스위치보드와 스위치기어의 차이를 아는 것은 어려울 수 있습니다. 둘 다 전기 분배 및 보호 장비입니다. 이들을 설명하는 용어조차 유사합니다. 결함을 완화하고 아크 플래시 이벤트로부터 보호하며 과도 구매 없이 코드를 충족하려면 어떤 것이 귀하의 애플리케이션에 적합한지 알아야 합니다. 스위치보드 vs 스위치기어 사용 시기 스위치보드와 스위치기어 모두 전력 분배와 보호를 제공합니다. 언제 하나를 다른 것보다 사용하는 것이 더 나을까요? 스위치보드란? 스위치보드는 프레임상의 대형 패널 또는 패널 어셈블리입니다. 스위치, 버스바, 과전류

탭 테스팅에서 계측된 해머를 사용하여 구조를 여기시키고 변환기(가속도계 등)로 진동 응답을 측정합니다. 이 테스트의 목적은 선택된 기계 구조의 주파수 응답 함수(FRF)를 식별하는 것입니다. FRF가 주어지면 안정성 맵을 계산할 수 있으며, 이는 채터를 발생시키는 스핀들 속도와 축 방향 절삭 깊이 조합(파란 경계 위)과 발생하지 않는 조합(경계 아래)을 분리합니다. 이를 통해 시행착오 없이 안정적인 가공 파라미터를 선택할 수 있습니다(Figure 1 참조). Fig. 1: 밀링 안정성 맵. 출처(모든 그림): Tony Schmitz

프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)의 데이터 수집 및 분석 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)는 신호 레벨 정보를 제공하는 데만 사용되지 않습니다. 컨트롤러의 용도에 따라 데이터를 캡처하고 분석할 수도 있습니다. PLC의 가장 기본적인 용도인 신호 캡처는 사용자가 분석과 테스트를 위해 일련의 값들을 캡처하고 기록할 수 있게 합니다. PLC가 캡처한 값들은 차트에 입력되어 표시될 수 있으며, 실제 값 세트의 빈도와 변동이 이상적인 값 세트와 비교하여 어떻게 나타나는지 볼 수 있습니다. 일부 값 세트는 이를 보정하기 위해 PID 제어

유아이패스에서 우리는 한동안 에이전틱 마인드셋으로 살아왔습니다. 우리는 데모만 만들지 않습니다. 실제 엔터프라이즈 혼돈에서 배포되고, 확장되고, 생존하는 에이전트를 만듭니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 프로덕션에 연결해 본 적이 있다면 아시겠지만: 프롬프트가 깨지는 게 아닙니다. 그 주변의 모든 것이 깨집니다. 에러 처리, 컨텍스트 관리, 도구 계약, 추적성. 그래서 우리는 유아이패스 스튜디오의 에이전트 빌더(Agent Builder)를 그런 방식으로 만들었습니다. AI 에이전트가 실제 소프트웨어 컴포넌트처럼 작동하는 데 필요한

비즈니스 리더들은 그 어느 때보다 적은 것으로 더 많은 것을, 더 빠르게 해야 하는 압박을 받고 있습니다. 하지만 조직은 부서, 시스템, 워크플로를 아우르는 점점 더 복잡한 프로세스 환경에 직면합니다. 그리고 프로세스가 종이 위에서는 깨끗해 보일지 몰라도, 현실에서는 성장을 멈추게 하는 우회로, 예외, 비효율로 가득합니다. 대기업이 일반적으로 175개 이상의 시스템을 사용하는 상황에서 복잡성은 정말 이륙할 수 있습니다. 거기서 프로세스 인텔리전스가 게임을 바꿉니다. 프로세스 마이닝, 태스크 마이닝, AI 기반 분석을 결합함으로써,

추론 모델은 발전하지만 프로덕션은 여전히 어렵다 추론 모델이 빠르게 발전했습니다. 시스템은 이제 문서를 파싱하고, 코드를 작성하고, 한때 연구 영역에 확고히 있던 판단 호출을 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 발전에도 불구하고, 대부분의 AI 이니셔티브는 여전히 일관성, 거버넌스, 신뢰성이 중요한 프로덕션 환경에 도달하는 데 어려움을 겪습니다. 실제로 최근 MIT 보고서는 AI 프로젝트 중 극히 일부만 일상 운영에 진입한다는 것을 발견했습니다. 우리의 2025년 플래그십 고객 행사인 퓨전(FUSION) 메인스테이지에 출연한

기업이 에이전틱 AI로 이동하면서 리더들은 시급한 질문을 던집니다: 누가 비즈니스 전반에서 AI 에이전트를 구축, 배포, 운영할 것인가? 2025 에이전틱 자동화 전문가 현황 보고서(State of the Agentic Automation Professional report)는 많은 조직 내에 이미 존재하는, 명확하지만 종종 과소평가된 자산을 가리킵니다: 자동화 전문가들. 이들은 비즈니스 프로세스를 이해하고, 엔터프라이즈 시스템과 밀접하게 협업하며, 이미 AI를 일상 개발 작업에 통합하고 있습니다. 그들의 경험은 경영진에게 AI 지

에이전틱 AI가 테스터를 보강하면서, 테스터들이 가치 사슬 상위로 이동하기 시작하는 것을 봅니다: 무엇을 테스트할지, 왜 테스트할지에 대해 생각하는 데 더 많은 시간을 쓰고, 그저 어떻게 자동화할지에만 매몰되지 않습니다. 시스템, 사용자, 리스크에 대해 더 많이 추론하고, 반복적인 체크 자동화에 시간을 쏟아붓는 대신 말입니다. 간단히 말해, 에이전틱 AI와 함께 노력은 어떻게에서 무엇과 왜로, 더 높은 가치의 사고 작업으로 이동하고 있습니다. 간단한 모델에 매핑하면 그 변화는 대략 이렇게 보입니다: 이 변화에서 내가 보는 가장 큰

여러분은 2026년을 맞으며 좋아, 올해는 드디어 AI가 내 비즈니스에 진짜로 작동하게 만드는 해로 만들자라고 생각할지 모릅니다. 하지만 AI 에이전트의 부상과 그 어느 때보다 빠른 AI 혁신으로 따라잡기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 여러분만 그런 게 아닙니다. 많은 기업이 에이전틱 AI를 실제로 확장하고 측정 가능한 비즈니스 영향을 제공하는 방식으로 도입하는 방법을 여전히 모색 중입니다. 액센츄어(Accenture)와 위프로(Wipro) 최근 연구에 따르면 에이전틱 이니셔티브의 70~80%가 엔터프라이즈 규모에 도달하지 못했습

에이전틱 자동화가 모멘텀을 얻으면서, 조직들은 지능형 문서 처리(IDP)가 에이전틱 세계에서 어디에 위치하는지, 그리고 AI 에이전트가 단순히 IDP를 대체할 수 있는지 점점 더 묻고 있습니다. 짧은 답은 아니오지만, 더 흥미로운 답은 왜냐입니다. 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 AI 에이전트는 텍스트를 읽고, 문서를 요약하고, 질문에 인상적인 유창함으로 답할 수 있습니다. 하지만 엔터프라이즈급 에이전틱 자동화는 언어 이해 이상의 것을 의존합니다. 속도, 정확성, 구조, 추적성, 대량의 문서와 커뮤니케이션 전반에 걸친 일관성이

지난 1년 동안 제가 동료 최고정보보호책임자(CISO)들과 나눈 거의 모든 대화는 동일한 긴장감을 중심으로 이루어졌습니다: 보안이나 통제를 희생하지 않으면서 기업에 에이전틱 AI를 어떻게 도입할 것인가? 최근 UiPath 공동창업자이자 CEO인 다니엘 디네스는 기업들은 AI 에이전트와 자동화의 속도와 지능을 원하지만, 결코 보안이나 통제의 대가로 원하지 않는다고 썼습니다. 이 관찰은 산업 전반의 보안 리더들이 제게 들려주는 내용과 일치합니다. 질문은 더 이상 에이전트가 우리 기업 내부에서 작동할 것인가가 아닙니다. 2025년이 그

AI 에이전트가 데모에서 실제 데이터, 실제 시스템, 실제 비즈니스 결과에 닿는 프로덕션 워크로드로 이동하고 있습니다. G2의 2025년 AI 에이전트 인사이트 보고서에 따르면, 기업의 57%가 이미 프로덕션에서 AI 에이전트를 실행 중입니다. 이는 더 이상 실험 단계가 아님을 명확히 보여줍니다. 하지만 프로덕션 배포와 함께 새로운 종류의 운영 부담이 따릅니다: 도구 접근 제어, 감사 가능성, 드리프트 감지, 폭주 비용 방지. 이 변화는 IT 및 기술 리더에게 새로운 운영 규율을 요구합니다. 에이전트옵스(AgentOps, Agent

모델 성능의 발전(예: 클로드 오퍼스 4.6의 하이브리드 추론과 100만 토큰 컨텍스트 윈도우)과 에이전트 하네스 설계의 진보(계획 도구, 파일 시스템 사용, 스킬, 가드레일) 덕분에, 이전에는 AI 에이전트 범위를 벗어났던 비즈니스 크리티컬 프로세스들이 이제 프로덕션에서 실행 가능해졌습니다. 하지만 모델 향상만으로는 충분하지 않습니다. 컨텍스트를 유지하고, 도구를 지능적으로 관리하며, 계획을 적응시키는 고급 에이전트 런타임과 결합하는 것이, 수시간 또는 수일에 걸쳐 전개되는 복잡한 크로스 시스템 워크플로에 엔터프라이즈급 신뢰성을

AI가 소프트웨어 전달의 역학을 바꾸고 있습니다. 코드는 더 빠르게 생성되고, 더 자주 변경되며, 점점 더 복잡한 애플리케이션 환경을 통해 푸시됩니다. 이 변화는 품질 팀에게 새로운 질문을 던집니다: 통제력을 잃지 않고 어떻게 보조를 맞출 것인가? 오늘날 테스팅 분야의 많은 AI 역량은 개별 작업 가속화에 도움이 됩니다. 테스트 생성, 결과 요약, 자동화 생성 지원 등이 가능합니다. 이러한 이득은 중요합니다. 하지만 테스팅의 다음 시대는 고립된 AI 기능보다는 조직이 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 AI를 얼마나 효과적으로 운영화(oper

엔터프라이즈 리더들은 지난 2년간 에이전틱 AI의 당위성을 입증하는 데 주력해 왔습니다. 개념 증명(PoC), 파일럿, 회의실을 감동시킨 내부 데모. 그리고 그 작업의 상당 부분은 유망했습니다. 하지만 고객들에게서 끊임없이 듣는 이야기는, 작동하는 AI 파일럿과 실제 비즈니스를 운영하는 복잡하고 높은 위험 부담의 프로세스에서 돌아가는 프로세스 사이의 간극이 누구도 예상한 것보다 훨씬 넓다는 것입니다. 기술이 문제가 아닙니다. 도전은 AI를 실제 비즈니스를 운영하는 복잡하고 고위험 프로세스 전반에서 안정적으로 작동하게 만드는 것입니다

성능 테스트에는 브랜딩 문제가 있습니다. 어느 순간부터 성능 테스트는 백분위수 이야기를 하고, 스레드 풀을 튜닝하며, 출시 2주 전에 프로세스에 합류하는 전문가들의 영역이 되었습니다. 한때는 효과적이었던 모델이지만, 이제는 더 이상 통하지 않습니다. 현대 애플리케이션은 레거시 시스템, API, AI 서비스, UI 계층, 서드파티 통합 전반에 걸쳐 뻗어 있습니다. 매주, 때로는 매일 진화합니다. 고객은 모든 것이 즉각적이길 기대합니다. 그리고 느린 것은 새로운 다운타임입니다. 성능은 더 이상 주기의 끝에 머물러 있을 수 없습니다. 소

엄격하게 규제된 산업은 에이전틱 AI 파일럿 함정에서 벗어나기 위해 고군분투하고 있습니다. 예를 들어, 손해보험사의 78%가 최신 AI를 도입했지만, 그중 단 4%만이 클레임 운영 전반에 걸쳐 이를 확장했으며, 27%만이 엔드투엔드 클레임 혁신을 시도했습니다. AI가 가장 큰 가치를 제공해야 할 클레임 영역에서 거의 모든 기업이 개념 증명(PoC) 단계에 머물러 있습니다. 오늘날의 AI 기반 코딩 도구는 모든 사람이 빌더처럼 느끼게 만들었으며, 기업은 팀들에게 최신 AI 어시스턴트로 프로토타이핑을 장려하고 있습니다. 그러나 많은 소

최근 몇 년간 AI의 도입으로 엔터프라이즈 자동화의 힘과 영향력이 증대되어, 우리는 더 큰 효율성과 생산성을 추구할 수 있게 되었습니다. 동시에 이러한 자동화가 지원하는 프로세스의 복잡성도 증가했습니다. 사일로화된 엔터프라이즈 시스템에 투자가 집중되어, 평균적인 대기업은 현재 워크플로 전반에서 175개 이상의 엔터프라이즈 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 데이터는 더욱 사일로화되고 프로세스는 더 파편화되었습니다. 워크플로 내의 많은 결정이 명확하지 않아 사람의 개입이 필요하며, 이 모든 것이 운영 부담을 가중시킵니다. 결국 이러한

맥킨지는 AI가 글로벌 생산성의 거대한 동력이 될 것으로 예측합니다. PwC는 AI가 2030년까지 최대 15조 7천억 달러를 세계 경제에 기여할 수 있다고 추산합니다. 전 세계 많은 정부가 이를 인지하고 자국 경제에 미칠 긍정적 영향을 극대화하기 위한 조치를 취하고 있으며, 영국(UK)도 예외가 아닙니다. 영국은 최근 AI 기회 실행 계획(AI Opportunities Action Plan)을 발표했습니다. 이는 영국이 AI 개발 및 구현에서 수행하는 역할을 강화하기 위한 50가지 권고사항을 담고 있습니다. 영국 정부의 2025년

딥시크 R1(DeepSeek R1) 같은 새 AI 모델은 엄청난 약속을 담고 있지만 거버넌스, 보안, 공급업체 락인 회피에 대한 중요한 질문을 제기합니다. UiPath는 기업이 타협 없이 혁신과 보안 둘 다 달성할 수 있다고 믿습니다. 이 글에서 딥시크 R1 출시에 대한 내 생각과 UiPath가 고객의 첨단 AI 안전하고 효과적 채택을 지원하는 방식을 공유하겠습니다. 딥시크 R1: 과제와 기회 초기 분석에 따르면 딥시크 R1은 GPT-4, 제미나이 같은 선도 모델과 맞먹는 역량을 비용 일부로 제공합니다. 오픈소스 성격으로 누구나 접