항공안전기술원은 5월 10일(금) 카자흐스탄 드론협회와 드론분야 기술협력 및 연구 교류를 골자로 상호교류·협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약식은 2024년 5월 9일부터 11일까지 3일간 인천 송도컨벤시아에서 진행된 2024 대한민국 드론박람회에서 강창봉 항공안전기술원 미래항공본부장, Dmitrii Ivanov 카자흐스탄 드론협회장 및 각 기관의 주요 관계자들이 참석한 가운데 개최됐다. 이번 업무협약은 지난 4월 2일 카자흐스탄에서 개최된 드론로드쇼의 연장선으로 양 기관이 보유한 자원과 역량을 공유하고 상호 협력하는 데 목적이 있으며, 대한민국-카자흐스탄 간 드론 기술의 상호교류와 발전에 공동으로 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 구체적으로 △드론 산업분야 정보교류 협력체계 구축 △각국의 드론 정책, 규제기준 등 지식 공유 △드론기업의 상호시장 진출을 위한 환경 조성 및 지원 △잠재적 자원 발굴 및 행정 프로세스 개발 등에서 협력을 확대할 예정이다. 항공안전기술원은 국토교통부 산하 공공기관으로 항공안전에 필요한 전문인력 양성, 항공사고 예방에 관한 인증·시험·연구·기술개발 등을 수행하고 있으며, 무인항공산업 안전증진 및 활성화 업무를 수행하면서 2020년부터 대한민국 드론기업의 우수 제품과 서비스의 해외 판로 개척을 위한 해외 진출 사업을 지원하고 있다. 특히 판로 개척 협력체계 구축을 위해 각국의 드론 관련 정부·전문가·기업들이 참석한 가운데 2020년 아프리카드론포럼을 시작으로 미국, 독일 등 3개의 국제전시회와 사우디아라비아, 체코 등 7개 국가에서 드론로드쇼를 개최했으며, 다가오는 11월에는 남아프리카공화국에서 개최할 예정이다. 이대성 항공안전기술원장은 “지난 4월 개최된 카자흐스탄 드론로드쇼에 이어, 이번 협약을 통해 대한민국-카자흐스탄 간 드론 협력체계를 더욱 공고히 하고 가시적인 성과를 창출하길 기대한다”며 “우리나라 드론기업이 중앙아시아 시장 판로 개척을 위한 지원을 아끼지 않겠다”는 포부를 밝혔다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 호 칼럼에서 디지털 수명 주기 프레임워크에 대해서 설명하였다. 일반적으로 프레임워크(framework)는 복잡한 문제를 해결하거나 복잡한 구조를 구축할 때 기반으로 쓰이는 기본 구조를 말한다. 디지털 엔지니어링은 매우 복잡한 문제를 해결해야 한다. 특히 제품 개발과 동시에 제품의 디지털 트윈(digital twin)도 개발해야 한다.  이것은 제품 개발에서 두 가지 트윈인 물리적 트윈과 디지털 트윈을 동시해 개발해야 하는 것을 의미하며, 이것을 모두 충족할 수 있는 디지털 스레드(digital thread) 환경을 구축해야 한다. 또한 최근에 화두로 부상하고 있는 소프트웨어 정의 x 또는 소프트웨어 중심 x(software-defined x)의 프로세스를 포함해야 한다.    그림 1. 디지털 제품/시스템 수명주기 프레임워크    <그림 1>의 프레임워크에서는 지식과 기술의 영역으로 정의한 네 가지 스피어(sphere)로 크게 분류하였다.  각 스피어는 고유의 특성이 있어서 그 분야의 전문 특성과 지식이 있다. 또한 각 스피어 사이에는 보이지 않는 경험과 지식과 패러다임의 벽이 존재한다. 스피어를 사용한 이유는 보이지 않는 장벽을 가지고 있기 때문이다. 첫 번째 영역은 제품 또는 시스템으로 대표되는 물리적 스피어(physical sphere)이며, 제품 부품으로 구성되어 있다. 이것을 가상 스피어와 비교한다면 디지털 트윈이 되는 것으로 공장에서 직접 생산되는 물리적 실체(physical entity)이다. 두 번째는 가상 스피어(virtual sphere)이다. 디지털 트윈은 가상 스피어로 가상세계(virtual world)이며 현실세계(real world)의 제품이나 시스템과 연동된다. 이것은 물리적 스피어의 경험과 지식 그리고 감각과 패러다임이 존재한다. 단지 소프트웨어 코딩 지식이나 제품의 물리적 지식이나 경험이 있다고 자동적으로 가상 스피어의 디지털 트윈을 만들 수 있는 것이 아니다. 세 번째는 정보 스피어(information sphere)로 현재까지 제품 개발에 핵심적 역할을 하고 있는 산업용 소프트웨어(industrial software) 영역이다. 이곳에는 다양한 컴퓨터 지원 개발 기술(CAx : Computer-Aided Everything)이 있으며, 대표적으로 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD), 컴퓨터 지원 제조(CAM), 컴퓨터 지원 해석 시스템(CAE) 등으로 제품의 데이터와 정보를 생성한다. 생성된 데이터는 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템 안에서 자동화되고 저장된다.  네 번째는 사이버 스피어(cyber sphere)로 소프트웨어 중심 x의 영역이다. 주로 코딩의 영역으로 물리적 기능을 가상화(virtualization)하는 영역이다.    그림 2. 네 가지 스피어   가상 스피어와 사이버 스피어는 디지털 영역(digital domain)이지만, 정보 스피어는 물리적 영역(physical domain)과 디지털 영역으로 구분된다. 왜냐면 디지털 목업(digital mockup)이나 시뮬레이션(simulation)도 있지만 아직도 이 영역에서 물리적 시험(physical test) 등이 많이 필요하며, 미래에도 완전히 디지털화(digitalization)하기에는 갈 길이 멀다. 앞으로 가장 발전할 분야는 사이버 스피어 분야이다. 현재는 소프트웨어 정의 x로 발전 중이지만, 가까운 미래에는 소프트웨어 플랫폼(software platfom)으로 발전할 가능성이 높다.  그러나 새로운 기술과 접근 방법에는 리스크가 많다. 이런 리스크 관리를 하지 않으면 제품 개발이나 엔지니어링 분야에서 크게 낭패를 볼 수 있다. 다른 비즈니스 분야의 디지털 전환이나 인공지능 분야와 다르게 산업 분야는 리스크(risk)가 소비자나 사용자에게 엄청난 파급효과가 있다.   최근 보잉의 사례에서 보는 것과 같이 과도한 디지털 전환으로 아날로그 지식 엔지니어를 해고하는 바람에 엄청난 위기를 가져오고 있다. 지난 1월 보잉 737 맥스 항공기의 문짝이 비행 중 뜯어져 나가는 사고가 발생했다. 알고 보니 조립 과정에서 아예 나사를 빼먹었기 때문이라는 사실이 드러나 충격을 줬다. 보잉이 지난 20년 동안 비용 절감을 위해 아웃소싱을 대폭 확대하면서 숙련된 엔지니어들이 떠났고, 결국 심각한 항공기 품질 저하로 이어졌다.   지난 4차 산업혁명의 초기에 제너럴 일렉트릭(GE)은 디지털 트윈 사업을 제일 먼저 시작했다. 야심차게 시작한 프레딕스(Predix) 플랫폼은 실패하였고, GE 디지털 회사는 다른 회사에게 팔려갔다. 2000년대 초에도 지엠(GM) 자동차가 CAD와 PLM에 지나치게 의존하다가 기업이 어려워진 적이 있다. 기술은 어디까지 기술적 역량이지, 인간의 다양한 역량을 대체할 수 없다. 이런 사례는 현재 진행 중인 디지털 전환과 인공지능 전환(AI transformation)에 대해서 많은 교훈을 준다. 대부분 실제 경험보다는 연구만 하는 학자나 미디어에서 아직 리스크가 많은 기술에 대해 지나치게 낙관적으로 접근한다. 기술 낙관론이라는 낙관주의 편향(optimism bias)이다. 실제 산업계에서는 이런 것이 커다란 위험요소가 된다.    결론적으로 이런 접근방법에서 가장 중요한 것은 속도보다는 방향성이다.  네 가지 스피어에서 접근방법은 각 스피어의 지식과 경험과 패러다임이 어떻게 연결 및 연동할 것인가에 대한 구체적인 방법과 도구를 발굴해야 한다. 그리고 이에 대한 디지털 전략과 디지털 리스크를 만들어야 한다. 그러므로 이런 프레임워크를 사용해서 구체적인 실행 목록을 만드는데 사용할 수 있다. “완벽한 형태는 공이며, 모든 것은 구체에서 시작한다.(The perfect form is the sphere, and everything originates from the sphere.)” - 플라톤   ■ 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.

델 테크놀로지스가 국내 79%, 전 세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 발표했다. 이 조사는 델 테크놀로지스가 독립 연구 기관 밴슨 본(Vanson Bourne)에 의뢰해 실시한 ‘이노베이션 카탈리스트(Innovation Catalysts)’에 대한 연구로 전 세계 40개국 6600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편, 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전 세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 한편으로 국내 기업의 63%, 전 세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전 세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전 세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전 세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전 세계 31%)를 꼽았다.     보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전 세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전 세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전 세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전 세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전 세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전 세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전 세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전 세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전 세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다.  대다수(국내, 전 세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전 세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전 세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전 세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전 세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전 세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 에지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다. 오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”면서, “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 제언했다.

국토교통부(장관 박상우)는 공공 건설공사의 안전강화를 위해 마련한 건설엔지니어링 및 시공 평가*지침 개정안이 4월 12일부터 시행된다고 밝혔다.   * (시공평가) 총 공사비 100억 원 이상 공공 건설공사를 대상으로 준공 후 60일 이내 발주청 또국토안전관리원에서 실시   ㅇ 개정안은 안전·품질 분야의 배점을 상향하는 등 건설공사의 품질을 제고하고 안전수준 향상을 유도하기 위해 마련되었다.  □ 개정안의 주요 내용은 다음과 같다.  ㅇ 먼저, 안전 및 품질관리 배점을 상향하고「건설기술진흥법」제62조에 따라 시행 중인 안전관리 수준평가를 시공평가에 반영하여 안전을 강화한다.   - 안전관리 배점은 15점에서 20점, 품질관리 배점은 12점에서 15점 상향하고 건설업자가 안전관리 수준평가를 받았을 경우 안전관리 일부항목(15점)을 안전관리 수준평가 점수로 대체한다.  ㅇ 또한 사망사고가 많이 발생하는 가시설(비계, 동바리, 흙막이) 공사 중 사고를 예방하기 위한 평가항목(4점)을 신설하고, 사망자 감소 유도를 위해 현장 재해율(%) 평가 기준을 사망자수로 변경한다.  ㅇ 모든 현장에 민원이 발생(2건 이상)하고 있어 변별력이 없는 민원발생 항목(2점)은 삭제하고 예정공기를 준수할 경우에도 우수 등급을 받도록 하는 등 평가의 객관성 확보를 위해 세부 평가 기준을 개정하였다.    * 계약공기 준수여부: (기존) 공기단축 시 ‘우수’ → (개정) 예정공기 준수 시 ‘우수’  ㅇ 중대한 건설사고 발생에 따른 평가 항목은 별도 감점 항목으로 옮겨(감점 △8점) 사고 예방 노력에 따라 감점을 완화할 수 있도록 한다.  ㅇ 스마트 안전장비 사용실적에 따른 가점도 신설(0.5점)하여 건설공사의 안전관리 촉진을 유도한다.  ㅇ 시공평가의 신뢰성을 높이기 위해 평가위원에게 금품·향응제공 적발 시 전체항목 최하등급을 부여토록 재평가 조항도 개정된다. □ 국토교통부 김태병 기술안전정책관은 “중대재해법 시행에도 불구하고 대형 건설사의 사망건수가 줄지 않고 있어 더욱 안전이 강화된 평가제도가 필요하게 되었다”며,  ㅇ “앞으로도 국민의 안전을 책임지기 위해 부족한 점이 없는지 꾸준히 살피고 노력할 것”이라고 밝혔다.   시공평가 항목 및 배점 변경 사항 관련 자료 링크 고시 링크  

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.

엔비디아가 디지털 트윈으로 실시간 AI를 시뮬레이션해 산업 자동화에 큰 발전을 이룰 수 있다고 소개했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 GTC 기조연설에서 개발자가 디지털 트윈(digital twin)을 사용해 대규모 실시간 AI를 산업 인프라에 적용하기 전, 이 전체를 먼저 시뮬레이션 한 후에 개발, 검증하고 개선한다면 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것을 시연을 통해 보여줬다. 실시간(Real-Time) AI는 제조, 공장 물류, 로보틱스 분야의 중대한 작업을 처리하는 데 큰 도움을 주고 있다. 시뮬레이션을 우선으로 실시하는 접근방식은 부피가 큰 제품, 고가의 장비, 협동 로봇 코봇(cobot) 환경, 복잡한 물류 시설을 다루는 산업에서 자동화 기술의 발전을 한 단계 끌어올리고 있다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 메트로폴리스(Metropolis), 아이작(Isaac)과 cuOpt 플랫폼이 서로 상호작용하는 AI 훈련장(gym)에서, 개발자들은 인간과 로봇이 예측 불가능한 복잡한 상황을 탐색할 수 있도록 AI 에이전트(Agent)를 훈련시킬 수 있다. 데모 영상은 오픈USD(OpenUSD) 앱 개발과 연결을 위해 엔비디아 옴니버스 플랫폼으로 만들어진 10만 평방 피트 규모의 창고 디지털 트윈을 보여준다. 이는 수십의 디지털 작업자와 다수의 자율주행로봇(autonomous mobile robot, AMR), 비전 AI 에이전트와 센서를 위한 시뮬레이션 환경으로 활용되고 있다. 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor) 멀티-센서 스택을 실행하는 각각의 자율주행로봇은 모두 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 6개의 센서로 시각 정보를 처리한다. 동시에 비전 AI용 엔비디아 메트로폴리스 플랫폼은 전체 창고에서 작업자 활동에 대한 단일 중앙집중식 지도를 생성해 천장에 장착된 100개의 시뮬레이션 카메라 스트림과 멀티 카메라 추적을 융합한다. 이 중앙집중식 점유 지도(occupancy map)는 복잡한 라우팅 문제를 해결하기 위해 엔비디아 cuOpt 엔진이 계산한 자율주행로봇의 최적 경로를 알려준다. AI 기반 최고의 최적화 마이크로서비스인 cuOpt는 GPU 가속 진화 알고리즘을 사용해 여러 제약 조건이 있는 복잡한 라우팅 문제를 해결한다. 이 모든 과정은 실시간으로 이루어지며, 아이작 미션 컨트롤(Isaac Mission Control) 은 cuOpt의 지도 데이터와 경로 그래프로 모든 자율주행로봇을 조정해 명령을 전송하고 실행하게 한다. 산업 디지털화를 위한 AI 훈련장 AI 에이전트는 공장에서 다수의 로봇을 관리하거나 공급망 유통 센터에서 인간과 로봇의 협업을 위해 간소화된 구성을 파악하는 등 대규모 산업 환경을 지원한다. 이러한 복잡한 에이전트를 구축하려면 개발자는 AI 평가, 시뮬레이션과 훈련을 위해 물리적으로 정확하게 구현된 AI 훈련장과 같은 디지털 트윈 환경이 필요하다. AI 에이전트와 자율주행로봇은 소프트웨어 인 더 루프(software-in-the-loop, SIL) AI 테스트를 통해 예측하기 힘든 실제 환경에 적응할 수 있다. 위의 데모에서는 자율주행로봇이 계획한 경로 중간에 사고가 발생해 경로가 차단되고 로봇은 화물 운반대를 픽업하지 못한다. 그러면 엔비디아 메트로폴리스는 점유 그리드(occupancy grid)를 업데이트해 모든 사람, 로봇, 물체가 한 눈에 보이도록 매핑한다. 그 다음, 자율주행로봇은 cuOpt가 계획한 최적 경로에 따라 대응해 가동 중단 시간을 최소화한다. 메트로폴리스 비전 파운데이션 모델이 엔비디아 비전 인사이트 에이전트(Visual Insight Agent, VIA) 프레임워크를 구동함으로써, AI 에이전트는 "공장의 3번 통로에서 어떤 상황이 발생했습니까?"와 같은 운영 팀의 질문에 "오후 3시 30분에 선반에서 상자가 떨어져 통로를 막았습니다"와 같이 바로 통찰력 있는 답변을 제공할 수 있다. 개발자는 비전 인사이트 에이전트 프레임워크를 통해 엣지와 클라우드 비전에 배포된 언어 모델을 사용, 대량의 실시간 혹은 보관된 영상과 이미지를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 이 차세대 비전 AI 에이전트는 자연어를 사용하는 영상에서 요약, 검색, 그리고 실행가능한 인사이트를 추출함으로써 거의 모든 산업에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 모든 AI 기능은 지속적인 시뮬레이션 기반 훈련을 통해 향상되며, 모듈식 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스로 배포된다.      

시스코(www.cisco.kr)가 초연결성과 빠르게 진화하는 위협 환경으로 정의되는 시대에 기업들이 사이버보안 준비를 제대로 갖추고 있는지 그 수준을 분석한 보고서를 발표했다. ‘2024 시스코 사이버보안 준비 지수(2024 Cisco Cybersecurity Readiness Index)’ 보고서에 따르면, 국내 기업 가운데 단 4%만이 사이버보안 위험에 대해 충분한 회복탄력성을 갖춘 것으로 조사됐다. 오늘날 기업들은 피싱과 랜섬웨어부터 공급망과 소셜 엔지니어링 공격까지 다양한 기술을 활용한 사이버 공격의 표적이 되고 있다. 기업은 이러한 사이버 공격으로부터 나름의 방어 체계를 구축하고 있지만 여러 포인트 솔루션에 의존하고 있어 보안복잡성이 가중되고 대응에 어려움을 겪고 있다. 데이터가 수많은 서비스, 기기, 애플리케이션 및 사용자에 걸쳐 분산된 오늘날의 근무 환경은 이런 문제를 더욱 복잡하게 만든다. 그럼에도 불구하고 이번 조사 대상 국내 기업의 61%는 현재 구축한 인프라로 사이버 공격에 대응할 수 있다고 자신했다. 이번 조사에서 나타난 실제 준비도와 기업이 가진 자신감 간의 괴리는 많은 기업들이 위협 환경에서의 대처 능력을 과신하고 있으며 현재 직면한 문제의 실제 규모를 제대로 평가하지 못하고 있음을 의미한다.   2024 시스코 사이버보안 준비 지수: 진화하는 사이버 위협 환경에 대한 기업들의 미비한 준비와 과도한 자신감 시스코는 기업의 사이버보안 준비 지수를 사용자 신원 신뢰도, 네트워크 회복탄력성, 머신 신뢰도, 클라우드 및 인공지능(AI) 강화 등 5가지 핵심 요소와 각 요소에서 활용되는 31개의 솔루션 및 기술을 바탕으로 기업의 보안 준비 현황을 평가했다. 이번 보고서는 독립적인 제3기관이 한국을 포함한 전 세계 30여 개국 민간 보안 전문가 및 비즈니스 리더 8,000명 이상을 대상으로 실시한 이중맹검 설문(double-blind survey, 객관성을 높이기 위해 조사자와 응답자 모두에게 독립변인을 알리지 않고 조사하는 설문 방식)을 기반으로 작성됐다. 회사에 도입된 솔루션 및 기술의 종류와 도입 수준에 관한 응답을 통해 기업의 사이버보안 준비 현황을 △초기 △형성 △발달 △성숙 등 총 4단계로 분류했다. 지투 파텔(Jeetu Patel) 시스코 보안 및 협업 부문 부회장 겸 총괄 매니저는 “보안 준비도에 대한 과도한 자신감이 오히려 위협을 초래할 수 있음을 결코 과소평가해서는 안 된다”라며 "기업들은 통합 플랫폼 구축에 투자를 우선시하고 AI를 활용해 사이버보안 운영 규모를 대폭 확장해야 한다”고 밝혔다.   조사 결과 조사에 따르면, 국내 기업 중 오직 4%만이 사이버보안 위협에 대응할 준비를 충분히 갖춘 ‘성숙’ 단계에 속한 것으로 나타났다. 국내 기업의 85%는 사이버보안 준비 수준이 하위 단계인 ‘초기(25%)’ 또는 ‘형성(60%)’ 단계에 속했다. 전 세계적으로는 3%의 기업만이 성숙 단계에 속한 것으로 나타났다. 이밖에 주요 조사 결과는 다음과 같다. 향후 보안 사고 가능성: 국내 응답자의 63%는 향후 1~2년 내 사이버보안 사고로 인해 비즈니스에 차질이 생길 우려가 있다고 답했다. 또한 44%는 지난 1년 내 사이버보안 사고를 경험한 적이 있다고 답했으며, 그중 69%가 최소 30만 달러(약 4억 원)이상의 비용 피해를 보았다고 답해 보안 사고에 대비하지 못하는 경우 막대한 손실이 발생하는 것으로 나타났다.  너무 많은 포인트 솔루션의 사용: 사이버보안에 여러 개의 포인트 솔루션을 활용하는 기존의 접근 방식은 효율성이 떨어지는 것으로 조사됐다. 국내 응답자의 89%가 여러 포인트 솔루션의 활용이 보안 사고에 대한 감지, 대응 및 복구 능력을 떨어뜨린다고 답했다. 그러나 실제로는 응답자 58%가 보안 스택에 10개 이상의 포인트 솔루션을 사용하고 있다고 밝혔으며, 30개 이상을 적용 중이라는 응답도 12%에 달해 지나친 포인트 솔루션 활용에 대한 우려가 커지고 있다. 취약하고 관리되지 않는 디바이스로 인한 복잡성 가중: 국내 기업의 86%는 직원들이 보안 관리가 되지 않는 디바이스로 회사 플랫폼에 접근하고 있다고 답했으며, 이 중 직원들이 관리되지 않는 디바이스로 회사 네트워크에 로그인한 상태에서 보내는 시간이 업무 시간의 20% 이상에 달한다는 응답도 39%나 됐다. 또한, 29%는 직원들이 일주일에 6개 이상의 네트워크를 오가며 사용하고 있다고 답했다.   사이버보안 인력 부족 지속: 사이버보안 인력의 부족으로 사이버보안 발전이 더욱 저해되고 있으며, 국내 기업의 89%는 이를 큰 문제로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 실제로 46%의 국내 기업이 조직 내 사이버보안과 관련된 직무 10개 이상이 미충원 상태라고 답했다. 미래 사이버 투자 확대: 기업들도 이러한 문제를 인식하고 있으며, 응답한 국내 기업의 36%는 향후 1~2년 내 IT 인프라를 대폭 업그레이드할 계획을 세운 것으로 조사됐다. 이는 지난해 같은 질문에 대한 27%의 응답률 대비 9%포인트나 증가한 수치다. 구체적인 개선 계획으로는 기존 솔루션의 개선(53%), 새로운 솔루션 구축(62%), AI 기반 기술에 투자(53%) 등이 주를 이뤘다. 더 나아가, 국내 기업의 96%는 향후 1년 내 사이버보안 예산 증액을 계획하고 있으며, 79%는 관련 예산이 10% 이상 증가할 것이라고 답했다. 보고서는 오늘날의 첨예한 위협 환경에서 발생하는 문제들을 극복하기 위해서는 기업들이 혁신적인 보안 조치 및 보안 플랫폼 접근 방식을 도입하고, 네트워크 보안탄력성을 강화하며, 동시에 생성형 AI를 활용하는 등 사이버보안 기술 격차를 해소하기 위해 관련 투자를 가속해야 한다고 강조했다. 시스코코리아 보안 사업 총괄 황성규 상무는 “초연결 사회에서 기업 보안의 중요성은 나날이 높아져 가고 있다”며 “이제는 보안이 선택이 아닌 필수로 자리매김했으며, 진화하는 사이버 공격에 맞춰 국내 기업들도 자사의 보안에 미비한 점은 없는 지 주기적으로 확인하고 기존의 저효율 보안 시스템을 고도화된 보안 체계로 변경하는 등 보안 회복탄력성을 높이기 위해 노력해야 한다”고 밝혔다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 데이터센터 전력 관리의 중요성을 강조했다. 최근 전 세계적인 인공지능(AI)의 열풍 속에서 데이터센터의 전력 관리도 중요한 포인트로 떠오르고 있다. 슈나이더 일렉트릭의 ‘AI 혁신 : 데이터센터 설계에 대한 과제와 지침(The AI Disruption:Challenges and Guidance for Data Center Design)’ 백서에 따르면, 올해부터 2028년까지 전 세계 데이터센터 전력수요 연평균 증가율은 11% 수준이다. 하지만 AI 서버를 적용한 데이터센터 전력수요는 연평균 26~36%까지 증가할 것으로 예측되고 있다. 이는 에너지 집약적인 AI의 급격한 확산으로 인해, 기존 데이터센터로 인한 전력수요 증가율보다 최대 3.3배 높은 증가가 예상된 것이다. 데이터센터 전력 사용의 증가로 인해, 보다 효율적으로 데이터센터의 전력을 관리할 수 있는 솔루션에 대한 수요도 높아지고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터에서 사용되는 전력을 전반적으로 모니터링하고, 불규칙한 전력 공급 사태를 방지해주는 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 소프트웨어를 공급한다고 소개했다. 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 솔루션은 데이터센터를 모니터링 및 측정하고 관리하며, IT 장비, 전력 및 냉각 시스템 등을 지원하는 소프트웨어다. 기본적인 장치 모니터링 수준을 넘어 데이터센터 운영자가 전력 및 냉각 장치 상태를 포함한 데이터센터 환경에서 일어나는 상황을 파악할 수 있도록 지원한다. 슈나이더 일렉트릭은 기존의 DCIM 솔루션보다 더욱 개방적인 데이터센터의 생태계를 조성할 수 있는 DCIM 3.0 소프트웨어인 에코스트럭처 IT(EcoStruxure IT)를 선보이고 있다. 이는 단일 IT랙에서 대규모 IT, 온프레미스, 클라우드 및 에지에 이르기까지 안전한 모니터링, 관리, 계획 및 모델링을 지원한다.     슈나이더 일렉트릭의 차세대 데이터센터 관리 솔루션인 에코스트럭처 IT 엑스퍼트는 언제 어디서나 원격으로 데이터센터를 관리할 수 있는 소프트웨어다. 이는 슈나이더 일렉트릭과 연결된 수백만 개의 장치에서 수집한 데이터 레이크를 통해 목적에 맞는 데이터를 선별 및 분석해 실행 가능하고 유효한 인사이트를 제공한다. 또한 고급 클라우드 기반의 원격 모니터링으로 문제를 신속하게 해결해 인프라의 가용성과 높은 보안을 보장할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭의 DCIM 3.0 소프트웨어는 고객 맞춤형 대시보드 및 보고서 등을 통해 고객의 업무 편의를 위해 필요한 작업을 정확히 수행하도록 설계된 솔루션이다. 데이터센터 관리자 및 운영자가 IT 장비와 인프라를 모니터링 및 관리하여 고장을 방지하고, 에너지 효율성과 용량을 극대화하면서 탄소 배출량을 최소화할 수 있도록 한다. 슈나이더 일렉트릭은 전력 품질을 실시간으로 분석 및 모니터링하는 에코스트럭처 에셋 어드바이저(EcoStruxure Asset Advisor)도 선보인다.  에코스트럭처 에셋 어드바이저는 IoT 및 클라우드 기반 기술과 슈나이더 일렉트릭의 전문가 풀(Pool) 및 기술 지원이 결합된 예지 보전 솔루션이다. 데이터센터 운영을 위해 필요한 무정전전원장치(UPS) 등의 실시간 모니터링을 통해 중대한 사고 발생 시 즉각적으로 알려주며, 문제 발생 이전에도 이를 예측하고 해결할 수 있는 기능을 제공해 안전상 위험도를 감소시켜준다. 이를 통해 데이터센터의 예기치 않은 가동 중단 시간을 방지해주고, 운영 손실 및 유지보수 비용을 줄여주는 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭이 선보이는 전력 관리 디지털 솔루션의 가장 큰 특징은 모바일 지원 기능이다. 데이터센터 관리자가 웹이나 애플리케이션을 통해 모니터링하는 대상의 실시간 현황을 받아볼 수 있으며, 이를 토대로 빠른 대처가 가능한 것이 강점이다. 단순히 발생한 문제를 파악하는 것 외에도 슈나이더 일렉트릭이 제공하는 데이터 분석을 통해 문제 원인에 대해서도 파악 가능하다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “AI의 성장으로 인해 데이터센터의 전력 관리 솔루션에 대한 수요가 높아진 지금, 안정적인 데이터센터 운영을 위한 끊임없는 전력 모니터링은 필수적”이라면서, “슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 관리 및 운영의 효율성을 높일 수 있는 최적의 디지털 솔루션을 제안하고 있다”고 전했다.