인공지능, 빅데이터 전문기업 엑셈의 신제품 EXEM ‘AIOps(엑셈 AI옵스)’와 ‘InterMax Cloud(인터맥스 클라우드)’의 제품명이 

‘XAIOps(싸이옵스)’와 ‘CloudMOA(클라우드모아)’로 변경되었습니다.

기준

제품명을 변경하면서, ‘기준’을 세우는 것이 중요했습니다.

제품과 회사의 핵심 가치를 포함하고 있는지, 기억하기 쉽고 발음할 땐 불편함이 없는지. 

또한 기존 MaxGauge(맥스게이지), InterMax(인터맥스)와의 연결성은 어느 정도인지.

향후 제품 업그레이드 출시 가능성과 타 솔루션과의 확장성은 고려했는지.

마지막으로 유사한 이름이 존재하는지를 기준으로 우리는 고민, 또 고민했습니다.

긴 고민 끝에 나온 보다 부르기 쉽고, 제품의 특징을 더욱 직관적으로 전달하기 위해 변경한 제품명의 의미를 살펴보겠습니다.

다양한 클라우드 환경의 대규모 IT 인프라와 서비스를 통합적으로 관제할 수 있는 솔루션

CloudMOA(클라우드모아)는 ‘클라우드 네이티브 아키텍처 통합관제 솔루션’이라는 의미를

쉽게 풀어서 쓰고, 모으는 작업을 통해 도출되었습니다.

모아

‘모아’는 한글로 ‘모으다’의 의미와 영어 ‘more’의 발음에 착안했습니다.

퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드 등 

다양한 클라우드 환경을 모아서 보다 더 체계적이고 통합적으로 관제합니다.

M, O, A

또한 MOA(모아) 각각의 글자는 의미를 가지고 있습니다. 

M – Monitoring

O – Operation

A – Analytics

모니터링, 운영, 분석 이라는 클라우드모아의 주요 특징을 나타냅니다.

IT 운영자의 선제적 대응을 지원하는 AI(인공지능)기반 IT 운영 지능화 솔루션

XAIOps(싸이옵스)는 핵심 기술인 ‘인공지능’과 엑셈의 브랜드를 잘 녹여내는 단어로 만들어졌습니다. 

XAI

‘XAI’는 eXplanable AI로, ‘설명 가능한 인공지능’을 뜻합니다.

AI가 내린 판단에 대한 이유를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 인공지능인데요. 

한마디로 결과만 알려주는게 아니라 “왜(WHY)”까지 설명해주는 인공지능입니다. 

XAIOps(싸이옵스)는 설명 가능한 인공지능을 통해 IT 운영을 도와줍니다.

X

X는 엑셈의 심볼입니다. 

엑셈은 과거 데이터를 저장 및 분석하고, 현재의 데이터를 실시간으로 빠짐없이 모니터링하며, 데이터를 통해 미래를 예측합니다.

또한 엑셈은 전체와 개인이 하나라는 전개일여(全個一如)의 경영원칙이 있습니다. 

‘X’는 데이터의 과거, 현재, 미래를 함께하고, 사람이 우선시 되는 ‘엑셈’이라는 브랜드의 핵심을 담고 있습니다. 

AIOps

무엇보다도 싸이옵스가 어떤 제품인지 한 눈에 알 수 있는 단어입니다. 

‘IT운영을 위한 인공지능(AI)’이라는 의미의 AIOps(에이아이옵스)는 2014년 가트너 보고서에 등장한 후로 상용화 되었습니다.

<현재 엑셈 제품군 로고. 어떻게 변할지 기대해주세요!>

제품명 변경과 동시에 로고 디자인 작업도 진행 중입니다.

제품군이 다양해지면서 일관된 로고 디자인 기준의 필요성을 느꼈습니다.

엑셈 제품에 대해 시각적으로 일체감을 주고, 보다 전문성을 부여하고자 합니다.

제품명과 마찬가지로 가독성, 활용성, 제품 간 연결성, 직관성, 제품 아이덴티티 등 

기준에 근거하여 리디자인 작업을 하고 있으니 추후 확정된 로고를 다시 한번 소개해드리겠습니다. 

엑셈의 디자인도 많이 기대해주세요.

이렇게 엑셈은 제품명 변경과 함께 로고 변경 및 기능 업데이트 등 대대적인 변화를 시작했습니다. 

이번 제품명 변경을 통해 앞으로 변화하는 시장 흐름과 글로벌 시장에서 더욱 굳건히 자리매김할 계획입니다. 

2020년 엑셈의 New Start, 많은 기대 부탁드립니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

지난 7월 18일, 코엑스에서는 'AI Tech 2019' 컨퍼런스가 진행되었습니다.

‘실제 사용할 수 있으면서 실용적인 AI’라는 주제로 진행된 이번 행사는

AI가 비즈니스 모델 개발에 어떻게 활용되는지를 알아보고,

그 과정에서 발생한 문제점과 해결책, 그리고 어떤 솔루션이 효과적인지에 대해 살펴보았습니다.

 첫 번째 키노트에서는 구글의 AI와 함께 AutoML을 소개했습니다. 구글 AI 사례를 보면서 기업이 모든 기술을 다 잘할 수는 없기에, 이미 만들어진 기술을 잘 활용한다면 보다 효율적으로 AI를 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 또한 구글의 “Democratize AI by marketing it accessible, fast and useful for enterprises and developers”라는 미션 문구도 인상 깊었습니다. 

 이번 발표에서는 DSA(Domain Specific Architecture)의 중요성과 신제품 Versal ACAP에 대해 확인할 수 있었습니다. AI 모델은 도메인 별로 특화된 적응형 아키텍처가 필요하다고 말했으며, 실제 클라우드와 엣지에서 요구되는 성능과 대기시간 등의 요건을 달성하기 위해서는 딥러닝 네트워크에 대응할 수 있는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처가 절실히 필요하다고 강조했습니다.

 레노버에서는 AI 정의와 활용 분야를 소개하며 신제품 LiCO를 소개했습니다. AI는 현재 헬스케어, 투자, 자동화, 마케팅, 리테일, 정유산업, 제조, 보안, 미디어 등 다양한 산업군에서 적극적으로 활용되고 있는데요. AI 도입에 대한 장벽들도 물론 있습니다. 바로 데이터(정형/비정형)의 양, AI 전문가의 부족, AI 하드웨어/소프트웨어 리소스들입니다. 레노버에서는 AI 도입을 LiCO와 함께한다면 비교적 쉽게 도입할 수 있을 것이라 말했습니다.

 두 번째 키노트에서는 삼성 SDS에서 바라보는 AI와 제조 지능화에 대해 소개했습니다. 삼성SDS에서는 Anomaly Detection으로 제조업의 공정 예지보전/수명예측을 하고 있었는데, 기계의 수명을 미리 알려 달라는 고객의 요청에 물리모델(Physics Model)로 접근하여 잔여 수명 외 불량 유형 진단도 가능해졌다고 합니다. 또한 많은 데이터 중 무엇을 학습할지 실험계획법(능동강화학습)으로 진행하여 기술적 한계를 극복했다고 소개했습니다. 

 지멘스의 발표에서는 스마트팩토리에 대한 전반적인 이야기를 들을 수 있었습니다. 제조 관점에서의 AI는 디지털 트윈이라고 말했는데요. 하나의 플랫폼에서 다양한 기술과 가능을 조절하도록 하고 있으며, PC-based가 아니라 엣지 컴퓨팅이 부상하고 있다고 말했습니다. 또한 IoT 및 5G 기술을 통해 AI 기반 디지털 제조는 더욱 진화하고 있다고 합니다. 

 엑셈에서는 복잡다단해지는 IT 환경에 맞추어 부하 예측, 이상 탐지, 원인 분석 등 AI를 활용한 IT 운영 지능화 방법을 소개했습니다. 상세한 발표 내용이 궁금하신 분들은 여기를 눌러주세요!

위 기재한 내용 외에도 한컴MDS에서는 안면 인식 기술 기반 AI 솔루션 ‘센스타임’을 소개했고,

한국전자통신연구원(ETRI)에서는 자율주행차 연구 현황과 기술적 난제를 공유했습니다.

그리고 한국기계연구원에서는 산업기계의 안전 운용을 위해 적용되는 환경인식기술과 가상현실기술의 현황을 발표했습니다.

이번 컨퍼런스를 통해 AI 관련 최근 동향과 다양한 AI 솔루션들을 살펴볼 수 있었으며,

각 기업 환경에 적합한 AI 활용 모델은 무엇인지에 대해서도 알아 볼 수 있었던 기회였습니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영