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디노티시아, 'AI 스토리지' 전략 공식화… "2030년 매출 1조 달성"

AI 인프라 기업 디노티시아가 생성형 AI의 고질적인 한계인 기억력 문제를 해결할 차세대 AI 스토리지 전략을 공개했다. 디노티시아는 3일 서울시 강남구에서 기자간담회를 열고 차세대 AI 스토리지 아키텍처를 발표했다. 이를 통해 AI가 데이터를 직접 소비하는 패러다임을 구축하고 2030년 매출 1조원을 달성한다는 목표다. "AI가 데이터를 직접 소비한다"...스토리지 패러다임의 전환 이날 간담회에서 정무경 대표는 생성형 AI 확산과 함께 데이터 활용 방식이 근본적으로 변하고 있다고 진단했다. 과거에는 인간이 필요한 정보를 수동으로 검색했다면, 이제는 AI 에이전트가 스토리지에 저장된 방대한 비정형 데이터를 직접 탐색하고 추론에 활용하는 시대로 접어들었다는 분석이다. 정 대표는 “기존 스토리지 시스템은 단순 보관에 치중해 AI의 빠른 연산 속도를 뒷받침하지 못했다”며 “디노티시아의 AI 스토리지는 데이터를 저장하는 공간을 넘어, AI가 즉각적으로 정보를 읽고 추론에 반영하는 '실행 계층'의 역할을 수행할 것”이라고 강조했다. 특히 기업 데이터의 85% 이상이 미활용 비정형 데이터인 상황에서, 이를 AI가 이해할 수 있는 지능형 지식으로 자동 변환하는 것이 사업의 핵심이다. 3대 기억 체계 통합 및 엔비디아 생태계와 완벽 호환 디노티시아가 제시한 AI 스토리지 아키텍처는 AI의 기억을 세 가지 계층으로 통합 관리한다. ▲RAG(검색 증강 생성) 기반의 '외부 지식(External Knowledge)', ▲사용자와의 상호작용을 축적해 개인 맞춤형 서비스를 가능케 하는 '장기 기억(Long-term Memory)', ▲그리고 추론 속도를 결정짓는 '단기 작업 메모리(KV Cache)'가 그 주인공이다. 디노티시아는 엔비디아 ICMS와 호환되는 KV 캐시 스토리지 기술을 통해 AI 추론의 고질적인 병목 현상을 해결했다. 이를 통해 대규모 서비스 환경에서도 끊김 없는 초고속 성능을 보장하며, 차세대 에이전틱 AI를 위한 최적의 데이터 인프라를 제공한다는 계획이다. 세계 최초 전용 반도체 'VDPU'와 소프트웨어 '씨홀스'의 시너지 디노티시아 경쟁력의 최전선에는 자체 설계한 벡터 데이터 연산 가속 반도체인 'VDPU(Vector Data Processing Unit)'가 있다. VDPU는 스토리지 내 데이터에 직접 액세스하여 연산함으로써 데이터 전송 지연을 최소화하며, 기존 CPU나 GPU 기반 소프트웨어 방식 대비 시멘틱 검색(의미 기반 검색) 성능을 최대 20배까지 끌어올린다. 여기에 고성능 벡터 데이터베이스 소프트웨어인 '씨홀스(Seahorse)'를 결합해 하드웨어와 소프트웨어가 통합된 단일 데이터 스택을 완성했다. 이를 통해 기업용 데이터센터는 물론, 개인용 AI NAS(네트워크 저장장치) 시장까지 아우르는 확장성을 확보했다. 클라우드에 데이터를 올리는 것에 거부감을 느끼는 개인 사용자를 위해, 온디바이스 환경에서 보안을 유지하며 데이터를 처리하는 퍼스널 AI 시장도 공략할 계획이다. 글로벌 제조사와 기술 검증 진행… 2030년 매출 1조원 목표 이러한 기술력을 바탕으로 현재 글로벌 시장에서의 협력도 가시화되고 있다. 노홍찬 디노티시아 CDO(최고데이터책임자)는 “현재 글로벌 스토리지 및 서버 제조사들과 VDPU 기술 적용을 위한 PoC(기술 검증)를 진행 중”이라고 밝혔다. 전용 칩 양산 전 단계임에도 글로벌 제조사들과 협업을 논의하며 기술의 실효성을 확인하고 있다는 설명이다. 디노티시아는 지난해 소프트웨어 솔루션 판매를 통해 약 31억5천만원의 매출을 기록했다. 회사는 2025년 말 VDPU 칩 설계를 완료하고 2026년 하반기 제품 출시를 거쳐 2027년부터 본격적인 양산 체제에 진입할 계획이다. 노 CDO는 “AI 에이전트 확산에 따른 스토리지 수요 증가가 사업 기회가 될 것”이라며 “양산이 본격화되는 시점을 기점으로 성장을 가속화해 2030년 연 매출 1조 원을 달성하는 글로벌 AI 인프라 기업으로 거듭나겠다”고 말했다. 정무경 대표는 “AI 모델이 사고의 논리를 담당하는 두뇌라면, 디노티시아는 그 두뇌에 방대한 지식과 기억을 실시간으로 공급하는 중추신경계 역할을 할 것”이라며 “상용화와 글로벌 시장 확대를 통해 실질적인 성과로 가치를 증명하겠다”고 전했다.

2026.03.03 17:04전화평 기자

기업 데이터 80%가 비정형...AI자산으로 전환 어떻게

지능형 데이터 플랫폼 전문기업 데이터스트림즈(대표 이영상)는 지난 26일 'AI 거버넌스와 데이터 리니지-비정형 데이터를 AI 자산으로 전환하라'를 주제로 웨비나를 개최, 비정형 데이터를 AI 자산으로 전환하는 구체적인 방법론과 솔루션을 제시했다고 밝혔다. 이번 웨비나는 올 1월 시행된 AI 기본법 이후 기업이 요구받고 있는 AI의 투명성, 안전성, 책임성 확보를 위한 대응 방안을 중심으로 진행했다. 특히 기업 내 방대한 비정형 데이터가 AI 활용의 핵심 자산이 될 수 있음에도 불구, 관리 체계 부재로 실제 활용에는 한계가 있다는 점이 주요 문제로 제기됐다. 데이터스트림즈는 발표를 통해 AI 도입 실패의 근본 원인이 기술이나 예산이 아닌 '데이터 거버넌스 부재'에 있다고 진단했다. 대부분의 기업이 문서, 이메일, 이미지 등 다양한 비정형 데이터를 보유하고 있지만 이를 체계적으로 관리하지 못하면서 AI 모델의 신뢰성과 품질 확보에 어려움을 겪고 있다는 설명이다. 특히 데이터스트림즈의 독자 아키텍처인 'M-DOSA(Meta Data Oriented Service Architecture)'가 주목을 받았다. 'M-DOSA'는 메타데이터 카탈로그를 모든 데이터 서비스의 중심에 두는 설계 철학이다. 비정형 문서에서 추출한 필드와 정형 데이터베이스의 컬럼을 카탈로그 매핑 테이블로 연결한다. 이를 통해 종이 신청서에서 출발한 데이터가 SQL 파이프라인을 거쳐 AI 모델에 이르기까지의 전 과정을 하나의 리니지 캔버스에서 끊김 없이 추적할 수 있다. 이날 웨비나에서는 데이터스트림즈의 'Q-Track' AI를 기반으로 비정형 데이터를 AI 자산으로 전환하는 구체적인 방법을 시연했다. 시연에서는 비정형 문서 업로드 → OCR 기반 자동 구조화 → AI의 개인정보 자동 탐지 → 데이터 스튜어드의 최종 승인(Human-in-the-Loop) → ODS에서 AI 모델까지 전 구간 리니지 자동 생성의 4단계 파이프라인을 소개했다. 또 개인정보 자동 탐지와 함께 주민등록번호 등 복원 불가 항목에 대한 단방향 해싱, 감사 목적 복원이 필요한 항목에 대한 양방향 암호화 등 비식별화 자동 적용 기능을 공개했다. 아울러 데이터 생성부터 활용까지의 흐름을 노드 그래프로 시각화, 전사 데이터 이동 경로를 추적할 수 있는 데이터 리니지 체계를 통해 AI 기본법 컴플라이언스 대응이 가능하다는 점도 강조했다. 특히 기존 수일에서 수주가 소요되던 감사 소명 작업을 'Q-Track AI'를 통해 1분 이내에 자동 생성할 수 있다는 점도 참석자들의 주목을 받았다. 발표를 맡은 데이터스트림즈 AI전략사업본부 AI개발팀 곽두일 수석은 17년간 공공·금융·의료·제조 등 다양한 산업 영역에서 40건 이상의 엔터프라이즈 AI PoC를 수행한 경험을 바탕으로, 비정형 데이터를 정형 데이터 수준으로 관리, AI 신뢰성과 활용도를 동시에 높이는 방법론을 시연했다. 그는 기업이 보유한 비정형 데이터를 정형 데이터 수준으로 관리할 수 있을 때 AI 신뢰성과 활용도가 함께 향상될 수 있다고 설명했다. 데이터스트림즈는 이번 웨비나를 통해 AI 경쟁력의 핵심이 모델이 아닌 데이터 관리 역량에 있음을 강조하며, 준비된 기업과 그렇지 않은 기업 간 격차는 향후 더욱 확대될 것으로 전망했다. 이영상 데이터스트림즈 대표는 "AI 기본법이 시행된 지금, 데이터 거버넌스 없이 기업용 AI를 운영하는 것은 더 이상 선택의 문제가 아니다"며 "비정형 데이터를 AI 자산으로 전환하는 M-DOSA 기반 AI 거버넌스가 2027년 기업 AI 경쟁력의 핵심 기준이 될 것" 이라고 밝혔다.

2026.03.03 14:48방은주 기자

SK하이닉스, HBM4 '성능 점프' 비책 짰다…新패키징 기술 도입 추진

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)용 패키징 기술 변혁을 꾀한다. 대대적인 공정 전환 없이 HBM의 안정성과 성능을 강화할 수 있는 기술을 고안해, 현재 검증을 진행 중인 것으로 파악됐다. 실제 상용화가 이뤄지는 경우, 엔비디아가 요구하는 HBM4(6세대)의 최고 성능 달성은 물론 차세대 제품에서의 성능 강화도 한층 수월해질 것으로 예상된다. 이에 해당 기술의 성패에 업계의 이목이 쏠린다. 3일 지디넷코리아 취재를 종합하면 SK하이닉스는 HBM 성능 강화를 위한 새로운 패키징 기술 적용을 추진하고 있다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 실리콘관통전극(TSV)를 뚫어 연결한 메모리다. 각 D램은 미세한 돌기의 마이크로 범프를 접합해 붙인다. HBM4의 경우 12단 적층 제품부터 상용화된다. SK하이닉스는 현재 HBM4의 초도 양산을 시작했다. HBM4의 리드타임(제품 양산, 공급에 필요한 전체 시간)이 6개월 내외인 만큼, 엔비디아와의 공식적인 퀄(품질) 테스트 마무리에 앞서 선제적으로 제품을 양산하는 개념이다. HBM4 공급은 문제 없지만…최고 성능 구현 고심 그간 업계에서는 SK하이닉스 HBM4의 성능 및 안정성 저하를 우려해 왔다. 엔비디아가 HBM4의 최대 성능(핀 당 속도)을 당초 제품 표준인 8Gbps를 크게 상회하는 11.7Gbps까지 요구하면서, 개발 난이도가 급격히 상승한 탓이다. 실제로 SK하이닉스 HBM4는 AI 가속기를 결합하는 2.5D 패키징 테스트 과정에서 최고 성능 도달에 어려움을 겪어, 올해 초까지 일부 회로의 개선 작업을 거쳐 왔다. 이에 따라 본격적인 램프업(대량 양산) 시점도 당초 업계 예상보다 일정이 늦춰진 상황이다. 다만 업계 이야기를 종합하면, SK하이닉스가 엔비디아향 HBM4 공급에 큰 차질을 겪을 가능성은 현재로선 매우 낮은 수준이다. 주요 배경은 공급망에 있다. 엔비디아가 HBM4에 높은 사양을 요구하고 있긴 하지만, 이를 고집하는 경우 올 하반기 최신형 AI 가속기 '루빈'을 충분히 공급하는 데 제약이 생길 수 있다. 현재 HBM4에서 가장 좋은 피드백을 받고 있는 삼성전자도 수율, 1c D램 투자 현황 등을 고려하면 당장 공급량을 확대하기 어렵다. 때문에 업계는 엔비디아가 초기 수급하는 HBM4의 성능 조건을 10Gbps대로 완화할 가능성이 유력하다고 보고 있다. 반도체 전문 분석기관 세미애널리시스는 최근 보고서를 통해 "엔비디아가 루빈 칩의 총 대역폭을 당초 22TB/s로 목표했으나, 메모리 공급사들은 엔비디아의 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 파악된다"며 "초기 출하량은 이보다 낮은 20TB/s(역산하면 HBM4 핀 당 속도가 10Gbps급)에 가까울 것으로 예상한다"고 밝혔다. 반도체 업계 관계자는 "HBM 공급망은 단순 속도가 아니라 수율·공급망 안정성 등 어려 요소가 고려돼야 하기 때문에, SK하이닉스가 가장 많은 물량을 공급할 것이라는 전망은 여전히 유효하다"며 "다만 최고 성능 도달을 위한 개선 작업도 지속적으로 병행하는 등 기술적으로 안주할 수 없는 상황"이라고 말했다. HBM 성능 한계 돌파할 '신무기' 준비…현재 검증 단계 이와 관련, 현재 SK하이닉스는 HBM4 및 차세대 제품에 적용하는 것을 목표로 새로운 패키징 공법 도입을 시도하고 있다. 업계가 지목하는 HBM4 성능 제약의 가장 큰 요인은 입출력단자(I/O) 수의 확장이다. I/O는 데이터 송수신 통로로, HBM4의 경우 이전 세대 대비 2배 증가한 2048개가 구현된다. 그런데 I/O 수가 2배로 늘면 밀집된 I/O끼리 간섭 현상이 발생할 수 있다. 또한 전압 문제로 하부층의 로직 다이(HBM 밑에서 컨트롤러 역할을 담당하는 칩)에서 가장 높은 상부층까지 전력이 충분히 전달되기가 어렵다. 특히 SK하이닉스는 주요 경쟁사인 삼성전자 대비 한 세대 이전의 1b(5세대 10나노급) D램을 채용한다. 로직 다이도 TSMC의 12나노미터(nm) 공정으로, 삼성전자(삼성 파운드리 4나노) 대비 집적도가 낮다. 때문에 기술적으로 I/O 수 증가에 따른 문제에 취약하다. 대대적 공정 전환 없이 HBM 성능·안정성 향상…상용화 여부 주목 이에 SK하이닉스는 새로운 패키징 공법으로 새로운 비책을 마련하고 있는 것으로 파악됐다. 핵심은 ▲코어 다이 두께 향상, 그리고 ▲D램 간 간격(Gap) 축소다. 우선 일부 상부층 D램의 두께를 이전보다 두껍게 만든다. 기존엔 HBM4의 패키징 규격(높이 775마이크로미터)을 맞추기 위해 D램의 뒷면을 얇게 갈아내는 씨닝 공정이 적용된다. 다만 D램이 너무 얇아지면 칩 성능이 저하되거나 외부 충격에 쉽게 손상을 받을 수 있다. 때문에 SK하이닉스는 D램의 두께 향상으로 HBM4의 안정성을 강화하려는 것으로 풀이된다. 또한 D램 간 간격을 더 줄여, 전체 패키징 두께가 늘어나지 않도록 하는 동시에 전력 효율성을 높였다. 각 D램의 거리가 가까워지면 데이터가 더 빠르게 도달하게 되고, D램 최상층으로 전력이 도달하는 데 필요한 전력이 줄어들게 된다. 관건은 구현 난이도다. D램 간 간격이 줄어들면 MUF(몰디드언더필) 소재를 틈에 안정적으로 주입하기 힘들어진다. MUF는 D램의 보호재·절연체 등의 역할을 담당하는 소재로, 고르게 도포되지 않고 공백(Void)가 생기면 칩의 불량을 야기할 수 있다. SK하이닉스는 이를 해결할 수 있는 새로운 패키징 기술을 고안해냈다. 구체적인 사안은 밝혀지지 않았으나, 대대적인 공정 및 설비 변화 없이 D램 간격을 안정적인 수율로 줄일 수 있는 것이 주 골자다. 최근 진행된 내부 테스트 결과 역시 긍정적인 것으로 알려졌다. 만약 SK하이닉스가 해당 기술을 빠르게 상용화하는 경우, HBM4 및 차세대 제품에서 D램 간격을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 반대로 해당 기술이 양산 적용에 난항을 겪을 가능성도 남아 있다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스가 기존 HBM의 한계를 극복하기 위한 새로운 패키징 공법을 고안해, 현재 검증 작업을 활발히 거치고 있다"며 "대규모 설비투자 없이 HBM 성능을 개선할 수 있기 때문에 상용화 시에는 파급 효과가 적지 않을 것"이라고 설명했다.

2026.03.03 14:29장경윤 기자

[기고] 피지컬 AI 시대 지속 가능한 데이터센터 진화 전략

2026년 현재 아시아·태평양 지역은 전 세계 디지털 전환의 가장 뜨거운 중심지로 자리매김했다. 특히 한국은 지난해 10월 아태경제협력체(APEC) 계기로 엔비디아·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 기업의 그래픽처리장치(GPU) 공급 계획과 데이터센터 투자 유치가 가시화되며 인공지능(AI) 인프라 경쟁에서 유리한 위치를 선점했다. 국내 디지털 인프라 양적 확대뿐 아니라 운영 효율·안정성·지속가능성 중심으로 인프라 혁신을 가속하고 있다. 현재 AI 산업은 생성형 AI을 넘어 제조·물류·로보틱스 등 현실 세계로 뻗어가는 '피지컬 AI'로 나아가고 있으며, 산업 전반에서 수요가 급증할 것으로 예상된다. 이번 CES 2026에서 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)는 '요타 스케일 컴퓨팅 시대'를, 젠슨 황 엔비디아 CEO는 앞으로 수년 동안 AI 인프라 경쟁 분수령이 될 것임을 시사했다. AI 시대를 가능하게 하는 핵심 인프라는 단연 데이터센터다. 다만 데이터센터를 단순히 '서버가 있는 건물'로만 보면 그 본질을 놓치기 쉽다. AI 데이터센터는 고집적 GPU 클러스터가 만들어내는 전력·열공학 시스템에 가깝다. 랙 당 소비전력이 커질수록 설비 중심은 서버룸과 변전·배전, UPS, 발전기, 공조시스템이 결합된 플랜트로 진화한다. 한국IDC에 따르면 국내 데이터센터 전력 수요는 2028년까지 연평균 11% 성장해 6기가바이트(GW)를 상회할 전망이다. 문제는 이 같은 전력 수요의 급증이 단순히 전기를 더 쓰는 문제로 끝나지 않는다는 점이다. 전력 사용량 증가는 탄소 배출과 직결되기 때문이다. 데이터센터는 AI 확산 기반이자 지속가능성 시험대가 된다. 데이터센터 전망에 우려만 있는 것은 아니다. 데이터센터 운영사들은 명확한 로드맵을 바탕으로 환경적 책임을 경쟁력으로 전환하고 있다. 실례로 STT GDC는 2030년 탄소중립 달성을 목표로 글로벌 데이터센터 운영 전력 78% 이상을 재생에너지로 충당하며 지속가능한 운영 전환을 실행하고 있다. 싱가포르는 비상발전 연료 일부를 기존 경유 대신 탄소 배출을 90% 절감하는 수소화 식물성 기름(HVO)으로 전환했다. AI 기반 데이터센터 운영 제어 시스템 파일럿 프로젝트를 통해 에너지 소비를 최대 30% 절감하는 성과를 기대하고 있다. 이는 지속가능성이 선언에 그치지 않고 측정가능한 운영 혁신으로 구현될 수 있음을 보여준다. 이런 변화는 운영사 과제만이 아니다. AI 에코시스템에 속한 기업들도 같은 방향으로 향하고 있다. 반도체 제조사의 아키텍쳐 효율, 클라우드 서비스사들의 액체 냉각 솔루션 개발, 정책·조달 기준의 탄소 요구가 맞물리며, 환경 우려가 곧 지속 가능성을 위한 혁신의 촉매가 되는 선순환으로 이어지는 움직임을 보이고 있다. 실제 엔비디아는 CES 2026에서 전 세대 대비 에너지 효율을 2배 향상시킨 차세대 GPU 아키텍처 '베라 루빈 NVL72'를 선보이며 저전력 고효율 연산 시대를 본격화했다. 구글과 마이크로소프트도 액체 냉각 솔루션, 마이크로플루이딕스(microfluidics)와 같은 냉각 방식을 채택하며 전력 사용 전력 사용 감소를 위해 노력하고 있다. 액체 냉각 방식은 공랭식 대비 50% 이상의 냉각 전력을 절감할 수 있어, 전력 효율·탄소 배출 개선을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. AI가 가져올 편리함과 경제적 효과에 대한 기대에 반해 데이터센터의 전력·탄소 부담에 대한 우려라는 상반된 시각이 공존한다. 그러나 고효율 연산, 액체 냉각, AI 기반 운영 고도화가 확산하면 전력·열·탄소·운영을 동시에 최적화하는 에너지 효율적이고 안정적인 에코시스템을 구축할 수 있다. 관건은 인프라 확장과 함께 효율과 책임을 설계 기준과 운영 핵심성과지표(KPI)에 내재화하고 끝까지 이행하는 실행력이다. 이를 실천한다면 데이터센터는 AI 경제의 심장으로서 환경 우려를 지속가능한 혁신의 동력으로 전환하며 미래를 떠받치는 견고한 기반이 될 것이다.

2026.03.03 10:34허철회 STT GDC 코리아 대표 컬럼니스트

NOL, 나만의 '여행 일정' 서비스 반년 만에 21만 건 일정 생성

놀유니버스(대표 이철웅)가 운영하는 NOL의 AI 기반 '여행 일정' 서비스가 서비스 반년 만에 21만 건의 일정이 생성됐다. 3일 회사에 따르면, NOL이 지난해 8월 선보인 '여행 일정' 서비스는 빠른 성장세를 기록 중이다. 출시 이후 약 반년간 해당 서비스를 통해 누적 생성된 일정 수는 21만 개를 돌파했으며, 가장 많은 일정이 생성된 지역은 제주로 집계됐다. 이 서비스는 고객이 자신의 취향에 맞춰 개인화된 여행 계획을 생성하고 관리할 수 있는 기능이다. 해외 및 제주 지역을 중심으로 AI 기반 여행 코스 제안과 상품 추천·지도 연동 동선 관리 기능을 제공한다. 또 맛집·관광지 등 장소 정보를 일정에 자유롭게 추가할 수 있어 여행 준비 단계부터 여행지 체류 중까지 끊김 없는 고객 경험을 지원한다. NOL은 지난 1월 말 고객 편의성을 높이기 위해 기능 적용 범위를 확대했다. 기존에는 항공권 예약 시에만 자동 생성되던 여행 일정을 숙소 예약 고객까지 이용할 수 있도록 개선했다. 특히 예약 시점이나 순서와 관계없이 플랫폼 내 항공 및 숙소 예약 데이터를 연동해 흩어져 있던 예약 정보를 하나의 흐름으로 묶고, 자동으로 여행 타임라인을 구성하는 고도화된 시스템을 갖췄다. 실제로 서비스 확대 첫 주 일정 생성 수는 직전 주 대비 약 2배 이상 증가해 더욱 폭넓은 고객층이 NOL만의 차별화된 일정 관리 서비스를 경험하고 있는 것으로 나타났다. 김연정 놀유니버스 최고제품책임자는 “NOL의 여행 일정 서비스는 고객의 실제 예약 데이터와 연결해 실행 가능한 여행 계획을 제안한다는 점에서 차별화된 경쟁력을 갖췄다“며 “앞으로도 AI 및 데이터 기반 개인화 기술을 지속 고도화해 여정 전 과정을 심리스하게 연결하는 고객 경험을 구현해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.03.03 08:47백봉삼 기자

한국온라인쇼핑협회, 제27기 정기총회 개최…"올해 글로벌 확장 원년" 선언

사단법인 한국온라인쇼핑협회가 제27기 정기총회를 열고 2026년을 '온라인쇼핑 산업의 글로벌 확장 원년'으로 선언했다. 온라인수출 확대와 데이터·AI 기반 산업 환경 변화에 대응하기 위한 전략을 본격화하겠다는 구상이다. 협회는 지난 2월 27일 정기총회를 개최해 ▲2025년 사업결산 ▲2026년도 사업계획 ▲임원사 직제 개편 등 주요 안건을 심의·의결했다고 밝혔다. 이번 총회는 글로벌 유통환경 변화, 온라인수출 확대, 데이터·AI 기반 정책환경 강화 등 산업 전반의 구조적 전환을 반영해 협회의 대응 역량을 높이는 데 초점을 맞췄다. 특히 협회는 정책 현안 대응과 대정부 협력, 회원사 의견 수렴 기능을 강화하기 위해 '수석이사' 직제를 신설하는 등 임원사 직제 개편을 단행했다. 협회 측은 “새 직제는 기업 규모와 업태별 의견을 보다 균형 있게 반영하고, 협회의 대표성과 의사결정 체계를 강화하는 데 기여할 것”이라고 설명했다. 협회는 2026년 중점 추진과제로 다섯 가지를 제시했다. 첫째, 온라인수출 및 역직구 활성화 지원 강화다. 정부 및 국회와 협력해 각종 행사와 포럼을 추진하고, 해외 판매 채널 발굴과 지원 확대에 나선다는 방침이다. 둘째, 업계 관련 규제 개혁과 정책 협력 강화다. 정례 협의체 운영 등을 통해 온라인 유통산업 발전을 위한 제도 개선을 지속적으로 건의하겠다는 계획이다. 셋째, 자율규제 고도화와 소비자 신뢰 강화다. 다크패턴 자율규약 확산과 단위가격표시제 개선 등 소비자 보호를 위한 자율 규제 활동을 확대하고, 회원사 법규 준수 모니터링센터 운영을 통해 자발적 시장 정화 활동을 추진할 예정이다. 넷째, 데이터·AI 기반 산업 변화 대응이다. 협회는 데이터·AI 환경 변화에 선제적으로 대응하기 위해 회원사 간 정보 및 정책 교류를 강화하고, 산업 경쟁력 제고 방안을 모색하겠다고 밝혔다. 다섯째, 내부 협의체 강화다. 각 분과 운영을 활성화해 회원사 간 정보 교류를 확대하고, 분쟁조정협의회와 자율준수협의회 운영을 고도화해 체계적인 협회 운영 기반을 마련한다는 계획이다. 조성현 회장은 “온라인쇼핑은 국내 소비를 넘어 온라인수출을 견인하는 핵심 산업으로 성장하고 있다”며 “산업의 혁신과 건전한 성장 기반을 마련하고, 중소·소상공인과 함께 글로벌 시장으로 나아가는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 이어 “데이터·AI 시대에 부합하는 정책 기반을 마련해 산업 경쟁력을 강화하고, 소비자 신뢰 확보를 위한 자율규제 체계를 확대하겠다”고 강조했다.

2026.03.02 20:44안희정 기자

[박희범의 과학카페] 출연연 휴머노이드 데이터 공개 '천리길'…그래도 한걸음씩 가야

과학기술정보통신부가 휴머노이드 개발을 가속화하기 위한 전초전을 시작했다. 출연연구기관을 모아 휴머노이드 전략 협의체를 발족한 것. 목표는 서로가 맞물려 있는 데이터 등 오픈 플랫폼 구조 확보와 기술 개발 속도 등 2개다. 휴머노이드 개발은 미국 제네시스 미션에 대응한 K-문샷 핵심 미션이다. 단순한 기능적 로봇을 뛰어넘는 피지컬 AI의 결정판으로 주목받고 있다. 지난 달 말 대전서 열린 '출연연 휴머노이드 전략 협의체' 1차회의는 로봇과 관련한 기관 7개가 모였다. 출연연에서는 한국기계연구원(KIMM)을 비롯한 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자통신연구원(ETRI), 한국생산기술연구원(KITECH), 한국철도기술연구원(KRRI)과 대학에서 KAIST와 GIST가 참여했다. 오프라인만 과기정통부를 포함해 총 28명이 모여 각자 가진 역량을 어떻게 모아 공개할 것인지 머리를 맞댔다. 이날 행사에는 줌기능을 이용한 온라인 참가 기관도 5개나 됐다. GIST는 버스 안에서 접속해 회의에 참가했다. 그만큼 절박하고, 절실하게 다가왔다. 이날 논의 테이블 위에 올라온 사업은 KIMM이 지난해부터 주도중인 총 2,194억 원 규모의 휴머노이드 엔지니어 및 하우스키퍼 개발과 KIST가 최근 공개한 한국형 차세대 휴머노이드를 지향하는 카펙스(KAPEX)와 이의 고도화다. 고도화에만 2026~2030년 485억 원 정도 필요하다. 데이터-바디-지능 역량 한 곳에 모을 방안 강구 이날 협의체 회의 골자는 휴머노이드 개발에서 핵심인 데이터와 바디, 지능 역량을 어떻게 한 곳에 모아 활용할 것인가였다. 이를 모아 궁극적으로 우리나라 기업들이 데이터든 뭐든 쉽게 활용할 오픈 플랫폼을 만들겠다는 것이다. 과기정통부 입장은 "데이터를 공개하는 방안을 찾아달라. 필요한건 다 지원한다"로 집약됐다. 회의 서두는 운경숙 기초원천연구정책관이 풀었다. "협의체는 브레인과 바디, 데이터 등 3대 핵심 분과로 운영한다. 모두가 원팀이 돼야 한다. 과기정통부도 여러 부서가 참여하고 2차관실에서도 협력한다. 나아가 부처간 협력도 할 것이다. 산업부는 제조현장 확산을 담당할 것이고, 우리 부는 데이터 결집 등을 맡아 연계한다. 산업체 협력은 말할 것도 없다. 중요한 부분이 각자 연구개발을 진행하는 등 최대한 존중할 것이지만, 데이터는 하나로 결집되야 한다. 데이터 활용을 어덯게 하느냐에 따라 이 협의체 성패가 좌우된다. 기관이 보유한 데이터를 최대한 개방하고 공유한다는 점을 특별히 유념해 달라. 데이터 공개를 위한 추가 예산 확보 등은 얘기해달라. 4월 1일부터 예산작업하니 적극 제안해달라." 윤 정책관은 협의체를 만든 취지에 대해선 이렇게 설명했다. "휴머노이드도 미국이나 중국이 글로벌 주도권 다툼을 시작했다. 우리도 총력을 다해야 한다. 좋은 결과를 내려면, 각자 분산형 연구로는 모자란 부분이 생긴다. 그건 모두가 동의하는 부분이다. 분산 연구에 따른 중복 투자나 연구단절을 방지하고 역량을 결집하기 위해 협의체를 만들었다." "분산연구 단점 해소 차원서라도 협업 절실하지만…" 그러나 이날 논의에 참가한 출연연구기관 입장은 대체로 어떻게 할 것인지를 논의하기 보다는 "이런 저런 점이 어렵다"는 쪽에 맞춰졌다. 어려운 이유에 대해 ▲기술 개발 공정 상 데이터를 당장 확보하는 것의 어려움 ▲데이터 포맷이나 정의, 표준 규약 등 서로 안맞거나 다른 부분에 대한 정리의 필요성 ▲데이터가 아무리 작은 작업도 테라급인데 이를 위한 컴퓨팅 파워 선결과제 ▲GPU 확보 ▲데이터 수집도 중요하지만, 검수 인력이 전체의 30~40% 필요한데, 이에 대한 대비 및 확보여부 ▲참여기관, 특히 기업 입장서는 데이터가 자산이고 경쟁력이라는 점 ▲데이터를 사고 판다는 측면에서 과제의 재정비 필요성 ▲데이터를 모아도 하드웨어가 다르면 소용 없기 때문에 일정기간 과도기 필요 등이 제시됐다. 또 ▲독자 플랫폼 만들자는 것은 말이 안된다 ▲시뮬레이터를 만들어 튜닝하며 협업환경부터 시도 ▲데이터를 마구 뿌리기보다 가이드라인을 정비하고, 수집-정제-가공 샘플 케이스 만들어 피드백부터 하자 ▲개방형 생태계 당장 만드는 것 쉽지 않다. 먼저 챌린지 태스크 디자인을 해보자 ▲하드웨어는 휴머노이드 개념도 없다 ▲이기종 하드웨어에 대한 데이터 활용 전략 수립 필요성▲자존심이 뭐 중요하냐, 남들 것 가져다 쓸 수있는것 쓰고 모자란 걸 채우자 등등 다양한 의견이 개진됐다. 이날 3시 30분부터 진행된 회의 대부분은 데이터 공개에 모아졌다. 가능하면 올해 내 데이터를 공개할 기반을 마련해 달라는 것이 과기정통부 입장이었다. "이렇게 하자, 그게 어렵다면 최소한의 공개 시스템이라도 만들어 시범적으로라도 해보자"는 설득적 입장을 주로 폈다. 논의는 예정시간보다 25분 초과했다. 원팀 논의가 생각보다 어렵고, 할 일도 엄청 많아 보였다. 그런데, KIST와 KIMM은 이미 여러 기관과 조인해 협업 연구를 진행 중이다. 애초부터 합쳐 개발했으면 모를까, 이들 2개 역량을 합친다고 효과가 나올까. 과기정통부는 KIMM과 KIST이 양산하는 데이터 프로토콜을 맞춰 기업에 공개하라는 주문이 최종 목표다. 국가차원서 휴머노이드 연구개발 판 들여다봐야 휴머노이드 개발에서 나오는 데이터를 서로 공유하고, 원팀이 되어 역량을 결집하자는, 명제는 단순하다. 그런데, 이 문제를 풀기 위해서는 부총리급 직위와 역량이 필요해 보인다. 과기정통부나 출연연구기관 뿐만이 아니라 우리나라 로봇 개발 전체의 판을 놓고 들여다봐야 하기 때문이다. KIMM이 주도하는 사업만도 ETRI와 KITECH, KAIST,GIST,서울대, DGIST, 성균관대, DLA,UCLA,뉴욕주립대, MIT, CWU, 에이로봇, 라이온로보틱스, LG전자, 등등 22개 기관으로 구성돼 있다. KIST는 KAIST와 연세대, 고려대, 엔비디아, KITECH, 위로보틱스, DGIST, LG전자, LG이노텍, LG에너지솔류션, 라이온로보틱스 등을 구상 중이다. 이미 판이 벌어졌다. 새로 짜면 모를까, 이미 벌어진 판을 새로 수습하기는 더 어렵다. 배경훈 부총리겸 과학기술정보통신부 장관이 올해 초 업무보고에서 휴머노이드 개발 속도를 강조한 바 있어, 협의체 가동이속도를 낼 것으로는 보인다. 그러나 한편으로는 걱정도 된다. 그동안 정부가 매년 몇 천 억원씩 들여 추진해온 인공지능 학습용 데이터셋 구축사업 성과를 잘 알기 때문이다.

2026.03.02 15:09박희범 기자

구글 '지도 반출' 허가 결정에…"산업 생태계·미래 성장동력 저해" 우려

구글에 1대 5000 축척 고정밀지도 해외 반출을 허가한 정부의 결정을 두고 국내 공간정보업계와 산업계에서는 생태계 훼손과 미래 성장 동력이 저해될 수 있다는 우려가 나왔다. 일각에서는 구글에 특혜성 허가를 내줬다는 반발까지 제기된 상황이다. 1일 공간정보업계에 따르면 국토교통부는 지난 27일 국토정보지리원에서 '측량 성과 국외 반출 협의체' 회의를 열고 영상 보안 처리, 좌표 표시 제한, 국내 서버 활용 등의 조건 준수를 전제로 구글에 고정밀지도 반출을 허가했다. 스트리트뷰와 구글 어스의 과거 시계열 영상에서도 군사·보안시설이 노출되지 않도록 가림 처리를 의무화하도록 했고 좌표 표시도 제거하거나 노출을 제한하기로 했다. 군사·보안시설 추가나 변경이 있으면 정부 요청에 따라 국내 제휴기업이 국내 서버에서 수정 작업을 진행하고, 안보 관련 위협 발생 시 즉시 대응할 수 있는 기술적 조치(레드버튼)를 마련하도록 하는 조건도 달았다. 끝내 韓 서버 설치 안 한 구글…광고·데이터 수익만 빼가나 이를 두고 공간정보업계에서는 구글이 국내에 고정 사업장을 두지 않은 채 지도 서비스를 통해 광고·데이터 수익을 올릴 수 있는 길을 터줬다는 지적이 나오고 있다. 당초 정부가 고정밀 지도 반출의 핵심 전제 조건으로 내세웠던 국내 데이터센터 설치는 국내 제휴 기업이 국내에 보유한 서버에서 원본 데이터를 가공하는 방식으로 완화 적용됐기 때문이다. 구글은 국내에서 10조원이 넘는 매출을 거두고 있는 것으로 추정되지만 고정 사업장이 없다는 이유로 대부분의 매출을 싱가포르로 이전시키는 방식을 통해 100억원대의 법인세만을 납부하고 있다. 이는 비슷한 규모의 매출을 기록한 네이버가 2024년 낸 법인세 3902억원의 4% 수준에 불과하다. 업계 관계자는 “구글이 데이터센터 설치 조건을 끝내 받아들이지 않은 것은 국내에서 기존 업체들과 동등한 수준의 지도 관련 서비스 사업을 영위하면서도 조세 부담은 회피하기 위한 목적이 아닌지 의심되는 대목”이라며 “이러한 불공정 경쟁 조건이 앞으로도 지속될 경우 스마트시티, 자율주행, 피지컬AI 등 국내 공간정보 관련 산업 전체가 거대 자본을 갖춘 해외 업체에 잠식돼 산업 생태계가 훼손되고 미래 성장 동력마저 꺾일 우려가 있다”고 꼬집었다. 그러나 이번 협의체 결정에서 이러한 조세 회피 가능성에 대해서는 전혀 논의되지 않았다. 국토부 관계자는 “세금 문제는 이번 측량 성과 지도 반출 협의체의 논의사항 밖이었다”고 설명했다. 여기에 또한 서비스는 구글이, 원본 데이터 가공은 제휴 업체가 하는 2중 시스템은 보안 사고 시 책임 소재를 불분명하게 만들 우려도 제기됐다. 국내 주요 지도 서비스 업체들은 각각 자체 데이터센터를 확보하고 있으며 이곳에서 지도 데이터를 가공해 서비스에 활용하고 있다. 가공 과정에서 기술적 오류 등으로 문제가 발생할 경우 업체가 직접 책임을 지는 구조이다. 안종욱 대한공간정보학회 회장은 “쿠팡 개인정보 노출 사고와 같은 사례를 보더라도, 사고 발생 시 해외 기업이 책임을 회피하거나 조사 과정에서 충분히 협조하지 않을 가능성을 배제할 수 없다”며 “해외 본사와 국내 제휴기업 간 역할과 법적 책임 범위를 명확히 하지 않으면 실질적인 관리·감독이 어려워질 우려가 있다”고 비판했다. “지도 반출 시 10년간 최대 197조원 손실” 이번 고정밀지도 반출 결정이 국내 공간정보 산업 전반에 미칠 파급 효과도 막대할 것으로 예상된다. 정진도 한국교원대 교육정책학과 교수는 지도 반출 허용 시 공간·플랫폼·모빌리티·건설 등 8개 산업 분야에서 향후 10년간 최소 150조원에서 최대 197조원의 손실이 발생하는 것으로 추산된다는 연구 결과를 발표한 바 있다. 이와 관련해 협의체는 이번 지도 반출 결정이 공간정보 산업에 미칠 영향을 함께 고려할 필요가 있다면서 공간정보산업 육성 및 지원방안을 수립할 것을 정부에 권고하는 데 그쳤다. 협의체 결정 과정에서 관련 업계와 학계의 의견이 충분히 수렴되지 않은 점도 논란의 여지가 남는다. 협의체에 참여해온 한 민간 전문위원은 이번 회의 개최 직전 정부가 사전에 구글과의 협의 내용을 전혀 공유해주지 않은 채 일방적으로 결론을 정해두고 회의를 강행하려 한다며 항의 차원으로 위원직에서 사퇴한 것으로 알려졌다. 현행법상 측량 성과 국외 반출 협의체는 반드시 1명 이상의 민간 위원을 두기로 돼 있는데, 이 위원이 사퇴하며 회의 자체가 성립되지 않을 상황에 처하자 이틀 만에 다른 민간위원 2명을 선임해 협의체 회의를 열었다. 이와 관련해 김태형 국토교통부 공간정보제도과 과장은 “민간위원이 선정된지 얼마 안 돼 서류를 들여다볼 시간이 짧지 않았냐는 생각이 들 수 있지만, 충분히 민간위원의 전문성을 가지고 국토지리정보원에서 위촉했다”며 “학계와 산업계의 의견을 수렴하지 않은 것은 아니고, 국토지리정보원 정책관실 차원에서도 의견을 여러 형태로 청취했다”고 답했다. 안 회장은 “고정밀 지도데이터는 한번 반출되면 되돌릴 수 없는 불가역적인 결정”이라면서 “구글이 보완 신청한 내용에 대한 정보 제공이나 의견 수렴 등 공론화 과정이 없었기 때문에 이번 결정을 더더욱 받아들이기 힘들다는 의견이 많다”고 질타했다.

2026.03.01 14:52박서린 기자

"피지컬AI 병목 '3D데이터'…로봇학습 판 바꾼다"

"손잡이가 달린 컵을 만들어줘. 높이는 12cm. 손잡이는 더 두껍게." 설계 도면 대신 문장을 입력하자 3D 모델이 화면 위에 생성된다. 단순 형상이 아니라 두께와 곡률, 길이가 수치로 정의된 CAD 데이터다. 이후 높이를 줄여달라고 요청하면 기존 구조는 유지한 채 해당 부분만 수정된다. 엔닷라이트 3D 생성 플랫폼 '트리닉스'는 텍스트나 이미지 입력만으로 제조 가능한 정밀 3D CAD 모델을 자동 생성한다. 단순 시각용 메시가 아니라 치수와 공차, 파라미터가 살아 있는 설계 데이터다. 이 기술은 제품 설계 자동화에만 머물지 않는다. 생성된 CAD 모델은 관절 구조와 물리 속성이 함께 정의돼 로봇 동작 시뮬레이션에도 바로 활용할 수 있다. 서랍 개수를 바꾸거나 문이 열리는 각도를 조정하는 등 구조를 변형한 다양한 3D 객체를 대량 생성할 수 있어 강화학습용 합성 데이터 제작에도 적합하다는 평가다. 생성형 인공지능(AI)이 물리 세계로 확장하는 과정에서 '정밀 3D 데이터 부족'은 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 로봇이 환경을 인식하고 행동하기 위해서는 단순한 시각 정보가 아니라 계산 가능하고 수정 가능한 구조 데이터가 필요하기 때문이다. 하지만 이를 자동으로 대량 생산하는 기술은 아직 제한적이다. 현재 다수 생성형 3D 기술은 폴리곤 기반 메시를 생성한다. 이는 게임·영상 렌더링에는 적합하지만 제조나 로보틱스에는 구조적 한계가 있다. 형상 표현은 가능하지만 치수 수정이나 공차 제어, 파라미터 기반 구조 변경이 어렵다. 반면 트리닉스는 벡터 기반 3D CAD를 생성한다. 길이, 곡률, 반경, 공차 등 수치가 구조적으로 정의돼 있으며, 필요 시 특정 부분만 정밀하게 수정할 수 있다. 김선태 엔닷라이트 최고기술책임자(CTO)는 "피지컬 AI에서 중요한 것은 보기 좋은 형상이 아니라 계산 가능하고 물리적으로 의미 있는 구조 데이터"라며 "CAD 생성이 가능한 AI는 아직 많지 않다"고 설명했다. 피지컬 AI에서 3D 데이터가 중요한 또 다른 이유는 '물리성'이다. 기존 스캐닝 기반 모델은 단일 덩어리 형태로 생성돼 로봇 조작에 필요한 파팅과 조인트 설정, 마찰계수·질량·관성모멘트 입력을 사람이 직접 수행해야 한다. 대상이 바뀔 때마다 같은 작업을 반복해야 하는 구조다. 트리닉스는 관절형 객체를 자동 생성하고 파팅 구조와 계층 관계를 함께 정의한다. 힌지, 조인트, 마찰계수 등 물리 속성도 데이터 단계에서 설정된다. 이는 단순 3D 모델링이 아니라 '시뮬레이션 레디' 데이터 생성에 가깝다. 김 CTO는 "강화학습 환경에서는 물체의 크기나 질량, 마찰값이 조금만 달라도 학습 결과가 달라진다"며 "파라미터를 조정해 다양한 변형 데이터를 빠르게 생성할 수 있어 로봇 학습 효율을 크게 높일 수 있다"고 말했다. 최근 로보틱스 분야에서는 영상 기반 VLA가 주목받고 있지만, 촉각 제어와 미세 조작 등 물리적 상호작용까지 구현하려면 강화학습과 정밀 시뮬레이션 환경이 필수다. 그는 "사람은 눈을 감고도 물체를 조작한다”며 "시각 정보뿐 아니라 물리적 피드백이 반영되기 때문"이라고 설명했다. 결국 피지컬 AI는 단순 인식 문제가 아니라 '다이내믹스' 문제로 확장되고 있다는 분석이다. 이를 위해서는 실제 물리와 최대한 유사한 3D 환경이 전제돼야 한다. 엔닷라이트는 생성 AI를 설계 인프라로 확장하려 한다. 김 CTO는 "코딩에서 '커서'가 보조 비서 역할을 하듯 CAD도 대화형으로 진화해야 한다"고 말했다. 초벌 설계를 생성한 뒤 대화를 통해 특정 부분만 수정하고 구조를 고도화하는 방식이다. 다만 또 다른 과제는 학습 데이터 확보다. 김 CTO는 "고품질 CAD 데이터를 지속적으로 확보하는 것이 가장 중요하다"며 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 얼마나 정밀한 3D 데이터를 얼마나 빠르게 확보하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 트리닉스는 현재 기업 고객을 대상으로 한 B2B 형태로 상용화가 진행 중이다. 김선태 CTO는 지난해 하반기부터 대기업과 계약을 체결했으며, 올해 들어 추가 프로젝트 논의도 확대되고 있다고 밝혔다. 일부 고객사에는 보안 요구를 반영해 온프레미스 방식으로 솔루션을 공급하고 있다. 일반 사용자 대상 B2C 서비스는 아직 출시되지 않았으며, 향후 대화형 CAD 플랫폼으로의 확장은 장기적 비전으로 제시됐다.

2026.03.01 14:51신영빈 기자

고정밀지도 구글 반출 허가 백브리핑 질의응답 전문

구글에 고정밀지도 허용한 정부가 반출 정보를 지도 베이스 맵과 길 찾기에 필요한 네트워크 데이터로 한정했다. 또 충족할 요건으로 영상 보안 처리, 좌표 삭제, 지도 관련 정보 가공을 국내 생태계 안에서 해결할 것을 내걸었다. 과거에도 두 차례나 구글이 고정밀지도 반출을 요청했지만, 우리 정부의 요구사항을 전혀 수용하지 않아 결렬된 만큼 지도 반출을 위한 태도 변화가 이번 허가에 결정적이었던 것으로 풀이된다. 다만, 구글 측에서도 엔지니어링 기간이 필요한 만큼 실질적인 지도 반출에는 6개월 이상의 시간이 소요될 전망이다. [다음은 측량성과 국외반출 협의체 백브리핑 일문일답] Q. 구글 지도가 청와대를 노출해 논란이 있었는데, 이를 어떻게 대응하기로 했는지. 구글이 국내 서버를 사용하더라도 (협력 업체를 거치기 때문에) 결국 대여인데 비용(법인세) 문제는 어떻게 할 계획인지. 애플은 어떻게 생각하는지. A. 김형수 국토지리정보원 스마트공간정보과 과장: 구글에 이미 요청을 해서 청와대 노출건은 다 보안 처리했다. 국내에서 적용하는 기준에 충족된 걸로 알고 있다. 김태형 국토교통부 공간정보제도과 과장: 대여와는 다르다. 보통 임대 서버를 활용하는 방식은 아마존 웹 서버와 같은 것일 빌리는 걸 말하고, 이번에 논의한 방안은 국내 기업의 밸류체인 서버에서 모든 가공작업이 이뤄지고 그 부분이 보안적으로 문제가 없다는 것을 확인 후 반출되는 것이다. 세금 문제는 협의체에서 논의할 수 있는 사항 밖의 일이다. 애플은 서류 보완을 이유로 연장을 신청해서 지금 연장된 상태이고, 이를 제출하면 그 때 협의체 심의를 거쳐 결정할 계획이다. Q. 보안 처리 되는 장소의 기준은 어떤 근거로 선정했는지. 등고선은 어떤 이유에서 민감하다고 보는지. A. 김태형 과장: 보안처리 시설 대상에는 군사 시설과 보안 시설로 나뉘고 있다. 군사 시설은 군부대, 보안 시설은 청와대같은 국가 주요 시설이라고 보면 되는데, 국방부와 국가정보원과 같은 곳의 위치나 갯수 등 노출되지 말아야 할 시설이 노출된다거나 그런 부분을 즉각적으로 수정하고, 업데이트할 수 있는 부분이 가장 중요하다. 곧 (구글은) 한국 지도 전담관을 별도로 선출할 예정이고, 이 담당관은 지도 업무와 관련된 비상 대응 업무를 전담하게 될 것이다. 실제 지도가 반출되기 전에 보안 사고 및 대응 프레임워크를 수립할 예정이다. 김형수 과장: 등고선을 포함해 지도 상에 있는 3차원 높이 정보는 군사 활동이나 보안적으로 굉장히 중요하다. 국내 보안 관련 규정에서도 3차원 높이 정보에 대해서는 엄격하게 공개를 제한하고 있다. 이 때문에 국내에서는 어디든 동일한 기준을 적용하고 있다. 만약에 학술이나 기술 개발 등에서 필요할 때는 3차원 높이 정보에 대해 별도로 국토지리정보원에 공개 제한 정보 사용 허가를 받는다. 이런 부분이 별도로 엄격하게 제한돼 있고 근본 요건에서도 제외하도록 돼 있다. Q. 구글 측에 권고할 상생 방안 중 데이터센터 설립 등이 포함돼 있는지. A. 김태형 과장: 상생 방안에 대해서는 구글이 우리 국내 산업계와 국익에도 기여할 수 있는 방안을 강구하라는 권고 사항이다. Q. 반출된 지도를 회수하는 조건으로 언급된 지속적이고 심각한 조건 불이행행위는 어떤 경우를 말하는지. 구체적으로 정해진 바가 있는지. 반출된 지도 데이터를 회수하는 게 가능한 부분이지. A. 김태형 과장: 국내 서버를 이용해 민감 정보를 처리한 후 정부의 검토 확인을 거쳐 나갈 것, (지속적으로 이행상황을) 감시할 것, 보안사고가 났을 때 어떻게 대응할지를 담은 프레임워크 등이 사실상 요건이다. 이 요건을 어겼을 때 (지도를) 회수할 수 있다는 조항을 통해 사후 관리의 통제권을 확보하고자 한다. 회수는 반출된 정보를 활용해 비즈니스를 하는 부분에 대한 허가가 회수되는 것으로, 반출된 데이터를 가지고 더 이상 영업을 할 수 없게 되는 일이 발생한다. Q. 등고선 제외하고 또 어떤 정보가 반출이 안되는지. 기술적 조치방안인 '레드버튼'을 기술적으로 어떻게 생각하고 있는지. A. 김태형 과장: 레드 버튼은 국가 안보에 대한 긴박한, 비상 대응이 필요한 경우 서버단에서 그 기능을 중단시키는 그런 버튼이다. 이런 기능을 구현하도록 권고했다. 김형수 과장: (국가기본도에 105개 정도의 속성 정보가 들어있는데, 이 중 반출 안되는 것은) 기본적으로 3차 데이터는 반출이 안되고, 군사시설이나 보안 관리 규정이 적용되는 지하 시설물, 국가 핵심시설물 등은 반출될 수 없는 데이터로 명시돼 있다. Q. 협의체에 포함된 민간위원은 몇 명인지. 민간위원의 보안 서류 검토 기간이 충분했는지. 실제로 해외에 나가는 데이터 목록은 무엇인지. 국내 사업자와의 형평성 논란에 대해서는 어떻게 생각하지는지. 국내 산업계에 미치는 영향 중 관광객 활성화 측면의 긍정적 영향과, 부정적 영향 중 어떤 부분을 더 높게 평가했는지. A. 김태형 과장: 오늘 회의에는 두 명의 민간위원이 참석했다. 민간위원이 선정된지 얼마 안 돼 서류를 들여다볼 시간이 짧지 않았냐는 생각이 들 수 있지만, 충분히 민간위원의 전문성을 가지고 국토지리정보원에서 위촉했다. 국내 법이 적용되는 빠른 수정과 빠른 대응을 어떻게 국내 서버라는 조건으로 해결할 것인가에 대해 고민을 많이 했다. 데이터가 나가기 전 보안처리하고, 검토하고 서비스에 필요한 아주 제한적 데이터만 반출하는 방식을 통해 안보 문제를 해결하려고 했다. 반출되는 데이터 목록은 구글이 필요로 하는 제한적 데이터로 한정했다. 지도 베이스 맵과 경로 안내에 필요한 네트워크 데이터로 한정했다는 의미다. 구글이든, 국내 기업이든 이제 국내법 체계로 들어왔기 때문에 공간 정보 관련 규제는 동일하게 적용받게 된다. 산업계 영향을 정량적으로 분석하거나 논의하지는 않았다. 다만, 국내 공간정보 산업에 미치는 부정적 영향도 있을텐데 이를 선제적 투자나, 국내 기업에 투자하고 성장하는 선순환 구조를 만들어 갈 수 있도록 관계 부처 합동으로 진행 방안을 마련하라는 권고를 했다. Q. 앞으로 해외 기업의 국내 지도 반출 요청이 있을 때마다 105개의 속성 정보를 해외 업체들한테도 동일하게 제공할 것인지. 티맵과도 협의가 된 것인지. A. 김태형 과장: 105개가 반출되는 것은 아니다. 기본적으로 반출 허가를 신청할 때는 반출 대상물을 신청서에 적시하게 돼 있다. 이번에 구글에서는 국가기본도 자체가 아니라 자기들 서비스에 필요한 데이터로 한정했다. 한정한 데이터에 대해서는 이번에 반출하기로 결정했다. 제휴 기업에 대해서는 국내에 소재한 서버에서 민감 정보를 가공하라는 요건을 제시한 것이지 특정 회사와 하라고 정한 것은 아니다. Q. 허가 후 조건 충족까지 시간이 걸리는데 실제로 지도가 반출되는 시기는 언제로 보고 있는지. 학계와 산업계와는 의견 수렴이 없었다는 이야기가 있었다 사실인지. 사실이라면 왜 수렴하지 않은 건지. A. 김태형 과장: 구글이 요건을 충족하기에는 시간이 걸린다. 또 요건을 충족했는지를 확인해야 한다. 기본적으로 일정한 정도의 엔지니어링과 시간 투자가 필요하고, 구글이 다른 글로벌 서비스에 하지 않았던 부분이 적용해야 하는 점도 있다. 예를 들어 좌표를 노출하지 않는 부분에 대해서는 안드로이드, iOS(애플 운영체제)도 바꿔야하고, 웹에서도 바꿔야한다. 이런 다양한 것들을 바꿔야 하기 때문에 2개 분기(6개월) 정도의 엔지니어링 기간이 필요하다고 말하고 있다. 하지만 언제까지 조건을 충족할 것이라는 점을 예단할 수는 없다. 학계와 산업계의 의견을 수렴하지 않은 것은 아니고, 국토지리정보원 정책관실 차원에서도 의견을 여러 형태로 청취했다. 다만 이 협의체의 권한은 국가 안보와 관계된 상황을 기술적으로 해소했는지를 검증하고 검토하는 것이다. Q. 오늘 회의에서 그동안의 안보 우려가 충분히 다 해결됐다고 보는지. A. 김태형 과장: 3시간 반 동안 꼼꼼히 요건들을 살펴봤고, 허가 이행에 필요한 일정 요건을 부과하는 방식으로 전체 합의에 이르렀다. Q. 지도 반출을 위해 충족해야 하는 세부조건은 구글에서 제시한 건지, 아니면 정부에서 제안한 부분을 구글이 동의한 건지. 한국 지도 담당관은 몇 명 정도 상주하게 되는지. A. 김태형 과장: 영상 보안 처리, 좌표 표시 제한, 서버 및 사후 관리 부분에 대해 큰 틀에서 준수해야 하는 요건을 제시한 것이다. 담당관 상주 등은 보안 사고 예방 및 대응 프레임워크에서 함께 논의할 예정이다. Q. 이전에도 몇 차례 한국 정부에 고정밀지도 반출을 요청했었다. 이번에 결론이 바뀌게 된 배경에는 무엇이 주요하게 작용했는지. A. 김태형 과장: 이전에는 (국토지리정보원이) 제시한 세 가지 요건 중 영상 보안 처리부터 수용하지 않았던 것으로 알고 있다. 김형수 과장: 2007년도에는 협의체와 같은 제도가 없어 원칙적으로 (지도 반출은) 금지다. 2016년도에는 지금과 같이 요구 조건이 세 가지였다. 당시에는 영상 보안 처리부터 구글이 수용하지 않는다고 말해 그 다음 단계는 나아가지 못했다. Q. 이번 지도 반출 결정으로 기존 구글 지도와 비교했을 때 크게 달라지는 부분은 뭐가 있는지. 해외 여행객들과 국내 사용자들이 달라지는 걸 체감할 수 있는지. A. 김태형 과장: 길찾기와 내비게이션을 위해서는 네트워크 데이터가 있어야 하는데 그 부분이 생성이 안 된 데이터를 가지고 있다 보니 한국에서는 구글지도가 안된다는 이야기가 나왔다. 이런 정보를 구글이 사용할 수 있게 되면 내비게이션 길 찾기 서비스가 가능해진다.

2026.02.27 18:37박서린 기자

구글에 내준 고정밀지도…플랫폼 주권 잠식 우려↑

정부의 조건부 허가로 구글이 한국 고정밀 지도 데이터를 글로벌 서비스에 반영할 수 있는 길이 열렸지만, 산업계 안팎에서는 파장에 대한 우려가 적지 않다. 18년간 유지돼 온 지도 데이터 통제 원칙이 완화되면서 국내 공간정보 산업과 플랫폼 생태계의 구조적 변화가 불가피해졌다는 분석이 나온다. 조건부 허가로 길 열린 구글 27일 관련업계에 따르면 이번 정부 결정으로 구글은 1:5000 축척 고정밀 지도 데이터를 기반으로 한국 지도를 자사 글로벌 인프라에 통합하는 절차에 착수하게 된다. 정부는 영상 보안처리, 좌표 표시 제한, 국내 서버 가공, 사후관리 체계 구축 등을 조건으로 내걸었지만, 업계에서는 실제 통제 실효성에 대한 의문도 제기된다. 구글은 내비게이션·길찾기·위치 기반 추천 기능을 개선하겠다는 계획이다. 크리스 터너 구글 대외협력 정책 지식·정보 부문 부사장은 “정부 및 국내 파트너들과 긴밀히 협력하겠다”고 밝혔지만, 구체적인 서비스 적용 시점이나 범위는 아직 제시되지 않았다. 여행업계에서는 외국인 관광객 편의 개선과 스타트업 확장 가능성을 기대하는 목소리도 나온다. 데이트립 윤석호 대표는 “글로벌 지도 앱이 정상적으로 작동하면 한국은 더욱 접근하기 쉬운 관광 국가가 될 것”이라며 “지도 기반 스타트업의 해외 확장 장벽도 낮아질 것”이라고 말했다. 장수청 퍼듀대 교수 역시 “관광 생태계의 디지털 장벽을 허무는 전환점이 될 수 있다”고 평가했다. 그러나 이러한 효과가 단기간에 가시화될지에 대해서는 신중론이 제기된다. 지도 서비스 고도화가 곧바로 관광 수요 증가나 산업 성장으로 연결된다고 단정하기는 어렵다는 지적이다. 플랫폼 주도권·산업 생태계 영향…“점유율 잠식 불가피” 특히 국내 플랫폼 업계에서는 산업 생태계에 미칠 영향을 우려하고 있다. 한 국내 플랫폼 업계 관계자는 “고정밀 지도 데이터는 한 번 해외로 이전되면 되돌리기 어렵다”며 “국내 지도 산업은 중소·영세 사업자 비중이 높은 구조여서 직접적인 타격이 불가피할 수 있다”고 말했다. 이어 “대형 사업자는 일정 부분 대응 여력이 있겠지만, 소규모 사업자는 경쟁 환경이 급격히 바뀔 가능성이 있다”고 덧붙였다. 지도 데이터는 단순한 위치 정보가 아니라 모빌리티, 물류, 공간 AI로 확장되는 핵심 인프라라는 점에서 이번 결정은 장기적 산업 지형 변화로 이어질 수 있다. 정부가 조건 이행 여부를 엄격히 관리하겠다고 밝혔지만, 실제로 국내 기업과의 형평성과 데이터 통제권을 얼마나 유지할 수 있을지는 향후 제도 운영 과정에서 검증될 과제로 남게 됐다. 최진무 경희대 지리학과 교수는 "지도 반출이 단순 길찾기 수준을 넘어 자율주행과 물류, 광고 등으로 확장될 가능성이 크다"면서 "특히 구글이 본격적으로 진입할 경우 국내 내비게이션·지도 기반 기업 다수가 타격을 입고 산업 생태계가 약화될 수 있다"고 우려했다. 또한 "인재 양성 측면에서는 일부 최상위 인력에게는 기회가 될 수 있지만, 전체 고용 규모는 줄어들 수 있다"고 분석하며 "장기적으로 국내 공간정보 산업의 자생력을 유지하려면 제도적 보완과 산업 재투자가 병행돼야 한다"고 내다봤다. 또 다른 공간정보업계 관계자 또한 플랫폼 산업 전반에 미칠 파급력을 우려했다. 그는 “지도 플랫폼은 모든 플랫폼의 융합 기반”이라며 “내비게이션을 시작으로 자율주행, 물류, 광고 서비스까지 확장될 가능성이 있다”고 말했다. 정진도 한국교원대 교육정책전문대학원 교수도 국내 플랫폼의 점유율 하락 가능성을 우려했다. 그는 “장기적으로는 1대 5000 지도가 더 큰 영향을 줄 수도 있고, 응용 서비스 측면에서는 내비게이션 지도가 더 유리할 수도 있다”면서 “형태는 달라도 결과적으로 국내 서비스의 점유율이 낮아질 가능성은 모두 존재한다”고 말했다. 이어 “내비게이션 지도는 이미 길 안내나 배달 등에 활용하기 쉽게 가공돼 있어 비교적 낮은 비용으로 서비스 구현이 가능하다”며 “외부 사업자가 빠르게 응용 서비스를 확장할 수 있는 환경이 될 수 있다”고 설명했다. 공간정보업계 반발 확산…“산업 보호 대책 시급” 한국공간정보산업협회, 한국공간정보산업협동조합, 대한공간정보학회, 한국측량학회, 한국지리정보학회, 측량및지형공간정보기술사회 등 6개 기관은 이날 “국내 공간정보 산업 전반에 구조적 충격이 불가피하다”며 정부 결정 이후 입장문을 내고 산업 보호 대책 마련을 촉구했다. 이들 단체는 고정밀 지도 데이터가 자율주행·디지털트윈·스마트도시 등 미래 전략 산업의 핵심 인프라인 만큼 단순 활용 문제가 아닌 국가 경쟁력과 직결된 사안이라고 강조했다. 대한공간정보학회는 고정밀 지도 반출 시 향후 10년간 최대 197조원의 경제적 비용이 발생할 수 있다는 분석을 제시하며, 지도 플랫폼·모빌리티 산업 타격 가능성을 경고했다. 업계는 데이터 주권과 보안, 글로벌 플랫폼 기업과의 공정 경쟁 환경에 대한 제도적 장치가 선행돼야 한다는 입장이다. 김대천 한국공간정보산업협회장은 “반출 결정 이후에는 국내 산업이 위축되지 않도록 실질적 보호·육성 대책이 필요하다”고 밝혔고, 김학성 한국공간정보산업협동조합 이사장은 “중소기업 기술 경쟁력 약화가 우려된다”고 말했다. 안종욱 대한공간정보학회장은 “정밀 지도 반출은 되돌릴 수 없는 결정”이라며 공론화 부족을 지적했다. 6개 기관은 정부가 산업 생태계 훼손과 일자리 감소 우려를 엄중히 받아들이고, 후속 정책을 통해 국내 산업 경쟁력을 보완해야 한다고 촉구했다.

2026.02.27 16:30안희정 기자

[현장] "전차 이미지부터 총소리까지"…국방 데이터랩, AI 데이터 갈증 해소 나서

철저한 보안이 요구되는 국방 분야의 '인공지능(AI) 데이터 부족' 해소 방안이 공개됐다. 군 데이터를 보안 통제 하에 활용할 수 있도록 구축된 '국방 데이터랩'을 통해 군 보안 장벽을 유지하면서도 산, 학, 연 전문성을 결집해 지속 가능한 국방 AI 혁신 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 성균관대학교는 27일 경기도 판교캠퍼스에서 국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 성균관대와 육군 교육사령부가 공동으로 운영 중인 국방 데이터랩 성과를 공유하고 데이터를 기반으로 한 국방 AI 및 무인 체계 미래 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 '데이터 갈증'이 매우 심각한 영역"이라며,"이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속 가능한 '윈윈(Win-Win) 네트워크' 터전이 되기를 바란다"고 행사 포문을 열었다. "철저한 보안 속 군 데이터 개방"… 방산 AI 연구의 산실 된 '국방 데이터랩' 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 '국방 데이터랩 성과 및 발전 방안'을 발표했다. 2024년 4월 판교에 개소한 제2국방 데이터랩은 군사 보안이 강구된 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 활용해 AI 연구를 수행할 수 있는 인프라다. 현재 데이터랩은 방첩사령부의 철저한 보안 통제하에, 원본 데이터 반출 없이 학습된 산출물만 반출하는 형태로 운영된다. 내부에는 러시아 T80U 전차 이미지를 비롯한 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량 다급 보안 처리 데이터가 구비되어 있다. 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산 기업들이 데이터랩을 활용해 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 성과를 거두었다. 현재 동시 수용 인원은 약 10명 규모로 향후 공간 확대 및 GPU 서버급 장비 확충도 추진될 예정이다. 김 센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며, "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 피지컬 AI 실증랩 구상도 공개됐다. 다음 달 중 공개 예정인 실증랩은 클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 중심으로 다종 로봇을 통합 관리하는 구조다. OTA 기반 원격 업데이트, 군 표준 DDS 통신 지원, 센서 데이터 보안 전송, VLA 기반 명령 생성 기능 등을 갖춘 플랫폼을 통해 로봇을 데이터 중심으로 운영하겠다는 구상이다. 시뮬레이션 환경에서 생성된 명령과 실제 물리 환경에서의 동작 데이터를 비교 및 학습해 고도화하는 체계도 포함된다. 美 국방부 '데이터 전략 자산화'…"국내도 국방 데이터 팩토리 절실" 이준호 크라우드데이터 대표는 'AI 학습 데이터 구축' 관점에서 국방 AI의 미래를 조망했다. 이 대표는 "미국 국방부는 전통 방산 업체에서 최근 팔란티어, 스케일 AI 등 데이터 및 신생 기술 스타트업 중심으로 조달 체계를 전환하고 있다"며, "국가 안보와 전투력을 좌우하는 전략적 자산을 '데이터'로 보고 있는 것"이라고 설명했다. 또한 실제 K1, K2 전차 데이터를 수집하기 위해 주·야간으로 드론을 띄워 촬영하고, 기상 악화 시에는 디오라마와 3D 모델링을 활용해 데이터를 구축했던 실무 사례를 공유했다. 그는 "중국 등 해외에서는 원격조작을 통해 로봇 수천 대의 '피지컬 AI' 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라며 "우리 군도 글로벌 경쟁력을 잃지 않기 위해 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문 인력 양성이 필수적"이라고 강조했다. 김병규 센터장은 "이번 세미나는 국방 데이터랩의 1차적인 데이터 개방 성과를 넘어, 무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신의 청사진을 확인한 뜻깊은 자리"라며, "앞으로도 국방 데이터 생태계 확장을 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 15:45남혁우 기자

출연연 지능·본체·데이터 모아 '한국형 휴머노이드' 만든다

과학기술정보통신부는 27일 대전에서 '출연연 휴머노이드 전략 협의체(이하 '협의체')'를 구성하고 제1차 회의를 개최했다. 협의체는 글로벌 휴머노이드 시장의 급격한 성장에 대응, 다기관으로 분산 추진해 온 출연연 연구 역량을 결집하고 국가 차원에서 기술 경쟁력을 조기 확보하기 위해 발족했다. 정부는 휴머노이드를 범국가 프로젝트'K-문샷'의 핵심 미션(안)으로 선정하고, 파편화된 출연연 연구 역량을 하나로 묶는'원팀(One-Team)'체계를 본격 가동하기로 했다. 협의체는 전문성 강화를 위해 지능(Brain), 본체(Body), 데이터(Data)의 3대 핵심 분야를 중심으로 운영한다. 특히, 초기 단계에서는 주요 출연연 핵심 전문가들을 중심으로 운영하지만, 향후 학계와 산업계까지 폭넓게 참여하는'개방형 협력체제'로 운영함으로써 국가적 역량을 총결집할 방침이다. 이날 회의에서는 협의체 구성·운영방안 확정과 함께 휴머노이드 지능 고도화의 핵심인 데이터 구축 및 공동 활용방안에 대한 집중 논의가 이루어졌다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “휴머노이드 글로벌 경쟁에서 선점하기 위해서는 출연연 간의 칸막이를 허물고 역량을 결집하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조하며,“기관들이 보유한 데이터를 적극 공유하고, 필요한 핵심 데이터 생성이나 인프라가 필요하다면 정부에 적극 제안해 달라”고 당부했다. 과기정통부는 이번 킥오프 회의를 시작으로 분과별 세부 실행계획을 수립하고, 올해 상반기 중 출연연 공동 협력과제 발굴 및 신규사업 기획 등에 반영할 예정이다.

2026.02.27 15:30박희범 기자

18년 끌어온 구글 지도 반출 논쟁…'조건부 허가'로 마침표

2007년 첫 요청 이후 두 차례 불허를 거쳤던 구글의 고정밀 지도 데이터 국외 반출이 18년 만에 조건부 허가로 결론 났다. 2016년 재도전은 국가안보 우려에 막혔었고, 2025년 세 번째 신청은 수차례 심사 연장과 보완 요구를 거쳤다. 정부가 엄격한 보안 조건을 전제로 반출을 허용하면서, 고정밀 지도 데이터를 둘러싼 논쟁은 새로운 전환점을 맞게 됐다. 27일 국토지리정보원은 구글이 신청한 1:5000 축척 고정밀 지도 데이터의 국외 반출을 심의하는 '측량성과 국외반출 협의체' 회의를 열고, 엄격한 보안 조건 준수를 전제로 반출을 허가하기로 의결했다고 밝혔다. 앞서 구글은 2025년 2월 국토교통부에 고정밀 지도 데이터의 해외 반출을 요청했다. 그러나 협의체는 국가안보 우려를 이유로 같은 해 5월과 8월, 11월 세 차례에 걸쳐 결정을 유보하며 처리 기한을 연장해 왔다. 정부는 보안시설 비식별 처리의 실효성, 데이터 관리 체계, 통제 범위 등을 집중적으로 검토해 왔으며, 최종적으로는 조건부 허가로 결론을 내렸다. 2007년 구글의 첫 요청부터 2026년 최종 결정에 이르기까지 여정을 정리해봤다. 2007년 1차 요청…안보 우려로 불허 구글은 2007년 한국 정부가 제작한 1:5000 축척의 수치지도를 해외 서버로 이전해 활용할 수 있도록 허용해달라고 처음 요청했다. 정부는 군사시설·보안시설 노출 가능성을 이유로 이를 불허했다. 당시 판단의 핵심은 국가안보였다. 한국은 분단국가라는 특수성이 있는 만큼, 고정밀 지도 데이터의 국외 이전은 신중해야 한다는 입장이 우세했다. 이 결정 이후 구글 지도는 국내 고정밀 데이터 대신 위성사진과 자체 보유 데이터를 기반으로 제한적인 서비스를 이어왔다. 2010년 구글은 실사지도 서비스에 쓸 수 있는 항공사진 반출을 신청했다. 다만 당시 그 권한을 갖고 있던 국토해양부 장관의 승인을 받지 못했다. 항공사진 반출에 대한 정부 승인은 주로 연구 목적으로 일부 지역 정보를 요청할 경우 이뤄진다. 구글은 전국 지도를, 상업적인 목적으로 요청했다. 2016년 2차 요청…국내 서버 조건 제시했지만 무산 구글은 2016년 다시 한 번 고정밀 지도 데이터의 해외 반출을 요청했다. 두 번째 요청에서는 정부가 조건부 허용 가능성을 검토했다. 정부는 국내 서버 설치 또는 보안시설 블러 처리 등을 대안으로 제시했다. 그러나 구글은 글로벌 통합 인프라 운영 원칙상 특정 국가에 별도 서버를 두는 것은 어렵다는 입장을 유지했다. 결국 정부는 2016년 11월 최종 불허 결정을 내렸다. 이후 해당 사안은 한미 통상 이슈로까지 번졌고, USTR 보고서 등에서 한국의 지도 반출 제한이 언급되기도 했다. 2025년 2월 3차 요청…AI 시대 맞물려 재점화 구글은 지난해 2월 세 번째로 지도 데이터 국외 이전을 공식 요청했다. 이번 요청은 단순 내비게이션 고도화 차원을 넘어, AI 기반 서비스 및 글로벌 클라우드 인프라 활용 필요성과 연결된 것으로 해석된다. 자율주행, 디지털 트윈, 위치 기반 AI 서비스 확산으로 고정밀 지도 데이터의 전략적 가치가 과거보다 높아진 점도 배경으로 꼽힌다. 정부는 같은해 8월 최종 결정을 내리지 않고 판단을 유보했다. 안보 우려와 통상 마찰 가능성, 국내 플랫폼 산업에 미칠 영향 등을 종합적으로 검토하겠다는 입장이었다. 이는 2007년, 2016년처럼 즉각적인 불허가 아닌 '추가 검토' 단계로 넘어간 점에서 업계에서는 정부가 통상 문제에 부담을 느끼는 동시, 결과에 변화가 있을 수 있다고 해석했다. 2025년 9월 구글, 조정안 발표...11월 정부, 보완 자료 제출 요구 결정 유보 이후인 9월, 구글은 정부가 요구한 일부 조건을 수용하는 조정안을 발표했다. 구체적으로는 보안 우려 해소 방안과 데이터 관리 체계 강화 계획을 담은 것으로 전해졌다. 이는 과거 2016년과 달리 일정 부분 양보한 제안이라는 점에서 협상 국면으로 전환됐다는 평가가 나왔다. 그러나 정부는 11월 추가 보완 자료 제출을 공식 요구했다. 제출 기한은 2026년 2월 5일까지로 제시됐다. 정부는 보안 조치의 실효성, 데이터 통제 범위, 국내 산업 영향 등을 보다 구체적으로 입증하라는 취지로 설명했다. 2026년 2월 5일 구글, 보완 신청서 제출...27일 조건부 허가 구글은 마감일인 2026년 2월 5일 보완 신청서를 제출했다. 이로써 세 번째 지도 반출 요청은 다시 정부 판단 단계로 넘어갔다. 같은달 27일 국토교통부 국토지리정보원은 구글이 신청한 1:5000 축척의 고정밀 지도 국외반출을 심의하는 측량성과 국외반출 협의체 회의를 열고 엄격한 보안 준수를 전제로 조건부 허가한다고 밝혔다. 협의체는 영상 보안처리, 좌표 표시 제한, 국내 서버 활용, 사후관리 체계 구축 등을 조건으로 의결했다. 원본 데이터는 국내 제휴기업의 국내 서버에서 가공하고, 정부 검토를 거친 제한된 정보만 반출하도록 했다. 군사·보안시설 가림 처리와 '레드버튼'을 포함한 보안사고 대응 체계 구축도 의무화됐다. 조건을 이행하지 않을 경우 허가를 중단하거나 회수할 수 있도록 관리 장치도 마련했다.

2026.02.27 15:06안희정 기자

삼성 HBM4 자신감의 근원 '1c D램'…다음 목표는 수율 개선

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) 삼성전자가 AI 산업 인프라의 핵심 메모리인 6세대 HBM4(고대역폭메모리) 시장 경쟁에서 강한 자신감을 내보이고 있다. HBM의 핵심 기술요소에 경쟁사 대비 진일보된 공정을 사용하면서, 최대 고객사인 엔비디아(NVIDIA)가 요구하는 최고 성능을 가장 최적으로 달성했다는 평가가 나오고 있다. 특히 삼성전자는 코어 다이인 1c(6세대 10나노급) D램의 칩 사이즈를 키우는 결단을 내린 바 있다. 칩 사이즈가 커지면 D램 및 HBM4의 안정성을 동시에 높일 수 있다. 반면 이 같은 결정은 웨이퍼 당 생산 가능한 칩 수량을 줄어들기 때문에 수익성 측면에서는 불리하게 작용한다. 또한 1c D램의 수율이 아직 60% 내외인 만큼, 삼성전자가 최대한 빠르게 공정 고도화에 나서야 한다는 의견도 제기된다. 27일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 엔비디아향 HBM4 선제 양산 출하와 더불어 1c D램 수율 고도화에 집중하고 있다. HBM4는 올해 본격적인 상용화가 예상되는 차세대 HBM이다. 엔비디아의 최신형 AI 가속기인 '루빈' 칩에 본격 채용되며, 이전 세대 대비 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 수가 2배 증가한 2048개로 성능을 크게 높였다. 특히 엔비디아는 메모리 공급사에 HBM4에 요구되는 성능 기준을 꾸준히 높일 것을 요청해 왔다. 당초 국제반도체표준화기구(JEDEC)의 HBM4 성능 표준은 8Gbps 급이었으나, 최근 메모리 공급사는 이를 11.7Gbps까지 높여 엔비디아와 테스트를 진행한 바 있다. 삼성 HBM4 자신감의 근원 1c D램…"칩 사이즈 키워 안정화" 아직 정식 퀄테스트 일정이 최종적으로 완료된 것은 아니지만, 삼성전자는 내부적으로 HBM4 상용화에 강한 자신감을 보이고 있다. 지난 12일 HBM4 양산 출하식을 선제적으로 진행한 것이 대표적인 예시다. 당시 삼성전자는 "HBM4 개발 착수 단계부터 JEDEC 기준을 상회하는 성능 목표를 설정했다"며 "재설계 없이 양산 초기부터 안정적인 수율과 업계 최고 수준의 성능을 확보했다"고 강조했다. 이같은 자신감의 근간은 HBM4에 적용된 최선단 공정이다. 삼성전자는 HBM4 코어 다이에 경쟁사 대비 한 세대 앞선 1c D램을 채용했다. 또한 HBM의 컨트롤러 역할을 담당하는 베이스(로직) 다이를 자사 파운드리의 4나노미터(nm) 공정으로 양산했다. TSMC의 12나노 공정을 적용한 SK하이닉스 대비 상당히 미세화된 공정이다. 당초 업계는 삼성전자의 이같은 기술 승부수에 적잖은 우려를 나타냈다. HBM3E와 동일한 코어 다이(1b D램)를 HBM4에 탑재한 SK하이닉스·마이크론 대비, 수율 측면에서 안정성이 크게 떨어질 수 있어서다. 실제로 삼성전자는 1c D램 개발 초기 단계에서 수율 저조로 문제를 겪은 바 있다. 삼성전자의 돌파구는 1c D램의 '칩 사이즈 확대'였다. 삼성전자는 지난 2024년 말께 1c D램의 설계 일부를 수정하기로 결정했다. 핵심 회로의 선폭은 유지하되, 주변부 회로의 선폭 기준은 일부 완화해 양산 난이도를 낮춘 것이 주 골자다. 삼성전자 안팎의 이야기를 종합하면, 1c D램 사이즈 확대는 크게 두 가지 효과를 거뒀다. 먼저 1c D램의 수율 향상이다. 주변부 회로의 구현이 이전 대비 수월해지면서, 삼성전자의 1c D램 수율은 비교적 견조한 속도로 개선되고 있다. 업계가 추산하는 삼성전자의 HBM4용 1c D램 수율은 이달 기준 50~60%대다. 또한 칩 사이즈 확대로 HBM 제조에 필수적인 TSV(실리콘관통전극) 공정에서 안정성을 확보했다는 평가다. HBM4는 이전 대비 I/O 수가 늘어나면서 D램에 TSV 홀(구멍)을 더 많이 뚫어야 한다. 삼성전자 1c D램은 가용 면적이 넓어 TSV를 비교적 여유롭게 배치할 수 있는데, 이 경우 TSV 밀도를 완화해 열 관리와 신뢰성 확보에 용이하다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 HBM4의 적기 상용화를 위해 1c D램 칩 사이즈 확대 등 여러 안전 장치를 마련해 온 것으로 안다"며 "덕분에 내부적으로도, 고객사 기준으로도 HBM4에 대한 평가가 좋은 상황"이라고 설명했다. 수익성 측면은 다소 불리…수율 고도화 필요 다만 삼성전자 HBM4의 수익성이 경쟁사 대비 부족하다는 평가도 나온다. 통상 D램 공정이 고도화되면 칩 사이즈가 줄어들어, 동일한 웨이퍼에서 생산량이 더 많아진다. 그러나 삼성전자의 HBM4용 1c D램은 당초 계획 대비 칩 사이즈가 커져 수익성 측면에서 불리하다. 수율 역시 현재 기준으로는 HBM3E와 동일한 코어 다이를 활용하는 경쟁사 대비 낮을 수 밖에 없다. 여기에 각 D램을 쌓고 연결하는 패키징(TC-NCF; 열압착-비전도성 접착 필름)공정 적용 시 수율은 구조적으로 낮아지게 된다. 삼성전자가 HBM4에 적용한 4나노 공정의 가격도 TSMC 12나노 공정 대비 단가가 비싸다. 업계 관계자는 "삼성전자 HBM4에 적용된 코어 다이 및 베이스 다이의 원가 모두 경쟁사보다는 높기 때문에, 빠르게 수율을 높이는 것이 관건"이라고 말했다. 맥쿼리 증권도 최근 리포트를 통해 "삼성전자의 HBM 영업이익률은 낸드보다 낮은 50% 미만으로, 불리한 거래 조건과 낮은 생산 수율, 작은 생산규모로 인한 것"이라며 "추가적인 가격 인상과 수율, 규모 개선을 통해 HBM 마진을 높일 필요가 있다"고 평가했다.

2026.02.27 14:42장경윤 기자

정부, AI 학습 '법적 족쇄' 푼다…형사면책·옵트아웃 실효성 거둘까

정부가 인공지능(AI) 학습 과정에서의 저작권 분쟁 위험을 해소하기 위해 형사면책과 선사용·후보상이란 제도적 해법을 내놨다. AI 기업들이 법적 불확실성에서 벗어나 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 법적·심리적 안전장치를 마련한 셈이다. 이 제도가 현장에서 얼마나 실질적인 효력을 발휘할지가 AI 3대 강국(G3) 도약의 성패를 가를 전망이다. 27일 국가AI전략위원회에 따르면 전날 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 최휘영 문화체육관광부 장관과 긴급 회동을 다. 이는 지난 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 저작권 관련 과제를 포함한 '대한민국 AI 행동계획'이 의결된 데 따라 후속 조치다. 저작물 활용 촉진을 위한 4대 핵심 과제 등 실행 방향이 공개된 가운데, 업계 이목을 끈 건 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발사에 대한 형사책임 면제 검토다. 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트에 참여하는 기업들이 다양한 저작물을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 형사책임을 사전에 차단하겠다는 취지다. 실제 기업들은 저작권료 지불보다 저작권법상 '5년 이하의 징역'이란 형사처벌 위험을 더 큰 위협으로 느끼는 경우가 많다. 임 부위원장은 지난달 말 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "기업이 AI 학습 단계에서 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 길을 열어주되, 실제 수익이 발생하는 서비스 단계에서 창작자에게 공정한 대가를 지불하는 방식의 '전략적 딜'이 필요하다"고 밝혔다. 저작물 시장 성격에 따른 맞춤형 상생 모델이 실질적인 데이터 유통으로 이어질지도 관심이 모인다. 정부는 뉴스와 음악, 도서 등 이미 거래 질서가 확립된 분야는 기존 시장의 합리적 거래를 존중하되, 온라인 게시물처럼 거래 시장이 없는 영역엔 저작권자가 거부권을 행사하는 '옵트아웃(Opt-out)' 제도를 도입한다. 저작권자가 명시적으로 학습 거부 의사를 밝히지 않은 저작물은 적법한 접근하에 우선 활용(선사용)을 허용한다. 대신 추후 수익 발생 시 이를 공유(후보상)하는 방식을 취한다. 기업들을 위한 실질적인 인센티브도 강화된다. 정부는 학습용 데이터 구매 비용을 '연구개발(R&D) 세액공제 대상'에 포함해 기업들의 투자 부담을 낮추기로 했다. 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 AI 학습에 안전하게 쓸 수 있도록 공공누리 '제0유형(조건 없는 이용)' 및 'AI유형'도 신설해 개방 범위를 확대했다. 저작권 권리 정보를 확인할 수 있는 통합 관리정보 데이터베이스(DB)도 구축한다. AI 사업자가 학습데이터의 권리자를 확인하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 문체부가 발간한 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'는 위원회의 정책 방향을 법적으로 뒷받침하는 실무 지침서 역할을 한다. 안내서에 따르면 특정 저작물의 표현을 그대로 재현하는 것이 아니라, 범용적인 대화나 생성 능력을 구현하기 위한 학습은 '변형적 이용'으로서 공정이용에 해당할 가능성이 높다. 특히 AI가 특정 저작물 재현 요청을 시스템적으로 거절하는 기술적 조치를 취할 경우, 공정이용 인정에 유리하게 작용할 수 있다는 내용도 제시됐다. 이 같은 구체적인 기준은 기업들의 실무적 불확실성을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "옵트아웃 제도 도입은 글로벌 흐름에 발맞춘 것"이라며 "선사용·후보상 원칙과 함께 창작자 권리 보호와 AI 산업 발전이 상생할 수 있는 현실적인 균형점을 찾았다는 점에서 산업계에 실질적인 도움이 될 것"이라고 환영했다. 업계는 정부의 이런 행보를 반기는 분위기지만 제도의 정착을 위한 사회적 합의가 여전한 과제로 남아 있다. 임 부위원장은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI라는 거위가 황금알을 낳을 수 있을 만큼 먼저 성장해야 그 결실을 나눌 수 있다"며 "당장 수익 독촉보다 미래 가치를 함께 키우는 상생 모델을 통해 대한민국이 AI G3로 도약하는 발판을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.02.27 14:40이나연 기자

정부, '1대 5000 축척' 고정밀지도 구글 반출 허가

정부가 구글에 1대 5000 축척의 고정밀지도를 반출하기로 결정했다. 측량성과 국외반출 협의체(이하 협의체)는 27일 회의를 개최하고 구글이 신청한 1대 5000 축척 지도 국외반출 신청 건의 심의했다. 그 결과, 엄격한 보안조건 준수를 전제로 반출 허가 결정을 의결했다. 해당 협의체에는 국토교통부와 과학기술정보통신부, 외교부, 통일부, 국방부, 행정안전부, 산업통상부, 국가정보원, 민간위원으로 구성됐다. 협의체는 지난해 11월 11일 구글에 국가안보와 관련해 영상 보안처리, 좌표 표시 제한, 서버 및 사후 관리 등 기술적인 세부사항 보완을 요청한 바 있다. 구글은 이달 5일 구글이 제출한 보완신청서를 검토 및 심의해 특정 조건 준수를 전제로 허가를 결정했다. 조건에는 구글 맵스·구글 어스의 글로벌 서비스에서 한국 영토에 대한 위성·항공사진을 서비스할 때 보안처리가 완료된 영상을 사용하고 과거 시계열영상과 스트리트뷰에 대해서도 군사·보안시설을 가림 처리할 것, 이들 서비스에서 한국 영토에 대한 좌표 표시 제거 및 노출 제한, 구글의 국내 제휴기업이 국내에 보유한 서버에서 원본데이터를 가공하고 간행 심사 등 정부 검토 확인을 거친 데이터만 반출하되 내비게이션·길찾기 서비스를 위해 필요한 제한된 데이터만 반출할 것 등이 포함된다. 또 군사·보안시설이 추가·변경돼 수정이 필요할 경우 정부 요청에 따라 국내 제휴기업에 신속히 수정을 요청하고 이들이 국내 서버에서 수정하는 절차를 관리해야 한다. 보안 사고 대응 분야에서는 국외 반출 전에 정부와 협의해 보안사고 시 대응·관리 및 처리 등을 위한 '보안사고 예방 및 대응 프레임워크'를 수립하고 국가안보 관련 임박한 위해 또는 구체적 위협이 있는 경우 긴급하게 대응할 수 있는 기술적 조치방안인 '레드버튼'을 구현해야 한다. 이외에도 한국 지도 전담관을 국내에 상주하도록 하고, 정부와 상시 소통 채널을 통해 원활한 보안사고 대응이 가능해야 한다. 해당 조건 충족 여부를 정부가 확인한 후 실제 데이터를 반출하고, 지속적이고 심각한 조건 불이행 등이 발생하면 허가를 중단·회수할 방침이다. 협의체는 구글이 제시한 기술적 대안을 검토한 후 그간 지적됐던 군사·보안시설 노출, 좌표표시 문제 등 기존의 안보 취약 요인을 완화하고, 국내 법률이 적용되는 국내 제휴 기업의 국내 서버에서 민감한 정보를 처리한 후 정부 검토·확인을 거친 보안상 문제가 없는 제한된 정보만 반출하는 체계를 통해 사후관리 통제권이 확보될 수 있다고 평가했다. 아울러, 협의체는 이번 반출 결정은 외국인 관광 증대, 지도 서비스 기반 경제적·기술적 파급효과와 함께 국내 공간정보산업 등에 대한 영향을 함께 고려할 필요가 있다는 데 의견을 모았다. 그러면서 정부에 대해 세계 최고 수준의 3차원 고정밀 공간정보 구축, 공간 인공지능(AI) 기술개발 지원, 공간정보산업 지원 및 전문인력 양성, 공공수요 창출 등 '공간정보산업 육성 및 지원방안'을 관계부처 합동으로 수립하도록 권고한다. 이밖에도 구글에는 국내 공간정보산업과 AI 등 연관 산업 발전에 기여하고, 한국 균형성장 등에 기여할 수 있는 상생방안 등을 책임있는 자세로 적극 강구·시행할 것을 함께 권고했다.

2026.02.27 14:21박서린 기자

한전, 지난해 영업이익 13.5조…부채·차입금 206조·130조 여전

한국전력(대표 김동철은 2025년 결산 결과, 매출액은 전년대비 4.3% 증가한 97조4345억원, 영업비용은 1.3% 감소한 83조9097억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 영업이익은 전년보다 5조1601억원 증가한 13조5248억원으로 집계됐다. 연결기준 재무현황을 보면, 전기판매량이 0.1% 감소했으나 판매단가는 전년보다 4.6% 상승해 전기판매수익이 4조1148억원 증가한 93조46억원을 기록했다. 자회사 연료비는 원전, LNG 등 자회사 발전량 감소와 연료가격 하락으로 3조1014억원 감소한 19조4364억원, 민간발전사 구입전력비는 구입량 증가에도 전력도매가격(SMP) 하락 등으로 6072억원 감소한 34조527억원으로 나타났다. 또 자구노력의 일환으로 전력계통 불안정시 신속한 계통안정을 위해 사전에 계약된 고객부하를 긴급차단하는 '고객참여 부하차단 제도' 시행으로 4026억원을 절감했다. 기타영업비용은 자회사 해외사업비용이 1조4161억원 증가하고, 발전 및 송배전 설비 자산 증가에 따라 감가상각비와 수선유지비가 6528억원 증가하는 등 2조5841억원 증가했다. 한전은 그러나 이같은 영업이익에도 연결기준 206조원의 부채와 130조원에 이르는 차입금이 남아있어, 하루 이자비용으로만 119억원을 부담하고 있다. 별도 재무제표 기준으로 살펴보면, 매출액 95조5362억원, 영업비용 86조9962억원, 영업이익은 전년 대비 5조3733억원 증가한 8조5400억원을 기록했다. 이는 2024년 10월 요금 조정 등의 영향으로 매출액이 3조8896억원 증가했고, 영업비용은 연료가격 안정과 재정 건전화 계획의 충실한 이행 노력(2025년 3조6000억원) 등의 영향으로 1조4837억원 감소했기 때문이다. 한전은 지난해 고객참여 부하차단 제도 시행·미세먼지 계절관리제 탄력운영 등으로 1조3천억원의 구입전력비를 절감했고 인공지능(AI)을 활용한 자산관리시스템(AMS) 고도화로 설비 유지보수를 효율화하고, 최적 설계를 통한 공사비용 절감 등으로 사업비 등을 9000억원 낮췄다. 또 건설사업 공정 관리와 투자사업 시기 조정 등을 통해 5000억원을 절감했다. 시설부담금 현실화 등 영업제도를 개선하고 비핵심 자산 매각 등으로 9000억원의 전기요금 외 수익을 창출했다. 다만, 별도기준으로 2021~2023년 연료비 급등으로 인한 누적 영업 적자 47조8000억원 가운데 36조1000억원이 여전히 해소되지 않고 있고, 부채는 118조원(부채비율 444%), 차입금 잔액은 84조9000억원에 달해 하루 이자비용만 72억원을 부담하고 있다. 한전 관계자는 “실적 개선을 바탕으로 차입금 이자지급과 원금상환 등을 통해 재무건전성 회복에 힘쓰고 있다”며 “특히 재생에너지 확대와 AI·데이터센터 등 첨단산업 전력 수요 증가에 충실히 대응하기 위해 미래 투자에도 매진할 계획”이라고 밝혔다. 한전은 매년 10조원 규모로 송배전망에 투자하는 등 20조원 이상의 추가자금 소요가 발생하고 있어, 국가 핵심 산업에 안정적인 전력공급을 위한 투자를 적기에 추진하기 위해 재무개선이 필요하다고 보고 지속해서 구입전력비 절감을 위한 전력시장 제도 개선과 고강도 자구노력을 추진하고, 다각적인 재원 조달 방안 등을 마련해 나갈 계획이다. 또 계절별·시간대별 요금제 개편·지역별 요금 도입 등 산업계 부담을 고려한 합리적인 요금체계 개편 추진을 검토하고, 재생에너지 연계와 AI·데이터센터 등 첨단산업 육성에 필수적인 국가 전력망 적기 구축에 모든 역량을 집중한다는 방침이다.

2026.02.27 02:11주문정 기자

큐빅, 글로벌 통신 경연 'T 챌린지' 최종 선정…한국 기업 유일

큐빅이 글로벌 통신 사업자들이 주도하는 차세대 통신 환경인 '인공지능(AI) 네이티브 텔코' 구현을 위한 핵심 기술 파트너로 낙점됐다. 큐빅은 도이치텔레콤과 T-모바일US가 공동 주최하는 글로벌 오픈 이노베이션 프로그램 'T 챌린지 2026'에서 파이널리스트로 선정됐다고 26일 밝혔다. AI 네이티브 텔코 구축을 주제로 열린 이번 프로그램에서 큐빅은 한국 기업 중 유일하게 상위 12개 팀에 이름을 올렸다. 큐빅은 이번 프로그램에서 통신사의 AI-레디 운영 환경 구축에 집중한다. 자율 네트워크는 AI가 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 판단하는 구조인 만큼, 데이터 준비 상태가 핵심이다. 특히 규제와 보안 문제로 AI에 즉시 투입하기 어려운 개인정보 및 민감정보는 통신사 AI 도입의 고질적인 병목 현상으로 지목돼 왔다. 큐빅은 자사 솔루션 '거대언어모델(LLM) 캡슐' 기반의 실시간 개인식별정보(PII) 가드레일을 제안했다. 이 기술은 통신사의 AI 운영 흐름에 결합해 민감정보를 AI가 즉시 활용할 수 있는 상태로 실시간 전환한다. 통신사는 AI 활용 속도를 유지하면서 규제 리스크를 낮춰 자율 운영과 규제 준수를 달성할 수 있다. T 챌린지 2026 개발 단계는 지난 2일부터 오는 4월 27일까지 진행된다. 최종 데모와 시상식은 4월 28~29일 독일 본에 위치한 텔레콤 본사에서 열릴 예정이다. 상위 수상 팀에는 최대 45만 유로 규모 상금과 함께 주최사 리더십과의 사업 협력 기회가 주어진다. 배호 큐빅 대표는 "AI 네이티브 텔코는 AI를 더 많이 쓰는 것을 넘어 네트워크 운영 자체를 AI 기반으로 재설계하는 근본적인 전환"이라며 "전제 조건은 사용 불가능한 데이터를 AI-레디 상태로 전환해 데이터 병목 문제를 해결하는 것"이라고 강조했다. 이어 "합성데이터 생성과 데이터 검증, AI 운영 인프라 역량을 바탕으로 통신사가 자율 네트워크를 안전하게 구현하도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.02.26 18:45이나연 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

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