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엔지니어들이 제품을 설계, 시뮬레이션 및 최적화하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 생성적 디자인 도구에서부터 AI 기반의 디지털 트윈 및 자연어 인터페이스에 이르기까지, 엔지니어링 소프트웨어는 그 어느 때보다 더 지능적이고 접근하기 쉬워지고 있습니다.","text",[33],{"type":34,"attrs":35},"styled",{"class":17},{"type":25,"attrs":37,"content":38},{"textAlign":27},[39,44,54,59,67,72,80],{"text":40,"type":31,"marks":41},"미래를 내다보는 우리의 ",[42],{"type":34,"attrs":43},{"class":17},{"text":45,"type":31,"marks":46},"Beyond 3D Podcast",[47,52],{"type":48,"attrs":49},"link",{"href":50,"uuid":27,"anchor":27,"target":27,"linktype":51},"https://soundcloud.com/beyond3d","url",{"type":34,"attrs":53},{"class":17},{"text":55,"type":31,"marks":56},"에피소드에서, Tech Soft 3D의 ",[57],{"type":34,"attrs":58},{"class":17},{"text":60,"type":31,"marks":61},"Jonathan Girroir",[62,65],{"type":48,"attrs":63},{"href":64,"uuid":27,"anchor":27,"target":27,"linktype":51},"https://www.linkedin.com/in/jonathan-girroir/",{"type":34,"attrs":66},{"class":17},{"text":68,"type":31,"marks":69}," 는 Digital Engineering 24/7의 수석 편집자 ",[70],{"type":34,"attrs":71},{"class":17},{"text":73,"type":31,"marks":74},"Kenneth Wong ",[75,78],{"type":48,"attrs":76},{"href":77,"uuid":27,"anchor":27,"target":27,"linktype":51},"https://www.digitalengineering247.com/author/kwong/",{"type":34,"attrs":79},{"class":17},{"text":81,"type":31,"marks":82},"와 AI가 엔지니어링에서 가치를 창출하는 방식과 앞으로의 가능성에 대해 대화했습니다. 우리는 다음을 다룹니다:",[83],{"type":34,"attrs":84},{"class":17},{"type":86,"content":87},"bullet_list",[88,96,103,110,117,124],{"type":89,"content":90},"list_item",[91],{"type":25,"attrs":92,"content":93},{"textAlign":27},[94],{"text":95,"type":31},"생성적 디자인 & 자연어",{"type":89,"content":97},[98],{"type":25,"attrs":99,"content":100},{"textAlign":27},[101],{"text":102,"type":31},"AI 지원 사용자 인터페이스",{"type":89,"content":104},[105],{"type":25,"attrs":106,"content":107},{"textAlign":27},[108],{"text":109,"type":31},"디지털 트윈",{"type":89,"content":111},[112],{"type":25,"attrs":113,"content":114},{"textAlign":27},[115],{"text":116,"type":31},"AI 기반 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위해",[158],{"type":34,"attrs":159},{"class":17},"copy",true,{"_uid":163,"body":164,"alignment":17,"component":160,"is_full_width":161},"f2d2f96e-8fff-4e49-b1c5-d6b61a168d50",{"type":22,"content":165},[166,173,179,184,206,211,216,225,230,235,240,245,250,261,266,271,276,285,290,295,300,305,310,315,320,325,330,334,339,344,349,354,359,364,369,374,379,384,389,394,399,404,409,423,428,433,438,443,448],{"type":167,"attrs":168,"content":170},"heading",{"level":169,"textAlign":27},2,[171],{"text":172,"type":31},"AI가 엔지니어링 소프트웨어를 변화시키는 방법",{"type":167,"attrs":174,"content":176},{"level":175,"textAlign":27},3,[177],{"text":178,"type":31},"생성적 디자인이 첫 번째 단계였다",{"type":25,"attrs":180,"content":181},{"textAlign":27},[182],{"text":183,"type":31},"Wong 씨는 몇 년 전 생성적 디자인에서 인공지능이 제품 수명 주기에 직접 영향을 미치기 시작했다고 보았습니다. AI가 엔지니어링 워크플로우에 처음으로 관여한 형태로, 사용자는 소프트웨어에 자신의 디자인 기준을 제공하고 디자인 개념을 받을 수 있었습니다. 유용하지만, 이는 엔지니어링에서 AI의 첫 번째 물결에 불과했습니다.",{"type":139,"content":185},[186],{"type":25,"attrs":187,"content":188},{"textAlign":27},[189,191,195,197,204],{"text":190,"type":31},"생성적 디자인의 현실과 오해에 대해 더 배우고 싶으신가요? ",{"text":192,"type":31,"marks":193},"생성적 디자인",[194],{"type":152},{"text":196,"type":31},"에 대해 읽어보세요 \"",{"text":198,"type":31,"marks":199},"생성적 디자인: 인사이트, 신화, 및 그 외",[200],{"type":48,"attrs":201},{"href":202,"uuid":203,"anchor":27,"target":150,"linktype":137},"/resources/blog/generative-design-insights-myths-and-more","6b12f759-c781-4b5f-9b81-78cd034dba38",{"text":205,"type":31},"\"",{"type":167,"attrs":207,"content":208},{"level":175,"textAlign":27},[209],{"text":210,"type":31},"자연어는 다음의 경계이다",{"type":25,"attrs":212,"content":213},{"textAlign":27},[214],{"text":215,"type":31},"점점 더 많은 송기술들이 자연어 기능을 통해 엔지니어링 분야에 통합되고 있다.",{"type":25,"attrs":217,"content":218},{"textAlign":27},[219,221],{"text":220,"type":31},"사용자는 전통적으로 3D 환경과 상호작용하는 데 제한이 있었습니다. 이 과정은 일반적으로 라이브러리에서 객체를 수동으로 끌어와 원하는 결과와 유사한 것을 어셈블하는 지루한 작업으로 구성되어 있었습니다. ",{"text":222,"type":31,"marks":223},"자연어 명령은 사용자가 소프트웨어와 더욱 인간적인 방식으로 상호작용할 수 있게 합니다.",[224],{"type":152},{"type":25,"attrs":226,"content":227},{"textAlign":27},[228],{"text":229,"type":31},"Wong 씨는 창고의 예를 들어 이를 설명했습니다: 능력 있는 자연어 AI 도구를 사용하면 사용자가 소프트웨어에 창고를 채울 일반적으로 예상되는 객체를 지시할 수 있습니다.",{"type":25,"attrs":231,"content":232},{"textAlign":27},[233],{"text":234,"type":31},"이러한 기능은 매일 엔지니어들이 사용하는 소프트웨어에 점점 더 많이 나타날 가능성이 있습니다. ",{"type":25,"attrs":236,"content":237},{"textAlign":27},[238],{"text":239,"type":31},"다음 단계는 디자인 도구에 어떻게 구멍을 추가하거나 공간을 좁히는 등 기하학적 변화를 위한 명령을 전달하는 것일 것입니다. 자연어 디자인 도구의 개선은 워크플로우를 더 빠르고, 직관적이며, 훨씬 더 접근 가능하게 만들 잠재력을 제공합니다.",{"type":167,"attrs":241,"content":242},{"level":175,"textAlign":27},[243],{"text":244,"type":31},"AI는 엔지니어링 사용자 경험을 바꿀 것입니다",{"type":25,"attrs":246,"content":247},{"textAlign":27},[248],{"text":249,"type":31},"CAD 및 시뮬레이션 소프트웨어에 AI 도구를 통합하면 사용자 인터페이스와 경험이 필연적으로 변화할 것입니다.",{"type":25,"attrs":251,"content":252},{"textAlign":27},[253,255,259],{"text":254,"type":31},"사용자의 요구를 기반으로 설계 시작점을 제안하는 AI 지원 어시스턴트를 갖춘 소프트웨어를 볼 수 있을 것입니다. 전형적인 엔진 블록, 브래킷, 볼트 또는 다른 공통 구성 요소로 시작하여, ",{"text":256,"type":31,"marks":257},"엔지니어는 개념을 수동으로 정제하거나 AI 기반 도구로 계속 반복할 수 있습니다",[258],{"type":152},{"text":260,"type":31},".",{"type":25,"attrs":262,"content":263},{"textAlign":27},[264],{"text":265,"type":31},"이 경험들이 정확히 어떻게 보일지는 아직 결정되지 않았습니다. Wong 씨는 Bing과 Canva 같은 텍스트 기반 생성 도구를 예로 들며, 다른 산업에서 AI가 이미 사용자 경험을 변모시킨 방식을 지적했습니다.",{"type":25,"attrs":267,"content":268},{"textAlign":27},[269],{"text":270,"type":31},"이 기능은 아직 주류 CAD 소프트웨어에 존재하지 않으며, 이 기술이 얼마나 새로운지 기억하는 것이 중요합니다. ChatGPT, Midjourney 및 다른 텍스트 기반 AI 도구는 비교적 최근에 주류 인식에 들어왔습니다. 자연어 기능이 강화된 CAD 및 시뮬레이션 도구 개발에는 시간이 걸리겠지만, 방향은 점점 더 분명해지고 있습니다.",{"type":167,"attrs":272,"content":273},{"level":169,"textAlign":27},[274],{"text":275,"type":31},"AI가 엔지니어를 대체할 것인가?",{"type":25,"attrs":277,"content":278},{"textAlign":27},[279,281],{"text":280,"type":31},"AI 능력이 계속 확장됨에 따라 공통적으로 제기되는 질문은: ",{"text":282,"type":31,"marks":283},"엔지니어 역할은 어떻게 될 것인가?",[284],{"type":152},{"type":25,"attrs":286,"content":287},{"textAlign":27},[288],{"text":289,"type":31},"Wong 씨는 인간 엔지니어링 전문성이 없어질 가능성이 없다고 생각합니다. AI 도구가 엔지니어링 워크플로우를 향상하고 간소화할 수 있지만, 인간 전문가의 역할은 여전히 중요합니다.",{"type":25,"attrs":291,"content":292},{"textAlign":27},[293],{"text":294,"type":31},"경험 있는 엔지니어는 시뮬레이션이나 테스트 결과를 실행하기 전에 결과를 추정할 수 있는 경우가 많으며, 이는 수년 간의 실질적 지식과 직관에 기반을 둡니다. 자동화로 단순히 대체할 수 없는 능력입니다.",{"type":25,"attrs":296,"content":297},{"textAlign":27},[298],{"text":299,"type":31},"디자인의 덜 눈에 띄는 요소, 예를 들어 미학, 소리, 사용성 및 제품이 사용자에게 주는 느낌에 대한 고려도 중요합니다. 이러한 요소들은 깊이 있게 인간적입니다.",{"type":25,"attrs":301,"content":302},{"textAlign":27},[303],{"text":304,"type":31},"엔지니어링 역할이 진화할 수는 있지만, 엔지니어가 디자인 과정에 가져오는 전문성, 판단력 및 창의성은 여전히 매우 중요할 것입니다.",{"type":167,"attrs":306,"content":307},{"level":169,"textAlign":27},[308],{"text":309,"type":31},"AI 기반 디지털 트윈",{"type":25,"attrs":311,"content":312},{"textAlign":27},[313],{"text":314,"type":31},"디지털 트윈은 기하학과 실제 자산으로부터 수집된 방대한 양의 운영 데이터를 결합합니다. AI는 조직이 이 정보를 관리하고 해석하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.",{"type":25,"attrs":316,"content":317},{"textAlign":27},[318],{"text":319,"type":31},"예를 들어, 녹색 에너지 풍력 터빈의 물리 및 디지털 트윈을 상상해 보세요. 방대한 센서, 날씨 정보, 부식 데이터, 압력 측정 및 기타 운영 메트릭에서 지속적으로 데이터가 생성됩니다. 정보의 양 자체가 인류가 독립적으로 합리적으로 분석할 수 있는 것을 초과하는 경우가 많습니다.",{"type":25,"attrs":321,"content":322},{"textAlign":27},[323],{"text":324,"type":31},"인공지능은 엄청난 데이터셋을 처리하고, 패턴을 식별하며, 주요 문제가 되기 전에 잠재적 문제를 강조할 수 있습니다. 이러한 능력은 예방 유지보수 전략을 향상시키고, 조직이 그렇지 않으면 알아차리지 못할 수 있는 잠재적 실패 영역을 식별하도록 도울 수 있습니다.",{"type":25,"attrs":326,"content":327},{"textAlign":27},[328],{"text":329,"type":31},"또한 AI의 한계를 논의할 때, 이는 AI가 가장 빛나는 유형의 작업입니다. AI 모델은 대규모의 예측 가능하게 구조화된 데이터를 처리하고 인사이트를 도출하는 데 널리 사용됩니다. ",{"type":167,"attrs":331,"content":332},{"level":169,"textAlign":27},[333],{"text":116,"type":31},{"type":25,"attrs":335,"content":336},{"textAlign":27},[337],{"text":338,"type":31},"전통적인 시뮬레이션 방법은 일반적으로 다양한 조건에서 구성 요소가 어떻게 작용하는지를 이해하기 위해 구성 요소의 모든 영역에서 물리 기반 계산을 실행하는 것을 포함합니다.",{"type":25,"attrs":340,"content":341},{"textAlign":27},[342],{"text":343,"type":31},"오늘날 엔지니어들은 시뮬레이션 입력과 결과 간의 관계를 식별하기 위해 AI를 활용한 저차원 모델을 실험하고 있습니다.",{"type":25,"attrs":345,"content":346},{"textAlign":27},[347],{"text":348,"type":31},"이전 시뮬레이션에서 학습함으로써, AI 모델은 매개변수와 결과 간의 상관관계를 식별할 수 있습니다. 이는 항상 완전한 물리 기반 시뮬레이션이 필요하지 않아도 유용한 예측을 생성할 수 있게 합니다.",{"type":25,"attrs":350,"content":351},{"textAlign":27},[352],{"text":353,"type":31},"그 결과로는 더 빠른 분석, 짧은 개발 주기 및 더 넓은 대중이 이용할 수 있는 고급 시뮬레이션 기능의 가능성이 있습니다.",{"type":25,"attrs":355,"content":356},{"textAlign":27},[357],{"text":358,"type":31},"만약 자연어 인터페이스가 시뮬레이션 소프트웨어에 성공적으로 통합된다면, 시뮬레이션 과정 자체는 더 배우기 쉽고 사용하기 쉽게 될 수 있으며, 더 많은 엔지니어가 고급 분석 도구의 혜택을 누릴 수 있게 될 것입니다.",{"type":167,"attrs":360,"content":361},{"level":169,"textAlign":27},[362],{"text":363,"type":31},"앞으로의 도전과제",{"type":167,"attrs":365,"content":366},{"level":175,"textAlign":27},[367],{"text":368,"type":31},"상호 운용성은 주요 장애물로 남아있다",{"type":25,"attrs":370,"content":371},{"textAlign":27},[372],{"text":373,"type":31},"Wong 씨는 AI로 강화된 엔지니어링 워크플로우의 미래에 가장 중요한 문제 중 하나로 상호 운용성을 언급했습니다.",{"type":25,"attrs":375,"content":376},{"textAlign":27},[377],{"text":378,"type":31},"BMW와 Ericsson의 예시를 공유했습니다. 두 조직 모두 디지털 트윈 및 메타버스 기술에 투자하고 있지만, 서로 다른 환경에서 운영 중입니다.",{"type":25,"attrs":380,"content":381},{"textAlign":27},[382],{"text":383,"type":31},"오늘날에는 시뮬레이션된 BMW가 무조건적으로 5G 인프라 테스트를 위해 설계된 Ericsson의 시뮬레이션 환경에서 원활히 작동할 가능성이 매우 낮습니다. 디지털 트윈이 잠재력을 충분히 실현하려면, 조직들이 플랫폼과 환경 간에 데이터를 공유하고 활용하는 방법이 필요할 것입니다.",{"type":25,"attrs":385,"content":386},{"textAlign":27},[387],{"text":388,"type":31},"이 도전은 Tech Soft 3D 같은 회사들이 수년간 CAD 및 엔지니어링 데이터 형식에서 다뤄온 상호 운용성 문제들을 반영합니다.",{"type":167,"attrs":390,"content":391},{"level":175,"textAlign":27},[392],{"text":393,"type":31},"AI가 실제로 의미하는 것은 무엇인지 정의하는 것",{"type":25,"attrs":395,"content":396},{"textAlign":27},[397],{"text":398,"type":31},"또 다른 도전은 이러한 기술을 설명하는 데 사용하는 언어와 관련이 있습니다.",{"type":25,"attrs":400,"content":401},{"textAlign":27},[402],{"text":403,"type":31},"인공지능은 기계 학습, 신경망, 자연어 처리, 심층 학습, 생성적 디자인을 포함한 광범위한 기술을 포괄하는 포괄적 용어가 되었습니다.",{"type":25,"attrs":405,"content":406},{"textAlign":27},[407],{"text":408,"type":31},"Jonathan Girroir는 이러한 개념을 이해하고 용어를 일관되게 사용하는 중요성을 강조했습니다.",{"type":25,"attrs":410,"content":411},{"textAlign":27},[412,414,421],{"text":413,"type":31},"Wong 씨는 산업계가 용어를 과도하게 사용하는 위험에 주의해야 한다고 덧붙였습니다. ",{"text":415,"type":31,"marks":416},"제품 수명 주기 관리 (PLM)",[417],{"type":48,"attrs":418},{"href":419,"uuid":420,"anchor":27,"target":150,"linktype":137},"/developers/industries/plm","15224f49-0400-42ec-82bf-82e50391bfee",{"text":422,"type":31}," 라는 용어는 그것을 사용하는 사람에 따라 매우 다른 의미를 가질 수 있는 것만큼, AI는 자동화 또는 고급 소프트웨어와 관련된 모든 것을 포괄하는 라벨이 될 위험이 있습니다.",{"type":25,"attrs":424,"content":425},{"textAlign":27},[426],{"text":427,"type":31},"용어에 대한 명확성을 유지하는 것은 AI 기술이 계속 성숙해짐에 따라 점점 더 중요해질 것입니다.",{"type":167,"attrs":429,"content":430},{"level":169,"textAlign":27},[431],{"text":432,"type":31},"다음 단계는?",{"type":25,"attrs":434,"content":435},{"textAlign":27},[436],{"text":437,"type":31},"Kenneth Wong과 Jonathan Girroir는 모두 엔지니어링에서의 AI의 미래에 대해 낙관적입니다.",{"type":25,"attrs":439,"content":440},{"textAlign":27},[441],{"text":442,"type":31},"기술은 아직 발전하고 있지만, 그 영향은 이미 디자인, 시뮬레이션, 디지털 트윈 및 엔지니어링 워크플로우 전반에 걸쳐 가시적입니다. 가장 성공적인 조직들은 AI를 엔지니어링 전문성을 대체하는 것이 아니라 증대시키는 도구로 바라볼 가능성이 높습니다.",{"type":25,"attrs":444,"content":445},{"textAlign":27},[446],{"text":447,"type":31},"자연어 인터페이스, AI 지원 시뮬레이션, 지능형 디지털 트윈이 계속해서 성숙해짐에 따라 엔지니어들은 더 빠르고 접근하기 쉬우며 복잡한 의사 결정을 지원할 수 있는 소프트웨어를 기대할 수 있습니다.",{"type":25,"attrs":449,"content":450},{"textAlign":27},[451,453,460],{"text":452,"type":31},"Tech Soft 3D는 현대 워크플로우에서 AI 기술을 활용할 수 있도록 엔지니어링 팀에 도구를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. ",{"text":454,"type":31,"marks":455},"HOOPS AI",[456],{"type":48,"attrs":457},{"href":458,"uuid":459,"anchor":27,"target":150,"linktype":137},"/developers/products/hoops-ai","d869c1a4-f588-4daa-8803-d688b86cee58",{"text":461,"type":31},", 우리의 최신 툴킷은 CAD에서 생산 머신 러닝으로 가장 빠른 경로를 제공합니다. 제품 자체를 확인하거나 더 알아보려면 아래 링크를 따라가십시오.",{"id":463,"_uid":464,"items":465,"component":475},"desktop 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Tech Soft 3D 전문가와 상담하세요","element-notice",{"_uid":679,"menu":680,"component":695,"has_notice":161},"192904e7-cc6e-44e5-95a7-187c8ef72d1e",[681,686,689,692],{"url":682,"_uid":683,"label":684,"new_tab":487,"component":685},"#","eada60f3-c50f-41c1-8c50-4ffedd119483","개발자를 위한 SDK","top-menu-child",{"url":682,"_uid":687,"label":688,"new_tab":487,"component":685,"style_as_button":487},"e80ecf91-c6c8-4e7a-a5b7-10ec4e05ada0","비즈니스를 위한 앱",{"url":682,"_uid":690,"label":691,"new_tab":487,"component":685,"style_as_button":487},"b3d091d9-83d1-4b72-bb8d-0f4be140beaa","회사 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