LG에너지솔루션 최호득 책임연구원     ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’에서 LG에너지솔루션의 최호득 책임연구원은 MIL(model-inthe-loop) 환경에서 배터리 SOX 로직을 매트랩과 시뮬링크 도구를 활용하여 테스트 스위트를 구성하고, 이를 동적으로 검증하는 프로젝트를 소개했다.   – LG에너지솔루션 및 현재 맡은 업무에 대해 LG에너지솔루션은 자동차, IT 및 로봇, ESS(에너지 저장 시스템) 등에 필요한 배터리 셀, 배터리 팩, BMS(배터리 관리 시스템)를 제공하는 회사이다. 이 가운데 주로 자동차 배터리에 탑재되는 BMS의 기능 검증 및 검증 자동화 업무를 수행하고 있다. 최근에는 BMS 없이 가상 ECU를 검증하는 SIL(software-in-the-loop) 환경 구축이나, 개발된 특정 소프트웨어를 활용해서 모델 내에서 검증하는 MIL 검증을 진행하고 있다.   – 시뮬링크를 적용한 업무는 어떤 것이며, 시뮬링크를 적용하게 된 배경은 무엇인지 이번에 적용한 업무는 매트랩 툴박스(MATLAB Toolbox) 내에 있는 시뮬링크 테스트(Simulink Test)를 기존 테스트 환경에 반영하는 것이다. 시뮬링크 테스트는 시뮬링크 모델을 테스트 하네스(test harness)로 만들어 테스트 스위트를 구성하고 검증하는 방식이다. 개발팀은 주로 특정 모듈을 검증하지만, 검증팀은 대규모 개발 모델과 검증 모델을 통합하여 보다 정확한 검증을 위해 트랜지션(transition)을 사용할 수 있다. 또한, 기존에 사용하던 엑셀 기반의 시나리오 테스트 케이스를 매트릭스 구조로 읽어와 테스트 어세스먼트(test assessment) 블록에 이관하여 검증할 수 있어 검증 효율성을 높일 수 있다는 점에서 시뮬링크 테스트를 활용하게 되었다.   – 현재 시뮬링크를 어떻게 활용하고 있는지 현재 시뮬링크는 두 가지 측면에서 활용하고 있다. 첫 번째는 구성한 테스트 스위트를 활용하여 수동으로 검증할 때이다. 자동화 환경을 구성하기 전에 정의한 변수와 실행이 올바르게 이루어지는지 확인하고, 자동화 검증 결과에 이상이 있을 때 특정 포인트를 직접 눈으로 보면서 로직을 확인한다. 두 번째는 테스트 자동화를 위해 시뮬링크 모델을 래핑한 후, 엑셀에 설계된 테스트 시나리오를 기반으로 개발팀이 배포한 소프트웨어의 기능을 검증하는 목적으로 사용하고 있다.   – 시뮬링크 활용을 통해 얻은 효과에 대해 시뮬링크를 활용함으로써 얻은 효과로는 세 가지가 있다. 첫째는 직관성이다. 시뮬링크는 모델로 구성되어 시간적 순서에 따라 인과관계에 근거하여 동작한다. 이 때문에 구성된 로직이 시간의 순서에 맞추어 동작하는지, 주변 로직에서 영향을 받지 않는지 등의 디버깅이 용이하다. 두 번째는 모델 배포의 용이성이다. 특정 모델을 분리하여 동료에게 배포하기가 쉽다. 배포된 모델은 유닛 테스트 및 동료 검토(예 : Failure 시뮬레이션)가 용이하다. 코드가 아닌 모델로 구성되어 있기 때문에 로직을 보다 쉽게 이해할 수 있다. 마지막은 변수 제어이다. 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션을 진행할 때 시뮬레이션 중 변수 제어가 되지 않는 문제가 있었지만, 이번에 적용한 시뮬링크 테스트를 활용하면 특정 포인트에서 원하는 값을 제어하며 모델을 운영할 수 있다.   – 향후 시뮬링크의 활용 계획에 대해 향후에는 시뮬링크를 현재 수준으로 계속 활용하면서, 매트랩의 통계 함수와 연동하여 검증된 결과에 대한 통계 분석 등 후처리 시뮬레이션(post simulation)을 더욱 적극적으로 활용할 계획이다. 또한, 내장된 툴박스의 기능을 보다 많이 파악하여 현재까지 인지하지 못한 유용한 기능을 활용함으로써, 검증 품질을 높이고자 한다.   – 시뮬레이션 활용 확대를 위해 현업에서 어떤 부분을 고려해야 할지 자동차 및 ESS 프로젝트를 진행하면서 다양한 형태의 데이터 파일을 현장에서 받게 된다. 이러한 데이터를 쉽게 가져와 개발된 모델과 연동하여 사용하는 방법에 대한 고민이 필요하다. 또한, 기존 데이터를 의미 있는 범위 내에서 왜곡하여 시뮬레이션함으로써 로직의 강건성을 검증하는 방법에 대한 고민도 필요하다. 매트랩과 시뮬링크의 시뮬레이션 결과는 동적인 형태로 출력되는데, 이러한 패턴을 검증할 수 있는 기술 개발 역량 강화가 필요할 것 같다.   같이 보기 : [포커스] 매스웍스, MBD와 AI 결합으로 제조 혁신 가속화… “설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다”

스트라타시스는 폴리젯 기술 라인업을 확장하는 ‘J850 코어(J850 Core)’ 3D 프린터를 새롭게 선보였다. 또한, 제조업체들이 적층 제조(AM)를 개념 모델 단계에서 실제 생산 부품 단계로 빠르게 확장할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기능과 신규 소재, 플랫폼 강화 방안을 함께 공개했다. 스트라타시스는 설계 편의성을 높이고 신뢰성을 개선해 기존 제조 공정에서 적층 제조 워크플로로의 전환을 가속화한다는 계획이다. 이는 공정 속도와 성능을 높이면서도 비용 절감 효과를 줄 것으로 기대받고 있다.  J850 코어 프린터는 기능성 시제품 제작에 집중하는 엔지니어링 팀을 위해 합리적인 가격으로 제공되는 시스템이다. 풀컬러 기능에 대한 비용 부담 없이 폴리젯 기술의 성능과 소재를 활용할 수 있어 성능과 비용 사이의 최적의 균형을 제공한다. 이 시스템은 4월 말까지 예약 구매가 가능하다. 이 장비는 케이싱, 하우징, 지그, 픽스처 등 기능성 부품 제작에 적합하며 리지드, 플렉시블, 투명 소재와 폴리젯 터프원 소재를 지원한다. 대형 빌드 트레이와 고속 인쇄 모드를 통해 빠른 반복 작업과 일관된 결과물을 제공하는 것이 특징이다. 스트라타시스 측은 J850 코어가 매일 빠르게 부품을 검증해야 하는 엔지니어링 팀의 실제 활용 방식에 맞춰 설계되었다고 덧붙였다.     의료 분야에서는 신에쓰와 공동으로 오리진(Origin) 프린터 전용 소재인 P3 메드 실리콘 25A를 소개했다. 이 소재는 환자 맞춤형 의료기기와 소량 생산 부품을 위한 생체 적합성 실리콘 3D 프린팅 소재로 ISO 10993 표준 인증을 획득했다. 탄성, 내구성, 내열성 등 실제 실리콘의 특성을 구현해 기존 3D 프린팅 실리콘의 한계를 극복했다는 평가를 받는다. 이를 통해 고가의 금형 없이도 보청기나 CPAP 마스크, 의족 등 정밀한 기기의 확장 생산이 가능해지며 생산 주기 또한 단축된다. 소프트웨어 분야에서는 트린클(trinckle)이 개발한 애디티브 앱 스위트(Additive App Suite)를 공개했다. 올여름 10개 앱으로 출시되는 이 스위트는 11월까지 15개로 확대될 예정이다. 클램핑 조, 드릴 가이드 등 산업용 애플리케이션을 위한 자동화 설계 앱이 그랩캐드 프린트(GrabCAD Print) 및 그랩캐드 프린트 프로(GrabCAD Print Pro)에 직접 통합된다. 이를 통해 단일 워크플로 내에서 자동 설계부터 출력 준비까지 끊김 없이 진행할 수 있다. 스트라타시스의 빅터 게르데스 소프트웨어 부문 부사장은 “그랩캐드 프린트를 자동화된 생산 준비 워크플로를 안내하는 플랫폼으로 발전시켜 공장 전반에서 적층 제조를 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 하고 있다”고 밝혔다. 애디티브 앱 스위트를 사용하면 생산 문제 해결부터 설루션 도출까지 걸리는 시간을 기존 수일에서 수분 단위로 단축할 수 있다는 설명이다. 산업용 분말 베드 방식인 SAF 기술 부문에서는 새로운 SAF PA12를 선보였다. 에보닉 기술을 기반으로 한 이 소재는 기존 대비 총 소유 비용을 최대 14% 절감할 수 있어 생산 수준의 성능을 경쟁력 있는 가격에 제공한다. 강도와 내구성이 우수한 부품을 일관된 품질로 생산할 수 있어 신뢰성 높은 반복 생산을 지원한다. 스트라타시스 리치 개리티 최고 산업 비즈니스 책임자는 “제조업체들이 적층 제조의 적용 범위를 확대하고자 하는 요구에 부응하기 위해 이번 혁신을 설계했다”고 설명했다. 또한 “스트라타시스는 공구 제작 시간 단축과 고성능 부품 생산 등 다양한 영역에서 팀이 적층 제조를 일상적으로 활용할 수 있는 실질적인 방법을 제공하고 있다”고 밝혔다.

HPE가 대규모 AI 팩토리와 슈퍼컴퓨터를 위한 'HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오'의 주요 혁신 사항을 발표했다. 이번 발표는 고객이 AI를 더 효율적으로 확장하고 배포하며, 데이터에서 인사이트를 도출하는 시간을 단축하는 데 중점이다. HPE는 엔비디아와 협력해 구축한 이번 풀스택 AI 설루션이 컴퓨팅, GPU, 네트워킹, 액체 냉각, 소프트웨어 및 서비스를 긴밀하게 통합해 대규모 환경과 국가별 소버린 환경에 최적화했다고 밝혔다. 현재 아르곤 국립 연구소, 독일 슈투트가르트 고성능 컴퓨팅 센터, 허드슨 리버 트레이딩, 한국과학기술정보연구원 등 세계적인 연구 기관과 AI 기업들이 HPE의 인프라를 채택해 혁신을 가속하고 있다. HPE는 자사의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX5000’에 엔비디아의 최신 설루션을 적용한다. 먼저 액체 냉각 방식의 ‘엔비디아 베라 CPU 컴퓨트 블레이드’를 도입한다. 각 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 GX240 컴퓨트 블레이드’는 최대 16개의 엔비디아 베라 CPU를 탑재해 까다로운 AI 워크로드를 지원한다. 이는 랙 하나 당 최대 40개의 블레이드와 640개의 CPU, 5만 6320개의 엔비디아 올림푸스 코어를 확장할 수 있다. 또한 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드를 통해 초고속 네트워킹 환경을 제공한다. 이 스위치는 포트당 800Gb/s의 연결성을 지원하며 높은 전력 효율을 갖춘 것이 특징이다.     대규모 및 소버린 환경을 위한 ‘HPE AI 팩토리’ 포트폴리오도 강화한다. HPE는 1조 개 이상의 매개변수를 가진 거대 모델을 위해 설계된 차세대 시스템 ‘HPE 기반 엔비디아 베라 루빈 NVL72’ 랙 스케일 시스템을 선보인다. 이 시스템은 36개의 CPU와 72개의 루빈 GPU, 6세대 NV링크 네트워킹 등을 탑재해 대규모 환경에서 높은 효율을 낸다. 이와 함께 새로운 AI 서버인 ‘HPE 컴퓨트 XD700’도 출시한다. 엔비디아 HGX 루빈 NVL8을 기반으로 한 이 서버는 랙당 최대 128개의 루빈 GPU를 지원하며, 이전 세대보다 두 배 향상된 GPU 집적도를 통해 전력과 냉각 비용을 절감한다. 이외에도 모든 HPE AI 팩토리 포트폴리오에서 ‘엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션’ GPU를 사용할 수 있게 된다. 소프트웨어와 서비스 측면에서는 엔비디아 클라우드 파트너 프로그램 인증을 획득해 클라우드 서비스 제공사의 검증 프로세스를 간소화한다. 수세 가상화 및 랜처 프라임 스위트를 통한 멀티 테넌시 옵션도 확장해 가상머신용 GPU 패스스루 등을 지원한다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 오픈시프트와의 통합은 물론, AI 팩토리의 운영과 확장을 돕는 ‘엔비디아 미션 컨트롤’ 소프트웨어도 제공할 예정이다. HPE의 트리시 담크로거 수석부사장은 “세계 최고 성능의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 3대를 구축한 HPE는 최첨단 AI 워크로드와 고성능컴퓨팅을 결합해 과학적 혁신을 주도하고 있다”면서, “엔비디아와 협력해 의학, 생명과학, 제조 등 다양한 분야에서 한계를 뛰어넘는 데 필요한 성능을 제공하겠다”고 밝혔다. 엔비디아의 크리스 매리어트 부사장은 “기업과 국가가 AI의 잠재력을 실현하려면 대규모 모델 학습과 고성능컴퓨팅 워크로드를 처리할 인프라가 필수”라면서, “양사가 공동 개발한 인프라는 가속 컴퓨팅과 액체 냉각 기술을 결합해 인사이트 도출 시간을 단축한다”고 설명했다.

마이크로소프트가 ‘AI 투어 서울’을 개최하고 대한민국의 인공지능(AI) 프론티어 구축을 위한 성공 프레임워크와 지원 방안을 발표했다. 이번 행사에서 마이크로소프트는 한국 기업들이 단순한 실험 단계를 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 ‘프론티어 전환’을 가속화할 수 있도록 전방위적으로 돕겠다고 밝혔다. 마이크로소프트에 따르면 현재 전 세계 코파일럿 도입 현황은 가파른 성장세를 보이고 있다. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 코파일럿을 채택했으며 유료 이용자 수는 지난해보다 160% 이상, 일일 활성 사용자 수는 10배 늘어났다. 3만 5000명 이상의 대규모 인원이 도입한 기업 수도 3배 증가했다. 마이크로소프트는 지능형 에이전트 기능이 강화된 ‘마이크로소프트 365 웨이브 3(Wave 3 of Microsoft 365 Copilot)’를 통해 개인화된 업무 경험을 제공하고, 여러 단계의 업무를 계획하고 실행하는 ‘코파일럿 코워크(Copilot Cowork)’ 기능을 프론티어 프로그램 사용자에게 우선 공급하고 있다. 오는 5월 1일부터는 새로운 통합 엔터프라이즈 플랜인 ‘마이크로소프트 365 E7(프론티어 스위트)’을 출시한다. 이 플랜은 기존 E5 플랜에 코파일럿과 에이전트 365를 결합한 제품으로 엔트라, 디펜더, 인튠, 퍼뷰 등 마이크로소프트의 주요 보안 설루션이 포함되어 더 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있게 한다.     이번 행사의 기조연설에서 공개된 ‘프론티어 성공 프레임워크’는 임직원 경험 강화, 고객 참여 혁신, 비즈니스 프로세스 재설계, 혁신 가속화라는 4대 핵심 성과를 동시에 도출하는 것을 목적으로 한다. 마이크로소프트의 스콧 거스리 클라우드 및 AI 수석 부사장은 “프론티어 전환은 초기 도입 단계를 넘어 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 동력이 될 것”이라면서, 한국 기업들이 AI 혁신을 주도하는 신뢰받는 기업으로 성장할 수 있도록 지원하겠다고 강조했다. 마이크로소프트는 국내 여러 기업이 자사의 AI 설루션을 통해 성과를 내고 있다고 소개했다. KT는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 직원들이 업무에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 직접 설계할 수 있는 생태계를 구축했다. 현대백화점그룹은 애저 오픈AI 기반의 쇼핑 큐레이션 서비스인 ‘헤이디’를 통해 고객 만족도 4.51점을 기록했으며 사용 건수도 출시 초기보다 9배 늘어난 월 8만 건을 돌파했다. 연세대학교의료원은 의료진이 직접 80여 개의 특화 앱을 개발하는 환경을 만들었다. 오는 4월 도입하는 ‘라운딩 코파일럿’을 쓰면 의사 1인당 하루 최대 1.8시간의 진료 시간을 추가로 확보할 수 있을 것으로 보고 있다. 로봇 기술 기업 리얼월드는 애저의 데이터 저장 및 관리 인프라를 활용해 피지컬 AI 기술을 고도화하고 있으며, 현대오토에버는 깃허브 코파일럿을 도입해 개발 속도를 높였다. 한국마이크로소프트 조원우 대표는 “AI 전환은 이제 도입 여부의 문제가 아니라 실질적인 비즈니스 성과로 어떻게 연결하느냐가 중요하다”면서, “이번 행사가 새로운 가치를 발굴하고 운영 효율을 높이는 실행 중심의 로드맵이 되길 바란다”고 전했다.

인텔은 독일 뉘른베르크에서 열리는 ‘임베디드 월드 2026’에서 에지 애플리케이션용 산업용 플랫폼인 ‘인텔 코어 프로세서 시리즈 2’를 공개했다.  인텔 코어 시리즈 2 프로세서는 현대 산업 환경이 직면한 핵심 과제를 해결하도록 설계됐다. 산업 현장은 안전 필수 제어 시스템부터 실시간 데이터 처리까지 다양한 중요 워크로드를 동시에 처리해야 한다. 이때 정밀한 타이밍과 결정론적 성능을 유지하는 것이 중요하다. 기존 프로세서는 연산 성능과 실시간 신뢰성 중 하나를 선택해야 하는 경우가 많았다. 이 때문에 비용과 시스템 복잡도를 높이는 다중 프로세서 아키텍처가 요구됐다. 인텔 코어 시리즈 2 프로세서는 이러한 한계를 근본적으로 개선하기 위해 설계됐다. 인텔은 “이 제품은 AMD 라이젠 7 9700X 대비 최대 4.4배 낮은 최대 PCIe 지연 시간을 제공한다. 확정적 응답 시간은 최대 2.5배 향상됐다. 확정적 성능은 최대 3.8배, 멀티스레드 성능은 최대 1.5배 개선됐다. 이를 통해 산업 현장에서 요구되는 성능과 안정성을 동시에 충족한다”고 전했다.     이와 함께 인텔은 최신 헬스케어 및 생명과학용 에지 AI 제품군인 ‘헬스케어 및 생명과학 AI 스위트’의 프리뷰 버전을 발표했다. 이 제품군은 AI 기반 환자 모니터링 설루션을 위한 검증된 레퍼런스 파이프라인과 벤치마킹 도구를 제공한다. 현재 환자 수 증가와 의료 인력 부족 현상이 심화되고 있다. 이에 따라 환자 모니터링은 단일 디바이스를 넘어 지능형 연결 생태계로 빠르게 진화하고 있다. 보다 빠른 인사이트 도출과 안정적인 운영을 지원하는 AI 기반 설루션 수요도 확대되는 추세다. 이 스위트는 AI 기반 심전도(ECG) 부정맥 탐지 기능을 보여준다. 원격 광혈류측정이나 익명화된 3D 시각적 추적 등 멀티모달 워크로드도 인텔 프로세서에서 로컬로 실행된다. 이를 통해 OEM, ODM, ISV는 실제 사용 환경을 반영한 시나리오 기반으로 플랫폼을 평가할 수 있다. 인텔은 최근 출시된 코어 울트라 시리즈 3 프로세서와 P-코어를 탑재한 인텔 코어 시리즈 2 프로세서가 자사의 포괄적인 에지 포트폴리오를 입증한다고 전했다. 신규 헬스케어 및 생명과학 에지 AI 스위트는 확정적 실시간 제어부터 고도화된 AI 가속에 이르는 폭넓은 고객 요구를 충족한다. 인텔은 제조업과 헬스케어 등 전반적인 에지 애플리케이션에서 혁신을 가속화할 것으로 기대하고 있다. 인텔 코어 울트라 시리즈 3 및 P-코어를 탑재한 인텔 코어 시리즈 2 기반 에지 시스템은 현재 구매할 수 있다. 헬스케어 및 생명과학 에지 AI 스위트의 프리뷰 버전은 깃허브(GitHub)에서 제공된다. 정식 출시 시기는 2026년 2분기 중으로 예정되어 있다. 인텔의 댄 로드리게즈(Dan Rodriguez) 에지 컴퓨팅 그룹 총괄 부사장은 “에지 컴퓨팅은 인텔의 가장 빠르게 성장하는 사업 부문 중 하나로, 인텔은 해당 시장을 지속적으로 선도하고 있다”며, “인텔 코어 시리즈 2와 CES에서 공개한 인텔 코어 울트라 시리즈 3, 그리고 에지 AI 스위트 확장을 통해 획기적인 성능과 신뢰성, 통합된 AI 가속 기능을 갖춘 포괄적인 플랫폼을 지속적으로 제공함으로써 다양한 에지 고객 요구를 충족하고 있다”고 밝혔다.

SAP 코리아가 창립 30주년을 맞아 ‘클라우드 전환의 가속화’와 ‘비즈니스 AI를 통한 혁신 지원’에 초점을 맞춘 미래 성장 전략을 소개했다. SAP는 AI 에이전트 쥴(Joule)의 한국어 지원 개시와 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 출시 등을 통해 국내 기업의 데이터 기반 업무 혁신을 지원한다고 전했다. 궁극적으로는 애플리케이션, 데이터, AI를 유기적으로 통합하는 비즈니스 스위트(Business Suite) 전략을 통해 한국 기업의 글로벌 경쟁력을 높인다는 것이 SAP의 전략이다. ■ 정수진 편집장   ‘한국 디지털 혁신 30년’의 여정을 돌아보다 SAP 코리아는 지난 1995년 15명의 직원으로 시작해 현재 약 800명 규모로 성장했다. SAP 코리아의 신은영 대표이사는 “여의도에서 시작한 SAP 코리아가 30주년을 맞은 올해 다시 여의도로 돌아오게 되어 뜻깊다”면서, “SAP 코리아는 지난 30년간 한국 기업들의 디지털 전환(DX)과 비즈니스 혁신 여정을 함께 해왔다”고 소개했다. 2005년에 설립된 ‘SAP 랩스 코리아’에서는 현재 약 300명의 엔지니어가 데이터베이스, AI(인공지능), 애널리틱스(분석) 등 SAP의 전략 설루션 개발을 담당하며 전 세계 고객을 지원한다. 신은영 대표이사는 2013년 서울대학교 기술을 기반으로 한 차세대 ERP 설루션 S/4HANA 출시, 2018년 SAP S/4HANA 클라우드 국내 도입, 2020년 한국 SAP 사용자 그룹(KSUG) 출범 등의 이정표를 소개했다. 2024년에는 금융보안원 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 보안 평가를 완료하며, 금융권 등 규제 산업으로의 클라우드 사업 확대 기반을 마련했다. SAP의 사이먼 데이비스(Simon Davies) 아태지역 총괄 회장은 한국 시장을 빠르게 성장하는 APAC 지역 내 가장 중요한 전략적 시장으로 평가하며, “한국의 성공이 곧 글로벌 비즈니스 성공에 크게 기여한다”고 강조했다. 그리고 한국 시장에 대한 적극적인 지원과 투자를 지속할 것이라고 밝혔다.   ▲ 국내 고객사인 CJ제일제당의 사례 소개 및 패널 토론도 진행됐다.   클라우드 기반의 AI 전환 가속화 지원 약 5년 전부터 본격화된 클라우드 전환이 한국 시장에서도 가속화되고 있다. 신은영 대표이사는 “지난 3년간 한국 시장의 클라우드 전환율은 60%를 넘어섰으며, 이제 고객들은 클라우드를 도입할 지가 아니라 언제 도입할지를 논의하는 단계”라고 짚었다. 신은영 대표이사는 기업이 AI와 자동화 기능을 활용해 비즈니스 애플리케이션을 개발/통합/확장할 수 있도록 지원하는 비즈니스 기술 플랫폼(BTP), 기업의 다양한 데이터를 통합 관리하고 효율적인 의사결정을 지원하는 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 등 최근의 모든 혁신 기술이 클라우드 플랫폼에 기반하고 있다고 설명했다. 한편, SAP는 파트너, 고객, AI 정책을 세 축으로 하는 비즈니스 AI 성장 전략을 제시했다. 국내 140여 파트너 생태계와의 협력을 통해 국내 기업의 레거시 시스템 현대화부터 실질적인 AI 도입까지 전체 디지털 전환을 지원하고, 고객과의 협업을 통해 SAP의 전문성과 비즈니스 AI 설루션을 결합하여 고객이 더 빠르고 스마트한 의사결정을 내리고 실질적인 비즈니스 가치를 실현하도록 돕는다는 것이다.   애플리케이션-데이터-AI의 선순환 구조로 혁신 창출 SAP 코리아의 하경남 고객 자문부문 부문장은 빠른 기술 변화와 엔터프라이즈 시스템의 패러다임 변화를 언급하며, 기업의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 플라이휠 효과(flywheel effect)를 비즈니스 스위트 전략의 핵심으로 꼽았다. 이는 정교하게 연결된 애플리케이션이 고품질 데이터를 생성하고, 이 데이터가 AI를 학습시키며, 다시 AI가 애플리케이션 프로세스를 고도화하여 더 나은 데이터를 만드는 선순환 구조를 통해 지속 가능한 비즈니스 혁신을 창출하는 것이다.   ▲ SAP 코리아 하경남 부문장이 플라이휠 효과를 설명했다.   SAP는 AI가 기술 자체보다 비즈니스를 목적으로 삼아야 한다고 보고, AI를 별도로 구현하는 대신 기존 애플리케이션에 내재화하는 전략을 추진 중이다. 기업의 핵심 프로세스를 담는 애플리케이션은 ‘클린 코어(clean core)’를 통해 표준화되어 AI 신기술을 빠르게 반영할 수 있는 민첩성을 확보할 수 있도록 한다. 데이터 영역은 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)를 통해 통합된다. BDC는 SAP 데이터뿐만 아니라 비 SAP 데이터까지 시맨틱 정보를 추가 가공 없이 활용할 수 있도록 지원한다. 하경남 부문장은 “특히 데이터를 물리적으로 복제하거나 외부로 유출하지 않더라도 AI 분석에 안전하게 활용할 수 있어 보안에 민감한 국내 고객에게 핵심적인 이점을 제공한다”면서, 현재 국내에서 약 30여 고객사가 BDC를 도입했다고 소개했다. AI 내재화는 업무 프로세스 단계마다 AI를 적용해 인사이트를 얻고 처리 방식을 혁신하는 임베디드 AI(embedded AI)로 구현된다. 그 중심에는 생성형 AI 에이전트인 ‘쥴(Joule)’이 있다. AI 활용의 단일 진입점 역할을 하는 쥴은 SAP가 50년 이상 축적한 전문성을 집약한 지식 그래프(knowledge graph)를 통해 정확한 비즈니스 맥락과 데이터 관계를 파악하여 AI의 환각(hallucination) 현상을 줄이는 것이 특징이다. 데이비스 총괄 회장은 “40개 이상의 애플리케이션별 에이전트와 올해 제공할 400개 이상의 임베디드 AI 활용 케이스를 통해 쥴의 성능을 개선하고 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP코리아가 11월 11일 설립 30주년 기념 기자간담회를 진행했다. 이 자리에서 SAP코리아는 지난 30년간 한국 기업의 디지털 전환을 이끌어온 성과를 공유하며 AI 시대를 향한 새로운 성장 전략을 발표했다. SAP코리아는 1995년 11월 1일 설립 이후 ▲2005년 11월 SAP 랩스 코리아(SAP Labs Korea) 설립 ▲2013년 5월 S/4HANA 출시 ▲2018년 3월 SAP S/4HANA 클라우드 국내 출시 ▲2020년 6월 한국 SAP 사용자 그룹(KSUG) 출범 ▲2024년 9월 금융보안원 CSP 보안 평가 완료 등을 거치며 한국 시장에서 입지를 다져왔다. SAP코리아의 신은영 대표는 개회사를 통해 “SAP코리아는 1995년 설립 이후 30년간 한국 기업들과 함께 성장하며 디지털 전환과 비즈니스 혁신의 동반자 역할을 해왔다”면서, “앞으로도 국내 기업의 디지털 혁신 가속화를 위해 AI 및 클라우드 설루션의 빠른 도입을 적극 지원할 것”이라고 밝혔다. 이어 “지난 4월 한국어 지원을 시작한 AI 에이전트 쥴(Joule)과 7월 국내 시장에 출시된 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 등 SAP의 혁신적인 AI 및 클라우드 설루션을 통해 국내 기업의 디지털 전환을 본격 지원하겠다”고 강조했다.     이어진 패널 토론에서는 SAP의 사이먼 데이비스 아태지역(APAC) 총괄회장이 한국 시장이 아시아태평양 지역에서 가장 중요한 전략적 시장이라고 강조했다. 그는 “30년간 구축한 강력한 고객 기반과 혁신적인 기술 역량을 바탕으로, SAP코리아가 AI 시대에 더욱 성장할 수 있도록 아시아태평양 지역의 대표로서 적극적인 지원과 투자를 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. SAP코리아는 파트너, 고객, AI 정책을 세 축으로 하는 성장 전략을 발표했다. SAP는 한국이 정부 정책 방향과 기술 구현 전략이 동시에 정렬된 독특한 환경을이라면서, 우리 정부의 'AI+X 산업 전략'이 SAP의 기술 방향과 완벽하게 일치해 최적의 시장 조건을 갖추고 있다고 평가했다. 한국 기업들은 AI와 디지털 기술을 활용하고자 하는 의지가 강하지만 ▲레거시 시스템과 데이터 사일로 ▲비용 및 ROI 우려 ▲인재 부족 및 변화 관리 ▲규제 환경 등 여러 핵심 과제에 직면해 있다. SAP코리아는 이러한 과제를 해결하기 위해 파트너 생태계와 협력하여 레거시 시스템 현대화부터 AI 도입까지 국내 기업의 실질적인 디지털 전환을 지원하고 있다고 전했다. SAP코리아의 하경남 고객 자문부문 부문장은 ‘The Next Era of Enterprise : 비즈니스 스위트(Business Suite)와 AI로 여는 미래’라는 주제로 발표를 진행했다. 하경남 부문장은 “기업을 위한 AI는 비즈니스 프로세스에 초점을 맞추어야 한다”면서, 인공지능–데이터–앱이 연결되어 서로를 향상시키는 선순환 구조를 통해 국내 기업의 비즈니스 혁신을 지원하고자 한다고 설명했다. 한편, 기자간담회에서는 주요 고객사의 혁신 사례도 소개됐다. CJ제일제당의 권일 Next ERP TF 리더는 SAP코리아와의 협업 성과 및 앞으로의 비전에 대해 공유했다. 권 리더는 “SAP와의 협업을 기반으로 급변하는 경영 환경에 시장 중심으로 유연하게 대응할 수 있는 구조를 갖추게 됐다”며, “AI 기반 비즈니스 혁신과 데이터 중심 경영 전환을 위해 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP)를 기반으로 S/4HANA 클라우드 ERP와 비즈니스 데이터 클라우드를 도입하고, SAP 시그나비오(SAP Signavio)를 활용한 디지털 트윈 기반 상시 프로세스 혁신 체계를 구축하며, SAP 아리바(SAP Ariba)와 AI Unit 도입을 통해 글로벌 경쟁력 강화와 지속 가능한 성장을 가속화해 나갈 것”이라고 밝혔다.  신은영 대표는 “한국 시장은 정부의 강력한 AI 정책 의지와 기업들의 높은 기술 수용도가 결합된 독특한 환경”이라면서, “한국 정부가 제조업, 관광, 물류, 에너지, 의료 등 50개 산업에 AI를 통합하기 위해 약 1조 9000억 원을 투자하는 것은 쥴 기반 AI 기술을 가장 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 제공할 것”이라고 전망했다. 이어 “레거시 시스템 현대화, 데이터 통합, AI 도입이라는 한국 기업의 과제를 해결하기 위해 SAP의 전문성과 비즈니스 AI 설루션을 결합해 고객들이 더 빠르고 스마트한 의사결정을 내리고 실제 비즈니스 가치를 실현할 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.

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.