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통합검색 "지식"에 대한 통합 검색 내용이 4,166개 있습니다
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민병수 엠아이티 대표 별세
민병수 엠아이티 대표   민병수 엠아이티 대표가 8월 23일 별세했다. 향년 69세. 고 민병수 대표는 현대중공업 해양사업본부 해양정보부장을 역임한 뒤, 2018년 1월 스마트팩토리 솔루션 전문 기업 엠아이티를 창업했다. 그는 기업부설연구소를 설립하고 XR 기술 연구를 통해 산업용 XR 플랫폼을 개발, 기업들의 디지털 역량 강화와 경쟁력 향상에 크게 기여했다. 특히 2021년에는 한국신지식인협회로부터 '중소기업 분야 신지식인'으로 선정되기도 했으며, 같은 해 PTC코리아와 산업 설비 원격 진단 및 제어를 위한 XR 기반 통합 플랫폼 개발 MOU를 체결하는 등 활발한 활동을 펼쳤다. 민병수 대표는 미국 캐롤라인대학교에서 경영학 박사학위를 받았으며, 서울대학교 공과대학 미래융합기술최고위과정(FIP)을 졸업하는 등 학업에도 정진했다. 고인은 2022년 과학기술정보통신부가 주최한 '제23회 소프트웨어산업인의 날' 기념식에서 대한민국 소프트웨어산업 발전 유공자로 선정되어 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 당시 엠아이티가 개발한 산업용 XR 플랫폼의 혁신성과 산업 발전에 대한 공로를 인정받았다. 그는 평소 "대기업에서 오랜 시간 배우고 익힌 지식과 경험을 중소기업의 시스템을 혁신하여 기업들이 선진화할 수 있는 마중물이 되겠다"는 포부를 밝히며 끊임없는 기술 개발과 인재 발굴에 힘썼다. 또한 메타버스 시장 진출을 통해 글로벌 ICT 기업으로 도약하겠다는 계획을 세우는 등 미래를 향한 비전을 제시해왔다. 고인의 빈소는 울산영락원 100호(1층)에 마련됐다.  빈소 정보 및 상주 확인은 링크에서 확인 가능하다.
작성일 : 2025-08-24
3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator 
3D CAD 데이터 경량화 및 디지털 트윈 포맷 변환 솔루션, DXE Traslator    ■ 개발 및 자료제공 : 팀솔루션, www.timsolution.io   최근 많은 기업에서 디지털 전환 과정에서의 3D 모델링 과정에 초기비용 부담과 편집 등의 활용이 어려운 한계를 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 팀솔루션은 3D CAD의 구조를 편집하는 솔루션을 출시했다. 이러한 솔루션을 이용하여 조선선박, 자동차, 반도체, 기계설비 등 제조산업의 고객사들은 초기 디지털 트윈 환경을 구현하는데 과도한 비용을 투자하지 않아도 되고, 실시간 데이터를 역동적으로 볼 수 있으며, 도입 이후 장기적 유지보수에도 효율적인 디지털 트윈 솔루션을 구현할 수 있다. 1. 제품의 주요 특징  팀솔루션의 주요 제품인 DXE Translator(딕시 트랜스레이터)의 가장 큰 특징은 고객이 이미 보유하고 있는 기업 자산인 3D CAD 데이터를 활용한다는 것이다. 이를 통해서 고객은 디지털 트윈 진입 장벽을 낮추는 동시에 정밀도 높은 디지털 트윈 구현이 가능하다. 2. 주요 기능 DXE Translator는 30여종의 3D CAD 데이터를 5가지 범용적 디지털 트윈 포맷으로 변환하는 한편, 3D CAD의 외형 추출, 구조 경량화, mesh 등의 형상경량화를 노코딩 환경으로 지원한다. 이는 전문지식을 갖춘 프로그래머가 아니더라도 3D 모델과 디지털 트윈에 대한 손쉬운 학습과 유지보수를 가능하게 한다. 3. 도입 효과 DXE Translator는 3D CAD 데이터의 구조 중에서 필요한 데이터만 추출하는 동시에 외형은 그대로 유지하여 방법을 채택했는데 이 덕분에 고객은 이 디지털 트윈 자산과 3D CAD 데이터를 여러번 재사용하는 것이 가능하다. 결국 고객은 프로젝트 단위별, 혹은 부서별 예산 지출이 아닌 전사적 디지털 전환 예산 사용을 통해 장기적이고 효율적인 디지털 트윈 운영이 가능하다. 4. 주요 고객 사이트 현대중공업, 한국조선해양, 현대자동차 등    상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-08-24
회사에서 바로 통하는 오토캐드 AutoCAD 2026
심미현 지음 / 2만 9000원 / 한빛미디어   오토캐드(AutoCAD) 입문자를 위한 현장 밀착형 실무서인 이 책은 제도의 기초부터 2D, 3D 도면 작성, 편집, 출력까지의 전 과정을 체계적으로 다루며, 실무에서 가장 자주 쓰는 핵심 명령어 중심으로 구성됐다. 초보자도 엄선된 실무 예제를 따라 하며 핵심 기능을 효과적으로 익힐 수 있도록 설계됐다. 건축, 인테리어, 기계 실무 도면 기본기 완성 이 책은 AutoCAD를 처음 배우는 학생이나 신입사원, 그리고 사용법은 알지만 실제 도면 작업에 어려움을 겪는 이들에게 최적화된 필독서다. 실무 중심의 핵심 명령어 선별: 수많은 AutoCAD 명령어 중 실무에서 자주 사용하는 필수 명령어만을 선별해 학습 효율을 극대화하고 작업 능률을 높였다. 체계적인 4단계 학습 구성: '제도 기초 지식 → AutoCAD 기본 명령 → 명령 활용과 도면 그리기 → 도면 완성 및 출력'의 4단계 구성을 통해 입문자도 차근차근 실력을 쌓아 실전 능력을 갖출 수 있게 했다. 현장 밀착형 실무 예제: 건축, 인테리어, 기계 분야의 실무 도면 예제를 통해 각 명령어가 실제 작업에서 어떻게 활용되는지 자연스럽게 익힐 수 있다. 저자 직강 유튜브 무료 동영상 강의 제공: AutoCAD 2026의 새로운 기능과 핵심 기능에 대한 저자의 무료 동영상 강의 20강을 유튜브 채널을 통해 제공하여 학습 효과를 높였다. 저자 심미현은 기업체 AutoCAD 교육 강사로 활동하며, 건축, 인테리어, 가구, 기계 설계 업무를 진행한 실무 전문가이다.    
작성일 : 2025-08-20
오라클, OCI 생성형 AI 서비스에 구글 제미나이 모델 제공
오라클과 구글 클라우드는 구글의 최신 AI 모델인 제미나이(Gemini) 2.5부터 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 생성형 AI 서비스를 통해 제공한다고 발표했다. 이를 통해 오라클 고객은 멀티모달 이해, 고급 코딩 및 소프트웨어 개발, 생산성과 업무 프로세스 자동화, 연구 및 지식 검색 등 다양한 활용 사례에서 AI 에이전트를 구축할 수 있게 됐다. 또한, 오라클과 구글 클라우드는 AI 관련 분야에서 협력을 강화할 계획이다. 오라클은 구글 클라우드의 버텍스 AI(Vertex AI)와의 새로운 통합을 통해 비디오 및 이미지, 음성,·음악 생성용 최첨단 모델과 MedLM 같은 산업 특화 모델을 포함한 제미나이 전체 모델 제품군을 OCI 생성형 AI 서비스에서 제공할 계획이다. 또한, 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션(Fusion Cloud Applications) 내에서도 버텍스 AI 기반 제미나이 모델을 선택 옵션으로 제공해, 금융 및 인사, 공급망, 영업, 서비스, 마케팅 등 주요 업무 프로세스에 AI 기능을 강화할 수 있도록 더 폭넓은 선택지를 제공할 예정이다. 오라클 고객은 보유 중인 오라클 유니버설 크레딧(Oracle Universal Credits)으로 제미나이 모델을 바로 사용할 수 있다. 구글 제미나이 모델은 최신성을 위해 구글 검색 데이터를 기반으로 응답을 보강하는 기능과 대규모 맥락 창(context windows), 강력한 암호화와 데이터 프라이버시 정책, 그리고 우수한 추론 능력을 앞세워 엔터프라이즈 환경에서 높은 성능을 발휘할 수 있게 했다. 오라클은 기업 데이터와 가까운 곳에서 최신 AI 기술을 제공하며, 보안 및 유연성, 확장성을 우선시한다. 이를 통해 산업 전반의 기업 고객이 생성형 AI와 에이전틱 AI를 적합한 비즈니스 시나리오에 즉시 적용할 수 있도록 돕는다. 또 전 세계 수천 명의 AI 개발자와 기업이 OCI의 경제적이고 특화된 AI 인프라를 활용해 대규모 및 고난도 AI 워크로드를 더 빠르게 실행하고 있다. OCI 베어메탈 GPU 인스턴스는 생성형 AI, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 같은 애플리케이션을 구동할 수 있다. 구글 클라우드의 토마스 쿠리안(Thomas Kurian) CEO는 “선도적인 기업들은 이미 제미나이를 활용해 다양한 산업과 업무에서 AI 에이전트를 구동하고 있다”면서, “이제 오라클의 기업 고객은 오라클 환경에서 구글 클라우드의 대표 모델에 접근할 수 있어, 개발자 지원과 데이터 통합 작업 간소화, 그 외 다양한 기능을 수행하는 강력한 AI 에이전트를 배포하는 일을 훨씬 쉽게 시작할 수 있다”고 말했다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처의 클레이 마고요크 사장은 “오라클은 기업 고객을 위해 엄선한 다양한 AI모델 선택지를 전략적으로 제공해 왔으며, 여기에는 공개 모델과 독점 모델이 모두 포함된다”라며, “OCI 생성형 AI 서비스에서 제미나이를 제공하는 것은 고객이 혁신을 추진하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 강력하고 안전하며 비용 효율적인 AI 설루션을 제공하겠다는 오라클의 의지를 반영하는 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-08-18
스토리($IP), 업비트 상장으로 국내 웹3 콘텐츠 시장에 새 바람
미국 블룸버그, 그레이스케일 등 다수의 외신과 기관 투자자들이 주목한 블록체인 지식재산권(IP) 인프라 프로젝트 '스토리($IP)'가 국내 최대 가상자산 거래소 업비트에 상장됐다. 이번 상장을 계기로 스토리는 한국 시장에서도 웹3 기반 콘텐츠 혁신을 본격화할 전망이다. 스토리는 영국의 옥스포드 대학 출신이자 웹 소설 플랫폼 '래디쉬'를 창업하여 카카오에 5,000억 원에 성공적으로 매각한 이승윤 대표가 설계한 글로벌 IP 블록체인 프로젝트다. 이 대표는 블록체인과 AI의 융합이 창작자와 데이터 생산자 모두에게 새로운 권리와 수익 구조를 제공할 수 있다고 판단했다. 그는 스토리를 통해 IP의 등록, 추적, 수익화를 가능하게 하는 블록체인 인프라를 구축하며, 약 80조 달러에 달하는 전 세계 IP 시장을 혁신하고 국경 간 IP 사용에 발생하는 1조 달러 이상의 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있다. 스토리는 초기 투자 단계에서 약 3조 원의 기업 가치를 인정받았으며, 삼성넥스트, a16z(앤드리슨 호로위츠), 폴리체인 캐피털, 해시드 등으로부터 누적 약 1,900억 원의 투자를 유치했다. 특히 미국 최대 벤처캐피털인 a16z가 3차례 연속으로 투자를 주도한 것은 이례적인 사례로 주목받았다. 스토리 생태계의 핵심 자산인 $IP 토큰은 네트워크 보안 유지, 거래 수수료 지불, 거버넌스 참여 등의 역할을 수행한다. IP 보유자는 토큰화된 IP를 담보로 제공하거나 라이선스 조건을 설정해 중개자 없이 직접 저작권료를 받는 등 지속적인 수익을 창출할 수 있다. 최근 스토리는 '스토리 2.0' 비전을 발표하고 AI 훈련 데이터를 위한 탈중앙 인프라 프로젝트 '포세이돈(Poseidon)'을 선보였다. 포세이돈은 a16z 크립토가 주도한 시드 라운드에서 1,500만 달러의 투자를 유치했으며, 데이터의 등록, 기여 추적 및 보상 분배가 자동화되는 블록체인 기반의 IP 그래프 구조를 채택했다. 이를 통해 방탄소년단(BTS) 음원의 파생 밈부터 로봇 비전 훈련용 데이터까지 다양한 형태의 창작물에 대한 기여 기록을 실시간으로 추적하고 수익을 분배할 수 있게 했다. 또한, 스토리는 다양한 글로벌 파트너들과 협력하며 IP 기반 수익화 모델을 혁신하고 있다. 생태계 프로젝트 '아리아 프로토콜(Aria Protocol)'을 통해 BTS, 저스틴 비버, 블랙핑크 등의 아티스트 IP 저작권을 토큰화했으며, AI 기업 '스태빌리티 AI', 디자인 플랫폼 '아블로(ABLO)', 브랜드 '크록스', '발망' 등과 협업하며 IP의 활용을 극대화하고 있다. 한편, a16z가 투자한 솔라나, 수이와 같은 대형 블록체인 프로젝트들의 성공 사례가 이어지면서, a16z의 다음 투자처인 스토리에 대한 관심이 커지고 있다. $IP 토큰은 출시 5개월 만에 글로벌 디지털 자산 운용사 그레이스케일의 단일 자산 신탁 상품군에 편입되어 미국 기관 투자자들의 자금 유입 기반을 마련했다.  
작성일 : 2025-08-09
[칼럼] 2025년 하노버 산업박람회가 던진 시사점과 교훈
세계는 지금 기술패권 시대다. 국가와 기업의 명운이 기술에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 인류 사회를 총체적으로 혁신하고 있는 디지털·그린·문명 대전환도 기술 혁신이 핵심이다. 한편으로 위협받고 있는 인류의 지속가능성을 확보하고 인류의 비전을 실현하기 위한 수단으로서, 다른 한편으로 국가의 명운을 좌우하는 패권의 핵심으로서 과학기술의 중요성이 국가 최우선 이슈로 자리 잡고 있다. AI를 비롯한 기술 트렌드를 따라잡지 못하면 기업 경영은 물론 국가 경영도 어렵다. 기술의 미래 트렌드를 제시하는 양대 기술 전시회인 매년 1월초 미국 라스베이거스 CES(소비자전자쇼)와 4월초 독일 하노버 산업박람회에 세계인의 관심이 쏠리는 이유다.    주영섭 / 서울대학교 공학전문대학원 특임교수 전 중소기업청장 하노버 산업박람회, 왜 우리에게 중요한가 미국 CES와 함께 우리나라가 특히 많은 관심을 가져야 할 세계적 기술 전시회가 매년 4월 독일의 북부 도시 하노버에서 열리는 산업박람회다. 세계 산업계의최신 기술과 트렌드를 선보이는 글로벌 산업 기술의 메카로 주목받고 있는 하노버 산업박람회가 우리에 중요한 이유는 대한민국 경제의 중추를 이루고 있는 주력 및 미래 산업의 기술 트렌드를 제시하는 핵심 전시회이기 때문이다. 우리 경제의 근간인 수출의 대부분을 반도체, 자동차, 철강·화학, 선박, 기계 등 제조업이주도하고 있기 때문에 산업 기술 트렌드를 보여주는 하노버 산업박람회는 우리나라에 특히 중요한 기술 전시회라 할 수 있다. 지대한 중요성에도 불구하고 미국CES 대비하여 국내 기업 및 정부의 관심이 상대적으로 낮은 것은 속히 개선해야할 점이다. 산업 AI 대전환, 지속가능성의 열쇠 올해로 78회를 맞은 하노버 산업박람회는 우리 산업의 전략적 방향에 많은 시사점을 제시하여 우리 기업은 물론 정부, 대학 및 연구기관의 많은 관심과 연구가 요구된다. 올해는 지난 3월 31일부터 4월 4일까지 5일간 60개 국가에서 약 4000개 전시업체, 150개 국가에서 12만 7천명의 관람객이 참가해 성황리에 개최되었다. 전시와 컨퍼런스 프로그램에 온라인으로 참가한 관람객을 합치면 수십만에 이를 것으로 추산된다.  하노버 산업박람회는 올해 슬로건으로 “기술로 미래를 만들자”를 내세웠다. 그리고 지난 해 슬로건 “지속가능한 산업에 활력을 불어넣자”에서 강조한 지속가능성을 확보하기 위한 수단으로 기술 혁신을 강조했다. 그 중에서도 올해 최고 화두는 단연 산업 AI 대전환이었다. 사실상 모든 전시업체가 제시한 제품이나 솔루션에 AI를 활용하지 않은 사례가 없을 만큼 이제 산업 AI 대전환은 기본이 되고 있다. 작년부터 CES와 하노버 산업박람회가 공히 제시하기 시작한 ‘디지털 및 AI 대전환을 통한 인류의 지속가능성 확보’가 새로운 패러다임이자 시대정신으로 자리매김하고 있다. 심각한 위험에 처한 환경·사회 및 인류의 지속가능성 확보와 같은 난제 해결과 인류 비전 실현을 위해서는 AI 활용 및 대전환을 통한 인류의 지적·신체적 역량의 확장이 필수적이라는 의미다.  올해 하노버 산업박람회는 산업 AI 대전환에 의한 에너지 효율화, 탄소배출 감축, 자원 최적화를 통해 환경의 지속가능성에 크게 기여하고, 산업의 효율성 및 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출, 산업 인력의 교육 및 지식 관리로 경제적 및 사회적 지속가능성에 획기적 기여를 할 수 있는 많은 가능성을 제시했다.  이러한 맥락에서 하노버 산업박람회가 우리 산업에 던진 가장 중요한 교훈은 무엇보다도 산업 AI 대전환에 민관 협력의 국가적 총력을 경주해야 한다는 것이다. 한 시도 지체할 수 없이 시급한 국가 최우선 과제다. 이를 위해서는 산업 AI 대전환을 위한 미국과 유럽의 불꽃 튀는 경쟁과 협력 구도를 잘 이해하고 대비해야 한다. 세계 AI 및 클라우드 분야를 선도하는 마이크로소프트, 아마존(AWS), 구글 등 미국의 빅테크 기업과 지멘스, SAP, 슈나이더 일렉트릭, 보쉬 등 유럽의 제조 솔루션 기업 간에 피나는 경쟁을 하는 동시에 서로 협력하는 이중적 관계를 가지고 있다. 액센추어, EY, 딜로이트, KPMG 등 세계적 컨설팅 기업들도 AI 역량을 바탕으로 이 경쟁구도에 뛰어들고 있다.  산업 AI 주도권 경쟁과 글로벌 전략 산업 AI 대전환 분야에서 이처럼 독보적 기업이 나타나지 않고 군웅할거의 전국시대가 전개되는 이유는어느 누구도 산업 AI 대전환의 핵심 성공 요인인 AI 역량과 데이터 및 도메인 노하우를 다 가지고 있지 못하기 때문이다.  미국은 세계 최고의 AI 및 클라우드 역량을 가지고 있는 반면에 제조업 등 산업 현장의 해외 이전 심화로 산업 데이터 및 도메인 노하우는 열세를 면치 못하고 있다. 독일이 주도하는 유럽은 상황이 정반대다. 산업 데이터 및 도메인 노하우는 강세를 보이고 있는 반면 AI 및 클라우드 역량은 열세다. 비유하자면 미국은 짜장면 그릇은 잘 만드는데 담을 짜장면이 시원치 않고 유럽은 그 반대인 셈이다. 이번 박람회에서 미국과 유럽의 세계적 기업들이 서로 약속이나 한 듯 하나같이 타 기업들과의 협력 및 연합을 통한 공동 전시에 나선 배경으로 분석된다.  미국 빅테크 기업들은 미국 및 유럽의 대·중소 솔루션 기업들과 함께, 유럽의 메이저 기업들도 미국의 빅테크 기업 및 미국·유럽의 소프트웨어·컨설팅 기업과 함께 전시장을 꾸미고 운영하는 협력 사례가 대종을 이루었다. 미국의 마이크로소프트가 영국의 항공기 엔진 기업 롤스로이스와 협력하여 개발한 AI 기반의 항공기 엔진 검사 솔루션을 제시한 것이 좋은 사례다. 마이크로소프트 전시장에 AI 검사 솔루션을 장착한 롤스로이스 항공기 엔진을 최초로 공개해 참관객의 눈길을 사로잡았다. 내시경 형태의 LED 조명의 검사 시스템과 AI 기반 실시간 영상 분석을 통한 솔루션 개발로 엔진 검사 시간을 기존 12시간에서 5~6시간으로 대폭 단축하여 엔진 가동시간 확대와 수익성 제고에 기여하고 있다. 아울러 롤스로이스는 항공기 엔진 가격이 아니라 항공기 운행시간에 따라 엔진 사용 요금을 청구하는 서비스형 제품(PaaS)을 신규 비즈니스 모델로 추진하여 사업 확대에도 기여하고 있다.  현재로서는 이렇듯 시너지가 큰 협력에 주력하지만 서로의 속내는 오월동주처럼 달라 향후 귀추가 주목된다. 내재적 성장만이 아니라 M&A(인수·합병)를 통한 주도권 쟁탈전이 커질 것으로 전망된다.  올해 박람회 직전 발표된 대로 유럽의 메이저 제조 솔루션 기업인 지멘스가 미국의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 기업인 알테어를 무려 15조원에 인수한 것이 좋은 사례다. 알테어는 이번 박람회에서 통상 20~30시간 걸리던 자동차 공조시스템 시뮬레이션을 20분으로줄이고 판금 성형 작업의 재료 손실을 15% 이상 줄이는획기적 기술을 제시해 주목을 받았다. 대한민국의 전략 : 경쟁과 협력의 균형 하노버 산업박람회가 보여준 협력과 경쟁 사례는 글로벌 협력이 상대적으로 약한 우리 기업 생태계가 잘 유념하여 참고해야 할 대목이다. 우리의 기회이기도 하다. 산업 AI 대전환의 핵심 성공요소 중 하나인 AI 및 클라우드 역량은 미국보다는 열세이나 유럽 대비 강세로 볼 수 있어 민관이 합심하여 네이버, LG 등 국내 기업의 AI 역량 강화에 주력하는 한편 미국의 빅테크 기업과의 전략적 제휴 및 협력을 모색하면 훌륭한 시너지를 기대할 수 있다.  다른 성공요소인 산업 데이터 및 도메인 노하우에서 미국 대비 강점을 가지고 있기 때문이다. 이 점에서 우리와 유사한 상황에 있는 유럽과는 AI 및 클라우드 역량을 공동 개발하고 산업 데이터 및 도메인 노하우 측면에서 시장 지배력을 확보할 수 있는 데이터 표준화 및 생태계 구축의 협력에 적극 나서야 한다.  특히, 독일이 제조 데이터 생태계 구축을 통한 디지털 주권 및 세계 산업 주도권 확보를 위해 강력히 추진하고 있는 매뉴팩처링-X 프로젝트에 적극 참여하여 협력할 필요가 있다. 자동차 산업의 Catena-X, 화학 산업의 Chem-X, 항공 산업의 Aerospace-X 등 추진 중인 10여개의 산업 특화 데이터 생태계 구축 프로젝트에 대한 개별 또는 전체 참여 및 협력이 대상이다.  우리가 AI 대전환의 핵심인 산업 데이터와 도메인 노하우의 구조화 및 표준화를 국내외로 주도할 수 있으면 산업 AI 대전환 최강국이 될 수 있다는 점도 올해 하노버 산업박람회가 남긴 중요한 교훈이다. AI는 늦었지만 AI 대전환은 앞서 가자!    
작성일 : 2025-08-08
데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유
로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1)   이번 호부터 로코드(low code) 설루션을 활용하여 데이터 분석을 활용하는 방법에 대해 설명하고자 한다. 앞으로 4회에 걸쳐 데이터 분석을 위한 로코드 분석 설루션이 어떤 장점을 가지고 있으며 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보고, 간단한 데이터 분석 예제를 따라해 보면서 활용하는 방법을 배워보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 제3회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제4회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   머신러닝 및 딥러닝 기술의 급격한 발전에 힘입어 최근 몇 년사이에 데이터 분석 시장은 폭발적으로 성장해 왔다. 데이터의 분석을 통해서 패턴을 찾고 이를 통해 행동을 예측할 수 있는 사례는 많은 이들의 관심을 불러 일으켰고, 파이썬(Python) 언어와 관련 라이브러리의 사용법을 배우는 강좌도 덩달아 큰 인기를 누리게 되었다. 이는 지식의 저변 확대와 관련 산업의 활성화라는 측면에서 상당히 좋은 방향이지만, 실제 현장에서는 상대적으로 쉽다고 알려져 있는 파이썬 언어도 교육 강좌를 수강한 이후 막상 본인의 업무에 적용하려고 하면 적지 않은 어려움에 직면하게 된다. 이유는 파이썬 언어의 사용이 어려워서라기보다는 CDS(Citizen Data Scientist : 시민 데이터 과학자)에게는 익숙하지 않기 때문이다. 특히 프로그래밍 언어를 이용한 코딩은 텍스트에 기반한 정보이기 때문에 직관적이지 않고 시행착오를 반복해야 어느 정도 활용 레벨에 올라갈 수 있다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위해 로코드 분석 설루션(low code analysis solution)이 대안으로 시도되고 있으며 유의미한 결과를 보여주고 있다.   일반적인 데이터 분석 과정 데이터 분석은 보통 요청을 접수하는 것부터 시작되며, 이 단계에서는 무엇을 분석해야 하는지, 분석의 목적은 무엇인지 명확히 파악하는 것이 중요하다. 분석 대상과 기대하는 결과가 정해지면 그에 필요한 관련 데이터를 확보하게 된다. 이 때 데이터는 내부 시스템, 데이터베이스, 외부 파일 등 다양한 경로를 통해 수집될 수 있다. 다음은 확보한 데이터를 개괄적으로 파악하는 과정인데, 이 때 주요 칼럼과 데이터의 값을 확인하고 누락된 값 또는 이상치가 있는지 등을 점검하게 된다. 데이터의 품질을 빠르게 진단하는 이 단계는 이후 분석의 방향에 큰 영향을 미치게 되기 때문에 아주 중요하다. 이렇게 데이터의 상태를 파악하고 난 뒤에는 분석 전략을 수립하게 되는데, 여기서는 어떤 방식으로 데이터를 다루는 것이 좋을지, 어떤 분석 기법을 적용하는 게 좋을지를 구체적으로 준비하게 된다. 세 번째 단계로는 그 동안 수립한 분석 계획에 따라 본격적인 데이터 정제 작업을 시작하게 된다. 구체적으로는 전처리, 필터링, 파생 변수 생성 등의 작업을 포함하여 분석에 적합한 형태로 데이터를 정돈하는 단계로 볼 수 있다. 다음은 실제 분석을 수행하고 필요한 시각화를 통해 인사이트를 도출하는 것으로 통계 분석, 머신러닝 모델링, 상관관계 파악 등 다양한 방법이 이 부분에 포함된다. 마지막으로 분석 결과는 보고서 형태로 문서화하거나 대시보드로 시각화하여 공유되며, 이는 분석 요청자 또는 조직 내 이해관계자가 쉽게 결과를 활용하여 의사결정을 수행하도록 지원할 수 있다. 요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   파이썬 코딩과 로코드 기반 분석의 비교 이제부터 본격적으로 데이터 분석을 진행하기 위해, 우리는 데이터 분석에 대한 요청을 받은 CDS라고 가정을 해 보자. 우리는 유관부서로부터 전력 판매량(Electric Power Sales) 예측에 대한 분석을 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황이다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 다행스럽게도 소스 데이터는 엑셀 형태로 정리되어 입수한 상태이다. 우선 ‘발전소 데이터’를 살펴 보면 일자별로 특정 발전소에서 일일 발전량이 자세하게 표시되어 있다. 결국 첫 번째 데이터는 Electricity_sales로, 발전소 명칭, 측정 일자(년, 월, 일), 시간대별 전력 판매량으로 구성되어 있는데 이는 머신러닝에서 예측하게 될 Y값(종속변수)이 포함된 핵심 데이터 영역이다.   그림 1. 발전소 데이터   다음은 ‘기상 정보 데이터’로 일자별로 특정 지역의 날씨 정보가 정리되어 있다. 발전소 위치에 따른 기상 정보로 일시, 평균기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 등의 정보가 담겨 있다.    그림 2. 기상 정보 데이터   마지막으로 ‘날짜 및 요일 데이터’는 일자별로 요일을 숫자로 매핑한 데이터이다. 날짜 데이터에 매핑 가능한 공휴일 정보가 담겨 있는 데이터 영역이다.   그림 3. 날짜 및 요일 데이터   결국 요청 받은 데이터 분석을 완료하기 위해서는 입수한 데이터에 전처리를 수행하고 이를 기반으로 다중 회귀 분석을 수행하여 머신러닝 예측 모델을 구성해야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
[포커스] SAP, 모든 설루션에 AI 탑재… “데이터 중심의 선순환 구조로 비즈니스 AI 혁신”
SAP 코리아가 7월 15일 연례행사인 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아(SAP NOW AI Tour Korea)’를 진행하면서, AI(인공지능) 시대를 위한 새로운 비즈니스 운영 방식을 제시했다. ‘Unleash Your Future with Business AI(비즈니스 AI로 미래를 열다)’를 주제로 열린 이번 행사에서는 빠르게 변화하는 AI 시대에 기업의 비즈니스 혁신을 지원하는 SAP의 전략과 비전이 소개됐다. ■ 정수진 편집장   애플리케이션–데이터-AI의 선순환으로 비즈니스 혁신 주도 SAP의 AI 전략은 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 AI의 선순환 효과(flywheel effect)를 통해 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 혁신하겠다는 것이다. SAP의 지나 바르주-브로이어(Gina Vargiu-Breuer) 최고인사책임자는 이런 전략의 핵심으로 자사의 모든 애플리케이션에 AI를 기본으로 내재화(embedded AI)한다는 ‘AI 퍼스트(AI First)’ 접근법을 꼽았다. SAP는 2025년 말까지 400개 이상의 임베디드 AI 기능을 출시할 계획이다. 이와 동시에 SAP는 ‘스위트 퍼스트(Suite First)’ 전략을 추구한다. 개별 기능이 뛰어난 ‘최고의 설루션(Best of Breed)’을 모아 놓는 것을 넘어, 모든 비즈니스 애플리케이션을 유기적으로 통합한 ‘최적의 스위트(Best of Suite)’를 제공한다는 뜻이다. 바르주-브로이어 최고인사책임자는 이를 통해 기업 고객이 일관성, 유연성, 민첩성을 확보할 수 있다고 전했다. SAP의 전략은 애플리케이션이 생성하는 고품질의 비즈니스 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 AI(reliable AI)를 구동하고, 이 AI가 다시 애플리케이션을 더욱 지능적으로 만드는 선순환 구조를 완성하는 것으로 요약할 수 있다. SAP는 애플리케이션, 데이터, AI가 긴밀히 연계되어 만들어내는 시너지가 고객에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 원동력이 될 것으로 보았다.   ▲ SAP의 이르판 칸 최고제품책임자가 기자간담회를 통해 자사의 AI 전략과 기술을 소개했다.   데이터 복잡성을 해결하는 ‘비즈니스 데이터 클라우드’ 이번 행사에서 SAP가 소개한 ‘SAP 비즈니스 데이터 클라우드(SAP Business Data Cloud : BDC)는 AI 시대에 기업의 데이터 관리와 AI 도입을 지원하고 비즈니스 운영 방식을 혁신하기 위해 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS) 설루션이다. BDC는 분산된 데이터를 통합하고 의미 있는 데이터로 전환하여 AI 활용도를 극대화하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 BDC는 데이터 통합과 조화를 통한 단일 진실 공급원을 구축하고, 신뢰할 수 있는 AI 및 지능형 애플리케이션의 기반을 마련하면서, 현대적 아키텍처와 강력한 파트너 생태계를 지원한다. 기업들은 AI를 위한 데이터 준비, 수집, 거버넌스 등 데이터 관리에 많은 시간을 쓰고 있으며, 이는 기업에서 AI를 활용하는 데 있어 어려움으로 작용한다. BDC는 이러한 문제를 해결하기 위해 SAP와 비 SAP 데이터를 통합해 연결된 데이터 환경을 구축하도록 한다. 특히 기존 애플리케이션의 데이터 모델을 조화(harmonize)시켜서, 여러 비즈니스 라인에 걸쳐 다르게 정의된 고객 데이터를 단일 뷰로 제공한다. BDC는 고품질의 기업 데이터를 통합 관리하여 AI 애플리케이션이 안정적으로 데이터를 활용하고 모델을 훈련하는 시간을 줄인다. 또한 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)과 연동해 비즈니스 데이터의 맥락을 깊이 있게 파악하고, 분석 및 권장사항 도출에 필요한 데이터를 제공한다. SAP의 이르판 칸(Irfan Khan) 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자는 “ERP와 같은 기업의 핵심 시스템에서 데이터가 추가되거나 변경될 때마다 BDC는 이를 복사하고 최신 상태로 반영하여 일관성을 유지하며, 이렇게 조화된 데이터는 단순한 원시 데이터가 아닌 ‘의미적으로 풍부한 데이터 제품(semantically enriched data products)’으로 전환되어 모든 앱에서 활용된다”고 설명했다. 또한 “BDC는 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 파이프라인 구축과 유지보수를 완전 관리형 서비스로 제공한다. 이를 통해 기업은 데이터 관리의 부담을 덜고, 가치 있는 AI 활용 사례를 만드는 데 집중할 수 있게 된다”고 설명했다. BDC는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 레이크하우스(lakehouse) 아키텍처를 기반으로 설계되었으며, 텍스트, 오디오, 비디오 등 정형 및 비정형 데이터를 구분 없이 저장 및 지원한다. 또한 AWS, 구글 클라우드, 애저 등 주요 하이퍼스케일러 인프라 어디에서나 구동되도록 설계되어, 고객은 기존 인프라를 변경할 필요 없이 BDC를 도입할 수 있다. 칸 최고제품책임자는 “데이터브릭스(Databricks)와의 파트너십을 통해 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 SAP 및 비 SAP 데이터를 양방향 공유하며, 팔란티어(Palantir)와도 협력해 데이터 파이프라인 구축을 간소화하는 도구를 지원한다”고 소개했다. SAP BDC는 2025년 2월에 글로벌 출시되었으며, 한국 시장에는 7월 말부터 공식 제공된다.   ▲ SAP는 유기적으로 결합된 스위트로 비즈니스 AI를 구현하고자 한다.   데이터의 맥락을 이해하는 AI 코파일럿 ‘쥴’ 한편, SAP는 AI 코파일럿인 ‘쥴(Joule)’이 다양한 개선을 이뤘다고 소개했다. 쥴은 데이터의 맥락을 확인하고 위치에 관계 없이 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트가 비즈니스 맥락과 데이터 관계성을 파악하는 과정을 돕는다. BDC가 고품질 기업 데이터를 통합 관리한다면, 쥴은 이를 AI 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 지식 그래프(knowledge graph) 기술을 활용해 비즈니스 데이터를 온톨로지(ontology) 기반으로 연결함으로써, AI 모델의 환각 현상을 줄이고 사용자가 자연어 질의로 데이터에 쉽게 접근하도록 돕는다. SAP는 “지식 그래프는 정형 데이터의 이해를 돕는 역할을 하며, 쥴과 같은 기술을 통해 데이터 주변의 사용자 경험을 바꿀 수 있다. 지식 그래프 내에 조화된 데이터 제품(harmonized data products)을 로드하여 온톨로지 뷰를 활성화하고, 자연어 쿼리를 통해 데이터에 접근할 수 있게 한다”고 설명했다. 이외에도 SAP는 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 통해 고객이 맞춤형 에이전트를 개발할 수 있도록 지원하며, 최신 LLM(거대 언어 모델)을 연결하고 활용할 수 있도록 한다. 칸 최고제품책임자는 “이러한 개선사항 및 핵심 기능을 통해 쥴은 데이터의 맥락적 이해를 높이고, 고품질 데이터를 기반으로 AI 기능을 강화하며, 사용자 경험을 혁신하고 있다”고 전했다. 그리고 “SAP는 AI 및 생성형 AI를 활용하여 국제화 및 언어 지원 제공을 매우 빠르게 가속화하고 있으며, 이를 통해 한국어뿐만 아니라 모든 언어 및 지역에서 영어와 유사한 기능을 제공하는 것이 목표”라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
[포커스] AWS, “다양한 기술로 국내 기업의 생성형 AI 활용 고도화 돕는다”
아마존웹서비스(AWS)는 최근 진행한 설문조사를 통해 국내 기업들의 AI 활용 현황과 과제를 짚었다. 또한, 신뢰할 수 있는 고성능의 인공지능 에이전트(AI agent)를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하면서 한국 시장에 지원을 강화하고 있다고 밝혔다. AWS는 AI의 도입과 활용 과정에서 기업이 겪는 기술적 어려움을 줄이고, 더 많은 기업이 쉽고 안전하게 생성형 AI를 도입하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다. ■ 정수진 편집장    기업의 AI 도입률 높지만…고도화 위한 과제는?  AWS와 스트랜드 파트너스(Strand Partners)는 2025년 4월 한국 기업 1000곳과 일반인 1000명을 대상으로 AI에 대한 행동과 인식에 대한 설문조사를 진행하고, 그 결과를 바탕으로 한국 기업의 AI 활용 현황을 평가했다. 이 조사는 유럽에서는 3년째 진행되어 왔는데, 이번에 글로벌로 확장해 동일한 방법론을 적용했다. 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우(Nick Bonstow) 디렉터는 설문조사 보고서의 내용을 소개하면서, 한국 기업의 AI 도입 현황과 주요 과제를 분석했다. 조사에서는 한국 기업의 48%가 AI를 도입 및 활용하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 전년 대비 40% 성장한 수치이다. 유럽 기업의 평균 AI 도입률인 42%보다 높았는데, 특히 지난해에만 약 49만 9000 개의 한국 기업이 AI를 처음 도입한 것으로 추정된다. 본스토우 디렉터는 “AI를 도입한 기업들은 실질적인 이점을 경험하고 있다. 56%가 생산성 및 효율성 향상으로 매출 증가를 경험했고, 79%는 업무 생산성 향상 효과를 확인했다. 그리고 AI 도입에 따라 주당 평균 13시간의 업무 시간을 절감했다”고 소개했다. AI 도입률은 높지만, 국내 기업의 70%는 여전히 챗봇이나 간단한 반복 업무 자동화와 같은 기초적인 수준의 AI 활용에 머무르고 있는 상황이다. AI를 다양한 업무 영역에 통합하는 중간 단계는 7%, 여러 AI 도구나 모델을 결합하여 복잡한 업무를 수행하거나 비즈니스 모델을 혁신하는 변혁적 단계는 11%에 불과했다. 본스토우 디렉터는 “기업들이 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 더 높은 단계로 나아가야 할 필요가 있다”고 짚었다. 본스토우 디렉터는 국내 기업의 AI 도입이 양극화되고, AI 혁신의 편차를 키울 수 있다고 전했다. 한국 스타트업의 70%가 AI를 확대하고 있는데 이는 유럽의 58%보다 높은 수치로, 국내 스타트업 생태계는 AI 도입에서 뚜렷한 강점을 보였다. 스타트업의 33%는 AI를 비즈니스 전략 및 운영의 핵심 요소로 두고 있으며, 32%는 가장 고도화된 방식으로 AI를 활용하고 있다. 또한, 21%는 AI 기반의 새로운 제품 및 서비스를 개발 중이다. 반면, 국내 대기업의 69%는 여전히 AI를 효율 개선, 업무 간소화 등 기초적인 수준에서만 활용하고 있는 것으로 나타났다. 대기업의 10%만이 AI 기반 신제품 또는 서비스 개발 단계에 진입했는데, 이는 스타트업의 절반 수준이다. 이번 조사에서는 AI 도입의 주요 장애 요인으로 기술 및 디지털 인재의 부족, 자금 접근성, 규제 환경 등이 꼽혔다. 조사 응답 기업의 43%가 디지털 인재를 확보하지 못해 AI 도입 또는 확산에 어려움을 겪고 있다고 응답했고, 지난 1년간 디지털 역량 교육에 참여한 직원은 약 34%였다. 67%의 기업은 정부의 지원 정책이 AI 도입 결정에 중요하다고 응답했으며, 45%의 스타트업은 벤처 자본 56 · 접근성이 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 그리고 국내 기업들은 기술 예산 가운데 평균 23%를 규제 준수 비용에 투입하고 있으며, 34%는 AI 기본법 등 관련 입법으로 인해 이 비용이 증가할 것으로 예상했다. 본스토우 디렉터는 “한국이 AI 부문에서 세계를 선도할 수 있는 인프라와 스타트업 생태계 그리고 강한 열정을 가지고 있음을 확인했다. 하지만 AI 활용의 깊이를 더해주는 변혁적인 활용으로 나아가지 못하고 있는 점과 인재 부족, 규제 불확실성 등의 장애 요인을 해결해야 AI를 미래의 성장 동력과 경쟁력의 원천으로 삼을 수 있을 것”이라고 평가했다. 그리고, 이를 위해 한국 정부가 ▲기술 인재에 대한 투자 ▲혁신 친화적이고 명확한 규제 환경 조성 ▲공공 부문의 기술 현대화 및 디지털 전환 추진 등에 관심을 기울일 것을 제안했다.   ▲ AWS 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트   기업의 생성형 AI 활용 문턱 낮춘다 AWS의 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트는 국내 기업들이 AI를 잘 활용할 수 있도록 돕는 AWS의 생성형 AI 기술 스택과 주요 서비스를 소개했다. 그는 “2023년이 생성형 AI 개념 검증(PoC)의 해였다면 2024년은 생산 적용, 2025년은 비즈니스 가치 실현의 해가 될 것”이라고 짚었다. 또한 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 AI에 대한 관심이 커지고 있다면서, 가트너(Gartner)의 전망을 인용해 “2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 AI API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하거나 관련 기능이 탑재된 애플리케이션을 배포할 것”이라고 전망했다. AWS는 생성형 AI를 위한 기술 스택을 세 가지 계층으로 제공한다. 가장 아래쪽에는 GPU, AI 프로세서 등을 포함해 모델 훈련과 추론에 필요한 인프라 레이어가 있고, 중간에는 AI 모델에 연결하여 각 기업에 최적화된 생성형 AI 애플리케이션을 구현하도록 돕는 모델/도구 레이어, 가장 위쪽에는 복잡한 개발 없이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션 레이어가 있다. 이 기술 스택의 핵심으로 AWS가 내세운 것이 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이다. 베드록은 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스이다. 앤트로픽, 메타, 미스트랄 AI 등 12개가 넘는 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 선택해 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 아마존 베드록은 비용, 지연 시간, 정확도를 최적화할 뿐만 아니라 기업의 필요에 맞게 모델을 맞춤 설정하거나 유해 콘텐츠/프롬프트 공격 등을 필터링해 안전한 AI 활용 환경을 갖출 수 있도록 돕는다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “베드록은 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 미세조정(파인 튜닝) 등 다양한 방식으로 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 RAG 구현을 위한 지식 베이스 및 벡터 검색 기능을 기본으로 제공해, 기업의 내부 데이터를 안전하게 연결하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있다”고 전했다. 최근 생성형 AI는 어시스턴트(assistant)를 넘어 워크플로를 자동화하는 에이전트(agent)로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 사람의 개입 없이 AI끼리 자율적으로 협업하는 에이전틱 AI(agentic AI) 시스템으로 나아갈 것으로 보인다. AWS는 생성형 AI 에이전트 구축을 위해 ▲아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)와 같이 사전 구축된 에이전트 제품 ▲아마존 베드록 에이전트(Amazon Bedrock Agents)와 같이 내장된 오케스트레이션을 제공하는 완전 관리형 설루션 ▲스트랜드 에이전트(Strands Agents)와 같은 경량 오픈소스 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 활용해 직접 에이전트를 구축할 수 있는 제품 등을 선보이고 있다.    ▲ AWS는 AI 에이전트의 구축과 배포를 위해 다양한 기술을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
[온에어] 디지털 트윈 시대의 3D 자산 관리 혁신하는 유니티 애셋 매니저
캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 10일 ‘Unity Tech Talk : 3D 애셋을 효율적으로 관리하는 최선의 선택, Unity Asset Manager!’를 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나에서는 클라우드 기반 3D 자산 관리 설루션인 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager, 이하 UAM)를 중심으로 디지털 트윈 개발 전략과 산업 적용 사례를 소개했다. 보다 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어, 메가존클라우드 홍동희 그룹장   3D 데이터 협업과 디지털 트윈 개발 가속화 이번 발표에는 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어와 메가존클라우드 홍동희 그룹장이 참여해 실무 중심의 기술 설명과 활용 사례를 공유했다. UAM은 복잡한 3D CAD 데이터를 손쉽게 업로드, 변환, 최적화, 공유할 수 있는 웹 기반 디지털 자산 관리 플랫폼이다. 사용자는 드래그 앤 드롭 방식으로 CAD 파일을 업로드한 뒤 자동으로 썸네일과 3D 프리뷰를 확인할 수 있고, 메시 클리닝·폴리곤 수 조절 기능으로 실시간 환경에서도 원활한 성능을 확보할 수 있다. 또한 버전 관리, 태그 기반 검색, 역할 기반 접근 제어도 가능하다. 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 “UAM은 개발자뿐 아니라 비개발자도 쉽게 활용할 수 있는 도구”라면서, “CAD 중심의 복잡한 애셋을 웹에서 바로 확인하고 공유할 수 있어, 디지털 트윈의 접근성과 협업 효율을 크게 높일 수 있다”고 말했다.   ▲ 유니티코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어   산업 전반에 확장된 유니티의 3D 설루션 UAM은 BMW의 ‘3D 마인드’ 플랫폼에도 적용되어 실시간 협업, 버전 관리, 포맷 통합 문제를 해결한 바 있다. 유니티는 의료(수술 시뮬레이션), 건설(CAD 협업), 제조(제품 컨피규레이터), 자동차(HMI 시각화) 등 다양한 산업에서 활용되며, 교육비 절감(73%), 오류 감소(67%), 구매 전환율 증가(40%) 등의 성과를 실현하고 있다. 메가존클라우드 홍동희 그룹장은 “디지털 트윈은 단순한 시각화가 아니라, 의사결정의 정확도를 높이고 부서 간 협업을 가능하게 하는 전략적 도구”라며, “메가존클라우드는 데모, POC, 본 프로젝트 단계로 고객의 부담을 줄이고 성공적인 도입을 지원하고 있다”고 설명했다.   ▲ 메가존클라우드 홍동희 그룹장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04