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'데이터 파이프라인'통합검색 결과 입니다. (4건)

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[현장] 국방 AI 시대, 혁신 열쇠는 '데이터 파이프라인'

인공지능(AI) 기반 국방 체계 혁신의 성패를 가르는 요소로 '데이터 파이프라인'이 부상하는 가운데, 관련 제도와 기술적 기반 마련을 위해 산·학·연·군 전문가들이 머리를 맞댔다. 한국국방연구원(KIDA) 군사발전연구센터와 과실연 AI미래포럼은 15일 서울 모두의연구소 강남캠퍼스에서 '제25-9차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 개최했다. 이번 행사는 국방 데이터 파이프라인 구축을 주제로, 국방 AI 생태계의 현실적 제약과 민·관 협력 방안을 모색하는 자리로 진행됐다. 각계 전문가들은 AI 기술의 핵심이 데이터라는 데 공감하며 국방 데이터 구축 현장의 실무 경험과 향후 제도 개선 방향을 심도 있게 논의했다. 첫 번째 발표자로 나선 이준호 크라우드데이터 대표는 '국방 데이터 엔진: 현장에서 검증된 구축 전략'을 주제로 실제 국방 데이터 프로젝트 수행 경험을 공유했다. 그는 "AI를 중심으로 전장의 패러다임이 바뀌고 있다"며 "러시아·우크라이나 전쟁을 비롯해 주요 강국은 AI 기반 의사결정과 자동화된 전술 무기체계로 방위구조를 전환하고 있다"고 말했다. 특히 이 대표는 데이터의 전략적 가치를 강조했다. 그는 "AI 전환의 근간은 결국 데이터이며 데이터의 품질과 파이프라인이 국가 안보 경쟁력을 좌우한다"며 "해외 주요국들은 이미 공공과 민간이 협력해 국방 데이터 인프라를 구축하고 있다"고 덧붙였다. 실제 미국 국방부는 데이터 전문기업 스케일AI와 약 1억 달러 규모의 계약을 체결해 AI 기반 국방 데이터 엔진을 구축 중이다. 반면 우리나라는 보안 제도와 행정 절차로 인해 데이터 수집과 통합이 지연되는 상황이다. 이에 대해 이 대표는 "파편화된 데이터를 통합하고 체계적으로 수집·가공할 수 있는 국방 전용 데이터 엔진이 필요하다"고 제언했다. 크라우드데이터는 비정형 문서 자동 전처리 솔루션과 보안형 데이터 가공 플랫폼을 개발해 국방 프로젝트에 적용 중이다. 이날 이 대표는 군과 협력 중인 '지능형 감시체계 데이터셋 구축 사업'을 대표 사례로 소개했다. 해당 사업은 전차 4종을 실물 촬영하고 드론 촬영·3D 모델링·프라모델 시뮬레이션 등을 통해 AI가 적군과 아군 장비를 구별할 수 있는 데이터셋을 만드는 사업이다. 기술력뿐만 아니라 현장 경험과 데이터 설계 능력을 결합해 촬영 거리·각도·기상 조건 등 수백 가지 변수를 통제하며 데이터를 수집하고 있다는 게 이 대표의 설명이다. 마지막으로 데이터 라벨링과 관련해 그는 "우리나라 기업과 미국 스케일AI의 기술 격차는 생각보다 크지 않다"며 "결국 사업의 성패는 커뮤니케이션과 적용 역량에 달려 있고 규모보다 데이터 품질과 협업의 정밀함이 중요하다"고 강조했다. 다음 발표를 맡은 셀렉트스타 문성민 실장은 '국방 데이터 생태계 구축을 위한 과제와 전망'을 주제로 국방 AI 데이터 정책의 현황과 발전 방향을 제시했다. 문 실장은 국방 데이터의 제도적 공백을 해결하기 위한 방안으로 '국방 데이터 기본법(가칭)' 제정을 제안했다. 그는 "데이터의 소유권·활용 범위·저작권을 명확히 규정해야 민관 협력의 기반이 마련된다"며 "국방 데이터 거래소 같은 민·관·군 협의체를 통해 데이터를 안전하게 공유·활용할 수 있는 체계가 필요하다"고 말했다. 또 국방 데이터는 일반 데이터와 달리 도메인 전문성이 필수적으로 요구되기에 품질 관리와 검증 체계의 중요성도 강조했다. 이에 현역 군인이나 예비역 등 전문가를 참여시키는 '국방 데이터 전문가 TF' 구조 형성과 데이터 정확도 향상을 위한 애자일 방식의 피드백 시스템 도입을 제언했다. 데이터 보안과 민감정보 보호 대책도 논의됐다. 문 실장은 "AI 모델 학습 과정에서 군사기밀이 노출되지 않도록 마스킹 기술과 합성 데이터 활용이 중요하다"며 "실제 데이터가 아니라도 동일한 통계적 특성을 지닌 가상 데이터를 활용하면 보안과 성능을 모두 확보할 수 있다"고 말했다. 끝으로 그는 국방 데이터 인프라의 장기 청사진으로 '국방 데이터 레이크' 개념을 제시했다. 육·해·공군과 국방부, 민간 기업이 함께 참여해 데이터를 축적·활용하는 플랫폼 구축이 필요하다는 설명이다. 문 실장은 "국방 AI 혁신의 시작은 기술이 아니라 데이터 거버넌스의 문제"라며 "국방 데이터의 투명성과 안전성을 확보하면서도 민간이 참여할 수 있는 개방형 국방 혁신 생태계를 조성해야 한다"고 강조했다.

2025.10.15 17:11한정호

NDS, 지니너스 공간전사체 분석 자동화 지원…"3주 걸리던 분석 단 3일로"

엔디에스(NDS)가 생명과학 데이터 처리 효율성을 획기적으로 끌어올리는 기술력을 선보이며 헬스케어 전문 데이터 플랫폼 기업의 입지를 공고히 한다. 엔디에스는 지니너스와 협력해 자동화된 공간전사체 데이터 분석 파이프라인을 'AWS 헬스오믹스' 기반으로 성공적으로 구축·지원했다고 8일 밝혔다. 이번 프로젝트에서 엔디에스는 지니너스의 분석 환경과 글로벌 데이터 흐름을 정밀하게 분석하고 지니너스가 운영 복잡도를 해소하고 자동화된 분석이 가능하도록 아마존웹서비스(AWS) 기반의 최적 인프라를 설계했다. 특히 지니너스의 일본 자회사 GxD에서 생성된 공간전사체 원시 데이터를 한국 본사의 공간전사체 분석 플랫폼 '스페이스인사이트''까지 자동 연동되도록 구성해 분석 시간을 기존 3주에서 3일로 획기적으로 단축했다. 이를 구현하기 위해 AWS 스토리지와 생명과학 데이터를 안전하게 저장하고 대규모 분석을 지원하는 완전관리형 클라우드 서비스인 AWS 헬스오믹스를 연동했다. 또 대용량 데이터 업로드 및 자동 분석, 파이프라인 단계별 자원 최적화, 분석 현황 실시간 모니터링 등의 기능이 가능하도록 고도화된 인프라를 구축했다. 이에 더해 분석 파이프라인은 도커 기반으로 설계해 다양한 분석 유형과 버전에 유연하게 대응 가능하며 향후 싱글셀 분석 등 추가 확장성까지 확보했다. AWS 헬스오믹스 기반 연구 인프라 구축을 통해 지니너스는 분석 시간을 획기적으로 단축하고 업무 효율성을 높여 분석 인력이 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 마련했다. AWS 기반으로 구축된 분석 플랫폼은 확장성과 안정성을 바탕으로 지니너스의 사업 확장 및 인공지능(AI) 신약 개발 솔루션인 '인텔리메드'의 기능을 글로벌 디지털 병리 솔루션 수준 이상으로 강화했다. 박웅양 지니너스 대표는 "스페이스인사이트는 단순한 분석 플랫폼을 넘어 우리의 AI 역량과 AWS의 글로벌 기술 인프라, 그리고 엔디에스의 클라우드 구축 전문성이 결합된 핵심 기반"이라며 "이번 프로젝트를 통해 글로벌 수준의 분석 효율성과 안정성을 확보하게 됐고 국내외 고객에게 인텔리메드의 고도화된 분석 서비스를 제공할 수 있는 경쟁력을 갖추게 됐다"고 말했다. 김중원 엔디에스 대표는 "이번 사업은 우리가 생명과학 분야에서 AWS 기반 최첨단 연구 플랫폼을 제공할 수 있는 역량을 입증한 사례"라며 "앞으로도 AWS 헬스오믹스와 클라우드 기술을 통해 연구자들이 데이터 기반의 정밀의료와 디지털 병리 연구를 더욱 빠르고 유연하게 수행할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.08.08 15:04한정호

스노우플레이크, 개발자 플랫폼 대거 업데이트

[샌프란시스코(미국)=김우용 기자] 스노우플레이크는 4일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 개최한 '스노우플레이크서밋 2024' 둘째날 행사에서 데이터를 활용한 엔터프라이즈급 파이프라인, 모델, 애플리케이션 등의 엔드투엔드 개발을 가속하는 새로운 기능을 대거 발표했다. 새로운 개발자 도구와 네이티브 통합으로 고객 편의성과 개발 속도를 높이고, AI 데이터 클라우드에서 효율적인 제품 개발을 지원할 전망이다. 애플리케이션 프로토타입에서 배포까지 걸리는 기간을 단축하기 위해 노력하는 가운데, 스노우플레이크는 개발자가 높은 성능의 데이터 제품을 생산할 수 있는 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 개발자는 스노우플레이크의 '동적 테이블(Dynamic Tables)'과 '스노우파이프 스트리밍'을 함께 사용해 낮은 레이턴시 기반의 데이터 파이프라인을 활성화하고 AI 및 머신러닝 모델을 생성할 수 있다. 현재 2천900여 고객사가 평균 20만개 이상의 동적 테이블을 실행해 운영 데이터 파이프라인을 구축, 관리하고 있다. 올해 행사에서 스노우플레이크는 동적 테이블을 정식 출시(GA)한다고 발표했다. 스노우플레이크는 개발자가 AI 데이터 클라우드 환경에서 보유하고 있는 데이터로 AI 개발 시간을 줄일 수 있는 다양한 방법을 제공한다. 그 중 하나로 데이터 엔지니어링 전과정의 작업을 할 수 있는 '스노우플레이크 노트북'을 새롭게 공개했다. 스노우플레이크 노트북(퍼블릭 프리뷰)은 스노우파크 ML, 스트림릿, 스노우플레이크 코텍스 AI 등 모든 스노우플레이크 플랫폼과 네이티브 통합됐으며, 단일 개발 인터페이스 제공으로 파이썬, SQL, 마크다운 개발이 간편해진다. 개발자는 스노우플레이크 노트북으로 ML 파이프라인을 실험 및 반복 적용하고, AI 기반 편집 기능을 활용해 데이터 엔지니어링 워크플로우를 단순화하는 등 생산성과 협업 개발에서 효율을 높일 수 있다. 스노우파크 판다스 API(퍼블릭 프리뷰)도 추가됐다. 파이썬 개발자가 선호하는 판다스 구문을 사용해 보다 수준 높은 AI와 파이프라인 개발을 지원하고 스노우플레이크의 성능과 확장성 및 실행을 위한 거버넌스를 활용할 수 있도록 한다. 스노우플레이크는 데브옵스에 데이터 중심적인 접근으로 단일 플랫폼 내에서 개발·운영·데이터 관리를 원활하게 통합하고 개발 과정을 간소화한다. 스노우플레이크는 복잡한 워크플로우를 한 줄씩 스크립팅하는 것 대신, 코드형 인프라스트럭처 규칙으로 데이터 파이프라인의 원하는 상태를 정의함으로써 새로운 데이터베이스 변경 관리(퍼블릭 프리뷰) 기능에서 선언적(declarative) 개발 방식을 우선으로 채택한다. 데이터 엔지니어와 개발자는 스노우플레이크의 새로운 깃통합(퍼블릭 프리뷰)으로 팀 간 협업을 강화하고 다양한 환경에 배포하는 시간을 단축할 수 있다. 곧 정식 출시될 스노우플레이크의 파이썬 API는 리소스를 효율적으로 관리하고, 오픈소스 스노우플레이크 CLI는 단일 인터페이스로 사용해 CI/CD 파이프라인을 관리할 수 있다. 스노우플레이크 트레일도 공개됐다. 통합적인 가시성을 제공해 개발자가 워크플로우를 쉽게 모니터링하고 문제 해결 및 최적화할 수 있도록 한다. 데이터 품질, 파이프라인 및 애플리케이션에 대한 가시성도 향상된다. 스노우플레이크는 스노우파크 및 스노우파크 컨테이너 서비스를 위해 내장된 텔레메트리 신호를 제공한다. 사용자는 에이전트를 수동으로 설정하거나 데이터를 전송할 필요 없이 매트릭스, 로그, 분산 추적을 활용해 오류를 쉽게 진단하고 디버깅할 수 있다. 오픈 텔레메트리 표준으로 구축되어 개발자는 스노우사이트에서 자체적으로 작업하는 것은 물론 그라파나, 메타플레인, 페이저듀티, 슬랙 등의 플랫폼과 통합할 수 있다. 몬테카를로나 옵저브 같은 관측 기능 플랫폼과도 협력해 고객에게 엔드 투 엔드 통합 관측 기능을 제공한다. 스노우플레이크는 기업들이 정교한 애플리케이션을 더욱 원활하게 구축 및 출시할 수 있도록 스노우파크 컨테이너 서비스(AWS 기반, 퍼블릭 프리뷰)와 스노우플레이크 네이티브 앱 프레임워크의 통합을 발표했다. 이번 통합으로 기업은 다양한 분야에 맞춰 구성 가능한 GPU 및 CPU 인스턴스로 컴퓨터 비전 자동화, 지리 공간 데이터 분석, 기업용 ML 애플리케이션 등 AI 데이터 클라우드에 구축할 수 있는 애플리케이션의 범위와 종류를 확장할 수 있다. 애플리케이션 개발자는 AI 기반 스노우플레이크 네이티브 앱을 구축하고, 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 다양한 클라우드 환경과 전 세계 수천 명의 스노우플레이크 고객에게 앱을 배포할 수 있다. 현재 스노우플레이크 마켓플레이스에서 지난 4월 30일 기준 총 160개 이상의 스노우플레이크 네이티브 앱을 확인할 수 있다. 기업들은 새로운 수익원인 스노우플레이크 네이티브 앱을 배포하며, 앱의 수익화와 조달을 가속하기 위해 스노우플레이크 마켓플레이스를 유통 플랫폼으로 활용하고 있다. 수백 개의 스타트업이 스노우플레이크를 기반으로 전체 비즈니스를 구축하고 있으며, 막사(Maxa), 마이 데이터 아울렛(My Data Outlet), 릴레이셔널AI(RelationalAI) 등의 제공 업체는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 수백만 달러의 수익을 창출하고 있다. 스노우플레이크 제프 홀란 애플리케이션 및 개발자 플랫폼 부문장은 "새롭게 선보인 기능은 개발자가 기존의 엔터프라이즈 데이터로 익숙하면서도 더 많은 경험을 하도록 지원하며 AI 데이터 클라우드에서 개발자의 한계를 계속해서 넘어서고 있다”며 “개발자는 스노우플레이크의 뛰어난 확장성과 성능, 거버넌스를 바탕으로 유용한 LLM 기반 애플리케이션을 손쉽게 개발하고 궁극적으로 더 많은 사용자들이 AI를 사용할 수 있게 된다”고 말했다.

2024.06.05 04:49김우용

ETRI, "AI·데이터 기반 데이터 관리 인터페이스 국제표준 됐다"

AI·데이터 기반 공공 정책 의사결정을 지원하는 데이터관리 인터페이스가 국제 표준으로 채택됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 최근 스위스에서 열린 국제전기통신연합 전기통신 표준화 부문(ITU-T) SG11(프로토콜 및 시험규격 연구반) 회의에서 '공공의사결정 프레임워크를 위한 데이터 관리 인터페이스' 가 국제표준안으로 채택됐다고 20일 밝혔다. 이 표준은 공공의사결정 프레임워크 구조와 사회·경제 데이터 관리 프로토콜을 정의한다. 이 프레임워크에는 ▲사회·경제 빅데이터 수집 및 관리 ▲AI 학습용 데이터 파이프라인 ▲워크플로우 관리 등을 포함하는 데브옵스(DevOps : Development and Operation) 등이 포함돼 있다. 이연희 재정경제정책지능연구센터장은 "공공분야 AI를 개발하는 연구진들에게 데이터관리 가이드라인을 제시하고 효율적인 연구개발 환경을 제공할 수 있게 됐다"며 "공통적으로 필요한 기반 구조와 기능들을 사전에 제공, 개발 생산성을 극대화할 것"으로 기대했다. 국가경제시스템을 모니터링하기 위해서는 국가 회계데이터, 국가 재정 데이터와 같은 보안 데이터 등은 물론, 공공 경제 통계 데이터, 경제 조사 데이터, 그리고 개별 기업 등이 관리하는 미시 사회 데이터를 포함한 빅데이터 관리가 필수다. 그러나 이들 사회·경제 데이터는 용량 뿐만아니라 보안 및 관리 정책들이 서로 달라 정책적으로 통합된 빅데이터 프레임워크 구축에 장벽이 존재한다. 이를 연구진이 해결했다. 표준개발 책임자인 유태완 선임연구원은 “국가경제를 모니터링할 수 있는 데이터 수집, 다양한 정책 실험이 가능한 가상국가 경제 시뮬레이션, 최적 정책을 도출하기 위한 AI 기반 의사결정 그리고 재정·경제 디지털트윈 프레임워크 등의 개발 기술들을 국제특허와 연계해 표준화한 것"이라고 말했다.

2024.05.20 09:24박희범

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