DJI가 새로운 경량 상업용 카메라 짐벌 ‘DJI RS 5’를 출시했다. RS 5는 영상 제작자들에게 더욱 높은 수준의 유연성, 창의성, 제어 능력을 제공하며, 향상된 인텔리전트 피사체 추적 기능과 안정화·제어 기술, 확장된 작동 시간을 통해 1인 영상 제작 환경에서의 활용 범위를 넓혔다. RS 4 미니에서 처음 도입된 RS 인텔리전트 추적 모듈의 최신 버전은 다양한 기능으로 업그레이드됐다. 새로운 RS 강화형 인텔리전트 추적 모듈은 짐벌의 터치스크린에서 바로 피사체를 프레이밍하고 추적할 수 있도록 설계돼 촬영 편의성을 높였다. 사람뿐 아니라 차량, 반려동물, 사물 등 다양한 대상을 추적할 수 있으며, 최대 10m 거리의 인물에 고정된 포커스를 유지해 복잡한 환경에서도 촬영 과정을 단순화한다. 피사체가 프레임을 벗어나는 경우에도 모듈이 자동으로 다시 인식해 추적할 수 있어 촬영 효율을 높인다. 또한 어댑터나 별도 액세서리 없이 자석 방식으로 간편하게 장착할 수 있어, 모든 사용자가 서라운드 촬영, 역방향 추적, 또는 1인 고정 카메라 추적과 같은 복잡한 카메라 무빙을 손쉽게 구현할 수 있다.     DJI RS 5는 5세대 RS 안정화 알고리즘을 탑재해 모터 최대 토크가 50% 향상됐다. 이를 통해 촬영자가 걷거나 뛰는 장면, 카메라가 빠르게 움직이거나 각도를 급변하는 상황에서도 높은 안정성을 유지하며, 특히 세로 촬영 시 안정성이 강화됐다. 배터리 그립과 퀵 릴리즈 플레이트 포함 무게는 1.46kg이며, 최대 3kg의 페이로드를 탑재할 수 있어 다양한 미러리스 카메라 및 렌즈 조합을 운용할 수 있다. 별도의 액세서리 없이도 빠르게 세로 촬영 모드로 전환할 수 있어 다양한 제작 환경에 유연하게 대응한다. RS 5는 다양한 촬영 시나리오에서 창의적인 촬영 앵글 구현과 장시간 촬영을 지원하는 기능을 새롭게 탑재했다. 새로운 전자 브리프케이스 핸들은 상·하단 등 독창적인 앵글에서 촬영할 수 있도록 지원하며 전자식 제어 기능도 제공한다. 인체공학적 그립과 손쉽게 조작 가능한 조이스틱·버튼 구조는 한 손 조작을 가능하게 하고, 부드러운 무게 이동으로 손목 피로를 줄여 준다. 새로운 스크린 내 Z축 인디케이터는 촬영자가 흔들림을 줄일 수 있도록 보행 습관과 속도 조절에 대한 가이드를 제안해, 더욱 안정적이고 전문적인 결과물을 얻을 수 있도록 돕는다. RS 5는 1시간만에 완전 충전이 가능해, RS 4 대비 충전 효율이 약 60% 향상됐다. 표준 배터리는 최대 14시간 사용이 가능해 장시간 촬영에 대응할 수 있다. 새로운 BG70 대용량 배터리 그립을 사용하면 RS 5의 작동 시간을 30시간까지 연장할 수 있어, 충전을 위해 대기하는 다운타임과 시간 손실을 줄인다. 무선 제어를 위한 카메라 호환성도 확장됐다. RS 5의 블루투스 셔터 기능은 기존 소니, 캐논, 니콘 카메라뿐만 아니라 이제 파나소닉 및 후지필름 카메라까지 지원한다. 또한 각 축의 암에 장착된 새로운 완전 조절식 미세 조정 노브와 테프론 인터레이어를 통해 카메라 장착 시 더욱 정밀한 밸런싱이 가능하다. DJI RS 5는 무거운 전문가용 촬영 장비를 운용할 때에도 부드럽고 효율적인 수평 조정 작업을 지원한다. RS 5는 새 기능과 더불어 DJI 플래그십 짐벌의 주요 기능도 함께 제공한다. 2세대 자동화 축 잠금장치는 전원이 켜지면 자동으로 잠금이 해제되어 즉시 촬영을 시작할 수 있으며, 전원을 끄거나 슬립 모드로 전환하면 즉시 다시 잠겨 안전성을 유지한다. 3세대 네이티브 수직 전환 기능은 몇 초 안에 신속하게 세로 촬영으로 전환할 수 있도록 돕는다. 또한, DJI RS 5는 DJI의 제품 생태계와 호환된다. 두 개의 DJI Focus Pro 모터와 페어링하면 조이스틱으로 줌을, 다이얼 휠로 포커스를 정밀하게 제어할 수 있다. 아울러 DJI SDR Transmission은 고화질 라이브 피드, 원격 짐벌 및 카메라 제어 기능을 지원해 협업의 기회를 확장한다. RSA 통신 포트는 전자 브리프케이스 핸들, RS 테더링 제어 핸들, 그리고 타사 링 핸들 등과 연결할 수 있어, 사용자가 자신의 비전에 맞춰 다양한 촬영 조합으로 유연하게 전환할 수 있도록 지원한다. 또한 오픈 RS SDK는 타사 개발자가 DJI RS 5를 위한 맞춤형 기능을 개발할 수 있도록 개방되어 있어, 폭넓은 촬영 가능성을 제공한다. DJI RS 5 단품은 65만 4000원에 판매되며 짐벌 본체, 퀵 오픈 삼각대, 렌즈 고정 서포트, 나사 키트, 상단 퀵 릴리즈 플레이트, 하단 퀵 릴리즈 플레이트, BG33 배터리 그립, 멀티 카메라 제어 케이블 각 1개가 포함된다. DJI RS 5 콤보는 82만 3000원에 판매된다. 단품 구성에 더해 RS Enhanced 인텔리전트 트랙 모듈, 전자 브리프케이스 핸들, L형 케이블, 운반 케이스가 추가로 포함된다.

아마존웹서비스(AWS)는 10월 14일~16일 진행한 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’를 통해 AI가 단순 자동화를 넘어 자율적인 추론 및 행동이 가능한 에이전트로 진화하고 있으며, 모든 산업의 패러다임을 전환시키고 있다고 짚었다. AWS는 이번 행사에서 한국의 주요 기업들이 AI를 활용해 생산성 향상 및 비즈니스 혁신을 이루고 있는 사례를 소개하는 한편, 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼을 비롯해 다양한 모델 선택권과 상호 운용성을 제공하는 자사의 AI 포트폴리오를 선보였다. ■ 정수진 편집장   자동화를 넘어 자율적 ‘에이전트’로 진화 이번 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’는 게임, 제조 및 하이테크, 리테일 및 소비재, 소프트웨어 및 인터넷, 금융 및 핀테크등 총 5개 산업의 60개 이상 사례를 소개했다. 이 가운데 이틀째인 10월 15일에는 빠르게 AI 기술을 도입해 비즈니스를 바꾸고 있는 리테일 및 소비재 기업과 주요 제조 공정부터 마케팅까지 다양하게 AI를 도입하고 있는 제조 기업의 사례가 소개됐다. 10월 15일 기조연설에서는 AWS의 벤 카바나스(Ben Cabanas) 아시아태평양 및 일본(APJ) 지역 글로벌 세일즈 기술 디렉터가 자사의 최신 에이전틱 AI(agentic AI) 기술과 서비스, 새로운 AI 기술 전략에 대해 소개했다. 카바나스 디렉터는 “AI 기술의 발전 속도가 빨라지면서 모든 산업의 변화를 주도하고 있다”면서, “지식이 AI 모델에 직접 임베딩되면서 AI가 전문가 수준의 추론 능력을 가질 수 있게 되고, 이 덕분에 애플리케이션이 다양한 분야서 자율적으로 행동할 수 있게 됐다. 또한 AI가 물리적인 현실 세계로 진출할 수 있게 되고, 현실 세계에 임베드된 AI는 더욱 똑똑한 AI를 만드는 것도 가능해졌다”고 짚었다.  AI는 단순한 챗봇이나 비서의 수준을 넘어서고 있다. 최근 주목을 받고 있는 ‘AI 에이전트’는 사람이 정의한 목표를 위해 스스로 추론하고, 계획하며, 적응하는 자율적 소프트웨어 시스템이자 ‘디지털 팀원’으로 진화하고 있다는 것이 카바나스 디렉터의 설명이다. 전 세계 AI 에이전트 시장은 빠르게 성장할 것으로 보인다. 여러 시장 조사 기관에서 40% 이상의 연평균 성장률을 예측하고 있으며, 그 중 한 곳은 10년 후 2000억 달러 이상의 규모가 될 것으로 전망하기도 했다.   ▲ AWS 벤 카바나스 APJ 지역 기술 디렉터   AI 에이전트의 구축부터 배포까지 지원하는 기술 선보여 카바나스 디렉터는 “실용적인 AI 애플리케이션 구현을 위해서는 AI 기술 자체의 발전뿐만 아니라 컴퓨팅 파워, 스토리지, 네트워크와 같은 기반 기술의 발전도 함께 이뤄져야 한다”고 짚으면서, AI 에이전트의 상용화 및 고객의 가치 실현을 위한 AWS의 서비스를 소개했다. 아마존 베드록 에이전트 코어(Amazon Bedrock Agent Core)는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼으로, 고객이 PoC(개념 증명) 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 구축·배포·운영할 수 있도록 지원한다. 런타임(Runtime), 메모리(Memory), 아이덴티티(Identity), 게이트웨이(Gateway), 브라우저 툴(Browser Tool), 코드 인터프리터(Code Interpreter), 옵저버빌리티(Observability) 등 7가지 구성 요소로 이루어진 에이전트 코어는 서버리스 런타임, 메모리 시스템 관리, 보안 통제, 샌드박스 코드 작성, 웹 사이트 상호작용, 대규모 구축/배포/연결 지원 등 다양한 기능을 제공한다. 아마존 퀵 스위트(Amazon Quick Suite)는 연구·분석·워크로드 자동화를 통합한 AI 기반의 작업 공간 서비스이다. 자연어를 기반으로 데이터 분석, 문서 생성, 워크플로 자동화 등이 가능하며, 다양한 앱과 연결할 수 있도록 50개 이상의 커넥터를 내장하고 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 통합도 제공한다. AWS는 AI 에이전트 생태계 확장을 위해 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)에 ‘AI 에이전트 및 툴’ 카테고리를 신설했다. 이를 통해 앤트로픽, 딜로이트, 세일즈포스 등의 파트너가 제공하는 사전 구축된 에이전트와 도구를 중앙 집중식 카탈로그에서 안전하게 발견하고 배포할 수 있다는 것이 AWS의 설명이다. 이외에도 카바나스 디렉터는 ▲개발자들이 웹 브라우저 기반으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 ‘아마존 노바 액트 (Amazon Nova Act)’ ▲AI 기능을 핵심으로 소프트웨어 개발을 재구상하는 ‘AI 주도 개발 생애주기(AIDDLC)’ 방법론 ▲닷넷(.NET), VM웨어(VMware), 메인프레임 애플리케이션의  현대화를 자동화 및 간소화하는 에이전트 프레임워크 ‘AWS 트랜스폼(AWS Transform)’ ▲AI 모델의 추론 능력을 활용하여 에이전트를 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크 ‘스트랜드 에이전트 SDK (Strands agent SDK)’ 등을 소개했다.   ▲ 아마존 베드록 에이전트코어   모델 선택권·상호운영성 등 AI 전략과 국내 사례도 소개 카바나스 디렉터는 AWS AI 전략의 세 가지 핵심 원칙을 소개했다. “하나의 AI 모델이 모든 유스케이스를 충족할 수 없기 때문에, 고객에게 다양한 모델 선택권을 제공해야 한다. 모델 간의 호환성, 상호 운영성 및 개방형 표준이 중요하며, 확장성 있는 서비스를 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 기반 기술을 제공해야 한다”는 것이 그의 설명이다. 또한, 에이전트 간 및 에이전트와 도구 간의 상호 운용성을 위한 산업 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-2-Agent Protocol)의 중요성을 강조했다. 카바나스 디렉터는 AWS가 이들 표준 제정에 적극 참여하고 있다고 밝혔다. AWS의 핵심 전략은 많은 기업이 AI를 프로덕션 환경으로 전환하는 데 겪는 어려움을 해결할 수 있도록 돕는 것이다. 카바나스 디렉터는 한국 시장에서도 AI 관련 고객 사례를 꾸준히 만들어가고 있다고 소개했다. 일례로 현대인프라코어는 아마존 세이지메이커(SageMaker) 기반의 AI/MLOps 환경을 구축하고, 아마존 베드록과 에이전트 프레임워크를 활용하여 건설 장비 등의 비정상 탐지와 같은 지능형 건설 기계 서비스를 출시했다. 그리고 LG전자는 아마존 베드록 기반의 에이전틱 AI 시스템을 구축했는데, AI 에이전트들의 자율 협업으로 마케팅 데이터 분석 시간을 단축하는 효과를 얻었다. 그는 또한 한국 내 클라우드 인프라를 늘리기 위한 투자도 진행 중이라면서 “지난 2018년부터 2022년까지 한국에서 인프라 확장을 위해 2조 7300억 원을 투자했으며, 2023년 10월에는 2027년까지 클라우드 인프라 확충을 위해 추가로 7조 8500억 원을 투자할 계획을 발표했다”고 전했다. 2024년 6월에는 AWS와 SK 그룹이 파트너십을 통해 울산에 AWS AI 존을 조성한다는 계획을 발표하기도 했다.    ▲ HD현대인프라코어가 개발한 건설기계 통합 디지털 플랫폼     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

에이수스 코리아는 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 기반의 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘Ascent GX10(어센트 GX10)’을 국내 공식 출시한다고 밝혔다. 에이수스 어센트 GX10은 높은 AI 성능과 공간 효율을 제공한다. 손바닥 정도의 사이즈임에도 최대 1000TOPs의 AI 성능을 구현하여 AI 연구원, 데이터 과학자뿐만 아니라 AI 기반 개발 및 연구를 필요로 하는 개인 및 기업 프로젝트에도 최적의 성능을 제공한다.     어센트 GX10은 내장된 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 통해 FP4 정밀도 기준 최대 1페타플롭의 AI 성능을 지원한다. 이를 위해 최신 세대 CUDA(쿠다) 코어와 5세대 텐서(Tensor) 코어를 탑재하였으며, NVLink C2C 인터커넥트를 통해 연결된 20개의 Arm 아키텍처 기반 고효율 코어를 포함하고 있다. 또한 128GB의 통합 시스템 메모리를 통해 최대 2000억개의 매개변수를 처리할 수 있으며, 엔비디아 커넥트X(NVIDIA ConnectX) 네트워크 인터페이스 카드를 활용해 GX10 시스템 두 대를 연결하여 라마 3.1(Llama 3.1)과 같이 더 많은 매개변수를 가진 대형 AI 모델도 효율적으로 학습하고 처리할 수 있다. 에이수스는 어센트 GX10이 가진 성능을 최대한 발휘할 수 있는 간편한 AI 모델 개발을 위한 쉬운 개발 환경을 제공한다. 개발자는 엔비디아 AI 소프트웨어 라이브러리를 사용할 수 있으며, 엔비디아 NGC 카탈로그와 엔비디아 개발자 포털에서 제공되는 소프트웨어 개발 키트(SDK), 오케스트레이션 도구, 프레임워크, 모델 등 다양한 리소스를 지원받을 수 있다. 여기에 더해 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)와 NIM 마이크로 서비스도 지원하여 다양한 연구 및 개발, 테스트가 가능하다. 에이수스는 국내 공식 대리점인 코잇, 크로스젠, 유니퀘스트, 대원CTS를 통해 어센트 GX10의 구매 및 상담이 가능하다고 전했다.

김유영 지음 / 2만 8000원/ 위키북스 디지털 마케팅의 핵심과 AI 활용 전략을 한 권에 담다 1990년대 초 등장 이후 끊임없이 진화해 온 디지털 마케팅 분야에서, 광고, 데이터 분석, 고객 관리, AI 등 다양한 영역의 융합은 마케터의 역할과 요구 역량을 크게 확장시키고 있다. 빠르게 변화하는 시대에 발맞춰 꼭 필요한 전략과 최신 기술을 한 권에 집대성한 신간이 출간됐다. 이 책은 디지털 마케팅의 역사와 흐름을 짚는 것으로 시작해, 마케터라면 반드시 숙지해야 할 핵심 지식을 폭넓게 다뤘다. 서드파티 툴 총정리, 측정 아이디, 캠페인 유형, KPI 해석법, 데이터 분석과 이슈 대응 방법 등을 실무 중심으로 정리했다. 특히 주목할 부분은 최신 기술과 실무 시나리오를 결합한 설명이다. 딥링킹, SKAdNetwork, 프라이버시 정책, S2S, SDK, API, 프롬프트 엔지니어링 등 현장에서 자주 접하게 될 기술 용어들을 상세히 해설해 바로 활용할 수 있도록 구성했다. 데이터 차이 분석부터 사기 탐지까지 실질적인 데이터 이슈 대응법도 제공한다. 또한, 광고, CRM, 제품 분석, 성과 측정, 시각화, AI 등 다양한 영역에서 활용되는 서드파티 툴을 총정리해 실무자의 효율을 높이는 데 기여한다. 미래 디지털 마케터를 위한 실무와 전략 가이드뿐만 아니라, 각 챕터 마지막에 복습 문제를 수록해 내용을 되짚어보고 실무에 바로 적용할 수 있게 했다. 디지털 마케터, 데이터 분석가, IT 전략 담당자 등 누구나 이 책을 통해 변화하는 디지털 마케팅 환경에 능동적으로 대응하고 성과를 극대화하는 실질적인 도움을 얻을 수 있다.  

아마존웹서비스(AWS)가 포괄적인 에이전틱 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’를 출시한다고 발표했다. AWS는 “미션 크리티컬 시스템 구축 경험을 바탕으로 개발된 아마존 베드록 에이전트코어는 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 종합 에이전트 플랫폼으로, 에이전트의 비결정적 특성에 최적화된 프로덕션 환경을 제공한다”고 소개했다. 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트를 파일럿에서 프로덕션까지 신속하게 전환하고 개발자가 에이전트를 구축, 배포, 운영하는 데 필요한 완전한 기반을 제공한다. 개발자는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 에이전트에 도구, 메모리, 데이터를 손쉽게 연결할 수 있으며, 몇 줄의 코드로 안전하고 확장 가능한 런타임 환경에 배포할 수 있다. 또한 엔터프라이즈급 접근 제어 및 관리 기능을 통해 안정적으로 운영할 수 있다. 이 모든 기능은 인프라를 관리 없이 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 선택해 쉽게 시작할 수 있다. 에이전트코어는 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 완전 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다. 기업은 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며 엔터프라이즈급 인프라 및 도구에 대한 액세스와 함께 높은 유연성을 제공한다. 에이전트코어는 통합 또는 개별 사용이 가능한 컴포저블(composable) 서비스를 제공한다. 기업은 크루AI, 구글 ADK, 랭그래프, 라마인덱스, 오픈AI 에이전트 SDK, 스트랜드 에이전트 등 선호하는 프레임워크와 아마존 베드록에서 제공되는 모델 또는 오픈AI, 제미나이 등 아마존 베드록 외부 모델을 사용하여 필요한 에이전트코어 서비스를 선택할 수 있다.     에이전트코어 코드 인터프리터(AgentCore Code Interpreter)는 격리된 환경에서 에이전트가 코드를 안전하게 생성하고 실행할 수 있게 하며, 에이전트코어 브라우저(AgentCore Browser)는 대규모 웹 애플리케이션 상호작용을 지원한다. 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)는 기존 API와 AWS 람다(AWS Lambda) 함수를 에이전트 호환 도구로 전환하고 기존 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP) 서버에 연결하며, 지라, 아사나, 젠데스크 등 서드파티 비즈니스 도구 및 서비스와의 원활한 통합을 제공한다. 에이전트코어 아이덴티티(AgentCore Identity)를 통해 에이전트는 오스(OAuth) 표준을 사용한 적절한 인증 및 권한 부여로 이러한 도구에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있다. AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있어야 한다. 에이전트코어 메모리(AgentCore Memory)는 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리하지 않고도 정교하고 컨텍스트를 인식하는 경험을 만들 수 있도록 지원하며, 에이전트가 사용자 선호도, 과거 상호작용, 관련 컨텍스트에 대한 상세한 이해를 구축하고 유지할 수 있게 한다. 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 기반의 에이전트코어 옵저버빌리티(AgentCore Observability)는 실시간 대시보드와 상세한 감사 추적을 통해 포괄적인 모니터링을 제공한다. 기업은 모든 에이전트 작업을 추적하고 문제를 신속하게 디버깅하며 성능을 지속적으로 최적화할 수 있다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry : OTEL) 호환성을 통해 다이나트레이스, 데이터독, 아리제 피닉스, 랭스미스, 랭퓨즈 등 기존 모니터링 도구와 통합된다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션과 달리 실행 시간이 불규칙하다. 에이전트코어 런타임(AgentCore Runtime)은 이러한 변동성(variability)에 대응해 필요에 따라 제로에서 수천 개의 세션으로 자동 확장되며 장시간 실행 작업을 위한 업계 최고 수준의 8시간 런타임을 제공한다. 에이전트코어는 에이전트가 안전하게 작동할 수 있도록 모든 서비스에 보안을 내장했다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경과 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 지원하여 네트워크 트래픽을 비공개로 안전하게 유지한다. 에이전트코어 런타임은 마이크로VM 기술을 통해 매우 높은 수준의 보안을 제공하여 각 에이전트 세션에 고유한 격리된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 데이터 유출을 방지하고 모든 상호작용의 무결성을 유지한다. 에이전트코어는 키로(Kiro), 커서AI(Cursor A)I와 같은 통합 개발 환경(IDE)과 호환되는 MCP 서버를 통해 프로덕션급 에이전트 구축을 지원한다. AWS는 “시작까지 단 몇 분밖에 걸리지 않지만 이는 단순한 도구가 아니라 강력한 보안을 유지하면서 제로에서 수천 개의 세션으로 즉시 확장할 수 있는 완전한 기능의 프로덕션급 설루션”이라고 소개했다. 아마존 디바이스 운영 및 공급망(Amazon Devices Operations & Supply Chain) 팀은 에이전트코어를 사용하여 에이전틱 제조 접근 방식을 개발하고 있다. AI 에이전트들은 제품 사양을 사용하여 함께 작업하며 수동 프로세스를 자동화하며 협업한다. 한 에이전트는 제품 요구사항을 읽고 품질 관리를 위한 상세한 테스트 절차를 만들고, 다른 에이전트는 제조 라인의 로봇에 필요한 비전 시스템을 훈련시킨다. 그 결과 기존에 며칠이 걸리던 객체 감지 모델 미세 조정이 1시간 이내에 높은 정밀도로 단축됐다. 에이전트코어는 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 도쿄, 더블린, 프랑크푸르트, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 9개 AWS 리전에서 정식 출시됐다. 기업은 에이전트코어에서 작동하도록 설계된 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)의 사전 구축된 에이전트 및 도구를 통해 가치 실현 시간을 가속화할 수 있다.

어도비가 기업의 고객 경험 및 마케팅 캠페인 구축, 전달, 최적화 방식을 혁신적으로 바꿀 AI 에이전트(AI Agents)의 정식 출시를 발표했다. 또한 어도비는 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP) 에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator)를 통해, 자사 및 서드파티 생태계 전반에서 에이전트가 맥락을 파악하고, 여러 단계의 작업을 계획하며, 응답을 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 에이전트를 맞춤화, 관리하는 기업용 AI 플랫폼도 구축하고 있다고 밝혔다. 에이전트 오케스트레이터의 토대가 되는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업들이 전사적으로 실시간 데이터를 연결해 기업 데이터, 콘텐츠, 워크플로에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 고객의 70% 이상이 어도비 및 서드파티 전반의 에이전트와 팀이 상호작용할 수 있도록 지원하는 대화형 인터페이스인 어도비의 AI 어시스턴트를 사용하고 있다. 허쉬 컴퍼니, 레노버, 머클, 웨그먼스 푸드 마켓, 윌슨 컴퍼니 등의 브랜드가 어도비의 에이전틱 AI 설루션을 사용해 조직 내 전문성을 강화하고 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 의사결정 과학 및 언어 모델 기반의 추론 엔진을 탑재해, 동적 및 적응형 추론도 지원한다. 자연어 프롬프트에서 사용자의 의도를 해석하고, 전체적으로 조율된 계획에 따라 어떤 에이전트를 활성화할지 상황에 맞춰 결정한다. 그 결과 에이전트 오케스트레이터는 맥락에 맞게 목표를 이룰 수 있도록 자동화 작업을 수행하고, 사람이 개입하는 방식을 사용해 세부 조정도 지원한다.  ▲오디언스 에이전트(Audience Agent ▲저니 에이전트(Journey Agent) ▲익스페리멘테이션 에이전트(Experimentation Agent) ▲데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent) ▲사이트 옵티마이제이션 에이전트(Site Optimization Agent) ▲프로덕트 서포트 에이전트(Product Support Agent) 등의 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform : RT-CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 마케터의 역량을 강화하고 고객 경험 오케스트레이션(CXO)를 가속화할 수 있다. 출시를 앞둔 익스피리언스 플랫폼 에이전트 컴포저(Experience Platform Agent Composer)는 기업이 브랜드 가이드라인, 조직 정책 관리 등에 기반해 AI 에이전트를 맞춤화하고 구성할 수 있는 단일 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 팀은 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정하고 성과를 가시화하는 시간을 단축할 수 있다. 또 에이전트 SDK(Agent SDK) 및 에이전트 레지스트리(Agent Registry)를 포함한 새로운 개발자 툴을 통해 개발자는 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장 및 조율할 수 있게 돼, 새로운 산업과 사용자 페르소나에 맞춰 사용 사례를 확장할 수 있다. 팀이 더 나은 성과를 내기 위해 에이전틱 AI를 도입함에 따라, 서로 다른 생태계에 속한 AI 에이전트 간 상호운용성은 매우 중요하다. 에이전트 컴포저는 기업이 Agent2Agent 프로토콜을 사용해 여러 에이전트의 협업을 추진할 수 있는 툴을 제공한다. 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 역량을 통해 더 많은 워크플로에 걸쳐 에이전틱 AI의 가치를 확장시킨다. 또한 코그니전트, 구글 클라우드, 하바스, 메달리아, 옴니콤, PwC, VML과의 새로운 에이전틱 AI 파트너십을 통해 에이전트 간 워크플로의 원활한 실행과 다양한 산업 및 사용 사례에 걸친 맞춤화도 가능해졌다. 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비는 오랫동안 디지털 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써, 기업들이 고객에게 매력적인 경험을 제공하도록 지원해왔다. 이제 어도비는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용해 특화된 에이전트를 구축하고, 이를 데이터, 콘텐츠, 경험 생성 워크플로에 내장하고 있다”면서, “어도비의 AI 혁신은 프로세스를 재구상하고 마케팅 팀의 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 대규모로 제공해 비즈니스 성장을 촉진함으로써 고객 경험을 향상하고 있다”고 말했다.

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.

게임 기술이 충돌 수리 교육을 혁신하는 방법   이번 호에서는 게임 디자인의 원칙이 충돌 수리 산업과 같은 기업 사용 사례로 원활하게 전환되는 방법, 도전 과제와 해결책, 그리고 자동차 산업을 위한 몰입형 실습 학습 경험을 창출한 성과에 대해 짚어본다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   마이크 머티스는 비디오 게임 및 음악 산업에서 25년 이상의 경험을 가지고 있으며, 게임 개발이 다양한 기업의 광범위한 응용 프로그램을 어떻게 형성하고 알릴 수 있는지를 이해하고 있다. 프리랜서 비디오 게임 저널리스트로 시작하여 다양한 게임 개발 프로젝트의 프로듀서로 기여하기까지, 그는 항상 게임 산업이 세계에 미치는 파급 효과에 영감을 받아왔다. 오늘날, 이 풍부한 기반은 I-CAR(자동차 충돌 수리 산업 간 회의)에서 그의 역할을 이끌고 있으며, 그는 가상현실(VR)을 사용하여 충돌 수리 교육을 혁신하는 학습 혁신 및 기술 팀을 이끌고 있다.   ▲ 이미지 제공 : I-CAR   게임 시작 : 기업 에디션 I-CAR의 VR 기반 시뮬레이션으로 자동차 교육 커리큘럼을 향상시키기 위한 노력에 참여했을 때, 머티스는 익숙한 느낌을 느꼈다고 한다. 새로운 게임 스튜디오를 설정하는 것과 매우 비슷했지만, 그는 비디오 게임을 출시하는 대신 충돌 수리 산업에서 기술자들이 사용할 수 있는 영향력 있는 교육 도구를 만드는 데 초점을 맞추었다. I-CAR는 충돌 수리의 안전성, 효율성 및 품질을 향상시키기 위해 헌신하는 비영리 조직이다. 1979년 설립 이후 탄탄한 명성을 쌓아왔으며, 골드 클래스 인정 프로그램을 통해 충돌 수리의 우수성에 대한 교육 기준을 설정하고 있어 VR 학습 통합과 같은 미래 지향적인 것을 탐구하기에 적합한 플랫폼이다. 머티스는 “가상 게임 기술과 자동차 수리 세계를 연결하는 복잡성은 내가 기꺼이 도전할 준비가 된 과제였다. 이전 경험과 많은 연구를 바탕으로, I-CAR의 학습 혁신 및 기술 팀의 기초를 구축하는 여정을 시작했다”고 소개했다.   ▲ 유니티 에디터에서 I-CAR VR 충돌 수리 교육 과정을 구축하는 모습(이미지 제공 : I-CAR)   개발 엔진의 선택 올바른 개발 엔진을 선택하는 것은 VR 기반 교육 시뮬레이션을 구축하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계였다. 머티스는 “여러 게임 프로젝트에서 다양한 게임 엔진을 실험해본 결과, 게임 엔진 개발의 주력은 거의 20년 동안 유니티였다. 자신의 경험과 함께, 가상현실을 위해 개발하는 다른 회사들과 광범위하게 이야기했으며, 그들 모두가 유니티를 사용하고 있다는 공통점이 있었다”면서, “유니티의 OpenXR 및 Meta XR All-in-One 플러그인과의 통합은 높은 안정성을 보였으며, 엔진의 전반적인 유연성 덕분에 필요할 경우 미래에 다른 SDK로 빠르게 전환할 수 있었다”고 전했다. 또 다른 주요 고려 사항은 유니티 버전 컨트롤(Unity Version Control)이었다. 머티스는 “우리 팀의 많은 구성원이 원격으로 작업하고 있었기 때문에, 프로젝트 백업, 검색 및 개발 워크플로를 관리할 수 있는 강력한 시스템이 필요했다. 변경 사항을 쉽게 롤백하거나 필요에 따라 다양한 개발 경로를 위한 분기를 생성할 수 있는 견고한 버전 관리 시스템이 필수였다”고 설명했다. 그리고 “유니티가 우리의 모든 개발 요구 사항을 충족했기 때문에 선택은 간단했다. 돌이켜보면 그것은 중대한 결정으로 입증되었으며, 우리 팀의 성공과 개발 노력의 지속적인 진전에 중요한 역할을 했다”고 덧붙였다.     VR 혁신가 팀 구성 엔진이 선택된 후, 머티스는 내부 개발 팀을 찾기 시작했다. 유니티 개발자를 찾는 동안, 많은 후보자가 유니티 엔진으로 놀라운 성과를 이루는 것을 보는 것이 인상적이었다고 한다. 머티스는 “게임 산업에 대한 나의 지식과 우리의 교육 목표에 대한 명확한 이해가 게임 산업의 후보자들과 간극을 메우는 데 도움이 되었다. 이 덕분에 그들에게 그들의 개발 기술이 충돌 수리 산업에 있는 사람들을 위한 새로운 흥미로운 학습 방식을 형성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여줄 수 있었다”고 전했다. 또한, 머티스는 3D 모델이 정확하고 시각적으로 매력적이도록 하기 위해 3D 모델러를 추가로 고용했다. 우리의 3D 모델러는 이전에 유니티를 사용한 적이 없었지만, 유니티 개발자들과의 협업 및 유니티 런(Unity Learn)의 학습 카탈로그 덕분에 빠르게 3D 자산을 유니티에 가져와 고품질 방식으로 작동시킬 수 있었다. 머티스의 팀은 유니티 개발자, 3D 애니메이터 및 XR 주제 전문가로 구성되었다. 이러한 인재들 덕분에 모든 개발, 경험 정확성, VR 헤드셋 지식 및 중요한 QA 테스트가 면밀히 모니터링되어 프로토타입의 성공을 보장할 수 있었다. 팀이 구성된 후에는 VR 프로토타입이 어떤 콘텐츠를 포함할지, 그리고 그것을 만드는 것이 I-CAR의 잘 확립된 커리큘럼 생성 과정에 어떻게 맞아들어갈지를 구체적으로 계획하는 단계를 거쳤다.   프로토타입 구축 머티스의 팀은 I-CAR의 제품 개발 및 커리큘럼 팀과 협력하여 VR을 그들의 과정 설계 프로세스에 원활하게 통합했다. 이와 함께, 머티스는 기존 개요 및 스토리보드에 맞춘 인터랙티브 단계 시트를 신속하게 개발하여 실제 수리 절차에서 핵심 프로세스 기술을 포착했다. 이 단계 시트는 VR 경험을 위해 유니티에서 작성될 필요가 있는 3D 자산, 상호작용, 소리 및 다른 요소를 추적하는 역할도 했다. 기술에 익숙하지 않은 커리큘럼 팀에 VR을 도입하는 것은 창작만큼이나 교육에 관한 것이었다. VR의 잠재력을 설명하기 위해, 머티스의 팀은 메타 퀘스트 2(Meta Quest 2) 헤드셋에서 사용할 수 있는 작은 프로토타입을 유니티에서 개발했다. 커리큘럼 팀을 위한 이 교육 프로토타입을 개발함으로써 개발 팀은 유니티에서 모든 기본 생산 프로세스를 설정할 수 있었다. 3D 자산을 유니티로 가져오는 방법과 상호작용을 위한 여러 코드 조각을 작성하는 것과 같은 것들로, 머티스의 팀은 주요 프로토타입을 위한 개발 템플릿을 갖게 되었다. 개발된 VR 교육 프로토타입은 커리큘럼 팀 구성원들이 도구와 차량과 상호작용할 수 있게 하여 몰입형 3D 경험의 힘에 대한 직접적인 통찰을 얻을 수 있게 했다. 머티스는 “이 작은 개발은 팀의 참여를 높일 뿐만 아니라 새로운 학습자가 더 복잡한 프로토타입에 뛰어들기 전에 VR에 익숙해질 수 있도록 도와주는 VR 트레이너로 발전한 성과였다. 이 성공은 우리가 실제 프로세스를 자연스럽고 매력적이며 기술자에게 정확한 강력한 가상 경험으로 변환하는 데 집중할 수 있게 해주었다”고 설명했다.   ▲ I-CAR VR 프로토타입 영상 캡처(비디오 제공 : I-CAR)   몰입형 학습으로 격차를 해소하기 머티스는 다음과 같은 시나리오를 소개했다. 전기차(EV)에 포함된 고전압 시스템을 다루는 수업을 듣기 직전이다. 이 수업 전에 다음에 대한 경험이 있는가? ① 멀티미터 사용하기 ② 전압 측정하기 ③ 2극 테스터 사용하기 ④ 안전 절차 ⑤ 고전압 분리 과정 수행하기 이러한 주제를 가르치는 수업에 들어가는 것은 꽤 벅차 보일 수 있으며, 어떤 사람은 수업 전에 프로세스를 더 잘 이해하기 위해 유튜브 비디오나 다른 자료를 찾고 있을 것이다. 이것은 자신감의 문제이다. 복잡한 프로세스에 들어갈 때 미리 알고 싶은 사람이 누가 있을까? 여기서 어려운 점은 어떤 자료가 있을 수 있지만, 언급된 모든 프로세스는 이해하기 위해 실습 경험이 필요하다. 멀티미터와 2극 테스터가 접근 가능하며, 전압을 측정할 수 있는 것이 있는가? 전기차 작업 프로세스와 관련이 있으면서도 안전한 작업은 무엇인가? 비용과 일반적인 접근성은 어떤가? 여기서 VR이 등장한다. VR은 실제 장비에서 연습하는 안전 위험이나 비용 없이 이러한 프로세스에 대한 실습 노출을 제공한다. 학습자는 헤드셋을 착용하고 즉시 가상 훈련실로 이동한다. 여기서 사람들은 멀티미터로 전압을 안전하게 측정하는 방법을 배우고, 고전압 연결 절차를 연습한다. 그리고 자신의 기술에 자신감을 가질 때까지 단계를 끝없이 반복한다. 이 기술은 학습자가 실수를 하고 안전하고 통제된 환경에서 그로부터 배우도록 허용한다. 훈련을 마스터했다고 느끼면 실제 응용 프로그램으로 전환할 수 있으며, 새로 습득한 기술과 지식을 직접 보여줄 준비가 되어 있을 뿐만 아니라 흥미를 느낄 수 있다.   미래를 엿보다 머티스는 “충돌 수리 산업 내에서 우리의 프로토타입을 선보이고 SEMA 및 CES와 같은 주요 산업 행사에서 발표한 후, 자동차 전문가들로부터 긍정적인 피드백을 받았다. 관심과 격려는 우리가 설계한 프로토타입을 완전한 VR 기반 과정으로 전환할 수 있는 신호를 주었다”고 소개했다. 전기차 기술 작업 및 ADAS 관련 수리 시나리오 문제 해결의 세부 사항에 중점을 둔 이 과정 중 두 개는 2025년 말에 출시될 예정이다. VR이 모든 실습 학습의 측면을 대체하지는 않지만, 복잡하고 접근하기 어려운 또는 비싼 시나리오를 더 접근 가능하게 만드는 데 뛰어나다. 이것은 도구이다. 전통적인 교육 방법을 보완하여 학습자에게 안전하고 확장 가능하며 상호작용적인 방식으로 기술을 마스터할 수 있는 방법을 제공한다. 유니티 인더스트리(Unity Industry)와 같은 플랫폼을 활용함으로써 기업은 교육의 미래를 재정의하고 고급 학습 경험을 더 영향력 있게 만드는 몰입형 VR 경험을 만들 수 있다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.