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통합검색 "마켓플레이스"에 대한 통합 검색 내용이 123개 있습니다
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스노우플레이크, 비개발자 참여 가능한 AI 데이터 해커톤 개최
스노우플레이크가 실제 데이터를 활용해 아이디어를 직접 구현해보는 ‘스노우플레이크 해커톤 2026’을 개최한다. 이번 행사는 지난해 열린 첫 대회에 이어 두 번째로 마련됐으며 이전보다 프로그램 구성과 운영 규모를 확대했다. 이번 해커톤은 개발 중심의 테크 트랙과 아이디어 중심의 비즈니스 트랙으로 나누어 운영한다. 테크 트랙에서는 실제 데이터를 이용해 애플리케이션을 개발하며, 비즈니스 트랙에서는 데이터 기반의 문제 해결 방안과 사업 모델을 제시하는 과제를 수행한다. 데이터 사이언티스트나 개발자뿐만 아니라 AI를 활용한 비즈니스 아이디어를 가진 일반인도 참여할 수 있다.     참가자들은 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드 플랫폼 위에서 데이터 애플리케이션을 자유롭게 설계한다. 이번 대회에는 아정당, SPH, 리치고, 넥스트레이드 등 여러 파트너사가 제공하는 데이터 세트가 활용된다. 다양한 외부 데이터가 공유되는 스노우플레이크 마켓플레이스를 써서 새로운 비즈니스 가치를 만드는 설루션을 구현하는 것이 핵심이다. 필요한 경우 스노우플레이크 라이브러리나 오픈소스 도구도 함께 사용할 수 있다. 스노우플레이크는 참가자들이 플랫폼을 원활하게 쓸 수 있도록 행사 전에 총 세 차례의 밋업과 웨비나를 진행한다. 참가자들은 실습 프로그램을 통해 최신 AI 기능과 활용 전략을 배우고 전문가들의 개발 노하우를 전달받는다. 특히 4월 1일 열리는 웨비나에서는 전년도 수상팀과 심사위원들이 결선 진출을 위한 가이드를 설명할 예정이다. 과제 평가는 트랙별로 기준이 다르다. 테크 트랙은 창의성과 AI 전문성, 현실성, 스토리텔링 등을 살피고 비즈니스 트랙은 시장성과 실행 가능성 등을 중점적으로 평가한다. 스노우플레이크 플랫폼과 마켓플레이스 데이터를 얼마나 효과적으로 활용했는지가 공통적인 주요 심사 요소다. 최종 선정된 6개 팀은 4월 29일 결선 무대에서 발표를 진행한다. 심사위원으로는 최기영 스노우플레이크 코리아 지사장을 포함해 LG유플러스, 네이버웹툰, 리치고, SPH, 아정당의 데이터 및 AI 전문가들이 참여해 수상팀을 결정한다. 스노우플레이크 코리아의 최기영 지사장은 “올해로 두 번째 열리는 이번 해커톤은 데이터와 AI 기반의 혁신을 실제로 구현하고 공유하는 자리”라면서, “개발자와 전문가뿐만 아니라 AI에 관심 있는 누구나 참여해 새로운 가능성을 발견하기를 기대한다”고 말했다.
작성일 : 2026-03-24
[이북] 스마트 건설 DX 가이드
  스마트 건설 DX에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <스마트 건설 DX 가이드>가 발간되었습니다.  <스마트 건설 DX 가이드>는 빌딩스마트협회와 캐드앤그래픽스의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 스마트 건설 DX에 대한 이해와 트렌드, 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    출판 / 캐드앤그래픽스 페이지 / 256쪽, 올 컬러 발간일 / 2026년 4월 20일 정가  / 30,000원    공저 | 빌딩스마트협회 이강 / 조성민 / 진상윤 / 문진영 / 박승 / 나재훈 / 김한도 / 윤종덕 / 이두희 / 김창근 / 류제형 / 강태욱 / 최경화 / 양승규 / 이용하 / 권방호 / 김선중 / 김성진 / 김영휘 / 김용수 / 김진만 / 김태현 / 손석희 / 손원영 / 엄신조 / 이기상 / 이승평 / 진득호 / 최융기 / 한종한 외   PART 01. 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 PART 02. BIM & DX 도입 전략과 가이드 PART 03. 스마트 건설 기술 동향 및 발전 방향  PART 04. 스마트 건설 DX 적용 사례 PART 05. 주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 PART 06. 스마트 건설 DX 관련 업체 디렉토리 PART 07. 업체별 스마트 건설 DX 솔루션 리스트 ------------------------- 목차 PART 01. 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 10        스마트건설, DX, AI, BIM의 상관관계와 도입 전략        이강 14        AI 시대, 스마트 건설 DX의 본질과 대전환의 길    -    조성민 18        스마트 건설 DX의 핵심, BIM 개요와 효과        빌딩스마트협회 PART 02. BIM & DX 도입 전략과 가이드 34        스마트건설 게임체인처 공공 발주자의 BIM 거버넌스        진상윤 39        건축설계 분야 DX·AI·AX 전환의 실제        문진영 48        스마트 건설 DX, 기술 도입을 넘어 산업 구조를 바꾸다        나재훈 50        데이터 사일로를 해결하기 위한 BIM 코디네이터의 역할        박승 53        EPC 산업의 디지털 트윈 적용 전략        김창근 58        AX 시대 건설 BIM과 DX 도입의 필요조건        김한도 62        실무자가 직접 만드는 BIM-AI Solution        윤종덕 66        BIM과 DX - ‘모델 중심’ 접근의 한계와 DB 중심 전환 전략        이두희 70        BIMIL이 제시하는 4단계 디지털 전환 로드맵        김용하 74        스마트 건설 DX/AX, 시스템 도입이 아닌 ‘데이터 구조’가 본질이다        류제형 Part 3. 스마트 건설 기술 동향 및 발전 방향 78        BIM 기술 트렌드- 스마트 건설과 BIM 기술 동향        강태욱 87        국내 BIM 시장동향과 정부 정책 및 전망        최경화 90        스마트 건설을 위한 안전 기술 동향        양승규 100        CAD·BIM 데이터 활용 공간 DX 프로세스    - 설계에서 공간 운영까지, KOVI 플랫폼이 제시하는 통합 프로세스    이승평 102        스마트 건설 DX 기술 - BIM 5D 구현을 통한 디지털 변환의 선두에 서다        이용하 Part 4. 스마트 건설 DX 적용 사례 106        비정형 건축 3대 난제와 DfMA 솔루션    한울본부 복합문화센터 파사드 구현 사례    김성진 112        비정형 공공건축에서 BIM 기반 정확성을 확보하는 스마트 건설 DX        손원영 115        해외 설계사와의 BIM 기술 협업    노들글로벌예술섬과 포스코글로벌센터 사례를 중심으로    김용수 118        AI 기반 건설산업 패러다임 전환 방향        김영휘 122        지능형 준공 도면이 이끄는 건설 워크플로우 혁신        한종한 125        레이저스캔 도입사례를 통한 인테리어 DX 첫걸음        손석희 128        화공플랜트 BIM의 실무적 접근    사우디 아람코 ○○ 프로젝트를 통해 본 현실과 과제    권방호 132        BIM 기반 설계 안전성 적용 방안과 기술 혁신        최융기 136        스마트 건설 AX 성공 공식과 적용 사례     ‘문제’를 먼저 정의한 기업이 성과를 만든다    김진만 139        부이그 건설 사례로 보는 건설사의 디지털 전환        김선중 142        스마트 건설 DX를 가속하는 실시간 3D 엔진의 디지털 트윈 전략과 사례        진득호 147        영국 동서철도 프로젝트의 스마트 건설 혁신        김태현 150        광주대표도서관 붕괴사고로 본 검측과정의 이중과제 - 디지털화와 AI 전환        이기상 154        인공지능 설계 자동화 플랫폼과 로드맵        엄신조 156        디지털 트윈 구현을 위한 AI 기반 2D–3D 설계 자동화        엄신조 158        디지털 트윈을 위한 스마트 건설 통합관리 플랫폼        엄신조 PART 05. 주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 162        AutoCAD    설계 생산성과 품질을 혁신하는 지능형 설계 플랫폼 164        Archicad    글로벌 BIM 설계 소프트웨어 166        Autodesk Build    클라우드 기반 시공 관리·현장 관리 플랫폼 167        Autodesk Forma    AI 네이티브 클라우드 플랫폼 168        Bentley Infrastructure Cloud    인프라 데이터 통합 협업 클라우드 플랫폼 170        BIMIL    BIM 생산성 솔루션 마켓플레이스 171        BIMlize Cloud    Autodesk 협업 솔루션 활용도 향상을 위한 클라우드 플랫폼 172        BIMlize Tools    Autodesk 설계 솔루션 활용도 향상 위한 애드인 프로그램 173        CADian AI-CE    AI 기반 설계 적산 자동화 솔루션 174        CADian BIM Viewer    BIM 뷰어 솔루션 176        CADian ViewQ    스마트 건설 DX를 위한 웹 캐드 뷰어 178        CATIA    3D CAD 설계 솔루션  179        Civil WorkSuite    통합 토목 설계 소프트웨어 번들 180        Cradle CFD    스마트건설 설계 최적화와 에너지 효율을 높이는 열·유동 시뮬레이션 솔루션 181        DIVE     GIS 기반 스마트 건설 관리 플랫폼 182        ENOVIA    협업 및 인텔리전스 & 데이터 기반 프로젝트 관리 183        Ez-ISO V2    플랜트 BIM 배관 ISO 도면 자동화의 새로운 기준 185        FUZOR VDC Software     건설 4D, 5D 시뮬레이션, 안전 시뮬레이션 186        GstarBIM    실무 중심의 통합형 BIM 솔루션  189        Gyro Spacer    공간 및 시설물의 통합 운영관리 솔루션 190        Gyro3D Build    건축물 및 플랜트 계획설계 솔루션 192        IDEA StatiCa    강재 접합부, 콘크리트, 앵커링 설계 소프트웨어 195        InnoM3D     BIM 및 이기종 3D 데이터 이용 실시간 협업 솔루션 196        INNOVA ISO    Data Convergence 기반 Revit ISO 생성 솔루션 198        IPS-AI     AI 기반의 엔지니어링 데이터 디지털 전환  200        iTwin Capture     201        iTwin Capture Modeler    현실 캡처 사진측량 솔루션 202        iTwin Engage    디지털 트윈 기반 몰입형 시각화 클라우드 플랫폼  203        MicroStation    인프라 설계용 CAD 플랫폼  204        NaviQ Ver 2.0    BIM 기반 공사비(5D) 공정관리4D) 자동화 솔루션 206        NAX Ops     AI 기술을 접목한 CAD 솔루션 208        NAXiS     온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼 210        NEXPOM, Safely, Widdy    실시간 현장 연결 플랫폼 기반 AX 211        Nextspace    클라우드 기반 디지털 트윈 플랫폼 212        NeXura M    WBS 기반 BIM 데이터 관리 및 내역서 산출 소프트웨어 214        NeXura S    스마트 안전 시공을 위한 시공 시뮬레이터 216        OpenBridge    교량 설계·해석·제작 통합 솔루션    217        OpenRoad Designer    도로·고속도로 설계 통합 솔루션 218        OpenSite+    토목 사이트 설계용 AI 통합 클라우드 설계 플랫폼  219        OpenUtilities Substation+    변전소 설계용 AI 클라우드 협업 모델링 플랫폼 220        PEDAS-Cloud    3D 기반 클라우드 통합 관리 시스템 222        SketchUp    워크플로우 기반의 3D 모델링 소프트웨어 224        Strand7    범용 유한요소 해석 프로그램 227        STAAD    구조 해석 및 설계 소프트웨어 228        SYNCHRO+    4D 건설 계획용 AI 기반 클라우드 플랫폼 229        Tekla Structures    건설 산업의 모델을 생성, 취합, 관리하는 BIM 솔루션  231        Trimble Connect    클라우드 기반 개방형 협업도구  233        UniK BIM    BIM 표준체계에 입각한 건설 전생애주기 데이터 관리시스템  234        Unreal Engine    개방적이고 진보된 리얼타임 제작 툴 235        Visual Components    단일 플랫폼의 공정설비/물류라인/로봇OLP 시뮬레이션 솔루션 236        ZW 365    현장 & 오피스를 연결하는 실시간 설계 협업솔루션 239        ZYX SPACE    AI 기반 설계 자동화 솔루션 240        ZYXCAD AX    AI 기술을 접목한 CAD 솔루션  PART 06. 스마트 건설 DX 관련 업체 디렉토리 고려소프트웨어 / 글로텍 / 다쏘시스템코리아 / 라인테크시스템 / 마션케이 / 모두솔루션 / 베이시스소프트 / 벤틀리시스템즈코리아 / 브이디씨테크 / 상상진화 / 씨앤지소프텍 / 아키소프트 / 알씨케이 / 에픽게임즈 / 엠티엠디지털컨스트럭션 / 위즈코어 / 이노액티브 / 이에이트(E8) / 자이로소프트 / 지더블유캐드코리아 / 직스테크놀로지 / 캐디안 / 케이씨아이엠(KCIM) / 케이씨엠씨 / 트림블코리아 / 한국가상현실 / 케이던스 디자인 시스템즈 / 휴엔시스템 PART 07. 업체별 스마트 건설 DX 솔루션 리스트 후원 기관 및 업체 빌딩스마트협회 / 트림블코리아 / 모두솔루션 / 지더블유캐드코리아 / 고려소프트웨어 / 씨앤지소프텍 / 자이로소프트 / 직스테크놀로지 / 벤틀리시스템즈코리아 / 한국디지털교육원 -------------------------------------- 이 책자는 스마트 건설 DX 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다. 도서구입으로 캐드앤그래픽스를 응원해 주세요! 추가 참여나 수정사항이 있는 경우 연락주시기 바랍니다. mail@cadgraphics.co.kr 1. 이북 구입 안내 이북 파일이 커서 전체 파일 다운로드가 되지 않습니다. 결제 후 메일 주시면 파일 보내드립니다. 제목 : [요청] 스마트 건설 DX 가이드 이북 결제 완료  - 이름 / 메일/전번  메일로 주시면 보내드립니다. 구입문의 / 02-333-6900, 메일 : info@cadgraphics.co.kr 2. 도서 구입 사이트에서 사전예약 구입하신 분께는 할인된 가격으로 드리며, 캐드앤그래픽스 과월호 잡지와 함께 보내드립니다.(예정일 : 4월 15일 전후) 도서 구입하러 가기 
작성일 : 2026-03-18
AWS, 세일즈포스와 ‘에이전트포스 360 포 AWS’ 공개
아마존웹서비스(AWS)는 세일즈포스와 협력해 AWS 환경에서 운영되는 ‘에이전트포스 360 포 AWS(Agentforce 360 for AWS)’를 발표했다. 이는 AWS의 글로벌 보안 인프라 상에서 운영되며, 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 통해 검증된 파운데이션 모델을 제공한다. 이를 통해 기업 고객은 신뢰성, 거버넌스, 그리고 가치 실현 속도라는 엔터프라이즈 AI 도입의 핵심 과제에 보다 안전하게 대응할 수 있다. 2026년 초 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)를 통해 단독 제공될 예정인 ‘에이전트포스 360 포 AWS’는 고객들이 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 대규모로 안전하게 배포할 수 있게 하며, 구매·청구·인센티브가 통합된 환경에서 AI 투자를 효율적으로 관리하고 ROI 창출을 가속할 수 있게 된다. AWS 환경에서 운영되는 에이전트포스 360은 아마존 베드록을 에이전트포스의 추론 엔진으로 활용한다. 이를 통해 고객은 프롬프트 빌더(Prompt Builder) 기능을 위해 선도적인 AI 기업이 제공하는 고성능 파운데이션 모델에 아마존 베드록을 통해 원활하게 접근할 수 있다. 에이전트포스 360 플랫폼의 아틀라스 추론 엔진(Atlas Reasoning Engine)은 에이전트가 어떻게 사고하고, 계획하고, 행동하는지에 대한 투명성을 제공한다. 에이전트포스 360 포 AWS를 통해 이 엔진은 아마존 베드록에서 호스팅되는 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델을 사용해 구동될 수 있다. 이는 모든 작업에 대한 변경 불가능한 감사 추적이 자동으로 생성되어 엄격한 규제 요구사항을 충족하는 고도로 규제된 산업의 고객에게 특히 중요하다. 에이전트포스 360 프롬프트 빌더는 고객 자체 데이터에 기반한 정확하고 관련성 높은 프롬프트로 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 지원한다. 프롬프트 빌더 내에서 일부 클로드 모델과 노바 라이트(Nova Lite), 노바 프로(Nova Pro)와 같은 아마존 모델을 포함한 모델 선택권을 제공한다. AWS에서 에이전트포스 360을 구매하면 고객은 전체 스택에 걸쳐 AI 지출을 통합하고, 추가 구매 인센티브를 활용하며, 단일 뷰로 IT 지출 전반에 걸쳐 세일즈포스 설루션을 관리할 수 있다. 또한 고객은 AWS를 통한 프라이빗 가격 책정과 통합 청구를 활용해 사전에 승인된 예산을 활용하고 조달을 간소화할 수 있다. 이를 통해 공동 현장 인센티브와 고객 혜택, 맞춤형 지원을 결합한 통합된 시장 공략 체계를 구축해, 양사 고객의 성공을 함께 지원한다. 보호 가드레일과 고부가가치 생성형 AI 에이전트를 즉시 배포할 수 있는 기능을 갖춘 AWS 기반 에이전트포스 360은 고객이 에이전트 추론과 데이터를 세일즈포스 트러스트 바운더리(Salesforce Trust Boundary) 내에서 완전히 구축하고 사용할 수 있도록 한다. 트러스트 바운더리는 하이퍼포스(Hyperforce)를 통해 세일즈포스 플랫폼에 기본적으로 구축되며 에이전트포스 트러스트 레이어(Agentforce Trust Layer)로 보호된다. 이 엔터프라이즈급 아키텍처는 모든 고객이 확신을 갖고 AI를 도입할 수 있도록 보장한다. LLM 트래픽이 세일즈포스의 프라이빗 AWS 클라우드 내에 유지되는 안전하고 통제된 경계를 생성한다. 이를 통해 고객 데이터가 외부 제공업체에 의해 저장되거나 학습에 사용되지 않도록 보장하는 핵심 통제가 가능하며, 초기 데이터 접근부터 최종 실행에 이르기까지 전체 에이전트 워크플로가 완전하게 관리되고, 감사를 지원하며, 관련 규정을 준수하도록 한다. 브라이언 랜즈먼(Brian Landsman) 세일즈포스 글로벌 파트너십 총괄 부사장 겸 앱익스체인지(AppExchange) CEO는 “고객들은 강력하고 신뢰할 수 있으며 기존 클라우드 투자와 부합하는 AI 에이전트를 원한다”면서, “AWS 상의 에이전트포스 360은 신뢰할 수 있는 가드레일과 AWS 마켓플레이스를 통한 간편한 구매 경로를 제공해, 고객이 기존 구매 약정을 최대한 활용할 수 있도록 지원한다”고 말했다. AWS의 루바 보르노(Ruba Borno) 글로벌 스페셜리스트 및 파트너 부사장은 “AWS와 세일즈포스는 고객의 성공을 함께 이끌어온 입증된 협력 성과를 보유하고 있다”면서, “에이전트포스 360 포 AWS는 이러한 성과를 바탕으로, 고객이 AWS 인프라에서 AI 에이전트를 보다 쉽게 발견하고, 배포하며, 혁신할 수 있도록 지원한다. 아마존 베드록의 폭넓은 모델 선택권과 세일즈포스의 신뢰 기반 플랫폼을 결합함으로써, 기업이 AI 이니셔티브를 가속하는 데 필요한 보안, 유연성 및 조달 편의성을 제공한다”고 말했다.
작성일 : 2025-12-17
[포커스] AWS, 산업 혁신 이끄는 AI 에이전트 비전과 전략 공개
아마존웹서비스(AWS)는 10월 14일~16일 진행한 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’를 통해 AI가 단순 자동화를 넘어 자율적인 추론 및 행동이 가능한 에이전트로 진화하고 있으며, 모든 산업의 패러다임을 전환시키고 있다고 짚었다. AWS는 이번 행사에서 한국의 주요 기업들이 AI를 활용해 생산성 향상 및 비즈니스 혁신을 이루고 있는 사례를 소개하는 한편, 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼을 비롯해 다양한 모델 선택권과 상호 운용성을 제공하는 자사의 AI 포트폴리오를 선보였다. ■ 정수진 편집장   자동화를 넘어 자율적 ‘에이전트’로 진화 이번 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’는 게임, 제조 및 하이테크, 리테일 및 소비재, 소프트웨어 및 인터넷, 금융 및 핀테크등 총 5개 산업의 60개 이상 사례를 소개했다. 이 가운데 이틀째인 10월 15일에는 빠르게 AI 기술을 도입해 비즈니스를 바꾸고 있는 리테일 및 소비재 기업과 주요 제조 공정부터 마케팅까지 다양하게 AI를 도입하고 있는 제조 기업의 사례가 소개됐다. 10월 15일 기조연설에서는 AWS의 벤 카바나스(Ben Cabanas) 아시아태평양 및 일본(APJ) 지역 글로벌 세일즈 기술 디렉터가 자사의 최신 에이전틱 AI(agentic AI) 기술과 서비스, 새로운 AI 기술 전략에 대해 소개했다. 카바나스 디렉터는 “AI 기술의 발전 속도가 빨라지면서 모든 산업의 변화를 주도하고 있다”면서, “지식이 AI 모델에 직접 임베딩되면서 AI가 전문가 수준의 추론 능력을 가질 수 있게 되고, 이 덕분에 애플리케이션이 다양한 분야서 자율적으로 행동할 수 있게 됐다. 또한 AI가 물리적인 현실 세계로 진출할 수 있게 되고, 현실 세계에 임베드된 AI는 더욱 똑똑한 AI를 만드는 것도 가능해졌다”고 짚었다.  AI는 단순한 챗봇이나 비서의 수준을 넘어서고 있다. 최근 주목을 받고 있는 ‘AI 에이전트’는 사람이 정의한 목표를 위해 스스로 추론하고, 계획하며, 적응하는 자율적 소프트웨어 시스템이자 ‘디지털 팀원’으로 진화하고 있다는 것이 카바나스 디렉터의 설명이다. 전 세계 AI 에이전트 시장은 빠르게 성장할 것으로 보인다. 여러 시장 조사 기관에서 40% 이상의 연평균 성장률을 예측하고 있으며, 그 중 한 곳은 10년 후 2000억 달러 이상의 규모가 될 것으로 전망하기도 했다.   ▲ AWS 벤 카바나스 APJ 지역 기술 디렉터   AI 에이전트의 구축부터 배포까지 지원하는 기술 선보여 카바나스 디렉터는 “실용적인 AI 애플리케이션 구현을 위해서는 AI 기술 자체의 발전뿐만 아니라 컴퓨팅 파워, 스토리지, 네트워크와 같은 기반 기술의 발전도 함께 이뤄져야 한다”고 짚으면서, AI 에이전트의 상용화 및 고객의 가치 실현을 위한 AWS의 서비스를 소개했다. 아마존 베드록 에이전트 코어(Amazon Bedrock Agent Core)는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼으로, 고객이 PoC(개념 증명) 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 구축·배포·운영할 수 있도록 지원한다. 런타임(Runtime), 메모리(Memory), 아이덴티티(Identity), 게이트웨이(Gateway), 브라우저 툴(Browser Tool), 코드 인터프리터(Code Interpreter), 옵저버빌리티(Observability) 등 7가지 구성 요소로 이루어진 에이전트 코어는 서버리스 런타임, 메모리 시스템 관리, 보안 통제, 샌드박스 코드 작성, 웹 사이트 상호작용, 대규모 구축/배포/연결 지원 등 다양한 기능을 제공한다. 아마존 퀵 스위트(Amazon Quick Suite)는 연구·분석·워크로드 자동화를 통합한 AI 기반의 작업 공간 서비스이다. 자연어를 기반으로 데이터 분석, 문서 생성, 워크플로 자동화 등이 가능하며, 다양한 앱과 연결할 수 있도록 50개 이상의 커넥터를 내장하고 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 통합도 제공한다. AWS는 AI 에이전트 생태계 확장을 위해 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)에 ‘AI 에이전트 및 툴’ 카테고리를 신설했다. 이를 통해 앤트로픽, 딜로이트, 세일즈포스 등의 파트너가 제공하는 사전 구축된 에이전트와 도구를 중앙 집중식 카탈로그에서 안전하게 발견하고 배포할 수 있다는 것이 AWS의 설명이다. 이외에도 카바나스 디렉터는 ▲개발자들이 웹 브라우저 기반으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 ‘아마존 노바 액트 (Amazon Nova Act)’ ▲AI 기능을 핵심으로 소프트웨어 개발을 재구상하는 ‘AI 주도 개발 생애주기(AIDDLC)’ 방법론 ▲닷넷(.NET), VM웨어(VMware), 메인프레임 애플리케이션의  현대화를 자동화 및 간소화하는 에이전트 프레임워크 ‘AWS 트랜스폼(AWS Transform)’ ▲AI 모델의 추론 능력을 활용하여 에이전트를 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크 ‘스트랜드 에이전트 SDK (Strands agent SDK)’ 등을 소개했다.   ▲ 아마존 베드록 에이전트코어   모델 선택권·상호운영성 등 AI 전략과 국내 사례도 소개 카바나스 디렉터는 AWS AI 전략의 세 가지 핵심 원칙을 소개했다. “하나의 AI 모델이 모든 유스케이스를 충족할 수 없기 때문에, 고객에게 다양한 모델 선택권을 제공해야 한다. 모델 간의 호환성, 상호 운영성 및 개방형 표준이 중요하며, 확장성 있는 서비스를 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 기반 기술을 제공해야 한다”는 것이 그의 설명이다. 또한, 에이전트 간 및 에이전트와 도구 간의 상호 운용성을 위한 산업 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-2-Agent Protocol)의 중요성을 강조했다. 카바나스 디렉터는 AWS가 이들 표준 제정에 적극 참여하고 있다고 밝혔다. AWS의 핵심 전략은 많은 기업이 AI를 프로덕션 환경으로 전환하는 데 겪는 어려움을 해결할 수 있도록 돕는 것이다. 카바나스 디렉터는 한국 시장에서도 AI 관련 고객 사례를 꾸준히 만들어가고 있다고 소개했다. 일례로 현대인프라코어는 아마존 세이지메이커(SageMaker) 기반의 AI/MLOps 환경을 구축하고, 아마존 베드록과 에이전트 프레임워크를 활용하여 건설 장비 등의 비정상 탐지와 같은 지능형 건설 기계 서비스를 출시했다. 그리고 LG전자는 아마존 베드록 기반의 에이전틱 AI 시스템을 구축했는데, AI 에이전트들의 자율 협업으로 마케팅 데이터 분석 시간을 단축하는 효과를 얻었다. 그는 또한 한국 내 클라우드 인프라를 늘리기 위한 투자도 진행 중이라면서 “지난 2018년부터 2022년까지 한국에서 인프라 확장을 위해 2조 7300억 원을 투자했으며, 2023년 10월에는 2027년까지 클라우드 인프라 확충을 위해 추가로 7조 8500억 원을 투자할 계획을 발표했다”고 전했다. 2024년 6월에는 AWS와 SK 그룹이 파트너십을 통해 울산에 AWS AI 존을 조성한다는 계획을 발표하기도 했다.    ▲ HD현대인프라코어가 개발한 건설기계 통합 디지털 플랫폼     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-11-04
한국산업지능화협회, ‘제2회 중견 DX 커넥티드 데이’개최
한국산업지능화협회는 10월 24일 서울 코엑스 스타트업 브랜치에서 ‘제2회 중견DX 커넥티드 데이(Connected Day)’를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 산업통상부의 ‘디지털혁신 중견기업 육성사업’의 일환으로, 중견기업의 디지털 전환(DX) 진단결과를 공유하고 AI·DX 기술 공급기업과의 매칭 및 후속 지원 연계를 강화하기 위해 마련됐다. 행사는 ‘수요 기반형 매칭’을 주제로, 올해 협회를 통해 DX 진단을 완료한 중견기업의 현황과 필요 설루션을 기반으로 공급기업이 진단팀의 협업 결과를 발표하는 방식으로 진행됐다. 이를 통해 수요기업의 실제 현장 수요에 맞춘 맞춤형 기술 제안이 이루어졌다. 진단 발표 기업으로는 ▲일루넥스 ▲코그콤 ▲아이싸이랩 ▲케이솔루션즈가 참여해 데이터 분석·스마트 공장·ESG DX 등 다양한 산업 분야의 혁신 적용 사례를 공유했다.     이어 중견기업 DX 후속 연계지원사업 안내 세션에서는 2026년도 디지털혁신 중견기업 육성사업 계획과 한국인프라, 디엘정보기술 등 우수 참여기업의 지원 사례가 소개됐다. 이들은 설계 자동화, 공급망 탄소중립 등 산업 현장의 디지털 혁신 성과를 구체적으로 제시하며 참여 기업들의 관심과 질의응답을 이끌어냈다. DX 기술 마켓플레이스(밋업)에서는 AI, 스마트 공장, ESG 등 주요 기술 공급기업의 부스가 운영되었으며, 수요기업과 공급기업 간 1:1 상담 및 네트워킹을 통해 참가기업들이 실질적 협력 방안을 논의하는 시간을 가질 수 있었다. 한국산업지능화협회 추현호 센터장은 “커넥티드 데이는 진단 결과를 기반으로 중견기업과 기술 공급기업이 현장에서 바로 협력할 수 있는 실행형 플랫폼으로 자리 잡고 있다”며, “협회는 앞으로도 진단–연계–확산으로 이어지는 DX 지원 체계를 고도화해 나가겠다”고 말했다. 한편 협회는 이번 행사에 이어 오는 11월 7일 ‘중견기업 신성장동력 역량강화 과정 사업의 일환으로 ‘제2회 산업일자리전환 혁신포럼’을 개최해 중견기업의 신성장동력에 대한 기업 사례 발표를 진행할 예정이다.
작성일 : 2025-10-27
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
[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
메타휴먼 5.6 : 디지털 휴먼의 제작 워크플로 향상 및 생태계 확장
개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 언리얼 엔진 통합 및 워크플로 간소화, 새로운 파라메트릭 보디 시스템, 신규 언리얼 엔진 의상 애셋, 고퀄리티 실시간 애니메이션 및 오디오 기반 애니메이션 제작 향상, 다양한 DCC 툴을 위한 플러그인 및 스타터 키트 모음 등   혁신적인 디지털 휴먼 툴세트인 메타휴먼(MetaHuman)이 얼리 액세스를 종료하고, 다양한 기능을 갖춘 새 버전을 출시했다. 에픽게임즈는 메타휴먼 5.6 출시를 통해 주요 기능을 새롭게 제공하는 한편, 메타휴먼의 활용 범위를 넓혀주는 새로운 라이선스 옵션과 통합 기능을 도입했다. 이제 메타휴먼 크리에이터는 언리얼 엔진에 통합되어 향상된 퀄리티는 물론 얼굴, 체형, 의상을 더욱 다양하게 확장할 수 있는 새로운 제작 워크플로를 제공한다. 메타휴먼 애니메이터 역시 업데이트되어 거의 모든 카메라 또는 오디오로 실시간 애니메이션을 생성하는 기능이 추가됐다.   그림 1. 이미지 출처 : ‘메타휴먼 시즐릴 | 언리얼 페스트’ 영상 캡처   메타휴먼 크리에이터 언리얼 엔진에서 메타휴먼 제작 메타휴먼 크리에이터가 이제 언리얼 엔진에 통합되어 크리에이터로부터 많은 요청을 받았던 기능을 제공한다. 더 이상 인스턴스를 기다리거나 제한된 세션 시간을 신경 쓸 필요가 없으며, 익스포트 과정이 신속한 어셈블리 단계로 대체되어 반복 작업이 더 빠르고 쉬워졌다. 파이프라인을 관리해야 하는 스튜디오의 경우 메타휴먼 크리에이터(MetaHuman Creator), 메타휴먼 애니메이터(MetaHuman Animator), 메시 투 메타휴먼(Mesh to MetaHuman)이 이제 하나의 애플리케이션으로 통합되면서, 캐릭터 제작 워크플로가 간소화되고 로컬 애셋 관리가 한층 유연해지는 이점을 누릴 수 있게 됐다. 또한, 메타휴먼 크리에이터 툴의 풀 소스 코드 액세스가 제공되어 캐릭터 제작 파이프라인의 필요에 맞춰 툴을 확장하고 커스터마이징할 수 있으며, 자동 리깅과 텍스처 합성을 제공하는 클라우드 서비스를 통해 로컬 에디터 내 제작 워크플로가 향상된다.   그림 2. ‘Creator your MetaHumans’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 파라메트릭 보디 시스템 메타휴먼 크리에이터의 직관적인 페이스 제작 툴이 이제 보디 제작에도 확장됐다. 새로운 파라메트릭 보디 시스템은 광범위한 실제 스캔 데이터를 바탕으로 거의 무한대로 사실적인 체형을 생성할 수 있으며, 페이스 제작 때와 마찬가지로 스컬프팅하고 결합할 수 있다. 또한 키, 가슴, 허리, 다리 길이 등 다양한 신체 치수를 조정하거나 제한할 수 있어, 온라인 패션 쇼핑 등 다양한 용도에 맞춰 특정 비율의 메타휴먼을 제작할 수 있다.   그림 3. ‘MetaHuman body editing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   새로운 언리얼 엔진 의상 애셋 실제 사람처럼 메타휴먼도 의상이 필요하다. 그 선택의 폭 역시 넓을수록 좋다. 이제 DCC 앱에서 사실적인 메시 기반 의상을 제작하고, 새로운 언리얼 엔진 의상 애셋을 사용하여 메타휴먼을 위한 전체 의상 세트를 생성할 수 있다. 이 기능은 액세서리를 포함한 다양한 의상을 통합된 의상 애셋으로 구성할 수 있다. 다양한 신체 사이즈와 체형에 가장 잘 맞는 의상 애셋을 미리 제작할 수 있으며, 이는 캐릭터의 체형에 따라 자동으로 크기가 조정되므로 모든 신체에 맞는 의상을 생성한다. 의상은 메타휴먼 형식으로 패키징하여 팹 마켓플레이스와 제3자 마켓플레이스에서 구매하거나 판매할 수 있기 때문에, 누구나 사용할 수 있는 기성 메타휴먼 의상의 폭이 더욱 넓어진다.   그림 4. ‘MetaHuman clothing’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 비주얼 퀄리티 메타휴먼은 최고의 퀄리티와 사실감을 구현할 수 있도록 지속적으로 발전하고 있다. 이를 위해 메타휴먼 데이터베이스의 실제 스캔 데이터가 확장되어, 더욱 다양한 캐릭터 메시 셰이프와 텍스처를 제공한다. 또한 스캔 데이터의 캡처 및 처리 기능도 향상되어 잡티와 같은 디테일까지 더욱 사실적으로 표현할 수 있다. 그 결과, 메타휴먼 크리에이터로 더욱 실감 나는 얼굴 텍스처를 구현하고 한층 다양한 캐릭터를 만들 수 있으며, 메시 투 메타휴먼을 사용하면 임포트한 메시나 캡처된 영상과 더욱 일치하는 메타휴먼을 만들 수 있다.   그림 5. 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   메타휴먼 애니메이터 웹캠과 스마트폰으로 제작하는 고퀄리티 실시간 애니메이션 메타휴먼 애니메이터를 사용하면 대부분의 웹캠과 다양한 스마트폰을 비롯한 모노 카메라로 배우의 연기를 캡처하고 언리얼 엔진에서 실시간으로 메타휴먼에 애니메이션을 적용할 수 있다. 기존에 지원되던 스테레오 HMC와 아이폰뿐만 아니라 이제 일부 안드로이드 스마트폰을 포함해 언리얼 엔진 라이브 링크와 연동되는 모든 카메라를 지원한다. 실시간 작업이 가능하기 때문에 라이브 공연이나 즉각적인 피드백이 필요한 촬영 현장에서도 메타휴먼은 배우와 완벽하게 동기화된다. 오프라인 작업 역시 프로젝트 요구 사항에 적합한 환경에서 계속 사용할 수 있다.   그림 6. ‘MetaHuman real-time animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   향상된 오디오 기반 애니메이션 이제 오디오만으로 리얼타임 애니메이션을 생성할 수 있어, 라이브 연기를 더욱 손쉽게 구현할 수 있게 됐다. 또한 메타휴먼 애니메이터는 오디오 화자의 감정을 분석해 더욱 실감 나는 애니메이션을 생성할 수 있으며, 이를 수동으로 조정해 특정 상황에 맞게 공감할 수 있는 메타휴먼의 연기를 제작할 수 있다. 메타휴먼 애니메이터는 오디오 기반 연기에 실제와 같은 머리 움직임까지 구현하여 더욱 사실적인 결과물을 즉시 만들어 낸다. <그림 7>은 감정을 수동으로 조정할 수 있는 오디오 기반 애니메이션을 보여준다. 윗줄은 왼쪽부터 행복, 슬픔, 혐오를, 아랫줄은 왼쪽부터 화남, 놀람, 두려움을 나타낸다.   그림 7. ‘MetaHuman audio-driven animation’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   어디에서든 활용할 수 있는 메타휴먼 메타휴먼을 언리얼 엔진뿐만 아니라 다른 엔진이나 크리에이티브 소프트웨어에서 사용할 수 있도록 언리얼 엔진 EULA에 새로운 라이선스 옵션이 추가돼, 이제 메타휴먼을 더 다양한 곳에서 만나볼 수 있다. 자세한 내용은 라이선스 페이지에서 확인할 수 있다. 확장된 메타휴먼 에코시스템에는 다른 디지털 콘텐츠 제작 툴의 플러그인 및 스타터 키트 모음이 추가되고 있으며, 여기에는 팹 마켓플레이스 통합도 포함된다.   마야용 메타휴먼 이번 메타휴먼 5.6 출시를 통해 3래터럴의 모든 파이프라인을 누구나 사용할 수 있게 됐다. 리깅 전문가는 마야(Maya)용 메타휴먼을 사용해 캐릭터의 표정을 세밀하게 조정하고 더욱 사실적으로 연출할 수 있다. 또한, 다른 메타휴먼 툴 및 워크플로와의 호환성은 그대로 유지하면서 동시에 마야의 메시 편집 툴세트와 스컬프팅 툴로 메타휴먼 메시를 직접 조작해, 메타휴먼 데이터베이스의 제한을 넘어 독특한 스타일라이즈드 캐릭터나 유사 인간형 캐릭터를 제작할 수 있다.   그림 8. ‘MetaHuman for Maya’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   그룸 아티스트는 이 플러그인으로 마야의 기존 XGen 시스템에서 생성한 메타휴먼 호환 그룸을 Alembic 파일로 익스포트할 수 있다.   후디니용 메타휴먼 후디니(Houdini)의 프로시저럴 툴세트를 활용해 메타휴먼을 위한 포니테일, 매듭, 둥근 올림머리, 땋은 머리, 도넛형 헤어와 같은 복잡한 헤어 스타일을 제작할 수 있다. 후디니용 메타휴먼 플러그인 및 스타터 키트로 후디니에서 메타휴먼 호환 그룸을 생성하고, Alembic 파일 포맷을 통해 언리얼 엔진으로 임포트해 메타휴먼에 손쉽게 적용할 수 있다.   그림 9. ‘MetaHuman for Houdini’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)   팹에서 만나는 메타휴먼 모든 디지털 콘텐츠 크리에이터가 디지털 애셋을 검색, 공유, 구매 그리고 판매할 수 있는 에픽의 오픈 마켓플레이스인 팹(Fab)과 제3자 마켓플레이스에서 메타휴먼과 의상, 그룸 등 메타휴먼 호환 액세서리를 구매하고 판매할 수 있다. 5.6 이상의 버전에서 생성된 모든 메타휴먼은 동일한 공통 표준을 준수하기 때문에 여러 캐릭터에 애니메이션, 의상, 그룸을 재사용하고 공유할 수 있다. 이로써 누구나 어디에서든 사용할 수 있는 메타휴먼과 메타휴먼 호환 액세서리의 종류와 범위가 대폭 확대될 것으로 예상되며, 이를 통해 메타휴먼을 프로젝트에 더욱 빠르고 손쉽게 사용할 수 있을 것으로 전망된다.   그림 10. ‘MetaHuman on Fab’ 영상 캡처(출처 : 언리얼 엔진 홈페이지)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
건축 시각화, 제조, 영화, 시뮬레이션 등에서 활용 가능한 게임 엔진, 언리얼 엔진
건축 시각화, 제조, 영화, 시뮬레이션 등에서 활용 가능한 게임 엔진, 언리얼 엔진 개발   에픽게임즈, www.unrealengine.com/en-US 공급   에픽게임즈 코리아, www.unrealengine.com/ko 에픽게임즈는 인터랙티브 엔터테인먼트를 선도하며, 3D 엔진 기술을 제공하고 있다. 또한, 언리얼 엔진의 개발사로서, 세계 유수의 게임 제작뿐만 아니라 영화, TV, 건축, 자동차, 제조, 시뮬레이션 등 산업에서 사용되고 있다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진(Unreal Engine)은 디지털 트윈 구현을 위해 뛰어난 리얼타임 렌더링, 데이터 통합 그리고 확장 가능한 생태계를 제공한다.  주요 기능 언리얼 엔진은 ▲ 대규모 트라이앵글 및 대규모 3D 모델 등 방대한 양의 오브젝트를 포함해 대규모 디지털 트윈 환경의 리얼타임 렌더링을 가능하게 하는 ‘나나이트’ ▲ 킬로미터 단위에 이르는 거대하고 디테일한 환경에서도 무한한 바운스 및 인다이렉트 스페큘러 리플렉션을 활용해 실시간 렌더링이 가능한 완전한 다이내믹 글로벌 일루미네이션 및 리플렉션 시스템 ‘루멘’ ▲ 대규모 3D 환경 생성을 자동화하여 개발 속도와 효율성을 크게 향상시킨다. 이를 통해 대규모 디지털 트윈 구현의 자동화가 가능한 ‘PCG(프로시저럴 콘텐츠 생성)’ ▲ 실시간 데이터 접근 및 시뮬레이션을 클라우드를 통해 직접 스트리밍할 수 있는 클라우드 기반 데이터 배포 기술 ‘픽셀 스트리밍’ 등의 기술을 제공한다. 또한, ▲ CAD/BIM 데이터를 언리얼 엔진으로 손쉽게 통합하는 ‘데이터스미스’와 복잡한 데이터 최적화를 워크플로를 통해서 간소화하는 ‘데이터프랩’과 같은 데이터 통합 및 최적화 기능 ▲ Cesium, ESRI와 같은 글로벌 GIS 솔루션의 데이터를 쉽게 가져올 수 있다.  이를 통해 GIS 데이터를 빠르고 정확하게 통합할 수 있어 대규모 디지털 트윈 구현이 용이하게 하는 기술 ‘레벨 지오레퍼런싱’ ▲ 커스터마이징과 확장 가능성을 극대화하는 ‘개방형 소스코드와 API’ ▲ 디지털 트윈 서비스에 필요한 실시간 IoT 데이터를 쉽게 통합할 수 있는 ‘IoT 프로토콜 통합’ 등의 기술도 언리얼 엔진에서 제공한다.  이와 함께, 에픽게임즈는 디지털 트윈 구현에 사용되는 손쉬운 시각화 툴인 트윈모션, 3D 스캔 솔루션인 리얼리티캡처 등 디지털 트윈을 구현하는 데 필요한 다양한 솔루션들이 포함된 강력한 에픽 에코시스템을 제공하고 있다. 통합 콘텐츠 마켓플레이스 팹(Fab) 스토어와 도시 샘플, 프로젝트 애니웨어, 프로젝트 앙투아네트, PCG 샘플, 프로젝트 힐사이드와 같은 샘플 프로젝트를 제공하여, 디지털 트윈 개발자들이 언리얼 엔진을 활용해 실제 디지털 트윈 프로젝트를 빠르게 개발하고 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-07-29
워크데이, 차세대 업무 환경을 위한 AI 에이전트 개발·협업 파트너 네트워크 발표
워크데이는 전 세계 파트너사가 워크데이의 에이전트 시스템 오브 레코드(ASOR)에 연결 가능한 AI 에이전트를 개발하고 협업할 수 있도록 지원하는 ‘워크데이 에이전트 파트너 네트워크(Workday Agent Partner Network)’를 공식 발표했다. 이번 네트워크에는 액센츄어, 어도비, 아마존웹서비스(AWS), 오디토리아.AI(Auditoria.AI), 컴파(Compa), 딜로이트, 글린(Glean), 구글 클라우드, IBM, 카이노스(Kainos), KPMG, 마이크로소프트, 패러독스(Paradox), PwC, 워크보드AI(WorkBoardAI) 등의 기업이 초기 파트너로 참여해 AI 에이전트가 업무 수행의 중심이 되는 미래 환경에서 고객의 성공적인 비즈니스 운영을 위해 공동 지원할 예정이다. 운영 효율화부터 완전히 새로운 업무 방식의 구현, 의사결정 지원에 이르기까지 다양한 역할을 수행하는 AI 에이전트는 이제 업무 수행의 필수 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 새로운 현실은 조직 내 역할, 워크플로, 그리고 팀의 정의 자체를 새롭게 재편하고 있으며, 디지털 워커가 점점 더 중요한 구성원으로 부상함에 따라 기업은 인간 직원을 채용하고 관리하듯 AI 에이전트에 대해서도 채용, 관리, 컴플라이언스 확보, 성과 측정 등의 접근 방식을 새롭게 정의해야 할 시점에 이르렀다. AI 에이전트가 워크포스의 핵심 구성원으로 자리 잡음에 따라, 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드(ASOR)는 기업이 사람을 관리하듯 에이전트를 채용, 온보딩, 역할 부여, 성과 관리할 수 있는 다양한 도구를 제공한다. 워크데이 ASOR은 기업이 에이전트의 역할을 명확히 정의하고, 접근 가능한 데이터 범위를 설정하며, 수행 가능한 작업을 통제하고, 성과를 추적할 수 있도록 지원함으로써, 모든 인간과 에이전트 구성원이 동일한 비즈니스 목표를 갖도록 지원한다.  에이전트가 워크데이, 파트너사, 혹은 고객사, 어디에서 개발되었던지 간에, 워크데이 ASOR은 해당 에이전트가 안정적이고 효율적이며 책임감 있게 운영될 수 있도록 지원하고 있다.  워크데이는 파트너사들이 자사의 AI 에이전트를 워크데이 ASOR에 연결함으로써, 시스템 전반에 걸쳐 더욱 유기적이고 지능적이며 협업 중심적인 업무 환경을 구현할 수 있도록 지원할 예정이다. 워크데이는 이를 통해 조직이 업무의 효율성과 민첩성, 그리고 실행력을 크게 강화할 수 있다고 전했다. 예를 들어, 채용 담당자나 인사 매니저가 인터뷰 일정을 신속하게 조율해야 할 경우, 워크데이 ASOR 내의 패러독스(Paradox) 인터뷰 스케줄링 에이전트를 활용할 수 있다. 패러독스는 워크데이 채용(Workday Recruiting) 시스템과 직접 통합되어 있어, 사용자는 일정 조율부터 알림 발송, 후보자 질문에 대한 응답 등 인터뷰 전반에 걸친 과정을 지원하는 스케줄링 에이전트를 즉시 활용할 수 있다. 또한, 워크데이는 고객이 워크데이 및 에이전트 파트너 네트워크의 AI 에이전트를 ASOR 내에서 손쉽게 연결하고 통합 관리할 수 있도록 지원하는 ‘에이전트 게이트웨이(Agent Gateway)’도 함께 발표했다. 워크데이의 새로운 에이전트 게이트웨이는 파트너들이 자사의 AI 에이전트를 워크데이 ASOR에 보다 손쉽게 연동할 수 있도록 지원한다. 워크데이와 파트너사에서 개발한 에이전트는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 에이전트 간 통신 프로토콜(A2A) 등 공통된 표준 프로토콜을 통해, 서로 협업하고 정보를 주고받을 수 있다. 워크데이는 에이전트 파트너 네트워크와 함께 제공하는 다양한 에이전트가 워크데이 마켓플레이스(Workday Marketplace)를 통해 공식적으로 제공된다고 전했다. 현재 워크데이 마켓플레이스를 통해 이용 가능한 일루미네이트(Illuminate) 기반 에이전트에는 ▲업무 프로세스 최적화 에이전트(Business Process Optimize Agent) ▲재무 감사 에이전트(Financial Audit Agent) ▲급여 에이전트(Payroll Agent) ▲채용 에이전트(Recruiting Agent) ▲인재 이동성 에이전트(Talent Mobility Agent) 등이 포함된다. 고객은 이들 에이전트를 워크데이 ASOR을 통해 간편하게 배포 및 관리할 수 있다. 워크데이의 매튜 브란트(Matthew Brandt) 글로벌 파트너 담당 수석 부사장은 “지난 20년간 워크데이는 단일화되고 안전한 플랫폼을 통해 조직이 인사업무와 재무업무를 효과적으로 관리할 수 있도록 지원해 왔다”며, “이제 AI 에이전트가 인간과 점차 협업하게 되면서,고객들은 인사와 재무, 그리고 에이전트를 모두 신뢰할 수 있는 하나의 플랫폼에서 통합 관리하기를 기대하고 있다. 이를 위해 워크데이는 엔터프라이즈 수준의 통제력을 유지하면서도 이러한 통합을 원활하게 실현할 수 있도록, 업계를 선도하는 기술 기업들과 긴밀히 협력하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-07-17