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CAD&Graphics 2024년 4월호 목차
  17 THEME. 플랜트·조선 산업 혁신을 위한 디지털화 전략   Part 1. 디지털 기술로 플랜트·조선 산업을 혁신하다 데이터 기반의 업무 혁신, 건설산업의 새로운 시작 클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 환경 조성 경쟁력 있는 플랜트를 위한 설비 관리 전략 스마트 디지털 리얼리티와 스마트 야드형 공사 정보 디지털 백본 구축 해양의 미래 : 자율운항 선박의 혁신과 시뮬레이션의 중요성 디지털 전환 여정을 위한 3D CAD 기반 디지털 트윈 구축의 4단계   Part 2. 디지털 트윈의 구축과 활용을 위한 기술 디지털 트윈 가속화를 위한 3D 엔지니어링 데이터 경량 시각화 솔루션 3D 스캔 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 방법 플랜트 BIM 배관 공사의 필수 아이템 Ez-ISO Strand7 R3 : 범용 유한요소 해석 프로그램   Infoworld   Column 55 책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효 커넥팅 80 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 제조업 디지털 전환과 디지털 엔지니어링, 디지털 PLM   Case Study 58 해외 소장 문화재의 ‘디지털 귀향’ 프로젝트 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템으로 이뤄낸 문화유산 디지털 경험 62 최신 렌더링 기능의 사용 돕는 URP 3D 샘플 고품질 그래픽스의 효율적인 제작 및 스케일링 방법 제시   Focus 64 지멘스 DISW, “솔리드 엣지로 지능형 제품 설계를 실현한다” 66 모두솔루션, 지스타캐드 시장 확대 및 파트너십 강화 전략 소개 68 슈나이더 일렉트릭, 데이터 플랫폼으로 EV 배터리 시장 공략 70 한국산업지능화협회, “산업 디지털 전환을 주도하기 위해 다방면의 활동 강화” 72 레노버, “클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오 제공” 74 생성형 AI와 협업 툴의 만남, ‘플로우 3.0’ AI Now   New Products 76 이달의 신제품   On Air 78 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드   82 New Books 84 News   Directory 131 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 87 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 로컬 호스트 LLM 오픈소스 기반 BIM 전문가 챗봇 서비스 만들어보기 94 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (12) / 천벼리 아레스 커맨더의 사용자 인터페이스 108 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (4) / 최영석 구성선 및 자유선 기능 128 복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (1) / 이소연 직스캐드 2024의 최신 기능 업데이트   Reverse Engineering 100 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4) / 유우식 한지 데이터베이스   Mechanical 111 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (11) / 김주현 매스캐드 프라임 9.0 사용하기 Ⅰ   Analysis 97 시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1) / 씨투이에스코리아 복합소재 공정 전반의 가상 프로세스 체인 118 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김선명 전기자동차용 헤어핀 모터 코일의 DfAM 및 금속 적층제조 프로세스 124 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (8) / 나인플러스IT CFD 시스템 설계 및 분석 가속화를 위한 밀레니엄 M1
작성일 : 2024-03-28
SIMTOS 2024 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’, 4월 4~5일 개최
한국공작기계산업협회가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’가 4월 4일~5일 일산 킨텍스 제 2전시장 7/8홀 내 컨퍼런스 룸 A에서 개최된다.  국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS는 4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스 1, 2전시장에서 개최될 예정이며, ‘SIMTOS 2024 글로벌 디지털 제조혁신 컨퍼런스’는 부대행사로 개최된다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스는 SIMTOS 대표 컨퍼런스로서, 각 분야 최고의 전문가를 초빙해 양일 각 5개의 기조강연이 진행될 예정이다.     4월 4일 진행되는 디지털 제조 컨퍼런스는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 진행된다. KAIST 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 공작셀 소개’를 주제로 발표할 예정이다. 최근 공작기계 및 설비장비 산업은 단독 장비 제공에서 장비와 로봇 자동화 시스템 및 운영시스템이 통합된 솔루션 제공으로 변화하고 있다. 이러한 시점에서 AI 자율제조의 개념을 설명하고 물류 자동화 로봇, 운영 시스템을 통합한 AI 자율제조 유연공작셀을 소개한다. 네이버 클라우드 하정우 센터장은 ‘ChatGPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로, ChatGPT가 공개된 지 1년이 훌쩍 넘는 동안 전 세계적으로 생성형 AI가 큰 패러다임 변화를 가져오고 있는 가운데, 글로벌 초거대 AI 기술 트렌드와 우리나라 경쟁력에 대해 소개한다. 현대미포조선 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’을 주제로 미래 조선산업의 핵심경쟁력 확보를 위해 HD현대에서 추진하고 있는 선박의 설계부터 생산까지 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 관리하는 디지털 트윈 기반 통합 디지털 생산 플랫폼 구축에 대한 전략과 진행 현황을 설명한다. DN솔루션즈 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율제조’를 주제로, 반도체 산업과 자율주행과 비교하여 자율제조의 정의와 요구 사항들을 정리하고, 절삭 가공 산업에서 자율 제조를 구현하기 위한 기술적 요소, Architecture 및 AI 역할을 설명하며, 구현 방식 및 방향성을 제시한다. 포스코DX 김미영 상무는 '제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례'라는 제목으로, 제조업의 당면 이슈 해결을 위한 솔루션으로서의 디지털 트윈의 개념과 구현 기술을 설명하고, 국내 1호 등대공장인 포스코의 디지털 트윈 추진 사례에 대해 소개한다.     4월 5일 뿌리산업 컨퍼런스는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 주제로 진행된다. 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’을 주제로, 뿌리산업이 미래 산업과 시장 환경에 대응하기 위한 방안과 한국생산기술연구원의 중점 연구 개발 분야에 대해 소개한다. LG전자 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’를 주제로, LG의 스마트팩토리 구축 여정과 사례를 소개하고, 올바른 접근 방향에 대한 의견을 제시한다. 현대자동차 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGICS 스마트팩토리 구축 사례 소개’를 주제로, 현대차그룹 최초의 스마트팩토리인 HMGICS(현대차그룹 싱가포르 혁신센터)에 대한 주요 현황과 향후 추진 방향성에 대해 소개한다. 다양한 저서와 방송 활동으로 널리 알려진 에스엔에이치 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’를 주제로, 인류 문명의 혁신을 이끈 ‘마더머신’이라 불리는 ‘공작기계’를 통해 제조업의 미래를 조망한다. 산업통상자원부 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’을 주제로,  세계 최고 수준의 도전적 연구개발, 대형과제 중심 사업체계로 개편, 수요자 중심의 연구개발 프로세스, 미래세대 연구자 성장지원 등 혁신방안의 주요 골자를 소개한다. 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “올해 SIMTOS에서 진행되는 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스 2024’에서는 제조산업의 AI 제조 혁신과 디지털 트윈, 그리고 뿌리산업의 DX와 스마트 팩토리를 주제로, 각 분야 최고의 연사를 초빙해 제조산업과 뿌리산업의 디지털 전환과 혁신의 미래에 대해 소개할 예정”이라면서, “평소 정보를 접하기 어려운 국내 최고 기업들의 사례 발표가 이어지는 만큼 현장에 참석하시어 인사이트를 얻기 바란다”고 밝혔다. 한편 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서는 3월 18일 오후 4시 ‘SIMTOS 2024와 디지털 제조 혁신 트렌드’라는 제목으로 SIMTOS 2024 프리뷰 무료 웨비나를 개최한다. 이번 방송에는 한국공작기계산업협회 김경동 상무, 인터엑스 박정윤 대표, 지멘스DI 김태호 이사가 출연하여 제조 AI 및 디지털 트윈 기반 자율공장, 자율머신에 대한 설명 및 사례 소개 등 디지털 제조를 위한 트렌드를 소개하고 관련 업계의 현재와 미래 등을 짚어볼 예정이다.
작성일 : 2024-03-15
생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 생성형 AI 모델 학습과 같이 현재도 다양한 곳에서 필수로 사용되는 강화학습 딥러닝 기술의 기본 개념, 이론적 배경, 내부 작동 메커니즘을 확인한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   강화학습은 바둑, 로봇 제어와 같은 제한된 환경에서 최대 효과를 얻는 응용분야에 많이 사용된다. 강화학습 코딩 전에 사전에 강화학습의 개념을 미리 이해하고 있어야 제대로 된 개발이 가능하다. 강화학습에 대해 설명한 인터넷의 많은 글은 핵심 개념에 대해 다루기보다는 실행 코드만 나열한 경우가 많아, 실행 메커니즘을 이해하기 어렵다. 메커니즘을 이해할 수 없으면 응용 기술을 개발하기 어렵다. 그래서 이번 호에서는 강화학습 메커니즘과 개념 발전의 역사를 먼저 살펴보고자 한다. 강화학습 개발 시 오픈AI(OpenAI)가 개발한 Gym(www.gymlibrary.dev/index.html)을 사용해 기본적인 강화학습 실행 방법을 확인한다. 참고로, 깃허브 등에 공유된 강화학습 예시는 대부분 게임이나 로보틱스 분야에 치중되어 있는 것을 확인할 수 있다. 여기서는 CartPole 예제로 기본적인 라이브러리 사용법을 확인하고, 게임 이외에 주식 트레이딩, 가상화폐, ESG 탄소 트레이딩, 에너지 활용 설비 운영과 같은 실용적인 문제를 풀기 위한 방법을 알아본다.   그림 1. 강화학습의 개념(출처 : Google)   강화학습의 동작 메커니즘 강화학습을 개발하기 전에 동작 메커니즘을 간략히 정리하고 지나가자.   강화학습 에이전트, 환경, 정책, 보상 강화학습의 목적은 주어진 환경(environment) 내에서 에이전트(agent)가 액션(action)을 취할 때, 보상 정책(policy)에 따라 관련된 변수 상태 s와 보상이 수정된다. 이를 반복하여 총 보상 r을 최대화하는 방식으로 모델을 학습한다. 정책은 보상 방식을 알고리즘화한 것이다. <그림 2>는 이를 보여준다. 이는 우리가 게임을 하며 학습하는 것과 매우 유사한 방식이다.   그림 2. 강화학습 에이전트, 환경, 액션, 보상 개념(출처 : towardsdatascience)   강화학습 설계자는 처음부터 시간에 따른 보상 개념을 고려했다. 모든 시간 경과에 따른 보상치를 동시에 계산하는 것은 무리가 있으므로, 이를 해결하기 위해 DQN(Deep Q-Network)과 같은 알고리즘이 개발되었다. 모든 강화학습 라이브러리는 이런 개념을 일반화한 클래스, 함수를 제공한다. 다음은 강화학습 라이브러리를 사용한 일반적인 개발 코드 패턴을 보여준다.   train_data, test_data = load_dataset()  # 학습, 테스트용 데이터셋 로딩 class custom_env(gym):  # 환경 정책 클래스 정의    def __init__(self, data):       # 환경 변수 초기화    def reset():       # 학습 초기 상태로 리셋    def step(action):       # 학습에 필요한 관찰 데이터 변수 획득       # 액션을 취하면, 그때 관찰 데이터, 보상값을 리턴함 env = custom_env(train_data)  # 학습환경 생성. 관찰 데이터에 따른 보상을 계산함 model = AgentModel(env)      # 에이전트 학습 모델 정의. 보상을 극대화하도록 설계 model.learn()                       # 보상이 극대화되도록 학습 model.save('trained_model')    # 학습된 파일 저장 # 학습된 강화학습 모델 기반 시뮬레이션 및 성능 비교 env = custom_env(test_data)  # 테스트환경 생성 observed_state = env.reset() while not done:    action = model.predict(observed_state) # 테스트 관찰 데이터에 따른 극대화된 보상 액션    observed_state, reward, done, info = env.step(action)    # al1_reward = env.step(al1_action) # 다른 알고리즘에 의한 액션 보상값과 성능비교    # human_reward = env.step(human_action) # 인간의 액션 보상값과 성능비교   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
[칼럼] 인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT) 유료 버전을 사용한지 1년이 되었다. 챗GPT의 등장은 스마트폰 출시 후 우리 사회에 가장 큰 충격을 준 사건이라고 할 수 있다. 1년이 지난 현재 챗GPT를 개발한 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 말도 안 되는 미친 아이디어(insane idea)의 비즈니스를 협상하러 다니고 있다.   그림 1. 챗GPT의 1년   샘 올트먼 CEO는 자체 AI 칩 개발을 추진하며 사상 최대의 투자 유치에 나선 것으로 보인다. 외신에 따르면 올트먼 CEO는 5조~7조 달러의 자금 모금을 목표로 투자자들과 만나고 있다고 한다. 한화 9000조 원에 달하는 이 투자금은 마이크로소프트와 애플의 시가총액을 합한 것보다도 큰 규모이다. 지난해 전 세계 반도체 시장의 매출액과 비교하면 10년 치에 해당하는 금액이며, 올트먼은 다양한 투자자들과 협의 중인 것으로 알려져 있다. 이 투자금이 유치되면 세계 반도체 시장의 구조를 바꿀 수 있는 설계 및 생산 시설을 구축할 예정이라고 한다. 또한 오픈AI는 곧 AI 에이전트를 출시할 예정이며, 이 제품이 “모든 것을 바꿀 것”이라는 기대를 내비치고 있다. 이 AI 에이전트는 사용자 PC를 장악해 복잡한 작업을 자동화하는 것으로 문서 검색, 분석, 보고서 작성, 회계 소프트웨어 입력 등을 스스로 수행할 수 있다. 이는 마이크로소프트가 윈도우 12를 통해 선보일 코파일럿과 비슷한 개념으로, AI가 사용자의 의도를 파악하고 관련 작업을 자동으로 실행하는 것이다. 이외에도 오픈AI는 AI 개인 비서에 가까운 형태의 에이전트도 개발 중이며, 이는 인터넷에서 데이터를 수집하고 여행 일정을 생성하며 항공권을 예약하는 등의 웹 기반 작업을 처리할 수 있다. AI 시대에 인공지능을 사용해서 스마트 엔지니어링을 할 수 있다. 최근에 챗GPT를 이용하여 엔지니어링 문서의 요약은 물론 그림과 표에 대한 설명까지 해준다. 이것을 다시 정리해서 다시 질문을 하면 수준 높은 대답을 얻을 수 있다.   그림 2. 챗GPT를 이용한 소프트웨어 엔지니어링   챗GPT의 ‘Diagrams: Show ME’라는 GPTs에서 설명을 해 주면 시퀀스 다이어그램을 그려주고 코드까지 만들어 준다. 요즘은 GPT 스토어에서 다양한 인공지능 도구를 볼 수 있다. 이것은 이전의 엔지니어에게는 꿈의 엔지니어링이라고 할 수 있다.   그림 3. GPTs ERD Assistant 사용   챗GPT의 GPTs에서 데이터를 모델링하는 ERD Assistant를 이용해서 간단한 데이터 모델링을 만들어 봤다. 문서나 논문을 통째로 나만의 학습 GPTs에 입력해서 다양한 질문으로 짧은 기간에 전문 지식을 습득할 수 있다.   그림 4. AAS 문서를 GPT에 입력한 전용 AAS GPT   일본의 경제학자 오마에 겐이치는 인간을 변화시키는 세 가지 주된 방법이 있다고 말했다. 시간의 사용을 바꾸는 것, 거주하는 장소를 바꾸는 것, 그리고 새로운 인간 관계를 맺는 것이다. 그는 새로운 결심이 가장 무의미하다고 주장한다. 파울로 코엘료도 배움은 오직 하나의 방법으로만 가능하다고 말했다. 그리고, 새로운 시대의 꿈을 실현하는 스마트 엔지니어링에서는 지식이나 데이터보다 경험이 더 중요하다고 생각한다. 인공지능은 꿈을 꿀 수 없고 경험할 수 없기 때문이다. 이 관점에서 엔지니어링의 필요성을 재조명해보면, 인간의 변화와 발전에 있어 엔지니어링이 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 엔지니어링은 우리가 시간을 사용하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 도구를 제공한다. 새로운 기술과 설계로 우리가 사는 환경을 개선하며, 엔지니어링 프로젝트를 통해 다양한 사람들과 협력하고, 관계를 맺으며 사회적 네트워크를 확장할 수 있다. 또한, 엔지니어링을 통해 배움의 방식을 혁신하고 새로운 경험을 창출할 수 있으며, 이는 인공지능이 제공할 수 없는 깊이와 가치를 지닌다고 할 수 있다. 챗GPT 같은 인공지능 도구들로 무장한 인류 초유의 창조적 엔지니어 시대가 오고 있다.   ■ 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.
작성일 : 2024-03-04
[온에어] 미래 모빌리티 혁신, SDV가 가져올 자동차 산업의 변화는?
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 2월 19일 CNG TV는 ‘미래 모빌리티 혁신, SDV’를 주제로, 가상 시뮬레이션을 이용한 차량 개발의 미래에 대해 소개했다. 이번 방송에서는 자동차 산업에서 화두가 되고 있는 키워드인 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 정의 자동차)’에 대해 알아보는 시간이 마련되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 아이피지오토모티브코리아 남창훈 대표   아이피지오토모티브코리아 남창훈 대표는 “SDV를 개발하기 위해서는 시뮬레이션이 바탕이 되어야 한다는 것은 이미지 잘 알려진 사실”이라며, “아이피지오토모티브와 같은 엔지니어링 회사에서 SDV를 개발하기 위해 어떤 요건과 환경을 갖추어야 하는지, 또한 어떤 연구와 개발을 통해 실제 구현 가능한 제품들은 무엇인지 소개하고자 한다”고 밝혔다. 아이피지오토모티브는 1984년 독일에서 설립된 회사로, 지난 40년 동안 차량 동역학 및 HIL(Hardware-in-the-loop) 시뮬레이션 개발을 주로 담당해 왔다. 이 회사는 제어기를 개발하는 엔지니어들이 차량 개발 단계에서 필요한 차량의 모델을 시뮬레이션 단계에서 테스트해 봄으로써 실제 차량 개발에 도움을 제공하고 있다. 남창훈 대표는 “1990년대에는 자동차가 만들어지고 하드웨어가 있는 상태에서 테스트를 통해 제어기를 개발했지만, 이제는 컴퓨터 시뮬레이션 기술이 발전하면서 CAD 데이터를 바탕으로 한 CAE 데이터 모델의 정확도가 올라감에 따라 CAE 툴이 자동차 설계를 위해 많이 활용되고 있다”고 설명했다. 또한 “이러한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 차량을 개발하는 것은 물론, 자동차가 개발되고 나서도 차량의 로직이 변경되더라도 OTA(Over-the-air)를 통해 변경된 사항을 적용하고 평가할 수 있게 됐다”고 말했다.   ▲ 실제 도로 환경과 유사한 가상환경에서 진행되는 차량 성능 테스트   이처럼 시뮬레이션 기술이 급속도로 발전함에 따라 이제는 가상 환경에서도 실제 차량을 테스트할 수 있을 만큼 발전되었다. 아이피지오토모티브는 CarMaker를 비롯해 소프트웨어와 하드웨어, 서비스 등을 제공함으로써 차량 구성 요소의 초기 단계에서부터 전체 차량 개발에 필요한 요소들을 지원함으로써 자동차 개발 시간을 절약하는데 도움을 주고 있다. 남창훈 대표는 “가상 프로토타입을 사용하면 타이어가 노면을 지나갈 때 마찰 등과 같은 도로 조건들이 발생하는데, 실제 물리적인 결과값을 통해 현실적인 시나리오에서 가상 테스트 주행이 가능하다”며, “이처럼 가상환경이 잘 구축되면 자동차 센서 및 제어기들도 실제 현실에서와 같이 가상으로 구현이 가능해, 자동차 개발 로직에 이러한 데이터를 넣고 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 보다 안전하고 빠르게 차량을 개발하고 개선할 수 있는 시대가 됐다”고 설명했다. 지난해와 마찬가지로 올해도 자동차 업계에서는 가상 환경 개발을 위한 소프트웨어 개발 인력 확보가 중요한 이슈가 될 전망이다. 또한 새로운 가상환경 시스템 구축을 위한 다양한 기술 개발이 지속될 것으로 보인다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-04
[온에어] 생성형 AI 시대, AI 법률 서비스 어디까지 가능한가?
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   CNG TV는 지난 2월 5일 ‘생성형 AI 시대, 환경의 변화와 AI 법률 서비스’를 주제로 줌(ZOOM) 라이브 방송을 진행했다. 이번 방송에서는 생성형 AI 기술을 활용해 법률 서비스를 하고 있는 BHSN(비에이치에스엔)에서 법률 분야에서도 AI를 활용한 움직임이 빠르게 확산되고 있다는 것을 여러 가지 사례와 기술을 통해 보여주었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ Allibee CLM에서 AI를 활용해 계약서의 핵심정보 추출   이번 방송은 CNG TV 전문위원으로 활동 중인 LG CNS 안무정 책임이 사회를 맡고, BHSN 김범진 이사와 이용희 CTO가 발표자로 참석해 AI를 활용한 법률 서비스가 어떻게 이루어지고 있는지, 앞으로의 발전 가능성은 어떻게 보는지에 대해 설명했다. BHSN은 변호사와 IT 전문가로 구성된 법률 도메인AI 스타트업으로 계약서부터 법무 업무 관리, 리스크 관리까지 올인원 엔터프라이즈 AI 리걸 솔루션을 제공하고 있다. 최근 클라우드 기반의 올인원 AI 리걸 솔루션인 ‘Allibee(앨리비)’를 출시했다. 법률 관련 용어는 일반인들 입장에서는 낯설게 다가오는데, 최근 주목받고 있는 ‘리걸테크(LegalTech)’란 말부터 살펴보자. 이 용어는 법률을 뜻하는 ‘Legal’과 기술을 뜻하는 ‘Technology’의 합성어로, 첨단기술을 활용한 새로운 형태의 법률 서비스를 말한다. 김범진 이사는 “리걸테크는 한 분야에서만 활용하는 솔루션이 아니라 각종 법률 정보 리서치를 도와주는 ‘Legal Research’를 비롯해 파일을 암호화하고 시스템 보안 및 데이터 보안을 위한 ‘Cybersecurity’, 계약서 생성부터 보관 등 계약서의 모든 주기를 관리하는 ‘Contract Lifecycle Management’ 등 다양한 업무를 지원하는 솔루션들을 포함하고 있다”고 설명했다.   ▲ BHSN 김범진 이사   이용희 CTO는 “정확한 법률 자문 서비스를 하기 위해서는 정확한 법률 데이터가 바탕이 되어야 하는데, BSHN은 협력 로펌과의 공조를 통해 AI가 정확한 자문 데이터를 만들 수 있도록 서비스를 제공하고 있다”며, “이를 위해 리걸 OCR 기술로 다양한 포맷의 법률 문서(계약, 서면, 청구서 등) 이미지에서 텍스트를 추출해 분석하고 분류하고 저장하고 있다”고 설명했다. BHSN은 법률 언어모델을 독자 개발한 ‘BHSN AI’도 서비스하고 있다. 기존에는 키워드 기반의 검색을 기준으로 삼았다면 이제는 키워드, 문장의 의미, 문단과 문단과의 관계 등을 종합적으로 유추해내는 검색 엔진으로 성과를 내고 있다. 김범진 이사는 “현업에서는 법무팀에 다양한 법률 자문 의뢰를 많이 하고 있는데, 비슷한 자문들인 경우에 키워드에 의존해 답변을 했다면 이제는 의뢰 내용을 통째로 AI가 판단을 해서 과거 유사한 자문들을 검색하고, 거기에 맞춰 AI가 자문 초안까지 작성하고 있다”고 말했다. BHSN은 자체 개발한 법률 특화 AI 언어모델을 통해 계약·법령·판례 등 다양한 법률 문서를 대량으로 집중 학습함으로써 법무 수행 능력의 정확도를 높이는 한편, 리걸 AI 기술력을 기반으로 향후 폭넓은 리걸 AI 서비스를 제공해 나갈 계획이다.   ▲ BHSN 이용희 CTO   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-04
CAD&Graphics 2024년 3월호 목차
  17 THEME. 2023 캐드앤그래픽스 독자 설문조사   Part 1. 2023년 주요 이슈 및 산업 분야 팬데믹 이전으로 되돌아가는 업무 환경… 인공지능과 가상 제품 개발에 대한 관심 확대   Part 2. 소프트웨어 활용 및 선호도 산업별로 2D/3D CAD 활용에 차이 보여… CAD 솔루션의 활용 범위는 꾸준히 확대   Part 3. 서비스, 클라우드 및 하드웨어 현재보다 미래가 기대되는 신기술… 엔지니어링 소프트웨어의 활용 방식 바꿀까   Part 4. 2023년 제조·건설 분야의 과제와 전망 경기 위축에 대한 우려 속에 3D 설계 환경과 교육 등에 대한 요구 높아   Infoworld   Focus 34 플랜트 조선 컨퍼런스 2024, AI 및 디지털 트윈을 통한 산업 혁신 전략 짚어 39 오라클, 생성형 AI로 기업의 대규모 AI 도입과 활용 지원 42 한국CDE학회 2024 동계학술대회, AI 시대의 엔지니어링을 전망하다 44 유니버설로봇, 신제품 협동로봇 출시와 함께 산업용 로봇과 본격 경쟁 기대   Case Study 46 디지털 트윈을 통한 벤쿠버 국제공항의 혁신 공항 전반의 운영 개선과 지속가능성 목표 달성   New Products 48 디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션 앤시스 2024 R1 50 실시간 건설 공정 관리 솔루션 트림블 커넥트 대시보드 2024 52 편의성 및 안정성 확보한 국산 CAD 직스캐드 54 중소·중견기업에 최적화된 국산 PLM 솔루션 Aone PLM 56 제품 정보 통합 관리 시스템 JK-PLM 58 전체 제품 수명주기 관리 솔루션 FabePLM 61 이달의 신제품   On Air 64 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 생성형 AI 시대, AI 법률 서비스 어디까지 가능한가? 65 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 미래 모빌리티 혁신, SDV가 가져올 자동차 산업의 변화는?   Event 66 캐드앤그래픽스 창간 30주년 독자 이벤트   Column 69 현장에서 얻은 것 No.16 / 류용효 PLM OOTB에 길을 묻다 76 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 인공지능 시대의 꿈의 엔지니어링   78 New Books 80 News   CADPIA   AEC 83 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (3) / 최영석 슈퍼해치, SetZ 기능 소개 108 오토데스크 한국어 커뮤니티의 첫 번째 오프라인 행사 / 양승규 커뮤니티를 통해 지식을 공유하고 개인의 성장 추구 112 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 생성형 AI 데이터 학습에 사용되는 딥러닝 강화학습의 개념과 구조 120 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (11) / 천벼리 아레스 캐드 2024에서 시트 내보내기   Reverse Engineering 86 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3) / 유우식 옛 사진 데이터베이스   Mechanical 94 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (10) / 김성철 시뮬레이션 기반 설계   Analysis 100 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 최낙정 앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석 104 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (7) / 나인플러스IT 연비와 공기역학 : 자동차 디자인의 음과 양     캐드앤그래픽스 2024년 3월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2024-03-04
플랜트 조선 컨퍼런스 2024, 2월 21일 백범김구기념관 개최
한국플랜트정보기술협회가 주최하는 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2024’가 2월 21일(수) 백범김구기념관 컨벤션홀에서 개최된다.  이번 컨퍼런스는 올해 20회째를 맞아 ‘AI와 디지털 트윈을 통한 혁신 전략’을 주제로, 플랜트 조선 관련 엔지니어링 분야의 최신 기술과 엔지니어링 솔루션 구축 성공사례, 디지털 트윈과 DX 사례를 통한 위기해결 방안 등 국내 플랜트 조선 업계의 발전을 위한 다양한 내용들을 소개할 예정이다. 첫 기조연설에 나서는 HD현대/HD한국조선해양 이태진 전무(CDO)는 ‘조선산업 디지털 전환을 위한 소프트웨어 개발 현황과 AI 비전’을 주제로, HD현대의 스마트십 데이터 플랫폼 개발 현황과 이를 활용한 AI 데이터 서비스 사업화에 대한 비전에 대해 발표한다. SK에코엔지니어링 DX팀 임채형 팀장은 ‘건설업의 새로운 시작 New EPC'를 주제로, 전통적인 EPC 산업의 데이터 기반 일하는 방식의 혁신 수행 모델인 NEW EPC 개념을 소개하고, Smart Work Platform을 구성하는 각 요소에 대한 적용 사례 및 효과와 향후 방향성을 제시한다. 메가존클라우드 이인영 이사는 ‘클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 협업 환경 조성’을 주제로, 플랜트 조선의 데이터 유출(도면 및 신기술 등) 및 협력사 협업 효율성 확보를 위한 클라우드 서비스를 통한 대내외 보안 협업 환경 조성으로 K-플랜트 조선산업 활성화를 유도하고, 삼성그룹에 적용된 보안 정책이 적용된 삼성클라우드플랫폼(SCP)를 통한 환경 조성과 사용에 대해 소개한다.   디지털 엔지니어링 & 컨스트랙션(Digital Engineering & Construction) 트랙에서는 플랜트 엔지니어링 분야의 이슈와 트렌드에 대해 소개할 예정이다.  HD현대오일뱅크 서석현 최적운영실장 겸 디지털전략부문장은 ‘HD현대오일뱅크의 빅데이터/AI 활용한 최적화 사례’를 주제로, 전통적인 제조업 특성을 가진 HD현대오일뱅크의 빅데이터 및 AI 활용 사례와 회사 전반의 디지털 변환과 일하는 문화의 변화 내용에 대해 소개한다. 현대엔지니어링 김도현 팀장은 ‘현대엔지니어링 지능화 설계 추진전략 및 주요 사례’를 주제로, 건설생산성 확보를 위해 현대엔지니어링이 추진하고 있는 지능화 설계에 대한 전략 및 주요 추진 사례에 대해 소개한다. 현대건설 추민우 설계IT파트장은 ‘현대건설 3D 기반 설계 협업 플랫폼 소개’를 주제로, 현대건설의 3D 기반 설계 협업 플랫폼 3DWEB의 기획과 개발, 고도화, 현업 사례, 향후 계획 등에 대해 소개한다. 스마트팩토리연구소 정일영 소장은 ‘경쟁력 있는 플랜트를 위한 설비관리 진단 및 전략’을 주제로, 건설 붐 세대의 퇴직이 줄을 있고 있는 시점에서 플랜트의 지속운전을 위한 설비의 신뢰도를 유지하고 더 향상하는 방법에 대해 이야기하고, 역량 변화를 중심으로 제도와 기술의 밸런스 있는 접근 전략에 대해 제시할 예정이다. 조선해양플랜트엔지니어링협동조합 김상필 팀장은 ‘북극권 오일가스 플랜트 엔지니어링 DB 플랫폼 구축’을 주제로, 북극권에서 오일가스 플랜트의 성공적인 건설에 있어 현지 환경에 적합한 설계, 시공, 작동 및 유지보수, 안전과 관련된 시험인증, 표준, 기준, 인허가 등을 조사하여 엔지니어링 DB 플랫폼을 구축하여 향후 국내기업의 진출을 도와주고자 진행 중인 일에 대해 소개한다. 한국건설기술연구원 김세원 연구원은 ‘북극권 자원 개발 건설 활동을 위한 공간정보 플랫폼 개발’을 주제로, 극한지 건설 활동에서 고려해야 할 주요 요인들을 분석하여 공간정보(GIS, Geographic Information System) 기반의 건설환경 플랫폼 및 최적 입지 선정 시스템을 새롭게 개발한 과정에 대해 설명한다.   스마트십 & 스마트 테크(Smart Ship & Smart Tech) 트랙에서는 조선 플랜트 분야의 스마트 기술에 대해 소개할 예정이다. 한국산업기술기획평가원(KEIT) 류민철 PD는 ‘스마트자율운항선박의 미래기술 이슈와 전망’을 주제로, 스마트자율운항 선박의 중장기 필요 기술들에 대한 이슈와 전망에 대해 발표한다. 헥사곤 ALI 이희원 전무는 ‘HEXAGON SDR과 스마트 야드형 공사 정보 디지털 백본 구축’을 주제로, 디지털 백본 기반 프로젝트의 설계, 자재/구매, 시공 시운전 및 공사 실적 등의 실시간 데이터 업데이트 및 부서간 공유를 통한 조선/해양 제조사의 스마트 디지털 공사를 구현하는 방법에 대해 소개한다.  모라이 정지원 대표는 ‘해양 모빌리티 혁신을 이끌 자율운항 시뮬레이션’을 주제로, 모라이의 자율운항 시뮬레이션 솔루션을 중심으로 디지털 트윈과 자율운항 시뮬레이션 기술이 해양 모빌리티 분야에 제공하는 가치를 살펴보고자 한다. 팀솔루션 서경진 본부장은 ‘CAD 데이터를 활용한 플랜트 조선의 디지털 전환’을 주제로, 3D CAD 데이터를 활용하여 경량화된 디지털 트윈 모델을 손쉽게 만들어내고, 이를 운영 및 콘텐츠용으로 전환하는 기술과 사례를 통해 플랜트 조선산업의 단계적 디지털 전환을 시사하고자 한다. 미래아이티 임성훈 이사는 ‘선박(조선) 및 해양플랜트 분야의 인공지능 학습용 데이터 구축 및 적용 사례’를 주제로, 최근 3년간 진행한 선박 및 해양플랜트 분야의 인공지능학습용 데이터를 구축한 사례 중심으로 구축과정에 대해 소개한다.    올해 플랜트 조선 컨퍼런스는 한국플랜트정보기술협회가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하며 HD현대/HD한국조선해양, SK에코엔지니어링, 현대엔지니어링, 현대건설, HD현대오일뱅크, 한국건설기술연구원, 헥사곤 ALI, 팀솔루션 등에서 발표로 참여한다. 또한 메가존클라우드, 모라이, 에이치디씨(HDC), 스노우플레이크, 위프코, 휴엔시스템, 소프트힐스에서는 부스를 꾸며 최신 플랜트 조선 분야의 제품과 기술들을 선보일 예정이다. 플랜트 조선 컨퍼런스 2023 행사장 모습 또한 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서는 플랜트 조선 컨퍼런스 2024 프리뷰 방송으로 1월 22일 이경호 교수(인하대), 박재만 상무(한국오라클), 조윤기 대표(마켓오브메테리얼)를 초청하여 '플랜트 조선 분야 AI와 디지털 트윈 혁신전략'에 대해 심도 깊은 논의를 진행하였다.   한국플랜트정보기술협회 신안식 회장은 “올해 플랜트 조선 컨퍼런스에서는 요즘 핫이슈로 떠오른 AI와 디지털 트윈을 기반으로 DX 사례 등 플랜트 조선 분야의 새로운 변화를 이끌 기술과 트렌드, 그리고 제품들에 대한 소개가 진행될 예정이다. 또한 관련 분야에서 다양한 사람들이 모이는 만큼 네트워킹에도 많은 관심을 가져주길 바란다”고 밝혔다. 한편 한국플랜트정보기술협회는 플랜트, 건설, 엔지니어링 산업의 발전과 글로벌 경쟁력 확보를 위해 플랜트 코드교육을 비롯해 글로벌PM교육, 리틀PM 보급을 통한 PM 대중화, 선진화된 전문기술교육 등 급변화는 산업의 기술 진화에 대응하여 다양한 강좌를 진행하고 있다. 또한 미국 캐롤라인대학교와 협력해 협회 회원들에게는 장학혜택을 부여하고, 미국 석∙박사 학위를 취득할 수 있는 기회도 제공하고 있다. 관련 정보는 협회 홈페이지에서 확인할 수 있다.     플랜트 조선 컨퍼런스 2024와 관련 분야의 교육 정보는 한국플랜트정보기술협회 홈페이지에서 확인 가능하다.
작성일 : 2024-02-07
딥러닝 수치해석 데이터의 병렬처리를 지원하는 파이썬 넘바 라이브러리
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 GPU CUDA(쿠다) 병렬처리를 지원하는 넘바(Numba) 라이브러리를 간략히 소개한다. CUDA는 현재 딥러닝 기술의 기반처럼 사용되며, 사실상 산업 표준이다. 딥러닝은 모든 연산이 텐서 행렬 계산이므로, 엔비디아 GPU에 내장된 수많은 계산 유닛(실수 계산에 특화된 CPU)들을 사용한다. CUDA의 강력한 수치해석 데이터 병렬처리 기능은 딥러닝뿐 아니라 디지털 트윈의 핵심인 시뮬레이션, 모델 해석 등에 필수적인 수치계산 엔진으로 사용된다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   CUDA는 내장된 수많은 계산 유닛에 입력 데이터를 할당하고, 행렬연산을 하여 출력된 데이터를 CPU 메모리가 접근할 수 있도록 데이터 고속 전송/교환하는 역할을 한다. 그러므로, 딥러닝 모델 학습 성능은 GPU CUDA 성능에 직접적 영향을 받는다. 이벙 호에서는 파이썬(Python)에서 CUDA를 이용해 수치해석 등 계산 성능을 극대화할 수 있는 방법과 간단한 예제를 살펴본다.   그림 1. CUDA 아키텍처(출처 : Multi-Process Service : GPU Deployment and Management Documentation)   GPU CUDA 소개 CUDA는 게임 화면에 렌더링되는 3차원 이미지를 2차원 픽셀에 매핑하기 위한 수많은 행렬을 실시간 처리할 수 있도록 개발되어 왔다. 이런 이유로, 행렬 고속 연산이 필요한 딥러닝 학습에 적극 사용된 것이다.   그림 2. CUDA 기반 실시간 텐서 행렬 연산 결과   CUDA는 오랫동안 개발자의 요구사항을 반영해 발전되어, 개발 플랫폼으로서 탄탄한 생태계를 구축했다.   그림 3. 엔비디아 개발자 사이트   그림 4. CUDA 기반 레이트레이싱 렌더링 결과(출처 : Ray Tracey's blog : GPU path tracing tutorial 3 : GPU)   사실, 많은 스타트업이 이런 기능을 지원하는 딥러닝용 AI 칩을 FPGA 기법 등을 이용해 개발, 홍보하고 있으나, 이런 개발자 지원도구와 플랫폼 생태계 없다면 산업계에서는 의미가 없다고 볼 수 있다.   넘바 소개 넘바는 파이썬 기반 CUDA GPU 프로그래밍을 지원한다. 넘바는 컴파일 기술을 지원하여 CPU와 GPU 모드에서 코딩되는 데이터 구조, 함수 호출을 추상화한다. 넘바는 엔비디아의 CUDA 함수와 설정을 래핑한 고수준의 함수 API를 제공한다. 이를 통해 개발자가 CUDA의 세부 설정에 신경쓸 필요 없이, 데이터 병렬 처리 개발에만 집중할 수 있다.   개발 환경 넘바의 개발 환경은 다음과 같다. NVIDIA Compute Capability 5.0 이상 CUDA 지원 GPU 장착 PC(2023년 12월 시점) NVIDIA CUDA 11.2 이상 NVIDIA TX1, TX2, 자비에, 젯슨 나노 GTX 9, 10, 16 시리즈. RTX 20, 30, 40 시리즈. H100 시리즈 CONDA 환경의 경우, 다음과 같이 터미널을 이용해 CUDA 툴킷을 자동 설치할 수 있다. conda install cudatoolkit 넘바는 cuda python을 이용해 엔비디아 GPU CUDA와 바인딩한다. conda install nvidia::cuda-python 설치 방법은 다음과 같다. conda install numba   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-02
[칼럼] CES 2024에서 본 미래 : AI와 모빌리티의 새로운 지평
현장에서 얻은 것 No.15   “좋아하는 일을 해야 합니다. 좋아하는 일을 하지 않으면, 잘 하기 어렵고, 성취감을 느끼기 어렵고, 행복하기도 어렵습니다. 열심히 일해야 합니다. 많은 사람들이 열심히 일하는 것의 가치를 과소평가하는데, 열심히 일하는 것은 매우 중요합니다.” - 샘 올트먼(오픈AI CEO)   생성형 AI와 함께 떠나 본 CES 2024 CES 2024 현장 리포트는 티타임즈 시리즈 방송을 통해서 어떤 변화가 있었는지 알아봤다. AI(인공지능)가 본 게임에 들어간, 모든 제품에 모든 기술에 들어간 AI 시대가 되었다. 그에 비해서 “와우”할 만큼 기대되는 기술이나 제품은 나타나지 않았다. 2025년에는 폭발적인 기술과 제품이 나오지 않을까 하는 의견들이었다. AI 파트너들의 협업이 눈에 들어오면서 많은 기업이 경계 없는 AI 협업으로 나섰다. 너도 나도 AI, 다양한 시도가 이루어졌다. 다쏘시스템은 디지털 트윈(버추얼 트윈)을 직접 보여줬고, 지멘스는 직접 보여주기보다는 협업을 통하여 스타트업 기업들이 솔루션을 사용해서 손쉽게 할 수 있는 솔루션을 제시하였다. 한편, 참가한 기업들 특히 한국 스타트업들의 아이디어가 무단 카피될 수 있다는 우려섞인 멘트도 있었다. 특히, 중국 기업의 염탐형 방문도 많았다. 명암이 공존하는 중국의 ‘따라하기’는 리스크와 기회가 공존하는 것 같다. 스타트업은 돈을 어떻게 벌어야 할까 하는 것이 가장 큰 고민이고, 비전과 재미 등이 CES에서 얻는 가장 큰 수확이라고 한다. 대기업은 현실적인 기술(6개월 이내 출시 가능한)로 출시를 서두르고 있다고 한다. 소니는 하드웨어보다 콘텐츠 중심으로 사업을 바꾸고 있는 것이 이번 CES 2024 전시를 통해서 확연히 나타났다. 영화 촬영 기법에서 AI 활용으로 줌했을 때 생성형 AI의 이미지 생성을 활용한 기법을 선보여 호응을 얻었다.   티타임즈에서 전하는 소식으로 CES 정리 AI, 모빌리티, 스마트홈, 헬스케어, 메타버스 등을 주제로 CES 2024 행사를 요약한 티타임즈 유튜브 채널을 시청했다. CES 2024 디브리핑은 한양대학교 차경진 교수의 사회로, 뇌과학자인 한양대학교 장동선 교수, SK디스커버리 황재선 부사장이 출연하여 1시간동안 진행됐다. 여기에서 이번 CES 2024의 주요한 내용 그리고 2023년과 무엇이 달라졌는지 들을 수 있었다. 그리고 가천대학교 최재홍 교수, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 국민대학교 윤종영 교수가 미국, 유럽, 일본, 한국 기업의 부스를 중심으로 주요 내용을 훑어 주었는데, 소개해 준 내용을 바탕으로 정리해 보려고 한다. 눈에 띄는 AI 집사 로봇은 삼성전자와 LG전자에서 당장이라도 판매될 것 같은 완성도의 제품을 선보였다. 삼성전자는 AI 집사 ‘볼리’에 타이젠 OS를 탑재하고, 지금까지 수면 밑으로 내려가 있던 기술을 소환하여 완성하였고, 특히 sLLM인 ‘가우스’를 탑재한 온 디바이스 AI의 실물을 공개했다. 삼성의 자체 AI 칩인 가우스 AI 칩셋 사용과 타이젠 기반 서비스의 부활을 강조하였다. 특히, 소비자의 경계심을 허무는 것이 가장 중요한 것으로 꼽혔는데, 감성과 부드러움으로 디바이스의 연결을 통해 고객 경험을 선사하는 것이 관건이었다. 내 삶을 연결해서 살 수 있는가라는 관점에서 LG전자와 삼성전자간 MOU를 통해서 자신들의 자산 핵심을 서로에게 내어주면서까지 협업으로 만든 앱은 사용자로 하여금 서로의 제품을 활용할 수 있는 것으로, 앞으로의 미래 흐름에 중요점을 시사하고 있다. 즉, “하드웨어보다 소프트웨어가 돈이 될 미래”가 열리고 있다. 또한, IoT(사물인터넷) 연결의 국제 표준인 ‘매터’의 역할도 커질 것으로 보고 있다. 돈을 버는 방식이 바뀌는 점에서 차경진 교수는 사용자의 데이터 확보가 결정적인 경쟁력이 될 것이라고 강조하였다. 스마트홈을 넘어선 연결성이 강조했던 올해는 완성차 생산업체가 아닌 곳에서 모빌리티 기술을 선보이기도 하였다. 그렇다고 자동차를 만들거라는 상상은 안 해도 될 것 같다. 이미 협업으로 부품 시장에서 완성차 매출액보다 10배가 넘는 수주금액을 보면 무엇이 더 중요한지 알 수 있다. 바이오 헬스 정보의 연결은 푸드테크와 디지털 헬스 데이터를 통해서 생성형 AI가 비로소 가능해진다. 음식과 건강을 연결하여 상호작용으로 건강에 맞는 음식을 추천하는 스토리텔링은 이미 그 미래 가치가 충분하다. 다만, 기술을 완성해서 제품을 출시하는 기업의 입장에서는 자사의 제품 보유 등 현실적인 연결을 고민해야 하는 대목이 있다. 디지털 헬스케어 업계의 변화도 확연히 보이는데, 국가별 승인 등을 통한 데이터 수집 준비와 기술 발달로 저렴해지는 검사 비용 등이 큰 변화를 예고하고 있다. 검사 진단 키트로 엄청난 수익을 내어 주주에게 배당하는 기업도 늘어나는 등 앞으로 디지털 헬스케어 시장은 지속 성장할 것으로 보인다. 콘셉트 소개 위주였던 CES 2023과 달리 실제로 상용화된 제품을 소개한 것이 CES 2024의 주요 특징이라고 하겠다. 대기업들은 현실적인 제품을 중심으로 전시에 나섰다는 얘기도 들린다. 오토모티브 전시관을 준비한 아마존, HL만도는 장애물, 주행로, 번호판 등을 스스로 판단하는 발렛주차 로봇 ‘파키’로 반향을 불러 일으켰다. 당장 시장에 내어 놓아도 손색 없는 수준의 완성도의 제품을 내어 놓았다. 존 디어, 밥캣 등은 자율주행을 통해서 기존의 노동 집약적인 제품에서 실용적인 농기계와 중장비로 넘어가고 있으며, 모빌리티에서 자율주행의 진행 속도보다 특수한 환경에서 자율주행을 적용하는 속도가 훨씬 빠르게 진행되고 있다. 기아의 모듈 자동차(PBV)도 강한 인상을 남겼다고 한다. 또한, 일상과 도시 전체에 녹아 드는 자율주행 전략과 비전이 큰 흥미거리였다. 장동선 교수는 디브리핑에서 현대자동차의 발표에 대해 “용감한 발표였고 또한 필요한 발표였다”고 의미를 부여했다. 전기자동차가 배터리 희토류의 한정적인 수급이 어려움인 반면, 수소자동차는 트럭 등을 위한 장거리 파워를 포기할 수 없고 지속하면 길이 보일 듯하여 끝까지 포기하지 않고 가져가야 할 과제라고 했다. 하늘을 나는 차인 슈퍼널 ‘S-A2’ 등 10년을 보고 가는 UAM(도심 항공 모빌리티) 또한 선구자적 전략으로 지속적인 연구와 발전을 해 나가야 한다고 했다. 또한, 많은 한국 기업이 참여하고 혁신상도 많이 수여받았지만, “CES에 왔다고 글로벌 기업은 아니다”라는 쓴소리는 깊이 새겨야 할 것이다. 굳이 라스베이거스까지 와서 한국말로 한국 사람에게 소개하는 것보다, 좀 더 글로벌해져야 한다고 강조했다. 대기업과 스타트업의 협업 상생이 이루어지는 생태계로, 스토리텔링 기반으로 문제와 잘 엮어내는 그리고 기술과 동시에 보안 제도가 뒷받침돼야 우리나라의 스타트업도 세계 무대에서 날개를 달고 유니콘이 되지 않겠는가? “우리는 기술을 통해 뷰티 산업의 경계를 넘어섭니다. 우리는 기술을 통해 개인에게 맞춤형 뷰티 어드바이저, 적외선 드라이기, 가정용 자동 염색기, 물 절약 샤워헤드 등의 신기술을 제공합니다. 우리는 기술을 통해 지속가능성과 포용성을 강조하며, 뷰티 기술로 미래를 변화시켜 나가겠습니다.” - 니콜라 이에로니무스(로레알 CEO)   CES 2024 한 줄 메모 총 2시간 분량의 티타임즈 시리즈 3편을 들으며, 출연한 분들의 멘트 중 한 줄 메모로 인상 깊었던 내용을 정리해 봤다. CES 2024는 지난 해와 비교해 팬데믹 이전 수준으로 회복세를 보였지만 혁신 속도는 더딤 자동차 및 모빌리티 부문에서 눈에 띄는 결석에는 포드, GM, 크라이슬러와 같은 회사가 포함 애플의 부재와 향후 제품에 대한 별도의 기자회견은 포스트 팬데믹 시대에 CES의 중요성에 대한 의문을 제기 CES 2024의 주요 키워드 ‘지속가능성’ 디지털 트렌스포메이션 사례 - 10년을 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 로레알 현대자동차와 삼성전자는 독자 LLM 기반의 온 디바이스 AI를 구현했다. 모빌리티 OS 포함 LG의 알파블 자동차를 개인화된 디지털 공간으로 바꿔주는 모빌리티 솔루션 “퀄컴의 부활”, “역시 엔디비아”, “온 디바이스 AI 시장 본격화한다” 엔비디아의 두 가지 전략 - LLM의 최대 수혜주, 에지 디바이스 AI 칩 시장 가우스 AI 칩셋으로 구동되는 온 디바이스 AI를 사용하면 삼성이 다른 제조업체와 차별화 타이젠 기반 서비스의 부활은 삼성의 AI 발전을 위한 탄탄한 기반 제공 삼성의 AI 기술은 과거 어려움을 겪다가 다시 돌아옴 가우스 AI 칩셋을 통해 삼성은 기기 내 AI 기능을 활용할 수 있음 삼성의 AI 이니셔티브를 지원하면서 타이젠 기반 서비스가 활성화 “CES는 우리가 미래를 만들어가는 과정에서 어떤 기술이 중요한지, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 어떤 비전을 가지고 있는지를 보여주는 장이다.” - 게리 샤피로(CTA 회장 겸 CEO)   왜 CES에 와야 하는가? 황재선 부사장은 디지털 트랜스포메이션(DX) 사례로 로레알을 꼽았다. 10년간 DX를 준비하여 전통산업에서 뷰티테크로 전환한 사례를 소개하였다. 그리고 지난 10년간 CES를 참석하면서 느낀 점에 대해 “이노베이션은 이미 학습한 것을 벗어나기 어려우며, 유일하게 깰 수 있는 방법은 나와 다른 누군가를 만나는 것”이라고 전했다. CES는 너무나 다양한 영역이 서로 다른 비전을 구현하거나 부딪쳐보면서 큰 그림을 그려보는 영역이다. 익숙하고 편안한 사람과의 대화보다는 새로운 사람을 만나는 점, 현장에서만 느낄 수 있는 경험, 영감을 얻을 수 있는 기회를 가지면서 종합적인 판단으로 시장이 보인다고 티타임즈 발표자들은 입을 모아 얘기했다. 차경진 교수는 “아는 만큼 보인다”로 티타임즈 CES 2024 디브리핑을 마무리했다.   CES 2023, 2024, 2025 2023년에는 콘셉트가 주를 이루었다면, 2024년에는 생성형 AI를 통해 전체가 골고루 잘 되기를 바라는 ‘All Together, All on’이다는 슬로건처럼 생성형 AI의 완성이 아니라 새로운 시도였고 다양성이 있었다고 본다. 2025년에는 본격적인 생성형 AI를 접목한 제품, 기술이 쏟아져 나올 것으로 전망하였다. 그리고 메타버스는 산업형 메타버스로 기업들이 그동안 투자한 것에 대한 지속적인 결실을 보기 위해 협업과 융합이 계속 일어날 것으로 보고 있다. “우리는 기술을 통해 인프라 구축 방식을 바꿉니다. 우리는 기술을 통해 수소연료전지, 3D 프린팅, 드론 등의 기술을 활용하여 미래 건설자들을 지원합니다. 우리는 기술을 통해 더 빠르고, 더 효율적이고, 더 친환경적인 인프라를 만들어냅니다.” - 정기선(HD현대 부회장)   CES 2023 대비 달라진 점과 트렌드 분석 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. CES 2023에서는 메타버스의 가능성을 보여주는 다양한 제품과 서비스가 선보였지만, 아직은 초기 단계였다. 반면, CES 2024에서는 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아지면서, 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 제품과 서비스가 선보였다. 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼으로, 사용자들이 서로 만나고 협업할 수 있도록 한다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치로, 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 메타버스의 상용화에 대한 기대감을 높이고 있다. 메타버스가 상용화된다면 우리는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 방식으로 소통하고 일하고 놀 수 있게 될 것이다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. CES 2023에서도 인공지능은 주요 트렌드로 부각되었지만, CES 2024에서는 더욱 다양한 분야에서 인공지능이 활용되는 모습을 볼 수 있었다. LG전자의 ‘씽큐 AI’는 사용자의 사용 패턴을 학습하여 사용자가 선호하는 온도나 조명 등을 설정할 수 있도록 도와준다. 아마존의 자율 주행 트럭은 인공지능을 활용하여 교통 체증을 줄이고 운송 효율을 향상시킬 것으로 기대된다. 이러한 제품과 서비스의 출시는 인공지능이 우리 삶의 더욱 필수적인 부분이 되고 있음을 보여준다. 인공지능은 앞으로도 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. CES 2023에서는 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다는 기대감이 높았지만, 아직까지는 기술적 한계로 인해 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상되었다. 반면, CES 2024에서는 자율주행차의 상용화를 위한 기술 개발이 더욱 활발하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 현대자동차의 ‘아이오닉 5 자율주행 EV’는 고속도로에서 운전자 없이 주행할 수 있는 자율주행 레벨 4를 달성한 차량이다. 구글의 자율주행차용 센서는 자율주행차가 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 도와준다. 이러한 기술 개발은 자율주행차의 상용화를 앞당기고 있다. 자율주행차가 상용화된다면 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 선보인 주요 트렌드는 다음과 같다. 메타버스의 상용화에 대한 기대감이 높아졌다. 인공지능이 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자율주행차의 상용화가 가까워지고 있다. 이러한 트렌드의 변화는 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 메타버스는 현실과 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대된다. 인공지능은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 것으로 기대된다. 자율주행차는 교통 체증을 줄이고 운송 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다. CES 2024는 새로운 기술 트렌드의 발전을 보여주는 중요한 행사였다. 메타버스, 인공지능, 자율주행차 등 다양한 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.   CES 2024, 생성형 AI의 시대를 열다 생성형 AI 기술은 기존 AI 기술이 데이터를 분석하고 예측하는데 주로 활용되던 것과 달리, 새로운 정보를 직접 생성해내는 기술이다. 이러한 기술은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대되며, 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다. 생성형 AI 기술은 메타버스의 활성화에 기여할 것으로 보인다. 메타버스는 현실 세계와 가상의 경계를 허물고 새로운 삶의 방식을 만들어낼 것으로 기대되는 기술이다. 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 마이크로소프트의 ‘메시’는 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가상 협업 플랫폼이다. 메시를 통해 사용자들을 가상 세계에서 서로 만나고 협업할 수 있는데, 이때 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자의 얼굴을 가상 세계에서도 생생하게 구현할 수 있다. 또한, 엔비디아의 RTX 4090은 메타버스에서 생생한 그래픽을 구현할 수 있도록 설계된 그래픽 처리 장치이다. RTX 4090은 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스에서 더욱 사실적인 환경을 구현할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 메타버스를 더욱 현실감 있고 몰입감 있는 공간으로 만들어줄 것으로 기대된다. 삼성SDS의 ‘Gen AI’는 기업의 비용 효율화와 업무 생산성 향상에 도움을 주는 생성형 AI 서비스이다. Gen AI는 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화할 수 있도록 한다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 인공지능 기술의 발전을 가속화시킬 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술을 활용하여 기업의 다양한 업무 프로세스를 자동화하거나, 새로운 콘텐츠를 창작하거나, 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 인공지능 작가는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있다. 또한, 인공지능 디자이너는 생성형 AI 기술을 활용하여 새로운 제품과 서비스를 디자인할 수 있다. 이러한 생성형 AI 기술의 발전은 다양한 분야에서 인공지능의 활용을 확대시킬 것으로 기대된다. CES 2024에서 생성형 AI 기술이 크게 주목받으면서, 생성형 AI의 시대가 열리고 있음을 알 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 영향을 미치고, 새로운 미래를 만들어갈 것으로 기대된다. 생성형 AI 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 발전을 위한 과제가 남아 있다. 첫째, 생성형 AI 기술의 정확성과 신뢰성을 높이는 것이 필요하다. 생성형 AI 기술을 활용하여 생성된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있어야 한다. 둘째, 생성형 AI 기술의 윤리적 문제를 해결해야 한다. 생성형 AI 기술을 악용하여 허위 정보나 가짜 뉴스를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 생성형 AI 기술의 보안성을 강화해야 한다. 생성형 AI 기술을 해킹하여 중요한 정보를 탈취하거나, 악성코드를 유포하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 생성형 AI 기술은 우리 삶에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 이러한 기술의 발전을 위해서는 정확성과 신뢰성, 윤리성, 보안성 등을 고려하여 발전 방향을 설정해야 할 것이다.   자율주행 차량 및 UAM의 발전 CES에서 자율주행 차량과 UAM은 최근 몇 년간 가장 눈에 띄는 기술 발전 중 하나로 자리잡았다. 이들 기술의 진화는 단순한 교통수단의 변화를 넘어 우리의 생활 방식과 도시 구조에 깊은 영향을 끼치고 있다. 자율주행 차량 기술은 처음 CES에 소개되었을 때부터 꾸준히 발전해왔다. 초기에는 주로 기술적인 가능성에 초점을 맞췄으며, 간단한 자동화 기능과 센서 기반의 주변 환경 인식 능력이 강조되었다. 최근 CES에서는 자율주행 차량이 완전 자율주행 단계에 접근하고 있음을 보여준다. 이들 차량은 더욱 정교한 센서, AI 기반의 의사결정 시스템, 그리고 첨단 통신 기술을 통해 복잡한 도로 환경에서도 안전하게 주행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. UAM은 비교적 최근에 CES에 등장한 개념이다. 초기 단계에서는 주로 개념적인 디자인과 잠재적인 운영 모델에 중점을 두었다. 한편, CES 2024에서는 UAM 기술이 상당한 진전을 보이고 있음을 볼 수 있었다. 현실적인 프로토타입과 실제 운영 계획이 공개되며 이동성, 안전성, 그리고 환경 지속가능성 측면에서의 혁신을 보여주고 있다. 비전과 전략의 진화 측면에서 자율주행 차량과 UAM의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 새로운 비즈니스 모델과 도시 계획에 대한 비전을 제시한다. 예를 들어, 이들 기술은 공유 경제, 스마트 시티, 그리고 지속 가능한 교통 체계의 구축에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. CES에서 볼 수 있듯이, 자율주행 및 UAM 분야의 기업들 사이에서는 격렬한 기술 경쟁이 펼쳐지고 있다. 이러한 경쟁은 기술 혁신을 촉진하는 동시에 전통적인 자동차 제조사, 기술 회사, 신생 기업 간의 경계를 허물고 있다. 예를 들어, 구글과 같은 기술 대기업이 자율주행 기술을 개발하는 동시에, 전통적인 자동차 제조사도 AI와 첨단 센서 기술을 적극적으로 통합하고 있다. 이러한 발전은 우리가 앞으로 목격하게 될 교통 및 이동성의 혁명적 변화를 예고하고 있다. 도시 및 사회 구조에 미치는 영향 측면에서 자율주행 차량과 UAM 기술의 발전은 도시 계획 및 교통 시스템의 근본적인 변화를 가져올 것으로 보인다. 예를 들어, 자율주행 차량은 도심 교통 혼잡을 완화하고, 사고율을 줄이며, 주차 공간의 필요성을 감소시킬 수 있다. UAM은 도시 내 수직 이동의 가능성을 열어주어, 도심 공간의 활용도를 높이고 교통 체계의 새로운 차원을 제공할 것이다. 환경 지속가능성에 대해 고려할 때 이러한 기술은 환경 지속가능성에 대한 중요한 고려를 반영한다. 전기 자율주행 차량과 UAM은 화석 연료의 사용을 줄이고, 도심 내 대기 오염을 감소시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 미래의 이동성 전략에서 이러한 기술적 발전은 기업들이 미래의 이동성 전략을 재고하게 만들고 있다. 자율주행 및 UAM 기술은 새로운 시장 기회를 모색하고, 사용자 경험을 개선하며, 운영 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 자율주행 차량과 UAM의 발전은 CES를 통해 세계에 선보인 혁신적인 기술의 진화를 상징한다. 이들 기술은 우리의 일상 생활, 교통 시스템, 그리고 환경에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되며, 지속적인 발전과 혁신을 통해 미래의 모습을 형성해 나갈 것이다. 이는 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 우리 사회와 경제의 구조 자체를 변화시키는 중대한 이정표가 될 것이다.   새로운 생활 양식의 도래 모빌리티 기술의 발전은 운전 및 교통 체험을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율주행 차량의 보급은 운전자에게서 운전의 부담을 덜어주며, 더 안전하고 편안한 여행을 가능하게 한다. 또한, UAM은 특히 도심 지역에서의 이동성을 크게 개선할 것으로 기대된다. 도시 구조의 변화에서 모빌리티 기술은 도시 계획과 인프라에도 중대한 영향을 미친다. 자율주행 차량과 UAM의 도입은 도심 내 교통 혼잡을 감소시키고, 도로 및 주차 공간의 필요성을 줄일 수 있다. 이는 도시 공간을 더 효율적으로 활용하고, 녹지 공간이나 여가 시설로의 전환을 가능하게 할 수 있다. 자동차 회사들의 생존경쟁에서 전통적인 자동차 제조사들은 모빌리티 기술의 발전에 따라 새로운 경쟁 환경에 직면하고 있다. 예를 들어 토요타, 현대자동차, BMW, 메르세데스-벤츠는 자율주행 기술과 전기차 개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이들은 기존의 자동차 제조 방식을 넘어서는 새로운 비즈니스 모델을 모색하고 있다. 테슬라와 BYD같은 신생 기업들은 처음부터 전기차와 자율주행 기술에 중점을 두고 시장에 진입했으며, 혁신적인 기술과 서비스로 기존의 자동차 회사들과 차별화를 시도하고 있다. 모빌리티 기술은 개인의 일상 생활에도 많은 변화를 가져올 것이다. 예를 들어, 자율주행 차량의 보급은 개인의 이동성을 증가시키고, 여행 시간을 더욱 유익하게 활용할 수 있도록 할 것이다. UAM의 도입은 도심 내 이동 시간을 크게 줄여주어, 개인의 생활 리듬과 여가 활동에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이러한 변화는 모빌리티 기술이 단순한 이동 수 단인 이동 수단의 발전을 넘어, 우리의 일상 생활과 도시 환경, 그리고 사회 전반의 구조에 영향을 미치는 중대한 변화의 바람을 일으키고 있음을 의미한다. 주요 자동차 회사들은 이러한 변화에 대응하여 새로운 전략을 수립하고 있다. 이들은 전통적인 자동차 제조에서 벗어나 모빌리티 서비스 제공자로 전환을 모색하고 있다. 예를 들어, 토요타와 현대자동차는 자율주행 및 전기차 기술에 대한 연구 개발을 강화하고 있으며, 테슬라는 배터리 기술과 자율주행 소프트웨어에서 혁신을 지속하고 있다. 이러한 경쟁은 기존의 자동차 회사들이 새로운 기술과 비즈니스 모델을 빠르게 채택하도록 촉진하며, 동시에 산업 내 협력과 파트너십의 기회도 증가시키고 있다. 모빌리티 기술은 단순한 교통수단의 발전을 넘어, 우리의 일상, 사회, 그리고 환경에 깊이 있는 변화를 가져올 것이다. CES의 역사를 거슬러 올라가면, 인공지능(AI)과 모빌리티 기술이 어떻게 상호작용하고 시너지를 발휘하는지 명확히 볼 수 있다. 이들 기술의 결합은 사용자 경험, 기술 발전 및 사회 인프라 측면에서 혁신적인 변화를 가져왔다. “우리는 기술을 통해 소비자의 쇼핑 경험을 혁신합니다. 우리는 기술을 통해 온라인과 오프라인의 경계를 허물고, 고객의 니즈와 원하는 것을 파악하고, 그에 맞는 제품과 서비스를 제공합니다. 우리는 기술을 통해 고객의 삶을 개선하고, 지역 사회에 기여하는 월마트를 만들어갑니다.” - 더그 맥밀런(월마트 CEO)   CES에서 AI의 발전 초기 단계인 2010년대 초반 AI 기술은 주로 간단한 명령 해석과 자동화 작업에 초점을 맞췄다. 중기 단계인 2010년대 중반에는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 AI가 큰 발전을 이루었다. 2020년대 들어서는 생성형 AI, 딥러닝을 활용한 복잡한 데이터 분석, 그리고 인간과 유사한 학습 및 의사결정 능력을 보유한 AI가 주목을 받기 시작했다. AI는 차량의 센서 데이터를 분석하여 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로 안전한 주행 경로를 결정한다. 이는 차량이 복잡한 도로 상황에서도 효과적으로 운행할 수 있도록 한다. UAM 시스템에서 AI는 UAM의 운항 계획, 항로 관리 및 교통 제어에서 핵심적인 역할을 한다. AI는 다양한 기상 조건 및 도심 환경에서 안전한 비행 경로를 계획하고, 실시간으로 교통 상황을 조정한다. AI는 모빌리티 기술의 효율성과 안전성을 크게 높인다. 예를 들어, AI의 실시간 데이터 분석 능력은 차량의 사고 위험을 감소시키고, UAM 운항의 정확성을 높인다. 사용자 측면에서 AI는 사용자 경험을 풍부하게 하고, 개인화된 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 내에서는 AI가 승객의 선호도에 맞춰 엔터테인먼트, 경로 최적화 등의 서비스를 제공할 수 있다. 사회 인프라 측면에서 AI와 모빌리티 기술의 통합은 도시 교통 체계와 공공 안전에 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, AI는 교통 흐름을 최적화하고, 교통사고를 감소시키는데 기여하여 보다 효율적이고 안전한 도시 환경을 조성한다. 이러한 상호작용과 시너지 효과는 AI와 모빌리티 기술이 단순한 이동 수단을 넘어, 우리의 생활 방식과 사회 구조를 혁신적으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다. CES에서 선보이는 이러한 기술은 미래의 모빌리티와 도시 생활에 대한 새로운 비전을 제시하며, 사람들의 삶을 더 안전하고, 편리하며, 지속 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것이다. “우리는 기술을 통해 우리의 삶, 일, 이동, 제작 방식을 개선합니다. 우리는 기술을 통해 지능형 인프라, 지속 가능한 에너지, 디지털 산업, 스마트 건물, 자율 주행 등의 분야에서 혁신을 보여줍니다. 우리는 기술을 통해 세계 최고의 기술 기업으로서, 사람들의 삶의 질을 높이는 회사를 만들어갑니다.” - 롤랜드 부시(지멘스 CEO)   눈에 띄는 신제품과 서비스 소개 CES 2024에서는 다양한 기업들이 혁신적인 신제품과 서비스를 선보였다. 각 제품과 서비스는 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 창의적인 접근과 고도의 혁신을 담고 있었다. 여러 기업에서 선보인 AI 음성비서는 사용자의 말을 더 정확히 이해하고, 복잡한 요청에도 능숙하게 대응한다. 이들 음성비서는 기기 제어, 정보 검색, 일정 관리 등 다양한 기능을 제공하여 사용자의 일상을 더욱 편리하게 만들어준다. 스마트홈 기술은 집안의 여러 가전 제품과 시스템을 통합하고, AI를 통해 이를 자동으로 조절한다. 이 시스템은 에너지 효율을 개선하고, 사용자의 생활 패턴에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공한다. 자율주행 차량 분야에서는 센서 기술, AI 기반의 의사결정 시스템, 향상된 안전 기능 등이 주목을 받았다. 이러한 기술은 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 대폭 향상시키며, 운전자와 승객에게 새로운 경험을 제공한다. UAM 기체는 도심 내 빠르고 효율적인 공중 이동을 가능하게 한다. 이 기체들은 저소음, 고효율, 그리고 안전성을 갖추고 있으며, 미래 도시 교통의 새로운 해결책으로 제시된다. 웨어러블 기술은 건강 모니터링, 피트니스 추적, 심지어 감정 상태의 분석까지 가능하게 하는 다양한 신제품을 선보였다. 이러한 기기들은 일상 생활에서 사용자의 건강을 지원하고, 데이터를 통해 맞춤형 건강 관리 솔루션을 제공한다. 이러한 신제품과 서비스들은 기술의 최신 동향을 반영하며, 사용자의 삶에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. CES 2024는 이러한 기술들이 앞으로 우리의 생활 방식과 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하는 중요한 이정표가 되었다.   한국 기업들의 비중과 혁신 LG전자는 스마트홈 기술을 통해 사용자의 일상을 혁신적으로 변화시키는 제품들을 선보였다. 집안의 다양한 가전 제품을 AI 기술로 연결하고 최적화하여 사용자에게 편리함을 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사용자 경험을 중심으로 한 AI 기반 제품을 대거 출품했다. 특히, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트폰과 가전 제품이 주목을 받았다. 현대자동차는 UAM 기체 ‘e-Volt’를 선보이며, 미래 도시 교통의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기체는 혁신적인 설계와 기능으로 주목받았다. 한국 기업들은 이번 CES에서 혁신상을 다수 수상하며 그 기술력을 세계적으로 인정받았다. 특히 LG전자와 삼성전자는 각각 스마트홈 기술과 AI 기반 사용자 경험 혁신 분야에서 주목받았다. 현대자동차 역시 UAM 분야에서 혁신을 인정받아 상을 수상했다. 이러한 수상은 한국 기업들이 글로벌 기술 시장에서 중요한 역할을 하고 있음을 입증한다. 한국 기업들은 지속적인 연구개발과 혁신을 통해 세계 시장에서의 입지를 강화하고 있으며, 이는 글로벌 기술 발전에 기여하고 있는 것으로 평가된다. CES 2024에서의 한국 기업들의 활약은 기술력뿐만 아니라 혁신적인 아이디어와 전략이 결합된 결과이다. 이러한 성과는 한국이 글로벌 기술 무대에서 중요한 플레이어로 자리매김하고 있음을 보여주며, 앞으로도 지속적인 기술 혁신과 성장이 기대된다. 한국 기업들의 이러한 성공은 기술 발전의 새로운 장을 여는 동시에, 세계 기술 시장에서의 한국의 영향력을 더욱 강화할 것으로 보인다.   CES 2024 트렌드 맵 CES 2020부터 해마다 트렌드 맵을 만들기 시작했는데 올해로 5번째이다. 1967년부터 시작한 CES를 해마다 정리한 내용에 새로운 해의 CES 주요 내용을 연결해 본다. 이렇게 만들다 보면 나만의 인사이트를 연결하고, 현장을 가보지는 못했지만 간접적으로 뭔가 얻기 위해 노력해 본다. 맵을 보면서 새로운 영감이나 아이디어가 하나라도 나오면 보람될 것 같다. 국민대학교 정구민 교수, 삼정 KPMG에서 제공한 프리뷰를 통해 CES 2024의 주요 내용을 학습하고, 각종 미디어 및 각 분야 전문가들이 CES 현장에서 전해주는 생생한 소식들을 바탕으로 CES 2024 트렌드 맵을 준비하였다. 당초 계획은 깨알같은 정보들을 나열하여 상세 맵을 만들려고 시도하였다가, 여러 매체에서 전하는 소식들의 일관성 특히 트렌드 키워드가 서로 상의한 부분들이 있어서 혼란을 겪었다. 그리고, 생성형 AI인 챗GPT4, 바드, 클로바X를 이용하여 손쉽게 칼럼을 써 볼 수 있을 것이라는 기대를 가지고 실제로 2시간만에 다 쓰긴 했다. 그런데, 자세히 보니 CES 2023의 내용을 기반으로 작성되어서 적잖이 놀랐다. 목차에 따라 작성된 내용들의 사실관계를 일일이 확인하느라 시간이 더 걸렸다. 일부 내용은 차용했지만, 대부분 유투브를 다시 듣고 분석해서 작성하였다. 유투브는 빙 코파일럿(Bing Copliot)이 도움이 될 것이라고 생각했는데 1일 사용량의 한계로 낙담하다가, 유투브 자체에 스크립트 및 요약 기능이 있어서 편하게 사용하였다. 작업 과정에서 느낀 점은, 특히 바드는 현재 일어나는 일을 알려 줄 것이라는 기대를 가졌는데, 당장 현재 일어나는 일에 대해서는 아직 구체적이거나 정확한 내용을 뽑아내는 데에는 어려움이 있었다. 클로바X도 마찬가지였다. 기존에 학습된 지나간 내용은 잘 정리해주고 아이디어도 주지만, 현재 벌어지는 내가 필요로 하는 것은 아직도 갈 길이 멀었구나 하는 생각이 들었고, 도구로만 써야지 맡겨서는 안 되겠다는 생각을 가지게 되었다. 어쩌면 이런 것들이 현재 벌어지는 현상에서 거쳐가는 일상이라 생각이 된다. 자만하지 말고, 너무 믿지도 말고, 장동선 교수가 언급한 ‘아이덴티티(Identity)’, 즉 존재의 본질을 충실히 해야 할 것이다. 생성형 AI에 대한 사람들의 기대감이 커질 수록 실망도 커질 것이다. 하지만, 이미 일정 부분 생성형 AI가 곳곳에 뿌리를 내렸기 때문에 단순 트렌드가 아니라 우리의 삶에 스며들어 가는 과정에 있다. 지속적으로 관찰하고 적응하고 도전하고 개인적인 삶을 발전시켜 나가야 할 것이다. CES 2025 트렌드 맵은 1년을 준비해 볼 생각이다. 1월부터 나타나는 생성형 AI의 활용들을 지속적으로 정리하여 올 연말에는 그럴싸한 맵이 만들어질 것 같다. 그리고 프리뷰처럼 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’ 분들과 미리 나눔의 시간을 보내 보려고 한다.   ▲ CES 2024 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-01