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[케이스 스터디] 실시간 협업과 시뮬레이션의 가치를 구현하는 팀 셋업 전략
연결된 데이터를 인터랙티브 3D 경험으로 전환   이번 호에서는 풍부하고 몰입감 있는 3D 환경을 만들고 협업하기 위한 팀 셋업과 관련한 전문가의 조언을 제공한다. 지난 호에서는 관리되는 중앙 집중형 3D 애셋 라이브러리를 구축하고 계층 구조와 메타데이터를 임포트 및 보존하여 기반을 마련하는 방법을 안내했다. 다음 단계는 해당 데이터를 판매하는 제품, 실행 중인 시뮬레이션 또는 모니터링하는 시설을 재현하는 몰입형 인터랙티브 경험으로 전환하는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     디자인 검토나 교육 시뮬레이션이 데이터의 부족으로 인해 실패하는 경우는 드물다. 대개 실패의 원인은 한자리에 모인 사람들이 데이터를 동일한 방식으로 경험하지 못하는 데 있다. 엔지니어링팀 은 단면도와 공차 누적 자료를 가져오고, 제조팀은 어셈블리 라인의 스냅샷을 보여 주며, 제품팀은 이해관계자의 이해를 돕기 위해 슬라이드를 제시한다. 이러한 프레젠테이션 자체에는 문제가 없지만, 각자가 서로 다른 프레임에 기반을 두고 있으며 서로 다른 출처의 데이터를 가져온다. 또한 특정 사용자 역할에만 중요한 일부 내용만을 전달한다. 각 팀은 자신의 기준에서는 옳을 수 있지만, 전달되는 정보가 정확하고 관련성이 있으며 최신 상태인지 모두가 확신하지는 못하기 때문에 중요한 질문이 계속해서 남게 된다. 하지만 여러 팀에게 동일한 3D 모델을 제시하면 얘기가 달라진다. 어셈블리가 움직이고, 공차 수준이 반영되며, 점검 패널이 열리고, 문제가 며칠이 아니라 몇 초 만에 드러난다. 이렇게 하면 사람들은 동일한 SSOTT(single source of truth)를 기반으로 같은 부분을 식별하고, 테스트하고, 의사 결정을 내릴 수 있다. 이번 호에서는 이러한 유형의 경험을 만드는 방법을 소개한다.   ▲ 이미지 제공 : ABB   병목 현상 : 연결된 모델, 누락된 경험 아무리 잘 정리되어 있더라도 원시 3D 모델만으로는 그 자체로 가치를 창출하지 못한다. 애셋 라이브러리를 구축했다면, 다음 단계는 해당 모델에서 최종 사용자가 필요로 하는 것을 제공하는 경험을 만드는 것이다. 이 단계에서 흔히 발생하는 마찰 요인은 다음과 같다. 사람들이 동일한 모델에 대해 갖는 서로 다른 기대치 : 엔지니어는 기능 면에서의 정확성을 기대하고, 교육 담당자는 절차를 가르치기 위한 명확성과 현실성을 필요로 하며, 고객은 이해하기 쉽고 매력적인 시각 자료를 원한다. 동적인 문제를 전달하지 못하는 정적 출력 : 스크린샷이나 슬라이드 자료로는 동작 중 충돌이나 부자연스러운 툴 경로 등을 보여 줄 수 없으며, 시퀀스 오류는 동작을 단계별로 실행하거나 작업을 직접 수행해 보는 경우에만 확인할 수 있다. ‘전부 아니면 전무’식의 현실주의 : XR 헤드셋에서 최대한의 디테일을 추구하면 프레임 속도가 급격히 떨어져 불편한 경험을 초래할 수 있다. 반대로 디테일을 지나치게 제거하면 신뢰를 잃을 위험이 있다. 미적 요소를 가지고 논쟁하기보다는, 필요한 용도에서 반드시 정확하게 구현해야 하는 요소에 집중해야 한다. 일관적이지 않은 기기 간 경험 : 워크스테이션에서 원활하게 실행되는 작업도 헤드셋이나 모바일 기기에서는 불안정할 수 있다. 지나치게 높은 해상도의 텍스처, 요구 사양이 높은 셰이더 또는 베이킹되지 않은 조명과 같은 요소는 라이브 데모나 교육 시뮬레이션 직전에 쉽게 수정하기가 어렵다. 이러한 문제에는 공통점이 있다. 바로 모두가 함께 직접 확인하고 다뤄 볼 수 있는 공유된 시각이 부족하다는 것이다. 모델을 최종 결과물이 아닌 출발점으로 삼으면 원하는 결과에 집중하고 해당 타깃과 기기에 맞게 디자인할 수 있다.     인터랙티브 요소가 확실한 성과로 이어지는 순간에 집중 화려한 그래픽스와 모든 세부 사항까지 고려한 완전한 시뮬레이션이 모든 워크플로에 필요한 것은 아니다. 최상의 결과는 사용 사례를 이해하고 그에 맞게 경험을 조정하는 과정에서 나온다. 인터 랙티브 3D는 산업 전반에 폭넓게 적용되는 영역에서 가장 큰 성과를 내는 경향이 있다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “성과를 낼 수 있는 영역은 사용자가 달성하고자 하는 목표에 따라 달라진다”면서, “무엇보다도 달성하고자 하는 결과를 먼저 정의하는 것이 중요하다. 어떤 팀에게는 몰입형 디자인 검토, XR 기반 현장 배치 검토, 또는 고객이 다양한 옵션을 직접 둘러볼 수 있는 웹 컨피규레이터처럼 영향력이 큰 활용 사례가 첫 번째 성과가 될 수 있다”고 전했다. 네 가지 주요 활용 사례 유형을 간단히 살펴보겠다.   교육 및 시뮬레이션 효과적인 시뮬레이션은 학습 성과와 안전성을 크게 향상시킬 수 있지만, 이는 몰입도, 정확성, 신뢰도에 달려 있다. 효과적으로 구축된 교육 시뮬레이션에서는 올바른 절차 순서, 결과에 대한 체감, 그리고 각 단계를 뒷받침하는 논리를 보여 준다. 예를 들어 시뮬레이션을 사용하여 지게차나 크레인 운전자를 교육할 경우, 하중의 흔들림과 관성을 통해 동영상으로는 절대 구현할 수 없는 방식으로 운전자의 판단력을 훈련시킨다. 유지 관리 작업에서는 실질적인 액세스 경로와 오류에 대한 실시간 피드백을 제공하여 신규 기술자가 생산적으로, 무엇보다도 안전하게 작업할 수 있는 자신감을 기를 수 있다. 교육 시나리오에 적합하며 신뢰할 수 있고 정확한 동작이 중요하다. 타깃 헤드셋이나 태블릿에서의 명확한 시각적 신호와 안정적인 프레임 속도가 미적 요소보다 훨씬 중요하기는 하지만, 그래도 시뮬레이션에는 실제 환경이나 오브젝트를 반영해야 한다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   3D 협업 및 디자인 검토 디자인 검토에서 인터랙티브 기능은 말로만 하는 토론을 직접 보여 주고 확인하는 방식으로 바꿀 수 있어야 한다. 이처럼 성과가 높은 사용 사례에서는 엔지니어, 디자이너 및 관계자가 실시간 3D로 디자인을 검토하여 오류를 더 일찍 발견하고 더 빠른 반복 작업을 통해 개선할 수 있다. 검토자는 변형(variant) 간에 전환할 수 있어야 하며, 부품을 전체 동작 범위로 움직여 충돌 여부를 확인하고, 레이어를 제거하여 컨텍스트 내 간극을 점검할 수 있어야 한다. 모두가 같은 시점에 같은 관점으로 같은 것을 바라보면 더 현명한 의사 결정이 훨씬 빠르게 이루어진다. 시각적 완성도는 대체로 선택 사항이지만, 사실적인 움직임과 정확한 디테일은 필수이다. 부품이 충돌 없이 얼마나 이동하는지를 보여주는 것과 같은 정확한 크기와 움직임이 무엇보다 중요하다. 가드레일을 해제하거나 셀프 서비스 모드를 활성화하여 문제 및 최악의 시나리오를 보여 주는 등의 간단한 위험 토글을 포함할 수도 있다.   ▲ 이미지 제공 : Facebook Reality Lab   인간−기계 인터페이스 운영 어셈블리 라인 제어 화면이든 차량 내 디스플레이든, HMI(휴먼−머신 인터페이스) 애플리케이션에서는 명확성이 가장 중요하다. 운영자는 현재 상황을 파악하고 다음에 취해야 할 조치를 알아야 하므로, 이러한 경우에는 경량 3D가 더 적절할 수 있다. 또한 사용자가 HMI를 통해 상호 작용하는 많은 임베디드 시스템은 그래픽스 처리 능력이 제한적이므로, 높은 수준의 시각적 정확도가 기술적으로 실현 가능하지 않은 경우가 많다. 한편 상황이 변할 때 운영자에게는 대응할 시간이 몇 초밖에 없을 수 있으므로, 반응성 및 가독 성과 같은 요소는 타협할 수 없다. 지연이 발생하거나 읽기 어려운 UI 요소가 있을 경우 오류, 다운타임 또는 안전 사고로 이어질 수 있다. 타깃 하드웨어에서 즉시 렌더링되는 경량 3D 모델을 사용하는 것이 좋다. 단순화된 메시, 사전에 베이크된 조명 및 고대비 머티리얼은 성능 부담을 줄여 주며, 일반적인 HMI 활용 사례에서 모델의 가독성을 유지한다.    ▲ 이미지 제공 : Mercedes-Benz Group Media   고객 경험 및 컨피규레이터 고객들은 관심 있는 제품과 가상으로 상호 작용할 수 있을 때 더 많은 시간을 할애하고 더 빠르게 결정을 내린다. 제품을 회전시키거나 확대/ 축소해 보고, 옵션을 변경하거나 증강현실(AR)을 통해 자신의 주변 환경에 배치해 볼 수도 있기 때문이다. 중요한 요소를 충실하게 재현할 때 신뢰성이 높아지므로, 머티리얼과 조명은 사실적이어야 하며 움직이는 부품도 실제와 동일하게 작동해야 한다. 하지만 화려한 비주얼을 선호하는 고객이라도, 프레임이 끊기거나 로딩이 길어지기를 원하지는 않는다. 고객 경험에서 가장 중요한 이른바 ‘히어로’ 요소를 우선적으로 고려해야 한다. 이는 유리, 금속, 페인트, 직물과 같이 디테일이 핵심적인 영역을 의미한다. 중간급 사양 기기에서의 빠른 로딩 시간도 중요하므로, 여러 디테일 수준(LOD)을 고려할 필요가 있다.   ▲ 이미지 제공 : Audi & Govar Studios    최상의 결과를 위해서는 앞에서 소개한 기본 사례 중 하나를 선택하여 단일 시나리오부터 시작하는 것이 좋다. 타깃 고객에게 가장 중요한 활용 사례를 구축한 다음, 연결된 동일한 3D 모델을 활용하여 다양한 기본 및 기타 용도로 확장할 수 있다.   정확성을 고려하여 디자인하되, 성능을 고려하여 구축할 것 신뢰와 확신은 두 가지에서 비롯된다. 신(scene)은 올바르게 보여야 하며, 최종 사용자가 실제로 사용하는 기기에서도 현실 세계와 동일하게 작동해야 한다. 설득력 있고 사용하기 쉬운 3D 경험을 만들기 위해서는 시각적 요소, 상호 작용, 통합의 세 가지 계층으로 구성된 접근 방식을 취하는 것이 좋다.   ▲ 이미지 제공 : TomTom   시각적 요소 : ‘실현 가능한 최소한의 사실성’을 고려한 조정 특정 경험에 적합한 시각적 디테일 수준을 찾는 것은 가장 어려운 요소에 속한다. 최종 사용자에게 최상의 경험을 제공하고 싶겠지만, 동시에 해당 경험을 전달할 기기의 성능도 고려해야 한다. 한편, 시각적 요소의 품질이 낮으면 충분한 의미를 전달하지 못할 수 있다. 반면 낮은 프레임 속도는 반응성이 떨어지고 몰입도가 낮은 경험을 초래한다. 필요 이상으로 사실적인 시각적 요소를 만들어 과도한 엔지니어링이 이루어지는 상황을 피해야 한다. 예를 들어, 중간급 사양의 VR 헤드셋에서 실행할 내부 교육 경험을 위해 초고해상도 텍스처를 몇 주 동안 제작할 필요는 없다. 교육생은 그 추가적인 디테일을 알아차리지 못할 수도 있지만, 성능 지연은 분명히 느낄 것이다. 팀이 CAD 어셈블리의 모든 세부 사항과 내부 컴포넌트를 실시간 신으로 임포트하는 경우에도 과도한 엔지니어링이 발생하며, 이는 해당 디테일이 보이지 않거나 경험에 필요하지 않더라도 마찬가지이다. 그러나 특히 고객을 대상으로 하는 경험에서는 시각적 요소의 엔지니어링이 미흡한 것 역시 해가 된다. 예를 들어, 로 폴리 모델과 흐릿한 텍스처를 사용하는 제품 데모는 보기에도 좋지 않을 뿐만 아니라, 제품을 제대로 선보이지 못해 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 사용자가 반드시 확인해야 하는 중요한 경고 레이블이나 안전 장치를 생략한 교육 시뮬레이션처럼, 이해에 영향을 주는 디테일이 누락되는 경우도 미흡한 엔지니어링에 해당한다. 최종 사용자가 시뮬레이션을 신뢰하지 못하거나 혼란을 느낀다면 현실과 지나치게 동떨어져 있기 때문일 가능성이 높다. 실현 가능한 최소한의 사실성을 목표로 삼는 것이 가장 좋다. 원하는 결과를 달성하는 데 필요한 최소 수준의 시각적 정확도를 구현해야 한다. 또한, 의사 결정에 정보를 제공하거나 영향을 미치기 위해 반드시 정확하게 유지되어야 하는 요소가 무엇인지 파악해야 한다. 여기에는 머티리얼, 모양, 조명 신호 또는 그 외의 요소가 있을 수 있다. 기능과 품질을 전달하는 작은 신으로 시작하고, 의미 를 담고 있는 지오메트리 구조는 유지해야 한다. 그다음 지원하려는 가장 낮은 사양의 타깃 기기에서 경험을 테스트하고, 추가 프레임 여유가 있을 때만 디테일을 더하는 방식으로 진행한다. 유니티의 헤닝 린 인더스트리 커스터머 석세스 시니어 디렉터는 “모든 것이 극사실적일 필요는 없다. 실사에 가까운 스트리밍은 매우 비용이 많이 들며, 사실성을 20%만 줄여도 대부분의 사람들은 그 차이를 알아차리지 못한다. 충분한 정도의 수준으로 조정하고 중요한 곳에 프레임을 활용해야 한다”고 전했다.   ▲ 이미지 제공 : Travancore Analytics    상호 작용 : 실제처럼 느껴지는 경험 제공 대부분의 산업 분야 활용 사례에서 상호 작용은 시각적 사실성보다 더 중요하다. 따라서 중력, 충돌, 유체 역학과 같은 현실 세계의 규칙을 따르는 3D 경험을 만들어야 한다. 물론 이로 인해 복잡도와 계산 비용도 증가한다. 예를 들어 교육 성과는 현실 세계에서의 동작에 따라 결정되지만, 이러한 동작을 사전에 베이크된 프리셋만으로 모방하기는 어렵다. 신입 직원에게 크레인 조작을 교육하는 경우, 시뮬레이션에서 하중의 흔들림, 마찰, 관성과 같은 요소를 정확히 전달해야 한다. 반면 복잡한 물리 계산이 과할 수 있는 경우도 있다. 예를 들어, 제품 데모에서 문이 열리고 닫힐 때 어떤 일이 일어나는지를 시뮬레이션하고자 한다면 간단한 애니메이션으로도 충분하다. 이는 항상 동일하게 보이겠지만, 변동성이 필요하지 않다면 문제가 되지 않는다. 경첩이 고장났을 때 어떤 일이 발생하는지까지 고객이 확인할 필요는 없기 때문이다. 하지만 엔지니어링 팀은 어떤 일이 발생하는지 확인해야 할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 물리 요소를 선택적으로 사용하고, 교육적 또는 경험적 가치를 더하는 부분에만 적용해야 한다. 그 외 변동성이 필요하지 않은 부분에는 계산 부담이 훨씬 적은 간단한 스크립트 애니메이션을 사용해도 좋을 것이다. 예를 들어, 기기 어셈블리에 관한 교육 시뮬레이션에서는 나사를 조이는 과정에서 부품이 실제처럼 충돌하는 모습을 보여 주도록 물리를 적용해야 할 수 있다. 반면, 패널이 열리거나 표시등이 켜지는 등 중요하지 않은 동작에는 사전 설정된 애니메이션을 사용할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “예를 들어 운전 시뮬레이터처럼 까다로운 활용 사례가 있다고 가정해 보자. 이 경우 유니티의 실시간 비주얼을 전용 물리 시뮬레이터와 함께 사용할 수 있다. 현실감을 떨어뜨리지 않으면서도 프레임 속도를 높게 유지하려면, 결정론적 분명성이 필요하지 않을 때 간단한 애니메이션을 사용할 수 있다”고 전했다.   통합 : 제작물을 계속 움직이게 만들기 정적인 모델은 상호 작용이 가능해지고 컨텍스트 데이터와 연결되면 강력한 3D 작업 공간으로 변한다. 목표는 디자인 리뷰의 승인, 출시 전 문제를 확인하기 위한 점검 경로, 또는 교육 시뮬레이션 중 특정 작업과 같이 중요한 순간에 사실성을 반영하는 것이다. 정적인 모델에 컨텍스트와 의미를 부여하는 경우 3D가 아닌 다른 데이터 소스의 데이터를 통합할 수 있다. 많은 산업 환경에서 가장 영향력 있는 통합 방식 하나는 실시간 IoT(사물인터넷) 또는 센서 데이터를 3D 경험에 직접 연결하는 것이다. 예를 들어, 작업 현장의 어셈블리 라인에서 IoT 텔레메트리 데이터를 통합하면 시뮬레이션을 통해 현재 온도, 속도 및 압력을 전달할 수 있다. 교육 및 R&D 애플리케이션에서는 연결된 센서를 통해 수집된 실제 텔레메트리 데이터가 운영 인식과 의사 결정 역량을 향상시킨다. 그 밖에 유용한 통합 대상으로는 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사 자원 관리) 및 유지 관리 데이터베이스와 같은 엔터프라이즈 시스템 등이 있다. 3D 모델을 이러한 데이터 소스에 연결하면 정보를 통합하고 협업을 개선할 수 있으며, 디자인 승인이나 점검 요청과 같은 영역에서 발생하는 반복 작업을 줄일 수 있다. 애셋 데이터베이스에서 모델을 열자마자 ERP 시스템에서 해당 모델의 유지 관리 이력과 재고 상태를 즉시 가져온다고 생각해 보자. 산업별로 보다 특화된 연동 사례도 찾아볼 수 있다. 예를 들어 석유 및 가스, 건설 또는 스마트 시티 계획 분야에서는 GIS(지리 정보 시스템) 및 지도 데이터를 통합하여 3D 모델을 실제 지도 좌표 위에 오버레이하거나, BIM(건설 정보 모델링) 데이터를 지리 공간 컨텍스트에 추가하여 여러 관계자가 프로젝트를 현장의 맥락에서 확인하도록 할 수 있다. 유틸리티 및 에너지 기업은 풍력 터빈이나 변전소의 3D 모델 위에 SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 텔레메트리와 일기 예보를 오버레이할 수 있다. 물류 및 창고 관리 분야에서는 혼잡 상황 등을 파악하기 위해 실시간 교통 데이터와 히트맵을 통합할 수 있다. 헤닝 린 시니어 디렉터는 “유니티를 사용하면 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 또는 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)와 같은 업계 표준 프로토콜을 사용하여 IoT 데이터를 시뮬레이션에 손쉽게 통합할 수 있다. 온도 오버레이, 실시간 유동 인구 또는 차량 트래픽 등 무엇이든 가능하다”고 짚었다.     입증 : 다양한 관계자의 신뢰 강화 아무리 잘 만들어진 경험이라도, 팀에서는 가치 증명을 보여 주는 성과를 측정해야 한다. 예를 들어 교육 성과는 전문성 확보 시간이나 오류 감소 등, 협업은 디자인 검토 사이클 시간, CX는 전환 지표 등의 KPI로 측정할 수 있다. 이러한 성과를 측정하기 위해서는 간단한 사용 기록, 단계 완료 여부 또는 상호 작용 빈도를 활용할 수 있다. 최상의 결과를 얻으려면 프로젝트당 하나의 주요 KPI를 선택하고 목표로 삼을 기준선을 설정하는 것이 필요하다. 또한 팀에는 자신이 만든 결과물이 시간이 지나도 계속 안정적으로 유지되고 활용될 수 있다는 확신이 필요하다. 그렇기 때문에 유니티의 3년 LTS와 같은 장기 지원 약정의 가치가 중요한 것이다. 이러한 장기 지원은 안정성, 업데이트, 전문가의 가이드를 제공하여 기업이 고립된 상태에서 실험하고 있는 것처럼 느끼지 않도록 할 수 있다. 유니티는 여러 산업 전반에 걸친 수천 명의 실무자 커뮤니티를 통해 집단 지성과 오픈 소스 툴 및 애셋을 활용할 수 있게 한다는 점에서도 신뢰를 보장한다. 사라 래시 수석 부사장은 “기술 분야에 속하지 않는 사용자도 노코드 웹 기반 플랫폼인 유니티 스튜디오(Unity Studio)를 통해 애셋을 가져와 기본적인 신을 구축하고 시뮬레이션을 생성할 수 있다. 교육 관리자, 아티스트 및 공장 관리자도 개발자에게 의존하지 않고 몰입형 애플리케이션을 제작할 수 있게 된다”고 설명했다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면, 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상적으로 사용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 등 무엇이든 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 제작함으로써, 통합된 3D 애셋 라이브러리의 가치를 신속히 입증할 수 있다. 30일 이내에 할 수 있는 일들을 간단히 정리해 보면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선택한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 퍼블리시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-06-04
지멘스-Arm, 에이전틱 AI 인프라 위한 CPU 검증 협력
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm과 협력해 에이전틱 AI 워크로드 처리에 최적화된 AGI CPU의 성능과 안정성을 검증한다고 밝혔다. 이를 통해 차세대 에이전틱 AI 환경에서 즉시 운용할 수 있는 대규모 AI 인프라 구현을 지원한다. Arm의 AGI CPU는 Arm 네오버스 컴퓨트 서브시스템(Neoverse Compute Subsystem)인 CSS(씨에스에스) V3 플랫폼을 기반으로 설계되었다. 이 CPU는 에이전틱 AI와 클라우드 데이터센터 환경에서 높은 성능과 에너지 효율을 동시에 구현할 수 있도록 개발됐다. 지멘스의 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 하드웨어 지원 검증 플랫폼은 개별 서브시스템부터 전체 시스템까지 단계적으로 AGI CPU를 검증했다. 칩 최종 설계 확정인 테이프아웃 전에 대형 클라우드 사업자가 요구하는 성능, 레이턴시, 전력 기준을 달성하도록 도왔다.     Arm은 지멘스의 하드웨어 지원 검증(HAV), 에뮬레이션, 프로토타이핑 설루션을 활용해 네오버스 V 시리즈 CSS의 설계 복잡성과 성능 요구사항을 해결했다. 해당 워크플로는 하이퍼스케일러 환경을 위한 핵심 성능 지표 검증을 지원하기 위해 Arm과 협력해 구성했다. Arm은 AGI CPU가 에이전틱 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 전력 대비 성능 측면의 큰 도약을 이룬 제품이라고 밝혔다. 이 제품은 네오버스 V 시리즈 코어, 고속 인터커넥트, PCIe Gen6, NVMe, CXL 등 다양한 기술을 하나로 통합한 멀티 다이 구조를 가진다. 이 때문에 기존 EDA 툴만으로는 필요한 수준의 검증을 수행하기 어렵다. 지멘스의 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS) 프로토타이핑 플랫폼은 벨로체 스트라토 CS가 칩 전체 검증을 맡을 뿐만 아니라, 실제 칩 생산 이전 단계의 소프트웨어 개발을 앞당긴다. 벨로체 프로FPGA CS는 실시간에 가까운 속도로 동작하는 FPGA 기반 시제품을 제공한다. 소프트웨어 팀이 칩 양산보다 수개월 먼저 검증, 드라이버 개발, 시스템 초기 구동을 시작할 수 있도록 지원한다. 지멘스는 이를 통해 빠듯한 칩 출시 일정에 맞춰 소프트웨어를 준비하고, 하이퍼스케일러의 핵심 배포 일정 리스크를 줄일 수 있다고 밝혔다. 지멘스의 검증 및 구현 설루션은 Arm CPU 설계 환경에 자연스럽게 통합되어 빠르고 부담 없는 도입을 지원한다. Arm AGI CPU 개발에 활용된 벨로체 스트라토 CS 기술은 Arm 라이선시, SoC 설계자, 생태계 파트너에게도 동일하게 제공된다. 이를 통해 혁신 속도를 높이고 개발 리스크를 낮춘다. 동시에 에이전틱 AI 업계 전반의 예측 가능한 제품 출시를 지원하는 생태계가 형성된다. Arm 네오버스 CSS 플랫폼을 기반으로 자체 칩을 개발하는 하이퍼스케일러에게 이러한 검증 기술 접근성은 초대규모의 실제 적용 환경에서도 설계 신뢰성을 확보할 수 있는 경로를 제공한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 수석 부사장은 “Arm AGI CPU는 에이전틱 AI 혁신을 향한 업계의 도전 의지를 상징한다”면서, “Arm과의 협력을 통해 지멘스의 검증 기술이 네오버스 CSS 전체를 완전한 SoC 수준에서 업계 최고의 성능과 채널 대역폭으로 검증할 수 있음을 입증했다”고 말했다. 이어서 “이번 성과는 AI 인프라의 한계를 함께 넓혀가겠다는 양사의 공동 의지를 보여주며, 점점 복잡해지는 설계 과제에 직면한 Arm 생태계 고객들과 함께 성장하는 지멘스 설루션의 역량을 확인시켜 준다”고 덧붙였다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) 프로덕티비티 엔지니어링 부문 부사장은 “현대 AI 컴퓨팅 플랫폼의 규모와 복잡성은 한층 높은 수준의 검증을 요구한다”면서, “지멘스의 설루션은 다수의 벨로체 스트라토 CS 장비를 연동한 대규모 Arm AGI CPU 전체 시스템 검증을 가능하게 해, 하이퍼스케일러가 요구하는 성능과 효율 기준을 충족하는 데 기여했다”라고 말했다.
작성일 : 2026-05-19
어도비, 에이전틱 AI로 고객 경험 강화하는 ‘CX 엔터프라이즈 코워커’ 공개
어도비가 기업의 고객 경험 강화와 조율을 돕는 ‘어도비 CX 엔터프라이즈 코워커(Adobe CX Enterprise Coworker)’를 발표했다. 이 설루션은 에이전틱 AI를 활용해 워크플로 구축을 지원한다. 소비자의 개인화 경험에 대한 기대가 높아지면서 기업은 분산된 시스템의 콘텐츠와 데이터, 의사결정을 통합해야 하는 과제를 안고 있다. 마케팅 팀은 한정된 자원으로 더 높은 성과를 내야 하는 상황이다. 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP)과 실시간 고객 데이터 플랫폼(Real-Time Customer Data Platform), 커스터머 저니 애널리틱스(Customer Journey Analytics), 저니 옵티마이저(Journey Optimizer) 등 AEP 기반 애플리케이션의 인사이트를 활용한다. 이 설루션은 에이전틱 지능을 고객 참여 생애주기에 통합해 팀의 빠른 대응과 개인화 확장을 돕는다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 개방형 표준을 기반으로 설계했다. MCP와 A2A를 지원하는 이 시스템은 유연한 구조를 갖췄으며 사람의 감독 아래 자율적으로 작동한다. 어도비에 따르면, 현재 전 세계 2만 개 이상의 브랜드가 데이터와 콘텐츠, 고객 여정을 통합하기 위해 어도비 설루션을 사용한다. 또한 AEP는 전 세계 비즈니스에서 연간 1조 회 이상의 경험을 처리하고 있다. 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 정의된 목표에 따라 신호를 모니터링하고 차선책을 제안하며 여러 채널에서 실시간으로 경험을 실행한다. 기획부터 실행, 최적화까지 이어지는 워크플로를 원활하게 이동하면서도 인간을 의사결정 과정에 참여시킨다. 어도비 애플리케이션 간의 긴밀한 통합으로 인사이트를 즉시 실행할 수 있어 데이터와 실행 사이의 간극을 해소한다. 이 설루션은 개방형 표준을 기반으로 하여 다양한 플랫폼에서 상호 운용성을 보장한다. AWS, 앤트로픽, 구글 클라우드, 마이크로소프트, 오픈AI 등의 AI 플랫폼에서도 작동한다. 어도비는 엔비디아와 협력해 보안과 거버넌스 레이어를 결합한 설루션을 제공할 계획이다. 이를 통해 규제 산업을 위한 거버넌스 기반 에이전트와 CX 전문성이 내장된 설루션을 선보인다. 실시간 CDP, 마케토 인게이지, 타겟 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션과 CRM 플랫폼, 외부 정보의 인사이트도 통합한다. 어도비는 의사결정 엔진인 ‘어도비 인게이지먼트 인텔리전스(Adobe Engagement Intelligence)’와 로열티 기반 경험을 제공하는 ‘어도비 저니 옵티마이저 로열티(Adobe Journey Optimizer Loyalty)’도 함께 공개했다. 이외에 통합 인사이트 시스템인 ‘어도비 CX 애널리틱스(Adobe CX Analytics)’와 실시간 CDP의 확장 프로필 기능도 추가했다. 비정형 데이터와 정형 데이터를 통합해 고객 참여에 더 많은 AI 맥락을 제공한다. LLM(대규모 언어 모델) 기반 인터페이스 등 모든 접점에서 고객 여정과 데이터를 연결하는 거버넌스 인텔리전스 레이어를 확대했다. 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 수개월 내 정식 출시될 예정이다. 어도비의 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 고객 경험 오케스트레이션 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 에이전틱 AI 기술로 마케팅 워크플로를 재정비하려는 기업에 다음 단계가 될 것”이라면서, “인사이트와 실행 사이의 격차를 해소해 브랜드가 대규모 개인화 경험을 제공하도록 지원한다. 이것이 바로 마케팅 팀을 위해 에이전틱 인텔리전스의 모든 역량을 완전히 활용함을 의미한다”고 설명했다.
작성일 : 2026-05-07
“AI 에이전트의 보안 사각지대 해소”… 마이크로소프트 ‘에이전트 365’ 출시
마이크로소프트가 AI(인공지능) 에이전트의 안전한 운용과 보안 및 거버넌스 강화를 지원하는 ‘마이크로소프트 에이전트 365(Microsoft Agent 365)’를 정식 출시했다. 최근 AI 에이전트가 애플리케이션과 엔드포인트 및 클라우드 전반에 걸쳐 빠르게 확산함에 따라, 보안 팀의 가시성과 통제 범위를 벗어나 운영되는 사례가 늘고 있다. 마이크로소프트는 에이전트가 자율적으로 도구를 호출하거나 다른 에이전트와 상호작용하는 과정에서 발생하는 데이터 과다 공유와 도구 오용 및 권한 남용 등을 주요 보안 리스크로 지목했다. 에이전트의 규모가 계속 달라지는 환경일수록 엔드 투 엔드 관측성 확보가 중요하다는 것이 마이크로소프트의 분석이다. 이번에 출시된 마이크로소프트 에이전트 365는 에이전트 관리를 위한 제어 플랫폼이다. 조직은 기존 관리 및 보안 워크플로를 그대로 유지하면서 마이크로소프트와 에코시스템 파트너의 에이전트를 통합 관측하고 관리하며 보호할 수 있다. 마이크로소프트는 플랫폼 출시와 함께 적절한 통제 체계를 갖춘 상태에서 에이전트 도입을 확장할 수 있는 새로운 기능의 프리뷰도 공개했다. 자체 자격 증명과 권한으로 동작하는 독립 운영 에이전트까지 관리 범위를 넓혔으며 마이크로소프트 디펜더(Microsoft Defender)와 마이크로소프트 인튠(Microsoft Intune)을 통해 로컬 및 클라우드 환경의 에이전트와 ‘섀도 AI’를 식별한다. 이를 통해 비관리 에이전트 차단을 포함한 적절한 통제를 적용할 수 있도록 돕는다. 윈도우 디바이스에서 실행되는 오픈클로(OpenClaw)를 시작으로 깃허브 코파일럿 CLI(GitHub Copilot CLI)와 클로드 코드(Claude Code) 등으로 로컬 에이전트 탐지 역량을 강화할 계획이다.   ▲ 마이크로소프트 디펜더에서 제공하는 로컬 AI 에이전트 관계 맵   에이전트 리스크 평가 체계도 정밀해진다. 에이전트와 연결된 디바이스나 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 및 관련 ID와 접근 가능한 클라우드 리소스 간의 상관관계를 시각화해 제공한다. 보안 팀은 이를 바탕으로 인프라 노출 범위와 잠재적 영향력을 평가할 수 있다. 실시간 런타임 차단 및 알림 기능을 통해 에이전트가 민감 데이터에 접근하거나 유출을 시도하는 등 악성 행동 패턴을 보일 경우, 마이크로소프트 디펜더가 이를 차단하고 사고 맥락이 포함된 알림을 생성한다. 이기종 클라우드 환경에 대한 지원도 강화한다. 이번 프리뷰 기능을 통해 AWS 베드록 및 구글 클라우드와 레지스트리를 동기화할 수 있다. IT 팀은 여러 플랫폼에 걸쳐 에이전트를 자동 탐지하고 향후 수명 주기를 관리할 수 있게 된다. 또한 젠스파크나 젠데스크 등 파트너사의 에이전트도 별도의 통합 작업 없이 마이크로소프트 에이전트 365에서 통합 관리할 수 있다. 에이전트 전용 클라우드 PC 환경을 제공하는 윈도우 365 포 에이전트(Windows 365 for Agents)는 에이전트가 조직의 보안 정책이 적용된 안전한 환경 내에서 상호작용하도록 돕는다. 마이크로소프트 엔트라(Microsoft Entra)의 네트워크 제어 기능은 코파일럿 스튜디오와 사용자 엔드포인트의 로컬 에이전트까지 확대 적용된다. 보안 팀은 네트워크 계층에서 에이전트 트래픽을 일관되게 검사하고 미승인 AI 사용을 식별해 제한할 수 있다. 한편, 마이크로소프트는 액센츄어나 KPMG 등 글로벌 파트너사와 협력해 기업 고객의 도입을 위한 거버넌스 워크숍과 컨설팅 서비스를 지원한다고 전했다. 마이크로소프트 에이전트 365는 현재 마이크로소프트 365 E7 라이선스에 포함되어 있으며, 필요 시 사용자당 월 15달러의 단독 라이선스로도 이용할 수 있다.
작성일 : 2026-05-07
[포커스] ‘제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축
SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김현무 선임본부장은 개회사를 통해 오늘날 제조업이 마주한 거대한 변화의 물결을 짚었다. “최근 제조업계는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 중심으로 그 어느 때보다 빠르게 디지털 전환을 맞이하고 있다. 현실의 생산 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 스스로 판단해 최적화하는 자율 제조 시스템은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다”라고 전한 김현무 선임본부장은 “공작기계는 여전히 제조의 심장이다. 아무리 첨단 기술이 고도화되고 AI가 제조 분야의 의사결정을 주도하더라도, 이를 실제 현실에서 제품으로 구현해 내는 물리적인 바탕은 결국 공작기계”라고 역설했다. 또한, “앞으로 우리 제조업의 경쟁력은 이러한 디지털 기술과 공작 기술이 얼마나 높은 수준으로 융합되는지에 따라 판가름 날 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 김현무 선임본부장   피지컬 AI·디지털 트윈으로 실현하는 자율 제조의 미래 4월 16일에는 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’가 진행됐다. 다섯 편의 발표에서는 단순한 자동화를 넘어 로봇이 인간의 숙련도를 학습하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 피지컬 AI와 이를 뒷받침하는 디지털 트윈 기술의 융합 사례가 다뤄졌다. 로봇, 자동차, 조선 등 각 분야의 전문가들은 파편화된 데이터를 통합하고 일하는 방식 자체를 혁신해야만 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있다고 입을 모았다.   ▲ 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원   한국로봇산업진흥원 제조로봇본부의 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 한 발표에서, 피지컬 AI가 주도할 제조 산업의 미래를 조명했다. 그는 인공지능이 내린 똑똑한 판단을 실제 물리적인 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 핵심이라고 강조했다. “세상의 모든 제조 환경과 인프라가 인간을 기준으로 설계되어 있기 때문에, 사람의 형태를 한 휴머노이드 로봇이 가장 경제적이고 효율적인 실행 도구가 될 수밖에 없다”는 것이 전진우 수석연구원의 분석이다. 한편으로 그는 “제조 AX(인공지능 전환)는 로봇을 도입하는 것으로 그치지 않는다”면서, 눈앞에 보이는 로봇 하드웨어의 도입에만 집착해서는 안 된다는 충고도 전했다. 진정한 제조 혁신을 위해서는 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꿔야 한다는 것이다. 구체적으로는 현장 장인들의 숙련된 솜씨와 암묵적인 노하우를 다중 감각 데이터로 변환하고 기록하여 로봇의 뇌를 구축하는 작업이 반드시 선행되어야 한다. 전진우 수석연구원은 “다가올 피지컬 AI 시대의 진정한 승부처는 단단한 기계 장비가 아니라, 로봇을 똑똑하게 움직이게 할 양질의 현장 데이터를 어떻게 수집하고 자산화할 것인지 치열하게 고민하는 데 달려 있다”고 조언했다.   ▲ 현대자동차·기아 이현우 팀장   현대자동차·기아의 이현우 팀장은 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로 AI 기반 자율 제조를 향한 혁신의 여정을 소개했다. 그는 자율 제조 공장이라는 자동차 제조 산업의 새로운 변화와 함께, 피지컬 AI 및 디지털 트윈을 융합한 자율 제조 혁신이라는 비전을 소개했다.   ▲ HD한국조선해양 이태진 전무   HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 발표를 진행했다. 인력난과 복잡해진 선박 건조 환경을 극복할 해법으로 미래형 조선소의 청사진을 제시한 이태진 전무는 “디지털 매뉴팩처링, 디지털 트윈, 피지컬 AI의 세 가지 키워드가 삼위일체되는 것이 지능형 자율운영 조선소의 핵심”이라고 강조했다. 가상 공간의 시뮬레이션 결과가 실제 현장에서 피지컬 AI의 행동으로 이어지고, 디지털 트윈이 두 세계를 빈틈없이 연결해야 진정한 자율 제조가 완성된다는 것이다. 이를 위한 우선 과제로는 파편화된 데이터의 통합이 꼽힌다. 이질적인 시스템의 언어를 온톨로지(ontology) 기술로 하나로 묶어내 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 만들어야만 AI가 상황을 정확히 인지하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 이태진 전무의 설명이다. 그는 “거대한 야드 위 수많은 로봇과 설비가 충돌 없이 조화롭게 일하는 완벽한 오케스트레이션(orchestration)을 구현하는 것이 대한민국 조선업의 압도적 경쟁력을 지켜낼 열쇠가 될 것”이라고 전했다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장   한국산업기술기획평가원(KEIT)의 김성호 본부장은 ‘제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’에 대해 소개하면서, 대한민국 제조업의 강점을 결집하고 지능화된 산업 생태계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 1300개가 넘는 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스(맥스 얼라이언스)는 자동차, 로봇, 조선, 반도체 등 핵심 분야별로 특화된 AI 모델과 하드웨어 기술력을 확보하는 데 주력하고 있다. 김성호 본부장은 데이터 수집부터 기술 개발, 제품 실증에 이르는 전 주기의 로드맵을 설명했다. 특히 2026년에는 약 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되어 ‘AI 팩토리 선도 프로젝트’와 단기 상용화 사업인 ‘AI 스프린트’ 등이 가속화될 전망이다. 또한 민간 투자를 유도하기 위한 국민성장펀드 협력 체계와 GPU 등 필수 인프라 지원책을 병행하여 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 토양을 마련한다. 김성호 본부장은 “궁극적으로 맥스 얼라이언스는 개별 기업의 성공을 넘어 제조 AX 세계 최강국으로 도약하기 위한 핵심 거점 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.   ▲ KAIST 장영재 교수   KAIST의 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로 한 발표에서, 다수의 이기종 로봇이 조화롭게 협업하는 무인 공장 통합 운영 시스템인 ‘카이로스’를 소개하면서 제조 피지컬 AI의 실질적인 적용 방안을 제시했다. 과거에는 개별 장비나 로봇 자체의 지능 고도화에만 집중했지만, 실제 생산 현장에서는 수많은 기계가 서로 얽히며 예상치 못한 충돌과 병목 현상이 발생할 수밖에 없다. 장영재 교수는 “이를 근본적으로 해결하기 위해 탄생한 카이로스는 공장 전체의 맥락을 조망하며, 인공지능이 스스로 상황을 판단하고 작업을 지시하는 거대한 ‘공장 운영체제’ 역할을 수행한다”고 설명했다. 또한, 장영재 교수는 “첨단 기술의 도입이 단순한 보여주기식에 그쳐서는 안 된다”면서, “결국 진정한 제조 혁신은 파편화된 AI 기술의 나열이 아니라 공장 전체의 운영 흐름을 통합적으로 통제하는 데서 시작한다”고 전했다. 또한, 스마트폰 앱을 내려받듯이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 성능이 끊임없이 진화하는 소프트웨어 중심의 아키텍처로 탈바꿈하는 근본적인 체질 개선을 거쳐야 제조 혁신이 완성될 수 있다고 덧붙였다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-05-06
어도비, 에이전틱 AI 생태계 확장으로 고객 경험 오케스트레이션 강화
어도비가 주요 기술 기업, 에이전시, 시스템 통합업체와 협력해 에이전틱 생태계를 확장한다고 밝혔다. 이번 발표는 기업 전반에 에이전틱 워크플로를 넓혀 크리에이티브 전문가와 마케터가 인공지능(AI) 기반의 인사이트와 자동화로 개인화된 경험을 제공하도록 돕기 위해 마련했다. 이번 파트너 통합은 기업이 고객 생애주기를 관리하는 방식을 간소화하는 새로운 엔드 투 엔드 에이전틱 AI 시스템인 ‘어도비 CX 엔터프라이즈(Adobe CX Enterprise)’의 일부이다. 어도비에 따르면 CX 엔터프라이즈는 수십 년간 축적한 데이터와 콘텐츠, 고객 여정에 대한 전문 지식을 바탕으로 하며 신뢰할 수 있고 맥락을 이해하는 에이전트의 핵심 기반이 된다. 기업이 고객 경험 오케스트레이션을 위해 에이전틱 AI를 도입하면서 모델과 플랫폼, 워크플로의 파편화가 심화되고 있다. 어도비는 기업이 가치를 실현하려면 폐쇄적인 시스템이 아닌 실제 작업 과정 중심으로 설계된 개방적이고 상호 운용 가능한 생태계가 필요하다고 설명했다. 어도비의 아미트 아후자 고객 경험 오케스트레이션 제품 부문 수석부사장은 “마케터는 조직의 AI 툴과 성과 창출에 필요한 마케팅 역량 사이에서 선택의 기로에 놓여서는 안 된다”면서, “CX 엔터프라이즈를 통해 파트너 생태계를 확장하고 맞춤화된 통합을 구축해 이러한 격차를 해소하고 있다”고 밝혔다. 또한 기업에 유연성과 선택권을 제공해 신뢰와 거버넌스를 유지하면서도 신속하고 현명한 의사 결정을 내리도록 지원한다고 덧붙였다. 어도비는 고객 여정 최적화와 캠페인 성과 분석 같은 업무를 간소화하기 위해 고객 경험 인텔리전스를 실제 업무 환경에 접목하고 있다. 어도비 마케팅 에이전트는 마이크로소프트 365 코파일럿에서 정식 버전으로 제공하며 아마존 퀵, 앤트로픽 클로드 엔터프라이즈, 챗GPT 엔터프라이즈, 제미나이 엔터프라이즈, IBM 왓슨x 오케스트레이트에서는 베타 버전으로 활용할 수 있다. 어도비의 에이전틱 AI 접근 방식은 실무팀이 매일 사용하는 플랫폼에 자연스럽게 통합되는 것을 최우선으로 한다. 어도비는 에이전트 스킬과 개발자 툴을 연결해 다양한 인터페이스로 확장 가능한 다단계 에이전틱 워크플로를 지원한다. 이에 따라 기업은 기존에 사용하던 도구 내에서 어도비의 인텔리전스를 그대로 활용 가능하다. 어도비의 AI 에이전트와 스킬 등은 AWS, 앤트로픽, 구글 클라우드, 마이크로소프트, 오픈AI 내에서 사용할 수 있다. 또한 엔비디아와 협력해 엔비디아 에이전트 툴킷 소프트웨어를 기반으로 한 CX 엔터프라이즈 코워커를 구축 중이다. 이를 통해 온프레미스나 클라우드 환경의 엔비디아 오픈쉘에 어도비의 고객 경험 인텔리전스를 적용할 수 있다. 액시엄, 디맨드베이스, 제네시스, 메달리아, 레인포커스, SAP, 서비스나우와도 새로운 통합을 지원한다. 팀은 툴 전환 없이 데이터를 분석하고 워크플로 문제를 해결하며 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 브랜드 컨시어지의 파트너 생태계도 확장해 [24]7.ai, 알골리아, 네토미와의 파트너십으로 거버넌스 기반 에이전틱 AI를 제공할 계획이다. 아디옌, 페이팔, 스트라이프와는 에이전트 기반 상호작용에 결제 기능을 도입해 원활한 결제 경험을 지원한다. 어도비는 에이전틱 AI를 위한 시장 진출 모델도 강화한다. 덴츠, 하바스, 옴니콤, 퍼블리시스, 스태그웰, WPP 등 글로벌 에이전시는 어도비 CX 엔터프라이즈를 표준으로 채택하고 자사의 지적재산과 전문성을 결합하고 있다. 액센츄어, 캡제미니, 코그니전트, 딜로이트 디지털, EY, IBM, 인포시스, PwC, TCS 등 시스템 통합(SI) 업체 역시 어도비의 에이전틱 기능을 활용해 산업별 맞춤 설루션을 패키지화하며 고객의 기술 현대화를 돕고 있다.
작성일 : 2026-04-30
어도비, 에이전틱 AI 기반의 고객 경험 시스템 ‘CX 엔터프라이즈’ 공개
어도비가 고객 확보와 참여 유도, 전환, 충성도 유지에 이르는 전 고객 생애 주기 관리를 돕는 새로운 에이전틱 AI 시스템인 ‘어도비 CX 엔터프라이즈(Adobe CX Enterprise)’를 공개했다. 2만 개 이상의 글로벌 브랜드가 어도비 설루션을 기반으로 비즈니스를 운영하는 가운데, 이번 시스템은 데이터와 콘텐츠, 고객 여정 영역에서 축적된 전문성을 바탕으로 신뢰할 수 있는 에이전트 구현 기반을 제공한다. 에이전틱 AI 시대가 열리면서 AI 에이전트가 브랜드 가이드라인 준수부터 개인화 콘텐츠 제작까지 복잡한 업무를 가속화하는 핵심 자원으로 떠오르고 있다. 이에 따라 고객 경험 오케스트레이션 방식도 변화하고 있다. 기업은 단편적인 AI 활용에서 벗어나 비즈니스 성과를 창출하는 에이전틱 기업으로의 전환이 필요한 시점이다. 어도비에 따르면, CX 엔터프라이즈는 에이전트를 기반으로 브랜드 가이드라인을 일관되게 반영하며 개인화된 고객 경험을 대규모로 확장하도록 지원한다. 이 시스템은 브랜드 신호를 학습하는 추론 엔진인 ‘어도비 브랜드 인텔리전스’와 고객 가치에 최적화된 의사결정 엔진인 ‘어도비 인게이지먼트 인텔리전스’를 기반으로 운영된다. 이번 시스템은 개방형 생태계를 위해 조립식 아키텍처를 채택하여 다양한 기술 스택과 연동할 수 있는 유연성을 갖췄다. 어도비는 AWS, 앤트로픽, 구글 클라우드, IBM, 마이크로소프트, 엔비디아, 오픈AI 등과 파트너십을 확장했다. 이를 통해 각 사의 설루션 전반에서 재사용 가능한 에이전틱 스킬과 워크플로를 활용할 수 있게 했다. 연간 1조 회 이상의 고객 경험을 지원하는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 CX 엔터프라이즈 내에서 맥락 레이어 역할을 수행한다. 이를 통해 에이전트가 모든 고객 데이터 소스를 통합하고 실시간 인사이트를 제공하며 다중 채널 경험을 조율하도록 지원한다. 주요 구성 요소로는 어도비 앱 전반에 적용되는 신규 에이전트가 있다. 이 에이전트는 어도비 마케팅 에이전트를 아마존 퀵, 앤트로픽 클로드 엔터프라이즈, 챗GPT 엔터프라이즈 등 주요 AI 플랫폼 환경으로 확장해준다. 또한 재사용 가능한 명령을 패키지화한 에이전트 스킬 카탈로그를 통해 맞춤형 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있다. 개발자를 위한 인프라도 제공한다. 개발자는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버와 에이전트 스킬을 활용해 앤트로픽이나 구글 클라우드 등의 툴에 어도비 기능을 직접 통합할 수 있다. 새롭게 선보인 어도비 CX 엔터프라이즈 코워커는 정의된 비즈니스 목표에 따라 여러 에이전트의 다단계 작업을 조율한다. 예를 들어 마케팅 팀이 특정 실적 향상 목표를 세우면 코워커가 적절한 에이전트와 툴을 모아 계획을 수립하고 실행 결과까지 모니터링하는 방식이다. 어도비의 아닐 차크라바티 고객 경험 오케스트레이션 사업 부문 사장은 “어도비 CX 엔터프라이즈는 기업의 요구에 맞춰 최적화할 수 있는 설루션으로, 기업이 AI 실험을 넘어 실질적인 비즈니스 성과를 내도록 돕는다”면서, “이 엔드 투 엔드 설루션은 어떤 환경에도 자연스럽게 통합되며 주요 AI 플랫폼의 툴과 원활하게 상호 운용되도록 설계했다”고 밝혔다.
작성일 : 2026-04-21
[태성에스엔이] 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내
#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   * 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver
작성일 : 2026-04-17