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액센츄어, 공장과 창고를 ‘소프트웨어 정의 시설’로 바꾸는 ‘피지컬 AI 오케스트레이터’ 출시
액센츄어가 제조업체들이 기존 및 미래의 공장과 창고를 혁신하여 소프트웨어 정의 시설로 전환할 수 있도록 돕는 설루션인 ‘피지컬 AI 오케스트레이터(Physical AI Orchestrator)’를 출시했다. 이 클라우드 기반 설루션은 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse), 엔비디아 메트로폴리스(NVIDIA Metropolis), 그리고 액센츄어의 AI 리파이너리(AI Refinery) 플랫폼의 AI 에이전트를 결합한다. 소프트웨어 정의 시설에서는 가상 복제본이 물리적인 자동화 공장이나 창고 및 장비를 미러링한다. 이러한 라이브 디지털 트윈은 문제를 감지하고 정확한 물리학을 사용해 잠재적인 공정 변경의 영향을 실시간으로 시뮬레이션한다. 그다음 AI 에이전트가 통찰력을 정확한 지침으로 변환하여, 물리적 공장이 변화하는 수요, 품질 또는 일정에 적응할 수 있도록 한다. 제조업체는 피지컬 AI 오케스트레이터를 통해 컨베이어, 산업용 및 모바일 로봇부터 작업 현장 및 창고 레이아웃에 이르기까지, 계획되거나 기존의 물리적 자산에 대한 라이브 디지털 트윈을 구축하고 이를 물리적 대상에 연결할 수 있다.     피지컬 AI 오케스트레이터는 ▲리얼리티 캡처 ▲AI 에이전트 ▲비전 분석 ▲자산 커넥터 ▲XR 확장 등의 기능을 제조업체에 제공한다. 리얼리티 캡처(Reality capture)는 공장 및 장비의 디지털 트윈을 생성하기 위한 자동화 AI 기반 프로세스 세트이다. 비디오와 스캔 데이터가 사실적인 3D 모델로 변환되어 레이아웃 변경을 감지하고 디지털 트윈을 최신 상태로 유지한다. AI 에이전트는 과거 프로젝트의 전문 지식을 바탕으로 새로운 생산 라인을 설계, 시뮬레이션, 설치하는 등의 전체 과정에서 엔지니어를 지원한다. 비전 분석(Vision analytics) 기능은 정확한 시뮬레이션 실행에 필요한 시설 내 작업자, 차량, 자재 이동과 같은 실시간 비디오 데이터를 캡처하고 수집한다. 자산 커넥터(Asset connectors)는 기존 장비를 플러그 앤 플레이 방식으로 시뮬레이션에 통합하며, XR 확장(XR extensions) 기능은 고품질 증강 환경에서 디지털 트윈과 상호 작용하고 공유 가상 공간에서 훈련 및 협업을 가능하게 한다. 액센츄어는 피지컬 AI 오케스트레이터를 초기에 도입 기업들이 측정 가능한 이점을 확인했다고 전했다. 이 설루션은 제품 설계 비용과 신규 공장 건설을 위한 자본 비용을 낮추고 더 높은 공장 계획 정확도를 제공하도록 설계되었다. 네트워크 및 데이터 설루션 제공업체인 벨덴(Belden)은 피지컬 AI 오케스트레이터를 사용하여 지속적인 작업을 방해하지 않으면서 로봇 주변에 안전 구역을 생성하는 가상 안전 펜스(virtual safety fence) 설루션을 개발했다. 이 설루션은 에지 AI(edge AI)를 사용해 시설 내 작업자, 차량, 로봇의 움직임과 장비 경로를 센티미터 수준의 정밀도로 감지하고 모델링한다. 이를 통해 사람이 로봇의 작업 구역에 들어가면 로봇이 자동으로 중지되거나 경로가 변경된다. 한 소비재 제조업체는 이 회사는 피지컬 AI 오케스트레이터를 사용해 창고 운영의 디지털 트윈을 구축하여 작업자 이동, 피킹(picking) 비율, 컨베이어 시스템을 분석해 처리량 격차와 레이아웃 비효율을 파악했다. 디지털 트윈은 레이아웃 설계 및 자원 배분에 대한 조정을 권장했다. 그 결과 컨베이어 흐름을 최적화하여 처리량이 20% 향상되었고, 반복적인 시행착오 재설계를 없애 자본 지출을 15% 절감했다. 액센츄어 인더스트리 X(Industry X)의 프라사드 사티야볼루(Prasad Satyavolu) 디지털 엔지니어링 및 제조 서비스 미주 지역 책임자는 “피지컬 AI 오케스트레이터는 물리적 공간을 위한 두뇌 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스 기술과 액센츄어 AI 리파이너리로 구동되는 이 설루션은 소프트웨어 정의 공장을 구현하고, 에이전틱 AI(agentic AI)와 피지컬 AI(physical AI)를 제조 구조의 일부로 만들도록 설계되었다”고 전했다. 또한 “우리는 이미 이 설루션이 전 세계 고객에게 빠르고 지속적인 이점을 제공하는 것을 목격하고 있다. 이는 특히 미국 기업들에 해당하는데, 미국에서는 제조 혁신이 재산업화(reindustrialization)의 전제 조건이기 때문”이라고 덧붙였다.
작성일 : 2025-11-03
DN솔루션즈 우진근 팀장, 고난도 공작기계 국산화 공로 '철탑산업훈장' 수훈
DN솔루션즈(DN Solutions)의 우진근 팀장(책임매니저)이 고정밀 선반 복합가공기 등 고난도 공작기계 국산화에 기여한 공로를 인정받아 철탑산업훈장을 받았다고 DN솔루션즈가 밝혔다. 우 팀장은 2006년부터 고정밀 선반 복합가공기(multitasking turning center) 개발 업무를 맡아왔다. 이는 일반 공작기계 여러 대의 능력을 하나의 장비에 집약해 작업 시간과 인력을 최소화하는 첨단 장비로, 자동차, 항공, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 수요가 높지만 높은 기술 장벽으로 국내 시장은 수입품 의존도가 높았다. 우 팀장은 제품 국산화와 기술 자립을 성공적으로 이끌어 대한민국 제조업 경쟁력 강화에 크게 기여했다는 평가다. 이 과정에서 그는 해외 특허 5건을 포함해 총 10건의 공작기계 특허를 등록하는 성과를 올렸다. DN솔루션즈는 우 팀장의 주도 아래 복합가공기 개발과 양산에 성공하여 수입 의존도를 낮추고 대규모 수출까지 달성했다. 우 팀장이 개발한 복합가공기인 SMX 리즈, DNX 시리즈는 최근 5년간 총 매출액 2,348억 원 중 2,280억 원이 해외 수출일 정도로 세계 시장에서 경쟁력을 인정받고 있다. 또한, 그는 전량 수입되던 수평형 5축 가공기의 국산화 및 양산 성능 평가에도 기여한 공로도 인정받았다. 우진근 팀장은 이번 수훈에 대해 "세계 최고의 복합기를 설계하겠다는 스무살의 간절한 꿈에 한 발 더 가까이 다가서게 되어 이루 말할 수 없이 기쁘다"고 소감을 밝혔다. 이어 "대한민국 제조업이 세계 시장을 선도하는 새로운 역사를 이룰 수 있도록, **세계 최고 수준의 장비를 개발**하는 데 제 모든 역량을 다 하겠다"고 포부를 다졌다.
작성일 : 2025-10-30
헥사곤, 핸드헬드 3D 스캐너 ‘아틀라스캔 프로’ 출시
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 전문가 수준의 레이저 스캐닝 기능을 다양한 산업의 입문 사용자까지 확장하는 핸드헬드(handheld) 3D 스캐너 ‘아틀라스캔 프로(ATLASCAN Pro)’를 출시했다. 헥사곤은 “다중 레이저 라인과 독자적인 프로세싱 알고리즘을 적용한 아틀라스캔 프로는 누구나 쉽게 배우고 저렴하게 구매할 수 있으며, 빠른 스캐닝 속도와 높은 데이터 품질을 동시에 구현한다”고 소개했다. 다용도로 사용 가능한 이 스캐너는 무게가 1kg으로 펌프 하우징, 자동차 차체 또는 가전제품 등 다양한 부품을 현장에서 직접 스캔할 수 있다. 최대 2시간 사용 가능한 교체식 배터리와 와이파이 7을 지원하는 무선 옵션을 제공하며, 동적 스캐닝 기능을 통해 프로펠러나 배관 내부처럼 불안정한 환경이나 이동 중인 부품도 원활하게 스캔할 수 있다.     아틀라스캔 프로는 표준 모드에서 최대 720×640mm 범위를 초당 400만 포인트의 속도로 스캔한다. 사용자는 손가락으로 조작 가능한 인체공학적 스위치를 통해 표준 모드와 고정밀 모드를 쉽게 전환할 수 있으며, 고정밀 모드에서는 160×140mm 영역을 높은 해상도로 측정할 수 있다. 역설계 워크플로 역시 간소화됐다. 사용자는 손상된 부품이나 전기 커넥터처럼 작은 부품을 다양한 각도에서 스캔해 누락된 세부 정보를 포착하고, 추가 보정이나 후처리를 최소화할 수 있다. 또한 헥사곤은 기존 워크플로에 즉시 연동 가능한 환경을 제공하기 위해, 지오매직 디자인 X 고(Geomagic Design X Go) 소프트웨어를 포함한 스타터 번들을 추가 비용 없이 제공한다고 전했다. 이를 통해 사용자는 원본 설계 없이도 부품을 재현하고, 3D 모델 제작 또는 적층 제조용 데이터로 빠르게 전환할 수 있다. 전문가는 CAD 기능이 강화된 지오매직 디자인 X(Geomagic Design X)로 업그레이드하거나, 선호하는 역설계 소프트웨어를 사용할 수도 있다. 아틀라스캔 프로는 품질 관리 및 검사를 위해 VDI/VDE 2634-3 규격에 따라 인증되었으며, 헥사곤의 HH 스캔(HH Scan) 소프트웨어가 포함되어 있어 누구나 손쉽게 3D 컬러맵, 기하학적 형상 및 보고서 작성을 시작할 수 있다. 또한 이 스캐너는 소프트웨어에 독립적이기 때문에, 출시 시점부터 지오매직 컨트롤 X(Geomagic Control X)와 지오매직 디자인 X에 대한 직접 스캔을 지원하며, 타사 소프트웨어 지원도 추가될 예정이다. 아틀라스캔 프로는 계측 등급의 아틀라스캔 맥스(ATLASCAN Max)와 내장 포토그래메트리 기능을 갖춘 타깃 프리 휴대용 3D 스캐너인 마블스캔(MARVELSCAN)을 보완한다. 특히, 지난 2025년 5월 출시된 하이퍼 스캔(HYPERSCAN) 시리즈는 0.05~0.14mm의 정확도로 4m이상의 대형 물체나 이동하는 대상을 측정하기에 적합하며, 광학식 트래커와 스캐너 시스템을 결합하여 실시간 동적 트래킹을 제공해 헥사곤의 휴대용 3D 스캐너 라인업을 완성한다. 헥사곤의 대런 고(Darren Goh) 핸드헬드 3D 스캐너 제품 디렉터는 “아틀라스캔 프로는 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 핸드헬드 3D 스캐너로, 빠르고 전문적인 수준의 스캐닝 성능을 필요한 이들에게 합리적인 가격에 제공하며, 헥사곤의 지속적으로 확대되고 있는 3D 핸드헬드 스캐너 제품군을 한층 강화한다”면서, “욕조, 유아용 장난감, 버스 제조 등 모든 애플리케이션이 헥사곤이 자랑하는 초정밀 측정 수준을 요구하는 것은 아니다. 이번 신제품을 통해 사용자가 유지보수, 역설계, 3D 모델 생성 등 고생산성 워크플로를 일상 업무에 통합할 수 있는 새로운 기회가 열리게 될 것으로 기대한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-27
한국산업지능화협회, SMATOF 2025 및 ‘제조 AX 혁신 콘퍼런스’ 개최
한국산업지능화협회는 스마트 공장 및 자동화 산업 전문전시회인 ‘제9회 창원 국제 스마트팩토리 및 생산제조기술전(이하 SMATOF 2025)’이 10월 29일~31일 3일간 창원컨벤션센터(CECO)에서 개최된다고 전했다. 이번 행사는 경상남도와 창원특례시가 주최하고 한국산업지능화협회, 경남관광재단, 경남로봇산업협회, FA저널, 인더스트리 뉴스가 공동 주관한다. 창원시는 창원국가산단에 혁신 가치를 더해 미래 산업의 새로운 성장동력을 창출하기 위해 다양한 중장기 비전을 추진하고 있다. 이를 위해 ▲‘창원산업혁신파크’ 조성을 통한 산업 구조의 대전환 ▲제조업에 첨단 기술을 접목하는 디지털·인공지능 전환(DX·AX) 준비 ▲산업 공간에 문화적 요소를 융합한 ‘창원문화선도산단’ 조성 등을 단계적으로 구체화하며 산업 생태계 혁신에 속도를 내고 있다. 이에 발맞추어 올해로 9회차를 맞이한 SMATOF 2025는 ‘창원산단의 재도약, 제조업의 디지털 혁신을 DRIVE하다’를 주제로 개최되며, 디지털 전환(digitalization), 산업혁명(revolution), 혁신(innovation), 비전(vision), 전시회(exhibition) 다섯 가지 키워드로 구성하여 스마트 제조업의 미래상을 제시할 예정이다. 또한 태국국제로지스틱스협회, 말레이시아 제조업 연맹, 베트남호치민자동화협회 등 해외 제조 분야 주요 협회를 통해 약 70여 개사의 바이어가 방한한다. 주최 측은 바이어와 참가기업 간 1:1 수출상담회를 운영하고, 스마트 등대공장 및 경남 미래전략산업 대표공장 시찰 프로그램을 진행해 우리 기업들의 해외 시장 진출과 글로벌 네트워킹을 지원할 예정이다.     한편, 한국산업지능화협회는 제조업 전반에 걸친 AX 확산을 위해 올해 처음 ‘산업AI 특별관’을 선보인다고 전했다. 이 특별관에는 산업 AI 기술과 플랫폼을 공급하는 대표 기업들이 참여하며, 서버키트, 온스트림, 이웨이브솔루션, 넘프, 나이스솔루션 등 기업들이 산업 AI 혁신 사례와 설루션을 선보인다. 10월 30일에 개최되는 ‘2025 제조 AX 혁신 콘퍼런스’는 창원컨벤션센터 1층에 새로 오픈한 ‘더그레이드’에서 열릴 예정이다. 창원의 5대 주력산업인 기계, 항공, 방산, 자동차, 미래모빌리티 분야에 산업 AI 도입과 디지털·인공지능 전환을 지원할 수 있는 기업들이 참여해, 핵심 전략과 실증 사례를 공유한다. 기조 세션에서는 아마존웹서비스(AWS)가 참여해 ‘제조 AX 추진 전략, 데이터에서 더 많은 가치를’이라는 주제로 산업 AI 우수 비즈니스 모델 사례를 발표할 예정이다. 한국산업지능화협회의 이길선 전무이사는 “창원은 국내 제조산업의 중심지로, 디지털·인공지능 대전환을 통해 글로벌 산업 수도로 도약을 준비하고 있다”면서, “이번 행사를 통해 경남 지역 제조 기반의 수요기업과 산업 AI 설루션 공급기업 간 협력 네트워크를 강화하고, 선도 기업의 비즈니스 모델과 혁신 사례를 공유함으로써 지역 산업 전반의 디지털·AI 전환 확산을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-10-23
가트너, 2026년부터 주목해야 할 10대 AI 전망 발표
가트너가 2026년부터 주목해야 할 최우선 AI 전략 전망 10가지를 발표했다. 이 전망은 ▲AI 시대의 인재 ▲AI 주권 ▲인시디어스 AI(Insidious AI) 등 세 가지 핵심 트렌드로 분류된다. 가트너는 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트의 사용이 지난 30년간 생산성 도구 시장에 발생한 가장 큰 도전 과제가 될 것이며, 580억 달러 규모의 시장 재편을 촉발할 것이라고 전망했다. 생성형 AI의 발전에 따라 기업은 업무 효율을 높이기 위해 생성형 AI 혁신을 우선순위에 둘 것으로 보인다. 과거의 형식과 호환성은 중요성이 낮아져, 진입 장벽은 낮아지고 다양한 공급업체 간의 새로운 경쟁이 촉발될 것으로 전망된다. 일상적 생성형 AI의 비용 구조와 패키징은 시간이 지나면서 변화할 것으로 보인다. 업체들은 유료 기능을 무료로 전환하고, 무료 제품을 더 넓은 사용자층에 적합하도록 만들 것이다. 2027년까지 기업 채용 과정의 75%가 모집 단계에서 업무용 AI 역량 인증 및 테스트를 포함하게 될 것으로 예상된다. 기업은 표준화된 프레임워크와 맞춤형 설문조사를 통해 지원자의 AI 활용 능력을 진단하고, 인력 내 기술 격차를 해소할 수 있을 것이다. 이러한 추세는 정보 수집, 보존, 종합이 핵심인 직종에서 특히 두드러질 것이다. 생성형 AI 역량이 급여와 점점 더 밀접하게 연계됨에 따라, 지원자들은 AI 역량 개발에 더 큰 가치를 두게 될 것이다. 이에 따라 문제 해결, 생산성 향상, 합리적 의사결정 능력을 입증하는 것이 필수 요건으로 부상할 것으로 예상된다. 한편, 가트너는 2026년까지 생성형 AI 사용으로 인한 비판적 사고력 저하로 전 세계 기업의 50%가 채용 과정에서 ‘AI 프리(AI Free)’ 능력 평가를 요구할 것으로 보았다. 기업이 생성형 AI 활용을 확대함에 따라, 채용 절차는 독립적 사고 능력을 갖춘 지원자와 AI가 생성한 결과물에 지나치게 의존하는 지원자를 구분하는 방향으로 변화할 것으로 보인다. 모집 과정에서는 AI 도움 없이 문제 해결, 증거 평가 및 판단 능력을 입증하는 역량이 점점 더 중요한 평가 기준이 될 것이다. 인간의 추론 능력을 별도로 평가하기 위한 전문 테스트 방법과 플랫폼이 등장하면서, AI 프리 평가 도구 및 서비스에 대한 2차 시장이 형성될 가능성도 높다. 2027년까지 전 세계 국가의 35%가 고유한 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼에 고착될 전망이다. 기술적, 지정학적 요인으로 인해, 기업들은 엄격한 규제, 언어적 다양성, 문화적 적합성에 대응하기 위해 AI 설루션을 특성화할 수밖에 없으며, 그 결과 AI 환경은 파편화될 것으로 보인다. 지역 간 차이가 증가됨에 따라 범용 AI 설루션은 점차 사라질 것으로 예상된다. 다국적 기업은 글로벌 시장에 통합형 AI를 배포함에 있어 복잡한 과제에 직면하게 될 것이며, 고유한 규제 준수와 데이터 거버넌스 요구 조건을 가진 다양한 플랫폼 파트너십을 관리해야 할 것이다. 가트너는 2028년까지 고객 대면 비즈니스 프로세스의 80%에 다중 에이전트 AI를 활용하는 기업이 시장을 장악할 것으로 보았다. 고객관계관리(CRM) AI가 일상적인 업무를 처리하고, 인간은 복잡하고 감정적 요소가 중요한 상호작용에 집중하는 하이브리드 AI 모델이 업계 표준으로 자리 잡을 것이다. 고객은 계속해서 거래 실행이나 제품 정보 확인에는 AI 지원 완전 셀프서비스를 선호하는 반면, 복잡한 문제 해결이나 청구 분쟁 등에서는 인간을 선호할 것이다. 최소한의 노력과 신속한 서비스에 대한 고객의 기대가 일반화되면서, CRM 프로세스에 다중 에이전트 AI를 도입하지 못한 기업은 경쟁 우위를 상실할 위험이 있다. 한편, 2028년에는 B2B 구매의 90%가 AI 에이전트를 통해 이루어지며, AI 에이전트 거래로 15조 달러 이상의 B2B 지출이 발생할 것으로 보인다. 새로운 생태계에서 검증 가능한 운영 데이터는 화폐처럼 작용하며, 디지털 신뢰 프레임워크와 검증 가능성을 필수 전제로 하는 데이터 기반 경제를 촉진할 것이다. 컴포저블 마이크로서비스, API 우선, 클라우드 네이티브, 헤드리스 아키텍처로 설계된 제품은 상당한 경쟁 우위를 확보할 것이다. AI 위험 예방책 부족으로 인한 ‘AI발 사고’ 관련 소송은 2026년까지 1000건을 돌파할 전망이다. AI 관련 안전 관리 실패로 인한 사고와 피해 사례가 증가함에 따라 규제 기관의 감시 및 통제 강화, 리콜, 법 집행 기관의 개입, 소송 비용 증가가 예상된다. 규제 감독이 강화되면서 조직은 법적 의무 준수를 넘어, AI 위험 예방책을 활용해 비즈니스 시스템의 안전성과 투명성을 최우선 과제로 삼아야 하는 압박에 직면하게 될 것이다. AI 사용과 의사결정 거버넌스 실패의 영향은 지역별 법적·규제 체계의 차이에 따라 달라지며, 이는 조직이 다양한 위험과 책임에 노출될 수 있음을 의미한다. 또한, 2030년에는 금전거래의 22%가 이용 약관을 내장한 형태로 프로그래밍할 수 있게 되어 AI 에이전트에게 경제적 주체성을 부여할 것으로 보인다. 프로그래머블 머니는 M2M(Machine-To-Machine) 협상, 자동화된 상거래, 시장 탐색, 데이터 자산 수익화를 가능하게 함으로써 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 공급망 관리와 금융 서비스와 같은 산업을 근본적으로 재편하고 있다. 실시간으로 프로그래밍 가능한 거래는 마찰 감소, 유동성 향상, 운영 비용 절감을 통해 효율성을 높이고, 궁극적으로 자율 비즈니스 운영의 부상을 뒷받침할 것이다. 그러나 프로그래머블 머니 플랫폼과 블록체인 인프라 간의 파편화된 기준과 상호운용성 부족은 시장의 성장을 저해하고, AI 에이전트와 기계 고객이 완전한 경제 주체로 기능하는 것을 제한할 것이다. 2027년까지 프로세스 중심 서비스 계약의 비용 대비 가치 격차는 에이전트 AI 재설계를 통해 적어도 50% 감소할 것으로 전망됐다. AI 에이전트는 숨겨진 지식을 발견하도록 진화하며, 이러한 지식과의 상호작용 자체가 프로세스의 핵심이 될 것이다. AI 에이전트가 활용하는 숨겨진 지식은 새로운 가치 자산으로 이어질 것으로 예상된다. 한편, 표준화된 워크플로가 문맥적 오케스트레이션으로 대체됨에 따라 지속적인 혁신 기반 가격 책정은 인건비에 의해 제한되지 않을 것이다. 가트너는 2027년까지 파편화된 AI 규제가 전 세계 경제의 50%로 확산하며, 50억 달러 규모의 규정 준수 투자를 일으키게 될 것으로 보았다. 2024년에만 1000건 이상의 AI 관련 법률이 제안됐지만, 어떤 법률도 AI를 일관되게 정의하지 못하고 있다. AI 거버넌스는 혁신을 촉진하는 동시에 장벽으로 작용할 수 있다. 기술의 잠재력을 터뜨리는 것은 AI 사용 능력이다. 안전한 미래를 위해 기업들은 기술 담당 리더들에게 항구적인 ‘법률 및 규제’ 마인드맵 구축을 요구하게 될 것이다. 한편 보안과는 별개로, 새로운 형태로 등장하고 진화하는 AI의 위험을 관리하기 위해 전담 인력과 전문 소프트웨어를 갖춘 AI 거버넌스 프로그램이 표준으로 자리잡게 될 것이다. 가트너의 다릴 플러머(Daryl Plummer) 수석 VP 애널리스트는 “급격한 기술 변화가 가져오는 위험과 기회는 인간의 행동과 선택에 점점 더 큰 영향을 미치고 있다”면서, “기업의 CIO와 경영진은 미래에 대비하기 위해 기술 변화뿐만 아니라 행동 양식 변화 또한 최우선 과제로 삼아야 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-23
어도비, B2B 기업용 AI 에이전트로 마케팅 및 고객 경험 혁신 지원
어도비가 B2B 업계의 고객 경험 혁신을 지원하는 AI 에이전트를 발표했다. 이번 발표는 B2B 업계의 길고 복잡한 구매 사이클을 단순화해 비즈니스를 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 어도비의 B2B 전용 AI 에이전트 제품군은 마케팅 및 영업 팀이 보다 신속하고 효과적으로 의사결정권자를 공략할 수 있도록 지원한다. 어도비는 “시스코를 비롯한 주요 B2B 브랜드가 이미 어도비의 B2B 에이전트를 도입해 영업 및 마케팅 조직 전반의 워크플로를 고도화하고 있다”고 소개했다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터(Adobe Experience Platform Agent Orchestrator)를 기반으로 하는 어도비의 AI 에이전트는 추론과 다중 에이전트 간 협업을 통해 고객 경험 조율을 돕는다. 어도비의 특화 에이전트는 어도비 저니 옵티마이저 B2B 에디션(Adobe Journey Optimizer B2B Edition), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스 B2B 에디션(Adobe Customer Journey Analytics B2B Edition) 등 업계를 선도하는 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 이러한 애플리케이션을 통해 마케팅 및 영업 팀은 대규모 개인화 경험을 제공할 수 있다.     어도비는 현재 사용 가능한 B2B 워크플로용 어도비 AI 에이전트도 소개했다. 저니 옵티마이저 B2B 에디션의 ‘오디언스 에이전트(Audience Agent)’는 CRM 프로필, 마케팅 활동, 웹 콘텐츠와 같은 정형, 비정형 및 자사 데이터를 분석해 마케터가 목표에 적합한 타깃 고객을 파악할 수 있도록 인사이트를 제공한다. 또한 구매 그룹 페르소나를 파악하고 자사 데이터를 기반으로 구매 그룹 구성원을 추천할 수 있다. 이렇게 도출된 인사이트를 바탕으로 에이전트는 특정 제품군에 대한 고가치 구매 그룹을 설정하며, 이를 옴니채널 여정 전반에 활용해 수요 창출을 보다 효과적으로 지원한다. 저니 옵티마이저 B2B 에디션의 ‘저니 에이전트(Journey Agent)’는 이메일, 웹, 모바일 등 다양한 채널에 걸쳐 고객 여정과 캠페인의 생성 및 조율을 간소화한다. 이 에이전트는 목표에 맞춰 여정을 생성한다. 이후 고객 이탈률 등 다양한 요소를 분석해 고객 접점을 최적화하고, 이를 통해 인사이트를 도출해 고객과의 상호작용을 개선한다. 커스터머 저니 애널리틱스 B2B 에디션의 ‘데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent)’는 크로스채널 데이터를 기반으로 기업 고객 및 구매 그룹에 대한 인사이트 도출 과정을 단순화하고 확장한다. 이 에이전트는 대화형 경험을 통해 제공되며 마케팅, 영업, 제품 팀 등 보다 넓은 범위의 구성원이 고객 경험 이니셔티브를 시각화하고, 예측하며, 개선할 수 있도록 돕는다. 또한 ‘어카운트 퀄리피케이션 에이전트(Account Qualification Agent)’도 어도비 저니 옵티마이저 B2B 에디션(Adobe Journey Optimizer B2B Edition)에서 조만간 선보일 예정이다. 이를 통해 비즈니스 개발 담당자는 고객 참여 및 자격 검증을 대폭 가속화할 수 있다. 이 에이전트는 잠재 고객의 니즈, 예산, 권한, 일정 등을 평가해 유효한 영업 기회인지 판단하는 동시에, 해당 기업 고객에 대한 인사이트 요약을 담당자에게 제공한다. 조사, 문의, 분석에 걸친 프로세스 자동화를 통해 더 빠르고 매끄러운 워크플로를 생성할 수 있다. 한편, 어도비는 고객의 일상적인 검색 경험을 고도로 개인화된 맞춤형 대화 경험으로 전환할 수 있는 AI 퍼스트 애플리케이션 브랜드 컨시어지(Brand Concierge)도 곧 출시한다. 브랜드 컨시어지는 고객 참여를 지원하고 제품 탐색을 통해 고객 여정을 가속화함으로써 개인별 선호에 맞춘 상호작용을 제공하는 프로덕트 어드바이저 에이전트(Product Advisor Agent)가 포함되어 있다. 이 에이전트는 텍스트, 음성, 이미지 등 멀티 모달을 지원하며, AI 기반의 추천과 비교도 제공한다.
작성일 : 2025-10-23
[케이스 스터디] 인더스트리 4.0을 위한 로봇 예측 유지보수의 발전
디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   제조 시설은 지속적인 문제에 직면해 있다. 정비 일정은 일반적으로 실제 마모와 관계없이 3개월마다 부품을 점검하고 6개월마다 구성 요소를 교체하는 등 엄격한 일정을 따른다. 그 결과 불필요한 점검과 교체로 인한 비효율적인 시간 낭비가 발생하고, 반대로 정비 일정 전에 부품이 고장 나는 일도 생긴다. 센트랄수펠렉-파리 사클레대학교(CentraleSupélec–Université Paris-Saclay)의 지궈 젠(Zhiguo Zeng) 교수와 그의 연구팀은 디지털 트윈 기술과 딥러닝을 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그들의 목표는 모든 중요 부품에 센서를 배치할 필요 없이 시스템 수준의 모니터링 데이터만으로 로봇 시스템의 구성요소 수준의 고장을 감지하는 것이다. 젠 교수는 “유지보수는 공장에서 매우 큰 문제”라면서, “기계에 유지보수가 필요한 시기를 미리 안다면 주문이 적은 시기에 수리 일정을 잡을 수 있어 생산성 손실을 최소화할 수 있다”고 말했다. 그는 신뢰성 공학과 수명 예측 분야에서 풍부한 경험을 갖고 있지만, 디지털 트윈 기술은 그의 이전 연구와는 결이 다른 새로운 영역이었다. 센트랄수펠렉의 안 바로스(Anne Barros) 교수와 페드로 로드리게스-아예르베(Pedro Rodriguez-Ayerbe) 교수가 주도하는 학제 간 프로젝트인 ‘미래의 산업(Industry of the future)’에 참여하면서, 그는 디지털 트윈이 어떻게 강력한 시뮬레이션 도구를 물리적 시스템에 실시간으로 직접 연결할 수 있는지 깨달았다. 젠 교수는 “디지털 트윈은 결함 진단에 매우 유용하다. 이를 실제 기계의 데이터에 연결하여 그 데이터로 모델을 개선할 수 있다”고 설명했다.  제조업, 자동차, 항공우주 및 기타 분야로 활용 영역이 확대되면서, 디지털 트윈은 인더스트리 4.0에서 유망한 기술 중 하나로 자리잡고 있다. 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈(digital twin)을 생성함으로써, 조직은 운영 현황과 유지보수 필요성을 명확하게 파악할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측 유지 관리 시스템 개발의 어려운 측면 중 하나인 고장 데이터의 부족에 대한 해결책을 제시한다. 젠 교수는 “현실에서는 고장이 자주 발생하는 걸 보기는 어렵다. 그래서 이제는 시뮬레이션을 통해 고장 데이터를 만들어낸다”고 설명했다.   가상과 물리의 가교 역할 디지털 트윈 프로젝트는 물리적 시스템과 가상 시스템 간의 다양한 수준의 통합을 통해 구현 옵션을 제공한다. 젠 교수의 연구팀은 세 가지 서로 다른 수준의 디지털 표현으로 작업했다. 기본 수준에서 디지털 모델은 기존 시뮬레이션처럼 작동하며, 물리적 시스템과 데이터를 교환하지 않는 정적 모델로 오프라인에서 실행된다. 그다음 단계는 디지털 섀도로, 가상 모델이 물리적 시스템의 데이터를 받아 그 행동을 미러링하지만 제어하지는 않는다. 가장 발전된 구현은 데이터와 정보의 양방향 흐름을 갖춘 진정한 디지털 트윈이다. 여기서 모델은 관찰을 바탕으로 스스로 업데이트하고 물리적 시스템을 제어하는 실시간 결정을 내린다. 연구팀은 테스트용으로 ArmPi FPV 교육용 로봇을 선택했다. 이 로봇은 5개의 관절과 하나의 엔드이펙터로 구성되며, 6개의 서보 모터로 제어된다. 결함 진단의 기초가 될 만큼 정확한 디지털 트윈을 만드는 것은 어려운 일이었다. 또한 기존 모니터링 접근 방식의 한계를 해결해야 했다. 젠 교수는 “대부분의 산업 사례에서 베어링을 진단하려면 베어링 수준의 센서가 필요하며, 이는 쉽지 않은 일이다. 내부에 베어링이 있는 큰 기계를 상상해보면 센서를 설치하기 위해서는 기계를 분해해야 하는데 때로는 공간이 충분하지 않을 때도 있다”고 말했다.   그림 1. ArmPi FPV 교육용 로봇(출처 : 센트랄수펠렉)   그들의 접근 방식은 시스템 수준 데이터(로봇 엔드 이펙터의 이동 궤적)를 사용하여 구성 요소 수준의 오류(개별 모터 문제)를 진단하는 것이었다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 관찰할 수 있는 것과 감지해야 할 것 사이의 격차를 해소하고자 했다. 연구팀은 시뮬링크(Simulink)와 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)를 사용하여 디지털 트윈을 구축했으며, 구성요소와 시스템 수준 동작을 모두 나타내는 계층적 모델을 만들었다. 젠 교수는 “모든 것은 시뮬레이션 모델을 설계하는 것으로 시작한다. 동적 시스템과 그 제어기를 모델링하고 싶다면 시뮬링크는 매우 강력하다”고 말했다. 연구팀은 시뮬링크를 사용해 모터 제어기를 PID 제어기로 모델링하면서 실험적으로 조정한 게인 값을 활용했다. 또한, 시뮬링크의 시각화 기능을 적극적으로 활용해 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 센서 데이터를 연동할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 실시간 모니터링 환경을 구성하였다. ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇 하드웨어와의 연결에서 유용한 역할을 했다. 젠 교수는 “로봇 운영 체제(Robot Operating System : ROS)를 사용하려면 일반적으로 ROS와 파이썬(Python) 환경을 별도로 구성하고 모든 연결을 직접 처리해야 한다”면서, “ROS 툴박스를 사용하면 이런 설정이 자동으로 관리되기 때문에 많은 노력을 아낄 수 있다”고 설명했다. 연구팀은 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정에서는 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 로봇에 입력되는 모터 명령과 그에 따른 그리퍼(gripper)의 움직임 패턴과 같은 원시 계측값을 기반으로 데이터를 수집하였다. 이후에는 디지털 트윈을 활용한 방식을 도입하였다. 시뮬레이션을 통해 로봇이 명령에 따라 어떻게 움직여야 하는지를 예측하고, 이 결과를 실제 움직임과 비교함으로써 예상과 실제 간의 차이를 도출하였다. 이러한 차이는 미세한 고장을 감지하는 데 유용한 지표로 작용하였다.   그림 2. 심스케이프 멀티바디의 로봇 팔에 대한 시뮬링크 모델(출처 : 센트랄수펠렉)   연구팀은 딥 러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 사용하여 장단기 메모리(Long Short-Term Memory : LSTM) 신경망을 훈련하여 특정 실패를 나타내는 패턴을 식별했다. 모델 아키텍처에는 각각 100개의 숨겨진 단위가 있는 두 개의 LSTM 계층, 그 사이의 드롭아웃 계층 및 완전히 연결된 분류 계층이 포함된다. 연구팀은 매트랩 앱 디자이너(MATLAB App Designer)를 사용하여 각 모터의 위치, 전압 및 온도를 포함한 실시간 데이터를 수집하는 그래픽 사용자 인터페이스를 설계했다. 이 인터페이스를 통해 로봇의 상태를 모니터링하고 오류 진단 모델의 예측을 검증할 수 있었다. 이러한 통합 도구들이 원활하게 함께 작동하면서, 연구팀은 소프트웨어 호환성 문제와 씨름하기보다는 효율적으로 기술적 과제 해결에 집중할 수 있었다.   현실 격차에 도전하다 연구팀은 실제 로봇에서 훈련된 모델을 테스트했을 때 연구원들이 ‘현실 격차’라고 부르는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 불일치에 직면했다. 결함 진단 모델은 시뮬레이션에서 98%의 정확도를 달성하여 모터 고장의 위치와 유형을 모두 정확하게 식별했지만, 실제 로봇에서 테스트했을 때 성능은 약 60%로 떨어졌다. 젠 교수는 “시뮬레이션이 현실과 일치하지 않는 이유를 분석하고 있다”고 말하며, “실제 세계를 시뮬레이션 상에서 표현할 때 고려하지 못한 요소들이 있다”고 설명했다. 젠 교수와 그의 연구팀은 통신 신뢰성 문제, 시뮬레이션에서 고려되지 않은 모터 노이즈, 제어 명령과 모니터링 활동 간의 동기화 문제 등 성능 격차에 기여하는 여러 요인을 확인했다.   그림 3. 정상 상태 오류에서 로봇 팔의 애니메이션 및 관련 혼동 매트릭스(출처 : 센트랄수펠렉)   이러한 과제는 디지털 트윈 애플리케이션의 광범위한 문제를 반영한다. 현실은 가장 정교한 시뮬레이션보다 더 복잡하다. 연구팀은 낙담하기보다는 실제 노이즈 패턴을 시뮬레이션 하는 모듈을 디지털 트윈에 추가하고 전이 학습에 도메인 적응 기술을 적용하는 등 이러한 격차를 해소하기 위한 방법을 개발했다. 젠 교수는 “디지털 트윈 모델을 개발할 때 보정 테스트를 하긴 하지만, 이 역시 통제된 환경에서 이루어진다”고 말했다. 이어서 “하지만 산업 현장에 모델을 실제로 적용하면 훨씬 더 많은 노이즈가 포함된 데이터를 접하게 된다. 이처럼 현실의 노이즈를 알고리즘 관점에서 어떻게 보정할 것인가는 매우 도전적인 연구 주제”라고 설명했다. 이러한 수정을 통해 연구팀은 실제 세계 정확도를 약 85%까지 개선했다. 이는 실용적 구현을 향한 중요한 진전이다.   소규모 실험실에서 스마트 공장으로 연구팀의 작업은 단일 로봇을 넘어서 확장되고 있다. 이들은 다수의 로봇이 협업하며 생산 라인을 구성하는 소규모 스마트 공장 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 고장 진단 알고리즘을 보다 실제에 가까운 조건에서 실험하고자 한다. 젠 교수는 “우리는 미니 스마트 공장을 구축하려고 한다”면서, “생산 설비와 유사한 환경을 만들어 로봇에 알고리즘을 적용해, 실제 생산 스케줄링에 통합될 수 있는지를 실험하고 있다”고 설명했다. 이러한 접근 방식은 교육적 효과도 크다. 센트랄수펠렉의 공학과 학생들은 수업과 프로젝트를 통해 디지털 트윈, 로보틱스, 머신러닝 기술을 실습 기반으로 학습하고 있다. 젠 교수는 “학생들이 처음부터 가상 공간에서 모델을 직접 설계하고 이를 점차 실제 로봇과 연결해가는 과정을 보면, 그들이 이 과정을 진심으로 즐기고 있다는 걸 알 수 있다”고 전했다. 이 연구는 제조업뿐 아니라 물류, 스마트 창고 등 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하다. 예를 들어 스마트 창고에서는 로봇이 정해진 경로를 따라 이동하지만, 장애물이 나타나면 이를 인식하고 경로를 유동적으로 조정해야 한다.   그림 4. 여러 로봇이 소규모 스마트 공장 환경의 생산 라인에서 협력하여 작동한다.(출처 : 센트랄수펠렉)   젠 교수는 “스마트 창고에서 로봇은 사전 정의된 규칙을 따르지만, 패키지가 떨어지고 경로가 막히는 등 경로를 리디렉션하고 다시 프로그래밍해야 하는 경우가 있을 수 있다. 이런 경우 로봇을 조정하기 위해 각 로봇의 실시간 위치를 알아야 하기 때문에 디지털 트윈 시스템이 필요하다”고 설명했다. 연구팀은 구성요소가 고장 날 때 로봇의 움직임을 조정하는 것과 같은 내결함성 제어를 포함한 추가 응용 프로그램을 모색하고 있다. 또한 연구자들은 에너지 소비만 고려하는 것이 아니라, 궤적 최적화 모델에서 각 모터의 성능 저하 수준과 잔여 유효 수명도 고려하는 건전성 인식 제어를 개발하고 있다. 그들의 코드, 모델, 데이터 세트를 깃허브 저장소(GitHub repository)를 통해 자유롭게 공개하고 있으며, 다른 연구자들이 이를 바탕으로 연구를 확장해 나가기를 기대하고 있다. 목표는 개선의 출처가 어디든 간에, 보다 나은 고장 진단 시스템을 구축하는 것이다. 젠 교수는 “누군가 우리보다 더 나은 결과를 만들어낸다면 정말 기쁠 것”이라고 전했다. 중국 제조업 현장에서 일하던 부모님의 영향을 받아 공학자의 길을 걷게 된 젠 교수에게 이번 연구는 단순한 학문적 탐구를 넘어선 개인적인 사명이기도 하다. 젠 교수는 “어릴 때 제조업에서 일하는 것이 얼마나 힘든 일인지 직접 보며 자랐다”면서, “내가 그렸던 비전은 그런 육체 노동을 로봇이 대체하게 해 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 하는 것이었다”고 전했다.   ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사로 응용 엔지니어팀을 이끌고 있으며, 인공지능·테크니컬 컴퓨팅과 신호처리·통신 분야를 중심으로 고객의 기술적 성공을 지원하는 데 주력하고 있다. LG이노텍과 LIG넥스원에서 연구개발을 수행하며 신호처리와 통신 분야의 전문성을 쌓아왔다.     ■ 기사 PDF는 추후 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-20
AWS, 포괄적 AI 에이전트 플랫폼 ‘아마존 베드록 에이전트코어’ 출시
아마존웹서비스(AWS)가 포괄적인 에이전틱 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’를 출시한다고 발표했다. AWS는 “미션 크리티컬 시스템 구축 경험을 바탕으로 개발된 아마존 베드록 에이전트코어는 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 종합 에이전트 플랫폼으로, 에이전트의 비결정적 특성에 최적화된 프로덕션 환경을 제공한다”고 소개했다. 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트를 파일럿에서 프로덕션까지 신속하게 전환하고 개발자가 에이전트를 구축, 배포, 운영하는 데 필요한 완전한 기반을 제공한다. 개발자는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 에이전트에 도구, 메모리, 데이터를 손쉽게 연결할 수 있으며, 몇 줄의 코드로 안전하고 확장 가능한 런타임 환경에 배포할 수 있다. 또한 엔터프라이즈급 접근 제어 및 관리 기능을 통해 안정적으로 운영할 수 있다. 이 모든 기능은 인프라를 관리 없이 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 선택해 쉽게 시작할 수 있다. 에이전트코어는 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 완전 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다. 기업은 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며 엔터프라이즈급 인프라 및 도구에 대한 액세스와 함께 높은 유연성을 제공한다. 에이전트코어는 통합 또는 개별 사용이 가능한 컴포저블(composable) 서비스를 제공한다. 기업은 크루AI, 구글 ADK, 랭그래프, 라마인덱스, 오픈AI 에이전트 SDK, 스트랜드 에이전트 등 선호하는 프레임워크와 아마존 베드록에서 제공되는 모델 또는 오픈AI, 제미나이 등 아마존 베드록 외부 모델을 사용하여 필요한 에이전트코어 서비스를 선택할 수 있다.     에이전트코어 코드 인터프리터(AgentCore Code Interpreter)는 격리된 환경에서 에이전트가 코드를 안전하게 생성하고 실행할 수 있게 하며, 에이전트코어 브라우저(AgentCore Browser)는 대규모 웹 애플리케이션 상호작용을 지원한다. 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)는 기존 API와 AWS 람다(AWS Lambda) 함수를 에이전트 호환 도구로 전환하고 기존 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP) 서버에 연결하며, 지라, 아사나, 젠데스크 등 서드파티 비즈니스 도구 및 서비스와의 원활한 통합을 제공한다. 에이전트코어 아이덴티티(AgentCore Identity)를 통해 에이전트는 오스(OAuth) 표준을 사용한 적절한 인증 및 권한 부여로 이러한 도구에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있다. AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있어야 한다. 에이전트코어 메모리(AgentCore Memory)는 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리하지 않고도 정교하고 컨텍스트를 인식하는 경험을 만들 수 있도록 지원하며, 에이전트가 사용자 선호도, 과거 상호작용, 관련 컨텍스트에 대한 상세한 이해를 구축하고 유지할 수 있게 한다. 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 기반의 에이전트코어 옵저버빌리티(AgentCore Observability)는 실시간 대시보드와 상세한 감사 추적을 통해 포괄적인 모니터링을 제공한다. 기업은 모든 에이전트 작업을 추적하고 문제를 신속하게 디버깅하며 성능을 지속적으로 최적화할 수 있다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry : OTEL) 호환성을 통해 다이나트레이스, 데이터독, 아리제 피닉스, 랭스미스, 랭퓨즈 등 기존 모니터링 도구와 통합된다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션과 달리 실행 시간이 불규칙하다. 에이전트코어 런타임(AgentCore Runtime)은 이러한 변동성(variability)에 대응해 필요에 따라 제로에서 수천 개의 세션으로 자동 확장되며 장시간 실행 작업을 위한 업계 최고 수준의 8시간 런타임을 제공한다. 에이전트코어는 에이전트가 안전하게 작동할 수 있도록 모든 서비스에 보안을 내장했다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경과 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 지원하여 네트워크 트래픽을 비공개로 안전하게 유지한다. 에이전트코어 런타임은 마이크로VM 기술을 통해 매우 높은 수준의 보안을 제공하여 각 에이전트 세션에 고유한 격리된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 데이터 유출을 방지하고 모든 상호작용의 무결성을 유지한다. 에이전트코어는 키로(Kiro), 커서AI(Cursor A)I와 같은 통합 개발 환경(IDE)과 호환되는 MCP 서버를 통해 프로덕션급 에이전트 구축을 지원한다. AWS는 “시작까지 단 몇 분밖에 걸리지 않지만 이는 단순한 도구가 아니라 강력한 보안을 유지하면서 제로에서 수천 개의 세션으로 즉시 확장할 수 있는 완전한 기능의 프로덕션급 설루션”이라고 소개했다. 아마존 디바이스 운영 및 공급망(Amazon Devices Operations & Supply Chain) 팀은 에이전트코어를 사용하여 에이전틱 제조 접근 방식을 개발하고 있다. AI 에이전트들은 제품 사양을 사용하여 함께 작업하며 수동 프로세스를 자동화하며 협업한다. 한 에이전트는 제품 요구사항을 읽고 품질 관리를 위한 상세한 테스트 절차를 만들고, 다른 에이전트는 제조 라인의 로봇에 필요한 비전 시스템을 훈련시킨다. 그 결과 기존에 며칠이 걸리던 객체 감지 모델 미세 조정이 1시간 이내에 높은 정밀도로 단축됐다. 에이전트코어는 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 도쿄, 더블린, 프랑크푸르트, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 9개 AWS 리전에서 정식 출시됐다. 기업은 에이전트코어에서 작동하도록 설계된 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)의 사전 구축된 에이전트 및 도구를 통해 가치 실현 시간을 가속화할 수 있다.
작성일 : 2025-10-17
오라클, 대규모 클라우드 AI 클러스터 ‘OCI 제타스케일10’ 공개
오라클이 클라우드 환경 내의 대규모 AI 슈퍼컴퓨터인 ‘오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 제타스케일10(Zettascale10)’을 발표했다. OCI 제타스케일10은 여러 데이터센터에 걸쳐 수십만 개의 엔비디아 GPU를 연결하여 멀티 기가와트급 클러스터를 형성하며, 최대 16 제타플롭스(zettaFLOPS)에 이르는 성능을 제공한다. OCI 제타스케일10은 스타게이트의 일환으로 미국 텍사스주 애빌린에서 오픈AI(OpenAI)와 협력하여 구축한 대표 슈퍼클러스터를 구성하는 기반 패브릭이다. 차세대 오라클 액셀러론 RoCE(Oracle Acceleron RoCE) 네트워킹 아키텍처를 기반으로 구축된 OCI 제타스케일10은 엔비디아 AI 인프라로 구동된다. 오라클은 강화된 확장성, 클러스터 전반에 걸친 초저지연 GPU-GPU 통신, 가격 대비 높은 성능, 향상된 클러스터 활용도, 대규모 AI 워크로드에 필요한 안정성을 제공한다는 점을 내세운다. OCI 제타스케일10은 2024년 9월 출시된 첫 번째 제타스케일 클라우드 컴퓨팅 클러스터의 차세대 모델이다. OCI 제타스케일10 클러스터는 대규모 기가와트급 데이터센터 캠퍼스에 배치되며, 2킬로미터 반경 내에서 밀도를 높여 대규모 AI 학습 워크로드에 최적화된 GPU-GPU 지연 성능을 제공한다. 이 아키텍처는 오픈AI와 협력하여 애빌린 소재 스타게이트 사이트에 구축 중에 있다. OCI는 고객에게 OCI 제타스케일10의 멀티기가와트 규모 배포를 제공할 계획이다. 초기에는 최대 80만 개의 엔비디아GPU를 탑재한 OCI 제타스케일10 클러스터 배포를 목표로 한다. 이는 예측 가능한 성능과 강력한 비용 효율을 제공하며, 오라클 액셀러론의 초저지연 RoCEv2 네트워킹으로 높은 GPU-GPU 대역폭을 구현한다. OCI는 현재 OCI 제타스케일10 주문을 접수 중이라고 전했다. 이 제품은 2026년 하반기 출시 예정으로, 최대 80만 개의 엔비디아 AI 인프라 GPU 플랫폼을 기반으로 제공될 예정이다. 오라클의 마헤쉬 티아가라얀 OCI 총괄 부사장은 “OCI 제타스케일10을 통해 우리는 OCI의 혁신적인 오라클 액셀러론 RoCE 네트워크 아키텍처를 차세대 엔비디아 AI 인프라와 결합해 전례 없는 규모에서 멀티기가와트급 AI 용량을 제공한다. 고객은 성능 단위당 전력 소비를 줄이면서 높은 안정성을 달성해 가장 큰 규모의 AI 모델을 실제 운영 환경에 구축, 훈련 및 배포할 수 있다. 또한 강력한 데이터 및 AI 주권 제어 기능을 통해 오라클의 분산형 클라우드 전반에서 자유롭게 운영할 수 있다”고 말했다. 오픈AI의 피터 호셸레(Peter Hoeschele) 인프라 및 산업 컴퓨팅 부문 부사장은 “OCI 제타스케일10 네트워크 및 클러스터 패브릭은 오라클과 함께 구축한 슈퍼클러스터인 텍사스주 애빌린에 위치한 대표 스타게이트 사이트에서 최초로 개발 및 배포되었다. 고도로 확장 가능한 맞춤형 RoCE 설계는 기가와트 규모에서 패브릭 전체 성능을 극대화하면서도 대부분의 전력을 컴퓨팅에 집중시켜 준다. 오라클과 협력하여 애빌린 사이트를 비롯한 스타게이트 프로젝트 전반을 전개해 나갈 수 있어 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-16
지멘스-두카티, 모터사이클 기술 연구 개발 통합 및 최적화 위해 파트너십 확대
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 두카티 코르세와의 기술 파트너십 협약을 향후 2년간 갱신한다고 발표했다. 더불어 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼이 더욱 강력하고 안전하며 지속 가능한 모터사이클을 만들고자 하는 두카티의 사명을 달성하는데 어떠한 중요한 역할을 해왔는지 소개했다. 두카티의 연구개발팀이 채택한 지멘스 엑셀러레이터에는 다양한 소프트웨어와 기능이 포함된다. 폴라리온(Polarion) 소프트웨어는 요구사항 파악과 관리 기능을 제공하며, 디자인센터 NX(Designcenter NX) 소프트웨어는 혁신적인 설계를 지원한다. 팀센터(Teamcenter) 소프트웨어는 설계 및 엔지니어링 데이터를 두카티의 ERP(전사 자원 관리) 시스템에 연결하는 디지털 스레드 백본 역할을 수행함으로써 부서 간 협업과 중앙집중식 데이터 동기화를 가능하게 한다. 심센터(Simcenter) 소프트웨어와 심센터 테스트랩(Simcenter Testlab) 소프트웨어를 통해 두카티 코르세는 가상 시뮬레이션을 수행하고 디지털 시뮬레이션을 주말 레이스 동안 트랙에서 수집한 데이터와 물리적 테스트 과정과 통합할 수 있게 됐다. 아울러 지멘스의 설루션은 설계 및 엔지니어링을 생산 단셰로 연결하는 데에도 중요한 역할을 하는데, 지멘스의 파이버심(Fibersim) 소프트웨어는 복잡한 카본 파이버(탄소섬유) 부품의 개발 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 두카티는 모터사이클 레이싱 트랙에서 우위를 점유하는 것은 물론, 지멘스 엑셀러레이터를 통해 모터 레이싱과 일반 도로용 바이크 사업을 연결하고 있다. 팀센터는 이 둘을 하나로 연결하는 중추 역할을 하고 있다.     두카티 모터 홀딩의 피에트로 마파(Pietro Mappa) CAD/PLM 매니저는 “지멘스 엑셀러레이터 덕분에 레이싱 세계의 데이터를 일반 도로용 바이크 세계로 완벽히 공유해 개발 시간을 단축할 수 있었다. 일반 모터사이클과 레이싱 양쪽의 기계, 전자, 소프트웨어 팀은 협업과 데이터 공유를 위한 단일 도구를 갖게 됐다. 더 이상 부서 간 장벽은 존재하지 않으며, 트랙 엔지니어와 차량 설계 엔지니어가 함께 협업할 수 있는 단일 통합 환경을 구축하게 됐다”고 설명했다. 두카티 모터 홀딩의 마시밀리아노 베르테이(Massimiliano Bertei) CTO는 “지멘스와의 파트너십은 현재의 당면과제를 해결하는 데 도움이 됐을 뿐만 아니라 레이스 트랙과 글로벌 시장에 대한 앞으로의 도전에도 완벽하게 대비할 수 있는 기반을 마련해 줬다. 우리는 혁신을 기본 원칙으로 삼아, 항상 최고의 경쟁력을 유지할 수 있는 기술 파트너와 함께 꾸준히 성공을 이어나갈 준비가 돼 있다. 레이싱 세계에서는 마지막 순간까지 바이크를 수정할 수 있는 능력이 매우 중요하다. 예를 들어, 경기가 있는 주말에는 지멘스의 기술을 사용해 원격으로 새로운 부품을 설계한 다음, 이를 트랙으로 보내 3D 프린터로 출력할 수 있다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랑코 메갈리(Franco Megali) 이탈리아, 이스라엘, 그리스 지역 부사장 겸 CEO는 “두카티와의 협업은 디지털 전환이 레이싱 트랙을 위한 최첨단 기술을 개발하고 이러한 인사이트를 더욱 광범위한 산업 분야에 신속히 적용하는 데 어떻게 기여하는 지를 보여주는 사례이다. 이는 여러 분야의 팀이 협업해 기업 전체에서 놀라운 속도로 혁신을 달성할 수 있도록 지원하는 지멘스 엑셀러레이터의 힘을 보여주는 완벽한 예시”라고 말했다.
작성일 : 2025-10-15