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"중기부가 뽑은 AI CCTV"…세이지, 전국 공공기관 노린다

세이지가 인공지능(AI) 안전모니터링 솔루션을 앞세워 공공 안전관리 시장 진출에 속도를 내고 있다. 세이지는 '세이지 세이프티'가 중소벤처기업부의 '기술개발제품 시범구매제도'에 최종 선정됐다고 22일 밝혔다. 이 제품은 앞으로 전국 550여 개 공공기관을 대상으로 시범 구매 신청이 가능해진다. 해당 제도는 기술력이 검증된 중소기업 제품의 초기 판로 개척을 위한 프로그램이다. 정부는 선정 기업에 대해 제품 홍보, 구매 연계, 마케팅 등 후속 지원을 제공하며 공공기관 구매 실적은 경영평가에 반영된다. 이번 선정 과정에서는 기술의 시장성, 수요 가능성, 사업화 역량, 품질관리 체계 등 다면적인 요소가 함께 평가됐다. 세이지는 이 평가를 통과하며 공공 안전관리 영역에서의 기술력을 입증했다. 세이지 세이프티는 건설 현장과 제조업 등 산업현장의 위험 요소를 실시간으로 인지해 관리자에게 경고하는 지능형 CCTV 솔루션이다. AI 기반 영상분석을 통해 안전모 미착용, 위험구역 침입, 중장비 접근, 화재와 연기 등을 자동 감지해 대응한다. 기존 CCTV 인프라와 호환되며 다수의 카메라를 통합 관리할 수 있어 확장성과 운용 효율성 측면에서도 유리하다. 근로자 안전 확보뿐 아니라 관리자 업무 효율 개선에도 기여할 수 있는 구조다. 선정된 제품은 향후 중소기업유통센터가 주관하는 구매상담회와 전시회 등을 통해 공공기관에 소개될 예정이다. 실제 구매 여부는 각 기관의 판단과 예산에 따라 결정된다. 김승현 세이지 본부장은 "이번 시범구매제도 선정은 공공 부문 진출의 중요한 기회"라며 "AI 기반 산업안전관리의 표준을 제시하겠다"고 밝혔다.

2025.05.22 14:25조이환

포자랩스 "'AI 작곡가' 더 똑똑해져…AWS로 모델 훈련 속도 9배↑"

"인공지능(AI) 기반 작곡 기술이 발전할 수록 AI 모델·데이터 규모가 커졌습니다. 이에 운영 비용이 증가하고 개발 속도가 느려지는 등 여러 이슈가 발생했습니다. 이런 문제를 해결하는 데 아마존웹서비스(AWS) 솔루션이 큰 도움이 됐습니다. 운영 비용을 줄이고 모델 훈련, 개발 환경을 획기적으로 개선해 줬기 때문입니다." 포자랩스 김선웅 최고기술책임자(CTO)는 최근 지디넷코리아를 만나 "작곡 자동화를 위한 AI 모델 훈련·데이터 관리 환경을 개선했다"며 "이 과정에서 AWS 솔루션 도움이 컸다"고 밝혔다. 포자랩스는 AI를 활용해 음원 만드는 플랫폼을 공급하고 있다. 사용자가 음원 콘셉트, 장르, 분위기 등 관련 키워드를 입력하면 AI가 이에 맞는 곡을 만들어주는 식이다. 스케치부터 미디(MIDI) 작성, 사운드 입히기, 믹싱, 마스터링까지 음악 제작 전 과정을 자동화한다. 김 CTO는 약 3년 동안 음원 데이터를 자체 수집했다고 설명했다. 그는 "전문 작곡가 약 10명으로 구성된 팀이 직접 음원 데이터를 생성했다"며 "각 음원에는 장르, 분위기, 템포, 사용 용도 등 구조화된 메타데이터를 구축했다"고 말했다. 그러면서 "이 데이터는 타인 저작물을 활용하지 않아 표절이나 저작권 침해로부터 자유롭다"며 "이를 통해 생성된 음원 역시 법적 리스크 없이 상업적으로 활용 가능하다"고 덧붙였다. "AI 모델·데이터 방대...운영 비용·개발 속도 이슈 발생" 그동안 포자랩스는 온프레미스 기반으로 음원 데이터를 학습하고 서비스를 운영해 왔다. 이에 음원 데이터와 인프라 복잡성이 커질수록 모델 학습 속도 저하와 데이터 관리 어려움을 겪었다. 김 CTO는 "이를 해결하기 위해 내부적으로 분산 학습 환경을 구축했지만 큰 효과를 보지 못했다"며 "일반 네트워크에서 데이터를 주고받는 방식으로는 그래픽처리장치(GPU) 간 연결 속도가 병목 현상을 일으켜 분산 학습 장점을 살리지 못했다"고 설명했다. 인프라 복잡성은 개발 효율성에도 영향을 미쳤다. 프론트엔드 개발자들은 인프라 운영에 대한 전문 지식이 부족했고, AWS 외부 환경에서 개발이 이뤄지면서 내부 백엔드나 데브옵스 팀 지원을 원활히 받기 어려웠다는 설명이다. 결과적으로 서버 내 버그 발생이나 설정 오류에 대한 대응이 늦어졌다. 본래 비즈니스 로직 개발에 집중하지 못하는 상황까지 겹쳤다. 또 키워드 프롬프트 버전 관리와 보안 정책 적용이 수작업으로 진행된 탓에 거대언어모델(LLM) 활용 비효율성까지 덩달아 증가했다. "세이지메이커·아마존 베드록으로 비용·보안 다 잡아" 김 CTO는 AWS의 '아마존 세이지메이커'와 '아마존 베드록' 도입을 통해 문제 해결에 나섰다고 밝혔다. 모델 개발부터 학습, 운영 비용 등 개발 전반에 걸쳐 전환점을 경험했다는 설명이다. 세이지메이커는 모델을 쉽게 구축·학습·배포할 수 있도록 지원하는 AWS의 통합 플랫폼이다. 개발자와 데이터 과학자가 효율적으로 모델을 개발하고 운영할 수 있게 돕는다. 아마존 베드록은 거대언어모델(LLM) 기반 애플리케이션을 빠르고 안전하게 개발·배포할 수 있도록 지원한다. 우선 포자랩스는 세이지메이커의 '트레이닝 플랜'을 활용해 고성능 GPU 인스턴스를 미리 예약 구매했다. 해당 플랜은 사용 기업이 GPU를 이용하기 전 일정 할당량을 선구매하는 시스템이다. 김 CTO는 "이는 클라우드 자원을 필요할 때마다 즉시 사용하는 온디맨드(on-demand) 방식보다 훨씬 비용 효율적"이라며 "온디맨드 대비 최대 69%까지 비용을 줄일 수 있었다"고 강조했다. 포자랩스는 세이지메이커의 '하이퍼팟(HyperPod)'을 도입해 분산 학습 환경도 개선했다. 김 CTO는 "단 3일 만에 분산 학습 환경을 구축했다"며 "여러 대 컴퓨터를 동시에 연결해 AI를 훈련하는 '멀티노드 학습'까지 원활히 진행했다"고 강조했다. 이어 그는 "기존 온프레미스 환경보다 최대 9배 빠른 속도로 모델을 훈련 수 있었다"고 말했다. 김 CTO는 "세이지메이커는 네트워크 병목이나 GPU 간 연동 문제없이 효율적인 개발 환경을 제공한다"며 "이로 인해 모델 개발 속도는 빨라지고, 학습 결과물 품질도 한층 향상됐다"고 덧붙였다. 포자랩스는 아마존 베드록 도입 후, LLM 운영 핵심 과제였던 프롬프트 버전 관리와 보안 정책 적용에서도 개선을 이뤘다고 설명했다. 김 CTO는 "기존에는 AI에 프롬프트를 입력한 후 어떤 반응이 나오는지 직접 보고 일일이 기록해야 했다"며 "문장을 조금씩 바꿔가며 테스트할 경우에도 그에 따른 결과를 수기로 정리해야 했다"고 지적했다. 이어 그는 "실험을 정확하고 효율적으로 하기엔 어려움이 있었다"고 밝혔다. 현재 포자랩스는 아마존 베드록 도입 후 프롬프트의 변경 이력과 결과를 자동으로 기록하고 관리하고 있다. 또 테스트나 오류 발생 시 롤백(이전 상태 복원) 작업도 체계적이고 안정적으로 수행할 수 있었다는 설명이다. 김 CTO는 아마존 베드록으로 보안 정책을 간편하게 설정할 수 있다고 강조했다. 아마존 베드록 가드레일이 욕설이나 혐오 표현, 개인정보 등 민감 콘텐츠를 자동 필터링할 수 있게 돕는다는 이유에서다. 그는 "AWS 콘솔 환경에서 비개발자도 손쉽게 보안 설정을 다룰 수 있다"며 "서비스 전반의 AI 안전성과 운영 편의성이 크게 올랐다"고 덧붙였다. "AI 에이전트, 맞춤형 음악 시대 앞당길 것" 김 CTO는 아마존 베드록 중심으로 AI 기반 작곡 기능을 확장할 계획이라고 밝혔다. 김 CTO는 "현재 키워드뿐 아니라 문장 단위 명령어로도 맞춤형 작곡을 할 수 있는 기능을 개발 중"이라며 "품질 향상을 위해 지속적인 테스트를 거치고 있다"고 말했다. 그러면서 "자연어는 사람이 상상하기 어려운 창의적 결과물을 만들어낼 수 있다"며 "다양성과 유연성 측면에서 큰 장점을 갖고 있다"고 주장했다. 앞서 포자랩스는 이달 14~15일 서울 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울'에서 아마존 베드록을 활용한 생성형 AI 음악을 소개하기도 했다. 데모 'AI 뮤직 프로젝트' 데모를 통해 고객이 상상하던 AI 작곡 기술을 실제 경험할 수 있도록 구현했다. AWS 서밋 서울 기조연설 시작 전 처음으로 전 곡이 공개됐다. 그는 AI 에이전트 시대에도 작곡 업무 자동화 기술이 더 발전할 것이라고 내다봤다. AI 에이전트가 단순히 장르나 분위기만을 고려해 음원을 생성하는 것이 아니라, 실제 사용될 환경에 맞춰 결과물을 제각각으로 만들 것이라는 설명이다. 김 CTO는 "같은 음악이어도 광고 버전과 카페용 버전 등 공간에 어울리는 구성과 흐름을 AI로 자유롭게 변형할 수 있는 시대가 올 것"이라고 예측했다. 이어 그는 "AI 에이전트가 최적의 곡 구성을 자동으로 결정할 수 있을 것"이라며 "우리도 작곡가 생산성을 높이고 맞춤형 음악 제작 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 할 것"이라고 강조했다.

2025.05.19 16:29김미정

세이지, AW2025서 산업현장 AI 솔루션 3종 선봬

세이지는 지난 12일부터 14일까지 서울 코엑스에서 열린 '스마트공장·자동화산업전 2025(AW2025)'에서 산업현장 특화 인공지능(AI) 솔루션 3종을 소개했다. 세이지는 ▲AI 기반 머신비전 솔루션 '세이지 비전' ▲AI 기반 제조 공정 모니터링 솔루션 '세이지 빔스' ▲AI 기반 안전 모니터링 솔루션 '세이지 세이프티'를 전시했다. 세이지 비전은 AI 기술을 활용한 고정밀 품질 검사 자동화 솔루션이다. 제품의 정성적 외관 검사 자동화는 물론 양불 데이터 분석 및 통계, MLOps를 지원한다. 특히 업계 최고 수준의 검사 정확도와 다양한 보조 기능으로 사용자 친화적인 AI 자동화 도입 환경을 구현한 것이 특징이다. 세이지 빔스는 제조 공정의 이상 동작을 실시간으로 감지하는 AI 기반 모니터링 솔루션이다. 비정상 데이터에 대한 통계 분석을 통해 공정 최적화를 지원하며, 기존 CCTV와 연동하여 AI 비전 검사가 가능하다. 고속 공정에서도 연속 추적 및 분석이 가능하며, 초당 최대 60개까지 AI 기반 검사를 수행할 수 있다. 세이지 세이프티는 산업 현장의 안전 및 보안을 실시간으로 감지하는 지능형 CCTV 솔루션이다. 작업자의 안전 상태(안전모 및 안전대 착용 여부, 중장비 협착, 추락, 쓰러짐 등)와 산업 현장 위험 요소(화재, 연기, 위험 설비 접근, 외부 침입)를 즉각 감지하여 사고를 예방한다. 이성우 세이지 마케팅 이사는 "고객사 제조 현장 특성과 요구 사항에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션을 제공함으로써 스마트 제조 환경 구축을 위한 최적의 파트너가 되겠다"며 "향후 빅데이터와 AI 분석 기술을 더욱 고도화해 종합적인 스마트 팩토리 솔루션으로 발전시키겠다"고 말했다. 한편 세이지 세이프티는 지난해 12월 산업통상자원부의 산업융합 혁신 품목으로 선정되며 기술력을 공식 인정받은 바 있다.

2025.03.16 14:05신영빈

세이지 AI 솔루션, '산업융합 혁신품목' 선정…안전 혁신 '실현'

세이지의 '세이프티(SAIGE SAFETY)'가 산업통상자원부의 '산업융합 혁신품목'으로 선정돼 산업재해 예방과 스마트 안전 관리의 새 기준을 제시했다. 세이지는 인공지능(AI) 기반 안전 모니터링 솔루션 '세이프티'가 산업 현장의 위험 요소를 CCTV를 활용해 감지하고 이를 통해 안전성을 높이는 기술로 정부 인정을 받았다고 9일 밝혔다. 산업통상자원부는 이 기술의 융합성과 혁신성을 높게 평가해 '세이프티'를 혁신품목으로 선정했다. 세이지 '세이프티'는 CCTV에 AI 기술을 결합해 안전모 미착용, 화재, 연기, 쓰러짐 등 산업 재해로 이어질 수 있는 모든 위험 상황을 실시간으로 감지한다. 지난 2023년 11월 출시 이후 1천개 이상의 현장에 도입돼 산업 안전 관리의 핵심 솔루션으로 자리잡았다. 이 기술은 배회, 침입, 쓰러짐 탐지 분야에서 한국인터넷진흥원(KISA)의 지능형 CCTV 성능 인증도 받았다. 이러한 공식 인증은 솔루션의 신뢰성과 기술적 우수성을 입증하는 데 기여했다. '산업융합 혁신품목'에 선정된 기업은 세제 혜택, 정부 연구개발(R&D) 우선지원, 자금 지원 등 다양한 혜택을 받는다. 세이지는 이를 통해 기술 개발과 시장 확대에 더욱 속도를 낼 계획이다. 이와 함께 세이지 박종우 공동 대표 역시 최근 한국공학한림원 정회원으로 선정돼 기술 리더십을 인정받았다. 홍영석 세이지 공동 대표는 "'세이프티'의 기술력과 가치가 공식적으로 인정받아 기쁘다"며 "더 많은 산업 현장에 적용해 산업 안전을 책임지는 솔루션으로 자리잡겠다"고 밝혔다.

2025.01.09 17:36조이환

AWS, 데이터 통합 혁명 선언…'세이지메이커'로 AI 개발 속도↑ 비용↓

"기업은 고속 SQL 분석과 페타바이트 규모의 빅데이터 처리, 테이터 탐색·통합, 모델 개발, 생성형 인공지능(AI) 기능을 한 플랫폼으로 통합하고 싶어 합니다. 새로운 '세이지메이커'를 통해 더 낮은 가격으로 개발 속도를 높일 수 있습니다." 맷 가먼 아마존웹서비스(AWS) 최고경영자(CEO)는 6일까지 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트'에서 한 플랫폼에서 목적에 맞게 모델 개발과 데이터 분석을 지원하는 솔루션 '아마존 세이지메이커' 새 시리즈를 4일 공개하며 이같이 밝혔다. 차세대 세이지메이커는 오늘부터 사용할 수 있다. 현재 세이지메이커 유니파이드 스튜디오는 프리뷰 버전으로 제공되고 있으며, 빠른 시일 내에 정식 출시될 예정이다. "세이지메이커 유니파이드 스튜디오, 빠른 협업·구축 도와" 세이지메이커 유니파이드 스튜디오는 조직 전반의 데이터를 쉽게 찾고 접근할 수 있게 돕는다. 목적에 따라 구축된 AWS 분석, 머신러닝(ML)과 AI 기능을 통합해 고객이 모든 유형의 일반적인 데이터 사용 사례에서 최적의 도구로 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다. 이 과정에서 아마존 Q 디벨로퍼 지원을 받는다. 오늘날 수십만 고객이 세이지메이커로 ML 모델을 구축하고 학습, 배포하고 있다. 또 많은 고객들이 SQL 분석과 검색 분석, 빅데이터 처리, 스트리밍 분석을 포함한 광범위한 워크로드를 지원하기 위해 AWS의 포괄적인 목적별 분석 서비스 세트에 의존하고 있다. 고객들은 점차 이러한 도구들을 단독으로 사용하지 않고 분석, ML, 생성형 AI를 조합해 인사이트를 도출하고 사용자를 위한 새로운 경험을 제공하는 데 사용하고 있다. 이런 고객들은 분석, ML, 생성형 AI를 위한 친숙한 AWS 도구로 모든 데이터에 쉽게 접근할 수 있다. 팀 또는 조직의 다른 구성원들과 데이터 프로젝트에서 쉽게 협업할 수 있는 통합 환경의 이점을 누릴 수 있다. 세이지메이커 유니파이드 스튜디오는 아마존 베드락을 비롯한 아마존 EMR, 아마존 레드시프트, AWS 글루, 기존 세이지메이커 스튜디오에서 고객이 현재 사용 중인 독립형 스튜디오, 쿼리 에디터, 시각적 툴을 한데 모아 제공한다. 고객은 이런 쉽게 접근해 데이터를 검색·준비하고, 쿼리나 코드를 작성하고, 데이터를 처리함으로써 ML 모델을 구축할 수 있다. 사용자는 세이지메이커 유니파이드 스튜디오의 아마존 베드록 통합 개발 환경(IDE)로 에이전트, 가드레일, 지식 기반, 플로우 등 아마존 베드락의 고성능 기반 모델과 도구를 사용해 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있다. 세이지메이커 유니파이드 스튜디오에는 데이터 검색, 공유, 거버넌스 기능이 기본으로 제공돼서 분석가, 데이터 과학자, 엔지니어는 원하는 보안 제어 및 권한을 적용하고 액세스 제어를 유지한다. 이를 통해 데이터를 보호하면서 사용 사례에 필요한 올바른 데이터를 쉽게 검색하고 찾을 수 있다. "세이지메이커 레이크하우스로 데이터 사일로 줄인다" 새로운 세이지메이커 레이크하우스는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스, 운영 데이터베이스, 엔터프라이즈 애플리케이션 전반의 데이터를 통합해 세이지메이커 유니파이드 스튜디오 내에서 데이터에 쉽게 액세스하고 작업할 수 있게 돕는다. 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)와 호환되는 익숙한 AI와 ML 도구, 쿼리 엔진을 사용할 수 있다. 개발자는 주요 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션과의 새로운 제로-ETL(zero-ETL) 통합을 진행할 수 있다. 복잡한 데이터 파이프라인 없이 분석이나 ML을 위해 세이지메이커 레이크하우스와 아마존 레드시프트에서 서드파티 SaaS 애플리케이션의 데이터에 쉽게 접근할 수 있다. 세이지메이커 레이크하우스는 아마존 S3 데이터 레이크, 레드시프트 데이터 웨어하우스, 연합데이터 소스에 저장된 데이터에 대한 통합 접근을 제공한다. 이를 통해 데이터 사일로를 줄이고 데이터가 물리적으로 어떻게 어디에 저장되어 있든 쉽게 쿼리할 수 있도록 한다. 세이지메이커의 이 새로운 아파치 아이스버그 호환 레이크하우스 기능을 통해 고객은 세이지메이커 유니파이드 스튜디오에서 또는 아파치 아이스버그 오픈 표준과 호환되는 친숙한 AI 및 ML 도구와 쿼리 엔진으로 모든 데이터에 접근하고 작업할 수 있다. 고객은 데이터가 물리적으로 어떻게 어디에 저장되어 있든 선호하는 분석 및 ML 도구를 데이터에 사용해 SQL 분석, 임시 쿼리, 데이터 과학, ML, 생성형 AI를 포함한 사용 사례를 지원할 수 있다. 세이지메이커 레이크하우스는 레이크하우스의 모든 분석 및 AI 도구에서 데이터에 일관되게 적용되는 통합된 세분화된 접근 제어를 제공함으로써 고객이 권한을 한 번 정의하고 조직 전반에서 데이터를 안전하게 공유할 수 있도록 한다. SaaS 앱과 제로-ETL 통합…데이터에 빠르고 쉽게 접근 AWS는 제로-ETL을 통해 수작업 없이 데이터 통합을 수행하고 고객이 필요한 곳에서 데이터를 쉽게 얻도록 돕는다. 아마존 오로라 MySQL과 포스트그레SQL, 아마존 RDS 포 MySQL, 아마존 다이나모DB, 아마존 레드시프트와 제로-ETL 통합이 포함돼 고객이 분석과 ML을 위해 레드시프트와 세이지메이커 레이크하우스에서 인기 있는 관계형·비관계형 데이터베이스의 데이터에 빠르고 쉽게 접근할 수 있도록 돕는다. 운영 데이터베이스와 데이터 레이크 외에도 많은 고객이 중요한 엔터프라이즈 데이터를 SaaS 애플리케이션에 저장하고 있으며, 분석 및 ML을 위해 이 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 이점을 누릴 수 있다. SaaS 애플리케이션과의 새로운 제로-ETL 통합 기능은 고객이 애널리틱스와 AI를 위해 세이지메이커 레이크하우스와 레드시프트에서 젠데스크(Zendesk)와 SAP와 같은 애플리케이션을 통해 자사 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 한다. 가먼 CEO는 "이는 구축하기 어렵고 비용이 많이 들며, 관리가 복잡하고, 시간에 민감한 인사이트 접근을 지연시킬 오류가 발생하기 쉬운 데이터 파이프라인의 필요성을 제거한다"며 "SaaS 애플리케이션을 위한 제로-ETL 통합 기능은 전체 데이터 동기화, 증분 업데이트·삭제 감지, 대상 병합 작업에 대한 모범 사례를 통합한다"고 강조했다. 이어 "운영 전반에서 데이터를 진정으로 활용하기 위해 기업은 데이터 위치에 관계없이 모든 데이터에 원활하게 접근할 수 있어야 한다"며 "해당 솔루션이 기업의 이슈를 해결할 것"이라고 덧붙였다.

2024.12.04 10:46김미정

"삼성·LG도 택했다"…세이지, 비전기술로 해외 시장 공략

세이지가 딥러닝 기반 비전 솔루션으로 글로벌 고객사를 공략한다. 세이지는 8~10일까지 독일 슈투트가르트 전시장에서 열리는 머신 비전 무역 박람회 '비전(VISION)2024'에 참가한다고 8일 밝혔다. 이번 박람회는 머신 비전의 다양한 산업 분야에서 약 379여개 기업이 참가한다. 참관객은 약 6천500명이다. 세이지는 이번 전시에서 딥러닝 기반 머신 비전 '세이지 비전(SAIGE VISION)'을 선보인다. 세이지 비전은 기존 룰 기반(rule-based) 학습 한계를 극복하기 위해 개발된 인공지능(AI) 솔루션이다. 딥러닝 알고리즘으로 제품 표면에 발생한 비정형적 결함을 자동 검출하고 불량 여부를 판단을 돕는다. 세이지는 최근 중소벤처기업부가 주관하는 '스케일업 팁스(TIPS)' 과제에 최근 선정됐다. 스케일업 팁스는 중소 벤처 규모 확장 촉진을 위해 민간 운영사가 유망 기업을 발굴하는 사업이다. 운영사가 자금을 투자하면 정부가 이후 매칭 투자와 출연 연구·개발(R&D)를 병행해 지원하는 식이다. 이 외에도 세이지는 AI 기반 공정 모니터링 및 개선을 수행하는 '세이지 빔스(SAIGE VIMS), 지능형 산업 현장 모니터링 시스템 '세이지 세이프티(SAIGE SAFETY)도 공급하고 있다. 삼성SDI, LG에너지솔루션이 품질 검사에 세이지 솔루션을 활용하고 있다. 세이지 이성우 마케팅 리드는 "이번 박람회를 통해 유럽을 포함한 전 세계에 자사 비전 기술력을 선보일 것"이라며 "본격적인 해외 시장을 공략하겠다"고 말했다.

2024.10.08 11:31김미정

바이오·제약 제조업 생산성 혁신 방안은?...'BMK 2024' 개최

한국 바이오·제약 제조 업계의 디지털혁신(DX) 방향을 모색하는 장이 열렸다. 이마팩(IMAPAC)은 13일 인천 송도 컨벤시아에서 '바이오로직스 매뉴팩쳐링 코리아 2024(BMK 2024)'를 개최했다. 올해 13회를 맞은 'BMK 2024'는 바이오·제약 산업 발전에 기여한 전문가‧기업들을 대상으로 한 국제 컨퍼런스다. 이번 행사는 빠르게 발전하는 바이오·제약 제조 산업의 디지털발전 기술을 종합적으로 선보이기 위해 마련됐다. 특히 바이오·제약 산업의 성장을 위한 연구 이니셔티브의 가속화, 제조 능력 최적화 등 DX를 통한 생산성 향상이 핵심적으로 다뤄졌다. 함께 개최한 '백신 월드 동아시아 콩그레스 2024' 역시 백신 개발을 혁신할 신기술에 대한 집중적인 논의가 이뤄졌다. 이를 위해 150여 개 바이오·제약 기업 및 조직들이 참여해 고처리량 세포주 개발 및 세포 배양을 포함한 업스트림 처리, 크로마토그래피를 통한 제품 농축 및 정제, 분석 및 품질 보증, 자동화, 바이오프로세싱 4.0, 디지털화 경향 등을 주제로 관련 기술과 제품들을 공개했다. 또 계약 제조 조직(CMO) 및 계약 개발, 제조 조직(CDMO)의 기여를 소개하는 전용 쇼케이스와 세포 및 유전자 치료 제조 우수성에 대한 연구 결과를 발표하는 세션 등도 이번 행사에 마련됐다. 주요 발표자로는 줄기세포 제작기업 엔세이지의 이봉희 대표를 비롯해 브라이언 커런 마스터컨트롤 부사장, 앤드류 웡 상해 워타이 바이오테크놀로지 대표 등이 참석했다. 브라이언 커런 부사장은 "이미 많은 바이오·제약 현장에서 DX가 일어나고 있지만 아직도 기존 방식에 익숙해 디지털 방식으로 전환하는 데 주저하는 사례를 자주 마주친다"며 "DX과정에서 여러 저항에 직면할 수 있지만 이를 그대로 유지해서는 기업과 산업의 혁신을 일으킬 수 없고 장기적으로 비용과 지연을 가중시키는 것"이라고 지적했다. 이어 "이러한 문제를 해결하기 위해 DX에 앞서 신중한 계획을 세우고 최적의 서비스를 도입하는 방안을 마련해야 한다"며 "마스터컨트롤은 한국 시장에서 기업들이 디지털 혁신을 선도할 수 있도록 최적의 솔루션을 제공하며 국내 생명과학산업의 경쟁력 강화를 위해 최선을 다하겠다"고 덧붙였다.

2024.08.13 22:29남혁우