매스웍스가 데이터 기반 자율주행 개발 툴체인 기업인 포어텔릭스(Foretellix)와 전략적 기술 통합을 통해 자동차 기업 마쓰다(Mazda)의 차세대 자율주행 및 운전자 보조 시스템(AD/ADAS) 개발을 지원한다고 발표했다. 이번 협력은 더 안전하고 강력한 자율 시스템의 개발 및 배포 가속화를 목적으로 한다. 이번 파트너십을 통해 포어텔릭스의 포어티파이(Foretify) 플랫폼과 매스웍스의 시뮬링크(Simulink) 및 자율 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox)가 통합되며, 이를 통해 개발자가 가상 환경에서 대규모 시나리오를 생성, 실행, 분석할 수 있게 지원할 계획이다. 또한, 포어텔릭스와 매스웍스의 기술 스택은 마쓰다가 실제 주행 데이터를 가상 시뮬레이션 환경으로 옮겨 시나리오를 테스트하고 확장할 수 있도록 한다. 이런 조합을 바탕으로 엔지니어링 팀은 에지 케이스 식별, 테스트 커버리지 부족 확인, 개발 프로세스 초기 단계에서의 성능 검증을 통해 시스템의 품질과 안전성을 높이는 동시에 시장 출시 시간을 줄일 수 있다. 마쓰다는 포어텔릭스와 매스웍스의 통합 설루션을 활용해 가상 환경에서 AD/ADAS 시스템을 테스트 및 검증하고 있으며, 이를 통해 엔지니어는 실제 주행 데이터를 실행 가능한 시뮬레이션 시나리오로 변환할 수 있다. 이러한 시나리오의 테스트 커버리지의 부족, 안전 성능 및 시스템 견고성을 자동으로 분석하는데 사용된다. 마쓰다의 야노 야스히데(Yasuhide Yano) 통합 제어 시스템 개발 부문 부장은 “점점 더 복잡해지는 차세대 AD/ADAS 시스템 개발에서 무사고를 달성하기 위해서는 개발 초기 단계에서 잠재적 위험을 식별하고 시스템 품질을 향상시키는 것이 매우 중요하다”면서, “포어티파이, 시뮬링크, 자율주행 툴박스를 사용함으로써 가상 환경에서 효율적이고 철저한 검증을 수행해 단기간에 목표를 달성할 수 있다. 또한 커버리지 맵을 활용하면 검증을 수행하면서도 제로 탄소 발자국이라는 지속가능성 목표에도 기여할 수 있다”고 말했다. 포어텔릭스 플랫폼은 매스웍스 자율주행 툴박스 시뮬레이션 환경 내에서 구체적이고 관련성 있으며 유효한 시나리오를 무한으로 자동 생성할 수 있다. 이에 개발자는 테스트 커버리지, 핵심 성과 지표(KPI), 안정성을 측정할 수 있다. 이 프로세스는 테스트 일정을 단축하고, 마쓰다와 같은 기업이 초기 단계에 가상 검증을 통해 운행설계영역(ODD)을 효율적으로 확장할 수 있게 한다. 포어텔릭스의 지브 빈야미니(Ziv Binyamini) CEO 및 공동 창업자는 “매스웍스와의 파트너십으로 통합 기술 스택을 출시하게 되어 기쁘다. 이 기술 스택으로 OEM, 1차 공급업체 및 AV 스택 제공업체의 개발자들은 완성도 높은 AD/ADAS 프로그램을 출시할 수 있게 됐다”면서, “포어텔릭스와 매스웍스 소프트웨어의 통합은 마쓰다의 안전한 자율주행 차량 개발 가속화, 테스트 효율성 향상, 개발 비용 절감을 지원할 것”이라고 말했다. 매스웍스의 나가 펨마라주(Naga Pemmaraju) 자율 시스템 제품 관리자는 “ADAS및 자율주행 시스템이 복잡해짐에 따라 개발자에게는 설계 초기 단계에서 효율성, 확장성, 포괄성을 갖춘 테스트 툴이 필수”라면서, “매트랩, 시뮬링크, 자율 주행 툴박스의 시뮬레이션 및 알고리즘 개발 기능을 포어텔릭스의 고급 시나리오 생성 및 검증 플랫폼과 결합함으로써, 엔지니어링 팀은 혁신을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시스템 안전성을 향상시킬 수 있다”고 말했다.

스노우플레이크가 ‘생성형 AI의 혁신적 ROI(Radical ROI of Generative AI)’ 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 글로벌 시장 조사 기관 ESG(Enterprise Strategy Group)와 공동으로 AI를 실제 사용 중인 9개국 1900명의 비즈니스 및 IT 리더를 대상으로 진행한 설문조사 결과를 담았다. 보고서에 따르면 AI를 도입한 기업의 92%가 이미 AI 투자를 통해 실질적 ROI(투자수익률)를 달성했고, 응답자의 98%는 올해 AI에 대한 투자를 더욱 늘릴 계획인 것으로 나타났다. 전 세계 기업의 AI 도입이 빨라지면서 데이터 기반이 성공적인 AI 구현의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 그러나 많은 기업이 여전히 자사 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 데 어려움을 겪는 것으로 파악됐다.  전반적으로 기업들은 AI 초기 투자에서 성과를 거두고 있는 것으로 나타났다. 93%의 응답자는 자사의 AI 활용 전략이 ‘매우’ 또는 ‘대부분’ 성공적이라고 답했다. 특히 전체 응답자의 3분의 2는 생성형 AI 투자에 따른 ROI를 측정하고 있고, 1달러 투자당 평균 1.41달러의 수익을 올리며 ROI를 높이고 있는 것으로 집계됐다.  또한 국가별 AI 성숙도에 따라 기업이 AI 역량을 주력하는 분야가 달랐으며, 이는 지역별 ROI 성과와 밀접한 연관이 있는 것으로 드러났다. 미국은 AI 투자 ROI가 43%로 AI 운영 최적화 측면에서 가장 앞서 있었다. 뿐만 아니라 자사의 AI를 실제 비즈니스 목표 달성에 ‘매우 성공적’으로 활용하고 있다고 답한 비율이 52%로 전체 응답국 중 가장 높았다. 한국의 경우 AI 투자 ROI는 41%로 나타났다. 보고서에 따르면 한국 기업은 AI 성숙도가 높은 편으로 오픈소스 모델 활용, RAG(검색증강생성) 방식을 활용해 모델을 훈련 및 보강하는 비율이 각각 79%, 82%로 글로벌 평균인 65%, 71%를 웃돌았다.  특히 한국 기업들은 기술 및 데이터 활용에 있어 높은 실행 의지를 보이고 있는 것으로 나타났다. 오픈소스 모델 활용(79%), RAG 방식의 모델 훈련 및 보강(82%), 파인튜닝 모델 내재화(81%), 텍스트 투 SQL(Text to SQL, 자연어로 작성한 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환하는 기술) 서비스 활용(74%) 등 고급 AI 기술을 활용한다고 답변한 비율이 글로벌 평균을 크게 웃돌았다. 이러한 데이터 활용 역량은 비정형 데이터 관리 전문성(35%)과 AI 최적화 데이터 보유 비율(20%)에서도 확인된다. 이런 성과에 비해 아직도 전략적 의사결정에 AI 활용하는 데에는 어려움을 겪고 있는 모습도 나타났다. 조사 결과에 따르면 응답자의 71%는 ‘제한된 자원에 대비해 추진할 수 있는 AI 활용 분야가 매우 다양하고, 잘못된 의사결정이 시장 경쟁력에 부정적 영향을 미칠 수 있다’고 답했다. 또한 응답자의 54%는 ‘비용, 사업 효과, 실행 가능성 등 객관적 기준에 따라 최적의 도입 분야를 결정하는 데 어려움을 겪고 있다’고 밝혔다. 59%는 ‘잘못된 선택이 개인의 직무 안정성까지 위협할 수 있다’고 우려했다. 한국 기업의 경우, 기술적 복잡성(39%), 활용 사례 부족(26%), 조직 내 협업 문제(31%) 등의 어려움을 겪고 있다고 답하며 아직 다양한 비즈니스 영역으로의 AI 확대는 더딘 것으로 나타났다. 그럼에도 향후 12개월 내 ‘다수의 대규모 언어 모델(LLM)을 적극적으로 도입’하고 ‘대규모 데이터를 활용할 계획’이라고 답한 기업은 각각 32%와 30%로, AI 도입 확대에 관한 강한 의지를 드러냈다. 설문에 응답한 전체 기업의 80%는 ‘자체 데이터를 활용한 모델 파인튜닝을 진행 중’이고 71%는 ‘효과적인 모델 학습을 위해 수 테라바이트의 대규모 데이터가 필요하다’고 답하며, AI의 효과를 극대화하기 위해 자사 데이터를 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 여전히 많은 기업들이 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 과정에서 어려움을 겪기도 했다. 데이터 준비 과정에서 겪는 주요 과제로 ▲데이터 사일로 해소(64%) ▲데이터 거버넌스 적용(59%) ▲데이터 품질 관리(59%) ▲데이터 준비 작업 통합(58%) ▲스토리지 및 컴퓨팅 자원의 효율적 확장(54%) 등을 꼽았다. 스노우플레이크의 바리스 굴테킨(Baris Gultekin) AI 총괄은 “AI가 기업들에게 실질적인 가치를 보여주기 시작했다”면서, “평균 일주일에 4000개 이상의 고객이 스노우플레이크 플랫폼에서 AI 및 머신러닝을 활용하고 있고 이를 통해 조직 전반의 효율성과 생산성을 높이고 있다”고 강조했다.  스노우플레이크의 아르틴 아바네스(Artin Avanes) 코어 데이터 플랫폼 총괄은 “AI의 발전과 함께 조직 내 데이터 통합 관리의 필요성이 더욱 커지고 있다”면서, “스노우플레이크처럼 사용이 쉽고 상호 운용 가능하며 신뢰할 수 있는 단일 데이터 플랫폼은 단순히 빠른 ROI 달성을 돕는 것을 넘어, 사용자가 전문적인 기술 없이도 안전하고 규정을 준수하며 AI 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있도록 견고한 기반을 마련해 준다”고 말했다. 

아마존웹서비스(AWS)는 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)의 언어 지원 확장을 발표했다. 이를 통해 국내 개발자들은 한국어를 활용하여 아마존 Q 디벨로퍼 내에서 아키텍처 논의, 문서 작성, 인터페이스 설계, 애플리케이션 구축 등 다양한 개발 업무를 수행할 수 있게 됐다. 아마존 Q 디벨로퍼는 개발자가 사용하는 언어로 코드를 이해하고 문서를 작성하며, 인터페이스를 설계할 수 있도록 돕는 생성형 AI 기반 어시스턴트이다. 또한 코드에 대한 실시간 피드백을 제공하여 단순한 위험 요소 식별을 넘어 문제의 원인을 명확히 설명하고 해결 방안을 제시함으로써 반복적인 개발 작업을 신속하게 수행할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 개발자는 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 코드를 효율적으로 구현할 수 있으며, 다양한 개발 업무에서 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있다. 이번 한국어 지원 확장을 통해 아마존 Q 디벨로퍼는 개발자들이 한국어를 포함한 다양한 언어로 복잡한 기술 개념에 대해 보다 원활하게 자신이 선호하는 언어로 대화할 수 있도록 지원한다. 특히 이번 언어 지원 확장은 개발자들이 반복적이고 수동적인 작업에 소비하는 시간을 줄이고, 보다 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. AI 에이전트와 자연어 인터페이스가 결합되며 보다 직관적인 개발 경험이 가능해짐에 따라, 개발자들은 대규모 기술 현대화와 같이 기존에는 실행이 어려웠던 작업에도 적극적으로 대응할 수 있게 된다. 이는 개발자가 문제를 인식하고 해결하는 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있으며, 복잡한 업무를 보다 효율적이고 전략적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 영어 등 다른 언어로 작성된 소스코드나 주석을 이해해야 하는 상황에서 아마존 Q 디벨로퍼가 유용하게 쓰일 수 있다. 개발자들은 모국어가 아닌 영어로 작성된 코드나 주석에 대해 한국어로 아마존 Q 디벨로퍼에게 질문하고 설명을 요청할 수 있으며, 아마존 Q 디벨로퍼는 이를 한국어로 명확하게 설명 가능하다. 이러한 기능은 영어나 다른 언어로 된 코드를 이해하는 데 있어 언어 장벽을 낮추고, 글로벌 개발 환경에서의 코드 이해도를 효과적으로 높이는 데 기여한다. 국내 기업은 이번 언어 지원 확장을 통해 해외 기업과의 협업에서 커뮤니케이션 효율을 높이고, 업무 생산성을 실질적으로 향상시킬 수 있다. 또한 다양한 언어를 사용하는 글로벌 팀 간 협업을 보다 포용적이고 효과적으로 만들고 글로벌 개발 환경을 강화할 수 있다. 확장된 언어 기능은 통합 개발 환경(IDE)과 커맨드라인 인터페이스(CLI)에서 즉시 이용 가능하며, 향후 AWS 매니지먼트 콘솔(AWS Management Console)에서도 지원될 예정이다. 또한 프리(Free) 및 프로(Pro) 요금제 사용자 모두에게 확장된 언어가 제공된다.

중소벤처기업부_스마트제조혁신추진단 스마트공장공급기업 * 스마트공장사업관리시스템 (smart-factory.kr, 중소기업기술정보진흥원(기정원) 스마트공장추진단) 개방 데이터입니다. * 스마트제조혁신추진단 사업관리시스템에 등록되고 스마트 공장을 보급하는 공급기업에 대한 정보입니다. * 데이터 구성은 부여번호, 회사명, 대표자, 주소, 담당자, 담당자직위, 담당자 전화번호 순입니다. * 상세 데이터는 첨부 파일 참조 등록일 : 2024-04-11   기업명_1 기업명_2 기업명_3 기업명_4 피플앤드테크놀로지 이성 캠틱종합기술원 케이에스콘컨설팅지원단 한국인공지능제조이니셔티브 금화이엔에스 삼성물산앤텍 에이블에스티에이 인터테크 인텔리팅스 호인 경북테크노파크 서울테크노파크 남동기계 노르마 단디코리아 모비스 섹타나인 에이씨앤티시스템 엔텔스 오시에스티 조인피아정보 진성엠텍 커머스톤컨설팅 케이피엠 콤텍시스템 킨스미디어 포에스텍 )알엠에이 3디나라 Dev. 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로크웰 오토메이션은 제조 산업의 디지털 전환을 간소화 및 가속화하기 위해 아마존웹서비스(AWS)와 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 로크웰 오토메이션의 운영 기술(OT)과 AWS의 클라우드 서비스 및 글로벌 인프라를 결합함으로써, 제조 기업이 자산 성능을 최적화하고 운영 현황에 대한 가시성을 확보하며, 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있도록 지원하는 확장 가능하고 안전하며 유연한 클라우드 설루션을 제공할 예정이다. 이번 파트너십을 통해, 양사는 로크웰 오토메이션의 업계 전문 지식 및 자동화 설루션과 AWS의 고도화된 클라우드 기술로 제조기업의 보다 효과적인 디지털 혁신을 지원할 수 있을 것으로 기대한다. 특히 AWS는 산업 전용 비즈니스 부문에 대한 대규모 투자를 통해 생명과학, 자동차 및 배터리, 소비재 등 자사의 핵심 시장 및 전략을 공유하고 있다. 양사는 이번 파트너십을 통해 공장 현장의 데이터를 클라우드로 원활하게 연결하고 고급 분석 및 AI 애플리케이션, 산업용 소프트웨어 설루션을 구현할 수 있는 기반이 마련될 것으로 보고 있다. 이번 협업의 일환으로, 로크웰 오토메이션은 팩토리토크 허브(FactoryTalk Hub) 기반 소프트웨어 서비스형 설루션(SaaS)을 AWS로 본격 확대한다. 산업용 데이터옵스(DataOps) 설루션 데이터모자익스(DataMosaix)와 컴퓨터 유지 관리 시스템(CMMS)인 픽스(Fiix)를 AWS 마켓플레이스에서 제공할 예정이며, 올해 말에 추가 팩토리토크 허브 설루션도 순차적으로 출시될 예정이다. 로크웰 오토메이션의 니콜 데닐(Nicole Denil) 글로벌 사업 부문 부사장은 “제조 기업은 빠르게 변화하는 산업 환경 속에서 유연하고 확장 가능하며, 보안이 강화된 설루션이 필요하다”면서, “AWS와 협업을 통해 AI 기반 인사이트, 에지와 클라우드 간 연결, 산업 자동화 고도화를 실현함으로써 고객이 원하는 클라우드 환경에서 산업 운영을 최적화할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. AWS의 오즈구르 토훔쿠(Ozgur Tohumcu) 자동차 및 제조 부문 총괄은 “이번 파트너십 체결은 AWS의 클라우드 컴퓨팅 리더십과 로크웰 오토메이션의 산업 자동화 전문 지식을 결합하여 보다 강력하고 통합적인 설루션을 제공하는 데 중점을 두고 있다”면서, “AWS 클라우드 인텔리전스를 통해 운영 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써 제조 기업이 보다 빠르게 의사결정을 내리고 운영을 최적화할 수 있도록 지원하고 있다. 단순히 기술을 배포하는 것이 아니라, 빠르게 진화하는 오늘날의 산업 분야에서 제조기업이 보다 민첩하고 효율적이며 경쟁력을 확보할 수 있는 길을 열어가고 있다”고 전했다.