[더테크=전수연 기자] 한국인터넷진흥원(KISA)은 국방기술품질원과 함께 방산 분야 사이버 침해사고 대응 및 보안 역량 강화를 위한 업무협약을 체결했다고 5일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양 기관은 △사이버 침해사고 공동 대응 △사이버위협정보분석·공유 시스템(C-TAS)을 활용한 상호 위협 정보 공유 △방산 관련 지역별 중소업체 대상 교육 지원 △정보보호 서비스 활용 기반 조성 등에 협력할 예정이다. 이원태 KISA 원장은 “방산 분야는 국가안보와 직결되는 영역인 만큼 사이버 위협 예방·대응 이 무엇보다 중요하다”며 “이번 협력을 통해 방산 분야의 사이버 보안 역량 강화와 함께 우리나라 첨단 방위산업기술의 유출 유츨 예방·대응 등을 위해 최선을 다하겠다”고 말했다. 방산 분야 사이버 침해사고 발생 시 원인 분석, 공동조사 및 결과 공유 등을 통해 재발 및 피해확산을 방지하고, 사이버위협정보 분석·공유시스템(C-TAS)을 통해 악성코드 및 취약점, 악성 사이트 등 방산 분야 침해사고 예방·대응을 위해 필요한 정보를 공유할 계획이다. 방산 분야 사이버 침해가 발생하면 양 기관은 원인을 분석하고 공동조사 및 결과 공유를 통해 재발 및 피해확산을 방지한다. C-TAS를 통해 악성코드 및 취약점, 악성사이트 등 방산 분야 침해사고 예방 대응을 위한 정보를 공유할 예정이다.
[더테크=전수현 기자] 국내 연구진이 공공 CCTV를 활용해 불법 현수막을 탐지하고 내용을 분석하는데 시각 인공지능(AI)을 활용한다고 밝혔다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 자체 개발한 시각 AI 기술인 ‘딥뷰(DeepView)’를 활용한 현수막 탐지 기술개발 실증에 경남 사천시와 경북 경산시에 우선 적용한다고 5일 밝혔다. ETRI는 불법 현수막 탐지에 필요한 기능, 요구사항, 데이터 등으로 실제 환경에서 활용할 수 있는 기술개발에 초점을 뒀다. 그동안 스쿨존, 교차로, 사거리 등에 무분별하게 설치된 불법 현수막은 도시 미관을 저해하고 시민의 안전을 위협했다. 아울러 불편 민원과 함께 옥외광고물 제거를 위한 수거보상이나 정비용역 등 관련 예산 문제를 일으켰다. 환경부 자료에 의하면 올해 1분기 전국 지방자치단체에서 철거한 정당 현수막은 무게만 1300톤에 달하고 대부분 게시 기한인 15일이 지난 불법 현수막이었다. 정당 현수막 경우 게시기한을 확인하기 어려워 설치 시점을 파악하는 것이 중요한데 이를 설치하는 행위와 더불어 설치된 위치 영역과 문자인식 결과를 바탕으로 설치 시점을 확인해야 불법 여부 판단이 가능하다. 연구진은 이를 위해 딥러닝 기반의 AI기술을 활용해 현수막 설치 영역을 탐지할 뿐만 아니라 글자 형태 변화를 검출하고 대형 시각언어 모델을 활용한 문자인식 등을 통해 현수막 설치 시점과 내용을 인식하는 방법을 개발했다. 아울러 해당 기술은 지자체 CCTV 영상 관제 시스템과 연동해 도심의 불법 현수막을 탐지하는 동시에 내용을 전산화해 지자체 업무 효율화를 지원할 것으로 보인다. 예산과 행정력 절감 효과와 함께 불법 현수막의 설치를 예방하고 시민안전사고를 방지할 전망이다. 연구진은 이번 기술을 사천시와 경산시에 우선 적용해 검증하고 한국지방재정공제회와 협력해 전국 지자체에 관련 기술을 보급할 수 있도록 지원할 예정이다. 한편, ETRI가 개발한 시각지능 딥뷰는 대규모 이미지와 동영상을 심층적으로 분석하고 다양한 환경에 적용할 수 있는 핵심 원천기술이다. 이전부터 도심 안전사고 예방부터 쓰레기 불법 무단투기 단속까지 다양한 사회문제 해결에 적용해 성과를 나타낸 바 있다.
[더테크=조재호 기자] 현대모비스가 전동화 중심으로 사업 체질 전환을 진행 중인 가운데 전동화 연구동을 신규 설립하고 미래 경쟁력 강화에 나섰다. 올해 초 밝힌 ‘모빌리티 플랫폼 프로바이더’ 도약이라는 비전에 따라 미래 모빌리티 핵심 영역인 전동화 사업에 적극적인 모습이다. 현대모비스는 경기도 의왕에 있는 현대차그룹 의왕연구소 내에 ‘전동화 연구동’을 설립하고 개소식을 진행했다고 5일 밝혔다. 이날 개소식에는 이규석 현대모비스 신입 사장이 참석해 전동화를 중심으로 한 미래 성장 비전을 강조했다. 이규석 사장은 개소식 인사말을 통해 “전동화 연구동은 최적의 연구 환경을 갖춘 전동화 기술 전략 거점”이라며 “전문 연구 인력을 중심으로 핵심 역량을 집중해 전동화 분야 혁신 기지로 활용할 것”이라고 강조했다. 전동화 연구동은 지하 4층~지상 5층 규모로 연구개발을 시작으로 시험 및 성능 평가, 품질분석 등 전동화 핵심 부품 개발을 위한 종합 연구센터다. 전체 2만1600평 규모로 본 건물을 포함해 시험동과 품질분석동 등 부속 건물이 들어섰다. 현대모비스는 기존 용인 마북연구소와 의왕, 서산 등으로 분산된 전동화 분야 R&D 역량을 한데 모으고 효율을 개선해 글로벌 전동화 시장 확대에 선제 대응 차원에서 전동화 연구동을 신규 설립했다. 최근 현대모비스는 유럽 완성차 업체인 폭스바겐으로부터 수조원 대 전동화 핵심 부품 수주에 성공했다. 향후 글로벌 완성차 업체 대상으로 전동화 부품 추가 수주가 기대되는 상황에서 차세대 전동화 기술 전략 거점 구축은 연구개발과 품질, 생산 기술을 통합해 기업 전반의 효율화를 극대화한다는 전략이다. 현대모비스는 이번 전동화 연구동 설립을 계기로 전문 연구 인력을 지속적으로 충원할 계획이다. 아울러 국내외 9곳의 전동화 생산 거점의 안정적인 운영과 확충, 차세대 기술 확보 등을 통해 전동화 분야 사업 경쟁력을 지속해서 강화하고 글로벌 수주에도 적극 나설 계획이다. 한편, 현대모비스는 올해 CES에서 소프트웨어 중심의 통합 솔루션을 제공하는 ‘모빌리티 플랫폼 프로바이더’로 도약하겠다는 미래 전략을 밝힌 바 있다. 전동화는 미래 모빌리티의 핵심 분야 중 하나로 전동화 연구동이 새롭게 문을 연 것도 이러한 전략의 일환이다.
[더테크=조재호 기자] 알리바바가 자체 개발한 거대언어모델 ‘동이치엔원’의 경량화 버전을 오픈소스로 공개했다. 알리바바 클라우드는 자체 개발한 LLM의 720억개 파라미터 버전 ‘큐원-72B’와 18억개 파라미터 버전 ‘큐원-1.8B’를 자사 AI 모델 커뮤니티 모델스코프와 협업 AI 플랫폼 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 5일 밝혔다. 해당 모델 공개로 알리바바 클라우드는 18억, 70억, 140억 및 720억의 매개변수를 지닌 LLM을 공개했다. 아울러 오디오 이해 모델 ‘큐원-오디오(Qwen-Audio)’ 및 대화형으로 미세 조정된 버전인 ‘큐원-오디오-챗(Qwen-Audio-Chat)’도 추가로 공개했다. 징런 저우(Jingren Zhou) 알리바바 클라우드 CTO는 "오픈소스 생태계를 구축하는 것은 LLM 및 AI 애플리케이션 개발에 중요한 일로 알리바바 클라우드는 모든 사람이 생성형 AI 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다“며 ”자사의 최첨단 기술을 공유하고 파트너들과 함께 오픈소스 커뮤니티의 발전을 촉진해 나갈 것“이라고 밝혔다. 큐원-72B는 주요 오픈소스 모델보다 뛰어난 성능을 보여준다. 모델의 성능을 확인할 수 있는 벤치마크의 대규모 다중작업 언어이해(MMLU, Massive Multi-task Language Understanding)와 코드 개발 역량 테스트인 휴먼이발(HumanEval), 수학 문제를 푸는 GSM8K 등에서 고득점을 기록했다. 큐원-72B는 특정 역할이나 페르소나를 취해 맥락에 맞는 응답을 생성하는 능력인 언어 스타일(language style transfer) 부문에서 탁월한 성능을보인다. 이러한 특성은 개인화된 챗봇이나 AI 애플리케이션에서 유용하게 활용될 수 있다. 엣지용 모델인 큐원-1.8B는 컴퓨터 리소스가 제한된 스마트폰에서 추론 기능을 활용할 수 있다. 일반적으로 소규모 LLM 모델은 리소스 대비 효율적인 작업이 가능하고 배포가 용의하다. 아울러 멀티모달 기능을 위한 LLM으로 알리바바 클라우드는 오디오 이해 성능을 강화한 큐원-오디오와 큐원-오디오-챗도 오픈소스로 공개했다. 큐원-오디오는 사람의 음성, 자연음, 음악 등 다양한 형식의 텍스트와 오디오 데이터를 해석해 텍스트로 출력할 수 있는 기능을 지녔다. 음성 편집이나 오디오 캡션 분석, 다국어 녹취록 작성 등 30종 이상의 오디오 작업이 가능하다. 보다 자세한 정보는 모델스코프나 허깅페이스, 깃허브의 페이지에서 찾아볼 수 있다. 한편, 알리바바 클라우드는 다양한 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 LLM을 오픈소스로 공개해 자사 LLM 생태계 구축에 적극적이다. 올해 초 시각 정보를 이해하는 LLM인 비전 언어 모델 ‘큐원-VL(Qwen-VL)’과 ‘큐원-VL-챗(Qwen-VL-Chat)’을 공개한 바 있다.
[더테크 뉴스] 엔진 제조기업 롤스로이스가 100% 지속가능한 항공 연료 기반으로 한 실험에 성공했다. 자사의 ‘트렌트 1000 엔진’을 탑재한 보잉 787이 100% SAF를 이용해 대서양을 횡단했다. 롤스로이스는 버진애틀랜틱(Virgin Atlantic) 항공을 통해 100% 지속가능한 항공 연료(SAF, Sustainable Aviation Fuel) 기반의 비행이 런던 히드로 공항을 출발해 뉴욕 JFK 공항에 도착했다고 4일 밝혔다. 이번 비행으로 기존 엔진과 기체 및 연료 인프라와 호환되면서 화석 연료 기반의 항공유를 안전하게 드롭인(Drop-In) 방식으로 대체할 수 있는 SAF의 가능성을 입증했다. 아울러 100% SAF 연료를 활용해 상업 항공사가 대서양을 횡단하는 첫 비행으로 기록됐다. 이번 비행은 영국 교통부의 지원을 기반으로 보잉과 롤스로이스, 임페리얼 칼리지 런던, 쉐필드 대학, ICF, RMI 등이 참여하고 버진애틀랜틱이 주도하는 컨소시엄을 통해 진행됐다. 장거리 항공의 탈탄소화 및 탄소중립 2050을 위해서 SAF의 역할이 중요하다. 전기와 수소를 활용한 기술은 상용화까지 다소 시간이 필요하지만 SAF는 당장 사용할 수 있는 대체제이기 때문이다. SAF는 전 세계 항공유 사용량의 0.1% 미만이지만 연료 표준에 따라 50% SAF 혼합물이 허용된다. 이번 비행은 업계와 정부 기관이 SAF의 가능성을 확인한 자리였다. 이번 비행에 이어 컨소시엄은 ICF와 RMI 그리고 연구기관의 지원으로 SAF가 탄소무배출 비행에 미치는 영향 평가가 진행될 예정이다. 해당 연구는 SAF가 비행운과 미립자에 미치는 영향의 과학적 판단 기준을 마련하고 비행 계획 과정에서 비행운을 예측하는데 도움을 줄 것으로 보인다. 비전애틀랜틱의 비행편에 사용된 SAF는 에어비피(AirBP)가 공급한 HEFA(Hydroprocessed Esters and Fatty Acids) 88%와 마라톤 페트롤리엄 코퍼레이션(Marathon Petroleum Corporation)의 자회사인 바이렌트(Virent)가 공급한 SAK(Synthetic Aromatic Kerosene) 12%로 구성된 독특한 이중 혼합물이다. 한편, 롤스로이스는 현재 생산 중인 자사의 항공 엔진에 대해 테스트를 마치고 100% SAF와 호환성을 입증했다. 이는 자사 엔진에 100% SAF를 활용할 수 있음을 입증한 것이다. 지난 2021년 롤스로이스는 자사 엔진에 100% SAF를 쓰는 것에 어떠한 기술적 장벽이 없을 것이라고 약속한 바 있다.
[더테크=이지영 기자] 세일즈포스가 전 세계 18개국의 1만여 고객을 대상으로 인공지능(AI) 활용과 비즈니스 활동을 조사한 보고서를 발간했다. 보고서에 따르면 응답자 중 78%가 데이터를 활용한 비즈니스 운영에 어려움을 겪고 있으며 37%만이 데이터 기반 비즈니스를 개선할 여지가 있다고 밝혔다. 세일즈포스는 조직의 AI 활용 전략과 데이터분석 현황에 대한 인사이트를 담은 ‘데이터분석 현황 보고서’를 5일 발표했다. 이번 보고서는 지난 6월 16일부터 7월 31일까지 한국을 포함한 전세계 1만명 이상에게 진행한 설문조사를 바탕으로 IT 및 데이터분석 전문가와 비즈니스 리더들의 응답에 기반했다. 보고서에 따르면 전세계 IT 및 데이터분석 전문가 중 87%가 AI 발전으로 데이터 관리의 중요성이 높아졌다고 답했다. 전문가들은 AI 활용의 이점으로 △빠른 의사 결정 △운영 효율화 △업무 시간 확보 △워크플로우 자동화 △고객 만족도 향상 등을 꼽았다. 각 분야의 전문가들은 신뢰할 수 있는 데이터를 AI 발전의 핵심 원동력으로 인지하고 있으며 이를 기반으로 한 알고리즘 강화의 필요성이 커지고 있다고 말했다. 그러나 전문가들의 의견과 달리 전체 응답자 중 78%는 현재 자신의 조직이 데이터를 활용한 비즈니스 우선 과제 선정 및 실행에 어려움을 겪고 있다고 응답했다. 비즈니스 리더 중 41%가 조직의 데이터 전략이 비즈니스에 부분적으로 부합하거나 전혀 맞지 않는다고 응답했다. IT 및 데이터분석 전문가들 중 37%가 데이터와 비즈니스 문제에서 개선의 여지가 있다고 밝혔다. 데이터의 활용에 있어 가장 큰 장애물로는 ‘보안 위협’이 꼽혔다. IT 및 데이터분석 전문가들은 △데이터 통합 △데이터 정확도 및 품질에 대한 불확실성을 꼽았으며, 비즈니스 리더들은 △데이터의 양 △유관 교육의 부재 △인사이트 도출 시간 순으로 어려움을 겪고 있다고 답했다. 손부한 세일즈포스 코리아 대표는 “데이터 증가와 함께 AI는 현재 가장 혁신적인 기술이지만 이를 활용하기 위해서는 무엇보다도 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 관건이라는 것에 많은 전문가가 동의하고 있다”라고 말했다. 국내의 경우도 AI 활용에 대한 수요가 늘어나고 있으나 데이터 신뢰도에 대한 문제가 있다는 의견이다. 보고서에 따르면 IT 및 데이터분석 전문가의 76%는 AI 발전으로 데이터 관리가 최우선 사항이라고 답했지만 70%가 데이터를 기반으로 한 비즈니스를 추진하는데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 비즈니스 리더 중 52%는 AI의 이점을 충분히 활용하지 못할 가능성에 대한 우려를 표했으며 30%만이 데이터 정확성에 대해 확신하고 있었다. 국내 IT 및 데이터 분석 전문가 중 77%가 데이터 거버넌스를 통해 기준 데이터 품질을 보장하고 인증하는 방법을 택했으며, 81%는 사내 데이터 문화를 강화하기 위해 향후 1년간 데이터 교육에 더 많은 투자를 할 계획임을 밝혔다. 보고서는 데이터 불확실성을 극복하고 분성 기능을 강화 및 확장하기 위해 △데이터 거버넌스 보완 및 점검 △내부 데이터 문화 강화 △클라우드 기술 활용과 같은 전략을 활용하는 것으로 나타났다.
[더테크=전수연 기자] 최근 주목받고 있는 지능형CCTV 성능 시험과 인증제도를 돌아보고 올해 사이버보안 인재 양성 국정과제 추진 성과를 확인할 수 있는 자리가 마련됐다. AI가 접목된 CCTV의 확대를 통해 다양한 제도 개선이 이뤄질 것이라는 분석이 소개됐다. 올해 추진된 한국인터넷진흥원(KISA)의 제도와 앞으로 확대될 기능을 소개하기 위해 김선미 물리보안성능인증팀장과 이동화 보안인재정책팀장은 1일 발표 자리를 마련했다. 첫 발표는 지능형CCTV 사례 소개였다. 지능형CCTV는 카메라로 촬영된 영상을 AI가 특정 상황·행동·속성을 분석하는 시스템이다. 영상 내 배회·월담·침입·쓰러짐 등 사람들의 특정한 행동이나 이상 징후를 감시한 후 영상을 통합관제센터로 전송한다. KISA는 지자체, 산업계 등의 의견을 수렴해 데이터를 구축하고 있다. 김선미 팀장은 “2016년 지능형CCTV 성능 시험 인증 제도를 시행한 이후 융복합 분야 데이터베이스(DB) 구축 및 확대를 진행했다”며 “또 올해부터는 생활안전 분야 4종(학교폭력, 스토킹범죄, 도시철도 안전, 군중 밀집) 등의 DB를 마련했다”고 전했다. 지능형CCTV의 신규 분야 발굴·데이터 구축을 위해 KISA는 지자체 통합관제센터, 경찰청, 육군 등 수요처 특성을 고려해 분야를 발굴했다. 발굴 순서는 △요구사항과 현황 분석 △시나리오 개발 △영상 촬영 및 검토 △운영이다. 첫 단계는 수요차 담당자가 참여하는 연구반 구성과 운영이다. 다음으로는 수요처의 실사례 기반 시나리오 도출과 시나리오 기반 실제 유사 상황 영상데이터 구축 순으로 이뤄진다. 현재 성능 시험·인증 분야는 기존 시험·인증 분야의 범용성을 고려해 ‘일반분야’로 개편됐다. 또 재난 안전관리 기본법의 6대 안전지수 체계를 바탕으로 ‘안전분야’가 신설됐다. 이를 통해 지능형CCTV 성능 시험·인증 절차는 배포용 영상 이용, 사전 시험, 본 시험으로 진행된다. 김선미 팀장은 “KISA는 시험 인증 시 KISA의 데이터를 전면 배포한다. 사진 영상을 스트리밍으로 신청인에게 소개하고 제출된 솔루션을 통해 분야를 탐지한다”며 “2017년 제도를 만든 이후 인증서가 발급되며 지속적으로 건수가 증가하고 있다. 올해까지는 114건의 인증서가 발급됐다”고 설명했다. 이후 이동화 팀장의 사이버보안 10만 인재 양성 추진 성과와 향후 계획 발표가 이어졌다. KISA는 디지털 전환(DX) 가속화와 초연결 환경 확대로 사이버 위협이 복잡·다양화되고 있으며 이로 인해 사이버보안 역량이 전문인력에 좌우된다고 판단했다. 이 팀장은 “작년 사이버보안 인재 양성 주요 정책과제를 설명하고 올해 이런 성화과 계획을 발표하면서 과학기술정보통신부와 KISA 보안인재단에서 이 사업에 관심을 가진다는 걸 느꼈다”며 “디지털 전환의 가속화와 각종 인프라, 산업계가 초연결 시대로 가고 있다. 이로 인해 많은 악성 부문이 증가했다”고 전했다. 2023년 사업별 양성 결과로 예비 인력 분야는 정보보호분야 구직을 희망하는 청년 대상 실무특화와 대학 정보보호동아리 등 성장모델을 제시하고 산업계 진출을 지원한다. 재직 인력 분야는 입문 공동 연계과정과 정보보호 직무 전환자, 정보보호 실무자와 관리자를 육성한다. 정책 내실화를 위해서는 수요자 의견, 기술변화 반영 등 콘텐츠 고도화, 온·오프라인 해커, 교수 등 교류 확대, 직무별 인력양성 모델 개발 등이 이뤄졌다. 아울러 보안 인재 양성을 위한 기관에는 △정보보호 특성화대학 △사이버보안 실무 인력 양성 △지역정보보호센터 교육 △실전형 사이버훈련장 등이 마련됐다. KISA는 내년 주요 사업 추진 계획으로 △정규교육 지원 확대 △특화교육 인재 양성 강화 △신규사업 추진 △다부처, 다기관, 전문가 협력 강화를 정립했다. 디지털 배지는 단계별 훈련과정 연계를 디지털 배지로 인증하고 도입하면서 재직자의 지속 실력향상 의지를 고취할 목적으로 추진된다.
[더테크=조재호 기자] 삼성전자 의료기기 사업부와 삼성메디슨, 뉴로로지카(이하 삼성)가 미국 시카고에서 개최되는 북미영상의학회 2023(Radiological Society of North America 2023, RSNA 2023)에 참가해 영상의학 트렌드를 선도하는 리더십을 선보였다. 삼성은 이번 학회에서 AI, 반도체, 디스플레 및 카메라 관련 기술을 영상의학과 접목한 기능들을 선보이며 참가자들의 눈길을 끌었다. 유규태 삼성전자 의료기기사업부 겸 삼성메디슨 전략마케팅팀장(부사장)은 “삼성은 AI를 접목한 영상 진단 장비와 앞선 IT기술을 활용해 영상 화질 개선과 함께 사용 편의성, 진단 정확도를 향상시키는 기술을 지속적으로 개발하고 있다”며 “진단 하드웨어는 물론 소프트웨어 부분에서도 글로벌 의료진단 업계를 선도할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 일반 카메라 기술을 디지털 엑스레이 기기에 도입해 방사선사의 촬영 워크플로우를 개선한 AI 촬영보조 솔루션 ‘에이스 GC85A(AccE GC85A)’의 ‘비전 어시스트(Vision Assist)’ 기능을 시연하고 유럽의 실사용고객을 초빙해 유용성을 발표하며 주목받았다. 흉부 소견을 자동 감지해주는 디지털 엑스레이용 AI 진단보조기능인 ‘온 디바이스 CAD(On-device CAD)’와 ‘에스 인핸스(S-Enhance)‘어플리케이션을 활용한 관상동맥석회화 검출 연구 결과도 발표했다. 초음파 진단기기 부분에서도 실시간 신경 추적 기능인 너브트랙(NerveTrack) 등 AI 기반 진단 보조기능을 선보였다. 개발 완료 단계에 진입한 ’장 초음파‘ 특화 기능과 ’간 진단‘ 기능도 눈길을 끌었다. 초음파 라이브 스캔 존에서는 삼성 가전 제품을 활용한 스캔 환경을 선보였다. 아울러 삼성이 올해 6월 소아 전용으로 출시한 ’L3-22‘프로브도 의료진의 이목을 끌었다. 26mm의 헤드 사이즈를 지닌 L3-22는 신생아에게 적합한 사용성과 동시에 넓은 주파수 대역을 갖춰 소아의 근골격계, 복부, 두부 등 다양한 검사에 최적화됐다는 평가를 받았다. 반도체 활용 신기술인 광자계수검출기(Photon Counting Detector)가 적용된 이동형 CT기기도 이번 행사를 통해 처음으로 공개됐다.
[더테크=조재호 기자] 카이스트가 모빌리티 분야에서 국내 처음으로 학꼐 중심의 다기관 회원제 컨소시엄을 구축하고 개방형 통합 모빌리티 플랫폼을 개발할 예정이다. 카이스트는 미래 모빌리티 분야의 핵심기술 확보를 위해 새로운 형태의 밀착형 산학 협력 모델을 만들어 대전시와 협약을 통해 ‘딥 모빌리티 컨소시엄’ 출범식을 개최했다고 4일 밝혔다. 글로벌 모빌리티 산업계는 차량 제조사 중심의 수직적 생태계에서 벗어나 소프트웨어 및 서비스 업체를 포함한 수평적 생태계로 급격하게 전환 중이다. 이에 국내 산업계가 효과적으로 대응하기 위해서는 차량-인프라-서비스 부문간의 유기적 연계와 함께 새로운 기술에 대한 제도적 장치 마련을 위한 산·학·연·관 간의 효율적인 협력이 필요하다. 카이스트는 기존 ‘단일 교수-단일 회사’ 간의 산학협력을 넘어 ‘다수의 교수-다수의 기업’이 협력하는 새로운 산학협력 모델을 제시하고 이를 통해 모빌리티의 핵심기술인 ‘개방형 통합 모빌리티 플랫폼’을 개발할 예정이다. 이동만 카이스트 교학부총장 겸 전산학부 교수는 “소프트웨어 중심의 모빌리티 프레임워크 개발, 모빌리티 솔루션 테스트 환경을 제공하는 리빙랩 클라우드 구축, 리얼 버추얼리티 트윈 개발을 중점적으로 수행할 이번 컨소시엄은 안전하고 신뢰할 수 있는 스마트 모빌리티 솔루션을 제공하는 초석이 될 것”이라고 말했다. 딥모빌리티 컨소시엄에는 모빌리티 서비스, 임베디드 소프트웨어 및 IT소프트웨어 프레임워크 등 시스탬 개발 경험이 풍부한 카이스트 교수진이 다수 참여했다. 아울러 현대자동차그룹과 한국앤컴퍼니, HL클레무브, 파트론, 펜타시스템, 모라이, 엠큐닉 등 국내 기업과 실무 협의를 진행 중이다. 참여기업은 각 회사 연구진의 기술개발 참여 및 연구개발 과정의 데이터와 결과물을 공유하는 등 실질적인 산학협력을 진행할 계획이다. 대전시와 제주도 등 지방자치단체도 컨소시엄에 참여해 5G 통신망을 기반으로 기술실증 환경을 제공하고 제도적으로도 지원할 예정이다. 출범식 자리에서 이광형 카이스트 총장은 “급변하는 모빌리티 시장에 효과적으로 대응하고 이를 선도하기 위해서는 기존과 차별화된 밀착형 산학 협력 모델의 구축이 필요하다”며 “모빌리티 분야에서 처음 시도하는 컨소시엄의 출범과 지속적인 발전을 통해 향후 국내 관련 산업계가 미래 모빌리티 분야의 혁신을 선도하고 새로운 기술 가치를 창출하길 기원한다고 말했다.
[더테크=전수연 기자] 세계적인 고금리, 미·중 갈등, 우크라이나 전쟁 등으로 글로벌 결기 위축이 지속되는 가운데 미국 전기차 생산 설비투자 증가와 함께 올해 9월 공작기계 미국 수출이 역대 최대를 기록했다. 한국공작기계산업협회가 4일 발표한 ‘2023년 9월 공작기계 시장 동향’에 따르면 9월 공작기계 수출은 220백만불로 전년 동월 대비 12.5% 증가했다. 올 1~9월 수출은 2133백만불로 전년 동기 대비 17% 상승했다. 대륙별 수출에서 북미는 86백만불로 전월 대비 49.7% 증가한 반면 유럽은 64백만불 15.9%, 아시아는 47백만불로 23.9%의 전월 대비 감소폭을 보였다. 아시아 지역 중 중국(18백만불), 말레이시아(3백만불)는 전월 대비 각각 23.7%, 182.8% 증가한 반면 베트남(8백만불), 인도(8백만불)는 전월 대비 각각 43.1%, 18.9% 감소했다. 미국(86백만불)은 49.7%, 브라질(5백만불)은 무려 367%의 전월 대비 수출을 기록했다. 하지만 멕시코(3백만불)는 전월 대비 55.7% 감소했다. 유럽 지역 중 이태리(17백만불), 튀르키예(13백만불), 독일(12백만불)은 각각 15.7%, 24.2%, 37.9%의 전월 대비 감소한 결과를 보였다. 품목별 수출에서 NC절삭기계는 148백만불로 전월 대비 1.6% 감소했으나 성형기계(64백만불)와 범용절삭기계(8백만불)는 전월 대비 각각 21.4%, 46.2% 상승했다. 수주는 2082억원으로 전월 대비 4.7%, 전년 동월 대비 15.6% 증가했다. 내수수주는 608억원, 수출수주는 1473억원으로 각각 전월 대비 12.6%, 14.1%를 기록했다. 업종별 수주에서는 자동차 업종의 올 9월 수주는 233억원으로 전월 대비 2%, 전년 동월 대비 34.7%를 기록했다. 그밖에 업종 중 일반기계 147억원, 전기·전자·IT 56억원, 철강·비철금속 27억원은 전월 대비 증가한 반면 조선·항공(33억원), 정밀기계(31억원), 금속제품(7억원)은 전월 대비 감소했다.
‘주간 Tech Point’는 금주의 소식을 톺아보고 정리한 뉴스 큐레이션 콘텐츠입니다. 한 주를 돌아보며 독자 여러분께 한 번 더 알려드리고 싶은 소식과 그 외 이슈들을 함께 모아봤습니다. [더테크=전수연 기자] 12월 1주차 ‘주간 Tech Point’는 AWS(Amazon Web Services)의 신규 기능 탑재 소식부터 살펴보겠습니다. AWS는 지난달 27일(현지시간)부터 12월 1일까지 미국 라스베이거스에서 진행하는 클라우드 행사 ‘AWS 리인벤트(re:Invent)’에서 새로운 기능들을 선보였습니다. 우선 새로운 서버리스(serverless)는 서버 환경 인프라 구축에 대한 고민 없이 애플리케이션 개발·운영 환경을 지원하는 기술입니다. 이번에 발표된 기술은 애플리케이션을 확장하고 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있는 ‘아마존 오로라 리미트리스 데이터베이스’와 고가용성 캐시를 생성·확장할 수 있는 ‘아마존 엘라스티캐시 서버리스’, AI를 활용해 워크로드 예측·리소스 최적화의 ‘아마존 레드시프트 서버리스’의 세 가지 기술입니다. 아마존 엘라스티캐시 서버리스는 사용자의 인프라 프로비저닝이나 구성없이 1분 이내에 고가굥성 캐시를 생성하는 기능입니다. 여러 가용 영역에 걸쳐 데이터를 자동으로 복제하고 모든 워크로드에 대해 가용성을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 저장데이터와 애플리케이션 컴퓨팅 비용만으로 작업을 진행하고 레디스와 멤캐시드 호환 배포 옵션에 모두 사용할 수 있습니다. 이번에 발표된 기업용 AI 어시스턴트 ‘아마존 Q’는 여러 기업의 요구사항을 만족시킬 수 있도록 설계됐습니다. 기업 사용자에 대해 역할과 권한에 따라 맞춤 기능을 제공하고 AI 모델 학습을 위해 사용자 데이터를 활용하지 않아 보안이 고려됐습니다. 개발 측면에서 아마존 Q는 생성형 AI 기반의 앱들과 마찬가지로 질문에 따라 인용문과 출처 링크가 포함된 간결한 답변을 제공합니다. 사용자는 후속 질문으로 더 자세한 정보를 얻거나 ‘아마존 Q로 문제 해결’이라는 기능으로 오류를 조사하고 수정사항을 제안하도록 할 수 있습니다. (관련기사: AWS, 3종의 서버리스 혁신 기능 발표) (관련기사: AWS, 생성형 AI 기반 어시스턴스 ‘아마존 Q’ 발표) AWS가 차세대 자체 설계 칩 제품군 ‘AWS 그래비톤4(AWS Graviton4)’와 ‘AWS 트레이니움2(AWS Trainium2)’를 발표했습니다. 두 칩은 머신러닝 트레이닝과 생성형 AI 애플리케이션을 포함한 기업 워크로드에 대해 개선된 성능과 에너지 효율을 제공할 예정입니다. AWS는 AMD, 인텔, 엔비디아와 같은 타사의 하드웨어를 비롯해 다양한 유형의 인프라를 제공합니다. 그레비톤4는 기존 프로세서 대비 최대 30% 향상된 컴퓨팅 성능과 50% 늘어난 코어, 75% 늘어난 메모리 대역폭을 제공합니다. 또 모든 고속 물리 하드웨어 인터페이스를 암호화해 보완성을 높였습니다. 트레이니움2는 AI 훈련용 칩으로 최대 수조 개의 파라미터를 보유한 파운데이션 모델과 LLM(대규모언어모델)을 위해 제작됐습니다. 1세대 대비 4배 빠른 학습 성능과 3배 많은 메모리 용량을 제공하면서 전력 소모량은 절반까지 개선했습니다. 이와 함께 AWS는 모델 선택권을 확대하고 사용자가 비즈니스에 적절한 생성형 AI 애플리케이션을 구축하도록 돕는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 신기술을 공개했습니다. 베드록은 LLM, AI21랩스, 앤트로픽, 메타 등 아마존의 파운데이션 모델에 접근할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. AWS가 제공하는 모델은 △앤트로픽 클로드 2.1 △메타 라마 2 70B △코히어 커맨드 라이트 △스태빌리티 AI 스테이블 디퓨전 XL1.0 등을 포함해 다양한 최신 버전들로 구성됐습니다. 또 아마존 타이탄 텍스트 임베딩과 타이탄 텍스트 모델에 ‘이미지 생성기’, ‘멀티모달 임베딩’을 도입해 사용자가 모델을 활용해 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 다양한 선택권을 제공합니다. 아울러 AWS는 엔비디아와 최첨단 인프라와 소프트웨어, 서비스를 제공하기 위해 전략적 협력을 확대합니다. 양사는 차세대 GPU, CPU, AI 소프트웨어를 갖춘 엔비디아의 최신 멀티노드 시스템부터 AWS 니트로 시스템 고급 가상화, 보안, 엘라스틱 패브릭 어댑터 상호 연결 등 기술들을 결합할 예정입니다. 이번 협력은 초기 ML 선도 기업에게 최첨단 기술을 발전시키기 위해 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하면서 생성형 AI 시대를 촉진해온 양사의 오랜 파트너십을 기반으로 합니다. 또 AWS와 엔비디아가 협력하는 프로젝트 세이버 슈퍼컴퓨터는 아마존 가상 프라이빗 클라우드 암호화 네트워킹과 아마존 엘라스틱 블록 스토어 스토리지와 같은 AWS 서비스와 통합돼 엔비디아가 포괄적인 AWS 기능에 접근할 수 있게 됩니다. (관련기사: AWS, 차세대 프로세서 그래비톤4·트레이니움2 공개) (관련기사: 모델 선택권 넓힌 'AWS 베드록' 신기능 공개) 한글과컴퓨터(이하 한컴)가 지난달 28일 기자간담회를 열고 자사 AI 사업 전략과 기술을 공개했습니다. 한컴 어시스턴트는 스마트 문서 작성 엔진을 기반으로 여러 LLM과 연결돼 작동하는 AI 지능형 문서 작성 도구입니다. 자연어로 명령 시 LLM을 거쳐 내용을 이해하고 의도를 분석해 자동 문서 생성을 돕습니다. 한컴은 AI 기술과 SDK(소프트웨어 개발 키트) 기술을 결합한 문서 기반의 질의응답 시스템도 개발하고 있습니다. 이 시스템은 사용자가 보유한 문서 정보를 데이터베이스로 활용해 자연어로 답변합니다. 이는 환각현상을 최소화할 수 있고 구축형으로 제공되며 보안이 강화됐습니다. 한컴 SDK는 문서 자동분류, 데이터 추출, 문자검출 인식 등을 지원합니다. 특히 자동화 시스템 내에서 반복되는 사용자 업무를 단축시키고 스프레드 업무를 대신하며 공공프로젝트에 적용된 사례도 있습니다. 한컴은 문서 소프트웨어를 넘어 지능형 자동화로 핵심 기술 확보에 집중했습니다. 그동안 한컴이 집중한 것은 기존, 신규 개발의 자산을 모듈화하는 것이었으며 이를 통해 한컴은 핵심 기술 공급회사로 탈바꿈했다고 전했습니다. 아울러 한컴은 해당 AI 기술과 SDK의 베타서비스를 넘어 내년 상반기 정식 서비스할 계획을 밝혔습니다. 또 다양한 산업 분야의 자동화 시나리오를 흡수해 지능형 자동화시장에 나섭니다. (관련기사: [현장] 한컴 SDK로 신규 '문서 AI 서비스' 확대된다) (관련기사: ‘한컴 어시스턴트’ 발표, 한국판 코파일럿 목표) KT SAT가 미국 항공우주회사 ‘스페이스X’와 스타링크(Star_link_) 위성인터넷 서비스를 새롭게 선보입니다. 스타링크는 고속, 저지연 인터넷을 제공하기 위해 스페이스X가 설계·운영하는 저궤도 위성통신 시스템입니다. 우선 KT SAT는 모빌리티 분야에 집중하고 정지궤도와 저궤도 위성 간의 시너지 창출을 위해 스타링크를 도입합니다. KT SAT는 정지궤도의 연속, 안정된 통신, 저궤도의 저지연, 고속 통신을 함께 제공해 선박 이용자에게 최적의 통신 환경을 제공하겠다고 밝혔습니다. 앞서 자체 보유 정지궤도 위성으로 선박 업무에 필요한 통신을 제공해온 만큼 정지궤도 통신이 서비스의 끊김 없는 최저보장속도를 지원할 것으로 판단했습니다. 아울러 KT SAT는 스타링크가 타 제휴사와 비교해 다른 점은 자체 보유 자원과 스타링크를 통합해 제공하는 것이라고 전했다. 또 전문 기술인력으로 운영되는 고객센터에서 유지보수를 지원하고 다양한 해양솔루션을 이용하도록 선박의 경제운항, 지능형 선대관제, 데이터 사용량 관리 등을 지원할 예정입니다. (관련기사: KT SAT-스페이스X, '스타링크'로 해양통신 지원)
[더테크=조재호 기자] 아마존웹서비스(이하 AWS)가 AWS 리인벤트(re:Invent)에서 거대언어모델(LLM)과 기타 파운데이션 모델(FM)의 구축, 학습, 배포를 가속하는데 도움이 되는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 새로운 기능 5가지를 발표했다. 이번에 발표된 신규 기능에는 배포 비용과 모델 지연 시간을 줄여 관리형 머신러닝(ML) 인프라 운영을 최적화하는 기능이 포함됐다. 브라틴 사하(Bratin Saha) AWS 인공지능 및 머신러닝 부문 부사장은 “생성형 AI에 대한 관심이 모든 산업군으로 확산됐다”며 “AI 도입을 위한 시스템 구축, 학습, 배포를 위해 학습 속도와 비용 최적화, 지연 시간 단축, FM 평가와 노코드 모델 구축까지 아마존 세이지메이커를 개선해 고객의 접근성을 높일 수 있도록 도울 것”이라고 말했다. 이번에 발표된 세이지메이커의 신규 기능을 살펴보면 고객이 더 쉽고 빠르게 모델을 학습시키고 운영해 생성형 AI 애플리케이션을 개선할 수 있도록 돕는다. 세이지메이커 하이퍼포드(SageMaker HyperPod)는 대규모 FM 학습 가속화를 지원한다. 세이지메이커 인퍼런스(SageMaker Inference)는 모델의 배포 비용을 평균 50% 줄여주고 지연시간을 20% 감소시키는 기능이다. AWS는 책임감 있는 인공지능(AI) 사용을 지원하고 품질 매개변수를 기반으로 올바른 모델의 선택을 돕는 새로운 세이지메이커 클래리파이(SageMaker Clarify) 기능을 도입했다. 이 기능은 고객이 구동할 모델을 비교해 보고서를 생성해 최상의 모델을 선택할 수 있도록 돕는다. 세이지메이커 캔버스(SageMaker Canvas)는 자연어를 활용한 새로운 노코드(no-code) 기능과 함께 모델을 활용한 비즈니스 분석을 지원하는 세이지메이커의 기존 가용 기능을 확장했다. 아울러 모델의 성공적인 개발과 관리를 위해서는 다양한 기능이 필요한데 세이지메이커는 팰컨(Falcon) 40B 및 180B, IDEFICS, 쥬라기-2(Jurassic-2), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 스타코더(StarCoder) 등의 모델 학습을 지원한다.