슈나이더 일렉트릭이 차세대 빌딩 관리 시스템(BMS) 소프트웨어 ‘에코스트럭처 빌딩 오퍼레이션(EcoStruxure Building Operation) 7.0’을 새롭게 출시했다. 이번 버전은 건물의 에너지 사용과 운영 효율을 개선하고, 사용자 경험과 지속가능성을 동시에 높일 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 최근 빌딩 운영 환경은 에너지 비용의 급등, ESG 규제 강화, 전문 인력 부족 등 복합적인 도전에 직면해 있다. 특히 건물은 전 세계 탄소 배출의 약 37%를 차지하는 만큼, 효율적인 운영 관리 없이는 탈탄소 및 지속가능성 목표 달성이 어렵다. 이에 실시간 데이터 기반의 예측적 유지보수, 자동화된 설비 제어, 그리고 사용자 편의성과 보안을 동시에 고려한 시스템이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 에코스트럭처 빌딩 오퍼레이션 7.0은 시설 관리자와 건물 소유주, 시스템 통합 파트너에게 보다 직관적이고 유연한 건물 운영 환경을 제공하는 통합 플랫폼이다. 건물 내 HVAC, 조명, 전력, 보안, 출입통제 등 다양한 시스템을 하나의 제어 센터에서 통합 관리할 수 있어, 운영의 복잡성을 줄이고 데이터 기반 의사결정을 가능케 한다. 실시간 대시보드와 맞춤형 리포트를 통해 에너지 사용량과 이산화탄소 배출량을 시각화하며, 이를 기반으로 한 알람 시스템은 이상 징후를 조기에 포착하고 에너지 낭비를 예방할 수 있다.     새롭게 도입된 3단계 라이선스 모델은 예측 가능한 가격 체계와 함께 소프트웨어 설치 및 갱신 절차를 간소화했다. 기존 수백 개에 달하던 품번을 15개 내외로 축소하고, 클릭 몇 번으로 설치가 완료되는 자동화 방식으로 배포 시간을 기존 대비 최대 80%까지 줄일 수 있게 했다. 별도의 추가 라이선스 없이 언제든 구성 변경 및 갱신이 가능하며, 웹 기반 포털을 통해 시스템을 실시간으로 공유하고 관리할 수 있다. 보안 측면에서도 강화된 기능이 추가됐다. 소프트웨어와 운영체제가 항상 최신 상태로 유지되도록 하는 자동 갱신 기능과 함께, 다중 인증(MFA), 보안되지 않은 장치로의 BACnet 라우팅 차단 기능이 내장돼 IT/OT 융합 환경에서도 신뢰성을 높인다. 또한 AVEVA PI 연동, OPC UA 프로토콜 확장 등 복잡한 데이터 처리에 대한 지원도 한층 강화돼, 보다 정밀하고 풍부한 운영 데이터를 제공한다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 제품이 단순한 소프트웨어 업그레이드가 아니라, 건물 관리 전반의 패러다임을 바꾸는 핵심 도구가 될 것이라고 강조했다. 특히 실시간 에너지 모니터링, 공조·조명 자동화 제어, 공간 최적화, 사용자 맞춤 쾌적도 향상 등 다양한 운영 목적에 맞춰 활용할 수 있어, 운영 비용 절감은 물론 녹색 건물 인증 취득과 ESG 목표 달성에도 효과적이라는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 슈나이더 일렉트릭의 마니쉬 쿠마(Manish Kumar) 글로벌 디지털 에너지 사업부 부사장은 “에코스트럭처 빌딩 오퍼레이션 7.0 출시는 전 세계적으로 증가하는 건물의 에너지 효율과 지속가능성 요구에 대응하는 슈나이더 일렉트릭의 전략적 움직임 중 하나”라면서, “건물의 가치를 높이고 사용자 만족도를 극대화할 수 있는 미래지향적 관리 플랫폼으로 자리매김할 것”라고 전했다.

레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)가 AI 전문 기업 모레(Moreh), 글로벌 반도체 기업 AMD와 함께 AI 인프라 혁신 방향을 제시하는 세미나 ‘Lenovo Tech Day-Smarter HPC for All’을 개최하고, AI 시대에 최적화된 데이터센터 인프라와 AI 추론 성능 최적화 설루션의 하반기 론칭 계획을 공동 발표했다. 고성능 AI 추론을 제공할 수 있는 레노버, 모레, AMD의 공동 통합 설루션은 레노버·AMD의 고성능 인프라와 모레의 AI 최적화 소프트웨어 기술이 결합된 형태로, 실제 고객 환경에서 검증된 성능과 유연한 확장성을 기반으로 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높여준다. 구체적으로는 레노버의 유연한 고성능 AI 인프라 플랫폼에 AMD의 고성능 CPU 및 GPU, 그리고 모레의 GPU 가상화·스마트 라우팅 기반 AI 최적화 기술이 결합되어, 특정 플랫폼 종속성을 벗어난 인프라 환경을 구현해 AI 추론 성능을 최대 2배 이상 향상시키는 성과를 보여주었다. 이번 행사에서는 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아의 김윤길 부장이 발표자로 나서, ‘IT 인프라의 미래’를 주제로 레노버의 전략 및 설루션을 소개했는데, AI 워크로드에 최적화된 레노버의 최신 서버 포트폴리오와 HPC(고성능 컴퓨팅) 설루션이 상세하게 공유되었다. AMD 에픽(EPYC) 프로세서 기반 시스템의 성능과 AI ISV(독립 소프트웨어 벤더) 모레의 AI 추론 성능 최적화 기술이 이를 더욱 강화한다는 점이 강조되었다.     이번 행사는 AI 모델 개발과 서비스 확산의 핵심 과제로 떠오르고 있는 인프라의 효율과 독립성 확보 방안을 공유하고 고도화된 AI 인프라 구현을 위한 전략을 논의하는 장으로 마련되었으며, 주요 기업 고객 및 업계 관계자 약 60여 명이 참석했다. 세 파트너사는 향후에도 지속적인 기술 협력과 공동 마케팅 활동을 통해 국내 AI 인프라 시장에서의 입지를 더욱 강화해 나갈 계획이다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아의 윤석준 부사장은 “AI 산업의 성장과 함께 고객이 요구하는 인프라 환경 역시 빠르게 진화하고 있다”면서, “이번 협력은 AI 워크로드 최적화를 위한 실제적인 인프라 구축 모델을 제시하며, 레노버가 지향하는 AI 혁신의 방향을 보여주는 좋은 사례”라고 말했다. 

아마존웹서비스(AWS)가 5월 14일~15일 서울 코엑스에서 ‘AWS 서밋 서울 2025’를 진행했다. 4만여 명이 사전 등록한 이번 서밋에는 생성형 AI를 중심으로 다양한 산업 분야와 기술 주제에 대해 130개 이상의 강연이 진행됐고, 60개 이상의 고객사가 AWS 도입 경험과 성공 사례를 소개했다. 또한 현실에 적용 가능한 도구로서 생성형 AI 활용 사례를 체험할 수 있는 엑스포 등 다양한 프로그램이 진행됐다. ■ 정수진 편집장   생성형 AI와 클라우드 전환 중심의 시장 전략 AWS 코리아의 함기호 대표이사는 생성형 AI가 일상을 빠르게 변화시키고 있다고 짚었다. 연구 결과에 따르면 한국 기업의 54%가 2025년 IT 예산에서 생성형 AI를 최우선 투자 항목으로 꼽았다. 그리고 63%의 조직이 최고 AI 책임자(CAIO)를 임명하는 등, AI는 기업의 조직 구조에도 변화를 가져왔다. 생성형 AI의 도입 속도는 매우 빨라서 94%의 기업이 이미 도입했고, 85%는 활발한 실험을 진행 중이다. 하지만 이러한 실험이 실제 활용으로 이어지는 비율은 아직 절반 이하에 머물고 있는 것으로 나타났다.   ▲ AWS코리아 함기호 대표   AWS는 고객들이 클라우드 전환을 지속적인 혁신의 여정으로 인식하고 있다는 점에 주목하고 있다. 과거에는 클라우드가 단순히 비용 절감 수단 또는 일회성 프로젝트로 여겨졌지만, 이제는 비즈니스 민첩성과 경쟁력 확보를 위해 클라우드 네이티브 환경으로의 전환을 더욱 중요하게 생각하고 있다는 것이다. 함기호 대표이사는 “AWS는 이러한 변화와 함께 고객의 디지털 전환을 지속적으로 지원하고 있다”면서, 작년에 이어 올해도 생성형 AI와 IT 현대화를 주요 사업 전략으로 진행하고 있다고 소개했다. 그는 또한 한국 시장에 대한 지원과 성과에 대해서도 소개했다. 올해에는 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)가 한국에 정식으로 출시되었다. 지난 3월에는 한국인터넷진흥원의 클라우드 보안 인증(CSAP) 3등급을 획득하여, 공공기관에 클라우드 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 개발자를 위한 생성형 AI 서비스인 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)가 4월부터 한국어 지원을 시작했다. 이외에도 AWS는 한국 기업이 파운데이션 모델(FM)을 개발하고 해외로 빠르게 진출할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다.   컴퓨팅/스토리지/보안 등 주요 클라우드 기술 요소 소개 AWS는 이번 서밋이 기술 중심에서 기술 경험 중심으로 초점을 옮겨, 생성형 AI를 포함한 자사의 기술이 실제 문제 해결에 어떻게 기여하는지 보여주는 데 초점을 맞추었다고 설명했다. 서밋의 첫째 날인 5월 14일 기조연설에서 AWS의 야세르 알사이에드(Yasser Alsaied) IoT 부문 부사장은 “AWS가 불가능해 보이는 것을 상상하고 만들 수 있도록 돕는 기술을 제공한다”고 소개했다. 그가 소개한 주요 기술은 보안, 확장성, 컴퓨팅, 스토리지 등이다. AWS는 칩부터 클라우드까지 모든 수준에서 보안을 구축하고 고객 데이터에 접근할 수 없도록 했다. 또한, 전 세계의 인프라 리전(region)과 가용 영역(availability zone)을 연결하는 600만 킬로미터 이상의 광케이블을 보유하고 있으며, 2024년에는 네트워크 백본 용량을 80% 늘렸다. AWS는 클라우드 기반으로 필요한 만큼 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있도록 지원하며 가상 서버, 컨테이너 등 다양한 옵션을 제공한다. 특히 생성형 AI와 같은 복잡한 워크로드를 위해서는 엔비디아와 협력하여 GPU 인스턴스를 출시했다. 알사이에드 부사장은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위한 프로젝트 세이바(Project Ceiba) 및 고수요의 GPU 컴퓨팅에 즉시 예측 가능하게 액세스할 수 있는 아마존 EC2 캐퍼시티 블록을 소개했으며, “자체 개발한 프로세서인 AWS 그래비톤4(AWS Graviton4)는 이전 세대 대비 45% 빠르고 에너지 소비를 60% 줄였다. AWS는 지난 2년간 데이터센터 CPU의 50% 이상을 그래비톤으로 교체했다”고 설명했다.   ▲ AWS 야세르 알사이에드 IoT 부문 부사장   스토리지 서비스인 아마존 S3(Amazon S3)에는 현재 400조 개 이상의 오브젝트가 저장되어 있다. 한편, AWS는 대규모 분석 데이터셋을 위한 툴인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 오픈소스로 공개했고, 오브젝트 크기, 스토리지 클래스, 통계 등의 시스템 메타데이터를 자동으로 생성해 대규모 데이터셋 관리의 오버헤드를 줄이는 S3 메타데이터 등 스토리지 관련 서비스를 제공한다. 알사이에드 부사장은 이러한 스토리지 기술이 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 있어 중요하며, 이를 통해 혁신적인 설루션을 구축할 수 있다고 강조했다.   앱 현대화 및 비즈니스 혁신을 위한 AI 기술 알사이에드 부사장은 비즈니스 혁신을 돕는 AWS의 생성형 AI 및 관련 서비스에 대해서도 소개했다. 아마존 베드락(Amazon Bedrock)은 고객에게 폭넓은 파운데이션 모델(FM) 선택권을 제공해, 아마존 및 다양한 회사의 모델 가운데 개발하는 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕는다. 베드락은 검색 증강 생성(RAG)을 지원해 더욱 관련성 높고 정확한 응답을 제공하며, 가드레일 포 아마존 베드락(Guardrails for Amazon Bedrock)을 통해 유해한 콘텐츠를 차단할 수 있다. 알사이에드 부사장은 AI 응답의 불확실성을 줄이는 데에 도움을 주는 자동화 추론 및 프롬프트에 적합한 모델을 선택할 수 있는 지능형 프롬프트 라우팅 등의 기능도 소개했다. 또한 알사이에드 부사장은 AI 및 에이전트 기술을 활용한 애플리케이션의 현대화 사례를 소개하면서, “AWS는 고객들이 마이그레이션 과제를 극복하도록 꾸준히 지원해왔으며, 마이그레이션을 자동화하는 서비스를 제공한다”고 전했다. “닷넷 코드 변환 서비스는 애플리케이션의 현대화 시간 및 윈도우 라이선스 비용을 줄일 수 있게 돕고, VM웨어 워크로드 변환 서비스는 네트워크 설정 변환 속도를 80배 높일 수 있다. 복잡한 메인프레임 애플리케이션의 변환도 에이전트의 도움으로 몇 달 만에 완료할 수 있다”는 것이 알사이에드 부사장의 설명이다.   ▲ AWS는 생성형 AI가 제조 산업의 복잡한 업무에 도움을 줄 수 있다고 소개했다.   제조 산업 디지털 전환을 위한 데이터 통합 및 AI 활용 이번 서밋은 이틀에 걸쳐 ‘인더스트리 데이(5월 14일)’와 ‘코어 서비스 데이(5월 15일)’로 진행됐다. 5월 14일에는 현대카드와 트웰브랩스가 기조연설에서 생성형 AI 관련 인사이트를 소개했고 기술 트렌드, 생성형 AI, 산업별 트랙 등 다양한 주제의 강연이 진행되었다. 15일에는 아마존의 워너 보겔스(Werner Vogels) CTO와 디팍 싱(Deepak Singh) 데이터베이스 및 AI 부사장, 삼성전자 서치영 상무, 티맵모빌리티 김재순 CTO가 기조연설을 진행했으며, 9개 트랙에서 50여 개의 세부 강연을 통해 생성형 AI, 머신러닝, 데이터 분석, 클라우드, 데이터베이스, 보안 및 거버넌스 등 서비스별 업데이트와 활용 사례가 소개되었다. 이 가운데 14일 진행된 제조 및 하이테크 트랙에서는 디지털 전환과 인공지능을 통한 제조산업의 혁신 전략을 짚고, 국내 기업들의 사례가 소개됐다. AWS 코리아의 박천구 솔루션즈 아키텍트 매니저는 변화하는 시장 환경에서 제조 기업이 직면한 문제로 “엔지니어링 디자인, 제조, 공급망, 운영 등 각 부서의 시스템이 사일로화되어 필요한 데이터를 제때 얻기 어렵다”는 점을 꼽았다. 그러면서 “이런 문제를 해결하기 위한 디지털 전환은 전통적인 제조에서 첨단 제조로 완전히 전환하는 것을 뜻하며, 긴 여정을 통해 비즈니스 가치를 실현할 수 있어야 한다”고 전했다. 특히 제조산업 디지털 전환의 핵심 요소로 AWS가 주목한 것은 데이터의 통합이다. 박천구 매니저는 “공장에는 많은 데이터가 있고 산업 데이터는 2년마다 두 배씩 늘어나는데, 특히 OT 데이터가 대다수를 차지한다. 디지털 전환의 성공은 OT에 중점을 두고 OT-IT 데이터를 효과적으로 통합하는 데에 달려 있다”면서, “이렇게 통합된 데이터를 잘 관리하고 빅데이터・AI 등과 결합해 활용할 수 있는 구조를 갖춤으로써 각 제조 단위 및 전체 공정의 최적화가 가능하다. 특히 올해는 생성형 AI를 통한 비즈니스 전환에 대한 고민이 본격화될 것으로 보이는데, 탄탄한 데이터 기반을 구축하는 것은 생성형 AI의 효과를 실현하는 필수 조건”이라고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HPE는 진화하는 사이버 위협으로부터 중소기업(SMB) 네트워크를 보호하기 위해 설계된 새로운 다기능 네트워크 설루션인 ‘HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이(HPE Networking Instant On Secure Gateway)’를 선보였다. 이는 엔터프라이즈급 보안을 간편한 구축 및 관리 기능과 결합해 전문 IT 인력이나 많은 리소스 없이도 중소기업이 자사의 네트워크를 안전하게 보호할 수 있도록 지원한다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 네트워크 트래픽을 지능적으로 모니터링, 필터 및 운영을 통해 안전하고 허가된 활동만을 허용하고, 악의적인 위협을 사전에 차단하는 1차 방어선 역할을 한다. 방화벽 보호, 침입 탐지 및 차단, VPN 지원, WAN 고가용성 등 핵심 보안 기능을 하나의 간편한 설루션에 통합함으로써, 중소기업이 직면한 주요 사이버 보안 과제를 효과적으로 해결하고 네트워크 보호를 간소화한다.     HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 두 가지 모델로 제공되며, 각 모델은 규모와 사용자 요구에 맞는 적절한 성능과 보호 수준을 제공하도록 설계되었다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이 SG1004(HPE Networking Instant On Secure Gateway SG1004)는 1기가만 지원하는 4포트 유선 시큐어 게이트웨이로, 기본 라우팅, WAN 복원력, VPN, 방화벽 및 IDS/IPS 옵션을 제공한다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이 SG2505P(HPE Networking Instant On Secure Gateway SG2505P)는 멀티 기가 지원 5포트 시큐어 게이트웨이로, 더 높은 성능과 클래스 4 POE 지원을 제공하며, 액세스 포인트에 총 64W의 전력 공급 및 SG1004가 지원하는 모든 기능을 포함한다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 IDS/IPS 서명을 자동으로 업데이트하여 실시간 위협 탐지 및 차단 기능을 제공, 새로운 위협으로부터 보호한다. 여러 핵심 보안 기능을 하나의 플랫폼에 통합함으로써 여러 도구와 벤더에 대한 의존도를 줄이고, 네트워크 보안 관리의 최신화를 촉진한다. 보안 기능을 통합한 HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 하드웨어 비용을 절감하고 서드파티 도구에 대한 의존도를 최소화한다. 고가용성 기능을 통해 다운타임을 최소화하며, 자동화된 사고 대응으로 위협을 신속하게 해결해 비즈니스의 원활한 운영을 지원한다. 또한, 자동화된 정책 시행 및 감사 추적 기능을 통해 클라우드 관리형 게이트웨이는 데이터 보호와 로그 기록을 자동화하여 규제 준수를 용이하게 한다. 또한, HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 하나의 통합된 직관적인 인터페이스를 통해 중소기업이 전체 네트워크를 관리할 수 있는 단일 클라우드 시스템을 제공, 전문 IT 인력 없이도 쉽게 관리할 수 있다. 투명한 구독 모델은 숨겨진 비용을 없애 중소기업이 고급 엔터프라이즈급 보안을 보다 쉽게 접근하고 합리적인 가격에 이용할 수 있도록 한다. HPE 아루바 네트워킹의 아몰 미트라(Amol Mitra) 월드와이드 SMB 총괄 부사장은 “오늘날 중소기업은 제한된 IT 자원과 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 복잡해지는 사이버 위협으로부터 네트워크를 방어해야 하는 지속적인 과제에 직면해 있다”며, “전담 보안팀이나 충분한 예산이 없는 많은 중소기업이 효과적인 네트워크 보호에 어려움을 겪고 있으며, 기존 보안 설루션은 민첩성과 유연성, 클라우드 보안, 고도화된 위협 탐지 기능이 부족해 보안에 대한 잘못된 안정감을 주고, 결과적으로 기업을 위협에 노출시킨다. HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 이러한 격차를 해소하고, 중소기업이 많은 자원 없이도 엔터프라이즈급 보호를 제공받으며 급변하는 디지털 환경 속에서 안전을 유지할 수 있도록 지원한다”고 전했다. HPE 아루바 네트워킹의 마크 애블릿(Mark Ablett) 아태 지역 부사장은 “아시아태평양 및 일본 지역의 중소기업은 혁신을 확대하고 생산성을 높이며 일자리와 기회를 창출함으로써 지역 경제 성장의 핵심 동력으로 작용하고 있다. 그러나 이들이 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 고유한 과제와 요구에 맞춘 특화된 설루션이 필요하다”며, “HPE 네트워킹 인스턴트 온 시큐어 게이트웨이는 이러한 기업들이 네트워크 보호와 운영 간소화를 위한 고급 보안 설루션을 제공하며, 관리가 용이한 기능을 통해 중소기업들이 더욱 안전하게 혁신하고 확장할 수 있도록 지원한다. 이 혁신은 중소기업들이 더욱 연결되는 환경 속에서 자신감을 가지고 성장할 수 있도록 돕는 핵심 요소”라고 전했다.

제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10)   크레오 파이핑 및 케이블링 익스텐션(Creo Piping and Cabling Extension : PCX)은 다양한 종류의 산업과 유형의 파이핑 및 케이블링을 지원하여 전체 설계 프로세스를 간소화하고 가속화하는 크레오의 모듈이다. 이번 호에서는 크레오 파이핑에 대해 알아보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파이핑은 라이브러리를 이용하는 사양 설계(Spec_driven)와 비 사양 설계(Non_Spec_driven)로 나눌 수 있다. 이번 호에서는 비 사양으로 파이핑을 생성한다. 비 사양 파이핑은 직선이거나 유연한 파이프 세그먼트 세트로 정의하며, 파이핑 시스템은 일반적으로 파이프 세그먼트의 비브랜치 체인으로 구성된 여러 파이프라인을 갖는다. 필요한 파이프라인을 미리 지정한 다음 라우팅에 필요한 파이프라인을 선택하면 된다. 파이핑은 파이프라인을 어셈블리 피처로 어셈블리에 저장하며, 현재 단순화 표현의 컴포넌트를 참조하여 서브 어셈블리에 파이프라인의 경로를 설정하고 수정할 수 있다. 어셈블리 모드에서 사용 가능한 동일한 기능으로 서브 어셈블리를 생성하고 삭제할 수 있다. 파이핑 시스템을 정의하려면 라인 스톡, 파이프라인 매개 변수, 사용 가능한 배관 유형, 코너 유형 등과 같은 특징을 지정해야 한다.  라인 스톡 : 재료, 바깥 지름, 배관 유형, 코너 유형 및 기타 파이프 매개 변수를 정의한다. 라이브러리에 저장하기 위해 라인 스톡 매개 변수를 파일에 기록할 수 있다.  파이프라인 매개변수 : 라인마다 파이프 이름, 통과되는 액체나 기체 유형, 진행 방향과 압력과 같은 사용자정의 매개 변수 등을 정의할 수 있다. 배관 유형 : 파이프 세그먼트의 배관 유형은 다양하다. 직선(강체), 유연, 또는 대체 직선과 유연 세그먼트로 구성될 수 있다. 일반적으로 피팅을 그대로 두거나 격벽을 통과하는 경우와 같이 호스 경로를 설정하고 짧은 단면의 탄젠트를 제어해야 할 경우에만 대체 세그먼트를 사용하기도 한다.  코너 피팅 : 코너는 맞추거나 사접하거나 벤드할 수 있다. 그러면 지금부터 크레오 11.0에서 비사용 파이핑을 생성해보자.어셈블리 파일을 열어 파이핑을 연결하고자 하는 시작과 끝을 각각 확인한다.이번 호에서는 다음의 그림과 같이 두 부분에 시작과 끝을 정해 파이핑을 생성하고자 한다.     먼저 부품을 열어 시작과 끝지점에 좌표계 및 기준 점을 생성한다. 왼쪽 부품인 exchanger.prt를 열어 좌표계를 생성한다.  원점 탭에서 축과 평면으로 원점을 선택하고, 방향 탭으로 이동 후 X, Y, Z 축을 설정한다.     이 방법으로 아래쪽도 그림과 같이 좌표계를 모두 생성한다. 좌표의 이름도 각각 변경한다. 좌표의 이름은 추후 도면에 표시할 것이기 때문에, 알기 쉽게 이름을 지정한다.      다음 파이프라인으로 연결하고자 하는 부분에 기준점을 생성한다. 각 부품에 기준점을 만들고, 파이핑 생성 시 기준점들을 연결하여 파이프라인을 생성하게 된다. 그렇기 때문에 파이프라인을 생성하고자 하는 곳에 기준점을 생성해야 한다. 기준점은 앞에서 만든 좌표계를 기준으로 점을 생성하기 위해 오프셋 좌표계로 생성한다.      EXCHANGER_END 좌표를 참조로 설정한 후, 그림과 같이 세 개의 점을 생성한다.     작업을 모두 마친 후 아래 파이프 연결 부분인 EXCHANGER_ STRAT도 오프셋 좌표계를 통해 점을 생성한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시스코가 기업용 엔터프라이즈 AI 기술 설루션을 제공하기 위해 엔비디아와 파트너십을 확대한다고 밝혔다. 기업들은 AI가 성장의 핵심 요소라는 점을 인식하고 있지만, AI 레디 데이터센터 운영에 필요한 기술적 복잡성과 보안 요구 사항을 해결해야 하는 과제로 인해 여전히 도입 초기 단계에 머물러 있다. 이번 파트너십 확대는 AI 워크로드에 대한 수요를 충족하려는 조직에 유연성과 선택권을 제공하는 것을 목표로 한다. 특히 데이터센터와 클라우드, 사용자 간에 고성능, 저지연, 전력 효율성이 뛰어난 연결을 지원한다. 시스코와 엔비디아 실리콘을 기반으로 하는 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼(Spectrum-X Ethernet networking platform)은 수많은 엔터프라이즈 AI 워크로드의 토대가 될 전망이다. 양사는 네트워킹 아키텍처 간 상호 운용성을 지원함으로써, 고객이 원하는 간소화된 풀스택 설루션을 제공하는 데 주력한다. 이번 파트너십 확대의 목표는 고객이 기존 관리 도구와 프로세스를 활용하면서도 프론트엔드부터 백엔드 네트워크까지 아우르는 공동 아키텍처를 통해 AI 인프라 투자를 최적화할 수 있도록 지원하는 것이다. 시스코와 엔비디아의 기술을 통합하고 표준화하는 것이 더 용이해짐에 따라, 고객은 적응형 라우팅, 원격 측정, 혼잡 제어, 저지연성과 같은 엔비디아 스펙트럼-X 플랫폼의 최신 및 미래 기술을 활용할 수 있다. 또한, 스플렁크 데이터 플랫폼을 포함한 시스코의 네트워킹, 보안, 디지털 회복탄력성 포트폴리오의 이점도 누릴 수 있다.  양사는 새로운 차원의 혁신을 통해 기업 내 AI 도입을 가속화하는 데 노력을 기울이고 있다. 이번 파트너십 확대는 배포 및 운영을 간소화하면서 동시에 워크로드 성능과 가시성을 개선하는 데 중점을 뒀다. AI 워크로드에 최적화된 최고 성능의 이더넷 설루션을 제공하는 것을 목표로, 엔비디아의 스펙트럼-X 아키텍처를 시스코의 실리콘 원(Silicon One)으로 확장해 시스코를 스펙트럼-X 이더넷 설루션에서 지원되는 파트너 실리콘으로 만든다. 또한, 기존에 퍼블릭 클라우드 또는 SaaS 서비스로 제한되었던 엔터프라이즈 데이터센터 이더넷 AI 프로젝트를 프로토타입 단계에서 전체 배포 단계로 전환하는 데 기여할 예정이다.     시스코의 척 로빈스(Chuck Robbins) 회장 겸 CEO는 “기업들은 AI를 빠르고 효과적으로 배포해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있으며, 많은 리더들이 투자 대비 효과와 리스크를 균형 있게 관리하는 데 어려움을 겪고 있다”며, “시스코와 엔비디아가 힘을 합쳐 이러한 문제를 해결하고, 고객이 인프라 투자를 최적화해 AI의 잠재력을 극대화할 수 있도록 도울 것”이라고 강조했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “AI는 빛의 속도로 발전해 모든 산업에 혁신을 가져올 것"이라며, “엔비디아의 스펙트럼-X는 AI를 위해 더욱 강화된 이더넷 설루션이다. 시스코의 엔터프라이즈 플랫폼과 글로벌 네트워크를 결합하면, 전 세계 기업들이 경쟁적으로 AI 혁신을 추진하는 과정에서 최첨단 엔비디아 인프라를 구축할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다.

벡터코리아는 차세대 SDV 개발을 위한 플랫폼을 뜻하는 SDV 2.0인 ‘벡터 소프트웨어 팩토리(Vector Software Factory)’를 공개했다. SDV 2.0은 차량 소프트웨어의 개발, 통합, 배포 및 운영을 위한 새로운 표준을 확립하며, 자동차 제조사와 부품 공급업체가 소프트웨어 중심의 차량 개발 환경에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다. 벡터 소프트웨어 팩토리(Vector Software Factory)는 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 Zonal E/E 아키텍처(중앙 집중화로 제어 구조 간소화)를 기반으로 구축됐으며, 확장 가능하고 모듈형 구조를 갖춘 베이스 레이어(Base Layer)를 제공한다. 이를 통해 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템), IVI(차량 인포테인먼트), 차량 제어 시스템 등과 연동되며, API 기반 데이터 교환 기능을 통해 시스템 간 호환성을 제공한다. 또한, 클라우드 네이티브 환경에서 소프트웨어 개발이 가능하도록 지원해, 개발자는 자동 코드 생성 및 라이브러리 구축 기능을 활용해 빠르고 효율적인 개발이 가능하다. 이를 통해 차량 소프트웨어의 개발 주기를 단축하고, 신속한 기능 구현이 가능해진다. 배포된 소프트웨어는 SDV Cloud를 통해 실시간 신호 모니터링 및 데이터 분석이 가능하다. 이를 활용하면 소프트웨어 업데이트가 차량 성능에 미치는 영향을 지속적으로 평가하고, 향후 개선 방향을 도출할 수 있다.     벡터는 SDV(Software-Defined Vehicle, 소프트웨어 정의 차량) 기반 E/E 아키텍처의 변화에 대응하여, 영역별 제어 로직을 통합하고 서비스 및 시그널을 효율적으로 라우팅하는 Zone 제어기 개발을 위한 SDK를 제공한다. 이 SDK는 여러 애플리케이션 공급사가 동일한 Zone 제어기 내에서 동작하는 소프트웨어를 일관된 환경에서 개발·배포할 수 있도록 지원한다. 특히, 오토사(AUTOSAR) 확장 모듈인 SWCluC와 MCU 기반 하이퍼바이저를 포함한 개발 환경과 서비스를 제공함으로써, 제어기 개발사가 시스템 아키텍처와의 원활한 통합을 실현할 수 있도록 명확한 가이드를 제시한다. 이를 통해, 개발사는 하드웨어 및 플랫폼 통합에 대한 부담을 줄이고, 애플리케이션 개발에 집중할 수 있는 최적의 환경을 확보할 수 있다. 벡터 소프트웨어 팩토리는 HIL(Hardware-in-the-Loop) 및 SIL(Software-in-the-Loop) 기반의 가상 검증 및 테스트 환경을 제공해, 소프트웨어의 안정성을 사전에 확보할 수 있도록 한다. 이를 통해 개발 초기 단계에서 발생할 수 있는 버그 및 오류를 최소화하고, 비용 절감과 함께 전체 개발 프로세스의 효율성을 높일 수 있다. 또한 고객은 벡터가 제공하는 단일 플랫폼에서 모든 구동 환경 시나리오를 시뮬레이션할 수 있어, 차량을 최신 상태로 유지하는 동시에 다양한 서비스를 지원받을 수 있다. 벡터코리아는 SDV 중심으로 변화하는 자동차 산업 환경에서, 소프트웨어 개발의 새로운 표준을 제시하고 있다. 벡터 소프트웨어 팩토리는 차량 소프트웨어 개발 속도를 극대화하고 품질을 강화하는 것은 물론, 기업이 보다 신속하고 안정적으로 혁신적인 기능을 구현할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 벡터코리아의 이재수 SDV & Embedded 설루션 사업부장은 “자동차 산업이 빠르게 소프트웨어 중심으로 변화하면서, 효율적이고 유연한 소프트웨어 개발 및 배포 환경이 필수”라면서, “벡터 소프트웨어 팩토리는 개발자와 자동차 제조사가 직면한 다양한 과제를 해결하고, SDV 시대를 선도할 강력한 설루션이 될 것”이라고 밝혔다.

엔비디아는 개발자가 활용할 수 있도록 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 모델을 엔비디아 NIM 마이크로서비스 프리뷰로 제공한다고 밝혔다. 개발자들은 딥시크-R1 모델을 활용해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 테스트하고 실험할 수 있으며, 이는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼의 일부인 NIM 마이크로서비스로 제공될 예정이다. 딥시크-R1은 최첨단 추론 기능을 갖춘 오픈 모델이다. 딥시크-R1과 같은 추론 모델은 직접적인 답변을 제공하는 대신 쿼리에 대해 여러 번의 추론 패스(inference passes)를 수행해 연쇄 사고, 합의, 검색 방법을 거쳐 최상의 답변을 생성한다. R1은 논리적 추론, 사고, 수학, 코딩, 언어 이해 등이 필요한 작업에 대해 높은 정확도와 추론 효율을 제공한다. 이러한 일련의 추론 패스를 수행해 최적의 답변에 도달하기 위해 추론을 사용하는 것을 테스트 타임 스케일링(test-time scaling)이라고 한다. 모델이 문제를 반복적으로 ‘사고’할 수 있게 되면 더 많은 출력 토큰과 더 긴 생성 주기가 생성되므로 모델 품질이 계속 확장된다. 딥시크-R1과 같은 추론 모델에서 실시간 추론과 고품질 응답을 모두 구현하려면 상당한 테스트 타임 컴퓨팅이 중요하므로 더 큰 규모의 추론 배포가 필요하다.     딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 단일 엔비디아 HGX H200 시스템에서 초당 최대 3872개의 토큰을 전송할 수 있다. 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 업계 표준 API를 지원해 배포를 간소화한다. 기업은 가속 컴퓨팅 인프라에서 NIM 마이크로서비스를 실행해 보안과 데이터 프라이버시를 극대화할 수 있다. 또한, 기업은 엔비디아 네모(NeMo) 소프트웨어와 함께 엔비디아 AI 파운드리(AI Foundry)를 사용해 AI 에이전트를 위한 맞춤형 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스를 생성할 수 있다. 딥시크-R1은 거대 전문가 조합 방식(Mixture-Of-Experts, MoE) 모델이다. 다른 인기 있는 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)보다 10배 많은 6710억 개의 파라미터를 통합해 12만 8000개의 토큰이라는 인풋 컨텍스트 길이(input context length)를 지원한다. 또한 이 모델은 레이어당 많은 전문가를 활용한다. R1의 각 레이어에는 256명의 전문가가 있으며, 각 토큰은 평가를 위해 8명의 별도 전문가에게 병렬로 라우팅된다. R1에서 실시간 답변을 제공하려면 추론을 위해 모든 전문가에게 신속한 토큰을 라우팅하기 위해 높은 대역폭과 짧은 지연 시간의 통신으로 연결된 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 많은 GPU가 필요하다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스에서 제공되는 소프트웨어 최적화와 결합해 NV링크(NVLink)와 NV링크 스위치(Switch)를 사용해 연결된 8개의 H200 GPU가 장착된 단일 서버는 초당 최대 3872개의 토큰으로 6710억 개의 파라미터로 구성된 전체 딥시크-R1 모델을 실행할 수 있다. 이러한 처리량은 모든 레이어에서 엔비디아 호퍼(Hopper) 아키텍처의 FP8 트랜스포머 엔진과 MoE 전문가 통신을 위한 900GB/s의 NV링크 대역폭을 사용함으로써 가능하다. 실시간 추론에는 GPU에서 모든 초당 부동 소수점 연산(FLOPS)의 성능을 끌어내는 것이 중요하다. 엔비디아는 “차세대 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처는 최대 20페타플롭의 피크 FP4 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 5세대 텐서 코어(Tensor Core)와 추론에 특별히 최적화된 72-GPU NV링크 도메인을 통해 딥시크-R1과 같은 추론 모델의 테스트 시간 확장을 크게 향상시킬 것”이라고 전했다.

주요 PLM 소프트웨어 소개 생산 일정 수립 & 제약 관리 소프트웨어, SAP Production Engineering and Operations   개발 : SAP, www.sap.com 자료 제공 : SAP코리아, 080-219-2400, www.sap.com/korea SAP Production Engineering and Operations 은 PLM의 설계 정보가 원활히 생산 프로세스에 반영될 수 있도록 지원하는 생산 관리 솔루션으로, 제품의 설계 변경이 빈번하게 발생하는 MTO 및 ETO 산업에서 PLM-ERP-MES 간 데이터 및 프로세스의 정합성을 일치시킬 수 있도록 지원한다. PLM과 완벽한 통합을 통해, 설계 정보가 제조 부서로 이관되는 단계에서의 병목현상을 해결하고, 항공/철도/방산 등 ETO 산업군에 프로세스 혁신을 제공한다.  1. 주요 특징 이 제품은 변경된 설계 정보를Seamless하게 생산 단계에 반영될 수 있도록 지원한다. PLM 정보와 연동을 통해 생산 계획 및 생산 실행 단계에 복잡한 설계 정보를 반영한다. 또한, 설계 변경사항이 기존의 BOM, 라우팅 및 구매/생산/판매 등의 경영 정보에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 바탕으로 원가관리 및 생산계획 수립 시 설계 변경사항을 유연하고 효율적으로 반영하고 실제로 생산을 수행하여 작업 현장의 효율성을 극대화한다.    2. 주요 기능 SAP Production Engineering and Operations 솔루션은 PLM에서의 설계 정보를 생산에 적합한 형태로 변환하는 ① Production Engineering 영역, 생산계획을 효율적으로 실행할 수 있도록 지원하는 ② Production Operations 영역, 그리고 두 영역 간에 정보 교환과 연동이 될 수 있게 하는 ③ Cross Topic Functions 영역으로 구분할 수 있다.    ▲ SAP Production Engineering and Operations 기능 개요 *** SAP_03.jpg (1) Production Engineering 1) 변경 영향 분석(Manufacturing Change Management) PLM에서 전달된 EBOM을 바탕으로, 새로 추가되거나 변경된 요소를 파악한다. 이를 BOM, 라우팅, 생산/구매오더에 반영하여 설계 변경요소를 생산 정보에 편리하게 적용할 수 있도록 한다. 2) BOM 관리(BOM Management) ETO 산업에 적합한 형태로 ‘Version BOM’을 도입하여 BOM의 다양한 변경상태와 변경 구성품이 구분되어 표시/제어될 수 있도록 BOM 관리를 체계화한다. 그리고, VEMP(Visual Enterprise Manufacturing Planner) 기능을 통해 E-BOM을 M-BOM으로 전환 및 시각화할 수 있도록 지원하여 설계와 생산 간 BOM 전환 작업이 명확하게 이루어지도록 한다. 3) 생산 프로세스 설계(Production Process Planning) 자재, 작업 지시, 작업자 특성 등을 반영하여 라우팅 정보를 효율적으로 관리한다. 프로젝트 제조 방식에 적합하게, 작업 간 유연한 순서 변경이 가능하도록 지원한다. (2) Production Operation PLM의 3D CAD 도면 정보를 자재 및 BOM 정보와 연동해서 제공하여 작업 지시를 더욱 원활하게 하고, 작업 현장에서의 생산 프로세스를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. (3) Cross Topic Functions ETO 산업의 생산 프로세스와 설계 데이터 이관을 위해 적합한 정보 관리체계 및 프로세스를 만들어 설계 정보의 제조 현장 이관 자동화 및 최적화를 지원한다. 3. 주요 고객 사이트 (공개 가능한 고객사 한정) ■ 방위산업 : 방산/조선/항공기/위성/무기 등 (General Atomic, Huntington Ingalls Industries, Kawasaki 중공업, BAE Systems, Northrop Grumman, TATA, FACC, Middle River Aircraft Systems) ■ 철도 (CAF, STADLER) ■ 장비 : 중장비 및 반도체 장비 등 (Wikov, ASML, HITACHI, Lam Research, Novomatic)   출처 : CAE 가이드 V1   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기