계 발전 모델, ROI, 전기 CAD 도입 방안   Manufacturing 104 산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (4) / 황성수 델미아 오르템즈 : 효율적이고 정확한 생산 계획 및 스케줄 관리       캐드앤그래픽스 2024년 9월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기  
작성일 : 2024-08-27
AI 전문가 에이전트 개발을 위한 LLM 기반 구조화된 JSON 데이터 RAG 및 생성하기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 AI 전문가 서비스 개발을 위한 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델) 기술 중 하나인 LLM 기반 구조화된 형식의 데이터 생성하는 방법을 간략히 소개한다.    ■ 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   LLM을 다양한 시스템과 연동해 사용하려면, LLM의 출력이 기계가 이해 가능한 JSON, SQL, Code 형태여야 한다. 이번 호에서는 JSON 입출력이 가능하도록 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)를 처리하는 방법을 개발한다.  이를 잘 이용하면, 건설, 건축 분야의 PDF 파일 등을 학습하고, 필요한 정보를 기계 처리 가능한 형식으로 출력해 계산 가능한 표, 수식 등의 형식으로 정보를 생성할 수 있다.   그림 1. LLM 기반 텍스트 입력 및 구조화된 JSON 형식 생성 절차 개념도   이번 호에서는 오픈AI(OpenAI) 챗GPT와 같이 API를 사용하려면 구독해야 하는 상용 모델 대신 라마, 미스트랄과 같은 오픈소스 모델을 사용한다. LLM 모델을 컴퓨터에 다운로드받고 구동하기 위해 올라마(Ollama)를 이용하고, LLM 프롬프트와 RAG 처리를 위해 랭체인(LangChain)을 사용한다.   개발 환경 준비 다음과 같이 개발 환경을 설치한다. 그리고 올라마(https://ollama.com) 도구를 설치하도록 한다.   pip install llama-cpp-python pip install 'crewai[tools]' pip install langchain   Text to JSON  라마 모델을 로딩하고 JSON 문법으로 출력하도록 GBNF(GGML BNF) 문법 정의를 이용해 JSON 출력을 생성한다. 다음 코드를 실행한다.   from llama_cpp.llama import Llama, LlamaGrammar import httpx grammar_text = httpx.get("https://raw.githubusercontent.com/ggerganov/llama.cpp/master/grammars/json_arr.gbnf").text grammar = LlamaGrammar.from_string(grammar_text) llm = Llama("llama-2-13b.Q8_0.gguf") response = llm(     "JSON list of name strings of attractions in SF:",     grammar=grammar, max_tokens=-1 ) import json print(json.dumps(json.loads(response['choices'][0]['text']), indent=4))   출력 결과는 다음과 같이 샌프란시스코에 있는 놀이 시설을 보여준다.    [     {         "address": {             "country": "US",             "locality": "San Francisco",             "postal_code": 94103,             "region": "CA",             "route": "Museum Way",             "street_number": 151         },         "geocode": {             "latitude": 37.782569,             "longitude": -122.406605         },         "name": "SFMOMA",         "phone": "(415) 357-4000",         "website": "http://www.sfmoma.org/"     } ]   이와 같이 LLM 출력을 컴퓨터 처리하기 용이한 구조로 생성할 수 있다. 참고로, 여기서 사용한 JSON 문법은 <그림 2>와 같이 정형 규칙 언어로 정의된 것을 사용한 것이다.    그림 2. json.gbnf(https://github.com/ggerganov/llama.cpp/tree/master/grammars)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-08-05
[칼럼] AI 사피엔스
책에서 얻은 것 No. 21   AI 사피엔스 : 미래를 여는 새로운 인류의 도래 “생존하는 것은 가장 강한 종도 아니고, 가장 지적인 종도 아니다. 변화에 가장 잘 대응하는 종이다.” - 찰스 다윈(자연학자) 최재붕 교수의 신작 ‘AI 사피엔스’는 인공지능(AI)이 인간의 삶과 산업에 가져올 혁명적인 변화를 심도 있게 탐구한다. 최재붕 교수는 2019년 ‘포노 사피엔스’를 통해 20만 부의 판매를 기록한 베스트셀러 작가로, 디지털 시대의 핵심 변화를 설명했다. ‘포노 사피엔스’에서는 스마트폰을 통해 세상을 이해하고 변화시키는 새로운 인류를 설명하며, 클릭이 중요한 키워드로 떠올랐다. 이후 구독과 좋아요가 디지털 경제의 새로운 핵심 키워드로 떠올랐으며, 이들은 단순한 클릭을 넘어 더 깊은 참여와 연결을 의미하게 되었다. 이번 신간 ‘AI 사피엔스’에서는 AI가 어떻게 등장하게 되었는지, 그들의 존재가 우리 사회와 산업에 어떤 영향을 미칠지에 대해 체계적으로 설명한다. 책은 총 여섯 부분으로 구성되어 있으며 각각 디지털 혁명의 시작, AI 사피엔스의 등장과 역할, AI와 메타버스의 융합, AI 사피엔스 시대의 경제 구조, 그리고 휴머니티를 다시 정의하는 AI 사피엔스의 미래에 대해 다룬다. 디지털 문명을 넘어 AI로 달려가는 인류 : 여기서는 디지털 혁명의 시작과 AI 사피엔스의 출현 배경을 다룬다. 디지털 혁명은 단순한 기술적 발전을 넘어 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 불러일으켰다. 인터넷의 보급, 스마트폰의 등장, 그리고 데이터의 폭발적인 증가가 AI 기술 발전의 토대가 되었다. 디지털 대혁명의 주인공 ‘AI 사피엔스’의 세계관 : AI 사피엔스는 인간의 일상생활뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있다. AI 기술은 이미 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 이는 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출에 큰 기여를 하고 있다. AI를 만난 메타, 사상 초유의 거대한 신시장을 열다 : AI와 메타 인더스트리의 융합은 새로운 디지털 세계를 열어준다. AI 기술은 이러한 메타 인더스트리 세계에서 더욱 현실감 있고 개인화된 경험을 가능하게 한다. AI를 사피엔스 세상으로 이끄는 산업의 변화 : AI 사피엔스 시대에는 산업 구조가 크게 변하게 된다. 기존의 전통 산업은 AI 기술을 도입하여 효율성을 극대화하고, 새로운 산업이 출현하게 된다. 예를 들어 자율주행 자동차, 정밀 의료, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 AI 기술이 혁신을 이끌고 있다. 메타 휴먼 시대의 행복과 팬덤 경제 : AI 사피엔스 시대에는 새로운 경제 구조가 필요하다. AI 기술은 생산성을 극대화하고, 이를 통해 사회의 전반적인 삶의 질을 높일 수 있다. 그러나 동시에 AI 기술의 발전으로 인한 일자리 감소와 같은 문제도 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 새로운 경제 구조와 사회적 안전망이 필요하다. 휴머니티를 다시 정의하는 휴머니티 : AI 사피엔스 시대에는 인간의 역할과 가치가 새롭게 정의된다. AI 기술은 인간의 한계를 극복하게 해주며, 인간과 AI가 협력하여 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있다. 이는 우리가 지금까지 경험하지 못한 새로운 형태의 사회와 경제 구조를 의미한다. “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 발명하는 것이다.” - 앨런 케이(컴퓨터 과학자)   산업과 사회에 미치는 영향 AI 사피엔스는 단순한 기술적 혁신을 넘어 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 것이다. 마케팅, 자동차, 의료, 건설, 법률, 행정 등 다양한 산업에서 AI 기술은 혁신을 이끌고 있다. 예를 들어 자율주행 자동차는 교통 체계를 혁신하고, 의료 분야에서는 정밀 의료가 가능해진다. 이러한 변화는 기업의 비즈니스 모델을 새롭게 정의하며, 일자리의 구조도 크게 변모시킬 것이다. 마케팅 분야에서는 AI가 소비자 데이터를 분석하여 개인화된 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 이는 마케팅 효율성을 극대화하고, 소비자 만족도를 높이는 데에 기여한다. 자동차 산업에서는 자율주행 기술이 도입되어 교통 사고를 줄이고, 교통 체계를 효율적으로 관리할 수 있게 된다. 의료 분야에서는 AI가 방대한 의료 데이터를 분석하여 더 정확한 진단과 치료를 가능하게 한다. 이는 환자의 치료 결과를 개선하고, 의료 비용을 절감하는 데 큰 도움이 된다. 건설 분야에서는 AI 기술이 건설 프로젝트의 설계, 계획, 관리 등을 최적화하는 데에 사용될 수 있다. 이는 건설 프로젝트의 효율을 높이고, 비용을 절감하는 데에 기여한다. 법률 분야에서는 AI가 법률 문서를 분석하고, 법률 자문을 제공하는 데에 사용될 수 있다. 이는 법률 서비스의 접근성을 높이고 비용을 절감하는 데에 도움이 된다. 행정 분야에서는 AI가 행정 절차를 자동화하고 효율을 높이는 데에 기여할 수 있다. 이러한 기술의 발전은 우리의 삶의 질을 높이고 더 나은 사회를 만드는 데에 기여할 것이다. 그러나 동시에 AI 기술의 발전으로 인한 일자리 감소와 같은 문제도 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 새로운 경제 구조와 사회적 안전망이 필요하다.   팬덤 경제의 부상 AI 시대에는 새로운 형태의 경제 활동이 등장하고 있다. 그 중 하나가 바로 팬덤 경제이다. ‘팬덤 경제’는 특정 인물이나 브랜드를 지지하고 소비하는 팬들이 주도하는 경제 활동을 의미한다. 이는 주로 디지털 플랫폼을 통해 이루어지며, 구독, 좋아요, 공유와 같은 참여를 통해 이루어진다. 팬덤 경제는 AI 기술과 결합하여 더욱 강력해질 수 있다. 예를 들어, AI가 팬들의 데이터를 분석하여 그들의 선호도와 소비 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 맞춤형 콘텐츠와 제품을 제공할 수 있다. 이는 팬덤 경제의 효율성을 높이고 팬들과의 관계를 더욱 강화할 수 있다. 또한, 팬덤 경제는 메타버스와 결합하여 새로운 형태의 경제 활동을 가능하게 한다. 팬들은 메타버스에서 가상 이벤트에 참여하고, 가상 아이템을 구매하며, 자신이 지지하는 인물이나 브랜드와 상호작용할 수 있다. 이는 팬덤 경제의 범위를 확장하고, 새로운 수익 모델을 창출할 수 있다. “변화는 모든 진정한 학습의 최종 결과이다.” - 레오 버스카글리아(교육자, 작가)   AI에 대한 두려움과 적응의 중요성 최재붕 교수는 AI 사피엔스의 등장이 가져올 변화를 매우 낙관적으로 바라보는 경향이 있다. 그는 AI 기술이 인간의 삶을 크게 향상시키고, 새로운 기회를 창출할 것이라고 믿는다. 그러나, 그는 또한 AI 기술이 가져올 수 있는 잠재적인 위험과 도전 과제에 대해서도 경고한다. 따라서 AI를 두려워할 것이 아니라 이를 적극적으로 활용하고 적응하는 것이 중요하다고 역설한다. AI 기술의 발전은 우리에게 많은 도전 과제를 안겨줄 수 있다. 예를 들어, AI로 인해 많은 일자리가 사라질 수 있으며 이는 사회적 불평등을 심화시킬 수 있다. 또한 AI의 윤리적 문제, 프라이버시 침해, 데이터 보안 등의 문제도 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 사회 전반의 노력이 필요하다. 최재붕 교수는 이러한 도전 과제에도 불구하고, AI를 적극적으로 활용하고 적응하는 것이 중요하다고 강조한다. 그는 AI 기술을 두려워하지 말고 이를 통해 새로운 기회를 창출할 수 있다고 주장한다. AI 기술을 활용하여 더 나은 결정을 내리고, 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있는 가능성을 열어주어야 한다고 말한다. “교육은 세상을 변화시키기 위해 사용할 수 있는 가장 강력한 무기이다.” - 넬슨 만델라(남아프리카공화국 전 대통령)   교육의 현실과 개선 필요성 최재붕 교수는 AI 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고, 현재의 교육 시스템이 이러한 변화를 따라가지 못하고 있다고 지적한다. AI 기술의 발전 속도에 비해 학교 교육은 여전히 전통적인 방식에 머물러 있으며, 이는 학생들이 미래에 필요한 기술과 역량을 갖추지 못하게 한다. 교육의 목적은 단순히 지식을 전달하는 것이 아니라, 학생들이 변화하는 세상에 적응하고 새로운 기회를 창출할 수 있도록 돕는 데에 있다. 현대 교육 시스템은 여전히 교사 중심의 일방적인 지식 전달 방식에 의존하고 있다. 그러나 AI 시대에는 비판적 사고, 문제 해결 능력, 창의성, 협업 능력 등 다양한 역량이 요구된다. 이를 위해서는 교육 방법도 혁신이 필요하다. AI 기술을 활용한 맞춤형 학습, 온라인 교육 플랫폼, 인터랙티브 학습 도구 등을 통해 학생이 자기 주도적으로 학습할 수 있는 환경을 조성해야 한다. 또한, 교사의 역할도 변화해야 한다. 교사는 지식 전달자가 아니라 학생들의 학습을 돕고, 그들의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 역할을 해야 한다. 이를 위해서는 교사도 AI 기술에 대한 이해와 활용 능력을 갖추어야 하며, 지속적인 교육과 훈련이 필요하다.   미래 전망 책의 마지막 부분에서는 AI가 우리의 미래를 어떻게 변화시킬지에 대한 전망이 제시된다. 저자는 AI 사피엔스가 가져올 미래는 단순한 기술적 발전을 넘어, 인간의 삶의 방식 자체를 혁신할 것이라고 주장한다. 이는 우리가 지금까지 경험하지 못한 새로운 형태의 사회와 경제 구조를 의미한다. 예를 들어, AI와 메타버스가 결합된 새로운 디지털 세계에서는 현실과 가상이 혼합된 새로운 경험이 가능해진다. 이는 교육, 엔터테인먼트, 비즈니스 등 다양한 분야에서 새로운 기회를 창출할 것이다. 메타버스에서는 가상 교실에서 전 세계 학생들과 함께 학습하고, 가상 오피스에서 전 세계의 동료들과 협업할 수 있다. 이는 교육과 업무의 경계를 허물고, 글로벌 협업을 촉진하는 데에 기여할 것이다. 또한, AI 기술의 발전은 인간의 지능을 넘어서서 인간과 AI가 협력하여 더 나은 결정을 내리고, 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있는 가능성을 열어준다. 예를 들어 AI가 빅데이터를 분석하여 미래의 트렌드를 예측하고, 이를 바탕으로 기업의 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 기업의 경쟁력을 높이고 더 나은 비즈니스 결과를 가져올 수 있다. AI 사피엔스 시대에는 새로운 형태의 경제 구조와 사회적 안전망이 필요하다. AI 기술의 발전으로 인한 일자리 감소와 같은 문제를 해결하기 위해서는 기본 소득, 평생 교육 등 새로운 사회적 제도가 필요하다. 이를 통해 모든 사람이 AI 사피엔스 시대의 혜택을 누리고, 더 나은 삶을 살 수 있도록 해야 한다. “변화를 이해하는 유일한 방법은 그것에 뛰어들고, 그것과 함께 움직이며, 춤을 추는 것이다.” - 앨런 와츠(철학자)   맺음말 최재붕 교수의 ‘AI 사피엔스’는 인공지능이 가져올 미래에 대한 깊이 있는 통찰을 제공한다. 그는 AI 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시킬지에 대해 낙관적인 시각을 제시하면서도, 이러한 변화에 적응하고 이를 적극적으로 활용하는 것이 중요하다고 강조한다. 특히, 현재의 교육 시스템이 AI 시대의 빠른 변화를 따라가지 못하고 있다는 현실을 지적하며, 교육의 혁신이 필요하다는 사명감을 드러낸다. AI는 단순한 기술적 도구를 넘어서 우리의 삶과 산업 전반에 걸쳐 깊은 영향을 미칠 것이다. 우리는 AI를 두려워하기보다는 이를 이해하고, 활용하며, 그 가능성을 최대한으로 끌어올려야 한다. 이를 위해서는 사회 전반의 협력과 노력이 필요하며, 특히 교육 분야에서의 혁신이 절실하다. 미래를 준비하는 데에 있어 중요한 것은 변화에 대한 적응력과 학습 능력이다. AI 사피엔스 시대를 맞이하여 우리는 새로운 기회를 창출하고, 더 나은 미래를 만들어 가기 위해 지속적으로 배우고 성장해 나가야 한다. 최재붕 교수의 ‘AI 사피엔스’는 이러한 미래를 준비하는 데에 있어 큰 영감을 주는 책이다.   ▲ ‘AI 사피엔스’(최재붕 저) 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   이 글은 챗GPT 4o(ChatGPT 4o)에게 서평 맵 이미지를 주고 여러 번의 프롬프트를 수정하면서, 중요 키워드를 추가하며 칼럼을 써 달라고 해서 얻어낸 산물이다. 그리고 이 글에 가장 어울리는 명언을 다섯 가지 써 달라고 주문하면서, 명언을 말한 사람은 정확한 실명이어야 한다는 조건도 주었다. 프롬프트를 어떻게 써야 하는가는 이제 상식이 되어가는 추세이다. 나는 챗GPT와 대화하듯 풀어가는 것을 선호한다. 이 책은 저자가 언급했듯이, AI 시대의 두려움에 대해서 문명을 읽는 공학자(스토리텔러)와 같은 역할을 자처하면서 담담하게 써 내려간 책이다. 수많은 강연을 통해서 정리된 내용을 ‘포노사피엔스’(2019) 이후 ‘AI 사피엔스’까지 사피엔스 세계를 정리해 나가면서, 시대 흐름의 트랜드에 대해 한 획을 긋고 이 시대를 살아가는 모두에게 큰 메세지를 던져 주고 있다.   다음 그림은 최재붕 교수님의 여러 책과 유발 하라리의 ‘사피엔스’ 서평 맵까지 연결해서 키워드를 뽑아본 것이다. 나름 서평 맵의 한 장르를 만들고 싶은 생각에서 정리한 버전이며, 이름을 ‘사피엔스 로드맵’으로 작명해 봤다.   ▲ 사피엔스 로드맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-08-02
[칼럼] 인공지능과 디지털 지식 점퍼
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 호에서는 지난 상반기 동안 쓴 7편의 칼럼을 챗GPT (ChatGPT)를 이용해서 정리하였다. 생각보다 잘 정리되었으며, 하반기에는 이를 기반으로 더 상세한 예시와 설명을 집필할 예정이다.    글로벌 경제와 지정학적 상황 2024년 한국 경제는 코로나19 팬데믹 이후의 기대와 달리 여러 글로벌 요인으로 인해 더욱 어려워질 것으로 예상된다. 러시아-우크라이나 전쟁과 최근의 이스라엘-하마스 갈등 등 다양한 지정학적 갈등이 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 상황 속에서도 인공지능, 특히 생성형 AI(generative AI)의 발전이 눈에 띄게 빠르게 이루어지고 있다. 2023년은 챗GPT의 해로 불릴 정도로 큰 변화를 가져왔으며, 이는 기술 혁신의 대표적인 예로 손꼽힌다.   인공지능의 발전과 기업의 대응 챗GPT와 같은 생성형 AI는 인터넷 환경을 혁신적으로 변화시키고 있다. 과거의 복잡한 검색 방식에서 벗어나, 단 한 번의 질문으로 해답을 찾는 챗GPT 환경은 모든 비즈니스 환경을 급격하게 변화시킬 가능성이 있다. 기업은 이러한 AI 환경에 우선적으로 투자하고 있지만, 생존을 위해서는 그 이상을 고려해야 한다. 데이터, 정보, 지식, 인사이트의 구조에서 지식 그래프와 디지털 스레드의 연결이 중요해지고 있으며, 수익화에 실패한 혁신은 지속될 수 없다.   디지털 대전환과 인공지능 대전환 디지털 대전환의 시대에서 인공지능 대전환(AI transformation)의 시대로 급격하게 변화하고 있다. 이는 인간이 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어를 공부하는 시대에서 기계가 인간의 언어를 이해하는 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 변화는 과거 디지털 기술이 가져온 충격보다 더 강력할 수 있으며, 2024년은 인공지능 파괴적 혁신의 원년이 될 가능성이 높다. 상상력을 초월하는 변화가 일어나고 있으며, 구체적인 예측은 불가능하다. 이는 우리의 상상력이 경험에 바탕을 두고 있기 때문이다.   스마트 엔지니어링과 디지털 전환 스마트 엔지니어링은 첨단 기술과 지능형 시스템을 활용하여 제품 설계, 제조, 운영을 최적화하는 공학 접근법으로, 고객의 가치를 극대화하는 것을 목표로 한다. 이는 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 통합을 통해 성능을 향상시키고 유지보수를 간소화하며 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔다. 2024년은 인공지능을 통해 인간의 감성과 지능을 증강하는 시대의 시작을 의미하며, 디지털 엔지니어링은 제품 수명 주기 전체를 걸쳐 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하는 공학 기법으로, 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 제품이 핵심이 될 것이다.   디지털 엔지니어링의 주요 구성 요소 디지털 엔지니어링은 복잡한 제품과 시스템의 설계 및 제조에 있어 중요하다. 여기에는 디지털 트윈, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 통합 데이터 환경(IDE), 가상 및 증강 현실(VR/AR), 오토메이션 및 AI 기술, 소프트웨어 정의 및 가상화 기술 등이 포함된다. 이를 통해 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 스레드가 중요한 자산으로 부상하고 있다. 디지털 트윈은 실제 제품의 가상 모델링을 통해 설계, 시뮬레이션, 테스트 및 운영을 지원하며, 디지털 스레드는 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 역할을 한다.   디지털 전환의 단계와 엔지니어링 디지털 전환은 단순한 기술적 변화가 아닌 조직 전반의 변화를 포함한다. 정보화(digitization), 디지털화(digitalization), 디지털 전환(digital transformation)의 세 단계로 이루어지며, 각각의 단계는 디지털 엔지니어링에서 중요한 역할을 한다. 디지털 제품 수명 주기 프레임워크를 통해 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 무한 루프형 제품 개발 이니셔티브가 필요하다. 정보화 시대의 제품 개발 이니셔티브는 순환형이었으나, 현재의 디지털 기술과 4차 산업혁명에서는 무한 루프 형태로 변화하고 있다.   디지털 엔지니어링 이니셔티브 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 디지털 기술을 이용한 제품 개발 혁신을 위한 주도적 전략으로, 제품의 물리적 실체와 디지털 트윈, 소프트웨어 정의, PLM에 포함된 제품 개발 과정 및 정보 기술로 생성된 모든 제품 정보를 포함한다. 디지털 기술을 이용하여 제품의 다섯 가지 산출물에 대한 생성 전략이 디지털 엔지니어링 이니셔티브라고 할 수 있다. 이 이니셔티브는 제품 설계, 개발, 테스트, 생산 및 유지보수의 각 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다.   모델 기반 시스템 엔지니어링 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)은 복잡한 시스템의 설계와 관리를 위해 모델을 중심으로 하는 접근 방식이다. 이를 통해 설계자는 텍스트 기반 문서 대신 시각적 모델을 사용하여 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유지보수를 체계적으로 관리할 수 있다. 이는 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 트윈과 함께 디지털 엔지니어링의 핵심 요소로 자리잡고 있다.   통합 데이터 환경 통합 데이터 환경(IDE)은 프로젝트의 모든 데이터와 정보를 중앙에서 관리하고 팀 간의 협업을 촉진하는 플랫폼을 제공한다. 이는 데이터의 일관성과 접근성을 향상시켜 프로젝트 관리의 효율을 높일 수 있다. 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합을 통해 제품 개발의 모든 단계에서 최적의 의사결정을 지원하며, 이는 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이다.   가상 및 증강현실 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기술은 복잡한 제품의 설계와 테스트 과정에서 현실감 있는 시뮬레이션을 제공하여, 설계자와 엔지니어가 실제 환경에서 제품을 사용하는 것과 유사한 경험을 할 수 있게 한다. 이는 특히 훈련, 사용자 인터페이스 테스트 및 유지보수 계획에서 유용하다. 이러한 기술은 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이다.   오토메이션 및 AI 기술의 통합 자동화 도구와 인공지능 알고리즘은 반복 작업을 최적화하고 복잡한 데이터 분석과 의사결정 과정에서 인간의 노력을 줄여준다. 이는 공정의 속도를 높이고 오류를 감소시키는 데에 기여할 것으로 예상된다. 이러한 기술은 디지털 엔지니어링의 중요한 요소이며, 제품 개발의 모든 단계에서 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 사용된다.   소프트웨어 정의와 가상화 기술 소프트웨어 정의 x(software-defined x)는 하드웨어로 수행하던 기능을 소프트웨어로 구현하는 것으로, 하드웨어와 소프트웨어를 표준화된 기능으로 연동하여 추상화하는 광의의 개념을 다양한 응용 서비스에 적용하는 것을 의미한다. 가상화 기술은 컴퓨터 리소스를 물리적 환경에서 분리하여 여러 가상 환경을 만들 수 있게 하며 IT 인프라의 효율성, 유연성, 비용 절감을 도모할 수 있다. 이러한 기술은 제품 개발 환경과 제품 자체 서비스에 모두 적용될 수 있다.   디지털 스레드의 중요성 디지털 스레드는 제품 개발과 엔지니어링에서 가장 중요한 자산으로, 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 역할을 한다. 디지털 트윈과 함께 디지털 엔지니어링의 핵심 요소로 자리잡고 있으며, 디지털 스레드 없이는 디지털 트윈도 실효성을 가질 수 없다. 디지털 스레드는 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름을 최적화하며, 이는 디지털 엔지니어링의 발전에 중요한 역할을 한다.   ▲ 인생 폴딩 자전거의 디지털 지식 점퍼(digital knowledge jumper)   개인적 목표와 디지털 스레드의 활용 2024년의 개인적 목표는 챗GPT와 롬리서치를 활용한 증강 지능 시스템(augmented intelligence system)으로 새로운 비즈니스 모델을 만들어 수익을 창출하는 것과, 폴딩 전기 자전거를 통해 전국을 여행하는 것이다. 폴딩 자전거는 언제든지 접어서 열차나 고속버스로 이동할 수 있어 이동의 자유로움을 제공하며, 전기 자전거는 전기차를 공부하기 좋은 대상으로 사용할 계획이다. 개인의 삶에서도 디지털 스레드를 적용하여 더 현명한 결정을 하고 창조적인 삶을 살 수 있다.   인생 디지털 스레드 디지털 스레드는 개인 지식 관리에도 적용될 수 있다. 이를 인생 디지털 스레드(life digital thread)라 부르며 개인의 삶, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 등을 체계적으로 연결하여 관리할 수 있다. 디지털 스레드는 중복된 작업을 제거하고, 개인의 삶을 더욱 체계적이고 효율적으로 만들며, 더 나은 결정을 할 수 있도록 돕는다. 이는 개인의 창조적 삶을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다.   맺음말 디지털 엔지니어링과 인공지능의 융합을 통해 제품 개발 및 관리는 새로운 차원으로 전환되고 있다. 디지털 스레드는 제품과 시스템의 연결과 지식의 흐름을 최적화하는 중요한 요소로, 미래의 산업 발전에서 핵심 역할을 할 것이다. 이를 통해 기업과 개인은 더 효율적이고 혁신적인 방식으로 도전과제를 해결할 수 있을 것이다. 디지털 엔지니어링 이니셔티브는 제품 개발의 모든 단계에서 디지털 도구와 데이터를 활용하여 효율성을 극대화하고 오류를 최소화하기 위해 노력한다. 이를 통해 제품의 품질 향상과 비용 절감을 목표로 하며, 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합을 통해 최적의 의사결정을 지원한다.   ■ 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.
작성일 : 2024-08-02
최고의 그래픽 디자인 작업을 위한 생성형 AI 도구 10선
최근 그래픽 디자인 분야에서 생성형 AI 도구의 활용이 급격히 증가하고 있다. 이들 도구는 디자이너들이 더 창의적이고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고 있으며, 다양한 분야에서 큰 인기를 끌고 있다. 이번 기사에서는 그래픽 작업에 유용한 주요 생성형 AI 도구들을 소개한다. 1. Stable Diffusion(스테이블 디퓨전) 이미지 출처 : 스테이블 디퓨전 홈페이지 Stability AI에서 개발한 Stable Diffusion은 텍스트에서 이미지를 생성하는 능력이 뛰어나며, 다양한 용도로 활용될 수 있다. 특히 커스터마이즈된 이미지 생성에 유용하여, 광고나 브랜딩 작업에 많이 사용된다. 무료이나 사용이 까다롭다는 평이 있다.   2. MidJourney(미드저니) MidJourney는 주로 예술적이고 독특한 이미지를 생성하는 데 사용된다. 다양한 스타일의 작품을 만들 수 있어 디지털 아티스트들 사이에서 특히 인기가 많다. 예술 작품에서 광고 디자인까지 폭넓게 활용된다.   3. DALL-E (달리)   OpenAI에서 개발한 DALL-E 3는 텍스트 설명을 바탕으로 고화질 이미지를 생성할 수 있는 도구다. 예술적 표현이나 창의적인 작업에 널리 사용되며, 사용자들의 상상력을 현실로 바꾸어 주는 역할을 한다.   4. Adobe Firefly (어도비 파이어플라이) Adobe의 생성형 AI 도구인 Firefly는 텍스트에서 이미지를 생성하거나, 이미지에서 텍스트를 생성하는 등 다양한 기능을 제공한다. Adobe의 다른 제품들과의 통합이 강점으로, 전체 디자인 프로세스를 더욱 원활하게 만들어준다.   5. Artbreeder Artbreeder는 유전자 알고리즘을 사용하여 이미지를 조합하고 변형하는 기능을 제공하는 도구다. 특히 캐릭터 디자인이나 환경 디자인에 유용하며, 사용자가 원하는 스타일의 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있다. 6. Adobe Sensei Adobe의 Creative Cloud 제품군에 통합된 AI 도구인 Sensei는 이미지 향상, 객체 선택 및 마스킹, 패턴 인식 등 다양한 작업을 자동화하여 디자인 프로세스를 간소화한다. 이를 통해 디자이너들은 더욱 효율적으로 작업할 수 있다. 7. Canva (캔바) Canva는 사용하기 쉬운 인터페이스와 함께 AI 기반의 디자인 도구를 제공하여 배경 제거, 이미지 업스케일링, 색상 팔레트 생성 등을 지원한다. 비전문가도 손쉽게 고퀄리티 디자인을 만들 수 있어 많은 인기를 끌고 있다. 8. Designs.ai Designs.ai는 로고 생성, 비디오 제작 등 다양한 디자인 작업을 지원하는 종합적인 AI 도구다. 머신러닝 기능을 통해 복잡한 디자인 작업을 간단하게 처리할 수 있으며, 소규모 기업이나 개인 디자이너들에게 유용하다. 9. Khroma Khroma는 AI를 사용하여 색상 팔레트를 생성하고, 디자이너가 선호하는 색상 조합을 기반으로 맞춤형 팔레트를 추천한다. 색상 선택이 중요한 디자인 작업에서 특히 유용하다.   10. 무료 컬러링 페이지 생성기 챗GPT 무료 컬러링 페이지 생성기는 사용자가 원하는 주제나 스타일에 맞춘 컬러링 페이지를 생성해준다. 교육용이나 취미 활동으로 활용할 수 있다. 이 도구들은 그래픽 디자이너, 디지털 아티스트, 마케팅 전문가 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 창의적인 작업을 더욱 효율적이고 혁신적으로 만들어주고 있다. 생성형 AI 도구의 발전은 앞으로도 그래픽 디자인 분야에 많은 변화를 가져올 것으로 기대된다.  
작성일 : 2024-07-24
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