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안랩클라우드메이트, 고객 맞춤형 AI 어시스턴트 구축 플랫폼 'ACMEi' 출시 [이코노믹데일리] 안랩의 클라우드 MSP 전문 자회사 안랩클라우드메이트가 기업의 AI 어시스턴트 구축 부담을 획기적으로 줄여줄 ‘ACMEi(애크미아이)’ 플랫폼을 출시했다고 6일 밝혔다. ‘ACMEi’는 기업이 보유한 데이터와 안랩클라우드메이트가 제공하는 데이터를 기반으로 기업 스스로 손쉽게 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. ‘ACMEi’는 데이터 전처리 자동화, 간편한 AI 어시스턴트 구현, 구독형 보안·운영 통합 관리 서비스 등 기업 환경에 최적화된 AI 어시스턴트 구축을 위한 ‘원스톱 서비스’를 제공하는 것이 특징이다. 플랫폼의 핵심 기능 중 하나는 데이터 전처리 자동화다. ‘ACMEi’는 기업이 가진 방대한 데이터를 자동으로 분류하고 정제하여 AI 어시스턴트 적용에 용이하게 만들어준다. 더불어 공공 데이터, 법령 정보 등 안랩클라우드메이트가 자체 보유한 데이터도 기본으로 제공하여 기업의 데이터 활용도를 높였다. 이를 통해 기업들은 데이터 전처리 과정에 소요되는 시간과 노력을 절감하고 더욱 풍부한 데이터 기반의 맞춤형 데이터 레이크를 빠르게 구축할 수 있다. 데이터 레이크는 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있도록 구축된 통합 저장소를 의미한다. ‘ACMEi’는 또한 직무 및 업종별 LLM(대규모 언어 모델) 이용 서비스 템플릿을 기본으로 제공하여 AI 어시스턴트 구축 편의성을 높였다. 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용하여 AI 어시스턴트가 기존 학습 데이터뿐만 아니라 외부 최신 정보까지 활용해 답변 정확도를 높일 수 있도록 설계되었다. RAG 기술은 AI가 외부 정보를 검색하여 답변 생성에 활용함으로써 LLM의 답변 성능을 향상시키는 기술이다. 기업 고객은 이러한 기능을 바탕으로 복잡한 코딩 작업 없이도 제조, 의료, 교육 등 다양한 산업 분야에 특화된 AI 어시스턴트를 간편하게 구축할 수 있으며 지속적인 데이터 업데이트를 통해 AI 어시스턴트의 신뢰도를 높여나갈 수 있다. ‘ACMEi’는 구독형 플랫폼 형태로 제공되며 AI 어시스턴트 운영에 필요한 통합 관리 서비스와 보안 기능도 함께 제공한다. 안랩클라우드메이트는 MSP 운영 노하우를 바탕으로 인프라 및 데이터 보안 관리 서비스를 제공하여 기업 고객이 데이터 유출 및 개인정보보호에 대한 걱정 없이 안전하게 AI 서비스를 이용할 수 있도록 지원한다. 기업은 ‘ACMEi’ 플랫폼 하나로 AI 프로젝트의 초기 도입부터 운영, 유지보수까지 통합 관리하여 비용 효율성을 높일 수 있다. 최광호 안랩클라우드메이트 COO는 “데이터 전처리부터 AI 어시스턴트 구축, 보안 및 운영 지원까지 ‘원스톱’으로 제공하는 ‘ACMEi’를 통해 기업들이 데이터 가치를 극대화하고 업무 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 안랩클라우드메이트는 ‘ACMEi’ 출시를 기념하여 3개월 무료 체험 및 라이선스 비용 할인 등 다양한 프로모션을 진행한다. 자세한 내용은 안랩클라우드메이트 홈페이지에서 확인할 수 있다.2025-03-06 14:51:00
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다 쓴 배터리 쏟아져 나온다…'사용 후 배터리' 시장 주목해야 [이코노믹데일리] 국내 배터리 기업들이 리튬인산철(LFP) 배터리 개발을 확대하는 가운데 그에 비례한 막대한 양의 폐배터리가 발생할 것으로 전망된다. 이러한 흐름에 맞춰 폐배터리의 친환경 배출을 위한 규제와 재활용 배터리 시장 육성이 필요하다는 의견이 나온다. 25일 김필수 대림대 자동차학과 교수는 “앞으로 중고·폐배터리가 국내 시장에서만 연간 5만개씩 쏟아져 나올 것”이라며 “특히 LFP 배터리 재활용 및 폐기를 위한 대책을 마련해야 한다”고 말했다. 현재 전기차에 사용되는 LFP 배터리 무게는 평균 500kg에 달한다. 시장에 유통된 물량이 5만개 가량 된다고 가정해 계산하면 전기차에서만 앞으로 연간 2만5000t의 폐배터리가 쏟아져 나오는 셈이다. 시장 조사 기관인 SNE리서치도 전기차 보급이 확대되면서 전세계 배터리 재활용 시장이 오는 2030년 535억6900만 달러(약 71조원)에서 2040년 1741억2000만 달러(약 232조원) 규모로 성장할 것이란 보고서를 내놓은 바 있다. LFP배터리 재사용이 주목받은 지는 얼마 되지 않았다. 애초에 재사용을 염두에 두고 전기차에 활용된 것이 아니기 때문이다. 세계 전기차 시장이 일시적 수요 정체 현상(캐즘)에 부딪히자 중국을 필두로 한 전기차 업체들이 LPF배터리를 적극 도입했다. LFP배터리는 가격이 저렴하고 내화성이 높기 때문에 저가용 전기차와 에너지저장장치(ESS) 등에 활용도가 높아 주목받았다. LFP시장은 현재 중국 업체가 선점하고 있으며 최근 비야디(BYD)가 국내에 공개해 인기를 끌었던 3000만원대 저가형 전기차 ‘아톰 3’에도 이 배터리가 장착됐다. 그러나 LFP 배터리는 삼원계(NCM) 배터리에 비해 재활용이 어렵고 리튬 회수율이 떨어진다는 문제가 있다. 최근에는 LFP 배터리를 친환경적으로 재활용할 수 있는 신기술 개발이 진행되면서 전기차 배터리 수명 기준인 80% 이하로 성능이 저하되면 에너지저장장치(ESS)용으로 재활용하는 등 대안도 제기되고 있다. 한국원자력연구소는 최근 LFP 배터리를 산성 용액으로 처리해 재활용하던 기존 방식과 달리 염소 기체를 사용하는 방식을 개발했다. 이 방식을 사용하면 리튬을 재사용이 용이한 염화리튬 형태로 추출할 수 있으며 인산철도 손상 없이 추출할 수 있다. 배터리 재활용 전문기업 배터리솔루션즈도 지난달 국내 최초로 LFP 배터리를 재활용할 수 있는 전처리 시설을 완공하는 등 LFP 배터리 재활용 시장 확대에 대비하고 있다. 일각에서는 장기적으로 재활용 기술 개발을 통해 배터리 업계의 경쟁력을 강화할 수 있다는 의견이 나온다. NCM배터리는 재활용을 통한 회수율이 높으며 NFP배터리도 장기적으로는 점차 회수율이 올라갈 수 있기 때문이다. 정부도 오는 2027년부터 배터리 이력 정보 통합 포털을 개설해 관리하고 전기차 구매·수리 시 중고 배터리 장착이 가능하도록 장려할 예정이라고 밝힌 바 있다. 다만 업계에서는 복잡한 행정 절차로 인해 실제 지원이 필요한 영세 업체들이 진입하기 어려워 행정 절차 간소화 등 개선이 필요하다는 의견이 제기되고 있다. 강천구 인하대 에너지자원공학과 초빙교수는 "국내 배터리 업계 경쟁력 악화 요인 중 하나는 원료 확보와 수급의 문제"라고 지적하며 "폐배터리 재활용 산업의 적극적인 육성이 공급망 문제에서 비롯된 불안정을 해소하고 가격 변동을 안정화시켜 수익성을 끌어올리는 방편이 될 수 있다"고 말했다2025-02-25 18:25:33
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GCCL, R&D 성과 발표…알츠하이머병·파킨슨병 관련 연구 성과 주목 [이코노믹데일리] 임상시험검체분석 기관인 GCCL은 27일 제6회 웨비나를 통해 지난 1년간의 R&D(연구개발) 성과를 발표했다. 이번 웨비나는 GCCL R&D 유닛 팀장인 현재욱 박사가 주도했으며 △중추신경계(CNS) △면역원성(Immunogenicity) △세포 및 유전자 치료법(CGT) 등 주요 분야에서 임상시험 품질 향상을 위한 연구 결과가 공유됐다. 현재욱 팀장은 파킨슨병과 알츠하이머병 같은 주요 신경퇴행성 질환에서 α-syn SAA(α-synuclein seed amplification assay, 알파시누클레인 시드 증폭 검정)의 역할 및 임상적 중요성을 강조하며 이 바이오마커(세포·혈관·단백질·DNA등으로 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표)가 질환의 병리적 진행 추적과 치료 효과 평가에 있어 중요한 단서를 제공할 가능성이 높다고 설명했다. 특히 α-syn SAA는 파킨슨병에서 대표적으로 나타나는 뇌질환 바이오마커로 신경세포 간 신호전달에 필수적인 도파민 성분이 분비·생성·역할을 제대로 하지 못하면서 근육 및 운동능력이 저하된다. 또한 α-syn SAA는 2018년 이후 미국 국립노화연구소(NIA)와 알츠하이머병 협회(AA)의 가이드라인에 등재되면서 중요성이 더욱 높아졌다. GCCL은 대표적인 결과로 파킨슨 환자의 뇌를 기반으로 한 α-syn SAA in Brain에서 △재조합단백질(Recombinant protein) △형광물질(Thioflavin T conc) △Silica Bead(세포실험 시 질병 관찰을 위한 소재) △Serial Dilution Thioflavin T conc △Serial Dilution Temperature 등의 실험을 수행했다. 그 결과 Cerebellum lysate과 Whole lysate, Thalamus lysate 간 신호 강도와 발생 시점이 사용된 Detergent(세포 용해 과정에서 세포막을 파괴하고 단백질을 추출하기 위해 사용되는 계면활성제)와 region(뇌의 특정 부위)에 따라 달라짐을 확인했다. 현 팀장은 "α-syn SAA 분석법을 어느 정도 구축했다고 판단해 다음 단계로 뇌척수액(CSF) 분석을 진행했다”며 "분석 결과 파킨슨병은 대부분 증폭이 나타난 반면 알츠하이머는 일부 샘플에서만 증폭이 관찰됐다”고 설명했다. GCCL은 CSF 분석에 이어 최종 목표인 혈액 분석법을 개발했다. 이 방법은 샘플 전처리 단계에서 마그네틱 시스템을 활용해 α-syn SAA를 선별적으로 농축하는 방식으로 진행됐다. 실험 결과 IP(면역침강)를 거치지 않은 샘플에서는 증폭이 뚜렷하지 않은 것이 관찰되며 IP의 중요성을 확인할 수 있었다. 현 팀장은 "다양한 결과들을 통해 파킨슨 환자의 'pathological blood biomarker(병리학적 혈액 바이오마커) 분석법'을 개발한 것이 큰 성과"라며 "또한 해당 분석법이 미국 가이드라인 내용처럼 알츠하이머 질환 판단 및 임상대상자 대상 기준에도 활용 가능하다는 점에서 중요하다"고 말했다. GCCL의 이번 연구 성과는 파킨슨병 조기 진단 및 치료에 획기적인 전환점을 마련할 것으로 전망된다. 특히 혈액 분석법은 환자의 부담을 줄이고 접근성을 높여 파킨슨병 진단율을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.2024-11-27 22:57:48
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업스테이지, 차세대 문서 처리 AI 'Document Parse' 공개 [이코노믹데일리] 업스테이지가 차세대 OCR(광학 문자 인식) 모델인 Document Parse를 17일 공개했다. 이 모델은 복잡한 문서 구조에서도 정확하고 빠른 분석을 자랑하며 LLM(대규모 언어 모델) 활용에 최적화되어 다양한 산업 분야에서 업무 혁신을 이끌 것으로 기대된다. Document Parse는 기존 OCR 기술의 한계를 넘어 다중 열이나 테이블을 포함한 복잡한 문서 구조에서도 탁월한 분석 성능을 보인다. 이를 통해 문서를 HTML과 같은 구조화된 형식으로 변환해 기업과 기관이 대규모 언어 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 업스테이지는 Document Parse의 공개를 통해 데이터 전처리 정확성, 속도, 사용성 등에서 가장 앞선 기술을 선보였다. 업스테이지는 성능 측정을 위한 문서 구조 분석 벤치마크 DP-Bench도 함께 발표했다. 이 결과에 따르면 Document Parse는 AWS와 MS 등 빅테크 기업의 관련 서비스보다 정확도가 5% 이상 높은 것으로 나타났다. 또한 1분에 100장을 처리할 수 있는 속도를 기록해 AWS Texttract와 비교해 10배, LamaParse보다 5배 빠른 성능을 자랑했다. 특히 DOCX, PDF, PPTX, PNG 등 다양한 문서 형식의 처리가 가능하며 수식 인식과 이미지 추출 기능도 추가됐다. HTML 외에도 헤더와 테이블을 마크다운 형식으로 제공해 LLM 사용자가 문서의 토큰 크기를 줄일 수 있어 효율성을 높였다. 업스테이지는 2023년 AI OCR 경진대회 ICDAR에서 아마존, 엔비디아 등을 제치고 1위를 차지한 바 있다. 이를 바탕으로 보안이 중요한 금융권과 제조업 등에서 주요 고객을 확보했으며 Document Parse를 통해 대규모 문서의 디지털 전환과 LLM 활용을 원하는 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 김성훈 업스테이지 대표는 “Document Parse는 기업의 기존 문서를 가장 정확하게 자산화하여 대규모 언어 모델에 효율적으로 적용할 수 있도록 돕는 최적의 도구”라며 “업무 혁신을 현실화할 수 있을 것”이라고 밝혔다.2024-10-17 09:13:06
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SK텔레콤, AI 학습 속도 높인 '클라우드 매니저' 출시 [이코노믹데일리] SK텔레콤이 그래픽 처리장치(GPU) 동작 효율성을 높여 인공지능(AI)의 학습 속도를 높여주는 기업용 솔루션 'SKT 엔터프라이즈 AI 클라우드 매니저'를 출시했다고 8일 밝혔다. AI 클라우드 매니저는 SK텔레콤이 보유한 대규모 GPU 자원 관리·운영 노하우를 상용화한 제품이다. 이 제품은 기업이 보유한 GPU 여러 개를 한 대의 컴퓨터처럼 관리해 성능을 끌어올리고 AI 학습 시간을 줄여준다. 대규모 데이터 학습에 GPU 자원이 많이 소모되는 만큼 GPU 최적화는 AI 클라우드 솔루션에 없어서는 안 될 기능이다. AI 클라우드 매니저는 프로젝트마다 GPU 사용량과 성능을 실시간으로 모니터링하고 사용하지 않는 GPU를 감지해 다른 프로젝트에 재분배해준다. 또한 우선순위가 높은 프로젝트에 클라우드 자원을 먼저 할당한다. SK텔레콤은 AI 클라우드 매니저를 활용하면 AI 개발 과정을 체계적으로 관리할 수 있다고 설명했다. AI 서비스 개발은 데이터 전처리와 저장·관리, 모델 개발과 학습, 모델 배포, 추론 등 여러 단계를 거치는데, AI 클라우드 매니저는 이 과정을 유기적으로 연계할 수 있는 기계학습 운영(MLOps) 환경을 제공한다. 모델 추론 과정에서는 진행하는 프로젝트와 비용에 최적화된 GPU 종류, 추론 엔진 조합을 선택할 수 있도록 도와준다. 따라서 최고 성능을 중시하거나 최저 비용에 우선순위를 두는 등 다양한 조합을 사용할 수 있다. 이밖에 검색 증강 생성(RAG) 기술이 도입돼 과거 자료를 최신 정보처럼 인식하는 환각 현상(할루시네이션)을 최소화했다. RAG는 AI가 결과물을 생성하기 전에 학습 데이터를 외부 소스에서 재검증하는 기술이다. SK텔레콤은 지난달 하나금융티아이와 협업해 대규모 GPU 클러스터를 구축하기도 했다. 하나금융티아이는 AI 클라우드 매니저를 활용해 GPU 자원을 효율적으로 관리하고 AI 작업 시간을 단축할 것으로 기대하고 있다. 김명국 SK텔레콤 클라우드CO담당은 "AI 클라우드 매니저 출시로 기업이 효과적으로 AI 서비스를 개발할 수 있게 됐다"며 "향후 AI 데이터센터와 GPU 서버를 안정적으로 공급하고 필수 솔루션을 함께 제공해 관련 사업 분야를 선도해 나갈 것"이라고 말했다.2024-10-08 09:30:44
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