SAS, ‘SAS 이노베이트 2025’에서 인간-AI 상호작용 가능한 AI 에이전트 등 혁신 기술 공개   SAS(쌔스)가 5월 6일부터 9일(현지시간)까지 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트 2025(SAS Innovate 2025)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 기술 혁신과 다양한 비즈니스 사례를 선보였다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업 전문가와 오피니언 리더들이 한자리에 모여 인사이트를 공유하는 자리다. 투명한 의사결정을 위한 맞춤형 인간-AI 상호작용 지원 ‘AI 에이전트’ 공개 인간의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시대가 점차 다가오고 있다. 이러한 AI 에이전트의 빠른 발전에 발맞춰 SAS는 책임 있는 혁신(responsible innovation)을 기반으로 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래를 구축하고 있다. SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS® Viya®)에서 구동되는 SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning)을 통해 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했다. 이는 인간과 AI 간의 자율성 균형을 맞추고, 의사결정 과정에 대한 설명 가능성과 거버넌스를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 의사결정 시 윤리적 기준을 반영하는 AI 에이전트 첨단 기술 리서치 기관인 더 퓨처럼 그룹(The Futurum Group)의 AI 소프트웨어 및 도구 부문 닉 페이션스(Nick Patience) 부사장은 "SAS의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간의 중요한 균형을 맞추고 있다"라며, "SAS의 지능형 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어 책임감 있는 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 실용적인 프레임워크로서, 이는 조직이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소"라고 강조했다. SAS 바이야의 에이전틱 AI 프레임워크는 AI 에이전트의 설계 및 제공 방식을 정의하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 한다. 첫째, 의사결정이다. SAS는 강력한 결정론적 분석(deterministic analytics)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 유연성 및 추론 능력을 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 SAS 고객은 규제 산업에서 요구되는 비즈니스 기준과 규칙을 준수하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 둘째, 인간과 AI의 균형이다. SAS는 업무의 복잡성, 리스크, 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트의 자율성과 인간 개입 수준을 기업이 직접 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 기반 작업에서 완전히 자율적으로 운영될 수 있으며, 인간은 감독, 윤리적 판단, 전략적 방향을 제시하는 역할을 수행할 수 있다. 셋째, 거버넌스다. SAS의 내장된 거버넌스 프레임워크를 활용하여 기업은 윤리 기준과 데이터 프라이버시를 준수하면서 비즈니스 가치 및 규제 심사에 부합하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. SAS 바이야가 이끄는 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래 SAS 바이야는 데이터 수집 및 분석부터 AI 에이전트 구축, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 에이전트 여정의 모든 단계를 포괄적으로 지원한다. 또한, 지속적인 성과 추적, 거버넌스 및 보안을 보장하며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 효율적인 방식으로 AI 에이전트를 관리할 수 있도록 돕는다. SAS는 수십 년간 축적해온 신뢰성 있는 거버넌스 경험을 바탕으로 모든 에이전트에 감사 가능성(auditability), 편향 탐지, 규제 준수 기능을 제공한다. 향후 SAS는 에이전틱 AI 로드맵에 따라 SAS 바이야에 코파일럿 생산성 어시스턴트를 통합할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 스마트하게 수작업을 줄이고, 기업 논리에 기반하여 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 SAS는 자사의 뛰어난 산업 전문성을 바탕으로 데이터 엔지니어링, 공급망 최적화 등 다양한 업종별 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구성된(pre-packaged) 산업 특화 지능형 에이전트도 제공할 예정이다. 이는 기업들이 통제력과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS 글로벌 AI 시장 전략 부문 리드는 “SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 분석, 비즈니스 규칙, 적응성에 기반하여 목적성 있는 의사결정을 내리는 에이전트를 구축한다”며, “거버넌스를 준수하며 의사결정에 집중한 SAS의 통합 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다. SAS, 비즈니스 병목 해소 위한 맞춤형 AI 모델 공개 SAS는 산업별 솔루션에 대한 10억 달러 투자의 일환으로 새로운 AI 모델 포트폴리오를 발표했다. 각 산업별로 즉시 적용 가능하거나, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 학습이 가능한 AI 모델들은 다양한 규모의 기업 환경에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 현재 제공 중인 주요 AI 모델로는 ▲(전 산업) AI 기반 개체 식별 및 문서 분석 모델 ▲(헬스케어) 약물 복약 순응도 위험 모델 ▲(제조) 전략적 공급망 최적화 모델 ▲(공공) 식량 지원 결제 무결성 모델 및 판매세 세금 규정 준수 모델 등이 있다. 올해에는 ▲(금융) 결제 및 카드 거래 판별 모델 ▲(헬스케어) 의료비 지급 적정성 검증 모델 ▲(제조) 근로자 안전 모니터링 모델 ▲(공공) 개인 소득세 납세 준수 모델 등 새로운 모델들이 추가로 출시될 예정이다. 뿐만 아니라 SAS는 데이터 과학자들이 데이터 레이크(data lake)를 구축하고 정교화하는 데 소요되는 시간을 단축하기 위해 데이터 준비 과정을 자동화하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있도록 지원하는 사전 구축된 AI 에이전트(AI agent)도 향후 제공할 계획이다. SAS, 에픽게임즈의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈으로 제조업 혁신 지원 SAS는 포트나이트로 유명한 미국 게임사 에픽게임즈(Epic Games)의 실시간 3차원(3D) 창작 툴인 언리얼 엔진(Unreal Engine)과 SAS의 강력한 AI 및 고급 분석 기술을 결합한 디지털 트윈(digital twin)을 통해 제조 산업의 핵심 프로세스 혁신을 지원하고 있다. 이를 통해 제조업체는 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용할 수 있게 된다. 미국 종합 제지 및 포장 제조 기업 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific)은 AGV(Automated Guided Vehicle: 무인운송차량) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용하고 있다. SAS는 에픽게임즈가 개발한 모바일 앱 리얼리티스캔(RealityScan)을 활용하여 조지아-퍼시픽 서배너 공장의 실제와 똑같은(photorealistic) 렌더링 이미지를 캡처하고, 이를 언리얼 엔진에 통합했다. 언리얼 엔진과 결합된 SAS의 분석 기술은 실제 생산 라인에 영향을 주지 않고 공정을 정밀하게 조정할 수 있도록 지원하여, 비용 절감과 제품 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 언리얼 엔진은 정교한 물리 시뮬레이션, 차세대 라이팅, 굴절 표면 효과를 제공하여 매우 사실적이고 세밀한 디지털 모델 구현을 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 디지털 환경에서 공정을 시각화하고 상호작용하며, SAS의 고급 AI 기술과 결합되어 더욱 정확한 예측과 향상된 비즈니스 의사결정을 도출할 수 있다. 기업들은 시간과 비용이 많이 소요되는 실제 환경 테스트 없이 언리얼 엔진과 SAS의 분석 기술을 결합한 디지털 환경에서 정교하고 정확한 디지털 트윈을 활용하여 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결할 수 있다. SAS, “글로벌 기업 5곳 중 3곳, 양자 AI 투자 및 도입 검토” SAS가 최근 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, 양자 컴퓨팅(quantum computing)과 양자 AI(quantum AI)는 AI 이후의 차세대 혁신 기술로 주목받고 있으며, 전체 응답자의 60% 이상이 양자 AI에 적극적으로 투자하거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 동시에 비즈니스 리더들은 양자 AI 도입의 주요 장애 요인으로 ▲높은 비용(38%) ▲기술에 대한 이해 및 지식 부족(35%) ▲실제 적용 사례에 대한 불확실성(31%) 등을 지적했다. 이는 양자 AI에 대한 관심은 높지만, 실제 비즈니스에 활용하기 위해서는 명확한 로드맵과 실용적인 가이드가 필요하다는 점을 시사한다. SAS는 이러한 요구에 발맞춰 고객과의 파일럿 프로젝트, 양자 AI 연구, 양자 컴퓨팅 분야의 선도 기업들과의 협력을 통해 양자 기술의 효과적인 도입을 지원하고 있다. 특히 복잡한 양자 시장이나 물리학적 원리를 깊이 이해하지 않아도 누구나 양자 기술을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있다. 현재 SAS는 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 개발하는 디웨이브 퀀텀(D-Wave Quantum), 초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 IBM, 중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 협력하고 있으며, 이들의 기술을 자사 연구와 고객 프로젝트에 적극적으로 활용하고 있다.   SAS 바이야 혁신으로 속도·생산성·신뢰성 향상   이 외에도 SAS는 SAS 바이야(SAS® Viya®) 데이터 및 AI 플랫폼의 새로운 성능 향상을 발표했다. 이번 성능 개선은 최신 AI 기술 발전을 기반으로 인간의 생산성과 의사결정 능력을 확장하고 향상시키는 데 초점을 맞추었다. 새롭게 출시되었거나 곧 출시 예정인 SAS 바이야의 주요 기능은 다음과 같다. SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker): 작년 비공개 프리뷰를 통해 처음 소개된 SAS의 안전한 합성 데이터 생성기 ‘SAS 데이터 메이커’는 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 부족 문제를 해결하는 동시에 프로세스를 간소화하고 리소스를 절약하는 데 기여한다. SAS가 최근 합성 데이터 분야의 선두 기업인 헤이지(Hazy)의 주요 소프트웨어 자산을 인수하면서 개발 속도가 더욱 빨라졌으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. SAS 관리형 클라우드 서비스: SAS 바이야 에센셜즈(SAS Viya Essentials): 중소기업을 위해 올해 초 출시된 관리형 클라우드 서비스 패키지인 ‘SAS 바이야 에센셜즈’는 소규모로 즉시 사용 가능한 호스티드 관리형 서비스 형태로 제공되어 SAS 바이야 도입의 장벽을 낮춘다. SAS 바이야 코파일럿(SAS Viya Copilot): SAS 바이야 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 ‘SAS 바이야 코파일럿’은 강력한 개인 비서 역할을 수행하여 개발자, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자 모두의 분석 작업 및 업무 효율성을 높인다. SAS 바이야 코파일럿은 현재 개별 초대를 통한 비공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. 초기 코파일럿 제품의 주요 기능에는 SAS 사용자를 위한 AI 기반 모델 개발 및 코드 지원이 포함된다. 애저 AI 서비스(Azure AI Services)를 기반으로 구축된 코파일럿은 SAS와 마이크로소프트 파트너십의 중요한 결과물이다. SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench): 2024년에 출시된 SAS 바이야 워크벤치는 개발자, 데이터 과학자 및 모델러의 작업 속도와 효율성을 크게 향상시키는 클라우드 기반 코딩 환경이다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 또는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 SAS 또는 파이썬(Python) 코드를 사용하여 데이터 관리, 분석 및 모델 개발을 용이하게 수행할 수 있다. 2025년의 새로운 기능으로는 R 코딩 지원, SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 개발 환경 지원이 추가되었으며, 기존 AWS 마켓플레이스뿐만 아니라 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)에서도 이용 가능하게 되었다.  

스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.

AutoForm Car Body Planner   개발 : AutoForm, www.autoform.com 자료 제공 : AutoForm, 02-6332-1150, www.autoform.com/kr   AutoForm(오토폼)은 제품 설계부터 차체 조립에 이르기까지 전체 개발 프로세스 체인의 디지털화를 지원하는 통합 플랫폼을 제공한다. 특히, 디지털화 노력이 상대적으로 미진했던 차체 구매 부문의 견적 및 비용 산출 프로세스의 투명성을 확보하기 위해 ‘AutoForm CarBody Planner’를 도입하여 구매 프로세스의 디지털화를 추진하고 있다. 이는 ESG 경영과 맞물려 고객사로부터 큰 주목을 받고 있다. 또한, ESG 경영을 위한 디지털 트랜스포메이션을 통해 지속 가능한 경영을 실현하고, 환경적, 사회적, 거버넌스 측면에서의 책임을 다하기 위해 노력하고 있다. 1. 주요 특징  자동차 차체 개발 프로세스에서 초기 제품 설계 후, OEM 협력사의 구매 부서가 CBP를 통해 자동으로 수율을 검토한다. 이를 통해 빠른 대응과 OEM의 입찰 원가인 수율 보고서 작성이 간소화된다. 또한, OEM 구매 부서는 차종별 수율 이력 관리를 통해 효율성을 높이고, 협력사의 작업 시간을 단축하며, 입찰 정보 계산의 디지털화를 통해 경험에 의한 편차를 줄일 수 있다. 2. 주요 기능 ■ 웹사이트 기반에서 차체 전체 입력 및 각 제품의3D확인 가능 ■ 제품의 소제 및 정보를 차제 제품 입력과 동시에 적용 가능 ■ AutoForm Simulation 기반의 전체 제품 자동 수율 계산   3. 도입 효과 OEM 구매팀의 입찰 결정 시 정합성 확보로 신뢰성이 높아지며, 자동 수율 검토 덕분에 빠르고 효율적인 대응이 가능하다. 입찰 정보 계산의 디지털화로 경험에 의한 편차가 제거되고, 협력사의 업무 효율성 증대와 작업 시간 단축으로 생산성이 향상된다. 마지막으로, 클라우드 기반의 협업 공간 제공으로 부서 간 원활한 협업이 가능하다. 이러한 특징과 효과를 통해 AutoForm의 디지털 트랜스포메이션은 구매 프로세스의 혁신을 이끌고, ESG 경영을 실현하는데 큰 기여를 하고 있다. 4. 주요 고객 사이트 오토폼은 전 세계 50여 개국, 1,000여 개 회사에서 3,500명 이상의 사용자가 주요 엔지니어링 및 제조 공정을 위해 신뢰하고 있다. 주요 고객은 자동차 및 기타 OEM, 금형 및 스탬핑 업체, 철강 및 알루미늄 공급업체이며, 항공 우주 산업뿐만 아니라 의료, 가전 및 백색 가전 산업으로도 점점 더 진출하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 3월 31일 CNG TV는 ‘공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계 및 시공 프로세스 변화와 대응 전략’을 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 공기업의 건축 BIM(건설 정보 모델링) 적용 지침에 따른 설계 및 시공 프로세스의 변화와 이에 대한 실질적인 대응 전략을 다뤘으며, 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털 지식연구소 조형식 대표, 성균관대학교 진상윤 교수   공기업 건축 BIM 적용 지침의 변화와 실무 적용 사례 LH와 GH의 건축 BIM 적용 지침 개발을 총괄한 성균관대학교 진상윤 교수는 이 지침이 설계 및 시공 프로세스에 어떤 변화를 가져오는지 설명했다. 이 지침은 공기업이 각 기관의 특성에 맞춰 BIM 적용 지침을 제정하도록 유도하고 있으며, LH, GH 및 기타 공사가 이를 기반으로 자체 BIM 지침을 수립한 것이 특징이다. 진 교수는 이 지침을 통해 설계 및 시공의 초기 단계부터 BIM을 적극 활용하고, 기존의 ‘전환 설계’ 방식이 아닌 실질적인 BIM 설계 프로세스를 유도하고자 했다고 설명했다. 또한, 발주자가 BIM을 통해 실질적인 관리가 가능한 체계를 구축하고, 도면 대신 BIM 기반의 성과물을 생산하는 프로세스를 개발 중이라고 밝혔다. 그는 BIM을 활용한 설계가 국제 경쟁력 확보와 산업 선진화를 목표로 하고 있다면서, 공동주택 설계의 BIM 프로세스를 소개하는 비전 영상도 함께 공개했다. 주요 내용으로는 ▲기존 BIM 적용의 한계 극복 ▲실질적인 BIM 설계 프로세스 유도 ▲발주자의 지속 가능한 BIM 운영 체계 구축 ▲시공 BIM 프로세스 개선 ▲유지관리 단계까지 고려한 준공 BIM 확보 등이 제시됐다. 진 교수는 “BIM은 단순한 기술 도입이 아니라 언어 자체가 바뀌는 개념으로 접근해야 하며, ▲인식 개선 ▲프로세스 개선 ▲대가 체계 개선 ▲표현 언어 변화 ▲생태계 전환이라는 다섯 가지 관점에서 변화가 필요하다”고 강조했다.   ▲ LH와 GH의 BIM 적용 현황   단위 세대 모델링과 BIM 데이터 구축 단위 세대 모델링은 중심선을 그리드로 설정하고 벽 및 바닥을 모델링한 뒤 창호나 문을 배치하는 방식으로 진행된다. 모델이 변경되면 면적 산정도 자동으로 반영되며, 사용자는 전용 면적, 공용 면적, 발코니 면적 등 세부 면적 정보를 구분하여 입력하고 효율적으로 관리할 수 있다. 공동주택의 경우 반복되는 객체가 많아 프로그램 성능 저하가 우려되지만, 효율적인 파일 관리 방안을 마련하면 안정적인 운영이 가능하다고 밝혔다. 또한 구조 정합성 검토는 구조 부재 정보를 기반으로 진행되며, 실내 재료 마감표를 구성하여 높은 정합성을 가진 도면을 추출할 수 있는 점도 장점으로 꼽혔다.   현상 설계 공모 단계에서의 BIM 적용 변화 과거에는 현상 설계 공모 단계에서 BIM 활용에 대한 반대 의견이 있었으나, 최근에는 BIM 역량을 갖춘 업체의 참여를 유도하는 방향으로 변화하고 있다. 실제로 고양 창릉 지구의 기본 설계 공모에서 현상 설계 단계부터 BIM 적용이 요구되기 시작했으며, 이는 건축 산업의 디지털 전환을 가속화하려는 의도로 풀이된다. 진 교수는 “현상 설계 공모에서 BIM을 활용한 3D 모델과 정보를 구축하고 이를 바탕으로 설계 설명서를 제작하는 것이 요구되고 있으며, 이를 위한 정확한 설계 검증 시스템도 마련되고 있다”고 말했다. 또한 “BIM은 설계자의 부담을 줄이고, 설계 데이터와 요구 사항을 지속적으로 확인하며 작업할 수 있게 해주는 도구로 기능한다”고 설명했다. 아울러 “BIM을 사용하지 않을 경우 감점 조치가 시행되고 있으며, 설계뿐 아니라 관리까지 BIM을 활용하도록 요구되면서 BIM 거버넌스의 중요성이 더욱 강조되고 있다”고 덧붙였다. 한편, 공기업 BIM 적용 지침에서는 원본 데이터에서 정의된 뷰 명칭을 도면 각 페이지에 각주로 명시해야 한다. 이는 BIM을 통해 구축한 실체에 해당 명칭을 추가하는 과정으로, 중대한 위반 사항과 사전 검토 항목은 BIM 시스템을 통해 검토해야 하며, 불법 건축 등 법규 위반 여부도 BIM 데이터를 통해 확인이 가능하다. 과거에는 현상 설계에서 별도로 가상 모델을 제출해야 했지만, 현재는 BIM을 통해 이를 손쉽게 구현할 수 있다. 아직 BIM을 적용한 현상 설계 사례는 많지 않지만, 지침에 따라 가상 모델 제출을 선택적으로 요구할 수 있는 유연성도 확보된 상황이다.   ▲ LH가 추구하는 설계 BIM 프로세스   지속 가능한 BIM 거버넌스 체제 필요성 지속 가능한 BIM 거버넌스 체계는 조직 내 경영진 변화와 무관하게 유지되어야 하며, 실무자는 최소 4년 이상 담당함으로써 충분한 이해와 경험을 축적해야 한다. BIM 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오는 실무자의 심리적 부담을 고려해 제도적으로 포용할 필요가 있다. 이를 위해 선순환적인 BIM 수행 체계를 마련하고, 이를 기반으로 한 교육 및 훈련 프로그램을 체계적으로 운영해야 성공적인  BIM 도입이 가능하다. 또한 설계 및 시공자의 편의를 고려한 지침은 최소한의 요구사항을 명시해 사업 특성에 맞는 유연한 적용을 가능하게 하며, 필요 시 감독관과 협의를 거쳐 조정할 수 있다. BIM 도면은 기존의 2D CAD 도면이 가진 한계를 극복하고, 3D의 특성을 살려 설계 이해도를 높이는 방향으로 발전해야 한다. BIM은 다양한 디지털 기술의 기반이 되는 핵심 요소이며, 기업의 지속 가능한 발전을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. 국내에서 BIM 사용 시 BCF 포맷을 지원하는 대표 소프트웨어로는 나비스웍스, 레빗, 아키캐드 등이 있으며, 국산 소프트웨어의 발전도 요구되고 있다.   BIM의 중요성과 국내 소프트웨어 현황 진 교수는 “한국 건설 산업에서 BIM의 활성화를 위해 실무자 중심의 프로세스를 구축해야 하며, 현재는 외주 업체에 대한 의존도가 높아 시장 성장이 제한적”이라며, “BIM 적용 시 전문가 간 분업을 통해 효율적인 업무 분담이 이루어져야 하고, 설계자와 엔지니어 간 명확한 역할 구분이 필요하다”고 강조했다. 향후 BIM의 발전 방향으로는 AI 기술과의 융합이 이루어져 보다 자동화된 건축 관리 시대가 도래할 가능성이 있으며, BIM은 디지털 기술 전환의 기반으로서 핵심 역할을 할 것으로 전망된다. 진 교수는 “국내 BIM 소프트웨어가 활성화되지 못하는 이유는 시장 규모가 작기 때문이며, 실무자가 아닌 외주 업체가 주로 사용하는 구조로 인해 사용률이 낮다”고 지적했다. 그리고 “건설업계 종사자가 약 100만 명에 달하지만, 이 중 실질적으로 BIM을 사용하는 비율은 낮아 시장 확대가 필요하다”고 덧붙였다. 앞으로 외주 업체는 BIM 컨설팅 서비스를 통해 부가가치를 창출하고, 이를 통해 산업 전반의 발전에 기여할 수 있는 기회를 마련해야 한다. 실무자 중심의 BIM 프로세스가 정착된다면, 국산 소프트웨어의 판매 증가와 함께 시장의 선순환 구조 형성도 기대할 수 있다.   ▲ 기존 대비 BIM 설계 예시       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

파수는 자사의 플래그십 콘퍼런스인 ‘FDI 2025 심포지움(Fasoo Digital Intelligence 2025 Symposium, 이하 FDI)’을 4월 22일 진행했다고 밝혔다. 파수는 이번 행사를 통해 생성형 AI 시대를 위한 AI 및 보안, 데이터 전략, 투자 효율성을 높이는 보안 접근법 등을 제시, 글로벌 AI·보안 기업으로의 면모를 드러냈다고 평가했다. 이번 FDI는 국내 기업 및 기관의 CIO, CISO 등 350여 명이 참가했다. 파수는 올해 ‘생성형 AI 혁명 : AI가 기업에 가져올 변화’를 주제로 삼고, 기업형 sLLM(경량 대규모 언어 모델), 데이터 관리/보호 방안, 공급망 관리, CPS(사이버 물리 시스템) 보안 등 다양한 세션을 통해 현재의 문제와 대응안 등의 인사이트를 나눴다. 파수의 조규곤 대표는 ‘GenAI 혁명을 위한 AI 전략’ 키노트에서 급속도로 발전되는 AI가 변화시키고 있는 비즈니스 및 업무 환경을 설명하고, 조직 내부에 구축하는 sLLM을 성공적으로 구축하기 위한 방안을 제시했다. 조 대표는 “성공적인 sLLM 구축을 위해서는 AI 시스템 인프라에 대한 지나친 투자 대신 AI를 위한 데이터 인프라 강화와 AI 거버넌스 구축에 신경써야 한다”고 조언했다. 또한 “더 발전된 모델이 매일 새롭게 출시됨에 따라 향후 유연하게 더 나은 신규 모델을 활용할 수 있도록 구축 단계부터 고려해야 한다”고 말했다.     이어 ‘기업형 GenAI, LLM Agent’ 발표를 진행한 윤경구 전무는 현재 LLM의 발전 현황과 방향성을 짚으면서 논리적 사고의 리즈닝(reasoning) 모델과 언어 모델의 한계를 벗어나는 에이전틱 LLM이 AI 혁명을 이끌 것으로 전망했다. 더불어 파수가 선보인 기업용 LLM ‘Ellm(엘름)’의 발전 현황과 다양한 세부 모델, 실제 고객 활용 사례를 소개하고 AI 활용을 위한 신규 설루션도 선공개했다.  이후에는 ▲악성메일 훈련/교육, 취약점 진단과 태세(Posture) 관리 ▲AI와 클라우드 시대의 데이터 보안 ▲소프트웨어 공급망 보안과 SBOM 생성 유통 검증 ▲CPS 보안 ▲GenAI 데이터 보안 전략 등의 세션이 진행됐다. 특히 ‘악성메일 훈련/교육, 취약점 진단과 태세 관리’ 발표에서는 효과적인 보안 투자를 위한 ‘보안 101’이 제시됐다. 이 발표에서는 보안 투자 확대에도 불구하고 보안 사고가 발생하는 원인으로 임직원들의 보안 훈련 부족과 취약점, 태세 관리 미비를 꼽고, 특히 데이터가 암호화되지 않은 경우 피해가 급증한다고 지적했다. 이에 따라 ‘기초/필수 과정’을 뜻하는 101을 차용한 ‘보안 101’으로 훈련, 암호화/백업, 취약점 분석, 태세 관리에 집중해 투자 효율성을 높일 수 있다고 설명했다.  파수가 제시하는 ‘보안 101’의 첫 단계는 먼저, 임직원들의 악성 메일 반복 훈련과 최신 자료 중심의 백업, 확대 적용된 암호화를 통한 사이버 위협 대응 능력 향상이다. 또한 컴플라이언스 대응에만 초점을 맞춘 취약점 진단이 아닌 IT 인프라, 공급망 애플리케이션, OT(운영기술)/CPS로 대상을 확대해 보안 사각지대를 최소화한다. 나아가 데이터(DSPM)를 비롯, 애플리케이션(ASPM)과 OT시스템(OSPM) 등의 태세 관리를 통해 자산 식별 및 분류, 실시간 탐지 및 대응, 지속적인 모니터링으로 보안을 강화할 수 있다. 한편 파수는 이번 FDI를 통해 소개된 다양한 설루션 및 서비스를 기반으로 글로벌 AI·보안 기업으로 거듭나겠다는 전략을 소개했다. 특히 본격적인 확산에 돌입한 구축형 sLLM Ellm의 신규 업데이트는 물론, GenAI 활용을 위한 설루션, 분야별 태세 관리 설루션 및 서비스 등을 연내 순차적으로 선보일 예정이다. 

한국IBM이 4월 21일, 여의도 본사에서 기자간담회를 열고, 기업 비즈니스 환경에 최적화된 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 전략과 이를 구현하는 핵심 솔루션인 '왓슨x 오케스트레이트(watsonx Orchestrate)'를 소개하는 자리를 마련했다. 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무는 에이전틱 AI를 "사용자나 시스템을 위해 자율적으로 과제를 수행하는 AI 에이전트들이 결합된 환경"으로 정의하며, "기존 AI 대비 사람의 개입을 최소화하고 다양한 시스템과 연계해 복합적인 업무를 자율적으로 수행할 수 있는 것이 특징"이라고 설명했다.​ ▲ 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무 ▲ '기업을 위한 AI 에이전트'로 열린 한국IBM 기자간담회 현장    IBM은 자사의 AI 플랫폼인 왓슨x를 중심으로 ▲오픈소스 및 파트너 AI 기술을 유연하게 활용할 수 있는 개방성(Open) ▲영역별로 특화된 고성능 소형 LLM으로 90% 높은 비용효율성 ▲온프레미스와 클라우드를 포괄하는 유연성을 제공하는 하이브리드 기술 ▲산업 및 영역별 전문성을 토대로 한 IBM 컨설팅 서비스 등을 제공하는 기업향 AI 전략의 차별화 요소를 강조했다. 한국IBM 클라이언트 엔지니어링(Client Engineering) 총괄 김지관상무는 "왓슨x 오케스트레이트를 통해 자연어 기반의 직관적인 대화형 인터페이스를 제공한다"며, 이를 통해 "직원, 고객 등 최종 사용자의 요청을 수집하고, 다양한 비즈니스 애플리케이션과 연결해 자동화된 방식으로 처리한다"고 밝혔다.​ ▲ 한국IBM 클라이언트 엔지니어링 총괄 김지관 상무 또한, LLM 기반의 시스템을 통해 사용자의 요청을 지능적으로 분석하고 가장 적절한 경로로 연결하며, 단순한 질의응답을 넘어 특정 업무 수행, 지식 베이스 검색, 필요 시 사람의 개입까지 유연하게 확장되어 기존에 수 분에서 수 시간이 소요되던 업무를 수 초 또는 수 분 이내에 처리할 수 있도록 지원하고 있다고 설명했다.​ 한국IBM은 에이전틱 AI 전략의 차별화 요소로 ▲사전 구축된 AI 에이전트 컴포넌트와 스킬 기반의 빠른 구현 역량 ▲다양한 클라우드 또는 벤더에서 제공하는 AI와 앱에 대한 통합과 조정 ▲기업용 거버넌스 역량으로 신뢰할 수 있는 AI 구현 및 운영 ▲클라우드, 온프레미스 등 원하는 환경을 자유롭게 선택, 구축, 이동할 수 있는 하이브리드 기술 등을 강조했다.​ 한편, 한국IBM은 4월 22일 서울 드래곤시티 호텔 그랜드볼룸에서 'IBM 테크 이노베이션 서밋 2025(IBM Tech Innovation Summit 2025)'을 개최할 예정이다. 이번 행사는 AI 엔지니어, 데이터 사이언티스트, IT 아키텍트, 개발자 등 현업 IT 기술 전문가들을 대상으로 IBM의 최신 기술을 소개하고 직접 체험할 수 있는 자리로, 생성형 AI 도입부터 기술 심화 및 확장 단계, AI 에이전트, 생성형 AI를 위한 데이터, IT 자동화 등 기업의 AI 여정을 가속화할 수 있는 다양한 주제를 다룰 예정이다.