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통합검색 "개발자"에 대한 통합 검색 내용이 3,174개 있습니다
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몽고DB, AI 기반 애플리케이션 현대화 플랫폼 출시
몽고DB는 기업이 레거시 애플리케이션을 현대적이고 확장 가능한 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 돕는 AI 기반 애플리케이션 현대화 플랫폼인 ‘몽고DB AMP(MongoDB AMP)’를 출시했다고 밝혔다. 몽고DB AMP는 도구, 기술, 인재가 결합된 설루션으로, AI 기반 소프트웨어 플랫폼과 입증된 딜리버리 프레임워크, 그리고 구현 과정을 관리하고 이끄는 경험 많은 AMP 전문 엔지니어와 함께 고객의 현대화를 지원한다. 몽고DB AMP는 몽고DB의 유연한 도큐먼트 모델과 지속적인 변화를 염두에 두고 설계된 아키텍처를 기반으로 한다. 몽고DB는 “반복 가능한 프레임워크와 AMP 도구를 결합함으로써, 코드 변환과 같은 작업은 최대 10배 이상, 전체 현대화 프로젝트의 속도는 2~3배까지 향상시킬 수 있다”고 밝혔다.     산업 전반의 기업들은 핵심 운영에 중요한 역할을 하면서도, 유지 비용이 크고 생성형 AI와 같은 최신 활용 사례에 유연하게 대응하기 어려운 레거시 애플리케이션으로 인해 상당한 부담을 겪고 있다. 이러한 복잡한 레거시 애플리케이션은 경직된 데이터 기반과 노후화된 기술 스택 위에 구축되어 있어, 혁신을 저해할 뿐만 아니라 보안 및 컴플라이언스 측면에서도 리스크를 초래할 수 있다. 정보 및 소프트웨어 품질 컨소시엄은 미국 내 기술 부채로 인한 경제적 비용이 ‘낮은 소프트웨어 품질’, 소프트웨어 장애, 개발자 생산성 손실, 시스템 유지관리 등의 요소를 기준으로 볼 때 총 4조 달러에 육박하는 것으로 추산하고 있다. 기존의 애플리케이션 현대화 방식은 수작업이 많고 리소스 소모가 크고 수년간 진행되는 고비용 컨설팅 프로젝트에 의존하는 경우가 많다. 실제 성과를 내기 전에 중단되는 경우도 있어 시장 출시 속도에 차질을 빚기도 한다. 더 나아가 일부 현대화 시도는 유연하고 현대적인 데이터베이스 설루션으로 전환하기보다는, 레거시 애플리케이션을 단순히 다른 관계형 데이터베이스로 옮기는, 이른바 ‘리프트 앤 시프트(lift and shift)’ 방식에 그치는 경우도 있다. 몽고DB AMP는 몽고DB가 주요 고객들과 함께 2년 넘게 협업하며 완성한 접근 방식을 제품화했다. 특히 규제가 까다롭고 복잡한 요구사항이 많은 산업 분야에서도 AMP를 통해 현대화 성과를 만들어냈다고 소개했다. 호주의 벤디고 은행은 핵심 뱅킹 애플리케이션을 기존 레거시 관계형 데이터베이스에서 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)로 이전하는 데 걸리던 개발 시간을 90%까지 줄였고, AI 도구를 활용해 애플리케이션 테스트 케이스를 작성하고 실행하는 시간을 기존 80시간 이상에서 단 5분으로 획기적으로 단축했다. 롬바디 오디에는 핵심 애플리케이션을 SQL 데이터베이스에서 몽고DB로 성공적으로 이전했다. 이 과정에서 코드 마이그레이션 속도는 최대 60배 빨라졌으며 회귀 테스트 시간도 3일에서 3시간으로 단축돼 개발자들이 혁신에 더 집중할 수 있게 됐다. 엔터프라이즈 핀테크 기업인 인텔렉트AI 또한 최근 몽고DB와 협력해 자사의 웰스 매니지먼트(Wealth Management) 플랫폼 핵심 요소를 현대화했다. 이번 프로젝트를 통해 인텔렉트AI는 성능을 개선하고 개발 주기를 단축할 수 있었으며, 그 결과 신규 고객 온보딩이 더욱 원활해지고, 고객 인사이트를 보다 심층적으로 제공할 수 있게 됐으며, 기업 전반에서 생성형 AI 활용 사례를 실현할 수 있는 기반을 마련했다. 몽고DB의 비노드 바갈(Vinod Bagal) 현대화 및 전환 부문 수석 부사장(SVP)은 “연구에 따르면 많은 조직들이 단지 시스템 유지를 위해 가치 대비 노력과 비용이 큰 작업에 과도한 시간과 예산을 투입하고 있으며, 이로 인해 경쟁사에 뒤처지게 되는 경우가 많다”고 말했다. 이어 그는 “몽고DB AMP는 기업들에게 더 나은 현대화 접근 방식을 제공한다”면서, “기존의 방식에서 벗어나 빠르고 높은 품질로 전환을 이뤄낼 수 있도록 지원하고, 혁신과 비용 절감을 동시에 실현할 수 있도록 한다”고 설명했다.
작성일 : 2025-09-17
텐센트, 산업 효율 가속화 위한 시나리오 기반 AI 기능 발표
텐센트는 기업의 산업 효율 향상 및 국제 성장 가속화를 지원하는 새로운 시나리오 기반 AI 기능을 글로벌 출시한다고 밝혔다. 텐센트는 중국 선전시에서 열린 ‘2025 텐센트 글로벌 디지털 에코시스템 서밋(GDES)’에서 지능형 에이전트 애플리케이션, ‘SaaS + AI’ 설루션, 대규모 모델 기술 업그레이드 등을 공개했다. 텐센트는 기업이 고객 서비스, 마케팅, 재고 관리, 리서치 등 다양한 시나리오에 지능형 자율 AI 에이전트를 생성 및 통합할 수 있게 하는 ‘에이전트 개발 플랫폼 3.0(Agent Development Platform : ADP)’의 글로벌 출시를 발표했다. 이는 대규모 언어 모델(LLM) + 검색 증강 생성(RAG), 워크플로, 멀티 에이전트 등 다양한 지능형 에이전트 개발 프레임워크를 지속적으로 고도화해, 기업들이 자사 데이터를 활용하여 안정적이고 안전하며 비즈니스에 부합하는 에이전트를 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 또한, 에이전트의 구축·배포·운영을 위한 견고한 인프라 기반을 제공하는 AI 인프라 ‘에이전트 런 타임’도 함께 선보였다. 업무 협업을 강화하는 업그레이드된 SaaS+AI 툴킷도 공개됐다. 텐센트에 따르면, 텐센트 미팅(Tencent Meetings)의 AI 미닛(AI Minutes)은 지난 1년간 전년 대비 150% 성장률을 기록했으며, 텐센트 런쉐어(Tencent LearnShare)도 92% 응답 정확도로 30만 개 이상의 기업에서 활용되고 있다. 개발자용 AI 코딩 도구 ‘코드버디(CodeBuddy)’도 코딩 시간을 40% 단축하고 R&D 효율을 16% 향상시켰다. 텐센트의 독자적인 대규모 언어 모델 훈위안(Hunyuan) 기반의 신규 모델도 발표됐다. 훈위안 3D 3.0, 훈위안 3D AI, 훈위안 3D 스튜디오는 미디어·게임 산업 등에 종사하는 창작자와 개발자를 위한 첨단 3D 생성 기능을 제공한다. 훈위안 3D 시리즈는 허깅페이스(Hugging Face)에서 260만 회 이상 다운로드되며 인기 있는 오픈소스 3D 모델로 자리매김했다. 한편, 훈위안 라지 모델은 지난 1년간 30개 이상의 신규 모델을 공개하고 오픈소스 개발을 전면 수용해 왔다. 하이브리드 훈위안-A13B와 30개 이상 언어를 지원하는 번역 모델, 그리고 이미지·비디오·3D 콘텐츠를 위한 포괄적 멀티모달 생성 기능 및 툴 등을 오픈소스로 지속 제공했다. 한편, 텐센트는 글로벌 확장 이정표를 강조하며 자사의 해외 고객 기반이 전년 대비 2배로 증가했다고 밝혔다. 텐센트 클라우드 인터내셔널은 최근 3년간 아시아(홍콩, 동남아, 일본 등)를 포함한 글로벌 전역에서 두 자릿수의 연간 성장률을 달성했다. 현재 중국 선도 인터넷 기업의 90% 이상, 중국 선도 게임 기업의 95%가 글로벌 확장을 지원하기 위해 텐센트 클라우드를 활용하고 있다. 특히, 텐센트 클라우드 인터내셔널 서밋에서는 컨버지 ICT 솔루션즈, 다나, 이앤 UAE, 홍콩 경마협회, 퓨전뱅크, 고투 그룹, 인도삿 우레두 허치슨, 미니클립, MUFC 은행 중국 법인, 프로서스, 트루 IDC 등 글로벌 파트너들이 참여해, 차세대 성장과 국제화 목표 달성을 위한 첨단 클라우드와 AI 설루션 도입의 필요성에 대해 논의했다. 한편, 이번 서밋에서는 아시아 태평양 지역의 데이타컴, IOH, 가르디 매니지먼트, 고투 그룹, 마하카X, MUFG 은행 중국 법인, 라이드 테크놀로지스, 스톤링크, 트루 IDC, 99 그룹, 중동의 쿠프 뱅크 오로미아, 네이티벡스, 유럽의 이마그, 북미의 인클라우드 등 글로벌 기업과의 파트너십 협약 체결도 이뤄졌다. 앞으로 텐센트는 ▲인프라 ▲기술 제품 ▲서비스 역량 세 영역에서 국제화 전략을 고도화하여, 다양한 산업의 더 많은 기업의 디지털 전환 달성을 지원할 계획이다. 현재 ‘슈퍼앱-애즈-어-서비스(Superapp-as-a-Service)’과 ‘팜AI(PalmAI)’ 등 텐센트 클라우드 제품은 아시아 태평양, 중동, 미주 지역의 해외 기업들에 채택되고 있다. 또한, 텐센트 클라우드 에이전트 개발 플랫폼(TCADP), 코드버디, 클라우드 몰(Cloud Mall) 등의 글로벌 버전을 도입해 각 지역 요구에 부합하고 전 세계 대규모 동시 접속 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원하고 있다. 텐센트 클라우드는 현재 21개 시장 및 지역에서 55개 데이터센터를 운영 중이다. 향후 사우디아라비아에 중동 첫 데이터센터 구축을 위해 1억 5000만 달러를 투자할 계획이며, 일본 오사카에도 세 번째 데이터센터와 신규 오피스를 설립할 예정이다. 또한, 자카르타, 마닐라, 쿠알라룸푸르, 싱가포르, 방콕, 도쿄, 서울, 팔로알토, 프랑크푸르트에 9개의 글로벌 기술지원센터를 운영하고 있다. 텐센트의 다우슨 통(Dowson Tong) 수석부사장 및 클라우드·스마트산업 그룹 CEO는 “AI가 실질적 효용을 발휘할 때 산업은 효율성을 얻음과 동시에, 국제화는 기업의 새로운 성장 동력이 된다”면서, “이번에 선보인 신규 및 업그레이드 설루션을 통해 기업의 디지털 고도화 및 글로벌 확장을 지원해 지속가능한 성장을 지원하겠다”고 전했다. 
작성일 : 2025-09-17
멘딕스, 스노우플레이크와 협력해 자동차 산업의 SW 개발 혁신 가속
지멘스의 사업부인 멘딕스는 AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크와 협력을 지속하면서, 기업이 최신 소프트웨어 개발을 통해 데이터 기반 가치 창출을 더욱 가속화할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 멘딕스는 스노우플레이크와 협업을 통해 양사의 고객에게 여러 비즈니스 성과를 제공할 수 있었다고 전했다. 산업 분야의 한 제조 기업은 멘딕스와 함께 스노우플레이크의 데이터 툴을 활용해 16주 만에 애플리케이션을 구현하고 배포할 수 있었다. 또 다른 산업 분야의 제조 기업은 노후화된 시스템을 최신 포트폴리오로 교체하고, 4개월 만에 첫 번째 신규 애플리케이션을 구현 및 출시했다. 한 대형 석유 및 가스 기업은 100개 이상의 멘딕스 애플리케이션을 구현했으며, 그 중 75%가 스노우플레이크와 연결되어 있다. 데이터 엔지니어는 이러한 통합 툴을 통해 사일로(silo) 형태로 운영되던 사내 개발자 팀뿐 아니라 비즈니스 최종 사용자와도 협업하여 소프트웨어 개발을 지원할 수 있다. 항공우주 분야의 한 제조업체는 멘딕스와 스노우플레이크의 통합 기능을 활용해 데이터 보안을 유지하고, 작업 현장의 운영 효율을 개선했다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud) 동적 데이터 마스킹 기능은 민감한 데이터를 제한하고, 보호할 수 있도록 지원하며, 멘딕스 플랫폼은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반을 제어할 수 있는 내장 가드레일을 제공한다. 한 교통 당국은 멘딕스를 활용해 10개 이상의 애플리케이션을 구현하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집한 다음, 이를 스노우플레이크로 전달해 분석을 수행하는 단일 통합 관리 및 모니터링(SPOG : Single Pane of Glass) 체계를 구축했다. 이를 통해 데이터에 대한 가시성을 확보하고, 프로세스 및 의사결정 개선을 위한 인사이트를 도출할 수 있다.     멘딕스는 공동 고객들에게 더 큰 가치를 제공하기 위해, 2025년 5월 스노우플레이크의 자동차 설루션 출시와 함께 스노우플레이크 데이터 클라우드 제품 파트너가 되었다. 스노우플레이크의 자동차 설루션은 고객에게 더 빠르고 효율적인 개발 주기를 지원하는 확장 가능한 플랫폼을 비롯해 공급업체와 재고 시스템, 물류 파트너 전반에 대한 실시간 공급망 가시성, 그리고 AI/ML 기반의 고급 분석 기능 등을 제공한다. 멘딕스 플랫폼은 핵심 기술 구성요소가 유연하게 설계되어 있어 스노우플레이크가 새로운 모델이나 기능을 도입하더라도 멘딕스와 쉽게 연동이 가능하다는 점을 내세운다. 이를 통해 더 많은 사용자가 스노우플레이크 AI를 활용하여 자동차 업계 고유의 요구사항을 충족하고, ‘개념 검증(Proof-of-Concept)에서 실제 운영(Production)’에 이르기까지 원활하게 적용할 수 있도록 한다는 것이 멘딕스의 설명이다. 점점 더 많은 기업들이 데이터의 중앙집중화에 대한 중요성을 인식함에 따라, 멘딕스와 스노우플레이크는 고객들에게 보다 포괄적인 설루션을 제공하는데 주력하고 있다. 양사의 이번 파트너십은 기업들이 디지털 혁신 프로젝트를 추진하고, 여러 플랫폼을 도입하는 과정에서 AI 사일로를 제거하고, 데이터에 대한 포괄적인 거버넌스와 제어권을 유지할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 글로벌 제조 부문 책임자는 “스노우플레이크 고객들은 기존 분석 방식을 뛰어넘는 새로운 차원의 설루션을 필요로 하고 있다. 우리는 멘딕스와의 협업을 바탕으로, 고객들이 스노우플레이크의 코텍스 AI(Cortex AI)를 활용해 지능적이고, 실행 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하고 있다.”며, “이러한 원활한 통합 환경을 통해 고객들이 새로운 차원의 비즈니스 가치를 실현할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-09-16
어도비, 기업의 고객 경험 오케스트레이션 혁신을 지원하는 AI 에이전트 정식 출시
어도비가 기업의 고객 경험 및 마케팅 캠페인 구축, 전달, 최적화 방식을 혁신적으로 바꿀 AI 에이전트(AI Agents)의 정식 출시를 발표했다. 또한 어도비는 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP) 에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator)를 통해, 자사 및 서드파티 생태계 전반에서 에이전트가 맥락을 파악하고, 여러 단계의 작업을 계획하며, 응답을 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 에이전트를 맞춤화, 관리하는 기업용 AI 플랫폼도 구축하고 있다고 밝혔다. 에이전트 오케스트레이터의 토대가 되는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업들이 전사적으로 실시간 데이터를 연결해 기업 데이터, 콘텐츠, 워크플로에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 고객의 70% 이상이 어도비 및 서드파티 전반의 에이전트와 팀이 상호작용할 수 있도록 지원하는 대화형 인터페이스인 어도비의 AI 어시스턴트를 사용하고 있다. 허쉬 컴퍼니, 레노버, 머클, 웨그먼스 푸드 마켓, 윌슨 컴퍼니 등의 브랜드가 어도비의 에이전틱 AI 설루션을 사용해 조직 내 전문성을 강화하고 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 의사결정 과학 및 언어 모델 기반의 추론 엔진을 탑재해, 동적 및 적응형 추론도 지원한다. 자연어 프롬프트에서 사용자의 의도를 해석하고, 전체적으로 조율된 계획에 따라 어떤 에이전트를 활성화할지 상황에 맞춰 결정한다. 그 결과 에이전트 오케스트레이터는 맥락에 맞게 목표를 이룰 수 있도록 자동화 작업을 수행하고, 사람이 개입하는 방식을 사용해 세부 조정도 지원한다.  ▲오디언스 에이전트(Audience Agent ▲저니 에이전트(Journey Agent) ▲익스페리멘테이션 에이전트(Experimentation Agent) ▲데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent) ▲사이트 옵티마이제이션 에이전트(Site Optimization Agent) ▲프로덕트 서포트 에이전트(Product Support Agent) 등의 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform : RT-CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 마케터의 역량을 강화하고 고객 경험 오케스트레이션(CXO)를 가속화할 수 있다. 출시를 앞둔 익스피리언스 플랫폼 에이전트 컴포저(Experience Platform Agent Composer)는 기업이 브랜드 가이드라인, 조직 정책 관리 등에 기반해 AI 에이전트를 맞춤화하고 구성할 수 있는 단일 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 팀은 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정하고 성과를 가시화하는 시간을 단축할 수 있다. 또 에이전트 SDK(Agent SDK) 및 에이전트 레지스트리(Agent Registry)를 포함한 새로운 개발자 툴을 통해 개발자는 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장 및 조율할 수 있게 돼, 새로운 산업과 사용자 페르소나에 맞춰 사용 사례를 확장할 수 있다. 팀이 더 나은 성과를 내기 위해 에이전틱 AI를 도입함에 따라, 서로 다른 생태계에 속한 AI 에이전트 간 상호운용성은 매우 중요하다. 에이전트 컴포저는 기업이 Agent2Agent 프로토콜을 사용해 여러 에이전트의 협업을 추진할 수 있는 툴을 제공한다. 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 역량을 통해 더 많은 워크플로에 걸쳐 에이전틱 AI의 가치를 확장시킨다. 또한 코그니전트, 구글 클라우드, 하바스, 메달리아, 옴니콤, PwC, VML과의 새로운 에이전틱 AI 파트너십을 통해 에이전트 간 워크플로의 원활한 실행과 다양한 산업 및 사용 사례에 걸친 맞춤화도 가능해졌다. 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비는 오랫동안 디지털 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써, 기업들이 고객에게 매력적인 경험을 제공하도록 지원해왔다. 이제 어도비는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용해 특화된 에이전트를 구축하고, 이를 데이터, 콘텐츠, 경험 생성 워크플로에 내장하고 있다”면서, “어도비의 AI 혁신은 프로세스를 재구상하고 마케팅 팀의 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 대규모로 제공해 비즈니스 성장을 촉진함으로써 고객 경험을 향상하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-12
인텔, 아크 프로 B-시리즈 GPU 및 제온 6 프로세서의 AI 추론 벤치마크 결과 소개
인텔은 ML커먼스(MLCommons)가 발표한 최신 MLPerf 추론 v5.1 벤치마크에서 P코어를 탑재한 인텔 제온(Intel Xeon) 및 인텔 아크 프로 B60(Intel Arc Pro B60) 그래픽으로 구성된 인텔 GPU 시스템(코드명 프로젝트 배틀매트릭스)의 추론용 워크스테이션이 달성한 결과를 공개했다. 6가지 주요 벤치마크 테스트 결과, 라마(Llama)4 80B 모델 추론 처리량에서 인텔 아크 프로 B60은 엔비디아 RTX 프로 6000 및 L40S에 비해 각각 최대 1.25배 및 최대 4배의 가격 대비 성능 우위를 보였다. 인텔은 “이는 하이엔드 워크스테이션 및 에지 애플리케이션 전반에 걸쳐 새로운 AI 추론 워크로드를 처리하는 인텔 기반 플랫폼의 성능과 접근 우수성을 보여주는 결과”라고 평가했다. 인텔의 리사 피어스(Lisa Pearce) 소프트웨어, GPU 및 NPU IP 그룹 총괄은 “MLPerf v5.1 벤치마크 결과는 인텔의 GPU 및 AI 전략을 강력히 입증하고 있다. 새로운 추론 최적화 소프트웨어 스택을 탑재한 아크 프로 B-시리즈 GPU는 기업과 개발자가 강력하면서도 설정하기 쉽고, 합리적인 가격에 확장 가능한 추론 워크스테이션으로 AI 분야에서 경쟁력을 높여준다”고 밝혔다.     이전까지는 높은 추론 성능을 제공하면서 데이터 프라이버시 침해에서 자유로운 플랫폼을 우선시하는 전문가들이 독점적인 AI 모델에 의한 과도한 구독 비용 부담 없이 LLM(대형 언어 모델)을 배포하기에 필요한 역량을 갖추기 위한 선택지가 제한적이었다. 새로운 인텔 GPU 시스템은 최신 AI 추론 요구사항을 충족하도록 설계되었으며, 풀스택 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 올인원(all-in-one) 추론 플랫폼을 제공한다. 인텔 GPU 시스템은 리눅스 환경을 위한 새로운 컨테이너 기반 설루션을 통해 간소화된 도입과 사용 편의성을 목표로 한다. 또한 멀티 GPU 스케일링 및 PCle P2P 데이터 전송으로 높은 추론 성능을 발휘하도록 최적화되었으며, ECC, SRIOV, 텔레메트리(telemetry) 및 원격 펌웨어 업데이트 등과 같은 엔터프라이즈급 안전성 및 관리 용이성을 갖추고 있다. CPU는 AI 시스템에서 계속해서 중요한 역할을 수행하고 있다. 오케스트레이션 허브로서 CPU는 데이터 전처리, 전송 및 전반적인 시스템 조율을 담당한다. 지난 4년간 인텔은 CPU 기반 AI 성능을 지속적으로 향상시켜왔다. P 코어를 탑재한 인텔 제온 6는 MLPerf 추론 v5.1에서 이전 세대 대비 1.9배의 성능 향상을 달성했다.
작성일 : 2025-09-10
마이크로소프트, ‘AI 트랜스포메이션 위크’ 통해 산업 현장의 에이전틱 AI 혁신 사례 소개
한국마이크로소프트가 9월 중 ‘AI 트랜스포메이션 위크’를 열고, 에이전틱 AI의 현재와 미래를 조망하는 다양한 세션을 진행한다고 밝혔다. ‘에이전틱 AI, 일하는 방식을 혁신하다’라는 부제의 이번 행사는 산업 특성과 기업의 수요에 맞춰 개발된 다양한 AI 에이전트를 기업 시스템에 통합함으로써 일하는 방식과 비즈니스 혁신을 가속화하기 위한 최적의 방법을 소개하기 위해 기획됐다. 국내 주요 기업이 직접 에이전틱 AI를 성공적으로 도입한 사례를 공유하는 웨비나를 시작으로 제조업 특화 세션, 개발자 대상 해커톤과 핸즈온 워크숍 등 에이전틱 AI에 대한 모든 것을 보고, 배우고, 체험할 수 있는 총 6개의 프로그램이 진행될 예정이다. 먼저 9월 19일 개최되는 ‘See the Agentic AI, 일의 판을 바꾸다’ 세션은 온라인 생중계로 진행되며, 사전 신청을 통해 무료로 참가할 수 있다. 이마트, KT, LG전자, SK이노베이션을 포함한 국내 주요 기업이 에이전틱 AI를 전략적으로 업무에 도입하고 비즈니스 혁신을 이뤄낸 경험을 소개하며, AI 에이전트가 실제 기업 현장을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 인사이트를 공유할 예정이다. 9월 26일에는 강남 GS타워 아모리스홀에서 제조업 관계자를 위한 산업 특화 세션인 ‘제조업의 미래, Agentic AI로 다시 쓰다’가 열린다. AI 기술의 비약적인 발전이 제조 산업 전반에 새로운 전환점을 만들어가고 있는 만큼, 마이크로소프트는 아모레퍼시픽, 포스코, 한화 등 혁신을 선도하는 국내 제조 기업이 조직 맞춤형 에이전틱 AI를 도입한 사례를 공유한다. 이들은 생산성 향상, 품질 혁신, 공급망 최적화 등 제조 현장의 변화를 이끈 경험을 중심으로 발표를 진행할 예정이다.     이외에도 에이전틱 AI의 기반이 되는 클라우드를 다루는 ‘Ground the Agentic AI’에서는 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)를 기반으로 에이전틱 AI에 최적화된 클라우드 환경을 구축하기 위한 전략을 소개한다. 에이전틱 AI 개발 해커톤인 ‘코파일럿 에이전톤 서울 2025’에서는 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 기반 맞춤형 에이전트 개발 과정과 함께 전문가 교육 및 코칭을 제공한다. 또한, 개발자를 위한 핸즈온 워크숍 ‘Code the Agentic AI’에서는 깃허브 코파일럿 에이전트(GitHub Copilot Agent) 모드를 활용한 AI 코딩 기법을 실습해볼 수 있다. 마이크로소프트 런(Microsoft Learn)과 인프런을 통해 제공되는 온디맨드 교육 프로그램인 ‘Learn the Agentic AI’에서는 에이전틱 AI의 기본 개념부터 직무별 활용까지 개인의 기술 수준에 맞춘 온라인 교육 과정을 무료로 수강할 수 있다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI가 산업 현장과 조직 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 전환점에 와 있는 지금, 에이전틱 AI의 잠재력을 현실로 만드는 여정을 시작할 때”라며, “국내 고객 사례와 전문가 세션을 통해 최신 에이전틱 AI를 보고, 배우고, 체험하면서 업무 방식의 혁신과 비즈니스 변화를 직접 경험하는 기회가 되길 바란다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-08
[케이스 스터디] KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템
비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[칼럼] 나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅰ– 나만의 지식 지도를 그리다
현장에서 얻은 것 No. 22   “가장 현명한 사람은 계속해서 배우는 사람이다.” – 소크라테스   거대한 변화의 파도 속에서 AI(인공지능)라는 거대한 변화의 파도는 우리 삶 곳곳을 흔들고 있다. 단순히 새로운 기술 하나가 등장한 것이 아니라, 사고방식과 일하는 방식, 나아가 사회 전체의 구조를 바꾸는 흐름이다. 지난 7개월 동안 필자는 이 변화의 흐름 속에서 매일 배우고 실험하며 자신만의 여정을 이어왔다. 이 글은 단순히 도구를 사용한 후기나 기능 소개가 아니다. 오히려 그 과정을 통해 AI와 필자의 사이에 맺어진 관계, 그리고 인간이 놓치지 말아야 할 본질에 대한 성찰을 담은 기록이다. 필자는 이 시간을 통해 AI를 도구로만 보지 않게 되었다. 그것은 자신의 업무와 창작, 학습과 삶 전반을 통틀어 스스로를 끊임없이 자극하는 동반자였다. 그렇다고 AI를 맹목적으로 신뢰하지도 않았다. 오히려 신중하게 거리를 두고, 동시에 적극적으로 받아들이는 태도를 통해 자신만의 ‘필살기’를 다듬어왔다.   나만의 학습 공식 ― 눈 70%, 손 30% 돌아보면 필자의 학습법은 조금 독특했다. 눈으로 익힌 것이 70%, 손으로 부딪히며 체득한 것이 30%. 이 비율을 받아들인 이유는 필자의 경험이 개발자의 삶이 아니었기 때문이다. 바이브 코딩(vibe coding)이다, 비 개발자도 개발을 한다고 광고한다지만, 실제 뚜껑을 열고 보니 실상은 그것이 아님을 이해했다. 물론 개중에는 바이브 코딩으로 화면을 만들고 기능을 만들고 퍼블리싱해서 프로그램으로 만들 수는 있다. 커서 AI(Cursor AI)로 회사 홈페이지도 만들어보고, REPLIT 프로그램으로 MBTI 판별 프로그램도 바이브 코딩으로 해 보았다. 만들 수도 있고, 또 수정도 바이브 코딩으로 가능하다. 하지만, PLM을 기업에 구축하는 PM으로써 경험한 바로는, 비개발자가 프로그램을 만드는 것은 한계가 있다. 취미삼아 만들어 보는 것은 지금도 환영하지만, 프로그램이 론칭된 이후 발생하는 많은 이슈를 경험한 것을 토대로 필자는 자신만의 학습 공식을 이렇게 정했다. 필자가 하는 방식은 개발자와의 협업이다. 그것이 필자에게 더 효율적이라는 것을 터득했다. 강의와 책, 스터디에서 얻은 지식이 토대가 되었고, 실습과 시행착오가 그 지식을 현실과 연결해 주었다. 이부일 대표의 강의를 들으며 챗GPT(ChatGPT)를 활용한 파이썬 코드를 직접 따라가던 순간, AI가 단순히 언어 모델이 아니라 강력한 실무 도구라는 사실을 처음 체감했다. 첫날은 곧잘 따라갔지만, 둘째 날 노트북 배터리가 나가 낭패를 본 기억은 아직도 생생하다. 하지만 그 경험조차도 학습 과정의 일부였다. AI 학습은 지식을 머리에 담는 것만이 아니라, 삶과 환경 속에서 몸으로 받아들이는 과정임을 깨닫게 된 것이다. 실패와 해프닝도 자산이 되었다. 예측 모델을 돌려보던 설렘, 통계 분석을 따라가던 집중의 순간, 예상치 못한 오류에 당황했던 경험까지. 이 모든 것이 쌓여 필자의 학습 지도 위에 하나씩 좌표가 찍혀갔다. 중요한 건 속도가 아니었다. 정답을 빨리 찾는 것보다, 끊임없이 배우고 기록하고 다시 활용하는 과정이 훨씬 값지었다.   그림 1. 데이터로 보는 핵심 통찰(create by Gemini deep research)   “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것이다.” – 벤저민 디즈레일리   집단 지성의 힘 ― 나만의 ‘AI 어벤저스 팀’ AI와 함께한 여정에서 필자는 혼자의 힘이 결코 충분하지 않다는 사실을 절감했다. 그래서 스스로 만든 것이 바로 ‘AI 어벤저스 팀’이다. 각자의 분야에서 뛰어난 전문가들을 연결해놓은 필자만의 네트워크다. AI 시대에 개인이 모든 것을 아는 것은 불가능하다. 그러나 누가 잘 아는지를 아는 것은 가능하다. 그리고 이 능력은 집단 지성을 발휘하는 가장 중요한 힘이 된다. 전문가들과의 대화는 단순히 정보 교환에 그치지 않았다. 그들은 내가 새로운 프로젝트에 도전할 수 있도록 용기를 주었고, 지식의 공백을 메워주었으며, 때로는 내가 보지 못하는 시야를 열어주었다. 나는 이 네트워크를 하나의 ‘팀’처럼 생각한다. 마치 마블 영화 속 어벤저스가 저마다의 능력을 발휘하듯, 필자의 어벤저스팀 역시 각자의 전문성을 바탕으로 협력한다. 디즈레일리의 말처럼 “성공의 비결은 기회를 잡기 위해 준비하는 것”이라면, 이 팀은 나에게 기회를 포착할 수 있는 준비된 힘이었다.   나만의 AI 필살기 7개월간의 여정 속에서 필자는 점차 자신만의 AI 활용법, 즉 ‘필살기’를 만들어갔다. 업무 헬프데스크 : PLM·APS 분야의 Q&A 시스템을 노트북LM(NotebookLM)으로 구축해 개인화된 지식 관리 체계를 마련했다. 투자 분석가 : AI에게 딥 리서치를 맡기고 이미지 생성을 결합해 주식 시장을 다각도로 분석했다. 콘셉트맵 직원 : 자료를 모아 정리하고 시각화하는 과정을 AI와 협업해 효율과 품질을 동시에 확보했다. 영상 감독: 비오 3(Veo 3)로 8초 영상을 스무 편 이상 제작하면서 프롬프트 기획과 스토리텔링 능력을 키웠다. 작가 : AI의 초안을 바탕으로 단기간에 책 집필 속도를 높였다. 아티스트 : 챗GPT와 제미나이(Gemini)를 활용해 이미지 창작 실험을 이어갔다. 지식 관리자 : 옵시디언으로 디지털 지식 지도를 설계해 자신만의 아카이브를 구축했다. 이렇게 나열하면 마치 여러 갈래의 길처럼 보이지만, 실제로는 하나의 지도 위에 유기적으로 연결되어 있다. AI는 단순히 도구가 아니라, 이 지도를 함께 그려가는 협력자가 되었다.   그림 2. 다섯 가지 핵심 필살기(create by Gemini deep research)   AI의 본질 ― ‘주체’가 아닌 ‘도움’ 그러나 필자는 늘 스스로를 경계했다. AI는 주체가 아니라 도움이라는 사실을 잊지 않으려 했다. AI는 망설임 없이 실행한다. 그러나 그것이 옳은 방향인지 아닌지를 판단하는 것은 인간의 몫이다. 필자는 회의록 요약 같은 업무를 AI에 맡겼다가 보안 문제와 인간 역량 퇴화의 위험성을 깨달았다. 편리함이 언제나 효율을 의미하지는 않는다. 오히려 잘못된 의존은 인간의 중요한 능력을 잃게 만든다. 그래서 필자는 지금도 AI의 답변을 최소 세 번 이상 검증한다. 빠른 실행보다 중요한 것은 올바른 방향 설정이기 때문이다. AI가 주는 답은 끝이 아니라 출발점이다.   AI가 던지는 질문 AI와 함께한 여정은 필자를 끊임없이 질문하게 했다. 나는 앞으로 어떤 역량에 집중해야 할까? AI가 대체할 수 없는 나만의 가치는 무엇일까? 효율을 넘어 의미를 만드는 방법은 무엇일까? 앨런 케이가 말했듯, “미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것”이다. 그렇다면 필자는 지금 이 순간의 질문과 상상을 통해 미래를 설계하고 있는 셈이다.   인간과 AI, 그리고 나의 길 AI는 인간을 대체하는 기계가 아니다. 오히려 인간이 더 깊은 사고와 창조의 세계로 들어가도록 돕는 동반자다. 필자가 찾은 필살기는 바로 이것이다. AI 덕분에 자신의 본질(core)에 더 많은 시간을 쏟을 수 있게 된 것. 단순 반복 업무를 대신해 주는 AI 덕분에, 필자는 사고하고 기획하고 판단하는 인간 고유의 역량에 집중할 수 있다. 앞으로도 이 여정은 계속될 것이다. 필자는 AI와 함께 자신만의 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 갈 것이다. 그리고 이 글을 읽는 독자에게도 묻고 싶다.   당신은 어떤 AI 필살기를 준비하고 있는가? 필자만의 AI 에이전트(agent) 필살기를 한 장의 맵으로 만들었다. 한 장의 맵은 내용을 쉽게 그리고 전체적으로 한번에 이해되도록 하는 효과가 있다. 주요 키워드를 뽑아 보면, 미래는 예측하는 것이 아니라 상상하는 것, AI는 주체가 아닌 도움, 나만의 AI 어벤저스 팀이다.   그림 3. 나만의 AI 필살기(map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   “나는 똑똑한 것이 아니다. 단지 문제와 더 오래 씨름할 뿐이다.” – 알베르트 아인슈타인   당신의 AI 에이전트 필살기는 무엇인가? 이 칼럼을 통해 독자들도 자신만의 AI 활용 전략과 철학을 정립하고, AI 시대를 능동적으로 헤쳐나갈 수 있는 ‘필살기’를 찾아 나서기를 제안한다. AI는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 도구이자 협력자이다. 중요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 나의 본질과 연결하여, 나만의 고유한 가치를 창출하고 미래를 만들어갈 것인가에 대한 깊은 고민과 끊임없는 실행이다. “세계를 정복하려 애쓰지 말라. 당신 스스로가 하나의 깊은 세계가 되면, 모든 것은 당신을 향해 흐른다.” AI는 단순히 기술이 아니라, ‘재능은 있지만 한계에 부딪힌’ 사람들에게 ‘도움’이 되어 AI 가수, AI 영화감독, AI 작가, AI 프로그래머가 될 수 있는 길을 열어준다. 효율만을 쫓기보다는 본질에 집중하고, 변화의 흐름을 읽으면서도 자신만의 ‘필살기’를 계속해서 갈고 닦아야 한다. 앞으로도 AI와 인간의 협업은 더욱 깊어질 것이다. 필자는 이 여정을 계속해서 탐험하며, 자신만의 AI 에이전트 필살기를 더욱 정교하게 다듬어 나갈 것이다. 모든 것에 감사하다.   ■ 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.
작성일 : 2025-09-03
에픽게임즈, ‘언리얼 페스트 서울 2025’ 마쳐
에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 서울 2025’가 성공적으로 개최됐다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 개발자와 크리에이터에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에픽 에코시스템을 구성하는 제품에 대한 최신 기술과 제작 경험을 공유하기 위해 에픽게임즈에서 매년 진행하는 글로벌 행사이다. 8월 25일~26일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 진행된 올해 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에는 1800여 명이 현장을 찾아, 언리얼 엔진 및 에픽 에코시스템 제품들의 최신 기술을 확인하고 다양한 산업에서의 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유했다. 온라인 중계 역시 전년 대비 전체 중계 세션이 50% 줄었음에도 불구하고 5000여 명의 시청자 수를 기록했다.     에픽게임즈 코리아 박성철 대표의 환영사와 함께 시작된 ‘언리얼 페스트 2025 서울’에서는 에픽게임즈 팀 스위니 대표가 키노트를 통해 업계의 주요 트렌드를 짚어 보고, 언리얼 엔진 개발자를 위한 새로운 기회와 모든 크리에이터를 위한 리얼타임 3D 오픈 에코시스템을 에픽게임즈가 어떻게 구축해 나가고 있는지에 대한 인사이트를 공유했다. 이어, 빌 클리포드 언리얼 엔진 총괄 부사장이 게임을 넘어 다양한 산업 분야에서 크리에이터들이 언리얼 엔진을 활용해 창의적·기술적 한계를 어떻게 뛰어넘고 있는지 그리고 에코시스템의 미래에 대해 소개했다. 마지막으로, 마커스 와스머 개발 담당 수석 부사장은 최근 언리얼 엔진의 업데이트 내용을 뒤돌아보고 향후의 로드맵을 공유하면서 키노트 발표를 마무리했다. 이후 ▲‘더 위쳐 4 언리얼 엔진 5 테크 데모’ 속 기술 들여다보기 ▲언리얼 엔진 5.6으로 모바일 게임 개발하기 ▲일본 사례로 보는 UE5 그래픽 심층 인사이트 ▲나이아가라로 인터랙티브한 파티클 효과 제작해 보기 등의 게임 트랙 세션과 ▲ UE 5.6과 함께 확 달라진 메타휴먼 : 핵심 업데이트 알아보기 ▲언리얼 엔진 5 애니메이션 리타기팅의 미래 등의 미디어 & 엔터테인먼트 트랙 세션, 그리고 ▲ 언리얼 엔진과 에픽 에코시스템을 통한 시뮬레이션 산업의 혁신과 같은 제조 및 시뮬레이션 트랙 세션 등 다양한 주제의 세션이 이틀에 걸쳐 진행됐다. 파트너사 세션도 진행됐다. 게임 트랙에서는 넥슨게임즈의 듀랑고 IP를 이용한 ‘프로젝트 DX’ 세션, 넷마블몬스터의 ‘몬길 : STAR DIVE’ 세션, 넥슨의 ‘낙원 : LAST PARADISE’ 세션, 스퀘어 에닉스의 라이팅 관련 세션 등 다양한 국내외 게임사들의 세션이 많은 관심을 얻었다. 또한, 애니메이션 ‘킹 오브 킹스’의 제작사 모팩스튜디오를 비롯해 메타로켓, Kong Studios, 사운드얼라이언스 등이 참여한 미디어 & 엔터테인먼트 트랙과 한국항공우주산업(KAI)과 비브스튜디오스, 현대자동차, 삼성중공업, 현대오토에버 등이 참여한 제조 및 시뮬레이션 트랙도 진행됐다.
작성일 : 2025-08-29
엔비디아, ‘젯슨 토르’ 출시로 로보틱스·피지컬 AI 혁신 가속
엔비디아가 에지 환경에서 실시간 AI 추론을 수행할 수 있는 엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor) 모듈을 출시했다. 젯슨 토르는 연구와 산업 현장의 로봇 시스템에서 두뇌 역할을 수행하며, 휴머노이드와 산업용 로봇 등 다양한 로봇이 보다 스마트하게 동작하도록 지원한다. 로봇은 방대한 센서 데이터와 저지연 AI 처리를 요구한다. 실시간 로봇 애플리케이션을 실행하려면 여러 센서에서 동시 발생하는 데이터 스트림을 처리할 수 있는 충분한 AI 컴퓨팅 능력과 메모리가 필요하다. 현재 정식 출시된 젯슨 토르는 이전 모델인 엔비디아 젯슨 오린(Orin) 대비 AI 컴퓨팅이 7.5배, CPU 성능이 3.1배, 메모리 용량이 2배 향상돼 이러한 처리를 디바이스에서 가능하게 한다. 이러한 성능 도약은 로봇 연구자들이 고속 센서 데이터를 처리하고 에지에서 시각적 추론을 수행할 수 있도록 한다. 이는 기존에는 동적인 실제 환경에서 실행하기에는 속도가 너무 느려 실행하기 어려웠던 워크플로이다. 이로써 휴머노이드 로보틱스와 같은 멀티모달 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어주고 있다.   ▲ 엔비디아 젯슨 AGX 토르 개발자 키트   휴머노이드 로보틱스 기업인 어질리티 로보틱스(Agility Robotics)는 자사의 5세대 로봇인 디지트(Digit)에 엔비디아 젯슨을 통합했다. 이어서 6세대 디지트에는 온보드 컴퓨팅 플랫폼으로 젯슨 토르를 채택할 계획이다. 이를 통해 디지트는 실시간 인식과 의사결정 능력을 강화하고 점차 복잡해지는 AI 기술과 행동을 지원할 수 있게 된다. 디지트는 현재 상용화됐으며, 창고와 제조 환경에서 적재, 상차, 팔레타이징(palletizing) 등 물류 작업을 수행하고 있다. 30년 넘게 업계 최고 수준의 로봇을 개발해온 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 자사 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)에 젯슨 토르를 탑재하고 있다. 이를 통해 아틀라스는 이전에는 서버급에서만 가능했던 컴퓨팅, AI 워크로드 가속, 고대역폭 데이터 처리, 대용량 메모리를 디바이스 내에서도 활용할 수 있게 됐다. 휴머노이드 로봇 외에도, 젯슨 토르는 더 크고 복잡한 AI 모델을 위한 실시간 추론을 통해 다양한 로봇 애플리케이션을 가속화할 예정이다. 여기에는 수술 보조, 스마트 트랙터, 배송 로봇, 산업용 매니퓰레이터(manipulator), 시각 AI 에이전트 등이 포함된다. 젯슨 토르는 생성형 추론 모델을 위해 설계됐다. 이는 차세대 피지컬 AI 에이전트가 클라우드 의존도를 최소화하면서 에지에서 실시간으로 실행될 수 있도록 한다. 차세대 피지컬 AI 에이전트는 대형 트랜스포머 모델, 비전 언어 모델(vision language model : VLM), 비전 언어 행동(vision language action : VLA) 모델을 기반으로 구동된다. 젯슨 토르는 젯슨 소프트웨어 스택으로 최적화돼 실제 애플리케이션에서 요구되는 저지연과 고성능을 구현한다. 따라서 젯슨 토르는 모든 주요 생성형 AI 프레임워크와 AI 추론 모델을 지원하며, 탁월한 실시간 성능을 제공한다. 여기에는 코스모스 리즌(Cosmos Reason), 딥시크(DeepSeek), 라마(Llama), 제미나이(Gemini), 큐원(Qwen) 모델과 함께, 로보틱스 특화 모델인 아이작(Isaac) GR00T N1.5 등이 포함된다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 로컬 환경에서 실험과 추론을 실행할 수 있다. 젯슨 토르는 생애 주기 전반에 걸쳐 엔비디아 쿠다(CUDA) 생태계의 지원을 받는다. 또한 젯슨 토르 모듈은 전체 엔비디아 AI 소프트웨어 스택을 실행해 사실상 모든 피지컬 AI 워크플로를 가속화한다. 여기에는 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작, 영상 분석 AI 에이전트를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan) 등의 플랫폼이 활용된다. 이러한 소프트웨어 도구를 통해 개발자는 다양한 애플리케이션을 손쉽게 구축하고 배포할 수 있다. 실시간 카메라 스트림을 분석해 작업자 안전을 모니터링하는 시각 AI 에이전트, 비정형 환경에서 조작 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇, 다중 카메라 스트림 데이터를 기반으로 외과의에게 안내를 제공하는 스마트 수술실 등이 그 예시이다. 젯슨 토르 제품군에는 개발자 키트와 양산용 모듈이 포함된다. 개발자 키트에는 젯슨 T5000 모듈과 다양한 연결성을 제공하는 레퍼런스 캐리어 보드, 팬이 장착된 액티브 방열판, 전원 공급 장치가 함께 제공된다. 엔비디아는 젯슨 생태계가 다양한 애플리케이션 요구사항과 고속 산업 자동화 프로토콜, 센서 인터페이스를 지원해 기업 개발자의 시장 출시 시간을 단축한다고 전했다. 하드웨어 파트너들은 다양한 폼팩터로 유연한 I/O와 맞춤형 구성을 갖춰 생산에 준비된 젯슨 토르 시스템을 개발하고 있다. 센서 및 액추에이터 업체들은 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지(Sensor Bridge)를 활용하고 있다. 이 플랫폼은 센서 융합과 데이터 스트리밍을 간소화하며, 카메라, 레이더, 라이다 등에서 발생한 센서 데이터를 초저지연으로 젯슨 토르 GPU 메모리에 직접 연결할 수 있게 해준다. 수천 개의 소프트웨어 기업들은 젯슨 토르에서 구동되는 다중 AI 에이전트 워크플로를 통해 기존 비전 AI와 로보틱스 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다. 그리고 200만 명 이상의 개발자들이 엔비디아 기술을 활용해 로보틱스 워크플로를 가속화하고 있다.
작성일 : 2025-08-29