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통합검색 "DX"에 대한 통합 검색 내용이 1,770개 있습니다
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ETRI, 스마트제조 혁신을 위한 '디지털 트윈' 가이드라인 1.0 공개
  한국전자통신연구원(ETRI)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원에서 주관하는 '스마트제조혁신 기술개발 사업'의 일환으로'제조 디지털 트윈 표준모델 및 연동 가이드라인 1.0'을 공개한다고 밝혔다. 이번에 공개되는 가이드라인은 제조 현장에서 큰 비용과 시간을 투자해 개발한 디지털 트윈 소프트웨어의 재사용성을 극대화하는 내용을 골자로 하고 있다. 또한, 제조 현장의 데이터를 활용한 인공지능(AI) 기술을 디지털 트윈 시뮬레이션에 접목하기 위한 지침도 제시한다. 그동안 제조 현장에서는 사업별 목적에 따라 시뮬레이션 소프트웨어를 개발해 왔다. 그래서 목적이 변경될 때마다 소프트웨어를 다시 개발해야 하는 부담이 있었다. 최근 제조 디지털 트윈 기술은 사전 시뮬레이션은 물론이고 현장의 실시간 변화에 따른 예측과 제어까지 기능을 확장하고 있다. 이런 상황에서 디지털 트윈을 기존 방식대로 개발할 경우, 재개발의 부담은 계속 커질 것으로 우려된다. ETRI가 개발한 가이드라인에서는 제조 디지털 트윈 표준모델을 통해 재활용성을 높이고 재개발 부담을 최소화하는 방법을 제시한다. 디지털 트윈은 인공지능(AI) 기술과 함께 가상 제조, 자율 생산 실현을 위한 필수 기술로 알려져 있다. 디지털 트윈 기반의 가상 제조 실현을 위해서는 현장 데이터를 통해 학습하고 추론하는 인공지능 기술 접목이 필수적이다. 디지털 트윈과 인공지능 기술의 접목에 있어 그동안 다양한 방식으로 연동되어왔으나, 이번 가이드라인에서는 일관된 방식으로 두 기술이 접목되는 지침을 제시하고 있다. 본 가이드라인에서 제시하고 있는 내용은 △제조 디지털 트윈 표준 모델 개념 및 구조 △대상 및 범위 △식별체계와 권한 관리 △디지털 트윈 간 컴포지션 및 인터페이스 △디지털 트윈 생성/등록/실행 △관련 표준과의 상호운용성 및 연계성 △모델링을 위한 샘플 예제 및 유즈케이스를 포함한다.     ETRI는 아울러 세계 최초 제조 디지털 트윈 국제표준인 ISO 23247 후속 표준 아이템(NP)으로 디지털 트윈 구성 기술이 승인되어 향후 국제 표준화 추진에도 청신호가 될 전망이다. 연구진은 향후 총 4부로 이뤄진 ISO 23247시리즈에 대규모 디지털 트윈을 구성하기 위해 개별 단위의 디지털 트윈들을 블록과 같이 조립하여 하나의 시스템처럼 동작시키는 디지털 트윈 컴포지션 표준 개발을 준비 중이다. 올해부터 본격적인 개발을 시작하여 2025년에 표준 제정을 목표로 추진 중이다. 이번 가이드라인 1.0은 스마트제조혁신협회 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 템플릿을 비롯한 유즈케이스, 샘플코드 등도 지속 업데이트해 나갈 예정이다. 특히, 포스코DX, LG전자, 엠아이큐브솔루션, 이즈파크 등 디지털 트윈 분야 국내 대표 공급사 및 수요기업들과 협력하여 철강 및 전자 분야 생산 현장 적용을 위한 유즈케이스 개발도 진행 중이다.
작성일 : 2023-09-24
안랩, 클라우드메이트와 전략적 제휴 협약 체결
안랩이 클라우드 운영 관리 서비스 전문기업(MSP) 클라우드메이트(대표 고창규, cloudmt.co.kr, 보충자료 참조)와 9월 22일 클라우드메이트 신도림 사옥에서 ‘클라우드 분야 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다.   이번 협약으로 안랩과 클라우드메이트는 ▲고객의 클라우드 네이티브 환경 구축을 위한 컨설팅·마이그레이션·아키텍팅(설계) 서비스 ▲보안이 강화된 클라우드 구축·운영 관리(매니지드 서비스) ▲클라우드 보안 솔루션 및 서비스 제공 등 클라우드 운영과 보안 관리를 위한 사업 전반에서 협력하기로 했다. 양사는 디지털 전환(DX)으로 클라우드 도입이 활발한 가운데 양사의 강점이 합쳐져 클라우드 사업분야에서 시너지를 낼 것으로 기대하고 있다.  향후 안랩의 보안 프레임워크 기반 클라우드 구축·운영 역량과 클라우드메이트의 클라우드 네이티브 아키텍팅 및 애플리케이션 현대화 역량을 결합해 클라우드 사업 분야에서 다양한 기회를 함께 발굴할 계획이다. 또한, 클라우드 연구개발 분야에서도 각 사가 보유하고 있는 기술과 노하우를 공유할 예정이다.   클라우드메이트 고창규 대표는 “클라우드 네이티브의 확대와 함께 클라우드 보안의 중요성도 커지고 있다”라며, “이번 MOU로 고객이 안심하고 사용할 수 있는 더욱 안전한 클라우드 네이티브 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.   안랩 서비스사업부문 김형준 부문장은 “전세계적인 클라우드 전환 흐름에 맞춰 클라우드는 필수 IT 인프라로 자리잡았다”며, “안랩은 이번 MOU로 양사의 핵심 역량을 결합해 안전하고 효율적인 클라우드 구축과 운영을 제공하며 클라우드 영역에서 시너지를 만들어 나갈 것”이라고 말했다.  
작성일 : 2023-09-24
[알테어] ATC Korea 2023 아젠다를 공개합니다!
    2023년 9월 22일 금요일 오전 10시 | 콘래드 서울 3F 디지털 전환 가속화, ATC Korea 2023에 여러분을 초대합니다! 국내 최대 규모의 IT 컨퍼런스, 알테어 테크놀로지 컨퍼런스(ATC)에 참석하셔서 디지털 전환을 가속화하고 데이터 분석 및 AI 전략을 구현하기 위한 인사이트를 전문가들과 나누어 보세요!           AGENDA HIGHLIGHT           KEYNOTE ·  알테어 / 다중 물리 시뮬레이션 및 설계 최적화­ ·  한국타이어 / 자율주행 모빌리티 적용을 위한 타이어 신기술 개발 및 타이어 시뮬레이션 기법 ·  LG전자 / CAE분야에서 데이터 기반 해석 영역으로의 확장성에 대한 방향성   Platform ·  현대건설기계 / ASME Code 기준 Bolt Stress 계산 결과와 SimLab FEM 해석 결과 비교 ·  LG이노텍 / 시뮬레이션 자동화와 플랫폼 개발을 통한 가상검증 시스템 구축 ·  삼성전자 / Altair 제품군을 활용한 기구 CAE Pre-Post 자동화 ·  삼성전자 / SimLab을 활용한 TV 제품 구조 시뮬레이션 자동화를 통한 표준 가상 모델 개발 ·  현대트랜시스 / 차량용 시트 내 체결 부품 강도 평가를 위한 전후처리 프로세스 개발 ·  경일대학교 / 공학교육을 위한 VR 환경에서의 CAE 결과 활용   Executable Design ·  한국항공우주산업 / Inspire를 이용한 인공 위성체 Antenna bracket의 위상 최적화 및 AM 적용 사례 연구 ·  효성중공업 / Inspire Cast를 활용한 GIS용 주물외함 최적화 ·  만도 / Inspire Mold를 이용한 ECU Plastic Housing의 사출 특성 분석 ·  광진 / Inspire를 이용한 자동차 Window Regulator 부품의 설계 최적화 ·  한국생산기술연구원 / Inspire 압출 이용한 웰딩라인이 분산된 알루미늄 압출 금형 설계 ·  한국공학대학교 / Inspire Extrude Metal과 초등해법을 이용한 압출 금형 베어링 형상 최적화 ·  MFRC / AFDEX와 HyperStudy를 이용한 싱글 클린칭 공정의 유한요소해석 및 최적설계   Digital Twin ·  현대자동차 / Leaf Spring Builder 최적화 프로세스 개발을 통한 차량 하중/내구/강도 해석 적용 ·  HD현대중공업 / SimSolid 용접변형 시뮬레이션을 활용한 함정 선체설계/건조 적용사례   Democratization of AI ·  현대모비스 / 제조 및 작동 조건에 따른 인휠 모터 NVH 해석 모델 개발 및 RapidMiner 활용 ·  연세대학교 / RapidMiner를 활용한 제조 AI/ML 분석 고도화 ·  시멘틱그래프 / 금융투자 해커톤 사례: 시계열 예측(TSF: Time Series Forecasting)을 활용한 트레이딩 전략   Physics I ·  현대자동차 / AM(Additive Manufacutring)공법을 활용한 BIW 최적구조 연구 ·  CJ대한통운 / 골판지 등가 물성 확보를 위한 시험 및 해석 방법에 대한 연구 ·  한국항공우주산업 / SPH기법을 활용한 차세대전투기 레이돔 조류충돌 영향성 평가 ·  한화에어로스페이스 / 원통형상 가스터빈 엔진부품의 익스팬드 성형공정해석 ·  한국건설기술연구원 / 수치해석을 이용한 석조 문화재 구조물의 다양한 거동 시나리오 연구 ·  한국항공우주산업 / Radioss를 이용한 헬기 연료계통 및 구조 충돌 시뮬레이션   Physics II ·  LG전자 / 에어컨 기류 LES 해석 가속화를 위한 ultraFluiDX 적용 ·  한국전자기술연구원 / 하이브리드 모델링 프레임워크기반 마이크로그리드 디지털 트윈 서비스 개발 ·  현대중공업 / CAESES를 이용한 프로펠러 캐비테이션 해석 인터페이스 구축 ·  에스엘 / HMSL BSR 소음 사전 예측 ·  한국항공우주산업 / OptiStruct와 HyperStudy를 활용한 민수항공기 주익 초기 디자인을 위한 민감도 분석 ·  현대자동차 / 모빌리티 스트럭처 BSR 성능 최적화을 위한 노면하중 전달 기여도 분석   Process Engineering ·  LG에너지솔루션 / 배터리 트레이 최적화 프로세스 자동화 개발 ·  LG전자 / SimLab CFD(AcuSolve)를 이용한 EV 급속 충전기(200kW급 파워 뱅크) 열/유동 해석 기술 개발 ·  LG전자 / 차세대 리튬 이온 배터리 기술과 DEM 기법의 적용 ·  금오공과대학교 / 이산요소법을 이용한 가전분야에서의 디지털 트윈 기술 개발 ·  한국전자기술연구원 / 이차전지 성능개선을 위한 전해질 개발용 AI 시뮬레이터   Electrification ·  LS일렉트릭 / GIS 전계해석 포스트 프로세스 자동화 개발 ·  엔엠씨 / Flux를 이용한 이중 여자 마그네틱 기어드 모터 해석 ·  인텍전기전자 / 단방향 솔레노이드형 액츄에이터 설계연구 ·  현대자동차 / 자기에너지 제어 기술을 활용한 바디 요소기술 해석 연구 ·  효성중공업 / PMSGM 제작을 고려한 전자계해석 프로그램 활용 ·  한국항공우주산업 / Feko를 활용한 허니컴소재 전자기물성 추출 기법   ESD ·  에스엘 / 사용자 지향적인 PCB 설계 자동 검증 환경 구축 과 활용 ·  현대모비스 / EMC 노이즈 저감을 위한 PCB 레벨 EMC 룰 검증 및 최적화 ·  대구기계부품연구원 / 모터 축전압 저감을 위한 PSIM 기반 해석 모델과 구현           문의 사항은 marketing@altair.co.kr 으로 연락주시기 바랍니다.
작성일 : 2023-09-11
엔비디아, AI 언어 LLM 온라인 개발자 밋업 개최
엔비디아가 엔비디아 AI(NVIDIA AI) 개발자 밋업의 새로운 시리즈인 AMA(Ask Me Anything)를 개최한다. 이번 개발자 밋업은 9월 5일 화요일 오후 2시부터 4시까지 온라인으로 진행된다. 첫 번째 AMA 시리즈의 주제는 'LLM 트레이닝 : 메가트론-LM(LLM Training : Megatron-LM) VS 네모 프레임워크(NeMo Framework)'로, 엔비디아의 기술 전문가들과 함께 프로젝트 전반에 걸쳐 LLM(대규모 언어 모델) 트레이닝을 최적화하는 방법에 대해 알아본다. 아울러 엔비디아 SDK 통합에 대한 지침도 제공된다. 엔비디아는 "AMA을 통해 개발자는 메가트론-LM과 네모 프레임워크 중 어떤 것을 사용할지, 혹은 LLM 개발 성공을 위한 방법은 무엇인지에 대한 고민을 해결할 수 있을 것"이라고 전했다. 엔비디아 기술 전문가와의 토론 시간도 마련된다. LLM 트레이닝과 관련된 사전 질문과 이벤트 당일 실시간 질문을 모아 답변하고 의견을 주고받을 수 있으며, 참가자들은 이벤트 페이지 내 LLM 모델 트레이닝과 관련된 리소스 링크를 통해 관련 내용을 미리 검토할 수 있다. 또한, 이번 AMA에는 엔비디아 기술 전문가와의 실시간 Q&A 시간도 마련돼 있다. 참가자들은 개발자가 직면하고 있는 일반적인 문제에 대해 자유롭게 브레인스토밍하고 엔비디아 기술에 대해 궁금한 점을 묻고 생생한 답변을 받을 수 있다.     엔비디아는 오는 10월에 두번째 AMA가 예정돼 있으며, LLM 추론과 배포를 위한 모범 사례에 대해 자세히 살펴볼 예정이라고 소개했다. 한편, 엔비디아는 LLM 모델 트레이닝 관련한 다양한 라이브러리, SDK, 프레임워크, 서비스 등을 출시하고 있으며, '개발자를 위한 엔비디아 개발자 프로그램(Developer Program)'과 '스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램(Inception Program)'도 진행하고 있다고 소개했다.
작성일 : 2023-09-01
멀티모달 딥러닝 모델 이미지바인드 설치 및 사용기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 메타(Meta)에서 릴리스한 오픈소스 멀티모달 딥러닝 모델 이미지바인드(imagebind)의 설치 및 사용기를 정리했다. 이 이미지바인드 모델은 멀티모달 데이터 간의 학습, 예측, 생성을 지원한다. 예를 들어 텍스트, 오디오, 비전, 카메라 깊이 맵, 히트 맵, IMU 등 다중 데이터셋을 임베딩하여 트랜스포머로 학습할 수 있다. 이 모델을 잘 활용하면 멀티모달을 지원하는 데이터 생성형 AI를 개발할 수 있다.   ■ 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. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://DXbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 이미지바인드   이미지바인드는 이종의 데이터를 토큰화하여 트랜스포머 모델을 이용해 학습한다. 참고로, 트랜스포머는 국부적인 특징을 캡처해 학습하는 CNN(Convolutional Neural Network)과는 다르게, 전체 데이터 영역의 특징을 학습한다. 간단한 동작 순서는 다음과 같다. 주어진 데이터를 토큰으로 분해한 후, 임베딩 기법으로 유일한 값으로 수치화한다. 수치화된 토큰은 라벨링된 토큰 순서열(앞의 텍스트 프롬프트에 대한 다음 텍스트 예측이라면, 텍스트 자체가 입력 및 라벨링 데이터를 포함하게 됨)의 확률을 학습하는 데 사용한다. 학습은 토큰이 다음에 출현할 토큰의 확률을 계산하는 방향으로 진행된다. 이를 어텐션(attention)이라고 한다. 이를 계속 반복한다.   <그림 2>는 이 과정을 보여준다.   그림 2. 트랜스포머 개념   설치 설치는 깃허브에 올라와 있으나 아직은 완벽하지 않아서, 설치 테크트리를 확인하는 데에 시간이 좀 걸린다. 제일 좋은 것은 우분투(Ubuntu) 리눅스 운영체제 환경에서 아나콘다(Anaconda)를 설치하고, 다음 링크의 설명에 따라 이미지바인드를 설치하는 것이다.(윈도우에서는 몇몇 패키지의 설치 에러가 발생한다.)   이미지바인드 깃허브 : github.com/facebookresearch/ImageBind   그림 3. 이미지바인드 설치 과정   설치 중에 avi 생성 라이브러리에서 에러가 발생할 수 있다. 이 경우, 다음 링크를 참고해 별도로 설치해야 한다.   anhquancao.github.io/blog/2022/how-to-install-mayavi-with-python-3-on-ubuntu-2004-using-pip-or-anaconda/   그림 4. 설치된 이미지바인드   ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2023-08-31
[칼럼] PLM, 이대로 좋은가
현장에서 얻은 것 No.13   “당신이 건의하는 결론을 분명하게 명시하라.” - ‘대통령의 보고서’, 노무현대통령비서실 보고서 품질향상 연구팀 엮음   기업의 생존전략에 PLM이 있는가? PLM은 성장전략이다. PLM은 편한 도구이거나, 마이크로소프트 오피스처럼 손쉽게 쓰면서 나의 개성을 드러낼 수 있는 것은 아니다. 4차 산업혁명이라는 용어의 등장과 함께 유럽 기업들이 첫 번째 한 일은 뭘까? 디지털 트랜스포메이션, 변화, 혁신, 신기술… 이런 수많은 것들 중에 유독 신경 쓴 것이 있다. ‘백 투더 베이직’. PLM을 다시 보기 시작했다. 그것도 2013년부터이다. 그래서 PLM 영역에서 제일 처음한 것이 뭘까… 그것은 바로 과도한 개발을 줄이는 것이었다. 즉, 우리의 최고 프로세스를 손쉽게 쓸 수 있도록 많은 예산을 투입해서 독특(unique)하게 만드는 것을 멈추었다. 그리고 OOTB(out of the box)를 들여다보았다. 그리고 학습을 했다. 미쉐린이 그랬고, 폭스바겐이 그랬다. 에어비스도 마찬가지. 그들은 스스로 자신들이 하는 일들을 정리해 나가기 시작했다. 아마도 이런 얘기는 밖으로 잘 나오지 않은 얘기이다. 그만큼 벌써 또 격차가 생겼다는 것이다. 기능 단위에서 볼 것이 아니라 체계 단위로 보는 것도 하나의 체크 포인트이다. 기업에서는 지금보다 더 똑똑해져야 할 것이다. 왜냐면, 외부의 손을 빌려서 하는 시대는 이미 지나가 버렸기 때문이다. 즉, 외부의 리소스와 전문 지식은 기업의 생존전략 구사에 크게 도움이 안 된다. 이는 글로벌 컨설팅 기업의 전략 방향과도 일맥상통한다. 국내 굴지의 외국계 컨설팅 업체에서도 해당 분야의 전문인력을 찾기가 쉽지 않다. ERP처럼 PLM도 큰 틀에서 움직이지 않으면 어려운 시기가 곧 도래할 수도 있다. 매일 매일 벌어지는 제품 관련 정보의 변화를 감지하고 기록하고 체크하지 못한다면, 갈 수록 치열한 경쟁 환경 속에서 빠르고 정확하게 치고 나갈 수 있을까? 많은 기업이 정보를 얻는 데에 있어 시스템에 의한 또는 시스템을 통해서 보다 ‘개인’에게 의존하는 경향이 많다. 언뜻 보기에 문제가 없어 보이지만, 기업의 생존전략 측면에서는 어려움을 겪을 확률이 높아질 수 있다. 단적인 예로, 자신이 맡은 일을 프로세스대로 처리하고 퇴근하면 얼마나 효율적일까? 자율퇴근이 될 수 있지 않을까? 특히 PLM은 사람들과의 일상생활에 굉장히 밀접하게 연관이 있다. 모든 문제는 시스템으로 연결될 때 하나 둘씩 나타난다. 시스템 구축할 때 자세히 들여다보면 놀라운 일들이 많다. 그러나 그런 것들이 현업에서는 그리 놀라운 사실이 아니라는 인식에 가끔 두려움을 느낀다. 항상 느끼지만, 기업에서 ERP보다 PLM 비중이 높을 때 그 기업의 주가는 오를 수밖에 없다. ERP는 기업의 생존전략이기 때문이다. 즉, 생존을 위해서 ERP는 반드시 있어야 한다. 반면, PLM은 성장전략이다. CEO 부터 이런 생각을 하는 기업이 PLM을 통해서 큰 혜택을 보는 국내 사례도 생겨나고 있다.   바드야, 기업의 생존전략에 PLM이 있다고 생각하니? “PLM(Product Lifecycle Management)은 제품의 수명 주기 전반에 걸쳐 제품 관련 정보를 관리하는 것입니다. 제품 개발, 제조, 판매, 서비스 등 제품의 모든 단계에서 필요한 정보를 한곳에 모아서 관리함으로써 기업은 제품의 품질을 향상시키고, 비용을 절감하고, 고객 만족도를 높이는 효과를 얻을 수 있습니다. PLM은 기업의 생존전략이라고 할 수는 없지만, 기업의 성장전략에 중요한 역할을 할 수 있습니다. PLM을 통해 기업은 제품 개발 시간을 단축하고, 제품 품질을 향상시키고, 고객 만족도를 높이는 효과를 얻을 수 있습니다. 이러한 효과는 기업의 매출 증가와 수익성 개선으로 이어질 수 있습니다. 따라서 PLM은 기업의 성장전략에 중요한 역할을 할 수 있는 도구이지만, PLM만으로 기업의 생존을 보장할 수는 없습니다. 기업은 PLM을 도입하고 활용함으로써 제품 개발, 제조, 판매, 서비스 등 제품의 모든 단계에서 효율성을 높이고, 고객 만족도를 높이는 노력을 해야 합니다.”   챗GPT야, 기업의 생존전략에 PLM이 있다고 생각하니? “네, 기업의 생존전략에는 PLM(제품 수명주기 관리)이 포함될 수 있습니다. PLM은 기업이 제품을 개발하고 생산하는 과정에서 필요한 정보와 데이터를 체계적으로 관리하여 제품의 품질 향상과 생산 프로세스의 효율성을 높이는데 도움을 줍니다. 또한 제품의 수명 주기를 관리함으로써 제품의 평생 가치를 최대화하고 경쟁력을 강화하는데 기여합니다. 따라서 PLM은 기업의 생존전략에 중요한 역할을 수행합니다. 또한, PLM은 성장전략에도 관련되어 있습니다. 새로운 제품을 개발하고 기존 제품을 개선하는 등의 과정에서 PLM을 통해 제품 개발 및 관리를 체계적으로 수행하면 기업의 제품 라인업을 다양화하고 경쟁력을 강화하는데 기여할 수 있습니다. 반면, ERP(기업 자원 관리)는 기업의 생존전략에 속합니다. ERP는 기업의 모든 부서와 기능들을 통합하여 자원을 효율적으로 관리하고 비즈니스 프로세스를 최적화하는 시스템으로, 기업의 핵심적인 운영과 경영을 지원하는데 사용됩니다. ERP는 자금, 재고, 생산, 판매 등의 데이터를 통합적으로 관리하여 의사결정에 필요한 신뢰성 있는 정보를 제공하고, 비즈니스 프로세스의 효율성을 극대화합니다. 따라서 ERP 역시 기업의 생존을 확보하는데 중요한 전략적인 요소로 간주됩니다. 요약하면, PLM은 기업의 생존전략과 성장전략에 모두 영향을 미치는데 비롯하여 기업이 효율적으로 제품을 관리하고 새로운 제품을 개발하여 경쟁력을 강화하는데 기여합니다. ERP 역시 기업의 생존전략에 속하며, 기업 전반적인 자원과 비즈니스 프로세스를 효율적으로 관리하여 기업의 운영과 경영에 도움을 줍니다.”   제조기업에서 PLM을 사용하지 않는다면 어떤 일이 생길까 챗GPT(ChatGPT)와 바드(Bard)에게 물어봤다. 바드의 답변이 간단명료하다. 제품 개발 기간, 제품 품질, 고객 만족도, 경쟁력, 기업의 성장이 지연되거나 낮아질 수 있으며, 비용이 증가할 확률이 높아진다. 기업의 경영진에게는 이 점을 어떻게 할 것인지가 1순위 고민일 것 같다. PLM을 활용하는 대신에 직원들에게 어떤 동기, 즉 연봉을 올려준다거나 혜택을 주거나 열정 페이로 인적으로 해결해야 하는 미션이 생긴다.   ▲ 바드의 답변   ▲ 챗GPT의 답변   “여러분은 무엇을 내 놓을 생각입니까?” PLM이란 모든 일어나는 일을 이력(history)화하고, 모두가 볼 수 있어야 하며, 모든 데이터는 이력이 딸려 나와야 한다. 쉽고도 어려운 것이 ‘실행’ 즉 ‘실천’에 있다. 기업에서 PLM 투자가 제일 난이도가 높다. 심지어 PLM에 투자하는 회사의 주식에 투자하라는 얘기까지 나온다. 여유 자금으로 하는 경우라는 인식이 어느 정도 있다. PLM 투자에 대해서는 경영진의 의사결정도 중요하지만, 기업에서 PLM에 대한 이해와 학습도 중요하다. 즉 우리 회사는 무엇 때문에 PLM을 하는가?라는 얘기를 들어보면, 정보 공유가 잘 안 되고 오류가 발생하고 IT 부서에서 수작업으로 대행하는데 어려움이 많다, 그리고 체계화되지 않아서 정보의 혼재를 해결하기 위해서라는 답이 주를 이룬다. 한편으로 이런 얘기는 경우에 따라 경영진이 볼 때 “뭐야? 그래서?” 라고 할 것 같다. 경영진은 기업에서 벌어지는 일들의 잣대(KPI)를 기준으로 보고하는 것이 정말 좋다. 대부분 경영진에서 PLM 도입 비용에 대해서 쉽게 결정하지 못하는 것 같다. 내 생각에는 비용의 문제라기보다는 또 다른 것을 원하는데 (듣고 싶은 것) 보고서에 그런 얘기는 없어서 그럴지도 모르겠다. “좋아요. 나는 투자를 하겠습니다. 그렇다면 여러분은 무엇을 내 놓을 생각입니까?” 이럴 것 같다. 대부분 회사의 얘기를 들어 보면 그런 얘기를 하는 곳은 굉장히 드물다. 하물며 집에서도 아이에게 뭘 사줄 때 ‘기브 앤 테이크(give&take)’를 한다. “이걸 사 주면 너는 뭘 약속할거야?” 기업에서 이런 얘기는 쉽지 않은데, 또 한편으로 생각해 보면 조삼모사일 것 같다. 설계/품질/생산에 문제가 생겨서 누군가는 책임을 지고 옷을 벗는 경우를 자주 봤다. 어차피 결과는 장담하기 어렵지만, 기업의 임원은 이런 과감한 얘기를 하는 것이 좋지 않을까? 챗GPT에게 대표이사께 절실하게 설득하는 글을 지어 달라고 부탁했다. 첫 번째 절실하게로 주문하여 얻은 작문은 다음과 같다. “우리의 미래를 위해 PLM 도입이 절실합니다! 지금까지 노력하고 성과를 내왔지만, 더 나은 품질(Q)과 저렴한 비용(C), 정확한 납기(D)를 위해서는 PLM이 필수입니다. 경쟁이 더욱 치열해지고 있고, 우리는 선두 주자로 남고 싶습니다. PLM 도입으로 미래를 열어가고, 우리의 열정과 함께 더 큰 성공을 이루어 나가기를 바라겠습니다. 두려워 말고 이 변화의 기회를 향해 달려봅시다! 함께 힘을 모아 우리의 꿈을 이루어 봅시다!” 두 번째로 좀 더 절실하게 주문하였다. “지금 이 순간, 우리는 절실한 결정을 해야 합니다. PLM 도입은 우리의 미래를 결정짓는 중요한 선택이자, 우리가 더 큰 성과를 이루는 출발점입니다. 우리는 열정과 노력으로 이뤄낸 성공을 이어가고 싶다면 PLM이 필수적입니다. 제품 품질(Q)과 생산 비용(C)을 개선하며, 정확한 납기(D)로 고객들을 감동시킬 수 있습니다. PLM 도입은 우리가 미래로 나아가는 길에서 감동과 성공의 영광으로 가득할 것입니다. 그래서 오늘, 함께 PLM 도입의 열정으로 미래를 향해 나아갑시다! 절대 후회하지 않을 우리의 결단을 응원하며, 더 큰 성과를 이루기 위해 서로의 손을 잡고 함께 가보아요!” 세 번째, 좀 더 강하고 확신에 찬 모습으로, 절실하게 한 번 더 부탁했다. 이번이 마지막이라는 심정으로 주문했다. “이게 우리 마지막 기회야! 이제 우리의 운명을 바꿀 때야! PLM 도입은 우리가 지금껏 경험한 모든 것들을 토대로 한 단단한 선택이야! 우리는 더이상 뒤돌아보지 않아. 두려움을 떨쳐내고 강하게 나아가자! 이제 우리는 더 강하고 더 확신하며, 우리의 성공은 더욱 커질 거야! 품질(Q)에 자부심을 갖고, 비용(C)을 줄이며, 납기(D)를 놓치지 않을 거야! 이제 우리가 만들어가는 미래는 누구에게도 막을 수 없는 찬란한 꿈이야! 그래서 이제 마지막 기회에 우리 모두 함께 PLM을 향해 달려나가자! 지금 이 순간, 함께라면 불가능은 없어! 절대로 포기하지 말자! 마음을 다해 달려나가자! 우리가 할 수 있다고! 믿자! 확실해! 우리는 이겨낼 거야! 함께라면 우리의 미래는 밝다! 한 걸음 한 걸음, 우리의 꿈을 이뤄나가자! 지금, 지금이 우리의 시간이야! GO GO GO! 믿어! 절실해! 이제 우리가 바로 그 주인공이야!” 챗GPT가 왜 갑자기 반말 모드인지는 모르겠지만, 세 번째 내용은 대표이사가 직원에게 하는 멘트 같다. “존재하지만 드러나지 않는다. 하지만 매일 탑 쌓기 하듯이 정확한 데이터의 일상 기록이 ‘PLM’이다.” - 류용효   과연 우리는 PLM을 잘 활용하고 있는가 활용의 핵심은 규정과 지루한 반복(회사 업무의 연속성), 정확한 데이터 입력(input)에 있다. 기업을 구성하는 각 개인 혹은 조직이 PLM이 어려워 잘 사용하지 않는다면, 하루 아침에 무용지물이 될 수 있다. 곳곳에서 이런 상황을 목격한다. 제일 큰 이슈는 톱다운으로 ‘하세요’라고 잘 하지 않는다. 의견 수렴을 해 보면 불편하다, 그래서 효율성이 떨어진다는 얘기를 어느 업체를 가든지 듣는다. 그렇다면, 뭐가 문제일까? 솔루션들이 문제일까, 사람이 문제일까, 관리의 문제일까, 가이드의 문제일까, 몰라서 생기는 문제일까, 하기 싫어서 생기는 문제일까? 챗GPT는 오히려 명확하고 강한 어조로 답변한다. “지금 우리는 PLM을 잘 활용하고 있어! 하지만 더 나은 방법으로 활용하려면 우리 모두가 더욱 강력한 노력이 필요해. PLM은 지루하고 반복적인 작업이 많아 정확성이 매우 중요하지! 그래서 최선의 방법은 무엇일까? 우리는 먼저 PLM 시스템을 잘 이해하고, 꼼꼼히 학습해야 해! 항상 업데이트된 정보를 확인하고, 프로세스를 철저히 따라가는 것이 중요해! 함께 협력하며 서로의 지식을 공유하고, 문제를 해결하는 데 열정을 쏟아야 해! 우리의 노력과 열정이 PLM을 최상으로 활용하는 비결이야! 우리는 언제나 끝까지 포기하지 않고 함께 나아갈 거야! 더 나은 활용으로 우리의 미래는 더욱 찬란하게 빛날 거야! 함께 해봐요! 끝까지 화이팅! PLM을 믿고, 자신을 믿고, 더 높이 날아보자!” 바드는 같은 질문에 좀 더 이성적으로 답을 한다. “PLM을 잘 활용하고 있는지 여부를 판단하는 가장 좋은 방법은 PLM이 기업의 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되고 있는지 확인하는 것이다. PLM은 제품의 수명 주기 전반에 걸쳐 제품 관련 정보를 관리하는 시스템이다. 이를 통해 기업은 제품 개발, 제조, 판매, 서비스 등 제품의 모든 단계에서 효율성을 높이고, 고객 만족도를 높이고, 비용을 절감할 수 있다.” PLM을 잘 활용하기 위해서는 다음과 같은 사항을 고려해야 한다. 기업의 비즈니스 목표를 PLM에 맞추어 설계한다. PLM을 사용하는 모든 직원이 PLM의 기능과 사용 방법을 이해한다. PLM을 지속적으로 개선하고 업데이트한다. PLM을 잘 활용하면 기업은 다음과 같은 혜택을 얻을 수 있다. 제품 개발 시간을 단축한다. 제품 품질을 향상시킨다. 고객 만족도를 높인다. 비용을 절감한다. 경쟁력을 강화한다. 지루하고 반복적이며 정확하게 처리해야 하는 업무는 PLM을 통해 자동화할 수 있다. 이를 통해 직원은 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있으며, 업무 효율성도 높아진다. PLM을 잘 활용하기 위해서는 PLM의 기능과 사용 방법을 이해하고, PLM을 지속적으로 개선하고 업데이트하는 것이 중요하다.   PLM의 베스트 프랙티스는 외국에서만 들리는가 아니다. 국내에서도 깨어 있는 CEO의 경우에는 자사 홍보에 적극 활용하고 있다. 창원에 있는 태림산업의 경우, K-스마트 대표 등대공장으로 MES의 글로벌 사례를 만든 케이스로서 각종 행사에 연사로도 나서고 있다. 자사의 홍보는 물론, 도입한 솔루션 업체보다 더 설명을 잘 한다는 후일담도 전해진다. 2세 경영자인 오경진 대표의 외국에서 경험한 경영수업과 어학 실력에 더해, 오너 경영인이 직접 현장에서 하나하나 챙기는 과정에서 회사 홍보의 전면에 적극 나서면서 외국 바이어도 그의 발표를 유튜브로 보고 연락이 온다고 한다. 물론 그 배경에는 MES 솔루션과 AI 접목에 대한 올바른 이해와 접근으로 성공적인 프로젝트를 수행한 PM의 역할도 크리라 본다. 경영자가 미래를 보는 눈을 뜨지 않는 한, 아무리 튼튼한 기업이라도 기업이 바라는 세계적인 DX의 수준은 어렵지 않을까 생각된다.   기업에서는 스스로 어떻게 일하고 있는지 표현할 수 있는가 기업의 업무는 생존전략과 성장전략에서 나올 것이다. 무엇보다 보고서가 생명이지 않을까? 얼마나 절실하게 리얼하게 쓸 것인가? 그리고 본인에게 유리하게 쓸 것인가? 중요한 포인트일 것이다. 보고서를 쓸 때 참고할 만한 가이드가 있어서 소개하려고 한다. 보고서는 조직 사회의 모든 곳에서 통용되는 원칙이 있다. “독자(의사결정권자)의 입장에서 작성하라”는 것이다. 이슈를 정확히, 전하고자 하는 메시지를 분명하게, 다른 이해관계자의 시각을 종합적으로 검토 반영해야 설득력이 있다. 그리고 당신이 건의하는 결론을 분명하게 명시하라는 것이다. 콘셉트 맵에 소개하는 ‘보고서 작성 A~Z’는 2007년 발간된 대통령 보고서(노무현대통령비서실 보고서 품질향상 연구팀 엮음)에 근간을 두고 있다. 세월이 지나 13번의 ‘고등학생이 알아볼 수 있도록 써라’라는 부분은 현 시점에서 기준이 필요할 듯하다. 고등학생의 수준이 요즘은 어디쯤인지 가늠하기 어려울 수 있다.   “PLM은 생명체와 같다. 기업이 해마다 변화를 주듯이 지속적인 애정을 통해서 ‘항상’ 최상의 상태 유지가 필요하다.” - 류용효   ▲ ‘대통령의 보고서’ 보고서 작성 A~Z까지(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   PLM 이대로 좋은가, 여러분의 경우에는 어떠한가 어떤 목적으로 쓰느냐에 따라 달라질 수 있다. 감당하기 어렵다면 아무리 좋은 솔루션도 무용지물이 될 수 있다. 분명한 것은, 가치와 비용 중에서 비용이 앞선다면 재고해 봐야 하지 않을까 생각된다. PLM이 문제가 있다거나 없다거나 필요 유무는 의미가 없다. 잘 쓰는 기업도 있고, 잘 못쓰게 되어 힘들어 하는 고객도 있기 때문이다. 필자는 자신 있게 “그렇다”라고 얘기하고 싶다.   PLM 시장 규모는 대략 이렇다. 1990년에는 약 10억 달러, 2000년에는 약 50억 달러, 2015년에는 약 387억 달러, 2020년에는 535억 달러 규모로 성장했다. PLM 시장은 2020년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR)이 10.3%일 것으로 예상된다. 2015년, 2020년 정보는 심데이터(CIMdata)에서 인용하고, 그 이전 정보는 바드에 물어봤다.(확실치 않을 수 있다.) 데이터에서 보듯이 PLM의 규모가 계속 커지고 있다는 것은, 범위도 넓어지고 있기도 하거니와 기술의 발전도 그만큼 획기적으로 증가했기 때문이다. 1990년에는 제도판, 2D 도면이 주였다면 2015년은 3D, PLM 및 디지털 혁명이 강조되는 시기이다. PLM 시장이 성장하는 이유는 다음과 같다. 제품의 수명주기가 점점 길어짐에 따라 제품의 개발, 제조, 판매, 서비스 등 제품의 모든 단계에서 효율성을 높이기 위한 수요가 증가하고, 제품의 복잡도가 증가함에 따라 제품의 설계, 제조, 품질 관리 등을 효율적으로 관리하기 위한 수요가 증가하고 있다. 글로벌화로 인해 기업이 전 세계적으로 제품을 판매하게 됨에 따라 제품의 수명주기 전반에 걸쳐 제품 관련 정보를 효율적으로 관리하기 위한 수요가 증가하고 있다. PLM 시장은 제조업, 자동차, 항공우주, 의료, 전자, 에너지 등 다양한 산업에서 사용되고 있다. 제조업은 PLM 시장의 가장 큰 시장으로, 전체 시장의 약 60%를 차지하고 있다. 자동차, 항공우주, 의료, 전자, 에너지 등은 PLM 시장의 주요 성장 동력으로, 전체 시장의 약 40%를 차지하고 있다. 챗GPT의 등장으로 어느 동네(회사)는 다른 동네와 특별한 뭔가를 할 가능성이 높아졌다. 그 어느 때보다 긴장을 늦추지 말아야 할 것 같다. PLM은 어떻게 하면 좋으냐고 묻는다면, OOTB(생긴 대로)처럼 쓰라고 하고 싶다. 그 대표적인 예가 아이패드이다. 해마다 업그레이드로 기능의 변신이 끝없이 이루어진다. 하드웨어는 5년 정도 지나 교체하면 더 큰 즐거움을 누릴 수 있다. 물론 불편한 것은 있다. 불편함은 불편함대로, 장점은 장점대로 살려서 쓰는 것이 최고라고 생각한다. 그래서 PLM도 이대로 쓰는 것이 좋다. 때론 이런 생각도 필요할 듯싶다. 기업의 성장으로 인원과 매출이 많이 늘었을 경우, 비즈니스의 복잡도가 그만큼 커졌다고 할 때 시스템과 프로세스도 그만큼 투자를 해줘야 한다. 어느 업체를 가보니 오래 전에 설정한 프로세스를 아직도 그대로 쓰면서 불편하다고 하는 것을 보고 깜짝 놀랐다. 이건 회사 내 누군가가 자기 일을 제대로 하지 않았다고 볼 수 있다. 특히 IT 부서는 현업이 원하는 대로만 하고, 현업은 불편함이 익숙해져서 숙련이 되었을 때 회사에는 가장 큰 위기가 온다. 신규 입사자의 관점으로 보면 비효율의 극치를 볼 수 있기 때문이다. 그럴 때 “PLM, 이대로 좋은가”라고 묻는다면, 그 대답은 당연히 “No”이다. 여러분의 경우에는 어떠한가? Yes인가, No인가?   ■ 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 : 2023-08-31
[온에어] 챗GPT 최신 트렌드와 자기주도 AI 활용법
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   챗GPT는 생성형 AI 비즈니스를 촉발하는 트리거가 되었다. 하지만 넘쳐나는 각종 생성형 AI 서비스와 활용 정보는 오히려 실용적이고 지속가능한 AI 활용법을 익히는데 어려움을 주고 있다. 지난 8월 7일, 캐드앤그래픽스 CNG TV에서는 줌(ZOOM) 라이브 방송을 통해 ‘챗GPT 최신 트렌드와 자기주도 AI 활용법’을 주제로 LG CNS 안무정 책임이 출연하여 빠르게 발전하는 AI 기술 시대에 자기주도적인 AI 활용 전략에 대해 소개해 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   LG CNG 안무정 책임은 27년간 개발자로 근무하면서 지금도 코딩을 하고 있다며, 현재는 Cryptocurrency처럼 최신 기술을 가지고 신사업을 개발하는 일을 담당하고 있다고 소개했다. 그는 IT 기술은 테크놀로지 웨이브(Technology Wave)로 불리고 있다며, 비즈니스에서 활용되는 모습은 패션처럼 엄청나게 뜨거웠다가 사라지는 모습을 종종 볼 수 있다고 이야기했다. 2009년에 개봉된 영화 '아바타'는 3D 입체영상의 붐을 일으켰다. 이후 3D프린팅도 큰 관심을 모았지만 커피머신처럼 집안에 하나 정도 있을 정도의 범용적인 모델로 성공하진 못했다. 2015년에는 VR과 AR이 뜨겁게 달아올랐다. 하지만 게임 쪽에서만 관심을 끌었을 뿐 산업 분야로 연결되진 못했다. 그러다 2020년 코로나 시대에 메타버스가 다시 주목받으면서 VR과 AR이 화두가 되었다. 메타버스는 2000년에도 나왔지만 확장 동력이 없어 사라졌다가 다시 급부상했다.   ▲ ‘챗GPT 최신 트렌드와 자기주도 AI 활용법’에 대해 소개한 LG CNS 안무정 책임   안무정 책임은 “메타버스는 소셜 메타버스, 리모트 오피스 메타버스, 디지털 트윈 메타버스 3가지 영역으로 구분된다”며, “소셜 메타버스는 게임 영역이고, 위드코로나 시대가 되면서 지금은 메타버스 안에서 액티비티를 하진 않지만 디지털 트윈 메타버스는 버추얼 트윈이란 이름으로 중요한 기술 영역을 담당하고 있다”고 말했다. 그는 메타버스와 AI는 DX(디지털 전환)에 중추적인 역할을 할 것이라며, 2010년생인 알파 세대들이 향후 10년 내에 사회에 진출하게 되면 가상과 현실을 넘나드는 큰 역할을 할 것으로 기대된다고 소개했다. 한편 최근 관심을 모으고 있는 챗GPT의 경우 초거대 AI에 1750억개의 파라미터가 드는 등 고비용에 CO2 발생, ESG의 도전을 받고 있다. 하지만 LG전자에서 개발한 엑사원(EXAONE)의 경우 직접 사용하고 싶다고 해도 틸다(TILDA) 같은 AI 기반의 패션 아티스트와 같은 거대 이벤트를 하지 않는 이상 일반인이 AI를 사용하는 것은 어려운 실정이었다. 이를 해결해 준 것이 있는데, 바로 챗GPT이다. 챗GPT가 나오기 전에는 일반인들은 파파고나 구글의 번역기 정도를 사용할 수 있었다. 챗GPT에서 구현된 기능들로 인해 누구나 AI를 활용할 수 있게 됐다. 안무정 책임은 “이제 AI는 24시간 나의 질문에 응답할 수 있는 친구 같은 협업 동료라고 할 수 있다”며, “AI의 시대를 살아가는데 있어서 가장 큰 역량이라면 바로 ‘조합’이다”라고 말했다. 창의성이란 기존 것을 색다르게 재해석하거나 재정의하는 것으로 조합에 무게가 실리고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 이제 AI 기술을 사용하지 않는 영역은 없어졌다. AI는 우리의 일상생활에 녹아 들면서 업무는 물론 자동화 등 모든 영역에서 사용되고 있다. 따라서 AI를 잘 활용할 수 있다면 자기주도적으로 더 멋진 일을 할 수 있을 것으로 기대된다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2023-08-31