벡터 인포매틱(Vector Informatik)과 시높시스가 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 개발을 가속화하기 위한 전략적 협력을 발표했다. 양사는 이번 협력을 통해 벡터의 소프트웨어 팩토리 전문성과 시높시스의 전자 디지털 트윈 기술을 결합한 사전 통합 설루션을 제공한다. 이를 통해 자동차 제조업체는 소프트웨어 검증 과정을 앞당기고 개발 생산성을 개선하며, 차량 수명주기 전반에 걸쳐 소프트웨어 개발 및 배포 속도를 높일 수 있다. 자동차 업계는 기존의 순차적 설계 방식에서 벗어나 애자일(agile) 및 지속적인 개발 흐름(continuous development flow)으로 전환해야 하는 압박을 받고 있다. 이러한 변화는 차량의 복잡성이 증가하고, 다양한 플랫폼과 변종을 지원해야 하며, 기존 물리적 테스트 벤치의 한계를 극복하고, 협력업체와의 원활한 협업을 실현하는 데 필수이다. 기존 자동차 소프트웨어 툴체인 및 프로세스에서 발생하는 마찰을 해소하고, 고도로 자동화된 ‘시프트 레프트(shift-left : 개발 초반부터 테스트)’ 접근 방식을 통해 효율적이고 확장 가능한 소프트웨어 팩토리를 구축하는 것이 그 해결책이다. 벡터와 시높시스는 SDV 개발 역량을 결합하여 개발 비용을 절감하고, 소프트웨어 개발 속도를 가속화하며, 초기 컴플라이언스 검증부터 OTA(Over-The-Air) 업데이트 및 실시간 데이터 수집까지 소프트웨어 품질을 향상시키고자 한다. 우선, 자동차 전자 디지털 트윈 구현을 위한 필수인 오픈소스 라이브러리 SIL Kit(소프트웨어 인 더 루프(SIL) 기반의 검증 및 테스트 환경을 지원해 초기 단계에서 버그와 오류를 최소화)의 발전을 목표로 삼고 있다. 또한, 벡터의 AUTOSAR ECU용 임베디드 소프트웨어 ‘MICROSAR’ 및 CANoe(ECU 네트워크의 개발, 테스트, 시뮬레이션)를 시높시스의 Silver 및 Virtualizer Development Kits(VDKs)와 통합하여, SDV 아키텍처 내 모든 전자제어장치(ECU)를 위한 가상 ECU(vECU)를 즉시 사용할 수 있도록 지원할 계획이다.     시높시스의 톰 데 슈터(Tom De Schutter) 제품 관리 및 시장 그룹 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 차량으로의 전환은 자동차 제조업체들이 소프트웨어 개발 및 검증 방법론과 툴링을 근본적으로 재설계해야 한다는 것을 의미한다”면서, “시높시스는 50개 이상의 OEM 및 티어 1 공급업체가 우리의 가상 프로토타이핑 기술을 활용하는 등 글로벌 자동차 생태계의 신뢰받는 파트너로 자리 잡고 있다. 전자 디지털 트윈 기술 분야에서의 리더십과 벡터의 자동차 소프트웨어 툴 및 컴포넌트 전문성을 결합하여 자동차 산업 전반의 개발 속도를 가속화하고 효율성을 높일 것”이라고 밝혔다. 벡터 인포매틱의 마커스 에겐버거(Marcus Eggenberger) 소프트웨어 팩토리 부문 부사장은 “시높시스의 전자 디지털 트윈을 지원하는 가상화 설루션을 벡터의 소프트웨어 팩토리에 통합함으로써, 자동차 조직이 검증 및 검증 단계를 확장하고 SIL에서 HIL(Hardware-in-the-Loop)로의 전환을 원활하게 할 수 있다”고 설명하며, “이를 통해 OEM 및 소프트웨어 공급업체가 품질을 개선하고 비용을 절감할 수 있으며, 궁극적으로 자동차 산업에서의 혁신을 촉진할 것”이라고 덧붙였다.

디지털 트윈에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <디지털 트윈 가이드>가 발간되었습니다.  <디지털 트윈 가이드>는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 디지털 트윈에 대한 이해와 트렌드, 디지털 트윈 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    공저 : 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 한순흥 / 손지연 / 권순재 / 양영진 / 안창원 / 박수진 / 류수영 / 박양호 / 강태신 / 오병준 / 진득호 / 김지인 / 문명수 / 손대식 / 김준형 / 신민용 / 조형식 / 김성희 / 류용효 / 차석근 / 안영규 / 전완호 / 이지수 / 최창현 / 김형중 외  페이지 : 272쪽 정가 : 30,000원   목차 Part 1. 디지털 트윈 개론 8    디지털 트윈 개론    한순흥 Part 2. 디지털 트윈 핵심 기술 24    제조 디지털 트윈 표준 모델 및 연동 가이드라인 소개    손지연 32    디지털 트윈 구축을 위한 BIM 기반 3D 개체의 필요성    권순재 Part 3. 디지털 트윈 도입 전략과 가이드 38    디지털 트윈의 이해와 구현 방법    양영진 45    디지털 트윈 정부 전략 및 로드맵    안창원 50    디지털 트윈을 처음 도입하는 기업을 위한 가이드    박수진 58    디지털 트윈 기술발전에 따른 단계별 구축 가이드    류수영 63    국제 표준 기반 제조 디지털 트윈 스마트 내비게이션 시스템 구축 방안    박양호 70    디지털 트윈 : 엔지니어의 상상은 현실이 된다    강태신 74    기업의 디지털 전환을 위한 총체적 접근 방식    오병준 80    디지털 트윈 가이드: 리얼타임 렌더링으로 살펴보는 디지털 트윈 트렌드    진득호 86    3D CAD 를 활용한 디지털 트윈 도입 가이드    김지인 90    스마트 제조의 분수령, 디지털 트윈의 혁명    문명수 95    디지털 트윈 도입 검토 보고서 작성법    손대식 100    AWS 디지털 트윈 구축 전략과 성공 사례    김준형 106    제조업의 성공적인 디지털 트윈 도입을 위한 여정    신민용 Part 4. 디지털 트윈 최신 트렌드 114    미래의 디지털 트윈에 대해서    조형식 118    AI 시대의 디지털 트윈    김성희 124    AI 기반 디지털 트윈 : 산업 혁신의지능형 미래     류용효 Part 5. 디지털 트윈 적용 사례 130    디지털 트윈 구축을 위한 제조 데이터 표준화 구축 및 사례    차석근 136    가상 제품 개발 및 검증을 위한 디지털 트윈    안영규 142    디지털 전환 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 기술 제안    전완호 146    가상과 현실의 완벽한 동기화, 디지털 트윈의 산업 재창조    이지수 152    디지털 트윈의 새로운 패러다임: GPU 가속 기반 소프트웨어와 하드웨어의 효과적인 융합    나인플러스아이티 157    디지털 트윈과 몰입형 기술 트렌드와 적용 사례     유니티 162    스마트시티와 건설 디지털 트윈 기술 현황 및 시사점    최창현 168    스마트 공항, OpenBIM 모델링 구축 사례    비아이엠팩토리 172    디지털 트윈과 AI를 활용한 소방 시스템 도입사례: 중국 대련 소방대와의 협력    아브로브소프트코리아 175    산업 안전을 위한 디지털 트윈 활용    김형중, 우종현 Part 6. 주요 디지털 트윈 소프트웨어 소개 180    Ansys Twin Builder    디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션 182    ARAS PLM    오픈소스 PLM 소프트웨어 184    AutoForm Assembly    차체 제작 조립 공정 디지털화 소프트웨어  185    AutoForm Car Body Planner    차체 구매 견적 및 비용 산출 프로세스 186    AutoForm-Sigma    스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어 188    Cadence Fidelity CFD    고성능 멀티피직스 플랫폼 191    Emulate3D    디지털 트윈 소프트웨어  192    CATIA    제품 설계 및 협업 솔루션 193    DELMIA Digital Manufacturing    제품 설계/생산 전 과정 시뮬레이션 및 최적화 솔루션 194    CP(Collaboration Platform)     제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼  197    FlexSim    3D 시뮬레이션 소프트웨어  198    CupixWorks(큐픽스웍스)    AI 기반 4D 디지털 트윈 플랫폼 200    DTDon    실시간 원격 협업 도구운용성 향상을 위한 솔루션 202    DTDsquare    산업용 디지털 트윈 플랫폼 204    guardione turbo(가디언 터보)    산업용 AI 솔루션 206    HxGN EAM    헥사곤의 제조기업 차세대 설비자산관리솔루션 208    HxGN SDx    스마트 디지털 리얼리티 209    LinkBiz    제조 IT 솔루션 210    NDX PRO    데이터 기반 디지털 트윈 플랫폼 212    NFLOW    입자 시뮬레이션 소프트웨어 215    mago3D    디지털 트윈 플랫폼 216    Nexus    엔지니어링과 생산 협업을 위한 개방 플랫폼 219    Nextspace    3D GIS 디지털 트윈 제작 및 시각화 플랫폼 220    NVIDIA Omniverse(엔비디아 옴니버스)    3D 애플리케이션 개발 플랫폼  222    NX X    클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션 223    One Total Twin    디지털 트윈 솔루션 225    OCMS    해상공사 통합관리 시스템 226    SynchroSpace    전자·전기·기구 통합 PLM 시스템 228    TROSAR CyberSpace    디지털 블록 기반 확장현실 솔루션 231    Smart Digital Twin    제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼 232    TeamPlus    도면 및 기술정보관리 솔루션  234    TTM 3D TWINS    디지털 트윈 플랫폼 237    Teamcenter X    PLM을 위한 SaaS 솔루션 238    Unity Industry(유니티 인더스트리)    실시간 3D 콘텐츠 제작 및 성장 플랫폼 240    Unreal Engine(언리얼 엔진)    건축, 제조, 영화 등 활용 가능한 게임 엔진 241    Visual Components    3D 시뮬레이션 소프트웨어 242    Universal Plant Viewer    플랜트 운영 및 엔지니어링을 위한 디지털 트윈 244    WAiSER (와이저)    디지털 트윈 구축을 위한 BAS 기반 플랫폼 245    VIZZARDX    대용량 엔지니어링 데이터의 경량 시각화 솔루션 246    OCTOPUS Hub    실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션 248    디지털 작업절차서 통합 시스템    3D 모델링 기반 작업 절차서 지원 250    3DxSUITE, CADdocor    이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션 252    Part 7. 디지털 트윈 관련 업체 리스트     나인플러스아이티 / 다쏘시스템코리아 / 동양대학교  / 디엑스티 / 로크웰 오토메이션 / 마이링크 / 비아이엠팩토리&한국공항공사 / 소프트힐스 / 씨이랩 / 아마존웹서비스(AWS) / 아브로소프트코리아 / 아이지피넷 / 아이티언 / 알씨케이 / 앤시스코리아 / 에스더블유에스 / 에픽게임즈 / 엔비디아 / 엠아이큐브 / 오라클 / 오토데스크 / 오토폼 / 원프레딕트 / 유니티 / 유비씨 / 이안 / 이에이트 / 이엔지소프트 / 젠스템 / 지멘스 DI / 큐픽스 / 타임텍 / 태성에스엔이 / 포디게이트 / 프라이스워터하우스컨설팅(PWC) / 플랜트에셋 / 한국알테어 / 헥사곤ALI / 헥사곤MI      266    Part 8. 업체별 주요 디지털 트윈 관련 제품 리스트       ----------------------------- 이 책자는 디지털 트윈 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다.   사전 도서구입 예약으로 캐드앤그래픽스를 응원해 주세요! 도서는 내용 등을 보완하여 4월초 발간 예정입니다. 이북 구입시 포인트 결제 후 메일 주시면 보내드립니다.   제목 : 디지털 트윈 가이드 이북 결제 완료 파일 요청 구입자명 :  받으실 메일주소 전화번호 :  보내실 곳 : info@cadgraphics.co.kr   ------------------------- 실물 도서로도 구입 가능합니다. 4월 초 발간 예정 도서 구입하러 가기      

한국지멘스 디지털 인더스트리(DI)는 국내 산업 특화 AI 기업 마키나락스와 산업 특화 에지 AI 혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 발표했다. 이번 협약은 급성장하는 에지 AI 시장에서 디지털 전환을 촉진하고, 제조업 혁신을 앞당기기 위한 전략적 협력의 일환이다. 한국지멘스 DI와 마키나락스는 이번 협약을 계기로 에지 AI 기반 제조 혁신을 가속화하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 지속적인 협력을 이어갈 계획이다.  시장조사기관 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면, 에지 AI의 글로벌 시장 규모는 2023년 약 204억 5000만 달러(27조 원)에서 2032년 2698억 달러(351조 원)로 성장할 전망이다. 에지 AI는 기업 현장과 인공지능을 통합해 실시간 데이터 처리와 의사 결정을 가능하게 하며, 중앙 서버로의 데이터 전송을 최소화해 지연 시간을 줄이고 강화된 보안으로 특히 제조 현장에서 높은 주목을 받고 있다. 이번 협력을 통해 양사는 AI 및 산업 디지털 전환을 위한 플랫폼 기반의 에지 설루션 및 AI 기술 고도화를 추진한다. 한국지멘스 DI는 공장 및 설비 자동화를 위한 PLC, IoT 융합, 디지털 트윈, 에지 설루션 등의 기술력을 보유하고 있으며, 고객 맞춤형 산업 특화 소프트웨어의 운영과 서비스를 보다 쉽게 현장에서 활용하도록 지원한다.  마키나락스는 AI 플랫폼 ‘런웨이(Runway)’를 기반으로 이상탐지, 최적화, 산업용 LLM, 머신비전 등 산업 특화 AI 모델의 개발과 운영 기능을 지멘스 에지 설루션과 통합 제공하며, AI 모델의 유연하고 효과적인 현장 배포와 대규모 생산시설에서의 운영 최적화를 지원한다.     한국지멘스의 티노 힐데브란트 선임 부사장 겸 디지털 인더스트리 부문장은 “한국을 대표하는 산업 특화 AI 기업 마키나락스와의 협력이 한국지멘스 DI의 OT 기술 및 에지 설루션에 AI 경쟁력을 더해줄 것으로 기대한다”면서, “현실 세계와 디지털 세계의 결합, 하드웨어와 소프트웨어의 융합을 통해 AI 대전환 시대에 한국 산업 전반의 든든한 동반자가 될 것”이라고 말했다. 마키나락스의 윤성호 대표는 “제조 OT 분야의 선두주자인 한국 지멘스 DI와 손잡고 에지 디바이스의 패러다임을 자동화에서 지능화로 발전시키는 의미 있는 첫걸음”이라며, “산업 현장의 최전선에서 지능화를 실현하는 에지 AI 설루션으로 많은 기업들이 초생산성을 달성할 수 있길 바란다”고 말했다.

인사 및 재무 관리를 위한 AI 플랫폼 기업 워크데이는 워크데이 및 타사의 AI 에이전트를 한 곳에서 관리할 수 있는 ‘워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드(Workday Agent System of Record)’를 발표하고, 본격적인 AI 기반의 차세대 인사 관리 시대를 연다고 발표했다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드는 AI 에이전트를 효과적으로 관리 운영하고 최적화하는 데 필요한 핵심 도구를 제공하여, 기업이 에이전트 AI 시대에 성공할 수 있도록 지원한다. AI 에이전트의 수와 복잡성이 증가함에 따라 기업은 규모와 상관 없이 AI 에이전트의 배포 관리, 보안 및 규정 준수, 효과 최적화, 비용 관리 등 새로운 어려움을 맞고 있다. AI 에이전트를 중앙에서 관리하지 않으면 운영이 파편화되고, 보안 위험이 증가하거나, AI 투자의 실제 가치를 측정하기 힘들다는 어려움이 있다. 워크데이가 이번에 선보인 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드는 새로운 AI 에이전트를 온보딩하고, 역할과 책임을 정의하고, 영향을 모니터링하고, 비용 관련 예산을 책정 및 예측하며, 규정 준수를 지원함과 동시에 지속적 개선을 촉진하는 효율적이고 안전한 방법을 제공한다. 기업 내 인사 업무에 사용되는 AI 에이전트를 하나의 시스템으로 관리하게 하여, IT와 현업 리더는 AI 에이전트가 업무에 미치는 영향에 대해 정확히 파악하고 제어할 수 있게 한다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드를 통해 기업은 각자에 니즈에 가장 적합하게 AI 에이전트를 활용하면서 중앙에서 제어, 관리, 모니터링할 수 있다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드는 하나의 시스템 안에서 모든 AI 에이전트를 중앙 집중 관리하여 이들의 영향과 효과에 대해 투명하게 확인할 수 있다. 역할, 스킬, 데이터 보안 접근의 정의 등 신규 에이전트 온보딩을 신속하게 하여 가치 창출 시간을 줄이며, AI 에이전트 비용 예산 책정, 예측 및 ROI 최적화를 통해 효율적이고 효과적으로 비즈니스 성과를 달성할 수 있도록 돕는다. 또한, 리스크를 줄이기 위한 자동 환경 설정, 접근 제어, 정책 집행을 활용하여 안전하고 규정을 준수하는 배포를 지원하는 한편, 실시간으로 에이전트 활동을 모니터링하고 정책을 집행하고 비용을 추적하여 성과와 ROI를 최적화할 수 있다. 워크데이는 최적의 성과를 위한 실시간 신원 확인, 에이전트 오케스트레이션, 재무 비용 모니터링을 통해 에이전트를 지속적으로 감독할 수 있다고 설명했다.     이와 함께, 워크데이는 고객이 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드를 통해 쉽게 배포하고 관리할 수 있는 새로운 역할 기반의 AI 에이전트도 발표했다. 워크데이의 역할 기반 에이전트는 별도의 설정이  가능한 ‘스킬’ 세트를 포함하여 좀 더 자율적으로 해당 역할을 하는 담당자를 더욱 효과적으로 지원할 수 있다. 에이전트는 수백 가지 개별 작업을 수행할 수 있는데, 워크데이는 기존에 발표한 채용, 비용, 승계, 최적화 에이전트에 더해 이번에 계약 에이전트, 급여 에이전트, 재무 감사 에이전트, 정책 에이전트 등의 새로운 에이전트를 발표했다. 고객은 워크데이 마켓플레이스에서 워크데이와 워크데이 파트너사가 제공하는 AI 에이전트를 비즈니스 니즈에 맞춰 쉽게 찾아 배포할 수 있게 된다. 워크데이는 향후 고객사와 파트너사가 워크데이의 개발자 플랫폼인 ‘워크데이 익스텐드(Workday Extend)’를 통해 워크데이와 원활하게 통합되는 AI 에이전트를 보강하고 맞춤화하여, 보완할 수 있게 될 것이라고 전했다. 워크데이 에이전트 시스템 오브 레코드와 새로운 역할 기반 AI 에이전트는 올 하반기 출시 예정이다. 워크데이의 칼 에센바흐(Carl Eschenbach) CEO는 “워크데이는 사람과 AI 에이전트가 인간의 성과를 증폭시키는 방식으로 평화롭게 공존해야 한다고 생각한다”면서, “전 세계 1만 500개 이상 기업의 기록 시스템인 워크데이는 정규 직원, 비정규 직원, 에이전트 등 모든 형태의 직원을 관리하는 설루션”이라고 전했다. 워크데이의 아닐 부스리(Aneel Bhusri) 공동 창업자 겸 회장은 “미래의 직원은 인간과 AI 에이전트를 모두 의미할 것이며, 이 놀랍도록 복잡한 현실을 관리하는 법을 배우지 못한 기업은 빠르게 퇴보할 것”이라면서, “인간의 스킬과 역할에 대한 우리의 깊은 이해는 자연스럽게 디지털 직원으로의 확장으로 이어졌다. 미래는 이미 도래했으며 클라우드로 전환하였던 시기와 마찬가지로 우리는 고객이 그 미래에 우선적으로 안착할 수 있도록 지원할 만반의 준비가 되어 있다”고 강조했다.

퓨어스토리지가 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)의 까다로운 요구사항을 충족하도록 설계된 고성능의 데이터 스토리지 플랫폼인 플래시블레이드//EXA(FlashBlade//EXA)를 공개했다.  2025년 여름 출시 예정인 플래시블레이드//EXA는 플래시블레이드를 기반으로 한 아키텍처를 통해 메타데이터 병목현상을 극복하며, 대규모 AI 및 HPC 워크로드에서 흔히 발생하는 높은 동시성과 방대한 메타데이터 작업을 처리할 수 있도록 설계됐다. 퓨어스토리지는 플래시블레이드//EXA의 초기 테스트 결과 단일 네임스페이스에서 초당 10테라바이트 이상의 읽기 성능을 제공할 것으로 예상했다. 플래시블레이드//EXA 아키텍처는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장할 수 있으며, 상용 서드파티 데이터 노드를 활용해 높은 확장성을 제공하고 다차원적인 성능을 지원한다. 또한 표준 프로토콜과 네트워킹을 통해 배포, 관리 및 확장을 단순화하여 복잡성을 줄였다.     더 강력해진 GPU는 AI 모델 학습의 속도와 규모를 증가시켰다. 모델의 크기와 복잡성이 크게 성장함에 따라, 스토리지 설루션도 AI 및 HPC의 연산 강도, 데이터의 양과 다양성에 원활히 대응해야 하는 새로운 패러다임 전환이 요구되고 있다. 퓨어스토리지는 “대규모 AI 및 HPC 환경에서 기존 시스템은 병렬 및 동시 읽기/쓰기, 메타데이터 성능, 초저지연, 비동기 체크포인팅, 예측 가능한 고처리량 등에서 한계를 드러낸다”면서, “현대적인 스토리지 설루션은 대규모 확장성을 제공하는 대규모 병렬 분산 아키텍처를 통해 유연성을 제공해야 하며, 이를 통해 스토리지가 AI의 발전 속도를 가속화할 수 있도록 해야 한다”고 전했다. 오늘날의 AI 워크로드는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터를 포함한 복잡하고 멀티 모달 형태로, 수만 개의 GPU가 이를 동시에 처리하는 환경에서 작동한다. 이러한 급격한 변화는 다양한 데이터 유형과 높은 동시성을 효율적으로 관리하기 위해 방대한 성능 확장과 함께 고도화된 메타데이터 최적화를 요구한다. 플래시블레이드//EXA는 AI 워크로드의 과제를 해결하기 위해 설계된 설루션으로, 높은 성능과 메타데이터 관리 기능을 제공하는 데에 초점을 맞추었다는 것이 퓨어스토리지의 설명이다.   AI 및 HPC 환경에 적합한 스토리지를 지향하는 플래시블레이드//EXA의 주요 기능으로는 ▲높은 확장 성능 제공 ▲관리 복잡성 감소 ▲AI 혁신 가속화 등이 있다. 퓨어스토리지의 메타데이터 기능을 활용하면 AI 파이프라인 효율을 높이고 학습 및 추론 워크플로에서 지연을 줄일 수 있다. 플래시블레이드//EXA는 메타데이터 병목현상을 제거하고 대규모 AI 데이터셋을 수동 조정이나 추가 구성 없이 처리할 수 있도록 높은 메타데이터 성능, 가용성, 복원력을 제공한다. 또한, 구성 가능하고 분산된 아키텍처를 통해 진화하는 AI 및 HPC 환경을 지원하며, 업계 표준 프로토콜을 활용해 유연성과 확장성을 높인다. 이와 함께 고속 엔비디아 커넥트X NIC, 스펙트럼 스위치, 링크X 케이블, 그리고 가속화된 통신 라이브러리를 통합하여 제공한다. 퓨어스토리지의 마크 조빈스(Mark Jobbins) 아시아 태평양 및 일본 지역 부사장 겸 CTO는 “한국은 AI 도입을 선도하는 국가이며, AI 및 HPC 분야에서 많은 흥미로운 활용 사례를 보여주고 있다. 플래시블레이드//EXA는 대규모 AI 및 HPC 프로젝트를 수행하면서 기존 스토리지 시스템의 메타데이터 및 성능 병목 현상에 직면했던 조직에게 완벽한 설루션”이라고 전했다.  퓨어스토리지의 롭 리(Rob Lee) 최고기술책임자(CTO)는 “플래시블레이드//EXA는 데이터와 메타데이터를 독립적으로 확장할 수 있는 대규모 병렬 아키텍처를 통해 세계에서 가장 크고 까다로운 데이터 환경에서도 타의 추종을 불허하는 성능, 확장성, 적응성을 고객에게 제공한다. 스토리지는 이제 대규모 HPC와 AI 진화의 속도를 가속화하는 역할을 하고 있다”고 강조했다.

AMD가 5세대 AMD 에픽 임베디드 프로세서(AMD EPYC Embedded)를 발표하면서 x86 임베디드 프로세서 포트폴리오를 강화한다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 CPU는 임베디드 시장을 겨냥한 제품으로, 첨단 컴퓨팅 기능과 제품 수명, 안정성, 시스템 복원성 및 임베디드 애플리케이션 개발의 용이성을 개선하는 특수 목적의 임베디드 기능을 균형 있게 제공한다. ‘젠 5(Zen 5)’ 아키텍처를 기반으로 하는 이 프로세서는 업계 최고 수준의 성능과 에너지 효율을 통해 네트워크, 스토리지 및 산업용 에지 시스템이 더 많은 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서는 단일 소켓에서 8~192개의 코어를 지원하며, 연산 집약적 임베디드 시스템을 위한 고성능을 제공한다. 높은 코어 밀도를 통해 네트워크 및 스토리지 워크로드에서 각각 최대 1.3배 및 1.6배 향상된 데이터 처리 능력을 갖추고 있으며, 네트워크 및 보안 방화벽 플랫폼, 스토리지 시스템 및 산업용 제어 애플리케이션에 적합한 성능을 제공한다. 특히, 일부 제품에 적용된 새로운 ‘젠 5c(Zen 5c)’ 코어 아키텍처는 최대 1.3배 늘어난 소켓 처리량, 경쟁 제품 대비 1.3배 향상된 와트당 성능을 제공한다. 또한, 소켓당 최대 6TB의 DDR5 메모리 용량, CXL 2.0으로 최대 160개의 PCIe Gen5 레인을 지원하는 확장된 I/O 연결을 통해 네트워크 및 스토리지 애플리케이션의 용량 확장 및 고속 데이터 전송을 가능하게 한다.     AMD는 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서가 플랫폼의 신뢰성과 안정성, 보안성 및 수명 주기 강화를 위해 설계된 고급 임베디드 기능을 포함한다고 설명했다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 CPU는 7년의 긴 제품 제조 지원을 제공하여 시스템 개발사에 장기적인 제품 가용성을 보장한다. 또한 AMD는 현재 샘플링 중인 AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 CPU의 설계 수명 운영 목표를 5년에서 7년으로 연장하여 임베디드 시스템의 장기적인 제품 안정성을 보장할 계획이다.  에픽 임베디드 9005 시리즈는 내결함성 다중 호스트 구성에서 높은 가용성을 제공하기 위한 NTB(Non-Transparent Bridging) 기능을 포함한다. NTB는PCIe를 통해 활성화된 두 CPU 간의 데이터 교환을 가능하게 하여 장애 발생 시에도 지속적으로 작동할 수 있도록 네트워크 및 스토리지 시스템의 리던던시 및 장애 조치 기능을 개선한다. DRAM 플러시(DRAM Flush) 기능은 전원 장애 시 DRAM에서 비휘발성 메모리로 데이터를 플러싱하여 데이터 손실을 방지함으로써 필수 스토리지 배포의 안정성을 향상시킨다. 또한, 듀얼 SPI(Serial Peripheral Interface)는 고객이 보안 부트로더를 통해 플랫폼을 인증할 수 있도록 지원하며, 신뢰할 수 있는 실행 환경을 보장한다. 한편, AMD는 차세대 임베디드 프로세서의 시장 출시를 위해 시스코와 IBM 등 생태계 파트너 및 업계 주요 ODM과 OEM과 긴밀히 협력하고 있다고 덧붙였다. AMD는 현재 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서의 얼리 액세스 고객을 대상으로 샘플을 제공하고 있으며, 양산 출하는 2025년 2분기 시작할 예정이다. AMD 에픽 임베디드 9005 시리즈 프로세서는 이전 세대 제품인 AMD 에픽 임베디드 9004 시리즈와 호환 가능한 SP5 소켓 폼팩터로 제공되어 간편한 업그레이드가 가능하다. AMD의 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 부문을 총괄하는 살릴 라지(Salil Raje) 수석 부사장은 “AI 기반 네트워크 트래픽과 폭발적으로 증가하는 데이터 스토리지 요구 사항, 산업용 에지 컴퓨팅의 확장으로 인해 임베디드 플랫폼에서 더 높은 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다”고 설명했다. 또한 그는 “5세대 AMD 에픽 임베디드 프로세서는 업계 최상의 성능과 효율성, 긴 제품 수명 주기와 향상된 시스템 복원력을 제공해 임베디드 고객이 탁월한 시스템을 설계할 수 있도록 지원하고 까다로운 ‘올웨이즈 온’ 환경에서 지속적인 운영을 보장한다”고 밝혔다.

산업 AI 기반 설비 예측진단 설루션 기업인 원프레딕트가 3월 12일~14일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(AW 2025)’에 참가한다. 원프레딕트는 이번 전시에서 디지털 산업 자산 통합관리 설루션을 중심으로 AI 기반 설비 예지보전·관리 설루션 제품군인 ‘가디원(guardione)’을 선보인다고 밝혔다. 올해로 5년째 전시회에 참가하고 있는 원프레딕트는 부스에서 디지털 산업 자산 통합 관리 설루션 ‘가디원 pdx’를 중점적으로 소개한다. 이외에도 ‘가디원 서브스테이션’, ‘가디원 터보’가 함께 전시된다. 이번 전시회의 핵심인 가디원 pdx는 가디원 제품군에 가장 최근 추가됐다. 이 제품은 APM과 CMMS, 산업 AI 기반 예지보전 기술을 결합해 제조업 환경에서 발생하는 다양한 설비와 운영 데이터를 통합적으로 관리하고 분석한다. 원프레딕트 가디원 pdx 도입으로 고객은 예기치 못한 고장과 가동 중단을 예방하고, 정비 비효율성과 비용을 낮추며, 분산된 데이터 기반 의사결정의 한계를 극복할 수 있다. 원프레딕트는 가디원 pdx를 통해 고객이 창출할 수 있는 가치로 ▲도메인 지식과 AI를 융합한 산업 AI를 통해 설비 특성을 인자로 추출하고 가동 환경을 분류해 현장의 이상을 더욱 정확하게 파악할 수 있고 ▲MLOps를 도입한 모델의 성능 최적화와 빠른 배포로 한번 도입하면 변화에도 걱정 없이 AI 설비 관리 운용이 가능하며 ▲현장 전문가의 데이터 통합 노하우로 고해상도 데이터를 수집하고 기존 데이터 인프라와 통합해 낮은 비용으로 손쉽게 도입할 수 있고 ▲AI 업무비서인 ‘oneAGENT’를 통해 채팅창에서 원하는 정보를 빠르게 획득할 수 있고, 이상 알림부터 작업 지시까지 제공해 편의성과 생산성을 강화한다는 점을 꼽았다.     이와 함께 원프레딕트는 산업 현장의 AI 기반 기술에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 자리를 마련한다. 3월 12일에는 원프레딕트 단독 세미나가 코엑스 3층 컨퍼런스룸에서 열리고, 원프레딕트 성민석 CPO가 ‘AI자율제조혁신포럼’에서 ‘자율주행과 자율제조 : 산업 인공지능이 가져오는 파괴적 혁신’에 대해 발표한다. 3월 13일에는 원프레딕트 윤병동 대표가 ‘산업 AIX(AI Transformation)’를 주제로 ‘산업지능화 컨퍼런스’의 기조연설을 진행한다. 한편, 원프레딕트는 가디원 pdx를 앞세워 2025년 국내 영업과 해외 진출을 가속화할 계획이다. 2025년 초에는 북미 최대 에너지, 석유 화학 기업과 가디원 설루션 공급 계약을 체결해, 가디원 설루션의 첫 글로벌 진출에 성공했다. 하반기에는 가디원 서브스테이션의 온라인 서비스 확장과 가디원 터보의 성공 사례 확대를 추진하면서, 보다 많은 고객에게 산업 AI의 혜택을 제공해 AIX(AI Transformation) 확산에 기여할 예정이다. 원프레딕트의 윤일상 마케팅 팀장은 “원프레딕트는 자사 설루션을 통해 산업 자산 O&M(운영·유지보수)을 파괴적으로 혁신하고 있다. 설루션 도입 확대를 위한 지속적인 노력으로 더 많은 고객이 AI를 통해 산업 자산 관리 방식을 혁신하고, 운영 효율성을 높이며, 다운타임을 최소화할 수 있도록 앞장설 것”이라고 전했다.

BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1)   해가 갈수록 제품의 복잡도는 크게 증가하고 있고 이와 대조적으로 개발 주기는 급격하게 짧아지고 있기 때문에, 그동안 성공 스토리에 기여할 수도 있었던 개인의 역량 의존과 독립된 의사결정은 더 이상 유용한 전략일 수 없게 되었다. 제품 개발의 참여자들이 소통하고 협력하는 플랫폼과 커뮤니티를 통해 서로 숙고하고 숙의하는 환경이 보다 성공적인 비즈니스로 자리잡아 가게 되었다. 이번 호부터 제품 개발의 프로젝트를 소통과 협력의 프로세스로 전환해 가기 위한 좋은 방안으로써 BPMN(Business Process Modeling Notation)을 살펴보고, 이를 활용해 보고자 한다. 앞으로 5회의 연재를 통해 제품 개발 프로젝트를 비즈니스 프로세스로 연착륙하는 방법에 대해 논의하고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유 제2회 BPMN은 무엇일까? 제3회 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자 제4회 간단한 제품 개발 프로세스를 디자인해보기 제5회 클라우드 서버 환경에서 BPMN을 연결하는 설루션 탐구   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 가브리엘 데그라시 이탈리아 Esteco사의 프로젝트 매니저   제품 개발 과정의 효율적 관리 필요성 일반적으로 제품 개발은 복잡한 절차와 다양한 참여자, 그리고 광범위한 자원의 투입으로 이루어지는 경우가 많다. 그리고 상대적으로 긴 제품 개발 기간 및 오랜 생애주기(long lifecycle)를 가지는 특징이 있다. 최근 요구되는 부품 개발과 구조가 다소 단순화가 되었다고는 해도, 여전히 복잡한 아키텍처와 콘셉트 개발부터 양산에 이르는 과정에서 변경되는 정보를 추적하고 빠르고 효율적인 의사결정을 진행하는 것은 상당히 복잡한 문제이다.  그동안 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방법과 노력이 진행되어 왔으며 특정 영역에서는 상당한 성과를 나타내고 있다. 특히 프로젝트 관리 시스템(project management system)의 구축 및 업무 전반에 걸친 프로세스의 정립 등은 업무를 보다 체계화하며 추적성을 높일 수 있는 유용한 방법임을 입증하고 있다. 하지만 이렇게 유용한 방법을 제대로 정의하기 위해서는 실제 업무를 수행하는 실무 단위 레벨로 내려가 참여자들이 비즈니스를 이해하고 토의를 하는 자리를 마련하고 상호 협의해 나가는 도구(툴, 설루션)의 역할 또한 중요하게 된다.   그림 1. 대표적인 프로젝트 관리 시스템   그동안 대부분의 실무 부서에서 업무를 정의하고 분류하면서 참여자의 역할과 권한을 설정하고 단계적 액티비티를 할당하는 등의 비즈니스 프로세스를 구현하는 도구는 오피스 문서(파워포인트 및 엑셀)가 전적이었다고 해도 과언이 아닐 정도로 비중이 높은 것이 현실이었다. 오피스 문서는 차량 개발의 참여자 누구나 손쉽게 접근하여 사용할 수 있다는 장점이 있지만, 문서를 만들어 저장하고 공유하는 것 이외에는 비즈니스 프로세스를 정의하고 역할과 권한을 분류하여 체계화하는 데에는 어려움이 많았다. 또한 프로젝트 관리 시스템같은 IT 시스템과의 연결성과 추적성을 확보하는 것에도 한계가 뚜렷했다.   그림 2. 오피스 기반 비즈니스 프로세스 정의   이번 호부터 연재를 통해 비영리 컴퓨터 산업 표준을 연구하고 제정하는 OMG(Object Management Group)에서 개발하여 오픈소스로 배포하는 BPMN(Business Process Modeling Notation)을 활용하여 이러한 문제를 해결하려는 시도를 공유해보고자 한다.    그림 3. BPMN 활용 예제(https://camunda.com/bpmn)   이번 연재에서는 다음과 같은 내용을 다루어 보고자 한다. BPMN에 대한 기술을 개괄적으로 요약하고 오픈소스인 비즈니스 프로세스 모델러(Business Process Modeler)를 통해 간단한 프로세스를 정의해 나가는 방법을 정의하고 비교적 단순한 콘셉트 단계 제품 개발 프로세스를 선정하여 구현해 보고 이를 데이터 워크플로와 결합하여 클라우드 서버(설루션) 기반으로 데이터의 저장 및 관리 영역으로의 확장 가능성을 탐색해 보고자 한다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.