정보통신정책연구원은 2023 생성형 AI 주요 이슈와 의미를 발표하였다. - ChatGPT 출시 이후, 생성형 AI의 주요 이슈와 그 의미는 다음과 같음 1. ChatGPT 출시(´22.11.30)와 생성형 AI의 부상 · 코딩, 요약, 콘텐츠 생성 등 강력한 텍스트 생성 성능을 보이며 유례없는 이용자 수를 기록, 생성형 AI의 대중화 가능성을 보여줌 2. LLaMA 출시(´23.02.24)와 LLaMA Moment, 오픈 소스로 촉발된 모델 경량화와 시장변화 · Meta의 대형언어모델인 LLaMA의 소스가 대중적으로 오픈되면서 대형언어모델 시장의 진입장벽이 낮아지며 시장에 영향을 미침 3. GPT-4 출시(´23.03.14), 멀티모달(multi-modal) 시대에 대한 기대 · 텍스트 생성을 넘어 이미지 입력·처리·추론이 가능한 대형언어 모델이 출시되면서 멀티 모달 AI의 활용이 점차 가시화되고 있음 4. 구글의 생성형 AI 접목(´23.03.14) 및 MS의 Copilot 출시(´23.03.16), AI를 통한 효율성과 생산성 증대 기대 · 주요 빅테크 기업들이 생성형 AI를 자사 업무 생산성 도구에 접목하면서, AI 기술을 통한 서비스 고도화 및 경쟁을 펼치고 있으며 이는 향후 업무 방식과 경쟁력에 영향을 미칠 것으로 전망 5. ChatGPT-Plugin 출시(´23.03.23), 챗봇에서 플랫폼으로의 진화 · ChatGPT-Plugin를 통한 외부 서비스와 연결로, 최신 정보 접근과 다양한 서비스와 기능을 ChatGPT 내에서 수행할 수 있게 되면서 ChatGPT 중심의 서비스 통합 가능성을 보여주게 됨 6. 자율 AI 에이전트(Autonomous Agent)의 등장과 인공 일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)으로의 기대 · 자율적으로 목표를 달성하는 자율 AI 에이전트 프로그램들이 등장하고 주목받으며, 미래로만 여겨지던 인공 일반지능(AGI)의 시대의 도래를 시사함   발행일 : 2023.09.14  

MBD의 이해와 기업 가치 향상을 위한 전략 (2)   자동차, 항공, 가전 등 산업에서 기업들이 진행해 온 모델 기반 개발(Model Based Development : MBD)이 최근 주목받고 있다. 이번 호에서는 최근 들어 MBD가 주목받는 배경과 성공적인 MBD 활용을 위한 전략을 짚고, 향후 발전 전망에 대해서도 살펴본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD가 지금 주목받고 있는 이유 MBD가 최근 다시 주목을 받는 이유에 대해서 알아보고자 한다. 개개인 단위에서는 지금까지도 개발 부담의 증가를 해결하기 위해 보다 효과적인 디지털 기술의 도입을 모색해 왔다. 한편, 엔지니어링 체인 전체에서 각사가 지견을 공유하고 디지털 개발에 임할 수 있다면 고효율화를 도모할 수 있고, 여기에서 태어난 여유로부터 각사의 개성이나 경쟁력을 발휘하는 것도 가능하다고 할 수 있다. 한편 MBD 방법은 복잡한 요구에 대응하기 때문에 최첨단 개발의 장에서 기술적으로 계속 발전해 온 결과 개발 중의 어느 단계에서도 디지털 모델을 사용하는 것을 가능하게 한다. 이 협조 개발의 기운이 높아지는 것과 기술적으로 성숙하고 있는 모델 베이스 개발 수법의 특성이 매치한 것으로, 자동차 업계 전체가 MBD의 실현을 향해 크게 움직이기 시작했다.   기업이 MBD의 도입 시 현상 과제 - 경영 시스템의 진화 업계 연계를 포함한 각 기업의 노력에 의해 서서히 모델링 데이터의 통일이 진행되어 앞에서 설명한 바와 같이 산.관.학이 연계하는 네트워크가 구축되어 갈 것으로 기대할 수 있다. 각 기업에 있어서는 이것들을 베이스로 하면서 MBD의 실행력을 쌓아 가기 위해서, 다음 세 개의 관점을 가진 구체적인 대처(그림 1)가 필요하다. 자사의 기술력을 답습하여 가상 변환을 진행하는 것 인재를 육성하고 사내의 정착 계몽을 도모하는 것 연계 추진에 필요한 데이터 플랫폼의 구축을 진행하는 것   그림 1. MBD 도입 시 고려해야 할 세 개의 관점   이러한 세 가지 관점을 개별적으로 해결할 뿐만 아니라 밸런스 좋게 추진할 수 있는 매니지먼트 시스템에 각사를 진화시켜 나가는 것이 업계 변혁의 파도에 뒤처지지 않고, 보다 기업 가치를 높이기 위한 열쇠가 된다.(그림 2) 다음에는이 세 개의 관점을 설명한다.   그림 2. MBD 실행력의 획득   기술력의 가상 변환 - 각사 기술의 강점의 파악과 모델화 모델화에 있어서는 자사에서 지금까지 길러 온 기술의 분해(가시화)가 필요불가결하다. 자사 기술의 강점이나 해명할 수 없는 특성을 명확히 하는 것으로 모델이라고 하는 가상으로 변환하기 위한 베이스가 구축된다.(그림 3) 이를 근거로 체인지 매니지먼트의 의사 입력을 실시함으로써, 현장에서의 1D-CAE/3D-CAE의 지식과 실천, 매트랩(MATLAB)/시뮬링크(Simulink) 등 툴 조작 스킬의 습득, MILS/SILS/HILS의 모델 환경 도입이 진행되어 자사 기술의 강점의 파악과 모델화를 통한 자사 기술을 유지한 고정밀 모델의 구현화에 연결된다.   그림 3. 기술력의 가상 변환   인재육성과 정착 계몽 - 모델 개발 스킬 DX 인재의 활약에 의해 MBD는 조직에 정착시킬 수 있다. 이것에는 디지털 인재의 육성뿐만 아니라 변환(transformation) 인재를 육성하는 양쪽이 중요하다.(그림 4) 모델링 기술을 가진 인재가 활약하는 것만으로는 특정 개발에 일시적으로 적용된 대처로 MBD가 끝날 수도 있다. 균형 잡힌 쌍방을 육성하고 조직으로서 지속적으로 평가함으로써, MBD의 효과와 혜택이 올바르게 조직 내로 침투하여 실행력이 정착하게 된다. 효율적인 설계자 육성을 위해서 먼저 부딪히는 도전은 설계자의 교육이다. 현재 설계에 종사하는 모든 멤버를 육성하는 데에는 시간과 비용이 든다. 우선 몇 명에 대해서만 육성을 하면 장애물은 그다지 높지 않다. 매트랩/시뮬링크의 세미나를 정기적으로 개최하고 기초 부분은 조기에 시작할 수 있다. 또 엔지니어링 회사에 설계 모델의 개발을 위탁해 함께 개발을 진행하는 것으로 노하우를 획득하면서 설계자를 육성하는 것도 하나의 방법이다.   그림 4. 인재육성과 정착계몽   데이터 플랫폼 구축 - 사내외의 모델 관리·공유를 신속하게 실시 MBD의 프로세스는 내부 구성 관리 시스템과 외부와의 협력 환경에서 수행된다. 사내외 데이터의 이력 추적을 하면서, 자주 실행되는 시뮬레이션 결과를 온타임으로 저장하는 데이터 플랫폼의 구축도 빠뜨릴 수 없다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 1월 22일 CNG TV는 ‘플랜트 조선 분야 AI와 디지털 트윈 혁신전략’을 주제로, 2월 21일 개최되는 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2024’ 프리뷰 방송을 진행했다. 이번 방송에서는 플랜트 조선 업계의 현주소와 미래에 대해 전망해 보는 한편, 최근 이슈로 떠오른 디지털 전환 트렌드와 함께 플랜트 조선 업계가 살아남을 수 있는 해법 등에 대한 논의가 이뤄졌다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 조형식 대표(디지털 지식연구소), 이경호 교수(인하대학교), 박재만 상무(한국오라클), 조윤기 대표(마켓오브메테리얼)   이번 방송은 디지털 지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡고 인하대학교 김경호 교수, 오라클 박재만 상무, 마켓오브메테리얼 조윤기 대표가 발표자로 참여했다. 인하대학교 이경호 교수는 ‘AI와 디지털 트윈 : 스마트 워크와 만나다’를 주제로 이야기하며, 그동안 조선 분야의 1위를 해왔지만 앞으로 어느 방향으로 갈지를 잘 정해야 향후 조선산업이 우리나라의 기간산업으로 40년 이상 자리매김할 수 있을 것으로 전망했다. 이경호 교수는 “현재 조선 분야에서는 선박의 안전운항, 자동화 항해 등 스마트십을 위한 노력을 기울이고 있는데, 이를 위해 어떻게 스마트화를 지원할 것인지에 대한 연구가 진행되고 있다”며, “디지털 트윈 등 스마트십을 위한 디지털 핵심 기술을 중심으로 자율형 선박을 목표로 나아가고 있다”고 밝혔다. 조선 분야의 스마트 워크를 위해 실시간 정보의 지원을 비롯해 양방향 인터랙션, 휴대성/이동성, 시스템의 능동성과 같은 키워드가 주목받고 있다. 과거에는 설계와 생산에 초점이 맞춰졌다면 이제는 여러 가지 설계 데이터 정보를 운용하는 한편 이렇게 모아진 데이터를 기반으로 스마트십이 진행되고 있다. 따라서 라이프사이클에 초점을 맞춰진 연구는 물론, 스마트 데이터를 어떻게 활용할 것인가가 중요한 포인트로 떠올랐다. 한국오라클 건설엔지니어링사업부 한국지사장을 맡고 있는 박재만 상무는 ‘Construction Intelligence Cloud’를 주제로, 어려운 의사 결정을 쉽게 하고 보이지 않는 위험을 가시화하며 인공지능과 결합한 종합적인 정보를 제공하는 CIC(Construction Intelligence Cloud)를 소개했다. 박재만 상무는 “오라클은 CIC를 통해 일정 지연 예측 및 해결책 제시하고 있다”며, “프로젝트 네트워크 성능 평가, 잠재적인 소송을 발견, H&S 위험, 공급망 병목 현상 및 문제 식별, 설계 위험 등을 사전에 찾아 관리 등 빠르게 사전 예방적인 의사 결정을 가능하게 하는 예측을 제공하는데 초점을 맞추고 있다”고 설명했다. 마켓오브메테리얼 조윤기 대표는 ‘플랜트 자재 구매를 위한 AI 활용 방안’을 주제로, 플랜트 분야에서 구매/조달에 AI를 적용해 온 내용을 소개했다. 마켓오브메테리얼은 2019년 10월 출범한 이후 인공지능, 빅데이터, 검색 등 오랜 시간 동안 축적한 기술력과 서비스 경험을 결합하여 시장의 모든 파트너들과 함께 상생할 수 있는 플랫폼인 스틸보소(steelboso)를 서비스하고 있다. 조윤기 대표는 “플랜트 분야에는 약 220억개 이상의 자재 경우의 수가 있는데, 검색 엔진과 데이터과 정형화되어 있지 않고 표준화도 필요했지만 산업 특화 알고리즘의 부재로 인해 제대로 시도되지 못했다”면서, “스틸보소에 구매 리스트를 업로드하면 프로젝트 정보에 대한 견적서가 제출된다. 또한 구매자가 업로드한 정보를 마켓플레이스에서 고르고 선정할 수 있을 만큼 검색 엔진이 향상됐고, 데이터베이스도 구축되어 새로운 변화를 이끌고 있다”고 전했다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

해석 데이터 관리 소프트웨어, Teamcenter for Simulation(TCSim)   주요 CAE 소프트웨어 소개 ■ 개발 및 자료 제공 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, www.plm.automation.siemens.com/global/ko 1. 주요 특징   Teamcenter(팀센터) 시뮬레이션 관리 솔루션은 전체적인 PLM(제품 라이프사이클 관리) 시스템의 맥락에서 시뮬레이션 데이터 및 프로세스 관리에 도움이 되도록 특별히 설계되었다. Teamcenter를 사용하면 오래된 데이터에 대해 수행 중인 해석, 시뮬레이션 결과에 대한 낮은 가시성, 너무 늦은 결과 등과 같이 설계 방향에 영향을 주는 일반적인 문제를 피할 수 있다. 비즈니스 전반의 모든 제품 관련 의사결정권자가 사용할 수 있도록 복잡한 시뮬레이션을 효율적으로 관리하고 공유할 수 있다.    2. 주요 기능  (1) 해석 데이터 및 프로세스 관리 팀센터 시뮬레이션 프로세스 관리(Teamcenter for Simulation)는 Teamcenter를 기반으로 하여, 제품 기획 단계 및 요구 사항으로부터 제품의 성능 예측을 위한 해석 그리고 그에 기반한 사람 및 자원의 관리를 포함한 전반적인 제품 개발 프로세스 관리를 시뮬레이션과 이와 관련된 업무 프로세스까지 확장하여 지원하도록 개발된 제품이다. 해석 데이터 및 프로세스를 관리함으로써 복잡한 수십-수백가지의 해석 제품군을 중앙에서 관리하고, 해석 모범 사례 및 방법론을 전사에 손쉽고 빠르게 전파함으로써 설계자 및 해석자가 제품을 가상 검증하기 위한 해석 업무 프로세스를 개선한다. 또한 다양한 제품군의 해석 데이터를 관리함으로써 해석 데이터의 재활용성, 추적성을 향상시킨다. (2) 해석 데이터 추적성 관리 단일 시스템 상에서 모든 프로세스 및 데이터가 관리되므로 요구 사항, 3D CAD, 해석 데이터 등 모든 업무 프로세스 상에서 생성된 데이터의 연관성과 변경 사항 히스토리를 추적할 수 있다. (3) 해석 데이터 관리 오늘날 많은 고객사들이 더 나은 성능의 제품을 개발하기 위해 수십, 수백개 단위의 해석/분석 도구를 사용한다. 이 과정에서 생성된 데이터들이 관리되지 않고 곳곳에 분산되어 있으면, 실제로 필요한 해석 데이터를 찾고 의사 결정 과정에 어떻게 반영되었는지 파악하기 어렵게 된다. 해석 데이터 관리는 이런 문제를 해결하기 위해 다양한 해석/분석 도구를 관리하고, 생성된 데이터와 자동으로 연관된 데이터의 추적성을 유지할 수 있도록 시스템에 등록한다. (4) 해석 가시화 데이터 관리 제품 성능 향상을 위해서는 해석된 데이터를 가시화하고 이를 분석해야 한다. Teamcenter for Simulation은 해석 결과를 가시화할 수 있는 이미지, 그래프 및 CAE JT를 통한 3차원 해석 데이터 가시화를 지원한다. 거의 대부분의 해석 도구에 대한 가시화를 웹에서 보고 측정하며 협업하도록 지원하기 때문에, 설계자 혹은 의사 결정자는 무거운 해석 소프트웨어를 구동하지 않고도 PC, 모바일 등 모든 기기에서 해석 가시화 결과를 보고 의사 결정을 내릴 수 있다. 가시화에 사용되는 JT 포맷은 ISO 표준으로서 높은 이식성을 제공하고, 보다 복잡한 해석 결과 데이터를 경량화하는 데에 높은 성능을 제공한다. (5) 해석 도구 연결 및 HPC 자원 활용 엔지니어는 해석 도구를 열어 파일을 찾고 로드하는 과정을 매일 반복한다. 해석 도구에 따라 이 과정은 복잡하고, 필요한 데이터를 한 곳에 모아 정리하는 것이 어렵다. 또한 대규모 연산을 위한 HPC 자원 활용은 전문가도 사용하기 불편하며, 설계자는 접근이 어려운 경우가 많다. Teamcenter for Simulation은 해석 도구의 구동 방식과 관련된 설정을 데이터베이스화하여 원클릭으로 활용할 수 있도록 제공함으로써, 해석 도구 구동 방식에 대한 이해가 없는 사람이라도 손쉽게 해석 도구를 구동할 수 있도록 도와준다. 또한 해석/분석에 필요한 다양한 데이터들의 추적성이 제공되므로 필요한 데이터도 일괄적으로 수집/제공하도록 돕는다. Teamcenter for Simulation의 Tool Launch Framework는 대규모 해석을 위한 HPC 자원과의 연결성 또한 제공하므로, 사용자는 HPC 활용을 위한 복잡한 명령줄 인터페이스, 자원 사용량 체크, 데이터 업/다운로드 같은 복잡한 백엔드 작업에서 벗어나도록 도와준다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (12)   지난 호에서는 ‘정보의 가시화’ 또는 ‘정보의 시각화’와 그 중요성에 관하여 여러 가지 사례를 바탕으로 소개하였다. 데이터의 시각화 사례를 다양한 주제의 인포그래픽(infographic)을 통하여 살펴보았다. 정보의 시각화 과정에서 여러 가지 정보가 의도와 다르게 왜곡되거나 해석될 소지가 있다는 점을 지적하였다. 정보의 수집 못지 않게 정보의 분류와 올바른 태깅(tagging)이 중요하다는 것을 강조하였다.  이번 호에서는 올해의 연재를 마치면서 ‘입체 이미지 정보의 유혹과 과제’라는 주제로 ‘입체 이미지 정보의 자료화’와 ‘정보의 입체적 시각화’에 동반되는 여러 가지 문제점과 제약에 관해서 소개하고자 한다. 그리고, 다차원 정보의 효과적인 시각화에 따른 과제와 전망에 관해서도 소개하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 측정의 목적(호기심, 정보 수집) 제2회 단위(비교의 기준) 제3회 길이 측정 제4회 무게 측정 제5회 시간 측정 제6회 에너지 측정 제7회 정적 측정과 동적 측정 제8회 측정 결과의 분석 제9회 분석 결과의 활용 제10회 제어(수동, 자동, 반자동, 학습형) 제11회 정보의 가시화 제12회 입체 이미지 정보의 유혹과 과제   ■ 유우식 미국 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 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. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 연구원, 문화유산 회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 외형만으로는 과육의 색상이나 씨의 유무를 판단하기 어려운 다양한 품종의 수박   겉모습과 실체  사물, 현상 또는 사람의 겉모습만으로 실체를 파악할 수 있을까? 경험과 지식을 통해서 추정은 가능하지만 실체를 정확하게 알 수는 없다. 추정한 결과가 높은 확률로 맞는 경험을 한 사람은 자신의 판단에 확신을 가질 것이고, 그렇지 못한 사람은 겉모습을 바탕으로 판단하는 것에 주저하게 될 것이다. <그림 1>에 소개한 다양한 종류의 수박 사진만 보아도 일반적으로 생각하는 수박의 이미지와 다른 것도 포함되어 있어 당황스럽기까지 하다. 새로운 품종의 수박을 개발하여 과육의 색이나 외형이 달라진 것이지만 우리가 일반적으로 수박이라고 생각하는 특징을 가지고 있기 때문에, 수박이라고 분류해도 그럴 수 있겠다고 생각하게 된다. 이런 경험을 자주 하게 되면 점점 수박에 대한 정의와 개념에도 변화가 생기게 된다. 한 가지 분명한 것은 겉모습만으로 실체를 올바르게 알 수 없다는 것이다. 겉모습은 많은 특징 중의 하나일 뿐이다. 과육이 노란 수박만 경험해 온 사람에게는 수박의 과육은 노란색이어야만 할 것이다. 그런 사람에게 빨간색 과육의 수박이 수박으로 인정받기 위해서는 다른 특징을 종합적으로 비교해서 수박으로 인정받아야 할 것이다. 시한폭탄처럼 생긴 수박도 잘라도 보고 맛도 보고 한 다음에나 수박으로 인정될 것이다. 학습에 의해서 어떤 개념을 접하고 한정된 경험을 하게 되면 사물, 현상 또는 사람에 대한 판단 기준이 제한적이지만, 다양한 경험을 하게 되면 대체로 다양성을 받아들이는 방향으로 변화하게 된다. 아마도 학생 시절에는 교과과정에 따른 학습에 의해서 옳고 그름의 경계가 명확하다고 느끼지만, 시간이 지나면서 다양한 경험을 통해 모든 경계가 모호한 것임을 느껴가는 경험을 했을 것이다. 모든 사물에는 이름이 붙어 있지만 그것도 누군가에 의해서 구분되어 이름이 붙여졌을 뿐, 그다지 큰 의미는 없는 경우가 대부분이다.  누군가가 수박의 특징에 대해서 이야기하라고 하면 어떻게 답하게 될까? 아마도 학습이나 경험을 통해서 알게 된 수박의 형태, 크기, 구조, 색상, 맛 등에 관한 정보를 나열하게 될 것이다. 모든 특징을 전부 알지도 못하거니와 모든 경우를 나열할 수도 없으므로, 알고 있는 범위에서 가장 확률이 높은 특징을 몇 가지 나열하는 정도가 될 것이다. 이것은 본인이 가지고 있는 수박의 판단 기준이라고 할 수 있을 것이다. 다른 사람이 조금 다른 수박에 대한 판단 기준을 가지고 있다고 하더라도 그다지 이상한 일도 아니다. 이미지 정보의 겉모습과 실체도 이와 같이 보는 이의 경험과 지식에 따라서 다르게 판단될 수 밖에 없는 것이다.   그림 2. 수박의 활용 목적과 용도에 맞게 절단하는 다양한 방법   목적에 맞는 활용 계속해서 수박 이미지를 예로 들어 정보의 활용에 관해서 생각해 보자. 눈 앞에 수박이 하나 있다고 하자. 관상용일 수도 있고 간식용일 수도 있을 것이다. 어쩌면 수박이 있는지도 모르고 지나치게 될 지도 모른다. 수박을 음식물로 섭취의 대상으로 생각한다면 어떤 방법으로 어떻게 잘라서 어느 부분을 먹을까 고민해야 할 것이다. <그림 2>에 다양한 수박 절단 방법을 예시하였다. 같은 수박이라도 자르기 쉬운 방법으로 자를 것인가, 먹기 좋게 자를 것인가, 보기 좋게 자를 것인가, 다른 요리에 사용하기 좋게 자를 것인가, 관상용으로 자를 것인가를 정해야 할 것이다. 그런 판단을 하기 위해서는 목적이 정해져야 할 것이다. 수박을 보고 목적을 생각하는 경우도 있을 것이고, 목적을 정해 놓고 수박을 생각하는 경우도 있을 것이다.  이미지 정보 또한 이와 같아서, 이미지를 보고 정보를 추출하는 방법도 있고 특정의 정보를 추출하기 위해서 이미지를 고르는 경우도 있을 것이다. 추출하고자 하는 정보가 정해졌다면 그 정보를 최소한의 노력으로 추출할 수 있는 방법으로 이미지를 취득할 수 있는 촬영 방법을 고려하는 일부터 시작하지 않을까 싶다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (11)   지난 호에서는 ‘제어’의 개념에 관하여 간단히 설명하고 고대 그리스 알렉산드리아 신전에서 사용되었다고 하는 자동문의 동작 원리, 증기기관의 원심조속기를 비롯하여 다양한 방식의 제어 사례를 소개하였다. 모든 제어에 필요한 기본적인 구성 요소의 기능과 역할에 관하여 살펴보고 수동, 자동, 반자동, 적응형, 학습형 등 다양한 제어 방식의 차이점과 특징에 관해서도 다루었다. 인간의 경험, 심리 상태로 인한 개인차와 선택적 거부 습성이 제어 결과에 미치는 영향에 관해서도 알아 보았다. 이번 호에서는 ‘구슬이 서말이라도 꿰어야 보배’라는 속담이 있듯이 ‘정보의 가시화’와 그 중요성에 관하여 여러 사례를 바탕으로 소개한다. 데이터 가시화, 시각화의 중요성은 인포그래픽스(infographics)라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 수집된 정보를 시각적으로 잘 표현하여 이해하기 쉽고 활용하기 쉽게 하기 위한 노력이 정보의 수집 이상으로 중요하다.   ■ 연재순서 제1회 측정의 목적(호기심, 정보 수집) 제2회 단위(비교의 기준) 제3회 길이 측정 제4회 무게 측정 제5회 시간 측정 제6회 에너지 측정 제7회 정적 측정과 동적 측정 제8회 측정 결과의 분석 제9회 분석 결과의 활용 제10회 제어(수동, 자동, 반자동, 학습형) 제11회 정보의 가시화 제12회 입체 이미지 정보의 유혹과 과제   ■ 유우식 미국 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 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. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 연구원, 문화유산 회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 나무위키에 소개된 라면의 재료, 구성, 제조 방법, 조리 방법, 소비 특성 등에 관한 서술적인 설명문   ‘정보’와 ‘인포그래픽’ ‘정보’는 일상생활부터 전문영역에 이르기까지 매우 다양한 뜻으로 사용된다. 예를 들면 언어(말과 글), 개인 식별, 화폐, 금융, 법률, 규칙, 지식을 비롯하여 자연 환경 속의 빛이나 소리, 냄새, 맛, 압력 등 오감을 자극하는 신호와 생체의 신경, 호르몬 등의 생체 신호에 이르기까지를 정보라고 할 수 있다. 이 연재에서는 이미지 정보의 취득, 분석 및 활용이라는 주제로 정보에 접근하고 있으므로 시각적인 정보에 초점을 맞추어 이야기하고자 한다. 전자공학, 컴퓨터공학, 정보공학 분야에서는 정보(情報, information, info, info.)에 대해 특정 목적을 위하여 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리되어 부호, 문자, 음성, 음향 및 영상 등을 표현하는 모든 종류의 자료(데이터, data) 또는 지식을 가리킨다. 탐구 대상에 관한 힌트가 될만한 것이라면 무엇이든 정보라고 할 수 있다. 경우에 따라서는 힌트가 되지 못하는 정보도 있을 것이므로 정량화할 수 있는 모든 것을 정보라고 할 수 있을 것이다. 우리가 감각으로 느끼는 모든 것은 정량화된 정보이지만, 여러 종류의 정보를 바탕으로 인식하고 그 의미를 부여하기 때문에 판단 결과는 늘 정성적인 느낌으로 다가온다. 그 느낌을 타인과 공유하거나 전달하기 위해서는 언어적인 표현을 하게 된다. 주로 말과 글로 전달하지만 의미가 보다 잘 전달될 수 있게 하기 위하여 표정이나 손짓 발짓 몸짓 등의 제스처를 사용하기도 하고, 그림이나 그래프 숫자를 사용하여 의미를 전달하고 전달된 내용을 확인하곤 한다. 정보의 홍수 속에 살아가는 현대 사회에서는 정보를 시각화하는 것을 의미하는 인포그래픽(infographic :  정보를 나타내는 information과 graphic의 합성어로 시각디자인을 의미)의 중요성이 대두되고 있다. 좋은 인포그래픽은 처음 보는 사람도 직관적으로 쉽게 정보를 얻을 수 있게 디자인되어 있다. 해석에 시간이 오래 걸린다면 정보 전달 효율이 떨어지는 것이므로 좋은 인포그래픽이라고 하기 어렵다. 같은 정보라도 관심의 대상에 따라서 효율적인 정보 전달에 적합한 디자인이 필요하다. 통계의 차트도 인포그래픽의 고전적인 형태라고 볼 수 있다. 주변에서 쉽게 볼 수 있는 기본적인 인포그래픽으로는 지하철이나 버스 노선도를 꼽을 수 있다. <그림 1>에 우리나라 사람들의 대중적인 사랑을 받고 있는 라면에 관하여 나무위키에서 소개한 서술적인 정보를 표시하였다. 일부 단어와 표현은 하이라이트하여 단정적인 내용을 구별하기 쉽게 하였다. 내용을 읽어본 후 개인적인 경험과 지식을 바탕으로 라면을 상상해 보고 설명이 적절한지, 설명이 부족한 부분은 없는지 생각해 보는 것도 인포그래픽의 중요성을 이해하는데 도움이 될 것 같다. 아마도 라면의 맛, 냄새, 온도를 떠올리며 입가에 미소를 짓거나 침샘을 자극할 수도 있을 것이다.   정보의 다양성 라면을 어떻게 정의할 것인가? 직접 경험한 사람은 본인의 경험을 바탕으로 서술할 것이고, 경험하지 못한 사람은 여러가지 정보를 찾아본 후 그 정보를 바탕으로 라면에 관해서 상상하게 될 것이다. 어디까지가 라면에 관한 정보가 될까? 나무위키에 소개된 라면이라는 제목에 소개된 여러가지 항목을 <그림 2>에 정리하였다.   그림 2. 라면의 특징을 설명하고 다양한 정보를 소개하기 위해 사용된 목차   여러 사람들이 편집한 것으로 집필자가 중요하다고 생각되는 항목을 소개할 수 있도록 분류하여 목차를 만든 것이다. 일반 소비자에게는 전혀 관심이 없는 내용도 있을 것이고 라면의 역사, 문화적 의미에 관심이 많은 사람이라면 항목을 추가하고 싶어지는 사람도 있을 것이다. 라면은 지속적으로 새로운 제품도 나오고 유행도 바뀌기 때문에 시기를 특정하지 않고 정의하는 것 자체가 어려운 일이 될 수 있다. 이것은 비단 라면에만 국한된 것이 아니다. 우리가 사용하고 있는 언어 자체도 시대에 따라서 그 의미도 달라질 수 있기 때문에, 무언가를 언어적으로 정확하게 서술한다는 것은 매우 어려운 일이다. 때로는 새로운 용어를 만들어 설명할 수 밖에 없는 경우도 생기게 된다. <그림 2>의 목차만 보더라도 10년 전에는 등장하지 않았을 법한 라면 제조사의 이름이 눈에 띈다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

게임 엔진 회사로 출발한 유니티는 점차 산업 분야로 확장하면서, 이 분야에서 실시간 3D 기술의 활용을 지원하는 노력을 기울이고 있다. 유니티는 자동차와 건물의 디자인, 온라인 및 증강현실 기반 제품 컨피규레이터, 자율주행 시뮬레이션, 증강현실 기반의 작업 환경 안전 교육 등에 활용된다. 또한 공장/기계/공항 등 실제 사물과 공간의 실시간 시뮬레이션 및 디지털 트윈 구축에도 유니티가 쓰이고 있다. 유니티 코리아는 지난 10월 5일 ‘유니티 APAC 인더스트리 서밋 2023’을 진행했다. APAC 지역 통합 행사로 진행된 이번 서밋에서는 산업 분야별 전문가, 크리에이터, 업계 관계자를 대상으로 유니티의 핵심 기술 및 활용 사례를 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 유니티는 다양한 디지털 트윈 기술과 활용 사례를 소개했다.   실시간 3D 기술로 디지털 트윈의 구축과 활용 지원 유니티의 로리 아메스(Rory Armes) 솔루션 디벨롭먼트 부문 부사장은 “산업 분야의 환경은 게임 분야와 다르기 때문에, 유니티는 이에 맞춰 기존과 다른 새로운 도구를 개발하고자 했다. 또한 산업의 게임화(gamification)가 아니라 실시간 3D 기술과 산업 데이터를 결합해 새로운 비주얼 내러티브를 만들어내는 방향으로 접근하고 있다”고 소개했다. 디지털 트윈은 새로운 것이 아니며 오랜 기간 발전해 온 기술이다. 최근에는 디지털 트윈이 주요한 이슈로 떠오르면서 실시간 3D 기술을 제공하는 게임 엔진이 주목을 받고 있기도 하다. 시장조사업체 글로벌 마켓 인사이트(Global Market Insight)는 디지털 트윈 시장이 2023년까지 연간 약 25%의 성장률을 기록해 900억 달러 규모로 성장할 것으로 전망했다. 이러한 추세에 맞춰, 유니티는 최근 디지털 트윈을 비즈니스의 핵심 부문으로 인식하고 있다. 유니티가 디지털 트윈에서 주목하는 것은 데이터를 통한 공정의 가상화 및 제조 데이터의 시각화이다. CAD 모델은 초당 5~6 프레임으로 작동하는데, 이를 라이브로 사용할 수 있도록 하는 데에 실시간 3D 기술이 쓰인다. 또한 교육이나 훈련에도 실시간 3D 기술이 유용하고, 모든 디바이스에서 시각화된 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다. 아메스 부사장은 PLM(제품 수명주기 관리)의 개념을 확장하는 데에도 관심을 갖고 있다고 전했다. 즉, 전체 수명주기에서 산업 데이터를 사용할 수 있도록 하겠다는 것이다. 이를 위해 실시간 3D 기술은 공정 데이터를 실시간으로 사용하거나, 관련된 모든 데이터를 가시화할 수 있도록 지원한다. 이와 함께, 유니티는 실시간 3D 기술에 기반한 디지털 트윈의 성숙도 모델(maturity model)을 제시했다. 이는 ▲산업 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 만들고 ▲데이터의 시각화를 통해 인사이트를 얻고 의사결정을 하며 ▲시뮬레이션과 최적화를 통해 미래를 예측하는 3단계로 이뤄진다.   ▲ 유니티의 로리 아메스 솔루션 디벨롭먼트 부문 부사장   산업 분야에서 XR 기술의 확대 전망 유니티는 가상현실(VR), 증강현실(AR)을 포괄하는 확장현실(XR) 기술이 산업 분야에서도 더 많이 쓰일 것으로 보고 있다. 으며, 유니티 저팬의 알렉스 휴즈(Alex Hughes) 디지털 트윈 스튜디오 리드는 이를 위한 XR 개발 기술을 강화하고 있다고 소개했다. XR 앱은 윈도우 형태의 2D 앱부터 2D 평면에 3D 모델링을 보여주거나, 3D 컨테이너를 통해 입체 공간을 구현하는 등 다양한 유형이 있는데, 궁극적으로는 3D 공간을 활용하는 완전 몰입형 앱까지 등장할 것으로 보인다. 유니티는 완전 몰입형 MR 앱을 개발할 수 있는 유니티 폴리스페이셜(Unity PolySpatial)을 선보이면서, 유니티 에디터(Unity Editor)와 통합해 애플의 MR 운영체제인 비전 OS(visionOS) 용 앱을 개발할 수 있도록 지원한다. 휴즈 리드는 “트랙터의 운전 훈련을 XR로 진행하거나, 건물의 배선 및 배관 설계 모델이 현장에 어떻게 반영되는지를 XR로 확인하는 등 산업 분야에서의 적용사례가 등장하고 있다”면서, “산업 분야에서는 XR 개발자가 상대적으로 적지만, 효과적인 개발 환경이 지원되면 다양한 XR 앱이 등장해 활용도가 높아질 것”으로 보았다. 유니티의 김범주 APAC 애드보커시 리더는 “디바이스의 측면에서는 사용법이 복잡하고 여러 디바이스가 파편화되어 있어 아직 과도기라고 할 수 있지만, XR 기술은 분명한 이점을 갖고 있으며 점차 틈새시장에서 주류 시장으로 접어들고 있다”면서, “유니티는 AR 파운데이션과 XR 인터랙션 킷 등 통합 개발 환경을 마련하고 있으며, 유니티 애셋 스토어에서 제공하는 다양한 신(scene)을 XR 환경으로 활용하면 XR의 가치를 체감할 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 유니티는 실시간 3D 기술과 산업 데이터를 결합한 디지털 트윈의 구축과 활용을 지원한다.   디지털 트윈과 결합 가능한 AI 제안 한편, 유니티는 다양한 AI 도구를 선보이면서, 기존에 확보한 실시간 3D 기술과 AI의 결합을 위한 행보도 강화하고 있다. 예를 들어, 유니티 센티스(Unity Sentis)는 높은 클라우드 컴퓨팅 비용이나 지연에 대한 걱정 없이 인터랙티브한 실시간 3D 경험을 구상하고 구현할 수 있도록 돕는다. 특히 센티스 런타임은 스마트 NPC부터 공장 생산 현장 재현에 이르기까지 인터랙티브 게임 플레이와 디지털 트윈의 가능성을 높인다. 유니티 뮤즈 (Unity Muse)는 게임이나 디지털 트윈 애플리케이션을 위한 실시간 3D 콘텐츠의 제작 방식을 가속화하는 AI 솔루션을 제공한다. 워크플로를 중단하지 않고 애셋과 애니메이션을 더 빠르게 제작할 수 있으며, 유니티 에디터와 웹 액세스가 가능한 툴을 제공한다. 또한, 유니티는 AI 마켓플레이스를 통해 개발자가 프로젝트에 사용할 에셋을 생성하는 생성형 AI(generative AI) 솔루션과 제작 워크플로를 개선할 수 있는 다양한 솔루션을 제공한다. 유니티는 디지털 트윈과 AI의 연계에 대해서 긍정적으로 보고 있다. 아메스 부사장은 “AI는 시뮬레이션뿐 아니라 다양한 영역에서 디지털 트윈과 결합이 가능하다. 예를 들어, AI 기반의 NPC(사람이 아닌 가상의 캐릭터)와 대화를 통해 교육을 할 수도 있다”면서, “AI의 이점은 자연스러움과 유용성에 있다고 본다. 디지털 애셋을 마련하거나, 사물 인식 훈련을 하거나, 미래 예측 등에 AI를 활용할 수 있는데, 이런 추세는 게임과 산업 분야에서 공통적으로 나타나는 흐름”이라고 짚었다.   ▲ 유니티 APAC 인더스트리 서밋 행사장   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다중물리부터 AI까지… 제품 설계의 최적화를 위한 기술 혁신 이어간다   알테어의 밍 저우(Ming Zhou) 전산 역학 및 최적화 총괄 연구위원은 1998년에 알테어에 입사했고, 2022년부터는 구조, CFD, 제조 시뮬레이션을 포함한 알테어의 전산 역학 및 설계 최적화 솔루션을 총괄하고 있다. 알테어의 연례 콘퍼런스인 ‘ATC 코리아 2023’에서 ‘다중물리 시뮬레이션 및 설계 최적화’에 대한 기조연설을 진행한 밍 저우 연구위원은 제품 개발의 디지털화를 뒷받침하는 엔지니어링 시뮬레이션의 발전 방향을 짚는 한편, HPC(고성능 컴퓨팅) 및 AI(인공지능)의 융합이 새로운 혁신 동력이 될 수 있을 것으로 전망했다. ■ 정수진 편집장     ATC 코리아 2023에서는 어떤 내용을 소개했는지 기조 연설에서 ‘다중 물리 시뮬레이션 및 설계 최적화’를 주제로 발표했다. 제품 엔지니어링에는 항상 구조, 유체, 열 등과 같은 다양한 물리학의 성능 측정이 포함되는데, 멀티피직스 시뮬레이션을 효율적으로 관리하는 것은 어려운 일이다. 이번 발표에서는 알테어가 복잡한 엔지니어링 프로세스를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공한다는 점을 소개하고, 이를 통해 엔지니어가 멀티피직스 시뮬레이션을 원활하게 통합하고 제품 개발의 모든 단계에서 설계 최적화를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 방법을 설명했다.   제품 개발에서 엔지니어링 시뮬레이션의 중요성이 점차 커지고 있는 것 같다. 그 배경과 향후 엔지니어링 시뮬레이션의 발전을 위해 해결해야 할 점을 짚는다면 제품 개발의 디지털화는 지난 30년 동안 그 범위가 확대되어 왔다. 대규모 OEM은 점점 더 완전한 가상 제품 개발을 추진하고 있으며, 이는 물리적 테스트가 최종 제품 인증을 위한 용도로만 사용된다는 것을 의미한다. 즉, 시뮬레이션은 결과 품질 면에서 100% 신뢰할 수 있어야 한다. 결과적으로 자세한 동작을 보다 정확하게 포착하기 위해 모델 복잡성과 크기가 빠르게 증가하여, 솔버의 계산 효율성에 대한 도전적인 상황이 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션을 더욱 확장하려면 솔루션 품질과 속도를 지속적으로 개선해야 한다. R&D 분야의 많은 노력은 솔루션 품질과 컴퓨팅 시간에 중점을 두고 있다. 또한 앞서 설명한 것처럼 엔지니어링 요구 사항은 본질적으로 여러 분야에 걸쳐 있다. 예를 들어, 자동차는 강도와 내구성, 소음과 진동, 충돌, 공기 역학 등에 대한 요구 사항을 충족해야 한다. 알테어는 모델링 및 시각화 툴과 핵심 시뮬레이션 솔버를 통해 다양한 분야의 시뮬레이션을 최대한 원활하게 지원하는 것을 목표로 삼고 있다.   더 많은 사람이 더 쉽게 엔지니어링 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있어야 한다는 요구가 늘고 있는데, 이를 위한 방법은 무엇이라고 보는지 엔지니어링 시뮬레이션은 여전히 사용자의 경험과 전문 지식에 크게 의존하고 있다. 엔지니어링 소프트웨어 제공업체는 일반적인 기술 트렌드에 발맞춰 더 빠르게 움직여야 하며, 스마트폰의 애플리케이션처럼 쉽게 접근할 수 있는 솔루션을 만들어야 한다. 알테어는 이러한 방향으로 기술을 발전시키는 데 집중해왔다. 알테어의 주력 모델링 및 시각화 소프트웨어인 알테어 하이퍼메시(Altair HyperMesh)는 사용하기 쉬운 UI와 워크플로를 갖추는 방향으로 계속 발전해왔다. 또한 핵심 시뮬레이션 솔버들은 멀티피직스 시뮬레이션을 원활하게 지원하는 방향으로 점점 더 발전하고 있다. NVH, 임플리시트(implicit) 및 익스플리시트(explicit) 비선형 해석, 열/전기/음향/피로 등을 포함하는 포괄적인 FEA 해석 시뮬레이션 제품인 알테어 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)가 좋은 예이다. 알테어 옵티스트럭트의 고급 최적화 기술은 설계 최적화에 대한 총체적인 처리에서 거의 모든 응답을 지원한다. 또한, 알테어는 포괄적인 시뮬레이션 제품군을 제공하는 것 외에도 도메인 지식과 전문 지식에 대한 진입장벽을 낮추는데 도움이 되는 새로운 기술에 투자해 왔다. 여기에는 CAD 모델을 그대로 불러올 수 있고 지오메트리 편집과 메싱 등 전처리 작업이 필요하지 않아 빠르고 정확한 구조해석을 할 수 있는 알테어 심솔리드(Altair SimSolid)가 있다. 또, 알테어 인스파이어(Altair Inspire)는 유능한 내장 CAD 기능을 포함하여 시뮬레이션 및 설계 최적화를 위한 사용하기 쉬운 또 다른 패키지를 제공하고 있다.   엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 알테어가 주목하고 있는 기술 트렌드는 어떤 것인지 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석, 인공지능(AI)의 융합이 점차 가시화되고 있다. 알테어는 10여 년 전에 이러한 움직임이 나타날 것을 예상했고, 이것이 바로 알테어가 관련 기술에 꾸준히 투자를 한 이유이다. 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)는 모든 주요 비즈니스 영역에서 잘 확립된 플랫폼 중 하나이다. 우리는 점점 더 시뮬레이션과 데이터 분석 기술을 결합하여 두 세계의 장점을 최대한 활용할 수 있는 차세대 엔지니어링 도구를 만들고 있다. 물론 HPC는 계산량이 많은 솔루션을 효율적이고 효과적으로 제공하기 위한 중요한 퍼즐 조각이다. 한편으로, 멀티피직스의 원활한 통합은 효율적인 엔지니어링 프로세스의 핵심이다. 알테어는 항상 제품 엔지니어링을 위한 가장 포괄적이고 개방적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 삼아 왔다. 사용하기 쉬운 통합을 지원하기 위해 알테어는 지난 10년 동안 시뮬레이션 적용 범위를 크게 확장했으며, 모두 알테어 유닛(Altair Units)이라는 라이선스 정책에 따라 액세스할 수 있다. 알테어는 포괄적인 솔루션 제품군을 보유하고 있음에도 불구하고, 알테어의 주력 모델링 및 시각화 소프트웨어인 알테어 하이퍼메시는 개방형 철학에 충실하여 시장에서 널리 사용되는 모든 CAE 솔루션을 원활하게 통합할 수 있다.   향후 알테어의 엔지니어링 시뮬레이션 기술 개발 계획에 대해 소개한다면 앞서 소개했듯이 알테어는 시뮬레이션, HPC 및 AI의 융합 분야에서 혁신을 추구해 왔다. 알테어는 생성형 AI(generative AI)가 엔지니어링 설계 솔루션과 더욱 통합되면서 강력한 도구가 등장할 것이라고 확신한다. 알테어는 ▲멀티피직스 시뮬레이션의 보다 원활한 통합 ▲복잡한 엔지니어링 프로세스를 위한 원활한 워크플로 ▲세계 최고의 설계 최적화 기술에 대한 지속 개선 ▲시뮬레이션 및 설계 최적화의 대중화를 지원하는 소프트웨어 솔루션 ▲엔지니어링 솔루션에 AI 기술 통합의 빠른 증가 등의 측면에서 기술 혁신을 주도해 나갈 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Focus 17　유니티, 디지털 트윈/XR/AI로 산업 분야서 실시간 3D 기술의 확대 추진 20　앤시스, 시뮬레이션 경험을 향상시키는 AI와 클라우드 솔루션 제시 23　AWS, “클라우드와 생성형 AI로 산업 분야의 혁신 뒷받침한다” 26　에릭슨엘지, “초저지연 5G 기술로 산업 현장의 디지털 전환 돕는다”   People&Company 28　알테어 밍 저우 전산 역학 및 최적화 총괄 연구위원　다중물리부터 AI까지… 제품 설계의 최적화를 위한 기술 혁신 이어간다   Case Study 30　디지털 트윈으로 도시, 건물, 인프라를 재구성하는 6가지 방법　데이터의 실시간 3D 시각화 통해 설계/운영/교육 등의 경험 개선 34　건설 산업에서 언리얼 엔진을 활용한 플랫폼 구축　BIM 데이터와 실시간 3D 기술 결합해 최적의 의사결정 지원   New Products 42　솔버 성능과 접촉 해석 속도 향상된 다물체 동역학 해석 소프트웨어　리커다인 2024 46　AI 기능 도입으로 설계 작업의 자동화 및 속도 향상　솔리드 엣지 2024 48　결함방지 테스트 및 요구사항 추적 기능 등 추가　매트랩 R2023b, 시뮬링크 R2023b 50　AI 및 HPC 기술 융합한 시뮬레이션 플랫폼　하이퍼웍스 2023 39　이달의 신제품   Column 56　여행에서 얻은 것 No.2 / 류용효　제주 즐기기 - 보고, 담고, 웃고, 걷고   52　New Books 54　News   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 61　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　생성형 AI 서비스 개발을 위한 라마 2 설치와 사용법 64　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (13) / 최영석　캐디안 2023의 3D 객체 그리기 기능 Ⅳ 67　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (7) / 천벼리　삼위일체 블록 라이브러리 70　토목 분야 BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 합산 프로세스 (4) / 이재홍　BIM 기반 자동, 연동, 수동 수량산출 내역 합산 프로세스 구축의 의미와 향후 과제   Cloud Computing 73　산업 현장에서 활용할 수 있는 AWS IoT 서비스 (7) / 조상만　AWS 클라우드가 제공하는 디지털 트윈 솔루션, IoT 트윈메이커 Ⅱ   Reverse Engineering 78　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (11) / 유우식　정보의 가시화 88　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　자동차 서스펜션 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Mechanical 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (6) / 박수민　크레오 파라메트릭 10.0을 사용한 금형 설계 116　국내 E-CAD 시장 분석과 전장설계 활용을 위한 제언 (1) / 구형서　국내 E-CAD 제품 시장 분석   Analysis 98　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (3) / 나인플러스IT　복잡한 선박 형상의 메싱 간소화 102　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 권기태　딥러닝을 사용한 해석 데이터 기반 메타모델 살펴보기 109　제품 개발의 새로운 방법론, MBSE (6) / 김태현, 전형재　MBSE 프레임워크와 플랫폼의 역할   PLM 120　제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (9) / 김성희　클라우드 기반의 아키텍처를 고려한 PLM     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기>>   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기>>