베스핀글로벌이 에이플랫폼과 데이터 플랫폼 구축 사업 협력을 위한 업무 협약을 체결했다고 24일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 국내 데이터 플랫폼 구축 사업 전반의 비즈니스 기회를 공동으로 모색하고 이와 함께 기술 협력을 추진한다. 베스핀글로벌은 데이터 플랫폼이 구축되는 인프라 환경에서부터 데이터 파이프라인과 거버넌스 영역, 그리고 ML 및 LLM 환경 구축에 있어 전문성을 제공할 예정이다. 에이플랫폼은 자사가 공급하는 솔루션인 ‘싱글스토어DB’를 통해 정형, 비정형 데이터를 실시간으로 수집, 저장, 분석할 수 있는 강력한 데이터 처리 환경을 담당한다. 싱글스토어DB는 온프레미스나 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 등 IT 환경의 제약 없이 구축할 수 있는 것이 강점이며 성능과 가용성, 안정성 측면에서도 높은 점수를 얻은 바 있다. 이렇게 서로 강점이 있는 영역에서 기술력을 결합함으로써 기존 IT 인프라에 구애받지 않으면서 빠르고 안정적인 데이터 분석 플랫폼 구축이 가능해질 것으로 기대된다. 베스핀글로벌과 에이플랫폼은 협약 체결을 계기로, 데이터 플랫폼 구축 사업 확대와 더불어 새로운 서비스 및 프로젝트 진행을 도모할 계획이다. 에이플랫폼은 하나의 플랫폼
코오롱베니트가 SAS와 총판 계약을 체결했다고 26일 밝혔다. SAS가 국내에서 체결한 첫 총판계약 사례다. 이번 계약을 통해 코오롱베니트는 기존 SAS 골드 파트너사에서 총판사로 비즈니스 협력 범위를 확대해 국내 AI 시장 공략에 나선다. 그동안 데이터, AI/ML, IoT 등 고성장 기술에 지속적으로 투자해온 코오롱베니트는 앞으로 SAS의 광범위한 제품을 금융, 제조, 공공, 유통, 학교 등 전 산업에 공급할 계획이다. 분석과 AI 부문에서 약 50년간 글로벌 시장을 선도해온 SAS는 데이터 분석 및 AI의 적용과 산업별 솔루션 공급을 통해 기업 고객들의 회복탄력성을 향상시키는 데 주력하고 있다. 특히 올 4월 개최된 ‘SAS 이노베이트 2024’ 글로벌 행사에서는 SAS의 분석 및 AI 기술에 생성형 AI를 강화한 제품을 대거 소개했다. 코오롱베니트는 ▲외부 생성형 AI 모델의 통합과 대규모언어모델(LLM) 오케스트레이션을 제공하는 데이터 및 AI 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’ ▲민감정보 손상 없이 합성데이터 생성을 지원하는 ‘SAS 데이터 메이커(SAS Data Maker)’ ▲개인 비서 기능으로 생산성을 높여주는 ‘SAS 바이야 코
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 지난 20일 2024 한국자동차공학회 춘계학술대회에 참가해 현대자동차와 함께 ‘인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발’을 주제로 세미나를 진행했다고 밝혔다. 현대자동차가 주관하고 헥사곤이 후원한 이번 발표에서는 100여명의 모빌리티 분야 전문가가 참석한 가운데 자동차 산업 분야의 엔지니어링 프로세스에 인공지능과 머신러닝 기반의 예측 모델 도입과 미래 모빌리티의 주행 성능 향상에 대한 연구를 중점적으로 다뤘다. 세션의 세부 프로그램은 ▲AI/ML을 활용한 미래 모빌리티 주행성능 버추얼 개발 ▲AI R&H 자동화 툴을 활용한 엔지니어링 고도화 ▲소음 예측을 위한 차량과 e-파워트레인의 모델링 통합과 머신러닝 예측에의 활용 ▲AI/ML을 활용한 EV 구동모터의 방사 소음(radiation noise) 예측 ▲AI/ML을 활용한 PBV(Platform Beyond Vehicle)의 실시간 버추얼 개발 ▲헥사곤의 자동차 산업 AI/ML 연구동향 및 사례로 구성됐다. 세션에서 발표된 연구에는 다양한 주행 상황을 시뮬레이션할 수 있는 ‘아담스(Adams)’, 다분야 구조해석 솔루션 ‘나스트란(N
커머스·미디어 융합한 차세대 마케팅 ‘커머스 미디어’ 강조...플랫폼 ‘커머스 그리드’ 발표 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 이식으로 미디어·커머스 연결 자동화 “한국, 커머스 미디어 영역서 주요 시장...미디어사·대행사·브랜드·공급사 등 플레이어 연계 플랫폼 제공하겠다” 세계적인 인터넷 보급은 전 세계 곳곳을 연결하는 계기가 됐다. 개인 및 조직이 언제 어디서나 각자가 원하는 정보를 취득할 수 있는 기반이 마련된 것이다. 이 배경에서 가장 큰 수혜를 입은 분야 중 하나가 마케팅이다. 옥외 광고판을 설치하거나, 신문·TV 등 각종 매체에 광고를 싣는 등의 자원 소모를 최소화하는 마케팅 방식이 온라인을 통해 시작됐다. 이는 마케팅 분야의 터닝포인트로 인식된다. 온라인 마케팅 초기에는 각종 포털 사이트를 통한 검색 광고가 트렌드였고, 곧이어 소셜 미디어 광고가 그 경향을 이어받았다. 지난 2017년부터는 이른바 ‘커머스 미디어’ 광고가 각광받기 시작했다. 글로벌 마케팅 돌풍 ‘커머스 미디어’ 커머스 미디어는 코로나19 팬데믹을 통해 급부상한 광고 기법으로, 전 세계적인 온라인 구매 붐과 함께 촉발된 개인정보보호 트렌드, 퍼스트파티 데이터(동의 기반 소비자 DB)
앤시스코리아는 오는 6월 4일 수원 컨벤션센터에서 ‘앤시스 테크 서밋(Ansys Tech Summit)’을 개최한다고 29일 밝혔다. 이번 행사는 하이테크 산업에 종사하는 전기 전자 및 반도체 분야 해석 엔지니어를 위한 행사로 앤시스의 다양한 최신 기술과 서비스에 대한 정보를 공유하고자 마련됐다. 앤시스코리아는 이번 행사에서 3DIC, HBM, 디지털 트윈, AI·ML, 생성형AI, 열 감지 설계, 배터리, AR·VR 등 업계에서 가장 화두가 되는 주제로 세션을 선보일 예정이다. 특히 올해 새로 구성한 ‘3DIC & Interposer 워크샵’ 트랙에서는 앤시스 본사 및 한국 엔지니어들이 발표자로 나서 유관 지식 및 인사이트를 공유하는 시간을 갖는다. 서밋은 박주일 앤시스코리아 대표의 환영사를 시작으로 오전 키노트 3개 세션과 오후 5개의 트랙으로 이어지며 오전에 진행되는 키노트 3개 세션은 ▲앤시스 최신 하이테크 기술 ▲클라우드 기반 ‘앤시스 SimAI’ ▲시뮬레이션 기반 기술 혁신 등을 주제로 구성했다. 강태신 앤시스코리아 전무가 연사로 참여하는 첫 키노트 세션은 ‘하이테크 산업에 제공 가능한 앤시스의 신기술(Ansys New Technology
슈퍼브에이아이가 일본 최대 자동차 기업 토요타에 '슈퍼브 플랫폼'을 공급했다고 밝혔다. 토요타는 데이터 라벨링 시 개별 객체의 자세한 윤곽선을 따서 이미지나 영상 속 대상의 위치와 모양을 분류해 내는 세그멘테이션이 쉬운 도구를 찾다가 슈퍼브에이아이의 솔루션들을 도입하게 됐다. 특히 슈퍼브 플랫폼을 활용하면 모든 ML 옵스 기능을 하나의 플랫폼 내에서 사용할 수 있다는 점에 주목했다. 데이터 어노테이션 작업에 어려움을 느끼고 있던 찰나, 슈퍼브 플랫폼의 자동 어노테이션 기능을 발견했고, 해당 작업을 매우 간단하게 할 수 있다는 점을 높게 평가했다. 데이터 어노테이션은 데이터셋에 어떤 목적을 가지고 만들어진 데이터인지에 대한 메타 데이터를 추가해주는 것으로, AI가 데이터의 내용을 이해할 수 있도록 주석을 달아주는 작업이다. 슈퍼브에이아이는 토요타가 슈퍼브 플랫폼 내에서 직접 어노테이션을 할 수 있도록 자동 어노테이션 기능을 제공했다. 또한 AI 분석 기능을 제공해 라벨링 이후의 후작업 및 관리를 용이하게 하고, 이로 인해 비용 효율성을 개선할 수 있도록 지원하고 있다. 한편 슈퍼브에이아이는 이미지나 영상, 3D 라이다 등을 판독 및 식별할 수 있는 컴퓨터 비전
옵스나우(OpsNow)가 미국 시장에 초점을 맞춘 클라우드 관리 플랫폼(Cloud Management Platform, 이하 CMP) 옵스나우 신제품을 현지에 출시하며 본격적인 글로벌 확장에 나선다고 22일 밝혔다. 옵스나우는 미국 시장에 특화된 CMP를 수년간의 기술력과 경험을 바탕으로 자체 개발해 선보인다. 미국 시장 공략의 키워드는 ‘자동 비용 절감(AutoSavings)’이다. AI·ML 모델을 기반으로 사용자의 클라우드 사용 패턴을 분석하고 최적의 예약 인스턴스를 자동으로 구매하거나 판매할 수 있다. 사용자의 개입 없이 최대 65%의 클라우드 비용을 자율적으로 절감할 수 있다. 이로써 고객은 복잡한 가격 체계를 이해하거나 비용 절감 전담 인력을 배치할 필요 없이 간단한 온보딩 절차만 거치면 최대치의 비용을 절감할 수 있게 됐다. 옵스나우는 전 세계적으로도 드물게 자동 비용 절감과 멀티 클라우드 관리를 동시에 제공하는 CMP를 선보이며 글로벌 시장에서도 기술 경쟁력을 바탕으로 선도적인 위치를 확립할 예정이라고 전했다. 또한 성과 기반의 요금 모델을 토대로 고객의 비용 절감액에 대해서만 수수료를 부과하고 그 외 기능들은 무료로 제공할 계획이다. 고객의
키사이트테크놀로지스가 AI·ML 네트워크 검증 및 최적화 분야의 혁신을 가속하도록 설계된 키사이트 AI 데이터 센터 테스트 플랫폼을 출시했다고 16일 밝혔다. 이 솔루션은 전례 없는 수준의 규모와 효율성으로 새로운 AI 인프라의 벤치마킹 역량을 크게 향상시킨다고 키사이트는 전했다. 모든 산업 부문에서 AI 배포 및 사용의 비율이 빠르게 늘고 있으며, 새로운 AI 모델을 빠르고 효율적으로 교육 및 제공하는 것이 기업의 최우선 과제로 떠올랐다. AI·ML 워크로드는 방대한 양의 데이터를 처리하며, 이때 교육 시간을 줄이려면 우수한 네트워킹 대역폭과 컴퓨팅 성능이 필요하다. 그러나 대규모 ‘가상(what-if)’ 시나리오 평가에 대한 설계 및 검증을 진행하는 비용은 높다. 키사이트의 AI 데이터 센터 테스트 플랫폼은 이러한 과제를 극복하고 AI·ML 인프라의 설계 및 테스트를 가속할 수 있도록 높은 수준의 조정이 가능한 AI 워크로드 에뮬레이션 기능과 사전 패키지형 벤치마킹 앱, 데이터세트 분석 도구를 제공한다. 이를 통해 AI·ML 클러스터 네트워크 패브릭의 성능을 대폭 향상시킬 수 있다. AI·ML 네트워크 설계를 가속하기 위해 키사이트의 데이터 센터용 솔루션
오라클은 '오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스'를 정식 출시한다고 5일 밝혔다. 오라클의 샤딩(sharding) 기술을 바탕으로 구축된 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)의 이점을 제공하는 동시에 고객이 데이터 배포 및 배치 정책을 직접 관리할 수 있는 제어 권한도 제공한다. 기업이 이를 활용하면 전 세계 어디에서나 자동으로 데이터를 배포 및 저장하고 애플리케이션에 그 위치를 공유할 수 있다. 또한 이를 통해 업계 최고 수준의 확장성과 가용성을 확보할 수 있고 데이터 주권 요구 사항을 지원하는 등 자율운영 기능의 이점을 누리며 비용까지 대폭 절감할 수 있다고 오라클은 설명했다. 모든 기능을 갖춘 융합형 데이터베이스인 오라클의 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스는 거의 모든 데이터 유형과 워크로드, 프로그래밍 방식을 대규모로 지원해 미션 크리티컬 애플리케이션을 위한 분산형 데이터베이스의 개발 및 사용 절차를 간소화한다. 기존 SQL 애플리케이션을 사용하고 있다면 재작성 없이 분산형 데이터베이스를 사용할 수 있다. 다양한 애플리케이션의 요구 사항 충족을 위해 오라클 글로벌 분
아비바가 '아비바 E3D 디자인 대회'에 대한 신청 점수를 시작했다고 밝혔다. 이 콘테스트에서는 아비바 E3D 디자인의 인공지능 및 기계 학습 모듈을 사용해 조직의 비즈니스 과제를 해결하는 혁신적인 솔루션을 만들도록 전 세계 사용자를 초대한다. 아비바 E3D 디자인은 다양한 산업 분야를 위한 세계에서 가장 기술적으로 진보된 3D 설계 솔루션이다. 이를 통해 강력한 시각화의 충돌 없는 다분야 3D 설계가 가능하고 정확한 도면과 보고서를 신속하게 생성해 그린필드 및 브라운필드 자본 프로젝트 모두의 비용, 기간 및 상업적 위험을 줄일 수 있다. 또한 엔지니어와 설계자가 빠르고 효율적이며 지속 가능하고 혁신적인 방식으로 솔루션을 만들 수 있도록 지원한다. 직관적인 도구를 사용하면 사용자가 구체적인 AI/ML 관련 전문 지식 없이도 AI/ML을 설계에 활용할 수 있으며, 간단한 코드를 사용하여 다양한 기능을 활용할 수 있다. 이번 대회는 아비바 소프트웨어 엔지니어링 사용자가 산업 애플리케이션 부문에서 AI/ML 기술을 시연하고 선보일 수 있는 플랫폼 역할을 할 것이다. 이는 전 세계의 수많은 재능 있는 사용자와 가장 혁신적인 솔루션 사용 사례를 잘 보여줄 것이다. 이
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
한국오라클이 글로벌 SaaS(서비스형 소프트웨어) 육성 프로그램(GSIP)과 글로벌 협업 프로그램 '미라클'을 통해 선발된 스타트업 총 3개사에 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 및 인공지능(AI)·머신러닝(ML) 서비스와 기술을 지원한다고 22일 밝혔다. 오라클은 이를 통해 보다 향상된 AI 인프라를 통한 사업 다각화와 효율적인 운영을 지원한다고 전했다. 선정된 스타트업은 클라우드 기반의 AI·ML 기능을 활용해 스마트 솔루션 개발 및 서비스 사업을 수행하고 있는 회사인 아테모스, 파우스트, 히어로웍스 3개사로 AI특화 스타트업이다. 이들은 오라클의 OCI 도입 및 활용을 통해 산업 빅데이터 분석, 콘텐츠 생산 및 인간 언어·감정 분석 등 AI 기술 혁신을 도모하고 기존 AI 인프라의 비용 및 효율성 문제를 극복했다. 클라우드 기반 AI 솔루션 전문 기업 아테모스는 에너지 효율화 SaaS 구축을 위해 GSIP 프로그램에 참가했다. 이를 통해 시장 확대에 유리한 고효율의 자동화된 에너지 빅데이터 분석ꞏ진단 자동화 플랫폼을 구현할 수 있었다. 또 OCI 기반으로 SaaS 시스템을 구축함으로써 구축 및 유지보수 비용을 절감하고 한국클라우드산업협회(KACI)
퓨어스토리지가 'IDC 마켓스케이프(IDC MarketScape): 2023년 전 세계 컨테이너 데이터 관리 공급업체 평가' 보고서에서 리더로 선정됐다고 18일 밝혔다. IDC 마켓스케이프 보고서는 컨테이너용 데이터 및 스토리지 관리 기능을 제공하는 제품들의 경쟁력을 종합적으로 분석한 보고서다. 퓨어스토리지는 포트웍스(Portworx)를 통해 기업 내 모든 애플리케이션을 위한 데이터 온 쿠버네티스 플랫폼으로 클라우드 네이티브 스토리지라는 완전히 새로운 카테고리를 구축했다. 보고서는 포트웍스의 가장 큰 강점으로 플랫폼 구축 방식과 제품 자체의 기능 측면에서 다양한 선택지를 제공한다는 점을 꼽았다. 또한 미션 크리티컬 애플리케이션, 데이터베이스, CI/CD 툴 또는 AI/ML 워크로드를 컨테이너에서 실행 중이거나 실행하고자 하는 기업은 퓨어스토리지 포트웍스의 도입을 고려할 수 있을 것이라고 진단했다. 조니 유 IDC 스토리지 및 컴퓨팅 부문 리서치 매니저는 "포트웍스는 포괄적인 컨테이너 데이터 및 스토리지 관리 솔루션을 찾는 대부분의 기업에 적합하지만, 특히 컨테이너 여정을 잘 진행하고 있는 조직에 특화된 솔루션"이라며 "다양한 구축 옵션, 컨테이너 오케스트레이
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 액센츄어(Accenture)와 협력해 머크(Merck)의 클라우드 이전 계획의 일환으로 IT 인프라의 상당 부분을 AWS로 이전하는 사업을 지원한다고 발표했다. 이 이니셔티브의 일환으로 머크는 SAP, 머신러닝(ML), 데이터 웨어하우스와 같은 핵심 애플리케이션을 AWS로 전환해 과학 연구 및 발견을 가속화할 수 있도록 AWS와 액센츄어를 각각 클라우드 우선 사업자와 전문 서비스 파트너로 선정했다. 머크는 가치사슬을 혁신하고 클라우드 마이그레이션 노력을 가속화하기 위해 지난 2021년부터 AWS 및 액센츄어와 협력하고 있다. 머크는 연구, 제조, 인간 건강, 동물 건강 부서와 내부 글로벌 지원 부서의 주요 이니셔티브에 폭넓고 깊이 있는 AWS 분석 및 인공지능(AI) 서비스를 사용하고 있다. 예를 들어 머크는 AWS 기반 제조 플랫폼을 사용해 훈련 데이터가 제한적인 상황에서 균열이나 이물질의 존재와 같은 복잡한 결함을 식별하고 거부된 의약품에 대한 오탐지를 줄이고 있다. 머크는 ML 모델을 구축, 학습, 배포하는 완전 관리형 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMa
지코어가 AI/ML 추론을 가속화하는 서비스형 AI 인프라스트럭처인 ‘엣지 AI(Edge AI)‘를 발표하고, 강력한 AI 인프라 구축에 나서고 있는 신규 고객 확보에 나선다고 밝혔다. 지코어의 ‘엣지 AI’는 온프레미스 하드웨어를 배포하거나 AI 인프라를 처음부터 구축할 필요 없이 온디맨드 방식으로 최첨단 머신 인텔리전스 컴퓨팅을 손쉽게 추가할 수 있는 서비스형 AI 인프라스트럭처다. 필요에 따라 비용 효율적으로 손쉽게 대규모 컴퓨팅으로 원활하게 확장할 수 있다. 특히 지코어의 엣지 AI는 통합 UI 및 API를 활용해, AI/ML 추론을 가속화하는 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아 GPU, 그래프코어 IPU 및 암페어CPU를 동시에 제공하는 유일한 CSP다. 고객은 지코어의 엣지AI를 활용해 기업들에게 개념 증명 구축에서 교육 및 배치에 이르기까지 AI 도입 과정의 모든 단계를 원활히 진행할 수 있다. 엣지 AI를 사용하면 모델 또는 사용자 지정 코드 학습을 쉽게 훈련하고 비교할 수 있으며, 모든 모델은 하나의 중앙 저장소에 저장한다. 이후 개발된 모델을 지코어 엣지 AI 인프라의 동일한 엔드포인트에 배포할 수 있다. 특히 IoT, 자율주행 자동차, 스