제조기업의 스마트 팩토리 구현 목표는 AI 기술을 만나 더 빠르게 진화하고 있습니다. 이번 웨비나는 AI 진단 솔루션, PHM, 설비 안전관리 및 원격 모니터링과 유지보수, 설비 최적 관리의 다양한 솔루션, 적용 사례와 함께 구체적인 방법에 대해서 어드밴텍과 WISE-PaaS 파트너가 함께 솔루션을 제공합니다. 산업 내 AI 도입을 가속화하는 AI 플랫폼을 바탕으로 이상탐지, 최적화 등 최첨단 AI 솔루션을 제공하는 마키나락스는 AI 비즈니스 가치 창출을 위한 MLOps 전략을 제시합니다. 제조산업 고도화를 위한 AI 분석 솔루션을 제공하는 비스텔리젼스는 실시간 데이터 수집 및 시각화를 통해 스마트 공장을 구축하고 의미 있는 인사이트를 얻는 방법을 소개합니다. 제조분야 자동화시스템, AI 분석 플랫폼 등에서 다각적 서비스를 제공하는 유디엠텍은 공정 재현 및 데이터 분석, 실시간 운영 모니터링 및 데이터 집계 등을 가능케 하는 OPTRA BLACK-BOX와 OPTRA TRACKE을 소개합니다. 퓨처메인은 실제 현장에서 40년간 축적한 전문 엔지니어링 기술력과 첨단 IT기술을 바탕으로, 설비 예지보전의 효과와 실제 사례를 살펴보며 스마트 팩토리에서 설비 최적 관
에이프리카 김동규 부대표 인터뷰 생성형 AI는 마치 신대륙과 같다. 기업은 새롭게 등장한 기술을 향해 거침없이 뛰어들고 있다. 그 중에서 주목받는 분야는 거대언어모델(LLM)이다. 기업은 LLM을 적용함으로써 운영 효율성과 생산성을 극대화하는데 초점을 맞췄다. 물론 이 같은 기술 도입을 현실화하기 위한 선결 과제와 어려움은 여전히 존재한다. 이를 고려해 에이프리카는 안전하고 전문성을 갖춘 LLM을 선보였다. 에이프리카는 AI라는 넓은 초원에서 경쟁력이라는 우물을 만들고 있다. AI로 가는 지름길 제공하다 오늘날 기업은 AI를 주목한다. 챗GPT로부터 촉발한 생성형 AI의 성장이 비즈니스에 큰 변화를 가져올 것이 분명하기 때문이다. 특히 LLM은 기업 운영에 효율성을 더해줄 열쇠로 손꼽힌다. 이와 동시에 LLM과 같은 AI 모델 도입에는 여러 과제가 수반된다. 기업은 고품질 데이터 확보를 비롯해 데이터 프라이버시, 사이버 보안, AI 윤리 등의 고민거리를 해결해야 한다. 에이프리카는 AI 기술과 클라우드 네이티브 서비스를 운영관리하는 소프트웨어를 개발하는 회사로, 언어 모델과 컨테이너 관리, 개발 및 배포를 위한 플랫폼을 제공하며, 기업이 혁신적인 AI 서비스
마키나락스 허영신 CBO 인터뷰 AI 기술의 급속한 발전과 챗GPT 여파로 산업계 전반에 걸쳐 혁신의 바람이 거세게 불고 있다. 특히 제조 분야에서는 AI를 활용해 공정 자동화와 품질 관리 및 검사 등을 수행함으로써 생산성을 개선하고 있다. 마키나락스는 이러한 변화의 중심에 선 기업 중 하나다. 이에 마키나락스 허영신 CBO와의 인터뷰를 통해 마키나락스가 AI 분야에서 어떠한 변화를 이끄는지, 그리고 앞으로의 전망은 어떠한지에 대해 알아봤다. AI 기술과 제조업의 만남 성사시키다 최근 몇 년간 마키나락스는 AI 기술의 상업적 적용을 통해 주목할 만한 성장을 이뤘다. 이 기업은 특히 제조업 분야에서 AI의 가능성을 탐색하며, 실제 현장 적용을 위한 다양한 솔루션을 개발하고 있다. 마키나락스의 기술력은 기계학습, 심층학습, 강화학습으로 대표되는 AI 개발 역량부터 예지 보전, 운영 최적화, 예측 분석 등 산업 현장 문제 해결 역량과 AI의 개발-배포-운영을 가속화해 비즈니스 가치를 창출하는 AI 플랫폼 제공까지 광범위하다. 마키나락스는 현재까지 국내외 반도체, 배터리, 자동차, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 40개 이상의 AI 프로젝트를 성공적으로 수행한 이
테스트웍스는 '인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업'에서 전국 도로시설물 영상정보 데이터 구축을 성공적으로 수행했다고 26일 밝혔다. 테스트웍스가 주관기업으로 참여한 '전국 도로시설물 영상정보 데이터' 과제는 다양한 도로 환경에서의 도로시설물 영상데이터와 위치정보를 수집, 도로시설물의 유지보수 및 노후 시설물 사전 점검 등 안전 예방 서비스 개발에 활용하는 것을 목적으로 한다. 도로시설물의 유형, 구간, 상태 정보 등의 정보에 추가적으로 해당 도로 구간의 조명시설, 시선유도표지, 교통신호기 등등 30여 종 시설물들의 구조적 형태를 인식 가능하도록 하는 데이터 구축 사업이다. 테스트웍스는 데이터 가공 자동화 솔루션 ‘블랙올리브(blackolive)’ 및 데이터 품질 검증 도구인 ‘ADQ’를 사용해 도로 시설물들의 구조물 인식 영상 데이터를 구축해 이번 사업 최종 평가에서 ‘우수’ 등급을 받았다. 테스트웍스는 과제 수행을 위해 전국 고속도로, 국도 및 광역시 주요 도로를 대상으로 총 4만5000km에 달하는 도로시설물 영상정보 데이터 수집 구간을 설정해 도로안전시설물, 교통관리시설물, 도로관리시설물 등 총 35종의 데이터 셋을 구축 완료했다. 먼저 원시 데이
레드햇의 컨테이너데이(Container Day)가 12일 코엑스 컨벤션에서 고객 및 파트너 250 여명이 참석한 가운데 성황리에 종료됐다. 레드햇 컨테이너데이는 ‘VM으로 수비하고 AI로 공격하는 애플리케이션 현대화’를 주제로 애플리케이션 현대화를 고려하고 있지만 기존 투자된 가상화 환경으로 인해 컨테이너 도입을 망설이거나 AL/ML 등 새로운 워크로드를 위한 클라우드 네이티브 환경의 필요성을 고민하는 고객, 파트너에게 애플리케이션 현대화를 위한 다양한 노하우를 공유했다. 프렘 파반 레드햇 SEAK(South East Asia & Korea) 총괄 부사장과 김경상 한국레드햇 사장의 개회사와 함께 시작된 이번 행사에서는 ▲기업의 컨테이너 전환 여정에 대한 시사점 ▲VM 마이그레이션 전략과 컨테이너 환경에서 기존 VM을 실행하고 단일 플랫폼에서 배포하는 방법 ▲유연하고 확장 가능한 MLOps ▲엣지컴퓨팅을 위한 경량화된 쿠버네티스 등 효율적인 인프라 활용에 관한 세션 발표가 이어졌다. 첫번째 발표자로 나선 한국레드햇 김희진 상무는 기업의 컨테이너 전환 여정에 대해 논하며, 신기술 도입 효과를 극대화하기 위해서는 인프라, 애플리케이션, 보안, 운영모델 등에
제조 분야에 자동화 적용이 트렌드다. 하드웨어 영역에서 자동화 기술의 고도화가 진행 중이지만, 소프트웨어 측면에서의 진화도 이어지고 있다. 특히 제어단 소프트웨어에 자동화 요소를 이식하는 것은 설비 및 프로세스의 운영 계획을 수립하는 것부터 운영 효율을 극대화하는 것까지 제조 영역 전주기에서 중요성이 증대되는 중이다. 전 세계적으로 스마트 팩토리 도입이 본격화되면서 공장 자동화를 통한 제조 데이터 수집 및 분석이 제조 프로세스상의 대세로 부각되면서 제조 소프트웨어 지능화 솔루션이 대안으로 주목받는다. 이 솔루션은 실시간 설비 모니터링, 이에 대한 데이터 분석, 데이터 기반 설비 관리 등을 통해 불량 발생 가능성을 차단하는 것이 궁극적 목표다. 엠아이큐브솔루션은 데이터 설비 제어 및 운영 환경을 제공하는 ‘설비 지능화 솔루션(EES)’과 설비 상태, 재고 현황 등을 실시간으로 반영하는 생산 계획 솔루션 ‘APS(Advanced Planning and Scheduling)’ 등 기술을 산업에 제시하고 있다. 박양호 엠아이큐브솔루션 이사는 “데이터 기반 불량 원인 분석, 최적 운전 조건 도출 등에 인공지능(AI) 플랫폼을 녹인 솔루션을 통해 제조 지능화 시스템 구
마키나락스 허영신 CBO, AI in Action : 제조 지능화 추진 가이드 주제로 발표해 마키나락스가 제조산업의 스마트화를 총망라하는 ‘2024 스마트제조 대전망 컨퍼런스(이하 컨퍼런스)’에 참가해 제조 지능화 추진 전략을 제시한다. 올해로 3회째를 맞은 스마트제조 대전망 컨퍼런스는 국내 스마트 제조의 완성도를 높일 정부 제도 및 지원 정보를 시작으로, 스마트제조를 구축하는 초기 단계부터 설계, 제조, 품질 검사, 유통 등 제품을 생산하는 각 과정의 기술과 특정 솔루션을 다루는 행사로 자리잡고 있다. 특히 AI 시대가 도래하면서, 스마트제조 분야에서 역시 혁신적인 움직임이 나타난다. 오늘날 대다수의 기업이 데이터 기반 제조 프로세스를 확립하며 생산성 개선과 비용 절감을 경험하고 있다. 새로운 제조 패러다임을 맞아 변화를 선택한 기업이 살아남을 수 있는 실정이다. 마키나락스에서는 이번 행사에 허영신 CBO가 참석해 'AI in Action : 제조 지능화 추진 가이드'라는 주제로 발표를 진행한다. 허영신 CBO는 성공사례를 바라보는 관점의 정립, 목표와 내재화 수준의 정의, 실행력과 추진력의 보장으로 이어지는 세 단계 전략 방안을 설명할 예정이다. 한편,
서비스를 안정적으로 제공하는 것에 대해 객관적인 검증 받아 베슬에이아이가 지난 13일 ISO 인증 4종(27001, 27701, 27107, 27018)을 완료하고 BSI 코리아로부터 인증을 획득했다고 밝혔다. 베슬에이아이가 성공적으로 획득한 4종의 ISO 인증은 국제표준화기구(ISO)에서 제정하는 정보보호 경영시스템에 대한 국제표준으로 정보보호 위험관리, 접근통제, 암호화, 개인정보 보호관리 등 다양한 정보보호 요구사항을 충족해야 한다. 이번에 4종의 인증 획득을 통해 베슬에이아이는 각종 보안 위협으로부터 주요 정보자산 및 고객의 개인정보를 보호하고 서비스를 안정적으로 제공하는 것에 대해 객관적인 검증을 받았다. 베슬에이아이 안재만 대표는 "권위 있는 ISO 인증 획득을 통해 베슬에이아이의 높은 기술 역량과 보안 신뢰성을 입증했다"며 "신뢰성 높은 보안체계를 바탕으로, 세계적인 AI 전문기업의 입지를 착실히 다져가겠다"고 말했다. 인증 획득을 위해 각종 보안체계를 구축한 정선진 CISO(정보보호 최고책임자)는 “인증 획득은 보안의 끝이 아닌 새로운 시작이며, 베슬에이아이 보안체계의 지속적인 개선을 위해 지원과 노력을 계속할 것이다”고 말했다. 한편, BSI
AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
슈퍼마이크로컴퓨터가 데이터 수집부터 고성능 데이터 전송까지 AI 및 ML 데이터 파이프라인에 최적화된 풀스택 스토리지 솔루션을 출시했다고 31일 밝혔다. AI 스토리지용 랙 규모 토탈 솔루션은 GPU 데이터 파이프라인을 완전히 포화 상태로 유지해 AI 활용 시간을 최대화한다. 또한 AI 학습을 위해 페타급 수준의 방대한 원시 데이터를 수집 및 변환하고, 조직의 AI 워크플로 파이프라인에 불러올 수 있다. 새로운 슈퍼마이크로 솔루션 제품군은 프로덕션 환경에서 AIOps 및 MLOps를 위해 페타바이트 단위의 데이터를 제공하는 것으로 입증됐다. 슈퍼마이크로의 모든 랙 규모의 솔루션은 구현 위험 감소, 조직의 모델 학습 속도 향상, AI 추론에 빠른 결과 데이터 활용이 가능하도록 설계됐다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 사장 겸 CEO는 "20 페타바이트 규모의 고성능 플래시 스토리지 랙은 애플리케이션에 최적화된 엔비디아 HGX H100 8-GPU 기반 공랭식 서버 4대 또는 엔비디아 HGX H100 8-GPU 기반 수냉식 서버 8대를 구동한다"며 "그 결과 고객은 랙 규모로 실행되는 AI 및 ML 애플리케이션을 가속화할 수 있다"고 설명했다. 이어 "새로운 솔루션은 가
4000여 개 이상 AI 모델 운영 노하우로 수요기업 모집 마키나락스가 ‘데이터바우처 지원사업 공급기업’에 선정됐다고 밝혔다. 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 주관하는 데이터바우처 지원사업은 새로운 제품과 서비스를 만드는 과정에 데이터와 인공지능(AI)을 활용하고자 하는 기업을 대상으로 하는 정부 사업이다. 데이터 구축이 필요한 수요기업과 데이터 수집·가공 분야에 전문성을 가진 공급기업을 연결해 바우처(지원금)를 제공함으로써 비용과 인력 부족 문제를 해소하는 것이 주요 목적이다. 이 사업에는 초기 중견기업, 중소기업, 소상공인, 청년 기업, 예비 창업자, 스타트업 등이 수요기업으로 참여 가능하다. 올해 처음 공급기업에 선정된 마키나락스는 다양한 제조 현장에서 4000여 개 이상 AI 모델을 운영한 경험을 바탕으로 제조 데이터가 필요한 수요기업을 모집한다. 마키나락스와 함께 AI 가공 부문의 수요기업으로 참여하면 데이터 구매에 활용할 수 있는 바우처를 최대 6000만 원(2023년 기준)까지 지원받을 수 있다. 마키나락스는 데이터바우처 지원사업의 대표적인 제조 데이터 공급기업으로서 모터, 컴프레서, 터번, 컨베이어 벨트 등 회전체에 특화된 데이터 구축
제조 AI솔루션 2종과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 ‘런웨이’ 선보일 예정 마키나락스가 오는 24일(수)부터 26일(금)까지 일본 도쿄 빅사이트에서 열리는 ‘스마트 팩토리 엑스포 2024’에 참가한다고 밝혔다. 도쿄 스마트 팩토리 엑스포는 AI/IoT 기술을 비롯해 자동화 설비(FA), 산업용 로봇, 공장 네트워크 등 다양상 설비와 솔루션을 전시하는 일본 최대의 스마트 공장 전시회다. 지난 해에는 7만4000여 명의 참관객이 참여한 가운데 1420개 기업이 참여해 최첨단 제조 장비와 솔루션을 선보였다. 마키나락스는 이번 전시회를 통해 제조 AI솔루션 2종(MRX Series)과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 ‘런웨이’을 선보이고 자동차, 반도체, 배터리, 에너지, 정유, 화학 등 다양한 분야의 일본 바이어들과 파트너십을 추진한다. 마키나락스의 제조 AI 솔루션 중 하나인 엠알엑스 모터는 산업용 회전체의 데이터 수집은 물론, 전처리와 데이터 파이프라인 구축, AI 기반 실시간 인사이트를 시각화 한 대시보드까지 엔드 투 엔드로 제공한다. 이 솔루션은 모터, 펌프, 컴프레서, 컨베이어 벨트, 터번과 같은 다양한 산업용 회전체에 적용 가능하며, 회전체의 고장과 잔여 수명을
AI 인프라 구성 및 효율성 강화에 집중한 다양한 논의 나눌 예정 텐이 성균관대 아키텍쳐 연구실 두 곳과 산학 협력한다고 밝혔다. 이번 산학 협력에 참여하는 성균관대 연구실은 성균관대 김정래 교수가 소장으로 있는 SAL(Scalable Architecture Lab, 확장 가능 컴퓨터 구조 연구실)과 성균관대 홍석인 교수가 이끄는 COMPASS LAB(컴퓨터 아키텍쳐 시스템 연구실) 두 곳이다. 텐과 두 성균관대 연구실의 산학 협력은 인턴십 운영 및 공동 연구를 중심으로 진행된다. 공동 연구는 AI 인프라에 관한 것으로, 더 나은 AI 인프라 구성 및 효율성 강화에 집중한 다양한 논의를 나눌 예정이다. 텐 인턴십 지원은 방학 중 연구실에 소속된 학생에 한해 제공되며, 텐의 AI 인프라 MLOps 솔루션 제공 경험, 세계 120위권에 이르는 대규모 클러스터 구축 경험 등을 나누고 실제 AI 인프라 구축 시 솔루션 지원 실무를 실습하는 기회를 제공한다. 텐 오세진 대표는 “AI 인프라 연구의 필요성은 절감하지만, 인사이트를 얻기에 어려움이 있다”며 “텐의 AI 인프라 연구에 대한 갈증을 해소할 것으로 기대하며, 학생들에게도 AI 인프라 구축에 대한 노하우를 배우
기초 실무자부터 데이터 과학자까지 숙련도에 맞게 AI 모델 운영하도록 지원 마키나락스의 AI 플랫폼 ‘런웨이’가 한국기계전기전자시험연구원(KTC)로부터 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득했다. 국방 및 공공 조달 시장 진입에 필수적인 GS 인증은 ISO/IEC 25023, 25051 국제표준을 기반으로 우수한 품질의 소프트웨어에 부여하는 국가 품질 인증제도다. GS 인증을 획득하면 공공기관 우선구매 대상 기술개발 제품으로 지정되는 등 제도적 혜택을 지원받는다. 이번에 GS인증을 획득한 런웨이는 엔터프라이즈를 위한 AI 플랫폼이다. 런웨이는 노코드·로우코드·프로코드 모두를 지원해 머신러닝과 친숙하지 않은 실무자부터 복잡한 머신러닝 모델을 개발하는 데이터 과학자까지 각자의 숙련도에 맞게 AI 모델을 운영할 수 있도록 돕는다. 또한, 실험 이력 및 반복 작업 최소화를 위한 내외부 실험관리 저장소, 효율적인 컴퓨팅 운영을 위한 오토스케일링 기능, 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등 맞춤형 인프라, AI 모델의 재현성과 추적성 제고를 위한 클로닝된 운영-개발 환경 등을 지원한다. 한편, 마키나락스는 CB인사이트가 선정한 ‘2023 세계 100대 AI
엘리스그룹이 지난 16일 AI 플랫폼 백엔드 개발자 대상의 경진대회 '엘리스 코드 챌린지'를 성공적으로 개최했다고 19일 밝혔다. 엘리스 코드 챌린지는 AI 플랫폼 백엔드 개발자 중심의 경진대회로 모집 단계부터 개발자들에게 화제를 모았다. 지난 11월 25일부터 12월 4일까지 온라인으로 치러진 예선 과정에는 700여명이 지원하며 15:1이라는 높은 경쟁률을 기록했다. 대회에 도전한 지원자 대부분은 현업에 종사하고 있는 개발자로 나타났다. 지원자들은 '유저 친화적이고 확장성 있는 API 개발'을 주제로 높은 트래픽 속에서도 안정성을 유지할 수 있는 API 구성, 지연시간(Latency) 최적화 미션을 수행했다. 대회에는 교육 실습 플랫폼 엘리스LXP의 코드 실행 이력 데이터 1억 개가 활용됐다. 예선을 통과한 지원자들은 지난 16일 오후 엘리스랩 성수센터에서 열린 본선에 참여했다. 본선은 백엔드 문제 해결안을 찾는 방식으로 운영됐다. 본선 진출자 중 70%는 현직 개발자로 효과적인 문제 해결 방안을 도출하기 위해 업무와 같이 치열하게 임하는 모습이 돋보였다. 답안은 엘리스가 개발한 시스템에 의해 실시간으로 자동 채점됐고 그 결과, 가장 고득점을 얻은 현직 개
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UPDATE: 2024년 04월 16일 18시 27분
