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'데이터 설계'통합검색 결과 입니다. (7건)

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AI 시대, HR의 본질과 가치는 어디에 있는가

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다.[편집자 주] 가끔 다른 부서를 방문해 보면 직원들의 모니터에 챗GPT가 켜져 있는 모습을 어렵지 않게 발견한다. 필자 역시 업무 과정에서 이를 활용하고 있는데, 다른 직무의 구성원들이 같은 도구를 사용하는 모습을 접할 때면 묘한 동질감과 공감대를 느끼곤 한다. 이제 AI는 조직 전반에 걸쳐 업무 과정 속에 빠르게 스며들어 더 나은 성과를 만들어내는 '디지털 동료'가 됐다는 사실을 실감하게 된다. 이처럼 AI 활용이 일상이 되면서 우리의 관심은 자연스럽게 '사용하느냐'에서 '어떻게 활용하느냐'로 이동하고 있다. 이제 AI는 업무 효율과 결과의 완성도를 높이는 협업 파트너로 인식되기 시작했으며, 이런 변화는 개인의 업무 습관을 넘어 조직 전체의 일하는 방식까지 서서히 바꾸고 있다. 일하는 방식의 변화는 결국 사람의 태도와 행동 방식의 변화를 의미한다. 환경이 달라지면 행동이 달라지고, 행동이 달라지면 일에 대한 생각과 기준, 동기 역시 함께 변한다. 과거에는 일을 '얼마나 빠르고 많이 처리했는지'가 중요했다. 그러나 지금은 '문제가 무엇인지 정확히 정의하고, AI와 동료의 강점을 어떻게 조합해 더 나은 결과를 만들어 내는지'가 더욱 중요해지고 있다. 속도와 양의 시대에서, 이해와 협력의 시대로 이동하고 있는 것이다. 이러한 변화는 HR의 역할에도 새로운 질문을 던진다. 이제 HR은 제도와 교육을 기획·운영하는 관리 기능에만 머물 수 없다. 변화하는 환경 속에서 구성원들이 무엇에 동기를 느끼는지, 어떤 방향으로 성장하고자 하는지, 그리고 새로운 협업 방식에 어떻게 적응하도록 도울 것인지를 설계하는 역할이 점점 더 중요해지고 있다. AI 도입이 확대되고 보편화될수록 조직이 실제로 마주하는 과제는 기술 그 자체가 아니다. 달라진 역할에 대한 혼란, 협업 방식의 변화, 공정성과 신뢰에 대한 고민처럼 '사람의 문제'가 더 크게 등장한다. 그리고 이 문제는 기술이 아니라 사람 중심의 접근을 통해서만 해결될 수 있다. 그래서 지금 HR이 주목해야 할 핵심은 '소프트 스킬'이다. 소프트 스킬이란 특정 기술을 다루는 능력이 아니라, 사람과 사람 사이에서 일의 방향을 맞추고 협력을 이끌어 내는 힘을 의미한다. 예를 들어 ▲상대의 상황을 이해하고 공감하는 능력 ▲변화의 이유를 납득할 수 있도록 설명하는 능력 ▲서로 다른 생각과 세대를 연결해 신뢰를 만드는 능력 등이 여기에 해당한다. AI가 반복적이고 기술적인 업무를 빠르게 수행할수록, 사람에게 남는 일은 단순 실행이 아니라 의미를 해석하고 관계를 조율하는 역할이 된다. 결국 조직의 경쟁력은 AI 자체에서 나오지 않는다. 그 기술을 이해하고 받아들이며, 협력을 통해 성과로 연결해 내는 사람의 힘에서 비롯된다. 이제 HR의 역할은 사람을 관리하는 기능이 아니라, 사람들이 변화 속에서도 방향을 잃지 않도록 돕는 '설계자'에 가깝다. 새로운 기술을 배우도록 격려하고, 서로 다른 직무와 세대가 공통의 언어로 협력하게 만들며, 변화 속에서도 조직에 대한 신뢰를 유지하도록 돕는 일. 이것이 앞으로 HR이 수행해야 할 가장 중요한 역할이다. AI 시대에 HR의 존재 이유는 아이러니하게도 더욱 '사람다운 것'을 다루는 데 있다. 기술이 발전할수록 조직은 더 많은 시스템이 아니라, 더 깊은 이해와 더 나은 관계, 그리고 더 설득력 있는 소통을 필요로 한다. AI 활용이 조직 전반으로 확산될수록 HR의 역할은 줄어드는 것이 아니라, 오히려 더 복잡해지고 더 중요해지고 있다. 따라서 앞으로 HR 담당자들에게 필요한 역량은 단순한 제도 이해나 노동법 지식에만 머물지 않는다. ▲데이터를 읽는 능력만큼이나 사람의 감정을 이해하는 능력이 ▲정책을 설명하는 능력만큼이나 변화를 설득하는 능력이 ▲교육을 기획하는 능력만큼이나 학습 동기를 이끌어 내는 능력이 중요해지고 있다. 기술이 조직을 빠르게 바꿀수록, 그 변화를 사람에게 연결하는 역할은 결국 HR이 맡게 되기 때문이다. AI 시대에 HR의 본질은 변하지 않는다. 오히려 더욱 선명해진다. 기술이 아닌 사람을 이해하고, 사람을 연결하며, 사람이 변화를 자신의 성장으로 받아들이도록 돕는 일. 바로 그 지점에서 HR의 가치가 다시 시작된다.

2026.02.24 08:00이의현 컬럼니스트

다쏘시스템 "AI 제조 경쟁력은 데이터 관리…솔리드웍스 핵심 자산"

"인공지능(AI) 시대 제조 경쟁력은 설계 데이터 관리에서 나옵니다. 이를 통해 제품 설계부터 개발·생산까지 걸리는 시간과 오류를 최소화할 수 있습니다. 이 출발점은 솔리드웍스를 통한 데이터 중심 설계입니다." 배재인 다쏘시스템코리아 고객역할경험(CRE) 본부장은 이달 초 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026'에서 한국 기자단을 만나 솔리드웍스 경쟁력을 이같이 밝혔다. 배 본부장은 설계 데이터는 단순 3D 형상 정보에 그치지 않는다고 강조했다. 그는 "설계 과정서 나오는 메타데이터, 방법론, 히스토리 정보까지 포함된다"며 "기업은 이런 데이터를 체계적으로 관리해야 의미 있는 AI 활용을 경험할 것"이라고 설명했다. 그는 다쏘시스템 버추얼 컴패니언 '아우라'와 '레오' '마리' 역할도 설계 데이터 중심으로 구분된다고 밝혔다. 아우라는 지난해 출시된 설계용 AI 에이전트다. 레오와 마리는 올해 공식 출시를 앞뒀다. 아우라는 문서를 비롯한 매뉴얼, 내부 지식 기반 질의응답을 지원한다. 설계 데이터를 포함한 기업 내 정보를 탐색·정리하는 역할을 맡는다. 레오는 엔지니어링 영역에 특화된 AI다. 설계 단계에서 발생하는 데이터와 모델 정보 바탕으로 보다 정확한 기술적 판단을 지원한다. 배 본부장은 "엔지니어링 영역은 정확성이 생명"이라며 "설계 데이터가 체계적으로 관리돼야 한다"고 강조했다. 그는 마리를 검증 중심 역할을 수행하는 AI로 봤다. 설계 결과와 근거를 점검하고 리스크를 사전에 식별하는 방향으로 설계 데이터 활용 범위를 넓힌 형태다. 배 본부장은 "아우라와 레오, 마리 모두 설계 데이터 기반으로 각자 페르소나에 맞는 역할을 수행한다"며 "설계 데이터가 정보로, 정보가 지식으로 연결되는 체계를 통해 고객에게 실질적인 AI 효과를 줄 수 있다"고 강조했다. "韓 제조업, 리드타임 축소 난항...데이터 관리 핵심" 배 본부장은 한국을 제조 강국으로 평가했다. 다만 여전히 넘어야 할 산이 있다고 봤다. 산업 현장에선 제품 기획·설계부터 최종 생산까지 걸리는 시간을 줄이는 과제가 남아있다는 지적이다. 배 본부장은 "국내 제조 중견·중소기업은 콘셉트 설계부터 제조·생산까지 걸리는 리드타임을 줄여야 하는 압박을 받고 있다"며 "이는 초기 설계와 생산 간 단절로 인해 생긴 이슈"라고 설명했다. 이어 "설계 단계에서 충분히 검증되지 않은 문제가 생산 단계에서 발견될 수 있다"며 "이럴 경우 다시 설계로 되돌아가야 하고 그만큼 시간과 비용이 늘어난다"고 덧붙였다. 그는 이를 해결하기 위한 전략으로 '레프트 시프트(Left Shift)'를 제시했다. 이는 설계 초기 단계에서 오류를 최소화해 추후 발생할 수정과 재작업을 줄이는 접근법이다. 배 본부장은 "설계 초기에 오류를 줄이는 것이 전체 비용과 시간을 줄이는 가장 효과적인 방법"이라며 "여기서 AI가 설계와 검증을 연결해 문제를 앞단에서 발견하도록 돕는 역할을 한다"고 말했다. 이어 "레프트 시프트를 진행하려면 설계 데이터가 제대로 돼 있어야 한다"고 덧붙였다. 그는 "결국 제조 경쟁력은 단순한 생산 설비가 아니라 설계 단계에서 생성되는 데이터 관리 역량에서 나온다"며 "우리는 이를 솔리드웍스 핵심 전략으로 삼고 고객을 지원할 것"이라고 말했다.

2026.02.19 16:39김미정 기자

토종 클라우드, AI 확산에 '액체 냉각' 승부수…데이터센터 설계 바뀐다

국내 클라우드 업계가 인공지능(AI) 확산에 따른 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터 냉각 기술 고도화에 속도를 낸다. 기존 공랭 방식으로는 한계에 이른 고발열 GPU 환경에서 액체 냉각이 필수 기술로 부상하면서 주요 기업들이 실증과 상용화를 병행하는 경쟁 구도가 형성되고 있다. 12일 업계에 따르면 국내 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)는 엔비디아 최신 GPU 도입에 맞춰 데이터센터 냉각 방식을 공기 냉각에서 액체 냉각 중심으로 전환하고 있다. GPU 성능이 급격히 고도화되면서 랙당 전력 밀도가 수십 킬로와트(kW) 수준까지 상승한 것이 배경이다. 대표적으로 KT클라우드가 액체 냉각 상용화에 발 빠르게 나서고 있다. 최근 개소한 가산 AI 데이터센터에 GPU 칩에 냉각판을 직접 부착해 냉각수를 순환시키는 '다이렉트 투 칩(D2C)' 방식 액체 냉각을 적용했다. 회사는 엔비디아 B200, NVL72급 고발열 서버 환경을 가정한 실증을 통해 안정적인 온도 유지와 전력 효율 개선 효과를 확인했다. KT클라우드는 서울 목동과 용산에 실증 허브 역할의 AI 이노베이션 센터를 운영하며 액체 냉각 기술 검증 범위를 넓히고 있다. 이 센터에서는 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 수냉식과 액침 냉각을 시험하고 있으며 향후 기술 데이터를 업계와 공유해 표준화 논의에도 활용할 계획이다. 네이버클라우드는 액체 냉각을 포함한 하이브리드 냉각 전략을 통해 단계적 전환을 추진한다. 각 세종 데이터센터에 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 냉각 구조를 적용했으며 고밀도 GPU 존을 중심으로 차세대 냉각 기술 도입을 준비 중이다. 더 나아가 액침 냉각과 직접액체냉각(DLC)에 대한 개념검증(PoC)을 진행 중이며 향후 센터 증설 구간에 이를 반영한다는 목표다. NHN클라우드도 수냉 기술을 앞세워 최근 정부 GPU 확보 사업에서 존재감을 드러냈다. 정부가 도입하는 엔비디아 B200 물량의 75%가량을 구축하는 사업자로 선정됐으며 제안 기업 가운데 유일하게 수냉식 냉각 시스템 적용을 제안했다. 고발열 특성이 강한 B200의 안정적 운용을 위해선 수냉이 필수적이라는 점이 평가에 반영된 것으로 풀이된다. NHN클라우드는 확보한 B200 GPU를 대규모 클러스터로 구성해 내년 초부터 순차적으로 가동할 계획이다. 사전 실증을 통해 수냉식 냉각의 안정성과 운영 경험을 축적해 왔으며 고성능 AI 워크로드에 최적화된 데이터센터 운영 환경을 구축할 방침이다. 전문가들은 AI 확산에 따라 데이터센터 냉각이 단순한 설비 요소를 넘어 핵심 경쟁력이 되고 있다고 분석한다. 엔비디아 블랙웰 계열 GPU는 랙당 100kW를 넘는 전력을 요구해 공랭 방식으로는 대응이 어렵고 액체 냉각을 전제로 한 인프라 설계가 불가피하다는 설명이다. AI 데이터센터 설계 단계에서부터 냉각을 전력·네트워크와 함께 하나의 시스템으로 통합하는 움직임도 나타난다. GPU 연산 밀도가 높아질수록 특정 장비 단위의 냉각 성능뿐 아니라 전체 시설 구조와 열 흐름을 고려한 설계가 필요하다는 판단이다. 이에 기존 데이터센터를 단순 개조하는 방식으로는 한계가 있어 초기 설계 단계부터 전력·냉각·구조 하중을 고려한 AI 전용 데이터센터 구축이 진행되고 있다. 실제 KT클라우드는 내년 신규 개소할 부천·개봉·안산 센터를 모두 액체 냉각 기반으로 설계한다. 네이버클라우드도 액체 냉각을 중점으로 두고 각 세종 추가 증설에 나선다. NHN클라우드 역시 정부 사업을 통해 확보한 엔비디아 GPU의 수냉 클러스터를 양평 데이터센터에 구축한다. 데이터센터 업계 관계자는 "고집적 GPU를 수용하기 위해 국내 클라우드 사업자들이 액체 냉각 기술 도입을 확대 중"이라며 "내년을 기점으로 기업 고객들의 AI 인프라 수요도 본격화될 것"이라고 전망했다. 이어 "앞으로는 액체 냉각을 전제로 한 데이터센터 설계 역량이 클라우드 기업의 장기 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.12.12 15:49한정호 기자

네이버클라우드 "AI 인프라 기술 내재화…GPUaaS로 혁신 이끈다"

네이버클라우드가 인공지능(AI) 풀스택 기술을 앞세워 글로벌 AI 인프라 시장을 선도하겠다는 비전을 밝혔다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 확보를 넘어 설계·운영·플랫폼까지 아우르는 서비스 전략을 바탕으로 AI 산업 확장에 나선다는 목표다. 네이버클라우드 이상준 최고기술책임자(CIO)는 지난 27일 각 세종 데이터센터에서 열린 테크 밋업에서 "GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 글로벌 수준의 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"고 강조했다. 이어 "각 춘천·세종 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "인프라를 하나의 시스템으로 통합 설계·운영할 수 있는 능력은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"고 덧붙였다. 그는 AI 데이터센터를 정보의 인프라가 아닌 지능의 인프라로 정의하며 AI 학습·추론·서빙을 아우르는 완전한 생태계를 구축하는 것이 네이버의 핵심 전략이라고 설명했다. 특히 중심 거점 인프라는 네이버클라우드가 지난 2023년 개소한 각 세종 데이터센터다. 이날 행사에서 네이버클라우드 노상민 센터장은 각 세종의 설계 철학과 기술적 차별점을 소개했다. 그는 "각 세종은 10년 전 춘천에서 시작된 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 노하우를 집대성한 결과물"이라며 "데이터 보관을 넘어 AI·클라우드·로보틱스 등 미래 기술이 융합되는 플랫폼 역할을 한다"고 말했다. 노 센터장은 특히 '각'이라는 이름에 담긴 상징성을 강조했다. 네이버의 각 데이터센터는 팔만대장경을 750년간 보관해 온 장경각의 정신을 현대적으로 계승한 것으로, 데이터를 안전하고 지속가능하게 보관·활용하며 이를 통해 새로운 가치를 창출하겠다는 의미를 담고 있다. 각 세종은 춘천 대비 6.7배 이상 규모로 확장된 초대형 하이퍼스케일 센터로, 내진 규모 7.0을 견디는 설계와 전력사용효율(PUE) 1.1 수준의 글로벌 친환경 기준도 충족하고 있다. 또 각 세종은 국내 데이터센터 최초로 자율주행 로봇을 활용한 서버 이동 시스템을 시범 도입했다. 넓은 캠퍼스 환경에서 반복적인 장비 운반 작업을 자동화해 효율성과 안전성을 높이는 것이 목표다. 노 센터장은 "네이버랩스와 협력해 운반 로봇인 '세로·가로'를 도입 중이며 앞으로 서버 운반 시간 단축과 산업재해 예방 효과를 동시에 기대하고 있다"고 설명했다. 각 세종의 또 다른 차별점은 냉각 기술이다. AI 연산이 집중되는 GPU 서버 환경에 맞춰 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했다. 이는 계절별로 냉각 모드를 자동 전환해 에너지 효율과 안정성을 동시에 확보하는 방식이다. 네이버는 액침냉각과 수냉식 냉각 특허도 확보해 차세대 냉각 기술 로드맵을 준비 중이다. 데이터센터 운영 측면에서도 예측 가능한 인프라 구현이 강조됐다. 각 세종은 전력·냉각·서버 운용을 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 아키텍처로 설계됐다. GPU 자원은 자동 복구 기능과 실시간 모니터링을 통해 장애 발생 시에도 무중단 운영이 가능하며 모든 서버는 도입 전 성능·전력 효율·운용성을 표준화 검증 절차를 거친다. 노 센터장은 "우리는 춘천 데이터센터 운영을 통해 이미 글로벌 수준의 안정성을 입증했다"며 "각 세종은 그 경험을 바탕으로 더 높은 수준의 내진·화재·침수 대응 체계를 구축했으며 파트너사와 함께 월 1회 이상 실전 대응 훈련을 진행 중"이라고 밝혔다. 이 CIO는 이같은 AI 인프라 기술 내재화를 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 그는 "GPU 서버뿐 아니라 특화 스위치, 고속 네트워크, 대용량 스토리지까지 모두 자체적으로 설계·운영하고 있다"며 "데이터센터 설계부터 검증, 배치, 장애 복구까지 모든 단계를 내재화한 덕분에 빠르게 변화하는 AI 시장에서도 즉각 대응이 가능하다"고 강조했다. 네이버의 AI 모델 및 플랫폼 '하이퍼클로바X'는 이러한 인프라 위에서 작동 중이다. 모델의 학습·추론·배포 모두 이 인프라 상에서 구현돼 개발자는 인프라 제약 없이 AI를 연구·운영할 수 있고 GPU 자원 배분과 전력 효율을 실시간으로 제어할 수 있다. 이 플랫폼을 통해 네이버는 내부에서 검증된 기술을 외부 고객에게 확장하는 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 모델을 추진하고 있다. 이미 주요 산업 기업들과 협력 중이며 향후 정부·엔터프라이즈·중소기업 영역으로 생태계를 넓혀갈 계획이다. 이 CIO는 "그동안 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라며 "AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어 산업 전반의 성장 기반이 되도록 하겠다"고 말했다.

2025.10.28 09:01한정호 기자

파수, 제조업 데이터 지킨다…보안 전략 전파

파수(대표 조규곤)가 미국이 주력 육성하고 있는 반도체를 포함한 제조산업을 위한 데이터 보안 전략 전파에 나섰다. 파수는 10월 초 미국 아리조나주 피닉스에서 개최된 'SEMICON WEST 2025(이하 SEMICON)'에 이어, 10월 14일과 15일 양일간 일리노이주 시카고에서 개최된 'ManuSec USA 2025(ManuSec)'에 참가했다고 16일 밝혔다. 파수는 해당 행사에서 반도체 및 자동차 산업을 포함한 미국 제조기업과의 접점을 적극 확대하고 해당 산업군 및 생태계에 특화된 데이터 보안∙AI 전략을 제시했다. 파수가 참가한 ManuSec은 자동차를 중심으로 한 제조산업 대상의 보안 콘퍼런스며, 이에 앞서 이달 7일부터 9일까지 개최된 SEMICON은 반도체 산업에 특화된 글로벌 콘퍼런스다. 파수는 이들 행사에서 반도체 및 자동차를 포함한 제조기업들의 핵심 보안 문제로 떠오른 설계도면 등의 IP(지적재산권) 유출 사고를 방지하고 AI 도입을 가속화하기 위한 데이터 보안 및 AI 전략과 실제 사례를 공유했다. 또한 또다른 주요 관심사인 공급망 내 보안 강화를 위해 공급망 내에서 협업 생산성을 높이면서 보안성을 유지하는 세부 실행 방안을 소개했다. 파수가 글로벌 제조기업들의 핵심 자산인 중요 데이터를 지키기 위한 방안으로 소개한 '파수 엔터프라이즈 디알엠(Fasoo Enterprise DRM, 이하 FED)'은 로컬과 클라우드 환경에서 일원화된 정책 관리가 가능한 Hyper DRM이다. 일반 텍스트, 설계도면(CAD 파일), PDF, 이미지 등의 다양한 문서를 생성부터 폐기까지 전 과정에서 걸쳐 보호한다. 함께 소개한 공급망 데이터 보안 협업 플랫폼 '랩소디 에코(Wrapsody eCo)'는 외부 협업 과정에서 데이터 보안을 강화하면서 협업 편의성을 높인다. 파일 보안 뿐 아니라, 사용자별로 권한을 제어하고 외부에 문서 공유한 후에도 언제든지 권한을 회수하거나 제한할 수 있다. 글로벌사업을 총괄하는 손종곤 파수 상무는 “최근 미국은 반도체와 자동차를 중심으로 제조업 육성에 사활을 걸고 투자를 활성화하면서 관련 기업들의 보안 수요도 함께 증가하고 있다”며, “파수는 해당 산업에서 최우선 과제로 떠오르고 있는 핵심 IP 보호에 있어 글로벌 경쟁력을 보유한 만큼, AI 시대에 대비한 산업별 맞춤 전략을 통해 고객 확대에 박차를 가하고 있다”고 말했다

2025.10.16 14:49김기찬 기자

키사이트 EDA, 인텔 파운드리와 'EMIB-T' 실리콘 브리지 기술 협력

키사이트테크놀로지스는 인텔 파운드리와 협력해 EMIB-T(Embedded Multi-die Interconnect Bridge-T) 기술을 지원한다고 13일 밝혔다. 이 기술은 인공지능(AI) 및 데이터 센터 시장에서 고성능 패키징 솔루션을 향상시키기 위한 첨단 혁신 기술로, 인텔 18A 공정 노드도 함께 지원한다. AI와 데이터 센터 워크로드의 복잡성이 증가함에 따라 칩렛과 3DIC 간의 안정적인 통신이 점점 더 중요해지고 있다. 차세대 반도체 애플리케이션의 성능 요구를 충족하려면 고속 데이터 전송과 효율적인 전력 공급이 필수적이다. 반도체 산업은 이러한 과제를 해결하기 위해 UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)와 BoW(Bunch of Wires)와 같은 새로운 오픈 표준을 도입하고 있다. 이들 표준은 첨단 2.5D/3D 또는 라미네이트·유기 패키지 내에서 칩렛과 3DIC 간 인터커넥트 프로토콜을 정의해 다양한 설계 플랫폼 간 일관되고 고품질의 통합을 가능하게 한다. 키사이트 EDA와 인텔 파운드리는 이러한 표준을 채택하고 칩렛의 규격 준수 및 링크 마진을 검증함으로써 칩렛 상호운용성 생태계를 확장하고 있다. 이번 협력은 개발 비용을 줄이고 위험을 완화하며 반도체 설계의 혁신 속도를 높이는 것을 목표로 한다. 키사이트 EDA의 칩렛 PHY 디자이너는 AI 및 데이터 센터 애플리케이션에 맞춘 고속 디지털 칩렛 설계를 위한 최신 솔루션으로, UCIe 2.0 표준에 대한 고급 시뮬레이션 기능과 BoW 표준 지원을 새롭게 제공한다. 이 솔루션은 시스템 수준의 칩렛 설계와 다이 간(D2D) 설계를 위한 고급 툴로, 실리콘 제작 전 검증을 가능하게 해 테이프아웃까지의 경로를 단축한다. 석 리 인텔 파운드리 생태계 기술 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “키사이트 EDA와의 EMIB-T 실리콘 브리지 기술 협력은 고성능 패키징 솔루션을 발전시키는 중요한 진전”이라며 “UCIe 2.0과 같은 표준을 통합함으로써 AI 및 데이터 센터 애플리케이션을 위한 칩렛 설계 유연성을 높이고, 혁신 속도를 가속화하며 고객들이 차세대 요구사항을 정확하게 충족할 수 있다”고 말했다. 닐 파셰 키사이트 디자인 엔지니어링 소프트웨어 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “키사이트 EDA의 혁신적인 칩렛 PHY 디자이너는 실리콘 제작 전 검증을 재정의하며 칩렛 설계자들이 빠르고 정확하게 검증할 수 있도록 돕고 있다”며 "설계 엔지니어들이 혁신을 가속화하고 제조 전에 발생할 수 있는 비효율적인 설계 반복을 줄일 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

2025.08.13 10:46장경윤 기자

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다." 김선태 엔닷라이트 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다. 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다. 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다. '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중' 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다. 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다. 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다. 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다. 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다. 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다. "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작' 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다. 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다. 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다. 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다. 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다. 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다. 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다. 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다. 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다. 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.

2025.07.21 11:18조이환 기자

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