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팀 스위니 에픽게임즈 대표 "차세대 핵심은 '개방형 생태계'…UE6로 플랫폼 경계 허문다"

에픽게임즈가 게임 산업의 다음 국면으로 '개방형 생태계'를 제시했다. 개별 게임을 하나씩 구매해 즐기는 구조에서 벗어나 여러 게임과 계정, 아이템, 커뮤니티가 하나로 묶이는 형태로 시장이 재편된다는 진단이다. 이러한 비전의 기반이 되는 기술로는 '언리얼 엔진(UE)6'를 내세웠다. 팀 스위니 에픽게임즈 대표는 20일 서울에서 열린 '언리얼 페스트 서울 2026' 기조연설과 기자간담회에서 이러한 구상을 밝혔다. "포트나이트는 게임이 아닌 생태계"…韓 스토어 매출 '3위' 스위니 대표는 새로운 세대가 개별 게임보다 하나의 생태계 안에서 여러 게임을 오가는 성향을 보인다고 말했다. 이에 대한 대표적인 사례로 '포트나이트'의 월간활성이용자(MAU)가 약 7600만명에 이른다는 점을 언급했다. 아울러 초기 폐쇄적인 구조를 탈피해 누구에게나 열린 개방형 생태계로 탈바꿈했다며, 생태계 확장에 힘입어 MAU가 추가로 상승할 가능성을 시사했다. 에픽게임즈 스토어(EGS)는 지난해 12월 PC·모바일 합산 MAU 7800만명으로 역대 최고치를 기록했다. 지난해 이용자 지출은 약 11억 6000만 달러(약 1조 6152억원)로 전년 대비 6% 늘었다. 한국 성장세는 더 가팔랐다. 이용 시간과 이용자 수는 각각 26%, 56% 증가했고 인게임 지출은 12배 늘었다. 매출 기준 국가 순위는 16위에서 3위로 올라 미국과 중국 다음 자리를 차지했다. 포트나이트 생태계 내 크리에이터와 개발자에게 지급된 누적 금액은 이미 10억 달러(약 1조 3900억원)를 넘어섰다. 에픽게임즈는 디즈니, 레고 등 글로벌 파트너들과 협력해 스타워즈, 레고, 오징어 게임 등 유명 IP를 생태계 참여자들에게 개방하고 있다. 스위니 대표는 "과거에는 개별 개발자가 IP 라이선스를 확보하기 위해 막대한 선급 비용을 치러야 했지만, 이제는 IP를 먼저 활용해 게임을 제작한 뒤 발생한 수익의 20%를 공유하는 방식으로 진입 장벽을 대폭 낮췄다"고 설명했다. UE6, '버스·씬그래프' 핵심 축…2027년 말 얼리 액세스 공개 차세대 엔진인 UE6의 핵심 기술 축으로는 자체 프로그래밍 언어 '버스'와 3D 객체 관리 프레임워크인 '씬그래프'로 꼽힌다. UE6는 엔진 개발에 C++를 사용하고 게임 로직은 버스로 관리하는 이원화 구조를 취한다. 이를 통해 버스로 작성된 코드가 다양한 게임과 플랫폼 생태계 전반에서 원활히 상호 호환되도록 설계됐다. 스위니 대표는 버스를 산업 표준으로 자리 잡게 하겠다는 목표도 제시했다. AI 전략은 명확히 구분했다. 그는 "AI 모델을 직접 만들겠다는 뜻이 아니다"라며 클로드, 커서 등 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 호환 모델을 엔진에 연결하는 방식을 택했다고 밝혔다. 기술 로드맵을 발표한 줄리앙 마샹 에픽게임즈 시니어 디렉터는 지난 6월 출시된 UE5.8에 메가라이트와 MCP 서버가 들어갔다고 소개했다. 현재 개발 중인 UE5.9는 AI 워크플로우와 모바일 플랫 지원 확대에 무게를 둔다. UE6는 UE5와 포트나이트용 언리얼 에디터(UEFN)를 통합하는 작업으로, 2027년 말 얼리 액세스로 공개될 예정이다. "애플, 일본은 열어주고 한국은 막아" 이어진 기자간담회에서 스위니 대표는 구글·삼성전자와의 원만한 합의 결과를 전했다. 에픽게임즈 스토어는 안드로이드 환경에서 제약 없이 서비스되고, 올해 말에는 삼성 기기에서의 스토어 제한도 해소될 것으로 전망했다. 반면 애플을 향해서는 비판의 수위를 높였다. 스위니 대표는 "일본에서는 iOS 내 경쟁 스토어와 사이드로딩을 허용하면서도 한국에서는 어떤 경로로도 설치를 차단하고 있다"며 "이는 한국 시장에 대한 존중이 부족한 처사"라고 지적했다. 수수료 체계 역시 일본(15%)과 한국(26%) 간 차별이 존재한다고 짚었다. 그는 "한국 개발사가 만들고 국내 결제망(PG)을 거쳐 한국 이용자가 구매하는 구조에서 애플이 창출하는 부가가치는 없다"며 "실제 결제 처리 비용을 기준으로 본다면 애플이 가져갈 수수료는 0%에 수렴해야 마땅하다"고 강조했다. 경쟁 구도에 대해서는 플랫폼과 엔터테인먼트 전반으로 시야를 넓혔다. 그는 MAU 4억명 규모의 로블록스는 물론 이용자 체류 시간을 두고 경쟁하는 유튜브, 틱톡, 넷플릭스를 비롯해 생성형 AI와 월드 모델 기업까지 모두 경쟁자로 꼽았다. 박성철 에픽게임즈 코리아 대표는 "기존 방식으로만 게임을 개발하기에는 시장의 불안감이 큰 상황"이라며 "규모와 무관하게 국내 개발사들이 에픽게임즈의 개방형 생태계에서 적극 활약할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다. 이어 "다음해에는 이용자 제작 콘텐츠(UGC) 게임 분야에서도 한국 개발사들이 글로벌 시장에 이름을 알릴 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.20 15:38진성우 기자

디윅스 '위아 엔그래프', 롱멤이발서 비가중 평균 95.31% 달성

디윅스(대표 안준형)는 AI 장기기억 솔루션 '위아 엔그래프'가 글로벌 장기기억 성능 벤치마크인 롱멤이발에서 비가중 평균 95.31%를 기록, 공개 비교 기준 최고 수준을 달성했다고 3일 밝혔다. 롱멤이발은 단일 대화의 문맥 유지를 넘어 복수 세션에 걸친 정보 보존, 변경된 사실관계 추론, 시간·연관 관계 분석, 사용자 선호 기억 등을 종합 평가하는 AI 장기기억 표준 벤치마크다. 위아 엔그래프는 전체 500개 평가 문항 중 475개를 맞춰 정확도 95.0%를 나타냈으며, 6개 평가 영역 비가중 평균 95.31%로 기존 공개 최고점(94.87%)을 상회했다. 안철희 디윅스 연구소장은 “이번 평가는 외부 대형 상용 에이피아이(API) 연동 없이 고객사 자체 서버에서 구동되는 27B 규모의 단일 로컬 오픈웨이트 모델로 수행됐다”며 “외부 호스티드 모델에 의존하는 마스트라(94.87%), 하인드사이트(91.40%), 슈퍼메모리(85.20%), 젭(71.20%) 등 기존 상위 시스템을 제친 성과”라고 설명했다. 이어 “위아 엔그래프는 업무 과정의 자료, 판단 근거, 수정·승인 이력을 온톨로지 스키마 규격에 맞춰 체계적으로 구조화해 축적한다”면서 “기억 생성부터 검색, 답변 도출까지 모든 과정을 온프레미스 환경에서 완결해 민감 데이터의 외부 유출 위험을 차단하고 API 비용을 최소화하며, AI의 판단 근거까지 정밀 추적할 수 있다”고 덧붙였다. 안준형 디윅스 대표는 “데이터 레지던시와 보안 정책, 감사 대응이 필수적인 공공기관 온프레미스 업무 시스템 구축을 시작으로 금융의 준법·리스크 관리, 의료·제약 연구 지원, 스마트 제조 공정 관리 등 전문 산업 전반으로 비투비 공급을 본격 확대할 것”이라고 말했다.

2026.08.03 17:59백봉삼 기자

마이다스그룹, AI 에이전트 중심 업무 전환…'inAX' 10월 공개

마이다스그룹이 업무 맥락을 이해하고 스스로 계획·실행하는 인공지능(AI) 에이전트를 전사에 도입한다. 사내 데이터와 업무 관계를 하나의 지식그래프로 연결한 AI 업무 플랫폼 'inAX'를 오는 10월 선보이고 연말에는 글로벌 고객의 영업·기술지원·교육을 수행하는 전문 에이전트도 출시한다는 목표다. 신미영 마이다스인 대표는 지난 16일 더블트리 힐튼 판교 호텔에서 개최한 '2026 마이다스 위크, 아너스 데이'에서 "이제는 AI 에이전트가 일을 하고 사람은 판단한다"며 "사람이 AI로 대체되는 것이 아니라, AI를 통해 능력이 증강되는 미래가 마이다스그룹이 그리는 'the MAX'"라고 밝혔다. 마이다스 위크는 지난 13일부터 17일까지 국내외 마이다스그룹 구성원이 모여 사업 성과와 비전을 공유하는 행사다. 이중 아너스 데이는 그룹 전사를 대상으로 미래 비전을 공유하는 핵심 프로그램이다. 올해는 중국·일본·인도·러시아·북미·남미·유럽·필리핀·호주 등 9개국 해외법인 구성원 111명을 포함해 판교 본사 리더와 핵심 인재 등 약 240명이 참석했다. 'inAX'로 흩어진 업무 연결…가이드 에이전트 '폴라'가 실행 주도 the MAX는 올해 마이다스그룹의 경영방침으로, MIDAS와 AI의 상호작용으로 최대 성과를 낸다는 의미를 담고 있다. 마이다스그룹이 추진하는 AI 전환(AX)의 핵심은 그룹 업무 운영체계를 AI 에이전트 중심으로 재설계하는 inAX다. 기존 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 개별 업무를 자동화하는 수준에 머물렀다면, inAX는 조직 목표와 사람·업무·고객·재무 데이터를 연결해 필요한 업무를 먼저 찾아 제안하고 실행하는 구조다. inAX는 가이드 에이전트(GA)와 오퍼레이션 에이전트(OA), 시스템 에이전트(SA) 등 3개 에이전트로 구성된다. GA는 사용자와 직접 소통하며 업무 방향을 안내하는 비서 역할을 하고 OA는 데이터 변화를 감지해 다음 행동을 먼저 제안한다. SA는 업무 실행과 기록을 검증하고 정보 간 관계를 연결해 조직의 업무 경험이 시스템에 축적되도록 지원한다. 사용자와 직접 소통하는 GA의 명칭은 북극성을 뜻하는 '폴라(Polar)'다. 계약 현황, 제품 폴라는 일대일 비서로서 업무를 효율적으로 진행할 수 있도록 지원하는 가이드, 큐레이터, 코디네이터 역할을 한다. 실제로 사업 담당자에게는 고객 데이터와 사용량, 미팅 기록 등을 분석해 우선 대응해야 할 고객을 분류하고 영업 전략을 제시한다. 화상회의 중에는 고객 발언과 기존 관계를 실시간으로 분석해 대응 방안을 안내하며 회의가 끝나면 회의록과 후속 이메일, 견적서 초안까지 자동으로 만든다. 팀 리더를 위한 조직 운영 기능도 제공된다. 폴라는 매출 목표와 진행 현황을 비교해 병목 지점을 찾아내고 필요한 개입 전략을 추천한다. 또 구성원이 수행한 계획과 실행, 점검, 회고 기록을 조직 자산으로 축적해 리더의 경험이 다음 업무에 자동으로 반영되도록 설계했다. 김병석 마이다스인 상품전략실 CP는 "AI가 실질적으로 도움이 되려면 현장의 맥락을 이해하는 것을 넘어 일의 본질과 속성까지 파고드는 지혜가 필요하다"며 "우리가 묻고 대응하는 것이 아니라 결과를 예측하고 선제적으로 움직이는 시스템을 만들기 위해 inAX를 시작했다"고 말했다. 회사 전체를 '지식그래프'로…일할수록 진화하는 에이전트 inAX의 기반은 기업 전체를 하나의 관계형 지도로 구현한 '지식그래프'다. 조직 목표와 구성원, 업무, 회의·의사결정 기록, 고객 대응, 재무 정보 등을 AI가 이해할 수 있는 형태로 정의하고 서로 연결하는 방식이다. 모든 에이전트가 동일한 지식그래프를 활용하기에 업무 영역이 달라도 같은 맥락을 공유할 수 있다는 설명이다. 에이전트별 역할도 지식그래프를 중심으로 나뉜다. GA는 지식그래프에 축적된 관계와 맥락을 바탕으로 사용자에게 필요한 답을 전달하고 OA는 데이터와 관계의 변화를 감지해 다음 행동을 제안한다. SA는 실제 업무에서 만들어진 데이터와 기록을 검증하고 의미를 부여해 지식그래프에 다시 저장한다. 에이전트를 사용할수록 데이터와 관계가 쌓여 답변과 예측의 정확도가 높아지는 구조다. 마이다스그룹은 AI 에이전트가 단순히 정확한 답을 제시하는 것을 넘어 사람과 지속적으로 상호작용할 수 있어야 한다고 강조했다. 이를 위해 감정 맥락을 이해하는지, 과거 대화를 기억하는지, 대화를 다음 판단과 행동으로 연결하는지 등을 27개 항목으로 평가하는 자체 품질 기준 '사만다 인덱스(Samantha Index)'도 개발했다. 여기에 인간과 조직을 관계 중심으로 이해하는 마이다스그룹의 경영 철학을 기술화한 '자인(JAIN) 엔진'도 결합했다. 지식그래프가 회사의 현실과 업무 맥락을 제공한다면, 자인 엔진은 사람과 조직의 관계를 합리적으로 해석하는 관점을 제공해 에이전트가 보다 인간적이고 합리적이고 실용적인 판단을 내리도록 한다는 방침이다. 하성우 마이다스인 AX기반개발TF 팀장은 "AI 에이전트는 앞으로 무수히 많아지고 규모도 커질 것"이라며 "마이다스 에이전트의 차별점은 방향을 잡아주는 나침반이 있고 그 나침반의 끝에 사람이 있다는 것"이라고 말했다. 이어 "시스템이 성장할수록 더 사람답고 현명해지고 시스템의 성장이 다시 사람의 성장으로 이어지게 만드는 것이 우리가 에이전트를 개발하는 방식"이라고 덧붙였다. 영업·장애 대응·교육까지…기술지원 에이전트 12월 출격 건설 엔지니어링 소프트웨어 기술을 제공하는 마이다스아이티는 AI 기술을 글로벌 기술지원 업무에 적용할 계획이다. 그룹이 개발 중인 기술지원 에이전트는 영업 지원과 사용자 기술지원, 교육 지원 등 세 영역에서 국내외 구성원과 고객을 지원할 예정이다. 영업 지원 에이전트는 고객 미팅에 필요한 제품 기능과 경쟁 제품 비교자료, 기술 문서, 시연 콘텐츠를 생성한다. 미팅 중에는 고객 질문을 듣고 실시간으로 답변을 제안해 담당자가 별도로 기술지원 조직에 문의한 뒤 다시 답해야 하는 과정을 줄이는 방식이다. 기술지원 에이전트는 마이다스아이티 고객이 사용하는 설계 모델과 입력 데이터를 분석해 오류 원인을 찾고 수정 방법을 안내한다. 교육 에이전트는 소프트웨어 설치와 활성화부터 프로젝트별 모델링·설계 절차를 단계별로 시연하고 교육이 끝난 뒤에는 수행 과정과 결과를 정리한 보고서까지 제공한다. 이혜연 마이다스아이티 기술기획팀장은 "기술지원 에이전트에서 가장 중요한 것은 제품을 정확하게 이해하는 것"이라며 "우리 제품의 수많은 기능과 각 기능의 목적·관계를 지식그래프로 구축해 에이전트가 고객의 오류와 질문, 업무 맥락을 이해하도록 할 것"이라고 설명했다. 이어 "일상적으로 축적되는 질문과 피드백을 바탕으로 에이전트가 지속해서 개선되도록 설계하고 있다"고 덧붙였다. 마이다스그룹은 오는 10월 inAX 초기 버전을 그룹 국내외 구성원에게 공개할 예정이다. 현재 핵심 조직을 중심으로 한 일부 구성원이 inAX를 시범 사용 중이며 업무 우선순위와 필요한 행동을 선제적으로 제안하는 기능 등을 검증하고 있다. 마이다스아이티 기술지원 에이전트는 오는 12월 말 출시된다. 이후 사업과 제품, HR, 재무 등 다양한 영역에서 구성원과 함께 일하는 전문 AI 에이전트를 순차적으로 개발한다는 목표다. 신미영 마이다스인 대표는 "내년까지 수많은 에이전트가 구성원과 함께 일하는 환경을 구축할 것"이라며 "AX 시대, AI 중심 경영의 혁신을 위해 에이전트가 일하고 사람이 판단·지원하는 the MAX를 구현하겠다"고 강조했다.

2026.07.20 10:42한정호 기자

AWS, AI 에이전트용 '지식 그래프' 서비스…"데이터 맥락 통합"

아마존웹서비스(AWS)가 조직 내 흩어진 데이터 관계와 비즈니스 규칙, 도메인 지식을 인공지능(AI) 에이전트에 안전하게 연결할 수 있는 서비스를 내놨다. AWS는 AI 에이전트용 신규 서비스 'AWS 컨텍스트'를 22일 발표했다. 이 서비스는 기업이 보유한 기존 데이터 간 관계를 지식 그래프로 자동 매핑하고 에이전트 기반 검색을 제공한다. AWS 컨텍스트는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 레이크하우스, 데이터베이스, 데이터 스트림 등에 분산된 컨텍스트를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 연결한다. 데이터 스튜어드와 큐레이터는 콘솔에서 추론된 관계를 검토하고 운영 환경에 반영하거나 비즈니스 정의와 사용 규칙 등 도메인 지식을 추가할 수 있다. 이번 서비스는 아마존 퀵 기반 기술인 지식 그래프를 조직 차원으로 확장한 형태다. 아마존 퀵 지식 그래프는 데이터셋과 대시보드, 메타데이터를 연결·관리하고 사용 패턴을 학습해 사용자 경험을 개선하는 데 활용되고 있다. AWS 컨텍스트를 활성화하면 퀵 에이전트는 기존 개인 단위 지식 그래프를 넘어 조직 엔터프라이즈 지식 그래프에 접근할 수 있다. 여기에는 시스템 간 관계와 비즈니스 규칙, 조직 차원에서 관리되는 다양한 컨텍스트가 포함된다. AWS 글루 데이터 카탈로그와 아마존 세이지메이커 유니파이드 스튜디오, AWS 레이크 포메이션도 지식 그래프와 통합된다. 조직은 비즈니스 규칙과 권한 정책에 따라 지식 그래프를 관리하고 AI 지원 기능이나 수동 큐레이션을 통해 새로운 컨텍스트를 추가할 수 있다. AWS 컨텍스트는 에이전트 사용 과정에서 어떤 데이터 소스가 정확한 결과를 제공하는지와 어떤 조인 경로가 자주 쓰이는지를 학습한다. 에이전트 하나가 올바른 경로를 찾거나 스키마 모호성을 해소하면, 다른 에이전트도 이를 별도 수동 작업 없이 활용할 수 있다. AWS는 개방형 표준 기반 설계도 강조했다. AWS 컨텍스트는 정형·비정형 데이터 핵심 메타데이터를 아마존 S3 테이블의 아파치 아이스버그 형식으로 게시해 아마존 아테나, 아마존 레드시프트, 아파치 스파크 등 아이스버그 호환 엔진에서 조회할 수 있도록 했다. 거버넌스는 신원 기반으로 적용된다. AWS 컨텍스트의 각 호출에는 요청자의 AWS 아이덴티티·접근관리와 AWS 레이크 포메이션 권한이 적용돼 에이전트가 허용된 데이터와 관계만 접근하도록 한다. AWS는 AWS 글루 데이터 카탈로그를 위한 비즈니스 컨텍스트와 시맨틱 검색 기능 프리뷰도 공개했다. 사용자는 테이블, 뷰, 컬럼에 비즈니스 설명과 용어집 항목, 사용자 정의 메타데이터를 추가할 수 있으며 새로운 글루 검색 API를 통해 비즈니스 의미 기준으로 데이터를 검색할 수 있다. 글루 데이터 카탈로그의 스킬 에셋 프리뷰도 함께 공개됐다. 데이터 생산자는 AI 스킬, 가이드 마크다운 파일, 팀 런북 등 S3와 깃 저장소, 위키 등에 있는 파일을 가리키는 신규 자산 유형을 만들고 데이터 자산과 연결할 수 있다. 아마존 S3 애노테이션은 정식 출시됐다. S3 애노테이션은 비즈니스 컨텍스트를 S3 객체에 직접 첨부해 S3 아이스버그 테이블에 저장하는 기능으로 객체 하나당 최대 1기가바이트의 컨텍스트를 담을 수 있다. AWS는 "컨텍스트를 AI 에이전트를 위한 데이터 레이크로 정의한다"며 "이번 혁신을 통해 모든 규모의 조직과 기업에서 데이터와 상호작용하는 AI 에이전트를 위한 지식과 인텔리전스의 기반을 구축할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.22 16:25김미정 기자

2030년 기업 10% 'AI 퍼스트' 전환…AI 에이전트가 핵심

2030년까지 전 세계 기업 10% 이상이 '인공지능(AI) 퍼스트' 기업으로 전환해 경쟁 우위를 확보할 것이란 전망이 제시됐다. AI 에이전트, 시맨틱 기술, 통합 데이터·분석(D&A) 플랫폼은 향후 기업 경쟁력의 핵심 축이 될 것으로 예상됐다. 17일 가트너가 발표한 데이터 및 분석(D&A) 핵심 트렌드에 따르면 ▲소버린 AI 가속화 ▲AI 에이전트 리스크 완화를 위한 의사결정 거버넌스 ▲신뢰를 구축하는 AI 거버넌스 플랫폼 ▲실시간 인텔리전스를 주도하는 에이전틱 데이터 스트리밍 ▲운영 효율화를 위한 에이전틱 데이터 관리 ▲복잡한 활용 사례 대응을 위한 그래프 검색증강생성(GraphRAG) 등이 기업이 향후 2년간 전략 수립 시 주목해야 할 분야로 제시됐다. 이 트렌드는 기업의 AI 활용 방식이 업무 자동화 중심에서 의사결정, 업무 프로세스, 투자 판단 전반으로 확대되고 있음을 보여준 것으로 평가된다. 또 전사 차원의 명확한 의지가 뒷받침되지 않으면 비즈니스 전반에서 AI 잠재력을 지속적으로 실현하기 어렵다는 점도 드러냈다.칼리 이도인 가트너 VP 애널리스트는 "기업은 AI를 모든 비즈니스 의사결정, 업무 프로세스, 투자의 핵심 기준으로 삼는 AI 퍼스트 운영 모델로 빠르게 전환하고 있다"며 "전사적 차원의 명확한 의지가 뒷받침되지 않는다면 비즈니스 전반에서 AI의 잠재력을 지속적으로 실현하기 어려울 것"이라고 말했다.소버린 AI는 이번 트렌드에서 가장 먼저 언급된 분야다. AI가 경제력의 핵심 요소로 부상하면서 각국은 자국 AI 역량에 대한 통제권 확보를 우선순위에 두고 있다. 데이터와 분석 통제권을 현지화하려는 흐름도 기업 AI 전략 수립 과정에서 주요 변수로 떠올랐다.이도인 애널리스트는 "소버린 AI는 기업이 AI 전략에서 통제, 혁신, 회복탄력성을 바라보는 관점을 변화시키고 있다"며 "소버린 AI가 가져올 기회와 위협에 효과적으로 대응하려면 D&A 로드맵을 현대화하고 AI 활용 사례를 단순 도입 단계에서 경쟁 우위 확보 단계로 발전시켜야 한다"고 강조했다. 최근에는 AI 에이전트 확산에 따른 의사결정 거버넌스 필요성도 커지고 있다. AI 에이전트가 전략, 전술, 운영 전반의 의사결정에 관여하는 비중이 높아지면서 자동화된 판단이 법무, 운영, 평판 리스크로 이어질 가능성도 제기됐다. 의사결정 거버넌스는 AI가 내린 판단의 근거를 설명하고 검토할 수 있는 통제 체계를 마련하는 데 초점을 둔다. 가트너는 의사결정 인텔리전스 플랫폼을 도입할 경우 2029년까지 거버넌스가 적용되지 않은 의사결정보다 신뢰도는 5배 높고 처리 속도는 80% 빨라질 것으로 전망했다. AI 거버넌스 플랫폼도 주요 과제로 제시됐다. AI 규제 환경이 복잡해지고 새로운 AI 리스크가 등장하는 가운데 자율형 AI 에이전트 도입도 빨라지고 있어서다. 이에 기업 정책과 규제, 업계 표준에 맞춰 AI 활용을 관리할 수 있는 통제 체계 필요성이 커지고 있다. 또 가트너는 D&A 리더가 AI 거버넌스 플랫폼을 도입해 중앙집중식 감독 체계를 구축할 것을 권고했다. 기업 정책과 규제, 업계 표준에 맞는 리스크 관리 프레임워크를 적용하고 필요한 통제 조치를 시행해야 한다는 취지에서다. 실시간 인텔리전스를 구현하기 위한 에이전틱 데이터 스트리밍도 핵심 분야로 꼽혔다. AI 에이전트가 업무를 빠르게 처리하려면 배치 방식보다 지속적인 이벤트 기반 데이터 흐름이 필요하다는 이유에서다. 가트너는 이를 통해 D&A 조직이 데이터를 더 빠르게 제공하고 AI 에이전트의 업무 수행 정확도와 속도를 높일 수 있다고 봤다. 가트너는 에이전틱 AI를 위한 데이터 스트리밍 도입률이 2025년 15% 미만에서 2028년 60% 이상으로 증가할 것으로 예상했다. 의사결정 인텔리전스, 자율 운영, 디지털 트윈처럼 실시간 데이터가 필요한 활용 사례가 우선 적용 대상으로 거론됐다. 그래프RAG도 기업용 AI 활용 확산 과정에서 중요성이 커질 기술로 제시됐다. 많은 기업용 AI 애플리케이션이 높은 수준의 정확성과 신뢰성을 요구하지만 기존 검색증강생성(RAG) 방식만으로는 복잡하고 맥락이 풍부한 질의를 처리하는 데는 한계가 있다. 그래프RAG는 지식 그래프와 대규모언어모델(LLM)을 결합해 AI 시스템의 정보 검색과 연결 방식을 개선하는 기술이다. 맥락적 의미를 반영해 복잡한 기업용 활용 사례에서 더 정확한 결과를 제공하는 데 초점을 둔다. 가트너는 2029년까지 기업 40%가 응답의 사실 정확도와 LLM 추론 능력을 높이기 위해 그래프RAG 기술을 활용할 것으로 전망했다. 데이터 관리 영역에서도 AI 에이전트 활용이 확대될 것으로 예상됐다. 데이터 환경이 복잡해지면서 기존 데이터 관리 프로세스 부담이 커지고 AI 도입 준비도 어려워지고 있다는 이유에서다. AI 에이전트를 데이터 관리에 적용하면 실시간 대응, 패턴 탐지, 권장 사항 제시를 통해 핵심 데이터 프로세스를 강화할 수 있다. 이도인 애널리스트는 "데이터 관리 워크플로우에 AI 에이전트를 통합하면 데이터 팀은 자체 학습 시스템을 활용해 더욱 유연하게 운영할 수 있다"며 "이러한 기능이 일관되게 비즈니스 목표에 부합하는 성과로 이어지려면 강력한 거버넌스를 구축하고 성능을 지속적으로 모니터링해야 한다"고 말했다.

2026.06.17 11:33장유미 기자

안드레 벡톨드 SAP 총괄 "자율형 기업, 핵심은 대체 아닌 협력"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "자율형 기업은 인간이 없는 기업이 아닙니다. 인간과 인공지능(AI)이 협력해 급변하는 시장 변화와 비즈니스 요구에 대응하는 운영 모델입니다." 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄은 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 현장에서 자율형 기업의 의미를 이같이 설명했다. SAP가 제시한 자율형 기업은 인간과 AI가 협력해 비즈니스 요구에 보다 정확하고 안전하게 대응하는 모델이다. 사람은 목표 설정과 핵심 의사결정, 최종 책임을 맡고 AI는 반복적이거나 복잡한 업무를 기업의 맥락에 맞춰 수행하는 방식으로 역할을 나누는 구조다. 벡톨드 총괄은 이를 '하이브리드 인력(Hybrid Workforce)' 구조라고 소개했다. 비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다는 설명이다. SAP는 이러한 협력 체계를 뒷받침하기 위해 SAP 지식 그래프와 컴퍼니 메모리 개념을 제시하고 있다. SAP 지식 그래프는 고객 SAP 환경 전반의 사업체와 프로세스, 관계를 구조화된 맵 형태로 AI 에이전트에 제공해, AI가 단순 답변 생성을 넘어 실제 비즈니스 맥락과 업무 흐름을 반영한 작업을 수행하도록 돕는다. 컴퍼니 메모리는 기업 내부에 축적된 지식과 경험을 조직 차원에서 공유 가능한 자산으로 만들어 인간과 AI의 협업을 뒷받침하는 개념이다. 문제는 컴퍼니 메모리가 제대로 작동하려면 직원들이 보유한 지식과 경험을 공유해야 한다는 점이다. 이 과정에서 직원은 자신만의 노하우가 시스템화될수록 AI가 자신을 대체할 수 있다는 불안을 느낄 수 있고 이는 AI 전환의 저항 요인이 될 수 있다. 벡톨드 총괄은 이러한 불안이 컴퍼니 메모리 도입 과정에서 불가피하게 나타날 수 있다고 봤다. 그는 이를 해소하기 위해서는 재교육을 통해 직원들에게 새로운 기술을 습득할 기회를 제공하고, 변화 이후에도 맡게 될 역할과 경로를 분명히 제시해야 한다고 강조했다. 이어 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라며 "재교육을 통해 직원이 AI를 경쟁자가 아닌 업무를 돕는 도구로 인식하고 활용하게 되면 두려움도 점차 줄어들 것"이라고 말했다.

2026.05.13 10:49남혁우 기자

S2W, SKT 'AI 드림팀' 승선…글로벌 시장 정조준

S2W가 SK텔레콤 주도 'K-AI 얼라이언스'에 합류해 인공지능(AI) 기술 동맹을 통한 해외 시장 진출에 속도를 낸다. S2W는 SK텔레콤이 이끄는 국내 AI 혁신기업 연합체 'K-AI 얼라이언스'의 신규 회원사로 참여한다고 11일 밝혔다. 'K-AI 얼라이언스'는 지난 2023년 2월 결성된 국내 대표 AI 기업 연합으로 SKT가 주도한다. 현재 S2W를 비롯해 몰로코, 트웰브랩스, 리얼월드 등 총 37개 회원사가 국방, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업군에서 사업을 전개하고 있다. 이들은 글로벌 AI 시장 공략을 목표로 생태계 활성화와 해외 공동 진출을 모색하며 협력 체계를 다지고 있다. S2W는 수집과 정제가 까다로운 다크웹·텔레그램의 비정형 데이터 처리 기술에 강점을 지닌 기업이다. 이를 바탕으로 창업 초기부터 국제기구와 해외 정부 기관의 높은 주목을 받아왔다. 이후 안보 분야 원천기술을 기업용 보안 솔루션과 산업 특화 AI 플랫폼으로 최적화해 민간 시장에 선보였다. 이를 통해 다양한 산업군의 굴지 기업들을 고객사로 확보하는 성과를 거뒀다. S2W는 향후 SKT를 포함한 여러 회원사들과 시스템 고도화와 신규 서비스 공동 개발 등 기술 협력과 사업화 방안을 모색할 예정이다. 서상덕 S2W 대표는 "한국을 대표하는 AI 기업 연합체의 일원으로 함께할 수 있게 돼 영광스럽게 생각한다"며 "이번 합류가 국내 AI 생태계의 성장에 기여하고 혁신기업 간 공진화 모델을 구축하는 의미 있는 계기가 되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.09.11 16:53조이환 기자

팔란티어, 굿즈 팔러 성수동에…'韓 공략' 신호탄

미국의 '빅데이터 공룡' 팔란티어가 한정판 굿즈를 무기로 국내 시장과의 접점 강화에 나선다. 7일 업계에 따르면 팔란티어는 다음달 14일부터 이틀간 서울 성수동에 팝업 스토어를 연다. 현장에서는 '온톨로지 후드티'를 비롯한 한정판 브랜드 굿즈를 선보일 계획이다. 팔란티어의 이같은 행보는 이번이 처음은 아니다. 이전부터 공식 온라인 스토어를 통해 '드롭 002' 시리즈 등 의류와 가방, 패치 같은 상품을 판매해왔다. 일부 인기 품목은 이미 품절돼 재고가 없는 상태다. 이번 팝업 스토어 소식은 팔란티어의 핵심 관계자가 직접 알려 눈길을 끈다. 미국 워싱턴 D.C.에서 근무하는 엘리아노 아 유니스 전략참여 총괄이 자신의 소셜미디어를 통해 직접 홍보에 나선 것이다. 그는 팔란티어에서 3년 9개월째 근무 중인 핵심 임원 중 한 명이다. B2B 기업의 고위 임원이 직접 특정 국가의 굿즈 판매를 챙기는 것은 매우 이례적인 일로 평가된다. 팔란티어는 지난 2003년 페이팔 공동 창업자 피터 틸과 현 최고경영자(CEO)인 알렉스 카프 등이 공동 창업한 미국의 AI 데이터 분석 기업이다. 정부나 기업이 보유한 방대한 데이터를 통합 분석해 전략적 의사결정을 돕는 소프트웨어를 제공한다. 미국 중앙정보국(CIA)과 국방부 등을 주요 고객으로 두며 '비밀병기' 기업으로도 알려졌다. 최근 팔란티어는 국내 대기업들과의 협력을 빠르게 늘려가고 있다. HD현대와는 지난 2021년부터 '미래형 조선소' 프로젝트를 공동 추진 중이며 AI 기반 무인수상정 '테네브리스'도 함께 개발하고 있다. 통신사 KT와는 지난 3월 전략적 파트너십을 맺고 금융, 제조, 공공 부문 기업간거래(B2B) 시장 공략을 본격화했으며 이외에 삼성전자 등도 고객사로 확보했다. 엘리아노 아 유니스 팔란티어 전략적 참여 총괄은 '온톨로지 후드티'를 언급하며 "다음달 14일부터 이틀간 서울 성수동 팝업 스토어에서 독점적으로 구매할 수 있다"고 밝혔다.

2025.09.07 09:38조이환 기자

한미 공동개발 태양 망원경, 최초로 태양 외기권 찍었다 [우주로 간다]

국제우주정거장(ISS) 측면에 설치된 태양 망원경 '코덱스'가 처음으로 태양 외곽 대기권을 촬영해 공개했다고 과학전문매체 라이브사이언스가 30일(현지시간) 보도했다. 코덱스 망원경은 한국천문연구원(천문연)이 미국 항공우주국(NASA)과 공동 개발한 태양 코로나그래프로 알려져 있다. 코로나그래프는 태양을 원반으로 가려 망원경이 태양 대기 가장 바깥쪽 코로나를 관측할 수 있게 한 망원경이다. 태양빛을 가리는 원반은 테니스 공만한 크기로, 긴 금속 튜브 끝에 있는 3개의 금속 팔로 고정돼 있는 것으로 알려져 있다. 코덱스가 공개한 첫 번째 사진은 지난 10일 알래스카 앵커리지에서 열린 제246차 미국 천문학회 회의에서 공개됐다. 여기에는 태양 코로나의 온도 변화 영상과 태양에서 솟아오르는 거대한 코로라 질량방출 '코로나 스트리머(coronal streamer)' 모습이 포착됐다. NASA 고다드 우주비행센터 태양물리학자이자 코덱스 수석 연구원인 제프리 뉴마크는 성명을 통해 "코덱스 장비는 새로운 것을 해내고 있다"며, "이것은 이전에는 볼 수 없었던 완전히 새로운 관측이며, 이 장비를 활용하여 흥미로운 과학적 연구들이 많이 이루어질 것으로 생각한다"고 밝혔다. 코덱스 망원경의 주요 목표는 태양에서 끊임없이 쏟아져 나오는 초고온 입자인 태양풍이 태양 외기권과 어떻게 상호 작용하는지 알아내는 것이다. 뉴마크는 "이전 코로나그래프에서는 코로나 내 물질의 밀도를 측정했지만, 코덱스는 태양에서 흘러나오며 느리게 변하는 태양풍 내 물질의 온도와 속도를 측정하고 있다"고 말했다. 또한 과학자들은 태양풍이 어떻게 태양 표면보다 약 175배 더 뜨거운 섭씨 100만도까지 가열되는지 알고 싶어한다. 이를 위해 코덱스 망원경은 네 개의 협대역 필터를 사용해 태양을 측정한다. 연구진은 "이 필터들의 이미지 밝기를 비교해 코로나 태양풍의 온도와 속도를 알아낼 수 있다"고 밝혔다. 연구진은 태양풍에 대한 정보를 토대로 지구에 지자기 폭풍을 일으킬 수 있는 '코로나 질량 방출'(CME) 등의 현상을 미리 예측하는 데 도움이 되기를 바라고 있다.

2025.07.02 08:25이정현 미디어연구소

[현장] "민·관·학, 한자리에 모였다"…S2W, 'SIS 2025'로 AI 산업전환 논의 본격화

S2W가 인공지능(AI)과 보안을 주제로 만남의 장을 열었다. 민간, 공공, 학계가 함께 기술 흐름을 공유하게 해 협력 가능성을 탐색하려는 전략이다. S2W는 26일 서울 강남 조선 팰리스에서 'SIS 2025: 무브먼트'를 개최했다. 현장에는 기업과 학계, 정부 기관의 관계자 600여 명이 참석했다. 이날 서상덕 S2W 대표는 키노트 서두에서 이번 행사가 각기 다른 전문 분야들이 실질적인 협업 방안을 모색하는 데 목적이 있다고 설명했다. 그는 특히 산업계, 학계, 공공 부문이 전환기적 상황에서 데이터를 공유하고 교류하지 않으면 중요한 기회와 위기를 모두 지나칠 수 있다고 강조했다. 서상덕 대표는 "AI 생태계의 안보성과 산업성이 별개가 아니라는 점을 강조하고 싶다"며 "기술 간 경계를 넘는 통합적 시각이 더 절실해지고 있다"고 말했다. 이어 "이번 SIS가 단순한 기술 행사에서 나아가 구조적 문제를 논의하는 자리로 계속 발전하길 바란다"고 강조했다. 이어 신승원 카이스트 교수가 키노트로 '혼돈에서 통찰로 : AI가 데이터에서 의미를 찾는 법'을 주제로 발제를 진행했다. 다크웹과 암호화폐 데이터를 분석하는 데서 출발한 그의 경험은 정보 분석 자동화를 향한 시도로 이어졌고 그 과정에서 지식그래프(Knowlege Graph) 개념이 도입됐다. 신 교수는 미 국방 프로젝트 '메멕스'의 사례를 통해 비정형 데이터를 수집하고 구조화된 지식으로 연결하는 접근법을 설명했다. 다크웹에서 추출한 2천700만 개 페이지와 6천800만 건 문서를 분석하며 지식그래프 기반의 사이버범죄 탐지가 가능하다는 점을 강조했다. 이런 그래프 구조는 '질문에 대한 이유'를 설명할 수 있는 장점이 있다. 단순 검색이나 거대언어모델(LLM)이 제공하지 못하는 '추론 경로'를 가시화할 수 있기 때문이다. 실제로 메멕스는 미국 내 인신매매 탐지에도 활용됐다. 신 교수는 "그래프는 특정 분야를 깊게 아는 박사과정생인데 비해 LLM은 상식이 많은 석사생 같다"며 "지식그래프는 설명력과 구조화를, LLM은 일반성과 보완적 연결을 제공한다"고 분석했다. 최근에는 두 기술을 결합한 '그래프 기반 검색(GRAG)'이 주목받고 있다. 그는 논문 저자-창업자 간 연결 관계를 그래프 기반으로 추적하는 사례를 들어 LLM 단독보다 높은 정확도와 해석 가능성을 제시했다. 또 신 교수는 그래프는 보안 외에도 다양한 분야에 확장 가능하다고 설명했다. 소셜댓글 분석을 통한 여론 왜곡 탐지, NFT 사기 예측, 계정 탈취 패턴 분석 등 그래프 응용은 다각화되고 있다. 키노트 이후 행사는 키노트와 두 개 트랙 아래 총 여덟 개 세션이 운영됐고 에스투더블유의 솔루션 체험 부스도 별도로 마련됐다. '무브먼트'는 데이터와 기술 트렌드의 흐름을 의미하는 올해의 핵심 테마였다. 이날 행사 트랙 1에서는 ▲기업 AI 전환 전략 ▲디지털 해양 사이버보안 ▲롯데멤버스 세그먼트랩 구축기 ▲합성 소비자 기반 시장조사 등이 발표됐다. 트랙 2에선 ▲AI 도입 비용과 대응 ▲AI 기반 가상자산 탈취 ▲에이전트 오케스트레이션 기술 ▲AI 개발의 윤리성 등 주제가 다뤄졌다. 솔루션 체험 부스에서는 S2W의 경량형 생성 AI 플랫폼 'SAIP 라이트'와 사이버위협 인텔리전스 플랫폼 '퀘이사'가 전시됐다. 특히 산업별 위협 탐지 기능이 참관객의 주목을 끌었다. S2W는 롯데미래전략연구소와 보스턴컨설팅그룹(BCG) 출신의 서상덕 대표가 지난 2018년 설립한 AI 기반 데이터 분석 기업이다. 미국의 팔란티어처럼 복잡한 비정형 데이터를 온톨로지와 지식그래프를 통해 구조화하는 기술을 핵심 역량으로 삼는다. 초기에는 다크웹·텔레그램 등 히든 채널에서 위협 정보를 수집·분석하는 보안 중심의 사업에 집중했지만 최근에는 제조·유통·금융 등 민간 산업 전반으로 확장 중이다. 현재 회사 측은 동남아·중동 지역 정부기관과의 기술 검증(PoC)를 활발히 진행 중이며 올해 하반기 코스닥 상장을 목표로 기업공개(IPO) 절차도 본격화하고 있다. 공공 안보 시장을 교두보 삼아 민간 산업으로의 AI 전환(AX)을 가속화하겠다는 전략이다. 서상덕 S2W 대표는 "SIS가 민·관·학이 함께 인사이트를 교류하는 기술 행사로 자리잡아가고 있어 뜻깊다"며 "AI 생태계 전반의 성장을 위한 지식 공유의 장을 계속 만들겠다"고 밝혔다.

2025.06.26 15:30조이환 기자

캐논코리아, 대형 잉크젯 프린터 2종 출시

캐논코리아가 31일 A1 출력 가능한 잉크젯 프린터·복합기 신제품을 국내 출시했다. 신제품은 이미지프로그래프(imagePROGRAF) TC-21 잉크젯 프린터, TC-21M 잉크젯 복합기 등 총 2종이다. 용지 설정과 잉크 충전 등 모든 조작을 본체 전면에서 처리할 수 있고 각도를 조절할 수 있는 틸트식 조작 패널을 탑재해 2023년 출시된 전세대 제품 대비 편의성을 강화했다. 자동낱장공급장치(ASF)는 최대 A1(594×841mm) 크기 건축, 설계 도면 등 포스터와 약국 약봉지, 전단지 등 소형 용지 공급이 가능하다. TC-21M은 A4 용지 처리 가능한 평판 스캐너를 탑재해 A4 용지 확대 복사, 스캔 원고 확대·분할로 A0 크기 포스터를 제작할 수 있다. 무료로 제공되는 포스터아티스트 소프트웨어를 이용해 포스터나 전단지를 제작하고 출력 가능하다. 본체 금속의 5%는 재생 철, 본체 플라스틱의 40%는 재생 플라스틱을 적용했고 포장용 완충재는 스티로폼 대신 재활용 골판지를 적용했다. 박정우 캐논코리아 대표이사는 "신제품 2종은 편의성 개선과 함께 뛰어난 출력 품질과 다양한 용지 대응성을 갖춰 소규모 사업자부터 음식점, 건축·설계 분야까지 폭넓은 고객층의 요구를 충족할 수 있도록 설계한 제품"이라고 밝혔다.

2025.03.31 09:51권봉석 기자

[AI 리더스] S2W "지식그래프·온톨로지로 무장한 AI"…다크웹 넘어 산업까지 확장

"우리가 지향하는 궁극적인 목표는 의사결정을 지원하는 인공지능(AI)으로, 복잡한 현실 문제에 실질적인 해답을 제시하는 AI입니다. 기존의 생성형 AI가 평균 80~90%의 정확도를 보인다면 도메인 특화 지식그래프와 온톨로지는 이에 더해 95% 이상의 정밀 자동화를 실현합니다. 분야별 AI들이 협업해 해법을 찾아가는 구조는 진정한 문제 해결형 AI로 나아가기 위한 실질적 경로로, 우리의 기술적 목표입니다." 박근태 S2W 최고기술책임자(CTO)는 최근 경기도 판교시 회사 사옥에서 진행된 기자와의 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 복잡한 현실 문제를 단순 자동화가 아닌 분야별 AI 에이전트 간의 협업을 통해 해결하려는 구조야말로 S2W 기술의 핵심 가치라고 설명했다. 또 이를 위해 도메인 특화 '지식그래프'와 정밀 전처리 인프라를 함께 구축해 생성형 AI가 혼자서는 넘기 어려운 정확도 한계를 기술적으로 보완하고 있다고 강조했다. 28일 업계에 따르면 최근 생성형 AI의 한계를 보완하고 정밀한 의사결정까지 지원하는 기술로 '도메인 특화 지식그래프'와 '온톨로지' 개념이 주목받고 있다. 단순 정보 생성에서 나아가 복잡한 산업 문제를 다각도로 분석해 해법을 제시하려는 시도가 늘고 있는 가운데 이 두 요소는 기술 신뢰성과 실효성을 동시에 확보할 수 있는 기반으로 평가된다. S2W가 말하는 'AI의 눈'…지식그래프와 온톨로지의 진화 과정은 '지식그래프'와 '온톨로지'는 S2W가 산업 영역으로 확장하는 과정에서 가장 전면에 내세우는 기술이다. 생성형 AI가 말 그대로 '생성'에 강하다면 지식그래프는 '정확한 연결'을 책임지는 구조적 기반이다. 데이터를 단순히 나열하거나 열람하는 것이 아니라 AI가 그 의미와 관계를 맥락 속에서 파악할 수 있게 해준다는 것이 박 CTO의 설명이다. 지식그래프는 정보를 '노드'와 '엣지(연결관계)'로 표현해 데이터 간의 숨겨진 인과성과 유사성을 구조화한다. 일례로 반도체 사업에서 '공급망 이슈 → 재료 부족 → 생산 중단'이라는 흐름을 벡터 안의 그래프 형태로 구성하면 인간 분석가보다 더 빠르고 정확하게 AI가 리스크를 예측할 수 있다. 단순히 데이터를 모으는 데 그치지 않고 실시간으로 이들의 관계성까지 해석하는 것이 핵심이다. '온톨로지'는 이 지식그래프가 혼란 없이 작동하도록 만드는 개념 사전이다. 산업별 주요 개념들을 정의하고 그 계층구조와 속성, 분류 기준을 정형화한다. 일례로 철강 산업 공정에 도입된다면 '롤링', '주조', '냉각' 같은 개념이 각각 어떤 역할이고 어떤 순서로 진행되는지를 AI가 이해할 수 있게 만드는 것이 온톨로지의 역할이다. 박 CTO는 "우리는 이 두 기술을 결합해 단순 검색 기반 AI에서 '의미 기반 추론형 AI'로 진화하는 구조를 구현하고 있다"며 "이는 특히 거대언어모델(LLM)의 고질적인 문제인 환각(hallucination)을 줄여 기존 생성형 AI가 자동화한 80% 업무를 95%까지 자동화할 가능성을 제공한다"고 강조했다. 이어 "AI가 그럴듯한 답을 넘어서 왜 그런 답을 도출했는지까지 설명할 수 있으려면 지식 구조가 반드시 뒷받침돼야 한다"고 설명했다. 다만 기존 산업에서 지식그래프는 오랫동안 수작업 중심으로 구축돼 왔다. 산업에 본격 도입하기엔 시간과 비용 부담이 컸고 설계 인력도 많이 필요했다. 팔란티어 같은 글로벌 기업은 이 분야의 선두주자로 꼽히지만 수십 명 단위의 인력을 투입해 대규모 온톨로지를 구축하는 방식이어서 비용 장벽이 높다는 한계가 있었다. S2W는 이같은 구조적 한계를 AI 기반 자동화로 극복하고 있다. 자연어처리(NLP), 분류 모델, 임베딩 기반 유사도 분석 등 여러 기술을 통해 개체 간 관계를 자동으로 추출한다. 반복적이고 규칙 기반의 매핑 작업은 AI가 맡고 도메인 전문가가 최종 검증만 수행하는 하이브리드 프로세스를 구축해 효율성과 정확도를 동시에 확보했다. "팔란티어와는 다른 길"…경량형 AI 통해 산업과 안보 동시 '공략' 이러한 구조화 기반 기술은 산업 쪽에서도 빠르게 적용 중이다. S2W가 국내에서 쌓은 대표적인 사례는 현대제철이다. 압연기, 냉각라인 등 설비 정보를 지식그래프로 연결해, 공정 이상이 발생한 경우 영향을 받는 설비나 지역 정보까지 결합하여 분석할 수 있도록 했다. 과거 다양한 관련 시스템에 각각 접속해야하고 관련된 모든 정보를 파악하기도 힘들었던 작업이 AI 기반으로 수초 내에 해결되고 있다. 롯데멤버스 역시 대표적인 지식그래프 기반 AI 도입 사례다. S2W는 롯데멤버스와 함께 회원 소비 데이터와 뉴스 데이터를 연계한 트렌드 분석 플랫폼을 개발 완료했으며 오는 2분기 중 롯데그룹 제휴사를 대상으로 시범 도입할 예정이다. 두 기업 모두 고객 맞춤형 인사이트 도출과 자동화된 의사결정 기반 확보에 효과를 보고 있다. 이외에도 회사는 공공기관, 금융사 등과 협업해 지식그래프 기반 AI 솔루션을 테스트하거나 납품하고 있다. 금융권에서는 계좌 간 이동 경로와 거래 내역을 그래프화해 자금세탁이나 투자사기 등의 이상 패턴을 조기 탐지하는 데 적용되고 있다. AI가 정황상 수상한 자금 흐름을 실시간으로 식별함으로써 기존 룰베이스 시스템보다 정밀한 경보 시스템이 가능하다는 평가다. 해외 진출 역시 보안과 국방 분야에서 활발히 진행되고 있다. 회사는 인도네시아·싱가포르 등 아시아권 정부기관과 협력해 사이버보안 기반 정보 인텔리전스 플랫폼을 구축했고 중동 정보기관 및 동남아 국가의 군사 정보기구 등과도 기술 검토 단계에 있다. AI가 직접 정보를 수집하고 위험을 추론하는 구조는 국경을 넘는 디지털 위협에 빠르게 대응할 수 있는 수단으로 평가받고 있다. 군·정보기관의 특성상 폐쇄망이나 열악한 통신 환경에서도 작동 가능한 분석 체계가 필수다. 이에 박 CTO는 "우리가 가진 다크웹 기반 실시간 수집 역량과 결합된 지식그래프 기반 분석 시스템이 이런 조건에 적합하다"고 강조했다. 업계에서는 이같은 S2W의 해외 전략이 팔란티어와 같은 미국계 보안 AI 기업들과는 궤를 달리한다고 분석한다. 팔란티어가 대규모 인력 투입과 고비용 프로젝트 중심이라면 S2W는 상대적으로 '가성비' 있는 경량 구조와 유연한 도입 모델을 내세운다는 것이다. 특히 아시아권 정부기관이나 정보기관과의 협력에서 문화적 유사성과 민첩한 기술 지원이 시너지를 낸다는 평가다. 박 CTO는 "우리는 고객 피드백을 반영해 신속하게 서비스를 튜닝해주는 대응력을 가지고 있다"며 "특히 아시아 국가들과는 워크플로우나 의사결정 방식에서 유사한 부분이 많아 우리가 기술 도입을 적극적으로 지원한 점이 어필한 것 같다"고 설명했다. 이어 "공공·보안 시장에서 쌓은 신뢰를 바탕으로 제조업과 같은 산업 영역까지 해외 확장을 이어가는 것이 목표"라고 밝혔다. 보안 AI 넘은 산업 AI…의미를 추론하는 '에이전트'로 진화 이 같은 전략이 가능했던 것은 S2W가 태생부터 '정보의 하수도'라 불리는 다크웹을 정면 돌파하겠다는 목표로 시작된 회사이기 때문이다. 창업자 서상덕 대표는 카이스트를 졸업하고 롯데그룹 미래전략연구소와 보스턴컨설팅그룹(BCG)을 거치며 전략기획과 AI 기술에 모두 정통한 인물이다. "가장 복잡하고 지저분한 데이터를 다룰 수 있어야 진짜 AI 기술력이라 할 수 있다"는 그의 판단 아래 회사는 다크웹이라는 난제를 선택했다. 박근태 CTO 역시 카이스트 전기전자 박사 출신으로, SK텔레콤에서 AI·빅데이터 개발 조직을 이끌던 경력을 갖고 있다. 그는 보안이라는 극한의 도메인 안에서 강건한 AI 시스템을 만든다면 이를 산업 전반으로 확장할 수 있다는 구조적 자신감을 갖고 있었다. 이에 회사는 초기부터 구글 BERT 기반의 경량 자연어처리 모델을 활용해 다크웹 데이터를 정제했고 이후 LLM을 병렬적으로 활용하며 기술의 확장성을 키워나갔다. 다크웹은 단순한 범죄 채널이 아닌 수많은 언어·텍스트·이미지가 얽힌 비정형 데이터의 보고다. S2W는 이를 수년간 실시간으로 크롤링하며 자연어처리, 전처리, 데이터 구조화 기술을 축적했고 이는 현재 산업 데이터로 확장 가능한 기술적 기반이 됐다. 박 CTO는 "다크웹 보안이라는 가장 척박한 환경에서 출발했기에 제조·유통·금융 데이터는 오히려 '정돈된 정보'처럼 느껴졌다"고 말했다. 현재 S2W는 이러한 기술 구조를 기반으로 '에이전트 기반 의사결정 AI'로의 진화를 추진 중이다. 박 CTO는 "AI가 하나의 지시만 받고 단일 작업을 수행하는 시대는 지났다"며 "복잡한 산업 환경에서는 다양한 전문 에이전트가 협업하는 '멀티에이전트' 구조가 필요하다"고 강조했다. 일례로 제조업에선 '설비 진단 에이전트', '수요 예측 에이전트', '스케줄링 에이전트'가 각각 데이터를 분석한 후 서로의 분석 결과를 공유하고 결론을 도출한다. 이때 지식그래프는 이질적인 데이터를 하나의 언어로 통합하는 '지도'이자 '중재자' 역할을 할 수 있다는 것이다. 이미 S2W는 자사 인텔리전스 조직 '탈론(TALON)'을 통해 AI 에이전트 파일럿을 개발 중이다. 다크웹에서 특정 키워드가 탐지되면 에이전트가 관련 지표를 자동 분석하고 보고서를 생성해 인간 분석가에게 전달하는 방식이다. 이는 향후 기업 내 부서 간의 단절된 정보흐름을 AI가 논리적으로 통합해주는 시스템으로 확장될 수 있다. 이같은 기술적 기반과 사업 확장을 바탕으로 S2W는 올해 하반기 코스닥 기술특례상장을 목표로 IPO를 추진 중이다. 지난해 12월 기술성 평가를 통과했으며 현재는 한국거래소의 예비심사 청구를 마쳤다. 주관사는 대신증권으로, 이번 IPO를 통해 글로벌 보안 AI 기업으로의 도약을 본격화할 계획이다. 특히 아시아와 중동 지역을 1차 타깃 시장으로 삼고 IPO 자금을 현지 인재 유치, 지사 설립, 기술 고도화 등에 전략적으로 활용할 방침이다. 박 CTO는 "우리 목표는 AI가 인간의 결정을 대체하는 것이 아니라 보다 정밀하고 빠른 결정을 가능하게 하는 파트너로 진화하게 하는 것"이라며 "보안에서 시작된 우리 기술이 산업 전반의 디지털 의사결정을 뒷받침할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.03.28 16:27조이환 기자

AI센터 출범한 GS네오텍...AI선두 경쟁 가속

GS네오텍이 새해 인공지능(AI) 기술 개발과 도입을 선도하기 위해 기존 AI 태스크포스(TF)를 정식조직인 AI 센터로 전환하며 새로운 도약에 나선다. 선도적인 AI 연구를 위해 관련 기술을 연구해온 AI센터는 앞으로 고객과 조직 모두에게 실질적인 가치를 제공하는 AI의 활용에 초점을 맞춰 연구개발을 진행할 예정이다. 9일 서울 구로 GS네오텍 사옥에서 만난 김성혁 AI/ML 솔루션 아키텍터는 AI센터 새해 목표와 새해 주목받을 것으로 예상되는 신규 AI 기술을 소개했다. 새해 GS네오텍은 지속적인 연구 개발을 통해 확보한 기술역량과 성공 사례를 기반으로 새로운 비즈니스 기회를 창출하고, 기존 고객사의 문제를 혁신적으로 해결하며, 다양한 산업군에 AI 기술을 확대 적용할 계획이다. 이를 위해 AI센터를 중심으로 조직의 AI 활용 역량을 강화하는 데 중점을 두고 있다. 이상오 최고기술책임자(CTO)가 센터장을 겸직하며 이끄는 AI센터는 그동안 리더십 아래 조직의 기술적 기반을 강화하고, 고객 맞춤형 AI 솔루션을 제공하기 위한 연구를 수행했다. 내부적으로는 AI 기술을 활용한 워크플로우 자동화와 생산성 향상에 초점을 맞춰왔으며, 이를 통해 조직 구성원이 AI를 도구로 적극적으로 활용할 수 있도록 교육과 지원을 병행했다. 더불어 개념 증명(PoC)을 통해 고객사의 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 두며, 제조업과 미디어 산업 등에서 실질적인 성과를 만들어내는데 주력했다. 김 아키텍터는 "AI TF는 선도적으로 AI를 연구하고 조직 내 역량을 확보하기 위해 2017년 말쯤 조직돼 꾸준히 운영돼 왔다"며 "그동안 AI와 관련된 다양한 프로젝트를 수행하고 연구를 지속하며 상당한 수준의 AI 역량을 내재화할 수 있었다"고 설명했다. AI센터는 새해 GS네오텍이 적극적으로 AI 기반 서비스와 고객 지원에 나선다는 의미를 담고 있다. 이를 위해 개발자를 비롯해 재무, 인사 등 조직내 다양한 업무분야에서 AI를 활용할 수 있는 서비스도 선보일 예정이다. 더불어 점차 다변화되고 복잡해지는 클라우드 환경에서도 각 기업에 최적화된 AI 모델과 업무 환경을 제공하기 위한 연구 및 개발도 강화한다는 방침이다. 이를 위해 GS네오텍은 AI센터를 중심으로 다양한 산업군에서 AI 기술이 실질적으로 어떤 변화를 가져올 수 있는지 탐구하고 있다. 김 아키텍터는 그래프RAG 기술에 주목하고 있다고 밝혔다. 그래프RAG는 기존의 단순 검색 방식을 넘어, 데이터 간의 관계를 구조화하고 맥락을 이해하여 보다 정확하고 심층적인 분석과 추론을 가능하게 한다. 그는 "그래프RAG는 대규모 문서나 데이터의 전체 내용을 한 번에 이해하거나 문서 내부의 주요 내용의 연관 관계를 정확하게 파악할 수 있다"며 " 이 기술은 대규모 데이터를 다루는 고객사에서 중요한 가치를 제공할 것"이라고 설명했다. 이를 통해 제조업에서는 제품 개발과 공급망 관리를 통합 연계하거나 미디어 기업이 보유한 길이가 긴 콘텐츠를 분석해 새로운 활용방안을 도출할 수 있다. 금융 분야에서는 거래 데이터의 상관관계 분석해 리스크 관리와 맞춤형 서비스를 구축하는 것도 가능하다. 김성혁 아키텍터는 "AI센터는 새해를 기술 개발과 비즈니스 전략의 융합을 통해 새로운 성장을 이루는 해로 만들기 위해 최선을 다할 것"이라며 "AI를 통해 고객사의 업무를 혁신하고 점차 불확실성이 커지는 시장 환경에서 공동 성장할 수 있는 기반을 지원하도록 하겠다"고 새해 포부를 밝혔다.

2025.01.09 15:27남혁우 기자

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