MEP 이미지(출처 : AI, 코파일럿) MEP (Mechanical, Electrical, Plumbing : 기계, 전기, 배관) MEP는 건축 및 공사에서 매우 중요한 세 가지 시스템을 나타내는 약어이다. 각 시스템은 건물의 기능적이고 안전한 운영에 필수적인 역할을 한다. MEP는 일반적으로 대형 건물 프로젝트에서 중요한 설계 및 건설 요소로 간주된다. Mechanical (기계 시스템) 냉난방, 환기, 공조(HVAC) 시스템이 주로 포함된다. 이 시스템은 건물 내부의 온도, 습도, 공기 질을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 또한 엘리베이터나 에스컬레이터와 같은 이동 설비도 포함될 수 있다. Electrical (전기 시스템) 전력 공급, 조명, 비상 전력 시스템, 통신, 경보 시스템 등이 포함된다. 건물의 모든 전기 관련 설비와 네트워크 인프라를 설계하고 설치하는 부분이다. Plumbing (배관 시스템) 상수도, 하수도, 가스 공급, 소화전 및 스프링클러 시스템과 같은 물과 가스를 운반하는 모든 배관 시스템이 포함된다. 이 시스템은 건물 내에서 안전하고 위생적인 생활 환경을 유지하는 데 필수적이다. MEP 시스템은 건물의 효율성, 안전성, 편안함을 보장하며, 각 시스템이 서로 잘 통합되도록 설계되어야 한다. MEP 이미지(출처 : AI, 코파일럿)  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 글로벌 배터리 얼라이언스(Global Battery Alliance, GBA)에 가입했다고 발표했다. GBA는 주요 국제 기구, NGO, 산업계, 학계 및 여러 정부기관들이 함께 협력하여 배터리 제조 가치 사슬 전체에 걸쳐 체계적 변화를 추진하는 협업 플랫폼이다. GBA의 비전은 순환형 배터리 가치 사슬 구축, 가치 사슬 내 저탄소 경제 확립, 인권과 경제 발전 보호라는 세 가지 근본 원칙 실현이다. 지멘스는 이러한 비전을 지지하고 이에 적극적으로 기여하고 있으며, 세 가지 원칙에 대한 노력을 통해 배터리 산업 내에서 혁신적이고 지속 가능한 관행을 도입해 환경 영향 최소화, 새로운 일자리 기회 창출, 전 세계 공동체에 추가 경제적 가치를 창출하는 것을 목표로 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 이번 협력이 특히 배터리 지속 가능성, 탄소 발자국, 추적성에 대한 글로벌 규제가 진화하는 상황에서 지속 가능한 에너지 솔루션 발전을 위한 지멘스의 오랜 노력에 중요한 이정표가 될 것으로 보고 있다. 그리고 GBA에 가입함으로써 소재 개발업체, 셀 공급업체, OEM, 정부 기관 등 전체 배터리 공급망의 주요 이해관계자들과 협력해 보다 친환경적이고 윤리적인 미래를 구현하고자 노력하겠다고 밝혔다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 푸니트 시나(Puneet Sinha) 배터리 산업 부문 수석 이사는 “GBA 가입은 지멘스가 규정 준수를 넘어서 관련자들이 배터리 가치 사슬 데이터를 수집, 액세스 및 관리할 수 있도록 하는 배터리 생태계의 구축을 위한 매우 중요한 진전이다. GBA 및 GBA 커뮤니티와 함께 지멘스는 배터리 산업에 디지털 전환의 동력을 부여해 효율적이고 윤리적이며 지속 가능한 미래를 구축하는 데 기여하고 있다”고 말했다. GBA의 잉가 피터슨(Inga Petersen) 총괄 이사는 “지멘스를 GBA의 일원으로 맞아 공통된 비전을 추진하게 되어 기쁘다. 지멘스의 지원을 통해 아이디어 구상부터 엔지니어링, 생산, 폐기에 이르기까지 생산 수명 주기의 모든 측면에서 디지털 전환을 도입해 효율성을 높이고 지속 가능한 배터리 산업을 구축할 것”이라고 말했다.

엔비디아가 기업용 생성형 AI 구축을 가속화하는 엔비디아 NIM 에이전트 블루프린트(NVIDIA NIM Agent Blueprints)를 공개했다. 최근 고급 오픈소스 기반 모델의 가용성과 AI 워크플로의 효율성 및 자율성을 개선하는 에이전트 AI의 발전이 이어지고 있다. 다양한 산업 분야의 기업들은 구글 젬마(Google Gemma), 라마 3.1(Llama 3.1) 405B, 마이크로소프트 파이(Microsoft Phi), 믹스트랄(Mixtral), 네모트론(Nemotron)과 같은 모델을 사용해 비즈니스 성장을 지원하고 생산성을 향상시키는 자체 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 비즈니스 혁신을 가속하기 위해 기업은 디지털 휴먼 고객 서비스 챗봇, 검색 증강 생성(RAG), 신약 개발과 같은 표준 생성형 AI 워크플로에 대한 청사진을 필요로 한다. 엔비디아는 NIM 마이크로서비스를 통해 이러한 모델을 효율적이고 엔터프라이즈에서 사용할 수 있도록 지원하고 있으나, 엔터프라이즈 생성형 AI 애플리케이션 구축은 복잡하고 여러 단계를 거쳐야 하는 프로세스이다. 이번에 발표한 엔비디아 NIM 에이전트 블루프린트에는 엔터프라이즈 개발자가 비즈니스 목표에 부합하는 맞춤 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 배포하는 데에 필요한 기능을 제공한다.     NIM 에이전트 블루프린트는 특정 사용 사례에 맞게 조정된 레퍼런스 AI 워크플로다. 여기에는 엔비디아 NIM과 파트너 마이크로서비스로 구축된 샘플 애플리케이션, 레퍼런스 코드, 사용자 정의 문서, 배포를 위한 헬름차트(Helm chart)가 포함된다. 개발자는 NIM 에이전트 블루프린트를 통해 각 사용 사례에 대한 엔비디아의 고급 AI 도구와 엔드 투 엔드 개발 환경을 바탕으로 자체 애플리케이션을 손쉽게 제작할 수 있다. 블루프린트는 수정과 개선이 가능하도록 설계됐다. 또한, 개발자는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 정보 검색과 에이전트 기반 워크플로를 모두 활용할 수 있다. 아울러 NIM 에이전트 블루프린트는 개발자가 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 애플리케이션을 개선하는 데 도움을 준다. 사용자가 AI 애플리케이션과 상호작용을 하면 새로운 데이터가 생성된다. 이 데이터는 지속적인 학습 주기를 통해 모델을 개선하고 향상시키는 데 사용되며, 이로써 데이터 기반 생성형 AI 플라이휠(flywheel)을 만들 수 있다. NIM 에이전트 블루프린트는 기업이 모델과 데이터를 연결하는 애플리케이션을 통해 자체적인 생성형 AI 플라이휠을 구축할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 네모(NeMo)는 이 프로세스를 용이하게 하고, 엔비디아 AI 파운드리(AI Foundry)는 플라이휠을 실행하기 위한 생산 환경 역할을 한다. 엔비디아는 사용 가능한 첫 번째 NIM 에이전트 블루프린트로 ▲고객 서비스를 위한 디지털 휴먼 ▲신약 개발 가속화를 위한 생성형 가상 스크리닝 ▲엔터프라이즈 RAG를 위한 멀티모달 PDF 데이터 추출 등을 소개했다. 이외에 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 소프트웨어 엔지니어링, 소매 쇼핑 자문 서비스, R&D 등을 위한 생성형 AI 애플리케이션을 제작하기 위한 더 많은 NIM 에이전트 블루프린트가 개발 중이다. 엔비디아는 매달 새로운 NIM 에이전트 블루프린트를 선보일 계획이다. 생성형 AI는 이제 개발자와 데이터 과학자 간의 협업을 촉진하고 있다. 개발자는 NIM 에이전트 블루프린트를 기반으로 애플리케이션을 구축하고, 데이터 과학자는 데이터 플라이휠을 구현해 맞춤형 NIM 마이크로서비스를 지속적으로 개선한다. NIM이 개선되면 관련 애플리케이션도 개선돼 지속적인 성능 향상과 데이터 생성의 순환이 이루어진다. 엔비디아는 “NIM 에이전트 블루프린트와 엔비디아 파트너의 지원을 통해 기업은 생성형 AI를 애플리케이션에 원활하게 통합해 산업 전반의 효율성과 혁신을 주도할 수 있다”고 전했다. 한편, 엔비디아는 글로벌 시스템 통합업체 및 서비스 제공 파트너인 액센츄어(Accenture), 딜로이트(Deloitte), 소프트서브(SoftServe), 퀀티파이(Quantiphi), 월드 와이드 테크놀로지(World Wide Technology) 등 파트너 에코시스템이 전 세계 기업에 NIM 에이전트 블루프린트를 제공하고 있다고 전했다. NIM 에이전트 블루프린트는 고객 상호작용 데이터를 사용해 엔비디아 파트너 에코시스템에서 제공하는 툴을 통해 최적화될 수 있다. 모델 미세 조정, 관리, 모니터링을 위한 데이터이쿠(Dataiku)와 데이터로봇(DataRobot), 워크플로 구축을 위한 딥셋(Deepset), 라마 인덱스(LlamaIndex), 랭체인(Langchain), 생성형 AI 애플리케이션 평가를 위한 웨이트 앤 바이어스(Weights and Biases. W&B), 추가적인 보안을 위한 크라우드스트라이크(CrowdStrike), 데이터독(Datadog), 피들러 AI(Fiddler AI), 뉴렐릭(New Relic), 트렌드 마이크로(Trend Micro) 등이 있다. 뉴타닉스(Nutanix), 레드햇(Red Hat), 브로드컴(Broadcom)을 비롯한 인프라 플랫폼 제공업체는 자사의 엔터프라이즈 솔루션에서 NIM 에이전트 블루프린트를 지원할 예정이다. 고객은 시스코, 델 테크놀로지스, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 레노버와 같은 제조업체의 엔비디아 인증 시스템에서 NIM 에이전트 블루프린트를 구축하고 배포할 수 있다. 또한, 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트릭처(OCI)의 엔비디아 가속 클라우드 인스턴스에서도 이용 가능하다. NIM 에이전트 블루프린트는 기업이 생성형 AI 애플리케이션에서 데이터를 활용할 수 있도록 코히시티(Cohesity), 데이터스택스(Datastax), 드롭박스(Dropbox), 넷앱(NetApp), 바스트 데이터(VAST Data)와 같은 엔비디아 파트너의 데이터, 스토리지 플랫폼과 통합할 수 있다.

인텔은 첨단 반도체 기술 업계 콘퍼런스인 ‘핫 칩스 2024(Hot Chips 2024)’에서 고속 AI 데이터 처리를 위한 완전 통합형 광학 컴퓨트 인터커넥트(OCI) 칩렛과 함께 데이터센터, 클라우드, 네트워크에서 에지 및 PC에 이르기까지 AI 사용 사례 전반에 걸쳐 다양한 기술을 선보였다. 또한 2025년 상반기 출시 예정인 제온 6 SoC(Intel Xeon 6 SoC, 코드명 그래나이트 래피즈-D)에 대한 세부 정보도 공개했다. 고성능 러기드(rugged) 장비에 최적화된 인텔 제온 6 SoC는 인텔 제온 6 프로세서의 컴퓨트 칩렛과 인텔 4 공정 기술을 기반으로 설계됐으며, 에지에 최적화된 I/O 칩렛을 결합했다. 이를 통해 이전 모델에 비해 성능, 전력 효율 및 트랜지스터 집적도 면에서 개선을 이룰 수 있었다. 제온 6 SoC는 ▲최대 32레인의 PCI 익스프레스(PCI Express, PCIe) 5.0 ▲최대 16레인의 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, CXL) 2.0 ▲2x100G 이더넷(Ethernet) ▲호환되는 BGA 패키지로 제공되는 4개 및 8개의 메모리 채널 등의 특징을 갖췄다. 또한 인텔 제온 6 SoC는 새로운 미디어 가속화 기술을 탑재하여 실시간 OTT, VOD 및 방송용 비디오 트랜스코드 및 분석 기능을 제공하는 등 에지 및 네트워크 워크로드의 성능 및 효율을 개선하기 위한 기능을 제공한다. 추론 성능 향상을 위한 인텔 AVX(Advanced Vector Extensions) 및 인텔 AMX(Advanced Matrix Extensions), 보다 효율적인 네트워크 및 스토리지 성능을 위한 인텔 QAT (QuickAssist Technology), vRAN(virtualized RAN)의 전력소모 감축을 위한 인텔 vRAN 부스트(Intel vRAN Boost) 그리고 사용자가 기본 하드웨어에서도 클라우드처럼 편리하게 AI 솔루션을 구축, 전개, 실행, 관리 및 에지 스케일링 할 수 있도록 하는 인텔 타이버 에지 플랫폼(Tiber Edge Platform) 지원을 제공한다.   ▲ 인텔 루나 레이크 프로세서   차세대 AI PC를 위한 루나 레이크(Lunar Lake) 프로세서의 새로운 P-코어와 E-코어는 이전 세대에 비해 시스템 온 칩 전력을 최대 40%까지 낮추면서 더 높은 성능을 제공한다. 새로운 신경처리장치(NPU)는 최대 4배 더 빠른 속도를 제공하며, 이전 세대 대비 생성형 AI 성능을 향상시킨다. 또한, 새로운 Xe 2 그래픽처리장치(GPU) 코어도 게임 및 그래픽 성능을 이전 세대보다 1.5배 향상시킨다. 루나 레이크에 대한 추가 세부 사항은 9월에 열리는 인텔 코어 울트라 출시 행사에서 공개될 예정이다. 생성형 AI 학습 및 추론을 위해 설계된 인텔 가우디 3 AI 가속기는 효율적인 행렬 곱셈 엔진, 이중 캐시 통합, 광범위한 RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 네트워킹 등 다양한 전략을 채택하고 있다. 이를 통해 연산, 메모리 및 네트워킹 아키텍처를 최적화하여 이러한 문제를 해결한다. 이를 통해 가우디 3 AI 가속기는 AI 데이터센터가 더욱 비용 효율적이고 지속 가능하게 운영될 수 있도록 성능과 전력 효율성을 크게 향상시켜, 생성형 AI 워크로드 배포 시 발생하는 확장성 문제를 해결한다. 가우디 3 AI 가속기와 향후 출시될 인텔 제온 6 제품에 대한 자세한 정보는 9월에 열리는 출시 행사에서 공개될 예정이다. AI는 기업과 소비자들이 혁신적인 아이디어를 전례없이 빠르게 펼칠 수 있도록 하고 있다. 예를 들어 소비자는 이제 생산성, 창의성, 게임, 엔터테인먼트, 보안을 모두 향상시킨 지능적인 AI PC를 갖추게 되었다. 기업들은 에지 컴퓨팅과 AI를 활용하여 의사 결정 과정을 개선하고 자동화를 촉진하며 내부 데이터로부터 가치를 창출할 수 있다. 인텔 네트워크 및 엣지 그룹의 페레 몬클루스(Pere Monclus) CTO는 “인텔은 소비자 및 엔터프라이즈 AI 사용 전반에 걸쳐 가능성을 새로이 정의하는 데 필요한 플랫폼, 시스템 및 기술을 지속적으로 제공하고 있다. AI 워크로드가 심화됨에 따라 인텔은 광범위한 업계 경험을 통해 고객이 혁신, 창의성 및 이상적인 비즈니스 결과를 이끌어내는 데 필요한 것이 무엇인지 이해할 수 있게 되었다”면서, “더 높은 성능의 실리콘과 더 많은 플랫폼 대역폭이 필수적이지만, 인텔은 모든 워크로드마다 고유한 과제가 있다는 사실도 잘 알고 있다. 데이터센터용으로 설계된 시스템은 엣지용으로 용도를 변경할 수 없다. 컴퓨팅 전반에 걸쳐 시스템 아키텍처에 대한 전문성을 갖춘 인텔은 차세대 AI 혁신을 주도할 수 있는 유리한 위치를 점하고 있다”고 밝혔다.

시놀로지가 NAS 운영체제 솔루션인 디스크스테이션 매니저(DSM) 7.2.2의 출시를 발표했다. 이번 업데이트는 시스템 운영에 영향을 미치는 잠재적 요인을 해결하여 시스템 신뢰성을 향상시키고, 분산 전략을 통해 미디어 파일 처리 효율을 개선했다. DSM 7.2.2는 시스템 신뢰성에 대한 종합적인 개선을 제공한다. 하이퍼 백업(Hyper Backup)을 통해 C2 스토리지에서 전체 시스템 복원이 이전보다 4배 빨라져 비즈니스 RTO를 줄인다. 하이브리드 셰어(Hybrid Share) 폴더와 데이터 전송 활동은 비정상적인 서버 전원 이벤트 후에도 더 탄력적이다. 또한, Entra ID(기존 Azure Active Directory)와의 호환성을 높여 SSO 로그인 가용성을 개선했다. DSM 7.2.2에서는 데이터 보안도 강화되었다. 이번 업데이트는 파일 시스템의 비트플립(Bitflip) 오류를 자동으로 복구하는 기능을 강화하고 적응형 다중 인증의 신뢰성을 향상시켰다. 또한, 관리자가 수동으로 속성을 변경하여 스냅샷을 잠금 해제할 수 있는 잠재적 위험을 해결하여 불변 스냅샷의 보안을 강화했다.     DSM 7.2.2는 미디어 처리를 클라이언트와 모바일 장치로 오프로드하는 전략적 변화를 도입하여 불필요한 서버 자원 사용을 줄이기 위해 광범위한 미디어 디코딩 및 인코딩 기능을 활용한다. 시놀로지 이미지 어시스턴트 익스텐션(Synology Image Assistant Extension)과 데스크톱 앱을 설치하면 서버 측 처리에 비해 썸네일 처리 성능이 2.5배 빨라진다. 이 성능 향상은 동시 사용자 수가 증가함에 따라 확장된다. 시놀로지의 케니스 쉬(Kenneth Hsu) 시스템 그룹 디렉터는 “우리는 매번 업데이트를 통해 사용자 경험을 개선하는 데 전념하고 있다”면서, “DSM 7.2.2에서는 데이터 관리에 중요한 역할을 하는 하위 시스템을 철저히 검토하고 DSM, 지원 패키지 및 모바일 앱을 더 확장 가능하고 신뢰할 수 있도록 재설계하는 데 상당한 자원을 투입했다”고 전했다.

오토데스크가 글로벌 비즈니스 리더들의 사업 회복력에 대한 자신감과 AI 기대감을 담은 2024 디자인&메이크 연례 보고서(2024 State of Design&Make)를 발표했다. 오토데스크는 이번 보고서에서 한국 산업이 AI와 디지털 혁신, 지속가능성에 더욱 적극 대응함으로써 추가적인 성장의 기회를 모색할 수 있을 것이라고 제언했다. 2024 디자인&메이크 보고서는 전 세계 비즈니스 리더를 위한 글로벌 연례 연구다. 오토데스크는 “건축, 엔지니어링, 건설, 디자인, 제조, 미디어, 엔터테인먼트를 포함한 D&M산업이 직면한 문제를 조명하며, 오늘날 비즈니스 의사 결정에 있어 가장 필요한 변화 요인을 정리해 전략적 결정을 내리는 데 도움을 주고자 이번 보고서를 발간했다”고 설명했다. 이번 보고서는 D&M 분야에서 AI의 부상은 물론이고 비즈니스 회복력, 인재 개발, 지속가능성 등 기업이 성장을 위해 고려하고 있는 사항에 대한 지표를 선보였다. 보고서는 전 세계 18개국 5399명의 D&M 산업 리더를 비롯한 미래학자와 전문가의 인터뷰 내용을 기반으로 했다.     보고서에 따르면 D&M 산업 리더들은 AI를 미래의 공상 과학이 아닌 현재의 실질적 도구로 보고 있으며, 이로 인해 생산성을 높이고 지속 가능성을 개선하기 위한 투자를 늘리고 있다. 대다수의 응답자가 지난 3년 동안 AI 및 신기술에 대한 지출을 늘렸고, 향후 3년 동안에도 AI 및 신기술에 대한 투자를 지속할 것이라고 밝혔다. 또한 높은 디지털 성숙도를 바탕으로 인재를 유치할 수 있으며, 새로운 기술 도입은 물론 직원들의 사고 방식 변화와 프로세스 개선이 비즈니스 발전을 위해 필수라고 봤다. 기술에 대한 신뢰가 높아지면서 AI는 여러 산업에서 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. 기업은 AI를 사용해 생산성을 높이고 작업을 자동화하고 있으며 리더들은 생성형 AI가 향후 몇 년 내에 물리적 제품과 건물, 디지털 자산에 대한 중요한 디자인 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것이라고 예측했다. AI 도입 현황에 대한 질문에 한국은 37%, 글로벌은 56%가 자사 활용 목표를 달성했거나 근접했다고 답했고, AI 기술 신뢰도에 대한 질문에서 한국 시장은 56%가 신뢰한다고 응답했다. 또한, 응답자들은 AI의 도입과 발전이 단순 반복 작업의 자동화, 디자인 제작 산업 전반의 인재 관리 비용 절감에 도움을 줘 기술 격차 보완과 창의성 증대 등의 혜택을 가져다 줄 것이라고 전망했다. 지속 가능성에 대한 태도가 변화하면서 에너지 효율성, 자재 감소 및 지속 가능한 프로세스에 투자하는 리더들이 증가하고 있다. 이러한 활동은 고객 및 직원과의 평판을 개선할 뿐만 아니라, 에너지 사용과 자재 절감을 통해 장기적으로 운영 비용을 절감하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 한국 시장에서는 57%의 응답자가 회사의 지속 가능성 노력에 자부심을 느끼며 공통된 의지를 가지고 있는 것으로 밝혀졌다. 지속 가능성에 대한 노력을 묻는 질문에서 글로벌은 97%, 한국은 96%가 조직의 지속 가능성 개선하기 위한 조치를 취하고 있다고 답했다. 지속 가능성이 단기/장기 비즈니스에 긍정적인 역할을 하는가에 대한 질문에 글로벌은 69%/87%, 한국은 57%/74%가 그렇다고 답했다. 기업들이 찾고 있는 주요 디지털 기술 세 가지는 AI와의 협업 능력, 디지털 디자인, 소프트웨어 개발/프로그래밍이다. 이러한 기술은 많은 비용이 들기 때문에 기업들이 신중하게 접근할 수밖에 없다. 그러나 인력 풀이 줄어들면서 직원들의 기술과 교육이 필수 비즈니스 요구를 충족하지 못하고 있다. 리더와 전문가들은 새로운 도구의 도입만으로는 효과적인 디지털 혁신을 이끌 수 없으며, 직원과 리더십 모두의 사고방식 변화와 프로세스 개선이 동반되어야 한다고 강조했다. 전체 응답자 중 글로벌의 71%, 한국의 61%가 디지털 성숙도가 인재 유치에 도움이 된다고 답했고, 한국 응답자의 35%는 비용, 38%는 새로운 도구와 작업 방식에 투자하는 데 필요한 시간이 장애물이라고 답했다. 오토데스크의 하레시 쿱찬다니(Haresh Khoobchandani) 아시아 태평양 및 일본 지역 총괄 부사장은 “오늘날 비즈니스 환경에서 효율과 경제성의 중요도가 더욱 늘어남에 따라 AI, 디지털 혁신, 지속 가능성에 대한 신뢰와 낙관론이 증가하는 것은 당연하다”면서, “세계가 전례 없는 도전에 직면하고 있는 지금, 기술은 모두를 위한 더 나은 세상을 설계하고 만드는 가장 강력한 도구”라고 말했다. 그리고 “오토데스크는 세상을 보다 이롭게 설계하고 만들겠다는 미션 아래 기술 강국으로서 디지털 전환을 위해 달리고 있는 한국과 함께 산업의 지속적인 발전을 지원하는데 전념할 것”이라고 덧붙였다. 

알테어가 지난 8월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 ‘알테어 테크놀로지 콘퍼런스 코리아 2024(ATC 2024)’를 진행했다고 밝혔다. 올해로 22회를 맞이한 ATC 2024는 ‘가능성의 과학(The Science of Possibility)’을 주제로 LG전자, 삼성전자, 현대자동차, HD현대중공업, LS전선, 한국항공우주산업, 롯데중앙연구소 등 여러 산업 분야에서 국내 기업의 엔지니어 및 오피니언 리더 1000여 명이 모여 혁신적인 엔지니어링 솔루션과 최신 디지털 전환 기술을 공유하고 논의했다. 기조연설에서는 각 산업별 고객사의 성공사례와 기술 시연 및 데모 체험 등이 공개되었으며 ▲시뮬레이션 ▲인공지능 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 인공지능 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전동화 ▲기업 솔루션 ▲유체 역학 ▲다중 물리학 등 총 8개 트랙에서 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화를 추구하는 기술과 방법론이 다양한 세션으로 소개되었다. 알테어의 스테파니 버크너(Stephanie Buckner) 최고운영책임자(COO)는 기조연설에서 “알테어는 디지털 혁신의 최전선에서 오늘날 산업이 직면한 복잡한 과제를 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 선보이고 있다”면서, “인공지능, 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅 등의 기술이 통합되고 이러한 혁신들이 산업 전반에 걸쳐 효율성을 극대화함으로써, 알테어는 고객에게 미래 지향적이고 더 나은 가치를 제공할 것”이라고 말했다.     LG전자에서 전장 사업을 담당하는 VS사업본부의 김용연 팀장은 알테어와 LG전자가 공동으로 개발한 ‘알테어 옵티스트럭트(OptiStruct) 기반 다물리 누적 손상 해석기법’을 발표했다. 김용연 팀장은 “자동차 부품의 높은 신뢰성을 확보하기 위해 충격, 온도, 진동 등 다양한 환경에서의 실험이 필요하지만, 이를 CAE로 종합해 구현하는 것은 여전히 어려운 과제”라면서, “LG전자와 알테어는 이러한 문제를 해결하기 위해 다물리 기반의 단일 모델(one model), 단일 해석기(one solver)를 개발하여, 다양한 물리 현상을 단일 모델에서 포괄적으로 고려함으로써 개발 과정의 정확도와 효율성을 향상시켰다”고 소개했다. 이어서 서강대학교 경제대학원 인공지능경제 교수이자 시멘틱그래프의 황문기 대표가 ‘알테어 래피드마이너 젠(Gen) AI 솔루션과 지식그래프(Knowledge Graph)를 통합한 대규모 언어 모델(LLM) 서비스와 구현 방안’에 대해 발표했다. 황문기 대표는 “기업들이 중요한 애플리케이션에 AI 기술을 도입하려고 하지만, LLM의 예측 불가능성과 설명이 어려운 블랙박스 특성으로 인해 환각 문제가 발생할 수 있다”면서, “이를 해결하기 위해 알테어는 젠 AI와 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 결합한 솔루션을 제공하여 LLM과 애플리케이션을 통합하고, 지식그래프를 활용해 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축함으로써 환각을 제거하고 응답 품질을 개선한다”고 전했다. 롯데중앙연구소는 국내 식품업계 최초로 시뮬레이션 기술을 도입해 제조 공정의 문제를 사전에 예방하고 효율성과 품질을 높였다. 롯데중앙연구소 공정기술팀은 “가상 환경에서 제조 공정을 테스트해 실제 생산 과정의 오류를 최소화하고 시간을 단축시킬 수 있었다”면서, “이를 통해 더욱 안전하고 품질 높은 식품을 제공할 수 있게 되었으며, 앞으로도 지속적인 연구와 개발을 통해 추가적인 성과를 이끌어낼 계획”이라고 설명했다. 한국알테어의 김도하 지사장은 환영사에서 “알테어 테크놀로지 콘퍼런스는 매년 혁신적인 기술과 아이디어를 공유하며 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 모색하는 중요한 플랫폼으로 자리매김해 왔다”면서, “이번 주제인 ‘가능성의 과학’은 알테어의 핵심 가치인 혁신과 도전 정신을 잘 반영하고 있다고 생각하며, 콘퍼런스를 통해 새로운 인사이트를 얻고 알테어와 함께 다양한 기술적 도전 과제들을 해결하고 성장해 나갈 수 있기를 기대한다”고 전했다.

가트너(Gartner)는 2024년 신기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies) 보고서를 통해 주목해야 할 25가지의 혁신 기술을 발표했다. 이 기술들은 ▲자율형 AI ▲개발자 생산성 ▲총체적 경험 ▲인간 중심의 보안 및 개인정보 보호 프로그램 등 네 가지 주요 트렌드로 분류된다. 신기술 하이프 사이클은 가트너가 발표하는 여러 하이프 사이클 중에서도 독보적인 인사이트를 제공한다. 가트너가 매년 프로파일링하는 2,000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출하여, 반드시 알아야 할 떠오르는 기술들을 간결하게 정리하여 제시하기 때문이다. 해당 기술들은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.   가트너 2024 하이프 사이클   아룬 찬드라세카란(Arun Chandrasekaran) 가트너 수석 VP 애널리스트는 “기반 모델에 대한 기대감에서 ROI를 창출하는 사용 사례로 비즈니스 초점이 이동하고 있다. 생성형 AI는 부풀려진 기대의 정점을 넘어섰으며 자율형 AI의 등장을 가속하고 있다”며, “현재 AI 모델에는 에이전트 기능이 부족하다. AI 연구소들은 목표 달성을 위해 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 신속하게 출시하고 있으나, 개발 과정은 점진적으로 진행될 것"이라 예측했다. 또한  “AI가 계속해서 주목받고 있는 가운데, CIO와 IT 경영진은 개발, 보안, 고객 및 직원 경험에 혁신적인 잠재력을 가진 신기술을 검토해야 한다. 또한 검증되지 않은 기술에 대한 관리, 활용법을 조직의 능력에 맞춰 전략적으로 수립해야 한다"고 조언했다.   2024년 신기술의 4가지 트렌드 자율형 AI AI의 빠른 발전으로 인해 인간의 감독을 최소화하면서, 스스로 작동하고 개선하며 복잡한 환경에서도 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있는 자율형 AI 시스템이 탄생하고 있다. 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있는 이러한 첨단 AI 시스템은 공상 과학에서 현실로 서서히 다가오고 있다. 이 기술에는 ▲다중 에이전트 시스템 ▲대규모 행동 모델 ▲기계 고객 ▲휴머노이드 작업 로봇 ▲자율 에이전트 ▲강화 학습 등이 포함된다. 개발자 생산성 향상 개발자 생산성은 코드를 빠르게 작성하는 것 이상의 의미를 갖는다. 이는 개발자의 효과적인 커뮤니케이션과 협업, 집중력, 만족도 등에 영향을 받는다. 개발자의 생산성을 향상시키는 신기술로는 ▲AI 증강 소프트웨어 엔지니어링 ▲클라우드 네이티브 ▲깃옵스 ▲내부 개발자 포털 ▲프롬프트 엔지니어링 ▲웹어셈블리 등이 있다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 “기술은 개발자가 소프트웨어를 설계하고 제공하는 방식을 혁신하여 그 어느 때보다 높은 생산성을 나타내고 있다. 개발자의 만족도, 협업, 플로우 개선을 통해 이익을 극대화하면서 고품질의 제품을 신속하게 제공할 수 있게 됐다"고 말했다. 총체적 경험을 통한 역량 강화 총체적 경험은 고객 경험, 직원 경험, 다중 경험, 사용자 경험을 서로 연결해 우수한 공유 경험을 창출하는 전략이다. 신뢰도, 만족도, 충성도, 지지도 향상을 목표로 기술을 사용해 중요한 상호 작용을 해결하고 고객과 직원 모두의 역량을 강화한다. 평가 대상 기술에는 ▲디지털 트윈 ▲공간 컴퓨팅 ▲슈퍼앱 ▲6G 등이 포함된다. 인간 중심의 보안 및 개인정보 보호 제공 기업은 상호 신뢰의 문화를 조성하고 팀 간에 공유된 위험을 인식하는 보안 및 개인정보 보호 기술을 사용해 더욱 탄력적인 조직으로 거듭날 수 있다. 인간 중심 보안 및 개인정보 보호를 지원하는 떠오르는 기술로는 ▲AI 트리즘 ▲사이버 보안 메시 아키텍처 ▲디지털 면역 시스템 ▲허위 정보 보안 ▲연합 머신러닝 ▲동형 암호가 있다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 “보안 관행이 충분히 안전하고 확실한 방식으로 작동할 것이라는 전제에 의존하는 경우가 많다. 하지만 많은 조직이 보안과 비즈니스 제공 중 하나를 선택해야 할 때 비즈니스 제공을 우선시해 지나치게 엄격한 보안 조치를 우회하는 선택을 종종 한다"며, "인간 중심의 보안 및 개인정보 보호는 조직의 디지털 설계에 긴밀한 보안 및 개인정보 보호 구조를 엮어준다"고 덧붙였다.