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.

개발 및 공급 : 엔비디아 주요 특징 : AI 처리를 위한 3세대 텐서 코어 및 레이 트레이싱을 위한 2세대 RT 코어 탑재, 암페어 아키텍처 기반의 CUDA 코어 탑재해 그래픽/컴퓨팅 처리속도 향상, 전문가 작업의 데이터를 처리속도 향상 위한 메모리 대역폭 증가, 효율적인 비디오 처리를 위한 인코딩/디코딩 엔진 탑재 등   엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   향상된 성능으로 창의성 및 효율 향상 지원 RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다. 엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   차세대 기능을 통한 성능 강화 A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W이며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션을 위해 향상된 기능을 제공한다.  2세대 RT 코어 : 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어 : 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다.  암페어 아키텍처 기반 쿠다 코어 : 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 4GB/8GB 메모리 : A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 인코딩/디코딩 엔진 : 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다.   RTX 솔루션의 활용 범위 확대 엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : AMD 주요 특징 : 4nm 젠 4 아키텍처 기반으로 성능 및 전력 효율 향상, 와이파이 7 기술 지원, 일부 모델에 NPU 기반 AI 엔진 탑재 등     AMD는 비즈니스 환경에서 높은 생산성과 프리미엄급 AI 및 연결 경험을 제공하는 새로운 기업용 모바일 및 데스크톱 AI PC 프로세서를 공개했다. 새로운 AMD 라이젠 프로 8040(Ryzen PRO 8040) 시리즈는 기업용 노트북과 모바일 워크스테이션을 위해 개발된 x86 프로세서이다. AMD는 비즈니스 사용자를 위한 AI 지원 데스크톱 프로세서인 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서도 출시했다. 이 제품은 낮은 전력 소모로 첨단 성능을 제공하도록 설계되었다. AMD는 이번에 새롭게 공개된 일부 모델에 AMD 라이젠 AI(AMD Ryzen AI)를 탑재했다. 새로운 라이젠 AI 기반 프로세서는 CPU, GPU 및 전용 온칩 NPU(Neural Processing Unit)를 탑재한다. 전용 NPU의 경우 최대 16 TOPS의 연산 성능을 제공하며, 전체 시스템은 최대 39 TOPS로 이전 세대보다 향상된 전용 AI 프로세싱 성능을 제공한다. 새로운 라이젠 AI 지원 프로세서를 장착한 기업용 PC는 AI 기반 협업과 콘텐츠 제작, 데이터 및 분석 워크로드에서 더 높은 성능과 향상된 사용자 경험을 제공한다. 또한, AMD 프로 기술이 추가됨에 따라 IT 관리자들은 IT 운영을 간소화하고, 조직 전반에 걸쳐 보다 신속하게 PC를 구축할 수 있는 엔터프라이즈급 관리 기능을 사용할 수 있다. AMD는 정교한 공격으로부터 프로세서와 클라우드를 방어할 수 있는 통합 보안 기능 및 안정성과 신뢰성 및 플랫폼 수명을 갖춘 엔터프라이즈 소프트웨어 등의 이점을 제공한다고 전했다. 새로운 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 2024년 2분기부터 HP와 레노버를 포함한 OEM 파트너사를 통해 공급될 예정이며, 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서는 2024년 2분기부터 OEM 파트너사인 HP와 레노버, 일부 채널 파트너 플랫폼을 통해 공급될 예정이다.   라이젠 프로 8040 시리즈      전문가용 노트북 및 모바일 워크스테이션을 위한 AMD 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 집약적인 비즈니스 및 AI 워크로드에 최적화된 효율과 프로세싱 성능을 제공한다. 이 프로세서는 까다로운 모바일 워크스테이션 애플리케이션에서 최대 30% 향상된 성능을 제공하는 4nm의 ‘젠 4(Zen 4)’ 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 8개의 고성능 코어를 탑재한다. 일부 모델에는 AMD 라이젠 AI를 탑재하고 AMD RDNA 3 그래픽을 통합했는데, AMD는 “경쟁사 프로세서 대비 화상회의 시 84% 더 적은 전력으로 최대 72% 더 높은 성능을 제공한다”고 설명했다. 또한, 라이젠 프로 8040 시리즈 프로세서 기반 PC는 와이파이 7(WiFi-7) 기술도 활용할 수 있다. 시리즈 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 9 프로 8945HS는 8개의 코어와 16개의 스레드, 24MB 캐시 및 라데온(Radeon) 780M 그래픽을 탑재하고 있다. 이 프로세서는 테크니컬 컴퓨팅, 멀티미디어 콘텐츠 제작, 개별 그래픽 등 리소스 집약적 애플리케이션에 필요한 연산 성능을 제공하며, 3D 렌더링, 비디오 인코딩 및 사진 편집 등과 같은 까다로운 그래픽 관련 워크로드를 처리한다. 이번에 발표된 라이젠 프로 8040 시리즈는 6 코어 12 스레드의 라이젠 5 프로 8540U부터 8 코어 16 스레드의 라이젠 9 프로 8945HS까지 8종이다. 이 중 8540U를 제외한 7개 제품에서 라이젠 AI를 지원한다.   라이젠 프로 8000 시리즈     기업용 데스크톱을 위한 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서는 4nm 공정 기술을 기반으로 최대 8개의 고성능 젠 4 코어를 탑재했으며, 일부 모델은 전용 AI 엔진을 탑재하여 향상된 전력 및 효율과 몰입형 AI 경험을 제공한다.  AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서를 장착한 데스크톱은 주요 비즈니스 애플리케이션 및 데이터에 대한 보다 빠른 액세스와 초고속 데이터 전송, 원활한 워크플로를 위해 최신 DDR5 및 PCIe 4를 지원하며, 일부 모델은 와이파이 7 기반의 차세대 연결성도 제공한다. 라인업 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 8700G 프로세서는 고성능 8 코어 16 스레드, 24MB 캐시 및 통합 AMD 라데온 780M 그래픽을 탑재한다. AMD 라이젠 8700G는 AMD의 성능 테스트에서 경쟁 제품 대비 더 적은 전력을 소모하면서도 최대 19% 향상된 성능을 제공하는 것으로 나타났다. AMD는 “AMD 라이젠 7 프로 8799G 프로세서를 탑재한 기업용 데스크톱은 특정 테스트를 기준으로 경쟁사 프로세서에 비해 최대 47% 향상된 시스템 성능과 3배 향상된 그래픽 성능을 제공한다”고 전했다. 이번에 발표된 라이젠 프로 8000 시리즈는 4 코어 8 스레드의 라이젠 3 프로 8300GE부터 8 코어 16 스레드의 라이젠 7 프로 8700G까지 8종이며, 라이젠 5 프로 8600G 및 8600GE, 라이젠 7 프로 8700G 및 8700GE 등 네 종이 라이젠 AI를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 SCM(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국 델 테크놀로지스가 기업용 PC와 워크스테이션, 컨슈머 PC에 이르는 신제품을 소개했다. AI 기능을 강화한 인텔의 코어 울트라 CPU를 PC 제품군 전반에 채택하면서 ‘AI PC’를 본격화한 델은 AI 사용자와 개발자를 겨냥한 기능을 앞세워 시장을 공략할 계획이다. ■ 정수진 편집장     새로운 PC 라인업으로 AI 포트폴리오 강화 델은 프리미엄 기업용 노트북인 ‘래티튜드(Latitude)’ 라인업에서 래티튜드 7450 울트라라이트, 래티튜드 9450 투인원, 래티튜드 5550, 래티튜드 7350 디태처블을 비롯해 ‘프리시전(Precision)’ 라인업의 프리시전 5690, 프리시전 5490 등 모바일 워크스테이션 및 프리시전 3680 타워형 워크스테이션, 프리미엄 컨슈머 노트북 브랜드 ‘XPS’ 라인업의 XPS 16과 XPS 13 등 다양한 클라이언트 제품군을 소개하면서 AI 시대에 적합한 PC 포트폴리오를 갖추었다고 전했다. 한국 델 테크놀로지스에서 클라이언트 솔루션 그룹(CSG)을 총괄하는 오리온 상무는 “맥킨지에 따르면, AI로 인한 경제적 이익이 4조 4000억 달러로 예상된다. AI는 자료 탐색이나 요약 정리 등 사람의 업무를 대신 수행하거나 지원하는 분야에서 많이 요구되고 있다”면서, “델은 에지의 온디바이스 AI부터 데이터센터 및 클라우드까지 하드웨어와 서비스 생태계를 포함한 엔드 투 엔드 AI 포트폴리오를 제공한다”고 소개했다. 델은 자사의 기업용 모바일 PC 제품군 전체에 NPU를 탑재하고, 데스크톱 PC도 인텔의 14세대 CPU를 탑재한 리프레시 버전을 출시하면서 ‘AI PC’ 라인업을 갖추었다. 델이 소개한 AI PC는 AI 포트폴리오를 한층 강화하는 제품군이 될 전망이다.    AI 기반 기능 강화 및 지속가능성으로 차별화 AI PC를 기존의 PC와 차별화하는 핵심 차이점은 AI를 위한 연산작업을 전담하는 NPU(신경망 프로세서)이다. 이를 기반으로 AI PC는 실시간 번역이나 멀웨어 탐지와 같은 AI/머신러닝 기반 작업을 로컬에서 수행할 수 있다. AI 연산에서 CPU보다 전력 효율이 높은 NPU 덕분에 시스템의 전반적인 전력 효율과 성능을 높일 수 있으며, 민감한 데이터를 디바이스 안에서 처리해 보안이 강화되는 것도 AI PC의 특징이다. NPU가 내장된 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서를 탑재한 AI PC 제품이 속속 등장하고 있는 상황에서 PC 업체마다 차별화를 위한 노력을 기울이고 있는 상황이다. 델은 노트북 라인업에서는 더욱 선명한 화질의 HDR 카메라, 화상회의 앱을 위한 터치 기능키를 갖춘 협업 터치패드를 탑재하고, 오디오 개선 등을 통해 협업 기능을 한층 강화했다. 코파일럿을 위한 전용 핫키가 기존 키보드의 한자 키를 대신해 들어갔다. 한편, 기업용 PC 제품군 전반에서 재활용 부품 및 재활용이 가능한 부품을 64% 이상 사용하고 포장재도 재활용이 가능하도록 해 지속가능성을 높였다. 애플리케이션의 성능을 최적화하는 델 옵티마이저(Dell Optimizer) 소프트웨어에도 AI가 적용됐는데, 델 옵티마이저는 AI로 PC 사용 패턴을 분석하고 학습해 최적화를 향상시킨다. 델은 올 하반기부터는 코파일럿을 로컬에서 사용할 수 있도록 지원하는 한편, Arm과 퀄컴 등의 NPU를 탑재한 제품도 출시를 계획하고 있다.   ▲ 델은 노트북 제품군에 코파일럿 키와 협업 터치패드를 적용했다.   늘어나는 AI PC 수요에 대응해 시장 확대 계획 델은 별도의 보안 칩을 내장해 보안 기능을 강화한 AI PC가 기업 시장에서 좋은 반응을 얻을 것으로 보고 있다. 또한 발열 성능을 높인 구조 설계와 지속가능성 등을 자사 제품군의 차별화 포인트로 내세웠다. AI PC의 사용자를 타깃으로는 업무 지원 기능을 강화하는 동시에, AI 앱 개발자를 위해서는 고성능 CPU와 전문가급 그래픽 카드로 업무 효율을 높이는 전략을 추진할 것으로 보이는데, 델은 하이엔드 워크로드에서 ISV(독립 소프트웨어 공급사)를 중심으로 전문가용 소프트웨어의 AI 지원이 늘어날 것으로 전망했다. 오리온 상무는 “코로나19 팬데믹 시기에 PC 시장 호황으로 도입된 기기의 교체 주기가 다가오고 있으며, 윈도우 10의 지원 종료 시점이 다가오는 것도 시장 기회가 될 것으로 본다”면서, “하반기에는 차세대 제품을 통해 AI PC 수요 증가에 대응할 계획”이라고 밝혔다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “델은 기업의 업무를 위한 도구로서 커머셜 비즈니스를 중심으로 PC 시장에 접근하고 있다”고 전했다. 성능, 디자인, 가격을 만족하는 클라이언트 디바이스와 함께, 기업이 효율적으로 디바이스를 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하는 데에 집중한다는 것이다.  또한 “PC 시장에서 델이 가진 이런 강점이 AI 시대를 맞아 본격 발휘될 것으로 기대하고 있다. AI를 탑재한 PC 그리고 네트워크 연결 없이 로컬 디바이스에서 사용하는 온디바이스(on-device) AI가 확대될 것으로 보임에 따라, 델은 글로벌 AI 반도체 기업과 협력하는 한편 네트워크가 없어도 AI 경험을 제공할 수 있도록 할 것”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 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.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 호 칼럼에서 디지털 수명 주기 프레임워크에 대해서 설명하였다. 일반적으로 프레임워크(framework)는 복잡한 문제를 해결하거나 복잡한 구조를 구축할 때 기반으로 쓰이는 기본 구조를 말한다. 디지털 엔지니어링은 매우 복잡한 문제를 해결해야 한다. 특히 제품 개발과 동시에 제품의 디지털 트윈(digital twin)도 개발해야 한다.  이것은 제품 개발에서 두 가지 트윈인 물리적 트윈과 디지털 트윈을 동시해 개발해야 하는 것을 의미하며, 이것을 모두 충족할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 환경을 구축해야 한다. 또한 최근에 화두로 부상하고 있는 소프트웨어 정의 x 또는 소프트웨어 중심 x(software-defined x)의 프로세스를 포함해야 한다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크    <그림 1>의 프레임워크에서는 지식과 기술의 영역으로 정의한 네 가지 스피어(sphere)로 크게 분류하였다.  각 스피어는 고유의 특성이 있어서 그 분야의 전문 특성과 지식이 있다. 또한 각 스피어 사이에는 보이지 않는 경험과 지식과 패러다임의 벽이 존재한다. 스피어를 사용한 이유는 보이지 않는 장벽을 가지고 있기 때문이다. 첫 번째 영역은 제품 또는 시스템으로 대표되는 물리적 스피어(physical sphere)이며, 제품 부품으로 구성되어 있다. 이것을 가상 스피어와 비교한다면 디지털 트윈이 되는 것으로 공장에서 직접 생산되는 물리적 실체(physical entity)이다. 두 번째는 가상 스피어(virtual sphere)이다. 디지털 트윈은 가상 스피어로 가상세계(virtual world)이며 현실세계(real world)의 제품이나 시스템과 연동된다. 이것은 물리적 스피어의 경험과 지식 그리고 감각과 패러다임이 존재한다. 단지 소프트웨어 코딩 지식이나 제품의 물리적 지식이나 경험이 있다고 자동적으로 가상 스피어의 디지털 트윈을 만들 수 있는 것이 아니다. 세 번째는 정보 스피어(information sphere)로 현재까지 제품 개발에 핵심적 역할을 하고 있는 산업용 소프트웨어(industrial software) 영역이다. 이곳에는 다양한 컴퓨터 지원 개발 기술(CAx : Computer-Aided Everything)이 있으며, 대표적으로 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 컴퓨터 지원 제조(CAM), 컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE) 등으로 제품의 데이터와 정보를 생성한다. 생성된 데이터는 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템 안에서 자동화되고 저장된다.  네 번째는 사이버 스피어(cyber sphere)로 소프트웨어 중심 x의 영역이다. 주로 코딩의 영역으로 물리적 기능을 가상화(virtualization)하는 영역이다.    그림 2. 네 가지 스피어   가상 스피어와 사이버 스피어는 디지털 영역(digital domain)이지만, 정보 스피어는 물리적 영역(physical domain)과 디지털 영역으로 구분된다. 왜냐면 디지털 목업(digital mockup)이나 시뮬레이션(simulation)도 있지만 아직도 이 영역에서 물리적 시험(physical test) 등이 많이 필요하며, 미래에도 완전히 디지털화(digitalization)하기에는 갈 길이 멀다. 앞으로 가장 발전할 분야는 사이버 스피어 분야이다. 현재는 소프트웨어 정의 x로 발전 중이지만, 가까운 미래에는 소프트웨어 플랫폼(software platfom)으로 발전할 가능성이 높다.  그러나 새로운 기술과 접근 방법에는 리스크가 많다. 이런 리스크 관리를 하지 않으면 제품 개발이나 엔지니어링 분야에서 크게 낭패를 볼 수 있다. 다른 비즈니스 분야의 디지털 전환이나 인공지능 분야와 다르게 산업 분야는 리스크(risk)가 소비자나 사용자에게 엄청난 파급효과가 있다.   최근 보잉의 사례에서 보는 것과 같이 과도한 디지털 전환으로 아날로그 지식 엔지니어를 해고하는 바람에 엄청난 위기를 가져오고 있다. 지난 1월 보잉 737 맥스 항공기의 문짝이 비행 중 뜯어져 나가는 사고가 발생했다. 알고 보니 조립 과정에서 아예 나사를 빼먹었기 때문이라는 사실이 드러나 충격을 줬다. 보잉이 지난 20년 동안 비용 절감을 위해 아웃소싱을 대폭 확대하면서 숙련된 엔지니어들이 떠났고, 결국 심각한 항공기 품질 저하로 이어졌다.   지난 4차 산업혁명의 초기에 제너럴 일렉트릭(GE)은 디지털 트윈 사업을 제일 먼저 시작했다. 야심차게 시작한 프레딕스(Predix) 플랫폼은 실패하였고, GE 디지털 회사는 다른 회사에게 팔려갔다. 2000년대 초에도 지엠(GM) 자동차가 CAD와 PLM에 지나치게 의존하다가 기업이 어려워진 적이 있다. 기술은 어디까지 기술적 역량이지, 인간의 다양한 역량을 대체할 수 없다. 이런 사례는 현재 진행 중인 디지털 전환과 인공지능 전환(AI transformation)에 대해서 많은 교훈을 준다. 대부분 실제 경험보다는 연구만 하는 학자나 미디어에서 아직 리스크가 많은 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 접근한다. 기술 낙관론이라는 낙관주의 편향(optimism bias)이다. 실제 산업계에서는 이런 것이 커다란 위험요소가 된다.    결론적으로 이런 접근방법에서 가장 중요한 것은 속도보다는 방향성이다.  네 가지 스피어에서 접근방법은 각 스피어의 지식과 경험과 패러다임이 어떻게 연결 및 연동할 것인가에 대한 구체적인 방법과 도구를 발굴해야 한다. 그리고 이에 대한 디지털 전략과 디지털 리스크를 만들어야 한다. 그러므로 이런 프레임워크를 사용해서 구체적인 실행 목록을 만드는데 사용할 수 있다. “완벽한 형태는 공이며, 모든 것은 구체에서 시작한다.(The perfect form is the sphere, and everything originates from the sphere.)” - 플라톤   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 15일 CNG TV는 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로 다뤘다. 배터리 산업은 탄소중립과 지속 가능한 에너지 전환의 필요성에 따라 높은 성장세를 보이고 있어 주목받고 있다. 또한 급증하는 전기차 수요와 환경 문제에 대한 관심, 원가 절감 등 차세대 배터리 개발을 위한 배터리 최적화 설계와 시뮬레이션 기술에도 관심이 집중되고 있다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 중앙대학교 문장혁 교수, 모아소프트 장윤혁 부장    중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수는 ‘다물리, 다차원 모델링을 통한 리튬이차전지의 전기화학-기계적 분석’을 주제로 발표했다. 리튬이차전지의 기계적인 해석을 시작으로 리튬금속전지, 전고체전지 등 배터리 해석을 위한 다물리와 기계적인 모델링, 그리고 멀티스케일 시뮬레이션 등에 대해서 설명한 문장혁 교수는 “리튬이차전지를 해석하려면 기계적인 이슈를 살펴봐야 하는데, 학교로 오게 되면서 다양한 배터리 과제를 수행하다 보니 리튬금속전지는 물론 전고체전지까지 다양한 배터리 해석들을 진행하고 있다”고 말했다. 그는 또 “배터리를 제조한다면 멀티스케일 시뮬레이션을 해야 하는데, 소재 수준에서부터 셀을 만들고, 셀을 어셈블리해서 팩까지 만들어야 하는 다양한 스케일의 공정들이 있다”며, “배터리 산업이 발전하면 각 스케일에 맞는 설계가 우선되어야 하는데, 기존에 소재를 다루어 왔던 사람들은 컴퓨터를 통한 설계가 익숙하지 않기 때문에 설계적 이슈 설명에 많은 시간과 노력이 필요했다”고 이야기했다.   ▲ 중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수   모아소프트 DT사업부 장윤혁 부장은 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로, 현재 사용하는 기기들로부터 전기화했을 때 어떤 부분을 어떻게 고려해야 하는지에 대해 소개했다. 또한 그에 따른 배터리 관련 규정에 어떤 식으로 대응할 지, 배터리의 성능이나 배터리 스펙을 어떤 규정에 맞춰야할 지 등 배터리 산업에서 고려해야 할 사항을 설명했다. 배터리 안전 기능에 대해 장윤혁 부장은 “배터리의 수명을 디지털 트윈을 통해 체크하고, 테스트 데이터로 수명을 예측하고 있다”며, “안전한 기능 판단 후 BMS(배터리 관리 시스템) 코딩을 통해 모델을 구현하고, 시뮬레이션을 통해 시스템을 검토하고 있다”고 말했다. 그는 또 “고밀도 기술 혁신과 메트릭을 활용해 고장 정의하는 것이 중요하다”며, “소프트웨어로 3D 시뮬레이션을 통한 체크가 필요하다”고 설명했다. 한편 배터리 분야에서도 인공지능(AI)가 적극적으로 도입되면서 에너지 관련해 큰 가능성이 열릴 것으로 전망되고 있다. 특히 배터리는 화학 소재와 기계, 전기 등 다양한 산업 분야를 아우르는 종합적인 전문지식이 요구되고 있어 배터리 전문가에 대한 수요도 크게 늘어날 것으로 보인다.   ▲ 모아소프트 장윤혁 부장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP가 하이브리드 작업 환경에서 생산성과 창의성을 높이고 최적화된 사용자 경험을 제공하기 위한 AI PC 포트폴리오를 공개했다. HP는 상업용과 소비자용 PC 전반에 AI 기술을 접목해 기업과 개인 사용자에게 최적화된 PC 경험을 제공하며 AI PC 분야에서 리더십을 강화하겠다고 밝혔다. 글로벌 시장조사 업체 마켓앤마켓에 따르면 AI는 오는 2030년까지 연간 36.8%로 큰 폭의 성장을 이룰 것으로 전망되고 있으며 그에 따른 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 특히 엔데믹 이후 하이브리드 근무가 뉴노멀로 자리잡으면서, 업무 환경에서 AI가 가져올 변화를 기대하는 목소리도 높다.  AI의 보급으로 소비자들이 생활 속에서 다양한 AI 기능을 활용하며, AI PC가 업계 내 주요 관심사로 떠올랐다. HP는 개인의 AI 경험에 방점을 둔 ‘나만의 AI PC’를 슬로건으로 내걸고, 엔드 포인트 사용자들의 다양한 요구에 맞춘 폭넓은 AI PC 포트폴리오를 선보였다. ‘나만의 AI PC’는 AI라는 혁신적인 기술이 가져올 변화도 중요하지만, 이를 사용하는 사용자에게 초점을 맞추고 개개인을 위한 맞춤 환경을 제공해 개인이 이뤄낼 수 있는 가능성과 잠재력을 끌어내겠다는 HP의 AI PC 로드맵을 담았다. HP는 기자간담회에서 AI 트렌드에 따라 변모한 PC 시장의 흐름을 공유하고 자사의 AI PC와 솔루션을 시연하는 한편 AI PC 혁신 전략을 공유했다. 전문가를 위한 워크스테이션, 하이브리드 근무에 최적화된 비즈니스 PC, 개인의 창의성을 높이는 소비자용 노트북, 향상된 플레이 경험을 제공하는 게이밍 노트북 제품에 AI 기술을 더해, 다양한 소비자들의 니즈에 맞춘 제품을 선보인다는 계획이다.     HP는 개개인에게 최적화된 소비자용 AI PC 제품으로 투인원 노트북인 ‘HP스펙터x360 14(HP Spectre x360 14)’와 HP의 14인치 게이밍 노트북 중 가장 가벼운 제품인 ‘HP 오멘 14 슬림(HP OMEN 14 Slim)’ 제품을 소개했다. 360도 회전 기능을 통해 노트북에서 태블릿으로 모드를 변경할 수 있는 스펙터 x360 14는 고성능 AI 칩을 활용해 자리를 뜨면 화면이 자동으로 꺼지는 ‘워크 어웨이 잠금(Walk away lock)’, 가까이 다가가면 기기가 빠르게 켜지는 ‘웨이크 온 접근(Wake on approach)’, 누군가 뒤에 있으면 물리적인 보안 위협을 미연에 방지하기 위해 화면이 흐려지는 ‘개인 정보 보호 경고’ 등 다양한 보안 기능을 사용자에게 제공한다. 또한 노트북의 배터리, 펜, 프로세서를 자동 모니터링하는 기능을 탑재해 생산성을 높이고 전력 낭비를 막는다.  비즈니스용 AI PC 부문에서는 사용자의 생산성을 높이고 협업을 원활하게 도와줄 수 있는 AI 기능을 탑재한 엘리트북 x360 1040 G11(Elitebook 1040 G11), Zbook 파워 G11(Zbook Power G11)을 소개했다. 엘리트북 x360 1040 G11은 인텔 코어 울트라 5, 7 프로세서, 2.8K OLED 디스플레이, 백라이트 및 저조도 조정, 자동 프레이밍 기능이 있는 5MP 카메라를 탑재한 AI PC이다. AI 기능이 내장되면서 이전 기기 대비 그래픽 성능이 80% 개선되었으며 전력 소모량은 38% 줄였다. 또한 AI 영상 편집 속도가 최대 132% 빨라졌으며 PC 전력 자동 변화 기능을 제공하는 HP 스마트 센스(HP Smart Sense)를 통해 소음을 40%까지 낮췄다. 모바일 워크스테이션인 Zbook 파워 G11은 AI 연산에 특화된 엔비디아 그래픽카드 RTX 3000 에이다 제네레이션(Ada Generation)을 탑재해 3D 모델링, AI 기반 콘텐츠 제작과 같이 까다로운 워크플로를 빠르고 효율적으로 처리한다. IT 전문가, 크리에이티브 및 엔터테이먼트 산업 종사자, 데이터 사이언티스트와 같이 복잡한 워크플로를 다루는 사용자들도 어디서나 작업할 수 있도록 설계됐으며, Z by HP 포트폴리오에 포괄적으로 적용되는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 보안 솔루션을 제공한다. 한편, HP는 AI PC를 선보이며 지속가능성을 달성하기 위한 노력을 지속하겠다는 의지를 재확인했다. 기후 행동, 인권, 디지털 형평성 분야에서 '가장 지속가능하고 공정한 정보기술(IT) 기업'이 되겠다는 비전을 세운 HP는 2030년 전 제품 및 포장재의 자원 순환성 75% 달성을 목표로 세운 바 있다. HP는 이를 위해 2022년 이후 출시한 모든 PC와 디스플레이에 재생 소재를 포함해 왔으며, 이번에 공개한 모든 제품에도 재생 소재를 사용했다. HP 코리아의 김대환 대표는 “HP는 미래를 준비하자는 의미인 ‘Future Ready’ 비전의 일환으로 AI 기술을 주목했다. AI는 수십 년 만에 가장 눈에 띄게 PC 시장의 역동성을 높이고 있으며 AI는 단순히 테크 산업뿐만 아니라 모든 비즈니스 전반에 영향을 끼치며 세계에 변화를 불러일으킬 바람”이라며, “계속해 변화하는 소비자의 라이프 스타일과 시장의 게임체인저 역할을 할 AI 기술을 모든 분야의 기기에 녹여 그 어느 때보다 개인화된 PC를 제공할 예정”이라고 전했다.