▲ 생성형 AI를 활용해 ‘에너딕트’가 제공하는 서비스를 표현한 상상도[출처=LG CNS]디지털 전환(DX) 전문기업 LG CNS(대표이사 현신균)에 따르면 통합발전소(Virtual Power Plant, VPP) 사업자를 위한 전력 인공지능(AI) 솔루션 ‘에너딕트(Enerdict)’를 출시했다.VPP는 전국에 분산된 태양광, 풍력 등 소규모 재생에너지 발전소들을 정보통신기술(ICT)로 연결해 하나의 발전소처럼 운영하는 것을 의미한다. ‘에너딕트’는 에너지(Energy)의 흐름을 정확하게 예측한다(Predict)라는 의미를 담고 있다.LG CNS가 선보인 ‘에너딕트’는 VPP 사업을 영위하는 기업 고객을 위한 최적의 솔루션으로 향후 전력중개 솔루션 사업을 추진할 방침이다.VPP 사업자는 계절, 날씨 등 기상 상황에 따라 발전량의 변동성이 큰 소규모 재생에너지 발전소들의 발전량을 예측하고 전력거래소의 급전 지시를 이행하는 것이 중요하다.급전 지시란 우리나라 전력의 수요와 공급을 관리하는 한국전력거래소에서 각 발전소에 발전량 조절을 실시간 지시하는 것으로 VPP 사업자의 중요 의무사항이다.LG CNS는 ‘에너딕트’에 머신러닝(Machine learning), 딥러닝(Deep learning) 등 AI와 수학적 최적화 기술을 접목해 발전량 예측 정확도를 높였다. 전력거래소의 급전지시에 효율적으로 대응할 수 있도록 해 VPP 사업자의 운영 수익을 극대화한다.수학적 최적화는 현재 보유한 자원과 조건 하에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 내는 최적의 대안을 찾아내는 기술로 LG CNS의 ‘에너딕트’는 업계 최고 수준의 발전량 예측 정확도를 자랑한다.‘에너딕트’는 과거에 축적된 기상 자료와 더불어 국내외 기상 예측 기관에서 예보하는 다양한 기상 데이터까지 AI가 분석함으로써 태양광, 풍력 등 재생에너지 발전소의 위치별로 발전량의 예측 정확도를 한층 높였다.전력거래소의 급전 지시에는 수학적최적화 기술이 최적의 대응 옵션을 찾아낸다. VPP 사업자는 하나의 대형 발전소가 아닌 소규모로 분산된 다양한 형태의 발전소들을 통합 운영하기 때문에 급전지시를 이행하기 위한 최적의 방법을 찾는 것이 매우 어렵다.‘에너딕트’는 VPP에 속한 수많은 발전소의 발전량을 각각 어떻게 조절해야 급전지시를 가장 효과적으로 이행할 수 있는지를 자동으로 찾아준다.LG CNS는 ‘에너딕트’를 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공한다. SaaS는 기업 고객이 소프트웨어를 구매하지 않고 클라우드 환경에서 솔루션을 구독해 사용하는 방식을 뜻한다.이를 통해 고객은 국내뿐만 아니라 글로벌 사업장에도 ‘에너딕트’를 손쉽게 도입할 수 있다. 또한 고객은 항상 최신, 최상의 상태로 ‘에너딕트’ 솔루션을 이용할 수도 있다.LG CNS가 클라우드를 기반으로 고객의 요청사항이나 서비스 개선에 대한 다양한 아이디어를 ‘에너딕트’에 발 빠르게 반영하기 때문이다.LG CNS는 VPP 사업을 준비 중인 △에너지 △통신 △건설 등 분야의 기업들과 ‘에너딕트’ 도입을 논의 중이다. 향후 정부의 신재생에너지 확대 정책 기조 등에 따라 국내 VPP 시장이 더욱 활성화될 것으로 예측되면서 ‘에너딕트’를 도입하는 기업들도 더욱 늘어날 것으로 전망된다.정부는 2024년 6월부터 ‘분산에너지 활성화 특별법’을 시행 중이다. 기존 중앙집중형 전력산업 구조를 분산 형태로 전환해 지역 내 소규모 발전소에서 생산된 에너지를 인근 수요처에서 직접 소비할 수 있도록 한다.이와 같은 에너지 공급 개편에 따라 VPP 시장이 새롭게 떠오르면서 다수의 기업들이 사업에 뛰어들고 있다. 미국의 시장조사 전문기관 ‘스카이퀘스트(SkyQuest)’에 따르면 글로벌 VPP 시장 규모는 30년까지 US$ 169억 달러(약 23조 원)에 달할 것으로 전망된다.LG CNS D&A(Data Analytics&Artificial Intelligence)사업부장 장민용 상무는 “LG CNS의 AI와 수학적최적화 기술 역량을 결합해 VPP 사업자들을 위한 최고의 솔루션을 구현했다. 에너딕트’를 통해 고객들이 비즈니스 가치를 혁신할 수 있도록 할 것이다”고 말했다.

미국 머신러닝 솔루션 업체인 페로 랩스(Fero Labs)에 따르면 설명가능 머신 러닝(Explainable Machine Learning)을 제조업에 도입하기 위해 US$ 900만 달러의 투자금을 유치했다. 이노베이션 인데버스(Innovation Endeavors)가 주도하고 더치 인베스트 벤쳐캐피탈(Deutsche Invest VC)이 이번 시리즈에 참여했다. 에너지, 제조, 중공업, 인프라 및 운송 부문을 포함한 산업 전반에 걸쳐 인공지능 및 머신 러닝의 채택이 꾸준히 증가하고 있다.특히 제조 및 유틸리티 부문의 리더 중 절반 이상에서 인공지능이 향후 5년 동안 고부가가치 자산을 제어할 것으로 예측한다. 포괄적인 설명이 가능한 머신 러닝 소프트웨어는 공장 운영자에게 머신 러닝 알고리즘에 대한 액세스를 제공하여 탐색 중인 모든 문제의 근본 원인을 이해할 수 있도록 돕는다.페로 랩스의 소프트웨어는 헨켈(Henkel), 볼보트럭(Volvo Trucks), 게르다우(Gerdau), 코베스트로(Covestro) 등의 고객들에게 사용되고 있다. 고객들은 평균 10%의 수익성 증가와 배출량을 감소시킨 것으로 분석된다. 이와 같은 장점 덕분에 페로 랩스의 소프트웨어는 소비재, 자동차, 철강 및 화학 산업을 포함한 다양한 산업에서 더욱 더 많이 활용될 수 있을 것으로 전망된다.▲ 페로 랩스(Fero Labs)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

캐나다 물류자동화 기업인 아타보틱스(Attabotics)에 따르면 선도적인 인공지능(AI) 기업인 알타엠엘(AltaML) 및 인공지능 연구·응용센터인 에이미(Amii)와 파트너십을 체결했다.아타보틱스의 혁신적인 공급망 인프라에서 효율성과 생산성을 더욱 최적화하는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기능을 개발하기 위한 목적이다.최신 클라우드 기반 로봇 운영에서 파생된 사물인터넷(IoT) 데이터를 활용할 수 있다. 알타엠엘 및 에이미와의 협업을 통해 인공지능 기술과 사물인터넷(IoT) 인프라를 결합해 보다 효율적인 사물인터넷 운영을 달성할 계획이다.특히 아타보틱스는 데이터 관리 및 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한 이번 프로젝트를 통해  현대 전자상거래에 최적화된 디지털 통합 분산 네트워크를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. ▲ 아타보틱스(Attabotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

인도 시장조사 전문기관인 더비즈니스리서치컴퍼니(The Business Resesarch Company)에 따르면 2023년까지 글로벌 사이버 보안 서비스 시장은 $US 911억 달러에 이를 것으로 전망된다.11.64 %의 연평균 성장률(CAGR)로 추정된다. 다만 2020년에는 2019년 66억8700만달러에서 $65억4600만달러로 감소할 것으로 예상된다.COVID-19의 발생으로 인해 사회적 소란, 산업 폐쇄 및 경제 활동 둔화가 초래되어 사이버 보안 서비스에 대한 투자가 제한됐기 때문이다.대규모 사이버 공격 사례의 증가는 사이버 보안 서비스 시장의 성장을 주도하는 핵심 요소이다. 대부분의 사이버 공격은 경제적 이익을 위한 것이다.WannaCry, Petya, NotPetya 및 BadRabbit은 대규모 기업 및 정부 기관을 대상으로 하는 주요 랜섬웨어 제품에 포함된다.예를 들어, Equifax는 2017년 9 월 사이버 공격을 당했다. 이로 인해 1억4000만 명 이상의 미국 고객의 민감한 정보가 손실됐다. 도난당한 정보에는 이름, 주소, 주민등록번호, 생년월일 및 운전면허 번호가 포함됐다.또한 2018년 3 월 미국 애틀랜타시에서는 SamSam 랜섬웨어 사이버 공격을 받았다. 이와 같이 점점 더 많은 사이버 공격으로 인해 사이버 보안 서비스 시장의 성장이 더욱 확대될 것으로 전망된다.▲ INDIA-TheBusinessResearchCompany-cybersecurity▲ 더비즈니스리서치컴퍼니(The Business Resesarch Company)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)