헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 초고속 디지털 3차원 측정기(Coordinate Measuring Machine : CMM)인 마에스트로(MAESTRO)를 출시했다고 밝혔다. 마에스트로는 현대 제조업의 증가하는 생산성 요구를 충족하기 위해 완전히 새롭게 설계되어, 전 세계적인 기술 인력 부족 문제와 높아지는 품질 요구에 대응하여 계측 분야에서 속도, 간소화, 디지털 통합의 새로운 기준을 제시한다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마에스트로는 헥사곤의 계측 기술을 바탕으로 빠른 속도, 쉬운 사용, 연결성, 확장 가능성이라는 네 가지 원칙에 따라 구축되었다. 이러한 디지털 중심 아키텍처는 업계에 빠른 측정 루틴, 직관적인 사용자 경험, 원활한 데이터 통합 기능을 제공한다. 또한, 모듈형 소프트웨어와 하드웨어를 채택해 생산 환경의 변화에 따라 유연하게 확장할 수 있도록 설계되었으며, 이는 높은 정밀도가 요구되는 항공우주, 자동차, 고정밀 제조 분야에 적합하다. 또한 마에스트로는 헥사곤의 디지털 센서, 단일 케이블 시스템, 새로운 펌웨어 기반의 전용 컨트롤러 등 새롭게 개발된 디지털 아키텍처를 적용했다. 이를 통해 측정 작업 전반의 효율성을 높이고 처리 속도를 향상시키며, 현대 제조 환경에 최적화된 미래형 연결성을 제공한다.     헥사곤은 마에스트로를 통해 측정의 속도와 정밀성, 프로그래밍 등 사용의 간소화, 엔드 투 엔드 연결, 플랫폼 확장성과 같은 이점을 얻을 수 있다고 설명했다. 마에스트로는 새롭게 설계된 기계 구조와 단일 케이블 기반 디지털 플랫폼, 고성능 센서를 통해 산업 표준을 충족하는 서브 미크론 수준의 정밀 측정을 빠르게 수행할 수 있다. 이를 통해 고객은 주요 품질 관리에 대한 반복적이고 인증된 측정 결과에 대해 신뢰할 수 있으며, 복잡한 형상이나 까다로운 환경에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있다. 마에스트로는 높은 정밀도를 유지하면서 초고속 모션을 통해 업계 최고 수준의 처리량을 제공한다. 동기화된 축 이동, 빠른 보정 및 클라우드 연결 소프트웨어는 설정, 프로그래밍, 실행 및 보고를 가속화한다. 마에스트로는 3차원 측정기(CMM) 프로그래밍을 간소화하고 워크플로를 효율화함으로써 품질 검사를 한층 정교하게 구현한다. 헥사곤의 넥서스(Nexus) 플랫폼 기반 차세대 클라우드 메트롤로지 애플리케이션과 직관적인 사용자 인터페이스를 통해, 전문 계측 인력은 물론 비전문 인력도 코딩 없이 손쉽게 반복 가능하고 표준에 부합하는 측정 결과를 도출할 수 있다. 마에스트로는 산업용 사물인터넷(IIoT) 기반으로 설계된 측정 장비로서, 헥사곤의 넥서스 시스템과 통합되어 설계, 생산, 품질 부서 간 실시간 데이터를 공유한다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정을 지원하고, 설비가동률(Overall Equipment Effectiveness : OEE)을 향상시킨다. 또한 자동화 시스템과의 인라인 및 니어라인(near-line) 연동도 자연스럽게 구현할 수 있다. 마에스트로는 모듈형 설계와 향후 업그레이드를 위한 견고한 로드맵을 바탕으로 높은 확장성을 제공한다. 제조업체는 소프트웨어, 센서, 기능을 손쉽게 업데이트할 수 있어, 변화하는 생산 환경에 유연하게 대응하면서도 투자 자산을 지속적으로 활용할 수 있다. 헥사곤의 요르크 델러(Jörg Deller) 정밀 측정 장비 총괄은 “제조업체는 품질 기준이 높아지고 기술 인력이 부족한 상황에서 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 시스템을 요구하고 있다”면서, “기존 시스템 개선하는 대신 하드웨어와 소프트웨어를 완전히 재설계함으로써 전문가부터 신규 인력까지 누구나 생산적으로 활용할 수 있는 고정밀 검사 설루션을 구현할 수 있었다”고 말했다. 또한 “마에스트로는 디지털 기반 설계를 통해 스마트 공장 환경에 손쉽게 통합될 수 있어, 현장의 품질 수준을 빠르고 확실하게 끌어올릴 수 있다”고 덧붙였다. 헥사곤은 마에스트로와 함께 PC-DMIS, 메트롤로지 멘토(Metrology Mentor), 메트롤로지 자산 관리자(Metrology Asset Manager), 메트롤로지 리포팅 넥서스 앱(Metrology Reporting Nexus Apps) 등 다양한 소프트웨어 도구와 서비스를 함께 개발해 통합된 시스템으로 제공한다. 이를 통해 부품 로딩부터 분석까지 전 과정의 생산성을 개별 구성 요소 기반 설루션보다 크게 높일 수 있다. 최종 목표는 프로그래밍, 실행, 사용, 보고부터 설계 및 제조 부문과의 협업에 이르기까지, 사용 편의성과 빠른 워크플로를 제공하는 것이다. 마에스트로는 접촉식 프로브와 레이저 스캐닝 프로브를 활용한 자동화된 멀티 센서 워크플로에 최적화된 형태로 제공된다. 새로운 ‘디지털 랙(digital rack)’을 통해 센서 점유 상태, 공급 상태, 작동 상태를 데스크톱과 같은 장비와 클라우드 기반 애플리케이션에서도 실시간으로 확인할 수 있다. 향후에도 동일한 통합 플랫폼을 기반으로 한 확장 모델과 기능이 추가될 예정이다.

탑솔리드의 한국 파트너사인 인코스는 6월 19일 경기도 성남시 스카이파크 센트럴 판교 호텔에서 ‘탑솔리드(TopSolid) 디지털 대전환 인공지능 세미나’를 개최한다고 밝혔다. 이번 세미나는 4차 산업혁명 시대를 맞아 한국 제조업이 직면한 글로벌 경쟁 심화, 산업 구조의 급속한 변화, 숙련 엔지니어 감소 및 AI 기술 부상 등의 도전 과제에 대응하고, 디지털 전환과 인공지능 도입을 통한 미래 경쟁력 확보 방안을 제시하기 위해 마련되었다. 이번 세미나에서는 탑솔리드의 패트리스 티베리(Patrice Tiberi) 개발총괄이사가 인더스트리 4.0을 위한 탑솔리드 전략 및 AI 애플리케이션 등에 대해 소개한다. 또한 탑솔리드 기반의 디지털 팩토리 구축 전략과 AI 기술이 접목된 최신 CAD/CAM/PDM 설루션에 대한 논의가 이루어질 예정이다. 인코스 관계자는 “인더스트리 4.0의 핵심은 디지털화와 상호 연결된 생산 시스템을 통해 제조 현장의 효율성과 경쟁력을 극대화하는 것이다. 지금부터 탑솔리드를 통해 디지털 공장을 구축해 나가는 것이 가장 빠르고 안정적인 선택이 될 수 있다”면서, “이번 세미나가 참가자 모두에게 탑솔리드 기반의 디지털 팩토리 구축 전략과 AI 기술이 접목된 제조 설루션에 대해 함께 고민하고 새로운 해답을 찾는 의미 있는 기회가 되기를 바란다”고 전했다.  

알테어가 HD현대중공업 엔진연구소와 친환경 선박 엔진의 성능 향상 및 AI 기반 개발을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.   이번 협약은 최근 강화되는 친환경 해운 규제에 대응해, 조선업계가 디지털 전환과 기술 고도화를 적극 추진하는 흐름 속에서 체결됐다. 알테어와 HD현대중공업 엔진연구소는 시뮬레이션과 AI 기술을 기반으로, 친환경 선박 엔진 개발의 디지털 전환을 본격적으로 강화할 계획이다.   협약에 따라 양사는 ▲친환경 선박 엔진 설계 및 최적화를 위한 시뮬레이션 플랫폼 구축 ▲AI 기반 엔진 성능 개선 기술 개발 ▲예지보전 및 진단 기술 확보 ▲AI 시각화 기술을 활용한 엔진 안전성 향상 등 다양한 기술 협력을 추진한다. 한편, 알테어는 최근 지멘스에 인수되면서 지멘스의 디지털 엔터프라이즈 전략과 기술 생태계의 일원으로 합류했다. 알테어는 지멘스에 인수된 이후, 지멘스의 산업용 소프트웨어 기술과 AI·시뮬레이션 기반 역량을 바탕으로 다양한 산업 분야에서 설루션 적용 범위를 확대하고 있다고 전했다. 알테어는 이번 협력을 통해 HD현대중공업 엔진연구소가 추진하는 친환경 선박 엔진 기술 개발이 보다 높은 성과로 이어질 수 있도록 지원할 예정이다. 특히 설계 효율성 향상, 개발 기간 단축, 성능 개선 등에서 지멘스의 산업용 소프트웨어 기술과의 시너지를 바탕으로 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     HD현대중공업 안성찬 엔진연구소장은 “HD현대중공업과 알테어는 힘센엔진의 고품질 설계를 위한 시뮬레이션 기술 개발을 위해 지속적으로 협력해 왔다. 이번 협력을 통해 가상 제품 개발 및 AI연계 엔진 시뮬레이션 등 차세대 엔진 설계 기술 개발이 더욱 가속화될 것으로 기대한다.”고 밝혔다.   알테어의 피에트로 체르벨레라 항공우주·방위산업 수석 부사장은 “이번 협력은 단순한 기술 개발을 넘어, 선박 엔진 제조 기술의 미래 방향을 함께 설계해 나가는 전략적 파트너십”이라면서, “알테어의 글로벌 기술력과 HD현대중공업의 친환경 선박 엔진 기술이 만나 지속가능한 엔진 기계 사업의 새로운 기준을 만들어갈 것”이라고 말했다.

엔비디아가 마이크로소프트와 협력해 RTX AI PC를 위한 다양한 기능과 개발자 도구를 통해 AI 생태계 전반을 확장하고 있다고 밝혔다. RTX AI PC용으로 새롭게 설계된 엔비디아 텐서RT(NVIDIA TensorRT)는 윈도우 ML(Windows ML)을 통해 제공되며, 고성능 AI 실행 환경을 지원한다. 생성형 AI는 디지털 휴먼부터 글쓰기 도우미, 지능형 에이전트, 크리에이티브 도구에 이르기까지 PC 소프트웨어를 획기적인 경험으로 변화시키고 있다. 엔비디아 RTX AI PC는 생성형 AI 실험을 더 쉽게 시작하고, 윈도우 11에서 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 지원하는 기술이다. 엔비디아 텐서RT가 RTX AI PC를 위해 새롭게 설계됐다. 높은 수준의 텐서RT 성능과 함께 적시 온디바이스 엔진 구축과 기존 대비 8배 더 작은 패키지 크기를 통해 1억 대 이상의 RTX AI PC에 AI를 원활하게 배포할 수 있도록 돕는다. ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Bulid)’ 행사에서 발표된 RTX용 텐서RT는 앱 개발자에게 광범위한 하드웨어 호환성과 최첨단 성능을 모두 제공하는 새로운 추론 스택인 윈도우 ML에서 기본적으로 지원된다. 엔비디아는 AI 기능을 통합하려는 개발자를 위해 엔비디아 DLSS부터 엔비디아 RTX 비디오(RTX Video)와 같은 멀티미디어 향상 기능까지 다양한 소프트웨어 개발 키트(software development kits, SDKs) 옵션을 제공한다. 5월 중으로 오토데스크를 비롯해 빌리빌리(Bilibili), 카오스(Chaos), LM 스튜디오(LM Studio), 토파즈 랩스(Topaz Labs)의 인기 소프트웨어 애플리케이션에서 RTX AI 기능과 가속화를 위한 업데이트를 출시할 예정이다.     AI 애호가와 개발자는 엔비디아 NIM을 사용해 AI를 쉽게 시작할 수 있다. 이는 애니띵LLM(AnythingLLM), 마이크로소프트 VS 코드(VS Code), 컴피UI(ComfyUI)와 같은 인기 앱에서 실행 가능한 사전 패키징, 최적화된 AI 모델이다. 곧 출시되는 플럭스.1-쉬넬(FLUX.1-schnell) 이미지 생성 모델은 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 인기 있는 플럭스.1-데브(dev) NIM 마이크로서비스는 더 많은 RTX GPU를 지원하도록 업데이트됐다. 엔비디아 앱 내 RTX PC AI 어시스턴트인 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 코딩 없이 간단한 AI 개발을 시작하고자 하는 사용자들을 지원한다. 이를 통해 자연어 기반 AI로 PC 앱과 주변기기를 제어하는 플러그인을 직접 구축할 수 있다. 아울러 구글 제미나이(Google Gemini) 웹 검색, 스포티파이(Spotify), 트위치(Twitch), IFTTT, 시그널RGB(SignalRGB)등 새로운 커뮤니티 플러그인도 현재 제공되고 있다. 윈도우 ML은 ONNX 런타임(ONNX Runtime) 기반으로 구동되며, 각 하드웨어 제조업체에서 제공하고 유지 관리하는 최적화된 AI 실행 레이어에 원활하게 연결된다. 지포스(GeForce) RTX GPU의 경우, 윈도우 ML은 높은 성능과 빠른 배포를 위해 RTX용 텐서RT 추론 라이브러리를 자동으로 사용한다. 다이렉트ML(DirectML)과 비교했을 때, 텐서RT는 PC에서 AI 워크로드를 처리하는 데 50% 이상 빠른 성능을 제공한다. 또한 윈도우 ML은 개발자의 QoL(Quality of Life) 측면에서도 다양한 이점을 제공한다. 각 AI 기능을 실행하는 데 가장 적합한 하드웨어(GPU, CPU, NPU)를 자동으로 선택하고, 해당 하드웨어에 맞는 실행 공급자를 다운로드해 해당 파일을 앱에서 패키징할 필요가 없게 한다. 이로써 최신 텐서RT 성능 최적화가 준비되는 즉시 사용자에게 제공될 수 있다.  텐서RT는 원래 데이터센터용으로 구축된 라이브러리였지만, RTX AI PC를 위해 새롭게 설계됐다. RTX용 텐서RT는 텐서RT 엔진을 사전 생성해 앱과 함께 패키징하는 대신, 적시에 온디바이스 엔진을 구축해 사용자의 특정 RTX GPU에 최적화된 AI 모델 실행을 수 초 내에 처리할 수 있다. 또한 라이브러리 패키징 방식이 간소화돼 파일 크기가 기존 대비 8배까지 줄었다. RTX용 텐서RT는 현재 윈도우 ML 프리뷰를 통해 제공되고 있으며, 6월부터는 엔비디아 개발자(NVIDIA Developer) 포털에서 독립형 SDK로 제공될 예정이다. 한편, AI 기능을 추가하거나 앱 성능을 향상시키려는 개발자는 광범위한 엔비디아 SDK를 활용할 수 있다. 여기에는 GPU 가속화를 위한 엔비디아 쿠다(CUDA)와 텐서RT, 3D 그래픽을 위한 엔비디아 DLSS와 옵틱스(Optix), 멀티미디어를 위한 엔비디아 RTX 비디오와 맥신(Maxine), 생성형 AI를 위한 엔비디아 리바(Riva)와 ACE가 포함된다. 엔비디아는 윈도우 ML과 텐서RT 통합을 통해 마이크로소프트와 주요 AI 앱 개발자들과의 협력을 지속하며 RTX 기반 시스템에서 AI 기능을 가속화하도록 지원할 예정이다.

황재선 지음 / 25,000원 / 좋은습관연구소 생성형 AI를 통해 이미 100배의 생산성 향상을 경험하고 있는 지금, 이러한 경험은 이제 개인을 넘어 조직으로 확대되어야 한다. 신간 'AX 100배의 법칙'은 나와 조직의 능력을 100배 높이는 AI 경영을 위한 5단계 프로세스를 제시해 주목받고 있다. AX 5단계, 기업 규모별 맞춤형 전략 제시 이 책에서는 1인 기업이나 소규모 회사부터 글로벌 대기업까지, 각 기업의 규모에 맞춰 AX(AI 트랜스포메이션)를 발전시킬 수 있는 구체적인 로드맵을 제공한다. 각 단계별로 필요한 자원, 유의사항, 조직의 준비 사항은 물론, 개인이 앞으로 어떤 역할로 자신을 포지셔닝하고 자기계발해야 하는지에 대한 방향성도 제시했다. SK 디스커버리 DX Lab의 황재선 부사장이 집필한 이 책은 DX(디지털 트랜스포메이션) 시절부터 현재의 AX에 이르기까지, 기업 현장에서 다양한 AI 프로젝트를 직접 지휘한 경험을 바탕으로 현실적이고 체계적인 내용을 담았다. 황재선 부사장은 앞서 "DX는 조직의 습관을 바꾸는 일"이라는 정의로 많은 경영자들에게 큰 영감을 주었으며, 이제 이 메시지는 "AX는 조직의 습관을 바꾸는 일"로 다시금 정의되고 있다. AI 에이전트 시대, 개인과 기업의 공존을 위한 5단계 접근 AI 기술은 기업 경영 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 특히 생성형 AI의 등장은 AI를 개인의 이슈로 확장시켰다. 'AX 100배의 법칙'은 이러한 변화를 총 5단계로 접근하여 AI 에이전트 시대에 개인과 이들의 공존을 모색한다. 1단계: 생성형 AI 활용  - 일상생활과 업무에 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 단계다. 2단계: RAG 및 지능형 RPA 활용 - RAG(Retrieval-Augmented Generation; 검색 증강 생성)를 활용해 사내 DB나 문서 검색 결과를 실시간으로 생성형 AI에 제공함으로써 더 풍부하고 정확한 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 한다. 또한, 생성형 AI와 결합된 '지능형 RPA(Robotic Process Automation; 로보틱 프로세스 자동화)'를 통해 단순 반복 업무의 자동화율을 더욱 높인다. 3단계: 분석형 AI와 생성형 AI 결합 - 머신러닝 및 딥러닝 기반의 기존 분석형 AI와 생성형 AI를 결합하여 데이터 전문가가 아닌 비전문가도 자유롭게 분석 데이터를 활용하고 체크할 수 있는 자율성을 확보한다. 4단계: AI 에이전트 등장 - AI가 스스로 목표를 설정하거나 사용자의 목표를 인식한 뒤 여러 서브 태스크를 분해해 직접 실행하는 단계다. 이는 AI 활용의 최종 단계로, 100배를 넘어 100명의 역할을 수행하는 AI를 통해 무인 상태에서 의사결정과 작업 수행이 가능한 시나리오를 구현한다. 5단계: 도메인 특화 AI 모델 판매 - 1단계부터 4단계를 거쳐 만들어진 기업 특화 LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model)을 새로운 비즈니스 모델로 판매하는 단계다. 이는 일반 제조 기업이 테크 기업으로 전환하는 효과를 가져온다. 각 단계의 현실화 시기는 달라질 수 있지만, 생성형 AI의 출현으로 급변하는 비즈니스 환경을 고려할 때 예상보다 빠르게 다가올 수 있다. 'AX 100배의 법칙'은 저자의 실전 경험을 바탕으로 AX 준비를 위한 조직, 인프라, 문화 점검 방법, CEO의 역할, 구성원들의 AX 전환 속도 격려를 위한 KPI 설정 방법 등을 상세히 다룬다. 또한, AX 실천을 성공적으로 이어가고 있는 기업 사례와 활발하게 준비 중인 산업 분야를 여러 사례를 통해 요약 정리했다. 나아가 개인이 AX 시대에 인공지능과 함께 일하기 위해 어떤 역할을 담당하고, 인공지능과의 관계 설정은 어떻게 해야 하는지, 인공지능의 오류와 편향을 어떻게 감시하고 체크할 수 있는지 등  'AI 매니저'라는 새로운 개념을 제시하며 개인의 자기계발 방향을 제시한다.

엔비디아는 글로벌 시스템 제조업체들이 개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크(NVIDIA DGX Spark)와 DGX 스테이션(DGX Station) 시스템을 구축할 예정이라고 발표했다. 엔비디아는 DGX 스파크와 DGX 스테이션의 가용성이 확대되면서 전 세계 개발자, 데이터 과학자, 연구원이 높은 성능과 효율을 경험할 수 있게 될 것으로 기대하고 있다.  기업, 소프트웨어 제공업체, 정부 기관, 스타트업, 연구 기관 등에서은 데이터 크기, 독점 모델 프라이버시 또는 확장 속도에 영향을 주지 않으면서 데스크톱 폼 팩터에서 AI 서버의 성능과 기능을 제공할 수 있는 강력한 시스템을 필요로 한다. 자율적인 의사 결정과 작업 수행이 가능한 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 부상은 이러한 요구를 더욱 증폭시키고 있다. 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 플랫폼을 기반으로 하는 DGX 스파크와 DGX 스테이션은 개발자들이 데스크톱에서 데이터센터에 이르기까지 모델의 프로토타이핑, 미세 조정, 추론 등을 실행할 수 있도록 지원한다.     DGX 스파크에는 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Superchip)과 5세대 텐서 코어(Tensor Core)가 탑재돼 있다. 이는 최대 1페타플롭(petaflop)의 AI 컴퓨팅 성능과 128GB의 통합 메모리를 제공하며, 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)나 기타 가속화된 클라우드 또는 데이터센터 인프라로 모델을 원활하게 내보낼 수 있다. 간소한 패키지로 강력한 성능과 기능을 제공하는 DGX 스파크는 개발자, 연구원, 데이터 과학자, 학생들이 생성형 AI의 한계를 뛰어넘고 산업 전반의 워크로드를 가속화할 수 있도록 지원한다. 까다로운 AI 워크로드를 위해 설계된 DGX 스테이션은 엔비디아 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩(Ultra Desktop Superchip)을 탑재해 최대 20페타플롭의 AI 성능과 784GB의 통합 시스템 메모리를 제공한다. 또한 이 시스템에는 고속 연결과 멀티스테이션 확장을 위해 최대 800Gb/s의 네트워킹 속도를 지원하는 엔비디아 커넥트X-8 슈퍼NIC(ConnectX-8 SuperNIC)도 탑재했다. DGX 스테이션은 고급 AI 모델을 로컬 데이터로 실행하는 단일 사용자용 데스크톱으로 활용할 수 있으며, 여러 사용자를 위한 온디맨드 중앙 집중식 컴퓨팅 노드로도 사용할 수 있다. 이 시스템은 엔비디아 멀티 인스턴스(Multi-Instance) GPU 기술을 지원해 최대 7개의 인스턴스로 분할할 수 있다. 각 인스턴스는 독립적인 고대역폭 메모리, 캐시, 컴퓨팅 코어를 갖춰 데이터 과학과 AI 개발 팀을 위한 개인 클라우드로 활용할 수 있다. 또한, DGX 스파크와 DGX 스테이션은 산업용 AI 팩토리를 구동하는 소프트웨어 아키텍처를 반영한다. 두 시스템 모두 최신 엔비디아 AI 소프트웨어 스택으로 사전 구성된 엔비디아 DGX 운영 체제를 사용하며, 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 엔비디아 블루프린트(Blueprints)에 대한 액세스를 제공한다. 개발자는 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter), 올라마(Ollama)와 같은 일반적인 도구를 사용해 DGX 스파크에서 프로토타이핑 생성, 미세 조정, 추론을 수행할 수 있다. 그리고 이를 DGX 클라우드나 가속화된 데이터센터 또는 클라우드 인프라에 원활하게 배포할 수 있다. DGX 스파크는 7월부터 에이서, 에이수스, 델 테크노로지스, 기가바이트, HP, 레노버, MSI를 비롯한 글로벌 채널 파트너를 통해 출시될 예정이며, 현재 예약이 진행 중이다. DGX 스테이션은 올해 말 에이수스, 델 테크놀로지스, 기가바이트, HP, MSI에서 출시될 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “AI는 실리콘에서 소프트웨어에 이르기까지 컴퓨팅 스택의 모든 계층을 혁신했다. AI 혁신을 촉발한 DGX-1 시스템의 직계 후속인 DGX 스파크와 DGX 스테이션은 차세대 AI 연구와 개발을 지원하기 위해 처음부터 새롭게 설계됐다”고 말했다.

앤시스는 자율주행차 시대에 요구되는 안전성과 성능을 충족하는 전자식 파워 스티어링 시스템(EPS : Electronic Power Steering system) 개발을 위해 폭스바겐과 협력하고 있다고 소개했다. 자율주행차, 차량 공유 및 배송 서비스가 머지않아 일상 속에서 주류 기술로 자리잡을 것으로 전망된다. 맥킨지 미래 모빌리티 센터는 자율주행 기술이 오는 2035년까지 3000억~4000억 달러의 수익을 창출할 수 있을 것으로 내다봤다. 이는 자율주행차 개발에 투자하고 있는 완성차 제조업체(OEM) 및 티어 공급업체에게 긍정적인 신호로 해석된다. 다만 이러한 기술이 본격적으로 상용화되기 위해서는 새로운 기술 역량의 확보는 물론, 안정성과 관련된 다양한 우려를 해소할 수 있는 능력이 성공의 핵심으로 작용할 것이다. 폭스바겐은 EPS를 개발하면서 급변하는 자동차 산업 환경과 자율주행 기술의 진화에 발맞춰 혁신을 추진하고 있다. 특히, EPS의 성능과 안전성을 빠르게 개선해 관련 요구 사항의 임계값을 충족시키는 동시에, 자사 브랜드 고유의 정확하고 반응성이 뛰어난 핸들링 성능을 강화하기 위해 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어를 적극 도입하고 있다. EPS는 다양한 주행 시나리오에서 스티어링 프로세스를 정밀하게 제어할 수 있는 복잡한 기능을 갖추고 있다. 이러한 진화 덕분에 최신 자동차는 차선 유지 보조 시스템, 고속도로 주행 시나리오의 일시적 자율주행, 자동 주차 그리고 무인 호출 기능까지 다양한 자동화 기술을 탑재하고 있다. 앞으로의 발전 방향은 ‘스티어-바이-와이어(Steer-by-wire)’ 시스템으로 나아갈 것으로 예상된다. 이 시스템은 운전자와 앞바퀴 간의 기계적 연결 없이도 차량을 제어할 수 있도록 하며, SAE 레벨 3 이상의 고도 자율주행을 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있다.   ▲ 폭스바겐 프리미엄 플랫폼용 전자식 스티어링 시스템의 주요 사양   승차감과 핸들링을 좌우하는 스티어링 시스템 개발은 폭스바겐의 차량 설계에서 핵심적인 역할을 담당한다. 차량 주행 중의 변화는 대부분 소프트웨어 기능에 의해 밀리초 단위로 정밀하게 조정되며, 운전자가 무의식적으로 감지하는 미세한 차이가 성능에 대한 인식으로 이어지는 경우가 많다. 특히, 운전자의 직접적인 입력이 제한되는 자율주행차에서는 더욱 복잡하게 작용한다. 현재 폭스바겐은 프리미엄 플랫폼 전기차에 적용 가능한 첨단 모듈형 스티어링 시스템을 개발 중이다. 이러한 시스템은 스티어링 보조 기능의 갑작스러운 상실이나 예기치 못한 스티어링을 포함한 자율주행 관련 위험을 효과적으로 완화한다. 또한, 자율주행 환경에서 요구되는 EPS 시스템의 복잡성에 대응하기 위해 폭스바겐은 다양한 물리 영역을 아우르는 테스트를 수행하고 있다. 이는 약 150명의 엔지니어가 75만 줄의 코드를 기반으로 8000개 이상의 요구 사항을 만족시키는 소형 전자 제어 장치(ECU)에 대한 테스트, 유효성 검토 및 검증 작업을 책임지고 있다. 이러한 작업은 고성능이면서도 비용 효율적인 ECU의 개발을 가능케 한다. 특히 폭스바겐은 테스트 시나리오 전반에 걸친 시간 및 비용 부담을 최소화하고 개발 속도와 효율성을 동시에 확보하기 위해 제품과 프로세스 전반의 간소화를 적극적으로 추진하고 있다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너(Soeren Schreiner) 수석 애플리케이션 엔지니어는 “자율주행 기술처럼 복잡성과 변동성이 높은 분야에서는 적응력이 뛰어난 설루션이 필수이다. 동시에 비용 효율성과 안전성 또한 충족되어야 한다. 특히 안전은 전체 개발 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소 중 하나”라고 강조했다. 자율주행 기술의 복잡한 시스템의 안전성을 보장하기 위해, 폭스바겐 엔지니어들은 국제적 안전 표준을 충족하는 방식으로 시스템 소프트웨어를 개발했음을 적극적으로 입증해야 한다. 이를 위해 폭스바겐은 차량용 전기·전자(E/E) 시스템의 기능적 안전을 규정한 국제 표준 ISO 26262를 기반으로, 가장 높은 수준의 안전 등급인 ASIL-D를 준수하고 있다. ASIL-D는 EPS와 같은 안전 필수 시스템의 설계·개발 시 적용되는 핵심 프레임워크다. 또한, 폭스바겐의 스티어링 시스템은 자동차 임베디드 소프트웨어 개발의 글로벌 품질 기준인 ASPICE(Automotive SPICE)의 레벨 2(L2) 요구 사항을 충족해야 한다. ASPICE L2는 차량 소프트웨어 개발 표준의 이행 여부를 평가해, 신뢰 가능한 결과물을 일관되게 제공할 수 있는지를 검증하는 체계다. 이러한 표준을 만족시키기 위해 폭스바겐은 앤시스의 시스템 및 소프트웨어 아키텍처 설계(SCADE Architect), 주요 임베디드 소프트웨어를 위한 모델 기반 개발 환경(SCADE Suite), 임베디드 소프트웨어 테스트(SCADE Test) 및 소프트웨어 라이프 사이클 관리(SCADE LifeCycle) 등 다양한 개발 도구를 활용해 엔드 투 엔드 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계 툴체인을 구축했다. 이 새로운 툴체인은 소프트웨어 개발 및 배포 효율성을 높이는 동시에, 고난도 안전 제약 기준을 충족해야 하는 시스템 내에서 ISO 26262 ASIL-D 및 ASPICE L2를 준수할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너 수석 애플리케이션 엔지니어는 “폭스바겐과 함께 개발한 이번 워크플로는 효율성과 유연성을 모두 갖춘 것이 특징이다. 이 프로세스를 통해 복잡한 다단계 소프트웨어 아키텍처 모델을 정의하고 유지하면서도 설계 모델과 기능 테스트 간의 자동 동기화, 전체 개발 과정에 걸친 요구사항 추적성 확보가 가능해졌다”라고 설명했다.

로크웰 오토메이션이 제약 및 바이오제약 산업을 위한 차세대 제조 실행 시스템(MES) 설루션인 ‘팩토리토크 파마스위트(FactoryTalk PharmaSuite 12.00)’을 출시했다고 밝혔다. 이 설루션은 엄격한 규제가 요구되는 생명과학 분야의 특수한 필요를 충족하고, 제조업체가 시스템을 보다 민첩하고 확장 가능하게 운영할 수 있도록 설계됐다. 현재 제약 및 바이오제약 업계는 디지털화를 통해 규정 준수를 유지하면서도 신속한 시장 대응과 유연한 생산 체계 확보를 요구받고 있다. 이에 대해 업계 협의체인 바이오포럼(BioPhorum)은 기존 MES 시스템의 도입 난이도, 유연성 부족, 높은 비용 등의 문제를 지적한 바 있다. 로크웰 오토메이션은 “이러한 업계의 도전과제에 대한 실질적 해답으로 파마스위트 12.00을 선보이며, 규제 환경에 최적화된 디지털 제조 플랫폼의 새로운 표준을 제시했다”고 전했다. 파마스위트 12.00의 주요 기능으로는 ▲클라우드 기반 배포 ▲설정 자동화 툴(MICKA) ▲모듈형 설계 ▲중앙 집중형 모니터링 툴 ▲강화된 사이버보안 ▲향상된 업그레이드 엔진이 있다. 이 설루션은 모듈형 아키텍처 기반으로 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에서 유연하게 배포할 수 있어, 운영 효율성과 글로벌 확장성을 동시에 확보할 수 있다는 것이 로크웰 오토메이션의 설명이다. 또한, 새로운 설정 자동화 툴과 강화된 사이버보안 프레임워크는 검증 비용 및 시간을 절감하고, 엄격한 규정 준수와 데이터 무결성 요구사항을 충족하는 데 기여할 수 있다.     파마스위트 12.00의 클라우드 기반 배포는 리눅스 모듈을 통해 쿠버네티스(Kubernetes) 환경을 지원함으로써, 보다 빠르고 안정적인 시스템 설치 및 유지 관리를 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 복잡한 시스템 셋업에 대한 부담을 줄이고 배포 속도를 가속화할 수 있다. 새롭게 도입된 설정 자동화 툴인 MICKA는 설치 및 검증 과정을 자동화하여 반복적이고 수작업이 필요한 작업을 최소화하여 규제 환경에서 운영의 효율을 높인다. 여기에 더해, 모듈형 설계를 적용함으로써 다양한 생산 환경에 유연하게 대응할 수 있으며, 시스템의 표준화를 통해 글로벌 확장 및 관리가 용이하다. 또한, 중앙 집중형 모니터링 기능은 문제를 조기에 감지하고 신속한 대응을 가능하게 해 운영 중단 리스크를 최소화하며, 생산 품질 유지에 기여한다. 이와 함께, 산업 표준에 기반한 보안 개발 프로세스를 적용해 데이터 무결성과 규정 준수를 강화했으며, 향상된 업그레이드 엔진을 통해 최신 기능과 보안 패치를 간편하게 적용할 수 있어 시스템을 지속적으로 최적화할 수 있다. 로크웰 오토메이션의 마틴 페트릭(Martin Petrick) MES 부문 비즈니스 관리자는 “파마스위트 12.00은 생명과학 제조업체가 디지털 제조 환경을 구축함에 있어 성능과 보안, 규정 준수, 확장성 측면에서 새로운 기준을 제시하는 설루션”이라며, “클라우드를 포함한 다양한 배포 옵션을 통해 제조업체는 더욱 빠르고 유연하게 운영을 확장하고, 글로벌 출시 및 검증 절차를 간소화할 수 있다”고 전했다.