기업 맞춤형 DX 전략과 ESG 이행을 위한 통합 컨설팅
스마트 플랜트 고도화를 위한 디지털 전환과 환경 인허가·사후관리까지 원스톱 지원
안전·환경·보건 통합 관리 시스템을 기반으로, 데이터 분석과 리포팅을 통해
기업의 신속하고 능동적인 법규 대응과 업무 효율화를 지원하는 인프라 솔루션
제조 현장 최적화를 위한 통합 설비 관리 시스템
설계, 시공, 운영 지원과 맞춤형 정책 연계를 통해 효율적이고 지속 가능한 생산 환경을 실현
AI·빅데이터 기반의 품질 분석 및 실험실 자동화를 통해,
생산 효율성을 극대화하고 데이터 관리 최적화를 지원하는 IT 인프라 솔루션
기업 경쟁력 강화를 위한 데이터 기반 통합 분석 솔루션
업무 효율성을 극대화 할 수 있도록 통합 데이터 분석 및 솔루션 제공
디지털 전환과 환경 모니터링을 위한 스마트 클라우드 솔루션
유연한 인프라 운영과 실시간 환경 모니터링을 통해 기업의 자산 관리 최적
지능형 데이터센터 구축을 위한 고성능 AI Infra 솔루션
효율적인 운영과 지속 가능한 친환경 인프라 실현
산업자동화 및 다양한 산업군에서 증명된 네트워크 및 인프라 관리 솔루션 제공
안정적이고 신뢰할 수 있는 스마트 산업 네트워크 환경을 구축
유·무선 네트워크, 전송망, 보안 및 LTE 솔루션을 통해
자동화된 네트워크 운영과 안정적인 통신 인프라 혁신을 지원
Everything you can think and imagine is here
위존 AI Infrastructure Insight (AI 인프라 인사이트) 시리즈 2편입니다. GPU가 아무리 빨라도, 데이터가 제때 도착하지 않으면 기다릴 수밖에 없습니다. 이번 편에서는 GPU의 데이터 병목이 어디에서 발생하는지, 그리고 GPUDirect Storage (GPU 다이렉트 스토리지), RDMA/RoCE와 DPU (Data Processing Unit, 데이터 처리 장치)가 이 문제를 어떻게 해결하는지 쉽게 풀어봅니다. GPU는 왜 데이터를 기다릴까? AI 인프라를 설계하다 보면 자주 마주치는 질문이 있습니다. “GPU는 충분히 좋은데, 왜 기대한 만큼 성능이 나오지 않을까?” 원인은 GPU 자체가 아니라 스토리지에서 GPU까지 데이터를 전달하는 경로에 있을 수 있습니다. 대규모 AI 학습이나 HPC (High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 환경에서는 GPU의 연산 성능이 높아지는 만큼 처리해야 할 데이터도 빠르게 증가합니다. 이때 스토리지와 네트워크의 데이터 공급 속도가 GPU의 처리 속도를 따라가지 못하면, GPU가 연산할 데이터를 기다리는 **I/O Bottleneck (입출력 병목)**이 발생할 수 있습니다. 즉, 고성능 GPU를 제대로 활용하려면 GPU 사양뿐 아니라 Storage → Network → GPU 로 이어지는 전체 데이터 경로를 함께 봐야 합니다. 01. GPU는 왜 데이터를 기다릴까? 기존 데이터 전송 구조에서는 스토리지에서 읽어온 데이터가 CPU와 시스템 메모리를 거쳐 GPU로 전달됩니다. 기존 데이터 경로 Storage → CPU/System Memory → GPU 데이터 규모와 처리량이 증가할수록 CPU가 처리해야 하는 데이터 복사와 I/O 작업도 함께 증가합니다. CPU가 데이터 이동에 많은 자원을 사용하고 GPU에 필요한 데이터 공급이 늦어지면, GPU 자체의 연산 성능이 충분하더라도 전체 시스템의 처리 성능은 떨어질 수 있습니다. 쉽게 말하면, GPU가 느린 것이 아니라 GPU까지 데이터가 도착하는 과정이 느린 것입니다. 고성능 GPU에 투자한 만큼 실제 성능을 활용하려면 GPU 자체뿐 아니라 데이터를 공급하는 구조까지 최적화해야 하는 이유입니다. 02. GPUDirect Storage는 무엇을 바꿀까? 이러한 데이터 경로를 개선하기 위한 기술이 **GPUDirect Storage, GDS (GPU 다이렉트 스토리지)**입니다. 기존 구조에서는 스토리지의 데이터가 CPU 시스템 메모리를 거쳐 GPU로 이동하면서 추가적인 데이터 복사가 발생합니다. GPUDirect Storage는 이러한 불필요한 데이터 복사를 줄여 스토리지와 GPU 메모리 사이에 보다 직접적인 데이터 경로를 구성합니다. 기존 방식 Storage → CPU/System Memory → GPU GPUDirect Storage 적용 Storage → GPU Memory 경로가 단순해지면 CPU의 I/O 처리 부담을 줄이고 GPU에 데이터를 보다 효율적으로 공급할 수 있습니다. 그런데 AI 인프라의 규모가 커지면 또 하나의 문제가 생깁니다. 스토리지가 네트워크 너머에 있다면? 대규모 AI·HPC 환경에서는 여러 GPU 서버가 별도의 고성능 스토리지를 공유하는 구조가 많이 사용됩니다. 이 경우 데이터가 이동하는 경로에 **Network (네트워크)**가 추가됩니다. Remote Storage → Network → GPU 따라서 스토리지의 속도만 빠르게 만드는 것으로는 충분하지 않습니다. 네트워크를 통해서도 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 전달할 수 있어야 합니다. 이때 중요한 기술이 RDMA, RoCE, NVMe-oF입니다. 03. RDMA·RoCE·NVMe-oF는 어떤 역할을 할까? 용어는 어렵지만 각각의 역할을 데이터가 이동하는 과정으로 보면 이해하기 쉽습니다. RDMA — CPU 부담을 줄이는 고속 데이터 전송 **RDMA (Remote Direct Memory Access, 원격 직접 메모리 접근)**는 CPU의 개입을 최소화하면서 원격 시스템의 메모리에 데이터를 직접 전달할 수 있도록 하는 기술입니다. 데이터를 전송할 때 CPU가 지속적으로 관여하는 부담을 줄여 서버 간 고속 데이터 전송에 활용됩니다. RoCE — RDMA를 Ethernet 환경에서 **RoCE (RDMA over Converged Ethernet, 이더넷 기반 RDMA)**는 RDMA 통신을 Ethernet (이더넷) 네트워크에서 구현할 수 있도록 하는 방식입니다. 즉, Ethernet 기반의 네트워크에서도 RDMA를 활용한 고속·저지연 데이터 전송 환경을 구성할 수 있습니다. NVMe-oF — 원격 스토리지까지 빠르게 **NVMe-oF (NVMe over Fabrics, 패브릭 기반 NVMe)**는 네트워크를 통해 원격 NVMe 스토리지에 고속으로 접근할 수 있도록 하는 프로토콜입니다. 쉽게 말하면 네트워크 너머에 있는 고속 스토리지를 효율적으로 사용할 수 있도록 연결하는 기술입니다. 이러한 기술을 활용하면 GPU 서버와 원격 스토리지 사이에서도 보다 효율적인 고속 데이터 경로를 구성할 수 있습니다. 하지만 데이터 전송량이 증가할수록 CPU가 처리해야 하는 네트워크·스토리지 작업도 증가합니다. 바로 이 지점에서 DPU가 필요해집니다. 04. 그렇다면 DPU는 왜 필요할까? GPU에 데이터를 더 빠르게 공급하려면 네트워크와 스토리지도 더 많은 데이터를 처리해야 합니다. 문제는 이 과정까지 CPU가 담당하면 정작 CPU가 애플리케이션 연산보다 데이터 이동과 I/O 처리에 많은 자원을 사용하게 된다는 것입니다. DPU는 이 부담을 CPU에서 덜어냅니다. DPU (Data Processing Unit, 데이터 처리 장치)는 네트워크·스토리지·보안과 같은 인프라 처리를 CPU에서 분리해 전담하고 가속하는 프로세서입니다. 위존이 제공하는 Mango BoostX™ DPU는 네트워크·스토리지·보안 등의 인프라 워크로드를 CPU에서 오프로드하고, NVMe-oF, TCP/IP, RoCEv2 등의 데이터 처리를 전용 하드웨어에서 가속합니다. BoostX Datasheet.pdf 이를 통해 CPU와 GPU는 본연의 연산에 더 집중하고, 데이터는 보다 효율적인 경로로 이동할 수 있습니다. Mango BoostX™는 최대 400Gb/s Ethernet (이더넷) 연결을 지원하며, NVMe/RoCEv2, NVMe/TCP 등의 고속 스토리지 연결을 지원합니다. BoostX Datasheet.pdf 또한 표준 PCIe와 Ethernet을 기반으로 기존 시스템 및 표준 프로토콜과의 연동을 고려한 구조를 제공합니다. BoostX Datasheet.pdf 결국 DPU의 역할을 한 문장으로 정리하면, GPU를 더 빠르게 만드는 것이 아니라, GPU가 기다리지 않도록 데이터가 가는 길을 빠르게 만드는 것. 이것이 Mango BoostX™ DPU가 AI 인프라에서 담당하는 역할입니다. 05. 기존 구조와 무엇이 달라질까? GPU 성능을 제대로 활용하려면 개별 장비의 성능보다 데이터가 이동하는 전체 구조를 살펴볼 필요가 있습니다. 구분 기존 CPU 중심 구조 GDS + DPU 기반 구조 데이터 이동 CPU/System Memory 경유 보다 직접적인 GPU 데이터 경로 구성 CPU 역할 애플리케이션 + I/O 처리 애플리케이션 연산에 보다 집중 네트워크·스토리지 처리 CPU에서 처리 DPU로 오프로드·가속 원격 스토리지 연결 네트워크 I/O 영향 증가 RDMA/RoCE·NVMe-oF 기반 고속 연결 인프라 설계 관점 개별 장비 성능 중심 Storage–Network–GPU 전체 경로 최적화 여기서 중요한 것은 DPU 하나를 추가하는 것 자체가 목적이 아니라는 점입니다. GPU와 스토리지 사이에서 발생하는 데이터 이동과 네트워크·스토리지 처리를 효율화하여 GPU가 연산에 집중할 수 있는 데이터 공급 구조를 만드는 것이 핵심입니다. 06. 우리 AI 인프라에도 DPU가 필요할까? DPU의 효과는 현재 운영하고 있는 워크로드와 인프라 구조에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 제품 도입부터 결정하기보다 현재 GPU 인프라에서 실제 병목이 어디에서 발생하고 있는지 확인하는 것이 먼저입니다. 특히 다음과 같은 환경이라면 DPU 기반 데이터 경로 최적화를 검토할 수 있습니다. ● 대규모 AI 학습·HPC 환경: 처리해야 할 데이터 I/O가 많아 GPU가 지속적으로 대용량 데이터를 요구하는 경우● 원격 공유 스토리지 환경: 여러 GPU 서버가 네트워크를 통해 하나의 고성능 스토리지를 공유하는 경우● 데이터 로딩 대기 시간이 긴 환경: GPU 연산 과정에서 데이터 로딩이나 I/O 대기 시간이 반복적으로 발생하는 경우● CPU의 I/O 처리 부담이 높은 환경: 네트워크·스토리지 처리로 CPU 자원이 지속적으로 사용되는 경우● Scale-Out (수평 확장)이 필요한 환경: 향후 GPU 서버와 스토리지 노드를 지속적으로 확장해야 하는 경우 따라서 DPU 도입을 검토할 때 가장 먼저 확인해야 할 질문은 간단합니다. “DPU를 도입해야 할까?”보다 “현재 GPU가 기다리고 있는 구간은 어디일까?” 병목의 위치를 정확하게 알아야 적합한 인프라 최적화 방법도 결정할 수 있습니다. 한눈에 보는 핵심 정리 ① GPU가 기다리는 이유 - GPU 자체가 아니라 스토리지에서 GPU까지 데이터를 공급하는 과정에서 I/O Bottleneck (입출력 병목)이 발생할 수 있습니다.② GPUDirect Storage의 역할 - CPU 시스템 메모리를 경유하는 불필요한 데이터 복사를 줄여 스토리지와 GPU 사이의 데이터 경로를 효율화합니다.③ RDMA·RoCE·NVMe-oF의 역할 - 스토리지가 네트워크 너머에 있는 환경에서 고속 데이터 전송과 원격 스토리지 접근을 지원합니다.④ DPU의 역할 - 네트워크·스토리지 등의 인프라 처리를 CPU에서 분리하여 오프로드하고 가속합니다. 결국, Storage → Network → DPU → GPU 전체 데이터 경로가 함께 최적화되어야 고성능 GPU도 제 성능을 발휘할 수 있습니다. FAQ Q1. DPU를 도입하면 GPU 인프라에서 무엇이 달라지나요? DPU는 네트워크·스토리지 등의 데이터 처리를 CPU에서 분리해 전담하고 가속합니다. 이를 통해 CPU와 GPU가 본연의 연산에 더 집중할 수 있고, 스토리지에서 GPU까지 데이터를 공급하는 전체 경로를 보다 효율적으로 구성할 수 있습니다. Q2. GPUDirect Storage와 DPU를 함께 활용하면 어떤 장점이 있나요? GPUDirect Storage는 스토리지와 GPU 메모리 사이에서 CPU 시스템 메모리를 경유하는 불필요한 데이터 복사를 줄여 보다 직접적인 데이터 경로를 구성합니다. 여기에 DPU를 활용하면 네트워크·스토리지 I/O 처리를 CPU에서 분리할 수 있어 GPU에 데이터를 공급하는 과정에서 발생하는 CPU 부담과 데이터 병목을 줄이는 데 도움이 됩니다. Q3. 원격 스토리지 환경에서는 RDMA·RoCE·NVMe-oF가 왜 중요한가요? 여러 GPU 서버가 네트워크 너머의 스토리지를 공유한다면 스토리지 자체의 속도뿐 아니라 네트워크를 통해 데이터를 얼마나 빠르게 전달하느냐도 중요합니다. RDMA·RoCE는 고속·저지연 데이터 전송을 지원하고, NVMe-oF는 원격 NVMe 스토리지에 고속으로 접근할 수 있도록 해 GPU와 원격 스토리지 사이의 효율적인 데이터 경로 구성을 지원합니다. Q4. Mango BoostX™ DPU는 AI 인프라에서 어떤 역할을 하나요? Mango BoostX™는 네트워킹·스토리지·보안 등의 인프라 워크로드를 CPU에서 오프로드하고, NVMe-oF, TCP/IP, RoCEv2 등의 데이터 처리를 전용 하드웨어에서 가속합니다. 이를 통해 CPU의 인프라 처리 부담을 줄이고 GPU에 데이터를 효율적으로 공급할 수 있는 고성능 데이터 경로 구축을 지원합니다. Q5. 어떤 AI 인프라에서 DPU 도입을 우선 검토하면 좋을까요? 대규모 AI 학습이나 HPC처럼 데이터 I/O가 많거나, 여러 GPU 서버가 원격 스토리지를 공유하거나, 데이터 로딩과 네트워크·스토리지 처리로 CPU 부담이 커지는 환경이라면 우선 검토할 수 있습니다. 핵심은 단순히 DPU를 추가하는 것이 아니라 현재 인프라의 병목을 확인하고 워크로드에 맞는 데이터 경로를 설계하는 것입니다. GPU의 성능보다, GPU까지 가는 길을 봐야 합니다. AI 인프라의 경쟁력은 이제 GPU를 얼마나 많이 확보했는가만으로 결정되지 않습니다. 고성능 GPU에 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 공급하는지, 그 과정에서 CPU·네트워크·스토리지 자원을 얼마나 효율적으로 활용하는지가 실제 인프라 성능을 좌우합니다. 위존은 GPU·네트워크·스토리지를 개별 장비가 아닌 하나의 데이터 경로 관점에서 진단하고, MangoBoost DPU 기반의 AI 인프라 가속 및 최적화 방안을 제공합니다. 현재 구축한 GPU 인프라에서 데이터를 기다리는 구간은 어디일까요? 위존은 고객의 AI 워크로드와 기존 인프라 환경을 기반으로 Storage–Network–GPU 데이터 경로의 병목을 분석하고 최적화 방안을 함께 검토합니다. AI Infrastructure Optimization Partner, WeZON ㈜위존 AI 인프라 운영팀 T. 02-555-7033 F. 02-555-7010 E. info@wezon.co.kr #AIInfrastructure #DPU #GPUDirectStorage #RDMA #RoCE #NVMeoF #GPUInfrastructure #HPC #DataCenter
2026-08-27AI 인프라 구축과 최적화 솔루션을 제공하는 위존입니다.AI 워크로드가 빠르게 확대되면서 GPU뿐 아니라 서버, 네트워크, 스토리지, 전력과 냉각까지 인프라 전반의 설계가 중요해지고 있습니다. 위존은 AI Infrastructure Insight (AI 인프라 인사이트) 시리즈를 통해 복잡해지는 AI 인프라 기술을 하나씩 살펴보고, 실제 구축 환경에서는 무엇을 기준으로 기술과 인프라를 선택해야 하는지 쉽게 풀어보려 합니다. 첫 번째 주제는 OCP Rack (OCP 오픈 랙)입니다.“OCP Rack이면 결국 커스텀 수냉 서버랙 아닌가요?”의외로 자주 받는 질문입니다.정답부터 말씀드리면, 아닙니다.OCP Rack(Open Rack, 오픈 랙)은 Open Compute Project(OCP, 오픈 컴퓨트 프로젝트)가 정의한 데이터센터용 랙 표준 규격입니다. 수냉은 고밀도 시스템의 발열을 처리하기 위해 적용할 수 있는 냉각 방식 중 하나일 뿐, OCP Rack 자체가 수냉 랙을 의미하는 것은 아닙니다.그렇다면 일반적으로 사용하는 19인치 서버랙과는 무엇이 다를까요?핵심은 단순히 랙의 크기가 아니라 전원 공급 방식과 고밀도 컴퓨팅 환경을 고려한 랙 단위의 설계 구조에 있습니다.1. 전원 공급 방식이 다릅니다. 일반적인 19인치 랙 환경에서는 서버마다 개별 PSU(Power Supply Unit, 전원공급장치)와 전원 연결이 필요합니다. 서버 수가 늘어날수록 전원 구성과 케이블링도 함께 복잡해집니다. 반면 OCP Open Rack 계열은 랙 후면의 Busbar(버스바)를 활용해 랙 차원에서 전원을 공급하는 구조를 사용합니다. 서버마다 반복되는 전원 구성을 줄일 수 있기 때문에 고밀도 환경에서 전원 공급과 케이블링을 보다 단순하게 구성할 수 있다는 점이 중요한 차이입니다.2. 고밀도 컴퓨팅을 고려한 전원 구조를 갖습니다. AI 인프라에서는 서버를 몇 대 설치할 수 있는지만큼이나 한 랙에 얼마나 많은 전력을 안정적으로 공급할 수 있는가가 중요해지고 있습니다. OCP Open Rack 계열은 48V 전원 아키텍처와 고전류 Busbar(버스바)·커넥터 등을 기반으로 고밀도 컴퓨팅 환경의 전력 공급을 고려합니다. 특히 GPU 클러스터처럼 한정된 공간에 많은 컴퓨팅 자원을 구성해야 하는 환경에서는 서버 단위가 아니라 Rack-level Architecture(랙 단위 아키텍처) 관점의 설계가 중요해집니다.3. 그렇다고 OCP Rack이 항상 정답은 아닙니다OCP Rack의 장점을 제대로 활용하려면 OCP 환경에 적합한 서버와 전원 구성을 함께 고려해야 합니다. 기존 19인치 서버를 OCP Rack에 단순히 구성할 경우 Busbar(버스바) 기반 전원 구조의 장점을 충분히 활용하지 못하거나 공간 효율이 떨어질 수 있습니다. 그래서 실제 구축에서는 Rack + Server + Power를 하나의 시스템 관점에서 검토하는 것이 중요합니다.구분Standard 19-inch RackOCP Open Rack기본 관점범용 서버 장착 중심의 일반적인 랙 구조랜 단위 인프라 구성과 고밀도 컴퓨팅 환경을 고려한 구조전원 구성서버별 PSU(Power Supply Unit) 중심의 전원 구성Busbar(버스바)를 활용한 랙 단위 전원 구조케이블링서버 수 증가에 따라 전원 케이블이 복잡해짐전원 연결 구조 단순화 가능고밀도 대응구성 방식에 따라 대응(별도 설계 필요)고밀도 컴퓨팅 환경을 고려한 설계 구조서버 호환성폭넓은 서버 호환성(범용 19인치 규격)OCP 환경에 적합한 서버와 전원 구성 필요적합 환경일반 엔터프라이즈 서버 환경 및 다양한 워크로드고밀도 GPU･AI･클러스터 등 전력 밀도가 높은 환경결국 질문은 이렇게 바뀌어야 합니다.“OCP Rack이 더 좋은가?”가 아니라 “우리 워크로드에 이 정도의 전력 밀도와 랙 구조가 필요한가?”일반적인 엔터프라이즈 서버 환경이라면 기존 19인치 랙으로도 충분할 수 있습니다.반면 GPU 클러스터를 고밀도로 구성해야 한다면 OCP Rack이 하나의 대안이 될 수 있습니다. AI 인프라가 고밀도화될수록 이제는 서버 한 대의 성능뿐만 아니라 전력·공간·냉각까지 포함한 ‘랙 단위의 설계’가 중요해지고 있습니다.GPU → Network → Storage → Power → Cooling이제 AI 인프라는 개별 장비가 아니라 전체 데이터 경로와 랙 단위에서 함께 설계하는 관점이 중요합니다.*****궁금한 점이 있으시면 언제든 연락주세요. 더 효율적인 AI 인프라를 만드는 일, 위존이 함께하겠습니다. ㈜위존 AI 인프라 운영팀 T. 02-555-7033 F. 02-555-7010 E. info@wezon.co.kr#OCP #OpenRack #AIRack #GPUInfrastructure #DataCenter #AIInfrastructure #ServerRack
2026-08-20사전 구축형 RCA와 기본조건 정비: 고장 대응 속도를 미리 설계하는 법 고장이 난 뒤 원인을 찾는 것이 아니라 고장 유형별 대응 시나리오를 미리 설계해 두면, 현장에서는 판단이 아니라 실행이 이루어집니다. 위존(WEZON)이 제안하는 선진 설비관리 철학 시리즈 8편입니다. 고장 많은 설비에 대한 세 번째 전략인 RCA, 그중에서도 '사전 구축형 RCA'와 모든 전략의 기반이 되는 기본조건 정비를 다룹니다. (▶ 7편 보러가기) 많은 조직이 RCA를 수행한다고 말하지만 실제로는 원인을 추정하는 수준에 머무릅니다. 진정한 RCA는 '왜 발생했는가'를 넘어 '왜 사전에 발견하지 못했는가'까지 추적하는 과정이며, 한 단계 더 나아가면 고장 유형별 대응 시나리오를 미리 설계해 두는 '사전 구축형 RCA'가 됩니다. 이 체계가 있으면 고장 발생 시 현장에서는 판단이 아니라 실행이 이루어지고, 복구 시간은 줄고 재발은 감소합니다. SWING CMMS는 이 구조체를 시스템 안에 상시 보유하게 하여, 베테랑의 머릿속에만 있던 고장 원인 계층을 조직의 공용 자산으로 전환하는 문제를 해결합니다. [이 글에서 다루는 내용] 1. 세 번째 전략, RCA — 원인을 '추정'하는 조직과 '추적'하는 조직 2. 사전 구축형 RCA: 판단이 아니라 실행이 이루어지는 구조 만들기 3. 모든 전략의 기반, 기본조건 정비 — 닦고 조이고 기름치자 [용어 및 개념 정의] · RCA(Root Cause Analysis, 근본 원인 분석): 고장 발생 후 Logic Tree를 따라 근본 원인을 추적하는 기법. 현상만 고치는 것이 아니라 시스템적 결함을 찾아내는 과정입니다. · 근접 원인(Proximate Cause): 고장 직전에 관측된 직접적 현상. 예를 들어 '흡입 필터 막힘'은 근접 원인입니다. · 근본 원인(Root Cause): 그 근접 원인이 발생하고 방치되도록 허용한 관리·시스템상의 결함. 예를 들어 '필터 차압 점검 기준이 없었다'가 근본 원인입니다. · 사전 구축형 RCA: 고장이 발생한 뒤 원인을 찾는 것이 아니라, 고장 유형별 원인 계층과 대응 시나리오를 사전에 설계해 두는 방식. · Logic Tree: 상위 문제에서 하위 원인으로 분기해 내려가는 계층 구조도. 사전 구축형 RCA의 산출물 형태입니다. · 기본조건 정비: 청소, 급유, 조임. 설비가 제 성능을 낼 수 있는 최소한의 환경을 만드는 일상 활동입니다. · 일상점검: 정해진 주기와 기준에 따라 운전·정비 담당자가 수행하는 상시 점검 활동. 기본조건 정비가 실행되는 통로입니다. [현장의 문제 또는 도입 배경] 지난 편에서 교체와 FMEA를 다뤘습니다. 그러나 현실은 냉정합니다. 모든 설비를 교체할 수도, 모든 고장 가능성을 제거할 수도 없습니다. 세 번째는 고장을 완전히 제거할 수 없는 현실에서 대응 체계를 설계하는 RCA입니다. 문제는 대다수 조직의 RCA가 실제로는 원인을 추정하는 수준에 머무른다는 점입니다. 그리고 이 세 가지 전략 전부를 떠받치는 기반이 하나 있습니다. 너무 당연해서 오히려 가장 지켜지지 않는 것, 기본조건 정비입니다. [문제 해결 중심 칼럼] 1. 현황과 문제 — RCA를 '한다'는 조직과 '되는' 조직 많은 조직이 RCA를 수행한다고 말하지만 실제로는 원인을 추정하는 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 진정한 RCA는 왜 발생했는지를 넘어서 왜 사전에 발견하지 못했는지까지 추적하는 과정입니다. 이 차이는 결과물에서 드러납니다. 원인을 추정한 RCA는 '베어링 소착'에서 멈추고 베어링을 교체하는 것으로 끝납니다. 원인을 추적한 RCA는 '왜 소착되었는가 → 윤활 부족 → 왜 부족했는가 → 급유 주기 기준 부재 → 왜 사전에 발견하지 못했는가 → 일상점검 항목에 급유 상태가 없음'까지 내려갑니다. 앞의 조치는 같은 고장을 다시 부르고, 뒤의 조치는 고장을 끊습니다. 2. 원인 — 왜 근본 원인과 근접 원인을 혼동하는가 여기서 한 단계 더 나아가야 합니다. 사전 구축형 RCA입니다. 고장이 발생했을 때 대응하는 것이 아니라, 고장 유형별로 대응 시나리오를 미리 설계해 두는 것입니다. 이 체계가 구축되면 고장 발생 시 판단이 아니라 실행이 이루어집니다. 결과적으로 복구 시간은 줄어들고 재발은 감소합니다. [그림 1] 압축기 사전 구축형 RCA 사례. 최상위 문제(Comp. Part Problem)에서 모터·오일 시스템·언로더 밸브·솔레노이드 밸브·토출 성능 저하·과부하·서징·차온·토출 온도 상승으로 분기하고, 각 항목이 다시 하위 원인으로 계층화됩니다. 예를 들어 흡입 압력 저하는 흡입 유량 저하와 흡입 필터 막힘으로, 흡입 유량 저하는 다시 상류 유량 저하와 제어 밸브 이상으로 이어집니다. 이 구조체를 보고 대응하는 조직과 보지 않고 대응하는 조직의 차이를 생각해 보십시오. 우리는 RCA에서 근본 원인과 근접 원인을 혼동할 때가 많습니다. 그 이유는 이런 구조체가 머리에 없기 때문입니다. 그래서 경험과 지식이 많은 퇴직자가 많은 시점에 이런 고민을 해야 한다는 것입니다. 구조체는 데이터만으로 만들어지지 않습니다. 수십 년간 그 설비를 만져 온 사람의 머릿속에서만 나오는 분기가 반드시 존재하며, 그 사람들이 현장을 떠나면 구조체를 만들 기회 자체가 사라집니다. 3. 해결 방법 — 사전 구축형 RCA를 실제로 만드는 법 단지 사전 구축형 RCA의 경우 많은 대상으로 할 수 없습니다. 너무 많은 시간과 인력이 필요합니다. 그래서 주요 설비 1~2개를 대상으로 하거나, 사업장이 여럿인 경우는 보유가 많은 설비를 대상으로 합니다. 가능한 Start/Shutdown 반복이 많은 것이 효과적입니다. 기동과 정지가 잦은 설비를 우선 대상으로 삼는 이유는 명확합니다. 고장 발생 빈도가 높아 시나리오가 실제로 사용될 확률이 크고, 검증과 개정의 기회도 그만큼 자주 오기 때문입니다. RCA 구축이 생각보다 어렵기 때문에 전문기업(WEZON)에 의뢰를 해서 협업하는 것이 바람직합니다. 내부 인력만으로 진행하면 이미 알고 있는 원인만 나열한 구조체가 되기 쉽고, 정작 놓치고 있던 분기는 그대로 비어 있게 됩니다. 이 세 가지 전략은 각각 독립된 것이 아니라 하나의 흐름입니다. 교체로 근본을 제거하고, FMEA로 가능성을 줄이며, RCA로 대응 속도를 확보하는 구조입니다. 이 구조는 단계적으로 접근도 되고, 경우에 따라서는 각각의 구조로 접근도 될 것입니다. 4. 도입 시 확인사항 — 모든 것의 기반, 기본조건 정비 그리고 이 모든 것의 기반에는 변하지 않는 하나의 원칙이 존재합니다. 기본 조건 정비입니다. 우리가 말하는 일상점검 중 하나로, 일상점검의 중요함을 보여줍니다. ‘닦고, 조이고, 기름치자.’ 이 단순한 행위는 전체 고장의 대부분을 좌우합니다. 현장의 많은 문제는 복잡한 기술이 아니라 단순한 관리의 부재에서 시작됩니다. 설비 표면의 부식, 보온재 하부의 수분, 미세한 누설과 진동은 모두 눈에 보이는 신호입니다. 이 신호를 방치하는 순간 고장은 필연이 됩니다. 따라서 사전 구축형 RCA를 검토하기 전에 다음을 먼저 확인해야 합니다. 일상점검 항목에 청소·급유·조임이 실제로 포함되어 있는가. 점검 결과가 '이상 없음' 체크로만 끝나지 않고 관측값으로 기록되는가. 보온재 하부, 배관 하부처럼 눈에 잘 띄지 않는 부위가 점검 경로에 들어 있는가. 이 세 가지가 없으면 아무리 정교한 RCA 구조체를 만들어도 입력될 신호가 없습니다. 5. 기대효과 — 고장 많은 설비는 문제가 아니라 기회다 설비는 말을 하지 않지만 끊임없이 신호를 보냅니다. 그 신호를 읽지 못하는 조직은 고장을 반복하게 됩니다. 반대로 그 신호를 체계적으로 관리하는 조직은 고장을 줄이고 생산성을 높이며 경쟁력을 확보합니다. 고장이 많은 설비는 문제가 아니라 기회입니다. 가장 많은 개선 여지가 있는 영역이기 때문입니다. 중요한 것은 기술이 아니라 관점입니다. 고장을 쫓는 조직에서 결함을 제거하는 조직으로 전환하는 순간, 설비는 더 이상 부담이 아니라 수익의 원천으로 바뀌게 됩니다. [단계별 적용 방법: 사전 구축형 RCA 구축 6단계] 1단계 — 대상 설비 선정 · 주요 설비 1~2개, 또는 사업장이 여럿이면 보유 대수가 가장 많은 설비를 선정합니다. Start/Shutdown 반복이 잦은 설비가 가장 효과적입니다. 2단계 — 최상위 문제 정의 · '압축기 성능 저하', '펌프 토출 불량'처럼 현장에서 실제로 인지되는 증상 단위로 최상위 노드를 설정합니다. 3단계 — 원인 계층 전개 · 각 노드를 하위 원인으로 분기시킵니다. 토출 성능 저하 → 흡입 압력 저하 → 흡입 필터 막힘 / 상류 유량 저하 → 제어 밸브 이상과 같이, 더 이상 나눌 수 없을 때까지 내려갑니다. 4단계 — 퇴직 예정 베테랑 참여 · 구조체의 빈 분기를 채우는 것은 경험입니다. 해당 설비를 오래 담당한 인력이 현장에 있을 때 반드시 참여시켜야 하며, 이 시점을 놓치면 복원할 방법이 없습니다. 5단계 — 대응 시나리오 부착 · 말단 원인마다 확인 방법, 필요 부품, 조치 순서, 소요 시간을 붙입니다. 이것이 붙어야 현장에서 '판단'이 아니라 '실행'이 됩니다. 6단계 — 실제 고장으로 검증·개정 · 고장이 발생할 때마다 구조체에 해당 경로가 있었는지 확인하고, 없었다면 분기를 추가합니다. 개정되지 않는 구조체는 6개월이면 신뢰를 잃습니다. [비교표: 사후 대응형 RCA와 사전 구축형 RCA] 같은 RCA라도 언제 만드느냐에 따라 현장에서의 작동 방식이 완전히 달라집니다. 구분 사후 대응형 RCA 사전 구축형 RCA 착수 시점 고장 발생 후 고장 발생 전 현장에서 일어나는 일 원인을 판단하고 추정 구조체를 따라 확인하고 실행 소요 시간 원인 규명에 시간 소모, 복구 지연 확인 경로가 정해져 있어 복구 시간 단축 근본 원인 도달률 낮음. 근접 원인에서 종료되기 쉬움 높음. 계층이 이미 설계되어 있음 필요 자원 건별 대응, 누적 공수는 오히려 큼 초기 구축에 집중 투입, 이후 유지 공수는 적음 적용 범위 전 설비 가능 주요 설비 1~2개 또는 보유 대수 많은 설비로 제한 베테랑 의존도 매우 높음. 담당자가 바뀌면 수준이 달라짐 낮음. 경험이 구조체로 자산화됨 권장 방식 일상 운영 위존 등 전문기업과 협업 구축 [적용 사례·예시·수치] 사례 1. 압축기 사전 구축형 RCA 구조체 (본문 그림 1) · 적용 전: 압축기 이상 발생 시 담당자의 경험에 따라 점검 순서가 달라지고, 근접 원인(필터 막힘, 센서 이상)에서 조치가 종료되어 동일 증상이 재발. · 적용 후: 최상위 문제부터 말단 원인까지 계층화된 구조체를 보유. 토출 성능 저하는 저속 운전·토출압 센서 이상·하류 누설·흡입 유량 저하·흡입 압력 저하로, 흡입 압력 저하는 다시 흡입 유량 저하와 흡입 필터 막힘으로, 흡입 유량 저하는 상류 유량 저하와 제어 밸브 이상으로 전개됩니다. 현장에서는 판단이 아니라 확인과 실행이 이루어집니다. · 산정 기준 또는 전제조건: 압축기를 대상으로 한 구조체 예시입니다. 설비 유형과 공정 조건에 따라 분기 구조가 달라지므로 그대로 복사해 사용할 수 없으며, 해당 설비를 오래 담당한 인력의 참여를 전제로 자사 조건에 맞게 재구성해야 합니다. 사례 2. 기본조건 정비 — 가장 단순하고 가장 지켜지지 않는 것 · 적용 전: 설비 표면의 부식, 보온재 하부의 수분, 미세한 누설과 진동이 관측되고 있으나 일상점검에서 '이상 없음'으로 처리되어 기록에 남지 않음. · 적용 후: 청소·급유·조임을 일상점검 항목으로 명시하고, 체크가 아닌 관측값으로 기록. 눈에 보이는 신호가 데이터로 축적되면서 고장 이전 단계에서 결함이 제거됩니다. · 산정 기준 또는 전제조건: '닦고 조이고 기름치자'는 단순한 행위가 전체 고장의 대부분을 좌우한다는 현장 경험에 근거합니다. 효과의 크기는 설비 유형과 환경(분진·습도·부식성 분위기)에 따라 달라지며, 기록 방식이 체크박스에 머무르면 효과는 나타나지 않습니다. [SWING CMMS 적용 방안] 추천 대상: RCA를 수행하지만 같은 고장이 반복되는 조직, 담당자에 따라 고장 대응 수준이 달라지는 정비 부서, 숙련 인력의 퇴직을 앞두고 노하우 자산화가 시급한 제조 기업, 다수 사업장에 동일 설비를 보유한 기업 주요 기능 · RCA Logic Tree 구조체 관리: 최상위 문제부터 말단 원인까지 계층 구조를 시스템에 등록하고, 고장 발생 시 해당 경로를 따라 확인·조치하도록 안내합니다. · 대응 시나리오 연결: 말단 원인마다 확인 방법·필요 부품·조치 순서·소요 시간을 연결해, 현장에서 판단이 아닌 실행이 이루어지게 합니다. · 근접 원인·근본 원인 분리 기록: 두 원인을 별도 필드로 기록해 혼동을 구조적으로 방지하고, 근본 원인별 재발 추이를 집계합니다. · 구조체 개정 이력: 실제 고장으로 검증된 분기 추가·수정 이력을 남겨 구조체가 살아 있는 자산이 되도록 합니다. · 일상점검 관측값 기록: 청소·급유·조임 상태를 체크박스가 아닌 관측값으로 기록해 결함 신호를 데이터화합니다. · 다사업장 표준 배포: 한 사업장에서 검증된 구조체를 동일 설비를 보유한 타 사업장에 표준으로 배포합니다. 도입 방식: SaaS 구독형(클라우드) + 사전 구축형 RCA 컨설팅 병행. 구조체 설계는 위존 컨설팅과 현장 워크숍으로 진행하며, 완성된 구조체를 SWING CMMS에 등록해 운영합니다. 예상 도입 기간: CMMS 기본 구축 6~12주. 사전 구축형 RCA는 설비 1~2개 유형 기준 8~12주가 추가로 소요되며, 대상 설비의 복잡도와 참여 인력 확보 상황에 따라 달라집니다. 비용 또는 비용 산정 기준: 구독료는 사용자 수·관리 설비 수 기준 월 단위 산정. 사전 구축형 RCA 설계는 대상 설비 유형 수와 워크숍 회차를 기준으로 한 컨설팅 공수로 별도 산정합니다. ※ 아래 금액·기간은 표준 산정 방식이며, 실제 견적은 설비 수량과 사업장 수에 따라 달라집니다. 발행 전 사내 확정 단가로 교체해 주세요. 적용 시 유의사항: [SWING CMMS 적용 방안]추천 대상: RCA를 수행하지만 같은 고장이 반복되는 조직, 담당자에 따라 고장 대응 수준이 달라지는 정비 부서, 숙련 인력의 퇴직을 앞두고 노하우 자산화가 시급한 제조 기업, 다수 사업장에 동일 설비를 보유한 기업주요 기능· RCA Logic Tree 구조체 관리: 최상위 문제부터 말단 원인까지 계층 구조를 시스템에 등록하고, 고장 발생 시 해당 경로를 따라 확인·조치하도록 안내합니다.· 대응 시나리오 연결: 말단 원인마다 확인 방법·필요 부품·조치 순서·소요 시간을 연결해, 현장에서 판단이 아닌 실행이 이루어지게 합니다.· 근접 원인·근본 원인 분리 기록: 두 원인을 별도 필드로 기록해 혼동을 구조적으로 방지하고, 근본 원인별 재발 추이를 집계합니다.· 구조체 개정 이력: 실제 고장으로 검증된 분기 추가·수정 이력을 남겨 구조체가 살아 있는 자산이 되도록 합니다.· 일상점검 관측값 기록: 청소·급유·조임 상태를 체크박스가 아닌 관측값으로 기록해 결함 신호를 데이터화합니다.· 다사업장 표준 배포: 한 사업장에서 검증된 구조체를 동일 설비를 보유한 타 사업장에 표준으로 배포합니다.도입 방식: SaaS 구독형(클라우드) + 사전 구축형 RCA 컨설팅 병행. 구조체 설계는 위존 컨설팅과 현장 워크숍으로 진행하며, 완성된 구조체를 SWING CMMS에 등록해 운영합니다.예상 도입 기간: CMMS 기본 구축 6~12주. 사전 구축형 RCA는 설비 1~2개 유형 기준 8~12주가 추가로 소요되며, 대상 설비의 복잡도와 참여 인력 확보 상황에 따라 달라집니다.비용 또는 비용 산정 기준: 구독료는 사용자 수·관리 설비 수 기준 월 단위 산정. 사전 구축형 RCA 설계는 대상 설비 유형 수와 워크숍 회차를 기준으로 한 컨설팅 공수로 별도 산정합니다. ※ 아래 금액·기간은 표준 산정 방식이며, 실제 견적은 설비 수량과 사업장 수에 따라 달라집니다. 발행 전 사내 확정 단가로 교체해 주세요.적용 시 유의사항:
2026-08-07위존이 망고부스트코리아와 전략적 파트너십 계약을 체결하고 국내 DPU 기반 AI·HPC 인프라 사업 확대에 나선다고 밝혔다.위존은 자체 개발한 스마트팩토리 솔루션을 통해 생산·품질·설비 운영을 고도화하고 산업용 네트워크를 기반으로 현장 데이터의 안정적인 수집과 연결을 지원하고 있으며 DX·AX·ESG 컨설팅 및 시스템 구축과 안전·보건·환경 통합관리 대응을 지원하고 있다.회사는 이러한 역량을 AI 인프라 및 클라우드와 연계해 제조 운영의 주요 영역에서 설비 예지보전, 품질예측, 생산 최적화와 위험 예측을 지원하는 산업 특화 AX 솔루션으로 고도화하고 있다고 전했다.특히 고성능 서버·GPU·스토리지 및 AI·HPC 인프라 구축 역량과 시스템 설계·검증 경험, 국내 기술지원 체계는 망고부스트의 DPU 솔루션을 고객 환경에 안정적으로 적용하고 상용화할 수 있다고 강조했다.위존에 따르면 DPU는 네트워크·스토리지·보안 처리를 전담해 CPU와 GPU가 AI 연산에 집중할 수 있도록 지원하는 데이터센터용 혁신 프로세서다.망고부스트의 ‘부스트엑스(BoostX)’ DPU는 고속 네트워크와 스토리지 처리를 가속해 데이터 병목을 줄이고 시스템 성능과 자원 활용률을 높인다.위존은 망고부스트의의 차별화된 DPU 기술을 서버·스토리지 및 AI·HPC 인프라에 적용해 고객 맞춤형 DPU 솔루션 사업을 본격화할 계획이라고 밝혔다.위존은 이번 협력을 기반으로 해 망고부스트 DPU 기반 스토리지 어플라이언스 공급을 우선 시작하고 AI 추론·학습 가속 솔루션과 기존 GPU 클러스터의 스토리지·네트워크 처리 고도화까지 사업 영역을 확대할 방침이다.또한 고객 환경에 맞춘 시스템 구성과 어셈블리, 품질검사(QC), 기술지원 및 유지보수를 아우르는 통합 서비스 체계를 구축해 다양한 AI·데이터 인프라 환경에 DPU 기술을 적용할 예정이다.양사는 제품 영업과 제안, 고객 요구사항 분석 및 기술 검토, 프로젝트 수행과 사후 지원 분야에서도 협력한다.이에 위존은 전담 기술인력과 테스트 환경을 확보해 DPU 기술 역량을 내재화하고 국내 고객 지원 체계를 강화할 것이라고 전했다.출처 : 테크월드(https://www.epnc.co.kr)
2026-08-13안녕하세요,ICT 인프라 & AX 최적화 솔루션 파트너 ㈜위존입니다.위존이 오는 7월 개최되는 국내 최대 규모의 안전보건 전문 전시회 'KISS 2026 (2026 AI안전보건전시회)'에 참가합니다.???? 위존 부스(제2전시장 7J401) 관전 포인트이번 전시회에서는 기업 규모와 현장 특성에 맞춘 위존의 핵심 솔루션 3종의 데모를 공개합니다.SHE (안전환경보건 통합 구축형 솔루션)SAPAIR (중대재해처벌법 대응 구독형 솔루션)SWING (구독형 설비관리 솔루션)[KISS 2026 전시 개요]일시: 2026년 7월 6일(월) ~ 7월 9일(목), 4일간장소: 일산 킨텍스(KINTEX) 제2전시장위존 부스 위치: 7번홀, 7J401 문의 : 02-555-7033 | info@wezon.com???? 위존 부스 방문객 특별 이벤트부스에 방문하셔서 간단한 현장 설문조사에 참여해 주세요! 참여해 주신 모든 분께 현장에서 즉시 기념품을 증정합니다.현장에서 전문 컨설턴트와의 1:1 맞춤형 무료 상담도 가능하오니, 아래 링크를 통해 사전 등록하시고 편안하게 방문해 주시기 바랍니다.감사합니다. KISS 2026 무료 사전등록 하러 가기
2026-06-24
