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통합검색 " 훈련"에 대한 통합 검색 내용이 1,026개 있습니다
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시스코, 머신 데이터를 AI 인텔리전스로 전환하는 ‘시스코 데이터 패브릭’ 발표
시스코가 미국 보스턴에서 열린 스플렁크의 연례 행사 ‘닷컨프(.conf)’에서 머신 데이터의 가치를 AI로 활용할 수 있도록 지원하는 새 아키텍처인 시스코 데이터 패브릭(Cisco Data Fabric)을 발표했다. 시스코 데이터 패브릭은 스플렁크(Splunk) 플랫폼을 기반으로 한다. 대규모 머신 데이터를 처리하는 과정에서 비용과 복잡성을 줄이고, 데이터를 AI 애플리케이션에 활용할 수 있도록 설계됐다. 일례로 기업은 맞춤형 AI 모델 훈련, 에이전틱 워크플로 구동, 머신 데이터 및 비즈니스 데이터의 다중 스트림을 상호 연계해 인사이트를 도출하고 더 나은 의사결정을 내리는 데 활용할 수 있다. AI 시대를 위해 설계된 시스코 데이터 패브릭은 기업이 더 빠르게 혁신하고 보안을 강화하며 비즈니스 민첩성을 높일 수 있도록 지원한다. 기업 전반에 걸친 머신 데이터를 통합하고 활성화해, 비용과 복잡성을 줄이고, 분산 데이터 관리의 어려움을 극복할 수 있는 턴키(turnkey) 설루션을 제공한다. 시스코 데이터 패브릭은 데이터 스트림을 실행 가능한 인텔리전스로 전환해, 고객이 의사결정을 가속화하고 운영 리스크를 줄이며 혁신을 촉진하도록 지원한다. 이 프레임워크의 지능형 에지 데이터 관리 기능은 고도화된 데이터 필터링, 구조화 및 계층화를 가능하게 한다. 또한 페더레이션(federation, 연합) 기능을 통해 다양한 도메인 전반에서 인사이트를 연계해 실시간에 가까운 엔드 투 엔드(end-to-end) 운영 인텔리전스를 제공한다. AI 어시스턴트와 에이전트 기능으로 구동되는 차세대 경험 레이어는 기업이 문제 해결 속도를 획기적으로 향상시키고, 관리 부담을 줄이며, 팀은 더 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 시스코는 기업들이 시스코 데이터 패브릭을 통해 ▲대규모 머신 데이터 운영을 위한 통합형·지능형 데이터 파운데이션 및 도메인 간 실시간 검색 및 분석 ▲시계열 파운데이션 모델과 같은 독자적 데이터의 가치 활용 ▲시스코 AI 캔버스(Cisco AI Canvas)를 통한 사람과 AI 에이전트의 경험 통합 ▲데이터 수명주기의 모든 단계에 걸친 AI 네이티브 지원 등의 이점을 얻을 수 있다고 설명했다. 시스코 데이터 패브릭은 스플렁크 엔터프라이즈(Splunk Enterprise)와 스플렁크 클라우드 플랫폼(Splunk Cloud Platform) 기능을 기반으로 구축됐으며, 현재 사용 가능하다. 앞으로 데이터 관리, 데이터 페더레이션, AI 전반에 걸친 발전 사항이 반영될 예정이며, 추가 기능은 2026년까지 순차적으로 제공된다. 스플렁크 AI 툴킷은 현재 사용 가능하며, 새롭게 호스팅되는 모델은 2026년에 제공될 예정이다. 시스코의 지투 파텔(Jeetu Patel) 최고제품책임자(CPO) 겸 사장은 “전 세계 기업들은 막대한 가치를 지닌 머신 데이터를 보유하고 있지만, 머신 데이터를 AI에 활용하기에는 너무 복잡하고 번거로우며 많은 비용이 들었다”고 말했다. 이어 “센서 측정값과 공장 지표부터 결제 시스템 데이터 그리고 애플리케이션, 서버, 네트워크 등에서 발생하는 이벤트 업데이트에 이르기까지, 머신 데이터는 비즈니스 운영 방식을 주도한다”면서, “스플렁크는 클라우드 데이터 및 분석 분야에서 혁신을 가져왔다. 그리고 이제 시스코 데이터 패브릭은 기업이 자체 소유의 머신 데이터를 활용해 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원함으로써 AI 분야에서도 동일한 혁신을 이룰 준비가 됐다”고 밝혔다. 시스코 자회사인 스플렁크의 카말 하티(Kamal Hathi) 수석 부사장 겸 총괄은 “스플렁크의 목표는 데이터를 행동으로 전환하는 여정을, 고객에게 가장 빠르고 안전하게 제공하는 것”이라며, “플랫폼 전반에 AI를 내재화하고 개방형 표준을 적용함으로써, 단순히 기업들이 정보를 더 빨리 분석하도록 지원하는 데 그치지 않고, 변화를 예측하고, 불필요한 복잡성 없이 혁신을 확장하며, 사용자 요구에 맞춰 더욱 탄력적이고 적응력 있으며 반응하는 디지털 서비스를 제공할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-12
[케이스 스터디] 가상 커미셔닝으로 산업 과제를 해결하는 스피라텍
개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[케이스 스터디] KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템
비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로   최근 몇 년 사이 시뮬레이션 산업은 디지털 트윈, AI(인공지능), VR(가상현실)/AR(증강현실) 등 첨단 디지털 기술 중심으로 빠르게 재편되고 있다. KAI(한국항공우주산업)는 이러한 흐름에 발맞춰 언리얼 엔진을 도입함으로써 항공산업 전반에 걸친 디지털 혁신을 추진하고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   KAI는 KT-1 기본 훈련기, T-50 고등훈련기, 수리온 기동헬기, 송골매 무인기 등 다양한 항공우주 시스템을 자체적으로 설계 및 제작하며, 지난 40년간 항공산업 및 국방산업을 선도해 온 종합 항공우주 설루션 기업이다. 최근에는 소형무장헬기(LAH)와 차세대 전투기 KF-21 개발을 비롯해 위성과 발사체 총조립 등 우주 분야로도 사업을 확대하고 있다. KAI는 2024년 ‘언리얼 페스트 시애틀 2024(Unreal Fest Seattle 2024)’에 참가해 자사의 시뮬레이션 전략을 소개하는 세션을 진행했다. 이번 호에서는 이 발표 내용을 바탕으로 시뮬레이션 산업의 급변하는 흐름 속에서 KAI가 어떻게 대응하고 있는지, 언리얼 엔진을 중심으로 한 시뮬레이션 통합 전략과 실제 적용 사례, 그리고 향후 비전 등을 중심으로 KAI의 기술 혁신에 대해 살펴본다.   ▲ 이미지 출처 : ‘KAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템 | 언리얼 엔진’ 영상 캡처   시뮬레이션 산업의 변화와 KAI의 대응 최근 시뮬레이션 산업은 빠르게 발전하며 구조적인 변화를 겪고 있다. 클라우드 기반 시뮬레이션 도입으로 언제 어디서든 고성능 자원에 접근할 수 있게 되었고, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기술의 결합을 통해 시뮬레이션은 단순한 재현을 넘어 예측과 최적화를 수행할 수 있는 툴로 진화하고 있다. 또한 VR/AR/MR(혼합현실) 기술은 훈련의 몰입감과 현실감을 높여 실제 환경과 유사한 시뮬레이션을 가능하게 하고, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 한 소프트웨어 설계는 유연성과 확장성을 높이고 있다. KAI는 이러한 디지털 전환에 적극 대응하기 위해 전통적인 레거시 시뮬레이션 시스템을 언리얼 엔진과 통합하고 있다. 핵심 전략은 세 가지이다. 첫째, 언리얼 엔진을 활용한 빠른 프로토타이핑으로 기술 검증과 적용 속도를 높이는 것이다. 둘째, 표준화된 인터페이스를 통해 기존 시스템과의 원활한 연동을 실현하는 것이다. 셋째, 지속 가능한 콘텐츠 개발을 위한 플랫폼 설계로 장기적인 생태계 구축을 추진하는 것이다. 이를 통해 KAI는 기존 자산의 가치를 극대화함과 동시에 급변하는 기술 환경에 유연하고 효율적으로 대응하고 있다.   언리얼 엔진이 변화하는 시뮬레이션 산업에 주는 영향 언리얼 엔진은 시뮬레이션 산업의 진화에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 우선 고품질의 리얼타임 3D 그래픽을 통해 현실감 있는 몰입형 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있어, 훈련과 테스트의 효율성을 높이고 있다. 또한 VR/AR/MR과의 통합 지원은 다양한 산업에서 실제 같은 체험 기반 학습을 가능하게 한다. 언리얼 엔진의 모듈형 아키텍처와 개방된 생태계는 기존 레거시 시스템과의 통합을 쉽게 하고, 새로운 기술이나 기능을 빠르게 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 특히 디지털 트윈, AI, 머신러닝 등 최신 기술과의 연계가 원활하여 복잡한 시스템의 설계, 유지보수, 운영 효율을 높일 수 있다. KAI와 같은 기업에게 언리얼 엔진은 단순한 툴을 넘어, 지속 가능한 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하고 새로운 시뮬레이션 생태계를 구축하는 핵심 기술로 자리잡고 있다.   ▲ KAI의 시뮬레이터로 본 FA-50의 모습(이미지 출처 : KAI)   기존 시스템에 언리얼 엔진을 통합한 사례 KAI는 항공기 훈련 체계에 언리얼 엔진을 도입해 현실성과 효율을 갖춘 시뮬레이터를 개발하고 있다. 대표적으로 VR 시뮬레이터의 경우, 조종사가 풀 플라이트 시뮬레이터에 들어가기 전 VR 기기를 통해 절차와 조작 감각을 사전에 익힐 수 있도록 돕고 있다. 언리얼 엔진으로 실제 항공기와 동일한 가상 조종석을 구현해 이륙/착륙, 비상절차, 항전 장비 조작 등을 별도 교관 없이 반복 학습할 수 있도록 했다. 기존의 시뮬레이터는 실제 항공기 수준의 조작감과 훈련 효과를 제공하지만, 높은 구축 비용과 운영 비용, 전용 시설의 필요 등으로 대량 보급에 한계가 있었다. KAI는 이러한 문제를 보완하기 위해 VR 기술을 도입했다. 언리얼 엔진은 영상 발생 장치, 계기 패널, 입출력 장치 등을 대체한 것은 물론, VR HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하나만으로 기존의 여러 장치를 필요로 하는 대형 시현 시스템의 효과를 구현할 수 있게 했다. 또한 KAI는 독자적인 역학 모델과 항전 시스템을 언리얼 엔진의 실시간 렌더링과 결합해 실제 조종과 유사한 수준의 훈련 환경을 제공하고 있다. GIS(지리 정보 시스템), DEM(수치 표고 모델) 등 초정밀지도 기반의 한반도 3D 지형을 재현해 조종사의 임무 지역 지형 학습까지 지원하고 있다. 정비 훈련 분야에서도 언리얼 엔진은 핵심 플랫폼으로 활용되고 있다. 2024년 I/ITSEC 전시회에서 공개된 FA-50 정비 훈련 시뮬레이터는 VR 환경에서 점검과 부품 교체를 실습할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 직접 교육 과정을 만들 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 문서와 평면형 CBT(컴퓨터 기반 훈련), 반복 시나리오 기반의 실습 중심 교육의 한계를 극복할 대안을 제시했다. 또한 같은 행사에서 선보인 수리온 헬기 비행 시뮬레이터(VFT)는 디지털 트윈과 고해상도 시각화를 통해 실제 기체 성능과 지형 정보를 반영한 몰입형 훈련 환경을 제공했다.   ▲ FA-50 비행 시뮬레이션의 디스플레이 장면(이미지 출처 : KAI)   시뮬레이션·시스템 개발에서 언리얼 엔진의 기여도 언리얼 엔진 도입 이후 KAI의 시뮬레이션 제작 파이프라인에는 큰 변화가 있었다. 데이터스미스를 활용해 카티아 등 설계 도구의 3D 모델을 쉽게 불러올 수 있어, 실제 설계 기반의 가상 조종석과 기체 모델을 빠르게 구축하고 별도의 모델링 없이 제작 시간을 줄일 수 있었다. 또한 자체 개발한 비행역학 엔진과 항공전자 시뮬레이션 소프트웨어를 언리얼 엔진과 실시간으로 연동해, 백엔드 시스템과 시각화 프론트엔드를 효과적으로 통합함으로써 전반적인 생산성이 향상되었다. 특히 조종사가 시각과 청각 정보를 통해 상황을 판단하는 VR 시뮬레이터 개발에서는 언리얼 엔진의 렌더링, 사운드, 애니메이션 기능이 핵심 도구로 사용되었다. 물리 기반 렌더링(PBR)은 금속, 유리, 계기판 등 재질을 사실적으로 구현했으며, 파티클 시스템과 머티리얼 노드를 통해 연기, 공기 왜곡 등의 시각 효과도 유연하게 조정할 수 있었다. 사운드 역시 메타사운드를 통해 엔진 RPM이나 환경 변화에 따라 실시간으로 반응하며, 조종사에게 실제 비행과 유사한 감각을 제공했다. 또한 애니메이션 블루프린트를 활용해 조종간, 계기판, 비행 제어면 간 연동 애니메이션의 비주얼을 직관적으로 구현할 수 있었으며, 스카이 애트머스피어, 볼류메트릭 클라우드, 하이트 포그 등의 기능은 대기 표현과 공간 인식 훈련의 몰입감을 높였다. 지형 구현에서도 언리얼 엔진의 LWC(Large World Coordinates)를 통해 수천 km 단위의 지형에서도 고속 이동 시 정밀도를 유지할 수 있었고, 풀 소스 코드를 활용해 AI 훈련 체계에 맞는 좌표 변환, 시스템 연동, 정밀 지형 구조를 구현할 수 있었다. 이 과정에서 실제 지형 데이터, 항공 사진, 고도 정보를 언리얼 엔진에 통합했고, GIS, DEM 기반의 정밀 지형 정보를 효과적으로 활용해 복잡한 비행 경로, 저공 비행 훈련, 목표 탐색 등 고난도 시나리오도 현실감 있게 구현할 수 있었다. 그 결과 KAI는 초대형 지형 데이터, 초정밀 위치 기반 훈련, 외부 시스템과의 정밀한 좌표 연동을 모두 만족하는 차세대 항공기 시뮬레이터 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있었다. 이외에도 다양한 플러그인, 하드웨어 인터페이스, 형상 관리 툴 연동, 이제는 리얼리티스캔으로 변경된 리얼리티캡처, 마켓플레이스 등을 활용하여 프로젝트 확장성과 콘텐츠 제작 유연성이 높아졌다.   ▲ 애니메이션 블루프린트를 활용해 구현한 조종간(이미지 출처 : KAI)   대규모 전술 훈련을 위한 AI 에이전트를 언리얼 엔진에 도입 KAI는 차세대 전술 훈련 시뮬레이터 개발을 위해 강화학습 기반의 AI 에이전트를 실제 훈련 시나리오에 연동하는 작업을 진행 중이다. 특히, 복잡한 전장 환경에서는 다양한 무기 체계와 플랫폼이 동시에 운용되기 때문에, 이를 하나의 시뮬레이션 공간에서 유기적으로 연동하는 기술이 매우 중요하다. 기존 상용 시뮬레이터 설루션의 경우 외부 시스템 연동이나 커스터마이징에 제약이 많지만, 언리얼 엔진은 C++ 기반의 풀 소스 코드 접근이 가능해 이러한 한계를 극복할 수 있다. KAI는 이러한 개방성을 바탕으로 자체 개발한 AI 에이전트를 정밀하게 통합해, 복잡한 상호작용이 필요한 전술 훈련 시나리오에서도 실질적인 이점을 확보할 수 있었다. 이와 같은 통합은 단순히 AI를 활용하는 수준을 넘어, 인간 조종사와 AI가 동일한 시뮬레이션 환경에서 훈련하고 상호 작용할 수 있는 구조를 의미한다. 기존의 설루션으로는 구현하기 어려웠지만 KAI는 언리얼 엔진을 도입해 이를 실현할 수 있었다. 결과적으로 언리얼 엔진은 AI, 실시간 시뮬레이션, 데이터 피드백이 통합된 플랫폼을 제공하며, KAI의 차세대 전술 훈련체계 구현에 핵심 역할을 하고 있다.   ▲ 지형 데이터 통합으로 구현한 대규모 도시 지역 디지털 트윈(이미지 출처 : KAI)   향후 시뮬레이션 에코시스템의 방향과 KAI의 비전 향후 시뮬레이션 에코시스템은 개방성, 지속 가능성, 개인화를 중심으로 발전해 나갈 것이다. AI와 빅데이터를 기반으로 한 맞춤형 훈련 시스템, 클라우드 환경에서의 지리적 제약 없는 고성능 시뮬레이션 그리고 VR/AR, 웨어러블 기술 등을 활용한 몰입형 실시간 피드백 시스템이 표준이 되어갈 것으로 전망된다. 이러한 변화 속에서 KAI는 기술 통합형 플랫폼과 자체 시뮬레이션 에코시스템을 구축하며, 대한민국 시뮬레이션 산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련할 예정이다. 언리얼 엔진을 단순한 개발 툴이 아닌 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 플랫폼을 중심으로 고퀄리티 콘텐츠를 빠르게 생산할 수 있는 시뮬레이션 콘텐츠 파이프라인을 개발 중이다. KAI의 비전은 국내를 넘어 글로벌 시뮬레이션 에코시스템과 연결되는 것이다. 언리얼 엔진의 개방성과 기술력을 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 공유 가능한 시뮬레이션 플랫폼을 만들고, 이를 통해 다양한 산업, 기관, 개발자가 협력할 수 있는 건강하고 확장 가능한 에코시스템을 조성하는 것이 목표다. 이러한 방향성과 비전을 바탕으로, KAI는 시뮬레이션 기술을 단순한 훈련 도구를 넘어 제품 개발, 유지보수, 운영 효율 개선을 위한 핵심 인프라로 성장시키고자 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
CAD&Graphics 2025년 9월호 목차
  18ㅤTheme. PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅱ 제조산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제 / 조영임 AI 혁신을 기회로 : SAP의 통합형 PLM 전략 / 고건 미래 제조 패러다임의 전환 : SDM 기반 자율 제조의 도래 / 박한구 엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현 / 김건우 패스트 포워드 디지털 전환과 제품 개발 / 윤중근 소프트웨어 정의 자동화가 바꾸는 산업의 미래 / 김건   Infoworld   Editorial 17ㅤAI 시대, 그래픽 산업과 한국 기업의 대응 전략은?   People&Company 39ㅤ헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성 브라이언 사장ㅤ시뮬레이션·디지털 트윈·AI 결합해 제품 개발의 미래 제시 42ㅤ한국기계가공학회 안동규 회장ㅤ뿌리기술로 미래 제조 혁신 이끈다   Case Study 44ㅤKAI의 언리얼 엔진 기반 차세대 시뮬레이션 에코시스템ㅤ비행 훈련부터 제품 개발·운영까지 아우르는 핵심 인프라를 목표로 47ㅤ가상 커미셔닝으로 산업 과제를 해결하는 스피라텍ㅤ개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   Focus 50ㅤ넥스트콘 2025에서 만난 건설 디지털 전환의 미래   New Product 52ㅤ사용자 경험 혁신하는 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어ㅤZW3D 2026 57ㅤAI·스마트 자동화 기반의 차세대 디지털 엔지니어링 설루션ㅤ앤시스 2025 R2 60ㅤ이달의 신제품   On Air 63ㅤ캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계ㅤAI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래   Column 70ㅤ디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식ㅤ인생 디지털 스레드 : 삶의 모든 ‘오늘’을 연결하는 새로운 패러다임 72ㅤ현장에서 얻은 것 No. 22 / 류용효ㅤ나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅰ – 나만의 지식 지도를 그리다   64ㅤNew Books 66ㅤNews   Directory 123ㅤ국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 75ㅤ새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (10) / 최영석ㅤ유틸리티 기능 소개 Ⅷ 78ㅤ데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (6) / 천벼리ㅤ모바일 CAD 아레스 터치의 새로운 기능 116ㅤBIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱ㅤ바이브 코딩 지원 멀티 에이전트 코덱스의 사용법   Mechanical 80ㅤ제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (2) / 김성철ㅤ부품 모델링 개선 사항   Reverse Engineering 86ㅤ시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (9) / 유우식ㅤ작용, 반작용, 상호작용   Analysis 93ㅤ앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박건ㅤ포토닉스 소자 시뮬레이션을 위한 앤시스 루메리컬 98ㅤ산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6) / 이현충ㅤ시뮬리아 웨이브6를 활용한 환경 소음 시뮬레이션 100ㅤ로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2) / 윤경렬, 김도희ㅤ데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 106ㅤ최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (7) / 이종학ㅤ프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 113ㅤ성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25) / 나인플러스ITㅤ처리 시간이 10시간 미만인 LES 워크플로         캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2025-08-31
어도비, 파이어플라이 및 익스프레스에 구글 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델 탑재 
어도비가 파이어플라이(Adobe Firefly) 및 어도비 익스프레스(Adobe Express)에서 구글 제미나이 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image) 모델을 지원한다고 발표했다. 어도비 파이어플라이와 익스프레스 통해 제공되는 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 통해 사용자는 더 쉽게 뛰어난 콘텐츠를 제작하고 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다.  앞으로 소셜 크리에이터는 파이어플라이에서 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 활용해 일관된 스타일의 그래픽 시리즈를 제작하고, 이를 어도비 익스프레스로 가져와 애니메이션, 사이즈 조정, 프롬프트 기반 캡션 생성 및 소셜 채널 게시까지 한 번에 작업할 수 있다. 마케터와 기업 사용자는 어도비 익스프레스에서 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델을 통해 기존 캠페인 애셋을 소셜 콘텐츠, 전단지, 프레젠테이션, 이메일 그래픽 등 다양한 포맷으로 손쉽게 제작하는 것은 물론, 배경 교체, 개체 삽입, 이미지 변형 등을 몇 분 만에 실행해 브랜드 가이드에 맞는 사실적인 결과물을 빠르게 얻는 것이 가능하다. 디자이너의 경우 파이어플라이에서 제품 콘셉트나 캐릭터 디자인 시안을 빠르게 만들고, 다양한 방향성을 탐색하며, 포토샵이나 일러스트레이터에서 정교한 편집을 이어갈 수도 있다.     어도비는 크리에이터들에게 폭 넓고 다양한 생성형 AI 모델을 제공하기 위해 어도비 파이어플라이와 어도비 익스프레스를 통해 이미지, 영상, 벡터, 오디오 전반에 걸쳐 상업적으로 안전한 파이어플라이 생성형 모델군을 제공함은 물론 구글, 오픈AI, 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs), 런웨이(Runway), 피카(Pika), 이디오그램(Ideogram), 루마 AI(Luma AI), 문밸리(Moonvalley) 등 파트너사의 생성형 AI 모델까지 선택할 수 있도록 한다고 소개했다. 생성형 AI 모델은 각기 고유한 심미적인 스타일을 지니고 있다. 어도비는 워크플로나 플랫폼을 전환하지 않고도 작업 목적에 맞는 모델을 선택해 활용할 수 있는 유연성을 제공한다. 보다 정밀한 제어를 원하는 크리에이티브 전문가는 어도비 포토샵(Adobe Photoshop), 어도비 일러스트레이터(Adobe Illustrator), 어도비 프리미어(Adobe Premiere) 등 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 앱을 통해 세밀하게 조정하거나 편집할 수 있다. 어도비는 자사의 제품 내에서 어떤 생성형 AI 모델을 선택하더라도, 어도비 앱에서 생성하거나 업로드한 콘텐츠는 생성형 AI 모델의 훈련에 사용되지 않는다고 전했다. 어도비 파이어플라이 생성형 AI 모델은 이를 항상 준수하며, 파트너십 계약 시에도 필수 조건으로 명시하고 있다. 또한 투명성을 강화하기 위해, 어도비 파이어플라이와 어도비 익스프레스에서 전적으로 AI로 생성된 모든 콘텐츠에는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials)이 첨부된다. 한편, 제미나이 2.5 플래시 이미지 모델은 파이어플라이의 텍스트를 이미지로(Text to Image) 모듈, 파이어플라이 보드(Firefly Board, 베타) 및 어도비 익스프레스에서 바로 사용할 수 있다.
작성일 : 2025-08-27
심데이터, “전 세계 시뮬레이션 및 해석 시장 8.8% 성장”
PLM 전략 경영 컨설팅 및 리서치 기업인 심데이터(CIMdata)는 ‘심데이터 시뮬레이션 및 해석(S&A) 시장 분석 보고서’를 발표한다고 밝혔다. ‘심데이터 2025 PLM 시장 분석 보고서 시리즈’의 일부로 수행된 S&A 시장 분석을 확장한 이 보고서는 전 세계 S&A 시장을 다양한 차원에서 상세히 설명한다. 또한 심데이터의 S&A 시장 세분화에 대한 업데이트, S&A 산업의 동향에 대한 논의, 상위 S&A 설루션 공급업체에 대한 최신 정보를 포함한다. 심데이터 보고서에 따르면, 2024년 전 세계 시뮬레이션 및 해석 시장 매출은 2023년의 100억 달러(약 13조 9000억 원)에서 8.8% 증가한 109억 달러(약 15조 1510억 원) 규모로 나타났다.  심데이터는 PLM 시장 전체가 강력한 성장을 지속할 것으로 보았는데, 이 중 S&A 부문은 2025년에 10.7% 성장하여 매출 규모가 120억 달러(약 16조 6800억 원)를 약간 넘을 것으로 전망했다.     또한, 이번 보고서에서는 2024년 업계를 근본적으로 재편한 세 가지 핵심 동향으로 ▲EDA(전자 설계 자동화)와 S&A의 통합 ▲인공지능(AI)/머신러닝(ML) 통합의 부상 ▲ 디지털 트윈의 성숙 등을 꼽았다. 전자 및 반도체 시스템은 더 이상 특정 산업 영역이나 응용 분야에 국한되지 않고, 모든 신제품 및 프로세스 개발의 중심 부분이 되고 있다. 이러한 핵심적인 산업 수요에 따라, EDA 설루션 공급업체들은 ‘실리콘에서 시스템까지’ 아우르는 소프트웨어 스택 비전을 실현하기 위해 빠르게 움직이고 있다. 물리 기반 시뮬레이션 기술은 이들 제품의 핵심적인 부분으로 자리 잡고 있다. AI와 머신러닝 기능은 오랫동안 시뮬레이션 워크플로에 내장되어 주로 배경적인 역할을 수행해 왔다. 그러나 GPU 컴퓨팅 발전과 생성형 AI가 불러일으킨 큰 관심에 힘입어, 신생 스타트업과 기존 설루션 공급업체 모두 시뮬레이션 워크플로를 재창조하고 있다. 여기에는 과거의 시뮬레이션 및 테스트 데이터를 사용한 모델 개발(핵심 머신러닝), 훈련 시간 및 데이터 요구사항을 줄이기 위한 물리 정보 AI 훈련 방법 사용, 기하학적 딥러닝을 기본 구성 요소로 활용하는 것 등이 포함된다. 많은 기업이 ‘파운데이션 모델’을 개발하려 시도하고 있으며, 이를 통해 완전히 훈련된 모델을 사용한 추론으로 시뮬레이션의 패러다임을 전환하고 있다. 디지털 트윈 기술은 개념적 아이디어에서 여러 산업에 걸친 실질적인 구현 단계로 발전했다. 시뮬레이션 및 해석은 디지털 트윈의 기본 요소로서, 예측 통찰력에 필요한 물리 기반 모델링을 제공한다. 기업은 예측 유지보수 및 가상 시운전과 같은 응용 분야에 디지털 트윈을 활용하여 제품 운영과 설계 간의 폐순환(closed-loop) 시스템을 구축하고 있다.
작성일 : 2025-08-20
엔비디아, "AI와 디지털 트윈으로 물리적 프로토타입 없는 제조 혁신 이끈다"
엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스인 ‘시그라프(SIGGRAPH) 2025’에서, 아마존 디바이스 앤 서비스(Amazon Devices & Services)가 엔비디아 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔다. 아마존 디바이스 생산 시설에 이달 도입된 이 설루션은 시뮬레이션 우선 접근 방식을 적용한 ‘제로 터치(zero-touch)’ 제조 방식을 구현했다. 제로 터치의 핵심은 로봇 팔이 다양한 장비의 제품 품질을 자율적으로 검사하고, 새로운 제품을 생산 라인에 통합하도록 훈련하는 과정 전체를 하드웨어 변경 없이 합성 데이터를 기반으로 수행하는 것이다. 이를 위해 아마존 디바이스가 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반의 디지털 트윈을 결합했다. 모듈형 AI 기반 워크플로를 통해 기존보다 더 빠르고 효율적인 검사를 진행하며, 제조업체의 워크플로를 간소화해 신제품을 소비자에게 전달하는 시간을 줄일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.     또한, 이 설루션은 공장 작업대와 장비의 사실적인 물리 기반 표현에 기반한 합성 데이터를 생성해 로봇 운영을 위한 ‘제로샷(zero-shot)’ 제조를 가능하게 한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서 AI 모델의 성능을 높이는 데에 쓰이며, 시뮬레이션과 실제 작업 환경에서의 AI 모델 성능 격차를 최소화할 수 있다. 엔비디아는 “제로샷 제조를 통해 물리적 프로토타입 없이도 다양한 제품과 생산 공정을 유연하게 처리할 수 있는 범용 제조 시대를 향한 중요한 도약을 이뤄냈다”고 평가했다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 변경만으로 한 제품의 감사 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환할 수 있으며, 더 빠르고 제어가 용이한 모듈화 제조 파이프라인을 구축했다. 이를 위해 엔비디아의 아이작(Isaac) 기술 제품군을 활용한다. 아마존은 신규 장치가 도입되면 CAD 모델을 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼 기반의 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 엔비디아 아이작 심(Sim)에 적용한다. 아이작 심은 각 장치의 CAD 모델을 통해 물체 및 결함 탐지 모델 훈련에 필수인 5만 개 이상의 합성 이미지를 생성한다. 이후 엔비디아 아이작 ROS를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔 궤적을 생성하고 조립부터 테스트, 포장, 검사까지 모든 과정을 구성한다. 로봇이 작업 환경을 이해하고 충돌 없는 궤적을 생성하는 데에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(Jetson AGX Orin) 모듈에서 실행되는 쿠다(CUDA) 가속 동작 계획 라이브러리 엔비디아 cu모션(cuMotion)이 사용된다. 또한, 500만 개의 합성 이미지로 훈련된 엔비디아의 파운데이션 모델 파운데이션포즈(FoundationPose)는 로봇이 장비의 정확한 위치와 방향을 파악하도록 돕는다. 파운데이션포즈는 사전 노출 없이도 새로운 물체에 맞춰 일반화할 수 있어, 모델 재훈련 없이 다양한 제품 간의 원활한 전환을 가능하게 한다. 한편, 이 기술을 더욱 빠르게 개발하기 위해 아마존 디바이스 앤 서비스는 AWS 배치(Batch)와 아마존 EC2 G6 인스턴스를 통해 분산 AI 모델 훈련을 수행했으며, 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Bedrock)으로 제품 사양 문서를 분석해 공장 내 고수준 작업과 특정 검사 테스트 사례를 계획했다. 아마존 베드록 에이전트코어(Bedrock AgentCore)는 생산 라인 내 다중 공장 작업대를 위한 자율 워크플로 계획에 사용되며, 3D 설계와 표면 특성 등 멀티모달 제품 사양 입력을 처리할 수 있다.
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
[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