오토데스크가 한국에서만 제공되는 새로운 오토캐드를 출시하며 오토캐드 포트폴리오를 확장했다.고 전했다 오토데스크는 이번 포트폴리오 확장을 통해 데스크톱·웹·모바일 전반에 걸쳐 끊김 없는 설계 경험과 오토데스크 AI(Autodesk AI) 기반 생산성 기능을 바탕으로, 기초 설계부터 산업별 맞춤형 2D 및 3D 설계까지 다양한 선택지를 제공한다. 이는 정밀성과 유연성을 동시에 요구하는 건설, 건축, 제조 등 국내 산업 전반에서 AI 기반 설계 워크플로의 빠른 확산을 반영한다는 것이 오토데스크의 설명이다. 국내 제공되는 오토캐드 포트폴리오는 오토캐드 플러스(AutoCAD Plus), 오토캐드(AutoCAD), 오토캐드 LT(AutoCAD LT), 오토캐드 웹(AutoCAD Web)으로 구성된다. 이를 통해 고객은 프로젝트 규모 및 과제 난이도에 따라 적합한 서비스를 선택할 수 있다. 오토캐드 플러스는 7가지 산업별 전문 툴셋을 제공해 고도화된 설계 워크플로를 지원하며, 오토캐드는 2D 및 3D 설계의 자동화와 사용자화에 적합하다. 오토캐드 LT는 효율적인 2D 도면 작업, 오토캐드 Web은 작업 현장 접근성과 가벼운 편집을 지원한다.     이번에 추가된 오토캐드는 2D 및 3D 설계, 애드온과 API 확장 등 핵심 CAD 기능에 오토데스크 AI 기반 생산성 기능을 더했다. 대표 기능으로는 ▲맥락 기반 블록 배치 및 표준화를 지원하는 Smart Blocks ▲ 외부 피드백의 반영을 간소화하는 Markup Import 및 Markup Assist ▲ 설계 변경 사항을 추적하기 위한 Activity Insights 등이 있다. 2024년 처음 도입된 AI 기능은 반복 작업을 줄이고 프로젝트 일정을 단축하며 설계 정확도를 높이기 위해 더욱 강화되었다. 최신 버전에서는 Smart Blocks의 추천·탐지 정확도가 향상되고, Markup Assist의 주석 인식·자동 반영 기능이 고도화됐다. 또한 Activity Insights의 추적 범위가 확대돼 협업 과정에서 변경 사항을 더욱 투명하게 관리할 수 있다. 이와 함께 지원 파일 연결성 향상, Markup Import 개선, 중심선·중심표시(Centerline·Centermark) 기능 강화 등 설계 워크플로우 전반에 걸쳐 다양한 업데이트가 추가됐다. 아울러 오토리스프(AutoLISP)와 오토데스크 앱 스토어(Autodesk App Store)를 통한 서드파티 앱은 워크플로별 맞춤 자동화를 지원한다. 또한 오토데스크 독자 기술인 트러스티드DWG(TrustedDWG)는 설계 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 신뢰성과 호환성을 제공한다. 오토캐드 플러스는 오토캐드의 모든 기능에 더해 건축(Architecture), 기계(Mechanical), 전기(Electrical), 기계·전기·배관(MEP), 플랜트 3D(Plant 3D), 맵 3D(Map 3D), 래스터 디자인(Raster Design) 등 7가지 산업별 전문화 툴셋을 포함한다. 이를 통해 분야별 기능과 콘텐츠에 맞춰 업계 표준 과제를 보다 빠르게 수행할 수 있도록 지원한다. 툴셋은 오토캐드 플러스에만 포함되며 오토캐드에는 제공되지 않는다. 오토캐드 LT는 정밀한 2D 설계에 초점을 맞춘 효율적인 선택지다. 오토캐드 웹은 별도 소프트웨어 설치 없이도 사용 가능하며, 웹과 모바일 환경에서 도면 열람 및 표식, 가벼운 편집 작업을 지원한다. 오토데스크는 이번 확장을 계기로 한국 시장에 대한 전략적 투자를 강화하며, AI 기반 설계 및 협업 역량 강화을 통해 고객들이 다양한 규모의 프로젝트를 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 계획이다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “오토캐드 라인업 확장을 통해 설계(design)와 제작(make) 과정에서 보다 명확하고 유연하며 자신 있게 작업할 수 있도록 지원하고 있으며, 현장 작업, 2D 도면, 다분야 협업, 업계 표준 설계까지 다양한 요구에 대응할 수 있는 더 많은 선택지를 갖추게 됐다”고 설명하며, “오토데스크 AI와 트러스티드DWG를 기반으로 반복 작업을 줄이고 프로젝트 수행 속도를 높이며 데이터 신뢰도를 높임으로써, 시장의 요구사항이 갈수록 복잡해지는 상황에서도 새로운 수준의 생산성을 실현할 수 있을 것”이라고 전했다.

최근 법제화가 완료된 미국 OBBBA(The One, Big and Beautiful Bill Act)가 한국 배터리 산업에 미칠 영향을 분석하고, 전기차 캐즘과 중국의 부상으로 어려움을 겪고 있는 한국 배터리 산업의 위기 극복 전략을 제시한 보고서가 나왔다. 산업연구원(KIET, 원장 권남훈)이 발표한‘한국 배터리 산업의 위기 진단과 극복 전략 : 미국 감세법(OBBBA) 영향과 대응방안을 중심으로’보고서에 따르면 전기차 보조금 제도 후퇴 후 독일, 스웨덴, 프랑스의 2024년 전기차 판매량이 각각 27%, 16%, 3% 감소한 것으로 나타났으며, 9월 말 전기차 구매세액공제가 종료되는 미국 역시 전기차 배터리 판매가 줄어들 가능성이 높다고 분석했다. 보고서는 OBBBA 영향으로 미국 배터리 시장이 침체할 경우 총 570GWh 수준의 대규모 대미 투자를 추진 중인 한국 배터리 업계는 단기적으로 부정적 영향을 입을 것으로 전망하면서, 이를 타개하기 위해 OBBBA 기회요인을 활용한 미국 ESS 시장 진출 강화, 드론·휴머노이드 등 차세대 유망 분야를 통한 신수요 창출에 적극 나서야 한다고 강조했다.    출처 : 산업연구원

세일즈포스는 전 세계 CFO(최고재무책임자)들이 AI 에이전트 투자 확대를 통해 비용 절감과 매출 성장을 동시에 추진하고 있다고 밝혔다.  세일즈포스는 모닝컨설트와 함께 한국을 포함한 24개국 CFO 261명을 대상으로, AI 에이전트가 기업의 비용 절감, 매출 성장, 전략적 의사결정에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사를 진행했다. 조사에 참여한 전 세계 CFO의 78%는 의사결정 과정에서 AI 활용을 점차 확대하고 있으며, 72%는 AI가 기업의 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시킬 것이라고 응답했다.     이번 조사에서 CFO들은 AI 예산의 약 25%를 에이전틱 AI에 할애하고 있으며, 74%는 AI 에이전트가 비용 절감뿐만 아니라 매출 성장에도 기여할 것으로 기대한다고 응답했다. 또한 64%는 AI 에이전트가 기업의 지출 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 답했으며, AI 에이전트를 도입한 기업은 평균 매출이 약 20% 증가할 것으로 전망됐다. 또한, 전 세계 CFO들은 AI를 단순 반복 업무 자동화 도구가 아닌 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 특히 CFO의 역할과 기업 비즈니스 모델이 빠르게 변화하고 있으며, 에이전틱 AI가 새로운 성장 기회를 창출하고 있는 것으로 조사됐다. 전 세계 CFO 중 55%는 AI 에이전트가 단순 업무보다 전략적 업무를 더 많이 수행할 것이라고 예측했다. 실제로 CFO들은 위험 평가(74%), 재무 예측(58%), 비용 관리(54%) 등의 핵심 재무 업무를 AI 에이전트에게 일임하면서 업무 효율을 높이고 있다고 응답했다. CFO들의 AI 투자 전략에 대한 자신감도 높게 나타났다. 전체 CFO의 56%가 투자 전략에 대해 자신감을 보였으며, AI 도입에 대한 ROI 평가 시에는 ‘비용 절감, 리스크 및 규정 준수 개선, 매출 성장’을 가장 중요한 기준으로 꼽았다. 이어 ‘생산성 및 효율성 향상’과 ‘의사결정 개선’이 뒤를 이었다. 한편, CFO들은 AI 전략과 관련해 ‘보안 및 개인정보 위협(66%)’과 ‘ROI 실현 기간(56%)’에도 주의를 기울이고 있는 것으로 나타났다. 한국을 포함한 아시아태평양(APAC) 지역의 경우, 83%가 AI를 활용한 비즈니스 의사결정을 확대하고 있다고 답해 글로벌 평균(78%)을 웃돌았다. 주요 활용 분야는 ▲위험 평가(85%) ▲재무 예측(65%) ▲수익성 평가(58%) 순으로 나타났다. 또한 아태지역 CFO의 52%는 자신의 AI 투자 전략에 대해 자신감을 보이는 것으로 조사돼, 글로벌 수준과 유사한 결과를 보였다. 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 “이번 연구조사를 통해 AI 에이전트 활용이 기업의 매출과 운영 성과에 직접적인 영향력을 미치고 있다는 사실을 확인할 수 있었다”면서, “오늘날 AI는 재무팀이 단순한 재무 관리 역할을 넘어 보다 과학적이고 전략적인 의사결정을 수행하도록 지원하며, 기업 성과와 성장 기회를 창출할 수 있도록 돕고 있다. 세일즈포스는 앞으로도 CFO들이 AI 에이전트와 함께 미래 경쟁력을 확보하고, 지속 가능한 성장의 길을 개척할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

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.

인텔은 LG이노텍이 자사의 기술을 활용해 인공지능(AI) 기반의 자동화 시스템을 구축하고 있다고 소개했다. 소재·부품 전문 기업인 LG이노텍은 휴대폰, 자동차 디스플레이, 스마트 기기 등에 들어가는 수십만 개의 초소형 부품을 완벽한 정확도와 무결점으로 복제하는 것을 목표로 삼고 있으며, 혁신 기술을 통해 이러한 목표를 달성하고자 한다.  LG이노텍의 구미 공장에서는 인텔 코어(Intel Core) 프로세서, 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 내장형 그래픽처리장치(GPU)가 조화를 이루며 작동한다. 이들 기술은 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷으로 통합된다. LG이노텍은 생산 라인의 특정 단말기에서 규칙 기반 검사 및 딥러닝 기반 시스템을 사용해 제품 품질을 높여왔다. 여기서 나아가, LG이노텍은 제조 공정 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 적용하여 성능 저하 없이 완전 자동화된 시스템을 구축하고자 했다. 인텔은 지난 2024년 인텔 코어 및 제온 프로세서와 아크 외장형 GPU를 기반으로 하는 AI 기반 검사 시스템에 대한 구축 지원을 위해 LG이노텍과 논의를 시작했다. 핵심은 생산 공정에서 발생하는 데이터가 인텔 코어 CPU를 탑재한 PC로 스트리밍되며, 내장 GPU는 결함 데이터를 분석하는 데 비용 효율을 제공하는 것이다. 고해상도 이미지에서 다중 알고리즘을 실행하는 등 부하가 큰 워크로드는 인텔 아크 외장 GPU가 처리하게끔 했다. 시간이 지남에 따라 축적된 데이터셋은 인텔 제온 기반의 사전 학습 서버로 전송된다.      양사는 향후 협업을 통해 인텔 가우디 AI 가속기가 탑재된 서버를 활용한 사전 학습 워크로드 관리를 검토하고 있다. 이처럼 CPU를 기반으로 내장 및 외장 GPU로 가속화된 인텔 기반 기술 조합을 활용하여 AI 검사 시스템 구축 비용을 절감할 수 있었다는 것이 인텔의 설명이다. 인텔은 “아크 기반 외장 GPU를 도입하면서, 동급 성능의 타사 하드웨어 대비 성능에 비해 높은 비용 효율성을 달성했다. 이러한 비용 절감 효과는 규모의 경제를 더욱 극대화할 수 있는 기반이 되고 있다”고 전했다.  LG이노텍은 2024년 모바일 카메라 모듈 생산 라인에 인텔의 AI 비전 검사 설루션을 처음 적용했으며, 올해는 FC-BGA(flip-chip ball grid array)를 생산하는 구미4공장 등 국내 주요 생산 거점과 해외 생산라인에 단계적으로 확대 적용할 계획이다.  시스템 도입 당시에는 기존 딥러닝 환경이 특정 외장 그래픽 카드를 기반으로 구축되어 있어, 처음에는 통합 GPU 도입에 대한 우려가 있었다. 특히, 신규 GPU에 맞춰 기존 코드를 재작성하고 다시 매핑하는 것이 매우 어려울 것이라는 걱정이 있었만, 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷을 활용해 우려를 해소할 수 있었다. 2018년 오픈비노 출시 이후, 인텔은 전 세계 개발자가 AI 기반 개발을 가속화할 수 있도록 지원해왔다. 오픈비노는 개발자가 한 번의 코드 작성으로 다양한 환경에 AI 모델을 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 툴킷이다. LG 이노텍의 엔지니어들은 대량 생산 과정에서 공정이 변경되거나 원자재가 바뀔 때, 딥러닝 모델을 재학습하기 위해 AI 기반 워크로드에 최적화된 AI 가속기가 탑재된 인텔 제온 CPU 활용도 고려하고 있다. 제온 CPU는 병렬 연산 속도를 높이고, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)라는 특수 내장 가속기를 지원해 제온 CPU에서 딥러닝 학습 및 추론 성능을 향상시킨다. 인텔은 제온 CPU와 별도 서드파티 GPU를 함께 사용하는 기존 방식에 비해 AI 기반 파인튜닝(Fine Tuning) 작업을 CPU로 처리함으로써 시스템 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

세일즈포스는 박세진 엔터프라이즈 세일즈 부문 부사장을 세일즈포스 코리아 신임 대표이사로 선임했다고 밝혔다. 박세진 대표는 8월부터 세일즈포스의 한국 시장 내 비즈니스 전반을 총괄하며, 국내 기업이 AI 혁신을 통해 비즈니스 성과를 창출하고 AI 에이전트를 활용해 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하는 데 집중할 예정이다. 세일즈포스에 따르면 박세진 대표는 2024년 합류 이후 엔터프라이즈 세일즈 조직을 이끌며 AI CRM과 AI 에이전트를 중심으로 한 영업 전략을 추진해 왔다. 특히 그는 국내 주요 기업들의 AI CRM 도입을 지원해 고객 경험 혁신과 두 자릿수 이상의 생산성 향상이라는 성과 달성을 이끌었으며, AI CRM을 고객 성공과 세일즈포스 코리아의 성장을 견인하는 핵심 동력으로 자리매김시켰다.     박세진 대표는 세일즈포스 합류 전 SAP, 워크데이, 오라클 등 글로벌 IT 기업에서 20여 년간 경험을 쌓으며, 세일즈 및 비즈니스 성장을 이끄는 리더십을 입증했다. 또한 고려대학교 산업공학 석사 학위를 통해 AI와 이커머스 분야의 전문성을 확보함에 따라 비즈니스와 AI를 결합한 혁신 전략에 대한 깊은 이해도를 갖추고 있다. 세일즈포스는 이번 인사를 통해, 산업별 특화 AI 전략과 실행력을 강화하고 AI 에이전트를 중심으로 국내 기업의 AI 혁신 여정을 가속화하는 데 몰두할 예정이라고 밝혔다. 박세진 대표는 앞으로 세일즈포스 코리아의 비즈니스를 총괄하는 대표이사로서 국내 고객과의 접점을 확대하는 동시에 제조, 금융, 리테일, 소비재, 헬스케어 등 AI 활용 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 주요 산업군을 집중 공략할 계획이다. 특히, AI 에이전트 기술을 기반으로 고객이 체감할 수 있는 실질적 성과와 새로운 비즈니스 모델 창출을 견인하는 데 주력한다. 박세진 신임 대표는 “AI가 비즈니스 운영과 고객경험 전반을 재정의하고 있는 중요한 시점에 한국 시장 내 세일즈포스의 성장을 이끌 중책을 맡게 되어 매우 뜻깊다”며, “국내 기업들이 겪고 있는 다양한 AI 혁신 과제를 함께 해결하고, 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 신뢰할 수 있는 전략적 파트너로서 역할을 강화해 나가겠다”라고 언급했다. 한편, 6년 이상 세일즈포스 코리아 조직 전반을 총괄한 손부한 전 대표는 세일즈포스 코리아에서 비즈니스 자문 및 고문 역할을 수행할 계획이다.

김민호, 문신우, 박준상, 배장근, 심동엽, 심재홍, 양익준, 이재효, 이진호, 정주원, 최승호, 최돈현 지음 / 3만 9000원 /  비엘북스   AI 기술의 급속한 발전은 영상 제작 현장에도 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 하지만 실제로 AI를 어떻게 활용해야 할지 막막함을 느끼는 이들이 많다. 이 책자는 이러한 고민을 해결해줄 실질적인 가이드북이다. 이 책은 단편영화, 시네마틱, 뮤직비디오, 광고 등 다양한 분야에서 활동하는 11명의 영상 전문가들이 직접 참여해 자신들의 작업 방식과 실전 경험을 생생하게 공유한다. 이 책은 단순한 AI 도구 사용법을 넘어, AI 시대 영상 창작이 나아가야 할 방향을 제시한다. 프롬프트로 단편영화를 완성한 감독, AI를 활용해 감각적인 광고 영상을 만든 디자이너 등 현재 AI 영상의 새로운 언어를 만들어가고 있는 현업 창작자들의 구체적인 시도와 결과물을 담았다. 독자들은 이들의 이야기를 통해 기술을 넘어선 창작의 본질을 마주하게 된다. 책은 크게 두 개의 파트로 나뉜다. 첫 번째 [인터뷰] 파트에서는 2024년 AI 국제영화제 대상 수상작인 '마테오', 내러티브 부문 수상작 '아트 인 더 월드', 뉴욕 국제필름페스티벌에서 베스트 AI 영화로 선정된 '원 모어 도파민' 등 화제의 AI 영화 제작자들을 직접 만나 그들의 제작 비하인드 스토리를 인터뷰 형식으로 소개한다. 두 번째 [테크 노트] 파트에서는 7인의 영상 전문가들이 시네마틱, 뮤직비디오, 광고 등 다양한 분야의 실전 경험을 바탕으로 AI 영상 제작의 핵심 테크닉과 과정을 상세히 풀어낸다. 영상의 일관성을 유지하는 방법부터 다양한 AI 툴의 연계 활용, 그리고 크리에이터로서의 시선과 연출까지, 이 책은 AI로 영상을 만들고자 하는 모든 이들에게 실질적인 길잡이가 되어줄 것이다.

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.