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[현장] 몽고DB "데이터 구조 재설계 필요…韓 제조·금융·공공시장 공략"

"우리는 한국 기업 인공지능(AI) 전환을 뒷받침하는 데이터 플랫폼 사업을 확대할 것입니다. 기존 시스템 기술 부채와 복잡한 데이터 구조를 줄이는 동시에 제조·금융 등 산업별 AI 활용을 늘릴 것입니다. 파트너 생태계와 공공시장까지 사업 영역을 넓힐 준비도 마쳤습니다." 장정욱 몽고DB코리아 지사장은 1일 서울 삼성동 파르나스에서 열린 '몽고DB닷로컬 서울'에서 국내 시장 전략을 이같이 밝혔다. 기업 데이터 환경을 현대화하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축하는 것을 핵심 사업 축으로 제시했다. 장 지사장은 기업이 오랜 기간 누적한 기술 부채와 복잡한 시스템 구조를 줄이는 데 집중한다고 강조했다. 데이터 기반을 유연하게 재구성해 새로운 디지털 서비스나 AI 기술을 기존 업무에 더 빠르게 적용할 수 있는 환경을 마련한다는 구상이다. 그는 AI 분야에서는 실제 운영 환경에서 사용할 수 있는 데이터 플랫폼 구축에 무게를 뒀다고 밝혔다. 몽고DB는 데이터베이스(DB) 중심으로 기업 데이터를 AI 애플리케이션과 에이전트에 연결해 실질적인 사업 성과로 이어지도록 지원할 계획이다. 장 지사장은 국내 제조업을 몽고DB의 주요 공략 분야로 꼽았다. 제조 현장에서 설비와 센서로부터 실시간으로 발생하는 운영 데이터를 생산·물류 시스템과 연결하고 이를 AI로 분석해 공정 상황을 파악하거나 이상을 예측·대응하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 그는 "특히 한국 제조업의 근간인 중소·중견기업은 AI 도입이 아직 초기 단계인 만큼 기존 레거시 시스템을 현대화하는 작업이 우선돼야 한다"며 "기존 시스템을 보다 유연하고 확장 가능한 구조로 전환하도록 지원하고 이후 AI 활용까지 이어지도록 돕는 것을 제조업 전략의 핵심 축으로 뒀다"고 강조했다. 장 지사장은 금융권에서도 데이터 보안과 규제 요건을 고려한 AI 적용을 확대할 것이라고 전략을 밝혔다. 금융사가 기존 온프레미스 환경을 유지하면서 데이터를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 이상거래탐지와 문서 인텔리전스, AI 어시스턴트 등으로 활용 범위를 단계적으로 넓힐 계획이다. 그는 디지털 네이티브 기업을 대상으로 개인화와 추천, 검색 등 실시간 서비스 개선 수요를 공략한다고 밝혔다. 정형·비정형 데이터를 함께 처리하면서 이용자 행동과 서비스 상황을 실시간으로 파악해 애플리케이션에 반영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 장 지사장은 AI 확산에 따라 기업 데이터 아키텍처 자체를 재설계하려는 움직임이 커질 것으로 내다봤다. 특정 인프라나 클라우드에 종속되지 않는 유연성과 확장성, 보안성을 확보하면서 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 만드는 데이터 계층 중요성이 높아지고 있다고 판단했다. 그는 산업별 AI 사업 확대를 위해 국내 파트너 생태계도 강화한다고 밝혔다. 데이터 플랫폼만으로 애플리케이션을 완성하기 어려운 만큼 산업과 고객 업무를 이해하는 파트너와 협력할 방침이다. 실제 구축부터 실제 서비스 적용까지 지원하기 위한 전략적 파트너십 프로그램을 추진하고 있다. 그는 공공시장 공략을 위한 준비까지 마쳤다고 밝혔다. 실제 몽고DB는 최근 공공기관이 자사 제품을 도입할 수 있도록 조달 절차를 마치고 나라장터에 제품 등록을 완료했다. 그는 "국내 민간 기업뿐 아니라 기관까지 데이터 현대화·AI 사업서 우리 제품을 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 아틀라스에 에이전트·검색 통합…관리형 MCP 서버 정식 출시 이날 몽고DB는 행사 기조연설에서 '몽고DB 아틀라스 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버'를 정식 출시 소식을 알리고, '아틀라스 임베딩·리랭킹 API'를 공개했다. 관리형 MCP 서버는 기존 로컬 MCP 서버 기능을 몽고DB 아틀라스가 직접 호스팅하는 서비스로 확장한 것이 핵심이다. 이날 발표를 맡은 프랭크 리우 몽고DB 프로덕트 매니저는 "아틀라스 관리형 MCP 서버를 이용하면 개발자가 별도 MCP 서버를 직접 구축하고 배포할 필요가 없다"며 "챗GPT와 클로드, 커서 등 MCP를 지원하는 AI 도구를 아틀라스에 연결해 자연어로 데이터와 DB 운영 환경을 함께 다룰 수 있다"고 강조했다. 리우 매니저는 MCP 서버 지원 범위도 데이터 조회에 그치지 않는다고 강조했다. AI 에이전트는 몽고DB 컬렉션을 조회하고 스키마를 파악하거나 인덱스까지 관리할 수 있다. 아틀라스 클러스터 생성과 설정, 사용자 접근 권한 관리, 성능 확인 등 제어 영역까지 같은 자연어 인터페이스로 수행할 수 있다. 그는 MCP 서버에 보안 기능도 소개했다. 이 시스템 보안에는 사용자 위임 방식 인증 구조가 적용됐다. 사용자는 오어스(OAuth)를 통해 자신의 권한 범위 안에서만 AI 에이전트가 시스템에 접근하도록 설정할 수 있다. 읽기 전용 권한을 부여하면 에이전트 역시 쓰기 작업을 수행할 수 없다. 헤드리스 환경과 멀티에이전트 워크로드를 위한 서비스 계정도 지원한다. 사람이나 에이전트가 수행한 작업은 특정 사용자 또는 에이전트에 연결해 로그로 기록한다. 이를 통해 AI 에이전트가 실제 DB 운영에 참여하더라도 누가 어떤 작업을 수행했는지 추적하고 감사할 수 있도록 지원한다. 이날 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄은 새로 출시된 아틀라스 임베딩·리랭킹 API을 소개했다. 아틀라스 임베딩은 몽고DB 데이터에 AI 검색용 벡터를 만들기 위해 외부 시스템을 별도 연결하지 않고 아틀라스 안에서 임베딩 모델을 직접 사용할 수 있게 지원하는 기능이다. DB와 벡터 검색 계층, 모델 제공업체를 각각 관리하던 구조를 하나의 플랫폼으로 통합하는 셈이다. 셤 총괄은 "기존에 보이지 모델을 직접 호출하던 개발자는 URL과 API 키를 변경하는 방식으로 아틀라스로 옮길 수 있다"며 "토큰화 방식과 소프트웨어개발키트(SDK), 모델 이름은 그대로 유지할 수 있어 전체 개발 스택을 다시 구축하지 않아도 된다"고 강조했다. 몽고DB는 검색 모델 제품군도 확대했다. 범용 텍스트 임베딩 모델 '보이지 4'는 일반 텍스트를 임베딩으로 변환하며 '보이지 멀티모달 3.5'는 텍스트와 이미지가 섞인 데이터까지 벡터화한다. '리랭크 2.5'는 검색 결과를 다시 정렬해 검색 정확도와 관련성을 높이는 역할을 한다. 특히 보이지 4는 크기가 다른 모델이 동일한 임베딩 공간을 공유할 수 있도록 설계됐다. 몽고DB는 이를 통해 비용과 지연시간을 낮추면서 검색 정확도를 높일 수 있다고 설명했다. 셤 총괄은 "우리는 관리형 MCP 서버와 검색 기술을 결합해 AI 에이전트 개발부터 데이터 접근과 운영, 검색까지 아틀라스에서 처리할 수 있는 구조를 확대할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 16:10김미정 기자

몽고DB가 제시한 AI 시대 데이터 관리 전략은?

몽고DB가 국내 개발자와 기업 고객을 대상으로 인공지능(AI) 시대 데이터 플랫폼 전략과 주요 기술을 공유하는 자리를 마련했다. 몽고DB는 1일 서울 삼성동 파르나스에서 연례행사 '몽고DB닷로컬 서울'을 개최했다고 밝혔다. 이 행사는 전 세계 개발자와 업계 전문가가 최신 기술과 고객 혁신 사례를 공유하는 자리다. 올해 서울을 비롯해 뭄바이와 리야드, 뉴욕, 런던 등에서 열린다. 이번 행사에서는 AI 에이전트를 위한 지능형 데이터 플랫폼 비전과 최신 기능이 소개됐다. 고객 혁신 사례와 기술 세션, 라이브 데모도 진행됐다. 기조연설에는 장정욱 몽고DB 코리아 지사장과 프랭크 리우 몽고DB 보이지AI 리서치 매니저, 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄 디렉터가 참여했다. 이들은 AI 시대 데이터 플랫폼에 대한 몽고DB의 비전과 최신 AI·제품 관련 내용을 공유했다. 몽고DB는 기업이 AI 서비스를 실제 운영 환경으로 확대하려면 실시간 성능과 벡터 검색·임베딩 등 AI 기능을 데이터 플랫폼과 결합해야 한다고 강조했다. 기업용 거버넌스와 보안을 갖추고 퍼블릭 클라우드부터 프라이빗 데이터센터와 하이브리드 환경까지 지원하는 아키텍처도 필요하다고 주장했다. 행사에서는 국내 기업의 몽고DB 활용 사례도 공개됐다. BC카드와 스트라드비전, CJ ENM, 뤼튼테크놀로지스, 한전KDN 등이 몽고DB를 기반으로 구현한 사례를 발표했다. LG유플러스는 상담원 지원 AI 서비스 '상담 어드바이저' 고도화 과정에서 몽고DB 벡터 서치를 도입했다. 벡터 데이터와 운영 데이터를 단일 시스템에서 관리해 리소스 효율을 30% 높이고 통화당 평균 처리 시간을 7% 단축했다고 밝혔다. BC카드는 페이북 내 AI 핫딜 서비스 '잇플'을 몽고DB 아틀라스로 전환해 하이브리드 검색과 실시간 집계 환경을 구축했다. 한전KDN은 대규모 전력 계량 데이터를 처리하는 계량데이터관리시스템에 몽고DB 샤딩을 적용해 수천만 단위의 전력 데이터를 운영하고 있다고 설명했다. 쏘카는 숙박 예약 서비스 '쏘카스테이'에 몽고DB 서치를 도입해 텍스트 검색과 필터링, 랭킹을 결합한 검색 환경을 구현했다. 뤼튼은 월간 활성 사용자 700만명 넘는 AI 캐릭터 챗 서비스 '크랙'의 검색 기능을 몽고DB로 일원화했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장은 "현재 한국 산업 전반적으로 기업들이 AI를 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 맞닥뜨리는 벽은 대부분 데이터 레이어"라며 "AI 애플리케이션은 실시간 데이터에 효율적으로 접근하고 처리할 수 있어야 하며, 이를 행동 기반으로 삼지 못한다면 성공하기 어렵다"고 밝혔다.

2026.09.01 14:30김미정 기자

[현장] IBM "성공적인 AI 도입, 모델 넘어 데이터·보안·인프라까지 통합해야"

"기업에서 인공지능(AI)을 성공적으로 활용하기 위해서는 쏟아지는 AI를 어떻게 잘 운영할 것인가가 중요합니다. 기업이 AI를 활용해 실질적인 성과를 내려면 앞단에 보이는 대규모 언어모델(LLM)뿐 아니라 개발 생산성, 최신 데이터, 운영 자동화, 비용, 보안과 권한 관리 등 여러 기반을 함께 갖춰야 합니다." 1일 한국IBM CTO 이지은 전무는 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026'에서 기업이 AI를 성공적으로 활용하기 위한 IBM의 주요 서비스와 전략을 소개했다. IBM AI 서밋 코리아 2026은 '엔터프라이즈 AI 경쟁에서 앞서가기'를 주제로 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하기 위한 기술과 전략을 제시했다. 행사장에는 개발부터 데이터, 운영, 보안, 미래 컴퓨팅까지 기업 AI의 전 과정을 연결한 부스가 마련됐다. 전시장 입구에는 AI가 애플리케이션 개발 계획을 설계하고, 실시간으로 바뀌는 재고 데이터를 분석하며, 복잡한 IT 환경의 취약점과 권한을 관리하는 시연 화면이 이어졌다. 전시장 한편에는 극저온 냉각 장치와 양자 프로세서 구조를 소개하는 양자 컴퓨팅 전시도 마련됐다. 가장 먼저 소개된 기술은 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 파트너 "IBM 밥"이다. IBM 밥은 개발자의 코드 작성을 보조하는 도구를 넘어 요구사항 분석, 설계, 코드 생성, 테스트, 배포, 운영에 이르는 개발 전 과정을 지원하는 솔루션이다. 현장 시연에서는 사용자가 고객 지원 AI 에이전트 개발을 요청하자 IBM 밥은 코드 생성에 앞서 요구사항을 분석한 뒤 애플리케이션 아키텍처와 핵심 구성요소, 개발 화면, 주요 업무 프로세스 등을 담은 계획을 제시했다. 이후 사용자가 계획을 검토하고 승인한 뒤에야 실제 코드 생성 단계로 넘어갔다. 이 전무는 "이러한 방식이 AI가 임의로 코드를 생성하는 데서 발생할 수 있는 위험을 줄이는 동시에, 기업의 개발 표준과 거버넌스를 유지하는 데 도움이 된다"며 "IBM 밥은 코드 생성 외에도 보안 탐지와 기존 애플리케이션 현대화 기능을 제공한다"고 설명했다. AI 사용량과 비용을 확인하는 대시보드도 함께 선보였다. 기업은 팀이나 개인 단위로 토큰 사용량과 비용을 파악할 수 있으며, 이를 통해 AI 서비스 이용 비용을 예측하고 통제할 수 있다. 관람객이 직접 IBM 밥을 체험해볼 수 있는 공간도 마련됐다. IBM은 AI 서비스의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 최신성과 실시간성을 갖춘 데이터를 필요한 때 활용할 수 있어야 한다고 강조했다. 이를 위한 'AI 레디 데이터' 관련 솔루션으로 IBM 컨플루언트와 왓슨X 데이터도 소개했다. 전자상거래 환경을 가정해 진행한 시연에서는 주문이 들어올 때마다 재고 수량이 바뀌는 상황에서 여러 시스템에 흩어진 데이터를 실시간으로 통합·저장하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 최신 재고 현황과 이상 징후를 확인하는 과정을 선보였다. 데모 화면에서는 데이터와 연결되지 않은 AI 에이전트가 일반적인 답변을 내놓는 반면, 실시간으로 통합된 데이터에 연결된 에이전트는 실제 재고 수량 변화를 반영한 답변을 제시했다. 담당자가 수시로 데이터를 조회하지 않아도 에이전트가 데이터 흐름을 살피고 이상 감지 여부를 자동으로 확인하는 과정도 소개됐다. 이지은 전무는 "AI 서비스를 잘하기 위한 기반은 데이터"라며 "특히 최신성과 실시간성을 갖춘 데이터를 준비하는 것이 중요하다"고 말했다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊이 들어올수록 운영 환경은 더욱 복잡해지고 보안 위협도 커진다. IBM은 이에 대응하기 위한 기술로 'IBM 콘서트'와 '하시코프'를 제시했다. IBM 콘서트는 애플리케이션, 인프라, 보안 영역에 흩어진 운영 데이터를 모아 가시성을 제공하는 플랫폼이다. 현장에서는 애플리케이션의 취약점을 실시간으로 파악하고, 관련 인프라와 보안 정보를 연결해 문제의 원인을 추적하는 기능이 시연됐다. 시스템은 분석 결과를 바탕으로 대응 방안도 권고한다. 워크로드의 비정상 상태를 탐지하고, 필요할 경우 인프라 사양 변경을 지원하는 기능도 소개됐다. 운영자가 단순히 장애나 취약점의 발생 여부만 확인하는 것이 아니라, 문제의 원인과 대응 방향까지 함께 살필 수 있도록 돕는다는 설명이다. AI 에이전트 시대의 권한 관리 중요성도 강조됐다. 사람이 사용하는 애플리케이션보다 빠르게, 더 많은 시스템과 데이터에 접근할 수 있는 AI 에이전트가 늘어날수록 민감 정보와 자격증명을 안전하게 관리해야 하기 때문이다. IBM은 하시코프 볼트를 활용해 사용자와 AI 에이전트의 신원 및 권한을 확인하고, 필요한 범위에서만 임시 자격증명을 발급하는 방식을 소개했다. 사용자가 로그인한 뒤 자신에게 부여된 권한 안에서만 AI 에이전트를 통해 데이터베이스나 API에 접근할 수 있도록 하는 구조다. 권한이 없는 사용자의 요청은 차단한다. IBM은 하시코프 볼트가 AI 에이전트 환경뿐 아니라 개발 환경과 하이브리드 클라우드 환경에서 민감 정보와 자격증명을 관리하고 자동화하는 데에도 활용될 수 있다고 설명했다. 차기 AI 인프라 경쟁을 위한 로드맵 기술로 양자 컴퓨팅도 소개됐다. 한국IBM 표창희 상무는 AI 모델 고도화와 산업 현장의 복잡한 문제 해결 수요가 커지면서 기존 고성능컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU)만으로 처리하기 어려운 연산 과제가 늘고 있다고 설명했다. 양자 컴퓨터는 복잡한 최적화, 신소재 및 신약 개발을 위한 분자 시뮬레이션, 금융 모델링 등에서 기존 컴퓨팅의 한계를 보완할 수 있는 차세대 연산 자원으로 주목받고 있다는 설명이다. 다만 양자 컴퓨터가 AI 인프라를 대체한다는 의미는 아니다. 표 상무는 양자처리장치(QPU)를 슈퍼컴퓨터, GPU 등 기존 컴퓨팅 자원과 결합해 활용하는 "양자 중심 슈퍼컴퓨팅"을 미래 방향으로 제시했다. AI와 HPC, 양자 컴퓨팅이 각각 강점을 지닌 연산을 분담하는 하이브리드 구조가 핵심이라는 것이다. 표 상무는 "양자 컴퓨팅은 기존 슈퍼컴퓨터나 GPU를 대체하는 기술이 아니라, 각 컴퓨팅 자원의 강점을 결합해 복잡한 문제를 푸는 하이브리드 컴퓨팅의 한 축"이라며 "일본 이화학연구소(리켄)의 슈퍼컴퓨터 '후가쿠'와 양자 컴퓨터 연계 사례는 이러한 활용 가능성을 보여준다"고 말했다. 이어 "국내에서도 오는 11월 양자 컴퓨팅 서비스를 선보일 예정"이라며 "국내 기업과 연구기관이 양자 컴퓨팅 자원에 접근하고, AI·고성능컴퓨팅(HPC)과 결합한 하이브리드 워크로드를 검증할 수 있도록 지원할 계획"이라고 덧붙였다. 이지은 전무는 "기업 AI의 성공은 단순히 좋은 모델을 도입하는 데서 끝나지 않는다"며 "개발 생산성을 높이고, 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 연결하며, 복잡한 운영 환경과 비용, 보안, 권한을 함께 관리할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업 고객이 AI를 실제 업무에 적용하고 지속 가능한 성과로 확장할 수 있도록 전 과정에 필요한 기술과 서비스를 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:24남혁우 기자

투라인클라우드, 산업 특화 AX 박차…물리 AI·MSA 결합

투라인클라우드가 물리 기반 인공지능(AI) 기술 기업과 손잡고 산업 현장 AI 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 AI 기술과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반 클라우드 기술을 결합해 특화 서비스를 개발한다는 목표다. 투라인클라우드는 지난 달 31일 양재 본사에서 PIKAI와 산업 현장 AX 및 신규 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 협약은 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술과 투라인클라우드의 MSA 기반 AX 역량을 결합해 산업 현장 AI 활용을 확대하고 양사 기술을 기반으로 새로운 사업 기회를 발굴하고자 마련됐다. 양사는 이번 협약을 통해 단기적으로 투라인클라우드의 고객 네트워크를 기반으로 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술을 소개하고 실제 산업 현장을 대상으로 개념검증(PoC)을 공동 추진할 계획이다. PIKAI는 PoC 수행에 필요한 AI 엣지 박스와 기술 지원, 데모 및 엔지니어링 역량을 제공한다. 투라인클라우드는 고객사 발굴과 기술 적용 기회 확대를 담당한다. 양사는 PoC 결과와 시장 수요를 바탕으로 향후 PIKAI 기술의 사업 적용 범위를 단계적으로 확대할 예정이다. 중장기적으로는 산업 현장에서 생성되는 데이터를 활용한 공동 SaaS 사업 모델 구축을 추진한다. PIKAI가 산업 현장에 물리 기반 AI 플랫폼을 구축해 설비 데이터를 수집·처리하고 투라인클라우드는 해당 데이터를 활용할 수 있는 MSA 기반 SaaS 플랫폼을 구축·운영하는 방식이다. 양사는 이를 통해 실시간 설비 효율 최적화,설비 에너지 절감, 예지정비 등 산업 현장에서 수요가 높은 분야를 중심으로 공동 서비스를 발굴하고 향후 국내외 기업 고객을 대상으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 단순한 설비 모니터링을 넘어 산업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 분석하고 서비스화함으로써, 설비 운영 효율 향상과 장애 예방 등 실질적인 비즈니스 가치를 제공한다는 전략이다. 양사는 이번 협약을 시작으로 실무 협력 체계를 구축하고 공동 PoC와 신규 사업 발굴을 지속할 계획이다. 향후 물리 기반 AI 데이터와 MSA 기반 플랫폼을 결합한 산업 AX 서비스의 국내외 시장 확대에도 협력할 방침이다. 신현석 투라인클라우드 공동대표는 "이번 협약은 AI 기술을 단순 도입하는 것을 넘어 산업 현장에서 발생하는 실제 데이터를 활용해 새로운 서비스를 만들어 나가기 위한 협력"이라며 "PIKAI의 물리 기반 AI 기술과 우리 MSA·AX 역량을 결합해 고객이 체감할 수 있는 산업 AX 사례를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 13:54한정호 기자

에피유즈랩스, 韓 사업 리더십 강화…SAP 데이터·전환 시장 확대

에피유즈랩스가 아시아태평양·일본(APJ) 조직을 개편해 한국 사업 확대에 나섰다. 에피유즈랩스는 최근 저스틴 아코스타를 APJ 지역 총괄로 선임하고 한국 시장 전략 점검과 주요 고객·파트너사와 협력 강화를 위해 방한 일정을 진행했다고 1일 밝혔다. 국내에서는 SAP 출신 조혁진 사업부 총괄을 새로 선임해 사업 조직도 강화했다. 이번 조직 개편은 APJ 지역 전략과 한국 시장 실행력을 연결하는 데 초점 맞춰졌다. 에피유즈랩스는 지역 총괄과 국내 사업 책임자를 중심으로 고객 지원 체계를 강화하고 현지 파트너와의 협력을 확대한다. 아코스타 총괄은 이번 방한 기간 국내 주요 SAP 고객사와 전략적 파트너인 코오롱베니트를 만났다. SAP 데이터 관리와 S/4HANA 전환 등 국내 시장 동향을 점검하고 고객 중심 전략과 향후 협력 방안을 논의했다. 한국 사업을 맡은 조혁진 총괄은 SAP에서 24년간 고객 혁신 프로젝트와 엔터프라이즈 아키텍처 업무를 이끌어왔다. 에피유즈랩스는 조 총괄의 국내 시장 경험과 자사 글로벌 기술을 결합해 한국 고객과 파트너 지원을 강화할 계획이다. 회사는 국내 조직 역량도 키운다고 밝혔다. 한국 시장에서 전략적 파트너십을 늘리고 국내 SAP 고객을 밀착 지원할 수 있도록 인재 확보와 육성에도 나설 방침이다. 에피유즈랩스는 SAP 데이터 관리와 테스트 데이터 관리, 데이터 프라이버시, S/4HANA 전환을 주요 사업으로 채택했다. 데이터 싱크 매니저와 데이터 프라이버시 스위트, 프리즘 등의 솔루션을 제공하고 있다. 저스틴 아코스타 에피유즈랩스 APJ 지역 총괄은 "한국은 APJ 지역에서 매우 중요한 SAP 시장이다"며 "한국 고객과 파트너들은 높은 수준의 SAP 경험을 갖추고 있으며 데이터 관리·전환 솔루션에 대한 관심도 높아지고 있다"고 말했다. 조혁진 에피유즈랩스 사업부 총괄은 "지난 30여 년간 SAP 고객과 다양한 디지털 전환 프로젝트를 수행하면서 기술보다 중요한 것은 고객 환경에 맞는 실행 전략이라는 점을 경험했다"며 "한국 기업들은 SAP S/4HANA 전환과 데이터 최적화, AI 활용 등 다양한 과제를 안고 있는 만큼 우리 글로벌 소프트웨어와 현지 전문성을 결합해 고객에게 실질적인 가치를 제공하겠다"고 강조했다.

2026.09.01 13:37김미정 기자

다쏘시스템, 아리스글로벌 품고 신약 개발·관리 통합 플랫폼 만든다

다쏘시스템이 생명과학 산업용 인공지능(AI) 기업 아리스글로벌을 인수한다. 신약 발굴부터 규제 대응까지 흩어져 있던 데이터를 하나로 잇는 통합 AI 플랫폼을 완성하려는 포석이다. 다쏘시스템은 지난달 23일(현지시간) 프랑스 벨리지-빌라쿠블레에서 아리스글로벌 인수를 위한 최종 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 대금은 거래 종결 시 현금 약 18억 달러(약 2조 4700억 원)이며 향후 AI 관련 매출 목표 달성 여부에 따라 최대 2억 달러(약 2700억 원)를 더 지급한다. 거래는 이사회에서 만장일치로 승인됐다. 규제 당국 승인 등을 거쳐 올해 하반기 중 마무리될 예정이다. 이번 인수는 다쏘시스템이 그동안 채우지 못한 '뒷단'을 확보한다는 데 의미가 있다. 다쏘시스템은 신약 발굴과 임상 제조 품질에는 강했지만 그 이후 단계인 규제 대응과 시판 후 안전성 관리 실사용근거(RWE)에는 상대적으로 약했다. 아리스글로벌은 의약품 부작용 보고와 규제 당국 제출 품질 관리 같은 컴플라이언스 업무를 AI로 처리하는 기업이다. 신약이 시장에 나온 뒤 안전성을 추적하고 각국 규제를 충족시키는 과정을 전문으로 한다. 세계 상위 50대 바이오제약 기업 중 절반을 포함해 바이오테크와 의료기기 임상시험수탁기관(CRO) 각국 보건 당국 등 200곳 이상을 고객으로 두고 있다. 회사 대표 제품은 AI 플랫폼 '나바엑스(NavaX)'다. 이 플랫폼은 규제가 엄격한 환경에서도 임상 수준 AI를 실제 운영에 대규모로 적용하도록 지원한다. 이를 통해 생산성을 30% 넘게 끌어올리고 반복 업무를 자동화하며 데이터 품질과 규제 대응 수준도 높일 수 있다는 게 회사 측의 설명이다. 이 플랫폼은 현재 연간 1200만 건이 넘는 환자 안전성 보고서를 처리하고 있다. 임직원은 전 세계 1300명 이상이며 올해 매출은 약 1억 7500만 달러(약 2401억 원)로 예상된다. 다쏘시스템은 이번 인수로 분자 연구에서 임상, 제조, 규제, 실제 환자의 치료 결과까지 이어지는 하나로 이어지는 흐름을 갖추게 된다. 이는 산업 전체를 가상 공간에 그대로 옮기려는 다쏘시스템의 버추얼 트윈 전략과도 이어진다. 가상 환경이 실제와 같아지려면 진짜 환자 데이터가 계속 들어와야 하는데 아리스글로벌이 그 데이터를 보유하고 있기 때문이다. 시장 전망도 인수를 뒷받침한다. 아리스글로벌이 속한 컴플라이언스 시장은 두 자릿수 성장을 이어가 2030년 75억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. 규제 특성상 한번 도입하면 쉽게 바꾸지 않는 영역이라 안정적인 수익원이기도 하다. 다쏘시스템은 아리스글로벌이 자사와 비슷한 수준의 높은 수익성을 갖춘 만큼 인수 첫해부터 매출성장률과 주당순이익(EPS) 증가에 기여할 것으로 전망했다. 아만 와산 아리스글로벌 최고경영자(CEO)는 "미래는 단순히 더 나은 소프트웨어가 아니라 '연결된 인텔리전스'를 기반으로 만들어질 것"이라며 "다쏘시스템의 버추얼 트윈, 모델링 및 시뮬레이션 역량과 아리스글로벌의 기술·AI 역량이 결합해 그 무엇과도 비교할 수 없는 강력한 토대가 마련됐다"고 말했다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 CEO는 "이번 인수는 분자와 환자, 실사용 환경에서의 치료 결과를 연결해 생명과학 산업을 혁신하려는 비전에 중요한 이정표"라며 "신약 개발 과정의 지속적인 난제를 해결하고 고객들이 더 안전하고 혁신적인 치료제를 더욱 빠르게 환자에게 제공할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 13:35김동원 기자

슈퍼브에이아이, 전기차 화재 AI로 잡는다…"오경보 80%↓"

슈퍼브에이아이가 국립소방연구원과 지하주차장 전기차 화재를 조기 감지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 슈퍼브에이아이는 국립소방연구원과 공동 연구를 통해 전기차 화재·연기를 실시간으로 인식하는 AI 모델을 개발하고 실제 지하주차장 환경에서 실증을 마쳤다고 1일 밝혔다. 개발 모델은 클라우드를 거치지 않고 현장 엣지 디바이스에서 영상을 분석할 수 있어 기존 폐쇄회로(CC)TV 인프라에도 적용할 수 있다. 이번 연구 핵심은 전기차 배터리 열폭주 초기 발생하는 미세한 연기를 빠르게 포착하는 데 있다. 기존 화재 감지 방식으로는 옅은 연기를 조기에 잡기 어려워 화재 대응이 늦어질 수 있다는 점을 AI 영상 분석으로 보완한 것이다. 슈퍼브에이아이는 화재와 연기·차량 이미지 약 10만장을 가공해 학습 데이터셋을 구축했다. 실제 화재 사고 데이터와 통제된 환경에서 확보한 실험 데이터도 활용했으며, 드물게 발생하는 상황은 생성형 AI로 합성 데이터를 만들어 보완했다. 데이터 품질 관리에는 플랫폼 '스캐터 뷰'를 활용했다. 데이터 유사도와 분포·이상치를 확인하면서 지하주차장 환경과 전기차 하부에서 발생하는 옅은 연기·원거리 연기까지 인식할 수 있도록 데이터를 구성했다. 이후 구축한 데이터셋으로 여러 AI 모델을 학습한 뒤 실시간 처리 속도와 정확도를 비교해 최종 모델을 선정했다. 화재 발생 후 나타나는 불꽃뿐 아니라 초기 단계에서 나타나는 연기 인식 성능을 중심으로 검증했다. 개발한 AI는 엣지 디바이스 기반 실시간 모니터링 시스템으로 구현됐다. 현장에서 CCTV 영상을 직접 분석하고 화재를 감지하면 화면과 소리로 경고하며 감지 내역도 로그로 남긴다. 같은 네트워크에 연결된 PC에서는 외부 서버 없이 로컬 웹 서버를 통해 감지 현황을 확인할 수 있다. 현장 검증도 진행됐다. 슈퍼브에이아이와 국립소방연구원은 지난해 11월 실제 지하주차장에서 연기 감지 실증 실험을 진행한 데 이어 올해 8월에는 실제 화재 상황을 재현해 AI 모델의 연기 감지 성능을 검증했다. 현재 마지막 단계 연구를 진행 중이며 소형 엣지 디바이스에서도 실시간 구동할 수 있도록 모델을 경량화하는 작업을 추진하고 있다. 연구가 마무리되면 '몇 미터 거리에서 몇 초 이내 인식'과 같은 정량 시험 기준을 마련해 향후 전기차 화재 감지 시스템의 성능 기준을 수립하는 데 활용할 예정이다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "이번 연구는 공개 데이터로는 학습되지 않는 현장 특수성을 특화 데이터셋과 합성 데이터로 채우고 그 모델을 엣지에서 실시간으로 돌린 사례"라며 "데이터 구축부터 모델 개발과 현장 검증까지 AI 도입을 계속 이끌어 나가겠다"고 말했다.

2026.09.01 12:17김미정 기자

산불끄는 원격 캡슐…시속 400km 고속열차 개발도

산불이 일어난 곳에 소화약제를 담은 캡슐을 발사해 진화하는 시스템이 개발된다. 야간이나 악천후에서 운용이 어려운 헬기를 대체할 수 있어 주목을 끌었다. 과학기술정보통신부가 1일 2027년도 예산공개와 함께 국민체감 R&D 10선을 공개했다. 10선에 '따르면 산림청은 내년 K-방산기술 기반 스마트 산불 정밀타격 기술 개발에 110억원을 투입하기로 했다. 열화상 카메라 등으로 화재를 탐지하면, AI 지원을 받아 헬기로 물을 화재 발생 장소에 정확하게 투하하거나, 지상에서 산불진화캡슐을 발사해 불을 끄는 방식이다. 초동대응이 가능하다는 장점이 있다. 국토부는 400km/h급 초고속열차 핵심기술개발에 내년 40억원을 올려놨다. 전국 주요 도시를 1시간대로 연결하는 400km/h급(현재수준 300~320km/h) 3세대 고속열차 제작 및 성능 검증을 위한 핵심기술 개발이 목표다. 문체부는 박물관 소장품(유물) 탐사·보존 관리에 IT 및 AI를 결합, 박물관 문화자원을 단순 전시용 유물에서 '콘텐츠 산업의 핵심 엔진'으로 전환하는 사업을 추진한다. 내년 예산으로 62억원을 실었다. 복지부와 과기정통부는 국가AI통합 돌봄플랫폼 구축 및 기술 개발에도 나선다. 내년에만 195억원을 투입한다. 초고령화로 인한 돌봄 인력 부족에 대응, AI·IoT(사물인터넷)를 활용해 이용자 자립생활을 지원하고 종사자 업무 부담을 줄여주자는 취지다. 돌봄 데이터를 국가표준으로 통합 구축하고, 응급상황 감지, 건강관리, 인지·정서지원 등 가정·시설에서 돌봄 부담을 AI가 줄여주는 서비스 개발 및 실증 연구를 진행한다. 한국해양과학기술원은 사라지는 동해 백사장 침식과 수산자원(명태, 오징어 등) 감소 문제 해결에 나선다. 내년 43억원을 편성했다. 산업부는 내년 50억원을 투입해 사고유형 학습기반 AI 제조안전 기술개발 사업을 진행한다. 끼임, 절단, 감전 등 제조업 8개 대표 사고 유형에 대한 데이터를 구축하고, 산업현장에 즉시 적용 가능한 AI 제조안전 시스템을 개발할 계획이다. 이외에 정부는 내년에 ▲영농형태양광 기반 고소득 식량-에너지 넥서스(NEXUS) 개발(농진청 60억원) ▲날씨예측 AI 수치모델 개발(기상청 113억원) ▲AI기반 원스톱 법과학플랫폼 연구개발(행안부, 39억원) ▲마약류 안전관리 기술 개발(식약처, 130억원) 등을 진행할 예정이다.

2026.09.01 12:07박희범 기자

정부, '3대 메가프로젝트'에 내년 4.5조원 투입

산업통상부와 과학기술정보통신부가 3대 메가프로젝트 이행을 위해 내년 4조 5217억원을 투입한다. 1일 각 부처에 따르면 산업부와 과기부는 피지컬 인공지능(AI), 반도체, 데이터센터로 이뤄진 3대 메가프로젝트 실행에 조 단위 예산을 집행한다. 산업부, 3조 7261억원 투입...서남권 반도체 클러스터 조성 박차 산업부는 이번 프로젝트 예산에 올해보다 128% 증가한 3조 7261억원을 편성했다. 산업부는 우선 제조 AI 전환을 본격화하기 위해 ▲제조현장 데이터 확보 ▲AI 파운데이션 모델 개발 ▲국산 휴머노이드 보급 ▲소부장 생태계 육성 등에 7628억원을 투자한다. 산업부는 10대 업종별 로봇 데이터 팩토리를 구축해 제조업에 흩어져 있는 암묵지 데이터를 확보한다는 구상이다. 또 액추에이터 등 로봇 핵심 부품을 국산화하고 휴머노이드를 빠르게 실증해 확대 보급할 계획이다. 산업부는 반도체 분야에 1조 5541억원을 편성했다. 서남권 반도체 클러스터 조성 지원사업에 1조 5000억원 재정을 투입하고, 반도체 첨단 기술개발에 472억원을 집행한다. AI 데이터센터에는 430억원 예산을 편성했다. 산업부는 차세대 전력·냉각공조 기술 등 AI 데이터센터 소부장 기술개발에 390억원, 데이터센터 구축·운영 인력 양성에 40억원을 투입한다. 과기부, 7956억원 집행...피지컬 AI 파운데이션 모델 개발 과기부는 3대 메가프로젝트에 7956억원을 편성했다. 이는 올해 2981억원보다 167% 증가한 수치다. 이중 피지컬 AI 분야에는 1337억원을 투자한다. 과기부는 이를 통해 고품질 데이터를 확보하고 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 이어 우정사업본부와 협력해 물류 분야 국산 피지컬 AI를 실증할 계획이다. 반도체에는 1350억원이 들어간다. 극미세 적층형 반도체 기술 개발에 250억원, K-AI반도체 풀스택 레퍼런스 확보에 900억원, 차세대 핵심 원천기술 개발에 200억원을 투입한다. 과기부는 데이터센터 분야에 2229억원을 집행한다. 이중 1155억원은 AI 데이터센터 소부장·클라우드 기술 개발 고도화에 사용한다. 나머지 예산은 10메가와트(MW) AI 데이터센터 테스트베드 사업과 기술 개발 및 생태계 육성에 활용된다. 오승철 산업통상부 기획조정실장은 "산업의 글로벌 초격차 확보를 위해 AI를 활용한 제조혁신과 메가프로젝트 투자 이행을 지원하겠다"며 "제조공장 전체를 AI가 운영하는 풀스택 AI 팩토리와 제조 AI 파운데이션 모델을 개발해 국산기술 기반의 제조 AI 경쟁력을 극대화하겠다"고 말했다. 이어 "반도체특별회계를 신설하고, 차세대 시스템 반도체와 국방 반도체를 개발할 것"이라며 "광주·전남 행정통합에 따른 특별 인센티브 일환으로 서남권 반도체 클러스터 조성에 1조 5000억원 규모 재정을 투입해 반도체 기업의 지방 투자도 신속하게 뒷받침할 계획"이라고 강조했다.

2026.09.01 12:02진운용 기자

정부, '데이터+AI 혁신 챌린지' 공고…"기술로 사회문제 해결"

정부가 기관별 흩어진 미개방데이터와 기업데이터 등을 인공지능(AI)과 결합해 실제 사회·산업 문제의 해결책을 찾도록 지원하는 통합공고를 냈다. 과학기술정보통신부는 한국데이터산업진흥원, 한국정보통신진흥협회와 1일부터 '2026 데이터+AI 혁신 챌린지' 통합공고를 시작했다고 밝혔다. 이번에 참가자를 모집하는 분야는 '데이터안심구역' '데이터 문제해결' '빅콘테스트' 등 3개 부문이다. 이번 챌린지는 그동안 기관별로 운영해온 데이터 경진대회를 하나로 묶은 통합 브랜드다. 단순히 데이터 분석 성능을 겨루는 데서 벗어나 미개방데이터 활용과 데이터 기반 문제 해결, 기업데이터 분석·AI 활용을 통해 사회와 산업 현장 해법을 찾는 데 초점을 맞췄다. 데이터안심구역 부문에서는 일반에 공개되지 않은 데이터를 활용할 수 있다. 참가자는 한국데이터산업진흥원을 비롯한 전국 11개 데이터안심구역에서 미개방데이터 등을 분석하고 사회·산업 분야 문제에 대한 해결방안을 담은 기획서를 제출하면 된다. 참가 신청은 이날부터 10월 22일까지다. 데이터 문제해결 부문은 'AI·데이터 문제해결은행 포털'을 활용해 사회·산업 현장 문제를 해결할 아이디어를 찾는다. 기존 데이터 활용 사례를 토대로 해결 방법을 제안하는 '데이터레시피 제안'과 분석도구를 이용해 직접 해결방안을 도출하는 '문제해결 분석도구' 분야로 나눠 진행된다. 참가 신청 기간은 오는 8일부터 10월 22일까지다. 기업 데이터를 직접 활용하는 빅콘테스트도 열린다. 올해는 '기후위기 취약 상권 영향 분석'과 '사회적 고립 예방·대응 모델 개발' 주제로 AI·데이터분석과 AI데이터활용 분야를 운영한다. SK텔레콤과 신한카드 등이 후원기업으로 참여해 필요한 데이터를 제공한다. 3개 부문은 개인이나 팀으로 국민 누구나 참가할 수 있다. 팀은 최대 5명이며 빅콘테스트는 최대 4명까지 구성할 수 있다. 예선과 본선을 거쳐 총 40개 수상작을 뽑고 총 5390만원 규모의 상금과 상장을 수여한다. 각 부문 대상 수상자에게는 부총리 겸 과기정통부 장관상과 상금이 주어진다. 데이터안심구역과 빅콘테스트 대상 상금은 300만원이며 데이터 문제해결 부문은 분야에 따라 200만원 또는 300만원이다. 대상 수상작은 오는 12월 열릴 '2026 클라우드·데이터 진흥주간'에서 성과를 발표한다. 데이터안심구역 부문 우수상 이상 수상자에게는 취업 혜택도 제공한다. 이들은 2027년도 나이스지니데이타 신입사원 채용에서 서류전형 합격 혜택을 받을 수 있다. 올해 '데이터+AI 혁신 챌린지'는 이번에 공고한 3개 분야를 포함해 총 4개 부문으로 운영한다. 나머지 '데이터+AI 크리에이터 캠프'는 지난 5월 참가자 모집을 시작해 현재 예선을 진행하고 있다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "AI 시대 경쟁력은 기술 자체뿐만 아니라 데이터를 얼마나 잘 활용해 새로운 가치를 만들어내느냐에 달렸다"며 "이번 혁신 챌린지가 국민 누구나 데이터와 AI를 직접 활용해 우리 사회와 산업 문제에 도전하고 자신의 아이디어를 현실의 해법으로 발전시킬 수 있는 기회의 장이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.09.01 12:00김미정 기자

[AI 고속도로] 트럼프 "데이터센터 막으면 가난해져"…美 반대 여론 정면돌파

도널드 트럼프 미국 대통령이 인공지능(AI) 데이터센터 건설을 둘러싼 자국 내 반대 여론에 직접 맞서며 인프라 확대 필요성을 강조했다. 전력요금 상승과 용수 사용 등을 둘러싼 주민 반발이 확산되는 가운데 데이터센터 구축이 지역 경제뿐 아니라 중국과의 AI 경쟁에서 자국 우위를 지키기 위해 필요하다는 주장이다. 트럼프 대통령은 지난달 31일(현지시간) 소셜미디어 트루스소셜을 통해 "미국 전역의 지역사회가 데이터센터를 원하지 않을 유일한 이유는 낙후되고 가난해지기를 바라기 때문"이라며 "성공하고 부유해지고 훨씬 낮은 세금과 많은 일자리를 원한다면 데이터가 지배하게 하라"고 밝혔다. 이어 데이터센터를 '황금알을 낳는 거위'에 비유하며 지역사회의 반대가 미국의 AI 경쟁력에도 악영향을 줄 수 있다고 주장했다. 트럼프 대통령은 데이터센터를 원하는 지역은 얼마든지 있다며 건설을 막을 경우 투자가 다른 지역으로 이동할 가능성을 경고했다. 트럼프 대통령이 데이터센터 구축을 공개적으로 옹호하고 나선 것은 미국 전역에서 관련 시설에 대한 반발이 빠르게 확산하고 있기 때문이다. 최근 미국에선 AI 확산으로 대규모 데이터센터 건설이 이어지면서 전력 수요와 전기요금 상승, 냉각수 사용, 소음과 환경 문제 등이 지역사회의 주요 쟁점으로 떠올랐다. 실제 데이터센터 반대 여론은 상당한 수준이다. 갤럽이 지난 3월 실시한 조사에 따르면 미국인 10명 중 7명은 거주 지역에 AI 데이터센터를 건설하는 데 반대했으며 48%는 강하게 반대한다고 답했다. 반대 움직임은 실제 구축에도 영향을 주고 있다. 데이터센터워치에 따르면 올해 1분기에만 지역사회의 반대로 미국 내 최소 75개 데이터센터 프로젝트가 중단되거나 지연됐다. 주 정부 차원의 규제 움직임도 이어지고 있다. 뉴욕주는 하이퍼스케일 데이터센터 신규 건설을 일정 기간 중단하는 조치를 도입했다. 펜실베이니아주 역시 신규 데이터센터 사업자가 지역사회 승인을 받고 전력 사용 증가에 따른 비용을 직접 부담하도록 하는 등 인허가 요건을 강화했다. 특히 전기요금 문제가 데이터센터 반대 여론의 핵심으로 꼽힌다. 미국의 평균 전기요금은 최근 5년 동안 35% 이상 상승했다. JD 밴스 미국 부통령도 데이터센터 반발의 상당 부분이 인근 지역의 에너지 가격 상승에서 비롯됐다며 기업이 전력망에 부담을 주지 않는 구조를 마련해야 한다는 입장을 밝힌 바 있다. 데이터센터 구축 문제는 오는 11월 미국 중간선거의 정치적 쟁점으로도 부상 중이다. 공화당 상원선거위원회(NRSC)는 최근 오하이오주에서 데이터센터에 대한 부정적 인식이 개선되지 않을 경우 반대 움직임이 다른 지역으로 확산할 수 있다고 경고했다. 상원의원 선거에도 데이터센터가 주요 쟁점으로 떠오르면서 공화당 내부에서도 선거에 미칠 파장을 우려하는 목소리가 나온다. 이는 AI 인프라 투자를 경제·안보 정책의 핵심으로 추진해온 트럼프 행정부에도 부담으로 작용할 전망이다. 트럼프 대통령은 집권 2기 들어 AI 기업에 대한 규제를 줄이는 동시에 데이터센터 구축을 가속해 미국의 AI 주도권을 강화하는 정책을 추진해왔다. 데이터센터 건설 차질은 미국 빅테크의 대규모 AI 투자에도 변수가 될 수 있다. 미국 빅테크들은 올해 AI 인프라 확충에 7000억 달러(약 960조원)를 투입할 것으로 예상되는 만큼 지역사회의 반발과 규제 강화가 장기화할 경우 투자 계획에도 차질이 빚어질 수 있다. 트럼프 대통령은 데이터센터 반대 움직임이 중국에 이익을 줄 수 있다는 점도 강조했다. 그는 "우리가 황금알을 낳는 거위를 죽인다면 스스로를 탓해야 할 것"이라며 "중국은 이러한 반(反) 데이터센터 운동에 더없이 만족하고 있을 것"이라고 경고했다.

2026.09.01 10:52한정호 기자

알스퀘어, 40만 빌딩 데이터 활용 'RA' 버티컬 확장

프롭테크(부동산+테크) 기업 알스퀘어의 데이터 분석 서비스 '알스퀘어 애널리틱스(RA)'가 금융 및 투자업계를 넘어 산업 현장의 영업·전략 정보로 활용 영역을 확장한다. 2일 회사에 따르면, 알스퀘어 애널리틱스는 누적 150개 고객사를 확보했다. 이 중 신탁·자산운용사, 금융사, 해외 및 기관투자사 등 금융·투자 관련 고객군이 약 74%를 차지한다. GIC, 블랙스톤, KB국민은행, 삼성증권 등 기존 주요 투자·금융기관에 이어 최근 DB손해보험, 현대캐피탈, 롯데물산 등으로 이용 고객군이 넓어지고 있다. 최근에는 부동산 금융사를 넘어 대기업 및 전자회사 등 비부동산 기업이 현장 공사나 수주 이력 파악을 위한 전략적 정보로 알스퀘어 데이터를 활용하는 추세다. 알스퀘어는 전수조사로 구축한 40만 건 이상의 빌딩 데이터에 산업별 정보를 결합해 승강기·일반 주차장·기계식 주차장 등 설비 교체 및 유지보수 수요가 발생하는 건물과 영업 타이밍을 정밀 분석해 제공한다. 알스퀘어 측은 "깊이 있고 차별화된 상업용 부동산 데이터를 바탕으로, 단순 부동산 정보 조회 서비스를 넘어 산업별 잠재 고객과 영업 시점, 전략적 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 B2B 버티컬 데이터 서비스로 영역을 넓히고 있다"고 설명했다.

2026.09.01 10:21백봉삼 기자

LS전선, 기존 변전소 활용해 AI 데이터센터 전력 공급한다

LS전선이 기존 변전소를 활용해 인공지능(AI) 데이터센터에 대용량 전력을 공급하는 초전도 시스템을 앞세워 데이터센터 설계·전력 인프라 공동사업에 나선다. LS전선은 'AI 팩토리 프론티어(AFF)' 컨소시엄과 공동사업 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 1일 밝혔다. AFF는 내외종합건축사사무소와 에즈웰에이아이, 엔필드피앤디, 우진기전, 일진이앤에스 등 5개사가 참여하는 협력체다. 건축 설계와 그래픽처리장치(GPU), 사업 개발, 전력설비, 냉각·재생에너지 설비를 연계해 AI 데이터센터 사업자에게 통합 솔루션을 제안한다. LS전선은 프로젝트 초기부터 고객의 전력 수요와 부지 조건을 검토하고 컨소시엄 참여사들과 사업 기회를 발굴할 계획이다. 외부 전력망부터 데이터센터 내부의 배전·통신망까지 연결하는 인프라 구성도 제안한다. 외부망에는 초전도 시스템을 적용하고, 내부에는 전력을 분배하는 버스덕트와 데이터 통신용 광케이블 등을 공급하는 방식이다. LS전선에 따르면 초전도 시스템은 23kV급 중전압으로도 154kV급 고전압 설비에 준하는 대용량 전력을 전송할 수 있다. 기존 변전소를 활용할 수 있어 데이터센터 인근에 신규 변전소를 건설하거나 별도 전력설비 공간을 확보해야 하는 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. LS전선은 2019년 한국전력 전력망에 22.9kV·50MVA급 초전도 케이블을 설치한 신갈 프로젝트를 세계 최초 상용 사례로 소개하고 있다. 이후 한국전력·LS일렉트릭과 데이터센터용 초전도 전력망의 기술 검증과 표준화 작업도 추진해 왔다. LS전선은 이번 협약을 통해 케이블 등 개별 제품 공급에서 나아가 AI 데이터센터 사업 초기부터 전력 인프라 전반을 설계·제안하는 사업으로 영역을 넓힐 계획이다.

2026.09.01 08:33류은주 기자

메타넷엑스 "AI가 초동 분석, 전문가는 대응"…차세대 보안관제 청사진 공개

클라우드 환경 확산으로 보안 이벤트와 경보가 폭증하는 가운데 메타넷엑스가 인공지능(AI)을 활용한 차세대 보안관제 모델을 공개했다. 반복적인 분석 업무는 AI가 수행하고, 보안 전문가는 위협 판단과 대응에 집중하는 방식으로 관제 체계를 고도화하겠다는 전략이다. 메타넷엑스는 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '데이터독 시큐어 2026' 행사에서 AI 기반 관리형 보안관제(MSSP) 전략을 소개했다고 31일 밝혔다. 발표에 나선 김민영 메타넷엑스 상무는 "클라우드와 컨테이너 환경이 확대되면서 기업이 관리해야 하는 인프라와 보안 데이터가 급증하고 있다"며 "기존처럼 개별 경보를 하나씩 확인하는 방식만으로는 복합적인 공격을 탐지하기 어려워지고 있다"고 말했다. 최근 공격자들은 정상 사용자와 유사한 행동 패턴을 보이거나 다수의 IP와 계정을 활용해 공격을 분산시키는 방식을 사용하고 있다. 이 때문에 단일 이벤트가 아닌 여러 신호의 연관성과 맥락을 종합적으로 분석하는 능력이 중요해지고 있다는 설명이다. 메타넷엑스는 이러한 환경 변화에 대응하기 위해 AI 에이전트와 보안 전문가가 협업하는 보안관제 체계를 구축했다. AI는 경보 상관분석, 위협 검증, 정탐·오탐 판별, 위험도 분류 등 반복적인 초동 분석 업무를 수행한다. 서로 다른 자산과 계정, 사용자 활동 이력을 연결해 공격 흐름을 분석하고 결과와 근거를 관제 인력에게 제공한다. 반면 최종 위협 판단과 대응 조치는 보안 전문가가 맡는다. AI가 분석 속도를 높이고 관제 인력은 보다 고차원적인 의사결정에 집중하는 구조다. 김 상무는 "기존 룰 기반 관제만으로는 각각 정상처럼 보이는 이벤트를 하나의 공격 시나리오로 연결해 판단하기 어렵다"며 "AI를 활용해 1차 분석과 검증을 자동화하고 전문가는 위협 대응에 집중하는 방향으로 관제 모델이 진화해야 한다"고 강조했다. 메타넷엑스는 클라우드 운영 역량과 보안관제를 결합한 통합 대응 체계도 강점으로 내세웠다. 클라우드 환경에서는 시스템 장애와 보안 위협이 동시에 발생하는 경우가 많아 운영 데이터와 보안 데이터를 함께 분석할 수 있어야 한다는 판단에서다. 회사는 자체 AI 기반 보안관제센터를 운영하며 AWS와 마이크로소프트 애저(Azure) 등 클라우드 구축·운영 경험을 바탕으로 인프라와 애플리케이션의 이상 징후, 보안 이벤트를 통합 분석하고 있다. 여기에 데이터독의 AI 기반 옵저버빌리티·보안 플랫폼을 접목해 24시간 모니터링과 위협 탐지, 대응 서비스를 제공한다. 이를 통해 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 환경에서도 이상 징후와 보안 이벤트 간 연관성을 빠르게 파악하고 일관된 보안 운영 체계를 지원할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 김민영 상무는 "클라우드 보안의 핵심은 방대한 신호 속에서 실제 위협을 얼마나 신속하고 정확하게 식별하느냐에 달려 있다"며 "AI와 클라우드 운영·보안관제 역량을 결합해 탐지와 대응의 속도·정확도를 높이고 통합 보안 운영 체계를 지속적으로 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.08.31 18:16남혁우 기자

"사후 점검에서 사전 예방으로"…한화비전, 글로벌 확대 위한 보안 체계 재편

"인공지능(AI)을 악용한 사이버 공격이 늘면서 취약점을 줄이기 위한 보안 체계와 인증이 필수 요소가 되고 있습니다. 보안을 개발 이후에 점검하는 데 그치지 않고 개발과 운영 전 과정에 통합하려면 데브섹옵스 전환이 필요합니다." 31일 이승훈 한화비전 클라우드 플랫폼 엔지니어링 수석은 데이터독 시큐어 2026 고객 사례 발표에서 SOC 2 대응을 계기로 추진한 데브섹옵스(DevSecOps) 전환 사례와 를 데이터독 솔루션을 도입한 배경을 소개했다. 한화비전은 CCTV 등 물리 보안 사업과 함께 플랫폼 중심의 클라우드 사업도 확대하고 있다. 미국 시장에서 클라우드 기반 사업을 전개하기 위해서는 고객사와 파트너사가 요구하는 보안 및 통제 기준을 충족해야 했고, 이에 따라 SOC 2 대응이 주요 과제로 떠올랐다. 글로벌 진출 요건이 된 SOC 2 SOC 2는 미국공인회계사회(AICPA)가 제시한 신뢰서비스 기준에 따라 기업의 보안, 가용성, 처리 무결성, 기밀성, 개인정보보호 관련 통제 체계가 적절하게 설계되고 운영되는지를 독립적으로 검토하는 감사·검증 보고서다. SOC 2 Type 2는 일정 기간 동안 통제가 실제로 작동했는지를 확인한다. 따라서 감사 직전에 자료를 모으는 방식이 아니라 운영 과정에서 보안 기록과 감사 증적을 지속적으로 관리하는 체계가 필요하다. 이승훈 수석은 "미국에서 클라우드 기반 사업을 전개하기 위해 SOC 2 대응이 필요한 상황이었다"며 "SOC 2 보고서가 미국 비즈니스를 위한 주요 요구사항 중 하나였기 때문에 클라우드 보안 체계를 갖춰야 하는 미션이 있었다"고 말했다. 한화비전은 SOC 2 대응 과정에서 개발과 운영이 끝난 뒤 보안을 점검하는 방식만으로는 통제가 실제로 운영됐다는 사실을 지속적으로 입증하기 어렵다고 판단했다. 배포 이후 설정 오류를 찾아내는 방식에서는 잘못된 리소스가 반복적으로 생성될 수 있고, 감사에 필요한 증적도 별도로 수집해야 하기 때문이다. 이에 따라 보안을 개발과 운영 프로세스에 통합하는 데브섹옵스 방식으로 전환을 추진했다. 인프라 생성 경로를 표준화하고 코드와 배포 파이프라인에 보안 기준을 반영해 잘못된 설정이 운영 환경에 배포되기 전에 차단하는 것이 핵심이다. 전환 이후에는 방화벽, 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), 접근제어, 이중화 등 필요한 보안·운영 요소를 개발 초기부터 기본 환경에 포함했다. 개발자가 보안 요구사항을 별도 업무로 처리하는 것이 아니라 보안이 적용된 표준 환경을 전제로 서비스를 개발하도록 한 것이다. 이승훈 수석은 "잘못된 설정을 나중에 찾아내는 것보다 애초에 잘못된 리소스가 만들어지지 않게 하는 것이 중요하다"며 "처음부터 설계에 방화벽을 넣어주면 개발자들은 원래 방화벽이 적용된 환경이라고 생각하고 다른 방식으로 개발을 시작한다"고 설명했다. 이어 "보안 기준을 개발자에게 사후적으로 추가 요구하는 대신 보안이 반영된 인프라 모듈과 표준 환경을 사전에 제공했다"며 "개발자가 별도의 보안 설정을 일일이 추가하지 않아도 일정 수준의 보안이 적용된 환경에서 서비스를 개발할 수 있어 개발팀과의 마찰을 줄이는 데도 도움이 됐다"고 말했다. 조직 장벽 넘은 한화비전…'플랫폼 엔지니어링' 배치로 데브섹옵스 완성 데브섹옵스 전환 과정에서 가장 큰 어려움은 기존 조직의 역할과 책임, 업무 방식이 이미 고착화돼 있었다는 점이다. 개발, 인프라, 보안 조직이 각자의 업무 범위를 갖고 있는 상황에서 보안을 개발 과정에 통합하려면 조직 간 역할을 새롭게 조정해야 했다. 이승훈 수석은 "엔터프라이즈에는 이미 고착화된 역할과 책임이 있어 이런 구조를 만들기가 쉽지 않았다"며 "SOC 2를 취득해야 한다는 조건과 명분이 있었기 때문에 전환을 추진할 수 있었다"고 말했다. 한화비전은 보안 관련 인력을 플랫폼 엔지니어링 조직에 배치해 개발·인프라 조직과의 협업을 강화했다. 보안 검토를 별도 조직의 사후 승인 절차로 두기보다 플랫폼 설계와 개발 과정에서 함께 다루기 위한 조치다. 또한 보안 기준을 일방적으로 강제하기보다 개발자가 수용할 수 있는 표준 환경과 운영 방식을 마련하는 데 초점을 맞췄다. 다만 SOC 2 등 외부 기준을 충족하기 위해 반드시 지켜야 하는 최소 보안 요건은 조직의 공통 기준으로 정했다. "운영·보안 데이터 한눈에"…데이터독, 글로벌 협업·이상 징후 분석 극대화 한화비전이 데이터독을 선택한 배경에는 기존 인프라 모니터링과 옵저버빌리티 환경이 있었다. 이미 데이터독으로 인프라와 로그를 관리하고 있었기 때문에 별도의 보안 플랫폼을 처음부터 구축하지 않고 기존 환경에 보안 기능을 확장할 수 있었다. 이승훈 수석은 "인프라스트럭처와 옵저버빌리티를 데이터독으로 보고 있었기 때문에 쉽게 접근할 수 있었다"고 말했다. 기존 운영 환경과 보안 기능을 한곳에서 연계할 수 있다는 점도 장점으로 꼽혔다. 인프라 상태, 로그, 보안 이벤트를 같은 환경에서 확인할 수 있어 취약점이나 이상 징후가 발생했을 때 원인을 파악하고 대응하는 과정을 단순화할 수 있었다. 보안 담당자와 플랫폼 엔지니어가 동일한 데이터를 기반으로 상황을 공유할 수 있다는 점도 협업에 도움이 됐다. 한화비전은 데이터독의 클라우드 보안 관리 기능과 SIEM을 기존 옵저버빌리티 환경에 결합했다. 클라우드 보안 관리 기능으로 계정과 리소스의 보안 설정 및 컴플라이언스 상태를 점검하고 SIEM으로 로그와 보안 이벤트를 분석하는 방식이다. 이를 통해 예방 단계에서 차단하지 못한 변경이나 이상 징후를 탐지하는 보완 체계를 구축했다. 글로벌 사업 환경에서 여러 국가의 인력이 함께 운영해야 한다는 점도 데이터독 선택에 영향을 미쳤다. 이승훈 수석은 "오픈소스 도구는 유연성이 높지만 직접 운영하려면 전문 인력 확보와 교육이 필요하다"며 "여러 지역의 인력이 빠르게 이해하고 활용할 수 있는 사용성과 접근성을 고려해 데이터독을 주력 도구로 활용했다"고 설명했다. 비용 부담 줄인 필터링 기반 AI 보안 체계 모색 한화비전은 향후 데이터독의 MCP와 AI 기능을 활용한 보안 운영 자동화도 검토하고 있다. 로그 선별과 분석, 탐지 결과 확인, 대응 작업 등을 자동화하고 장기적으로는 셀프힐링이나 에이전트 기반 운영으로 확대하는 방안이다. 다만 모든 로그를 AI로 실시간 분석하는 방식은 비용과 처리량 측면에서 부담이 될 수 있다. 이에 따라 필요한 로그를 먼저 필터링하고 우선순위가 높은 구간을 선별해 AI 분석을 적용하는 방식이 현실적인 접근으로 제시됐다. 이승훈 수석은 "앞으로도 보안을 개발 이후에 점검하는 방식이 아니라 설계와 운영 전 과정에 자연스럽게 녹여내는 것이 목표"라며 "데이터독의 MCP와 AI 기능을 활용해 로그 분석과 탐지, 대응 업무를 자동화하고 장기적으로는 셀프힐링과 에이전트 기반 운영까지 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 한화비전의 데브섹옵스 전환은 SOC 2 대응을 계기로 보안을 개발 이후의 점검 항목이 아니라 인프라 설계와 리소스 생성 단계부터 적용되는 기본 통제로 전환한 사례다. 기존 옵저버빌리티 환경에 보안 기능을 결합하고 플랫폼 엔지니어링 조직과 보안 인력 간 협업을 강화함으로써 개발·운영·보안을 하나의 흐름으로 연결했다.

2026.08.31 11:51남혁우 기자

[AI 리더스] 데이터브릭스 "5년 내 운영 DB 판 바뀐다…韓 금융사 집중"

"5년 내 운영 데이터베이스(DB) 영역에서 큰 변화가 일어날 것입니다. 기업이 실시간으로 쌓이는 데이터를 따로 옮기지 않고 곧바로 분석하고 AI에 활용할 수 있는 환경이 만들어질 것입니다. 우리는 이를 '레이크베이스'를 통해 데이터 시장을 공략할 방침입니다." 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 최근 지디넷코리아와 만나 AI 시대 DB 생태계를 이같이 전망했다. 데이터브릭스는 기업 데이터 저장·분석과 AI 개발을 지원하는 데이터·AI 플랫폼 기업으로, 최근 50억 달러를 추가 조달하며 기업가치가 1900억 달러(약 264조원)로 뛰었다. 연환산 매출도 70억 달러를 넘어섰으며, 시장에서는 향후 기업공개(IPO) 가능성이 높은 대표적인 비상장 AI 기업으로 꼽힌다. 이날 마이어 부사장은 운영 DB 생태계에서 레이크베이스 중요도가 높아질 것으로 내다봤다. 레이크베이스는 데이터브릭스 플랫폼에 통합된 서버리스 PostgreSQL 기반 운영 데이터베이스다. 애플리케이션과 AI 에이전트에서 발생하는 실시간 트랜잭션 데이터를 처리하고, 이를 레이크하우스의 분석 및 AI 워크로드와 일관된 거버넌스 환경에서 연결할 수 있도록 지원한다. 데이터브릭스가 사업을 운영 DB 영역으로 확장한 배경에는 AI 애플리케이션 증가가 있다. 마이어부사장은 "현재 기업들이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 의존도를 줄이고 AI 기반 업무 시스템을 구축하고 있다"며 "이를 뒷받침할 운영 DB 수요도 함께 커지고 있다"고 설명했다. 운영 DB는 실제 서비스와 업무에서 데이터가 발생할 때마다 이를 저장하고 불러오는 역할을 한다. 분석용 DB보다 훨씬 빠른 응답 속도가 필요한 이유다. 분석 DB는 통상 1초 내에 응답하면 되지만, 운영 DB는 약 10밀리초 안에 응답해야 한다. 데이터브릭스는 이런 속도를 확보하면서도 운영 DB 컴퓨트와 스토리지를 분리하기 위해 5년간 기술을 연구해 왔다. 약 2년 전 네온(Neon) 팀과 해결 방안을 논의했고, 이후 네온을 인수해 레이크베이스를 2025년 내놨다. 그는 "레이크하우스가 분석 DB 산업 전체를 변화시켰다면, 앞으로 5년 안에는 모든 운영 DB가 사실상 레이크베이스와 같은 형태로 바뀔 것으로 본다"고 강조했다. 마이어 부사장은 이런 변화를 앞당길 핵심 동력으로 AI 애플리케이션을 꼽았다. 기업이 AI를 활용한 새로운 서비스를 만들 때마다 데이터를 실시간으로 저장하고 불러올 운영 DB가 필요하다는 이유에서다. 그는 "AI 활용이 늘어날수록 이를 뒷받침하는 운영 DB 수요도 커질 것"이라며 "레이크베이스 역할도 덩달아 확대될 것"이라고 전망했다. "AI 문턱 낮추는 제품 개발 목표…韓 고객사 협력" 이날 마이어 부사장은 AI 제품 개발 계획을 밝혔다. 최근 확보한 자금을 레이크베이스와 '지니', 유니티 AI 게이트웨이 등 기업의 AI 활용을 지원하는 제품 혁신에 투입할 것이라고 강조했다. 마이어 부사장은 "레이크베이스는 이미 연환산 매출 1억 달러를 넘어섰다"며 "업계에선 포스트그레스에서 컴퓨트와 스토리지를 분리한다는 발상 자체를 매우 새롭게 보고 있다"고 강조했다. 이어 "이에 우리는 레이크베이스 시장 자체를 확대하는 데 투자할 것"이라고 말했다. 그는 지니 계층에도 투자가 확대될 것이라고 밝혔다. 지니를 통해 전문 데이터 분석가가 아닌 일반 직원도 자연어로 기업 데이터를 활용할 수 있도록 돕기 위한 구상이다. 현재 데이터브릭스는 지니를 마이크로소프트 엑셀과 코파일럿 등 기존 업무 도구와 연동성을 높이고 있다. 마이어 부사장은 한국 시장에선 금융권 중심으로 레이크베이스 수요가 커질 것으로 예상했다. 금융 분야의 AI 애플리케이션은 거래·고객 정보 등 실시간성 높은 데이터를 빠르게 저장하고 불러와야 해 운영 DB 활용도가 높기 때문이다. 그는 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 설명했다. 마이어 부사장은 한국 시장 공략 핵심으로 현지 고객과 제품을 함께 고도화하는 점도 짚었다. 실제 데이터브릭스는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(Forward Deployed Engineering)' 조직을 한국 고객사에 투입해 AI 기반 업무 시스템 구축을 지원하기 시작했다. 이 과정에서 확인한 고객 요구를 레이크베이스와 지니 등 제품 개발에 반영하고 있다. 그는 "한국 금융사와 직접 협업하면서 어떤 AI 모델과 기능이 실제 현장에서 필요한지 파악할 수 있다"며 "이를 제품에 반영하기 위해 시스템통합업체뿐 아니라 국내 고객들과도 긴밀한 협력 관계를 구축할 것"이라고 강조했다.

2026.08.31 11:10김미정 기자

NHN클라우드, 포항 AI 데이터센터 20MW 임차…GPU 사업 가속

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대를 위해 경북 포항에 20메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 확보한다. GPU 수요 증가에 대응해 내년 말까지 총 30MW 규모 데이터센터 인프라를 추가 확보하고 국내외 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다는 계획이다. 31일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 NHN은 자회사 NHN클라우드가 AI GPU 사업 확장을 위해 에이아이팩토리포항피에프브이와 포항 데이터센터 임대차확약서를 체결한다고 공시했다. 임차 대상은 데이터센터 내 20MW에 해당하는 공간과 부대시설이며 임대 기간은 임차 개시일로부터 60개월이다. 이번 계약은 NHN클라우드가 추진하는 AI 데이터센터 인프라 확충 계획의 일환이다. NHN클라우드는 AI·클라우드 인프라 경쟁력을 강화하기 위해 내년 말까지 총 30MW 규모의 데이터센터 인프라를 추가 확보할 계획이다. 포항에서 20MW를 확보하고 이 외의 10MW는 임대가 아닌 자체 구축할 예정으로, 현재 입지를 검토 중이다. NHN은 데이터센터 임차와 관련해 NHN클라우드가 부담하는 채무에 대한 보증도 제공한다. 보증금액은 1101억 1400만원으로, 회사 2025년 말 연결 기준 자기자본 1조 7708억원의 6.22%에 해당한다. 보증 기간은 지난 28일부터 2028년 2월 28일까지다. 다만 NHN클라우드가 임대차확약서에 따라 실제 부담할 채무액은 아직 확정되지 않았다. NHN은 임대 조건 등을 감안해 산정한 모회사 보증금액 1101억 1400만원을 채무금액으로 기재했다. 이번 보증을 포함한 NHN의 채무보증 잔액은 5184억여원이다. NHN은 NHN클라우드의 시설투자를 위한 금융 지원에도 나선다. NHN클라우드가 신한은행에서 차입하는 600억원에 대해 720억원 규모의 연대보증을 제공한다. 보증 기간은 다음 달 3일부터 2034년 9월 3일까지다. 앞서 NHN클라우드는 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급을 본격화했다. 이에 힘입어 올해 2분기 NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN클라우드는 데이터센터 인프라뿐 아니라 최신 GPU 확보와 AI 서비스 역량 강화도 병행 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 사업 체계를 구축하고 있다. 기존 데이터센터에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU 도입도 추진할 계획이다. NHN은 공시를 통해 "임대차 계약을 통해 NHN클라우드는 안정적인 데이터센터 인프라를 조기에 확보함으로써, 증가하는 GPUaaS 및 클라우드 서비스 수요에 대응할 수 있는 사업 기반을 강화하고 중장기 매출 성장에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 장기적으로 해외 고객 AI 수요를 겨냥한 글로벌 사업 확대도 추진한다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 앞서 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.31 10:48한정호 기자

7월 소비자 관심 높은 화장품 브랜드 '헤라' 선정

소비자 관심이 높은 화장품 브랜드로 '헤라'가 선정됐다. 아시아브랜드연구소가 2026년 7월 한 달간 포털사이트 검색량 상위 30개 화장품 브랜드를 대상으로 온라인 빅데이터 935만건을 분석한 결과다. K-브랜드지수 화장품 부문 분석에 따르면 헤라와 닥터자르트가 선두권을 형성했고, 롬앤·메디힐·클리오·라네즈·이니스프리·설화수·에뛰드·에스트라가 뒤를 이어 탑10에 이름을 올렸다. 한정근 아시아브랜드연구소 대표는 “K-뷰티는 글로벌 유통망과 디지털 콘텐츠를 기반으로 빠르게 성장하고 있다”며 “제품 기능이나 가격 경쟁력뿐 아니라 브랜드 정체성과 소비자 경험을 강화하는 전략이 중요해지고 있다”고 말했다. 이어 “헤라는 프리미엄 이미지와 안정적인 노출로 1위를 유지했고, 닥터자르트는 더마코스메틱 분야의 차별화된 경쟁력으로 2위에 올랐다. 반면 어뮤즈와 티르티르는 톱10에서 밀려나며 상위권 판도에 변화가 있었다”고 설명했다. 이번 결과는 오프라인 판매 수치가 제외된 온라인 인덱스 기반 분석이며, 세부 지표와 브랜드별 인덱스 정보는 연구소 공식 홈페이지와 인스타그램에서 확인할 수 있다. 아시아브랜드연구소의 'K-브랜드지수'는 검색량, 콘텐츠 소비, 긍·부정 반응 등 온라인 활동 데이터를 종합해 대중의 인식과 브랜드 반응을 진단하는 지표다. 기존 선호도 조사와 달리 일상에서 축적되는 디지털 데이터를 기반으로 분석해 객관성을 높였다.

2026.08.31 10:41조민규 기자

심심이, 양극성장애 디지털 치료기기 국책 과제 선정…42억 규모

대화형 AI 전문기업 심심이가 산업통상자원부·한국산업기술기획평가원이 추진하는 바이오산업기술개발 사업의 '양극성장애 다중모드 데이터 통합 디지털 치료기기 서비스 플랫폼 개발' 과제 수행 기관으로 선정됐다. 31일 회사에 따르면, 이번 과제는 마인즈에이아이가 주관하고 연세대학교·심심이·주요 대학병원 컨소시엄이 참여하는 총 42억원 규모의 국책 사업이다. 수행 기간은 2026년 5월부터 2030년 12월까지 약 4년 8개월간 진행된다. 이번 사업은 대인관계·사회리듬치료 이론을 디지털화해 수면·활동·정서 등 다중모드 데이터를 통합 분석하고 양극성장애의 재발 위험을 조기에 파악해 대응하는 디지털 치료기기 개발을 목표로 한다. 심심이는 이번 사업에서 멀티에이전트 기반 AI 카운슬러 엔진 개발을 담당한다. 사용자 상태 평가, 생활리듬 관리, 위험 신호 감지 에이전트를 오케스트레이션하는 구조로 비대면 상담을 잇는 대화형 개입을 맡는다. 1차년도 시나리오 및 요구사항 설계를 시작으로 챗봇 프로토타입 개발과 플랫폼 통합을 순차적으로 추진할 예정이다. 심심이는 고려대학교 안암병원 정신건강의학과 연구팀과 4년간 진행해 온 '닥터 심심이' 임상 경험을 바탕으로 대화 엔진과 안전 정책 역량을 고도화할 방침이다. 아울러 과학기술정보통신부 주관 에이전틱 AI 기술개발 사업에서도 정서 고립 감지 과제의 주관기관으로 선정돼, 대화형 AI 기술의 활용 영역을 일상과 의료 분야로 동시에 확장하고 있다. 최정회 심심이 대표는 "심심이는 전 세계 111개 언어로 서비스되며 누적 4억 5천만 명 이상이 사용한 대화형 AI 운영 경험을 보유하고 있다"며 "여기에 지난 4년간 쌓아온 정신건강 대화 AI의 임상 경험을 더해, 실제 환자의 정서 관리와 재발 예방에 기여하는 안전하고 검증된 AI 기술을 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.31 08:49백봉삼 기자

공장장은 AI, 로봇은 동료…전북 피지컬AI 심장부 가보니

전북에서 피지컬 인공지능(AI)을 활용한 제조혁신 사업이 본궤도에 오른다. 서로 다른 장비와 로봇을 하나의 공장에서 연결해 운영하는 '협업지능' 구현을 목표로 올해부터 본격적인 연구·실증에 들어간다. 김순태 전북대학교 소프트웨어공학과 교수(피지컬AI융합기술사업추진단장)는 27일 전북특별자치도 전주시 덕진구 전북대 창조2관에 마련된 피지컬AI 기술 실증랩에서 "올해 본사업은 개별 기술 개발에 그치지 않고 공장 전체를 지능적으로 연결하는 운영체제를 만드는 데 집중한다"며 "AI 공장장이 운영하는 다크팩토리를 구현하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이 사업은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 일환이다. 경남과 전북에서 5년간 총 1조 4131억원 규모로 진행된다. 전북은 공장운영체제(SDF-OCS), 디지털트윈·시뮬레이션, 피지컬AI 파운데이션 모델 등의 연구와 실증을 병행한다. 지난해 기술검증(PoC)에서는 자동차 부품 제조기업 3곳에 피지컬AI 기술을 적용해 성과를 확인했다. DH오토리드는 스티어링휠 가공공정에 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 공정 간 이동과 조립공정 자동화를 적용해 생산량을 7.4% 높였다. 대승정밀은 유압 제어 블록 절삭공정에 AMR 기반 자재 이송과 가공공정 자동화를 적용해 생산량 11.4% 향상, 불량률 19.4% 개선 효과를 냈다. 동해금속은 차체 부품 용접공정에 AMR 기반 자재 이송과 로봇팔 기반 자재 로딩을 적용해 생산량 5.1% 향상, 공정 리드타임 10% 감소를 확인했다. "공장 돌려줘"…AI가 로봇에 작업 지시 실증랩은 로봇을 단순히 전시해놓은 공간이 아니다. 이날 찾은 현장에서는 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전언어행동(VLA) 기반 로봇 제어, 로봇 학습데이터 생성 등 다양한 기술이 한 공간에서 맞물려 돌아가는 모습이었다. 먼저 생산관리 시스템 화면에 띄워진 AI 공장장 에이전트 '네오'가 눈에 들어왔다. 연구원이 "전체 공정 시작해줘"라고 말하자 AI가 공정 데이터를 바탕으로 로봇에 필요한 작업을 지시했다. 곧이어 소재공급부터 완제품 창고까지 주요 10개 공정 설비가 가동 대기 상태로 전환되며 생산 라인이 활성화됐다. 자동차 부품 생산공정에서는 AMR이 자재를 운반하고 로봇이 작업을 수행했다. 실제 공정을 디지털트윈으로 구현해 가상공간에서도 공장 상태를 확인하고 시뮬레이션을 통해 효율적인 작업방식을 찾는 연구도 진행되고 있다. 시뮬레이션 결과를 로봇에 적용하는 '시뮬레이션-투-리얼(Sim-to-Real)' 기술이 핵심이다. 다른 공간에서는 여러 대 로봇팔이 마주 보고 있었다. 연구원이 마이크에 대고 "초록색 망치를 2번으로 옮겨"라고 명령하자 로봇이 움직였다. 비전 센서가 물체의 위치와 자세를 파악하고 VLA 모델이 이를 행동으로 연결했다. 현재는 망치와 드라이버처럼 형태가 비교적 명확한 물체를 대상으로 종류와 색상, 위치를 이해하도록 구현 중이다. 듀얼암 로봇은 보다 복잡한 조작 데이터를 확보하기 위한 장비다. 물체가 정해진 위치에 놓인 정형화된 환경이 아니라 여러 물체가 흩어진 비정형 환경에서 조립·조작하는 데이터를 수집한다. 관절의 움직임과 비전 센서 정보를 함께 학습해 향후 양팔 로봇은 물론 휴머노이드에도 활용할 수 있는 데이터를 확보한다는 구상이다. 이곳에서 중요한 것은 로봇을 움직이는 것 자체보다 그 과정에서 얻은 데이터를 축적해 로봇 학습에 다시 활용하는 것이다. 연구진은 현장에서 얻은 리얼월드 데이터와 엔비디아 아이작 심 시뮬레이션 데이터를 활용해 로봇 행동을 학습시키고 있다. 파운데이션 모델 개발도 두 부문으로 진행된다. '무인 공장 파운데이션 모델'은 공장 전체를 바라보며 안전·공정 효율·품질 등을 판단하고 대응하는 역할을 맡는다. '이기종 협업 파운데이션 모델'은 특정 공정에서 여러 장비와 로봇의 협업을 지원한다. 자동차 부품 넘어 배터리까지…'범용 공장' 만든다 전북대 피지컬AI 기술 실증랩은 여러 제조현장에서 검증한 공정별 기능과 데이터를 축적해 새로운 공장을 설계할 때 활용할 수 있는 '레퍼런스'를 만드는 것이 목표다. 문제는 제조기업마다 생산품과 공정, 사용하는 장비가 모두 다르다는 점이다. 기존 공장을 통째로 피지컬AI 환경으로 바꾸는 것도 쉽지 않다. 이미 잘 돌아가는 공정을 바꾸는 데 따른 비용과 한계가 있고 오래된 장비 중에는 외부에서 제어할 인터페이스가 없는 경우도 있다. 이에 실증랩은 모든 공장을 똑같이 만드는 대신 공장 운영에 필요한 기본 기능을 모듈화하고 이를 조합하는 방식을 구상하고 있다. 원재료 공급과 이송, 가공, 조립 등 공장의 기능을 각각 검증한 뒤 새로운 공장을 설계할 때 필요한 기능을 조합하는 방식이다. 이준우 정보통신산업진흥원(NIPA) 전북·경남 AI전환(AX) 사업 PM은 "기존 공장을 개조하는 것은 쉽지 않다"며 "새로운 제품을 만들기 위해 공장을 새로 만든다면 처음부터 설계 단계에서 피지컬AI를 적용 가능하다"고 설명했다. 김 교수 역시 "신규 공장을 지으려는 기업들의 수요도 생각보다 많다"며 "공장을 설계하는 단계에서부터 피지컬AI를 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다"고 강조했다. SDF-OCS는 이 같은 범용화를 위한 핵심 소프트웨어 인프라다. 서로 다른 제조장비가 상호운영될 수 있도록 연결하고 기존 생산관리시스템(MES)·전사자원관리(ERP) 등 시스템과도 연계하면서 공장별 요구에 따라 기능을 조합할 수 있도록 하는 것이 목표다. 디지털트윈과 시뮬레이션을 통해 새로운 공장 구성을 미리 검증한 뒤 현장에 적용하는 것도 주요 축이다. 이 PM은 "지금 당장 공장을 패키지로 만들어서 팔 수 있는 상황은 아니다"라면서도 "새롭게 공장을 만들 때 요구사항을 받아 시뮬레이션하고 그 공장에 필요한 장비를 구성해 돌리는 방식으로 전체 레퍼런스를 만들 수 있다"고 말했다. 본사업은 전북대 테스트베드에서 1차 실증한 뒤 참여기업에서 2차 실증하고 이후 기술을 확산하는 구조로 진행된다. 올해 전국 단위 공모에는 수요·공급기업과 연구기관 등을 포함해 200여개 주체가 참여한 것으로 파악됐다. 특히 기술 확산을 통해 전국 50개 기업까지 적용 범위를 넓혀 다양한 제조환경에서 실증 경험과 데이터를 축적한다는 계획이다. 지능형 공장 쇼룸 등을 통해 연구 성과를 확산하고 SDF-OCS 표준화와 검인증, 소프트웨어(SW)·하드웨어(HW) 패키지 상품화도 추진한다. 이 PM은 "자동차 부품에 특화된 형태가 아니라 배터리 등 다른 분야의 경험까지 계속 축적해 굉장히 큰 커버리지를 가져가는 것이 우리가 말하는 범용"이라며 "연구개발(R&D)을 진행하면서 바로 실증 및 사용해보고 피드백을 반영하는 구조를 만드는 것이 이 사업의 목적"이라고 말했다.

2026.08.30 14:01이나연 기자

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