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통합검색 "SLA"에 대한 통합 검색 내용이 703개 있습니다
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워크데이-AWS, 기업 의사 결정 개선 위한 생성형 AI 솔루션 개발 확대
워크데이는 아마존웹서비스(AWS)와 파트너십을 확대한다고 밝혔다. 워크데이와 AWS는 이번 협력을 통해 생성형 인공지능(AI)의 새로운 기능을 구축하고, 고객 경험을 혁신하며, 공동 시장 진출 계획에 투자하여 고객의 클라우드 전환을 가속화함으로써 고객이 생산성을 높이고, 인재를 성장시키며, 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원할 예정이다. 워크데이는 플랫폼의 핵심에 내장된 AI와 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker JumpStart)와 같은 AWS 기술을 활용하여 고객의 인력 및 재무 자산 관리를 지원하는 생성형 AI 기능을 개발할 수 있다. 워크데이는 AWS의 생성형 AI 기능을 통해 고객이 몇 분만에 직무 설명을 작성하고, 보다 정확한 매출 보고를 위해 계약을 분석하고 수정하며, 개인화된 인재 하이라이트를 생성하도록 지원한다. 또한 워크데이는 ‘AWS 생성형 AI 혁신 센터’와 협력하여 생성형 AI 역량의 신규 애플리케이션을 실험하고 새로운 사용 사례를 발굴하고 있다. 이에 따라 워크데이는 모델 가드레일과 책임감 있는 AI 정책을 구현하고 프로덕션을 위한 생성형 AI 사용 사례를 평가해 거대 언어 모델(LLM)의 성능을 향상하고자 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 활용을 강화하고 있다. 워크데이는 워크데이 개발자와 고객이 AWS 기술을 활용해 맞춤형 애플리케이션을 구축할 수 있도록 네이티브 통합을 확대하고 있다. 고객들은 이제 워크데이 익스텐드(Workday Extend)에서 AWS 람다(AWS Lambda), 아마존 이벤트브릿지(Amazon EventBridge), 아마존 컴프리헨드(Amazon Comprehend), 아마존 S3(Amazon S3), 아마존 텍스트랙트(Amazon Textract), 아마존 트랜슬레이트(Amazon TranSLAte) 등 AWS 기술과 함께 워크데이 데이터를 사용하여 HR 및 재무 프로세스를 위한 맞춤형 앱을 보다 안전하게 대규모로 구축할 수 있다. 이러한 보다 심층적인 통합은 고객이 개발자 경험을 개선하고, 운영 비용을 절감할 수 있는 맞춤형 앱을 구축하며, 예상치 못한 수요 급증과 리소스 중단에 대응할 수 있도록 설계되었다. 한편, 워크데이와 AWS는 이번 파트너십 확대의 일환으로 공동 영업 및 시장 진출 계획에 투자할 예정이다. 이러한 계획은 워크데이 신규 고객 확보를 가속화하고, AWS 마켓플레이스에서 워크데이의 가용성에 대한 인식을 향상시키고, AWS에서 워크데이를 실행하는 고객이 사전 구성된 워크데이 솔루션을 출시할 수 있도록 도움을 준다. AWS에서 워크데이를 실행하는 워크데이 고객은 다운타임이 거의 없는 유지보수 기간을 확보할 수 있으며, 지역별 데이터 보존 법규 및 규제 요건을 준수할 수 있다. 워크데이의 쉐인 루크(Shane Luke) AI 및 머신러닝 기술총괄 부사장은 “이번 파트너십 확대를 통해 워크데이 AI와 AWS의 역량을 결합하여 고객에게 AI 기능을 더 빠르고 효율적으로 제공할 수 있게 되었다”면서, “워크데이 AI를 통해 우리는 워크데이 애플리케이션에서 엔터프라이즈 데이터를 활용하여 고객에게 가치를 제공하는데 주력하고 있다. AWS를 활용하면 다양한 모델 관리 및 운영을 위해 제공되는 AWS 툴과 서비스를 통해 해당 목표에 더 직접적으로 집중할 수 있다”고 전했다. AWS의 캐서린 렌츠(Kathrin Renz) 산업부문 부사장은 “2008년부터 AWS와 워크데이는 모든 산업 분야에서 수천 명의 고객이 클라우드 도입을 가속화하고, 재무 및 인사에 관한 더 빠르고 지능적인 의사결정을 내릴 수 있도록 협력해 왔다”며, “고객이 가장 선호하는 클라우드 서비스 제공기업인 AWS를 통해 워크데이는 전 세계 기업이 대응력과 데이터 중심성을 높일 수 있는 새로운 방법을 신속하게 개발할 수 있게 되었다. AWS는 공동 고객 업무 흐름 및 새로운 혁신 전반에 걸친 파트너십을 강화하고, 전 세계 기업이 더욱 빠르고 확실하게 발전할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 기능을 개발할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.
작성일 : 2024-07-18
에이수스, ‘ROG 제피러스 G16’ 및 ‘TUF 게이밍 A14’ 게이밍 노트북 출시
에이수스(ASUS)가 AMD AI 프로세서를 탑재해 성능을 강화한 새로운 AI 게이밍 노트북 ‘ROG 제피러스 G16’과 TUF 시리즈 최초로 14인치 디스플레이를 탑재한 ‘TUF 게이밍 A14’를 출시했다.   ▲ ROG 제피러스 G16 이클립스 그레이   ROG 제피러스 G16은 1.64cm 및 1.85kg으로 슬림한 디자인과 가벼운 무게의 높은 휴대성을 갖추었으며 게이머는 물론 크리에이터, 직장인 등 AI 기능이 필요한 사용자에게 적합한 게이밍 AI 노트북이다. 전작 대비 최신 사양의 고성능 프로세서를 탑재해 최대 402TOPs의 업그레이드된 AI 성능을 제공한다. 12코어, 24스레드, 50TOPs의 AI 성능을 제공하는 내장형 AMD 라이젠 AI XDNA 2 NPU(신경망 처리 장치)와 31TOPs의 AMD 라이젠 AI 9 HX 370 프로세서가 장착돼 더욱 강력한 AI 퍼포먼스를 구현하며, 최대 321TOPs의 AI 성능을 제공하는 엔비디아 지포스 RTX 4070 GPU를 통해 사진 및 비디오 편집, 이미지 생성 등 복잡한 크리에이티브 작업과 고사양의 최신 게임을 부드럽게 실행할 수 있다. 또한 윈도우 전용 코파일럿(Copilot) 키가 탑재돼 빠르게 온디바이스 AI 기능을 사용할 수 있다. ▲실시간 자막 지원 ▲그래픽 품질 개선 ▲코크리에이터 등의 AI 기능을 통해 한층 업그레이드된 제품 사용 경험을 지원한다. 이와 함께 16인치의 OLED 디스플레이는 ROG 네뷸라 디스플레이가 적용돼 선명하고 풍부한 시각 경험을 제공한다. 16:10의 화면비에 500니트 밝기, 2.5K 해상도, 240Hz 주사율과 더불어 100% DCI-P3의 넓은 색 영역을 지원해 보다 생생하게 색을 구현하며, 돌비 비전(Dolby Vision) 및 베사(VESA) 디스플레이 HDR 트루 블랙 500 인증을 받아 어두운 화면에서도 세밀한 명암 디테일을 보여준다. 신제품은 플래티넘 화이트와 이클립스 그레이의 두 가지 색상의 모던하고 세련된 디자인이 특징이다. CNC 밀링 알루미늄 마감으로 가볍고 견고한 내구성을 갖췄으며, 노트북 상판에 구현된 슬래시 라이트 어레이(SLAsh Light Array)에는 15가지 애니메이션이 포함, 사용자 취향의 디자인 선택이 가능하다. 공식 출시 가격은 제품 사양에 따라 300만 원대부터 시작한다.   ▲ TUF 게이밍 A14   TUF 게이밍 A14는 기존 TUF 라인업과 달리 제품 무게 및 두께에서 혁신이 가미된 14인치 게이밍 노트북이다. 심플하고 모던한 디자인에 풀 알루미늄 소재로 완성된 1.46kg의 무게와 1.69cm의 두께의 경량형 제품으로 높은 휴대성을 제공한다. 16:10 비율의 2.5K의 14인치 디스플레이는 165Hz 고주사율 및 400니트 밝기와 sRGB 100% 색 재현율을 비롯해 지연 현상을 최소화하는 G-Sync 기능을 지원해 게임, 창작 등의 작업에서 더욱 생생한 몰입 경험을 제공한다. 또한 180도 개방되는 힌지가 적용돼 디스플레이 각도를 자유롭게 조절해 사용할 수 있다. 메인 프로세서로는 8코어, 16스레드의 AMD 라이젠 7 8845HS와 엔비디아 지포스 RTX 4060 GPU를 장착해 게임, 스트리밍, 멀티태스킹 등의 복잡한 작업을 원활하게 실행한다. 제품에 내장된 MUX 스위치는 그래픽 카드의 효율을 높이는 것은 물론 효율적인 배터리 사용을 지원하는 엔비디아 어드밴스드 옵티머스 기술도 적용됐다. 미국 국방성 규격인 밀스펙(MIL-STD-810H) 인증을 받아 TUF 시리즈에 맞는 견고한 내구성을 갖췄으며, 공기역학적 쿨링 설계 ‘아크 플로우 팬(Arc Flow Fans)’ 냉각 기술을 통해 발열을 최소화했다. 색상은 예거 그레이 한 가지이며, 공식 가격은 100만원 후반대부터 시작한다. 신제품 2종은 ‘에이수스 퍼펙트 워런티 서비스’를 통해 물 침수, 낙하, 감전, 바이러스 등의 소비자 과실로 인한 제품 파손에 대해 제품 구입일로부터 1년 동안 1회에 한 해 수리비 전액을 보상한다. 에이수스 공식 스토어, 11번가, G마켓, 쿠팡, 옥션, 네이버 브랜드스토어, 유니브스토어 등의 온라인 판매처에서 구매 가능하며, 프로모션 일정에 따라 가격이 변동될 수 있다.
작성일 : 2024-07-15
AWS, 생성형 AI로 엔터프라이즈 앱 개발 돕는 ‘AWS 앱 스튜디오’ 출시 
아마존웹서비스(AWS)가 ‘AWS 서밋 뉴욕’에서 자연어를 토대로 엔터프라이즈 급 애플리케이션을 생성하는 생성형 AI 기반 서비스인 ‘AWS 앱 스튜디오(AWS App Studio)’를 발표했다. 앱 스튜디오에서 사용자가 원하는 애플리케이션, 원하는 기능 및 통합하려는 데이터 소스를 입력하기만 하면, 기존에 전문 개발자를 통해 수 일에 걸쳐 구축하던 애플리케이션을 단 몇 분만에 생성할 수 있다. 사용자는 포인트 앤 클릭 인터페이스를 통해 앱 스튜디오 애플리케이션을 쉽게 수정할 수 있으며, 생성형 AI 기반 어시스턴트에게 작업을 수행하는 방법에 대한 즉각적인 안내를 받을 수 있다. 앱 스튜디오는 IT 프로젝트 관리자, 데이터 엔지니어, 엔터프라이즈 아키텍트 등 소프트웨어 개발 지식이 없는 기술 전문가에게도 애플리케이션 개발의 기회를 제공하며, 운영 전문 지식이 없어도 AWS에서 관리되는 안전한 내부 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원한다. 사용자는 앱 스튜디오를 통해 애플리케이션 구축과 실행에 대한 부담을 덜고, 비즈니스 문제를 해결하고 업무 생산성을 높이는 애플리케이션 구축에 더욱 집중할 수 있다. 모든 회사에는 재고 파악과 주문, 디자인 검토 및 승인 등 일상적인 조직 운영을 위해 직원들이 매일 관리하는 내부 프로세스와 업무가 있다. 이러한 프로세스는 많은 시간이 소요되고, 유지 관리가 어렵고, 오류가 발생하기 쉬우며, 여러 사용자에게 확장되기 어려운 스프레드시트와 문서를 통해 관리된다. 이때 맞춤형 애플리케이션을 사용하면 직원들은 정보를 쉽게 입력하고, 복잡한 프로세스를 관리하고, 아마존 S3(Amazon Simple Storage Service) 또는 세일즈포스와 같은 시스템에 연결해 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있다.  기술 경험을 갖춘 직원들은 로코드(low-code) 도구를 사용해 애플리케이션을 직접 구축하기도 하나, 이러한 도구에는 고유한 문제점이 있다. 현재의 로코드 도구는 학습 곡선이 가파르고, 플랫폼별 지식이 필요한 경우가 많으며, 사용자가 구축한 애플리케이션이 회사의 보안 요구 사항을 충족하지 못해 IT 부서에서 이를 차단하는 경우가 많다. 또한 이러한 애플리케이션은 사용량이 증가함에 따라 확장에 어려움이 있기 때문에, 사용자는 애플리케이션 호스팅 및 실행을 회사 개발팀에 맡겨야 한다.  AWS 앱 스튜디오는 기존에 전문 개발자만 구축할 수 있었던 엔터프라이즈 급 애플리케이션을 약간의 기술 경험만 있다면 가장 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 앱 스튜디오의 생성형 AI 기반 어시스턴트는 일반적인 로코드 도구의 학습 곡선을 제거하여 애플리케이션 생성 프로세스를 가속화하고, 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 워크플로 구축, 애플리케이션 테스트와 같은 일반적인 작업을 단순화한다. 앱 스튜디오는 사용자의 의도를 확인하기 위해 개요를 생성한 다음 여러 페이지의 UI, 데이터 모델 및 비즈니스 로직으로 애플리케이션을 구축한다. 그 후 사용자가 명확한 질문을 하면 앱 스튜디오는 포인트 앤 클릭 인터페이스를 사용해 이를 변경하는 방법에 대한 자세한 답변을 제공한다. 애플리케이션을 테스트하기 위해 사용자는 '데이터 생성' 버튼을 클릭하여 애플리케이션이 실시간으로 정보를 처리하는 방식을 보여주는 샘플 데이터를 생성하기만 하면 된다. 사용자는 아마존 오로라(Amazon Aurora), 아마존 다이나모DB(Amazon DynamoDB), 아마존 S3등 AWS 서비스 및 세일즈포스용 기본 제공 커넥터를 사용해 애플리케이션을 내부 데이터 소스에 쉽게 연결할 수 있다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 커넥터를 사용하면 허브스팟(HubSpot), 슬랙(SLAck), 젠데스크(Zendesk)와 같은 수백개의 타사 서비스와도 연결이 가능하다. 앱 스튜디오가 모든 배포, 운영 및 유지관리를 처리하기 때문에 사용자는 기본 코드에 대해 고려할 필요가 없다. 애플리케이션을 배포할 준비가 되면 앱 스튜디오는 사용자 지정 URL을 생성한다. 엔드 유저는 기존 엔터프라이즈 인증 도구 및 역할 기반 액세스 컨트롤을 사용하여 이에 액세스할 수 있다. 앱 스튜디오를 통해 개발된 모든 애플리케이션은 보안성이 높고, 확장 가능하며, 성능이 뛰어나 기술 전문가들이 애플리케이션 관리보다는 혁신에 더욱 집중할 수 있도록 한다. 앱 스튜디오는 모든 애플리케이션에 대한 가시성을 제공하여 IT 팀이 쉽게 각 애플리케이션을 추적하고, 사용자 및 데이터 접근을 제어하며, 회사의 보안 정책을 준수할 수 있는 가드레일을 설정할 수 있도록 한다. 앱 스튜디오를 통해 애플리케이션을 구축하는 것은 무료이고, 고객은 만들어진 애플리케이션을 실제로 사용하는 시간에 대해서만 비용을 지불하며, 다른 로코드 옵션을 사용할 때보다 최대 80%의 비용을 절약할 수 있게 된다. 앱 스튜디오는 현재 미국 서부(오리건) 리전에서 프리뷰로 제공되고 있다.
작성일 : 2024-07-12
앤시스 플루언트 GPU 솔버의 소개와 활용
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   CPU를 이용한 해석을 진행할 때 여러 개의 코어(core)를 사용하여 병렬 연산을 진행하기 때문에, 성능은 낮아지고 전력 소모량은 늘어나는 단점이 존재한다. 반면 GPU를 이용할 경우, 수백 개의 작은 코어를 사용하기 때문에 단순 작업 병렬화로 인해 CPU보다 높은 효율을 보인다.  앤시스 2023R1에서는 GPU가 적용된 앤시스 네이티브 GPU 솔버(Ansys Native GPU Solver)가 출시되었다. 이번 호에서는 앤시스 플루언트 GPU 솔버(Ansys Fluent GPU Solver)의 소개를 비롯해 사례 및 해석 시간 비교부터 결과까지 확인해보자.   ■ 김은자 태성에스엔이 FBU에서 근무하고 있으며, 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   GPU의 병렬연산을 활용하는 해석 솔버 우리가 해석해야 하는 내용은 점점 더 복잡해지고 보다 어려워졌으며 보다 많은 해석을 필요로 하고 있다. 그리고 보다 빠른 시간 안에 정확한 결과를 얻고자 한다. 앤시스에서는 계산 시간을 단축하기 위하여 HPC(High Performance Computing) 기능을 유상으로 제공하며, 일반적으로 HPC는 CPU를 이용하여 병렬 연산을 수행한다. 싱글 코어를 기준으로 CPU는 큰 코어를 사용하여 처리 속도가 빠르고 다양한 작업을 한꺼번에 수행할 수 있으나, 여러 개의 코어를 사용하여 병렬 연산을 할 경우에는 성능이 떨어지고 전력 소모량은 증가하는 문제가 발생한다. GPU는 CPU와 다르게 수백 개의 작은 코어를 사용하기 때문에, 병렬 연산 시 많은 코어로 단순 작업을 병렬화하여 CPU보다 나은 효율을 보인다.  앤시스는 CPU 병렬 연산의 문제점을 해결하고자 GPU를 도입하려 노력하였으나, GPU는 CPU와 계산 방식이 다르기 때문에 기존의 CPU 솔버에 GPU를 적용시키기에는 어려움이 있었다. 하지만 앤시스는 GPU를 활용하기 위하여 많은 노력을 해왔으며, 앤시스 2023R1에서 앤시스 네이티브 GPU 솔버를 정식 출시하였다.   플루언트 네이티브 GPU 솔버 앤시스 플루언트 네이티브 GPU 솔버는 GPU가 국부적인 연산에만 참여하는 것이 아니라, 전체 연산에 참여하여 효율이 향상된 솔버이다. 사용자들이 알고 있는 일반적인 플루언트 솔버와는 다른 솔버이다.   그림 1. 앤시스 플루언트 네이티브 솔버   플루언트 CPU 솔버와 플루언트 네이티브 GPU 솔버는 어떤 차이가 있을까? CPU는 코어로 구성되어 있고, GPU는 많은 CUDA(쿠다) 코어가 포함된 SMs(Streaming Multiprocessors)으로 구성되어 있다. 병렬 연산을 위하여 앤시스 HPC(Ansys HPC) 기능을 사용하고자 한다면 CPU의 경우 코어 수를 기반으로 하며, GPU의 경우 SMs 수를 기반으로 한다. 앤시스의 HPC 1 Task는 CPU의 1코어를 지원하며, GPU의 경우 1 SMs를 지원한다. GPU의 개수가 아닌 SMs 숫자를 기반으로 앤시스 HPC를 사용한다.  앤시스 HPC 기능을 사용하여 플루언트 CPU 솔버(인텔 스카이레이크 48코어)와 플루언트 GPU 솔버(싱글 GPU)의 병렬 연산 성능을 비교해보자.    그림 2. 계산 시간 비교   <그림 2>는 200만개 정도의 격자 수를 가진 자동차 외부 유동 사례를 비교한 결과이다. <그림 2>에서는 스카이레이크 48코어와 GPU 카드(5종)의 계산 시간을 비교하였다. GPU 카드가 나열된 순서대로 계산 속도가 향상되었음을 알 수 있다. 인텔 스카이레이크 48코어에 비해 엔비디아 테슬라(TeSLA) P100은 약 2.6배, 테슬라 V100은 약 4.6배, 테슬라 A100은 약 7.8배의 속도 향상을 보인다.  플루언트 CPU 솔버와 성능을 비교한 GPU 카드의 정보는 <표 1>과 같다.   표 1. GPU 카드 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-06-03
[포커스] 폼랩, “제조산업에서 3D 프린팅의 가능성 넓힌다”
폼랩이 레진 소재의 3D 프린터 신제품인 ‘폼 4(From 4)’를 국내 출시했다. 폼 4는 장비와 소재 가격을 낮추고 신뢰성과 편의성을 높인 것이 특징이다. 폼랩은 생산 효율을 강화한 신제품을 통해 다품종 소량생산 분야에서 3D 프린팅의 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. ■ 정수진 편집장   ▲ 폼랩이 새롭게 출시한 폼 4 3D 프린터   3D 프린팅 시간 줄여 제품 개발 사이클 단축 지난 2011년 설립한 폼랩은 레진 소재를 사용하는 SLA (Stereolithography)와 파우더 소재 기반의 SLS(Selective Laser Sintering) 3D 프린팅 기술을 개발해 왔으며, 다양한 크기의 3D 프린터와 후처리 장비를 공급하고 있다. 지금까지 13만 대의 장비를 공급했고 3억 개 이상의 3D 프린팅 부품이 폼랩의 3D 프린터로 만들어졌다.  폼랩은 5월 13일 기자간담회를 갖고, 최근 국내에도 출시된 폼 4(Form 4) 3D 프린터를 소개했다. 폼 4는 폼랩의 기존 제품에 비해 속도와 신뢰성을 높이고 비용을 줄일 수 있도록 한 것이 특징이다. 폼랩의 다비드 라카토스(David Lakatos) 최고제품책임자(CPO)는 폼 4가 대부분의 조형물을 2시간 안에 출력할 수 있다고 소개했다. 폼랩에 따르면 치과 분야에서는 40~50분 정도 걸리던 출력을 9분 안에 마친 사례가 있고, 큰 사이즈의 부품의 제작 시간도 줄였다. 라카토스 CPO는 “3D 프린팅 시간을 2시간으로 줄였다는 것은 2시간마다 새로운 시제품을 출력해 설계를 검토하고 변경할 수 있다는 뜻이다. 그만큼 전반적인 제품 개발 기간을 줄일 수 있게 된다”고 설명했다.   ▲ 폼랩의 다비드 라카토스 최고제품책임자   장비, 소재, 소프트웨어까지 편의성과 효율 향상 3D 프린팅 워크플로는 모델 데이터 불러오기 및 출력 준비 . 소재 로드 및 출력 . 파트 세척 및 경화 . 서포트 제거 및 마무리 작업의 순서로 진행된다. 폼랩은 이 과정에서 편의성과 생산성을 높일 수 있는 다양한 기술을 폼 4에 적용했다고 설명했다. SLA 방식의 3D 프린터는 트레이에 담긴 레진 소재에 빛을 쏘아 굳히고, 이 작업을 한 층씩 반복하면서 입체를 조형한다. 폼 4는 백라이트에서 나오는 빛이 퍼지지 않고 일관되게 소재까지 도달할 수 있도록 설계돼 3D 프린팅의 품질을 높였다. 내부에는 카메라와 팬을 탑재했는데, 카메라는 출력이 잘 진행되고 있는지를 실시간으로 확인할 수 있고, 팬은 출력 후에 빠르게 냉각할 수 있도록 한다. 3D 프린팅 작업물이 놓이는 빌드 플랫폼에는 네 개의 포인트가 있어서 포인트를 잡아당기면 출력물이 쉽게 떨어질 수 있도록 했다. 이 플랫폼은 3D 프린터에서 꺼내 세척 장비에 바로 세팅할 수 있기 때문에 사용 편의성이 높아졌다. 한편, 3D 프린팅을 위한 소프트웨어로는 3D 프린터 세팅과 데이터 준비를 위한 프리폼(PreForm)과 다수 장비의 상태를 파악하고 관리할 수 있는 플릿 컨트롤(Fleet Control) 등이 있다.  라카토스 CPO는 3D 프린팅 소재를 개발하는 데에도 노력을 기울였다고 설명했다. 폼랩은 범용 레진 소재뿐 아니라 230℃까지 견딜 수 있는 내열 레진, 정전기를 막는 레진, 내화성 레진, 생체 적합성을 갖춘 레진, 탄성을 가진 레진 등 다양한 소재를 제공하고 있다. 라카토스 CPO는 “이번 폼 4의 출시와 함께 재료 비용을 낮추고, 레진 탱크의 수명을 늘렸으며, 재료 카트리지에 쓰이는 플라스틱을 줄여 친환경성을 강화하는 등의 개선을 진행했다. 또한 올해 말에는 타사의 재료를 활용할 수 있는 플랫폼도 내놓을 것”이라고 전했다.   ▲ 폼랩은 기자간담회에서 15분 동안 9개의 부품을 생산하는 시연을 진행했다.   다품종 소량생산에서 3D 프린팅의 경쟁력 내세워 폼랩은 폼 4를 통해 시제품 제작뿐 아니라 최종 부품의 제조 영역에서도 3D 프린팅의 입지를 넓힐 수 있을 것으로 기대하고 있다. 라카토스 CPO는 5만 달러(약 6800만 원)의 사출성형기와 네 대의 폼 4 3D 프린터가 1000개의 부품을 제작하는 테스트 과정을 소개했다. 그는 “폼 4 3D 프린터는 부품 제작 시간에서는 큰 차이가 나지 않으면서, 사출성형기보다 싸고 적은 공간을 차지하며 공구의 리드타임이 없다”고 설명했다. 제조 시장에서 폼랩은 고객의 주된 관심사인 생산 비용 절감을 겨냥해 가격 경쟁력을 갖춘 3D 프린팅 장비와 재료를 공급하고, 자동화 프로세스를 통해 노동력을 줄일 수 있도록 지원하겠다는 전략을 내세운다. 특히 수천 개 규모의 다품종 소량생산 영역에서 3D 프린팅의 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 제조 분야에서는 프로토타입이나 치공구의 3D 프린팅 활용 비중이 높은데, 폼랩은 최종 부품의 생산에 3D 프린팅이 더 많이 쓰일 수 있도록 노력을 기울일 예정이다. 폼랩코리아의 이경준 지사장은 “폼랩은 비싸고 무거웠던 3D 프린터를 혁신해 왔으며 장비, 소재, 서비스의 경쟁력을 꾸준히 강화하고 있다. 국내에서도 대기업뿐 아니라 대학교, 공공기관 등에서 폼랩의 3D 프린터를 사용하는 등 시장을 넓히고 있다”면서 덴탈, 제조, 메디컬 등의 시장을 중점 공략하면서 올해 30% 성장이 목표라고 소개했다. 국내에서 폼 4의 실제 구입 가격은 500만원 대 초반이 될 전망이다.   ▲ 폼랩코리아의 이경준 지사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-06-03
[칼럼] 컨셉맵으로 미래 그리기
책에서 얻은 것 No.20   “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 창조하는 것입니다.” - 피터 드러커  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다.  이번 칼럼은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연도 중요함을 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로 정의하면 ‘리더십, 인플루언서’로 정했다.    백만 유투버 ‘어비’를 만나다.  모든 시작은 우연에서 시작하여 뭔가의 연결고리를 통해서 커넥팅으로 시작된다.  어비(본명 송태민)는 대한민국을 넘어 아시아에서 인정받고 구글에서 인증하는 유투버이다. 그는 페이스북에서 자신을 이렇게 소개한다. “ 좋아하면 깊게 팝니다. 그래서 나는 어비입니다. IT전문 방송인, KBS 2TV, 라디오 출연중입니다. Google PE/유튜브 컨트리뷰터(유튜브 Algorithm 담당)”  그는 디자이너 출신이고, 애플 얼리 어댑터로 유명세를 떨쳤으며, 어비 글씨체도 유명하다. 한마디로 ‘인싸’, ‘인플루언서’이다.   ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사     그를 오프라인에서 처음 만난 것은 2023년 6월 18일 여의도에서 열린 ‘어비와 함께 100인 100권 출판 프로젝트(출판기념회 with AI)’였다.  그리고 몇 달 후인 2023년 10월 27일 ‘인간이 지워진다 AI 시대, 인간의 미래(김덕진, 송태민, 우희종, 이상호, 류덕민 저)’ 북토크에서 김덕진 소장(it커뮤니케이션연구소), 송태민 님과 또 함께 사진을 찍었다. 이날의 느낌을 페이스북에 이렇게 기록했다.  “느낌에 ....  시즌1은 흥행(붐)을 일으킴 누구나 쉽게 쓰는 AI로 공전 히트 시즌2 이제 본격적으로 적용단계 준비 기업에서 지갑을 열면 흥행 성공 MS copliot으로 기업속으로 침투 중 다양한 응용형태가 있을 텐데... 기업형 ChatGPT는  비용이 얼마? 구축기간은?이 화두일듯 근데 정말 보안은 안전한 거야?  이런 저런 고민이 많을 듯... 일반 사용자는 무료가 쵝오!“    “오랫동안 꿈을 그리는 사람은 마침내 그 꿈을 닮아간다.” - 미상   ‘어비랑 책 프로젝트’에 참여하다 그러던 어느날… 어비님의 페이스북에 책쓰기 모집을 하는 글이 눈에 확 들어왔다.  또 시작합니다.  100인 100권 프로젝트 2탄입니다. 생성형 인공지능으로 종이책 출간하기(어비 프로젝트) 아직도 어비랑 책 프로젝트를 안하셨다고요? 지금이 기회예요! 어비가 직접 디자인도 멋있게 다 해드립니다. 함께 해요. 두 번째 진행하는 100인 100권 함께 해주세요.    ▲ 사진 출처 : 열린인공지능출판사   12일만에 책을 쓰고, 3달 후에 종이책을 손에 쥐었다. 그 여정의 스토리를 찾아서 기록들을 모아 봤다.  2023년 11월 11일의 페이스북 기록은 이러했다.  Taemin Song 김덕진 이종범 님을 믿고 냅다 질렀다. 자고로 나는 무료보다 유료로 구매할 때 더 잘 됨. 테슬라 주식 2주 처분하여 구매 완료! 책 제목도 정했다 ! 어쩌면 진행 중인 책보다 먼저 나올 각! 세 분을 믿고 열심히 달려보자!!! #어비 님 믿고 갑니다!    주제: 어비의 인공지능으로 출판하기 프로젝트 2024 2023년 11월 18일 토요일 [류용효] 드뎌 시작하는군요. 두근두근 ㅎㅎ [류용효] 어제 구상했다가 아침에 어비님 올린 동영상보고 따라해 보고 있습니다. (정말 그대로 따라하기! 핵심 포인트입니다. 나의 주관이나 뭐 그런 건 잠시 접어두고 말이죠.)  [어비] 맞아요 인공지능이 다 만들어주고 그 결과물 보면서 내용 수정해도 되니깐용~^^ [류용효] 일단 무모하지만… 오늘 본문 내용 다 만든다는 목표 세웠습니다. ㅎㅎ [류용효] 질문요! ChatGPT는 높임말로 “했습니다”로 써 주는데, “했다”로 하려면 뭐라고 얘기하면 될까요?  [어비] 반말로 써줘라고 하면 써줍니닷. [어비] 이렇게 하니 해주네용. “친구에게 쓰는 반말이 아니라 책에 쓰는 형식으로 써줘.” [류용효] 일단 퀵하게 전체를 돌려보니 감이 좀 오는 것 같습니다. 한방에 다 되는 것은 없으니, 조금 쉬면서 읽어보고 어디를 어떻게 채워야 될지 생각도 하고, 다른 AI에게도 물어보고 해야 할 것 같습니다. 제가 생각하는 글도 추가로 써 보고.   2023년 11월 21일 화요일 [류용효] 우와 대박입니다. 프롬프트… 내가 ChatgPT와 어떤 대화를 나누느냐가 핵심이었군요. 알고는 있었지만 이렇게 진지하게 써 보는 건 처음입니다! [류용효] 일단 Draft 버전으로 두 가지 산출물 완성! 다음 스텝은 Bard, 클로바x에 동일 질문 던져서 취합. 내일부터는 각각의 장을 읽어보고 보정하기 ^^  [어비] 본인이 직접 쓴 글 부분은 그래도 맞춤법 등 맞춰야겠죠~? [류용효] 음. 바드로 똑같이 질문하니 내용이 훨씬 좋은데요 ㅎㅎ  [류용효] 인쇄보기로 100페이지 나오면 실제 몇 페이지쯤 예상될까요? 150page까지 가도 될까요? [어비] 거의 그대로예요~~ 폰트 등에 따라 다르겠지만요~~^^ [류용효] 저도 써 놓고 정리… 1차 2차 3차… 그리고 제 생각을 써 넣으려고 합니다. 그 방법 밖에 없는듯.    2023년 11월 27일 월요일 [류용효] 오늘까지 그림도 좀 넣어서 90페이지 완성했습니다. ^^ 좀 더 노력해서 완성으로 가려고 합니다. ㅎㅎ  [류용효] ChatGPT, Bard, Clova x 세 개를 열어놓고, 동일 질문 결과를 본 후 가장 적당한 것을 사용하고 있습니다.  [류용효] 오늘은 하루종일 외근이라 아이패드 굿노트로 책 초안 리뷰할까 합니다. ^^ 펜으로 찍찍 글도 추가하고 하면 마무리될 듯. 하여튼 새로운 경험을 하는 중이네요. ^^  [류용효] 아이패드로 리뷰해 보니 수정사항이 겁나게 많이 보이네요. ㅎㅎ ChatGPT로 뽑은 거 하나하나 잘 봐야 할 듯~    2023년 11월 29일 수요일 [류용효] 드디어 100페이지 도달했습니다. ^^ 표지에 들어갔으면 하는 로고와 사진 모음 정리했고… 오늘 밤에는 기필코 완료 버튼을 눌러 산출물에 올리려고 합니다. ^^ [어비] 일요일까지라고 안심하지 마시고 열심히 쓰시고 교정교열 등 마무리까지 다들 체크체크입니다! [류용효] 인쇄보기로 보면 목차 크기(폰트 조절 필요)와 배열들이 보이는데 조절해야 할까요? 교정은 몇 번 보았습니다.  [어비] 배열 등은 제가 보면서 이상한 점은 잡아낼 예정입니다. 폰트 사이즈 등 제가 다 손볼 수 있습니다! [류용효] 넵! 감사합니다. 남은 기간동안 교정은 또 보고 또 볼께요. ^^   2023년 11월 30일 목요일 [류용효] 표지 들어갈 사진을 여러 장 넣었는데요. 어비님 한번 보시고 뭐가 좋을지라는 생각에서요. 괜찮죠? ㅎㅎ 디자인 감각은 제가 너무 떨어져서요. 잘 부탁드려요. [어비] 그 정도 센스는 제가 넘치기에 마음껏 넣어주세요! [류용효] 우왕 ^^ 넵! 마음껏 넣어 보겠습니다. ㅎㅎ 왜냐면 챗지피티, 바드로 써 보니 기본 흐름은 좋은데 디테일 한계로 일정 부분 제 의견을 넣었거든요.  [류용효] 저는 내년에 쓸 책 주제 정했고 미리 써 놓을 생각입니다. ^^ 방법 알았고 템플릿 있으니. ^^   “미래는 오늘 당신이 하는 일에 달려 있습니다.” - 마하트마 간디   컨셉맵으로 미래 그리기 - 학생과 학부모를 위한 진로 탐험 드디어 2024년 3월 30일 책이 출판되었다. 책의 부제목은 ‘컨셉맵으로 그리는 나만의 미래’이다.  그리고 마케팅 문구를 만들었다. 처음에는 어렵게 느껴졌는데, 가이드를 받고 따라하다 보니 어느새 그럴듯한 문구들이 만들어졌다.  “어떻게 하면 나만의 꿈과 비전을 더 명확하게 그릴 수 있을까요? 컨셉맵으로 여정을 시작해보세요. ‘컨셉맵으로 미래 그리기’는 당신이 성공적인 미래를 위해 어떤 목표를 세우고, 어떻게 계획을 세우며, 더 나아가 소통과 협업을 통해 어떻게 성공에 한 발짝 더 다가갈 수 있는지 알려줍니다. 각 장마다 제시되는 질문들은 독자들에게 심층적인 고찰을 유도하며, 나만의 컨셉맵을 그리는 동안 효과적인 피드백과 가이드를 제공합니다. 컨셉맵은 당신의 미래를 시각적으로 만들어내는 강력한 수단입니다. 이 책을 통해 당신만의 특별한 여정을 시작해보세요.” “당신의 꿈과 목표가 어디에 숨어있을까요? 류용효 작가의 ‘컨셉맵으로 미래 그리기’를 읽어보세요. 이 책에서 류용효 작가는 목표의 문을 열고 미래의 비전을 그리며, 강점과 가능성을 탐험하는 과정에서 자신을 발견하도록 실질적인 조언과 팁을 제공합니다 이 여정에서 새로운 아이디어와 통찰력을 얻어, 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌어나갈 수 있도록 안내합니다. 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가 봐요! 책 속에서 우리는 여러분의 꿈과 목표에 대한 비밀스러운 통로를 찾아 나섭니다. 컨셉맵의 마법에 휩싸여 목표의 문을 열고, 미래의 비전을 그려가며 자아를 탐험합니다. 이 여정은 강점과 가능성의 발견으로 이어져, 자신을 더 깊이 이해하게 될 것입니다. 새로운 아이디어와 통찰력은 여러분의 미래를 도전적이고 의미 있는 방향으로 이끌 것이며, 꿈을 현실로 만들기 위한 첫 걸음을 함께 나아가게 됩니다. 이 책은 여러분이 소중한 목표에 도달할 수 있도록 이끄는 동반자가 되어, 풍요로운 미래를 함께 그려보세요.”   ▲ ‘컨셉맵으로 미래 그리기’ 서평맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   나의 책을 한 장의 서평맵으로 만들었다.  2024년 3월 30일 POD(맞춤형 소량 출판) 방식으로 세상에 나왔다. POD(Publish On Demand)는 미리 종이책을 찍지 않고 주문이 들어올 때마다 레이저 프린터 등으로 종이책을 인쇄하는 방식이다. 주문형 출판이라고도 한다. 그리고 4월 18일 미모셀(미래모빌리티셀럽) 모임에서 출판 강연 및 사인회를 시작으로 2024년 나의 의미 있는 여정이 시작되었다.    ▲ 사진 제공 : 피엘엠카페     “성공의 99%는 마음가짐에 달려 있다.” - 미상   커넥팅을 넘어 공감을 나누다 내친김에 2025년 컨셉맵 캘린더에 두 분을 모셨다. 김덕진 소장님과 어비 님을 3월, 4월의 주인공으로 해서 라이프맵 혹은 서평맵으로 진행 중이다.  2021년에 처음 시작한 컨셉맵 캘린더가 내년이면 5주년을 맞이한다. 그래서 특별한 손님을 모셨다. 금융 AI로 유명한 오순영님, 그리고 늘 존경하는 글로벌 소프트웨어 한국 지사장님이신 정운성님, 인공지능 및 IT 신지식인인 김덕진 소장님과 어비님, 씽크와이즈로 정리의 달인이고 화성시청의 업무혁신을 이끌고 계신 권석민 팀장님, 시스템 개발의 풀스택을 강의하고 사업을 하는 강창훈 대표님, 종행무진 마음 AI의 우수성과 가치와 비전을 알리고 계시는 손병희 전무님, 자율주행의 다크호스로 곧 상장을 앞둔 자율주행의 눈을 개발하고 있는 SOSLA 장지성 대표님, 투자의 현인과 최근 죽음의 문턱에서 되살아 나며 제2의 인생을 달리고 있는 김관성 전무님, 베트남 비즈니스의 노하우를 가진 이정훈 대표, 그리고 최근 가천대학교 창업대학 초빙교수로 발탁되신 홍원준 교수님, 그리고 곧 박사학위 취득을 앞두고 있는 이슬아 님 등과 2025년을 뜻깊게 보내기 위해 각각 다른 맵을 만들려고 한다. 나의 1년 프로젝트이다.    ▲ 2025 컨셉맵 캘린더 (제공 : 피엘엠카페)   자신의 미래를 머릿속으로 생각만 하지 말고, 말하고 글로 쓰고, 시각화로 표시하여 타인을 이해시키는 것이 무엇보다 중요할 것이다. 이제 컨셉맵은 내 머리 속에서 생각을 정리하고 연결하는 것이 자연스러워졌다. 그리고 내재화가 된 것 같다.  나는 한 장의 맵으로 정리하는 것을 큰 보람으로 생각하며 기대와 호기심이 많다. 그래서 사람들과 잘 소통하고 그리고 그들을 무대로 불러내서 그들의 손으로 본인의 생각을 꺼집어내어 일을 풀어가도록 유도한다. 물론 내가 잘 모르는 것도 많고 또 잘 못하는 것은 너무나 많다. 최소한 기본을 잘 하려고 노력하며, 커넥팅을 통해서 협업과 지혜를 통해서 선한 영향력을 키우고자 하는 것이 나의 모토이다.  ‘컨셉맵클래스’, 내가 늘 생각하는 단어이다. 컨셉맵으로 통하는 길목에서 사람들에게 영감과 길을 안내하고 수익도 내고 나의 생활을 영위하고 기쁨과 즐거움으로 가득한 생활을 누리고 싶다. 이것이 내가 바라는 세상이다.    ■ 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 : 2024-06-03
몽고DB, 생성형 AI로 최신 애플리케이션 구축 지원
몽고DB가 기업이 생성형 AI로 신속하게 최신 애플리케이션을 구축 및 배포하도록 지원하는 ‘몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MongoDB AI Applications Program : MAAP)’을 발표했다. 새롭게 선보인 MAAP은 기업 고객을 위한 몽고DB 및 파트너사의 전략적 자문과 전문 서비스를 비롯해 통합된 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅 및 파운데이션 모델(FM), 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 함께 고객이 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스의 어려움을 해결하도록 지원할 방침이다. 이를 위해 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택과 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 모든 기업은 생성형 AI가 주도한 혁신 속에서 경쟁 우위를 점하고 고객의 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다. 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만, 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하고 안정적으로 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 데이터 전략과 기술을 갖추지 못한 경우가 많다. 이들 중 상당수는 확장이 불가능한 레거시 기술로 인해 비효율적인 데이터 작업 방식을 고수하고 있으며, 일부는 불필요한 복잡성과 비용을 야기하는 단일 목적의 볼트온(bolt-on) 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온(add-on) 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC(Proof of Concept) 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. 몽고DB가 새롭게 선보인 MAAP은 기업이 가진 비즈니스 문제를 파악하고 역추적하며, 솔루션을 신속하게 구축 및 반복해 혁신적인 생성형 AI 애플리케이션 생산에 최적화된 전략적 프레임워크와 전문 서비스, 기술 로드맵을 제공한다. 몽고DB는 통합 개발자 데이터 플랫폼에서 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 기술을 MAAP에 접목했으며, 이와 함께 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공 기업과의 파트너십을 기반으로 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤스로픽(Anthropic), 애니스케일(Anyscale), 아마존웹서비스(AWS), 코히어(Cohere), 크레달.ai(Credal.ai), 파이어웍스.ai(Fireworks.ai), 구글 클라우드(Google Cloud), 그래비티나인(gravity9), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 노믹(Nomic), 피어아일랜드(PeerISLAnds), 퓨어인사이트(Pureinsights), 투게더 AI(Together AI) 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀 서비스 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스(MongoDB Professional Services)는 조직의 현재 기술 스택을 평가하고 고객과 협력해 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악한다. 이어 컨설팅 파트너와 함께 전략적 로드맵을 개발하고 프로토타입을 신속하게 마련해 결과물이 고객의 기대에 부합하는지 검증하며, 이를 실제 운영 환경에서 사용할 수 있도록 완전하게 구축된 애플리케이션을 최적화한다. 고객은 필요에 따라 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위한 몽고DB 프로페셔널 서비스를 계속 지원받을 수 있다. 기업은 조직 전반과 고객을 위한 애플리케이션에 배포된 새로운 기술이 예상대로 작동하며 민감한 데이터를 노출하지 않는다는 확신을 가질 수 있어야 한다. MAAP의 파트너사는 안전성과 신뢰성, 유용성을 보장하도록 설계된 FM을 제공한다. 기업은 FM을 강력한 거버넌스 제어와 자체 데이터를 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술과 결합함으로써 FM이 제공하는 데이터를 정확히 제어하고 정확도 개선에 필요한 컨텍스트를 제공하며 환각현상(hallucination)을 줄일 수 있다. 또한 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 오픈AI(OpenAI) 등 모델을 기반으로 빠른 AI 모델 응답 시간을 확보할 수 있다. 이처럼 MAAP은 사용 사례에 필요한 생성형 AI 참조 아키텍처, 통합 기술, 규정 등 실무 중심의 전문 서비스를 제공해 의도대로 작동하는 안전한 고성능 애플리케이션을 구축할 수 있다. MAAP은 생성형 AI를 대규모로 도입할 준비가 되지 않은 기업에게 안전한 비공개 샌드박스 환경에서 진행되는 맞춤형 프로토타입 세션을 제공한다. 예를 들어 전략, 운영, IT, 소프트웨어 개발 등 조직의 여러 부서가 전문가 세션에 참여해 다양한 의견을 모으고, 생성형 AI를 통해 해결할 수 있는 내부 비즈니스 과제를 파악하는 데 맞춤형 MAAP을 활용할 수 있다. 나아가 몽고DB 프로페셔널 서비스가 주도하는 해커톤을 통해 솔루션을 공동 구축하고 내부 사용 사례에 대한 효과를 테스트한다. 즉, MAAP은 생성형 AI가 특정 비즈니스 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 신속하게 구축하는 데 필요한 교육, 리소스 및 기술을 제공한다. 몽고DB의 앨런 차브라(Alan Chhabra) 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다. 이들은 몽고DB의 최신 기술과 포괄적인 서비스를 활용해 혁신적인 아이디어를 실제 애플리케이션으로 전환하고 있으나 일부 기업은 여전히 비즈니스 문제 해결을 위해 생성형 AI를 통합할 최상의 방법을 고민하고 있다”고 전했다. 또한, “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)와 몽고DB가 보유한 전문성 및 서비스, 그리고 생성형 AI 업계 리더들과의 전략적 파트너십을 통해 규모를 막론하고 모든 기업이 생성형 AI를 자신 있게 도입하고 구현할 수 있는 포괄적인 로드맵을 제공한다. 몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
작성일 : 2024-05-07
[넥스트폼] BARAM v24.1.3 Release
              SW 소식 >             BARAM v24.1.0 공개 >             BARAM v24.1.0이 공개되었습니다. BARAM v24.1.0에는 밀도 기반 압축성 솔버와 Batch Process 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. (링크)를 누르시면 BARAM v24.1.0 안내 페이지로 이동합니다.  이외에도 baramFlow tutorials 6개, baramMesh tutorials 1개가 추가되었습니다. (링크)에서 확인해주세요.             baramFlow New Features 밀도 기반 압축성 솔버 및 Far-field Riemann 경계 조건 추가 (TSLAeroFoam) User Parameters 기능 추가 Batch Process 기능 추가 User Parameters를 조합하여 순서대로 계산 실행 가능 격자 정보 확인 기능 추가 (격자 갯수, 해석 영역 크기, 최대/최소 격자 체적) baramFlow Improvement Realizable k-ε 모델의 벽함수 개선 정상 상태 계산을 비정상 상태 계산의 초기값으로 사용하는 기능 추가 cell zone source term에 단위 표시 계산 종료 시, 종료 팝업 창 띄우는 기능 추가 특정 경계면은 이름에 따라 경계 조건 자동 부여 다상 유동의 정상 상태 계산 시 maximum Courant number 설정 가능             baramMesh New Features snap 단계에서 Implicit Feature Snapping 지원 baramMesh Improvement 형상 이름의 공백에 _ (underscore) 자동 추가 Region 단계에서 고체 영역만 설정하도록 기능 개선                                     BARAM ARM 64 버전 Azure Marketplace 공개 >              Azure Marketplace에서 사용할 수 있는 BARAM CFD Package가 공개되었습니다. 이제 고사양의 HPC (High Performance Computing) 없이도 BARAM을 이용하여 복잡한 CFD 계산을 돌릴 수 있습니다.  Azure Marketplace에서 NEXTFOAM BARAM을 검색하시거나 (링크)를 클릭하시면 Azure Marketplace에 등록되어 있는 BARAM CFD Package를 사용하실 수 있습니다.                         교육 소식 >             4월 CAE / AI 엔지니어를 위한HPC 교육 >             CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 일정을 안내드립니다. HPC 환경에서 OpenFOAM 수행 방법 및 병렬 AI 학습 방법 / HPC 구축 실습을 통해 HPC의 개념 이해 / 최적 성능을 도출할 수 있는 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안을 목표로 교육이 진행됩니다. 일정 : 4월 24일 ~ 4월 25일 (링크)를 클릭하시면 4월 CAE/ AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         일반 소식 >             2024년 AI CFD 춘계 워크샵              지난 2월 29일 서강대학교 AS관 509호에서 AI CFD 워크샵이 있었습니다. GIST 최성임 교수님, 인하대학교 고승찬 교수님, KAIST 이승철 교수님을 비롯하여 AI CFD를 주제로 연구하시는 분들과 모임을 가지는 뜻 깊은 시간이었습니다.  이 자리에서 PINN (Physics-Informed Neural Network)를 비롯하여 FNO, DeepONet 등 Neural Network를 CFD에 적용한 연구 및 활용 성과에 대해 의견을 나누었습니다.  저희 회사에서도 이보성 박사님께서 NEXTFOAM 연구 성과 및 근황을 주제로 발표를 진행해주셨습니다.                         WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM SERIES? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부
작성일 : 2024-04-29