문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (4)   지난 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 광화문과 광화문 현판 복원 사례를 통해서 살펴 보았다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제와 사진 이미지 데이터베이스 구축의 필요성에 관해서 소개하였다. 또한 이미지 데이터베이스의 활용에 있어서 메타 데이터(meta data)와 올바른 태깅(tagging)의 중요성에 관해서 생각해 보았다. 이미지 데이터를 통한 역사 퍼즐을 풀어가는 데에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 예시하고, 다른 기록 자료와의 상호 검증 필요성도 강조하였다. 문화유산 복원의 정의와 현실적인 문제점 등에 관해서도 간단하게 소개하였다.  이번 호에서는 종이의 역사, 동아시아의 전통 종이, 한지 제지 공정, 한지의 다양한 명칭, 한지의 특징, 한지의 원료, 한지의 색상, 빛의 투과 특성, 전통 한지의 우수성에 관해서 간단하게 정리해 본다. 아울러 우리의 소중한 문화유산인 전통 한지에 관한 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴 본다. 한지 데이터베이스 구축에 있어서 어떠한 정보를 어떻게 정리하는 것이 앞으로 문화유산 분야에서의 활용에 도움이 될 것인가에 관해서 생각해 본다.    ■ 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. 한지의 다양한 활용 사례(서화, 책, 등, 한옥 문, 신발, 가방, 불경 등) 종이의 역사 종이의 역사를 소개하기에 앞서 우리의 전통 종이인 한지의 다양한 활용 사례를 <그림 1>에 소개하였다. 한지는 우리에게 익숙한 전통적인 서화, 책, 한옥 재료, 불경을 비롯하여 현대적인 디자인을 가미한 등의 갓, 신발, 가방 등 다양한 응용제품의 소재로 사용되고 있다. 전통적인 방법으로 만든 종이는 일반적으로 사용되는 양지(洋紙)와 달리 독특한 질감과 특성을 가지고 있어 문화유산의 보수, 서화 작품의 소재로 사용될 뿐만 아니라, 새로운 종이를 재질로 한 새로운 제품의 개발에도 활용될 가능성이 높아 각광받는 재료이다. 고대부터 그림 또는 문자를 바위, 벽돌, 동물 가죽, 나무, 대나무 조각 등 다양한 소재에 기록으로 남겨 두었다. 고대 이집트에서는 양가죽을 종이처럼 만든 양피지(羊皮紙, parchment)가, 아시아에서는 얇은 대나무 조각을 재료로 한 죽편(竹片)이 사용되었다. 기원전 3000년경에 고대 이집트에서는 파피루스(papyrus)라고 하는 풀의 섬유로 종이와 비슷한 것을 만들어 사용하였으며, 오늘날 영어에서 ‘종이’를 뜻하는 ‘paper’의 어원이 되었다. 양피지는 우리말로 번역하면서 양의 가죽으로 만들어 종이처럼 사용되는 물건을 종이에 비유하면서 한자로 종이를 의미하는 지(紙)가 붙었을 뿐, 실제로 종이는 아니다. 현재 사용되고 있는 종이는 식물에서 셀룰로스(cellulose, 섬유소)를 추출하여 얇은 평면의 막 형태로 만든 것이다. 종이를 처음으로 만든 사람은 중국의 채륜(蔡倫)으로 알려져 있다. 삼(麻 : 마), 아마(亞麻) 등에서 섬유를 분리하여 얇은 막의 형태로 걸러서 떠내어 건조시키는 방법으로 만들었다. 이러한 방법은 한국과 일본에도 전해져, 동아시아 각국에서는 지역에 자생하는 식물을 재료로 하여 종이를 만들어 사용하게 되었다. 종이의 발명으로부터 약 600년 후인 710년경에는 중국인 포로에 의해서 현재의 우즈베키스탄 사마르칸트까지 전파되었다. 12세기 즈음에 이르러 무어인이 종이 만드는 기술을 에스파냐에 도입하면서 점차 유럽에 전파되었다. 그 후 약 7세기 동안 유럽에서는 식물 섬유와 넝마를 원료로 수작업으로 유럽의 전통 종이가 만들어졌다. 산업혁명이 일어난 19세기에는 제지 작업의 기계화가 시작되었으며, 양지의 대량생산으로 이어졌다.    한국, 중국, 일본의 전통 종이 한국, 중국, 일본 모두 전통적인 방식의 수작업으로 전통 종이가 생산되고 있다. 한국의 전통 종이를 한지(韓紙), 중국의 전통 종이를 선지(宣紙, Xuan Zhi), 일본의 전통 종이를 화지(和紙, わし)라고 구별하여 부른다. 동아시아 삼국의 종이는 모두 오랜 역사와 전통을 가지고 있으며, 기본적으로 닥나무를 이용해 종이를 만드는 것은 비슷하지만 각국의 닥나무 품종, 제조 과정이나 첨가되는 재료들이 달라지면서 각 나라 전통 종이의 고유한 특징을 가지게 되었다.   그림 2. 동아시아 전통 종이의 명칭, 원료 및 특징   <그림 2>에 동아시아 전통 종이의 명칭과 특징을 간단하게 정리하여 소개하였다. 우리나라의 경우에도 한지를 만드는 공방이 전국 각지에 분포하고 있으며, 각 공방마다 다른 재료와 제지 공정으로 종이를 만들기 때문에 획일적으로 한지의 특징을 표현할 수는 없다. 다만 한국, 중국, 일본의 전통 종이의 일반적인 특징의 차이를 정리하면 다음과 같이 요약할 수 있다. 한지는 주로 닥나무를 원료로 만들어 보존성이 탁월하고 질기면서도 유연한 특징을 가지고 있다. 문자의 기록, 서화용뿐만 아니라 건축, 공예, 예술 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 한지는 중국이나 일본의 전통 종이 제지법과 다르게 한지 두 장을 서로 붙여서 한 장을 만드는 합지(合紙) 방식이 사용된다. 표면을 매끄럽게 하기 위한 도침(搗砧 : 종이나 가죽 따위를 다듬잇돌에 올려놓고 다듬어서 윤기가 나고 매끄럽게 함) 과정을 거치기도 한다.  중국의 선지는 죽피(竹皮), 마피(麻皮), 청단피(靑檀皮), 상피(桑皮)에 볏짚이나 밀짚 등을 섞은 원료로 만든다. 중국의 청단(靑檀)은 느릅나무과의 나무로 한반도에는 자생하지 않는 식물이다. 선지는 한지보다 섬유의 길이가 짧아 종이의 질은 약하지만, 먹 번짐이 고르고 우수하여 서화용으로 적합하다.  일본의 화지는 왜(倭)닥피, 안피(雁皮 : 산닥나무 껍질), 삼지(三枝) 닥피를 원료로 만들며, 부드럽고 유연하다. 종이를 쌍발 뜨기 방식으로 뜨기 때문에 얇은 종이를 여러 번 뜰 수 있어, 종이의 질을 균일하게 할 수 있는 특징이 있다. 표면 처리로 표면을 고르게 하여 섬세하다. 그러나 먹 번짐이 좋지 않아 먹을 이용하여 글을 쓰거나 그림을 그리는 것에는 그다지 적합하지는 못하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모두솔루션이 지난 3월 13일 ‘지스타캐드(GstarCAD) 파트너 콘퍼런스’를 진행했다. 지스타캐드를 국내에 판매하는 파트너사를 대상으로 한 이번 콘퍼런스에서는 지스타캐드의 비즈니스 현황과 향후 개발 계획 등이 소개됐다. ■ 정수진 편집장     대안 CAD의 퍼포먼스 향상과 생태계 구축 추진 지스타캐드는 2D CAD 시장에서 사실상의 표준으로 쓰이는 오토캐드와 호환되면서 가벼운 퍼포먼스와 저렴한 가격을 앞세운 이른바 ‘대안 CAD’ 제품 중 하나이다. 중국의 지스타소프트(Gstarsoft)가 개발하고, 국내에서는 모두솔루션이 공급한다. 지스타소프트의 루샹(Lu Xiang) CEO는 “작년 중국 상하이 증시에 상장한 이후 10억 위안(약 1800억 원) 이상의 투자를 유치했다”면서, R&D를 통한 제품 라인업 확대 및 인지도 강화를 위한 마케팅을 강화할 수 있는 기반을 마련했다고 전했다. 지스타소프트는 중국 시장에서는 직접 판매 중심으로, 해외 시장에서는 600여개의 파트너사를 통한 비즈니스를 진행한다. 해외 비즈니스 비중을 장기적으로 50%까지 늘리는 것이 목표이다. 이외에 클라우드 비즈니스도 진행한다. 1500만 명의 MAU(월간 활성 사용자)를 기록한 모바일용 CAD 뷰어를 시작으로, 최근에는 클라우드 제품인 ‘지스타캐드 365’를 개발했다. 루샹 CEO는 지스타캐드 개발의 핵심 요소로 품질, 성능, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), 신기능 등 네 가지를 꼽았다. 소프트웨어의 안정성과 함께 속도를 높여 도면 작업 시간을 줄이는 것이 가장 큰 관건이다. 또한 API를 통해 서드파티 생태계를 구축하는 동시에, 오토캐드 서드파티 툴을 지스타캐드용으로 마이그레이션하는 노력도 기울일 예정이다.    3D/클라우드/AI 등 제품 라인업 확대 루샹 CEO는 제품의 성능을 높이는 기술 개발에 집중하면서, 제품 라인업을 넓힐 계획이라고 전했다. 2D CAD에서 나아가 BIM(빌딩 정보 모델링) 시장을 겨냥한 3D CAD로 제품군을 확대하는 한편, 모바일 CAD 뷰어와 클라우드 CAD 등 신기능과 신제품을 제공하는 개발도 추진할 계획이다.  클라우드 CAD 제품인 ‘지스타캐드 365’는 한국 출시를 준비하고 있다. 클라우드에 설계 데이터를 저장함으로써 디바이스의 제약 없이 협업과 공유가 가능하다는 점을 내세운다. 2D 설계 외에 기계, BIM 등 제품군을 개발할 계획이며, 협업 기능은 구독 라이선스로 판매될 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 루샹 CEO는 “AI에 대한 기대가 높은 상황에서 CAD에 AI를 접목하는 방법에 대해서도 연구 중이다. AI는 건축 설계 등에서 작업 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 전했다.   ▲ 지스타소프트는 클라우드 CAD 제품군을 넓히고, 국내 시장에도 선보일 계획이다.   생태계 중심으로 국내 비즈니스 강화 계획 모두솔루션은 지난 2019년 지스타캐드 누적 판매 1만 카피를 기록한 이후, 2023년에는10만 카피를 돌파했다고 밝혔다. 국내 시장에서 선호도가 높아지고 있으며, 파트너 숫자 증가 등 파트너 비즈니스도 꾸준히 활성화되고 있다는 것이 모두솔루션의 평가이다. 지스타캐드의 한국 비즈니스에 대해서 루샹 CEO는 “한국 시장은 지난 2008년 이후 매년 40%씩 성장하면서 빠른 증가세를 보이고 있다”면서, 한국 고객에 대한 지원 조직을 확대하고, 한국 고객의 요구에 대응하기 위해 모두솔루션과의 R&D 협력을 강화할 것”이라고 밝혔다. 모두솔루션은 오토캐드 사용자의 지스타캐드 이전 지원 및 서드파티 지원 확대를 포함한 사용자 생태계 구축을 추진할 계획이다. 오토캐드용 서드파티 툴 중 하나인 ‘드림플러스’에 대응하는 ‘매직플러스’의 기능 개발을 시작해, 올 연말에는 기본 기능의 개발을 완료할 예정이다. 파트너 지원 시스템 또한 개선해 파트너 사이트 및 발주 시스템을 새롭게 구축할 계획이다. 모두솔루션의 정충구 대표이사는 “국내에서는 중견기업 시장을 중심으로 지스타캐드 고객을 늘려 왔는데, 최근에는 대기업 고객을 발굴하는 데에 힘을 기울이면서 실제 대기업 고객 확보가 이뤄지고 있다”면서, 시장 확대와 함께 서드파티 관련 개발 및 파트너십을 강화할 계획이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

책에서 얻은 것 No.19     “경험, 강점, 역할을 커넥팅하라.” - 신수정    커넥팅이란 커리어란 목표를 성취하고 자유를 추구하는 여정(커넥팅, connecting)이며, 이 여정의 핵심은 연결이다. 신수정 저자는 현직에 있으면서도 MZ 세대와 같은 감성을 지니고 있으며, 해마다 책을 한 권씩 출판하고 있다. ‘일의 격’, ‘통찰의 시간’, ‘거인의 리더십’에 이어 ‘커넥팅’이 세상에 나왔다. 저자의 SNS에서 소개하는 ‘커넥팅’을 통해 어떤 메시지를 전달하고자 하는지 살펴보겠다. “이번 책은 직장인들의 "커리어"를 위한 책입니다. 2021년 '일의 격' 출간 이후 많은 분들과 만났습니다. 그리고 많은 고민을 들어왔습니다. 흥미롭게도 고민의 가장 많은 부분은 바로 ‘커리어’였습니다. 도대체 커리어를 어떻게 쌓아야 할까? 일을 통해 연봉을 많이 받고 부자 되려면 어떻게 해야 할까? 한 직장에 오래 있어야 할까? 다양한 직장을 경험해야 하나? AI와 로봇 시대 어떻게 커리어를 준비해야 하나? 스페셜리스트가 되어야 하나? 제너럴리스트가 되어야 하나? 일터에서 성장하고 최고가 되려면 어떻게 해야 할까? 초년생인데 미래를 위해 어떤 직장을 선택해야 하고 어떻게 일해야 하나? 평생 일하는 커리어를 가져가려면 어떻게 해야 할까? 일을 빨리 그만 두고 싶은데 셀프파이어를 어떻게 생각하나? 성장하고 최고가 되기 위해서는 전문성 외에 어떤 역량을 쌓아야 할까? 회사에 계속 있어야 하나? 옮겨야 하나? 옮기려는데 어떤 쪽이 내 커리어의 좋은 선택인가? 승진을 하려면 어떻게 해야 하나? 리더나 임원들은 어떤 역량을 쌓아야 하고 커리어 방향을 어떻게 가져가야 하나? 나는 일이 즐겁지 않은데 이게 비정상인가? 스타트업, 대기업, 공공기관, 글로벌기업 등이 어떻게 다르고 어떤 커리어 설계를 해야 하는가? 초년생, 10년차, 20년차, 은퇴를 앞둔 사람들의 커리어 전략은 어떻게 다른가? 이러한 다양한 고민들에 대한 저의 대답을 정리한 책입니다. 커리어에 대한 수많은 질문에 대한 해결책을 관통하는 키워드를 저는 ‘커넥팅(connecting)’으로 잡았습니다. 스티브 잡스가 이야기한 ‘connecting dots’입니다. 이제 다양한 경험, 관계, 배움을 쌓고 빠른 변화에 대응하여 어떻게 이들을 유연하게 연결하느냐가 핵심이 될 것입니다. "평생 연봉의 80프로는 첫 직장에서 결정된다"는 ‘연봉의 비밀’ 시리즈로 출발해서 커리어와 커리어 전략, 커리어 포트폴리오 구축 방법론, 커리어에 필요한 역량 등 다양한 내용을 재미있게 다루었습니다. 당연히 직장인들, 커리어를 고민하는 분들에게 큰 도움이 되리라 확신합니다. 시니어 직장인들은 본인뿐 아니라 커리어를 고민하는 후배를 돕는데 활용하실 수 있을 것입니다. 자녀나 후배, 지인들에게 큰 길잡이와 선물도 될 것입니다. 창업자나 경영자들 또한 직장인들의 고민을 이해하고 그들이 회사에서 역량을 마음껏 발휘하게 하려면 어떻게 성장과 커리어를 도와야 할지 방향을 정하시는데 큰 도움이 될 것입니다. 많은 분들이 읽고 시행착오를 최소화하며 효과적으로 자신의 커리어 방향을 설정하고 설계하여, 1) 일에서 더 성장하고 2) 돈도 많이 벌며 3) 삶에서 자유로울 수 있도록 돕는 것이 제 소망입니다.” 또한, 신수정 저자는 AI에 시대 ‘쓸모없는 사람’이 되라고 하였다. 미디어와의 인터뷰에서 저자는 “AI 시대에는 무엇을 어떻게 준비해야 할까? 오드리 탕이 말하는 80:20의 룰은 새겨들을 만하다. 80%의 시간은 현재 일에 집중하여 전문성을 기르되 20%의 시간은 다음 단계에 필요한 역량을 준비하라는 것이다. 현재 하고 있던 일의 상당 부분이 AI로 대치되거나 쇠락한다면 준비해 두었던 나머지 20%를 활용해 빠르게 변신하라는 것”이라고 하였다. 성장기에는 다양성을 가져야 창작성도 생긴다. 이런 세부적인 공감을 가지는 내용에 대해 들어 보고 싶다면 책을 사서 읽어 보고, 궁금한 점은 용기를 내어 저자에게 들어보는 시간을 보내면 좋겠다.  “커리어란 목표를 성취하고 자유를 추구하는 여정, 이 여정의 핵심은 연결이다.” - 신수정   ‘페북의 현인’ 신수정 작가의 네 번째 신간이 나왔다.  주말을 기다려 서평 맵을 만들었다. 지금까지 신 작가의 책을 모두 서평 맵으로 만들어 보았다. 그리고 사인도 받고 커피와 식사를 하며 즐거운 대화도 가졌다. 나는 이 책에서 나의 미래인 ‘창업’의 관점에서 즐겁게 읽어 내려갔다. 독자 여러분도 커넥팅을 읽을때 자신의 커넥팅 주제를 하나 정하고 그 관점으로 읽어가면 흥미를 느낄 것이다. 갑자기 궁금증이 하나 생겨서 지금 전 인류의 현인 챗GPT(ChatGPT)와 그 궁금증에 대해 얘기를 나눠봤다. 1950년대 세계 최초의 컴퓨터가 등장한 이래로 챗GPT만큼 흥미롭지는 못했다. 그것은 어쩌면 당연한 것이라 생각되지만, 컴퓨터와 대화를 나누게 된 것은 불과 2년 사이였다. 챗GPT에게 물어 봤다. “그의 지난 저서를 보면 ‘일의 격’, ‘통찰의 시간’, ‘거인의 리더십’, ‘커넥팅’ 다음은 뭘까? 좀 더 재미난 상상력으로 간단한 제목을 10가지 추천해 줘.”  다음은 챗GPT의 답변이다. “신수정 작가의 지난 저서들을 고려하면, 그의 다음 저서는 그의 기존 작품들과 연결되면서도 새로운 영역을 탐구하는 방향으로 나아갈 것 같습니다. 여기 재미있고 상상력을 자극할 수 있는 간단한 제목 10가지를 추천 드립니다. ‘인간과 기계의 대화’ : 인공지능과 인간이 어떻게 상호 작용하며 서로를 이해할 수 있는지 탐구합니다. ‘시간의 재발견’ : 바쁜 현대 생활 속에서 시간을 어떻게 효율적으로 사용하고, 진정한 의미의 여유를 찾을 수 있는지에 대한 이야기입니다. ‘실패의 미학’ : 실패를 통해 배우는 교훈과 성장의 과정을 다루며, 실패를 성공으로 이끄는 긍정적인 변화에 대해 탐구합니다. ‘소통의 법칙’ : 개인과 조직, 사회에서 효과적인 소통을 이루기 위한 방법과 소통의 중요성을 다룹니다. ‘창조의 씨앗’ : 창의력을 발휘하여 새로운 아이디어를 창출하는 과정과 창조적 생각을 촉진하는 방법에 대해 탐구합니다. ‘리더의 조건’ : 현대 리더에게 필요한 자질과 리더십의 새로운 모델을 제시합니다. ‘네트워크의 힘’ : 개인과 조직이 네트워크를 구축하고 활용하는 방법, 그리고 네트워킹이 개인의 성공과 조직의 성장에 미치는 영향을 다룹니다. ‘감정의 지도’ : 감정을 이해하고 관리하는 방법, 감정 지능이 개인의 성공과 행복에 미치는 영향에 대해 탐구합니다. ‘혁신의 경로’ : 기술과 사회의 변화를 주도하는 혁신의 과정과 혁신을 이끄는 사람들의 이야기를 담습니다. ‘미래의 균형’ : 기술 발전과 인간의 가치 사이에서 균형을 찾는 방법과 미래 사회를 위한 지속 가능한 전략을 모색합니다. 이러한 제목들은 신수정 작가가 다룰 수 있는 다양한 주제를 반영하며, 독자들에게 새로운 관점과 영감을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.“ 신수정 작가는 이 중에서 본인에게 적합한 몇 가지를 알려 주었다. 내년에는 우리의 손에 들려져 있지 않을까 생각해 본다. 벌써 다음 신간이 기다려지는 것은 왜일까?  “인생에 모든 우연은 연관성이 있다.(Connecting the dots)” - 스티브 잡스   “Connecting the dots” 애플의 전설적인 CEO였던 스티브 잡스는 2005년 스탠포드대학교의 졸업식 연설에서 자신의 인생에 관한 세 가지 이야기를 했는데, 그 중 가장 유명한 것은 ‘Connecting the dots’이다. 스티브 잡스는 본인의 성장 과정 및 사회생활을 이야기했는데, 대학 자퇴 후 서체 강의를 수강한 것이 훗날 다양한 서체의 컴퓨터를 만드는데 도움이 되었고 애플 설립 후 쫒겨난 그 순간에는 매우 괴로웠지만 그 덕분에 넥스트(NeXT)라는 회사를 설립하는 계기가 되었다. 넥스트는 1985년 애플에서 해고 통지를 받은 잡스가 설립한 컴퓨터 회사이다. 당시 잡스는 애플과의 결별에 대해 ‘프로그램 개발에 쓰이는 워크스테이션을 만들고 싶다’는 그의 바람을 실천에 옮길 수 있는 기회로 여겼다고 한다. 애플은 넥스트 인수 이후 차세대 운영체제인 랩소디를 개발했다. 이후 스티브 잡스는 아이폰과 아이패드를 출시하여 애플에 지대한 공을 세웠다.  “우리는 지금 당장 현실의 일을 미래와 연결지을 수는 없고 이미 지나간 길에 대해서, 즉 과거와 현재를 연결할 수는 있다. 어느 누구도 미래를 예측할 수는 없지만, 지금 현재 각자가 자신의 자리에서 하고 있는 노력이 미래에 어떤 식으로든 연결이 될 거라는 믿음을 가져야만 한다. 배짱, 운명, 업보 등 무엇이라도 어떠 이유로든 자신의 미래와 현재가 연결될 것이라는 믿음을 가지고 나아가야 한다.” 신수정 작가가 언급한 커넥팅과 일맥상통할뿐더러 저자도 이런 커넥팅을 실천한 장본인이기 때문이다. 또한 미래에 대한 걱정에 과거를 자책하는 (나를 포함해) 많은 사람들에게 뜻깊은 성찰이 될 책이 바로 ‘커넥팅’이다.  “현재의 자신에게 집중하면 됩니다. 지금과는 완전히 별개의 분야로 간다 해도, 지금의 경험은 목걸이의 구슬이 됩니다.”  - 박수경 교수(KAIST)   학습 노트(‘커넥팅’ 서평맵) 이 글이 세상에 알려지기 전에 작가와의 만남을 통해 사인도 받고, 대화도 나눌 예정이다. 이 글에서는 완료형으로 쓰겠다. 저자와의 만남 약속으로 나는 ‘커넥팅’에 정말 잘 어울릴 두 분의 지인을 초청하였고 한 분은 가까운 거리, 한 분은 먼 거리에 있지만 참석했다. 즐거운 점심시간과 함께 각자의 ‘커넥팅’에 대해서 어떤 기회와 어떤 고민이 있는지 나누고, “본인의 경험, 강점, 역할을 커넥팅”하라는 저자의 조언을 들었다.  나는 5년 뒤 염두에 두고 있는 창업의 기회를 위해 ‘커넥팅’을 활용하고자 한다. 그래서 ‘창업’에 대한 ‘커넥팅’으로 집중하였다.    ▲ ‘커넥팅’(신수정 지음, 김영사 출판) 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하시면 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.

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

브라더인터내셔널코리아가 휴대용 무선 스캐너 ADS-1350W 및 ADS-1800W 2종을 새롭게 출시했다고 밝혔다. 브라더코리아가 이번에 선보인 신제품은 288×85×101mm의 크기와 최소 1.37kg의 무게로 휴대성을 높였다. 어디서든 빠르게 작업할 수 있도록 스캔 속도를 A4 용지 기준 최대 30ppm/60ipm으로 높였다. 게다가 스마트폰과 와이파이 연결을 지원해 외부에서도 스캔 및 저장, 공유 작업이 가능하고 USB-C 타입 포트가 있는 노트북 또는 외장형 배터리를 통해 전원을 공급할 수 있다.   ▲ 브라더코리아의 휴대용 무선 스캐너 ADS-1800W   또한, 업무 효율을 높이기 위해 OCR(Optical Character Recognition), 원터치 스캔, 웹 커넥트(Web Connect) 등 ‘브라더 스캔 소프트웨어’를 탑재했다. OCR 기능을 활용하면 스캐너에 설정된 언어에 따라 문자를 인식하고 수정할 수 있어 어디서든 편집이 용이하다. 설정값 그대로 스캔하고 저장해주는 원터치 스캔 기능은 한번의 터치로 빠른 작업이 가능하도록 돕는다. 작업이 완료된 문서는 웹 커넥트 기능을 통해 간편하게 저장하고 공유할 수 있다. 브라더 전용 앱인 ‘Brother iPrint&Scan’에서 구글 드라이브 등 온라인 저장 환경에 액세스하고 저장 또는 공유하면 된다. 스캔 시 실제와 다른 물결 무늬로 인식되는 모아레 패턴을 설정 레벨 값 조절을 통해 최소화할 수 있는 것도 장점이며, 최대 20매 용량의 자동 문서 급지대(ADF)를 지원해 다양한 크기와 무게의 용지도 자동 스캔할 수 있다. 최대 1.24mm 두께의 카드 스캔이 가능한 전용 슬롯을 마련해 양각으로 처리된 플라스틱 카드도 스캔이 가능하다. 브라더코리아 관계자는 “이번 무선 스캐너 2종은 사용자의 편의성과 업무 효율성을 최우선으로 고려한 제품으로 외부 문서 작업이 잦은 소비자에게 최적화된 모델”이라며, “앞으로 브라더만의 기술력을 바탕으로 이용자의 업무 환경을 고려한 다양한 제품을 선보여 나갈 것”이라고 전했다.

데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 프랑스의 AI 솔루션 제공업체 미스트랄 AI(Mistral AI)와 파트너십을 맺고, 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘미스트랄 라지(Mistral Large)’를 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에 적용한다고 밝혔다. ‘미스트랄 라지’는 고유한 추론 능력을 갖춘 LLM 모델로 코딩과 수학에 능숙하고 한 번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있다. 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 5개 언어 처리가 가능한데, 기존 생성형 AI 모델과 ‘대규모 다중 작업 언어 이해 측정(MMLU)’을 비교하는 과정에서 성능을 입증했다. 이와 함께, 미스트랄 AI의 최초 기본 모델인 ‘미스트랄 7B’와 오픈소스 모델 ‘믹스트랄(Mixtral) 8x7B’에 대한 엑세스 제공 및 스노우플레이크 산하 벤처 캐피탈인 스노우플레이크 벤처스(Snowflake Ventures)의 미스트랄 AI에 대한 시리즈 A 투자 등도 이번 파트너십 발표에 포함됐다. ‘미스트랄 7B’는 낮은 지연 시간과 메모리 요구사항에 비해 높은 처리량을 갖춘 것이 특징이고, ‘믹스트랄 8x7B’는 여러 성능 비교에서 챗GPT3.5보다 빠르고 품질이 우수한 것으로 나타났다. 미스트랄 AI의 모델들은 ‘스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex)’에서 프리뷰 공개 형태로 고객에게 제공된다. 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 플랫폼에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스이다. AI/ML 기술 없이도 쉽고 강화된 보안 환경에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 서비스로, 기업 고객은 데이터에 대한 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스는 유지하면서 데이터를 빠른 속도로 분석하고 AI 앱을 구축할 수 있다.     스노우플레이크는 2023년 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 위한 LLM을 지원하는 코텍스를 처음 공개했다. 또한, 메타(Meta)의 ‘라마2(Llama 2)’ 모델을 시작으로 검색증강생성(RAG)을 포함한 기본 LLM 지원을 늘리고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄 AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI에 대한 투자를 이어가면서, 기본형 LLM을 스노우플레이크 코텍스에서 제공해 기업이 다방면 비즈니스에 최첨단 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하고 있다. 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능이 공개 프리뷰되면서, 스노우플레이크 기업 고객은 기업 고유의 데이터를 바탕으로 다양하게 AI를 활용할 수 있게 됐다. SQL 기술을 갖춘 사용자라면 누구나 수 초 내에 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 비용 효율적으로 진행할 수 있다. 파이썬 개발자라면 스노우플레이크 코텍스에서 제공하는 미스트랄 AI의 LLM은 물론, 곧 공개될 스노우플레이크 스트림릿(Streamlit)의 대화형 기능을 통해 수 분 내에 챗봇과 같은 풀스택 AI 앱을 개발할 수 있게 된다. 간편해진 경험과 높은 수준의 보안은 역시 곧 공개될 스노우플레이크의 통합 벡터 기능과 벡터 데이터 유형을 통해 RAG에도 동일하게 적용될 예정이다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 “스노우플레이크는 미스트랄 AI와의 파트너십을 통해 최정상급 성능의 LLM을 고객에게 직접 제공하고, 사용자는 간편하면서도 혁신적인 AI 앱을 구축할 수 있게 되었다”면서, “스노우플레이크 코텍스를 통해 더 많은 기업이 데이터 클라우드의 보안과 개인 정보 보호는 강화하고 새롭고 경제적인 AI 사용 사례를 만들어 내기를 바란다”고 말했다. 미스트랄 AI의 아르튀르 멘슈(Arthur Mensch) CEO는 “미스트랄 AI는 전세계적으로 기업이 생성형 AI 활용에 더 가까워지도록 고성능, 고효율에 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하겠다는 스노우플레이크의 목표에 공감한다”면서, “스노우플레이크 데이터 클라우드에서 미스트랄 AI의 모델을 활용함으로써, 고객이 민주화된 AI를 경험하고 더 큰 가치를 창출하는 고도화된 AI 앱을 생성할 수 있기를 기대한다”고 전했다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3)   지난 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 사회적으로 문제가 되었던 인감도장의 진위문제 판단을 위한 이미지 분석을 통한 유사도 조사 사례도 소개하였다. 또한 근래에 문제가 되었던 천경자 화백과 이우환 화백의 작품으로 위작 시비가 일었던 사례도 간단하게 살펴보았다. 이번 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 살펴보도록 한다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제도 함께 생각해 본다. 목적 없이 촬영되는 사진이 과연 존재할까 하는 문제도 함께 생각해 보려고 한다. 그리고, 촬영된 이미지 데이터를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 관련 지식, 경험, 안목의 중요성에 관해서도 소개한다.   ■ 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   역사 퍼즐(시간적 공간적 퍼즐) 조각 퍼즐(jigsaw puzzle)은 완성된 이미지를 여러 조각으로 분할하여 분할된 이미지를 여러 가지 조합으로 평면에 배치하여 본래의 이미지가 되도록 만들어 가는 게임이다. 모든 이미지는 어느 특정한 시각에서의 정보이다. 즉, 조각 퍼즐은 어느 특정한 시각의 이미지 정보를 공간적으로 분리해 놓은 것을 맞춰가는 것이다. 퍼즐의 모든 조각은 동일한 시각 또는 정지된 이미지의 일부이다. 동영상에서 한 장의 이미지를 뺐다면 그 이미지는 시간의 흐름 속에서 바로 앞의 장면과 바로 다음 장면의 사이에 해당하는 정보이다. 시간적인 전후 관계를 맞춰 가는 시간적 퍼즐이다. 역사 연구는 이러한 시간적, 공간적, 사회적, 문화적 다차원 퍼즐이라고 할 수 있다. 2023년 10월15일 광화문 월대(月臺)가 복원되고 새로운 현판이 공개되었다. 역사적 기록을 통한 고증을 거쳐 1865년에 흥선대원군에 의해서 경복궁 중건이 시작되어 1867년에 완성될 당시의 모습으로 복원되었다. 중건 당시의 완벽한 모습은 아니지만 조금씩 원형에 가까워져 가고 있다.   그림 1. 광화문 사진으로 풀어 보는 역사 퍼즐(사진이 촬영된 순서 맞추기)   <그림 1>에 다른 시기에 촬영된 다섯 장의 광화문 사진을 소개하였다. 광화문의 모습이 시대에 따라 어떻게 변화되었는지, 시간을 축으로 역사 퍼즐에 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 어떤 순서로 사진이 촬영된 것이며 어느 시기에 촬영된 것인지 함께 생각해 보자. 모든 사진이 촬영된 시기에 직접 현장을 방문한 사람이라면 쉽게 알 수 있는 문제이지만, 사진이 촬영된 시기의 폭이 약 100년 가까이 되니 현장을 방문했던 사람이라도 이미 고인이 되었거나 기억이 분명하지 않을 수도 있다. 사진의 특징, 풍경, 건물, 차량 등 다양한 정보와 자신이 알고 있는 역사적 사실(데이터베이스)을 바탕으로 추정하는 과정을 거쳐서 결론을 얻게 될 것이다. 자신이 내린 결론에 확신이 없는 경우도 있을 것이고, 확신하지만 데이터베이스나 기억이 사실과 달라서 오답을 하는 경우도 있을 것이다. 역사적 사실을 잘 알지 못하는 사람이라면 다섯 장의 사진 중에서 네 장(B, C, D, E)의 사진에는 큰 서양식 건물이 찍혀 있지만, 첫 번째 사진(A)에는 서양식 건물이 사라졌다는 사실로 힌트를 삼을 것이다. 또한 서양식 건물만 찍혀 있는 오래된 것 같은 사진(E)도 있으므로, 광화문이 서양식 건물을 세운 다음에 건립된 것으로 판단할 수도 있을 것이다. B, C, D의 사진은 지나가는 행인의 옷차림, 차량의 유무, 차량의 모델 등을 바탕으로 촬영된 순서를 유추하게 될 것이다. 사진 A는 광화문을 남겨두고 서양식 건물만 철거하는 가장 마지막에 촬영된 것으로 추정하게 될 것이다. 이러한 내용을 바탕으로 다섯 장의 사진이 촬영된 순서를 추정하면 E → B → D → C → A로 보는 것이 합리적이다. 실제의 촬영순서는 B → E → D → C → A이다. 사진에서 서양식 건물은 일제강점기에 지어진 조선총독부 건물이다. 당시에는 동양 최대의 근대식 건축물로 1912년 독일인 게오르그 라란데(Georg de Lalande)가 설계하고, 1916년에 광화문 뒤편 경복궁 내에 공사를 시작하여 1926년에 완공되었다.(B) 1945년 해방 후에는 미 군정 청사로, 1950년 6월 25일에 발발한 한국전쟁 직후에는 서울이 함락되어 조선인민군 청사로, 같은 해 9월 28일에는 UN군이 서울을 수복하여 1962년부터 대한민국 중앙청(정부 청사)으로 사용되었다. 1986년부터는 국립중앙박물관으로 사용되었으며, 김영삼 대통령 재임시절인 1995년 8월 15일에 철거를 시작하여 1996년에 철거가 완료되었다. 건물 철거 후 첨탑 부분은 천안 독립기념관에 전시되고 있다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

유니버설로봇이 기존 제품보다 더 큰 무게를 다룰 수 있는 협동로봇 신제품 ‘UR30’을 공개했다. 공간 활용과 유연성 등 협동로봇의 이점을 강화하면서 속도와 안정성을 높인 신제품을 통해, 산업용 로봇이 쓰이는 영역에서 본격적인 경쟁도 가능해졌다는 것이 유니버설로봇의 시각이다. ■ 정수진 편집장   ▲ 유니버설로봇의 UR30   간편하고 안전하게 활용할 수 있는 협동로봇의 이점 강화 코봇(cobot)으로도 불리는 협동로봇(collaboration robot)은 사람과 같은 공간에서 함께 작업할 수 있는 로봇을 가리킨다. 기존의 산업용 로봇은 크기가 커서 넓은 공간이 필요하고, 사람과 충돌해 사고가 나지 않도록 안전망으로 분리되어 있는 경우가 많다. 반면에 협동로봇은 센서를 탑재해 사람과 부딪치면 정지하도록 해 안전성을 확보한 것이 특징이다. 유니버설로봇은 지난 2008년 첫 번째 제품을 선보인 이후 현재까지 7만 5000대 이상의 협동로봇을 판매해 왔으며, 전 세계에 20개 지사와 1000여 명의 임직원 및 글로벌 네트워크를 구축해 왔다. 유니버설로봇은 자사의 협동로봇이 산업용 로봇에 비해 콤팩트하면서 사용이 간편하다는 점을 내세운다. 유니버설 로봇 코리아의 이내형 대표는 “몇 시간의 교육만으로 비전문가도 로봇의 기본 조작을 익힐 수 있고, 트레이닝센터에서 어느 정도 교육을 받으면 제조 현장에서 문제를 해결할 수 있는 것이 장점”이라고 전했다.   성능과 사용 편의성 강화한 UR30 국내 시장에 새롭게 내놓은 UR30은 지난 해 출시한 UR20에 이어 유니버설로봇의 5세대 제품으로 꼽힌다. 로봇이 들어올릴 수 있는 최대 무게를 뜻하는 가반하중이 30kg으로 늘었지만 로봇 자체의 무게는 63.5kg으로 산업용 로봇에 비하면 가볍고, 지름 245mm의 공간만 있으면 바닥뿐만 아니라 벽이나 천장에도 설치가 가능하다. 로봇의 모든 관절이 360도 회전하기 때문에 움직임의 자유도가 높다는 점도 특징이다. UR30은 더 무거운 무게를 안전하게 다룰 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 개선이 이뤄졌다. 속도와 안정성을 높이면서 더욱 부드러운 제어를 위해 소프트웨어를 개선했고, 자동화 시스템을 더 쉽게 구축할 수 있도록 했다. 유니버설로봇 코리아의 심재호 차장은 “고장이 생겼을 때 로봇을 제거하지 않고 현장에서 바로 수리와 부품 교체가 가능하기 때문에, 빠르게 생산라인을 재가동할 수 있다”면서, “로봇에 내장된 조인트 부품의 수를 기존 제품 대비 50% 줄였고, 누구나 쉽게 로봇의 움직임을 프로그래밍할 수 있도록 소프트웨어도 업데이트됐다”고 설명했다.   ▲ 유니버설로봇 코리아의 심재호 차장은 산업용 로봇과 경쟁을 기대할 수 있는 단계라고 전했다.   산업용 로봇과 경쟁 및 협동로봇 시장 확대 추진 UR30은 여러 개의 그리퍼를 활용해 다양한 작업에서 효율을 높일 수 있고, 조인트 제어의 자유도를 통해 좁은 공간에서 활용도가 높아졌다. 개선된 토크 센서로 토크 제어의 정밀도도 향상됐으며, 무거운 물건을 반복해서 옮기는 작업에서 속도가 향상돼 시간 단축이 가능할 것으로 보인다. 유니버설로봇은 협동로봇의 속도와 정밀도가 높아짐에 따라 산업용 로봇이 많이 쓰이는 분야에서 본격적인 경쟁이 가능해질 것으로 기대하고 있다. 공간과 자유도의 이점 및 유연성과 사용 편의성을 앞세워 산업용 로봇 대비 경쟁력이 높아졌다는 것이다. 심재호 차장은 “산업용 로봇의 활용 분야에 협동로봇이 근접할 수 있는 단계에 왔다고 본다. 산업용 로봇을 완벽히 대체할 수 있다고 보기는 이르지만, 공간 활용 등 협동로봇이 가진 이점을 살리면서 속도와 안정성을 높여 산업용 로봇과 경쟁할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편, 유니버설로봇은 국내외 시장에서 많은 제조사가 등장하면서 협동로봇 시장 전체가 꾸준히 커지고 있다고 판단하고 있다. 이런 상황에서 고품질과 퍼포먼스를 요구하는 제조 분야의 대기업을 중심으로 시장을 확대한다는 것이 유니버설로봇이 밝힌 올해 비즈니스 전략의 핵심이다. 이내형 대표는 “작년 국내 시장에서 매출이 크게 늘었는데, 이는 협동로봇 시장 자체가 확대된 영향도 있을 것이다. 2차 전지나 자동차 등의 산업을 중심으로 복잡한 동작이나 극한 상황이 요구되는 시장에서 협동로봇의 적용 가능성이 높다고 보여, 올해도 큰 폭의 매출 성장을 기대하고 있다”고 전했다. 또한 “자사 제품의 퍼포먼스를 내세워 고퀄리티/하이엔드 협동로봇 고객에 집중하면서, 학교에서 협동로봇에 대해 배우고 직장에서 활용할 수 있도록 교육 사업도 강화해 협동로봇의 인지도 및 시장을 넓히는 데 기여하고자 한다”고 전했다.   ▲ 유니버설로봇 코리아의 이내형 대표는 협동로봇의 인지도 확대와 하이엔드 시장 공략 계획을 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

기술 통합과 플랫폼으로 제조 산업에 새로운 가치 전달할 것   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤MI)는 어려운 제조 시장을 돌파하기 위해 플랫폼 전략을 내세우고 있다. 제품 개발과 제조에 관한 데이터를 연결하는 넥서스(Nexus) 플랫폼을 글로벌 시장에 이어 국내서도 정식으로 론칭했고, 올해는 본격적인 고객 사례를 만들어갈 계획이다. 흩어져 있던 사업부를 한 곳으로 통합한 이후 본격적인 시너지를 내고자 하는 헥사곤MI는 다양한 솔루션을 연결함으로써 제조산업의 디지털 전환을 효과적으로 지원하고, 올해도 두 자릿수의 매출 성장을 이어간다는 전략이다. ■ 정수진 편집장      지난해 국내 제조 시장 및 헥사곤MI의 비즈니스에 대해 평가한다면 2023년에는 제조 시장이 전반적으로 어려움을 겪었다고 본다. 기술 집약 기업으로서 경기에 영향을 받는 점을 고려할 때 방위산업, 항공 등을 중심으로 글로벌 시장의 여파가 있었다고 보고 있다. 이런 어려움에도 불구하고 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 두 자릿수의 매출 성장을 기록했다. 헥사곤은 방위산업에서의 수요 증가 및 신기술에 대한 시장 수요에 적극 대응했으며, 자동차 산업에서는 전기자동차로의 전환 및 전동화에 대한 요구가 높아 이 부분에 대응했다. 자율주행자동차와 UAM(도심 항공 모빌리티) 등 미래 모빌리티의 동력인 모터와 2차전지 등의 시장에 대응하는 기술 공급도 추진했다. OEM에서 구축한 기술이 협력업체로 전파되는 단계에서의 임팩트도 컸다. 헥사곤의 기술은 전 세계 생산 차량의 95%, 항공기의 90%, 스마트폰의 75% 및 의료용 인공보철물의 80%에 이르는 제품 개발 및 생산에 쓰이며, 국내에서도 자동차, 항공우주, 조선, 반도체 등 다양한 산업 분야의 제조업체를 고객으로 두고 있다. 글로벌 트렌드와 마찬가지로 한국 시장에서도 3D 프린팅, 적층 제조, 디지털 트윈 등 새로운 제조 기술 분야를 중심으로 성장을 할 수 있었다.  헥사곤은 소프트웨어와 측정 장비에 걸쳐 원천기술을 갖고 있으며, 리버스 엔지니어링을 통한 검증 및 실시간 연동을 통해 제조 프로세스 개선에 도움을 줄 수 있다는 점을 강점으로 제시하고 있다. 나아가 제품 개발 및 제조 과정에서 끊임 없는 흐름을 넥서스(Nexus) 플랫폼으로 지원하면서 새로운 가치를 고객에게 제공하고자 한다.   지난해 헥사곤MI의 주요한 변화가 있다면 무엇인지 변화에 대한 요구는 모든 조직의 과제라고 본다. 그 과정에서 조직 구성원의 긍정적인 변화 이끄는 것이 중요하다. 가장 큰 변화는 물리적으로 나누어져 있던 헥사곤MI의 주요 사업부 5개를 한 곳에 모음으로써, 내부 인력들이 보다 긴밀한 협력을 통해 고객에게 통합된 솔루션을 제공할 수 있게 된 점이다. 이전에는 엠에스씨소프트웨어, 베로소프트웨어, 헥사곤 메트롤로지, 큐다스(Q-das), DP테크놀로지 등 각 조직의 사무실이 서울 및 인근 지역에 나누어져 운영되다 보니, 다양한 비즈니스 문화를 가진 팀 간에 커뮤니케이션이 빠르게 이뤄지는데 다소 어려움이 있었다. 그러나, 2023년 11월 오피스를 통합하고 서로의 사업과 기술을 알아갈 수 있는 시간이 많아지면서 해석 소프트웨어/생산 소프트웨어/장비 등 다양한 관점에서 상호작용이 늘었다. 또한, 설계부터 품질 검사까지 통합 솔루션으로 고객들에게 선보일 수 있음을 파악하고, 같이 프로젝트를 진행하면서 비즈니스의 시너지를 창출할 수 있게 되었다.    산업분야별 및 제품군별로는 어떤 성과가 있었는지 지난해의 경우 우크라이나-러시아 전쟁 및 중동 전쟁의 여파로, 국내 주요 방산 업체에서 재래식 무기를 대체할 수 있는 기술을 필요로 함에 따라 헥사곤 솔루션에 대한 수요가 증가하였다. 그리고 자동차 업계에서도 미래 모빌리티에 대한 투자 확대로 자율주행, 전동화, 2차 전지 등의 제조 지원에 필요한 헥사곤의 엔지니어링 시뮬레이션, 생산 소프트웨어, 측정 솔루션에 대한 수요가 컸다고 평가하고 있다. 헥사곤은 디지털 트윈과 디지털 리얼리티에 대해 형상을 3D로 모델링하고 시뮬레이션에 활용한다는 관점으로 접근하고 있다. 이 과정에서 중요한 것은 실제 대상과 디지털 트윈의 정합성인데, 헥사곤은 디지털 트윈의 실시간 운용을 위해 라이카의 광대역 스캐닝 기술을 접목해 시너지를 만들었다. 헥사곤은 넥서스와 HxDR 등 플랫폼을 통해 다양한 고객의 니즈와 제품에 대응하는 노력을 꾸준히 기울여왔다. 디지털 플랫폼은 제조 과정에서 시간을 줄일 수 있는 유용한 수단이라고 본다. 헥사곤MI는 헥사곤의 8개 사업부(디비전) 가운데 제조 분야를 주력으로 하는 사업부 중 하나로서, 특히 디지털 전환(DX) 관련 니즈가 증가함에 따라 관련 프로젝트를 다수 진행했다. 또한 헥사곤의 다른 사업부와도 기술을 연계해 시너지를 창출하고자 했다. 이외에 산업단지의 노후된 제조 환경을 디지털화된 공장으로 변화시키고, 산업간 융합을 통해 디지털 전환으로 가는 여정을 지원하는 등의 성과가 있었다.    헥사곤MI가 선보인 넥서스 플랫폼에 대한 시장의 반응이나 성과는 어떤지 넥서스는 2023년 초에 글로벌 출시했고 우리나라에는 지난 9월에 공식 론칭했는데, 초기에는 직접적인 매출보다는 향후 비즈니스를 위한 파이프라인을 만드는 데에 주력했다. 생각했던 것 이상으로 업계에서 좋은 반응을 보였고, 디지털 전환과 관련한 비즈니스 기회를 개발할 수 있었다고 본다. 넥서스는 개방성과 확장성을 강조하고 있다. 소프트웨어뿐 아니라 장비 데이터, 그리고 헥사곤 외에 서드파티 솔루션 데이터까지 연계가 가능하다. 플랫폼에 대한 고객의 주요한 니즈는 다양한 데이터의 연계 활용에 관한 것인데, 넥서스는 플랫폼을 위해 추가로 데이터를 생성할 필요가 없어 손쉽게 도입할 수 있는 것이 장점이다. 넥서스의 주요 고객은 자동차, 항공우주, 조선, 반도체 등 다양한 산업 분야의 제조업체이다. 해외에서는 보잉, 볼보, 에어버스, 록히드 마틴, 도요타, 포드 등이 넥서스 도입을 고려하거나 도입하여 활용하고 있다. 국내에서는 출시 이후 대기업 및 연구기관들이 넥서스의 일부 도입을 진행하고 있으며, 이외에 여러 곳에서 도입을 검토하고 있는 상황이다. 올해에는 자동차, 항공, 조선 등 산업을 중심으로 고객 사례를 발굴할 수 있을 것으로 기대한다.    지난해 헥사곤MI의 포트폴리오에 추가되거나 업데이트된 솔루션에 대해 소개한다면  헥사곤은 다양한 규모의 제조 분야를 위한 솔루션을 갖고 있으며 제품간의 연결성에 신경을 썼다. 지난해 두 자릿수의 매출 성장은 기존 제품이 고르게 성과를 얻은데 따른 것으로 본다. 특히 2021년 헥사곤의 포트폴리오에 추가된 ETQ의 경우 2023년 국내에 처음으로 선을 보였다. ETQ는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반의 기업용 소프트웨어로, 품질경영시스템(QMS), 환경·보건·안전(EHS), 감사 관리, 공급업체 관리, 문서 관리, 컴플라이언스 관리 등 제조업에서 품질과 환경, 안전 관리를 위해 요구되는 다양한 소프트웨어를 제공한다. ETQ는 제조 품질 관리 데이터, 부적합 보고서, 고객 불만 및 의견 등을 자동화해 전체 제품의 수명주기 동안 품질 관리에 대한 전사적인 인사이트를 제공하는 것이 큰 특징이다.    헥사곤MI의 국내 인원은 어떻게 구성되어 있고, 최근 변화가 있다면 어떤 것인지 헥사곤MI의 국내 직원 수는 140여명이며, 본사 오피스 외에도 용인에 PCMM 검/교정 및 자동화 센터 및 창원에 기술지원센터를 갖추고 있다. 헥사곤MI는 디지털 전환과 솔루션 컨설팅을 중심으로 인력 확대를 진행하고 있는데, 이는 고객의 프로세스를 이해하고 고객의 문제 해결을 지원할 수 있는 전문 인력이 필요하다는 판단에 따른 것이다. 본사 오피스로의 통합과 함께 인력 확충을 통해 토털 솔루션 컨설팅을 강화할 계획이다. 또한, 올해 2월에는 창원 기술지원센터를 재개관하면서 경남 지역 내 다양한 제조 고객을 지원하는 한편 지역 제조업 발전에 기여할 수 있게 되었다. 향후 창원 기술지원센터는 디지털 전환의 중요 거점으로서 글로벌 강소기업을 지원하고, 지역 제조 혁신을 선도하는 중심점이 되어 지역 경제와 인재 양성에 기여하고자 한다.   올해 주목하거나 강조하고자 하는 시장 흐름 또는 기술 이슈가 있다면 2024년 산업계의 중요한 화두는 디지털 전환과 제품 개발 주기의 단축이라고 생각한다. 디지털 전환은 제조 산업에서 빠르게 진행되고 있다. 제조업체들은 3D 프린팅, 적층제조(AM), 디지털 트윈 등 새로운 제조 기술을 도입하여 생산 효율, 품질, 지속가능성을 향상시키고 있다. 또한 제조산업에서는 다양한 소비자 요구에 빠르게 대응하는 것이 중요해지고 있다. 이를 위해 더 짧은 시간에 여러 옵션을 평가하고, 결함을 조기에 발견 및 해결하며, 설계 요구 사항을 더 빨리 충족하는 등 제품 개발 주기를 단축하여 시장에 선보이고자 하고 있다. 한편으로 생산 기간을 줄이기 위해서 다양한 솔루션에서 나오는 데이터를 전달하고 가공하는 것이 어려움으로 작용한다. 결과 데이터를 초기 개발로 피드백해 재사용하는 것도 이슈이다. 헥사곤은 고객의 생산주기를 단축하고 생산성을 높이기 위한 디지털 전환에 집중하고자 한다.   올해 신제품 출시 또는 기술 포트폴리오 확장 계획이 있다면 산업계의 트렌드가 디지털 전환과 제품 개발 주기 단축이라는 점에서 디지털 리얼리티 플랫폼인 넥서스는 플랫폼을 사용하는 모든 부서가 동일한 데이터 및 변경/업데이트된 데이터를 사용하여 동시에 작업할 수 있으며, 이를 통해서 풍부한 데이터를 가진 제품의 출시 기간을 단축할 수 있다는 특징이 있다.  제조업체는 넥서스를 통해 더욱 민첩하고 탄력적인 프로세스를 구축할 수 있으므로 변화에 대응하고 새로운 기회를 활용할 준비를 더 철저히 갖출 수 있고, 이를 통해 제품 출시를 앞당기고 더욱 자율적인 워크플로를 개발할 수 있다. 헥사곤은 향후 지속적으로 각 고객에게 필요한 다양한 새 넥서스 앱과 솔루션을 출시하여 시장에 필요한 기술을 제공할 예정이다.   향후 헥사곤MI의 국내 제조 분야 전략이나 비즈니스 계획에 대해 소개한다면 높은 지정학적 불확실성 및 유가 및 환율로 인하여 제조업 시장 상황 자체는 지난해와 크게 다르지 않을 것으로 보인다. 그러나, 정부 차원에서 제조업의 디지털 전환 공급 기술 고도화를 지원하고 있고 항공우주, 자동차, 조선 및 반도체 분야의 대기업에서도 생산 공정의 디지털 전환이 진행되고 있다.  헥사곤MI는 2024년에도 전년 대비 두 자릿수 성장률의 매출액 달성을 목표로 자동차, 항공우주, 조선, 반도체 등 주요 산업 분야에서의 성장을 가속화하고, 디지털 전환을 지원할 계획이다. 또한, 넥서스를 통한 개방형 생태계의 인지도를 높이고 이를 통해 국내 제조업체의 디지털 전환을 위한 핵심 파트너로 자리매김하고자 한다. 넥서스의 기능과 성능을 지속적으로 개선하여 고객의 요구 사항을 충족시킬 수 있도록 노력하는 동시에, 여전히 높은 중요도를 가지며 헥사곤의 성장에 기여하는 다양한 솔루션의 비즈니스도 진행할 계획이다. 헥사곤이 가진 다양한 기술을 통합해 고객의 가치를 국대화할 수 있도록 지원하고자 한다. 한편, 헥사곤MI는 플랜트 설계 및 자산 관리 솔루션을 제공하는 헥사곤 자산 수명주기 인텔리전스 사업부(헥사곤ALI)와 건축/토목 등에서 GIS 정보를 취득해 효율적인 제조 솔루션을 제공할 수 있는 헥사곤 라이카지오시스템즈 등 한국 내 헥사곤의 다른 계열사와 협력하여 ‘OneHexagon’ 차원의 통합 기술 솔루션을 제공하고자 한다. 이외에 채널 파트너와의 소통 강화 및 협력도 추진할 계획이다. 제품 및 산업별 파트너사와 컨설팅에 주력하는 파트너사 등 다양한 채널 파트너와 함께 생태계를 넓히면서, 파트너 지원 프로그램도 확대할 예정이다.     ■ '2022 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.