몽고DB는 기업이 레거시 애플리케이션을 현대적이고 확장 가능한 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 돕는 AI 기반 애플리케이션 현대화 플랫폼인 ‘몽고DB AMP(MongoDB AMP)’를 출시했다고 밝혔다. 몽고DB AMP는 도구, 기술, 인재가 결합된 설루션으로, AI 기반 소프트웨어 플랫폼과 입증된 딜리버리 프레임워크, 그리고 구현 과정을 관리하고 이끄는 경험 많은 AMP 전문 엔지니어와 함께 고객의 현대화를 지원한다. 몽고DB AMP는 몽고DB의 유연한 도큐먼트 모델과 지속적인 변화를 염두에 두고 설계된 아키텍처를 기반으로 한다. 몽고DB는 “반복 가능한 프레임워크와 AMP 도구를 결합함으로써, 코드 변환과 같은 작업은 최대 10배 이상, 전체 현대화 프로젝트의 속도는 2~3배까지 향상시킬 수 있다”고 밝혔다.     산업 전반의 기업들은 핵심 운영에 중요한 역할을 하면서도, 유지 비용이 크고 생성형 AI와 같은 최신 활용 사례에 유연하게 대응하기 어려운 레거시 애플리케이션으로 인해 상당한 부담을 겪고 있다. 이러한 복잡한 레거시 애플리케이션은 경직된 데이터 기반과 노후화된 기술 스택 위에 구축되어 있어, 혁신을 저해할 뿐만 아니라 보안 및 컴플라이언스 측면에서도 리스크를 초래할 수 있다. 정보 및 소프트웨어 품질 컨소시엄은 미국 내 기술 부채로 인한 경제적 비용이 ‘낮은 소프트웨어 품질’, 소프트웨어 장애, 개발자 생산성 손실, 시스템 유지관리 등의 요소를 기준으로 볼 때 총 4조 달러에 육박하는 것으로 추산하고 있다. 기존의 애플리케이션 현대화 방식은 수작업이 많고 리소스 소모가 크고 수년간 진행되는 고비용 컨설팅 프로젝트에 의존하는 경우가 많다. 실제 성과를 내기 전에 중단되는 경우도 있어 시장 출시 속도에 차질을 빚기도 한다. 더 나아가 일부 현대화 시도는 유연하고 현대적인 데이터베이스 설루션으로 전환하기보다는, 레거시 애플리케이션을 단순히 다른 관계형 데이터베이스로 옮기는, 이른바 ‘리프트 앤 시프트(lift and shift)’ 방식에 그치는 경우도 있다. 몽고DB AMP는 몽고DB가 주요 고객들과 함께 2년 넘게 협업하며 완성한 접근 방식을 제품화했다. 특히 규제가 까다롭고 복잡한 요구사항이 많은 산업 분야에서도 AMP를 통해 현대화 성과를 만들어냈다고 소개했다. 호주의 벤디고 은행은 핵심 뱅킹 애플리케이션을 기존 레거시 관계형 데이터베이스에서 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)로 이전하는 데 걸리던 개발 시간을 90%까지 줄였고, AI 도구를 활용해 애플리케이션 테스트 케이스를 작성하고 실행하는 시간을 기존 80시간 이상에서 단 5분으로 획기적으로 단축했다. 롬바디 오디에는 핵심 애플리케이션을 SQL 데이터베이스에서 몽고DB로 성공적으로 이전했다. 이 과정에서 코드 마이그레이션 속도는 최대 60배 빨라졌으며 회귀 테스트 시간도 3일에서 3시간으로 단축돼 개발자들이 혁신에 더 집중할 수 있게 됐다. 엔터프라이즈 핀테크 기업인 인텔렉트AI 또한 최근 몽고DB와 협력해 자사의 웰스 매니지먼트(Wealth Management) 플랫폼 핵심 요소를 현대화했다. 이번 프로젝트를 통해 인텔렉트AI는 성능을 개선하고 개발 주기를 단축할 수 있었으며, 그 결과 신규 고객 온보딩이 더욱 원활해지고, 고객 인사이트를 보다 심층적으로 제공할 수 있게 됐으며, 기업 전반에서 생성형 AI 활용 사례를 실현할 수 있는 기반을 마련했다. 몽고DB의 비노드 바갈(Vinod Bagal) 현대화 및 전환 부문 수석 부사장(SVP)은 “연구에 따르면 많은 조직들이 단지 시스템 유지를 위해 가치 대비 노력과 비용이 큰 작업에 과도한 시간과 예산을 투입하고 있으며, 이로 인해 경쟁사에 뒤처지게 되는 경우가 많다”고 말했다. 이어 그는 “몽고DB AMP는 기업들에게 더 나은 현대화 접근 방식을 제공한다”면서, “기존의 방식에서 벗어나 빠르고 높은 품질로 전환을 이뤄낼 수 있도록 지원하고, 혁신과 비용 절감을 동시에 실현할 수 있도록 한다”고 설명했다.

  티맥스소프트가 소버린 AI(Sovereign AI)를 위한 프레임워크를 개발하고, 이를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 기업으로 도약하겠다고 밝혔다. 소버린 AI는 국가와 기업의 AI 및 데이터 주권을 실현하는 것을 목표로 한다. 국산 AI 프레임워크로 국내 AI 생태계 주도 티맥스소프트는 AI 패권 경쟁 시대에 맞춰 소버린 AI 풀스택 완성을 위한 프레임워크 개발에 착수했다. 현재 비즈니스 애플리케이션에 AI 기능을 접목할 수 있는 국산 상용 AI 개발 플랫폼이 부족한 상황에서, 티맥스소프트는 경쟁력 있는 AI 프레임워크를 선보여 국내 AI 생태계에 적극적으로 참여할 방침이다. 개발 중인 '소버린 AI 프레임워크'는 공공기관, 금융, 일반 기업이 비즈니스 애플리케이션에 다양한 AI 기능을 효율적으로 접목하도록 돕는 AI 비즈니스 개발 플랫폼 소프트웨어다. 기존 오픈소스 기반 프레임워크의 복잡성과 특정 인프라에 종속되는 록인(Lock-in) 문제를 해결하는 데 중점을 뒀다. 티맥스소프트는 20년 이상 금융, 통신, 제조, 공공 사업에서 검증된 개발 솔루션 기술력을 바탕으로 AI에 최적화된 개발 환경을 제공할 계획이다. 통합된 AI 개발 환경 제공과 글로벌 진출 확대 이 프레임워크는 통합된 AI 개발 환경을 제공하는 것이 가장 큰 특징이다. 단순한 AI 기능 제공을 넘어, 기업의 개발 방법론과 기술 스택을 표준화하여 상호 운용성과 재사용성을 높여준다. 이를 통해 기업은 복잡한 AI 기술 도입의 어려움을 해소할 수 있다. 또한, 지속적인 업그레이드와 기술 지원이 필요한 AI 개발 플랫폼을 선택할 수 있는 이점도 제공한다. 티맥스소프트는 향후 여러 파일럿 프로젝트를 통해 기능을 검증하고 품질을 향상시킬 예정이다. 이후 AI 전환(AX)이 필요한 공공, 금융 기업 시장을 공략하여 국내 상용 AI 프레임워크 분야를 선도하고, 동시에 글로벌 시장으로의 진출도 확대할 방침이다. 특히, 티맥스소프트는 정부의 'AI 3대 강국' 정책에 발맞춰 'AI 프레임워크 선도기업'으로서 소버린 AI 풀스택 완성과 글로벌 경쟁력 확보에 중요한 역할을 한다는 목표를 세웠다. 이를 위해 올해 연말까지 국내 유수의 하드웨어 및 IT 서비스 기업들과 협력 관계를 구축해 국내 AI 생태계 활성화에 본격적으로 참여할 계획이다. 기존 제품과의 시너지로 미래 경쟁력 강화 티맥스소프트는 핵심 제품인 애플리케이션 서버, 인터페이스 플랫폼, 비즈니스 프레임워크, 메인프레임 현대화 솔루션 등도 AI·클라우드 시대에 맞춰 진화시키고 있다. 자사 제품을 AI 기술과 서비스에 최적화하여 미래 경쟁력을 강화하고 있다. 일례로, 생성형 AI 기술을 활용한 AI옵스(AIOps) 기능을 탑재한 'TEM(Tmaxsoft Enterprise Manager)' 개발을 진행 중이다. 이 솔루션은 장애 대응, 모니터링 데이터 분석, 이상 징후 감지, 구성 자동화 등이 가능하다. 이형용 티맥스소프트 대표이사는 "국내 애플리케이션 서버 시장 1위 기업으로서 다양한 기업의 혁신을 촉진할 프레임워크를 제공하고 국내 AI 생태계 강화에 이바지하겠다"고 말했다.

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (1)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12(Creo Parametric 12)에서 개선된 인터페이스에 대해 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파라메트릭 12에서는 설계 작업의 효율과 편의성을 높여주는 다양한 인터페이스 개선이 이루어졌다. 대표적으로, 새로 추가된 기능이나 도구가 자동으로 강조 표시되어 사용자가 새로운 기능을 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 레이어 트리의 컨텍스트 명령이 현대적으로 바뀌어 자주 사용하는 명령을 더 빠르게 실행할 수 있고, 서피스 선택 방법도 세션 내에서 유지되어 반복 작업이 훨씬 편리해졌다. 모델 트리와 설계 트리의 통합으로 복잡한 모델도 한눈에 관리할 수 있다. 이러한 기능 개선을 통해 설계자는 반복적인 작업 시간을 줄이고, 실수를 예방하며, 새로운 기능도 놓치지 않고 활용할 수 있게 되었다. 앞으로 각 기능이 실제로 어떻게 설계 작업을 더 쉽고 효율적으로 만들어주는지 하나씩 자세히 알아보자.   새 기능 강조 표시       크레오 파라메트릭 12의 ‘새 기능 강조 표시’는 사용자가 최신 업데이트에서 추가된 피처, 도구, 옵션을 쉽게 알아볼 수 있도록 도와주는 기능이다. 홈(Home) 탭의 ‘새 기능 강조 표시(Highlight New)’ 버튼을 통해 이 기능을 켜거나 끌 수 있으며, 활성화하면 새로 추가된 요소에 파란색 플래그나 강조 효과가 표시된다. 드롭다운 메뉴에서 강조 표시 스타일도 선택할 수 있어, 본인에게 잘 보이는 방식으로 설정할 수 있다. 이 기능을 활용하면 업데이트 이후 어떤 부분이 새롭게 바뀌었는지 한눈에 파악할 수 있어, 새로운 기능을 놓치지 않고 빠르게 익히고 설계 작업에 바로 적용할 수 있다.   레이어 트리에 대한 현대화된 컨텍스트 명령     레이어 트리의 컨텍스트 명령이 더 현대적으로 개선되었다. 이제 레이어나 피처를 선택하면 바로 미니 도구 모음이 나타나 자주 쓰는 명령을 빠르게 실행할 수 있다. 또한, 이 도구 모음은 사용자가 원하는 대로 일부 기능을 직접 설정할 수도 있다. 덕분에 레이어 관리가 더 직관적이고 간편해져 설계 작업의 효율이 크게 높아진다.   개선된 서피스 선택 방법 유지     개선된 서피스 선택 방법 유지 기능은 사용자가 직접 선택한 서피스 선택 방식(예 : 상자, 올가미, 추적 등)을 세션 내에서 계속 유지해주는 기능이다. 이전에는 여러 작업을 하다 보면 시스템이 자동으로 선택 방식을 바꿔버려서, 다시 원하는 방식으로 수동 전환해야 하는 번거로움이 있었다. 이제는 한 번 선택한 방법이 계속 저장되어, 반복 작업 시 매번 다시 설정할 필요 없이 원하는 방식으로 서피스를 빠르고 일관되게 선택할 수 있다. 이로 인해 설계 과정에서 불필요한 클릭과 시간 낭비를 줄이고, 작업 효율이 높아진다.   그래픽 내 도구모음의 새로운 디스플레이 옵션       그래픽 내 도구 모음에 ‘탄젠트 모서리(Tangent Edges)’라는 새로운 디스플레이 옵션이 추가되었다. 이 옵션을 통해 탄젠트 서피스 사이의 모서리를 보이게 하거나 숨길 수 있어, 설계 시 모서리 표시를 보다 세밀하게 조절할 수 있다. 선택하면 기존에 사용하던 탄젠트 모서리 표시 스타일로 모서리가 나타나고, 선택하지 않으면 탄젠트 모서리가 숨겨진다. 이 기능은 모든 모서리 표시 유형에 적용되며, 솔리드와 퀼트 형상 모두에 영향을 준다. 이전에는 탄젠트 모서리 표시를 따로 조절하기 어려웠지만, 이번 추가로 시각적 확인과 설계 검토가 훨씬 편리해졌다. 따라서 복잡한 표면 간 경계 파악이 쉬워져 작업 정확도와 효율성이 향상된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

로크웰 오토메이션은 기아 슬로바키아 법인의 차체 공장에 최신 서보(servo) 기술을 구현해 핵심 생산 설비인 리프터(lifter)의 안정성과 디지털 운영 역량을 강화할 것이라고 밝혔다. 이번 프로젝트는 차량 조립 공정에서 차체 부품을 들어 올리고 정밀하게 위치를 제어하는 리프터 시스템의 노후 장비를 로크웰 오토메이션의 Allen-Bradley Kinetix 5700 서보 드라이브와 MPL 서보 모터로 업그레이드하는 것이 핵심이다. 서보 시스템은 로크웰 오토메이션의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 네트워크 아키텍처와 통합돼 설정 변경, 부품 교체, 소프트웨어 마이그레이션, 버전 관리 등 반복적이고 복잡한 유지보수 작업을 간소화한다. 이번에 업그레이드되는 차체 공장 리프터는 서보 모터와 드라이브를 기반으로 작동하며, 기아의 유럽 전략 모델인 씨드와 스포티지 생산 라인에 적용된다. 기아 슬로바키아 법인은 이를 통해 가동 시간의 탄력성은 물론 최신 통신 네트워크 기반의 디지털 하드웨어를 도입함으로써, 운영 효율과 안정성을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     기아 슬로바키아 법인의 차체 정비 담당 부관리자인 피터 홀루부치크(Peter Holubčík)는 “리프터는 생산 공정에서 매우 중요한 설비인 만큼, 공정 중단 없이 정밀성과 더불어 안정성이 높은 작업수행이 요구된다”면서, “설정 변경이나 정비를 위한 일시적인 가동 중단 시에도 빠른 작업 복귀가 가능해야 하는데, 로크웰 오토메이션의 새로운 서보 및 PLC 시스템은 이를 가능하게 해 유지보수 시간이 줄고, 프로그래밍 및 제어 안정성은 더욱 강화하게 해줄 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션의 EMEA(유럽·중동·아프리카) 지역 전략 고객 및 영업 부문 부사장인 마크 보텀리(Mark Bottomley)는 “제조 환경에서 수명이 다한 설비나 구형 부품은 예기치 않은 고장과 생산 중단의 위험을 높이며, 자동차 산업처럼 린(lean) 생산, 적시생산(JIT : Just-In-Time) 환경의 기업에는 특히 심각한 리스크가 될 수 있다”며, “이번 현대화 프로젝트는 단순한 교체를 넘어, 디지털 기반 생산체계 전환이라는 더 큰 가치를 제공하게 될 것”이라고 강조했다.

레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)가 중소기업 및 에지 환경의 진화하는 컴퓨팅 수요를 지원하기 위해 설계된 소형의 에너지 고효율 타워 서버인 씽크시스템(ThinkSystem) ST45 V3를 국내 출시한다고 밝혔다. 지역 기반의 데이터 처리와 합리적인 가격의 IT 인프라 수요가 증가함에 따라, ST45 V3는 오피스, 리테일, 원격 등 다양한 환경에 엔터프라이즈급 성능과 관리 기능을 제공할 예정이다. AMD 에픽 4004 프로세서를 탑재한 씽크시스템 ST45 V3는 최신 기술을 바탕으로 강력한 성능과 속도를 제공하며, 차원이 다른 컴퓨팅 파워가 요구되는 복잡한 비즈니스 과제를 해결하는 데 적합하다. 연중무휴 안정적인 운영을 고려해 설계되었으며, 내구성 높은 부품, ECC 메모리, 물리적 보안 기능, 원격 관리(RMM) 기능을 갖춰 에지 또는 원격 현장 환경에서도 높은 신뢰성을 제공한다.     씽크시스템 ST45 V3는 리테일 매장, 약국, 학원, 스마트 공장 등 다양한 산업 현장에 폭넓게 적용할 수 있도록 설계되었다. 또한 기업의 확장에 따라 데이터센터 설치도 가능한 유연성과 확장성을 제공한다. 컴팩트한 폼팩터와 저소음 작동(최대 부하 시 40dBA 미만)을 통해 책상 주변이나 데이터센터 등 다양한 공간에 적합하며, 고성능 히트싱크와 듀얼 팬을 통해 조용하면서도 효율적인 쿨링을 제공, 소형 사무실, 공유 업무공간, 에지 환경 등에 적합하다. ST45 V3는 에너지 스타(ENERGY STAR) 인증과 80 PLUS 플래티넘(최대 94%) 전원 공급을 함께 갖춰 이전 세대 제품인 ST50 V2 대비 최대 42% 향상된 전력 효율을 달성했다. 유휴 상태에서 약 30~45W의 전력을 소비하며, 최대 부하 시 전력 소비량은 약 180W이다. 연간 약 1584kWh의 전기를 절감할 수 있으며, 서버 1대 기준으로 연간 약 260kg의 이산화탄소 배출을 줄일 수 있다. 또한 PCR(재활용 소재) 플라스틱 사용, ErP Lot 9 규정 준수, 수명 연장 및 부품 업사이클링 지원을 통해 한국의 ESG 및 탄소중립 목표와도 부합한다. 씽크시스템 ST45 V3는 레노버의 공식 유통 파트너인 파란컴퓨터를 통해 구매할 수 있으며, 중소기업, 리테일 매장, 교육기관, 병·의원, 하이브리드 IT 환경 등 국내 고객을 위한 사전 컨설팅부터 사후 지원까지 서비스를 받을 수 있다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)의 윤석준 부사장은 “한국의 많은 기업이 소형의 합리적인 가격 및 에너지 효율적인 서버 설루션을 찾고 있는 상황에서 씽크시스템 ST45 V3를 적절한 시점에 출시하게 됐다”면서 “에지, 원격, 오피스 환경에 엔터프라이즈급 컴퓨팅 성능을 제공함으로써, 더 많은 기업이 IT 인프라를 확장·관리·현대화하는 동시에 지속가능성 목표도 달성할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

아비바는 비즈니스 전환을 위한 AI 플랫폼을 제공하는 서비스나우와 파트너십을 맺고 산업 분야의 디지털 전환 가속을 위해 협력한다고 밝혔다. 아비바는 40여 년에 걸친 산업용 소프트웨어 전문성과 자사의 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’ 그리고 서비스나우의 AI 기반 OT(운영 기술) 관리 설루션을 결합하는 이번 파트너십에 대해 기업 내 다양한 조직, 디지털 자산, 사업장, 애플리케이션, 데이터를 하나로 연결해 원활한 협업과 생산성 향상을 위한 것이라고 설명했다. 이번 협력을 통해 양사는 커넥트 플랫폼 내에서 양사의 역량을 통합하여, 고객이 산업 프로세스 관련 정보를 통합하고, AI 및 자동화를 통해 워크플로 효율을 극대화하며, 통합 분석 기능을 통해 생산성을 강화할 수 있도록 지원할 예정이다. 아비바는 이를 통해 기업에서 작업 현장의 역량을 강화하고 운영을 간소화하며, 예기치 않은 가동 중단을 줄이고 생산 최적화를 실현할 수 있을 것으로 보고 있다.     아비바의 브라이 딜런(Bry Dillon) 파트너 및 커머셜 전략 담당 수석 부사장은 “빠르게 변화하는 산업 환경에서 경쟁력을 유지하고 주요 과제에 대응하기 위해서는 AI, 자동화, 혁신, 그리고 효율성에 집중해야 한다”며, “자산 신뢰성 유지, 노후화된 프로세스의 현대화, 자동화된 워크플로 구축, 핵심 산업 지식 보존, 차세대 인재 육성이 모두 중요하다. 이러한 과제는 지속 가능한 운영 전환과 동시에 수익성 목표를 달성해야 하는 기업들에게 큰 도전이며, 생산성을 높이고 낭비를 줄이며 비용을 절감하기 위해서는 빠른 적응이 필수”라고 밝혔다. 이어 “아비바와 서비스나우의 파트너십은 산업 기업이 워크플로를 간소화하고 운영을 자동화하며, 자산 성능과 운영 효율을 개선해 지속 가능한 성장을 달성할 수 있도록 돕는다”고 덧붙였다. 서비스나우의 닐리마 루스타기(Neelima Rustagi) 기술 워크플로 설루션 부문 부사장 겸 총괄은 “아비바와의 협력은 산업 사이버 보안 및 OT-IT 통합에 있어 중대한 진전”이라며, “아비바의 산업 데이터 플랫폼과 서비스나우의 보안성 및 지능형 OT 관리 워크플로를 통합함으로써 자산, 프로세스, 위협에 대한 엔드-투-엔드 가시성을 확보할 수 있다”고 말했다. 또한 “이 공동 설루션은 실시간 이상 탐지, 근본 원인 분석, 강력한 규정 준수를 가능하게 하며, 조직이 반응적 운영에서 선제적 운영으로 전환할 수 있도록 지원해 회복력을 강화하고 의사결정을 가속화하며, 현대 산업 전환과 AI 기반 자동화 목표에 부합하는 역량을 제공한다”고 설명했다.

  알테어가 2025년 가트너 매직 쿼드런트 데이터 과학 및 머신러닝 플랫폼 부문에서 2년 연속 리더로 선정됐다고 밝혔다.  가트너 매직 쿼드런트 보고서는 특정 시장의 기술 성숙도와 공급업체 간 경쟁력을 평가한 시장 조사 결과로, 기업들을 리더, 챌린저, 비저너리, 틈새 시장 플레이어 네 가지 유형으로 분류한다. 이번 결과는 비전의 완성도와 실행 능력을 중심으로 평가되었으며, 알테어는 두 분야 모두에서 높은 점수를 받았다고 소개했다.   알테어의 데이터 분석 및 AI(인공지능) 플랫폼인 알테어 래피드마이너는 로코드 기반 AutoML, 고급 MLOps(머신러닝운영) 기능, 에이전트 프레임워크, 고속 데이터 시각화 등의 기업 AI를 지원하는 기능을 제공한다. 특히 알테어 래피드마이너는 SAS 언어 실행을 지원하는 설루션과 함께 기존 분석 환경을 유지하면서 워크플로의 현대화를 병행할 수 있도록 지원한다. 여기에 대규모 병렬 연산 기반의 그래프 엔진을 통해 지식 그래프 구축, 데이터 패브릭, 온톨로지 모델링 등 엔터프라이즈 규모의 데이터 통합 환경도 제공한다.   알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “2년 연속 리더로 선정된 것은 알테어의 데이터 과학 및 AI 기술력이 시장에서 신뢰받고 있음을 입증하는 결과”라며, “지멘스 생태계와의 통합을 바탕으로 고객이 AI를 더 빠르게 구축하고 확장할 수 있도록 지속적으로 혁신을 이어갈 것”이라고 밝혔다.

아마존웹서비스(AWS)가 5월 14일~15일 서울 코엑스에서 ‘AWS 서밋 서울 2025’를 진행했다. 4만여 명이 사전 등록한 이번 서밋에는 생성형 AI를 중심으로 다양한 산업 분야와 기술 주제에 대해 130개 이상의 강연이 진행됐고, 60개 이상의 고객사가 AWS 도입 경험과 성공 사례를 소개했다. 또한 현실에 적용 가능한 도구로서 생성형 AI 활용 사례를 체험할 수 있는 엑스포 등 다양한 프로그램이 진행됐다. ■ 정수진 편집장   생성형 AI와 클라우드 전환 중심의 시장 전략 AWS 코리아의 함기호 대표이사는 생성형 AI가 일상을 빠르게 변화시키고 있다고 짚었다. 연구 결과에 따르면 한국 기업의 54%가 2025년 IT 예산에서 생성형 AI를 최우선 투자 항목으로 꼽았다. 그리고 63%의 조직이 최고 AI 책임자(CAIO)를 임명하는 등, AI는 기업의 조직 구조에도 변화를 가져왔다. 생성형 AI의 도입 속도는 매우 빨라서 94%의 기업이 이미 도입했고, 85%는 활발한 실험을 진행 중이다. 하지만 이러한 실험이 실제 활용으로 이어지는 비율은 아직 절반 이하에 머물고 있는 것으로 나타났다.   ▲ AWS코리아 함기호 대표   AWS는 고객들이 클라우드 전환을 지속적인 혁신의 여정으로 인식하고 있다는 점에 주목하고 있다. 과거에는 클라우드가 단순히 비용 절감 수단 또는 일회성 프로젝트로 여겨졌지만, 이제는 비즈니스 민첩성과 경쟁력 확보를 위해 클라우드 네이티브 환경으로의 전환을 더욱 중요하게 생각하고 있다는 것이다. 함기호 대표이사는 “AWS는 이러한 변화와 함께 고객의 디지털 전환을 지속적으로 지원하고 있다”면서, 작년에 이어 올해도 생성형 AI와 IT 현대화를 주요 사업 전략으로 진행하고 있다고 소개했다. 그는 또한 한국 시장에 대한 지원과 성과에 대해서도 소개했다. 올해에는 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)가 한국에 정식으로 출시되었다. 지난 3월에는 한국인터넷진흥원의 클라우드 보안 인증(CSAP) 3등급을 획득하여, 공공기관에 클라우드 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 개발자를 위한 생성형 AI 서비스인 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)가 4월부터 한국어 지원을 시작했다. 이외에도 AWS는 한국 기업이 파운데이션 모델(FM)을 개발하고 해외로 빠르게 진출할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다.   컴퓨팅/스토리지/보안 등 주요 클라우드 기술 요소 소개 AWS는 이번 서밋이 기술 중심에서 기술 경험 중심으로 초점을 옮겨, 생성형 AI를 포함한 자사의 기술이 실제 문제 해결에 어떻게 기여하는지 보여주는 데 초점을 맞추었다고 설명했다. 서밋의 첫째 날인 5월 14일 기조연설에서 AWS의 야세르 알사이에드(Yasser Alsaied) IoT 부문 부사장은 “AWS가 불가능해 보이는 것을 상상하고 만들 수 있도록 돕는 기술을 제공한다”고 소개했다. 그가 소개한 주요 기술은 보안, 확장성, 컴퓨팅, 스토리지 등이다. AWS는 칩부터 클라우드까지 모든 수준에서 보안을 구축하고 고객 데이터에 접근할 수 없도록 했다. 또한, 전 세계의 인프라 리전(region)과 가용 영역(availability zone)을 연결하는 600만 킬로미터 이상의 광케이블을 보유하고 있으며, 2024년에는 네트워크 백본 용량을 80% 늘렸다. AWS는 클라우드 기반으로 필요한 만큼 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있도록 지원하며 가상 서버, 컨테이너 등 다양한 옵션을 제공한다. 특히 생성형 AI와 같은 복잡한 워크로드를 위해서는 엔비디아와 협력하여 GPU 인스턴스를 출시했다. 알사이에드 부사장은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위한 프로젝트 세이바(Project Ceiba) 및 고수요의 GPU 컴퓨팅에 즉시 예측 가능하게 액세스할 수 있는 아마존 EC2 캐퍼시티 블록을 소개했으며, “자체 개발한 프로세서인 AWS 그래비톤4(AWS Graviton4)는 이전 세대 대비 45% 빠르고 에너지 소비를 60% 줄였다. AWS는 지난 2년간 데이터센터 CPU의 50% 이상을 그래비톤으로 교체했다”고 설명했다.   ▲ AWS 야세르 알사이에드 IoT 부문 부사장   스토리지 서비스인 아마존 S3(Amazon S3)에는 현재 400조 개 이상의 오브젝트가 저장되어 있다. 한편, AWS는 대규모 분석 데이터셋을 위한 툴인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)를 오픈소스로 공개했고, 오브젝트 크기, 스토리지 클래스, 통계 등의 시스템 메타데이터를 자동으로 생성해 대규모 데이터셋 관리의 오버헤드를 줄이는 S3 메타데이터 등 스토리지 관련 서비스를 제공한다. 알사이에드 부사장은 이러한 스토리지 기술이 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 데 있어 중요하며, 이를 통해 혁신적인 설루션을 구축할 수 있다고 강조했다.   앱 현대화 및 비즈니스 혁신을 위한 AI 기술 알사이에드 부사장은 비즈니스 혁신을 돕는 AWS의 생성형 AI 및 관련 서비스에 대해서도 소개했다. 아마존 베드락(Amazon Bedrock)은 고객에게 폭넓은 파운데이션 모델(FM) 선택권을 제공해, 아마존 및 다양한 회사의 모델 가운데 개발하는 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 돕는다. 베드락은 검색 증강 생성(RAG)을 지원해 더욱 관련성 높고 정확한 응답을 제공하며, 가드레일 포 아마존 베드락(Guardrails for Amazon Bedrock)을 통해 유해한 콘텐츠를 차단할 수 있다. 알사이에드 부사장은 AI 응답의 불확실성을 줄이는 데에 도움을 주는 자동화 추론 및 프롬프트에 적합한 모델을 선택할 수 있는 지능형 프롬프트 라우팅 등의 기능도 소개했다. 또한 알사이에드 부사장은 AI 및 에이전트 기술을 활용한 애플리케이션의 현대화 사례를 소개하면서, “AWS는 고객들이 마이그레이션 과제를 극복하도록 꾸준히 지원해왔으며, 마이그레이션을 자동화하는 서비스를 제공한다”고 전했다. “닷넷 코드 변환 서비스는 애플리케이션의 현대화 시간 및 윈도우 라이선스 비용을 줄일 수 있게 돕고, VM웨어 워크로드 변환 서비스는 네트워크 설정 변환 속도를 80배 높일 수 있다. 복잡한 메인프레임 애플리케이션의 변환도 에이전트의 도움으로 몇 달 만에 완료할 수 있다”는 것이 알사이에드 부사장의 설명이다.   ▲ AWS는 생성형 AI가 제조 산업의 복잡한 업무에 도움을 줄 수 있다고 소개했다.   제조 산업 디지털 전환을 위한 데이터 통합 및 AI 활용 이번 서밋은 이틀에 걸쳐 ‘인더스트리 데이(5월 14일)’와 ‘코어 서비스 데이(5월 15일)’로 진행됐다. 5월 14일에는 현대카드와 트웰브랩스가 기조연설에서 생성형 AI 관련 인사이트를 소개했고 기술 트렌드, 생성형 AI, 산업별 트랙 등 다양한 주제의 강연이 진행되었다. 15일에는 아마존의 워너 보겔스(Werner Vogels) CTO와 디팍 싱(Deepak Singh) 데이터베이스 및 AI 부사장, 삼성전자 서치영 상무, 티맵모빌리티 김재순 CTO가 기조연설을 진행했으며, 9개 트랙에서 50여 개의 세부 강연을 통해 생성형 AI, 머신러닝, 데이터 분석, 클라우드, 데이터베이스, 보안 및 거버넌스 등 서비스별 업데이트와 활용 사례가 소개되었다. 이 가운데 14일 진행된 제조 및 하이테크 트랙에서는 디지털 전환과 인공지능을 통한 제조산업의 혁신 전략을 짚고, 국내 기업들의 사례가 소개됐다. AWS 코리아의 박천구 솔루션즈 아키텍트 매니저는 변화하는 시장 환경에서 제조 기업이 직면한 문제로 “엔지니어링 디자인, 제조, 공급망, 운영 등 각 부서의 시스템이 사일로화되어 필요한 데이터를 제때 얻기 어렵다”는 점을 꼽았다. 그러면서 “이런 문제를 해결하기 위한 디지털 전환은 전통적인 제조에서 첨단 제조로 완전히 전환하는 것을 뜻하며, 긴 여정을 통해 비즈니스 가치를 실현할 수 있어야 한다”고 전했다. 특히 제조산업 디지털 전환의 핵심 요소로 AWS가 주목한 것은 데이터의 통합이다. 박천구 매니저는 “공장에는 많은 데이터가 있고 산업 데이터는 2년마다 두 배씩 늘어나는데, 특히 OT 데이터가 대다수를 차지한다. 디지털 전환의 성공은 OT에 중점을 두고 OT-IT 데이터를 효과적으로 통합하는 데에 달려 있다”면서, “이렇게 통합된 데이터를 잘 관리하고 빅데이터・AI 등과 결합해 활용할 수 있는 구조를 갖춤으로써 각 제조 단위 및 전체 공정의 최적화가 가능하다. 특히 올해는 생성형 AI를 통한 비즈니스 전환에 대한 고민이 본격화될 것으로 보이는데, 탄탄한 데이터 기반을 구축하는 것은 생성형 AI의 효과를 실현하는 필수 조건”이라고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.