클라우데라가 IDC 마켓스케이프 ‘2025년 아태지역 통합 AI 플랫폼 평가’에서 리더로 선정됐다. IDC는 이번 평가에서 기업들의 전략과 역량을 종합적으로 분석했으며, 클라우데라의 생성형 AI·에이전틱 워크플로우 역량과 엔터프라이즈급 거버넌스, 보안, 운영 기능을 높이 평가했다. 리무스 림 클라우데라 아시아태평양 및 일본 지역 수석 부사장은 “리더로 인정받은 것은 모든 데이터 위치에서 AI를 실현하겠다는 클라우데라의 비전을 입증하는 것”이라며 “보안과 규제 준수라는 과제를 해결하면서 기업이 AI를 대규모로 책임 있게 도입할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 클라우데라 플랫폼은 금융, 통신, 헬스케어, 공공기관 등 규제가 엄격한 산업에서도 책임감 있는 AI 확장을 지원하도록 설계됐다. IDC는 클라우데라의 강점으로 ▲세분화된 정책과 감사 추적 기반 거버넌스 ▲데이터 엔지니어링, MLOps, LLMOps, 생성형 AI 오케스트레이션을 포함한 에이전틱 워크플로우 ▲글로벌 AI 기업들과의 협력 및 인수합병을 통한 기능 확장 ▲로우코드·노코드 AI 스튜디오 제공 등을 꼽았다. 클라우데라는 AI 워크벤치, AI 인퍼런스, 컴플라이언스 거버넌스 기능 등으로 AI 에이전
세이지가 9월 3일부터 5일까지 인천 송도컨벤시아에서 열리는 ‘국제 첨단 반도체 기판 및 패키징 산업전(KPCA Show 2025)’에 참가한다. KPCA Show는 국내 유일이자 최대 규모의 반도체 기판 및 패키징 전시회로, 올해는 LG이노텍, 삼성전기, 심텍 등 국내외 250여 개 기업이 참여해 역대 최대 규모로 개최된다. 세이지는 이번 전시에서 자사의 AI 기반 머신 비전 솔루션 ‘세이지 비전(SAIGE VISION)’을 중심으로 PCB 제작 과정에서 발생하는 결함을 자동 검출하는 실시간 데모를 선보인다. 단순한 시연을 넘어 현장에서 바로 적용 가능한 기술력과 실용성을 보여주는 것이 핵심이다. 특히 PCB 제작 결함 검사와 더불어 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영, 모니터링까지 관리할 수 있는 ‘MLOps 플랫폼’을 함께 소개하며, 제조 현장에서 지속적으로 최적화 가능한 AI 운영 환경을 제시할 예정이다. 세이지 비전은 딥러닝 알고리즘을 활용해 기존 룰 베이스 검사 방식이 놓치던 비정형적 결함까지 빠르고 정확하게 검출하는 것이 특징이다. 제품 표면의 불규칙적 손상이나 미세한 결함을 인식해 불량 여부를 판단하고, 이차전지와 PCB 산업을 비롯한 다양한
카카오엔터프라이즈가 26일 서울 aT센터에서 열린 오픈인프라 한국 사용자 모임 주최 연례 컨퍼런스 ‘오픈인프라데이즈코리아 2025’에서 카카오클라우드 기반의 가상머신(VM) 마이그레이션 전략과 머신러닝 자동화 방안을 발표했다. 오픈인프라데이즈는 오픈스택을 비롯한 다양한 오픈 인프라 및 클라우드 네이티브 기술을 주제로 국내외 전문가들이 최신 기술 트렌드와 경험을 공유하는 자리다. 카카오엔터프라이즈는 ‘VM 마이그레이션 전략 및 사례 분석’, ‘쿠브플로우 생태계에서 완성하는 머신러닝 워크플로우’ 등 두 개 세션을 통해 기술 역량을 소개했다. 국민기 카카오엔터프라이즈 클라우드솔루션팀 매니저는 VM 마이그레이션 준비 과정에서 고려해야 할 5R 전략 ▲재호스팅(Rehost) ▲재구성(Replatform) ▲재설계(Refactor) ▲재구축(Rebuild) ▲교체(Replace)를 소개했다. 특히 애플리케이션 변경 없이 클라우드로 이전하는 재호스팅과 일부 설정 최적화만을 적용하는 재구성 사례를 비교하며 상황별 대응 방안을 제시했다. 국민기 매니저는 “VM 마이그레이션 준비 시 하이퍼바이저·가상 디스크 포맷 호환성, OS 및 애플리케이션 지원 여부를 점검하고, 데이터 마
아이브는 제조업에 특화한 비전 파운데이션 모델(VFM) 기반 검사 솔루션인 ‘아이비전(AiVision)’을 공식 출시했다고 26일 밝혔다. 이 혁신적인 AI 검사 시스템은 제조업 현장의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고, 품질 검사 자동화의 새로운 전환점을 마련할 것으로 기대된다. 가트너는 2026년까지 AI 프로젝트의 60%가 준비되지 않은 데이터로 인해 실패할 것이라고 전망하며, 특히 데이터 확보가 어려운 제조업의 특성을 지적했다. 기존의 범용 AI 모델을 제조업에 적용하려면 방대한 결함 데이터를 수집하고, 기계 ID, 타임스탬프, 배치 번호 등 다양한 메타데이터를 정제하는 복잡한 과정이 필요했다. 그러나 이러한 과정에서 학습되지 않은 신규 불량에 대한 대응력이 떨어져 현장 활용에 제약이 있었고, 불량 데이터를 수작업으로 수집하고 라벨링하는 데 소요되는 시간과 비용이 과도해 많은 제조업체들이 AI 도입을 포기하기도 했다. 아이브는 이러한 문제를 해결하기 위해 비지도학습 AI 모델을 기반으로 한 아이비전을 개발했다. 이 시스템은 양품 데이터만 학습해도 예상되는 불량을 AI가 자동으로 생성하여 검출할 수 있도록 설계되었다. 또한, 학습되지 않은 신규 불량
엔텔스는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원으로부터 ‘AI 팩토리 전문기업’ 인증을 획득했다고 20일 밝혔다. 이번 인증은 제조 AI 분야의 기술력과 실적을 기반으로 엔텔스의 전문성을 공식적으로 인정한 것이다. ‘AI 팩토리 전문기업’ 인증은 2024년 출범한 ‘AI 자율제조 얼라이언스’의 후속 조치로, 2025년 확대 개편된 ‘AI 팩토리 얼라이언스’의 일환으로 시행됐다. 인증은 제조 AI 프로젝트 수행 역량, 데이터 활용 방안, AI 파운데이션 모델 개발 기여 가능성 등을 종합적으로 평가해 부여된다. 엔텔스는 다이캐스팅, 배터리, 회전기모터 등 제조 현장에 특화된 AI 분석 프로젝트를 수행해왔다. 또한 데이터 수집·분석 및 MLOps 기능을 포함한 통합 AI 플랫폼을 통해 제조 현장의 디지털 전환을 지원하고 있다. 엔텔스 관계자는 “이번 인증은 AI 기술력과 제조 산업에 대한 이해를 바탕으로 얻은 성과”라며 “앞으로도 AI, 클라우드, IoT 등 ICT 기술을 융합해 제조 산업의 디지털 고도화를 이끌어 나가겠다”고 말했다. 엔텔스는 3000건 이상의 국내외 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 AI 기반 분석 플랫폼, 클라우드 매니지드 서비스(MSP), 국
클라우데라가 글로벌 AI·통신 연합체 ‘AI-RAN 얼라이언스’에 합류하며 지능형 네트워크 혁신에 본격 나섰다. 클라우데라는 엔비디아, KT, 델, 소프트뱅크 등과 함께 AI와 통신 기술의 통합을 가속화하고 실시간 데이터와 AI를 활용한 통신 인프라 전환을 주도할 계획이다. AI-RAN 얼라이언스는 AI 기반 네트워크 표준 수립, 최적화 인프라 구축, 현장 중심의 레퍼런스 모델 개발을 통해 AI와 RAN(무선접속망)의 유기적 결합을 목표로 한다. 클라우데라는 이번 합류로 데이터 오케스트레이션, LLM 기반 네트워크 자동화, 하이브리드 MLOps 표준화 등을 추진하는 신규 워킹그룹 ‘Data for AI-RAN’에 참여하게 된다. 특히 클라우데라는 자사의 확장 가능한 하이브리드 플랫폼을 바탕으로 SLA 기반 네트워크 가용성 확보, 이상 감지 등 실제 사용 사례에 대한 AI 시범 운영과 배포를 지원할 계획이다. 이를 통해 통신 사업자가 현장에서 즉시 활용할 수 있는 레퍼런스 아키텍처를 구축하고 모델 재사용성과 구현 속도를 획기적으로 향상시키는 것이 핵심이다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자는 “AI는 통신 네트워크의 수익성 향상과 서비스 혁신에 막대한
슈퍼브에이아이가 자사의 ‘슈퍼브 플랫폼’으로 소프트웨어 품질 인증 GS(Good Software) 1등급을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 플랫폼의 기술 완성도와 상용성을 공공 부문에서도 공식적으로 인정받은 사례로, 향후 조달 시장에서의 활용도를 크게 높일 수 있을 전망이다. 슈퍼브 플랫폼은 데이터 수집부터 라벨링, 모델 학습, 평가, 배포에 이르기까지 AI 개발의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 지원하는 올인원 솔루션이다. 코딩 없이도 AI 모델을 설계하고 적용할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스와, 오토라벨링, 데이터 큐레이션, 모델 진단 등 고도화된 자동화 기능이 특징이다. 이를 통해 개발자는 생산성과 품질을 동시에 확보할 수 있다. 이번 GS 인증은 한국정보통신기술협회(TTA) 산하 소프트웨어시험인증연구소가 주관하며, ISO/IEC 25023, 25051 국제 표준을 기반으로 기능 적합성, 성능 효율성, 호환성, 사용성, 신뢰성, 보안성, 유지보수성, 이식성 등 총 8개 항목에서 최고 등급을 기록했다. 특히 사용자 인증 및 데이터 접근 제어 기능을 포함한 보안성과, 다양한 시스템 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하는 호환성이 높은 평가를 받았다. GS 1
베슬AI가 한화 AI센터와 함께 6월 12일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 ‘에이전틱 AI 시대를 여는 AI 인프라 전략’을 주제로 밋업을 공동 개최한다. 이번 행사는 금융 산업에 특화된 AI 인프라 도입 전략을 중심으로 현장의 실질적인 인사이트를 공유하는 자리로 기획됐다. 이날 행사에는 실리콘밸리 내 AI 엔지니어, 인프라 전문가, 스타트업 관계자 등 약 200명이 참석한다. SuperAnnotate, Skyfire, Composio 등 AI 인프라 및 데이터 솔루션 분야의 스타트업도 연사로 나서며, 데이터 품질 향상, 워크플로우 자동화, 에이전트 기반 결제 시스템 구축 등 금융권의 주요 AI 도입 과제에 대한 실무적 해법을 제시할 예정이다. 베슬AI는 ‘AI 에이전트 시대, MLOps가 여전히 중요한 이유’를 주제로 발표를 진행한다. 발표에서는 경량화된 특화 모델(sLLM), 모델 증류(distillation) 등의 최적화 기술 발전 속에서 MLOps의 필요성과 자사의 LLM/MLOps 기반 AI 오케스트레이션 기술을 집중적으로 소개할 예정이다. 특히 자체 개발한 ‘LLM 파인튜닝 에이전트’를 통해 모델 학습부터 운영까지 전 과정을 자동화한 사례와 운영
국방 특화 AI 솔루션 중심으로 ‘MakinaRocks Runway’ 기반 기술 공개할 예정 마키나락스가 국방 산업의 디지털 전환을 위한 인공지능(AI) 솔루션을 대거 선보인다. 마키나락스는 6월 11일부터 제주 국제컨벤션센터(ICC)에서 개최되는 ‘2025 한국군사과학기술학회(KIMST)’, 6월 18일부터 대전 컨벤션센터(DCC)에서 열리는 ‘2025 대한민국 국방산업발전대전(InLEX Korea)’에 연이어 참가해, 국방 특화 AI 기술과 적용 사례를 소개할 예정이다. 현재 국방 분야는 AI 도입에 있어 보안, 폐쇄망 환경, 데이터 부족, 복잡한 획득 절차 등 복합적인 과제에 직면해 있다. 특히 평균 14년 이상 소요되는 국방 획득 절차는 최신 AI 기술의 적시 도입을 어렵게 만드는 주요 요인이다. 이에 최신 기술이 빠르게 노쇄화하지 않도록 지속 가능한 AI 운영 체계, 즉 MLOps(Machine Learning Operations) 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 마키나락스는 이러한 현장의 복잡성을 고려해 실제 국방 환경에 적용 가능한 국방 특화 AI 솔루션을 중심으로 AI 플랫폼 ‘MakinaRocks Runway’ 기반의 기술들을 이번 전시
한컴위드는 숭실대학교를 주관기관으로 연세대학교, 성균관대학교와 함께 경찰청의 ‘허위조작 콘텐츠 진위 판별 시스템 개발’ 프로젝트에 국내 연구기관으로 참여하게 됐다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 2027년까지 앞으로 3년간 허위조작 콘텐츠 탐지를 위한 데이터세트 구축 및 통합 탐지 시스템을 개발하는 것이 주요 골자다. 해당 시스템은 허위 정보를 식별해 사이버 범죄를 예방하고 사회적 혼란을 줄이는 것을 목표로 한다. 초기 단계인 올해는 탐지를 위한 데이터세트 구축과 탐지 모델의 고도화에 집중하며, 내년부터는 머신러닝 기반 자동화 관리 시스템(MLOps)을 적용한 통합 탐지 시스템의 성능 향상과 실증 테스트를 본격적으로 추진할 예정이다. 핵심 기술 연구는 숭실대를 중심으로 성균관대, 연세대, 독일 부퍼탈대, 한컴위드가 함께 수행한다. 숭실대는 딥페이크 음성 탐지 모델을 성균관대는 딥페이크 영상 및 가짜뉴스 탐지 모델, 연세대는 표준화된 데이터세트 구축을 각각 담당한다. 부퍼탈대는 다국어 데이터세트 수집과 글로벌 협력 연구를 맡으며 한컴위드는 다양한 탐지 기술을 통합한 MLOps 기반 시스템의 개발과 실증을 진행한다. 통합 탐지 시스템은 딥페이크 범죄 수사, 비대면
AI 기술이 제조 현장에 본격적으로 적용되며 품질검사와 설비진단의 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 기존의 룰 기반 시스템이 가진 한계를 뛰어넘어 딥러닝과 트랜스포머 기반의 비전 시스템이 빠르게 상용화되고 있으며, 고정밀 진단과 유연한 공정 최적화가 가능해졌다. 특히 한국생산기술연구원의 제조AI연구센터는 의료기기, 자동차 부품, 공정 설비 등 다양한 산업 분야에 AI를 적용한 혁신 사례를 다수 제시하며 주목받고 있다. 이 글에서는 제조업 혁신의 중심에 서 있는 AI 기반 품질검사 및 설비진단 기술을 다각도로 조명한다. AI와 제조업, 새로운 융합의 시대 산업계 전반에서 인공지능(AI) 기술의 적용이 빠르게 확산되고 있는 가운데, 제조업 또한 그 흐름에 본격적으로 편입되고 있다. 과거 자동화와 센서 기반의 제어 시스템에 머물렀던 제조 공정은 이제 AI 기반의 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 단순한 기술 업그레이드를 넘어 전반적인 생산 방식의 패러다임을 바꾸고 있다. 한국생산기술연구원(이하 생기원)은 이러한 변화의 중심에서 제조AI연구센터를 통해 AI의 실질적 적용 가능성과 기술 상용화를 위한 연구에 몰두하고 있다. 생기원이 정의하는 제조AI의 핵심 적
제조업은 설비 의존도가 높은 산업 구조상, 설비 고장으로 인한 품질 저하나 생산 중단은 치명적인 손실로 이어진다. 이에 따라 실시간 설비 모니터링과 고장 예측 기술인 ‘예지보전’이 주목받고 있다. 하지만 설비 유형과 고장 원인의 다양성, 그리고 도메인 지식의 한계로 인해 예지보전 도입은 쉽지 않다. 이런 현실 속에서 초음파 기반의 AI 예지보전 솔루션을 내세운 모빅랩은 다양한 제조 현장에 적용 가능한 고도화된 설비 관리 기술을 통해 주목받고 있다. 이원근 모빅랩 대표는 “설비 고장이 발생하면 수천만 원에서 수억 원의 손실로 이어지며, 이는 제품 품질뿐 아니라 고객 신뢰까지 흔들 수 있다. 이제는 설비 상태를 ‘예측’하고 ‘선제적으로 대응’하는 것이 기업 경쟁력”이라고 강조했다. 스마트공장 고도화를 위한 예지보전의 기술 동향과 실제 적용 사례를 짚어본다. 제조업에 필요한 설비 예지보전, 왜 지금인가 제조업은 설비 의존도가 절대적인 산업이다. 생산설비의 상태는 곧 제품의 품질과 생산성, 나아가 기업의 수익성과 직결된다. 설비 하나가 멈추거나 품질에 영향을 미칠 정도의 문제가 발생할 경우, 수천만 원에서 수억 원대의 손실이 발생하는 것은 물론이고 고객과의 신뢰에도
제조업계의 인공지능(AI) 도입 열기가 뜨겁지만, 현장에서 체감할 수 있는 투자수익률(ROI)을 실현한 사례는 드문 실정이다. 기술 도입은 했지만 생산성과 수익 증대 효과가 불분명하다는 지적이 잇따르는 가운데, 엠버로드는 이러한 현실적 한계를 정조준한다. 화려한 기술보다는 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 문제 해결에 초점을 맞춰, 빠른 PoC와 단계적 확산 전략, 사용자 중심 인터페이스까지 종합적으로 제시하며 “ROI 중심의 AI 도입”이라는 해법을 내놓고 있다. 최근 제조업계는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등 혁신을 목표로 인공지능(AI) 도입에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 상당수의 프로젝트가 기대했던 투자수익률(ROI)을 달성하지 못해 현장에서 외면받는 사례가 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 AI 도입의 실질적인 효용성에 대한 의문이 제기되고 있다. 이러한 상황에서 화려한 기술 도입보다는 실제 비용 절감과 수익 증대에 초점을 맞춘 AI 프로젝트 접근 방식이 제조업 AI 도입의 난제를 해결할 핵심 대안으로 부상하고 있다. 제조 AI 도입 성공을 위한 과제 전문가들은 현장 데이터 기반의 AI 솔루션 개발 과정에서 외주 AI 용역 기업과의
런웨이 핵심 기능을 실시간 데모 및 응용 애플리케이션 공개 마키나락스가 오는 5월 14일부터 3일간 서울 코엑스에서 개최되는 ‘AI 엑스포 코리아 2025’에 참가한다. 이번 전시는 마키나락스가 AI 엑스포에 처음으로 부스를 열고 자사 플랫폼 ‘런웨이(MakinaRocks Runway)’를 공개하는 자리로 주목받고 있다. 마키나락스는 전시 기간 동안 부스를 통해 런웨이의 핵심 기능을 실시간 데모 형태로 선보이며, 산업 현장에서 AI 도입을 고려 중인 기업에 직접적인 인사이트를 제공할 계획이다. 특히, 기업 내부 데이터를 간편하게 연결해 맞춤형 챗봇을 개발하거나, LLM 기반 웹 대시보드를 빠르게 구축하는 응용 애플리케이션도 함께 공개된다. 이번 참가를 기념해 마키나락스는 중소 조직에서도 손쉽게 활용할 수 있는 ‘런웨이 라이트(Runway Lite)’ 버전과 AI 서버 어플라이언스 형태의 다양한 오퍼링도 함께 선보이며, 산업계 AI 활용의 문턱을 낮추는 데 방점을 뒀다. 마키나락스 윤성호 대표는 “런웨이는 기업이 AI를 가장 가볍게 시작해 가장 빠르게 확장할 수 있도록 설계된 AI 플랫폼”이라며 “이번 전시를 통해 고객들이 런웨이에서 어떻게 핵심 업무에 AI를
운영과 관리에 초점 맞춘 전략으로 투자 유치 이뤄 렛서(Letsur)가 스톤브릿지벤처스와 KB인베스트먼트로부터 Pre-A 투자를 유치했다. 투자 금액은 비공개지만, 이번 라운드에 기존 투자사와 신규 투자사가 공동 리드로 참여하면서 렛서의 성장성과 비즈니스 모델에 대한 시장의 신뢰를 다시 한 번 입증했다. 렛서는 자체 플랫폼 ‘스테이엑스(Staix)’를 기반으로 기업의 AI 도입 이후 전 주기 운영과 관리를 지원해 온 기업이다. 특히 AI를 도입했지만 유지·보수에 어려움을 겪는 기업들을 대상으로, 전문 인력 없이도 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다. 렛서에 따르면 해당 솔루션을 통해 고객들은 AI 운영 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있으며, 유지보수 인력 부족 문제도 해소할 수 있다. 스테이엑스는 대규모 데이터와 복잡한 프로세스를 다루는 조직에서도 적용 가능한 구조로 설계돼, 현재까지 150개 이상의 고객사를 확보했다. 그중에는 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 기업이 포함되어 있으며, 70% 이상의 높은 고객 유지율을 기록 중이다. 이를 바탕으로 렛서는 지난해 매출이 전년 대비 200% 이상 성장했으며, 올해 1분기에 이미
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UPDATE: 2025년 09월 17일 21시 58분
