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통합검색 " 머신러닝"에 대한 통합 검색 내용이 417개 있습니다
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웨스턴디지털, 엣지 환경을 위한 ‘울트라스타 엣지’ 서버 솔루션 발표
웨스턴디지털이 ‘울트라스타 엣지(Ultrastar Edge)’ 서버와 ‘울트라스타 엣지-MR(Ultrastar Edge-MR)’ 서버 제품군을 발표했다. 이들 제품은 외부와 네트워크 연결이 어려운 상황에서도 고속 데이터 처리와 지연 시간 단축, 실시간 의사 결정 등이 가능하도록 데이터 생성 지점에 근접한 컴퓨팅을 지원하는 것이 특징이다.   5G, 사물인터넷(IoT), 클라우드 도입이 늘어나면서 기업과 소비자는 애플리케이션 운용 시 높은 속도와 고성능을 기대한다. 이에 따라 코어 데이터 센터 밖의 엣지 환경에서도 데이터의 투입, 분석, 변환을 실행할 수 있는 분산된 형태의 지능형 아키텍처에 대한 수요가 커지고 있다. 한편으로 사막이나 바다, 밀림 등 네트워크 유지 비용이 높고 연결이 끊길 수 있거나 설치가 불가능한 외지 환경에서도 애플리케이션을 운용하고 있어, 견고한 컴퓨팅 및 스토리지의 수요 또한 늘고 있는 상황이다.   ▲ 웨스턴디지털 울트라스타 엣지 서버   웨스턴디지털의 울트라스타 엣지 제품군은 클라우드 서비스 제공 업체와 통신 업체, 시스템 통합업체(SI)를 겨냥해 설계됐다. 웨스턴디지털은 현장과 코로케이션(colocation) 시설, 공장, 외지에 위치한 데이터센터로 이동하고 현장에서 배치, 확장하는 것이 용이하다고 설명했다. 적층(stackable)과 이동이 가능하면서 견고함을 강화한 울트라스타 엣지-MR 서버는 극한의 외지 환경에서 활동하는 군사 및 현장 전문 팀을 위해 최적화된 서버이다. 울트라스타 엣지 서버는 2U 크기의 랙(rack)에 탑재할 수 있으며 이동이 가능한 서버로, 코로케이션 및 엣지 데이터센터를 위한 휴대용 케이스를 갖췄다.   이번 신제품은 2개의 2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서와 1개의 엔비디아 T4 GPU를 탑재해, 최대 40개의 코어를 지원한다. 또한, 8개의 울트라스타 NVMe SSD를 탑재해 최대 61TB 용량을 제공한다. 이런 하드웨어 조합을 바탕으로 엣지에서 실시간 애널리틱스, AI, 딥러닝, 머신러닝 트레이닝 및 추론 기능, 영상 변환을 지원하는 속도와 용량을 제공한다. 이외에도 핵심 데이터를 클라우드 또는 데이터센터로 전송할 수 있는 2개의 50Gb(기가비트) 혹은 1개의 100Gb 이더넷 연결을 지원한다.   ▲ 웨스턴디지털 울트라스타 엣지-MR 서버   특히, 울트라스타 엣지-MR 서버는 미국 군사규격(MIL-STD)에 맞춘 진동/충격 테스트와 전자 방해 테스트를 거쳐 설계됐으며, IP32 등급의 방수/방진 기능도 제공한다. 이에 따라 군사 작전이나 밀림 지역 연구, 석유 및 가스 탐사 활동 등의 혹독한 환경에서도 작동이 가능하다. 울트라스타 엣지 솔루션 2종 모두 TPM 2.0(Trusted Platform Module 2.0)의 조작 방지(tamper-evident) 인클로저를 제공하며, 민감한 정보의 저장, 보호, 이동, 분산을 위한 FIPS 140-2(Federal Information Processing Standards 140-2) 레벨 2 보안 규격을 충족한다.   웨스턴디지털의 커트 챈(Kurt Chan) 데이터센터 플랫폼 부문 부사장은 “스토리지 기술의 리더로서 웨스턴디지털은 지속적으로 고객의 니즈를 만족하기 위해 미래를 내다보며 대응하고 있다”며 “이번 신규 울트라스타 엣지 서버 제품군을 통해 웨스턴디지털은 엣지에서 생성되는 데이터량의 증가와 이러한 데이터에서 가치를 이끌어 낼 필요, 그리고 엣지에서 혁신을 이어가며 활동하고 있는 고객과 시장을 지원할 수 있게 됐다”고 말했다.
작성일 : 2021-06-17
지멘스, 프랙틀 테크놀로지스 인수로 IC 검증 포트폴리오 확장
지멘스 EDA는 생산 사인오프 품질 IP 검증 솔루션 공급업체인 프랙틀 테크놀로지스(Fractal Technologies)를 인수했다고 발표했다. 이번 인수를 통해 지멘스의 EDA(전자설계 자동화) 고객은 IC 설계에 사용되는 내부 및 외부의 IP와 라이브러리를 보다 빠르고 손쉽게 검증하여 전반적인 품질을 개선하고 출시를 앞당길 수 있게 되었다. 프랙틀의 제품에 포함되어 있는 IP 검증 및 비교점검 제품군은 글로벌 파운드리, IP 공급사, 종합 반도체 업체(IDM) 및 팹리스 반도체 회사들이 설계 데이터의 품질과 무결성을 실현해 테이프아웃에 이르는 시간을 단축하고 반도체 결과물을 개선하는 데 사용되고 있다. 지멘스는 프랙틀의 기술을 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오의 EDA IC 검증 제품군에 추가할 계획이다. 프랙틀의 제품은 IP 검증 및 characterization의 머신러닝 가속을 위한 Solido Characterization Suite를 포함한 솔리도(Solido) 소프트웨어 제품군에 통합될 예정이다. 솔리도에 탑재된 머신러닝 기술을 통해 보편적으로 사용되는 공정부터 최첨단의 공정 노드까지 IP의 변이 인식 설계 및 라이브러리 검증을 수행할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 IC 검증 부문 수석 부사장인 라비 수브라마니안(Ravi Subramanian) 박사는 “오늘날의 반도체 설계 팀들은 고품질의 첨단 SoC를 최대한 신속하게 출시할 수 있는 모든 활용기회를 모색하고 있다”고 말하며, “프랙틀 인수와 솔리도 제품군의 시너지는 우리의 고객에게 포괄적인 IP 검증 솔루션을 이용한 엄청난 이점을 제공한다. 이 솔루션을 통해 설계 일정을 앞당기고, 전력소비, 성능 및 면적(PPA)을 개선하며, 반도체 실패의 원인을 설계 테이프아웃 이전에 파악할 수 있다”고 말했다. 프랙틀의 르네 돈커스(Rene Donkers) 최고 경영자는 “스탠다드 셀, 메모리, I/O 및 기타 전문화된 커스텀 IP와 같은 반도체 IP는 전 세계의 칩 제작에 있어서 극히 중요한 토대”라고 말하며, “지멘스의 일원이 됨으로써 우리의 R&D 노력을 가속화하고, 늘어나고 있는 고객 기반을 지원하며, 설계 클로저의 예측성과 턴어라운드 시간을 향상시킬 수 있도록 지원한다는 우리의 비전을 더욱 진전시킬 수 있게 되었다”고 밝혔다.
작성일 : 2021-06-16
삼성중공업, AWS로 스마트십 솔루션 업그레이드
아마존웹서비스(AWS)는 삼성중공업이 스마트 선박 에스베슬(SVESSEL)의 육상 서비스를 AWS 클라우드 솔루션을 이용해 업그레이드했다고 발표했다. 이번에 고도화된 서비스는 선박 유지보수 관련 애플리케이션을 디지털화해 유지보수 서비스와 품질을 개선하고 비용을 절감할 수 있도록 한다. 에스베슬은 머신러닝(ML), 비즈니스 애플리케이션, 애플리케이션 통합 등 AWS의 서비스에 기반하고 있으며, 고객이 실시간으로 해상의 선박에서 데이터를 수집하고, 원격으로 선박 장비 상태를 점검하며, 신속하고 정확하게 유지보수를 지원해 다운타임을 최소화하고 생산적으로 선박을 운영할 수 있도록 돕는다. 삼성중공업은 지난 2018년에 선박 건조부터, 인도, 운영, 사용 후 폐선까지 선박의 전 생애주기를 모니터링할 수 있는 차세대 스마트십 솔루션을 개발하기 위해 AWS를 클라우드 우선 공급업체로 선정했다. 삼성중공업은 디지털 전환의 일환으로 선박 유지보수 프로세스를 클라우드 기반으로 고도화하여 서비스 품질을 향상시켰고, 문제 처리 시간을 평균 1개월 단축하고, 작업 효율성을 20% 이상 개선했다. 기존의 선박 유지보수는 이메일이나 위성 전화에 의존하여 정보를 전달하거나 엔지니어가 직접 선박에 승선하여 상태를 확인하다 보니 문제 원인 파악부터 자재 공급, 수리까지 평균 2개월 이상 소요되었다. 에스베슬은 이러한 비효율적인 유지보수 구조를 개선하기 위해 모든 사용 사례에 적합한 ML 모델을 구축, 훈련, 배포하는 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 사용한다. 이를 통해 회전체 선박 장비의 진동과 전류 데이터를 실시간으로 모니터링하고 유지보수 필요 여부를 예측해 장비 고장 전에 이를 선원에게 알릴 수 있게 되었다.  또한 음성 및 텍스트 기반 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 지원하는 서비스인 아마존 렉스(Amazon Lex)를 기반으로 챗봇을 구축하고 선박의 실시간 위치, 기상 조건 및 주요 알림을 제공해 고객이 선박의 상태를 더 잘 이해할 수 있도록 지원한다.  또한 삼성중공업은 실시간 통신 구성요소 모음인 아마존 차임 SDK를 활용해 에스베슬에 메시징, 음성, 영상, 화면 공유 기능을 통합함으로써, 육상에 있는 엔지니어가 장비 상태를 확인하고 원격으로 선내 엔지니어들에게 수리 가이드를 제공할 수 있도록 했다.  이에 더해, 확장 가능하고 내구성 있는 실시간 데이터 스트리밍 서비스인, 아마존 키네시스 데이터 스트림(Amazon Kinesis Data Streams) 서비스를 활용해 주/야간 사각지대 없이 주변을 감시하는 대형 선박의 360도 서라운드뷰(Surround View) 기능을 개발했다. 이 기술은 육상 관제센터에서도 선박이 협수로를 운항하거나 접안 시 원격으로 모니터링이 가능하다. 삼성중공업 김현조의 센터장은 "AWS를 통해 스마트십 솔루션 에스베슬을 구축함으로써 보다 빠르게 혁신할 수 있었으며, 고객은 물리적 탑승 없이도 원격으로 빠르고 정확하고 낮은 가격으로 선박 유지보수를 할 수 있게 되었다. 이로써 고객은 에스베슬을 통해 선박의 경제∙안전 운항과 더불어 유지보수 측면에서도 보다 편리하게 관리할 수 있고 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 기대된다"고 전했다.  또한, "에스베슬의 스마트십 유지보수 고도화로 기존의 선박 클레임 처리 프로세스 대비 처리 시간을 평균 1개월 가량 단축하고 업무 효율 또한 20% 이상 개선할 수 있게 되었다. 앞으로도 삼성중공업은 고객이 선박 사용을 최적화할 수 있도록 사물인터넷(IoT)와 같은 최첨단 AWS 서비스를 에스베슬에 통합해 나갈 예정"이라고 말했다. AWS 코리아의 함기호 대표는 "삼성중공업이 계속해서 새로운 스마트십 솔루션 기능을 개발하는 데 있어 AWS의 기능들이 중요한 역할을 할 수 있어 기쁘다. AWS의 탁월한 클라우드 서비스 포트폴리오를 통해 삼성중공업은 운항 중에 원격으로 선박을 모니터링하고 정비하는 등의 중대한 고객 문제를 해결하는 새로운 접근 방식의 개발이 가능하다. 향후 AWS는 지속적으로 삼성중공업을 지원해 클라우드를 통해 삼성중공업의 고객들이 더욱 효율적으로 선박을 운영할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.
작성일 : 2021-06-15
오라클 애널리틱스 클라우드 : 사용이 간편한 셀프 서비스 애널리틱스 역량 제공
개발 및 공급 : 한국오라클 주요 특징 : 자동화된 분석 워크플로, 풍부한 데이터 상호 작용 기반으로 사용자의 결과 예측 지원   오라클이 데이터 전문가를 포함한 모든 직원에게 사용이 간편한 셀프 서비스 애널리틱스 역량을 제공하는 오라클 애널리틱스 클라우드의 신규 혁신 기능을 발표했다.  새로운 혁신 기능은 맵, 시각적인 장바구니 분석 및 모바일 디바이스를 아우르는 데이터 상호 작용 경험을 기반으로 이용자가 신속한 패턴 및 관계 분석을 이행하고, 이로써 결과를 예측하고 보다 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.  주요 개선 사항으로는 설명 가능한 머신러닝, 고객별 데이터를 품질 정보로 변환하는 데이터 준비, 내장된 텍스트 분석, 선호도 분석, 사용자 지정 참조 지식, 그래프 분석, 사용자 지정 맵 분석, 자연어 쿼리 및 내러티브, 새롭게 출시된 모바일 앱이 있다.    ▲ 사용자 정의 맵 애널리틱스 활용 사례 : MRI 분석의 인체지도 레이어, 차트 및 지표   오라클 애널리틱스 T.K 아난드(T.K. Anand) 수석 부사장은 “새로운 혁신 기능 발표와 함께 오라클은 데이터 소스 연결, 데이터 변환 및 준비, 데이터 모델링, 탐색 및 다른 사용자와의 결과 공유에 이르기까지 애널리틱스 클라우드 전체 분석 워크플로를 강화하는 기능을 통해 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공하고자 한다”며 “오라클은 혁신과 고객 수요 충족을 최우선으로 생각하며, 이번 업데이트를 통해서도 ‘데이터 스토리’의 형태로 고객에게 확장된 데이터 공유와 분석 기능을 제공할 수 있게 되어 특히 기쁘게 생각한다. 이제 오라클의 클라우드 애널리틱스 플랫폼 이용자라면 누구나 노코드 혹은 로우코드 기반으로도 사용자 지정 시각 경험을 생성할 수 있다”고 덧붙였다. IDC 분석 및 정보 관리 그룹 댄 베셋(Dan Vesset) 부사장은 “오라클의 AI 기반 자동화 혁신은 분석 및 연속적인 비즈니스 인텔리전스의 모든 단계에서 전사적 비즈니스 활동 맥락에 알맞은 통찰력, 권장 사항 및 조치를 제공함으로써 결과 도출을 가속화한다”고 말했다. 오라클 애널리틱스 신규 주요 기능은 다음과 같다.   설명 가능한 머신러닝 특정 결과를 예측하는 과정에서 머신러닝 모델에 영향을 미치는 요인에 대한 간단한 설명을 사용자에게 제공한다. 또한, 이러한 요인을 결정하는 모델과의 상호 작용을 통해 결과를 정밀하게 조정하는 것도 가능하다. 예를 들어 사용자는 은행 대출 신청 거절에 영향을 준 모든 요인 중 가장 결정적인 요인과 그 이유를 빠르게 확인할 수 있다.   자동화된 데이터 준비 데이터 프로파일링 엔진은 데이터를 샘플링 및 스캔한 후, 신용카드 정보 또는 주민등록번호와 같은 민감한 정보의 난독화를 자동으로 제안하는 등 잠재적인 데이터 품질 문제를 사전에 식별하고 이를 사용자에게 알린다. 우편 번호와 더불어 도시, 인구, 소득, 민족 및 지불 데이터를 기반으로 심층적인 위치 분석이 가능하다. 사용자는 판매 지역, 배송 지역 또는 제품 카테고리와 같은 더 많은 비즈니스 특정 데이터를 업로드해 더욱 풍부한 데이터를 활용할 수 있다.   텍스트 분석 텍스트 분석 기능을 통해 사용자는 비구조화 데이터에서 단어를 추출한 뒤 그 개수를 세고, 결과를 시각화한 후, 관련 분석 결과를 원본 데이터와 결합해 세부적인 수준까지 내용을 확인할 수 있다. 예를 들어, 텍스트 분석을 기반으로 부정적, 긍정적, 중립적 댓글을 판단하는 감정 분석을 활용하면 설문 조사 또는 소셜 미디어의 텍스트를 기반으로 브랜드 인식과 제품 출시 성과를 직관적으로 이해할 수 있다.    선호도 분석 연관 규칙 학습이라고도 불리는 데이터 마이닝 기술을 기반으로 자주 함께 등장하는 항목 세트를 식별, 데이터 간 관계를 도출한다. 선호도 분석을 활용하는 일반적이고 유용한 애플리케이션은 소비재 또는 소매금융의 장바구니 분석으로, 사용자는 소비자가 여러 제품을 동시에 구매할 확률을 기반으로 마케팅 결정을 내릴 수 있다.  소매 업체 역시 프로모션 전략을 개발하는 과정에서 제품 판매 확대를 위해 인기있는 조합을 살핀다. 예를 들어, 시리얼을 구매하는 소비자는 우유도 동시에 구매하는 경우가 많은데, 이러한 동시 항목 발생에 대한 이해를 기반으로 소매 업체는 매장 레이아웃, 쿠폰 제공 및 교차 판매를 효율적으로 관리할 수 있고, 이는 직접 마케팅, 판촉 및 비즈니스 트렌드 발견에도 유용하게 작용한다.   그래프 분석 그래프 분석은 이용자와 트랜잭션 간의 연결, 또는 네트워크 상에서 두 허브 사이의 최단 거리와 같은 데이터 관계를 시각적으로 제시한다. 오라클 애널리틱스 클라우드를 활용하면 누구나 자율운영 데이터 웨어하우스에서 그래프 데이터를 간편하게 분석할 수 있다.  이 기능은 마케팅이나 소셜 미디어에서 보안 및 컴플라이언스 준수에 이르기까지 다양한 영역에서 강력한 애플리케이션을 제공한다. 예를 들어, 경로 찾기를 활용해 사용자가 두 지점 사이의 최단 경로를 찾을 수 있고, 그래프 분석을 기반으로 웹 사이트의 중요도를 측정하고 순위를 지정하는 것 역시 가능하다.   ▲ 사용자 정의 맵 애널리틱스 활용 사례 : 공항 대시 보드의 위성 이미지와 게이트 별 트래픽 오버레이, 항공사 별 게이트   사용자 정의 맵 분석 맵 분석은 사용자가 사용자 정의 이미지를 맵 배경으로 적용 및 맵 레이어를 생성함으로써 데이터 시각화를 개선하도록 한다. 예를 들어 의사는 주의가 요구되는 영역을 식별하고 약물 또는 기타 치료의 영향을 시각적으로 추적하기 위해 인체 이미지 관련 데이터를 시각화할 수 있다.  맵을 불러오기 위해서는 오라클 애널리틱스 클라우드를 활용하거나, WMS(Web Map Service) 프로토콜 및 XYZ 타일 레이어를 사용하여 동적인 배경의 맵을 웹 서버에서 호스팅할 수 있다. 또한 고객은 날씨 및 건물 설계도와 같이 기업이 접근하기 어려운 지도 정보를 활용하고 이를 비즈니스 데이터와 손쉽게 곁들여 제시할 수 있다.   오라클 애널리틱스 모바일 앱 새롭게 출시된 오라클 애널리틱스 모바일 앱은 사용자가 오라클 애널리틱스 클라우드와 애플리케이션 전반에서 제공되는 일관된 사용자 경험을 기반으로 쉽고 빠르게 데이터를 찾을 수 있도록 지원한다. 모바일 앱을 통해 사용자는 데이터 시각화와 상호 작용하고, 대시 보드를 탐색하며, 추가적인 협업을 위해 팀 간에 정보를 공유할 수 있다. 또한, 보고서와 대시 보드 및 시각화 기능에서 특히 부각되는 내용을 자연어(natural language) 기반으로 생성된 오디오 내러티브로 듣는 것도 가능하다.    ▲ 오라클 애널리틱스 iOS 애플리케이션 화면   ▲ 오라클 애널리틱스 안드로이드 애플리케이션 화면   자연어 처리 오라클 애널리틱스 클라우드의 자연어 처리 기능은 텍스트 또는 음성 기반의 검색과 유사한 경험을 간편하게 제공, 자연어로 데이터를 쿼리하고 결과에 대한 음성 내러티브를 도출한다. 해당 기능은 28개의 다른 언어와 동의어, 약어, 동적 필터 및 계산과 같은 다양한 언어 구성을 지원한다.  오라클 애널리틱스 클라우드는 자연어 입력과 더불어 쿼리 결과를 설명하는 자연어 설명 출력 기능도 지원한다. 내장된 자연어 생성 엔진은 사용자의 데이터 맥락 이해를 돕고, 이를 기반으로 데이터를 추가하고 필터를 변경하거나, 혹은 일반적인 데이터 검색 및 분석 프로세스에서와 같이 컨텍스트를 변경함으로써 내러티브를 자동으로 업데이트한다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-06-01
[포커스] AWS코리아, 클라우드 기술의 최신 트렌드 및 성공사례 공유
AWS코리아(Amazon Web Service Korea)가 5월 11일부터 12일까지 클라우드 콘퍼런스인 ‘AWS 서밋 온라인 코리아 2021(AWS Summit Online Korea 2021)’을 개최했다. 이번 행사에서 AWS코리아는 55개 이상의 강연을 통해 클라우드 기술을 소개하고, 성공사례를 공유하는 자리를 마련했다. ■ 이예지 기자   AWS 서밋 온라인 코리아는 AWS 클라우드가 제공하는 다양한 기능과 국내외 기업들의 다양한 비즈니스 혁신 사례를 공유하고 배울 수 있는 자리이다.  AWS코리아 함기호 대표는 “AWS 서밋은 지난 6년간 10배 규모로 성장해 이제는 국내에서 영향력 있는 IT 콘퍼런스로 자리매김했다”면서 “시장에서 클라우드를 통한 혁신과 성공사례에 고객들이 많은 관심을 보여주고 있다는 것을 느낀다”고 전했다.  이어 “AWS 서밋 온라인 코리아 2021을 통해 AWS코리아가 고객들과 함께 어떤 혁신을 만들고 있는지 공유할 수 있어 기쁘다”면서 “다양한 세션을 통해 고객들이 클라우드 역량을 강화하고 비즈니스 혁신을 마련할 수 있는 계기가 되길 바란다”고 전했다.    ▲ 2016년 처음 론칭한 AWS 서울 리전은 약 5년간 큰 성장을 보였다.    이번 행사에서 함기호 대표는 서울 리전에 대해서도 언급했다. 그는 “올해가 서울 리전이 설립된 지 5주년이 되는 해이다”라며 “2016년 1월 설립된 서울 리전은 전 세계 12번째 리전이 되었고, 2개의 가용 영역에서 아마존 EC2(Amazon EC2), 아마존 EBS(Amazon EBS), AWS 다이렉트 커넥트 등 24개의 서비스를 출시한 바 있다”고 설명했다. 또한 2020년 7월에는 AWS 서울 리전에 4번째 가용 영역을 확장하고 국내 데이터 센터 인프라를 추가해 2021년 현재 148개 이상의 서비스를 제공하고 있다.   ▲ AWS코리아 함기호 대표    AWS가 바라보는 혁신의 방향 공유  2020년 전 세계는 새로운 도전 과제에 직면했다. 예상치 못한 혼란과 도전을 마주하며 기업 측면에서는 빠르게 적응하기 위한 유연성이 절실해지고 있다. 코로나19 상황에서 줌(Zoom), 넷플릭스(Netflix)와 같은 AWS 고객들은 글로벌 수요 변화에 빠르게 대응하고 있다.  AWS 글로벌 인프라스트럭처 및 고객 지원 부문 피터 데산티스(Peter DeSantis) 부사장은 “지금과 같은 불확실한 시대에 고객들이 잘 대응할 수 있었던 배경에는 AWS 서비스의 탄력성이 있다”면서 “AWS 역시 수많은 도전 과제와 상황에 적응해야 했다. AWS 서비스의 탄력성은 AWS 설립 초기부터 중요하게 생각해온 부분으로, 아마존 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud)의 개발 신조까지 거슬러 올라간다”고 전했다.  이어 “2006년 아마존 EC2를 출시할 당시 AWS는 무엇을 서비스의 신조로 삼을 것인가에 대한 많은 고민을 했으며, 아마존 EC2의 성공을 위해 가장 중요한 것이 무엇인지에 대한 답을 찾기 위해 몇 가지 신조들을 나열한 결과 로드맵의 항목별 우선순위를 더욱 쉽게 결정할 수 있었다”고 밝혔다.  그의 말처럼 AWS는 고객들이 비즈니스 확장을 할 때 예상치 못한  변화에 대응할 수 있도록 돕기 위해 설립 초기부터 탄력성과 유연성에 초점을 맞춰왔다. 또한 최근에는 고객의 선택권을 넓히기 위해 맞춤형 칩셋 개발에도 지속적으로 투자하고 있다.   ▲ AWS 글로벌 인프라스트럭처 및 고객 지원 부문 피터 데산티스 부사장   AWS를 통해 디지털 전환 가속화한 성공사례 소개  이번 행사에서 AWS 비즈니스 인텔리전스 및 분석 부문 도로시 리(Dorothy Li) 부사장은 데이터에 기반한 의사결정의 중요성을 강조했다. 그는 “서비스들에 있어서 선택권이 중요한 것처럼 데이터에 있어서도 선택권은 중요하다”면서 “훌륭한 데이터 전략이 밑바탕에 있어야 분석과 기계학습과 같은 기술의 장점을 최대한 활용할 수 있다”고 설명했다. 이어 AWS를 통해 디지털 전환 가속화 및 고객경험을 향상시킨 기업의 성공사례에 대해서도 소개했다.    ▲ AWS 비즈니스 인텔리전스 및 분석 부문 도로시 리 부사장   AWS 서비스 통해 혁신적인 제품과 서비스 개발 아모레퍼시픽은 멤버십, CRM 및 풀필먼트를 포함한 핵심 워크로드를 AWS로 이전함으로써, 데이터 분석 플랫폼 운영 비용을 약 34% 절감하고, 고객의 피부 타입과 톤에 기반한 실시간 맞춤형 제품 추천 등 신규 서비스 개발을 가속화하고 있다.  현재 아모레퍼시픽은 디지털 영업 시스템을 비롯해 100개 이상의 워크로드를 AWS에서 운영하고 있으며, 분석, 머신러닝, 매니지드 데이터베이스, 스토리지, 서버리스, 보안, 그리고 데이터 웨어하우스에 이르는 AWS의 폭넓은 서비스를 활용해 새롭고 혁신적인 제품과 서비스를 개발해 나가고 있다.  아모레퍼시픽 홍성봉 최고디지털기술책임자(CDTO)는 “아모레퍼시픽은 혁신적인 신규 고객 서비스를 제공하기 위해 AWS 서비스를 적극 활용하고 있다”면서 “AWS의 깊고 폭넓은 서비스 제품군과 광범위한 글로벌 인프라는 새로운 비즈니스와 서비스를 빠르게 론칭하기 위해 필요한 민첩성, 속도 및 확장성을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.    ▲ 아모레퍼시픽 홍성봉 최고디지털기술책임자    AWS 클라우드 서비스로 안정적인 채팅 플랫폼 구축 유니콘 기업 센드버드(Sendbird)는 사업 초기부터 AWS의 글로벌 인프라와 컴퓨팅, 데이터베이스, 분석 및 머신러닝(ML) 기술이 포함된 클라우드 서비스 포트폴리오를 전면적으로 활용해 왔다. AWS를 통해 센드버드는 전 세계 1억 5000만명의 사용자가 수십억 개 이상의 미디어가 포함된 메시지를 전송할 수 있도록 지원하고 있으며, 안정적인 채팅 플랫폼 가동시간을 통해 고객 경험을 향상시키고 있다.  센드버드 김동신 대표는 “센드버드는 AWS를 활용해 모든 메시지를 관리하면서 최고 수준의 고객 경험을 제공하고 있다”며 “센드버드의 전체 인프라를 AWS에서 호스팅함으로써 온프레미스 인프라 비용의 일부만으로 세계 유수의 기업 고객을 위해 새로운 채팅, 음성 및 비디오 혁신을 구현하고 확장할 수 있다”고 말했다.   ▲ 센드버드 김동신 대표    같이 보기: 현대건설기계-AWS, AI로 건설장비의 고장을 미리 파악한다     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-06-01
블루프리즘, AWS 기반 블루프리즘 서비스 어시스트 공급
블루프리즘이 코딩이 필요없는 포괄적 지능형 자동화 컨택센터 솔루션인 AWS(아마존웹서비스) 기반의 블루프리즘 서비스 어시스트를 공급한다고 발표했다. AWS 기반 블루프리즘 서비스 어시스트는 아마존 커넥트(Amazon Connect)와 아마존 엘라스티캐시(Amazon ElastiCache)의 기능이 블루프리즘 서비스 어시스트에 결합된 것으로, 사전 구성(pre-configured)이 되어 있어 아마존 커넥트 사용자가 간단하고 빠르게 블루프리즘의 자동화 플랫폼 기능을 활용할 수 있다. 또한 AWS의 인공지능 및 머신러닝 서비스를 고객 지원 워크플로에 추가할 수 있게 됐다. 블루프리즘은 아마존 텍스트랙, 아마존 레코그니션, 아마존 컴프리헨드와의 통합을 지원하는 포괄적 라이브러리를 갖추고 있으며, 이를 통해 워크플로를 확장하고 지능형 문서 처리, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 기능을 손쉽게 추가할 수 있다. AWS의 마두 라만(Madhu Raman) 지능형자동화총괄은 “AWS 기반 블루프리즘 서비스 어시스트는 지능형 자동화 및 다수의 API 통합을 AWS와 결합하여 블루프리즘의 디지털 워커가 컨택센터 트랜스포메이션을 지원 및 가속화하도록 해 준다. 이제, 컨택센터에서는 모든 인입 콜에 대해 고객 정보를 거의 실시간으로 취합할 수 있다”고 설명했다. 블루프리즘의 린다 도츠(Linda Dotts) 파트너전략 최고책임자는 “고객은 보다 개인화되고 흥미로운 엔드투엔드 디지털 경험을 원한다”며 “AWS 기반의 서비스 어시스트는 컨택 센터 운영을 간소화하여 서비스 경험을 개선하고 기업이 고객과의 모든 상호작용에서 가치를 창출하도록 돕는다”고 말했다.
작성일 : 2021-05-31
유니티, AI 프로그램 개발 위한 ‘유니티 머신러닝 에이전트 v2.0’공개
유니티가 복잡한 프로그래밍과 코딩 없이 쉽고 편리하게 다양한 종류의 인공지능 프로그램과 앱, 게임 등을 개발할 수 있는 소프트웨어 개발 키트(SDK: software development kit)인 ‘유니티 머신러닝 에이전트(Unity Machine Learning Agents, 이하 ML 에이전트) v2.0’을 공개했다. 2017년 처음 출시된 유니티의 ML 에이전트는 복잡한 상황을 시뮬레이션하고 결과를 스스로 학습하는 연구 프로그램을 만들거나, 자가 학습을 통해 스스로 동작하는 콘텐츠가 포함된 게임 등을 만드는데 쓰인다. ML 에이전트는 지난 한 해 동안 15차례가 넘는 업데이트를 통해 성능이 더욱 향상되었다. 이번에 새롭게 공개된 ML 에이전트 v2.0의 주요 개선 기능은 ▲협동형 동작을 훈련시키는 기능 ▲에이전트가 환경 내 다양한 엔티티를 관찰하는 기능 ▲여러 작업을 훈련하도록 지원하는 작업 파라미터화 기능이다. 새로운 개선 사항들을 통해 ML 에이전트 v2.0은 복잡한 협동형 환경에 대한 지원을 강화했다.     최근 인기를 끌었던 어몽 어스(Among Us)와 같은 멀티플레이어 게임 환경에서는 플레이어들이 협동을 통해 주어진 과제를 해결해야 한다. 그런데 이전까지는 공동의 목표를 가진 특정 에이전트 그룹의 정의가 불가능해서, 직접적으로 승리에 기여하지 않은 에이전트조차 승리 보상을 받게 되므로 에이전트가 독자적으로 무엇을 해야 할지 학습하기가 어려웠다. 유니티는 새로운 다중 에이전트 트레이너(Multi-Agent POsthumous Credit Assignment)의 개발을 통해 팀 전체를 대상으로 계속 보상을 지급하면서도 에이전트가 공동 목표에 최대한 기여하는 방법을 학습하도록 하는 기능을 추가했다. 또 그간 개발자들의 요구가 가장 많았던 기능 중 하나로, 게임 캐릭터가 다양한 수의 엔티티(entity)에 반응할 수 있도록 하는 기능이 업그레이드되었다. 엔티티는 사물의 구조나 상태, 동작 등의 구성 요소를 가리킨다. 게임 내 캐릭터는 여러 적이나 아이템을 동시에 다루는 방법을 학습하는 경우가 많은데, 업그레이드 기능을 통해서는 이러한 엔티티 간의 관계를 기반으로 엔티티의 중요성을 배울 수 있다.     작업 파라미터화 기능은 여러 작업을 한 번에 완료할 수 있도록 하나의 모델에 훈련을 가능하게 한 기능이다. 게임 캐릭터는 다양한 게임 모드에서 여러 작업을 해야 할 때가 있다. 이 경우 여러 행동을 개별적으로 훈련시킨 다음 훈련된 모델들을 상황에 맞게 전환하는 방법이 있지만 복수의 작업을 한 번에 완료할 수 있는 단일 모델을 훈련시키는 것이 보다 바람직하다. 단일 모델을 사용하면 최종 게임에서 메모리 할당 공간을 줄일 수 있고, 여러 작업에서 신경망의 일부를 재사용하여 전반적인 훈련 시간을 단축할 수 있기 때문이다.
작성일 : 2021-05-25
델, 전문가 및 콘텐츠 크리에이터 위한 '프리시전' 워크스테이션 신제품 발표
델 테크놀로지스가 ‘델 프리시전(Dell Precision)’ 워크스테이션의 신제품을 선보였다. 델 프리시전은 데이터 집약적인 고난이도 그래픽 작업에 최적화된 워크스테이션 제품군으로 엔터테인먼트, 미디어, 제조, 엔지니어링, 의료, 금융 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이번에 새롭게 선보인 ‘델 프리시전 3450 SFF(Dell Precision 3450 SFF)’와 ‘델 프리시전 3650 타워(Dell Precision 3650 Tower)’는 좁은 공간에 적합한 소형 폼 팩터에 합리적인 가격과 높은 성능을 겸비한 엔트리급 제품군이다. 영상 편집 작업, 데이터 분석, CAD 모델링 등 까다로운 데이터 처리 작업과 고도의 그래픽 작업에서 최적의 퍼포먼스를 제공한다. 델 프리시전 3450 SFF와 델 프리시전 3650 타워는 인텔 11세대 코어 프로세서 또는 오류정정코드(Error Correcting Code) 기능을 갖춘 인텔 제온 W-1300 프로세서를 탑재했고, AMD 라데온 프로(AMD Radeon Pro) 또는 엔비디아 전문가용 그래픽 옵션과 함께 최대 128GB의 용량과 3200MHz의 메모리를 제공한다. 스토리지는 각각 최대 16TB, 32TB(HDD 또는 SSD)까지 확장이 가능하다. 또한, 많이 쓰이는 전문 애플리케이션들이 제품에서 원활히 작동되는지 테스트하는 ISV(Independent Software Vendor) 인증을 획득했으며, 모든 델 워크스테이션 제품과 마찬가지로 머신러닝 기술을 기반으로 워크스테이션 성능을 자동으로 최적화하는 AI 기반 최적화 소프트웨어인 ‘델 옵티마이저’의 프리시전 버전(Dell Optimizer for Precision)이 탑재되어 있다. 이외에도 Wi-Fi 옵션 및 USB 3.2와 썬더볼트 4(옵션)를 포함해 다양한 포트가 장착되어 있어 여러 장치에 손쉽게 연결할 수 있으며, 메모리 오류 다운타임 방지 특허기술인 ‘델 RMT 프로(Reliable Memory Technology Pro)’를 지원해 작업물을 안전하게 보호할 수 있다.     델 프리시전 5000 시리즈는 다양한 분야의 전문가, 특히 최근 증가 추세에 있는 콘텐츠 크리에이터의 니즈에 맞춘 제품이다. 이번에 새롭게 선보인 ‘델 프리시전 5560(Dell Precision 5560)’과 ‘델 프리시전 5760(Dell Precision 5760)’은 인텔 11세대 코어 및 ECC 기능을 갖춘 인텔 제온 모바일 프로세서를 기반으로 고도의 그래픽 작업과 데이터 분석, CAD 모델링, 콘텐츠 편집 등 까다로운 워크로드를 위한 성능을 지원한다. 델 프리시전 5560과 델 프리시전 5760은 각각 1.84kg, 2.13kg의 15인치, 17인치형 모바일 워크스테이션이다. 폼팩터에서 디스플레이가 차지하는 비율이 92%이며, 16대 10의 화면비와 얇은 4면 베젤, 최대 HDR 400의 해상도를 지원해 보다 생생하고 큰 디스플레이로 효과적인 작업을 지원한다. 각각 엔비디아 RTX A2000, RTX A3000의 그래픽 성능과 함께 최대 64GB 3200MHz의 메모리를 제공하고, 각각 최대 4TB, 8TB의 스토리지를 지원하며, 썬더볼트 4(USB 타입-C) 포트가 각각 2개, 4개나 탑재되어 사용자의 생산성을 높인다. 특히 델 프리시전 5760은 VR/AR 및 AI를 위한 솔루션으로, 빠른 렌더링과 디테일한 시각화는 물론, 복잡한 시뮬레이션까지 보다 손쉽게 처리한다. 또한, 넓은 영역으로 열을 분산시키기 위해 분리된 듀얼 팬이 장착되어 있으며, 각각 ‘액체 크리스탈 폴리머(LCP)’ 소재의 팬과 듀얼 히트파이프, 듀얼 출력 팬과 베이퍼 챔버(Vapor Chamber) 등 향상된 냉각 시스템 구성 요소들을 탑재하여 보다 효과적으로 시스템을 냉각시킨다. 다른 델 프리시전 모델들과 마찬가지로 ISV 인증을 거쳤으며, 델 옵티마이저의 프리시전 버전(Dell Optimizer for Precision)이 탑재되어 있다. 특히, 델 프리시전 5560에는 카메라 센싱 기술을 통한 '델 익스프레스 사인-인 2.0(Express Sign-in 2.0)'이 적용돼 사용자가 손을 대지 않아도 사용자의 존재를 감지해 빠르고 안전한 얼굴 인식 로그인을 수행하며, 사용자가 기기에서 멀어지면 자동으로 시스템을 잠그는 스마트한 보안 기능도 지원한다. 델 프리시전 3450 SFF와 델 프리시전 3650 타워는 현재 국내 판매 중이며, 델 프리시전 5560과 델 프리시전 5760은 6월 중 국내 출시 예정이다.  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “코로나19 팬데믹의 장기화로 데이터 집약적인 고난이도 그래픽 작업이나 데이터 분석, CAD 모델링 등 까다로운 워크로드를 집에서 수행하는 사용자가 많아지고, 1인 콘텐츠 제작자도 꾸준히 늘어나면서 워크스테이션을 비롯한 고성능 프리미엄 노트북에 대한 수요가 증가하고 있다”면서, “이번 신제품은 더욱 강력해진 성능을 바탕으로 고성능의 컴퓨팅 및 그래픽 성능을 필요로 하는 모든 전문가와 크리에이터에게 최적의 솔루션을 제공할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2021-05-20
워크데이, 가트너 클라우드 코어 재무관리 스위트 부문 리더로 선정
워크데이가 비전 완성도와 실행 능력을 기준으로 평가하는 ‘2021 가트너 매직 쿼드런트 중견 및 대기업, 글로벌 기업을 위한 클라우드 코어 재무관리 스위트 부문’에서 리더로 선정됐다. 2020년 기업들은 재무 부문에서 디지털 전환을 가속화해야 했고, 많은 재무 책임자들은 계획, 실행, 분석을 모두 하나의 시스템에서 진행할 수 있도록 워크데이에 요청해왔다. 워크데이의 광범위한 클라우드 기반 재무 오퍼링 포트폴리오는 전통적 ERP 시스템의 경계를 넘어서는 새로운 차원의 가시성과 통제력을 제공한다. 기업은 워크데이 재무관리, 워크데이 어댑티브 플래닝, 워크데이 어카운팅 센터, 워크데이 프리즘 애널리틱스), 워크데이 지출 관리 등을 통해 기록에서 보고까지, 보고에서 예측까지, 계약에서 입금까지, 소싱에서 지급까지의 과정을 포함한 모든 재무 프로세스 전반에 걸쳐 전사적 계획 및 분석을 위한 고도의 포괄적인 솔루션을 구현할 수 있다. 한편 워크데이는 지속적으로 CFO 조직을 위한 비전을 실현하고 조직의 민첩성을 최적화하며 운영 효율을 극대화하는 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공해 왔다. 워크데이는 120여 개 국가에서 1천 여 개의 워크데이 재무관리 고객, 5천500여개의 워크데이 어댑티브 플래닝 고객을 확보하고 있으며, 머신러닝 및 고도화된 애널리틱스를 기반으로 꾸준히 세계적인 혁신을 추진하면서 다음과 같이 고객을 지원하고 있다. 워크데이의 테런스 웜플러(Terrance Wampler) 재무관리 총괄 제너럴 매니저는 “가트너가 지속적으로 워크데이를 클라우드 코어 재무관리 스위트의 리더로 인정하는 이유는 우리가 고객에 대한 책임을 다하면서 CFO 조직의 위상을 높이는 혁신에 주력하기 때문이라고 생각한다”며 “재무 조직이 기존 및 최신 재무 프로세스를 지원하는 검증된 솔루션을 갖게 되면 분명한 경쟁 우위가 생긴다. 우리의 고객들은 워크데이를 통해 모든 데이터에서 액션을 취할 수 있는 인사이트를 보다 쉽게 확보하고 재무 프로세스의 마찰을 신속하게 제거하며 지속적인 플래닝으로 기업이 재무팀에 요구하는 전략적 비즈니스 파트너십을 제공할 수 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2021-05-18
현대건설기계-AWS, AI로 건설장비의 고장을 미리 파악한다
현대건설기계가 아마존웹서비스(AWS)와 함께 AI 기반의 건설장비 고장 진단 기술을 개발했다고 밝혔다. 건설기계 등 중장비 분야에서도 품질, 성능, 내구성 등 기본적인 요구사항뿐 아니라 장비에 문제가 발생할 때 빠르고 정확하게 대응하는 서비스의 중요성이 커지고 있다. 한편으로 건설장비가 세계 각지의 다양한 장소에서 쓰이고 있다는 점은 이런 서비스를 위해 제조업체가 마주하는 어려움이기도 하다. 현대건설기계는 AI(인공지능)와 IoT(사물인터넷)를 활용해 건설장비의 고장을 미리 파악하고 대응할 수 있는 스마트 고장 진단 시스템 개발을 목표로 삼았다. 이번에 그 첫 단계로 건설장비의 이상 여부를 알아낼 수 있는 'AI 이상감지' 시스템을 선보인 것이다.     AI 이상감지 시스템의 핵심은 ‘AIoT 모듈’이다. AIoT 모듈은 장비의 실시간 데이터를 수집·분석하고 머신러닝(machine learning) 기술을 통해 장비의 이상 여부를 정밀하게 감지하는 장치다. 현대건설기계는 2020년부터 AWS와 함께 스마트 서비스를 위한 아키텍처를 설계하고, 한국조선해양 및 연세대학교와 함께 연구 개발한 AI 이상감지 알고리즘을 결합했다. 건설장비에 부착된 AIoT 모듈은 장비의 정상적인 작동상태를 AI로 학습하고, 이 상태에서 벗어날 때는 고장으로 판단한다. 장비의 작동 데이터는 클라우드에 모아서 AI의 성능을 높이기 위한 학습 데이터로 사용하고, 학습 결과는 다시 장비로 전송되어 머신러닝을 개선시킬 수 있다. 건설장비의 고장을 판단하기 위한 조건을 일일이 대입하는 것이 아니기 때문에, 기존에 고장코드로 진단하기 어려운 유압시스템이나 전장시스템의 고장도 효과적으로 진단할 수 있다는 것이 현대건설기계의 설명이다.  특히 엣지와 클라우드로 이뤄진 아키텍처는 네트워크 연결이 없는 상황에서도 장비 안에서 AI 모델의 추론이 가능하다. 엣지에는 클라우드 기능을 로컬 디바이스로 확장하는 AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)가, 클라우드에는 머신러닝 플랫폼인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)가 중심이 된다. 이 엣지-클라우드 아키텍처는 향후 현대건설기계가 스마트 건설장비를 구현하기 위한 기본 아키텍처로 쓰일 예정이다.   ▲ 현대건설기계가 소개한 굴착기의 AI 이상감지 시연   현대건설기계의 R&D본부장인 윤영철 CTO는 "AWS와 함께 개발한 AI 기술을 건설장비에 도입해 진단과 수리에 걸리는 시간을 최소화하고, 장비 가용시간은 극대화하는 최첨단 서비스를 제공해 고객 만족도를 높일 것”이라고 전했다. 현대건설기계는 오는 2023년에 AIoT 모듈을 상용화하고, 건설장비에 탑재해 확산시킨다는 계획을 소개했다. AIoT 모듈을 통해 얻는 장비의 데이터가 쌓일 수록 고장 진단의 정확도 역시 높아질 것이란 전망이다. 또한 이번 이상감지 시스템 개발을 시작으로 AWS와 협력해 엣지 기반의 서비스를 확대하고, 글로벌 AI 인프라를 구축하는 기반을 마련했다고 평가했다.
작성일 : 2021-05-17