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.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 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.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 4월 15일 CNG TV는 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로 다뤘다. 배터리 산업은 탄소중립과 지속 가능한 에너지 전환의 필요성에 따라 높은 성장세를 보이고 있어 주목받고 있다. 또한 급증하는 전기차 수요와 환경 문제에 대한 관심, 원가 절감 등 차세대 배터리 개발을 위한 배터리 최적화 설계와 시뮬레이션 기술에도 관심이 집중되고 있다. 자세한 내용은 다시 보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 중앙대학교 문장혁 교수, 모아소프트 장윤혁 부장    중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수는 ‘다물리, 다차원 모델링을 통한 리튬이차전지의 전기화학-기계적 분석’을 주제로 발표했다. 리튬이차전지의 기계적인 해석을 시작으로 리튬금속전지, 전고체전지 등 배터리 해석을 위한 다물리와 기계적인 모델링, 그리고 멀티스케일 시뮬레이션 등에 대해서 설명한 문장혁 교수는 “리튬이차전지를 해석하려면 기계적인 이슈를 살펴봐야 하는데, 학교로 오게 되면서 다양한 배터리 과제를 수행하다 보니 리튬금속전지는 물론 전고체전지까지 다양한 배터리 해석들을 진행하고 있다”고 말했다. 그는 또 “배터리를 제조한다면 멀티스케일 시뮬레이션을 해야 하는데, 소재 수준에서부터 셀을 만들고, 셀을 어셈블리해서 팩까지 만들어야 하는 다양한 스케일의 공정들이 있다”며, “배터리 산업이 발전하면 각 스케일에 맞는 설계가 우선되어야 하는데, 기존에 소재를 다루어 왔던 사람들은 컴퓨터를 통한 설계가 익숙하지 않기 때문에 설계적 이슈 설명에 많은 시간과 노력이 필요했다”고 이야기했다.   ▲ 중앙대학교 에너지시스템공학부 문장혁 교수   모아소프트 DT사업부 장윤혁 부장은 ‘배터리 산업 동향과 설계 및 시뮬레이션 기술’을 주제로, 현재 사용하는 기기들로부터 전기화했을 때 어떤 부분을 어떻게 고려해야 하는지에 대해 소개했다. 또한 그에 따른 배터리 관련 규정에 어떤 식으로 대응할 지, 배터리의 성능이나 배터리 스펙을 어떤 규정에 맞춰야할 지 등 배터리 산업에서 고려해야 할 사항을 설명했다. 배터리 안전 기능에 대해 장윤혁 부장은 “배터리의 수명을 디지털 트윈을 통해 체크하고, 테스트 데이터로 수명을 예측하고 있다”며, “안전한 기능 판단 후 BMS(배터리 관리 시스템) 코딩을 통해 모델을 구현하고, 시뮬레이션을 통해 시스템을 검토하고 있다”고 말했다. 그는 또 “고밀도 기술 혁신과 메트릭을 활용해 고장 정의하는 것이 중요하다”며, “소프트웨어로 3D 시뮬레이션을 통한 체크가 필요하다”고 설명했다. 한편 배터리 분야에서도 인공지능(AI)가 적극적으로 도입되면서 에너지 관련해 큰 가능성이 열릴 것으로 전망되고 있다. 특히 배터리는 화학 소재와 기계, 전기 등 다양한 산업 분야를 아우르는 종합적인 전문지식이 요구되고 있어 배터리 전문가에 대한 수요도 크게 늘어날 것으로 보인다.   ▲ 모아소프트 장윤혁 부장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  다우데이타 는 3월 29일 서울 마포구 본사에서 제32기 정기주주총회를 개최해, 김상준 전(前) 한국정보인증 사장을 새로운 대표이사로 선임했다. 김 전(前) 사장의 사내이사 선임 안건이 이번 주주총회에서 상정됐고, 사내이사 선임 안건 가결 이후 대표이사 선임 이사회를 통해 신임 대표이사 임명이 이뤄졌다. 김상준 대표는 다우데이타의 사업부장과 다우기술의 영업본부장을 역임한 후, 2012년부터 한국정보인증으로 자리를 옮겨 경영본부장을 역임했다. 그 후 2016년에 대표이사로 선임돼 약 8년간 이를 연임했다. 김상준 대표는 전(前) 한국정보인증 대표이사로서 ICT 서비스 기업을 다년간 운영하며 창사 이래 최대 실적을 달성한 경험이 있다. 2020년 12월에 본인확인 기관으로 지정되고 공공 전자서명 시범사업자로 선정됨으로써 인증 사업의 성장을 촉진했다. 특히 코로나19의 영향으로 인해 비대면 트렌드가 확산하면서, 그의 리더십 아래 인증 서비스 및 전자계약 등 주요 서비스의 매출과 영업이익이 성장했다. 김상준 대표는 다우키움그룹에서의 오랜 근무 경험과 함께 한국정보인증 대표이사로서 성과를 드러냈다. 또한 회사의 산업에 대한 폭넓은 경험을 보유하고 있으며, 그룹의 통합적 전략 수립과 관계사와의 조율 역할에 기여할 것으로 기대되기에 이를 토대로 기업의 경쟁력을 제고할 수 있는 적임자로 판단된다. 한편, 다우데이타는 오토데스크(Autodesk), VMware 등 세계적인 소프트웨어 국내 총판업을 시작으로 다양한 솔루션 기반의 전문 서비스 및 컨설팅 사업으로, IT 사업 영역을 꾸준히 확장해 나가고 있다. 또한 VAN 서비스와 PG 서비스 사업을 영위함으로써 소비자 및 가맹점에게 편리하고 안전한 거래를 위한 통합 결제 서비스를 제공하고 있다. 2023년 다우데이타 연결 기준 연간 매출액은 10조 3340억원으로 전년 대비 6% 증가했고, 영업이익은 6679억원, 당기순이익은 4429억원을 기록했다.    

K-콘텐츠가 전 세계에서 높은 인기를 얻으면서 더 빠르고 높은 성능을 가진 시스템이 필요하게 되었다. 특히, 최신 콘텐츠는 직접 현장에서 촬영하는 것보다 생성한 배경을 투영하고 그 배경 앞에서 배우가 연기를 펼치거나, 없는 장면을 사실에 가깝게 그래픽으로 생성해내야 하는 경우가 많아지고 있다. 그리고 이를 뒷받침하기 위해 이전보다 훨씬 높은 사양의 시스템이 요구되고 있다. 여기에 시뮬레이션이나 제품 또는 건설/인테리어 등을 위한 CAD는 이전보다 훨씬 큰 규모의 작업물로 인해 작업 효율을 보다 높이기 위해서는 고사양의 시스템을 갖추는 것이 추천된다.  ■ 자료 제공 : AMD 코리아   얼마 전 SWSX 행사에서 연사로 초청받은 AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 웨타 FX(Weta FX)의 데이비드 콘리(David Conley) 수석 VFX 프로듀서를 초청했다. 여기서 콘리 프로듀서는 “VFX 스튜디오가 실시간 처리 및  실시간 렌더링을 할 때 AMD같은 회사가 만든 제품의 도움 없이는 콘텐츠 제작이 불가능하다”고 이야기했다. 그 만큼 고성능을 갖춘 하드웨어는 이미 영화 시장에 큰 영향을 주고 있다고 볼 수 있다. 또한, 영상 제작 등에 이미 AI를 활용하는 사례가 늘어나고 있다는 점도 발표를 통해 확인할 수 있다.   ▲ SXSW의 Dr. Lisa Su Fireside Chat에서 ‘RYZEN AI’ 예시 데모   이 밖에도 오픈AI(OpenAI)가 발표한 ‘소라(Sora)’의 경우 사실에 가까운 동영상을 AI가 그려줄 수 있다는 것을 보여줌으로써, 이제 AI를 영상 분야에 확실히 접목시키는 시대가 도래하고 있음을 알렸다고 볼 수 있다. 이렇게 빠르게 변화하는 시장에 대응하기 위해 AMD에서는 워크스테이션 사용자를 위한 CPU 라인업으로 스레드리퍼(Threadripper) 및 스레드리퍼 프로(Threadripper PRO) 제품군을 수년에 걸쳐 출시해왔다.   ▲ AMD 스레드리퍼 프로 프로세서   현재 가장 최신 제품은 7000 스레드리퍼 시리즈와 7000WX 스레드리퍼 프로 시리즈라고 볼 수 있다. 이들 제품은 각각 4채널/8채널의 높은 메모리 채널 수를 제공하고, 각각 최대 1TB/2TB의 고용량 메모리를 지원한다. 해당 제품군 중 가장 높은 성능을 갖춘 라이젠 스레드리퍼 프로 7995WX(Ryzen Threadripper PRO 7995WX) 제품의 최대 코어 수는 96코어이며, 스레드는 192개에 이른다. 최대 클럭은 5.1Ghz로 멀티코어 이상으로 단일 코어 성능도 높다. 여기에 넉넉한 486MB의 캐시 메모리를 탑재했다. 이 프로세서를 원활하게 사용하려면 라이젠 스레드리퍼 7000 시리즈는 TRX50 메인보드를 사용해야 하며, 라이젠 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 경우 TRX 50 또는 WRX90 칩셋 기반의 메인보드 사용이 요구된다. 이전 세대 제품인 라이젠 스레드리퍼 프로 5000 시리즈는 WRX80 칩셋 기반의 메인보드를 사용해야 한다.   ▲ 스레드리퍼 프로세서 호환 메인보드와 라이젠 스레드리퍼 프로세서   그래픽카드의 경우 전문가용 제품인 라데온 프로 W7000(Radeon PRO W7000) 시리즈가 현재 가장 최신 제품군으로, 칩렛 방식을 적용해 보다 효율성을 높였다. 이 중 가장 높은 성능을 가진 제품은 라데온 프로 W7900 제품이다.   ▲ AMD 라데온 프로 W7900 그래픽카드   최근 전문가용 소프트웨어 및 AI를 통한 콘텐츠를 생성할 때, 큰 규모의 프로젝트 또는 고용량/고해상도 이미지 및 동영상 생성을 위해 고용량 메모리가 탑재된 그래픽카드를 요구하는 경우가 있다. 라데온 프로 W7900 제품의 경우 48GB GDDR6 ECC 고용량 메모리를 탑재했으며 이를 통해 전문가들이 필요로 하는 충분한 사양을 지원한다. 또한, 최신 디스플레이 규격인 DP 2.1 버전을 지원해, 8K 해상도 디스플레이에서도 충분한 대역폭을 통해 높은 주사율까지 지원할 수 있다. 또한, CAD 도면을 볼 때 화면 전환 시 해상도를 조절해 더 빠르고 부드러운 화면 전환을 도와주는 AMD 라데온 프로 뷰포트 부스트(AMD Radeon PRO Viewport Boost) 기능을 제공한다. 화면 전환 시 해상도를 낮춰 하드웨어가 원활하게 시점을 전환할 수 있도록 해 주며, 시점 전환이 멈추면 해상도를 원래 해상도로 자동 복원시킴으로써, 전환 시의 끊김을 최소화하고 더욱 부드러운 시점 전환이 가능하도록 돕는 기능이다. 그렇다면 실제로 워크스테이션급 제품을 사용해 시스템을 구성하고, 주요 벤치마크 프로그램을 사용했을 때 어느 정도의 성능을 발휘할 수 있는지 직접 테스트를 통해 확인해 보았다. 테스트에는 다음과 같은 사양의 시스템이 사용되었다. CPU : AMD RYZEN Threadripper PRO 7995WX, 7965WX, 5995WX, 5965WX 쿨러 : Thermaltake TOUGHLIQUID 360 ARGB TRX40 메인보드 : ASRock WRX90 WS, ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI RAM : Micron DDR5-4800 RDIMM 64GB x 8ea, Micron DDR4-3200 8GB x 8ea VGA : AMD RADEON PRO W7900 파워 서플라이 유닛(PSU) : Micronics Performance II HV 1000W + SuperFlower SF-750F14MT LEADEX SILVER SSD : Micron Crucial T500 M.2 NVMe 2TB 테스트를 위해 사용된 소프트웨어는 총 6종으로, 다음과 같다. SPECVIEWPERF 2020 v3.1 CINEBENCH R24.1.0 V-RAY 6.0 BLENDER BENCHMARK 4.0.0 KEYSHOT VIEWER BENCHMARK 11.3.2 DAVINCI RESOLVE 18.6.2     각종 CAD 관련 프로그램을 테스트해 주는 SPECviewperf 2020의 최신 버전인 v3.1을 기준으로, CPU로 인한 성능 편차는 거의 느끼기 힘든 수준이라고 볼 수 있다. 대부분의 프로그램이 CPU의 성능이 일정 수준 이상인 경우 그래픽카드 성능이 전체 성능에 더 높은 영향을 미치는데, 사용된 그래픽카드는 라데온 프로 W7900으로 동일했기 때문에 오차범위 수준의 결과를 보인 것으로 판단된다.     CPU 성능을 렌더링하는 성능을 측정하는데 많이 활용되는 시네벤치(Cinebench)의 최신 버전인 R24를 사용한 벤치마크에서, 싱글 코어 기준으로 이전 세대 제품인 스레드리퍼 프로 5000 시리즈 제품보다 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품이 전체적으로 높은 성능을 보였다. 특히 96코어를 갖춘 7995WX의 경우 멀티코어 성능에서 6400점 이상의 높은 점수를 기록했으며, 싱글코어 점수에서 이전 세대 대비 20% 정도 더 높은 성능을 보였다.     3D 그래픽 제작 및 렌더링을 지원하는 무료 툴인 블렌더(Blender)를 활용해 시스템 성능을 측정할 수 있는 블렌더 벤치마크 4.0.0(Blender Benchmark 4.0.0)으로 시스템 성능을 테스트했을 때, 동일한 코어를 갖추고 있더라도 이전 세대 대비 스레드리퍼 프로 7000 시리즈 제품들이 전체적으로 다소 높은 성능을 보였다. 특히 스레드리퍼 프로 5995WX 대비 스레드리퍼 프로 7995WX의 코어 수는 1.5배 늘어났지만, 실제 성능은 2배에 약간 못 미치는 수준의 성능 차이를 확인할 수 있었다.     렌더링 소프트웨어 중 하나인 브이레이(V-Ray)를 기반으로 하는 V-Ray 벤치마크 기준으로 스레드리퍼 프로 5995WX보다 스레드리퍼 7995WX의 성능이 2배 가까이 높은 것으로 측정되었다. 동일한 코어 수를 가진 스레드리퍼 프로 5965WX와 7965WX간의 성능 차이도 30% 이상으로, 상당히 높은 성능 차이를 보이는 것을 확인할 수 있다.      광선 추적 렌더링이 가능한 키샷(Keyshot)을 기반으로 뷰어를 통해 벤치마크 기능을 제공하는 Keyshot Viewer 11.3.2에서 벤치마크를 구동했을 때, 가장 높은 코어 수를 갖춘 스레드리퍼 프로 7995WX는 18.12의 점수를 기록했다. 앞서 테스트했던 브이레이 및 블렌더 테스트만큼의 차이를 보이지는 않았으나, 여전히 이전 세대 대비 최신 스레드리퍼 프로 7000 시리즈의 작업 효율이 높다는 것이 벤치마크를 통해 증명되었다고 볼 수 있다.      동영상 편집에서 최근 각광을 받고 있는 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)를 활용해 PugetSystems에서 제공하는 벤치마크를 활용하여 테스트를 진행했을 때, 코어 수에 따른 유의미한 성능 차이는 발견할 수 없었으나 세대별 성능 차이는 약 15% 정도 있는 것으로 파악되었다. 이 소프트웨어도 테스트 시 그래픽카드 의존도가 높기 때문에 동일한 라데온 프로 W7900 그래픽카드를 사용한 환경임을 감안했을 때 성능 차이가 크지 않았으나, 일부 테스트 항목에서 CPU의 싱글코어 성능 차이에 따른 성능 차이가 있었던 것으로 판단된다.     라이젠 스레드리퍼 프로 제품군은 단일 CPU에 최대 96코어 192스레드를 지원하고 5GHz의 이상의 높은 클럭으로 동작하므로, 가장 높은 성능의 워크스테이션을 구축하는 경우 다른 대안이 마땅치 않다. 여기에 라데온 프로 W7000 시리즈 그래픽카드를 추가한다면 AMD에서 제공하는 대부분의 기능을 활용할 수 있어 더욱 높은 작업 효율을 기대할 수 있을 것으로 보인다.

어도비가 게임 개발자 컨퍼런스 2024(GDC)에서 어도비 서브스턴스 3D(Adobe Substance 3D)의 디자인 및 크리에이티브 워크플로에 새로운 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly) 구동 생성형 AI 기능을 선보였다. 어도비는 서브스턴스 3D 에코시스템과 파이어플라이의 첫 통합을 통해 3D 텍스처링 및 배경 이미지 생성 등의 작업을 가속화하며, 산업 디자이너와 게임 개발자 및 시각특수효과(VFX) 전문가에게 새로운 수준의 창의성과 효율성을 지원할 계획이다. 이번 통합으로 서브스턴스 3D의 최신 버전에 두 가지 파이어플라이 구동 기능이 도입됐다. 먼저 서브스턴스 3D 샘플러(Substance 3D Sampler) 최신 버전에 도입된 ‘텍스트를 텍스처로(Text to Texture)’는 간단한 텍스트 프롬프트로 3D 개체 표면의 사실적이고 스타일화된 텍스처를 생성하는 기능이다. 텍스트를 텍스처로 기능을 사용하면 실재 프로토타입이나 스톡 이미지 또는 사진 촬영 없이도 반복적인 창작 과정을 획기적으로 개선할 수 있다.     또 서브스턴스 3D 스테이저(Substance 3D Stager)의 새로운 파이어플라이 구동 생성형 배경(Generative Background)은 텍스트 프롬프트로 정교한 배경 이미지를 생성하고, 지능적인 원근감 및 조명 효과를 더해 개체를 배경에 매끄럽게 합성하는 기능이다. 이 같은 새로운 기능은 크리에이티브 검토 과정을 대폭 단축해 전문가들의 디자인 워크플로 생산성을 높이고 더욱 매끄러운 작업환경을 제공하며, 작업 시간을 절약하도록 돕는다. 어도비의 세바스찬 드가이(Sebastien Deguy) 3D 및 몰입형 부문 부사장은 “어도비는 디자이너와 아티스트에게 최첨단 크리에이티브 툴을 제공할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법을 모색해왔다”며, “파이어플라이의 생성형 AI 역량을 서브스턴스 3D에 통합함으로써 어도비는 창작 과정을 간소화할 뿐 아니라 전문가가 상상력을 발휘하고, 이를 보완하도록 설계된 새로운 생성형 워크플로를 통해 새로운 창작의 가능성을 개척하고 있다”고 말했다. 어도비 파이어플라이는 기본적으로 파이어플라이를 사용해 제작하거나 편집한 애셋에 콘텐츠 자격 증명(Content Credentials)을 첨부해, 창작 과정에 생성형 AI가 사용되었음을 표시한다. 콘텐츠 자격 증명은 디지털 ‘영양 성분 표시(nutrition label)’ 역할을 하는 검증 가능한 세부 정보이다. 애셋명, 제작일, 제작에 사용된 디지털 툴 등과 같은 편집 내용을 표시하며 디지털 콘텐츠의 투명성 제고를 돕는다. 콘텐츠 출처 및 진위를 위한 연합(C2PA)의 무료 오픈 소스 기술을 기반으로 한 해당 데이터는 콘텐츠가 사용, 게시 또는 저장되는 모든 곳에서 콘텐츠와 연결된 상태로 유지돼 속성(attribution)을 명확히 표시함으로써, 소비자가 디지털 콘텐츠에 대해 정보에 입각한 판단을 내릴 수 있도록 지원한다.

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.

개발 및 공급 : 직스테크놀로지, https://zyx.co.kr 주요 특징 : 국내 개발 범용 CAD 솔루션, 도면 오픈/객체 처리 등에서 빠른 속도 제공, 국내 시장에 맞춘 기능 및 업그레이드 제공 등   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 직스테크놀로지에서 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램이다. 외산 제품이 국내 CAD 시장을 80% 가량 점유하고 있는 상황에서, 국산 기술로 만든 경쟁력 있는 제품이 필요하다는 판단 아래 개발되었다. 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 직스캐드의 특징이다.   직스캐드의 주요 기능 다중 CPU 지원 : 여러 개의 CPU에서 연산을 지원하여 프로그램 속도 향상 파일 및 프로그램 호환성 : DWG, DXF, PDF, DWT 등 다양한 파일과 호환 지원. 3D 제품군, 그래픽 디자인 제품군 등 다양한 프로그램과 함께 사용 가능 메모리 최적화 : 큰 용량의 도면도 빠르게 열리며 장시간 작업에도 프로그램 속도 유지 블록 정렬 : 외부 참조, 블록을 불러와서 정렬하는 기능을 지원하며 다중 블록 삽입 기능 제공 3D 모델링 및 화면 표시 : 3차원 작업 시 객체 회전을 위한 3D 궤도 표시 기능 제공 리스프(LISP) 디버그 : 리스프로 프로그램 작업 시 오류 확인을 위한 디버깅 가능 응용 프로그램 : 다양한 언어로 개발이 가능하며 VBA. LISP, .NET, SDS 내장 프로그램 개발 지원 Works(서드파티 플러그인) : 토목 설계, 도면, 엑셀, 출력 작업을 위해 기존에 없던 부가 기능을 제공하며, CAD 엔진 API를 이용하여 개발 및 선탑재 및 자동 업데이트 정북일조권 사선제한 기능 : 건축 법규에 맞는 도면 검토 기능으로 설계 편리성 제공 도면 분할 기능 : 공공기관 납품 형식에 맞는 도면 분할 저장 기능 제공   ▲ 직스캐드의 3D 모델링 및 화면 표시   빠른 속도 기반의 효율적인 작업 KOLAS(한국인정기구) 인증 시험을 통해 성능을 인정받은 직스캐드는 도면 오픈 속도, 객체 표현 수량 등의 항목에서 긍정적인 평가를 받았다. 70MB 도면의 오픈 속도는 5회 평균 15초를 기록하였으며, 객체 복사 테스트에서 약 126만개의 객체 복사 시 정상 작동하는 모습을 보였다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 효율적으로 작업을 진행하는 데에 도움을 받을 수 있다.   편의성을 높이는 맞춤형 서비스 직스캐드는 제품 경쟁력을 높이고자 국내 시장 맞춤형 업그레이드도 함께 지원한다. CAD 유저가 편리하게 도면 작업을 할 수 있도록 타 제품군에서 공급하지 않거나 유료화한 230여 가지의 기능을 무상 제공한다. 또한 고객이 요청한 기능을 직접 개발해 고객사에 지원하고, 문제가 생겼을 시 빠르게 1:1 원격 지원 및 피드백을 진행하는 등 사용자 맞춤 서비스를 제공하고 있다.   고객 경험 기반의 편의 기능 제공 작업 속도와 편의성, 안정성을 높여 고객 경험(CX) 기반의 편의 기능을 제공한다. 뿐만 아니라 타 제품군에서 지원하지 않는 기능을 다수 개발하고 제공해 더욱 편리하게 작업을 이어갈 수 있도록 지원한다.   공공기관 조달 우수품목 직스캐드는 GS인증에서 1등급(99.8점)을 획득한 바 있다. GS인증은 한국정보통신기술협회 등 국가 공인 인증기관이 국제 표준에 따라 프로그램의 기능과 사용성, 신뢰성 등을 평가하는 제도이며, 직스캐드는 높은 안정성과 보안성을 인정받아 다수의 공공 기관 및 교육기관 등에 솔루션을 제공하고 있다.   ▲ 직스캐드 웍스의 다중 플롯 플러그인   ▲ 다중 CPU 지원   관련 산업 파급 효과 직스캐드는 AEC/매뉴팩처링/엔지니어링 등 국내 산업군 전반에 필요한 설계 소프트웨어인 CAD 국산화 및 수입 대체 효과에 기여하고 있다. 국내 CAD 시장은 90% 이상 외산 소프트웨어를 사용하고 있으며, 연간 약 1000억원의 로열티를 지불하고 있다. 이러한 상황에서 직스캐드를 도입하면 외산 제품의 1/3 가격인 국내 제품을 산업군에 제공함으로써, 원가 절감 및 경쟁력 강화 효과를 볼 수 있다. 직스캐드는 국내뿐 아니라 국외 시장에도 제품을 출시해 외산 CAD 제품보다 빠르고 강력한 기능을 가진 제품을 선보일 예정이다. 또한 AI 기반의 디지털 트랜스포머 기능을 기반으로, 고객에게 더욱 편안한 작업 환경을 제공할 전망이다. 기존의 비즈니스 모델이나 프로세스를 혁신하여 향후 발전 과제에 적응하고 업계 경쟁력을 유지하는 방안이다.   향후 전망 및 계획 직스테크놀로지는 K-컬처의 성공적인 모습을 벤치마킹해, 국내 시장 공략을 넘어 인공지능 CAD를 활용한 글로벌 시장 진출도 계획하고 있다. 개발도상국인 동남아 시장을 1차 타깃으로 보고 있으며, 그 중 한국에 대한 긍정적인 인식을 지닌 베트남 진출을 계획 중이다. 베트남의 경우 약 1조원 규모의 CAD 시장을 보유하고 있으며, 전체 시장 중 75% 이상이 불법 소프트웨어를 사용 중이다. 저작권 및 정품 사용에 대한 인식 변화로 폭발적 성장이 있었던 20년 전 한국 소프트웨어 시장을 재현할 것으로 예상되며, 이에 발맞춰 성공적인 수출 모델 로드맵을 그려 나가고 있다. 또한 자체적으로 도면을 학습시켜 2D에서 3D로 전환하는 AI 기반 설계 솔루션을 출시할 예정이다. 이를 기반으로 설계 시간을 더욱 단축하고 편의성은 높여 사용자 만족도를 높일 수 있을 것으로 전망된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 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.