더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오토데스크는 건축, 엔지니어링, 건설 및 운영(AECO) 및 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 산업의 개방형 협업과 효율성 향상을 위해 네메첵 그룹과 상호운용성 계약을 체결했다고 발표했다. 이번 협약을 통해 양사는 클라우드 및 데스크톱 제품 간의 기존 상호운용성을 강화하고, 솔루션 간 원활한 정보 교환을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 건물과 고속도로 등을 건설하거나 미디어 애셋을 제작할 때 클라우드 연결 도구로 작업하면 자동화를 강화하고 프로젝트의 모든 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다. 하지만 소프트웨어와 파일의 비호환성으로 인해 사람, 프로세스, 데이터가 사일로화되어 비효율적인 워크플로를 초래하는 경우가 많다. 오토데스크와 네메첵의 워크플로를 최적화하면 하나의 클라우드 플랫폼 또는 데스크톱 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 데이터를 보다 쉽게 전송할 수 있으므로 세부 정보를 적시에 적절한 사람에게 전달할 수 있게 된다. 이러한 상호운용성은 개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 웹 서비스 세트인 오토데스크 플랫폼 서비스(APS)를 기반으로 하며, 이를 통해 네메첵의 디트윈(dTwin), 블루빔 클라우드(Bluebeam Cloud), BIM클라우드(BIMcloud) 및 BIM플러스(BIMplus)를 오토데스크의 포마(Forma), 퓨전(Fusion) 및 플로(Flow) 등 산업용 클라우드와 설계 솔루션에 연결할 수 있게 된다. 이를 통해 고객과 파트너는 각 솔루션에서 데이터와 기능을 연결할 수 있으므로 사용자는 자동화, AI 및 인사이트를 통해 프로젝트를 최적화하는 데 집중할 수 있다.     이번 상호운용성 계약은 건축 자산 산업에서 디지털 데이터의 접근성, 유용성, 관리 및 지속 가능성을 개선하여 BIM(빌딩 정보 모델링)의 이점을 확장하는 빌딩스마트의 오픈BIM(openBIM)과 같은 통합 및 개방형 산업 표준에 대한 노력을 보여준다. 사일로 없는 에코시스템을 구축하여 협업함으로써 팀은 엔드 투 엔드 워크플로에서 동일한 디지털 모델로 작업할 수 있다. 이번 계약에 따라 오토데스크와 네메첵 그룹은 양사의 API와 산업 클라우드에 대한 상호 액세스를 제공한다. 개발자는 오토캐드, 레빗, 3ds 맥스, 마야 등 오토데스크 솔루션과 오토데스크 포마, 오토데스크 건설 클라우드에 올플랜, 아키캐드, 블루빔, 맥슨 원, 벡터웍스 등 네메첵의 관련 클라우드 플랫폼과 솔루션과 비슷하게 액세스할 수 있게 된다. 이를 통해 양사는 기존의 데이터 교환을 개선하고 분야와 산업을 아우르는 새로운 데이터 중심 워크플로를 열 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오토데스크의 에이미 번젤(Amy Bunszel) AEC 솔루션 부문 수석 부사장은 “오토데스크는 데이터를 활용하고 프로젝트 팀을 연결하는 개방형 통합 클라우드 기반 솔루션을 구축하는 데에 전념하고 있다”면서, “오토데스크의 클라우드 및 데스크톱 솔루션에 네메첵 상호 운용성을 확장하는 것은 고객의 워크플로를 최적화하고 더 나은 프로젝트 결과를 창출하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 네메첵 그룹의 마크 네제(Marc Nézet) 최고 전략 책임자(CSO)는 “오픈BIM, 상호 운용성, 개방형 산업 표준을 지원하는 것은 네메첵 그룹의 DNA에 깊이 뿌리내리고 있다. 오토데스크와의 상호 운용성 계약은 고객이 모든 프로젝트 환경과 소프트웨어 에코시스템에서 작업할 수 있는 능력을 제공하여 궁극적으로 더 나은 건설 세계를 만들기 위한 행보”라고 설명했다.

유니버설 로봇은 자사의 협동로봇 소프트웨어에 표준 로봇 명령 인터페이스(SRCI)를 통합했다고 밝혔다. 유니버설 로봇 고객은 자동화 시장에서 표준 로봇 명령 인터페이스를 지원하는 지멘스 PLC(범용 제어 장치)와 원활하게 통합할 수 있다. 이를 통해 통일된 데이터 인터페이스 내의 로봇 구현을 더욱 쉽고 빠르게 설정할 수 있으며, 기존 및 신규 지멘스 에코시스템 기반 생산 라인에 유니버설 로봇을 배포하는 과정을 간소화할 수 있게 됐다. 표준 로봇 명령 인터페이스는 로봇 간의 단일 인터페이스를 만드는 것을 목표로 하며, 클라이언트(PLC, 범용 제어 장치)와 서버(유니버설 로봇 컨트롤러)간의 명령 및 데이터 인터페이스를 위한 새로운 개방형 표준을 제시한다. 표준 로봇 명령 인터페이스는 유니버설 로봇의 e-Series 제품군과 차세대 로봇 UR20 및 UR30에서 사용할 수 있다. 애드온 URcap 소프트웨어를 통해 PolyScope 버전 5.15 이상에서 설치 및 활성화 가능하다. 이를 사용하면 프로그래밍 오류를 줄이는 것은 물론 협동로봇의 연결 기능이 향상된다. 사용자가 PLC에서 협동로봇을 프로그래밍하고 사용할 수 있도록 지원하거나 로봇 프로그램을 일반 PLC 자동화에 쉽게 통합할 수 있다. 나아가 표준화된 명령 인터페이스를 구현해 PLC 프로그래밍 환경 내에서 로봇 프로그래밍이 원활하게 이루어지므로, 최종 사용자가 시설에서 공급업체별 로봇 기술을 보유할 필요가 없다.     지멘스의 롤프 하인손(Rolf Heinsohn) 공장 자동화 부문 제어 담당 수석 부사장은 “생산 과정에서 유니버설 로봇을 지멘스 PLC와 쉽게 통합하여 사용할 수 있다는 것은 큰 장점이다. 표준 로봇 명령 인터페이스를 통해 지멘스의 SIMATIC 사용자가 프로그래밍할 수 있게 되어 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 원활하게 제어할 수 있게 된 것은 고무적인 결실”이라며, “우리는 공장 자동화를 가속화하고 모든 고객의 직원이 협동로봇을 간단하게 사용할 수 있게 함으로써 산업에서 로봇 사용을 확대하도록 계속해서 노력할 것”이라고 말했다. 유니버설 로봇의 다니엘 프리드먼(Daniel Friedman) 전략적 파트너십 글로벌 디렉터는 “글로벌 업계 리더인 지멘스와 협업함으로써 현재와 미래의 고객에게 더욱 빠른 통합과 더욱 높은 사용 편의성을 제공할 수 있게 됐다”면서, “우리는 계속해서 고객이 협동로봇 자동화를 최대한 손쉽게 사용할 수 있도록 노력하고 있으며, 이는 언제나, 어디에서나, 누구에게나 자동화를 제공하려는 우리의 의지”라고 강조했다.

마이크로소프트가 생성형 AI 기술로 다양한 국내 산업의 고객 서비스 혁신과 비즈니스 성장을 지원하며 AI 트랜스포메이션 혁신 사례를 구축하고 있다고 소개했다. 마이크로소프트는 AI 기술이 조직 경쟁력 유지를 위한 필수적인 비즈니스 요소가 될 것으로 전망하고 있다. 마이크로소프트가 의뢰한 글로벌 시장 조사기관 IDC의 연구 결과에 따르면 조사에 참여한 응답자 71%가 이미 회사에서 AI를 사용하고 있으며, 이들은 평균적으로 1년 2개월 만에 AI 투자에 대한 수익을 실현하고 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 전 세계 2100명 이상의 비즈니스 리더와 의사 결정권자를 대상으로 실시됐다. 마이크로소프트는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 향상된 컴플라이언스, 데이터 보안 강화, 확장성, 책임 있는 AI 등 차별화된 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 전 세계 1만 8000개 이상의 조직과 포춘 500대 기업 중 절반 이상이 사용하며 전 세계 조직의 AI 트랜스포메이션 속도를 가속화하고 있다. 마이크로소프트는 국내에서도 자사의 AI 기술을 도입해 업무 프로세스를 혁신하고 새로운 비즈니스 모델 개발에 나서는 기업들이 늘고 있다고 전했다. LG전자의 H&A본부는 생성형 AI 기반 빅데이터 분석 솔루션인 찾다(CHATDA)를 도입해 고객 요구 사항을 효과적으로 파악하고 사용자 경험을 개선했다. 이 시스템은 마이크로소프트 애저 환경과 애저 오픈AI 서비스를 활용해 데이터 보안과 안정성을 강화한다. 또한, 자연어 처리 기능으로 현업의 분석 요구사항에 부합하는 데이터를 정밀하게 선별하고, 이를 기반으로 분석 코드를 자동 생성 및 실행한다. 이를 통해 법무검토, 데이터 탐색, 가공 분석에 소요되던 시간이 평균 5일에서 30분으로 단축돼 업무 효율성이 향상됐다.     AI 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스는 애저 오픈AI 서비스와 프로비전드 스루풋(Provisioned Throughput : PTU)를 도입해 이전보다 두 배 이상 증가한 사용자 트래픽을 안정적으로 처리하고 있다. 이러한 운영 안정성과 지속적인 서비스 개선을 바탕으로, 뤼튼 서비스의 고객 만족도를 나타내는 NPS(Net Promoter Score) 점수가 30% 이상 향상됐다. 크래프톤의 AI 전문 스튜디오인 렐루게임즈도 애저 오픈AI 서비스를 도입해 새로운 게임 개발에 나서고 있다.  특히 오는 6월 출시를 앞둔 '언커버 더 스모킹 건'은 플레이어가 용의자와 대화하며 사건을 해결하는 추리 게임으로, 플레이어의 자유도를 높여 실제와 유사한 현실감 있는 게임 환경을 제공한다. 렐루 게임즈는 이를 구현하기 위해 대형언어모델(LLM)의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 70% 이상 사용하고 있다.  배달 플랫폼 ‘배달의 민족’을 운영하는 우아한형제들은 애저 오픈AI 서비스를 활용해 고객 상황에 맞는 메뉴를 제안하는 ‘메뉴뚝딱AI’ 서비스를 선보여 고객 편의성을 높였다. 이 서비스는 고객이 작성한 리뷰를 분석해 음식 특성과 주문 성향을 파악하는 키워드를 추출하고, 시간대·식사 동반자·상황·맛 등을 고려해 안전성 검증을 거친 120종의 컨텍스트를 통해 사용자에게 맞춤형 메뉴를 추천한다. 융합 사고력 기업 크레버스는 마이크로소프트 AI 솔루션을 도입해 자동으로 과제를 평가하고 개인 맞춤형 피드백을 제공하는 시스템을 구축, 학생들의 만족도를 크게 높였다. 이 과정에서 평균 3.5일이 걸렸던 과제 채점 시간이 7초로 단축돼 실시간 피드백을 제공하고 있으며, 운영 비용도 약 85% 절감될 것으로 기대하고 있다. 반려로봇 개발기업 효돌은 AI 기반 대화형 AI 돌봄 로봇 ‘효돌 2.0’에 애저 오픈AI 및 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services)를 도입해 음성 엔진을 개선하고 대화 기능을 고도화했다. 이를 통해 사용자와의 친밀감이 기존 대비 10% 이상 증가됐으며, 맞춤형 신경망(Custom Neural) 기반 STT/TTS 엔진을 활용해 시니어층의 우울증이나 치매 징후를 조기에 발견하고 정신 건강 상태를 진단할 수 있게 됐다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI 기술은 한국의 산업 전반에 긍정적인 변화를 가져오고 있다”며, “앞으로도 마이크로소프트는 가장 신뢰할 수 있는 AI 트랜스포메이션 파트너로서 국내 기업들이 AI를 통해 업무 프로세스를 혁신하고, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 전했다.

델 테크놀로지스는 자사의 고성능 AI 서버인 ‘델 파워엣지 XE9680(Dell PowerEdge XE9680)’에 ‘인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3)’ AI 가속기 지원을 추가한다고 밝혔다. 델은 데이터 집약적이고 복잡한 워크로드를 효과적으로 지원하게끔 설계된 XE9680의 확장된 라인업을 통해 AI 활용을 고려하는 엔터프라이즈 고객들에게 더 넓어진 선택지를 제공하게 됐다고 전했다. 델 파워엣지 XE9680은 x86 서버 아키텍처에 8개의 GPU를 탑재하는 모델로 AI 운영에 특화된 성능을 제공한다. 델은 XE9680 에코시스템에 인텔 가우디3 가속기를 통합함으로써, 고객이 생성형 AI 워크로드와 관련된 컴퓨팅 요구 사항에 맞춰 시스템을 맞춤화할 수 있도록 지원한다. 델은 범용성과 강력한 성능을 모두 갖춘 AI 가속 인프라를 제공하겠다는 전략이다.     안전성과 확장성에 중점을 두고 설계된 XE9680은 가우디3 가속기를 추가함으로써 보다 풍부한 서버 구성 옵션을 제공하게 됐다. 최대 32개의 DDR5 메모리 DIMM 슬롯을 통해 데이터 처리량을 향상시켰고, 16개의 EDSFF3 플래시 스토리지 드라이브와 8개의 PCIe Gen 5.0 슬롯으로 확장된 연결성과 대역폭을 제공한다. 프로세서당 최대 56개 코어를 지원하는 4세대 인텔 제온 스케일러블(Intel Xeon Scalable) 프로세서를 2개를 장착했으며, 고난도의 AI/ML 워크로드에 대한 데이터 처리 및 분석에 최적화되어 있다. 인텔 가우디3 AI 가속기는 64개의 커스텀 및 프로그래밍 가능한 텐서 프로세서 코어(TPC)와 128GB의 HBMe2 메모리 용량, 3.7TB의 메모리 대역폭, 96MB의 온보드 SRAM 등 생성형 AI 워크로드에 대응하기 위한 스펙을 갖췄다. 가우디3는 또한 개방형 에코시스템을 갖춰 파트너십 기반의 최적화 및 모델 라이브러리 프레임워크 지원의 이점이 있다. 기존 코드베이스의 전환을 간소화하는 개발 툴로 간편한 마이그레이션을 지원한다. 가우디3 가속기로 강화된 파워엣지 XE9680은 6개의 OSFP 800GbE 포트를 통해 가속기에 직접 결합된 새로운 네트워킹 기능을 제공한다. 외장 NIC를 시스템에 배치할 필요 없이 외부 가속기 패브릭에 직접 연결이 가능해 인프라를 단순화하고, 인프라의 총소유비용과 복잡성을 낮추는데 효과적이다. 또한 인텔 가우디3 전문 미디어 디코더는 AI 비전 애플리케이션을 위해 설계됐다. 광범위한 사전 처리 작업을 지원해 비디오에서 텍스트로의 변환을 간소화하고 엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 성능을 높인다. 기존 하드웨어 성능을 넘어 AI를 통해 심층적인 데이터 인사이트를 확보하고자 하는 기업에서는 폭넓은 가속기 옵션을 갖춘 XE9680을 중요 자산으로 활용할 수 있다. 고급 처리 능력과 효율적인 공랭식 설계가 결합된 것도 특징이다. 인텔 가우디 3 AI 가속기를 탑재한 파워엣지 XE9680 서버 모델은 2024년 안에 국내 출시될 계획이다  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “델은 폭넓은 협업 전략을 통해 AI 개발의 경계를 확장하고, 새로운 표준을 끊임없이 제시하고 있다”면서, “고객이 AI 여정의 어느 단계에 있든 목표 달성을 가속하고 미래에 필요하게 될 요구 성능에 대비하는 동시에, 이 여정이 안전하게 지속될 수 있도록 지원하는데 집중할 계획”이라고 덧붙였다.

모두솔루션이 지난 3월 13일 ‘지스타캐드(GstarCAD) 파트너 콘퍼런스’를 진행했다. 지스타캐드를 국내에 판매하는 파트너사를 대상으로 한 이번 콘퍼런스에서는 지스타캐드의 비즈니스 현황과 향후 개발 계획 등이 소개됐다. ■ 정수진 편집장     대안 CAD의 퍼포먼스 향상과 생태계 구축 추진 지스타캐드는 2D CAD 시장에서 사실상의 표준으로 쓰이는 오토캐드와 호환되면서 가벼운 퍼포먼스와 저렴한 가격을 앞세운 이른바 ‘대안 CAD’ 제품 중 하나이다. 중국의 지스타소프트(Gstarsoft)가 개발하고, 국내에서는 모두솔루션이 공급한다. 지스타소프트의 루샹(Lu Xiang) CEO는 “작년 중국 상하이 증시에 상장한 이후 10억 위안(약 1800억 원) 이상의 투자를 유치했다”면서, R&D를 통한 제품 라인업 확대 및 인지도 강화를 위한 마케팅을 강화할 수 있는 기반을 마련했다고 전했다. 지스타소프트는 중국 시장에서는 직접 판매 중심으로, 해외 시장에서는 600여개의 파트너사를 통한 비즈니스를 진행한다. 해외 비즈니스 비중을 장기적으로 50%까지 늘리는 것이 목표이다. 이외에 클라우드 비즈니스도 진행한다. 1500만 명의 MAU(월간 활성 사용자)를 기록한 모바일용 CAD 뷰어를 시작으로, 최근에는 클라우드 제품인 ‘지스타캐드 365’를 개발했다. 루샹 CEO는 지스타캐드 개발의 핵심 요소로 품질, 성능, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), 신기능 등 네 가지를 꼽았다. 소프트웨어의 안정성과 함께 속도를 높여 도면 작업 시간을 줄이는 것이 가장 큰 관건이다. 또한 API를 통해 서드파티 생태계를 구축하는 동시에, 오토캐드 서드파티 툴을 지스타캐드용으로 마이그레이션하는 노력도 기울일 예정이다.    3D/클라우드/AI 등 제품 라인업 확대 루샹 CEO는 제품의 성능을 높이는 기술 개발에 집중하면서, 제품 라인업을 넓힐 계획이라고 전했다. 2D CAD에서 나아가 BIM(빌딩 정보 모델링) 시장을 겨냥한 3D CAD로 제품군을 확대하는 한편, 모바일 CAD 뷰어와 클라우드 CAD 등 신기능과 신제품을 제공하는 개발도 추진할 계획이다.  클라우드 CAD 제품인 ‘지스타캐드 365’는 한국 출시를 준비하고 있다. 클라우드에 설계 데이터를 저장함으로써 디바이스의 제약 없이 협업과 공유가 가능하다는 점을 내세운다. 2D 설계 외에 기계, BIM 등 제품군을 개발할 계획이며, 협업 기능은 구독 라이선스로 판매될 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 루샹 CEO는 “AI에 대한 기대가 높은 상황에서 CAD에 AI를 접목하는 방법에 대해서도 연구 중이다. AI는 건축 설계 등에서 작업 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 전했다.   ▲ 지스타소프트는 클라우드 CAD 제품군을 넓히고, 국내 시장에도 선보일 계획이다.   생태계 중심으로 국내 비즈니스 강화 계획 모두솔루션은 지난 2019년 지스타캐드 누적 판매 1만 카피를 기록한 이후, 2023년에는10만 카피를 돌파했다고 밝혔다. 국내 시장에서 선호도가 높아지고 있으며, 파트너 숫자 증가 등 파트너 비즈니스도 꾸준히 활성화되고 있다는 것이 모두솔루션의 평가이다. 지스타캐드의 한국 비즈니스에 대해서 루샹 CEO는 “한국 시장은 지난 2008년 이후 매년 40%씩 성장하면서 빠른 증가세를 보이고 있다”면서, 한국 고객에 대한 지원 조직을 확대하고, 한국 고객의 요구에 대응하기 위해 모두솔루션과의 R&D 협력을 강화할 것”이라고 밝혔다. 모두솔루션은 오토캐드 사용자의 지스타캐드 이전 지원 및 서드파티 지원 확대를 포함한 사용자 생태계 구축을 추진할 계획이다. 오토캐드용 서드파티 툴 중 하나인 ‘드림플러스’에 대응하는 ‘매직플러스’의 기능 개발을 시작해, 올 연말에는 기본 기능의 개발을 완료할 예정이다. 파트너 지원 시스템 또한 개선해 파트너 사이트 및 발주 시스템을 새롭게 구축할 계획이다. 모두솔루션의 정충구 대표이사는 “국내에서는 중견기업 시장을 중심으로 지스타캐드 고객을 늘려 왔는데, 최근에는 대기업 고객을 발굴하는 데에 힘을 기울이면서 실제 대기업 고객 확보가 이뤄지고 있다”면서, 시장 확대와 함께 서드파티 관련 개발 및 파트너십을 강화할 계획이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭이 인텔 및 레드햇과 차세대 개방형 자동화 인프라를 위한 협력에 나섰다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 인텔 및 레드햇과 함께 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트(EcoStruxure Automation Expert)의 확장 버전인 새로운 소프트웨어 프레임워크인 분산형 제어 노드(DCN : Distributed Control Node)를 선보였다. 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트는 IEC61499 국제 표준을 기반으로 한 범용 자동화 제품이다. 이 시스템은 개방형 플랫폼으로, 기본 하드웨어 인프라와 상관없이 독립적으로 소프트웨어 애플리케이션을 모델링하고 배포해 소프트웨어 중심의 자동화 어플리케이션을 구축할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭과 인텔, 레드햇이 협력한 새로운 소프트웨어 프레임워크는 두 가지 요소로 구성된다. ACP(고급 컴퓨터 플랫폼)는 가상화 및 모니터링 기능과 함께, 워크로드를 안전한 프로그래밍 방식으로 배포할 때 필요한 콘텐츠 제어 및 자동화 기능을 제공해 제어 워크로드를 감독한다. DCN은 인텔 아톰(Intel Atom) x6400E 시리즈 프로세서를 사용하는 저전력 산업용 시스템으로, 사용자에게 더 큰 유연성과 성장을 제공할 수 있는 개방형 자동화 접근 방식의 핵심이다. 슈나이더 일렉트릭은 이 프레임워크가 개방적이고 상호 운용 가능하며 안전한 아키텍처를 갖춘 산업 공정 자동화 시스템을 만들기 위해 고안된 개방형 프로세스 자동화 포럼(OPAF)의 비전에 부합한다고 설명했다.     인텔의 산업 솔루션 총괄 관리자인 크리스틴 볼레스(Christine Boles) 네트워크 및 엣지 사업부 부사장은 “개방적이고 상호 연결된 상용 솔루션은 고정된 기능의 독점 장치에서 유연하고 동적인 소프트웨어 기반 인프라로의 전환에 도움될 것”이라며, “인텔은 생태계 전반에 걸쳐 개방형 시스템 접근 방식을 추진한 오랜 역사를 가지고 있다. 이번 협력을 통해 범용 컴퓨팅 및 운영 체제를 기반으로 구축된 차세대 분산 제어 노드를 선보이는 소프트웨어 정의 제어 시스템(Software-based infrastructure)을 개발하게 됐다”고 설명했다. 레드햇의 프란시스 초우(Francis Chow) 차량 내 운영 체제 및 에지 부문 부사장 겸 총괄 관리자는 “레드햇은 제조 업체가 작업 현장에서 자율 운영을 구현할 수 있도록 지원하기 위해 최선을 다하고 있다”며, “슈나이더 일렉트릭 및 인텔과의 협력을 통해 플랫폼 접근 방식을 활용하여 고급 자동화 및 상호 운용성을 갖춘 확장 가능한 소프트웨어 정의 공장 및 운영을 구축하는 데 도움을 줄 수 있다”고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭의 나탈리 마코트(Nathalie Marcotte) 프로세스 자동화 부문 수석 부사장은 “새롭게 선보인 소프트웨어 프레임워크는 효율적이고 미래 지향적인 분산 제어 시스템을 만들기 위한 2년간의 공동 혁신의 결과물”이라면서, “DCN 프레임워크는 개방형 자동화 접근 방식을 육성하여 산업 기업이 미래를 위해 성장하고 혁신할 수 있도록 지원하는 핵심이다. 상호 운용성과 이식성은 고객이 자신의 비즈니스 요구 사항에 맞춰 기술을 자유롭게 구성할 수 있도록 한다”고 전했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)가 4월 1일부터 5일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘SIMTOS 2024(이하 심토스)’에 참가해 올해 3월에 출시한 신규 스마트 구조광 스캐너를 국내 최초로 선보인다고 밝혔다. 이번 전시회에서 공개될 스마트 구조광 스캐너 ‘스마트 스캔 VR800(SmartScan VR800)’은 자동화 스캔 셀에 최적화된 스캐너이다. 이 제품은 듀얼 스테레오 카메라와 기계식 광학 줌인 프로젝션 장치를 결합한 멀티카메라 설정을 지원한다. 이를 통해 렌즈 교체 없이 빠르게 스캔 영역 전환이 가능하며, 높은 정확도를 제공한다. VR800은 로봇 또는 코봇 기반의 자동화 검사 시스템에 통합되어 활용할 수 있으며, 자동차 제조를 포함한 금형, 캐스팅, 적층제조 등을 이용하는 제조 공정에서 적용 가능하다.     한편, 헥사곤은 심토스 방문객이 제조 공정 전반에 걸친 자사의 생산 소프트웨어 제품군을 경험할 수 있도록 정밀 부품 가공 및 품질 검사 프로세스를 전시할 예정이다. 프로세스는 CAM 프로그래밍, 종합 G 코드 검증, 머신 프로브 시스템, CT 데이터 분석 및 품질 검사로 이뤄지며, 헥사곤은 프로덕션 소프트웨어, 공작기계 프로브, CT 데이터 분석 및 품질 검사 솔루션을 선보인다. 부스에서는 솔루션 전문가들이 국내 중소형 제조기업과 대기업 모두를 대상으로 다양한 사양과 제품군에 대한 설명과 맞춤형 컨설팅을 제공할 예정이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성브라이언 사장은 “로봇 도입이 가속화되는 글로벌 제조 현장의 디지털 전환에 발맞춰, 국내 기업도 빠르게 제조 현장을 재편하고 있다. 새로운 로봇 및 디지털 제조 기술을 한곳에서 살필 수 있는 심토스 현장에서 새로 출시한 헥사곤의 스캐너를 비롯해 자동화에 필요한 기술과 솔루션을 두루 경험하길 바란다”며, “이번 행사에서 여러 관계자와 만나, 각 현장에 꼭 필요한 최선의 디지털 혁신 전략과 솔루션을 찾아 효율적으로 실행할 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다”고 말했다.