[ZD SW 투데이] 더존비즈온, 세무 지식 공유회 '텍스 나이트 서밋' 개최 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주]

◆ 더존비즈온, 퇴근 후 세무 지식 공유회 개최

더존비즈온이 오는 27일과 28일 이틀간 서울 중구 더존을지타워 ATEC에서 세무 전문가 및 실무 담당자들을 위한 저녁 시간 집중 세미나 '텍스 나이트 서밋'을 개최한다.

이번 서밋은 'AI로 앞서가는 세무 전문가들의 밤'이라는 슬로건 아래 바쁜 업무로 낮 시간대 교육이나 세미나 참여가 어려웠던 세무사, 회계사 및 실무자를 대상으로 현장의 고민과 실무 경험을 자유롭게 나누는 지식 네트워킹의 장으로 꾸며질 예정이다.

행사 프로그램은 위하고(WEHAGO) T 사용자를 대상으로 한 실질적인 업무 효율 제고 방안을 중심으로 구성됐다. 주요 세션으로는 ▲WEHAGO T 실무 활용 핵심 팁 공유 ▲ONE AI 기반 업무 적용 사례 ▲AI 에디션(AI Edition) 상세 안내 등을 준비했다. 세무·회계 업무의 AI 전환(AX)이 실제 현장 생산성을 극대화하는 방법에 대한 구체적인 노하우를 공개한다.

더존비즈온, 퇴근 후 세무 지식 공유회 '텍스 나이트 서밋' 개최(이미지=더존비즈온)

◆ 올거나이즈코리아, ACL 2026 메인 컨퍼런스 논문 채택

올거나이즈가 자연어처리(NLP) 분야 글로벌 권위 학회인 전산언어학회(ACL) 2026 메인 컨퍼런스에 제출한 논문이 최종 채택됐다.

이번에 채택된 올거나이즈의 논문은 기존 검색증가생성(RAG) 평가 벤치마크가 실제 현장에 적용되기 어려운 원인을 찾아내어 분석하는 내용이다. 기업 환경은 분기마다 구조가 거의 동일한 금융보고서, 유사조항이 반복되는 법률문서 등 문서 간 유사도와 정보 중복이 매우 높아 기존 벤치마크 평가로는 그 정확성을 체감하기 어려웠다.

올거나이즈는 문서를 최소 사실 단위로 분해해 중복 문서가 많은 환경에서도 공정하게 RAG를 평가하고, CRRF 기법으로 LLM이 만든 부적절한 질문을 걸러내 벤치마크 품질을 안정화했다. 이 방법을 바탕으로 금융·법률·특허 분야의 도메인 맞춤형 벤치마크를 자동 생성했으며, 해당 기술은 이미 올거나이즈 AI 플랫폼 Alli의 RAG 평가 기능에 적용돼 연구 성과가 곧바로 제품으로 연결하고 있다고 밝혔다.

올거나이즈코리아, ACL 2026 메인 컨퍼런스 논문 채택(이미지=올거나이즈코리아)

◆ 트림블코리아, BIM 이노베이션 컨퍼런스 2026 코리아 개최

트림블(Trimble) 코리아가 오는 28일 서울 코엑스에서 'BIM 이노베이션 컨퍼런스 2026'을 개최한다.

BIM 이노베이션 컨퍼런스는 'AI가 건축 환경에 가져올 실질적인 변화'를 주제로 설계부터 시공까지 전 과정에 걸쳐 AI가 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지를 집중적으로 조명한다. 특히 이번 행사는 AI를 단순한 기술 트렌드가 아닌, 건설 산업의 방식 자체를 재정의하는 핵심 동력으로 바라보고, 실제 업무 환경에서의 변화와 적용 가능성에 초점을 맞춘 것이 특징이다.

행사에서는 트림블의 '에이전트 AI 및 활용 방안'이 최초로 공개되며 건설 산업에서 AI가 향후 어떤 방향으로 진화할지에 대한 인사이트가 공유된다. 또한 테클라(Tekla)를 활용한 철골 모델 자동화 AI 솔루션 라이브 데모 시연 및 스케치업 AI를 활용한 자동 모델링, 렌더링 기능을 통해 설계와 시공을 연결하는 스마트 워크플로우가 실제로 어떻게 구현되는지 확인할 수 있다. 이와 함께 테클라 2026(Tekla 2026)의 신규 기능과 사용자 친화적으로 변화된 인터페이스가 공개되며, 보다 직관적이고 효율적인 작업 환경을 제시한다.

◆ 데이터독, GPU 모니터링 출시

데이터독은 그래픽처리장치(GPU) 모니터링을 정식 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 증가하는 AI 비용을 확장 가능하고 효과적으로 관리하려는 기업들이 직면한 핵심 과제 중 하나를 해결하는 것을 목표로 한다.

GPU 모니터링은 AI 스택 전반에 걸친 통합 가시성을 제공하는 첫 사례 중 하나다. 고객은 GPU 플릿의 상태, 비용, 성능을 이를 사용하는 팀과 직접 연결한 단일 뷰를 통해 병목이 발생한 워크로드를 빠르게 파악하고 비용을 효율적으로 절감할 수 있다. 플릿 전반의 텔레메트리를 이를 소비하는 워크로드와 직접 연결해 이러한 작업을 간소화하고 플랫폼 엔지니어링 팀과 머신러닝 팀이 함께 문제를 분석할 수 있는 통합 뷰를 제공한다.