엔비디아가 대한민국 정부 및 기업들과 협력해 클라우드와 AI 팩토리를 중심으로 25만 개 이상의 GPU를 포함하는 전국 규모의 AI 인프라 확장 계획을 발표했다. 이번 인프라는 공공과 민간 부문이 함께 구축하며, 자동차, 제조, 통신 등 한국 주요 산업 전반의 AI 기반 혁신과 경제 성장을 견인할 핵심 토대가 될 예정이다. 이번 계획은 세계 각국 정상이 APEC 정상회의 참석을 위해 한국에 모인 가운데 발표됐다.  과학기술정보통신부는 기업과 산업 전반의 독자 AI 개발을 가속화하기 위해 최신 엔비디아 GPU 5만 개 도입을 추진 중이라고 밝혔다. AI 인프라 구축은 엔비디아 클라우드 파트너인 네이버 클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 국가 독자 클라우드 내 컴퓨팅 인프라를 확장하기 위해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 등 GPU 1만 3000 개를 초기 도입하는 것을 시작으로, 향후 국가 AI컴퓨팅센터 구축 등을 통해 수년간 점진적으로 확대될 예정이다. 이 AI 인프라는 연구기관, 스타트업, AI 기업이 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있도록 개방되며, 이는 대한민국의 AI 역량 강화와 인프라 확충을 위한 국가 전략을 뒷받침하게 된다. 또한, 엔비디아는 한국의 산업계, 학계, 연구기관과 AI-RAN과 6G 인프라 개발에도 함께하고 있다. 엔비디아는 최근 삼성(Samsung), SK텔레콤(SK Telecom), 한국전자통신연구원(ETRI), KT, LG유플러스(LG U+), 연세대학교와 협력해 지능형·저전력 AI-RAN 네트워크 기술을 공동 개발 중이다. 이 기술은 GPU 연산 작업을 디바이스에서 네트워크 기지국으로 오프로딩함으로써 컴퓨팅 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장할 수 있도록 설계됐다.     한국의 자동차, 제조, 통신 분야 선도 기업들은 엔터프라이즈와 피지컬 AI 개발을 가속화하기 위해 대규모 AI 인프라 투자와 확장을 추진하고 있다. 삼성은 GPU 5만 개 이상을 탑재한 엔비디아 AI 팩토리를 구축해 지능형 제조를 발전시키고 제품과 서비스 전반에 AI를 적용한다. 삼성은 엔비디아 네모트론(Nemotron) 사후 훈련 데이터세트, 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X), 엔비디아 cu리소(cuLitho) 라이브러리, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 엔비디아 기술을 활용해 정교한 반도체 제조 공정의 속도와 수율을 개선하는 디지털 트윈을 구축한다. 또한 엔비디아 코스모스(Cosmos), 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim), 엔비디아 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해해 가정용 로봇 개발 포트폴리오를 강화하고 있다. SK그룹은 반도체 연구·개발·생산을 고도화하고, 디지털 트윈과 AI 에이전트 개발을 지원하는 클라우드 인프라 구축을 위해 5만 개 이상의 GPU를 탑재할 수 있는 AI 팩토리를 설계하고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 기반으로 한 소버린 인프라를 제공해, 국내 제조 기업들이 엔비디아 옴니버스를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. SK 텔레콤은 스타트업, 기업, 정부 기관을 대상으로 디지털 트윈과 로보틱스 프로젝트 가속화를 위한 산업용 클라우드 인프라를 제공할 예정이다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 한층 심화된 협력 단계로 나아가며, 모빌리티, 스마트 공장, 온디바이스 반도체 전반에 걸쳐 AI 역량을 공동 개발할 예정이다. 양사는 AI 모델 훈련과 배포를 위해 5만 개의 블랙웰 GPU를 기반으로 협력을 추진한다. 또한 한국 정부의 국가 피지컬 AI 클러스터 구축 이니셔티브를 지원하기 위해, 현대자동차그룹과 엔비디아는 정부 관계자들과 긴밀히 협력해 생태계 조성을 가속화할 계획이다. 이를 통해 약 30억 달러 규모의 투자가 이루어져 한국의 피지컬 AI 산업 발전을 한층 앞당길 전망이다. 주요 이니셔티브로는 엔비디아 AI 기술 센터, 현대자동차그룹 피지컬 AI 애플리케이션 센터, 지역 AI 데이터센터 설립 등이 포함된다. 네이버 클라우드는 소버린 AI와 피지컬 AI용 인프라를 구축하기 위해 엔비디아 AI 인프라를 확장하고 있다. 이에 따라 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰과 기타 엔비디아 블랙웰 GPU를 포함해 최대 6만 개의 GPU를 도입할 예정이다. 네이버 클라우드는 엔비디아 AI 인프라에서 구동되는 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 차세대 소버린 AI 개발의 다음 단계를 준비 중이다. 또한 네이버 클라우드는 조선, 보안 등 산업 특화 AI 모델을 개발하고, 대한민국 국민 모두를 위한 포용적 AI 구현에 주력할 계획이다. 과학기술정보통신부는 엔비디아와의 협력을 기반으로 주권 언어 모델 개발을 위한 독자 AI 파운데이션 모델(Sovereign AI Foundation Models) 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 엔비디아 네모와 오픈 엔비디아 네모트론 데이터세트를 활용해 로컬 데이터를 기반으로 추론(reasoning) 모델을 개발하고 디스틸(distilling)할 예정이다. 또한 LG AI연구원, 네이버 클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지가 독자 모델 개발을 지원하는 프로젝트에 협력한다. 기업, 연구진, 스타트업은 이 모델 개발에 기여하고 이를 활용해 음성, 추론 등 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발할 수 있다. LG는 피지컬 AI 기술 개발을 촉진하고, 피지컬 AI 생태계를 지원하기 위해 엔비디아와 협력하고 있다. 양사는 LG 엑사원(EXAONE) 모델을 활용해 스타트업과 학계를 지원한다. 일례로, 암 진단을 지원하는 모나이(MONAI) 프레임워크 기반의 엑사원 패스(EXAONE Path) 의료 모델이 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 엔비디아와 협력해 한국의 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’을 활용한 연구 협력을 촉진하기 위한 공동연구센터 설립을 추진 중이다. KISTI는 또한 양자 프로세서와 GPU 슈퍼컴퓨팅을 연결하는 엔비디아의 새로운 개방형 아키텍처 NVQ링크(NVQLink) 지원을 발표했다. 엔비디아 쿠다-Q(CUDA-Q) 플랫폼과 연동되는 NVQ링크는 KISTI가 양자 오류 정정과 하이브리드 애플리케이션 개발 등 분야의 연구를 심화해 차세대 양자-GPU 슈퍼컴퓨터 개발을 가속화할 수 있도록 지원한다. KISTI는 또한 과학 연구 개발을 위한 파운데이션 모델을 구축하고, 오픈소스 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용한 물리 기반 AI 모델 개발을 연구자들에게 지원할 예정이다. 엔비디아와 파트너들은 한국의 경제 발전과 기회 창출을 위해 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception) 프로그램으로 스타트업을 육성하는 얼라이언스를 설립한다. 얼라이언스 회원사는 SK텔레콤을 포함한 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 가속 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있다. 또한, IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털 얼라이언스와 엔비디아 인셉션의 지원을 받게 된다. 아울러 스타트업은 엔비디아의 소프트웨어와 전문 기술 역량도 활용할 수 있게 돼, 차세대 기업들의 성장을 더욱 신속하게 추진할 수 있게 된다. 엔비디아는 스타트업을 위한 엔비디아 인셉션 프로그램의 성과를 바탕으로, 차세대 기업 지원을 위해 한국 정부와도 협력할 계획이다. 또한 중소기업벤처부에서 운영하는 ‘엔업(N-Up)’ AI 스타트업 육성 프로그램에도 참여할 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “대한민국은 기술과 제조 분야에서 선도적 입지를 갖추고 있으며, 이는 대한민국이 AI 산업 혁명의 중심에 서 있음을 보여준다. 이 산업혁명에서 가속 컴퓨팅 인프라는 전력망과 광대역만큼 중요한 기반이 되고 있다. 한국의 물리적 공장이 정교한 선박, 자동차, 반도체, 전자제품으로 세계에 영감을 주었듯, 이제는 인텔리전스라는 새로운 수출품을 생산하며 글로벌 변화를 이끌 수 있다”고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI가 단순히 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다. 엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확충하고 기술을 개발하는 것은 제조업 역량 등 한국이 보유한 강점을 더욱 강화할 수 있는 투자이며, 이는 글로벌 AI 3대 강국을 향한 대한민국의 번영을 뒷받침할 것”이라고 말했다.

  알테어가 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 플랫폼 ‘알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 2026’을 발표했다. 이번 업데이트는 그래픽처리장치(GPU) 통합 및 활용도 강화, 인공지능(AI)·머신러닝 지원 확대, 고도화된 리포팅 기능을 통해 HPC 환경의 가시성과 효율성을 향상시켰다. 최신 버전은 AI 워크로드를 중심으로 설계돼 GPU와의 통합성을 강화했다. 업데이트된 쿠버네티스 커넥터 및 주피터 노트북 연동 기능을 통해 AI 및 머신러닝 모델 학습 환경을 효율적으로 지원하며, 엔비디아, AMD, 인텔 GPU 가속기를 폭넓게 지원한다. IT 관리자는 향상된 GPU 탐색 및 리포팅 기능을 통해 GPU 리소스를 손쉽게 통합하고 최적화할 수 있다. AI 기반 자동화 기능도 대폭 강화됐다. HPC웍스 2026은 AI 기반 메모리 자원 예측 기능을 통해 작업 제출 및 자원 활용을 최적화하고, 지능형 스케줄링 및 메모리 선택 기능으로 HPC 워크로드의 효율성을 극대화한다. 사용자는 복잡한 정보기술(IT) 지식 없이도 빠르게 결과를 얻을 수 있다. 양자 컴퓨팅 지원도 강화됐다. 새로 출시된 버전은 전통적인 방식의 HPC와 양자 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 워크플로를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 신용카드 사기 거래 탐지와 같이 복잡하고 동적인 패턴을 분석하는 작업에 활용할 수 있다. 알테어 HPC웍스 2026은 자사 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너와의 연계를 통해 맞춤형 AI 모델 학습과 워크로드 자동화를 지원한다. 또한 리포트·대시보드 확장, 윈도우 전용 데스크톱 클라이언트 제공, 스트리밍 API 등으로 IT 운영 효율을 강화했다. 알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “기술 환경이 빠르게 진화함에 따라 알테어는 AI, 머신러닝, 데이터 분석, EDA(전자설계자동화), 양자 컴퓨팅 등 최신 워크로드를 완벽히 지원하도록 설루션을 발전시키고 있다”면서, “지멘스의 일원으로서 향후 이러한 기술력을 더욱 가속화할 예정”이라고 말했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   포토닉스 소자와 시스템 설계 및 해석이 가능한 광학 및 포토닉스 소자 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical)은 오늘날 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이번 호에서는 앤시스 루메리컬에 대한 간단한 소개부터 다양한 솔버에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박건 태성에스엔이 SBU팀의 매니저로 포토닉스, 파동광학 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 루메리컬 앤시스 루메리컬은 포토닉스 소자, 프로세스 설계 및 재료 모델링을 위한 goldstandard 제품으로, 다양한 응용 분야에서 강력하고 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다. 또한 광학 소자와 시스템을 설계하고 분석하는데 있어 높은 성능을 보여준다. 앤시스 루메리컬은 <그림 1>과 같이 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이, 복잡한 포토닉스 소자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.   그림 1. 앤시스 루메리컬의 응용 분야   표 1. 앤시스 루메리컬 제품 및 솔버   앤시스 루메리컬 제품은 <표 1>과 같이 크게 디바이스 레벨(device level)과 시스템 레벨(system level)의 두 가지로 분류할 수 있다. 포토닉스 소자 설계 및 해석이 가능한 디바이스 레벨에는 광학적 해석을 하는 FDTD, 웨이브가이드(waveguide) 설계 및 해석에 특화된 모드(MODE), 전기적 특성 및 열적 특성 등 다양한 물리적 해석이 가능한 멀티피직스(Multiphysics)가 있으며, 설계한 포토닉스 소자를 회로 레벨에서 시뮬레이션 가능한 인터커넥트(INTERCONNECT)가 있다.   그림 2. 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용한 설계 예시   <그림 2>처럼 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용하여 소자를 설계하면 광학적 특성 해석 뿐만 아닌 광학적으로 생성된 전기, 열 특성 분석도 가능하다. 반대로 전기, 열, 양자적 특성으로 발생하는 광학적 특성도 해석이 가능하다.   앤시스 루메리컬 FDTD 앤시스 루메리컬 FDTD(Finite-Difference TimeDomain)는 시간 영역에서 맥스웰(Maxwell) 방정식을 직접 풀어 전자기파의 전파를 시뮬레이션한다. 이를 통해 전자기장의 시간적 변화를 정확하게 분석할 수 있다. FDTD를 통해 분석할 수 있는 결과는 근거리 전자기장, 원거리 전자기장, 반사 스펙트럼, 투과 스펙트럼, 흡수 스펙트럼, 포인팅(Poynting) 벡터 등이 있다. 앤시스 루메리컬 FDTD에는 FDTD, RCWA, STACK 등 총 세 가지의 솔버가 있다. FDTD는 RCWA와 STACK으로 수행하는 모든 해석이 가능하지만, 특정한 해석 구조와 조건에서 RCWA와 STACK 솔버를 사용한다면 FDTD보다 훨씬 빠른 속도로 해석이 가능하며 데이터 사용량도 줄일 수 있다.   그림 3. FDTD 솔버 선택 방법   <그림 3>처럼 서로 다른 굴절률을 가진 여러 층(다층 구조)에 평면파가 입사되는 조건에 대해 시뮬레이션할 때, 구조의 형태에 따라 적합한 솔버를 선택하면 해석 시간과 컴퓨터 자원을 효율적으로 쓸 수 있다. 다층박막 및 필름 같은 형태의 구조 : STACK 솔버 동일한 형태의 구조가 규칙성을 가지고, 반복적으로 배치된 와이어 그리드(wire grid) 및 창살(grating)같은 형태의 구조 : RCWA 솔버 주기성이 없는 랜덤한 형태의 구조 : FDTD 솔버     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국IBM은 8월 21일 여의도 국제금융센터 본사에서 '변화하는 보안 위협과 기업 대응 방안'을 주제로 보안 간담회를 열고, 최근 보안 위협의 심각성과 대응 전략을 공유했다. 이날 IBM은 단순한 기술적 문제를 넘어, 기업 생존과 직결되는 보안 환경 변화에 대응하기 위해 AI 기반의 탐지·분석, 자동화, 제로트러스트 원칙을 포함한 종합적인 보안 전략이 필요하다고 강조했다. 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무   이번 간담회에서 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무는 “최근 랜섬웨어를 비롯한 보안 위협이 갈수록 정교해지고 있다”며, “단순히 보안 솔루션 도입에 그치지 않고 전략적·통합적 접근이 필수적”이라고 설명했다. 실제로 IBM 조사에 따르면, 글로벌 기업의 평균 데이터 유출 비용은 5년 만에 44억4천만 달러(약 6.1조 원)에서 5억 달러 이상 증가했으며, 탐지·대응까지 걸리는 시간도 여전히 길게 나타났다. IBM은 특히 랜섬웨어가 대기업뿐 아니라 중견기업, 공급망, 클라우드 환경까지 확산하고 있으며, 피싱·페이로드·데이터 절취 등 다단계 공격 방식이 고도화되고 있다고 지적했다. 이에 대응하기 위해 IBM은 시스템, 애플리케이션, 데이터 보호까지 아우르는 통합 보안 플랫폼을 제공하고 있다. 김경용 한국IBM 파워 사업 총괄 상무   김경용 한국IBM 파워 사업 총괄 상무는 “전략적 인프라 설계는 보안의 핵심”이라며, “특히 미션크리티컬한 업무 환경에서 유닉스 기반의 AIX 운영체제는 일반 리눅스 대비 강력한 보안·통합 관리 기능을 제공한다”고 강조했다. 지난 7월 출시된 IBM 파워11 서버는 스토리지·소프트웨어·랜섬웨어 대응을 포함한 사이버 볼트 솔루션을 통해 1분 이내에 공격 위협을 탐지할 수 있다. 또한 IBM은 향후 도래할 양자컴퓨팅 시대의 보안 위협에도 대비하고 있다. 김 상무는 “IBM 파워11은 양자내성암호 기술을 탑재해 미래형 보안 시나리오에도 대응할 수 있도록 설계됐다”고 설명했다. IBM 소프트웨어 사업 총괄 김진효 상무   한편, IBM 소프트웨어 사업 총괄 김진효 상무는 “제로트러스트 원칙을 기반으로 사용자 인증, 접근 제어, 위협 탐지, 자동화 대응을 아우르는 통합 보안 아키텍처의 중요성”에 대해 강조했다. 이를 위해 "IBM은 Verify, Guardium, HashiCorp Vault 등 핵심 보안 플랫폼을 통해 내부 위협까지 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다”고 설명했다.

오토데스크가 GS건설과 함께 현장 검측 프로세스를 디지털화하고 실질적인 업무개선 성과를 달성했다고 밝혔다. 오토데스크는 건설 전용 통합 플랫폼인 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud : ACC)’를 통해 다양한 현장에서 문서 관리 및 협업 체계의 디지털 전환을 지원하고 있다. 대표 사례 중 하나로는 5개 동, 483세대 규모의 ‘안양자이더포레스트’ 공동주택 현장이 꼽힌다. GS건설은 수작업으로 처리되던 검측 업무를 ACC 주요 모듈인 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 및 오토데스크 빌드(Autodesk Build) 기반으로 디지털화했다. 그 결과, 건당 평균 30분 이상 걸리던 검측 문서 준비 시간이 약 8분으로 단축(73% 감소)되었으며, 1000세대 기준으로 약 3666시간(458일)에 이르는 업무 시간을 단축했다. GS건설이 검측 업무 건당 평균 20장씩 출력하던 종이 문서는 전자화하면서 연간 약 20만 장의 출력물 절감 효과도 함께 확인했다. 특히, ACC 기반 공통 데이터 환경(CDE)을 통해 사내외 현장 인력 모두가 고사양 장비나 별도 프로그램 설치 없이 웹 기반으로 최신 BIM 모델과 도면을 열람할 수 있어 현장 간 협업 효율이 향상됐다. 감리단 제출을 위한 검측 보고서도 전자 서명으로 대체되며 수기 작성 및 출력 업무를 없애, 문서 오류 및 누락 리스크를 줄이는 데 기여했다.     GS건설 BIM팀은 프로젝트 초기 현장에 상주하며 사용자의 빠른 적응 및 안정적인 시스템 정착을 지원했다. 또한 감리단, 외부 감사 등을 위한 정형화된 보고서 출력을 자동화하기 위해 ACC의 API를 활용한 PDF 자동 생성 모듈도 자체 개발했다. GS건설은 이번 프로젝트를 통해 CDE의 가능성을 단순 문서 관리 수준을 넘어 데이터 기반 플랫폼으로 확장하고 있다. 과거에는 공사 현황 공유용 보고서를 별도 작성했으나, 디지털 전환을 통해 ACC 대시보드에서 검측 건수, 진행 층수 등 주요 지표를 실시간 시각화해 제공한다. 이를 통해 모든 관계자가 동일한 데이터를 바탕으로 협업할 수 있도록 지원한다. 프로젝트 관련 사진과 영상도 모두 한곳에 저장돼 검색과 활용이 용이하며, 작업 이력은 자동으로 로그화되어 절차의 가시성과 투명성을 확보했다. GS건설 BIM팀의 조재영 파트장은 “CDE 도입 이후 웹 로그인만으로도 최신 도면과 BIM 모델을 즉시 열람할 수 있어 부서 간 협업 환경이 개선됐다”고 설명하며, “이번 프로젝트 경험을 기반으로 데이터 중심의 디지털 전환을 지속 추진하며 프로젝트 전반에서의 업무 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 오토데스크코리아 박범수 본부장은 “GS건설과의 프로젝트 사례는 ACC 플랫폼을 기반으로 한 디지털 건설 전환의 대표적인 성공 모델”이라며, “프로세스 혁신과 자동화, 데이터 중심 협업 체계를 통해 건설 산업의 새로운 기준을 제시할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 협업을 이어가겠다”고 밝혔다.

HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.

시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8)   지난 호에서는 개별 관찰, 집단 관찰, 확률과 통계에 관한 주제의 두 번째 이야기로 ‘집단 관찰’에 관한 이야기를 소개하였다. 압력, 온도, 비중, 밀도의 개념에 관한 이야기를 시작으로 기체, 액체, 고체의 성질과 온도에 따른 수축·팽창 현상에 이르기까지 집단 관찰이라는 시각에서 자연현상을 생각해 보았다. 이번 호에서는 개별 관찰, 집단 관찰, 확률과 통계에 관한 주제의 세 번째 이야기로 ‘확률과 통계’에 관해서 생각해 보기로 한다. 통계는 장단점을 숙지하고 활용하면 매우 유용하지만, 가정과 약점을 이해하지 못하고 사용하게 되면 의도와는 다르게 엉뚱한 결론에 도달할 수 있다. 몇 가지 구체적 사례를 바탕으로 확률과 통계에 얽힌 이야기를 소개하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 호기심 제2회 암중모색 제3회 관찰의 시점과 관점 제4회 정적 이미지와 동적 이미지 제5회 변화와 흐름의 관찰 제6회 개별 관찰 제7회 집단 관찰 제8회 확률과 통계 제9회 작용, 반작용, 상호작용 제10회 무엇을 볼 것인가? 제11회 무엇을 믿을 것인가? 제12회 가설, 모델, 이론의 설득력의 시대성   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산 설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재 분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원, 국제문화재전략센터 전문위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 확률은 때로는 호의적이고 때로는 적대적이다. 우연일까 필연일까?   확률 확률(probability)은 어떤 일이 일어날 가능성 또는 개연성으로, 일어날 가능성이 있는 비율이나 빈도로 표현한다.(그림 1) 확률은 수학적으로 계산된 확률과 실제로 일어난 일을 바탕으로 계산한 경험적 확률이 있다. 모든 경우의 수에 대해 그 일이 일어날 경우의 수를 수학적으로 계산한 것을 수학적 확률이라고 한다. 수학적 확률은 모든 경우의 수 중에서 어떤 일이 일어날 경우의 수를 비율로 나타낸다. 예를 들어 정육면체인 주사위는 6개의 동일한 크기와 각도를 가지고 있어 주사위를 던졌을 때 나타날 수 있는 눈의 모든 경우의 수는 6이다. 그중에 어떤 눈이 나올 확률은 1/6이다. 반대로 경험적 확률은 실제로 주사위 던지기를 무수히 반복했을 때 나타난 확률로 경험을 바탕으로 추측한 값이다. 수학적 확률은 물리학, 화학, 생물학 등의 과학 분야와 다양한 공학 분야를 비롯하여 스포츠, 도박, 복권 추첨과 같은 분야에서도 활용되고 있다. 다루는 대상이 무수히 많은 원자, 분자, 전자 등의 경우 통계 역학에서 이를 확률적으로 계산하고, 물질과 에너지의 상호 작용을 양자 역학에서는 확률로 계산한다. 확률은 비율로 표시하면 0에서 1 사이의 값을 갖는다. 확률 0은 그 일이 절대로 일어나지 않는다는 0%를 의미하고, 확률 1은 그 일이 100% 일어난다는 것을 의미한다.   수학적 확률   그림 2. 확률과 경우의 수   룰렛 돌림판과 정육면체 주사위를 사용하여 수학적 확률을 계산해 보자. 룰렛 돌림판은 6등분되어 있고 주사위도 6면이 있다.(그림 2) 따라서 룰렛의 화살이 어떤 영역에서 멈출 확률은 1/6이다. 주사위 또한 어느 눈이 나올 확률은 1/6이다. 물론 룰렛 돌림판의 축이 한 가운데 있어서 어느 특별한 곳이 멈추기 쉽게 되어 있지 않다는 것이 전제조건이다. 주사위 또한 마찬가지로 어느 특별한 눈이 나오기 쉽게 되어 있지 않다는 것이 전제된다. 확률 0은 정해진 경우의 수 가운데 어떤 일이 일어나지 않는다는 것을 의미하지만, 예상 외의 일이 일어날 가능성까지 없다고 할 수는 없다. 실제로 룰렛 돌림판의 점수는 가는 선으로 구획된 칸을 기준으로 계산되지만, 화살표가 칸 사이의 눈금에서 멈추는 일도 있다. 이런 일은 룰렛 돌림판의 점수 체계에서 계산된 수학적 확률은 0이지만, 실제 게임에선 종종 발생한다. 이것은 점수 체계가 각 칸의 점수로만 계산하고 화살표가 눈금 위에 멈추는 경우는 고려하지 않았기 때문이다. 눈금 선의 두께를 고려하여 화살이 선 위에 멈출 가능성까지 고려하여 확률을 계산할 수도 있다. 눈금의 두께는 다른 칸의 각도에 비해서 매우 작으므로 선위에 화살이 멈출 확률은 매우 작을 것이다. 비슷한 사례는 주사위의 한 면이 지면에 닿지 않고 기울어져 있는 경우를 들 수 있다. 윷놀이에서 경우의 수와 확률을 계산할 때도 윷가락이 완전하게 엎어지거나 젖혀지지 않아 판정이 애매한 일도 생긴다. 그런 애매한 조건까지 고려한 경우의 수를 정확하게 판단해서 확률을 계산하는 것은 쉽지 않다.   n 개의 주사위로 나올 수 있는 숫자 주사위 하나의 경우는 1부터 6까지 1/6의 확률로 나올 수 있으리라는 것은 쉽게 이해할 수 있다. 주사위 두 개를 던질 때의 경우의 수와 확률은 어떻게 될까? <그림 3>처럼 모든 숫자의 조합을 표로 정리해서 보면, 두 개의 주사위에서 나온 숫자의 합은 2부터 12까지의 숫자가 나올 수 있으며 숫자에 따라서 확률이 달라진다. 이것도 수학적 확률에 지나지 않는다. 실제로 두 개의 주사위를 던져 보면 왼쪽의 확률 분포가 되지는 않는다. 상당히 많은 실험을 해야 비슷한 분포가 될 것이다.   그림 3. 두 개의 주사위를 던져서 나오는 수의 합     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국생산제조학회가 대한민국 생산제조 기술 혁신을 위한 ‘2025 한국생산제조학회 춘계학술대회’를 7월 16일부터 19일까지 강릉 세인트존스 호텔에서 진행했다. 이번 행사에는 20개 학술부문과 특별세션에서 총 400여 편의 논문이 발표되었으며, 양자역학 및 반도체 등 새로운 기술과 국제 환경의 변화에 따른 신산업 정책에 대한 산업계 전문가의 특별초청강연과 포럼이 진행되었다. ■ 최경화 국장     이번 대회의 중심 의제는 생산제조 산업의 지속 가능한 성장과 미래 경쟁력 확보였다. 특히 AI 기반 스마트 공장, 디지털 바이오 융합, 친환경·경량 소재, 로봇자동화 등 고도화된 첨단기술 기반의 생산제조 기술과 산업의 전략적 연계가 집중적으로 조명되었다. 한국생산제조학회 유영은 회장(한국기계연구원)은 “올해는 창립 30주년을 맞이하는 뜻깊은 해이다. 우리 학회는 4000여 회원들의 헌신과 참여를 바탕으로 대한민국 생산제조 분야를 대표하는 학회로 자리매김하고 있다. 올해는 자율제조와 인공지능 등 첨단기술의 융합이 가속화되고 메타버스와 데이터 기반 산업 생태계가 빠르게 성장하는 중요한 시기”라면서, “이번 학술대회가 연구와 2025/8산업 활성화를 모색하는 뜻깊은 기회가 되기를 바란다”고 밝혔다.   반도체·양자기술 집중포럼, 산업 실용성과 신정책 조명 업계와 학계 전문가가 모여 주요 기술 이슈와 정책 방향을 논의한 집중포럼은 이번 대회의 핵심 세션으로 꼽혔다. ‘집중포럼 Ⅰ’에서는 반도체 EUV(극자외선) 기술을 주제로, 한국폴리텍대학 이동진 교수가 ‘EUV 설비 하드웨어 개선’을, 이솔 김태중 상무는 ‘EUV 마스크 검사장비 설계 기술’을 발표하며 반도체 장비 국산화에 대한 새로운 가능성을 제시했다. ‘집중포럼 Ⅱ’의 주제는 양자기술이었다. 한국산업기술기획평가원 심창섭 실장은 산업부의 양자 관련 정책 동향을 발표했고, 한국기계연구원 김병주 박사는 양자 분야 소부장(소재·부품·장비) 기술 동향을 공유했다. 또한 포스코홀딩스 허창훈 박사는 단기 응용 가능한 양자컴퓨팅 기술이 산업에 미칠 영향력에 대해 글로벌 시사점을 소개해 참석자들의 이목을 집중시켰다. ‘집중포럼 Ⅲ’에서는 한국산업기술진흥원 백성진 국제협력단장이 글로벌 산업협력 사업을 소개하며 국내 기술의 글로벌화 전략과 기업·정부 간 협업 노하우를 공유했다. 또한 이번 학술대회에서는 글로벌 통상환경 변화와 신산업정책에 대한 깊이 있는 논의가 진행됐다. 특히, 미·중 전략경쟁 심화 속에서 대한민국 제조업이 직면한 위기와 기회를 조명하고, 새로운 산업정책과 대응전략을 제안하기 위한 특별초청강연 두 편과 전문가 포럼이 마련되며 참석자들의 관심을 끌었다. 첫 번째 특별초청강연은 관세법인 탑스 황선경 관세사가 맡아 ‘트럼프 관세정책과 보호무역주의, 관세행정 대응방안’을 주제로 발표했다. 이어진 두 번째 특별초청강연에서는 산업연구원 문종철 연구위원이 ‘신산업정책 연구 : 미·중 전략경쟁 시대 신 산업정책’을 주제로 발표했다. 강연 후 이어진 전문가 포럼에서는 통상, 기술, 정책 분야의 핵심 인사들이 참여해 보다 구체적인 대응 방향을 심도 있게 논의했다. 포럼은 아주대 이문구 교수의 사회로 진행되었으며, 강연자로 참여한 황선경 관세사, 문종철 연구위원 외에도 박근석 PD(한국산업기술기획평가원), 이기녕 단장(한국산업기술진흥원), 노승국 책임연구원(한국기계연구원)이 패널로 참여했다. 패널들은 미국의 관세정책 변화가 한국 수출 제조업에 미치는 영향, 이에 대한 기업의 전략적 대응 방향, 신산업 R&D 투자 확대 필요성 등 다양한 주제에 대해 토론을 진행했다.     AI, 로봇, 3D프린팅 등 차세대 제조기술 강연 및 세션 다채롭게 진행 산학 연계를 중심으로 실증 가능한 기술 공유와 미래 인재 양성 방안을 담은 다양한 세션도 마련됐다. 주요 프로그램으로는 ▲AI 기반 제조기술 강습회 ▲Handson 반도체 팹 튜토리얼 ▲3D 프린팅 기반 디지털 바이오 융합 ▲로봇 및 자동화 설계 강연이 진행됐으며, KIAT(한국산업기술진흥원)와 함께하는 신진 연구자 하이테크 세션과 청년 인재 양성 프로그램인 ‘루키 생산제조 엔지니어 세션’ 등이 유익한 실무 중심 프로그램으로서 우수한 평가를 받았다. 이들 프로그램은 단순한 이론 발표를 넘어 실제 산업 현장에서 적용 가능한 기반 기술의 운영 사례와 산업 정책 흐름을 연결했다는 점에서 실용성과 확장성 모두를 갖췄다.   학회 간 교류와 발표세션 통한 공동 연구 생태계 강화 생산제조 관련 학회 간 기술 교류와 공동 연구 기반 확대를 위한 ‘관련 학회 연합 발표 세션’도 마련되었다. 이 자리에는 한국생산제조학회 유영은 회장, 한국기계가공학회 안동규 회장, 한국소성가공학회 이영선 회장이 참여하여 각 학회의 연혁, 주요 연구 주제, 사업 등을 소개했다. 발표 세션에서는 한국기계연구원 노승국 박사가 ‘국산 CNC 제어시스템 개발’, 장원석 박사가 ‘나노 구조의 초단펄스 레이저 폴리싱’, 솔루션랩 이경훈 대표가 ‘MBD(Model-Based Development)를 활용한 설계 및 제조 프로세스 통합’에 대해 소개해 호응을 얻었다.   기술 전시 부스 운영, 산·학·연 현장 기술 소통 장 마련 학술 발표 외에도 다양한 기업 및 기관이 산학협력 기술 전시관을 통해 참여해 현장과의 연결성을 강화했다. 강원대학교, 단국대학교, 한국공작기계산업협회, 한국탄소산업진흥원, 한국자동차연구원 등 연구기관들은 관련 연구성과와 정부 사업을 소개했으며, 3D 프린팅 및 정밀 설루션 전문 기업인 크렐로, EOS 한국지사, 스팀솔루션, 썸텍비전, 네오나노텍 등이 참여해 자사 첨단 기술이 반영된 제품과 서비스를 시연했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 14일 ‘양자 컴퓨팅의 현재와 제조업의 미래’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 양자 컴퓨팅의 기본 개념과 최신 연구 동향을 살펴보고, 제조업에서 실제로 적용 가능한 사례를 분석해 기업이 어떻게 이 기술을 활용해 미래 전략을 수립할 수 있을지 논의하는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 최경화 국장, KAIST 이준구 교수, IBM 표창희 상무   양자 컴퓨팅은 이미 실용화 단계 KAIST 전기및전자공학부 교수이자 양자 소프트웨어 스타트업 큐노바(QUNOVA)의 대표인 이준구 교수는 양자 컴퓨팅이 더 이상 미래의 개념적 기술이 아니라, “지금 당장 활용 가능한 실용적 기술”임을 강조했다. 그는 양자-고전 하이브리드 알고리즘을 기반으로 실제 산업 현장에서 적용된 사례들을 소개하며, 특히 제조업 분야에서의 양자 기술 활용 가능성을 구체적으로 설명했다. 큐노바는 양자 해석 기반의 화학 계산 설루션 ‘Hi-VQE’, 고차원 최적화 문제 해결을 위한 ‘Hi-QA’, 그리고 수치해석 중심의 CAE 문제에 대응하는 ‘Hi-VQ’ 등 세 가지 양자-고전 하이브리드 소프트웨어를 개발해왔다. 특히 ‘Hi-VQE’는 기존 VQE 방식 대비 약 1000배 빠른 속도로 생화학 반응을 해석할 수 있으며, IBM의 초전도 양자 컴퓨터를 이용해 44큐비트 수준의 정밀한 분석 사례를 성공적으로 시연한 바 있다. 이 교수는 큐노바가 현재 최대 10만 개 변수의 양자 최적화 문제 해결을 목표로 하고 있으며, 이는 경쟁사들이 다루는 약 200개 변수 수준을 크게 뛰어넘는 성과라고 설명했다. 이는 금융, 물류, 에너지, 소재 설계 등 복잡한 산업 과제 해결에 있어 양자 컴퓨팅이 가진 잠재력을 잘 보여주는 대표적 사례로 꼽힌다. 이 교수는 “양자 컴퓨팅은 신약 개발, 배터리·소재 시뮬레이션, 공정 최적화 등 고전 컴퓨터로는 접근이 어려웠던 난제를 해결할 수 있는 실질적 기술 도구가 되고 있다”고 강조했다.   ▲ KAIST 이준구 교수   IBM, ‘스타링’으로 산업용 양자 컴퓨팅 시대 연다 IBM 아시아태평양 퀀텀 총괄을 맡고 있는 표창희 상무는 IBM의 양자 기술 전략과 글로벌 로드맵을 중심으로 “유용한 양자 컴퓨팅 시대”를 어떻게 앞당길 것인가를 제시했다. 그는 “양자컴퓨터는 더 이상 미래 기술의 상징이 아니라, 지금 준비하지 않으면 도태되는 산업 도구”라고 강조하며, 산업 현장 중심의 기술 진화를 강조했다. IBM은 2016년부터 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 서비스와 오픈 소스 툴킷 ‘키스킷(Qiskit)’을 통해 생태계를 확장해 왔다. 2023년에는 ‘양자 유틸리티’ 시대를 선언했고, 2026년까지 ‘양자 우위(Quantum Advantage)’를 산업별로 실현하며, 2029년에는 세계 최초의 대규모 오류 내성 양자컴퓨터 ‘스타링(Starling)’을 선보일 예정이다. 스타링은 수백 개의 큐비트를 바탕으로 수억 개의 연산을 안정적으로 수행하며, 2033년에는 2000 논리 큐비트를 탑재한 ‘블루(Blue)’ 시스템이 상용화돼 본격적인 산업 적용이 이루어질 전망이다. 현재 IBM은 뉴욕 포킵시(Poughkeepsie)에 양자 데이터센터를 구축 중이며, 이를 기반으로 화학·물류·에너지·금융 등 다양한 영역에서 실질적 문제 해결 사례를 만들어내고 있다. 또한, 스타트업과 연구기관이 손쉽게 양자 앱을 개발할 수 있도록 ‘Qiskit Functions Catalog’를 운영 중이며, IBM 퀀텀 네트워크에는 전 세계 280개 이상의 조직이 참여하고 있다. 표 상무는 “양자 기술은 산업 구조 자체를 바꾸는 전환점이며, 지금이 바로 퀀텀 어드밴티지를 준비할 때”라고 강조했다.   ▲ IBM 표창희 상무   퀀텀 어드밴티지를 준비해야 할 골든타임 양자 컴퓨팅은 복잡한 최적화, 화학 반응 시뮬레이션, 신약 개발 등에서 이미 실제 적용되고 있으며, 슈퍼컴퓨터가 해결하지 못했던 문제를 빠르게 처리할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 특히 한국처럼 제조업 중심의 국가에서는 화학, 전자, 자동차 분야에 양자 기술이 결합될 경우 엄청난 경쟁력 상승이 기대된다. 전 세계적으로 약 76조 원 이상의 투자가 이뤄졌고, 양자 기술을 먼저 도입한 기업이 향후 시장 가치의 90%를 차지할 것이라는 전망이 나오는 가운데, 지금이야말로 ‘퀀텀 어드밴티지’를 준비해야 할 골든타임이라고 전문가들은 입을 모으고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.