DJI는 1인치 CMOS 센서를 탑재해 영상 성능을 강화한 포켓 짐벌 카메라 ‘오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)’를 출시한다고 밝혔다. 이번 신제품은 이전 모델의 설계를 바탕으로 4K 240fps 영상 촬영과 향상된 저조도 촬영 기능을 갖춘 것이 특징이다. 오즈모 포켓 4는 1인치 CMOS 센서와 f/2.0 조리개를 통해 어두운 환경에서도 선명한 인물 촬영을 지원한다. 14스톱의 다이내믹 레인지와 10비트 D-Log 컬러 프로파일을 제공해 황혼이나 해변 같은 저조도 환경에서도 실제에 가까운 색감을 구현한다. DJI는 카메라 자체 화질이 좋아지면서 인물 촬영 시 피부톤 표현이 자연스러워졌으며, 대비가 높은 조명 환경에서도 안정적인 결과물을 만든다고 설명했다.     편의 기능으로는 전용 줌 버튼을 통해 1배와 2배 무손실 줌을 빠르게 전환할 수 있으며, 4K 240fps의 울트라 HD 슬로 모션 녹화가 가능하다. 3축 안정화 기능을 활용하면 걸으면서 촬영해도 흔들림 없는 브이로그와 라이브 스트리밍 영상을 얻을 수 있다. 새롭게 적용된 액티브트랙 7.0은 4배 줌 상태에서도 피사체를 추적하며 스포트라이트 팔로우와 다이내믹 프레이밍 모드로 영화 같은 연출을 돕는다. 인텔리전트 자동 초점 기능은 피사체를 선명하게 유지하고, 피사체 고정 추적 기능을 활성화하면 선택한 대상을 자동으로 쫓는다. 사전에 등록한 피사체를 우선 인식하는 기능과 손바닥이나 브이 제스처로 촬영을 제어하는 퀵 샷 기능도 포함됐다. 사용자 경험을 고려한 직관적인 설계도 눈에 띈다. 화면을 회전하면 즉시 녹화가 시작되며, 하단에는 줌 버튼과 사용자 설정을 저장하는 커스텀 프리셋 버튼이 추가됐다. 5D 조이스틱으로 구도 조정과 짐벌 재설정을 쉽게 할 수 있고, 107GB 내장 스토리지를 탑재해 메모리 카드 없이도 영상을 저장하고 최대 초당 800메가바이트 속도로 전송할 수 있다. 이외에도 셔터 속도를 조절해 움직임의 궤적을 담는 슬로 셔터 비디오, 클래식한 스타일을 재현하는 필름 톤, 피부를 매끄럽게 보정하는 내장형 뷰티파이 기능을 제공한다. 배터리는 18분 만에 80%까지 충전되는 고속 충전을 지원하며, 완전 충전 시 최대 240분 동안 1080p 영상을 촬영할 수 있다. 오디오 면에서는 내장 마이크 어레이와 더불어 DJI 마이크 3 등 전용 송신기와 연결해 4채널 녹음을 지원한다. 제품 가격은 스탠다드 콤보 66만 2000원, 에센셜 콤보 64만 2000원, 크리에이터 콤보 83만 5000원이다. 4월 17일부터 사전 주문이 가능하며 공식 판매와 배송은 4월 22일부터 시작된다. 파손 시 교체 서비스를 제공하는 DJI 케어 리프레시 플랜도 함께 운영된다.

어도비가 포토샵 웹 및 모바일용 ‘AI 어시스턴트’의 공개 베타 버전과 어도비 파이어플라이 이미지 에디터를 발표했다. 이번 발표는 학생부터 크리에이터까지 다양한 사용자가 대화형 AI를 통해 복잡한 편집을 효율적으로 수행하고 세밀한 요소까지 정교하게 처리하도록 지원하는 데 목적을 둔다. 어도비는 이를 통해 작업 시작부터 결과물 완성까지의 과정을 단축하고 편집 과정 전반의 제어를 강화할 수 있다고 밝혔다. 포토샵 AI 어시스턴트는 웹과 모바일 환경에서 제공하며 채팅 기반 인터페이스를 통해 사용자의 의도를 이해한다. 이 기능은 배경 제거 및 변경, 색상 또는 조명 보정 등의 편집 작업을 자동으로 적용하거나 단계별로 안내한다. 포토샵 앱 내에서는 음성으로도 편집 요청을 할 수 있어 이동 중에도 작업이 가능하다. 포토샵 웹 버전에서는 AI 어시스턴트 기반의 ‘AI 마크업’ 기능이 공개 베타로 제공된다. 사용자는 이미지 위에 직접 표시를 남긴 뒤 프롬프트를 입력해 변화가 일어날 위치를 정밀하게 제어한다. 이미지의 특정 영역을 지정하고 프롬프트를 입력하면 짧은 시간 내에 결과를 생성할 수 있다.     어도비 파이어플라이는 프롬프트 기반으로 이미지를 편집하는 기능을 새롭게 추가했다. 이번 업데이트로 파이어플라이 이미지 에디터는 주요 생성형 편집 도구를 단일 워크스페이스로 통합했다. 사용자는 AI로 생성한 이미지나 직접 업로드한 이미지의 구도, 스타일, 디테일을 신속하게 조정한다. 파이어플라이 이미지 에디터는 맥락을 반영해 요소를 추가하거나 교체하는 생성형 채우기와 원치 않는 오브젝트를 제거하는 생성형 제거 기능을 제공한다. 또한 크기와 화면비를 늘리는 생성형 확장, 해상도를 높이고 디테일을 개선하는 생성형 업스케일, 클릭 한 번으로 피사체를 분리하는 배경 제거 기능을 포함한다. 파이어플라이는 어도비의 파이어플라이 모델 외에도 구글 나노 바나나 2, 오픈AI 이미지 생성, 런웨이 젠-4.5, 블랙 포레스트 랩스 플럭스 2 프로 등 25개 이상의 주요 AI 모델을 선택해 창작에 활용하도록 지원한다. 사용자는 생성 이후에도 크리에이티브 작업 흐름을 유지하며 편집 단계로 이동할 수 있다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술   상업용 항공기는 이륙 및 착륙 시 높은 받음각에서 운용되므로, 양력을 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 이러한 예측은 최대 이륙 중량, 요구 엔진 추력, 활주로 길이와 같은 요소를 결정하는 데 필수이며, 이는 항공기의 안전하고 효율적인 설계 및 운용에 직결된다. 그러나 고양력 장치가 사용되는 이·착륙 단계에서는 순항 비행과는 다른 유동 특성이 형성되기 때문에, 항공기의 양력과 항력을 정확히 예측하는 것은 항상 어려운 과제로 남아 있다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   고양력 항공기 주위의 유동은 후류(wake), 와류(vortex), 역류 영역(reverse flow region), 경계층(boundary layer), 접합부 유동(juncture flow) 등과 같이 복잡하고 상호작용하는 유동 구조를 포함한다. 케이던스 피델리티 LES(Cadence Fidelity LES, 구 Cascade CharLES)에서의 벽면 모델 대와류 시뮬레이션(Wall-Modeled Large Eddy Simulation : WM-LES)은 고양력 항공기 성능 예측에 효과적인 것으로 입증되었다. 이와 같은 맥락에서, 상대적으로 낮은 충실도의 정상 상태 레이놀즈 평균 나비에–스토크스(Reynolds-Averaged NavierStokes : RANS) 해석은 계산 비용이 낮아 신속한 성능 평가, 설계 비교 및 최적화 연구를 위한 유용한 도구를 제공한다. 최근 케이던스 피델리티 플로(Cadence Fidelity Flow)의 밀도 기반 해석기(Density-Based Solver : DBS)에 적용된 RANS 난류 모델링 기법의 개선을 통해, 수치적 안정성과 정확성이 향상되었으며 이러한 복잡한 유동장을 보다 효과적으로 다룰 수 있게 되었다. 또한 멀티그리드(multigrid) 기법과 CPU 부스터(CPU Booster) 기술과 같은 수렴 가속 방법을 통해 계산 수렴 속도 역시 크게 향상되었다. 이번 호의 사례 연구에서는 Common Research Model High Lift(CRM-HL) 형상에 대해 피델리티 플로 해석기가 갖는 공력 시뮬레이션 능력을 입증한다. CFD 예측 결과는 풍동 실험 결과와 비교·검증되었으며, 이를 통해 예측 신뢰성을 향상시키고 항공기 제조사가 인증을 위한 해석 기반 설계(Certification by Analysis)를 수행하는 데 기여함으로써, 물리적 시험에 대한 의존도를 줄이고 제품의 시장 출시 기간을 단축할 수 있다.   형상 <그림 1>에 나타낸 CRM-HL 모델의 실물 크기 정상 착륙 형상은 40°/37°의 트레일링 에지 플랩 편향각을 가지며, 나셀 상부 표면에 와류 생성을 위한 차인(chine)이 적용된 나셀/파일론(nacelle/pylon)을 포함한다. 외측 슬랫 요소는 12개의 슬랫 브래킷을 통해 주익에 부착되어 있고, 내측 슬랫 요소는 3개의 슬랫 브래킷으로 연결되어 있다. 또한 플랩과 주익 사이의 연결부는 3개의 플랩 페어링에 의해 덮여 있다.   그림 1. CRM-HL 컨피규레이션   격자 생성(Meshing) 격자 생성에는 케이던스 피델리티 포인트와이즈(Cadence Fidelity Pointwise)가 사용되었으며, AIAA Geometry and Mesh Generation Workshop(GMGW-3)의 RANS 기술 포커스 그룹에서 권장하는 모범 사례(best practices)를 따랐다. 이 연구에서 사용된 격자는 중간 수준의 격자 정밀도를 갖는 레벨 B에 해당하며, 약 7500만 개의 복셀-코어(voxel-core) 격자로 구성되어 있다. 이번 연구에 사용된 격자는 최신 포인트와이즈 버전(2023.1)에서 재생성되었으며, 피델리티 CAE 내보내기(export) 설정을 통해 출력되었다. 이보다 더 정밀한 워크숍 격자로는 약 1억 5000만 개와 3억 개의 셀을 갖는 레벨 C 및 레벨 D 격자가 존재한다. 동체(fuselage)의 표면 격자 세분화는 평균 공력 시위(mean aerodynamic chord, 약 7m)의 1.5% 이하로 유지되었다. 유사하게 주익(main wing), 슬랫(slats), 플랩(flaps)에 대한 시위 방향 및 스팬 방향 격자 간격은 각각 국부 시위의 0.15% 이하, 그리고 날개 반경(span)의 0.15% 이하(약 29.38m)로 설정되었다. 트레일링 에지에는 6개의 셀이 배치되었다. 또한 둥근 리딩 에지, 무딘 트레일링 에지, 와류 생성 에지와 같은 영역에서는 최대 70까지의 종횡비(aspect ratio)를 갖는 비등방성(anisotropic) 셀을 적용함으로써, 셀 수와 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다. 벽면에 수직한 방향의 초기 격자 간격은 4×10-⁵m로 설정되었으며, 이는 Y＋≈1.5에 해당한다. 경계층 특성을 정확히 포착하기 위해 성장률 1.16을 적용한 40개 층의 프리즘 레이어가 사용되었다. 이와 같이 생성된 레벨 B 격자는 신속한 성능 평가를 위한 격자로서, 설계 경향(trend) 예측 및 서로 다른 항공기 형상 간 비교에 적합한 합리적인 격자 수렴 수준을 확보한 것으로 판단할 수 있다.   그림 2-(a) Surface mesh with symmetry plane   그림 2-(b) Constant y cut over the wing   그림 3. Surface mesh on the wing and nacelle   수치 해석(Simulation) 압축성 형식의 피델리티 플로 밀도 기반 해석기(DBS)는 지배 방정식을 계산한다. 정상 상태 계산은 마하수 0.2, 레이놀즈 수 5.49M 조건에서 받음각 2.78°부터 22.5°까지의 전체 폴라 범위를 대상으로 수행되었으며, 기본 2방정식 k–ω SST 모델, 유동 박리를 지연시키기 위해 a1 계수를 1.0으로 설정한 수정 k–ω SST 모델, 그리고 QCR2000 회전–곡률(rotation–curvature : RC) 보정이 적용된 1 방정식 SA 모델의 세 가지 서로 다른 난류 모델이 사용되었다. 이 RC 보정은 와도율이 변형률보다 현저히 큰 영역에서 과도한 난류 수준이 발생하는 문제를 해결하기 위해 Dacles-Mariani 등(1995, 1999)에 의해 제안되었다. 프리컨디셔닝을 적용하지 않은 중앙 행렬 스킴(central matrix scheme)은 더 낮은 인공 소산을 보장하고 보다 정확한 해를 제공하는 반면, 높은 받음각(angle of attack) 조건에서는 a1 = 1로 설정된 SST 모델과 결합된 개선된 CPU 부스터가 적용된 중앙 스칼라 스킴(central scalar scheme)을 사용하여 수렴 속도를 가속하였다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 AI 및 소프트웨어 기반의 산업 자동화 설루션을 통해 산업 전반의 통합 운영 혁신에 나선다고 전했다. 최근 산업 현장은 AI 확산과 설비 고도화, 에너지 비용 상승 등 복합적인 변화 속에서 생산·전력·운영 데이터를 개별적으로 관리하는 구조를 넘어, 전 주기를 아우르는 통합 운영 체계를 요구받고 있다. 이에 슈나이더 일렉트릭은 설계, 자동화, 전력, 운영을 단절된 기술이 아닌 하나의 흐름으로 연결하는 통합 포트폴리오 전략을 강화하고 있다. 슈나이더 일렉트릭이 제시하는 전략의 핵심은 공정, 자동화, 전력 시스템을 최적화(optimize)–운영(operate)–온보드(onboard) 레이어로 구성해 분산된 운영 데이터를 AI 기반으로 실시간 통합·분석하고, 운영 전반의 가시성과 효율을 동시에 높이는 데 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 통합 구조를 기반으로 고객의 산업 환경 전반을 함께 설계하고 운영하는 ‘에너지 테크놀로지 파트너’로서의 비전을 구체화하고자 한다. 먼저 최상위의 최적화 영역에서는 아비바가 핵심 역할을 수행한다. 아비바 UOC(Unified Operations Center)와 인더스트리얼 AI(Industrial AI)는 공정, 자산, 운영 데이터를 통합 관리하고, 이를 기반으로 실시간 인사이트를 제공한다. 이를 통해 기업은 단순 모니터링을 넘어 비용 절감과 생산성 향상으로 이어지는 고도화된 의사결정을 수행할 수 있다. 또한 아비바는 통합된 데이터를 기반으로 산업 전반의 디지털 트윈을 구현함으로써, 운영 환경을 가상 공간에서 시뮬레이션하고 전략적 운영 계획을 수립할 수 있도록 지원한다. 운영 영역에서는 실행 및 제어, 전력 운영을 담당하는 설루션이 각각의 기능에 맞게 구성된다. 그중 EAE(EcoStruxure Automation Expert)는 IEC 61499 기반의 개방형 소프트웨어 정의 자동화 플랫폼으로, 하드웨어 종속성을 최소화하고 애플리케이션 중심의 제어 구조를 구현한다. 기능 블록 기반 설계를 통해 생산 라인의 확장성과 재구성을 유연하게 지원하며, 변화하는 생산 요구에 신속히 대응할 수 있는 자동화 환경을 제공한다. 전력 분야에서는 이탭(ETAP)이 전력 시스템 전용 디지털 트윈 및 시뮬레이션 설루션으로 활용된다. 이탭은 부하 흐름 분석, 단락 계산, 보호 협조, 전력 품질 분석 등 다양한 전력 시나리오를 설계 단계에서 검증할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 실제 운영 이전 단계에서 잠재적 리스크를 사전에 예측하고, 보다 안정적이고 신뢰성 높은 전력 인프라 설계를 가능하게 한다. 또한 이탭과 에코스트럭처 파워 모니터링 엑스퍼트(EcoStruxure Power Monitoring Expert : PME)의 연계는 전력 디지털 트윈의 시뮬레이션 정밀도를 고도화하는 데 초점을 둔다. PME는 디지털 트윈을 위한 실시간 전력 및 에너지 데이터 관리 설루션으로, 현장에서 발생하는 전력 사용 및 품질 데이터를 지속적으로 수집·분석한다. 이렇게 확보된 데이터는 이탭 모델에 반영되어, 설계 기반 시뮬레이션을 실제 운영 조건에 맞춰 동적으로 보정할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 산업 자동화 사업부 채교문 본부장은 “슈나이더 일렉트릭은 단일 제품을 공급하는 기업이 아니라, 고객의 산업 전 주기를 아우르는 ‘원 설루션 프로바이더’로서 통합 포트폴리오 기반의 운영 혁신을 지원하고 있다. 앞으로도 생산성과 에너지 효율, 지속가능성을 동시에 달성할 수 있는 통합 설루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 한편, 슈나이더 일렉트릭 코리아는 오는 3월 4일부터 서울 코엑스에서 열리는 ‘스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다. 이번 전시에서 슈나이더 일렉트릭은 ‘Welcome to Industrial Automazing – Your Energy Technology Partner’를 메인 테마로, 설계 단계부터 운영 최적화까지 하나의 흐름으로 유기적으로 연결되는 통합 데모를 선보일 예정이다.  

앤시스코리아가 1월 22일 엔지니어링 시뮬레이션 기반 AI 적용 전략을 공유하기 위해 마련한 ‘산업 맞춤형 시뮬레이션 AI 설루션 세미나’를 진행했다고 밝혔다. 이번 세미나는 ‘설계부터 운영까지, AI가 바꾸는 엔지니어링’을 주제로 AI 도입 이후 엔지니어링 시뮬레이션의 역할과 범위가 어떻게 재정의되고 있는지 살펴보고, 제품 개발 전 주기에서 변화하는 시뮬레이션 프로세스와 산업 현장의 주요 트렌드를 실제 사례를 바탕으로 공유하기 위해 마련됐다. 행사 현장에는 다양한 산업군의 엔지니어 및 실무 담당자 약 190명이 참석했다. 세미나는 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장이 ‘AI로 혁신하는 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 개회사를 전하며 시작됐다. 이어 산업 현장에서 요구되는 시뮬레이션 기반의 AI 적용 방안을 주제로 총 6개의 발표 세션이 진행됐다.     첫 발표에서는 앤시스코리아 강태신 전무가 ‘앤시스가 만드는 디지털 제조 생태계’를 주제로, 디지털 전환 시대 제조 산업이 직면한 핵심 과제와 함께 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드 시뮬레이션 플랫폼 기반의 접근 방식을 소개했다. 또한 시뮬레이션 기반 전략을 통해 기업이 개발 속도와 품질 경쟁력을 동시에 강화할 수 있는 방향성을 제시했다. 이어서 앤시스코리아 이민욱 프로는 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 MOP(Meta-model of Optimal Prognosis) 및 FMOP(Field MOP)를 활용한 설계 이해, 모델 보정, 최적화, 강건성 평가 워크플로를 공유했다. 이 세션에서는 설계 프로세스 효율을 높이기 위한 방법론과 함께 최신 시뮬레이션 기반 AI 워크플로 관점에서의 적용 가능성을 함께 다뤘다. 앤시스코리아 김태진 프로는 파이앤시스(PyAnsys) 기반의 데이터 마이닝 자동화 방법론과 앤시스 옵티스랭을 활용한 메타 모델 구축 자동화 프로세스를 소개하며 AI 구현을 위한 학습 데이터 생성 및 전처리, 라벨링 과정에서 시뮬레이션이 수행할 수 있는 역할을 구체적으로 설명했다. 이를 통해 대규모 데이터 확보가 필요한 산업 환경에서의 적용 전략을 제시했다. 이후 세션에서는 온스트림 임영택 대표가 시뮬레이션을 통한 가상 학습 데이터 생성과 실제 데이터 융합 기반의 물리 기반 AI 모델 구축 방안을 발표했다. 특히 제조 현장에서 데이터 확보와 활용 과정에서 발생할 수 있는 현실적인 과제와 함께, 시뮬레이션과 AI의 결합이 실무에 제공할 수 있는 적용 가능성을 강조했다. 앤시스코리아 양경모 프로는 ‘AI 기반 예측 설계의 첫걸음: 차수 축소 모델(ROM)과 하이브리드 애널리틱스(Hybrid Analytics)로 완성하는 준 실시간 디지털 트윈’을 주제로, 예측 모델과 디지털 트윈 구현을 위한 핵심 요소와 적용 시나리오를 소개했다. 엔지니어링 설계·검증 환경에서 빠른 의사결정을 지원하는 전략적 접근을 다뤘다. 마지막으로 앤시스코리아 이정원 매니저는 앤시스 심AI(Ansys SimAI)를 활용한 4D 플로 MRI(4D Flow MRI) 데이터 기반 머신러닝 혈류역학 예측 모델 구축 사례를 발표하며 의료 영상 데이터와 시뮬레이션 기반 분석을 결합한 적용 사례를 공유했다. 이 세션에서는 데이터 기반 예측 모델 구축 과정과 함께, 의료 분야에서의 확장 가능성에 대한 논의가 이어졌다. 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장은 “이번 세미나는 시뮬레이션과 AI의 결합이 산업 현장에 어떤 방식으로 적용되고 엔지니어링 조직이 무엇을 준비해야 하는지에 대해 실질적인 방향성을 공유한 자리였다”면서, “앤시스코리아는 앞으로도 고객이 설계부터 운영까지 전 주기 혁신을 가속화할 수 있도록 기술과 생태계 지원을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다

가민이 스윙 완성도를 높여주는 휴대용 런치(launch) 모니터 겸 프리미엄 핸드헬드 GPS 디스플레이인 ‘어프로치 G82(Approach G82)’를 출시했다. 어프로치 G82는 스윙 분석과 퍼팅 연습을 하나의 기기에서 지원하는 올인원 골프 디바이스다. 확장된 레이더 지표를 통해 유저의 스윙 완성도를 높이고 새롭게 도입된 퍼팅 지표로 퍼팅 일관성 향상을 돕는다. 가민의 핸드헬드 골프 제품 중 가장 큰 5인치 컬러 터치스크린을 탑재해, 내장되어 있는 전 세계 4만 3000개 이상의 골프 코스 정보를 확인할 수 있다. 드라이빙 레인지, 퍼팅 그린 등 연습 시설에서 다음 라운드를 체계적으로 준비할 수 있는 기능도 지원한다. 내장형 런치 모니터를 통해 볼과 클럽 스피드, 스매시 팩터, 스윙 템포 등 핵심 레이더 지표를 추적할 수 있어 사용자는 스윙을 정밀하게 분석하고 조정 가능하다. 퍼팅 피드백도 제공해 데이터를 바탕으로 일관성 있는 퍼팅을 만들 수 있다.     백 맵핑(Bag Mapping) 기능으로 드라이빙 레인지에서 각 클럽의 평균 비거리를 측정·기록할 수 있으며, 수집된 데이터는 가상 캐디 기능과 연동돼 클럽별 거리 특성을 분석하고 라운드 중 정확한 클럽 선택을 돕는다. 이와 함께 목표하는 캐리 거리 또는 총 거리를 설정해 정확도를 높이는 타깃 연습, 이상적인 백스윙과 다운스윙 타이밍을 훈련하는 템포 트레이닝, 볼을 치지 않고도 스윙 스피드를 측정하는 클럽 스피드 트레이닝 기능을 통해 연습 효율을 높일 수 있다. 연습을 넘어 실제 라운드에서 현명한 판단을 내릴 수 있는 다양한 정보도 제공한다. 가상 캐디 기능은 백 맵핑 기능을 통해 수집된 스윙 데이터를 기반으로 바람, 고도 변화, 해저드 위치 등을 종합적으로 반영해 상황에 맞는 클럽을 추천한다. 코스 내 높낮이 변화와 환경을 반영해 보정 거리를 계산하는 플레이스라이크 디스턴스(PlaysLike Distance) 기능과 같이 전략적 플레이를 돕는 기능도 지원한다. 골프 클럽 분석 센서인 ‘어프로치 CT10(Approach CT10)’과 연동하면 자동으로 샷을 감지해 플레이 데이터를 가민 골프 앱에 기록할 수 있다. 호환 가능한 가민 레이저 거리측정기와 연결할 경우 레인지 중계(Range Relay) 기능을 활성화해 핀까지의 거리를 더욱 정밀하게 확인할 수 있다. 여기에 가민 골프 멤버십을 구독하면 골프 코스 지도와 그린 등고선 데이터까지 확인 가능해 코스와 그린을 보다 입체적으로 파악하고 경기력을 향상시킬 수 있다. 이 밖에도 스마트폰과 연동할 경우 풍속·풍향 정보와 자동 코스 업데이트, ‘가민 장치 찾기(Find My Garmin)’를 포함한 커넥티드 기능을 사용할 수 있다. 내장 자석 및 클립을 통해 카트나 골프 가방에 간편하게 부착할 수 있다. 어프로치 G82는 모든 유형의 날씨를 고려해 설계됐으며 IPX7 방수 등급을 갖추고 있다. 장시간 라운딩에도 배터리 걱정 없이 사용할 수 있도록 GPS 모드 기준 최대 25시간, 레이더 모드 기준 최대 8시간까지 지속되는 배터리 성능을 지원한다. 가민의 수잔 라이먼(Susan Lyman) 글로벌 컨슈머 세일즈·마케팅 부사장은 “어프로치 G82는 가민 골프 제품 중 가장 큰 핸드헬스 디스플레이를 탑재한 제품으로 측정 지표와 코스 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 설계됐다”면서, “라운드 전 워밍업은 물론 코스 위에서는 가상 캐디 역할을 하는 이번 신제품은 퍼팅 지표까지 새롭게 도입해 사용자가 전반적인 경기력을 끌어올릴 수 있도록 지원한다”고 말했다. 어프로치 G82는 2월 23일부터 가민 공식 홈페이지에서, 3월 3일부터 가민 브랜드샵에서 순차 판매될 예정이다. 권장 소비자 가격은 95만 9000원이다.

한국레노버가 전문 크리에이터와 하이엔드 게이머를 위한 프리미엄 OLED 모니터 2종 ‘요가 프로 27UD-10’과 ‘리전 27Q-10 OLED’을 국내 공식 출시했다. 이번 신제품 2종은 퀀텀닷 기술과 OLED의 장점을 결합한 QD-OLED 디스플레이를 탑재해 실제 눈으로 보는 것 같은 생생함을 선사하며, 어떤 각도에서도 균일한 밝기, 색감을 구현한다. 또한 TUV 라인란드(TÜV Rheinland)의 아이세이프(Eyesafe) 2.0 인증으로 장시간 작업에도 눈의 피로도를 줄였다.   ▲ 요가 프로 27UD-10   요가 프로 27UD-10은 세계 최초로 TUV 라인란드의 Perceptual Color Volume 5 Star 인증을 획득한 퓨어사이트 프로(PureSight Pro) 디스플레이를 탑재해 사람이 실제 인지하는 색을 기준으로 정밀하게 색을 구현한다. 26.5인치 4K(3840×2160) 해상도와 120Hz 주사율, 0.03ms 응답속도를 지원하며 sRGB 99%, DCI-P3 99%, 어도비 RGB 96%의 넓은 색 영역과 공장 캘리브레이션으로 전문가 수준의 색 정확도를 제공한다. 돌비 비전과 VESA 디스플레이HDR 트루 블랙 400, 150만 대 1 명암비는 영상 편집과 컬러 그레이딩에 최적화된 고품질 화질을 구현한다. 창작 작업에 최적화된 올인원 스튜디오 환경도 갖췄다. 소니 IMX678 CMOS 센서를 적용한 4K 모듈형 카메라와 4개의 고성능 마이크, 돌비 애트모스 및 웨이브 맥스오디오로 튜닝된 6개의 스피커를 내장해 화상 회의부터 라이브 스트리밍까지 몰입감 있는 오디오 경험을 지원한다. 연결성 측면에서는 크리에이터의 작업 흐름을 고려했다. USB 타입-C 단일 케이블로 최대 140W 전원 공급과 40Gbps 데이터 전송, 4K 영상 출력을 동시에 지원한다. HDMI 2.1과 데이지체인용 DP 단자, USB 허브를 통해 다양한 주변기기를 하나의 작업 환경으로 통합할 수 있다.   ▲ 리전 27Q-10 OLED   하이엔드 게이머를 위한 리전 27Q-10 OLED는 240Hz 주사율과 0.03ms 응답속도로 FPS, 레이싱, e스포츠 등 빠른 화면 전환이 요구되는 게임에서도 잔상 없이 부드러운 화면을 제공한다. QHD(2560×1440) 해상도와 HDR10, 150만 대 1 명암비를 통해 깊이 있는 명암과 선명한 색감을 구현하며, AMD 프리싱크 프리미엄과 VESA 어댑티브 싱크로 화면 찢김 현상을 최소화했다. HDMI 2.1(TMDS) 콘솔 모드를 통해 플레이스테이션, 엑스박스 등 콘솔 게임기에서도 해상도와 주사율에 맞춘 최적의 화면을 자동 설정한다. 또한 레노버 스마트 OLED 8+ 케어 기술과 리전 모니터 전용 소프트웨어는 사용자의 화면 사용 패턴을 자동으로 분석하고 픽셀 보호, 밝기 제어, 잔상 보정 기능을 자동으로 수행함으로써 번인 현상을 방지한다. 한국레노버는 신제품 2종에 3년간 품질 보증 서비스(워런티)를 지원한다고 밝혔다. 해당 기간 제품 A/S를 접수하면 전문 엔지니어가 직접 방문 서비스를 제공해 고장 걱정 없이 제품을 사용할 수 있다. 특히 엄격하고 광범위한 무결점 모니터 보증 서비스를 3년간 제공한다. 한국레노버 신규식 대표는 “이번 선보인 QD-OLED 모니터 2종은 창작자에게는 생생한 색감과 올인원 스튜디오를, 게이머에게는 압도적인 디테일과 몰입감을 제공하는 모니터”라며, “앞으로도 창작과 엔터테인먼트 전반에서 사용자 경험의 기준을 끌어올리는 혁신을 지속해 나가며 국내 모니터 시장에서의 입지를 공고히 할 것”이라고 밝혔다. 요가 프로 27UD-10은 169만 9000원, 리전 27Q-10 OLED는 59만 9000원부터 시작하며, 온라인 마켓을 통해 구매 가능하다.

스노우플레이크는 ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’를 발간하고 “2026년은 에이전틱 AI와 데이터 전략이 엔터프라이즈 AI 성과를 좌우하는 해가 될 것”이라고 전망했다. 스노우플레이크는 매년 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO를 비롯한 리더들의 인사이트를 토대로 AI 및 데이터 트렌드를 예측하며 보고서를 발간하고 있다. 올해 보고서에서는 “에이전틱 AI의 신뢰성 확보와 데이터 활용 전략이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것”이라고 강조했다. 2026년에는 대규모 언어 모델(LLM)에서 더 나아가 정교한 추론과 실행 능력을 갖춘 에이전틱 AI 중심 구조로 진화하며 기업의 AI는 전사적인 AI 생태계 구축 단계로 진입할 것이라는 설명이다. 스노우플레이크의 아나히타 타프비지(Anahita Tafvizi) 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 “AI 혁신 속도는 매우 빠르지만 대부분의 기업은 이를 실질적 성과로는 이어가지 못한다”면서, “데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용의 격차를 만들 것”이라고 말했다. 또한, 에이전틱 AI의 진화로 개발자 생산성이 33% 향상될 것으로 전망되는 가운데, 다양한 도구와 데이터 및 AI를 유기적으로 활용할 수 있는 오케스트레이션 역량을 갖춘 인재의 가치가 부각될 것이라 내다봤다.     ‘AI + 데이터 예측 2026 보고서’에서 분석한 2026년 주요 전망은 ▲에이전틱 AI 신뢰도 높이는 ‘자체 검증 메커니즘’의 발전 ▲AI 생태계 확장의 필수요소로 자리잡을 표준 프로토콜, 오픈소스, 운영 인프라 ▲사이버 보안의 양날의 검이 된 에이전틱 AI 등이다. 에이전틱 AI는 기업 업무 환경에 본격 활용될수록 신뢰성 확보가 최우선 과제가 될 것으로 보인다. 이를 위해 사용자 피드백을 반영하는 ‘피드백 루프’와 결과를 스스로 점검 및 보정하는 ‘자체 검증 메커니즘’이 중요해질 것이다. 라마스워미 CEO는 “구글 검색 알고리즘이 사용자의 클릭 데이터를 반영하며 진화해온 것처럼 에이전틱 AI 역시 사용자의 피드백 패턴을 학습하며 업무 환경에서 더욱 정교한 의사결정을 수행하게 될 것”이라고 내다봤다. 기업 업무 환경에서는 단일 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 등장할 것으로 예측했다. 즉, 마이크로 에이전트가 단계적으로 도입되고 이를 유기적으로 결합하는 에이전틱 AI가 효과적인 도구가 될 것이다. 스노우플레이크의 마이크 블랜디나(Mike Blandina) 최고정보책임자(CIO)는 “앞으로 몇 년 내 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트의 등장에 따라 각각의 마이크로 에이전트를 레고 블럭처럼 조합할 수 있게 된다면 더 크고 복잡한 업무를 성공적으로 수행할 수 있을 것”이라고 설명했다. 에이전틱 AI가 기업 시스템 전반으로 확산되기 위해서는 연동 방식의 표준화가 선행되어야 한다. 에이전틱 AI는 여러 시스템 및 데이터베이스를 아우르며 업무를 수행한다. 이에 에이전트 및 외부 시스템과의 통신을 표준화하는 지배적 AI 프로토콜의 등장이 에이전틱 AI 개발 및 도입 속도를 높일 것이다. 특히 인터넷 환경이 TCP/IP로 확산된 것처럼 단일 지배적 프로토콜이 자리잡으면 에이전틱 AI 개발 속도가 높아지고 벤더 종속에서도 자유로워질 것이라는 것이다. 또한 AI 생태계의 확장성을 높이기 위해서는 오픈소스 파운데이션 모델의 역할도 커질 것이다. 한편 에이전틱 AI는 대화형 도구에서 벗어나 추론과 다단계 행동을 수행하는 에이전트로 진화하고 있다. 이에 따라 기업 운영 인프라는 분석 중심에서 실시간 처리 상태 관리 중심으로 재편될 것이다. 이 과정에서 포스트그레스(Postgres)가 빠른 응답 및 낮은 지연이 요구되는 온라인 처리 워크로드를 뒷받침하며 에이전틱 AI가 생성하는 대규모 실시간 이벤트와 지속적인 운영 데이터 처리에 핵심 인프라로 활용될 것으로 전망된다. 에이전틱 AI가 기업 시스템 전반에서 실시간으로 실행되고 외부와의 연동 범위가 넓어질수록, 보안 환경에서는 위협과 기회가 동시에 등장한다. 스노우플레이크의 브래드 존스(Brad Jones) 최고정보보호책임자(CISO)는 “에이전틱 AI가 취약점 탐지, 익스플로잇 자동화 데이터 탈취 등 공격 행위를 정교하게 수행할 수 있어 사이버 위협의 규모와 속도를 크게 높일 수 있다”고 강조했다. 한편 에이전틱 AI가 기업의 보안 운영 센터(SOC)의 대응 역량을 강화하는 방향으로 활용될 수 있다고 전망했다. 존스 CISO는 “뛰어난 보안 전문가 확보의 어려움은 당분간 지속될 것”이라며, “강력한 AI 에이전트와 보안 도구를 적절히 결합해 활용하면 SOC 운영의 리소스 공백을 보완해 제한된 인력으로 보다 효과적인 보안 대응 체계를 구축할 수 있다”고 설명했다. 한편, 스노우플레이크는 리테일/소비재, 금융 서비스, 제조 등  산업별 AI 활용 전략에 대해서도 짚었다. 모든 산업에서 에이전틱 AI의 활용이 도입 단계를 넘어 실제 업무 실행 중심으로 확산될 것으로 보인다. 리테일/소비재 산업에서는 데이터가 풍부한 대규모 AI 모델을 기반으로 고객관리가 고도화되고 개인화된 경험에 대한 서비스가 늘어나며 ‘AI 쇼핑 어시스턴트’가 대중화될 것이다. 엄격한 규제 환경의 금융 서비스 분야에서는 데이터 퍼스트 및 정교한 리스크 관리 전략을 바탕으로 의사결정 전반에 통합되는 AI 기반 분석 및 리스크 관리 에이전트가 확대될 것이다. 제조 산업의 경우 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화 등 운영 전반에서 설비 효율성을 진단하는 ‘산업 특화 챗봇형 AI 에이전트’ 도입이 가장 빠르게 이뤄질 것으로 예측된다.

마이크로소프트가 2026년 AI 혁신을 이끌 7대 트렌드를 공개하면서, AI가 도구를 넘어 인간의 파트너로서 실질적인 변화를 만드는 시대를 예고했다. 지난 몇 년간의 실험 단계를 지나, AI는 이제 우리가 일하고, 창작하고, 문제를 해결하는 방식을 바꾸고 인간과 협업하며 인간의 전문성을 확장하고 있다. 마이크로소프트는 2026년을 기점으로 AI가 단순한 도구를 넘어 인간의 역량을 확장하는 실질적인 파트너로 진화함으로써, 가시적인 변화를 이끌 것으로 전망했다. 이러한 변화는 다양한 산업 전반에서 현실화되고 있다. AI는 의료 분야에서 의료 격차 해소에 기여하고 있으며, 소프트웨어 개발 분야에서는 작업의 맥락까지 이해한다. 양자 컴퓨팅 분야에서는 AI와 슈퍼컴퓨터, 양자를 결합한 하이브리드 접근이 기존에 해결 불가능했던 문제에 대한 돌파구를 예고하고 있다. AI 에이전트의 고도화에 따라 보안과 인프라의 중요성도 더욱 커지고 있다. 조직들은 디지털 동료의 등장에 따른 새로운 위협에 대응하는 한편, 스마트하고 효율적인 AI 인프라 구축에도 속도를 내고 있다.     첫 번째, AI는 인간의 능력을 단순히 보조하는 수준을 넘어 보다 강력한 협력자로 자리 잡을 전망이다. AI는 질문에 답하고 문제를 추론하던 단계를 지나, 사람과 함께 일하며 성과를 확대하는 방향으로 진화하고 있다. 이는 개인과 소규모 팀이 기존보다 훨씬 큰 규모의 프로젝트를 신속하게 추진할 수 있는 환경을 만드는 변화다. 특히 AI 에이전트는 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 개인화 작업 등을 담당하며 디지털 동료의 역할을 수행하게 된다. 예를 들어, 소수 인원으로 구성된 팀도 AI의 지원을 통해 며칠 만에 글로벌 캠페인을 기획·실행할 수 있는 업무 환경이 가능해진다. 이러한 변화는 인간이 전략이나 창의성이 필요한 핵심 역할에 집중할 수 있도록 돕고, 조직의 생산성 향상으로 이어질 것으로 기대된다. 두 번째, AI 에이전트의 확산과 함께 보안이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 2026년에는 AI 에이전트가 조직 내에서 디지털 팀원처럼 기능하며, 일상 업무와 의사결정을 돕는 데 관여할 것으로 예상된다. 이에 따라, 보안에서부터 각 에이전트의 신뢰성을 확보하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 각 에이전트에는 명확한 신원을 부여하고, 접근 권한을 제한하며, 에이전트가 생성한 데이터를 관리하고, 에이전트를 외부 위협으로부터 보호하는 체계적인 보안 설계가 요구된다. 보안은 더 이상 마지막에 추가하는 옵션이 아니라, 처음부터 환경 전반에서 상시적, 자율적, 내장형으로 작동할 것으로 예고된다. 또한, 공격자들이 AI를 악용하는 방식이 정교해짐에 따라, 조직은 보안 에이전트를 통해 위협을 조기에 탐지하고 신속히 대응하는 보안 체계를 구축하고 있다. 세 번째, AI가 의료 격차 해소의 열쇠로 부상하고 있다. 세계보건기구(WHO)는 2030년까지 약 1100만 명의 의료 인력이 부족해질 것으로 전망하며, 이로 인해 전 세계 45억 명이 필수 의료 서비스를 받지 못할 수 있다고 경고했다. 2025년 마이크로소프트 AI의 진단 오케스트레이터(MAI-DxO)는 숙련된 의사의 평균 진단 정확도(20%)를 웃도는 85.5%의 정확도로 복잡한 의료 사례를 해결하는 성과를 냈다. 또한 코파일럿(Copilot)과 빙(Bing)은 매일 5000만 건 이상의 건강 관련 문의를 처리하고 있다. 네 번째, AI가 과학 연구 과정에 점점 더 중요한 역할을 맡고 있다. AI는 이미 기후 모델링, 분자동역학, 신소재 설계 등의 분야에서 혁신을 앞당기고 있으며, 2026년에는 물리·화학·생물학 연구에서 논문 요약이나 보고서 작성을 넘어, 실제 발견 과정에 적극 참여할 것으로 전망된다. 이러한 변화는 마치 개발자가 AI와 함께 코드를 작성하는 ‘페어 프로그래밍(pair programming)’이나, 일상 업무를 자동화하는 앱을 사용하는 흐름과 맞닿아 있다. 마이크로소프트는 과학 분야에서도 이 같은 협업 방식이 점차 확산될 것으로 내다보고 있다. 다섯 번째, AI 인프라가 단순한 확장을 넘어 더 스마트하고 효율적인 방향으로 재편되고 있다.  2026년에는 분산된 컴퓨팅 자원을 보다 조밀하게 배치하고 유연하게 운용하는 차세대 연결형 인프라, 이른바 AI 슈퍼팩토리(superfactories)가 등장할 전망이다. 마크 러시노비치(Mark Russinovich) 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 최고기술책임자 (CTO)는 이러한 변화를 “AI 워크로드를 위한 항공 교통 관제 시스템”에 비유했다. 컴퓨팅 자원을 실시간으로 조정하고 분산시켜, 작업이 지연될 경우 즉시 다른 작업이 그 자원을 활용해 낭비 없이 운영되는 구조라는 설명이다. 여섯 번째, AI가 단순한 코드 해석을 넘어 코드 간 관계와 과거 이력까지 이해하는 수준으로 진화하고 있다. ‘리포지토리 인텔리전스(Repository Intelligence)’라 불리는 이 기술은 코드의 변경 내역과 이유 등 코드 리포지토리의 패턴을 분석해 더 스마트한 제안과 빠른 오류 탐지, 수정 자동화를 돕는다. 2025년은 소프트웨어 개발 활동이 사상 최고치를 기록한 해였다. 깃허브(GitHub)에 따르면, 매달 평균 4320만 건의 풀 리퀘스트(Pull Request)가 병합돼 전년 대비 23% 증가했으며, 코드 변경 내역을 저장한 커밋 수도 10억 건으로 25% 늘었다. 이는 AI가 코드 작성부터 검토, 유지보수 전 과정에 중심적으로 관여하며, 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 변화하고 있음을 보여준다. 일곱 번째, 양자 컴퓨팅이 기존 컴퓨팅의 한계를 넘어서는 실용화가 수십 년이 아닌 수년 앞으로 다가오고 있다. 특히 AI와 슈퍼컴퓨터, 양자를 결합한 ‘하이브리드 컴퓨팅’이 부상하면서, 각 기술의 강점을 통합한 새로운 연산 방식이 주목받고 있다. AI는 데이터에서 패턴을 찾고, 슈퍼컴퓨터는 대규모 시뮬레이션을 처리하며, 양자는 분자와 물질 모델링 계산 정확도를 획기적으로 높이는 역할을 수행한다. 여기에 오류를 감지하고 보정할 수 있는 ‘논리 큐비트(logical qubits)’ 기술의 발전이 더해지며, 양자 시스템의 안정성도 향상되고 있다. 마이크로소프트의 양자 칩 마요라나 1(Majorana 1)은 위상 큐비트(topological qubits)를 기반으로 설계돼 큐비트의 불안정성을 줄이고, 오류를 자동으로 감지·수정할 수 있는 구조를 갖췄다. 이를 통해 하나의 칩에 수백만 개 큐비트를 집적할 수 있는 확장성도 확보했다.

어도비가 챗GPT용 어도비 포토샵(Adobe Photoshop), 어도비 익스프레스(Adobe Express), 어도비 애크로뱃(Adobe Acrobat)을 출시했다. 이를 통해 어도비는 자사의 크리에이티브 및 생산성 앱을 8억 명에 이르는 챗GPT 사용자에게 제공하게 됐다. 챗GPT용 어도비 앱은 사용자가 원하는 작업을 자연어로 설명하기만 하면 휴가 사진을 보정하고, 초청장을 디자인하며, 전문적인 문서를 제작할 수 있다. 어도비는 자사의 크리에이티브 기술과 챗GPT의 대화형 인터페이스를 결합한 챗GPT용 어도비 앱이 많은 사람에게 크리에이티브의 접근성을 확대할 것으로 기대하고 있다. 챗GPT용 어도비 앱은 어도비의 대표적인 툴을 어도비 앱이 처음인 사용자에게도 제공한다. 사용자는 채팅 내에서 콘텐츠 제작에 필요한 많은 인기 있는 기능을 사용할 수 있으며, 대화형 편집은 물론 포토샵의 슬라이더(sliders)와 같은 직관적인 어도비 툴을 통한 이미지 밝기나 대비 조절 등 정교한 제어도 가능하다.     챗GPT에서 어도비 앱을 사용하려면 앱 이름과 함께 원하는 작업을 입력하면 된다. 예를 들어, 포토샵으로 이미지 배경을 흐리게 하고 싶을 경우 “어도비 포토샵, 이 이미지의 배경을 흐리게 해 줘”라고 입력하면 챗GPT가 자동으로 해당 앱을 불러오고, 문맥을 파악해 사용자가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 안내한다. 이 밖에도 챗GPT에서 ▲어도비 포토샵을 통해 이미지의 원본 품질을 유지하면서 이미지의 특정 부분을 조정하고, 밝기 및 대비, 노출 등 설정을 정교하게 조정할 수 있으며 ▲어도비 익스프레스의 전문가급 디자인 라이브러리를 탐색해 상황에 적합한 템플릿을 찾는 것부터 텍스트 입력, 이미지 교체, 디자인에 애니메이션 적용 등 다양한 편집 작업까지 채팅 내에서 바로 수행할 수 있다. 또한 ▲어도비 애크로뱃을 통해 채팅 내에서 직접 PDF를 편집하고, 텍스트나 표를 추출하며, 여러 파일을 정리하거나 병합할 수 있다. 또 파일을 압축하고, 원본 서식과 품질을 그대로 유지하면서 PDF로 변환하는 것도 가능하다. 챗GPT 내에서 직관적인 작업을 제공함으로써 어도비는 자사의 주요 앱에 대한 접근성을 확대하고, 이미 이용 중인 작업 환경에서 새로운 사용자와의 접점을 넓혀가고 있다. 어도비 툴의 보다 강력한 성능과 정밀도를 활용하고자 하는 사용자라면 어도비 앱으로 이동해 기존 작업을 매끄럽게 이어갈 수 있다. 어도비는 데스크톱, 웹, iOS 환경에서 챗GPT용 포토샵, 어도비 익스프레스, 애크로뱃을 무료로 이용할 수 있다고 밝혔다. 이 중 챗GPT용 어도비 익스프레스는 안드로이드에서도 바로 이용할 수 있으며, 챗GPT용 포토샵과 애크로뱃도 곧 안드로이드에서 제공될 예정이다. 챗GPT용 포토샵, 익스프레스, 애크로뱃 앱 출시는 어도비의 에이전틱 AI기반의 대화형 경험과 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP)에 대한 지속적인 혁신에 기반한다. 올해 초 어도비는 생산성과 창의성을 위한 플랫폼인 ‘애크로뱃 스튜디오(Acrobat Studio)’를 출시했다. 애크로뱃 스튜디오는 정적인 문서를 상호작용하는 AI 기반 작업 공간으로 전환해, 사용자가 PDF에서 질문하고 통찰력을 얻으며 눈에 띄는 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있도록 지원한다. 최근에는 모든 사용자가 자신의 언어로 창작하고 결과물을 정교하게 다듬을 수 있도록 돕는 포토샵 및 어도비 익스프레스용 AI 어시스턴트를 공개했다. 이와 함께 크리에이터가 여러 어도비 앱에서 아이디어를 빠르게 완성형 콘텐츠로 전환할 수 있도록 지원하는 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)용 차세대 AI 어시스턴트도 선공개했다. 어도비의 데이비드 와드와니(David Wadhwani) 디지털 미디어 부문 사장은 “포토샵, 익스프레스, 애크로뱃 등 어도비의 크리에이티브 혁신과 챗GPT의 간편한 사용성을 결합해 모두에게 크리에이티브의 접근성을 확대할 수 있게 됐다”면서, “이제 수억 명의 사용자가 일상에서 사용하고 있는 플랫폼 안에서 자신의 언어로 간단하게 포토샵을 이용한 편집을 할 수 있다”고 말했다.