매스웍스(MathWorks)는 국내 대학생들이 인공지능(AI) 실무 역량을 강화하고, 다양한 산업 분야에서의 AI 기술 활용 가능성을 확대할 수 있도록 ‘제5회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 국내 대학교에 재학 중인 대학생 및 대학원생이라면 누구나 개인 또는 팀으로 참가할 수 있다. 오는 5월 30일까지 참가 신청을 받으며, 예선에서는 프로젝트 주제 설명과 매트랩을 활용한 솔루션 구현 계획을 제출해야 한다. 최종 우승자는 9월에 발표될 예정이다. 이번 대회 참가자들에게는 AI 기반 시스템을 구현할 수 있도록 매트랩과 시뮬링크(Simulink)를 포함한 다양한 매스웍스 제품들을 자유롭게 사용할 수 있다. 또한 매스웍스는 예선 통과자를 대상으로 매스웍스 엔지니어가 직접 진행하는 온라인 교육을 개최할 예정이다. 온라인 교육에서는 ‘딥러닝 온램프(Deep Learning Onramp)’와 같은 자기 주도형 온라인 교육과정을 활용해 학생들이 매트랩의 다양한 기능을 보다 쉽게 탐색하고, 실제 프로젝트의 완성도를 높일 수 있는 실용적인 방법을 제공받는 기회가 마련될 예정이다. 올해로 5회째를 맞이한 본 대회는 대학생들이 매트랩과 시뮬링크를 활용해 실생활의 다양한 문제를 창의적으로 해결하고, AI 기술을 실질적으로 적용할 기회를 제공하기 위해 마련됐다. 2021년 첫 개최 이후, 매해 참가자 수, 참가 주제, 매스웍스 툴의 활용도 면에서 꾸준한 성장세를 보이고 있으며, 특히 작년 대회에서는 1인 가구, 고령화, 교통, 환경 등 사회적 변화에 대응하는 시의성 높은 프로젝트들이 실질적인 응용 가능성과 기술적 우수성을 선보였다.  최종 결선에 진출한 세 팀에게는 각각 1등 200만 원, 2등 100만 원, 3등 50만 원의 우승 상금이 수여된다. 심사는 매스웍스의 AI 전문가들이 진행하며 AI 모델 구축의 타당성 및 혁신성 등을 종합적으로 검토할 예정이다. 특히 올해에는 매트랩을 비롯한 매스웍스 툴 활용 능력을 중점적으로 심사해 참가자들의 기술 역량과 문제 해결 능력을 다각도로 분석할 계획이다.  김경록 매스웍스코리아 교육 기관 세일즈 매니저는 “매트랩과 시뮬링크는 AI와 엔지니어링을 통합하는 강력한 플랫폼으로, 매스웍스코리아는 학계 및 산업계와 긴밀히 협력하여 기술 확산과 인재 양성에 힘쓰고 있다”며 “이번 경진대회 참가자들은 매스웍스가 제공하는 다양한 툴과 교육 콘텐츠를 활용해 실제 산업에 적용 가능한 AI 프로젝트를 직접 구현해볼 수 있다. 이를 통해 참가자들은 실무 역량을 키우고 미래 AI 전문가로 성장하는 발판을 마련할 수 있을 것"이라고 말했다.   제5회 매트랩 대학생 AI 경진대회에 대한 자세한 사항 및 참가 신청은 매스웍스코리아 홈페이지에서 확인할 수 있다.

매스웍스가 인텔의 자회사인 알테라(Altera)와 함께 알테라 FPGA(프로그래머블 반도체)의 무선 개발 가속화를 위한 협력 계획을 발표했다. 이를 통해 무선 시스템 엔지니어는 AI 기반 오토인코더를 사용해 채널 상태 정보(CSI) 데이터를 압축하고, 프론트홀 트래픽과 대역폭 요구사항을 크게 줄일 수 있게 된다. 또한 5G 및 6G 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어는 사용자 데이터 무결성을 보장하고, 무선 통신 시스템의 신뢰성과 성능 표준을 유지하는 동시에 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상된다. 매스웍스는 알테라 FPGA에 특화된 AI 및 무선 개발을 강화하는 포괄적인 툴 제품군을 제공한다. ‘딥러닝 HDL 툴박스(Deep Learning HDL Toolbox)’는 FPGA 하드웨어에서 딥러닝 신경망을 구현하고자 하는 엔지니어의 요구사항을 충족한다. 딥러닝 HDL 툴박스는 ‘HDL 코더(HDL Coder)’의 기능을 활용함으로써, 사용자는 효율적인 고성능 딥러닝 프로세서 IP 코어를 커스터마이즈하고 구축 및 배포할 수 있다. 이는 표준 네트워크와 레이어를 지원함으로써 무선 애플리케이션의 성능과 유연성을 높인다. FPGA AI 스위트는 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 널리 사용되는 산업 프레임워크의 사전 훈련된 AI 모델을 활용하여 알테라 FPGA에서 버튼 하나로 맞춤형 AI 추론 가속기 IP를 생성할 수 있도록 지원한다. 또한 FPGA AI 스위트는 FPGA 개발자가 쿼터스(Quartus) 프라임 소프트웨어 FPGA 플로를 사용해 AI 추론 가속기 IP를 FPGA 설계에 원활하게 통합할 수 있게 한다. 개발자들은 딥러닝 툴박스와 오픈비노 툴킷을 결합해 알테라 FPGA에서 AI 추론을 최적화할 수 있는 과정을 간소화할 수 있다.     알테라의 마이크 피튼(Mike Fitton) 버티컬 시장 담당 부사장 겸 총괄 매니저는 “매스웍스와 알테라의 협력을 통해 기업은 5G RAN(무선 접속 네트워크)에서 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에 이르기까지 다양한 5G 및 6G 무선 통신 애플리케이션에 AI의 강력한 힘을 활용할 수 있게 됐다”면서, “개발자는 알테라의 FPGA AI 스위트(suite)와 매스웍스 소프트웨어를 활용해 알고리즘 설계부터 하드웨어 구현에 이르는 워크플로를 간소화하고, AI 기반 무선 시스템이 현대 애플리케이션의 엄격한 요구사항을 충족하도록 보장할 수 있게 됐다”고 말했다. 매스웍스의 후만 자린코우브(Houman Zarrinkoub) 수석 제품 매니저는 “AI 기반 압축은 통신 산업에 있어 매우 강력한 기술”이라며, “매스웍스 소프트웨어는 AI 및 무선 개발을 위한 강력한 기반을 제공한다. 무선 엔지니어는 매스웍스 툴과 알테라의 FPGA 기술을 통합해 고성능 AI 애플리케이션과 첨단 5G 및 6G 무선 시스템을 효율적으로 개발할 수 있다”고 말했다.

매스웍스코리아는 지난 2025년 1월 31일 종료된 ‘매트랩 AI 모델 챌린지’ 수상자를 발표했다. 이번 챌린지 참가자들은 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)를 활용해 실생활이나 산업 프로세스를 혁신적으로 개선할 아이디어를 모델링했다. 매스웍스의 엔지니어팀으로 구성된 대회 심사위원들은 매트랩 사용자 커뮤니티인 ‘파일 익스체인지(File Exchange)’를 통해 코드를 공유한 참가자들의 출품작을 평가했다. 이번 챌린지의 수상은 매스웍스상, 인기상, 평점상, 다작상, 등 4개 부문으로 진행됐다. 수상작은 주제 관련성, 기술적 우수성, 매트랩 및 기타 매스웍스 도구 활용도, 다운로드 수, 별점 평가, 제출 모델 수 등의 기준으로 선정됐다.     매스웍스상은 경북대학교의 미타 누르하야티(Mita Nurhayati)가 수상했다. 미타 누르하야티의 ‘설명 가능한 SHAP 기반 신경망 회귀 모델(Explainable Neural Network Regression Model with SHAP)’ 프로젝트는 SHAP 알고리즘을 직접 구현해 결과를 시각화한 점이 높은 평가를 받았다. 특히 설명 가능한 AI(XAI)와 관련한 실질적 사용 사례를 제시했다는 점과 매트랩 스크립트를 활용한 구현 방식은 연구자들에게 실용적인 참고자료가 될 것으로 기대된다. 인기상은 삼성전자 김근식의 ‘USB 카메라 기반 실시간 딥러닝 감정 인식 시스템’ 프로젝트가 차지했다. 이 프로젝트는 매트랩 환경에서 딥러닝 개발 워크플로를 소개하고, 실시간 데이터 처리가 가능하도록 구현했다. 또한 상세한 문서화와 단계별 사용방법 제시, GIF를 통한 데모 시연 등 사용자 친화적인 구성이 돋보였다. 평점상은 국립과학수사연구원 최영수의 ‘차량 추적 및 바퀴 감지를 위한 딥러닝 시스템’ 프로젝트가 수상했다. 이 프로젝트는 SiamFC라는 최신 AI 모델을 활용해 객체를 추적하여 차량의 속도를 예측했다. 다작상은 참신한 주제의 프로젝트들을 다수 제출한 한국생명공학연구원 팀(조수복, 김종환, 전종범, 이동윤)이 수상했다. 특히 공개 유전체 데이터인 1000G(1000Genomes Project)의 방대한 데이터를 활용하고, 깃 라지 파일 스토리지(Git-lfs)를 통한 데이터셋 접근성을 제공한 점이 높이 평가되었다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “매트랩 커뮤니티를 통해 전 세계의 많은 엔지니어가 혁신적인 코드를 공유하며 AI 시스템 개발 효율을 높이고 있다”면서, “이번 챌린지를 통해 더 많은 개발자들이 매트랩 및 시뮬링크로 개발된 무료 오픈소스 코드를 활용해 혁신적인 아이디어를 실현하고 성장할 수 있길 기대한다”고 말했다.

한국오라클이 게임프로, 럭스바이옴, 레이티스트케이, 맥케이, 위솝 등 국내 스타트업 5개사에 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 제공했다고 밝혔다. 5개사는 OCI 컴퓨트, 스토리지 서비스, 네트워킹 및 커넥티비티 서비스 등을 통해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 스마트 설루션을 한층 더 고도화하며, 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 기반을 마련했다. 이번에 OCI를 도입한 5개사는 SaaS 개발사로, 클라우드를 기반으로 게임, 유통, 광고, 바이오 등 다양한 산업 분야에서 AI와 머신러닝 기술을 활용한 서비스 개발에 성공했다. 또한 중소벤처기업부, 창업진흥원(KISED) 및 서울과학기술대학교와 함께 진행한 글로벌 기업 협업 프로그램 ‘미라클’을 통해 선정되어, 정부와 글로벌 기업의 협력을 통해 성장을 지원받고 글로벌 시장의 진출 기회를 모색할 수 있게 됐다.     데이터 기반 e스포츠 코칭 플랫폼 ‘게임 PT’를 운영하는 게임프로는 OCI를 통해 사용자 데이터를 정밀하게 수치화하고 분석하여 맞춤형 훈련 프로그램을 혁신하는 데 성공했다. 특히 OCI의 데이터 분석 기능을 통해 작업 효율성을 높였으며, 데이터 전처리(preprocessing) 과정에서 노이즈 데이터 검토 및 불균형 데이터 처리를 위한 업/다운 샘플링 공수를 크게 줄였다. 회사는 이를 통해 기존 서비스들이 단순히 인게임(in-game) 정보에 기반한 개선점을 제안하는 데 그쳤던 한계를 넘어, 승패 상관분석 및 딥러닝 기반 추천 시스템을 활용해 정량적 맞춤형 훈련 프로그램을 개발했다. 마이크로바이옴 신약 개발 전문 스타트업인 럭스바이옴은 유전체 분석을 통해 임상 적용이 가능한 마이크로바이옴(인체 내 미생물 생태계) 소재를 신속히 발굴할 수 있는 플랫폼을 보유하고 있다. 대용량 유전체 데이터와 대사체 연계를 통한 신약 후보물질 발굴 플랫폼 운영 과정에서 기존 분석 방식은 많은 시간이 소요됐으나, OCI를 도입한 후 고성능 인프라와 AI/ML 자동화 기술을 통해 데이터 처리 속도를 10배 이상 높였다. 또한, 클라우드 기반의 확장성을 기반으로 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 환경을 구축하며 임상성공성이 높은 신약 후보물질의 발굴 효율성을 높였다. 해외 상품 소싱 및 관리 플랫폼 ‘키냅스’를 운영하는 레이티스트케이는 OCI 전환을 통해 현대적이고 확장 가능한 시스템 아키텍처를 구축했다. 키냅스의 상품 콘텐츠 자동화 설루션은 셀러들의 상품 등록 시간을 줄이고, AI 기반의 표준화된 상품 데이터 관리 기능을 제공한다. 특히 OCI 상의 생성형 AI 및 RAG 기술을 통해 상품 설명 생성과 키워드 추출 등 차별화된 AI 서비스를 구현했으며, 쿠버네티스 환경용 오라클 컨테이너 엔진(Oracle Container Engine for Kubernetes, OKE)  도입으로 기존 레거시 시스템을 현대화하고 클라우드 비용을 60% 절감했다. AI/빅데이터 전문 강소기업 맥케이는 생성형 AI 기술을 기반으로 맥락과 연속성을 부여한 이미지 생성 AI ‘MOAI’ 등의 설루션을 선보여 주목을 받고 있다. 맥케이는 생성형 AI 기반 서비스 운영에 필요한 고성능 GPU 및 스토리지를 확보하기 위해 OCI를 도입했으며, 합리적인 가격 옵션을 활용해 비용을 절감했다. 또한 생성형 AI 기반의 PPL(간접광고) 설루션인 reloAD 개발 및 MOAI 설루션의 고도화에 성공했다. 회사는 이를 통해 웹툰, 광고 대행사 등 다양한 분야와 성공적인 협업을 이뤄냈다고 평가했다. HR 설루션 플랫폼 기업 위솝은 소상공인 특화 HR 설루션 ‘샵솔’과 프랜차이즈 가맹점 운영관리 설루션 ‘프랜솔’을 운영 중이다. 프랜차이즈 고객사 확보 시 다수 가맹점의 직원 대량 유입으로 트래픽이 급증하는 구조에서, 고성능이면서도 비용 효율적인 클라우드 인프라가 필요했다. OCI로의 마이그레이션을 통해 클라우드 비용을 40% 절감하고 앱 성능을 개선하여 고객 만족도를 높였다. 한국오라클의 유중열 클라우드 사업부 부사장은 “이번 미라클 프로그램에 참여한 스타트업들의 OCI 도입 성공 사례는 오라클이 단순한 기술 제공을 넘어, AI와 데이터 중심의 혁신을 촉진하고 국내 유망 스타트업의 기술 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다”면서, “오라클은 안정적인 고성능 클라우드 인프라와 차별화된 기술력을 통해 앞으로도 유망한 AI 스타트업의 핵심 파트너로서 혁신 생태계를 확장해 나갈 것”이라고 말했다.

밍지 지음 / 2만 2000원 / 제이펍   소라(Sora)의 베타테스터로 참여했던 AI 전문가 밍지가 AI 영상 제작의 혁신적인 도구인 Sora에 대해 소개한 책이 새로 나왔다. Sora는 2024년 12월에 정식 출시됐는데, 강력한 딥러닝 알고리즘과 고급 모델 아키텍처를 기반으로 우리의 상상을 초월하는 고품질 동영상을 손쉽게 만들어낸다는 점이 특징이다. 이 책은 Sora의 강력한 기술력과 활용 방법을 심층 분석하여 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 동영상 확장 등 다양한 기능을 통해 누구나 손쉽게 고품질 영상을 제작할 수 있도록 돕는다. 효율적인 프롬프트 작성법부터 전문적인 프롬프트 라이브러리 구축, 그리고 Sora를 활용한 비즈니스 모델과 수익 창출 전략까지 Sora가 선사하는 AI 영상 세계의 모든 것을 다루고 있다.

신은섭 지음 / 23,000원/ 위즈앤북 ∙ 실무에서 사용할 수 있는 다양한 프로젝트와 노하우로 딥러닝의 모델 구현! ∙ 파이토치를 활용한 신경망 이론, 딥러닝 개념, 이미지 분류, 이미지 데이터, 영상 처리, 시퀀스 데이터, 자연어 처리, 트랜스포머 등으로 딥러닝의 실무 모델 개발! 이 책은 초심자가 딥러닝을 쉽게 시작할 수 있도록 단순히 이론을 나열하는 것에 그치지 않고, 프로젝트를 통해 이론을 실제로 구현하고 실습할 수 있도록 구성했다. 다양한 프로젝트를 직접 진행하면서 여러분은 이론을 실전에 적용하는 경험을 하게 될 것이다. 이러한 실습 중심의 학습을 통해 딥러닝에 대한 이해도가 높아질 뿐만 아니라 딥러닝을 더 깊이 탐구할 수 있는 기초를 쌓게 될 것이다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 AI 업계에서 표준적으로 사용되고 있는 도구를 개발하는 W&B(Weights & Biases)를 소개하고, 이를 사용하는 방법을 소개한다. 그리고 건설, 제조와 같은 전통 엔지니어링 산업에서 생존을 위해 생각할 부분을 정리해 보고자 한다.   ■ 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 블로그 |  http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 |  www.facebook.com/groups/digestpodcast 모든 산업 분야에서 딥러닝으로 시작된 인공지능(AI) 기술 트랜드가 거세게 몰아치고 있다. 특히, 올해는 생성형 AI가 업무에 실질적으로 사용되기 시작했다. 생성형 AI는 다양한 업무 분야를 자동화하고 있어, ‘Job Killer’라 불릴 만큼 오피스에 많은 영향을 주고 있다. 이와 같이 기술이 전통적인 시장과 일자리를 축소하기도 하지만, 이번 호에서 소개할 W&B는 골드러시에서 역마차를 만들어 운영했던 웰스파고의 전략을 잘 실행한 스타트업이다.     W&B 기술 소개 딥러닝 모델을 개발하다 보면 수많은 종류의 데이터셋, 하이퍼모델 파라미터 튜닝 등으로 인해 관리해야 할 자료가 매우 복잡해진다는 것을 알게 된다. W&B는 이름 그대로 완벽한 모델 학습을 위해 필요한 딥러닝 모델의 가중치(weights)와 편향(biases)을 모니터링 및 관리할 수 있는 로그 도구이다. 즉, 딥러닝 모델 개발자를 위한 프로세스 로그 및 가시화 플랫폼을 제공한다.    그림 1. W&B(AI Summer)   매우 직관적인 이름을 가진 이 스타트업은 텐서보드(Tensorboard)와 비슷하지만, 적은 코드로 모델 개발에 많은 통찰력을 준다. W&B의 WandB 라이브러리를 사용하면 딥러닝 모델 학습 시 지저분하게 붙어 나가는 로그 처리를 간단한 함수 몇 개로 처리할 수 있고, 통합된 대시보드 형태로 다양한 모델 학습 품질 지표를 확인 및 비교할 수 있다. 이외에도 학습 모델 하이퍼 파라미터 관리와 튜닝 및 비교 보고서 생성 기능을 제공한다. 로그는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 포맷을 지원한다.    그림 2. W&B 딥러닝 모델 개발 프로세스 가시화 대시보드   이번 호에서는 딥러닝 모델 학습 로그 및 가시화 영역에 집중해 살펴본다. 글의 마무리에서는 W&B의 개발 배경도 간단히 알아본다.     사용법 다음 링크에 방문해 회원 가입한다.  wandb.ai website : https://wandb.ai 회원 가입한 후 <그림 3~4>와 같이 홈 메뉴에서 키 토큰 값을 얻어 복사한다. 이 키는 wandb API를 사용할 때 필요하다.   그림 3    그림 4   명령행 터미널에서 다음 명령을 실행해 wandb 파이썬 라이브러리를 설치한다.  pip install wandb     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 태성에스엔이 주요 특징 : 확률적 머신러닝 알고리즘 접근 방식 사용, 기존 데이터 활용 또는 새로운 데이터 수집 계획으로 샘플과 자원의 효율적 관리, 전문가의 도움 없이도 확률적 머신러닝 작업 수행, 2D 및 3D FEM/CFD 등 다양한 형상과 데이터 형식 학습 가능, 실제 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터의 유연한 처리 등   ▲ DIM-GP 알고리즘   Stochos(스토코스)는 딥러닝(DL)과 가우시안 프로세스(GP)를 독창적으로 결합하여 각 알고리즘의 장점을 최대화하고 단점을 최소화한 혁신적인 머신러닝 솔루션(DIM-GP : Deep infinite mixture of Gaussian Processes)을 제공한다. 기존 머신러닝 기업이 주로 딥러닝에 의존해 많은 하이퍼 파라미터 튜닝을 요구하는 것과 달리, 하이퍼 파라미터 훈련이 전혀 필요하지 않다. 또한 온프레미스(on-premise) 방식으로 학습 및 응용 시에 사내에서 안전하게 처리 및 보관할 수 있어 보안이 강화되며, 비용과 자원이 많이 드는 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 요구되지 않는다.  낮은 하드웨어 요구 사항으로 빠른 AI 모델 구축 가능(클라우드 필요 없음) 하이퍼 파라미터 설정 불필요(AI 전문 지식 필요 없음) 다양한 형태의 데이터 사용 가능(1D/2D/3D, 이미지, 실험 데이터, 정해석, 과도해석 등) CAE 해석 프로그램의 종류에 무관하게 적용 가능 적은 데이터 수로 높은 정확도 구현 자동 노이즈 처리 데이터는 고객에게 보관됨 Stochos는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 유형의 머신러닝을 모두 지원한다. 지도 학습에서는 시뮬레이션 솔버를 대체하고 최적화를 수행하는 데에 유용하다. 비지도 학습의 예로는 모델이 센서 데이터에서 이상을 분석하는 예측 유지보수 작업이 있다. 강화 학습 작업은 로봇 공학이나 자율주행과 같은 실시간 제어 작업을 모두 포괄한다. 이 소프트웨어는 CPU, GPU, 마이크로 컨트롤러 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 작동하여 실시간 응답을 제공할 수 있다.   2D 유동 과도 해석, 사용 샘플 5개 변수 : 받음각 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 14분 1 CPU(8 코어), 학습 시간 32분   3D 고주파 해석, 사용 샘플 37개 변수 : 안테나 위치 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 7초, CPU  학습 시간 10초   3D 과도 충돌 해석, 사용 샘플 32개 변수 : 판재 두께 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 21초   3D 열유동 해석, 사용 샘플 34개 변수 : 냉각채널 형상 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 6시간   또한, Stochos의 AI 라이브러를 이용해 업체 맞춤형 AI 제작 프로그램을 만들어, 해석 및 분석 작업의 효율을 최대화할 수 있다.    ▲ Stochos 라이브러리를 이용한 맞춤형 AI 프로그램 제작     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  18　THEME. 제조·건축 디자인의 미래를 그리는 인공지능과 디지털 트윈 AI 주도의 디자인을 바라보는 관점 : 프로세스와 사례 중심으로 / 고성찬 생성형 AI와 제조 디자인의 현재 그리고 미래 / 유훈식 이미지 생성을 넘어 : 모빌리티 디자인에서 생성형 AI의 동향과 숙제 / 박현준 제조 및 건설 산업의 패러다임을 바꾸는 디지털 트윈의 혁신 / 이문규 디지털 혁신의 시대, 건축가와 엔지니어를 위한 협업 도구 / 이경선 제조 산업의 디지털 트윈을 위한 리얼타임 렌더링 / 진득호   INFOWORLD   Editorial 17　2024년을 되돌아보며 : AI, 산업을 재정의하다   People&Company 45　시각화 콘텐츠 제작을 위한 토털 설루션 제공하는 맥슨　지브러시, 시네마4D, 레드 자이언트로 만나는 새로운 크리에이티브 경험   Case Study 68　항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조　3D 프린팅으로 만들어진 GE의 LEAP 연료 노즐 70　산업 분야에서 효과적인 협업을 돕는 몰입형 3D 기술　몰입형 3D 협업 앱으로 워크플로 및 생산성 개선   Column 86　현장에서 얻은 것 No.19 / 류용효　익숙함을 넘어 편리함으로 90　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 /조형식　스마트에서 혁신으로   Focus 48　CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 53　빌드스마트 콘퍼런스 2024, AI/로봇공학/디지털 도구를 통한 건설의 미래 탐색 56　다쏘시스템, “버추얼 트윈으로 지속 가능한 디지털 전환 이끈다” 58　앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것” 73　AWS, 인더스트리 위크 통해 산업의 디지털 전환과 클라우드 혁신 전략 제시 76　인텔, AI PC 위한 프로세서와 생태계로 혁신의 문을 열다 78　연세대와 IBM의 양자 혁명 : 한국 첫 양자컴퓨터 설치의 의미와 미래 80　콘진원, ‘AI로 만나는 새로운 콘텐츠 세상’... AI 콘텐츠 페스티벌 2024 개최   New Products 60　제조 및 기계 설계를 위해 최적화된 CAD 설루션　ZWCAD LM 2025 / ZWCAD MFG 2025 64　온프레미스 기반의 AI 알고리즘 솔루션　Stochos 66　통합 디지털 콘텐츠 마켓플레이스　팹   On Air 82　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업에서의 다중소재 접합 및 조립 해석 기술 동향 83　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조산업의 디지털 혁신을 위한 헥사곤 설루션 활용 전략 84　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션 85　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　마커리스 증강 및 자동 라우팅 기술을 통한 미래 BIM 전략   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 93　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　딥러닝 모델 개발 프로세스 기록/분석/가시화 및 모델 튜닝하기 98　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8) / 천벼리　BIM 도면의 상세 보기 132　디지털 데이터의 정리에 관하여 / 양승규　효율과 생산성을 높이기 위한 파일 관리 팁 136　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (1) / 최영석　최신 버전의 주요 기능 소개   Reverse Engineering 101　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12) / 유우식　안료 데이터베이스   Mechanical 110　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (7) / 김성철　메커니즘 디자인 소개   Analysis 115　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (16) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 118　금속 적층제조의 최적화를 위한 앤시스 애디티브 / 박준혁　적층 공정의 파라미터 최적화를 위한 애디티브 사이언스 기능 124　SimericsMP for NX CAD의 해석 과정 소개 / 케이더블유티솔루션　CAD 프로그램 내부에서 유동 해석 직접 진행하기 128　산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7) / 임상혁　개념 설계부터 최종 제품까지 다물체 동역학 해석을 위한 심팩       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기