[IT동아 김영우 기자] 스타트업이 선보인 새 상품이나 서비스, 인사와 수상, 행사 참여와 간담회 개최 소식 등 최신 동정을 한 눈에 보기 쉽게 전해드립니다.

스텝하우, 흩어진 사내 데이터를 업무 맥락으로 잇는 '기업 데이터 온톨로지' 출시

AI 기반 업무 자동화 및 지식관리 기업 스텝하우(대표 황성욱)가 사내 여러 시스템에 흩어진 데이터를 실제 업무의 대상과 관계로 연결하는 '기업 데이터 온톨로지' 서비스를 출시했다고 10월 14일 밝혔다. 이 서비스는 제품과 설비, 거래와 조직, 문서와 프로세스 등 분산된 정보를 하나의 공통 업무 모델로 연결해 근거 기반의 AI 활용을 지원하는 것이 핵심이다. 스텝하우는 다루려는 '대상(제품·설비·문서 등)', 대상을 설명하는 '속성(위치·상태·시점 등)', 대상 간의 '관계', 전사가 공유하는 '기준'을 정의해 부서마다 다른 용어나 데이터 기준을 통일하도록 돕는다.

이를 통해 기업은 설비 점검 이력 확인, 공급 상태 변경에 따른 재고·주문 파악 등 업무 질문에 연결된 근거를 바탕으로 답을 얻을 수 있다. 검색 증강 생성(RAG) 및 지식 그래프와 함께 활용해 AI 답변의 근거를 강화할 수 있으며, 디지털 트윈을 추진하는 기업에는 일관된 공통 모델 역할을 한다. 황성욱 스텝하우 대표는 "AI가 기업의 업무를 제대로 돕기 위해서는 데이터를 모으는 것을 넘어 데이터가 어떤 대상을 가리키고 어떻게 연결되는지 이해해야 한다"며 "제조·금융·공공 등 데이터가 여러 시스템에 분산된 기업을 중심으로 도입을 확대하겠다"고 밝혔다.

스텝하우 관계자와의 통화에서 확인한 바에 따르면, 이번 신규 서비스는 기존의 사내망 AI 지식관리 솔루션인 '위슬리 AI(Wissly AI)' 내에 소속된 부가 서비스 개념이다. 고객 요구에 따라 온톨로지 서비스만 단독으로 도입하는 것도 가능하지만, 위슬리 AI와 함께 연동해 운용할 때 시너지가 더 크다는 설명이다. 제공 형태는 클라우드와 온프레미스(사내 구축형) 모두 가능하나, 기업 고객에게는 주로 GPU 하드웨어와 소프트웨어를 결합해 납품하는 온프레미스 형태로 제공된다. 또한 온톨로지 기능이 제대로 발휘되려면 기업 내부에 축적된 문서 등 데이터 볼륨이 어느 정도 뒷받침되어야 하므로, 10명 내외의 영세 기업보다는 최소 50명 이상의 인력을 보유한 중소기업 및 중견·대기업을 주요 타깃으로 삼고 있다. 내부 데이터뿐만 아니라 고객사 데이터나 외부 수집 데이터도 소스로 활용할 수 있으며, 현재 이미 일부 기업에서 도입 및 구축을 진행 중이다.

많은 기업이 생성형 AI를 도입하면서도 부서 간 데이터 파편화와 기준 불일치로 인해 실질적인 업무 활용에 한계를 겪고 있다. 스텝하우는 지난 9월 출시한 온프레미스 일체형 솔루션 '위슬리 인 어 박스(WISSLY IN A BOX)'에 이어 데이터 설계도 격인 온톨로지 서비스까지 라인업을 확장하며, 단순 솔루션 공급을 넘어 기업의 데이터 구조화부터 AI 하드웨어·소프트웨어 구축까지 아우르는 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다.

마키나락스, 118억 원 규모 산업부 R&D 국책과제 참여…단조 공정 AI 자율화 나선다

피지컬 AI 기업 마키나락스(대표 윤성호)가 자동차부품 열간단조의 금형 설계와 생산 공정을 AI로 자율화하는 총 사업비 118억 원 규모의 산업통상자원부 연구개발(R&D) 과제에 공동연구개발기관으로 선정됐다고 10월 14일 밝혔다.

한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '2026년 기계장비산업기술개발사업(제조기반생산시스템)'의 일환으로 진행되는 이번 과제의 명칭은 'AI기반 자동차 부품 열간단조 금형 설계 자동 보정 및 단조품 자율 생산 시스템 개발'이다. 주관연구개발기관인 세일단조를 비롯해 마키나락스, 아이엔지글로벌, 한국생산기술연구원, 경상국립대학교, 브리티시컬럼비아대학교(UBC) 등 6개 산학연 기관이 함께하며, 2026년 6월부터 2029년 12월까지 진행되는 사업 기간 동안 마키나락스에는 24억 원 규모의 연구개발비가 배정됐다.

열간단조는 금속을 1000도 이상으로 가열해 수천 톤급 프레스로 압력을 가하는 공정으로, 부품 도면을 바탕으로 금형설계도를 만들 때 담당자가 설계 파라미터를 일일이 추출해야 해 숙련도에 따른 편차와 설계 지연이 잦았다. 마키나락스는 자사의 기업용 AI 운영체제(OS) '런웨이(Runway)'와 도면 의사결정 AI 에이전트 '드로우엑스(DrawX)'를 기반으로 단조 도면에서 설계 파라미터를 자동 추출하고 금형 설계 보정안을 추천하는 핵심 기술을 개발한다. 아울러 온도·하중·비전 등 다중 센서 기반 공정 이상 진단, 비전 AI 기반 품질 예측, 설계·공정·품질 데이터를 하나로 연결하는 디지털 쓰레드 기반 통합관제 시스템까지 런웨이 위에서 구현해 세일단조의 양산라인에서 실증을 거칠 예정이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "단조 공정은 고온 환경에서 고강도 작업이 진행되고 변수가 많아 AI 적용이 까다로운 분야"라며 "이번 실증을 통해 뿌리산업 전반에 적용할 수 있는 자율생산 기술을 만들어 갈 것"이라고 말했다.

마키나락스 측에 추가로 확인한 결과, 주관기관인 세일단조를 포함한 참여 기관들과는 이전부터 별도의 업무 협력 관계가 있었던 것은 아니며 이번 과제 참여를 계기로 처음 협력하게 됐다. 과제에 투입되는 두 핵심 제품 중 '런웨이'는 AI의 실험부터 배포·운영까지 전 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼으로, 폐쇄망 환경에서도 설치 및 검증 시간을 기존 96시간에서 1시간으로 90% 단축하고 GPU를 소수점 단위로 분할 할당해 인프라 활용률을 극대화하는 것이 특징이다. 2025년 기준 재계약률 94%를 기록했으며 글로벌 전자 부품 제조기업의 품질 검사용 이미지 분석 자동화, 보험개발원의 자동차 수리비 자동견적 시스템(AOSα) 등에 도입돼 성과를 냈다. 또 다른 핵심 축인 '드로우엑스'는 수작업에 의존하던 도면 업무를 구조화 데이터로 변환해 표준화하는 AI 워크스페이스로, 자연어 키워드로 10초 만에 유사 도면을 탐색하고 도면 간 사양 차이 비교 및 BOM·견적서 자동 매핑을 지원한다. 이를 통해 도면 검토 시간을 최대 90%, 견적 리드타임을 최대 95% 단축하며 글로벌 에너지 기업 및 종합 제조기업 등에서 연간 1000시간 이상의 공수 절감 효과를 입증한 바 있다.

그동안 반도체, 이차전지 등 첨단 제조 분야와 금융권 등에서 기술력을 검증받은 AI 솔루션이 작업자의 감에 의존하던 전통 뿌리산업으로 영역을 확장했다는 점에서 의미가 있다. 특히 생산 공정 단의 부분적인 개선을 넘어 도면 설계 단계부터 공정·품질까지 전 과정을 데이터로 연결하는 시도인 만큼, 향후 세일단조 양산라인 실증을 통해 실제 현장 숙련자 의존도를 얼마나 낮추고 표준화된 자율생산 모델로 자리 잡을 수 있을지 주목된다.

프렌들리AI·올라마, 한국 기업의 오픈 모델 도입 가속화 맞손…11월 프라이빗 행사 개최

AI 추론 클라우드 기업 프렌들리AI(대표 전병곤)와 오픈 소스 AI 개발 플랫폼 올라마(Ollama)가 한국 기업 및 개발자들을 대상으로 오픈 모델의 도입과 실제 활용 방안을 논의하는 프라이빗 행사를 오는 11월 공동 개최한다고 10월 15일 밝혔다. 이번 행사를 위해 올라마의 공동창업자인 제프리 모건(Jeffrey Morgan) 대표와 마이클 챙(Michael Chiang)도 직접 방한한다. 양사는 11월 4일 기업 경영진 대상 행사(An Evening in SEOUL)에서 특정 모델에 종속되지 않고 데이터와 인프라 통제권을 확보하는 '오픈 모델과 AI 주권(Open Models& Sovereignty)'을 논의하고, 11월 5일 개발자 대상 밋업(Seoul Meetup)에서는 데모를 중심으로 오픈 모델을 실제 제품과 AI 에이전트에 적용하는 기술적 경험을 공유할 예정이다.

양사는 기업의 오픈 모델 도입 과정에서 서로 다른 영역의 강점을 연결한다. 월간 활성 개발자 890만 명을 보유한 올라마는 로컬 디바이스부터 클라우드까지 다양한 환경에서 오픈 모델을 쉽게 실행·실험할 수 있는 환경을 제공하며, 프렌들리AI는 선택한 모델을 실제 프로덕션 환경에서 최대 7배 빠른 출력 속도와 최대 90% 낮은 추론 비용으로 안정적 운영할 수 있는 AI 추론 인프라를 뒷받침한다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 "오픈 모델을 쉽게 선택·활용하는 단계부터 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영하는 단계까지 양사의 강점을 연결해 더 많은 기업의 오픈 모델 도입을 지원하고자 한다"고 말했다.

이와 관련해 프렌들리AI 측에 문의한 결과, 두 회사는 이전부터 미국에서 지속적으로 교류를 이어오고 있었다고 한다. 다만 이번 행사가 공식적인 파트너십 체결이나 새로운 결합 패키지 상품 출시를 의미하는 것은 아니라고 선을 그었다. 올라마는 해외 시장과 일반 개발자들 사이에서는 인지도가 높지만 아직 한국 내 기반이나 기업 고객 대상 인지도는 부족한 상태여서, 국내 기반을 갖춘 프렌들리AI와 뜻을 모아 공동 행사를 기획하게 됐다는 설명이다. 별도의 결합 제품군이 나오는 것은 아니지만, 한국 기업 고객이 올라마를 통해 오픈 모델을 도입해 사용할 때 추론(인퍼런스) 레이어에서 프렌들리AI의 솔루션을 결합해 운영하는 방식으로 실질적인 시너지를 낼 수 있다. 양사는 국내 기업들이 오픈 모델 도입을 검토할 때 자연스럽게 올라마와 프렌들리AI를 함께 떠올릴 수 있도록 생태계 친화도를 높이고 향후 파트너십으로 이어질 수 있는 분위기를 조성하는 데 주력하고 있다.

특정 빅테크의 폐쇄형 모델에 종속되지 않으려는 기업들의 요구와 맞물려 오픈 모델 생태계가 빠르게 커지는 추세다. 비록 당장 새로운 공동 제품이 출시되는 단계는 아니지만, 글로벌 개발자 생태계에서 막강한 영향력을 가진 올라마와 고성능 추론 인프라 기술을 보유한 프렌들리AI가 국내 엔터프라이즈 시장을 타깃으로 접점을 넓히기 시작했다는 점은 눈여겨볼 만하다. 이번 공동 행사가 향후 양사의 공식적인 기술·비즈니스 파트너십으로 발전하는 교두보가 될지 지켜볼 필요가 있다.

IT동아 김영우 기자 (pengo@itdonga.com)