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2025년 6월, 국내 인공지능 정책의 흐름이 빠르게 바뀌고 있습니다. 정부는 최근 과학기술 정책 전면에 산업계 출신 AI 전문가들을 전진 배치하며 ‘소버린 AI’를 핵심 기조로 내세우고 있습니다. 이러한 움직임은 비단 한국에만 국한되지 않습니다. 유럽연합은 자국 내 AI 가이드라인을 의무화하는 ‘AI 법안’을 중심으로 오픈 유로 LLM 프로젝트를 추진하고 있으며, 프랑스·중국·UAE 등은 자국어 기반 초거대 언어 모델 개발에 수십조 원을 투입하고 있습니다. AI는 이제 글로벌 패권 경쟁의 핵심 무기로 부상했으며, 공공안보, 산업데이터 보호, 기술 자립을 위한 전략적 자산이 되었습니다. 이처럼 정부가 소버린 AI를 추진하는 이유는 분명합니다. 그러나 기업 입장에서도 과연 소버린 AI가 꼭 필요한 걸까요? 글로벌 AI 서비스를 활용하면 성능과 비용 면에서 더 유리하지 않을까요? 이 글에서는 소버린 AI의 개념을 짚고, 기업 관점에서 왜 지금 이 전략이 중요해지고 있는지 살펴보겠습니다. 소버린 AI란 무엇인가?소버린 AI(Sovereign AI)는 외부 거대 기술 기업의 AI 인프라나 모델에 의존하지 않고, 특정 국가나 조직이 자율적으로 운영·통제할 수 있는 인공지능 체계를 뜻합니다. 즉, AI 모델과 데이터가 자국 내에서 처리되고 저장되며, 외부 개입 없이 독립적으로 활용 가능한 구조입니다. ‘독립성’의 범위에는 스펙트럼이 존재합니다. AI 모델만 자체 구축하는 수준부터, 인프라·반도체까지 자국 기술로 내재화하는 수준까지 단계가 다양합니다. 중요한 건 핵심 데이터를 외부로 넘기지 않고, 기술 인프라에 대한 통제권을 내부에 보유한다는 점입니다. 기업에게도 소버린 AI가 중요한 이유소버린 AI는 더 이상 공공 영역에만 국한된 이슈가 아닙니다. 기술 및 규제 환경이 급변하는 지금, 민간기업에게도 지속가능한 경쟁력 확보와 리스크 대응 측면에서 전략적 선택지가 되고 있습니다. 1. 기술 종속과 지정학 리스크에 대한 회피AI가 고객 응대, 의사결정 지원, 운영 자동화 등 기업의 핵심 업무에 깊이 들어온 만큼, 특정 클라우드 벤더나 국가 기술에 과도하게 의존하는 것은 곧 비즈니스 리스크로 이어질 수 있습니다. 지정학적 긴장, 수출 규제, 글로벌 공급망 차질 등으로 외부 서비스가 제한될 경우 기업의 운영 자체가 마비될 수 있습니다. 소버린 AI 전략은 이러한 리스크를 최소화하고, 기술 인프라를 자국 혹은 기업 내부에서 통제함으로써 보다 안정적인 운영 환경을 보장합니다. 2. 비용의 예측 가능성과 운영 안정성 확보글로벌 AI API나 클라우드 서비스를 활용할 경우, 사용량 기반 과금 모델과 환율, 정책 변경 등으로 인해 비용이 급변할 수 있습니다. 반면, 소버린 AI는 보다 투명하고 통제 가능한 비용 구조를 제공하며, 자체 인프라나 지역 파트너를 활용해 예산 계획의 안정성을 높일 수 있습니다. 글로벌 서비스 장애나 정책 변경에 따른 갑작스러운 가격 인상 리스크도 줄일 수 있습니다. 3. 현지 규제 준수 및 문화적 특수성에 대한 대응력소버린 AI는 단순히 ‘한국어를 잘하는 AI’를 의미하지 않습니다. 글로벌 모델들도 한국어 성능은 이미 상당 수준에 도달했지만, 법률 해석이나 규제 준수, 문화적 맥락, 산업별 도메인 지식까지 완전히 반영하기에는 한계가 있습니다. 예를 들어 금융 규제, 산업안전 기준, 개인정보보호 법령 등은 국가별로 상이하며, 현지 최적화된 AI가 필요합니다. 기업은 소버린 AI를 통해 이러한 규제와 환경에 보다 유연하게 대응하고, 고객 및 임직원이 신뢰할 수 있는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 어떤 기업이 소버린 AI가 필요할까? 산업 특성상 데이터 주권과 안정성이 중요한 기업들은 소버린 AI 활용으로 큰 혜택을 볼 수 있습니다. 1. 공공 부문과 국가 핵심 인프라정부 기관, 국방, 에너지 등 국가 안보와 직결되는 분야는 소버린 AI의 1차 수혜 대상입니다. 외국 기술 종속을 줄이고 자국 내 통제되는 AI 인프라로 안정성과 보안성을 확보할 수 있습니다. 2. 금융·제조·통신 등 핵심 산업이들 산업은 대규모 민감 데이터를 다루며, 보안성과 안정성이 브랜드 신뢰와 직결됩니다. 금융업은 개인 금융 정보 보호, 제조업은 공정 데이터와 기술 자산의 해외 유출 방지, 통신업은 국가 기반 통신망 보안 책임을 져야 합니다. 또한 이들은 모두 규제에 민감한 산업입니다. 금융감독, 산업안전, 통신법 등 각종 컴플라이언스를 충족하려면 데이터 저장 위치, 처리 방식, AI 결과의 추적 가능성까지 철저히 관리해야 합니다. 소버린 AI로 민감 데이터를 자체 통제하에 국내 인프라에서 보관·처리하면 규제기관과 고객 양측에 높은 신뢰를 구축하고, 내부 감사 및 통제 체계를 강화할 수 있습니다. 3. 다국적 기업각 지역별 법규를 준수하고 방대한 데이터를 다루는 다국적 기업들은 지역별 소버린 AI 인프라로 이점을 얻을 수 있습니다. 유럽에서는 유럽 내 데이터센터 기반 AI를, 아시아에서는 현지 파트너 클라우드를 활용하는 멀티 클라우드·멀티모델 전략이 가능합니다. 기업에게도 '소버린'은 전략적 키워드 소버린 AI는 단지 국가 기술 주권의 문제가 아닙니다. 기업 입장에서도 변화하는 기술 환경, 지정학 리스크, 규제 패러다임에 대응하고 장기적인 비즈니스 연속성을 확보하기 위한 전략적 선택지로 부상하고 있습니다. 핵심은 ‘외산 vs 국산’이라는 이분법이 아니라, “우리 기업이 기술과 데이터를 얼마나 통제할 수 있는가”입니다. 데이터 주권, 알고리즘 투명성, 공급망 안정성이 비즈니스 리스크 관리의 새로운 축으로 자리잡은 지금, 기업들은 AI 인프라 의존도와 통제 가능성 사이의 균형점을 찾아야 합니다. 변화하는 지정학적 환경과 규제 패러다임에 대비한 전략적 준비가 필요한 시점입니다.
2025.06.27
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왜 지금, 지출 관리인가? 오늘날 글로벌 비즈니스 환경에서 지출 관리(Spend Management)의 전략적 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 지속적인 경제 불확실성과 인플레이션, 공급망 교란의 복합적 위기 속에서, 기업들은 단순한 비용 절감을 넘어 비용구조의 최적화와 공급망 리스크 대응을 경영 최우선 과제로 삼고 있습니다. 기업 비용의 50~80%를 차지하는 외부 지출을 어떻게 관리하느냐에 따라 기업의 수익성이 좌우될 수 있으며, 지출 관리 혁신에 집중한 기업은 비용 구조를 최적화하고 리스크를 줄여 경쟁에서 앞서나갈 수 있습니다. 실제로, AI와 고급 시뮬레이션 등 차세대 공급망 역량을 갖춘 기업은 경쟁기업 대비 23% 높은 수익성을 달성한 것으로 나타나고 있습니다. 즉, 지출 관리는 단순히 회계나 구매 부서에 국한된 기능이 아니라 데이터 기반의 경영 판단과 전사적 전략을 뒷받침하는 핵심 체계로 자리잡고 있습니다. 단순 자동화를 넘어선 전략적 지출 관리 플랫폼, Coupa Coupa는 구매, 조달, 비용 관리 분야에서 단순 프로세스 자동화를 넘어 전략적 의사결정까지 지원하는 종합 지출 관리 플랫폼입니다. 전략적 소싱, 계약 관리, 조달, 공급업체 관리, 지출 분석 등 조달 업무 전반을 하나의 통합 플랫폼에서 제공하여, 기업이 지출에 대해 가시성을 확보하도록 돕습니다. 기업은 단순 공급사 관리에 그치는 것이 아니라, 조직 내 모든 지출 데이터를 한 곳에 모아 통합 관리하고 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 특히, AI 기반의 ‘커뮤니티 인텔리전스’를 통해 업계 벤치마크 자료와 비용 절감을 위한 의사결정을 지원받을 수 있습니다 Coupa에는 3,000개 이상의 고객과 1,000만 개 이상의 글로벌 구매자-공급자 네트워크에서 발생한 수조 달러 규모의 지출 데이터가 집계되어 있으며, 이를 통해 AI가 최적의 의사결정을 예측 및 권고할 수 있도록 지원합니다. Coupa의 AI 지출 관리 플랫폼을 도입한 기업은 3년간 276%의 ROI(투자대비순익)을 달성하고, 전자송장 처리 효율 50% 개선, 조달 소싱 및 지출 보고 업무 효율 100% 향상 등 프로세스 효율화에도 성공하였습니다. 글로벌 전략에 최적화된 솔루션: SAP와의 강력한 시너지 글로벌 시장에서 활동하는 기업에게 있어 실시간 데이터 통합과 빠른 의사결정, 해외 법인 간 일관된 운영은 경쟁력의 핵심입니다. 그러나 국내 중심으로 설계된 전통적인 ERP나 조달 시스템만으로는 이러한 요건을 충족하기 어렵습니다. 특히 각 국가별 법인이 각기 다른 시스템을 운영하거나 수작업으로 데이터를 취합하는 경우, 전사적 지출 가시성이 떨어지고 의사결정은 지연될 수밖에 없습니다. Coupa는 글로벌 조직의 조달·구매·비용 관리 프로세스를 하나로 연결합니다. 이를 통해 본사와 모든 해외 법인이 단일 플랫폼에서 데이터를 실시간으로 공유하고 분석할 수 있어, 공급망 리스크를 조기에 식별하고 비용을 통제하며, 보다 전략적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. SAP ERP를 핵심 시스템으로 사용하는 기업이라면 Coupa와의 결합은 더욱 강력한 시너지를 기대할 수 있습니다. SAP와 Coupa 양사의 인증을 받은 통합 커넥터를 통해 별도 개발 작업을 최소화하여 빠른 구현이 가능합니다. 구매 요청부터 승인, 발주, 검수, 인보이스 처리까지 전 과정을 Coupa에서 수행하고, 최종 승인된 데이터를 SAP로 자동 전달하여 결제 및 회계 처리까지 연결하는 완전한 End-to-End 프로세스 자동화가 구현됩니다. SAP의 마스터 데이터와 Coupa의 거래 데이터가 실시간으로 동기화되어 전사적으로 단일한 데이터 소스를 유지할 수 있습니다. 무엇보다 SAP 기반 ERP를 유지하면서도 혁신을 도입하고자 하는 기업에 있어 Coupa는 낮은 리스크로 높은 효율을 실현할 수 있는 솔루션입니다. 복잡한 커스터마이징 없이도 빠르게 구축이 가능하고, SAP와의 검증된 연동 구조 덕분에 프로젝트 리스크도 최소화됩니다. 결과적으로 기업은 안정성을 유지하면서도 글로벌 조달 운영의 속도와 유연성을 동시에 확보하게 됩니다. 이는 곧 글로벌 경쟁력을 강화하는 전략적 선택이 될 수 있습니다. 메타넷글로벌이 만든 비즈니스 혁신 지출 관리 플랫폼의 도입은 단순히 새로운 시스템을 설치하는 것을 넘어, 기존의 ERP 환경을 고려한 통합 전략 수립과, 현업 조직이 실제로 성과를 체감할 수 있도록 돕는 실행 설계까지 아우르는 과정입니다. 특히 SAP 기반 ERP를 중심으로 운영되는 국내 대기업의 경우, Coupa와 같은 글로벌 플랫폼을 안정적으로 도입하려면 기술 간 연동 이상의 깊은 이해와 경험 기반의 실행력이 요구됩니다. 메타넷글로벌은 국내에서 유일하게 Coupa 구축이 가능한 파트너사이며, SAP 구축 및 운영에 대한 20년 이상의 경험을 바탕으로 Coupa와 SAP 간의 연계 구조를 효과적으로 설계하고 실행한 다수의 경험을 보유하고 있습니다. Coupa가 제공하는 플랫폼의 역량을 최대한 발휘하기 위해서는, 조달 프로세스뿐만 아니라 기업의 ERP 구조, 재무 기준, 조직 내 승인 체계까지 함께 고려할 수 있는 파트너가 필요합니다. 메타넷은 단순히 솔루션을 도입하는 것을 넘어, 고객의 업무 흐름을 실질적인 변화로 연결하는 역할을 수행해왔습니다. 국내 약 500개 매장을 보유한 한 프랜차이즈 기업은 Coupa 도입 이전까지 이메일을 통한 주문 및 세금계산서 처리 등, 수작업 기반의 조달 프로세스로 인해 비용 가시성과 통제가 어려운 상황이었습니다. 인적 리소스가 한정되어 있는 상황에서 구매부터 송장 처리까지의 업무가 대부분 재무 부서에 집중되었고, 이는 반복적인 업무 과중과 업무 지연으로 이어지고 있었습니다. 메타넷글로벌은 해당 기업에 Coupa의 조달 모듈을 구축했습니다. 이를 통해 기업 내 간접 구매 업무를 실제 구매 담당자들이 직접 진행할 수 있도록 구매 프로세스를 정상화했으며, 간접 구매의 70% 이상을 발주서 기반으로 전환하는 성과를 거두었습니다. 또한 수작업으로 관리되던 회사의 지출 데이터를 자동화함으로써 데이터 정확도를 향상시켰고, 회사 지출 및 예산 관리에 대한 전반적인 가시성을 확보할 수 있었습니다. SAP 시스템과의 연동을 통해, 전자 송장 처리와 회계 마감 자동화 등 후속 업무 프로세스까지 하나의 흐름으로 연결할 수 있었고, 현재는 추가 자동화 영역을 고객과 함께 정의해가는 단계에 있습니다. 이러한 프로젝트 경험은 단순한 기술 역량을 넘어, 비즈니스 맥락에 대한 이해와 변화 관리 역량이 결합되었을 때 가능한 결과입니다. 지출 관리의 혁신은 단일 솔루션만으로 완성되지 않습니다. 기술, 프로세스, 조직, 데이터가 함께 조화를 이룰 때 비로소 전사적인 전략으로 확장될 수 있으며, 그 전환의 여정을 함께 설계할 수 있는 파트너의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다. 마무리 지출 관리의 혁신은 단순한 솔루션 도입을 넘어, 기존 ERP 환경과의 유기적 통합, 조직의 실행 역량, 데이터 활용 체계까지 고려한 전략적 접근이 필요합니다. 특히 해외 사업을 확장하고 있는 기업의 경우, 검증된 ERP 자산을 유지하면서도 Coupa와 같은 유연한 플랫폼을 결합해 조달 전 과정을 디지털화하고자 하는 수요가 증가하고 있습니다. 메타넷글로벌은 SAP에 대한 깊은 이해와 Coupa 도입 경험을 바탕으로, 이러한 복합적인 구조 속에서 최적의 통합 설계와 실행을 지원하고 있습니다. 특히 국내에서는 유일하게 Coupa 구축이 가능한 파트너사로서, SAP 기반의 안정성과 Coupa 플랫폼의 유연성을 연결해 실질적인 성과로 전환할 수 있는 실행력을 갖추고 있습니다. Coupa라는 글로벌 플랫폼 위에 각 기업의 맥락과 전략을 더할 수 있을 때, 지출 관리는 단순한 비용 통제를 넘어 비즈니스 민첩성과 경쟁력 향상의 핵심 축이 됩니다. 메타넷글로벌은 SAP 중심의 안정성을 유지하면서도 새로운 기술과 프로세스를 실질적인 성과로 연결하고자 하는 기업의 여정에 신뢰할 수 있는 동반자가 되겠습니다.
2025.06.16
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Executive Summary 디지털 트윈은 실제 제조 현장이나 물류창고를 가상 환경에 구현하고 실시간 데이터를 연동하는 기술로, 2033년까지 연평균 25.08%의 빠른 시장 확대가 예상됩니다. 이 기술은 단순한 시각화를 넘어 '가상연결형 트윈'에서 '예측형 트윈', 궁극적으로는 '자율형 트윈'으로 진화하고 있으며, 사람의 개입 없이 시스템이 최적의 운영 방안을 스스로 판단하고 실행하는 자율 운영 구조를 목표로 합니다. 많은 기업이 디지털 트윈의 전략적 가치에 주목해 기술을 도입하고 있으나, 실시간 데이터 연동의 기술적 한계와 조직 내부의 준비 부족이 동시에 작용하며 성과 창출에 실패하는 경우가 많습니다. 특히 복잡한 데이터를 초 단위로 처리하고 정확하게 시각화하는 렌더링 기술의 부족, 부서 간 협업 미비, 도입 목적의 불명확성 등이 주요 장애 요인으로 지적됩니다. 성공적인 디지털 트윈 구현을 위해서는 직관적인 시각화를 위한 3D 인터랙티브 UI, 이기종 데이터의 통합을 위한 데이터 처리 기능, 실시간 동기화를 위한 데이터 스트림 처리 기술, 그리고 실질적 비즈니스 성과 창출을 위한 지능형 애플리케이션이 필수적입니다. 디지털 트윈 도입은 작업자 1인당 연 10%의 생산성 증가, 주요 설비 기준 연 20%의 비가동 시간 감소, 5% 이상의 품질 개선, 연간 200억 원 이상의 복합적 비용 절감 등 정량적 성과로 이어질 수 있으며, 조직의 데이터 활용 방식을 수평적으로 변화시키는 효과도 기대할 수 있습니다. 따라서 디지털 트윈은 단순한 기술 도입을 넘어 전사 디지털 전략의 중심축으로 접근해야 하며, 기술력 있는 파트너 선정, 조직 내 협업 구조 구축, 단계적 확산 전략 수립, 오픈소스 기반의 유연성 확보, ROI 기반의 사업 전략 설계와 지속적인 업그레이드 등 경영진이 주도해야 할 전략적 실행 포인트가 요구됩니다. 디지털 트윈, 예측을 넘어 자율로 오늘날 제조업과 유통 산업은 급격한 시장 변동성과 공급망 불안정, 인력 부족 등 복합적인 도전 과제에 직면해 있습니다. 이러한 환경에서 디지털 트윈(Digital Twin) 기술은 기업의 민첩하고 정확한 의사결정을 지원하는 핵심 도구로 부상했습니다. 디지털 트윈(Digital Twin)은 실제 제조 현장이나 물류창고를 가상 환경에 그대로 구현하고, 여기에 현장에서 발생하는 실시간 데이터를 연동하여 운영 상황을 즉시 파악하고 신속한 의사결정을 내리도록 지원하는 기술입니다. 디지털 트윈을 활용하면 관리자나 작업자가 현장에 직접 가지 않고도 운영 현황을 실시간으로 확인할 수 있으며, 이를 통해 신속하게 문제를 감지하고 대응 방안을 마련할 수 있습니다. 결과적으로 디지털 트윈은 기업의 운영 효율성을 높이고 민첩한 의사결정을 가능하게 하는 새로운 Digital Workplace의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 디지털 트윈의 중요성이 부각됨에 따라, 관련 시장 역시 빠르게 성장하고 있습니다. 글로벌 디지털 트윈 시장 규모는 2024년 기준 약 234억 달러에서 2033년 2,196억 달러로 확대될 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 25.08%에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 디지털 트윈이 단지 미래형 기술로서의 가능성만 가진 것이 아니라, 실제 제조 및 유통 현장에서 구체적인 성과를 창출하는 기술로 자리 잡고 있음을 나타내는 것입니다. 디지털 트윈의 진화 디지털 트윈은 현재 크게 세 단계로 진화하고 있습니다. 첫 번째는 가상·연결형 트윈 (Virtual/Connected Twin) 단계로, 공장을 가상으로 구현하고 실시간 데이터를 연계해 주요 설비와 물류창고의 상태를 시각화함으로써 운영의 가시성과 현장 대응력을 확보하는 데 초점을 둡니다. 다음은 예측형 트윈 (Predictive Twin) 단계입니다. 고도화된 분석 알고리즘과 AI를 활용해 단순 모니터링을 넘어 장애를 사전에 예측하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 문제 상황을 미리 파악해 선제적 대응이 가능해집니다. 실제로 여러 글로벌 제조·유통 기업들이 이 단계에서 운영 효율을 크게 높이고 있습니다. 궁극적으로 디지털 트윈은 자율형 트윈 (Autonomous Twin) 단계로 나아가고 있습니다. 이 단계는 물리 세계와 디지털 세계가 실시간으로 동기화되고, 사람이 개입하지 않아도 시스템이 최적의 운영 방안을 스스로 판단·실행하는 자율 운영 구조입니다. 사실상 무인화된 공장과 물류센터 운영이 가능해지며, AI와 데이터가 운영을 주도하는 미래형 시스템이 구현됩니다. 오늘날 제조업과 유통업은 이 자율화 단계로 진입하는 전환점에 서 있으며, 이는 생산성과 효율성 향상은 물론 공급망 위기와 같은 외부 변수에 민첩하게 대응할 수 있는 전략적 역량이 될 것입니다. 이제 디지털 트윈은 실험이 아닌, 기업 전반의 핵심 전략 요소로 자리 잡아야 할 시점입니다. 디지털 트윈 도입의 현실: 실패와 그 원인 디지털 트윈의 전략적 가치가 주목받으며 많은 기업이 이 기술을 앞다투어 도입하고 있습니다. 그러나 안타깝게도 대다수 기업이 도입 과정에서 실질적인 성과를 내지 못하고 있으며, 국내 주요 대기업 역시 예외는 아닙니다. 대부분의 기업은 실제 현장의 일부 공정만을 디지털 트윈으로 구현하거나, 공장 설비나 창고 시설의 외관 이미지를 3D로 복제하는 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 이러한 실패는 단일 원인보다는 복합적인 문제에서 비롯됩니다. 기술적 한계와 조직적 준비 부족이 동시에 작용하면서, 디지털 트윈이 본래 지닌 실시간 운영 최적화의 가치를 실현하지 못하게 됩니다. 무엇보다 디지털 트윈은 단순한 3D 형상 구현이 아니라, 수십만 건에 달하는 운영 데이터를 초 단위로 수집·분석하고, 이를 정확하게 시각화해야 하는 고난이도 작업입니다. 그러나 현재 대부분의 기업은 이러한 실시간 데이터 연동 및 시각화 인프라가 충분히 갖춰지지 않아, 데이터 반영이 지연되거나 부정확하게 이뤄져 현실과 가상 간 괴리가 발생합니다. 글로벌 제조기업의 경우, 국가별로 분산된 생산 및 물류 시스템을 하나의 가상 공간에 통합 구현하기 위해 고도의 데이터 연계성과 렌더링 처리 기술이 필수적입니다. 또한 많은 기업들이 디지털 트윈의 도입 목적을 명확히 설정하지 않은 채 일부 공정만 시범 구축하거나, 운영 데이터를 충분히 연계하지 않은 채 단순 형상 복제에 머무르는 사례도 적지 않습니다. 조직 내부에서 디지털 트윈의 활용 목적과 기대 효과에 대한 공감대가 부족하며, 현업 부서와 IT 부서 간 협업 구조도 체계화되어 있지 않은 경우가 많습니다. 이로 인해 초기 기획부터 운영 확산 단계까지 실행력이 떨어지고, 기술 도입의 ROI 역시 명확히 측정되지 않는 상황이 자주 발생합니다. 결과적으로 많은 기업들의 디지털 트윈 도입은 기대만큼의 전략적 효과를 거두지 못한 채 PoC/시범운영(Pilot) 단계에서 멈추는 경우가 대부분이며, 전사적 확산으로 이어지지 못하고 있습니다. 디지털 트윈의 성공을 좌우하는 핵심 구성 요소 디지털 트윈을 성공적으로 도입하고 의미 있는 성과를 창출하기 위해서는 반드시 갖추어야 할 핵심 기술 요소들이 존재합니다.단순한 복제를 넘어, 실시간 데이터 수집·처리·시각화·분석까지 통합적으로 제공하는 것이 관건입니다. 3D Interactive UI 디지털 트윈의 전면에서 실시간 데이터를 직관적으로 시각화하는 역할을 합니다. 이를 통해 설비 상태, 운영 지표, 이상 알림 등을 실시간으로 확인하고 즉각적인 조치를 취할 수 있으며, 사용자는 필요한 정보에 능동적으로 접근할 수 있습니다. 데이터 처리 기능 공장의 센서 뿐만 아니라 전사적 자원관리 시스템(ERP), 제조실행시스템(MES) 등 운영시스템에서 수집되는 이종간 데이터를 운영 맥락에 맞게 통합·정제하는 역할을 합니다. 데이터 스트림 처리 기술디지털 트윈의 핵심인 실시간 동기화를 구현합니다. Apache Kafka와 같은 고성능 데이터 스트리밍 플랫폼은 초당 수십만 건에 달하는 데이터를 지연 없이 처리하며, 이상 감지와 자동 조치 등 실시간 운영 대응을 가능하게 합니다. 지능형 애플리케이션수집된 데이터를 기반으로 분석을 실행하고, 설비 고장 예측이나 병목 감지 등 구체적인 개선 방안을 제시합니다. 이 과정을 통해 운영 효율화와 비용 절감 등 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있습니다. 디지털 트윈 성과 창출을 위한 실질적 성공 요건 디지털 트윈이 기술적 구현을 넘어 실질적인 조직 성과로 이어지기 위해서는 핵심 성공 요건들이 유기적으로 결합되어야 합니다.이러한 조건이 충족될 때, 디지털 트윈은 단순한 시각화 도구가 아니라 기업 운영 전략을 뒷받침하는 핵심 플랫폼으로 자리잡을 수 있습니다. 초고속 실시간 데이터 처리 능력디지털 트윈의 가장 큰 실패 원인 중 하나는 대용량 데이터를 지연 없이 처리하지 못하는 ‘렌더링 병목’입니다. 성공적인 플랫폼은 초당 수십만 건의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어야 하며, 이를 통해 글로벌 제조·물류 환경에서의 복잡한 변수들을 운영에 정확히 반영해야 합니다. 경량화된 3D 모델링 기술고정밀 3D 모델은 현실을 정밀하게 반영하지만, 처리 속도가 떨어지면 실시간성이 훼손됩니다. 성공적인 디지털 트윈은 현장 정확도와 데이터 경량화를 동시에 구현할 수 있는 최적화된 모델링 기술을 보유해야 하며, 이를 통해 관리자는 실시간 가시성 기반의 의사결정을 빠르게 내릴 수 있습니다. 대규모 시각화를 지원하는 고성능 UI수많은 글로벌 시설에서 수집되는 데이터를 안정적으로 표현하려면, Unity 등 단일 툴만으로는 한계가 있습니다. 따라서 통합 시각화 역량을 갖춘 인터랙티브 UI가 필요하며, 끊김 없는 실시간 동기화를 통해 현장과 디지털 환경 간의 차이를 최소화해야 합니다. 빠르고 안정적인 구축 역량플랫폼 도입이 지연되면 조직의 추진력과 기대감이 빠르게 약화됩니다. 검증된 아키텍처와 빠른 초기 설계, 리스크를 최소화할 수 있는 표준화된 구축 방식은 디지털 트윈의 조기 안착과 확산을 가능하게 합니다. 자체 인프라에서의 AI 운영 지원보안, 규제, 데이터 민감성 등의 이유로 클라우드를 회피하는 산업 환경이 많습니다. 따라서 온프레미스(On-premise) 환경에서도 AI 모델을 실시간 배포하고 운영할 수 있어야 하며, 이를 통해 신속한 분석과 보안 우위를 동시에 확보할 수 있습니다. 유연한 확장을 위한 오픈소스 전략디지털 트윈은 변화하는 기업 요구에 따라 진화해야 하는 시스템입니다. 상용 솔루션에 의존할 경우 확장성과 유지보수에 제약이 생길 수 있어, 오픈소스 기반의 유연한 아키텍처를 선택하는 것이 장기적인 운영 효율성과 비용 절감을 위한 핵심 전략이 됩니다. 디지털 트윈이 만들어 낼 실질적 성과 디지털 트윈은 이제 개념 검증을 넘어, 실제 산업 현장에서 운영 효율성과 비용 절감, 협업 방식의 변화를 이끌어내는 전략 기술로 자리잡고 있습니다. 디지털 트윈은 데이터 활용의 방식을 수평적으로 변화시킬 수 있습니다. 과거 생산·운영 부서에 한정되었던 공정 데이터를 전사 시스템과 연계함으로써, 전략·기획·물류·재무 등 비생산 부서에서도 실시간 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 이는 정보의 조직 내 ‘민주화’를 의미하며, 현장 경험이 부족한 인력도 상황을 시각적으로 이해하고 신속한 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 또한 디지털 트윈은 해외 공장과 같은 원거리 현장의 관리 효율성을 획기적으로 개선합니다. 실시간 데이터 연동과 가시화 기능을 통해 본사에서도 동일한 인터페이스로 실시간 현장 상황을 파악하고 즉각적인 품질 점검 및 생산 조정이 가능해집니다. 데이터 기반 운영 체계가 자리잡음으로써, 자율 운영 체계 구축의 기술적 기반을 마련할 수 있습니다. 정량적 성과도 분명합니다. 메타넷이 글로벌 시장을 선도하는 국내 Top 제조기업을 대상으로 진행한 실증 연구 결과에 따르면, 주요 설비의 연간 비가동 시간은 20% 감소, 사고 대응 시간은 50% 단축되었습니다. 작업자 생산성은 1인당 연간 10% 향상되었고, 공정 품질 역시 5% 이상 개선되었습니다. 이러한 개선은 불량률 감소와 고객 만족도 향상으로 이어졌습니다. 에너지 절감도 눈에 띕니다. 비효율 설비의 작동을 제어해 연간 약 5억 원의 에너지 비용을 절감했으며, 이는 ESG 경영 강화와도 연결됩니다. 또한 관리자 1인당 연간 200~300시간의 비효율 업무를 절감함으로써, 전략적 활동에 더 많은 자원을 투입할 수 있게 되었습니다. 궁극적으로는 연간 200억 원 이상의 복합적 비용 절감 효과를 실현한 고객사 사례도 나타나고 있습니다. 결국 디지털 트윈은 단순한 시각화 도구가 아니라, 전사적 성과를 정량적으로 증명하며 조직의 일하는 방식을 변화시키는 전략적 기술입니다.기업은 이를 단순한 기술 도입이 아닌, 경쟁력 강화를 위한 실질적 전환점으로 인식할 필요가 있습니다. 자율 운영을 향한 전환점, 디지털 트윈이 만드는 Next Step 디지털 트윈은 지금, 단순한 실시간 모니터링을 넘어서 예측 기반 운영으로 진화했고, 이제는 자율 운영 단계로의 전환을 앞두고 있습니다. 이 변화는 단지 기술의 발전이 아니라, 기업이 운영 방식을 어떻게 설계하고 리드할 것인가에 대한 전략적 선택을 요구하는 시점이 되었음을 의미합니다. 자율적 운영 체계로 나아가기 위해서는 기술 역량뿐 아니라, 복잡한 공정을 이해하고 실시간 데이터와 AI 기반 분석을 통합할 수 있는 운영 중심의 파트너십이 필요합니다. 실현 가능한 설계, 현장과 연결된 실행력, 전사적 확산 경험을 갖춘 파트너와의 협력이 디지털 트윈의 성패를 좌우하게 될 것입니다. 디지털 혁신의 흐름 속에서, 제조·유통업은 새로운 도약을 준비합니다. 디지털 트윈은 이를 가능케 하는 전략적 기반입니다.
2025.05.26
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이달 글로벌 IT 업계의 가장 뜨거운 키워드는 단연 ‘AI 에이전트(AI Agent)’였습니다. CES 2025 기조연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO가 "AI 에이전트는 수조 달러 시장을 이끌 핵심 기술"이라고 강조한 이후, 오픈AI, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 주요 기업들이 AI 에이전트 기술과 제품을 일제히 선보였습니다. 단순한 대화형 AI를 넘어, 사용자의 목표를 이해하고 자율적으로 작업을 수행하는 새로운 형태의 AI가 본격적으로 부상하고 있습니다. AI 에이전트란 무엇이며, 왜 주목받고 있을까요? AI 에이전트란 단순 명령 실행을 넘어, 스스로 문제를 인식하고, 상황을 판단하여, 목표를 달성하기 위한 행동을 자율적으로 수행하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 기존 챗봇이나 RPA(Robotic Process Automation)와 달리, AI 에이전트는 정보 수집, 내부 추론, 외부 실행, 결과 피드백 및 조정을 반복적으로 수행하며 스스로 진화할 수 있는 구조를 지니고 있습니다. AI 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어, 업무 생산성, 고객 경험, 그리고 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화에 혁신적 변화를 예고하고 있습니다. 특히 사용자의 개입 없이 복합적인 작업을 완수할 수 있다는 점에서 산업 전반에 파급력이 클 것으로 기대됩니다. 최근 설문조사에 따르면, 글로벌 IT 리더의 82%가 이미 AI 에이전트를 사용해 본 경험이 있으며, 95%는 향후 투자를 확대할 의향을 보였습니다. 특히 국내외를 막론하고 기업 10곳 중 7곳 이상이 향후 12개월 이내 AI 에이전트 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 유행을 넘어, 기업 운영 방식 자체를 재정의할 전략 기술로 자리잡고 있음을 보여줍니다. 글로벌 빅테크 기업들의 움직임 구글은 '구글 클라우드 넥스트 2025'에서 AI 에이전트 전략을 본격화했습니다. 새로운 AI 모델 ‘제미나이 2.5’ 출시와 함께, 멀티에이전트 시스템 구축을 지원하는 ‘에이전트 개발 키트(ADK)’, 그리고 에이전트 간 상호 연동을 지원하는 ‘A2A(Agent to Agent) 프로토콜’을 공개하였습니다. 구글은 복수의 에이전트가 유기적으로 협력하는 생태계를 조성해, 복잡한 비즈니스 과제를 분산 처리하는 구조를 지향하고 있습니다. MS는 'MS 365 코파일럿'을 기반으로 AI 에이전트 기능을 더욱 강화하고 있습니다. 최근 출시한 '리서처(Researcher)'와 '애널리스트(Analyst)'는 방대한 내부·외부 데이터를 분석해 고급 보고서를 작성하거나, 스프레드시트 데이터를 기반으로 수요 예측을 수행하는 업무 특화형 추론 에이전트입니다. 또한 '코파일럿 비전' 및 '코파일럿 액션' 기능을 통해 사용자의 맥락을 이해하고 예약 및 결제까지 스스로 수행할 수 있도록 진화하고 있습니다. 오픈AI는 'GPT-4.1'을 통해 에이전트 구동 능력을 대폭 향상시켰습니다. GPT-4.1은 코딩, 긴 문맥 이해, 지시사항 이행에서 뛰어난 성능을 보여주고 있으며, 이를 기반으로 소프트웨어 개발 업무를 자동화하는 '에이전틱 소프트웨어 엔지니어(A-SWE)'를 준비하고 있습니다. 또한 '오퍼레이터(Operator)', '딥 리서치(Deep Research)'와 같은 제품을 통해, 사용자를 대신해 웹 서핑, 문서 작성, 심층 조사 등을 수행하는 복합적 에이전트 기능을 선보이고 있습니다. 기술적 과제: 과장된 마케팅, 연결성 부족, 개인정보 보호 리스크 가트너는 현재 시장에 '에이전트 워싱(agent washing)'이 확산되고 있다고 지적하였습니다. 기존 챗봇이나 단순 RPA를 'AI 에이전트'로 과대포장하는 사례가 빈번하게 발생하고 있어, 사용자 혼란과 신뢰 저하를 초래할 수 있습니다. 또한 다양한 서비스 간 API 연동 표준이 부재하여, 에이전트 간 협업이나 복합 업무 처리가 아직 원활하지 않은 상황입니다. 이와 함께, AI 에이전트가 다루는 데이터의 폭이 확대되면서 개인정보 보호와 보안 문제도 주요한 리스크로 부상하고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 글로벌 업계는 기술 표준화에 박차를 가하고 있습니다. 앤트로픽은 'MCP(Model Context Protocol)'를 공개하여, 다양한 AI 모델과 외부 시스템 간 문맥 공유를 가능하게 하였습니다. 또한 구글은 'A2A' 프로토콜을 통해, 에이전트 간 원활한 소통과 협업을 지원하는 기반을 마련하고 있습니다. 이처럼 상호운용성 확보를 위한 기술적 노력이 AI 에이전트 생태계 확장의 열쇠로 떠오르고 있습니다. AI 에이전트 시장은 2030년까지 471억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 향후 성공적인 확산을 위해 다음과 같은 과제가 남아있습니다. 1) 에이전트 간 협업 체계 고도화: 복수의 에이전트가 자연스럽게 협력하여 복잡한 업무를 해결할 수 있는 생태계 조성이 필수적입니다.2) 기술 표준화 추진: MCP, A2A와 같은 프로토콜을 중심으로 에이전트 연결성을 강화해야 합니다.3) 신뢰성 확보: 개인정보 보호 및 보안 강화를 통해 사용자와 기업의 신뢰를 얻어야 합니다.4) 차별화된 에이전트 전략 수립: 글로벌 빅테크에 종속되지 않고, 독자적인 에이전트 역량을 확보하는 것이 장기적 경쟁력의 핵심이 될 것입니다. AI 에이전트는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간과 AI가 협업하는 새로운 비즈니스 패러다임을 만들어가고 있습니다. 앞으로의 변화는 단순한 기술 진보를 넘어, 기업의 성장 전략과 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 될 것으로 예상됩니다.
2025.04.29
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디지털 전환이 선택이 아닌 필수가 되면서, 많은 기업 및 기관은 문서중앙화 시스템(ECM)을 도입해 효율적인 문서 관리와 강화된 보안을 기대하고 있습니다.그러나 최근 문서중앙화 시스템을 도입한 일부 기업에서 해킹사례가 증가하고 있습니다. 문서중앙화 시스템은 기업 내 문서를 효율적으로 관리하고, 기업 내부 문서에 대한 보안을 강화하기 위한 목적으로 도입되지만, 랜섬웨어, 바이러스 등에 취약한 보안 위협을 받고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 더욱 안전한 문서중앙화 시스템을 만드는 ‘네임스페이스’ 방식 아키텍처에 대해 알아보겠습니다. 해킹에 취약한 파일서버 방식 아키텍처 기업 내 문서 보안을 위해 ECM을 도입함에도 해킹사례가 증가하는 원인이 무엇일까요? 정보보안 업계 관계자들은 “최근 발생하는 공공기관 및 기업의 문서 유출 사고는 파일 서버 방식의 시스템이 보안에 취약하기 때문이며, 특히 데이터 유출과 악성코드(랜섬웨어) 감염 및 확산에 취약한 문서중앙화 시스템의 아키텍처 구조가 주요 원인으로 지목되고 있다”고 파악하고 있습니다.국내 문서중앙화 솔루션 대부분은 랜섬웨어 및 악성코드 침입에 취약한 파일서버 방식으로 되어 있습니다. 파일서버 방식은 개인 PC 사용과 동일해 초기 사용 편의성이 높다는 장점이 있습니다. 하지만 파일서버 방식은 중앙 집중식 서버 구조로 랜섬웨어나 악성코드 침입에 취약하고, 문서가 특정 드라이브에 물리적으로 저장되어 있어 오히려 한 번의 보안 침해로 인해 전체 데이터 및 문서가 쉽게 유출될 수 있다는 치명적인 단점을 갖고 있습니다. 또한 사용자 수 증가에 따른 시스템 성능 저하 문제가 발생할 수 있으며, 단순 문서 저장의 개념에 머물러 있어 공유와 협업이 어렵고, 최신 IT 트렌드와의 연계 활용에도 한계가 있습니다. 이렇게 파일서버 방식이 보안이 취약함에도 불구하고, 많은 기업 및 기관들은 초기 도입 비용 및 사용 편의성이 높다는 이유로 도입하는 경우가 많습니다. 하지만 문서중앙화 시스템을 도입하는 가장 큰 이유를 다시 한 번 생각해본다면, 이러한 파일 서버 방식의 문서중앙화시스템 도입은 기업의 중요 문서 및 기밀 자산의 보안을 위해 재검토해보아야 할 것입니다. 안전한 문서중앙화 시스템 아키텍처는? 파일서버 방식과 다르게, Namespace(네임스페이스) 기반의 문서 중앙화는 문서의 실제 위치와 상관없이 가상으로 문서 자원을 관리함으로써, 랜섬웨어가 특정 드라이브를 감염시키더라도, 실제 문서가 물리적으로 해당 위치에 없기 때문에 감염을 피할 수 있습니다. 네임스페이스 방식 문서중앙화 시스템은 이렇듯 랜섬웨어 및 악성코드의 침입이 불가능한 구조로 보안 안정성이 뛰어나며, 대용량 데이터도 안정적으로 처리할 수 있습니다. 또한, 사용자 수가 증가해도 성능 저하가 없어 효율적인 시스템 운영이 가능합니다. 메타넷디엘의 ‘SOLME’ ECM 솔루션은 네임스페이스 기반으로 구축되었습니다. SOLME는 개인PC, 이메일, 파일서버 등 다양한 방식으로 분산 관리되던 기업 내부 자료를 중앙에 자동 보관, 통합, 관리해 모든 문서를 자산화하고 자료 유출을 방지합니다. 또한 SOLME는 단순히 문서를 저장 및 공유하는 것에 그치지 않고, 인공지능(AI) 대규모 언어모델(LLM) 기능을 연계해, 기업 내부 데이터 및 자료를 활용해 업무 효율성 및 생산성을 높일 수 있는 솔루션입니다. 더욱 안전한 문서중앙화 솔루션 SOLME ECM에 대해 알아보고 싶다면, 메타넷디엘과 상담하세요!
2025.03.06
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1월 말 '딥시크'가 등장하면서 전 세계가 말 그대로 발칵 뒤집혔습니다. 이 AI의 개발 비용은 560만 달러로, 메타가 '라마3'를 만들 때 투입했던 비용의 10분의 1 수준에 불과합니다. 일부에서는 이 비용이 과장됐다는 추정을 내놓기도 했지만, 어쨌든 비싼 GPU와 반도체를 쓰지 않고도 고성능의 AI를 만들 수 있다는 사실에 많은 사람들이 충격을 받았습니다. AI 정보 유출 논란딥시크가 화제가 된지 얼마 되지 않아, 국내 정부기관과 기업들은 '딥시크 사용 금지령'을 내렸습니다. 개인정보 및 기밀 유출 우려가 있었기 때문입니다. 실제로 딥시크는 사용자의 키보드 습관까지 파악하는 등, 과도한 정보를 수집하는 것으로 알려져있습니다. 캐나다의 사이버 보안 기업은 딥시크 코드에 중국 국영 통신사인 차이나모바일에 사용자 개인정보를 전송하는 기능이 숨겨져 있다고 주장하기도 했죠. 개인정보보호위원회는 이달 17일 딥시크 앱에 대해 국내 서비스 잠정 중단 조치를 내렸습니다. 개인정보위에 따르면 자체 분석을 진행한 결과, 제3사업자와의 통신 기능 및 개인정보 처리 방침 상 미흡한 부분이 확인됐습니다. 또한 앱 이용자 정보가 일부 틱톡 모회사인 '바이트댄스'로 넘어간 사실도 확인됐습니다. 한국 AI 시계 빨라지나? 개인정보 유출, 과장된 개발비 등 논란과는 별개로 딥시크가 AI 개발에 대한 인식의 전환을 가져온 것은 분명합니다. AI 개발이 천문학적인 비용으로 인해 미국 빅테크 기업만이 소화 가능한 영역이라는 것이 기존의 통념이었으나, 딥시크는 충분한 기술력을 갖춘 스타트업도 AI 모델을 개발할 수 있다는 것을 입증했습니다. 미중 AI 패권 전쟁이 치열해지는 가운데, 정부는 뒤처지지 않기 위해 부랴부랴 대응에 나섰습니다. 20일 개최된 '제3차 AI컴퓨팅 인프라 특별위원회'에서는 '월드 베스트 LLM 프로젝트' 추진 소식이 전해졌습니다. 'AI 국가대표 정예팀'을 선발해 글로벌 톱 수준의 LLM을 개발하는 것이 목표입니다. 이들에게 필요한 데이터와 GPU 등 핵심 인프라를 집중 지원할 계획입니다. 또한 고성능 GPU 1만장을 조기확보해 국가AI컴퓨팅센터 서비스를 조기 개시할 계획을 밝혔습니다. 범용 인공지능 독자 기술 확보를 위해 약 1조원 규모의 R&D 프로젝트를 추진하겠다는 방안도 언급됐습니다. 딥시크는 보안 이슈 등 다양한 후폭풍을 일으키며 미·중 AI 패권 경쟁의 신호탄이 됐습니다. 우리 정부도 AI 경쟁력 강화를 위해 나섰지만, 단순한 자원 투입만으로는 글로벌 시장에서 살아남기 어렵다는 지적이 나옵니다. 전문가들은 AI 안보 강화를 위해 자체 AI 역량 확보가 필수적이라며, 이를 뒷받침할 실효성 있는 규제 개선과 투자가 필요하다고 강조합니다. 딥시크가 촉발한 변화 속에서 한국 AI 산업이 도약할 수 있을지, 앞으로의 대응이 주목됩니다.
2025.02.26
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숨가쁜 속도로 AI(인공지능) 기술이 발전하고 이를 뒷받침하는 생태계도 빠르게 성장하고 있습니다. 이제 한 발 떨어져서 AI를 관찰, 분석하던 단계에서 대학의 핵심 역량으로 전환시키는 접근이 요구되는 시점입니다. AI 인프라는 대학에 필요한 어답티브 러닝 시스템, AI 조교 및 챗봇 같은 AI 서비스의 개발과 운영을 위해 우선적으로 갖춰야 할 환경입니다. 대학의 요구 사항이 잘 반영된 AI 인프라는 대학의 AI 서비스 개발과 운영 효율 그리고 성공적 활용을 보장하는 토대입니다. 오늘 포스팅에서는 대학의 성공적인 AI 인프라 구축에 필요한 기술 항목을 정리했습니다. AI 인프라 구성 요소 대학이 목표한 결과 달성을 지원할 수 있는 AI 인프라 구축에는 다양한 요소들이 포함됩니다. 데이터 관리 시스템을 시작으로 AI 플랫폼과 툴, 컴퓨팅 시스템 및 네트워크가 요구되고 이들 요소들을 구조적으로 통합하고 활용하기 위한 구축 전략과 방법론이 필요합니다. 하나씩 살펴보겠습니다. ▶ 데이터 저장 & 관리AI 구현에는 안전성, 확장성, 그리고 중앙 집중화된 데이터 관리가 필수적입니다. 이를 위해 구조화된 데이터뿐만 아니라 비구조화된 데이터, 이미지 등 다양한 유형의 데이터를 신속하게 처리하고, 정제·변환·관리할 수 있는 체계적인 데이터 관리 체계가 필요합니다.▶ 컴퓨팅 시스템 AI 모델 생성, 학습과 추론에는 많은 컴퓨팅 자원이 투입됩니다. 온프레미스, 클라우드 및 두 방식을 섞은 하이브리드 모델이 가능합니다. 요즘은 시간과 비용에서 장점을 가진 클라우드 방식을 선호하는 대학이 많습니다. ▶ AI플랫폼 & 툴AI 서비스에 최적화된 AI 모델 개발(텐서플로우, 파이토치 등), 모델 훈련(MLflow, W&B), 배포(도커, 쿠버네티스), 모니터링 및 관리 기능을 제공하는 요소들로 수준 높은 AI 서비스를 구현하는 핵심입니다.▶ 네트워크AI 서비스 개발과 운영 과정에는 대량의 데이터 트래픽이 발생하기 때문에 이를 위한 고대역폭의 네트워크 능력이 요구됩니다.▶ 보안AI가 이용할 민감 데이터를 보호하고 개인정보보호법 등 규정 준수를 위해 접근 제어, 암호화 같은 강력한 보안 체계를 필요로 합니다. 데이터 저장 & 관리 데이터는 AI 서비스 수준을 결정하는 지표입니다. 따라서 관련성 높은 양질의 데이터가 많을수록 AI 모델의 성능도 좋아집니다. 체계적 데이터 관리가 필요한 이유입니다. - 데이터 관리 AI 데이터의 저장 및 관리 방식을 의미합니다. 최근에는 원본 데이터를 데이터 레이크에 저장하고, 특정 AI 서비스에 활용할 데이터를 정제·처리하여 데이터 웨어하우스에서 관리하는 하이브리드 방식을 택하는 대학이 늘고 있습니다. - 데이터 저장데이터 저장 방식으로는 확장성과 경제성이 뛰어난 클라우드 스토리지, 높은 데이터 통제력을 제공하는 온프레미스, 그리고 두 방식을 결합한 하이브리드 모델을 활용할 수 있습니다. - 데이터 관리 툴AI 데이터 관리를 위해 오라클 같은 DBMS, 하둡 및 스파크 등의 빅데이터 처리 프레임워크, ETL 등 데이터 통합 툴 및 데이터 에셋 발견, 분류와 기록을 위한 데이터 카달로그 툴이 필요합니다. - 데이터 거버넌스 & 보안 AI 데이터의 소유권, 품질, 접근 권한 및 개인정보 보호와 관련된 명확한 정책이 수립되어야 합니다. 또한, 이를 실행하기 위한 접근 제어, 암호화, 데이터 마스킹, 정기 감사, 그리고 규정 준수 방안이 마련되어야 합니다. - 데이터 라이프 사이클AI 데이터 입력, 저장, 처리, 분석과 학습, 모델 배포 및 아카이빙 그리고 삭제로 이어지는 데이터 라이프 사이클 정의와 운영 프로세스 수립이 필요합니다. 컴퓨팅 시스템 AI 서비스 개발과 운영에는 많은 컴퓨팅 자원이 필요하며, 높은 비용 구조와 전문적 관리 역량이 요구됩니다. 따라서, 비용, 인력, 기술적 역량 등을 종합적으로 고려한 AI 인프라용 컴퓨팅 체계 기획이 필수적입니다. - 컴퓨팅 자원가장 기본적인 자원인 CPU를 포함해 GPU, TPU와 특정 AI 서비스에 맞춘 커스텀 하드웨 개발에 이용되는 FPGA 등이 필요할 수 있습니다. - 컴퓨팅 방식확장성과 경제성이 높은 클라우드, 대학 자체적으로 관리 및 통제 가능한 온프레미스 빙식 및 둘을 합친 하이브리드를 선택할 수 있습니다. - 고려 사항대학에 가장 적합한 컴퓨팅 체계를 선정하기 위해 AI를 적용할 업무의 요건, 비용 구조, 확장성 및 관련 인력 현황 그리고 유지보수 방식 등을 고려해야 합니다. AI 플랫폼 & 툴 AI 플랫폼은 AI 모델 구축, 학습, 배포에 필요한 모든 구성 요소를 통합적으로 제공하는 솔루션이며, AI 툴은 AI 워크플로 내에서 특정 작업을 수행하는 전문화된 도구로 정의할 수 있습니다. 대학은 목표하는 AI 서비스 모델과 특성에 맞춰 적절한 플랫폼과 툴을 선택할 수 있습니다. - AI 플랫폼AI 플랫폼은 5가지 기능 - AI 모델 개발(텐서플로우 등), 데이터 준비, 모델 훈련(MLflow 등), 배포, 모니터링 & 관리 -을 제공합니다. - AI 툴필요한 AI 툴에는 개발 언어(파이썬 등), 머신러닝 프레임워크(텐서플로우 등), 데이터 사이언스 라이브러리(넘피 등), 딥러닝 라이브러리(케라스 등) 및 기계 학습 라이프사이클을 관리하는 MLflow 등을 포함됩니다. - 고려 사항최적의 AI 플랫폼과 툴 선정하기 위해 대학이 고려할 사항은 다음과 같습니다.AI 프로젝트 요건 | 사용 편리성 | 예상 비용 | 확장성 | 대외 시스템 통합 | 커뮤니티 및 지원 네트워크 AI 개발 작업은 네트워크 의존도가 매우 높으며, 특히 대규모 데이터셋과 분산 처리가 필요한 작업에서는 더욱 중요합니다. 네트워크는 컴퓨팅 시스템과 AI 플랫폼의 성능을 극대화하기 위한 필수적인 기반 인프라입니다. - 주요 기능잘 구성된 네트워크는 AI 모델 학습 과정에서 생기는 데이터 전송(스토리지 <-> 컴퓨팅 시스템 <-> AI 워크플로우), 멀티플 GPU와 서버를 이용한 분산 학습 그리고 대량의 트래픽이 발생하는 AI 모델 배포 작업의 안정적 처리를 보장합니다. - 주요 기술AI 서비스 개발을 위한 네트워크 환경에 이더넷, HPC와 AI 클러스트에 사용되는 인피니밴드, 네트워크 성능 최적화를 위한 SDN, 최적의 메모리 활용을 위한 RDMA 기술 등을 연계해서 활용하는 경우가 늘고 있습니다. - 고려 사항AI 개발과 운영 효율을 높여줄 수 있는 네트워크 인프라를 위해 네트워크 대역폭 확보, 지연 시간 최소화 대책, 최적의 데이터 흐름과 성능 보장을 위한 네트워크 토폴로지 설계, 네트워크 혼잡 제어 대책 그리고 확장성이 검토돼야 합니다. 물론 보안은 두 말하면 잔소리입니다. 보안 AI 서비스 개발과 운영에서 보안은 절대 타협할 수 없는 요소입니다. 특히 대학에서는 학생과 교직원의 민감한 데이터 및 기밀 연구 데이터를 보호해야 하기 때문에, AI 서비스 기획 단계부터 철저한 보안 전략 및 체계적인 계획 수립이 필수적입니다. - AI 보안 위험AI학습 데이터에 악성 코드를 숨겨 놓는 데이터 포이즈닝, 학습 데이터나 모델을 조작하는 모델 인버전 공격과 입력 데이터를 왜곡하는 애브버세리얼 공격 등이 AI 확산과 함께 증가하기 때문에 보안체계도 이에 맞게 진화해야 됩니다. - 주요 기술AI 데이터 보안에는 암호화, 접근 제어, 데이터 검증과 민감 정보 제거 기술을 적용하고, AI 모델에는 애드버세리얼 공격에 대비한 모델 하드닝, AI모델 무결성 점검, 모델 버전 관리 및 주기적 감사 기술을 이용할 수 있습니다. 또한 AI 서비스에는 입력 검증, 사용자/권한 인증 및 보안 테스트 실행 등을 추천합니다. 최근에는 AI 기술을 이용한 침입 탐지, 악성코드 탐지, 비정상 행위 및 취약성 스캐닝 보안 기법도 많이 활용하고 있습니다. - 고려 사항검증된 보안 기술은 안전한 AI 서비스 개발과 운영을 보장합니다. 하지만 기술만으로는 완벽한 보안을 담보할 수 없습니다. 기술 도입과 더불어 데이터 수집과 저장, 사용, 삭제 관련 기준과 프로세스(즉, 라이프 사이클)를 정의하고 대학 내부의 데이터 사일로 통합 및 관리 체계도 고려되어야 합니다. 그리고 마지막으로 데이터를 다루는 인원 대상의 보안 교육이 주기적으로 이뤄져야 합니다. AI 인프라 구축은 대학의 지속 가능성을 확보하기 위한 전략적 투자로 해석되어야 합니다. 완성도 높은 AI 서비스의 개발과 운영을 지원하기 위해서는 데이터 저장 및 관리, 컴퓨팅 체계, AI 플랫폼 및 툴, 네트워크, 보안의 다섯 가지 핵심 요소를 면밀히 검토해야 합니다. 지속 가능한 AI 인프라는 기술만으로 완성되지 않습니다. 기술뿐만 아니라 명확한 데이터 관리 정책과 프로세스(데이터 라이프사이클) 정의, 그리고 관련 인력을 위한 교육과 훈련 프로그램이 함께 마련되어야 합니다. 대학 내 AI 인프라 구축에 관심이 있으시다면, 메타넷디엘과 상담하세요!
2025.02.18
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최근 기업들은 인공지능을 통한 혁신을 꾀하고 있습니다. 델 테크놀로지스는 기업이 AI를 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 '델 AI 팩토리'를 선보이고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 델 AI 팩토리가 무엇인지 자세히 알아보겠습니다. 델 AI 팩토리란? 델 테크놀로지스의 'AI 팩토리'는 기업이 AI를 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션 및 서비스 생태계입니다. 이 플랫폼은 서버, 스토리지, 네트워크 등 델의 엔드투엔드(E2E) AI 포트폴리오를 기반으로 구축되었으며, 엔비디아, 인텔, 스노우플레이크 등 다양한 파트너사와의 협력을 통해 개방형 생태계를 형성하고 있습니다. 즉, 기업은 생성형 AI를 포함한 모든 AI 워크로드를 지원할 수 있는는 '델 AI 팩토리' 솔루션을 통해 비즈니스 혁신을 빠르게 추진할 수 있습니다. 'AI 팩토리'는 기업의 AI 도입을 가속화하고, 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 기업은 데이터 수집 및 저장부터 분석, 모델 구축, 훈련, 추론, 비즈니스 적용에 이르는 AI 수명주기 전반을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 특히, 델의 AI 팩토리는 기업의 고유한 AI 수요를 충족시키기 위해 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 비용을 효율적으로 관리하고 투자 대비 수익(ROI)을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 강력한 데이터 보호 솔루션을 통해 기업의 데이터를 안전하게 보호하고, 지적 재산을 보호하여 위험을 줄이고 신뢰를 구축할 수 있습니다. 유티모스트INS와 함께하는 델 AI 팩토리 도입 유티모스트INS는 델 AI 솔루션을 제공하는 전문 파트너사로, 인공지능 워크로드를 지원하기 위한 종합적인 인프라, 소프트웨어 통합, 클라우드 전략 및 전문 서비스를 제공합니다. 인프라스트럭처는 AI 팩토리의 토대입니다. 유티모스트INS는 데스크탑부터 클라우드에 이르는 광범위한 델의 AI 포트폴리오를 제공하여, AI 투자 규모를 적절히 조정하고 어디서나 AI를 유연하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 최적화 서버, 스케일아웃 스토리지, 하이퍼컨버지드 인프라(HCI), 데이터 보호 등 다양한 인프라를 지원합니다. 또한, 개방형 생태계를 통해 다양한 툴과 데이터 소스를 활용하여, 고객이 데이터를 완벽하게 제어하면서도 커뮤니티와의 협업을 촉진하는 오픈 소스 환경에서 생성형 AI를 지원합니다. 델의 전문팀과 유티모스트INS는 개방형 파트너 생태계를 갖추고 있어, 포괄적인 지원을 통해 고객이 원하는 AI 혁신 활동을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 유티모스트INS는 엔드 투 엔드 AI 솔루션을 통해 데이터 수집부터 모델 배포까지 전 과정을 가속화하며, 확장성과 보안을 강조합니다. 고객은 사전 검증된 아키텍처와 파트너 생태계를 통해 신속한 AI 도입이 가능합니다. 작성: 유티모스트INS Dell Cloud 사업본부
2025.02.14
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많은 기업이 디지털 전환(DX)의 길을 걷고 있습니다. 그리고 이 길은 최근 인공지능 전환(AX)으로 이어지고 있습니다. 이런 변화 속에서 엔터프라이즈 컴퓨팅은 클라우드 네이티브라는 구조적 변화의 시기를 맞이하고 있습니다. 이 모든 변화를 관통하는 키워드는 바로 ‘오픈 소스’입니다. 하이브리드 시대를 주도하는 오픈 소스 프로젝트 DX, AX 전환은 클라우드 네이티브 인프라와 플랫폼 상에서 이루어집니다. 물리적 인프라는 가상 머신(VM), 컨테이너를 중심으로 하이브리드화 되어 가고 있습니다. 이를 주도하는 것은 오픈스택(OpenStack), 오픈시프트(OpenShfit) 같은 오픈 소스 프로젝트입니다. 조금 더 자세히 알아볼까요? 대다수의 엔터프라이즈 IT 환경은 VM과 컨테이너가 공존하는 컴퓨팅 환경으로 진화하고 있습니다. 기존 애플리케이션은 VM 환경에서 안정적으로 운영되고, 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션은 컨테이너 기반으로 개발 및 배포됩니다. 이러한 환경에서 오픈 소스는 상용 솔루션의 한계를 극복하고, 유연하고 확장 가능한 인프라 구축을 위한 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 오픈 소스 기반 컨테이너 기술은 AX 전환의 핵심이기도 합니다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하여 효율성과 유연성을 극대화하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 쿠버네티스는 기업들이 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 환경을 통합하여 운영하는 하이브리드 클라우드 전략의 핵심으로 자리매김했습니다. 마치 퍼즐 조각을 맞추듯, 쿠버네티스는 다양한 환경을 하나로 연결하여 효율적인 IT 운영을 가능하게 합니다. 오픈 소스를 향한 부담 VM과 컨테이너가 공존하는 복잡한 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 오픈 소스는 특정 기업과 기술에 종속 걱정 없이 기술 주권을 강화할 수 있는 기회를 제공합니다. 하지만 여전히 오픈 소스에 대한 부담이 존재하기도 합니다. 과거에는 오픈 소스 기술에 대한 안정성과 신뢰할 수 있는 기술 지원 업체가 없는 것이 문제였습니다. 이는 2025년 현재 더 이상 걱정 거리가 아닙니다. 레드햇을 필두로 주요 오픈 소스 프로젝트의 기업의 눈 높이에 맞는 패키징 전략과 기술 지원 체계를 갖춘 기업들의 생태계가 안정적으로 구축되어 있습니다. 그렇다면 현재 시점에서 볼 때 기업이 느끼는 오픈 소스의 부담은 무엇일까요? 바로 오픈 소스 기술 스택을 현재 컴퓨팅 환경에 맞게 최적화하여 도입하는 것입니다. 가령 서버, 스토리지, 네트워크 등의 인프라 가상화부터 시작해 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼 구축, CI/CD 기반 DevOps 파이프라인 정립, 마이크서비스 아키텍처 기반 앱 개발 등을 위한 광범위한 오픈 소스 기술 스택이 기업의 컴퓨팅 환경에 맞게 유기적으로 통합해 도입해야 합니다. 여기에 요즘 모든 조직의 1순위 과제가 된 AI 전략 실행 역시 현재 사용 중인 개발, 보안, 운영 환경과 정책에 맞게 최적화하여 쿠버네티스 같은 오픈 소스 기술 스택을 통합해야 도입해야 합니다. 오픈 소스 시대의 기술 내재화 살펴본 바와 같이 DX와 AX가 기업의 핵심 과제로 떠오르면서 오픈 소스 기술은 이러한 변화를 가속화하는 필수 요소가 되었습니다. 오픈 소스 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 '기술 내재화'에 대한 새로운 시각이 필요합니다. 과거에는 기술 내재화를 단순히 외주 개발을 맡긴 후 소스 코드를 확보하거나 특정 솔루션의 운영 능력을 키우는 것으로 생각했습니다. 하지만 오픈 소스가 DX, AX의 엔진 역할을 하는 시대의 기술 내재화는 좀 더 넓은 의미를 갖습니다. 이제는 오픈 소스 생태계 전체를 이해하고, 끊임없이 변화하는 기술 트렌드를 읽어내는 능력이 중요합니다. 마치 뷔페에서 나에게 맞는 음식을 선택하듯, 다양한 오픈 소스 기술 중에서 우리 조직에 필요한 것을 골라내고, 이를 조합하여 최적의 시스템을 구축할 수 있는 안목을 갖춰야 합니다. 물론 이러한 능력을 하루 아침에 갖추기는 어렵습니다. 락플레이스와 같은 오픈 소스 전문 기업의 도움을 받는 것이 효과적인 전략이 될 수 있습니다. 락플레이스는 운영체제부터 컨테이너 플랫폼, 데이터베이스, 미들웨어까지, 기업 IT 환경 전반에 걸쳐 오픈 소스 솔루션을 제공하고, 이를 기업 환경에 맞게 최적화하여 구축, 운영할 수 있도록 지원합니다. 마치 경험 많은 셰프의 레시피를 전수받는 것처럼, 락플레이스의 노하우를 통해 오픈 소스 기술을 빠르게 내재화할 수 있습니다. 오픈 소스 시대의 기술 내재화는 단순히 기술을 '소유'하는 것이 아니라, 기술을 '이해'하고 '활용'하는 능력을 키우는 것입니다. 락플레이스와 함께라면 오픈 소스라는 넓은 바다에서 길을 잃지 않고 성공적으로 항해할 수 있습니다. 오픈 소스 기술에 대해 더 알고 싶으시거나 도움을 받고 싶으시다면, 락플레이스와 상담하세요!
2025.02.06
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지난 12월 26일 'AI 기본법'이 국회 본회의를 통과하고, 이달 14일 국무회의에서 의결되면서 우리나라는 유럽연합(EU)에 이어 두 번째로 AI 관련 법안을 제정한 국가가 됐습니다. 이에 기반해, 정부는 AI 기본법의 세부 시행령 구성에 박차를 가하고 있습니다. AI 기본법이란? 'AI 기본법'의 정식 명칭은 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'입니다. AI 산업을 지원하고 규제할 법적 근거를 담고 있죠. 정식 시행은 2026년 1월부터 입니다. 이 법안은 AI에 관한 국가 차원의 거버넌스 체계를 정립하고 AI 산업의 체계적 육성과 위험 사전 예방을 위한 법적 기반을 제공합니다. 주요 내용으로는 인공지능 기본계획 수립·시행, 대통령 소속의 국가인공지능위원회 설치, 과학기술정보통신부 장관의 인공지능정책센터 지 정, 인공지능안전연구소 운영 등이 포함됩니다. 특히 고영향 AI와 생성형 AI를 규제 대상으로 포함시켜, 이들에 대한 투명성 확보 의무, 안전성 확보 의무, 사업자 책무를 규정했습니다. 이러한 AI 기본법 제정으로 그동안 법 부재로 인한 회색지대였던 국내 AI 산업이 AI R&D, 학습용 데이터, AI 데이터센터, 집적단지 구축 등의 진흥 토대를 마련하게 되었습니다. AI 기본법 제정 이후 정부의 후속 조치 정부는 AI 기본법의 효과적인 시행을 위해 다양한 후속 조치를 진행하고 있습니다. 우선 과학기술정보통신부는 하위법령 정비단을 출범시켜 시행령 초안을 신속히 마련하고 있으며, 이 정비단에는 정부와 산업계, 학계, 법조계 전문가들이 참여할 예정입니다. 또한 과기정통부는 1조원 규모의 범용인공지능 개발사업을 기획·추진하고, AI 전환 스타트 업 및 신산업 분야 기업 성장을 위한 정책펀드를 지원할 계획입니다. 2030년까지 국가 'AI 컴퓨팅 센터' 구축을 추진하고 있으며, AI 분야를 국가전략기술에 추가해 세액공제 지원도 강화할 방침입니다. 더불어 2월 중 데이터센터 구축과 관련한 불필요한 규제 개선 등의 내 용이 담긴 AI 컴퓨팅 인프라 종합대책도 발표할 예정입니다. AI 기본법, 무엇을 보완해야 할까? AI 기본법이 제정되었지만, 여러 전문가들은 보완이 필요한 부분들을 지적하고 있습니다. 가장 큰 문제점은 고영향 AI에 대한 정의와 범위가 모호하다는 것입니다. 현재 법은 고영향 AI를 '사람의 생명, 신체의 안전 및 기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험을 초래할 우려가 있는 인공지능시스템'으로 규정하고 있지만, 구체적인 예시와 범위는 정해져 있지 않습니다. 또한 단순 민원만으로도 정부가 사실조사에 나설 수 있도록 한 부분이 지나친 규제가 될 수 있다는 우려도 제기되고 있습니다. 생성형 AI 개발에 필요한 학습 데이터 목록 공개 등에 대해서도 저작권 보호와 산업 진흥 사이에서 균형 잡힌 접근이 필요한 상황입니다. 전문가들은 초기에는 규제보다 진흥에 초점을 두어야 한다고 조언하고 있습니다.
2025.01.31