소프트웨어AG(Software AG)는 4월 27일 열린 Innovation Tour Korea 2017에서 사물인터넷 기술 리더십을 확장하는 인공지능(AI) 및 기계학습(Machine Learning) 소프트웨어를 포함한 최신 혁신 사례를 선보였다.
소프트웨어AG는 서울에서 작년에 이은 두 번째 Innovation Tour를 개최함으로써 한국 시장에 대한 관심이 증가했음을 보여줬다. 협력사인 쿠도 커뮤니케이션과 노스스타컨설팅이 스폰서로 참여한 이번 행사에서 소프트웨어AG는 디지털 혁신의 무한한 가능성을 제시했다.
"한국은 혁신을 핵심으로 하는 고도의 기술 표준을 갖춘 나라이며 비즈니스 리더들이 미래의 성장을 위해 모든 조직에서 디지털 비즈니스가 필요하다는 점을 이해하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그럼에도 한국 기업들의 디지털 트랜스포메이션 전략은 많은 다른 나라들과 마찬가지로 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 오직 일부만이 완전한 디지털 전략을 시행하고 있다”라고 소프트웨어AG 아시아 부사장 아넬리제 슐츠(Anneliese Schultz)는 전했다.
Innovation Tour Korea 2017에서 발표된 주요 의제 중 하나는 최근 소프트웨어AG의 제멘티스(Zementis) 인수다. 제멘티스는 기계 학습 및 데이터 과학의 핵심 역량인 딥러닝(Deep Learning) 및 인공 지능(AI) 개발과 관련된 기본 기술에 대한 소프트웨어를 제공하는 회사이며, 소프트웨어AG는 현재 기계 학습 및 인공 지능의 발전을 셀프드라이빙카, 개인 디지털 비서, 의료 진단, 예측 유지 보수 및 로봇과 같은 차세대 사물인터넷 응용 프로그램의 기반으로 보고 있다.
소프트웨어AG는 이미 제멘티스의 ADAPA(Adaptive Decision and Predictive Analytics)를 디지털 비즈니스 플랫폼에 포함시켜 기업에 실시간 비즈니스 분석을 위한 포괄적인 통찰력을 제공한다. 소프트웨어AG의 실시간 스트리밍 분석과 ADAPA 예측 분석의 결합으로 사물인터넷을 통해 고객 행동, 시장 역학 관계, 보안 위험 및 센서 정보에 대한 정확한 비즈니스 및 기술적 통찰력을 제공하는 것이 가능해졌다.
넬리제 슐츠는 "사물인터넷은 업계, 비즈니스 및 사회 전반적으로 지금까지의 기술을 통해 얻은 모든 경험을 일천하게 만들 것"이라고 말하면서 "이러한 예상은 예측 분석과 기계 학습 및 스트리밍 분석이 결합된 독특한 비즈니스 통찰을 통해 실현 가능하다고 업계 전반에서 인정하고 있다. 이러한 기술의 조합은 최근 소프트웨어AG의 전략적 IoT 파트너십에서 핵심 역할을 하고 있다"고 덧붙였다.
소프트웨어AG는 최근 몇 달간 디지털 센서 통합 및 예방 정비 부문에서 보쉬(Bosch), 델(Dell) 및 큐물로시티(Cumulocity) 등과의 전략적 제휴를 포함한 사물인터넷(또는 4차 산업 혁명)에 관한 여러 가지 발표를 했습니다. 이제 사물인터넷은 제조, 물류 또는 대량 데이터 활용 분야 등에서 기계 학습 기반의 자동화된 의사 결정 등으로 진보할 것이다.
기계 학습 및 인공 지능은 보다 스마트 한 차세대 사물인터넷 응용 프로그램을 구축하기 위한 핵심 기술이며, 혁신적인 조직의 핵심 경쟁력이다. 민첩한 통찰력을 확보하기 위해 제멘티스는 조직 업무 수행에 필수적인 응용 프로그램들, 예를 들어 위험 지표 분석, 사기 탐지 및 예방 정비 등을 위한 기본 통계 알고리즘에서부터 복잡한 예측 모델 및 딥러닝 기능에 이르는 예측 모델의 신속한 운영 배포에 중점을 두었다.
"제멘티스는 인공 지능과 기계 학습, 예측 모델에 대한 진정한 호환성을 제공함으로써 개발에서 운영으로의 신속한 전환이 가능하도록 하고 또한 데이터 중심의 기업이 인공지능을 일상 업무에 쉽게 통합할 수 있게 하자는 비전을 가지고 설립된 회사입니다."라고 이번 Innovation Tour Korea 2017의 키노트 스피커인 마이클 젤러 박사(전 제멘티스 CEO, 현 소프트웨어AG 전략 및 혁신부문 수석 부사장)가 전했다.
"소프트웨어AG의 개방형 표준 전략은 고객이 다양한 종류의 IT 아키텍처를 관리 할 수 있게 하고, 제멘티스의 벤더 중립적 AI 기능을 완벽하게 보완한다"고 그는 덧붙였다.
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