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스노우플레이크 "성공적 AI 개발, '데이터 파운데이션'서 출발"

"인공지능(AI)는 그냥 만들어지는 것이 아닙니다. 훌륭한 데이터 전략이 필수입니다. 스노우플레이크는 '데이터 파운데이션' 전략을 솔루션에 탑재했는데, AI 개발자가 (이를 이용하면) 한 플랫폼에서 데이터 수집, 분석, 활용까지 효과적으로 실행할 수 있을 것입니다." 스노우플레이크 정영훈 파트너세일즈 엔지니어는 지디넷코리아가 17일 서울 인터컨티넨탈 코엑스에서 개최한 '어드밴스드 컴퓨팅 컨퍼런스 플러스(ACC+) 2024'에서 데이터 파운데이션 중요성을 재차 강조했다. 정영훈 파트너세일즈 엔지니어는 최근 AI 제품 개발에 드는 시간이 획기적으로 줄었다고 주장했다. 정영훈 엔지니어는 "기존 데이터 수집부터 AI 모델 배포까지 약 7개월 걸렸다"며 "현재 하루 만에 모든 과정이 끝난다"고 말했다. 하지만 모든 AI 제품이 그냥 만들어지는 것은 아니라고 강조했다. 기업에 맞는 데이터 전략을 세워야 고품질 AI 솔루션을 만들 수 있다고 주장했다. 이날 강연에서 정영훈 엔지니어는 스노우플레이크의 데이터 전략인 '데이터 파운데이션'도 소개했다. 이 전략은 '스노우플레이크 데이터 클라우드'에 적용됐다. 데이터 파운데이션은 데이터 사일로 현상을 줄였다는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 그는 "모든 데이터와 워크로드를 안전하게 통합할 수 있다"며 "AI 제품 제작비용을 줄일 수 있다"고 설명했다. 정 엔지니어는 데이터를 클라우드에 안전하게 보호할 수도 있다고도 강조했다. 그는 "데이터 안전성을 통해 앱 개발부터 배포, 제품화 과정을 줄일 수 있는데, 데이터 기반 의사 결정까지 돕는다"며 "많은 사용자가 데이터 파운데이션을 통해 업무 선택권을 폭넓게 갖췄다"고 설명했다. 스노우플레이크는 생성형 AI 제품 현황도 소개했다. 지금껏 쌓아온 데이터 관리 노하우에 AI를 접목한 솔루션으로, 현재 구동 중인 것은 '다큐먼트AI'와 '유니버셜 서치', '스노우플레이크 코파일럿' 등이다. 다큐먼트AI는 문서에서 정형·비정형 데이터를 추출하는 솔루션이다. 정 엔지니어는 "AI 전문지식 없어도 비정형 문서에서 새로운 분석 가치를 추출할 수 있다"며 "프로그램 코드 개발 없이 자연어로 질의하고 답변 받을 수 있다"고 설명했다. 유니버셜 서치는 기업 데이터 위치와 내용을 찾아주는 검색 서비스다. 정 엔지니어는 "사용자들은 데이터에 대한 모든 정보를 알 수 없다"며 "이 서비스에 자연어로 질의하면 여러 형태로 데이터 위치와 내용을 지원한다"고 강조했다. 스노우플레이크 코파일럿은 데이터 추출과 분석을 지원하는 제품이다. 프로그래밍 언어를 알지 못해도 된다. 사용자가 자연어 기반으로 명령하면 해당 코파일럿이 자연어를 SQL 언어로 변환해 코파일럿에 전달하는 식이다. AI가 해당 데이터를 SQL 형태로 찾으면 코파일럿은 이를 다시 자연어로 바꿔서 제공한다. 정 엔지니어는 "이 코파일럿은 SQL과 사람 사이에서 통역사 역할을 하는 셈"이라고 부연했다. 또 그는 "해당 제품들은 스노우플레이크 데이터 관리 기술에 생성형 AI를 접목한 형태"라며 "훌륭한 데이터 전략이 훌륭한 AI 모델과 제품을 낳을 수 있는 사례"라고 강조했다.

2024.04.17 16:24김미정

AI 뜨자 데이터센터 전력량 수십 배 증가…"고성능 UPS 수요↑"

"데이터센터 랙 하나에 1킬로와트(kW)도 쓰지 않았던 시절도 있었다 그런 시절에도 평균 사용량을 3kW로 책정하고 설계를 하곤 했다. 지금은 평균 사용량이 20~30kW까지 늘어났다고 한다. GPU, NPU 등을 도입하면 랙 당 최대 120kW까지도 전력 사용량이 늘어날 것으로 전망되고 있다." 17일 김성영 이튼 코리아 3상UPS 담당 영업매니저는 데이터센터의 전력량이 급증하는 추세를 이같이 소개했다. 생성 인공지능(AI)이 확산됨에 따라 클라우드 등 IT 인프라 사용량이 급증했고, 여기에 비상 상황에도 끊김없는 전력 공급 인프라를 구축할 필요성이 대두됐다는 지적이다. 글로벌전력 관리 솔루션 전문 기업 이튼은 이날 데이터센터 전력 관리용 무정전전원장치(UPS) '파워 엑스퍼트 9395XR UPS'를 출시한다고 발표했다. 이튼 코리아는 작년부터 데이터센터용 UPS 시장 공략을 본격화했다. 고성능 컴퓨팅 칩 활용이 늘면서 고성능 UPS에 대한 수요도 늘어날 것이란 전망이다. 오승환 이튼 코리아 대표는 "작년 규모 측면에서 많은 성장을 거뒀고, 주요 데이터센터 레퍼런스도 확보했다"고 말했다. 파워 엑스퍼트 9395XR UPS는 대용량 메가와트급 고전력을 요구하는 데이터센터 환경에 맞춰 개발됐다. ▲고조파 감소 시스템 ▲높은 열전도율의 고급 냉각 방열판 ▲고성능 가변 속도 팬 ▲효율적인 크기로 설치 공간 최소화 등의 특징을 지녔다. 높은 에너지 효율도 강점으로 내세웠다. 97%의 효율을 기본으로, 에너지세이버시스템(ESS) 모드에선 99%까지도 효율이 높아지도록 제품을 설계했다. 김성영 매니저는 "데이터센터 전기비가 100억원이라 치면, 과거 효율은 95% 정도로 나와 UPS 때문에 5억원 정도를 더 써야 했다"며 "이 효율을 올리면서 막대한 전기비를 절감할 여지가 더 커지고, 이 때문에 많은 고객사들이 ESS 모드를 사용하는 추세"라고 설명했다. 오 대표는 "전기화에 대한 급속한 수요 성장, 커넥티드 기기의 폭발적 확대, 그에 따른 자동화 요구 증가 등 많은 요인들이 에너지 필요로 하고 소비로 하는 데에 많은 변화 가져오고 있다"며 "고객들이 에너지가 더 안전하고 지속가능해야 하고 항상 전력 공급이 되면서 신뢰를 확보할 수 있는 기능에 대한 요구 많이 하고 있고 이를 지원 중"이라고 설명했다. 지미 얌 이튼 동아시아 총괄 부사장은 “지난 5년간 클라우드 컴퓨팅, 5G, 생성형AI 트렌드 등에 대한 높은 관심도는 데이터센터의 성장을 촉진했다”며 “생성AI 기술 접근성이 높아질수록 밀리초 단위의 결과 제공을 위해 보다 많은 데이터 처리, 전송 능력이 요구되므로 더 컴퓨팅 집약적이며 막대한 양의 전력이 필요하다”고 지적했다. 그는 또 “점차 많은 전력량을 필요로 하는 AI 데이터센터의 필요성에 맞춰 이튼의 9395XR UPS와 같은 고성능 백업 파워 기기의 필요성이 대두되고 있다”고 말했다.

2024.04.17 15:18김윤희

100만명 한국인 바이오 빅데이터 구축 사업 개시

한국인 100만 명에 대한 바이오 빅데이터 구축 사업이 시작됐다. 보건복지부·과학기술정보통신부·산업통상자원부·질병관리청은 17일 오후 연세대 봉래빌딩에서'국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업단'개소식을 개최했다. 국가 통합 바이오 빅데이터 구축 사업이란, 임상정보와 유전체 등 오믹스 데이터·공공데이터·개인보유건강정보 등을 통합해 연구 목적으로 개방하는 R&D 사업이다. 1단계는 올해부터 2028년까지 77만2천 명을 모집하게 된다. 개소식에는 ▲권병기 복지부 첨단의료지원관 ▲황판식 과학기술정보통신부 기초원천연구정책관 ▲이용필 산업통상자원부 첨단산업정책관 ▲전재필 질병관리청 미래의료연구부장 ▲차순도 한국보건산업진흥원장 등이 참석했다. 정부는 앞서 백롱민 서울대의대 교수를 사업단장으로, 본 사업 연구개발사업 전문기관인 한국보건산업진흥원에 사업단을 설치했다. 사업단은 과제 공모를 통해 사업 수행기관을 선정하고 참여자를 모집해 바이오 빅데이터 구축을 추진할 예정이다. 이렇게 구축된 데이터는 정밀의료 및 바이오헬스 분야 등 연구를 위해 개방된다. 참여 부처들은 “바이오 빅데이터는 신약 및 의료기기 개발·맞춤의료·첨단의료기술 등에 활용되는 국가전략자산”이라며 “정밀의료의 핵심 기반이 될 바이오 빅데이터가 구축돼 혁신적인 연구 성과가 창출되길 기대한다”고 밝혔다.

2024.04.17 15:12김양균

복지부, 내달 17일까지 보건의료 빅데이터 플랫폼 데이터 활용신청 접수

정부가 보건의료 분야 공공데이터 활용을 통해 디지털 헬스케어 연구를 지원할 예정이다. 보건복지부는 보건의료 빅데이터 플랫폼을 통한 보건의료 결합데이터 활용신청을 다음달 17일까지 접수한다. '보건의료 빅데이터 플랫폼 사업'은 데이터 기반 정책개선, 연구 등을 위해 개별 공공기관에서 분절적으로 보유한 보건의료 데이터를 연계·결합해 제공하는 플랫폼이다. 복지부는 ▲국민건강보험공단 ▲건강보험심사평가원 ▲국립암센터 ▲질병관리청 4개 기관을 대상으로 시범사업을 추진한 바 있다. 지난해부터는 ▲통계청 ▲국립재활원 ▲국립장기조직혈액관리원 ▲국립중앙의료원▲건강보험공단 일산병원 등이 추가돼 총 9개 공공기관 빅데이터 연계·결합데이터 제공이 지원됐다. 복지부는 그간 플랫폼 참여기관과 협의해 제공심의 절차를 개선해왔다. 이번 신청 연구부터 데이터 제공기관별 심의 폐지와 플랫폼 연구평가위원회 심의로 통합·운영개선 등의 개정된 절차가 적용된다. 또 활용신청 접수 시 제출하던 기관생명윤리위원회(IRB) 승인서를 연구자 편의를 위해 신청접수 마감일로부터 4주 이내까지만 제출하면 되도록 신청서류 제출 요건도 완화됐다. 권병기 복지부 첨단의료지원관은 “보건의료 빅데이터 플랫폼을 통해 제공된 공공기관 결합데이터 활용으로 디지털 헬스케어 연구개발이 활성화되길 기대한다”며 “앞으로도 많은 연구자가 공공데이터를 안전하고 신속하게 활용할 수 있도록 이용자 편의 증진을 위한 지원을 강화하겠다”고 밝혔다.

2024.04.17 14:50김양균

정명애 을지대 교수 "AI·빅데이터 교육 및 창업·보육 지원 확대"

“협회 역할을 AI 교육과 빅데이터 분석 및 활용 교육 등으로 확대할 것입니다. 또한 스타트-업과 투자자를 연계하는 창업·보육 지원에도 일정 부분 협회 역할을 만들어 갈 계획입니다.” 17일 취임한 정명애 대한의료데이터협회(KMDA) 제3대 회장은 “빅데이터와 AI를 바탕으로 하는 의료 데이터의 새로운 서비스나 비즈니즈와 관련한 사업을 눈여겨보고 있다”며 이 같이 말했다.정명애 신임 회장은 현재 을지대학교(총장 홍성희) 빅데이터의료융합학과 교수로 재직 중이다. 임기는 오는 2026년 4월 16일까지 2년이다. 정 신임 회장은 “협회가 창립한 지 3년이 됐다”며 “협회가 안착기에 접어든 만큼 이제부터는 실질적인 일(사업)을 만들어 갈 것”이라고 말했다. 정 신임 회장은 교육과 창업·보육 지원 외에도 오픈 이노베이션 소모임을 만드는 등 의료 데이터 생태계 구축에 공을 들일 계획이다.“정부가 최근 통합바이오빅데이터 인프라 구축 사업에 착수하는 등 바이오헬스 혁신과 국민건강 증진을 도모하고 나섰습니다. 협회도 이에 발맞춰 양질의 의료(바이오) 데이터가 안전하게 보호되고 유통·활용되도록 최선을 다할 것입니다.” 사람 뿐만아니라 반려동물 의료데이터에도 관심 정 신임 회장은 “사람뿐만 아니라 반려동물 데이터 관련 사업에도 관심이 있다”며 “멀기만 한 이야기로 들릴지 모르나 데이터가 돈이 되는 서비스와 비즈니스 발굴 및 육성에 적극 나설 계획”이라고 사업 확대 방안에 대한 입장을 밝혔다. 첫 행보로 정 신임회장은 17일 개막한 '제3회 K-PetBiz Start-up IR'에 참석해 대한의료데이터협회와의 협력을 강조했다. 이 행사는 반려동물을 주제로 제조, 유농, 서비스, 플랫폼, 공유경제, 커뮤니티, 커머스, AI 등을 진행하는 스타트업 12개 업체의 IR피칭 행사다. 대한의료데이터협회 반려동물분과를 비롯한 강남상공회, 카이스트원클럽(KOC)이 공동 주관한다. 대한의료데이터협회는 의료데이터와 혁신적인 IT 등 과학기술을 어떻게 융합할 것인가를 고민 중이다.이를 통해 보건 의료 및 관련 산업의 혁신과 산업 생태계를 조성하고 인류 건강과 의료서비스의 질적 향상에 기여한다는 것이 협회 설립 목표다. “의료데이터를 분석하면 진단의 정확성을 향상할 수 있습니다. 치료 계획을 최적화하고, 의료비용도 효과적인 관리가 가능해집니다. 이는 궁극적으로 건강보험 수가를 낮추는 효과가 있습니다. 환자에게는 건강을 효율적으로 관리하는 데 큰 도움을 줄 것입니다. 정 신임 회장은 의료데이터의 중요성을 강조하며 전통적인 방식과 AI 방식에 의한 신약개발 기간을 예로 들었다. AI 활용하면 신약개발 기간 절반으로 줄어 ”보건산업진흥원에 따르면 기존의 신약 개발 기간은 타깃 발굴 2~3년, 발굴 및 스크리닝 0.5~1년, 물질 최적화 1~3년, 독성시험 1~3년, 임상1~3상 5~6년, 허가1~2년 등 최소 10.5년에서 최대 18년이 걸립니다. 하지만 AI를 활용할 경우 6~9년이면 신약을 볼 수 있지요.“ 의료데이터는 AI를 활용하는 기반이다. 의료데이터를 먼저 쌓은 뒤 이를 가공하고 정제하는 과정 없이는 치료든 신약개발이든 AI 모델링이 어렵다. 하긴 최근엔 유사 데이터를 AI로 모두 만들어내는 사례도 나오고 있다. 정 신임 회장은 협회가 추구하는 의료데이터의 개인화 서비스에 대해서도 자세히 설명했다.기존의 진단 및 치료 중심 의료에서 개인의 유전체 정보를 기반으로 하는 4P(예측, 예방, 참여, 개벌환자 특화) 의료로 의학의 패러다임이 변화하고 있기 때문에, 의료 서비스도 이 추세에 맞춰 혁신이 이루어져야 한다는 것이다. 이 혁신 방법으로 정 신임 회장은 ▲개인화된 진단과 치료 ▲건강한 라이프스타일 촉진(맞춤형 운동 및 식사 계획 등) ▲의료비 절감(질병 조기발견 및 예방) ▲의료 연구와 혁신 촉진(의료데이터 활용 새 치료법 등 개발) ▲기록 기반 의료 서비스 최적화 등을 꼽았다. 정 신임 회장은 의료 데이터셋과 AI의 향후 나아가야할 방향에 대해서도 목소리를 높였다. AI성능 향상 위해선 대량 의료 데이터셋 구축 필수 ”의료 데이터셋의 규모와 다양성은 AI알고리즘 성능을 향상시키는 핵심입니다. 앞으로 더 많은 환자 의료 기록과 생물학적 데이터, 의료 이미지 등을 포함하는 더 큰 규모의 데이터셋이 수집되고 구축되어야 할 것입니다.“ AI가 개인의 의료 데이터를 분석, 정밀 의료와 개인 맞춤형 치료를 제공하는 시대가 조만간 일반화할 것으로도 내다봤다. 또 의료 영상의 자동 분석과 해석 분야에서도 AI기술 수준이 상당부분 올라와 있어 영상을 통한 질병 및 이상 탐지도 현재보다 훨씬 원활해질 것으로 전망했다. ”AI는 의료 연구와 혁신을 가속화하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 의료데이터를 기반으로 한 AI 모델은 새로운 치료법 개발과 질병의 이해, 바이오마커 발견 등에 크게 기여할 것입니다.“ 정 신임 회장은 ”빅데이터와 AI가 의료 서비스의 효율성을 향상시키고, 의료비 절감에 큰 도움을 줄 것“이라며 ”특히, AI를 활용한 의료 진단 보조 시스템은 의료 서비스의 질 개선은 물론 진료 시간도 크게 단축시킬 것“이라고 재차 강조했다. “데이터의 생산이나 유통, 활용 측면에서 아직도 규제가 사업화 걸림돌로 작용하고 있다는 지적이 많습니다. 개인정보보호(규제)와 데이터 안정성 간에 조화가 필요합니다. 현재 의료기관은 데이터 보유 기관으로서 의무와 책임만 규정하고 강조하는 문제를 해결해야 합니다. 의료데이터의 생성 및 보유 기관에 대한 정의와 권리, 권한 등에 대한 명확한 정리가 선행돼야겠지요." 정 신임 회장은 이외에도 익명화 암호화된 데이터에 대한 유통 활용이 좀더 자유로워야 한다고 덧붙였다. [주요 이력] △독일 TU-크라우스탈 화학과 고분자 물리화학 박사 △현재 을지대학교 빅데이터의료융합학과 교수 △전 독일 TU-크라우스탈 박사후연구원 △전 독일 막스-프랑크 연구소 고분자연구원 △전 한국전자통신연구원 책임연구원 △전 국가가학기술자문회의 단장 △전 국가과학기술연구회 R&D정책자문 전문위원

2024.04.17 14:00박희범

오라클DB, 생성형 AI 만났다…"앱 구축·데이터 분석 간소화"

"생성형 인공지능(AI)이 '오라클데이터베이스(DB)'에 스며들었다. 고객은 이런 융합형DB과 자율운영DB를 통해 현대 애플리케이션 운영과 데이터 분석 작업을 간소화할 수 있다." 오라클 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장은 지난 16일 서울 삼성동에서 열린 '모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략' 기자간담회에서 최신 오라클DB 소개와 사업 전략을 발표했다. 기업이 데이터 중심 클라우드 전환을 위해선 최신 오라클DB 구축이 필수라고 재차 강조했다. 멘델손 부사장은 DB 솔루션에 생성형 AI를 접목한 '융합형DB'와 이를 구동하는 '자율운영DB'를 소개했다. 융합형DB는 기업 경영진과 개발자 모두 필요로 하는 통합된 데이터를 지원한다. 퍼블릭 클라우드, 클라우드앳커스터머, 사내구축형 환경에서 작동한다. 자율운영DB는 온라인 트랜잭션 처리를 비롯한 분석, 배치 서비스 등을 지원한다. 오라클DB와 오라클 엑사데이터 기반으로 이뤄졌다. 엑사데이터 클라우드앳커스터머와 OCI 전용 리전을 통해 사내구축형 환경에서도 작성한다. 그는 "두 솔루션은 모던 앱과 분석을 자동 생성할 수 있다"며 "사람이 작업하는 시간 자체를 줄일 수 있다"고 설명했다. 이어 "융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용DB를 대체할 수 있다"며 "개발자와 전문가들은 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 앤디 멘델손 부사장은 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다고 강조했다. 그는 대표 솔루션 '오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머', '마이SQL 히트웨이브', '오라클 에어펙스', '오라클 애널리틱스'. '오라클 애널리틱스' 등도 이날 소개했다. 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머는 고객 데이터 센서 안에서 클라우드 DB 서비스를 제공한다. 이를 통해 데이터 주권과 보안 요건 충족을 지원한다. 마이SQL 히트웨이브는 완전 관리형 DB 서비스 겸 단일 마이SQL DB에 트랜잭션, 분석 서비스 등을 결홉한 클라우드 DB 서비스다. ETL 복제 복잡성과 레이턴시, 비용 없이 실시간으로 분석을 진행한다. 오라클 에이펙스는 로우코드 개발 플랫폼이다. 기업이 확장 가능한 데이터 기반 앱을 구축하고 사내구축형 또는 클라우드 환경에서 구동할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스는 통합 분석 서비스 플랫폼이다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션, 오라클 자율운영 DB, 기타 제품 등 사용 중 오라클 제품과 관계없이 데이터로부터 통찰력을 보다 신속하게 확보하고 예측 정확도를 높인다. 앤디 멘델손 부사장은 "앞으로 DB 서비스는 융합형으로 데이터 관리를 지원할 것"이라며 "여기에 생성형 AI까지 더해 작업 간소화를 이룰 수 있다"고 강조했다.

2024.04.17 09:17김미정

에이모, CES 통해 국내외 기업 21곳 '4Core' AI 데이터 솔루션 공급

AI 데이터 플랫폼 에이모(AIMMO, 대표 오승택)가 지난 1월 선보인 신제품 AI 데이터 솔루션 '4Core'로 21개의 국내외 유수 기업과 공급 계약을 체결했다고 16일 밝혔다. 에이모는 지난 CES 2024 기간 중 단독 컨퍼런스를 열고 데이터 수집부터 정제, 가공, 평가까지 전주기를 통합 관리하는 AI 솔루션 4Core를 출시했다. 고품질 데이터가 필수적인 자율주행, 로보틱스 등 전 산업 분야에 적용 가능한 솔루션으로 데이터 관리에 필요한 시간단축 및 비용절감, 오류 확률 최소화 등이 특징이다. 컨퍼런스 기간 동안 신제품은 많은 관심을 받으며 100여개 기업의 리드를 확보했다. 이 중 약 20% 기업과 제품의 각 코어별 기능 및 데이터 공급에 대한 계약을 통해 데이터 최적화를 제공한다. 현재 이외 기업과도 기술평가(POC)를 논의하고 있는 만큼 계약은 추가될 것으로 기대하고 있다. 이번 계약은 국내 IT 기업을 비롯해 유럽, 북미 기업까지 글로벌 기업과 성사된 것에 의의가 있다. AI 데이터에 대한 수요가 증가하는 가운데 기술력을 인정받아 높은 계약률로 이어진 것. 또 자율주행을 넘어 스마트시티 및 스마트팩토리 등에 공급하며 분야를 확장했다. 특히 트리플렛 등 AI 솔루션 업체와 상생, 협력으로 동반 성장하는 AI 데이터 생태계 조성을 꾀하고 있다. 신동화 트리플렛 대표는 "에이모의 데이터 관리 기술과 자사의 AI 영상분석 기술이 만나 시너지가 날 것으로 기대해 계약을 체결했다"고 밝혔다. 에이모는 신제품 출시와 동시에 글로벌 확장에 박차를 가하고 있다. 캐나다, 영국, 독일, 베트남, 미국까지 5개의 해외 법인을 운영하고, 지속적인 해외 전시 참가를 통해 글로벌 기업과 데이터 솔루션 공급 협력 관계를 강화 및 확대해 나갈 계획이다. 에이모 관계자는 "국내외 유수의 기업과의 공급 계약을 통해 에이모의 기술력과 사업 파트너로서의 강점을 지속적으로 인정받고 있다"며 "그간 쌓아온 경험과 실적을 바탕으로 전 세계 AI 데이터 시장을 적극 공략할 것"이라고 밝혔다.

2024.04.16 11:12백봉삼

"생성형 AI의 보안은 '안전'과' 정확성'을 함께 원한다"

“기업은 AI를 활용할 때 관리 가능하고 안전할 뿐만 아니라, 매우 정확하고 관련성 높은 결과물을 요구한다. 이미 챗봇이 '환각' 현상으로 인해 고객에게 부정확한 답변을 제공하고, 이로 인해 기업이 어려움을 겪은 사례도 많이 존재한다. 좋은 AI 전략을 세우려면 강력한 데이터 전략이 필요하다. 기업은 사내에서 자체 AI 모델을 구축하고, 기업 내부 데이터로 해당 모델을 학습시켜 부정확한 답변을 생성하지 않도록 하며, 궁극적으로 지적재산(IP)에 대한 소유권을 갖기를 원하고 있다.” 페르민 세르나 데이터브릭스 최고보안책임자(CSO)는 본지와 서면인터뷰에서 최근 생성형 인공지능(AI) 트렌드 속에서 나타나는 데이터 보안 분야의 체크포인트를 이같이 요약했다. 그는 “AI는 자동화로 생산성을 향상시키고, 데이터에 기반한 의사 결정을 통한 효율성 증대와 성공적인 비즈니스 등 다양한 이점을 제공한다”며 “미국을 비롯한 전 세계 조직이 이러한 이점을 인지함에 따라 AI를 도입하는 사례가 늘고 있지만 동시에 보안과 개인정보 보호에 관한 우려로 인해 AI 프로젝트를 실제 업무에 적용할 때 신중을 기하는 추세”라고 설명했다. 기업의 데이터 보안 전략은 생성형 AI 환경에서 새롭게 업그레이드돼야 하는 상황이다. 데이터 통제 및 관리, 규제 준수 같은 안전을 보장하는 생성형 AI를 만들면서도, 맥락에 적합한 정확한 답변과 성능을 구현해야 한다. IT 보안이 생성형 AI를 맞아 전보다 더 넓은 범위를 고려해야 하는 것이다. 이에 대해 페르민 세르나 CSO는 중요한 조언을 몇가지 제시했다. 그는 단일한 데이터 플랫폼을 구축해 통합적인 보안과 거버넌스 체계를 갖춰야 한다고 강조했다. 데이터 및 AI에 대한 통합 가시성, 데이터 및 AI에 대한 단일 권한 모델, AI 기반 모니터링 및 통합 가시성 등의 접근 방안을 소개하기도 했다. Q. 기업용 생성형 AI에 대해 내부 데이터를 접근할 때 권한 및 보안등급 관리, 규제 준수 등 거버넌스와 컴플라이언스 이슈가 있다. 이에 대한 조언을 한다면? 지난해 JP 모건 체이스, 버라이즌, 삼성전자 등이 고객 정보 및 소스 코드에 대한 통제권을 잃을 수 있는 잠재적 위험을 줄이기 위해 챗GPT 사용을 금지한다고 발표한 바 있다. 이는 거버넌스 도구를 '데이터의 세계'에서 '데이터와 AI의 세계'로 확장해야 하는 이유를 보여주는 대표적인 예다. 서로 다른 여러 플랫폼, 시스템 및 공급업체에 걸쳐 데이터와 AI를 관리하는 일은 매우 복잡하다. 모든 조직이 직면하고 있는 가장 큰 과제 중 하나는, 데이터 사일로와 데이터 개인정보 보호 및 제어에 관한 문제다. 조직에서 사용하는 시스템이나 플랫폼마다 데이터가 중복되거나 시스템 간에 이동될 수 있으며, 또 플랫폼마다 보안 및 거버넌스에 대한 접근 방식이 다를 수 있다. 레이크하우스 아키텍처에 구축된 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼과 같은 단일 통합 플랫폼을 선택하면 통합 보안 및 거버넌스를 통해 하나의 데이터 사본을 AI에서 비즈니스 인텔리전스(BI)에 이르는 다양한 사용 사례에 저장하고 사용할 수 있어, 이러한 보안 위험을 완화할 수 있다. Q. 데이터브릭스는 생성 AI 시대의 데이터 거버넌스와 컴플라이언스에 어떤 해법을 제시할 수 있나? 데이터브릭스는 2020년에 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합하고 통합하기 위해 레이크하우스를 분야를 개척했다. 레이크하우스는 (1) 조직 내 모든 데이터 소스(정형, 반정형, 비정형 데이터)를 함께 쿼리하고 (2) 데이터를 사용하는 모든 워크로드(BI, AI 등)를 통합된 방식으로 관리할 수 있는 통합 시스템을 제공한다. 레이크하우스는 독자적인 데이터 플랫폼 범주로 자리 잡았으며, 현재 기업에서 널리 채택되어 대부분의 벤더 스택에 통합되어 있다. MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트 보고서에 따르면, 전 세계 CIO의 74%가 자사의 레이크하우스를 보유하고 있다고 답했다. 레이크하우스 도입은 이미 시장에서 대세로 자리 잡았지만, 데이터브릭스는 레이크하우스와 생성형 AI를 결합해 데이터 인텔리전스 플랫폼이라는 새로운 범주의 데이터 플랫폼을 만들었다. 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통해 기업은 자연어를 사용하여 한 곳에서 데이터를 통합, 관리 및 활용할 수 있다. 데이터 인텔리전스 플랫폼은 생성형 AI 모델을 사용하여 기업 데이터의 의미를 파악하고 플랫폼의 모든 부분에서 이렇게 이해한 내용들을 활용한다. 데이터브릭스의 통합 거버넌스 솔루션인 유니티 카탈로그를 통해 조직은 모든 클라우드 및 플랫폼에서 정형 및 비정형 데이터, 머신러닝 모델, 노트북, 대시보드 및 파일을 원활하게 관리할 수 있다. Q. 회사 내부 보안조직의 대응법이 있으면 소개해달라. 데이터브릭스의 데이터 및 AI 거버넌스 접근 방식은 아래와 같다 1. 데이터 및 AI에 대한 통합 가시성: 조직은 생성형 AI를 통해 자연어를 사용하여 데이터와 AI를 안전하게 검색하고, 이해하고, 인사이트를 추출하여 생산성을 높일 수 있다. 2. 데이터 및 AI에 대한 단일 권한 모델: 통합 인터페이스로 액세스 관리를 간소화해 데이터 및 AI 자산에 대한 액세스 정책을 정의하고 모든 클라우드 또는 데이터 플랫폼에서 이러한 정책을 일관되게 적용 및 감사할 수 있다. 또한, 조직은 행과 열을 세밀하게 제어하여 보안을 강화하는 동시에 원활하게 확장되는 로우코드 속성 기반 액세스 정책을 통해 액세스를 효율적으로 관리할 수 있다. 3. AI 기반 모니터링 및 통합 가시성: AI를 사용하면 모니터링을 자동화하고 오류를 진단하며 데이터 및 ML 모델 품질을 유지할 수 있다. 조직은 개인 식별 정보(PII) 데이터를 자동으로 감지하고, 모델 드리프트를 추적하며, 데이터 및 AI 파이프라인 내의 문제를 효과적으로 해결하여 정확성과 무결성(integrity)을 유지하는 사전 예방적 알림의 이점을 누릴 수 있다. Q. 방어자 입장에서 AI를 어떻게 받아들여야 바람직할까? AI는 조직이 방대한 양의 데이터를 선별해 패턴을 모니터링하고 분석하는 데 도움을 준다. AI는 이렇게 학습된 패턴을 기준선으로 삼아 비정상적인 행동을 감지하고 시스템에 대한 무단 액세스를 제한할 수 있다. 또한, AI는 위험의 우선순위를 정하고 멀웨어와 침입의 가능성을 즉시 감지하여 분석가의 1차 작업을 보강하는 데 도움을 줄 수 있다. 데이터 인텔리전스 플랫폼과 생성형 AI를 사용하면 조직 내 사이버 보안 팀들은 자연어를 사용하여 사고의 영향과 보안 속성에 대해 질문을 할 수도 있다. Q. 세계 각국에서 AI 안전에 대한 규제가 나오기 시작했다. 조직에서 AI 안전을 담당하는 주체는 누가 돼야 하고, 어떻게 무수한 규제에 대응하고 정책변경에 빠르게 적응할 수 있을까? 새롭게 생겨나는 AI 규제는 다양하고 복잡한 요구 사항을 가지고 있지만, 한편으로는 반복되는 주제를 담고 있다. 일반적으로 5가지 주요 영역에서 의무가 발생한다: 1. AI 개발 및 배포 주기의 모든 단계에서 필요한 데이터 및 모델 보안과 개인 정보 보호 2. 출시 전 위험 평가, 계획 및 완화 - 데이터 학습과 가드레일 구현에 중점을 두고 편향성, 부정확성 및 기타 잠재적 피해를 해결 3. 출시 시 필요한 문서 - 개발 과정에서 수행한 단계와 AI 모델 또는 시스템의 특성(기능, 제한 사항, 학습 데이터 설명, 위험, 완화 조치 등)에 관한 내용 포함 4. 출시 후 모니터링 및 지속적인 위험 완화 - 부정확하거나 기타 유해한 결과물 생성 방지, 보호 대상 그룹에 대한 차별 방지, 사용자가 AI를 다루고 있음을 인지하도록 하는 데 중점을 둠 5. 대규모 모델을 학습하고 실행하는 데 사용되는 에너지가 환경에 미치는 영향 최소화 이러한 목표를 달성하려면 모든 조직이 데이터와 AI 모델에 대한 완전한 소유권과 통제권을 확보하고 AI 개발 및 배포의 모든 단계에서 포괄적인 모니터링, 개인정보 보호 제어, 거버넌스를 이용할 수 있어야 한다. 조직은 데이터 품질을 제공하고, 더 안전한 애플리케이션을 제공하며, 규제 표준을 준수하는 데 도움이 되는 책임 있는 AI 목표를 달성하기 위한 통합된 접근 방식을 필요로 한다.

2024.04.16 10:07김우용

아직 갈길 먼 AI 도입, 가장 큰 과제는 '데이터'

글로벌 빅테크를 중심으로 생성형AI 기술이 하루가 다르게 급격한 발전을 이루고 있다. 하지만 아직 상당수의 기업들은 AI를 도입하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만 정작 AI학습 및 운영을 위한 기업 내 데이터가 아직 충분히 갖춰지지 않거나 체계화되지 않아 제대로 활용할 수 없기 때문이다. 최근 세일즈포스가 발표한 '2024 연결성 벤치마크 보고서'에 따르면 62%의 기업에서 “아직 AI 활용에 필요한 데이터 시스템 통합이 준비돼 있지 않다”고 답했다. 15일 관련 업계에 따르면 기업들이 AI 도입을 검토하는 과정에서 가장 부담을 느끼거나 피로감을 느끼는 부분도 데이터로 나타났다. GPT-4 등 생성형AI는 대규모언어모델(LLM)이라는 용어처럼 방대한 양의 데이터를 기반으로 한 사전학습이 필요하다. 데이터를 학습할수록 AI로부터 자연스러운 반응을 이끌어내고 오류율을 낮출 수 있기 때문이다. 오픈AI, 구글 등 빅테크 기업들은 이미 사전에 확보한 데이터를 거의 소진했으며, 보다 높은 AI성능을 확보하기 위해 저작권 규정도 무시한 채 추가 데이터 확보에 사활을 걸고 있다. 반면 일반 기업들은 내부 데이터도 AI학습을 위해 체계화하거나 일원화하지 않은 사례가 상당수인 것으로 알려졌다. 아직 많은 기업들이 IT역량이 부족해 AI 서비스를 도입 과정에서 데이터 통합이 필요하다는 것을 모르는 경우가 상당수라는 지적이다. 조직 또는 부서 간 갈등도 데이터 통합을 막는 주요 원인 중 하나로 지목됐다. 각 조직은 데이터를 개인자산이라고 생각하는 경우가 많아 데이터 통합 과정에서 이를 공개하는 것을 꺼리거나 공유를 반대한다는 것이다. 이로 인해 세일즈포스 설문조사 결과에 따르면 IT 리더 중 98% 이상이 조직의 디지털 혁신에 어려움을 겪고 있으며, 이중 81%는 데이터가 산발적으로 격리된 데이터 사일로가 AI 도입과 운영의 가장 큰 장벽이라고 밝혔다. 관련 기업들은 AI 도입에 앞서 자동화 도구 등을 활용해 데이터를 AI 학습에 적합한 방식으로 전환하는 과정을 반드시 거칠 필요가 있다고 강조했다. 특히 AI 전문 기업과의 소통을 통해 AI와 데이터의 연관 관계를 이해하고 AI 학습을 위해 사내 데이터를 어떻게 데이터베스화 할 것이지 충분히 고려해야 한다고 조언했다. 조규곤 파수 대표는 “기존 데이터가 아무리 많더라도 데이터베이스화하지 않으면 AI에서 에서 제대로 활용하기 어렵다”며 “기업에서 활용할 목적에 따라 AI를 활용할 수 있도록 체계화해 데이터베이스를 구축해야 한다”고 강조했다. 옵스나우 조용석 IoT옵스 개발팀장은 “수많은 설비와 장비로 이뤄진 공장은 수만 개 이상의 센서에서 데이터가 끊임없이 생성되고 축적되지만 이를 그대로 AI에 활용할 수 있는 곳은 존재하지 않는다”며 “데이터의 특성이나 종류에 따라 적합한 DB모델로 분배하고 관리할 수 있는 플랫폼을 구축하지는 과정을 거치지 않으면 AI 도입을 위해선 더욱 많은 시간과 비용을 지출해야 한다”고 말했다.

2024.04.15 15:08남혁우

마이크로스트레티지코리아, 정경후 신임 지사장 선임

마이크로스트레티지는 정경후 신임 한국지사장을 선임했다고 15일 밝혔다. 정경후 지사장은 BI 및 데이터 분석 분야에서 20년이 넘는 경험을 보유한 업계 베테랑으로서 마이크로스트레티지 코리아의 전반적인 운영을 이끌고 사업 확장을 추진한다. 데이터는 비즈니스의 핵심 자산이며 특히, AI 시대에 접어들면서 기업들의 데이터 분석 및 활용 능력은 기업 경쟁력의 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 기업은 데이터에 입각한 의사결정을 통해 생산성과 업무효율성을 향상시키고, 새로운 시장 발굴 및 고객 인사이트를 확보하며, 혁신적인 제품과 서비스를 개발할 수 있다. 이와 같은 AI 시대에, 마이크로스트레티지는 분석 통합 플랫폼 '마이크로스트래티지원'과, 최근 발표한 AI 기능인 '마이크로스트래티지 오토 봇'을 기반으로 국내 기업의 데이터 분석 및 활용과 차별화된 경쟁력 확보를 지원하고 있다. 정경후 신임 지사장은 마이크로스트레티지 합류 이전에 IBM에서 기술 엔지니어로 근무했으며, 2011년 마이크로스트레티지 코리아에 입사해 수석 기술 엔지니어로서 경험과 성과를 쌓다 마이크로스트레티지 아시아태평양지역의 최고 기술 총괄을 역임하면서 비즈니스 전략 수립 및 운영 능력을 인정받았다. 이후 아세안 및 중국 지역의 지사장을 맡으면서 마이크로스트레티지의 경쟁력과 위상을 높이는데 공헌했다. 정경후 지사장은 “국내 시장에서 마이크로스트레티지의 비즈니스 성장을 견인하는 역할을 맡게 되어 기쁘다. 선진화된 '마이크로스트래티지원' 분석 플랫폼과 탁월한 고객 서비스로 가장 신뢰할 수 있고 인정받는 비즈니스 인텔리전스(BI) 업체로 업계를 선도해 나가겠다”고 밝혔다. 그는 “마이크로스트레티지는 AI 분석 기능의 선두주자로서 리테일, 제조업, 게임, 헬스케어, 서비스 분야를 중심으로 수많은 AI 분석 도입 사례와 전문 인력을 가졌다”며 “국내 기업이 AI 분석을 통해 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 선점할 수 있도록 한국 지사 차원에서 지속적인 교육을 실시하고, 국내외 AI 분석 성공 사례를 바탕으로 최고의 전문가 팀이 클라우드를 통한 신속한 AI 분석이 구현될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 덧붙였다.

2024.04.15 11:35김우용

개인정보위, 가명정보 활용 지원센터 대구·전북에 설치

개인정보보호위원회가 지역 소재 데이터 중소·새싹기업 등의 가명정보 활용 전반을 지원하기 위해 대구광역시와 전북특별자치도에 거점 조직을 설치한다. 개인정보위는 대구시와 전북도에 '가명정보 활용 지원센터'를 설치한다고 14일 밝혔다. 개인정보위는 지역 소재 데이터 중소·새싹기업 등의 가명정보 활용 전반을 지원하기 위해, 공모를 통해 선정된 지방자치단체와 협력해 권역별 '가명정보 활용 지원센터'를 구축해왔다. 현재 총 5개 지역(서울·강원·부산·인천·대전)에서 운영하고 있다. 이번에 대구·전북에도 추가 구축이 확정됐다. 이번 공모는 국비 지원 없이 순지방비로 구축이 가능한 지역을 대상으로 2월 26일부터 3월 22일까지 약 4주간 진행했다. 대구, 전북 등 총 2개의 지자체가 신청했다. 개인정보위는 한국인터넷진흥원과 함께 선정 지자체와 업무협약을 체결하고 9월까지 지원센터를 설치한다. 각 권역 내 가명정보 활용 활성화 및 모범사례 창출을 적극 지원할 계획이다.

2024.04.14 15:09이한얼

개인정보위, '제2기 가명정보 전문가 집단' 신규 모집

정부가 안전한 데이터 활용을 지원할 전문가 조직을 신설한다. 조직은 컨설팅, 교육사업 등에서 적극 활동하게 될 예정이다. 개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원은 '제2기 가명정보 전문가 집단'을 오는 5월 10일까지 모집한다고 14일 밝혔다. 이번 전문가 집단 모집은 올해 6월말로 임기가 끝나는 제1기 전문가 집단을 새롭게 정비하는 차원이다. 신청 접수 후 경력 등 자격요건에 대한 검증을 거치거나, 외부 추천을 받은 전문가 등을 포함해 200명 이내로 선발할 예정이다. 개인정보위는 전문성을 갖추고 현장 경험이 풍부한 전문가 확보를 위해 선발방법도 다각화했다. 공고를 통한 선발 외에도 실적이 우수한 제1기 전문가 및 데이터 전문기관 등에서 추천받은 전문가도 포함할 계획이다. 선발된 전문가는 2년간 '개인정보보호위원회 가명정보 전문가 집단(풀)'으로 가명정보 지원 플랫폼을 통해 공개된다. 가명정보 검증심사(적정성 평가 등), 컨설팅, 교육사업 등에서 적극 활동하게 될 예정이다.

2024.04.14 15:03이한얼

"기후위기, 데이터로 대응"···과기정통부, '플래그십' 추진

과학기술정보통신부(과기정통부)와 한국지능정보사회진흥원(NIA, 원장 황종성)은 데이터·AI 생태계 활성화를 위한 혁신 활용모델 개발·확산을 위해 2024년도 '데이터 플래그십 사업'과 '데이터 활용 기획·검증 사업' 공모를 12일부터 추진한다. 두 사업의 공모안내 및 접수방법은 과기정통부와 NIA 홈페이지에서 확인할 수 있다. 예산은 각각 12.5억원과 1.25억원이다. '데이터 플래그십 사업'은 데이터‧AI를 활용한 선도서비스 개발 지원 사업으로 총 예산 12.5억원 규모다. 프로젝트 과제(1개), 데이터융합 과제(3개)로 구분해 총 4개 과제를 공모한다. 프로젝트 과제는'기후위기 대응'을 주제로 날로 심화하는 이상기후 현상과 탄소중립의 국제규범화 등에 대한 경제·사회 전반의 문제점 개선을 위한 데이터 기반 서비스 개발을 지원한다. 데이터 융합 과제는 사회현안 해결과 산업혁신 지원을 위한 데이터·AI 융합 선도서비스를 발굴할 예정이다. 또 '데이터 활용 기획·검증 사업'은 데이터의 안전한 활용을 위한 신기술 기반 서비스(예: 암호화한 데이터 처리·활용 기술(동형암호), 가상 데이터를 재현·생성하는 기술(합성데이터), 분산 데이터를 직접 공유하지 않고 AI를 학습시키는 기술(연합학습))에 대한 기획‧검증을 지원해 성공적인 데이터 활용 사례 창출과 관련 기업의 경쟁력 강화를 목표로 했다. 이 사업은 올해 총예산 1.25억원으로 3개 과제를 공모하며, 우수한 기획과제는 향후 플래그십 사업으로 이어질 수 있게 지원한다. 과기정통부의 김수정 데이터진흥과장은 "데이터 기반의 선도 서비스 발굴과 안전한 데이터 활용·검증 지원을 통해 디지털 대전환에 선제적으로 대응하고, 복잡하고 다양한 사회현안을 효율적으로 해결하는 혁신사례들을 늘려나가겠다"고 밝혔다.

2024.04.14 10:46방은주

중동 오일달러, AI 데이터센터 '정조준'..."사막지형 탓 한계도 뚜렷"

중동 지역 국가들이 인공지능(AI) 데이터센터 건립 경쟁에도 불이 붙은 모습이다. 원유 기반 사업에서 탈피하기 위해 국가 경제 체질을 전향적으로 변모시키기 위해서다. 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE)는 거액을 들여 투자 펀드도 조성할 태세다. 다만 전제군주제라는 체제와 사막 지형은 한계로 거론된다. 최근 블룸버그 통신 등 복수의 외신에 따르면 미국의 데이터 센터 개발 기업 에퀴닉스(Equinix)는 UAE에서 네 번째 데이터 센터를 건립한 데 이어 최근엔 사우디로까지 확장을 논의 중인 것으로 알려졌다. 에퀴닉스의 데이터센터 확장은 사우디와 UAE 등 중동 국가의 이해관계와 맞아떨어진다. 양 국가 모두 원유 기반 사업에서 벗어나 AI 초강대국이라는 도전적인 목표를 설정했다. 앞서 사우디는 미국의 벤처캐피탈 앤드리슨 호로위츠와 협약을 체결하고 AI 분야에 400억달러(약 55조원)를 투자하는 방안을 검토 중이다. UAE 역시 지난 3월 최대 1천억달러(약 137조원)에 달하는 AI 투자 펀드를 발표한 바 있다. 특히 생성형 AI 모델에서 수위를 달리고 있는 샘 알트만 오픈AI 최고경영자(CEO)는 UAE 정부 관계자들과 만나 대규모 AI 인프라를 지원하기 위한 협력방안을 논의하기도 했다. AI 산업이 양국에 불러올 경제적 파급효과는 어마어마하다. 글로벌 컨설팅 기업 PwC는 오는 2030년까지 UAE가 AI로 인해 960억달러(약132조원), 사우디가 1천350억달러(약185조원의) 경제적 이득을 볼 것이라고 추산했다. 현재 중동 국가들의 데이터센터 처리 용량 역시 부족하다. 글로벌 리서치 기업 DC바이트에 따르면 지난해 말 기준 UAE의 데이터센터 처리 용량은 235메가와트(MW), 같은 기간 사우디의 처리 용량은 123MW에 불과하다. 반면 독일의 데이터센터 처리 용량은 1천60MW다. 두 국가 모두 AI 산업 육성을 비롯해 데이터산업 유치에도 혈안이지만 한계가 여럿 존재한다. 사우디는 전제 군주제 군가다. 외국 빅테크 기업의 데이터센터가 들어설 경우 정보 유출이 우려된다는 점이다. 즉, 이 문제는 사우디의 국가 운영이 민주적으로 작동하지 않다는 데 있다. 실제 무함마드 빈 살만 왕세자는 국가 운영의 전권을 쥔 상황에서 왕실은 입법·행정·사법 영역 모두를 주무르고 있다. 또 척박한 사막으로 이루어진 국토 탓에 데이터센터에 들어가는 컴퓨팅 시설이 효과적으로 작동하는 게 어렵다는 점이다. 더위 탓에 열이 올라간 데이터 센터에 냉각 장치를 달아줘야 하고 이 때문에 전력 공급은 더욱 많아질 수밖에 없다. 두바이에 본사를 둔 하다아라 컨설팅(Hadaara Consulting) 칼 로버츠 고문은 "AI를 위해서는 수백 기가와트의 데이터 센터 전력이 필요하지만 인프라가 없다"면서 "AI에 초점을 맞춘 빅 데이터 센터를 갖추려면 아직 갈 길이 멀다"고 진단했다.

2024.04.13 10:12이한얼

HPE AI 스토리지 '알레트라 MP 파일' 집적도 대폭 향상

지난달 HPE는 인공지능(AI), 기계학습(ML), 고성능컴퓨팅(HPC) 등의 전용 스토리지인 'HPE 알레트라 MP 파일 스토리지'의 신규 업데이트를 출시했다. HPE 알레트라 MP 파일 스토리지는 엔터프라이즈 대규모 AI 환경, 데이터레이크 등의 데이터 중심의 고성능 워크로드에 최적화된 스토리지로 활용되고 있다. 가장 큰 변화는 고집적성이다. 기존 대비 랙 유닛당 4배 많은 용량과 2배 향상된 성능을 제공한다. 그에 따라 AI 업무 처리량을 2배로 늘릴 수 있고, 전력 소비를 최대 50%까지 절감할 수 있게 됐다. 컨트롤러의 접적성 향상 뿐만 아니라 1RU당 1.3PB 용량의 올NVMe를 제공하는 드라이브 샤시의 혁신을 통해 비용을 크게 줄이며 데이터 센터의 상면과 전력 소비를 크게 절감할 수 있다. 이러한 개선 사항을 통해 HPE는 AI 및 데이터레이크 등 데이터 중심의 고성능 워크로드에서 성능, 운영 편의성, 효율성 향상을 달성할 수 있도록 도움을 준다. 작년 출시된 HPE 알레트라 MP 파일 스토리지는 지속적인 업데이트와 혁신 적용을 약속해 왔으며 최신 업데이트에서 기존 대비 7배 높은 고집적도를 제공하면서 그 약속을 실현했다. 이번 업데이트를 통해 HPE 알레트라 MP 파일스토리지는 경쟁사의 파일 스토리지 대비 2.3배 높은 집적성을 제공한다고 회사측은 강조했다. HPE는 특히 AI 워크로드에서 성능과 역량적인 측면을 더욱 개선해왔다. 이는 폭발적으로 증가하는 AI 워크로드에 대응해 가장 범용적인 스케일아웃 파일 스토리지에 투자하길 원하는 고객을 선제적으로 지원하기 위한 HPE의 노력을 반영한다. 많은 기업이 AI를 최우선 당면 과제로 여기고 있으며 신속하게 도입, 적용하고 확대함에 따라 HPE는 그에 맞는 AI 전용 스토리지를 출시하여 고객들의 고민을 함께 해결해왔다. HPE 알레트라 MP 파일은 작은 규모로 시작해 대규모로 확장할 수 있는 유연성과 효율성을 제공하고, 스냅샷, 원격복제, 중복제거·압축·유사성제거, QoS, 고가용성 아키텍처 등 엔터프라이즈급 환경을 지원한다. 고성능을 통해 학습, 튜닝, 추론의 모든 AI 단계를 아우를 수 있다. 그렇기에 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM) 등 다양한 AI 워크로드에서 각광을 받고 있다. AI 워크로드를 처리함에 있어 기존의 레거시 스케일아웃 NAS 스토리지는 성능 확장성의 제한이라는 한계점이 존재한다. 비공유 아키텍처로 인해 발생하는 한계다. 기존의 스케일아웃 스토리지는 다수의 노드로 구성되며, 각 노드는 컨트롤러 CPU, 메모리, 드라이브, NIC가 함께 구성된다. 각 노드 내부에 저장된 데이터는 해당 노드 자신만이 데이터를 볼 수 있으며, 다른 노드와 공유 및 분산저장, 처리하려면 고속의 네트워크로 구성돼야 하며, 그로 인해 발생하는 이스트웨스트 트래픽으로 인해 성능 확장성의 한계를 가지게 된다. 즉, 단 하나의 파일을 접근하는 작업이라도 항상 모든 노드들과 통신을 해야만 하는 단점이 존재한다. HPE 알레트라 MP 파일 스토리지의 공유 아키텍처는 컨트롤러와 드라이브 노드를 분리 구성해 모든 컨트롤러는 모든 드라이브를 직접 볼 수 있는 구조로 노드 간 이스트웨스트 트래픽을 원천적으로 제거했다. 이로 인해 성능 확장이 필요한 경우 컨트롤러만 독립적으로 증설하여 효율적인 성능 확장이 가능하다. 용량 확장이 필요한 경우 드라이브만 독립적으로 증설해 불필요한 컴퓨팅 파워의 증설을 사전에 방지할 수 있다. HPE 알레트라 MP 파일 스토리지는 기본 장착되는 고속의 NVMe SCM이 캐싱역할을 담당해 빠른 응답속도를 제공한다. 모든 데이터는 NVMe SSD에 최종 저장돼 미디어 간 데이터 이동, 티어링을 하지 않아 데이터 집약적인 AI 워크로드에서 성능을 극대화 한다. HPE 알레트라 MP 파일 스토리지는 생성형 AI 및 LLM 등을 비롯한 가장 까다롭고 데이터 집약적인 AI 워크로드 전반에서 빠르고 일정한 수준을 유지하는 성능을 제공할 수 있다. 레거시 파일 스토리지는 또 다른 문제가 있다. 전문 지식을 가진 엔지니어만 스토리지를 다룰 수 있으며 유지보수관리를 위해 복잡하고 어려운 명령어 기반의 수동 작업이 필요한 경우가 바로 그것이다. 이로 인해 조직은 새로운 AI 모델의 가치 창출보다 반복적이고 일상적인 관리 업무에 많은 시간을 소모하게 된다. HPE 알레트라 MP 파일은 누구나 쉽고 간편하게 다룰 수 있는 GUI로 모든 관리를 할 수 있다. 운영 및 관리 오버헤드를 줄이고 AI 를 통한 생산성 향상에 기여를 한다. 더 이상 전문 지식과 복잡한 설정 프로세스가 필요하지 않으며 새로운 개발 및 혁신에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. HPE 그린레이크 플랫폼에서 동작하는 클라우드 관리 콘솔을 제공해 언제 어디서나 모든 기기에서 엑세스할 수 있는 통합 관리를 제공한다. 스마트폰처럼 최적의 버전에 대한 업데이트 알림을 주고 시스템 중단 없이 업그레이드를 수행할 수 있다. 블록스토리지, HCI, 백업·복구, 재해복구, SAN 스위치 등을 함께 통합된 환경에서 관리할 수 있어 인프라 관리에 소요되는 시간과 인력, 노력을 최소화 할 수 있다. 데이터 집약적인 AI 모델은 스토리지 용량, 상면, 전력 소비와 관련해 충족해야 할 사항들이 매우 많다. 하지만 레거시 NAS 스토리지는 집적성, 단위 TB당 비용, 전력 효율성 등의 요구사항을 충족하기에 턱없이 부족하다. HPE 알레트라 MP 파일은 단위 랙 유닛 밀도당 4배 더 많은 용량과 절반의 전력 소비로 AI 스토리지 비용을 절감한다. 데이터 중복제거·압축·유사성제거 기술, 무중단 업그레이드, 낭비 자원을 방지하는 애즈어서비스 구독형 AI 스토리지 모델을 통해 탄소 배출량도 줄일 수 있다. 성능과 용량을 독립적으로 확장 가능하여 확장 효율성을 높이면서도 비용은 절감시킬 수 있고, NVIDIA의 GPU다이렉트 스토리지 기능을 완벽 지원하여 GPU 사용률을 극대화함으로써 GPU의 투자수익(ROI)을 최대화할 수 있다. 용량 효율성 측면을 살펴보면, 업계 유일의 유사성 제거 기능을 통해 중복제거, 압축과 더불어 한번 더 용량을 절감하여 저장할 수 있다. 유사성 제거는 매우 정교한 방식으로 데이터를 줄여주는 기술로 생명과학 데이터의 경우 2대1, 중복제거된 백업, 압축 로그 파일, HPC 및 애니메이션 데이터의 경우 3대1, 그리고 비압축 시계열 데이터의 경우 8:1의 비율로 절감 효과가 있다. HPE 알레트라 MP 파일스토리지는 엔비디아 퀀텀-2 플랫폼과 우수한 호환성을 제공하며, 인피니밴드, 엔비디아 GPU다이렉트 연동을 통한 AI 모델 생성시 체크포인트를 신속하게 생성할 수 있어 GPU 활용을 최적화 하고 AI 워크로드를 가속화한다. 데이비드 유 HPE 스토리지 제품 수석 매니저는 “조직이 AI 당면 과제를 해결하고 오늘날의 시장에서 경쟁하려면 엔터프라이즈급 성능, 간편성, 효율성을 모두 제공할 수 있는 전용의 AI 파일 스토리지가 필요하다”며 “AI 워크로드를 진정으로 가속화하려면 이 세 가지 역량을 모두 필수적으로 갖춰야 한다”고 설명했다. 그는 “HPE 알레트라 MP 파일은 각 역량을 모두 제공하도록 설계되었으며 학습, 추론, 튜닝의 모든 AI 단계에 적합하다”며 “AI, HPC, 데이터레이크, 생명과학, 금융, 미디어 & 엔터테인먼트, 교육, 제조 등의 모든 워크로드를 포괄하는 유일한 솔루션으로 데이터를 활용해 가치를 창출해내려는 모든 기업에 최고의 지원을 제공한다”고 강조했다.

2024.04.12 13:34김우용

"만약 내 일을 AI가 뺏어간다면?"

“결국에는 직무 유연성이 중요하다. '나는 어떤 직무를 가진 사람이야' 보다, '나는 어떤 역량을 가진 사람이야'가 중요하다. AI 기술이 고도화될 때 내가 챙겨야할 역량은 무엇일까 고민해야 한다.” “직장인 익명 커뮤니티에 알려지고 싶지 않은 회사 내부 이야기들이 올라오는 건 그럴만한 이유가 있어서일 수 있다. 때론 사실과 다른 내용과 오해도 있겠지만 이를 어떻게 풀고 해명할까 보다는 회사의 무엇을·어떻게·어떤 형태로 투명하게 보여줄 수 있을까를 고민하는 것이 성장에 도움이 될 수 있다.” 일과 회사를 대하는 직장인들의 태도와, 채용하고픈 인재에 대한 기업들의 기준이 빠르게 변화하고 있다. 특정 직무에서 오래 쌓은 경험보다는 다방면에서 업무 성과를 낼 수 있는 개인의 창의성과 역량이 더 중요해졌다. 또 과거에는 회사가 직원을 일방적으로 평가했다면, 이제는 회사와 구성원이 서로를 평가하고 저울질 하는 시대가 됐다. 전과 같이 회사가 상명하복식 지시 체계를 은연중에라도 고집하면 인재들은 떠나가기 쉽고, 내 일만 잘하면 된다는 지나치게 계산적인 직원은 경쟁자나 AI와 같은 기술에 밀려날 수 있다. 이 같은 변화를 읽지 못하고 “요즘 친구들은 왜 이렇게 이기적이야?” 한다거나, “난 대표도 아닌데 웬 주인의식?”과 같은 날 선 반응을 보인다면 회사도 개인도 모두 손해일 수 있다. '직무'보다 '역량'...AI·SaaS 시대, 지식보다는 참신한 아이디어가 경쟁력 잡플래닛 운영사인 브레인커머스의 공동창업자이자 운영총괄을 맡고 있는 김지예 이사는 달라진 채용·업무환경에서 개인의 '직무'보다는 '역량'이 중요하다고 강조했다. 그는 특히 '직무 유연성'을 강조했는데, 그 이유에 대해 “시대가 변하면서 특정 시장이 사라지거나 AI와 같은 기술이 대체하면 언제든 내 일이 사라질 수 있기 때문”이라고 설명했다. 특정 직무에 매몰돼서는 안 된다는 뜻이었다. 또 김 이사는 지난해부터 채용 시장이 위축된 분위기인 건 맞지만, 고도화된 기술 솔루션들이 상용화되면서 뛰어난 역량을 갖춘 인력뿐 아니라, 참신한 사고를 지닌 신입 직원이 더 중요해졌다고 밝혔다. 어렵고 복잡한 업무는 서비스형 소프트웨어(SaaS)나 특정 툴이 해결해 주기 때문에, 이보다는 시니어들이 생각하지 못한 기발하고 참신한 아이디어를 지닌 주니어들이 더 유리할 수 있다는 뜻이었다. 김 이사는 “인력 채용 규모가 확실히 줄긴 했지만, 이와 반대로 채용 품질은 높아지고 있다. AI 관련 인력들의 몸값은 올라갔다”며 “특정 영역에서는 툴이 너무 고도화돼서 커리어나 축적된 지식은 전복되고, 똘똘하고 참신한 아이디어가 넘치는 신입 직원들이 일을 더 잘할 수 있다”고 말했다. 왜곡된 기업 리뷰, 더 투명하게 보여주는 것으로 극복 가능 약 10년 전 잡플래닛을 비롯해 블라인드와 같은 기업 리뷰 서비스의 등장으로 직장인들의 처우는 크게 바뀌었다. 이전에는 당연시되던 회사의 불합리한 지시나 요구가 훨씬 줄어든 계기가 됐다. 또 회사에 대한 직원들의 날 것 그대로의 평가와 요구는 더 나은 조직문화를 갖추게 되는 원동력이 되기도 했다. 반면, 왜곡된 평가와 평점 테러가 발생하고, 허위 내용이 기록되는 문제는 기업의 경영과 인력 수급에 적지 않은 부담을 안긴 것도 사실이다. 이에 김 이사는 “기업들이 받아들이기 쉽지 않은 이야기”라고 전제한 뒤, “회사를 더 투명하게 보여줄 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하다”고 운을 뗐다. '노이즈'가 있다면, 되레 회사의 실재를 더 투명하게 보여주는 것으로 극복할 수 있다는 뜻으로 읽혔다. 또 그는 회사 내의 불만들이 시스템적으로 사내에서 잘 소화될 수 있는지도 점검할 필요가 있다며 잡플래닛 사례를 소개했다. 김 이사는 “잡플래닛 사내에는 공동창업자 셋만 볼 수 있는 '마음의 소리'와 같은 구글 익명 서베이 툴을 운영하고 있다. 특정 인물을 저격한 비난, 욕설에는 반응하지 않겠다는 전제 하에 운영하고 있다”면서 “그럼에도 욕도 많이 쓰고, 특정 인물을 저격하기도 한다. 속상하지만 '누군가는 이렇게 생각하는구나' 여기고 해결책을 고민하며 문제를 풀어간다”고 설명했다. 내부에 직원들의 불만과 민원을 해결할 툴을 갖춰 놨기 때문에 굳이 내부의 문제들이 바깥으로 새어 나가는 일이 적다는 말이었다. "뇌피셜보다는 데이터...시장과 데이터 안에 답 있다" 김지예 이사는 5월22일 봉은사로 슈피겐홀에서 열리는 'HR테크 커넥팅 데이즈'에 키노트 강연자로 나선다. 기업·기관 HR 리더들이 청중으로 참여하는 행사에서 김 이사는 이들에게 도움이 될 수 있는 어떤 주제의 정보를 공유할지 고심 중이다. 내부에 쌓인 합격자 이력서를 분석해 어떤 스킬셋이 최근 자주 언급되는지를 분석해 제공할지, 아니면 기업 유사도 분석을 통해 채용 시장에서 회사의 경쟁사를 파악하고 이를 채용 전략에 활용하는 방법 등을 공유할지 저울질 하고 있다. 또는 전혀 다른 주제까지 포괄적으로 검토 중이다. 김 이사는 “디자이너 합격자 이력서에서 어떤 스킬셋이 언급되는지를 순위화 했더니 '포토샵'이 아닌 웹기반 구독형 서비스 '피그마'가 1위를 차지했다. 또 마케터 합격자 이력서에는 '태블로'가 톱10 안에 들어있었다”며 “마켓 트렌드를 읽다 보면 이 직군에서 핫하게 먹히는 스킬셋을 알 수 있는데, 이렇게 시장에서 각광받는 프로그램이 내 경쟁력이 될 수 있다”고 말했다. 또 “마케팅 분야의 경우 퍼포먼스 마케팅이 주류였다면, 이제는 콘텐츠 마케팅 부문도 많이 주목을 받는다. 2~3년 간 퍼포먼스 마케팅 툴이 획기적으로 좋아지면서 해당 지식이 없더라도 창의성을 가진 발랄한 마케터가 툴 사용 능력까지 탑재했을 때 훌륭한 결과물을 만들 수 있는 시대가 됐다”고 덧붙였다. 나아가 김 이사는 “기업 유사도 분석을 통해 채용시장에서 우리의 경쟁사가 어디일까를 찾아내 인재 영입 시 이를 전략적으로 활용할 수 있다”고 조언했다. 그는 “가령 채용 시장에서 현대자동차의 경쟁사는 기아차가 아닌 같이 대기업으로 묶이는 삼성전자와 SK다. 또 문화 기획쪽 채용이 많은 미스틱엔터테인먼트의 채용 시장 경쟁사는 SM과 같은 엔터사가 아닌 예술의전당이나 세종문화회관”이라면서 “우리 회사는 쿠팡 출신보다는 토스하고 잘 맞아, 네이버와 배민과는 정말 안 맞는 환경이야와 같이, 기업 유사도 분석을 통해 우리 회사와 비슷한 결을 가진 회사, 그렇지 않은 회사를 찾아 인재 영입을 보다 용이하게 할 수 있다”고 설명했다. 끝으로 김지예 이사는 “인사팀과 채용팀은 종종 뇌피셜을 지나치게 믿는 경우가 있다. 때로는 오랜 경력을 지닌 담당자들이 본인의 감을 따르고, 또 종종 맞는 경우도 있지만 시장과 데이터 속에 답이 있는 만큼, 이런 데이터적 지표를 적극 활용하길 바란다”고 강조했다.

2024.04.12 12:51백봉삼

리벨리온, 'PCIe 5.0' 컴플라이언스 테스트 통과

AI 반도체 스타트업 리벨리온은 데이터센터향 AI반도체 '아톰(ATOM)'을 탑재한 '아톰 카드'가 업계 표준화 단체 'PCI-SIG'가 주관하는 PCIe 5.0 컴플라이언스 테스트를 통과했다고 12일 밝혔다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업으로는 최초로 PCIe 5.0 지원에 대한 공식 검증을 통과했다. 국내에서 해당 검증을 통과한 기업은 삼성전자, SK하이닉스와 리벨리온이 유일하다. PCIe는 컴퓨터 내부에서 다양한 부품들이 빠르고 정확하게 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 기술 규격으로 SSD, 그래픽카드 등 다양한 전자 기기에 활용된다. PCI-SIG가 주관하는 컴플라이언스 테스트는 특정 기기 또는 플랫폼이 특정 세대의 PCIe를 얼마나 안정적으로 지원하는지 다양한 항목을 기반으로 평가한다. 리벨리온의 아톰 카드는 이번 테스트의 모든 평가항목을 통과해 최신 5세대 규격인 PCIe 5.0을 지원하기 위한 기술과 성능, 다양한 서버 및 플랫폼에 대한 호환성을 증명했다. 더불어 16개의 레인(Lane)을 지원해 높은 대역폭(bandwidth)과 속도를 확보했다. 레인(Lane): PCIe에서 데이터롤 전송하는 하나의 양방향 경로를 말하며, 레인이 많을수록 컴퓨터 내부에서 데이터를 더 많이, 빠르게 전송할 수 있다. 리벨리온은 여러 대의 아톰 카드를 연결해 AI연산의 성능과 효율성을 높이는 일명 멀티카드 환경에 PCIe 5.0 기술을 활용하며, 언어모델을 포함한 생성형AI 모델을 가속한다. 고객은 공인받은 고속 통신 기술을 기반으로 큰 규모의 AI모델을 더욱 빠르고 효율적으로 연산할 수 있다. 리벨리온은 올해 중순부터 고객에게 멀티카드 환경 기반으로 소규모 언어모델(SLM)을 가속할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 바탕으로 SLM 기반 상용서비스를 기획하는 PoC를 본격적으로 진행하고, ATOM 양산품의 상용화를 추진할 계획이다. 오진욱 리벨리온 CTO는 "수준 높은 AI 추론 연산을 제공하기 위해선 칩 설계 뿐 아니라 카드 단위에 적용되는 통신 기술 또한 중요한 역할을 수행한다"며 “리벨리온은 단순히 최신 통신기술을 선제 적용하는 데 그치지 않고 기술의 안정성까지 철저히 검증받음으로써 생성형 AI 추론의 필수 인프라인 멀티카드 솔루션의 성능과 신뢰성을 모두 확보하고자 했다"고 밝혔다.

2024.04.12 10:01장경윤

디노도, 구글클라우드와 생성형 AI 통합 발표

디노도테크놀로지(이하 디노도)는 구글클라우드와 파트너십의 일환으로 데이터 통합, 관리 플랫폼인 디노도 플랫폼과 구글 클라우드의 버텍스 AI를 새롭게 통합한다고 11일 밝혔다. 디노도는 데이터 가상화 기술을 기반으로 구글 클라우드와 협력해 논리적 데이터 관리 기능을 생성형 AI 서비스와 결합하고 최신 대규모언어모델(LLM)을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 오늘날 기업은 금융 서비스, 의료, 제조, 소매, 통신, 고등 교육 등 산업 전분야에 걸쳐 생성형 AI를 활용한 비즈니스 혁신 방안을 적극적으로 찾고 있다. 이번 양사의 플랫폼 통합으로 기업은 제미나이 모델을 이용해 혁신적인 신규 서비스와 애플리케이션을 개발할 수 있게 돼 실질적인 변화를 추진할 수 있게 된다. 구글클라우드는 인프라 플랫폼, 산업 솔루션 및 전문성을 결합해 기업 비즈니스의 디지털 혁신 역량을 강화한다. 기업은 구글 클라우드의 생성형 AI 및 LLM 기술과 결합한 디노도 플랫폼을 활용해 자사의 데이터를 안전하고 효율적으로 버텍스 AI 애플리케이션에 제공함으로써 편향성 완화, 개인정보 보호 및 인적 오류 등 윤리적 고려사항을 책임감 있게 지킬 수 있다. 리티카 수리 구글클라우드 기술파트너십부문 이사는 “생성형 AI는 비즈니스 운영 방식을 현저하게 개선하고 사실상 모든 산업에 이익을 제공할 수 있다”며 “디노도는 구글 클라우드의 선도적인 생성형 AI 기능을 활용함으로써 고객이 데이터 운영을 개선하고 생산성을 향상하는 데 도움이 되는 새로운 인사이트를 확보할 수 있도록 지원할 수 있게 됐다”라고 밝혔다 . 나라얀 순다르 디노도 전략적 제휴 담당 선임 이사는 “다양한 산업 분야의 기업들이 디노도의 논리적 접근방식을 통해 데이터를 통합 및 관리하고, 사전에 훈련된 LLM 과 외부 데이터 소스를 결합한 RAG 기술을 적용할 수 있다”며 “양사의 이번 플랫폼 통합은 데이터와 생성형 AI의 강력한 힘을 기반으로 새로운 차원의 비즈니스 가치를 실현함으로써 기업이 혁신의 한계를 재정의할 수 있는 계기를 제공한다”고 강조했다. 그는 “구글클라우드의 오랜 파트너인 디노도는 신뢰할 수 있고 연관성 있는 데이터를 쿼리하고, 비즈니스 인사이트를 제공하는 섬세한 응답을 생성할 수 있도록 함으로써 LLM의 기능을 개선한다” 고 덧붙였다.

2024.04.11 10:17김우용

'캐시노트' 한국신용데이터, 2023년 매출 113.6% 쑥

한국신용데이터가 2023년 매출(연결기준)이 1천380억원으로 2022년 646억원 대비 113.6% 증가했다고 11일 밝혔다. 매출이 늘어나면서 영업손실률은 2023년 16%로 2022년 48% 대비 3분의 1로 감소했다. 한국신용데이터의 킬러 서비스 '캐시노트'가 지속 성장하고, 구독 서비스 이용자가 늘면서 매출 견인의 원동력이 됐다는게 회사 측 설명이다. 캐시노트는 자영업자의 경영 관리 애플리케이션(앱)이다. 4월 기준으로 140만여 사업장이 쓰고 있다. 구독 서비스는 2023년 신규로 나온 '캐시노트 플러스 멤버십'으로 월 1만6천500원에 매출 장부 고급 기능, 통합 리뷰 관리 등을 제공한다. 2023년 3월 1천명이 가입했으나 올해 3월은 1만명이 신규 가입했다. 이밖에 회사는 B2B 마켓플레이스 서비스인 '캐시노트 마켓'도 매출액이 꾸준히 상승할 것으로 관측했다. 캐시노트 마켓은 120곳이 입점한 장터로 CJ제일제당·동원·이마트·현대그린푸드·대상 등이 물품을 공급한다. 월 구매액이 연말엔 100억원대로 늘어날 것으로 한국신용데이터는 바라보고 있다. 한국신용데이터는 지난해 8월 모간스탠리 투자운용사업부의 일부인 모간스탠리택티컬밸류(MSTV, Morgan Stanley Tactical Value)로부터 1천억원의 투자를 유치했다. 지난 2월에는 자회사인 한국평가정보가 기업은행, 대구은행 등으로부터 50억원의 투자를 받았다. 김동호 한국신용데이터 대표는 “2017년 출시한 캐시노트가 서비스 출시 7년 만에 대한민국의 거의 모든 소상공인 사장님들이 매일 쓰는 국민앱으로 자리 잡았다”며 “소상공인 국민앱을 서비스하는 회사로서 책임감을 가지고, 소상공인 여러분이 마주하는 사업의 모든 순간을 더 쉽고, 더 빠르고, 더 똑똑하게 만들어 갈 수 있도록 하겠다”고 말했다.

2024.04.11 09:59손희연

삼성-카카오 협업...갤럭시 기기변경 시, 쉽게 카톡 데이터 옮긴다

삼성전자는 카카오와 협업해 카톡 대화는 물론 사진, 영상 등 다양한 데이터를 새 갤럭시 스마트폰으로 한번에 손쉽게 옮길 수 있는 신규 기능을 지원한다. 따라서 갤럭시 스마트폰 사용자가 기기 변경 시, 카카오톡 데이터를 보다 쉽고 빠르게 새 갤럭시 스마트폰으로 옮길 수 있다. 해당 기능은 갤럭시 스마트폰의 기기 변경 시 데이터 이전을 지원해 주는 '스마트 스위치(Smart Switch)' 앱을 통해 구현된다. 기존의 경우, 카톡 데이터를 옮기려면 카카오톡의 '대화 백업' 기능을 통해 일반 채팅방의 '텍스트 대화'만 무료로 옮길 수 있었다. 사진과 영상 등은 별도로 백업을 받거나 유료 서비스를 이용해야 했다. 하지만 이제 갤럭시 사용자들은 '스마트 스위치'로 카톡 대화는 물론, 사진과 영상 데이터도 무료로 간편하게 옮길 수 있게 됐다. '읽지 않음'과 같은 메시지 상태까지 모두 이전된다. 기존 어디에서도 복원이 불가능 했던 카톡의 '오픈 채팅' 데이터도 새 갤럭시 스마트폰으로 완벽하게 이전된다. '오픈 채팅'은 서로 모르는 사람들이 전화번호나 톡ID 등 친구 추가 없이도 상대방과 특정 주제로 편하게 채팅 할 수 있는 기능이다. 삼성전자와 카카오는 갤럭시 스마트폰 사용자들의 '오픈 채팅' 사용률이 높다는 점을 확인하고 이를 지원하기로 결정했다. 삼성전자와 카카오는 데이터 이전 기능에서 보안(Security)과 사용자 편의성을 최우선으로 고려했다. 기존에는 사용자가 백업된 데이터 보호를 위해 '비밀번호'를 설정한 후, 새 기기에서 카카오톡 사용자 인증과 백업용 데이터 비밀번호를 입력해 데이터를 복원할 수 있었다. 하지만, 이제는 갤럭시 '스마트 스위치' 앱으로 카톡 데이터를 간편하게 옮기고, 별도의 비밀번호 없이 새 기기에서 카카오톡 사용자 인증만 진행하면 기존 데이터가 쉽고 빠르게 이전된다. 삼성전자는 "앞으로도 사용자들이 보다 편리하고 안전하게 갤럭시 스마트폰을 사용할 수 있도록 노력할 예정이다"고 전했다.

2024.04.09 08:37이나리

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