포토리얼리즘의 장벽 낮추고 영화 제작의 비용 효율 향상   ‘케빈과 시간 도둑들’, ‘아바타 : 아앙의 전설’을 비롯한 유명 영화와 TV 프로젝트에 참여하는 등 수년간 버추얼 프로덕션의 최전선에서 활동해 온 디멘션 스튜디오(Dimension Studio)는 최근에 DNEG와 함께 시각화, 버추얼 프로덕션, 콘텐츠 제작 및 개발을 비롯한 다양한 서비스를 제공하는 새로운 크리에이티브 사업부 DNEG 360을 설립했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 디멘션 스튜디오의 언리얼 엔진 기반 버추얼 프로덕션 영상   디멘션 스튜디오의 버추얼 프로덕션 도입 영화 제작에 시각화가 활용된 지는 꽤 되었지만, 그동안은 제임스 캐머런, 피터 잭슨같은 선구적인 감독의 전유물일 뿐이었다. 하지만 이제는 상황이 변했다. 디멘션 스튜디오의 존 알라다이스(John Alladice) 버추얼 프로덕션 및 시각화 슈퍼바이저는 “기술이 발전하면서 이제는 시각화를 사용하는 모든 영화 제작자가 쉽게 접근할 수 있는 수준에 이르렀다”라고 말했다.  디멘션 스튜디오와 DNEG 360의 닐 그레이엄(Neil Graham) 총괄 프로듀서는 “버추얼 프로덕션이 가능하려면 기존의 영화 제작 관련 지식이 중요하다”고 말했다. 그의 설명처럼 기존 영화 제작 분야에 있는 모두가 의미 있는 무언가를 버추얼 프로덕션으로 가져올 수 있다는 점이 중요하다.  디멘션 스튜디오는 자체적인 버추얼 프로덕션 서비스를 시작한 이래로 4년 동안 최첨단 영화 제작 기법을 기존의 제작 워크플로에 통합해 왔다.  그레이엄은 “우리와 직접적으로 협력하고 있는 감독과 클라이언트 측 VFX 슈퍼바이저는 언리얼 엔진을 활용한 작업에 점점 더 익숙해지고 있으며, 언리얼 엔진의 역량을 알고 있어 시작부터 버추얼 프로덕션 관점에서 프로젝트에 접근하기도 한다”고 전했다.   버추얼 프로덕션으로 다양한 신을 구현 이를 보여주는 사례가 고대 로마 시대를 배경으로 한 피콕(Peacock)의 10부작 TV 시대극 시리즈인 ‘Those About to Die’로, 디멘션 스튜디오가 DNEG 360 이름으로 DNEG와 함께 작업한 것이다. 이 시리즈에서 DNEG 360은 라이브 액션, 기존 VFX와 더불어 최신 버추얼 프로덕션 영화 제작 기법을 활용해 베스파시아누스 황제 시대의 로마 제국을 재현했는데, 이미 CG가 제공하는 것 그 이상의 이점을 누릴 수 있었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   LED 볼륨에 로마 제국을 재현하고 카메라에 최종 신(scene)을 담기 위해 팀은 언리얼 엔진 기반의 프로덕션 파이프라인을 활용했다.  디멘션 스튜디오의 에드 토마스(Ed Thomas) 리얼타임 책임자는 “언리얼 엔진은 우리가 만드는 환경, 시뮬레이션하는 카메라, 모션 캡처 등에 있어 핵심적인 종착지”라면서, “감독이 실시간으로 디렉팅을 하면서 일어나는 모든 라이브 이벤트, 라이브로 스트리밍되는 모든 연기를 언리얼 엔진으로 바로 가져온다”고 말했다. ‘Those About to Die’의 경우 팀은 먼저 고대 로마의 디테일한 모델을 언리얼 엔진에 구현했다. 그런 다음 사전 시각화부터 LED 볼륨에서의 최종 픽셀 촬영에 이르는 모든 것에 이 가상으로 복제된 모델을 사용할 수 있었다. 가상 환경을 탐색하면서 롤랜드 에머리히 감독과 VFX 슈퍼바이저 피터 트래버스(Peter Travers)는 스토리의 신과 시퀀스에 적합한 로케이션을 찾기 위해 도시의 여러 영역을 살펴볼 수 있었다. 특유의 분위기에 맞춰 선택한 로케이션은 함께 동기화되어 16K 이미지를 표시하는 10개의 커다란 스크린으로 구성된 LED 월에 투영됐다. ‘인디펜던스 데이’, ‘투모로우’, ‘2012’, ‘문폴’ 등 몇 가지 대작 영화를 감독했던 에머리히도 LED 볼륨을 사용하는 것은 이번이 처음이었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   LED 볼륨에서 작업하면 로케이션 촬영과 같은 룩 앤 필을 주면서 몇 가지 이점을 누릴 수 있었는데, 가장 중요한 이점은 촬영 일정에 미치는 영향이다. 로케이션에서 실시간으로 촬영할 때 발생할 수 있는 지연의 위험성 없이 각 촬영일에 신을 안정적으로 배정할 수 있다. 영화 제작에 있어 시간은 돈이다. 기상 악화나 열악한 조명으로 인한 일정 지연을 방지하면 제작 수익에 큰 영향을 미칠 수 있다. 디멘션 스튜디오와 DNEG 360의 제임스 프랭클린(James Franklin) 버추얼 프로덕션 슈퍼바이저는 “제작팀 전체에 있어 중요한 것은 신이 일관적으로 보이고 비와 같은 날씨의 영향을 받지 않는 것이다. 감독은 골든 타임에 촬영하기를 원하는데, 버추얼 프로덕션을 통해서라면 하루 중의 언제든 골든 타임이 될 수 있다”고 전했다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   LED 스테이지에서의 촬영은 배우에게도 큰 도움이 된다. 커다란 스크린에 16K라는 뛰어난 해상도로 스토리의 로케이션이 투영되기 때문에 빈 배경 앞에서 연기하는 것에 비해 맥락을 파악한 상태에서 연기할 수 있다. 프랭클린은 “그린 스크린에 비하면 LED 월은 배우가 주변 환경을 보고 환경에 반응하는 데 엄청난 도움이 된다”고 말했다.   버추얼 프로덕션과 기존 영화 제작의 결합 버추얼 프로덕션을 통한 비용 절감과 창작의 가능성에 점점 더 많은 스튜디오가 관심을 기울이게 되면서, 향후 다양한 영화와 TV 시리즈에서 리얼타임 프로덕션 방식을 도입할 것으로 예상할 수 있다. 프랭클린은 “리얼타임 프로덕션은 이제 더 이상 대규모 예산의 SF 영역에만 그치지 않는다. 장벽은 낮아졌으며 포토리얼리즘은 본래의 목적을 잘 달성해 주고 있다. 그 어느 때보다 많은 영역에서 받아들여지면서 비용 측면에서 효율적인 제작 툴이 되어 가고 있다”고 말했다. 그는 이러한 변화가 언리얼 엔진과 같은 핵심 기술의 비약적인 발전 덕분이라고 생각한다면서, “언리얼 엔진을 통해 영화 제작에 있어 안정성과 신뢰성이 높아졌을 뿐만 아니라 비주얼 퀄리티와 라이팅 역시 향상됐다. 언리얼 엔진은 우리의 기준에 부합하는 게임 엔진이자 시장에서 가장 발전된 버추얼 프로덕션 엔진”이라고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

3D 프린팅으로 휴머노이드를 제작한 글룩   한국의 로봇 산업은 괄목할만한 성장을 이루었으며, 제조업에서 1만 명당 약 932대의 로봇이 활용될 정도로 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 보이고 있다. 로봇은 오랫동안 제조업의 핵심 기술이었지만, 이제 그 적용 범위는 다양한 분야로 확대되고 있다. 한때 SF 영화에서나 보던 휴머노이드 로봇은 이제 백화점, 전시회는 물론이고 번화한 도시 거리에서도 볼 수 있게 되었다. 이러한 혁신의 대표적인 예로는 수백만 건의 조회수를 기록한 글룩(Gluck)의 3D 프린팅 서비스가 있다. 글룩은 정교한 디테일로 제작된 휴머노이드를 선보이며 한국 로봇 산업의 새로운 가능성을 보여주고 있다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   그림 1. 글룩이 3D 프린팅을 활용해 제작한 휴머노이드   3D 프린팅 기술로 실현된 혁신 글룩이 이렇게 정밀한 안드로이드 로봇을 제작할 수 있었던 비결은 그들의 창의성과 기술력, 그리고 레진 3D 프린팅에 최적화된 소프트웨어 덕분이다. 글룩은 머티리얼라이즈의 매직스(Magics)와 이스테이지(e-Stage) 소프트웨어를 사용하여 복잡한 디자인과 대용량 데이터를 효율적으로 처리하였다. 특히 SLA(광조형) 방식의 3D 프린터를 사용해 매끄러운 표면과 정밀한 디테일을 구현하는 데 성공했다. 글룩의 팀은 AM(적층제조) 기술을 기반으로 고객 맞춤형 3D 프린팅 서비스를 제공하며, 재료 선택과 후처리까지 모든 공정을 직접 관리해왔다. 이 휴머노이드 프로젝트에서는 글룩이 10개의 로봇을 제작하는데 24시간의 출력 시간과 3일의 후처리 및 도색 시간을 소요하여, 빠르고 효율적인 제작 과정을 선보였다. 휴머노이드 제작 과정에서 글룩은 머티리얼라이즈의 소프트웨어를 최대한 활용하였다. 매직스 소프트웨어는 데이터 준비 및 빌드 과정을 간소화하여 작업 시간을 단축하였고, 이스테이지는 서포트를 자동으로 생성해 작업 효율성을 높였다. 특히 SLA 기술을 통해 휴머노이드의 고품질 표면을 구현할 수 있었으며, 이러한 기술력은 글룩이 3D 프린팅 산업에서 경쟁 우위를 차지하는 데에 큰 역할을 했다. 글룩의 장광현 팀장은 “SLA 장비를 통해 대형 출력과 높은 표면 조도를 구현할 수 있었고, 이로 인해 복잡한 형태의 로봇을 완벽히 제작할 수 있었다”며 SLA의 중요성을 강조했다.   그림 2. 글룩의 3D 프린터 생산 팩토리   그림 3. 3D 프린팅된 레진 구조물을 제거하는 모습   미래의 확장 가능성 글룩의 휴머노이드 프로젝트의 성공은 시작에 불과하다. 글룩은 현재 생산을 늘리기 위하여 50대의 SLA 장비를 추가하여 총 80대의 장비로 확장해나가고 있다. 이를 통해 더 많은 대규모 프로젝트를 신속하게 처리할 계획이며, 적층제조의 전문가로서 고객에게 시간과 비용 면에서 최적의 솔루션을 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 특히 글룩은 다양한 산업에 3D 프린팅 기술을 적용하여, 기존 제조 방식으로는 구현하기 어려운 복잡한 구조물을 3D 프린팅을 통하여 해결하고 있다. 항공, 자동차, 반도체 검사공정 등에서도 글룩의 3D 프린팅 기술과 머티리얼라이즈 소프트웨어의 결합으로 새로운 혁신을 이루고 있으며, 이를 통해 고객에게 빠르고 효율적인 서비스를 제공하고 있다. 또한, 자동차 및 타이어 산업에서는 새로운 설계 방식을 통해 기존 공정을 단축하고 기능성을 확장시키는 성과를 내고 있다. 글룩의 홍재옥 대표는 “향후 3D 프린팅 기술과 자동화 시스템을 바탕으로 국내외 시장에 진출하여 글로벌 경쟁력을 강화할 것”이라고 밝혔다. 글룩의 휴머노이드 로봇 제작 사례는 3D 프린팅 기술이 다양한 산업에서 어떻게 적용될 수 있는지를 잘 보여준다. 앞으로 글룩은 SLA 장비를 추가 도입하여 생산 능력을 확대하고, AM 소프트웨어를 통한 자동화 프로세스를 구축할 계획이다. 이를 통해 미래의 대량생산 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다.   그림 4. 사람의 손 모양을 본따 3D 프린팅으로 만든 마스크   그림 5. 손 모양의 3D 프린팅 마스크를 착용한 모습   그림 6. 복잡한 형상의 롤러 스케이트를 3D 프린팅으로 제작했다.   그림 7. 3D 프린팅으로 만든 신발 장식     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업 디지털 전환 위한 포괄적 소프트웨어 기술 제공   아비바는 조선/플랜트 설계에서 나아가, 다양한 산업의 디지털 트윈 구축과 디지털 전환을 위한 엔드 투 엔드 솔루션 역량을 내세우고 있다. 아비바코리아의 김상건 대표는 전체 공정과 프로세스를 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 통해 고객의 디지털 전환을 실질적으로 지원할 것이라고 전했다. ■ 정수진 편집장     아비바의 강점과 기회요소는 어떤 것이라고 보는지 아비바는 조선해양 및 EPC(설계/조달/시공) 분야의 CAD뿐 아니라 팩토리 디자인/엔지니어링, 데이터 관리, 시뮬레이션/최적화, 프로세스 최적화 등 다양한 소프트웨어 기술을 확장해 왔다. 이런 변화는 슈나이더 일렉트릭, 인벤시스(Invensys), 오에스아이소프트(OSIsoft)의 소프트웨어 포트폴리오를 아비바로 통합함으로써 가능해졌다.  지금의 아비바는 공장 전체의 시뮬레이션과 운영, 디지털 트윈 구축 및 운영을 지원할 수 있는 글로벌 기술 기업이 되었다. 이를 통해 국내 기업의 디지털 전환에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 아비바는 고객에게 소프트웨어를 제공하는 것뿐 아니라 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 엔지니어링부터 최적화까지 모든 과정을 지원한다. 아비바가 갖고 있는 160여 개의 제품을 플랫폼화하는 작업을 진행하고 있어, 향후 통합의 시너지를 창출할 수 있을 것으로 본다. 또한, 오픈 아키텍처를 중시하면서 기업이 갖고 있는 기존 시스템을 포괄할 수 있도록 지원하는 것도 강점이다. 아비바의 이런 강점은 특히 에너지 관리, ESG 및 지속가능성 프로젝트에서 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 아비바의 에너지 관리 솔루션이 전력, 물, 열과 같은 유틸리티 관리를 최적화하여, 고객에게 실질적인 비용 절감과 에너지 사용의 효율화를 이끌어낼 수 있기 때문이다.   아비바는 조선, 플랜트 분야 중심의 엔지니어링 솔루션으로 많이 알려져 있다. 최근 조선/플랜트 산업의 현황과 주요한 이슈에 대해서는 어떻게 보는지 조선/해양 및 플랜트 산업은 노동력이 중요한 것이 특징인데, 이런 산업에서는 숙련 인력의 부족이 최근 큰 문제가 되고 있다. 그만큼 자동화와 디지털 전환의 필요성이 높다고도 볼 수 있는데, 아비바는 설계부터 제조까지 전체 프로세스에 걸친 자동화를 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 조선 산업의 지형도가 꾸준히 변화하고 있다. 경쟁은 산업과 기술의 발전에 긍정적인 영향을 주기 때문에, 경쟁 자체를 꺼릴 이유는 없다. 아비바는 수십 년간 쌓아 온 경험과 노하우가 큰 자산이고, 이를 바탕으로 안정성과 신뢰를 제공할 수 있다. 또한, 고객의 요구와 기대에 대해서도 잘 알고 있다. 앞으로도 고객이 원하는 방향으로 비전과 기술을 제공하면서 아비바에 대한 고객의 인지도와 이해도를 더욱 높이고자 한다. 아비바는 조선/해양과 EPC 산업의 비즈니스 비중이 높은 편이다. 하지만 이외에도 석유/가스, 하이테크, 바이오, 자동차 등 다양한 산업으로 비즈니스 확장을 진행하고 있다. 복잡성이 높고 정밀도가 요구되는 프로세스 산업에서 인정받은 기술력과 축적된 경험을 다른 산업에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.   산업 분야의 디지털 전환에 대한 관심이 꾸준한데, 산업 디지털 전환과 관련해 아비바의 경쟁력은 무엇인지 아비바가 가진 최고의 무기는 3D 엔지니어링이다. 설비뿐 아니라 공장 전체를 디지털화한 3D 데이터는 디지털 트윈을 구성하기 위한 근간이 된다. 아비바는 이를 기반으로 통합 엔지니어링(Unified Engineering) 개념을 정립하고, 개념 설계와 상세 설계를 할 수 있는 단일 플랫폼을 만들었다. 다음 단계의 차별점은 데이터 플랫폼이다. 아비바는 IT 데이터 플랫폼인 PI 시스템(PI System)과 OT 데이터 플랫폼인 HMI와 SCADA를 제공한다. 이들 플랫폼으로 데이터를 가시화할 수 있고, 나아가 프로세스 시뮬레이션 및 최적화를 통해 최적의 KPI를 제공할 수 있다. 마지막으로, 통합 운영 센터(Unified Operation Center)를 통해 모든 요소를 통합하고, 기업 전체 가치사슬의 가시성을 확보할 수 있다. 아비바는 모든 단계를 포괄적으로 지원하는 엔드 투 엔드 디지털 전환 기술과 역량을 갖고 있다는 점에서 차별화된다고 본다.   슈나이더 일렉트릭과 아비바의 합병 이후 시너지에 대한 방향성은 어떤 것인지 합병 이후 슈나이더 일렉트릭은 하드웨어 중심의 비즈니스로 전환하고, 슈나이더 일렉트릭의 소프트웨어 조직은 아비바로 통합됐다.  최근 에너지 절감과 탈탄소, 넷제로와 같은 ESG가 중요한 이슈가 되고 있는데, 이런 목표를 달성하기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어의 시너지가 중요하다. 소프트웨어로 환경 영향을 예측하고 개선할 수 있지만, 기존 설비가 노후화돼서 이에 대응하기 어려운 경우도 있기 때문이다. 또한, 신규 공장을 설립하는 경우에도 하드웨어와 소프트웨어를 함께 도입하게 된다. 이에 따라 아비바와 슈나이더 일렉트릭은 하드웨어와 소프트웨어를 묶어서 공장 자동화와 에너지 관리 측면에서 더욱 큰 가치를 제공하는 방안을 협의하고자 한다. 글로벌뿐 아니라 국내에서도 슈나이더 일렉트릭과 함께 종합적인 솔루션을 고객에게 제안하고, 에너지 관리의 효율을 극대화할 수 있도록 드라이브를 강화할 계획이다.   아비바코리아의 향후 시장 전략 및 비즈니스 계획에 대해서 소개한다면 아비바코리아는 현재 약 90명의 직원이 서울과 부산 사무소에서 근무하고 있다. 부산 사무소는 3년 전에 조선·해양기술 연구를 위한 글로벌 조직인 ‘마린 센터 오브 엑셀런스’로 오픈했으며, 이를 통해 국내 조선 3사 고객에 대한 지원도 강화하고 있다. 아비바는 디지털 트윈, 디지털 전환의 모든 영역을 커버하는 기업으로 거듭났으며, 산업 디지털 전환의 선두에 있는 기업이라는 점을 많이 알리고자 한다. 국내 시장에서 아비바의 인지도를 높이면서, 더 많은 시장기회를 창출할 수 있도록 노력할 예정이다. 특히 반도체와 자동차 등 더욱 다양한 산업의 디지털 전환에서 중요한 역할을 하고자 한다. 산업별 파트너를 강화하는 것은 앞으로 아비바가 추진할 주요 과제 중 하나이다. 이를 위해 SI(시스템 통합) 기업과의 교류를 강화하고 업계의 전문성을 결합해 시너지를 추구하고자 한다. 산업별 역량을 갖춘 채널 파트너를 포함해 전체 가치 네트워크를 키우는 것이 중요하다고 본다. 이러한 협력을 통해 고객들이 아비바의 디지털 트윈 및 자동화 기술로 얻을 수 있는 혜택을 극대화할 수 있도록 노력할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI와 하이브리드 클라우드로 디지털 혁신 지원   한국IBM은 9월 3일 서울 강남구 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 ‘IBM AI 서밋 코리아 2024’를 개최했다. 이번 서밋에서는 ‘기업 혁신을 극대화하는 AI, 자동화, 하이브리드 클라우드’를 주제로 다양한 논의가 이루어졌다. 또한 AI와 하이브리드 클라우드를 활용한 디지털 혁신의 방향성에 대해 깊이 있는 통찰이 제시됐다. 한국IBM 이은주 사장과 AI 및 클라우드를 통한 디지털 혁신과 향후 전망에 대해 이야기를 나눴다. ■ 박경수 기자   ▲ 한국IBM 이은주 사장   AI를 도입하려는 기업들이 초기에 직면하는 주요 도전 과제는 무엇이며, IBM은 이러한 도전 과제를 어떻게 지원하고 있나 기업이 AI를 도입하는 과정에서 해결해야 하는 과제 중에서 ‘AI 모델’과 ‘데이터’가 가장 기본적인 요소이다. ‘AI 모델’의 경우, 하나의 AI 모델을 적용해서 비즈니스의 모든 문제를 해결하기를 기대하는 경우가 있는데 이는 효율적이지 않은 경우가 많다. 고객 서비스를 위해 챗봇 상담원이 필요한 부서와 애플리케이션을 개발하고 IT 운영을 관리하는 부서에서 필요한 AI 모델이 다르기 때문이다.  IBM 왓슨x는 다양한 오픈소스 AI 모델 중 적용하고자 하는 업무에 맞는 AI 모델을 선택해서 사용할 수 있게 하고 있다. 특히 업무별 특화 모델을 제공해서 대규모 범용 AI 모델을 사용하는 것에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 큰 효과를 누릴 수 있도록 하고 있다. 그리고, 기업에서 가장 중요한 신뢰성과 규제, 리스크를 관리할 수 있는 거버넌스를 위한 AI 기술을 제공하고 있다.  AI 프로젝트에서 또 다른 필수 요소는 ‘데이터’이다. 복잡한 비즈니스 환경에서 발생하는 많은 데이터를 어떻게 효과적으로 AI에 학습, 관리, 적용시킬 것인가가 AI 도입의 성공 여부를 결정짓는 요소이다. 이를 위해 IBM은 IBM 데이터 패브릭 아키텍처를 통해 전체 데이터와 AI 라이프사이클을 지원하는 모듈형의 전략적 포트폴리오를 제공하고 있다.    하이브리드 클라우드와 AI가 결합되었을 때 보안 측면에서 기업들이 염두에 두어야 할 핵심 요소는 무엇이며, IBM은 이를 어떻게 해결하고 있는지 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해서 데이터 수집과 처리에 대한 데이터 보호, 모델 개발과 훈련에 대한 모델 보호, 모델 추론과 실사용에 대한 활용 보호와 함께, AI 모델이 구축되고 실행되는 인프라에 대한 보호가 필요하다. IBM은 AI를 위한 기업 내 다양한 데이터에 대해 이상 트랜잭션을 실시간으로 감지하고 하이브리드 멀티 클라우드 환경에 대한 중앙집중식 가시성, 제어 및 자동화를 제공하는 가디엄(Guardium)과 같은 보안 솔루션으로 고객을 지원하고 있다.    ▲ 한국IBM 이은주 사장은 IBM 데이터 패브릭 아키텍처를 통해 전체 데이터와 AI 라이프사이클을 지원하는 모듈형의 전략적 포트폴리오를 제공하고 있다고 설명했다.   AI와 자동화가 기업 혁신에 미치는 장기적인 영향은 무엇이라고 보는지. 한국 시장에서는 어떤 산업군이 이러한 혁신을 가장 빠르게 받아들이고 있다고 생각하나 AI는 전례 없는 혁신 기술로 전세계 GDP를 연간 4조 4000억 달러 (한화 약 5800조 원) 증가시킬 것으로 전망된다. 초기 AI가 소비자 영역에서 즐거움과 혁신을 가져왔다면, 비즈니스를 위한 AI는 생산성과 수익 성장을 주도할 것이다. AI는 고객 경험을 향상시키고, 애플리케이션 개발에 있어 생산성을 크게 끌어올릴 뿐 아니라, 디지털 노동에서 수작업을 자동화하고 HR/IT/조달 등 업무 프로세스를 간소화할 것이다. 최근 고객을 만나보면 금융, 제조, 유통, 공공 등 모든 산업에 있는 고객사가 AI 도입에 관심을 가지고 이미 도입하거나 도입을 고려하고 있다. 이는 특정 산업군에서만 발견되는 것이 아니라 전 산업군에서 모두 볼 수 있는 현상이다.    ▲ IBM의 차세대 AI 및 데이터 플랫폼, IBM의 watsonx   IBM AI 서밋에서 소개된 최신 기술 중, 향후 3~5년 내에 가장 큰 변화를 가져올 것이라고 생각하는 기술 또는 개념은 무엇인지 지금 이 시간에도 빠르게 발전하고 있는 AI가 사회적으로나 비즈니스적으로 가장 큰 변화를 가져올 것은 자명하다. AI는 생산성이나 효율성에 있어 그 어떤 기술과 비교할 수 없는 향상을 가져올 것이다. 그러나 향후 4년 내에 최대 10억 개의 관련 앱이 만들어질 것이라는 전망이 있듯이 생성형 AI의 도입은 필연적으로 비즈니스 환경과 운영의 복잡성을 증가시킬 것이다. 따라서 인스타나(Instana), 터보노믹(Turbonomic), 앱티오(Apptio), IBM 콘서트(Concert) 등과 같이 비즈니스 운영상의 복잡성을 해결해주는 AI 기반 자동화 기술의 도입이 가속화되어 애플리케이션 통합 및 현대화 영역의 문제를 해결할 것이다.   AI 솔루션을 도입한 기업이 기존 인프라와의 통합 과정에서 겪는 어려움은 무엇이고, IBM은 이를 어떻게 해결하고 있나 AI와 하이브리드 클라우드는 동전의 양면과 같아서 따로 떼어 생각할 수 없다. 데이터를 저장하는 위치, 접근하고 안전하게 유지하는 방법에 이르기까지 데이터가 중요하기 때문이다. 수익성 있게 생성형 AI를 확장하려면 우연히 갖게 된 하이브리드 클라우드 환경이 아니라 AI에 대해 개방적이고 유연하면서도 신뢰할 수 있는 접근 방식을 지원할 수 있는, 의도적으로 설계된 하이브리드 클라우드 즉 ‘하이브리드 바이 디자인(Hybrid by Design)’ 접근방식이 필요하다.  조사에 의하면, 하이브리드 바이 디자인 접근방식을 취한 기업은 우연히 하이브리드 클라우드를 활용하게 된 기업보다 3배 이상 높은 ROI를 거두는 것으로 나타났다. 실제로, 세계적인 기업인 아우디와 버라이존은 레드햇 오픈시프트 기반의 ‘하이브리드 바이 디자인’ 환경을 갖춰 IT 프로젝트나 5G 네트워크 구축 프로젝트 시 시간과 비용, 효율면에서 뛰어난 성과를 거두었다.   ▲ 생성형 AI로 인해 글로벌 GDP가 약 10조 달러 증가할 것으로 예상된다.   ■ 같이 보기 : [포커스] IBM, 산업 혁신을 돕는 AI와 하이브리드 클라우드 기술 소개     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   데이터 스페이스(Data Space)는 기업 원데이터가 중앙 플랫폼에 저장되지 않으며, 플랫폼은 데이터를 중계하는 통로 역할을 수행한다. 기존의 클라우드에 데이터를 저장하는 방식은 기업의 영업비밀이 보장받지 못할 가능성이 있는 반면, 데이터 스페이스 플랫폼은 개별 기업들이 영업비밀인 데이터 주권을 보장받는 방식으로 주목받고 있다. 산업부는 향후 전 업종·전 산업데이터를 포괄하는 플랫폼으로 확대·발전시킬 계획이다. 그리고 이러한 정부 전략에 기여하는 기업 중 하나가 제조 AI & 자율제조 전문기업 인터엑스이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   제조 데이터 표준화에 기여하는 인터엑스 인터엑스는 디지털 트윈 기반 AI 자율제조 솔루션과 제조 데이터 스페이스 플랫폼을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 ‘제조 AI & 자율제조’ 전문기업이다. 2018년 UNIST 창업기업으로 시작하여 디지털 기술의 새로운 가치 창출이라는 목표 아래 제조 AI를 중심으로 다양한 프로젝트를 진행해왔다. 현재까지 150건 이상의 현장 적용 구축 실적을 보유하고 있고, 국내를 넘어 독일 프라운호퍼, 지멘스, 미국 IIC, 독일 IDTA, Catena-X 등 글로벌기업, 협회 등과의 네트워킹을 진행, USE CASE 발굴 및 데이터수집 표준 기술 기반 제조 데이터 표준화 관련 공동 협력을 이어가고 있다. 인터엑스는 제조업의 디지털 전환(DX) 및 AI 자율제조 생태계 조성을 위해 ▲생산조건 최적화 AI ▲품질 예측 및 최적화 AI ▲품질 검사 AI ▲산업 안전 AI 등의 ‘AI 자율제조 솔루션’을 제공하고 있다. 그리고 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통해 각종 데이터를 연계하고 시각화하여 실시간 자동관제를 실현, 현실 세계를 디지털 가상 세계로 재현하고 정보, 시간, 공간, 비용, 안전의 한계를 극복할 수 있는 자율 공장 구축에 앞장서고 있다. 또한, 데이터 표준화 기반 ‘제조 Data Space 플랫폼’을 통해 제조 산업에서의 표준화된 데이터의 공유 및 다양한 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하고 이를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다.    데이터 산업 플랫폼 산업에 특화된 서비스 제공 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준 기반 제품 데이터, 팩토리 데이터, 설비운영 데이터에 대한 ▲데이터 공유 ▲거버넌스(참여자들의 권리와 원활한 데이터 교환 보장) ▲데이터 주권 ▲개방성 ▲연합/상호운용성을 지원해주는 서비스 플랫폼이다. 제조 데이터 표준화는 Industry 4.0의 중요한 요소로서, 제조업의 디지털화와 데이터 활용을 촉진한다. 제조 데이터가 표준화되면, 서로 다른 시스템 간의 데이터 교환이 원활해져 생산 효율성이 극대화되고, 예측 모델 개발과 AI 알고리즘 활용이 가능해진다. 이는 제조 현장의 프로세스를 최적화하고 고장 예측을 통해 예방 유지보수를 가능하게 하기 때문에 제조업의 디지털 전환에 필수적이다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준화부터 시작된다고 할 수 있다. 이러한 표준화된 데이터를 기반으로 제조업에서의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 지원한다. 제조업체들이 데이터 공유를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있게 하는데, 예를 들어, 기계 데이터를 공유하여 운영 효율성을 높이거나 고객의 요구에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 산업 시스템 간의 실시간 데이터 교환을 지원하고 디지털 자산 표현을 통해 정보 일관성을 유지하며, 분산형 데이터베이스와 블록체인 기술로 데이터 안정성을 강화시킨다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 한다. 특히 글로벌 환경규제에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. LCA(전과정평가), DPP(디지털 제품 여권), EU Data & AI Act, 플라스틱 규제 등에 대응할 수 있는 디지털 공급망 서비스를 통해 ‘지속 가능한 제조’를 실현할 수 있도록 돕는다.     데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성 산업 데이터 스페이스가 바라보는 최종 목표는 데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성인 만큼 쉬운 길은 아니지만, 인터엑스는 이러한 변화에 대응하기 위해 R&D 및 다양한 실증과제들을 진행하고 있다. 이를 위해 인터엑스는 크게 ▲모빌리티 산업의 부품 공급망 데이터 및 서비스 협업을 위한 데이터 스페이스 개발과 ▲글로벌 규제 대응을 위한 서비스 개발에 힘을 싣고 있으며, 세계적으로도 독일 Catena-X 및 Gaia-X와 지속적으로 협력하고 있다. 이러한 활동들을 통해 데이터 상호운용성을 확보하여 제조 데이터의 공유와 거래를 원활히 하여 제조업체들이 AI 도입과 자율제조를 현실화하는데 필요한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 데이터가 표준화되어 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있게 됨으로써 자율제조로의 전환을 가능하게 한다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 데이터 상호운용성 확보, 실시간 데이터 교환 지원, 디지털 공급망 서비스 제공을 통해 제조업체들의 효율성을 높이고, 생산성 향상, 비용 절감, 규제 준수 등 다양한 성과를 달성하고 있다. 그리고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 지원한다.   제조업의 디지털 전환 확장을 통한 자율제조의 실현 인터엑스의 최종 목표는 ‘제조업의 디지털 전환(DX) 확장을 통한 자율제조의 실현’이다. 많은 고객들과 미팅을 하다 보면 AI 도입과 자율제조가 필요한 사실에는 공감하지만, 현실적으로 자율제조를 구축하기 위한 데이터를 수집하는 부분에 있어서 어려움을 겪는다. 기존 데이터 관리 형태가 AI에 적합하지 않은 부분이다. 때문에 제조장비와 현장에 AI를 제대로 적용하기 위해서는 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있는 데이터를 갖춰야 한다.  그리고 이러한 데이터들이 표준화되어 계층이나 장소에 구애받지 않고 자유롭게 데이터를 교환할 수 있게 되었을 때, Industry 4.0이 추구하는 스마트 제조로의 전환을 가능하게 한다. 결과적으로 AI의 적용에서부터 고도화, 제조 현장의 자율화와 흔히 말하는 스마트 제조 혁신, 자율제조 등을 이루기 위해서는 데이터 수집부터 저장, 관리까지 데이터 표준화가 필요하다. 인터엑스에서는 이러한 부분들을 해결하기 위해 제조 데이터 표준모델 기반 제조 데이터 표준화에 집중하고 있다.  인터엑스는 서둘러서 급하게 가기보단, 늦지는 않되, 하나씩 기반을 잘 다져서 제조 산업의 DX를 이루어가고자 한다. ‘천 리 길도 한 걸음부터’라는 말이 있듯이, AI 자율제조 및 제조 Data Space 플랫폼과 디지털 공급망을 위한 생태계가 전국 방방곡곡, 그리고 전 세계에 잘 구축될 수 있도록 최선을 다한다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국알테어가 지난 8월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024(이하 ATC 2024)’를 개최했다. ATC 2024는 ‘가능성의 과학(The Science Of Possibility)’을 주제로 각 산업을 선도하고 있는 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더 1000여 명이 모여 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술을 공유하고 논의했다. ■ 최경화 국장   ▲ 알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024    올해로 22회를 맞이한 ATC 2024에서는 8개 트랙을 통해 시뮬레이션, 데이터 분석/AI, HPC 기술의 융합을 탐구하는 67편의 기술 발표가 진행되었다. LG전자, 삼성전자, 현대자동차, HD현대중공업, LS전선, 한국항공우주산업, 롯데중앙연구소 등 각 산업을 선도하고 있는 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더가 참석해 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술에 대해 공유하고 정보를 교환했다.  한국알테어 김도하 지사장은 환영사에서 “알테어 테크놀로지 콘퍼런스는 매년 혁신적인 기술과 아이디어를 공유하며 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 모색하는 중요한 플랫폼으로 자리매김해왔다”면서, “이번 주제인 ‘가능성의 과학’은 알테어의 핵심 가치인 혁신과 도전 정신을 잘 반영하고 있다고 생각하며, 콘퍼런스를 통해 새로운 인사이트를 얻고 알테어와 함께 다양한 기술적 도전 과제들을 해결하고 성장해 나갈 수 있기를 기대한다”라고 말했다.   ▲ 한국알테어 김도하 지사장   기조연설에서는 각 산업별 고객사의 성공사례와 기술 시연 및 데모 체험 등이 공개되었으며 ▲시뮬레이션 ▲인공지능 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 인공지능 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전동화 ▲기업 솔루션 ▲유체역학 ▲다중물리학 등 총 8개 트랙에서 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화를 추구하는 기술과 방법론이 다양한 세션으로 소개되었다. 알테어의 스테파니 버크너(Stephanie Buckner) 최고운영책임자(COO)는 기조연설에서 “알테어는 디지털 혁신의 최전선에서 오늘날 산업이 직면한 복잡한 과제를 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 선보이고 있다”면서, “인공지능(AI), 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅 등의 기술들이 통합되고 이러한 혁신들이 산업 전반에 걸쳐 효율성을 극대화함으로써 알테어는 고객들에게 미래 지향적이고 더 나은 가치를 제공할 것”이라고 말했다.   ▲ 알테어 스테파니 버크너 최고운영책임자   LG전자에서 전장 사업을 담당하는 VS사업본부의 김용연 팀장은 알테어와 LG전자가 공동으로 개발한 ‘알테어 옵티스트럭트(OptiStruct) 기반 다물리 누적 손상 해석기법’을 발표했다. 김용연 팀장은 “자동차 부품의 높은 신뢰성을 확보하기 위해 충격, 온도, 진동 등 다양한 환경에서의 실험이 필요하지만, 이를 CAE로 종합해 구현하는 것은 여전히 어려운 과제”라면서, “LG전자와 알테어는 이러한 문제를 해결하기 위해 다물리 기반의 단일 모델(one model), 단일 해석기(one solver)를 개발하여, 다양한 물리 현상을 단일 모델에서 포괄적으로 고려함으로써 개발 과정의 정확도와 효율성을 크게 향상시켰다”고 말했다.   ▲ LG전자 VS사업본부 김용연 팀장   이어서 서강대학교 경제대학원 인공지능경제 교수이자 시멘틱그래프의 황문기 대표는 ‘알테어 래피드마이너 젠(Gen) AI 솔루션과 지식그래프(Knowledge Graph)를 통합한 대형언어모델 서비스와 구현 방안’에 대해 발표했다. 황문기 대표는 “기업들이 중요한 애플리케이션에 AI 기술을 도입하려고 하지만, 대규모 언어 모델(LLM)의 예측 불가능성과 설명이 어려운 블랙박스 특성으로 인해 환각 문제가 발생할 수 있다”면서, “이를 해결하기 위해 알테어는 젠 AI와 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 결합한 솔루션을 제공하여 LLM과 애플리케이션을 통합하고, 지식그래프를 활용해 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축함으로써 환각을 제거하고 응답 품질을 개선한다”고 말했다.   ▲ 시멘틱그래프의 황문기 대표   롯데중앙연구소는 국내 식품업계 최초로 시뮬레이션 기술을 도입해 제조 공정의 문제를 사전에 예방하고 효율과 품질을 높였다. 롯데중앙연구소 공정기술팀은 “가상 환경에서 제조 공정을 테스트해 실제 생산 과정의 오류를 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있었다”면서, “이를 통해 더욱 안전하고 품질 높은 식품을 제공할 수 있게 되었으며 앞으로도 지속적인 연구와 개발을 통해 추가적인 성과를 이끌어낼 계획”이라고 설명했다.  알테어는 시뮬레이션과 AI, HPC의 융합을 기반으로 시뮬레이션과 콘셉트 디자인을 위한 알테어 하이퍼웍스(Altair HyperWorks), 데이터 분석과 AI, IoT 및 스마트 제품 개발을 위한 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner), 고성능 컴퓨팅을 위한 알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 등 3가지 플랫폼을 제공하고 있으며, 필요한 모든 제품을 한 곳에서 찾을 수 있는 클라우드 혁신 게이트웨이 알테어 원(Altair One)을 통해 전체 제품에 액세스할 수 있다. 이번 콘퍼런스에서는 특히 최근 화두가 되고 있는 AI 기반의 엔지니어링과 시뮬레이션 기술 및 솔루션 등이 주목을 끌었으며, 알테어가 인공지능을 통해 기업의 의사결정을 돕고 비용과 시간을 절감할 수 있도록 지원하는 사례를 볼 수 있었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

3D시스템즈코리아는 지난 9월 5일 ‘적층제조 테크 서밋’ 행사를 진행했다. ‘생산성 가속화를 위한 3D시스템즈의 진화’를 주제로 한 이번 행사에서 3D시스템즈코리아는 생산 제조 분야를 겨냥한 자사의 3D 프린터 신제품과 활용 사례를 소개하면서, 생산 기술로서 3D 프린팅의 가능성과 비전을 선보였다. ■ 정수진 편집장    3D 프린팅 기술로 제조 혁신 지원할 것 3D시스템즈코리아의 정원웅 대표이사는 “3D시스템즈는 40년 전 SLA(스테레오리소그래피) 기술의 특허를 출원했으며 3D 프린터를 처음으로 개발한 기업이다. 현재는 9개의 플랫폼과 130여 개의 소재를 개발하고 있으며, 하드웨어뿐 아니라 산업별 애플리케이션을 위한 소프트웨어 분야에 대한 투자도 꾸준히 진행하면서 적층제조 솔루션 공급업체로 차별화를 추진 중”이라고 소개했다. 3D시스템즈는 산업 분야와 의료 분야를 중심으로 3D 프린팅 기술을 개발/공급하고 있으면서, 인수합병을 통해 다양한 시장을 겨냥한 솔루션 공급에 나서고 있다. 정원웅 대표이사는 적층제조(AM)에 대한 비전으로 ▲필요한 시점에 부품을 생산 ▲복잡성 및 다양성의 극복 ▲공급망의 단순화 및 최적화 ▲인더스트리 4.0과의 결합 및 시너지 등을 꼽았다. 또한 정원웅 대표이사는 “대량생산, 복잡한 형상, 기존 프로세스의 고비용 등 과제를 해결하고자 적층제조를 고민하는 기업이 많다. 아직은 적층제조 기술이 도입 단계로 검증에 시간이 필요한 상황이지만, 많은 기업이 연구와 검증을 시작하고 있으며 성숙 단계로 나아가기 위한 움직임이 활발해 미래가 기대된다”면서, “3D시스템즈는 고객의 프로세스를 최적화하고 효율화하기 위한 혁신 역량을 제공할 것”이라고 전했다.   ▲ 3D시스템즈코리아 정원웅 대표이사   대형 부품의 적층제조를 위한 펠릿 압출 기술 3D시스템즈코리아는 이번 ‘적층제조 테크 서밋’에서 펠릿 압출, 금속, SLA 등 다양한 기술에 기반한 3D 프린터 신제품과 사례를 소개했다. 이번에 소개한 신제품은 모두 제조 현장에서 부품이나 제품을 생산하는 용도에 초점을 맞추었다. 펠릿 압출 방식의 3D 프린터인 ‘EXT 800 타이탄 펠릿(EXT 800 Titan Pellet)’은 3D시스템즈가 인수한 타이탄 로보틱스의 기술에 기반한 제품이다. 레진 파우더와 첨가제를 배합해 알갱이 형태로 가공한 펠릿(pellet) 소재를 사용하는 것이 특징인데, 펠릿 소재는 필라멘트 대비 비용이 낮고 더 큰 프린터 노즐로 사출하기 때문에 빠른 속도와 대형 출력물에 유리하다는 것이 3D시스템즈의 설명이다. EXT 타이탄 제품군은 대형 부품의 출력에 초점을 맞추었다. 강제 열 순환을 위한 챔버 시스템 등 열 관리 시스템을 갖춰 안정성을 높이고, 펠릿/필라멘트 압출/3축 가공 모듈을 탑재해 적층 가공과 절삭 가공을 한 대의 장비에서 진행할 수 있다. 신제품인 EXT 800 타이탄은 기존 제품 대비 빌드 용적을 800mm로 줄이고 펠릿 모듈만 장착해 가격을 낮추는 등 접근성을 높였다. 기존 제품군과 마찬가지로 ABS, PD, 탄소섬유 등 다양한 펠릿 소재를 사용할 수 있다.   ▲ 다양한 펠릿 소재   ▲ EXT 타이탄으로 출력한 열성형 몰드   금속 3D 프린팅의 생산성 강화 ‘DMP 플렉스 350 트리플(DMP Flex 350 Triple)’은 3D시스템즈의 금속 3D 프린터 제품군인 DMP 라인업에 새롭게 추가된 제품이다. 금속 3D 프린터는 적층 용적과 금속 소재를 녹이는 레이저의 수, 준비 시간, 소모품의 수, 공정 관리를 통한 불량률 감소 등이 생산성에 영향을 주는 주요한 요소이다. 3D시스템즈의 DMP 3D 프린터는 진공 챔버를 통해 재료의 적재 밀도를 높이고, 재료의 산화반응을 최소화하면서 적층 준비 시간 및 프린팅 운용 비용을 줄인다. 배기 시스템의 성능을 높이는 동시에 설치 공간의 구성을 고려해 분리 설치가 가능한 것도 특징이다. DMP 플렉스 350 트리플은 지난 2023년 폼넥스트(Formnext) 전시회에서 공개된 제품으로, 세 개의 레이저를 사용한다. 스티치 형상 없이 풀 사이즈의 적층 성형이 가능하고, 275mm와 350mm의 빌드 사이즈를 동시에 사용할 수 있다.  한편, 3D시스템즈는 DMP 금속 3D 프린터를 위한 옵션으로  ▲실시간 공정 모니터링 시스템 ▲금속 적층제조를 위한 3D엑스퍼트(3DXpert) 소프트웨어를 통한 모니터링 이미지 데이터의 3D 시각화 분석 ▲빌드 과정에서 플레이트의 온도를 일정하게 유지해 열처리 비용을 줄이고 생산성을 높이는 히티드 빌드 플레이트 ▲뭉친 금속 파우더를 사전에 분리해 필터의 수명을 늘리는 사이클론 프리 필터 ▲유압식 잠금 시스템인 오토매틱 도어 락킹 등을 소개했다.   ▲ DMP 금속 3D 프린터로 출력한 F1 배기 부품   SLA-DLP 결합한 신개념 3D 프린터 출시 예정 이번 행사에서는 3D시스템즈가 조만간 출시할 예정인 ‘PSLA 270’ 3D 프린터도 소개됐다. PSLA 270은 레이저 기반의 SLA 기술이 가진 정밀도와 프로젝션 기반 DLP(Digital Light Processing) 기술의 특징인 속도를 결합한 신개념의 제품이다. 레이저 대신 4K급 해상도의 듀얼 프로젝터를 사용하는 PSLA 270은 수백 개의 부품을 하루에 출력할 수 있도록 개발됐다. 재료를 빠르게 교체할 수 있고, 듀얼 레일 리코터를 채택해 안정적인 소재 공급과 수평 유지에 도움을 줄 수 있게 했다. 후면과 측면의 패널을 탈착하거나 도어와 터치 패널의 위치를 바꿀 수 있어 다양한 환경에 맞춰 설치가 가능하며, 세 면을 오픈할 수 있어서 로봇과 연계해 생산 자동화를 구현할 수 있게 했다. 3D시스템즈는 “성능과 생산성을 높인 PSLA 270은 지그/픽스처, 중/소량의 부품 생산, 유체 흐름 테스트, 의료 등 다양한 분야에 활용할 수 있으며, 고성능의 피겨 4 소재를 비롯해 향후 더욱 다양한 재료를 사용할 수 있도록 할 예정”이라고 소개했다.   ▲ PSLA 270의 작동방식     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

태성에스엔이는 9월 11일 서울 aT센터에서 'CAE×AI 세미나 2024'를 개최했다. 이날 세미나에는 300명 이상의 업계 전문가들이 참석한 가운데, 앤시스의 해석 프로그램과 AI의 접목을 통한 혁신적인 해석 기법들이 소개되었다. 참석자들은 최신 CAE 해석 기술과 AI의 융합을 통해 향후 제조업과 설계 분야의 발전 가능성에 대한 인사이트를 얻었다. ■ 박경수 기자      AI/ML을 활용한 해석 혁신 이번 세미나에서는 AI/ML 기술의 CAE 해석 적용을 주제로 앤시스 심AI(Ansys SimAI)와 앤시스GPT(AnsysGPT)를 포함한 다양한 AI 트렌드가 소개되었으며, 이를 활용해 더 빠르고 효율적인 해석 결과를 도출할 수 있는 방법이 논의되었다.  태성에스엔이 노은솔 매니저와 김도현 매니저는 ‘기초 이론과 사례로 살펴보는 인공지능’을 주제로, AI 도입으로 해석 부문이 어떤 변화가 생겼는지 설명했다. 이어 윤진환 이사는 '태성에스엔이와 Ansys의 AI 기술과 고객 서비스'를 소개하며, AI 기술이 CAE 해석에 어떻게 실질적으로 적용되고 있는지 설명했다. 권기태 수석매니저는 ‘태성에스엔이가 제공하는 시뮬레이션 데이터 기반 AI/ML 서비스’를 주제로, AI가 시뮬레이션 데이터를 활용해 성능을 최적화하는 방법에 대해 심도 깊은 논의를 진행했다.    Stochos와 AI 응용사례 CADFEM Germany GmbH의 다니엘 수쿠프(Daniel Soukup)는 Stochos라는 온프레미스 기반 AI 프로그램을 소개했다. Stochos는 신경망과 가우시안 프로세스를 결합한 Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes(DIM-GP) 알고리즘을 통해 소량의 데이터로도 높은 예측 정확도를 제공하는 기술이다. 특히, 확률론적 머신러닝을 도입해 예측 결과의 신뢰도를 함께 제시하여 엔지니어들이 AI 결과를 더욱 신뢰할 수 있도록 만들어 준다. 이 기술은 복잡한 시뮬레이션 문제 해결에 있어 뛰어난 성능을 발휘하며 관심을 끌었다.   CAE와 AI 융합의 미래 이외에도 이번 행사에서는 앤시스의 최적화 전용 프로그램인 옵티스랭(optiSLang)에서 AI 사용 방법, 심AI, 앤시스GPT, 트윈AI(Ansys TwinAI) 등 AI를 접목한 앤시스의 최적화 기술이 차례로 소개되었고, 다양한 시각에서 AI 기술이 CAE에 어떻게 접목될 수 있는지 소개됐다.  태성에스엔이는 CAE와 AI의 결합을 통한 미래 산업의 변화 가능성에 대해 참석자들과 함께 토론하는 시간을 가지며 세미나를 마무리했다. AI 기반의 CAE 해석 기술은 향후 설계 및 제조 산업의 혁신을 주도할 중요한 요소로 자리잡을 것으로 기대된다.   ‘CAE×AI 세미나 2024’ 인터뷰  CAE×AI 세미나 2024 행사 관련해 태성에스엔이의 석진 영업본부 이사, 윤진환 기술본부 이사, 권기태 기술본부 AI 팀 수석매니저와 이야기를 나눴다. Q. 이번 세미나에서 발표된 AI/ML 기술 적용 사례 중, 특히 성공적인 사례를 하나 꼽는다면? 해당 사례에서는 어떤 방식으로 해석 프로세스를 개선했는지? ■ 윤진환 : 많은 분들이 AI/ML의 도입은 아직 시기상조이거나, 중견기업 이상의 대형 기업에서만 시험적으로 적용되고 있다고 생각할 수 있다. 하지만, 태성에스엔이의 AI 팀이 개발한 AI/ML 솔루션은 이미 국내 중소기업에서 실사용 되고 있는 사례를 보여드리고자 했다. 이 프로그램은 AI 모델 자동 생성 프로그램으로, 앤시스 일렉트릭 데스크톱(Ansys Electric Desktop)에서 계산된 시뮬레이션 결과를 기반으로 AI 모델을 자동으로 생성한다. 해석자가 앤시스 일렉트릭 데스크톱에서 설계 형상에 대한 변수만 지정해 두면, 본 프로그램은 자동으로 해당 변수를 추출해 실험계획법(DoE)을 기반으로 여러 번의 해석을 진행한 뒤, AI 모델을 구축한다.   ▲ 해석팀 : 해석 변수 자동 추출 및 AI모델 생성 자동화    이후, 설계자는 구축된 AI 모델을 기반으로, 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과값을 확인할 수 있다.   ▲ 설계팀 : AI 모델을 통한 실시간 성능 예측   이후 설계자는 구축된 AI 모델을 바탕으로 임의의 설계 변수 값을 입력해 실시간으로 해당 설계안에 대한 예측 결과를 확인할 수 있다. 이 기능 덕분에 해석자는 설계팀으로부터 반복되는 동일 작업 요청을 줄일 수 있었고, 더 높은 수준의 분석이나 추가적인 AI 모델 구축에 시간을 투자할 수 있게 되었다. 설계팀 또한 실시간 예측을 통해 빠른 결과 분석을 반영해 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 이 프로그램은 유사한 환경에서 구조해석, 열해석 등에도 적용 가능하며, 맞춤형 UI와 다양한 AI 기능을 구현할 수 있어 여러 기업으로부터 관심을 받고 있다.   Q. 심AI와 앤시스GPT와 같은 최신 기술 및 제품 트렌드가 CAE 해석 분야에서 어떤 변화를 가져올 것으로 기대하나? 이 기술들이 현장에서 어떻게 적용되고 있으며, 궁극적으로 해석 결과의 품질에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지? ■ 석진 : 심AI와 같은 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하여 사용자가 모델링부터 해석에 이르는 전 과정을 보다 신속하게 수행할 수 있도록 지원한다. 설계 초기 단계에서 최적화를 진행할 수 있는 가능성이 높아지며, 이를 통해 설계 주기가 단축될 것이다. 또한, 인적 오류를 최소화함으로써 실험과 프로토타입 제작에 소요되는 비용과 시간을 절감하여 궁극적으로 시장 출시 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다. AI 기술을 활용해 대량의 해석 데이터를 분석하고 패턴을 인식함으로써 더 나은 설계 결정을 지원할 수 있으며, 앤시스GPT는 앤시스 공식 웹사이트 내에서 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하거나 최적의 설계 옵션을 제안하는 데 유용할 것이다. 이러한 기술은 CAE 도구의 사용을 더욱 쉽게 만들어 준다. 예를 들어, 복잡한 해석 과정이나 설정에 대한 자동 안내 및 추천 기능은 비전문가들도 손쉽게 접근할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 팀과 부서 간 협업도 향상될 것이다. AI 기반 도구는 설계, 해석, 생산 팀 간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하여 더 통합된 접근 방식을 가능하게 한다. 결론적으로, 심AI, 앤시스GPT, 앤시스 AI+ 등 앤시스의 AI 솔루션은 CAE 해석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대하며, 이는 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져올 것이다.   Q. CAE 프로그램에 AI를 접목했을 때 해석 속도와 정확도는 얼마나 향상되었는지? 이런 기술적 통합이 실무 현장에서 얼마나 실질적인 성과를 보여주고 있다고 보는지? ■ 권기태 : 앤시스는 다음 그림과 같이 CAE 프로그램에 순차적으로 AI 기능을 추가하고 있다.  그 중 앤시스 CFD AI+ 기능을 하나의 사례로 소개하겠다. 플루언트(Ansys Fluent)에서 제공하는 Generalized k-ω Model(GEKO) 난류 모델은 사용자가 직접 계수를 설정해야 하며, 도메인 내에서도 각기 다른 계수를 설정해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스 CFD AI+는 Adjoint Solver와 Neural Network/Machine Learning 기법을 결합하여 GEKO 모델의 계수를 자동으로 조정하는 기능을 제공한다.  AI 기술의 효과를 확인하기 위해 S805 Airfoil 문제에 GEKO 모델 계수의 자동 튜닝 기능을 적용한 결과 GEKO 기본 계수를 사용할 때 오차는 기준값 대비 13.2%였지만, AI 기반 자동 튜닝 계수를 적용한 경우 오차가 0.2%로 크게 감소한 것을 확인할 수 있었다. 앤시스 AI+를 통해 CAE 프로그램과 AI 기술을 기술적으로 통합함으로써 해석 속도와 정확도를 개선하고 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 데이터에 AI 기술을 적용하여 실무 현장에서 많은 성과를 보이고 있다. 심AI 프로그램은 형상과 시뮬레이션 필드 결과 데이터를 활용해 시뮬레이션 솔버를 대체할 수 있는 인공지능 모델을 제작할 수 있는 사례를 보여 준다. 이 모델을 사용하면 형상을 입력하여 기존 시뮬레이션 솔버에 비해 10배에서 최대 1000배 더 빠르게 필드 결과를 예측할 수 있다.  디지털 트윈 분야에서는 복잡한 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 ROM(축소 차수 모델)이라는 머신러닝 기법을 통해 시스템 수준의 해석 모델로 전환하여, 실시간 물리적 예측이 가능하며 빠른 속도와 높은 정확도를 제공한다.  향후 품질 및 생산 관리와 같은 측정 데이터 기반 인공지능 모델이 많이 사용되는 영역에서도 시뮬레이션 데이터 기반 인공지능 모델의 사용이 활발해질 것으로 기대된다. 이를 통해 시뮬레이션 기술은 설계 단계에만 머무르지 않고, 공정 및 품질 개발, 생산 및 품질 관리, 그리고 디지털 트윈과 같은 장치의 효율적인 운용 단계까지 그 활용 범위가 더욱 확장될 것이다.   Q. Stochos와 같은 온프레미스 기반의 AI 프로그램이 다른 클라우드 기반 AI 프로그램과 비교했을 때 어떤 차별화된 장점이 있다고 보나? 특히 보안성과 데이터 처리 측면에서 어떤 이점이 있는지? ■ 윤진환 : CAE 분야에서 클라우드 기반의 AI를 이용하는 이유는 사용자의 접근성을 높이기 위한 목적도 있지만, AI 학습을 위해서는 고가의 고성능 GPU가 필요하며 때로는 여러 대의 GPU를 묶어야 학습이 가능하기 때문에 장비 구축 비용이 매우 높다는 현실적인 이유도 있다. 다시 말해 온프레미스 환경에서 CAE에 대한 AI를 학습할 수 있다는 것은 기존의 AI 알고리즘과 달리 상대적으로 적은 계산 장비 리소스만으로도 정확하고 빠르게 학습할 수 있는 AI 기술을 보유하고 있다는 의미다.  Stochos는 일반적인 신경망 기반의 AI와 Gaussian Process기법을 결합한 DIM-GP 기법을 이용하여 적은 샘플수로도 높은 정확성의 AI모델을 만들어 내며, 저가의 GPU 또는 CPU만으로도 빠른 속도로 학습할 수 있다. 또한 Scalar, Signal, 이미지, 3D 형상, 정상상태, 과도상태 등의 다양한 해석 데이터와 일반 정보에 대한 AI 모델을 만들 수 있어서 활용도도 넓다. 특히 AI 모델 생성 시의 내부변수 설정(하이퍼파라미터)을 별도로 조절할 필요가 없으며, 자동으로 노이즈를 처리하는 기능이 있어 복잡한 AI 설정 과정이 필요 없는 것이 큰 장점이다.  보안성과 데이터 처리 부분에서는 클라우드 기반의 AI와 비교했을 때 사내 장비에서 모든 작업을 할 수 있어 데이터 유출이나 유실의 우려를 원천적으로 차단할 수 있으며, 사내망에서 구동되므로 데이터 전송 및 예측 속도가 빠르다는 장점이 있다. 따라서 보안 문제에 대한 우려가 있거나 사내 AI 장비 구축 비용에 부담을 느끼고 있다면, 이 솔루션이 훌륭한 대안이 될 수 있다고 생각한다.      Q. 태성에스엔이는 향후 AI 관련 기술을 어떻게 발전시켜 나갈 계획인지? 앞으로 예상되는 CAE 해석 관련 기술 발전 방향 및 비전에 대한 설명도 부탁드린다. ■ 윤진환 : 태성에스엔이는 열유동/구조/전기전장/시스템/광학/최적화 등의 분야에 대한 100여명의 전문엔지니어를 보유하고 있으며, 앤시스 AI+, 심AI, 앤시스GPT에 대해서는 모든 엔지니어가 각자의 해석분야와 산업분야에 대한 초기 대응을 수행하고 있다.  이에 더해 태성에스엔이에는 AI를 위한 전문 그룹이 구성되어 있다. 이 그룹은 기술 엔지니어 중에서 AI 분야의 전문성을 가진 인원들로 이루어졌으며, 다양한 산업군에서 필요로 하는 CAE AI 응용 방안을 고객과 논의하여 선제적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.  그리고 상용 AI 프로그램인 Stochos과 오픈소스를 활용해 맞춤형 AI 환경을 구축하거나 AI 모델 생성 서비스를 제공하는 것도 주요 사업 중 하나이며, 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와의 협업을 통해 3차원 실시간 그래픽 플랫폼에 CAE AI를 적용하는 작업도 병행하고 있다. 각종 학회, 기업체 연구소, 프로그램 개발 업체 등에서 CAE에 AI 기술을 접목하고 응용 방안을 연구하는 활동이 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있다. CAE 자체의 해석 속도와 전후 처리 속도 향상, 그리고 편의성 증대는 전문 해석자의 업무 부담을 덜어줄 것이다. 또한, CAE AI 모델 구축을 통한 빠른 예측과 실시간 결과 도출은 설계자와 해석자 간의 협업을 더욱 긴밀하게 하여 해석이 실제 업무 현장에 더 활발하게 활용될 것으로 예상된다. 이에 따라 해석자는 CAE를 통해 AI 모델을 구축하고 배포하며, 이를 사내에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 플랫폼 환경 구축 업무가 꾸준히 증가할 것으로 예상된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에픽게임즈는 8월 28~29일 ‘언리얼 페스트 2024 서울’을 진행했다. 온라인과 오프라인으로 동시 진행된 이번 ‘언리얼 페스트’에서 에픽게임즈는 게임 분야에서 시작해 미디어&엔터테인먼트, 건축, 제조산업 등 다양한 분야로 확장되는 자사의 시각화 기술을 소개했다. 또한, 산업간 콘텐츠 융합과 크리에이터 생태계 등을 위한 비전도 밝혔다. ■ 정수진 편집장     콘텐츠 융합의 미래 확장하는 언리얼 엔진 언리얼 페스트는 개발자 및 크리에이터를 대상으로 언리얼 엔진과 에픽게임즈의 에코시스템을 구성하는 제품의 최신 기술을 소개하고, 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유하는 이벤트이다. 올해는 ‘게임 : 프로그래밍’, ‘게임 : 아트 및 공통’, ‘영화 & TV, 애니메이션, 방송’, ‘건축 및 기타’ 등 4개의 산업별 트랙에서 40여 개의 세션이 진행됐다. 에픽게임즈 코리아의 박성철 대표는 행사의 오프닝에서 “지난 2010년 첫 번째 ‘언리얼 서밋’ 행사에 약 260명이 참여한 이후 14년이 지난 올해는 ‘언리얼 페스트’로 이름이 바뀌었을뿐 아니라 오프라인 1600명, 온라인 9000명이 참여할 정도로 성장했다”고 전했다. 또한, “언리얼 페스트에는 다양한 산업의 현업 관계자가 참가하고 있으며, 산업간의 콘텐츠 융합에 대비하기 위해 언리얼 엔진을 사용한다는 사람도 늘고 있다. 이런 융합의 미래에 언리얼 엔진이 폭넓게 쓰일 것으로 기대한다”고 전했다.   ▲ 콘텐츠 융합 시대의 비전을 제시한 에픽게임즈 코리아 박성철 대표   폭넓은 산업에서 새로운 기회 만든다 에픽게임즈의 세바스티앙 미글리오(Sebastien Miglio) 제품 개발 부문 수석부사장은 ‘언리얼 엔진 에코시스템과 크레에이터의 미래’를 주제로 한 기조연설을 통해 게임, 영화, 자동차, 패션, 건축 등 다양한 산업에서 언리얼 엔진의 적용 가능성을 소개했다. 그는 “언리얼 엔진은 게임 개발에서 출발했지만 실시간 시각화 기술을 필요로 하는 여러 산업으로 확장되면서, 디지털 트윈과 실시간 시각화 기술의 적용이 폭넓게 이루어지고 있다. 언리얼 엔진을 배우면 다양한 업계에서 새로운 기회를 얻을 수 있으며, 언리얼 엔진이 다양한 플랫폼에서 중요한 기술로 자리 잡고 있다”고 전했다. 미글리오 수석부사장은 언리얼 엔진의 대표적인 활용 사례로 한국 모바일 게임 시장에서의 성공을 짚었다. 크래프톤의 ‘인조이’를 비롯해 ‘P의 거짓’, ‘스텔라 블레이드’ 등 국내외에서 많은 관심을 받은 게임들이 언리얼 엔진으로 개발되고 있다. 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서는 지난 5년 동안 영화와 TV 프로젝트에서 언리얼 엔진의 사용이 5000% 증가했으며, 여러 편의 뮤직비디오나 단편 애니메이션, 버추얼 프로덕션 스테이지에 언리얼 엔진이 쓰이고 있다는 것이 에픽게임즈의 설명이다.  미글리오 수석부사장은 “20대 주요 자동차 회사 중 80%가 언리얼 엔진과 트윈모션(Twinmotion)을 설계와 엔지니어링, HMI와 고객 경험, 몰입형 엔터테인먼트, 마케팅 등 제품 라이프사이클 전반에서 다양한 목적으로 활용하고 있다”고 소개했다. 그리고 건설 및 건축 분야에서는 삼성물산이 언리얼 엔진을 사용하여 디지털 트윈을 구축하고 데이터센터의 타당성 검토를 진행한 사례를 소개하면서, 인프라 분석과 모듈식 설계를 통해 프로젝트의 효율성을 높일 수 있었다고 전했다. 항공 분야에서는 한국항공우주산업(KAI)이 언리얼 엔진 5를 사용해 차세대 전투기 시뮬레이션을 개발하고 있으며, 이를 통해 조종사에게 다양한 훈련 경험을 제공하고 있다고 소개했다. 미글리오 수석부사장은 “언리얼 엔진은 게임을 넘어서 다양한 산업에서 점점 더 중요하게 사용되고 있다”면서, “인리얼 엔진은 여러 분야의 선도기업이 모이는 크리에이터 허브로 자리잡고 있으며, 이를 통해 많은 산업의 변화 지원하고자 한다”고 밝혔다.   ▲ 에픽게임즈의 세바스티앙 미글리오 수석부사장은 여러 산업에서 언리얼 엔진의 활용이 확대되고 있다고 소개했다.   최신 시각화 기술과 활용사례 소개 이번 ‘언리얼 페스트 2024 서울’에서는 언리얼 엔진을 비롯해 에픽게임즈의 다양한 시각화 기술의 최신 업데이트 내용이 소개됐다. 언리얼 엔진 5.5 버전에서는 나나이트(Ninite) 렌더링을 통해 수백 명의 고품질 캐릭터를 렌더링할 수 있는 기능이 추가되었으며, 루멘(Lumen)의 성능도 향상되면서 렌더링 파이프라인의 병목 현상을 해결했다. 모바일 프리뷰 기능을 통해 다양한 디바이스에서 최적화된 성능을 제공할 수 있도록 했으며, 애니메이션 데이터의 활용도를 높이는 애니메이션 레이어와 타임 워프 기능의 추가, 모션 디자이너 모드와 무비 랜더 그래프 등 버추얼 프로덕션 전문가들을 위한 새로운 기능 등도 소개되었다. 그리고 게임, 영화&TV/애니메이션/방송, 건축 및 기타 등 산업별 세션이 이틀 동안 진행되어 다양한 최신 기술과 활용 사례가 소개됐다. 이 중 ‘건축 및 기타’ 세션에서는 ▲언리얼 엔진을 활용한 건축 콘텐츠 제작 사례 ▲언리얼 엔진 디지털 트윈 ▲근현대물 기록 보존과 활용 사례 ▲고화질 VR 시네마틱 렌더링을 위한 분산 렌더링 시스템 ▲UFEN 및 포트나이트 에코시스템 소개 ▲광역 도심 디지털 트윈 구현과 활용 ▲크로스 플랫폼 기반의 디지털 전시 사례 및 최적화 ▲문화유산기술연구소와 에픽 에코시스템으로 재탄생하는 문화유산 등의 내용이 발표됐다. 에픽게임즈 코리아의 테크니컬 어카운트 매니저인 진득호 과장은 다양한 산업에서 손쉽게 포토리얼리스틱한 시각화 결과물을 제작할 수 있는 트윈모션의 기능과 팁을 소개했다. 트윈모션은 언리얼 엔진 기반의 3D 시각화 솔루션으로, 건축 시각화에서 시작해 현재는 다양한 제품 시각화에 활용할 수 있도록 기능이 확장되고 인터페이스, 애셋, 템플릿 등의 지원이 확대됐다.  진득호 과장은 “트윈모션의 최신 버전인 2024.1에서는 불필요한 재료 데이터를 삭제할 수 있는 머티리얼 클린업 기능이 추가되고, 앰비언트 오클루전 텍스처를 지원해 재료 텍스처 데이터베이스인 퀵셀 메가스캔에서 텍스처 데이터를 받을 때 더욱 깊은 심도의 표현이 가능해졌다. 까다로운 패브릭 소재의 표현이 개선되고, 나무 등 식생의 머티리얼 매핑이 향상되는 등의 변화도 이뤄졌다”고 소개했다. 또한, “데이터스미스로 스케치업의 모델링 데이터를 임포트하고 루멘을 사용해 글로벌 일루미네이션과 리플렉션을 빠르게 처리하는 등, 풀 익스테리어 렌더링을 짧은 시간 안에 처리할 수 있다”고 전했다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국IBM은 9월 3일 서울 강남구 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'IBM AI 서밋 코리아 2024'를 개최했다. 이번 행사는 '기업 혁신을 극대화하는 AI, 자동화, 하이브리드 클라우드'를 주제로 하여, 디지털 전환을 촉진하는 IBM의 AI 및 클라우드 솔루션을 중심으로 다양한 산업 혁신 사례들이 소개됐다. ■ 박경수 기자    ▲ IBM이 개최한 ‘IBM AI 서밋 코리아 2024’ 발표현장   왓슨x를 통한 글로벌 기업 AI 혁신 사례  IBM은 2023년에 출시한 왓슨x(watsonx) 플랫폼을 활용해 전 세계 기업들이 AI를 활용해 어떻게 비즈니스 가치를 창출하고 있는지를 강조했다. 왓슨x는 IBM이 개발한 AI 및 데이터 플랫폼으로, 기업이 AI 모델을 구축하고 관리할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션이다. 왓슨x는 생성형 AI와 머신러닝 모델의 학습, 튜닝, 배포를 돕는 플랫폼으로, 기업이 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 AI를 통해 더 효율적이고 비용 효과적으로 AI 솔루션을 도입할 수 있도록 설계되었다. 유럽의 한 통신사는 왓슨x로 고객 응대 시스템을 혁신했다. 이 통신사는 왓슨x를 사용해 매달 80만 건의 고객 문의 응답 시간을 30% 단축했고, 이를 통해 고객 만족도를 40% 향상시키는 성과를 거두었다. 미국의 한 헬스케어 기업은 왓슨x를 통해 환자 데이터 관리 시스템을 개선했다. 이를 통해 더 나은 진료 분석과 예측 모델을 구현해, 의료 서비스의 질을 크게 향상시켰다. 이 기업은 왓슨x를 통해 대규모 데이터셋을 효과적으로 관리하며, 진단과 치료 방식을 자동화했다. 왓슨x는 금융 서비스 분야에서도 활용되어 리스크 관리와 자동화된 고객 서비스 개선에 기여하고 있다. 금융 회사들은 왓슨x의 AI 솔루션을 활용해 실시간 거래 분석과 예측 모델을 구축함으로써 더 나은 투자 결정을 내리는데 활용하고 있다. 이은주 한국IBM 사장은 환영사에서 “현재 많은 기업이 AI를 시험 단계를 넘어 비즈니스 전반으로 확산하려는 방안을 모색하고 있지만, 여러 도전 과제가 있다”며, “AI 여정을 성공적으로 이끌고 있는 고객들은 소수의 AI 프로젝트에 집중한 뒤 이를 기업 전체로 확장하고 있다”고 설명했다. 이어서 “전 세계 1000개 이상의 고객과 파트너들이 고객 경험, 애플리케이션 현대화, 디지털 노동(digital labor) 등 특정 영역에 IBM의 생성형 AI 플랫폼인 왓슨x를 적용하고 있다. IBM 왓슨x는 신뢰할 수 있는 데이터로 학습된 파운데이션 모델을 제공하며, 목적에 맞게 조정된 소규모 모델을 활용해 AI 추론 비용을 제어하면서도 성능과 품질을 유지할 수 있다”고 강조했다.   ▲ ‘IBM AI 서밋 코리아 2024’에서 부스를 꾸미고 관람객과 소통에 나선 IBM과 채널사들   AI와 하이브리드 클라우드를 통한 디지털 혁신 IBM은 이번 서밋에서 AI와 하이브리드 클라우드가 어떻게 기업의 디지털 전환을 가속화하고 있는지에 대해 다양한 사례를 들어 설명했다. IBM의 하이브리드 클라우드는 온프레미스(기업 내부 서버), 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드를 모두 통합해 사용할 수 있도록 설계된 클라우드 컴퓨팅 환경이다. 이를 통해 기업은 유연성과 효율성을 극대화하면서도 보안과 데이터 관리의 유연성을 유지할 수 있다. 하이브리드 클라우드는 IBM의 레드햇 오픈시프트(Red Hat OpenShift) 플랫폼과 통합되어 운영되며, 이를 통해 다양한 클라우드 환경에서 일관된 애플리케이션 관리를 가능하게 한다는 점이 특징이다. 이처럼 IBM의 하이브리드 클라우드는 다양한 IT 환경에서 AI 모델을 유연하게 배포하고 관리할 수 있도록 설계되어 있으며, 이를 통해 기업은 비용을 절감하고 성능을 극대화할 수 있다. 특히 IBM 왓슨x 플랫폼은 고품질 데이터와 맞춤형 모델로 AI 추론 비용을 제어하면서도 우수한 성능을 유지할 수 있도록 설계되었다는 점이 특징이다. 이는 IBM의 글로벌 고객들이 디지털 노동, 애플리케이션 현대화 등 다양한 비즈니스 과제에서 AI를 활용해 혁신을 이루는데 기여하고 있다. 한편, 전 프로골퍼이자 기업인으로 방송인으로 활발한 활동을 보여주고 있는 박세리 감독이 이번 서밋에 참석했다. 박세리 감독은 한국IBM CTO 이지은 전무와 함께 ‘AI 기술로 변화하는 스포츠의 미래’를 주제로 스포츠 업계에서 어떻게 AI를 활용하고 있는지 토론에 참여했다. 박세리 감독은 “스포츠에서는 팬들의 참여를 유도하는 것이 비즈니스 성공의 핵심 요소”라며, “스포츠 업계는 더 많은 관중 참여와 관심을 끌기 위해 매년 최첨단 기술 도입에 적극 나서고 있다”고 설명했다. 실제로 IBM은 마스터즈 골프, 윔블던 테니스, US 오픈 등 글로벌 스포츠 이벤트뿐만 아니라 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업에서 사용되는 생성형 AI, 자동화, 하이브리드 클라우드를 접목해 디지털 팬 경험을 향상시키고, 스포츠 비즈니스의 생산성을 높이는데 기여하고 있다.  박세리 감독은 마스터즈 골프를 예로 들며, “생성형 AI와 같은 기술이 도입되면서 현장에 참여하지 못한 팬들도 높은 만족감을 느낄 수 있었다. 이 기술이 다양한 분야에서 스포츠 비즈니스의 성장을 이끌고 변화를 가져올 것이라고 기대한다”고 말했다.   ▲ 이지은 한국IBM CTO와 스포츠 분야에 AI 도입에 대해 토론 중인 박세리 감독   성공적인 AI 적용을 위한 데이터 관리의 중요성 IBM의 데이터 및 AI 전문가들은 생성형 AI의 성공적인 비즈니스 적용을 위해서는 신뢰할 수 있는 모델과 데이터 관리가 필수임을 강조했다. IBM의 인스트럭트랩(InstructLab) 기술은 이러한 데이터 관리 과정을 체계화하여, 기업이 AI 모델을 더 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있도록 돕는다. 이 기술은 AI와 클라우드를 통합하여 기업이 데이터 통합, 거버넌스, 그리고 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 인스트럭트랩은 AI 모델 학습 및 데이터 관리를 위한 도구로, 주로 기업이 AI 프로젝트에서 데이터를 보다 효율적으로 관리하고 생성형 AI 모델을 성공적으로 적용할 수 있도록 지원하는 기술이다. 인스트럭트랩은 왓슨x 플랫폼과 통합되어 AI 모델을 학습시키고, 다양한 비즈니스 요구에 맞게 조정하는데 필수적인 기능을 제공한다. 이 기술의 핵심 목표는 데이터 통합, 품질 관리, 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스를 통해 AI 모델이 더 정확하고 효율적으로 학습할 수 있도록 돕는 것이다. 특히, 인스트럭트랩은 복잡한 데이터 관리 과정을 자동화하고 체계화함으로써 AI 프로젝트의 생산성과 성공률을 높이는 역할을 한다. 미드하트 샤히드 IBM 월드와이드 데이터 패브릭 및 클라우드 팩 포 데이터 제품 관리 부사장과 아눕 쿠마 IBM 아태지역 데이터 & AI CTO는 생성형 AI를 비즈니스에 성공적으로 적용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 모델, 고품질의 데이터, 데이터 통합 및 거버넌스 등 체계적인 데이터 관리가 필수라고 강조했다. 이들은 이번 서밋에서 생성형 AI를 성공적으로 비즈니스에 적용하려면 신뢰할 수 있는 모델, 고품질 데이터, 데이터 통합 및 거버넌스가 필수적이라고 강조했다. 또한 AI 프로젝트의 성공을 위해 신뢰성 있고 일관된 데이터 관리가 필수적이라며, 이를 통해 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있다고 이야기했다. 샤히드 부사장은 IBM의 데이터 패브릭(Data Fabric) 기술을 통해 다양한 데이터 소스에서 실시간으로 데이터를 안전하게 통합하고 관리하는 중요성에 대해 설명했다. 이 데이터 패브릭은 AI 모델 학습의 기초가 되며, 신뢰할 수 있는 데이터를 지속적으로 공급함으로써 AI 프로젝트가 시험 단계를 넘어 실제 비즈니스에 도입될 수 있도록 돕는다. 쿠마 CTO는 기업이 생성형 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 데이터 거버넌스가 매우 중요하다고 강조했다. AI 모델이 공정하고 편향되지 않도록 관리하는 것이 중요한데, 그는 IBM의 watsonx.governance가 이를 자동화된 방식으로 해결한다고 설명했다. 이 도구는 AI 모델의 신뢰성, 공정성, 편향 여부를 지속적으로 모니터링하고, 규제 요구사항에 맞게 관리할 수 있게 해준다. 한편, 이번 서밋에서는 한국IBM의 데이터 및 AI 전문가와 국내 고객이 함께 진행한 다양한 산업별, 업무 영역별 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 경험과 교훈도 공유되었다. 또한 AI 프로젝트 지원을 위한 디스커버리 워크샵, 핸즈온 프로그램, 인큐베이션 프로그램 등도 소개되었다.   ■ 같이 보기 : [피플&컴퍼니] 한국IBM 이은주 사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.