‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      ■ 같이 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개   이번 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서는 최신 CAE 기술 및 인공지능 기술의 흐름, 산업에서의 적용 사례 등이 소개됐다. 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘로코드 AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’ 발표를 통해, 제조 도메인 전문가가 설계안을 효과적으로 생성하고 예측하며 최적화하는 데에 도움을 줄 수 있는 로코드(low-code) AI 플랫폼인 AslanX에 대해 설명했다. AslanX는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 점을 특징으로 내세운다. 실제 사례를 통해 AslanX의 유용성을 소개한 강남우 대표는 “로코드 AI 플랫폼은 복잡한 설계 과정을 간소화하여 제조업체가 빠르게 효율적인 설계안을 생산할 수 있도록 지원하고, 데이터 기반 예측 기능을 통해 기업이 설계 효율을 높이면서 잠재적인 위험 요소를 미리 발견해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   HP의 김태화 P3D 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’이라는 주제 발표를 통해 “과거 3D 프린팅 기술은 주로 시제품 제작에 쓰였지만, 지금은 최종 부품 생산에도 점점 더 많이 활용되고 있으며 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것”이라고 전망했다. 김태화 매니저는 이러한 변화에 대응하기 위해 HP의 젯 퓨전 5600(Jet Fusion 5600) 3D 프린터와 자동화 시스템을 소개했다. 젯 퓨전 5600은 생산 속도와 품질을 동시에 향상시키고, 고객 맞춤형 파라미터 조정 기능을 통해 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 설계되었다. 김태화 매니저는 “젯 퓨전 3D 프린터를 중심으로 한 자동화 시스템은 비용 절감과 생산성 향상을 지원하며, 고객 요구에 맞는 맞춤형 제조 환경을 제공한다”고 전했다.   ▲ HP 김태화 P3D 매니저   피도텍의 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술’을 소개했다. 최적설계의 개념을 ‘최소한의 자원으로 최대의 결과를 도출하는 과정’으로 설명한 최병열 연구위원은 최적 설계 기술의 필요성이 늘면서 많은 기업이 최적화 도구에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 접근성을 높이는 것이 해결 과제라고 짚었다. 최병열 연구위원은 “기존 최적설계 기술의 복잡한 접근 방식을 간소화해 모든 엔지니어가 접근할 수 있도록 할 방법을 고민했다”면서, “그 결과 탄생한 AADO(AI Aided Design Optimization)는 AI와 데이터 분석, 비주얼라이제이션 기술을 결합해 최적 설계 도구의 혁신 방안을 제시하고, 이를 통해 엔지니어가 더 효율적으로 설계 문제를 해결할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   케이더블유티솔루션의 변성준 이사는 ‘CAD와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’ 발표에서 “CFD(전산 유체 역학)가 제품 설계 과정에서 필수 요소로 자리잡고 있으며, CAD와 CFD의 통합은 설계 시간 절약과 데이터 분석의 정확성을 높여 기업 경쟁력에 기여한다”고 설명했다. 변성준 이사가 소개한 SimericsMP for NX는 NX CAD에 통합된 유한 체적법(FVM) 기반의 CFD 소프트웨어로, CAD 환경에서 직접 CFD 해석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 변성준 이사는 “SimericsMP for NX는 격자 생성 시간을 줄이고 정확도를 높이면서, 복잡한 형상에서 해석의 일관성을 유지하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ 케이더블유티솔루션 변성준 이사   LG전자의 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’에 대해 발표를 진행했다. LG전자는 제품 개발 프로세스에서 동역학 해석과 진동 해석을 통해 제품의 품질을 확보하고, 극한 시나리오에 품질을 검증하는 등에 CAE를 활용하고 있다. “머신러닝은 이점과 함께 실행 과정의 복잡성도 갖고 있다”고 짚은 박우철 책임연구원은 “AI의 적용 가능성을 높이기 위해 설계와 생산 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 해석 결과의 일관성을 확보할 방법을 고민해야 한다”고 전했다. 또한 AI를 도입하는 과정에서 초기 투자 비용, 데이터 확장성, 전문 인력의 확보 등을 고려할 필요가 있다고 덧붙였다.   ▲ LG전자 박우철 책임연구원   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이종학 프로는 ‘제품 개발과 검증의 가속화를 위한 심센터 AI 설루션’에 대해 발표했다. 이종학 프로는 “AI 기술을 활용한 자동화 설루션은 제품 설계와 실험 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있다”고 전했다. 지멘스의 시뮬레이션 포트폴리오인 심센터(Simcenter) 내에 탑재된 AI 기능을 소개한 이종학 프로는 “반복적인 작업의 자동화를 구현하기 위해서는 제품 개발 프로세스의 단계에서 사용할 데이터의 수집 및 흐름을 체계적으로 구성해야 한다. 또한 AI 모델을 활용해 최적의 디자인을 찾는 과정에서 최적화 알고리즘을 적용해 반복 작업을 효율적으로 관리하고, 그 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 과정이 중요하다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로   현대자동차의 김용대 글로벌R&D마스터는 ‘모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼 개발 프레임워크’에 대해 소개했다. 전기차 타이어의 경우, 배터리와 차량의 무게가 늘어남에 따라 스트레스 및 성능에 있어 새로운 요구사항이 발생한다. 이에 대응해 타이어의 재설계가 필요한데, 김용대 마스터는 “초기 개발 단계에서 가상 모델을 기반으로 하는 새로운 방식이 필요하며, 이를 통해 실물 타이어에 의존하는 전통적인 접근에서 벗어나는 것도 고민해야 한다”고 말했다. 김용대 마스터는 “다양한 미래 모빌리티 환경에 적응하기 위해 시스템 엔지니어링 관점을 통합할 필요성이 있다”면서, “데이터 기반 의사결정을 통해 협력사와의 관계를 더욱 견고히 하고, 통합된 시스템으로 전환해 타이어 및 완성차 개발의 완성도를 높여야 할 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터   현대모비스의 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’ 발표를 통해 “기술의 발전이 CAE의 변화와 새로운 접근 방식을 요구하고 있다”면서, 데이터 중심의 AI 및 머신러닝의 활용 가능성과 함께 도전 과제를 극복하기 위한 방법론을 소개했다. 전기차의 복합 시스템 모델링 방법과 자유도 문제 해결, 모달 모델을 통한 복잡한 시스템의 간소화, 머신러닝 기법을 활용한 모터의 품질 예측 등 사례를 소개한 정원태 책임연구원은 “고전적 방법론과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 더 빠르고 정확한 모델링을 가능케 하며, 디지털 트윈 기술은 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데에 도움을 준다”면서, 모델링과 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 효과적인 문제 해결을 위해 꾸준히 고민할 것을 당부했다.   ▲ 현대모비스 정원태 책임연구원

세일즈포스가 11월 5일 고객 서비스 부문의 리더와 현업 담당자를 위한 ‘세일즈포스 AI & CX 페스타’를 개최했다. 세일즈포스는 이번 포럼에서 최신 서비스 트렌드는 물론, 자율형 AI 에이전트에 기반하여 차별화된 고객 및 임직원 경험을 제공하고 서비스 상담원의 업무 생산성 향상을 위한 각종 사례와 인사이트를 공유했다. 세일즈포스는 로코드를 기반으로 쉽고 빠르게 맞춤형 AI 에이전트를 개발 및 배포할 수 있도록 지원하는 ‘에이전트포스(Agentforce)’를 활용하여 기존 서비스 부문의 업무를 혁신하게 될 것이라고 발표했다. 뒤이어 플랫폼, 유통, 소비재 등 다양한 산업 분야의 기업이 세일즈포스와 함께 고객 경험을 향상시킨 성공사례와 노하우가 공개됐다.  지난 9월 ‘드림포스 2024’에서 처음 선보인 에이전트포스를 기반으로 개발된 AI 에이전트는 영업, 서비스, 마케팅, 커머스 등 다양한 고객 접점에서 고객의 요구사항에 따른 업무를 자율적으로 수행하며 사람과 AI와의 원활한 협업을 지원한다. 세일즈포스는 챗봇 또는 코파일럿처럼 사용자의 구체적인 업무 지시를 기다리는 것이 아닌 연중무휴 자율적으로 업무를 수행할 수 있으며, 사람의 개입이 필요한 업무의 경우에는 담당자에게 업무를 이관하는 유연성을 갖추고 있다는 점을 AI 에이전트의 차별화된 강점으로 내세웠다. 특히 고객 서비스 부문에 특화된 ‘서비스 에이전트(Service Agent)’는 사전에 프로그래밍된 고객과의 상담 시나리오 없이도 다양한 고객 서비스 업무를 자율적으로 수행한다. 이를 통해 기업은 브랜드의 일관성을 유지하면서도 고객의 실시간 문의에 빠르게 대응할 수 있으며, 담당 상담원은 보다 전략적이고 중요한 작업에 보다 많은 시간을 할애할 수 있어 업무 피로도를 낮춤과 동시에 고객의 문의에 효율적으로 대응할 수 있다.     최근 세일즈포스가 전 세계 5500명의 고객 서비스 전문가를 대상으로 진행한 연구 조사에 따르면 AI 기술에 투자한 조직의 고객 서비스 전문가 중 93%는 업무 시간이 단축되었다고 밝혔으며, 전체 응답자 중 약 79%가 이미 AI 기술에 대한 투자를 강화하고 있다고 응답했다. 이처럼 고객 서비스 부문에서의 AI 기술 도입이 보편화되고 있는 가운데, 세일즈포스는 AI 에이전트를 서비스 클라우드에 통합함에 따라 상담원이 실시간 고객 데이터를 기반으로 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 업무 환경 구축을 위한 지원 역량을 강화해 나갈 것이라고 전했다. 또한, 세일즈포스는 서비스 클라우드가 세일즈포스 플랫폼 상에서 구동되기 때문에 고객 서비스 부문에서 신뢰성, 보안성 및 확장성과 같은 이점을 동시에 경험할 수 있다고 밝혔다. 이번 포럼에서는 삼양사, LG CNS, TYM을 비롯해 세일즈포스의 파트너사인 KUSRC, 윈드밀, 센드버드 등의 기업 관계자가 세일즈포스 기반의 고객 경험 혁신 사례와 실제 구축 사례를 발표 및 시연했다. 국내 대표 농기계 기업 TYM의 김대용 이사는 “세일즈포스를 통해 모든 업무 부문이 동일한 데이터를 보고 협업할 수 있게 됨으로써, 고객 경험은 물론 업무 생산성까지 대폭 향상시킬 수 있었다”라고 전했다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “오늘날 전 세계 기업들은 ‘고객 경험’에 집중하고 있으며, 이제 소비자를 넘어 조직 내 모든 임직원을 의미하는 내부 고객 경험 또한 비즈니스 성장을 위한 경쟁 요소로 자리하고 있다”면서, “에이전트포스는 고객 서비스 부문의 리더와 현업 담당자 모두가 고객의 각종 어려움을 보다 효율적으로 해결하고 고도화된 고객 경험을 제공하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.

AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)가 만난다. 국내 제조업 혁신을 이끄는 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 오는 11월 8일 수원컨벤션센터에서 열린다. 이번 콘퍼런스는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 다양한 업계 전문가들이 참여해 최신 기술 동향과 활용 사례를 공유한다. CAE는 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법으로, 제품 개발부터 생산 효율화까지 중요한 역할을 한다. 올해로 14회째를 맞는 CAE 컨퍼런스는 캐드앤그래픽스가 주최하고, KAIST 강남우 교수가 이끄는 CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관한다. 콘퍼런스와 함께 개최되는 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회에서는 관련 산업의 최신 트렌드를 직접 만나볼 수 있다. 기술 분야에서 디지털 트윈과 디지털 전환 기술은 확산되고 있다. 특히 CAE 기반 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈 구현과 디지털 전환에 중요한 역할을 하고 있다. 여기에 AI(인공지능) 기술이 시뮬레이션과 결합하면서 새로운 가능성을 제시하고 있다.     이번 콘퍼런스에서는 다양한 기업과 기관의 전문가들이 AI와 CAE의 융합을 통한 제조 혁신 사례를 발표한다. 에스엔에이치 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로, 산업 내 경계를 넘나드는 학문과 기술의 융합에 대해 소개할 예정이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로, 헥사곤 MI의 디지털 리얼리티 플랫폼인 넥서스(Nexus)와 AI/ML 플랫폼인 오디세이(ODYSSEE)를 통한 CAE 혁신 전략과 디지털 트윈의 실무 적용 방안에 대해 제시한다. 현대오토에버 박경훈 실장은 최근 변화하고 있는 자동차 산업의 화두인 SDV(소프트웨어 정의 자동차)와 관련된 내용으로 ‘SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안’에 대해 소개한다. 금호타이어 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’을 주제로 제품 개발 프로세스의 혁신을 통해 개발 기간 단축과 성능 향상, 개발 비용 절감을 달성한 사례에 대해 소개한다. LG전자 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’을 주제로, 가전 개발에서 CAE 활용을 비롯해 기존 업무에 AI를 적용한 사례와 한계는 무엇인지에 대해 소개한다. 또한, 생성형 AI를 이용한 부품 개발 활용과 Asm CAD를 이용한 구조해석 AI 예측에 대해서도 설명한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’라는 제목으로, 설계안을 쉽고 빠르게 생성, 예측하고 최적화할 수 있는 로코드 AI 플랫폼 ‘AslanX’(아슬란엑스)에 대해 소개한다. HP 김태화 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’을 주제로, 3D 프린팅 자동화 설루션을 활용한 산업 디지털 전환 성과를 발표하며, 맞춤형 대량생산을 통한 생산 속도와 효율성 향상을 강조한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개’를 주제로, 최적설계 비전문가에게 전문가 수준의 최적설계 인사이트를 제공하기 위한 OOTB(Out Of The Box) 방식의 베스트 프랙티스 최적설계 프로세스와 AADO(자동 분석 및 설계 최적화) 기술 및 활용 사례에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로는 ‘제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions’을 주제로, 지멘스 심센터(Simcenter) 설루션을 사용하여 유연한 워크플로 구성과 자동화 실행을 기반으로 다양한 분석작업의 효율을 높이고 의미있는 결과를 빠르게 도출할 수 있는 AI 설루션을 소개한다. 케이더블유티솔루션 변성준 이사는 ‘CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’을 주제로 NX CAD와 CFD를 융합한 설계 혁신 사례를 발표하며, 제품 설계자가 직접 해석 작업을 수행할 수 있는 간편한 설루션을 소개한다. 현대모비스 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’를 주제로, NVH(소음 진동) 분야에서 서브스트럭처링(Substructuring), 시험/해석 하이브리드, 멀티피직스(Multiphysics), AI, 디지털 트윈 등을 통합해, 시스템 단위의 효율적이고 정확도를 높이기 위한 해석 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수)은 “제조 분야에 생성형 AI가 도입되면서 디지털 트윈과 연계한 최적화로 지속가능한 환경을 구축하는데 일조하고 있다”면서, 이번 CAE 컨퍼런스에서는 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로, 국내 제조사의 도약과 발전을 위한 AI와 CAE 융합에 대한 최신 기술과 이를 활용한 설루션, 그리고 실제 활용 사례 등이 소개될 예정이다. 많은 관심과 참여를 부탁드린다”고 말했다. 이번 콘퍼런스에는 현대자동차, 현대모비스, 현대오토에버, LG전자, 금호타이어 등 CAE를 적극 활용하고 있는 제조업체를 비롯해 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 나니아랩스, HP, 피도텍, 케이더블유티솔루션 등 CAE 설루션 제공 업체들이 참여한다. 이들은 CAE 분야의 새로운 기술 개발 현황과 트렌드 변화, 그리고 다양한 활용사례에 대해 소개할 예정이다. CAE 컨퍼런스 2024는 ‘제6회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’ 전시회와 동시에 개최된다. 이번 CAE 컨퍼런스와 연계되어 있는 전시회에서도 다양한 CAE 관련 설루션들을 접할 수 있다. CAE 컨퍼런스 2024 사전등록은 CAE 컨퍼런스 홈페이지에서 가능하다. 한편, 10월 21일 오후 4시에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 ‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로, CAE 컨퍼런스 2024 프리뷰 방송이 진행됐다. 이날 방송에서는 한양대학교 오재응 명예교수, LG전자 김예용 연구위원, 이즈파크 김건형 상무가 출연해 CAE와 AI의 미래 방향성에 대해 소개했다. 또한 가상제품개발에서 초기 콘셉트 설계를 담당하는 1D CAE를 활용한 MBD(모델 기반 설계)와 함께 디지털 트윈과 AI의 접목으로 변화해 나가는 시뮬레이션 기술 트렌드에 대해 소개해 관심을 모았다.

IBM은 ‘테크익스체인지(TechXchange)’ 연례 행사에서 자사의 진보된 인공지능(AI) 모델 제품군인 ‘그래니트(Granite) 3.0’을 발표했다.  IBM 그래니트 모델은 아파치 2.0 라이선스 하에 공개되어 특정 모델에 대한 비종속성을 갖는다. IBM은 “3세대 그래니트 플래그십 언어 모델은 많은 학술 및 산업 벤치마크에서 비슷한 크기의 다른 모델들을 능가하거나 동등한 성능을 보이며, 성능, 투명성, 안전성을 입증했다”고 전했다. 이번에 발표된 IBM의 그래니트 3.0 제품군은 범용/언어 모델, 안전 장치 및 안전성 모델, 혼합 전문가 모델 등으로 구성되었다. 이 중 새로운 그래니트 3.0 8B 및 2B 언어 모델은 기업 AI에 최적화된 주력 모델로 설계되어, RAG(검색 증강 생성), 분류, 요약, 엔터티 추출 및 도구 사용과 같은 다양한 작업에서 높은 성능을 제공한다. 이 모델들은 소형이면서도 유연해 기업 데이터를 기반으로 세밀하게 조정할 수 있으며, 다양한 비즈니스 환경과 워크플로에 손쉽게 통합되도록 설계되었다는 것이 IBM의 설명이다.     대부분의 대규모 언어 모델(LLM)은 공개 데이터를 기반으로 훈련되며, 기업의 데이터를 활용하는 경우는 아직 많지 않다. IBM은 지난 5월 레드햇과 함께 선보인 인스트럭트랩(InstructLab) 정렬 튜닝 기법을 통해 소형 그래니트 모델과 기업 데이터를 결합하면 더 큰 모델의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현할 수 있다고 소개한 바 있다. 특히, IBM은 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 제공되는 모든 그래니트 모델에 대해 지적 재산권 보장 프로그램을 제공해, 기업 고객이 자신의 데이터를 모델과 결합해 사용할 수 있도록 지원한다. 그래니트 3.0 기술 보고서와 사용 가이드는 이 모델들을 훈련하는 데에 사용된 데이터 세트, 필터링, 정제 및 큐레이션 과정에 대한 상세 정보와 주요 학술 및 기업 벤치마크에서의 성능 결과를 제공한다. IBM은 이번 출시를 통해 그래니트 가디언(Granite Guardian) 모델도 새롭게 선보였다. 이 모델은 애플리케이션 개발자가 사용자 명령어와 LLM의 답변에서 발생할 수 있는 다양한 위험 요소를 감지해 안전 장치를 구현할 수 있도록 지원한다. 그래니트 가디언 3.0 8B와 2B 모델은 포괄적인 위험 및 피해 탐지 기능을 제공한다. 이 모델은 사회적 편견, 증오, 유해성, 욕설, 폭력, 보안 우회(jailbreaking) 등의 위험 요소를 감지할 뿐만 아니라, 정보의 신뢰성, 맥락의 적합성, 답변의 관련성과 같이 RAG 작업에 특화된 고유한 검증 기능도 갖추고 있다. 그래니트 가디언 모델은 그래니트 언어 모델에서 파생되었지만, 타사의 어떤 AI 모델과도 함께 안전 장치를 구현하는 데에 사용할 수 있다. 한편, IBM은 왓슨x 오케스트레이트(watsonx Orchestrate)와 같은 로코드 도구와 자동화를 통해 기업들이 자체 AI 어시스턴트를 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 기술부터 고객 서비스, 인사, 영업, 마케팅 등 특정 업무와 영역에 특화시켜 사전 구축된 어시스턴트에 이르기까지 다양한 AI 어시스턴트 기술 포트폴리오를 지속적으로 발전시키고 있다고 전했다. 전 세계의 많은 조직이 왓슨x 어시스턴트를 활용해 고객이나 직원의 질문에 답변하고, 레거시 IT 애플리케이션을 현대화하며, 학생들이 직업 경로를 탐색하도록 돕거나 주택 구매자를 위한 디지털 융자 지원을 제공하는 등 AI 어시스턴트를 구축했다. 이를 위해 IBM은 그래니트 코드 모델을 기반으로 C, C++, Go, 자바(Java), 파이썬(Python) 등 다양한 프로그래밍 언어에 대한 범용 코딩 지원과 엔터프라이즈 자바(Java) 애플리케이션을 위한 고급 애플리케이션 현대화 기능을 제공하는 차세대 ‘왓슨x 코드 어시스턴트(watsonx Code Assistant)’ 도 올해 4분기에 출시할 예정이라고 발표했다. 그래니트 3.0 모델은 아파치 2.0 라이선스 하에 허깅페이스(HuggingFace)에서 다운로드할 수 있다. 그래니트 3.0 8B 및 2B 언어 모델의 인스트럭트 버전과 그래니트 가디언 3.0 8B 및 2B 모델은 IBM 왓슨x 플랫폼에서 상업적으로 사용가능하다. 일부 그래니트 3.0 모델은 엔비디아의 NIM 마이크로서비스 및 허깅페이스와 통합된 구글 클라우드의 버텍스 AI 모델 가든(Vertex AI Model Garden)을 통해서도 제공된다. 또한, IBM은 전 세계 기업들에 더 많은 선택지를 제공하기 위해 AWS, 도커(Docker), 도모(Domo), 퀄컴 테크놀러지스(Qualcomm Technologies, Inc.)의 퀄컴 AI 허브(Qualcomm AI Hub), 세일즈포스(Salesforce), SAP 등 생태계 파트너들과 다양한 그래니트 모델을 이들 파트너 솔루션에 통합하거나 플랫폼에서 사용할 수 있도록 협력하고 있다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 프레야바디 인도타마가 제조와 생산 공정 최적화를 위해 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 산업 소프트웨어 포트폴리오를 채택했다고 발표했다. 프레야바디는 인도네시아 최대 초콜릿 제조업체 중 하나이자 아시아 태평양, 중동, 아프리카 지역에서 신뢰받는 초콜릿 공급업체다. 프레야바디는 아프리카, 아시아, 남미의 유명 생산자로부터 코코아 원료를 공급받아 현지 소비자들이 원하는 맛의 초콜릿을 제조한다. 프레야바디는 현재 원료부터 완제품까지 1500개 이상의 SKU(Stock Keeping Unit)를 관리하고 있다. 이에 따라 복잡한 공정과 매개변수를 충족하고 갑작스러운 변경 사항을 수용할 수 있는 포괄적인 스케줄링 솔루션이 필요했다. 또한 ERP(전사 자원 관리) 시스템에 통합된 원재료 사용에 대한 디지털 배치(batch) 기록도 요구됐다. 이러한 문제를 극복하기 위해 프레야바디는 지멘스의 옵센터 APS(Opcenter Advanced Planning and Scheduling) 소프트웨어를 채택해 생산 스케줄링을 강화했다. 해당 소프트웨어에 내장된 변경 알고리즘을 통해 시간 경과에 따른 변경을 최소화하고 생산 능력을 높일 수 있는 것이 채택의 주요 이유였다. 또한 초콜릿 생산 중 데이터 수집을 자동화하기 위해 멘딕스(Mendix) 로코드 플랫폼을 채택해 옵센터 APS와 회사 ERP 시스템 간 데이터가 동기화되도록 지원했다.     프레야바디의 아디 크리스찬(Adi Christian) 프로젝트 및 엔지니어링 매니저는 “우리는 대규모 생산 능력과 유연성을 바탕으로 소규모에서 다국적 기업에 이르기까지 다양한 규모의 초콜릿 업계의 수요를 충족하고 있었으며, 이에 생산 일정을 최적화하는 데에 도움이 되는 솔루션이 필요했다. 지멘스와 오펙스 컨설팅 그룹과의 협력을 통해 생산 스케줄링을 디지털 전환하고 고객 서비스 제공에 필요한 민첩성을 유지할 수 있었다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 알렉스 테오(Alex Teo) 동남아시아 지역 총괄 부사장 겸 전무이사는 “프레야바디의 생산 프로세스에 옵센터 APS와 멘딕스를 도입함으로써 디지털 전환 여정을 지원하게 돼 매우 기쁘다. 이번 협력은 프레야바디의 제조 운영 최적화, 민첩성 향상, 현대 생산 복잡성 해결을 위한 중요한 진전이다. 지멘스의 첨단 기술을 활용함으로써 생산 과제를 극복하고 고품질 초콜릿 제품을 전 세계 시장에 더욱 효율적이고 안정적으로 공급할 수 있게 됐다. 우리는 함께 프로세스를 개선하고, 나아가 제과 산업의 새로운 표준을 세우고 있다”고 말했다.

아마존웹서비스(AWS)는  AI 모델 훈련 인프라부터 AI 구축 도구, AI를 활용한 애플리케이션까지 폭넓은 생성형 AI(generative AI) 서비스 포트폴리오를 내세우고 있다. 작년부터 300개가 넘는 생성형 AI 기능을 추가하고 있는 AWS는 올해 기업의 생성형 AI 활용이 본격화될 것으로 보고, 이 시장을 리드하기 위한 기술을 적극 소개한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장   생성형 AI의 본격 활용 확대 전망 2023년에는 생성형 AI(generative AI)가 전 세계적으로 큰 관심을 받았다. 많은 기업이 생성형 AI에 관심을 갖고, 활용 가능성을 검토하기 시작했다. AWS코리아에서 AI/ML 사업 개발을 담당하는 김선수 수석 스페셜리스트는 “많은 기업이 생성형 AI를 활용하기 위한 시범 과제를 진행했지만, 기술 자체에 매몰되면서 실질적으로 어떻게 적용할지에 대한 고민이 부족한 모습도 보였다. 반면, 올해에는 생성형 AI를 실질적으로 기업 환경에 적용하는 방법에 대한 고민과 논의가 본격화되고 있다”고 짚었다. 기업에서는 AI 모델뿐만 아니라 이를 활용하기 위한 데이터 연계, 내부 시스템과의 통합, 보안, 책임감 있는 AI 구현의 중요성에 주목하고 있다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “AWS는 2023년 이후 326개의 생성형 AI 기능을 출시했는데, 이는 지난 18개월동안 다른 주요 AI 서비스 제공업체를 합친 것보다 두 배 이상 많은 숫자”라면서, “AWS는 광범위한 AI 기능과 서비스를 제공하고 있으며, 이를 통해 기업들이 생성형 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다”고 소개했다. AWS의 생성형 AI  서비스는 AI 모델을 직접 구축하고 훈련하며 추론하는 인프라와 플랫폼부터 기업이 다양한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 도구, AI를 활용하는 애플리케이션까지 다양하다. 이 중 아마존 베드록(Amazon Bedrock)은 단일 API를 통해 여러 AI 모델을 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 서비스로, 기업들이 파운데이션 모델(FM)을 활용해 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 확장할 수 있도록 돕는다. 특정 AI 모델에 의존하지 않고 필요에 맞는 모델을 선택하여 다양한 산업 요구에 대응할 수 있다는 것이 베드록이 내세우는 주요한 이점이다.   ▲ AWS의 생성형 AI 서비스 3단계 스택   생성형 AI의 구축과 활용 돕는 서비스 강화 AWS는 지난 7월 ‘AWS 서밋 뉴욕 2024’ 이벤트에서 아마존 베드록의 새로운 기능을 발표했다. 아마존 베드록은 아마존뿐 아니라 앤트로픽(Anthropic), 메타(Meta), 미스트랄 AI(Mistral AI) 등 다양한 회사의 AI 모델을 선택해 사용하도록 지원하는데, 이번에 앤트로픽의 클로드 3(Claude 3) 모델에 대한 미세조정(파인튜닝) 작업을 설정할 수 있게 됐다. 이로써 더 많은 생성형 AI 모델에 대한 최적화가 가능해졌다는 것이 AWS의 설명이다. 김선수 수석 스페셜리스트는 생성형 AI 모델을 전문화/개인화하는 데에 쓰이는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation) 기법을 소개하면서, AI 모델이 기업의 내부 데이터를 연계하여 더욱 정확하고 산업에 특화된 답변을 제공할 수 있도록 돕는 ‘지식 기반을 위한 확장된 데이터 커넥터’가 추가됐다고 소개했다. 이 커넥터는 CSV, PDF 등 다양한 데이터를 연결해 기업이 AI 모델을 커스터마이징하도록 돕는다. 이를 통해 산업별로 특화된 답변을 제공하거나, 실시간 데이터를 활용해 더욱 정교한 결과를 얻을 수 있다. 또한, AWS는 책임감 있는 AI를 구현하기 위해 보안/보호 기능의 일부로 아마존 베드록에 추가된 가드레일(Guardrails for Amazon Bedrock)을 소개했다. 가드레일은 생성형 AI 애플리케이션을 만들 때 개인정보 보호와 안전 조치를 만들 수 있도록 돕고, 이를 통해 AI 모델이 유해한 콘텐츠를 85% 이상 줄이도록 돕는다. 가드레일의 그라운딩 체크(Grounding Checks) 기능은 AI 모델이 제공하는 답변이 사용자가 의도한 참조 자료와 일치하는지, 그리고 질의 내용과 관련성이 있는지를 평가해 환각 현상을 감지/차단하면서 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 한다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “AWS는 다양한 AI 모델과 기술, 그리고 이를 지원하는 도구와 함께 기업이 필요로 하는 AI 구현에 대한 요구를 충족시키는 다양한 기능을 제공하고 있다”면서, “앞으로도 AWS는 AI 기술과 서비스의 발전을 추진하며, 기업이 생성형 AI를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.   ▲ 아마존 Q 디벨로퍼의 커스터마이제이션 기능   생성형 AI로 개발자의 업무 효율 높인다 AWS코리아의 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 “AWS의 생성형 AI 기술은 개발자가 더욱 창의적이고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 돕고 있으며, 기업의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중요한 역할을 한다”면서, 개발자를 위한 생성형 AI 기술을 소개했다. 가트너(Gartner)에 따르면, 일반적으로 개발자는 27%의 시간을 새로운 기능을 개발하는 데에 사용하고, 73%의 시간은 기존 코드의 유지보수나 보안 취약점 해결에 사용한다. 생성형 AI가 이 73%의 시간을 줄여서 개발 생산성을 높일 수 있다는 것이 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트의 설명이다. AWS의 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’는 AWS가 20년간 축적한 데이터를 기반으로 학습된 생성형 AI를 활용해 개발자의 작업을 지원하는 생성형 AI 챗봇 서비스이다. 새로운 코드를 생성하는 것뿐만 아니라 기존 코드의 업그레이드에도 쓰이며, 인프라를 관리하거나 생산성을 높이는 데에 도움을 준다는 것이 AWS의 설명이다. 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 Q 디벨로퍼가 소프트웨어 개발의 전체 단계에서 쓰일 수 있다고 설명했다. 웹 애플리케이션을 만들 때 챗봇을 통해 개발 방식에 대한 가이드를 받고, 코드를 구현할 때에도 AI가 제안한 코드를 검토해 수용할 수 있다. 코드 테스트와 품질 보장 기능은 보안 취약점이나 비용이 많이 드는 코드 등을 쉽게 확인할 수 있게 한다. 또한, 자바(Java) 8에서 자바 11 또는 17로 코드를 자동 변환하는 기능은 개발자가 수작업으로 코드를 수정하는 번거로움을 덜어준다. AWS는 Q 디벨로퍼에 커스터마이제이션 기능을 추가했는데, 이 기능을 통해 회사 내 소스 코드 저장소나 규정 문서를 기반으로 기존의 코드 및 사내 규정에 맞는 맞춤형 코드 제안을 받을 수 있다. 이 기능은 벡터 데이터베이스에 회사 데이터를 저장하고, 이를 AI 모델에 연결해 제안할 수 있게 한다.  또한, Q 디벨로퍼는 보안과 데이터 관리, 그리고 생성형 AI의 응답에 대한 가드레일 기능을 기본으로 탑재해 안전성을 높였다. 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 “영국의 브리티시 텔레콤 그룹의 경우, Q 디벨로퍼 도입 후 4개월 동안 10만 줄 이상의 새로운 코드를 생성하고, 반복 작업의 12%를 자동화하여 효율을 높였다. 또한, 생성형 AI가 제안한 코드의 37%는 개발자가 바로 수락해 사용할 정도로 유용성이 입증되었다”고 전했다. 한편, AWS는 개발자 리소스가 부족한 기업에서 일반 직원도 쉽게 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 ‘AWS 앱 스튜디오(AWS App Studio)’를 발표했다. 이 로코드 도구는 개발자가 아닌 사람들도 손쉽게 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주며, 이를 통해 업무 효율을 높일 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 파나소닉이 제품 개발과 설계의 디지털화를 가속화하기 위해 팀센터 X(Teamcenter X)를 도입한다고 밝혔다. 팀센터 X는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 산업용 소프트웨어 포트폴리오의 서비스형(SaaS) 클라우드 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션이다. 지멘스는 서비스형 엑셀러레이터의 대규모 구축을 통해 파나소닉이 제품 설계와 개발 전반에서 데이터 관리 프로세스를 통합하고, 리드 타임을 단축하며, 고품질 제품을 신속하게 시장에 출시할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 파나소닉은 레거시 IT 자산과 기존 온프레미스(on-premises) 데이터 관리를 클라우드로 마이그레이션해 IT 인프라 유지보수 시간과 총소유비용을 줄인다. 또한 최신 PLM 기능과 IT 인프라 기능의 업데이트 버전을 신속하게 사용할 수 있게 하고, 다양한 장치와 원격 액세스를 통해 일본과 전 세계 지사에서 안전하게 시스템에 접근할 수 있는 것을 목표로 하고 있다. 파나소닉은 기존 온프레미스에 구축된 커스터마이징된 환경을 제거하고, OOTB(Out Of The Box)를 기반으로 비즈니스 프로세스를 재구축해 팀센터 X로 신속히 마이그레이션했다. 또한 팀센터 X와 긴밀하게 연결된 지멘스의 멘딕스(Mendix) 로코드 플랫폼은 파나소닉의 고유한 요구 사항을 신속히 구현했다. 팀센터 X는 최신 기술을 지속적으로 통합하고 운영 효율성을 개선하며 비즈니스 복원력과 연속성을 향상시켰다. 또한, 비즈니스 재편과 부서 간 사용자 이동에 유연하게 대응할 수 있는 엔지니어링 환경을 목표로 하고 있다. 고객의 요구 사항에 따라 확장 가능한 서비스형 엑셀러레이터를 통해 파나소닉은 개발과 설계 영역에서 디지털 트윈과 디지털 스레드에 대한 글로벌 기반을 마련하고 향후 적용 범위를 확대해 파나소닉의 포괄적인 제조 영역 전반에서 생산성을 향상시키는 것을 목표로 한다.   ▲ 사진 제공 : 파나소닉 주식회사   파나소닉의 미야자키 히데유키(Hideyuki Miyazaki) 최고정보책임자(CIO)는 “파나소닉은 디지털 혁신(DX)을 경영 기반을 강화하기 위한 핵심 전략으로 삼고 전사적으로 ‘파나소닉 트랜스포메이션(PX)’이라는 이름으로 이를 추진하고 있다. 그 핵심 조치 중 하나로 지멘스와 협력해 클라우드 컴퓨팅으로의 전환을 촉진하고, 제품 설계 및 개발 데이터 관리를 위해 디지털 스레드를 채택하고 있다. 향후 이러한 전환을 확대함으로써 시장 경쟁력을 강화하고 기업 가치를 높일 것으로 기대한다”고 밝혔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO는 “파나소닉과 같은 글로벌 리더와의 협력은 서비스형 엑셀러레이터를 통해 고객이 디지털 전환 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 우리의 전문성을 다시 한번 입증한 것이다. 파나소닉과 함께 세계 최초로 클라우드 PLM의 글로벌 표준화를 위해 협력하게 돼 영광이다. 지멘스는 파나소닉의 대규모의 신속하고 대담한 디지털 혁신을 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 호리타 쿠니히코(Kunihiko Horita) 일본 지역 총괄 매니저 겸 부사장은 “파나소닉이 세계 최고의 산업용 소프트웨어인 엑셀러레이터 포트폴리오를 채택하고, 디지털 혁신 목표 실현을 위한 디지털 기반을 구축하기 위해 팀센터 X로 전환함으로써 성공을 거두게 돼 매우 기쁘다. 파나소닉과 지멘스 프로젝트 팀의 협력과 역량에 깊은 인상을 받았으며, 지멘스는 이 이니셔티브의 범위를 확장하고 진정한 디지털 혁신을 달성하기 위해 지속적으로 협력할 것”이라고 덧붙였다.

오라클이 에이펙스(APEX) 로코드(low-code) 개발 플랫폼의 최신 릴리스에 새롭게 추가되는 AI 기능을 발표했다. 오라클 에이펙스의 에이펙스 AI 어시스턴트(APEX AI Assistant)는 애플리케이션 개발 과정을 간소화하여 개발자들이 풍부한 기능을 갖춘 대규모 미션 크리티컬 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 돕는다.  에이펙스 AI 어시스턴트의 자연어 프롬프트를 사용하면 원하는 기능 및 구성 요소 지정, SQL 문 자동 생성, 원클릭 디버그 수정, 테이블 이름 자동 저장, 기존 애플리케이션에 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스 추가 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 오라클 에이펙스는 오라클 데이터베이스 및 오라클 자율운영 데이터베이스를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에서 무상으로 지원되는 기능으로, 무료 체험이 가능하다. 오라클 에이펙스는 선언적 개발 방식을 제공함으로써 복잡한 기존의 코딩 방식을 대체한다. 이를 통해 1/100 수준의 적은 코드량과 20배 빨라진 속도로 미션 크리티컬 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있도록 지원한다. 오라클 에이펙스는 이미 2100만 개 이상의 애플리케이션 구축에 활용된 바 있으며, 다양한 글로벌 산업 분야에서 85만 명 이상의 개발자가 활용하고 있다. 오라클은 “에이펙스는 오라클 데이터베이스(Oracle Database) 및 오라클 자율운영 데이터베이스 (Oracle Autonomous Database)를 비롯한 모든 오라클 데이터베이스 서비스에 포함되어 있으며, 탁월한 애플리케이션 성능과 함께 업계 최고 수준의 안전성, 가용성, 확장성을 제공한다”고 설명했다. 예를 들어, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)의 AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능과 오라클 에이펙스를 함께 활용하면 문서, 이미지, 기타 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색과 비공개 비즈니스 데이터 검색을 한 번에 수행할 수 있다.     오라클 에이펙스가 새롭게 선보이는 향상된 AI 기능으로는 에이펙스 AI 어시스턴트,  앱 생성 어시스턴트,  대화형 AI 인터페이스 등이 있다. 자연어 사용자 프롬프트로부터 유효한 SQL문을 생성하는 ‘에이펙스 AI 어시스턴트’는 개발자 대신 SQL 구문을 기억하고, SQL 쿼리 작성을 자동화한다. 기존 코드에 대한 설명을 제공하고, 간단한 클릭만으로 적용 가능한 코드 버그 수정안을 제안하여 개발자가 반복적인 코딩 작업에서 벗어날 수 있도록 지원한다. ‘앱 생성 어시스턴트(Create App Assistant)’는 자연어 사용자 프롬프트로 원하는 속성과 기능을 지정하여 새로운 애플리케이션 청사진(blueprints)을 생성할 수 있는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 신규 애플리케이션 개발을 간소화하고, 기본적인 코딩 작업 대신 고유한 맞춤형 애플리케이션 기능 제작에 에너지 및 리소스를 집중할 수 있다. ‘대화형 AI 인터페이스(Conversational AI dialogs)’는 즉시 사용 가능한 대화형 인터페이스를 기존 애플리케이션에 간단히 추가하여 최종 사용자가 애플리케이션과 자연어로 대화할 수 있도록 지원하는 기능이다. 개발자는 이 기능을 활용하여 생성형 AI 또는 자연어 처리 구성 요소를 처음부터 직접 구축할 필요 없이 더욱 풍부한 인앱(in-app) 경험을 제공할 수 있다. 오라클의 마이크 히치와(Mike Hichwa) 소프트웨어 개발 담당 수석 부사장은 “매일 SQL문을 작성하는 개발자의 입장에서 사용 빈도가 떨어지는 테이블 및 열의 이름이나 구문을 직접 기억한다는 것은 무척 어려운 일이다. 개발자에게 있어 맥락에 맞는 열 이름 결정, 조인(JOIN), 복잡한 구문 생성 등의 기능을 지원하는 AI 어시스턴트는 진정 획기적이라 할 수 있다”면서, “예를 들어, ‘미국의 캔자스시티와 위치타 지점으로 가장 최근에 배송하고 남은 라지 사이즈의 핑크색 티셔츠를 모두 보여줘’와 같이 평범한 자연어를 입력하면 에이펙스 AI 어시스턴트가 이를 자동화하여 정확한 결과를 보여 주게 된다”고 설명했다.

알테어가 지난 4월 4일 서울 역삼동 포스코타워에서 ‘AI(인공지능) 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. ‘AI for Engineers(엔지니어를 위한 AI)’를 주제를 내건 이번 워크숍은 AI 기술 도입 전략 및 산업 동향을 공유하는 자리로 마련됐다. 현장에는 주요 제조업체 실무진 및 오피니언 리더 300여 명이 참석했다. 알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 환영사에서 “제조업체가 AI 기술을 도입할 때에는 그들의 도메인 전문성을 바탕으로 AI 기술을 누구나 활용할 수 있는 환경을 마련해야 한다”면서, “알테어는 데이터 비전공자도 쉽게 활용할 수 있는 로코드/노코드 기반 데이터 분석 및 AI 시뮬레이션 소프트웨어를 제공하여 국내 업체들의 고민을 해소하고자 한다”고 전했다. 첫 번째 발표자로 나선 알테어의 수디르 파다키 글로벌 데이터 분석 디렉터는 “최근 제조업계는 전통적인 시뮬레이션 데이터 활용에서 데이터 기반의 AI 활용으로 전환하는 추세이다. 이를 위해 알테어는 자사 데이터 분석 소프트웨어 래피드마이너에 ‘CAE 커넥터’를 추가해, CAE 결과 파일을 바로 읽어들여 코딩 없이 다양한 변수에 따른 해석 결과를 얻을 수 있도록 했다”고 소개했다. 이어 “요즘 기업에서 생성형 AI 시스템 구축에 많은 관심을 보이고 있는데, 래피드마이너에 내장된 생성형 AI 기능을 활용하면 채팅창에서 데이터 분석 요구사항을 쉽게 요청할 수 있다. 한국어 자연어 처리도 지원해 한국 사용자에게도 편리할 것”이라고 말했다. 한국알테어의 이승훈 기술 총괄 본부장은 “해석 결과를 얻는 과정은 제품 개발 단계에서 상당한 시간을 차지한다. 하지만 AI 기술을 적용해 해석 결과를 학습하고 적용하니 3시간 이상 걸리던 작업도 단 3초 만에 해석 결과를 얻을 수 있게 되었다. AI 기술 도입은 제품 개발 단계를 대폭 단축시키며, 빠른 예측 결과를 통해 효율성을 극대화할 수 있다.”고 말했다.     알테어의 이번 워크숍에서는 산학연 영역의 여러 연사가 다양한 전문 분야와 관련된 AI 트렌드를 다뤘다. 황보현우 하나은행 자문위원이 ‘AI 시대의 경쟁 우위 전략’, 현대자동차 한용하 연구위원이 ‘자동차 CAE 부문에서의 AI 적용 사례 소개’, 계명대학교 김양석 교수는 ‘AI 시대의 셀프서비스 분석’을 주제로 최신 연구 결과와 산업 동향을 소개했다. 또한 ‘엔지니어링 분야에서의 AI 적용: 엔지니어들의 기회와 도전’ 를 주제로 진행한 패널 토론에는 LG전자,  현대자동차, 계명대학교에서 참가해 AI 기술 적용에 대한 의견과 경험을 공유하는 시간을 가졌다. 알테어의 라비 쿤주 최고제품및전략책임자(CPSO)는 “다양한 전문성을 갖추지 않고는 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용하는 것이 어렵다”며, “알테어는 시뮬레이션과 AI, HPC 기술과 자원을 통합한 ‘알테어원’ 플랫폼을 통해 기업들의 AI 기술 도입 부담을 줄이고 현실적으로 구현할 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.