ingectar-e 저자(글) / 구수영 번역 / 20,000원 / 제이펍 '갖고 싶다'라는 생각이 들게 하는 좋아 보이는 디자인에서 더 좋아 보이는 디자인은 어떻게 만드는 것일까? 갈수록 디자인 경쟁이 치열해지면서 실시간 온라인 검색을 통해 더 예쁘고 독특하고 눈에 잘 띄는 디자인 제품을 찾는 시대에 살고 있다. 소비자의 지갑을 열 수 있는 무한 경쟁의 시대에 상품을 선택하는 기준의 큰 차이가 디자인도 한몫을 담당하고 있다. <퀴즈로 배우는 디자인>은 어떤 게 더 좋아 보이냐고 질문을 던지고, 선택한 디자인이 맞는지 틀리는지 정답을 알려주면서 왜 그 디자인이 좀 더 눈길을 끄는지 소상하게 알려준다. 총 47개의 퀴즈를 풀면서 디자인 감각을 키울 수 있도록 구성된 이 책은 누구나 쉽게 디자인의 매력에 빠질 수 있도록 안내하고 있다. 하지만 퀴즈 문제의 정답만을 찾는 것이 능사는 아니다. 이 책에서는 A와 B 타입의 조금씩 다른 디자인을 사진을 보여주면서 어떤 게 더 좋은 디자인이지 알려준다. 이렇게 하나씩 퀴즈를 풀다 보면 디자인 기초를 닦는 것은 물론, 전달 능력이 향상된다거나 머릿속 이미지를 구체화하는 등 디자인 속에 담긴 비밀의 열쇠를 하나씩 돌려 열 수 있게 될 것이다. 특히 레이아웃부터 컬러, 디자인 마케팅까지 평생 써먹을 수 있는 디자인의 숨겨진 비밀이 무엇인지 궁금하다면 이 책을 꼭 살펴보시기 바란다. 이 책은 더 좋아 보이는 디자인을 고르는 방법을 퀴즈 형식으로 구성해 다양한 디자인 감각을 좀 더 쉽게 배울 수 있도록 구성되어 있다. 총 47종류의 디자인 페이지를 보다 보면 어느 것이 더 좋아 보이는지 보는 눈의 감각을 키울 수 있다. 또한, 2가지 중에서 선택한 디자인이 더 좋아 보이는 이유와 관련 디자인 지식까지 체계적으로 배울 수 있다. 지금부터라도 디자인 감각을 한층 더 끌어올리고 싶은 크리에이터나 예비 디자이너에게 추천한다.

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.

새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (5)   ■ 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 지난 연재를 통해 오토캐드와 양방향으로 호환되는 국산 CAD인 캐디안(CADian) 2024 버전에서 이용 가능한 몇 가지 부가 기능에 대해서 알아보았다. 이번 호에서는 이전 버전부터 계속 지원되던 스크립트(script) 기능을 알아보고, 활용 방법에 대해서 살펴보도록 하겠다.    스크립트 기능 소개 캐디안을 사용하여 도면 작업을 진행할 때 동일한 명령을 수차례 또는 수 백차례 반복하는 경우, 키보드와 마우스를 이용해서 명령어 또는 좌표를 일일이 직접 입력하려면 많은 시간과 노력이 소모된다. 이렇게 유사한 반복되는 일련의 작업을 자동으로 실행하도록 마련된 기능이 스크립트(script)이다. 스크립트 파일의 오토캐드 사용자 인터페이스에서 일련의 명령을 실행하는 대신, 스크립트 파일을 사용하여 동일한 입력을 사용하는 명령 시퀀스를 실행할 수 있다.    SCR 파일 형식 캐디안 스크립트 파일의 확장자는 *.SCR이다. 일반적으로 스크립트 파일은 텍스트 형식으로 작성되며, 사용자가 수행하려는 명령을 포함한다. 사용자가 직접 메모장을 열어서 스크립트를 작성해도 정상적으로 이용이 가능하다.   명령 자동화 캐디안의 스크립트 기능을 사용하면 사용자가 수동으로 일일이 입력하거나 실행해야 하는 일련의 명령 및 좌표 입력, 수치 입력을 모두 자동화할 수 있다. 이를 통해서 사용자들의 입력 실수를 줄일 수 있고, 반복적이고 지루한 작업을 보다 빠르게, 자동으로 처리할 수 있다.   반복 작업 처리 스크립트 기능을 사용하면 동일한 명령을 여러 번 또는 수십, 수백번 반복 실행하여 작업을 처리할 수 있다. 작업자가 수동으로 일일이 입력하거나 실행하는 것보다 속도도 빠를 뿐 아니라, 오타나 잘못된 값을 입력해서 생기는 문제를 미연에 방지할 수도 있다.   배치 처리 스크립트 기능을 사용하면 여러 파일이나 도면에 대해 동일한 작업을 일괄 처리할 수 있다. 특정한 폴더에 있는 여러 장의 도면에 특정한 부분에 문자를 수정하거나 좌표를 입력하는 등의 작업을 진행할 수 있어서, 대규모 프로젝트의 일괄 처리 기능을 통한 작업 효율 증대가 가능하다.   스크립트 작성하기 캐디안을 사용하면서 마우스와 키보드 입력을 그대로 따라하도록 스크립트를 작성하는 실제 사례를 확인하도록 하겠다. 다음과 같은 순서대로 진행하는 경우 도면의 0, 0 지점에 지름 100인 원을 자동으로 작도하는 스크립트를 작성할 수 있다. 차후에 다른 도면을 연 상태에서 작성한 스크립트를 로딩하여 실행하면 0, 0 지점에 지름 100인 원을 자동으로 작도하게 된다.   1. 리본 메뉴에서 도구 → 응용프로그램 → 스크립트 기록 항목을 선택하거나, 명령창에 ‘recscript’를 입력하여 스크립트 기록을 실행한다.      2. 스크립트 파일을 저장할 폴더와 파일명을 입력한 뒤 ‘저장’ 버튼을 클릭한다.     3. 좌표 0, 0에 지름 100인 원을 그리기 위해서 다음과 같이 명령 및 옵션, 좌표를 입력한다. 명령창에 circle 입력 → 원의 중심점 : 0, 0 입력 → d 옵션 입력 → 지름 : 100을 입력하는 순서로 진행한다.     4. 스크립트 기록을 종료하기 위해서 녹화 중지 기능을 실행해야 한다. 리본 메뉴에서 도구 → 응용프로그램 → 녹화 중지 항목을 선택하거나, 명령창에 ‘stopscript’를 입력하여 스크립트 기록을 중지한다.      5. 그림과 같이 스크립트가 작성된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 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     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.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이다스아이티가 지난 4월 16일 CAE 기술 콘퍼런스인 ‘MTS SQUARE 24’를 개최했다. ‘사람을 위한 기술, 새로운 세상과 연결’을 테마로 한 이번 이벤트에서 마이다스아이티는 자사의 CAE 기술 로드맵을 소개하는 한편, CAE 기술 연구와 활용 사례 및 첨단 기술의 미래에 대한 인사이트 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     CAE의 진입장벽 낮추는 기술 개발 이번 행사에서 마이다스아이티 김종성 프로는 “시뮬레이션의 목적은 설계 단계에서 많은 문제점을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 발견하고 해결하는 것”이라면서, 설계자가 손쉽게 활용할 수 있는 CAE 솔루션과 기술 개발 방향에 대해 소개했다. 디지털 전환, ESG(환경·사회적 책임·거버넌스) 등 시대 변화에 따라 시뮬레이션의 필요성이 늘고, 설계자의 시뮬레이션 활용도 확대되고 있다. 김종성 프로는 “한편으로 CAE가 발전하면서 CAE 소프트웨어가 공부해야 하는 학습의 대상이 되었다”고 짚었다. CAE를 효과적으로 수행하고 결과를 이해하기 위해서는 공학 지식을 바탕으로 해석을 위한 수치해석 모델을 만들어야 한다. 또한, 원활한 해석을 할 수 있도록 해석 대상을 작게 나누는 메시(mesh)를 만들어야 한다는 점도 CAE의 접근성을 떨어뜨리는 한계로 지적되어 왔다. 김종성 프로는 “이를 해소하기 위해 마이다스아이티는 메시프리(meshfree) 기술을 적용한 ‘마이다스 메시프리’를 개발했다”고 소개했다. 마이다스 메시프리는 형상을 불러오고 해석 조건을 설정한 후 해석을 진행해 결과를 분석하는 3단계 프로세스를 제공한다. 또한 설계 변경 내용을 빠르게 반영하는 오토 업데이트를 제공하면서 전반적인 해석 퍼포먼스를 높이는 데에 주력했다. 마이다스아이티는 향후 마이다스 메시프리에서 스폿 용접, 라인 용접, 볼트 정의 등을 자동 연결할 수 있는 연결성을 강화할 계획이다.     기업의 시뮬레이션 문화 정착에 기여할 것 또한, 마이다스아이티는 최적설계를 위한 다분야 통합 솔루션인 ‘마이다스 NFX’를 제공한다. 지난 2008년 공급을 시작한 마이다스 NFX는 유동해석 . 구조해석 . 위상최적화를 연계할 수 있고, 실무에서 많이 쓰이는 핵심 기능의 편의성을 높이는 방향으로 개발되고 있다. 김종성 프로가 소개한 마이다스 NFX의 개발 방향은 편의성, 연결성  기술지원 강화 등이다. 마이다스  NFX는 UI(사용자 인터페이스)와 워크플로를 더욱 직관적이면서 간결하게 만들 예정이다. 파트간 연결 기능이나 열유동 . 열응력 해석 연계 등 해석 분야간 연결성을 높이는 한편, 나스트란, 아바쿠스, 앤시스 등의 CAE 솔루션과의 호환성도 강화할 계획이다. 김종성 프로는 “마이다스 NFX는 지금까지 1000여 라이선스를 공급하면서, 연구자가 아닌 엔지니어 중심의 개발로 블루오션 시장을 공략하고 있다. 마이다스 NFX를 통해 기업의 시뮬레이션 문화 정착과 제품 개발 실무자의 역량 강화에 기여하고자 한다”고 전했다.   신규 패키지 및 AI 가술 지원 등 로드맵 소개 마이다스아이티는 기술지원을 강화할 계획인데, 여기에는 기술지원에 AI(인공지능)를 활용하는 것도 포함된다. 마이다스아이티가 축적한 기술자료와 다양한 분야의 해석 보고서, 기술지원 문건 등을 AI가 학습해 효과적인 고객 지원이 가능할 것이라는 설명이다. 김종성 프로는 “테스트 결과 사용자의 요구에 맞춰 기술문서, 보고서, 동영상 등 다양한 자료를 제공할 수 있어 AI의 가능성을 확인했다”면서, “향후 기존 소프트웨어에 AI 기술지원 기능을 결합할 계획도 있다”고 소개했다. 이외에, 김종성 프로는 마이다스 NFX와 마이다스 메시프리 및 기술 지원을 결합한 ‘마이다스 MTS’ 패키지도 소개했다. 마이다스 MTS는 실무에서 많이 쓰이는 해석 작업을 하나의 라이선스로 활용할 수 있다는 점을 내세운다.     사람을 위한 기술과 함께 살아가는 방법 고민 이번 MTS SQUARE 24 행사에서는 ‘사람과 AI’, ‘사람과 시뮬레이션’, ‘사람을 위한 기술’ 등의 주제로 국내 연구자들의 CAE 기술 개발 내용이 소개되었으며, 발전하는 기술을 어떻게 이해하고 활용해야 할 지에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 기회가 마련됐다. 아주대학교의 이진우 교수는 생성적 설계(제너레이티브 디자인) 기법을 활용해 새로운 음향 특성을 가진 메타구조체를 개발한 내용을 소개했고, 영남대학교의 유기수 교수는 전기자동차 배터리의 열거동과 열폭주 현상을 CAE로 예측하기 위한 방법론을 소개했다. 건국대학교의 김창완 교수는 꾸준히 확대되고 있는 다중물리해석(멀티피직스 해석)이 발전하고 있는 방향에 대해 짚었다. 자동차부품산업진흥재단의 김명섭 전문위원은 국내 제조산업의 지속 성장을 위한 디지털 전환의 필요성과 추진 전략을 설명했다. 경희대학교의 김상욱 교수는 더 이상 피할 수 없는 AI와 사람의 ‘공존’을 위해 어떤 가치를 추구해야 할 지 짚고, UCLA의 데니스 홍 교수는 로봇 기술의 본질은 결국 사람을 위한 것이라고 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.

델 테크놀로지스가 국내 79%, 전 세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 발표했다. 이 조사는 델 테크놀로지스가 독립 연구 기관 밴슨 본(Vanson Bourne)에 의뢰해 실시한 ‘이노베이션 카탈리스트(Innovation Catalysts)’에 대한 연구로 전 세계 40개국 6600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편, 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전 세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 한편으로 국내 기업의 63%, 전 세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전 세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전 세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전 세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전 세계 31%)를 꼽았다.     보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전 세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전 세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전 세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전 세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전 세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전 세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전 세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전 세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전 세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다.  대다수(국내, 전 세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전 세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전 세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전 세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전 세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전 세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 에지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다. 오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”면서, “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 제언했다.