SAS코리아가 금융기관을 위한 신용 포트폴리오 관리 솔루션 ‘윈나우(Winnow)’를 SAS 바이야(SAS Viya) 플랫폼 기반으로 국내에 출시한다고 2일 밝혔다. 이 솔루션은 대출 및 카드론 등 연체율 상승으로 여신 관리에 어려움을 겪고 있는 금융기관들에게 수익 최적화와 리스크 관리 강화를 제공할 것으로 기대된다. SAS는 싱가포르의 금융 디지털 솔루션 기업 액스로직(Axslogic)과 파트너십을 체결하고 SAS 바이야 플랫폼에 액스로직의 신용 포트폴리오 관리 솔루션인 ‘윈나우’를 통합해 국내 시장에 출시한다. 이를 통해 SAS코리아는 기업 분석 플랫폼인 ‘SAS 바이야 4.0’과 ‘SAS 엔터프라이즈 고객 의사결정’ 기능을 바탕으로 금융기관이 효과적인 리스크 관리 및 전략적 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 금융기관이 마주하는 주요 기술적 도전 과제들을 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 특히 분산된 데이터 사일로, 일관성 없는 데이터 소스, 수작업 중심의 비효율적인 프로세스, 예측 및 리스크 완화 기능의 부족 등 기존 리스크 관리 체계의 한계를 뛰어넘는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 이 통합 솔루션은 AI와 머신러닝(Machine Le
글로벌 액셀러레이터 스파크랩(대표 김유진)이 AI 기반 신소재 연구개발 솔루션 기업 폴리머라이즈(대표 박은규)에 투자를 단행했다. 이번 투자는 폴리머라이즈가 한국에서 유치한 첫 투자로 향후 국내 소재 산업 혁신을 가속화할 전망이다. 폴리머라이즈는 2020년 싱가포르에서 설립된 물질정보학(Material Informatics) 전문 기업으로 35개 이상의 자체 개발 AI 모델을 활용해 신소재 연구 과정을 혁신하고 있다. 연구자가 원료 정보와 공정 방법을 입력하면 95%의 정확도로 실험 결과를 예측해주는 이 솔루션은 기존 방식 대비 개발 기간을 최대 50% 단축할 수 있는 것이 강점이다. 또 대시보드를 통해 복잡한 실험 데이터를 시각화하고 체계적으로 관리할 수 있어 연구 효율성을 크게 높인다. 현재 싱가포르, 한국, 중국, 일본 등에 진출한 폴리머라이즈는 글로벌 80여 개 기업과 협력하며 기술력을 검증받았으며 이번 투자를 계기로 배터리, 반도체, 3D 프린팅, 화장품 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대할 예정이다. 특히 중소벤처기업부의 K-스타트업 그랜드 챌린지 프로그램에서 최우수상을 수상하며 국내외에서 주목받은 바 있다. 스파크랩 김유진 대표는 "폴리머라
EPYC 임베디드 9005 시리즈 프로세서 탑재한 서버·네트워크 장비 선봬 에지 AI·클라우드, 머신러닝, 데이터 보안에 최적화된 솔루션 어드밴텍이 AMD EPYC 임베디드 9005 시리즈 프로세서가 탑재된 서버 및 네트워크 장비를 론칭했다. 이번 제품군은 에지 컴퓨팅·인공지능(AI)·클라우드를 비롯해, 머신러닝(Machine Learning), 데이터 보안 등 측면에서 최적화된 솔루션을 제공한다. 여기에 접목된 AMD EPYC 임베디드 9005 시리즈는 AMD의 Zen 5 및 Zen 5c 아키텍처를 적용한 프로세서로, 전작인 9004 시리즈의 SP5 플랫폼과 호환 가능하다. 주파 작업부터 실시간 AI 추론, 계산 유체 역학, 대규모 데이터 분석, 3D 렌더링까지 다양한 워크로드를 지원한다. 서버 제품은 서버 보드 ‘ASMB-831’, 에지 서버인 ‘SKY-721E3’ 및 ‘SKY-821E3’ 등으로 구성됐다. ASMB-831은 단일 소켓 마더보드로, DDR5 4800 MHz RDIMM이 탑재된 점이 특징이다. 여기에 PCIe 5.0 x16 슬롯 5개, PCIe 5.0 x8 슬롯 2개, SATA3 포트 9개, USB 3.2 포트 7개, Gen1 포트, 듀얼
유아이패스는 오는 25일 연례 행사인 ‘AI 서밋’을 온라인으로 개최한다고 밝혔다. 이번 행사에서는 최신 에이전틱 자동화 기술 혁신과 이를 활용한 비즈니스 전략을 심도 있게 다룰 예정이다. 참관객들은 에이전트 자동화와 AI를 통해 일관성 있고 신뢰도 높은 비즈니스 성과를 창출하는 방법에 대해 알아볼 수 있다. AI 기반의 에이전틱 자동화는 AI 에이전트와 로봇, 사람을 통합해 업무 프로세스를 간소화하고 복잡한 엔드투엔드 비즈니스 프로세스를 여러 워크플로와 맥락적 의사결정을 통해 자동화하는 기술이다. 이를 통해 확장성을 개선하고 차별화된 수준의 생산성을 달성할 수 있다. 머신러닝과 고급 AI, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 기반의 AI 소프트웨어 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하며 일관성있고 신뢰도 높은 결과를 제공한다. 그레이엄 쉘든 유아이패스 최고제품책임자(CPO)는 “에이전틱 자동화는 고급 프로세스 자동화와 비즈니스 데이터, 실시간 인텔리전스를 통합해 확장 가능한 의사결정 지원을 통해 기업 운영 혁신을 도모하고 있다”며 ”유아이패스 에이전틱 자동화 솔루션은 높은 효율성과 일관성, 확장성을 제공하는 동시에 팀 간 협업 강화 및 사용자 경험 향상, 강력한 거버
VMS솔루션스가 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에 부스를 마련해 제조 운영 최적화 APS 솔루션인 ‘MOZART’의 최신 기능을 소개했다. AW 2025는 지난 1990년 첫 개최 이후 올해로 35회차를 맞이한 국내 최대 산업 자동화(FA) 축제로, 사흘간 다양한 시각에서의 자동화·자율제조 인사이트를 제공했다. 서울 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 열린 AW 2025는 전 세계 400개사가 2200개 부스를 꾸려 약 8만 명의 참관객을 불러모았다. 전시장은 국제공장자동화전(aimex), 스마트공장엑스포(Smart Factory Expo), 한국머신비전산업전(Korea Vision Show) 등 세 가지 주요 전시 테마로 구성됐다. 여기에는 인공지능(AI), 빅데이터, 스마트 팩토리 솔루션, 클라우드 컴퓨팅, 로봇 등 산업 자동화 분야에서 주목하는 신기술이 한자리에 펼쳐졌다. 이번에 VMS솔루션스가 선보인 MOZART는 개발 및 운영을 위한 통합 솔루션으로 실제 제조 설비 환경을 반영한 가상 모델을 활용, 기존 대비 훨씬 효과적인 생산 계획 및 스케줄링 시스템을 구현하는
엠아이큐브솔루션, AI 솔루션 기반 자율제조 달성 방법론 공유해 AI 통한 품질 최적화, 예지 보전, 이상 탐지 혁신법 강조 “제조 공정 전주기서 AI 기반 자율제조로 트렌드 변하고 있어” 소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything 이하 SDx)이 다양한 산업 분야에서 조명받고 있다. SDx는 소프트웨어를 중심으로 모든 시스템 요소가 제어·운영·작동되는 개념이다. 스마트폰으로 예를 들면, 기기 교체 없이 애플리케이션 업데이트만으로 새로운 기능을 지속 창출하는 것과 유사한 시스템이다. 제조업에서는 큰 범주로 ‘소프트웨어 정의 제조(Software Defined Manufacturing)’가 떠오르고 있다. 이 안에는 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’·‘소프트웨어 정의 공급망(SDS)’·‘소프트웨어 정의 자동화(SDA)’ 등 세부 SDx 요소가 포함된다. 이 중 SDF는 소프트웨어가 공장 내 모든 인프라를 관장하는 기술이다. 소프트웨어 기반으로, 인공지능(AI)·사물인터넷(IoT)·클라우드·빅데이터·디지털 트윈 등 차세대 기술 활용이 가능하다. 이를 통해 자동화 요소 강화, 비용 절감, 효율성 향상, 수율·생산성 최적화, 인프라 유연
슈퍼브에이아이가 아주대학교 치과병원 김희경 교수 연구팀과 협력해 스마트폰을 활용한 충치 진단 AI 모델을 개발했다고 13일 밝혔다. 이 모델은 스마트폰 카메라로 촬영한 이미지를 분석해 충치를 조기에 판별할 수 있도록 설계됐다. 이번 프로젝트는 의료 인프라가 부족한 지역에서도 손쉽게 충치를 확인할 수 있도록 하는 데 목적을 두고 진행됐다. 병원 방문이 어려운 환자들이 자신의 스마트폰을 이용해 충치 여부를 사전에 판단하고, 필요 시 치과 진료를 받을 수 있도록 지원하는 방식이다. 이번 협업은 아주대학교 치과병원 김희경 교수 연구팀의 요청으로 시작됐다. AI 모델 개발 과정에서 데이터 부족, 보안 문제, 데이터 표준화 등의 난제가 있었으나, 슈퍼브에이아이는 이를 빠르게 해결하며 단 3주 만에 초기 AI 모델을 완성했다. 특히 치과 전문의 4인의 진단 기준을 모델에 반영하고, 의료진의 피드백을 지속 반영하면서 모델의 정밀도를 높였다. 또한 충치 데이터가 부족한 문제는 생성형 AI 기반 데이터 증강 기술을 활용해 보강하는 방식으로 해결했다. 이번 AI 모델은 스마트폰 카메라로 촬영한 이미지의 품질 변동성을 최소화하기 위한 표준화 작업도 거쳤다. 다양한 촬영 환경에서
“기존 자동화·임베디드·IPC 역량 기반으로, 산업별 솔루션 공급사와 융합해 IoT 산업 고도화할 것” 인공지능(AI)·머신러닝·딥러닝·정보통신기술(ICT) 등 데이터 기반 기술이 산업에 도입되면서 본격적인 빅데이터 시대에 돌입했다. ‘데이터센터’에서 ‘하이퍼스케일 데이터센터’로 데이터 처리 인프라가 확장되는 양상이 이를 증명한다. 이처럼 데이터 수요는 이미 전 세계적으로 폭발적으로 급증하고 있다. 이 흐름은 다양한 설비·기기가 인터넷을 통해 데이터를 상호 통신하는 ‘사물인터넷(IoT)’이 주요한 것으로 분석된다. 다시 말해 산업 내 수많은 요소가 데이터 기반 연결성(Connectivity)을 극대화한 영향이다. 이에 산업 안에는 빠르고 안전한 데이터 활용에 대한 요구도 함께 증가하는 추세다. 기존 클라우드 서버 기반 방법론에서 진화한 데이터 처리 방안이 필요한 시점이다. 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 센서·디바이스 등 데이터 생성 주체 근방에서 데이터를 실시간으로 처리하는 분산 컴퓨팅 기법이다. 이 방법론은 생성된 데이터가 클라우드 서버까지 이동하지 않고 곧바로 처리된다. 이 때문에 속도·반응성·안정성·확장성·보안·비용 등 측면에서 이점을 발휘
NXP 반도체가 자기 저항 메모리(MRAM)를 내장한 16나노 핀펫(FinFET) 공정 기반의 차량용 MCU ‘S32K5’ 제품군을 공개했다. 이번 제품은 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV) 아키텍처를 지원하며, NXP의 코어라이드(CoreRide) 플랫폼을 확장하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 자동차 제조업체들은 구역 아키텍처를 기반으로 전기·전자 시스템을 최적화하고 있다. 이에 따라 ECU의 실시간 성능, 네트워크 지연 최소화, 안전성 강화를 위한 혁신적인 아키텍처가 필수적이다. 마뉴엘 알브스 NXP 자동차 MCU 부문 수석 부사장은 "S32K5 제품군은 구역 솔루션에서 필요한 안전성, 효율성, 성능을 모두 향상했다"며, "자동차 제조업체와 티어1 공급업체들이 소프트웨어 중심 개발 환경을 가속할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다. S32K5 제품군은 최대 800MHz에서 실행되는 Arm Cortex CPU 코어를 탑재했으며, 16나노 핀펫 공정을 적용해 전력 효율을 극대화했다. 특히, 네트워크 가속기와 보안 엔진을 통합해 자동차 네트워크 통신, 보안 및 디지털 신호 처리를 최적화했다. S32N 차량용
마이크로칩테크놀로지(이하 마이크로칩)가 다양한 산업 분야에서 연산 성능과 안정성이 요구되는 애플리케이션을 위한 PIC32A MCU 제품군을 새롭게 출시했다. 이번 제품은 차량, 산업, 가전, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 의료 등 고성능이 필요한 분야에서 활용할 수 있도록 설계됐다. PIC32A MCU는 200MHz의 32비트 프로세서를 기반으로 고속 아날로그 주변 장치와 강화한 보안 기능을 통합해 엣지 센싱 및 데이터 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 것이 특징이다. 새로운 PIC32A 제품군은 최대 40Msps의 12비트 ADC(아날로그-디지털 변환기), 5ns 비교기, 100MHz 대역폭을 갖춘 연산 증폭기를 내장해, 고속 신호 처리와 정밀한 센서 인터페이스에 최적화해 있다. 이를 통해 기존 시스템에서 여러 개의 부품이 필요했던 기능을 단일 MCU에서 수행할 수 있어 전체 시스템 설계를 단순화하고, 부품 비용을 절감할 수 있다. 또한, 64비트 부동 소수점 연산 유닛(FPU)을 내장해 머신러닝, 센서 데이터 분석 등 연산 집약적인 애플리케이션에서도 빠른 데이터 처리를 지원한다. MCU 내부에는 ECC(오류 코드 수정), MBIST(메모리 내장 자가
협동로봇·로봇핸드 융합 솔루션 출품...비정형 다물체 파지 모습 연출 테크맨로봇과 테솔로가 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025)’ 현장에 함께 부스를 꾸린다. AW 2025는 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 12일부터 사흘 동안 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 ‘코엑스’ 전관에서 펼쳐진다. 올해 전시회는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술·솔루션과 인사이트를 전한다. 이를 관전하기 위해 약 7만 명의 참관객이 전시장을 방문할 전망이다. 양사는 이번 전시회에서 비정형 다물체 파지에 특화된 양팔 로봇 솔루션을 선보인다. 해당 기술은 테크맨로봇 협동로봇과 테솔로 로봇 핸드가 접목된 형태로, 로봇 핸드는 인간형 5지 그리퍼 ‘델토 그리퍼 5F(Delto Gripper-5F 이하 DG-5F)’가 탑재된다. 특히 로봇 핸드 가동 값을 인식하는 ‘데이터 글러브(Date Glove)’와 이 데이터를 측정·입력하는 ‘트래커(Tracker)’ 등 기술이 적용된다. DG-5F는 테솔로가 자체 개발한 소형 액추에이터 모듈을 기반으로, 높
Ceva가 차세대 5G 및 6G 지원 애플리케이션을 위한 최신 고성능 베이스밴드 벡터(baseband vector) DSP 2종을 10일 공개했다. 신제품은 Ceva-XC20 아키텍처를 기반으로 개발됐으며 지연 시간을 줄이고 처리량을 늘리는 동시에 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 지원한다. 또한 AI 기능을 탑재해 고객이 머신러닝(ML)을 적용, 사용자 단말(UE) 및 인프라에 대한 모델 알고리즘 성능 및 네트워크 효율성을 최적화하고 차세대 무선 통신 표준에 맞춰 변경되는 무선통신 표준에 대한 확장성을 제공한다. Ceva-XC21 5G IoT DSP는 저전력, 비용 및 크기 최적화된 셀룰러 IoT 모뎀, NTN VSAT 단말, eMBB 및 uRLLC 애플리케이션을 위해 설계됐다. 여러 기업 및 제품에 적용된 Ceva-XC4500 DSP의 후속 모델인 Ceva-XC21은 기존 XC4500 대비 최대 48% 더 작아졌으며 동일한 성능을 기준으로 전체 칩 면적을 63%로 줄일 수 있다. Ceva-XC23 DSP는 재생형 NTN 위성 페이로드, 고성능 사용자 단말(UE), 및 베이스밴드 유닛(BBU), 분산 유닛(DU), 무선 유닛(RU) 등 인프라 베이스밴드 처
에너지 효율화와 DR의 중요성 기후변화 대응과 에너지 효율 향상은 글로벌 산업계의 주요 과제가 되고 있다. 특히 전력 피크 부하 관리 및 전력망 안정화를 위한 DR(Demand Response, 수요반응) 대응은 기업이 에너지 비용을 절감하고 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존 DR 대응 방식은 사전 설정된 기준에 따라 수동으로 이루어지는 경우가 많아 실시간 최적화가 어렵다. 이에 따라 FEMS(Factory Energy Management System, 공장 에너지 관리 시스템)를 활용한 DR 대응 솔루션이 필수적으로 요구되고 있다. 국내 전기요금 체계는 최대수요전력에 대한 페널티를 기본요금에 반영하여 공급자의 안정성을 관리하는 방식이다. 최대수요전력은 15분 단위로 측정된 전력 사용량을 4배로 환산한 값으로, 이 값이 기본요금 산정의 기준이 된다. 또한, 최대수요전력이 동계(12월, 1월, 2월)나 하계(7월, 8월, 9월) 기간 중 최고치를 기록하면, 해당 값이 향후 1년 동안 요금 적용 전력으로 반영된다. 만약 전력량계를 설치하지 않았다면, 최대수요전력과 관계없이 계약전력을 기준으로 기본요금이 산정된다. 따라서 최대수요전력은 기업
인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 제조업에서도 자동화, 최적화, 지능화를 실현하려는 다양한 시도가 이어지고 있다. 특히 생산 계획을 효과적으로 수립하고 운영하는 APS(Advanced Planning & Scheduling) 솔루션이 스마트 팩토리 구축의 핵심 요소로 주목받고 있다. KSTEC의 이윤준 기술이사는 최근 발표에서 APS가 제조 현장에서 수행하는 역할과 기대 효과를 설명하며, 제조업체들이 생산 관리 최적화를 어떻게 실현할 수 있는지에 대한 통찰을 제공했다. 제조업체들은 판매 계획을 기반으로 연간 사업 계획과 수요 예측을 수립한 후, 이를 토대로 생산 회의를 진행하고 실제 생산 일정을 결정한다. 그러나 전통적인 방식으로 생산 계획을 수립하는 과정에서는 여러 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, ERP와 MES 사이의 공백을 엑셀 기반으로 보완하는 경우 실시간 정보 공유가 어렵고 체계적인 분석이 제한된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 APS가 도입되며, 실시간 데이터 공유와 최적화된 생산 계획 수립을 지원하는 핵심 역할을 수행한다. APS는 생산 현장에서 발생하는 다양한 변수를 고려해 자동으로 최적의 생산 계획을 수립하는 시스템이다. 예를
지금 전 세계 산업·공장자동화 영역에서의 핵심 이니셔티브는 디지털 전환(DX)에 따른 디지털화다. 이는 지난 2019년 창궐한 ‘코로나바이러스감염증-19’ 팬데믹이 주요 배경으로, 비대면 경제 체제가 강화되면서 디지털화에 대한 니즈가 급증한 결과다. 이즈음 우리 정부는 이 같은 흐름에 발맞추고, 초격차 경쟁력을 확보하기 위한 전략을 내놨다. ‘한국판 뉴딜 2.0’ 정책은 DX 및 지능화를 목표로 한 ‘디지털 뉴딜’을 한 축으로, 인재 양성부터 인프라 구축까지 여러 방면에서의 투자를 추진했다. 이처럼 DX는 제조 영역을 중심으로, 서비스·유통·교육 등 다양한 분야에서 집중하고 있는 산업 대변혁 메가트렌드다. 이러한 DX 트렌드는 인공지능(AI)·정보통신기술(ICT)·빅데이터·클라우드·로보틱스 등 차세대 기술의 토대를 마련할 것이라 기대받는다. 대외경제정책연구원(KIEP)은 ‘아세안·동아시아 경제연구소(Economic Research Institute of Asean and East Asia, ERIA)’ 소재 16개국을 대상으로 한 분석에서, 2000년부터 17년 동안 디지털 전환율이 대폭 증가했다고 발표했다. 또 2018년부터 2021년까지 경제협력개발기구(
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