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'어크로스'통합검색 결과 입니다. (2건)

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[ZD SW 투데이] 에이아이웍스, 중국 GSF 2026 참가

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 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] ◆에이아이웍스, 중국 GSF 2026서 피지컬 AI 검증 기술 공개 에이아이웍스가 지난 1일 중국 광저우에서 열린 '2026 웨강아오대만구 과학포럼(GSF)' 공식 프로그램 '한중혁신기업로드쇼 K-데모데이'에 참가해 AI 반도체·임베디드 시스템 원격 검증 플랫폼 '디바이스프로브(DeviceProbe)'를 선보였다. 로봇·드론·스마트 제조 장비 개발과 양산 과정에서 발생하는 시험·검증 부담을 줄이기 위한 기술이다. 에이아이웍스는 디바이스프로브를 통해 개발 보드와 시험 장비를 원격으로 연결하고 장비 제어부터 시험 자동 실행, 로그 수집, 결과 분석까지 통합 지원한다. 향후 중국 피지컬 AI 기업들과 공동 실증을 추진하고 반도체·차량 전장 분야에서 축적한 검증 기술을 로봇·드론 등으로 확대할 계획이다. ◆한국딥러닝, 신한베트남파이낸스와 금융 AI 실증 한국딥러닝이 신한금융그룹 글로벌 스타트업 육성 플랫폼 '신한퓨처스랩 베트남'을 통해 신한베트남파이낸스(SVFC)와 금융업무 자동화 기술실증(PoC)을 수행했다. 이번 실증 성과를 인정받아 '글로벌 신한 이노부스트 오픈이노베이션 리워드'를 수상했다. 한국딥러닝은 자체 AI 업무 자동화 솔루션 '딥 에이전트(DEEP Agent)'를 활용해 금융 문서 정보 추출·구조화와 후속 업무 자동화 가능성을 검토했다. 이를 바탕으로 베트남을 비롯한 해외 금융시장으로 사업을 확대하고 금융 외 산업에도 AI 에이전트 기술을 적용할 계획이다. ◆어크로스, AI 서비스 8곳 브랜드 추천 지수 매주 공개 어크로스가 AI 가시성 지수 '젠랭크(GenRank)' 한국어 지수를 개편해 브랜드 추천 결과를 매주 무료로 공개한다. 측정 대상은 챗GPT·클로드·제미나이 등 기존 3개 서비스에서 네이버·구글·마이크로소프트(MS) 서비스까지 총 8개로 확대됐다. 어크로스는 12개 분야 127개 카테고리에서 AI 서비스별 브랜드 추천 현황을 분석하고 전국 75개 지역 치과·학원·헬스장 등 지역 업종별 지수도 제공한다. 지난 1일 기준 AI 답변 4만 6308건을 분석했으며 브랜드 언급 비율과 순위 변동, 신뢰구간 등을 공개한다. ◆팀뷰어, 제조업 AI 자율화 확산…32%는 투자 효과 불확실 팀뷰어가 제조업 정보기술(IT) 의사결정권자 68%가 IT 장애 해결에 선제적 또는 부분 자율형 방식을 활용하고 있다는 조사 결과를 공개했다. 제조업 응답자 43%는 IT 문제에 대응하고 있으며 25%는 사람 감독 아래 AI가 문제를 예측·예방하는 부분 자율형 방식을 활용하는 것으로 나타났다. 팀뷰어는 미국·영국·일본 등 9개국 응답자 4200명을 대상으로 진행한 조사에서 제조업 AI 도입 장애 요인으로 보안·개인정보 보호 우려(47%), 기술·교육 부족(34%), 비즈니스 가치 불확실성(32%)이 꼽혔다고 설명했다. 제조업 응답자 44%는 AI를 통한 개인 생산성 향상을 체감했지만 조직 차원 투자 성과를 입증하는 것은 과제로 남았다. ◆LRQA, 네이버페이 생체정보 보호 국제표준 인증 수여 로이드인증원(LRQA)이 네이버페이 얼굴 인식 결제 서비스 '페이스사인(Facesign)'에 적용된 생체정보 보호 체계에 국제표준 'ISO/IEC 24745:2022' 인증을 수여했다. 생체정보 수집·처리·저장·전송 과정에서 국제표준 요구사항을 충족하는지 심사하고 적합성을 확인했다. 로이드인증원은 생체정보 보호 핵심 원칙인 '복원 불가능성'과 '연결 불가능성' 등을 기준으로 보호 체계를 검증했다. 해당 표준은 생체정보로부터 원본 정보를 복원하거나 서로 다른 시스템 간 정보를 연계하기 어렵게 하는 보안 요구사항을 규정한다. ◆벡터, 전기차 충전 통신 검증 솔루션 출시 벡터가 전기차(EV) 충전소 통신 동작을 연구소 환경에서 재현하는 'CANoe 에뮬레이션 패키지 EV(CANoe Emulation Package EV)'를 출시했다. 실제 충전 세션 데이터를 활용해 현장에서 발생한 오류와 예외 상황인 엣지 케이스를 반복 검증할 수 있도록 지원한다. 벡터는 충전 통신 기록을 분석해 충전소 동작을 재현하고, 실제 충전소에 접근하지 않고도 상호운용성과 소프트웨어 변경 후 회귀 테스트를 수행할 수 있도록 했다. 해당 솔루션은 DIN 70121·ISO 15118-2 표준을 지원하며 소프트웨어·하드웨어 시뮬레이션과 실차 테스트 환경에 적용할 수 있다. ◆뉴플로이, 온디바이스 AI 소프트웨어 기능 확대 뉴플로이가 온디바이스 AI 소프트웨어 '뉴플로이 AI(Newploy AI)'에 문서 기반 질의응답과 팀원 간 문서 공유, 회의록 자동 작성 기능 등을 추가했다. 지난 8월 출시 이후 3개월간 10여 종 기능을 확대했다. 지난달 유료 이용자 수는 전월 대비 2배 증가했다. 뉴플로이는 외부 서버 전송 없이 사용자 PC에서 문서를 처리하는 기존 방식에 등록 문서 기반 AI 채팅과 사내망 문서 공유 기능을 더했다. 손글씨·출퇴근 타임카드 인식과 회의 음성의 실시간 텍스트 변환도 지원한다. 오는 18~20일 청주에서 열리는 '2026 K-이노 위크'에서 관련 기능을 시연할 예정이다.

2026.11.05 16:49이나연 기자

[최홍석 칼럼] 스케일-어크로스, AI 데이터센터를 넘어 기업망으로

"AI 그리드로 연산이 여러 곳으로 흩어질수록, 그 사이를 잇는 광 전송망의 역할은 커집니다. 그리고 그 기술은 데이터센터에만 머물지 않습니다." 지난 9월호에서는 AI 추론이 데이터센터 한 곳에 머물지 않고 네트워크 곳곳으로 분산되는 'AI 그리드'를 다뤘습니다. 연산이 흩어지면 그 사이를 잇는 연결이 새로운 과제가 됩니다. 업계는 데이터센터와 데이터센터를 잇는 이 연결을 '스케일-어크로스(Scale-Across)'라고 부릅니다. AI 그리드가 연산을 나누는 구조라면, 스케일-어크로스는 나뉜 연산을 다시 잇는 구조입니다. 이번 호에서는 Scale-Across가 무엇인지, 그리고 이 기술이 AI 데이터센터를 넘어 기업 전용회선과 사설망에 어떤 변화를 가져오는지 살펴보겠습니다. 스케일-어크로스란 무엇인가 AI 인프라의 연결은 거리에 따라 세 단계로 나뉩니다. 랙 안의 연결(Scale-Up), 데이터센터 안의 연결(Scale-Out), 그리고 데이터센터 사이의 연결(Scale-Across)입니다. 스케일-어크로스가 필요해진 이유는 분명합니다. AI 클러스터가 커지면서 한 건물의 전력과 공간만으로는 감당하기 어려워졌습니다. 장애에 대비하려면 여러 사이트로 나눠 운영하는 편이 유리합니다. 업계는 이 연결 범위를 대도시권부터 1000km 이상의 광역 구간까지로 봅니다. 이 거리에서는 빛의 세기만으로 신호를 보내는 기존 방식(IM-DD)으로는 한계가 있습니다. 그래서 빛의 위상과 편광까지 활용해 더 멀리, 더 많이 보내는 코히어런트(coherent) 광 기술이 스케일-어크로스의 기본 기술로 자리 잡고 있습니다. 즉 스케일-어크로스는 AI 그리드를 실제로 작동하게 하는 연결 계층입니다. 무엇이 달라졌나: 세 가지 기술 변화 코히어런트 기술 자체는 새롭지 않습니다. 원래 통신사의 장거리 기간망에서 쓰던 기술입니다. 달라진 것은 이 기술을 더 작고, 더 싸고, 더 쉽게 쓰는 방식입니다. DIGITIMES Research는 장거리용 코히어런트를 AI 연결에 그대로 적용하면 비용이 급격히 늘어나기 때문에, 경량화 모듈과 고밀도 광라인 구성이 대안으로 등장했다고 분석했습니다. 요약하면 기간망 수준의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 쓸 수 있게 된 것입니다. 이 변화가 기업망으로 이어지는 출발점입니다. 기업 전용회선·사설망으로의 확장 스케일-어크로스 기술은 대형 클라우드 사업자의 수요에서 출발했습니다. 그러나 대량 생산으로 가격이 내려가고 운영이 단순해지면서, 같은 기술이 기업 전용회선과 사설망에도 적용되고 있습니다. AI 그리드의 범위가 데이터센터를 넘어 기업의 사옥, 공장, 병원까지 넓어지고 있는 것입니다. 수요의 중심도 기업으로 옮겨가고 있습니다. 시에나가 전 세계 통신사를 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 74%는 향후 3년간 AI 관련 신규 트래픽을 가장 많이 만들 주체로 클라우드 사업자가 아닌 기업을 꼽았습니다. 응답자의 절반은 100G·400G·800G 파장 서비스를 AI 시대의 최대 성장 상품으로 봤습니다. 반면 자사 광 네트워크가 AI에 완전히 준비됐다고 답한 곳은 16%에 그쳤습니다. 여기서 파장 서비스란 광섬유 안의 특정 빛의 색(파장) 하나를 고객 전용으로 할당하는 회선을 말합니다. 다른 고객과 물리적으로 분리된 채널을 쓰기 때문에 보안과 성능을 함께 확보하기 쉽습니다. 규제가 엄격한 금융·의료, 대용량 데이터를 다루는 제조·미디어 분야가 이 방식을 선호하는 이유입니다. 속도와 개통 방식도 달라지고 있습니다. 미국 Zayo의 올해 보고서에 따르면 판매된 파장 용량의 약 절반이 400G였습니다. 같은 보고서는 대형 AI 수요가 몰리면서 기업이 원하는 시점과 구간에 고용량 회선을 확보하기 어려워질 수 있다고 경고했습니다. AT&T는 400G 파장 서비스를 15일 안에 개통하는 상품을 출시했고, 일부 북미 통신사는 장비를 미리 구축하고 개방형 API로 제어해 24시간 내 개통하는 온디맨드 서비스를 제공하고 있습니다. 국내 통신사와 기업의 점검 포인트 앞서 본 조사처럼 수요는 늘고 있지만 준비는 아직 부족합니다. 국내 통신사와 기업도 지금 준비 상태를 점검할 필요가 있습니다. 3월호 OpenROADM에서 시작한 이 시리즈는 IP 계층의 단순화, AI 인프라, 자율운영, 6G, AI 추론망을 차례로 다뤘습니다. 이번 호의 스케일-어크로스는 그 흐름이 다시 광 전송망으로 돌아오는 지점입니다. AI 그리드가 연산을 어디에 두든, 그것을 잇는 것은 결국 광 전송망입니다. 중요한 점은 이 변화가 대형 AI 데이터센터만의 이야기가 아니라는 것입니다. 데이터센터 간 연결을 위해 발전한 기술이 비용과 운영의 문턱을 낮추면서, 기업 전용회선과 사설망의 기준도 함께 높아지고 있습니다. 통신사에게는 새로운 상품 기회이고, 기업에게는 AI Grid에 참여하기 위해 네트워크를 다시 설계할 시점입니다. AI 그리드의 경쟁력은 연산의 규모뿐 아니라, 그 연산을 잇는 연결의 품질에서도 결정됩니다.

2026.10.13 15:30최홍석 컬럼니스트

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