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상반기 신규등록 자동차 가운데 11%가 전기자동차

상반기 신규등록 자동차 가운데 전기자동차가 11%를 차지한 것으로 집계됐다. 국토교통부가 28일 발표한 자동차등록 통계에 따르면 6월 말 기준 자동차 누적등록대수가 2천640만8천대로, 지난해 말보다 0.4%(11만대) 증가했다. 인구 1.94명당 자동차 1대를 보유하고 있는 것으로 나타났다. 상반기 신규등록건수는 총 84만6천건이며 전기·수소·하이브리드카 등 친환경 자동차는 38만9천건이 신규등록됐다. 이 가운데 전기차는 9만4천건으로 전체 신규등록 건수의 11%를 차지했다. 차종별로는 승용차가 74만9천건, 승합차는 1만3천건, 화물차 8만1천건, 특수차 3천건으로 나타났다. 규모별로는 경형이 3만7천건, 소형은 7만3천건, 중형 51만6천건, 대형 22만건으로 집계됐다. 연료별로는 휘발유가 33만2천건, 경유가 5만2천건, LPG 7만건, 하이브리드 29만4천건, 전기 9만4천건, 수소 1천건, 기타(트레일러 등) 3천건이다. 6월 말 기준 누계 자동차 등록대수는 2천640만8천대로 지난해 말보다 11만대 증가했다. 차종별로는 승용이 2천191만4천대, 승합은 64만8천대, 화물 370만1천대, 특수 14만5천대로 나타났다. 규모별로는 경형이 221만6천대, 소형은 319만대, 중형 1천378만5천대, 대형 721만7천대로 집계됐다. 연료별로는 휘발유 1천242만대, 경유 885만2천대, LPG 184만9천대, 하이브리드 229만2천대, 전기 77만5천대, 수소 3만9천대, 기타 18만1천대다. 6월 말 기준 친환경 자동차는 310만6천대가 누적등록돼 지난해말보다 13.1%(35만9천대) 증가했다. 이 가운데 전기차는 77만5천대로 전체 누적등록 차량의 2.9%를 차지했다. 반면에 내연기관 자동차는 2천312만2천대가 누적등록돼 지난해 말 보다 0.14%(24만9천대) 감소했다. 특히, 경유 자동차가 24만9천대 감소해 내연기관 자동차의 감소세를 이끌었다. 배소명 국토부 자동차운영보험과장은 “전체 자동차 누적 등록대수는 전년 말 보다 0.4%(11만대) 소폭 증가한 데 비해, 같은 기간 친환경 자동차는 13.1%(35만9천대) 급증하며 시장의 변화를 주도하고 있다”며 “자동차 시장의 구조적 전환기의 데이터를 면밀히 분석하고 자동차 산업의 미래 전략 수립과 국민의 합리적 선택을 지원할 수 있도록 통계 정보를 지속적으로 제공해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.07.28 18:30주문정

"AI로 검색 결과 정리"…구글, '웹 가이드' 시범 운영

구글이 인공지능(AI) 웹 검색 결과를 자동 정리하는 서비스를 시범 운영한다. 구글은 검색 실험 플랫폼 서치 랩스로 '웹 가이드' 기능 테스트를 소수 사용자 대상으로 시작한다고 공식 홈페이지를 통해 25일 밝혔다. 이 기능은 검색 결과 페이지에서 웹 링크들을 관련 주제별로 묶어 보여주는 방식으로 정보를 정리한다. 이를 통해 사용자 검색 경험을 높일 방침이다. 웹 가이드는 구글의 AI 모델 '제미나이'의 웹 검색 특화용 버전으로 작동한다. 해당 모델은 검색어와 웹 콘텐츠의 의미를 동시에 이해해 사용자가 놓칠 수 있는 웹 페이지를 찾아준다. 해당 서비스는 기존 검색 방식과 달리 '쿼리 팬아웃(Query Fan-out)' 기술을 활용해 여러 연관 검색어를 동시에 발행한다. 이후 가장 적절한 결과를 추출하는 식이다. 이를 통해 정보 누락 없이 다양한 측면에서 주제를 제공할 수 있다. 구글은 사용자가 열린 질문이나 복합적인 문장을 포함한 검색 쿼리를 입력할 때 더 많은 도움을 받을 수 있다고 설명했다. 예를 들어 '일본에서 혼자 여행하는 법'이나 '시차가 다른 가족과 교류하는 방법' 같은 질문에서 웹 가이드가 효과적으로 작동할 수 있다. 현재 웹 가이드는 검색 페이지 내 '웹(Web)' 탭에서 실험 참여자에 한해 제공된다. 향후 '전체(All)' 탭을 포함해 구글 검색 전반에 기능을 확대 적용할 계획이다. 구글은 "이번 실험은 웹 전반에서 정보를 더 쉽게 찾고 탐색하도록 돕기 위한 것"이라며 "AI 기반 구성 결과가 가장 유용한 위치를 찾아 점차 적용 범위를 늘려갈 예정"이라고 강조했다.

2025.07.25 10:52김미정

"AI 도입 장벽↓"…kt클라우드, RAG 탑재한 'AI 파운더리' 가동

"기업용 생성형 인공지능(AI) 핵심은 정확도와 신뢰도입니다. 검색 증강 생성(RAG) 서비스까지 갖춘 'AI 파운더리'는 이를 충족해 주는 현실적 수단이 될 것입니다." kt클라우드 감철웅 상무는 24일 kt클라우드 웨비나에서 AI 파운더리 기반 RAG 서비스 출시 예고를 알리며 이같이 밝혔다. AI 파운더리는 기업이 생성형 AI를 빠르게 도입하고 운영할 수 있도록 지원하는 kt클라우드의 개방형 통합 플랫폼이다. 모델 개발부터 파인튜닝, 배포, RAG 적용까지 전 과정을 클릭 몇 번으로 구성할 수 있는 엔드-투-엔드 환경을 제공하는 것이 목표다. kt클라우드는 내달부터 웹 기반 RAG 파이프라인을 AI 파운더리에 추가할 방침이다. 파일럿 테스트를 한 달 동안 진행한 후 정식 배포한다. RAG 파이프라인은 별도 시스템 구축 없이 벡터 데이터베이스(DB)와 거대언어모델(LLM)을 결합한 고정밀 응답 구현을 돕는다. 중앙처리장치(GPU) 점유 없이 사용량 기반 과금이 가능한 서버리스 구조로 설계돼 중소기업과 스타트업도 쉽게 도입할 수 있다. RAG 서비스는 'RAG 스위트'와 'LLM 플레이그라운드' '벡터 DB'로 구성됐다. 이 구성 요소는 파트너사 기술과 kt클라우드 인프라가 통합돼 작동한다. 공동 개발사인 업스에이지의 광학문자인식(OCR)과 LLM, 디노티시아의 벡터 DB, 폴라리스오피스의 파싱 기술이 RAG 서비스에 통합됐다. 이 외에도 문서 자동 분해 기능, 고품질 표현 임베딩, 한국어 특화 생성 모델 등이 서비스에 포함됐다. 고속 검색 성능과 규제 준수를 지원하는 보안 설계도 들어갔다. 감 상무는 "기업이 사내 지식 검색부터 고객 응대, 산업별 분석, 문서 생성 등 다양한 업무에 생성형 AI을 직접 활용할 수 있도록 지원할 계획"이라며 "실제 운영 환경에서 정확도와 신뢰도를 확보하는 것이 핵심"이라고 강조했다. 이어 "생성형 AI의 가능성은 넓지만 실제 기업이 도입해 활용하려면 많은 기술 장벽이 있다"며 "RAG 서비스까지 갖춘 AI 파운더리는 이 간극을 메워주는 현실적 플랫폼이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.07.24 17:38김미정

"하루 25억 건"…오픈AI, '챗GPT'로 구글 검색 턱밑까지 추격

오픈AI가 생성형 인공지능(AI) 챗봇 '챗GPT'를 통해 하루 25억 건의 질문을 처리하고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI의 실사용량이 기존 검색 시장의 구조에 본격적인 변화를 예고하는 신호로 해석된다. 22일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 최근 '챗GPT' 사용자의 약 13%가 미국에서 발생하고 있다고 밝혔다. 하루 기준 약 3억3천만 건이 미국 내에서 입력되고 있는 셈이다. 현재 구글은 공식적으로 일일 검색량을 공개하지 않지만 회사 발표에 따르면 연간 5조 건 이상의 검색을 처리 중이다. 이를 일평균으로 환산하면 약 137억 건이다. 독립 리서치 기관들은 구글 검색량을 137억에서 164억 건 수준으로 추정하고 있다. 이 가운데 오픈AI의 쿼리 수는 불과 8개월 만에 2배가량 증가했다. 지난해 12월 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자는 '챗GPT' 일일 쿼리 수가 10억 건 이상이라고 밝힌 바 있다. 이후 불과 반 년 남짓 만에 2.5배 가까운 증가세를 기록한 셈이다. 사용량 기준만 놓고 보면 '챗GPT'는 단일 플랫폼으로서 세계 최대 규모 검색 서비스인 구글에 점차 근접하고 있다. 특히 AI 기반 질의응답형 플랫폼이 단순 검색을 대체하는 흐름이 고착될 경우 시장 전환점이 현실화될 수 있다는 해석이 나온다. 디지털 마케팅 기업들도 이 같은 변화를 수치로 검증 중이다. 엔피디지털은 구글의 일일 검색량을 137억 건으로 추산했고 스파크토로·다토스는 164억 건에 근접한 수치를 제시했다. 이는 '챗GPT'가 전체 검색 생태계 내에서 실질 사용량 기준으로 의미 있는 위치에 도달했음을 시사한다. 테크크런치는 "'챗GPT'는 놀라운 속도로 성장해왔다"며 "약 8개월 만에 검색량이 두 배 이상 증가한 셈"이라고 분석했다.

2025.07.22 14:41조이환

[기고] AI가 연계를 주도하는 시대, 지능형 플랫폼으로의 진화

최근 연계 플랫폼 시장에서 가장 두드러진 흐름은 서비스형 통합 플랫폼(iPaaS)에 대한 관심이 높아지고 있다는 점이다. iPaaS는 온프레미스, SaaS, 레거시 시스템 등 이질적인 환경을 하나의 플랫폼에서 유연하게 연결하고 통합적으로 관리함으로써 복잡한 IT 환경을 단순화하고 운영효율을 극대화할 수 있는 기술로, 가트너는 이를 IT전략의 핵심 요소 중의 하나로 보고 있다. 이러한 iPaaS는 '클라우드 네이티브 기반의 통합·자동화·지능화'를 축으로 해 차세대 연계 환경의 핵심 표준 플랫폼으로 인식되고 있다. 현재 기업환경에서 운용되고 있는 연계 플랫폼은 용도와 사용기술에 따라서 각각 분리되어 있어 사일로(Silo)화가 심하다. 이는 시스템의 복잡성을 높이고 변화에 대한 대응력을 떨어뜨린다. 클라우드 네이티브 기반 통합이 필요한 이유다. 통합을 통해, 확장성과 운영 민첩성을 동시에 확보할 수 있고 유지보수 부담을 줄이는 데에도 효과적이다. 개발 생산성 향상을 위한 기술적 기반도 중요해지고 있다. 복잡한 코드 기반의 전통적 개발 방식에서 벗어나, 보다 직관적이고 신속한 개발 환경에 대한 수요가 커지고 있다. 특히 개발 지식이 없는 사용자도 연계 업무를 직접 구현할 수 있도록 지원하는 기술 진보가 지속적으로 요구되고 있다. 이는 기술 인력 부족 문제를 해결하면서도 비즈니스 현장 중심의 민첩한 개발 환경을 가능하게 하기 때문이다. 여기에 더해 AI 기술의 비약적인 발전은 통합의 개념 자체를 변화시키고 있다. 단순한 시스템 간 연결을 넘어 애플리케이션과 AI, 나아가 AI 간의 상호 통합까지 고려해야 하는 시대가 도래했다. 이제는 AI 간 상호작용과 협업을 극대화하여 더 높은 가치의 서비스를 제공할 수 있는 지능형 통합 환경의 구축이 새로운 요구사항으로 부상하고 있다. 이러한 요구사항을 충족하기 위한 핵심전략을 3가지로 말하고자 한다. 첫 번째는 API 매니지먼트(APIM)를 중심으로 한 클라우드 네이티브 기반의 통합 전략이다. APIM은 다양한 시스템 간 API와 데이터 흐름을 표준화해 온프레미스, SaaS, 레거시 환경 간의 유연한 연계를 가능하게 한다. 이를 위해 다양한 환경에 대응할 수 있는 어댑터를 함께 제공하며 이 어댑터들은 벤더가 실제 연계 프로젝트에서 축적한 경험과 노하우를 기반으로 구축된 핵심 자산이다. 이러한 어댑터 기반의 연계 체계는 단순한 시스템 간 연계를 넘어 다양한 채널과 애플리케이션은 물론 AI까지 아우르는 통합 환경의 기반을 제공한다. 두 번째는 개발생산성을 높이기 위한 자동화 전략이다. 연계 플랫폼에는 연계 흐름을 설계하고 구현할 수 있는 개발 환경이 필요하다. 이 개발 환경은 복잡한 코드 작성 중심의 기존 방식에서 벗어나 로우코드·노코드(LCNC) 기반의 직관적이고 신속한 개발을 가능하게 한다. 전문 개발자가 아니더라도 업무 지식을 가진 사용자가 직접 연계 시나리오를 구성할 수 있도록 지원하는 것이다. 이를 뒷받침하기 위해, 사전에 구성된 다양한 사전제작 템플릿과 워크플로우가 제공되며 이들을 활용하면 연계 개발 시간을 크게 줄이고 업무 생산성을 향상시킬 수 있다. 세 번째는 룰 기반 자동화를 넘어서는, AI 에이전트가 연계 업무를 지원하는 지능화 전략이다. 연계 플랫폼의 자동화 기반 위에 AI 에이전트를 추가하면, 사용자의 요청과 업무 맥락을 스스로 이해하고 판단하여, 가장 적합한 템플릿과 설정을 추천하고 자동으로 적용하는 지능형 연계 플랫폼으로 진화할 수 있다. 이러한 혁신을 실현하는 핵심 기반이 바로 검색증강생성(RAG)옵스 플랫폼과의 통합이다. RAG옵스는 외부 지식을 실시간으로 활용하는 RAG 기술과 AI 에이전트를 통해 연계 개발을 더욱 고도화하고, 운영 효율성을 극대화한다. 여기에 더해, 에이전트 간의 통합을 원활히 하기 위한 AI 게이트웨이 구성도 필요하다. 에이전트 간 상호작용(A2A) 구조는 AI 에이전트 간의 연계를 자동화하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 에이전트 간의 컨텍스트 공유와 협력적 실행을 가능하게 하는 AI 간 통합 프로토콜로 기능한다. 이러한 구성은 AI 간 통합 생태계를 실현하는 기술적 기반이 된다. 필자는 '가장 쉽고 빠르게 AI 서비스를 구축하는 방법, 문서중앙화'라는 제목의 기고를 통해 RAG옵스 플랫폼의 첫 번째 적용 사례를 소개한 바 있다. 이번에 소개하는 연계 플랫폼의 지능화는 인젠트의 RAG옵스 플랫폼의 두 번째 적용 사례가 될 것이다. 인젠트는 자사의 핵심 통합 엔진인 아이게이트(iGate)를 기반으로 APIM 아키텍처를 도입해 연계의 표준화를 구현하고 기존 레거시 시스템과의 통합까지 폭넓게 지원한다. 그동안 축적된 연계 노하우는 템플릿으로 제공되며 이를 통해 자동화 효율을 극대화하는 구성이 가능해진다. 이러한 기반 위에 자체 RAG옵스 플랫폼을 연계 에이전트 서비스에 적용함으로써, 지능형 연계 플랫폼의 완성을 목표로 하고 있다. 이제 연계 플랫폼은 단순한 자동화를 넘어 AI가 직접 연계를 주도하는 지능형 플랫폼으로의 진화를 준비해야 한다. 기업들은 통합과 자동화 그리고 지능화를 핵심 전략으로 삼아, 미래의 연계 환경에 선제적으로 대응하고, 디지털 경쟁력 확보를 위한 전략적 준비에 나서야 할 시점이다.

2025.07.16 17:38박정권

[SW키트] "AI가 고른 사이트만 생존"…'콘텐츠 노출 전쟁' 시작

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 인공지능(AI) 검색엔진 등장으로 마케터 등 웹사이트 운영자들이 분주해졌다. AI가 생성한 답변 출처에 브랜드 콘텐츠가 우선 배치되도록 만드는 것이 새 과제로 떠올랐기 때문이다. 12일 IT 업계에 따르면 챗GPT 같은 AI 챗봇이나 AI 기반 검색엔진이 등장하면서 검색 결과에 웹사이트나 특정 콘텐츠 노출도를 높이는 솔루션 산업이 증가할 것이란 전망이 나왔다. 그동안 구글이 글로벌 검색엔진 점유율 1위를 유지하면서 광고 핵심 채널이자 관문 역할을 해왔다. 그러나 챗봇과 AI 검색엔진 출현 후 이런 패러다임은 바뀌고 있다는 의견이 지배적이다. 전문가들은 앞으로 브랜드·웹사이트 운영 전략 핵심이 '검색 상단 노출'에서 'AI가 선택하는 콘텐츠로 보이게 하는 것'으로 이동할 것으로 보고 있다. 현재 AI 검색 시장에 진입하려는 기업들 움직임부터 빨라지고 있다. 최근 퍼플렉시티와 오픈AI는 AI 기반 웹브라우저와 검색엔진 출시를 통해 새 검색 생태계를 예고했다. 우선 퍼플렉시티는 검색뿐 아니라 행동까지 AI로 실행하는 웹브라우저 '코멧'을 이달 정식 출시했다. 이 브라우저는 맥스 요금제 구독자와 일부 대기자에게만 우선 제공된다. 추후 일반 사용자에게도 단계적으로 확대될 예정이다. 코멧은 사용자가 링크를 직접 확인하지 않아도 대화 한 줄로 원하는 결과를 얻을 수 있도록 설계됐다. 이메일 작성부터 캘린더 예약, 상품 주문 등 일상 업무를 자연어 명령으로 실행할 수 있다. 사용자 습관에 따라 쌓인 탭을 학습해 맥락 기반의 인터페이스를 제공한다. 오픈AI도 AI 기반 웹브라우저 출시를 앞둔 것으로 전해졌다. 이 브라우저는 챗GPT와 유사한 대화형 인터페이스 중심으로 정보를 찾는 식이다. 사용자는 검색 결과를 클릭하지 않아도 브라우저 내에서 질문과 답변을 주고받으며 필요한 정보를 얻을 수 있다. "노출 빈도 분석·제안"…어도비, 'LLM 옵티마이저'로 공략 AI 검색 결과에 웹사이트 노출 빈도나 상태를 분석·관리할 수 있는 서비스도 등장했다. 대표 서비스는 지난달 출시된 어도비의 'LLM 옵티마이저'다. LLM 옵티마이저는 챗GPT와 제미나이, 클로드 등 다양한 생성형 AI 도구 전반에서 브랜드 성과를 들여다볼 수 있는 창구 역할을 한다. 마케터 담당자는 LLM 옵티마이저로 AI 검색 결과에 브랜드 웹사이트 노출 빈도나 개선 사항을 확인 할 수 있다. 콘텐츠 게시 전략을 신속히 조정해 브랜드의 AI 검색 노출 빈도를 높일 수 있는 식이다. 예를 들어 마케터는 콘텐츠나 웹사이트 링크가 어떤 LLM의 사용자 질의 응답 결과에 포함됐는지 알 수 있다. 이를 통해 브랜드가 AI 챗봇이나 AI 검색 엔진에 어떤 방식으로 더 잘 등장하는지 인사이트를 얻을 수 있다. 고객들이 어떤 질문을 통해 브랜드 콘텐츠를 접하는지까지 파악할 수 있다. LLM 옵티마이저 플랫폼에는 '추천 엔진'도 탑재됐다. 이 엔진은 생성형 AI 응답을 지속 모니터링함으로써 브랜드 노출도를 올리기 위한 콘텐츠 조정 사항을 사용자에게 실시간 제안한다. 사용자는 클릭 한번으로 추천된 변경 사항을 승인하기만 하면 된다. 이에 시간과 인력 많이 드는 웹 개발 작업까지 대체 가능하다. 어도비는 "생성형 AI는 고객과 브랜드 간 인식과 대화, 구매 전환 핵심 도구로 자리잡았다"며 "LLM 옵티마이저는 기업이 변화하는 환경에서 주도권을 유지하고 성공 확률을 높이는 데 도움 줄 것"이라고 강조했다. 클라우드플레어, AI 챗봇·웹사이트 접근 관리한다 챗봇·AI 검색엔진과 웹브라우저 간 생태계 활성화를 위한 노력도 이어지고 있다. AI 챗봇이 웹사이트 데이터 무단 접근·수집을 막기 위한 마켓플레이스까지 등장했다. 클라우드플레어는 AI 크롤러의 웹사이트 접근을 차단·유료화하는 '페이 퍼 크롤(Pay per Crawl)' 마켓플레이스를 비공개 베타 형태로 공개했다. 마켓은 AI 챗봇이 웹사이트에 무단 접속해 정보를 무단으로 긁어가는 것을 방지하기 위해 등장했다. 클라우드플레어는 두 가지 방식으로 AI 크롤러를 통제할 방침이다. 우선 웹사이트가 AI 크롤러 접근을 원천 차단하는 기능이다. AI 크롤러가 웹사이트 자체에 접속조차 할 수 없게 만드는 식이다. 다른 하나는 크롤러가 웹사이트에 접근할 경우 소액결제를 통해 요금을 청구하는 시스템이다. AI 챗봇 기업이 웹사이트의 콘텐츠를 긁어갈 때마다 일정 금액을 지불하고, 해당 금액은 수수료를 제외한 뒤 웹사이트 운영자에게 전달되는 방식이다. 웹사이트 운영자는 크롤링 목적이 AI 학습용인지 또는 검색 응답용인지 등 기타 목적에 따라 접근 허용 여부나 과금 조건을 다르게 설정할 수 있다. 해당 정책은 클라우드플레어에 도메인을 등록한 고객 한해서만 적용된다. 현재 클라우드플레어는 AI 크롤러 고객사로 타임과 애틀랜틱, 포춘, 콘데나스트, 애드워크 등을 확보했다. 해당 매체는 AI 크롤러 전면 차단을 기본 설정으로 적용한 상태다. 매슈 프린스 클라우드플레어 최고경영자(CEO)는 "대형 언론사부터 중소 자영업자까지 모든 웹사이트 운영자가 AI 크롤러로부터 콘텐츠를 보호할 수 있게 조치할 것"이라고 강조했다.

2025.07.12 06:40김미정

"검색 넘어 행동까지"…퍼플렉시티, AI 웹브라우저 '코멧' 출시

퍼플렉시티가 검색뿐 아니라 행동까지 인공지능(AI)으로 실행하는 웹브라우저를 공개해 새로운 검색엔진 시대를 열었다. 퍼플렉시티는 AI 기반 웹브라우저 '코멧'을 정식 출시했다고 11일 밝혔다. 해당 브라우저는 '맥스' 요금제 구독자와 일부 대기자에게만 우선 제공된다. 추후 일반 사용자에게도 단계적으로 확대될 예정이다. 코멧은 사용자가 링크를 일일이 확인하지 않아도 대화 한 줄로 원하는 결과를 얻을 수 있도록 설계됐다. 이메일 작성, 캘린더 예약, 상품 주문 등 다양한 일상 업무를 자연어 명령으로 실행할 수 있으며 사용자 습관에 따라 쌓인 탭을 학습해 맥락 기반의 인터페이스를 제공한다. 퍼플렉시티는 AI를 단순히 의존 대상이 아닌 인간 사고를 확장하는 도구로 정의했다. 사용자들은 코멧을 통해 반복 작업에서 벗어나 사고에 집중할 수 있다는 이유에서다. 이는 퍼플렉시티 브랜드 미션인 '세상의 호기심을 돕는다'는 가치와도 일맥상통한다. 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표는 "코멧은 더 나은 답을 더 사용자 중심적으로 제공해 꼭 필요한 사고에 집중할 수 있도록 돕는다"고 밝혔다.

2025.07.11 16:30김미정

국방부터 정신건강까지…포티투마루, 경량 LLM·RAG로 공공 업무 자동화 '확산'

포티투마루가 인공지능(AI) 기술을 무기로 공무원, 군 관계자, 상담사 등 공공 부문의 'AI 전환(AX)'을 전방위로 확산시키고 있다. 포티투마루는 행정안전부가 추진하는 '범정부 초거대 AI 공통기반' 사업에 참여해 경량언어모델(sLLM)과 검색증강생성(RAG) 기반의 공공 행정 AI 플랫폼을 구축하고 있다고 8일 밝혔다. 이 시스템은 부처 간 공동 인프라로 설계돼 각 정부 기관이 별도 개발 없이 문서 요약, 정책 초안 생성, 행정 질의응답 등 주요 업무를 수행할 수 있도록 지원한다. 이 플랫폼은 각 부처의 데이터 특성과 실무 흐름에 맞춘 맞춤형 서비스로 구성된다. 여기에 범정부 공통 과금 체계와 연동 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로도 확장되고 있어 도입과 운영의 비용 장벽을 낮춘 점이 특징이다. 국방 영역에서는 방위사업청, 육군군수사령부 등과 손잡고 군수통합정보시스템 내 정비·수리·법령 자료를 기반으로 한 품질검증(QA) 시스템을 구현 중이다. 실시간 검색과 응답이 가능한 소형언어모델(sLM) 기반 생성형 AI를 적용해 군 현장에서 바로 활용 가능한 기술로 구현했다. 해당 시스템은 정비 지시서 자동 검색, 부품 소요 예측, 기술 자료 요약 등 군수업무 자동화에 초점을 맞췄다. 장비 운용의 효율성과 무기체계 유지율 향상이라는 두 가지 목표 모두에서 구체적인 성과가 예상된다. 추후에는 다중 모달 데이터까지 포함한 확장형 모델로 진화할 계획이다. 포티투마루는 헬스케어 분야에서도 생성형 AI 기술을 상담 전문가용 시스템으로 확장하고 있다. 특히 LG유플러스, 성신여대, 서울아산병원 등과 협력해 '초거대 AI 기반 심리상담사 보조 플랫폼'을 개발하고 있다. 내담자 사전 정보 수집, 상담 기록 자동화, 위기 모니터링까지 전 주기를 AI로 지원하는 구조다. 수천 회기의 실 상담 데이터를 기반으로 국내 최초의 심리상담 특화 LLM도 개발 중이다. 마이데이터 기반 생활 패턴 분석과 고위험군 실시간 식별, 상담 중 정서 상태·비언어 표현 분석 등 고도화된 기능도 탑재된다. 경력 차이를 보완하는 교육 기능까지 포함해 상담 품질과 효율성 모두 개선하는 효과를 노린다. 지방자치단체와의 협력도 진행 중이다. 이 회사는 부산시와 함께 '공공행정 생성형 AI 융합서비스' 프로젝트를 추진하고 있으며 민원 응대, 정책 자료 검색, 보도자료 초안 작성 등 반복 업무의 자동화를 도모하고 있다. 해당 시스템은 부산시 행정문서를 학습한 경량 언어모델에 기반해 공무원이 별도 학습 없이 바로 사용할 수 있는 형태로 설계됐다. 민원 편람 검색, 정책 문안 초안 등 실무 직접 투입을 목표로, 시민 응대 품질과 업무 효율성 모두에서 실증적 성과가 기대되고 있다. 김동환 포티투마루 대표는 "공공 분야에서의 생성형 AI 도입은 단순한 기술 이전이 아니라 업무 방식 자체의 패러다임 전환"이라며 "실제 현장에서 바로 활용 가능한 정확하고 신뢰성 높은 도메인 특화 AI를 통해 공공AX의 모범 사례를 지속적으로 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.07.08 16:24조이환

"또 DMA 위반할라"…구글, 검색 결과에 경쟁사 플랫폼 강조 예정

구글이 유럽연합(EU)의 디지털 시장법(DMA)를 준수하고 벌금을 피하기 위해 자사 검색 페이지 상단에 타사의 쇼핑·여행 플랫폼에서 가져온 검색 결과를 강조 표시하는 방안을 실행할 예정이다. 6일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 구글의 검색 결과 상단에 가격 비교 사이트의 순위가 매겨진 옵션들을 보여주는 박스가 등장할 전망이다. 사용자는 익스피디아, 부킹과 같은 경쟁사의 사이트로 이동하거나 호텔 또는 항공사 개별 페이지로 바로 접속할 수 있게 된다. 구글이 가장 관련성이 높다고 판단한 사이트가 주요하게 노출되며 드롭다운 메뉴에는 다른 경쟁사 링크들이 포함될 것으로 알려졌다. 해당 드롭다운에는 구글 자체 비교 서비스 링크도 포함된다. 다른 방안으로는 이 박스 아래 공간에 쇼핑·여행 공급업체의 직접 링크 목록을 간단하게 나열하는 방식도 포함돼 있다. 구글의 자체 가격 비교 기능과 경쟁하는 서비스를 검색 결과 최상단에 배치하는 것이 골자다. 현재는 EU에서 항공편 검색 시 구글 박스가 상단에 표시되고, 항공사 사이트로 직접 연결되는 링크가 경쟁 비교 사이트나 기타 검색 결과보다 먼저 나타난다. 이번 제안은 EU 집행위원회(EC)가 올해 3월 구글이 구글 플라이트 등 자사 서비스를 검색에서 우대하는 것이 DMA 위반 소지가 있다고 경고한데 따른 것이다. 앞서 구글은 지난해 24억유로(약 3조8천6010억원) 과징금 관련 소송에서도 패소했는데, 당시 구글은 자사의 영향력을 활용해 경쟁 쇼핑 서비스를 배제한 혐의를 받았다. 지난해 발효된 DMA는 주요 글로벌 테크 기업들이 시장 지배력을 남용하지 못하도록 막는데 목적을 두고 있다. 이 규제는 플랫폼이 자사 서비스를 우선적으로 노출하거나 서로 다른 서비스 간 개인정보를 결합하는 것을 금지하고 있다. 규정을 위반할 경우 연간 전 세계 매출의 최대 10%, 반복 위반 시 최대 20%에 해당하는 과징금이 부과될 수 있다. 애플도 DMA 위반으로 5억 유로(8천28억원)의 벌금을 부과받은 후 지난달 애플 스토어를 전면 개편해 제3자 개발자들이 애플 생태계를 통하지 않고도 사용자에게 결제 옵션을 제공할 수 있도록 하는 등 규제 완화에 나서기도 했다. 아울러, 메타는 인스타그램과 페이스북 이용자들이 광고를 보거나, 광고를 피하기 위해 돈을 지불하는 것 중 하나를 선택하도록 강요했다는 이유로 2억 유로(3천211억원)의 벌금을 부과받았다.

2025.07.07 11:07박서린

이스트소프트, AI 검색 '앨런' 구독제 도입…LLM 서비스 수익화 시동

국가대표 인공지능(AI) 모델 기업에 도전하는 이스트소프트가 구독형 서비스를 출시하며 수익 모델 구축에 속도를 낸다. 이스트소프트는 AI 검색 엔진 서비스 '앨런'에 구독 서비스를 새롭게 도입하며 자체 개발한 거대언어모델(LLM)을 기반으로 본격적인 수익화에 나선다고 7일 밝혔다. 이번 구독 서비스 출시를 통해 이스트소프트는 자체 개발한 앨런 LLM을 기반으로 검색에 특화된 에이전틱 AI 서비스를 제공하며 수익 모델을 구축해 간다는 전략이다. 구독 서비스 출시에 따라 앨런은 월 1만9천900원의 '프로 플랜'과 무료 서비스인 '프리 플랜'을 제공하기 시작한다. 아울러 서비스 출시를 기념해 프로 플랜을 월 1만4천900원에 이용할 수 있는 프로모션도 한시적으로 진행한다. 프로 플랜은 앨런에서 제공하는 AI 검색을 비롯해 유튜브 요약 기능을 제약 없이 사용할 수 있다. 특히 심층 보고서를 생성해 주는 고급 기능인 딥 리서치는 사용자가 충분히 활용할 수 있도록 더 많은 사용량을 지원한다. 이와 함께 다양한 글로벌 LLM을 사용하는 옵션도 제공한다. 프리 플랜에서도 앨런의 모든 기능을 체험할 수 있다. 단 일일 사용량에 제한이 있다. 이스트소프트는 앨런의 서비스가 연속성을 가진 다각적인 검색 행위를 지원하기에 많은 이용자가 구독 서비스로 전환할 것으로 기대하고 있다. 앞서 이스트소프트는 지난 6월 자체 개발 모델 앨런 LLM을 정식 출시했다. 당시 파라미터 2천억 개 이상 수준의 초거대 모델과 경량 모델을 출시했고 이후 경량 모델 공급 계약을 빠르게 체결하며 사업화에 속도를 내고 있다. 정상원 이스트소프트 대표는 "구독 서비스 출시는 자체 LLM 기술 경쟁력을 바탕으로 앨런 서비스를 수익 모델로 전환하는 첫걸음"이라며 "앞으로도 자체 모델 고도화와 최적화를 지속해 한국형 AI 검색 엔진을 대표하는 서비스로 앨런이 자리매김할 수 있게 하겠다"고 말했다.

2025.07.07 10:55한정호

바이두, 10년만에 검색 플랫폼 대폭 개편…"AI 접목"

중국 최대 검색 포털 바이두가 10년만에 검색 플랫폼을 개편했다. 인공지능(AI)를 접목한 대대적인 개편으로, 검색 플랫폼을 강화가 목적이다. 3일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 댄 아이브스 웨드부스 증권 글로벌 기술 리서치 책임자는 “검색 사업에 약간의 압박은 있었지만, AI와 어니봇에 대한 집중은 미래를 대비한 핵심 조치”라며 “바이두는 결과를 기다리는 수동적인 자세가 아니라 AI 분야에서 전속력으로 달려가고 있다”고 말했다. 어니봇은 바이두의 AI 챗봇이다. 바이두가 이같은 결정을 한 것은 중국 AI 스타트업 '딥시크'와 같은 신생 기업에 대응하기 위함이다. 이용자들이 기존 검색 엔진 대신 AI 챗봇 챗GPT와 딥시크처럼 고도화된 AI 서비스를 더 선호하기 때문이다. 특히, 딥시크는 올해 자사 모델이 경쟁사 대비 저렴한 비용으로 개발됐다고 주장하며 전 세계의 이목을 집중시킨 바 있다. 일각에서는 틱톡의 중국 버전인 도우인과 콰이쇼우 같은 숏폼(짧은 동영상) 플랫폼도 AI 검색 기능을 도입하며 바이두에 대한 압박을 가중시키고 있다고 분석했다. 여기에 대응해 바이두는 ▲검색창에 입력 가능한 글자 수를 기존 28자에서 1천 자 이상으로 확대 ▲질문을 대화형으로 입력 가능 ▲음성·이미지·파일 업로드를 통해서도 검색 가능 ▲텍스트·이미지·동영상 생성을 지원하는 AI 검색 기능을 검색 서비스에 통합 등의 대규모 검색 기능 개편을 단행한다. 바이두는 중국에서 AI 분야에 가장 먼저 뛰어든 기업 중 하나로, 2년 전인 2023년에는 AI 챗봇 '어니봇'을 공개했다. 이후 지속적으로 고도화된 AI 모델을 선보이며 공격적인 행보를 이어왔지만 알리바바, 텐센트와 같은 대형 IT 기업은 물론 딥시크와 같은 신생기업과도 치열한 경쟁에 직면한 상황이다. 아이브스 글로벌 기술 리서치 책임자는 “이번 조치는 방어이자 동시에 공격”이라며 “바이두는 AI 분야에서 텐센트보다 뒤쳐진다는 인식을 깨기 위해 더욱 공격적인 전략을 취해야 한다”고 짚었다.

2025.07.04 10:20박서린

"챗GPT보다 싸고 빠르다"…라이너, 검색 LLM으로 AI 검색 시장 '정조준'

라이너가 '챗GPT'보다 정확하고 비용 효율적인 자체 검색 인공지능(AI) 성능을 공개했다. 핵심은 리서치에 최적화된 검색 결과를 신속히 제공하는 구조와 이를 뒷받침하는 데이터 기반 학습 역량이다. 라이너는 자사 '라이너 검색 LLM'이 AI 검색 컴포넌트 성능 비교 평가에서 오픈AI 'GPT-4.1'보다 우수한 결과를 기록했다고 3일 밝혔다. 이번 모델은 기존 오픈 소스 기반 구조 위에 10여 년간 축적한 방대한 사용자 데이터를 사후 학습 방식으로 적용해 정확도와 처리 속도를 높였다. 토큰당 비용도 평균 30~50% 절감한 것으로 나타났다. '라이너 검색 LLM'은 질문 분석부터 답변 생성까지 검색형 에이전트의 전 과정을 처리하는 데 필요한 8개 컴포넌트를 통합 구성한 모델이다. 이 중 카테고리 분류, 과제 분류, 외부 도구 실행, 중간 답변 생성 컴포넌트는 성능·속도·비용 전 항목에서 'GPT-4.1'을 상회했다. 특히 실제 서비스 환경에서 재현성과 신뢰성을 기반으로 성능을 측정한 점이 주목된다. 단순 벤치마크 수치가 아니라 실사용 기반 결과를 중심으로 비용·속도·정확도의 균형을 검증한 구조다. 이로 인해 기존 대형 모델 대비 가볍고 빠른 검색형 LLM 구현이 가능해졌다는 평가다. 라이너는 수년간 테스트와 개선을 반복하며 LLM 학습 구조를 고도화해 왔다. 자사 사용자 데이터를 활용한 정밀 학습을 통해 질문 처리 구조를 체계화하고 할루시네이션 가능성을 줄이는 방향으로 검색 정확도를 끌어올렸다는 설명이다. 검색 LLM의 비용 경쟁력 역시 차별점으로 꼽힌다. 'GPT-4.1' 대비 평균 30~50% 낮은 토큰당 처리 비용으로, 대규모 트래픽이 발생하는 검색형 에이전트 환경에서도 운영 효율성과 수익성 확보가 가능하다는 계산이다. 조현석 라이너 테크 리드는 "'라이너 검색 LLM'은 8가지 모든 컴포넌트에서 '챗GPT'를 뛰어넘는 성능을 입증했다"며 "어떤 데이터를 어떻게 학습하고 어떤 구조로 질문을 처리하느냐가 AI 할루시네이션을 줄이는 핵심"이라고 밝혔다. 이어 "데이터 학습과 연구 개발에 꾸준히 집중해 온 노력이 차별화된 AI 에이전트 기술 경쟁력으로 이어졌다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

2025.07.03 16:56조이환

바이두, AI 경쟁 돌입…영상 생성기 '뮤즈스티머' 공개

바이두가 인공지능(AI) 영상 생성기를 출시하고 기존 검색엔진을 고도화해 AI 시장 주도권 확보에 나섰다. 3일 테크크런치 등 외신에 따르면 바이두는 기업용 AI 기반 영상 생성기 '뮤즈스티머'를 공개했다. 뮤즈스티머는 이미지 한 장으로 최대 10초 분량 영상을 만들어주는 모델이다. 터보, 프로, 라이드 버전으로 구성됐다. 바이두는 검색엔진에 AI를 추가해 기능을 업그레이드했다. 기존보다 긴 문장 검색과 이미지·음성 기반 입력도 지원하기 시작했다. 검색 결과에 사용자 맞춤형 콘텐츠가 더 노출될 수 있는 기능도 추가했다. 현재 바이트댄스, 텐센트, 알리바바 등 중국 IT 기업이 생성형 AI 시장에 진입하는 추세다. 특히 바이두의 검색 서비스는 바이트댄스의 '더우바오', 텐센트의 '위안바오' 등 챗봇 기반 검색 플랫폼 급성장으로 위협 받고 있는 상황이다. 외신은 바이두가 이같은 상황에 대처하기 위해 뮤즈스티머로 AI 영상 시장에 진출하고, 검색엔진을 고도화하려는 전략을 채택한 것으로 봤다. 테크크런치는 "뮤즈스티머로 오픈AI 등 글로벌 기업과 경쟁하고 검색엔진 기능을 높여 주도권을 되찾겠다는 것"이라고 분석했다.

2025.07.03 10:02김미정

[기고] 지속 가능한 AI 운영 전략, RAG옵스

"생성형 인공지능(AI)을 놓치면 뒤처진다." 지난 2년간 수많은 기업이 내세운 슬로건이다. 실제로 글로벌 컨설팅사들은 2024년 한 해에만 기업 10곳 중 9곳이 생성형 AI 도입을 검토하거나 초기 도입을 시도했다고 집계했다. 하지만 가트너는 2025년까지 생성형 AI 프로젝트의 30%가 개념 검증(PoC) 단계에서 멈출 것이라 전망한다. 쉽지 않은 현실이다. 그 이유로 우선 데이터 품질 문제가 있다. 기업 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 문서나 이미지가 제대로 정제되지 않은 상태로 방치되어 모델 학습 효과가 떨어진다. 또한 강력한 새로운 AI 모델이 빠르게 등장하지만 기존 시스템의 경직된 구조로 인해 모델이나 도구의 빠른 교체 및 확장이 어려운 것도 현실이다. 마지막으로 AI 성능은 배포 이후에도 지속적으로 모니터링하고 품질을 보정해야 하는 운영 부담이 존재한다. 생성형 AI의 품질을 높이는 방법중의 하나인 검색증강생성(RAG) 기술이 더욱 발전하고 있다. RAG는 대규모 언어모델(LLM)을 검색과 결합해 추가 학습 없이 정확성을 높이는 방식이다. RAG 기술은 최근 모듈화(Modular RAG) 형태로 진화하며 임베딩, 검색, 생성, 평가, 피드백 등의 주요 기능을 독립 모듈로 분리해 사용 환경에 따라 유연하게 조립하거나 교체할 수 있는 구조로 발전하고 있다. 앞으로의 과제는 이러한 모듈들을 얼마나 쉽게 조립하고 자동화할 수 있는가에 집중되고 있다. 하지만 기술의 발전 속도에 비해 이를 조직이 학습하고 시스템에 반영하는 데 필요한 시간은 턱없이 부족하다. 새로운 기술이나 모델을 도입하려면 사실상 기존 시스템의 재구축에 가까운 노력이 요구되며 이로 인해 시스템은 빠르게 노후화되고 유지보수 또한 한계에 봉착하게 된다. AI를 활용한 문제 해결 방식은 전통적인 '정확성 중심'의 시각이 아니라, '확률 중심'의 시각에서 접근해야 한다. 즉, 단일 정답을 찾기보다는 반복 가능한 개선 프로세스를 내재화하고, 실시간 피드백과 품질 보정을 통해 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있는 구조가 필요하다. 따라서 지속 가능한 AI 서비스를 실현하기 위해서는, 기술 변화에 유연하게 대응할 수 있고, 품질을 지속적으로 개선할 수 있으며, 안정적인 운영이 가능한 플랫폼 구조가 필수적이다. 이를 위해 RAG옵스(RAGOps) 플랫폼이 필요하다. 이 플랫폼은 AI 시스템의 지속적인 개선, 품질 유지, 안정적인 운영을 실현하기 위한 핵심 플랫폼 역할을 수행해야 한다. 비정형 데이터를 수집하고 구조화하여 AI가 이해할 수 있는 형태로 가공하고, 벡터라이제이션을 통해 검색 및 생성 성능을 극대화해야 한다. 응답 품질에 대한 평가 시스템을 통해 다양한 지표를 측정하고, 이를 기반으로 반복적 개선과 최적화를 수행할 수 있어야 한다. 좀 더 구체적으로 필요로 하는 구성요소를 정리하면 다음과 같다. RAG옵스 플랫폼의 아키텍처는 오픈 구조(Open Architecture)를 채택해 기술 종속성을 최소화해야 한다. 또한 모듈 단위로 유연하게 교체 및 확장할 수 있는 구조가 중요하다. 데이터 수집 레이어에서는 데이터 수집, 임베딩, 모델 평가, 운영, 피드백까지 모든 과정을 모듈형 파이프라인으로 구성하고 자동화를 제공하는 것이 중요하다. 또한 벡터 데이터와 정형 데이터를 통합 관리할 수 있는 하이브리드 저장소가 필수적이다. SQL 필터링과 벡터 유사도 검색을 동시에 실행해 성능과 정확성을 확보해야 한다. LLM과 키워드 검색을 조합하여 도메인 요구에 맞는 최적의 검색과 생성 파이프라인을 구성할 수 있어야 한다. 데이터레이어는 포스트그레SQL 기반의 데이터 아키텍처가 좋은 모델이 된다. 포스트그레SQL은 RDBMS뿐만 아니라 벡터DB의 저장소로도 확장할 수 있다. RAG에서 필요로 하는 비정형데이터와 정형데이터를 아우르는 데이터처리를 통해 효율성을 높일 수 있다. 자동화된 평가와 피드백 시스템도 중요한 요소다. 정확도, 신뢰도, 컨텍스트 적합성 같은 다양한 품질 지표를 실시간으로 모니터링하고, 비교 테스트를 통해 자동으로 개선 방안을 제시할 수 있어야 한다. RAG옵스 플랫폼을 구성하면서 데이터 품질의 문제를 해결하기 위해서는 문서중앙화 플랫폼과 만났을 때 큰 시너지가 난다고 생각한다. 실제 구축을 해보면서 문서중앙화가 비정형 데이터의 허브 역할을 하며 RAG옵스와 결합해서 쉽게 AI 서비스를 만들 수 있는 환경을 제공할 수 있음을 확인했다. 결국 생성형 AI의 성공은 단순히 뛰어난 모델을 사용하는 것이 아니라, AI의 운영 전 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼의 확보 여부가 될 것이다. 모듈화와 개방형 아키텍처를 바탕으로 유연성, 지속적인 개선, 안정적인 운영을 동시에 제공할 수 있는 플랫폼 전략이야말로 PoC 수준에서 머무는 AI 프로젝트를 실제 고객 가치로 연결할 수 있는 가장 현실적인 방안이 될 것이다.

2025.07.02 15:09박정권

유라클-프로텐, 생성형 AI·검색 융합 생태계 조성 '박차'

유라클이 프로텐과 협력해 맞춤형 생성형 인공지능(AI) 생태계 구축과 산업별 적용에 나선다. 유라클은 프로텐(대표 박재완)과 함께 생성형 AI 플랫폼 및 하이브리드 검색 솔루션의 공동 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. 이번 협약은 유라클의 AI 플랫폼 기술과 기업 대상 서비스 운영 노하우에 프로텐의 생성형 AI 기반 검색 기술을 접목하는 것을 골자로 한다. 이를 통해 하이브리드 검색과 생성형 AI가 융합된 새로운 AI 비즈니스 모델을 공동 개발하고 이를 다양한 산업 분야에 확산한다는 목표다. 최근 비정형 데이터의 폭발적인 증가와 복잡한 기업 환경 속에서 정확하고 빠른 정보 탐색에 대한 수요가 높아지고 있으며 생성형 AI와 검색 기술을 융합한 형태의 고도화된 솔루션이 주목받고 있다. 유라클은 이러한 변화에 적극 대응해 고객에게 실질적인 업무 효율과 의사결정 지원을 제공할 수 있는 플랫폼 중심 AI 솔루션을 구현하고 있다. 유라클의 AI 플랫폼 '아테나'는 경량화된 언어모델과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 기반으로 기업 내부 시스템 및 레거시와의 유기적인 연계를 지원한다. 이를 바탕으로 정보 전달, 검색·분석, 챗봇 응답 등 전 영역에서 높은 정확도와 확장성을 제공한다. 또 거대언어모델 운영 관리(LLMOps) 기반의 체계적인 지원을 통해 기업이 AI를 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있도록 돕고 있다. 이번 협력을 통해 유라클은 프로텐의 생성형 AI 검색 기술력과 ▲생성형 검색 '프로브이서치' ▲통합 검색 엔진 '프로서치' ▲경량 언어모델 '프로스sLLM' ▲대화형 챗봇 '프로챗' 등 제품군을 유라클의 플랫폼 생태계에 통합함으로써, 고객 맞춤형 하이브리드 검색 솔루션을 확대할 수 있는 기반을 마련하게 됐다. 권태일 유라클 대표는 "AI 검색 기술력에서 강점을 가진 프로텐과의 협력을 통해 유라클의 플랫폼 기반 AI 생태계를 한층 강화하게 됐다"며 "양사의 전문성을 결합해 고객 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 기업 디지털 전환에 앞장서 나가겠다"고 밝혔다. 박재완 프로텐 대표는 "이번 MOU는 AI 기술력을 현장 비즈니스에 효과적으로 적용하기 위한 중요한 전환점"이라며 "유라클과 함께 다양한 산업 분야에서 차별화된 검색·AI 융합 서비스를 실현하겠다"고 말했다.

2025.06.13 15:27한정호

네이버 "AI 시대에도 검색의 종말 없다...진화할 뿐"

네이버가 생성형 AI 시대에도 '검색의 종말'은 없을 것이라며, 검색 고유의 가치를 유지하면서도 AI 기반의 통합 에이전트로 진화해 나가겠다는 전략을 밝혔다. 12일 오전 서울 서초동 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 김상범 네이버 검색플랫폼 리더는 “생성형 AI가 기존 검색을 위협하고 있다는 담론이 존재하지만, 실제 데이터와 사용자 행동을 보면 검색은 여전히 유효하며 진화하고 있다”고 말했다. 김 리더는 챗GPT와 퍼플렉시티 등 생성형 AI 기반 서비스의 월간 방문자 수(MAU) 데이터를 제시하며 “생성형 AI가 주목받고는 있지만 일상적인 정보 탐색 수단으로서의 검색은 여전히 강력하다”고 강조했다. 검색의 본질 "정답을 빠르게" 김 리더는 네이버 검색의 역사를 되짚으며, '정답을 주는 검색'이 강점이라고 설명했다. 그는 “1999년부터 네이버는 정답형 검색을 지향해왔다”며 “블로그·카페·지식인이라는 플랫폼을 통해 방대한 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 확보했고, 이는 네이버만이 구축한 독보적인 데이터 자산”이라고 자신했다. 또 그는 “구글이 2000년대 중반부터 정답형 검색을 도입했고, 유튜브 인수로 UGC 경쟁에 뛰어든 것도 네이버의 전략과 유사하다”며 “한국에서 네이버가 검색 플랫폼으로 살아남을 수 있었던 이유는 이런 데이터 중심 전략 때문”이라고 말했다. 네이버는 이 같은 콘텐츠 생태계를 바탕으로 각종 쇼핑, 로컬, 금융 등 버티컬 서비스를 연계하며 통합 검색 경험을 강화해왔다. 김 리더는 “네이버는 지도, 쇼핑, 예약, 결제까지 자체 서비스를 보유하고 있어 향후 AI 에이전트 구조와도 가장 잘 맞는 구조”라고 강조했다. “에이전트 시대로의 전환…네이버에 유리한 지형” 김재엽 검색플랫폼 리더는 이어진 발표에서 “네이버는 AI 기반 요약형 검색 서비스인 'AI 브리핑'을 시작으로, 각 영역별 특화 기능을 수행하는 '버티컬 에이전트'를 구축하고 있으며, 이를 통합한 '통합 에이전트' 구조로 진화하고 있다”고 소개했다. AI 브리핑은 지식 정보, 쇼트 콘텐츠, 장소 추천, 쇼핑 등 네 가지 유형으로 시작해, 건강·공공 정책 등으로 확장 중이다. 김 리더는 “지자체 정책, 질병 정보 등 공신력 있는 콘텐츠를 빠르게 수집·요약해 제공하고 있으며, 이 과정에서 네이버만의 신뢰도 높은 콘텐츠 활용력이 돋보인다”고 말했다. 특히 AI 브리핑 이용자의 콘텐츠 클릭률이 기존 정답형 검색보다 8%포인트 이상 높고, 상단 체류 시간은 평균 22% 이상 증가한 것으로 나타났다. 사용자의 절반 이상이 '더 보기' 버튼을 클릭해 정보를 탐색하고, 이어 관련 질문으로 확장하는 행태도 다수 포착됐다. 네이버는 향후 검색 내에서 'AI 탭'을 통해 풍부한 맥락의 답변을 제공하고, 각종 예약·구매로 이어지는 과업 수행까지 가능하도록 사용자 경험(UX)을 설계 중이다. 예컨대 실업급여 요건을 묻는 질문에 대해 사용자의 조건을 고려해 자격 여부, 제출 서류, 절차 등을 안내할 수 있다. 창작자와의 상생, 콘텐츠 품질이 경쟁력 네이버는 생성형 AI 검색이 창작자 콘텐츠를 기반으로 이뤄지는 만큼, 창작자에게 실질적인 보상 체계를 구축하겠다는 계획도 밝혔다. 김재엽 리더는 “AI 브리핑에서 일정 횟수 이상 인용되는 콘텐츠에 'AI 픽' 배지를 부여하고, 해당 창작자의 콘텐츠는 더 많은 노출을 받을 수 있도록 설계하고 있다”면서 “이를 통해 창작자의 신뢰도를 인정하고 트래픽을 유입하는 구조를 만든다”고 설명했다. 또 향후 프리미엄 콘텐츠와 연계해 구독 기반 콘텐츠 추천으로 이어지게 하는 방안도 고려 중이다. 김 리더는 “궁극적으로 AI 검색의 신뢰성과 차별화는 기술이 아니라 콘텐츠에서 나온다”며, “네이버만의 플랫폼에서 생산된 고유 콘텐츠가 핵심 자산이 될 것”이라고 말했다. 네이버는 연내 AI 브리핑 노출 비중을 20%까지 확대하고, 2026년 상반기까지 AI 탭을 본격적으로 출시해 통합 에이전트 전략을 완성할 계획이다. 김상범 리더는 “검색 시장은 기술 중심에서 사용자 맥락 중심으로 진화하고 있으며, 네이버는 기술과 콘텐츠, 플랫폼 삼박자를 갖춘 몇 안 되는 기업”이라며 “한국에서 검증된 모델을 바탕으로 글로벌 확장도 모색하겠다”고 밝혔다.

2025.06.12 20:01안희정

네이버, 검색에 생성형 AI 더한다...버티컬→통합 에이전트로 진화

네이버는 앞으로 차별화된 콘텐츠와 정보·쇼핑·로컬·금융 등 버티컬 에이전트를 결합해 장기적으로 사용자에게 끊김없는 AI 검색 경험을 제공하는 '통합 에이전트'를 선보일 계획이다. 12일 네이버는 서울 서초구 네이버 D2SF에서 간담회를 열고 네이버만의 AI 검색 방향성을 공유했다. 먼저 김상범 네이버 검색플랫폼 리더는 AI를 통해 변화하는 검색 환경을 소개했다. 김 리더는 “생성형 AI 기술 확대로 정보검색에서 사용자의 복합 니즈를 해결하는 단계로 검색 외연이 확장 중”이라며 “네이버는 글로벌에서 몇 안되는 검색 기업으로서 독보적인 검색 인프라, 한국 사용자에 특화된 풍부한 데이터를 갖추고 있어 AI 검색 시장에서 차별성 확보를 위한 유리한 조건을 갖추고 있다”고 설명했다. 네이버는 약 27년간 구축한 검색 인프라를 꾸준히 고도화하고, 오랜 기간 쌓아온 서비스 운영 노하우와 풍부한 데이터를 바탕으로 검색 사용자 인사이트를 확보하고 있다고 설명했다. 지난해 8월부터는 다변화되는 사용자 검색 니즈에 대응하기 위해 웹 검색 색인 규모와 성능을 대폭 개선시킨 바 있다. 이에 더해 네이버는 초창기부터 콘텐츠와 버티컬 서비스의 중요성을 간파하고 이를 중심으로 검색 서비스를 발전시키며 글로벌 빅테크와 차별화해왔다. 블로그, 카페, 지식iN 등 UGC 서비스를 비롯해, 쇼핑, 지도, 페이 등 버티컬 서비스가 대표적이다. 검색 인프라 투자도 강화한다. 김 리더는 “질의분석 및 요약, 문서분석 등 각 태스크에 적합한 다양한 형태의 검색 LLM 라인업을 세분화해 구축하고, AI 검색에 필요한 콘텐츠 확보를 위한 적극 투자를 통해 검색 품질을 높일 계획”이라고 전략 투자 방향성을 설명했다. 연내 AI 브리핑 QC 20% 수준 확대...다국어 및 멀티미디어 지원 예정 현재 통합검색에 도입된 'AI 브리핑'은 출시 초기 대비 노출이 약 3배 확대됐고, AI 브리핑 하단에 제공하는 '더보기' 버튼 클릭률은 출시초기 대비 50%, 관련 질문 클릭률은 기존 검색어 추천 영역 대비 3.4배 증가하는 등 사용자 검색 만족도를 높이고 있다. 특히 AI 브리핑은 사용자 검색 흐름 맞춰 유연하게 연결될 수 있도록 설계되어 자연스러운 추가 탐색을 돕고 있다. 이 밖에도, AI 브리핑 영역의 CTR(클릭률)은 기존 정답형 콘텐츠 대비 8%p, AI 브리핑 출시 전후 최상단 영역의 체류시간은 22% 증가했다. 네이버는 AI 브리핑 노출을 연내 약 20% 수준으로 확대하고, 금융, 헬스케어 등 다양한 주제에 특화된 AI 브리핑을 순차 도입할 예정이다. AI 브리핑 유형도 확대된다. 해외 문서 번역 및 요약, 긴 영상 핵심 요약 등 다국어 지원 및 멀티미디어와 결합한 형태도 선보인다. 이렇게 도입되는 주제별 AI 브리핑은 향후 버티컬 AI 에이전트의 초석이 될 예정이다. 사용자 검색 과정 한번에 돕는 통합 에이전트 선보인다 네이버는 자사가 보유한 풍부한 콘텐츠와 버티컬 서비스의 장점을 살려 ▲공식형/멀티출처형 ▲숏텐츠형 ▲플레이스형 ▲쇼핑형 등 다양한 유형으로 AI 브리핑을 출시하며 타 서비스와 차별화했다. 김재엽 리더는 “정보, 쇼핑, 로컬, 금융 등 각 주제별 DB와 서비스가 결합된 버티컬 검색의 강점을 살린 AI 브리핑은 다양한 (버티컬)에이전트의 기반이 될 것”이라며 “향후 사용자의 검색 과정을 하나의 경험으로 자연스럽게 연결한 맞춤형 통합 에이전트를 선보일 계획”이라고 말했다. 이어 김 리더는 'AI 탭(가칭)' 도입 계획을 소개했다. AI 탭은 통합검색에서 별도의 페이지 형태로 노출되며, 내년 중 선보일 계획이다. AI 탭에서는 연속 대화 등을 통해 사용자 맥락을 보다 깊게 이해하고, 추론과정을 통해 예약, 구매, 결제 등 최종 액션까지 지원하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, AI 탭에서 '5살 아이와 제주도 갈 만한 곳 추천해줘' 라고 입력하면 플레이스 에이전트를 통해 질의 맥락을 고려한 다양한 장소들이 추천된다. 추천된 장소를 선택해 코스를 요청하면 네이버 지도 상에서 최적의 동선을 안내한다. 이후 일부 코스 수정을 요청할 경우, 전체 동선과 아이동반, 주차 등 맥락을 고려해 대체 장소를 추천하고 예약까지 연결해 준다. 창작자 돋보이는 AI 검색 환경 위한 'AI 하이라이트 프로젝트(가칭)' 가동 네이버는 AI 검색 환경에서도 콘텐츠 창작자에게 더 많은 기회가 갈 수 있는 내부 프로젝트인 'AI 하이라이트 프로젝트(가칭)'를 준비 중이다. 일례로 AI 브리핑에 인용된 창작자 콘텐츠를 배지로 강조해 콘텐츠 유입을 유도하거나, AI 검색에 최적화된 출처들을 모아 소개하고 카페 가입, 이웃 맺기, 유료구독 등을 바로 할 수 있는 직관적인 UX를 구상하고 있다. 김재엽 리더는 “네이버는 국내 사용자에 대한 가장 깊은 인사이트로 통합검색이라는 독보적인 검색 모델을 통해 검색 시장을 지켜왔고, AI 검색에서도 버티컬 에이전트를 특화시키며 끊김없는 검색 흐름을 제공할 수 있는 통합 에이전트를 선보일 것”이라고 말했다.

2025.06.12 10:01안희정

사람들이 편향된 이유..."질문이 문제였다"

인터넷 사용자들이 구글이나 챗GPT 같은 검색엔진과 AI 챗봇을 사용할 때, 자신도 모르게 기존 신념을 강화하는 방향으로 질문을 던진다는 연구 결과가 나왔다. 9일(현지시간) 미국 IT매체 씨넷은 한 연구 결과를 바탕으로 질문 프레이밍 자체가 AI의 응답을 편향적으로 만들 수 있으며, 이로 인해 사용자는 다양한 관점보다 자신이 믿고 싶은 정보만 반복해서 접하게 되는 구조에 갇힐 수 있다고 보도했다. 이 같은 내용은 미국 국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 최근 실린 연구를 통해 밝혀졌다. 해당 연구는 미국 툴레인대학교의 유지나 렁(Eugina Leung) 조교수가 주도했으며, 렁 교수는 검색 질문의 틀과 AI 응답 간 상관관계를 분석했다. 렁 교수는 “사람들은 구글이든 챗GPT든 정보를 찾을 때 이미 자신이 믿고 있는 바를 반영한 검색어를 사용하는 경향이 있다”고 설명했다. 예컨대 매일 아침 커피 두 잔을 즐기는 사람은 '커피의 건강상 이점' 같은 긍정적인 질문을 입력하고, 반대로 커피에 부정적인 인식을 가진 사람은 '커피는 해로운가'라는 식의 질문을 던진다는 것이다. 같은 주제를 검색하더라도 질문의 방식이 결과를 왜곡시킬 수 있으며, 이는 사용자의 기존 인식을 굳혀버릴 수 있다는 게 연구진의 설명이다. 연구진은 1만 명 가까운 참가자를 대상으로 카페인, 유가, 범죄율, 코로나19, 원자력 등 다양한 주제에 대해 21개의 실험을 진행했다. 이들은 구글과 챗GPT, 연구진이 설계한 자체 검색엔진 등을 통해 정보를 탐색하게 했고, 사용자의 질문 방식과 AI의 응답 방식이 어떤 영향을 미치는지 분석했다. 그 결과, '좁은 검색 효과(narrow search effect)'가 확인됐다. 사람들은 자신의 관점을 반영한 질문을 던졌고, 챗봇과 검색엔진은 해당 질문에 '맞춤형 정답'을 제공했다. 이에 따라 많은 사용자가 자신이 처음부터 믿었던 내용을 더 확신하게 되는 결과가 나타났다. 렁 교수는 “사람들이 스스로 질문을 잘못하고 있다는 자각 없이 AI의 확신에 찬 응답을 받아들이다 보면, 정보의 편식이 심해진다”며 “인터넷이 정보의 바다인 만큼, 어떤 질문을 하느냐에 따라 전혀 다른 섬에 도달할 수 있다”고 말했다. 그러나 AI가 항상 사용자의 믿음을 강화하기만 하는 것은 아니다. 연구진은 실험 중 일부 참가자들에게 '다양한 관점을 제공하도록 설계된 챗봇'을 사용하게 했고, 이 경우 신념이 실제로 바뀌는 경향이 더 컸다. 렁 교수는 “모든 상황에서 AI가 넓은 검색 결과를 제공할 필요는 없지만, 사용자가 다양한 시각을 원할 때 선택할 수 있는 옵션은 필요하다”고 강조했다. 연구 보고서에서는 질문을 더 잘하는 세 가지 방법도 제시됐다. 첫째, 질문을 구체적으로 하라. 예를 들어 '이 회사 주식이 좋은가?'보다 '이 회사 주식의 최근 수익률은 어떤가?'처럼 중립적이고 명확한 질문을 던지는 것이 더 나은 결과를 유도한다. 둘째, 다양한 시각을 요청하라. 챗봇에 한 가지 관점만 묻기보다 여러 입장과 그에 따른 근거를 요청하면 더 넓은 정보를 얻을 수 있다. 실제 실험에서도 연구진이 챗GPT에 다양한 의견을 요청하자, 응답의 폭이 넓어졌다는 결과가 나왔다. 셋째, 질문을 계속 던지는 것에는 한계가 있다. 렁 교수는 “후속 질문이 항상 효과적인 건 아니며, 오히려 편향된 정보에 더 깊이 빠질 수 있다”고 경고했다. 렁 교수는 "AI가 사용자의 질문에 기반해 응답하기 때문에, 더 나은 정보를 원한다면 먼저 더 나은 질문을 해야 한다는 점을 잊지 말아야 한다"고 조언했다. AI 추천 알고리즘의 발달로 사회 갈등과 분열이 심화되고 있다는 우려가 커지는 가운데, 스스로 포용성을 되돌아보자는 취지의 '포용성 회복 캠페인'이 진행 중이다. "기울어진 알고리즘을 리부트 하라"란 슬로건으로 진행되는 이 캠페인은 이달 30일까지 계속된다. 나의 정치·젠더·종교·세대 성향을 MBTI처럼 간단한 온라인 설문을 통해 파악하고, 결과를 바탕으로 상대가 나와 '다름'을 이해하며 포용을 실천하자는 취지의 캠페인이다. 참여자는 자신의 성향 결과를 켐페인 페이지에 올리고, 포용 실천을 위한 '한 줄 다짐'을 댓글로 남기면 자동으로 경품 이벤트에 응모된다. 또 SNS에 캠페인 해시태그와 함께 URL을 공유하면 중복 응모도 가능하다. 추첨을 통해 ▲아이패드 미니 ▲애플워치10 ▲에어팟 프로2 ▲에어팟4 등 인기 애플 제품은 물론, 스타벅스 기프티콘도 증정한다. 캠페인 참여 방법은 위 이미지 QR코드를 스캔하거나, [☞캠페인 페이지 바로가기] 버튼을 클릭하면 된다.

2025.06.10 10:26안희정

박세용 어센트코리아 대표 "검색데이터 보면 소비자 진짜 욕구 안다"

검색데이터가 소비자들의 숨겨진 욕구와 번민 등을 찾는 데 도움을 줄 수 있다는 의견이 나왔다. 이를 바탕으로 기업들은 새로운 고객을 확보하기 위한 효과적인 마케팅을 진행할 수 있다는 설명이다. 검색어 기반 마케팅 솔루션 '리스닝마인드'를 개발한 어센트코리아의 박세용 대표는 5일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2025)'에 키노트 발표자로 참석해 검색데이터로 마케팅 효율성을 높일 수 있다고 말했다. 박 대표는 “최근 쿠팡과 같은 익일배송이 보편화되면서 전통적인 유통 강자가 어려움을 겪고 있다”며 “소비자가 특정 제품 카테고리를 떠올리거나 구매하게 되는 계기나 상황, 맥락인 '카테고리 엔트리 포인트(CEP)'로 브랜딩 기회를 확보해야 한다”고 강조했다. 이를 위해 검색데이터를 활용해야 한다는 설명이다. 검색데이터는 ▲검색 키워드 데이터 ▲검색량 데이터 ▲검색자 데이터 ▲검색어 관련 데이터 ▲검색 결과 페이지 분석 데이터 등을 포함한다. 박 대표는 “검색데이터는 객관적이며 매출과의 상관관계가 증명됐고 빠르고 단순하다는 장점을 갖고 있다”며 “특히 겉모습만 보이는 소셜 데이터와 달리 진짜 저 사람이 가진 욕구, 번민 등에 접근할 수 있다”고 말했다. 그는 국내 유명 패션 브랜드에서 실제 조사했던 '남성 화장품 사용 이유' 데이터를 예시로 제시했다. 일반적인 리서치 회사를 통해 실시한 결과로는 메이크업 등 '그루밍'과 관련된 것이 1위를 차지했다. 반면 리스닝마인드를 통해 검색데이터를 분석한 결과 '향수'가 1위로 확인됐다. 박 대표는 “젊은 층의 남성들은 이성에게 매력적으로 보이기 위해 향수를 구매했고 50대 이상 고객들은 '아저씨 냄새'가 난다는 공포감에 향수 필요성을 느껴 검색한다고 확인됐다”며 “기존 리서치 방식으로는 자기의 진짜 욕구와 관련된 것은 잘 드러나지 않는다”고 말했다. 또 “브랜드 검색량의 증가는 매출과의 상관관계가 높아 실제 판매량과 연관돼 있다”며 “이는 TV 광고의 성과지표로도 활용 가능하다”고 덧붙였다. 박 대표는 대화형 AI(MCP)를 통해 검색데이터 기반의 인사이트 추출을 보다 쉽게 할 수 있는 서비스를 오는 7월 공개 예정이라고 발표했다. 그는 “MCP를 통해 리스닝마인드에 있는 데이터를 가져와 현재 내가 사용하고 있는 AI에서 분석해 최종적인 결과 리포트까지 만들어 주는 것”이라며 “단순히 공개된 웹 정보를 기반으로 하는 것이 아니라 변화하는 소비자들의 행동 데이터를 기반으로 해 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능해질 것으로 기대된다”고 설명했다. 이어 “2~3년 동안 Saas(서비스형 소프트웨어)를 기반으로 서비스를 제공했고 그 안에서 AI를 이용해 더 쉽게 분석할 수 있도록 해왔다”며 “한발 더 나아가 어떻게 데이터를 분석해야 할지 모르는 분들도 이를 활용할 수 있도록 생성형 AI와 리스닝마인드를 붙이는 작업을 진행했다”고 덧붙였다.

2025.06.05 11:49김민아

자동차등록 민원, 스마트폰·태블릿으로 가능해진다

그동안 PC로만 가능했던 자동차등록 민원이 스마트폰·태블릿 등 모바일로도 가능해진다. 국토교통부와 한국교통안전공단(TS·이사장 정용식)은 자동차등록 통합 민원 서비스를 제공하기 위해 더욱 편리해진 '차세대 자동차관리정보시스템'을 9일부터 운영한다고 밝혔다. 차세대 시스템은 기존 '자동차365'와 '대국민포털'을 통해 제공된 민원서비스를 '자동차 365'로 일원화하고, 클라우드 기반으로 새롭게 구축해 서비스 이용 안정성과 편의성을 높였다. 특히 신규·이전 등 자동차등록 민원을 서류 없이 전자서식으로 간편하게 처리할 수 있고, 자동차등록증 등 10종의 민원서류를 전자문서지갑으로 발급받을 수 있다. 발급받을 수 있는 민원서류는 자동차등록증 외에 자동차등록원부(갑), 자동차등록원부(을), 자동차말소등록사실증명서, 이륜자동차사용신고필증, 이륜자동차사용폐지증명서, 건설기계등록증, 건설기계(타워크레인) 등록증, 건설기계등록원부(갑), 건설기계등록원부(을) 등이다. PC에서만 가능했던 민원 서비스가 웹 기반으로 전환돼 스마트폰이나 태블릿 등 모바일에서도 손쉽게 '자동차365' 서비스를 통해 차량 등록 민원을 처리할 수 있다. 또 공동인증서 외에도 간편인증·휴대폰 본인인증을 거쳐 누구나 편리하게 접속할 수 있고, 전자결제 시스템을 통해 차량 등록 시 발생하는 각종 비용을 신용카드·휴대폰 등 다양한 방식으로 납부할 수 있다. 전자서식을 도입해 위임장·양도증명서 등 종이서류 작성 절차를 없애고 행정정보를 자동으로 연계해 불필요한 서류 제출을 줄였다. 국토부는 TS와 함께 차세대 시스템의 정식 운영에 앞서 지난 4월 28일부터 지자체 공무원을 대상으로 시범서비스 운영과 사전 교육을 하는 등 차질 없는 시스템 운영에 만전을 기하고 있다. 배소명 국토부 자동차운영보험과장은 “이번 차세대 자동차관리정보시스템은 국토부의 디지털 서비스 혁신 노력의 일환으로, 국민 여러분이 자동차 관련 업무를 더욱 쉽고 빠르게 처리할 수 있도록 지원하는 데 중점을 뒀다”며 “앞으로도 지속적인 시스템 고도화를 통해 국민 만족도를 높여나갈 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2025.06.04 07:55주문정

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