스트라타시스가 나일론(PA) 계열 및 PP 파우더 재료 기반 자사의 선택적흡수융합(SAF : SelecTIve AbsorpTIon Fusion) 기술을 고도화해 한층 업그레이드한 고해상도 3D 프린터 ‘H350 버전 1.5 (H350 V1.5)’를 출시했다. 스트라타시스는 이번 업그레이드로 보다 폭넓은 산업 공정에서 한층 정밀해진 3D 프린팅을 적층제조(addiTIve manufacturing)에 도입할 수 있을 것으로 기대하고 있다. H350 V1.5는 센서와 원격 서비스 기능이 개선되어 프린터 작동과 관리가 간편해졌다. 기존의 H350 모델도 펌웨어 업데이트를 통해 SAF 기술이 적용된 고해상도 프린팅을 구현할 수 있다. SAF 기술 고도화로 추가된 고해상도 기능은 더욱 정교한 프린팅을 지원한다. 이를 통해 제조기업은 3D 프린팅 공정을 안정적으로 반복해 적층제조를 빠르게 확장하고, 복잡한 부품의 제작과 설계까지 제작 역량을 확장할 수 있다. 항공우주, 자동차, 의료 등의 산업 분야의 기업은 SAF 열 제어를 활용해 기어 및 메커니즘과 같이 부드럽고 정밀한 기능이 필요한 애플리케이션을 제작할 수 있다.      스트라타시스의 아담 엘리스(Adam Ellis) 기업 애플리케이션 매니저는 “고해상도 프린팅을 통해 더 강한 내구성, 이동식 조립 공정 및 새로운 범위의 애플리케이션을 고객에게 제공할 수 있게 됐다”면서, “이번 기술 출시로 고객의 생산 역량을 확장 및 개선하고 제조 분야에서 3D 프린팅 도입을 확대하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. 스트라타시스의 토벤 랑가(Torben Lange) SAF 연구 개발 담당 부사장은 “추가 기능이 업그레이드된 H350은 고객이 원하는 성능에 부합하는 제품으로, 특히 적층제조 및 SAF 기술의 이점을 극대화할 수 있도록 지원한다”면서, “새로운 애플리케이션과 사용 사례를 통해 제조업체는 속도나 품질 저하 없이 보다 복잡한 부품을 생산할 수 있게 될 것”이라고 말했다.

아비바가 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’를 공개했다. 기존에 ‘아비바 커넥트’에서 ‘커넥트’로 변경된 이 플랫폼은 슈나이더 일렉트릭, RIB, ETAP 및 광범위한 파트너 공급업체의 애플리케이션의 연동을 지원하여 고객이 운영하고 있는 산업 생태계 전반의 인사이트를 통합하고, 지능형 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고객은 각 분야의 의사결정권자가 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트를 기반으로 성과를 높이고 효율성을 최적화하는 동시에 지속가능성을 극대화하여 ROI를 높일 수 있다. 새롭게 출시된 커넥트는 전체 산업 라이프사이클을 실시간으로 아우르는 개방적이고 중립적인 디지털 플랫폼으로, 기본 데이터 서비스, 시각화 서비스, 모델링 및 분석 기능, 애플리케이션 개발 서비스와 더불어 서비스 및 사용 관리 기능을 제공한다. 데이터, 디지털 트윈, 산업 인공지능, 심층적인 도메인 전문 지식을 단일 환경 내에 통합하며, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 기반으로 고객이 역량을 손쉽게 확장하고 향상된의 지속가능성을 경험할 수 있도록 지원한다. 커넥트는 원격 자산, 아비바의 애플리케이션, 타사 데이터 소스를 하나의 안전한 단일 플랫폼으로 결합하여 산업 기업이 클라우드에 대한 기술 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고유한 산업 생태계를 구축할 수 있도록 한다. 아비바에 따르면 현재 전 세계에서 수만 명의 월간 액티브 유저가 커넥트를 사용하고 있다. 커넥트에서 지원되는 주요 제품으로는 아비바 파이(AVEVA PI) 시스템, AVEVA OperaTIons Control(운영 제어), AVEVA Unified Engineering(통합 엔지니어링), AVEVA Advanced AnalyTIcs(고급 분석), AVEVA Asset InformaTIon Managament(자산 정보 관리), RIB CostX 등이 있다.     한편, 아비바는 새로운 산업 애플리케이션 시장의 기반을 형성하기 위해 커넥트 중심의 다양한 파트너십을 확대하고 있다고 전했다. 예를 들어, 아비바와 마이크로소프트는 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트와 마이크로소프트의 제조업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)를 사용하여 생산 실행 데이터와 공급망 생산 계획 데이터를 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 통합하고 컨텍스트화한다. 아비바의 캐스퍼 허즈버그(Caspar Herzberg) CEO는 “연결된 산업 경제 전략은 생태계 전반에서 글로벌 협업의 이점을 실현한다. 업계를 선도하는 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트를 통해 산업 조직에서는 가치 사슬에 대한 총체적인 이해를 바탕으로 모든 단계에서 실시간 혁신을 촉진할 수 있다. 분석과 AI로 강화된 고유의 강력한 데이터 에코시스템은 마찰이 발생하지 않는 단일 환경에서 탁월한 효율성을 제공하여, 더 스마트하게 엔지니어링하고, 더 효율적으로 운영하며, 수익성을 높일 수 있도록 지원한다”고 말했다. 또한 “커넥트는 산업 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결(Industrial DX 2.0)을 가속한다. 클라우드에서 서비스되는 AI 기반 플랫폼이 산업 정보를 공유하고 통합하여 기업, 파트너 및 고객의 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킨다. 워크플로 간소화부터 실시간 모니터링 및 제어, 원격 협업 개선, 산업 자산의 엔드 투 엔드 수명 주기 성능 극대화에 이르기까지 업계의 디지털 트랜스포메이션 요구 사항을 해결한다”고 덧붙였다.

어도비가 어도비 익스프레스(Adobe Express) 모바일 애플리케이션을 공식 출시했다.  어도비 익스프레스는 쉽고 빠르게 소셜 미디어 콘텐츠, 동영상, 전단지, 로고 등을 구상 및 디자인하며 공유할 수 있는 올인원 AI 콘텐츠 제작 앱이다. 어도비는 “어도비 익스프레스로 제작된 콘텐츠 수가 지난해에만 두 배 이상 증가하는 등 전 세계 수백만 명의 사용자가 콘텐츠 제작을 위해 어도비 익스프레스를 사용하고 있다”고 설명했다.  새로운 어도비 익스프레스 모바일 앱은 무료로 사용 가능하며 다양한 언어와 대부분의 안드로이드 및 iOS 기기를 지원한다. 사진, 디자인, 동영상 및 생성형 AI 역량 등을 올인원 콘텐츠 편집기에 통합해 마케터, 중소기업, 학생, 크리에이터 전문가 등 누구나 웹과 모바일에서 고품질의 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는 것이 특징이다. 또한, 어도비 익스프레스는 모든 스킬 수준의 사용자가 어도비 파이어플라이 생성형 AI 구동 기능을 통해 빠르고 간편하게 복잡한 작업을 해결할 수 있도록 지원한다. 크리에이터는 텍스트를 이미지로(Text to Image), 텍스트 효과(Text Effects), 생성형 채우기(GeneraTIve Fill), 텍스트를 템플릿으로(Text to Template) 등의 기능을 사용해 간단한 텍스트 프롬프트로 뛰어난 이미지와 디자인을 즉시 생성하고, 인물이나 개체를 삽입, 제거 및 교체하며 시선을 사로잡는 헤드라인을 만들 수 있다. 또한 오디오에서 애니메이션(Animate from Audio)과 비디오 자막(CapTIon Videos) 등 AI 기능을 통해 복잡한 작업을 클릭 한 번으로 자동화할 수 있다.     새로운 어도비 익스프레스 모바일 앱은 어디서나 쉽고 빠르게 아이디어를 구상하고, 콘텐츠를 생성 및 게시할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 템플릿에 동영상 클립과 이미지, 음악을 결합할 수 있으며, 애니메이션을 추가하고 정확한 맞춤형 자막을 100개 이상의 언어로 실시간 생성 및 편집할 수 있다. 동영상 타임라인, 레이어 타이밍 및 4K 동영상 기능도 지원한다. 클릭 한 번으로 이미지 및 동영상 배경을 편집, 제거하거나 크기를 조정하고, QR 코드를 생성하거나 동영상을 자를 수 있다. 텍스트를 이미지로 생성할 수 있고, 간단한 텍스트 프롬프트로 인물, 개체 등을 삽입, 제거 및 교체할 수도 있다. 생성형 AI를 활용해 헤드라인, 카피 및 메세지를 만들거나 소셜 미디어 콘텐츠, 전단지, 포스터용 템플릿을 제작할 수도 있다. 사용자는 수천 개의 동영상 및 템플릿과 2만 8000개 이상의 어도비 글꼴, 수십만 개의 어도비 스톡 동영상, 음악 및 디자인 애셋을 이용할 수 있다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5)   지난 호에서는 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 데이터베이스에 어떠한 정보가 유용한 정보인지를 판단하기 위하여 종이의 역사와 동아시아 전통 종이의 차이를 정리하였다. 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상 및 빛의 투과 특성, 전통한지의 우수성과 전통 계승 및 보존의 중요성에 관해서 살펴보았다.  이번 호에서는 국내외의 고지도를 소개하고 고지도에서 얻을 수 있는 다양한 지리 및 역사 정보에 관하여 살펴본다. 근대의 측량 기술이 도입되기 전에 제작된 고지도의 한계와 수록된 정보의 해석에 있어서의 주의점에 관해서도 생각해 보고자 한다. 고지도 데이터베이스의 중요성과 문화유산, 역사, 인문학 분야에서의 해석 및 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 대동여지도와 대한민국전도의 유사도와 축척 비교(10리를 4km로 계산하면 대동여지도는 실제의 크기보다 약 25% 크게 그려져 있다.)   우리나라의 지도 국어사전에서는 지도(地圖)를  ‘지구 표면의 상태를 일정한 비율로 줄여, 이를 약속된 기호로 평면에 나타낸 그림’으로 설명하고 있다. 근대 이후에 제작된 지도를 바탕으로 한 설명이라고 볼 수 있다. 현대에는 수치 정보를 바탕으로 한 지리 정보 시스템(GIS : Geographic InformaTIon System)과 GPS(Global PosiTIoning System)를 사용하여 항공기, 선박, 자동차 및 보행자의 위치를 무선으로 안내하는 시스템이 사용되고 있다. 지도의 수치 정보와 자신의 위치 정보는 컴퓨터에서 처리되며 화면에 표시된다. 물론 전통적인 방법으로 종이에 인쇄하여 사용하는 것도 가능하다. 우리나라 지도 제작의 역사는 삼국시대 이전으로 거슬러 올라갈 것으로 추정된다. 삼국시대 이전에도 외부와 교류가 활발했고 기록 활동도 있었으므로, 어떠한 형태로든 지도가 만들어졌을 것으로 보인다. 필사에 의한 간단한 약도부터 초기 형태의 지도가 만들어져 활용되었을 것이다. 그러나 현재는 조선 시대 이후의 것들만 전해지고 있다. 현존하는 고지도 가운데 가장 오래된 지도는 조선 초기인 1402년(태종 2년)에 제작된 ‘혼일강리역대국도지도’이다. 이 지도는 당시 제작된 세계 지도로는 세계적으로도 가장 뛰어난 지도 중의 하나로 인정되고 있으나 원본은 전하지 않는다. 필사본은 일본 류코쿠대학이 소장하고 있다. 일본 텐리대학과 서울대학교 규장각에는 필사 모사본이 있다.  조선 전기에는 국토의 측량을 기초로 우리나라 영토의 부분부분을 그린 지도가 활발하게 만들어졌다. 조선 전기의 대표적인 전도(全圖)로는 1530년(중종 25년)에 간행된 ‘신증동국여지승람’에 수록된 ‘팔도총도’를 들 수 있다. 이 전도는 특정 지역의 지역적 성격을 종합적으로 지도와 함께 기록한 지지(地誌)를 보완하는 형태로 부도(附圖)의 형식을 영토의 전체적인 모양을 두 면에 수록하였으며 대표적인 산, 강, 고을의 이름이 간략하게 적혀 있다.    대동여지도 개항 이전인 1876년(고종 13년), 근대적 측량이 이루어지기 전에 제작된 한반도의 지도 중 가장 정확한 지도로 꼽히는 것이 ‘대동여지도’이다. 김정호가 1861년(철종 12년)에 지도첩의 형태로 제작한 한반도의 지도이다. 접었을 때의 책의 크기는 가로 20cm, 세로 30cm로 보관과 운반이 용이하게 만들어졌다. 지도는 가로 19판, 세로 22층(또는 22첩)으로 이루어졌다. 지도의 축척을 나타내는 방안(方眼)에 의하면 지도의 한 면은 가로 80리, 세로 120리에 해당하며 지도의 두 면이 한 장의 목판으로 인쇄되었다. 지도를 펼치면 가로 약 3.8m, 세로 약 6.7m에 이른다. 현재 세 건이 대한민국의 보물로 지정되어 있으며, 대동여지도의 인쇄에 사용된 목판이 2008년에 대한민국 보물로 지정되었다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 현재의 한반도 지도의 윤곽과 비교해도 손색이 없다. 1834년(순조 34년)에 제작하고 1840년대까지 3차례에 걸쳐 개정한 ‘청구도’와 1530년에 편찬한 ‘신증동국여지승람’ 등을 참고하여 만들어진 것으로 여겨지고 있다.  대동여지도의 백두산 부분을 살펴보면 단순한 지리 정보 뿐만 아니라 청나라와의 국경을 정한 내용, 청나라와 조선의 담당자, 비석을 세운 날짜 등을 기록하여 세운 비석인  정계비(定界碑)의 위치까지 표시되어 있다.(그림 2) 정계비를 세운 날짜는 강희 51년 5월 15일로 1712년(숙종 38년)의 일이다. ‘강희임진정계(康熙壬辰定界)’라고 적혀 있어 청나라 강희제의 임진년인 1712년에 청나라와 조선의 경계를 정해서 비석을 세운 것임도 기록해 두었다. 대동여지도가 1861년에 만들어진 것이므로 149년 전의 역사적 사실을 기록한 셈이다. 이처럼 고지도에는 단순한 지리 정보뿐만 아니라 역사 정보도 기록되어 있는 경우가 많아, 귀중한 역사 연구자료로서의 가치도 매우 높다.    그림 2. 대동여지도에 그려진 백두산 부분.조선과 청나라의 국경을 표시하기 위하여 1712년 5월 15일에 세워진 백두산정계비의 위치가 표시되어 있다.    대동여지도는 100리(里)를 1척(尺)으로, 10리를 1촌(寸)으로 한 백리척(百里尺) 축척의 지도이나 당시의 10리를 현재의 길이 단위로 정확히는 알 수 없다. 조선 시대의 10리를 오늘날과 마찬가지인 4km로 계산하면 축척은 1 : 16만으로 계산된다. ‘대동지지’와 ‘속대전’의 기록인 “주척(周尺)을 쓰되 6척은 1보(步)이고 360보는 1리(里)이며 3600보는 10리로 된다”라는 내용을 기준으로 축척을 추정하면 1 : 21만 6000이다. 그러나 필자가 현대에 만들어진 지도와 크기가 유사하게 조정하여 대동여지도의 축척을 계산하면 약 1 : 12만 8000이었다. 문헌상의 기록을 바탕으로 추정한 축척과는 25% 또는 69%의 차이가 발생한다. 대동여지도에서는 실제 거리로 약 1280m(=1.28km)에 해당하는 직선 거리가 1cm로 표시된 셈이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica AssociaTIon)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI의 멀티모달 딥러닝 기술 확산의 계기가 된 오픈AI(OpenAI)의 CLIP(ContrasTIve Language-Image Pre-Training, 2021) 코드 개발 과정을 분석하고, 사용하는 방법을 정리한다.    ■ 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 CLIP은 구글이 개발한 자연어 번역 목적의 트랜스포머 모델, 비전 데이터 변환에 사용되는 VAE(VariaTIonal Autoencoder) 개념을 사용하여 멀티모달 학습 방식을 구현하였다. 이번 호에서는 그 과정을 설명하고 파이토치로 직접 구현하는 과정을 보여준다. CLIP을 이용하면 유튜브, 넷플릭스와 같은 영상에서 자연어로 질의해 해당 장면을 효과적으로 검색할 수 있다. 참고로, CLIP에서는 트랜스포머가 핵심 컴포넌트로 사용되었다. CLIP과 같이 트랜스포머가 자연어 번역 이외에 멀티모달의 핵심 기술이 된 이유는 비정형 데이터를 연산 가능한 차원으로 수치화할 수 있는 임베딩 기술의 발전과 트랜스포머의 Key, Query, Value 입력을 통한 여러 학습 데이터 조합이 가능한 특징이 크게 작용했다.    그림 1. 멀티모달 시작을 알린 오픈AI의 CLIP 모델(Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision, 2021)   트랜스포머와 VAE를 이용한 멀티모달 CLIP 네트워크를 좀 더 깊게 파헤쳐 보도록 한다. 앞서 설명된 트랜스포머, 임베딩과 관련된 개념에 익숙하다면, CLIP을 이해하고 구현하는 것이 그리 어렵지는 않을 것이다.    CLIP에 대한 이해 오픈AI에서 개발한 CLIP 모델은 공유 임베딩 공간 내에서 이미지 및 텍스트 형식을 통합하는 것을 목표로 했다. 이 개념은 기술과 함께 이미지와 텍스트를 넘어 다른 양식을 수용한다.(멀티모달) 예를 들어, 유튜브 등 비디오 애플리케이션 내에서 텍스트 검색 성능을 개선하기 위해 공통 임베딩 공간에서 비디오 및 텍스트 형식을 결합하여 모델을 학습시켰다. 사실, 임베딩 텐서를 잠재 공간(Latent Space)으로 이기종 데이터를 변환, 계산, 역변환할 수 있다는 아이디어는 VAE 기술, 구글의 트랜스포머 논문(2017)을 통해 개발자들 사이에 암시되어 있었다. 이를 실제로 시도해본 연구가 CLIP이다.  참고로, CLAP(ContrasTIve Language-Audio Pretraining)은 동일한 임베딩 공간 내에서 텍스트와 오디오 형식을 통합하는 또 다른 모델로, 오디오 애플리케이션 내에서 검색 기능을 개선하는 데 유용하다. CLIP은 다음과 같은 응용에 유용하다. 이미지 분류 및 검색 : CLIP은 이미지를 자연어 설명과 연결하여 이미지 분류 작업에 사용할 수 있다. 사용자가 텍스트 쿼리를 사용하여 이미지를 검색할 수 있는 보다 다양하고 유연한 이미지 검색 시스템을 허용한다. 콘텐츠 조정 : CLIP은 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 식별하고 필터링하기 위해 이미지와 함께 제공되는 텍스트를 분석하여, 온라인 플랫폼의 콘텐츠를 조정하는 데 사용할 수 있다. 참고로, 메타 AI(Meta AI)는 최근 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이, 열, IMU 데이터 등 6가지 양식에 걸쳐 공동 임베딩을 학습하는 이미지바인드(ImageBind)를 출시했다. 두 가지 모달리티를 수용하는 최초의 대규모 AI 모델인 CLIP은 이미지바인드 및 기타 다중 모달리티 AI 시스템을 이해하기 위한 전제 조건이다. CLIP은 배치 내에서 어떤 N&TImes;N(이미지, 텍스트) 쌍이 실제 일치하는지 예측하도록 설계되었다. CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더의 공동 학습을 통해 멀티모달 임베딩 공간을 만든다. CLIP 손실은 트랜스포머의 어텐션 모델을 사용하여, 학습 데이터 배치에서 N개 쌍에 대한 이미지와 텍스트 임베딩 간의 코사인 유사성을 최대화하는 것을 목표로 한다.  다음은 이를 설명하는 의사코드이다. 1. img_en = image_encoder(I)   # [n, d_i] 이미지 임베딩 인코딩을 통한 특징 추출  2. txtxt_emdn = textxt_emdncoder(T)    # [n, d_t] 텍스트 임베딩 인코딩을 통한 특징 추출 3. img_emd = l2_normalize(np.dot(img_en, W_i), axis=1)    # I&TImes;W 결합(조인트) 멀티모달 임베딩 텐서 계산 4. txt_emd = l2_normalize(np.dot(txtxt_emdn, W_t), axis=1)  # T&TImes;W 결합(조인트) 멀티모달 임베딩 텐서 계산 5. logits = np.dot(img_emd, txt_emd.T) * np.exp(t)   # I&TImes;T * E^t 함수를 이용한 [n, n]코사인 유사도 계산 6. labels = np.arange(n) 7. loss_i = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=0)  # 이미지 참값 logits과 예측된 label간 손실 8. loss_t = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=1)  # 텍스트 참값 logits과 예측된 label간 손실 9. loss = (loss_i + loss_t)/2   # 이미지, 텍스트 손실 평균값   실제 오픈AI 논문에는 <그림 2>와 같이 기술되어 있다.(동일하다.)   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1)   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 2025 버전과 아레스 제품군의 새로운 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오토캐드 호환성 － 전환을 용이하게 하는 개선된 UI 명령어 : OPTIONS     옵션 대화 상자는 모든 설정을 한데 모아 단위 및 사용자 설정을 포함해 쉽게 접근할 수 있다. 검색 기능이 강화되어 필요한 설정을 손쉽게 찾을 수 있게 개선되었다. 또한, 치수 스타일을 더욱 빠르게 조정할 수 있는 새로운 대화 상자가 추가되어 오토캐드처럼 세부 사항을 사용자 맞춤 설정할 수 있다. 검색 도구에는 사용자가 입력하기 시작하면 사라지는 ‘설정 검색’ 힌트 텍스트가 포함된 입력 상자가 있어, 정확하거나 부분적으로 일치하는 설정을 쉽게 찾을 수 있다. 사용자가 제안된 옵션 위로 마우스를 가져가면 해당 선택을 확인할 수 있는 상세 정보가 표시된다.  이번 버전에서는 오토캐드 사용자가 아레스로 부드럽게 전환할 수 있도록 치수 스타일 편집 기능이 오토캐드 인터페이스와 유사하게 개선되어, 사용자 정의가 더욱 직관적이고 간편해졌다.   인공지능 － 아레스 AI 어시스트 명령어 : ARESAIASSIST     오픈AI(OpenAI) 기반의 아레스 AI 어시스트(A3)는 다양한 언어로 아레스 사용자를 지원하는 인공지능이다. 기능 사용 방법 설명, 인터페이스 탐색, 질문 응답, 사용자 인터페이스 맞춤화, 변환 및 계산, 다양한 언어로의 텍스트 번역 등을 수행한다.  A3는 기본적으로 활성화되어 있으며, 필요에 따라 켜거나 끌 수 있다. 모든 사용자에게 유용하며, 특히 새 사용자는 트리니티(Trinity) 협업 기능과 BIM 기능 학습에서 도움을 받을 수 있다.   상호 운용성 － 아레스 커맨더의 시빌 3D 지원     오토데스크 시빌 3D(Civil 3D) 엔티티 지원을 새롭게 도입하여, 아레스 환경 내에서 시빌 3D 엔티티의 시각화를 가능하게 한다. 초기 버전은 제한된 기능을 제공하지만, 향후 릴리스를 통해 이 기능은 지속적으로 발전될 예정이다. 이러한 발전은 아레스 커맨더와 시빌 3D 간의 상호 운용성을 강화하여, 토목 공학 및 인프라 프로젝트의 설계와 문서화에 종합적인 솔루션을 제공할 것이다.   상호 운용성 － DWG에서 DGN으로 내보내기 명령어 : EXPORTDGN(DGNEXPORT)     DWG 파일을 DGN 형식으로 내보낼 수 있는 기능을 제공한다.  이 기능은 특히 벤틀리 시스템즈의 마이크로스테이션(MicroStaTIon) 사용자나 프로젝트와이즈(ProjectWise)와 작업하는 고객에게 유용하며, 이를 통해 상호 운용성이 향상된다. DGN 파일은 토목 공학, 건축 등 다양한 분야에서 사용되며, 마이크로스테이션 및 인터그래프 소프트웨어의 주요 파일 형식이다. 아레스 커맨더의 이 기능은 단순한 파일 변환을 넘어 DWG와 DGN 형식 간 스타일 차이를 조정하고 이러한 설정을 저장하는 매핑 설정을 제공하여, 사용자가 더 세밀한 변환을 할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 한국인프라 주요 특징 : 에너지 절약계획서, 건축물 에너지 효율등급 신청용 문서 자동화 기능, 외피전개도, 평면성능내역서, 절단선 그리기, 방위부호 그리기, 다중 텍스트 관리자, 멀티 플롯 출력 기능(오토플롯) 등     한국인프라의 ‘캐드파워(CADPower)’가 ‘캐드마스터(CADMaster)’로 제품명을 바꾸고 새 버전인 캐드마스터 2025를 발표했다.  캐드파워는 오토캐드의 건축 분야 서드파티 프로그램이다. 25년 이상의 CAD 노하우와 최신 기술이 접목되어 국내 10만여 명의 유저가 이용하고 있다. 기존 캐드파워는 건축용 서드파티 프로그램에만 한정된 이름이었지만, 오토캐드용 ‘캐드마스터’, 스케치업용 ‘스케치마스터’ 등 다양한 CAD 소프트웨어의 서드파티 시리즈로 확장하기 위하여 ‘마스터’ 시리즈의 제품명을 사용하게 되었다는 것이 한국인프라의 설명이다.  캐드마스터 2025는 제품명을 바꾸면서 이름뿐만 아니라 기존에 사용자들이 불편해 하던 기능의 개선과 신 기능 추가 등 큰 폭의 개선이 이뤄졌다. 한국인프라의 캐드마스터 개발 담당자는 “그 동안 캐드파워를 사용하면서 요청했던 사용자의 목소리와 불편한 사항을 바탕으로 캐드마스터 2025 버전을 기획했으며, 실제 사용자가 필요한 기능을 넣고자 하였다”고 전했다.   캐드마스터 2025의 주요한 신 기능 에너지 절약 및 에너지 효율등급 설계에 원활하고 직관적인 도움 제공 캐드마스터 2025에는 에너지 절약계획서, 건축물 에너지 효율등급 신청용 문서 자동화 기능이 추가되었다. 대표적으로 건물의 부위별 성능 구분에 따라 면적 정보를 파악하기 위한 외피전개도를 쉽게 파악할 수 있고, 평면성능내역서를 손쉽게 파악할 수 있게 됐다. 이는 최근의 주요한 이슈인 에너지 절약과 에너지 효율등급 설계에 대한 니즈를 충족하고자 하는 건축 설계자에게 도움이 된다.    ▲ 외피전개도 작업 화면   손쉬운 절단선 그리기를 통한 업무 생산성 향상 캐드마스터 2025는 제거해야 하는 영역을 나타내는데 필수로 사용되는 절단선 그리기 기능을 제공한다. 직접 그리기에는 번거로운 절단선을 손쉽게 입력할 수 있으며, 절단선 기호의 크기, 연장선 등 다양한 설정이 가능하다.   ▲ 절단선 그리기   다양한 방위부호 그리기 기능 추가 평면도, 배치도 등에서 북향을 표시하는 방위부호 그리기 기능을 통해 직접 그리기 번거로운 방위부호를 손쉽게 입력할 수 있다. 또한, 여러 설정을 사용해 사용자가 원하는 대로 방위부호를 수정할 수 있다.   ▲ 방위부호 그리기   도면 내 모든 텍스트 관리를 한 번에 MulTIple Text Manager(다중 텍스트 관리자)는 도면 내의 모든 텍스트를 편집할 수 있는 기능이다. 선택한 텍스트를 수정할 수 있고 다른 텍스트로 변경이 가능하며, 작성된 텍스트에 박스를 생성할 수 있다. 또한, 선택한 텍스트를 확대/축소하여 선택한 텍스트의 위치를 정확히 파악할 수 있다.     캐드마스터 2025의 기능 개선사항 멀티 플롯 출력 기능(오토플롯) 출력하려는 도면의 순서 등을 편집하는 창을 오토캐드 화면에 도킹하여 새로운 창에서 열고 작업하는 수고를 줄이면서, 어떤 편집 기능을 사용해야 하는지 직관적으로 알 수 있도록 기능 아이콘을 배치했다. 오토플롯은 규격(A4~A0)에 맞는 도곽을 사용한 도면을 자동으로 인식해 출력 범위로 설정해 주고 여려 장의 도면을 한번에 출력할 수 있는 기능으로, 다음과 같은 이점을 제공한다. 출력해야 하는 도곽을 일일이 선택해야 하는 불편함 해소 한번에 많은 도면 출력 가능 도면 내의 같은 블록을 한번에 선택해 확인 가능 불필요한 도면을 출력 전 확인해 삭제 가능 출력하는 도면의 순서를 변경해 필요한 도면을 먼저 출력할 수 있음     다중 객체 면적 산출 오토캐드 도면 상에서 선택한 객체의 면적과 평수를 자동으로 구해주는 기능이다. 여러 개의 객체를 선택한 후 각각의 면적을 한번에 도면 상에 표현할 수 있다.     폰트 복원 도면을 열었을 때 폰트가 보이지 않거나 깨지는 경우 일일이 문자 스타일을 변경해야 했다. 캐드마스터 2025의 폰트 복원 기능은 도면에 있는 여러 가지 폰트 스타일을 한 번에 일괄적으로 바꿔줄 수 있다.     폴리선 방향 표시 캐드마스터 2025의 방향 표시 기능을 이용하면 폴리선 방향을 확인할 수 있다. 또한 선 방향을 바꾸고자 할 경우 폴리선을 클릭하는 것만으로 간단히 방향을 바꿀 수 있다.     객체 색상 변경 엑셀 파일의 내용을 오토캐드에 그릴 수 있다. 기존에는 *.XLS 포맷까지만 지원했지만 캐드마스터 프리미엄에서는 *.XLSX 포맷까지 지원하며, 오토캐드에서 엑셀과 같이 표를 다룰 수 있다.     캐드파워에서 캐드마스터로 제품명이 변경된 것과 관련해, 한국인프라는 다음과 같은 내용을 알려 왔다. “오토데스크의 제품 사용약관 제 15.3조에 따르면, 오토캐드 LT 제품에 대한 애드온 제품을 개발하는 것은 저작권법 위반 사유로 간주됩니다. 이에 따라, 오토캐드 LT용 캐드파워는 2021년 버전을 끝으로 단종되었습니다. 또한, 오토캐드 LT에서 지원하지 않는 방식을 통한 서드파티 프로그램의 사용과 유통은 저작권법 위반으로 오토데스크에 의해 처벌될 수 있음을 알려 드립니다. 캐드파워(CADPower)는 2015년에 코스펙으로부터 등록된 1992년 최초 출시 프로그램 버전과 추가로 등록된 2003년 버전을 한국인프라가 인수하여, 캐드파워 2016 이후 지금까지 출시되었습니다. 한국인프라의 저작권 인수 후 이재진은 해당 상표권을 등록하였으며, 상표권 관련 소송이 진행되었습니다. 법원 조정에 따라 현재의 캐드파워 프로그램을 한국인프라와 이재진이 각각 사용하고 판매하는데 일체의 법적 책임이 없습니다. 그러나, 2024년 11월 19일 이후에는 상표권은 이재진이 독점적으로 사용하기로 결정되었습니다. 따라서, 한국인프라는 캐드파워의 이름을 신기능과 기능 개선이 포함된 캐드마스터(CADMaster)로 변경하고, 2024년 5월부터 새로운 버전을 출시할 예정입니다.”     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.