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[신간] 된다! 조회수 터지는 유튜브 쇼츠 만들기
최지영 지음 / 22000원 / 이지스퍼블리싱 <된다! 조회수 터지는 유튜브 쇼츠 만들기>는 특히 AI 도구를 활용한 영상 제작부터 수익화 전략까지 유튜브 채널 운영을 위한 전 과정을 체계적으로 안내한다. 특히 유튜브 쇼츠를 처음 시작하는 사람이나, 영상 촬영과 편집 경험이 없어도 브루(VRew)와 챗GPT를 활용해 어떻게 영상을 기획하는지, 대본은 어떻게 작성하고, 편집까지 영상 콘텐츠를 만들고 업로드하는 일련의 과정을 차근차근 제대로 배울 수 있다. 또한, 영상 콘텐츠 주제를 찾는 데 어려움을 겪고 있는 기존 유튜브 채널 사용자들을 위해 인기 있는 주제 100가지를 제공해 주어 콘텐츠 아이디어 발굴에도 많은 도움이 된다. 유튜브 알고리즘을 이해하고 최적화하는 방법도 상세히 설명되어 있다. 비드아이큐(VidIQ)를 활용한 키워드 분석과 SEO 설정 방법을 통해 영상의 노출도를 높이는 방법에 대해서도 소개되어 있다. 특히 유튜브 채널을 운영에 따른 수익화를 기대하고 있는데, 영상 중간에 등장하는 광고만으로도 수익을 창출할 수 있다고 생각했다면 오산이다. 유튜브 파트너 프로그램, 유튜브 쇼핑, 제휴 마케팅 등 다양한 방법으로 유튜브 채널 운영을 통한 수익 창출 아이디어와 활용법에 대해서 제대로 파악해 보자.
작성일 : 2025-04-22
다쏘시스템, 디지털 기술 기반의 ESG 전략 제시
다쏘시스템은 4월 17일 열린 ‘2025 KEY ESG & 지속가능성 포럼 (2025 KEY ESG & Sustainability Forum)’에 공식 후원사로 참여해, 디지털 기술을 기반으로 한 ESG 전략과 지속가능한 에너지 전환을 위한 비전을 제시했다고 전했다. ‘한국과 유럽의 변화하는 환경 속 에너지 믹스와 지속가능 금융’을 주제로 개최된 이번 포럼은 KEY(Korea Europe & You), 한국경제인협회, 고려대학교 EU 장모네 센터가 공동 주최하고, 크레디 아그리콜 CIB, 다쏘시스템코리아가 공동으로 후원했다. 포럼에는 ESG 전문가, 정부 관계자, 에너지 업계 대표, 금융 산업 리더 등 한-EU 양측 주요 인사 백 여명이 참석했다. 개회식에서는 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사를 비롯해 KEY의 이준(필립 리) 이사장, 제랄드 마스네(Gérald Massenet) 크레디 아그리콜CIB 한국 대표가 환영사를 전했으며, 포럼의 폐회사는 박영선 전 중소벤처기업부 장관이 맡아 한국-유럽 협력의 중요성과 디지털 기술 기반 ESG 전략의 실천적 가치를 강조했다. 첫 번째 세션에서는 다쏘시스템코리아 신사업 담당 김현 파트너가 ‘ESG 규제 대응을 위한 기술 중심 전략’을 주제로 발표를 진행했다. ESG가 단순한 규제 준수를 넘어 기업 스스로 주도하는 자발적 대응의 시대로 전환되고 있으며, 이에 따라 기술을 활용한 실질적인 개선이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 이어 3D익스피리언스 플랫폼을 사례로 들어, ESG 데이터의 신뢰성 확보, 공급망의 투명성 강화, 제품 생애주기 전반의 탄소 배출 저감을 위한 기술 적용 방향을 제시하였다. 이어진 라운드테이블 1에서는 다쏘시스템을 비롯한 한국과 유럽의 에너지 및 정책 전문가들이 참여해 ‘에너지 전환 시대 : 도전과 대응 전략’을 주제로 심도 있는 논의를 이어갔다. 지정학적 리스크와 정책 불확실성 속에서도, 민간 기업들이 디지털 시뮬레이션과 AI 기반 기술을 통해 탄소중립 전략을 어떻게 조정해 나가고 있는지 구체적인 사례가 공유되었다. 이번 포럼은 기술 중심의 ESG 전략과 지속가능한 금융 구조를 매개로, 한국과 유럽이 각자의 강점을 결합해 실현 가능한 협력 모델을 모색할 수 있는 가능성을 확인한 자리였다. 특히 유럽의 정책 경험과 한국의 기술력 및 산업 기반이 만나, 에너지 전환과 ESG 이행의 실효성을 높일 수 있는 다양한 아이디어가 제시되었다. 포럼의 폐회사를 맡은 박영선 전 중소벤처기업부 장관은 “지속가능한 미래를 위해서는 한국-EU 간의 긴밀한 협력이 필요하며, 이번 포럼이 양측의 실질적인 협력을 증진하는 중요한 계기가 될 것으로 기대한다”며, “ESG 경영과 에너지 전환에 대한 지속적인 관심과 함께, 실질적인 행동이 병행되어야 할 것”이라고 말했다. 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 “이번 포럼은 기술이 ESG 과제를 현실적인 전략으로 전환시키는 강력한 동력임을 다시 한번 확인한 자리였다”며, “다쏘시스템은 앞으로도 디지털 플랫폼을 통해 한국 기업들이 지속가능한 미래로 나아갈 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.  
작성일 : 2025-04-18
유니티, ‘유나이트 서울 2025’에서 엔진 로드맵, 성과, 전략 소개
유니티는 글로벌 개발자 콘퍼런스인 ‘유나이트 서울 2025’를 4월 15일 코엑스에서 진행했다. 이번 ‘유나이트 서울 2025’에서는 국내외 유니티 전문가들이 선보이는 다양한 사례 중심의 기술 세션과 최신 유니티 소식, 엔진 로드맵 등을 공유하는 자리가 마련됐다. 또한 다양한 산업 영역에 적용되는 유니티 활용 사례, 개발 노하우 등 실무에 도움이 될 만한 정보가 소개됐다. 이번 행사는 유니티 코리아 송민석 대표이사의 환영사를 시작으로 유니티의 맷 브롬버그(Matt Bromberg) CEO 겸 사장이 안정성, 성능, 크로스 플랫폼 지원에 대한 유니티의 의지를 담은 개회사를 전했다.     이어 유니티의 애덤 스미스(Adam Smith) 엔진 부문 프로덕트 수석부사장은 개발자의 피드백을 적극 반영하고 프로덕션 테스트 환경을 거친 ‘유니티 6(Unity 6)’의 주요 업데이트 로드맵을 공개했다. 유니티의 샘 로치(Sam Roach) 파트너 엔지니어링 디렉터는 4월 말 출시 예정인 유니티 6.1로 제작된 최신 리얼타임 데모 ‘판타지 킹덤’을 시연하며 유니티의 발전된 성능을 선보였다. '데이브 더 다이버'를 개발한 민트로켓의 황재호 대표는 유니티 엔진에 대한 견해와 유니티 6로 전환한 경험을 소개했다. ‘데이브 더 다이버’는 APV(Adaptive Probe Volume)를 통한 조명 워크플로 간소화, 프로젝트 오디터(Project Auditor)를 통한 성능 병목 구간 파악 등 유니티 6의 최신 기술을 통한 지속적인 개발 프로세스 최적화를 진행해왔는데, 황재호 대표는 개발 초창기부터 지금까지 효율적인 개발을 위해 유니티 엔진을 사용해온 경험을 소개했다.   유니티의 민경준 인더스트리 사업 본부장은 자동차, 제조/건설, 커머스, 의료 등 다양한 산업에서 활용되는 유니티 사례와 3D 콘텐츠를 바탕으로 한 인터랙티브 경험의 효과 등에 대해 소개했다. 그리고,  LG전자 CTO 소속 최재복 리드는 유니티를 기반으로 차량용 3D HMI(휴먼-머신 인터페이스) 설루션을 개발한 사례를 발표했다. 유니티의 트레버 캠벨(Trevor Campbell) APAC 디맨드 광고 사업부 총괄은 앱 비즈니스 성장을 지원하기 위한 유니티 그로우 설루션 및 경쟁력에 대해 소개했다.     한편, 이번 유나이트 서울 2025에서는 유니티 기반 게임 프로젝트의 포스트모템 세션, 글로벌 업계 리더와 함께 성공적인 비즈니스 성장 전략을 나누는 ‘그로우 트랙(Grow Track)’ 세션, 다양한 데모 존 및 유니티로 제작한 인디 게임을 참관객에게 선보일 수 있는 ‘메이드 위드 유니티(Made With Unity) 존’, 유니티 전문가에게 실습 기반 피드백을 받을 수 있는 ‘핸즈온 트레이닝’ 등 다양한 프로그램이 진행됐다. 유니티는 ‘유나이트 서울 2025’의 키노트를 유니티 코리아 유튜브 채널을 통해 생중계했으며, 주요 세션은 5월 중 유니티 공식 유튜브 채널을 통해서 제공할 예정이다.
작성일 : 2025-04-15
엔지니어링 데이터 기반으로 하이엔드 시각화 혁신하기
산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1)   소셜 미디어의 부상으로 인해 다양한 마케팅 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하면서, 제품을 표현하는 방식도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 CGI(Computer Generated Imagery) 방식은 새로운 비주얼 모델을 처음부터 제작해야 하므로 이러한 속도를 따라가기 어렵다. 또한, 제품을 직접 제작하고 촬영하는 방식은 많은 시간과 비용이 소요된다. 이에 따라 기업들은 제작 효율을 극대화하고, 보다 신속하고 확장 가능하며 비용 효율적인 콘텐츠 생산을 위해 혁신적인 기술을 모색하고 있다. 이번 호에서는 3D익사이트(3DEXCITE) Tech-stack이 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떻게 설계 모델을 직접 콘텐츠로 변환하고 생성형 AI(Gen-AI) 기반 시각화(비주얼라이제이션)를 활용하는지 알아보겠다.   ■ 조희원 다쏘시스템의 테크니컬 컨설턴트로, 3년째 3DEXCITE 브랜드 기술 부문을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 남솔아 다쏘시스템의 3DEXCITE 브랜드 세일즈 익스퍼트 스페셜리스트로, 5년째 클라우드 및 제조소프트웨어 IT 영업 & 사업개발 부문에 종사하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그림 1   3D익사이트와 버추얼 트윈 3D익사이트는 설계자가 설계한 제품 CAD 모델을 그대로 이용하여 콘텐츠를 위한 버추얼 트윈을 생성한다. 효율적인 데이터 변환 프로세스를 통해 카티아(CATIA)와 같은 설계 프로그램에서 생성된 엔지니어링 데이터를 상용 데이터로 변환시키므로, 버추얼 트윈은 제품을 100% 정확하게 표현할 수 있다. 이 프로세스는 하이엔드 시각적 해상도를 유지하면서 지적 재산을 보호할 수 있도록 설계 데이터를 변경하는 역할을 한다.   3D익사이트의 데이터 변환 과정 엔지니어링 제품 데이터 통합 • 다양한 CAD 데이터를 수집 및 통합 • 카티아, 에노비아(ENOVIA), 시뮬리아(SIMULIA) 데이터 활용 머티리얼(Material) 라이브러리 준비(그림 2) • 표준화된 머티리얼 라이브러리 구축   그림 2   데이터 준비 작업 생성(그림 3) 의미적 데이터 식별 및 테셀레이션 수행   그림 3    데이터 준비 작업 처리(그림 4) 제품 데이터 오픈 및 매개변수 구성   그림 4   제품 정확성 강화(그림 5) 실제 제품 특성을 반영하여 머티리얼 할당 및 매핑   그림 5   모델 성능 평가(그림 6) FPS, 메모리 사용량, 폴리곤 수 분석   그림 6    제품 정확성 검토(그림 7)  가상 리뷰 환경에서 최종 검토 수행   그림 7    최종 제품 내보내기 3DXML 및 STEP 형식으로 최적화된 데이터 제공 Commercial Twin 제작 완료(그림 8) AR, VR, 실시간 플랫폼을 위한 몰입형 경험 제공   그림 8     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화
최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
[케이스 스터디] 유니티로 3D 건설 협업 애플리케이션을 구축한 오바야시
건설 프로세스에서 협업을 대중화하다   일본의 건설회사인 오바야시(Obayashi)는 유니티 엔진과 픽시즈(Pixyz), 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager) 등의 설루션을 사용해 모든 수준의 관계자가 어디서나 3D 모델에 즉각적으로 액세스하고 사용할 수 있는 3D 협업 뷰어와 애플리케이션을 구축했다.약 20곳의 건축 현장에서 6개월간 시범 사업을 진행한 오바야시는 모든 직원이 기술 수준에 관계없이 3D 모델에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 협업 환경으로 업계 표준을 높이고 있다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     오바야시는 오래 전부터 프로젝트의 기획 및 디자인 단계에서 3D 모델을 활용했다. 그러나 건설 단계에서 이러한 3D 모델을 효과적으로 구현하려는 경우 큰 과제가 있다. 바로 고성능 기기나 전문 기술 없이도 모든 작업자가 대규모 3D 모델에 액세스할 수 있도록 하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 오바야시는 유니티의 실시간 3D 설루션으로 전환하여 몰입형 3D 협업 애플리케이션인 커넥티아(CONNECTIA)를 개발했다. 이 애플리케이션의 주요 성과는 다음과 같다.  저사양 PC에서도 대규모 BIM(건설 정보 모델링) 및 포인트 클라우드 3D 모델의 효율적인 렌더링 고급 3D 소프트웨어 기술이 없는 작업자도 손쉽게 사용할 수 있는 사용자 친화적 UI 조사를 진행한 14개 현장 중 71%는 근시일 내에 1인당 월 10시간 이상을 단축할 것으로 예상 커넥티아 애플리케이션의 개발 과정과 오바야시가 데이터 접근성 문제를 극복하기 위해 이 애플리케이션을 어떻게 활용했는지 자세히 알아보자.  “유니티는 말 그대로 ‘건설 현장의 3D 모델을 게임처럼 다룰 수 있게 한다’는 개념을 실현한다.” – 유아사 도모히데 매니저, 오바야시   오바야시의 설루션 : 커넥티아 커넥티아는 모든 현장 작업자가 3D 모델에 액세스하고 이를 실용적으로 사용하도록 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 오바야시의 설루션이다. 이 설루션을 개발하기 전 오바야시는 기존 BIM 소프트웨어를 주로 활용하여 모델을 구축, 시각화 및 수정했다. 하지만 다음과 같은 문제가 있었다.  하드웨어 문제 : 저사양 PC에서는 대규모 BIM 및 포인트 클라우드 3D 모델을 다루기가 어렵다. 소프트웨어 문제 : 비기술 부문 직원들은 소프트웨어의 복잡성으로 인해 어려움을 겪는 경우가 많았고, 따라서 시간과 리소스가 많이 소요되는 추가 교육이 필요했다. 커넥티아는 오바야시의 기존 3D 모델을 통합하여 직관적인 통합 플랫폼 역할을 한다. 이를 통해 다양한 분야와 배경의 팀원 간 인터랙티브 협업과 3D 모델의 실시간 수정이 훨씬 더 쉬워진다. 개발 프로세스에서 유니티의 설루션은 크게 세 가지 측면으로 중요한 역할을 했다.     애셋 시각화 및 관리 최적화 오바야시는 디테일 수준(LOD) 및 텍스처 압축과 같은 유니티의 고급 렌더링 기술을 활용하여 CAD, BIM, 포인트 클라우드와 같은 복잡한 3D 데이터 소스를 몰입형 협업 애플리케이션 내에서 시각화할 수 있는 즉시 사용 가능한 애셋으로 변환했다. 메타데이터는 건설 작업에서 3D 모델의 가치와 유용성, 수명을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 오바야시는 픽시즈를 통해 데이터를 애플리케이션에 통합하는 동안 필수 메타데이터를 보존했다. 또한, 픽시즈와 포인트 클라우드 데이터의 호환성 덕분에 오바야시는 기존 BIM 및 CAD 데이터로는 불가능한 수준의 디테일과 정확도를 실시간으로 구현할 수 있었다. 유니티 애셋 매니저는 오바야시의 건설 프로젝트 전반에서 BIM 데이터를 관리하는 중앙 집중식 허브 역할을 한다. 애셋 매니저의 주요 장점 중 하나는 데이터 변환과 버전 관리를 자동으로 처리할 수 있다는 점이다. 이러한 자동화를 통해 오바야시 개발 팀의 부담이 크게 줄어들었으며, 수동 변환이나 다양한 파일 포맷에 대한 개별 지원이 필요하지 않게 되었다. 유니티 애셋 매니저와 커넥티아의 통합 덕분에 추가 개발 작업 없이 3D 모델에 대한 업데이트를 애플리케이션에 쉽게 푸시할 수 있다. 관계자는 이러한 실시간 동기화를 통해 최신 프로젝트 정보에 즉각적으로 액세스하여 협업을 강화하고, 오래된 데이터로 인한 오류의 위험을 줄일 수 있다.   개발 가속화 오바야시는 유니티에서 제공하는 사전 빌드된 프로젝트를 통해 개발을 시작하여 신속하게 커넥티아를 제작했다. 이를 통해 밑작업을 추가로 진행하지 않고도 완전한 기능을 제공하는 사전 구축 몰입형 협업 툴을 활용할 수 있었다. 사전 설정된 환경과 애셋이 포함되어 있어 반복적인 설정 작업이 필요 없기 때문에, 개발 일정을 단축하고 개발자도 처음부터 핵심 기능에 집중할 수 있다. 사전 구축된 프로젝트의 모듈식 디자인 덕분에 오바야시는 필요에 따라 기능을 손쉽게 교체하고 새로운 기능을 추가할 수 있었다. 오바야시에서 추가한 기능은 다음과 같다.  세부 측정 : 중장비 개발을 위한 공간이 충분한지 확인하는 등, 현장 계획 및 의사 결정에 필수적인 데이터를 제공하는 공간 치수를 정밀하게 분석할 수 있도록 지원한다. SSO 로그인 : 마이크로소프트 TIS(Treasury Intelligence Solutions)와 통합을 지원한다. 일정 조정 : 관계자가 시간 경과에 따른 공사 진행 상황을 시각화하여, 실시간 데이터를 기반으로 일정과 리소스를 선제적으로 조정할 수 있다. 실시간 뷰 : 작업자가 실제 건설 현장의 상황을 실시간으로 시각화하여 팀이 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다.   데이터의 접근성 높이기 커넥티아 애플리케이션은 최소한의 그래픽스 기능만 갖춘 기기에서도 3D 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 관계자 간의 협업을 강화하도록 만들어졌다. 따라서 고성능 기기를 다루지 못할 수 있는 현장 작업자도 이를 통해 중요한 프로젝트 정보는 계속 확인할 수 있다. 오바야시가 유니티를 사용하기로 한 결정적인 이유는 접근성을 보장하는 데 필요한 유니티의 광범위한 플랫폼 지원이었다. 유니티의 플랫폼 확장성을 활용하면 모바일, 데스크톱, AR/VR 등 다양한 기기에서 몰입도 높은 경험을 구현할 수 있다. 이러한 기능으로 사용자는 경험을 공유하고, 3D 공간 컨텍스트에서 모델을 확인하며, 사무실에서 근무하는 관계자와 현장 운영을 원활하게 연결할 수 있다. 또한 커넥티아에는 협업을 더욱 강화하고 모든 관계자가 프로젝트 전반에 걸쳐 일관성을 유지할 수 있도록 하는 다양한 기능이 포함되어 있다. 오브젝트 배치 기능 : 사용자는 이 기능을 통해 3D 환경에서 상호 작용 방식으로 모델을 배치, 정렬, 제거할 수 있으므로 시공 계획을 종합적으로 검토하고 프로젝트 상태를 효율적으로 전달할 수 있다. 주석 기능 : 3D 환경 내에서 오브젝트에 대한 주석을 작성하고, 답글을 달고, 편집하고, 보관할 수 있다.     향후 계획 오바야시는 이 애플리케이션을 사용하여 모델을 제작하고 완성하는 데 드는 노력과 비용을 크게 줄인다는 계획이다. 오바야시는 AI 기능을 통합하여 데이터를 분석하고 반자동식 예비 조사를 수행함으로써 건설 계획 프로세스를 간소화할 수 있는 방안을 구상하고 있다.  “건설 현장의 실시간 정보를 더 많이 확보하면 원격으로 안전 관리 및 품질 관리를 구현할 수 있다. 커넥티아는 이러한 비전에 반드시 필요한 첫 번째 이니셔티브이다.” - 모리 유스케 매니저, SEIBU NUMABUKURO JV CONSTRUCTION OFFICE     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
[온에어] 무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2월 24일 CNG TV는 줌(ZOOM) 방송을 통해 ‘무전원 IoT 센서를 활용한 스마트 공장 고도화 지원 방안’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송에서는 코아칩스의 무전원 IoT 센서 기술을 중심으로, 국내 중소·중견 제조기업의 스마트 공장 고도화 지원 방안, 기존 MES 및 기술 공급업체와의 협업 전략, 그리고 레거시 설비에서 데이터를 수집하는 방법 등이 사례 중심으로 소개됐다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 코아칩스 오재근 대표와 4차산업혁명연구소 한석희 소장   이번 웨비나는 4차산업혁명연구소 한석희 소장이 사회를 맡았으며, 코아칩스 오재근 대표가 발표자로 참여해 에너지 하베스팅 센서 및 센서 플랫폼 기술을 소개했다.    센서 기술과 스마트 공장 혁신 오재근 대표는 무선 센서를 상용화하기 위해 10년 이상의 연구개발을 진행해 왔으며, 현재 스마트 공장 및 산업 IoT(IIoT) 적용 사례를 연구 중이라고 밝혔다. 이날 발표에서는 해당 기술의 개발 배경과 산업 현장 적용 사례를 구체적으로 설명하며, 센서 기술의 발전 방향과 스마트 공장 구축 전략에 대한 통찰력을 제공했다. 그는 “센서 산업의 트렌드가 공급자 주도에서 수요자 주도로 전환되고 있으며, 극한 환경에서도 활용할 수 있는 센서의 중요성이 커지고 있다”고 강조했다. 코아칩스의 무전원 무선 센서, 자가 발전 센서 등의 혁신 기술을 소개하며, “디지털 리트로핏(digital retrofit)을 통해 기존 설비의 수명을 연장하고, 데이터 기반의 스마트 공장 구축이 가능하다”고 설명했다. 또한, “DX(디지털 전환) 시대에서는 공급자 중심에서 수요자 중심으로 시장 구도가 바뀌고 있다. 현재 전 세계에서 약 1조 개의 센서가 사용되고 있으며, 2030년까지 약 10조 개로 증가할 것으로 예상된다”고 덧붙였다.   ▲ 고진동 환경에서도 작동하는 센서   센서 산업의 변화와 극한 환경에 적합한 센서 기술 오 대표는 센서 시장이 공급자 중심에서 수요자 주도로 변화하고 있으며, 이에 따라 센서 설루션 중심의 경쟁이 심화되고 있다고 설명했다. 특히, 자율주행 자동차 산업에서는 자동차 제조사가 센서 시장을 주도하고 있으며, 센서의 성능과 기능이 점점 더 중요한 차별화 요소가 되고 있다고 강조했다. 코아칩스는 해양, 고온 및 저온 환경에서도 작동 가능한 센서를 개발하며, 국내 최초 및 세계 최초의 기술을 보유하게 됐다. 그 중 420℃에서도 작동 가능한 센서는 대표적인 혁신 기술로 평가받고 있다. 또한, 무전원 모선 센서는 외부 압력이나 진동에 따라 신호 특성이 변화하며, 이를 통해 실시간으로 센서의 상태를 측정할 수 있다는 점에서 강점을 가진다. 이와 함께, 코아칩스의 인텔리전트 타이어 센서는 시속 880km에서 약 100G의 충격을 견딜 수 있으며, 2013년 세계 최초의 무전원 센서를 통한 실제 시험에서도 우수성이 입증되었다. 에너지 하베스팅 기술을 활용하면 주변의 에너지를 이용해 반영구적으로 무선 센서를 운용할 수 있어, 스마트 공장에서의 활용 가능성을 더욱 높여준다.   무선 전력 전송을 활용한 세선 기술 혁신 코아칩스는 자가 발전형 에너지 하베스팅 무선 센서를 통해 배관의 변위와 하중을 측정하여 상시 모니터링 체계를 구축하였다. 이 시스템은 법적으로 요구되는 점검을 대체할 수 있으며, 국내 최초로 개발된 사례다. 또한, 진동을 이용한 열차 전복 감지 시스템을 개발하였으며, 열차 주행 중 발생하는 진동을 전기로 변환하여 무선 통신을 통해 실시간 모니터링하는 방식으로 설계되었다. 이 기술 개발은 2013년부터 2017년까지 진행됐다. 디지털 리트로핏은 기존의 오래된 기계나 시스템에 새로운 컴포넌트를 추가하여 효율성과 성능을 향상시키는 기술이다. 많은 산업 설비가 10년 이상 사용되면서도 데이터 추출 기능을 제공하지 않는 경우가 많은데, 디지털 리트로핏을 적용하면 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 이를 통해 스마트 공장 구축이 더욱 가속화될 것으로 기대된다.    ▲ 센서 개념의 변화     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
[칼럼] AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래
트렌드에서 얻은 것 No. 22    AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” – 젠슨 황   AI의 거대한 파도, 엔비디아가 만드는 미래 엔비디아는 2024년과 2025년 GTC(GPU Technology Conference)에서 AI 기술을 통해 산업 전반에 걸친 변화를 이끌어가고 있다. 젠슨 황은 기조연설에서 기술 혁신이 사회적, 경제적 구조를 재편하는 ‘변화의 파도’라고 강조하며, 엔비디아가 그 중심에서 미래를 설계하고 있음을 확신시켰다.  엔비디아는 두 해 동안 AI 혁신을 가속화하며 다양한 제품과 플랫폼을 선보였다. 2024년에는 GB200 AI 플랫폼과 블랙웰(Blackwell) DGX B200 GPU를 통해 성능 향상에 초점을 맞췄다면, 2025년에는 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra) 기반의 NVL72 등 차세대 하드웨어와 지속 가능성을 강조하며 더 큰 비전을 제시했다.   표 1. 2024년과 2025년 엔비디아의 주요 발표 비교   인공지능 혁명의 변곡점에서 인류는 늘 기술의 발전과 함께 새로운 시대를 맞이해 왔다. 산업혁명이 증기기관과 전기를 통해 생산 방식을 혁신했던 것처럼, 디지털 혁명은 인터넷과 스마트폰을 통해 세상을 연결했다. 그리고 지금, 우리는 또 하나의 거대한 변곡점에 서 있다. 바로 AI 혁명이다. 2025년 3월, 엔비디아의 GTC에서 젠슨 황 CEO는 기조연설을 통해 AI가 변화의 중요한 시점에 도달했음을 선언했다. 그는 AI가 단순한 도구를 넘어 ‘스스로 사고하고 결정하는 존재’로 발전하고 있으며, 이 거대한 변화가 기업, 산업, 그리고 인간의 삶 전반에 걸쳐 영향을 미칠 것이라고 강조했다. 이번 GTC 2025에서 가장 주목받은 키워드는 에이전틱 AI(agentic AI)와 추론 AI(reasoning AI)였다. 기존의 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 주력했다면, 이제 AI는 자율적으로 목표를 설정하고 스스로 문제를 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, AI 산업 전반의 패러다임을 뒤흔드는 파도와 같다. 이러한 흐름 속에서 엔비디아는 블랙웰 GPU라는 차세대 칩을 공개하며, 인공지능 모델의 효율성을 비약적으로 향상시키는 새로운 하드웨어 시대를 열었다. 또한 옴니버스 클라우드 API(Omniverse Cloud API), AI 팩토리(AI Factories) 등의 개념을 통해 AI가 단순한 연구 도구가 아니라, 실제 산업을 자동화하고 혁신하는 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있음을 보여주었다. 그렇다면 우리는 이러한 변화의 바람 속에서 어떤 선택을 해야 할까? AI 혁명의 파도를 넘는 기업과 뒤처지는 기업의 차이는 무엇일까? 엔비디아의 발표를 중심으로 AI 산업이 어디로 흘러가고 있는지, 그리고 그 변화 속에서 우리는 무엇을 준비해야 하는지를 하나씩 짚어보자. “AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나, 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것” – 젠슨 황   블랙웰, AI의 새로운 엔진 기술 혁신의 역사는 더 빠르고 더 강력하며 더 효율적인 도구를 만들려는 인간의 끝 없는 도전과 함께 발전해 왔다. AI 산업도 예외가 아니다. 과거에는 단순한 이미지 분석과 음성 인식이 AI의 주요 활용 분야였다면, 이제는 스스로 학습하고 결정을 내리며 복잡한 문제를 해결하는 AI가 요구되고 있다. 하지만 이런 고도화된 AI 모델을 운용하려면 엄청난 연산 능력이 필요하며, 이를 뒷받침할 강력한 하드웨어가 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황이 가장 먼저 소개한 것은 블랙웰 GPU였다. 그는 “AI의 미래를 가속하는 가장 강력한 엔진”이라며, 블랙웰이 기존 호퍼(Hopper) 아키텍처를 넘어선 새로운 시대의 핵심 기술이라고 강조했다. 그렇다면 블랙웰 GPU는 무엇이 다를까? 블랙웰 GPU는 기존 호퍼 아키텍처 대비 연산 성능이 2배 이상 향상되었으며, 특히 대규모 AI 모델을 실행할 때의 전력 효율이 4배 증가했다. 이는 곧 더 적은 에너지로 더 강력한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있다는 의미다. 젠슨 황은 연설에서 “블랙웰은 단순한 속도 개선이 아니라, AI 연구자들이 더 크고 복잡한 모델을 현실적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라고 설명했다. 이제 AI 연구자는 엄청난 비용을 감수하지 않고도 보다 정교한 생성형 AI, 실시간 데이터 처리, 고도화된 시뮬레이션 등을 구현할 수 있게 되었다. 엔비디아는 블랙웰 GPU와 함께 옴니버스 클라우드 API를 발표했다. 이는 단순한 클라우드 컴퓨팅 설루션이 아니라, AI 모델 개발 및 실행을 위한 강력한 협업 플랫폼이다. 옴니버스 클라우드 API는 데이터센터, AI 연구소, 기업의 IT 인프라를 하나의 거대한 AI 네트워크로 연결하여, 개발자들이 실시간으로 협업하고 AI 모델을 학습할 수 있도록 지원한다. 이는 특히 자율주행, 산업 자동화, 로보틱스 같은 분야에서 AI의 혁신 속도를 극적으로 끌어올릴 것으로 기대된다. 젠슨 황은 “AI 개발은 더 이상 한 기업이나 연구소만의 일이 아니다. 옴니버스 클라우드 API를 통해 전 세계의 AI 개발자가 하나로 연결될 것”이라며, AI 연구의 새로운 생태계를 제시했다. 또 한 가지 주목할 점은 AI 팩토리(인공지능 공장) 개념이다. 젠슨 황은 AI를 ‘새로운 산업 혁명의 동력’으로 표현하며, AI 팩토리가 데이터를 가공하고 AI 모델을 대량으로 생산하는 핵심 인프라가 될 것이라고 설명했다. 이 개념을 이해하려면 기존 제조업과 비교해보면 쉽다. 과거에는 자동차나 전자제품을 생산하는 공장이 경제의 중심이었지만, 미래에는 AI를 학습하고, 최적화하고, 배포하는 ‘AI 공장’이 가장 중요한 인프라가 될 것이다. 젠슨 황은 AI 팩토리가 AI 기반 자율주행, 로봇, 데이터 분석, 금융 모델링 등 다양한 산업에서 필수 역할을 하게 될 것이라고 강조했다. 블랙웰 GPU, 옴니버스 클라우드 API, AI 팩토리는 단순한 기술 발전이 아니다. 이들은 AI가 단순한 연구 프로젝트에서 벗어나 본격적인 산업 혁신의 중심으로 자리 잡는 것을 의미한다. 과거에도 GPU의 성능 향상이 AI 산업에 변화를 가져온 적이 있다. 2012년 알렉스넷(AlexNet)이 GPU 가속을 이용해 딥러닝의 가능성을 처음 보여줬고, 2017년 트랜스포머(transformer) 모델이 등장하며 자연어 처리 AI가 급격히 발전했다. 그리고 2025년에는 블랙웰이 AI의 자율성과 창의성을 한 단계 끌어올리는 전환점이 될 것이다. 젠슨 황이 기조연설에서 블랙웰을 소개하며 한 말이 특히 인상적이었다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” 이 말은 곧, 우리가 맞이할 AI의 미래가 이전과는 전혀 다른 차원이라는 것을 시사한다. 그리고 그 변화를 가속하는 엔진이 바로 블랙웰이다. “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다.” – 젠슨 황   엔비디아가 던진 화두, 에이전틱 AI와 추론 AI AI 기술의 발전은 단순히 연산 능력을 향상시키는 것에 그치지 않는다. 더 중요한 것은 AI의 ‘사고 방식’이 바뀌고 있다는 점이다. 지금까지의 AI는 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 역할을 해왔다. 하지만 이제 AI는 스스로 목표를 설정하고, 상황에 맞게 판단하며, 능동적으로 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 바로 이러한 변화의 핵심 개념이다. 그는 이 두 가지 개념이 AI를 단순한 도구에서 ‘자율적 지능’으로 변화시키는 결정적 요소라고 설명했다. 그렇다면 에이전틱 AI와 추론 AI는 무엇이며, 어떤 변화를 가져올까? 에이전틱 AI의 핵심은 AI가 인간의 지시 없이도 능동적으로 목표를 설정하고, 실행할 수 있도록 만드는 것이다. 기존의 AI는 주어진 데이터와 명령에 따라 최적의 결과를 도출하는 ‘수동적’ 존재였다. 하지만 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결하는 ‘능동적’ 존재로 변하고 있다. 젠슨 황은 에이전틱 AI를 활용하면 인간이 직접 개입하지 않아도 AI가 알아서 문제를 해결하는 시대가 열린다고 강조했다. 추론 AI는 한 단계 더 나아가, AI가 단순한 패턴 인식을 넘어 논리적 사고를 수행할 수 있도록 만드는 기술이다. 기존 AI 모델은 데이터를 학습하고 특정 패턴을 기반으로 예측을 수행했지만, 그 과정에서 왜 이런 결론이 나왔는지 설명하지 못하는 경우가 많았다. 그러나 추론 AI는 AI가 논리적인 판단을 수행하고, 의사결정의 과정을 설명할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 젠슨 황은 “이제 AI는 단순한 계산기가 아니라, 실제로 ‘생각하고 판단하는 존재’가 되어야 한다”며, 추론 AI가 향후 AI 발전의 핵심이 될 것이라고 강조했다. 젠슨 황이 강조한 에이전틱 AI와 추론 AI는 개별적인 개념이 아니라, 서로 결합될 때 가장 강력한 시너지를 발휘한다. 에이전틱 AI는 AI가 스스로 목표를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록 한다. 추론 AI는 AI가 단순한 계산이 아니라, 논리적 사고를 통해 최적의 결정을 내릴 수 있도록 한다. 이 두 가지가 결합되면, AI는 단순한 보조 도구를 넘어서 ‘진정한 지능(Artificial General Intelligence : AGI)’에 가까워질 것이다. 이러한 AI의 발전은 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 파도를 일으킬 것이며, 기업들은 단순한 AI 도입을 넘어서 AI를 기업 전략의 중심으로 삼아야 하는 시점에 이르렀다. “AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다.” – 젠슨 황   AI 팩토리, AI 혁명을 생산하는 공장 이제 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 하나의 ‘산업’으로 성장하고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 개념 중 하나가 바로 AI 팩토리(인공지능 공장)이다. 그는 AI 팩토리를 가리켜 ‘미래 산업의 심장’이라고 표현했다. 그렇다면 AI 팩토리란 무엇이며, 왜 중요할까? 이 개념이 가져올 변화는 무엇일까? 기존의 데이터센터는 단순한 컴퓨팅 인프라였다. 하지만 AI 팩토리는 데이터를 학습하고, AI 모델을 훈련하며, 새로운 AI 설루션을 ‘생산’하는 역할을 한다. 즉, AI가 AI를 만들어내는 공장이다. 젠슨 황은 AI 팩토리를 자동차 산업에 비유하며 설명했다. “과거에는 사람이 손으로 자동차를 조립했지만, 지금은 로봇이 자동차를 생산한다. AI도 마찬가지다. 미래에는 사람이 AI를 개발하는 것이 아니라, AI 팩토리에서 AI가 스스로 AI를 만들어내게 될 것이다.” 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터가 아니라 AI 혁명을 대량 생산하는 공장이 된다. 젠슨 황은 GTC 2025에서 "AI 팩토리를 구동하는 핵심 연산 장치는 블랙웰 GPU가 될 것"이라고 강조했다. AI 팩토리에서 생산되는 것은 반도체나 기계가 아니라 AI 자체다. 이 공장에서 에이전틱 AI, 추론 AI, 자율주행 AI, 생성형 AI 등이 대량으로 생산된다. 즉, AI 팩토리는 단순한 데이터 센터를 넘어 새로운 AI 산업의 허브가 된다. AI 팩토리가 등장하면 기업과 산업이 근본적으로 변화한다. 특히, 데이터를 기반으로 하는 모든 산업이 AI 팩토리를 도입할 가능56 · 성이 높다. 결국 AI 팩토리는 단순한 연구소가 아니라, 실제 AI 모델을 ‘대량 생산’하여 산업에 공급하는 핵심 인프라가 된다. 젠슨 황은 AI 팩토리의 등장이 단순한 기술 발전이 아니라 경제 패러다임의 변화라고 강조했다. 이제 기업은 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, AI 팩토리를 구축하여 AI 자체를 ‘생산하는 능력’을 가져야 한다. “AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다.” – 젠슨 황   AI의 도입, AI가 기업을 재설계한다 AI 혁명은 더 이상 선택이 아니다. GTC 2025에서 젠슨 황이 강조한 메시지는 명확했다. "AI를 도입하지 않는 기업은 도태될 것이다." 이제 AI는 기업 운영의 한 요소가 아니라 기업의 핵심 전략, 구조, 성장 엔진 자체로 변화하고 있다. 기업은 어떻게 AI를 도입하고 있으며, AI 도입이 비즈니스에 미치는 영향은 무엇일까? 과거 AI 도입은 단순한 자동화 도구 활용이었다. 그러나 이제 AI 도입(AI adoption)은 기업의 핵심 역량을 AI 중심으로 전환하는 과정이다. AI 도입은 이제 단순한 기술의 도입이 아니라, 기업의 전략과 문화 자체를 AI 중심으로 변화시키는 과정이다. AI 도입이 빠르게 진행될 수록, 기업들은 직접 AI를 개발하는 것이 아니라 필요한 AI 서비스를 구독하는 방식으로 활용하는 시대가 열리고 있다. AI 도입이 가속화되면서 기업들은 완전히 새로운 방식으로 운영되고 있다. 특히, 의사결정 구조, 업무 방식, 조직 문화가 AI 중심으로 변화하고 있다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니다. AI 도입이 진행될 수록, 기업의 핵심 전략과 비즈니스 모델 자체가 AI 중심으로 변화하고 있다. 결국, AI 도입을 성공적으로 수행하는 기업만이 미래 시장에서 생존하고 성장할 수 있을 것이다.    표 2. 기존 기업 vs. AI 중심 기업의 차이점   AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” – 젠슨 황   네트워킹, AI 시대의 연결과 협업 AI가 기업의 핵심 전략이 되고 산업 전체가 AI 기반으로 재편되는 과정에서, 네트워킹(networking)의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 기업은 독립적으로 성장하는 전략을 취했지만, 이제 AI 시대에서는 기업 간 협력, 데이터 공유, AI 연구 협업이 필수이다. GTC 2025에서 젠슨 황은 이렇게 말했다. “AI는 혼자 발전할 수 없다. 모두가 함께 연결되어야 한다.” 그렇다면 AI 시대의 네트워킹은 어떻게 이루어지고 있으며, 어떤 기업이 AI 협업을 통해 새로운 가치를 창출하고 있을까? AI 네트워킹의 의미는 ‘AI는 연결을 필요로 한다’로 해석된다. AI 혁명이 가속화될 수록 기업들은 서로 연결될 필요가 있다.  즉, AI 네트워킹이란 기업들이 AI를 더 빠르고, 더 효율적으로, 더 윤리적으로 활용하기 위해 서로 협력하는 과정을 의미한다. AI 네트워킹을 실현하는 방식은 다양하지만, 현재 가장 중요한 세 가지 협력 모델을 살펴보자. AI 팜(AI farms)을 통해 개별 기업이 AI 인프라를 구축하는 부담을 줄이고, 더 빠르게 AI를 도입할 수 있다. AI 얼라이언스(AI alliance)를 통해 기업들은 경쟁이 아닌 협력을 기반으로 AI 혁신을 가속화하고 있다. 즉, AI 데이터 공유는 이제 개인정보 보호를 유지하면서도 기업들이 협력할 수 있는 새로운 방식으로 발전하고 있다. AI 네트워킹이 활성화됨에 따라, 기업들은 완전히 새로운 방식으로 연결되고 협력하고 있다. AI 시대에는 한 산업 내에서 경쟁하는 것이 아니라, 다양한 산업과 연결되는 것이 핵심 전략이 된다. 결과적으로, AI 네트워킹을 활용하는 기업들은 새로운 기회를 창출하고, 더 빠르게 AI 중심으로 전환하고 있다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다.” – 젠슨 황   AI 시대의 미래, 우리는 어디로 가는가 AI 혁명은 이제 단순한 기술 발전을 넘어 산업, 사회, 인간의 삶 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. GTC 2025에서 젠슨 황은 말했다. “AI 혁명은 이제 되돌릴 수 없는 변곡점에 도달했다. 우리는 AI와 함께 새로운 미래를 설계해야 한다. ”그렇다면 AI의 미래는 어디로 향하고 있으며, 우리는 AI와 함께 어떤 세상을 만들어가야 할까? 에이전틱 AI와 추론 AI의 발전이다. 즉, AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, 인간과 협력하는 ‘실제적인 파트너’가 되는 시대가 다가오고 있다. 기존의 AI는 패턴을 학습하는 방식이었다. 그러나 추론 AI는 스스로 논리적으로 사고하고 추론하는 능력을 갖춘다. 즉, AI가 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능적인 사고를 할 수 있는 존재로 변화하고 있다. AI가 점점 더 지능적으로 발전하면서, 우리는 ‘AI와의 관계를 어떻게 설정할 것인가’라는 근본적인 질문을 마주하게 되었다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 존재로 변화하고 있다. AI가 고도화될 수록 우리는 AI의 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 고민을 깊게 해야 한다. 결과적으로, 각국이 AI 규제와 발전 전략을 다르게 설정하면서 AI 패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI는 단순한 기술이 아니라, 인류가 새로운 방식으로 사고하고 일하고 살아가는 방식을 바꾸는 거대한 전환점이 되고 있다. “AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 스스로 사고하고 결정하는 존재로 나아가고 있다.” – 젠슨 황   변화의 바람을 넘어, AI와 함께 새로운 항해를 시작하다 AI 혁명은 거대한 바람이 아니라, 이제는 우리가 타고 항해해야 할 파도다. 과거에는 변화가 두려운 것이었다. 그러나, AI와 함께라면 우리는 변화 속에서도 새로운 기회를 창출할 수 있다. 엔비디아 GTC 2025에서 젠슨 황이 던진 질문을 기억하자. “AI 시대, 우리는 어떤 미래를 만들어갈 것인가?” 이제 우리는 AI와 함께 새로운 항해를 시작할 준비를 해야 한다.   그림 1. 엔비디아 기업 성장 맵(GTC 2024, 2025, Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 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 : 2025-04-02