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케이스티파이, 파워퍼프걸 협업 컬렉션 출시

글로벌 테크·라이프스타일 브랜드 케이스티파이는 글로벌 엔터테인먼트 기업 워너브라더스 디스커버리 글로벌 컨슈머 프로덕트와 손잡고 애니메이션 '파워퍼프걸' 협업 컬렉션을 출시한다고 16일 밝혔다. 2026 파워퍼프걸 x 케이스티파이 컬렉션은 ▲쉐이크 쉐이크 케이스 ▲패밀리 폰 참 펜던트 ▲커스텀 폰케이스와 테크 액세서리 등 제품으로 출시된다. 갤럭시S25 시리즈와 아이폰17 시리즈 등 최신 모델 케이스를 제공하는 것은 물론 이어버드 케이스, 맥세이프 카드 지갑, 애플워치 밴드, 노트북 및 태블릿 케이스 등 다양한 테크 액세서리 제품도 선보인다. 파워퍼프걸 쉐이크 쉐이크 케이스는 케이스 내부에 설탕통, 향신료, 별, 하트, 무지개 등 깜찍한 아크릴 파츠를 담았다. 케이스를 흔들면 파츠들이 이리저리 움직이며 반짝거리는 효과가 나타난다. 파워퍼프걸 패밀리 폰 참 펜던트는 블라인드 박스 형태로 출시된다. 블로섬, 버블, 버터컵 및 파워퍼프 핫라인이 각각 그려져 있는 레귤러 아이템과 세 주인공이 함께 등장하는 레어 아이템으로 구성됐다. 패밀리 폰 참 펜던트 블라인드 박스를 4-IN-1 세트로 구매하는 고객에게는 '가든 파티 키체인 참'을 무료 증정하는 혜택도 마련했다. 파워퍼프걸 커스텀 케이스는 각 주인공 상징 색상인 핑크, 블루, 그린을 중심으로 한 디자인에 나만의 텍스트를 더해 케이스를 만들 수 있다. 파워퍼프걸 스페셜 번들 세트는 리본 메들리 케이스, 맥세이프 미러 카드홀더 스탠드, 세 소녀가 모두 담긴 그립 스탠드까지 번들세트로 구성했다.

2026.01.16 16:56신영빈

ICTK, 보안 국제 공통 평가 기준 'EAL6' 획득

차세대 보안 팹리스 기업 아이씨티케이(ICTK)가 보안 국제 공통 평가 기준인 CC의 EAL6 개발환경 보안 인증(Site Audit)을 획득했다고 21일 밝혔다. CC EAL6 개발환경 보안 인증은 정보보호 국제 표준인 ISO/IEC 15408 및 18045 기준에 따라 제품의 기획과 설계 단계부터 최종 납품까지 제품 생애 주기를 대상으로 수행된다. 제품뿐만 아니라 생산 환경 전반이 국제 보안 기준을 충족했음을 입증하는 인증이다. EAL1부터 시작해 7이 가장 높은 등급을 나타내는 지표에서 아이씨티케이(ICTK)가 이번에 획득한 EAL6은 군사 시설이나 국가 핵심 기반 시설에 적용될 정도의 고신뢰 보안 등급으로, 개발환경 보안 인증으로는 삼성전자에 이어 국내 두 번째 사례로 알려져 있다. 이번 인증 획득은 ICTK의 핵심 기술인 비아 퍼프(VIA PUF, 물리적 복제불가 기능)와 양자내성암호(PQC)를 융합한 'PQC-PUF 보안칩'이 세계 최고 수준의 보안 인증을 충족한 환경에서 생산됨을 공식 입증한 셈이다. 즉, 기술력뿐만 아니라 생산 품질 및 관리 체계에서도 국제적으로 검증된 신뢰성을 확보했다는 의미를 지닌다. 특히 CC인증 기준을 공식적으로 요구하는 유럽 및 북미 시장 민간 및 공공 조달 환경에 유리한 기반이 마련됨으로써 고부가가치 보안칩 사업 확대에 탄력을 받을 것으로 ICTK는 기대하고 있다. 나아가 OEM 및 ODM 확대 등 다양한 사업 기회로 적극 활용한다는 계획이다. ICTK 관계자는 “보안을 다루는 분야에서 국제적 신뢰 확보는 더욱 중요한 만큼, 이번 공식 인증 획득이 글로벌 시장에서 ICTK의 보안 기술이 더욱 널리 활용될 수 있는 토대가 될 것”이라고 설명했다.

2025.07.22 13:28전화평

망고부스트, AMD 기반 멀티노드 AI 학습 첫 성공…'라마2 70B' 11분 만에 완료

망고부스트가 AMD의 고성능 GPU 32개를 활용해 초대형 AI 모델을 약 11분 만에 학습하는 데 성공했다. 복잡한 하드웨어와 소프트웨어를 하나로 최적화해, 특정 장비에 의존하지 않고도 빠르고 효율적인 AI 학습이 가능하다는 점을 입증했다. 망고부스트는 메타 '라마2 70B 로라' 모델을 10.91분 만에 학습하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이번 결과는 ML퍼프 기준으로 최초의 AMD 그래픽처리장치(GPU) 기반 멀티노드 학습 성과다. GPU 간 통신 병목을 제거하면서도 성능 저하 없이 학습 시간을 대폭 단축한 사례다. 측정은 국제 AI 벤치마크인 'ML퍼프 트레이닝 5.0(MLPerf Training v5.0)'에서 AMD '인스팅트 MI300X' 그래픽처리장치 32개를 활용했다. 특히 이번 학습에는 일부 파라미터만 미세조정하는 로라 방식이 적용돼 거대 모델에 대해 짧은 시간 안에 고효율 파인튜닝이 가능함을 입증했다. 망고부스트는 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 지원하는 유연한 구조를 갖춰 특정 벤더나 하드웨어 환경에 얽매이지 않고 확장 가능한 학습 인프라를 구현하고 있다. 망고부스트는 자체 개발한 '망고 LLM부스트' 소프트웨어와 '망고 GPU부스트 RDMA' 통신 솔루션을 통해 모델 병렬화와 자동 튜닝, 배치 최적화, 메모리 조정 등을 통합 제공하는 시스템을 구현했다. 'LLM부스트'는 다양한 대규모 언어모델을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐다. 'GPU부스트 RDMA'는 수천 개 큐피 환경에서도 성능 저하 없이 통신을 유지할 수 있도록 설계돼 있다. ML퍼프 제출 기준으로는 노드 1개에서 2개, 4개로 구성된 멀티노드 환경 모두에서 95~100% 수준의 선형적 성능 확장성을 달성했다. 통신 병목을 해소한 원격 직접 메모리 접근(RDMA) 기반 구조와 GPU 최적화 소프트웨어가 병렬 학습 효율을 실질적으로 끌어올린 것으로 해석된다. 이번 학습 결과는 AMD 라데온 오픈 컴퓨트(ROCm) 소프트웨어 스택과의 통합을 기반으로 한다. 망고부스트는 이 환경에 맞춰 'LLM부스트'의 연산, 메모리, 네트워크 제어 구조를 최적화했고 'MI300X'의 메모리 대역폭과 성능을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 망고부스트는 이번 벤치마크 외에도 '라마2 7B', '라마3.1 8B' 모델에 대한 내부 학습 벤치마크를 통해 유사한 성능을 확보해온 것으로 알려졌다. 이 성능은 실제 온프레미스나 클라우드 환경 모두에서 재현 가능하며 일반화된 학습 효율을 보장한다는 점에서 상용화 가능성도 입증된 상태다. ML퍼프와 ML커먼스의 창립자인 데이비드 캔터는 "망고부스트의 첫 ML퍼프 트레이닝 결과는 매우 인상적"이라며 "'MI300X' 단일 노드부터 4노드까지의 확장된 학습 성능은 현대 AI 가속기의 성능을 온전히 활용하려면 소프트웨어 스택의 최적화가 얼마나 중요한지를 다시 입증한 사례"라고 밝혔다. 김장우 망고부스트 대표는 "이번 ML퍼프 벤치마크에서 우리는 소프트웨어와 하드웨어의 통합 최적화를 통해 벤더 종속 없이도 대규모 LLM 학습을 효율적으로 수행할 수 있는 해답을 제시했다"며 "이번 결과는 우리 기술이 실제 데이터센터 운영 환경에서 충분히 확장 가능하다는 점을 보여주는 이정표"라고 밝혔다.

2025.06.05 16:40조이환