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[기고] AI 시대, 국외반출의 대상은 '지도'가 아니라 '공간지능'이다

구글의 고정밀 지도 국외반출이 결정 단계를 넘어 실제 이행을 준비하는 단계로 접어들었다. 지난 13일 한 매체는 국내 한 지도정보 가공업체가 국토교통부에 구글 스트리트뷰 정보 처리방식을 문의했다고 보도했다. 국토지리정보원은 앞서 구글에 반출 조건을 실제로 어떻게 이행할 것인지 구체적인 방안을 제출하도록 요구한 것으로 알려졌다. 정부는 지난 2월 조건부 허가 당시 국내 제휴기업의 국내 서버에서 원본 데이터를 가공하고, 보안 처리와 좌표 노출 제한 등 조건 충족 여부를 확인한 뒤 필요한 범위의 데이터만 반출하도록 했다. 이제 논의의 중심은 '허가할 것인가'에서 '허가 조건을 실제로 어떻게 구현하고 검증할 것인가'로 이동했다. 겉으로 보면 조건부 허가 후 자연스러운 절차다. 지금 확인해야 할 것은 이미 정해진 조건을 어떻게 이행할 것인가 만이 아니다. 조건 자체가 GeoAI 시대에 발생하는 새로운 위험까지 충분히 다룰 수 있는지도 다시 물어야 한다. 정부가 공개한 반출 조건은 과거 시계열 영상을 포함한 보안처리, 좌표 표시 제거·노출 제한, 국내 서버에서의 원본 가공과 제한적인 정보 반출 등에 초점을 두고 있다. 기존의 지도 보안체계에서는 합리적인 접근이다. 그러나 스트리트뷰와 POI·국가기본도 등 서로 다른 공간 데이터가 결합하고 그 결과를 AI가 학습하는 순간 문제의 성격은 달라진다. 지금 등장한 것은 단순히 기존 조건의 '이행' 문제가 아니라, 기존 조건만으로 충분히 규율할 수 있는지를 다시 검토해야 할 새로운 영역이다. 이 시점에서 질문을 바꿔야 한다. 우리가 심사해야 하는 것은 정말 '지도'뿐인가. GeoAI 시대에 지도는 더 이상 최종 산출물이 아니다. 지도·위성영상·드론영상·LiDAR 포인트클라우드·스트리트뷰·POI·이동정보가 AI와 결합하면 데이터는 객체를 탐지하고, 변화를 감지하고, 위치를 추적하며, 이동을 예측하고, 시설 간 관계를 추론하는 '능력'으로 전환된다. 이것이 공간정보의 이중용도(Dual-use) 문제다. 같은 3차원 공간정보와 AI가 자율주행·도시계획·재난대응에 활용되면 혁신기술이지만, 군사·정보 분야에서는 표적 식별, 감시·정찰, 이동 분석과 작전환경 분석에도 활용될 수 있다. 기술 자체에 민간용과 군사용의 명확한 경계가 있는 것이 아니다. 누가 어떤 데이터를 어떤 목적으로 결합하고, 그 결과 어떤 능력을 획득하는지가 중요하다. 미국은 이미 이러한 위험을 단순한 데이터 파일보다 '능력'과 '접근'의 관점에서 보고 있다. 현행 대외투자 안보규정인 31 CFR Part 850은 중국·홍콩·마카오 등 우려국과 관련된 특정 AI 투자 가운데 무기 타기팅, 표적 식별, 군사 의사결정, 정부 정보활동과 대규모 감시 등에 사용되는 AI를 국가안보상 민감한 영역으로 규정한다. 이미지 인식과 위치 추적도 구체적으로 언급된다. 미국의 커넥티드카 규제는 더욱 직접적이다. 미국 상무부는 중국·러시아와 연계된 특정 차량 통신시스템과 자율주행 소프트웨어를 국가안보 관점에서 제한하면서, 오늘날 자동차가 카메라·마이크·GPS와 통신기능을 갖춘 사실상의 '바퀴 달린 컴퓨터'라는 점을 강조했다. 차량이 방대한 정보를 지속적으로 수집하고 외부 접근이나 원격조작의 통로가 될 수 있다는 것이 안보상 우려의 근거다. 이 사례가 중요한 이유는 공간정보가 더 이상 국가가 제작한 지도에서만 생성되지 않기 때문이다. 자동차·드론·로봇·스마트폰·사물인터넷(IoT) 센서가 현실공간을 끊임없이 관측한다. 지도 파일 한 장을 국외 반출하지 않더라도 해외 AI가 대한민국 도로와 건물·시설·교차로, 이동패턴을 학습하고 공간적 지식을 축적할 수 있는 시대다. 중국도 공간정보를 일반 산업 데이터와 다르게 취급한다. 2024년 외국인 투자 네거티브리스트에서 제조업 분야 외국인 투자 제한을 철폐하면서도 대지측량·해양측량·항공사진측량·지상이동측량·진(眞)3차원지도와 내비게이션 전자지도 제작 등에 대한 외국인 투자는 계속 금지했다. 산업의 개방과 국가 공간정보에 대한 통제는 별개의 문제로 보고 있는 것이다. 우리에게도 안전장치는 있다. '공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률'은 기본·공공측량성과의 국외반출을 허가제로 관리하고, 관련 심사체계는 이를 편집·가공·추출한 공간정보까지 대상으로 한다. 문제는 AI가 등장한 이후다. 공간데이터를 AI가 학습하면 원본 파일이 직접 국경을 넘지 않더라도 데이터에서 추출된 특징과 관계, 패턴이 임베딩, 벡터DB, 모델 파라미터, 파인튜닝 모델과 파생 공간지식의 형태로 축적될 수 있다. 더욱이 각각 공개 가능한 데이터라도 결합하면 위험도가 달라질 수 있다. 스트리트뷰·POI·건물정보·도로망과 시계열 영상을 AI가 함께 분석하면 개별 데이터만으로는 쉽게 알 수 없었던 시설의 성격과 공간적 관계, 변화까지 추론할 수 있기 때문이다. '개별 데이터의 민감도'뿐 아니라 '결합에 따른 민감도 상승'을 함께 봐야 하는 이유다. 현행 공간정보 국외반출 제도에서 해외 원격접근, AI 학습과 파인튜닝, 임베딩과 모델 가중치의 해외 저장, 파생 공간지식의 이용, 제3자 재이전을 각각 어떤 기준으로 판단할 것인지는 충분히 명확하지 않다. 흥미로운 비교 대상은 '개인정보 보호법'이다. 개인정보의 경우 해외로 직접 전송하는 것뿐 아니라 해외에서 조회되는 경우, 처리위탁과 보관까지 국외 이전의 범위에 포함한다. 개인정보에서는 물리적인 파일 이동을 넘어 해외 주체의 실질적인 접근까지 포착하고 있다. 그렇다면 국가안보와 산업안보에 영향을 미칠 수 있는 전략적 공간정보도 '파일의 이동'뿐 아니라 그 데이터에 대한 실질적 접근과 AI 학습, 그리고 그 결과 만들어지는 능력까지 살펴볼 필요가 있다. 그래서 '기능적 국외이전(Functional Cross-border Transfer)'이라는 새로운 정책개념을 제안한다. 현재 법률에 존재하는 용어가 아니라 AI 시대에 맞게 국외 이전의 판단범위를 확장하자는 제안이다. '파일이 해외로 갔는가'만 확인하는 것에서 한 걸음 더 나아가 '외국 주체가 대한민국 공간정보를 이용해 어떤 정보·지식·분석·탐지·예측 능력을 획득했는가'까지 평가해야 한다. 해외 원격접근 여부, AI 학습·파인튜닝 여부, 데이터 결합에 따른 민감도 상승, 임베딩과 모델 가중치의 저장 위치, 파생정보 생성, 제3자 재이전을 함께 살펴야 한다. 자동차·드론·로봇과 같은 이동형 센서를 통한 지속적인 공간정보 획득 역시 같은 관점에서 검토할 필요가 있다. 이를 위해 데이터 계보(Data Lineage)와 함께 모델 계보(Model Lineage)를 관리해야 한다. 어떤 데이터를 어떤 모델이 언제 학습했는지, 그 결과 어떤 모델과 파생정보가 만들어졌는지, 어디에 저장됐고 누구에게 제공됐는지를 추적할 수 있어야 한다. 무엇보다 공간정보는 대한민국이 완전한 통제권을 행사할 수 있는 상태에 있어야 한다. 원본이 국내 서버에 있다는 것만으로는 충분하지 않다. 누가 접근하고, 무엇과 결합하며, 어떤 AI가 학습하는지를 대한민국이 확인할 수 있어야 한다. 그 결과 생성된 모델과 파생지식이 어디에 저장되고 어떻게 재사용·재이전되는지도 추적할 수 있어야 한다. 필요한 경우 접근과 학습을 즉시 중단하고, 조건 위반 시 이용을 차단하며, 사후에는 데이터와 모델의 이용이력을 감사할 수 있어야 한다. 실제 지도반출 절차를 준비하는 지금을 단순한 행정 절차의 다음 단계로 봐서는 안 된다. 오히려 지금은 '지도 파일의 반출'을 심사하던 제도를 '공간지능의 이전'까지 통제할 수 있는 제도로 확장해야 하는 정책적 전환점이다. 파일은 삭제하거나 반환을 요구할 수 있지만, 이미 AI가 학습해 모델의 능력으로 축적된 정보와 지식을 완전히 회수하는 것은 훨씬 복잡하기 때문이다. AI 시대 국가가 지켜야 할 것은 지도 한 장이 아니다. 지도와 센서에서 생성되고 AI를 통해 축적되는 '대한민국을 이해하고 탐지하고 예측하는 능력'이다. 공간정보뿐 아니라 그 공간정보에서 만들어진 지식과 모델, 능력까지 대한민국이 완전하게 통제할 수 있어야 한다. 이제 '지도 주권'을 넘어 '공간지능 주권'을 논의해야 한다.

2026.08.21 17:16김인현 컬럼니스트

이병환 스카이랩스 "글로벌 의료데이터 생산 플랫폼 기업 될 것"

“스카이랩스는 세계 최초, 최고를 만드는 회사로 이미 해외에서 성장하고 있다.” 반지형 연속혈압계 '카트 비피'를 보유한 스카이랩스가 9월 초 코스닥 상장을 앞두고 'AI에 활용되는, AI로 만들어진 의료데이터 생산 플랫폼 기업'으로의 도약을 선언했다. 이 회사는 21일 기자간담회에서 핵심 제품 라인업과 글로벌 시장 확대 전략, 그리고 향후 의료 데이터 플랫폼 사업 구상을 발표했다. 임상 근거가 확인된 한국에서 만들어 세계로 향해 가는 제품 이병환 대표는 “스카이랩스는 의료계에서 필요로 했지만 없었던, 커프리스 연속혈압 모니터링 제품을 만든 회사”라며 “임상 근거가 있고 정확도를 입증한 카트 비피는 한국에서 만들어 세계로 향해 가는 제품”이라고 말했다. 스카이랩스의 커프리스 연속혈압계 제품군은 ▲병원 외래환자용 카트 비피 프로'(CART BP pro) ▲병원 입원환자용 '카트 온'(CART ON) ▲개인용 카트 비피'(CART BP)가 있다. 핵심제품 반지형 커프리스 혈압계 카트 비피 프로는 의료용 커프리스 혈압계로, 환자가 일상생활과 수면을 유지하면서 24시간 혈압변화를 측정할 수 있다. 6월 기준 국내 빅5 병원을 비롯해 상급종합병원 80.8%, 전국 병의원 1800개소 이상에 도입돼 있다. 회사에 따르면 카트 비피 프로의 최근 1년간 처방 건수는 7월말 기준 19만건을 넘어섰고, 국내 24시간 활동혈압검사 전체 처방 건수는 출시 1년 전(카트 비피 출시 전)과 비교해 52.7% 증가했다. 이 대표는 “우리는 연구인력 비중인 52.9%에 달하는 기술 기반 회사”라며 “병원에서 사용하기 위해 임상에서 입증된 제품이 필요한데 그동안에는 없었다. (24시간 연속혈압 모니터링은) 카트 비피가 최초이자 전세계 유일한 제품이다. 안정기 시험뿐 아니라 FDA와 유럽고혈압학회에서 검증 기준으로 제시한 임상 요구조건을 모두 만족했다”고설명했다. 멀티 바이터 모니터링, AI 의료데이터 플랫폼 사업으로 확장 스카이랩스는 향후 파이프라인을 혈압 모니터링 제품군 기반으로, 측정 가능한 다중생체신호(혈압·맥박·호흡수·체온·산소포화도 등), 즉 멀티 바이탈 모니터링 제품군으로 확대한다는 계획이다. 현재 병원 입원환자용 산소포화도 모니터링 '카트 온'은 허가를 완료해 사용되고 있고, 단일기기로 멀티 바이탈(혈압·맥박·호흡수·체온·산소포화도 + 심전도)을 측정하는 '카트 바이탈'은 제품이 완성돼 오는 4분기에 허가를 마무리한다는 계획이다. 중장기적으로는 당뇨/고지혈 모니터링을 위한 비침습 혈당/혈중지질 모니터링 제품도 준비 중이다. 이런 제품 확장은 의료데이터 사업과 연결된다. 의료기기 보급과 측정 가능한 생체신호가 늘어날수록 확보하는 데이터 역시 증가하는데 회사는 이를 통해 '기기보급 확대-고품질 의료데이터 축적-AI 및 임상 활용 확대-추가적인 사업 기회 창출'로 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 전략이다. 의료데이터 플랫폼 사업은 '카트 넷'을 중심으로 확대한다. 자체 의료기기를 통해 연속 혈압 멀티바이탈 데이터를 확보하고, 이를 임상시험, RWE, 원격 모니터링, 의료AI 등 다양한 의료영역에 활용하는 데이터 플랫폼 구조를 구축하고 있다. 이 대표는 “스카이랩스는 AI에 활용되는, AI로 만들어진 의료데이터 생산 플랫폼 기업”이라며 “생산된 의료데이터를 모으고 통합해 플랫폼에 적용하고, 현재 제약사, 임상시험 대행기관 등과 신약 임상 연구 적용을 위한 논의를 진행 중”이라고 말했다. 이어 “2027년 이후 24시가 활동혈압 데이터를 포함해 기존에 구하기 어려웠던 고품질 의료데이터 확보를 가속화하고, 독점적으로 확보된 데이터는 폭넓은 AI 분야에서 활용이 예상된다”고 덧붙였다. 해외는 성장이 확보된 시장…오므론, 오츠카 등과 본격 공략 스카이랩스가 집중 공략하는 시장은 해외다. 올해 상반기 매출 약 50억원 중 해외매출이 26억원(52%)으로 실적 비중도 높다. 이 대표는 “해외시장은 진출이나 성장 가능성을 보고 있는 것이 아니라, 현재 잘하고 있으며 성장하고 있는 시장”이라면서 “유럽의 경우 오므론헬스케어와 약국, 소비자 채널, 국가별 계약을 진행 중이고, 일본은 오츠카와 협력해 2028년부터 일본 병의원 도입 계획 등을 통해 내년 상반기까지 매출이 예정돼 있다”고 했다. 미국 시장 진입도 중장기 기업가치를 결정할 주요 변곡점이다. FDA와 커프리스 연속혈압계의 임상 프로토콜에 대한 협의를 진행해 왔는데, 미국 현지 임상을 거쳐 2027년 말 FDA 승인 완료를 목표로 하고 있다. 회사 측은 미국 진출 시 국내와 유럽에서 구축한 임상 및 사업 기반을 세계 최대 의료시장으로 확대하는 계기가 될 것으로 기대했다. 일반청약 8월26일, 27일…9월초 코스닥 상장 스카이랩스는 이번 상장을 통해 총 200만주를 공모할 예정이며, 공모희망가 밴드는 1만 3000원에서 1만 6000원이다. 총 공모 예정 금액은 260억원에서 320억원, 예상 시가총액은 약 2436억원에서 2999억원이다. 일반투자자 청약은 8월26일부터 27일까지 양일간 진행되며 9월 초 코스닥시장 상장을 계획하고 있다. 상장 주관 업무는 한국투자증권이 맡았다. 이병환 대표는 “국내 의료현장에서 검증한 기술과 사업모델을 기반으로 글로벌 시장 진출을 가속화하고, 혈압에서 멀티바이탈과 의료데이터로 사업영역을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라며 “제품이 확산할수록 신뢰할 수 있는 의료데이터가 축적되고, 축적된 데이터가 다시 새로운 의료와 AI 사업으로 연결되는 구조를 통해 글로벌 의료데이터 생산 플랫폼 기업으로 성장하겠다”고 자신했다.

2026.08.21 16:36조민규 기자

아이지넷, 상반기 영업익 흑자전환…마이데이터 DB 사업 성과

아이지넷이 올해 상반기 역대 최대 매출을 기록하고 영업이익 흑자전환도 이뤘다. 보험 판매수수료 규제와 스크래핑 제한 등 시장 변화 속에서 마이데이터 기반 B2B 데이터베이스(DB) 사업이 성장하며 실적 개선을 이끌었다는 평가다. 아이지넷은 지난 20일 반기보고서 공시를 통해 올해 상반기 연결 기준 매출 179억 4000만원, 영업이익 17억 4000만원을 기록했다고 21일 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 17.1% 증가해 반기 기준 역대 최대를 기록했으며 영업이익은 지난해 같은 기간 1억원 적자에서 흑자로 전환했다. 당기순이익은 13억 4000만원으로 전년 동기 7000만원 대비 약 20배로 늘었다. 분기별로도 성장세가 이어졌다. 1분기 매출 87억 3000만원, 영업이익 6억 4000만원에서 2분기 매출 92억 1000만원, 영업이익 11억 1000만원으로 증가했다. 2분기 영업이익은 전분기보다 73.4% 늘었으며 영업이익률도 7.3%에서 12.0%로 상승했다. 회사는 B2B 플랫폼 매출 증가에 따른 영업 레버리지 효과가 본격적으로 나타나면서 수익성이 개선됐다고 설명했다. 특히 보험 판매 시장의 제도 변화가 B2B 데이터 사업 성장에 영향을 미치고 있다. 지난달 초년도 모집수수료를 월납보험료의 12배 이내로 제한하는 이른바 '1200%룰'이 법인보험대리점(GA) 소속 설계사까지 확대 시행됐다. 보험 가입내역 등 개인신용정보를 수집하는 스크래핑도 제도 개편에 따라 단계적으로 제한될 예정이다. 이에 따라 보험 유통시장의 경쟁이 설계사 지원금 중심에서 상담 고객 DB 확보 중심으로 이동하고 있다는 게 회사 측 분석이다. 아이지넷은 금융 마이데이터를 기반으로 보험 상담 고객 DB를 확보해 보험사와 GA 등에 공급하고 있다. 상반기 B2B DB 공급 매출은 전년 동기 대비 46% 증가했으며 주요 대형 GA 파트너의 월 공급량도 최근 5개월 동안 2배 이상 늘었다. AI 보험분석 플랫폼 '보닥(Bodoc)'도 데이터 확보 기반을 확대 중이다. 지난달 말 기준 누적 다운로드는 313만 건, 가입자는 111만 명을 넘어섰다. 누적 데이터 분석과 컨설팅 건수는 전년 동기 대비 각각 64%, 45% 이상 증가했다. 아이지넷은 하반기 대형 GA 대상 DB 공급 물량을 늘리고 마이데이터 서비스 공급 계약을 확대할 계획이다. 내년 초에는 대화형 AI 보험 상담사 '클락(Clark)'도 정식 출시할 예정이다. 김지태 아이지넷 대표는 "1200%룰과 스크래핑 규제로 보험유통의 경쟁 축이 자본에서 데이터로 이동하고 있다"며 "보험 특화 마이데이터 기반으로 DB를 공급할 수 있는 사업자는 사실상 우리가 유일한 만큼, 하반기 B2B 공급 확대와 AI 보험 상담 서비스를 통해 보험유통의 데이터 인프라 회사로 자리 매김하겠다"고 말했다.

2026.08.21 14:11한정호 기자

쿠콘, 2분기 호실적 업고 신사업 확대…AI·글로벌 '정조준'

쿠콘이 올해 2분기 호실적 성과를 기반으로 하반기 인공지능(AI)·스테이블코인·글로벌 신사업 확장에 나선다. 쿠콘은 지난 20일 서울 영등포구 본사에서 올해 2분기 정례 IR을 개최하고 경영 실적과 주요 사업 현황, 하반기 전략을 발표했다고 21일 밝혔다. 2분기 회사의 개별 기준 매출은 179억 6000만원, 영업이익 49억 6000만원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 매출은 7.3%, 영업이익은 6.3% 증가했으며 전 분기 대비로는 각각 12.2%, 10.9% 늘었다. 부문별로는 데이터 부문이 매출 86억 5000만원, 영업이익 27억 2000만원에 영업이익률 31.5%를 유지했다. 금융 마이데이터 신규 고객 확대에 따른 매출 증가가 실적 성장을 뒷받침했다는 게 회사 측 평가다. 페이먼트 부문은 매출 93억 1000만원, 영업이익 22억 3000만원을 기록했다. 대형 PG사 대상 신규 고객 유치와 거래량 증가, 빅테크 COATM의 안정적 거래량에 더해 원가 효율성이 높은 상품 판매 확대가 수익성 개선에 기여했다는 설명이다. 실적 성장과 함께 신사업 추진 성과도 가시화됐다. 쿠콘은 지난 1분기 정례 IR에서 제시한 AI 데이터, 글로벌 결제, 스테이블코인 전략과 관련해 2분기 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 API 출시, 글로벌 간편결제 서비스 연동, 스테이블코인 기술검증(PoC) 완료 등 성과를 공유했다. 특히 AI 데이터 사업에선 MCP 기반 데이터 API 상품관을 오픈하고 2분기 30여 종의 상품을 출시했다. 하반기에는 이를 100여 종으로 확대하고 내년까지 전 상품군의 MCP 기반 API 전환을 완료한다는 목표다. 아울러 개인정보 전송요구권의 적용 범위가 전 분야로 확대되는 시장 변화에 대응해 개인정보관리 전문기관 지정을 추진하고 금융기관과 제휴를 확대하며 데이터 사업 역량을 강화할 계획이다. 글로벌 결제 사업에선 ▲유니온페이 ▲위챗페이 ▲알리페이 ▲페이페이 ▲인도네시아 QRIS ▲리쿼드그룹 등과 제휴해 7개 간편결제 서비스를 오픈했다. 현재 20개국 50여 개 글로벌 결제 파트너와의 제휴를 기반으로 글로벌 결제 인프라를 확대 중이다. 하반기에는 병원과 대형 프랜차이즈 등 외국인 이용 수요가 높은 분야를 중심으로 가맹점을 확대할 방침이다. 스테이블코인 사업은 국내외 디지털자산 사업자와 연계해 스테이블코인(USDC·USDT) 충전, QR 결제, ATM 출금부터 정산까지 전 과정에 대한 PoC를 마쳤다. 원화 스테이블코인 분야에서도 금융권 대상 컨소시엄 구성을 추진하며 향후 제도화에 대비 중이다. 해외 시장 진출도 본격화한다. 쿠콘은 올해 내로 싱가포르 현지 법인을 설립하고 내년 말까지 싱가포르 MPI(전자금융업) 라이선스 취득을 추진할 계획이다. 싱가포르를 거점으로 인구 7억 명 규모 동남아 시장을 무대 삼아 이커머스 판매대금 정산, B2B 자금 정산, 스테이블코인 플랫폼 등 사업 영역을 넓혀간다는 구상이다. 주주환원 정책도 강화한다. 회사는 지난 5일 50억원 규모 자기주식취득 신탁계약을 체결했다. 전년도 영업이익의 20~30%를 주주 친화 정책에 사용해 주주 수익을 극대화한다는 목표다. 이와 함께 전략적 투자와 인수합병(M&A)으로 신성장동력을 확보하고 기업가치를 증대할 방침이다. 김종현 쿠콘 대표는 "2분기 데이터와 페이먼트 양 부문에서 고른 성장을 이어간 가운데 AI 데이터와 글로벌 결제, 스테이블코인 등 신사업도 본격적인 실행 단계에 들어섰다"며 "하반기에는 MCP 기반 데이터 API 사업 확대와 글로벌 결제 인프라 강화를 통해 미래 성장동력을 구체화하고 새 사업 기회를 적극 발굴해 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "싱가포르 법인 설립을 계기로 글로벌 사업 기반과 현지 파트너십을 확대하는 한편, 지속적인 주주환원 정책을 통해 주주 가치와 기업 가치를 함께 높여 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.21 13:53한정호 기자

[현장] AI 데이터센터도 '개방형 혁신'으로…글로벌 인프라 업계 한자리에

인공지능(AI) 데이터센터 구축 경쟁이 확산되는 가운데, 개방형 AI 인프라 생태계를 이끄는 국내외 반도체·서버·스토리지·네트워크·전력·냉각 업계가 기술 공유와 협력을 위해 한자리에 모였다. 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 재단과 OCP 코리아 커뮤니티는 21일 서울 코엑스에서 '2026 OCP 코리아 테크 데이'를 개최했다. 한국컴퓨팅산업협회·한국컴퓨팅사업협동조합·한국클라우드컴퓨팅연구조합이 주관한 이번 행사는 국내 최대 규모 개방형 데이터센터·AI 인프라 기술 컨퍼런스로 올해 8회째를 맞았다. 이날 행사에는 국내외 산학연관 관계자 1500여 명이 참석했다. 특별 기조강연과 60여 개 세션이 마련됐으며 행사장에는 OCP 재단과 국내외 협력 기업들이 30여 개 전시 부스를 꾸렸다. AI 인프라와 엣지 컴퓨팅, 클라우드 플랫폼, 반도체, 차세대 데이터센터 설계를 비롯해 서버·스토리지·네트워킹·메모리·냉각 등 AI 데이터센터를 구성하는 다양한 핵심 기술이 공유됐다. OCP 재단은 데이터센터를 중심으로 핵심 인프라 기술 혁신을 추진하는 글로벌 오픈 하드웨어 커뮤니티다. 2011년 페이스북(현 메타)과 창립 회원사들이 대형 데이터센터 설계를 공개하며 출범했다. 소속 기업들은 각자 개발한 기술과 설계를 공유해 효율적이고 확장 가능한 인프라 생태계를 만드는 것을 목표로 활동 중이다. 현재 전 세계 OCP 회원사는 700곳 이상으로 늘었고 매년 개최하는 테크 데이와 서밋에는 연간 2만명 이상이 참여하고 있다. 제임스 켈리 OCP 재단 시장정보·혁신 담당 부사장은 "OCP는 근본적으로 모든 이들에게 열려 있다"며 "기업들이 기여한 개방형 기술과 마켓플레이스, 학습 콘텐츠, 프로젝트 등이 누구에게나 공개돼 있다"고 밝혔다. 김정수 OCP APAC·코리아 리드는 "최근 AI의 폭발적인 증가로 그 어느 때보다 OCP에 대한 관심이 많아졌다"며 "한국 커뮤니티 안에서도 기업 간 고민을 나누고 함께 성장할 것"이라고 말했다. OCP는 이같은 개방성을 바탕으로 개별 하드웨어를 넘어 AI 클러스터 전체의 설계와 구축 방식 등 'AI 팩토리' 전반을 오픈소스로 공유하는 활동을 전개하고 있다. 특히 최근 AI 특화 반도체의 성능과 소비전력이 빠르게 높아지면서 이를 탑재한 서버 랙과 전력 인프라에도 OCP의 새로운 개방형 설계가 적용되는 추세다. 대표적으로 엔비디아는 'MGX 랙' 설계를 OCP 커뮤니티에 공개했으며 메타와 AMD 등은 기존 21인치 랙보다 두 배 넓은 42인치 '오픈 랙 와이드(ORW)' 생태계 확대에 앞장서고 있다. 아울러 OCP가 주도하는 전력 효율 관련 프로젝트에 70개 기업이 참여해 6개월 만에 기술 백서를 발간하기도 했다. 켈리 부사장은 "하드웨어 장비 설계를 정의하는 것을 넘어 전체 AI 클러스터의 구축 방식까지 오픈소스화하고 있다"며 "기업들이 AI 인프라를 구축할 때마다 어려운 문제를 반복하기보다 한 번 해결한 문제와 가장 적합한 방안을 서로가 공유하는 것이 목표"라고 강조했다. 이러한 개방형 설계가 실제 AI 공급망 확대로 이어진 사례도 소개됐다. 구글이 자사 데이터센터에서 5세대에 걸쳐 검증한 냉각수분배장치(CDU) 설계를 OCP에 공개한 뒤 8개 공급업체가 이를 기반으로 제품을 출시한 바 있다. 켈리 부사장은 이를 단일 업체 의존도를 낮추고 다중 공급 생태계를 구축한 대표적 사례로 평가했다. AI 클러스터의 핵심인 네트워킹 부문에서도 개방형 기술이 확대되고 있다. 오픈AI와 마이크로소프트·인텔·AMD 등은 다중경로 네트워크 기술인 'MRC'를 OCP에 공개했다. MRC는 오픈AI의 대규모 AI 클러스터에서 검증을 거쳤다. 또 OCP는 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC) 등과도 협력하며 특정 기술을 단일 표준으로 정하기보다 여러 개방형 기술이 경쟁할 수 있는 생태계를 조성하고 있다. 국내에서도 AI 데이터센터 구축이 늘어남에 따라 OCP에 대한 관심이 높아지는 분위기다. OCP 코리아는 지난 6월 판교 고성능컴퓨팅(HPC) 이노베이션 허브에서 첫 커뮤니티 밋업을 열고 국내 관계자들과 액침 냉각, 컴퓨팅 테스트베드 등 AI 인프라 관련 기술 전략을 공유하기도 했다. 김정수 리드는 "우리나라에서도 AI 데이터센터 수요가 커지면서 OCP 주도의 개방형 기술을 학습하고자 하는 인력들이 늘어나고 있다"며 "앞으로 연례 행사뿐 아니라 이해관계자들과 만나 고민을 나누고 협력할 수 있는 자리를 만들기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.08.21 13:13한정호 기자

"소변으로 데이터 센터 냉각하자"…美 이색 캠페인 화제

미국 음료 브랜드와 맥주 회사, 미식축구 스타가 음료를 마신 뒤 배출하는 소변을 활용해 인공지능(AI) 데이터센터를 냉각하자는 이색 마케팅 캠페인을 벌여 화제가 되고 있다. 테크크런치 등 외신은 20일(현지시간) 음료 브랜드 리퀴드 데스와 개러지 비어가 미식축구 선수 제이슨 켈시와 함께 데이터센터의 물 사용 문제를 알리기 위한 캠페인을 진행했다고 보도했다. 켈시는 공개된 영상에서 "AI 데이터센터는 수백만 갤런의 물을 낭비한다"며 "그래서 리퀴드 데스와 개러지 비어가 손을 잡았다. 여러분의 소변으로 이 데이터센터들을 식히고 싶다"고 말했다. 영상에는 사람들이 음료와 맥주를 마신 뒤 거리를 걸으며 "인류를 구하기 위해 다 함께 컴퓨터에 오줌을 싸자"고 외치는 장면도 등장한다. 데이터센터 물 사용, 주요 환경 이슈로 부상 다소 황당한 설정의 이 캠페인은 데이터센터가 환경과 수자원에 미치는 영향이 사회적 문제로 떠오르고 있다는 점을 강조하기 위해 마련됐다. 테크크런치는 이번 광고가 데이터센터의 물 사용 문제가 기술 업계에서 점점 더 중요한 환경 이슈로 부상하고 있음을 다시 한번 보여준다고 평가했다. 실제로 데이터센터 냉각에는 상당한 양의 물이 필요하다. 에코랩의 데이터센터 글로벌 계정 담당 부사장 마이클 오브라도비치는 "이 광고는 재미있고 우스꽝스러워 보이지만, 실제로 데이터센터 냉각에는 이미 상당량의 대체 수자원이 사용되고 있다"고 설명했다. 대체 수자원을 활용하면 음용 가능한 식수에 대한 수요를 일부 줄일 수 있다. 대표적인 사례가 폐수와 하수를 정화해 다시 사용하는 재활용수다. 폐수와 하수에는 다양한 물질이 포함되며, 여기에는 사람의 소변도 포함된다. 과거 미국 환경보호청(EPA) 수자원 담당 부청장 대행을 지냈으며 현재 미국 수자원 재활용 협회 전무이사를 맡고 있는 브루노 피곳은 "소변을 그대로 사용하는 것은 아니지만, 이를 정화해 유용한 물로 만들 수 있으며 그것이 우리가 지지하는 방식"이라고 말했다. 소변 그대로 활용은 어려워…정화해 사용 가능하나 인프라 필요 그렇다면 소변을 그대로 데이터센터 냉각에 사용할 수 있을까. 피곳은 "소변에는 염분과 요소, 박테리아, 미네랄 침전물을 남길 수 있는 다양한 유기물질 등 온갖 물질이 들어 있다"며 "이를 냉각탑 등에 넣는다면 시설을 끊임없이 청소해야 할 것"이라고 말했다. 특히 데이터센터에서 활용되는 냉각 방식 가운데 하나인 증발 냉각은 뜨거운 공기를 물과 접촉시켜 물을 증발시키는 과정에서 열을 제거한다. 피곳은 "뜨거운 공기에 소변을 부으면 어떻게 될지 상상해 보라"며 원액 그대로 사용하는 방식의 문제점을 지적했다. 다만 소변에 포함된 물을 정화해 재활용하는 기술 자체는 이미 존재한다. 우주비행사들은 우주선에 실을 수 있는 물의 양이 제한적이기 때문에 우주에서 소변을 정화해 식수로 재활용하고 있다. 하지만 이를 지상에서 대규모로 적용하는 데에는 한계가 있다. 대량의 소변을 별도로 확보하기 어렵고, 경제성과 효율성 측면에서도 모든 소변을 개별적으로 처리하는 것은 현실적이지 않기 때문이다. 대부분의 소변은 결국 하수 처리 시스템으로 흘러 들어간다. 따라서 실제 데이터센터 냉각에 재활용수를 활용하려면 대규모 정수 및 하수 처리 인프라가 필요하다. 정수 시설에서는 막분리 생물반응기, 역삼투압, 자외선 소독 등의 공정을 활용해 물을 공업용수로 사용할 수 있을 정도로 정화할 수 있으며, 경우에 따라 식수 수준까지 정화하는 것도 가능하다. 데이터센터 중심으로 재활용수 수요는 급증 엔지니어링 기업 CDM 스미스의 물 재사용 실무 책임자인 그레타 조르네스 박사는 "우리는 수십 년 동안 다양한 산업 분야에서 냉각용으로 재활용수를 사용해 왔다"며 "데이터센터 냉각에 재활용수를 사용하는 것도 여러 적용 사례 가운데 하나일 뿐이지만, 최근 데이터센터를 중심으로 재활용수 수요가 급증하고 있는 것은 분명하다"고 말했다. 20년 넘게 물 재사용 기술 분야에서 일해 온 조르네스는 최근 데이터센터 수요 증가에 맞춰 데이터센터용 재활용수 개발에도 힘쓰고 있다고 밝혔다. 다만 데이터센터가 냉각수를 재활용수로 본격적으로 전환하기 위해서는 충분한 양의 물을 매일 처리할 수 있는 인프라가 필요하다. 조르네스는 "데이터센터가 운영되려면 충분한 양의 물을 확보할 수 있을 만큼 규모가 큰 하수 처리 시설과 가까운 곳에 위치해야 한다"며 "하지만 데이터센터가 시골 지역에 들어서는 경우 하수 처리 시설의 규모가 충분하지 않아 필요한 물을 모두 처리해 공급하기 어려울 수 있다"고 설명했다. 이 때문에 AI 산업의 급성장이 오히려 수자원 인프라 확충을 촉진할 수 있다는 전망도 나온다. 오브라도비치는 AI 산업이 대규모 데이터센터 건설 과정에서 수처리 시설 확충을 위한 인프라 투자에 나설 가능성이 있다고 봤다. 실제로 메타는 데이터센터 인근의 폐수 처리 시설 프로젝트에 최소 2억7000만 달러를 투자할 예정인 것으로 알려졌다. 그는 "바로 이런 점에서 데이터센터가 수자원 인프라에서 핵심적인 역할을 할 수 있다"며 "데이터센터가 지역사회와 협력하는 과정에서 지자체에 자금과 자본을 투자하고 관련 문제 해결을 지원한 사례가 많다"고 말했다.

2026.08.21 10:12이정현 미디어연구소

AI·반도체 전력수요 폭증…2040년 전망 4개월 만에 대폭 상향

인공지능(AI) 데이터센터와 반도체 대규모 투자계획이 구체화되면서 정부의 2040년 전력수요 전망치가 불과 4개월 만에 20% 넘게 뛰었다. 경제성장률 조정보다는 반도체 클러스터와 AI 데이터센터 등 신규 투자에 따른 전력수요가 재전망의 대부분을 차지했다. 20일 오후 국회의원회관에서 열린 제12차 전력수급기본계획 수립을 위한 5차 공개토론회에서 제시된 잠정안에 따르면 2040년 목표 전력소비량은 847.3~885.1TWh, 최대전력은 158.4~165.0GW로 전망됐다. 기준 시나리오만 놓고 보면 지난 4월 전망보다 각각 28.8%, 20.2% 증가한 수준이다. 김성환 기후에너지환경부 장관은 "2040년까지 전기 수요를 정확하게 예측하는 것은 사실상 불가능에 가깝다"면서도 "과소 예측했다가 그에 따른 발전력을 준비하지 못하면 여러 가지 리스크 요인이 있다"고 말했다. '메가프로젝트' 반영에 수요 급증…반도체·AI가 재전망 핵심 이번 재전망에서 전력수요를 끌어올린 핵심은 지난 6월 발표된 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'다. 용인 반도체 클러스터 조기 준공과 호남권 클러스터 신규 조성, 평택·청주 팹 증설, 권역별 AI 데이터센터 등 대규모 투자계획이 구체화되면서 이를 수요 전망에 새로 반영했다. 발제를 맡은 최용욱 중앙대학교 경제학과 교수는 "이번 재전망의 핵심은 매우 분명하다"며 "경제성장률 가정을 높여서 수요가 증가한 게 아니고 6월 말 이후 구체화된 반도체와 AI 데이터센터의 대규모 투자 계획을 반영한 것이 대부분을 설명한다"고 말했다. 실제 4월 전망과 비교한 최대전력 증가분을 보면 경제성장률 재전망에 따른 모형수요 증가는 약 1GW에 그쳤다. 반면 반도체에서 20.6GW, 데이터센터에서 7.9GW가 각각 늘었다. 반도체의 경우 용인 클러스터 조기 준공과 호남권 신규 클러스터, 평택·청주 팹 증설 등을 합쳐 계약전력 기준 약 40GW 잠재 수요가 제시됐다. 이 가운데 미래 투자 불확실성 등을 감안해 2040년 기준 36.8GW를 이번 전망에 우선 반영했다. 정부는 첨단산업 투자가 실제 이뤄질 때 전력을 확보하려 해서는 늦다는 점도 강조했다. 발제자는 "반도체나 데이터센터 같은 경우 수요가 발생할 때 전력을 조달하려고 하면 너무 늦다"며 "국가적으로 추진되는 대규모 전략산업 투자가 전력 공급 제약으로 차질을 겪지 않도록 필요한 전력 인프라를 선제적으로 준비하는 것이 중요하다"고 말했다. 반도체는 대부분 반영·AI는 선별 반영…투자 불확실성 차등 적용 전기본 총괄위는 반도체와 AI 데이터센터 투자 실현 가능성이 다르다고 보고 수요 반영 방식에도 차이를 뒀다. 반도체는 삼성전자와 SK하이닉스 등 사업 주체와 투자계획의 구체성이 상대적으로 높고 일부 사업은 이미 진행 중이라는 점을 고려해 메가프로젝트에 포함된 수요를 대부분 반영했다. 반면 AI 데이터센터는 AI 시장 성장 속도와 해외 빅테크 유치 여부, 실제 사업 일정 등에 따라 투자 규모가 달라질 가능성이 있다고 판단했다. 최 교수는 "AI 데이터센터 개별 투자 계획은 반도체보다 시장 여건 불확실성이 상대적으로 높다고 판단했다"며 "발표된 전체 장기 계획을 모두 전력 수요에 반영하기보다는 현 시점에서 구체성이 높은 사업을 선별적으로 반영하는 방식을 택했다"고 설명했다. AI 데이터센터는 2040년까지 계약전력 기준 20.8GW 규모 투자계획이 제시됐다. 정부는 이 가운데 1단계 10.8GW를 우선 검토하고 2단계 10GW는 사업 진행 상황을 지켜본 뒤 차기 전기본에서 반영하기로 했다. 이에 따라 2040년 데이터센터 최대전력은 14.2GW, 기존 성장 추세를 제외한 순증분은 11.9GW로 전망됐다. 최 교수는 AI 데이터센터 1단계와 2단계를 나눈 기준에 대해 "지역 선정이 확정된 부분은 1단계로 다 반영했고, 2단계 추가 부분은 지역에 대한 정보가 없어 반영을 미뤘다"고 설명했다. 반도체에 대해서는 "메가프로젝트에서 말씀드렸던 부분은 전부 반영됐고 이후 추가로 신규 증설 의향이 들어온 부분은 불확실성을 반영해 일부 조정했다"고 밝혔다. AI 데이터센터 수요 반영 신중론…"책임·비용 부담 따져야" 토론에서는 급증하는 AI 데이터센터 수요를 전력계획에 어디까지 반영할지를 두고 신중론도 제기됐다. 임재민 에너지전환포럼 사무처장은 "그 수요를 누가 유발하느냐, 그에 대한 책임과 부담은 누가 지느냐, 이윤은 누가 가지고 가느냐도 중요한 논의 쟁점"이라고 말했다. 이어 "소버린 AI를 빌미로 들어오는 데이터센터가 실제 국내 AI 경쟁력에 기여하는지도 구분할 필요가 있다"고 지적했다. 장기 전력 인프라를 구축한 뒤 데이터센터 투자가 축소되거나 철회될 경우 좌초자산이 될 수 있다는 우려도 나왔다. 임 사무처장은 "3년, 5년 후 재투자가 이뤄지지 않으면 수요가 늘지 않을 수 있고, 이를 위해 확충한 설비는 좌초자산이 돼 부담을 국민이 질 수 있다"며 기업의 책임을 함께 설계해야 한다고 강조했다. 향후 기업이 투자계획을 철회할 경우 전력수요 전망을 어떻게 조정할지도 추가 검토 과제로 남았다. 좌장을 맡은 장길수 고려대학교 전기전자공학부 교수는 "실제 해당되는 수요의 이행 여부에 따라 조정이 필요한 부분은 총괄위원회에서 수요 소위와 협의해 반영할 것"이라며 추가적인 조정 방안도 검토하겠다고 밝혔다. 12차 전기본 수립을 위한 6차 토론회는 오는 26일 서울 영등포구 한국전력 남서울본부에서 열린다. 재생에너지 보급 전망에 대한 논의가 있을 예정이다. 정부는 토론회 등 의견 수렴을 거쳐 10월까지 전기본 정부안을 마련하고 연내 계획을 확정한다는 방침이다.

2026.08.20 18:26류은주 기자

빛으로 데이터 병목 해결...SK하이닉스, 차세대 AI 인프라 'CPO' 로드맵 공개

SK하이닉스가 메모리를 넘어 랙, 포드 등 전체적인 시스템 관점에서 데이터 병목 현상을 해결할 차세대 광 인터커넥트 기술의 청사진을 제시했다. SK하이닉스는 글로벌 연구진과 함께 차세대 광 인터커넥트 기술인 '공동패키징형광학(CPO; Co-Packaged Optics)'의 발전 방향을 담은 논문을 세계적인 학술지 네이처 일렉트로닉스에 게재했다고 20일 밝혔다. 이번 논문 제목은 '고성능 컴퓨팅 및 인공지능을 위한 CPO 기술(Co-packaged optics for high-performance computing and artificial intelligence)'이다. 홍승훈 SK하이닉스 팀장(AI Infra)과 이규상 버지니아대학교(UVA) 전기컴퓨터공학과 교수가 저자로 참여했으며, 일리노이대학교 어바나-샴페인(UIUC)을 비롯해 난양공과대학교(NTU), 매사추세츠공과대학교(MIT), 연세대학교 연구진이 공동으로 연구를 수행했다. CPO는 칩과 칩이 긴 전기 배선 대신, 전송 속도가 월등한 빛으로 데이터를 주고받을 수 있도록 광 송수신기(TRx)를 프로세서와 한 패키지 안에 넣는 기술이다. 이를 통해 칩·랙·포드 단위로 통신 범위를 넓히면서도 높은 대역폭 밀도와 에너지 효율, 그리고 전자기 간섭에 강한 신호 무결성 등을 모두 유지할 수 있다. 연구진은 논문에서 차세대 AI 인프라 구현을 위한 기술적 목표(노드당 100 Tb/s 이상의 대역폭, 1pJ/bit 미만의 에너지 소비, 10ns 미만의 칩 간 지연시간 등)를 명확히 규정했다. 또한 2D 패키징에서 2.5D 인터포저, 3D 이종 집적으로 발전하는 기술 경로와 상용화를 위한 핵심 과제까지 종합적으로 체계화하며 기술 로드맵을 완성했다. 장기적으로 CPO 기술의 발전 방향은 광 연결을 '메모리 인터페이스'까지 확장하는 것이다. 물리적 공간 제약이 따르는 기존 패키징의 한계를 넘어, 광 인터포저로 메모리와 프로세서를 직접 연결하는 '옵틱스 중심(Optics-Centric)' 아키텍처를 구현해 데이터 이동 효율을 극대화하는 구상이다. 이 구조가 도입되면 여러 가속기가 거대한 메모리 풀을 공유할 수 있어, 시스템 수준의 데이터 이동을 더욱 유연하게 설계하고 AI 모델의 대형화에 기민하게 대응할 수 있게 된다. 이 교수는 “광 인터커넥트는 앞으로 AI 인프라를 구성하는 핵심 연결 기술로 자리 잡을 가능성이 높다”며, “관련 기술은 이미 실험실을 벗어나 산업화 초입에 들어섰다”고 진단했다. 그는 이어 “저전력 광소자 집적부터 일관성 프로토콜, 신뢰성 기술까지 풀어야 할 과제가 많지만, 결국 핵심은 메모리 소자와 컨트롤러, 광소자, 패키지를 하나의 시스템으로 '공동 설계(Co-design)'하는 것”이라고 설명했다. 홍 팀장은 “학계의 전문성과 산업계의 현장 경험이 연결되어 AI 인프라의 미래 방향을 함께 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “앞으로도 고객과 산업 생태계에 실질적인 가치를 제공할 수 있는 개방형 협력을 지속 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.08.20 10:04장경윤 기자

LG CNS, 피지컬 AI 상용화 속도…타워팰리스에 경비로봇 도입

LG CNS가 프리미엄 주상복합단지에 사족보행 경비로봇을 도입해 피지컬 인공지능(AI) 상용화에 앞장선다. 자체 플랫폼을 기반으로 로봇의 신속한 투입을 지원한다는 목표다. LG CNS는 지난 19일 서울 마곡 LG사이언스파크 본사에서 타워피엠씨와 보안 로봇 솔루션 서비스 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 20일 밝혔다. 타워피엠씨는 지난 2002년 타워팰리스를 시작으로 한남 더힐, 아크로 서울 포레스트, 래미안 원베일리 등 국내 대표 프리미엄 주거단지를 관리하는 아파트 종합관리 전문기업이다. 현재 100여 개에 달하는 하이엔드 주거시설을 관리 중이다. 이번 협약을 바탕으로 양사는 향후 2개월여간 서울 강남 타워팰리스 단지 내 경비로봇 도입을 위한 기술 검증을 진행하고 4분기 내 실제 운영에 들어갈 예정이다. LG CNS는 사족보행 로봇이 타워팰리스의 실제 주거 환경에서 경비 업무를 수행할 수 있도록 단지 내 공간과 주행 동선, 낙상·화재 등 이상 상황을 비롯한 다양한 현장 데이터를 학습시킨다. 로봇은 학습한 데이터를 기반으로 공용 공간과 지하주차장 등을 자율 순찰하며 거동이 수상한 사람을 발견하거나 전기차 및 충전시설에 고열이 발생하는 등의 이상 상황을 감지할 경우 관리실에 알람을 전달하는 구조다. 이를 통해 관리자가 현장 상황에 신속 대응할 수 있도록 돕는다. 특히 관리자는 로봇에 탑재된 양방향 음성 통신 기능을 통해 로봇과 실시간으로 소통하며 상황을 보다 구체적으로 파악하고 적합한 후속 조치를 결정할 수 있게 된다. 로봇의 현장 데이터 학습과 운영에는 LG CNS의 로봇 전환(RX) 플랫폼 '피지컬웍스'가 활용된다. 학습 플랫폼 '피지컬웍스 포지'로 현장 데이터를 학습시키고 통합 관제 플랫폼 '피지컬웍스 바통'으로 로봇의 업무 수행을 관리·운영하는 방식이다. 해당 플랫폼은 LG CNS가 지난 5월 선보인 것으로, 로봇이 현장 데이터를 빠르게 학습하고 운영할 수 있도록 지원한다. 수개월이 걸리던 로봇의 현장 투입 기간을 1~2개월로 단축시켜 고객이 필요한 로봇을 신속하게 도입할 수 있도록 한다는 목표다. LG CNS는 사족보행 경비로봇이 정해진 시간에 순찰하는 기존 경비 체계를 보완해 단지 전역을 촘촘하게 관리하고 입주민 안전은 물론 관리 인력의 업무 효율까지 높일 것으로 보고 있다. 향후 로봇 기능·성능을 지속적으로 고도화하는 한편, 다양한 서비스 로봇과 연계한 자율 협업 체계도 구축할 계획이다. 가령 경비로봇이 단지 내에 쓰레기를 발견하면 청소로봇에 작업을 요청하는 등 이기종 로봇 간 협업을 통해 다양한 시설 관리 업무까지 로봇이 자율적으로 수행하도록 할 예정이다. 강민수 타워피엠씨 대표는 "프리미엄 주거시설에선 입주민 안전과 서비스 품질이 무엇보다 중요하다"며 "LG CNS와 함께 AI 기반 경비로봇을 도입해 보다 안전하고 차별화된 주거 서비스를 제공하고 앞으로도 첨단 기술을 활용한 시설 관리 혁신을 지속해 나가겠다"고 말했다. 명창국 LG CNS 스마트물류센터·로봇사업담당 상무는 "이번 협력은 피지컬 AI 기술이 실제 주거 환경에서 고객 가치를 창출하는 의미 있는 사례"라며 "피지컬웍스를 기반으로 다양한 로봇이 실제 업무를 수행하고 서로 협업하는 AI 로봇 서비스를 지속 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 10:01한정호 기자

야놀자클라우드솔루션 "데이터 기반 호텔 운영 혁신 가속"

야놀자클라우드솔루션(이하 YCS)이 글로벌 호텔 고객사 운영 성과를 바탕으로, 데이터 기반 호텔 운영 혁신을 더 빠르게 추진한다. 이를 토대로 단순한 솔루션 공급을 넘어, 고객사의 운영 효율과 수익성을 함께 향상시키는 엔터프라이즈 솔루션 파트너로서 자리매김한다는 방침이다. 20일 회사에 따르면, 야놀자는 엔터프라이즈 솔루션 멤버사를 통해 호텔운영시스템(PMS)을 중심으로 ▲채널 매니저(CM) ▲실시간 예약 엔진(BE) ▲판매시점관리(POS) 등 파편화돼 있던 호텔의 핵심 운영 솔루션을 하나의 유기적인 '풀스택 솔루션'으로 통합 공급 중이다. 이를 통해 글로벌 호스피탈리티 업계의 고질적인 문제였던 시스템 간 데이터 단절을 해소하고, 예약부터 객실 관리, 수익 최적화에 이르는 전 과정을 자동화해 운영 효율성을 높이고 있다. YCS는 다양한 국가의 호텔 운영 환경에 솔루션을 제공하며, 고객사의 운영 효율성과 수익성 개선 사례를 지속적으로 만들어 가고 있다. 특히, 인도네시아 현지 고객사 '시나붕 힐스 다이아몬드' 호텔과, 미국 '브렌트우드 인 & 스위츠' 호텔은 데이터 기반 운영 체계 구축을 통해 매출과 객실 운영 지표를 동시에 개선했다. 먼저 시나붕 힐스 다이아몬드 호텔은 YCS 솔루션 도입을 통해 운영 체계를 고도화한 이후 올해 2분기 매출이 전 분기 대비 약 9.5% 증가했다. 동 기간 객실 점유율(OCC)은 70%를 기록하며 전 분기 대비 15.5%p 상승했고, 객실당 매출 역시 10.4% 증가하는 등 운영 효율성과 수익성을 동시에 개선했다. 브렌트우드 인 & 스위츠 호텔의 경우, 올해 2분기 매출이 1분기 대비 68.7% 증가했다. 동시에 객실 점유율은 7.1%p 상승, 객실당 매출은 50.4% 늘어 솔루션 기반의 운영 환경 개선이 실제 경영 성과로 이어질 수 있음을 증명했다. YCS는 솔루션 공급을 넘어 각 고객사의 운영 환경과 사업 특성에 맞춘 컨설팅과 담당자 교육, 기술 지원을 제공해 고객의 디지털 전환 전 과정을 함께한다. 이를 토대로 고객사의 지속 가능한 성장을 지원하는 장기적인 파트너십을 구축하는 한편, 축적된 운영 데이터와 솔루션 경쟁력을 바탕으로 AI 에이전트 기반 운영 환경으로의 고도화도 지속 추진 중이다. 야놀자 관계자는 “글로벌 엔터프라이즈 솔루션과 AI 기술을 기반으로 전 세계 여행 사업자의 운영 경쟁력을 높이고, 함께 성장하는 글로벌 트래블 테크 생태계를 지속 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.08.20 08:53백봉삼 기자

클라우데라, '수개월→수분' 승부수…新무기로 에이전틱 AI 시장 본격 공략

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 하이브리드 데이터 관리 역량을 앞세워 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 본격 나선다. 기업용 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 업무 환경에서 데이터를 연결·통제하며 AI를 운영하는 단계로 확산되자 멀티 클라우드와 온프레미스를 아우르는 통합 플랫폼을 앞세워 고객 확보에 속도를 내는 모습이다. 클라우데라는 멀티 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 AI 애플리케이션을 구축·배포·확장할 수 있는 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 20일 발표했다. 새 플랫폼은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 데이터센터, 소버린 인프라에 분산된 데이터와 AI 서비스를 단일 관리 환경에서 운영하도록 설계됐다. 또 데이터를 다른 환경으로 이전하거나 복제하지 않고 기존 저장 위치에서 분석과 AI 워크로드를 실행할 수 있는 것이 특징이다. 이처럼 클라우데라가 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 내놓은 것은 기업의 AI 활용 범위가 넓어지면서 데이터 운영 복잡성이 커지고 있어서다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 투입하려면 대규모언어모델(LLM)뿐 아니라 사내 데이터와 접근 권한, 메타데이터, 데이터 계보 등을 함께 연결해야 한다. 특히 금융·공공·통신·제조처럼 민감 데이터를 다루는 산업에선 모든 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮기기 어렵다. 또 규제와 데이터 주권 요건을 충족하면서 기존 온프레미스 인프라까지 활용해야 하는 기업이 많아 하이브리드 환경에서 AI를 운영하려는 수요가 커지고 있다. 클라우데라는 이 수요를 새 플랫폼으로 잡는다는 각오다. 이에 단일 관리 콘솔에서 퍼블릭 클라우드와 소버린 인프라, 프라이빗 데이터센터에 AI·데이터 서비스를 독립적으로 배포하고 관리할 수 있도록 했다. 또 비즈니스와 규제, 비용 조건에 따라 워크로드 실행 위치를 바꾸면서도 데이터 저장 위치는 유지할 수 있도록 했다. 모듈형 아키텍처와 셀프서비스 프로비저닝도 이번에 적용했다. 또 스파크와 카프카, 트리노 등 클라우데라 인증 엔진뿐 아니라 기업이 원하는 오픈소스 엔진을 배포할 수 있으며 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그, 통합 API를 활용해 서로 다른 분석 엔진과의 연동을 지원키로 했다. 거버넌스 기능도 전면에 내세웠다. 클라우데라는 여러 인프라에 분산된 데이터에 중앙 정책을 적용해 규제 준수와 데이터 계보, 데이터 주권을 관리하도록 했다. 이는 AI 도입 과정에서 데이터 활용 범위가 넓어질수록 접근 권한과 데이터 흐름을 통제해야 하는 기업의 부담이 커진다는 점을 겨냥한 기능이다. 에이전틱 AI 운영을 위한 자연어 기반 '에이전틱 코파일럿'도 새 플랫폼에 탑재했다. 자연어 요청을 데이터 워크플로우로 전환해 분석과 AI 작업을 자동화하는 방식으로, 개발자와 데이터 실무자가 복잡한 인프라 운영 과정을 직접 다루는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이 같은 전략은 클라우데라가 기존 하이브리드 데이터 플랫폼 사업의 무게중심을 AI 애플리케이션 운영까지 넓히려는 움직임으로 보여진다. 데이터 레이크와 온프레미스 관리에서 쌓은 역량을 에이전틱 AI와 결합해 퍼블릭 클라우드 중심의 AI 플랫폼과 차별화하겠다는 전략이다. 실제 기업용 AI 플랫폼 경쟁도 데이터 저장·분석을 넘어 AI 실행과 거버넌스 영역으로 확산되고 있다. 데이터브릭스와 스노우플레이크는 AI 기능을 강화하고 있고, AWS·마이크로소프트·구글 등 주요 클라우드 사업자도 자체 AI 플랫폼 확장에 나서고 있다. 이에 클라우데라 역시 기존 하이브리드 데이터 고객을 AI 운영 수요로 끌어들이는 데 최근 힘을 싣고 있다. 클라우데라의 파트너사들도 에이전틱 AI 확산 과정에서 데이터 관리와 통제 역량의 중요성을 강조했다. 아이젠AI(IXEN.ai)는 AI를 실험 단계에서 실제 운영으로 확장하려면 데이터 관리와 통제 체계를 함께 갖춰야 한다고 평가했다. 퍼피그래프도 AI 에이전트가 기업 데이터를 제대로 활용하려면 데이터베이스를 넘어 온톨로지와 엔티티, 관계, 맥락 등 지식 기반에 접근할 수 있어야 한다고 봤다. 클라우데라 역시 이러한 수요에 대응해 데이터 이동을 최소화하면서 개방형 표준과 통합 거버넌스를 적용하는 데 집중하고 있다. 또 기업이 기존 데이터 저장 위치와 관리 정책을 유지한 채 AI 에이전트를 실제 업무 환경에 적용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 더불어 클라우데라는 애니웨어 클라우드를 통해 AI 활용 사례 구현과 프라이빗·소버린 AI 배포에 걸리는 시간을 기존 수개월에서 수분 수준으로 단축한다는 목표다. 이를 통해 AI 실험을 실제 운영 단계로 빠르게 전환하고 에이전틱 AI 도입 속도를 높일 계획이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "퍼블릭 클라우드 중심의 기업용 AI 접근 방식은 한계에 봉착했다"며 "클라우데라 애니웨어 클라우드는 기업의 데이터가 존재하는 곳에서 클라우드의 속도와 유연성을 제공한다"고 말했다. 이어 "이를 통해 고객은 데이터와 지식재산, 최적화된 인프라, 토큰 비용, 비즈니스 모델에 대한 완전한 소유권을 유지하면서 AI 이니셔티브를 더욱 빠르게 추진할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.20 01:01장유미 기자

ETRI, 부산시와 AI로 도시 침수 예측 실증 나선다

인공지능(AI)과 디지털트윈을 활용한 도시 홍수 대응 플랫폼 개발이 본격화됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 극한호우와 침수 재난에 대응하기 위해 부산광역시 및 정부출연연구기관과 AI 기반 도시홍수 대응 플랫폼 개발을 위한 업무협력 의향서(LOI)에 서명하고, 기술 개발에 나섰다고 19일 밝혔다. 참여 기관은 부산광역시, 한국건설기술연구원(KICT), 한국지질자원연구원(KIGAM), 한국철도기술연구원(KRRI) 등이다. ETRI는 국가과학기술연구회(NST) 융합형 기본사업인 '홍수 안심도시(No WET City) 실현을 위한 디지털 도시홍수 제어 기술 개발' 일환으로 현장 실증과 기술 상용화에 나섰다. NST 사업 꼭지 전체 규모는 오는 2029년까지 총 5년간 338억 원이다. 목표는 기관별 전문 기술과 데이터를 연계해 도시홍수 예측·분석·대응·상황전파까지 가능한 통합형 디지털 재난대응 체계를 공동으로 구축할 계획이다. ETRI는 AI 모델 기반 위험검출 및 도시침수 예측 기술 개발을 주도한다. 강우 정보와 함께 CCTV 영상, 배수관망, 저류시설, 지형·시설물 정보, 센서 데이터, 과거 침수 이력 등 다양한 도시 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 플랫폼 핵심기술을 개발할 예정이다. ETRI 외 기관별 목표는 ▲부산광역시=배수관망, 지형·구조물 등 도시데이터 제공 및 현장실증 추진 ▲한국건설기술연구원=도시 인프라 연계 도시침수 예측 및 제어기술 확보 ▲한국지질자원연구원=도시 지질환경 통합 서비스 플랫폼 구축 ▲한국철도기술연구원=철도인프라의 극한강우 대응능력 향상 기술 개발 등이다. 장윤섭 ETRI 재난안전ADX연구실 책임연구원은 “AI와 디지털 기술이 시민 생명과 재산을 보호하는 핵심 수단으로 자리매김할 것으로 기대한다”며 “부산시를 기후위기 대응 스마트 안전도시 대표 모델로 만드는 데 ETRI의 ICT 기술 역량을 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 15:18박희범 기자

잡플래닛, Z세대 서포터즈 '커리어 크리에이터 크루' 운영 시작

웍스피어(대표 윤현준) 커리어 플랫폼 잡플래닛이 서울 서초구 본사에서 Z세대 서포터즈 '커리어 크리에이터 크루' 발대식을 개최했다고 19일 밝혔다. 커리어 크리에이터 크루는 잡플래닛과 콘텐츠 제작 활동에 관심 있는 20대 대학생·취업준비생 8명으로 구성됐다. 12대 1의 경쟁률을 뚫고 선발된 서포터즈는 8월부터 11월까지 약 3개월간 잡플래닛의 서비스와 데이터를 활용해 SNS 콘텐츠를 직접 기획·제작한다. 서포터즈에게는 소정의 활동비와 우수 활동자 리워드, 공식 수료증이 제공되며, 웍스피어에서 운영하는 커리어 특강 우선 참여 기회도 주어진다. 잡플래닛은 그동안 Z세대를 위한 커리어 미디어 '잡플위키'를 운영하며 기업리뷰·면접후기·연봉정보·채용공고·커뮤니티 등 고유 데이터를 Z세대의 시선으로 재해석, 다양한 콘텐츠를 선보여 왔다. 이번 서포터즈 운영은 Z세대의 실제 목소리를 콘텐츠에 직접 반영하고, 온라인 고객 접점을 확대하기 위해 기획됐다. 서포터즈는 Z세대의 커리어 고민과 잡플래닛의 서비스를 연결하는 가교 역할을 맡는다. 커리어 초기 단계에 놓인 구직자의 시선으로, 실제 서비스 사용 경험에 기반한 신뢰도 높은 콘텐츠를 제공한다. 이를 통해 Z세대 이용자 사이 브랜드 친밀도를 높인다는 계획이다. 숏폼·상황극·밈·유형테스트 등 기존 HR 플랫폼에서 보기 어려웠던 감각적이고 트렌디한 포맷도 확대해 나갈 예정이다. 이날 발대식은 서포터즈 인원들이 실제 취준생이라는 점에 착안, 딱딱한 행사 대신 Z세대가 즐길 수 있는 '신입사원 첫 출근' 콘셉트의 온보딩 프로그램으로 진행됐다. ▲콘텐츠 유형 테스트 결과에 따른 팀 배치 ▲취준 용어·판교어·Z세대 유행어 활용 팀빌딩 퀴즈 ▲자기소개·네트워킹이 이어졌다. 또한 잡플래닛 데이터를 활용한 콘텐츠 제작 가이드와 향후 활동 일정 안내도 이뤄졌다. 잡플래닛은 이번 서포터즈 운영을 시작으로 적성 탐색부터 취업, 첫 이직 전략까지 커리어 초기 단계별 콘텐츠를 지속 확대해 나갈 계획이다. 아울러 웍스피어 산하 채용 플랫폼 잡코리아와의 접점도 한층 강화한다. 이용자가 콘텐츠와 리뷰로 기업을 탐색하다 잡코리아 채용공고를 통해 지원까지 이어지는 경험을 제공, Z세대 구직자의 탐색 여정을 한층 강화한다는 계획이다. 잡플래닛 관계자는 "커리어 크리에이터 크루는 잡플래닛이 Z세대의 목소리가 담긴 커리어 미디어로 새롭게 거듭나기 위해 기획한 프로그램"이라며 "대학생과 취준생이 실제로 궁금해하고 고민하는 이야기에 잡플래닛만의 데이터와 정보를 더해, 더 쉽고 재미있는 커리어 콘텐츠를 선보일 예정"이라고 밝혔다.

2026.08.19 14:57백봉삼 기자

망고부스트 "에이전트 시대 DPU·SW 결합…'AI 인프라계 애플' 도약"

인공지능(AI) 기술이 단순 추론을 넘어 스스로 판단하고 복잡한 과업을 수행하는 'AI 에이전트' 시대로 진입하면서, 폭발하는 데이터센터(DC) 워크로드를 감당하기 위한 인프라 혁신이 화두로 떠올랐다. 이에 국내 AI 시스템 반도체 스타트업 망고부스트는 이기종 하드웨어를 유기적으로 연결하는 고성능 '데이터처리장치(DPU)' 설계 기술과 추론 최적화부터 다루는 풀스택 소프트웨어 솔루션을 융합해 글로벌 AI 인프라 시장의 판도를 바꾸겠다는 출사표를 던졌다. 회사는 특정 하드웨어 벤더에 종속되지 않는 개방형 생태계와 개발자 친화적인 환경을 무기로 'AI 데이터센터계의 애플'로 도약한다는 포부다. 망고부스트는 2022년 김장우 서울대 교수가 설립한 AI 시스템 반도체 딥테크 기업이다. DPU 설계 원천기술과 인프라 최적화 소프트웨어를 아우르는 '풀스택(Full-stack) 솔루션'을 앞세워 글로벌 시장을 공략하고 있다. "단일 서버 한계 직면…유기적 연결 가속하는 DPU 필수" 망고부스트는 단일 GPU 서버 중심의 데이터 처리 방식이 이미 물리적, 비용적 한계에 직면했다고 진단한다. 서로 다른 GPU 모델과 원격 저장공간(스토리지), CPU 등을 묶어 하나의 거대한 유기적 시스템으로 동작하게 만드는 과정에서 심각한 데이터 통신 병목이 발생하기 때문이다. 이원석 망고부스트 전략기획팀 팀장은 "추론만 하던 시대에서 본격적인 AI 에이전트 시대가 열리며 처리해야 할 워크로드 단위가 비약적으로 커졌다"며 "동일 기종의 GPU 서버만으로는 전체 성능을 감당할 수 없어 이기종 장치들을 필연적으로 연결해야 하는데, 이때 발생하는 네트워크 오버헤드를 전담 가속하는 DPU가 차세대 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하고 있다"고 강조했다. 망고부스트의 DPU는 시장을 과점 중인 엔비디아의 '블루필드(BlueField)'와 대비되는 설계 철학을 지닌다. 이 팀장은 "엔비디아 DPU는 하드웨어 가속을 최소화하고 내부 CPU 중심으로 가동되는 반면, 망고부스트는 하드웨어 가속 비중을 극대화해 극한의 네트워크 성능 향상을 이끌어낸다"고 설명했다. 생태계의 확장성 측면에서도 궤를 달리한다. 이 팀장은 "엔비디아 DPU가 자사 GPU와 소프트웨어에 최적화된 폐쇄적 생태계에 갇혀 있다면, 우리는 특정 벤더에 종속되지 않는 '스위스' 같은 중립적 지위를 지향한다"며 "엔비디아와 AMD GPU는 물론 국내외 이기종 NPU, 다양한 네트워크 스위치 장비까지 완벽히 연결하는 개방형 솔루션을 제공한다"고 말했다. "시장 적기 대응 위해 FPGA 주력…차세대 승부처는 ASIC" 현재 망고부스트는 개발에만 수년이 소요되는 주문형 반도체(ASIC) 대신 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 기반 DPU 제품 공급에 주력하고 있다. 변화 무쌍한 AI 네트워크 표준에 즉각적으로 대응하기 위해서다. 한성철 망고부스트 HW개발 그룹장은 "AI 데이터센터용 네트워크 요구사항이 쉼 없이 변하는 상황에서, 하드웨어 구조를 유연하게 바꿀 수 있는 FPGA 제품이 신규 프로토콜을 가장 신속하게 지원할 수 있는 무기"라고 말했다. 비용 효율성에 대해서도 소신을 밝혔다. 한 그룹장은 "초기 매몰 비용 감안하면 대량 양산 전 적정 수량 단계에서는 FPGA가 훨씬 경제적이며, 전체 GPU 랙(Rack) 시스템 관점에서는 총소유비용(TCO) 절감 효과가 압도적"이라면서도 "데이터 전송량과 전력 효율 니즈가 극대화되는 시점에 맞춰 ASIC으로 승부하기 위해 철저하게 준비 단계를 거치고 있다"고 말했다. 실제로 보수적인 기준에서도 망고부스트의 솔루션은 동급 시스템 대비 약 30%의 TCO 절감 효과를 내는 것으로 파악됐다. 이러한 기술력은 대규모 투자와 글로벌 파트너십 확대로 이어지고 있다. 최근 AMD의 리사 수 최고경영자(CEO)가 직접 방문해 긴밀한 파트너십을 논의했으며, 해외 대형 하이퍼스케일러들과의 공동 솔루션 구축도 활발히 진행 중이다. 국내에서는 주요 K-클라우드 국책 사업 참여와 더불어 국산 NPU 기업들과의 시스템 연동을 강화하고 있다. 현재 누적 투자 유치액 1억 달러(약 1300억원)를 넘긴 상태로, 시리즈 B 펀딩 마무리도 눈앞에 뒀다. 미국 법인을 거점으로 글로벌 인재 확보에도 사활을 걸고 있다. 한 그룹장은 "단순히 DPU 반도체 부품이나 단품 소프트웨어를 파는 회사에 머물지 않겠다"며 "특정 하드웨어에 얽매이지 않고 모든 에코시스템을 유기적으로 엮어 최고 가성비의 시스템 최적화를 이끌어내는 리더, 즉 'AI 데이터센터계의 애플'로 도약할 것"이라고 포부를 밝혔다. '망고 LLM 부스트'로 추론 최적화…SDK로 DPU 문턱 낮춰 망고부스트는 AI 추론 소프트웨어 '망고 LLM 부스트'와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 앞세워 AI 인프라 영역을 넓히고 있다. DPU를 넘어 추론 최적화와 데이터 이동, AI 에이전트 라우팅까지 아우르는 SW 스택을 구축에 한창이다. 김창수 망고부스트 어드밴스드 AI 팀장은 망고 LLM 부스트가 가상거대언어모델(vLLM) 같은 일반 LLM 추론 프레임워크보다 넓은 범위를 다룬다고 강조했다. 기존 프레임워크가 GPU에서 LLM을 구동하는 데만 초점 맞춘다면, 망고 LLM 부스트는 여러 추론 작업을 관리하고 사용자 요청을 적절한 GPU로 보내는 기능까지 지원한다는 설명이다. 김 팀장은 AI 에이전트 시대에 망고 LLM 부스트 역할이 더 커질 것으로 봤다. 에이전트가 긴 대화와 복잡한 작업을 수행할수록 LLM이 앞서 계산한 내용을 임시 저장하는 'KV 캐시'도 덩달아 늘어나서다. 그는 "망고 LLM 부스트는 방대한 KV 캐시를 저장하고 재사용하거나, 필요한 GPU로 옮기는 과정을 관리한다"며 "한번 계산한 내용을 재활용하면 같은 연산을 반복하지 않아도 돼 추론 속도를 높일 수 있다"고 설명했다. 이어 "KV 캐시가 커져 GPU에 모두 보관하기 어려워지면 스토리지나 다른 GPU로 데이터를 옮겨야 한다"며 "이때 LLM 부스트가 캐시 저장 활용을 돕고, DPU가 실제 데이터 이동을 지원하는 양방향 구조로 작동한다"고 덧붙였다. 망고부스트는 SDK를 통해 DPU 사용 문턱도 낮추고 있다. 개발자가 DPU 구조나 복잡한 저수준 프로그래밍을 직접 익히지 않아도 주요 기능을 쓸 수 있도록 지원하는 방식이다. 김 팀장은 "DPU를 직접 프로그래밍하려면 새로운 개발 환경을 익혀야 해 부담이 크다"며 "개발자가 필요한 기능만 쉽게 가져다 쓸 수 있도록 만드는 것이 SDK 목표"라고 설명했다. 망고인퍼런스는 추론 환경에서 데이터 병목을 해결하는 DPU 부스트X(BoostX) 기술과 에이전트 운영체제(OS)를 효율화하는 'LLM 부스트'를 결합한 형태다. 개발자가 익숙한 API 형태로 AI 인프라 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원한다. 개발자와 스타트업 등은 HW 를 직접 제어하거나 복잡한 구현을 수행할 필요 없이 API 호출만으로 필요한 기능을 간편하게 활용할 수 있다. 망고인퍼런스는 올해 하반기 출시될 예정이다.

2026.08.19 14:57전화평 기자

몽고DB, 데이터 기반 AI 검색 개선…"에이전트 컨텍스트 정확도↑"

몽고DB가 데이터 검색과 에이전트 연결 기능을 아틀라스에 통합하며 인공지능(AI) 애플리케이션용 데이터 인프라 강화에 나섰다. 몽고BD는 '몽고DB 닷로컬 빌드 페스트'에서 아틀라스 오토메이티드 임베딩과 임베딩·리랭킹 응용프로그램 인터페이스(API), '보이지 코드 4', 스트림 프로세싱 벡터 서치 등을 공개했다고 19일 밝혔다. AI 코딩 도구와 아틀라스를 연결하는 완전 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버도 선보였다. 아틀라스 오토메이티드 임베딩은 보이지 AI 모델 기반으로 새로 입력된 문서를 자동으로 임베딩하고 검색 인덱스에 반영한다. 기존 문서가 변경되면 다시 임베딩하기 때문에 개발자가 별도 작업을 실행하거나 데이터 동기화 일정을 관리할 필요가 없다. 아틀라스 임베딩·리랭킹 API는 몽고DB 외부에서 구동되는 애플리케이션도 보이지 AI의 임베딩·리랭킹 모델을 이용할 수 있도록 단일 접점을 제공한다. 몽고DB에 따르면 보이지 AI 임베딩 모델은 검색 임베딩 벤치마크인 '알티이비'에서 1위를 기록하고 있다. 새로 공개된 '보이지 코드 4'는 코딩 에이전트 코드 검색에 특화된 모델이다. 일반 임베딩 모델보다 코드와 관련 정보를 정밀하게 연결하면서 검색 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 아틀라스 스트림 프로세싱 벡터 서치는 이동 중인 실시간 데이터에도 벡터 검색을 적용한다. 에이전트가 정적인 데이터뿐 아니라 몇 초 전에 발생한 이벤트까지 검색할 수 있어 현재 비즈니스 상황을 반영한 컨텍스트를 확보할 수 있다는 설명이다. 몽고DB는 AI 코딩 도구가 아틀라스의 실시간 운영 데이터에 직접 접근할 수 있도록 '아틀라스 매니지드 MCP 서버'도 공개했다. 개발자는 별도 인프라를 구축하지 않고 클로드 코드와 코덱스, 그록 빌드, 데빈을 아틀라스에 연결할 수 있다. 연결된 AI 도구는 몽고DB의 컬렉션과 인덱스를 조회하고 데이터를 질의·집계하거나 스키마를 점검할 수 있다. 권한이 부여된 경우에는 컬렉션을 생성하거나 인덱스를 관리하는 작업도 수행할 수 있다. 아틀라스 매니지드 MCP 서버는 아틀라스 내부에서 원격 서비스 형태로 실행된다. 기존 아틀라스 자격 증명과 접근 제어 체계를 그대로 활용해 관리자가 에이전트의 운영 데이터 접근 권한을 한곳에서 관리할 수 있다. 짐 샤프 몽고DB 최고기술책임자(CTO)는 "우리 제품은 처음부터 운영 플랫폼으로 설계됐다"며 "검색과 메모리가 동일한 실시간 데이터 상에서 작동하며 별도 동기화 없이 에이전트가 지금 벌어지고 있는 일에 즉각 대응할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 13:34김미정 기자

무신사, '테크 컨퍼런스' 열고 AI 성과 공유한다

무신사는 다음달 18일 서울 광진구 본다빈치뮤지엄에서 '무신사 패턴 '26 테크 컨퍼런스'를 열고 AI 성과를 공유한다. 이번 기술 컨퍼런스는 무신사 테크가 그동안 축적해온 ▲엔지니어링 역량과 ▲프로덕트 개발 경험 ▲기술적 성과를 외부 개발자 생태계와 공유하기 위해 기획된 행사다. 무신사는 이번 컨퍼런스의 슬로건을 'AI 기반의 실전 서비스 적용, 만드는 방법을 바꿔온 지난 1년'으로 정하고, AI 기술을 통해 커머스 서비스와 프로덕트 구축 방식을 혁신해온 성과를 선보인다. 행사는 오프닝 키노트를 시작으로 '아틀리에'와 '컬렉션'의 2개 트랙에 걸쳐 총 16개 세션으로 진행된다. 오프닝 키노트에서는 전준희 무신사 최고기술책임자(CTO)가 연사로 나서 무신사 테크의 기술 비전과 전략을 발표한다. 전준희 CTO는 단순한 AI 시연을 넘어 실제 서비스에 AI를 적용해 온 실전 노하우를 공유한다. AI 개발이 빨라지면서 발생하는 '신뢰성 검증'과 '맥락 이해' 문제를 어떻게 해결했는지 구체적인 해법을 제시할 예정이다. 이어지는 트랙 발표에서는 ▲디자인부터 ▲서버 ▲데이터 처리 ▲기반 인프라까지 서비스 개발 전 과정에 AI를 적용한 사례가 공유된다. 시스템 기술을 다루는 아틀리에 트랙에서는 파편화된 시스템 구조를 하나로 연결한 기술 지도 '스타맵'과 대규모 트래픽에도 안정적인 통합 데이터 처리 플랫폼 사례를 공개한다. 이와 함께 사용자 접속 흐름 기반의 오류 자동 검증 체계, AI를 활용한 거대 시스템의 효율적 구조 분할 등 서비스 안정성을 높인 실전 노하우를 공유한다. 실무 적용 중심의 컬렉션 트랙에서는 AI 도입에 따른 개발 생산성 변화와 업무 프로세스 혁신 사례를 소개한다. ▲엔지니어링 리더십의 역할 변화를 포함해 ▲AI 기반 재고 플랫폼 설계 ▲디자인 시스템 연동 자동 코드 생성 ▲데이터 아키텍처 최적화 ▲개발 리드타임 단축 등 무신사의 핵심 기술 리더와 개발진이 직접 연사로 참여해 실무 경험을 전달한다. 이번 컨퍼런스는 개발자 및 프로덕트 실무자라면 누구나 무료로 참여할 수 있다. 참가 신청은 이날부터 컨퍼런스 공식 홈페이지에서 진행되며, 추첨을 통해 최종 참가자를 선정할 예정이다. 무신사 관계자는 "이번 무신사 패턴 '26 테크 컨퍼런스는 패션 버티컬 플랫폼 업계 최초로 개최하는 단독 행사"라며 "이론이나 가능성에 그치지 않고 실제 실무 프로젝트에 AI를 적용하며 얻은 구체적인 성과와 노하우를 나누는 자리가 될 것"이라고 말했다.

2026.08.19 11:20박서린 기자

뉴플로이, 온디바이스 AI 문서 OCR 서비스 '뉴플로이 AI' 출시

뉴플로이가 온디바이스 AI 모델 기반의 문서 광학문자인식(OCR) 소프트웨어 '뉴플로이 AI'를 무료 제공한다. 19일 회사에 따르면, 뉴플로이 AI는 PDF와 스캔 문서의 글자, 표, 레이아웃을 인식해 내용 전체를 데이터 형태로 구조화한다. 단순 텍스트 인식에 그치지 않고 문서 레이아웃 분석, 표 구조 및 셀 단위 텍스트 인식, 표 내 데이터의 연관 관계 분석까지 가능하다. 아울러 수식은 이공계 논문 작성 표준인 라텍(LaTeX) 형식으로 변환해 인식하며 한영 번역 기능도 함께 제공된다. 특히 뉴플로이가 자체 개발한 온디바이스 AI 모델은 사용자의 디바이스 내에서 문서 데이터 처리·저장 등 전 과정을 수행하며 파일은 외부 서버로 전송되지 않는다. 이에 보안 정책상 클라우드·온라인 등 외부 서비스에 업로드가 어려운 사내 자료나 개인정보 포함된 문서도 유출 우려 없이 처리할 수 있다. 뉴플로이는 문서 레이아웃 분석, 한국어·영어 OCR, 표 구조 분석 등 역할별로 특화된 소형 AI 모델을 결합하는 방식을 적용했다. 사용자는 필요한 모델만 선택·실행할 수 있기에 고성능 GPU 없이 일반 PC의 CPU만으로 문서 작업이 가능하다. 뉴플로이 AI는 개인·기업 고객 구분 없이 무료로 제공되며, 연내 맥OS 프로그램을 비롯해 다양한 AI 모델을 순차적으로 선보일 예정이다. 사용자는 뉴플로이 앱 설치 후 필요한 기능의 AI 모델만 선택해 사용할 수 있다. 김진용 뉴플로이 대표는 “뉴플로이 AI는 고성능 GPU 없이도 누구나 자신의 PC에서 다양한 온디바이스 AI 모델을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표”라며 “문서 OCR은 그 첫 번째 모델로, 앞으로도 사용자가 자신의 디바이스에서 동작하는 AI를 직접 구성할 수 있도록 관련 모델을 계속 개발해 제공하겠다”고 약속했다.

2026.08.19 10:35백봉삼 기자

엔코아-한화시스템, 제조 AI 전환 맞손…산업 특화 플랫폼 구축

엔코아가 한화시스템과 손잡고 인공지능(AI)·데이터 솔루션과 제조 산업 전문 역량 결집에 나선다. 엔코아는 한화시스템과 제조 분야 AI 전환(AX) 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 한화시스템의 제조 산업 전문성과 독자적 AI 기술력에 엔코아의 데이터 거버넌스 역량을 결합하는 것이 목표다. 특히 한화시스템의 제조 온톨로지 전문성과 자동화 기술, 엔코아의 온톨로지 구축 경험을 융합해 산업 특화 AI 서비스 공동 개발 및 전략적 기술 협력 체계를 구축할 방침이다. 양사는 이번 협약으로 ▲제조 AX 사업의 온톨로지 기반 지식체계 설계·구축 ▲지식 그래프 기반 서비스 구현 ▲AI 활용을 위한 데이터 거버넌스 체계 수립 ▲엔코아의 AI 레디 데이터 솔루션을 활용한 플랫폼 구축 ▲AX 사업 공동 발굴·수행을 위해 상호 협력한다. 엔코아는 AI·데이터 기업으로서 최근 기업 AI 활용 극대화를 위한 AI 레디 데이터 전략과 관련 솔루션을 제시하고 있다. 올 하반기에는 AI 레디 데이터 플랫폼을 출시할 계획이다. 회사는 국내 다양한 도메인의 복잡한 레거시 데이터에 대한 경험과 데이터 거버넌스, 온톨로지, 지식그래프 활용, AX 지원 솔루션 등 다각도의 전문성을 기반으로 관련 시장과 파트너 생태계를 확장 중이다. 김주민 엔코아 대표는 "이번 협약으로 그동안 축적해온 데이터 거버넌스와 온톨로지 및 AI 레디 데이터 기술 역량을 활용해 산업 현장 데이터를 AI 활용에 적합한 형태로 연결·구조화하는 프로젝트를 본격 수행하게 된다"며 "한화시스템과 협력해 제조 산업 AX를 가속하고 실질적인 사업 성과로 이어지는 혁신 사례를 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 김윤수 한화시스템 밸류 크리에이션 사업부장은 "복잡한 기술 정보와 방대한 데이터가 지속적으로 축적되는 제조 산업은 독자적인 AI 모델링과 데이터 구조화 기술이 필수적"이라며 "우리의 산업 AX 역량과 엔코아의 AI·데이터 솔루션 기술을 결합해 현장에 실질적으로 적용 가능한 업무 혁신과 신규 사업 기회를 지속 창출해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 10:06한정호 기자

삼성전자, 광주에 2400억원 규모 냉난방공조 생산라인 구축

삼성전자가 가파르게 성장하는 글로벌 냉난방공조(HVAC) 시장을 공략하기 위해 광주사업장에 대규모 생산 인프라를 구축한다. 삼성전자는 약 2400억원을 투입해 전남광주통합특별시 북구 광주사업장 제3캠퍼스에 연면적 2만1800㎡(약 6600평, 축구장 3개 규모)의 공조 제품 생산라인을 건립한다고 19일 밝혔다. 삼성전자와 플랙트그룹코리아, 전남광주통합특별시는 이날 광주청사에서 투자협약을 체결했다. 이번 투자는 1989년 광주사업장(당시 광주전자) 설립 이후 37년 만에 단행되는 대규모 생산시설 투자다. 그동안 광주사업장은 비스포크 인공지능(AI) 가전 생산과 정밀금형개발센터 운영 등을 통해 제조 경쟁력을 다져왔으며, 이번 투자를 통해 AI 가전과 공조 시스템을 아우르는 글로벌 핵심 제조 거점으로 거듭난다. 2028년 초 가동을 목표로 하는 신규 라인은 지난해 삼성전자가 인수한 글로벌 공조 기업 플랙트그룹의 15번째 글로벌 생산시설이다. 이곳에서는 AI 데이터센터 액체 냉각 시스템의 핵심 장비인 냉각수 분배장치(CDU) 등을 생산한다. CDU는 칠러와 서버를 직접 냉각하는 콜드 플레이트 사이에서 냉각수의 압력과 온도를 제어하는 장비다. 최근 고성능 AI 서버 확대로 급증하는 액체 냉각 수요에 맞춰 삼성전자는 CDU에 높은 전력 효율, 이중화 설계, 이상 감지 기술 등을 탑재했다. 이와 함께 데이터센터용 팬 월 유닛(FWU), 컴퓨터룸 공기 처리 장치(CRAH), 대형 건축물용 공기조화기(AHU) 등도 함께 양산될 계획이다. 삼성전자는 플랙트그룹의 중앙공조 인프라에 자사의 기업 간 거래(B2B) 통합 제어 플랫폼인 '스마트싱스 프로'와 빌딩 통합 솔루션(b.IoT)을 결합해 스마트빌딩 및 에너지 관리 시장을 공략하고, 2030년까지 글로벌 HVAC 선도 기업으로 도약하겠다는 목표다. 협약식에는 민형배 전남광주통합특별시장, 김철기 삼성전자 DA사업부장(부사장), 임성택 플랙트그룹코리아 대표(DA사업부 HVAC사업팀장) 등이 참석했다. 김철기 DA사업부장은 "미래 성장동력인 HVAC 사업을 빠르게 확대해 글로벌 시장에서 선도 기업으로 발돋움하겠다"며 "광주 생산라인 구축은 사업 경쟁력을 확보하는 중요한 기반이 될 것"이라고 말했다.

2026.08.19 10:01진운용 기자

감과 인맥 통하던 부동산·건설시장…데이터 기업들이 판 흔든다

부동산과 건설업은 오랫동안 '정보'가 경쟁력인 시장이었다. 문제는 필요한 정보가 누구에게나 같은 수준으로 열려 있지 않았다는 점이다. 거래와 개발 정보는 업계 관계자 사이에서 먼저 돌고, 실제 건물의 임대료와 공실 현황은 현장을 확인해야 알 수 있다. 건설 프로젝트 역시 어떤 업체가 어느 현장에서 어떤 공사를 수행했는지 일일이 확인해야 하는 경우가 대부분이다. 최근 이런 정보비대칭을 데이터와 IT로 풀려는 기업들이 등장하고 있다. 접근법은 제각각 갈린다. 코어비트는 상업용 부동산 시장의 거래와 개발 정보를 취재·분석하고, 산군은 건설기업과 현장, 협력사, 자재·조달 정보를 데이터로 연결한다. 알스퀘어의 'RA(Rsquare Analytics)'는 개별 상업용 부동산의 데이터를 수집해 비교·분석한다. 정리하면 코어비트는 '시장'을, 산군은 '건설 실행'을, RA는 '자산'을 읽는다. 뉴스에서 데이터로…흩어진 시장 정보를 연결한다 코어비트가 겨냥한 것은 상업용 부동산 시장에서 발생하는 정보의 단절이다. 오피스와 물류센터, 데이터센터, 호텔, 주거 등에서 발생하는 개발과 프로젝트파이낸싱(PF), 투자, 매매 정보를 취재하고 분석한다. InfoHub에서는 Deal, Market, 개발·PF, People 등의 정보를 다루고, CoreInsight를 통해 개별 뉴스 이면의 자금 흐름과 사업 구조를 해석한다. 나아가 CoreData는 거래와 개발 프로젝트를 지도와 데이터로 연결한다. 단순히 '어떤 건물이 얼마에 거래됐다'는 사실에서 끝내지 않는 셈이다. 누가 사고팔았는지, 어떤 개발과 금융 구조가 얽혀 있는지, 해당 자산이 과거에는 어떻게 거래됐는지를 연결하면 하나의 뉴스가 시장의 흐름을 읽는 데이터가 된다. 건물이 지어지는 순간까지…건설 공급망도 데이터화 산군은 시선을 건물이 만들어지는 과정으로 옮긴다. '산업의역군'과 '산군클라우드'를 통해 건설기업과 현장, 수주, 면허, 실적, 신용, 협력사, 자재 등의 정보를 연결한다. 산군의 김태환 대표는 대형 건설사에서 구매·조달 업무를 담당하며 겪은 정보비대칭을 사업의 출발점으로 삼았다. '프로젝트마다 적합한 협력업체를 찾고 실적과 신용을 일일이 검토해야 했던 건설산업의 업무 방식을, 데이터 기반으로 바꾸겠다'는 것이다. 산군클라우드는 여기에 AI를 접목한다. 공종과 지역, 실적, 기업 규모, 신용·재무 정보 등을 활용한 협력사 추천부터 기업 리스크 분석, 건설자재 수요예측, 가격 적정성 관리, 영업현장 추천, 계약관리 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 시장 전체가 아닌 개별 자산으로…알스퀘어 RA의 접근 알스퀘어 RA가 초점을 맞춘 지점은 다르다. 시장의 흐름이나 건설 현장이 아니라, 개별 '자산'으로 카메라를 당긴다. 상업용 부동산을 검토할 때 공공데이터만으로는 실제 상황을 모두 파악하기 어렵다. 같은 지역에 있는 비슷한 건물이라도 임대료와 공실, 입주기업 등에 따라 자산의 경쟁력은 달라진다. RA는 알스퀘어가 직접 현장을 조사해 축적한 민간 데이터와 정부 공개 데이터를 결합한다. 실제 임대료와 공실, 층별 임차인, 스태킹플랜 등 현장에서 확보한 정보에 거래, 등기, 인허가 등의 데이터를 더해 지도 기반으로 탐색하고 비교할 수 있도록 했다. 코어비트가 여러 사건을 연결해 '시장이 왜 움직이고 있는가'를 읽는 데 강점이 있다면, RA는 '그래서 이 건물은 어떤 상태인가'를 구체적으로 들여다보는 데 초점을 맞춘다. 자산운용사와 금융기관, PM·FM사, 시행·건설사 등이 실제 투자와 임대, 자산관리 과정에서 활용할 수 있는 업무용 데이터에 가깝다. 세 기업이 다루는 데이터는 다르지만 방향은 같다. 사람의 기억과 관계, 개별 문서에 흩어져 있던 정보를 모으고 검증해 실제 의사결정에 사용할 수 있는 형태로 바꾸는 것이다. 박종열 건국대학교 미래지식교육원 교수는 "부동산과 건설산업의 디지털 전환도 결국 여기에서 출발한다"면서 "AI가 답을 내놓으려면 먼저 신뢰할 만한 데이터가 있어야 한다. 코어비트의 취재·시장 데이터, 산군의 건설기업·현장 데이터, RA의 현장 기반 자산 데이터가 각기 다른 층위에서 그 답을 뒷받침한다"고 설명했다 . 비공개 거래조건이나 현장에서만 파악할 수 있는 정보는 여전히 존재한다. 다만 과거 일부 전문가의 경험과 네트워크에 의존했던 시장이 조금씩 검색하고 비교하고 검증할 수 있는 시장으로 움직이고 있다는 점은 분명하다는 게 전문가들의 공통된 시각이다. 예전에는 누구에게 물어보느냐가 경쟁력이었다면, 이제는 얼마나 정확한 데이터를 검색하고, 비교하고, 검증할 수 있느냐가 경쟁력이 되는 시장으로 무게중심이 옮겨가고 있다.

2026.08.19 10:00백봉삼 기자

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