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

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 호 칼럼에서 디지털 수명 주기 프레임워크에 대해서 설명하였다. 일반적으로 프레임워크(framework)는 복잡한 문제를 해결하거나 복잡한 구조를 구축할 때 기반으로 쓰이는 기본 구조를 말한다. 디지털 엔지니어링은 매우 복잡한 문제를 해결해야 한다. 특히 제품 개발과 동시에 제품의 디지털 트윈(digital twin)도 개발해야 한다.  이것은 제품 개발에서 두 가지 트윈인 물리적 트윈과 디지털 트윈을 동시해 개발해야 하는 것을 의미하며, 이것을 모두 충족할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 환경을 구축해야 한다. 또한 최근에 화두로 부상하고 있는 소프트웨어 정의 x 또는 소프트웨어 중심 x(software-defined x)의 프로세스를 포함해야 한다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크    <그림 1>의 프레임워크에서는 지식과 기술의 영역으로 정의한 네 가지 스피어(sphere)로 크게 분류하였다.  각 스피어는 고유의 특성이 있어서 그 분야의 전문 특성과 지식이 있다. 또한 각 스피어 사이에는 보이지 않는 경험과 지식과 패러다임의 벽이 존재한다. 스피어를 사용한 이유는 보이지 않는 장벽을 가지고 있기 때문이다. 첫 번째 영역은 제품 또는 시스템으로 대표되는 물리적 스피어(physical sphere)이며, 제품 부품으로 구성되어 있다. 이것을 가상 스피어와 비교한다면 디지털 트윈이 되는 것으로 공장에서 직접 생산되는 물리적 실체(physical entity)이다. 두 번째는 가상 스피어(virtual sphere)이다. 디지털 트윈은 가상 스피어로 가상세계(virtual world)이며 현실세계(real world)의 제품이나 시스템과 연동된다. 이것은 물리적 스피어의 경험과 지식 그리고 감각과 패러다임이 존재한다. 단지 소프트웨어 코딩 지식이나 제품의 물리적 지식이나 경험이 있다고 자동적으로 가상 스피어의 디지털 트윈을 만들 수 있는 것이 아니다. 세 번째는 정보 스피어(information sphere)로 현재까지 제품 개발에 핵심적 역할을 하고 있는 산업용 소프트웨어(industrial software) 영역이다. 이곳에는 다양한 컴퓨터 지원 개발 기술(CAx : Computer-Aided Everything)이 있으며, 대표적으로 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 컴퓨터 지원 제조(CAM), 컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE) 등으로 제품의 데이터와 정보를 생성한다. 생성된 데이터는 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템 안에서 자동화되고 저장된다.  네 번째는 사이버 스피어(cyber sphere)로 소프트웨어 중심 x의 영역이다. 주로 코딩의 영역으로 물리적 기능을 가상화(virtualization)하는 영역이다.    그림 2. 네 가지 스피어   가상 스피어와 사이버 스피어는 디지털 영역(digital domain)이지만, 정보 스피어는 물리적 영역(physical domain)과 디지털 영역으로 구분된다. 왜냐면 디지털 목업(digital mockup)이나 시뮬레이션(simulation)도 있지만 아직도 이 영역에서 물리적 시험(physical test) 등이 많이 필요하며, 미래에도 완전히 디지털화(digitalization)하기에는 갈 길이 멀다. 앞으로 가장 발전할 분야는 사이버 스피어 분야이다. 현재는 소프트웨어 정의 x로 발전 중이지만, 가까운 미래에는 소프트웨어 플랫폼(software platfom)으로 발전할 가능성이 높다.  그러나 새로운 기술과 접근 방법에는 리스크가 많다. 이런 리스크 관리를 하지 않으면 제품 개발이나 엔지니어링 분야에서 크게 낭패를 볼 수 있다. 다른 비즈니스 분야의 디지털 전환이나 인공지능 분야와 다르게 산업 분야는 리스크(risk)가 소비자나 사용자에게 엄청난 파급효과가 있다.   최근 보잉의 사례에서 보는 것과 같이 과도한 디지털 전환으로 아날로그 지식 엔지니어를 해고하는 바람에 엄청난 위기를 가져오고 있다. 지난 1월 보잉 737 맥스 항공기의 문짝이 비행 중 뜯어져 나가는 사고가 발생했다. 알고 보니 조립 과정에서 아예 나사를 빼먹었기 때문이라는 사실이 드러나 충격을 줬다. 보잉이 지난 20년 동안 비용 절감을 위해 아웃소싱을 대폭 확대하면서 숙련된 엔지니어들이 떠났고, 결국 심각한 항공기 품질 저하로 이어졌다.   지난 4차 산업혁명의 초기에 제너럴 일렉트릭(GE)은 디지털 트윈 사업을 제일 먼저 시작했다. 야심차게 시작한 프레딕스(Predix) 플랫폼은 실패하였고, GE 디지털 회사는 다른 회사에게 팔려갔다. 2000년대 초에도 지엠(GM) 자동차가 CAD와 PLM에 지나치게 의존하다가 기업이 어려워진 적이 있다. 기술은 어디까지 기술적 역량이지, 인간의 다양한 역량을 대체할 수 없다. 이런 사례는 현재 진행 중인 디지털 전환과 인공지능 전환(AI transformation)에 대해서 많은 교훈을 준다. 대부분 실제 경험보다는 연구만 하는 학자나 미디어에서 아직 리스크가 많은 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 접근한다. 기술 낙관론이라는 낙관주의 편향(optimism bias)이다. 실제 산업계에서는 이런 것이 커다란 위험요소가 된다.    결론적으로 이런 접근방법에서 가장 중요한 것은 속도보다는 방향성이다.  네 가지 스피어에서 접근방법은 각 스피어의 지식과 경험과 패러다임이 어떻게 연결 및 연동할 것인가에 대한 구체적인 방법과 도구를 발굴해야 한다. 그리고 이에 대한 디지털 전략과 디지털 리스크를 만들어야 한다. 그러므로 이런 프레임워크를 사용해서 구체적인 실행 목록을 만드는데 사용할 수 있다. “완벽한 형태는 공이며, 모든 것은 구체에서 시작한다.(The perfect form is the sphere, and everything originates from the sphere.)” - 플라톤   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭이 엔비디아와 데이터센터 인프라 최적화 및 디지털 트윈 기술 기반 마련을 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. AI 애플리케이션이 산업 전반에 걸쳐 주목을 받고 있는 동시에, 기존 컴퓨팅보다 더 많은 리소스에 대한 수요가 높아지며 처리 능력에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 데이터센터 설계와 운영이 눈에 띄게 변화하고 복잡해지면서, 업계에서는 운영의 효율성과 확장성을 모두 갖춘 안정적인 데이터센터 시스템을 신속하게 구축하고 운영하기 위해 노력하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 파트너십을 통해 엔비디아의 첨단 AI 기술과 자사의 데이터센터 인프라에 대한 전문성을 바탕으로 데이터센터 레퍼런스 디자인을 출시해 업계 전반에 공개할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 에코시스템 내 AI 배포 및 운영의 기준을 재정의함으로써 업계 발전의 중요한 이정표가 될 것으로 전망하고 있다.     슈나이더 일렉트릭은 데이터 처리, 엔지니어링 시뮬레이션, 전자 설계 자동화 등을 위해 구축된 엔비디아의 가속 컴퓨터 클러스터에 최적화된 데이터센터 레퍼런스 디자인을 소개할 예정이다. 이 디자인은 특히 고밀도 클러스터를 위한 간략 시운전과 안정적인 운영을 보장하는 고전력 분배, 액체 냉각 시스템 및 제어 기능을 구현하는데 중점을 뒀다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 협력으로 AI 솔루션을 데이터센터 인프라에 원활하게 통합하고, 효율  및 안정적인 수명 주기를 보장하는데 필요한 도구 및 리소스를 제공하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭이 제공하는 데이터센터 레퍼런스 디자인은 파트너, 엔지니어 및 기업이 기존 데이터센터 운영에 참고할 수 있으며, 고밀도 AI 서버 및 액체 냉각AI 클러스터에 최적화된 새로운 데이터센터를 구축하는데도 활용할 수 있다. 또한 슈나이더 일렉트릭은 자회사인 아비바의 디지털 트윈 플랫폼을 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)에 연결해 가상 시뮬레이션 및 협업을 위한 통합 환경을 제공할 예정이다. 이 환경에서 설계자, 엔지니어 및 데이터센터 운영자는 상호 원활한 협업을 할 수 있으며, 복잡한 시스템의 설계 및 구축을 가속화하는 동시에 출시 기간과 비용을 절감할 수 있다. 엔비디아의 이안 벅(Ian Buck) 하이퍼스케일 및 HPC 부분 부사장은 “슈나이더 일렉트릭과의 협력을 통해 우리는 차세대 엔비디아 가속 컴퓨팅 기술을 사용해 AI 데이터센터 설계를 제공하게 됐다”면서, “이는 조직이 AI의 잠재력을 활용하고 산업 전반에 걸쳐 혁신과 디지털 전환을 추진하는데 필요한 인프라는 제공한다”고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭의 판카즈 샤르마(Pankaj Sharma) 시큐어파워 사업부 데이터센터 비즈니스 총괄 부사장은 “데이터센터 솔루션에 대한 슈나이더 일렉트릭의 전문성과 엔비디아의 AI 기술 리더십을 결합하여 기업이 데이터 센터 인프라의 한계를 극복하고 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것”이라며, “엔비디아와의 협력을 통해 보다 효율적이고 지속가능한 미래를 만드는데 큰 기여를 할 수 있을 것이라 생각한다”고 전했다.

매스웍스는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2024a(Release 2024a, 이하 R2024a)를 발표했다. 이번 R2024a는 AI 및 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 새로운 기능을 포함한다. 현재 약 6000개의 저궤도 위성(LEO)가 궤도를 돌고 있으며 수십억 달러의 민간 부문 자금이 우주 관련 기업으로 유입되면서, 위성 통신에 대한 관심이 높아졌다. 위성 통신 엔지니어는 매트랩/시뮬링크 R2024a의 위성 통신 툴박스(Satellite Communications Toolbox) 업데이트를 통해 시나리오를 모델링할 수 있다. 또한 R2024a는 위성 통신 시스템과 링크를 설계 및 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 표준 기반 툴을 제공한다. 이 툴박스는 RF 성분 및 지상국 수신기와 함께 물리 계층 알고리즘 설계와 테스트 파형을 생성할 수 있으며, 골든 레퍼런스 설계 검증을 수행할 수 있도록 지원한다.     이번 업데이트는 매트랩 및 시뮬링크에서 주로 사용되는 ▲컴퓨터 비전 툴박스(Computer Vision Toolbox) ▲딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox) ▲계측기 제어 툴박스(Instrument Control Toolbox)에 대한 주요 업데이트도 포함한다. 컴퓨터 비전 툴박스는 컴퓨터 비전, 3차원 비전, 비디오 처리 시스템을 설계와 테스트를 위한 알고리즘, 함수 및 앱을 제공한다. 이 제품에는 2차원/3차원 비전 작업을 위한 알고리즘 설계, 데이터 레이블 지정, 코드 생성 기능이 포함되어 있다. 딥러닝 툴박스는 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 앱을 사용하여 심층 신경망을 설계하고 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이 툴박스는 트랜스포머와 같은 아키텍처를 지원하고, 파이토치(PyTorch) 및 텐서플로우(TensorFlow) 모델과 연동 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 계측기 제어 툴박스는 오실로스코프, 함수 발생기, 신호 분석기, 전력 공급장치, 분석 계측기와 같은 기기에 매트랩을 곧바로 연결할 수 있다. 계측기 탐색기(Instrument Explorer) 앱을 사용할 경우, 코드를 작성하지 않고 IVI 및 VXI 플러그 앤 플레이(Plug&Play) 드라이버 지원 기기를 관리할 수 있다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “엔지니어들이 무선 시스템의 빠른 진화에 대처하기 위해 디자인, 시뮬레이션 및 검증을 위한 활용성이 높은 통신 툴을 사용하는 것이 필수적”이라면서, “R2024a 업데이트는 차세대 통신 시스템 구현과 지원을 한층 수월하게 할 것”이라고 말했다.

국내 협업 툴 ‘플로우’를 공급해 온 마드라스체크가 3월 7일 여의도 콘래드서울호텔에서 ‘flow 3.0 AI NOW’ 행사를 개최했다. 이번 행사에서는 플로우에 업데이트될 생성형 AI에 대한 소개 및 활용법, 실제 활용 사례 등이 공유되었다. 마드라스체크는 플로우 3.0에 생성형 AI가 더해져 업무 프로세스의 혁신을 가져올 수 있을 것으로 기대했다. ■ 최경화 국장     협업 툴 플로우 서비스 기업, 마드라스체크 마드라스체크는 ‘똑똑한 AI 업무비서’를 내세우는 플로우 3.0을 발표했다. 플로우는 기업 내 업무 협업을 돕는 플랫폼으로서 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 온프레미스 형태로 제공된다.  마드라스체크는 K-협업 소프트웨어의 위상을 전 세계적으로 알리고자 글로벌 시장에 진출하여 플로우 사용을 확대, 전 세계 55개국 300개 유료 기업을 확보하며 업무 문화 혁신을 주도하고 있다.  이학준 대표는 “플로우는 메신저 기반 협업 툴과 작업 관리 협업 툴을 하나로 엮어 시장의 호응을 얻었다. 2018년에는 SaaS와 온프레미스를 동시에 제공했고, 이번에 생성형 AI로 또 한단계 도약할 것”이라고 밝혔다. 또한 플로우는 생성형 AI를 통해 누구나 쉽게 업무를 진행할 수 있도록 도울 것이다. 사용자는 동료들과 프로젝트 생성부터 업무 요약, 담당자 추천 등을 일일이 할 필요가 없으며, 플로우의 AI가 관련 업무를 대신할 수 있다고 소개했다.    ▲ 마드라스체크 이학준 대표   플로우는 CEO부터 신입까지 사용하기 쉬운 협업 툴로서 프로젝트 관리, 업무/일정관리, 메신저, OKR, 전자결재, 근태관리까지 한번에 가능하며, 업무에 최적화되어 줌/팀즈/구글 등이 연동되는 AI 협업 툴이다. 생성형 AI를 탑재한 플로우에는 오픈AI의 ‘GPT-4’와 메타의 ‘라마2’ 언어모델이 탑재되어 있다. 생성형 AI를 통한 플로우의 주요 기능은 ▲AI 프로젝트 템플릿 ▲AI 하위 업무 ▲AI 업무 필터 ▲AI 업무 일지 ▲AI 에디터 템플릿 ▲AI 담당자 추천 등이 있다.     이 대표는 “협업 툴 서비스는 시간이 갈수록 복잡해지고, 기업은 데이터가 쌓인다. 플로우는 AI를 활용해 UI/UX를 혁신하고, 데이터를 가치 있게 가공하고 제공하며, 시간을 절약하도록 서비스를 만든다. 대화하듯 업무하고 알아서 자료를 찾는 혁명을 이룰 것”이라고 말했다.      또한 이날 행사에서는 카이스트 전기 및 전자공학과 김대식 교수가 ‘AI와 챗GPT가 이끄는 세상’을 주제로 기조 발표를 했다. 김 교수는 “AI 개념은 수십 년 전에 나왔지만 컴퓨터 공학 단계에 머물렀다. 하지만 챗GPT로 코드 기반인 AI가 자연어 입력으로 바뀌면서 혁신의 시점이 왔다”라고 말했다.  김대식 교수가 말하는 올해 생성형 AI의 키워드는 ▲ 지적 능력의 한계를 넘어서는 생산성 ▲ 폼팩터의 전환 ▲온디바이스 AI를 위시한 sLLM의 등장이다. 핵심은 생산성의 향상이다. 김 교수는 휴대폰과 디스플레이 산업이 성장이 멈추고 있다면서, 포스트 스마트폰 디바이스는 디스플레이가 없는 쪽으로 변해가고 있다고 말했다. 또한 “제조 생산성은 높아지고 있지만 21세기에 들어서도 업무, 코딩, 디자인 등 인간의 지적능력이 필요하다”면서, 앞으로의 인공지능은 지적 노동자의 대량 생산을 돕는 방향으로 발전할 것으로 전망했다.    ▲ 카이스트 전기 및 전자공학과 김대식 교수   한편, 이어진 세션에서는 플로우 AI 사전 테스트를 진행하고, 생산성을 높인 사용 후기가 발표되었다. BGF리테일에서는 ‘글로벌 AI 편의점 CU, AI로 업무의 날개를 다는 법’, 한국전통문화고등학교에는 ‘교실로 들어온 생성형 AI’라는 제목으로 적용 사례를 소개해 호응을 얻었다.     ■ 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.