데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 높은 개방성과 성능을 내세운 엔터프라이즈급 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘스노우플레이크 아크틱(Snowflake Arctic)’을 출시했다. 스노우플레이크의 전문가혼합(MoE) 방식으로 설계된 아크틱은 기업의 복잡한 요구사항 처리에도 최적화되어 SQL 코드 생성, 명령 이행 등 다양한 기준에서 최고 조건을 충족한다. 특히 아크틱은 무료로 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스로, 스노우플레이크는 AI 학습 방법에 대한 연구의 자세한 사항을 공개하며 엔터프라이즈급 AI 기술에 대한 개방 표준을 제안했다. 또한 아크틱 LLM은 스노우플레이크 아크틱 모델군(Snowflake Arctic model family)의 일부로, 검색 사용을 위한 텍스트 임베딩 모델도 포함됐다. 오픈소스 모델인 아크틱은 코드 템플릿과 함께 추론과 학습방식을 선택할 수 있는 유연성도 제공한다. 사용자는 엔비디아 NIM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM), vLLM, 허깅페이스(Hugging Face) 등 기업이 선호하는 프레임워크로 아크틱을 사용하고 커스터마이징할 수 있다. 스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex)에서는 서버리스 추론을 통해 아크틱을 즉시 사용할 수도 있다. 스노우플레이크 코텍스는 완전 관리형 서비스로, 허깅페이스, 라미니(Lamini), 마이크로소프트 애저, 엔비디아 API 카탈로그, 퍼플렉시티(Perplexity), 투게더 AI(Together AI) 등 다양한 모델 목록과 함께 데이터 클라우드에서 머신러닝 및 AI 솔루션을 제공한다. 아마존웹서비스(AWS)에서도 아크틱 사용이 가능해질 예정이다.     스노우플레이크는 기업이 각자의 데이터를 활용해 실용적인 AI/머신러닝 앱 제작에 필요한 데이터 기반과 최첨단 AI 빌딩 블록을 제공한다. 고객이 스노우플레이크 코텍스를 통해 아크틱을 사용할 경우 데이터 클라우드의 보안 및 거버넌스 범위 내에서 프로덕션급 AI 앱을 적정 규모로 구축하는 것이 더욱 쉬워진다.  아크틱 LLM이 포함된 스노우플레이크 아크틱 모델군에는 스노우플레이크가 최근 출시한 최첨단 텍스트 임베딩 모델 중 하나인 아크틱 임베드(Arctic embed)도 포함된다. 이 제품은 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스 커뮤니티에서 무료로 사용할 수 있다. 5가지 모델로 구성된 이 제품군은 허깅페이스에서 바로 사용할 수 있으며, 스노우플레이크 코텍스에 내장돼 프라이빗 프리뷰 형태로 공개될 예정이다. 유사 모델의 약 3분의 1 크기인 이 임베딩 모델은 높은 검색 성능을 발휘하도록 최적화되어, 기업들이 검색증강생성(RAG) 또는 시맨틱 검색 서비스의 일부로 고유의 데이터 세트를 LLM과 결합할 때 효과적이고 경제적인 솔루션을 제공한다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 “스노우플레이크 AI 연구팀은 AI 분야 최전방에서 혁신을 이끌며 자사에 중요한 전환점을 마련했다”면서, “스노우플레이크는 오픈소스로 업계 최고 성능과 효율을 AI 커뮤니티에 공개하면서 오픈소스 AI가 지닌 가능성의 영역을 넓혀가고 있다. 고객에게 유능하면서도 믿을 수 있는 AI 모델을 제공할 수 있는 스노우플레이크의 AI 역량도 높아지고 있다”고 말했다.

유니버설 로봇은 자사의 협동로봇 소프트웨어에 표준 로봇 명령 인터페이스(SRCI)를 통합했다고 밝혔다. 유니버설 로봇 고객은 자동화 시장에서 표준 로봇 명령 인터페이스를 지원하는 지멘스 PLC(범용 제어 장치)와 원활하게 통합할 수 있다. 이를 통해 통일된 데이터 인터페이스 내의 로봇 구현을 더욱 쉽고 빠르게 설정할 수 있으며, 기존 및 신규 지멘스 에코시스템 기반 생산 라인에 유니버설 로봇을 배포하는 과정을 간소화할 수 있게 됐다. 표준 로봇 명령 인터페이스는 로봇 간의 단일 인터페이스를 만드는 것을 목표로 하며, 클라이언트(PLC, 범용 제어 장치)와 서버(유니버설 로봇 컨트롤러)간의 명령 및 데이터 인터페이스를 위한 새로운 개방형 표준을 제시한다. 표준 로봇 명령 인터페이스는 유니버설 로봇의 e-Series 제품군과 차세대 로봇 UR20 및 UR30에서 사용할 수 있다. 애드온 URcap 소프트웨어를 통해 PolyScope 버전 5.15 이상에서 설치 및 활성화 가능하다. 이를 사용하면 프로그래밍 오류를 줄이는 것은 물론 협동로봇의 연결 기능이 향상된다. 사용자가 PLC에서 협동로봇을 프로그래밍하고 사용할 수 있도록 지원하거나 로봇 프로그램을 일반 PLC 자동화에 쉽게 통합할 수 있다. 나아가 표준화된 명령 인터페이스를 구현해 PLC 프로그래밍 환경 내에서 로봇 프로그래밍이 원활하게 이루어지므로, 최종 사용자가 시설에서 공급업체별 로봇 기술을 보유할 필요가 없다.     지멘스의 롤프 하인손(Rolf Heinsohn) 공장 자동화 부문 제어 담당 수석 부사장은 “생산 과정에서 유니버설 로봇을 지멘스 PLC와 쉽게 통합하여 사용할 수 있다는 것은 큰 장점이다. 표준 로봇 명령 인터페이스를 통해 지멘스의 SIMATIC 사용자가 프로그래밍할 수 있게 되어 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 원활하게 제어할 수 있게 된 것은 고무적인 결실”이라며, “우리는 공장 자동화를 가속화하고 모든 고객의 직원이 협동로봇을 간단하게 사용할 수 있게 함으로써 산업에서 로봇 사용을 확대하도록 계속해서 노력할 것”이라고 말했다. 유니버설 로봇의 다니엘 프리드먼(Daniel Friedman) 전략적 파트너십 글로벌 디렉터는 “글로벌 업계 리더인 지멘스와 협업함으로써 현재와 미래의 고객에게 더욱 빠른 통합과 더욱 높은 사용 편의성을 제공할 수 있게 됐다”면서, “우리는 계속해서 고객이 협동로봇 자동화를 최대한 손쉽게 사용할 수 있도록 노력하고 있으며, 이는 언제나, 어디에서나, 누구에게나 자동화를 제공하려는 우리의 의지”라고 강조했다.

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   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   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 A400과 A1000 GPU에 탑재된 2세대 RT 코어는 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 코어는 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다. 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 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. 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. A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W에 불과하며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션에 인상적인 기능을 제공한다.  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.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (4)   이번 호에서는 오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024 버전에서 이용 가능한 몇가지 부가 기능들에 대해서 알아보겠다. 특히 캐디안 2022 버전부터 지원되던 구성선(cline)과 기본 기능 중 하나인 자유선(freehand) 기능을 알아보고, 그 활용 방법에 대해서 살펴보도록 하겠다.    ■ 최영석 캐디안 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 이메일 | cad@cadian.com 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   구성선(Cline) 구성선은 전면이나 측면도의 투영을 만들기 위해 빠른 제도 기술이 필요할 때 일반적으로 사용되는 특수한 유형의 무한선이다. 무한선과 유사하게 구성선은 주어진 점을 통과하는 선으로 3차원 공간에서 지정된 각도로 향하고 양방향으로 무한대로 확장된다. 구성선은 무한대로 확장되기 때문에 도면 범위의 일부로 계산되지 않는다. 구성선은 기본적으로 CLINE이라는 자체 레이어에 자동으로 그려진다. 이렇게 하면 구성선의 모양을 쉽게 변경할 수 있다. 색상, 투명도 등과 같은 레이어의 속성을 변경하기만 하면 된다. 또한 CLINELAYER 시스템 변수를 사용하여 구성선을 찾기 위해 다른 레이어를 지정할 수 있다.   1. 리본 메뉴에서 2D 그리기 → 구성선을 클릭하거나 또는 메뉴에서 그리기 → 구성선을 클릭한 뒤 세부항목 중에서 원하는 그리기 항목을 선택하거나, 명령창에 ‘cline’을 입력하여 구성선 그리기를 실행한다.      2. 구성선 그리기의 세부항목은 그림과 같이 준비되어 있다. 원하는 기능을 클릭하여 선택하거나 ‘cline’을 입력한 경우, 세부항목의 단축키(예 : 수평 구성선은 H)를 입력한다.     3. 수평, 수직, 수평 및 수직 구성성의 경우, 구성선의 위치를 마우스로 클릭하거나 키보드로 좌표를 입력하면 해당 위치에 하늘색의 구성선이 즉시 작도된다.     4. 각도 구성선의 경우, 명령창에 ‘각도 입력:’ 메시지가 표시될 때 각도를 입력(예 : 45)한 뒤 위치를 마우스로 클릭하거나 키보드로 좌표를 입력하면 해당 위치에 하늘색의 각도 구성선이 즉시 작도된다.        ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (12)   DWG 호환 CAD 프로그램인 독일 그래버트(Graebert)의 ARES CAD는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 세 가지 모듈은 상호간에 동기화되므로 이를 ‘삼위일체형(Trinity) CAD’라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더가 어떻게 오토캐드 사용자에게 친숙한 동시에 차별화되었는지를 중심으로, 아레스 커맨더의 사용자 인터페이스(UI)에 대해 소개한다.   ■ 천벼리 캐디안의 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술 영업 업무를 담당하고 있다.  이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   리본 인터페이스    그림 1. 아레스 커맨더의 그래픽 유저 인터페이스   아레스 커맨더와 오토캐드는 사용자가 필요한 기능을 빠르게 찾아낼 수 있도록 도구와 명령을 일련의 탭과 패널로 구성하는 리본 인터페이스를 사용한다. 이 리본 인터페이스로 작업의 속도와 효율을 크게 향상시킨다.   맞춤형 작업 공간    그림 2. 아레스 커맨더의 작업 공간   아레스 커맨더는 왼쪽 상단의 콤보 박스를 통해 작업 스타일에 맞게 작업 공간 간에 전환할 수 있는 기능을 제공한다.   그림 3. 클래식 작업 공간   드롭 다운 메뉴와 툴바로 작업하는 것을 선호한다면 클래식(Classic) 작업 공간을 선택할 수 있다.   명령 호환성   그림 4. 아레스 커맨더의 작업 공간   아레스 커맨더는 오토캐드 사용자가 쉽게 전환할 수 있도록 오토캐드의 명령과 시스템 변수를 지원한다. 별칭 시스템을 통해 오토캐드에서 익숙한 명령을 아레스 커맨더에서도 사용할 수 있다. 예를 들어, 오토캐드의 MTEXT 명령에 해당하는 아레스 커맨더의 NOTE 명령을 사용할 수 있는 기능을 포함한다.   ■ 참고 ‘별칭’이란 원래 이름이나 공식적인 명칭 대신에 사용되는 다른 이름을 의미한다. 예를 들어 소프트웨어에서는 특정 명령어나 함수에 대한 더 짧거나 기억하기 쉬운 이름을 제공하기 위해 별칭을 사용할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

엔비디아가 디지털 트윈으로 실시간 AI를 시뮬레이션해 산업 자동화에 큰 발전을 이룰 수 있다고 소개했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 GTC 기조연설에서 개발자가 디지털 트윈(digital twin)을 사용해 대규모 실시간 AI를 산업 인프라에 적용하기 전, 이 전체를 먼저 시뮬레이션 한 후에 개발, 검증하고 개선한다면 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것을 시연을 통해 보여줬다. 실시간(Real-Time) AI는 제조, 공장 물류, 로보틱스 분야의 중대한 작업을 처리하는 데 큰 도움을 주고 있다. 시뮬레이션을 우선으로 실시하는 접근방식은 부피가 큰 제품, 고가의 장비, 협동 로봇 코봇(cobot) 환경, 복잡한 물류 시설을 다루는 산업에서 자동화 기술의 발전을 한 단계 끌어올리고 있다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 메트로폴리스(Metropolis), 아이작(Isaac)과 cuOpt 플랫폼이 서로 상호작용하는 AI 훈련장(gym)에서, 개발자들은 인간과 로봇이 예측 불가능한 복잡한 상황을 탐색할 수 있도록 AI 에이전트(Agent)를 훈련시킬 수 있다. 데모 영상은 오픈USD(OpenUSD) 앱 개발과 연결을 위해 엔비디아 옴니버스 플랫폼으로 만들어진 10만 평방 피트 규모의 창고 디지털 트윈을 보여준다. 이는 수십의 디지털 작업자와 다수의 자율주행로봇(autonomous mobile robot, AMR), 비전 AI 에이전트와 센서를 위한 시뮬레이션 환경으로 활용되고 있다. 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor) 멀티-센서 스택을 실행하는 각각의 자율주행로봇은 모두 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 6개의 센서로 시각 정보를 처리한다. 동시에 비전 AI용 엔비디아 메트로폴리스 플랫폼은 전체 창고에서 작업자 활동에 대한 단일 중앙집중식 지도를 생성해 천장에 장착된 100개의 시뮬레이션 카메라 스트림과 멀티 카메라 추적을 융합한다. 이 중앙집중식 점유 지도(occupancy map)는 복잡한 라우팅 문제를 해결하기 위해 엔비디아 cuOpt 엔진이 계산한 자율주행로봇의 최적 경로를 알려준다. AI 기반 최고의 최적화 마이크로서비스인 cuOpt는 GPU 가속 진화 알고리즘을 사용해 여러 제약 조건이 있는 복잡한 라우팅 문제를 해결한다. 이 모든 과정은 실시간으로 이루어지며, 아이작 미션 컨트롤(Isaac Mission Control) 은 cuOpt의 지도 데이터와 경로 그래프로 모든 자율주행로봇을 조정해 명령을 전송하고 실행하게 한다. 산업 디지털화를 위한 AI 훈련장 AI 에이전트는 공장에서 다수의 로봇을 관리하거나 공급망 유통 센터에서 인간과 로봇의 협업을 위해 간소화된 구성을 파악하는 등 대규모 산업 환경을 지원한다. 이러한 복잡한 에이전트를 구축하려면 개발자는 AI 평가, 시뮬레이션과 훈련을 위해 물리적으로 정확하게 구현된 AI 훈련장과 같은 디지털 트윈 환경이 필요하다. AI 에이전트와 자율주행로봇은 소프트웨어 인 더 루프(software-in-the-loop, SIL) AI 테스트를 통해 예측하기 힘든 실제 환경에 적응할 수 있다. 위의 데모에서는 자율주행로봇이 계획한 경로 중간에 사고가 발생해 경로가 차단되고 로봇은 화물 운반대를 픽업하지 못한다. 그러면 엔비디아 메트로폴리스는 점유 그리드(occupancy grid)를 업데이트해 모든 사람, 로봇, 물체가 한 눈에 보이도록 매핑한다. 그 다음, 자율주행로봇은 cuOpt가 계획한 최적 경로에 따라 대응해 가동 중단 시간을 최소화한다. 메트로폴리스 비전 파운데이션 모델이 엔비디아 비전 인사이트 에이전트(Visual Insight Agent, VIA) 프레임워크를 구동함으로써, AI 에이전트는 "공장의 3번 통로에서 어떤 상황이 발생했습니까?"와 같은 운영 팀의 질문에 "오후 3시 30분에 선반에서 상자가 떨어져 통로를 막았습니다"와 같이 바로 통찰력 있는 답변을 제공할 수 있다. 개발자는 비전 인사이트 에이전트 프레임워크를 통해 엣지와 클라우드 비전에 배포된 언어 모델을 사용, 대량의 실시간 혹은 보관된 영상과 이미지를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 이 차세대 비전 AI 에이전트는 자연어를 사용하는 영상에서 요약, 검색, 그리고 실행가능한 인사이트를 추출함으로써 거의 모든 산업에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 모든 AI 기능은 지속적인 시뮬레이션 기반 훈련을 통해 향상되며, 모듈식 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스로 배포된다.      

국산 CAD 개발 기업인 인텔리코리아가 해외 시장 확대를 위하여 ‘캐디안’으로 상호를 바꾸고, '캐디안(CADian) 2024 SE' 버전을 출시한다고 밝혔다. 캐디안은 오토캐드의 명령어와 단축키를 그대로 지원해, 오토캐드 사용자가 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능하다. 매년 발생하는 구독료 부담 없이 한 번의 구매로 영구 라이선스를 설치할 수 있고, 네트워크(플로팅) 라이선스도 지원하는 등 경제성을 내세운다. 캐디안 2024 SE(Second Edition)에서는 ▲대용량 DWG 도면에 대한 이동(pan) 속도 8배, 확대·축소(zoom) 속도 2배, 제거(purge) 속도 3배 향상 ▲파일 사이즈가 큰 도면의 설계 및 편집 속도 2배 향상 ▲이전 DWG 도면과 현재 도면 간의 비교 기능(compare 명령) 등이 개선되었다.   ▲ 원래 도면과 변경된 도면의 비교 기능   DWG 도면 비교 기능의 경우, 도면이 한눈에 보이지 않을 정도로 큰 경우에는 차이점을 표시해도 육안으로는 식별하기가 어려울 수 있으므로 두 도면의 차이점만을 확대하여 보는 것도 가능하다. 또한 원본 도면의 객체는 붉은색, 변경된 비교 도면의 객체는 녹색으로 표시해 주기 때문에 설계자는 변경 이전과 이후의 차이점을 쉽게 구분할 수 있다.   캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안 2024 SE 사용자에게는 건축 설계용 툴인 Arch와 아이샵 dwg, 토목 설계용 툴 드림플러스의 대안인 드림2, 구조 설계용 툴인 듀파(Dufa)와 다정다감, 플랜트 평면 설계를 위한 TSE, 배관 아이소메트릭 설계/물량산출(BOM) ISO 툴을 무료로 제공한다”고 전했다. 또한 “어려운 경제 사정을 감안하여, 1+1 프로모션을 4월말까지 연장한다”고 덧붙였다.

마이크로소프트가 새로운 생성형 AI 솔루션인 ‘마이크로소프트 코파일럿 포 시큐리티(Microsoft Copilot for Security)’를 공식 출시하면서, AI 보안 생태계 강화에 나선다고 밝혔다. 코파일럿 포 시큐리티는 IT 및 보안 담당자를 위한 생성형 AI 보안 솔루션으로, 조직이 외부의 위협을 신속하게 감지하고 대응할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 약 78조 개 이상의 보안 신호를 포함한 대규모 데이터와 위협 인텔리전스를 활용해 정보를 처리하고, 대규모 언어 모델(LLM)과 결합해 인사이트를 제공한다. 이를 통해 조직은 대량의 데이터를 효과적으로 처리해 보안 시스템을 더욱 효율적으로 운영할 수 있다. 이번에 출시되는 코파일럿 포 시큐리티는 마이크로소프트의 보안 포트폴리오 6개 제품군 내의 50개 이상의 제품 범주와 통합되는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 이를 통해 ▲보안 ▲규정 준수 ▲ID ▲디바이스 관리 ▲개인 정보 보호에 걸친 환경을 보호한다. 이로써 보안 담당자들은 기술 역량을 강화하고 보다 팀원과 원활하게 협업하며, 위협에 더 빠르게 대응할 수 있게 된다.     코파일럿 포 시큐리티의 주요 기능으로는 ▲사용자가 보안 작업 및 업무를 위한 자연어 프롬프트를 직접 지정해 생성 및 저장할 수 있는 ‘사용자 지정 프롬프트북’ ▲‘코파일럿 포 시큐리티’를 사용자 비즈니스 방식에 맞게 조정하고, 자체적으로 만든 단계별 가이드에 따라 활동을 수행하는 지식 기반 통합 기능(프리뷰) ▲다국어 지원을 통해 사용자가 입력한 8개 언어로 된 명령을 이해하고 처리하며, 25개 언어의 인터페이스 지원 ▲글로벌 파트너사들과 협력해 외부 제3자가 개발하고 있는 다양한 솔루션 및 서비스 통합 ▲디펜더 EASM 연결을 통해 사용자가 지정한 조직의 외부 공격 대상에 연결해 위험에 대한 최신 정보를 식별 및 분석 ▲특정 사용자 또는 이벤트와 관련된 감사 로그를 자연어로 요약해 보안 조사 및 IT 문제 분석에 대한 인사이트를 제공하는 마이크로소프트 엔트라(Microsoft Entra) 감사 및 진단 로그 ▲코파일럿 사용량에 대한 대시보드 인사이트를 제공해 최적의 사용 환경을 파악 등이 있다. 코파일럿 포 시큐리티는 몰입형 독립 포털(Immersive Standalone Portal) 또는 기존 마이크로소프트 시큐리티 제품과 통합되는 두 가지 형태로 출시된다. 보안 담당자는 기존 제품과의 통합을 통해 생산성 분석 연구에서 입증된 속도와 품질로 제품을 사용할 수 있다.  특히 통합 보안 운영 플랫폼은 SIEM 및 XDR용 디펜더 포털에 내장돼 사용자가 외부의 위협을 조사하고 대응할 때 코파일럿을 사용할 수 있도록 지원한다. 코파일럿은 사용자에게 위협 관련 정보를 요약해 제공하며, 특정 상황에서 취해야 할 대응 방법에 대한 가이드된 답변도 제공한다. 이와 함께 NL(자연어)를 KQL(쿠스토 쿼리 언어)로 변환하고 스크립트 또는 파일을 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여한다. 마이크로소프트 위협 인텔리전스(Microsoft Threat Intelligence)를 활용해 위험을 평가할 수도 있다.  프리뷰로 제공되는 코파일럿 인 마이크로소프트 엔트라 유저 리스크 인베스티게이션(Copilot in Microsoft Entra user risk investigation)은 마이크로소프트 엔트라에 내장된 기능으로, 사용자의 개인정보 유출을 보호하고, 보안 위협이 발생했을 때 빠르게 대처할 수 있도록 돕는다. 특히 사용자의 위험을 파악해 적절한 가이드를 제공하며, 향후 발생할 수 있는 위협도 예측해 해결 방법을 제시한다. 최근 생성형 AI가 다양한 산업에 도입되면서 데이터 유출 및 신원 도용과 같은 새로운 위험 요소가 증가하고 있다. 이에 따라 마이크로소프트는 보안 기능을 강화해 고객이 안전하게 AI를 사용할 수 있는 환경을 조성하고 있다고 소개했다. 먼저 AI의 잠재적 위험을 발견하고 데이터를 보호하는 기능을 제공한다. 이 기능은 조직이 AI 사용과 관련된 위험을 사전에 파악하고, 잠재적인 위험에 대응할 수 있도록 지원한다. AI 앱과 데이터를 보호하는 기능도 제공한다. 조직이 사용하는 AI 앱에서 생성되는 데이터를 보호하고, 데이터 유출이나 신원 도용 등의 위험을 최소화한다. AI 앱 사용 관리도 수월하게 할 수 있다. 해당 기능은 AI 앱의 사용 현황을 파악해 규제 또는 조직 정책 위반을 탐지한다. 이를 통해 조직은 안전하고 책임감 있게 AI를 활용할 수 있다. 디지털 자산을 보호하기 위한 엔드투엔드 보안을 강화하는 새로운 보안 솔루션도 공개된다. 마이크로소프트의 보안 포트폴리오는 조직이 생성형 AI를 도입할 때 더욱 안전하고 효율적인 보안 솔루션을 구축할 수 있도록 돕는다. 특히 보안 위협에 대한 더 큰 가시성과 제어력을 확보할 수 있으며, 비용을 최적화하고 거버넌스를 강화할 수도 있다. 먼저 마이크로소프트 시큐리티 익스포져 매니지먼트(Microsoft Security Exposure Management)는 조직의 보안 상태를 한눈에 파악하고, 보안 강화를 위한 우선순위를 알려준다. 또한 마이크로소프트 퍼뷰의 기능 중 하나인 어뎁티브 프로텍션(Adaptive Protection)은 마이크로소프트 엔트라 조건부 접근과 연동돼 내부 데이터 유출, 지적 재산 도난, 기밀 위반 등의 위험으로부터 조직을 보호한다. 마이크로소프트의 바수 자칼(Vasu Jakkal) 보안 부문 기업 부사장은 “사일로화된 환경으로 보안 격차가 발생하고 있는 상황에서 이를 해결할 수 있는 통합 보안 솔루션의 중요성이 그 어느때보다 높아지고 있다”며, “이번에 출시되는 코파일럿 포 시큐리티는 엔드 투 엔드 솔루션으로 구성된 전체 마이크로소프트의 보안 포트폴리오의 완성도를 높이는 제품”이라고 강조했다. 이어 “앞으로도 마이크로소프트는 AI 보안 분야를 선도하는 기업으로서 조직들이 안전하고 책임감 있게 AI를 배포하고 사용할 수 있는 보안 솔루션을 지속 선보일 것”이라고 말했다.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (3)   오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024 버전에서는 몇 가지 새로운 기능이 추가되었다. 이번 호에서는 캐디안 2024 버전에 추가된 새로운 기능 중 슈퍼해치(SuperHatch)와 SetZ(모든 Z 값 수정) 기능에 대해서 살펴보도록 하겠다.   ■ 최영석 인텔리코리아 기술지원팀 부장으로 기술지원 업무 및 캐드 강의를 담당하고 있다. 이메일 | cad@cadian.com 홈페이지 | www.cadian.com 카페 | https://cafe.naver.com/ilovecadian   슈퍼해치 기존에 제공되던 해치(Hatch) 기능의 경우 지정된 무늬만 이용이 가능하지만, 캐디안 2024에서 새로 추가된 슈퍼해치(SuperHatch) 기능은 이미지, 블록, 텍스처, 외부참조 등 다양한 객체를 무늬로 이용하여 해치 작업을 할 수 있게 되었다. 슈퍼해치 기능을 이용하여 이미지를 무늬로 이용하여 해칭하는 방법을 알아보도록 하겠다.   1. 메뉴에서 Express Tools → 슈퍼해치를 클릭하거나, 명령창에 ‘superhatch’를 입력하여 슈퍼해치를 실행한다.     2. 슈퍼해치 창이 표시되면 해치에 사용할 이미지를 선택하기 위해서 위쪽의 ‘이미지’ 버튼을 클릭한다.     3. 이미지 파일(JPG, BMP 등)이 저장된 폴더로 이동한 뒤, 해치에 사용할 이미지 파일을 클릭하여 선택한다. 그 후 아래쪽의 ‘열기’ 버튼을 클릭한다.     4. 오른쪽 상단의 이미지 미리보기를 확인한 후 왼쪽 하단의 ‘삽입점’ 항목을 확인한다. 화면에 지정 항목을 체크할 경우, 이미지를 삽입할 때 마우스 클릭이나 좌표 입력으로 이미지의 위치를 지정할 수 있다. 체크하지 않을 경우 이미지가 삽입될 위치(좌표)를 즉시 지정할 수 있다.     ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (11)   DWG 호환 CAD 프로그램인 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 세 가지 모듈은 상호간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2024의 ExportSheet(시트 내보내기) 명령에 대해 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   활성 시트를 새 도면으로 내보내기   그림 1. ExportSheet 적용 전(활성 시트)   그림 2. ExportSheet 적용 후(모델 공간)   ‘ExportSheet’ 명령을 사용하여 활성 시트 도면 요소를 새 도면의 모델 공간으로 내보낼 수 있다. 이 명령은 활성 시트 뷰포트와 다른 모든 레이아웃 시트 도면 요소의 시각적인 표현이 있는 새 도면을 작성한다. ■ 이 명령은 시트 모드에서만 사용할 수 있다. 또한 블록과 참조 도면은 편집하는 동안에는 시트를 내보낼 수 없다.   활성 시트를 새 도면으로 내보내려면 1. 다음 중 하나를 수행한다.   명령창 또는 그래픽 영역에서 ‘EXPORTSHEET’를 입력한 후 Enter 키를 누른다.   그림 3. 시트 내보내기 명령 실행(명령어)   리본 메뉴의 ‘시트’ 탭에서 ‘시트 내보내기’를 클릭한다.   그림 4. 시트 내보내기 명령 실행(리본 메뉴)   메뉴의 ‘내보내기’에서 ‘시트 내보내기’를 클릭한다.   그림 5. 시트 내보내기 명령 실행(메뉴)   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.