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통합검색 "사례"에 대한 통합 검색 내용이 7,546개 있습니다
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오라클, 엔터프라이즈 데이터 및 애플리케이션용 AI 기능 제공하는 ‘오라클 데이터베이스 23ai’ 출시
오라클이 ‘오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)’의 정식 출시를 발표했다. 오라클의 최신 융합형 데이터베이스인 오라클 데이터베이스 23ai는 폭넓은 클라우드 서비스를 통해 사용 가능하다.  장기 지원 릴리스인 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등을 지원하는 오라클 AI 벡터 검색(Oracle AI Vector Search) 및 기타 300개 이상의 신기능을 제공한다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. “결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 향상된다”는 것이 오라클의 설명이다. 오라클 AI 벡터 검색은 특정 단어, 픽셀 또는 데이터 값이 아닌 개념적 콘텐츠를 기반으로 문서, 이미지, 관계형 데이터를 간편하게 검색할 수 있는 기능이다. AI 벡터 검색은 LLM 자연어 인터페이스를 통한 프라이빗 비즈니스 데이터 쿼리를 지원하고, LLM이 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는데 기여한다. 또한 개발자는 AI 벡터 검색을 사용해 신규 및 기존 애플리케이션에 시맨틱 검색 기능을 손쉽게 추가할 수 있다. 이제 오라클 데이터베이스의 모든 미션 크리티컬 기능이 AI 벡터와 함께 투명하게 작동하므로 오라클의 고객사는 자사의 미션 크리티컬 애플리케이션에도 AI 벡터 검색을 적용할 수 있다. 동일한 고성능 데이터베이스에서 비즈니스 데이터 및 벡터 데이터를 함께 저장 및 처리하므로, 고객사는 기존의 데이터 보안 태세를 그대로 유지하며 자사의 비즈니스 애플리케이션에 AI 벡터 검색을 원활하게 통합해 새롭고 혁신적인 AI 사용 사례를 구현할 수 있다.     오라클 데이터베이스 23ai에 새롭게 추가되는 데이터용 AI 기능으로는 엑사데이터 스마트 스토리지를 사용하면 AI 벡터 검색을 가속화할 수 있는 오라클 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Oracle Exadata System Software 24ai), 이기종 벡터 스토어 간의 실시간 벡터 복제 기능이 추가된 OCI 골든게이트 23ai(OCI GoldenGate 23ai) 등이 있다. 앱 개발을 가속화하기 위한 기능도 제공된다.  JSON 관계형 이원성(JSON Relational Duality)을 통해 일부 애플리케이션의 데이터 사용 방식과 관계형 데이터베이스의 데이터 저장 방식이 불일치하는 문제를 해결할 수 있도록 하고, 운영 속성 그래프(Operational Property Graph)는 개발자가 속성 그래프 쿼리를 사용해 데이터 간 및 데이터 내부의 연결성을 탐색하기 위한 애플리케이션을 간단히 구축할 수 있도록 지원한다. 상시 무료 자율운영 데이터베이스(Always Free Autonomous Database) 서비스는 오라클 APEX(Oracle APEX), 셀렉트AI(Select AI), 데이터베이스 도구(Database Tools), 머신러닝(Machine Learning), 그래프(Graph) 등의 다양한 도구가 내장된, 클라우드에서 무제한 사용 가능한 무료 자율운영 데이터베이스 서버리스(Autonomous Database Serverless) 인스턴스를 2개 제공한다.  오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), 오라클 기본 데이터베이스 서비스(Oracle Base Database Service), 오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure) 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자들에게 제공된다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai는 전 세계의 기업 고객들을 위한 ‘게임 체인저(game changer)’다. 이번 릴리스를 통해 선보이는 혁신적인 AI 기술들의 중요성을 감안해 제품명을 오라클 데이터베이스 23ai로 변경했다”면서, “새로운 통합 개발 패러다임과 미션 크리티컬 기능이 결합된 AI 벡터 검색은 개발자 및 데이터 전문가가 지능형 앱을 간단히 구축하고, 개발자 생산성을 향상시키며 미션 크리티컬 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다”고 소개했다.
작성일 : 2024-05-09
[한국전파진흥협회] 2024년 메타버스 개발자 경진대회 참가팀 모집
  ✨2024년 메타버스 개발자 경진대회 참가팀 모집✨   메타버스·AI로 열리는 새로운 세상❗   초중고 학생부터 대학생 청년 일반인까지 여러분도 그 주인공이 될 수 있습니다 ????   상금 총 1.95억원????   ????접수기간 : 2024.5.7.(화) ~ 6.7.(금)   ????참가자격 : 메타버스 서비스·콘텐츠 개발에 관심 있는 누구나   ????참가부문 - 성인부(대학(원)생, 청년, 일반인 등), 학생부(초·중·고) ※ 1인 또는 팀 단위 신청 모두 가능(최대 5인), 법인 참여 불가   ????참가분야 - (성인부) 메타버스 아카데미 분야(취업/창업과제), 일반 분야(취업/창업/자유과제) ※ 메타버스 아카데미 분야(39세 이하 청년), 일반 분야(19세 이상 누구나) - (학생부) 초등학생·중학생·고등학생 분야(자유과제) ※ 초등학생, 중학생, 고등학생 및 19세 이하 청소년, 검정고시 합격자 등도 참여 가능   ????신청방법 - 메타버스 개발자 경진대회 홈페이지를 통한 온라인 접수 ( 지원 링크: https://www.metaversedev.kr/registration )   ????참가혜택 - 참가팀 대상으로 개발 장비, 교육, 교육훈련비 지원 ㅇ (개발장비) Apple Vision Pro(2), Meta Quest2(20), Meta Quest(4), HTC VIVE(2), HTC VIVE CosMos(1), 노트북(30), 피앤씨솔루션 Metalense2(10), 퀄컴 스냅드래곤스페이시스 DevKit(10), 모션캡쳐 시스템(1) 등 80개    ※ 개발 장비는 한정된 수량에 따라 팀당 1개만 신청 가능하며, 개발계획서 검토 후 선별지원 예정 ㅇ (교육지원) 메타버스 아카데미 교육강좌, 유니티 인증 시험 교육강좌(UNITY ALP코스 UCA), 3D콘텐츠 크리에이터(입문) 및 3D 게임 제작(기초) 등 교육영상 150개 이상 제공 ㅇ (교육훈련비) 성인부 ‘메타버스 아카데미’ 분야 2차 합격자에게 1개월간 최대 100만원 지원   ※ 참가팀은 별도 온라인 교육 수강 및 멘토링 보고서(2회) 제출, 3차 평가용 결과물을 제출해야 하며, 외국인은 교육훈련비 지원 불가   ????시상규모 - 과학기술정통부장관상(2), 한국전파진흥협회장상(4), 한국메타버스산업협회장상(4) 등 총 33점 시상, 총 상금 1.95억원   ????후속지원 - 대회 수상팀의 역량강화 및 성과확산을 위한 후속지원   ① (인턴십) 대회 취업과제 수상팀 중 후원기업 인턴십 희망자를 대상으로 면접 평가하여 인턴십 지원(10~12월)    - (지원내용) 인턴십(세전 월 급여 250만원) 및 취업 컨설팅       ※ (지원기간) 3개월(10월 1일~ 12월 31일) / (지원조건) 월별 출근부 제출   ② (창업컨설팅) 대회 창업과제 수상팀 중 창업 희망자를 대상으로 창업컨설팅 및 창업훈련비 등 창업지원(10~12월)     - (지원내용) 창업훈련비(1인 최대 월 100만원) 제공 및 창업컨설팅(IR 자료 제작, 멘토링, 교육, 법인설립 지원 등), 개발 공간(메타버스 아카데미) 제공       ※ (지원기간) 3개월(10월 1일~12월 31일) / (지원조건) 월간 보고서, 메타버스 아카데미 성과보고회 전시 참가, 창업 증빙 서류 제출(사업자등록증), 외국인은 창업훈련비 지원 불가   ③ (K-디지털 그랜드 챔피언십) 대회 최우수 수상팀에게 ‘K-디지털 그랜드 챔피언십’ 참여기회 제공(11~12월)    ④ (성과확산) 수상자에게는 후원기업과 공동사업화 기회 제공 및 취업 혜택 제공, 결과물 홍보(홈페이지, 우수사례 모음집 제작)
작성일 : 2024-05-09
레노버, 하이브리드 AI 혁신 돕는 AMD 기반 서버 및 인프라 솔루션 공개
레노버는 에지부터 클라우드까지 하이브리드 AI 혁신을 지원하기 위해 새로운 맞춤형 AI 인프라 시스템 및 솔루션 제품군을 발표했다. 레노버는 다양한 환경과 산업에서 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 처리하기 위해 폭넓은 GPU 옵션과 높은 냉각 효율성을 지닌 솔루션을 선보인다.    ▲ 씽크시스템 SR685a V3 GPU 서버   레노버는 AMD와 협력하여 씽크시스템(ThinkSystem) SR685a V3 GPU 서버를 선보였다. 이 서버는 고객에게 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 포함해 컴퓨팅 수요가 많은 AI 워크로드를 처리하는데 적합한 성능을 제공한다. 또, 금융 서비스, 의료, 에너지, 기후 과학 및 운송 업계 내 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 빠른 가속, 대용량 메모리 및 I/O 대역폭을 제공한다. 새로운 씽크시스템 SR685a V3은 엔터프라이즈 프라이빗 온프레미스 AI와 퍼블릭 AI 클라우드 서비스 제공자 모두에게 최적화된 솔루션이다. 씽크시스템 SR685a V3는 금융 서비스 분야에서 사기 탐지 및 예방, 고객확인정책(KYC) 이니셔티브, 리스크 관리, 신용 발행, 자산 관리, 규제 준수 및 예측을 지원하도록 설계되었다. 4세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서와 AMD 인스팅트 MI300X GPU을 탑재하고 있으며, AMD 인피니티 패브릭으로 상호연결되어 1.5TB의 고대역폭(HBM3) 메모리, 최대 총 1TB/s의 GPU I/O 대역폭 성능을 제공한다. 공기 냉각 기술로 최대 성능을 유지하고 엔비디아의 HGXTM GPU와 향후 AMD CPU 업그레이드를 지원하는 등 유연성도 높였다. 레노버는 AMD EPYC 8004 프로세서를 탑재한 새로운 레노버 씽크애자일(ThinkAgile) MX455 V3 에지 프리미어 솔루션으로 에지에서 AI 추론 및 실시간 데이터 분석을 제공한다. 이번 다목적 AI 최적화 플랫폼은 에지에서 새로운 수준의 AI, 컴퓨팅 및 스토리지 성능을 제공하며, 높은 전력 효율성을 제공한다. 온프레미스 및 애저 클라우드와의 원활한 통합을 지원하며, 고객이 간소화된 라이프사이클 관리를 통해 총소유비용(TCO)을 절감하고 향상된 고객 경험을 얻으며 소프트웨어 혁신을 보다 빠르게 채택하도록 돕는다. 리테일, 제조 및 의료 분야에 최적화된 해당 솔루션은 낮은 관리 오버헤드, 레노버 오픈 클라우드 자동화(LOC-A) 툴을 통한 신속한 배포, 애저 아크(Azure Arc) 지원 아키텍처을 통한 클라우드 기반 매니지먼트, 마이크로소프트와 레노버가 검증한 지속적인 테스트와 자동화된 소프트웨어 업데이트를 통한 보안, 신뢰성 향상 및 다운타임 절감 등을 주요 특징으로 한다.   ▲ 씽크시스템 SD535 V3 서버   레노버와 AMD는 열효율성이 뛰어난 다중 노드의 고성능 레노버 씽크시스템 SD535 V3 서버도 공개했다. 이 제품은 단일 4세대 AMD 에픽 프로세서로 구동되는 1S/1U 절반 너비 서버 노드로 집약적인 트랜잭션 처리를 위해 랙당 퍼포먼스를 극대화시켰다. 이는 모든 규모의 기업을 위한 클라우드 컴퓨팅, 대규모 가상화, 빅 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅 및 실시간 전자 상거래 트랜잭션을 포함해 워크로드에 대한 처리 능력과 열 효율성을 극대화한다. 한편, 레노버는 기업이 AI 도입으로 역량을 강화하고 성공을 가속화할 수 있도록 레노버 AI 자문 및 프로페셔널 서비스를 발표했다. 이 서비스는 모든 규모의 기업이 AI 환경에서 효율적인 비용으로 신속하게 알맞는 솔루션을 도입하고 AI를 구현할 수 있도록 다양한 서비스, 솔루션 및 플랫폼을 제공한다. 이 과정은 5단계, ‘AI 발견, AI 자문, AI의 빠른시작, AI 배포 및 확장, AI 관리’로 정리할 수 있다. 레노버는 먼저 보안, 인력, 기술 및 프로세스 전반에 걸쳐 조직의 AI 준비도를 평가하고, 이를 기반으로 조직의 목표에 맞는 가장 효과적인 AI 채택 및 관리 계획을 제안한다. 그런 다음, 레노버 전문가들은 이에 필요한 AI 요소를 설계 및 구축하고, AI 구현을 위한 도구 및 프레임워크를 배포하며, AI 시스템을 유지, 관리 및 최적화할 수 있는 지침을 제공한다. 마지막으로 레노버는 고객과 협력하여 배포부터 시작해 IT 제품 라이프사이클 전반을 지원하고, AI 사용 사례와 AI 성숙도가 함께 성장할 수 있도록 AI 이노베이터 생태계를 지속적으로 관리 및 발전시키고 있다.  레노버 AI 자문 및 프로페셔널 서비스를 통해 고객은 전문적인 IT 팀의 지원을 받아 AI 구현의 복잡성은 완화하고 실질적인 비즈니스 성과를 빠르게 낼수 있다. 레노버는 엔드 투 엔드 서비스, 하드웨어, AI 애플리케이션 및 서비스를 총동원해 고객이 AI 여정의 모든 단계에서 성장하도록 돕는다. 이는 결국 AI 도입을 간소화하여 모든 규모의 조직을 대상으로 AI 접근성을 높이고 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 인텔리전스를 구현할 수 있도록 지원한다.  금융 서비스나 의료 업계 분야의 고객은 대량의 데이터 세트를 관리해야 하며 이는 높은 I/O 대역폭을 필요로 하는데, 레노버의 이번 신제품은 중요한 데이터 관리에 필수인 IT 인프라 솔루션에 초점을 맞추었다. 레노버 트루스케일 (Lenovo TruScale)은 고객이 까다로운 AI 워크로드를 서비스형 모델로 원활하게 통합할 수 있도록 유연성과 확장성을 지원한다. 또, 레노버 프로페셔널 서비스(Lenovo Professional Services)는 고객이 AI 환경에 쉽게 적응하고, AI 중심 기업들이 끊임없이 진화하는 요구사항과 기회를 충족할 수 있도록 돕는다. 레노버의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아태평양 사장은 “레노버는 AMD와 함께 획기적인 MI300X 8-GPU 서버를 출시하며 AI 혁신에 앞장섰다. 레노버는 대규모 생성형 AI 및 LLM 워크로드를 처리할 수 있는 고성능을 제공함으로써 AI의 진화를 포용할 뿐만 아니라 더욱 전진시키고 있다. AMD의 최첨단 기술을 기반에 둔 우리의 최신 제품은 시장을 선도하겠다는 포부를 담고 있다. CIO의 AI 투자가 45% 증가할 것으로 예상됨에 따라, AMD MI300X 기반 솔루션의 포괄적인 제품군은 조직의 지능적인 혁신 여정에 힘을 실어줄 것”이라고 말했다.  레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 윤석준 부사장은 “레노버는 하이브리드 AI 솔루션을 통해 국내에 다양한 기업을 지원하며 AI 혁신에 앞장서고 있다. 올해 한국 기업의 95% 이상이 생성형 AI에 투자할 계획을 갖고 있는 가운데, AI 도입이 증가하고 있다는 사실은 분명하다. 우리는 AI가 경쟁 우위를 확보하는 데 중추적인 역할을 한다는 점을 인지하고 AMD와 협력하여 포괄적인 AI 시스템 및 솔루션 제품군을 출시했다. 레노버는 금융 서비스 분야의 통찰력 가속화부터 의료산업 내 성능 강화까지 혁신적인 인텔리전스 분야를 선도하고 있다. AMD 기술로 구동되는 신규 씽크시스템 및 씽크애자일 제품은 에지 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 전례 없는 성능과 효율성을 제공하며 AI 배포를 혁신한다”고 전했다.
작성일 : 2024-05-08
[주영섭 칼럼] CES 2024가 우리 제조업에 던진 시사점
주영섭 특임교수 / 서울대학교 공학전문대학원(前 중소기업청장)   매년 1월 초 미국 라스베이거스에서 열리는 CES(소비자전자쇼)는 미래 기술 트렌드를 제시하는 세계 최대 기술 전시회라는 면에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. CES는 1967년 뉴욕에서 시작하여 초기에는 가전제품을 중심으로 열렸으나, 2000년대 들어 자동차 및 헬스케어 분야로 확대되고 최근 AI(인공지능), 5G/6G 통신, 로봇, 드론, 메타버스 등 디지털 기술을 물론 우주, 스마트 시티, 푸드테크, 블록체인 및 웹3.0 등 사실상 첨단기술 전 분야를 망라하고 있다. 세계가 디지털·그린·문명 대전환 시대를 맞이하고 과학기술이 국가와 기업의 명운을 좌우하는 기술패권 시대로 접어들면서 기술의 트렌드를 이해하고 기술 역량을 확보하는 것이 생존과 발전의 필수 요건이 되고 있다. CES가 기업인은 물론 정부 관계자들이 반드시 가봐야 하는 중요한 전시회가 되고 있는 이유다. 특히 작년부터 전 세계를 강타하고 있는 챗(Chat)GPT 등 생성형 AI가 CES 2024의 핵심 화두가 되면서 새해 세계인의 관심이 더욱 집중된 바 있다. 올해 CES 2024에는 153개국에서 4,300개사가 전시업체로 참여하여 작년 3,200개를 훨씬 상회하고 참관 인원도 13만 5천명으로 작년의 11만 5천명을 대폭 초과하는 성황을 이루었다. 국가별로 전시업체 수를 비교해 보면 1위는 주최국인 미국으로 1,201개, 2위는 중국으로 1,115개, 3위가 한국으로 784개다. 우리나라는 올해 작년의 598개 대비 대폭 증가한 역대 최다 전시업체 참여로 CES 주관기관이 올해 핵심 키워드가 ‘Korea’라며 향후 CES의 주도국으로 큰 기대감을 내비치고 있다. 과거 우리 기업의 CES 참가는 삼성, LG, 현대기아차 등 대기업 중심으로 이루어졌으나 최근 스타트업‧벤처 기업 참여의 증가세가 괄목할 만하다. 올해 600개사 참여로 역대 최다 기록이다. 전 세계 1,200개 스타트업 기업의 혁신 기술 경연장이 된 유레카관에 우리 스타트업 기업이 443개 참여하여 프랑스 180개, 일본 60개, 네덜란드 60개 등 다른 나라를 압도하였다. 향후 많은 개선의 여지는 있으나 우리 기업과 정부의 다년간의 스타트업 육성 및 글로벌화 의지에서 나온 고무적 성과다. CES를 주도하고 있는 첨단 기술분야가 사실상 제조업의 현재와 미래를 망라하고 있다. 전자·ICT, 반도체, 배터리, 모빌리티, 로봇, 바이오, 헬스케어, 우주항공 등이 모두 첨단 제조업이다. 구조적으로 수출 등 해외의존도가 높은 우리 경제에서 제조업의 중요성이 절대적인 만큼 CES의 중요성도 대단히 중요하다. 이러한 맥락에서 CES에서 우리 대기업 및 스타트업‧벤처 기업의 존재감과 활약의 대폭 확대는 중장기적으로 큰 전략적 의미를 가지고 있다고 하겠다.   CES 2024  전시회    CES 2024가 제시한 기술 트렌드 및 패러다임 혁신은 우리 기업에 많은 시사점을 던지고 있다. 먼저 ‘기술 중심’에서 ‘기술의 목적(Purpose) 중심’으로 패러다임이 전환되고 있음을 주목해야 한다. 즉, 기술을 위한 기술 혁신이 아니라 인류를 위한 기술 혁신이어야 한다는 목적 중심으로의 관점 전환이 중요하다. CES는 작년부터 ‘모두를 위한 인류 안보 (Human Security for All)’라는 핵심 슬로건을 제시하며 세계가 모두 함께 기술 혁신으로 인류의 문제를 해결하자고 역설했다. 환경, 식량, 의료, 경제, 개인 안전 및 이동, 공동체 안전, 정치적 자유의 7개 분야에 올해 AI 등 기술이 추가된 8개 분야에서 인류가 당면하고 있는 큰 위험으로부터 인류를 구해내기 위해서는 새로운 기술혁신이 필요하다는 것이다. 우리 제조업의 당면과제인 ‘빠른 추격자(Fast Follower)’에서 ‘선도자(First Mover)’로의 전환에 성공하려면 세계인에 새로운 시대정신 기반의 ‘인류를 위한 기술 혁신’을 제시할 수 있어야 한다. CES의 핵심 슬로건인 ‘모두를 위한 인류 안보’는 우리 제조업의 기술 혁신이 지향할 목적으로 의미가 크다. 다음으로 CES 2024의 핵심 키워드인 ‘AI 전환(AX)’과 ‘지속가능성’에 주목해야 한다. AX는 디지털 전환(DX)의 핵심으로 기존의 분류형·예측형 AI에 생성형 AI가 가세함으로써 모든 산업 및 기업에 AX는 필수적 기본이 되고 있다. AX는 연결·데이터·AI가 3대 핵심요소인 DX의 핵심이지 별개가 아님은 두말할 여지가 없다. 우리 모든 기업, 기관 및 정부의 AX가 시급하다. 기업의 AX는 두 가지로 추진되어야 한다. 하나는 AI를 기반으로 개인화 및 맞춤화 등을 포함한 제품 및 서비스의 혁신이고, 또 하나는 AI를 통한 업무 및 작업의 생산성과 효율성의 획기적 제고다. 올해 AI 기반의 제품 혁신에서는 ‘온 디바이스(On-Device) AI’가 크게 부각되었다. 스마트폰, PC 및 노트북, 자동차, 로봇, 가전제품에 AI를 올리기 위한 ‘온 디바이스 AI’가 급속도로 확산될 전망이다. 이에 따라 AI 반도체, 센서, 클라우드 및 데이터 인프라, 디바이스 등 AI 생태계 구축이 국가적 과제가 되고 있다. 지속가능성’은 ‘환경’과 ‘사회’의 두 방향으로 추구되고 있다. ‘환경의 지속가능성’은 그린 대전환(GX)의 핵심이며 CES 2024에서는 탄소중립을 목표로 친환경 소재, 순환경제, 재생에너지 인프라, 수소, 핵융합 등 대체에너지가 큰 주목을 받았다. ‘사회의 지속가능성’은 ESG(환경·사회·지배구조)의 중요 축이며 사회 양극화, 젠더, 노소, 인종, 소외계층 등 사회문제 해결에 기여하는 포용적 기술 혁신이 크게 부상하였다. 이 역시 우리 제조업에의 시사점이 크다. 끝으로, 협력의 중요성이다. 속도가 너무 빠른 기술 혁신과 목적 중심의 패러다임 전환에 따라 협력 및 융합이 필수적으로 요구되고 있다. CES 2024에서도 이종 업종 간은 물론 동종 업종 내에서도 다양한 협력 사례가 제시되었다. AI 생태계 구축, 연결의 상호호환성 표준 등이 좋은 예다. 역시 우리 제조업계가 많은 노력을 해야 할 대목이다.  
작성일 : 2024-05-08
몽고DB, 생성형 AI로 최신 애플리케이션 구축 지원
몽고DB가 기업이 생성형 AI로 신속하게 최신 애플리케이션을 구축 및 배포하도록 지원하는 ‘몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MongoDB AI Applications Program : MAAP)’을 발표했다. 새롭게 선보인 MAAP은 기업 고객을 위한 몽고DB 및 파트너사의 전략적 자문과 전문 서비스를 비롯해 통합된 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅 및 파운데이션 모델(FM), 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 함께 고객이 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스의 어려움을 해결하도록 지원할 방침이다. 이를 위해 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택과 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 모든 기업은 생성형 AI가 주도한 혁신 속에서 경쟁 우위를 점하고 고객의 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다. 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만, 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하고 안정적으로 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 데이터 전략과 기술을 갖추지 못한 경우가 많다. 이들 중 상당수는 확장이 불가능한 레거시 기술로 인해 비효율적인 데이터 작업 방식을 고수하고 있으며, 일부는 불필요한 복잡성과 비용을 야기하는 단일 목적의 볼트온(bolt-on) 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온(add-on) 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC(Proof of Concept) 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. 몽고DB가 새롭게 선보인 MAAP은 기업이 가진 비즈니스 문제를 파악하고 역추적하며, 솔루션을 신속하게 구축 및 반복해 혁신적인 생성형 AI 애플리케이션 생산에 최적화된 전략적 프레임워크와 전문 서비스, 기술 로드맵을 제공한다. 몽고DB는 통합 개발자 데이터 플랫폼에서 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 기술을 MAAP에 접목했으며, 이와 함께 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공 기업과의 파트너십을 기반으로 엔드 투 엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤스로픽(Anthropic), 애니스케일(Anyscale), 아마존웹서비스(AWS), 코히어(Cohere), 크레달.ai(Credal.ai), 파이어웍스.ai(Fireworks.ai), 구글 클라우드(Google Cloud), 그래비티나인(gravity9), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 노믹(Nomic), 피어아일랜드(PeerIslands), 퓨어인사이트(Pureinsights), 투게더 AI(Together AI) 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀 서비스 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스(MongoDB Professional Services)는 조직의 현재 기술 스택을 평가하고 고객과 협력해 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악한다. 이어 컨설팅 파트너와 함께 전략적 로드맵을 개발하고 프로토타입을 신속하게 마련해 결과물이 고객의 기대에 부합하는지 검증하며, 이를 실제 운영 환경에서 사용할 수 있도록 완전하게 구축된 애플리케이션을 최적화한다. 고객은 필요에 따라 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위한 몽고DB 프로페셔널 서비스를 계속 지원받을 수 있다. 기업은 조직 전반과 고객을 위한 애플리케이션에 배포된 새로운 기술이 예상대로 작동하며 민감한 데이터를 노출하지 않는다는 확신을 가질 수 있어야 한다. MAAP의 파트너사는 안전성과 신뢰성, 유용성을 보장하도록 설계된 FM을 제공한다. 기업은 FM을 강력한 거버넌스 제어와 자체 데이터를 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술과 결합함으로써 FM이 제공하는 데이터를 정확히 제어하고 정확도 개선에 필요한 컨텍스트를 제공하며 환각현상(hallucination)을 줄일 수 있다. 또한 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 오픈AI(OpenAI) 등 모델을 기반으로 빠른 AI 모델 응답 시간을 확보할 수 있다. 이처럼 MAAP은 사용 사례에 필요한 생성형 AI 참조 아키텍처, 통합 기술, 규정 등 실무 중심의 전문 서비스를 제공해 의도대로 작동하는 안전한 고성능 애플리케이션을 구축할 수 있다. MAAP은 생성형 AI를 대규모로 도입할 준비가 되지 않은 기업에게 안전한 비공개 샌드박스 환경에서 진행되는 맞춤형 프로토타입 세션을 제공한다. 예를 들어 전략, 운영, IT, 소프트웨어 개발 등 조직의 여러 부서가 전문가 세션에 참여해 다양한 의견을 모으고, 생성형 AI를 통해 해결할 수 있는 내부 비즈니스 과제를 파악하는 데 맞춤형 MAAP을 활용할 수 있다. 나아가 몽고DB 프로페셔널 서비스가 주도하는 해커톤을 통해 솔루션을 공동 구축하고 내부 사용 사례에 대한 효과를 테스트한다. 즉, MAAP은 생성형 AI가 특정 비즈니스 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 신속하게 구축하는 데 필요한 교육, 리소스 및 기술을 제공한다. 몽고DB의 앨런 차브라(Alan Chhabra) 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다. 이들은 몽고DB의 최신 기술과 포괄적인 서비스를 활용해 혁신적인 아이디어를 실제 애플리케이션으로 전환하고 있으나 일부 기업은 여전히 비즈니스 문제 해결을 위해 생성형 AI를 통합할 최상의 방법을 고민하고 있다”고 전했다. 또한, “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)와 몽고DB가 보유한 전문성 및 서비스, 그리고 생성형 AI 업계 리더들과의 전략적 파트너십을 통해 규모를 막론하고 모든 기업이 생성형 AI를 자신 있게 도입하고 구현할 수 있는 포괄적인 로드맵을 제공한다. 몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
작성일 : 2024-05-07
NEXTFOAM 5, 6월 교육 일정 안내
              교육 소식 >             5월 OpenFOAM 사용자 교육 >             OpenFOAM 사용자 교육 5월 OpenFOAM 사용자 교육에 대해 안내드립니다. OpenFOAM에 관심은 있으나 첫 발을 내딛지 못한 고객 여러분께 도움을 드리고자 초보 사용자를 위한 예제 실습 위주의 교육을 진행합니다. OpenFOAM 소개, 사용 방법 및 예제 실습을 통해 사용자의 OpenFOAM 숙련도를 높일 수 있도록 도와드립니다. 일정 : 5월 22일 ~ 5월 24일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 사용자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.                                   5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육 >             OpenFOAM 코드 개발자 교육 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 안내드립니다. OpenFOAM을 이용하여 사용자 요구에 맞는 customized solver를 만들고자 하시는 여러분께 도움을 드리고자 OpenFOAM solver를 직접 modify하는 방법에 대해 교육을 진행합니다. OpenFOAm compile 사용법 및 High Level 프로그래밍, 경계조건 라이브러리 만들기 실습 등을 통해 직접 코드를 수정 및 compile 하는 시간을 가집니다. 일정 : 5월 29일 ~ 5월 31일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.             6월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 >             BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 6월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육에 대해 안내드립니다. CFD 기본 이론, 개념, 과정 설명과 예제 실습을 통해 CFD를 처음 접하시는 분들의 이해를 도와드립니다. 실습은 공개소스 S/W인 BARAM을 사용하므로 교육 후에도 제한 없이 사용하실 수 있습니다. 일정 : 6월 27일 ~ 6월 28일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.             일반 소식 >             19th OFW (OpenFOAM Workshop) >              6월 25일 ~ 6월 28일, 3박 4일 동안 중국 베이징 대학교에서 19th OFW가 개최됩니다. 사전 등록 기간은 5월 15일까지입니다. OFW는 OpenFOAM을 활용한 다양한 해외 연구개발 사례를 쉽게 접할 수 있는 기회이며, OpenFOAM 관련 행사 중 가장 큰 국제 행사입니다. 관심있으신 OpenFOAM 사용자 분들의 많은 참가 부탁드립니다.                         2024년도 한국전산유체공학회 춘계학술대회 >              2024년도 한국전산유체공학회 춘계학술대회가 5월 29일 (수) ~ 5월 31일 (금), 2박 3일 동안 소노캄 제주에서 개최됩니다. 이번 행사에서는 탄소 중립을 위한 조선 공학분야에서 CFD 연구 사례, 파이썬 병렬프로그래밍의 단기강좌도 진행됩니다. 관심 있으신 분들의 많은 참여 바랍니다.             WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부
작성일 : 2024-05-07
스트라타시스, 고해상도 프린팅이 가능한 산업용 3D 프린터 H350 v1.5 출시
스트라타시스가 나일론(PA) 계열 및 PP 파우더 재료 기반 자사의 선택적흡수융합(SAF : Selective Absorption Fusion) 기술을 고도화해 한층 업그레이드한 고해상도 3D 프린터 ‘H350 버전 1.5 (H350 V1.5)’를 출시했다. 스트라타시스는 이번 업그레이드로 보다 폭넓은 산업 공정에서 한층 정밀해진 3D 프린팅을 적층제조(additive manufacturing)에 도입할 수 있을 것으로 기대하고 있다. H350 V1.5는 센서와 원격 서비스 기능이 개선되어 프린터 작동과 관리가 간편해졌다. 기존의 H350 모델도 펌웨어 업데이트를 통해 SAF 기술이 적용된 고해상도 프린팅을 구현할 수 있다. SAF 기술 고도화로 추가된 고해상도 기능은 더욱 정교한 프린팅을 지원한다. 이를 통해 제조기업은 3D 프린팅 공정을 안정적으로 반복해 적층제조를 빠르게 확장하고, 복잡한 부품의 제작과 설계까지 제작 역량을 확장할 수 있다. 항공우주, 자동차, 의료 등의 산업 분야의 기업은 SAF 열 제어를 활용해 기어 및 메커니즘과 같이 부드럽고 정밀한 기능이 필요한 애플리케이션을 제작할 수 있다.      스트라타시스의 아담 엘리스(Adam Ellis) 기업 애플리케이션 매니저는 “고해상도 프린팅을 통해 더 강한 내구성, 이동식 조립 공정 및 새로운 범위의 애플리케이션을 고객에게 제공할 수 있게 됐다”면서, “이번 기술 출시로 고객의 생산 역량을 확장 및 개선하고 제조 분야에서 3D 프린팅 도입을 확대하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. 스트라타시스의 토벤 랑가(Torben Lange) SAF 연구 개발 담당 부사장은 “추가 기능이 업그레이드된 H350은 고객이 원하는 성능에 부합하는 제품으로, 특히 적층제조 및 SAF 기술의 이점을 극대화할 수 있도록 지원한다”면서, “새로운 애플리케이션과 사용 사례를 통해 제조업체는 속도나 품질 저하 없이 보다 복잡한 부품을 생산할 수 있게 될 것”이라고 말했다.
작성일 : 2024-05-07
IBM, 국내서도 AWS 마켓플레이스 소프트웨어 포트폴리오 확대
IBM은 한국을 포함한 전 세계 92개국에서 아마존웹서비스(AWS) 마켓플레이스를 통해 공급하는 자사 소프트웨어 포트폴리오를 확대한다고 발표했다. AWS 마켓플레이스는 AWS에서 가동되는 소프트웨어를 쉽게 찾고, 테스트, 구매, 배포할 수 있도록 독립 소프트웨어 벤더(ISV)의 수천 개 소프트웨어 목록을 제공하는 디지털 카탈로그다. 이미 IBM 소프트웨어가 제공되는 덴마크, 프랑스, 독일, 영국, 미국을 시작으로 서비스 국가가 확대되면서, 고객은 보다 간단한 구매 절차를 통해 AWS 약정 비용을 IBM 소프트웨어 구매에 사용해 효율을 높일 수 있다. 글로벌 시장조사기업 카날리스(Canalys)의 연구에 따르면 클라우드 마켓플레이스들은 지난 5년간 연평균 84% 성장률을 기록하며 450억 달러 규모로 성장할 것으로 예상돼 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장에서 가장 빠르게 발전하는 시장으로 부상했다. 마켓플레이스는 구매 주기 단축, 결제 통합, 소프트웨어 배포의 신속한 확장에 도움이 된다. 이번 발표를 통해 고객은 AWS 마켓플레이스에서 44개의 제품 라인업과 29개의 SaaS 제품 등 IBM의 인공지능(AI) 및 데이터 기술을 더 많이 이용할 수 있게 된다. 여기에는 기업이 AI 프로젝트를 구축, 확장 및 관리할 수 있도록 지원하는 왓슨x의 구성 요소가 포함되어 있다. 개방형 데이터 레이크하우스 구조에 구축된 맞춤형 데이터 저장소인 왓슨x.데이터와 AI 개발자를 위한 차세대 기업용 플랫폼인 왓슨x.ai를 이용할 수 있으며, IBM의 AI 어시스턴트인 왓슨x.어시스턴트와 왓슨x. 오케스트레이트도 이용할 수 있다. 왓슨x.거버넌스는 곧 출시될 예정이다. 다른 소프트웨어로는 IBM의 대표 데이터베이스인 데이터용 Db2 클라우드 팩과 앱티오(Apptio), 터보노믹(Turbonomic), 인스타나(Instana)를 포함한 자동화 소프트웨어 포트폴리오, IBM 보안 및 지속 가능성 소프트웨어 포트폴리오가 있다. 모두 AWS 기반의 레드햇 오픈시프트 서비스를 기반으로 구축되었다. 고객은 클라우드 중심 소프트웨어(cloud-native)를 통해 AWS에 소프트웨어를 배포할 수 있으며, SaaS 및 구독을 포함한 유연한 라이선싱을 통해 고객이 원하는 방식으로 쉽게 구매할 수 있다. 또한, IBM은 AWS 마켓플레이스에서 AWS 전용으로 설계된 15개의 새로운 IBM 컨설팅 전문 서비스 및 자산을 출시한다. 고객의 요구와 수요에 맞춰 데이터 및 애플리케이션 현대화, 보안 서비스, 맞춤형 산업별 솔루션에 중점을 두고 있으며, 일부 서비스에는 생성형 AI 기능이 포함된다. 또한 IBM 컨설팅은 2만 4000개의 AWS 인증과 최신 AWS 기술 전문가로 구성된 전담 팀을 통해 업계 모범 사례에 기반한 맞춤형 추천으로 고객을 지원할 예정이다. AWS의 매트 얀치신(Matt Yanchyshyn) AWS 마켓플레이스 및 파트너 서비스 총괄 매니저는 “IBM의 글로벌 확장은 양사의 전 세계 고객들에게 혁신의 기회를 열어줄 것”이라면서, “이제 고객들은 AWS 마켓플레이스의 속도와 간소화된 절차를 활용해 IBM의 최첨단 솔루션에 보다 쉽게 접근함으로써 디지털 혁신을 가속화하고 대규모 혁신을 추진할 수 있다. AWS와 IBM의 이번 협력 확대는 오늘날의 급변하는 환경에서 고객이 성공하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하려는 양사 공동의 노력이 반영된 것”이라고 말했다. IBM의 닉 오토(Nick Otto) 글로벌 전략적 파트너십 총괄은 “AWS 마켓플레이스에서 IBM 소프트웨어 포트폴리오의 가용성을 확대해 전 세계 기업들이 비즈니스 발전에 도움이 되는 다양한 IBM AI 및 하이브리드 클라우드 제품을 보다 간소화된 방식으로 활용할 수 있게 될 것”이라며, “AWS와의 협력은 고객의 요구를 충족하기 위해 다른 기업과 협력하여 고객이 IBM과 최대한 쉽게 비즈니스를 진행하고 혁신을 가속화하는 방법을 보여주는 대표적인 예”라고 말했다.
작성일 : 2024-05-03
고지도 데이터베이스
문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5)   지난 호에서는 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 데이터베이스에 어떠한 정보가 유용한 정보인지를 판단하기 위하여 종이의 역사와 동아시아 전통 종이의 차이를 정리하였다. 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상 및 빛의 투과 특성, 전통한지의 우수성과 전통 계승 및 보존의 중요성에 관해서 살펴보았다.  이번 호에서는 국내외의 고지도를 소개하고 고지도에서 얻을 수 있는 다양한 지리 및 역사 정보에 관하여 살펴본다. 근대의 측량 기술이 도입되기 전에 제작된 고지도의 한계와 수록된 정보의 해석에 있어서의 주의점에 관해서도 생각해 보고자 한다. 고지도 데이터베이스의 중요성과 문화유산, 역사, 인문학 분야에서의 해석 및 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 대동여지도와 대한민국전도의 유사도와 축척 비교(10리를 4km로 계산하면 대동여지도는 실제의 크기보다 약 25% 크게 그려져 있다.)   우리나라의 지도 국어사전에서는 지도(地圖)를  ‘지구 표면의 상태를 일정한 비율로 줄여, 이를 약속된 기호로 평면에 나타낸 그림’으로 설명하고 있다. 근대 이후에 제작된 지도를 바탕으로 한 설명이라고 볼 수 있다. 현대에는 수치 정보를 바탕으로 한 지리 정보 시스템(GIS : Geographic Information System)과 GPS(Global Positioning System)를 사용하여 항공기, 선박, 자동차 및 보행자의 위치를 무선으로 안내하는 시스템이 사용되고 있다. 지도의 수치 정보와 자신의 위치 정보는 컴퓨터에서 처리되며 화면에 표시된다. 물론 전통적인 방법으로 종이에 인쇄하여 사용하는 것도 가능하다. 우리나라 지도 제작의 역사는 삼국시대 이전으로 거슬러 올라갈 것으로 추정된다. 삼국시대 이전에도 외부와 교류가 활발했고 기록 활동도 있었으므로, 어떠한 형태로든 지도가 만들어졌을 것으로 보인다. 필사에 의한 간단한 약도부터 초기 형태의 지도가 만들어져 활용되었을 것이다. 그러나 현재는 조선 시대 이후의 것들만 전해지고 있다. 현존하는 고지도 가운데 가장 오래된 지도는 조선 초기인 1402년(태종 2년)에 제작된 ‘혼일강리역대국도지도’이다. 이 지도는 당시 제작된 세계 지도로는 세계적으로도 가장 뛰어난 지도 중의 하나로 인정되고 있으나 원본은 전하지 않는다. 필사본은 일본 류코쿠대학이 소장하고 있다. 일본 텐리대학과 서울대학교 규장각에는 필사 모사본이 있다.  조선 전기에는 국토의 측량을 기초로 우리나라 영토의 부분부분을 그린 지도가 활발하게 만들어졌다. 조선 전기의 대표적인 전도(全圖)로는 1530년(중종 25년)에 간행된 ‘신증동국여지승람’에 수록된 ‘팔도총도’를 들 수 있다. 이 전도는 특정 지역의 지역적 성격을 종합적으로 지도와 함께 기록한 지지(地誌)를 보완하는 형태로 부도(附圖)의 형식을 영토의 전체적인 모양을 두 면에 수록하였으며 대표적인 산, 강, 고을의 이름이 간략하게 적혀 있다.    대동여지도 개항 이전인 1876년(고종 13년), 근대적 측량이 이루어지기 전에 제작된 한반도의 지도 중 가장 정확한 지도로 꼽히는 것이 ‘대동여지도’이다. 김정호가 1861년(철종 12년)에 지도첩의 형태로 제작한 한반도의 지도이다. 접었을 때의 책의 크기는 가로 20cm, 세로 30cm로 보관과 운반이 용이하게 만들어졌다. 지도는 가로 19판, 세로 22층(또는 22첩)으로 이루어졌다. 지도의 축척을 나타내는 방안(方眼)에 의하면 지도의 한 면은 가로 80리, 세로 120리에 해당하며 지도의 두 면이 한 장의 목판으로 인쇄되었다. 지도를 펼치면 가로 약 3.8m, 세로 약 6.7m에 이른다. 현재 세 건이 대한민국의 보물로 지정되어 있으며, 대동여지도의 인쇄에 사용된 목판이 2008년에 대한민국 보물로 지정되었다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 현재의 한반도 지도의 윤곽과 비교해도 손색이 없다. 1834년(순조 34년)에 제작하고 1840년대까지 3차례에 걸쳐 개정한 ‘청구도’와 1530년에 편찬한 ‘신증동국여지승람’ 등을 참고하여 만들어진 것으로 여겨지고 있다.  대동여지도의 백두산 부분을 살펴보면 단순한 지리 정보 뿐만 아니라 청나라와의 국경을 정한 내용, 청나라와 조선의 담당자, 비석을 세운 날짜 등을 기록하여 세운 비석인  정계비(定界碑)의 위치까지 표시되어 있다.(그림 2) 정계비를 세운 날짜는 강희 51년 5월 15일로 1712년(숙종 38년)의 일이다. ‘강희임진정계(康熙壬辰定界)’라고 적혀 있어 청나라 강희제의 임진년인 1712년에 청나라와 조선의 경계를 정해서 비석을 세운 것임도 기록해 두었다. 대동여지도가 1861년에 만들어진 것이므로 149년 전의 역사적 사실을 기록한 셈이다. 이처럼 고지도에는 단순한 지리 정보뿐만 아니라 역사 정보도 기록되어 있는 경우가 많아, 귀중한 역사 연구자료로서의 가치도 매우 높다.    그림 2. 대동여지도에 그려진 백두산 부분.조선과 청나라의 국경을 표시하기 위하여 1712년 5월 15일에 세워진 백두산정계비의 위치가 표시되어 있다.    대동여지도는 100리(里)를 1척(尺)으로, 10리를 1촌(寸)으로 한 백리척(百里尺) 축척의 지도이나 당시의 10리를 현재의 길이 단위로 정확히는 알 수 없다. 조선 시대의 10리를 오늘날과 마찬가지인 4km로 계산하면 축척은 1 : 16만으로 계산된다. ‘대동지지’와 ‘속대전’의 기록인 “주척(周尺)을 쓰되 6척은 1보(步)이고 360보는 1리(里)이며 3600보는 10리로 된다”라는 내용을 기준으로 축척을 추정하면 1 : 21만 6000이다. 그러나 필자가 현대에 만들어진 지도와 크기가 유사하게 조정하여 대동여지도의 축척을 계산하면 약 1 : 12만 8000이었다. 문헌상의 기록을 바탕으로 추정한 축척과는 25% 또는 69%의 차이가 발생한다. 대동여지도에서는 실제 거리로 약 1280m(=1.28km)에 해당하는 직선 거리가 1cm로 표시된 셈이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
PyMAPDL의 기초부터 활용까지
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   파이앤시스(PyAnsys)는 파이썬(Python)을 활용하여 앤시스(Ansys) 제품을 사용할 수 있는 라이브러리를 뜻한다. 파이앤시스는 구조해석과 관련한 PyMAPDL, PyMechanical과 전처리 및 후처리에 대한 PyDPF가 있다. 이와 같은 라이브러리를 이용하면 파이썬 내에 있는 패키지와 함께 다양한 작업이 가능해진다. 이번 호에서는 파이앤시스 중에서도 PyMAPDL에 대한 사용 방법과 활용 예시를 소개하고자 한다.   ■ 노은솔 태성에스엔이 구조 3팀 매니저로 구조해석 및 자동화 프로그램에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | esnoh@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 구조, 열, 음향 등 다양한 해석에 사용되는 유한요소 솔버 중 하나인 Mechanical APDL은 명령어를 기반으로 구동된다. 복잡한 연산이나 매개변수 설정 및 자동화 기능이 가능하기 때문에 여전히 많이 사용되고 있다. 하지만 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)의 제한적인 기능을 활용할 경우, 추가적으로 APDL 명령어를 사용해야 한다. 말하자면 APDL 명령어로 여러 기능을 구현할 수 있지만, 넓은 범위에서 적용하기에는 한계가 있는 것이다. 예로 머신러닝이나 딥러닝과 관련한 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)나 케라스(Keras) 등은 APDL 명령어 내에서는 사용할 수 없으며, 파이썬과 APDL 연동에도 한계가 있다.  이 때 PyMAPDL 라이브러리를 사용하면 파이썬 내에서 APDL을 사용하기 때문에 활용도가 넓어진다. 이번 호에서는 PyMAPDL의 사용 방법과 활용 예시를 다뤄보고자 한다.    PyMAPDL 사용 방법 PyMAPDL은 파이썬에서 사용될 때 gRPC(Google Remote Procedure Call)를 기반으로 파이썬 명령어를 APDL 명령어로 변환하여 MAPDL 인스턴스(Instance)에 전송하고, 결과를 파이썬으로 다시 반환한다. 이러한 작업 과정 때문에 파이썬과 MAPDL 간 원활한 데이터 통신이 가능해지며, 다수의 MAPDL 인스턴스를 생성하여 다른 명령으로 동시 작업 또한 가능하다.   그림 1. PyMAPDL gRPC   먼저 PyMAPDL을 사용하기 위해서 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)이 설치되어 있어야 하며, 관련 라이선스를 보유하고 있어야 한다. 현재 파이앤시스 홈페이지에 따르면 파이썬 3.8 이상 버전을 지원하고 있으며, gRPC 기반으로 사용하기 위해서 앤시스 2021 R1 이상을 권장한다. 파이썬과 앤시스 모두 설치되어 있는 환경이라면 추가적으로 PyMAPDL 라이브러리를 설치해야 한다. 터미널 창에 ‘pip install ansys-mapdl-core’ 한 줄의 입력으로 쉽게 설치되며, 버전을 따로 지정하지 않을 경우 최신 버전으로 설치된다. PyMAPDL은 <그림 2>와 같이 ‘launch_mapdl’ 함수를 호출하여 사용한다. 이는 Mechanical APDL Product Launcher를 실행하는 것과 유사하다. 해당 함수를 활용할 때 입력 가능한 주요 인자들을 입력하여 작업 폴더 위치나 파일 이름, 계산 방식 및 라이선스 등을 지정할 수 있다.    그림 2. PyMAPDL 실행 명령어   기존에 APDL에서 육면체 형상을 모델링하여 요소를 생성하는 과정은 <그림 3>과 같이 작성되고, 동일한 작업을 PyMAPDL로는 <그림 4>와 같이 구성할 수 있다. 작성된 APDL과 PyMAPDL 명령어를 비교하면 형태가 매우 유사한 것을 볼 수 있다. 이 때 PyMAPDL은 파이썬에서 두 가지 방식으로 사용된다. 첫 번째는 ‘run’ 명령어를 활용하여 APDL 명령어를 스트링(string)으로 입력해 직접 실행하는 방법이며, 두 번째는 파이썬 명령어로 변환해서 처리하는 방법이다.   그림 3. MAPDL 모델링 및 요소 생성 예시   그림 4. PyMAPDL 모델링 및 요소 생성 예시     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02