망고부스트 김장우 대표 인터뷰 거대한 도시가 제대로 돌아가기 위해선 도로망과 신호체계가 막힘없이 작동해야 한다. AI 인프라도 마찬가지다. GPU, 스토리지, 네트워크가 제 역할을 하려면 서로 간의 데이터 흐름이 매끄럽게 이어져야 한다. 그러나 지금까지의 구조에서는 모든 교통 신호를 CPU 한 대가 관리하다 보니, 차량이 몰리는 순간 도로가 정체되고 처리 속도가 급격히 떨어졌다. 이 병목을 해소하기 위해 망고부스트는 독보적인 DPU(Data Processing Unit) 기술력을 앞세워 시장을 돌파하고 있다. AI 서버 효율 극대화, 그 중심에 선 DPU 프레세덴스 리서치에 따르면, 글로벌 AI 반도체 시장은 2023년 약 450억 달러 규모에서 2028년 1500억 달러로 성장할 전망이다. 대규모 언어모델(LLM) 학습, 실시간 데이터 분석 등 고속·대용량 처리 환경이 확산됨에 따라, DPU는 필수 인프라로 부상 중이다. DPU는 본래 있던 네트워크 카드가 속도와 기능 면에서 진화한 형태로, 데이터 경로를 지능적으로 제어해 GPU의 잠재력을 100% 발휘하도록 돕는다. 이 흐름 속에서 망고부스트는 FPGA와 자체 반도체 설계를 결합해 고객 맞춤형 DPU를
에너자이 정현우 CSO 인터뷰 빅테크 중심으로 AI 기술이 폭발적으로 진화하는 지금, 소프트웨어 최적화와 하드웨어 제약을 모두 고려한 AI 추론이 기술 경쟁의 핵심으로 떠오르고 있다. 에너자이는 AI 추론 성능을 극대화하는 자체 엔진 ‘옵티미엄(Optimium)’으로 AI 기술의 실용성과 확장 가능성을 동시에 확보하며 주목받고 있다. 학습보다 추론이 중심이 되는 시대, 에너자이의 기술은 주요 반도체 팹리스·IP 기업과의 협업을 기반으로 빠르게 확장 중이다. 손 안에 AI, 최적화와 양자화 주목하다 AI 기술은 온디바이스 환경에서 성능을 구현하는 추론 영역을 주목한다. AI 추론은 학습 모델을 기반으로 데이터를 처리해 결과를 도출하는 과정이며, 추론의 속도와 효율은 제품 사용성과 직결된다. 특히 엣지 환경이나 온디바이스 구조에서는 고사양 GPU 없이 AI 기능을 구동해야 하기에 경량화와 최적화 기술이 필수적이다. 에너자이는 바로 이 지점에 주목해 옵티미엄을 중심으로 하드웨어와 소프트웨어의 결합 최적화 전략을 내세웠다. 에너자이 정현우 CSO는 “AI 기술은 이제 연구실 밖으로 나왔다. 진짜 승부는 ‘현실 환경에서 얼마나 빠르고 가볍게 AI를 실행하는가’에 달렸
산업을 움직이는 단어 하나, 그 안에 숨은 거대한 흐름을 짚습니다. ‘키워드픽’은 산업 현장에서 주목받는 핵심 용어를 중심으로, 그 정의와 배경, 기술 흐름, 기업 전략, 시장에 미치는 영향을 차분히 짚어봅니다. 빠르게 변하는 산업 기술의 흐름 속에서, 키워드 하나에 집중해 그 안에 담긴 구조와 방향을 살펴보고자 합니다. LoRA, 원하는 목적에 맞춰 AI를 튜닝하다 생성형 AI는 대중화한 도구가 됐다. 챗GPT로 보고서를 쓰고, 번역기를 대신하는 건 이제 일상이다. 하지만 기업이 이 기술을 자사 환경에 맞게 바꾸려면 이야기가 달라진다. 한 예로, 거대언어모델에 한 기업이 가진 고유한 데이터를 입히고 싶을 때, 어떻게 해야 할까? 기존 방식은 모델 전체를 새로 학습시키는 것이었다. 마치 초거대 AI 모델이라는 건물을 통째로 다시 지어 올리는 셈이다. 시간도 오래 걸리고, 비용도 천문학적이다. 여기서 주목받는 것이 바로 'LoRA(Low-Rank Adaptation)'다. LoRA는 건물을 다시 짓지 않고, 필요한 방 하나만 개조하는 방식이다. 기본 구조는 그대로 두고, 필요한 부분만 덧붙이는 방법으로 AI를 바꾸는 기술이다. 사용자는 LoRA를 활용해 빠르고
산업을 움직이는 단어 하나, 그 안에 숨은 거대한 흐름을 짚습니다. ‘키워드픽’은 산업 현장에서 주목받는 핵심 용어를 중심으로, 그 정의와 배경, 기술 흐름, 기업 전략, 시장에 미치는 영향을 차분히 짚어봅니다. 빠르게 변하는 산업 기술의 흐름 속에서, 키워드 하나에 집중해 그 안에 담긴 구조와 방향을 살펴보고자 합니다. AI 기술이 발전하면서 언어 모델의 크기는 기하급수적으로 커지고 있다. 파라미터 수조 개에 달하는 초거대 모델은 정밀한 문장 생성 능력을 보이는 반면, 그만큼 막대한 컴퓨팅 자원과 에너지를 소모한다. 이 문제를 해결하기 위한 대안으로 최근 업계의 이목을 끌고 있는 기술이 있다. 바로 ‘MoE(Mixture of Experts)’ 아키텍처다. 선택적으로 작동하는 전문가 집단의 협업 구조, MoE는 AI 기술의 효율성과 확장성을 동시에 확보할 수 있는 새로운 방향성을 제시하고 있다. MoE는 이름 그대로 여러 명의 ‘전문가(Experts)’가 혼합된 구조다. 모델 전체가 항상 동시에 작동하는 기존 방식과 달리, MoE는 입력 데이터의 특성에 따라 몇몇 전문가만 선택적으로 활성화된다. 이때 어떤 전문가를 사용할지는 ‘게이팅 네트워크(Gating
아스펜테크가 '지속가능성 경로를 위한 아스펜테크 전략 계획'을 발표했다. 지속가능을 위한 아스펜테크의 전략은 '기업의 탄소 포집 활용 및 저장과 관련된 의사 결정과 지속가능성 전략 투자를 안내하는 새롭고 독창적인 통합 모델링 및 최적화 솔루션'이다. 아스펜테크 전략 계획 솔루션은 세계 최고의 통합 에너지 및 화학 기업으로 손꼽히는 아람코와의 라이선스 계약을 통해 개발됐다. 성공적인 노력을 토대로 아스펜테크는 선도적인 오너 운영업체와 EPC 업체를 모집해 보다 폭넓은 전략 계획 솔루션 포트폴리오를 함께 혁신해 다양한 지속가능성 경로 전반에 걸쳐 최적화를 시도하는 확장된 공동 혁신 프로그램을 시작한다고 발표했다. 기업들이 온실가스 배출을 완화하는 기술에 상당한 투자를 함에 따라, 아스펜테크의 전략 계획 솔루션은 이러한 대규모 자본 투자를 통해 가치를 창출하고 지속가능성 목표에 영향을 미치는 것을 목표로 한다. 이는 또한 장기적인 운영 성과 목표도 지원할 것으로 기대된다. 아스펜테크의 CPSO인 라샤 하사닌은 "자산 집약적 산업은 전 세계가 넷제로를 향해 가는 과정에서 중요한 역할을 하고, 탄소 포집은 아스펜테크 고객에게 중요한 경로이며 상당한 자본 투자가 필요하
LG CNS가 수학적최적화 전문가를 꿈꾸는 인재들을 위한 실전 경험의 장을 마련한다. LG CNS는 대한산업공학회와 함께 ‘최적화 그랜드 챌린지 2024’를 개최한다고 7일 밝혔다. LG CNS는 수학적최적화 분야의 우수 인재를 양성하고 사회적 관심을 확대하기 위해 이번 경연대회를 추진했다. 수학적최적화는 현재 보유한 자원과 조건하에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 내는 최적의 대안을 찾아내는 기술이다. 최적화 그랜드 챌린지의 주제는 ‘묶음배송 최적화: 묶어라 보내라 싸게 빠르게’다. 묶음배송은 배달기사가 한 번에 두 건 이상의 주문을 처리하는 것을 뜻한다. 경연 참가자들은 음식 주문을 배달기사들에게 할당하고 각 기사별로 가장 효율적인 묶음배송 경로를 설정하는 자신만의 알고리즘을 만들어 경쟁하게 된다. 경연대회 참여를 원하는 지원자는 5월 7일부터 6월 21일까지 대회 홈페이지를 통해 참가신청서를 제출하면 된다. 최적화에 관심 있는 누구나 참여할 수 있으며 국내 거주중인 외국인 유학생도 참가 가능하다. 참가자들은 묶음배송 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발해 대회 홈페이지에 제출하면 된다. 참가자들은 개발한 알고리즘을 하루 한 차례
태성에스엔이와 이즈소프트가 지난 5일 ‘2023 AR/VR 광학계 최신 기술 세미나’를 개최했다고 밝혔다. 제조 산업에서 효율적인 워크플로우를 실현하기 위해 통합 솔루션의 중요성이 더욱 강조되고 있다. AR/VR/XR의 새로운 광학 산업에서도 초현실 콘텐츠의 안정적인 구현을 위한 광학 설계 및 CAE 솔루션이 필수 요소로 자리매김하고 있다. 이번 행사는 태성에스엔이와 이즈소프트가 공동 주관한 세미나로 AR/VR/XR 분야의 최신 기술 동향과 국제기관에서 인정된 설계/시뮬레이션 툴을 사용한 평가 방법, 계측기를 활용한 측정 및 해석 방법을 제안하고자 마련됐다. 본 세미나는 양사의 CAE 및 광학계측 기술의 설계/해석 경험을 바탕으로 ▲AR/VR/XR 분야의 업계 최신 기술 동향과 광학 기술 원리 ▲국제조명위원회의 평가를 받은 광학 설계 및 시뮬레이션 솔루션 ▲국제전기기술위원회와 국제정보디스플레이학회의 최신 표준 준수, 국제디스플레이측정위원회 기여도가 포함된 광학 계측 솔루션 소개로 구성되었다. 특히 KEA의 최대근 박사는 'XR부품/디바이스의 시장 및 기술 동향'을 주제로 XR 산업의 국내외 시장 및 전망과 XR 디바이스의 기술동향에 대해 소개됐으며, KOPT
스마트 솔루션기업 KSTEC이 2023년 오토메이션애니웨어 플래티넘 파트너로 선정됐다고 20일 밝혔다. KSTEC은 1998년부터 인공지능, 빅데이터, 최적화, 시각화 솔루션 컨설팅 및 개발을 해 오고 있다. 오토메이션애니웨어, IBM, 데이터이쿠(Dataiku), 아바이가(AVAIGA) 등 글로벌 벤더와 비즈니스 파트너십 관계를 맺고 있다. 오토메이션애니웨어는 전 세계 파트너사의 비즈니스 역량, 매출 실적, 기술 수준 등을 종합적으로 평가해 플래티넘 파트너 자격을 수여한다. 이에 따라 KSTEC은 플래티넘 파트너에게 제공되는 오토메이션애니웨어의 마케팅 펀딩, 교육 및 기술 지원 등의 혜택을 받을 예정이다. 박준용 오토메이션애니웨어 지사장은 "KSTEC은 DX, AI, ML 분야에 특화된 테크놀러지 리더이자 자동화, 최적화, 시각화 및 데이터 분석을 전문적으로 다룰 수 있는 파트너"라고 평가했다. 이승도 KSTEC 대표는 "이번 파트너 선정을 통해 KSTEC의 전문성을 입증할 수 있게 됐다"며 "지속적인 오토메이션 역량 강화 및 견고한 파트너십을 기반으로 RPA 비즈니스 성장을 가속화하겠다"고 밝혔다. 한편 KSTEC은 2017년 RPA 사업을 개시한 이래
[첨단 헬로티] 이누이 마사토모(乾 正知) 茨城대학 지금까지의 금형가공은 숙련된 가공기술자가 경험에 기초해 CAM 소프트웨어를 구사, 고품질이고 효율적인 가공 명령을 생성해 왔다. 그러나 디지털 기술의 진보에 의해 보다 좋은 가공 방법을 수리적인 방법으로 해석, 최적의 가공을 계산에 의해 구하는 기술이 보급되기 시작하고 있다. 일본에서는 앞으로 숙련기술자가 대거 퇴직하는 시대를 맞이하게 된다. 수리적인 최적화 방법으로 전환하는 것은 일본의 금형산업에 있어 긴급한 과제라고 할 수 있다. 이 글에서는 필자가 전문으로 하는 도형 처리 기술의 응용을 중심으로, ①공정 설계 지원, ②5축가공 지원, ③절삭가공 시뮬레이션의 3분야에 관해 금형가공의 최적화에 공헌하는 기술의 현황을 소개하고 싶다. 공정 설계 지원 금형가공 공정 설계의 기본은 금형 형상과 공작물 형상을 비교, 필요한 공구와 가공 부위, 그리고 가공 방법을 선택하는 작업이다. 가공의 진행에 의해 공작물 형상이 변화하므로 공정 설계 기술자는 가공 후의 공작물 상태를 추정하면서 공구, 가공 부위, 가공 방법 선택 작업을 반복하게 된다. 이와 같은 작업을 효율화하기 위해 금형 형상
[첨단 헬로티] 타카기 유토 (高木 優斗), 야노 켄이치 (矢野 賢一) 미에대학 오구라 준이치 (小倉 純一) 야마하발동기(주) 다이캐스트 주조법은 용융한 금속을 슬리브 내에 주탕하고, 플랜저를 전진시켜 고속으로 금형에 사출한다. 이 특징적인 주조 공정으로 우수한 치수 정도를 가진 제품을 짧은 사이클 타임으로 대량 생산할 수 있기 때문에 자동차 부품 등 여러 가지 공업 제품의 생산에 이용되고 있다. 그러나 슬리브나 러너, 금형 내부의 용탕에 공기가 말려 들어가기 쉽고, 주물 내부에 블로홀 등의 결함이 발생하는 등의 단점도 존재한다. 그렇기 때문에 좋은 품질의 제품을 다이캐스트 주조법으로 제조하는 경우에는 주조 조건이나 방안을 적절하게 설계할 필요가 있다. 이와 같은 요구에 대해 최근에는 CAE 해석을 이용함으로써 실제로는 직접 관측하는 것이 곤란한 용탕의 흐름을 가시화하고, 주조 조건이나 방안의 설계에 해석 결과를 반영하는 시도가 이루어져 왔다. 또한 최적화 시스템을 이용해 자동적으로 설계를 하는 것도 가능해졌다. 한편 필자 등도 독자의 알고리즘을 탑재한 최적화 시스템을 개발, 다이캐스트 주조법에서 방안의 최적 설계에 적용해 왔다. 그러나 기존의 방법은 방안부
[첨단 헬로티] AI․제조데이터 정책, 민·관 협업으로 성과 극대화 AI(인공지능)·제조데이터 기반 제조혁신 정책 수립에 민간의 혁신적인 아이디어와 전문성이 접목된다. 중소벤처기업부(이하 중기부)는 민간 전문가로 구성된 ‘AI·제조데이터 전략위원회(이하 전략위원회)’를 발족하고, 지난 7일 중소기업 중앙회에서 첫 회의를 개최했다. 제조데이터는 제품의 기획에서 설계·제조·유통 및 마케팅에 이르는 전 과정의 데이터를 말하며, 제품설계·공정·품질 최적화, 신제품 개발 등에 활용되는 미래 핵심 자원이다. ▲사진 : 게티이미지뱅크 이미 국내외 글로벌 기업을 중심으로 제조데이터 활용이 증가하고 있다. 그러나 자금과 인력이 부족한 중소기업은 스마트공장을 도입하고도 제조 데이터를 수집·분석하기 어려운 상황이다. 따라서, 중기부는 내년 정부예산(안)에 중소․벤처기업 전용 제조 데이터 플랫폼 및 센터 구축, 가상물리시스템(CPS) 솔루션 개발 등 다수의 AI․빅데이터 관련 예산을 반영했다. 중기부는 정책의 성과를 극대화하기
한국 멘토그래픽스 (www.mentorkr.com, 대표 양영인)는 24일 역삼동 리치칼튼호텔에서 기자간담회를 열고, 운송 시장 고객들을 위한 전기/전자/소프트웨어 통합 시스템 엔지니어링 능력을 제공하는 새로운 설계 디자인 검증 솔루션인 ‘캐피털 시스템 캡처(Capital Systems Capture™)’와 ‘캐피털 시스템 아키텍트(Capital Systems Architect™)’를 출시한다고 밝혔다. 새로운 캐피털 시스템 툴들을 이용하면 서로 다른 도메인의 전문가들이 협력하여 전자 시스템을 통합 플랫폼 레벨에서 최적화할 수 있다. 다른 접근 방법들과는 달리, 각 도메인의 엔지니어들은 서로간에 상세한 구문론을 알아야 할 필요가 없다. 이를 통해 각 도메인 엔지니어들은 설계를 혁신하는 데만 집중할 수 있다. 새로운 캐피털 시스템 툴들은 전기 시스템과 와이어 하네스 도메인 설계를 위한 일련의 성공적인 소프트웨어인 캐피탈(Capital®) 스위트의 일부분이다. 세계 유수의 자동차 및 항공우주 제조사들과 공급사들에서 사용되고 있는 Capital 제품은 초기 제품 정의로부터 전기 시스템 설계,
각종 3D프린터가 필요로 하는 메시/폴리곤 데이터(STL)의 수정 및 최적화 처리, 서포트 부가나 스트랙처 구조화를 하기 위한 소프트웨어의 새로운 판이다. 정기적인 버전업에 대한 무상 대응이나 테크니컬 서포트 서비스의 제공도 개시했다. 2차원 네스팅 기능, 자동 라벨링 기능을 추가했으며, PDF 레포팅 커스터마이즈 기능도 추가했다. 서버 라이센스에 대응한다. 김정아 기자 (prmoed@hellot.net)
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UPDATE: 2025년 11월 19일 10시 38분
