분야 가리지 않는 AIoT, 디지털 트윈과 생성형 AI의 현재

[테크월드뉴스=양승갑 기자] 한국마이크로소프트, 한국IBM 등은 12일 서울 강남구 코엑스에서 개최된 ‘2023 AIoT 컨퍼런스’를 통해 AIoT 기술 동향 및 성장 전략에 대해 발표했다. 특히 디지털 트윈·생성형 AI가 실제 산업에 적용된 사례를 설명하며 디지털 기술의 필요성에 대해 피력했다.

▶ 다양한 산업에서 사용되는 디지털 트윈 기술

“현장에서 벌어지는 일에 대해 다양한 조건을 가지고 디지털 공간에서 시뮬레이션을 하는 것이 디지털 트윈의 가장 큰 목적이다.”

한국마이크로소프트 이건복 상무는 이처럼 말하며 디지털 트윈의 중요성에 대해 강조했다. 특히 각 분야에서 실제로 적용된 디지털 트윈 사례를 소개하며 구현 시간 단축, 연결된 환경으로 정보의 고립화 문제 해결, 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 플랫폼 구축 등의 이점을 얻을 수 있다고 설명했다.

두산중공업은 해상 풍력발전에 디지털 트윈을 적용했다. 해상 풍력 특성상 바다에 설치해야 하므로 정비에 어려움을 가지고 있으며 날씨·풍향에 있어서도 운영상 최적화가 요구된다. 이렇기 때문에 기기 설계의 정교성이 매우 중요하게 여겨진다.

두산중공업은 디지털 트윈으로 이 같은 문제를 보완했다. 제주 지역에 있는 풍력발전기를 모델화시킴으로써 전력 생산량, 모니터링, 문제 발생 시 알람에 대한 부분들도 사전에 인지할 수 있게 됐다.

독일 철강기업 티센그룹의 경우 엘리베이터에 디지털 트윈을 적용했다. 예를 들어 특정 시간에 엘리베티어 작동이 멈출 경우 시스템을 되감기해 어떤 형태의 일들이 벌어졌는지 접근하도록 구성했다. 롤스로이스는 항공기 터빈 엔진에 대한 부분을 모니터링하기 위해 디지털 트윈을 사용하기도 했다.

이 상무는 “현실과 가상공간의 연결으로 시각적 효과에 대한 장점도 있겠지만 무엇보다 중요한 것은 디지털 트윈 기반의 모델, 데이터가 어떻게 들어와서 어떤 식으로 처리되는지 알 수 있는 것이다”며 “실제 데이터를 수집, 시뮬레이션하고 데이터에 대한 인사이트를 구하는 부분들도 이루어지고 있다”고 말했다.

이어 “과거를 추적하고 미래를 예측하는 부분들은 현실의 문제를 해결하기 위함이다”며 “실제 의사결정권자들이 가지고 있는 중요한 아젠다 측면에서도 중점을 둘 필요가 있다”고 덧붙였다.

▶ 생성형 AI 확장, 비즈니스 위한 거버넌스 필요해

한국IBM 김지관 실장은 생성형 AI로부터 의미 있는 투자수익률(ROI)이 도출되고 있지만 이에 따른 기업들의 고민도 커질 것으로 내다봤다. 생성형 AI가 기업 경쟁력 요소로 부상하면서 가치를 창출할 수 있지만 아직까지 보안, 신뢰, 규체·비용적 측면에서의 과제도 존재한다는 설명이다.

생성형 AI를 사용함에 있어서 기업 고민도 커지고 있다. 보안, 품질, 최신성 등과 관련된 자사 데이터의 품질 문제와 편향, 투명성, 할루시네이션 등 AI 자체에 대한 신뢰성도 우려된다. 이 같은 문제가 지속될 경우 기업은 이미지 손상뿐만 아니라 매출 감소와 비용 증가 크게는 규제에 따른 과징금도 짊어져야 한다.

규제적 측면에서는 2021년을 기점으로 유럽과 북미를 시작, AI에 대한 법제화 및 기업에 대한 징벌적 규정이 구체화되고 있다.

김 실장은 “기업들은 비용적 측면에서도 언어 모델의 파인튜닝에 소모되는 막대한 자원으로 인해 최적의 아키텍처 모델 및 비용 효율화 전략이 필요한 상황이다”며 “데이터, AI에서도 기업 고객들은 과제가 있으며 이것에 관한 의사결정도 원활하지 않다”고 말했다

이와 관련해 김 실장은 IBM이 제시할 수 있는 핵심 역량을 강조했다. 구체적으로 ▲하이브리드, 온프레미스 환경 및 데이터 거버넌스 ▲AI 거버넌스 확보 및 규제 대응 ▲비용 효율적 모델 아키텍처 및 AI 운영 전략 등이다.

특히 그는 데이터와 관련된 거버넌스 전략이 중요하다고 분석했다. 거버넌스가 모델의 신뢰성, 투명성, 정확도 등을 측정하는 기준이 되면서 향후 규제에 부합하는지도 영향을 미치기 때문이다.

아울러 기업 AI를 위한 플랫폼 ‘왓슨X’도 소개했다. IBM에 따르면 왓슨X는 생성형 AI 워크로드 및 파운데이션 모델을 지원한다. 크게 왓슨X.ai, 왓슨X.데이터, 왓슨X.거버넌스 등 3개 영역으로 구성됐다. 이 중에서도 왓슨X.ai는 멀티모달, 멀티클라우드를 지원하며 파운데이션 모델과 관련된 다양한 기업 요구사항을 충족하는 데 사용된다고 설명했다.

김 실장은 “기존에도 IBM은 비즈니스 기업 대상으로 데이터에 대한 저장, 거버넌스에 대한 솔루션이 있었다”며 “기업들이 비용 효율, 업무에 적합한 생성형 AI를 사용하고 싶을 때 테스터로 쉽게 접근할 수 있는 아키텍처나 오퍼링이 준비됐다”고 말했다.