HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 ‘스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint for smart city AI)’를 발표했다. 엔비디아는 이 블루프린트를 옴니버스, 코스모스(Cosmos), 네모(NeMo), 메트로폴리스(Metropolis)와 통합해 유럽의 도시에서 삶의 질을 개선시킬 것으로 기대하고 있다. 2050년까지 도시 인구는 두 배 증가할 것으로 예상된다. 이는 21세기 중반까지 도시 지역에 약 25억 명의 인구가 더해질 수 있음을 의미한다. 따라서 보다 지속 가능한 도시 계획과 공공 서비스의 필요성이 높아지고 있다. 전 세계 도시들은 도시 계획 시나리오 분석과 데이터 기반 운영 결정을 위해 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용하고 있다. 그러나 도시의 디지털 트윈을 구축하고 그 안에서 스마트 시티 AI 에이전트를 테스트하는 것은 복잡하며, 자원 집약적인 작업이다. 여기에는 기술적, 운영적 문제도 수반된다. 엔비디아가 공개한 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 이러한 문제를 해결하기 위한 것이다. 이 참조 프레임워크는 엔비디아 옴니버스, 코스모스, 네모, 메트로폴리스 플랫폼과 결합해 도시 전체와 주요 인프라에 물리 AI의 이점을 제공한다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 심레디(SimReady)와 같이 시뮬레이션이 가능한 사실적 도시 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 도시 운영을 모니터링하고 최적화하는 AI 에이전트를 개발, 테스트할 수 있다. 스마트 시티 AI용 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 완전한 소프트웨어 스택을 제공해, 물리적으로 정밀한 도시의 디지털 트윈에서 AI 에이전트의 개발, 테스트를 가속화한다.      엔비디아 옴니버스는 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축해 도시 규모에서 시뮬레이션을 실행한다. 엔비디아 코스모스는 사후 훈련 AI 모델을 위한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 엔비디아 네모는 고품질 데이터를 큐레이션하며, 해당 데이터를 사용해 비전 언어 모델(vision language model, VLM)과 대규모 언어 모델(large language model, LLM)을 훈련하고 미세 조정한다. 엔비디아 메트로폴리스는 영상 검색과 요약(video search and summarization, VSS)용 엔비디아 AI 블루프린트를 기반으로 영상 분석 AI 에이전트를 구축, 배포한다. 이를 통해 방대한 양의 영상 데이터를 처리하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 중요한 인사이트를 제공한다.   이 블루프린트 워크플로는 세 개의 주요 단계로 구성된다. 먼저 개발자는 옴니버스와 코스모스를 통해 특정 위치와 시설의 심레디 디지털 트윈을 구축한다. 여기에는 항공, 위성, 지도 데이터가 활용된다. 이어서 엔비디아 타오(TAO)와 네모 큐레이터(Curator)를 사용해 컴퓨터 비전 모델, VLM 등 AI 모델을 훈련하고 미세 조정한다. 이로써 비전 AI 사용 사례에서 정확도를 높인다​. 마지막으로 이러한 맞춤형 모델에 기반한 실시간 AI 에이전트의 배포로 메트로폴리스 VSS 블루프린트를 사용해 카메라와 센서 데이터를 알림, 요약, 쿼리한다.  엔비디아는 스마트 시티 AI용 블루프린트를 통해 다양한 파트너가 엔비디아의 기술과 자사의 기술을 결합하고, 통합된 워크플로를 기반으로 스마트 시티 사용 사례를 위한 디지털 트윈을 구축, 활성화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이 새로운 블루프린트를 최초로 활용하게 될 주요 기업에는 XXII, AVES 리얼리티, 아킬라, 블링시, 벤틀리, 세슘, K2K, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 네비우스, 프랑스 국영철도회사, 트림블, 유나이트 AI 등이 있다. 벤틀리 시스템즈는 엔비디아 블루프린트와 함께 물리 AI를 도시에 도입하는 데 동참하고 있다. 개방형 3D 지리 공간 플랫폼인 세슘은 인프라 프로젝트와 항만의 디지털 트윈을 옴니버스에서 시각화, 분석, 관리하는 기반을 제공한다. 벤틀리 시스템즈의 AI 플랫폼인 블린시는 합성 데이터 생성과 메트로폴리스를 사용해 도로 조건을 분석하고 유지보수를 개선한다. 트림블은 건설, 지리 공간, 운송 등 필수 산업을 지원하는 글로벌 기술 회사이다. 이들은 스마트 시티의 측량, 지도 제작 애플리케이션을 위한 현실 캡처 워크플로와 트림블 커넥트(Connect) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 블루프린트의 구성 요소를 통합하는 방법을 모색하고 있다.

  친환경차 및 이차전지 산업의 의의 □ 자동차와 이차전지 산업은 제조업 고용의 13.4%(40만명), 제조업 생산의 15.9%(329조원)를 차지하는 기간 산업 ㅇ 친환경차·이차전지 글로벌 시장이 급속히 성장하며 경제중요도 상승 * 최근 3년간 글로벌 시장 성장률은 전기차 65%, 배터리 73% □ (친환경차) ’23년 전세계 자동차 16억대 중 3천만대가 전기차이며, 신차 1억대 중 약 1천만대 전기차 판매(신차 10대 중 1대가 전기차) ㅇ 다만, 최근 전기차 판매 성장률은 둔화* 추세이고, 미 신정부의 IRA 철폐방침으로 GM, 포드 등은 투자 속도조절 * 전기차 판매 성장률: (’21) 115% → (’22) 63% → (’23) 28% → (’24.上) 10% ㅇ 국내 전기차 시장은 주요국 중 유일하게 2년 연속 역성장 - 글로벌 기업과의 경쟁 심화로 국내 전기차 생산기반이 크게 위축되고 있으며, 올해 수소차 보급도 ’22년의 절반 이하로 크게 감소 □ (이차전지) 이차전지 생산의 85%가 전기차向, 전기차 캐즘으로 이차전지 시장 성장세도 ’21년 이후 둔화 * 전기차용 배터리 시장 성장률: (’21) 106% → (’22) 68% → (’23) 38% ㅇ 우리 기업들은 국내(4개), 해외(16개) 등 20개 배터리 공장을 운영중 (전기차 800만대분)이며 신규 투자는 북미·EU 중심으로 진행중 ㅇ 이차전지 셀·소재 기업의 영업이익 등 실적이 악화되고 있으며, 수요 둔화에 대응해 투자 속도를 조정중 * 배터리 양극재 기업 영업이익 : (’23.上) 3,400억원 → (’24.上) 910억원 Ⅰ. 추진 배경 ···················································· 1 Ⅱ. 친환경차·이차전지 산업현황 ················ 2 Ⅲ. 추진 방향 ···················································· 4 Ⅳ. 주요 대책 ···················································· 5 1. 친환경차 캐즘 대응 강화 ································· 5 2. 첨단 기술력 강화 ··············································· 8 3. 이차전지 생태계 강화 ······································· 9 4. 대외 불확실성 대응 ········································· 10 Ⅴ. 향후 추진계획 ········································· 11

시트 해석 소프트웨어, Virtual Seat Solution   주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : ESI, www.esi-group.com ■ 자료 제공 : 한국이에스아이, 02-3660-4500, www.esi-group.com ESI의 VSS(Virtual Seat Solution)는 시트의 가상 프로토타이핑에 특화된 시트 전용 해석 솔루션이다.  시트 제조업체와 공급업체들은 VSS로 비용이 많이 드는 물리적 프로토타입 없이도, 가상으로 설계, 제조, 시험, 사전 검증을 포함하여 전반적인 문제점을 개선할 수 있다. 또한, VSS는 시트 제조 과정을 고려하기 때문에, 시트 성능을 보다 정밀하게 예측할 수 있다.  전용 더미와 인체 모델을 이용해서, 사용자는 정밀하고 정확하게 시트와 승객 사이의 상호작용을 반영하여 시트 성능을 평가할 수 있다. 1. 제품의 주요 기능 및 특징 (1) Single Core Model 단일 모델(Single core model)을 기반으로 물리적 프로토 타입의 수를 줄여 시간과 비용을 절약할 수 있다. (2) Digital Mockup 사전 인증에 이르기까지의 모든 설계, 제조 및 시험을 가상 시트 프로토 타입으로 수행할 수 있다. (3) Whiplash 충돌 안전 설계 요구 사항을 초기에 관리함으로써 팀 내에서 시너지 효과를 향상시킬 수 있다. 2. 주요 적용 분야 (1) 디지털 목업 제작 ■ 시트 제조 과정 검증 ■ 시트 커버 조립 해석 및 검증 ■ 완성 시트 검증(H-point, 정하중/점하중, 요추 돌출량)   (2) 시트 안락감 평가 ■ 체압 평가 ■ 냉/난방 성능 평가 ■ 인간 공학적 인체 포지션 평가   (3) 시트 안전성 평가 ■ 시트 구조 강성 평가 ■ 목 상해 평가     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

주요 CAE 소프트웨어 소개 ■ 개발 및 자료 제공 : 마이다스아이티, 031-789-2000, www.midasit.com 수년에 걸쳐 CAD(Computer-Aided Design) 시스템은 와이어 프레임 또는 면 기반의 모델에서 솔리드 모델과 파라메트릭 기반 모델까지 개발되었으며, 생산성 및 기하 형상의 완성도가 비약적으로 발전해 왔다.  midas MeshFree(마이다스 메시프리)는 설계 엔지니어에 의해서 완성된 CAD 모델 원형을 그대로 활용하여, 사용자가 요소망 생성 없이 시뮬레이션을 할 수 있는 기법으로 개발된 구조해석용 소프트웨어이다. midas MeshFree는 간략화 작업과 노동 집약적인 요소망 생성 작업 없이 빠르고 직관적으로 해석을 수행할 수 있다. 요소망을 생성하지 않는 작지만 새로운 변화는 시뮬레이션의 환경을 크게 변화시키고 있다. 개념 및 초기 설계 단계에서 설계 엔지니어를 중심으로 설계한 원본 CAD 형상을 그대로 활용하여 빠르고 효율적으로 분석할 수 있으며, 성능 검토 후 빠른 의사 결정으로 통해 설계에 보다 개선된 사항을 반영할 수 있다.  1. 설계 단계 CAE와 MeshFree CAE의 목표는 제품의 제반 성능을 정략적으로 예측하고, 설계에 적용하여 최적설계를 달성하는 것이다. 설계 단계 CAE는 설계 초기 단계인 기획 및 기본 설계 단계에서 성능을 분석하여, 양산 후 발생 가능한 문제점을 사전에 찾아내고, 이를 개선하는 것을 목적으로 한다.  midas MeshFree는 기존 FEM 기반의 해석 프로세서에서 가장 많은 노동력과 경험이 필요했던 부분인 간략화 과정 및 요소망 생성 작업을 제거함으로써 설계 엔지니어가 직관적으로 사용할 수 있도록 개발되었다. midas MeshFree의 개발 개념은 설계단계 CAE를 적극적으로 지원하고, 설계 엔지니어가 빠르게 제품을 학습하여 설계 과정 중에서 자신이 설계한 제품을 성능을 빠르게 파악하는 것으로 다음과 같은 원칙을 기반으로 개발하였다. ■ No geometry cleanup and simplifications ■ No mesh generation by user ■ No failed analysis ■ Performance and accuracy comparable to finite element method   midas MeshFree는 CAD 모델을 직접 이용하며 해석을 수행하기 위해서는 3D CAD 불러오기, 하중/경계조건 정의, 마지막으로 해석 실행 및 결과 분석인 3단계의 프로세스만으로 해석 결과를 도출할 수 있는 사용 편의성을 제공한다. 또한, 상용 CAD와의 연계성을 강화하여 CAD에서 정의한 재료 정보를 자동으로 불러올 수 있으며, 설계 변경된 모델도 최소한의 작업으로 해석을 수행하여 결과를 확인할 수 있는 Auto-Update 기능을 제공하고 있다. 단순히 설계 엔지니어가 간단하게 시뮬레이션을 수행하는 것을 목적으로 하는 것이 아니라, 결과를 분석하고 이를 빠르게 설계에 반영하여 변경된 성능을 빠르게 분석할 수 있도록 개발하였으며, 기업 내에서 최소의 노력으로 설계 단계 CAE 프로세스를 구축할 수 있도록 개발하였다.  2. MeshFree 주요 해석 기능 midas MeshFree 솔버는 강성 및 강도를 검토할 수 있는 선형 및 비선형 정적 해석, 진동 특성을 분석할 수 있는 모드 및 동해석(과도, 주파수, 랜덤진동, 응답 스펙트럼), 온도 하중에 대한 영향을 파악할 수 있는 정상/비정상 상태 열전달 해석을 제공하고 있으며, 설계 제품의 수명을 검토할 수 있는 피로해석과 최적 설계 안을 도출할 수 있는 위상 최적 설계 기능까지 제공하고 있으며, 주요 해석 기능은 다음과 같다. 현재 상용적으로 사용하는 무요소 방법들은 공통적으로 경계조건을 만족시키는 어려움과 비선형성에 의해 강성을 갱신하여 해석에 반복적으로 반영해야 하는 방식에 어려움을 겪고 있다. MeshFree는 체적 적분 기법을 통해 해석 대상의 강성을 계산하며, Update Lagrangian 기법을 이용하여 다양한 비선형성에 의해 갱신되는 강성을 반영할 수 있도록 개발하였다.  midas MeshFree에서 제공하는 비선형성은 대변형, 대회전이 유발되는 기하학적 비선형 문제, 탄소성 모델의 항복 이후 성능과 고무와 같은 초탄성 재료의 성능을 검토할 수 있는 재료 비선형, 그리고 공간상의 두 물체가 서로 맞닿을 수는 있으나, 관통할 수 없다는 조건을 기본 가정으로 하는 접촉 비선형 문제를 검토할 수 있다. midas MeshFree의 정렬격자 기반의 최신 해석 기술은 모델 간략화 및 이상화 없이 3D CAD 원형을 그대로 해석할 수 있는 기술이며, 강성, 강도, 진동, 열전달 및 열응력, 내구수명 그리고 최적화 기술까지 제공하고 있어 초기 설계단계에서 다양한 설계 안에 대한 제품의 성능을 설계 엔지니어를 중심을 검토할 수 있는 혁신적인 해석 기술이다. midas MeshFree는 설계 초기 단계에서 제품의 제반 성능을 정략적으로 예측하고 최적 설계를 달성할 수 있도록 지원하여 설계 시간 및 비용을 절감하고 혁신적인 설계안을 도출할 수 있도록 개발된 제품이다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

  주요 CAE 소프트웨어 소개   ■ 개발 : ESI, www.esi-group.com ■ 자료 제공 : 한국이에스아이, 02-3660-4500, www.esi-group.com ESI의 VSS(Virtual Seat Solution)는 시트의 가상 프로토타이핑에 특화된 시트 전용 해석 솔루션이다.  시트 제조업체와 공급업체들은 VSS로 비용이 많이 드는 물리적 프로토타입 없이도, 가상으로 설계, 제조, 시험, 사전 검증을 포함하여 전반적인 문제점을 개선할 수 있다. 또한, VSS는 시트 제조 과정을 고려하기 때문에, 시트 성능을 보다 정밀하게 예측할 수 있다.  전용 더미와 인체 모델을 이용해서, 사용자는 정밀하고 정확하게 시트와 승객 사이의 상호작용을 반영하여 시트 성능을 평가할 수 있다. 1. 제품의 주요 기능 및 특징 (1) Single Core Model 단일 모델(Single core model)을 기반으로 물리적 프로토 타입의 수를 줄여 시간과 비용을 절약할 수 있다. (2) Digital Mockup 사전 인증에 이르기까지의 모든 설계, 제조 및 시험을 가상 시트 프로토 타입으로 수행할 수 있다. (3) Whiplash 충돌 안전 설계 요구 사항을 초기에 관리함으로써 팀 내에서 시너지 효과를 향상시킬 수 있다. 2. 주요 적용 분야 (1) 디지털 목업 제작 ■ 시트 제조 과정 검증 ■ 시트 커버 조립 해석 및 검증 ■ 완성 시트 검증(H-point, 정하중/점하중, 요추 돌출량)   (2) 시트 안락감 평가 ■ 체압 평가 ■ 냉/난방 성능 평가 ■ 인간 공학적 인체 포지션 평가   (3) 시트 안전성 평가 ■ 시트 구조 강성 평가 ■ 목 상해 평가     좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

가상물리시스템(CPS : Cyber-Physical System) 보안 기업인 클래로티(Claroty)가 발표한 새로운 조사 결과에 따르면, IoT 기기에 영향을 미치는 취약성 노출이 2021년 하반기에 비해 56% 증가한 것으로 나타났다.     클래로티의 연구팀인 Team82가 작성한 이 보고서는 운영 기술(OT), 산업 제어 시스템(ICS), IoMT(Internet of Medical Things), 빌딩 관리 시스템 및 엔터프라이즈 IoT를 포함하는 광범위한 가상물리시스템 네트워크를 뜻하는 XIoT(Extended Internet of Things)에 영향을 미치는 취약성에 대한 심층 조사 및 분석 내용을 담고 있다.  2022년 상반기 XIoT 보안 현황 보고서에 따르면, 지난 1년간 공급업체가 자체적으로 공개한 취약성이 69% 증가했다. 전체 또는 부분적으로 수정된 펌웨어 취약성도 79% 증가했는데, 클래로티는 "펌웨어 패치에서 취약성을 해결하는 것이 최초 소프트웨어 배포보다 상대적으로 어려운 점을 감안할 때 주목할 만한 개선이 이뤄진 것으로 볼 수 있다"고 설명했다. 보고서에 따르면 IoT 기기에서 15%의 취약성이 발견되었으며, 이는 2021년 하반기 보고서에서 조사된 9%보다 크게 늘어난 수치이다. 또한 IoT와 IoMT 취약성을 합하면 18.2%에 이르며, 처음으로 IT 전체 취약성 16.5%를 넘었다. 이는 연결된 기기들이 네트워크에 더 깊이 침투할 수 있는 관문이 될 수 있기 때문에, 이를 보호해야 하는 공급업체들과 연구원들의 이해도가 개선되고 있음을 나타낸다.     그리고, 공급업체가 자체 공개한 취약성이 29%에 이르면서 독립 조사기관(19%)을 처음으로 넘었다. 제3자 보안회사(45%)에 이어 두 번째로 많은 취약성 보고자가 되었다. CVE(공개적으로 알려진 정보 보안 결함 목록 : Common Vulnerabilities and Exposures)에는 214개를 게시했다. 이는 2021년 하반기에 보고한 127개보다 거의 두 배에 달하는 수치인데, 더 많은 OT, IoT, IoMT 공급업체들이 취약성 공개 프로그램을 수립하고, 제품의 보안과 안전성을 검사하는데 더 많은 리소스를 투자하고 있음을 보여준다.   게시된 펌웨어 취약성과 소프트웨어 취약성은 각각 46% 및 48%로 거의 유사한 수치를 보였다. 2021년 하반기 보고서에서 소프트웨어(62%) 대비 거의 절반에 불과했던 펌웨어(37%) 취약성이 크게 증가한 것으로 나타났다. 또한 이번 보고서에서는 전체 또는 부분적으로 수정된 펌웨어의 취약성이 2021년 하반기 21% 대비 2022년 상반기에는 40%로 상당히 증가한 것으로 드러났다. 이는 길어진 업데이트 주기와 간헐적 유지관리로 인해 펌웨어 패치 적용에 상대적으로 어려움을 겪고 있는 점을 감안하면 주목할 만한 결과이다. 연구원들이 프로세스와 보다 직접적으로 연결되어 공격자에게 더 매력적인 표적이 되는 퍼듀 모델(Purdue Model)의 더 낮은 레벨에서 장치를 보호하는데 관심이 증가하고 있음을 보여준다.     XIoT 취약성은 2022년 상반기에 총 747건에 이르렀으며, 평균적으로 월 125건의 비율로 게시 및 해결되고 있다. CVSS(공통 취약점 등급 시스템: Common Vulnerability Scoring Syste) 스코어는 대부분 치명적(19%) 또는 높은 심각도(46%) 수준으로 나타났다.   거의 4분의 3(71%)에 달하는 취약성이 시스템 및 장치 가용성에 큰 영향을 미치고 있으며, 이러한 영향 지표는 XIoT 기기에서 가장 크게 나타나는 것으로 확인됐다. 가장 큰 잠재적 영향은 무단으로 원격 코드를 실행하거나 명령을 실행(취약성의 54%에서 보편적으로 나타남)하는 것이었으며, 그 다음으로는 DoS(서비스거부공격: Denial-of-Service) 상황(충돌, 종료 또는 재시작)이 43%로 뒤를 이었다. 가장 높은 단계의 완화조치는 네트워크 세분화(취약성 노출의 45%에서 권장)로 나타났으며, 다음으로 보안 원격 액세스(38%), 그리고 랜섬웨어, 피싱 및 스팸방지(15%)가 그 뒤를 이었다. 이번 보고서의 데이터는 Team82를 비롯해 신뢰할 수 있는 오픈소스인 NVD(National Vulnerability Database), ICS-CERT(Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team), CERT@VDE, MITRE와 산업 자동화 기업인 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric), 지멘스(Siemens)에서 발견한 취약성으로 구성되어 있다. 클래로티의 아미르 프레밍어(Amir Preminger) 리서치 사업부 부사장은 “이미 수십 년 동안 사물이 인터넷과 연결되면서, 가상물리시스템은 우리가 먹고 마시는 음식과 물은 물론, 일상적으로 이용하는 엘리베이터와 의료 서비스에 이르기까지 현실 세계에 직접적인 영향을 미치고 있다”며, “우리는 XIoT 취약성 환경에 대한 완벽한 청사진을 제공함으로써 이러한 중요 영역에 있는 의사결정권자들이 공공의 안전과 환자의 건강, 스마트 그리드 및 유틸리티 등의 기반이 되는 중요 시스템에 대한 위험을 적절하게 평가하고, 우선순위를 지정 및 해결할 수 있도록 이번 조사작업을 수행했다”고 밝혔다.

개발 및 공급  : 카를로(CARLO) 주요 특징 : 디지털 트윈 제작 도구, 대규모 시뮬레이션, 상용 시뮬레이션 대비 검증된 가속 성능, AI 플랫폼 제공 사용 환경(OS) : 윈도우 환경 권장 시스템 권장 사양 : 인텔 코어 2 듀오 또는 AMD 애슬론 X2 CPU 이상, OS 디스크의 4GB 여유공간   최근 스마트 공장, 디지털 트윈이라는 용어가 반도체, 자동차, 2차전지, 조선 등 다양한 산업 분야에서 쓰이고 있다. 디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적 객체, 프로세스, 행동 등을 가상 세계에 똑같이 구현한 기술로 디지털 전환(DX : Digital Transformation)의 핵심 키워드로 부상하고 있다. 디지털 기술을 활용하여 회사의 경쟁력을 강화하고 비즈니스 변화 속도에 맞춰 기회를 창출하기 위해 기업들은 산업, 업종의 경계를 넘어 DX를 도입, 추진해 나가고 있다. 물류 시뮬레이션 솔루션은 대부분 숙련자 또는 전문가의 의존도가 높은 가정 분석(what-if) 방식을 활용하고, 생산 계획 단계에서 주로 사전 분석 및 검증용으로 사용된다. 하지만 시뮬레이션에 현장 데이터를 반영하는데 있어 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능 등의 한계로 다양한 제약 조건이 발생할 수 있다. 실제로 활용 가능한 디지털 트윈 솔루션은 디지털 트윈을 구현하는데 있어 생산 운영 단계까지 연계하는 과정에 중요한 요소로 꼽힌다.   스마트 공장을 위한 디지털 트윈 솔루션 : PINOKIO 제조 현장에서의 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 요소 중에 하나이다. 물류 정체가 발생할 경우 제품의 사이클 타임이 길어지거나 라인이 정지되는 등 심각한 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려고 꾸준히 노력해왔다. 기존 물류 솔루션은 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 시뮬레이션에 반영하여 실시간으로 의사결정을 하는 데에 있어 다양한 제약으로 인해 어려움이 있다. 또한, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 데이터를 발생시키기 때문에 생산 계획 단계에서의 사전 분석 및 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 높이는데 한계가 있다. PINOKIO(피노키오)는 최적화된 자체 개발 시뮬레이션과 모니터링 엔진을 탑재하여 이를 해결하였다. 시뮬레이션의 이벤트 횟수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 설계했다. 또한 계산 속도의 이점을 가진 C, C++ 언어로 물류 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현하여, 약 2만평 규모의 공장에서 기존 솔루션 대비 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 1. PINOKIO의 UI 화면   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 PINOKIO는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 사용함으로써 대용량 데이터 처리가 가능하고, 현장 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 솔루션에 비해 60~700배 뛰어난 가속 성능을 제공하는 시뮬레이션 도구이다. 제조 현장과 동일한 상황을 시뮬레이션하기 위해 현장과 연동 후 데이터를 가공하여 디지털 트윈 모델로 표현하여 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 이는 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있고, AI를 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 2. PINOKIO의 모니터링 화면   디지털 트윈 시뮬레이션 실시간 현장 상황을 반영하여 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)은 제품의 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 내에 결과를 도출해내지 못하면 현장에서 선제 대응하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 모니터링 엔진으로부터 라인 상황에 대한 데이터를 수집하고 현재로부터 예측하고자 하는 시간 동안 발생하는 이상상황에 대해 피드백을 준다. 예를 들어 조립 라인의 경우에는 ‘부품이 5분 뒤에 부족하다’는 알람을 작업자에게 피드백하여 선제적 대응을 함으로써 라인 정지를 방지할 수 있다. PINOKIO 디지털 트윈 시뮬레이션은 이러한 역할이 가능하도록 가속화한 시뮬레이션 엔진을 보유하고 있다.   그림 3. 현장 FAB(왼쪽)과 PINOKIO에서 생성된 디지털 트윈(오른쪽)   제조 현장에 특화된 AI 플랫폼 : CAP AI를 이용한 솔루션을 만들기 위해서는 다양한 상황에 대한 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성상 여러 상황에 대한 데이터를 획득하기 어렵다. PINOKIO에서는 현장에서 획득하기 어려운 데이터를 시뮬레이션을 통해 데이터를 확보할 수 있다. 즉, PINOKIO 디지털 트윈 모델이 AI를 위한 데이터를 생성하고, 이를 AI가 최적 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. PINOKIO에서는 획득한 데이터를 파이썬, C, JAVA 등 다양한 언어로 구현한 로직을 적용할 수 있도록 개발 환경을 제공하고 있다.   그림 4. PINOKIO의 AI 플랫폼인 CAP   사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 솔루션 : Plant Simulation 지멘스의 Plant Simulation(플랜트 시뮬레이션)은 공장 신축 및 수정 등이 필요한 경우 사전에 최적의 물류 계획 수립과 공장 레이아웃을 구성할 수 있는 전문 시뮬레이션 도구이자 가상 공장 구현 솔루션이다. 주로 생산 계획 단계에서 활용되며, 제조 기준 정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류, 작업, 스케줄링 등의 공장 정보)를 기반으로 시뮬레이션하여 차트, 그래프 등 다양한 분석 도구로 결과를 도출함으로써 공법 검증, 공장 운용 효율, 적정 재고 등 공정 라인을 최적화할 수 있다.   그림 5. Plant Simulation의 UI 화면   통계 시뮬레이션으로 생산 시스템 분석 시뮬레이션 정확도와 효율성을 높이는 동시에 처리량과 전체 시스템 성능을 향상시킬 수 있다. 그래픽 시각화, 차트 및 보고서 기능, 유전자 알고리즘 및 실험 관리법(experiment manager)을 사용하면 생산 시스템의 동작을 평가하여 빠르고 신뢰할 수 있는 제조 생산 시스템을 분석할 수 있다.   그림 6. Plant Simulation의 생산 시스템 분석   병목 현상 제거 및 처리량 간소화 처리량을 간소화하고 병목 현상을 완화하여 공정 작업을 최소화할 수 있다. 기본 기능으로 병목 현상, 처리량, 설비, 리소스 및 버퍼 적정 수량을 자동으로 감지 및 분석할 수 있다. 생산 시스템 효율을 평가하는데 사용할 수 있는 도구로 생산량, 프로세스, 물류 로직 등 다양한 사항들을 고려하여 생산 변동의 영향을 동적으로 분석할 수 있다.   그림 7. Plant Simulation의 처리량 분석   시동 전 프로덕션 시스템 시운전 Plant Simulation으로 만들어진 가상 모델은 실제 생산 라인을 시뮬레이션할 수 있다. 실제 공장의 PLC 또는 가상 PLC와의 인터페이스를 통해 제어, 자동화, 자재 운송 및 전체 엔지니어링 작업을 테스트 및 최적화할 수 있다. 이는 초기 개념 증명을 통해 위험 요소를 줄이고, 투자 비용을 절감할 수 있다.   그림 8. 가상 커미셔닝(virtual commissioning)   Plant Simulation과 PINOKIO의 인터페이스 두 솔루션 간의 인터페이스는 엑셀, 데이터베이스 등 다양한 형태로 가능하다. 자세한 인터페이스 항목은 <그림 9>를 참조하면 된다. Plant Simulation 모델 정보는 자체 언어(Simtalk)를 이용하여 설비 정보, 작업 순서, 위치 정보, 연결 정보 등을 PINOKIO 항목에 맞게 테이블 형태로 수집하고, 레이아웃과 2D/3D 모델은 JT 포맷의 파일로 추출한다. 이 데이터를 PINOKIO에서는 Import 기능으로 손쉽게 모델 정보를 가져와 Plant Simulation과 동일한 모델을 만들 수 있다. 이는 시뮬레이션 모델링 시간이 줄어들고 정확성이 높아져 신뢰성 있는 디지털 트윈 모델이 구축된다.   그림 9. Plant Simulation과 PINOKIO의 인터페이스 리스트   PINOKIO와 현장 데이터의 인터페이스 디지털 트윈에서 가장 중요한 요소는 현장과의 연결이다. 대부분의 물류 전문 솔루션이 현장과의 연결을 위한 인터페이스가 지원되지만, 많은 양의 데이터를 처리하면서 실시간으로 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. PINOKIO는 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능이 뛰어나 실시간 모니터링 시스템까지 가능하다. <그림 10>은 현장에 있는 MES와 PINOKIO가 인터페이스되는 과정이다. 현장에 있는 PLC가 MES에 데이터를 전달하고, MES는 그 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이를 PINOKIO에서 외부 통신(IP)을 통해 데이터베이스에 접근하여 데이터를 시뮬레이션에 반영한다. 이 과정에서 현장 데이터의 상태가 중요하다. 불필요한 데이터가 있거나 로스 또는 시간 순서가 맞지 않은 경우가 대부분이다. PINOKIO에서는 현장 데이터를 올바르게 정제하는 작업을 거쳐 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 만든다.   그림 10. 현장 데이터 인터페이스 과정   기대 효과 현장 운영 데이터를 실시간으로 디지털 트윈과 연동함으로써 모니터링이 가능하며, 전체 공장을 PC, 웹, 모바일 등 다양한 형태로 여러 유저들과 함께 직관적으로 확인하면서 공유하고 협업할 수 있다. 또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 이용하여, 미래에 발생 가능한 문제점들을 예지(predictive)하고, 이러한 문제점을 사전에 해결하기 위한 선제대응(proactive) 의사결정을 가능하게 한다. 이때 디지털 트윈을 이용한 사전예지는 온라인 시뮬레이션 기술에 기반하고, 선제대응은 AI 기술에 기반한다고 볼 수 있다. 디지털 트윈 기반 사전예지의 시간적 범위(time horizon)는 현장의 특성에 따라서 0.1시간~10시간으로 달라질 수 있으며, 문제점의 종류는 주로 생산 로스(loss), 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장예지 및 물류 정체등을 포함한다. 문제점이 예지되면 이를 해결하기 위한 즉각적인 의사결정 AI 기술을 활용하여 최적 운영을 달성함으로써 생산성, 경제성, 안정성 및 경쟁력 향상 효과가 있다.   그림 11. 생산 계획 및 운영 최적화   맺음말 생산 계획 단계에서 Plant Simulation을 통해 레이아웃 검증과 물류를 최적화하고, Plant Simulation 모델 데이터를 생산 운영 단계에서 PINOKIO와 연계하여 현장 데이터 기반 실시간 모니터링과 미래 상황 예측 및 선제적 대응함으로써 현실적이고 실제 활용 가능한 스마트한 디지털 트윈을 구축할 수 있다.   그림 12. 디지털 트윈을 위한 Plant Simulation과 PINOKIO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  한국공항공사가 전국 공항시설 및 신공항 기술 적용·검증에 BIM을 확대 적용함으로써 세계 경쟁력 확보에 나선다. 한국공항공사는 이를 위해 11월 8일 서울시 강서구 본사에서 한국건설기술연구원과 공항 BIM 분야 상호협력을 위한 업무협약을 체결했다. 협약에 따라 한국건설기술연구원은 BIM 표준연구와 정책 개발의 이론적 기반을 제공하고, 한국공항공사는 KAC-BIM 사업의 신기술 역량을 융합한 공항 BIM 분야의 기술 적용과 검증을 진행하기로 했다. 세계 최초 공항분야 BIM 정보관리 국제표준인증 ISO19650을 획득한 공사는 정부의 건설산업 전면 BIM 도입정책에 따라 '공항시설정보 통합관리시스템(KAC-BIM) 구축 사업'을 추진 중에 있으며, 국가 BIM 정책을 주도하고 있는 한국건설기술연구원과 협력을 추진하게 되었다. 손창완 한국공항공사 사장은 "공사는 openBIM과 디지털트윈 기술을 통해 4차 산업혁명시대 건설산업의 패러다임 전환을 주도하기 위해 공항분야의 BIM 연구를 강화하고 있다"며 "공항 BIM 분야의 국내표준과 정책을 주도하고, 전국 주요 공항시설과 신공항에 BIM 기술의 적용과 검증을 통해 국내 BIM 산업을 활성화하고 세계적인 경쟁력을 갖추기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.   용어 참고  *BIM(Building Information Modeling/건축정보모델링) : 건축분야의 설계, 물량, 자재, 가격, 시공, 유지관리, 운영 등 모든 과정의 3D시각화 및 자동화를 통해 최적 설계, 설계변경에 따른 물량변동 자동화 등 품질 및 생산성 향상에 크게 기여하는 기술 *openBIM(개방형BIM) : BIM모델 간 정보의 호환성 확보로 BIM 데이터를 연결하는 국제표준 *디지털트윈 : 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터에서 시뮬레이션 함으로써 실제자산의 정보 결과를 미리 예측하는 기술 *공항시설정보 통합관리시스템(KAC-BIM) : 공항의 설계 및 시공뿐 아니라 준공 후 공항운영, 시설·자산정보 관리, 유지보수 과정까지 연결하는 openBIM기반 정보통합모델로, 공항의 디지털트윈을 구축해 사람, 사물, 3차원 정보모델을 연결하는 기술  

유니티코리아가 포스트 코로나 시대에 본격적인 메타버스 서비스 확산을 위해 LG유플러스와 MOU를 체결한다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 다양한 영역의 메타버스 서비스 개발, 인프라 구축, 운영, 전문인력 양성 등에 대해 적극적인 협력 방안을 마련해나간다는 계획이다. LG 유플러스는 고객 중심의 서비스를 제공하는 통신사로서, 수년 전부터 5G 시대를 적극 대비해왔다. 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 서비스 개발과 콘텐츠 제작에 힘을 쏟았으며, 대부분이 유니티 엔진 기반으로 개발 및 제작되고 있다.  유니티는 디지털 트윈, 실감미디어 등 메타버스 관련 기술을 꾸준히 확보해왔다. 인공지능(AI) 기반 음향 지능 플랫폼 오토(OTO), 원격 데스크톱 접속 및 스트리밍 소프트웨어 개발사 파섹(Parsec) 등 메타버스에 필요한 기술 기업들을 인수하며 보다 현실에 가까운 가상오피스 구축을 위한 기반을 다져왔다.     양사는 앞으로 다양한 메타버스 형식의 서비스 및 콘텐츠 개발과 사업협력을 모색할 계획이다. 이를 위해 유니티는 LG유플러스 내 유니티 전문가를 양성하고, 메타버스를 비롯한 뉴미디어 콘텐츠 기술력 내재화를 적극 지원해 나갈 방침이다. 유니티 코리아 김인숙 대표는 “유니티의 메타버스 플랫폼 기술을 기반으로 업무 문화에 새로운 바람을 불어넣을 수 있는 가상오피스 구축에 참여할 수 있어 기쁘다”고 말하며, “LG 유플러스와의 협력을 통해 가상오피스를 비롯한 다양한 메타버스 콘텐츠 및 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다. LG유플러스 이상민 기술부문장 부사장은 “전세계 수많은 메타버스 플랫폼이 유니티를 기반으로 개발되고 있다”며, “메타버스의 핵심적인 기술과 플랫폼을 제공하는 유니티와의 협업을 통해, 업무 영역에서의 메타버스인 가상오피스를 시작으로 다양한 영역으로 확장하며 온라인에서의 고객 경험을 긍정적으로 변화시켜줄 수 있는 메타버스 생태계를 조성해 나갈 수 있기를 바란다”고 밝혔다.   동료가 옆에 있는 듯 대화가 가능한 스몰챗 기능