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'오픈소스 플랫폼'통합검색 결과 입니다. (3건)

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위세아이텍, 제조·로봇 특화 오픈소스 AI 분석 플랫폼 개발

위세아이텍이 제조·로봇 산업 특화 오픈소스 인공지능(AI) 플랫폼의 사업화를 추진한다. 위세아이텍은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025 신산업 분야 오픈소스 사업화 지원 사업'을 통해 플랫폼을 개발하고 상용화 단계에 돌입한다고 20일 밝혔다. 위세아이텍은 '노코드 기반 제조·로봇 산업 특화 오픈소스 AI 분석 플랫폼 개발 및 사업화' 과제를 지난 5월부터 이달까지 8개월간 수행하며 제조·로봇 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 지능형 데이터 분석 플랫폼을 개발했다. 이번 과제는 오픈소스를 적극 활용해 기술 확보 비용을 절감하고 산업 전반의 디지털 혁신을 가속화하는 게 목적이다. 제조·로봇 산업은 자동화 수준이 높아지고 있음에도 불구하고 비정형 데이터 관리의 어려움, 예지보전 적용 실패, AI 전문 인력 부족 등 현실적인 제약으로 디지털 전환이 더디게 진행돼 왔다. 특히 AI 기반 예지정비나 공정 제어 기술은 효과가 입증됐음에도 불구하고 복잡한 기술 장벽과 현장 인력의 활용 한계로 인해 정착에 실패하는 사례가 많았다. 위세아이텍은 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 바로 쓰는 오픈소스 기반 AI 플랫폼을 핵심 목표로 제시했다. 이번에 개발된 플랫폼은 노코드 기반으로 현장 작업자가 직접 활용할 수 있는 환경을 제공하며 드래그 앤 드롭 방식의 그래픽 유저 인터페이스(GUI)만으로 분석 시나리오를 구성하고 실시간 제어 로직까지 설정할 수 있다. 또 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 등 기존 시스템과 유연하게 연동되고 센서, PLC 등 다양한 설비 데이터를 실시간으로 통합해 이벤트 기반의 이상 감지와 제어를 지원한다. 이같은 구조를 바탕으로 제조 라인별 고장 예측, 공정 품질 개선, 에너지 최적화 등 다양한 시나리오를 추가 개발 없이 적용할 수 있으며 현장 작업자가 직접 분석 워크플로우를 구성할 수 있는 구조를 마련했다. 위세아이텍은 확보한 기술을 기반으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 온프레미스를 모두 지원하는 이중 상용화 모델을 추진한다. 제조·로봇 기업의 다양한 보안 환경에 대응할 수 있도록 설계됐으며 모듈화된 구조를 바탕으로 산업별 요구에 따른 기능 확장이 가능하다. 이를 통해 제조·로봇 산업의 기술 격차 해소와 현장 중심 AI 적용 확산, 산업재해 감소, 고용의 질 개선 등 사회·기술적 측면에서 기여한다는 방침이다. 위세아이텍 권지수 연구소장은 "제조·로봇 산업의 AI 도입 장벽은 기술이 아니라 접근성과 사용성에 있다"며 "이번 오픈소스 기반 노코드 플랫폼은 비전문가도 현장에서 직접 AI를 활용하고 제어할 수 있도록 설계된 산업 특화 구조라는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 이어 "해당 기술을 기반으로 산업 전반에 걸친 사업화에 속도를 내고 실질적인 산업 활용 가치를 확산시키는 데 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.12.21 10:09한정호

씬스데이터랩스, 한국 거점으로 AI·ML 분석 플랫폼 아시아 본격 공략

씬스데이터랩스(Synx Data Labs)가 한국을 전략 거점으로 삼고 아시아·태평양 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈소스와 엔터프라이즈 기능을 결합한 차세대 분석 플랫폼을 앞세워 기업들의 인공지능(AI), 기계학습(ML) 혁신 수요를 선점한다는 계획이다. 씬스데이터랩스는 18일 성남 분당구 유스페이스1에서 기자간담회를 열고 한국 시장에 공식 진출한다고 밝혔다. 이번 행사에는 투샤르 페드네카 공동 창립자 겸 글로벌 고객 성공 및 커뮤니티 총괄과 박춘삼 한국 지사장이 참석해 한국 및 글로벌 시장 전략과 비전을 공유했다. 박춘삼 지사장은 한국의 데이터 활용 속도와 AI·ML수요를 주목하며 제조와 하이테크 산업을 핵심 타깃으로 삼고 통신·금융 분야로 확장할 계획을 밝혔다. 회사는 초기 전략으로 퍼블릭 클라우드보다 프라이빗 클라우드 시장을 우선 공략할 방침이다. 이미 국내에 다수 도입된 그린플럼 사용자들을 주요 전환 대상으로 삼아 클라우드 네이티브 아키텍처 기반의 데이터 플랫폼을 제공한다는 전략이다. 이를 통해 안정성과 효율성을 강화하고 기업 고객의 요구에 부합하는 맞춤형 서비스를 제시할 예정이다. 특히 AI와 머신러닝에 최적화된 벡터 데이터베이스와 이미지 분석 기능을 접목해 산업군별 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공한다. 단순한 데이터 관리 차원을 넘어 품질 개선과 수율 향상 등 실제 비즈니스 성과로 이어지는 분석 체계를 구현하는 것이 목표다. 씬스데이터랩스는 또한 국내 시스템통합(SI) 기업과 하드웨어 벤더와의 협력 체계 구축을 추진하고 있으며 오픈소스 커뮤니티 '클라우드베리'를 한국 내에서 활성화해 시장 영향력을 확대할 계획이다. 이를 통해 데이터·AI 생태계 전반에서 국내 고객과의 접점을 넓히고 오픈소스 기반의 대안적 선택지로 자리매김한다는 전략이다. 투샤르 페드네카 공동 창립자는 "한국은 데이터 집약적 산업이 발달한 시장으로, 씬스의 기술력이 빠르게 가치를 발휘할 수 있는 곳"이라며 "오픈소스와 엔터프라이즈 기능을 결합한 씬스 솔루션으로 한국 기업의 데이터 혁신을 지원하겠다"고 말했다. 씬스데이터랩스의 플랫폼은 포스트그레SQL 호환성과 대규모 병렬 처리(MPP) 성능을 갖춰 방대한 데이터 처리를 지원하며 쿠버네티스 아키텍처 기반 확장성을 확보하고 있다. AI와 ML 파이프라인을 내장해 통합 분석 환경을 제공하는 것이 특징이다. 핵심 제품군은 오픈소스 분산 SQL 엔진 '씬스DB'를 중심으로 구성돼 있으며, 클라우드와 온프레미스 환경 모두에서 안정적인 AI·ML 워크로드 실행을 지원한다. '씬스ML'을 통해 벡터 검색과 검색 증강 생성(RAG)을 지원해 기업이 데이터 기반 의사결정을 빠르게 수행할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 기존 상용 데이터베이스 대비 벤더 종속성과 비용 부담을 줄일 수 있는 대안으로 평가받고 있다. 아울러 델 파워플렉스와 협력해 온프레미스 환경에서도 클라우드 수준의 사용자 경험을 제공할 수 있는 솔루션을 제시한다. 국내 파트너사와의 협력, 기술 지원, 교육 프로그램을 강화해 한국 기업들의 AI·ML 도입을 가속화할 방침이다. 씬스데이터랩스는 2027년까지 하이브리드 분석을 위한 최고의 오픈소스 포스트그레SQL 기반 데이터 플랫폼으로 도약한다는 비전을 제시했다. 북미·유럽·인도 등 주요 시장에서의 성과를 기반으로, 한국을 포함한 아시아·태평양 지역에서 성장을 가속화해 글로벌 오픈소스 데이터·AI 플랫폼 리더로 자리매김하겠다는 전략이다. 박춘삼 한국 지사장은 "이번 기자간담회를 통해 씬스데이터랩스의 비전과 로드맵을 국내 업계와 공유하게 돼 뜻깊다"며 "파트너사와 고객과 긴밀히 협력해 한국 시장에서 빠르게 입지를 확립하겠다"고 강조했다.

2025.09.18 12:14남혁우

디노티시아·한양대, AI양자화 평가 플랫폼 오픈소스로 공개

인공지능(AI)·반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아는 한양대학교 AIHA 연구실과 산학협력 연구를 통해 개발한 AI 양자화 알고리즘 평가 플랫폼, 'QLLM-INFER'를 깃허브(GitHub)에 오픈소스로 공개했다고 8일 밝혔다. 이 플랫폼은 '아파치 2.0' 라이선스를 적용해 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있다. 오픈소스를 그대로 재배포하거나 수정하여 재배포하더라도 소스 코드를 공개할 의무가 없으며, 상업적 이용에도 제한이 없다. 최근 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 주목받으면서 AI 기술의 활용 범위가 급격히 넓어지고 있다. 그러나 이러한 모델은 높은 연산량과 메모리 사용으로 인해 실제 서비스나 개인용 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 방법이 양자화 기술이다. 양자화는 AI 모델의 계산 정밀도를 낮춰 더 빠르게 만드는 기술로, 큰 숫자를 작은 숫자로 압축하는 방식이다. 이를 통해 AI 모델은 원래 성능을 유지하면서도 메모리 사용량과 연산 속도를 크게 줄일 수 있다. 그러나 지금까지 다양한 양자화 알고리즘이 서로 다른 환경과 조건에서 평가돼, 어느 기술이 더 좋은 지 객관적으로 비교하기 어려웠다. 디노티시아와 한양대는 이런 문제를 해결하고자 표준화된 환경에서 알고리즘 성능을 정확히 비교할 수 있는 플랫폼을 만들었다. 또한 최근 3년(2022~2024년)동안 가장 많이 주목받은 양자화 기술 8가지를 선정해 동일한 조건에서 객관적으로 평가했다. 특히 이 플랫폼은 ▲가중치와 활성화 값(모델의 기억과 계산을 담당하는 값)을 모두 줄이는 방식, ▲가중치만 줄이는 방식, ▲AI가 긴 입력을 처리할 때 임시 저장하는 공간(KV 캐시)을 줄이는 방식 등 세 가지 유형으로 나눠 알고리즘 성능을 분석했다. 정무경 디노티시아 대표는 “LLM 서비스가 널리 상용화되기 위해서는 양자화를 통한 모델 경량화가 필수적이지만, 어떤 양자화 기술이 타겟 응용과 시스템에 더 유효한 지 판단이 어렵다”며 “'QLLM-INFER'는 양자화 알고리즘의 성능을 객관적이고 투명하게 비교할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 최적의 양자화 솔루션을 선택하거나 새로운 양자화 기술을 개발할 때 큰 도움을 줄 것”이라고 강조했다. 최정욱 한양대학교 융합전자공학과 교수는 “지금까지 양자화 기술은 연구마다 기준이 달라 객관적 비교가 어려웠다”며 “이번 플랫폼은 AI 연구에 처음으로 표준화된 평가 기준을 제시했다는 점에서 학문적으로 의미가 크며, AI 연구자들이 이 플랫폼을 통해 더욱 객관적이고 신뢰성 높은 연구 성과를 낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 디노티시아는 최근 한국어 논리 추론 AI모델인 'DNA-R1'을 오픈소스로 공개해 한국어 AI 연구 활성화에 기여하고 있다는 평가를 받고 있다.

2025.04.08 13:44장경윤

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