엔비디아가 에지 환경에서 실시간 AI 추론을 수행할 수 있는 엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor) 모듈을 출시했다. 젯슨 토르는 연구와 산업 현장의 로봇 시스템에서 두뇌 역할을 수행하며, 휴머노이드와 산업용 로봇 등 다양한 로봇이 보다 스마트하게 동작하도록 지원한다. 로봇은 방대한 센서 데이터와 저지연 AI 처리를 요구한다. 실시간 로봇 애플리케이션을 실행하려면 여러 센서에서 동시 발생하는 데이터 스트림을 처리할 수 있는 충분한 AI 컴퓨팅 능력과 메모리가 필요하다. 현재 정식 출시된 젯슨 토르는 이전 모델인 엔비디아 젯슨 오린(Orin) 대비 AI 컴퓨팅이 7.5배, CPU 성능이 3.1배, 메모리 용량이 2배 향상돼 이러한 처리를 디바이스에서 가능하게 한다. 이러한 성능 도약은 로봇 연구자들이 고속 센서 데이터를 처리하고 에지에서 시각적 추론을 수행할 수 있도록 한다. 이는 기존에는 동적인 실제 환경에서 실행하기에는 속도가 너무 느려 실행하기 어려웠던 워크플로이다. 이로써 휴머노이드 로보틱스와 같은 멀티모달 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주고 있다.   ▲ 엔비디아 젯슨 AGX 토르 개발자 키트   휴머노이드 로보틱스 기업인 어질리티 로보틱스(Agility Robotics)는 자사의 5세대 로봇인 디지트(Digit)에 엔비디아 젯슨을 통합했다. 이어서 6세대 디지트에는 온보드 컴퓨팅 플랫폼으로 젯슨 토르를 채택할 계획이다. 이를 통해 디지트는 실시간 인식과 의사결정 능력을 강화하고 점차 복잡해지는 AI 기술과 행동을 지원할 수 있게 된다. 디지트는 현재 상용화됐으며, 창고와 제조 환경에서 적재, 상차, 팔레타이징(palletizing) 등 물류 작업을 수행하고 있다. 30년 넘게 업계 최고 수준의 로봇을 개발해온 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 자사 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)에 젯슨 토르를 탑재하고 있다. 이를 통해 아틀라스는 이전에는 서버급에서만 가능했던 컴퓨팅, AI 워크로드 가속, 고대역폭 데이터 처리, 대용량 메모리를 디바이스 내에서도 활용할 수 있게 됐다. 휴머노이드 로봇 외에도, 젯슨 토르는 더 크고 복잡한 AI 모델을 위한 실시간 추론을 통해 다양한 로봇 애플리케이션을 가속화할 예정이다. 여기에는 수술 보조, 스마트 트랙터, 배송 로봇, 산업용 매니퓰레이터(manipulator), 시각 AI 에이전트 등이 포함된다. 젯슨 토르는 생성형 추론 모델을 위해 설계됐다. 이는 차세대 피지컬 AI 에이전트가 클라우드 의존도를 최소화하면서 에지에서 실시간으로 실행될 수 있도록 한다. 차세대 피지컬 AI 에이전트는 대형 트랜스포머 모델, 비전 언어 모델(vision language model : VLM), 비전 언어 행동(vision language action : VLA) 모델을 기반으로 구동된다. 젯슨 토르는 젯슨 소프트웨어 스택으로 최적화돼 실제 애플리케이션에서 요구되는 저지연과 고성능을 구현한다. 따라서 젯슨 토르는 모든 주요 생성형 AI 프레임워크와 AI 추론 모델을 지원하며, 탁월한 실시간 성능을 제공한다. 여기에는 코스모스 리즌(Cosmos Reason), 딥시크(DeepSeek), 라마(Llama), 제미나이(Gemini), 큐원(Qwen) 모델과 함께, 로보틱스 특화 모델인 아이작(Isaac) GR00T N1.5 등이 포함된다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 로컬 환경에서 실험과 추론을 실행할 수 있다. 젯슨 토르는 생애 주기 전반에 걸쳐 엔비디아 쿠다(CUDA) 생태계의 지원을 받는다. 또한 젯슨 토르 모듈은 전체 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 실행해 사실상 모든 피지컬 AI 워크플로를 가속화한다. 여기에는 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작, 영상 분석 AI 에이전트를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan) 등의 플랫폼이 활용된다. 이러한 소프트웨어 도구를 통해 개발자는 다양한 애플리케이션을 손쉽게 구축하고 배포할 수 있다. 실시간 카메라 스트림을 분석해 작업자 안전을 모니터링하는 시각 AI 에이전트, 비정형 환경에서 조작 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇, 다중 카메라 스트림 데이터를 기반으로 외과의에게 안내를 제공하는 스마트 수술실 등이 그 예시이다. 젯슨 토르 제품군에는 개발자 키트와 양산용 모듈이 포함된다. 개발자 키트에는 젯슨 T5000 모듈과 다양한 연결성을 제공하는 레퍼런스 캐리어 보드, 팬이 장착된 액티브 방열판, 전원 공급 장치가 함께 제공된다. 엔비디아는 젯슨 생태계가 다양한 애플리케이션 요구사항과 고속 산업 자동화 프로토콜, 센서 인터페이스를 지원해 기업 개발자의 시장 출시 시간을 단축한다고 전했다. 하드웨어 파트너들은 다양한 폼팩터로 유연한 I/O와 맞춤형 구성을 갖춰 생산에 준비된 젯슨 토르 시스템을 개발하고 있다. 센서 및 액추에이터 업체들은 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지(Sensor Bridge)를 활용하고 있다. 이 플랫폼은 센서 융합과 데이터 스트리밍을 간소화하며, 카메라, 레이더, 라이다 등에서 발생한 센서 데이터를 초저지연으로 젯슨 토르 GPU 메모리에 직접 연결할 수 있게 해준다. 수천 개의 소프트웨어 기업들은 젯슨 토르에서 구동되는 다중 AI 에이전트 워크플로를 통해 기존 비전 AI와 로보틱스 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다. 그리고 200만 명 이상의 개발자들이 엔비디아 기술을 활용해 로보틱스 워크플로를 가속화하고 있다.

HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 최근 이슈인 AI 에이전트(agent) 개발 시 필수적인 함수 호출(function call) 방법을 오픈소스를 이용해 구현해 본다. 이를 위해 구글에서 공개한 젬마 3(Gemma 3) LLM(대규모 언어 모델)과 역시 오픈소스인 LLM 관리도구 올라마(Ollama)를 활용하여 간단한 AI 에이전트를 로컬 PC에서 개발해본다. 아울러, 이런 함수 호출 방식의 한계점을 개선하기 위한 설루션을 나눔한다.   ■  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   이번 호의 글은 다음 내용을 포함한다. AI 에이전트 구현을 위한 사용자 도구 함수 호출 방법 올라마를 통한 젬마 3 사용법 채팅 형식의 프롬프트 및 메모리 사용법 그라디오(Gradio) 기반 웹 앱 개발   그림 1. AI 에이전트 내부의 함수 호출 메커니즘(Akriti, 2025)   이 글의 구현 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있다. AI_agent_simple_function_call   젬마 3 모델의 특징 젬마 3는 구글이 개발해 2025년 3월 10일에 출시한 LLM이다. 차세대 경량 오픈 멀티모달 AI 모델로, 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이 모델은 다양한 크기와 사양으로 제공되어 단일 GPU 또는 TPU 환경에서도 실행 가능하다. 젬마 3는 1B, 4B, 12B, 27B의 네 가지 모델 크기로 제공되며, 각각 10억, 40억, 120억, 270억 개의 파라미터를 갖추고 있다. 1B 모델은 텍스트 전용으로 32K 토큰의 입력 컨텍스트를 지원하고, 4B/12B/27B 모델은 멀티모달 기능을 지원하며 128K 토큰의 입력 컨텍스트를 처리할 수 있다. 이는 이전 젬마 모델보다 16배 확장된 크기로, 훨씬 더 많은 양의 정보를 한 번에 처리할 수 있게 해 준다. 이 모델은 텍스트와 이미지 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 멀티모달 기능을 제공한다. 이미지 해석, 객체 인식, 시각적 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트 기반 작업에 시각적 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.   그림 2. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   그림 3. 출처 : ‘Welcome Gemma 3 : Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM(Hugging Face)’   젬마 3는 140개 이상의 언어를 지원하여 전 세계 다양한 언어 사용자를 대상으로 하는 AI 애플리케이션 개발에 매우 유리하다. 사용자는 자신의 모국어로 젬마 3와 상호작용할 수 있으며, 다국어 기반의 텍스트 분석 및 생성 작업도 효율적으로 수행할 수 있다. 이 모델은 다양한 작업 수행 능력을 갖추고 있다. 질문–답변, 텍스트 요약, 논리적 추론, 창의적인 텍스트 형식 생성(시, 스크립트, 코드, 마케팅 문구, 이메일 초안 등), 이미지 데이터 분석 및 추출 등 광범위한 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 관련 작업을 수행할 수 있다. 또한, 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원하여 개발자가 특정 작업을 자동화하고 에이전트 기반의 경험을 구축하는 데 도움을 준다. 젬마 3는 다양한 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합된다. Hugging Face Transformers, Ollama, JAX, Keras, PyTorch, Google AI Edge, UnSloth, vLLM, Gemma. cpp 등 다양한 개발 도구 및 프레임워크와 호환되어 개발자들이 자신이 익숙한 환경에서 젬마 3를 쉽게 활용하고 실험할 수 있다. 이 모델은 다양한 벤치마크 테스트에서 동급 모델 대비 최첨단 성능을 입증했다. 특히, Chatbot Arena Elo Score에서 1338점을 기록하며, 여러 오픈 소스 및 상용 모델보다 높은 성능을 보였다.  젬마 3는 오픈 모델로, 개방형 가중치를 제공하여 사용자가 자유롭게 조정하고 배포할 수 있다. 캐글(Kaggle)과 허깅 페이스(Hugging Face)에서 다운로드 가능하며, Creative Commons 및 Apache 2.0 라이선스를 따름으로써 개발자와 연구자에게 VLM 기술에 대한 접근성을 높여준다.   개발 환경 개발 환경은 다음과 같다. 미리 설치 및 가입한다. 오픈 LLM 관리 도구 올라마 : https://ollama.com/download/ windows LLM 모델 젬마 3 : https://ollama.com/search dashboard 웹 검색 도구 Serper 서비스 가입 : https://serper.dev/ 설치되어 있다면 다음 명령을 터미널(윈도우에서는 도스 명령창)에서 실행한다. ollama pull gemma3:4b     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 ‘스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint for smart city AI)’를 발표했다. 엔비디아는 이 블루프린트를 옴니버스, 코스모스(Cosmos), 네모(NeMo), 메트로폴리스(Metropolis)와 통합해 유럽의 도시에서 삶의 질을 개선시킬 것으로 기대하고 있다. 2050년까지 도시 인구는 두 배 증가할 것으로 예상된다. 이는 21세기 중반까지 도시 지역에 약 25억 명의 인구가 더해질 수 있음을 의미한다. 따라서 보다 지속 가능한 도시 계획과 공공 서비스의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계 도시들은 도시 계획 시나리오 분석과 데이터 기반 운영 결정을 위해 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용하고 있다. 그러나 도시의 디지털 트윈을 구축하고 그 안에서 스마트 시티 AI 에이전트를 테스트하는 것은 복잡하며, 자원 집약적인 작업이다. 여기에는 기술적, 운영적 문제도 수반된다. 엔비디아가 공개한 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 참조 프레임워크는 엔비디아 옴니버스, 코스모스, 네모, 메트로폴리스 플랫폼과 결합해 도시 전체와 주요 인프라에 물리 AI의 이점을 제공한다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 심레디(SimReady)와 같이 시뮬레이션이 가능한 사실적 도시 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 도시 운영을 모니터링하고 최적화하는 AI 에이전트를 개발, 테스트할 수 있다. 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 완전한 소프트웨어 스택을 제공해, 물리적으로 정밀한 도시의 디지털 트윈에서 AI 에이전트의 개발, 테스트를 가속화한다.      엔비디아 옴니버스는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축해 도시 규모에서 시뮬레이션을 실행한다. 엔비디아 코스모스는 사후 훈련 AI 모델을 위한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 엔비디아 네모는 고품질 데이터를 큐레이션하며, 해당 데이터를 사용해 비전 언어 모델(vision language model, VLM)과 대규모 언어 모델(large language model, LLM)을 훈련하고 미세 조정한다. 엔비디아 메트로폴리스는 영상 검색과 요약(video search and summarization, VSS)용 엔비디아 AI 블루프린트를 기반으로 영상 분석 AI 에이전트를 구축, 배포한다. 이를 통해 방대한 양의 영상 데이터를 처리하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 중요한 인사이트를 제공한다.   이 블루프린트 워크플로는 세 개의 주요 단계로 구성된다. 먼저 개발자는 옴니버스와 코스모스를 통해 특정 위치와 시설의 심레디 디지털 트윈을 구축한다. 여기에는 항공, 위성, 지도 데이터가 활용된다. 이어서 엔비디아 타오(TAO)와 네모 큐레이터(Curator)를 사용해 컴퓨터 비전 모델, VLM 등 AI 모델을 훈련하고 미세 조정한다. 이로써 비전 AI 사용 사례에서 정확도를 높인다​. 마지막으로 이러한 맞춤형 모델에 기반한 실시간 AI 에이전트의 배포로 메트로폴리스 VSS 블루프린트를 사용해 카메라와 센서 데이터를 알림, 요약, 쿼리한다.  엔비디아는 스마트 시티 AI용 블루프린트를 통해 다양한 파트너가 엔비디아의 기술과 자사의 기술을 결합하고, 통합된 워크플로를 기반으로 스마트 시티 사용 사례를 위한 디지털 트윈을 구축, 활성화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이 새로운 블루프린트를 최초로 활용하게 될 주요 기업에는 XXII, AVES 리얼리티, 아킬라, 블링시, 벤틀리, 세슘, K2K, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 네비우스, 프랑스 국영철도회사, 트림블, 유나이트 AI 등이 있다. 벤틀리 시스템즈는 엔비디아 블루프린트와 함께 물리 AI를 도시에 도입하는 데 동참하고 있다. 개방형 3D 지리 공간 플랫폼인 세슘은 인프라 프로젝트와 항만의 디지털 트윈을 옴니버스에서 시각화, 분석, 관리하는 기반을 제공한다. 벤틀리 시스템즈의 AI 플랫폼인 블린시는 합성 데이터 생성과 메트로폴리스를 사용해 도로 조건을 분석하고 유지보수를 개선한다. 트림블은 건설, 지리 공간, 운송 등 필수 산업을 지원하는 글로벌 기술 회사이다. 이들은 스마트 시티의 측량, 지도 제작 애플리케이션을 위한 현실 캡처 워크플로와 트림블 커넥트(Connect) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 블루프린트의 구성 요소를 통합하는 방법을 모색하고 있다.

씨이랩이 경영 효율성과 전문성 강화를 위해 윤세혁·채정환 각자 대표이사 체제로 전환했다고 밝혔다. 왼쪽부터 씨이랩 윤세혁 대표, 채정환 이사 윤세혁 대표는 최고경영책임자(CEO)로 경영 전반을 총괄한다. 서울대 전기컴퓨터공학과를 졸업했고 동 대학원에서 컴퓨터 비전 전공으로 석사 학위를 취득한 윤 대표는 KT 신사업전략실을 거쳐 엔젠바이오에서 경영기획본부장을 역임한 뒤 올해 CFO로 합류했다. 기술 전문성과 재무·전략 분야에 대한 인사이트를 두루 갖춘 융합형 전문가로 평가받고 있다. 채정환 대표는 최고사업책임자(CBO)로 영업/마케팅을 진두지휘할 예정이다. 광운대 전자계산학과를 졸업하고, HPE 등 글로벌 IT 회사에서 30년 넘게 IT분야에 몸담았다. 2022년 씨이랩에 합류해 영업을 총괄하고 있으며, AI 인프라 전문가로 알려져 있다. 한편, 창립자인 이우영 대표는 사내 이사직을 유지하며 이사회 의장직과 최고전략책임자(CSO) 역할을 수행한다. 이번 지배구조 개편으로 이사회 중심의 투명하고 안정적인 의사 결정 체계가 확립되고, 각 전문 대표이사가 AI 시장 확대와 기업가치 제고에 더욱 매진할 계획이다. 씨이랩은 경영 효율성과 전문성을 극대화하기 위해 전문 각자 대표 체제로 전환했다며, 이번 경영 체계 개편으로 인공지능 및 비전AI 산업에서의 경쟁 우위를 공고히 하고 기업 성장을 가속화해 더욱 안정적이고 투명한 미래 비전을 제시하겠다고 밝혔다. 씨이랩은 글로벌 GPU 기업의 핵심 파트너사로 차별화된 VLM 기술력에 기반해 비전AI 및 피지컬AI 시장을 선도하겠다고 덧붙였다. 

엔비디아가 로봇 콘퍼런스인 로스콘(ROSCon)에서 로봇 운영체제(ROS) 개발자를 위한 생성형 AI 설루션을 발표했다. 이번 로스콘은 덴마크 오덴세에서 10월 21일부터 사흘 간 진행됐으며, 엔비디아는 로봇 생태계 파트너들과 함께 ROS 개발자를 위한 생성형 AI 툴, 시뮬레이션, 인식 워크플로를 공개했다. 여기에는 에지 AI와 로보틱스용 엔비디아 젯슨(Jetson) 플랫폼에 배포하는 ROS 개발자를 위한 새로운 생성형 AI 노드와 워크플로가 포함됐다. 생성형 AI를 통해 로봇은 주변 환경을 인식하고 이해하며, 인간과 자연스럽게 소통하고, 자율적으로 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있다. ROS 2를 기반으로 구축된 리맴버(ReMEmbR)는 생성형 AI를 사용해 로봇의 추론과 행동을 향상시킨다. 이는 대규모 언어 모델(LLM), 비전 언어 모델(VLM), 검색 증강 생성(RAG)을 결합한다. 이를 통해 로봇이 장기적인 의미 기억을 구축하고 쿼리하며 환경을 탐색하고 상호 작용하는 능력을 향상시킨다. 음성 인식 기능은 위스퍼TRT(WhisperTRT) ROS 2 노드에 의해 구동된다. 이 노드는 엔비디아 텐서RT(TensorRT)를 사용해 오픈AI(OpenAI)의 위스퍼(Whisper) 모델을 최적화해 엔비디아 젯슨에서 지연 시간이 짧은 추론을 가능하게 함으로써 인간과 로봇의 즉각적인 상호 작용을 가능하게 한다. 음성 제어 기능을 갖춘 ROS 2 로봇 프로젝트는 엔비디아 리바(Riva) ASR-TTS 서비스를 사용해 로봇이 음성 명령을 이해하고 이에 응답할 수 있도록 한다. 나사 제트추진연구소(The NASA Jet Propulsion Laboratory)는 ROS용 AI 기반 에이전트인 로사(ROSA)를 독자적으로 선보였다. 이는 네뷸라-SPOT(Nebula-SPOT) 로봇과 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)의 엔비디아 노바 카터(Nova Carter) 로봇에서 작동했다.     개발자는 이제 로봇 기능을 향상하기 위해 엔비디아 젯슨에 최적화된 LLM과 VLM을 제공하는 생성형 AI용 ROS 2 노드를 사용할 수 있다. 시뮬레이션은 배포 전에 AI 지원 로봇을 안전하게 테스트하고 검증하기 위해 중요한 작업이다. 오픈USD(OpenUSD)를 기반으로 구축된 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)은 ROS 개발자에게 로봇을 ROS 패키지에 쉽게 연결해 테스트할 수 있는 가상 환경을 제공한다.  오픈 소스 ROS 2 소프트웨어 프레임워크를 기반으로 구축된 엔비디아 아이작 ROS는 로보틱스 개발을 위한 가속 컴퓨팅 패키지와 AI 모델의 모음이다. 곧 출시될 3.2 버전은 로봇의 인식, 조작, 환경 매핑을 향상시킨다. 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)의 주요 개선 사항에는 파운데이션포즈(FoundationPose)와 cu모션(cuMotion)을 통합하는 새로운 레퍼런스 워크플로가 포함된다. 이는 로보틱스에서 픽앤플레이스(pick-and-place)와 객체 추적 파이프라인의 개발을 가속화한다. 아울러 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor)도 개선됐다. 이는 새로운 시각적 SLAM 레퍼런스 워크플로, 향상된 다중 카메라 감지, 3D 재구성을 특징으로 자율 주행 로봇(autonomous mobile robot, AMR)의 환경 인식과 창고와 같은 동적인 환경에서의 성능을 개선한다.

              교육 소식 >             5월 OpenFOAM 사용자 교육 >             OpenFOAM 사용자 교육 5월 OpenFOAM 사용자 교육에 대해 안내드립니다. OpenFOAM에 관심은 있으나 첫 발을 내딛지 못한 고객 여러분께 도움을 드리고자 초보 사용자를 위한 예제 실습 위주의 교육을 진행합니다. OpenFOAM 소개, 사용 방법 및 예제 실습을 통해 사용자의 OpenFOAM 숙련도를 높일 수 있도록 도와드립니다. 일정 : 5월 22일 ~ 5월 24일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 사용자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.                                   5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육 >             OpenFOAM 코드 개발자 교육 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 안내드립니다. OpenFOAM을 이용하여 사용자 요구에 맞는 customized solver를 만들고자 하시는 여러분께 도움을 드리고자 OpenFOAM solver를 직접 modify하는 방법에 대해 교육을 진행합니다. OpenFOAm compile 사용법 및 High Level 프로그래밍, 경계조건 라이브러리 만들기 실습 등을 통해 직접 코드를 수정 및 compile 하는 시간을 가집니다. 일정 : 5월 29일 ~ 5월 31일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.             6월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 >             BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 6월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육에 대해 안내드립니다. CFD 기본 이론, 개념, 과정 설명과 예제 실습을 통해 CFD를 처음 접하시는 분들의 이해를 도와드립니다. 실습은 공개소스 S/W인 BARAM을 사용하므로 교육 후에도 제한 없이 사용하실 수 있습니다. 일정 : 6월 27일 ~ 6월 28일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.             일반 소식 >             19th OFW (OpenFOAM Workshop) >              6월 25일 ~ 6월 28일, 3박 4일 동안 중국 베이징 대학교에서 19th OFW가 개최됩니다. 사전 등록 기간은 5월 15일까지입니다. OFW는 OpenFOAM을 활용한 다양한 해외 연구개발 사례를 쉽게 접할 수 있는 기회이며, OpenFOAM 관련 행사 중 가장 큰 국제 행사입니다. 관심있으신 OpenFOAM 사용자 분들의 많은 참가 부탁드립니다.                         2024년도 한국전산유체공학회 춘계학술대회 >              2024년도 한국전산유체공학회 춘계학술대회가 5월 29일 (수) ~ 5월 31일 (금), 2박 3일 동안 소노캄 제주에서 개최됩니다. 이번 행사에서는 탄소 중립을 위한 조선 공학분야에서 CFD 연구 사례, 파이썬 병렬프로그래밍의 단기강좌도 진행됩니다. 관심 있으신 분들의 많은 참여 바랍니다.             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? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부

              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