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AI기본법부터 에이전틱·피지컬AI 법적 과제 논의장 열려

한국정보통신법학회와 한국데이터인공지능법정책학회가 16일 에이전틱AI와 피지컬AI 법제 대응, 고영향 AI와 투명성 규제 주제를 두고 정부, 학계, 법조계, 산업계 관계자들과 논의하는 자리를 가졌다. 두 학회가 함께 '인공지능법 연구' 출간을 기념한 자리로, AI의 새로운 패러다임이 등장하는 가운데 주요 저자들이 직접 내용을 발표하고 토론에 나선 것. 이성협 한국정보통신법학회장과 손승우 한국데이터인공지능법정책학회장의 개회사로 시작된 세미나는 류제명 과학기술정보통신부 차관의 축사로 이어졌다. 또 김승태 국가인공지능전략위 AI기반지원국장, 이희정 한국공법학회장, 최장혁 서울대 특임교수, 김앤장 박민철 변호사 율촌 손도일 변호사, 광장 고환경 변호사, 태평양 박지연 변호사 등이 출간을 축하했다. 류 차관은 영상축사를 통해 “전문가들의 심도 있는 해석을 담아 AI 기본법에 대해 싶게 이해하는 계기가 되길 바란다”며 “기술 발전과 AI 전환이 급격하게 이뤄지며 에이전트AI, 피지컬AI와 같은 새로운 이슈가 부상하는데 이러한 새로운 이슈 논의도 담은 책이 앞으로 나아갈 방향성을 제시하고 있다”고 말했다. 발제 세션에서는 시행 단계에 접어든 AI 기본법의 운용 과제와 빠르게 진화하는 AI 기술이 던지는 법적 쟁점이 폭넓게 다뤄졌다. 법무법인 태평양의 강태욱 변호사와 국회입법조사처의 박소영 입법조사관은 각각 '고영향 AI 규제'와 '투명성 규제'를 주제로 시행 첫해를 맞은 AI 기본법의 핵심 의무가 현장에서 어떻게 작동하는지를 진단하고 해외 규제 동향에 비춘 보완 과제를 제시했다. 또 김병필 KAIST 기술경영전문대학원 교수와 김현철 정보통신산업진흥원 수석연구원은 에이전틱AI와 피지컬AI를 주제로 자율적으로 행동하는 AI의 오용과 사고 위험, 책임 귀속의 공백 등 현행 규범이 미처 담아내지 못한 과제에 대해 기술의 진화에 발맞춘 법제 대응을 강조했다. 발제에 이은 토론은 이성엽 회장을 좌장으로 이주형 서울시립대 교수, 오장민 성신여대 교수, 김태호 헌법재판연구원 책임연구관, 법무법인 태평양의 강혜경 박사, 양천수 영남대 교수, 법부법인 광장의 정원준 수석연구위원과 박광배 변호사, 황원재 고려대 교수, 이정수 서울대 교수가 패널로 참여해 AI 기본법의 실효적 집행 방안과 신기술 법제 대응 방향을 논의했다. 편저자인 이성엽 회장은 “'인공지능법 연구'가 AI 기본법 시행과 AI 신기술 확산이라는 중요한 시대적 전환의 길목에서 다학제적 관점에서 학계와 실무의 논의를 집약한 책”이라며 "이번 세미나가 신기술에 대응한 AI 법제의 안착과 발전에 기여하는 계기가 되기를 바란다”고 말했다.

2026.06.16 16:58박수형 기자

"지역 중심 AI 인프라 구축"…정부, AIDC 특별법 논의의 장 마련

정부가 지역 중심 인공지능(AI) 인프라 구축을 위한 제도 논의에 나섰다. 국가AI전략위원회는 16일 지방시대위원회와 과학기술정보통신부, 기후에너지환경부 등 관계기관과 '인공지능 데이터센터(AIDC) 산업 진흥에 관한 특별법 정책 세미나'를 개최했다. 세미나는 오는 2027년 3월 특별법 시행을 앞두고 주요 제도와 시행 준비 상황을 점검하기 위해 마련됐다. AIDC는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버 기반으로 AI 학습·추론을 처리하는 핵심 시설이다. 생성형 AI 확산 후 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 기반 인프라로 부상했다. 이번 세미나에서는 데이터센터 구축 관련 인허가 일괄처리와 비수도권 AI 데이터센터 특구 지정 등 특별법 핵심 내용이 공유됐다. 또 시행령 제정 방향과 향후 위원회가 수행할 심의·의결 권한 운영 방안도 논의됐다. 특히 지방시대위원회는 비수도권 AI 데이터센터 특구 지정과 지역 산업 연계 방안을 국가균형발전 관점에서 논의했다. 위원회는 AI 데이터센터가 특정 지역에 집중되지 않고 지역 산업과 결합한 AI 활용 생태계 조성으로 이어질 수 있도록 협력을 이어갈 계획이다. 과기정통부는 데이터센터 구축 인허가 일괄처리와 비수도권 전력계통영향평가 면제, AI 데이터센터 특구 지정 등 특별법 주요 내용과 시행령 제정 일정을 설명했다. 시행령 마련 과정에서는 산업계와 지역 현장 수요를 반영하기 위해 관계 부처와 협의를 지속할 방침이다. 위원회는 특별법 시행 후 데이터센터 구축 관련 인허가 일괄처리와 비수도권 특구 지정·변경·해제, 특구 입주기업 비용 지원 등에 대한 심의·의결 권한을 맡게 된다. 이에 따라 법 시행 전까지 심의 절차와 검토 기준, 운영 방식을 구체화해 예측 가능한 심의체계를 마련할 방침이다. 기후에너지환경부는 과기정통부와 체결한 업무협약을 바탕으로 재생에너지 전력구매계약(PPA)과 비수도권 전력계통영향평가 면제 등 AI 데이터센터 구축 지원 방안을 설명했다. 참석자들은 AI 데이터센터 확충이 전력 수급과 재생에너지 활용, 지역 입지 정책과 맞물리는 만큼 부처 간 협력이 중요하다는 데 의견을 모았다. 송상훈 AI전략위원회 지원단장은 "AIDC는 한국 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이자 새로운 지역 성장거점이 될 전략 인프라"라며 "특별법 시행을 계기로 지방시대위와 관계 부처와 비수도권 특구 조성, 전력·입지 관련 규제 개선, 지역 산업과 연계한 AI 인프라 확충이 차질 없이 이뤄지도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.16 16:00김미정 기자

"전력·발열 문제 풀자"…레노버가 제시한 AI 인프라 해법은

레노버가 인공지능(AI) 데이터센터 전력 소비와 발열 문제를 해결하기 위한 저전력 고성능 인프라 전략을 제시한다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)는 17일 파르나스 서울에서 열리는 '컨버전스 인사이트 서밋 2026'에 참가해 'AI를 위한 열역학: 레노버가 제안하는 저전력 고성능 인프라'주제로 발표한다고 16일 밝혔다. 발표는 정연구 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 상무가 맡는다. 이번 발표는 생성형 AI를 비롯한 거대언어모델(LLM), 하이브리드 클라우드, 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 확대에 따른 데이터센터 전력·발열 문제에 초점 맞춘다. 레노버는 AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술을 중심으로 AI 인프라 해법을 소개할 예정이다. 실제 데이터센터 에너지 부담은 빠르게 커지고 있다. IDC는 데이터센터 에너지 소비량이 2024년 397테라와트시(TWh)에서 2028년 915Wh로 연평균 23.2% 증가할 것으로 전망했다. 2030년 말까지는 100기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터가 추가될 것으로 예상했다. 레노버는 AI와 HPC가 결합하면서 새로운 인프라 수요가 생기고 있다고 봤다. HPC는 기후, 유체역학, 유한요소해석, 분자역학, 천체물리학 등 물리 기반 시뮬레이션에 강점을 갖고 AI는 대규모 데이터 학습과 패턴 인식, 언어·비전·이상 탐지 영역에서 확장성을 제공한다. 레노버는 AMD 에픽 5세대 프로세서 기반 HPC 솔루션으로 AI와 HPC 워크로드에 필요한 고성능·고확장성 인프라를 제시한다. 이 솔루션은 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 전반에서 확장 가능한 인프라 구성을 지원한다. 활용 분야는 산업용 로보틱스, 실시간 전사, 데이터 준비, 엣지 AI, LLM 추론 등으로 제시됐다. 레노버는 다양한 AI 업무를 안정적으로 처리하려면 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 냉각 효율이 함께 뒷받침돼야 한다고 설명했다. 이날 레노버는 전력과 냉각 효율을 높이기 위한 핵심 기술로 넵튠 액체 냉각 시스템도 소개한다. 넵튠은 고성능 컴퓨팅 환경에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하기 위해 설계된 액체 냉각 기술이다. 100% 직접 수냉 방식의 넵튠 솔루션은 냉각 전력 소비를 30~40% 줄이고 1.1 미만 전력사용효율을 구현하도록 설계됐다. 넵튠 코어는 발열이 높은 주요 부품에 직접 수냉을 적용하고 넵튠 에어는 기존 공랭 환경에서도 액체 보조 냉각을 지원한다. 레노버는 씽크시스템 SD665 V3 DWC 서버, 씽크시스템 N1380 섀시, 씽크시스템 SC750 V4 등 HPC 서버 포트폴리오도 함께 소개한다. 이들 제품은 고밀도 HPC 환경과 AI 워크로드를 겨냥해 설계됐다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "생성형 AI와 LLM 확산으로 기업 데이터센터에는 더 높은 연산 성능과 에너지 효율을 동시에 구현할 수 있는 인프라 전략이 요구되고 있다"며 "우리는 AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술을 통해 AI 워크로드에 최적화된 고성능·저전력 인프라를 제공하고 국내 기업들이 복잡한 AI·데이터 집약형 업무를 안정적이고 지속 가능한 방식으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고•AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술로 AI 데이터센터의 전력·발열 과제 해법 소개 말했다.

2026.06.16 15:27김미정 기자

STT GDC, 하이퍼스케일 데이터센터 개관…"원전급 내진에 수냉식 냉각까지"

급증하는 인공지능(AI) 인프라 수요에 맞춰 STT GDC가 국내 첫 데이터센터를 개관한다. 이번 센터를 한국 내 전략 거점으로 삼아 동북아 지역의 AI 및 클라우드 인프라 수요에 적극 대응한다는 계획이다. 16일 STT GDC는 서울 금천구 가산동에 위치한 하이퍼스케일 데이터센터 'STT 서울 1'을 개관하고 본격적인 상업 운영에 돌입했다. 연면적 약 4만 제곱미터(㎡) 규모로 최대 30메가와트(MW)의 IT 부하를 지원하는 이 센터는 하이퍼스케일과 엔터프라이즈 고객은 물론 고집적 워크로드까지 수용할 수 있다. 총 10층 규모 중 실제 데이터홀은 4~8층에 배치됐으며 각 층당 6MW씩 총 30MW를 제공한다. 고객 요구에 따라 한 층 전체를 사용하거나 3MW 단위의 분리된 독립 공간으로도 활용이 가능하다. 이 데이터센터의 핵심 경쟁력은 '고가용성'과 '운영 안정성'이다. 무중단 동시 유지보수가 가능한 인프라 설계를 입증하며 글로벌 평가 기관 업타임 인스티튜트로부터 '티어 3(Tier III)' 설계인증(TCDD)을 획득했다. 원전급 내진 설계를 적용해 건물 본체는 물론 전기·기계 설비와 배관, 지지 구조물 등 비구조 요소까지 철저히 보강했다. 전력 인프라 역시 22.9킬로볼트(kV) 주·예비 2회선으로 이중화했으며, 분산형 중복 구성(DR) UPS와 24시간 무급유 운전 비상 발전기를 통해 외부 전원 차단 시에도 서비스 연속성을 완벽히 유지한다. 무거운 AI 서버와 고밀도 랙 수용에 최적화된 설계도 돋보인다. 데이터홀 바닥 하중은 미터 당 1.5톤, 일부 기계실은 2.5~3톤 수준을 감당할 수 있도록 강화했다. 대형 장비 반입을 위한 전용 화물 엘리베이터와 물류 동선도 최적화했다. 냉각 시스템은 전력사용효율(PUE) 1.3 미만의 공랭식을 기본으로 하되, 축냉조(TES)를 적용해 효율을 높였다. 무엇보다 향후 초고전력 AI 칩셋 도입 등 수요 변화에 발맞춰 수랭식 장비로 유연하게 전환할 수 있도록 구조적 여유를 확보한 것이 특징이다. 방재와 보안 체계도 한층 끌어올렸다. 지능형 비디오 분석과 생체 인식을 포함한 7단계 출입 통제 프로세스를 거쳐야만 최고 보안구역인 데이터홀에 접근할 수 있다. 최근 강화된 안전 기준에 따라 배터리실 화재에 대비해 가스와 물 소화 시스템을 이중으로 도입했다. 또한 단수 상황에서도 일정 시간 냉방을 유지할 수 있는 대형 냉각수 저장 탱크를 별도로 마련했으며, 친환경 건축물 인증인 LEED GOLD 등급을 획득해 지속가능성도 챙겼다. 이번 사업은 STT GDC(지분 60%)와 효성중공업(40%)이 2021년 설립한 합작법인 'STT GDC 코리아'가 맡았다. STT GDC의 글로벌 데이터센터 운영 역량과 효성의 전력 솔루션 기술력이 결합된 결과물이다. 허철회 STT GDC 코리아 대표는 "AI 인프라는 디지털 역량과 전력 수급 여건, 고객 수요가 높은 시장을 중심으로 빠르게 발전하고 있다"며 "동북아 지역 워크로드의 규모와 복잡성이 증가하는 만큼, STT 서울 1은 STT GDC가 국내 입지를 다지고 동북아 주요 시장으로 비즈니스를 확장하는 핵심 거점이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.16 14:31남혁우 기자

KETI, 해양배터리 데이터 허브 플랫폼 구축 기술 개발 본격 착수

해양배터리 분야 글로벌 경쟁력 확보를 위한 국가 차원의 핵심 데이터 인프라 기반 구축이 본격화됐다. 한국전자기술연구원(KETI·원장 노건기)은 해양수산부와 해양수산과학기술진흥원(KIMST·원장 전재우)의 지원을 받는 '해양배터리 데이터 허브 플랫폼 구축 기술개발 과제' 착수회의를 개최했다고 16일 밝혔다. KETI 컨소시엄은 해양환경에 특화한 배터리 실운용 데이터 수집·분석과 국제표준 대응 데이터 관리·분석 체계를 갖춘 관계형 메타데이터 허브 플랫폼을 구축한다. 이 사업은 해양산업의 미래 성장 기반을 마련하기 위해 해양환경 특화 데이터 수집-분석-검증-표준 연계까지 전주기 통합 기술 개발을 목표로 해수부가 추진하고 전라남도와 여수시 공동 지원으로 올해부터 2030년까지 5년간 총 250억원이 투입된다. 사업 주요 내용은 ▲해양환경 특화 데이터 수집·진단 기술 ▲관계형 메타데이터 허브 및 AI 분석 기반 기술 ▲해양·육상 통합 엣지클라우드 기반 데이터 허브 플랫폼 개발 ▲해양환경 특화 배터리 성능 측정 및 열화 모델 개발 ▲해양배터리 데이터 신뢰성 확보 및 국제표준 대응 기술 개발 등이다. KETI가 주관기관으로 연구개발을 총괄하고 한국해양교통안전공단(KOMSA)은 선박 실증, 한국항로표지기술원(KATON)은 항로표지 실증을 수행한다. 한국산업기술시험원(KTL)은 검증·인증체계 구축을, 한국과학기술정책플랫폼협동조합(KSPP)은 정책 연계를 담당한다. 이외 한국조선해양기자재연구원·퀀텀솔루션·케이웨어·플렉싱크·전남테크노파크·호서대학교·세종대학교·슈어소프트테크 등 참여기관은 해양배터리 데이터 허브 구축을 위한 기술 개발 등을 공동으로 수행한다. KETI는 연구개발을 통해 해양배터리 데이터의 실시간 연속 모니터링 체계가 구축되고, 해양배터리 전용 열화모델과 국내외 검·인증 기반이 확보됨으로써 해양배터리 분야의 국제표준 선도 기반이 마련될 것으로 기대했다. 이 사업은 공공 실증 데이터를 활용한 표준화·공공 API 제공으로 데이터의 민간 활용성이 높아지고, 중복 실증과 개별 검증에 소요되던 비용 절감에도 기여할 전망이다. 권기원 KETI 해양수산ICT사업단장은 “우리나라가 경쟁우위를 점하고 있는 육상용 배터리 전주기 핵심기술을 기반으로 미래 시장으로 부상할 것으로 기대되는 해양 분야에서 실증 데이터를 확보하고 글로벌 표준을 선제 대응함으로써 배터리 및 관련 수요기업의 동반성장을 이끄는 계기가 될 것”으로 내다봤다.

2026.06.16 13:32주문정 기자

엘리스그룹, AICA 국가 AI데이터센터 'GPU 엔진' 맡는다

엘리스그룹이 국가 인공지능(AI) 연구개발을 지원하는 공공 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 사업에 앞장선다. 자체 모듈형 AI 데이터센터와 고성능 GPU 인프라를 앞세워 국내 AI 생태계 공용 인프라 구축에 힘을 보태며 국가 AI 경쟁력 강화에 기여한다는 목표다. 엘리스그룹은 광주 인공지능산업융합사업단(AICA)이 추진하는 '2026년 국가 AI데이터센터 고도화 사업' GPU 클라우드 공급사로 선정됐다고 16일 밝혔다. AICA가 추진하는 이번 사업은 국내 기업과 기관, 대학을 대상으로 연구·개발·서비스에 특화된 고성능 AI 컴퓨팅 자원과 서비스를 제공해 국가 AI 산업 경쟁력을 높이는 것을 목표로 한다. 엘리스그룹은 복수 공급사 가운데 한 곳으로 참여해 자사 AI 클라우드 서비스인 '엘리스클라우드'를 통해 GPU 인프라를 제공한다. 협약 기간은 이달부터 12월 말까지 약 7개월이다. 회사는 엔비디아 H100과 최신 GPU인 B200 기반 클라우드 자원을 지원한다. 대규모 AI 학습과 추론에 필요한 인피니밴드 기반 고성능컴퓨팅(HPC) 멀티노드·단일노드 환경을 제공하며 공공기관 활용을 위한 클라우드 보안인증(CSAP) 존도 함께 운영한다. 특히 이번 사업에는 엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC' 기술이 활용된다. 엘리스 AI PMDC는 고밀도 전력 인프라와 고효율 냉각 시스템을 적용해 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 엘리스그룹은 이를 기반으로 서비스수준협약(SLA)에 따른 장애 대응과 보안 모니터링 등 AI 클라우드 운영 전반을 지원할 계획이다. 연구기관과 대학, 기업들이 인프라 구축 부담 없이 AI 연구개발에 집중할 수 있는 환경을 제공한다는 목표다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "AICA 국가 AI데이터센터는 국내 AI 생태계 공용 인프라 역할을 하는 만큼, 안정적인 GPU 클라우드 기반을 확보하는 것이 중요하다"며 "이번 사업을 통해 검증된 GPU 클라우드 인프라를 제공해 연구·개발 환경 제약을 줄이고 대규모 인프라 운영 경험을 바탕으로 국내 AI 인프라 고도화와 국가 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.16 11:33한정호 기자

[단독] SK, 美 AI 데이터센터 구축 검토…하이닉스 앞세워 인프라 확장 추진

SK그룹이 일본에 이어 미국에서도 인공지능(AI) 데이터센터를 직접 구축하는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 아마존웹서비스(AWS)와 울산에서 대형 AI 데이터센터(AIDC)를 추진하고 있지만 자체 설계·운영 경험 확보가 쉽지 않다는 판단 때문으로 풀이된다. 16일 업계에 따르면 SK는 지난달 미국 캘리포니아 지역 부지를 매입해 AI 데이터센터 테스트베드 구축을 준비 중인 것으로 전해졌다. SK하이닉스가 부지 매입 자금을 부담하고, SK AX와 SK텔레콤, SK브로드밴드(SKB) 등이 함께 참여하는 구조가 논의된 것으로 파악됐다. 다만 해당 부지가 SK하이닉스 아메리카가 약 728억원을 들여 최근 매입한 산호세 남부 옵티컬 코트 소재 건물과 동일한 곳인지는 확인되지 않았다. 업계 관계자는 "SK가 미국에서 운영할 테스트베드 데이터센터를 준비 중인 것으로 안다"며 "캘리포니아 부지를 SK하이닉스 자금으로 샀고, 규모는 300억원 안팎으로 들었다"고 말했다.이어 "해당 데이터센터는 연습용에 가깝다"며 "SK그룹이 건설, 메모리 반도체 등 데이터센터와 관련된 계열사들이 있는 만큼, 최태원 회장이 직접 짓고 운영할 수 있다는 판단에 따라 이처럼 지시한 것으로 안다"고 덧붙였다. 미국 테스트베드 검토는 울산 AIDC 프로젝트를 추진하는 과정에서 나온 후속 움직임으로 보인다. 울산 AIDC는 SK그룹이 AWS와 손잡고 울산 미포국가산업단지에 조성하는 초대형 AI 데이터센터다. 오는 2029년까지 100MW 규모 완공을 목표로 하며 그래픽처리장치(GPU) 6만장 이상이 투입되는 하이퍼스케일급 인프라로 알려졌다. 울산 AIDC에서 SK텔레콤은 AI 솔루션 개발과 글로벌 협력을 맡고, SK브로드밴드는 데이터센터 구축을 담당한다. SK브로드밴드는 시설자금 확보를 위해 회사채 발행 규모도 기존 1100억원에서 1600억원으로 늘렸다. 다만 울산 AIDC를 통해 SK가 데이터센터 설계·운영 노하우를 어느 수준까지 확보할 수 있을지는 미지수다. 글로벌 클라우드 사업자가 부지 선정, 전력·냉각 설계, 서버 배치, 운영 자동화, 장애 대응 체계를 내부 핵심 역량으로 관리한다는 점에서다. 업계 관계자는 "AWS 같은 글로벌 기업은 데이터센터를 어디에 짓고 어떻게 운영할지에 대한 노하우를 매우 철저하게 관리한다"며 "자금 투입이나 구축 참여만으로 설계와 운영 역량이 이전되는 구조는 아니다"고 말했다.일각에선 SK의 미국 테스트베드 추진을 두고 일본 AI 팩토리 구상과 같은 방향의 해외 확장 전략으로 해석했다. 앞서 최 회장은 최근 니혼게이자이신문 인터뷰에서 일본에 AI 전용 데이터센터인 'AI 팩토리'를 구축하고 2028~2029년 가동하는 방안을 추진 중이라고 밝혀 주목받았다. 그는 한국에서 오는 2027년 첫 AI 팩토리를 가동한 뒤 일본으로 확장하는 구상을 갖고 있다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 부지를 사고 장비를 들여놓는 것보다 실제 운영 경험이 더 중요한 시장"이라며 "미국 테스트베드는 SK가 건설·통신·반도체 역량을 AI 인프라 사업으로 묶어낼 수 있는지 확인하는 시험대가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.16 10:29장유미 기자

[AI 리더스] HPE "데이터 주권은 국가 경쟁력…한국형 소버린 AI 시작됐다"

"소버린 인공지능(AI)은 더 이상 규제 준수 차원의 문제가 아닙니다. 데이터와 AI 시스템에 대한 통제권은 이제 국가 경쟁력과 기업의 전략적 자율성을 결정하는 핵심 요소가 되고 있습니다." 김태룡 한국HPE HPC·AI 사업부문 이사는 16일 지디넷코리아와의 서면 인터뷰에서 AI 시대 디지털 주권에 대해 이같이 밝혔다. 최근 생성형 AI 확산과 지정학적 불확실성이 맞물리면서 데이터와 AI 인프라를 직접 통제하려는 움직임이 전 세계적으로 확대되고 있다. 공공·금융·국방 등 민감 데이터를 다루는 분야를 중심으로 AI 모델을 넘어 데이터와 인프라, 운영 환경 전반에 대한 주권 확보 요구도 커지는 추세다. 김 이사는 과거 디지털 주권이 데이터 저장 위치에 초점을 맞췄다면 이제는 데이터 처리와 거버넌스, 운영 전반에 대한 통제권 확보 개념으로 진화하고 있다고 진단했다. 단순히 데이터를 국내에 보관하는 수준을 넘어 AI 학습과 추론, 운영 과정 전체를 통제할 수 있어야 진정한 소버린 AI가 구현된다는 분석이다. "데이터 통제권이 곧 AI 경쟁력" 그는 소버린 AI를 둘러싼 글로벌 흐름으로 단절형 인프라 수요 확대와 '소버린 바이 디자인' 확산을 꼽았다. 기존에는 클라우드 환경 위에 보안 정책을 덧씌우는 방식이 일반적이었다면, 이제는 설계 단계부터 데이터 주권과 통제 기능을 내재화한 인프라를 구축하려는 수요가 증가하고 있다는 설명이다. 김 이사는 최근 지정학적 리스크와 공급망 불안이 IT 인프라 전략에도 직접적인 영향을 미치고 있다고 평가했다. 데이터센터와 통신망, 클라우드 리전까지 국가 안보 자산으로 인식되면서 특정 플랫폼 의존도를 줄이고 서비스 연속성과 기술 독립성을 확보하려는 움직임이 강화되고 있다는 것이다. 이같은 흐름 속에서 HPE는 소버린 바이 디자인 전략을 앞세우고 있다. 데이터와 거버넌스, 운영 통제권을 인프라 설계 단계부터 내재화해 고객이 AI 라이프사이클 전반에 대한 주도권을 유지하도록 지원한다는 목표다. 김 이사는 "소버린은 특정 영역에 국한된 규제 이슈가 아니라 경제적 회복력과 국가 안보, 경쟁 우위와 직결되는 전략적 우선순위가 되고 있다"며 "소버린 바이 디자인 인프라는 시장이 요구하는 보안, 데이터 레지던시, 에어갭 운영 역량을 설계 단계부터 내재화한 것으로 공공·국방 등 민감 워크로드를 다루는 분야를 지원한다"고 말했다. 금융서 국가 슈퍼컴까지…한국형 소버린 AI 등장 한국 시장에서도 이미 소버린 AI 구축 사례가 등장하고 있다. 대표적으로 최근 HPE와 협력한 DB생명이 주목받고 있다. DB생명은 생성형 AI 기반 챗봇과 거대언어모델 운영관리(LLMOps) 플랫폼 구축 과정에서 HPE가 지원하는 에어갭 환경을 적용했다. 이를 통해 데이터 주권과 금융 규제를 준수하면서도 AI 서비스 혁신을 추진 중이다. 김 이사는 이같은 사례가 개별 프로젝트를 넘어 국내 기업들이 통제 가능한 고성능 AI 인프라를 기반으로 자체 AI 역량을 구축하는 흐름을 보여준다고 강조했다. 그는 금융권뿐 아니라 제조와 연구 분야에서도 유사한 수요가 확대되고 있다고 설명했다. 기업 현장에서 소버린 AI 도입이 확산되는 가운데 국가 차원의 AI 인프라 투자도 속도를 내고 있다. 이와 관련해 국내 고성능 컴퓨팅(HPC) 경쟁력에 대해서도 긍정적으로 평가했다. 특히 올해 구축이 완료될 한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨터 6호기 '한강' 프로젝트를 한국 과학기술과 AI 연구 역량을 한 단계 끌어올릴 전환점으로 꼽았다. 그는 해당 슈퍼컴 6호기가 재료과학과 기후 예측, 생명과학뿐 아니라 대규모 AI 워크로드를 동시에 처리할 수 있는 국가 핵심 플랫폼 역할을 수행할 것으로 내다봤다. 또 HPE와 KISTI가 추진 중인 대규모 과학 파운데이션 모델 학습 환경 구축과 양자·HPC 융합 연구 역시 향후 국가 경쟁력 확보에 중요한 기반이 될 것으로 전망했다. 김 이사는 "이번 슈퍼컴 6호기 구축으로 한국은 첨단 시뮬레이션과 AI 기반 연구를 융합해 글로벌 수준의 과학 연구 역량을 강화할 수 있는 강력한 기술적 기반을 갖추게 됐다"고 강조했다. "GPU만으론 부족…AI 팩토리 시대 온다" AI 인프라 경쟁 구도에 대해선 통합적인 시각을 제시했다. 김 이사는 AI 성능이 단순히 그래픽처리장치(GPU) 보유량으로 결정되는 시대는 지나갔다고 진단했다. 앞으로는 중앙처리장치(CPU)와 스토리지, 네트워크, 데이터 파이프라인, 운영 플랫폼을 포함한 전체 AI 인프라 스택의 균형이 중요해질 것이라는 전망이다. 특히 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 진입하면서 HPC의 역할도 확대되고 있다고 밝혔다. 복잡한 업무를 스스로 분해하고 수행하는 AI 에이전트는 더 큰 연산 자원과 메모리 대역폭, 빠른 상호연결, 실시간 오케스트레이션이 필요하다는 평가다. 이에 HPE는 AI 인프라와 소프트웨어, 데이터 파이프라인, 운영 체계를 통합한 'AI 팩토리' 전략을 추진 중이다. 기업·기관이 AI 실험 단계에 머무르지 않고 실제 운영 환경까지 빠르게 전환할 수 있도록 한다는 목표다. 동시에 온프레미스와 프라이빗 클라우드, 하이브리드, 소버린 환경을 아우르는 다양한 AI 배포 모델을 제공해 고객이 통제 수준과 비용, 성능에 맞춰 워크로드를 운영할 수 있도록 지원할 방침이다. 아울러 김 이사는 공공부문 소버린 AI 도입이 본격화될 경우 국내 IT서비스 시장에도 변화가 나타날 것으로 전망했다. 단순 인프라 공급을 넘어 소버린 AI 구축과 운영 역량을 갖춘 파트너 기업들이 새로운 성장 기회를 확보하게 될 것이라는 분석이다. 그는 "한국은 AI와 첨단 연구, 디지털 주권에 대한 명확한 국가 전략을 지닌 중요한 시장"이라며 "우리는 국가 규모 슈퍼컴퓨팅부터 프라이빗 AI, 규제 산업의 AI 전환까지 한국 기업과 기관들이 더 빠른 속도와 통제력, 자신감을 갖고 혁신할 수 있도록 지원하는 전략적 파트너가 되겠다"고 강조했다.

2026.06.16 10:26한정호 기자

삼성 갤럭시, 악성 앱 실행까지 자동 차단...보안 시스템 고도화

삼성전자가 차세대 운영체제(UI)를 통해 악성 앱의 실행을 자동으로 차단하는 등 갤럭시 스마트폰의 금융 사기 방지 기능을 대폭 강화한다. 삼성전자는 사용자의 보안 위협을 사전에 탐지해 방어하는 체계로 갤럭시 보안 기능을 고도화한다고 16일 밝혔다. 특히 올 하반기 스마트폰 신제품에 탑재될 차세대 운영체제 'One UI 9.0'부터는 '피싱앱 위험 알림' 기능을 대폭 강화한다. 기존의 피싱 앱 설치 차단 단계를 넘어, 이미 설치된 앱이 악성 앱으로 확인될 경우 해당 앱의 실행까지 자동으로 차단하는 기능을 제공할 예정이다. 새로운 시스템은 앱 설치 시점에 갤럭시 스토어의 평판 데이터를 조회해 피싱 의심 여부를 판별한다. 보이스피싱 의심 통화 후 수 시간 내에 설치됐거나 원격 제어로 설치된 앱을 사용자가 실행하려고 하면, 경고 알림을 띄워 삭제를 유도하는 방식이다. 기기 보안 환경을 최신 상태로 유지하는 '보안정책 업데이트'도 주기를 단축한다. 삼성전자는 경찰청, 한국인터넷진흥원(KISA)과의 협력을 기반으로 관련 데이터를 공유받아 주기적인 업데이트를 실시하고 있다. 특히 '갤럭시 S26 시리즈'를 비롯한 One UI 8.5 이상의 기기에서는 사용자가 모바일 데이터나 와이파이 등 원하는 네트워크 환경을 선택해 실시간으로 보안정책을 반영할 수 있도록 편의성을 높였다. 정부 기관과 협력해 개발한 '악성 메시지 차단' 기능의 성과도 가시화되고 있다. 지난 2024년 9월 최초 도입 이후 올해 4월까지 누적 약 4억 건의 악성 메시지를 차단했다. 특히 갤럭시 S25 시리즈부터 도입된 딥러닝 기반 '인텔리전스로 차단' 기능은 KISA로부터 제공받는 월평균 약 50만 건의 데이터를 AI가 학습해 불법 도박, 대출, 스미싱 등의 의심 메시지를 자동으로 분류하고 차단한다. 갤럭시 AI를 기반으로 수신 전화의 위험을 먼저 확인하는 '통화 스크리닝' 기능도 적용됐다. 갤럭시 S26 시리즈부터 도입된 이 기능은 AI가 전화를 대신 받아 발신자 정보와 통화 내용을 요약해 사용자에게 제공한다. 사용자는 실제 통화 전 스팸이나 스캠 여부를 확인하고 즉시 거절할 수精致. 모든 과정은 외부 전송 없이 스마트폰 내부에서 처리되는 온디바이스 방식으로 구동된다. 이 외에도 One UI 8.0 이상 기기에 제공되는 '보이스피싱 의심 전화 알림'은 통화 중 AI가 실시간으로 위험도를 분석해 '의심'과 '경고' 단계로 안내한다. 이 기능은 사용자 보호를 위해 기본 활성화 상태로 제공되며 올해 4월 기준 사용률은 약 84%를 기록했다.

2026.06.16 09:43전화평 기자

광고 넘어 데이터까지 묶었다…카페24, '토털 커머스 마케팅' 강화

카페24는 광고 성과와 상품·운영 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 데이터 기반 '토털 커머스 마케팅' 체계를 구축해 온라인 브랜드 성장을 지원하고 있다고 16일 밝혔다. 최근 이커머스 시장에서는 광고비를 동일하게 투입하더라도 상품 구성과 재고 운영, 마케팅 전략에 따라 성과 격차가 크게 벌어지고 있다. 이에 따라 광고 집행을 넘어 상품과 운영 데이터를 연계한 통합 관리 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 카페24의 토털 커머스 마케팅은 광고 시작부터 성과 확대, 최적화 단계까지 브랜드 성장 단계에 맞춰 활용할 수 있도록 설계됐다. 서비스는 ▲매출 연동형 광고 ▲재고 데이터 기반 마케팅(AIM) ▲차세대 마케팅 솔루션(NextGen) 등으로 구성된다. 매출 연동형 광고는 광고비를 선결제하지 않고 실제 매출이 발생한 이후 정산하는 방식이다. 초기 광고 비용 부담을 줄여 쇼핑몰의 마케팅 진입 장벽을 낮춘 것이 특징이다. 남성의류 브랜드 프롬나드 클로젯은 해당 서비스를 도입한 뒤 3개월 만에 광고비 대비 매출 효율이 4배 이상 증가했다고 밝혔다. 재고 데이터 기반 마케팅은 상품 및 재고 정보를 실시간 반영해 판매 가능성이 높은 상품 중심으로 광고를 운영하는 서비스다. 여성의류 쇼핑몰 육육걸즈는 재고 정보와 광고 운영을 연계한 이후 실제 판매 가능한 상품에 마케팅 역량을 집중할 수 있게 됐다고 평가했다. 카페24에 따르면 해당 서비스는 출시 5개월 만에 250개 쇼핑몰이 도입했으며 누적 광고비는 약 690억원, 누적 매출은 약 5260억원을 기록했다. AI 기반 차세대 마케팅 솔루션도 성과를 내고 있다. 이 서비스는 광고주 데이터를 기반으로 광고 소재를 생성하고 AI가 실시간으로 성과를 분석해 운영 전략을 최적화한다. 가방 브랜드 아토백은 솔루션 도입 후 3주 만에 방문자 수가 22.4%, 매출은 74.6% 증가했다고 밝혔다. 최근 5개월 기준 해당 서비스를 이용한 쇼핑몰의 클릭당 비용(CPC)은 14% 감소했고 전환율(CVR)은 74% 상승한 것으로 집계됐다. 카페24는 앞으로 광고와 상품, 재고, 예산 데이터를 통합 활용할 수 있도록 서비스 간 연계를 강화하고 데이터 기반 마케팅 체계를 고도화할 계획이다. 이재석 카페24 대표는 "온라인 쇼핑몰의 경쟁력은 광고 성과만으로 결정되지 않는다"며 "광고와 상품, 운영 데이터를 유기적으로 연결해 브랜드의 지속적인 성장을 지원하겠다"고 말했다.

2026.06.16 08:55안희정 기자

번개장터 딥테크 자회사, 유럽 최대 테크 무대서 'AI 명품 감정기' 공개

번개장터 딥테크 자회사 인사이트뷰테크가 유럽 최대 기술 박람회인 비바테크 2026에서 AI 기반 과학 검수 솔루션과 휴대형 프로토타입 기기를 공개한다. 초정밀 위조품인 '슈퍼페이크' 확산에 대응하기 위해 연구실 수준의 검수 기술을 현장형 디바이스로 구현하며 글로벌 리커머스 시장 공략에 나선다는 전략이다. 인사이트뷰테크는 오는 17일부터 20일까지 프랑스 파리에서 열리는 비바테크 2026에 참가해 비파괴 분석 기술과 인공지능(AI) 알고리즘을 결합한 과학 검수 솔루션을 선보인다고 15일 밝혔다. 올해 비바테크는 'AI: 환상에서 현실로(AI: Impact, Not Illusion)'를 주제로 개최되며 글로벌 빅테크와 스타트업 4천여 곳이 참여하는 유럽 최대 규모 기술 행사다. 인사이트뷰테크는 전시 부스에서 휴대형 검수 프로토타입을 활용한 실시간 분석 시연을 진행한다. 관람객은 명품 가방과 지갑 샘플을 기기에 접촉해 스캔하고, 제품 손상 없이 소재 성분 데이터를 분석하는 과정을 직접 확인할 수 있다. 측정된 데이터는 클라우드 API를 통해 분석 시스템으로 전송된다. 이후 31개 브랜드, 2만5천건 이상의 실물 데이터셋을 학습한 AI 알고리즘이 진위 여부를 분석하고 결과를 모바일 앱과 태블릿을 통해 제공하는 방식이다. 회사는 이번 전시를 통해 육안 감정 중심 검수 방식의 한계를 넘어서는 과학 검수 체계를 강조할 계획이다. 핵심은 명품 소재와 부품의 물질 성분을 분석하는 기술이다. 가죽 스펙트럼 변화 분석은 물론 XRF(형광 X선 분석) 기반 금속 성분 분석 등을 통해 초정밀 위조품까지 판별할 수 있다는 설명이다. 특히 연구실 기반 검수 시스템을 휴대형 디바이스와 모바일 앱, 클라우드 API 형태로 확장할 수 있는 기술 방향성을 공개한다는 점에 의미를 두고 있다. 인사이트뷰테크의 검수 솔루션 '코어리틱스'는 번개장터와 공동 출원한 비파괴 분석 특허 기술 'APT(Authenticity Proof Technology)'와 AI 딥러닝 기술을 결합해 개발됐다. 해당 기술은 원래 제약·바이오 분야에서 소재 원산지 검증을 위해 개발된 물질 분석 기술에서 출발했다. 이후 번개장터의 투자와 공동 연구를 거쳐 리커머스 시장에 적용됐다. 회사는 지난 3월 미국 분석화학 학회 '피트콘 2026'에서 관련 연구 성과를 발표했으며, 최근에는 핵심 기술 논문이 SCI급 국제 학술지 게재 승인을 받았다고 설명했다. 김지나 인사이트뷰테크 대표는 "위조품 제조 기술이 고도화될수록 검수 역시 사람의 경험이 아닌 과학적 증거 중심으로 전환돼야 한다"며 "전 세계 어디서나 동일한 기준으로 정품을 검증할 수 있는 글로벌 과학 검수 표준을 제시하겠다"고 말했다.

2026.06.15 17:18안희정 기자

"한국형 제조특화 로봇이 美·中 패권 뚫을 무기...피지컬 GPT 선도해야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "인공지능(AI) 다음 물결은 피지컬 AI(Physical AI)다." 얼마 전 한국을 방문했던 세계 시총 1위(7422조원) 기업 엔비디아 젠슨 황 CEO는 제2의 AI 혁명으로 피지컬 AI를 지목했다. 피지컬 AI는 오랜동안 인류가 꿈꿔왔던 세상이다. 로봇이 사람을 대신해 공장에서 부품을 옮기고, 각종 모듈을 용접하고 조립한다. 또 집안 거실에서 식탁을 정리하고 빨래를 개는 등 가사일을 돕는다. 사족보행 로봇 개가 반려견 산책을 시키는 풍경도 낯설지 않다. 마라톤, 체조, 복싱, 축구 등 스포츠 경기에서 로봇이 인간의 한계를 뛰어 넘는 기록에 도전한다. 전세계가 '피지컬 AI'에 주목하고 있는 가운데 한국에서도 휴머노이드 기반의 지능 플랫폼을 개발해 로봇 공학의 챗GPT 시대를 열고자 하는 인물이 있다. 바로 지난 30여년 동안 AI의 진화를 지켜본 컴퓨터공학자이자 AI 전문가 장병탁 교수다. 장 교수는 현재 AI와 로봇 분야를 오가며 학계와 산업계를 동시에 이끌고 있다. 그는 대학 3학년때 우연히 접한 인간의 뇌를 닮은 인공 신경망(ANN) 논문 한편을 보고 사람처럼 생각하고 행동하는 로봇 개발에 푹 빠져버렸다. AI 단어 조차 생소했던 1980~90년대. 장 교수에게 인간의 뇌 신경망에서 영감을 받아 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 모델을 만들수 있을까라는 주제는 무척이나 흥미로웠다. 그래서 독일로 갔다. 그는 빌헬름 본 대학교에서 인공지능 박사 학위를 받았다. 구글 자율주행차(Waymo)의 아버지이자 구글 X의 공동 설립자로 잘 알려진 인공지능 및 로봇공학 전문가인 스탠포드대 세바스찬 스런(Sebastian Thrun) 교수가 독일 유학 시절 같이 공부했던 동기생이다. 당시 인공신경망 분야는 학계에서도 메인 스트림은 아니었다. 너무 먼 미래의 이야기였다. 그는 1997년부터 서울대 컴퓨터공학부 교수로 재직하면서 AI연구실을 처음 만들어 '몸을 가진 지능' 연구를 해 왔다. 현재는 서울대 헬스케어AI연구원장과 K-휴머노이드 연합 위원장, 로봇용 범용 AI 플랫폼을 개발하는 투모로우로보틱스 대표를 겸임하고 있다. "지난 70년의 AI 역사를 살펴볼 때 과거 60년의 변화보다 최근 10년 동안 인류가 이룬 성과가 훨씬 큽니다. 한국이 단순 로봇 생산국이 아니라, 지능 플랫폼을 선도하는 국가로 나아가야 합니다. 지금은 하드웨어가 아니라 소프트웨어, 그 중에서도 '실시간 물리작업을 수행하는 AI 플랫폼'을 누가 장악하느냐의 싸움입니다." 장병탁 교수는 글로벌하게 도래한 피지컬 AI 시대 속에 한국은 새로운 도약의 기회를 맞고 있으며 조금 더 과감한 투자와 실행에 속도를 내야 한다고 조언한다. 장 교수는 "정부가 전체 로봇 생태계를 조성하면서 빠른 속도로 정책을 추진하는 건 잘 하고 있는 점"이라면서 "다만 피지컬 AI를 개발하는 데 막대한 자금이 들어가는 만큼 좀 더 적극적인 재정 지원이 필요합니다"라고 강조했다. 이어 "미국은 초거대 자본을 무기로 '플랫폼 독점'을 노리고 있고, 중국은 저가 물량 공세로 '공급망 장악'에 나선 모습"이라며 "이에 맞서 한국은 세계 최고의 제조업 인프라를 활용한 '제조·산업 특화 휴머노이드'를 개발하고 있습니다"라고 말했다. 그러면서 "이에 따라 정부는 산업 현장 데이터를 확보하는 '데이터 팩토리' 사업을 기획·추진하고 있습니다"라고 덧붙였다. 다만 한국이 글로벌 'AI 3강'으로 도약하기 위해선 먼저 보수적인 투자 문화와 전문 인재 부족이라는 생태적 약점을 극복해야 한다고 지적했다. 그는 "실리콘밸리식 대담한 자본 투자를 통해 핵심 인재를 확보하고, 국내의 우수한 반도체·배터리·디스플레이 산업을 하나로 긴밀히 엮어내야 합니다"라고 조언했다. 나아가 "스타트업만으론 로봇 제조에 어려움을 겪을 수 있습니다. 삼성전자와 현대차 같은 대기업이 '로봇 파운드리'를 담당할 필요도 있습니다"라고 강조했다. 장 교수는 한국 정부의 AI 정책에 A 마이너스(-) 점수를 줬다. -지난 수십년 간 AI를 연구해 왔는데, 30년 전과 지금을 비교하면 AI는 어느 정도 성장했다고 보고 있나요. "AI 역사는 정확히 70년입니다. '인공지능'이라는 말이 (미국 다트머스 회의에서)만들어진 게 1956년이고, 실제로는 1950년에 이미 앨런 튜링이 그런 아이디어를 냈죠. 그런데 70년 역사로 봐도 내가 보기엔 지난 10년의 발전이 과거 60년보다 훨씬 큽니다." -퀀텀 점프에 가깝다는 말인가요. "맞아요. 기술계에서는 대략 2012년 무렵, 알파고 전후에 일어났어요. 딥러닝이 모든 걸 완전히 바꿔 놓았죠. 예전에는 사람이 머리를 써서 코딩을 하고, 사람이 아는 지식을 규칙(룰 베이스)으로 만들어 기계에 넣었습니다. 지금은 그게 아니라 AI가 스스로 학습합니다. 데이터를 통째로 주고 '강아지는 1, 고양이는 0' 식으로 정답만 가르쳐 주면 나머지는 기계가 알아서 합니다. 그게 신경망이고, 발전한 형태가 트랜스포머에요. 어떻게 보면 AI가 옛날 방식에 머물던 AI 연구자들의 자리를 먼저 없앤 셈이 됐네요." -신경망 기반 학습이 왜 하필 이 시점에 폭발한 건가요? "세 가지가 맞물렸다고 봅니다. 인터넷이 생기면서 데이터가 많아졌고, 컴퓨팅 파워가 좋아졌고, 딥러닝이라는 알고리즘이 나왔어요. 신경망은 뇌처럼 병렬 처리를 해야 하는데 그걸 GPU(그래픽처리장치)가 해줍니다. 고전적 AI가 CPU(중앙처리장치) 기반의 로직·룰 베이스였다면, 신경망은 한꺼번에 병렬로 처리하죠. CPU로는 100만번 반복할 일을 GPU는 한 번에 하는 것과 같아요." -요즘 온세상이 '피지컬 AI'로 핫합니다, 피지컬 AI가 무엇인가요. "지금까지 생성형 AI는 인터넷에 이미 디지털화된 데이터(주로 언어 텍스트, 기껏해야 정지 이미지)로 학습했습니다. 피지컬 AI는 그것이 물리적 세계로 넘어온 것으로 이해하면 됩니다. (사람처럼) 몸을 갖고, 센서와 액추에이터를 통해 현실을 인식합니다. 대표적 예가 로봇이고, 자율주행차도 포함됩니다. 제조·전통 산업 현장에서 온도·습도·카메라 영상 같은 것을 센싱하는 것도 피지컬 데이터에요. 인간으로 치면 오감인데, 아직 그 감각들이 충분히 데이터화되지 않았습니다. 지금 AI는 텍스트와 약간의 사진만 보고 나머지 감각 정보는 다 무시하고 있는 셈입니다." 美·中 패권 전쟁 사이 낀 韓, 제조 특화 로봇으로 극복해야 -미국·중국·일본이 피지컬 AI를 핵심 산업으로 키우고 있어요. 각 나라별 접근 방식의 차이가 보이는데, 어떻게 구분해서 봐야 하나요. "미국은 엄청난 자본이 강점이자 경쟁력입니다. 실례로 스탠퍼드에서 학생들 한 13명 데리고 창업했는데 초기 투자로 6000억원을 받은 적이 있어요. 회사 가치가 벌써 유니콘 기업인 거죠. 피지컬 AI를 실현시키기 위해선 모든 데이터를 다 모아서 학습시켜야 하고 이는 엄청난 자본이 필요합니다. 미국은 이게 가능한 게 무기에요. 그래서 미국은 거대 자본을 바탕으로 피지컬AI 산업에서도 '플랫폼'을 추구하고 있어요. 초거대 AI 모델 다음으로 피지컬 파운데이션 모델, 말하자면 '피지컬 GPT'를 노리는 거죠. 엔비디아는 물론이고 테슬라조차 휴머노이드를 하나의 'AI 플랫폼'으로 봅니다. 중국은 명확히 양산·속도전에 강합니다. 온갖 로봇을 만들어 많이 뿌리고 가격을 낮춰 공급망을 장악하는 방식이죠. 그러나 춤추고 쇼하는 건 잘하지만 무거운 걸 들거나 실제 작업을 시키긴 아직 어려운 것도 사실이에요." -그럼 한국은 어떤 방향에서 접근해야 하나요. "미국처럼 거대 자본을 무조건 따라갈 수도 없고, 중국처럼 국가가 양으로 밀어붙이기도 어렵습니다. 대신 우리나라는 비교적 명확한 측면이 있어요. 바로 제조 인프라가 강합니다. 제조업 현장에서 데이터를 학습해 산업 특화 휴머노이드(기타 제조 로봇)를 만들어야 합니다. 현장에 휴머노이드를 설치해 사람이 하는 일을 가르쳐야 하고, '가르친다'는 건 곧 데이터를 모은다는 뜻입니다. 내가 팔을 움직이면 로봇 팔이 그대로 따라 하는 식으로 코딩이 아니라 내 행동을 그대로 데이터로 만들어 학습시키는 겁니다. 글 한 페이지를 그대로 다시 생성하도록 학습시키는 것과 기술적으로 비슷합니다. 시뮬레이션, 디지털 트윈, 웨어러블 같은 방법을 보완적으로 같이 사용해 데이터를 모아야 합니다. 제조업 기반이 튼튼하니 거기서 먼저 데이터를 확보해 '제조 특화 로봇(휴머노이드)'를 만들고, 이를 범용으로 키워 글로벌 수출 시장까지 가야 한다고 생각합니다." -우리나라가 'AI 3강'이 될 수 있을까요. "아직 (피지컬AI 산업은)초기여서 가능성이 열려 있습니다. 잘 적응하면 AI든, 로봇이든 진짜 3강을 노릴 수 있어요. 경쟁력·기술력·산업 현장, 무엇보다 변화에 대한 적응력과 사회적 수용성을 어느정도 갖추고 있습니다. 다만 크게 투자해 끌고 가야 하는데...진짜 국가적 전환기라고 생각합니다." -우리나라 투자·생태계의 약점은 무엇이라고 보는지요. "적극적 투자가 아직은 부족합니다. 성공 경험이 없으니 보수적일 수밖에 없겠죠. 제조업 문화로만 성장해 와서 '왜 저렇게 크게 투자하나'라고 생각하는데, 실리콘밸리는 큰 투자로 좋은 인재를 뽑고, 그 인재가 엔지니어링으로 현실화하는 선순환이 자리 잡고 있어요. 유럽의 작은 회사도 처음부터 글로벌 시장을 봅니다. 미국은 학생들이 회사 인턴으로 와서 큰 시스템을 경험하고 산업화도 빠릅니다. 우리는 이런 생태계가 아직 부족해요." -그렇다면 현재 우리나라 피지컬 AI 산업이 경쟁력을 갖고 확장하는데 가장 필요한 정책이 무엇인가요. "우선 자금이 더 크게 투자돼야 좋은 인재를 끌어들일 수 있습니다. AI 인력도 모자란데 로봇까지 더한 피지컬 AI는 기계공학과 컴퓨터공학을 동시에 아는 인재가 필요해 더 부족한 측면이 있어요. 다행히 요즘 대학원생들이 로봇을 중요한 새 분야로 인식해 지원이 늘고 있어요. 이들을 빨리 교육해야 합니다. 또 휴머노이드에 들어가는 엣지용 NPU(신경망처리장치), 디스플레이, 배터리, 센서 등을 하나의 생태계로 엮어서 성장시켜야 합니다. 다행히 산업통상부가 이런 식으로 방향을 잡고 추진하고 있습니다." -정부의 AI 산업 정책을 점수로 매긴다면 몇 점을 줄 있을까요. "못하지는 않아요(웃음). 큰 틀과 방향을 잡고 빨리 시작해 'A-' 정도는 줄 수 있어요. 수요 기업·하드웨어 회사·AI 회사를 한데 묶는 기획은 우리나라에 맞게 참 잘하고 있어요. 다만 좀 더 통 크게, 확확 밀어붙이는 추진력이 필요해요. 특히 삼성·현대차 같은 대기업이 더 나서줘야 합니다. 예컨대 '로봇 파운드리'가 필요할 수 있어요. 스타트업이 혼자 로봇을 만들기엔 경쟁력이 부족할 수 있어요. 현대차 같은 곳이 새만금 등에 만드는 걸 산업부와 논의 중인 것으로 알고 있어요." '데이터 팩토리' 승부수 -정부 차원에서 좀 더 역점을 두고 있는 피지컬 AI 정책이 있나요. "산업부가 피지컬 AI에 필요한 현실 세계 데이터를 생산하고 모으는 '데이터 팩토리' 사업을 기획하고 있습니다. 로봇 제조사(레인보우로보틱스·로보티즈·두산 등 하드웨어), 수요 기업(예: 물류회사), AI 기업을 한데 묶어 수요·공급을 패키지로 만드는 생태계 방식이에요. 이미 K-휴머노이드 연합에서 R&D(연구개발) 과제로 진행 중입니다. 이게 우리나라다운, 나름의 엣지가 있는 한국형 피지컬 AI 모델이라고 생각해요. LLM(거대언어모델)은 30년간 인터넷에 쌓인 데이터로 학습했지만, 피지컬 AI는 아직 그런 데이터가 없어 이제 막 모으기 시작하는 단계라 데이터 팩토리가 꼭 필요합니다." -그럼 데이터 팩토리 사업의 구체적인 방향은 정해졌나요. 정부 주도로 센터를 만들어 데이터를 뿌리는 건지, 흩어진 기업 데이터를 연합·취합하는 건가요. "아직 확정적으로 정해진 건 없어요. 다만 정부가 직접 하기보다 마중물 역할을 하고 민간에 맡기는 방향으로 갈 것 같아요. 이미 한 대기업은 데이터 팩토리 사업을 하려는 의지가 있기도 해요. 대기업이 큰 걸 만들고 정부가 지원해 중소기업도 함께 같이 키우고 공유하게 만드는 식입니다. 정부가 데이터를 다 모아 공유한다는 건 비현실적이에요. 다들 자기 데이터를 안 주려고 하니까 그래요. 이 때문에 데이터 자체는 생성 기업이 보유하고 학습된 모델(웨이트)만 공유하는 '페더레이티드 러닝(연합 학습)' 같은 방식도 거론되기도 합니다." -작년 미국의 '제네시스 미션' 같은 시도도 진행 중인가요. "네 우리도 공공 R&D 데이터를 다 모아보려는 시도를, 법제화까지 염두에 두고 국가과학기술위원회 등에서 논의 중입니다. 생명과학·의학뿐 아니라 산업용 데이터를 모으는 프로젝트 얘기가 나오고 있어요. 다만 데이터를 제공하는 회사도 혜택(베네핏)이 있어야 해서 모델을 찾고 있어요." 휴머노이드 상용화 기대보다 빠를 수 있어 -현대차는 내후년 2028년 미국 공장에 휴머노이드를 투입하겠다고 하는데, 가능성을 어떻게 보는지요. "AI는 이미 언어 세계에 있는 모든 지식을 학습했어요. 그런데 비디오(영상) 데이터는 아직 갈 길이 멀어요. 그러나 특정 물류 창고에서 일을 하는 휴머노이드는 거기(물류 창고)에서 발생한 데이터를 학습시키면 이건 못할 이유가 없어요. 그래서 휴머노이드 세상이 빨리 올 수 있다 생각하고, 대신 그 영역은 제한적일 것 같아요. 또 지금은 가격이 비싸지만 양산하면 가격이 많이 떨어질 거에요. 테슬라가 100만 대 규모로 대량 생산한다면 자동차 만들 듯이 부품 가격이 떨어져 2만5000~3만 달러 수준도 가능하다고 봐요. 테슬라나 현대차 정도면 마음만 먹으면 할 수 있고, 새로운 시장·사업이니 의지도 있다고 봐요." -국내 제조현장에서 한국형 휴머노이드의 여러 실증 사례들이 많이 있을 거 같은데요. "며칠 전에도 아모레퍼시픽 물류 현장에서 데모 시연을 진행했어요. 보통 15명이 포장 라인에서 하는 작업을, 휴머노이드 한 대가 사람 한 명 몫을 대체하는 걸 PoC(개념검증)로 확인했어요. 바로 '서너 명 분으로 늘려보자'는 얘기가 나오더라구요. 한 대가 사람 한 명을 대체하니 라인 전체로 확장하면 10대 규모가 될 수 있고, 적어도 한 대로도 ROI(투자자본수익률)가 나오게 만들 여지가 보였습니다." 피지컬 AI, 공간 상식 필요…로봇파운데이션모델·월드모델 개발해야 -피지컬 AI가 디지털 AI보다 본질적으로 어려운 이유는 무엇인가요. "문제는 불확실성입니다. AI는 결국 불확실성을 다루는 일인데, 디지털은 '닫힌 세계'이고 물리 세계는 '열린 세계'에 비유할 수 있어요. 바둑·게임은 딥마인드가 다 풀었는데, 그건 복잡해도 닫힌 세계인 거죠. 현실은 길을 가다 다리가 무너질 수도 있는, 예측 불가능한 세계에요. 게다가 내가 물건을 잡아 옮기면 배경도, 문제 자체도 실시간으로 달라집니다(동역학). 그래서 향후 휴머노이드는 직관적으로 미래를 예측하며 스스로 빠르게 판단해야 합니다." -그래서 '월드모델'이 필요하다는 건가요. "그렇죠. 사람은 처음 온 공간도 한 번 오면 그 공간에 대한 일종의 지도가 생겨요. 엘리베이터가 어디 있고 화장실이 어디 있는지 순간적으로 알아차립니다. 사람은 공간에 대한 상식이 있는데 AI에겐 아직 그런게 없어요. 그게 '공간 지능'이고 '월드모델'입니다. 휴머노이드가 청소만 하려 해도 '쓰레기통은 보통 책상 밑에 있다' 같은 상식이 필요해요. 그러려면 실세계의 가능한 공간을 다 경험해 봐야 하죠." 투모로로보틱스, 선도기술 확보해 외산 피지컬 AI 의존도 낮출 것 -이제 조금 개인적인 질문으로 넘어가겠습니다. 직접 설립한 투모로로보틱스의 목표와 비전은 무엇인가요. "K-휴머노이드 등에서 우리가 만든 파운데이션 모델을 국내 하드웨어 기업에 제공하고, 현장 데이터를 수집·학습·운영하는 소프트웨어를 개발하는 것이 목표에요. 핵심 플랫폼은 '하빌리스 콘솔'과 '하빌리스 브레인'인데, 브레인이 핵심 파운데이션 모델입니다. 데이터를 수집하고, 학습시키는 일을 옛날에는 SI(시스템 통합) 회사들이 사람을 사서 손으로 했는데 우리는 이걸 AI가 해야 한다고 생각합니다. AI가 이 모든 일을 자동적으로 수행하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다." -올해 가시적인 성과가 나오나요. "초기 파운데이션 모델인 '하빌리스 알파(α)'와 '하빌리스 베타(β)'를 논문과 함께 공개했고, 제대로 된 상용화 버전 '하빌리스 제로'가 올해 안에 나올 예정이에요. 이를 다른 회사들도 활용하게 해서 글로벌한 플랫폼, 엔비디아 같은 데 종속되지 않도록 하는 게 목적이기도 해요." -엔비디아가 미래 AI 시대를 주도적으로 설계하고 있는데, 종속 우려를 없나요. "엔비디아는 기본적으로 자사 칩을 계속 쓰게 만들어 수요를 창출하고 있어요. CUDA(쿠다) 같은 소프트웨어로 사람들이 GPU를 쓸 수밖에 없게 만드는 걸 정말 잘하는 거 같아요. 옛날 인텔도 그랬죠. 그래서 우리가 적어도 피지컬 AI 플랫폼의 대안을 가지고 있어야 한다고 생각해요. 대안이 없으면 나중에 가격까지 마음대로 책정당하며 종속될 수 밖에 없어요. 지금 피지컬 AI는 LLM으로 치면 2017년쯤의 초기 단계라, 처음부터 종속되면 헤어나오기 어려워요. 이런 의미에서 K-휴머노이드 연합이나 우리 생태계는 일종의 '소버린' 시도와도 같아요." 장병탁 교수 1963년생 경북 문경 출생 1982 홍대부고 졸업 1986 서울대 공대 컴퓨터공학과 졸업 1988 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 1992 독일 Bonn대학교대학원 컴퓨터공학 박사 1995 독일국립정보기술연구소 연구원 1997 건국대학교 컴퓨터공학 조교수 1997 ~ 2006 서울대 공대 컴퓨터공학부 조교수, 부교수 2006 ~ 현 서울대 공대 컴퓨터공학부 교수 2022 ~ 현 투모로로보틱스 대표 2026 ~ 현 K-휴머노이드 연합 위원장

2026.06.15 11:20진운용 기자

API 넘어 MCP로…쿠콘, AI 에이전트 데이터 허브 선언

쿠콘이 인공지능(AI) 에이전트 시대를 겨냥해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 사업에 본격 나선다. 금융·공공·물류·통신 데이터를 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있는 형태로 제공해 'AI 에이전트 전용 데이터 허브'로 진화하고 데이터와 페이먼트를 아우르는 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 쿠콘은 AI 에이전트 활용 확산에 맞춰 MCP 기반 데이터 사업을 추진한다고 15일 밝혔다. MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터와 시스템을 직접 조회하고 활용할 수 있도록 연결 방식을 통일한 표준 통신 규격이다. 지난해 11월 앤트로픽이 공개한 이후 글로벌 AI 업계에서 사실상 표준으로 자리잡으며 관련 생태계가 빠르게 확대되고 있다. 쿠콘은 이러한 변화에 대응해 기존 데이터 API를 MCP 서버 형태로 전환할 계획이다. 회사는 지난 20여 년간 금융·공공·물류·통신 분야 데이터를 수집·연결하며 구축한 인프라와 운영 경험을 바탕으로 MCP 기반 데이터 시장에서도 경쟁력을 확보한다는 목표다. 우선 다음 달 자사 비즈니스 데이터 플랫폼 '쿠콘닷넷'에 'AI 활용 데이터 전문관'을 신설하고 MCP 상품을 선보일 예정이다. 초기에는 30여 종 상품을 제공하고 연내 100여 종으로 확대한다. 이후 내년까지 전 상품을 MCP 형태로 순차 전환할 계획이다. 이를 통해 기업들이 AI 에이전트에 필요한 외부 데이터를 개별적으로 연동하지 않고도 쿠콘 플랫폼에서 표준화된 방식으로 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 쿠콘은 고객 수요가 높은 데이터를 우선 MCP로 전환해 신규 AI 도입 기업과 기존 고객 AI 전환 수요를 동시에 공략한다는 전략이다. 글로벌 표준 생태계 참여도 확대한다. 쿠콘은 지난 1일 리눅스재단 산하 글로벌 컨소시엄 '에이전틱 AI 파운데이션(AAIF)'에 가입했으며 앤트로픽·오픈AI·구글·마이크로소프트·스트라이프 등 180여 개 기업이 참여하는 MCP 워킹그룹 활동에도 참여할 예정이다. 글로벌 표준 논의에 직접 참여하며 AI 데이터 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 업계에선 MCP 기반 데이터 시장이 AI 에이전트 확산과 함께 빠르게 성장할 것으로 보고 있다. AI가 업무 자동화 과정에서 지속적으로 외부 데이터를 요청하면서 데이터 호출량이 증가하고 AI 전용 데이터 상품군이 새로운 수익 모델로 자리잡을 가능성이 높아서다. 특히 쿠콘은 데이터 사업뿐 아니라 페이먼트 서비스까지 보유하고 있다는 점을 강점으로 내세우고 있다. 향후 AI 에이전트가 데이터 조회부터 결제까지 직접 수행하는 환경에 대응해 데이터와 페이먼트를 결합한 AI 에이전트 생태계를 구축한다는 구상이다. 김종현 쿠콘 대표는 "AI 시대 핵심은 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터에 닿는 것"이라며 "지난 20여 년간 쌓아온 데이터 수집·연결 역량을 바탕으로 사람이 쓰는 API를 넘어 AI가 직접 활용하는 데이터를 제공하는 기업으로 나아가겠다"고 밝혔다. 이어 "MCP라는 업계 표준 위에서 데이터와 페이먼트를 아우르는 우리 사업 구조는 글로벌 AI 에이전트 생태계로 나아가는 발판이 될 것"이라며 "올 하반기 가시화될 MCP 데이터 사업이 새로운 성장 동력이자 기업가치 제고의 핵심 축이 될 것으로 확신한다"고 덧붙였다.

2026.06.15 10:48한정호 기자

한컴, 유럽 에이전틱 OS 시장 정조준…현지 파트너십 확대

한컴이 유럽 현지 연구개발(R&D) 기업 및 인공지능(AI) 전문기업과 잇달아 협력하며 '소버린 에이전틱 운영체제(OS)' 글로벌 시장 공략에 속도를 낸다. 유럽의 강력한 데이터 주권 규제와 보안 요구에 대응할 수 있는 현지 파트너십을 확보하고 기술검증(PoC)과 고객 확보를 동시 추진해 현지 시장을 선점한다는 목표다. 한컴은 폴란드 국가공인 R&D 센터 7불스와 업무협약(MOU)을 체결하고 차세대 소버린 에이전틱 OS의 유럽 현지화를 위한 공동 R&D에 착수한다고 15일 밝혔다. 앞서 지난달에는 폴란드 AI 기업 알고마인과도 MOU를 체결하며 현지 공공부문 대상 PoC 사업을 추진하기로 했다. 이번 협력은 한컴이 지난달 발표한 소버린 에이전틱 OS 전략을 유럽 시장에서 구체화하는 차원에서 추진됐다. 한컴은 올 하반기 에이전틱 OS 베타 버전을 출시하고 내년 상용화를 목표로 하고 있다. 유럽 시장 진출을 위해선 기술 경쟁력뿐 아니라 데이터 주권과 개인정보보호, 사이버보안 규제 대응이 필수적인 만큼 현지 파트너 확보에 집중하는 모습이다. 7불스는 30년 이상 유럽 기업의 핵심 IT 시스템 설계와 현대화를 수행해 온 기업으로, 폴란드 정부가 인증한 국가공인 연구개발센터(CBR) 지위를 보유 중이다. 유럽연합(EU) 연구혁신 프로그램인 '호라이즌 2020' 프로젝트에 참여했으며 도요타 폴란드와 오랑주 폴란드 등 주요 기업 레거시 시스템 현대화 사업을 수행한 경험도 갖췄다. 특히 GDPR과 NIS2 등 유럽 주요 규제 환경에서 사업을 수행한 것을 바탕으로 한컴 에이전틱 OS가 현지 규제에 부합하도록 지원할 계획이다. 양사는 유럽 기업 업무 환경과 기존 IT 시스템, 규제 요구사항을 공동 분석해 한컴 에이전틱 OS의 현지화를 추진할 방침이다. 이를 통해 하반기 공개 예정인 베타 버전이 실제 유럽 기업 환경에서도 활용될 수 있도록 기술 적합성을 검증한다는 목표다. 기술 실증과 고객 확보 작업도 병행한다. 한컴은 알고마인과 협력해 현지 공공부문 온프레미스 고객을 대상으로 에이전틱 OS 도입 PoC를 진행할 예정이다. 알고마인은 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전틱 AI, 데이터 플랫폼 구축 역량을 보유한 기업으로 글로벌 IT 기업 TTPSC 그룹 계열사다. 양사는 실제 고객 환경에서 기술 검증을 진행하며 사업화 가능성을 높일 계획이다. 한컴은 유럽 사업 확대를 위한 현지 인력 확보에도 나섰다. 최근 독일·오스트리아·스위스(DACH) 지역에서 17년 이상 엔터프라이즈 소프트웨어와 사이버보안 영업을 수행한 빅터 베네가스 멘도사 이사를 유럽사업개발 담당으로 영입했다. 현지 고객과 파트너 네트워크를 기반으로 폴란드를 넘어 유럽 주요 시장으로 사업을 확대한다는 구상이다. 유럽은 AI 기술 경쟁력보다 데이터 주권과 규제 준수 여부가 진입을 결정하는 대표 시장으로 평가된다. 글로벌 빅테크 역시 현지 규제와 데이터 통제 요구에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 만큼, 한컴은 소버린 AI 전략과 문서·비정형 데이터 처리 역량을 앞세워 틈새시장을 공략하려는 것으로 풀이된다. 김연수 한컴 대표는 "유럽은 데이터 주권과 규제 대응이 곧 시장 진입 자격이 되는 곳으로, 글로벌 빅테크조차 쉽게 채우지 못하는 공백이 있다"며 "우리는 36년간 축적한 비정형 데이터 추출·구조화 기술과 소버린 에이전틱 OS 경쟁력으로 그 공백을 선점하겠다"고 강조했다. 이어 "유럽 시장을 함께 공략할 파트너와 현지 사업을 이끌 인재를 모두 확보한 만큼 이제 실행에 속도를 낼 일만 남았다"며 "에이전틱 OS 상용화와 글로벌 사업을 본격화해 우리 소버린 에이전틱 OS를 세계 시장 표준으로 키워내겠다"고 덧붙였다.

2026.06.15 10:17한정호 기자

국방 AX 힘 싣는 네이버클라우드…"2030년 전군 AI 에이전트 확산"

네이버클라우드가 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개하며 국방 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 드론·전술차량·무인체계 등 제한된 컴퓨팅 환경에서도 실시간으로 영상·음성·문서를 분석할 수 있는 AI 모델을 앞세워 국방 AI 풀스택 전략을 강화하고 2030년까지 국방 전 영역 AI 전환(AX)을 추진한다는 목표다. 네이버클라우드는 지난 10~12일 제주에서 열린 '2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회'에서 자체 개발한 경량 옴니모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다고 15일 밝혔다. 최근 국방 분야에선 드론 영상과 위성사진, 무전 음성, 작전 문서 등 다양한 정보를 실시간으로 분석해 의사결정에 활용하는 수요가 늘고 있다. 이에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 동시에 이해할 수 있는 옴니모달 AI가 차세대 국방 핵심 기술로 주목받고 있다. 네이버클라우드가 공개한 하이퍼클로바X 시드 4B는 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 모델이다. 자체 개발한 비전 인코더 '하이퍼클로바X 클립'과 오디오 인코더를 적용해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 또 한글 문서를 포함한 한국어 중심 데이터를 학습해 국내 국방 환경에 적합한 이해 능력을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 이번 모델은 드론·무인체계·전술차량 등 엣지 환경에서 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 기존 8B급 대규모언어모델(LLM) 백본을 '프루닝'과 '지식 증류' 기술로 최적화해 모델 크기를 절반 수준으로 줄이는 동시에 성능은 향상시켰다. 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 구현한 것으로 평가된다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 드론 및 해안 감시 영상 기반 객체 탐지와 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에도 활용할 수 있다. 네이버클라우드는 향후 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 등 다양한 국방 분야에 적용한다는 방침이다. 회사는 이번 행사에서 국방 AI 풀스택 전략도 함께 소개했다. 국방 분야 특성상 데이터 보안과 통제권 확보가 중요한 만큼 인프라와 머신러닝 운영(MLOps), LLM, AI 에이전트를 폐쇄망 환경에서 직접 운영할 수 있는 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업 참여를 확대하는 한편, 장기적으로 국방 전 영역에 AI 에이전트를 적용해 자율형 작전 지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 국방 AI 경쟁이 개별 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼, 보안을 아우르는 AI 풀스택 구축 경쟁으로 확대되는 가운데, 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 시장 공략을 강화하는 모습이다. 네이버클라우드 측은 "올해 국방 AX를 위한 기반을 구축하고 국방 관련 다양한 사업에 참여한 후 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산할 것"이라며 "자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 국방 전 영역의 AX를 단계적으로 완성할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.15 09:58한정호 기자

최태원 회장, AX 가속화 주문…"1인 1에이전트 도입 해야"

최태원 SK그룹 회장이 회사 경영진 및 구성원의 신속한 AI 전환(AX∙AI Transformation)을 당부했다. 특히 AI 에이전트가 단순히 개인적 성과 향상에 그치는 것이 아닌, 조직 전체의 성과르 이어지는 구조로 진화해야함을 강조했다. 최 회장은 경기 이천시 SKMS 연구소에서 11일부터 13일까지 'AI가 가져올 파괴적 혁신, AX 중심 경영으로의 대전환'을 주제로 개최된 '2026 New 이천포럼'(이하 '포럼')에서 이같이 말했다. AX의 첫 단계로 최 회장은 “우리가 무엇을 하고 있는지를 정확하게 아는 것이 먼저”라며 “우리의 일을 정확히 정의(define)하고 AI를 통해 무엇을 어떻게 혁신할 것인가가 중요하다”고 말했다. 평소 데이터를 꾸준히 축적하면서 실시간으로 문제를 파악하고 개선할 수 있는 바탕을 마련해야 한다는 설명이다. 특히 “'나의 AI'에서 '우리의 AI'로 진화해야 한다”면서 '1인 1 에이전트' 도입을 제시했다. 그는 “지금 구성원의 90% 이상이 AI를 쓰고 있지만, 개인적으로 쓰는 AI를 넘어서 우리가 하는 일을 조직 전체의 성과로 이어줄, 정말로 '우리의 일'을 도와주는 AI가 필요하다”고 강조했다. 이어 “저 역시 에이전트를 하나가 아니라 수도 없이 만들어서 각 회사의 경영진, 구성원들과 함께 소통에 나설 것”이라고 밝혔다. “수십개의 회장 아바타들이 각 회사에 들어가서 이야기를 듣고 다른 에이전트들과 함께 일하고 소통하도록 하겠다”는 구상이다. 최 회장은 AX의 본질을 '운영개선(O/I∙Operation Improvement)'으로 정의하고, “우리가 하는 일을 정의하고 일하는 방식을 바꾸는 모든 과정이 O/I”라고 설명했다. 이어 “AX는 우리의 O/I 실행력을 높일 수 있는 가장 좋은 수단”이라면서 “수많은 난제를 돌파하고 미래 기회에 대응할 힘은 결국 O/I 능력에서 나오는 만큼, AX 기반의 O/I를 통해 기본기와 실행력을 탄탄히 해야 한다”고 주문했다. 이 자리에서 최 회장은 글로벌 AI 산업을 전망하며 SK그룹의 경쟁력을 진단했다. 메모리 기술력을 바탕으로 한 반도체 산업 중심으로 AI 시대가 개화했다면, 조만간 전 세계적인 AI 컴퓨팅 파워 수요에 대비하기 위한 에너지·데이터센터·통신망 등의 대전환이 일어나고, 향후엔 지능을 만들어내는 다양한 애플리케이션 산업이 커질 것이라는 전망이다. 최 회장은 ”AI 시대에 필요한 메모리부터 데이터센터 인프라, 이를 뒷받침할 에너지, 전기화(Electrification) 능력을 풀스택(full stack)으로 갖춘 기업은 드물다”며 “SK의 사업영역들은 AI 시대를 열어가는데 필요한 것들을 갖추고 있다”고 평가했다. 그러면서도 경영진을 향해서는 철저한 위기의식을 가질 것을 촉구했다. 최 회장은 “지금 전속력으로 전방위적인 AX를 실행하지 않는다면, 우리가 맞이한 절호의 기회는 다시 쉽게 오지 않을 것”이라고 말했다. 최 회장은 지난 2019년부터 이천포럼에서 AI를 주요 어젠다로 삼아 혁신을 강조해왔다. 최고경영진부터 실무자까지 SK그룹이 AI/DT 등 혁신기술을 핵심 동력으로 글로벌 경쟁력을 강화하는 방안을 논의해왔지만, 3일 동안 AI 단일 주제를 가지고 집중 토론을 한 것은 이번이 처음이다. SK 경영진은 “과거 에너지가 증기기관에서 전기로 전환될 때처럼 비즈니스 프로세스 자체를 근본적으로 재설계해야 한다”는 데 뜻을 모았다. 특히 “경영진이 먼저 혁신해야 한다”는 위기의식을 나누면서 “AX는 작게 시작하더라도 먼저 실행해 빠르게 확장하는 게 중요하다”고 결의했다. 포럼에서는 AI를 활용한 가상 패널 에이전트들의 활약이 돋보였다. '스카이'로 명명된 AI 에이전트가 경영진의 논의 내용을 실시간 요약 발표했고, 패널토의에는 컨설턴트, 임원, 50대 구성원으로 구성된 AI 패널이 현업 구성원들과 실시간으로 함께 참여했다. SK그룹 관계자는 “이번 포럼은 경영진의 전략적 비전과 전사 구성원들의 자발적인 실행 의지가 한데 모여 그룹의 AX 방향성을 정립한 뜻깊은 자리”라며 “논의 내용을 바탕으로 경영진과 구성원이 함께 AI 대전환을 가속화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.06.14 10:24장경윤 기자

삼성전기, "턴키로 실리콘 커패시터 판매 확대…우주·광통신 기업도 겨냥"

삼성전기가 실리콘 커패시터를 적층세라믹커패시터(MLCC), 고성능 반도체 기판과 함께 토탈 솔루션으로 공급한다. 삼성전기는 기존 제품과 시너지 효과로 실리콘 커패시터를 우주항공과 광통신 기업에도 판매할 계획이다. 김원기 삼성전기 그룹장은 지난 11일 서울 중구에서 진행된 실리콘 커패시터 설명회에서 "패키지(기판), MLCC, 실리콘 커패시터 담당자가 같이 다니며 마케팅을 하고 있다"며 "고객사는 공급사와 MLCC와 실리콘 캐패시터 중 어떤 걸 쓰는 게 좋을지, 그리고 실리콘 커패시터를 반도체 기판 내부와 외부 중 어디에 탑재하는 것이 나을지 협의해야 한다. 이게 바로 삼성전기 장점이다. 실리콘 커패시터만 하는 회사는 이러한 논의가 불가능하다"고 강조했다. 실리콘 커패시터는 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 고속·고밀도 전자장치 전력 안정성을 높이고 부품 집적도를 높일 때 사용한다. 커패시터는 전기를 일시 저장했다가 반도체가 필요로 할 때 안정적으로 공급하는 댐 역할, 그리고 미세한 전기 노이즈를 걸러내는 필터 역할을 한다. 기존에는 MLCC를 사용했지만 좁은 공간에서 더 높은 성능을 구현하기 위해 실리콘 커패시터를 탑재하는 경우가 늘고 있다. 김 그룹장은 "일반 시장에는 MLCC로 거의 커버되고, 아주 높은 성능 파워가 정확히 필요한 곳에는 실리콘 커패시터가 사용된다"며 "예전에는 실리콘 캐패시터가 MLCC 시장을 잡아먹는 것 아니냐는 는논의가 있었는데, 지금 시장 흐름은 MLCC가 커버 못 하는 부분을 실리콘 커패시터가 담당하는 모습"이라고 설명했다. 그러면서 "삼성전기는 이미 가지고 있는 마케팅망과, 이미 판매 중인 패키지 기판에 실리콘 커패시터를 빨리 덧붙여서 토탈 솔루션을 공급해 시장 주도권을 확대하는 게 중요하다"고 덧붙였다. 삼성전기는 실리콘 커패시터와 기존 제품을 단순히 묶음 판매하는 것에 그치지 않고, 하나의 제품으로 융합해 판매 중이다. 김 그룹장은 "플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA)에 임베디드(내장)된 실리콘 커패시터를 이제 막 램프업하고 있고, (생산)비중으로 보면 기판 안에 넣은 게 좀 많은 것 같다"고 말했다. FC-BGA는 고성능 반도체 기판으로 인공지능(AI) 데이터센터, PC 중앙처리장치(CPU) 등에 쓰인다. "고온에서도 안정적 성능…저궤도 위성에 제격" 우주항공 분야 기업도 실리콘 커패시터 사용을 적극 검토하고 있다. 그는 "파워(전압)가 변할 때와 온도가 많이 변할 때 실리콘 커패시터가 우수한 성능을 낸다"며 "저궤도 위성이 하루에 10번 지구를 돈다면 그 중 절반은 태양열을 받아 뜨겁고, 나머지 절반은 그늘에 들어가 차가울 것이다. 이럴 때 성능이 들쭉날쭉하면 시스템 설계가 어렵다. 기업들이 성능이 일정하게 유지되는 실리콘 커패시터를 찾고 있다"고 설명했다. 광통신 분야도 기대하고 있다. 김 그룹장은 "데이터센터는 랙으로 구성돼 있고, 랙은 광통신으로 연결돼 있다"며 "광통신에 사용되는 주파수가 굉장히 높아 여기에 쓸 수 있는 소재가 한정돼 있다. MLCC로는 이 정도 주파수 특성을 잘 내지 못하기 때문에 실리콘 커패시터 사용을 고려하고 있다"고 말했다. 앞서 삼성전기는 지난달 글로벌 대형 기업에 1조 5570억원 규모 실리콘 커패시터 공급 계약을 체결했다고 공시했다. 계약 상대는 미국 빅테크로 추정된다. 이번 판매는 삼성전기가 신성장 동력으로 육성해 온 실리콘 커패시터 사업의 첫 대규모 공급 성과다. 당시 장덕현 삼성전기 사장은 "이번 계약은 삼성전기가 AI 시대 핵심 부품 토털 솔루션 공급자로서 입지를 다지는 중요한 이정표"라며 "향후 제품 라인업을 확대해 글로벌 고객사와 협력을 강화하겠다"고 말했다.

2026.06.14 09:00진운용 기자

[SW키트] "코딩만 잘해선 안 돼"…기업 성과 돕는 'AI 엔지니어' 뜬다

기업 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 지나 실제 성과를 요구하는 단계로 넘어가면서 개발자 역할도 확대되고 있다. 단순 코딩만 하는 업무에서 벗어나 고객 현장 문제를 이해하고 AI 시스템을 업무 성과로 연결하는 방향으로 바뀌고 있다. 14일 IT 업게에 따르면 최근 AI 기업 시장 수요 변화로 인해 회사에서 상주하던 개발자 엔지니어 역할이 이같이 확장하는 것으로 전해지고 있다. 마이그레이션과 데이터 파이프라인 구축을 도와달라거나 비즈니스 문제를 해결해달라는 고객 요구에 맞춰 개발자가 직접 현장에 나선 셈이다. 대표 사례는 데이터브릭스 프로젝트다. 데이터브릭스는 고객 데이터·AI 성과를 앞당기기 위한 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 조직을 출범했다. 이 조직은 고객사에 엔지니어를 직접 투입해 데이터 마이그레이션부터 AI 애플리케이션 구축까지 수행하는 방식으로 운영된다. FDE는 컨설턴트처럼 방향만 제시하는 조직이 아니다. 엔지니어가 고객팀과 협업하면서 아직 존재하지 않는 기능과 시스템을 직접 구축하는 방식이다. 이 과정에서 개발자는 단순히 코드를 작성하는 업무만 하지 않는다. 고객 비즈니스 목표를 이해하고 데이터를 정리하며 AI 모델과 애플리케이션을 실제 운영 환경에 올리는 역할까지 맡는다. 컨설팅과 기술 지원 역할을 동시에 하는 셈이다. 데이터브릭스는 지난 12개월 동안 1900곳 넘는 고객과 데이터·AI 프로젝트를 진행했다고 밝혔다. 미국 방송매체 폭스는 FDE와 협력해 폭스 스포츠와 폭스 원의 팬 경험을 재설계했고, 스포츠 AI를 이용한 사용자의 앱 체류 시간이 약 2배 늘었다고 밝혔다. JP모건체이스는 4개월 만에 소비자·커뮤니티 뱅킹 리스크 데이터 5페타바이트(PB) 이상과 노트북 500개 이상을 마이그레이션했다. 이 과정에서 600명 넘는 사용자가 데이터브릭스 플랫폼 교육을 받았다. 또 퀄컴은 AI 모델을 실험 단계에서 프로덕션급 에이전트형 모델로 키웠다. 데이터브릭스에 따르면 퀄컴은 해당 모델로 며칠 걸리던 워크플로를 몇 분으로 줄였다. 데이터브릭스는 기업이 AI 도입에서 더 이상 기술 검증만 원하지 않는다고 봤다. 기업은 AI 모델이 얼마나 뛰어난지보다 실제 매출 확대, 운영 효율 개선, 고객 경험 고도화로 이어지는지를 따지기 시작했다는 설명이다. 일각에선 이에 발맞춰 AI 엔지니어·개발자 의미도 넓어지고 있다고 보고 있다. 과거에는 모델을 만들거나 코드를 구현하는 역량이 개발자·엔지니어 중심이었다면 이제는 데이터 구조부터 업무 프로세스, 서비스 배포, 성과 지표까지 함께 이해하는 능력이 중요해진 셈이다. 기업 현장에서 AI를 쓰려면 모델 하나만으로는 부족하고 이를 실제 업무 시스템과 연결하는 엔지니어링 역량이 필요하기 때문이다. 특히 생성형 AI와 에이전트 기술이 기업 현장에 들어오면서 개발자는 업무 맥락을 더 깊이 이해해야 한다. 같은 AI 모델을 쓰더라도 어떤 데이터에 접근하게 할지, 어떤 업무 흐름에 붙일지, 어떤 기준으로 결과를 검증할지에 따라 성과가 달라진다. 단순히 챗봇이나 자동화 기능을 만드는 것을 넘어 기업 내부 시스템과 데이터 권한, 보안 정책까지 고려해야 한다. 데이터브릭스는 "이제 기업도 AI 프로젝트를 실험에만 머물게 할 수 없다"며 "내부 업무에 맞는 데이터를 정리하고 보안과 거버넌스를 맞추며 운영 가능한 애플리케이션으로 만드는 과정이 필요하다"고 설명했다. 이어 "개발자는 데이터 엔지니어, 애플리케이션 개발자, AI 모델 운영자, 현업 부서 사이를 잇는 역할을 맡을 것"이라고 내다봤다. 업계에서는 앞으로 AI 경쟁력이 모델 성능뿐 아니라 현장 적용 능력에서 갈릴 것으로 보고 있다. 아무리 성능이 좋은 모델을 확보해도 기업 데이터와 업무 흐름에 맞게 적용하지 못하면 실제 성과로 이어지기 어렵다. 멜로디 힐데브란트 폭스 최고기술책임자(CTO)는 "데이터브릭스 FDE와의 파트너십은 단순한 플랫폼이 아니다"며 "이번 협업은 혁신 속도를 높였고 AI 기능을 시장에 출시해 실시간 실제 영향을 만들어냈다"고 밝혔다.

2026.06.14 08:00김미정 기자

삼성·SK "온디바이스 AI, PIM으로 뚫는다"…메모리 연산 시대 본격화

기기 자체에서 AI를 구동하는 '온디바이스 AI' 시장이 폭발적으로 성장하면서, 이에 최적화된 하드웨어 기술로 PIM(프로세싱 인 메모리)이 부상하고 있다. 거대언어모델(LLM)을 기기 내부에서 매끄럽게 돌리기 위해서는 막대한 데이터 대역폭이 필수적인데, 스스로 연산 기능을 품은 PIM이 이 병목을 해결할 구원투수로 낙점된 것이다. 온디바이스 AI 시장 선점을 위해 삼성전자와 SK하이닉스는 PIM 기술 개발에 열을 올리고 있다. 12일 KAIST 서울캠퍼스에서 열린 '제1회 AI-PIM 반도체 워크숍'에서는 국내 반도체 양사의 지능형 메모리 연구 현황과 향후 전략이 나란히 공개됐다. 삼성전자, 시뮬레이터 실증 딛고 'LPDDR6-PIM' 표준화 주도 삼성전자는 기술의 범용성과 생태계 표준화를 무기로 내세웠다. 이석한 삼성전자 수석은 하드웨어·소프트웨어 통합 시뮬레이터 'LPDDR5X-PIM Sim'을 소개했다. 삼성전자는 이 시뮬레이터를 통해 가상 환경에서 PIM을 구동, 데이터 이동 전력을 획기적으로 줄여 전체 에너지 효율 상승을 실증했다. 이 수석은 “고객사나 SoC 업체 입장에서는 완전히 새로운 PIM 명령어를 바닥부터 다시 학습하고 적용하는 게 큰 장벽”이라며 “'LP5X-PIM Sim' 시뮬레이터는 기존 HBM-PIM 때부터 맞춰온 표준 프로토콜(BCPP) 호환성을 그대로 유지하면서 작동하도록 설계돼 실물 반도체 없이도 가상 환경에서 데이터 타입(FP16·BF16·INT32)이나 레이아웃 호환성을 미리 매끄럽게 맞춰볼 수 있도록 지원하는 것이 핵심”이라고 설명했다. 특히 이 수석은 차세대 'LPDDR6-PIM'에 대한 구체적인 표준화 전망을 내놨다. 그는 "현재 JEDEC(국제반도체표준협의기구)의 태스크그룹에서 LPDDR6-PIM 표준화를 논의 중"이라며 "향후 과거 x86 CPU 시장처럼 명령어 세트 표준은 공유하되, 내부 아키텍처 설계는 삼성이나 SK 등 각 벤더의 역량과 전략에 따라 완전히 다르게 분화되는 흥미로운 경쟁이 벌어질 것"이라고 내다봤다. SK하이닉스, '어텐션 가속' 특화…투랭크로 용량 한계 돌파 SK하이닉스는 LLM 구동 환경에서 가장 부하가 큰 핵심 연산 부위만을 타깃 가속하는 실전 지향형 전략을 펼치고 있다. 추론 과정의 80~90%를 차지하는 '어텐션 연산'을 전담해 가속하는 독자적인 'GDDR6-AiM' 아키텍처가 대표적이다. 뱅크 내부에서 데이터를 재사용하는 구조를 통해 내부 대역폭을 16배 확보하고, 에너지 효율은 4배 가까이 개선했다. 특히 SK하이닉스는 검증되지 않은 메모리를 위해 메인 컨트롤러를 쉽사리 변경하지 않는 글로벌 고객사들의 진입 장벽을 깨기 위해, PCIe 카드 형태의 가속기 인프라인 'AX 시스템'을 직접 제작해 성능을 증명해 왔다. 최해랑 SK하이닉스 팀장은 "GDDR6 표준 스펙의 한계를 소프트웨어 레벨에서 극복해 투랭크(Two-Rank) 시스템을 제어, 용량을 32GB까지 확장하는 데 성공했다"며 "실물 칩으로 완전 전환할 경우 일반 시스템 대비 최대 12배의 성능 향상이 가능하다"고 강조했다. 물리적 변화·전력망 디자인 등 상용화 위한 '제조 숙제' 다만 이날 워크숍에서 양사 관계자는 PIM 반도체가 글로벌 상용화와 대량 양산 체제로 진입하기 위해 반드시 해결해야 할 과제가 있다고 밝혔다. 이 수석은 연산기 탑재로 인한 D램의 물리적 변화와 트레이드 오프(상충 관계)를 지적했다. 그는 "메모리 내부에 연산 블록을 넣다 보니 D램 다이 면적이 커져 비용 상승 압박이 발생하고, 순간적인 대량 연산 시 전력망이 버티지 못하고 흔들리는 파워 드롭 현상이 필연적으로 동반된다"며 "특히 연산할 때 발생하는 열이 D램 셀의 데이터 누설을 심화시키기 때문에, 시스템 PMIC(전력관리반도체) 용량 확장이나 패키징 단의 발열 제어 연구가 완벽히 받쳐주지 않으면 실전 상용화가 어렵다"고 털어놓았다.

2026.06.12 17:31전화평 기자

오케스트로 AGI, 경기도 AI 데이터 허브 구축한다

오케스트로 AGI가 데이터 통합 관리 역량을 기반으로 경기도가 추진하는 생성형 인공지능(AI) 행정서비스 고도화에 앞장선다. 오케스트로 AGI는 엑셈과 컨소시엄을 구성해 '경기 AI 학습데이터 통합 관리체계 구축사업'을 수주했다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 경기도가 보유한 행정 데이터를 생성형 AI가 활용할 수 있는 고품질 학습데이터로 체계화하고 신뢰도 높은 AI 행정서비스 구현을 위한 데이터 기반을 구축하는 것이 목표다. 경기도 내 여러 부서와 시스템에 분산된 데이터 자산을 통합 관리하는 데 초점을 맞췄다. 경기도는 대규모 클라우드 시스템 구축을 추진해왔으며 최근 AI 전환(AX)을 위한 데이터 관리체계 구축에도 속도를 내고 있다. 오케스트로 그룹은 앞서 경기도 클라우드 시스템 구축사업을 수행한 데 이어 이번 사업까지 맡으며 경기도 AX 지원을 확대하게 됐다. 오케스트로 AGI는 경기도가 보유한 약 80종 정보시스템과 경기 생성형 AI 플랫폼 지식저장소에 축적된 비정형 학습데이터를 분석해 데이터 현황을 정비할 계획이다. 특히 글로벌 데이터 표준인 'DCAT 3.0' 기반 데이터 카탈로그를 구축하고 부서·시스템별로 분산된 데이터 구조와 관계를 체계화할 예정이다. 이를 통해 필요한 데이터를 보다 빠르게 탐색하고 연계할 수 있도록 지원한다. 또 데이터 생성부터 활용까지 전 과정을 추적할 수 있는 '데이터 리니지' 체계를 구축한다. 데이터 출처와 변경 이력을 관리하고 AI 기본법상 고영향 AI 관련 데이터를 식별·카탈로그화해 관련 가이드라인에 부합하는 안전성 확보를 지원할 방침이다. 아울러 기존 검색증강생성(RAG)에 데이터 카탈로그와 온톨로지를 연계한 검색 체계를 적용한다. 단순 유사도 기반 검색을 넘어 답변 근거 데이터를 사전에 선별·통제하고 데이터 간 관계를 반영해 검증 가능한 답변을 생성하는 것이 특징이다. 여기에 Q&A 검증·튜닝 기술도 적용해 근거 없는 답변 생성을 줄이고 AI 행정서비스의 정확성과 신뢰성을 높인다는 목표다. 오케스트로 AGI는 AI·데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 지식관리체계 구축 사업을 수행하며 공공 AI 서비스 관련 역량을 확보해왔다. 한국교통안전공단·한국도로공사·국민건강보험공단 등 공공기관 AI 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 공공 AI 데이터 관리 사업 확대에 박차를 가할 계획이다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 "공공부문에서 생성형 AI를 안정적으로 활용하려면 데이터의 양뿐 아니라 품질·구조·출처까지 체계적으로 관리할 수 있어야 한다"며 "이번 사업을 통해 경기도 AI 행정서비스 고도화를 지원하고 국가 데이터 스페이스 전략에 맞춰 신뢰도 높은 공공 AI 활용 대표 사례를 만들겠다"고 밝혔다.

2026.06.12 11:09한정호 기자

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