산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션 웨이브6(Wave6)를 활용해 도심 항공 모빌리티와 수중 방사 소음에 적용한 사례를 살펴본다.   ■ 이현충 다쏘시스템코리아의 소음 진동 해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/항공/선박 산업을 포함한 다양한 산업군에 진동해석 설루션을 적용하여 고객에서 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   환경 소음 규제가 점차 강화됨에 따라 소음 저감 기술의 적용이 중요해지고 있다. 특히 차세대 교통 체계 산업인 도심 항공 모빌리티(UAM : Urban Air Mobility) 분야에서는 이착륙장 위치와 항로를 결정할 때 소음이 가장 중요한 고려 요소이다. 또한 해양 생태계 보호를 위해 국제해사기구(IMO)는 선박의 수중 방사 소음(URN : Underwater Radiated Noise) 저감을 위한 규제를 논의하고 있다. 이는 도심형 항공기와 선박 등 운송 수단의 설계 단계에서부터 시뮬레이션을 기반으로 한 정확한 예측을 요구한다. 웨이브6는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션으로, 광대역 주파수에서 소음이 방사되는 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 특히 환경 소음의 경우 넓은 영역으로 방사되는 소음을 예측해야 하는데, 이는 많은 해석 시간과 리소스를 필요로 한다. 효율적으로 환경 소음을 예측하기 위해 웨이브6의 공간 경사(Spatial Gradient) 통계 에너지 해석(SEA, Statistical Energy Analysis) 방법론을 적용할 수 있다. 이번 호에서는 항공기 프로펠러 소음 해석 예시와 수중 방사 소음 연구 사례를 통해 웨이브6의 활용법을 소개한다.   웨이브6 소음 해석 방법론 소음 해석 방법론을 설명하기 위해 차량 실내 소음을 예로 들어보자. <그림 1>과 같이 차량 실내 공간 내 다양한 위치에서 음압 레벨(SPL : Sound Pressure Level)을 예측하는 것이 목적이다. 투명한 흰색 표면은 내부 음장 공간의 경계이며, 회색 표면은 공간 내 음압 레벨을 시각화하기 위한 가시화용 표면이다. 마지막으로 파란색 표면은 공간 내 소리를 방사하는 사이드 글라스를 나타낸다. <그림 1-b>는 사이드 글라스가 진동에 의해 발생하는 실내 소음을 경계요소법(BEM : Boundary Element Method)과 공간 경사 통계 에너지 해석(SEA : Statistical Energy Analysis) 방법으로 예측한 결과이다. 가진원인 사이드 글라스 근처에서 높은 음압 레벨이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 경계요소법의 경우 주파수가 높아짐에 따라 높은 자유도(DOF : Degree of Freedom)를 필요로 하므로 해석 시간과 메모리 사용량이 크게 증가한다. 반면, 웨이브6의 공간 경사 통계 에너지 해석 기법은 훨씬 적은 메모리를 요구하며, 더 빠르게 해석 결과를 얻을 수 있다. 특히 환경 소음처럼 넓은 영역을 경계 요소법이나 유한 요소법(FEM : Finite Element Method)으로 해석하기 어려운 경우, 공간 경사 통계 에너지 해석 기법을 활용해 예측할 수 있다.   (a) 자동차 내부 공간   (b) 경계요소 해석 결과   (c) 공간경사 통계 에너지 해석 결과 그림 1   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

트림블 코리아는 7월 17일 철골 제작사를 위한 ‘테클라 파워팹(Tekla PowerFab) 론칭 세미나’를 진행했다. 테클라 파워팹은 철골 제작의 전체 과정을 통합 관리할 수 있는 소프트웨어이다. 트림블 코리아는 파워팹이 철골 제작의 생산성 및 수익성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다고 보고 있으며, 국내 철골 제작사가 새로운 도약의 기회를 발견할 수 있도록 도울 계획이다. ■ 정수진 편집장   트림블은 주력 건축 설계 설루션인 ‘테클라 스트럭처스(Tekla Structures)’를 앞세워 BIM(건설 정보 모델링) 고도화를 지원하고 있다. 한국 법인인 트림블 코리아는 지난 2012년 설립됐고, 현재 국내에 약 1000여 개의 고객사를 보유하고 있다. 최근에는 ‘커넥티드 컨스트럭션(Connected Construction)’에 집중하면서 건설 생애주기의 시작부터 유지보수까지 모든 단계의 데이터를 연결하여 건설사, 제작사, 오너까지 실질적인 혜택을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블 코리아의 박완순 사장은 “커넥티드의 핵심적인 제품은 ‘트림블 커넥트(Trimble Connect)’이다. 또한, 트림블은 오픈 플랫폼을 지향하며 한국 개발자도 트림블 커넥트의 ‘트림빔(TrimBIM)’ 모듈을 사용하여 뷰를 개발하는 등 다양한 목적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 소개했다.   ▲ 파워팹은 사무실과 현장에서 철골 제작의 모든 프로세스를 디지털화한다.   전체 철골 제작 프로세스의 연결 및 디지털화 많은 철강 구조 산업 현장이 여전히 수작업에 의존하고 있으며, 디지털 전환이 더딘 상황이다. 이는 생산, 이력, 프로젝트 관리 등에서 비효율을 낳는 원인이 된다. 테클라 파워팹은 이러한 문제를 해결하고 철골 제작의 모든 단계를 유기적으로 연결하여 생산성을 높이는 데에 초점을 맞추었다. 파워팹은 철골 제작 공정 전반의 디지털 전환을 이끄는 통합 관리 시스템을 지향하며, 철강 제작업체가 비즈니스를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 설계됐다. 트림블 코리아는 “철골 제작사를 타깃으로 전체 프로세스를 관리할 수 있는 유일한 설루션”이라고 설명하면서, 파워팹의 주요 기능과 기대 효과를 짚었다.   단일 플랫폼으로 구현하는 공정 통합 파워팹은 설계부터 납품까지 전 공정을 하나의 플랫폼에서 관리한다. 기존에는 물량산출내역서(BOM), 생산 체크리스트 등을 수작업이나 엑셀로 처리하여 정보의 정확성과 연속성이 떨어졌는데, 파워팹은 3D 모델의 데이터를 기반으로 견적, 자재 최적화, 구매, 재고, 생산, 운송, 현장 관리에 이르는 모든 과정을 디지털로 통합한다. 이를 통해 사무실, 공장, 현장 간의 데이터 단절을 없애고 수기 입력으로 인한 오류와 중복 작업을 막는다.   실시간 정보 공유를 통한 신속한 의사결정 파워팹은 모든 공정의 정보가 실시간으로 공유되므로 경영진과 관리자는 언제 어디서든 현황을 직관적으로 파악하고 최적의 의사결정을 내릴 수 있다는 점을 내세운다. 3D 시각화 자료는 복잡한 데이터를 한눈에 이해하도록 돕고, 설계 변경이나 일정 지연과 같은 돌발 상황에도 빠르게 대응할 수 있게 한다. 또한, 문제가 발생하기 전에 상황을 파악하고 선제 대처할 수 있는 환경을 제공한다.   종이 없는 작업장으로 생산성과 편의성 향상 파워팹은 종이가 없는(paperless) 작업장을 목표로 현장의 효율을  높인다. 현장 작업자를 위한 파워팹 고(PowerFab Go)를 통해 모바일 기기에서 도면 확인, 자재 수령, 생산 상태 업데이트, 검사, 출하 등의 업무를 처리할 수 있다. 1차 가공, 취부, 용접, 도장 등 각 공정의 진행 상황은 색상으로 시각화되어 모든 인원이 실시간으로 제작 현황을 공유한다. 이는 불필요한 서류 작업을 없애고 현장 직원들의 작업 편의성과 생산성을 높일 수 있다.   오류 감소와 수익성 향상 파워팹은 디지털 데이터를 통해 수정 및 변경 이력을 정확하게 추적하고 관리하여 인적 오류를 최소화한다. 모델, 도면, BOM을 전체적으로 비교하여 변경 사항을 자동으로 감지하고, 이로 인한 비용 손실을 막아 프로젝트의 수익성을 높인다. 데이터 기반의 운영은 재작업과 자재 낭비를 줄여서 생산성을 높이는 데 기여한다.   ▲ 파워팹의 국내 시장 확대 전략을 소개한 트림블 코리아의 박완순 사장   파워팹의 국내 시장 확대 위해 노력할 것 파워팹은 설계, 제작, 시공에 참여하는 모든 사용자를 하나의 디지털 설루션으로 통합하여, 데이터 기반의 빠르고 정확한 업무 수행을 지원하는 데에 초점을 맞추었다. 파워팹은 순차적으로 국가별 론칭을 진행하고 있는데, 우리나라에서는 약 6개월의 현지화 작업과 국내 환경에 맞춘 라이브러리 구축 등 선행 작업을 거쳐 2024년 3월에 공식 론칭했다. 트림블 코리아는 파워팹의 공급을 위해 공장 프로세스를 잘 아는 파트너로서 디에스텍을 선정했다. 디에스텍은 트림블 코리아와 협력해 한국 시장의 확장, 기술 지원, 교육을 진행할 예정이다. 트림블 코리아는 “파워팹은 생선 관리 시스템이나 ERP 시스템을 이미 갖춘 대기업보다는 이런 시스템 구축을 위한 투지 비용을 고민하는 중견/중소기업을 주요 타깃으로 한다. 이들 업체가 재고 관리나 자재 변경에 따른 어려움을 덜 수 있도록 지원하고자 한다”고 전했다. 또한 “한국 비즈니스를 시작한 후 빠르게 파워팹을 도입하는 기업이 생기고 있으며, 향후 3년 안에는 100여 개 정도의 고객사를 확보하는 것이 목표”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

카스퍼스키는 VDC 리서치와 함께 산업 부문 내 사이버보안 환경을 조사한 연구 보고서인 ‘Securing OT with Purpose-built Solutions’를 발표했다. 이번 조사는 에너지, 유틸리티, 제조, 운송 등 핵심 산업에 초점을 맞춰 250명 이상의 의사결정자를 대상으로 하였으며, 산업 환경을 사이버 위협으로부터 강화하기 위한 주요 동향과 과제를 제시했다. 보고서에 따르면 산업 기업의 7%는 필요할 때만 취약점을 관리하고 있어, 이로 인해 많은 기업들이 예기치 않은 가동 중단, 생산 손실, 그리고 잠재적 사이버 침해로 인한 평판 손상 및 재정적 피해에 노출되고 있다.     구체적으로 살펴보면, 상당수의 기업이 정기적인 침투 테스트나 취약점 평가를 시행하지 않고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 27.1%만이 월간 기준으로 이러한 중요한 평가를 수행하는 반면, 다수인 48.4%는 몇 개월에 한 번씩 평가를 진행하고 있었다. 특히 16.7%가 연 1~2회만, 7.4%는 필요할 때만 취약점에 대응한다고 답했는데, 이러한 불규칙한 대응은 복잡해지는 위협 환경에서 기업을 취약하게 만들 수 있다. 강력한 사이버보안 전략은 기업 자산에 대한 완전한 가시성 확보에서 시작된다. 이는 리더들이 보호해야 할 자산이 무엇인지 이해하고, 위험도가 높은 영역을 평가할 수 있도록 한다. IT와 OT 시스템이 융합되는 환경에서는 단순한 자산 목록 이상의 것이 요구된다. 기업은 운영 현실에 맞는 위험 평가 방법론을 도입해야 한다. 명확한 자산 기준을 설정해야만 하며, 이를 통해 기업은 기업 위험 기준과 취약점이 발생할 수 있는 물리적 및 사이버 영향을 모두 반영하는 실질적 위험 평가를 수행할 수 있다. 모든 소프트웨어 플랫폼은 본질적으로 버그, 불안전한 코드, 그리고 악의적 행위자가 IT 환경을 침해할 수 있도록 악용할 수 있는 기타 약점에 노출된다. 따라서 산업체에 있어 효과적인 패치 관리는 이러한 위험을 완화하는 데 매우 중요하다. 그러나 연구에 따르면, 많은 기업이 패치 적용을 위한 운영 중단 시간 확보에 어려움을 겪으며, 효과적인 패치 관리에 상당한 도전을 받고 있다. 특히, 많은 기업이 OT 시스템에 대해 몇 개월에 한 번 혹은 그 이상 간격으로만 패치를 적용해 위험 노출이 크게 증가하고 있다. 구체적으로는 31.4%가 월 단위로 패치를 적용하며, 46.9%는 몇 개월에 한 번, 12.4%는 연 1~2회만 업데이트한다. 이러한 효과적인 패치 관리 유지의 어려움은 기기 가시성 제한, 공급업체별 불규칙한 패치 제공, 전문 기술 요구, 규제 준수 문제 등이 더해지는 OT 환경에서는 더욱 심화된다. IT와 OT 시스템의 융합이 점점 가속화됨에 따라, 전통적으로 독점 기술에 의존해왔던 이러한 이질적인 시스템을 조화롭게 통합할 필요가 있다. 이 과제는 자산 추적과 상태 모니터링을 위한 카메라, 스마트 센서, 고급 기후 제어 시스템 등 다양한 사물인터넷 장비가 급증함에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 이러한 연결된 기기의 폭발적 증가는 산업 기업의 공격 표면을 넓혀, 강력한 사이버보안 대책이 필요한 시점이다. 이에 대해 카스퍼스키는 “산업 고객을 위해 전문 OT 등급 기술, 전문가 지식 그리고, 차별화된 전문성 등의 서비스를 원활하게 통합하는 강력한 생태계를 제공한다”고 소개했다. Kaspersky Industrial Cybersecurity(KICS)는 중요 인프라를 위한 네이티브 XDR 플랫폼으로, 중앙 집중식 자산 관리, 위험 관리, 감사를 지원하며, 단일 플랫폼을 통해 분산된 다양한 인프라 전반에 걸쳐 보안 확장성을 가능하게 하는 OT 생태계의 핵심이다. 또한, 카스퍼스키는 산업 기업이 신규 OT 장치 또는 시스템 도입 시 Secure by Design 이념을 채택할 것을 권장한다.  카스퍼스키의 아드리안 히아 아시아태평양 지역 총괄사장은 “극심한 경쟁이 펼쳐지는 비즈니스 환경에서 일관성과 연속성은 기업 성과의 핵심 기둥이다. 따라서 강력한 보안 시스템의 구축은, 예기치 않은 가동 중단, 장비 손상, 작업 중인 재고 손실 등 심각한 운영 중단을 초래할 수 있는 사이버 침해로부터 보호하기 위해 필수이다. 기업들은 사이버보안 시스템의 복원력을 강화하여, 단순히 운영을 보호하는 데 그치지 않고 디지털 중심 경제에서 경쟁력을 확보해야 한다”라고 말했다. 카스퍼스키 이효은 한국지사장은 “산업계의 디지털 전환 과정에서 OT 보안은 기업 생존에 매우 중요한 요소가 되었다. 많은 기업이 아직도 수동적 대응 모델에 머무르고 있으나, 진정한 해법은 선제적이고 적극적인 ‘Secure by Design’ 시스템 구축에 있다. 한국 기업들은 지능형 운영과 아키텍처적 복원력을 통합하여 복잡한 IT/OT 융합 환경에서 산업 사이버보안의 새로운 패러다임을 선도하고 있다”라고 말하며, “기업이 기존 취약점 패치 방식에서 벗어나, 점점 심각해지는 산업 사이버 위협에 대응하기 위해 전체 수명주기 보호를 제공하는 전문 OT 보안 설루션을 도입해야 한다”라고 말했다.

엔비디아가 ‘스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint for smart city AI)’를 발표했다. 엔비디아는 이 블루프린트를 옴니버스, 코스모스(Cosmos), 네모(NeMo), 메트로폴리스(Metropolis)와 통합해 유럽의 도시에서 삶의 질을 개선시킬 것으로 기대하고 있다. 2050년까지 도시 인구는 두 배 증가할 것으로 예상된다. 이는 21세기 중반까지 도시 지역에 약 25억 명의 인구가 더해질 수 있음을 의미한다. 따라서 보다 지속 가능한 도시 계획과 공공 서비스의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계 도시들은 도시 계획 시나리오 분석과 데이터 기반 운영 결정을 위해 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용하고 있다. 그러나 도시의 디지털 트윈을 구축하고 그 안에서 스마트 시티 AI 에이전트를 테스트하는 것은 복잡하며, 자원 집약적인 작업이다. 여기에는 기술적, 운영적 문제도 수반된다. 엔비디아가 공개한 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 참조 프레임워크는 엔비디아 옴니버스, 코스모스, 네모, 메트로폴리스 플랫폼과 결합해 도시 전체와 주요 인프라에 물리 AI의 이점을 제공한다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 심레디(SimReady)와 같이 시뮬레이션이 가능한 사실적 도시 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 도시 운영을 모니터링하고 최적화하는 AI 에이전트를 개발, 테스트할 수 있다. 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 완전한 소프트웨어 스택을 제공해, 물리적으로 정밀한 도시의 디지털 트윈에서 AI 에이전트의 개발, 테스트를 가속화한다.      엔비디아 옴니버스는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축해 도시 규모에서 시뮬레이션을 실행한다. 엔비디아 코스모스는 사후 훈련 AI 모델을 위한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 엔비디아 네모는 고품질 데이터를 큐레이션하며, 해당 데이터를 사용해 비전 언어 모델(vision language model, VLM)과 대규모 언어 모델(large language model, LLM)을 훈련하고 미세 조정한다. 엔비디아 메트로폴리스는 영상 검색과 요약(video search and summarization, VSS)용 엔비디아 AI 블루프린트를 기반으로 영상 분석 AI 에이전트를 구축, 배포한다. 이를 통해 방대한 양의 영상 데이터를 처리하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 중요한 인사이트를 제공한다.   이 블루프린트 워크플로는 세 개의 주요 단계로 구성된다. 먼저 개발자는 옴니버스와 코스모스를 통해 특정 위치와 시설의 심레디 디지털 트윈을 구축한다. 여기에는 항공, 위성, 지도 데이터가 활용된다. 이어서 엔비디아 타오(TAO)와 네모 큐레이터(Curator)를 사용해 컴퓨터 비전 모델, VLM 등 AI 모델을 훈련하고 미세 조정한다. 이로써 비전 AI 사용 사례에서 정확도를 높인다​. 마지막으로 이러한 맞춤형 모델에 기반한 실시간 AI 에이전트의 배포로 메트로폴리스 VSS 블루프린트를 사용해 카메라와 센서 데이터를 알림, 요약, 쿼리한다.  엔비디아는 스마트 시티 AI용 블루프린트를 통해 다양한 파트너가 엔비디아의 기술과 자사의 기술을 결합하고, 통합된 워크플로를 기반으로 스마트 시티 사용 사례를 위한 디지털 트윈을 구축, 활성화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이 새로운 블루프린트를 최초로 활용하게 될 주요 기업에는 XXII, AVES 리얼리티, 아킬라, 블링시, 벤틀리, 세슘, K2K, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 네비우스, 프랑스 국영철도회사, 트림블, 유나이트 AI 등이 있다. 벤틀리 시스템즈는 엔비디아 블루프린트와 함께 물리 AI를 도시에 도입하는 데 동참하고 있다. 개방형 3D 지리 공간 플랫폼인 세슘은 인프라 프로젝트와 항만의 디지털 트윈을 옴니버스에서 시각화, 분석, 관리하는 기반을 제공한다. 벤틀리 시스템즈의 AI 플랫폼인 블린시는 합성 데이터 생성과 메트로폴리스를 사용해 도로 조건을 분석하고 유지보수를 개선한다. 트림블은 건설, 지리 공간, 운송 등 필수 산업을 지원하는 글로벌 기술 회사이다. 이들은 스마트 시티의 측량, 지도 제작 애플리케이션을 위한 현실 캡처 워크플로와 트림블 커넥트(Connect) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 블루프린트의 구성 요소를 통합하는 방법을 모색하고 있다.

케이던스는 연례 플래그십 사용자 행사인 ‘케이던스라이브 실리콘 밸리 2025(CadenceLIVE Silicon Valley 2025)’에서 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 시스템을 탑재한 ‘밀레니엄 M2000(Millennium M2000)’ 슈퍼컴퓨터를 출시하고, 케이던스 밀레니엄 엔터프라이즈 플랫폼(Cadence Millennium Enterprise Platform)을 대대적으로 확장한다고 발표했다.  이 제품은 케이던스의 솔버와 엔비디아의 HGX B200 시스템 및 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU, CUDA-X 라이브러리 및 솔버 소프트웨어를 통합한다. 케이던스는 “이 조합은 전자 설계 자동화(EDA), 시스템 설계 및 분석(SDA), 신약 발견 애플리케이션에 대해 시뮬레이션 실행 시간을 줄이고, CPU 기반 시스템 대비 최대 80배 더 높은 성능을 제공한다. 또한 여러 분야에 걸쳐 최대 20배 더 낮은 전력으로 획기적인 성능을 구현하며, 최적화된 하드웨어-소프트웨어 스택을 통해 AI 인프라 구축을 가속화하고 물리적 AI 기계 설계를 발전시키며 신약 설계의 최전선을 확장한다”고 소개했다. 차세대 인프라 AI, 물리적 AI 및 과학 AI는 데이터센터 및 에지 장치에서 정교한 계산 기능을 요구한다. 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 고충실도 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션에서 높은 성능과 에너지 효율성을 제공하는 밀레니엄 M1 슈퍼컴퓨터의 성공을 기반으로 하고 있다. 클라우드 및 온프레미스 어플라이언스로 사용할 수 있는 이 슈퍼컴퓨터는 케이던스의 EDA, SDA 및 분자 소프트웨어 솔버를 활용하여 이전에는 불가능했던 대규모 시뮬레이션을 수행함으로써, 반도체 및 3D-IC 설계, 데이터센터의 디지털 트윈, 신약 발견 모델링 및 하이퍼스케일 컴퓨팅, 자동차, 데이터센터, 항공우주 및 방위 시장 전반의 기타 엔지니어링 과제에 대한 접근 방식을 혁신하기 위해 개발됐다.     AI 설계를 위해 제작된 에뮬레이터인 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 전력, 열, 응력 및 전자기 등 3D-IC 및 고급 패키징 설계를 분석하고 최적화하는 데 필요한 다중 물리 기능을 결합한다. 이를 통해 단 시간 내에 높은 품질을 구현하여 엔지니어링 팀이 제품 개발 주기에서 더 큰 신뢰성과 효율성을 달성할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 기존 반도체 칩 수준의 전력 무결성 시뮬레이션은 짧은 시간으로 제한된다. 케이던스는 수백 개의 CPU로 거의 2주가 걸렸던 시뮬레이션이 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터 한 대로 하루 안에 가능하다고 소개했다. AI 인프라 구축에는 데이터센터 및 컴퓨팅 인프라에 대한 상당한 투자가 필요하다. 에너지 및 자원 효율적인 방식으로 이를 수행하는 것은 AI 공장에서 차세대 파운데이션 모델을 제공하는 데 중요하다. 디지털 트윈은 운영 효율을 개선하고 위험을 줄이며 총 전력 소비를 낮춘다. 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 이러한 데이터센터 디지털 트윈의 설계 및 운영과 이를 구동하는 랙, 보드 및 장비에 필요한 모델링 프로세스를 가속화한다. 또한 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 데이터센터 외부에서 AI를 구현할 자율 운송, 드론, 로봇과 같은 기계의 고정확도 및 고용량 가상 시뮬레이션을 가능하게 한다. 이러한 시스템을 효과적으로 설계하기 위해 가속 컴퓨팅과 계산 소프트웨어의 조합은 실제 조건을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 가상 풍동을 제공함으로써 더 짧은 시간에 개선된 설계를 구현한다. 전자 및 기계 전자 시스템 설계자는 수십만 개의 프로세서를 갖춘 CPU 기반 톱 500 슈퍼컴퓨터 클러스터를 사용하는 것에 비해 여러 날이 걸렸던 중요한 결정을 하루 안에 내릴 수 있어, 시간과 에너지를 절약할 수 있다. 또한, 케이던스의 분자 과학 기술은 제약 산업 고객이 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터를 통해 더 짧은 시간에 더 많은 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하여 신약 발견을 가속화한다. 밀레니엄 M2000에서 사용할 수 있는 케이던스 온클라우드(Cadence OnCloud)의 케이던스 오라이언(Cadence Orion) 분자 설계 플랫폼은 연구원에게 높은 계산 능력을 제공하여 잠재적인 신약 후보 발견 속도를 높이고 프로세스 확장성을 향상시킨다. 결과적으로 고객은 더 짧은 기간에 더 많은 설계 시나리오와 반복을 탐색할 수 있고, 이는 더 빠른 혁신과 개선된 제품 개발로 이어진다. 케이던스의 아니루드 데브간(Anirudh Devgan) 사장 겸 CEO는 “밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 대규모 확장 가능한 솔버, 전용 엔비디아 블랙웰 가속 컴퓨팅 및 AI를 활용하여 설계자가 한계를 계속해서 뛰어넘을 수 있도록 지원함으로써 AI 가속 엔지니어링의 도약을 이끌 것”이라면서, “가장 진보된 AI 모델을 위해 특별히 제작된 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 차세대 AI 인프라, 물리적 AI 시스템 및 신약 발견을 추진하기 위한 전례 없는 설계자 생산성을 제공한다”고 전했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생물학부터 칩 설계에 이르기까지 세계에서 가장 복잡한 엔지니어링 과제는 가속 컴퓨팅으로만 가능한 규모와 속도로 시뮬레이션을 수행해야 한다”면서, “엔비디아 블랙웰, CUDA-X 및 케이던스의 계산 소프트웨어로 구축된 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터는 새로운 종류의 인프라이다. 이는 학문 전반에 걸쳐 발견을 혁신할 획기적인 발전을 이끌 과학을 위한 AI 팩토리”라고 말했다.

SAS, ‘SAS 이노베이트 2025’에서 인간-AI 상호작용 가능한 AI 에이전트 등 혁신 기술 공개   SAS(쌔스)가 5월 6일부터 9일(현지시간)까지 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 연례 컨퍼런스 ‘SAS 이노베이트 2025(SAS Innovate 2025)’에서 최신 AI 및 데이터 분석 기술 혁신과 다양한 비즈니스 사례를 선보였다. SAS 이노베이트는 전 세계 산업 전문가와 오피니언 리더들이 한자리에 모여 인사이트를 공유하는 자리다. 투명한 의사결정을 위한 맞춤형 인간-AI 상호작용 지원 ‘AI 에이전트’ 공개 인간의 개입 없이 AI 시스템이 스스로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 시대가 점차 다가오고 있다. 이러한 AI 에이전트의 빠른 발전에 발맞춰 SAS는 책임 있는 혁신(responsible innovation)을 기반으로 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래를 구축하고 있다. SAS는 자사의 데이터 및 AI 플랫폼 SAS 바이야(SAS® Viya®)에서 구동되는 SAS 인텔리전트 디시저닝(SAS® Intelligent Decisioning)을 통해 AI 에이전트를 설계, 배포, 확장할 수 있도록 지원한다고 발표했다. 이는 인간과 AI 간의 자율성 균형을 맞추고, 의사결정 과정에 대한 설명 가능성과 거버넌스를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 의사결정 시 윤리적 기준을 반영하는 AI 에이전트 첨단 기술 리서치 기관인 더 퓨처럼 그룹(The Futurum Group)의 AI 소프트웨어 및 도구 부문 닉 페이션스(Nick Patience) 부사장은 "SAS의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 자율적인 의사결정과 윤리적 거버넌스 간의 중요한 균형을 맞추고 있다"라며, "SAS의 지능형 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어 책임감 있는 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 실용적인 프레임워크로서, 이는 조직이 빠르게 진화하는 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 요소"라고 강조했다. SAS 바이야의 에이전틱 AI 프레임워크는 AI 에이전트의 설계 및 제공 방식을 정의하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 한다. 첫째, 의사결정이다. SAS는 강력한 결정론적 분석(deterministic analytics)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 유연성 및 추론 능력을 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있다. 이를 통해 SAS 고객은 규제 산업에서 요구되는 비즈니스 기준과 규칙을 준수하면서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 둘째, 인간과 AI의 균형이다. SAS는 업무의 복잡성, 리스크, 비즈니스 목표에 따라 AI 에이전트의 자율성과 인간 개입 수준을 기업이 직접 조정할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 기반 작업에서 완전히 자율적으로 운영될 수 있으며, 인간은 감독, 윤리적 판단, 전략적 방향을 제시하는 역할을 수행할 수 있다. 셋째, 거버넌스다. SAS의 내장된 거버넌스 프레임워크를 활용하여 기업은 윤리 기준과 데이터 프라이버시를 준수하면서 비즈니스 가치 및 규제 심사에 부합하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. SAS 바이야가 이끄는 에이전틱 AI(agentic AI)의 미래 SAS 바이야는 데이터 수집 및 분석부터 AI 에이전트 구축, 배포, 모니터링에 이르기까지 AI 에이전트 여정의 모든 단계를 포괄적으로 지원한다. 또한, 지속적인 성과 추적, 거버넌스 및 보안을 보장하며, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 효율적인 방식으로 AI 에이전트를 관리할 수 있도록 돕는다. SAS는 수십 년간 축적해온 신뢰성 있는 거버넌스 경험을 바탕으로 모든 에이전트에 감사 가능성(auditability), 편향 탐지, 규제 준수 기능을 제공한다. 향후 SAS는 에이전틱 AI 로드맵에 따라 SAS 바이야에 코파일럿 생산성 어시스턴트를 통합할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 더욱 빠르고 스마트하게 수작업을 줄이고, 기업 논리에 기반하여 업무를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 SAS는 자사의 뛰어난 산업 전문성을 바탕으로 데이터 엔지니어링, 공급망 최적화 등 다양한 업종별 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구성된(pre-packaged) 산업 특화 지능형 에이전트도 제공할 예정이다. 이는 기업들이 통제력과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 마리넬라 프로피(Marinela Profi) SAS 글로벌 AI 시장 전략 부문 리드는 “SAS 바이야는 단순히 행동하는 에이전트를 넘어, 분석, 비즈니스 규칙, 적응성에 기반하여 목적성 있는 의사결정을 내리는 에이전트를 구축한다”며, “거버넌스를 준수하며 의사결정에 집중한 SAS의 통합 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 기업의 핵심 차별화 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다. SAS, 비즈니스 병목 해소 위한 맞춤형 AI 모델 공개 SAS는 산업별 솔루션에 대한 10억 달러 투자의 일환으로 새로운 AI 모델 포트폴리오를 발표했다. 각 산업별로 즉시 적용 가능하거나, 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 학습이 가능한 AI 모델들은 다양한 규모의 기업 환경에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 현재 제공 중인 주요 AI 모델로는 ▲(전 산업) AI 기반 개체 식별 및 문서 분석 모델 ▲(헬스케어) 약물 복약 순응도 위험 모델 ▲(제조) 전략적 공급망 최적화 모델 ▲(공공) 식량 지원 결제 무결성 모델 및 판매세 세금 규정 준수 모델 등이 있다. 올해에는 ▲(금융) 결제 및 카드 거래 판별 모델 ▲(헬스케어) 의료비 지급 적정성 검증 모델 ▲(제조) 근로자 안전 모니터링 모델 ▲(공공) 개인 소득세 납세 준수 모델 등 새로운 모델들이 추가로 출시될 예정이다. 뿐만 아니라 SAS는 데이터 과학자들이 데이터 레이크(data lake)를 구축하고 정교화하는 데 소요되는 시간을 단축하기 위해 데이터 준비 과정을 자동화하고, 모델이 실시간으로 작동할 수 있도록 지원하는 사전 구축된 AI 에이전트(AI agent)도 향후 제공할 계획이다. SAS, 에픽게임즈의 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈으로 제조업 혁신 지원 SAS는 포트나이트로 유명한 미국 게임사 에픽게임즈(Epic Games)의 실시간 3차원(3D) 창작 툴인 언리얼 엔진(Unreal Engine)과 SAS의 강력한 AI 및 고급 분석 기술을 결합한 디지털 트윈(digital twin)을 통해 제조 산업의 핵심 프로세스 혁신을 지원하고 있다. 이를 통해 제조업체는 시뮬레이션된 가상 환경에서 새로운 전략을 실험하고 효과적인 방식을 실제 공정에 적용할 수 있게 된다. 미국 종합 제지 및 포장 제조 기업 조지아-퍼시픽(Georgia-Pacific)은 AGV(Automated Guided Vehicle: 무인운송차량) 운용을 포함한 기타 생산 프로세스를 최적화하기 위해 SAS 기술이 적용된 디지털 트윈을 활용하고 있다. SAS는 에픽게임즈가 개발한 모바일 앱 리얼리티스캔(RealityScan)을 활용하여 조지아-퍼시픽 서배너 공장의 실제와 똑같은(photorealistic) 렌더링 이미지를 캡처하고, 이를 언리얼 엔진에 통합했다. 언리얼 엔진과 결합된 SAS의 분석 기술은 실제 생산 라인에 영향을 주지 않고 공정을 정밀하게 조정할 수 있도록 지원하여, 비용 절감과 제품 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다. 언리얼 엔진은 정교한 물리 시뮬레이션, 차세대 라이팅, 굴절 표면 효과를 제공하여 매우 사실적이고 세밀한 디지털 모델 구현을 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 디지털 환경에서 공정을 시각화하고 상호작용하며, SAS의 고급 AI 기술과 결합되어 더욱 정확한 예측과 향상된 비즈니스 의사결정을 도출할 수 있다. 기업들은 시간과 비용이 많이 소요되는 실제 환경 테스트 없이 언리얼 엔진과 SAS의 분석 기술을 결합한 디지털 환경에서 정교하고 정확한 디지털 트윈을 활용하여 잠재적인 문제를 사전에 발견하고 해결할 수 있다. SAS, “글로벌 기업 5곳 중 3곳, 양자 AI 투자 및 도입 검토” SAS가 최근 실시한 글로벌 설문조사에 따르면, 양자 컴퓨팅(quantum computing)과 양자 AI(quantum AI)는 AI 이후의 차세대 혁신 기술로 주목받고 있으며, 전체 응답자의 60% 이상이 양자 AI에 적극적으로 투자하거나 도입을 검토 중인 것으로 나타났다. 동시에 비즈니스 리더들은 양자 AI 도입의 주요 장애 요인으로 ▲높은 비용(38%) ▲기술에 대한 이해 및 지식 부족(35%) ▲실제 적용 사례에 대한 불확실성(31%) 등을 지적했다. 이는 양자 AI에 대한 관심은 높지만, 실제 비즈니스에 활용하기 위해서는 명확한 로드맵과 실용적인 가이드가 필요하다는 점을 시사한다. SAS는 이러한 요구에 발맞춰 고객과의 파일럿 프로젝트, 양자 AI 연구, 양자 컴퓨팅 분야의 선도 기업들과의 협력을 통해 양자 기술의 효과적인 도입을 지원하고 있다. 특히 복잡한 양자 시장이나 물리학적 원리를 깊이 이해하지 않아도 누구나 양자 기술을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 데 주력하고 있다. 현재 SAS는 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 개발하는 디웨이브 퀀텀(D-Wave Quantum), 초전도 기반 양자 컴퓨팅을 선도하는 IBM, 중성 원자 기반 컴퓨팅 기술을 보유한 큐에라 컴퓨팅(QuEra Computing)과 협력하고 있으며, 이들의 기술을 자사 연구와 고객 프로젝트에 적극적으로 활용하고 있다.   SAS 바이야 혁신으로 속도·생산성·신뢰성 향상   이 외에도 SAS는 SAS 바이야(SAS® Viya®) 데이터 및 AI 플랫폼의 새로운 성능 향상을 발표했다. 이번 성능 개선은 최신 AI 기술 발전을 기반으로 인간의 생산성과 의사결정 능력을 확장하고 향상시키는 데 초점을 맞추었다. 새롭게 출시되었거나 곧 출시 예정인 SAS 바이야의 주요 기능은 다음과 같다. SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker): 작년 비공개 프리뷰를 통해 처음 소개된 SAS의 안전한 합성 데이터 생성기 ‘SAS 데이터 메이커’는 조직이 데이터 개인 정보 보호 및 부족 문제를 해결하는 동시에 프로세스를 간소화하고 리소스를 절약하는 데 기여한다. SAS가 최근 합성 데이터 분야의 선두 기업인 헤이지(Hazy)의 주요 소프트웨어 자산을 인수하면서 개발 속도가 더욱 빨라졌으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. SAS 관리형 클라우드 서비스: SAS 바이야 에센셜즈(SAS Viya Essentials): 중소기업을 위해 올해 초 출시된 관리형 클라우드 서비스 패키지인 ‘SAS 바이야 에센셜즈’는 소규모로 즉시 사용 가능한 호스티드 관리형 서비스 형태로 제공되어 SAS 바이야 도입의 장벽을 낮춘다. SAS 바이야 코파일럿(SAS Viya Copilot): SAS 바이야 플랫폼에 내장된 AI 기반 대화형 어시스턴트인 ‘SAS 바이야 코파일럿’은 강력한 개인 비서 역할을 수행하여 개발자, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자 모두의 분석 작업 및 업무 효율성을 높인다. SAS 바이야 코파일럿은 현재 개별 초대를 통한 비공개 프리뷰로 제공되고 있으며, 2025년 3분기에 정식 출시될 예정이다. 초기 코파일럿 제품의 주요 기능에는 SAS 사용자를 위한 AI 기반 모델 개발 및 코드 지원이 포함된다. 애저 AI 서비스(Azure AI Services)를 기반으로 구축된 코파일럿은 SAS와 마이크로소프트 파트너십의 중요한 결과물이다. SAS 바이야 워크벤치(SAS Viya Workbench): 2024년에 출시된 SAS 바이야 워크벤치는 개발자, 데이터 과학자 및 모델러의 작업 속도와 효율성을 크게 향상시키는 클라우드 기반 코딩 환경이다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 또는 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 SAS 또는 파이썬(Python) 코드를 사용하여 데이터 관리, 분석 및 모델 개발을 용이하게 수행할 수 있다. 2025년의 새로운 기능으로는 R 코딩 지원, SAS 엔터프라이즈 가이드(SAS Enterprise Guide) 개발 환경 지원이 추가되었으며, 기존 AWS 마켓플레이스뿐만 아니라 마이크로소프트 애저 마켓플레이스(Microsoft Azure Marketplace)에서도 이용 가능하게 되었다.  

엔비디아가 자사의 연례 행사인 GTC에서 제너럴 모터스(GM)와 AI, 시뮬레이션, 가속 컴퓨팅을 활용한 차세대 차량, 공장, 로봇 개발을 위해 협력한다고 발표했다. 양사는 GM의 공장 계획과 로보틱스 최적화용 AI 제조 모델 학습을 위해 맞춤형 AI 시스템을 함께 구축할 예정이다. 여기에는 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)가 탑재된 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 비롯한 엔비디아 가속 컴퓨팅 플랫폼이 활용된다. 또한, GM은 향후 첨단 운전자 지원 시스템과 차량 내 향상된 안전 운전 경험을 위해 엔비디아 드라이브 AGX(DRIVE AGX) 차량용 하드웨어 기술을 활용할 계획이다. GM은 시뮬레이션과 검증을 비롯한 다양한 분야에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU 플랫폼에 투자해 왔다. 이제 양사의 협력은 자동차 공장 설계와 운영 혁신으로 확대되고 있다. GM은 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 사용해 조립 라인의 디지털 트윈을 생성하고 가상 테스트와 생산 시뮬레이션을 통해 생산 중단 시간을 줄일 계획이다. 이 과정에는 자재 취급, 운송, 정밀 용접 등 작업에 이미 사용 중인 로보틱스 플랫폼을 훈련시켜 제조 안전성과 효율성을 높이는 것이 포함된다. 이 밖에도 GM은 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반의 엔비디아 드라이브 AGX에서 차세대 차량을 구축할 예정이며, 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 운영 체제를 실행한다. 초당 최대 1000개의 TOPS를 제공하는 이 차량용 컴퓨터가 안전한 자율주행차를 대규모로 개발하고 배포하는 속도를 향상시킬 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     GM의 메리 배라(Mary Barra) 회장 겸 CEO는 “GM은 엔비디아와 오랜 파트너십을 유지해 왔으며, 운영 전반에 걸쳐 엔비디아 GPU를 사용하고 있다. AI는 제조 공정을 최적화하고 가상 테스트를 가속화함은 물론, 더 스마트한 차량을 제작하는 동시에 직원들이 기술적인 작업에 더 집중할 수 있게 해 준다. 기술과 인간의 창의적 사고를 결합함으로써, GM은 차량 제조 과정뿐만 아니라 다른 분야에서도 새로운 수준의 혁신을 이어가고 있다”고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “물리 AI의 시대가 도래했다. 엔비디아는 GM과 함께 차량에서부터 제조 공장에 이르는 운송 수단을 혁신하고 있다. GM의 비전, 기술, 노하우에 맞춘 AI 시스템을 구축하기 위해 GM와 협력하게 돼 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다. 한편, 엔비디아는 GM과 함께 3월 21일까지 진행되는 엔비디아 GTC 글로벌 AI 콘퍼런스에서 노변 대담을 연다고 전했다. 이 자리에서 양사는 상호 간 협력 확대를 논의하는 한편, 차량 제조와 차량 소프트웨어 개발을 변화시키는 AI에 대해 심도 있게 다룬다.