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'개발자 테스트'통합검색 결과 입니다. (448건)

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업스테이지, 아숙업에 언어모델 '솔라' 적용

업스테이지(대표 김성훈)는 자체 개발한 사전학습 언어모델 '솔라'를 아숙업에 적용했다고 11일 밝혔다. 아숙업은 업스테이지가 개발한 카카오톡 인공지능(AI) 챗봇이다. 사용자들이 다양한 주제에 대해 질문하고 답변을 받을 수 있다. 현재 약 265만명이 아숙업을 활용하고 있다. 솔라는 업스테이지가 지난 12월 공개한 107억 개의 매개변수를 가진 소형언어모델(SLM)이다. 업스테이지는 솔라의 아숙업 적용으로 이용자들의 활용성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다는 입장이다. 이 기업은 솔라가 적용된 아숙업을 내부적으로 테스트했다. 테스트 결과 GPT-4를 상회하는 속도와 비슷한 수준의 성능으로 사용자의 질문에 대해 자연스러운 답변을 제공하며, 문서나 이미지의 내용을 읽고 요약하거나, 키워드를 기반의 검색을 수행할 수 있었다. 업스테이지는 아숙업에 솔라 비중을 확대할 계획이다. 현재는 대화의 10%만 솔라를 적용했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "일상에서 솔라를 더 유용하게 활용할 수 있도록 아숙업에 적용했다"며 "개발자뿐 아니라 모두의 일상을 효율적으로 만드는데 솔라가 기여하기를 희망한다"고 밝혔다.

2024.01.11 09:39김미정

유니티 슈퍼소닉, 신규 A/B 테스트 및 모든 게임 페이지 업데이트

유니티는 하이퍼 캐주얼 게임 퍼블리싱 솔루션 슈퍼소닉 플랫폼에 신규 A/B 테스트 페이지 및 '전체 게임 페이지' 등 두 가지 주요 업데이트를 실시했다고 오늘 공식 발표했다. 해당 업데이트를 통해 개발자들은 더 정확한 A/B 테스트를 실행하여 KPI(핵심평가지표) 성능을 향상할 수 있으며, 데이터에 대한 즉각적 시각화를 제공받음으로써 실행에 옮기기에 앞서 한층 정교한 정보를 기반으로 게임 성장과 관련된 큰 그림을 예단할 수 있게 됐다. 주요 업데이트 내용으로는 A/B 테스트에 대한 새로운 접근법을 도입시켜 모든 프로세스를 혁신적으로 변화시킨 A/B 테스트 페이지가 새롭게 추가된 점이 핵심이다. 테스트를 진행하는 과정에서 이상값과 소규모 대상 그룹으로 인해 테스트가 부정확할 수 있음을 인식해 결과치를 분석 및 표시할 때 더욱 광범위한 테스트 상태를 고려한다. 개발자에게 평균 결과가 아닌 전체 테스트 결과와 통계적 중요성을 보여줌으로써 데이터에 기반한 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있다는 것이 회사 측의 설명이다. A/B 테스트 계산기를 활용할 경우, 개발자들은 목표 KPI와 필요한 오류율 및 변형 양 등을 고려해 특정 테스트에 필요한 대상 오디언스 규모를 이해할 수 있게 됐다. 이는 테스트가 통계적으로 중요한 수준까지 도달하는 데 필요한 날짜와 사전에 정해둔 목표를 달성한 유저 수에 대한 인사이트와 결합되는 부분이며, 슈퍼소닉의 계산기는 이를 게임 및 테스트 유형별로 해결할 수 있도록 새롭게 설계했다. 게임 개발자들에게 필요한 테스트 결과의 통계치도 표시된다. 특히, 평균 결과 대신 전체 결과 범위가 표시되며, 이를 통해 주요 결과에 대한 명확한 가시성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 이상치를 제거함으로써 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터 지표를 지원한다. 유니티 슈퍼소닉에 따르면 이번 업데이트는 기존 A/B 테스트 방식의 틀을 완전히 재편한 수준으로, 획기적인 기능이 추가되어 업계의 판도를 바꿀 것으로 예상한다. 개발자들은 때로는 주요 KPI에 통계적 변화가 나타나지 않아 테스트 진행 여부에 어려움을 겪는데, 이는 대상 규모가 충분하지 않았거나 테스트의 부수적 효과가 개발자가 필요로 하는 다른 KPI에 유리하게 작용했을 가능성이 있기 때문이다. 가령, ARPU의 비통계적 변화로 인해 7일차 게임 잔존율 및 플레이 시간이 크게 증가할 수도 있는데, 이 경우 테스트 값을 조정하여 테스트를 실시해야 한다. 허나, 앞으로 슈퍼소닉의 A/B 테스트 페이지에서 테스트의 전체 효과가 통계적 중요성에 따라 표시되므로 개발자는 테스트 진행을 결정하기에 앞서 모든 지표에 대한 영향을 확인할 수 있다. 이는 업계에서 유일하게 제공되는 A/B 테스트 도구이므로 시장 내 선두주자로 자리할 전망이다. 또한 새롭게 개편된 슈퍼소닉의 '모든 게임 페이지'에서 채널 및 코호트 기간별로 나누어진 CPI, 게임 플레이 시간, 잔존율, ARPU 등 기타 30개의 지표 중에서 개발자가 원하는 KPI를 선택할 수 있다. 개발자는 원하는 대로 사용자 정의 보기를 생성하고, 전체 게임을 한 곳에서 관리할 수 있다. 특정 테스트 단계 (초기 혹은 반복 테스트)에 있는 게임을 확인할 수 있으며, KPI의 중요성에 따라 KPI 보기를 사용자에 맞춰 설정할 수도 있다. 이처럼 중요 데이터를 단일화된 곳에서 집계함으로써 개발자는 모든 게임에 대한 인사이트를 즉각적으로 파악할 수 있다. 이러한 투명화된 게임 성과 데이터를 기반으로 개발자는 유니티 슈퍼소닉 팀과 함께 변화가 필요한 게임과 프로모션 채널을 더욱 빠르게 결정할 수 있다.

2024.01.10 11:00강한결

애플 "비전프로 앱에 VR, AR이라 쓰지 마라"

애플이 앱 개발자에게 비전프로용 앱에서 가상현실(VR)이나 증강현실(AR)이란 용어를 사용하지 말라는 지침을 내렸다. 9일(현지시간) 나인투파이브맥 등에 따르면, 애플은 최근 비전OS 개발자 지침에서 VR, AR 등의 용어 대신 '공간컴퓨팅(spatial computing)'을 사용하라고 밝혔다. 애플은 다음달 2일 미국에서 비전프로를 출시할 예정이다. 출시 발표 날 개발자가 앱스토어에 비전OS용 앱을 제출할 수 있는 엑스코드도 배포했다. 애플 개발자 사이트의 새 페이지의 비전프로용 앱 출시를 위한 권장사항과 요구사항에서 애플은 앱 테스트, 스크린샷 준비, 아이콘 제작 등의 방법을 설명하고 있다. 앱의 이름을 지정하고 설명하는 방법에 의하면, 알파벳 소문자 'v'를 사용해 'visionOS' 브랜드를 사용하고, 전체 제품 이름을 분리하지 않고 'Apple Vision Pro'를 사용하도록 했다. 특히 앱을 설명하는 문서에 VR, AR, 혼합현실(MR), 확장현실(XR) 등의 용어를 사용하지 말라고 당부했다. 애플은 비전OS 앱을 '공간 컴퓨팅 앱'으로 설명하라고 했다. 애플은 작년 비전프로를 처음 공개할 당시만 해도 'AR 플랫폼'이라고 설명했다. 애플 내부 개발자도 '비전OS'를 'xrOS'라 부른 것으로 알려졌다. 본격적인 제품 판매에 앞서 마케팅 전략 차원에서 브랜드 정체성을 '공간 컴퓨팅'으로 정리한 것으로 보인다. 애플 비전프로는 2월2일 미국에서 출시되며, 사전주문은 오는 19일부터 시작된다. 가격은 256GB 모델 3천499달러부터 시작한다.

2024.01.10 09:37김우용

디지털 전환을 촉진하는 AI와 자동화의 만남

2024년 새해에도 기업이 추구하는 혁신과 디지털 전환(트랜스포메이션) 속도는 결코 줄어들지 않을 것으로 보인다. 이는 고객 경험 향상과 품질 높은 서비스 제공에 대한 기업들의 열망의 발로 덕분이다. 이런 혁신과 디지털 전환을 실현하고 지원하는 여러 솔루션들 중 '품질 엔지니어링'은 최근 소프트웨어 개발 라이프 사이클의 필수적인 부분으로 크게 주목받고 있다. 품질 엔지니어링은 소프트웨어 품질을 향상시키고 개발 및 테스트 프로세스를 자동화 및 최적화하는 동시에 속도와 규모에 맞게 제공하는 것을 포함한다. 이는 기업의 소프트웨어 및 애플리케이션 제품의 품질을 높여 고객 만족도를 증진시키며, 신속한 제품 출시로 이어져 비즈니스의 신뢰도를 강화할 뿐만 아니라 비용 효율적으로 디지털 전환을 추진하는 데 기여한다. 품질 엔지니어링에 있어 핵심적인 역할을 하는 기술은 '자동화'와 'AI'다. 자동화는 오늘날 기업 제품의 테스트 프로세스를 빠르게 자동화해 지속적 통합과 전달을 지원한다. 한편 AI는 테스트 스크립트 생성, 객체 인식, 그리고 자동 최적화와 같은 향상된 기능을 통해 생산성을 높이는 데 도움을 준다. 두 기술의 융합과 조화로 이뤄진 AI 기반 자동화는 보다 효과적인 테스트 프로세스를 생성하고, 궁극적으로 더 나은 품질의 엔지니어링을 이끌어낸다. 지난 2022년 PwC의 조사에 따르면, 아태지역 기업의 64%가 AI 기반 자동화가 전반적인 생산성 향상을 위해 필수적이라고 응답한 바 있다. 그렇다면 AI 기반 자동화는 어떻게 품질 향상에 기여할 수 있을까. 이를 이해하기 위해서는 먼저 AI 기반 자동화가 어떻게 워크플로우에 통합되고, 어떤 효과를 낼 수 있는지 파악할 필요가 있다. 최근 몇 년간, 급속히 변화하는 디지털 환경 속에서 아태지역의 기업들은 변화의 흐름을 따라가는 것에 그치는 것이 아니라 오히려 몇 단계 더 앞서 나가기 위해 부단히 노력해 왔다. 기업의 소프트웨어나 애플리케이션 등 제품을 구성하는 기술 요소도 함께 진화해 왔다. 이 과정에서AI 기반 자동화는 다양한 역할을 수행하며 전체 제품군의 품질을 유지를 지원한다. 이는 엔지니어들이 더 나은 코드를 만드는 데 집중할 수 있게 하고, 기존처럼 많은 시간과 노력을 할애하지 않고도 전체 개발 파이프라인에서 품질을 우선 시 할 수 있게 한다. 또 AI기반 자동화는 영향 분석을 수행해 비즈니스 및 기술 변경에 따른 리스크 수준 결정도 지원할 수 있어서 조직의 의사 결정 프로세스를 보다 간소화할 수 있다. 대량의 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 AI 기반의 자동화는 많은 데이터와 트렌드가 포함된 영역에서 특히 유용하다. 소프트웨어 개발 수명 주기에서 이상 징후와 버그를 조기에 감지해 문제를 적시에 해결할 수 있도록 하고 엔드투엔드 품질을 개선할 수 있게 한다. 예를 들어, 기존의 일반적인 자동화 테스트는 색각 이상자에게 어려운 오버랩 되거나 오프스크린 된 텍스트 요소, 감춰진 컴포넌트, 복잡한 색상 조합을 감지할 수 없다. 이는 대부분의 자동화 프로세스에서 오류를 일으키진 않지만 추후 개발자가 수정하기 어려운 문제로 발전할 수 있다. AI 기반 자동화 중 비주얼 AI 테스트는 이런 문제를 대규모로 식별할 수 있을 뿐만 아니라 탁월한 사용자 경험을 보장하기 위해 가장 미묘한 부분까지 찾아내는 탐정 역할도 할 수 있다. AI 기반 자동화는 효율적인 인력과 리소스 관리에도 효과적이다. 개발에 있어 속도는 필수적이지만 품질도 결코 타협해선 안 되는 게 최근의 비즈니스 환경이다. AI 기반 자동화는 인력들을 단순하고 반복적인 수작업에서 탈피시키고, 더 높은 품질의 소프트웨어와 업데이트를 보다 빠르게 배포할 수 있도록 한다. 관련 팀과 인력은 보다 전략적이고 중요한 업무에 집중할 수 있게 된다. 그러나 소프트웨어 테스팅 업계 종사자들에게 미칠 영향에 대한 우려가 널리 퍼져 있다. 이에 대해서는 AI에 의한 일자리 대체에 대한 두려움을 갖기 보다는, AI 기반 자동화를 업무에 적용하는 방법을 이해하는 사람이 분명한 이점을 누릴 수 있다는 사실에 주목할 필요가 있다. 다시 말해, AI 기반 자동화가 일자리를 없애기 보다는, 궁극적으로 개발 주기를 단축하고 더 나은 제품 출시라는 결과를 가져올 수 있다는 것이다. AI와 함께 일하는 방법을 알게 되는 사람과 조직은 분명 유리한 고지를 점하게 될 것이다. 의심의 여지없이, 테스팅 영역에서 AI는 단순한 '개념'에서 효율적이면서도 효과적인 '실재'로 진화했으며 품질 보증 관리 방식에도 변화를 가져왔다. 품질 엔지니어링이 소프트웨어 개발 수명 주기에서 매우 중요하고 필수적인 요소로 자리 잡은 만큼, AI기반 자동화는 기업이 소프트웨어 엔지니어링의 가장 기본적인 측면 개선 뿐 아니라 시장 출시 기간 단축과 보다 향상된 품질의 솔루션을 제공하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. AI와 자동화의 만남이 빚어낸 '진화'를 통해 보다 많은 기업들이 디지털 전환을 가속화할 수 있기를 바란다. 서보희 트리센티스 한국 지사장은 소프트웨어 엔지니어링 및 소프트웨어 테스트 솔루션 분야에 약 30년간 몸담아 온 업계 리더로, 유수의 글로벌 기업에서 주요 요직을 두루 거쳐왔다. 트리센티스에 합류하기 전에는 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)에서 아태지역 및 일본(APJ)의 ADM(application Delivery Management) 솔루션 이사를 역임했다.

2024.01.09 15:12서보희

코인원, 올해 개발자 대규모 채용 실시

국내 가상자산 거래소 코인원(대표 차명훈)은 올해 개발 직군 대규모 채용을 시작한다고 8일 밝혔다. 코인원은 올해 설립 10주년을 맞는 만큼 우수한 개발 인력을 보강해 서비스 혁신에 박차를 가한다는 방침이다. 회사는 지난해 13회 이상의 서비스 개편을 진행하는 등 서비스 고도화를 중점적으로 추진하고 있다. 이번 채용 분야는 ▲프론트엔드 개발 ▲백엔드 개발 ▲iOS 개발 ▲안드로이드 개발 ▲AML 시스템 개발 ▲데이터 분석 ▲데이터 추출 ▲서버 엔진 개발으로 8개 분야에서 개발 인재를 모집한다. 채용 규모는 00명으로 기준에 부합하는 인재라면 인원에 제한없이 영입할 예정이다. 채용 전형은 서류심사 후 코딩테스트, 1차 실무 인터뷰, 인성검사, 2차 임원 인터뷰 순으로 진행된다. 서류 접수는 8일부터 26일까지 3주간 코인원 채용 사이트를 통해 가능하다. 차명훈 코인원 대표는 “개발 잘하는 가상자산 거래소인 코인원에서 함께 성장하며 가장 혁신적인 서비스를 만들어갈 전문 개발자를 찾는다”고 전했다.

2024.01.08 08:23김윤희

에이치앤이루자 "로우코드 도입 전 의심, 신뢰로 변해"

국내 주력산업 중 하나인 제조업이 급격한 디지털전환(DX)의 물결에 어려움을 겪고 있다. 인공지능(AI), 클라우드, 빅데이터 등 IT기술이 글로벌 경쟁력 확보를 위한 필수 기술로 자리 잡고 있지만, 전문 IT인력 부족으로 도입이 제대로 이뤄지지 않고 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 로우코드와 노코드(LCNC)가 제시되어 성과를 거두는 추세다. 서비스 초기에는 제조를 비롯한 금융, 유통, 공공 등 각 분야의 기업들이 의구심을 가지고 있었지만 지금은 도입이 가속화하고 있다. “로우코드를 처음 봤을 때는 개발자도 아닌 내가 어떻게 데이터 분석 화면을 개발할 수 있는지 의심했었다. 하지만 직접 시연을 경험한 이후에는 지금 바로 만들어 볼 수도 있겠다는 생각이 들었다.” 4일 에이치앤이루자의 경영혁신 TF의 백진호 부장은 로우코드를 도입해 서비스를 혁신한 사례를 소개했다. ■ 제조업에 부족한 IT인력 노코드로 개선 에이치앤이루자는 TV와 스마트폰 등에 사용하는 디스플레이를 만드는 데 필요한 장비를 전문적으로 제조하는 기업이다. 플렉시블 OLED 제조용 스퍼터의 글로벌 시장점유율 1위를 기록하는 등 높은 기술력을 보유하고 있다. 하지만 IT전문 인력과 개발력의 부족으로 인해 디지털 전환(DX)에서 어려움을 겪고 있었다. 특히 회사의 현금 흐름, 수익, 비용 등을 추적하며 재무 상태를 분석하고 우리 기업의 재무 전략을 조정하는 재무팀의 곤란이 컸다. 정형화되지 않은 자금손익 추정 업무 프로세스와 수작업으로 인해 휴먼 에러가 자주 발생했으며, 데이터 정합성을 확보하지 못했다. 이로 인해 사업 계획 보고 일정이 빈번히 지연되는 어려움을 겪었다. 에이치앤이루자는 DX를 통해 해결하기 위해 자금손익 추정을 디지털화하는 시스템 구축을 고안했다. 하지만 예상보다 많은 비용과 시간이 요구됐으며, 이를 개발 및 운영하기 위한 전문 개발자의 부족으로 기업 내에서 이를 구현하기엔 많은 어려움이 따랐다. 해결 방안 발굴이 미션으로 제시된 백진호 부장은 다양한 개발 솔루션을 조사하고 비교하던 중에 비아이매트릭스의 로우코드 서비스인 AUD플랫폼을 발견하고 도입을 결정했다고 밝혔다. “여러 개발 도구를 비교 분석하는 과정에서 비아이매트릭스 제품을 발견했고, 현업 담당자가 코딩 없이 직접 원하는 업무 화면을 개발할 수 있는 솔루션이라는 것을 알게 됐다. 그때 로우코드라는 개념을 처음 알았다. 고급 개발자가 필요 없고, 커뮤니케이션 과정이 줄어드니 시스템을 구축하는 데 높은 비용이나 긴 시간을 들일 필요도 없다는 장점도 확인할 수 있었다.” “실제로 동일하게 업무를 수행할 수 있는지 확인하기 위해 업체에 연락 후 정기세미나에 참가했다. 사실 로우코드를 처음 봤을 때는 과장이 아닐까 의심이 있었다. 하지만 직접 체험해본 결과 나도 바로 만들어 볼 수도 있겠다는 생각이 들었다.” ■ 시스템 구축 기간·비용 4분의1로 절감 비아이매트릭스와 미팅을 통해 구현 방식을 확인하고, 도입과정에 대해 의사결정을 나눈 에이치앤이루자는 바로 자금손익 추정 시스템 구축에 돌입했다. 초기 시스템 분석 과정에서 자금손익 추정 시스템 구축 프로젝트는 기존 방식으로 개발할 경우 시스템 설계부터 테스트까지 최소 9개월 정도 소요될 것으로 예상됐다. 하지만 로우코드를 활용해 4분의 1 기간인 2개월로 단축했으며, 비용 역시 동일한 수준으로 절감할 수 있었다. “유사 사례들을 찾아보니 시스템 분석·설계 단계에만 1~2개월 정도가 소요되는 것을 확인했다. 반면 AUD플랫폼의 엑셀 프로세스 자동화(EPA) 기능을 활용한 결과 2주만에 완료할 수 있었다. 또한 HTML5 웹 화면 자동 전환 기능을 지원하는 UI봇으로 실무자가 직접 테이블 70여 개, 조회화면 2종, 입력화면 (기준정보, 추정손익, 자금추정 등) 70종을 5주만에 개발했다. 자바로 개발자가 작업했을 경우와 비교해도 3배 이상 빠른 속도다.” 구축 과정에서도 현업 담당자로 5명과 비아이매트릭스 PM 한명으로 이뤄진 태스크포스를 구성해 진행해 개발자의 업무에 차질을 주지 않을 수 있었다. 비아이매트릭스는 로우코드에 대한 기본적인 교육과 시스템 설계에 대한 가이드를 제공했으며, 실제 시스템 설계 및 개발은 실무자들이 직접 수행한 것이다. “구축하는 단계부터 현업 관계자가 직접 만들었기 때문에, 업무에서 어떻게 활용할지를 모두 고려해서 직접 만들 수 있었다. 덕분에 이 시스템을 도입하면 어떻게 좋아질 것인지 이미 느낌을 가질 수 있었다. 실무자에게 동기부여와 시스템에 대한 긍정적인 인식을 제공한다는 점도 상당한 장점으로 느껴졌다.” ■ 로우코드 도입 후 업무 프로세스 혁신 달성 DX과정에서 가장 중요하다고 하는 것이 임직원의 업무 프로세스의 변화다. 업무 프로세스가 DX를 통해 의도한 방식대로 수행되야 지속성을 갖출 수 있기 때문이다. 만약 업무 방식이 기존 방식에서 변하지 않았다면 많은 비용과 시간을 들어 시스템을 구축하더라도 목표로한 효율이나 성과를 기대하기 어렵다. 백 부장은 약 6개월에 걸쳐 로우코드를 도입해 사용한 결과 실무자들이 DX를 직접 체감하고 있으며, 업무 환경 및 팀원들의 마인드에 많은 변화가 생겼다고 설명했다. “시스템 오픈 후, 업무에 처음 적용했을 때 팀원들의 반응 중 가장 기억에 남고 공감하는 내용은 장시간 솔루션 교육을 배울 필요가 없어서 좋다는 것이었다. 사실 도입 과정에서 일을 위한 일이 생기는 것을 걱정했다. 하지만 복잡한 솔루션 사용법, 많은 양의 매뉴얼 숙지도 필요 없이, 우리가 자주 사용하던 '엑셀'만 다룰 줄 알면 되기 때문에 그 부분이 무엇보다 편했다.” “로우코드 플랫폼으로 개발 접근성이 높아지면서 개발부서에 대한 의존도가 낮아지고, '지시자'였던 현업들이 '수행자'가 되어 주도적으로 본인이 필요한 업무 화면을 개발할 수 있게 됐다. 덕분에 합리적으로 요구사항을 도출하고, 업무가 변경되었을 때도 즉시 능동적으로 대응할 수 있게 되었으며 스스로 다음 단계에 어떤 업무에 적용해야 할지 구상할 수 있는 능력이 생겼다.” 백진호 부장은 로우코드를 통해 제조업에 부족한 IT개발력을 보완해 안정적으로 DX를 수행할 수 있었다고 소개했다. 특히 전세계를 대상으로 제품을 판매하는 제조업의 특성상 글로벌 경쟁력에서 우위를 점하기 위해 생산성에 우위를 가져갈 수 있는 로우코드와 노코드가 제조업에서 더욱 중요해질 것이라고 평가했다. “우리를 비롯해 제조기업은 다른 분야들보다 IT역량이 부족해, 디지털 전환 흐름에 빠르게 대응하고 있지 못하고 있는 게 사실이다. 하지만 AUD플랫폼 같은 로우코드 솔루션을 적극적으로 활용한다면 현업 담당자 또는 현장 담당자들까지 모두 개발자가 되어 직접 업무에 필요한 시스템을 개발하여 사용하고, 직접 업무 생산성을 높일 수 있는 업무 혁신을 이룰 수 있을 것 같다.” “이번 서비스 구축과정에서 로우코드를 접했고, 우리의 문제가 무엇이고, 이를 해결해 줄 수 있을지 해답을 줄 수 있는 기술 중에 하나라는 신뢰가 생긴 것 같다. 최근에는 로우코드에 생성형AI를 접목하는 새로운 도구도 출시되는 만큼 업무 생산성을 넘어서, 기업이 빠르게 비즈니스 상황에 대응하고 성장할 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다.”

2024.01.05 09:10남혁우

딥엑스 "AI 반도체 DX-M1, 국내외 고객사 40여곳에 제공"

딥엑스(대표, 김녹원)는 플래그쉽 AI 반도체 'DX-M1'을 양산 전에 사전 검증 형태로 국내외 글로벌 고객사 40여 곳에 제공했다고 4일 밝혔다. 딥엑스는 EECP(Early Engagement Customer Program) 프로그램을 운영하며 ▲DX-V1을 탑재한 원칩 솔루션인 스몰 카메라 모듈 ▲AI 가속기 솔루션인 DX-M1을 탑재한 M.2 모듈 ▲딥엑스의 개발자 환경인 DXNN을 사전에 사용할 수 있도록 프로모션을 진행 중이다. 고객사는 딥엑스의 하드웨어와 소프트웨어를 양산 전 사전 검증 형태로 제공받아 양산 제품에 탑재하고 딥엑스의 기술 지원을 받을 수 있다. 딥엑스의 'DX-M1' 칩은 로봇 및 스마트 모빌리티, AI 영상 보안 시스템, AI 서버 관련 글로벌 기업 40여곳의 양산 개발용 제품에 탑재돼 사전 검증 테스트가 이뤄지고 있다. 5나노미터(nm) 공정을 사용한 딥엑스 'DX-M1'은 압도적인 전력소모 대비 성능 효율을 보여주며 글로벌 경쟁 기술과 비교해 초격차를 확보한 상황이다. DX-M1은 칩 하나로 16채널 이상의 다채널 영상에 대해 초당 30FPS 이상의 실시간 AI 연산 처리를 지원한다. 객체인식에 가장 많이 사용되는 YOLOv5 모델부터 최신의 YOLOv8 그리고 비전 트랜스포머 모델까지 넓은 AI 모델 지원 스펙트럼을 보유하고 있어 경쟁력을 확보했다. 회사는 "이런 기술적 우위는 고객들이 AI 반도체를 구매할 때 필수 고려 사항인 가격, 성능, 전력소모를 낮은 제조 비용, 낮은 전력 소모, 고성능의 AI 반도체 원천기술로 확보했기에 가능했다"고 설명했다. 이어서 "글로벌 경쟁사의 AI 반도체는 32MB~50MB의 캐쉬 메모리를 사용하는데 반해 딥엑스의 DX-M1 제품은 4분의 1 정도의 캐쉬 메모리를 사용한다"라며 "연산 처리 성능, 연산 정확도, 지원되는 AI 알고리즘의 종류 등 AI 반도체의 주요 기능에서 우위에 있다"며 자신감을 내비쳤다. 이런 장점으로 DX-M1은 이달 라스베이거스에서 개최되는 IT·가전 전시회 'CES 2024' 임베디드 기술과 로보틱스 두 부문에서 혁신상을 수상했다. 딥엑스의 DX-M1'은 CES 전시회 기간 중 라스베이거스 컨벤션센터 노스홀 단독 부스(#8953)에서 만나볼 수 있다.

2024.01.04 13:44이나리

AWS 고위 개발자, 아마존의 '조용한 해고' 맹비난

아마존웹서비스(AWS) 소속의 고위 개발자가 아마존과 AWS의 '조용한 해고'를 공개적으로 비난하고 나섰다. 아마존이 작년 사무실복귀(RTO) 시행 후 자신의 팀을 해체한 뒤 모든 업무를 뺏고 방치하면서 고용을 유지해 정리해고에 필요한 퇴직금 지출을 아끼고 있다는 내용이다. AWS의 서비스 품질에 문제가 생길 것이란 경고도 덧붙였다. 지난달 30일 AWS 소속 개발자인 저스틴 개리슨은 '아마존의 조용한 약탈'이란 제목의 블로그를 올렸다. 블로그에 의하면, AWS의 제품 테스트팀를 맡았던 저스틴 개리슨은 작년 9월 회사로부터 팀 해체와 함께 모든 업무에서 손을 떼라는 명령을 받았다. 아마존은 그에게 새로운 업무를 배정하지 않았고, 새 업무나 일자리를 찾아보라는 지시만 받았다. 그는 4개월동안 업무를 배정받지 못한 상태로 급여만 받고 있다. 아마존은 작년 2월 2만7천명을 해고했다. 그와 함께 직원의 사무실복귀를 명령했다. 저스틴 개리슨은 "2만7천명은 전체 직원 160만명 중 1.7%에 해당하는 작은 비율"이라며 "해고의 대부분은 아마존의 소매업에서 발생했고, AWS 해고는 수익을 창출하지 못하거나 낮은 마진을 보이는 영역에서 발생했다"고 설명했다. 많은 기업이 높은 퇴직금 비용을 수반하는 정리해고 대신, 직원에게 역할을 부여하지 않고 비참함을 느끼게 해 스스로 퇴사하게 만드는 전략을 취한다. 이런 관행을 '조용한 해고'라 부른다. 저스틴 개리슨은 작년 2월 정리해고 당시 자신과 팀에게 영향을 주지 않을 것이란 말을 반복해서 들었지만, 여름 이후 상황이 바뀌었다고 했다. 그는 "운영비를 줄이는 가장 효과적인 방법은 값비싼 인력을 모두 없애는 것이었다"며 "퇴직금 없이 집단적으로 사람을 강제로 떠나도록 비참하게 만들고 조용히 약탈한다"고 비판했다. 그는 아마존의 사무실복귀 정책이 고연봉 직원을 스스로 떠나게 만들려는 방법이었다고 주장했다. 그는 "주변 사람 중 L7 아래에서 나가기를 원하지 않는 사람이 한명도 없었다"며 "대부분 보상으로 귀결됐고, L7 이상의 독립기여자(IC)와 관리자는 일반적으로 40만~80만 달러를 벌며 약간의 불편을 감수할 의향을 보였다"며 "아마존의 급여는 약 40%가 주식이기 때문에 주식이 유지되는 한 그만큼만 돈을 벌 수 있다"고 설명했다. 그는 "AWS의 성장은 둔화되고 있고, 고객은 더 이상 VM과 터무니없이 비싼 네트워크를 위해 클라우드로 이동하지 않는다"며 "아마존이 AI에 뒤처지는 것과 함께 아마존이 성장하는 가장 효과적인 방법은 비용을 줄이는 것이고 가장 큰 비용은 사람"이라고 강조했다. 그는 아마존이 AI에서 뒤처지고 있으며, 시장 리더에서 추종자로 변했다고 했다. 그는 "아마존은 지난 10년간 구글에서 해왔던 AI 연구를 하지 않았고, 마이크로소프트만큼 외부의 좋은 기업도 파트너로 삼지 않았다"며 "네트워크 송신 같이 높은 마진의 AWS 서비스는 경쟁업체에서 무료로 제공되고 있다"고 적었다. 이어 "아마존은 대규모 온라인 상점과 물류를 운영하면서 직면한 실제 문제를 파악하는데 능숙하다"며 "생성형 AI는 아마존의 비즈니스 거래에 손실을 입히기 전까지 아마존에게 해결해야 할 문제로 인식되지 않았고, 심층적으로 연구조차 되지 않았다"고 주장했다. 그에 의하면, 아마존 내 많은 팀이 1년 넘게 채용을 동결했고, 직원을 해고하고 있다. 이는 아마존의 기업문화를 상징했던 '투 피자팀(Two-pizza teams)' 체계를 허물고 있다. 피자 한 판을 충분히 나눠먹을 정도로만 팀 규모를 작게 유지하는 전략이다. 투 피자팀 전략에 따라 과거 아마존의 여러 서비스팀은 독립적으로 움직였고, 순수한 데브옵스 체계로 돌아갔다. 극소수였던 중앙화된 팀은 툴과 컴플라이언스를 다루는 조직이었다. 독립적 서비스팀들이 유기적으로 돌아가는 데브옵스 체계는 동일한 업무를 수행하는 담당자를 각 팀에 배치한다. 이는 전반적으로 회사의 비용을 증가시킬 수 있는 업무 중복으로 여겨질 수 있다. 수많은 직원의 해고에 따라 아마존은 과거와 같은 데브옵스 체계를 유지하기 힘들어졌다. 각 팀은 다수의 팀원을 잃었고 고강도 업무에 시달리고 있다. 저스틴 개리슨은 "비용을 절감하려는 다음의 논리적 단계는 전문 지식을 중앙집중화 하는 것"이라며 "중복을 줄이려면 자율성을 표기해야 한다"고 밝혔다. 그는 "아마존은 플랫폼 엔지니어링팀이나 사이트안정성엔지니어(SRE)가 없었다"며 "나는 2024년 아마존이 더 중앙집중화된 조직도로 재구성되기 시작할 것이라고 예상한다"고주장했다. 그는 새해 대규모 AWS 중단 사태가 발생할 것이라고 예상했다. 그는 "이밎 아마존 전역에서 대규모이벤트(LSE)가 증가했지만, AWS가 너무 커서 대부분의 고객이 눈치채지 못한다"며 "사무실복귀와 조용한 약탈의 직접적 결과"라고 강조했다. 그는 "2023년 9월1일 스킴레벨관리자와 VP로부터 내팀과 인접팀의 탈락 소식을 들었고, 퇴직 선택 여부를 묻자 다른 옵션을 모두 소진하면 그렇게 될 것이란 답을 반복해서 들엇다"며 "우리가 찾은 다른 역할은 낮은 급여, 낮은 직책, 사무실 복귀 등등의 상당한 단점을 갖고 있었으며, 다른 직업을 찾는게 최우선 순위라고 그들은 말했다"고 전했다. 그는 "10월16일 부사장에게 퇴직금을 받을 수 있다고 들었고, 다음 2개월 반 동안 매주 고용과 퇴직금 패키지에 대한 업데이트를 요청했다"며 "나는 유령이 됏거나 다양한 변명을 들어야 했고, 지금 현재도 아마존에 근무하고 있다"고 적었다. 이어 "직원에게 퇴직금을 주거나 해고를 발표할 필요도 없이 조용히 해고하며는 일이 아마존 여러 분야에서 일어나고 있다"며 "아마존은 다른 회사보다 단기 이익을 추구하는 결정을 내리기 때문에 그 전략은 올해에만 계속될 것"이라고 덧붙였다.

2024.01.03 10:57김우용

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