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'AI 프레임워크'통합검색 결과 입니다. (9건)

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이제 프레임워크도 국산화…티맥스소프트, AI 주권 전쟁 동참

티맥스소프트가 글로벌 클라우드 종속을 벗어나기 위한 '인공AI 주권' 확보전에 뛰어들었다. 금융과 공공 분야를 중심으로 국산 생태계를 구축해 외산 중심의 AI 인프라 질서에 도전장을 던졌다. AI 반도체와 대규모언어모델(LLM)에 이어 국내 기술로 만든 'AI 프레임워크'까지 자립화하겠다는 계획이다. 20일 성남시 분당구 티맥스소프트 본사에서 만난 박기은 부사장은 "이제 AI의 중심은 모델이 아니라 프레임워크로 이동하고 있다"며 "국내 기업이 독자적으로 AI 프레임워크를 개발해 산업별 맞춤형 AI를 구현할 수 있어야 한다"고 강조했다. 박 부사장은 지난 6월 연구본부장으로 부임해 티맥스소프트의 AI 전략 수립을 총괄하고 있다. 그는 "티맥스소프트는 올해를 AI 사업의 원년으로 삼고 있다"며 "AI 프레임워크를 핵심 축으로 세 단계 전략을 추진하고 있다"고 설명했다. AI 프레임워크는 기업이 자체 데이터를 활용해 AI 서비스를 만들 수 있도록 돕는 기반 소프트웨어다. 박 부사장은 "현재 기업들이 AI를 도입하려면 오픈소스나 글로벌 클라우드사의 플랫폼 중 하나를 선택해야 한다"며 "이 과정에서 데이터 주권과 보안이 흔들리고, 기술 종속이 심화되는 문제가 있다"고 지적했다. 이어 "티맥스소프트는 이 구조를 깨고 국산 AI 프레임워크를 중심으로 자립형 생태계를 구축하겠다"고 말했다. 티맥스소프트는 20년 넘게 프레임워크 기반 소프트웨어 제품을 개발해온 국내 대표 기업이다. 대표제품인 프로프레임(ProFRAME)과 프로오브젝트(ProObject)는 국내 금융권 전산 시스템의 표준 프레임워크로 자리 잡았으며, 신한은행, 농협은행 등 대형 은행뿐만 아니라 많은 증권회사에서 핵심 업무 시스템에 사용 중이다. 박 부사장은 "AI 프레임워크도 결국 비즈니스 로직을 코드 구조 안에 녹여내는 기술"이라며 "티맥스소프트는 이미 이런 구조적 설계 역량을 충분히 갖추고 있다. 이 점이 글로벌 빅테크와의 가장 큰 차별점"이라고 말했다. 또한 티맥스소프트는 공공·금융·통신 등 산업별로 상이한 보안 요건과 개발 규칙을 수십 년간 적용해온 경험이 있다. 박 부사장은 "AI 기술의 핵심은 단순히 모델을 도입하는 것이 아니라, 각 산업의 복잡한 구조에 맞게 통합하는 일"이라며 "우리는 이미 이런 산업별 표준화 경험을 갖춘 유일한 소프트웨어 기업"이라고 설명했다. 기술 스택에서도 차별화된다. 애플리케이션 서버(미들웨어), 비즈니스 프레임워크(개발 플랫폼), 인터페이스 플랫폼, 데이터베이스, 클라우드 플랫폼까지 전 계층을 아우른 관련 자체 기술 경쟁력을 오래 전부터 보유했다. 박 부사장은 "AI 프레임워크는 다양한 오픈소스와 시스템을 연결해야 하는 복잡한 기술"이라며 "티맥스소프트는 이미 미들웨어와 DB, 클라우드 등 전 계층을 직접 개발하고 통합해온 경험이 있어 이를 AI 구조로 확장하기에 유리하다"고 강조했다. 이어 "AI 생태계는 이제 개별 기업의 경쟁이 아니라 협력의 경쟁이 되고 있다"며 " 국내 스타트업과 AI 솔루션 기업이 함께 참여할 수 있는 개방형 프레임워크 생태계를 만들 것"이라고 덧붙였다. 박 부사장은 정부가 추진하는 '소버린 AI' 정책 방향에도 힘을 실었다. 그는 "AI 주권이라는 말은 단순히 모델을 직접 만드는 것을 의미하지 않는다"며 "AI 서비스를 개발·운영할 수 있는 프레임워크까지 자립해야 진짜 의미의 소버린 AI가 가능하다"고 설명했다. 그는 "한국형 AI 반도체나 LLM이 주목받고 있지만, 그 위에서 작동하는 프레임워크가 없다면 산업 전반에 AI를 내재화하기 어렵다"며 "AI 반도체, LLM, 클라우드 인프라 위에 'AI 프레임워크'가 더해져야 완전한 기술 스택이 완성된다"고 덧붙였다. 티맥스소프트가 구상하는 AI 프레임워크는 오픈소스 기반이지만, 단순 복제가 아닌 '국산화된 통합 버전'을 목표로 한다. 박 부사장은 "글로벌 오픈소스 대부분은 해외 기업이 백업하고 있어 국내 산업에 바로 적용하기 어렵다"며 "티맥스소프트의 기술력으로 다양한 오픈소스 구성요소를 통합해 한국형 AI 프레임워크로 재구성하겠다"고 밝혔다. 티맥스소프트는 AI 프레임워크를 금융, 공공, 일반 기업 시장으로 나누어 단계적으로 확산할 계획이다. 금융 분야에서는 이미 비즈니스 프레임워크 '프로프레임'을 사용 중인 고객사를 중심으로 AI 기능을 탑재한다. 박 부사장은 "대형 금융사들은 이미 프로프레임을 기반으로 시스템을 운영하고 있어, AI 코드 어시스트나 자동화 기능을 손쉽게 확장할 수 있다"고 설명했다. 공공 부문에서는 '전자정부 표준프레임워크'의 AI 버전을 제안 중이다. 그는 "현재 전자정부 프레임워크에는 AI 기능이 포함돼 있지 않다"며 "정부가 AI 민원 시스템이나 챗봇을 구축하려면 SI 업체를 불러야 하는데 이를 '전자정부 AI 프레임워크' 형태로 확장하면 효율적으로 도입할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 티맥스소프트는 상용 버전과 오픈소스 버전을 병행해 정부와 협력할 방침이다. 기업 시장은 가장 난이도가 높지만 성장 잠재력이 크다고 봤다. 박 부사장은 "AI 기술 변화 속도가 너무 빨라 일반 제조업체나 중견기업이 이를 따라가기 어렵다"며 "티맥스소프트의 상용 프레임워크를 사용하면 오픈소스를 직접 조합하지 않아도 안정적인 AI 서비스를 구현할 수 있다"고 말했다. 그는 "팔란티어 같은 글로벌 기업형 AI 플랫폼이 등장했듯, 티맥스소프트도 '한국형 AI 플랫폼'으로 자리 잡을 수 있을 것"이라고 강조했다. 티맥스소프트는 AI 역량 확보를 위해 생태계 구축에 무게를 두고, 국내 AI 스타트업과의 협력을 본격화하고 있다. 박 부사장은 "국내에는 벡터DB, 검색엔진, 에이전트, 신경처리장치(NPU) 등 다양한 기술을 보유한 AI 기업이 많다"며 "이들이 티맥스 프레임워크에 연동될 수 있도록 어댑터를 개발하고, 상호 호환 생태계를 만들 것"이라고 말했다. 그는 "예를 들어 업스테이지의 LLM '솔라'나 국산 NPU 업체인 리벨리온, 퓨리오사 같은 기업이 티맥스소프트의 파트너로 합류하면 우리 프레임워크를 쓰는 고객은 이들의 기술을 자유롭게 선택할 수 있게 된다"고 설명했다. 이어 "이 생태계는 스타트업에게는 대기업 진입의 통로가 되고 티맥스소프트에는 기술 다양성을 확보하는 기반이 된다"고 덧붙였다. 해외 기업과의 협력도 논의 중이다. 티맥스소프트는 최근 인텔과 '오픈 플랫폼 포 엔터프라이즈 AI(OPA)' 프로젝트 협력 방안을 논의했다. 박 부사장은 "인텔이 주도하는 이 프로젝트는 다양한 오픈소스를 묶어 기업이 쉽게 쓸 수 있도록 하는 구조로 우리가 지향하는 AI 프레임워크 개념과 유사하다"며 "이런 국제 협력도 적극적으로 검토하겠다"고 밝혔다. 더불어 AI 주권의 핵심은 데이터 보호라고 단언했다. 그는 "금융사나 공공기관은 외부 클라우드를 쓸 수 없고 내부 데이터가 밖으로 나가는 순간 보안 리스크가 발생한다"며 "티맥스소프트의 AI 프레임워크는 완전한 내부 구축형으로, 데이터가 외부로 나가지 않도록 설계된다"고 말했다. 또한 "외부 오픈AI나 글로벌 LLM을 연동하고 싶어 하는 고객이 있다면, 연결은 가능하지만 기본적으로 내부형 시스템을 우선 제공할 것"이라며 "AI의 활용과 데이터 보호를 동시에 잡을 수 있는 구조를 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 티맥스소프트는 AI 사업을 세 단계로 나눠 추진한다. 첫 번째는 AI 코드 어시스트 기능이다. 개발자가 코드 작성 중 필요한 로직을 입력하면 자동으로 코드가 제시되는 기능으로, 오픈AI의 '코파일럿'과 유사하지만 내부망에서도 동작한다. 박 부사장은 "금융권처럼 망분리된 환경에서도 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점"이라고 말했다. 두 번째는 AI 기반 운영관리 시스템 'AI옵스(AIOps)'다. 그는 "티맥스소프트의 여러 제품과 서버 모니터링 시스템을 통합해, AI가 장애를 예측하고 리포트를 자동으로 생성하도록 만들겠다"며 "운영자가 로그를 일일이 확인하지 않아도 AI가 이상 패턴을 탐지해 미리 알려주는 체계를 구축할 것"이라고 설명했다. 마지막 단계가 AI 프레임워크다. 박 부사장은 "AI 프레임워크는 단순한 기술 플랫폼이 아니라 산업 전반의 AI 내재화를 이끄는 허브"라며 "국산 생태계를 구축하고, 정부·금융·기업 고객이 독자적으로 AI를 운영할 수 있게 하는 것이 최종 목표"라고 밝혔다. 현재 티맥스소프트는 이 세 가지 AI 기술을 병행해 연구·개발 중이며 올해 말부터 순차적으로 시장에 선보일 예정이다. 코드 어시스트는 올해 4분기 공개를 목표로 하고 있으며, AI옵스는 내년 상반기 상용화, AI 프레임워크는 내년 하반기 이후 본격 상용화를 계획하고 있다. 박 부사장은 이러한 계획을 실현하기 위한 핵심 요소로 '속도'와 '생태계'를 꼽았다. 그는 "AI 기술은 6개월 단위로 바뀌고 있다. 이 속도를 따라가지 못하면 도태된다"며 "티맥스소프트는 내부 개발 문화를 애자일 방식으로 전환해 제품 출시 주기를 대폭 줄이고 있다"고 말했다. 이어 "AI 산업은 이제 개별 제품의 경쟁이 아니라 생태계의 경쟁"이라며 "티맥스소프트는 국산 프레임워크를 중심으로 중소 AI 기업, 반도체 기업, 솔루션 개발사들과 함께 AI 주권 생태계를 만들겠다"고 덧붙였다. 더불어 "AI 주권은 단순히 기술 자립의 문제가 아니라 산업의 생존과 직결된 문제"라며 "티맥스소프트가 그 중심에서 한국형 AI 프레임워크의 길을 열겠다"고 밝혔다.

2025.10.20 14:18남혁우

티맥스소프트, AX 시대 'AI프레임워크'로 고객사 업그레이드

티맥스소프트가 인공지능 전환(AX) 시대에 'AI 프레임워크'로 금융기관·공공기관 등 고객사 서비스 업그레이드를 돕는다. 티맥스소프트는 지난달 30일 서울 삼성동 코엑스에서 막을 올린 '2025 인공지능 페스타(AI Festa 2025)에서 기존 프레임워크에 AI를 적용한 AI 프레임워크 개념도를 선보였다. 티맥스소프트는 AI 프레임워크 개발에 본격적으로 나서 내년에 AI 고도화 제품을 선보이고 2027년 초에 공식 출시할 계획이다. 티맥스소프트의 AI 프레임워크는 공공·금융기관이나 기업이 비즈니스 애플리케이션에 다양한 AI 기능을 효율적으로 접목할 수 있게 하는 AI 비즈니스 개발 플랫폼 SW다. 고객사가 AI 서비스를 도입할 때 따르는 애로사항을 해결하기 위해 통합된 AI 개발 환경을 구현하는 프레임워크다. 강경수 티맥스소프트 전력마케팅본부 PR 파트장은 “기술력은 있지만 상대적으로 영업력과 네트워크가 약한 스타트업에서 AI 프레임워크에 관심이 높다”며 “올 하반기와 내년 상반기에 이들 스타트업과 활발하게 파트너십을 맺어 생태계를 구축할 계획”이라고 설명했다. 강 파트장은 “공공·금융기관이나 기업이 서비스 개발에 AI 프레임워크를 활용하면 개발비용을 절감하고 외산 SW보다 기술 면에서도 밀착지원을 받을 수 있는 이점이 있을 뿐 아니라 데이터 주권을 확보하고 기술 종속에서 벗어날 수 있다는 데 의미가 있다”고 덧붙였다. 티맥스소프트는 금융·공공기관 등 고객사와 실증사업을 펼쳐 독립·독자적인 기술력을 확보해 해외 빅테크 기업 의존 없이 제품을 고도화해 나간다는 계획이다.

2025.10.02 10:35주문정

ETRI, 노코드 신경망 자동생성 프레임워크 공개...세미나 사전신청만 500명 넘어

한국전자통신연구원(ETRI)이 노코드 기반으로 신경망을 자동생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심기술을 오픈소스로 깃허브에 지난 주 처음 공개했다. ETRI는 이와 관련 5일 서울 과학기술회관에서 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제3회 공개 세미나를 개최한다. 이 세미나에는 사전 신청자만 500명이 몰렸다. ETRI AI컴퓨팅시스템SW연구실(실장 조창식)이 이 개발도구를 시스템화한 프레임워크 '탱고(TANGO)'는 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드, 쿠버네티스 온프레미스 환경, 온디바이스 등 다양한 디바이스 HW 환경에 맞게 최적화하고 공개 배포를 지원한다. 예를들어 철강공장에서 제품 품질 검사시 철강 데이터의 불량여부 판단은 쉽지만, AI의 적용은 쉽지 않았다. 병원 의사 경우는 폐결핵 X-레이 사진만 봐도 손쉽게 병명을 판정하지만, AI로 자동예측하는 모델 활용은 어려웠다. 그러나 탱고는 관련분야 전문지식으로 데이터만 입력하면 자동으로 실행해 결과를 나타낸다. 이용도 쉽다. 깃허브에 있는 설치방법을 통해 간단한 명령으로 자동설치하면 웹 접속을 통해 바로 실행된다. ETRI는 현재 4년차 사업으로 국내 산업 현장 수요를 반영, 객체 인식에 최적화된 신경망 자동화 개발 알고리즘을 내년까지 122억 원을 들여 개발 중이다. 공동연구기관인 ㈜웨다는 철강과 자동차 부품 제조 업체 2개 기업을 대상으로 현장 직원들이 활용 가능한 인공지능 서비스를 구축했다. 향후 엣지 디바이스로의 탱고 모델 배포 기능을 활용해 일원화된 외관 품질검사를 진행할 계획이다. 서울대병원은 대규모로 ▲흉부 X선 영상 데이터를 활용해 흉부 X선 영상에서 폐결핵을 자동으로 검출하는 기술 ▲관상동맥 석회화 판별 인공지능을 개발·검증했다. 내년에는 ▲흉부 X선 영상으로부터 골다공증 유무 예측 ▲폐암 발생 위험 예측 ▲심혈관 질환 발생 위험 예측이 가능한 인공지능 모델들을 개발할 계획이다. 공동연구기관인 ㈜래블업은 탱고(TANGO)에서 생성한 AI 모델을 아마존 AWS, 구글 GCP 클라우드, 국산 KT클라우드 환경에 자동 배포 중이다. 자율항해솔루션기업인 ㈜에이브노틱스도 기술이전을 통해 탱고 온디바이스 배포 기술과 AI 성능 최적화 기술을 확보하고, 자율항해를 위한 온디바이스AI에 대해 사업화를 추진한다. 정보통신기획평가원(IITP) 장문석 SW PM은 “탱고 기술개발이 완료되면 구글, 아마존 등 외산 클라우드가 독점하던 인공지능 개발도구 분야에서 국내 업체의 산업 경쟁력 확보가 가능할 것"이라고 말했다. ETRI 조창식 실장은 “과제 1단계에서는 핵심기술 개발에 치중했다. 올해 2단계부터는 실증을 통해 탱고 프레임워크의 유용성을 입증하고 다양한 산업 분야의 보급 확산에 주력할 예정"이라고 덧붙였다. 연구진은 매년 반기별로 새로운 버전의 소스코드를 깃허브로 공개할 예정이다. 또 연1회(하반기) 공개 세미나를 개최, 개발 기술 뿐만 아니라 실증 노하우 등도 함께 공유할 계획이다. 연구개발은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 '신경망 응용 자동생성 및 실행환경 최적화'과제 지원을 받아 개발됐다.

2024.12.04 12:21박희범

코난테크놀로지, 온디바이스 AI 개발 가속화

코난테크놀로지가 자체개발한 온디바이스 인공지능(AI) 시연에 성공해 AI 분야 기술력을 입증했다. 코난테크놀로지는 지난 2일 사내 기술세미나에서 AI 프레임워크 '디트레인(dtrain)'을 안드로이드 운영체제에 성공적으로 시연했다고 14일 밝혔다. '디트레인'은 코난테크놀로지가 순수 국내 기술로 개발한 AI 프레임워크로, 보안성이 중요한 국방 분야에서의 활용이 기대된다. 이번 시연은 안드로이드 기반 오렌지파이 기기에서 진행돼 코난 AI 모델들의 효율성을 입증했다. 코난테크놀로지는 이 기술을 활용해 '갤럭시 S24'와 같은 상용 기기에 AI 기능을 탑재할 계획이다. 이 기술은 엣지 컴퓨팅 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있기 때문이다. 이번 시연은 코난테크놀로지가 온디바이스 AI 개발을 가속화하는 노력의 일환이다. 실제로 연구진은 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 향상시킨 경량 AI 모델 개발에 집중하는 등의 노력을 보이고 있다. 윤덕호 코난테크놀로지 부사장은 "이번 시연은 우리 기술의 경쟁력을 다시 한번 확인하는 계기였다"며 "메모리 사용량은 줄이고 처리 속도는 향상된 AI 모델을 개발하겠다"고 강조했다.

2024.08.14 11:25조이환

크라우드웍스, 생성형 AI 신뢰성 평가 프레임워크 개발 착수

크라우드웍스가 AI 신뢰성 기반조성을 위한 '생성형AI 신뢰성 평가 프레임워크 개발' 사업에 착수했다고 17일 밝혔다. AI 테크 기업 크라우드웍스(대표 김우승)는 최근 한국정보통신기술협회(TTA)가 주관하는 '생성형 AI 신뢰성 평가의 실용적 접근 방안 연구' 사업을 수주했다고 17일 밝혔다. 크라우드웍스 외 자연어 처리 솔루션 전문 스타트업 테디썸(대표 함영균), 연세대학교(김한샘 교수 연구팀) 3개사가 컨소시엄을 이뤄 참여한다. 이번 사업은 생성형 AI의 안전성 및 신뢰성 확보를 위한 가이드라인을 마련하기 위한 것으로, '생성형 AI 신뢰성 평가 프레임워크 개발 및 확산'을 목표로 한다. 연구마다 다르게 정의되고 있는 생성형 AI에 대한 주요 위험요소의 정의를 체계화하고, 사회·문화적 특성을 고려하여 실용적인 신뢰성 평가 프레임워크를 개발해 생성형AI의 위험과 부작용을 최소화한다. 사업 범위는 ▲생성형 AI 위험 정의 및 분류 체계화 ▲위험-평가 매트릭 매핑 구조 설계 ▲레드팀 테스팅 기법 수집 및 교육자료 작성 ▲평가 메커니즘 설계 ▲평가 방안의 실용성 파악을 위한 시범 적용 등이다. 크라우드웍스는 하이퍼클로바X, 엑사원 등 LLM 모델의 학습데이터 구축 및 모델 평가 검증 사업을 다수 수행한 경험과 sLLM 웍스원을 개발한 기술 전문성을 바탕으로 생성형AI 평가 프레임워크의 확산을 위한 교육자료 개발 및 프레임워크 실증을 맡는다. 이를 위해 국내외 레드팀 테스팅 기법을 수집해 데이터를 바탕으로 악의적 프롬프트 특징과 패턴을 도출하고, 공격 프롬프팅 기법 및 유형 분석 내용이 포함된 레드팀 교육 가이드를 마련한다. 또 생성형 AI 신뢰성 평가 프레임워크 가이드의 실증을 위해 국내 AI 모델을 대상으로 실제 공격을 수행하고 개선점 및 대응방안을 제시할 예정이다. 크라우드웍스는 AI 생태계에서 구축한 독보적인 데이터 기술 경쟁력과 차별화된 전문성을 기반으로 AI 기술 저변과 리더십을 확대하고 있다. 2022년 크라우드웍스가 개발한 데이터 라벨링에 관한 기술 2건이 TTA를 통해 단체표준으로 채택한 바 있으며, 단체표준으로 채택된 '태스크 설계 고려사항'과 '결과 데이터 명세 지침'은 국내 데이터 산업 활성화의 기반이 됐다. 김우승 크라우드웍스 대표는 "AI 신뢰성과 안전성 평가 프레임워크는 AI 평가 표준화를 가속하고 AI의 상호운용성, 호환성을 높여 AI 산업 발전 속도를 높이게 될 것"이라며 "AI 신뢰성 기술 영역에서도 리더십과 경쟁력을 확보하고 우리나라가 AI 강국으로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2024.07.17 15:19백봉삼

ETRI, "AI·데이터 기반 데이터 관리 인터페이스 국제표준 됐다"

AI·데이터 기반 공공 정책 의사결정을 지원하는 데이터관리 인터페이스가 국제 표준으로 채택됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 최근 스위스에서 열린 국제전기통신연합 전기통신 표준화 부문(ITU-T) SG11(프로토콜 및 시험규격 연구반) 회의에서 '공공의사결정 프레임워크를 위한 데이터 관리 인터페이스' 가 국제표준안으로 채택됐다고 20일 밝혔다. 이 표준은 공공의사결정 프레임워크 구조와 사회·경제 데이터 관리 프로토콜을 정의한다. 이 프레임워크에는 ▲사회·경제 빅데이터 수집 및 관리 ▲AI 학습용 데이터 파이프라인 ▲워크플로우 관리 등을 포함하는 데브옵스(DevOps : Development and Operation) 등이 포함돼 있다. 이연희 재정경제정책지능연구센터장은 "공공분야 AI를 개발하는 연구진들에게 데이터관리 가이드라인을 제시하고 효율적인 연구개발 환경을 제공할 수 있게 됐다"며 "공통적으로 필요한 기반 구조와 기능들을 사전에 제공, 개발 생산성을 극대화할 것"으로 기대했다. 국가경제시스템을 모니터링하기 위해서는 국가 회계데이터, 국가 재정 데이터와 같은 보안 데이터 등은 물론, 공공 경제 통계 데이터, 경제 조사 데이터, 그리고 개별 기업 등이 관리하는 미시 사회 데이터를 포함한 빅데이터 관리가 필수다. 그러나 이들 사회·경제 데이터는 용량 뿐만아니라 보안 및 관리 정책들이 서로 달라 정책적으로 통합된 빅데이터 프레임워크 구축에 장벽이 존재한다. 이를 연구진이 해결했다. 표준개발 책임자인 유태완 선임연구원은 “국가경제를 모니터링할 수 있는 데이터 수집, 다양한 정책 실험이 가능한 가상국가 경제 시뮬레이션, 최적 정책을 도출하기 위한 AI 기반 의사결정 그리고 재정·경제 디지털트윈 프레임워크 등의 개발 기술들을 국제특허와 연계해 표준화한 것"이라고 말했다.

2024.05.20 09:24박희범

"생성형 AI를 어떻게 시작할지 막막하다면 연락하세요"

“2022년말부터 생성형 인공지능(AI)가 대두되면서, 작년 많은 기업이 GPU 서버 확보에 집중했다. 본질은 확보한 GPU로 무엇을 할 것이냐다. 지금 기업고객의 관심은 GPU 확보를 넘어서 생성형 AI의 유즈케이스를 어떻게 만들고, 무엇에 활용할 것이냐로 바뀌고 있다. 문제는 전문가와 기술적 조언을 구하기 어렵다는 점이다. 델테크놀로지스는 'Bring AI to your data'란 기본 전략을 바탕으로 '단순화', '맞춤화', '신뢰성' 등의 세가지 관점에서 AI 컨설팅 프레임워크를 만들었다. 델테크놀로지스는 기업의 AI 여정 전반을 성공적으로 진행할 수 있는 엔드투엔드 지원을 제공한다.” 김경아 한국델테크놀로지스 서비스사업부 부사장은 최근 본지와 인터뷰에서 자사의 생성 AI 컨설팅 사업 역량에 대해 이같이 밝혔다. 2022년 11월 오픈AI의 챗GPT 등장 후 IT 관련업계의 관심은 생성형 AI에 집중됐다. 기업은 경쟁적으로 생성형 AI 개발에 나섰고, 그 준비 일환으로 GPU 확보에 열을 올렸다. 엔비디아 H100 GPU를 탑재한 서버를 1년 이상 기다려야 납품받을 정도로 GPU 수급 불안이 심각했다. GPU 공급이 어느정도 안정화되는 단계에 이르자 기업의 분위기도 바뀌고 있는 듯하다. 일단 인프라 확보부터 했던 기업이 구체적인 AI 개발 전략을 고민하기 시작한 것이다. 많은 기업이 생성형 AI 전략 수립에 도움을 줄 전문 파트너를 찾고 있다. 김경아 부사장은 “기업의 생성형 AI 여정은 매우 복잡하다”며 “GPU 서버를 도입한다 해도 그것을 얼마나 빨리 활용하게 할 것이냐도 또 하나의 관건”이라고 말했다. 김 부사장은 “델은 작년 엔비디아와 함께 '생성형 AI를 위한 검증설계(Dell Validated Design for Generative AI)'란 이름의 검증 설계 프레임워크크를 만들었는데, 일류 요리사가 만든 밀키트라 보면 된다”며 “생성형 AI 워크로드 구축의 복잡성을 간소화시켜 여정을 단순화하는 것으로, 고객의 요구를 조금씩 추가하면서 빠르게 시작할 수 있다”고 덧붙였다. 델 검증설계는 생성형 AI 워크로드를 위한 레퍼런스 아키텍처다. 한동안 '프로젝트 헬릭스'로 불렸던 것으로, 델과 엔비디아가 워크로드를 위한 하드웨어와 소프트웨어의 구성 및 설정을 사전에 검증해 시스템 구성 고민없이 쉽게 도입할 수 있게 한다. 델테크놀로지스는 검증설계에서 한발 더 나아갔다. 단순화와 더불어 맞춤화를 위한 행보다. 김 부사장은 “얼마전 열린 엔비디아 GTC 2024에서 델테크놀로지스는 '델 AI 팩토리'란 솔루션을 발표했다”며 “정확히 '델 AI 팩토리 위드 엔비디아'란 이 솔루션은 아예 엔비디아와 델 공동으로 양사의 하드웨어와 소프트웨어를 사전에 통합해 고객에게 제공하는 것”이라고 밝혔다. 그는 “델 AI 팩토리에 대해 젠슨 황 엔비디아 회장은 델을 대규모로 엔드투엔드 시스템을 AI 관점에서 제공하는 유일한 회사라고 언급했다”며 “새 모델은 아예 공동 개발을 통해 엔드투엔드로 엔터프라이즈 AI 솔루션을 만든 것으로 보면 된다”고 강조했다. 델 AI 팩토리는 엣지, 코어, 클라우드 등에 이르는 전반의 환경에서 클라이언트, 서버, 네트워킹, 스토리지, 구독 서비스 등의 인프라와 엔비디아의 AI 엔터프라이즈 소프트웨어, 델 프로페셔널 서비스 등을 한번에 제공한다. 델테크놀로지스는 특히 고객의 생성형 AI 활용을 위한 단계마다 높은 수준의 컨설팅과 서비스를 제공한다. 김 부사장은 “고객이 어떤 유즈케이스에 AI를 활용할지 고민할 때 단순히 어떤 하나의 케이스에 활용하는 게 아니라 단계별로 어떤 분야, 어느 부서에서 활용할지 체계적으로 여정을 설계하도록 돕는다”며 “델테크놀로지스는 고객이 가장 빠르게 높은 투자수익률(ROI)을 달성하도록 하는 것을 최고 가치로 여기고 있다”고 말했다. 델테크놀로지스의 생성형 AI 서비스 프레임워크는 이처럼 '단순화'와 '맞춤화'를 고민한다. 이와 함께 생성형 AI의 보안과 정확성을 담보할 수 있는 '신뢰성'에도 관심을 갖는다. 김 부사장은 “현재 많은 고객의 우려는 AI에 자신의 데이터를 학습시켜야 하는데 생성형 AI는 퍼블릭한 솔루션이라 그와 동일한 솔루션을 온프레미스에 구추하지 않는 한 데이터를 외부에 개방하게 된다는 것”이라며 “또한 생성형 AI의 답변이 100% 진실하다는 것을 확신할 수 없다는 문제도 있다”고 말했다. 그는 “델은 모든 포트폴리오에서 보안을 핵심 항목으로 두고 '제로 트러스트' 중심으로 제품을 만든다”며 “민감하고 기밀성인 기업 내부 데이터를 다루는 과정에서 데이터 손상, 프라이버시, 완벽한 진실성 등을 확보할 수 있도록 지원한다”고 덧붙였다. 델테크놀로지스 서비스사업부는 전략수립(Strategize), 시작(Implement), 채택(Adopt), 확장(Scale) 등 생성형 AI 여정을 모두 지원한다. 김 부사장은 “전략을 세우는거에서 시작해 구현과 채택 과정에서 가장 고부가가치적인 유즈케이스를 조언하고, 시범 도입 후 사례를 확장하는 과정에서 큰 고민거리인 전문인력 문제에 도움을 주도록 상주인력을 배치한다”며 “생성형 AI에 어떤 전략을 세우고, 단계적으로 투자할 것인지 CEO와 CIO뿐 아니라 CMO와 COO도 결정과정에 참여해서 'As is To be' 모델로 분석함으로써 단계별로 기대효과를 명확하게 해갈 수 있다”고 강조했다. 그는 델테크놀로지스 서비스 사업부의 생성형 AI 서비스 프레임워크에 대해 여정마다 조직의 AI 준비상태를 확인할 수 있는 몇가지 질문을 던지는 것으로 설명했다. ▲귀하의 전략은 얼마나 명확한가(전략) ▲생성형 AI 모델에 데이터를 어떻게 통합하고 보호할 것인가(데이터) ▲우선 사용 사례를 확인했느냐(AI모델) ▲생성형 AI 플랫폼을 어떻게 구축하고 운영할 것인가(플랫폼) ▲생성형 AI 성공에 필요한 기술과 자원을 보유하고 있는가(인력) ▲비즈니스에 생성형 AI를 효율적으로 채택할 수 있는가(채택) 등이다. 그는 “글로벌 프레임워크에 더해서 한국은 하나의 단계를 더 추가했다”며 “고객이 컨설팅을 받으려 할 때 어디서부터 시작해야 할 지 확신하지 못할 수 있으므로 우리 팀이 1~2주일의 기간동안 디스커버리 단계를 제공한다”며 “고객과 액셀러레이터 워크샵을 통해 현황과 준비도를 빠르게 탐색하고, 각 여정 단계를 어느정도로 설정해야 할 지 제안하는 일종의 맛보기 서비스”라고 설명했다. 그는 “고객은 자칫하면 AI 관련 솔루션마다 단편적으로 검토할 수 있다”며 “델은 광범위한 시각으로 바라보고 단편적인 솔루션 검토보다 전체적인 전략을 짜서 어떤 모델을 활용할지 일련의 작업 흐름을 만들면서 일단 파일럿 형태로 사업을 진행하고 계속 모델을 최적화해서 점점 더 몸집을 키워가는게 맞다고 제안한다”고 덧붙였다. 델테크놀로지스는 현재 생성형 AI 하드웨어로 엔비디아 GPU 8개를 탑재한 서버 'XE9680'과 확장형 스토리지인 '델 파워스케일'을 제공하고 있다. 델 검증설계와 델 AI 팩토리로 생성형 AI 최적 아키텍처를 빠르게 채택하도록 한다. 서비스 프레임워크도 제품처럼 프로토타입과 아키텍처로 설계돼 발빠르게 고객의 요구에 대응할 수 있다. 생성형 AI를 기업에 구축하고 활용하는 과정은 매우 복잡하므로 당연히 델테크놀로지스가 모든 부분을 지원할 수 없다. 델테크놀로지스는 여정의 빈 공간을 전문 파트너 생태계로 채운다. 김 부사장은 “델이 가장 잘 하는 것은 고객의 요구와 도전과제, 리스크를 고려해서 어떤 아키텍처와 솔루션을 도입해야 하는가에 대한 것이고, 글로벌과 한국 내 써드파티와 연계해서 프로젝트를 수행하고 있다”며 “글로벌 솔루션 업체 외에도 한국 내의 산업 특화 업체와 함께 고객을 지원한다”며 “국내 파트너로 다올TS, 메이머스트가 인프라 분야에서, 코그넷나인, 텐, 엠펙트 등이 전문 분야에서 파트너로 협력하고 있고, 글로벌하게 소프트서브와 긴밀히 협력중”이라고 밝혔다. 그는 “델테크놀로지스도 생성형 AI 전략을 계속해서 진화시키고 있다”며 “만약 생성형 AI를 어디서 시작해야 할 지 모르겠다면 우리에게 연락달라”고 강조했다.

2024.03.28 11:12김우용

인물 사진만 찍으면 '말하는 영상'이 나온다

중국에서 인물의 사진만 있으면 말하는 영상을 얻을 수 있는 인공지능(AI) 기술이 공개됐다. 3일 중국 알리바바그룹의 연구진이 '립싱크'에 사용할 수 있는 EMO(Emote Portrait Alive) 프레임워크를 발표했다. 인물 사진과 오디오만 입력하면 사진 속 인물이 중국어, 영어, 한국어 등을 말하는 영상을 구현할 수 있다. EMO는 엔비디아의 오디오2비디오(Audio2Video) 확산 모델을 기반으로 만들어졌다. 연구진은 이 AI 프레임워크를 얻기 위한 훈련에 250시간 이상의 전문 영상을 사용했다고 설명했다. 연구진은 EMO 프레임워크에서 생성된 몇 편의 데모 영상을 공개했다. 보고서에 따르면 이 프레임워크의 작동 과정은 두 단계로 나뉜다. 먼저 참조 네트워크(ReferenceNet)를 사용해 참조 이미지와 동작 프레임에서 특징을 추출한 이후, 사전 훈련된 오디오 인코더를 사용해 사운드를 처리하고 삽입한다. 이후 다중 프레임 노이즈와 얼굴 영역 마스크를 결합해 영상을 생성한다. 이 프레임워크에는 두 가지의 어텐션메커니즘(Attention Mechanism)과 시간 모듈이 결합돼 있어 영상에서 캐릭터 정체성의 일관성과 자연스러운 동작을 보장한다. 연구진은 모델의 작동 원리를 아시브(ArXiv)에 게시했다. 관심이 있는 사람은 깃허브에 방문해 프로젝트를 확인할 수 있다. 아시브는 출판되기 전 논문이 저장되는 무료 웹사이트다.

2024.03.04 08:27유효정

MS, 닷넷9에서 클라우드 네이티브 스택에 집중

마이크로소프트가 올해 11월 출시할 닷넷9에서 클라우드 네이티브 스택을 더 강화할 뜻을 보였다. 최근 외신에 따르면, 마이크로소프트는 닷넷9 미리보기를 공개했다. 닷넷9은 올해 11월 열리는 닷넷컨프2024에서 출시될 예정이다. 최근 공개된 닷넷9 미리보기는 개발 생산성을 높이고 애저 서비스를 사용해 클라우드 배포를 더 쉽게 만드는데 초점을 뒀다. 가장 눈에 띄는 개선점은 클라우드 네이티브 스택인 '어스파이어(Aspire)'다. 쿠버네티스로 컨테이너 환경을 실행하고 레디스 등의 관리형 데이터베이스 및 캐싱 서비스를 활용하기 쉽도록 한다. 어스파이어는 작년 11월 공개됐다. 현재 어스파이어는 닷넷8의 일부지만 아직 미리보기 3단계다. 미리보기3의 경우 별도 실행파일로 작동하는 리팩토링된 대시보드를 포함하고, 원격 프로시저 호출 프레임워크인 gRPC를 통해 애플리케이션과 통신할 수 있다. 오픈AI, 오라클, 마이SQL 등의 지원도 포함한다. 마이크로소프트는 어스파이어를 클라우드 애플리케이션 구축에 따른 비용과 복잡성, 개발과 프로덕션 간 거리를 단축해준다고 설명한다. 마이크로소프트는 프로덕션 앱을 최적화하기 위해 핵심 도구로 기본 AOT와 애플리케이션 트리밍을 개발해왔다. 닷넷8의 경우 트리밍과 AOT 모두에서 템플릿을 사용해 웹 API 애플리케이션을 최적화했다. 닷넷9의 경우 다른 애플리케이션 유형에서도 동일한 작업을 수행하고 모든 ASP닷넷코어 애플리케이션에 DATAS GC를 개선한다. 애저 컨테이너 앱 파트너는 닷넷9 앱이 쿠버네티스 기반 환경에서 여러 인스턴스로 쉽게 확장될 수 있게 보장한다. 마이크로소프트와 파트너들은 위조 방지, 인증 토큰 등 임시 데이터가 데이터 보호를 사용해 암호화되도록 하고, 속도 제한 API를 개선해 각 노드에 대한 최적의 동작을 보장하게 협력하고 있다. 비주얼스튜디오는 클라우드 플랫폼, 기본 AOT, 닷넷 어스파이어, 애저 배포 등을 지원하고 강화한다. 기본 AOT 코드 컴파일러는 비주얼스튜디오 지원을 확장한다. 더 많은 개발자가 기본 AOT에 액세스하게 된다. 비주얼스튜디오와 VS코드는 닷넷어스파이어를 위한 새로운 개발 및 배포 환경을 포함한다. 구성요소 구성, 앱호스트 및 하위프로세스 디버깅, 개발자 대시보드와 통합 등이 포함된다. 마이크로소프트는 C# 기술을 사용해 인공지능(AI) 앱을 구축하고 AI 플랫폼에 빠르게 투자할 수 있는 방법을 제공할 계획이다. AI 워크로드에 중점을 두고 샘플 및 문서에 투자하고, 생태계 파트너와 협력해 Odrant, Mivus 같은 벡터 데이터베이스와 세만틱 커널 같은 라이브러리를 위한 C#클라이언트를 제공한다. 마이크로소프트는 닷넷9에서 AI를 신규 앱과 기존 앱에 더 쉽게 통합할 수 있게 지원할 계획이다. 개발자는 오픈AI와 오픈소스소프트웨어 모델 작업을 위한 라이브러리와 문서를 찾을 수 있다. 비주얼스튜디오 새 버전에서 깃허브 코파일럿 구독자는 'AI 생성 깃 커밋 메시지'와 코드를 생성하는 블레이저의 새 스캐폴딩 기능 'C++ 메모리 레이아웃 시각화'의 이점을 누릴 수 있다.

2024.02.27 14:27김우용

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