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"개인정보 유출 원천 차단"…비아이매트릭스, 폐쇄망 AI로 대기업·금융권 '정조준'

대기업과 금융권을 중심으로 정보 유출 우려가 커지면서 보안성을 극대화한 '폐쇄망 AI'가 시장의 주목을 받고 있다. 비아이매트릭스는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타'에 참가해 기업 내부망에서 안전하게 동작하는 온프레미스(설치형) 기반 '텍스트 투 SQL(Text-to-SQL)' 솔루션을 선보였다. 비아이매트릭스는 생성형 AI와 로우코드(Low-code·코딩을 최소화하여 프로그램을 개발하는 기술) 기술을 바탕으로 기업의 데이터 분석 및 업무 시스템 구축을 지원하는 AI·BI(경영정보시각화) 솔루션 전문 기업이다. 이 솔루션은 사용자가 자연어로 질문하면 이를 SQL 쿼리로 변환해 기업 내부 데이터베이스(DB)의 데이터를 실시간으로 호출하고 UI 대시보드로 시각화해 주는 기술이다. 가장 큰 특징은 기존 생성형 AI의 고질적 문제인 '할루시네이션(환각)' 현상을 원천 차단했다는 점이다. AI가 엑셀 등 외부 데이터를 넘겨받아 임의로 결과값을 가공하거나 새로운 가짜 데이터를 만들어내는 것이 아니라, 정확한 SQL 구문만 생성해 실제 DB 데이터를 그대로 불러오는 방식인 것이다. 사용자 편의성도 크게 높였다. 과거에는 원하는 결과를 얻기 위해 복잡한 조건의 길고 정교한 프롬프팅이 필요했지만, 솔루션이 데이터베이스 스키마 정보를 사전 파악하고 있어 "민원 현황 알려줘"와 같은 단순한 질의만으로도 다각도의 대시보드를 알아서 그려준다. 이에 따라 기존에 실무자가 IT 부서에 데이터 추출을 요청하고 며칠씩 기다려야 했던 업무 프로세스가 실시간으로 대폭 단축됐다. 비아이매트릭스는 자사 솔루션의 강점으로 '폐쇄망 보안성'을 꼽았다. 솔루션이 외부 온라인 네트워크 연결 없이 기업 내부 인트라넷 환경에서만 구동되므로, 최근 잇따른 개인정보 유출 이슈로 클라우드 AI 도입을 주저하는 공공기관과 금융기관, 대형 제조 기업에서 높은 호응을 얻고 있기 때문이다. 아울러 설비 이상 징후 예측처럼 별도의 추론이 필요한 고급 연산의 경우, 기업이 기존에 구축해 둔 MLOps(머신러닝 운영) 환경이나 파이썬(Python) 코드 등과 자유롭게 연동할 수 있는 확장성까지 갖췄다. 비아이매트릭스 관계자는 "보안에 매우 민감한 금융권과 공공, 제조 대기업을 중심으로 온프레미스 AI 수요가 급증하는 추세"라며 "보안 우려와 할루시네이션 없이 실무자가 자연어로 기업 데이터에 즉시 접근할 수 있는 최적의 환경을 제공하겠다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 오는 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 11:22전화평 기자

SK이터닉스, '연료전지 연계형' AI 데이터센터 개발한다

SK이터닉스가 지난 7일 대체투자 전문 자산운용사 마스턴투자운용과 연료전지 연계형 데이터센터 사업 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 SK이터닉스의 연료전지 사업 개발·운영 기술과 마스턴투자운용의 데이터센터 개발·투자 역량을 결합해 국내 최초 연료전지 연계형 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 개발하기 위해 마련됐다. 협약에 따라 양사는 데이터센터 부지 내 연료전지 발전설비를 활용한 전력공급 솔루션을 통해 현장생산(On site) 방식으로 직접 공급하는 독립형(Off-Grid) 데이터센터 사업모델을 공동으로 추진한다. SK이터닉스는 발전설비 설계·구매·시공(EPC)부터 전력 공급 구조 수립 및 운영·유지보수까지 연료전지 전력 공급을 총괄한다. 마스턴투자운용은 데이터센터 부지 확보와 인허가, 개발 규모 검토 및 설계, 투자구조 수립과 재원 조달, 임차인 유치 등 개발 사업 전반을 맡는다. 연료전지는 대규모 부지 의존도가 낮아 전력 수요지 내에 설치가 용이하고, 설계부터 실제 준공 및 발전까지 소요되는 기간이 짧아 전력 확보 기간을 단축할 수 있다. 이런 특성 덕분에 AI 확산으로 전력 수요가 급증하는 데이터센터의 전원으로 주목받고 있다. 특히 SK이터닉스가 국내 공급권을 보유한 블룸에너지의 연료전지는 높은 발전효율과 모듈형 구조를 바탕으로 안정적인 분산형 전원 구축에 강점을 갖는다. 앞서 SK이터닉스는 충주∙대소원에코파크 연료전지 발전소 상업운전을 개시했다. 마스턴투자운용은 영등포 도심형 데이터센터 개발을 추진한 바 있다. 이번 협력은 에너지 산업과 부동산 개발 간 협업을 통해 새로운 사업 기회를 모색한다는 점에서 의미가 있다는 설명이다. 연료전지 발전설비를 활용한 친환경 효과도 기대된다. 양사는 향후 사업모델을 구체화하고 기술적·경제적 타당성을 검토해 나갈 계획이다. 김해중 SK이터닉스 대표는 “데이터센터 개발·투자 전문성을 보유한 마스턴투자운용과의 이번 업무협약을 통한 긍정적 시너지가 기대된다”며 “양사 고유의 역량을 극대화하며, 시장에 새로운 사업모델을 제시할 수 있도록 지속 협력하겠다”고 밝혔다. 박형석 마스턴투자운용 대표는 “SK이터닉스와의 협력은 데이터센터 개발의 가능성을 넓히는 의미 있는 계기가 될 것"이라며 ”양사의 전문성을 바탕으로 데이터센터 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.10.08 11:18김윤희 기자

"자료 사이 관계까지 찾아 답한다"…데이터사이언스랩, 기업 AI 정확도 높인다

데이터사이언스랩이 기업 내부 자료의 내용과 관계를 함께 분석해 생성형 인공지능(AI)의 답변 정확도를 높인다. 데이터 수집·분석부터 AI 서비스 구축과 운영 관리까지 지원해 기업과 공공기관의 AI 도입을 돕는다. 데이터사이언스랩은 8일 서울 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 그래프 검색증강생성(Graph RAG) 기술과 AI 에이전트 개발·운영 솔루션을 소개했다. 검색증강생성(RAG)은 AI가 답변하기 전에 관련 자료를 검색해 참고하도록 하는 기술이다. 기업 내부 문서처럼 AI가 미리 학습하지 않은 정보를 답변에 반영하고, 사실과 다른 내용을 생성하는 오류를 줄이는 데 활용한다. 일반적인 RAG가 질문과 유사한 문장이나 문서 일부를 찾는 데 초점을 맞춘다면, 그래프 RAG는 자료 속 개념과 개념 사이의 관계까지 연결해 검색한다. 여러 자료에 흩어진 정보를 함께 살펴야 하는 질문에 대응하기 위한 방식이다. 이를 위해 조직이 사용하는 개념과 관계를 체계적으로 정리하는 '온톨로지'를 활용한다. 부스 화면에서는 개념들이 점으로 표시되고 그 관계가 선으로 연결돼 마인드맵처럼 펼쳐졌다. AI는 이 연결을 따라 관련 정보를 찾고, 검색한 내용을 바탕으로 답변을 생성한다. 데이터사이언스랩 관계자는 “조직에 특화된 지식을 구조화하고 데이터의 관계성까지 함께 저장하는 것”이라고 설명했다. 회사는 질문 유형에 따라 문서의 유사성을 찾는 검색과 관계를 따라가는 검색 등을 조합해 답변에 필요한 정보를 제공한다. 데이터를 처리하는 과정에도 여러 AI 에이전트를 활용한다. 수집한 데이터를 정리하고 저장한 뒤 분석하는 업무를 나눠 수행하며, 분석 결과는 보고서 자동 생성이나 챗봇 답변, 요약 서비스 등에 활용할 수 있다. 데이터 분석 기능을 별도로 사용하거나 다른 AI 서비스의 기반으로 연결하는 방식도 지원한다. AI를 도입한 이후의 관리 기능도 선보였다. 'AX 옵스'는 AI 서비스에 사용하는 모델과 프롬프트, 데이터, 도구 등을 관리하고 운영 상태를 모니터링하는 솔루션이다. 새로운 모델을 적용하거나 데이터가 계속 쌓이는 상황에 대응하고, 조직에서 정한 AI 사용 규칙을 관리하는 데 활용한다. 회사 측은 AI를 구축한 뒤 운영 과정에서 관리 필요성을 느낀 공공기관 등의 수요를 반영했다고 설명했다. 데이터사이언스랩 관계자는 “데이터를 활용하고 분석해 서비스를 만드는 것부터 운영하는 것까지 필요한 엔진들을 개발했다”고 말했다. 데이터사이언스랩은 현장에서 기업과 공공기관 담당자들의 기술적인 질문을 받고 적용 방안을 논의했다. 회사 관계자는 “피드백을 듣는 것도 굉장히 도움이 되고 있다”며 현장 의견을 제품 개발에 반영하고 있다고 설명했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.08 11:02류승현 기자

시선·표정 추적해 AI 학습…코스테크, AI페스타서 '인간 행동 분석 솔루션' 4종 선봬

코스테크가 인공지능(AI) 고도화 핵심으로 꼽히는 인간 행동 데이터 측정·분석 솔루션을 선보였다. 사람 시선과 표정, 생체신호를 정밀하게 계측해 AI 학습용 멀티모달 데이터로 전환하는 파이프라인을 제시했다. 코스테크는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26'에 참가해 인간 행동 데이터 측정·분석 솔루션 4종을 공개했다. 이번 전시로 선보인 솔루션은 인간 행동 데이터 수집부터 통합 분석에 이르는 전 과정을 아우른다. 눈에 보이지 않는 사람의 생체신호와 무의식적 행동을 정밀 데이터셋으로 전환해 산업 전반의 사용자 경험 최적화를 지원한다. 부스에서 선보인 솔루션은 총 4가지다. 먼저 아이모션스(iMotions)는 인간 행동 연구를 위한 통합 소프트웨어다. 시선추적, 안면 표정 분석, 뇌파(EEG), 피부전도도(GSR), 심전도(ECG) 등 각기 다른 센서 데이터를 하나의 플랫폼에서 시간축 기준으로 정밀하게 동기화해 분석한다. 사용자 경험(UX) 분석, 소비자 반응 연구는 물론 멀티모달 AI 학습용 데이터셋 구축에 활용된다. 하드웨어 부문에서는 비착용형과 착용형 시선추적 시스템을 동시에 출품했다. 스마트아이(Smart Eye) 원격 시선추적 시스템은 카메라 기반으로 관찰자 시선, 머리 움직임, 눈꺼풀 상태를 추적한다. 차량 운전자 모니터링 시스템(DMS) 개발, 항공 조종석 연구 등 고정밀 계측 환경에 쓰인다. 착용형 아이트래커 '네온(Neon)'은 딥러닝 기반 시선 추정 기술을 적용해 별도 사전 보정 작업 없이 사용할 수 있다. 일반 안경처럼 가볍게 착용 가능해 매장, 스포츠, 산업 현장, 실외 등 실제 환경에서 자연스러운 시선 데이터를 수집할 수 있습니다. 모듈형 무선 생체신호 측정 플랫폼인 플럭스(PLUX) 장비도 선보였다. 근전도(EMG), 심전도, 피부전기활동(EDA), 호흡 등 연구 목적에 맞춘 센서 조합이 가능하며 소형 무선 구조로 실험실 밖 실제 생활 환경에서도 데이터를 수집할 수 있다. 코스테크는 해당 글로벌 장비들을 국내 연구기관과 산업 현장에 공급하며 기술 지원과 교육, 사후관리를 제공하고 있다. 현장 관계자는 "인간의 미세한 신체 반응과 시선 데이터를 유기적으로 결합해 사람 행동을 다각도로 정밀 측정할 수 있는 것이 강점"이라며 "실제 모빌리티 개발과 의료·스포츠 등 다양한 산업군 연구 현장에 맞춤형 솔루션을 공급하고 있다"고 말했다.

2026.10.08 10:48진성우 기자

엘리스그룹, 모듈형 AI 데이터센터 'PMDC' 상표권 확보…인프라 사업 확대

엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 'PMDC'의 상표권을 확보하고 국내외 AI 인프라 시장 공략을 강화한다. 데이터센터 구축 기술과 자체 AI 클라우드 소프트웨어를 결합해 AI 인프라 구축부터 그래픽처리장치(GPU) 운영까지 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 엘리스그룹은 지난달 17일 모듈형 AI 데이터센터 PMDC에 대한 상표권 등록을 완료했다고 8일 밝혔다. 상표등록번호는 제40-2596074호로, 회사는 이를 계기로 지난 5년간 축적한 기술력과 브랜드 경쟁력을 강화할 계획이다. PMDC는 엘리스그룹이 2021년 자체 설계한 모듈형 AI 데이터센터다. 서버와 전력·냉각·네트워크 등 핵심 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 전력과 부지가 확보된 현장에 설치하는 방식이다. 기존 데이터센터처럼 주요 설비를 현장에서 순차적으로 구축하는 대신 사전 제작한 모듈을 활용해 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 고성능 GPU의 발열에 대응하기 위해 직접수랭식 냉각(DLC)과 온수 냉각 등 관련 기술도 지속 고도화 중이다. 엘리스그룹은 PMDC에 자체 개발한 AI 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영과 관리까지 통합 지원하는 AI 인프라 환경을 제공하고 있다. 실제 사업 현장으로 적용 범위도 넓히고 있다. 현재 구축 중인 부산 제조산업단지 엣지 AI 데이터센터 등이 대표 사례다. 모듈형 데이터센터를 기반으로 산업 현장에서 필요한 AI 연산 자원을 공급하고 클라우드 운영 기술을 함께 제공한다는 전략이다. 해외 시장 진출도 추진한다. 엘리스그룹은 PMDC와 AI 클라우드 운영 기술을 결합해 국내에서 생산한 AI 연산 자원을 글로벌 시장에 공급하는 사업 모델을 마련할 계획이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "PMDC는 2021년 설계하고 실제 AI 클라우드 환경에서 운영하며 기술력을 축적해온 우리의 핵심 AI 인프라"라며 "이번 상표권 등록을 계기로 PMDC의 기술 경쟁력과 브랜드 가치를 함께 강화하고 국내외 AI 인프라 시장에서 입지를 더욱 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.10.08 10:48한정호 기자

"이상 감지하면 로봇 출동"…아이디비, '자율형 공장' AI 솔루션 전시

단순한 재난·안전 모니터링을 넘어 제조 현장 근본적 문제를 해결하는 맞춤형 인공지능(AI) 솔루션이 등장했다. 아이디비는 8일 서울 강남구 코엑스에서 진행 중인 'AI 페스타 2026'에서 생산성 향상과 불량률 저감, 최적 운전 조건을 제시하는 산업 현장 AI 패키지를 선보였다. 아이디비 솔루션은 각 공장 골칫거리를 해결하는 일종의 '제조업 컨설팅 AI' 역할을 수행한다. 통상 기업이 AI를 도입할 때 비용 70%가 현장 데이터 분석과 진단에 소모되지만, 아이디비는 현장에 에지(Edge) 디바이스를 부착함과 동시에 자동으로 학습을 시작하는 프로세스를 내장해 도입 장벽을 낮췄다. 아이디비 관계자는 "모터나 수배전반 등 특정 문제와 주제별로 솔루션이 패키지화돼 있다"며 "주관식이 아닌 객관식처럼 고객이 현장에 필요한 기능을 쉽게 골라서 적용할 수 있다"고 설명했다. 단순한 이상 탐지(추론)를 넘어 '운영 지능화'를 구현한 점도 핵심 경쟁력이다. 작업자의 오랜 경험과 지식, 상황별 대응 매뉴얼, 안전 규정 등을 지능형 판단 엔진에 녹여냈다. 이를 통해 날씨나 계절 등 예측하기 어려운 환경 변수와 센서 데이터를 종합해 최적의 현장 대응 지시를 내릴 수 있다. 최근에는 제조업을 넘어 수요가 폭증하는 모듈러 데이터센터와 AI 데이터센터(AIDC)로도 영역을 넓히고 있다. 액체냉각 환경에서 칩 과열을 방지하는 것은 물론, 후면에 위치한 수배전반과 유틸리티 등 데이터센터 전체 계통이 안정적으로 동작하는지 통합 감시한다. 아이디비 솔루션의 최종 지향점은 로봇과 연동된 '완전 자율형 공장'이다. 공장 내 특정 탭 하나가 아닌 부지 전체를 하나의 솔루션으로 통제한다. 아이디비 관계자는 "자율형으로 통제 시스템이 돌다가 특정 구역에서 가스 누출이나 담당자의 심박수 이상 등이 예측되면, 솔루션이 즉각 로봇에 현장 확인을 지시한다"며 "출동한 로봇이 장착된 가스 센서와 열화상 카메라, CCTV 등으로 상황을 정확히 파악하고 지휘부에 보고하는 시나리오까지 완벽하게 구현이 가능하다"고 강조했다.

2026.10.08 10:00전화평 기자

데이터창고 넘어 'AI토큰 공장'으로 "한국에 기회 왔다”

AI 데이터센터(AIDC)의역할이 데이터를 저장하고 처리하는 시설에서 대규모로 '지능'을 생산하는 'AI 토큰 팩토리'로 바뀌고 있다. AI 시장 중심이 모델 학습에서 서비스 추론으로 이동하면서 GPU와 전력에 이어 메모리와 사업성이 새로운 경쟁요인으로 떠오른다는 진단이다. 메모리 반도체와 제조 ICT 경쟁력을 갖춘 한국에는 글로벌 AI 인프라 시장을 선점할 기회가 될 수 있다는 전망도 나왔다. 한국정보통신진흥협회(KAIT)는 8일 서울 강남구 조선팰리스 서울 강남에서 제16차 '디지털 인사이트 포럼'을 열고 글로벌 AIDC 산업 변화와 국내 AI 인프라 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 행사에는 AI 디지털 기업과 ICT 유관기관, 학계, 정부 관계자 등 60여명이 참석했다. 최근 AI 산업은 대규모 모델을 만드는 학습 중심에서 실제 서비스에 AI를 적용하는 추론 중심으로 무게가 이동하고 있다. 이용자가 AI에 질문하거나 서비스를 사용할 때마다 실시간 연산이 필요해지면서 이를 처리할 AIDC 확보 경쟁도 거세지는 모습이다. 정부도 지난 6월 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 하나로 'AI 데이터센터 국가 전략 산업화' 전략을 내놨다. 18.4GW 규모 AIDC 구축과 전·후방 산업 수출산업화, AIDC 클러스터 및 대규모 테스트베드 구축 등이 골자다. 민관 협력체인 'AIDC 얼라이언스'도 출범했으며 내년 3월에는 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법'이 시행된다. 최재유 디지털 인사이트 포럼 공동의장은 “AIDC는 반도체, 서버뿐 아니라 전력, 냉각, 소프트웨어, 네트워크 등 다양한 산업 역량이 결합돼야 하는 종합산업”이라며 “어느 한 기업의 역량만으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 생태계를 완성하기 어렵다”고 말했다. 이어 “우리나라가 보유한 반도체·전력·ICT·제조 역량을 하나의 AIDC 생태계로 결집하고 이를 통합 패키지 형태로 수출할 수 있는 경쟁력을 확보해야 한다”고 강조했다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 겸 SK하이퍼 대표는 이날 기조강연에서 AIDC를 'AI 토큰 팩토리'로 규정했다. 과거 데이터센터가 데이터를 저장하고 처리하는 역할을 했다면 앞으로는 AI 모델을 기반으로 끊임없이 지능을 만들어내는 생산시설로 진화한다는 의미다. 정 대표는 AIDC가 반도체와 전력에 그치지 않고 네트워크·건설·제조·금융까지 광범위한 산업과 연결되는 만큼 향후 국가 AI 경쟁력을 결정할 전략적 인프라가 될 것으로 내다봤다. AIDC의 병목도 달라질 것으로 전망했다. 지금까지 데이터센터 확보 경쟁에서 GPU와 전력이 가장 큰 제약이었다면 추론 수요가 폭증하는 다음 단계에서는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 메모리 역량이 중요해진다는 설명이다. 막대한 AIDC 투자를 지속할 수 있도록 안정적인 수익을 만들어내는 사업성도 새로운 과제로 꼽았다. 이는 한국에 기회가 될 수 있다는 게 정 대표의 판단이다. 한국이 강점을 가진 메모리 반도체와 첨단 제조, ICT 인프라를 정부 지원과 민간 투자로 연결한다면 글로벌 AI 토큰 생산의 주요 거점으로 성장할 가능성이 있다는 것이다. 채정환 씨이랩 대표는 엔비디아 엘리트 파트너로서 확보한 데이터센터 전주기 통합 솔루션과 GPU 최적화 소프트웨어를 소개했다. 씨이랩은 고성능 AIDC에 비전 AI와 디지털 트윈 기술을 결합해 피지컬 AI 시장으로 사업 영역을 확대한다는 계획이다.

2026.10.08 09:53박수형 기자

AWS, 데이터베이스 전환에 AI 투입…코드 변환·검증까지 자동화

사람 손이 많이 필요했던 데이터베이스 전환 작업을 인공지능(AI)이 빠르게 자동화하고 있다. 코드 변환뿐 아니라 실제 데이터를 활용한 검증까지 자동으로 처리한다. 장동훈 아마존웹서비스(AWS) 시니어 데이터베이스 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처 테크 컨퍼런스에서 오라클 데이터베이스 전환을 돕는 '오라클 모더나이제이션 액셀러레이터(OMA)'를 소개했다. 장 아키텍트는 데이터베이스 전환을 기업 데이터팀이 부담스러워하는 작업 중 하나로 꼽았다. 데이터만 옮기는 게 아니라 기존 구조와 코드까지 새 시스템에 맞게 손봐야 하기 때문이다. 그는 "수백·수천 개의 SQL 코드와 데이터베이스 안에 저장된 수백 개 작업 절차를 새 시스템에 맞게 바꿔야 한다고 하면 데이터팀에서는 한숨부터 나올 수밖에 없다"고 말했다. 데이터베이스를 바꾸려면 데이터만 옮겨서는 안 된다. 기존 오라클 환경에서 사용하던 데이터베이스 질의 언어(SQL)와 애플리케이션 코드도 새 시스템에 맞춰 다시 손봐야 한다. 장 아키텍트는 전체 전환 작업의 약 68%가 이 같은 코드 변환에 들어간다고 밝혔다. OMA는 이 작업을 줄이기 위해 개발됐다. 먼저 기존 방식으로 바꿀 수 있는 코드는 정해진 규칙에 따라 자동 변환하고 이 방법으로 처리하기 어려운 부분은 AI 에이전트가 맡는다. 애플리케이션에서 사용하는 SQL도 AI가 새 데이터베이스에 맞게 바꾼다. 여기서 끝나지 않고 기존 데이터베이스와 새 데이터베이스에 실제 데이터를 넣어 같은 결과가 나오는지도 확인한다. 장 아키텍트는 "단순히 코드를 전환하는 데서 그치지 않고 소스와 타깃의 실제 데이터를 기반으로 단위 테스트까지 진행하고 결과를 제공한다"고 말했다. 장 아키텍트는 OMA를 실제 데이터베이스 전환에 적용한 기업 사례도 소개했다. 한 물류기업은 높은 오라클 라이선스 비용과 확장성 문제로 오픈소스 기반 데이터베이스로 옮기려 했지만 기존 시스템에 쌓인 데이터베이스 구조와 애플리케이션 코드를 새 환경에 맞게 손보는 데 많은 인력과 시간이 필요했다. 이 기업은 OMA를 활용해 데이터베이스 구조와 SQL 변환, 변환 결과 검증을 자동화했다. 그 결과 수작업으로 진행할 때보다 전환에 필요한 작업량을 크게 줄였고 현재 다른 시스템에도 OMA 적용을 검토하고 있다. B2C 애플리케이션을 운영하는 또 다른 기업은 기존 시스템에 1만 개가 넘는 SQL이 쌓여 있어 이를 일일이 새 데이터베이스에 맞게 고쳐야 했다. 코드 양이 워낙 많아 전환 자체를 쉽게 시작하기 어려웠지만 OMA가 SQL을 분석해 새 환경에 맞게 변환하고 실제 데이터를 이용해 결과가 같은지도 확인했다. 장 아키텍트는 이 과정을 통해 예상했던 전환 작업량을 크게 줄였고 복잡하고 규모가 큰 오라클 시스템도 AI를 활용하면 전환할 수 있다는 가능성을 확인했다고 설명했다. 인력과 비용이 부족했던 다른 기업은 우선 규모가 작은 시스템부터 OMA를 시험했다. 데이터베이스 구조와 애플리케이션 코드를 바꾸는 작업을 한 사람이 약 이틀 만에 마쳤다. 이 기업은 첫 전환 결과를 바탕으로 OMA를 다른 시스템으로 확대 적용할 계획이다. 장 아키텍트는 "OMA는 많은 노력이 필요한 데이터베이스 전환 업무를 AI 기반으로 자동화하고 변환한 결과의 검증까지 수행한다"며 "보다 쉽고 빠르게, 위험을 줄이면서 데이터베이스를 전환할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

2026.10.07 18:13김동원 기자

몽고DB "AI 실서비스 전환, 데이터 연결·운영 이력 관리가 관건"

"기업이 인공지능(AI)으로 실서비스를 만들려면 데이터 현대화와 데이터 간 맥락 연결, 에이전트 운영 이력 관리를 만드시 갖춰야 합니다. AI 모델이 기업 데이터를 정확히 찾아 활용하고, 작업 과정까지 추적할 수 있는 기반이 필수입니다." 김규동 몽고DB 솔루션 아키텍트 총괄은 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI페스타 2026'에서 AI 실서비스 전환 과제를 이같이 제시했다. 김 총괄은 기업 AI 프로젝트가 시범 도입에 머무르는 원인으로 데이터 확장성 한계와 검색 정확도 부족, 에이전트 통제 체계 미비를 꼽았다. 이를 해결하기 위해 정형·비정형 데이터 관리부터 검색, 메모리 저장까지 통합한 플랫폼이 필요하다고 강조했다. 김 총괄은 데이터 현대화를 위한 방안으로 유연한 다큐먼트 데이터 모델을 제시했다. 정해진 테이블 구조에 맞춰 데이터를 관리하는 방식에서 벗어나 다양한 데이터와 관련 정보를 JSON 형태의 문서로 표현해 변화하는 개발 요구에 빠르게 대응할 수 있다는 설명이다. 김 총괄은 데이터 간 맥락을 연결하는 작업도 주요 과제로 제시했다. 제조 현장에서 설비 장애가 발생했다면 당시 생산 품목과 공정, 이전 단계의 작업 정보를 함께 파악해야 원인을 진단할 수 있다는 이유에서다. 그는 "개별 데이터를 저장하는 데 그치지 않고 서로 어떤 관계가 있는지 연결해야 AI가 필요한 정보를 찾을 수 있을 것"이라고 강조했다. 김 총괄은 의미 기반 벡터 검색과 키워드 검색, 메타데이터 필터링을 결합해 검색 정확도를 높일 수 있다고 주장했다. 이는 질문 의미와 관련된 정보를 찾으면서 검색 범위를 특정 설비나 공정 등으로 좁혀 거대언어모델(LLM)에 적절한 데이터를 전달하는 방식이다. 그는 몽고DB 솔루션 특장점으로 AI 애플리케이션 개발 기능을 통합한 점을 짚었다. 임베딩 모델과 검색 결과의 관련성을 재평가하는 리랭킹, 벡터 검색 등을 함께 제공해 기업이 여러 구성 요소와 데이터 전달 경로를 각각 구축하는 부담을 줄인다는 구상이다. 또 김 총괄은 이날 3500개 넘는 문서 자산으로 검색증강생성(RAG) 챗봇 시제품을 6일 만에 구축한 사례를 소개했다. 이 제품은 문서를 검색 가능한 데이터로 전환하고, 사용자 질문과 관련된 내용을 찾아 LLM이 답변하도록 구성한 것이 특징이다. 더불어 그는 실제 챗봇 운영 단계에서 에이전트 메모리와 작업 이력 관리가 중요하다고 재차 강조했다. 김 총괄은 "에이전트가 받은 입력과 수행한 작업, 결과 등을 데이터베이스(DB)에 저장해야 의도대로 작동했는지 확인할 수 있다"며 "문제가 발생했을 때 원인까지 추적할 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "저장된 정보는 여러 에이전트가 작업 맥락을 공유하거나 사용자 선호를 반영하는 데도 활용 가능하다"고 덧붙였다. 또 그는 "AI 시대 핵심은 확장성"이라며 "우리는 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 제공해 기업 인프라 선택 폭을 넓힐 것"이라고 밝혔다.

2026.10.07 17:47김미정 기자

"3억 건 데이터셋 축적"...크라우드웍스, 피지컬 AI 데이터 시장 정조준

크라우드웍스가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼을 선보였다. 이 플랫폼은 텔레오퍼레이션 환경에서 다양한 행동 데이터를 수집·검증하고, 물리적 데이터를 액션 단위로 구조화해 데이터 가공 효율을 높이는 것이 특징이다. 텔레오퍼레이션은 사람이 원거리에서 조종기나 모션 캡처 등 리더 장비로 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 크라우드웍스는 센서 퓨전 데이터 라벨링과 고난도 주행·환경 데이터 가공 역량을 바탕으로 이번 플랫폼을 개발했다. 크라우드웍스 관계자는 "지금까지 67만명의 데이터 작업자를 통해 3억 건의 미션 데이터셋을 확보했다"고 설명했다. 크라우드웍스는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에도 참여하고 있다. 이 과제는 한국형 휴머노이드 월드 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다. LG전자가 모델 개발과 휴머노이드 하드웨어 지원을, 크라우드웍스가 데이터 파이프라인 구축을 각각 맡는다. 크라우드웍스는 지난 8월 서울 서초구에 문을 연 LG전자 데이터팩토리에서 휴머노이드 '클로이드'를 활용해 학습 데이터를 확보하고 있다. 크라우드웍스 관계자는 "KT와 협력해 서버 랙 점검 조작 데이터를 쌓고 있다"며 "로봇, 시뮬레이션, 사람 등 3가지 소스원에서 데이터를 얻고 있다"고 말했다. 한편, AI 페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 17:39진운용 기자

"GPU 다음은 데이터 병목"…디노티시아, VDPU로 AI 인프라 새 판 짠다

초거대 AI 생태계가 스스로 복잡한 임무를 수행하는 에이전트 시대로 진화함에 따라 컴퓨팅에 지각변동이 일고 있다. 과거 엔비디아 GPU(그래픽처리장치)를 중심으로 한 연산 능력이 데이터센터 인프라의 핵심이었던 반면, 이제는 연산의 병목 현상이 GPU를 넘어 CPU(중앙처리장치)와 메모리 쪽으로 빠르게 옮겨가는 추세다. 정무경 디노티시아 대표는 7일 강남구 코엑스에서 개최된 'AI 페스타 26'에서 'AI 에이전트 시대의 데이터 인프라-검색과 메모리의 폭증, 그리고 AI 스토리지의 등장'을 주제로 발표하며 이같이 진단했다. 폭증하는 AI 검색량…CPU 워크로드 70% 차지 정 대표는 강연을 통해 이러한 병목 현상의 근본 원인은 폭발적으로 늘어난 데이터 검색량과 잦은 데이터 이동 지연에 있다고 진단했다. 단답형이던 초기 LLM(거대언어모델)이 검색 증강 생성(RAG)과 추론을 거쳐 자율적인 에이전트 시대로 접어들면서, 하나의 임무를 완수하기 위해 수많은 작업을 거치게 됐다. 이 과정에서 토큰 생성량과 함께 연산 중간중간 데이터를 검색하는 횟수가 기하급수적으로 늘어나, 병목 현상이 생긴 셈이다. 정 대표는 현재 데이터센터 내 CPU 워크로드의 60~70%가 이러한 데이터를 찾는 데 소모되고 있다고 짚었다. 연산 과정에서 AI가 단기 기억으로 사용하는 'KV 캐시(Key-Value Cache)'의 덩치가 커진 것도 병목을 가중시킨다. 그는 "KV 캐시가 너무 비대해져 비싼 고대역폭메모리(HBM)에 모두 담지 못하고 외부로 뺐다 다시 불러오는(오프로딩 및 리로드) 과정을 끊임없이 반복하며 극심한 지연을 낳고 있다"고 지적했다. 특히 올해를 기점으로 인간이 직접 데이터를 찾는 횟수보다 AI가 의미 기반(시맨틱)으로 검색하는 횟수가 역전될 전망이다. 정 대표는 "기업 스토리지에 저장만 해두고 쓰지 않는 '다크 데이터(Dark Data)'가 전체의 75~85%에 달한다"며 "이제는 사람이 아닌 AI가 시맨틱 서치로 이 숨겨진 데이터들까지 모두 찾아내 활용해 새로운 인텔리전스를 만드는 시대"라고 설명했다. 15배 빠른 검색 가속기 VDPU 개발...제로 카피로 지연 없애 디노티시아는 VDPU(벡터 데이터베이스 프로세스 유닛)를 통해 이같은 병목을 해결할 계획이다. VDPU는 의미 기반 데이터 검색에 특화된 전용 반도체다. AI가 원하는 데이터를 찾아내는 알고리즘 속도를 기존 CPU 대비 최대 15배까지 끌어올려 즉각적이고 정확한 검색을 돕는다. 아울러 찾은 데이터를 CPU의 개입 없이 곧바로 GPU 메모리에 적어주는 '제로 카피(Zero-Copy)' 기술을 지원해 고질적이었던 데이터 이동 지연 문제와 컴퓨팅 자원의 낭비를 획기적으로 줄였다. 정 대표는 "CPU 소프트웨어만으로는 늘어나는 검색량을 감당하기 어려워 AI 검색에 특화된 전용 반도체가 필수적이라고 봤다"며 "우리가 3년 전부터 개발해 온 VDPU는 오직 '검색'만을 위한 세상에 없던 반도체"라고 강조했다. "단순 칩 넘어 'AI 스토리지'로"…데이터센터 필수 인프라 정조준 디노티시아는 VDPU 기술을 발판 삼아 AI 스토리지 시스템 구축을 목표로 한다. 폭증하는 AI 데이터를 제한적인 메모리 공간만으로는 감당할 수 없기 때문이다. 이를 위해 회사는 VDPU 하드웨어와 더불어 외부 지식, 장기 기억(에이전트 메모리), 단기 기억(KV캐시)을 종합적으로 관리하는 'AI 메모리 소프트웨어'를 개발 중이다. 정 대표는 “AI가 생각하는 방식은 외부 지식을 찾고 과거 경험을 떠올려 작업하는 사람의 사고방식과 거의 유사하다”며 “이 모든 기능이 스토리지 시스템 안에 통합돼 AI의 기억과 지식을 제공하는 공간이 돼야 한다”고 말했다. 그러면서 "데이터센터를 구축할 때 가장 큰 비용이 GPU에 투입되지만, 결국 GPU가 100% 성능을 내려면 빠르고 정확한 데이터 공급이 뒷받침되어야 한다"며 "VDPU와 AI 메모리 소프트웨어를 결합한 AI 스토리지를 데이터센터 내 GPU 바로 옆에 배치해, AI 인프라 시장의 새로운 패러다임을 주도할 것"이라고 덧붙였다. 한편, AI 페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 17:35전화평 기자

알체라, 피지컬 AI '데이터 플랫폼' 공개…오프라인 데이터 부족 해결

알체라가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼을 선보였다. 피지컬 AI 모델 개발 과정에서 현실 세계 오프라인 데이터 부족이 주요 과제로 떠오른 가운데, 알체라는 이 데이터를 수집하는 플랫폼을 공개했다. 알체라의 데이터 플랫폼은 ▲데이터 설계 ▲데이터 구축 ▲데이터 검수 ▲모델 성능 평가를 한 번에 제공하는 토털 솔루션이다. 데이터 설계 단계에서는 모델·도메인·활용 환경에 맞춰 데이터 조건과 수행 전략을 짠다. 데이터 구축 단계에서는 이미지·영상 등 데이터를 수집하고 가공한다. 이어 데이터 검수 단계에서 정확하고 일관된 품질 검수를 거치고, 모델 성능 평가 시점에는 평가 데이터셋을 기반으로 모델 성능을 분석해 학습 데이터를 재설계한다. 알체라 데이터 플랫폼은 LG전자 데이터 팩토리에 활용하고 있다. LG전자는 지난 8월 서울 서초구 양재 R&D캠퍼스에 데이터 팩토리를 열었다. 알체라 관계자는 "LG전자는 엔비디아의 '아이작 심' 소프트웨어로 시뮬레이션 데이터를 만들고, 알체라의 데이터 플랫폼에서는 텔레오퍼레이션 데이터를 생성한다"고 말했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 떨어진 곳에서 조종기나 모션 캡처 같은 리더 장비로 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 정식 출시는 파트너사와 협력 일정에 맞춰 결정할 예정이다. 관계자는 "피지컬 AI 데이터 플랫폼은 아직 정식 출시 전"이라며 "파트너사와 협력 진행 단계에 맞춰 출시할 것"이라고 설명했다.

2026.10.07 16:38진운용 기자

"AI가 한 행동, 책임은 누가?"…IBM, "에이전트 행동 기록 체계 구축해야"

"이제 인공지능(AI)은 단순히 정보를 제공하는 단계를 넘어 실제 업무와 의사결정에 관여하고 있습니다. AI가 어떤 행동을 했을 때 책임과 통제권은 누구에게 있는지 물어야 할 시기입니다." 셴커 V 셀바두라이 IBM 아시아태평양(APAC) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 7일 코엑스에서 열린 AI페스타26의 부대행사인 퓨처테크컨퍼런스에서 기업은 에이전트의 행동을 추적하고 증명할 수 있는 체계가 마련해야 한다고 강조했다. 셀바두라이 CTO는 AI가 에이전트 중심으로 발전하는 지금 두 가지 질문이 중요해지고 있다고 말했다. 모델과 컴퓨팅 자원, 데이터를 누가 소유하는지, 그리고 AI 에이전트가 실제로 한 행동을 누가 통제하고 책임지는지다. 그는 두 질문 모두에서 한국이 세계에서 상당히 앞서 있다고 평가했다. 첫번쨰 질문의 경우 이미 자체 AI를 만들어 국내에서 활용하는 방식으로 이미 답을 냈다는 것이다. 두 번째 질문은 아직 어느 나라도 명확한 답을 내놓지 못했지만 한국은 AI 기본법을 먼저 시행하고 제조·조선·반도체 등 주요 산업에 에이전트를 도입하면서 이 문제를 가장 먼저 마주하고 있다고 평가했다. 그는 두 번째 질문에 답하는 일이 중요한 이유로 기업의 AI 도입 과정에서 발생하는 현실적인 문제를 들었다. AI 에이전트가 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 행동도 달라질 수 있다. 이때 에이전트의 행동을 누가 통제하고 문제가 생기면 누가 책임질지에 대한 기준이 필요하다는 것이다. 셀바두라이 CTO는 이를 공장 기계의 검사 인증서에 비유했다. 그는 "검사 인증서를 받은 기계가 밤사이 스스로 부품을 바꿨다면 인증서만으로는 더 이상 현재 장비의 상태를 설명하기 어렵다"며 "AI 에이전트도 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 승인받은 시스템과 실제 운영 중인 시스템이 달라질 수 있고 그 결과를 예측하거나 설명하기 어려워질 수 있다"고 말했다. 그는 이런 문제를 해결하려면 단순한 로그를 넘어 에이전트의 행동을 추적할 수 있는 기록이 필요하다고 강조했다. 로그가 시스템에서 어떤 일이 발생했는지를 보여준다면, 행동 기록은 에이전트가 무엇을 했고 누구의 권한으로 행동했는지 확인할 수 있게 한다. 문제가 생겼을 때 에이전트가 무엇을 하도록 승인받았는지가 아니라 실제로 무엇을 했는지 밝혀야 한다는 취지다. 셀바두라이 CTO가 해법으로 제시한 것은 기록이다. 무슨 일이 일어났다는 사실만 남는 로그와 달리, 기록은 에이전트가 무엇을 누구의 권한으로 했는지 보여준다면 누구의 책임이지 명확히 할 수 있다는 것이다. 그는 "예를 들어 은행에서 AI로 대출 심사를 하는 과정에서 장애가 발생했을 때 어떤 AI 모델이 판단했는지 아니면 외무 공급사가 임의로 AI 모델을 교체한 것인지 답하지 못하면 책임소지 뿐만 아니라 해당 심사가 옳았는지 증명하는 것조차 어렵다"고 설명했다. 이어 "그래서 IBM은 실제 업무에 에이전트를 사용 중인 기업들에게 세 가지를 점검할 것을 제안하고 있다"며 "어디서 실행되고 누가 멈출 수 있는지, 읽고 쓰는 데이터는 어디에 있는지, 행동 기록은 어디에 있고 누가 볼 수 있는지"라고 밝혔다. 그는 모든 AI를 직접 통제할 필요 없이 대출 심사처럼 결과를 되돌리기 어려운 업무에 적용하는 것으로 충분하다며 기록 기능은 나중에 덧붙이기 어려운 만큼 에이전트를 만들 때부터 넣으라는 조언도 덧붙였다. 셀바두라이 CTO는 "AI 행동의 주인은 무슨 일이 일어났는지 보여줄 수 있는 조직"이라며 "모델을 소유하는 것은 필요하지만 그것만으로는 충분하지 않다"고 말했다. 이어 "한국이 과거 초고속 인터넷을 빠르게 구축해 세계의 참고 사례가 된 것처럼 AI 에이전트의 책임과 승인 기준을 세우는 일에서도 앞장설 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.07 16:07남혁우 기자

"실제 공간을 3D 데이터로"…디케이시스템, 라이다로 설계·시설 관리 지원

디케이시스템이 실제 공간을 스캔해 3차원 데이터로 기록하는 라이다 장비를 선보였다. 건축·토목부터 문화재와 실내 설비까지 공간 정보를 디지털화해 설계와 유지보수에 활용하도록 지원한다. 디케이시스템은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 휴대형 라이다와 근접 라이다 등 공간 스캔 장비를 소개했다. 회사는 측량 장비에서 출발해 라이다 기반 공간 데이터 수집 분야로 사업을 넓혀왔다. 현장에서는 전시 공간을 직접 스캔한 데이터를 컴퓨터 화면으로 보여줬다. 부스 주변 구조와 천장 타일 형태 등을 3차원으로 확인할 수 있도록 실제 공간을 디지털 데이터로 구현했다. 수집한 데이터는 공간의 현황을 파악하고 설계에 활용할 수 있다. 건축정보모델링(BIM)으로 가공하면 시설의 유지보수와 관리에도 사용할 수 있다는 설명이다. 디케이시스템 관계자는 “스캔한 데이터로 설계를 하거나 BIM으로 만들어 유지보수 관리에 활용할 수 있다”고 말했다. 활용 분야는 건축·측량·토목과 설비, 문화재, 산림 등이다. 회사는 문화재 기록과 실내 공간·설비 분야에서 장비가 사용되고 있으며 건축 분야에도 납품한 사례가 있다고 설명했다. 관계자는 “라이다 분야로 넘어오면서 활용 분야가 굉장히 많아졌다”며 “건축과 토목뿐 아니라 설비나 문화재, 산림 쪽에서도 쓰인다”고 밝혔다. 디케이시스템은 이번 전시를 통해 공간 스캔 기술을 알리고 관련 수요가 있는 기업을 찾는 데 주력하고 있다. 도입 대상은 대규모 기업에 한정되지 않으며 공간 데이터가 필요한 소규모 기업도 장비를 활용할 수 있다는 설명이다. 디케이시스템 관계자는 “아직 보편화되지 않은 만큼 이런 솔루션이 있다는 것을 최대한 많이 알리고자 한다”고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.07 15:44류승현 기자

AI·디지털 인프라 키우는 ICT기금…올해 우수기업·기관 50곳 선정

한국방송통신전파진흥원의 ICT기금사업이 지난해 2조 6000억원 수준 경제 효과, 8800명 수준의 고용창출 효과를 거뒀다. 올해 역시 인공지능(AI) 등 분야에서 50개 기업·기관을 선정해, 국내 과학기술과 디지털혁신 성장 기반을 조성할 계획이다. 한국방송통신전파진흥원은 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 ICT기금사업 주요 성과를 공개했다. ICT기금사업은 AI, 데이터, 네트워크, 사이버보안, 방송산업 등 핵심 ICT 기술 개발과 활용을 촉진하기 위한 사업이다. 과학기술정보통신부가 관련 정책 수립·시행 등을 담당하고, 한국방송통신전파진흥원이 사업 전주기 행정 서비스를 지원하고 있다. 올해 ICT기금사업 우수기업·기관에는 AI·디지털인프라·디지털콘텐츠·초연결네트워크·사이버보안·ESG 및 안전 등 6개 분야에서 총 50곳이 선정됐다. 대표 기업은 LG유플러스, 노타AI를 비롯해 세르딕, 스튜디오 이온, 시공간, 앤오픈, 오아시스 에이아이엑스, 인핸스, 제로웹, 콕스랩 등이다. 한국방송전파진흥원 관계자는 "현재 우수 ICT 기업과 벤처기업을 대상으로 연구개발부터 산업 활성화, 해외진출 등을 지원하고 있다"며 "앞으로도 기업의 성장 기반 확보에 힘쓰겠다"고 말했다. ICT기금사업은 경제와 인력양성 등에서 실제 성과로 이어지고 있다. 한국생산성본부에 따르면 ICT기금사업 지원사업비의 1억원당 경제 효과는 지난 2021년 2억 1800만원에서 2025년 4억 2900만원으로 2배 이상 증가했다. 지난해에는 국내 매출액과 해외 수출액, 투자유치 및 비용절감 등을 합해 2조 6169억원 경제효과가 발생했다. 인력 양성 효과는 지난해 총 4만 7816명이었다. 일자리 창출면에서는 신입과 경력을 합해 총 8817명 규모 성과를 냈다.

2026.10.07 15:11장경윤 기자

사이오닉에이아이, 기업 AI 구축 전 과정 잇는다…통합 플랫폼 '스톰' 전면에

사이오닉에이아이가 기업이 인공지능(AI)을 실제 업무에 적용하는 데 필요한 데이터 전처리부터 AI 에이전트 설계, 배포·운영까지 하나로 연결하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 선보였다. 단순히 AI 모델을 도입하는 데 그치지 않고 기업 내부 데이터와 업무 흐름을 기반으로 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구축을 지원한다는 전략이다. 사이오닉에이아이는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '스톰(STORM)'을 중심으로 엔터프라이즈 AI 구축 기술을 전시했다. 현장 부스에선 기업이 보유한 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 바꾸고 에이전트를 설계해 실제 업무에 배포하는 과정을 시연과 전시 자료를 통해 소개했다. 사이오닉에이아이는 AI에 활용할 데이터를 준비하는 단계부터 에이전트 설계와 실제 업무 적용, 온프레미스 배포까지 단일 흐름으로 연결한다는 청사진을 내걸었다. 이 가운데 핵심인 스톰 플랫폼은 기업 데이터와 업무 도구를 연결해 AI 에이전트와 워크플로우를 설계하고 실제 업무 서비스로 배포·운영하는 플랫폼이다. 금융·제조·유통 등 다양한 산업에서 보고서 자동 생성과 고객서비스(CS) AI 챗봇, 법령 분석 등에 활용되고 있다. 플랫폼은 데이터 준비부터 에이전트 운영 등 4가지 기능을 제공한다. '스톰 파스(STORM Parse)'는 문서·표·그래프·이미지 등 비정형 데이터를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환한다. '에이전틱 검색증강생성(RAG)'은 기업 데이터를 기반으로 정보를 검색하고 근거를 제시해 답변의 신뢰도를 높이는 역할을 맡는다. 에이전트 설계에는 노코드 기반 도구 '아비터(Arbiter)'가 활용된다. 비개발자도 자연어 명령을 통해 업무용 AI 에이전트의 워크플로우를 설계할 수 있도록 지원한다는 목표다. 구축한 에이전트는 권한과 이력 관리, 기존 시스템 연계를 거쳐 실제 기업 환경에서 운영하도록 돕는다. 실제 적용 범위도 넓히고 있다. 회사가 소개한 산업별 적용 사례에 따르면 금융 분야에선 기업대출 심사와 무역금융 신용·리스크 분석, 보험금 청구 검토, 기업공개(IPO) 공시 문서 분석 등에 활용되고 있다. 소비재·서비스 분야에선 수요 예측과 동적 가격 최적화, 여행 일정 추천, 고객 리뷰 분석 등에 적용돼왔다. 아울러 제조·건설 분야에선 예지보전과 결함 원인 분석, 품질 검사, 도면 버전 추적과 안전 모니터링 등에 플랫폼이 도입되고 있다. 미디어·교육 분야에서도 기사 초안 작성과 콘텐츠 변형 생성, 연구자료 종합 분석, 학사 정책 질의응답 등으로 적용 범위를 확대 중이다. 사이오닉에이아이는 기업의 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 단기 검증 프로그램도 운영 중이다. 기업의 승인된 데이터와 실제 업무 흐름을 바탕으로 3주 동안 업무 가치와 기술 품질, 보안·운영, 확장 가능성을 검증하는 방식이다. 회사는 배포 환경으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)부터 프라이빗 클라우드와 온프레미스까지 지원한다. 비정형 문서 전처리 기술과 한국어 지식 검색, 대규모언어모델(LLM) 추론 최적화 기술 등을 기반으로 기업 보안 정책과 인프라 환경에 맞춰 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 사이오닉에이아이는 2023년 5월 설립된 이후 현재까지 300억원 이상의 투자를 유치했다. 일본 법인을 설립하고 네이버클라우드와 태국 AI 구축 프로젝트를 수행하는 등 해외 사업을 확대 중이다. 사이오닉에이아이 관계자는 "기업 AI 도입에선 단순한 모델 성능보다 실제 업무에 적용할 수 있는 데이터 준비와 에이전트 설계, 안정적인 배포·운영이 중요하다"며 "스톰 플랫폼을 통해 이 과정을 하나의 체계로 연결해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.07 14:47한정호 기자

"딴소리 안 하는 AI"…윌콘에이아이, '통제 가능한 챗봇'으로 기업 공략

생성형 인공지능(AI)이 기업과 공공기관 업무에 빠르게 도입되면서 '무엇이든 답하는 AI'보다 정해진 데이터 안에서 정확하게 답하는 AI가 중요해지고 있다. 윌콘에이아이는 답변 범위를 기업이 제공한 데이터로 제한해 환각을 줄이고, 빠른 구축과 데이터 자동 최신화를 앞세워 공공기관에서 민간 기업으로 사업 영역을 넓히고 있다. 윌콘에이아이는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 기업·기관별 데이터를 기반으로 답변하는 AI 챗봇·에이전트 서비스를 선보였다. 대표 사례는 서울 금천구에서 운영 중인 '나래봇'이다. 윌콘에이아이는 세무 분야에 특화된 '세무 나래봇'을 시작으로 적용 범위를 전 부서로 넓힌 통합 나래봇을 구축했다. 세무 나래봇은 세금 관련 민원에 답하는 것뿐 아니라 관련 홈페이지와 연계해 공무원이 직접 사이트를 찾아 확인해야 했던 정보까지 제공한다. 민원 처리에 필요한 각종 서식을 찾는 과정도 간소화했다. 기존에는 민원인이 담당자에게 전화해 필요한 서식이 어디에 있는지 묻거나 이메일로 보내달라고 요청하는 경우가 많았다. 나래봇에서는 필요한 서식을 질문하면 관련 페이지나 다운로드 링크를 바로 안내할 수 있어 반복적인 전화 민원을 줄일 수 있다는 설명이다. 윌콘에이아이가 강조하는 차별점은 AI 답변에 대한 '통제성'이다. 범용 생성형 AI처럼 인터넷 등에 존재하는 광범위한 정보를 바탕으로 자유롭게 답하는 대신 기관이나 기업이 지정한 홈페이지와 입력 데이터 범위 안에서 답변하도록 설계했다. 윌콘에이아이 관계자는 “외부 데이터를 활용하는 AI를 사용하다 보면 질문과 관계없는 답을 하거나 잘못된 정보를 답하는 경우가 있다”며 “우리 서비스는 입력한 홈페이지 URL이나 제공한 데이터 안에서 답하기 때문에 운영한 지 1년이 넘은 현재까지 환각으로 인한 문제가 발생하지 않았다”고 말했다. 공공기관 특성상 수시로 바뀌는 정보도 자동으로 반영할 수 있도록 했다. 홈페이지 URL을 등록하고 일정 주기로 데이터를 다시 읽도록 설정하면 변경된 내용을 자동으로 반영한다. 담당자가 홈페이지를 수정할 때마다 별도 데이터셋을 만들어 챗봇에 다시 입력하는 작업을 줄일 수 있다. 빠른 구축도 강점으로 내세웠다. 윌콘에이아이에 따르면 필요한 홈페이지나 데이터가 준비돼 있으면 짧은 시간 안에 챗봇을 구축해 서비스를 시작할 수 있다. 이를 활용해 방송이나 행사처럼 준비 기간이 짧고 정보가 실시간으로 바뀌는 분야에도 적용을 추진하고 있다. 회사는 KBS와 스포츠 중계 등에 AI 서비스를 활용하는 방안을 논의하고 있다. 경기 관련 정보를 담은 페이지를 연결하면 이용자가 현재 점수나 경기 상황 등을 자연어로 질문하고 실시간 정보를 확인할 수 있도록 하는 방식이다. 공공기관을 중심으로 시작한 사업은 올해부터 민간 기업으로도 확대하고 있다. 회사 측은 KBS를 비롯해 풀무원 등과 관련 사업을 진행하고 있으며 이커머스 분야에서도 자사 기술을 적용하고 있다고 설명했다. 기업 고객들이 관심을 보이는 부분 역시 답변 통제다. 상품이나 서비스 관련 민감한 질문에 AI가 기업에서 확인하지 않은 내용을 임의로 답하지 않도록 답변 범위를 설정할 수 있다. 방송사처럼 정치·사회적으로 민감한 질문에 대한 관리가 필요한 곳에서도 이 같은 통제 기능에 관심을 보이고 있다는 설명이다. 윌콘에이아이 관계자는 “GPT를 연결해 서비스를 만드는 것 자체는 어디서든 할 수 있다”며 “우리는 정해진 데이터 안에서 답하면서도 GPT처럼 자연스럽게 대화할 수 있도록 하는 데 강점이 있다”고 말했다. 향후에는 기업용 AI를 넘어 개인 맞춤형 AI까지 사업을 확장할 계획이다. 개인사업자 등이 자신을 대신해 고객에게 사업이나 서비스를 설명하고 영업을 지원하는 '개인 AI'를 만들 수 있도록 하는 것이 장기적인 목표다. 기업 홈페이지 역시 현재처럼 이용자가 메뉴를 하나씩 찾아 들어가는 방식에서 AI와 대화하며 원하는 정보를 찾는 형태로 변화할 것으로 내다봤다. 기업이 직접 제공하고 관리하는 데이터를 AI가 이용자 질문에 맞춰 전달하는 '대화형 홈페이지' 시장을 공략한다는 구상이다. 윌콘에이아이 관계자는 “앞으로 홈페이지는 이용자가 검색하고 메뉴를 하나씩 찾아가는 형태에서 대화형으로 움직이는 형태로 바뀔 것”이라며 “기업이 가진 정확한 데이터를 기반으로 이용자가 원하는 정보를 바로 안내하는 방향으로 서비스를 확대할 계획”이라고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 국내외 AI 기업·기관 약 350개사가 참여해 500여개 부스를 운영하며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.07 14:40안희정 기자

롯데이노베이트, 산업 현장 혁신할 '피지컬 AI' 전략 공개

롯데이노베이트가 단순 로봇 도입을 넘어, 그룹 전반 산업 현장에 로봇을 유기적으로 결합하는 피지컬 인공지능(AI) 청사진을 공개했다. 현장 업무 데이터를 자산화하고 기존 인프라와 연계해 사람과 로봇이 협력하는 생태계를 선도하겠다는 것이다. 전시형 롯데이노베이트 AI혁신센터장은 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처테크 컨퍼런스에서 "우리(롯데)는 로봇을 제조하는 회사가 아니다"라며 "뛰어난 로봇이 쏟아져 나올 때, 로봇들이 현장 비즈니스에 매끄럽게 녹아들도록 데이터와 인프라 기반을 닦는 것이 우리 핵심 역할"이라고 밝혔다. 발표 주제는 '피지컬 AI, 현장에서 현실이 되다'였다. 전 센터장은 로봇이 네 가지 유형 작업을 대체할 것이라고 예상했다. 네 가지는 지루하고(Dull), 더럽고(Dirty), 위험하고(Dangerous), 어려운(Difficult) 일을 말한다. 그는 "전면 자동화 라인이라고 해도 전처리와 후처리 등 사람이 직접 개입해야 하는 '4D(더럽고, 위험하고, 힘들고, 어려운)' 작업이나 지루한 반복 작업이 여전히 있다"며 "단순한 단일 작업(태스크) 지시를 넘어, 비즈니스(워크) 전체 흐름 속에서 사람과 로봇이 합심해 비용을 줄이고 품질을 높이는 체계를 구축해야 한다"고 말했다. 롯데이노베이트는 선제적으로 데이터 자산화하고 있다. 웨어러블 기기나 원격 조종을 통해 산업 현장 실제 데이터를 수집 중이다. 전 센터장은 "과거 마트의 '보라색 조명' 환경에서 비전 AI 인식률이 저하됐던 사례처럼 현장엔 예측 불가능한 변수가 넘쳐난다"며 "수집한 데이터를 바탕으로 다양한 가상 환경에서 로봇을 사전 학습하고 검증하는 과정이 필수"라고 역설했다. 기존 인프라와 융합도 핵심 과제다. 전 센터장은 "현장의 수많은 데이터와 애플리케이션, 인프라를 총망라해 궁극적으로 'RaaS(Robot as a Service)' 플랫폼을 구축할 계획"이라며 "사람이 로봇의 '지휘자'로서 효율성을 극대화하도록 그룹 내 다양한 산업군에서 검증하겠다"고 밝혔다.

2026.10.07 14:32전화평 기자

"AI 데이터, 많다고 좋은 게 아냐"…씽크포비엘, 데이터 편향 잡는다

인공지능(AI) 성능을 높이기 위해 무조건 많은 데이터를 학습시키기보다 중복되거나 편향된 데이터를 걸러내고 목적에 맞는 데이터를 선별하는 것이 중요하다는 지적이 나왔다. 데이터 양보다 품질과 구성이 AI 신뢰성을 좌우할 수 있다는 설명이다. AI 신뢰성 전문기업 씽크포비엘은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 AI 학습데이터를 진단하고 편향 등을 검증하는 기술을 선보였다. 씽크포비엘은 이날 부스에서 서로 다른 규모의 이미지 데이터를 학습한 AI를 비교해 데이터 양과 AI 성능이 반드시 비례하지 않는다는 점을 소개했다. 한쪽은 5만장의 이미지 데이터를, 다른 한쪽은 2천장의 데이터를 이용해 AI를 학습시킨 사례다. 핵심은 데이터가 얼마나 많은지가 아니라 AI가 목적에 맞게 작동할 수 있도록 적절한 데이터가 구성됐느냐다. 씽크포비엘 관계자는 “데이터가 많다고 해서 AI가 제대로 작동하는 것은 아니다”며 “많은 데이터 안에 중복되거나 편향된 데이터가 포함될 수 있기 때문에 이를 걸러내고 적정한 수준의 데이터를 이용해 AI가 제대로 작동하도록 진단하는 것이 중요하다”고 설명했다. 씽크포비엘은 이 같은 문제를 '맥락적 편향' 관점에서 분석한다. 데이터 자체에 오류가 없더라도 특정 데이터가 지나치게 많거나 데이터 구성이 실제 AI가 사용될 환경을 제대로 반영하지 못하면 AI 판단 결과가 왜곡될 수 있다는 것이다. 회사는 자체 AI 데이터 신뢰성 검증 솔루션 '리인'을 통해 학습데이터의 편향성과 중복 등을 분석한다. AI 개발 기업이 모델 학습에 사용할 데이터를 점검하거나 공공기관이 AI 시스템을 발주·도입하는 과정에서 신뢰성과 품질을 검증하는 데 활용할 수 있다. 특히 공공 분야에서 AI 신뢰성 검증 수요가 커지고 있다는 설명이다. 공공기관이 도입한 AI가 잘못된 판단을 내릴 경우 책임 문제가 발생할 수 있어 모델 성능뿐 아니라 데이터와 개발·운영 과정 전반을 검증해야 하기 때문이다. 씽크포비엘은 경찰청과 AI 신뢰성 관련 사업을 진행했으며 국방 분야에서는 국방기술품질원과 세 차례 협력했다. AI를 공공·치안·국방처럼 높은 신뢰성이 요구되는 분야에 적용하기 위해 품질과 안전성을 확보하는 것이 주요 과제다. 씽크포비엘은 향후에도 AI 신뢰성을 핵심 사업으로 삼고 국제표준과 연계한 사업을 확대할 계획이다. 해외 기관과 협력해 자체 기준만 적용하는 것이 아니라 국제적으로 통용되는 AI 신뢰성 기준에 맞춰 기업들의 AI 개발과 검증을 지원한다는 구상이다. 씽크포비엘 관계자는 “중요한 것은 씽크포비엘만의 기준으로 AI 신뢰성을 판단하는 것이 아니다”며 “세계 표준과 함께 가면서 기업들도 국제표준에 맞춰 AI를 만들 수 있도록 하는 방향을 중요하게 보고 있다”고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 국내외 AI 기업·기관 약 350개사가 참여해 500여개 부스를 운영하며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.07 14:27안희정 기자

HD건설기계, 美 데이터센터용 엔진 3900억원 계약…상시 발전 수요 겨냥

HD건설기계가 미국 데이터센터에 전력을 공급할 발전용 엔진을 수주하며 인공지능(AI) 인프라로 사업 영역을 넓힌다. HD건설기계는 미국 발전 인프라 솔루션 기업 이록과 약 3900억원 규모 가스 발전용 엔진 롱블록 공급 계약을 체결했다고 7일 공시했다. 납품은 2027년부터 2028년까지 2년간 이뤄진다. 이록은 공급받은 엔진을 활용해 미국 빅테크 기업의 초대형 데이터센터용 발전기 세트를 제작한다. 계약 대상은 배기량 22리터급 제품이다. 롱블록은 연료 공급과 점화 장치 등을 제외한 반제품 형태 엔진 몸체를 뜻한다. 이번 계약은 데이터센터가 지속적으로 사용할 전력을 생산하는 상시 발전 수요를 겨냥했다. AI 확산으로 데이터센터의 전력 수요가 커지는 가운데 전력망 연결까지 지연되면서 자체 발전설비 필요성이 높아지고 있다는 게 회사 측 설명이다. HD건설기계는 장시간 연속 운전에 대응하는 엔진 공급 실적을 확보해 후속 수주로 이어간다는 방침이다. 제품군도 고출력 영역으로 확대한다. 이달 말 준공 예정인 군산 엔진 신공장을 중심으로 1~3MW급 발전용 엔진 생산 체계를 갖출 계획이다. 향후 출시할 제품은 이번 계약의 22리터급보다 배기량과 출력이 크다. 2027년에는 37리터·1.5MW급, 2028년에는 77리터·3MW급 엔진을 순차적으로 선보여 대형 발전설비 수요에 대응할 예정이다. 시장조사업체 포춘 비즈니스 인사이트는 세계 데이터센터 발전기 시장이 2026년 103억 4000만 달러에서 2034년 197억 2000만 달러로 커질 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 8.4%다.

2026.10.07 14:17류은주 기자

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