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통합검색 "생물학"에 대한 통합 검색 내용이 85개 있습니다
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엔비디아, 생성형 AI와 클라우드로 신약 개발 혁신 지원
엔비디아가 엔비디아 바이오네모(NVIDIA BioNeMo)를 통해 12개 이상의 생성형 AI 모델과 클라우드 서비스를 제공하며 컴퓨터 기반 신약 개발 생태계를 지원하고 있다고 전했다. 생성형 AI와 디지털 생물학은 신약 개발, 수술, 의료 영상, 웨어러블 디바이스의 혁신을 지원하고 있다. 엔비디아는 엔비디아 클라라(Clara) 헬스케어 전용 컴퓨팅 플랫폼을 구축하고 파트너들과 협업을 확대하며, 10년 이상 헬스케어 분야에서 전문성을 쌓아왔다. 헬스케어 분야의 고객과 파트너는 이미 클라우드 파트너를 통해 직간접적으로 매년 10억 달러 이상의 엔비디아 GPU 컴퓨팅을 사용하고 있다. 2500억 달러 규모의 신약 개발 분야에서 이러한 노력은 새로운 전환점을 맞이하고 있다. R&D 팀이 이제 컴퓨터 안에서 약물을 구현할 수 있게 된 것이다. 신약 개발 팀은 새로운 생성형 AI 도구를 활용해 분자 서열, 구조, 기능, 의미에 대한 기본 구성 요소를 관찰해 원하는 특성을 지닐 가능성이 높은 새로운 분자를 생성하거나 설계할 수 있다. 이러한 기능을 통해 연구원은 조사할 신약 후보물질을 보다 정밀하게 선별해 비용과 시간이 많이 소요되는 물리적 실험의 필요성을 절감할 수 있다.     엔비디아는 신약 개발을 위한 파운데이션 모델의 개발, 사용자 맞춤화, 배포 서비스를 제공하는 생성형 AI 플랫폼인 바이오네모를 선보였다. 바이오네모는 제약, 바이오테크, 소프트웨어 회사에서 사용되며, 약물 연구개발을 위한 새로운 종류의 계산 방법을 제공한다. 이는 과학자가 생성형 AI를 접목해 실험을 줄이고 경우에 따라서는 실험을 대체할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 바이오네모를 통해 AI 모델을 개발, 최적화, 호스팅하는 것 외에도 바이오 제약회사 리커션(Recursion)과 바이오테크 기업인 테레이 테라퓨틱스(Terray Therapeutics) 등에 투자해 컴퓨터 기반 신약 개발 생태계를 강화해 왔다. 리커션은 바이오네모 사용자를 위한 파운데이션 모델 중 하나를 제공하고 있으며, 테레이 테라퓨틱스는 AI 모델 개발에 바이오네모를 사용하고 있다. 신약 개발 팀은 자체 데이터로 생성형 AI 모델을 개발하고 맞춤화하기 위해 바이오네모를 사용한다. 아울러 신약 개발 소프트웨어 회사, 바이오테크 기업, 대형 제약사는 바이오네모 클라우드 API를 컴퓨터 기반 신약 개발 워크플로를 제공하는 플랫폼에 통합하고 있다. 바이오네모 클라우드 API는 2024년 1월 중 베타 버전으로 출시될 예정이다. 클라우드 API에는 저분자 생성을 위한 3가지 유형의 파운데이션 모델이 포함된다. 몰밈(MolMIM) 생성 화학 모델과 같이 엔비디아가 개발한 모델, 오픈폴드(OpenFold) 단백질 예측 AI와 같이 글로벌 연구팀이 개척하고 엔비디아가 선별하고 최적화한 오픈소스 모델, 세포 현미경 이미지 임베딩을 위한 리커션의 페놈-베타(Phenom-Beta)와 같이 엔비디아 파트너사가 개발한 독점 모델이 여기에 해당된다.
작성일 : 2024-01-11
엔비디아, AWS와 협력 확대하며 생성형 AI 위한 인프라부터 서비스까지 제공
엔비디아는 아마존웹서비스(AWS)와 전략적 협력을 확대한다고 발표했다. 이번 협력으로 양사는 고객의 생성형 AI(generative AI) 혁신을 위한 최첨단 인프라, 소프트웨어, 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 예정이다. 양사는 파운데이션 모델(foundation model) 훈련과 생성형 AI 애플리케이션 구축에 적합한 엔비디아와 AWS의 기술을 결합할 계획이다. 여기에는 차세대 GPU, CPU와 AI 소프트웨어를 갖춘 엔비디아의 멀티노드 시스템부터 AWS의 니트로(Nitro) 시스템 고급 가상화와 보안, EFA(Elastic Fabric Adapter) 상호 연결과 울트라클러스터(UltraCluster) 확장성까지 다양한 기술이 포함된다. AWS는 새로운 멀티노드 NV링크(NVLink) 기술이 적용된 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchips)을 클라우드에 도입한 최초의 클라우드 제공업체가 된다. 엔비디아 GH200 NVL32 멀티노드 플랫폼은 32개의 그레이스 호퍼 슈퍼칩과 엔비디아 NV링크 및 NV스위치(NVSwitch) 기술을 하나의 인스턴스로 연결한다. 이 플랫폼은 아마존 EC2(Elastic Compute Cloud) 인스턴스에서 사용할 수 있다. GH200 NVL32가 탑재된 단일 아마존 EC2 인스턴스는 최대 20TB의 공유 메모리를 제공함으로써 테라바이트 규모의 워크로드를 지원하며, AWS의 3세대 EFA 인터커넥트를 통해 슈퍼칩당 최대 400Gbps의 저지연, 고대역폭 네트워킹 처리량을 제공한다.      그리고, 엔비디아의 서비스형 AI 훈련인 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)가 AWS에 호스팅된다. 이는 GH200 NVL32를 탑재한 DGX 클라우드로 개발자에게 단일 인스턴스에서 큰 공유 메모리를 제공한다. 엔비디아 DGX 클라우드는 기업이 복잡한 LLM(대규모 언어 모델)와 생성형 AI 모델을 훈련하기 위한 멀티노드 슈퍼컴퓨팅에 빠르게 액세스할 수 있도록 지원하는 AI 슈퍼컴퓨팅 서비스이다. AWS의 DGX 클라우드는 1조 개 이상의 파라미터에 이르는 최첨단 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 훈련을 가속화하며, 이를 통해 통합된 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어와 함께 엔비디아 AI 전문가에게 직접 액세스할 수 있다. 한편, 엔비디아와 AWS는 세계에서 가장 빠른 GPU 기반 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하기 위해 프로젝트 세이바(Project Ceiba)에서 협력하고 있다. 이 슈퍼컴퓨터는 엔비디아의 리서치와 개발팀을 위해 AWS가 호스팅하는 GH200 NVL32와 아마존 EFA 인터커넥트를 갖춘 대규모 시스템이다. 이는 1만 6384개의 엔비디아 GH200 슈퍼칩을 탑재하고 65 엑사플롭(exaflops)의 AI를 처리할 수 있다. 엔비디아는 이 슈퍼컴퓨터를 연구 개발에 활용해 LLM, 그래픽과 시뮬레이션, 디지털 생물학, 로보틱스, 자율주행 자동차, 어스-2(Earth-2) 기후 예측 등을 위한 AI를 발전시킬 계획이다. 이외에도, AWS는 세 가지의 새로운 아마존 EC2 인스턴스를 추가로 출시할 예정이다. 여기에는 대규모 최첨단 생성형 AI와 HPC 워크로드를 위한 엔비디아 H200 텐서 코어(Tensor Core) GPU 기반의 P5e 인스턴스가 포함된다. P5e 인스턴스에 탑재된 H200 GPU는 141GB의 HBM3e GPU 메모리를 제공하며, 최대 3200Gbps의 EFA 네트워킹을 지원하는 AWS 니트로 시스템을 결합해 최첨단 모델을 지속적으로 구축, 훈련, 배포할 수 있다. 또한 G6와 G6e 인스턴스는 각각 엔비디아 L4 GPU와 엔비디아 L40S GPU를 기반으로 하며 AI 미세 조정, 추론, 그래픽과 비디오 워크로드와 같은 애플리케이션에 적합하다. 특히 G6e 인스턴스는 생성형 AI 지원 3D 애플리케이션을 연결하고 구축하기 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통해 3D 워크플로, 디지털 트윈과 기타 애플리케이션을 개발하는 데 적합하다. AWS의 아담 셀립스키(Adam Selipsky) CEO는 “AWS와 엔비디아는 세계 최초의 GPU 클라우드 인스턴스를 시작으로 13년 이상 협력해 왔다. 오늘날 우리는 그래픽, 게이밍, 고성능 컴퓨팅, 머신러닝, 그리고 이제 생성형 AI를 포함한 워크로드를 위한 가장 광범위한 엔비디아 GPU 솔루션을 제공한다. 우리는 차세대 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩과 AWS의 강력한 네트워킹, EC2 울트라클러스터의 하이퍼스케일 클러스터링, 니트로의 고급 가상화 기능을 결합해 AWS가 GPU를 실행하기 가장 좋은 환경이 될 수 있도록 엔비디아와 함께 지속적으로 혁신하고 있다”고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생성형 AI는 클라우드 워크로드를 혁신하고 가속 컴퓨팅을 다양한 콘텐츠 생성의 기반에 도입하고 있다. 모든 고객에게 비용 효율적인 최첨단 생성형 AI를 제공한다는 목표로, 엔비디아와 AWS는 전체 컴퓨팅 스택에 걸쳐 협력하고 있다. 이로써 AI 인프라, 가속 라이브러리, 기반 모델부터 생성형 AI 서비스를 확장한다”고 전했다.
작성일 : 2023-11-29
[신간] IT 트렌드 2024
김지현 지음 / 값 2만원 / 크레타 2024년 IT 업계는 어떤 트렌드가 주도할 것인가? 2022년 팬데믹이 한창이던 때, 인터넷 세상을 흔들던 메타버스는 대중과 기업의 눈밖에 벗어난 지 오래다. 2023년에는 온 세상이 챗GPT와 AI를 외쳤다. 이렇듯 기술의 발전과 그로 인한 파생 서비스는 우리 삶과 밀접하게 연관되어 있다. SK경영경제연구소 부사장이자 ICT 분야 전문가인 저자는 전체적인 IT 트렌드를 크게 메타버스, 블록체인, AI, 웹3.0 등 기술과 비즈니스 모델 위주로 살펴본다. 그리고 2024년에 미시적으로 살펴봐야 할 키워드 10가지를 소개한다. ✔소셜 미디어, 서비스 인스타그램, 틱톡 다음은? 1990년대의 PC통신 동호회, 2000년대의 다음 카페와 싸이월드 등 지난 시간을 돌아보면 한국의 인터넷 커뮤니티는 소셜 서비스와 비즈니스 모델을 갖춰 진화했다. 하지만 2010년대 들어 모바일 시장이 들어서면서 한국형 커뮤니티 서비스는 주목을 끌지 못했다. 이미 페이스북, 인스타그램, 틱톡이 시장을 선점했고, 국내의 네이버와 카카오에서 밴드, 스토리, 제페토 등을 출시했지만 세계적인 서비스로 발돋움하지 못하는 실정이다. 이런 시장에 국내의 팬덤 플랫폼 비스테이지, 위버스가 강세를 나타내고 있는데, 2024년에는 글로벌 시장에서 어떤 영향력을 행사하며 성장할지 지켜볼 일이다. ✔생성형 AI, 업무 깊숙이 들어오는 동반자 거대언어모델 LLM은 여러 종류의 생성형 AI를 탄생시켰다. 단순 대화형 챗봇뿐만 아니라 사진, 영상, 오디오 등 다양한 포맷의 데이터를 생산할 수도 있다. 이에 다양한 분야의 기업은 업무 생산성 향상을 위해 생성형 AI를 적극적으로 활용해야 한다. 하지만 모든 데이터를 100% 신뢰할 수 없다는 점, 저작권 침해 문제, 프롬프트를 통한 보안 유출 문제는 생성형 AI 사용 시 유의해야 할 점이다. ✔데이터, 21세기의 원유 데이터는 21세기의 원유라고 불릴 만큼 10년 넘게 IT 산업에서 중요하게 자리 잡고 있다. 기업은 여러 종류의 데이터를 다각도로 수집해야 상품 개발이나 서비스 개선, 고객 만족, 마케팅 관점 등에서 효율적으로 사용할 수 있다. 이는 곧 기업의 사업 혁신에 중요하게 이용될 것이다. ✔로봇, 공장에서 일상으로 팬데믹 시기 동안 기업의 오프라인 매장은 크게 변화했다. 키오스크와 서빙 로봇의 비중이 크게 늘었으며 테이블마다 주문용 태블릿이 비치된 매장도 볼 수 있다. 장기간의 비대면, 매장 운영비 상승 등으로 로봇은 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 로봇은 매장이나 공장 등에서 인간의 노동을 대체하고 업무 자동화를 이끄는 핵심 기술이 될 것이다. ✔핀테크, 국경이 무너지는 금융, 간편결제와 토큰의 글로벌화 모바일과 함께 가장 큰 변화를 겪은 산업을 꼽으라면 단연코 핀테크다. 모바일과 킬러앱 서비스가 확대되면서 금융도 필연적인 변화를 맞이했다. 바로 애플페이와 삼성페이다. 결제 시스템의 편리성, 결제 후 영수증 관리의 편의성 등 온라인뿐 아니라 오프라인에서도 킬러앱으로 공고히 자리 잡았다. 제조사는 이제 하드웨어뿐 아니라 킬러앱으로 수익모델을 확장해야 하는 시대가 왔다. ✔아바타, 이모티콘에서 아바타 생태계로의 전환 카카오톡에서 시작한 새로운 비즈니스는 바로 이모티콘이다. 2011년에 출시한 카카오톡 이모티콘은 10년간 7천억 원의 수익 규모로 성장했다. 창작자는 1만 명이 넘고 발행된 이모티콘 수만 해도 30만 개가 넘는다. 실물경제의 한 축으로 자리잡은 이모티콘이 한 단계 도약을 준비 중이다. 제페토와 이프랜드, 로블록스, 포트나이트 등에서 이용되는 아바타가 주목받고 있다. 3D로 제작되어 입체적으로 움직이고, 다양한 제스처와 표정으로 가상공간을 유영하며 다른 아바타와 한데 어우러지며 메신저 역할을 하기도 한다. ✔OTT, 사업다각화 속 악재, 돌파구는 있다 넷플릭스의 독주 속에 국내 통신사와 콘텐츠 사업자, 스타트업의 경쟁이 치열하다. 넷플릭스의 성장 이면에는 토종 OTT 기업의 위기가 있다. 불법 스트리밍 사이트를 근절하는 한편 인수, 합병을 통한 사업 효율화, 인기 오리지널 콘텐츠의 해외판권 확대 등 사업 다각화를 노려봐야 할 때다. 과거 핫메일에 대항한 한메일, MSN 메신저에 대항한 네이트온, 구글에 대항한 네이버, 우버에 대항한 카카오T가 토종의 자존심을 보였던 것처럼 토종 OTT의 존재감을 보여줘야 할 한 해가 될 것이다. ✔이커머스, 재편하는 춘추전국시대 소비 심리가 위축되고 엔데믹 시대를 맞이하며 오프라인 리테일 시장으로 사용자들이 복귀하면서 이커머스 기업들의 기업 가치가 하락했다. 이에 이커머스 기업은 외형 확장보다는 내실을 다지는 경영 효율화에 집중해야 한다. 국내에서는 쿠팡이 두드러지는 성장세를 보이는 와중에 수익을 위한 사업 다변화가 집중화, 기업의 경쟁력 제고를 위한 M&A가 2024년에 더욱 활성화될 것이다. ✔디지털 트랜스포메이션, 재도약하는 기업의 디지털 혁신 2016년부터 본격화된 전통기업의 혁신은 비즈니스 프로세스의 효율화나 제조, 마케팅, 정보시스템, 즉 클라우드 기업의 데이터 분석 고도화에 초점이 맞춰져 있었고 그 과정에서 AI를 도입하는 것이 일반적이었다. 지난 5년이 넘는 동안 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 클라우드와 AI, 데이터 기술을 고도화한 덕분에 전통기업에서도 실질적으로 사업 혁신에 큰 성과를 보이는 기업들이 등장하며 2024년부터는 디지털 트랜스포메이션이 2단계로 접어들 것으로 전망한다. ✔양자 컴퓨팅, 초전도체와 양자 컴퓨팅, IT 기술의 나비효과가 되나 양자 컴퓨팅은 양자역학의 원리를 활용하여 정보를 처리하는 기술로 기존의 클래식 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 복잡한 계산을 수행할 수 있다. 앞으로 양자 컴퓨터의 상용화가 이루어지면 보안 솔루션과 데이터 최적화 분야 그리고 초거대 AI 개발에서 획기적인 비즈니스의 기회가 생길 것으로 예상되며, 신약 개발이나 의료, 제약과 같은 생물학적 시뮬레이션과 금융에서의 위험 분석과 포트폴리오 최적화 분야 등에 사업 기회가 많아질 것이다. 이에 해당 산업은 이를 발 빠르게 준비하는 2024년을 보내야 한다.
작성일 : 2023-11-20
테크니컬 컴퓨팅, MATLAB
주요 CAE 소프트웨어 소개   테크니컬 컴퓨팅, MATLAB   ■ 개발 및 자료 제공 : 매스웍스코리아, 02-6006-5100, kr.mathworks.com/ 1984년 설립된 매스웍스(MathWorks)는 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야의 글로벌 선도 기업이다. 통신, 반도체, 자동차, 국방, 항공, 금융 등 각종 산업분야에 걸쳐 전세계 175여개국 400만여명의 엔지니어와 과학자들, 국내 38여개 대학을 포함한 전세계 2300여개 대학에서 매스웍스의 솔루션을 사용하고 있다. 1984년 잭 리틀(Jack Little) 회장 겸 CEO와 클리브 몰러(Cleve Moler) 수석 연구원(Chief Scientist)이 공동설립했으며 본사는 미국 매사추세츠(Massachusetts) 주, 나틱(Natick)에 위치해 있다. 미국과 유럽 등 16개 국가에 5000명 이상의 임직원이 근무하고 있다. 1. 제품의 주요 특징 매트랩(MATLAB)은 컴퓨터화, 시각화, 탄력적인 프로그래밍, 개방형 환경을 통합한 고급 프로그래밍 언어다. 특히 알고리즘 설계 및 시뮬레이션, 데이터 분석, 수치해석 그리고 시각화(visualization, graphics) 등의 작업을 모두 지원한다. 이러한 기능들은 과학기술 응용 산업의 전반적인 분야에서 제품 연구개발 시기에 필수적으로 요구되고 있다. 매트랩은 600개 이상의 수학, 통계 및 엔지니어링 함수를 통해 탁월한 산술 연산 능력을 보유하고 있다. 이를 통해 데이터 수집 및 분석에서부터 응용프로그램 개발에 이르는 연산 작업을 효율적으로 수행해고 있으며, 행렬과 벡터 연산에 최적화된 성능을 통해 간결한 프로그래밍을 지원한다. 또한, 수학연산과 연산결과의 시각화 및 모델링까지 지원하여 각종 공학분야에서 폭넓게 사용되고 있다.  실제로, 매트랩은 신호 및 이미지 처리, 제어 시스템 설계, 지구 및 생명 과학, 금융 및 경제 등 다양한 응용분야에서 사용되고 있다. 개방형 아키텍처를 통해 매트랩과 관련된 제품군을 쉽게 사용할 수 있어 보다 원활한 데이터 처리를 지원한다. 특히 복잡하지 않은 직관적인 형태의 인터페이스와 언어, 내장된 수학 및 그래픽 함수가 조합돼 테크니컬 컴퓨팅에 가장 알맞은 플랫폼으로 인정받고 있다. 2. 주요 기능 매트랩은 엔지니어링, 컴퓨팅, 금융 및 계산생물학의 응용 수치 분석에 널리 사용된다. 자세한 수치 분석 기능은 다음과 같다. ■ 보간법(Interpolation), 외삽법(extrapolation), 회귀(regression) ■ 미분(Differentiation), 통합(integration) ■ 일차행렬방정식 ■ 고유값 및 특이값 ■ 상미분 방정식(ODE) ■ 상(常)미분 방정식  ■ 편미분 방정식(PDE)   또한 매트랩 제품군을 사용하여 빠른 푸리에 변환(Fourier transforms), 구적법, 최적화 및 선형 프로그래밍을 수행할 수 있다. 또한 매트랩 언어의 기본적인 벡터 및 행렬 연산 지원을 통해 고유한 수치 방법을 만들고 구현할 수 있다. 3. 도입 효과 최근의 현대자동차의 매트랩을 통한 1D 해석 모델(MIMO) 구축 사례에 따르면, 구체적으로 매트랩은 다음과 같은 효과를 제공한다. 현대자동차는 1D 해석 모델 개발 시, 캘리브레이션 작업 효율성을 향상시키기 위해 매스웍스 솔루션을 도입하여 MIMO(multiple-input and multiple-output) 모델을 학습시켰다.  첫째, 매트랩은 손쉬운 GUI를 통해 데이터 분석 처리, 모델의 생성 및 학습, 민감도 분석 및 문서 자동화 등의 다양한 기능을 쉽게 이용할 수 있다.  둘째로, 기존에 엔지니어가 설계 완성을 위해 반복적으로 수행하던 데이터 분석, 모델 훈련 및 최적화 과정을 AI 기술을 접목시켜 자동화시킬 수 있다. 이를 통해 현업의 프로세스를 개선시킨다. 셋째로, 매스웍스 전문 인력의 긴밀한 기술 지원 및 협업을 통해 데이터 사이언스 분야에 지식이 없는 현업이더라도 손쉽게 사용 방법을 학습하여 최신 AI 기술 역량을 높일 수 있도록 지원한다.     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 
작성일 : 2023-02-05
인텔-밀라, 소재·기후·제약 등 분야에서 AI 연구 협력 확대
인텔이 캐나다의 AI 연구기관 밀라와 3년간의 전략적 연구 및 공동 혁신 협력을 발표했다. 2021년 4월 발표한 협력 범위를 확대, 갱신한 이번 발표의 일환으로 인텔과 밀라 소속 20명 이상의 연구원들이 기후 변화, 신소재 발견, 디지털 생물학 같은 글로벌 과제를 해결하기 위한 첨단 AI 기술 개발에 집중할 예정이다. 밀라의 설립자인 요수아 벤지오(Yoshua Bengio) 과학 총괄은 “다양한 글로벌 과제에 직면한 지금 우리는 공익을 목표로 필요한 분야의 AI 기술을 발전시키기 위해 산학간 열린 과학 문화를 추구해야 한다”며, “우리는 탄소 포집을 개선하고, 신약 발견을 가속화하며, 보다 지속 가능한 미래를 실현하기 위해 필요한 신재료를 신속하게 연구하는 인텔과의 협업에 큰 기대를 가지고 있다”고 말했다. 현재 전세계가 직면한 난제를 해결하기 위해 첨단 AI의 연구개발을 가속화하려면 AI에 대한 책임감 있는 접근과 컴퓨팅 기술의 확장 역량이 필요하다. 컴퓨팅과 AI의 선두주자로서 세계를 변화시킬 긍정적이고 강력한 원동력이 되고자 하는 공동의 목표를 가진 인텔과 밀라는 2021년에 시작한 프로젝트를 가속화하고, 세 번째 트랙을 추가하고, 가시적인 결과를 이끌어내기 위해 지원을 확대할 계획이다. 인텔의 데이터센터, AI, 클라우드 실행 및 전략 총괄인 카비타 프라사드(Kavitha Prasad) 부사장은 "기후 변화와 신소재 발견과 같은 복잡한 문제 해결에는 관련 전문 지식과 최첨단 컴퓨팅 기술 발전을 위한 집중 투자가 결합된 심층 AI 연구가 필요하다"며, “이번 발표가 연구자들에게 핵심적인 통찰력을 제공하고 기술 혁신을 추진하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 인텔은 밀라와 협력해 오늘날 당면한 과제를 해결하고 미래 세대를 위한 더 나은 세상을 만드는데 기여하기를 기대한다"고 말했다. 인텔과 밀라는 향후 AI 기반의 신소재 발견 자동화, 기후 과학을 위한 인과적 머신러닝 적용, 질병 및 약물 발견의 분자 동인에 대한 연구 가속화 등의 분야에서 협력을 진행할 예정이다. 밀도 범함수 이론(Density-Functional Theory : DFT)과 같은 화학 시뮬레이션 기술의 발전은 복잡한 재료 시스템의 중요한 특성을 시뮬레이션할 수 있는 방법을 가능케했다. 그러나 이러한 기술은 원자 수가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 상승하는 것을 고려할 때 모델링할 수 있는 재료 시스템의 복잡성에 한계가 있었다. AI 기술, 특히 그래프 신경망(Graph Neural Network : GNN)은 시스템 크기가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 크게 절감되어 화학 시뮬레이션을 근사화하는 데 도움이 된다. 이것은 AI 기반 시뮬레이션 기술을 사용하여 더 복잡한 재료 시스템을 복제하는 데 있어 가능성을 열어준다. 신소재의 잠재적인 발견은 비용과 탄소 발자국 감소에 기여할 수 있다. 인텔과 밀라는 오픈 카탈리스트(Open Catalyst) 데이터세트와 같은 원자 시뮬레이션 GNN의 성능을 향상시키기 위해 과학 및 기술 혁신 개발에 협력한다. 이러한 노력은 관련 기술 파이프라인을 향상시킴으로써 잠재적으로 원자 재료 데이터와 관련된 연구자의 역량을 민주화할 수 있다. 연구팀은 재료 설계 애플리케이션의 방대한 검색 공간 내에서 효과적으로 검색할 수 있는 학습 기반 프레임워크를 개발할 예정이다. 이러한 프레임워크는 밀라가 개척한 생성 흐름 네트워크(Generative Flow Network)를 포함한 다른 머신러닝 알고리즘뿐만 아니라 강화 학습, 검색 알고리즘, 생성 모델로부터 아이디어를 끌어낼 수 있다.
작성일 : 2022-09-26
엔비디아, "그레이스 슈퍼칩으로 AI 및 HPC 위한 차세대 서버 선보인다"
  엔비디아는 글로벌 컴퓨터 제조업체들이 새로운 엔비디아 그레이스 슈퍼칩(NVIDIA Grace Superchip)을 채택하여 엑사스케일 시대에 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 차세대 서버에 맞춰 개발하고 있다고 발표했다. 그레이스 호퍼 슈퍼칩은 NVLink-C2C와 연결된 통합 모듈에서 엔비디아 호퍼 GPU 및 엔비디아 그레이스 CPU를 결합하여 HPC 및 대규모 AI 애플리케이션을 효율적으로 처리할 수 있는 것이 특징이다. 고대역폭, 저지연, 저전력의 엔비디아 NVLink-C2C 상호 연결을 통해 두 개의 Arm 기반 CPU를 연결한 그레이스 CPU 슈퍼칩은 확장 가능한 벡터 확장과 초당 1 테라바이트의 메모리 하위 시스템을 갖춘 최대 144개의 고성능 Arm 니오버즈(Neoverse) 코어를 구성할 수 있다. 또한, 그레이스 CPU 슈퍼칩은 최신 PCIe 5세대 프로토콜과 인터페이스하여, 고성능의 GPU는 물론 안전한 HPC 및 AI 워크로드를 위한 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7) 스마트 네트워크 인터페이스 카드(NIC) 및 엔비디아 블루필드-3(BlueField-3) DPU와의 연결을 극대화한다. 엔비디아는 엔비디아 그레이스 기반 시스템에서 풀 스택(full-strack) 통합 컴퓨팅을 위해 엔비디아 AI 및 엔비디아 HPC 소프트웨어 포트폴리오를 실행할 예정이라고 소개했다. 엔비디아에 따르면 아토스(Atos), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 기가바이트(GIGABYTE), 휴렛 팩커드(HPE), 인스퍼(Inspur), 레노버(Lenovo) 및 슈퍼마이크로(Supermicro)는 엔비디아 그레이스 CPU 슈퍼칩 및 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 구축된 서버를 배포할 예정이다. 엔비디아의 이안 벅(Ian Buck) 하이퍼스케일 및 HPC 담당 부사장은 "새로운 시스템이 엔비디아 HGX 플랫폼에서 그레이스 및 그레이스 호퍼 설계를 활용하면 현존 데이터센터 CPU보다 높은 성능과 두 배 향상된 메모리 대역폭 및 에너지 효율성을 제공하는 시스템을 구축하는데 필요한 청사진을 제공한다"면서, "기후 과학, 에너지 연구, 우주 탐사, 디지털 생물학, 양자 컴퓨팅 등의 분야에서 엔비디아 그레이스 CPU 슈퍼칩 및 그레이스 호퍼 슈퍼칩이 진보된 HPC 및 AI 플랫폼의 기반을 형성하고 있다”고 전했다.
작성일 : 2022-06-03
[칼럼] 증강지능과 브레인 디지털 트윈
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 몇 년 사이에 산업계의 관심사는 4차 산업혁명과 스마트 공장에서 인공지능(AI)과 디지털 트윈(digital twins)으로 이동한 것처럼 보인다. 아마도 인공지능에 대한 관심의 최고조는 알파고 사건이라고 할 수 있다.  그러나 사람들은 인공지능에 대해서 아직도 현실보다는 환상을 가지고 있다. 그 환상 중에는 공상과학 소설 같은 환상도 있다. 아직도 우리 감성 속의 AI는 공상과학 소설이나 영화 ‘2001 스페이스 오디세이’에 나오는 인공지능 컴퓨터 ‘HAL 9000’이라고 할 수 있다. 이런 환상 속의 인공지능은 인간이 만들었지만 비인간적이고, 차갑고 논리적이지만 인간의 이기적이고 공명심이 강한 면을 닮은 것이라고 생각한다.    그림 1. 증강지능과 브레인 디지털 트윈   그래서 인공지능의 정의도 매우 모순적이다. 인간이 만든 소프트웨어로 이성적이거나 비이성적인 사람의 행동을 모방하는 것이라는 것이다. 현실은 더욱 힘들다. 현재 대부분의 AI 시스템은 독립적인 시스템이다. 알파고는 바둑만 강하지, 내가 하고 있는 일에 도움을 줄 수는 없다. 가장 일반적인 인공지능 스피커 역시 인터넷에 있는 정보를 찾아주는 것이다.  일부 AI 기술은 자율적으로 작동하도록 설계되었지만, AI의 유형 중 하나인 증강지능(augmented intelligence) 또는 지능 증폭(intelligence amplification)은 기계학습 및 데이터 세트의 예측 분석을 사용하여 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 그것을 강화하는 것이다.   지능 증폭이라는 용어는 애슈비(William Ross Ashby)의 책인 ‘Introduction to Cybernetics’에서 파생된 것으로 1956년까지 거슬러 올라간다. 이 용어 자체는 인간 지능의 대체를 의미하는 불길하게 들리는 인공지능보다 덜 위협적이라고 할 수 있다. 인공지능이 산업로봇이라면 증강지능은 협업로봇이라고 할 수 있다.  증강지능은 인공지능 기계학습의 하위 섹션으로, 인공지능을 독립적으로 작동하거나 완전히 대체하기보다는 인간의 지능을 향상시키기 위해 개발됐다. 이는 인간의 의사결정을 개선하고, 나아가 향상된 의사결정에 대한 대응 조치를 취함으로써 그렇게 하도록 고안되었다.  증강지능은 과학, 비즈니스 및 일상 생활에서 보다 정확한 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있는 기회를 줄 수 있다. 그것은 사용자와 소프트웨어의 공생 관계를 만들 수 있다. 증강지능은  사용자를 대체하는 것이 아니라 의사결정 능력을 높이고, 나아가 우리 뇌의 능력을 더 강화할 수 있다.  필자는 오래 전부터 개인 인공지능 시스템을 만들어서 사용해 보려고 했는데, 최근에 롬 리서치(Roam Research)라는 소프트웨어를 사용하면서 증강지능을 이용한 개인의 브레인 디지털 트윈(brain digital twins)을 만들어 봤다. 롬 리서치는 롬 리서치 회사에서 개발하고 서비스하는 온라인 노트 애플리케이션이다. 롬 리서치의 캐치프레이즈는 ‘A note-taking tool for networked thought’으로, 그래프 기반의 노트 간 연결을 가장 중요한 특징으로 꼽을 수 있다. 롬 리서치는 최근 개발된 소프트웨어로 에버노트(Evernote)나 노션(Notion)과 같이 현재 인기를 얻고 있는 노트 작성 소프트웨어는 아니지만, 다른 노트 애플리케이션에는 없는 독특하고 강력한 특징들을 가지고 있다. 그것은 자신의 기억과 정보와 지식을 무한대로 연결할 수 있다.    그림 2. 롬 리서치의 지식 연결 그래프   현재의 인공지능은 결과만 인간의 지능을 모방하고 있지만, 인간의 사고방식으로 생각하지는 않는다. 인공지능의 알고리즘으로 결과에 도달한다. 반면에 롬 리서치를 이용한 증강지능을 사용하면 인간의 뇌의 방식으로 데이터와 지식을 연결할 수 있다. 증강지능은 단독으로도 사용할 수 있고, 어떤 부분은 인공지능의 코딩을 사용할 수도 있다. 우리의 생물학적 두뇌의 약점은 장기 기억에 약하다는 것이다. 기억은 시간이 지나면 왜곡되고 희미하게 되고 사라져 버린다. 우리가 기억하지 못하는 것은 우리의 삶에서 사라지는 것이다. 현재의 정보와 과거의 정보를 연결한다면 우리에게 새로운 능력이 생길 수 있다. 우리의 생물학적 두뇌를 장기 기억에 사용하는 대신 창조력에 사용할 수 있다. 그러므로 우리에게 여러 개의 뇌가 필요하다. 필자의 브레인 디지털 트윈 전략은 ▲첫 번째 뇌 : 의식(consciousness), 지능(intelligence) ▲두 번째 뇌 : 증강지능(augmented intelligence) ▲세 번째 뇌 : 인공지능(AI) 그리고 ▲사용 모델 : 디지털 모델(digital model), 디지털 섀도(digital shadow), 디지털 트윈(digital twin)을 사용해서 체계적으로 구축할 예정이다. 우리의 뇌는 가장 오래된 방법과 가장 현대적 방법이 공존하는 공간이라고 한다. 사람들은 책을 가장 오래된 방법으로 열심히 읽는다. 책을 읽고 열심히 독후감을 남긴다. 아주 열심히 읽어서 하루 한 권의 책을 읽어도 일 년에 365권이다. 어떤 책은 며칠 동안 읽어야 한다. 이 방법은 이동 수단으로 비유하면 수백 년 전에 괴나리봇짐을 싸서 서울에서 부산까지 걸어가는 방식이라고 할 수 있다.  디지털 기술 변혁의 시대에도 수백 년 전의 방식으로 열심히 이동하는 사람은 없다. 디지털 독서(digital reading)는 독서의 디지털 전환이라고 할 수 있다. 하루에 2000권 이상이 출판 되는 세상에 적어도 1%인 20권은 읽어야 한다. 그리고 20권 이상의 책을 읽는 것도 문제이지만, 읽은 책의 내용을 기억하는 것도 새로운 문제이다. 과거에는 전화번호를 외우거나 수첩에 기록하고 다녔다. 스마트폰이 생기고 우리는 전화번호를 암기하거나 수첩을 찾는 것에서 해방되었다. 스마트폰에 거의 무한대의 전화번호를 저장할 수 있다. 디지털 전환은 디지털 사고와 디지털 혁신적 방법, 그리고 디지털 변화가 필요하다. 겉으로만 디지털 전환이고 내부는 변화하지 않는 과거의 방법을 사용한다면 분명히 그 한계가 크다. 디지털 혁신적인 방법 중에 하나가 브레인 디지털 트윈을 가지는 것이다.    그림 3. 브레인 디지털 트윈   인공지능의 전성시대인데 내가 하고 있는 일이나 사업에 사용할 수 없을까? 나만의 인공지능을 가질 수 없을까? 그것도 아주 저렴하고 지금 당장 사용할 수 있는 인공지능은 없을까 하는 의문이 있었는데, 롬 리서치와 증강지능의 개념을 결합해서 자신의 브레인 디지털 트윈를 만들고 있다. 이 칼럼 역시 필자의 브레인 디지털 트윈을 사용해서 쓰고 있다.  하버드의 유명한 교수는 학생들에게 “사람들은 1/4인치 드릴을 원하지 않으며 1/4인치의 구멍을 원한다”고 말했다. 우리는 인공지능 엔진을 원하는 것이 아니라 지금 당장 사용하고 싶은 인공지능의 결과를 원한다. 복잡하고 기억할 것이 많은 세상에서 우리의 두 번째 두뇌인 브레인 디지털 트윈을 만들어 보는 것이 개인과 조직의 새로운 경쟁력이라고 생각한다. “사람들은 1/4인치 드릴 공구를 사고 싶어하는 것이 아니라 1/4인치 구멍을 뚫고 싶은 것 뿐이다.”(“People don't want to buy a quarter-inch drill. They want a quarter-inch hole.”) - 테오도르 레빗(Theodore Levitt)   ■ 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 : 2021-07-30
다쏘시스템-인터스텔라 랩, 우주에서 식량 생산을 위한 시스템을 3D익스피리언스 플랫폼으로 제작
다쏘시스템은 인터스텔라 랩이 ‘바이오팟(BioPod)’의 첫 시제품을 보다 효율적으로 설계 및 개발하기 위해 클라우드 기반의 3D익스피리언스 플랫폼을 활용했다고 밝혔다.  인터스텔라 랩은 폐루프(closed-loop)를 통해 식량, 물, 공기를 생성 및 재사용하는 서식지 및 생태계 재현 시스템을 연구하는 기업이다. 자급자족이 가능한 바이오팟 식량 생산 시스템은 지구, 달, 화성에서 인류의 지속가능한 삶을 위해 필요한 인프라와 자원을 지원하는 우주정거장을 구축하고자 하는 목표의 일부로 개발되었다.     바이오팟은 폭 6m, 넓이 10m, 높이 4.5m 크기의 팽창식 돔 형태로 되어 있다. 견고한 기반 구조는 복합재로, 외관은 부드러운 플라스틱 막으로 만들어졌다. 바이오팟은 첨단 작물 재배 기술와 예측가능한 모니터링 기술을 접목함으로써, 기존 실내 농업에서는 키우기 어려운 다양한 작물과 식물을 재배해 식량 생산에 혁신을 가져오기 위해 개발되었다. 인터스텔라 랩은 원활한 협업과 빠른 설계 최적화 및 검증을 위해 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 ‘리인벤트 더 스카이(Reinvent the Sky)’ 산업 솔루션을 도입했다. 프랑스와 미국에 있는 팀원들은 언제 어디서나 단일 디지털 환경에서 최신 프로젝트 데이터에 실시간으로 안전하게 접근할 수 있게 되었으며, 전문지식을 공유할 수 있게 되었다. 또한, 버추얼 트윈을 통해 극한기후에서 바이오팟의 구조와 식물이 자랄 수 있는 최적의 산소 및 이산화탄소 농도와 광도 등과 같은 생물학적 시스템의 성능을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있었다. 인터스텔라 랩은 바이오팟을 발전시키면서 돔의 작동 및 유지, 식량 생산 및 환경에 대한 데이터를 수집하기 위해 버추얼 트윈을 사용할 예정이다. 또한, 3D익스피리언스 플랫폼은 향후 모듈 설계와 제조 및 아웃소싱을 확대할 때 외부 협력업체들과 커뮤니케이션을 용이하게 하며, 바이오팟의 3D 모델의 사실적인 렌더링을 제작해 인터스텔라 랩의 비전을 세상에 전달할 수 있도록 지원할 예정이다.     인터스텔라 랩의 설립자이자 CEO인 바바라 벨비시(Barbara Belvisi)는 “기후변화는 지구가 당면한 시급한 문제이며, 인류가 긍정적인 변화를 불러일으키기에는 가능성이 크지 않다. 그러나 인터스텔라 랩은 지구에서 지속가능한 삶을 살 수 있도록 새로운 대책을 마련하고 있으며, 미래의 우주계획을 위한 테스트베드를 개발하고 있다”며, “3D익스피리언스 플랫폼 덕분에 가장 효율적인 작업 프로세스를 갖추어 설계 작업을 처음부터 반복할 필요가 없게 되었다. 회사가 다음 단계로 나아가고 있는 만큼, 플랫폼의 프로그램과 프로젝트 관리역량은 향후 설계 지식을 축적∙검색하고, 제품수명주기를 효과적으로 관리하는데 매우 유용해질 것”이라고 밝혔다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주 및 국방 산업 부문 부사장은 “오늘날 우주경쟁시대에 혁신가들이 새로운 개념과 함께 등장해 기존 항공우주 산업의 판도를 뒤흔들고 있다”며, “3D익스피리언스 플랫폼은 제품개발에 기술을 통합하고, 제품 기획부터 인증까지 전 제품수명주기를 가속화할 수 있도록 돕는다. 또한, 대기업에서 사용하는 툴과 동일한 툴이기 때문에 오버헤드가 발생하지 않는다. 버추얼 트윈 경험을 통해 아이디어를 최적화하고, 시장의 선점우위를 확보하며, 더욱 지속가능한 삶과 방법을 모색할 수 있다”라고 밝혔다.
작성일 : 2021-07-19
AMD, 싱가포르의 새 슈퍼컴퓨터에 에픽 프로세서 공급
AMD가 과학 및 엔지니어링 분야를 위한 고성능 컴퓨팅(HPC) 리소스 센터인 싱가포르 국립 슈퍼컴퓨팅 센터(National Supercomputing Centre: NSCC)의 새로운 슈퍼컴퓨터에 AMD 에픽 7003(AMD EPYC 7003) 시리즈 프로세서를 공급한다고 밝혔다. AMD가 지난 3월 발표한 에픽 7003 시리즈는 고성능의 서버용 프로세서로 프로세서 당 최대 64개의 '젠 3(Zen 3)' 코어를 탑재해 향상된 코어 당 캐시 메모리 용량을 제공하며, 4세대 PCIe를 지원해 전작인 에픽 7002 시리즈 프로세서와 동일한 메모리 대역폭을 제공한다. AMD는 에픽 7003 시리즈가 HPC, 클라우드 및 엔터프라이즈 고객에게 기존 서버용 CPU 대비 19% 높은 IPC(instructions per clock)를 지원한다는 점을 내세우고 있다.     NSCC의 새로운 시스템은 HPE 크레이 EX(HPE Cray EX) 슈퍼컴퓨터를 기반으로 하며 EPYC 7763과 EPYC 75F3 프로세서의 조합이 사용될 예정이다. 2022년 초에 전면 가동할 예정인 이 슈퍼컴퓨터는 10 페타플롭스(petaFLOPS)의 처리 속도를 바탕으로 기존에 NSCC에서 가동하고 있는 아스파이어원(ASPIRE1) 슈퍼컴퓨터보다 8배 높은 성능을 제공한다. NSCC는 기존 슈퍼컴퓨터의 가용량이 한계에 다다름에 따라 새 슈퍼컴의 도입을 추진했으며, 향후 생물학, 유전학, 질병, 기후 등 다양한 분야에서 향상된 과학 연구를 지원할 전망이다. AMD의 램 페디보틀라(Ram Peddibhotla) EPYC 제품 관리 담당 부사장은 “AMD EPYC 프로세서는 출시 이후 전 세계 HPC 연구에 선도적인 성능을 지원해왔으며, 이를 인정받아 싱가포르 최고 성능 슈퍼컴퓨터에도 새롭게 도입된다”며, “HPE 및 싱가포르 국립 슈퍼컴퓨팅 센터와의 협력을 통해 의학, 질병, 기후, 엔지니어링 등 다방면으로 과학적 발견을 지속할 수 있게 됐다”고 밝혔다. 한편, AMD는 올해 하반기까지 400여 개의 클라우드 인스턴스에 다양한 세대의 에픽 프로세서를 공급하고, 100여 개의 신규 플랫폼에 3세대 에픽 프로세서를 지원하는 등 에픽 프로세서 생태계를 확장할 계획이다.
작성일 : 2021-05-12
[한국산업기술협회연수원] 새롭게 시작하는 봄 시즌! 3월 기술직무 연수(오프라인/온라인)
과정 과정명 교육일정 집체연수 (오프라인) · 수처리기술 기본 3.2 ~ 3.3 · RCM(신뢰성 중심 보전) 실행 프로세스 과정 3.2 ~ 3.4 · 플라스틱 성형불량 분석 및 개선사례 3.2 ~ 3.4 · [환급] 물리화학적 수처리 현장실무기술 3.2 ~ 3.4 · 소방기계설비 설계 실무기술 3.2 ~ 3.4 · [환급] 플라스틱 사출성형 종합실무 3.2 ~ 3.5 · 전력 변환장치, 인버터 제어 실무와 유지보수 (실습과정) 3.2 ~ 3.5 · 센서 핵심재료 및 부품을 이용한 센서 현장실무기술 3.2 ~ 3.5 · 전기기기 / 전력전자 기초(실습과정) 3.2 ~ 3.5 · 입문자를 위한 파이썬 기본 가이드 3.2 ~ 3.5 · [환급] 펌프운전 향상과정 3.3 ~ 3.4 · 전기설비기초 3.3 ~ 3.4 · 변압기 운전 및 트러블대책 실무 3.3 ~ 3.4 · 펌프 및 수차 정비 실무기술 3.3 ~ 3.5 · 모험적이며 창의적인 사람을 위한 펌프 운전 유지보수 실무과정 3.3 ~ 3.5 · 자동화 제조설비 서보유압제어 실무 3.3 ~ 3.5 · 지능형 반도체 설계 기술 및 기술동향 3.3 ~ 3.5 · [환급] HAZOP과정 위험성평가기술 3.3 ~ 3.5 · 원가 표준 및 원가 절감 입문 3.4 ~ 3.5 · 추락재해예방시스템 기본 기술 3.4 ~ 3.5 · 건설공사 기획,설계,시공,공정관리 3.4 ~ 3.5 · 프레스 금형 설계기술 및 현장 트러블 대책 3.8 ~ 3.10 · [환급] 시퀀스/PLC 제어기초(실습과정) 3.8 ~ 3.10 · 승강기제어를 위한 인버터•PLC실무 과정(실습과정) 3.8 ~ 3.11 · [환급] 압축기/펌프의 고장대책 3.8 ~ 3.12 · 장치산업용 통합관리 시스템의 실무기술 및 고장진단 3.8 ~ 3.12 · PLC를 이용한 인버터/HMI 연동제어 실무 3.8 ~ 3.12 · 실습으로 이해하는 jQuery 활용 전략 3.8 ~ 3.12 · 입문자를 위한 Java Programming 기본 3.8 ~ 3.12 · 오폐수처리 현장종합실무 3.8 ~ 3.12 · 발전설비기술 및 정비보수 과정 3.8 ~ 3.12 · 인버터 제어 및 유지보수 실무(실습과정) 3.9 ~ 3.10 · 설비 4대 결함 따라잡기 3.9 ~ 3.12 · WPS/PQR 실제작성과정 3.9 ~ 3.12 · 주강주물제작 기초에서 현장실무 3.10 ~ 3.12 · 부식파괴 원인분석과 방식설계 기술 실무 3.10 ~ 3.12 · 고도처리 현장 실무 응용 기술 3.10 ~ 3.12 · [환급] 소방설비 현장실무기술 3.10 ~ 3.12 · 연료전지 기술과정 3.10 ~ 3.12 · 소방기계시설 설계기술 (강원도) 3.11 · PCB/SMT의 EMC/EMI/EMS 대책 3.11 ~ 3.12 · 신제품 품질계획(APQP)실무 과정 3.11 ~ 3.12 · 소방시설 설계 기초 실무기술 (강원도) 3.11~ 3.12 · 소방전기시설 설계기술 (강원도) 3.12 · 사출성형 기초과정 3.15 ~ 3.16 · 건설공사 유해위험방지계획서 작성 및 검토 실무 3.15 ~ 3.16 · 미래형 스마트공장 ∙ 제조 구현방안 3.15 ~ 3.16 · 스마트공장 구축/사례 및 실무 3.15 ~ 3.17 · 발전계측제어 기술과정 3.15 ~ 3.18 · 품질관리 기본 과정 3.15 ~ 3.18 · 유틸리티 설비응용 기술 과정 3.15 ~ 3.19 · [환급] 사출금형 종합실무과정 3.15 ~ 3.19 · [환급] 전기전자 기초실무(실습과정) 3.15 ~ 3.19 · [환급] 전기전자 계측제어 실무기술(실습과정) 3.15 ~ 3.19 · JSP & Servlet Programming 기본 3.15 ~ 3.19 · 표면실장 공정불량 및 PCB 치명적 품질 불량 대책 3.16 ~ 3.19 · 용접부 미세결함 원인대책 3.16 ~ 3.19 · 건설계약관리 실무 3.16 ~ 3.19 · 산업환기(후드. 덕트, 송풍기) 종합기술 3.16 ~ 3.19 · 비전공자를 위한 전기전자기초실무(실습과정) 3.17 ~ 3.18 · 전자회로 입문 및 설계(실습과정) 3.17 ~ 3.18 · ESD 실무기술 3.17 ~ 3.18 · 공기조화 기본과정 3.17 ~ 3.18 · 정전기 원인분석 및 현장 트러블 대책기술 3.17 ~ 3.19 · 소방전기설비 설계 실무기술 3.17 ~ 3.19 · 안전밸브 실무 및 유지보수 3.18 ~ 3.19 · 유통 원가 계산 및 절감 3.18 ~ 3.19 · 산업 현장에 맞는 전략 수립 및 사례 3.19 · ISO 진동평가 규격 과정 3.22 ~ 3.23 · [환급] 회전기계장치의 진동소음분석 3.22 ~ 3.25 · 산업용 밸브/컨트롤밸브 최적설계 종합실무 기술 3.22 ~ 3.26 · 회전기계장치의 발란싱 및 축정렬 종합 실무 3.22 ~ 3.26 · 기계 설비의 윤활관리 기술 및 설비진단 기술 3.22 ~ 3.26 · 승강기 소음•진동 제어 및 회전설비 진단 과정 3.22 ~ 3.26 · Wireshark 네트워크 패킷 분석 이해 3.22 ~ 3.26 · 프로그래밍 입문자를 위한 C Fundamentals 3.22 ~ 3.26 · 불량제로를 위한 TPM(전사적 생산보전) 실무 과정 3.23 ~ 3.26 · 공기압 제어시스템 및 고장해석 3.23 ~ 3.26 · 광통신 & Network 기술 3.23 ~ 3.26 · 알기쉬운 금속기술종합(재료,가공,도금) 3.23 ~ 3.26 · 윤활분석을 이용한 설비 상태 진단 3.24 ~ 3.25 · RBI(위험기반검사) 이론 및 실무 과정 3.24 ~ 3.25 · [환급] 펌프/배관/밸브 종류별 특징 및 운용기술 3.24 ~ 3.26 · 수납땜 실무기술 및 현장 실습과정 3.24 ~ 3.26 · [환급] 발전기초과정 3.24 ~ 3.26 · 금형 원가계산 기본기술 3.25 ~ 3.26 · PCB 고장진단 및 수리 3.25 ~ 3.26 · 금형 원가계산 기본기술 3.25 ~ 3.26 · 용접설계 기초 실무 3.29 ~ 3.30 · 기계분야 정비업무실무 3.29 ~ 4.1 · [환급] 전기전자 측정실무(실습과정) 3.29 ~ 4.2 · 용접현장 종합기술과정 3.29 ~ 4.2 · [환급] 설비관리 및 진동분석, 진단 과정 3.30 ~ 4.2 · Bluetooth 시스템 설계기술 3.30 ~ 4.2 · 동위원소취급자 일반면허 입문과정 3.30 ~ 4.2 · [환급] 오실로스코프 활용 기술(실습과정) 3.31 ~ 4.1 · 재료 CODE별 규격해독 (ASTM, ASME, DIN, ANSI, JIS) 3.31 ~ 4.1 · 금형 수명 향상기법 및 수명 개선사례 3.31 ~ 4.2 · KS/JIS/세계규격해설과 대체재질선정 3.31 ~ 4.2 · 건물에너지관리시스템(BEMS) 설치 가이드 실무 3.31 ~ 4.2 · 발전가스터빈기초과정 3.31 ~ 4.2 과정 Untact Live 과정명 교육일정 실시간 Live · 폐수처리 종합실무 및 현장운영관리 3.3 ~ 3.5 · 물리화학적 수처리 현장실무기술 3.3 · 생물학적 수처리 현장실무기술 3.4 · 고도처리 현장실무 및 수처리 기술동향 3.5 · 용접현장 종합실무기술과정 3.8 ~ 3.10 · 용접공정 및 용접방법 현장실무기술 3.8 · 용접재료 및 용접결함 현장실무기술 3.9 · 용접규격 관리 현장실무기술 3.10 · 펌프 유지보수 및 에너지절감 3.11 ~ 3.12 · 현장 활용 가능한 전기전자 기초과정 3.16 ~ 3.18 · 전기기초 현장실무기술 3.16 · 전자기초 현장실무기술 3.17 · 전기전자 회로보는법 3.18 · 반도체종합 현장실무기술 3.22 ~ 3.23 · 노이즈 및 접지 현장실무 및 트러블대책 3.24 ~ 3.25 · 생산설비의 노이즈 분석 및 트러블대책 3.24 · 현장접지 기술과 트러블대책 3.25 · 공조냉동 종합실무 및 에너지절감 과정 3.29 ~ 3.31 · 공기조화 이론 및 공조설비 현장실무기술 3.29 · 압축식 및 흡수식 냉동기 현장실무기술 3.30 · 히트펌프 실무 및 공조냉동 에너지절감 3.31
작성일 : 2021-03-08