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크래프톤 펍지, 美 '콤플렉스콘 2026' 참가…머신 건 켈리와 협업 공개

인기 배틀로얄 지식재산권(IP)이 글로벌 팝 컬처 축제 현장에서 패션 컬렉션과 대형 체험 공간으로 새롭게 재해석된다. 크래프톤의 '펍지(PUBG)'는 미국 로스앤젤레스 컨벤션 센터에서 열리는 글로벌 팝 컬처 페스티벌 '콤플렉스콘 2026'에 참가한다고 30일 밝혔다. 이번 행사는 패션, 음악, 게임, 라이프스타일이 어우러진 종합 문화 행사로, 현지 시각 기준 다음달 3일부터 4일까지 이틀간 개최된다. 펍지는 행사 현장에서 글로벌 뮤지션 머신 건 켈리(mgk) 및 그가 설립한 플로어 13과 함께한 첫 협업 프로젝트를 공개한다. 양사는 펍지 핵심 테마인 '생존'을 모티브로 삼아 한정 패션 아이템으로 구성된 캡슐 컬렉션을 선보이며 지식재산권의 영역 확장을 꾀한다. 현장 부스는 'PUBG: 배틀그라운드'의 사막 맵 '미라마'를 콘셉트로 꾸며진다. 머신 건 켈리의 실제 무대 연출에 쓰이는 대형 헬리콥터를 중심 조형물로 배치하고, 게임 속 배경과 오브제를 현실에 구현한 포토존 및 방문객 참여형 라운지를 함께 운영할 예정이다. 크래프톤은 이번 참가를 계기로 게임 내에서 축적한 세계관과 이용자 경험을 패션과 오프라인 공간으로 확장하고, 북미를 비롯한 글로벌 문화·패션 대중과의 소통 접점을 지속적으로 넓혀갈 방침이다.

2026.09.30 15:02진성우 기자

가트너 "2029년까지 VM웨어 고객 55% 이전 고려"...대체 인프라 검토

가트너가 2029년까지 VM웨어 기반 환경을 운영하는 기업 중 55%가 대체 분산형 하이브리드 인프라 제품 도입을 검토하기 위한 개념검증에 착수할 것으로 전망했다. 브로드컴 인수 이후 구독 비용과 라이선스 정책, 기술지원에 대한 불만이 커지면서 기업들이 VM웨어 이전 가능성을 중장기적으로 검토하고 있다는 분석이다. 26일 가트너는 '2026 매직 쿼드런트: 분산형 하이브리드 인프라' 보고서에서 2029년까지 기업의 55%가 VM웨어 기반 환경을 대체할 분산형 하이브리드 인프라 제품의 PoC를 시작할 것으로 예상했다. 2026년 25%에서 두 배 이상 늘어난 수치다. 분산형 하이브리드 인프라는 온프레미스 데이터센터, 퍼블릭 클라우드, 엣지 환경에 걸친 인프라를 통합 운영하는 하이브리드 클라우드 체계를 의미한다. 기업들은 가상화뿐 아니라 컨테이너, 자동화, 데이터 서비스, AI 워크로드 운영까지 하나의 운영 모델로 관리할 수 있는 플랫폼을 요구하고 있다. 다만 가트너의 전망은 VM웨어 고객이 단기간에 대거 이탈한다는 의미로 해석하기는 어렵다. VM웨어 환경 전환은 가상머신 이전에 그치지 않고 애플리케이션 호환성 검증, 네트워크 및 스토리지 재설계, 백업과 재해복구 체계 전환, 운영 인력 재교육을 수반하는 대형 프로젝트이기 때문이다. 특히 2029년은 브로드컴의 VM웨어 인수 완료 후 약 6년이 되는 시점이다. 인수 전후 다수 기업이 안정적인 운영을 위해 3년 단위 구독 계약을 체결한 만큼, 상당수 기업은 기존 계약을 한 차례 더 연장하면서 대체 플랫폼을 시험할 가능성이 있다. 이후 계약 갱신 시점에 맞춰 실제 이전 여부를 결정하는 방식이다. VM웨어 경쟁사들은 고객 확보에 적극 나서고 있다. 뉴타닉스는 하이퍼컨버지드 인프라와 프라이빗 클라우드 플랫폼을 앞세우고 있으며, 마이크로소프트는 애저 로컬과 윈도우 서버 기반 가상화 환경을 대안으로 제시한다. 아마존웹서비스(AWS)는 아웃포스트와 로컬 존을, 오라클과 에이치피이, 프로엑스모스 등은 각자 가상화와 하이브리드 클라우드 제품군을 강화하고 있다. 가트너는 VM웨어의 기술력 자체는 여전히 높게 평가했다. 분산형 하이브리드 인프라 부문에서 VM웨어는 AWS, 뉴타닉스, 마이크로소프트, 오라클과 함께 리더로 분류됐다. 핵심 가상화 기술, 소버린 클라우드 생태계, AI 네이티브 인프라 역량이 주요 강점으로 꼽혔다. 서버 가상화 플랫폼 부문에서도 VM웨어는 리더 지위를 유지했다. 가트너는 VM웨어가 프라이빗 클라우드, 테스트와 개발, 레거시 애플리케이션 지원, 재해복구, 엣지, AI 등 주요 활용 사례 전반에서 높은 기술 역량을 보유한 것으로 평가했다. 광범위한 하드웨어 및 독립소프트웨어벤더 생태계, 대규모 설치 기반 역시 대형 기업이 단기간에 플랫폼을 바꾸기 어려운 배경이다. 반면 고객 경험과 상업 정책은 약점으로 지적됐다. 가트너는 VM웨어가 다른 시장 리더와 비교해 커뮤니케이션, 상업적 거래 관행, 지원 지연 문제에서 더 많은 부정적 고객 평가를 받고 있다고 분석했다. 서버 가상화 플랫폼 보고서에서도 고객들은 코어 단위 구독 모델 전환 이후 비용이 크게 늘었다고 평가했다. 협상 과정에서 유연성이 부족해 인프라와 운영 조직 책임자들이 마이그레이션 대안을 적극 검토하고 있다는 지적도 제기됐다. 대체 사업자들도 해결 과제를 안고 있다. 뉴타닉스는 라이선스와 가격 체계가 복잡하고 비용이 고객 기대를 넘어설 수 있다는 평가를 받았다. AWS 로컬 존은 일부 고비용 대도시에서 상위 리전보다 15~35%의 가격 프리미엄이 발생할 수 있는 것으로 분석됐다. 마이크로소프트 환경은 애저 포털, 윈도우 관리자 센터, 시스템 센터 버추얼 머신 매니저 등 여러 관리 콘솔을 병행해야 하는 운영 복잡성이 약점으로 꼽혔다. 에이치피이는 서버 가상화 플랫폼 부문에서 챌린저로 평가받았지만 일부 핵심 기능과 시장 검증 측면에서 보완이 필요하다는 진단을 받았다. 중소규모 VM웨어 대체 수요에서 자주 거론되는 프로엑스모스는 니치 플레이어로 분류됐다. 대형 엔터프라이즈 애플리케이션 지원 범위와 기술지원 인력 규모가 제한 요인으로 지적됐지만 북미 사무소 개설과 24시간 기술지원 확대는 개선 움직임으로 평가된다. 줄리아 팔머 가트너 리서치 부사장 겸 애널리스트는 "2029년까지 기업의 55%가 VM웨어 기반 배포 환경을 대체하고 하이브리드 클라우드 인프라 제공 방식을 채택하기 위해 대체 분산형 하이브리드 인프라 제품 개념검증을 시작할 것"이라고 전망했다.

2026.09.26 10:00남혁우 기자

수세, 가트너 매직 쿼드런트 3개 부문 등재…컨테이너 3년 연속 리더

수세(SUSE)가 가트너 2026년 매직 쿼드런트 3개 부문에 이름을 올렸다. 수세는 컨테이너 관리 부문에서 '수세 랜처 프라임'을 앞세워 3년 연속 리더에 선정됐다고 24일 밝혔다. 서버 가상화 플랫폼 부문과 분산 하이브리드 인프라 부문에서는 각각 비저너리로 올렸다. 이번 평가에 대해 수세는 가상 머신(VM), 컨테이너, 인공지능(AI) 워크로드를 단일 플랫폼에서 통합 운영하려는 기업 수요가 반영된 결과라고 설명했다. 기업들은 데이터센터와 멀티클라우드, 엣지 환경 전반에서 운영 복잡성을 줄이면서 디지털 주권을 유지할 수 있다는 것이다. 특히 수세는 단일 오픈 제어 평면을 기반으로 기존 가상화 환경과 클라우드 네이티브 애플리케이션, AI 워크로드를 함께 관리할 수 있는 통합 인프라 전략을 강조하고 있다. 최근 AI 도입이 확대되면서 분산된 인프라를 효율적으로 운영하려는 기업들의 요구가 커지고 있다는 판단이다. 토마스 디 지아코모 수세 최고기술·제품책임자(CTPO)는 "기업들은 벤더 종속 없이 기존 가상 머신 환경을 유지하면서 AI 프로젝트와 클라우드 네이티브 애플리케이션을 확장할 수 있는 인프라를 원하고 있다"며 "수세의 오픈 분산 인프라 플랫폼은 복잡성을 줄이고 운영 통제권과 보안, 개방성을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다"고 밝혔다. 피터 스메일스 수세 클라우드 네이티브 사업부 총괄 매니저는 "가상화와 컨테이너를 단일 제어 평면 아래 통합해 고객이 운영 사일로나 벤더 종속 없이 현대화를 추진할 수 있도록 지원하고 있다"며 "이종 환경과 엣지, 소버린 클라우드, AI 중심 환경에서 통제권을 확보하려는 기업들의 수요가 지속적으로 증가하고 있다"고 말했다.

2026.09.24 10:10남혁우 기자

스누아이랩, CAD 기반 AI 머신비전 플랫폼 'SMVT' 공개

스누아이랩이 캐드(CAD) 데이터를 활용해 검사 설정부터 AI 모델 학습, 검사 애플리케이션 구축까지 지원하는 통합 머신비전 플랫폼을 선보이며 제조업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나섰다. 피지컬 AI 머신비전 전문기업 스누아이랩은 CAD 기반 AI 머신비전 플랫폼 '스누아이랩 머신 비전 툴(SMVT)'를 공개했다고 11일 밝혔다. SMVT는 CAD 데이터를 기반으로 2D·3D 품질검사를 수행하는 플랫폼이다. CAD 정보를 AI가 해석해 검사 위치와 판정 기준을 자동 설정하고, 실제 제품의 촬영·스캔 데이터와 비교해 품질을 분석한다. 여기에 가상 결함 데이터 생성과 대규모언어모델(LLM) 기반 검사 파이프라인 자동 생성 기능까지 제공해 제조 현장의 스마트팩토리 구축과 AX 전환을 지원한다. 기존 비전검사 시스템은 '골든 샘플' 이미지를 기반으로 검사 영역과 정렬 기준점을 엔지니어가 직접 설정해야 했다. 제품이 변경될 때마다 설정 작업을 반복해야 하고 작업자 숙련도에 따라 검사 품질 차이가 발생하는 한계도 있었다. 스누아이랩은 CAD 파일을 AI가 직접 분석해 검사 정보를 자동 생성하는 기술을 개발했다. 이를 통해 사람의 개입을 최소화하면서도 검사 결과의 일관성과 정확도를 높일 수 있도록 했다. SMVT는 제품 모델이 변경되더라도 새로운 CAD 파일만 불러오면 검사 정보를 자동으로 재구성한다. 별도의 수작업 설정 없이 검사 환경을 구축할 수 있어 신제품 개발과 양산 전환 과정의 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. SMVT는 2D·3D 스캔 데이터를 3D CAD 모델과 자동으로 정합하는 기능을 제공한다. 검사 대상의 위치나 각도에 편차가 발생하더라도 CAD 모델을 기준으로 데이터를 자동 정렬해 안정적인 검사가 가능하다. 또한 CAD를 기준으로 정합된 2D 이미지와 3D 형상 데이터를 함께 활용해 표면 검사와 치수 검사를 통합 수행한다. 흠집, 오염, 변색과 같은 표면 결함은 물론 높이, 깊이, 간격 등 치수 정보까지 동시에 분석할 수 있으며, 결함 위치와 형태를 3차원으로 시각화해 제공한다. 제조 현장에서 AI 검사 도입의 가장 큰 과제 중 하나는 충분한 결함 데이터를 확보하는 것이다. 생산 초기 단계에서는 실제 불량 데이터가 부족해 AI 모델 학습이 쉽지 않다. SMVT는 CAD 데이터와 물리 기반 렌더링(PBR) 기술을 활용해 흠집, 찍힘, 변형 등 다양한 가상 결함 데이터를 생성한다. 결함 종류와 위치 정보도 함께 제공해 실제 결함 데이터가 충분하지 않은 상황에서도 AI 검사 모델을 사전 학습할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업들은 실제 불량 데이터 확보를 기다리지 않고 생산 이전 단계부터 AI 검사 체계를 구축할 수 있다. SMVT는 LLM을 활용해 검사 파이프라인 설계 과정도 자동화했다. 사용자가 자연어로 검사 목적과 조건을 입력하면 시스템이 이를 해석해 이미지 취득, CAD 정렬, 검사영역(ROI) 설정, 측정, 정상·결함 판정 등에 필요한 기능 블록을 자동 추천하고 검사 파이프라인을 구성한다. 기존에는 전문 엔지니어가 각 기능을 직접 선택하고 연결해야 했지만, SMVT는 자연어 기반 설계를 지원해 비전문가도 손쉽게 검사 애플리케이션을 구축할 수 있도록 했다. 스누아이랩은 자동차 부품, 이동통신 단말기, 생활가전, 전기차 배터리 등 다양한 제조 분야에서 SMVT의 개념검증(PoC)을 진행하며 기술력을 검증했다. 또한 단말기용 커넥터 소자, 반도체 제조용 운반장비 부품, 자동차 동력전달장치 부품 등에 가상 결함 데이터 생성 기술을 적용하며 실제 제조 환경에서의 활용 사례를 확보했다. 유명호 스누아이랩 대표는 "제조업의 AI 전환이 본격화되면서 설계부터 생산, 품질관리까지 데이터를 연결하는 지능형 품질관리 체계의 중요성이 커지고 있다"며 "SMVT는 CAD 기반 자동 검사 설정과 가상 결함 데이터 생성, LLM 기반 검사 파이프라인 자동화 기능을 하나의 플랫폼으로 통합해 제조기업의 AI 도입 장벽을 낮추는 데 초점을 맞췄다"고 말했다. 이어 "앞으로 자동차, 반도체, 배터리, 전자부품 등 다양한 산업군에서 적용 사례를 확대하고 국내 제조 현장의 스마트팩토리 AX 전환을 지원하는 핵심 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.09.15 17:01남혁우 기자

"십수년 투자한 인프라 그대로"…브로드컴, 기업 AI 전환 부담 낮춘다

브로드컴이 기존 VM웨어 인프라를 전면 교체하지 않고도 인공지능 전환을 추진할 수 있는 프라이빗 AI 클라우드 전략을 제시했다. 기업이 십수년간 구축한 가상화 자산 위에 VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF)을 적용해 그래픽처리장치(GPU)와 AI 워크로드를 단계적으로 통합하고 데이터·보안·운영 정책을 일관되게 관리하도록 지원한다는 구상이다. 브로드컴은 9일 서울 강남파이낸스센터에서 개최한 간담회를 통해 미국 라스베이거스에서 열린 VM웨어 익스플로어 2026의 주요 발표 내용과 한국 시장 전략을 소개했다. 이날 행사에는 폴 사이모스 브로드컴 소프트웨어 아시아 총괄 부사장과 김정환 브로드컴 코리아 부사장이 참석했다. 폴 사이모스 부사장은 AI 도입이 실증 사업을 넘어 실제 업무와 핵심 시스템으로 확산하는 과정에서 기업이 데이터 주권, 보안, 인프라 비용, 운영 복잡성 문제에 직면하고 있다고 진단했다. 특히 제조·금융·공공 등 민감한 데이터를 다루는 업종에서는 외부 클라우드 의존도를 낮추면서도 AI 모델을 안전하게 운영할 수 있는 환경이 요구된다고 봤다. VCF는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 가상화 기능에 자동화와 운영 관리 기능을 통합한 프라이빗 클라우드 플랫폼이다. 브로드컴은 기업이 서버와 GPU, 가상머신, 컨테이너, AI 워크로드를 각각 분리해 관리하는 방식에서 벗어나 단일 플랫폼에서 통합 운영할 수 있다고 설명했다. 델, 오라클 등도 AI 인프라와 AI 팩토리 전략을 확대하는 가운데 브로드컴은 기존 VM웨어 기반 인프라 투자 자산을 그대로 활용할 수 있다는 점을 주요 차별화 요소로 내세웠다. 고객은 기존 가상화 환경 위에 VCF와 GPU 자원, AI 워크로드를 순차적으로 추가할 수 있다. AI 도입을 위해 인프라를 전면 재구축하거나 별도 관리 체계를 만들 필요를 줄인다는 설명이다. 브로드컴은 AI를 별도 플랫폼으로 구축해 새로운 사일로를 만드는 방식보다, 기존 프라이빗 클라우드 환경에 AI를 통합하는 접근을 강조했다. 가상화와 스토리지, 네트워크, 보안, 자동화에서 사용하던 운영 정책을 AI 모델과 에이전트 환경에도 일관되게 적용할 수 있다는 것이다. 회사 측은 이를 AI 팩토리 전략으로 구체화하고 있다. AI 팩토리는 GPU 인프라 구축에 그치지 않고, 기업이 AI 모델을 배포하고 조직별로 활용하며 보안과 거버넌스를 적용할 수 있도록 지원하는 플랫폼 개념이다. 기업은 공통 인프라 위에서 모델을 중앙 관리하고, 업무별 목적에 따라 여러 부서가 이를 공유·활용할 수 있다. AI 게이트웨이와 멀티테넌트 환경도 주요 기능이다. 기업은 AI 모델과 에이전트에 대한 접근 권한을 제어하고, 사용량을 모니터링하며, 보안 정책을 적용할 수 있다. 브로드컴은 특정 모델이나 하드웨어에 종속되기보다 기업이 업무에 따라 소형 언어 모델, 오픈 모델, 대규모 언어 모델 등을 선택할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 에이전틱 AI가 기업 시스템과 데이터에 직접 연결되는 환경에서 보안도 핵심 과제로 제시됐다. 브로드컴은 인프라 보안에 더해 모델, 데이터, 사용자 권한, 에이전트의 행동을 통제해야 한다고 강조했다. 이를 위해 AI 보안 준비 프로그램을 통해 보안 현황 평가, 설계, 구축, 운영 역량 강화 과정을 지원한다. 운영과 비용 최적화 기능도 소개했다. VCF의 메모리 티어링은 고가 DRAM과 NVMe 스토리지를 계층화해 활용하는 방식이다. 자주 사용하지 않는 데이터는 NVMe 영역으로 이동시키고 핵심 워크로드에 DRAM을 우선 할당해 메모리 비용과 자원 사용량을 줄일 수 있다. VCF AI 어시스턴트는 인프라 상태 점검, 문제 진단, 장애 대응, 운영 최적화를 지원한다. AI와 프라이빗 클라우드 운영에 필요한 전문 인력이 부족한 기업에서 관리 부담을 낮추는 기능으로 제시됐다. 브로드컴은 VM웨어 제품의 비용 부담에 대해서도 전체 IT 총소유비용 관점에서 판단해야 한다고 밝혔다. 단순 라이선스 비용뿐 아니라 하드웨어, 스토리지, 운영 인력, 보안, 자동화, AI 워크로드 대응에 드는 비용을 종합적으로 고려해야 한다는 설명이다. VM웨어 익스플로어 2026 공개한 v스피어 스탠다드는 일부 시장에서 제공하는 방향을 검토하고 있다. 다만 브로드컴의 주력 방향은 단순 컴퓨팅 가상화보다 네트워크·스토리지 가상화와 운영 자동화까지 통합한 VCF 중심 프라이빗 클라우드 전환에 맞춰져 있다. 폴 사이모스 부사장은 "기업은 AI 도입 과정에서 모델뿐 아니라 데이터, 보안, 인프라, 운영 체계를 함께 고려해야 한다"며 "고객이 기존 VM웨어 투자 자산을 바탕으로 안전하고 확장 가능한 프라이빗 AI 클라우드를 구축하고, AI 전환 속도를 높일 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.09 14:59남혁우 기자

700만명 모은 토스 '페이스페이'…"보안 난이도, 금융권 수준 강화"

최근 편의점이나 카페 등에서 얼굴 인식으로 결제하는 모습을 종종 볼 수 있다. 결제 단말기에서 얼굴 인증에 성공하면 등록된 카드로 자동 결제가 이뤄진다. 지갑이나 스마트폰이 없어도 토스에 결제 수단과 얼굴 인증을 등록하면 누구나 '페이스페이'를 이용할 수 있다. 토스는 지난해 3월 서울 일부 지역에서 페이스페이를 시범 출시한 뒤 같은 해 9월 전국으로 확대하며 정식 출시했다. 이후 약 5개월 만에 가입자 200만명을 돌파했고 최근 누적 가입자는 700만명을 넘어섰다. 토스의 얼굴인식 모델은 자체 기술을 기반으로 한다. 서비스 초기에는 외부 솔루션을 도입했지만 기술 내재화를 위해 독자 솔루션 개발에 나섰다. 현재까지 400만명의 사용자 얼굴 이미지를 모델 학습에 활용했으며, 나머지 300만명 이미지도 학습할 계획이다. 페이스페이 출시 1주년을 맞은 토스는 빠르게 늘어나는 이용자 수요에 맞춰 보안 강화 등 기술 고도화에 나서고 있다. 지디넷코리아는 지난달 26일 서울 서초구 토스 신논현 오피스에서 페이스페이 기술을 이끄는 신종주 토스 페이스모델링팀 리더를 만나 인터뷰를 진행했다. 페이스페이, 700만명 중 한 명 찾는 기술 신 리더는 페이스페이 인식 기술을 사용자의 얼굴을 찾고 식별하는 기술이라고 설명했다. 먼저 이용자의 얼굴 유무를 판단한 뒤 해당 이미지를 서버로 보내 기존 데이터베이스(DB)와 비교한다. “인증을 시도한 사용자가 기존에 등록된 700만 명 중 누구인지 찾아내는 일”이라는 것이 신 리더의 설명이다. 사용자를 식별하는 것만큼 등록되지 않은 사용자를 구별하는 것도 중요하다. 그는 “미등록 사용자가 결제를 시도했을 때 내부 DB에 없는 사람이라는 것도 알아내야 한다”며 “미등록자가 700만명 중 한 명으로 인식되면 결제 사고로 이어지기 때문”이라고 강조했다. 페이스페이는 은행 뱅킹 앱이나 증권사 모바일트레이딩시스템(MTS) 등 전통 금융권에서 제공하는 얼굴인증 서비스와 차이가 있다. 대부분 금융사의 얼굴인증 서비스는 스마트폰 제조사가 제공하는 단말기 기능을 활용한다. 페이스페이는 크게 네 가지 모델로 구성된다. ▲사용자의 얼굴을 찾아내는 페이스 디텍션 모델 ▲마스크 착용 여부 등을 판별하는 페이스 퀄리티 어세스먼트 모델 ▲사진 등 가짜 얼굴을 찾아내는 라이브니스 디텍션 모델 ▲해당 얼굴이 누구인지 구분하는 페이스 레코그네이션 모델이다. 결제 순간에는 위변조를 탐지하는 라이브니스 기술과 이상거래탐지시스템(FDS)이 동시에 작동한다. 닮은꼴·쌍둥이는 '추가 인증'으로 안전장치 토스 페이스페이는 사용자에게 생긴 미묘한 외모 변화도 포착한다. 안경이나 화장법을 바꾸거나 모자를 쓰는 수준의 변화는 모델 트레이닝을 통해 인식할 수 있도록 했다. 다만 성형수술 등으로 인상이 크게 달라진 경우에는 인식되지 않을 수 있어 얼굴을 재등록해야 한다. 반대로 형제, 자매, 쌍둥이처럼 사용자와 닮은 사람이 페이스페이 인증을 시도하면 어떻게 될까. 토스는 지금까지 문제가 발생한 적은 없지만 만일의 가능성에 대비해 안전장치를 마련했다. 사용자가 별도로 설정하지 않아도 닮은 얼굴이 있는 경우 얼굴인식 이후 휴대폰 뒷자리 입력 등 2차 인증을 거치도록 했다. 신 리더는 “형제, 자매의 경우 지금까지 (얼굴인식 서비스에서) 큰 문제는 없었다”며 “다만 쌍둥이의 경우 육안으로 보기에도 구별하기 어려울 정도로 닮은 분들이 있는데 사람이 구분하지 못하는 것은 기계도 어렵다”며 사실상 전 세계가 공통으로 겪는 기술적 한계라고 설명했다. 꼭 쌍둥이가 아니더라도 닮은 이용자가 있는 경우 동일하게 적용한다. 그럼에도 오결제가 발생하면 안심보상제를 통해 전액 보상한다는 것이 토스 측 설명이다. 사용자 늘자 보안도 강화…얼굴 정보 암호화 최근 페이스페이 사용자가 빠르게 늘면서 토스는 금융권 수준의 보안 적용에 나섰다. 토스는 이용자 얼굴 이미지별 숫자 고유값인 벡터를 암호화해 서버에 저장하고 있다. 페이스페이 결제 과정에서 이용자 얼굴과 기존 데이터를 비교할 때도 벡터를 암호화한 상태로 처리한다. 신 리더는 “중요한 것은 암호화된 값을 복원할 수 없어야 하는 것”이라며 “그러니까 해커가 벡터를 탈취하더라도 복호화 키는 토스가 가지고 있어 탈취 데이터는 무의미해진다”고 비유했다. 이와 함께 토스 소속 화이트해커와 블랙해커가 페이스페이 서버의 취약점을 파악하고 대응하고 있다. 신 리더는 “사용자가 늘어날수록 보안 난이도가 점점 높아져서 바쁘게 움직이고 있다”고 말했다. 한편 토스는 IT 기술을 활용해 간편송금 등 다양한 서비스를 한 플랫폼에서 공급하는 기업이다.

2026.09.02 10:52홍하나 기자

밸브 "스팀머신 예약 주문 처리 중…연내 예약 배송 완료 목표"

밸브가 신형 콘솔-PC 하이브리드 기기 '스팀 머신'의 공급 부족 현상과 관련해 올해 말까지 기존 예약 물량을 모두 소화하겠다고 밝혔다. 31일 IGN에 따르면, 밸브는 공식 블로그를 통해 현재 예약 구매 신청자 전원이 연내에 제품을 구매할 수 있을 것이라고 공지했다. 앞서 밸브는 스팀 머신 출시 직후 예약 페이지를 개설하고 추첨을 통해 예약 및 대기 목록으로 나눠 관리해 왔다. 현재 정확한 사전 신청 수량은 공개되지 않았으나, 전 세계적인 수요를 처리하는 데 올해 말까지 걸릴 만큼 많은 신청자가 몰린 것으로 예상된다. 외신은 지역별 수요 격차도 확인됐다고 전했다. 밸브 측이 지역 재고 상황에 따라 대기 목록에 있던 이용자가 예약 목록으로 전환될 수 있으며, 일부 지역에서는 이미 예약 물량 공급이 완료됐다고 설명했기 때문이다. 이번 물량 공급 차질의 주요 원인으로는 글로벌 메모리 반도체 수급난이 꼽힌다. 한편 밸브는 기기 커스텀을 위한 외관 CAD 파일을 공개해 이용자가 직접 3D 프린터로 페이스 플레이트와 스킨을 직접 제작할 수 있도록 지원한다.

2026.07.31 09:37진성우 기자

밸브 '스팀 머신' 이베이서 웃돈 거래 기승…정가 2배 넘기도

밸브의 신규 기기 '스팀 머신'의 예약 판매가 시작된 가운데, 이베이에서 정가의 두 배가 넘는 가격에 기기가 거래되고 있다고 IGN이 28일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면 밸브는 최근 무작위 추첨 방식의 스팀 머신 예약 구매 접수를 진행했다. 이후 당첨자들을 대상으로 '예약 대기열' 또는 '대기자 명단' 포함 여부를 알리는 이메일 발송을 시작했다. 밸브는 초기 물량 부족을 예상해 구매 공정성을 높이고자 무작위 시스템을 도입했다. 하지만 당첨 이메일이 발송된 직후부터 이베이 등에는 예약 구매 권한을 되파는 리셀러들의 판매 게시물이 잇따라 나타났다. 실제 거래 가격은 정가를 크게 웃돌았다. 정가 1128달러(약 173만3736원)인 '512GB 컨트롤러 포함 모델'은 1500달러(약 230만5500원)에 판매됐다. 정가 1349달러(약 207만3413원)인 '2TB 컨트롤러 미포함 모델'의 경우 두 배가 넘는 2899달러(약 445만5763원)에 거래가 성사된 것으로 분석됐다. 이 같은 밸브 신제품의 프리미엄 거래는 앞서 출시된 신형 '스팀 컨트롤러' 사전 예약 당시에도 발생했다. 정가 99달러(약 15만2163원)였던 해당 기기 역시 리셀러들을 통해 250달러(약 38만4250원) 이상에 거래된 바 있다. 외신은 대기자 명단에 등록된 일반 이용자들이 언제 정가로 기기를 구매할 수 있을지는 미지수라고 분석했다.

2026.06.30 09:35정진성 기자

AI 가상화 성능 한계 넘었다…넷앱·SK텔레콤, AI 클라우드 최적화 검증

넷앱과 SK텔레콤이 가상화 환경에서도 물리 서버에 가까운 인공지능(AI) 성능을 구현하는 데 성공하며 기업의 AI 인프라 구축 방식에 새로운 가능성을 제시했다. 넷앱은 SK텔레콤과 공동으로 진행한 개념검증(PoC)을 통해 AI 워크로드를 가상머신(VM) 환경에서 실행하면서도 물리 서버 대비 99% 이상의 성능을 확보했다고 25일 밝혔다. 이번 검증은 넷앱의 AI 스토리지 플랫폼인 AFX 시스템과 SK텔레콤의 AI 클라우드 서비스인 페타서스 AI 클라우드를 기반으로 진행됐다. 양사는 엔비디아 GPU 다이렉스 스토리지(GDS) 기술을 적용해 데이터 전송 경로를 최적화하고, AI 학습 및 추론 과정에서 발생하는 병목 현상을 최소화했다. 그동안 AI 워크로드는 대규모 연산 자원을 요구하는 특성상 가상화 환경에서 성능 저하가 발생하는 것이 일반적이었다. 가상머신은 자원 활용 효율성과 운영 유연성을 높일 수 있지만, 여러 작업이 동시에 자원을 공유하는 과정에서 추가적인 오버헤드가 발생해 AI 성능에 영향을 미치는 경우가 많았다. 이 같은 문제는 반도체 설계 자동화(EDA), 금융 서비스, 제조, 통신 등 초저지연과 고성능 처리가 필수적인 산업 분야에서 AI 인프라 확산의 걸림돌로 지적돼 왔다. 양사는 이번 프로젝트를 통해 인프라 아키텍처와 소프트웨어 스택 전반을 최적화함으로써 가상화 환경과 물리 서버 간 성능 차이를 사실상 해소했다고 설명했다. 이를 통해 기업들은 AI 인프라를 보다 유연하게 운영하면서도 고성능 학습·추론 환경을 구축할 수 있게 됐다. PD 프라사드 넷앱 AI 데이터 인프라 총괄 부사장은 "이번 협력은 엔터프라이즈 AI 환경에 최적화된 데이터 인프라의 가능성을 입증한 사례"라며 "기업들은 가상화 환경에서도 높은 성능을 확보해 AI 서비스 개발과 운영 속도를 높이고 인프라 활용 효율을 극대화할 수 있을 것"이라고 말했다. 정민영 SK텔레콤 AI DC 솔루션 담당은 "이번 검증을 통해 AI 클라우드 환경에서 가장 큰 과제 중 하나였던 가상화 성능 저하 문제를 상당 부분 개선했다"며 "페타서스 AI 클라우드가 실제 기업 환경에서 활용 가능한 상용 수준의 AI 플랫폼임을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "고성능 AI 워크로드를 안정적으로 지원하면서도 운영 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하려는 기업들에게 실질적인 대안이 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2026.06.25 15:47남혁우 기자

AI가 분석하는 e스포츠 음성 데이터, 승리 공식 바꾼다

SAP가 e스포츠 게임단 팀 리퀴드와 선수 간 커뮤니케이션과 감정, 의사결정 과정까지 데이터화해 경기력 향상에 나섰다. SAP는 23일 서울 중구 HJ비즈니스센터에서 개최한 간담회를통해 팀 리퀴드와 공동 개발한 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션을 소개했다. SAP와 팀 리퀴드는 2018년부터 협력 관계를 이어오고 있다. 초기에는 경기 데이터 분석을 중심으로 협력했지만 최근에는 생성형 AI와 기계학습(ML)을 활용한 고도화된 분석 영역으로 확대되고 있다. 현재 양사는 AI 드래프트 시뮬레이터, 팀파이트 자동 탐지 기능에 이어 음성 인텔리전스 솔루션까지 공동 개발해 활용하고 있다. 음성 감정 분석…팀워크·리더십 구조 검증 이번에 공개된 AI 기반 음성 인텔리전스는 e스포츠 경기 중 선수 간에 음성 데이터를 자동 수집한 뒤 AI를 활용해 선수별 음성을 분리하고 음성 내용을 코치진이 활용할 수 있도록 데이터로 제공한다. 그동안 프로 e스포츠 팀은 매일 수시간 분량 음성 커뮤니케이션 데이터를 생성해 왔지만 대부분 오디오 형태로 저장돼 체계적인 분석이 어려웠다. 리그 오브 레전드와 같은 팀 기반 게임에서는 선수 간 의사소통과 감정 상태가 경기 결과에 직접적인 영향을 미치지만 이를 정량적으로 측정할 수단이 제한적이었다. SAP는 이번 솔루션을 통해 음성 데이터 분석 과정을 완전 자동화했다. 경기 녹화본이 확보되면 AI가 멀티채널 오디오를 수집하고 선수별 음성을 분리한 뒤 음성 활동 감지(VAD), 음성 전사(STT), 화자 식별, 감정 분석 등을 수행한다. 이를 통해 기존에 수시간이 걸리던 수동 리뷰 작업을 수분 내에 완료할 수 있다는 설명이다. 톰 발크스 파트너십 매니저는 "실제 경기 환경의 압박 속에서 팀 커뮤니케이션을 체계적으로 분석할 수 있게 된 것은 이번이 처음"이라며 "정제되지 않은 음성 채팅 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환해 코치진이 경기 결과와 커뮤니케이션, 감정, 의사결정 과정 간의 관계를 분석할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 이어 "이는 경기력 분석과 선수 육성, 팀 문화에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것"이라고 강조했다. 특히 팀 리퀴드는 이번 솔루션을 단순 감정 분석 도구가 아닌 팀워크와 리더십 구조를 분석하는 플랫폼으로 활용하고 있다. 하이탐 알그보리 팀 리퀴드 LoL 애널리틱스 및 데이터 총괄은 "감정 분석 결과를 선수 평가에 직접 활용하는 것이 아니라 경기 중 평소와 다른 플레이나 의사소통 패턴이 나타났을 때 이를 객관적으로 검증하는 용도로 활용한다"고 설명했다. 그는 "선수 5명이 모두 정보만 전달하면 실제 의사결정은 이뤄지지 않는다"며 "누가 정보를 종합해 팀의 행동 방향을 제시하는지, 어떤 선수가 전략적 결정을 주도하는지 파악하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "특정 선수가 지나치게 의사결정을 독점하거나 반대로 리더십 공백이 발생하는 상황도 확인할 수 있다"며 "선수들의 커뮤니케이션 성향과 협업 방식을 이해하는 데 큰 도움이 된다"고 덧붙였다. 전 프로게이머이자 현재 스트리머로 활동 중인 매즈 '브록사' 브록-페데르센은 리그 오브 레전드의 전략적 복잡성을 설명하며 데이터 분석의 중요성을 강조했다. 그는 "현재 리그 오브 레전드에는 170개가 넘는 챔피언이 존재하며 프로팀들은 경기 전 수 시간 동안 밴픽 전략과 상대 분석에 집중한다"며 "SAP의 분석 도구는 선수와 코치진이 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움을 주고 있다"고 말했다. SAP는 현재 약 1000만 건의 리그 오브 레전드 경기 데이터를 기반으로 분석 플랫폼을 운영하고 있다. 게임 패치가 수시로 변경되는 e스포츠 특성을 고려해 최신 버전 데이터를 중심으로 AI 모델을 지속적으로 업데이트하고 있다. 객관적 지표 눈으로 확인…경기력 향상 도움 토마스 에써 SAP 글로벌 스폰서십 부문 시니어 디렉터는 "전통 스포츠에서는 데이터를 확보하기 위해 센서를 부착하거나 별도의 측정 장비가 필요하지만 e스포츠에서는 모든 행동이 디지털 데이터로 기록된다"며 "AI와 데이터 분석 기술의 가치를 보여주기에 최적의 환경"이라고 말했다. 그는 "특히 음성 데이터는 지금까지 사실상 활용되지 못했던 영역"이라며 "AI를 통해 선수들의 의사소통과 감정, 팀 내 협업 구조를 분석할 수 있게 됐다"고 설명했다. 이번 솔루션은 SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP)을 기반으로 구축됐다. SAP HANA 클라우드는 구조화된 데이터를 저장하고 감정 분석 기능을 수행하는 핵심 인프라 역할을 담당한다. AI 모델은 SAP AI 코어를 통해 운영되며 음성 전사와 감정 분석 등 고성능 AI 워크로드를 처리한다. 하이탐 알그보리 총괄은 "현재까지 AI 기반 음성 인텔리전스 애플리케이션은 팀 리퀴드의 수천 개 오디오 트랙을 처리하며 검색 가능하고 감정 점수가 반영된 인사이트를 제공해 왔다"며 "파편화된 커뮤니케이션 데이터를 구조화된 성과 데이터로 전환해 팀이 게임과 대회, 시즌 전반에 걸쳐 활용할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 이어 "AI가 데이터와 맥락, 실행을 연결해 사람들이 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이 자율형 엔터프라이즈의 핵심"이라며 "이번 사례는 비즈니스 AI가 실시간 성과 환경에서도 충분한 가치를 창출할 수 있음을 보여준다"고 강조했다. 실제 서비스를 체험한 선수도 AI 기반 음성 분석이 경기력 향상에 실질적인 도움을 주고 있다고 평가했다. 모건 박로한 선수는 "경기가 끝난 뒤 리뷰를 할 때 내가 얼마나 콜을 했는지 기억나지 않는 경우가 많다"며 "데이터를 통해 경기별 커뮤니케이션 패턴을 확인해보면 게임이 잘 풀렸을 때는 콜이 많았고, 반대로 잘 안 풀렸을 때는 말수가 줄어든다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다"고 말했다. 이어 "이런 데이터를 보면서 다음 경기에서는 어떤 부분을 보완해야 할지 준비할 수 있게 됐다"고 덧붙였다. 코어장전 조용인 선수는 "게임에서는 감정이 판단에 영향을 줄 수 있기 때문에 중요한 순간이 아니면 최대한 감정을 중립적으로 유지하려고 한다"며 "AI 분석은 경기 중 나타나는 감정 변화와 커뮤니케이션 패턴을 객관적으로 확인하는 데 도움이 된다"고 설명했다. 그는 "코칭스태프가 단순히 말이 많았다거나 적었다고 이야기하는 것보다 데이터를 통해 시각적으로 보여주면 훨씬 이해하기 쉽다"며 "잘된 경기와 그렇지 않은 경기에서 내가 어떤 방식으로 소통했는지 추적할 수 있어 선수 입장에서도 많은 도움이 된다"고 말했다.

2026.06.23 13:29남혁우 기자

[SW키트] AI 시대 가상화 시장도 진화…레드햇·수세 사업 전략은

가상머신(VM) 시장이 인공지능(AI) 시대 인프라 경쟁으로 확산하고 있다. 기업들이 기존 VM 환경을 유지하면서 AI 워크로드와 컨테이너까지 함께 운영해야 하는 상황에 놓이면서, 업체들은 서로 다른 전략으로 시장 공략에 나섰다. 21일 IT 업계에 따르면 기업들은 가상머신(VM)을 단순한 비용 절감 수단이 아니라 차세대 인프라 운영 기반으로 보고 있다. 기존 VM 환경을 유지하면서도 쿠버네티스, 컨테이너, 생성형 AI 서비스를 함께 운영할 수 있는 플랫폼 수요가 커지고 있다. 레드햇은 '오픈시프트 버추얼라이제이션(OpenShift Virtualization)'을 앞세워 VM 시장을 공략하고 있다. 오픈시프트 버추얼라이제이션은 기존 VM 환경을 쿠버네티스 기반 오픈시프트에서 실행하도록 지원하는 플랫폼이다. 레드햇이 이 가상화 플랫폼으로 내세우는 강점은 '통합'이다. 기존 가상화 환경은 VM 운영에만 초점 맞춰져 있었다. 컨테이너 기반 애플리케이션을 쓰려면 별도 쿠버네티스 플랫폼이 필요했다. AI 워크로드를 운영하려면 그래픽처리장치(GPU) 등 가속기 인프라와 별도 관리 체계도 추가해야 했다. 오픈시프트 버추얼라이제이션은 이 복잡한 구조를 하나로 묶는다. VM 생성과 배치, 스케줄링을 쿠버네티스 안에서 통합 처리할 수 있다. 같은 환경에서 컨테이너와 AI 워크로드도 함께 관리할 수 있다. 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 지난달 지디넷코리아 인터뷰에서 오픈시프트 가상화 특장점에 대해 소개했다. 그는 "우리 가상화 플랫폼은 VM과 컨테이너, AI 인프라를 따로 관리하지 않아도 된다"며 "개발자 환경과 자원 배분 방식도 하나로 맞출 수 있다"고 강조했다. 실제 미국에선 대형 공공기관이 레드햇 기반으로 인프라 현대화 성과를 낸 사례도 나왔다. 가장 대표 사례가 미국항공우주국(NASA)다. NASA 마셜 우주비행센터는 레드햇 플랫폼으로 기존 4천 개 레거시 VM을 약 2천 개 고성능 VM과 약 4천 개 컨테이너로 재편했다고 발표했다. NASA 관계자는 "레드햇 플랫폼 도입 후 인프라 운영 비용을 약 40% 줄였다"며 "기존 가상화 공급업체를 유지했을 때 예상됐던 200~300% 비용 증가도 면할 수 있었다"고 설명했다. 그러면서 "워크로드 배포 시간은 며칠에서 수분 단위로 줄었다"고 말했다. 레드햇은 가상화 사업 성과도 성장했다고 밝혔다. 올해 5월 기준 오픈시프트 연간반복매출(ARR)은 20억 달러 규모로 성장했으며, 이중 가상화 사업은 6억 달러로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM 수도 110만 대에서 150만 대로 증가한 것으로 나타났다. 수세, '개방성'으로 가상화 사업 공략 수세는 '개방성'을 가상화 사업 핵심 전략으로 내세우고 있다. 레드햇이 운영 환경을 하나의 플랫폼으로 통합하는 데 집중한다면, 수세는 고객이 원하는 인프라를 조합할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞췄다는 설명이다. 수세 대표 가상화 플랫폼은 '수세 버추얼라이제이션(SUSE Virtualization)'과 '수세 렌처 프라임(SUSE Rancher Prime)'이다. 수세 버추얼라이제이션은 VM 운영을 위한 가상화 플랫폼이고, 수세 렌처 프라임은 여러 클라우드와 쿠버네티스 환경을 통합 관리하는 플랫폼이다. 수세는 고객이 이미 사용 중인 인프라를 유지하면서 필요한 기술을 단계적으로 추가하는 방식을 강조한다. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 엣지 환경을 연결하고, 다양한 쿠버네티스 배포판도 선택할 수 있도록 지원한다. 특히 수세 버추얼라이제이션은 VM과 컨테이너를 같은 클라우드 네이티브 인프라에서 운영하도록 돕는다. 수세 렌처 프라임과 연계하면 여러 가상화 클러스터와 쿠버네티스 환경을 중앙에서 관리할 수 있다. 최근 방한한 임란 칸 수세 최고고객책임자(CCO)는 "우리가 내세우는 차별점은 선택권"이라며 "AI 시대 기업 인프라가 복잡해질수록 특정 플랫폼에 의존하기보다 여러 기술을 유연하게 조합하는 능력이 중요하기 때문"이라고 강조했다.

2026.06.21 09:10김미정 기자

기계연, 2D 반도체 지능화 시스템 개발…"공정 효율성·생산성 동시 확보"

원자층(1~2nm) 수준의 2D 반도체를 인공지능(AI)으로 분석하고 제어할 수 있는 기술이 처음 개발됐다. 공정 재현성과 생산성을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다. 한국기계연구원은 김형우 반도체장비연구센터 선임연구원 연구팀이 저온 플라즈마 기반 PECVD(플라즈마 강화 화학 기상 증착) 및 RIE(반응성 이온식각) 장비를 활용해 6인치 차세대 2D 반도체(MoS₂, WS₂) 합성·식각 공정을 개발하고, 이를 AI 기반 지능화 시스템으로 구현하는데 성공했다고 17일 밝혔다. 연구팀은 공정 중 발생하는 빛과 가스 질량 변화를 실시간으로 측정하고, 이를 머신러닝 기반으로 분석해 공정 상태를 예측했다. 또 다양한 실시간 진단장비(OES, ToF-MS, QMS 등)를 활용, 시계열 다중모달 데이터를 확보하고, 이를 머신러닝 모델에 적용해 반도체 두께를 원자층 수준으로 정밀하게 예측하는 데도 성공했다. 이 기술은 저온 플라즈마 기반으로 공정을 설계, 기존 양산 장비와 호환된다. 단일 공정 기반 원자층 식각으로 공정 효율성과 생산성을 동시에 확보했다. 김형우 선임연구원은 “저온 환경에서 6인치 웨이퍼 규모의 2D 반도체 공정을 원자층 수준으로 구현한 데 의미가 있다”며 “앞으로 차세대 반도체 제조 공정 자동화·지능화를 위한 핵심 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.06.17 21:42박희범 기자

KISTI, AI 추론성능 3~10% 개선…"문장 8개로 분해한뒤 분석"

기존 인공지능(AI) 추론 성능을 3~10%p까지 끌어올릴 수 있는 새 평가 기술이 개발됐다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 양혜영 에이전트연구팀장 연구팀이 AI 추론 과정을 평가할 수 있는 새로운 평가기술 '트레이스(TRACE)'를 개발했다고 12일 밝혔다. 연구결과는 '국제 머신러닝학회(ICML) 2026'에 채택됐다. ICML은 인공지능과 머신러닝 분야를 대표하는 국제 학회다. 이번에 개발한 '트레이스'는 AI가 생성한 추론 문장을 주장(Claim), 근거(Evidence), 논거(Warrant), 보강근거(Backing), 평가(evaluation), 한정(Qualifier), 반박(Rebuttal), 모니터링(Monitoring) 등 8개 요소로 분해한 뒤, 각 요소의 타당성과 문장 간 논리적 연결성을 분석할 수 있다. 연구팀은 10만 개의 추론 문장을 활용해 TRACE 모델(DeBERTa)을 학습했다. 이를 통해 7개 주요 언어모델과 2만 6천여 개의 추론 사례를 분석했다. 그 결과 TRACE 점수와 실제 벤치마크 정답률 사이에서 높은 상관관계(0.741)를 확인했다. 0.741은 비교적 강한 연관성이 있음을 시사한다. 양혜영 팀장은 "평가지표로서의 가능성뿐만 아니라 LLM(거대언어모델) 강화학습의 효과적인 보상 신호로서의 가능성도 보여줳다"며 "기존 검증가능보상 강화학습(RLVR) 방식에 '트레이스'를 추가 적용한 결과 LLM의 추론 성능을 3~10%p 정도 더 끌어올릴 수 있음을 확인했다"고 말했다. 양 팀장은 또 "트레이스는 AI가 어떤 단계에서 논리적으로 추론했고, 어떤 단계에서 불확실성이나 자기모순이 발생했는지를 설명할 수 있다”며, “기존 블랙박스형 및 정답지에 의존하는 AI 평가 방식의 한계를 보완할 수 있다”고 말했다.

2026.06.12 17:59박희범 기자

'피지컬AI 기업' 아이벡스, 글로벌 3대 AI 학회 논문 채택

산업용 피지컬 인공지능(AI) 기업 아이벡스(AIVEX)가 세계 최고 권위 AI 학회 ICML(International Conference on Machine Learning) 2026에 연구논문이 채택됐다고 12일 밝혔다. ICML은 NeurIPS(Neural Information Processing systems), ICLR(International Conference on Learning Representations) 등과 함께 글로벌 3대 AI 학회로 꼽힌다. 최신 머신러닝 연구 성과가 발표된다. 이번에 채택된 아이벡스 논문은 '오염된 데이터에 강한 이상 탐지를 위한 메모리 증류 선택 기법'(Memory-Distilled Selection for Noise-Robust Anomaly Detection)이다. 실제 산업 현장에서 발생하는 오염된 학습 데이터(noisy data) 환경에서도 안정적으로 결함을 검출할 수 있는 새로운 이상 탐지(anomaly detection) 기술을 제안한다. 아이벡스는 "제조 현장에서는 완벽하게 깨끗한 학습 데이터를 구하기 어렵고, 이는 산업용 AI 도입을 위해 해결해야 할 과제"라며 "이를 위해 학습 데이터에 정답 라벨이 없는 불량(노이즈) 샘플이 섞여 있어도 이미지·픽셀 수준에서 결함을 안정적으로 찾는 MeDS(Memory-Distilled Selection) 알고리즘을 개발했다"고 설명했다. 이어 "전체 특징 데이터 중 일부를 무작위 추출해 다수의 메모리 앙상블을 구성하는 서브 샘플링 기반 필터링 기법을 도입했다"며 "이때 발생하는 희소성이 저주파 필터 역할을 수행해 높은 수준 노이즈가 존재하는 환경에서도 정상 패턴을 효과적으로 선별할 수 있다는 점을 수학적으로 증명했다"고 부연했다. 아이벡스는 필터링한 메모리 점수를 학생 네트워크에 전달하는 지식 증류 과정에서는 신경망이 단순한 패턴을 먼저 학습하는 '조기 학습 성향'(early-learning bias)을 활용했다. 노이즈 과적합(noise overfitting)을 막고, 정상 패턴 판별 성능을 높였다. 모델이 증류된 모델 점수를 바탕으로 깨끗한 샘플만 스스로 선택해 학습하는 과정을 반복해 픽셀 단위의 정밀한 결함 위치 탐지가 가능하도록 했다. 아이벡스는 지난 2020년 설립됐다. AI 비전 검사와 AI 로보틱스, MLOps, 데이터 플랫폼 등을 기반으로 산업용 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 직원 80% 이상이 엔지니어다. 국내외 특허 80여건을 보유하고 있다. 성민수 아이벡스 대표는 "ICML 2026 논문 채택으로 AI 원천기술 연구역량이 세계적 수준에서 인정받았다"며 "제조 현장의 실제 문제를 해결할 수 있는 산업용 피지컬 AI 기술 개발과 연구를 지속해 경쟁력을 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.06.12 11:41이기종 기자

밸브 '스팀 머신' 백엔드서 웰컴 투어 포착…여름 출시 임박 전망

밸브 차세대 미니 PC '스팀 머신'의 출시가 다가오고 있다는 정황이 포착됐다고 게임랜트가 지난 달 30일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면 하드웨어 분석가 브래들리 린치는 지난 달 29일 스팀 백엔드에서 스팀 머신을 위한 네이티브 '웰컴 투어'를 발견했다. 해당 가이드는 신규 기기 소유자를 위한 짧은 상호작용형 안내 형태로, 마이크로SD 슬롯 사용법 등을 포함하고 있다. 외신은 이번 웰컴 투어 추가를 바탕으로 스팀 머신이 올해 초여름에 출시될 가능성이 높다고 분석했다. 앞서 밸브는 지난 4월 2일 스팀 컨트롤러의 웰컴 투어를 추가한 지 25일 만에 가격과 출시 일정을 발표하고, 약 한 달 뒤 기기를 정식 출시한 바 있다. 당초 밸브는 지난해 11월 중순 2세대 스팀 머신을 발표하며 올해 초 출시를 예고했다. 하지만 AI 투자 확대로 인한 메모리 공급 부족 등 부품 공급망 문제로 일정이 지연됐다. 밸브 개발자 피에르 루 그리페 역시 한 달 전 공급망 물류가 기기 출시의 장애물이라고 밝힌 바 있다. 기기 가격은 부품 시장 상황 악화로 인해 높게 책정될 것으로 진단했다. 외신은 밸브가 스팀 머신을 일반 PC 수준으로 가격을 책정하겠다고 밝혔으나, 최근 스팀덱 1TB OLED 모델의 가격이 인상된 점을 고려할 때 시작가가 1000달러(약 150만원)를 넘을 수 있다고 분석했다.

2026.06.01 12:48정진성 기자

씨플랫폼, 제약·바이오 AI 전환 나선다…실행형 R&D 체계 전면에

씨플랫폼이 글로벌 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 기업들과 손잡고 국내 제약·바이오 업계 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 단순 AI 도입을 넘어 실제 연구 성과와 운영 효율로 이어지는 실행 중심 AI 연구개발(R&D) 체계 구축 수요가 커지는 가운데, AI 인프라와 머신러닝·거대언어모델 운영관리(MLOps·LLMOps) 플랫폼을 결합한 통합 전략으로 시장 확대에 속도를 낸다는 목표다. 씨플랫폼은 HPE, 웨이츠&바이어시스(W&B), 노바디엑스와 함께 'AI 기반 제약·바이오·헬스케어 R&D 가속화 전략 세미나'를 개최해 국내 제약·바이오 산업을 위한 AI R&D 전략을 제시했다고 26일 밝혔다. 행사에는 국내 주요 제약·바이오·헬스케어 기업 IT 담당자와 AI 연구원 등 관계자 60여 명이 참석했다. 이번 세미나는 단순 기술 도입이 아닌 실제 연구 성과로 이어지는 실행 중심 AI 연구 체계 구축을 핵심 메시지로 내세웠다. 최근 제약·바이오 업계에선 생성형 AI와 LLM을 활용한 신약 개발과 후보물질 탐색 경쟁이 확대되고 있다. 하지만 실제 현장에선 AI 활용 사례 부족과 투자 대비 성과 불확실성, 데이터 관리 문제 등이 주요 과제로 떠오르고 있다. 실제 현장 설문조사 결과, 참석 기업들은 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 'AI 활용 사례 부족 및 투자 대비 ROI 불확실성(61.8%)'을 꼽았다. 이어 조직 내 AI 역량 부족(35.3%), 데이터 관리 및 실험 재현성 부족(29.4%), ML옵스 어려움(29.4%), 그래픽처리장치(GPU) 인프라 부족(26.5%) 순으로 나타났다. 업계 고민이 단순 인프라 확보 단계를 넘어 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 운영 체계를 고도화하는 단계로 이동하고 있다는 분석이다. 이에 씨플랫폼은 AI 인프라와 ML옵스 플랫폼을 고객 연구 환경과 운영 목적에 맞춰 유연하게 결합하는 방안을 핵심 대안으로 제시했다. HPE는 대규모 AI 모델 학습과 추론에 최적화된 GPU 기반 고성능 인프라 전략을 소개했으며 데이터 처리부터 모델 학습·추론·운영까지 연결되는 AI 라이프사이클 전반 지원 구조를 강조했다. W&B는 실험 추적과 데이터·모델 버전 관리, 협업 환경 구축 등을 지원하는 ML옵스·LLM옵스 플랫폼을 소개했다. 반복 실험이 많은 AI 연구 환경에서 실험 재현성과 데이터 신뢰성을 확보해 실제 운영 환경 전환 속도를 높일 수 있다는 점을 내세웠다. 노바디엑스는 AI 인프라 설계부터 ML옵스 환경 구성까지 포함한 맞춤형 통합 구축 서비스를 선보였다. 아울러 아이티센클로잇은 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'를 통해 연구 데이터 분석과 후보물질 탐색 자동화 전략을 발표했다. 최근 글로벌 제약·바이오 산업은 생성형 AI를 활용한 신약 후보물질 발굴과 임상 데이터 분석 경쟁이 본격화되면서 AI 인프라와 데이터 운영 체계 중요성이 빠르게 커지는 분위기다. 단순 모델 도입을 넘어 데이터 신뢰성과 실험 재현성, 운영 자동화 체계를 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다는 평가다. 김현석 W&B 한국지사장은 "W&B는 전 세계 LLM 개발 조직이 표준처럼 활용하는 플랫폼으로, 한국은 글로벌 사용량 톱3에 드는 핵심 시장"이라며 "앞으로 기업 AI 경쟁력은 모델 성능 자체를 넘어 실험과 데이터를 체계적으로 관리하고 이를 신속하게 운영 환경에 적용할 수 있는 역량에 달려 있다"고 설명했다. 백현범 씨플랫폼 본부장은 "제약·바이오 산업에서 AI는 이제 도입 여부가 아닌 실제 성과로 연결하는 운영 체계가 핵심 경쟁력"이라며 "HPE와 W&B 등 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 고객들이 실질적으로 체감할 수 있는 AI R&D 실행 구조를 구축하는 데 앞장서겠다"고 강조했다.

2026.05.26 16:14한정호 기자

레드햇 CTO "오픈시프트 가상화, VM웨어 대체 그 이상…AI 인프라 핵심"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "오픈시프트 버추얼라이제이션은 쿠버네티스 기반으로 가상머신(VM)과 클라우드 네이티브 애플리케이션, 인공지능(AI) 워크로드를 동시에 다룰 수 있습니다. VM웨어 대체 그 이상 역할을 하는 셈입니다. 이는 AI 시대 인프라 현대화 핵심입니다." 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 지난 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 레드햇 가상화 기술 특장점을 이같이 밝혔다. 오픈시프트 버추얼라이제이션 제품이 VM 기능만 제공하는 게 아니라 클라우드와 AI 워크로드까지 한 번에 처리할 수 있다는 설명이다. 라이트 CTO는 기존 가상화 환경이 VM 운영에만 초점 맞춰져 있다는 점을 지적했다. 기존 구조는 데이터 하단에 하드웨어(HW)가 구축됐으며, 그 위에 가상화 계층을 올린 뒤 VM을 운영하는 식으로 이뤄졌다. 기업이 해당 구조에서 컨테이너 기반 애플리케이션을 구동하려면 별도 쿠버네티스 플랫폼을 재구축해야 한다. 여기에 AI 워크로드까지 운용하려면 그래픽처리장치(GPU) 등 가속기 HW에 접근 가능한 특수 VM이 필요하다. 이를 관리할 또 다른 오케스트레이션 계층도 설치해야 한다. 라이트 CTO는 "VM과 클라우드 네이티브 컨테이너, AI를 각각 따로 운영하면 사실상 세 개 플랫폼을 관리하는 셈"이라며 "우리는 이 세 가지를 하나의 인프라 SW 플랫폼에서 동시에 실행하도록 해 운영 구조를 단순화했다"고 설명했다. 실제 오픈시프트 버추얼라이제이션은 VM 생성과 배치, 스케줄링을 쿠버네티스로 실행한다. 동일한 쿠버네티스 시스템 내에서 컨테이너와 AI 워크로드도 함께 관리할 수 있다. 라이트 CTO는 "기업은 서로 다른 기술 스택을 각기 운영하기 운영하지 않고도 통합 운영 경험과 개발 환경, 자원 배분 체계를 확보할 수 있다"며 "하나의 공통 운영 경험, 하나의 공통 개발자 대상 환경, 통합 자원 할당 방식을 누릴 수 있다"고 강조했다. 이어 "우리는 오픈시프트 버추얼라이제이션을 단순 특정 가상화 솔루션 대체제로 규정하지 않는다"며 "이는 가상화 마이그레이션보다 인프라 현대화"라고 덧붙였다. 라이트 CTO는 AI 시대 기업이 전통적 가상화 자산을 차세대 인프라로 옮기는 과정이 중요해질 것으로 봤다. 그는 "핵심은 같은 기능을 그대로 복제하는 것이 아니다"며 "클라우드 네이티브와 AI 시대까지 함께 대비할 수 있는 방향으로 플랫폼 전환하는 것"이라고 강조했다. 그는 기업이 인프라 현대화만 진행하는 것은 올바르지 않다고 당부했다. 기존 기업 시스템이 새로운 API와 운영 체계에 맞춰 연동하는 과정까지 신경 써야 한다는 설명이다. 레드햇은 이를 해결하기 위해 컨설팅과 자동화 도구를 결합한 '마이그레이션 팩토리' 접근법을 제시하고 있다. 이전 대상을 수작업으로 하나씩 옮기는 것이 아니라, 반복 가능한 자동화 절차를 구축해 대규모 VM 전환을 체계적으로 지원한다는 구상이다. 라이트 CTO는 "우리는 자동화를 통해 VM 이전을 반복 가능하게 만드는 방식을 지원한다"며 "이미 고객들은 이를 통해 대규모 마이그레이션을 수행하며 의미 있는 성과를 내고 있다"고 설명했다. 실제 레드햇 오픈시프트는 연간반복매출(ARR) 20억 달러 규모로 성장했으며, 이 중 가상화 사업이 6억 달러를 차지한 것으로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM도 기존 110만 대에서 150만 대로 늘었다. "韓 시장, 충분한 신뢰·입증 사례 중요시…PoC 비중↑" 라이트 CTO는 한국 시장이 높은 요구 수준을 갖고 있다고 평했다. 일정 규모 이상 확보된 글로벌 레퍼런스와 실제 이전 경험을 살핀 뒤에야 도입 논의를 시작한다는 설명이다. 그는 최근 한국 시장에서도 이런 장벽이 낮아지고 있다고 봤다. 글로벌 시장에서 수천 대 VM 규모의 이전 사례가 늘고, 레퍼런스가 축적되면서 한국서도 가상화 마이그레이션 평가와 개념검증(PoC)이 본격화되고 있다는 설명이다. 라이트 CTO는 "우리는 오랜 기간 리눅스, 오픈시프트, 앤서블을 공급하며 규제 산업 고객과 신뢰를 쌓아왔다"며 "은행과 통신사 등 각국 보수적 산업군에서도 플랫폼 이전을 지원해 온 경험이 있다"고 말했다. 이어 "이런 경험이 한국 시장에 높은 신뢰도를 준 것"이라고 덧붙였다. 라이트 CTO는 기업 인프라는 더 이상 가상화만으로 충분하지 않다고 봤다. 기업이 기존 애플리케이션을 유지하면서 컨테이너와 AI를 함께 수용해야 하는 시대가 왔다는 설명이다. 그는 "전통적 애플리케이션, 클라우드 네이티브, 최신 AI 워크로드를 공통된 운영 체계 안에서 어떻게 함께 다룰 것인가가 앞으로 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 내다봤다.

2026.05.20 09:07김미정 기자

NASA도 레드햇 선택…"4천개 레거시 VM 현대화"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "우리는 레드햇 플랫폼으로 우주 인프라를 현대화하고 있습니다. 4천 개 넘는 기존 가상머신(VM)을 재편해 실시간 데이터 처리 속도와 운영 효율도 높였습니다. 향후 인공지능(AI) 기반 임무 지원 체계까지 정비할 방침입니다." 조시아 존슨 미국항공우주국(NASA) 마셜 우주비행센터 시스템 아키텍트는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조연설에서 레드햇 기반 인프라 전환 성과와 AI 활용 계획을 공개했다. 마셜 우주비행센터는 달 탐사 프로젝트 '아르테미스'와 국제우주정거장(ISS) 임무를 지원하는 핵심 조직이다. 추진 시스템과 발사체, 과학 데이터 운영을 담당하고 있다. NASA는 현재 아르테미스 2호 임무를 위해 907개 가상 워크로드를 운영했으며, 34만개의 매개변수를 처리한 바 있다. 이를 통해 엔지니어들이 실시간으로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 대규모 데이터를 지속적으로 분석하는 식이다. 여기에 수백 차례 모의 발사와 수천 시간에 달하는 리허설도 이뤄졌다. 마셜 우주비행센터는 이처럼 방대한 우주 임무 데이터를 안정적으로 다루기 위해 기존 인프라 현대화에 나섰다. 전통적인 워크로드와 차세대 워크로드를 한 플랫폼에서 통합 관리할 필요성이 커지면서 컨테이너와 가상화를 동시에 지원하는 레드햇 플랫폼을 선택한 것이다. 존슨 아키텍트는 "우리 센터는 4천 개 레거시 VM을 약 2천 개 고성능 VM과 약 4천 개 컨테이너로 재정비했다"며 "'마이그레이션 툴킷 포 버추얼라이제이션'을 활용해 대규모 운영 환경을 이전하고 프로덕션 준비도를 끌어올렸다"고 설명했다. 그 결과 인프라 재편 효과가 가시화된 것으로 나타났다. NASA는 운영 인프라 전반에서 약 40% 수준 비용 절감 효과를 거뒀고, 기존 가상화 공급업체를 유지했을 경우 예상됐던 200~300%의 비용도 발생하지 않은 것으로 나타났다. 워크로드 배포 시간은 기존 며칠에서 수분 단위로 단축된 것으로 전해졌다. 존슨 아키텍트는 "이런 변화는 ISS와 아르테미스 임무에 필요한 실시간 데이터 제공 역량을 높이는 데 기여했다"고 강조했다. 이어 "연구진과 운영자는 임무 현장에서 필요한 데이터를 더 빠르게 확보할 수 있게 됐다"며 "복잡한 우주 운영 체계에 대한 대응 속도도 높아졌다"고 설명했다. NASA는 다음 단계로 AI 기반 임무 지원 체계를 준비하고 있다. 마셜 우주비행센터는 레드햇 솔루션과 AI 노드를 활용해 사전 구축형·맞춤형 모델을 제공하고, 과학자와 운영자 데이터 분석 부담을 줄인다는 계획이다. 존슨 아키텍트는 "현재 과학자와 과학 탑재체 운영자는 본연 연구 업무뿐 아니라 네트워크와 소프트웨어, AI까지 폭넓게 이해해야 하는 상황에 놓였다"며 "우리는 AI로 방대한 데이터 흐름을 걸러내고 상관관계를 분석하며 우선순위를 제시할 것"이라고 말했다. 향후 데이터 현대화 방향으로는 '마이크로 모델' 접근법이 제시됐다. 거대한 단일 모델보다 목적에 맞는 소형 모델을 활용해 임무별 데이터 처리와 분석을 정교하게 수행하는 방식이다. 존슨 아키텍트는 "우리는 AI 모델을 인간의 판단을 대체하는 존재가 아니라 우주에서 강력한 역량 증폭 도구로 보고 있다"며 "AI가 데이터 흐름을 걸러내고 연관성을 분석하며 우선순위를 정리하면 운영자는 데이터 분류보다 의사결정에 집중할 수 있을 것"이라고 기대했다.

2026.05.14 03:40김미정 기자

레드햇, 150만 VM 고객 정조준…"가상화·컨테이너·AI 통합"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] 레드햇이 '오픈시트프'를 앞세워 가상화 전략을 한층 강화했다. 단순히 기존 가상머신(VM)을 옳기는 데 그치지 않고 VM과 컨테이너, 인공지능(AI) 워크로드를 통합 관리하는 애플리케이션 현대화 전략으로 사업을 확장하겠다는 구상이다. 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조연설에서 레드햇 가상화 경쟁력을 이같이 밝혔다. 라이트 CTO는 오픈시프트 기반 가상화 사업이 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. 실제 오픈시프트는 연간반복매출(ARR) 20억 달러 규모로 성장했으며, 이 중 가상화 사업이 6억 달러를 차지한 것으로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM도 기존 110만 대에서 150만 대로 증가한 것으로 나타났다. 레드햇 가상화 전략의 핵심은 '이전'과 '현대화'를 동시에 추진하는 것이다. 고객이 기존 VM 환경을 오픈시프트 버추얼라이제이션으로 옮기는 과정에서 애플리케이션 구조를 비롯한 네트워크, 스토리지, 시스템 의존성까지 함께 분석한다는 설명이다. 이후 컨테이너화와 AI 워크로드 운영까지 연결할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 가상화 전환을 비용 절감 수단이 아니라 장기적인 IT 구조 재편 출발점으로 삼겠다는 전략이다. 라이트 CTO는 가상화 마이그레이션 평가(VMA)를 전환 첫 단계로 내세웠다. VMA는 고객 현행 가상화 환경과 연계 시스템을 종합 진단하는 절차다. 평가 이후 실제 운영에 가까운 파일럿 환경을 구성하고, 대규모 이전이 필요한 고객에게는 반복 가능한 실행 체계인 '마이그레이션 팩토리' 모델을 적용한다. 그는 "우리는 현재 134건 넘는 VMA를 완료했다"며 "이중 16건이 대규모 이전 단계로 넘어갔다"고 설명했다. 레드햇은 이 같은 접근 방식이 대형 고객 전환 수요에 적합하다고 보고 있다. 실제 북미의 한 유통 기업은 1천 개가 넘는 오픈시프트 기반 애플리케이션을 운영하면서 1천 대 넘는 VM을 통합 아키텍처로 옮기는 프로젝트를 진행 중이다. 또 다른 고객은 6만 대 VM을 대상으로 평가를 시작해, 통합과 마이그레이션을 거쳐 최종적으로 약 4만 대 규모로 최적화하는 방안을 추진하고 있다. 레드햇 가상화의 또 다른 강점은 파트너 생태계와 서비스 역량을 함께 묶은 실행 체계다. 아셰시 바다니 레드햇 수석부사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "우리는 스토리지, 백업, 재해복구, 네트워킹, 가상 데스크톱 분야의 주요 기술 기업들과 통합을 강화하고 있다"며 "여기에 컨설팅, 교육, 기술 계정 관리(TAM)를 결합해 고객이 플랫폼 도입 이후 실제 운영 역량까지 확보하도록 지원한다"고 강조했다. 그는 파트너 주도 확장 전략도 가속하고 있다고 밝혔다. 실제 레드햇은 스페셜라이즈드 파트너 프로그램(RHSP)을 통해 가상화 전문 파트너를 육성 중이다. 전 세계 86개 파트너가 관련 프로그램에 참여하고 있으며, 이 가운데 31개사가 가상화 인증을 추진하고 있다. 현재까지 6개사가 가상화 전문화 인증을 획득한 것으로 전해졌다. 레드햇은 인증 요건에 기술 교육뿐 아니라 실제 고객 프로젝트 수행 경험까지 포함해, 대규모 이전 사업의 품질을 높이겠다는 방침이다. 레드햇은 가상화 시장 변화가 단기적인 비용 절감 수요에 머물지 않을 것으로 보고 있다. 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 기업들이 대체 플랫폼을 적극 검토하는 상황에서, 레드햇은 오픈시프트 버추얼라이제이션을 기존 VM 운영의 대안이자 차세대 AI·컨테이너 기반 인프라로 넘어가는 연결 고리로 제시하고 있다. 라이트 CTO는 "우리 가상화 전략은 'VM을 어디로 옮길 것인가'보다 '이전 후 기업 IT를 어떻게 재설계할 것인가'에 초점이 맞춰졌다"고 강조했다.

2026.05.14 02:50김미정 기자

"복잡한 철도노선도 뚝딱"…실리콘 공정용 '아이징 머신' 나와

철도 노선 설계나 도로 주행 중 나타나는 라디오 주파수 편차 등을 기존 공정으로 최적화할 수 있는 반도체 소자가 개발됐다. KAIST는 전기및전자공학부 최양규 교수와 김상현 교수 연구팀이 차세대 최적화 전용 하드웨어인 '오실레이터 기반 아이징 머신'을 개발, 구현하는데 성공했다고 6일 밝혔다. 아이징 머신은 여러 진동 소자가 상호작용하며 최적 해를 찾아내는 특수 목적형 컴퓨터와 알고리즘을 말한다. 최양규 교수는 전화통화에서 "현재 하드웨어(CPU)가 풀수 없는 최적화 문제를 풀수 있다. 현재 풀 수 있는 문제로 보면, 에너지를 적게 쓰면서 최적화를 해낼 수 있는 장점이 있다"며 "무엇보다 CMOS(상보형 금속 산화물 반도체) 표준공정을 사용했기 때문에 새로운 팹이 필요없다"고 말했다. 최 교수는 또 "기존에는 공정 튜닝에 2~3년식 걸렸지만, 이 어레이는 주변 회로만 받쳐주면 삼성전자나 SK하이닉스 등이 어렵지 않게 양산할 수 있다"고 설명했다. 기존의 컴퓨터에 쓰이는 폰 노이만 구조는 중앙처리장치와 메모리가 물리적으로 분리돼 있어 데이터 이동에 따른 전력 소모와 지연이 생기고, 문제 규모가 증가할수록 연산 자원이 기하급수적으로 증가하는 한계가 있다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 통계물리학의 아이징 모델을 하드웨어적으로 구현하는 아이징 머신을 개발했다. 아이징 모델은 통계물리학에서 자성 물질을 설명하기 위한 모델이다. 격자 위 각 지점에 스핀(+1 또는 -1)을 두고, 이웃한 스핀들 사이의 상호작용에 따라 시스템 전체 에너지가 결정되는 수학적 모델이다. 연구팀은 100% 실리콘 기반 트랜지스터를 활용했다. 단일 트랜지스터를 각각 오실레이터 소자와 커플러 소자로 활용한 것. 기존 트랜지스터가 스위치나 증폭기로 사용되던 것과 달리, 연구팀은 부유 바디 특성을 이용해 단일 트랜지스터가 스스로 발진하는 오실레이터로 동작하도록 구현했다. 이 오실레이터는 게이트 전압을 조절함으로써 고유 주파수를 정밀하게 조정할 수 있다. 이종 소자 기반 구조에서 구현하기 어려웠던 정밀 제어를 CMOS 공정 내에서 실현했다. 별도 트랜지스터를 커플러 소자로 활용해, 커플러 게이트 전압을 통해 오실레이터 간 결합 강도를 능동적으로 조절할 수 있도록 했다. 이를 통해 단순한 결합을 넘어 다중 상태로 결합을 표현할 수 있으며, 다양한 가중치를 갖는 조합 최적화 문제를 유연하게 구현한다. 연구팀은 보조적으로 주입 동기화를 적용해 위상을 두 개의 이진 상태로 고정시켜, 대표적인 조합 최적화 문제인 최대 절단(Max-Cut) 문제를 해결했다. 소규모 문제는 실제 하드웨어 실험으로 검증했다. 100 노드급 대규모 문제는 실험 데이터를 기반으로 한 준경험적 시뮬레이션을 통해 성능을 확인했다. 논문 제1저자인 윤성윤 전기및전자공학부 박사과정생은 "시간표 짜기 같은 경우는 1초면 해결된다. 소자끼지 상호작용을 통해 답을 금방 찾는다"며 "실리콘 트랜지스터를 기반으로 개발해서, 소자 고집적화만 하면 대규모 최적화에 바로 쓸 수 있을 것"으로 이라고 부연 설명했다. 연구성과는 국제학술지 사이언스 어드밴시스에 게재됐다.

2026.05.06 19:07박희범 기자

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