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통합검색 "OCI"에 대한 통합 검색 내용이 1,141개 있습니다
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오라클, OCI 전용 리전25 통해 소버린 AI 및 클라우드 서비스 배포 지원
오라클은 더 많은 기업이 퍼블릭 클라우드의 민첩성, 경제성 및 확장성을 누릴 수 있도록 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 리전25(Dedicated Region25)를 출시했다고 발표했다. 기업은 OCI 전용 리전25를 통해 단 몇 주 내에 최소 3개의 랙으로 구성된 풀스택 OCI 환경을 구축할 수 있으며, 공간 제약이 있는 환경에서도 손쉽게 전용 리전을 배포할 수 있다. 지난 2020년 처음 출시된 OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)은 대규모 하이퍼스케일 폼팩터에서 더욱 유연한 배포 형태로 발전해 왔다. 현재 전 세계적으로 60개 이상의 OCI 전용 리전과 오라클 알로이(Oracle Alloy) 리전이 운영 중이거나 계획되어 있으며, 고객은 성능, 거버넌스, 퍼블릭 OCI 환경의 호환성을 저해하지 않으면서 자사 비즈니스 규모에 최적화된 배포 모델을 선택할 수 있다.     OCI 전용 리전25는 OCI의 분산형 클라우드 제품군에 속하며, 모듈형 인프라와 간소화된 서비스 설계를 갖춘 엔터프라이즈급 소버린 클라우드를 통해 공공 및 민간 조직이 민첩성을 높이고 제품 출시 기간을 단축하도록 지원한다. 오라클은 “200개 이상의 AI 및 클라우드 서비스가 내장된 완전한 퍼블릭 클라우드 리전을 3개 랙만으로 구축 가능하고, 하이퍼스케일 수준까지 확장 가능하며, 고객 데이터센터 내에서 안전하게 운영할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 이에 따라 시공간적 제약 혹은 규제 관련 제약으로 전용 클라우드 리전 운영이 어려웠던 고객도 혁신을 가속화하고 새로운 비즈니스 모델을 구현할 수 있게 된다는 것이 오라클의 설명이다. 기존의 전용 클라우드 리전은 많은 조직의 전면적 클라우드 전환에 걸림돌이 되었다. OCI 전용 리전25는 ▲고도화된 네트워크 중심의 모듈형 확장성 ▲하이퍼컨버지드 표준 인프라 ▲통합 다계층(multi-layered) 보안 ▲SaaS, AI를 포함한 퍼블릭 클라우드 수준의 서비스 제공 ▲데이터 주권 요건 지원 ▲오라클 운영 클라우드 리전 등의 이점을 제공하여 클라우드 전환의 방해요소를 제거한다. OCI 전용 리전25는 최소 3개 랙으로 시작해 다운타임이나 재설계 없이 네트워크 확장 랙을 추가함으로써 하이퍼스케일까지 원활하게 확장할 수 있다. 그리고 오라클의 표준화된 고밀도 컴퓨팅 및 스토리지 랙을 활용해 데이터센터 공간 및 전력 사용을 절감할 수 있다. 고객은 더 높은 신뢰성, 빠른 복구 시간, 최대 가동 시간을 확보할 수 있으며, 복잡한 운영 부담 없이 컴팩트한 규모로 운영 가능하다. OCI 전용 리전25는 물리, 가상 전 계층에 걸친 다중적 보안 장치로 데이터와 워크로드를 보호해 높은 수준의 보안, 프라이버시, 규제 요건을 충족할 수 있도록 한다. 통합 다계층 보안 기능으로는 생체인식 잠금(biometric-locked) 랙, 암호화된 소프트웨어 정의 네트워크 패브릭 등이 포함된다. 또한 200개 이상의 OCI AI 및 클라우드 서비스를 고객 환경에서 직접 제공함으로써 데이터 주권 및 데이터 지역성 요건을 충족하면서도 퍼블릭 OCI와 동일한 운영 환경을 구현할 수 있다. 이외에도 정부 및 공공기관이 전체 오라클 클라우드 스택을 자체 환경에 배포하고 데이터 및 시스템에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있도록 함으로써 엄격한 수준의 데이터 주권, 프라이버시, 보안, 규제 요건을 충족할 수 있도록 지원한다. OCI 전용 리전25는 오라클이 직접 운영하는 완전한 클라우드 운영 서비스 형태로 제공되므로, 고객은 인프라 관리가 아닌 혁신에 집중할 수 있다. 스콧 트와들 OCI 제품 및 산업 담당 수석 부사장은 “기업은 가장 큰 가치 창출이 가능한 곳에서 AI와 클라우드 서비스를 자유롭게 구동하길 원하며, 소버린 AI(sovereign AI)에 대한 관심이 높아짐에 따라 데이터의 위치와 데이터 통제에 대한 요건이 엄격해져 이러한 요구 사항이 더욱 강화되고 있다”면서, “OCI 전용 리전25의 출시로 오라클은 사실상 모든 데이터센터로 오라클 클라우드의 역량을 확장할 수 있게 되었다. 이 새로운 배포 옵션은 탁월한 유연성, 운영 단순성 및 엔터프라이즈급 데이터 주권을 제공해 전용 클라우드의 기준을 새롭게 정의하고, 고객이 미래 혁신을 대비할 수 있도록 돕는다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-20
오라클-AMD, 차세대 AI 확장성 지원 위한 파트너십 확대
오라클과 AMD는 고객이 AI 역량과 이니셔티브를 대규모로 확장할 수 있도록 지원하기 위한 양사의 오랜 다세대 협력 관계를 확대한다고 발표했다. 수년간의 공동 기술 혁신을 바탕으로, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 AMD 인스팅트(AMD Instinct) MI450 시리즈 GPU 기반의 최초 공개형 AI 슈퍼클러스터의 출시 파트너가 될 예정이다. 초기 배포는 2026년 3분기부터 5만 개의 GPU로 시작되며, 2027년 이후까지 더욱 규모가 확대될 계획이다. 이번 발표는 2024년 AMD 인스팅트 MI300X 기반 셰이프(shape) 출시를 시작으로 AMD 인스팅트 MI355X GPU를 탑재한 OCI 컴퓨트(OCI Compute)의 정식 출시까지 이어지는 오라클과 AMD의 전략적 협업의 연장선상에 있다.  양사는 최종 고객에게 OCI 상의 AMD 인스팅트 GPU 플랫폼을 제공하기 위해 꾸준히 협업해 왔다. 이 플랫폼은 제타스케일 OCI 슈퍼클러스터(zettascale OCI Supercluster)에서 제공될 예정이다. 대규모 AI 컴퓨팅 수요가 급격히 증가함에 따라, 차세대 AI 모델은 기존 AI 클러스터의 한계를 뛰어넘고 있다. 이러한 워크로드의 훈련 및 운영을 위해서는 극한의 확장성과 효율성을 갖춘 유연하고 개방적인 컴퓨팅 설루션이 필요하다. OCI가 새롭게 선보일 AI 슈퍼클러스터는 AMD ‘헬리오스(Helios)’ 랙 설계를 기반으로 하며, 여기에는 ▲AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU ▲차세대 AMD 에픽 CPU(코드명 베니스) ▲차세대 AMD 펜산도(Pensando) 고급 네트워킹 기능(코드명 불카노)가 포함된다. 수직적으로 최적화된 이 랙 스케일 아키텍처는 대규모 AI 모델의 훈련 및 추론을 위한 최대 성능, 탁월한 확장성, 우수한 에너지 효율성을 제공하도록 설계됐다. 마헤쉬 티아가라얀 OCI 총괄 부사장은 “오라클의 고객들은 전 세계에서 가장 혁신적인 AI 애플리케이션을 구축하고 있으며, 이를 위해서는 강력하고 확장 가능한 고성능의 인프라가 필수적이다. 최신 AMD 프로세서 기술, OCI의 안전하고 유연한 플랫폼, 오라클 액셀러론(Oracle Acceleron) 기반 고급 네트워킹의 결합으로 고객은 확신을 갖고 혁신 영역을 넓혀갈 수 있다. 에픽부터 AMD 인스팅트 가속기까지, 10년 이상 이어진 AMD와의 협력을 바탕으로 오라클은 탁월한 가격 대비 성능, 개방적이고 안전하며 확장가능한 클라우드 기반을 지속적으로 제공하여 차세대 AI 시대의 요구에 부응하고 있다”고 말했다. AMD의 포레스트 노로드(Forrest Norrod) 데이터센터 설루션 비즈니스 그룹 총괄 부사장 겸 총괄 매니저는 “AMD와 오라클은 계속해서 클라우드 분야의 AI 혁신에 앞장서고 있다. AMD 인스팅트 GPU, 에픽 CPU, 그리고 첨단 AMD 펜산도 네트워킹 기술을 통해 오라클 고객들은 차세대 AI 훈련, 미세 조정 및 배포를 위한 강력한 역량을 확보할 수 있다. AMD와 오라클은 대규모 AI 데이터센터 환경에 최적화된 개방적이고 안전한 시스템으로 AI 발전을 가속화하고 있다”고 말했다. AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU 기반 셰이프는 고성능의 유연한 클라우드 배포 옵션과 광범위한 오픈소스 지원을 제공하도록 설계되었다. 이는 최신 언어 모델, 생성형 AI 및 고성능 컴퓨팅 워크로드를 실행하는 고객에게 맞춤형 기반을 제공한다. OCI상의 AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU는 AI 훈련 모델을 위한 메모리 대역폭을 확장해 고객이 더욱 신속하게 결과를 달성하고, 복잡한 워크로드를 처리하며, 모델 분할 필요성을 줄일 수 있도록 지원한다. AMD 인스팅트 MI450 시리즈 GPU는 개당 최대 432GB의 HBM4 메모리와 20TB/s의 메모리 대역폭을 제공하여, 이전 세대 대비 50% 더 큰 규모 모델의 훈련 및 추론을 인메모리에서 수행할 수 있다. AMD의 최적화된 헬리오스 랙 설계는 고밀도 액체 냉각 방식의 72-GPU 랙을 통해 성능 밀도, 비용 및 에너지 효율이 최적화된 대규모 운영을 가능하게 한다. 헬리오스는 UALoE(Universal Accelerator Link over Ethernet) 스케일업 연결성과 이더넷 기반의 UEC(Ultra Ethernet Consortium) 표준에 부합하는 스케일아웃 네트워킹을 통합하여 포드 및 랙 간 지연을 최소화하고 처리량을 극대화한다. 차세대 AMD 에픽 CPU로 구성된 아키텍처는 작업 오케스트레이션 및 데이터 처리를 가속화하여 고객이 클러스터 활용도를 극대화하고 대규모 워크플로를 간소화할 수 있도록 지원한다. 또한, 에픽 CPU는 기밀 컴퓨팅 기능과 내장형 보안 기능을 제공하여 민감한 AI 워크로드의 종단간 보안을 개선한다. 또한, DPU 가속 융합 네트워킹은 대규모 AI 및 클라우드 인프라의 성능 향상과 보안 태세 강화를 위해 라인레이트(Line-Rate) 데이터 수집을 지원한다. 프로그래밍 가능한 AMD 펜산도 DPU 기술을 기반으로 구축된 DPU 가속 융합 네트워킹은 데이터센터에서 차세대 AI 훈련, 추론 및 클라우드 워크로드를 실행하는 데 필요한 보안성과 성능을 제공한다. AI를 위한 스케일아웃 네트워킹은 미래 지향적 개방형 네트워킹 패브릭을 통해 고객이 초고속 분산 훈련(distributed training)과 최적화된 집합 통신(collective communication)을 활용할 수 있도록 지원한다. 각 GPU에는 최대 3개의 800Gbps AMD 펜산도 ‘불카노’ AI-NIC를 장착할 수 있어, 손실 없는 고속의 프로그래밍 가능한 연결성을 제공하고, RoCE 및 UEC 표준을 지원한다. 혁신적인 UALink 및 UALoE 패브릭은 고객이 워크로드를 효율적으로 확장하고, 메모리 병목 현상을 줄이며, 수 조 파라미터 단위의 대규모 모델을 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 확장 가능한 아키텍처는 CPU를 경유하지 않고 홉(hop)과 지연시간을 최소화하며, UALoE 패브릭을 통해 전송되는 UALink 프로토콜을 통해 랙 내 GPU 간 직접적이고 하드웨어 일관성 있는 네트워킹 및 메모리 공유를 가능하게 한다. UALink는 AI 가속기를 위해 특별히 설계된 개방형 고속 상호연결 표준으로 광범위한 산업 생태계의 지원을 받는다. 이를 통해 고객은 개방형 표준 기반 인프라에서 까다로운 AI 워크로드를 실행하는 데 필요한 유연성, 확장성 및 안정성을 확보할 수 있다. 한편, OCI는 대규모 AI 구축, 훈련 및 추론을 수행하는 고객에게 더 많은 선택권을 제공하기 위해 AMD 인스팅트 MI355X GPU를 탑재한 OCI 컴퓨트의 정식 출시를 발표했다. 이 제품은 최대 13만 1072개의 GPU로 확장 가능한 제타스케일 OCI 슈퍼클러스터에서 이용 가능하다. AMD 인스팅트 MI355X 기반 셰이프는 탁월한 가치, 클라우드 유연성 및 오픈소스 호환성을 위해 설계되었다.
작성일 : 2025-10-17
오라클, 대규모 클라우드 AI 클러스터 ‘OCI 제타스케일10’ 공개
오라클이 클라우드 환경 내의 대규모 AI 슈퍼컴퓨터인 ‘오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 제타스케일10(Zettascale10)’을 발표했다. OCI 제타스케일10은 여러 데이터센터에 걸쳐 수십만 개의 엔비디아 GPU를 연결하여 멀티 기가와트급 클러스터를 형성하며, 최대 16 제타플롭스(zettaFLOPS)에 이르는 성능을 제공한다. OCI 제타스케일10은 스타게이트의 일환으로 미국 텍사스주 애빌린에서 오픈AI(OpenAI)와 협력하여 구축한 대표 슈퍼클러스터를 구성하는 기반 패브릭이다. 차세대 오라클 액셀러론 RoCE(Oracle Acceleron RoCE) 네트워킹 아키텍처를 기반으로 구축된 OCI 제타스케일10은 엔비디아 AI 인프라로 구동된다. 오라클은 강화된 확장성, 클러스터 전반에 걸친 초저지연 GPU-GPU 통신, 가격 대비 높은 성능, 향상된 클러스터 활용도, 대규모 AI 워크로드에 필요한 안정성을 제공한다는 점을 내세운다. OCI 제타스케일10은 2024년 9월 출시된 첫 번째 제타스케일 클라우드 컴퓨팅 클러스터의 차세대 모델이다. OCI 제타스케일10 클러스터는 대규모 기가와트급 데이터센터 캠퍼스에 배치되며, 2킬로미터 반경 내에서 밀도를 높여 대규모 AI 학습 워크로드에 최적화된 GPU-GPU 지연 성능을 제공한다. 이 아키텍처는 오픈AI와 협력하여 애빌린 소재 스타게이트 사이트에 구축 중에 있다. OCI는 고객에게 OCI 제타스케일10의 멀티기가와트 규모 배포를 제공할 계획이다. 초기에는 최대 80만 개의 엔비디아GPU를 탑재한 OCI 제타스케일10 클러스터 배포를 목표로 한다. 이는 예측 가능한 성능과 강력한 비용 효율을 제공하며, 오라클 액셀러론의 초저지연 RoCEv2 네트워킹으로 높은 GPU-GPU 대역폭을 구현한다. OCI는 현재 OCI 제타스케일10 주문을 접수 중이라고 전했다. 이 제품은 2026년 하반기 출시 예정으로, 최대 80만 개의 엔비디아 AI 인프라 GPU 플랫폼을 기반으로 제공될 예정이다. 오라클의 마헤쉬 티아가라얀 OCI 총괄 부사장은 “OCI 제타스케일10을 통해 우리는 OCI의 혁신적인 오라클 액셀러론 RoCE 네트워크 아키텍처를 차세대 엔비디아 AI 인프라와 결합해 전례 없는 규모에서 멀티기가와트급 AI 용량을 제공한다. 고객은 성능 단위당 전력 소비를 줄이면서 높은 안정성을 달성해 가장 큰 규모의 AI 모델을 실제 운영 환경에 구축, 훈련 및 배포할 수 있다. 또한 강력한 데이터 및 AI 주권 제어 기능을 통해 오라클의 분산형 클라우드 전반에서 자유롭게 운영할 수 있다”고 말했다. 오픈AI의 피터 호셸레(Peter Hoeschele) 인프라 및 산업 컴퓨팅 부문 부사장은 “OCI 제타스케일10 네트워크 및 클러스터 패브릭은 오라클과 함께 구축한 슈퍼클러스터인 텍사스주 애빌린에 위치한 대표 스타게이트 사이트에서 최초로 개발 및 배포되었다. 고도로 확장 가능한 맞춤형 RoCE 설계는 기가와트 규모에서 패브릭 전체 성능을 극대화하면서도 대부분의 전력을 컴퓨팅에 집중시켜 준다. 오라클과 협력하여 애빌린 사이트를 비롯한 스타게이트 프로젝트 전반을 전개해 나갈 수 있어 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-16
오라클, 기업의 AI 이니셔티브 가속화 돕는 ‘AI 데이터 플랫폼’ 공개
오라클이 ‘오라클 AI 데이터 플랫폼(Oracle AI Data Platform)’의 정식 출시를 발표했다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 생성형 AI 모델을 기업의 데이터, 애플리케이션, 워크플로와 안전하게 연결할 수 있도록 설계된 포괄적 플랫폼이다. 자동화된 데이터 수집, 시맨틱 강화(semantic enrichment), 벡터 인덱싱에 생성형 AI 도구를 결합해 원시 데이터(raw data)에서 실제 운영 수준(production-grade)의 AI까지 전 과정을 단순화한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 데이터를 AI에 최적화하고, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 오라클 자율운영 AI 데이터베이스(Oracle Autonomous AI Database), OCI 생성형 AI(OCI Generative AI) 서비스를 결합해 에이전틱 애플리케이션의 생성과 배포를 가능하게 한다. 기업 고객은 신뢰할 수 있는 실시간 인사이트를 얻을 수 있으며, 반복 업무를 자동화하고, 성장 기회를 발굴하며, 일상적인 워크플로에 지능을 내재화하는 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 개발자와 데이터 팀은 엔터프라이즈급 단일 플랫폼에서 이러한 기능을 신속하게 구축하고 확장할 수 있다. 이 플랫폼은 엔비디아 가속 컴퓨팅 인프라를 통합해 고성능 워크로드를 위한 최신 세대 GPU와 라이브러리를 선택할 수 있다. 그 결과 다양한 산업군에서 더욱 신속한 혁신, 높은 생산성, 측정 가능한 비즈니스 성과를 실현할 수 있다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 기업이 데이터와 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 고객은 델타 레이크(Delta Lake) 및 아이스버그(Iceberg)와 같은 오픈 포맷을 활용해 데이터 레이크하우스를 구축하고, 데이터 중복을 줄일 수 있다. 또한 AI 데이터 플랫폼 카탈로그는 모든 데이터와 AI 자산에 대한 통합 뷰와 거버넌스를 제공해 기업의 컴플라이언스 및 신뢰 강화를 지원한다. 카탈로그는 에이전트투에이전트(Agent2Agent : A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 개방형 표준을 폭넓게 지원해 정교한 멀티에이전트 시스템 구성을 가능하게 한다. 더불어 기업 고객을 위한 에이전트 허브(Agent Hub)는 다수의 에이전트를 탐색하는 복잡성을 제거하고, 요청을 해석해 적합한 에이전트를 호출하며, 추천 결과를 제시해 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원한다. 오라클은 오라클 AI 데이터 플랫폼이 제공하는 기능 및 이점으로 ▲데이터를 인텔리전스로 전환 ▲팀 전반의 혁신 가속 ▲비즈니스 프로세스 자동화 및 확장 ▲엔터프라이즈급 준비 상태 보장 등을 꼽았다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 데이터 레이크하우스와 AI를 하나의 플랫폼에 통합해, 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트와 더 스마트한 의사결정으로 전환할 수 있다. 그리고 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, AI 개발자를 위한 단일 워크벤치를 제공해 협업과 AI 기반 애플리케이션 제공 속도를 높인다. 이를 통해 단순 분석을 넘어 워크플로를 조율하고, 알림을 자동 생성하며, 비즈니스 성과를 직접 개선하는 AI 에이전트를 통해 효율을 높일 수 있도록 한다. 오라클은 “OCI, 오픈소스 엔진, 업계 선도적 분석 기능, 오라클 자율운영 AI 레이크하우스(Oracle Autonomous AI Lakehouse)의 결합으로 미션 크리티컬 AI 도입에 필요한 규모, 성능, 신뢰성을 제공한다”고 전했다. 제로 ETL(Zero-ETL)과 제로 카피(Zero Copy) 기능을 통해 고객은 재무, HR, 공급망, 마케팅, 영업, 서비스 등 핵심 비즈니스 애플리케이션 데이터는 물론 산업별 애플리케이션 데이터와 기존 엔터프라이즈 데이터베이스에 원활하게 연결할 수 있다. 오라클 AI 데이터 플랫폼은 멀티클라우드 및 하이브리드 크로스-클라우드 오케스트레이션을 지원하여 퍼블릭 클라우드, 온프레미스, 에지 등 모든 소스의 데이터의 연결, 처리, 분석이 가능하다. 또한, 오라클 애플리케이션과 서드파티 환경 전반에서 AI 에이전트가 원활하게 작동할 수 있게 되어 고객이 기업 전반에 걸쳐 AI 기반 혁신을 확장할 수 있다. 오라클은 퓨전(Fusion), 넷스위트(NetSuite)를 포함한 주요 오라클 애플리케이션 제품군 전반과 의료, 소비재, 금융 서비스, 건설 등 산업 전반을 대상으로 사전 통합을 포함한 맞춤형 AI 데이터 플랫폼을 제공할 계획이다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스(Oracle Fusion Data Intelligence)의 정제되고 풍부하며 AI를 위해 준비된 데이터는 AI 데이터 플랫폼에서 사용 가능하다. 오라클의 T.K. 아난드 총괄부사장은 “오라클 AI 데이터 플랫폼은 고객이 데이터를 AI에 최적화하고, AI를 활용하여 비즈니스 프로세스 전반을 혁신할 수 있도록 돕는다. 이 플랫폼은 데이터를 통합하고 전체적인 AI 라이프사이클을 간소화하여 기업이 신뢰성, 보안성 및 민첩성을 고려하며 AI의 역량을 활용하는 데 있어 가장 포괄적인 기반을 제공한다”고 말했다.
작성일 : 2025-10-15
[케이스 스터디] 언리얼 엔진으로 향상된 HMI 경험 구축
자동차 HMI 기술 브랜드 실리 아우토   핀란드에 본사를 둔 실리 아우토(Siili Auto)는 일반 소비자에게는 다소 낯설 수 있지만 메르세데스 벤츠, 현대, BMW와 같은 자동차 OEM과 1티어 기업에게는 최신 휴먼 머신 인터페이스(HumanMachine Interfaces : HMI) 기술과 연계된 브랜드로 알려져 있다.현재 에픽게임즈의 골드 서비스 파트너인 실리 아우토는 HMI 개발에 언리얼 엔진을 사용한 경험을 공유했다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   실리 아우토는 디지털 계기판, 인포테인먼트 시스템, 헤드업 디스플레이(Heads-Up Displays : HUD), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 오늘날 최신 자동차에서 기대할 수 있는 다양한 시각적 기능을 구현하는 기술을 제공하고 있다. 실리가 설계하거나 개발에 참여한 HMI는 현재 전 세계 도로를 달리는 3000만 대 이상의 차량에 탑재되어 있기 때문에, 이미 꽤 많은 사람이 실리의 기술을 경험해 보았을 것이다. 실리 아우토가 언리얼 엔진에 처음 끌린 이유는 그래픽 퀄리티와 개발의 편의성이었지만, 곧 개발 기간을 획기적으로 줄이면서도 사용자 경험을 향상시킬 수 있다는 점을 알게 됐다.   ▲ ‘Siili Auto | 스포트라이트 | 언리얼 엔진’ 영상   언리얼 엔진으로 개발 기간 단축 언리얼 엔진은 실리 아우토의 시간과 비용을 절감하는 데 도움을 주었으며, 그 중 가장 대표적인 변화가 바로 개발 주기의 단축이다. 실리 아우토의 야미 얘르비외(Jami Järviö) CSM겸 파트너 매니저는 “예전에는 디자이너가 UI와 그 흐름, 그래픽 요소를 다른 툴에서 일일이 정의해야 했다. 그러나 개발자는 실제 HMI를 설계하고 테스트하기 위해 전혀 다른 툴을 사용했다. 그러다 보니 디자인과 실제 구현 사이의 차이를 확인하고, 그에 따라 수많은 버그를 보고해야 했다. 게다가 UI는 계속 업데이트되고 새로운 디자인이 추가되면서 이런 사이클이 끊임없이 반복됐다”고 말했다. 그 결과 전체 디자인 사이클은 약 5년이 걸렸다. 그러나 이제는 디자인 팀과 개발 팀 모두 언리얼 엔진으로 작업하면서 이 주기가 3년으로 단축됐다. 얘르비외는 “블루프린트를 활용하면 디자인부터 테스트까지 개발 속도를 크게 높일 수 있다”면서, “특히 언리얼 엔진에서 디자인할 때 전체 파이프라인의 효율이 크게 향상된다”고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   효율성을 위한 노력 실리 아우토 팀은 언리얼 엔진을 디자인과 개발을 아우르는 툴로 사용하면서 전체 워크플로를 한층 더 효율적으로 만들 수 있었고, 언리얼 인사이트를 활용해 한 단계 더 발전할 수 있었다. 얘르비외는 “우리는 언리얼 인사이트 툴을 사용해 소프트웨어가 하드웨어에서 어떻게 성능을 내는지 측정한다. 보통은 실행 속도, 초당 프레임 수를 측정하고, 문제가 발생하면 메모리 사용량과 CPU 및 GPU 드로 콜도 확인한다. 그리고 문제가 발견되면 코드를 수정하고 하드웨어에서 다시 테스트한다”고 전했다. 또한, “언리얼 엔진의 소스 코드에 접근할 수 있다는 점이 문제 해결과 커스터마이징 모두에서 핵심 역할을 한다. 팀이 원하는 방식으로 코드를 자유롭게 수정할 수 있다는 사실은 HMI 개발에 있어서 무엇보다도 바꿀 수 없는 가치”라고 덧붙였다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   손쉬운 통합 언리얼 엔진을 기존 파이프라인에 손쉽게 통합할 수 있다는 점도 실리 아우토에게 플러스 요인이었다. 언리얼 엔진이 C++ 기반이었기 때문에 하드웨어에 임베딩하는 데 거의 문제가 없었다. 얘르비외는 “우리는 강력한 C++ 역량을 기본적으로 갖추고 있었기 때문에 이것은 우리에게는 보너스가 되었다”고 말했다. 이처럼 각각의 장점만 보더라도 언리얼 엔진은 실리 아우토에게 좋은 선택이었지만, 얘르비외는 HMI가 개별적인 요소 이상의 역할을 한다고 강조했다. 운전자에게 브랜드화된 경험을 제공하기 위해서는 모든 것이 함께 어우러져야 한다는 것이다. 그는 “그 차가 감성을 불러일으켜야 하는 차인지, 아니면 일상적인 운행에 최적화된 차인지가 중요하다. 언리얼 엔진의 역량을 활용하면 브랜딩, 감성, 전반적인 사용자 경험까지 모두 구현할 수 있다”고 답했다.   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto   ▲ 이미지 출처 : Siili Auto     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-10-01
오라클, AI로 식량 시스템의 회복탄력성 강화 지원
오라클이 세계 식량 시스템의 회복탄력성 강화를 돕는 ‘오라클 거버먼트 데이터 인텔리전스 포 애그리컬처(Oracle Government Data Intelligence for Agriculture)’를 발표했다. 이 AI 설루션은 농업 데이터와 작황 성과에 대한 종합적인 가시성을 제공해 각국의 지도자와 정부 기관이 생산 현황을 수월하게 모니터링하고, 식량 불안정을 초래할 수 있는 문제를 예측하며, 위험을 완화하기 위한 대응 계획을 자동화한다. 세계 각국 정부는 수확 부족이나 과잉 생산에 선제적으로 대응하는 데 필요한 정확하고 시의적절한 농업 성과 및 위험 데이터를 확보하지 못하는 경우가 많다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 보안성, 성능, 확장성을 기반으로 구축된 오라클 거버먼트 데이터 인텔리전스 포 애그리컬처는 독점 데이터와 공개 정부 데이터, 위성 이미지, 기상 데이터, 세부 토양 정보, 과거 작물 기록 등을 포함한 다양한 출처의 방대한 데이터셋을 집계해 농업 생산과 유통에 영향을 미치는 상호 연결된 시스템 및 환경 요인에 대한 핵심 인사이트를 제공한다.     이 애플리케이션은 업계가 직면한 시급한 과제를 해결하도록 설계된 AI 모델을 바탕으로 작물 수확량을 예측하고 잠재적 위협을 탐지하며, 제안된 개입 프로그램의 영향을 모델링하고, 위험을 수치화해 정부가 더 전략적인 농업 계획을 세우고 효율적인 자원 배분을 결정할 수 있도록 한다. 오라클 거버먼트 데이터 인텔리전스 포 애그리컬처는 위협 평가와 식량 안보 모니터링 및 대응 전략에 집중하는 정부 조직을 위해 설계되어 국가의 주요 농업 과제 및 전망에 대한 진척 상황을 명확하게 보여주는 종합 대시보드로 인사이트를 제공한다. 이 시스템은 지속적으로 정보와 작황 진척을 모니터링하여 잠재적 문제를 자동으로 경고한다. 이러한 인사이트를 바탕으로 책임자는 시스템이 식별한 모범 사례를 참고해 위협 대응 및 개입 계획 또는 정책 결정을 수립·모델링할 수 있다. 실행 결과는 설루션에 다시 반영되어 시스템의 이해를 심화하고 향후 대응 권고를 개선한다. 오라클 거버먼트 데이터 인텔리전스 포 애그리컬처는 오라클 디지털 정부 제품군(Oracle Digital Government Suite)의 일부다. 이 제품군은 클라우드 인프라스트럭처 및 AI, 개발 도구, 네트워크 연결, 애플리케이션에 이르는 현대적 설루션 전반을 통해 정부가 고차원 사회적 과제를 해결하고 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 지원한다.  오라클의 마이크 시실리아 CEO는 “식량 안보는 모든 국가에 영향을 미치는 글로벌 과제다. 클라우드 컴퓨팅, AI, 위성 기술의 최신 발전을 통해 농업 운영을 완전히 변혁하여 보다 예측 가능한 수확량을 달성할 수 있다”면서, “오라클 거버먼트 데이터 인텔리전스 포 애그리컬처는 이러한 요소를 하나의 안전한 시스템으로 통합해 각국이 식량 시스템의 회복탄력성을 선제적으로 강화하는 데 필요한 가시성과 통찰력을 제공한다”고 말했다.
작성일 : 2025-09-29
빌딩스마트협회지 The BIM V30
    편집장 노트 Editor note 김정인 교수 국민대학교 | Kim, Jung In Professor Kookmin University 2025년에 오신 것을 환영합니다. Welcome to 2025 Ian Howell 의장 빌딩스마트인터내셔널 | Ian Howell Executive Chair buildingSMART International buildingSMART International, 임시 CEO 임명 buildingSMART International Announces Interim CEO Appointment | openBIM의 해 The Year of openBIM Aidan Mercer 마케팅 디렉터 빌딩스마트인터내셔널 | Aidan Mercer Marketing Director buildingSMART International 홍콩 국가공인 BIM 자격제도 및 교육체계 소개 Introduction to BIM Certification and Accreditation Schemes in Hong Kong 서준오 부교수 홍콩이공대학교 | Seo, JoonOh AssOCIate Professor Hong Kong Polytechnic University openBIM Awards 2024 하이라이트 openBIM AWARDS 2024 Highlight 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 글로벌 IFC 의무적용 Global IFC Manates 빌딩스마트인터내셔널 | buildingSMART International 인프라 혁신 : 핀란드 교통 인프라 기관의 디지털 트윈 생태계 로드맵 Transforming Infrastructure : The Finnish Transport Infrastructure Agency Roadmap to a Digital Twin Ecosystem Aidan Mercer and Bart Brink buildingSMART International | Aidan Mercer and Bart Brink buildingSMART International 상호 운용성에는 버전 구분이 없습니다 Interoperability has no version number Léon van Berlo Technical Director buildingSMART International | Léon van Berlo Technical Director buildingSMART International 저는 처음부터 Archicad BIM으로 설계 시작했어요 : 경계없는작업실의 류상호 I Started Designing with Archicad BIM from the Beginning : Sangho Ryu of Boundless 류상호 파트너 경계없는작업실 건축사사무소 | Ryu, Sangho Partner Boundless 더 완벽한 목재 구조 설계와 제조를 위한 솔루션 아키프레임 ArchiFrame . | openBIM Awards 2025 제출 안내 openBIM Awards 2025 Submission Guide | IDS 검증 단계 보고서 IDS Validation phase Report | BIM 기본 정보인도지침서(IDM) . | 스마트건설 얼라이언스 BIM기술위원회 2025년 운영계획 . | bSK 뉴스 bSK News | 빌드스마트 컨퍼런스 2024 buildSMART CONFERENCE 2024 | bSI 뉴스 bSI News   출처 : 빌딩스마트협회 파일 다운로드 링크
작성일 : 2025-09-08
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
바닥 충격음과 층간 소음 문제 해결을 위한 예측 모델 및 실험 분석
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   오늘날 도시화와 인구 증가에 따라 공동주택의 필요성이 증가함에 따라, 공동주택 건설은 지속적으로 연구되며 다양한 방식으로 발전해왔다. 그러나 벽, 바닥, 천장 등 구조물을 공유하는 특성상 층간 소음 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 층간 소음을 최소화하기 위한 다양한 차단 방법이 고안 및 시공되고 있지만, 충격음 저감 대책에 따른 소음 예측은 주택별로 구조물 형태나 저감 대책 등 다양한 변수를 고려해야 하기 때문에 해석만으로는 거의 진행되지 않고 실험 위주 혹은 병행하며 이뤄지고 있다. 이번 호에서는 기존 실험조건의 문헌에 맞춘 해석 모델을 생성하고, 충격음에 대해 예측하는 방법에 대해 소개하고자 한다.    ■ 이효행 태성에스엔이 MBU-F4 팀의 수석 매니저로 원자력, 엔지니어링, 건설, 시험기관 업체를 담당하고 있다. 담당 업무로는 구조해석의 기술지원 및 사내/사외 교육, 세미나, 용역 업무가 있다. 특화된 해석 분야는 구조해석 중 dynamics와 acoustic, geomechanic이며, 20년 넘게 앤시스를 사용하여 구조해석을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   바닥 충격음의 제도 변화 바닥 충격음을 최소화하고 건물 내부의 소음 환경을 개선하기 위해 다양한 기술과 방법이 도입되고 있다. 또한 건축물의 품질과 주민의 생활 편의성을 향상시키기 위해 제도 또한 시간이 흐름에 따라 변화하고 발전해왔다. 시기별로 바닥 충격음 제도는 다음과 같이 변화했다. 2003년 4월 22일 개정 정성적인 문구에서 정량적인 기준으로 변경 경량충격음은 58데시벨 이하, 중량충격음은 50데시벨 이하로 제한 표준바닥구조와 바닥 충격음 차단성능등급이 도입 2013년 5월 6일 개정 표준바닥구조의 슬래브 두께가 규정에 포함 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-1(뱅머신)로 측정, 평가는 역A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 2022년 8월 4일 개정 경량충격음 기준은 58dB 이하에서 49dB 이하로, 중량충격음 기준은 50dB 이하에서 49dB 이하로 강화 중량충격음은 표준 중량충격력 특성-2(임팩트볼)로 측정, 평가는 A-가중 최대 바닥 충격음레벨로 진행 이와 같이 해석만으로 인증을 진행하는 경우는 없으며, 골조 완공 후 건축물의 내부에서 측정하여 인증을 진행한다.   해석 개요 대부분의 예측이 그렇지만, 특히나 바닥 충격음을 예측하기 위해서는 해석만으로는 어렵다. 따라서 실험과 병행해야 하며 해석에 대한 오차를 줄여야 한다. 이에 따라 다음과 같은 순서로 진행하는 것을 권장한다.   ① 바닥 충격음 실험 ② 실험과 유사한 해석 모델 구현 및 해석 ③ 고유진동수와 FRF를 비교 분석(필요에 따라 ②에서 다시 시작) ④ 발생 소음 상대 비교   구조물(구조 평면)이 달라질 경우 전달되는 충격에 따른 소음의 특성이 변화하며, 저감 대책에 변화가 필요할 수도 있다. 직접 실험을 진행하기 어렵기 때문에 참고자료 1)을 바탕으로 해석을 진행하였다. 해석 모델이 실험의 동특성을 유사하게 구현(<표 1>의 Test No. 1 & 2)되었음을 확인하였으며, <표 1>과 같이 해석 설정에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하고자 한다. 비교 대상은 다음과 같다. 구조물의 고유진동수와 FRF는 참고자료 1)과 유사하게 발생하도록 설정 단위하중을 가하여 참고자료 1)의 가속도 FRF와 유사하게 발생하는지 비교 단위하중을 가한 부분에 한하여 MSUP 방식과 FULL method와 소음 해석 결과를 비교 음향 해석을 위해 velOCIty mapping과 coupled-field FSI 방식의 소음 차이 확인 중량 충격(1500N)에 따른 소음 변화 확인 하중 면적에 따른 소음 변화 확인 뜬바닥 구조(바닥 마감 구조 시공)는 비교하지 않음   표 1. Hyper parameters design to train BIM-based LLM   해석 모델 참고자료 1)을 참고하여 다음과 같이 해석 모델을 생성하였다.    (a) Full   (b) Section  그림 1. 해석 모델   Room 내부 크기 : 4.5m×5.1m×2.7m(Slab 두께가 변경되더라도 receive room inner size는 동일) 벽체 두께 : 150mm     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용
산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5)   최근 다쏘시스템의 구조해석 소프트웨어인 아바쿠스(Abaqus)는 마모 현상을 보다 정밀하게 모델링하고 예측할 수 있도록 Contact Wear 기능을 도입하였다. 접촉해석에 Archard 마모 모델을 통합하여, 반복 접촉에 따른 재료 손실을 계산할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서는 아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용하여 반복 접촉과 마모가 주요 이슈인 타이어 트레드 및 브레이크 패드 부품을 대상으로 수행한 해석 사례를 소개한다.    ■ 강주연 다쏘시스템코리아의 구조해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/차량부품/전자기기 산업을 포함한 다양한 산업군에 구조해석 설루션을 적용하여 고객에게 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 임영빈 다쏘시스템의 SIMULIA support team에서 근무하고 있으며 서강대학교에서 기계공학 학부 및 석사과정을 마쳤다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   마모(wear)는 기계적 마찰이나 화학적 작용에 의해 접촉 표면의 재료가 점진적으로 손실되는 현상으로, 다양한 산업 분야에서 발생하는 대표적인 열화 메커니즘 중 하나이다. 특히, 반복적인 접촉을 통해 하중을 전달하거나 마찰을 견디는 부품에서는 마모 현상을 정량적으로 파악하고 예측하는 것이 제품의 수명과 성능을 유지하는 데 매우 중요하다. 제품의 성능을 사전에 예측하기 위해서는 수치해석적 접근이 활용되지만 마모는 재료의 물성, 온도, 접촉압력, 슬립속도 등의 다양한 변수에 의해 좌우되므로, 이러한 복합적인 영향을 고려한 정밀 해석을 수행하기란 쉽지 않다. 따라서, 실제 산업 현장에서는 마모 문제를 실험적 접근에 의존하거나, 수치해석을 활용하더라도 접촉압력이나 마찰 에너지를 마모 지표로 삼는 간접적인 평가 방식에 국한되는 경우가 많았다.   그림 1. 헬리컬 베벨 기어의 마모 해석   아바쿠스 Contact Wear 기능 소개 아바쿠스는 2024 FD01 버전부터 접촉 정의 시 Archard 마모 모델을 적용하여, 반복 접촉에 의해 누적되는 마모 현상을 수치적으로 예측할 수 있다. Archard 모델은 마모 속도(wear rate)가 접촉압력(contact pressure)과 슬립속도(sliding velOCIty)에 의해 결정된다는 물리적 특성을 기반으로 하며, 연속체 역학 수준에서 마모 현상을 표현하는 직관적이고 활용도 높은 모델이다. 아바쿠스는 <표 1>과 같이 Archard 모델의 다양한 변형식을 제공하며, 마모계수(wear coefficient)에 표면 마모거리, 접촉압력, 온도 등의 인자에 대한 의존성을 설정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시험 데이터를 기반으로 마모 거동을 정교하게 구현할 수 있으며, 복잡한 접촉 조건 하에서도 높은 예측 정밀도를 확보할 수 있다. <표 2>에는 아바쿠스의 버전 별 마모 기능 개발 이력이 요약되어 있으며, 지속적인 기능 개선을 통해 실무 적용성과 확장성을 강화하고 있다.   표 1. Variation of Archard’s model in Abaqus   그림 2. Surface wear property edit dialog   표 2. Development sequences of contact wear   Steady State Transport 해석을 활용한 마모 해석 사례 이번 호에서는 아바쿠스/스탠더드(Abaqus/Standard)의 Steady-State Transport(이하 SST) 해석을 통해 마모 속도를 산정하고, 이를 시간 증분으로 외삽하여 누적 마모량을 계산하였다. SST 해석은 회전체의 마찰 및 관성 효과를 고려하여 정상상태 롤링(rolling) 및 슬라이딩(sliding) 거동을 계산하는 기법으로, 해석 시간을 단축시키면서도 장기적인 반복 접촉에 따른 마모 거동을 효율적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.   타이어 트레드 마모 해석 사례 타이어 트레드(tread)의 마모는 주행 안정성, 제동 성능, 타이어 수명에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나이다. 이번 호에서는 마모가 뚜렷하게 발생하는 조건인 제동(braking) 상화을 해석 조건으로 설정하였다. 제동 시 차량 속도가 타이어의 회전 속도보다 빠르기 때문에 타이어가 노면 위에서 끌리는(slipping) 현상이 발생하며, 이에 따라 마모가 빠르게 진행된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04