AI 영상 분석 전문기업인 씨이랩은 5월 1일~3일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2024 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2024)’을 통해 영상분야에 특화된 AI 제품을 선보였다고 전했다. 씨이랩은 이번 전시회에서 ▲AI 영상 분석 서비스 ‘비디고(VidiGo)’ ▲합성 데이터 생성 솔루션 ‘엑스젠(X-GEN)’ ▲쿠버네티스 기반 AI 플랫폼 ‘아스트라고(astrago)’ 등 자사의 비전 AI 기술이 적용된 주요 제품을 출품했다. 특히 씨이랩은 클라우드 기반 AI 영상분석 서비스 비디고의 신규 버전인 ‘비디고 서치엔진(VidiGo Search Engine)’을 공개했다. 비디고 서치엔진은 영상을 시청하지 않고도 검색을 통해 특정 객체나 장면을 AI가 빠르게 찾아낸다. 영상을 요약하거나 숏폼을 제작하는 ‘비디고 하이라이트(VidiGo Highlight)’의 후속 제품이다. 씨이랩의 최원준 리더는 “비디고 하이라이트는 누구나 쉽게 AI 영상 분석을 진행할 수 있도록 카카오톡 채널을 통해 출시한 반면, 비디고 서치엔진은 대규모의 영상을 보유한 기업을 타기팅하고 있다. 이번 행사에서 비디고의 주요 타깃인 미디어 산업 분야의 참관객들에게 높은 관심을 받았다”고 말했다.     한편, 씨이랩은 AI 엑스포의 부대행사로 ‘비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 세미나를 진행했다. 세미나에서 씨이랩의 채정환 부사장은 “현재의 AI 시장은 초거대 언어 모델(LLM) 중심으로 발전해왔고, 머지않아 초거대 비전 모델(LVM : Large Vision Model) 중심으로 확대될 것으로 전망한다”고 밝히며, 엔비디아 옴니버스 플랫폼과의 협력을 통한 LVM 구성 전략을 제시했다.

아비바가 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’를 공개했다. 기존에 ‘아비바 커넥트’에서 ‘커넥트’로 변경된 이 플랫폼은 슈나이더 일렉트릭, RIB, ETAP 및 광범위한 파트너 공급업체의 애플리케이션의 연동을 지원하여 고객이 운영하고 있는 산업 생태계 전반의 인사이트를 통합하고, 지능형 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고객은 각 분야의 의사결정권자가 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트를 기반으로 성과를 높이고 효율성을 최적화하는 동시에 지속가능성을 극대화하여 ROI를 높일 수 있다. 새롭게 출시된 커넥트는 전체 산업 라이프사이클을 실시간으로 아우르는 개방적이고 중립적인 디지털 플랫폼으로, 기본 데이터 서비스, 시각화 서비스, 모델링 및 분석 기능, 애플리케이션 개발 서비스와 더불어 서비스 및 사용 관리 기능을 제공한다. 데이터, 디지털 트윈, 산업 인공지능, 심층적인 도메인 전문 지식을 단일 환경 내에 통합하며, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 기반으로 고객이 역량을 손쉽게 확장하고 향상된의 지속가능성을 경험할 수 있도록 지원한다. 커넥트는 원격 자산, 아비바의 애플리케이션, 타사 데이터 소스를 하나의 안전한 단일 플랫폼으로 결합하여 산업 기업이 클라우드에 대한 기술 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고유한 산업 생태계를 구축할 수 있도록 한다. 아비바에 따르면 현재 전 세계에서 수만 명의 월간 액티브 유저가 커넥트를 사용하고 있다. 커넥트에서 지원되는 주요 제품으로는 아비바 파이(AVEVA PI) 시스템, AVEVA Operations Control(운영 제어), AVEVA Unified Engineering(통합 엔지니어링), AVEVA Advanced Analytics(고급 분석), AVEVA Asset Information Managament(자산 정보 관리), RIB CostX 등이 있다.     한편, 아비바는 새로운 산업 애플리케이션 시장의 기반을 형성하기 위해 커넥트 중심의 다양한 파트너십을 확대하고 있다고 전했다. 예를 들어, 아비바와 마이크로소프트는 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트와 마이크로소프트의 제조업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)를 사용하여 생산 실행 데이터와 공급망 생산 계획 데이터를 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 통합하고 컨텍스트화한다. 아비바의 캐스퍼 허즈버그(Caspar Herzberg) CEO는 “연결된 산업 경제 전략은 생태계 전반에서 글로벌 협업의 이점을 실현한다. 업계를 선도하는 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트를 통해 산업 조직에서는 가치 사슬에 대한 총체적인 이해를 바탕으로 모든 단계에서 실시간 혁신을 촉진할 수 있다. 분석과 AI로 강화된 고유의 강력한 데이터 에코시스템은 마찰이 발생하지 않는 단일 환경에서 탁월한 효율성을 제공하여, 더 스마트하게 엔지니어링하고, 더 효율적으로 운영하며, 수익성을 높일 수 있도록 지원한다”고 말했다. 또한 “커넥트는 산업 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결(Industrial DX 2.0)을 가속한다. 클라우드에서 서비스되는 AI 기반 플랫폼이 산업 정보를 공유하고 통합하여 기업, 파트너 및 고객의 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킨다. 워크플로 간소화부터 실시간 모니터링 및 제어, 원격 협업 개선, 산업 자산의 엔드 투 엔드 수명 주기 성능 극대화에 이르기까지 업계의 디지털 트랜스포메이션 요구 사항을 해결한다”고 덧붙였다.

복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2)   직스캐드(ZYXCAD)는 2022년 처음 출시한 국내 자체 개발 범용 CAD 솔루션 프로그램으로, 가격 경쟁력을 높이는 한편으로 처리 속도를 빠르게 해 사용자 편의성을 높인 것이 특징이다.  이번 호에서는 혁신적인 디자인 경험을 제공할 수 있는 직스캐드 2024의 포인트 클라우드(point cloud, 점군) 기능에 대해 살펴본다.   ■ 이소연 직스테크놀로지 기술지원팀의 대리로 직스캐드의 기술지원 및 교육을 맡고 있다. 이메일 | tech@zyx.co.kr 홈페이지 | https://zyx.co.kr   그림 1. 포인트 클라우드의 예시   직스캐드 2024 버전에서는 디자인 및 엔지니어링 분야의 혁신이 더욱 확대되었다. 이번에 추가된 포인트 클라우드 기능은 사용자들에게 새로운 차원의 디자인 경험을 제공하며, 디자인 작업을 보다 직관적이고 효율적으로 만들어낸다. 포인트 클라우드 기능은 물체나 환경을 3차원 공간 상에 좌표로 표현한 데이터를 쉽게 가져와서 디자인 작업에 활용할 수 있다. 이는 레이저 스캐너나 카메라를 통해 취득된 데이터를 직스캐드에서 쉽게 작업하여 설계자들이 사진에 담을 수 없었던 현장을 그대로 볼 수 있게 됐다. 이 기능을 통해 사용자들은 건축물의 외형을 분석하고 수정하는데 사용할 수 있으며, 제조 엔지니어는 제품의 형태와 치수를 분석하여 제조 공정을 최적화할 수 있다. 또한, GIS 전문가는 지형 분석 및 지리 정보 시스템에 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 통합하여 지형 모델링을 수행할 수 있다. 이 외에도 포인트 클라우드 기능은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자들에게 더욱 직관적이고 효율적인 경험을 제공한다. 직스캐드 2024의 새로운 포인트 클라우드 기능은 디자이너들의 창의성을 끌어올리고 혁신적인 디자인을 만들어내는데 도움이 될 것이다.   포인트 클라우드 사용하기 데이터 취득 포인트 클라우드를 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 레이저 스캐너, 구조 광 프로젝터, 드론 또는 스테레오 카메라와 같은 장비를 사용해야 된다. 이러한 장비로 물체나 환경을 촬영하고 측정하여 3D 좌표를 생성한다.   데이터 처리 현재 직스캐드 2024 버전에서는 6개의 확장자를 지원한다. (*.rcs, *.rcp, *.e57, *.las, *.laz, *.pts) 취득한 데이터를 변환하는 작업을 거치면 모델을 확인할 수 있다.   그림 2. 포인트 클라우드 변환   포인트 클라우드 시각화 데이터가 처리되면 포인트 클라우드를 시각화하여 확인할 수 있다.    분석 및 편집 시각화된 포인트 클라우드를 통해 색상 및 단면, 점의 크기와 세밀도를 필요에 따라 편집할 수 있다.   그림 3. 포인트 클라우드 편집   시뮬레이션 및 검증 디자인이 완료되면 시뮬레이션을 통해 제품이나 구조물의 특징을 확인할 수 있다. 이를 통해 디자인의 품질과 안정성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025 버전과 아레스 제품군의 새로운 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오토캐드 호환성 － 전환을 용이하게 하는 개선된 UI 명령어 : OPTIONS     옵션 대화 상자는 모든 설정을 한데 모아 단위 및 사용자 설정을 포함해 쉽게 접근할 수 있다. 검색 기능이 강화되어 필요한 설정을 손쉽게 찾을 수 있게 개선되었다. 또한, 치수 스타일을 더욱 빠르게 조정할 수 있는 새로운 대화 상자가 추가되어 오토캐드처럼 세부 사항을 사용자 맞춤 설정할 수 있다. 검색 도구에는 사용자가 입력하기 시작하면 사라지는 ‘설정 검색’ 힌트 텍스트가 포함된 입력 상자가 있어, 정확하거나 부분적으로 일치하는 설정을 쉽게 찾을 수 있다. 사용자가 제안된 옵션 위로 마우스를 가져가면 해당 선택을 확인할 수 있는 상세 정보가 표시된다.  이번 버전에서는 오토캐드 사용자가 아레스로 부드럽게 전환할 수 있도록 치수 스타일 편집 기능이 오토캐드 인터페이스와 유사하게 개선되어, 사용자 정의가 더욱 직관적이고 간편해졌다.   인공지능 － 아레스 AI 어시스트 명령어 : ARESAIASSIST     오픈AI(OpenAI) 기반의 아레스 AI 어시스트(A3)는 다양한 언어로 아레스 사용자를 지원하는 인공지능이다. 기능 사용 방법 설명, 인터페이스 탐색, 질문 응답, 사용자 인터페이스 맞춤화, 변환 및 계산, 다양한 언어로의 텍스트 번역 등을 수행한다.  A3는 기본적으로 활성화되어 있으며, 필요에 따라 켜거나 끌 수 있다. 모든 사용자에게 유용하며, 특히 새 사용자는 트리니티(Trinity) 협업 기능과 BIM 기능 학습에서 도움을 받을 수 있다.   상호 운용성 － 아레스 커맨더의 시빌 3D 지원     오토데스크 시빌 3D(Civil 3D) 엔티티 지원을 새롭게 도입하여, 아레스 환경 내에서 시빌 3D 엔티티의 시각화를 가능하게 한다. 초기 버전은 제한된 기능을 제공하지만, 향후 릴리스를 통해 이 기능은 지속적으로 발전될 예정이다. 이러한 발전은 아레스 커맨더와 시빌 3D 간의 상호 운용성을 강화하여, 토목 공학 및 인프라 프로젝트의 설계와 문서화에 종합적인 솔루션을 제공할 것이다.   상호 운용성 － DWG에서 DGN으로 내보내기 명령어 : EXPORTDGN(DGNEXPORT)     DWG 파일을 DGN 형식으로 내보낼 수 있는 기능을 제공한다.  이 기능은 특히 벤틀리 시스템즈의 마이크로스테이션(MicroStation) 사용자나 프로젝트와이즈(ProjectWise)와 작업하는 고객에게 유용하며, 이를 통해 상호 운용성이 향상된다. DGN 파일은 토목 공학, 건축 등 다양한 분야에서 사용되며, 마이크로스테이션 및 인터그래프 소프트웨어의 주요 파일 형식이다. 아레스 커맨더의 이 기능은 단순한 파일 변환을 넘어 DWG와 DGN 형식 간 스타일 차이를 조정하고 이러한 설정을 저장하는 매핑 설정을 제공하여, 사용자가 더 세밀한 변환을 할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

2024 스마트공장·자동화산업전이 3월 27일부터 29일까지 코엑스 전관에서 개최되었다. 이 전시회는 Smart Factory Expo(제9회 스마트공장엑스포), aimex(제34회 국제공장자동화전), Korean Vision Show(제12회 한국머신비전산업전) 등 3개의 전시회로 구성되었으며, 지속 가능한 공장(Make Your Factory More Sustainable)을 주제로 450개 업체, 2000여 부스, 6만여 명이 참가했다. ■ 최경화 국장     스마트공장엑스포 전시회 개최 한국산업지능화협회(이하 협회)와 코엑스가 공동 주최한 스마트공장엑스포는 코엑스 3층에서 개최되었으며, 산업 AI 기술을 적용하여 디지털 전환을 추진 중인 국내외 기업들의 수요·공급기업간 디지털 전환 협업사례, 산업현장 중심의 최신 기술 및 동향을 소개했다. 이번 전시회에는 LS 일렉트릭, 한국미쓰비시전기오토메이션, 한국지멘스, 로크웰오토메이션코리아, LG CNS, CJ올리브네트웍스, SK주식회사 C&C, 한화로보틱스 등 다양한 기업들이 참여했다. 한국지멘스에서는 “생산을 위한 혁신 가속화”를 주제로 디지털 트윈, 인더스트리 엣지, SIMATIC 로봇 통합솔루션을 선보였다. 한국미쓰비시전기오토메이션은 FA기술과 IT를 활용하여, 개발·생산·보수의 토탈 코스트를 절감하는 FA-IT 통합솔루션 ‘e-F@ctory’ 등 지속가능한 미쓰비시의 디지털 솔루션을 공개했다.  SK C&C는 고객과 사회의 통합 디지털 전환 파트너로서 AI/Cloud/Digital Manufacturing/Digital ESG 등 디지털 실행 가속화를 통한 SK의 미래전략을 선보였으며, 메가존 클라우드는 클라우드 도입시 컨설팅과 전략, 구축, 운영에 대한 라이프사이클의 체계적인 방법론을 바탕으로 고객의 니즈에 맞는 I.P.A.D (Infrastructure, Platform, Application, Data) 오퍼링 서비스 솔루션을 전시했다.   산업지능화 컨퍼런스, 제조분야 데이터 & AI 활용 소개 전시회 부대행사로 3월 28~29일에는 ’산업지능화 컨퍼런스‘가 ‘Sustainable DX, Discover Your Digital Potential’ 지속가능한 미래를 위한 제조산업의 디지털 혁신을 주제로 개최되었다. 이번 콘퍼런스에서는 ▲산업 AI 도입을 통한 생산성 향상 ▲인공지능 아키텍처 ▲ESG 및 탈탄소 실현 ▲데이터 금융 ▲밸류체인 지능·고도화 ▲자율제조화 등 혁신적 변화를 가속화하는 기술·솔루션, 적용 사례를 선보였다.  이번 콘퍼런스는 양일 각각 5개의 기조연설과 제조지능화, 데이터 플랫폼, 디지털 트윈 등 개별 기술 세션으로 진행되었다. 1일차 기조세션으로 한국지멘스 디지털 인더스트리 백광희 상무는 ‘지멘스가 제시하는 제조산업의 탈탄소화 미래’라는 제목으로 기조강연을 진행했다. 지속 가능성으로의 전환을 위해서는 제품 라이프사이클 전반에 걸친 디지털화가 필수적이라며, 지멘스의 탄탄소화를 선도하는 기술을 활용한 구체적인 사례를 소개했다. LG CNS 명창국 담당은 ‘로보틱스, AI 발전이 가져온 스마트 로지스틱스 확장’이라는 제목으로 발표했다. 퍼스트마일(FirstMile), 미들마일(MiddleMile) 그리고 라스트마일(LastMile)은 제품이 생산에서 최종 소비자에게 도달하기까지의 여정 단계를 나타낸다. 옴니마일(OmniMile)은 이 모든 단계, 개념을 포괄하며, 물류 과정의 모든 단계가 서로 연결되어 있으며, 통합적인 관점에서 AI와 로봇 기반으로 자동화되고 최적화되어야 함을 의미한다. 명창국 담당은 “코로나19 전후로 이커머스의 급성장에 따른 라스트마일에 대한 관심과 투자가 최근 생산공정에서의 무인화, 지능화, 자율화 즉 퍼스트마일로 빠르게 확대되고 있다”고 밝혔다. SK C&C 방수인 그룹장은 ‘Twin Transition, 제조업 ESG 실행 가속화를 위한 디지털 전략’이라는 제목으로 발표했다. 탄소배출량의 낮고 높음, 수출 기업의 여부와 상관없이 사실상 국내의 모든 기업 경영에 영향을 미치고 있는 ESG 대응과 준비에 대해, Twin Transition이라는 거대한 화두에서 디지털 전략을 활용하고 ESG를 가속화하기 위한 SK의 전략과 실행 노력에 대해 소개했다. 메가존클라우드 김영상 부사장은 Smart Workplace 구현을 위한 Smart Space 추진 전략 및 사례라는 제목으로 메가존의 스마트 스페이스 사업을 소개를 통해 스마트 빌딩 등 공간의 디지털화를 위한 비즈니스 접근 전략과 사례에 대해 소개했다. 스마트제조혁신추진단 안광현 단장은 ‘중소기업 디지털 제조혁신 전략’이라는 제목으로 정부가 중소제조업 디지털 제조혁신을 지속적으로 추진하기 위해 지난해 9월 발표한 ‘신 디지털 제조혁신 추진 전략에 대해 소개했다. 과거 2019년~2022년 1기 스마트공장 정책이 3만개 달성을 목표로 ‘양적 확대’를 통한 기반조성 집중해왔다면, 이번 2024년~2027년 2기 정책은 민간이 주도하고 정부가 지원하는 ‘스케일업’ 정책이다. 안 단장은 이를 구현하기 위한 현장 수요를 반영한 기업 DX역량 수준별(우수, 보통, 취약) 지원체계 구축, 제조데이터 기반 제조 혁신 생태계 조성, 민간·지역 주도의 협력 네트워크 강화, 기술력 있는 공급기업 육성이라는 총 4개의 핵심전략에 대해 소개했다. 대표적인 정책은 ‘자율형공장’으로, 2027년 20개의 자율형공장 구축을 목표로 하고 있다고 밝혔다.     2일차 기조세션에서 다쏘시스템코리아 양경란 총괄대표는 ‘지속가능한 제조체계를 완성하는 버추얼트윈 UniVeRse’에 대해 소개했다. 시스코 시스템즈 코리아 임근수 이사는 ‘제조업의 진화, 스마트 팩토리를 넘어 DX의 세계로’라는 제목으로 발표했고, 한국미쓰비시전기오토메이션 미즈시마 카즈야 부장은 ‘글로벌 경쟁에서 이기기 위한 제조현장 개혁: 성공적인 DX의 필수조건에 대해 소개했다.  델 테크놀로지스 최영복 상무는 제조 산업을 위한 생성형 AI 전략과 솔루션 및 활용 사례를, 인도네시아 국가개발기획부/바페나스 아말리아 아디닝가위디아산티 경제부 차관은 ‘블루 이코노미 혁신을 통한 인도네시아 경제 전환 추진’에 대해 소개했다. 또한, 협회는 이번 전시회에서 ‘KOIIA ENC 기업지원라운지’를 마련하여 대·중견·중소기업별로 참여가 가능한 지원사업 및 혜택 안내까지 패키지 상담을 지원했다. 한국산업지능화협회 김도훈 회장은 ”탄소중립과 디지털화에 따른 산업구조 전환은 기업의 사업전환을 촉발함에 따라 협회가 전문성을 보유한 디지털 전환을 바탕으로 기업이 맞닥뜨린 고충을 선제적으로 해결할 수 있도록 실효성 있는 컨설팅을 제공할 계획”이라며 “앞으로도 협회는 우리기업의 산업DX 및 사업전환에 필요한 기업 진단부터, 맞춤형 컨설팅, 인증 등 연계 지원을 통해 새로운 도약의 기회를 제공하는 역할을 수행할 것이다”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.