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'데이터 Ai'통합검색 결과 입니다. (967건)

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점점 뜨거워지는 데이터센터, 발열 잡아야 이익률 높인다

생성형 인공지능(AI)이 전 산업에 열풍을 일으키며 데이터센터 내 발열 관리가 주목받고 있다. 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능 장비에서 발생는 열로 인해 전체 시스템이 중단될 수 있는 만큼 데이터센터에서 쓰이는 전력의 절반 가까이가 장비 냉각에 쓰인다. 얼마나 효율적인 냉각 방법을 사용하느냐에 따라 기업의 이익규모가 달라지는 셈이다. 자연스럽게 AI 성능 경쟁 못지않게 냉각기술에 대한 고민도 치열해지고 있는 추세다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부 심현보 매니저는 각 데이터센터의 특성에 따라 적합한 쿨링 시스템을 효율적으로 운영함으로써 에너지를 절감하는 것이 중요하다고 조언했다. 이와 함께 다양한 규모의 데이터센터에서 에너지 효율을 극대화시키고 안정성을 향상시킬 수 있는 냉각 솔루션을 소개했다. 다음은 심현보 매니저와의 일문일답. Q. 실제 데이터센터에서 열을 식히기 위해 발생하는 비용 규모는 어느 정도인가? 심현보 매니저: 데이터센터는 24시간 안정적인 가동이 필수적이며 이에 따른 전력 소비가 상당하다. 각 데이터센터의 환경과 규모, 시스템 등에 따라 전력 수요와 비용 등이 상이하지만, 평균적으로는 총 사용 전력의 약 45%가 냉각에 사용된다. Q. 데이터센터 등 IT장비에서 냉각이 중요한 이유는 무엇인가? A: 열로 인해 장비의 성능 저하, 오류 발생, 중단, 고장 등의 문제를 초래할 수 있다. 특히, 데이터센터는 24시간 안정적인 가동이 필수적이며, 서버, 스토리지 등 IT 장비들이 밀집되어 작동되기 때문에 상당한 열을 발생시킨다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 2022년 전 세계 데이터센터에서 사용한 전력 소비량은 전체 전력 수요의 2%에 해당하는 460TWh(테라와트시)였으나, 2026년에는 1000테라와트시로 두 배 이상 증가할 것으로 예상된다고 밝혔다. 따라서 장비 및 시설 내 온도를 유지하는 냉각 솔루션으로 장비가 최적의 상태에서 안정적으로 작동하는 것이 중요하다. Q. 이전에는 데이터 센터의 온도를 18도 수준으로 낮춰야 했지만 지금은 30도 정도까지 올려도 될 정도로 안정성이 높아졌다. 냉각을 위한 비용도 그만큼 줄어들지 않았나 싶다. A: 안정성이 높아진 것은 사실이다. 그러나 인공지능(AI) 확산 등에 따라 서버의 성능이 업그레이드되고, 각 랙에서 분출되는 발열량의 밀집도가 훨씬 높아졌다. 이로 인해 데이터센터에 요구되는 냉각 온도가 과거 대비 더 높아졌음에도 불구하고, 서버의 발열량 증가로 인해 쿨링에 필요한 전력량은 낮아지지 않았다. Q. 국내외 데이터센터의 냉각 시장 규모는 얼마나 되며 앞으로 전망은 어떻게 보는가. A: 데이터센터는 사용하는 전력의 절반 이상을 서버 냉각에 사용할 정도로 발열 관리가 중요하다. 업계에 따르면 데이터센터 냉각 시장은 매년 20~30% 성장할 것으로 전망되며, 5년 안에 40조원 규모로 확대될 것으로 보인다. 글로벌 데이터센터는 국내 대비 약 36배 규모로 성장할 것으로 예상된다. 최근 AI 데이터센터 산업이 급속히 성장하면서 고효율의 냉각 시스템 수요 역시 늘어나고 있다. 이에 기존 공랭식뿐만 아니라 물을 사용하는 수랭식, 냉각유를 사용하는 고성능 액침냉각 시스템 등이 요구되는데, 업계에 따르면 수랭식·액침냉각의 보급률이 올해 23%에서 2026년 57%로 높아질 것으로 예측된다고 밝혔다. Q. 기존 공랭식을 비롯해 수냉식, 액침 냉각 등 다양한 냉각 방식이 제시되고 있다. 이러한 방식은 어떤 장단점이 있는가. A: 기존 데이터센터는 대부분 CPU와 서버를 공랭식 시스템만으로 운영해 왔지만, 고밀도 데이터센터에 AI 워크로드가 계속 증가함에 따라 액체 냉각을 포함한 새로운 냉각 방식의 필요성이 커지고 있다. CPU의 전력 소모량은 400와트인데 반해, GPU의 전력 소모량이 700와트에 달하기 때문에 기존 냉각 시스템으로 AI에 사용되는 매우 뜨겁고 전력 소모가 많은 프로세서를 감당하기에 역부족이다. 이에 공기 냉각 방식보다 열을 더 효율적으로 전달하는 액체 냉각 방식, 즉 수랭 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 서버의 발열량이 낮을 때는 일반적으로 기존의 공랭식 시스템을 제안하며 설계와 설치가 간단하고 초기 비용이 낮아 시스템 확장이 쉽다. 아직 국내에서는 전산실에 물(수랭)이 들어가는 것에 대해 예민한 부분이 있기 때문에 유리한 면이 있지만, AI 데이터센터와 같은 고밀도 환경에서는 효율성이 떨어지고 더 많은 공간과 전력이 필요할 수 있다. 반대로 서버의 발열량이 높아진다면 수랭식 시스템을 제안한다. 상대적으로 열 전달 효율이 매우 높고 에너지 절약 효과가 있으며 공간을 차지하는 규모가 작지만, 우선 초기 설치 비용이 높고, 유지보수가 복잡해 설계 변경이 필요할 수 있다. Q. 최근 액침 방식이 많이 주목받는 추세다. 어떻게 데이터센터에 적용하는 것이 효율적일까? 액침냉각은 뜨겁게 열을 내는 전자기기를 전기가 통하지 않는 액체 속에 통째로 담가 식히는 방식으로, 전기가 통하지 않고 열 저항이 낮은 특수 액체를 활용해 장비의 열을 흡수하는 구조다. 최근 데이터센터 산업에서 높은 에너지효율과 장비 수명 연장 등의 혜택으로 많은 주목을 받고 있다. 그러나 모든 데이터센터에 액침 냉각 방식을 적용하는 것은 효율적이지 않다. 우선 액침 냉각 시스템의 초기 설치 비용이 매우 높아 소규모 데이터센터에게는 큰 부담이 될 수 있으며, 기존의 데이터센터 설비를 액침 냉각에 맞게 변경하려면 전용 장비와 케이스가 필요하기 때문에 유지보수와 관리가 더 복잡하다. 환경과 조건을 충족하더라도 모든 데이터센터가 해당 기술을 채택할 수 있는 것은 아니다. 데이터센터의 구조, 용도, 설치 환경에 따라 적합성이 달라질 수 있다. Q. 효율적으로 데이터센터를 냉각하기 위해선 어떤 방안이 필요한가? A. 슈나이더 일렉트릭은 각 데이터센터에 적합한 쿨링 시스템을 효율적으로 운영함으로써 에너지를 절감의 중요성을 강조하고 있다. 이를 위해 우선 냉각기 및 에코노마이저 설비 등 데이터센터 냉각의 효율을 향상시키기 위한 통합적인 솔루션을 제안한다. 안정적인 냉각을 위해서는 고밀도 장비를 위한 정밀 냉각 유닛을 사용하여 습도와 열을 효율적으로 제거하고, 데이터센터의 온도를 최적의 상태로 유지하는 것이 가장 중요하다. 또한, 장비의 전략적 배치와 따뜻하고 차가운 통로를 구성해 내부 공기를 재활용하는 에어 플로우 관리 시스템을 통해 공기 흐름을 최적화하여 장비의 과열을 방지하고 냉방 효율을 높여야 한다. 운영자는 데이터센터의 전력 및 온도를 실시간으로 모니터링하고 스마트 시스템을 통해 냉각 과정을 자동화하여 에너지 효율을 관리하는 것이 유리하다. 슈나이더 일렉트릭은 에너지 효율을 관리하는 쿨링 옵티마이저(Cooling Optimizer) 솔루션도 제공하고 있다. IT 장비의 온도를 측정하는 센서와 모니터링 소프트웨어로 구성되어, 데이터센터의 냉각 전력 사용량 및 탄소 배출량을 절감할 수 있다. Q8. 이 밖에도 슈나이더 일렉트릭은 어떤 냉각 솔루션을 보유하고 있는가. A: 우리는 에너지 효율을 극대화시키고 안정성 향상에 도움을 주는 다양한 쿨링 솔루션을 선보이고 있다. 프리쿨링 냉동기(Free Cooling Chiller)는 실외 공기를 활용해 간절기나 겨울철에 압축기 사용을 최소화하고 팬과 펌프를 통해 냉수 온도를 조절하는 공랭식 냉각 솔루션이다. 이를 통해 전력사용효율성(PUE)을 1.2까지 낮출 수 있어 연간 에너지 사용량과 데이터센터 운영비용(OPEX)을 절감할 수 있다, 벽 자체를 팬으로 만들어 효율적인 쿨링을 제공하는 빌트인 타입의 팬 월(Fan Wall)은 200kW에서 최대 500kW까지 전력을 수용할 수 있으며, IT 전산실과 기계실을 구분해 사용할 수 있어 보안 유지에도 적합하다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 전력 모니터링과 온도 측정을 통해 에너지 효율을 관리하는 쿨링 옵티마이저(Cooling Optimizer) 솔루션도 제공한다. '쿨링 옵티마이저' 솔루션은 지능형 냉각 제어를 통해 에너지를 절약할 수 있도록 돕는다. 쿨링 옵티마이저는 IT 장비(랙)의 온도를 측정하는 센서와 이를 모니터링하는 소프트웨어( 데이터센터의 쿨링 효율을 극대화할 수 있는 컨테인먼트 시스템 넷쉘터 아일 컨테인먼트(NetShelter Aisle Containment)도 지원한다. 데이터센터 내부의 서버가 내뿜은 뜨거운 공기와 차가운 공기의 혼합을 감소시켜 냉각 효율을 향상시키는 공기 차폐 장치다. 이를 이용하면 뜨거운 공기는 서버의 뒤쪽으로, 차가운 공기를 서버의 앞쪽으로만 흐르게 유도해 냉각 효율을 더욱 높일 수 있다. 이를 통해 냉각 에너지 효율을 20% 이상 증가시킬 수 있으며, 팬 에너지를 최대 40%까지 절약할 수 있다. Q. 슈나이더 일렉트릭은 어떤 기준에 따라 고객에게 맞춤 솔루션을 제시하는지 궁금하다. A: 국내 데이터센터는 환경과 규모, 용도 등에 따라 적합한 솔루션이 천차만별이다. 슈나이더 일렉트릭은 각 데이터센터의 종합적인 면을 측정하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 솔루션을 제시하고 있다. 데이터센터 서버의 밀집도 혹은 발열량 등에 따라 필요 솔루션이 달라질 수 있다. Q. 국내에서도 슈나이더 일렉트릭의 솔루션을 활용한 사례가 있는지? A. 데우스시스템즈와 협업한 광주과학기술원(GIST) 엣지 데이터센터가 대표적이다. 슈나이더 일렉트릭은 효율적인 인프라 운영 및 안정적인 전력 공급을 위해 슈퍼컴퓨팅 센터 랙(선반) 인프라와 전원분배장치(PDU)를 설치했다. 슈나이더 일렉트릭 이지랙 PDU는 표준 랙마운트 규격 기반의 엣지 인프라나 고밀도 데이터센터 등 다양한 환경에서 활용 가능해 높은 부하의 전력량을 안정적으로 공급할 수 있고, 효율적인 인프라 운영을 위해 모니터링 기능을 제공한다. 또한 소프트웨어 측면에서 '데이터센터 엑스퍼트'를 적용해 인프라 전반을 통합 및 관리한다. 전원분배장치가 네트워크에 상시 연동되어 있기 때문에 엣지 컨트롤 단계에서 전력 사용량 등 각종 정보를 취합한다. 이 밖에도 냉각 솔루션이 적용된 국내 데이터센터가 몇 군데 있고 현재도 계속 관련 레퍼런스를 구축하는 단계다. Q. 국내에서 데이터센터에 대한 부정적인 인식이 있어서 그런지 도입이 주변 국가에 비해 빠른 것 같지는 않다. 앞으로의 목표와 계획은 어떻게 되는가? A. 데이터센터 산업에서 선진국이라 말할 수 있는 미국은 데이터센터를 바다 속에 구축하는 등 다양한 도전적인 행보를 보이는 반면, 국내에서는 아직까지 보수적인 측면이 있어 적극적으로 데이터센터를 도입하고 있지는 않다. 하지만 국내 데이터센터에 적합한 형태의 쿨링 솔루션을 슈나이더 일렉트릭은 제공하기 위해 노력하고 있다. AI 산업이 새로운 트렌드로 자리잡으면서 수요에 따른 데이터센터의 규모가 커지고 있다. 이에 슈나이더 일렉트릭은 다양한 쿨링 솔루션 라인업을 구축하고 제공하고 있다. AI 데이터센터 수요 증가에 따른 액체 냉각에 대한 수요도 성장할 것으로 예상하여 여러 기업과 관련 산업에 대한 지속적인 학습 및 개발을 진행 중에 있다. 또한 고객의 지속가능한 데이터센터를 위해 안정적인 운영과 효율성 향상을 위한 컨설팅을 제공하려 노력하고 있다.

2024.08.02 15:21남혁우

레딧, MS 등 AI 기업에 "스크랩하려면 돈 내라"

미국의 온라인 커뮤니티 레딧이 마이크로소프트를 비롯한 인공지능(AI) 서비스 기업들에 자사 데이터를 활용하려면 비용을 지불할 것을 요구했다. 지난 1일(현지시간) 더버지 등 외신에 따르면, 스티브 허프먼 레딧 대표는 이날 더버지와 진행한 인터뷰에서 "데이터 사용에 대한 비용 합의가 없으면, 우리는 레딧을 무단 스크랩하는 프로그램을 차단할 수밖에 없다"며 "우리 데이터가 어디서 어떻게 표시되고, 무엇에 사용되는지에 대해 알려주지도 않으면서 우리 홈페이지를 스크랩하는 건 납득하기 어렵다"고 말했다. 스티프 대표는 구체적인 마이크로소프트, 앤트로픽, 퍼플렉시티를 거론하며 "이들 회사의 데이터 스크래핑을 차단하는 일은 정말 골치 아프다"고 덧붙였다. 레딧은 데이터 무단사용처와의 싸움을 이어가고 있다. 지난달에는 레딧의 '로봇(robots.txt)' 파일이 업데이트되며 무단 스크랩 프로그램을 차단했다. 구글은 레딧의 데이터를 활용하기 위해 비용을 지불하지만, 마이크로소프트 '빙(Bing)' 등 다른 검색 엔진에서는 레딧의 데이터를 볼 수 없다. 스티브 대표는 "마이크로소프트가 레딧의 데이터를 사용해 AI를 훈련하고 Bing 결과에서 레딧의 데이터도 Bing을 통해 다른 검색 엔진에 판매했다"고 주장했다. 이에 대해 마이크로소프트 조디 리바스 검색 책임자는 개인 X계정에서 "레딧은 Bing 과 Bing 기반 AI 프로그램의 경쟁력에 영향을 미쳤다"고 말했다. 레딧의 데이터를 활용할 수 없게 되면서 마이크로소프트의 AI 개발에 지장이 있었다는 것이다. 마이크로소프트 케이플린 룰스턴 대변인은 "페이지의 콘텐츠를 생성 AI 모델에 사용하기를 원하지 않는 웹사이트의 지시를 존중한다"는 입장을 밝혔다.

2024.08.02 11:26정석규

2024년 부동산서비스산업 창업경진대회 '뉴아이' 대상

국토교통부와 국토연구원은 부동산과 최신 정보기술을 결합한 부동산분야 유망 새싹기업(스타트업)을 지원하기 위해 마련한 '2024년 부동산서비스산업 창업경진대회' 대상 수상자로 뉴아이가 선정됐다고 1일 밝혔다. 경진대회에 공모한 63개 팀 가운데 서류심사를 통과한 19개 팀을 대상으로 창업컨설팅이 포함된 창업캠프와 발표심사 과정을 거쳐 총 7개 수상팀을 선정했다. 대상을 수상한 뉴아이의 '부동산 세금계산 솔루션 TAX AI'는 부동산 거래에 적용되는 세금종류와 거래순서·과세 등에 이르기까지 인공지능(AI) 기술을 접목해 양도세·상속세 등을 자동으로 계산해 부동산 거래 당사자의 시간과 비용을 절감하는 서비스를 제시함에 따라 심사위원의 높은 평가를 받았다. 창업 3년 이하 새싹기업을 대상으로 한 도전창업부문 최우수상은 공동주택의 바닥구조와 사물인터넷(IoT) 기술을 융합해 노이즈캔슬링을 이용한 층간소음저감장치를 개발함으로써 층간소음문제 해결책을 제시한 메타이노텍이 높은 평가를 받았다. 공공데이터 활용을 토대로 부가서비스를 개발하는 창업 4~7년 이내 기업을 대상으로 한 성장도약부문에서는 교통약자의 보행 안내를 위해 최적화된 보행로 데이터를 수집해 서비스를 제공하는 엘비에스테크가 심사위원의 많은 주목을 받았다. 도전창업부문 우수상은 '공동주택의 수분양자가 청약․분양시 납입한 원금을 입주시점으로부터 60일까지는 보장받을 수 있는 약정 서비스를 개발한 한국자산매입이, 장려상으로는 포비콘·로보톰·데브올컴퍼니가 각각 선정됐다. 남영우 국토부 토지정책관은 “앞으로도 프롭테크와 같은 신산업 육성을 위해 공공데이터 개방 확대·빅데이터 플랫폼 활성화 등 부동산 신산업이 지속 발전할 수 있도록 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 한편, 지난해에 이어 올해도 대회 수상팀은 하반기 개최되는 범정부 창업경진대회인 중소벤처기업부 주관 '도전 K-스타트업'과 행정안전부 주관 '공공데이터 활용 창업경진대회' 본선에 참가할 자격을 부여받는다.

2024.08.01 16:23주문정

RFP 분석 스타트업 '클라이원트', 프리A 투자 유치

AI와 데이터를 기반으로 입찰 제안요청서(RFP)를 분석하는 스타트업 클라이원트가 법인 설립 9개월 만에 프리A 투자 유치에 성공했다고 1일 밝혔다. 이번 투자는 시드 투자를 진행했던 본엔젤스벤처파트너스와 신규 투자사인 블루코너가 공동으로 주도했다. 클라이원트는 조달청 나라장터부터 정부 지자체, 대학교, 병원, 은행 등 국내 최대 실시간 입찰 데이터를 기반으로 모든 공공 기관의 입찰 공고를 한 곳에서 빠짐없이 확인할 수 있다. 클라이원트의 핵심 기능은 10년간의 RFP 및 입찰 데이터와 유사도 분석을 거쳐 우리 회사에 적합한 입찰 공고를 빠르고 정확하게 매칭하는 것이다. 뿐만 아니라 우리 회사에 불리하게 적용될 리스크 조항을 AI가 자동으로 식별하고, 투찰 가격 산출, 정부 예산 및 과거 사업 분석 등 체계적인 입찰 전략 수립을 위한 고도화된 기능을 제공한다. 현재 대기업부터 스타트업까지 50여 개의 고객사를 보유하고 있으며, 이들은 SI·교육·ESG·컨설팅·통신·MICE 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. 특히 민간 경제가 어려워질수록 공공사업의 매력을 인식하고 클라이원트를 통해 공공 입찰에 도전하는 기업이 증가하고 있다. 회사는 “실제로 한 대기업 고객사의 경우 매년 사업 계획을 수립할 때 경쟁사 및 예산 분석에 투입되는 비용을 많이 절감할 수 있었다”며 “AI 자동화를 통해 수작업으로 진행되던 RFP 분석 및 입찰 공고 탐색에 많은 리소스를 아낄 수 있었다”고 말했다. 클라이원트는 조달 시장의 진입 장벽을 낮춰 더 많은 입찰 기업이 성공적으로 사업을 수주하도록 적극 지원한다. 이를 통해 기업은 공공사업을 통해 안정적인 매출 흐름과 레퍼런스를 확보할 수 있으며, 경쟁력 높은 기업이 입찰 시장에 더 많이 참여할수록 국민의 세금으로 운영되는 공공사업이 더욱 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 입찰 분석 및 매칭이 매출 확장을 위한 기능이라면 올 3분기 중 실무 업무에 도움이 될 입찰 서류 간소화 등 신규 기능을 출시할 계획이다. 이를 통해 반복적인 서류 작업을 2주에서 10분으로 단축시켜 더욱 중요한 기획 업무에 집중할 수 있도록 지원할 목적이다. 국내 조달 시장은 약 200조원 규모의 거대한 산업이다. 미국은 900조원, 일본은 790조원, 중국은 3천800조원, 싱가포르는 80조원 규모다. 특히 싱가포르는 정부 주도 사업이 대다수이기 때문에 공공 입찰에 대한 이해도가 필수적이다. 회사는 “최신 LLM 기술 및 빅데이터 분석을 활용한다는 점에서 전 세계적으로 아직 뚜렷한 경쟁사가 없다”면서 “이로 인해 올해 3월 오픈AI로부터 최고 잠재력 기업으로 인정받기도 했다”고 설명했다. 조준호 클라이원트 대표는 “입찰 시장은 모두가 외면하던 전형적인 낙후된 시장이었으나 클라이원트가 이번 투자 유치를 통해 잠재성을 인정받았다”며 “올해 3분기에 싱가포르와 미국 시장으로 확장하면서 앞으로 빠르게 글로벌 시장을 선점하고 솔루션을 고도화해 나가겠다”고 말했다.

2024.08.01 09:00백봉삼

개인화 마케팅, '퍼스트 데이터'를 어떻게 봐야 할까

웹브라우저의 써드파티 쿠키 통제로 디지털 마케팅 시장에 큰 변화가 일어나고 있다. 기업은 새로운 마케팅 방법을 찾아 개인화, 맞춤화 추세에 지속 대응해야 하는 숙제를 안게 됐는데, 생성형 인공지능(AI)의 등장은 또 하나의 숙제를 던지고 있다. 쿠키는 사용자가 웹사이트에 접속할 때 사용자 웹브라우저에 저장되는 파일이다. 웹사이트 제공자는 쿠키를 통해 접속자의 디바이스를 인식할 수 있고, 사이트 이용내역을 누적해 저장할 수 있다. 쿠키는 퍼스트파티와 서드파티로 나뉘며, 웹사이트 운영자가 퍼스트파티 쿠키를, 외부 업체가 서드파티 쿠키를 심는다. 서드파티 쿠키는 애드테크 회사가 인터넷 사용자의 행동을 추적하는 수단으로 활용돼왔다. 사용자의 활동 내역에 맞춰 타깃 광고를 제공할 수 있기 때문이다. 쿠키의 무분별한 악용사례가 만연해지면서 주요 웹브라우저 개발사들은 서드파티 쿠키 지원을 중단하는 강수를 두고 있다. 사파리, 파이어폭스 등은 이미 서드파티 쿠키를 차단했다. 구글은 크롬 브라우저의 서드파티 쿠키 지원을 중단하려 했다가, 광고업계의 반발에 시행 유보로 입장을 선회했다. 광고 업계는 서드파티 쿠키의 대안을 찾고 있다. 이에 기업 내 저장되는 고객 데이터의 중요성이 커지고 있다. 내부 고객 데이터베이스를 활용한 개인식별정보(PII)를 통해 맞춤형 개인화 광고를 시도하려는 것이다. 짐 워너 스노우플레이크 광고및마케팅부문 인더스트리필드 최고기술책임자(CTO)는 “쿠키를 더 이상 사용하지 않게 되면서 마케팅은 기업 내 데이터의 세계로 이동하고 있다”며 “오늘의 마케팅은 개인식별정보(PII)를 포함한 퍼스트파티 데이터를 기반으로 수행되고 있고, 이를 위해 PII의 안전을 관리해야 한다”고 설명했다. 마케팅은 기업 내부에서 이뤄지기도 하지만, 외부 파트너를 통해서도 이뤄진다. 이때 PII가 제3자로 넘어가게 되고, 관리 소홀로 데이터 유출 사고로 이어진다. 협력사로 데이터를 복제해 넘기더라도 개인정보 비식별화 조치나 암호화로 유출 사고에 대비해야 하는데 그렇지 못하는 곳이 너무 많다. 짐 워너 CTO는 “애플리케이션을 데이터 기반 위에 구축하지 않으면 각각 고유한 데이터를 가진 사일로화된 애플리케이션이 많아지므로 데이터를 복사하고 이동시키는 데 시간을 소비하고, 관리를 더 어렵게 만든다”며 “스노우플레이크를 단일한 토대로 사용하면 플리케이션 상에 계층화된 데이터 간 데이터 사일로가 없고, 관리도 더 쉬우며, 훨씬 더 간단한 아키텍처 덕에 데이터 이동에 시간과 비용을 소비하지 않아도 된다”고 밝혔다 . 마케팅 데이터 클라우드를 제공하는 스노우플레이크는 데이터를 이동시키지 않고 분석 등의 활용 작업을 자사 플랫폼 내부에서 수행할 수 있다고 강조한다. 데이터 이동이 없고 제3자의 접근과 활동을 강력하게 관리하기 때문에 마케팅에서 데이터 활용 효과를 안전하게 극대화할 수 있다는 것이다. 짐 워너 CTO는 “스노우플레이크의 여러 기둥을 포함하는데 첫번째는 모든 유형의 데이터를 가져와 처리할 수 있는 데이터 플랫폼이고, 두번째는 거버넌스 체계로서 데이터 클린룸을 제공하는 스노우플레이크 호라이즌이며, 세번째는 마케팅 실행을 가능하게 하는 파트너 생태계”라며 “비정형, 반정형, 정형, 스트리밍 등의 데이터를 플랫폼에 내장된 AI를 사용하고, 별도의 도구로 이동하시키지 않아도 되므로, 데이터를 사일로화하지 않아도 된다”고 말했다. 그는 “모든 것이 동일하게 관리되는 플랫폼에 유지되고, 호라이즌은 마케팅 생태계와 협력할 때 안전하고 통제된 방식으로 이를 수행하게 해준다”며 “스노우플레이크의 데이터 기반 위에 구축된 파트너 생태계인 마켓플레이스에서 다양한 데이터 세트를 사용할 수 있다”고 설명했다, 그는 “마케팅 데이터 기반은 커스터머360을 구축해 고객에 대한 모든 데이터를 확보해 해당 고객을 진정으로 이해하고, 모든 데이터를 스노우플레이크로 가져와 고객에 대한 단일 종류의 골든 레코드 뷰를 갖게 한다”며 “또한 캠페인 인텔리전스는 이메일, 페이스북, 유튜브 등 다양한 마케팅 채널에서 데이터를 수집한다”고 덧붙였다. 그에 의하면, 마케팅 데이터 클라우드는 두가지 요소로 이뤄진다. 하나는 고객에 대한 데이터고, 다른 하나는 마케팅 자체에 대한 데이터다. 마케터는 세분화, 활성화 및 계획을 위한 고객 데이터 플랫폼과 같은 모든 사용 사례를 커스터머360에서 실행한다. 마케팅 데이터 위에 있는 캠페인 인텔리전스 외에도 광고, 측정 및 마케팅 측정, 미디어 믹스 모델링, 멀티 터치 어트리뷰션 등 마케팅 자체의 영향을 이해하기 위한 모든 측정을 수행한다. 마케팅에서 데이터를 활용해야 하는 건 필수고, 다양한 이해 관계자의 협업도 필수기 때문에 제대로 된 거버넌스 체계가 필요하다. 이를 위해 데이터 클린룸이란 개념이 도입되고 있다. 스노우플레이크 호라이즌도 최근 데이터 클린룸 기능을 제공하기 시작했다. 짐 워너는 “데이터 클린룸은 두 개 이상의 당사자가 함께 모여 상대방에게 비공개일 수 있는 데이터를 노출하지 않고 데이터로 협업할 수 있도록 하는 것”이라며 “이는 사생활을 유지하는 것과 협업하는 것 사이의 절충안을 깨고 두 가지를 모두 할 수 있게 하며, 스노우플레이크의 데이터 클린룸의 차별점 역시 고객 스스로 자신의 환경에 데이터를 보관한다는 것”이라고 말했다. 그는 “그들은 자신의 데이터를 함께 조인할 수 있지만, 항상 자신의 스노우플레이크 계정에서 데이터에 대한 제어를 유지하고 있다”며 “우리의 데이터 클린룸은 귀하의 계정에 있는 데이터와 함께 작동하며, 협업 위에서 계층화되고 관리되는 방식으로 이뤄진다”고 강조했다. 생성형 AI는 마케팅 영역에서 새로운 도구로 떠올랐다. 크리에이티브 영역의 생성형 AI 활용이 활발하다. 또한 AI 기술을 많은 사람이 활용하게 되면서 데이터 분석으로 통찰력을 확보할 수 있는 문이 더 넓어졌다. 짐 워너는 “LLM은 자연어 인터페이스를 통해 통찰의 민주화를 제공할 수 있다”며 “마케팅 성과 데이터를 살펴보는 경우 해당 데이터와 상호 작용하기 위해 반드시 데이터 과학자가 될 필요없이 LLM으로 할 수 있다”고 말했다. 그는 “생성형 AI를 사용해 마케팅을 위한 고객 세그먼트를 만드는 능력을 얻을 수 있고, SQL을 배우지 않고도 퍼스트파티 데이터를 보고 잠재 고객을 만들 수 있다”며 “인구 통계학적 특성과 행동 특성을 가진 사람들로 구성된 세그먼트를 만들고, 그 잠재 고객을 이용할 수 있게 하고, 이를 마케팅 플랫폼에 정말 원활하게 푸시할 수 있게 된다”고 덧붙였다.

2024.07.31 16:26김우용

IBM "전세계 기업 데이터 유출 비용 사상 최고치”

한국을 비롯한 전세계 기업의 데이터 유출 사고 비용이 사상 최고치를 기록했다. IBM은 연례 '2024 데이터 유출 비용 연구 보고서'에서 올해 전세계 데이터 유출 사고 한 건 당 평균 비용이 488만 달러(약 67억6천100만원)이라고 밝혔다. 데이터 유출로 인해 상당한 또는 매우 심각한 업무 중단을 겪었다고 응답한 기업은 70%에 달했으며, 평균 유출 비용은 전년 대비 10% 증가해 팬데믹 이후 가장 큰 폭으로 상승했다. 국내 기업 평균 데이터 유출 비용은 올해 48억3천300만원으로, 한국 기업이 본 조사에 포함된 지난 7년 간 중 사상 최고치를 기록했다. 평균 유출 비용이 가장 큰 산업은 전문 서비스(법무, 회계, 컨설팅 등)으로 약 73억원, 금융(72억원), 제조 산업(62억8천만원) 순이었다. 이 보고서는 작년 3월부터 올해 2월까지 전 세계 604개 기업이 경험한 실제 데이터 유출에 대한 심층 분석을 기반으로 작성됐으며, 28개의 국내 기업이 본 연구 대상에 포함됐다. 이 연구는 포네몬연구소가 수행하고 IBM이 후원 및 분석했으며, 19년 연속으로 발표돼 업계 벤치마크로 자리 잡았다. 글로벌 조사 결과에 따르면, 데이터 유출로 인한 부수적인 피해가 심화되면서 비즈니스 손실과 유출 후 고객 및 제3자 대응 비용이 전년 대비 올해 유출 비용 상승을 견인한 요인으로 손꼽혔다. 또, 조사 대상 기업의 절반 이상이 작년에 심각한 수준의 인력 부족을 겪으며 유출 비용이 크게 증가했다(인력 부족이 심한 경우 574만 달러의 유출 비용 발생 대비 인력 부족이 심하지 않거나 전혀 없는 경우 398만 달러의 비용 발생). 피해는 유출 후유증 장기화로 이어져 침해 사고를 완전히 복구할 수 있었던 소수의 기업(12%)들도 복구에 100일 이상이 걸린 것으로 조사됐다. AI와 관련해 보안 AI 및 자동화 솔루션을 도입한 기업이 67%로 전년 대비 10% 가까이 증가했으며, 20%는 차세대 AI 보안 툴을 사용한다고 밝혔다. 보안 AI와 자동화를 광범위하게 도입한 기업은 이러한 기술을 사용하지 않은 기업보다 평균 98일 더 빨리 사고를 탐지하고 통제했다. 침해 비용 또한 평균 220만 달러를 절감했다. 전 세계 평균 데이터 유출 사고 수명 주기(침입 감지부터 봉쇄, 최종 해결까지 걸리는 시간)는 전년도 277일에서 7년 만에 최저치인 258일을 기록했으며, AI 기술이 위협 완화 및 대응 활동을 개선해 방어자들이 시간을 확보하는 데 도움이 될 수 있음을 시사했다. 데이터 보안이 취약해지면서 지적 재산 도용 또한 증가했다. 침해 사고의 40%는 복합적인 환경에 저장된 데이터와 관련이 있었고, 3분의1 이상은 셰도우 데이터(관리되지 않는 데이터 소스에 저장된 데이터)와 관련된 것으로 나타나 데이터 추적 및 보호에 대한 어려움이 커지고 있다는 사실이 부각됐다. 이러한 데이터 가시성 격차는 지적 재산(IP) 탈취의 급격한 증가(27%)로 이어졌다. 도난당한 기록과 관련된 비용도 기록당 173 달러로 전년 대비 11% 가까이 급증했다. 앞으로 AI 시대가 도래하면 이러한 데이터와 기타 독점적 데이터에 대한 접근성은 더욱 높아질 수 있다. 중요한 데이터가 여러 환경에서 더욱 역동적이고 활발하게 사용됨에 따라 기업은 이를 둘러싼 보안 및 접근 권한 규정을 재평가해야 할 필요가 있는 것이다. IBM 시큐리티의 전략 및 제품 설계 담당 부사장 케빈 스카피네츠는 “기업들은 침해, 차단, 피해 대응이라는 끊임없는 악순환에 갇혀 있다”며 “이 과정에서 기업은 보안 대응력 강화에 투자하면서도 침해 비용을 소비자에게 전가하는 경우가 많아 보안은 비즈니스 운영에 있어 새로운 비용 부담이 되고 있다"고 설명했다. 그는 “생성형 AI가 비즈니스에 빠르게 침투해 공격 표면이 확대됨에 따라 이처럼 비용이 계속해서 증가하면 기업은 보안 조치와 대응 전략을 재평가해야 할 수밖에 없을 것”이라며 “기업이 앞서 나가려면 새로운 AI 기반 보안에 투자하고 생성형 AI가 제시하는 새로운 위험과 변화에 대응하는 데 필요한 기술을 개발해야 한다"고 강조했다.

2024.07.31 11:22김우용

슈퍼브에이아이, 덴소텐과 협력…日 제조업 혁신 가속화

슈퍼브에이아이가 일본 제조업 혁신을 선도하기 위해 인공지능(AI) 솔루션을 수출한다. 슈퍼브에이아이는 일본의 글로벌 자동차 부품 제조업체 덴소텐에 '슈퍼브 플랫폼'을 공급하기로 했다고 30일 발표했다. 덴소텐은 토요타 계열사로 자동차 부품·전자 제품을 공급하는 주요 기업이다. '슈퍼브 플랫폼'은 자동 라벨링, 모델 생성, 데이터 시각화 및 분석 기능을 하나의 플랫폼에서 제공하는 AI 솔루션이다. 플랫폼 도입을 통해 텐소텐은 작업 효율성을 크게 향상시킬 것으로 예상된다. 특히 이 플랫폼은 오토 라벨링과 오토 에딧 기능을 통해 데이터 라벨링 작업의 정확도를 높이고 반복적인 작업을 자동화할 예정이다. 또 AI 기반 비전 데이터 분석 모델 생성을 지원받아 체계적인 데이터 검증을 수행하게 된다. 현재 슈퍼브에이아이는 현지에 법인을 설립하고 로컬라이징 된 제품을 공급하는 등 일본 진출을 활발히 진행하고 있다. 특히 토요타, 닛폰스틸 등 유명 고객사를 확보하며 성장 중이다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "일본 전통 제조 산업군에서 AI 솔루션 도입이 늘어나고 있다"며 "'슈퍼브 플랫폼'을 통해 제조업 혁신을 선도하겠다"고 강조했다.

2024.07.30 11:02조이환

행안부, 공공데이터 사업화 지원…"창업 준비부터 해외진출까지"

행정안전부가 공공데이터 활성화를 위한 지원사업 2종을 추진한다. 행정안전부는 공공데이터 활용기업 맞춤형 지원과 리빙랩 프로젝트를 진행한다고 29일 밝혔다. 먼저, 공공데이터 활용기업을 대상으로 '맞춤형 지원사업'을 제공한다. 맞춤형 지원사업 대상으로 선정된 기업은 전문 컨설턴트와의 상담을 거친다. 상담을 통해 기업의 역량과 창업 전, 초기, 성장기, 도약기 등 기업 형태를 분석한 결과를 반영해 성장 단계에 맞춘 맞춤형 프로그램을 지원받는다. 사업 초기 단계의 기업이나 예비창업자에게는 공공데이터를 활용한 사업 전략 수립을 지원하고, 사업에 필요한 공공데이터를 효과적으로 찾을 수 있도록 관련 컨설팅을 제공한다. 이미 공공데이터 활용 서비스를 제공하고 있는 기업은 ▲데이터를 활용한 기술이나 인공지능(AI)·클라우드 등 신기술 접목과 관련한 컨설팅 ▲사업 확장 등을 위한 자금 조달 방안 ▲해외 진출 지원 멘토링 등을 제공받을 수 있다. 이번 공모는 공공데이터를 활용해 서비스를 제공하거나 개발하고자 하는 기업과 예비창업자 누구나 지원할 수 있다. 적격성 심사와 심의위원회 평가를 거쳐 최종 30개 기업을 선정할 예정이다. 지난해 30개 기업 및 예비창업자를 대상으로 맞춤형 지원 프로그램을 제공한 결과, 신규 사업등록 2건, 지식재산권 출원·등록 16건, 18건의 신규 서비스가 출시됐다. 이 중 2개 기업은 투자 자금을 유치하는 등의 성과가 있었다. 시민이 생활 속 문제를 발견하고, 공공데이터를 활용해 해결책을 설계해 직접 문제를 해결하는 공공데이터 활용 '리빙랩 프로젝트'도 공모를 진행한다. 서류심사와 심의위원회 평가를 통해 선정된 4개 단체에 프로젝트 수행을 위한 지원금(최대 750만 원)과 전문가 교육·멘토링을 제공한다. 프로젝트 수행 결과가 우수한 2개 프로젝트는 행정안전부 장관상과 한국지능정보사회진흥원 원장상을 수여할 예정이다. 지난해에는 '마을버스 정보안내단말기(BIT) 미설치 정류장 우선 도입 순위 제안' 및 '금연 구역 데이터를 활용한 흡연부스 설치 입지 선정' 과제 등이 우수사례로 선정됐다. 공공데이터 활용과 관련된 두 공모사업의 상세한 내용은 행정안전부에서 운영하는 공공데이터포털과 한국지능정보사회진흥원 누리집을 통해 확인할 수 있다. 이용석 디지털정부혁신실장은 “민간의 많은 참여를 통한 민·관 협력 활성화가 디지털플랫폼정부 구현의 핵심”이라며, “정부의 방대한 공공데이터를 국민과 기업이 더 쉽게, 잘 활용할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2024.07.29 15:07남혁우

삼성전자 SAIT, 미래 반도체 기술 'AI·CE 챌린지 2024' 개최

삼성전자가 AI 기술을 활용한 미래 반도체 연구 생태계 강화를 위해 인공지능(AI)과 컴퓨터 공학(이하 CE) 분야 국내 우수 인력 발굴에 나선다. 삼성전자 SAIT(옛 삼성종합기술원)는 다음달 1일부터 9월 13일까지 약 6주 간 국내 대학 학부생과 대학원생을 대상으로 '삼성 AI/CE 챌린지 2024'를 개최한다고 29일 밝혔다. 참여를 원하는 학생들은 SAIT 홈페이지에서 접수 가능하며 결과는 10월초 발표된다. 공모 부문별 최우수상을 포함해 총 12개팀을 선발하며, 부문별 최우수 1개팀은 1천만원, 우수 1개팀은 500만원, 장려 2개팀은 각 300만원이 수여된다. 시상식은 11월 개최되는 '삼성 AI 포럼'에서 진행될 예정이다. 수상자 전원에게는 삼성전자 SAIT에서 주관하는 'AI/CE 챌린지 캠프'에 참여해 수상팀들간 네트워킹과 SAIT AI/CE 연구 리더들부터 멘토링을 받을 수 있는 기회가 주어진다. 2021년부터 시작해 올해로 4회를 맞는 '삼성 AI/CE 챌린지'는 과학기술 인재 발굴과 지원을 위한 아이디어 공모전으로, AI와 CE 분야에서 총 3개 주제로 진행된다. 올해 챌린지의 공모 주제는 AI 분야에서 ▲모델 기반 Black-box 최적화 알고리즘 개발 ▲정밀하고 신뢰성 높은 반도체 소재 시뮬레이션용 머신러닝 모델 개발, CE 분야에서 ▲온디바이스 시스템에서 LLM(거대언어모델)의 추론 최적화 등 총 3개이다. 참여 학생들은 AI 분야에서는 주어진 문제와 데이터셋을 활용해 최적의 AI 알고리즘을 개발하고, CE 분야에서 제한된 하드웨어 리소스를 활용해 거대언어 모델(LLM)의 추론 시간을 최소화하고 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하게 된다. SAIT는 인공지능을 이용한 반도체 소자와 공정 개발 검증 용 머신 러닝 알고리즘 개발에 대한 아이디어를 찾고, 이를 통해 국내 차세대 반도체 연구 개발 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 경계현 삼성전자 SAIT 사장은 "AI 기술은 반도체 업계 내에서도 활용 범위를 빠르게 넓혀가는 중으로 SAIT는 새로운 기술 연구에 앞장서며 한계 극복을 위해 노력 중" 이라며 "AI/CE 챌린지를 통해 미래 기술의 한계를 뛰어넘을 수 있는 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 우수한 학생들의 많은 참여를 기대한다"고 밝혔다. 지난 챌린지 최우수상 수상자인 서울과학기술대학교 전예지씨는 "AI/CE 기술을 반도체 산업에 어떻게 적용할지 직접 고민해 볼 수 있는 흔치 않은 기회였고, AI 분야를 계속 연구해갈 학생들에게는 챌린지 수상을 통해 만난 동료·멘토들이 든든한 도움이 될 거라 생각한다"고 말했다.

2024.07.29 08:31장경윤

머스크의 'X', AI 훈련에 사용자 데이터 무단 사용

일론 머스크의 소셜미디어 엑스(X)가 사전 동의 없이 사용자 게시물을 인공지능(AI) 훈련에 사용해 유럽 데이터 규제당국의 조사를 받고 있다. 28일 가디언에 따르면 영국·아일랜드 데이터 규제당국은 X 유저 게시물이 AI 챗봇 '그록(Grok)'의 훈련에 자동으로 사용된다고 지적했다. 이 설정은 기본으로 활성화 돼 있으며 웹 사이트에서만 해제할 수 있다. 영국 정보위원회(ICO)는 X가 사용자 데이터를 AI 훈련에 사용하면서도 명확한 동의를 받지 않는 점을 문제 삼고 있다. 위원회는 현재 이와 관련해 X 플랫폼에 문의하는 동시에 독자적으로 조사를 진행 중이다. 또 아일랜드 데이터 보호 위원회(DPC)는 X와 이미 데이터 수집 및 AI 모델에 대해 논의하던 와중에 터진 이번 사안에 대해 놀라움을 표명하며 추가 대응을 준비 중이라고 밝혔다. 영국 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 따르면 '미리 체크된 박스' 또는 '기본 동의' 방식을 통한 데이터 수집은 불법이다. X는 이러한 규정을 위반한 것으로 보인다. 영국 정보위원회 대변인은 "사용자 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련하는 플랫폼은 투명성을 유지해야 한다"며 "데이터 사용 전에 관련 사실을 사용자에게 고지하고 이들이 동의여부를 적극적으로 선택하게끔 간단한 절차를 제공해야 한다"고 강조했다.

2024.07.28 11:05조이환

"AI 데이터로 훈련한 모델, 결국 쓸모 없어질 것"

인공지능(AI)이 생성한 데이터로 모델 훈련하는 것이 효율적이지 않다는 연구 결과가 나왔다. AI 모델이 오류와 환각 현상을 반복하다가 결국 품질 낮은 모델로 전락한다는 설명이다. 27일 업계에 따르면 파이낸셜타임스(FT) 등 외신은 최근 사람이 생성한 데이터 대신 AI 합성 데이터로 모델 훈련하는 현상이 위험할 수 있다는 경고를 네이처 논문을 인용해 일제히 보도했다. 최근 오픈AI와 마이크로소프트 등 빅테크는 모델 개발·훈련에 활용할 데이터를 AI에서 찾기 시작했다. AI가 모델을 통해 생성한 데이터를 다시 모델에 넣어 훈련하는 식이다. 사람이 만든 문자나 이미지, 영상, 음성 자료가 점점 고갈돼 생긴 대안이다. 대표적 예는 오픈AI의 스트로베리(옛 큐스타)다. 오픈AI는 최근 AI 모델 스트로베리 훈련에 사람이 만든 데이터와 AI 합성데이터를 적용하는 것으로 알려졌다. 미국 디인포메이션은 스트로베리가 이전 AI 모델에서 볼 수 없었던 수학 문제를 해결하는 강점을 보인다고 보도한 바 있다. 이번 네이처 논문은 해당 방식이 AI 모델을 망칠 수 있다고 경고했다. 모델 개발이나 학습 과정에 AI 데이터가 활용될수록, 모델 결함이 높아진다는 설명이다. 기존 오류와 새로운 환각 현상이 지속적으로 쌓이면서 결국 모델 붕괴 현상이 일어날 수 있다는 결과다. 연구 책임자인 영국 옥스퍼드대 일리아 슈마일로프 컴퓨터과학과 연구원은 "현재 AI가 만든 합성 데이터는 여러 면에서 약점을 갖고 있다"며 "과학자는 이런 위험성을 객관적 수치로 알리는 것이 급선무"라고 강조했다. 국내 전문가들도 AI 합성 데이터 활용에 대한 우려를 제기한 바 있다. 네이버클라우드 하정우 AI혁신센터장은 지난달 국회의원연구단체 '국회 AI 포럼'이 국회서 개최한 창립총회 및 기념세미나에서 AI 합성 데이터를 AI 모델 훈련에 사용하는 것에 대해 우려를 표한 바 있다. 하 센터장은 "이 방식은 데이터양 자체를 기존보다 획기적으로 늘릴 수는 있을 것"이라며 "빅테크는 이 데이터를 모델 개발·훈련에 활용할 것"이라고 설명했다. 이어 "다만 AI 합성 데이터가 모델 성능을 높일지는 미지수"라며 "결과물 독창성이나 품질이 뛰어날 것이라고 장담할 수 없다"고 덧붙였다.

2024.07.27 16:47김미정

[현장] KISA, AI 데이터셋 '공유'…사이버보안 '강화'

"인공지능(AI) 도입은 모든 산업 분야에서 중요하지만 이로 인해 기존 보안 체계로 막기 힘든 위협이 발생할 가능성이 큽니다. AI 도입을 촉진하는 동시에 보안강화를 위해 사이버보안 AI에 활용될 데이터셋을 적극 구축해야 합니다." 한국인터넷진흥원(KISA) 이동근 디지털위협대응본부장은 26일 용산에서 열린 '2024 사이버보안 AI 데이터셋 우수 활용 성과공유회'에서 이같이 밝혔다. 이 본부장은 "AI 데이터셋 구축은 민간 주도로는 어려운 점이 많다"며 "KISA가 관련 기관과 협력해 적극적으로 관련 활동을 추진하고 있다"고 설명했다. 이이 KISA의 실질적인 데이터 구축활동과 계획에 대해 발표를 맡은 최보민 선임연구원은 지난해 20억 건의 사이버보안 AI 데이터셋을 구축하는 데 성공했다고 강조했다. 최 연구원은 "최신 침해 사고, 위협 인텔리전스, 위협 헌팅에 대한 데이터셋을 구축해 사회 이슈 전반에 대한 위협 중심 침해지표(IoC)를 확보하고 있다"며 "90여 기관에서 실효성 검증을 진행했고 각 기관의 데이터셋 니즈를 파악해 맞춤형 보안 모델 제작을 지원하겠다"고 설명했다. 이날 행사에 참석한 여기어때 컴퍼니 윤진환 사이버보안센터장은 KISA의 데이터셋이 AI 기술을 통한 보안관제 및 분석에 중요한 역할을 할 것임을 강조했다. 윤 센터장은 "보안관제와 분석에서 제일 중요한 건 이상 징후 판단의 자동화"라며 "이를 위한 AI 탐지 모델을 개발할 때 학습 데이터 생성에 드는 시간과 업무를 대폭 줄이기 위해 KISA 데이터셋 실증에 참가했다"고 밝혔다. 또 그는 "KISA 데이터셋 기반 학습 데이터의 학습 성능이 정확도 99% 이상으로 측정됐다"며 "실제 보안 담당자 사고 처리 이력 52만 건과 비교했을 때 모델 정확도가 98.5%로 뛰어난 성능을 보였다"고 덧붙였다. 이날 행사에선 국방과학연구소, 로그프레소, 샌즈 랩, 코난테크놀로지스 등 기관·기업도 참여해 성과 사례를 발표하고 최신 사이버 보안 및 위협 현황에 대해 설명했다. 또 행사장 외부에는 부스가 설치돼 실증 프로세스를 설명하고 참여를 독려했다. 광주광역시청 사이버보안 관제센터 역시 KISA 데이터셋을 활용해 신뢰성 있는 대량 데이터를 확보함으로써 데이터 초기 구축 비용과 시간을 절감한 것으로 파악됐다. 이 데이터셋은 AI 모델 훈련에 사용돼 실증검사 결과 기존 시스템이 탐지하지 못한 위협을 탐지하는 등의 성과를 보였다. 광주광역시 임동우 주무관은 "시청 핵심 인프라와 데이터 자산 보호는 매우 중요하다"며 "광주시 또한 AI 보안 모델을 도입하기 위해 시도하고 있다"고 설명했다. 이어 "향후 데이터셋 개방 시 활용 방안을 다각도로 분석 및 검토해 보안 관제 적용 범위를 확대하겠다"고 덧붙였다.

2024.07.26 20:33조이환

'낸드냐 D램이냐' 삼성電, P4 설비투자 전략 고심...QLC에 달렸다

삼성전자가 최선단 메모리 투자 방향을 두고 고심하고 있다. 데이터센터·스마트폰 등에서 수요가 강한 9세대 'QLC(쿼드 레벨 셀)' 낸드용 설비 투자 계획이 불투명해졌기 때문이다. 이에 삼성전자 내부에서는 낸드가 아닌 D램향 투자를 늘리는 방안까지 거론되고 있다. 26일 업계에 따르면 삼성전자는 평택캠퍼스 반도체 제4공장(P4)의 향후 투자 방향을 두고 여러 전략을 검토하고 있다. P4는 지난 2022년부터 착공에 들어간 삼성전자의 신규 팹이다. 기존 P3와 동일하게 D램·낸드 등 메모리, 파운드리를 동시에 생산하는 복합동으로 설계됐다. 세부 구축 순서에 따라 페이즈(Ph)1은 낸드, 페이즈2는 파운드리, 페이즈3·4는 D램 제조라인에 해당한다. 그러나 올해 상반기에 들어 P4 투자 계획에 변동이 생겼다. 삼성전자가 7나노미터(nm) 이하의 대형 파운드리 고객사 확보에 부침을 겪으면서, 최선단 파운드리 공정 투자를 서둘러 진행할 필요가 없어졌기 때문이다. 이에 삼성전자는 페이즈2 대신 메모리 투자에 우선순위를 두기로 했다. 다만 이 계획마저도 현재로선 변동성이 상당히 큰 상황이다. 당초 삼성전자는 P4 페이즈1을 순수 낸드 제조라인으로 구성하려고 했으나, 최근 여기에서도 D램을 양산하자는 논의가 제기된 것으로 파악됐다. 가장 큰 원인은 P4 페이즈1의 주력 생산제품이 될 'V9' 낸드다. V9는 280단대로 추정되며, 삼성전자의 경우 지난 4월에 TLC(트리플 레벨 셀) 제품의 본격적인 양산에 들어갔다. TLC는 셀 하나에 3비트를 저장하는 구조를 뜻한다. 반면 최선단 낸드 시장은 TLC 대비 고용량 스토리지 구현에 용이한 QLC(셀 하나에 4비트 저장)에 대한 수요가 증가하는 추세다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 QLC가 올해 낸드 출하량에서 차지하는 비중은 20%에 육박할 것으로 관측된다. AI 서버는 물론, 모바일 시장에서도 QLC 제품 채택이 활발히 일어나고 있다. 삼성전자 역시 이 같은 추세에 맞춰 올 하반기 내로 QLC V9 낸드를 양산하겠다고 밝힌 바 있다. 그러나 이달 기준으로 QLC에 대한 PRA(양산승인)은 아직 떨어지지 않았다. 사안에 정통한 업계 관계자는 "삼성전자가 V9 양산 소식을 알리기 위해 TLC를 전면적으로 내세우긴 했으나, 실제 최선단 낸드 수요는 TLC가 아닌 QLC에 집중돼 있다"며 "삼성전자가 PRA가 확정되지 않은 이상 낸드에 당장 투자를 진행하기는 어렵다는 판단을 하고 있다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "구체적인 사유는 밝히지 않았지만, 삼성전자는 이전 세대인 V8에서도 QLC 낸드 출시를 취소한 바 있다"며 "급하게 QLC 낸드를 준비해야 하는 상황인 만큼 개발이 원활히 진행될 것이라고 장담하기 어렵다"고 평가했다. 실제로 삼성전자는 P4 페이즈1의 낸드 설비 투자를 현재까지 월 1만장 규모로만 확정했다. 물론 이를 내년 4만5천장 수준으로 키우기 위한 투자 전략을 내부적으로 수립한 상황이나, QLC V9 낸드가 적기에 양산승인을 받지 못한다면 D램에 자리를 뺏기는 상황을 맞게 될 수도 있다. 한편 이와는 별개로, 삼성전자의 P4 내 D램 생산능력이 당초 예상보다 확대될 가능성은 매우 높은 것으로 관측된다. QLC가 주요 변수로 작용하고 있는 페이즈1과 달리, 당초 파운드리 라인이었던 페이즈2는 D램으로의 전환 가능성이 더 높기 때문이다. 업계 관계자는 "D램은 범용 제품의 공급량 부족, HBM 활황 등으로 D램 증설에 대한 목소리가 높다"며 "현실화되는 경우 1a·1b 등 선단 D램의 생산능력이 확대될 수 있다"고 말했다.

2024.07.26 10:26장경윤

AI 컨설턴트 '렛서', 에스원과 기술 통상실시권 계약 체결

올인원 AI 도입 스타트업 렛서(대표 심규현)가 에스원의 AI솔루션 강화를 위한 기술 통상실시권 계약을 체결했다고 25일 밝혔다. 렛서는 지난 2021년 KAIST AI 박사 과정 인력들이 함께 설립한 테크 스타트업이다. 효율적인 AI 도입부터 유지·보수까지 전담하는 AI 업계의 컨설턴트를 지향한다. 자체 개발한 AI 관리 플랫폼 '램프'와 전문 인력을 바탕으로 비즈니스에 적합한 AI를 직접 도입해 관리하거나, 필요한 모델을 기획하고 조직에 맞게 도입할 수 있도록 컨설팅을 제공한다. 이로써 산업계의 AX(인공지능 전환) 전략을 수행하고 있다. 이번 계약으로 렛서는 자체 보유한 원천기술인 'Active Learning'을 에스원에 제공할 예정이다. 해당 기술을 활용하면 AI가 작업 중 수집하는 새로운 데이터들을 자동으로 구분해 보완 및 성능 개선에 활용 가능한 핵심 데이터만을 선별할 수 있다. 이 때문에 컴퓨터비전 모델부터 LLM(대규모 언어 모델)까지 빠르고 효율적인 파인 튜닝(미세 조정 학습)이 가능해진다. 특히, 장기적인 관점에서 비즈니스에 적합한 맞춤형 모델로 지속적인 성능 개선과 안정적인 유지·관리가 가능한 것이 특징이다. 렛서는 에스원에서 CCTV 등 하드웨어와 AI를 접목시킨 보안 기술 솔루션 전반에 활용되는 AI의 성능 향상, 유지·보수, 그리고 업데이트 과정에서 작업자의 능률을 향상시킬 것으로 전망하고 있다. 렛서는 타사 선례를 통해 액티브 러닝 기술을 도입해 약 80%가량의 운영 효율을 달성한 바 있다. 설립 3년 만에 삼성, CJ 등 대형 그룹 계열사와 협약을 포함해 모빌리티, 의료, 교육, 콘텐츠, 마케팅, 방송 등 여러 영역에서 100건 이상의 실질적인 AI 도입 사례를 만들었다. 에스원은 "렛서와 같은 AX에 특화된 AI 기업들과 전략적 협업을 통해 에스원의 대내외 경쟁력을 확보해 나가고 있다"며 "국내 보안 업계 1위 기업으로 차세대 융합보안 영역에서도 초격차 보안 역량을 확보, 고객에게 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 것"라고 말했다. 심규현 렛서 대표는 "자사의 데이터 활용 기술의 탁월함을 인정받고, 이를 통해 기업에게 핵심이 되는 보안 영역 및 대형 인공지능 모델의 성능 개선에 기여할 수 있어 기쁘다"며 "다양한 산업에서 AI의 활용을 통한 업무 효율화와 성과 극대화를 위해 노력할 것"이라고 밝혔다.

2024.07.25 20:23백봉삼

파이썬 시각화로 시작한 스트림릿, 생성형 AI로 나아가다

파이썬으로 데이터 분석과 시각화를 매우 쉽게 만들 수 있는 오픈소스 라이브러리 '스트림릿'. 스트림릿이 '엔터프라이즈 AI'로 나아가는 장벽을 허무는 도구로 떠올랐다. 스트림릿의 창업자 중 한명인 아만다 켈리 스노우플레이크 제품 디렉터 겸 스트림릿 최고운영책임자(COO)를 만나 그 내용을 들어봤다. 아만다 켈리는 본지와 인터뷰에서 “많은 사람이 스트림릿을 통해 여러 LLM 라이브러리와 챗봇 컴포넌트의 통합을 간소화할 수 있게 됐다”며 “아이디어를 가진 팀은 간소화된 스노우플레이크 제품과 함께 빠르게 시도해보고 고객에게 비즈니스 가치를 더하는지 확인한 다음 거기서 시작할 수 있다”고 말했다 그는 “데이터를 외부로 내보낼 필요가 없고, 보안, 거버넌스, 규정 준수의 경계를 바로잡으면서 훨씬 더 쉽고 빠르게 생성형 AI를 할 수 있다”며 “새로운 도구를 만들면 말 그대로 그날 오후에 사용할 수 있다”고 강조했다. 스트림릿은 2018년 아만다 켈리, 아드리언 트륄레, 티아고 텍세이라 등이 창안했다. 파이썬만 사용해 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있게 해주는 오픈소스 라이브러리다. 머신러닝과 데이터 과학의 모국어로 통하는 상황에서 스트림릿은 조금의 파이썬 지식만 있으면 풍부한 애플리케이션을 만들 수 있게 만들어졌다. 아만다 켈리는 “6년 전 통찰력을 고객과 이해관계자에게 제공하려면 프론트엔드 역량을 가진 팀에게 의지해야했고, 기성품없이 사용자 스스로 만들어야 했다”며 “이런 상황이 현재 생성형 AI에서도 유사하게 나타나고 있으며, 훌륭한 LLM이 계속 등장하는 상황에서 현존하는 다양한 AI의 아이디어를 구현할 도구가 필요해졌다”고 설명했다. 그는 데이터를 다루는 사용자, 조직, 기업의 생산성을 높일 방안을 많이 고려했다고 했다. 스트림릿을 활용해 코드를 잘 몰라도 훌륭한 챗봇 경험을 만들 수 있게 하는 것을 고민했다고 한다. 그는 “스트림릿은 구축하려는 경험의 품질에 더 집중하기 쉽게 하며, 다양한 방법으로 여러 도구와 결합할 수 있다”며 “고객마다 마케팅을 위한 하나의 앱, 판매를 위한 앱 또는 각 마케팅 도구에 적합한 다른 앱을 가질 수 있게 된다”고 말했다. 그는 “이번에 전문 작업을 위한 특수 도구에 관한 것을 발표했는데, 스트림릿은 구체적인 타깃팅 도구를 만드는 데 실제로 도움을 준다”며 “또한 개발 자체를 가속할 수 있도록 스트림릿 코드 작성과 검사를 LLM에 요청할 수 있게 했다”고 강조했다. 스노우플레이크는 2022년 스트림릿을 인수했다. 현재까지 스트림릿과 스노우플레이크의 통합 작업이 이어지고 있다. 스트림릿은 이를 통해 단순한 파이썬 라이브러리에서 데이터 사이언티스트와 개발자, 사용자 사이의 장벽을 허무는 경계 관문 역할을 하게 됐다. 아만다 켈리는 “기본적으로 오픈소스 파이썬 라이브러리를 가져와서 가장 깊은 수준의 스노우플레이크까지 작동하게 하는 것이 항상 쉬운 것은 아니다”라며 “스트림릿이 그것을 쉽게 만들고, 실제 데이터베이스의 개체과 되도록 했으며, 확장성과 거버넌스 및 규정 준수 등 스노우플레이크의 모든 이점을 스트림릿에서 제공하게 됐다”고 말했다. 스트림릿이 스노우플레이크 안에서만 활용가능한 폐쇄적 도구로 바뀐 건 아니다. 여전히 스트림릿은 개방성을 최우선으로 내세우며 다양한 외부 통합 및 연동을 추구한다. 아만다 켈리는 “스트림릿은 스노우플레이크 내부에서 사용되지만 순전히 개발자 측에서도 사용할 수 있다”며 “VS코드로 이동하거나 사용하려는 다른 것과 공동 작업하는 것을 막고 싶지 않다는 게 기본 입장이고, 스노우플레이크에서 빌드하는 모든 새로운 API는 즉시 사용할 수 있는 첫번째 경험을 만들기 위한 것”이라고 설명했다. 그는 “많은 새로운 API를 VS 코드로 이동할 수 있고, 스노우플레이크 네이티브 앱을 위한 여러 훌륭한 파트너 업체의 것도 활용할 수 있다”며 “개발자에게 항상 선택권을 주고, 당신이 가진 최고의 것들과 통합될 수 있도록 노력하고 있다”고 덧붙였다. 스트림릿의 강점은 매우 쉽다는 것이다. 파이썬 외 다른 프로그래밍 언어에 익숙한 개발자라도 더 쉽게 파이썬에 접근할 수 있게 한다. 아만다 켈리는 파이썬 외 언어를 다루는 개발자에게 두려워하지 말고 활용해보라고 조언했다. 그는 “스트림릿은 코드를 조금만 알면 차트를 쉽게 만들 수 있어서, 쉽다는 측면에서 10점 만점에 9.5점과 같다”며 “많은 사람들과 이야기를 나눌 때 그들은 파이썬을 전혀 몰랐지만 스트림릿을 사용해 파이썬을 배우고 더 고급 작업을 수행 할 수 있게 됐다는 말을 정말 많이 듣는다”고 말했다. 그는 “파이썬을 아는 사람들이 더 쉽게 접근할 수 있는 방법에 대해 생각하고 있고, 현재 UI 중심의 빌딩 블록 중 일부를 살펴보고 있는데 코드 자체로 들어갈 필요없이 하게 하는 것에 관한 일”이라며 “파이썬 개발자조차 코드를 알 필요 없도록 더 쉽게 만들 수 있는 더 많은 것을 개발하고, LLM과 함께 완벽한 스트림릿 코드를 작성해 더 많은 것을 할 수 있게 만들 것”이라고 덧붙였다. 아만다 켈리는 과거 구글X에서 자율주행자동차 관련 기술 연구개발에 참여한 경력을 가졌다. 오픈소스 진영의 주요 인물로서 최근 생성형 AI 기술 영역에서 나타나는 기술 폐쇄 경향에 대해 어떻게 생각하는지 의견을 물어봤다. 그는 “기술을 개방한 뒤 시장 우위를 잃은 기업의 이야기가 넘쳐나며, 다른 회사가 그걸 가져가 포크하고 복제해 돈 벌 능력을 잃거나 명확한 비즈니스 모델 없이 실패하는 회사도 많다”며 “그래서 오픈소스라는 게 어렵다”고 말했다. 그는 “그렇기에 많은 회사가 자신의 일을 자기 가슴 가까이 두고 싶어 하는지 이해한다”며 “그러나 코로나19 팬데믹 떄 우리가 백신을 맞을 수 있었던 유일한 이유 중 하나는 과학계와 연구계에서 일어난 모든 공유 덕분이었다”고 설명했다. 그는 “우리는 커뮤니티로서 더 개방적일 수 있기를 바라며, 우리가 하고 있는 일이 기술 그 자체일 필요는 없기를 바란다”며 “자율 주행 자동차와 같은 경우 직접 경쟁이기 때문에 개방하기 어려울 수 있지만, 균형이 필요하다고 생각한다”고 답했다. 스트림릿은 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 현업 사용자 등의 조직 사일로를 해결하는 단초로 설명된다. 아만다 켈리는 “스트림릿의 이점 중 하나는 그룹이 따로 있어도 더 자주 대화할 수 있다는 것”이라며 “구성원이 제품 계층에서 연결된다면 더 자연스러운 대화를 할 수 있다”고 말했다. 그는 “조직을 재정렬하지 않고도 그룹을 조금 더 가깝게 만들 수 있는 많은 방법이 있다고 생각한다”고 강조했다. 그는 스트림릿 외에 유용한 파이썬 라이브러리를 추천해달라는 질문에 Altair, Plotly, Pandas 등을 꼽았다. 그는 마지막으로 한국의 파이썬 커뮤니티에게 인사를 건냈다. 그는 “스트림릿과 새로운 파이썬API와 같이 스노우플레이크용으로 출시하는 여러 훌륭한 제품을 사용해 보시기 바란다”며 “한국에 이미 스트림릿 사용자 커뮤니티가 있다는 것을 알고 있으며, 커뮤니티가 무엇을 만들고 있는지 보는 것을 좋아한다”고 말했다. 그는 “한국 커뮤니티가 더 많은 스트림릿을 만드는 것을 보고 싶다”고 강조했다.

2024.07.25 16:32김우용

SK하이닉스 "올해 HBM 매출 전년比 300% 성장할 것"

SK하이닉스가 AI 서버에서 수요가 강한 HBM(고대역폭메모리) 사업 확대에 대한 자신감을 드러냈다. SK하이닉스는 25일 2024년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 HBM 매출은 전년 대비 300% 성장할 것"이라고 밝혔다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, TSV(실리콘관통전극)으로 연결한 차세대 메모리다. 고용량 데이터 처리가 필요한 AI 서버에서 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이에 SK하이닉스는 TSV의 생산능력을 올해 2배 이상 확대하기로 했다. 청주에 위치한 M15 팹을 중심으로 투자가 진행되고 있는 것으로 알려졌다. 또한 SK하이닉스는 HBM3E(5세대 HBM)에 쓰일 1b(5세대 10나노급 D램)으로의 공정 전환도 추진 중이다. 1b D램은 현재 상용화된 D램 중 가장 최선단에 위치한 제품으로, 연말까지 월 9만장 수준의 생산능력을 확보할 계획이다. SK하이닉스는 "늘어난 TSV 및 1b 생산능력을 기반으로 HBM 공급을 빠르게 확대할 것"이라며 "올해 매출은 전년 대비 300% 성장하고, 내년에도 올해 대비 2배 이상의 출하량 성장을 기대한다"고 밝혔다.

2024.07.25 10:58장경윤

일론 머스크 "10만 GPU 클러스터 구축"…그록-3 개발 '올인'

일론 머스크 테슬라·엑스AI(xAI) 최고경영자(CEO)가 올해 12월 세계에서 가장 강력한 성능을 가진 인공지능(AI) 모델을 출시하겠다고 예고했다. 이를 위해 그래픽처리장치(GPU) 10만개로 작동하는 슈퍼 컴퓨터 클러스터 운영을 시작했다. 일론 머스크 CEO는 22일(현지시간) 소셜미디어 엑스(X·옛 트위터)에 "xAI, X, 엔비디아 등의 도움으로 멤피스 슈퍼클러스터가 오전 4시 20분부터 AI 모델 훈련을 시작했다"고 자축했다. 머스크는 xAI의 AI 모델 '그록'도 이 클러스터에서 훈련 중이라는 점도 알렸다. 이어 "단일 원격 직접 메모리 액세스(RDMA) 프로토콜에 약 10만 개의 수냉식 H100 클러스터를 탑재해 강력한 AI 훈련 클러스터를 만들었다"고 강조했다. 이는 데이터센터의 클러스터 개수로 비교하면 압도적인 수치다. 미국 아르곤 국립연구소의 '오로라'가 6만 개의 인텔 GPU를 보유중이다. 메타는 약 2만4천 개, 마이크로소프트는 약 1만4천400개 클러스트를 각각 구축한 정도다. 일론 머스크는 "새로운 슈퍼클러스터는 올해 12월까지 모든 측면에서 우수한 AI를 만드는 데 큰 이점이 될 것"이라고 덧붙였다. xAI는 지난 16일 일론 머스크가 멤피스 데이터센터 내부를 둘러보는 사진을 올리기도 했다. xAI가 지난해 12월 내놓은 그록은 올해 3월 1.5버전이 나왔다. 현재 그록-2와 그록-3을 훈련 중이다. 단순 언어모델 기반 챗봇이 아닌 멀티모달 모델 형태다. 이 회사는 차기 그록 모델이 뉴스 요약이나 그래프 제작 등 다양한 정보를 처리할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 테슬라와의 시너지를 통해 자율주행 기록과 운전자 관련 데이터를 모으고 있다는 것도 xAI의 최대 장점이다. 다만 서비스 접근성은 아직 떨어지는 건 고민거리다. 그록은 X 내부에서만 이용할 수 있으며 유료 구독형 서비스인 X 프리미엄을 이용해야 사용할 수 있어서다. 한국 기준 X 프리미엄은 월간 최소 8달러(약 1만2천원)이상의 가격을 내야 한다. 그럼에도 머스크는 그록에 대해 자신감을 내비쳤다. 머스크는 "새롭게 나오는 그록-2는 챗GPT의 최신 모델과 성능이 동등하거나 앞서나갈 것"이라고 말했다. 이어 "xAI의 엔지니어들은 현재 그록-2 공식 출시에 앞서 발견된 버그를 수정 중"이라며 "연말엔 그록-3을 선보일 예정"이라고 덧붙였다.

2024.07.24 18:20양정민

'디·비·디' 힘 합친다…AI·클라우드·빅데이터 융합 나서

비투엔을 최근 인수한 디모아가 자회사 디씨온과 함께 몸집을 키운다. 디모아는 비투엔·디씨온과 함께 AI·클라우드·빅데이터 등 신성장동력 확보를 위한 협업 체계를 만들기로 24일 밝혔다. 지난 10일 비투엔 경영권을 인수한 디모아는 인공지능(AI)·빅데이터 등 사업 분야에서 동력을 얻을 전망이다. 비투엔은 국내 AI 학습데이터 품질 관리 솔루션 '에스디큐포에이아이(SDQ for AI)'를 기반으로 관련 품질 관리 사업에 참여하고 있었다. 디모아는 기존 인프라에 비투엔의 AI·빅데이터 분석 솔루션을 결합해 좀 더 효율적인 서비스를 시장에 공급할 전망이다. 이번에 힘을 모으는 3사는 각기 다른 면에서 강점을 가지고 있다. 디모아는 한국마이크로소프트(MS) 클라우드 전문 파트너, 어도비 코리아의 상업용 총판과 안랩, 유니티(Unity) 코리아, 피티씨(PTC) 코리아, 줌(Zoom) 총판 등을 영위 중이다. 디모아의 자회사 디씨온은 공공기관, 금융기관 등을 대상으로 시스템관리(SM), 시스템통합(SI) 개발, 클라우드 이관 및 컨설팅 등을 중심으로 하고 있다. 비투엔은 ▲정부 주도 AI 학습 데이터 구축 사업 ▲AI 기반 기업금융 플랫폼 구축 사업 ▲빅데이터 플랫폼 구축 등 다양한 프로젝트를 수행 중이다. 디모아 관계자는 "비투엔 및 디씨온과의 긴밀한 협업으로 각 사의 강점을 극대화해 클라우드·AI·빅데이터의 결합으로 경쟁력을 한층 강화하고자 한다"며 "새로운 비즈니스 기회를 창출하고 시장에서 선도적인 위치를 점할 것"이라고 말했다.

2024.07.24 18:17양정민

[ZD SW 투데이] 엠클라우드브리지, '보급형 Ai 365' AI업무 플랫폼 출시 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆엠클라우드브리지, '보급형 Ai 365' AI 업무 플랫폼 출시 엠클라우드브리지가 '보급형 Ai 365' AI 업무 플랫폼을 출시했다. 이 플랫폼은 기업이 보안 걱정 없이 인공지능(AI)을 사용하도록 독립 클라우드 서버와 강화된 보안 시스템을 제공한다. 주요 기능으로는 '챗GPT' 기반 AI 채팅, 이미지 생성, 지식 검색 등이 있다. '보급형 Ai 365'는 설치 후 약 5일 만에 사용 가능하고 사용량에 따라 비용이 청구되므로 특히 중소기업에게 적합하다. 또 프로 버전으로 업그레이드 할 경우 경영보고서 비즈니스인텔리전스(BI), 한국형 전자결재 등 추가 기능을 사용할 수 있다. ◆뱅크웨어글로벌, 중국 농업 리스 기업에 AFS SaaS 플랫폼 제공 뱅크웨어글로벌이 중국 합작법인인 상하이 샹윈 페이리우 정보기술을 통해 조인리싱에 자산금융서비스(AFS) 서비스형소프트웨어(SaaS) 플랫폼을 제공한다. 이번 계약으로 조인리싱은 리스 거래를 보다 쉽게 관리할 수 있게 됐다. 샹윈의 AFS SaaS 플랫폼은 리스 운영을 위한 종합 솔루션을 제공한다. 또 상품 관리, 고객 관리, 딜러 관리 및 회계 기능도 포함한다. 농민을 주 고객으로 리스 서비스를 제공하는 조인리싱은 디지털 기술을 통해 관리 역량을 강화하기 위해 이번 플랫폼을 도입했다. ◆아이브릭스 LLM, 허깅페이스 한국어 리더보드 1위 달성 아이브릭스 자체 대규모언어모델(LLM) '세레브로-비엠-솔라(Cerebro-BM-solar)'가 허깅페이스의 한국어 AI 성능평가 리더보드인 '오픈-코-LLM(Open-Ko-LLM)'에서 1위를 차지했다. 특히 이 모델은 107억 개의 적은 매개변수로도 높은 상식·환각방지 능력을 갖춘 것으로 평가받았다. 아이브릭스는 2016년 설립된 한국어 언어처리 전문기업으로 AI 기술을 활용해 다양한 사업을 진행하고 있다. ◆동물과사람, '도그스포츠댄스 아카데미' 론칭 사단법인 동물과사람이 '도그스포츠댄스 아카데미'를 론칭한다. 동물과사람은 기초반·대회반을 포함한 총 8팀을 선착순 모집해 체계적인 도그스포츠댄스 교육을 제공할 예정이다. 참가자들은 온라인 세미나와 맞춤형 교육 혜택을 제공받으며 수강 기간은 9월 22일까지다. '도그스포츠댄스 아카데미'는 9월 28~29일 춘천 '강아지숲'에서 열리는 '2024 도그스포츠댄스 챔피언십'을 앞두고 마련됐다. 수강자들에게는 접수비 할인 혜택과 강아지숲 테마파크 무료 입장권이 제공될 예정이다. ◆KISIA, 국방보안 전시회에서 AI·양자·클라우드 보안 기술 공개 한국정보보호산업협회(KISIA)가 24일 서울 더케이호텔에서 '제19회 국방보안 정보보호 제품 전시회'를 개최했다. 이번 행사에는 AI 보안, 양자 보안, 클라우드 보안 등 신기술을 소개해 국내 기업과 기관의 보안 기술을 선보였다. 전시회에는 국방보안연구소, 한국전자통신연구원, 안랩 등 20개 기업과 기관이 참여해 28개의 부스를 운영하며 최신 보안 기술과 솔루션을 소개했다. 또 KISIA는 참관객 대상 스탬프 투어 이벤트를 진행해 행사 참여를 독려했다. ◆어니컴, KOLAS 데이터 품질 국제공인시험기관 인정 획득 어니컴이 한국인정기구(KOLAS)로부터 데이터 품질 분야(ISO·IEC 25024) 국제공인시험기관 인정을 획득했다. 이번 인정을 통해 어니컴은 데이터 품질 분야에서도 국제공인시험성적서를 발급할 수 있게 됐다. 이에 따라 데이터의 정확성·완전성·일관성 등을 정량적으로 측정해 데이터 관련 기업 및 공공기관의 고품질 데이터 확보에 기여할 예정이다.

2024.07.24 16:47조이환

한수원, 지역거점대학 협업…수력 빅데이터 활용 실용화 전문교육 시행

한국수력원자력(대표 황주호)은 22일부터 24일까지 강원대학교 춘천캠퍼스에서 사내 직원과 강원대학교 재학생 등 40여 명을 대상으로 '수력 미래 그린에너지 빅데이터 활용 실용화 전문교육'을 시행했다고 밝혔다. 한수원 수력연구교육센터와 지역거점대학이 공동 주관한 이번 교육은 모바일 및 코딩 프로그래밍, 데이터 구조분석, 머신러닝 기초 등의 주제로 구성됐다. 교육을 통해 수강생들은 산업현장에서 발생하는 다양한 데이터를 활용할 수 있는 역량을 강화하는 기회가 됐다. 특히, 이번 교육에서는 한수원 직원과 대학생 간 일대일 직무 멘토링을 통해 한수원 수력·양수 현업 직원들의 경험을 공유하고 학생들의 진로에 대해 상담하는 시간도 진행됐다. 고권후 한수원 수력연구교육센터장은 “이번 교육이 한수원 수력·양수 직원들과 지역거점대학교의 재학생들이 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 한 발 더 앞서갈 수 있는 기회가 되길 바란다”고 말했다. 한수원은 앞으로도 지역거점대학과 협력해 AI를 산업에 적용할 수 있는 분야를 발굴, 관련 교육을 확대해나갈 계획이다.

2024.07.24 13:52주문정

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