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개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시
[경제일보] "개발의 복잡도가 기하급수적으로 늘고 타임투마켓(시장 출시 시간)의 압박, 글로벌 기업들 간의 경쟁이 치열해지고 정치적 불확실성이 늘어나면서 기업들은 그 어느 때보다 빠른 시간 안에 복잡한 제품을 높은 완성도로 시장에 출시해야 하는 압박을 받고 있다" 7일 서울시 강남구 코엑스에서 매스웍스가 진행한 '매트랩 엑스포 2026 코리아 기자간담회'에서 박주일 매스웍스코리아 사장은 현재 IT 기업들이 놓인 상황을 이렇게 진단했다. 매스웍스는 지난 1984년 미국에서 설립된 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 전문 개발 기업으로 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 현재 전 세계 180개국 이상에서 10만여 개 기업·대학·정부기관과 500만여 명의 엔지니어·과학자들이 매스웍스의 제품을 사용하는 것으로 집계된다. 특히 자동차, 반도체, 항공우주 등 복잡한 시스템 설계가 요구되는 산업에서 모델 기반 설계와 시뮬레이션 기반 개발 환경을 제공하며 엔지니어링 소프트웨어 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 이번 기자간담회에서 매스웍스는 자사의 엔지니어링 플랫폼을 기반으로 AI 엔지니어링의 실제 산업 적용 사례를 소개하고 생성형 AI와 모델 기반 설계가 제품 개발 과정 전반을 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 특히 복잡해지는 제품 구조와 개발 환경 변화 속에서 기업들이 직면하고 있는 개발 효율성 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 엔지니어링 접근법을 강조했다. 매스웍스에 따르면 최근 기업들은 디지털 트윈 구현을 목표로 다양한 시도를 진행하고 있지만 실제 현장에서는 기술적 간극과 개발 복잡성 증가로 인해 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또한 타임투마켓 단축 압박과 글로벌 경쟁 심화, 디지털 전환 비용 증가 등이 맞물리며 개발 비용이 전반적으로 상승하는 것으로 분석된다. 특히 소프트웨어 중심 제품 구조로 변화하면서 하드웨어·소프트웨어·AI 모델이 동시에 개발되는 복합적인 엔지니어링 환경이 확대되고 있다. 자동차, 로봇, 통신 장비 등 다양한 산업에서 기능이 고도화되면서 개발 단계에서 고려해야 할 요소가 증가하고 있고, 이에 설계·검증·테스트 과정의 복잡성도 함께 높아지고 있다. 매스웍스는 이러한 환경 변화 속에서 생성형 AI와 모델 기반 설계의 중요성이 빠르게 커지고 있다고 설명했다. 생성형 AI를 활용해 코드 생성, 모델 설계, 테스트 자동화 등을 수행하고, 모델 기반 설계를 통해 설계 단계부터 시뮬레이션과 검증을 동시에 진행하는 방식이 확산되고 있다는 것이다. 특히 이러한 기능을 통합적으로 지원하는 엔지니어링 워크플로우에 대한 수요도 증가하고 있는 것으로 나타났다. AI가 엔지니어링 설계 전 영역에 걸쳐 실질적인 변화를 만들어내고 있다는 점도 강조됐다. 기존에는 반복적인 수작업 중심으로 진행되던 모델 설계와 검증 작업이 AI를 통해 자동화되면서 개발 생산성이 크게 향상되고 있다는 것이다. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사는 "엔지니어 입장에서는 예전에는 16일이 걸리던 일이었는데 이제 5분이 걸린다는 것이 생산성이 얼마나 증가된 것인지 아실 것"이라며 "가장 유능한 엔지니어는 생성형 AI를 활용하는 방법을 이해하면서 더 높은 수준의 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 사람들일 것"이라고 강조했다. 매스웍스는 이날 기자 간담회 이후 AI 기반 엔지니어링 기술을 직접 확인할 수 있는 데모 투어도 진행했다. 데모 투어에서는 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 다양한 기술이 소개됐으며 실제 산업 환경에서 활용 가능한 사례 중심으로 설명이 이뤄졌다. 이번 데모 투어에서는 매트랩 MCP, 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포, 시뮬링크 코파일럿, 폴리스페이스, ROM(리듀스드 오더 모델), 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저 통합 사이버보안 대응 등 6가지 기술이 소개됐다. 매트랩 MCP는 생성형 AI를 활용해 코드 작성과 모델 설계를 자동화하는 기능으로 소개됐다. 엔지니어가 자연어로 요구사항을 입력하면 자동으로 모델과 코드를 생성하고 설계 과정에서 필요한 수정 작업도 AI가 지원해 개발 초기 단계에서 설계 시간을 단축하고 반복 작업을 줄일 수 있는 것이다. 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포 기술도 공개됐다. 해당 기술은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 임베디드 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 최적화하는 것이 특징이다. 자동차, 산업용 장비, IoT 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 기능을 적용할 수 있도록 지원한다. 시뮬링크 코파일럿은 모델 설계 과정에서 AI가 자동으로 설계 구조를 제안하고 오류를 검증하는 기능이며, 코드 오류와 잠재적인 결함을 사전에 분석하는 코드 검증 기술인 폴리스페이스도 시연했다. 복잡한 시뮬레이션 모델을 간소화해 빠르게 분석할 수 있도록 지원하는 ROM 기술, 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저를 통합한 사이버보안 대응 기술도 공개됐다. 매스웍스는 이번 데모를 통해 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 엔지니어링 환경이 실제 산업 현장에서 빠르게 확산되고 있다고 설명했다. 특히 자동차, 항공우주, 산업 자동화 등 고도화된 시스템 설계가 필요한 산업에서 AI 기반 엔지니어링 도입이 증가하고 있는 것으로 나타났다. 이에 매스웍스는 앞으로도 생성형 AI와 모델 기반 설계를 중심으로 엔지니어링 워크플로우 혁신을 지속 확대해 나갈 전망이다. 특히 AI 기반 자동화 기술을 통해 개발 생산성을 높이고 복잡한 제품 설계 환경에 대응할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 박주일 사장은 "매스웍스가 발전했듯이 한국 제조업 경쟁력도 지난 수십 년 동안 크게 발전해 왔다"며 "매스웍스의 기술을 통해 한국 제조업 경쟁력의 향상에 이바지하는 것이 매스웍스코리아의 사명"이라고 말했다.
2026-04-07 13:28:01
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장애 대응부터 국사 관리까지…LG유플러스, 네트워크 운영 주체를 AI로
[이코노믹데일리] AI가 네트워크를 '보조'하는 단계를 넘어 스스로 판단하고 조치하는 시대로 접어들었다. LG유플러스는 장애 대응부터 트래픽 관리, 국사 운영까지 네트워크 전 영역을 AI 중심의 자율 운영 구조로 전환하며 인력 의존도를 낮추고 고객 체감 품질을 끌어올리겠다는 청사진을 제시했다. 10일 서울시 강서구 LG사이언스파크에서 LG유플러스가 기자간담회를 진행했다. 이날 간담회에는 권준혁 LG유플러스 네트워크부문장 부사장, 박성우 네트워크 AX그룹장, 이상헌 네트워크 선행개발담당, 박종원 네트워크 AX플랫폼담당 등 LG유플러스 임직원이 참석했다. LG유플러스는 AI 기반 자율 운영 네트워크의 상용 적용 사례와 성과, 향후 로드맵을 공개했다. 장애 대응, 트래픽 관리, 무선 품질 최적화, 국사 운영 등 LG유플러스의 네트워크 전 운영 영역을 AI 중심 구조로 전환해 인력 의존도를 낮추고 고객 체감 품질을 끌어올린다는 구상이다. 권준혁 부사장은 "지난 2021년부터 머신 러닝 딥러닝 등 AI 알고리즘들을 개발해서 저희가 태스크화시키는 일련의 과정을 진행해왔다"며 "지난해부터는 이것을 에이전트로부터 자율적으로 의도 인지 분석 판단 조치할 수 있는 에이전트를 만들어가고 있는 중"이라고 말했다. LG유플러스에 따르면 자동화는 반복 업무를 소프트웨어 로봇이 대신하는 단계, 지능화는 AI가 사람의 판단을 보조하는 단계라면 자율 운영 네트워크는 AI가 상황을 인지하고 분석해 스스로 판단·조치까지 수행하는 단계다. 현재 LG유플러스가 진행 중인 개발 단계는 3번째인 자율 운영 네트워크 단계로 풀이된다. LG유플러스는 AI 기반 자율 운영 네트워크의 핵심 플랫폼으로 'AION'을 소개했다. LG유플러스는 AION을 통해 반복 업무 자동화와 AI 기반 선제 대응 체계를 단계적으로 적용 중에 있고 AION 도입 이후 모바일 고객 품질 불만 접수 건수는 70%, 홈 서비스 품질 불만은 56% 감소했으며 통화 끊김이나 장애로 인한 불편이 줄고 IPTV 시청 품질도 안정화됐다고 설명했다. 또한 불꽃축제 등 대규모 인파 이동 시 다수의 기지국에 부담되는 부하를 기존에는 숙련 엔지니어가 직접 설정을 변경해야 했지만 현재 LG유플러스는 AI 에이전트를 활용해 자동으로 서비스 품질을 관리하고 있는 것으로 알려졌다. AI는 학습을 통해 미세한 품질 이상 신호까지 감지하고 문제가 발생한 구간을 분석해 네트워크 설정을 자동으로 조정하도록 설계됐다. 사람이 인지하기 어려운 수준의 품질 저하도 AI는 포착이 가능하도록 설계됐다. LG유플러스는 네트워크 운영 특화 AI 에이전트도 활용하고 있다. 24시간 실시간 감시 체계를 적용해 AI가 이상 징후를 감지하고 영향 범위와 조치 방안을 판단해 원격 조치나 현장 출동 요청까지 자동으로 수행한다. 이에 장애 대응 시간이 단축되고 고객이 불편을 느끼기 전 문제를 해결할 전망이다. 박성우 그룹장은 "원격으로 웬만하면 자동으로 처리돼 현장 출동이 가급적이고 나갔을 때 제대로 처리할 수 있는 정보를 잘 전달해 재출동이 감소했다"고 설명했다. 국사(통신 기지국) 관리 영역에서도 디지털 트윈과 AI를 결합한 자율 운영을 확대하고 있다. 디지털 트윈은 실제 국사 환경을 가상 공간에 구현해 설비 배치와 운영 상태를 시각적으로 확인할 수 있는 기술이다. 이를 기반으로 AI 에이전트가 전원, 온도, 습도 등 환경 변화를 상시 분석해 이상 징후를 감지하고 필요한 조치를 자동 수행한다. LG유플러스는 국사에 AI 자율주행 로봇을 시범 배치해 자동화 기술 검증도 진행 중이다. LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE)'을 적용한 자율주행 로봇 'U-BOT'은 국사 내부를 이동하며 장비 상태와 환경 정보를 수집하고 이를 디지털 트윈에 반영한다. 운영자는 현장 방문 없이 원격으로 장비 위치와 상태를 확인할 수 있어 점검과 자산 관리 효율이 높아진다. 5G 무선 품질 관리에도 디지털 트윈 기반 AI 운영 체계가 적용됐다. AI 에이전트는 무선 신호 상태와 통화량 변화를 실시간 분석해, 신호 범위와 방향을 자동으로 조정한다. 특정 지역에 트래픽이 몰리거나 일시적 품질 저하가 발생해도 신속한 대응이 가능해졌다. LG유플러스는 지난해 글로벌 통신산업 협회 TM포럼(TM Forum)이 실시한 네트워크 자동화 성숙도 평가에서 국내 통신사 최초로 'Access 장애관리' 부문 레벨 3.8을 획득했다. 최고 단계인 레벨 4.0에 근접한 수치다. 박성우 상무는 "레벨 4.0 숫자도 중요하지만 안전성 관점에서 계속 높여 나갈 계획을 갖고 있다"며 2~4년 이내에 최고 단계까지 끌어올릴 계획을 전했다. TM포럼은 LG유플러스가 상용망에서 AI 기반 운영 자동화를 구현한 점을 높게 평가했으며 글로벌 선도 통신사와 유사한 수준의 자율 운영 역량을 갖춘 것으로 분석했다. LG유플러스는 내달 스페인 바르셀로나에서 열리는 'MWC 26'에서 AI와 디지털 트윈 기반 네트워크 자율 운영 기술을 공개하고 글로벌 통신사를 대상으로 기술 협력과 해외 진출 가능성을 모색할 계획이다. 권 부사장은 "실제 LG유플러스가 만들고 있는 에이전트는 약 200여개, 실제 기종되고 있는 파일을 포함해서 약 70여개의 형태가 고객의 서비스를 개선시키기 위해 현재 가공 중에 있다"며 "오는 3월 'MWC 26'에는 15개의 에이전트 AI를 소개할 예정"이라고 말했다.
2026-02-10 11:39:38
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