제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, xAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.

오라클이 인공지능 기업 xAI와의 협업을 발표했다. xAI는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 생성형 AI(generative AI) 서비스를 통해 콘텐츠 제작, 연구, 비즈니스 프로세스 자동화를 비롯한 광범위한 사용 사례를 지원하는 그록(Grok) 모델을 제공한다. xAI는 또한 차세대 그록 모델의 추론 훈련 및 수행을 위해 확장성과 성능 및 비용 효율을 갖춘 OCI의 AI 인프라를 활용할 예정이다. 2023년 3월 설립된 xAI는 AI 혁신의 최전선에서 인간의 사고와 이해의 한계를 확장하는 기술을 개발하고 있다. xAI의 최신 모델인 그록 3은 대규모 강화 학습을 통해 정교한 추론 기능을 갖추었으며 수학, 코딩, 범용 이해 부문에서 높은 성능을 기록했다. xAI의 모델은 OCI의 엔터프라이즈급 기능으로 보강되어 기업 고객에게 강력한 데이터 거버넌스와 관리 및 보안을 제공한다. 또한 오라클이 그록 모델로 전송한 모든 데이터는 데이터가 저장되지 않는(zero data retention) 엔드포인트에서 처리되어 추가적인 보호 계층을 제공한다.  오라클은 기업의 데이터 저장소와 근접한 지점에서 첨단 AI 기술을 직접 제공하며, 보안, 적응력, 확장성을 우선시한다. 다양한 산업 분야의 기업은 이를 활용해 생성형 및 에이전틱 AI를 비롯한 AI 기술을 적절한 비즈니스 시나리오에 적용해 즉각적인 성과를 거둘 수 있다. 또한 수천 개에 달하는 AI 혁신 기업이 비용 효율적이고 맞춤형으로 구축된 OCI의 다양한 AI 기능을 활용해 가장 까다로운 AI 워크로드의 실행을 가속화하고 있다. OCI 베어메탈 GPU 인스턴스는 생성형 AI, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 제안 시스템을 위한 애플리케이션을 구동할 수 있다.     xAI의 지미 바(Jimmy Ba) 공동 설립자는 “그록 3은 AI 기능의 큰 도약을 이루어 냈으며 오라클의 선진화된 데이터 플랫폼은 그록 3의 기업 대상 영향력을 가속화할 것이다. xAI와 오라클의 협업은 엔터프라이즈급 AI의 개념을 재정의할 것”이라고 말했다. 오라클의 그렉 파블릭(Greg Pavlik) OCI AI 및 데이터 관리 서비스 담당 총괄 부사장은 “오라클은 기업 고객에게 xAI의 최첨단 그록 모델을 제공하여 AI 활용 가능성을 확장하고 있다. 이번 협력은 양사의 가장 선진화된 AI 설루션을 제공하기 위한 노력의 일환으로, 최신 AI 기술을 배포하고자 하는 기업에게 더 많은 선택권과 유연성을 제공한다”고 말했다.

AMD는 연례 행사인 ‘2025 어드밴싱 AI(2025 Advancing AI)’에서 종합적이고 통합된 AI 플랫폼 비전을 발표하고, 업계 표준 기반의 개방적이고 확장 가능한 랙-스케일 AI 인프라를 공개했다. AMD는 인스팅트 MI350 시리즈 GPU를 공개하며, 생성형 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 성능, 효율성 및 확장성을 위한 새로운 기준을 내세웠다. 인스팅트 MI350X 및 MI355X GPU 및 플랫폼으로 구성된 MI350 시리즈는 세대 간 AI 컴퓨팅 성능은 4배, 추론 성능은 35배 높아져 산업 전반에 걸친 혁신적인 AI 설루션의 물꼬를 텄다. AMD는 MI355X가 높은 가격 대비 성능을 제공하며, 경쟁 설루션 대비 최대 40% 더 많은 달러당 토큰을 생성할 수 있다고 설명했다.     이번 어드밴싱 AI 행사에서 AMD는 인스팅트 MI350 시리즈 가속기, 5세대 AMD 에픽(AMD EPYC) 프로세서, AMD 펜산도 폴라라 NIC(Pensando Pollara NIC)를 활용한 엔드투엔드 오픈 스탠다드 랙 스케일 AI 인프라를 시연했다. 이는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 등 하이퍼스케일러에서 이미 운영되고 있고, 2025년 하반기부터 광범위하게 출시할 예정이다. AMD는 이전 세대 대비 MoE(Mixture of Experts) 모델 추론에서 최대 10배 더 높은 성능을 제공하는 MI400 시리즈 GPU를 기반으로 한 차세대 AI 랙 ‘헬리오스(Helios)’도 선공개했다. 이 시스템은 젠 6(Zen 6) 아키텍처 기반의 에픽 ‘베니스(Venice)’ CPU 및 펜산도 ‘불카노(Vulcano)’ NIC를 탑재했다. AMD는 최신 오픈소스 AI 소프트웨어 스택인 ROCm 7도 발표했다. ROCm 7은 생성형 AI와 HPC 워크로드를 충족하도록 설계되어 전반적인 개발자 경험을 끌어 올린다. ROCm 7은 업계 표준 프레임워크에 대한 지원을 높이고 하드웨어 호환성 확대, 개발 도구 및 드라이버, API, 라이브러리 등을 특징으로 내세운다. AMD AI 소프트웨어 개발 부문 부사장 공식 블로그 포스트) 인스팅트 MI350 시리즈는 AI 트레이닝 및 HPC 노드의 에너지 효율을 5년간 30배 개선한다는 AMD의 목표를 초과 달성해 결과적으로 38배라는 개선을 이뤄냈다. AMD는 2030년까지 2024년 기준 대비 랙 스케일 에너지 효율을 20배 향상시키겠다는 새로운 목표도 발표했다. 이는 2030년까지 전력 소비를 95% 줄이는 것인데, 현재 275개 이상의 랙이 필요한 일반적인 AI 모델을 학습시키는 데에 완전히 채워진 랙 1개, 혹은 그 이하의 시스템으로 처리할 수 있다는 것을 의미한다. 이외에도 AMD는 전 세계 개발자 및 오픈소스 커뮤니티를 위한 AMD 개발자 클라우드의 광범위한 출시를 발표했다. 이 클라우드는 고성능 AI 개발을 위해 설계된 완전 관리형 환경으로, 개발자가 AI 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있도록 다양한 도구와 유연한 확장성을 제공한다. AMD는 ROCm 7과 AMD 개발자 클라우드를 통해 차세대 컴퓨팅에 대한 장벽을 낮추고 접근성을 넓힐 계획이다. 최근, 세계 10대 AI 및 모델 구축 기업 중 7곳이 AMD 인스팅트 가속기를 기반으로 프로덕션 워크로드를 운영하고 있는 가운데, 메타, 오픈AI, 마이크로소프트, xAI 등 7개 기업은 어드밴싱 AI행사에 참석해 선도적인 AI 모델 학습, 강력한 대규모 추론, AI 탐색과 개발 가속화 등 다양한 분야에서 AMD 설루션을 활용한 사례를 공유했다. 메타는 라마 3(Llama 3) 및 라마 4(Llama 4) 모델 추론에 인스팅트 MI300X를 활용 중이며, MI350의 연산 성능, TCO 대비 성능, 차세대 메모리에 대해 기대감을 나타냈다. 오픈AI의 샘 올트먼(Sam Altman) CEO는 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘 전반에 걸친 최적화의 중요성에 대해 설명하고, AI 인프라 분야에서 AMD와 오픈AI의 긴밀한 파트너십, MI300X 기반 애저(Azure)의 연구 및 GPT 모델, MI400 시리즈 플랫폼에서의 심층적인 설계 참여 등에 대해 논의했다. AMD의 개방형 랙 스케일 AI 인프라를 도입한 OCI는 최대 13만 1072개의 MI355X GPU로 가속화되는 제타스케일 AI 클러스터를 통해 고객들이 대규모 AI 모델을 구축, 학습, 추론할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 그리고 마이크로소프트는 인스팅트 MI300X가 애저 내의 독점 모델과 오픈소스 모델 모두에 사용되고 있다고 발표했다.  AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 “AMD는 전례 없는 속도로 AI 혁신을 주도하고 있으며, 이는 AMD 인스팅트 MI350 시리즈 가속기 출시, 차세대 AMD ‘헬리오스’ 랙-스케일 설루션의 발전, 그리고 ROCm 개방형 소프트웨어 스택의 성장 모멘텀을 통해 더욱 부각되고 있다”면서, “우리는 개방형 표준, 공동 혁신, 그리고 AI의 미래를 정의하고자 협력하는 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 파트너 생태계 전반에 걸쳐 AMD의 리더십을 확대하고 있으며, 이를 통해 AI의 다음 단계로 진입하고 있다.”고 밝혔다.

마이크로소프트가 ‘마이크로소프트 빌드 2025(Microsoft Build 2025)’를 개최하고 AI 에이전트, 개발자 도구, 오픈 플랫폼 등 신규 기능과 주요 업데이트를 발표했다.   AI는 추론 능력과 메모리 기술의 고도화로 인해 스스로 학습하고 결정을 내리는 에이전트로 진화하고 있다. 이번 행사에서 마이크로소프트는 이러한 AI 에이전트가 개인, 조직, 팀은 물론 전체 비즈니스 전반에 작동하는 인터넷 환경을 ‘오픈 에이전틱 웹(Open Agentic Web)’으로 정의하며, AI가 사용자나 조직을 대신해 결정을 내리고 작업을 수행하는 시대가 도래했다고 강조했다.  전 세계 수십만 조직이 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)을 활용해 리서치, 아이디어 브레인스토밍 등 다양한 업무에 특화된 AI 에이전트를 구축하고 있다. 이 중 포춘 500대 기업 90%를 포함한 23만 개 이상 조직은 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 통해 AI 에이전트와 자동화 앱을 개발하고 있다. 또한, 전 세계 약 1500만 명의 개발자가 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)을 통해 코드 작성, 검토, 배포, 디버깅 등 개발 전 과정을 효율화하고 있다.     이번 빌드 2025에서는 AI 에이전트 개발을 돕는 플랫폼과 도구가 집중 소개됐다. 먼저 깃허브(GitHub), 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry), 윈도우(Windows) 등 주요 개발 플랫폼에서 활용할 수 있는 다양한 기능과 업데이트가 발표됐다. 이번 업데이트는 개발 생애 주기의 변화에 따라 개발자가 보다 효율적으로 작업하고, 대규모 개발 환경에서도 유연하게 대응할 수 있도록 설계됐다.  깃허브 코파일럿에는 비동기화(asynchronous) 방식의 코딩 에이전트 기능이 새롭게 도입됐다. 또한, 깃허브 모델(GitHub Models)에는 프롬프트 관리, 경량평가(LightEval), 엔터프라이즈 제어 기능이 추가돼, 개발자는 깃허브 내에서 다양한 AI 모델을 실험할 수 있게 됐다. 이와 함께 깃허브 코파일럿 챗(GitHub Copilot Chat) 또한 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)에서 오픈소스로 공개됐다. 깃허브 코파일럿 확장 기능의 AI 기능은 이제 개발 도구를 구동하는 오픈소스 저장소의 일부가 됐다.  윈도우 AI 파운드리(Windows AI Foundry)도 새롭게 공개됐다. 개발자에게 개방적이고 널리 사용되는 플랫폼 중 하나로서 윈도우가 확장성, 유연성, 그리고 성장 기회를 제공함에 따라, 윈도우 AI 파운드리는 학습부터 추론까지 AI 개발자 라이프사이클을 지원하는 통합되고 신뢰할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 이를 통해 개발자는 시각 및 언어 작업에 특화된 간단한 모델 API를 활용해 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)을 파운드리 로컬(Foundry Local) 환경에서 실행하거나, 자체 개발한 모델을 가져와 변환·미세조정한 뒤 클라이언트 또는 클라우드 환경에 배포할 수 있다.  애저 AI 파운드리도 주요 업데이트를 진행했다. 애저 AI 파운드리는 개발자가 AI 애플리케이션과 에이전트를 설계·맞춤화·관리할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼으로, 이번 애저 파운드리 모델(Azure Foundry Models) 업데이트를 통해 AI 기업 xAI의 그록3(Grok 3) 및 그록3 미니(Grok 3 Mini) 모델이 마이크로소프트 생태계에 추가됐다. 두 모델은 마이크로소프트가 직접 제공하며 과금한다. 이로써 개발자가 선택할 수 있는 AI 모델의 범위는 파트너사 및 마이크로소프트 제공 모델을 포함해 1900개 이상으로 확대됐다. 이와 함께, 안전한 데이터 통합, 모델 맞춤화, 엔터프라이즈급 관리 기능도 제공돼 보다 정밀한 AI 운영이 가능해졌다.   AI 모델을 항목별로 비교해 순위를 보여주는 모델 리더보드(Model Leaderboard)와 특정 쿼리나 작업에 따라 최적의 모델을 실시간으로 선택할 수 있도록 설계된 모델 라우터(Model Router) 등 신규 도구도 함께 공개됐다.   AI 에이전트 개발과 배포를 보다 안전하고 효율적으로 수행하도록 지원하는 기능도 선보였다. 사전 구축된 에이전트(pre-built agents), 맞춤형 에이전트 설계 도구, 멀티 에이전트 기능, 새로운 모델 등으로 구성된 이번 업데이트는 개발자와 조직이 보다 유연하게 AI 에이전트를 구축하고 생산성을 높이는 데 활용할 수 있도록 지원한다.  애저 AI 파운드리 에이전트 서비스(Azure AI Foundry Agent Service)는 여러 전문 에이전트를 조율해 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트에서는 시맨틱 커널(Semantic Kernel)과 오토젠(AutoGen)을 통합 제공하는 단일 SDK와, 에이전트 간 상호작용을 가능하게 하는 A2A(Agent-to-Agent) 기능 및 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, 이하 MCP) 지원 기능도 포함한다.  애저 AI 파운드리 옵저버빌리티(Azure AI Foundry Observability)에는 AI 에이전트의 신뢰도를 높일 수 있도록 성능, 품질, 비용, 안전성 등의 지표들을 모니터링할 수 있는 기능이 탑재됐다. 모든 지표는 통합 대시보드를 통해 시각적으로 추적할 수 있어, 운영 현황을 직관적으로 파악할 수 있다.  보안과 거버넌스 측면에서도 기능이 강화됐다. 프리뷰로 제공되는 엔트라 에이전트 ID(Microsoft Entra Agent ID)를 활용하면, 애저 AI 파운드리나 코파일럿 스튜디오에서 생성한 에이전트에 고유 ID가 자동으로 부여된다. 이를 통해 에이전트를 초기 단계부터 안전하게 관리하고, 무분별한 생성을 방지해 보안 사각지대를 방지할 수 있다. 또한, 애저 AI 파운드리로 구축된 애플리케이션과 에이전트는 퍼뷰(Microsoft Purview)의 데이터 보안 및 컴플라이언스 제어 기능과 통합된다. 여기에 위험 파라미터 설정, 자동 평가 수행, 상세 보고서 제공 등 고도화된 거버넌스 도구도 함께 제공돼 정밀한 보안 및 운영 관리가 가능해졌다.  마이크로소프트 365 코파일럿 튜닝(Microsoft 365 Copilot Tuning)은 기업 고유의 데이터, 워크플로, 업무 프로세스를 기반으로 로코드 방식의 AI 모델 학습과 에이전트 생성을 돕는다. 생성된 에이전트는 마이크로소프트 365 환경 내에서 안전하게 실행되며, 조직별 업무에 특화된 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있다. 예를 들어, 로펌은 자사의 전문성과 양식에 맞춰 문서를 작성하는 에이전트를 구축할 수 있다.  멀티 에이전트 오케스트레이션 기능도 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)에 새롭게 도입됐다. 이를 통해 다양한 에이전트를 상호 연결하고 기능을 결합함으로써 복잡하고 광범위한 업무를 처리할 수 있다.  이와 함께 마이크로소프트는 AI 에이전트의 미래를 위해 개방형 표준과 공유 인프라를 발전시키는 MCP 생태계 지원 업데이트와 새로운 개방형 프로젝트인 ‘NLWeb’을 발표했다. 마이크로소프트는 깃허브, 코파일럿 스튜디오, 다이나믹스 365(Dynamics 365), 애저 AI 파운드리, 시맨틱 커널, 윈도우 11 등 자사가 보유한 주요 에이전트 및 프레임워크 전반에서 MCP를 지원한다. 마이크로소프트와 깃허브는 MCP 운영 위원회(MCP Steering Committee)에 새롭게 합류해, 개방형 프로토콜의 보안성과 확장성을 높이기 위한 공동 노력을 이어갈 예정이다.  또한 MCP 생태계 확장을 위한 두 가지 업데이트도 공개했다. 첫 번째는 사용자가 기존 로그인 방식을 그대로 활용해 에이전트 및 LLM 기반 애플리케이션에게 개인 저장소나 구독 서비스와 같은 다양한 데이터에 대한 안전한 접근 권한을 부여할 수 있도록 인증 체계를 개선했다. 두 번째는 MCP 서버 항목을 누구나 최신 공용 또는 사설 저장소에서 중앙화해 관리할 수 있도록 지원하는 MCP 서버 등록 서비스를 설계했다.   NLWeb은 에이전틱 웹 환경을 위한 개방형 프로젝트로, 마이크로소프트는 NLWeb이 에이전틱 웹에서 HTML과 유사한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다. NLWeb은 웹사이트 운영자가 원하는 AI 모델과 자체 데이터를 연결해 대화형 인터페이스를 구축함으로써 사용자가 웹 콘텐츠와 직접 상호작용하며 풍부하고 의미 있는 정보를 얻도록 돕는다. 또한 모든 NLWeb 엔드포인트는 MCP 서버이기도 하기 때문에 웹사이트 운영자는 필요시 AI 에이전트들이 해당 사이트의 콘텐츠를 쉽게 검색하고 접근하도록 설정할 수 있다.  한편, 마이크로소프트는 과학 연구를 가속화하기 위한 AI 에이전트 기반 플랫폼 마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)도 선보였다. 이 플랫폼은 연구자가 AI 에이전트를 활용해 과학적 발견 과정 전반을 혁신할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트는 이를 통해 제약, 환경 등 다양한 산업 분야의 연구개발 부서가 신제품 출시 기간을 단축하고, 연구 전반의 속도와 범위를 확장할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 

한국오라클은 지난 2월 11일 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 클라우드 서밋(Oracle Cloud Summit) 2025’를 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 진행했다. 오라클 클라우드 서밋은 지난 2023년 시작해 올 해 세 번째를 맞았다. ‘데이터가 있는 곳에 AI를 제공함으로써 모든 비즈니스 상황에 필요한 설루션을 지원한다’는 주제로 진행된 올해 서밋에서 오라클은 자사의 클라우드 기술이 가진 장점과 최신 AI 기술의 통합 적용을 통한 경쟁력을 내세웠다. 또한, 클라우드·AI 서비스에 대한 전략 및 인사이트, 국내외 기업의 성공 사례 등도 소개했다. ■ 정수진 편집장     DB 기업에서 클라우드/AI 기업으로 변신한 오라클 AI는 이제 선택이 아니라 생존의 필수 요소로 꼽힌다. 이번 클라우드 서밋에서 한국오라클의 김성하 사장은 AI를 뒷받침하는 클라우드 인프라 및 데이터에 대한 오라클의 비전을 설명했다. 그는 “오라클은 데이터베이스 중심 기업에서 클라우드 및 AI 혁신을 선도하는 기업으로 변화해 왔다. 특히, 데이터를 새로운 방식으로 분석하고 인사이트를 발견함으로써 클라우드와 데이터를 통해 AI를 잘 구현할 수 있는 기업이 되고 있다”면서, “AI 시대에는 다양한 데이터를 통합 활용하는 것이 필수이며, 오라클은 이를 지원하는 완전한 IT 포트폴리오를 제공한다”고 전했다. 2024년에는 전 세계 기업의 80% 이상이 AI 예산을 확대했으며, AI가 2030년까지 전 세계 경제에 20조 달러 이상의 영향을 미칠 것으로 예상된다. 김성하 사장은 “오라클은 전 세계 100대 기업 중 96개 기업과 협력하며, AI 기반 혁신을 함께 실현하고 있다. 또한, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 빠르고 안전하며 비용 효율적인 인프라로 AI 구현을 돕는다. 이외에도 오라클은 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 마이크로소프트 애저(Azure) 등과 협력 및 멀티 클라우드 전략을 통해 유연한 데이터 환경을 구축할 수 있도록 지원한다”고 설명했다.   ▲ 한국오라클의 김성하 사장은 데이터베이스부터 클라우드 및 AI 혁신을 선도한다는 비전을 소개했다.   AI 시대에 맞춰 차별화된 클라우드 전략 추진 오라클의 크리스 첼리아(Chris Chelliah) 일본 및 아시아 태평양 지역 기술 및 고객 전략 부문 수석 부사장은 기조연설을 통해, AI 시대에서 오라클의 클라우드가 어떻게 차별화될 수 있는지에 대해 설명했다. 그는 “오라클의 설루션은 전 세계 주요 산업에서 미션 크리티컬 시스템을 운영하는 데에 쓰이고 있으며, 오라클은 단순한 데이터베이스 기업이 아니라 우리의 일상과 밀접하게 연결된 기술을 제공하는 기업으로 자리잡고 있다”면서, “글로벌 2000대 기업 중 90%가 오라클의 기술을 활용하고 있으며, 오라클은 전 세계 85개 및 한국에서 5개의 클라우드 리전(region)을 운영하고 있으며, 이들 리전에서 200개 이상의 인프라/플랫폼/SaaS 서비스를 제공한다. 또한 앞으로 77개의 리전을 추가할 계획”이라고 전했다. 오라클은 클라우드 인프라 시장에서 후발주자로 출발했다. 시작이 늦은 대신 기존과 다른 클라우드를 구축할 수 있었다는 것이 첼리아 수석 부사장의 설명이다. 오라클의 클라우드 인프라인 OCI는 소프트웨어 기반 하이퍼바이저를 통해 여러 사용자가 인프라를 공유하는 것이 아니라 독립적 환경을 제공한다는 점을 내세운다. 이를 통해 온프레미스 환경에서 사용하던 워크로드를 클라우드로 손쉽게 이동할 수 있으며 보안, 성능, 확장성을 유지하면서 혁신적인 AI 및 데이터 활용이 가능하는 것이 오라클의 설명이다.   포괄적이면서 유연한 클라우드 기술 내세워 첼리아 수석 부사장은 “오라클 클라우드는 고객 경험을 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 한 번 사용해 본 고객들이 지속적으로 워크로드를 확대하면서 성장 속도가 더욱 빨라지고 있다”고 전했다. 오라클이 내세우는 클라우드 인프라의 강점은 포괄적인 기술 스택, 데이터 중심의 AI 플랫폼, 고객 중심의 선택권 제공 등이다. 첼리아 수석 부사장은 오라클이 SaaS(클라우드 애플리케이션), 데이터 플랫폼, 인프라 등을 모두 갖춘 클라우드 제공업체이며, 강력한 데이터 관리 기술과 AI 모델을 결합하여 높은 성능을 제공한다고 밝혔다. 또한, 특정 하드웨어, OS(운영체제), 클라우드 환경에 종속되지 않으며 온프레미스, 오라클 클라우드, 타 클라우드 환경에서 유연하게 운영할 수 있다는 점도 강조했다. 또한, 첼리아 수석 부사장은 최근 폭발적으로 성장하고 있는 AI 분야를 뒷받침하는 인프라 구축도 강화하고 있다고 설명했다. 그는 “오라클은 고속 네트워크 및 GPU 클러스터 기반의 강력한 AI 인프라를 구축해, 대규모 AI 모델을 원활하게 학습 및 실행할 수 있도록 돕는다. 또한 특정한 AI 모델을 강요하지 않으며, 고객이 원하는 모델을 선택할 수 있도록 유연성을 보장한다”면서, “이를 통해 기업은 보안, 규정 준수, 비용 최적화를 고려한 AI 설루션을 자유롭게 활용할 수 있다. 실제로 바탐으로 메타, 오픈AI, xAI, 코히어 등 주요 글로벌 AI 기업들이 오라클 클라우드를 선택하고 있다”고 소개했다.   ▲ 오라클의 포괄적인 클라우드 기술을 소개한 크리스 첼리아 수석 부사장   클라우드로 기업의 AI 혁신 지원할 것 오라클은 단순히 여러 클라우드를 사용하는 멀티 클라우드가 아니라, 클라우드 간의 원활한 연결을 제공하는 전략을 추진 중이다. AWS, 애저, 구글 클라우드 내부에서 오라클 클라우드를 실행할 수 있도록 지원하며, 기존의 보안 구조를 유지하면서 고객이 원하는 클라우드를 자유롭게 선택하여 최적의 환경에서 운영하도록 지원한다는 것이다. 첼리아 수석 부사장은 “오라클은 AI 시대를 대비하여 데이터, 인프라, 클라우드의 유연성을 모두 갖춘 기업으로서 AI 시대를 위한 최적의 설루션을 제공할 수 있다. 오라클은 단순한 클라우드 제공업체가 아니라, 기업의 AI 혁신을 가속화하는 파트너로서 성공적인 AI 여정에 도움을 줄 것”이라고 밝혔다. 한편, 김성하 사장은 한국오라클의 올해 주요 전략에 대해 ▲데이터 중심의 AI 통합 플랫폼 사업 강화 ▲클라우드 사업의 체질 강화 및 질적 제고 ▲오라클 클라우드 생태계 강화 및 확장 등을 소개했다. 그는 “국내 주요 대기업들이 미션 크리티컬한 업무와 기간계 시스템에 오라클 클라우드를 활용하면서 그 성과가 가시화되고 있다. 한편으로 중소·중견기업 및 스타트업에서 클라우드 네이티브 기술의 도입도 활성화되고 있는 상황이다. 향후 클라우드 및 AI 생태계를 넓히기 위한 노력도 확대하고자 한다”고 전했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT)의 광풍으로 시작된 생성형 AI(generative AI)의 열풍이 벌써 3년이 지나가고, 최근에는 중국의 인공지능 제품인 딥시크(DeepSeek)의 돌풍으로 잠시나마 미국 엔비디아의 주식이 폭락하는 사태가 있었다. 딥시크의 희망은 엄청난 투자 없이도 인공지능 사업이 가능한 것처럼 보였다. 한편, 최근 일론 머스크는 그록 3(Grok 3)라는 설명 가능 인공지능 xAI(explainable AI)를 발표했다. 그록 3는 엔비디아 GPU 칩을 20 만 개 사용해서 훈련을 했다고 한다. 엔비디아 H100 15만개 + H200 5만개라고 발표했는데, 아직은 엄청난 투자가 필요한 부분임을 알 수 있었다.   그림 1.  챗봇 전성시대   여러가지 호불호 사건에도 불구하고, 이제 인공지능 챗봇의 시대는 거역할 수 없는 대세가 되고 있다. 필자 역시 대부분의 시간을 인공지능을 공부하는 데 사용하고 있다. 지난 2년 동안은 오픈AI의 챗GPT와 구글의 제미나이(Gemini)를 사용하고 최근에는 딥시크, 며칠 전부터는 그록 3를 모두 사용하고 있다. 그리고 장기적으로는 개인 인공지능(personal AI) 환경에도 관심이 많다. 최근에 더 많은 지식과 복잡한 대답을 손 쉽게 얻을 수 있었지만, 이런 의문점이 생겼다. 이러한 인공지능 시대에 ‘우리의 지식의 정의와 관점이 어떻게 되어야 할 것인가?’라는 생각이다. 수백 년 전 16세기 프랑스의 철학자인 몽테뉴(Michel de Montaigne)는 이런 인간 지식의 한계에 대해서 “나는 무엇을 아는가?”라고 짚었다. 이는 몽테뉴의 ‘수상록’에 담긴 철학적 질문이자, 회의주의적 태도를 상징하는 문구이다. 몽테뉴는 이 질문을 통해 인간 지식의 한계와 불확실성(uncertainty)을 강조하며, 겸손하고 열린 마음으로 세상을 바라볼 것을 권했다. 최근 인공지능의 발전과 결과는 이런 질문을 너무 간단한 것으로 느껴게 한다. ‘나는 무엇을 아는가?’라는 물음의 의미에 대해 몽테뉴는 인간이 자신의 감각, 이성, 경험에 의존하여 지식을 얻지만, 이러한 것조차 불완전하고 주관적일 수 있다고 보았다. 그는 인간의 인식이 상황에 따라 달라지고 오류를 범하기 쉽다는 점을 지적하며, 절대적인 진리나 확실한 지식은 존재하지 않을 수 있다는 회의적인 입장을 표명했다.   그림 2. Que sais-je?(나는 무엇을 아는가?) – 몽테뉴   과연 이런의 인간의 지식을 학습한 현재의 AI는 괜찮을 것일까 하는 회의가 생긴다. ‘나는 무엇을 아는가?’라는 질문은 이러한 몽테뉴의 회의주의적 인식을 담고 있다. 그는 이 질문을 통해 인간 지식의 한계를 인정하고, 자신의 무지를 자각하는 것이 진정한 지혜의 시작이라고 보았다. 인공지능(AI)의 발전은 지식의 개념과 분류에 대한 새로운 논의를 불러일으키고 있다. 2025년 현재, 우리는 AI가 단순한 데이터 처리를 넘어 인간의 인지 능력을 모방하고 창의적인 결과물을 생성하는 시대에 살고 있다. 이러한 시대적 배경 속에서 지식은 다음과 같이 재정의되고 분류될 수 있다. 첫 번째, 인공지능 시대에 지식의 새로운 기준이 필요하다. 이전의 지식과는 다른 차원의 기준과 사용법과 습득 전략이 필요하다고 생각한다. 인공지능은 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 인간의 능력을 뛰어넘는 지식을 생산한다. 이러한 인공지능의 등장은 기존의 지식 체계에 대한 근본적인 질문을 던진다. 우리는 인공지능이 제공하는 정보를 어떻게 받아들여야 할까? 인공지능이 제시하는 지식이 절대적인 진리일까? 인공지능 시대에 지식의 의미와 기준을 다시 생각하게 한다. 두 번째, 인간 지능의 가치가 무엇일까? 인공지능이 발전할 수록 인간 지능의 가치는 더욱 중요해진다고 생각하지만, 설명이 아직 빈약하다. 인공지능은 데이터 분석과 계산에 뛰어나지만 창의적인 사고, 비판적 판단, 윤리적 책임과 같은 인간 고유의 능력은 따라올 수 없다고 한다. 우리는 그렇게 믿고 싶어 한다. 몽테뉴의 사상은 인간 지능의 한계를 인정하면서도 동시에 그 중요성을 강조했다. 인공지능 시대에 우리는 인간 지능의 가치를 다시 한번 되새기고, 이를 발전시키기 위해 노력해야 한다. 세 번째, 인공지능 시대에는 겸손과 성찰의 자세가 더욱 중요하다고 한다. 우리는 인공지능이 제공하는 정보를 맹목적으로 받아들이기보다는 비판적으로 검토하고, 자신의 지식과 판단에 대해 끊임 없이 질문해야 한다. 몽테뉴는 자신의 무지를 자각하고 겸손한 태도를 갖는 것이 진정한 지혜의 시작이라고 말했다. 인공지능 시대에 우리는 몽테뉴의 가르침을 되새기며, 겸손하고 성찰하는 자세를 유지해야 한다. 인공지능이 인간처럼 철학 책을 읽고 겸손과 성찰을 할 수 있을까 하는 생각도 든다. 아직은 가능하지 않은 것 같다. 네 번째, 인간과 인공지능의 공존이다. 어쩔 수 없이 인공지능 시대는 인간과 인공지능이 공존하는 시대이다. 우리는 인공지능을 활용하여 삶의 질을 높이고 새로운 지식을 창출할 수 있다. 하지만, 동시에 인공지능의 위험성을 경계하고 인간의 존엄성을 지키기 위해 노력해야 한다. 몽테뉴의 생각은 인공지능 시대를 사는 현대인에게 인간의 한계와 가능성을 동시에 보여주었다. 인공지능 시대에 우리는 몽테뉴의 정신을 바탕으로 인간과 인공지능의 조화로운 공존을 추구해야 한다. 결론적으로 몽테뉴의 생각은 인공지능 시대에 인간 지식의 의미와 가치, 겸손과 성찰의 자세, 인간과 인공지능의 공존에 대한 중요한 질문을 던진다. 몽테뉴은 질문이 시작에 불과하며, 우리는 이런 인공지능 시대에 필요한 지혜를 찾아야 한다. 그렇지 않으면 우리의 문명이 이번 세기에서 인간 지식의 위기를 맞을 수 있다. “Que sais-je?(나는 무엇을 아는가?)”– 몽테뉴   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스코리아는 지난 2025년 1월 31일 종료된 ‘매트랩 AI 모델 챌린지’ 수상자를 발표했다. 이번 챌린지 참가자들은 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)를 활용해 실생활이나 산업 프로세스를 혁신적으로 개선할 아이디어를 모델링했다. 매스웍스의 엔지니어팀으로 구성된 대회 심사위원들은 매트랩 사용자 커뮤니티인 ‘파일 익스체인지(File Exchange)’를 통해 코드를 공유한 참가자들의 출품작을 평가했다. 이번 챌린지의 수상은 매스웍스상, 인기상, 평점상, 다작상, 등 4개 부문으로 진행됐다. 수상작은 주제 관련성, 기술적 우수성, 매트랩 및 기타 매스웍스 도구 활용도, 다운로드 수, 별점 평가, 제출 모델 수 등의 기준으로 선정됐다.     매스웍스상은 경북대학교의 미타 누르하야티(Mita Nurhayati)가 수상했다. 미타 누르하야티의 ‘설명 가능한 SHAP 기반 신경망 회귀 모델(Explainable Neural Network Regression Model with SHAP)’ 프로젝트는 SHAP 알고리즘을 직접 구현해 결과를 시각화한 점이 높은 평가를 받았다. 특히 설명 가능한 AI(xAI)와 관련한 실질적 사용 사례를 제시했다는 점과 매트랩 스크립트를 활용한 구현 방식은 연구자들에게 실용적인 참고자료가 될 것으로 기대된다. 인기상은 삼성전자 김근식의 ‘USB 카메라 기반 실시간 딥러닝 감정 인식 시스템’ 프로젝트가 차지했다. 이 프로젝트는 매트랩 환경에서 딥러닝 개발 워크플로를 소개하고, 실시간 데이터 처리가 가능하도록 구현했다. 또한 상세한 문서화와 단계별 사용방법 제시, GIF를 통한 데모 시연 등 사용자 친화적인 구성이 돋보였다. 평점상은 국립과학수사연구원 최영수의 ‘차량 추적 및 바퀴 감지를 위한 딥러닝 시스템’ 프로젝트가 수상했다. 이 프로젝트는 SiamFC라는 최신 AI 모델을 활용해 객체를 추적하여 차량의 속도를 예측했다. 다작상은 참신한 주제의 프로젝트들을 다수 제출한 한국생명공학연구원 팀(조수복, 김종환, 전종범, 이동윤)이 수상했다. 특히 공개 유전체 데이터인 1000G(1000Genomes Project)의 방대한 데이터를 활용하고, 깃 라지 파일 스토리지(Git-lfs)를 통한 데이터셋 접근성을 제공한 점이 높이 평가되었다. 매스웍스코리아의 이종민 대표는 “매트랩 커뮤니티를 통해 전 세계의 많은 엔지니어가 혁신적인 코드를 공유하며 AI 시스템 개발 효율을 높이고 있다”면서, “이번 챌린지를 통해 더 많은 개발자들이 매트랩 및 시뮬링크로 개발된 무료 오픈소스 코드를 활용해 혁신적인 아이디어를 실현하고 성장할 수 있길 기대한다”고 말했다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ HL만도 배홍용 CTO, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 서효원 위원장(KAIST 교수)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   변화에 대응하기 위한 자동차 산업의 혁신 노력 행사 첫째 날인 6월 13일 기조연설에서 HL만도의 배홍용 CTO는 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’라는 주제로, 자동차 산업이 최근 겪고 있는 변화와 대응 방향에 대해 소개했다. 전기자동차(EV)의 성장세는 분명해 보인다. 전기자동차의 성장에 따라 DC-DC 컨버터, 차저, 구동용 모터, 인버터 관련 기업은 호황을 기대하는 반면 전기자동차에는 쓰이지 않는 엔진, 트랜스미션, 스타터, 클러치, 토크 컨버터 관련 기업은 변화에 따른 충격에 대비할 필요성을 느끼고 있다. 자율주행에 대해서는 긍정적 전망과 부정적 전망이 뒤섞여 있지만, 장기적으로 변화의 물결은 피할 수 없을 전망이다. 높은 개발 비용과 생산 비용, 법규 마련의 지연, 그리고 낮은 기술적 성숙도로 인해 본격적인 자율주행의 도입은 당초 기대보다는 늦어질 것으로 보인다. 전통적인 자동차 외에 친환경 동력과 근거리 주행을 특징으로 하는 마이크로 모빌리티는 착실히 성장하면서 산업계에서도 대응을 강화하고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 하드웨어 공급사인 OEM뿐 아니라 소프트웨어 공급사까지 참여하는 새로운 산업 생태계를 만들고 있다. HL만도에서도 ‘데이터 주도’와 ‘자동차의 통합 제어’라는 두 개의 축을 중심으로 개발 및 사업을 전개하고 있다. 배홍용 CTO는 “자동차 산업이 복잡해지고 변경 빈도가 높아지는 상황에서, 프로세스를 가볍게 만들고 신뢰성을 확보하는 것이 과제가 되고 있다”면서, “설계와 검증을 세분화하면서 효율적인 개발 방법을 마련할 필요성이 커지고 있다. 또한 AI의 도입, 디지털 전환(DX), 협업 및 자동화 플랫폼 등 다양한 영역에 걸친 산업 생태계의 노력이 요구된다”고 전했다.   ▲ HL만도 배홍용 CTO   UAM이 가져 올 생태계의 파괴적 혁신 한국항공우주연구원(KARI)의 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로 한 기조연설을 진행했다. UAM(도심 항공 모빌리티)은 수직이착륙이 가능한 전기 항공기(eVTOL)뿐 아니라 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지 커버하는 모빌리티 서비스(MaaS), 도심내 이착륙장, 간편한 시큐리티 체크인, 자율주행 등 다양한 기술과 산업이 연관된 개념이다. 2019년에 약 200개의 UAM 비행체가 개발되었는데 현재는 1000개로 크게 늘었으며, 모건 스탠리는 2040년 UAM 시장 규모를 1조 5000억 달러로 전망하고 있다. 이처럼 UAM은 모빌리티 분야에서 파괴적인 변화(disruptive change)를 이끄는 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 다양한 산업 분야를 포괄하는 만큼 eVTOL 개발, 비행 제어 소프트웨어, 교통 관리 체계, 버티포트 인프라, 통신망과 내비게이션 등에 걸친 산업계의 기술 확보 움직임과 함께 정부의 지원 로드맵도 진행 중이다. 황창전 부장은 “산업화에 성공하면 항공기, MRO(유지 . 보수 . 운영), 운항 관리 등 세 가지 기술을 토털 패키지화해서 수출도 가능하며, 이런 기술의 개발 과정에 PLM이나 디지털 전환을 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다.   ▲ 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장   제품 개발과 생산 분야의 디지털 혁신 노력 소개 LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향’을 주제로 한 발표에서 LG 그룹의 품질 관리 프로세스 구축 과정과 향후 발전 방향에 대해 소개했다.  LG 그룹의 개발 품질 관리 솔루션 프로젝트를 통해 구축된 싱글렉스(SINGLEX) 플랫폼은 제품 기획부터 마케팅, 영업, 구매, 제조, 물류, R&D/품질, 고객 서비스, HR, 경영 관리, 보안, IT 관리 등 총 32개 영역의 서비스를 제공한다. 이 가운데 R&D/품질 영역은 ▲개발 프로젝트를 관리하는 PMS ▲양산 품질을 관리하는 QMS ▲위험 재발 방지 활동을 지원하는 FMA ▲소프트웨어 프로젝트를 관리하는 ALM ▲시스템의 범위 및 현황을 연계하여 전체 업무를 관리할 수 있는 SPM  등 5개의 주요 시스템으로 이루어져 있다. 정현길 위원은 “솔루션의 완성도를 위해서 약 28만 건의 품질 검증과 수많은 현업 전문가의 의견을 반영해서 1500건 이상의 업그레이드를 실시했다. 그 결과 현재 LG 그룹 계열사에서 완성도 높은 서비스를 이용하고 있고, 이를 기반으로 대외 사업으로 확대를 추진 중”이라고 전했다.   ▲ LG CNS SINGLEX 정현길 위원   PTC코리아의 이봉기 상무는 ‘LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략’에 대해 발표했다.  디지털 스레드의 기본 개념은 가치사슬 전반에 걸쳐서 필요한 대상에게 필요한 시점에 필요한 맥락으로 정보를 제공하기 위해, 전체 라이프사이클에 걸쳐서 물리적 세계와 디지털 세계의 정보를 엮어주는 것이다. 디지털 스레드의 궁극적인 목표는 기업 전체 가치사슬의 최적화이다. 이런 관점에서 최근의 디지털 전환 프로젝트가 보이는 한계를 해소할 수 있는 대안으로 디지털 스레드가 주목받고 있다. 이봉기 상무는 “디지털 전환 프로젝트가 성공하기 위해서는 디지털 스레드의 개념을 잘 이해하고, 이를 기업 전체의 목표와 부합하도록 연계하는 것이 중요하다”면서, “이를 통해 엔지니어링 단계를 넘어 제조 효율성, 서비스 최적화, 제품 운영 관리 등 기업의 가치사슬 전반에 걸쳐 기업의 디지털 전환을 이룰 수 있을 것”이라고 전했다. 또한, “PTC는 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 생성형 AI 등의 기술에 대해서도 디지털 스레드를 기반으로 기업의 비즈니스 목표 달성을 지원할 수 있는 방향으로 접근하고 있다”고 덧붙였다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   아비바코리아의 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’에 대해 발표했다. 정유, 화학 등 프로세스 산업은 긴 라이프사이클을 갖고 있으며, 많은 인원과 대형 설비가 투입되는 자본집약적 성격을 갖고 있다. 공정 자체도 물리화학적인 변화를 포함하고 있으며 복잡한 것이 특징이다. 프로세스 산업은 자동화와 플랫폼화를 거쳐 데이터 기반의 실시간 최적화 등의 방향으로 발전해 왔는데, 최근에는 IoT(사물인터넷), AI, 디지털 트윈이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 강창훈 상무는 “특히 2D/3D 설계와 시공 데이터를 통합하고 조회할 수 있는 엔지니어링 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있는 것이 주요한 흐름”이라고 전했다. 플랜트 사용자들은 실시간 모니터링과 분석을 통해 유기적으로 협업할 수 있으며, 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축할 수 있다. 또한 운영 데이터를 활용해 AI/머신러닝 기반의 설비 예측 분석을 통해 설비의 이상징후를 조기에 감지하며, AI를 활용하여 디지털 트윈에 구축된 다양한 정보에 신속하게 접근하는 챗봇을 활용할 수도 있다.   ▲ 아비바코리아 강창훈 상무   TYM의 김대용 CDO는 TYM의 ‘PLM/디지털 전환/디지털 트윈 구축 사례’를 소개했다.  트랙터, 콤바인, 이양기 등 농기계와 디젤엔진에 이르는 제품을 개발/생산하고 있는 TYM은 PLM으로 대표되는 제품 지능화, 스마트 공장과 관련된 공정 최적화, 고객 경험을 강화하는 스마트 서비스 등을 중심축으로 삼아 디지털 전환을 추진 중이다. TYM이 설정한 PLM의 목적은 ‘고객 가치를 창출하고 고객 맞춤형 제품 개발의 리드 타임을 줄이기 위해서 프론트로딩을 할 수 있는 통합 R&D 인프라를 구축하는 것’이다. 또한 TYM은 제품/부품의 형상과 공장 데이터를 유기적으로 연결하는 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 트랙터 조립 공정의 실시간 상태를 모니터링하고 현장 데이터를 수집할 수 있도록 했다. 김대용 CDO는 “이외에도 TYM은 RTLS를 이용해서 파트너사 및 협력사 사이에 공급망 현황이나 재고 현황 데이터를 실시간 수집/분석하고 시각화하는 AI 서비스의 연구개발을 진행 중”이라고 전했다.   ▲ TYM(티와이엠) 김대용 CDO   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’이라는 주제로 발표를 진행했다. PLM은 업무의 효율 향상에 중점을 두고 진화를 계속하고 있다. 제조산업에서 제품을 개발하는 라이프사이클의 속도를 높이는 것이 중요하게 여겨지고 있으며, 이에 맞춰 PLM은 과거의 CAD 데이터 관리를 넘어 디지털 스레드를 기반으로 해서 제품 개발 사이클을 가속화하는 형태로 발전하고 있다는 것이 한석주 본부장의 설명이다. 한석주 본부장은 “지멘스는 디지털 전환을 가속화하기 위한 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 ‘엑셀레이터’를 통해 제품을 이제 디자인하고, 현실화하고, 최적화하는 전체 폐순환(closed-loop) 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 또한 “지멘스는 인더스트리 디지털 스레드, 클라우드, 인더스트리 메타버스를 통해서 PLM의 효율을 더욱 강화할 수 있게 돕고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장   관련 기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 3월 27일부터 29일까지 코엑스에서 열리는 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가한다고 밝힜다. 이번 전시회에서 로크웰 오토메이션은 ‘Results Achieved’라는 슬로건을 내걸고, 자사의 하드웨어 제품과  소프트웨어 솔루션을 소개했다. 특히 새롭게 출시한 클라우드 소프트웨어 솔루션을 중심으로 생산 최적화, 제조 역량 강화, 디지털 전환 가속화, 지속가능성과 연관되는 다양한 제품과 솔루션을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산 최적화 솔루션으로 ▲모터 설비 이상 감지 예측 보전 솔루션인 팩토리토크 애널리틱스 가디언AI(FactoryTalk Analytics GuardianAI) ▲신 클라이언트 관리 소프트웨어 신매니저(ThinManager) ▲제어 패널의 설계를 단순화하고 공간을 최적화하는 온 머신 솔루션(On-Machine Solution) 등을 선보인다. 신매니저는 중앙 집중식 제어 및 보안 관리 솔루션 역할을 하며, 관리 및 유지보수 비용을 줄이는 동시에 보안을 강화한다.     역량 강화 솔루션으로는 클라우드 기반 모듈형 공장 자동화 소프트웨어 팩토리토크(FactoryTalk)의 주요 소프트웨어 제품군과 디지털 트윈 솔루션 에뮬레이트3D(Emulate3D)를 선보인다. 새롭게 출시된 개방형 HMI(Human Machine Interface) 비주얼라이제이션 플랫폼인 팩토리토크 옵틱스(FactoryTalk Optix)는 최신 기술과 혁신적 설계, 확장 가능한 옵션 등을 통해 비전 달성을 가속화한다. 이 플랫폼은 접근하기 쉬운 하나의 도구로 프로세스를 개선하고 효율성을 높이며 결과물을 개선을 지원한다. 디지털 전환 가속화 솔루션으로는 새롭게 출시된 팩토리토크 데이터모자익스(FactoryTalk DataMosaix)를 중심으로 다양한 솔루션이 소개된다. 신제품인 팩토리토크 데이터모자익스는 클라우드 기술을 활용한 산업용 데이터옵스(DataOps) 솔루션으로, 데이터 사일로를 허물고 조직 전체의 산업 데이터 사용 방식을 최적화하여 생산성, 품질, 지속 가능성을 향상시킨다. 뿐만 아니라, ▲스마트 분산제어시스템(DCS) 플랜트팩스(PlantPax) ▲팩토리토크 애널리틱스 로직스AI(FactoryTalk Analytics LogixAI) ▲IIoT 플랫폼 씽웍스(ThingWorx) ▲AR 기술을 활용한 뷰포리아(Vuforia) 등 소프트웨어 솔루션도 전시된다. 이외에도 파트너존에서는 두산로보틱스와 협업하여 개발한 제품을 선보인다. 로크웰 오토메이션은 2023년 두산로보틱스와 전략적 파트너십을 체결하고 양사의 로봇 및 컨트롤러 자동화 설비 구축, 스마트 공장 구축, 애플리케이션에 필요한 로봇 및 관련 기술 개발 등에 합의했다. 또한 최근 전략적 파트너십을 체결한 국내 엔터프라이즈 AI 기업 마키나락스와 함께 생산 현장 데이터 기반 AI 분석 플랫폼을 소개한다. 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 “글로벌 산업 트렌드가 AI, VR/AR, 로봇 공학, 클라우드 등 새로운 주요 기술들이 급부상하면서 빠르게 변화하고 있다. 로크웰 오토메이션은 이러한 최신 기술들을 적용하여 산업 자동화에 대한 비전을 달성하기 위해 다양한 한국 기업들과 긴밀히 협력하고 있다”며, “한국 제조기업들은 특히 이러한 트렌드에 발맞춰 산업 자동화 솔루션을 도입하고 경쟁력을 강화하는 데 집중하고 있다. 이에 로크웰 오토메이션은 한국을 포함한 전 세계 제조기업의 스마트 제조 혁신에 기여할 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “국내 스마트 공장 시장은 2024년까지 약 20조 원 규모로 확대될 것으로 보인다”며, “제조 경쟁력 강화를 위해 전기차 및 배터리, 반도체, 생명공학 분야 등에서 스마트 공장 구축을 확대하고 있다. 디지털 전환은 국내 제조업계의 스마트 제조 혁신을 이루기 위한 필수 요소이고, 로크웰 오토메이션 코리아는 국내 제조기업이 디지털 트랜스포메이션을 실현하여, 유연하고 애자일하며 지속 가능한 생산 시스템을 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

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