PTC는 이스라엘 람밤 헬스케어 캠퍼스, 산업용 적층제조 기업 EOS와 협력해, 이스라엘 하이파에 위치한 람밤 헬스케어 캠퍼스 안에 디지털 임플란트 엔지니어링 센터를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 병원 안에서 환자 맞춤형 임플란트의 설계부터 생산까지 아우르는 디지털 엔지니어링 체계를 만들기 위해 추진했다. PTC는 이번 프로젝트에서 CAD 설루션인 크레오(Creo)를 기반으로 환자 맞춤형 임플란트와 의료기기의 설계, 개발, 생산을 지원한다. 람밤의 임상 전문성과 EOS의 산업용 3D 프린팅 기술을 결합하여 설계, 검증, 제조, 품질 관리 전 과정을 하나의 통합 프레임워크로 연결하는 것이 목표다. PTC는 이를 통해 개인 맞춤형 의료 서비스를 강화하고 환자의 치료 결과를 향상시킬 계획이다. 환자 맞춤형 임플란트는 환자의 해부학적 특성에 맞추어 제작하기 때문에 수술의 정확성을 높여 주는 것으로 알려져 있다. 병원 내에서 직접 임플란트를 설계하고 생산하면 의료진과 개발자 사이의 협업을 강화할 수 있다. 또한 외부 공급망에 대한 의존도를 줄여 치료 속도를 높일 수 있다. PTC는 이러한 방식이 수술과 회복 시간을 단축하고, 안전성과 유효성에 대한 규제 요건을 충족하는 데에도 도움을 준다고 설명했다.     람밤 헬스케어 캠퍼스의 최고경영자(CEO)인 미칼 메켈 박사는 “개인 맞춤형 치료는 앞으로 의료가 나아가야 할 방향이며, 람밤 병원 안에 전용 센터를 설립하는 것은 중요한 이정표가 될 것”이라고 기대감을 나타냈다. 미칼 메켈 박사는 이번 협력이 혁신, 임상적 가치, 운영 우수성을 중심으로 환자 맞춤형 치료 역량을 발전시키는 데 크게 기여할 것이라고 덧붙였다. EOS의 니콜라이 재퍼닉 최고전략책임자(CSO)는 “현장 중심의 의료 서비스 혁신을 위해서는 고급 산업용 적층제조 기술과 검증된 병원 워크플로의 통합이 중요하다”고 짚었다. 니콜라이 재퍼닉은 EOS의 개방형 소프트웨어 구조가 스캔부터 프린트까지 이어지는 워크플로를 가능하게 만든다면서, 이를 반복 가능하고 신속하게 대응하며 디지털로 연결된 환자 맞춤형 치료 모델을 구축하기 위한 중요한 진전으로 평가했다. PTC의 기술 부문 부사장인 로넨 벤-호린 박사는 “최첨단 맞춤형 임플란트를 구현하기 위해서는 임상적 요구사항, 설계, 제조 가능성, 그리고 체계적인 워크플로를 연결하는 디지털 기반이 필수”라고 설명했다. 벤-호린 박사는 람밤의 디지털 엔지니어링 센터가 지능형 디지털 엔지니어링이 어떻게 혁신을 촉진하는지 보여주는 좋은 사례라며, 이번 발전이 의료 산업의 중요한 돌파구가 될 것이라고 전했다.

매스웍스는 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 신규 오픈소스 툴인 ‘매트랩 MCP 서버(MATLAB MCP Server)’와 ‘매트랩 에이전틱 툴킷(MATLAB Agentic Toolkit)’을 공개했다. 두 툴을 활용하면 AI 에이전트가 매트랩 코드를 작성하고 실행 중인 매트랩 세션에서 이를 실행할 수 있다. 출력값이나 오류를 분석하고 올바른 결과에 도달할 때까지 반복적으로 개선하는 작업도 가능하다. 결과 검증과 엔지니어링 전문성에 기반한 최종 판단은 엔지니어가 담당하도록 해 AI와 엔지니어가 협업하는 개발 환경을 지원하는 것이 특징이다. 이번 신규 기능은 매트랩 사용자, 에이전트 기반 워크플로를 구축하는 응용 AI 엔지니어, AI 지원 엔지니어링 환경을 관리하는 플랫폼 팀을 대상으로 한다. 에이전트는 매트랩에서 코드를 직접 실행해 결정론적 연산, 수치 해석, 실행 가능한 모델을 바탕으로 추론한다. 이를 통해 AI는 확률적 추론에서 실행 기반 결과를 도출하는 방식으로 전환되며 엔지니어링의 엄격성을 강화할 수 있다. 엔지니어는 출력값을 검토하고 예상 동작과 비교해 반복적으로 워크플로를 개선하는 등 엔지니어링 개발의 핵심 절차를 통해 결과를 검증한다.     매트랩 MCP 서버와 매트랩 에이전틱 툴킷은 오픈소스 패키지로 제공된다. 개발자와 조직은 이를 통해 클로드 코드, 깃허브 코파일럿, 오픈AI 코덱스, 제미나이 CLI 등 다양한 에이전틱 툴을 활용할 수 있다. 자체 환경에서 매트랩을 활용한 에이전트 기반 워크플로를 확인하고 확장하며 통합하는 것도 가능하다. 이는 다양한 AI 에이전트 프레임워크 간 상호운용성을 지원하며 매트랩을 차세대 에이전트 기반 엔지니어링 생태계의 기반 인프라로 자리매김하도록 돕는다. 매스웍스의 세스 디랜드 생성형 AI 제품 매니저는 “AI 에이전트는 설계와 시뮬레이션, 분석에 사용되는 툴과 직접 상호작용을 할 수 있을 때 엔지니어링 분야에서 가장 큰 효과를 발휘한다”고 전했다. 또한 “에이전트가 매트랩 워크플로를 실행하고 반복적으로 개선할 수 있도록 함으로써 AI 기반 반복 개발 과정을 엔지니어가 실제 개발과 검증에 사용하는 동일한 계산 환경과 연결하고 있다”면서, “이를 통해 팀은 LLM이 생성한 코드에서 실행 가능하고 테스트 가능한 결과로 나아갈 수 있으며 일관된 엔지니어링 프레임워크 내에서 개발을 수행할 수 있다”고 밝혔다.

최근 인공지능(AI) 산업 확산으로 전력 수요가 급증하고, 탄소중립 실현을 위해 소규모 분산형 설비인 분산 에너지 자원의 도입이 빠르게 늘면서 전력망의 복잡성도 심화되는 추세이다. 이에 따라 전력계통의 안정성을 확보하기 위해 종단간(end-to-end) 디지털 아키텍처 구축과 고성능, 고신뢰성 네트워크 기술을 통합하는 일이 필수 요건으로 떠올랐다. 시스코는 효성중공업과 함께 이러한 시장 변화에 대응해 차세대 디지털 변전소 구현에 필요한 핵심 기술 검증을 공동으로 진행했다고 밝혔다. 양사는 실제 변전소 환경에서 발생할 수 있는 고부하 트래픽 상황을 구현하고, 샘플값 등 핵심 디지털 데이터가 지연이나 손실 없이 전송되는지를 확인했다. 그 결과 전력 디지털화의 핵심 요건인 무손실 데이터 전송을 검증했다고 양사는 밝혔다. 특히 효성중공업의 핵심 전력 기기인 지능형 정보취합장치와 시스코의 산업용 사물인터넷(IoT) 설루션 간의 상호운용성 테스트를 성공적으로 마쳤다. 이번 검증은 전력망 이중화 표준 프로토콜인 HSR 및 PRP를 기반으로 진행했으며, 장애가 발생해도 중단 없이 전력 서비스를 제공할 수 있음을 입증했다.     이번 기술 검증에는 에스넷시스템과 세니온도 참여했다. 에스넷시스템은 시스코 프리퍼드 파트너로서 네트워크, 보안, 클라우드, AI 인프라 설계 및 구축 역량을 바탕으로 전체 아키텍처 구현을 지원했다. 전력 IT 전문기업 세니온은 전력망 통합 경험을 토대로 송전, 변전, 배전 분야의 실제 변전소 환경을 반영한 검증 시나리오를 설계하고 적용했다. 앞으로 양사는 사전 검증을 마친 기술과 제품군을 패키지 형태로 글로벌 전력 시장에 제공할 계획이다. 전력 운영사는 신규 디지털 변전소를 구축할 때 발생할 수 있는 기술적 불확실성을 줄이고, 구축 기간을 단축하며 운영 효율을 높일 수 있을 전망이다. 효성중공업의 한영성 연구소장은 “차세대 디지털 변전소 구현에는 전력기기의 디지털화와 고가용성 네트워크, 종단간 통신 성능, 사이버보안이 모두 검증된 통합 아키텍처가 중요하다”면서, “이번 머징 유닛 상호운용성 검증을 토대로, 전력제어 시스템과 산업용 네트워크 보안이 결합되는 영역에서 시스코와 공동 설계 및 보안 상호운용성 검증 분야의 협력을 지속 검토해 나갈 계획”이라고 전했다. 시스코코리아 최지희 대표는 “시스코의 산업용 스위치는 가혹한 전력 환경에 특화된 세계적으로 검증된 고성능 네트워크 장비”라면서, “효성중공업의 지능형 전력 기기가 가진 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

오라클은 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오(Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications)에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 이번 업데이트를 통해 기업 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 안에서 직접 AI 에이전트 기반의 에이전틱 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있게 됐다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 업무 성과를 달성하기 위해 여러 특화된 AI 에이전트가 협업하는 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 이들은 추론과 의사결정을 수행한 뒤 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로, 승인 체계, 정책 등을 활용해 실제 업무를 처리하며 모든 과정을 기록한다. 오라클은 기존의 독립형 AI 도구와 달리 퓨전 에이전틱 애플리케이션이 기업 업무가 실제 이루어지는 퓨전 애플리케이션 내부에서 실행된다는 점을 강조했다. 따라서 퓨전의 보안과 거버넌스 정책이 그대로 적용되며 기업이 요구하는 감사 추적 기능도 기본으로 제공한다.     이번에 공개된 빌더 환경은 노코드부터 로코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 퓨전 네이티브 프레임워크로 통합했다. 사용자는 에이전틱 애플리케이션 빌더에서 자연어를 활용해 애플리케이션을 개발할 수 있다. 개발자와 파트너는 새롭게 추가된 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드, CLI, 깃 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스, 클로드 코드 등 AI 코딩 어시스턴트를 이용해 개발을 진행할 수 있다. 이를 통해 다양한 수준의 기술을 가진 사용자들이 보안과 거버넌스가 내장된 AI 기반 업무 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있다. 오라클은 퓨전 에이전틱 애플리케이션이 단순히 기존 소프트웨어에 AI를 추가한 것과 다르다고 설명했다. 재무 결산 단축, 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 개선, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 설계됐다는 것이다. 오라클은 조직이 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오를 통해 재사용 가능한 오라클과 파트너 및 외부 에이전트를 활용해 AI 자동화와 에이전틱 애플리케이션을 운영할 수 있다고 전했다. 이러한 네이티브 런타임 접근 방식은 엔터프라이즈 AI 도입의 난관인 프로토타입과 실제 운영 환경 사이의 격차를 해소한다. AI 애플리케이션을 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 조직은 ID 관리, 데이터 접근, 승인, 감사 추적 등 여러 문제를 별도로 해결해야 하지만 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 관련 기능을 런타임 환경 자체에 기본 제공한다. 이번 업데이트로 조직은 독립형 에이전트가 아닌 전문화된 에이전트 팀과 워크플로, 정책 제어, 승인 및 런타임 자산이 결합된 성과 중심의 애플리케이션을 구축할 수 있다. 오라클은 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 참조 아키텍처 등 재사용 가능한 자산을 제공한다. 퓨전 애플리케이션용 오라클 AI 에이전트 마켓플레이스 역시 에이전틱 애플리케이션 카탈로그를 지원하도록 확대됐다. 교육을 마친 8만 명 이상의 공인 전문가들이 전사 AI 구축과 관리를 지원하며, 현재 퓨전 애플리케이션에서 제공하는 1000개 이상의 AI 에이전트와 올해 초 공개된 22개의 신규 에이전틱 애플리케이션을 활용해 새로운 서비스를 개발할 수 있다. 오라클의 크리스 레오네 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 “기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다”면서, “새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 갖춰진 퓨전 애플리케이션 내에서 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다”고 말했다. 또한 그는 “이는 AI 자동화 시스템을 따로 구축한 뒤 기업용 제어 기능을 덧붙이는 방식과는 근본적으로 다른 접근”이라고 덧붙였다.

위즈코어가 차세대 네트워크 기술인 AI-RAN(무선 접속망)과 피지컬 AI 로봇을 융합한 실증 프로젝트를 이끈다고 밝혔다. 위즈코어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 추진하는 ‘지능형 오픈랜 실증단지 조성’ 사업의 주관사로 선정됐다. 이에 따라 에프알텍, 하이퍼엑스 등 파트너사들과 함께 현대제철 당진공장을 무대로 실증 작업에 돌입한다. 로봇의 물리 제어와 핵심 지능화 아키텍처는 한국전자기술연구원 지능로보틱스연구센터가 밀착 지원하기로 했다. 이번 실증의 타깃은 현대제철 당진공장의 대표적 고위험 구역인 열연공정이다. 고온의 열기와 복잡한 기존 설비 탓에 그동안 사람이 직접 수동 조치를 해야 했던 곳이다. 위즈코어는 이곳에 야간 장애 자동 대응 및 고온 설비 상시 점검용 피지컬 AI 로봇을 도입할 계획이다. 프로젝트의 가장 큰 특징은 로봇이 모든 AI 연산을 스스로 처리하지 않는다는 점이다. 로봇 본체의 무게와 배터리, 연산 장치 등의 한계를 극복하기 위해서다. 고도화된 연산 프로세스는 AI-RAN 기반의 통합 네트워크망이 실시간으로 처리하게 된다. 로봇은 네트워크가 내린 지시를 바탕으로 오직 물리적인 제어와 정확한 대응 조치에만 집중하는 구조를 갖춘다.     스마트 공장의 핵심은 데이터의 맥락을 읽는 눈이다. 일반적인 네트워크 장비는 트래픽의 수치만 읽을 뿐, 그것이 정기적인 순찰 업무인지 아니면 즉각 멈춰야 하는 대형 가동 중단 사고인지 분별하지 못한다. 위즈코어는 CAD 프로그램인 캐디안(CADian)과 공정 관리 설루션인 넥스폼(NEXPOM)의 통합 노하우를 바탕으로, 현장의 맥락 데이터를 통신망과 다중 로봇 제어 인프라에 실시간으로 매핑하는 오케스트레이션 기술을 적용한다. 아울러 HFR, 웨이브일렉트로닉스 등의 장비를 활용해 멀티벤더 간 개방형 구조인 오픈랜 최적화도 동시에 검증할 예정이다. 위즈코어 관계자는 “개별 로봇 기기의 스펙 경쟁보다 현장의 설계 정보와 설비 데이터를 지능적으로 제어하는 오케스트레이션 소프트웨어가 자율 제조의 본질”이라며, “현재 개발 중인 제조 AX 데이터 플랫폼의 기술적 신뢰도를 대한민국 대표 기간산업 현장에서 가시적으로 증명해 보일 것”이라고 밝혔다.

캔바는 인공지능(AI)을 활용해 누구나 인터랙티브 웹사이트와 앱, 디지털 콘텐츠를 빠르고 직관적으로 제작할 수 있는 ‘캔바 코드 2.0(Canva Code 2.0)’을 전 세계에 출시했다. 최근 바이브 코딩에 대한 관심이 높아지는 가운데, 캔바는 AI 분야에서 빠르게 확산되는 새로운 제작 방식에 자사의 직관적인 디자인 기능을 결합했다. 캔바 코드 2.0은 프롬프트에만 의존하는 방식에서 벗어나, AI 기반 코드 생성 기능과 캔바의 직관적인 드래그 앤 드롭 편집기를 함께 제공한다. 이를 통해 전문적인 기술 지식이 없어도 누구나 인터랙티브 콘텐츠를 제작하고 편집해 게시할 수 있다. 이번 출시는 AI를 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 하겠다는 캔바의 비전을 반영했다. 매월 2억 6500만 명 이상이 캔바를 사용하고 있는 가운데, 캔바 코드는 사용자에게 익숙한 캔바의 디자인 환경을 인터랙티브 콘텐츠 제작 영역으로 확장한다.     주요 업데이트 내용을 살펴보면 시각적인 AI 생성 코드 편집 기능이 눈에 띈다. 프롬프트를 다시 작성하지 않고도 캔바에서 색상, 텍스트, 이미지, 레이아웃을 손쉽게 수정할 수 있다. 기존 HTML이나 AI가 생성한 코드를 캔바로 가져와 즉시 자유롭게 편집할 수 있는 디자인으로 변환하는 HTML 가져오기 기능도 제공한다. 또한 50개 이상의 인터랙티브 템플릿을 활용해 제작을 시작하고, 캔바의 디자인 라이브러리와 브랜드 키트, 자체 애셋을 활용해 자유롭게 편집할 수 있다. 이외에도 코드 생성 시간을 75% 단축했으며, 프롬프트 입력부터 게시까지 걸리는 시간도 30%까지 줄였다. 완성된 콘텐츠는 사용자 지정 도메인에 직접 게시하거나 조직 내부에 안전하게 공유할 수 있으며, 원클릭 게시를 통해 다양한 기기에서 원활하게 작동하는 인터랙티브 콘텐츠를 제공한다. 캔바 코리아 김대현 지사장은 “AI의 미래는 사람들이 자신의 아이디어를 원하는 방식으로 자유롭게 구현할 수 있도록 하는 데 있다”면서, “캔바 코드는 AI의 빠른 제작 속도와 캔바의 직관적인 편집 기능을 결합해, 기술적 배경과 관계없이 누구나 인터랙티브 콘텐츠를 만들 수 있도록 한다”고 말했다.

공정진단 AI 솔루션 DutchBoy로 제조 프로세스 생산성과 인사이트 제공 인공지능(AI)과 데이터 기술이 제조 현장에 본격적으로 도입되면서, 공정 운영 방식 역시 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 설비와 공정에서 생성되는 방대한 데이터를 어떻게 분석하고, 이상을 조기에 감지하며, 근본 원인을 규명할 것인가는 스마트 제조 시대의 핵심 과제로 떠올랐다. 산업용 AI 솔루션 전문기업 에이아이비즈(AIBIZ)는 딥러닝 기반 공정 진단 플랫폼 ‘DutchBoy(더치보이)’를 통해 이러한 과제에 대한 해법을 제시하고 있다. ■ 자료 제공 I 에이아이비즈. 02-334-6988, www.ai-biz.net 1. 스마트 제조 시대, 새로운 과제와 기회 제조 산업은 지금 전례 없는 변화의 흐름 속에 있다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 기술이 결합되면서 ‘스마트 팩토리’는 더 이상 미래의 개념이 아니라 현실적인 산업 전략으로 자리 잡았다. 그러나 기술 도입이 확대될수록 제조 현장이 직면하는 문제 역시 복잡해지고 있다.  대표적인 과제는 데이터 활용이다. 제조 설비와 공정에서는 초 단위, 나노 초 단위로 수많은 시계열 데이터가 생성된다. 이 방대한 데이터를 단순히 저장하는 것만으로는 의미 있는 가치를 창출하기 어렵다. 공정 중 발생하는 미세한 이상 징후를 어떻게 실시간으로 감지할 것인지, 불량의 원인이 되는 공정이나 장비를 어떻게 신속하게 규명할 것인지가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠올랐다. 이러한 문제의식에서 출발한 기업이 산업용 AI 솔루션 전문기업 에이아이비즈(AIBIZ Co. Ltd.)다. 에이아이비즈는 다년간의 연구개발과 현장 적용 경험을 토대로, 딥러닝 기반 산업용 AI 플랫폼 ‘DutchBoy’를 개발했다. DutchBoy는 현장 엔지니어가 복잡한 AI 전문 지식 없이도 공정 데이터를 활용해 생산성과 수율을 개선하고, 공정 안정성을 확보할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 2. DutchBoy 플랫폼이란 무엇인가? DutchBoy는 반도체, 이차전지, 자동차 등 고정밀 제조 산업을 위해 개발된 딥러닝 기반 산업용 AI 플랫폼이다. 제조 공정에서 발생하는 방대한 시계열 데이터를 실시간으로 분석해, 육안으로는 확인하기 어려운 미세한 이상 징후까지 탐지한다.  기존 제조 현장의 데이터 분석 방식은 샘플링 분석이나 사후 분석에 의존하는 경우가 많았다. 이는 전체 공정을 대표하기 어렵고, 문제가 발생한 이후에야 원인을 추적할 수 있다는 한계를 지닌다.  DutchBoy는 이러한 한계를 넘어, 실시간 전수 데이터 분석을 기반으로 공정을 진단한다는 점에서 차별성을 갖는다.  특히 DutchBoy는 이상 탐지에 그치지 않고, 이상 발생의 근본 원인을 추적하고 사전 예방 계획 수립까지 지원하는 통합형 솔루션으로 설계됐다. 이를 통해 제조 현장은 단순한 자동화 단계를 넘어, 데이터 기반의 예측·진단·의사결정이 가능한 지능형 공정 운영 단계로 전환할 수 있다. 3. DutchBoy의 핵심 기술: 빠르고, 확장 가능하며, 강건하게 DutchBoy의 성능과 현장 적용성은 에이아이비즈가 보유한 독자적인 핵심 기술에서 비롯된다. 주요 기술은 ADTW, GNN, TTTM 세 가지로 요약된다. 이러한 기술들은 보안성과 신뢰성, 확장성을 고려한 안정적인 AI 운영 환경과 함께 제공되며, 제조 현장에 적용 가능한 실용 기술로 구현된다. (1) ADTW: 데이터 레이블링 없는 빠른 현장 적용  먼저 ADTW(Advanced Dynamic Time Warping)는 데이터 레이블링 없이도 빠른 현장 적용을 가능하게 하는 기술이다. 일반적으로 AI 모델 학습 과정에서 가장 큰 장벽은 데이터에 ‘정상’과 ‘이상’을 구분해 표시하는 레이블링 작업이다. 이는 많은 시간과 인력을 필요로 하며, 경우에 따라 1년 가까운 준비 기간이 소요되기도 한다. ADTW는 정상 데이터만을 자동으로 추출해 모델을 학습하기 때문에 별도의 레이블링 과정 없이도 약 1주일 만에 현장 적용이 가능하다. (2) GNN: 데이터 간 상관관계를 통한 확장성 확보  제조 현장의 센서 데이터는 개별적으로 존재하는 것이 아니라 서로 복잡한 상관관계를 가진다. GNN(Graph Neural Network)은 이러한 센서 간 상호작용 구조를 학습해, 동일 장비군 내에서는 하나의 AI 모델을 공유할 수 있도록 한다. 이를 통해 장비마다 별도의 모델을 구축해야 하는 비효율을 줄이고, 모델의 확장성과 적용 유연성을 크게 높인다. (3) TTTM: 장비 간 편차 극복 및 강건성 유지  동일한 장비라도 노후화나 부품 교체로 인해 데이터 패턴이 달라질 수 있다. TTTM(Tool To Tool Matching)은 장비 간 미세한 편차를 자동으로 보정하고, 패턴 변화를 감지해 AI 모델의 성능이 일관되게 유지되도록 한다. 엔지니어가 수작업으로 모델을 재조정하지 않아도, 시스템이 스스로 최적의 성능을 유지하는 구조다. 4. DutchBoy의 작동 방식: 데이터에서 인사이트까지 DutchBoy는 '수집 → 저장 → 분석 → 활용'의 체계적인 데이터 파이프라인과 4가지 핵심 모듈을 통해 제조 공정의 이상을 종합적으로 진단한다. (1) 데이터 파이프라인 데이터 수집 단계에서는 레거시 시스템(Legacy System)과 IoT 장비 등 다양한 소스로부터 스트리밍 또는 배치 형태의 데이터를 받아들인다. 수집된 데이터는 Data Lakehouse와 인메모리(In-memory) DBMS를 통해 신뢰성 있게 저장된다. 이후 딥러닝 기반 AI 플랫폼이 자동 분석을 수행하며, 결과는 대시보드, 웹, 모바일 환경에서 실시간으로 확인할 수 있다. (2) 핵심 모듈 핵심 모듈은 이상 탐지, 이상 검사, 이상 판정, 이상 진단 모듈로 구성된다. 이러한 구조를 통해 DutchBoy는 단순한 이상 감지를 넘어, 원인 분석과 대응 전략 수립까지 지원하는 통합 진단 체계를 구축한다. ■ 이상 탐지 모듈: 공정에서 발생하는 시계열 센서 데이터를 실시간 모니터링하여 이상을 탐지하고, 이상의 원인 센서 정보를 제공한다. ■ 이상 검사 모듈: 측정 데이터를 Wafer Map으로 시각화하고 하여 불량 패턴(Particle, Shot 등)을 자동으로 분류 및 분석하여 불량의 원인이 되는 공정과 장비 정보를 제공한다. ■ 이상 판정 모듈: 제품 이미지 데이터를 활용하여 불량을 판정하며, 불량 패턴을 자동으로 분류하고 불량 원인 공정과 장비 정보를 제공한다. ■ 이상 진단 모듈: 센서, 장비, 공정 측면의 다각도의 분석 결과를 종합적으로 분석, 시각화하여 불량의 근본 원인을 제공한다.   5. 적용 분야 및 현장 도입 효과 DutchBoy는 반도체, 이차전지, 자동차 산업 등 다양한 첨단 제조 분야에 적용되고 있다. 국내 반도체 장비 S사, 파운드리 D사, 이차전지 제조 L사 등 국내 유수의 기업들과의 PoC(Proof of Concept, 기술 검증) 및 상용화를 통해 그 성능을 입증받았다. DutchBoy 도입을 통해 기업들은 불량률 감소, 설비 효율 향상, 공정 안전성 확보, 제품 수율 개선 등 가시적인 성과를 거두고 있으며, 데이터 기반의 객관적인 의사결정과 탐구적 업무 환경으로의 변화를 경험하고 있다. 6. 에이아이비즈, 산업 AI 혁신을 선도하다 2020년 설립된 에이아이비즈는 ‘2026년 산업용 AI 솔루션 글로벌 1위 기업’을 비전으로 빠르게 성장하고 있는 스타트업이다.  CES 2026 혁신상, 2025 세계일류상품 인증, IR52 장영실상 수상 등 대외적 성과를 통해 기술력을 인정받고 있다. 현재 등록 특허 24건, 출원 특허 30건(해외 출원 포함)을 보유하고 있으며, 이는 시계열 데이터 분석 기술 분야에서의 경쟁력을 보여준다.  에이아이비즈는 공정 진단 솔루션 'DutchBoy S' 외에도 R&D(연구·개발) 자동화 솔루션 'DutchBoy R', ELT자동화 솔루션 ‘DutchBoy E’를 통해 반도체 소자 개발 TAT(Turn Around Time) 단축과 데이터 추출, 저장, 변환 자동화를 지원하며, 지속적인 기술 혁신을 통해 산업 현장의 디지털 전환(DX)을 선도하고 있다. 7. 결론: 실시간 전수 검사로 여는 제조 품질 혁신 DutchBoy는 단순한 이상 탐지 툴을 넘어, 제조 현장의 엔지니어에게 AI라는 강력한 조력자를 제공하는 통합 플랫폼이다. 기존의 제조 현장에서는 불량 검사를 위해 주로 두 가지 방식에 의존해 왔다.  첫째는 제품 생산 후 카메라로 이미지를 촬영하여 불량을 판별하는 비전 검사 방식이었다. 이는 최종 생산 단계에서만 불량을 감지할 수 있어, 이미 발생한 불량품을 걸러내는 사후 조치에 불과하였다. 불량의 원인을 실시간으로 파악하기 어렵고, 불량이 발생하는 순간을 놓쳐 생산 효율성을 크게 저해하는 한계가 명확하였다.  둘째는 샘플링 검사 방식이었다. 이는 특정 수량의 제품만을 샘플링하여 검사하는 방식으로서, 전수 검사가 불가능할 뿐만 아니라, 검사 대상이 아닌 제품에서 불량이 발생할 경우 이를 인지하기조차 어려웠다. 또한, 생산된 제품의 일부를 손실해야 하는 비효율성 또한 존재하였다. DutchBoy는 이러한 기존 검사 방식들의 근본적인 한계를 극복하며 제조 품질 관리의 패러다임을 혁신한다. DutchBoy는 생산 공정 중 실시간으로 수집되는 시계열 센서 데이터를 활용한다. 온도, 압력, 전압, 전류, 속도 등 수많은 공정 변수들의 미세한 변화를 초 단위, 나노 초 단위로 전수 검사하여 이상 징후를 즉각적으로 탐지한다. 이는 최종 제품이 나오기 전에, 심지어 불량이 시작되는 시점에서 이상을 감지하고 경고함으로써, 불량품 발생 자체를 최소화하고 생산 손실을 극적으로 줄이는 사전 예방적 관리의 가능성을 현실화한다. 이러한 실시간 전수 검사의 강점은 단순히 불량을 줄이는 것을 넘어선다. 공정 데이터의 상시 모니터링을 통해 미세한 성능 저하 징후나 잠재적 설비 고장 위험까지 예측할 수 있게 된다. 이는 계획된 유지보수를 가능하게 하여 예기치 않은 가동 중단을 방지하고, 설비의 수명을 연장하며, 전반적인 생산 효율성을 극대화하는 데 기여한다. 공정 자체가 정상 범위 내에서 최적으로 운영되도록 실시간으로 통제하고 관리하는 '능동적이고 지능적인 제조'를 가능하게 하는 것이다. 에이아이비즈는 DutchBoy솔루션을 통해 국내는 물론, CES, SEMICON West 등 글로벌 무대에서 기술력을 선보이며 K-산업 AI의 위상을 높이고 있다. 제조 공정의 혁신을 꿈꾸는 기업이라면, DutchBoy솔루션이 실시간 전수 검사 기반의 스마트 제조 실현을 위한 강력한 해답이 될 것이다.  

원자재 가격 급등과 수요 변동성 확대, 신제품 실패 위험이 동시에 커지는 가운데, 경험과 직관에 의존한 의사결정은 한계에 이르고 있다. 이러한 문제의식 속에서 등장한 임팩티브AI의 수요·가격예측 솔루션 ‘딥플로우(Deepflow)’는 재고와 생산, 구매 전략을 데이터 기반으로 재설계하며, 예측을 비용 절감과 운영 혁신으로 연결하는 AI 해법으로 주목받고 있다.   ■ 자료 제공 I 임팩티브AI, 02-563-9877, www.impactive-ai.com   1. 기업 경쟁력은 ‘예측’에서 갈린다 기업의 경영자들은 심화되는 불확실성과 마주하고 있다. 원자재 가격 변동성은 커지고, 소비자 수요는 더 빠르게 변화하며, 신제품의 성공 가능성은 점점 예측하기 어려워지고 있다. 기업들은 가장 잘 팔릴 것이라 판단한 제품을 출시하지만, 결과는 예상과 다른 경우가 대부분이다. 문제는 실패할지 모른 채 의사결정을 내린다는 데 있다. 만약 결과를 먼저 예측한 뒤 유리한 선택지를 고를 수 있다면 어떨까. 독일의 출판사 인키트(Inkitt)는 책을 출간하기 전 흥행 가능성을 AI로 예측하고, 성공 확률이 높은 작품만 출간해 베스트셀러 비율을 90% 수준까지 끌어올렸다. 이러한 방식이 제조·유통·식품 산업 전반으로 확장된다면, 기업의 생산성과 경쟁력은 근본적으로 달라질 수 있다. 바로 ‘예측 AI’가 주목받는 이유다. 2. 제품의 생애주기를 예측하다 모든 제품은 출시부터 단종까지 고유한 생애주기를 갖는다. 예측 AI는 이 전 과정을 데이터 기반으로 전환해 신제품 출시 전 판매 성과를 가늠하고, 생산·판매 단계에서는 수요 변화를 선제적으로 반영한다. 나아가 제품 수명과 총수익을 예측해 포트폴리오 전략까지 최적화할 수 있다. 이러한 예측 중심 접근은 특히 재고 관리 영역에서 효과적이다. 여전히 많은 기업이 과거 평균치에 의존해 생산과 발주를 운영하며 재고 과잉과 부족 문제를 겪고 있다. 예측 정확도를 10%만 개선해도 재고 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 3. AI 수요·가격예측 솔루션 딥플로우 임팩티브AI는 이러한 산업 현장의 문제의식에서 출발해 수요·가격예측에 특화된 AI 솔루션 ‘딥플로우’를 개발했다. 딥플로우는 복잡한 수요예측 과정을 자동화하고, 데이터 기반의 의사결정을 통해 재고 관리 최적화와 원자재 구매 전략 체계화를 지원하는 AI 예측 솔루션이다. 다양한 딥러닝·머신러닝 모델을 활용해 제품 수요, 원자재 가격, 신제품 판매량 등을 예측한다. ■ Deepflow Forecast 제품 수요예측을 통해 생산·공급 계획을 최적화하는 솔루션이다. 출고량과 주문량을 정밀하게 예측하고, 현재 재고와 리드타임을 반영해 최적의 생산량과 생산 일정을 자동으로 산출한다. 이를 통해 재고 최적화와 비용 절감을 실현하도록 지원한다. ■ Deepflow Materials 원자재 가격예측을 통해 구매 전략을 체계화하는 솔루션이다. 변동성이 큰 원자재 시장에서 향후 가격 흐름을 예측하고, 최적의 구매 시점을 제시함으로써 비용 절감을 돕는다. 단기적인 비용 절감을 넘어 중장기적인 원자재 구매 전략 수립을 가능하게 한다.   4. 예측을 ‘의사결정’으로 연결하다 딥플로우는 단순히 정확한 숫자를 제공하는 데서 멈추지 않는다. 예측 결과의 원인을 설명하고, 그에 따른 실행 전략(Action Plan)을 함께 제안함으로써 실제 비즈니스 의사결정을 지원한다. 이는 예측 AI가 기술적 성과를 넘어 실질적인 생산성 향상으로 이어지기 위한 핵심 요소다. AI 프로젝트가 실패하는 주요 원인은 기술이 아니라 ‘활용’에 있다. 아무리 정교한 모델이라도 현업 프로세스와 연결되지 않으면 가치는 제한적이다. 딥플로우는 예측을 중심으로 업무 흐름과 의사결정 방식을 재설계할 수 있도록 솔루션 전반을 구성했다. 5. ‘블랙스완’도 데이터가 된다 임팩티브AI는 일반적으로 예측이 어려운 상황을 다양한 연구와 기술로 극복하고 있다. 데이터가 부족한 기업의 경우, 기존 데이터를 확장하는 시계열 데이터 증강 기술을 적용해 예측 모델을 활용할 수 있도록 설계했다. 또한 기존 통계 모델이 포착하기 어려운 급격한 시장 변화를 유발하는 관세, 지정학적 이슈, 전염병과 같은 블랙스완 이벤트에 대응하기 위한 방법론을 개발했다. LLM의 방대한 배경지식을 활용해 블랙스완 이벤트를 분석 가능한 변수로 변환하고, 이를 시계열 데이터와 결합해 변화 신호를 모델에 반영한다. 설명하기 어려운 외부 충격을 ‘학습 가능한 변수’로 전환함으로써, 변동성이 큰 환경에서도 예측의 유효성을 유지한다.   6. 예측이 만드는 경쟁력 예측은 불확실한 미래에 대비하는 가장 강력한 도구다. 과거 문명이 풍년과 흉년을 예측해 생존 전략을 세웠듯, 오늘날 기업 역시 예측 능력을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 중요한 것은 예측을 ‘보는 것’이 아니라 ‘활용하는 것’이다. 딥플로우는 이미 다양한 산업 현장에서 실질적인 성과를 입증하고 있다. 도입 기업들은 재고 비용을 평균 30% 이상 절감했고, 반복적인 예측·발주 업무에 소요되던 시간을 기존 대비 1/5 수준으로 단축했다. 예측 정확도 향상은 곧 비용 절감과 운영 효율 개선으로 이어졌다. 이러한 결과는 예측 AI가 단순한 분석 도구를 넘어, 기업의 운영 체계를 바꾸는 핵심 수단이 될 수 있음을 보여준다.  

박남용 지음 / 23,000원 / 피앤피북   인공지능(AI)은 이제 실내디자인 분야의 새로운 혁신 도구로 자리 잡았다. 과거에는 디자이너의 경험과 감각을 바탕으로 스케치와 도면을 작성하고 아이디어를 시각화하는 데 많은 시간과 노력이 필요했다. 그러나 생성형 AI의 등장으로 디자인 기획부터 이미지 생성, 자료 분석, 프레젠테이션 제작에 이르기까지 실내디자인 업무 전반이 빠르게 변화하고 있다. 이 책은 인공지능의 기본 개념과 발전 과정부터 생성형 AI의 핵심 기술, 그리고 실내디자인 프레젠테이션 제작에 활용할 수 있는 다양한 AI 도구의 실무 적용 방법을 체계적으로 다룬다. 언어 모델, 비전 모델, 멀티모달 모델의 특징과 활용 방법을 이해하고, 이를 실제 디자인 업무에 접목하는 과정을 단계별로 학습할 수 있도록 구성했다. 특히 클라이언트 상담 내용 정리, 디자인 콘셉트 기획, 무드보드 제작, 이미지 생성, 3D 모델링 지원, 프레젠테이션 자료 작성 등 실무 현장에서 바로 활용할 수 있는 사례 중심의 내용을 담아 학습자의 실질적인 업무 역량 향상에 초점을 맞췄다. AI는 디자이너를 대신하는 기술이 아니라 디자이너의 창의성과 표현력을 확장하는 강력한 협업 파트너다. 중요한 것은 기술 자체가 아니라 이를 어떻게 활용해 더 설득력 있고 완성도 높은 디자인 결과물을 만들어내는가에 있다. 이 책은 실내디자인을 공부하는 학생과 예비 디자이너는 물론, 변화하는 산업 환경 속에서 새로운 경쟁력을 갖추고자 하는 현업 종사자들에게도 유용한 길잡이가 될 전망이다. AI를 창의적 도구로 활용해 보다 효율적이고 전문적인 프레젠테이션 역량을 갖추고, 미래 디자인 산업을 이끌어 갈 실무형 인재로 성장하는 데 든든한 동반자가 되어줄 것이다.