[더테크=전수연 기자] 오라클(Oracle)이 ‘오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)’의 정식 출시를 9일 발표했다. 오라클의 최신 융합형 데이터베이스인 오라클 데이터베이스 23ai는 광범위한 클라우드 서비스를 통해 사용 가능하다. 장기 지원 발표인 이 데이터베이스는 AI 기능 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등을 지원하는 오라클 AI 벡터 검색과 기타 300개 이상의 신기능을 제공한다. AI 벡터 검색 기능은 사용자의 문서, 이미지, 기타 비정형 데이터 검색, 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동, 복제하지 않는다. 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. 때문에 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 향상된다. 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Cu
[더테크=전수연 기자] 몽고DB가 기업이 생성형 AI로 신속하게 최신 애플리케이션을 구축, 배포하도록 지원한다. 몽고DB는 ‘몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MongoDB AI Applications Program, MAAP)’을 발표했다고 7일 밝혔다. MAAP은 기업을 위한 몽고DB, 파트너사의 전략 자문, 전문 서비스, 통합 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅·파운데이션 모델, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크·모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스를 지원한다. 특히 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택, 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 몽고DB는 모든 기업이 생성형 AI가 주도한 혁신 속에도 경쟁 우위를 점하고 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다고 분석했다. 또 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하게 구축, 배포, 확장하는 데 필요한 데이터 전략, 기술을 갖추지 못한 경우도 많다.
[더테크=전수연 기자] 디지털 리얼리티 전문기업 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(Hexagon Manufacturing Intelligence, 이하 헥사곤)가 제조업체 중 98%는 데이터 문제로 인해 협업과 생산성 향상에 어려움을 겪고 고객의 요구사항에 대응하는 시간이 지연돼 비즈니스 목표 달성에 실패할 위험이 있다는 결과를 공개했다. 헥사곤은 글로벌 첨단제조산업보고서(Advanced Manufacturing Report)를 발표했다고 24일 밝혔다. 포레스터 컨설팅에 의뢰해 발간된 이번 보고서는 고부가가치 제품의 디자인과 제조에 근본적인 변화를 가져온 3가지의 디지털 전환 촉매로 △데이터 품질과 활용 가능성 △조직 내 협업과 자율 권한 부여 △자동화를 꼽았다. 헥사곤은 최고경영자를 포함한 전 세계 500명의 제조업계 리더를 대상으로 한 디자인, 완제품, 품질 관리까지 전체 가치사슬을 아우르는 글로벌 조사 연구를 통해 제조업계의 트렌드, 리더들이 직면하는 도전과제, 성공 사례, 새로운 기회에 대한 인사이트를 보고서에 담았다. 보고서에 따르면 대다수의 비즈니스 리더는 협업이 개선될 경우 제품 품질 개선, 시장 출시 기간을 단축할 수 있다고 보고 디자인팀, 제조팀
[더테크=전수연 기자] 글로벌 AI 기업 세일즈포스가 진행한 조사에 따르면 국내 기업은 생성형 AI 기술 등장 이후 새로운 방식으로 소비자와 관계를 맺고자 하는 것으로 나타났다. 세일즈포스는 국내 기업들의 CRM, AI, 데이터 기반 디지털 혁신 현황과 인사이트를 담은 ‘2024 디지털 혁신 트렌드 리포트’를 발표했다고 23일 밝혔다. 조사에서는 AI 기술과 CRM 간의 시너지를 기반으로 소비자인 외부고객뿐 아니라 내부고객인 임직원들의 경험, 업무 생산성 향상을 위한 혁신 관련 관심도가 증가하고 있으며 디지털 혁신을 바탕으로 전반의 비용절감을 기대하고 있는 것으로 해석된다. 다만 응답자의 대부분이 성공적인 디지털 혁신을 위해서는 경영진의 적극 투자, 지원이 필요하다고 응답했다. 이번 보고서는 국내 약 1천 명 이상의 비즈니스 리더와 현업 전문가를 대상으로 2024년 1월 진행한 연구조사 결과에 기반한다. 세일즈포스는 AI 혁신 시대를 맞이해 국내 기업의 디지털 혁신을 위한 CRM, AI, 데이터, 신뢰라는 네 가지 측면에서의 디지털 혁신 현황, 목표, 주요 어려움 등을 기업의 규모, 업무 영역, 산업별로 분석했다. 보고서에 따르면 절반 이상의 응답자(55.8
[더테크=이지영 기자] 아이지에이웍스가 AI 경쟁 시대에 필요한 필수 데이터 자산과 현업에 최적화된 데이터 통합 인프라 확보 전략을 제시했다. 아이지에이웍스는 PwC와 공동 주최한 ‘AI 시대의 새로운 사업 전략’ 행사를 성공적으로 마무리했다고 18일 밝혔다. 현장에는 LG생활건강, BR코리아, 넥슨, 조설호텔 등 국내 주요 브랜드 마케팅 전략 및 CRM 담당자들이 참석했다. 이번 세미나는 지난해 체결한 양사 간 업무협약의 일환으로 기획됐다. PwC가 고객 마케팅 전략을 수립하고 아이지에웍스는 CDP 디파이너리를 활용해 전략을 실행하는 것이 협업의 골자다. 세미나를 통해 양사는 수년간 디지털전환(DX)가 기업 경쟁력 확보의 핵심으로 자리 잡고 AI 열풍이 거세지고 있음에도 여전히 많은 기업이 데이터 통합 및 활용 인프라 구축에 어려움을 겪는 현실을 조명했다. 아울러 비즈니스 환경에서 고객 데이터와 AI 기능을 활용할 수 있는 운영 전략 및 사례를 소개했다. 첫 번째 세션의 연사로 나선 최원성 PwC 상무는 다양한 고객 접점에서 수집하는 데이터를 가공·통합해 고객에 대한 단일한 관점(Single View)을 구성하고 비즈니스에 활용해 성과를 극대화하는 고객 링
[더테크=전수연 기자] 델 테크놀로지스(Dell Technologies, 이하 델)가 AI 시대에 기업·기관들이 데이터의 가치를 극대화할 수 있도록 다양한 기업과 협업한다. 델은 엔비디아(NVIDIA), 스타버스트(Starburst) 등 글로벌 리더 기업들과 협력해 스토리지 포트폴리오를 강화한다고 22일 밝혔다. 델은 엔비디아와의 긴밀한 협력 하에 자사 ‘델 파워스케일(PowerScale)’ 스토리지가 업계 최초로 엔비디아 DGX 슈퍼POD를 위한 이더넷 스토리지로서 인증됐다고 전했다. 또한 데이터 애널리틱스 플랫폼 기업인 스타버스트와 협력해 스타버스트 소프트웨어와 델 하드웨어가 풀스택으로 구성된 ‘델 데이터 레이크하우스(Dell Data Lakehouse)’를 공식 출시했다. 델은 델 파워스케일 솔루션이 업계 최초로 엔비디아의 DGX 슈퍼POD용 이더넷 기반 스토리지로 인증됐다고 밝혔다. 델과 엔비디아는 업계 최고의 가속 컴퓨팅, 스토리지 인프라 기술을 결합함으로써 강력한 성능과 효율성의 AI 스토리지를 찾는 조직들의 생성형 AI 이니셔티브 지원에 나선다. 엔비디아의 AI 래퍼런스 아키텍처인 DGX 슈퍼POD에 델 파워스케일을 통합한 DGX 시스템을 도입하
[더테크=전수연 기자] AWS(Amazon Web Services)가 AWS의 클라우드 기술을 바탕으로 비즈니스 혁신을 가속화 한 스타트업의 성장 사례를 소개했다. 특히 생성형 AI, SaaS 등의 기술뿐만 아닌 보안, 회복탄력성 등이 강조됐다. AWS는 서울 서초구 엘타워에서 ‘AWS 유니콘 데이 2024’를 20일 개최했다. 이날 첫 번째 키노트 세션은 이기혁 AWS 동아시아 스타트업 에코시스템 총괄의 ‘스타트업 생태계와 협업을 통한 스타트업 지원 전략’이었다. 최근 AWS는 폭넓은 서비스, 도구, 역량 제공에 초점을 맞추고 스타트업을 위한 지원을 진행하고 있다. 특히 △스타트업 생애주기별 맞춤형 △생성형 AI 개발, 도입 △글로벌 시장 진출 등을 지원하도록 방안을 마련했다. 이 총괄은 “아마존은 작년 3분기 엔트로픽에 큰 투자를 했다. 따라서 클로드3 발표 이후 이를 기반으로 다양한 생성형 AI 서비스를 제공하고 있다”며 “기업들이 밝힌 투자 방향에는 생성형 AI, SaaS, 딥테크 등이 언급됐다”고 전했다. AWS는 한국, 일본, 호주 등 아시아·태평양 지역에서 스타트업(AI, 로보틱스, 소재, 장비, 배터리)을 지원하고 글로벌 스타트업 행사에서 데모
[더테크=전수연 기자] AWS(AmazonWebServices)가 AWS의 클라우드 기술을 바탕으로 비즈니스 혁신을 가속화 한 스타트업의 성장 사례를 소개했다. AWS는 서울 서초구 엘타워에서 ‘AWS 유니콘 데이 2024’를 20일 개최했다. 사진은 이번 행사가 열린 키노트 세션 무대 모습.
[더테크=조재호 기자] 미라콤아이앤씨가 이달 27일부터 29일까지 서울 강남구 코엑스에서 열리는 '2024 스마트공장·자동화산업전 (Automation World 2024)'에 참가한다고 20일 밝혔다. 이 전시회는 아시아 최대 규모의 산업자동화 전문전시회다. 미라콤은 'Be Smart with Smart Factory'라는 테마로 △스마트제조(Smart Manufacturing) △데이터 분석(Data Analysis) △설비/물류자동화(Automated Material Handling) 3개의 존으로 나눠 전시 부스를 운영한다. 스마트제조 존에선 제조실행시스템(MES) 'Nexplant MESplus' 최신버전을 소개한다. 온프레미스를 비롯해 IT 인프라나 운영인력이 부족한 기업을 위해 클라우드 환경에서도 사용할 수 있으며, 21개 업종 프로세스에 최적화됐다. 9개의 기본모듈과 10개 확장모듈, 451개 코어화면을 통해 어떤 공장에서도 쉽고 빠르게 적용할 수 있다는 것이 강점이다. 데이터분석 존에서는 제조데이터를 활용해 품질과 수율을 분석할 수 있는 QMS와 설비진단 솔루션을 만나볼 수 있다. 해당 솔루션을 통해 설비데이터의 수집과 진단·분석을 통해 지능
[더테크=이지영 기자] 데이터, AI 전문기업 데이터브릭스(Databricks)가 유럽의 생성형 AI 솔루션 선도 기업인 미스트랄 AI(Mistral AI)와 파트너십을 체결하고 미스트랄 AI의 시리즈 AI 투자에 참여한다고 18일 밝혔다. 양사는 이번 파트너십을 통해 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼에 기본 통합된 미스트랄 AI의 개방형 모델을 제공한다. 데이터브릭스 사용자는 오픈 마켓플레이스인 데이터브릭스 마켓플레이스에서 미스트랄 AI 모델에 접근하고 데이터브릭스 콘솔에서 사용 가능한 모자이크 AI 플레이그라운드에서 모델과 상호 작용할 수 있다. 또한 AI 구축, 관리, 쿼리 통합 서비스인 모자이크 AI 모델 서빙을 통해 미스트랄 AI의 모델을 최적화된 모델 엔드포인트로 사용하고 사용자 자체 데이터에 맞게 커스터마이징 할 수 있다. 이와 함께 사용자는 데이터 인텔리전스 플랫폼에 통합된 미스트랄 AI 모델을 즉시 사용할 수 있으며 기업은 데이터브릭스 플랫폼의 핵심인 보안, 데이터 프라이버시, 거버넌스를 저해하지 않으면서 자체 생성형 AI 애플리케이션을 위해 미스트랄 AI의 모델을 활용할 수 있다. 미스트랄 7B, 믹스트랄 8x7B를 포함한 미스트랄 A
[더테크=조재호 기자] 카이스트가 데이터 분포가 변화하는 환경에서도 좋은 성능을 유지할 수 있는 인공지능 학습 기법을 개발했다. 카이스트는 14일 황의종 전기및전자공학부 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능(AI)이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 밝혔다. 최근 AI가 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도로 높은 성능을 보여주고 있지만 대부분의 좋은 결과는 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 테스트 환경과 달리 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서는 시간에 따른 장비 노화와 주기적인 점검으로 인해 데이터 관측값이 변화하는 드리프트 현상이 관측되고 있다. 시간이 지나면서 데이터와 정답 레이블 간의 결정 경계 패턴이 변경되면 과거에 학습된 AI 판단이 현재 시점에서는 부정확하게 되면서 모델의 성능이 점차 악화될 수 있다는 것이다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 학습했을 때 AI 모델의 업데이트 정도와 방향을 나타내는 그래디언트를 활용한 개념을 도입했다. 이 개념은 드리프트 상황에
[더테크=전수연 기자] KAIST가 그래픽 연산 장치(이하 GPU)에서 메모리 크기의 한계로 인해 초병렬 연산의 결과로 대규모 출력 데이터가 발생할 때의 난제를 해결했다. KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀은 데이터 처리 기술(INFINEL)을 개발했다고 7일 밝혔다. 이 기술은 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하며 수 테라바이트의 큰 출력 데이터를 발생시킬 경우에도 메모리 에러를 발생시키지 않고 출력 데이터를 메인 메모리로 고속 전송, 저장할 수 있다. 이를 통해 향후 가정에서 사용되는 메모리 크기가 작은 GPU로도 생성형 AI 등 고난도 연산이 대규모 출력을 진행할 경우 빠른 수행이 가능해진다. KAIST는 최근 AI의 활용이 급속 증가하면서 지식 그래프와 같이 정점과 간선으로 이뤄진 그래프 구조의 데이터 구축, 사용이 증가하고 있는 반면 그래프 구조 데이터에 대해 난이도가 높은 초병렬 연산을 수행할 경우 그 출력 결과가 매우 크고 각 스레드의 출력 크기를 예측하기 어렵다고 분석했다. 또한 GPU는 CPU와 달리 메모리 관리 기능이 매우 제한돼 예측할 수 없는 대규모의 데이터를 유연하게 관