오토데스크가 현대건설의 파나마 메트로 3호선 프로젝트를 통해 글로벌 건축 및 건설 시장에서 주요 경쟁력으로 떠오른 BIM(빌딩 정보 모델링)과 CDE(공통 데이터 환경)의 중요성을 확인했다고 전했다. 현대건설은 오토데스크와의 협력을 통해 쌓아온 BIM과 CDE 역량을 기반으로 파나마 메트로 3호선 프로젝트를 수주했다. 파나마 메트로 3호선 프로젝트는 파나마 운하의 뒤를 잇는 파나마 역대 최대 규모의 새로운 인프라 프로젝트이다. 현대건설은 프로젝트 수주를 위해 실용적인 BIM 활용 계획과 CDE를 통한 공종 간 협업을 제시했다. BIM은 건축물의 3D 디지털 모형에 건축물의 설계, 시공, 운영 등 필요한 모든 정보를 담아내고 관리하는 소프트웨어로, 설계 단계부터 시뮬레이션을 통해 시공오차를 방지하며 공사기간과 비용을 획기적으로 단축시켜준다. BIM 데이터는 CDE 플랫폼에 저장되고 관리되어 설계, 토목, 건축, 전기, 설비 등 다양한 공종에 종사하는 담당자들이 실시간으로 동일 정보를 확인하며 협업할 수 있다. 공종 간 협업 활성화에 주효한 CDE의 중요성은 국제적인 대규모 건설 프로젝트가 증가함에 따라 더욱 부각되고 있다. CDE 활용 이전에는 다국적 이해관계자들이 각자의 상황을 설명하고 의견을 조율하기 위해 장시간 회의나 출장 등이 필요했으나, CDE를 통해서는 하나의 공통된 시각화 모델을 보며 상대의 상황을 이해하고 합리적인 해결책을 도출할 수 있어 신속한 의사 결정이 가능하다.       또한 CDE를 통한 협업은 비용 절감 효과를 불러온다. 설계 단계부터 각 공종 담당자가 참여하고 실시간 파악할 수 있기 때문에 상당수 문제가 초기에 해결된다. 이는 설계 단계에 비용과 인력을 집중 투입하여, 후반부 시공 단계에서 발생할 수 있는 비용과 공사기간 연장을 방지하는 프런트 로딩 기법을 건설 산업에 적용한 것이다. 황재웅 현대건설 토목인프라설계팀 책임매니저는 “2021 년 10월부터 현재까지 발굴된 이슈가 약 1만 3000 건이었다”면서, “CDE를 사용하지 않았다면 상당수의 이슈가 시공 직전에 드러나거나, 설계 변경과 공사기간 연장으로 이어졌을 것”이라고 전했다. 현대건설이 파나마 메트로 3호선 프로젝트에 사용한 CDE 플랫폼은 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud, ACC)이다. 설계부터 운영까지 건설 프로젝트의 생애 주기 전반에 걸친 데이터 연결 관리를 지원한다. 데이터 통합에서 오는 보안 및 설정에 대한 우려를 해소할 수 있도록 각 담당과 역할을 미리 설정하면 권한이 자동으로 지정되고 클릭 몇 번으로 권한을 조정할 수 있는 것이 특징이다. BIM과 CDE 활용 역량을 갖춘 현대건설은 파나마 운하 아래 4.5km 해저터널을 건설하는 3억 5000만 달러 규모의 공사도 추가로 수주했다. 보여주기식의 BIM 활용이 아닌 CDE 중심으로 과업참여자들이 협업하여 BIM의 실질적 효과를 누릴 수 있는 수행 역량을 어필해 수주하게 됐다는 설명이다. 현대건설과 오토데스크는 BIM과 CDE 연계 모델 프로세스와 경험이 향후 타 대규모 프로젝트 수주 시에도 락인(lock-in) 효과로 작용할 것으로 기대하고 있다. 오토데스크코리아는 “이번 현대건설의 파나마 메트로 3호선 프로젝트 수주는 공종 간 업무 효율성을 높이기 위해 오토데스크의 ACC를 적극 활용한 대표적인 사례”라면서, “향후 더욱 국제적인 대규모 건설 프로젝트가 증가할 것으로 전망되는 만큼 국내 건축 및 건설업계에서도 선제적으로 BIM과 CDE를 도입하여 활용 능력을 갖추는 것이 중요한 경쟁력으로 떠오를 것”이라고 말했다.

키샷이 제품 디자인부터 시장 출시까지 디자인 팀의 협업을 지원하는 ‘키샷 허브(KeyShot Hub)’를 발표했다. 디자인을 창조하는 작업은 팀원들의 협력, 피드백의 수용, 사양의 추적, 반복되는 수정 등의 과정이 필요하다. 디자인 팀의 업무는 파일이 다른 컴퓨터에 저장되고, 피드백이 여러 채널을 통해 제공되며, 버전이 자주 변경되다 보니 중요한 정보가 손실되기 쉽고, 팀원들이 업무를 함께 진행하기가 어려운 경우가 많다. 키샷은 “다양한 규모의 디자인 팀이 이러한 어려움을 덜 수 있도록 키샷 허브를 개발했다”고 전했다. 키샷 허브는 디자인 팀이 협업을 개선하고, 워크플로를 간소화하며, 모든 반복 작업을 한 곳에서 추적할 수 있다. 키샷 허브를 통해 팀은 영향력 있는 제품을 디자인하는 데 집중할 수 있다.     키샷 허브는 디자인 팀이 프로젝트와 라이브러리 자산에서 함께 작업할 수 있도록 연결한다. 팀원들은 허브를 통해 재료, 장면, 렌더링 등의 키샷 스튜디오(KeyShot Studio) 데이터에 직접 액세스하고, CAD 모델과 어도비 파일 등 다른 프로젝트 파일도 관리할 수 있다. 프로젝트 파일과 라이브러리 데이터를 중앙 집중화하는 과정에서 중복 파일과 데이터의 생성을 방지하고, 모든 팀원이 최신 파일에서 작업할 수 있도록 돕는다. 키샷 허브는 이메일, 메시지, 회의 등 다양한 채널을 통해 전달되던 피드백을 한 곳에서 추적하기 쉽게 만든다. 리뷰어는 시각 자료에 직접 메모를 추가할 수 있어 피드백이 사라지지 않도록 한다. 키샷 허브를 활용하면 팀 전체가 디자인 결정 사항을 보고 댓글을 달고 이해할 수 있다. 주석 도구를 사용해 시각 자료에 직접 코멘트를 달 수 있으며, 이를 통해 시간을 절약하고 혼란을 피할 수 있게 돕는다. 재료, 텍스처, 모델 등 허브 기반 자산에 대한 조정 내용은 키샷 스튜디오 라이브러리에 자동으로 업데이트되어, 모든 사람이 올바른 콘텐츠로 작업할 수 있도록 한다. 키샷 스튜디오에서 문서를 허브로 직접 게시할 수 있고, 허브 기반 자산 및 태그에 대한 조정 사항이 스튜디오 라이브러리에도 반영된다. 또한, 스튜디오와 허브 내에서 키샷 생성 문서 및 자산에 대한 태그 삭제 또는 새 태그 생성도 가능하다. 이외에도 키샷 허브는 ▲파일 체크인/체크아웃 ▲버전 기록, 감사 추적 및 빠른 병렬 비교 ▲유연한 태그 지정 ▲여러 자산의 손쉬운 공유 등 디자인 팀이 워크플로의 모든 작업을 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다.

효성인포메이션시스템은 히타치 밴타라(Hitachi Vantara)가 글로벌 시장조사기관 ESG(Enterprise Strategy Group)와 공동으로 생성형 AI 위한 기업 인프라(Enterprise Infrastructure for Generative AI: A Foundation for Success) 연구 보고서를 발간했다고 밝혔다. 이번 연구는 미국, 캐나다, 서유럽 지역의 IT 및 비즈니스 리더 800명을 대상으로 진행됐다. 보고서는 기업 운영 효율화부터 창의적 혁신 촉진에 이르기까지 생성형 AI가 전체 산업을 재편할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다고 분석했다. 특히 생성형 AI의 성능을 극대화하고 조직 내 신뢰를 구축하기 위해서는 견고하고 확장 가능하며 안전한 인프라 기반이 필수라고 강조했다.     많은 기업이 생성형 AI의 잠재력을 인식하고 도입을 서두르고 있지만, 아직 목적에 맞게 완벽하게 구축하지 못하는 실정이다. 설문에 참여한 응답자의 97%는 생성형 AI를 최우선 과제라고 답했지만, 응답자의 44%만이 포괄적인 거버넌스 정책을 보유한 것으로 나타났다.  인프라와 데이터 생태계가 준비되어 있다고 답한 응답자는 37%에 그쳤다. 보고서는 조직 내 거버넌스, 인프라 준비, IT 인재 부족을 생성형 AI 전략과 실행의 장애물로 꼽았다. 생성형 AI 이니셔티브와 관련된 데이터를 저장하고 관리할 때 직면하는 가장 큰 과제로는 보안, 비용, 데이터 품질을 들었다. 이에 응답자의 71%는 생성형 AI 프로젝트 추진 전에 인프라를 현대화해야 한다고 동의했다.  많은 기업이 비용 절감형 인프라 옵션을 적극적으로 모색하고 있지만 개인정보 보호와 데이터 지연 문제도 주요 고려사항으로 보고 있다. 응답자의 81%가 생성형 AI로 애플리케이션을 구축하고 사용할 때 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수에 우려가 있다고 답했다. 77%는 생성형 AI 결과를 수용하기 전에 데이터 품질 문제를 해결해야 한다고 동의했다. 보고서는 생성형 AI의 효과를 높이기 위한 균형 잡힌 인프라 환경과 데이터 통합의 중요성도 조명했다. 96%의 응답자가 독점적인 대규모 언어 모델(LLM)의 대안을 선호하고, 86%의 응답자가 기존 생성 모델에 외부 데이터 소스를 검색하고 통합하는 방식을 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 활용할 계획이라 답변했다. 또한 응답자의 78%가 생성형 AI 솔루션 구축을 위해 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 혼합한 하이브리드 클라우드 환경을 사용할 계획이라고 밝혔다. 효성인포메이션시스템의 양정규 대표이사는 “생성형 AI의 진정한 힘을 이끌어 내려면 AI 모델의 훈련과 추론을 원활하게 수행할 강력한 데이터 인프라와 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하다”면서, “글로벌 생성형 AI 기술력과 성공 사례를 통해 국내 고객이 생성형 AI의 진정한 잠재력을 열고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 최상의 솔루션을 제안할 것”이라고 말했다.

개발 및 공급 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 주요 특징 : 몰입형 협업 경험, 전기-기계 워크플로 제공, 보다 많은 AI 기능과 생성형 설계 도구 지원, NX X와 Zel X 포함한 제품으로 클라우드로 전환해 도메인 간 협업 강화 등   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 일부이자 신규 기능으로 더욱 강화된 주력 제품 엔지니어링 소프트웨어인 NX 소프트웨어 최신 업데이트를 발표했다. 이를 통해 모든 산업 분야의 설계자와 제조업체가 보다 우수하고 최적화된 제품을 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 것이 목표다.   ▲ NX의 최신 업데이트는 더욱 우수하고 최적화된 제품을 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원한다.   클라우드 기반 제품 엔지니어링을 위한 NX X NX X 소프트웨어는 업계 리더와 선도자들이 수년 동안 사용해 온 NX 소프트웨어와 동일한 제품으로 클라우드에서 제공되며, 제품 수명주기 관리(PLM)를 위한 팀센터(Teamcenter) 포트폴리오 기반 내장형 데이터 관리 기능으로 더욱 강화된 제품이다. 지멘스의 서비스형 클라우드 소프트웨어 인프라에 정보가 저장돼 더 높은 유연성, 확장성, 협업을 제공하는 새로운 차원의 NX를 활용할 수 있다. NX X는 강화된 클라우드 기반 제품 엔지니어링으로, 원활한 협업을 위한 안전한 데이터 관리와 함께 데스크톱 설치 또는 아마존 웹 서비스(AWS)를 통한 브라우저 스트리밍을 지원한다. 더불어 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어가 NX에 빌트인되어 데이터 관리 기능을 강화함으로써, 사용자에게 향상된 유연성과 기본 협업 기능을 제공하고 IT 관리에 낭비되는 시간을 줄여준다. 또한 NX X의 유연하고 확장 가능한 라이선스를 통해 고객이 NX 기본 기능 외에 애드온(add-on) 모듈과 고급 NX 기능에 액세스할 수 있는 탄력적이고 비용 효율적인 방법도 제공한다. 110개 이상의 제품을 사용할 수 있으므로 고객의 워크플로에 가장 적합한 애드온을 탐색해 프로젝트의 요구 사항에 따라 유연하게 맞춤화할 수 있다. NX X는 새로 발표된 젤 X(Zel X) 소프트웨어와 연동해 사용할 수 있다. NX와 동일한 아키텍처를 기반으로 하는 젤 X는 지멘스의 차세대 브라우저 기반 엔지니어링 앱으로, NX 등 기타 엑셀러레이터 솔루션과 통합돼 제조 공정과 현장 운영을 간소화한다. 도브테일 일렉트릭 에비에이션의 데이비드 도랄(David Doral) CEO는 “혁신의 지평을 개척하는 스타트업으로서 제품 성능 보장을 위한 모든 옵션을 탐색할 수 있는 역량이 필요하다. 시중 제품을 검토한 결과 가치 기반 라이선싱을 통해 미래를 대비한 차세대 제품 엔지니어링 기능을 제공하는 NX X를 도입, 경쟁사 제품보다 확장성과 유연성이 뛰어난 엑셀러레이터로 전환할 수 있게 됐다. 지멘스와 함께 미래를 위해 구축된 새로운 플랫폼을 통해 멋진 미래를 열어갈 것”이라며 NX X 사용 경험을 공유했다.   ▲ NX 이머시브 익스플로러는 데스크톱과 가상 현실에서 설계 검토, 가상 커미셔닝, 이해관계자 승인을 위한 환경을 제공한다.수 있도록 지원한다.   미래 설계 환경에 집중하는 엔지니어와 설계자 NX 이머시브 익스플로러(NX Immersive Explorer)는 데스크톱과 가상 현실 모두에서 높은 사실감으로 설계 검토, 가상 커미셔닝, 이해관계자 승인에 게이밍 수준의 환경을 제공한다. 2024년 12월에 출시되는 NX 이머시브 익스플로러는 주요 HMD(헤드 마운트 디스플레이) 하드웨어 옵션을 지원하며, 사용자는 상호 작용 가능한 몰입형 포토리얼리즘으로 설계 프로세스 초기에 귀중한 인사이트를 얻을 수 있어 실제 프로토타입 제작에 드는 비용을 절감할 수 있다. 이 솔루션은 전체 어셈블리 관점에서 특정 부품에 집중하고, 개별 구성 요소를 검토하고, 마크업과 메모를 추가해 설계 검토 결과를 문서화할 수 있는 기능을 통해 새로운 관점에서 설계 프로세스를 수행할 수 있다.   NX에 신규 AI 기능 도입 NX를 비롯한 모든 곳에 AI가 적용돼 NX의 AI 지원 설계 도구로 프로세스를 개선하고 가속할 수 있다. 토폴로지 최적화, 퍼포먼스 프레딕터(Performance Predictor), 자이로이드 모델링을 비롯한 새로운 AI 지원 도구가 명령 예측, 선택 예측 등 기존 도구와 결합돼 효율성을 높인다. 퍼포먼스 프레딕터(Performance Predictor)는 개별 부품의 재질 선택에 의한 구조적 해석 결과에 중점을 둔 AI 기반 설계 시뮬레이션 도구이다. 설계자의 설계 변경에 의한 실시간 해석 결과를 통해 설계를 검증해 비용이 많이 드는 오류를 사전에 제거함으로써, 혁신 프로세스의 속도를 높일 수 있도록 지원한다. AI 기반 토폴로지 최적화, 새로운 자이로이드 격자 기능을 활용한 내부 채우기 설계 기능과 2023년 도입된 디자인 스페이스 익스플로러(Design Space Explorer) 기능을 결합하면 설계자는 필요에 따라 성능을 발휘하는 최적의 부품을 만들 수 있다. 더불어 경량화 연구를 수행하고 적절한 경우 적층 제조를 활용할 수 있다.   ▲ NX CAM의 고급 홀메이킹 작업은 정밀한 공구 경로 제어를 제공해 최적화된 가공과 우수한 표면 마감을 지원한다.   부품 제조 속도와 제어 극대화 이번 NX 업데이트는 NX CAM 및 NX 애디티브 매뉴팩처링(AM)에 더 높은 수준의 사용자 제어와 워크플로 생산성을 제공해 사용자가 부품 설계에서 고품질 부품으로 보다 빠르고 확실하게 전환할 수 있도록 지원한다. 향상된 3D 어댑티브 황삭(3D Adaptive Roughing) 고속 가공 전략은 프로그래머가 시작 위치를 자동으로 지정할 수 있도록 지원해 보다 효율적인 가공과 공구 수명 연장을 가능하게 한다. 마찬가지로 홀메이킹 작업도 개선돼 공구 이동을 더욱 세밀하게 제어할 수 있어, 안전한 가공과 향상된 표면 품질을 보장한다. 또한 클라우드 커넥트 툴 매니저(Cloud Connect Tool Manager)가 업그레이드돼 CNC 프로그래밍이 간소화됐다. 공구 공급업체 카탈로그에 직접 액세스해 공구 데이터를 관리, 가공 설정을 절삭 공구와 연결할 수 있으므로 프로그래밍 속도가 빨라진다. 새로운 기능과 개선 사항으로 금속과 폴리머 부품 적층 제조 빌드 작업 준비 워크플로가 간소화됐다. 새로운 패싯(facet) 선택 방법은 패싯 지오메트리로 모델링된 부품의 서포트 구조 생성을 단순화한다. 또한 서브네스팅, 신터박스 생성, 슬라이스 면적 분포 계산, 3D 패킹 최적화를 위한 새로운 기능은 폴리머 빌드 작업 준비를 위한 워크플로를 크게 단순화하고 가속한다. 새로운 지멘스 빌드 프로세서는 NX에서 SLM 솔루션즈(SLM Solutions)와 트럼프(Trumpf) 금속 3D 프린터로의 프린트 작업 파일 생성과 출력을 단순화한다. 마지막으로 새로운 다축 적층 제작 규칙을 통해 일관된 고품질 제작을 위한 ‘비결’로 여겨지는 맞춤형 공정 파라미터를 생성하고 재사용할 수 있다.   전기, 반도체 산업을 위한 기능 향상 새로운 전기 설계를 위한 매지니드 환경(Managed Environment for Electronics Design)은 엑셀러레이터 플랫폼 내 다양한 소프트웨어의 데이터를 연속 디지털 스레드로 연결하여 네 소프트웨어 간의 통합을 강화한다. 연결되는 소프트웨어는 ▲NX 소프트웨어 ▲전기/전자(E/E) 시스템 개발을 위한 캐피탈(Capital) 소프트웨어 ▲PCB 설계를 위한 익스페디션(Xpedition) 소프트웨어 ▲PLM을 위한 팀셀터 등이다. 이 네 소프트웨어 간의 통합을 강화함으로써 전기/전자와 기구 설계 팀 간 원활한 데이터 흐름과 협업이 가능해진다. 통합 데이터 관리 플랫폼은 전기/전자 분야와 기구 설계 분야의 ECAD-MCAD 프로세스를 간소화한다.   ▲ NX, 캐피탈, 익스페디션, PLM을 위한 팀센터를 통합해 전자와 기구 설계 팀 간 원활한 데이터 흐름과 협업을 가능케 한다.   NX BIM 기능 BIM용 NX는 건축/엔지니어링/건설(AEC) 워크플로를 위한 단일 다분야 플랫폼을 지원하는 종합적인 건설 정보 모델링(BIM) 도구 세트를 제공한다. 이는 일반적으로 건축과 건설 설계 프로세스의 다양한 측면을 처리하기 위해 여러 개의 개별 소프트웨어 제품에 의존하는 분야에서 특히 유용하다. 새로운 BIM용 NX 기능에는 IFC 데이터 변환기, 계단 도구, 3D BIM 라이브러리에서 가져오기 기능이 포함돼 상호 운용성과 워크플로 효율성이 향상됐다. 새로운 NX 포 콘크리트 디자인(NX for Concrete Design) 애드온 모듈은 모듈식 건축에서 필수 요소로, 콘크리트 구조물의 디지털 트윈에 더 높은 충실도를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 PC 환경에서 인공지능(AI)을 활용하기 위한 자사의 기술과 활용사례를 소개했다. 엔비디아는 PC 기반의 AI가 클라우드의 대규모 AI로 대응하기 어려운 분야에서 시장을 창출할 수 있을 것으로 보고 있으며, PC 환경에서 생성형 AI의 개발과 활용을 지원하는 다양한 기술을 제공할 계획이다. ■ 정수진 편집장   PC 기반 AI의 성장세 이어질 것 지금까지의 AI 기술 발전에서는 클라우드 기반의 대규모 연산 기술이 큰 비중을 차지해 왔다. 대규모 AI 모델과 애플리케이션의 경우에 클라우드에서 구동하는 것이 유리하지만, 모든 것을 클라우드에서 실행할 수는 없다. 인터넷에 연결되지 않은 상황에서는 클라우드에 액세스할 수 없다. 게임이나 비디오 스트리밍의 경우에는 때로 속도보다 지연 시간이 더 중요할 수도 있다. 대용량의 원본 이미지 파일이나 비디오 파일을 업로드/다운로드하는 데에는 긴 시간이 걸리기 때문에 클라우드에 모든 것을 업로드하기가 어렵고, 보안이 중요한 정보를 클라우드에 저장하고 싶지 않을 수도 있다. 클라우드는 서버 비용을 지불해야 하기 때문에, PC에서 작업을 수행하는 것이 비용 효율적일 수도 있다. 엔비디아의 제프리 옌(Jeffrey Yen) APAC 테크니컬 마케팅 시니어 디렉터는 “PC에서 AI의 수요 증가에 따라 AI 연산을 처리할 수 있는 더 가벼운 프로세서인 NPU(신경망 처리 유닛)가 시장 기회를 창출하고 있는 것도 주목할 만하다”고 전했다. NPU는 항상 켜져 있어야 하고 전력을 적게 소비해야 하는 가벼운 사용 사례에 적합하다. 반면 게임이나 콘텐츠 생성 등 더 많은 AI 사용 사례를 위해서는 NPU보다 성능이 높은 GPU를 활용할 수 있다. 옌 시니어 디렉터는 “GPU와 NPU를 탑재한 AI PC는 테크 역사에서 중요한 발전 중 하나로 모든 주요 애플리케이션에 통합되고 있으며, 미래에는 거의 모든 사용자에게 영향을 미칠 것”이라고 짚었다.   ▲ NPU, PC GPU, 데이터 센터 GPU 기반 AI의 차이점   PC AI 앱 개발의 과제 해결 지원 옌 시니어 디렉터는 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)가 윈도우 PC 애플리케이션 개발자에게 기회와 함께 과제를 안겨주고 있다고 짚었다. 개발자는 고품질의 다양한 오픈소스 생성형 AI 모델을 활용해 새로운 것을 창조할 수 있지만, 윈도우 애플리케이션은 특정 애플리케이션에 맞는 구체적이고 타기팅된 응답이 필요하다는 것이다. 이 때문에 개발자는 오픈소스 모델을 그대로 사용하기보다는 필요에 맞게 조정하고 최적화하는 작업을 해야 한다. 또 PC 하드웨어에서 실행할 수 있도록 모델을 최적화하는 것도 필요하다. 이를 위해 엔비디아는 ‘RTX AI 툴킷(RTX AI Toolkit)’을 제공해 개발자가 AI를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. RTX AI 툴킷은 AI 모델의 커스텀화, 최적화, 배포 등의 프로세스를 단순화한다. RTX AI 툴킷을 사용해 최적화된 모델은 더 빠르고 RTX 50 시리즈 GPU가 탑재된 랩톱 PC에서도 실행할 수 있는 수준이 된다는 것이 옌 시니어 디렉터의 설명이다. 또한, 엔비디아 AI 추론 관리자(NVIDIA AI Inference Manager : AIM)는 추론 관리와 관련된 두 가지의 주요 작업을 수행한다. 첫 번째는 AI 모델이 포함된 모든 파일과 데이터를 PC에 올리는 것이고, 두 번째는 추론이 어디서 이루어지는지 결정하는 데에 도움을 주는 것이다. 이를 위해 AIM은 다양한 백엔드 및 하드웨어를 위한 통합 인터페이스 API를 제공한다.   ▲ PC 앱의 AI 통합을 지원하는 엔비디아의 RTX AI 툴킷   다양한 PC AI 기술 활용사례 소개 엔비디아는 RTX 및 텐서 코어(Tensor Core)의 도입과 함께 AI 기술의 개발을 꾸준히 진행해 왔다. 2018년에는 게이밍을 위한 DLSS(딥러닝 슈퍼 샘플링) 기술을 발표했고, 2019년에는 크리에이터를 위한 ‘엔비디아 스튜디오 SDK’를 선보였다. 이후에도 방송 및 영상 콘텐츠, 화상회의, 비디오 스트리밍 등 다양한 분야에 AI 기술을 적용하고 있다.  옌 시니어 디렉터는 게임 및 영상 분야를 중심으로 엔비디아의 AI 기술 활용 사례를 소개했다. 엔비디아는 최근 AI 추론을 위한 마이크로서비스인 NIM을 적용한 디지털 휴먼을 발표했는데, NIM은 PC와 클라우드에서 최적화되었으며, AI 툴킷을 사용하여 조정되었다. 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 게이머가 게임을 배우는 데에 필요한 시간과 노력을 줄여주는 AI 도우미이다. 게임 내 상황 맥락을 실시간으로 파악해 플레이에 유용한 가이드를 제공하고, 시스템의 튜닝과 성능 최적화를 지원한다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델 기반의 이미지 생성 프로그램인 콤피UI(ComfyUI)에 RTX 가속을 지원해, RTX 랩톱에서 더욱 빠르게 이미지를 생성할 수 있게 됐다. 메이저 영상 애플리케이션인 VLC와 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)에 RTX 비디오(RTX Video)가 적용돼 AI 기반으로 HDR 영상 재생 및 편집이 향상됐다. 한편, 옌 시니어 디렉터는 지포스 RTX 그래픽카드를 더 작은 사이즈의 PC에 탑재할 수 있는 스몰 폼 팩터(SFF) 이니셔티브를 도입했다고 전했다. 이를 통해 엔비디아는 SFF에 맞춰진 RTX 그래픽카드의 크기와 형태에 관한 정보를 제공하고, 사용자가 PC를 조립할 때 호환성을 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 옌 시니어 디렉터는 “앞으로 AI는 보이지 않는 곳에서 사람이 인식하지 못한 채 더 편하게 쓸 수 있는 방향으로 발전할 것”이라면서, 게임과 영상 외에도 다양한 분야에서 RTX AI를 활용할 수 있다고 밝혔다. NIM이 레고 블록처럼 애플리케이션과 결합해 더 쉽게 AI를 사용하도록 돕고, 실시간 데이터 처리에서 NPU보다 높은 성능의 GPU를 활용해 품질을 높일 수 있다는 것이다. 옌 시니어 디렉터는 “텍스트 생성, 코딩, 화상회의 등에서 빠른 처리 속도는 더 많은 시도를 가능하게 함으로써, 더 나은 최종 결과물을 얻을 수 있게 한다”고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클은 트랜잭션 및 레이크하우스 규모 분석을 위한 오픈소스 기반의 MySQL 데이터베이스 처리 서비스인 히트웨이브(HeatWave)를 제공하고 있다. 여기에 생성형 AI를 통합한 서비스가 히트웨이브 생성형 AI(HeatWave GenAI)이다. 히트웨이브 생성형 AI는 인-데이터베이스(in-database) 대규모 언어 모델(LLM), 자동화된 인-데이터베이스 벡터 저장소, 확장 벡터 처리 및 비정형 콘텐츠 기반의 맥락화된 자연어 대화 기능 등을 제공한다. ■ 정수진 편집장   오라클의 니푼 아가르왈(Nipun Agarwal) MySQL & 히트웨이브 개발 수석부사장은 “히트웨이브는 완전 관리형 데이터베이스 처리 서비스로서 멀티 클라우드 환경에서 제공된다. 초기에는 MySQL 기반의 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 서비스로 제공되었고, 이후 꾸준히 기능을 강화해 왔다. 이번에 생성형 AI 및 벡터 저장소 기능을 포함하게 되면서, 단일 서버 위에서 더욱 다양한 기능을 제공하게 되었다”고 설명했다. 히트웨이브 생성형 AI는 인-데이터베이스 자동 백터 저장소, 인-데이터베이스 LLM, 확장형 벡터 처리, 히트웨이브 챗(HeatWave Chat) 등 네 가지의 새로운 기능을 선보였다.   ▲ 오라클은 데이터베이스에서 생성형 AI를 활용하기 위한 서비스를 선보였다.   기업의 비정형 콘텐츠에 LLM의 강점을 결합 벡터 저장소는 비정형 콘텐츠에 LLM을 활용하도록 지원함으로써, 기업의 내부 콘텐츠에 LLM의 강점을 적용할 수 있게 돕는다. 히트웨이브에 인-데이터베이스 자동 벡터 저장소를 추가함으로써 비정형 데이터에 대한 시맨틱 검색을 지원하는 등 전통적인 데이터 처리와 다른 방식을 구현한다는 것이 오라클의 설명이다. 아가르왈 수석부사장은 “오브젝트 스토리지의 데이터를 생성형 AI가 히트웨이브 내부에서 처리함으로써 생성형 AI의 강점을 데이터베이스 내부로 가져올 수 있는 독보적인 아키텍처를 구현했다”면서, “데이터 처리 작업 과정을 히트웨이브 내에서 진행함으로써 스토리지의 비용을 줄이고, 확장성과 안정성을 높은 수준으로 구현할 수 있다”고 설명했다. 오라클 인-데이터베이스 벡터 저장소는 벡터 저장소의 생성 과정을 단순화하고 자동화함으로써, 벡터 저장소 생성의 퍼포먼스를 높이고 비용을 줄일 수 있도록 했다. 생성형 AI 앱의 개발은 먼저 벡터 스토어를 구성한 뒤 LLM을 활용해 이 벡터 스토어를 적용하는 과정으로 진행된다. 오라클은 이 두 단계를 합치고 단계별로 하나의 호출 커맨드만으로 처리할 수 있다면서, 앱이 생성형 AI를 활용하는 방식을 단순화할 수 있다고 설명했다. 또한 데이터가 데이터베이스 밖으로 나가지 않기 때문에 보안도 강화할 수 있다.   LLM 활용의 비용은 줄이고 속도는 높인다 히트웨이브 생성형 AI는 데이터베이스 내부에서 CPU를 사용해 LLM을 구동할 수 있도록 했다. LLM을 구축 및 활용하기 위해 GPU 서비스를 추가로 사용하지 않아도 된다는 것이다. 아가르왈 수석부사장은 인-데이터베이스 LLM의 이점으로 단순화, 저비용, 유연성, 보안/퍼포먼스 등을 꼽았다. 추가 클라우드 서비스나 GPU가 필요 없고, 동일한 서비스를 여러 클라우드에서 사용할 수 있으며, 데이터가 데이터베이스 밖으로 나가지 않기 때문이다. 아가르왈 부사장은 “물론 외부 LLM을 적용하는 것도 가능하다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 제공하는 GPU 기반의 생성형 AI 서비스를 활용할 수 있지만, 전력 소비 등에서 CPU 기반 인-데이터베이스 LLM의 이점이 크다고 본다”고 전했다. 인-데이터베이스 LLM의 또 다른 이점은 히트웨이브를 사용할 수 있는 모든 클라우드 환경에서 LLM을 사용할 수 있으며, 히트웨이브의 오토ML과 연동해 LLM을 활용한 쿼리 정확도 및 성능의 향상이 가능하다는 점이다. 오라클은 오토ML이 인풋 데이터의 양을 줄여줘서 LLM 호출 비용을 줄일 수 있다는 설명도 덧붙였다. 또한, 히트웨이브 내에서 벡터 프로세싱 지원이 추가됐다. 히트웨이브 MySQL에서 신규 벡터 데이터타입을 지원해 MySQL의 쿼리를 효율적으로 사용할 수 있게 됐다. 아가르왈 수석부사장은 “인 메모리 프로세싱이 가능해지면서 여러 노드에서 확장이 용이해졌고, 낮은 비용으로 빠른 벡터 처리를 지원할 수 있게 됐다. 스노우플레이크, 데이터브릭스, 구글 빅쿼리 등과 쿼리 처리 성능을 비교한 자체 테스트에서는 15~30배 높은 속도를 보였다”고 전했다. 이번에 함께 선보인 히트웨이브 챗(HeatWave Chat)은 SQL 또는 자연어를 기반으로 히트웨이브와 시각적으로 상호작용하는 인터페이스를 제공한다. 이는 히트웨이브 생성형 AI에 기반한 여러 앱 중 하나로 서버 내 채팅 이력, 인용 내용, LLM 옵션 등을 저장하고, 히트웨이브 환경 내에서 자유롭게 챗을 사용할 수 있게 한다.   ▲ 오라클의 니푼 아가르왈 수석부사장은 히트웨이브 생성형 AI를 추기 비용 없이 사용할 수 있다고 소개했다.   자동화, 단순화, 안전성 등을 강점으로 내세워 오라클은 히트웨이브 생성형 AI가 인-데이터베이스에서 통합된 자동화 솔루션으로 높은 안전성과 앱 개발의 단순성을 제공한다고 설명했다. 이를 통해 앱 개발 비용을 줄이면서 보안도 강화할 수 있다는 것이다. 비용과 관련해 아가르왈 수석부사장은 “히트웨이브는 완전 관리형 서비스로 제공되며 라이선스 단위로 관리하지 않기 때문에, 히트웨이브 내에서 생성형 AI를 활용하기 위한 추가 비용이 없다”면서, “다른 업체는 머신러닝, OLTP, 생성형 AI 등을 별도의 서비스로 구성하고 있지만, 오라클은 모든 고객이 모든 데이터에 AI를 사용할 수 있도록 하기 위해 데이터 처리 플랫폼에 생성형 AI 기능을 내장했으며, 유료화나 가격 인상 계획 또한 없다”고 설명했다. 오라클은 보안 관점에서 인-데이터베이스 벡터 저장소가 유용하다는 점도 강조했다. 많은 LLM이 공개된 콘텐츠를 활용하지만, 기업 내부 콘텐츠에 LLM을 적용하고자 하는 요구도 있다. 오라클은 기업 데이터를 기반으로 LLM을 추가 생성할 필요가 없이, 벡터 저장소의 결과값을 LLM의 입력값으로 피딩하면 기업 데이터의 유출 없이 LLM을 사용할 수 있다는 점을 내세운다. 기업 데이터의 이력을 저장하지 않고 입력값으로만 사용하기 때문에 데이터 보호 수준이 높다는 것이다.  아가르왈 수석부사장은 “인-메모리 데이터베이스 안에서 모든 데이터를 스캔해 결과를 도출하기 때문에 정확한 벡터 처리 결과값을 얻을 수 있다. 여기에 RAG(검색 증강 생성)를 사용한다면 공개 데이터를 사용하는 것과 다르게 LLM의 문제로 꼽히는 환각현상을 줄일 수 있다”고 전했다. 한편, 한국어 지원에 대해서는 “현재 히트웨이브 생성형 AI는 메타의 라마 3(Llama 3)를 기반 LLM 모델로 사용하는데, 영어만큼 정확도가 높지는 않지만, 기술이 빠르게 발전하고 있어 수개월 내에 한국어의 정확도가 더욱 높아질 것으로 본다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

IBM은 ‘2024 데이터 유출 비용 연구 보고서’를 발표하고, 2024년 전 세계 데이터 유출 사고 한 건 당 평균 비용이 488만 달러(약 67억 6100만원)에 이른다고 밝혔다. 데이터 유출로 인해 상당한 또는 매우 심각한 업무 중단을 겪었다고 응답한 기업은 70%에 달했으며, 평균 유출 비용은 전년 대비 10% 증가해 팬데믹 이후 가장 큰 폭으로 상승했다. 한편, 국내 기업 평균 데이터 유출 비용은 올해 48억 3300만원으로, 한국 기업이 본 조사에 포함된 지난 7년 간 중 사상 최고치를 기록했다. 평균 유출 비용이 가장 큰 산업은 전문 서비스(법무, 회계, 컨설팅 등)로 약 73억원이며 이어서 금융(72억원), 제조산업(62억 8000만원) 등의 순이었다.     조사 결과에 따르면, 데이터 유출로 인한 부수적인 피해가 심화되면서 비즈니스 손실과 유출 후 고객 및 제3자 대응 비용이 전년 대비 올해 유출 비용 상승을 견인한 요인으로 손꼽혔다. 또, 조사 대상 기업의 절반 이상이 작년에 심각한 수준의 인력 부족을 겪으며 유출 비용이 크게 증가했다. 피해는 유출 후유증 장기화로 이어져 침해 사고를 완전히 복구할 수 있었던 소수의 기업(12%)들도 복구에 100일 이상이 걸린 것으로 조사됐다. AI와 관련해서는 보안 AI 및 자동화 솔루션을 도입한 기업이 67%로 전년 대비 10% 가까이 증가했으며, 20%는 차세대 AI 보안 툴을 사용한다고 밝혔다. 보안 AI와 자동화를 광범위하게 도입한 기업은 이러한 기술을 사용하지 않은 기업보다 평균 98일 더 빨리 사고를 탐지하고 통제했다. 침해 비용 또한 평균 220만 달러를 절감했다. 전 세계 평균 데이터 유출 사고 수명 주기(침입 감지부터 봉쇄, 최종 해결까지 걸리는 시간)는 전년도 277일에서 7년 만에 최저치인 258일을 기록했으며, AI 기술이 위협 완화 및 대응 활동을 개선해 방어자들이 시간을 확보하는 데에 도움이 될 수 있음을 시사했다. 데이터 보안이 취약해지면서 지적 재산의 도용 또한 증가했다. 침해 사고의 40%는 복합적인 환경에 저장된 데이터와 관련이 있었고, 1/3 이상은 섀도 데이터(관리되지 않는 데이터 소스에 저장된 데이터)와 관련된 것으로 나타나 데이터 추적 및 보호에 대한 어려움이 커지고 있다는 사실이 부각됐다. 이러한 데이터 가시성 격차는 지적 재산(IP) 탈취의 급격한 증가(27%)로 이어졌다. 도난당한 기록과 관련된 비용도 기록당 173 달러로 전년 대비 11% 가까이 급증했다. 앞으로 AI 시대가 도래하면 이러한 데이터와 기타 독점적 데이터에 대한 접근성은 더욱 높아질 수 있다. 중요한 데이터가 여러 환경에서 더욱 역동적이고 활발하게 사용됨에 따라 기업은 이를 둘러싼 보안 및 접근 권한 규정을 재평가해야 할 필요가 있는 것이다. IBM 시큐리티의 케빈 스카피네츠(Kevin Skapinetz) 전략 및 제품 설계 담당 부사장은 “기업들은 침해, 차단, 피해 대응이라는 끊임없는 악순환에 갇혀 있다. 이 과정에서 기업은 보안 대응력 강화에 투자하면서도 침해 비용을 소비자에게 전가하는 경우가 많아 보안은 비즈니스 운영에 있어 새로운 비용 부담이 되고 있다"며, “생성형 AI가 비즈니스에 빠르게 침투해 공격 표면이 확대됨에 따라 이처럼 비용이 계속해서 증가하면 기업은 보안 조치와 대응 전략을 재평가해야 할 수밖에 없을 것이다. 기업이 앞서 나가기 위해서는 새로운 AI 기반 보안에 투자하고 생성형 AI가 제시하는 새로운 위험과 변화에 대응하는 데에 필요한 기술을 개발해야 한다"고 말했다. 이번 보고서는 2023년 3월부터 2024년 2월까지 전 세계 604개 기업이 경험한 실제 데이터 유출에 대한 심층 분석을 기반으로 작성됐으며, 28개의 국내 기업이 연구 대상에 포함됐다. 이 연구는 포네몬 연구소(Ponemon Institute)가 수행하고 IBM이 후원 및 분석했으며, 19년 연속으로 발표되고 있다.

한국IBM은 SBS가 보도 및 제작 영상 데이터와 같은 대용량 데이터를 더욱 안정적인 환경에서 장기간 보관하고 필요 시 더욱 빠르게 데이터 수요에 대응해 확장할 수 있게 IBM TS4500 테이프 라이브러리를 도입했다고 밝혔다. 4K를 넘어 8K 화질이 대두되고 있는 오늘날, 방송 분야에서 데이터는 단 며칠만에 기하급수적으로 쌓일만큼 양 자체가 증가하고 있는 것은 물론 컴퓨터그래픽 등 최신 기술 활용으로 더욱 용량이 커지고 있다. 또, 환경·사회·지배구조(ESG) 경영 추진으로 인한 전기 소비와 탄소 배출 저감 필요성, 그리고 랜섬웨어와 같은 사이버 공격으로부터의 방어력을 갖춰야 하는 등 방송 업계를 둘러싼 대내외적 환경이 많이 변화하고 있다. 이에 자료를 안전하게 그러나 비용 효율적으로 보관할 수 있는 저장장치인 테이프 스토리지가 다시 각광받고 있다. IBM은 비즈니스 파트너인 정보통신기술(ICT) 서비스 기업 매사와 함께 SBS 스토리지 성능 개선 및 업그레이드를 위해 IBM TS4500을 공급했다. SBS는 기존 장비를 교체해 데이터 저장 집적도를 12배 높였으며, 신기술 도입으로 보도 및 제작의 영상 보관 시스템을 강화했다.     IBM TS4500은 데이터를 장기간 안전하게 보관하는 동시에 데이터 센터 공간 및 유틸리티 관련 비용을 절감할 수 있도록 설계된 고집적, 고확장성 테이프 라이브러리이다. 고가용성 및 직관적인 웹 그래픽 사용자인터페이스(GUI), 보안 및 아카이빙 솔루션 연계 등 다양한 신기술로 복잡한 업무 속에서도 기업의 유연한 대응을 지원한다. 또, IBM TS4500의 운영 비용은 회전식 디스크 스토리지나 퍼블릭 클라우드 아카이브 서비스 비용의 4분의 1 수준에 그친다. 주문형 방식으로 용량을 높일 수 있도록 설계돼 데이터 백업 및 아카이빙 수요량에 따라 유동적으로 확장할 수 있다. SBS 기술국 미디어IT팀의 임종근 부장은 “테이프 라이브러리가 제공하는 기술적 장점 외에도 본 사업에서의 IBM의 적극적인 의지와 오랜 기간 한국 시장에서 서비스를 지속한 신뢰성 측면에서 장기적인 파트너가 될 수 있다고 확신했다”고 설명하며, “IBM의 안정적인 지원을 바탕으로 변화하는 방송 환경속에서도 더욱 빠르게 대응할 수 있는 IT 환경을 구축하고자 한다”고 말했다. 한국IBM의 박대성 스토리지 사업총괄 상무는 “데이터는 항상 기업들의 예상보다 빨리 증가해 왔고, 기업들은 데이터 저장소의 다양화를 통해 비용 효율성을 추구한다”며, “테이프 라이브러리는 이러한 솔루션 구성에 빼 놓을 수 없는 중요한 요소로 IBM은 연구개발에 지속적으로 많은 투자를 해 오고 있다. 하이퍼스케일러와 같은 대형 인터넷데이터센터(IDC)를 운영하는 고객들의 요청을 직접 설계에 반영해 IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리리(IBM Diamondback Tape Library)를 작년에 출시한 것이 대표적인 사례”라고 말했다. IBM 다이아몬드백은 고집적률, 저탄소배출, 그리고 저전력이 특장점이다.

#스피드웍스 #솔리드웍스_자동화 #캐드 #솔리드아이티 #다운로드 '스피드웍스(SpeedWorks)'는 단순 반복 업무를 획기적으로 줄여 설계 기간은 단축하고, 설계자의 업무 효율성을 끌어올릴 수 있는 프로그램으로 솔리드아이티에서 개발한 솔리드웍스 서드파티로, 3차원 CAD 프로그램인 솔리드웍스의 확장팩이다.  스피드웍스(SpeedWorks)는 설계자가 업무 능률을 극대화할 수 있도록 일괄 작업, 모델링, 도면 작성, 파일 관리 등 4개 카테고리로 기능들이 구성돼 설계 작업 도구를 지원한다. 이를 통해 설계 시간 단축은 물론 휴먼 에러 방지, 리소스 절감, 정확도 향상 등의 효과를 기대할 수 있다.   아래 내용이 보이지 않으면 <여기>를 클릭해 주시기 바랍니다.