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'라인플러스'통합검색 결과 입니다. (7건)

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라인플러스, 전 직원 'AI 인재'로 키운다

라인플러스(대표 이은정)가 임직원의 실질적 AI 활용 역량 강화를 위해 교육·지원·실습을 아우르는 전사 프로그램을 진행했다고 4일 밝혔다. 라인플러스는 AI 기반의 업무 혁신을 가속화하기 위해 ▲맞춤형 실습 프로그램 'AI 캠퍼스 데이' ▲ChatGPT 엔터프라이즈 등 최신 AI 도구 도입 및 활용 콘테스트를 포함하는 다각적인 프로그램을 운영하고 있다. 'AI 캠퍼스 데이' 개최… 임직원의 AI 활용 역량 'Lev 먼저 'AI 캠퍼스 데이'는 하루 동안 전 직원이 오롯이 AI를 활용한 생산성 향상에만 집중하는 사내 프로그램으로, 지난 2일 성황리에 마무리됐다. 임직원의 AI 활용 수준이 다양한 점을 고려해, AI 활용 입문자(Level 1)부터 업무에 능숙하게 활용하는 숙련자(Level 3)까지 자신의 수준에 맞는 실습 세션에 참여해 AI 활용 능력을 한 단계 향상시키는 것을 목표로 마련됐다. AI 캠퍼스 데이의 실습 세션은 ▲공통 ▲크리에이티브 ▲엔지니어링 3개 트랙으로 나뉘어, 직군과 관계없이 누구나 레벨별로 원하는 교육을 선택해 수강하는 방식으로 진행됐다. '개발 몰라도 OK! 기초 프롬프팅 입문'부터 'AI 바이브 코딩으로 필요한 서비스 직접 만들기', '미드저니·ChatGPT·나노바나나로 디테일한 이미지 만들어 보기' 등 임직원의 실질적인 업무 효율을 높일 수 있는 다양한 주제로 구성됐다. 실습 프로그램은 AI를 적극적으로 사용 중인 동료 직원이 'AI 멘토'가 돼 이끌었으며 'AI 메이트'가 조교 역할로 나서 원활한 실습을 지원했다. 특히, 실제 현업에서 AI를 능숙하게 활용하고 있는 직원들이 자신의 실전 스킬을 아낌없이 공유해, 동료들이 쉽게 습득하고 즉각적인 업무 생산성 향상을 경험할 수 있도록 기획된 점이 이번 행사의 가장 큰 특징이다. 참여 직원들은 1인당 평균 3개의 세션에 참여하며, AI 학습에 대한 높은 관심과 의지를 보였다. 또 세션 외에도 라인플러스가 자체 개발한 AI 기반 업무 지원 솔루션 등을 직접 체험할 수 있는 이벤트존을 운영해, 임직원들이 AI를 보다 친숙하게 접하고 효용성을 직접 경험할 수 있도록 했다. 본 AI 캠퍼스 데이는 먼저 라인 한국 법인 전 직군을 대상으로 실시한 후, 향후 대만, 태국 등 글로벌 오피스로 확대를 고려할 계획이다. 이번 AI 캠퍼스 데이에 참여한 서용준 서버 엔지니어는 “그동안 막연하게만 생각했던 AI 기반 업무 자동화 아이디어를 실질적인 시도까지 이어볼 수 있었다”며 “이번 AI 캠퍼스 데이가 단순한 교육이 아니라 실제 업무 방식을 바꾸는 계기가 됐다”고 말했다. 전사 AI 역량 강화 태스크포스를 이끄는 주정환 경영지원 총괄은 “이번 프로그램은 이미 다양한 업무에서 AI를 활용해 온 임직원들이 한 단계 더 높은 역량을 체계적으로 체화하는 계기가 됐다”면서 “AI 활용 능력은 모든 임직원이 반드시 갖추어야 할 핵심 역량으로 자리매김해 왔다. 앞으로도 임직원들이 AI를 충분히 활용해 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 전사적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 최신 AI 도구 도입 및 'AI 리터러시 향상 특별지원금' 지급 라인플러스는 지난 8월 전사 도입한 ChatGPT 엔터프라이즈 외에도 제미나이, 노트북LM, 클로드 코드 등 최신 AI 도구를 제공해왔다. 또 사내에서는 개발자·디자이너 등 다양한 직군이 AI 활용 경험과 노하우를 공유하는 '테크 토크', '크리에이티브 셰어' 세션이 활발히 운영되며 AI퍼스트 조직문화 확산에 기여하고 있다. 이 밖에도 온라인 AI 강좌인 'LINE 그로스 클래스'를 제공해 임직원들이 필요한 AI 지식과 실무 노하우를 상시적으로 학습할 수 있도록 지원하고 있다. 이와 함께 임직원들이 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 보안 가이드를 포함한 필수 교육 체계를 강화했다. 라인플러스는 생성형 AI 사용 시 요구되는 보안 절차·데이터 관리 원칙·안전한 활용 기준 등을 전 직원이 숙지하도록 교육을 운영하며, AI 도구 도입과 함께 안전한 사용 환경 조성에도 집중하고 있다. AI 역량 강화를 위한 실질적인 지원책도 한층 강화했다. 라인플러스는 지난 7월부터 3개월간 '라인 AI 썸머 부트캠프'를 열어 AI 도구 활용 기회를 제공해 왔으며, 지난달에는 지원 규모를 확대해 전 직원에게 'AI 리터러시 향상 특별지원금'을 지급했다. 이 같은 지원은 전사적으로 도입된 AI 도구 외에도, 구성원들이 자율적으로 다양한 유료 AI 서비스를 탐색하고 활용할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다. 이를 통해 임직원들이 AI 활용 경험을 폭넓게 축적하고, 업무 역량을 한층 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이와 더불어 9월부터는 LY 그룹사 차원에서 커스텀 GPT 기능을 활용한 'LY AI 에이전트 제작 콘테스트'를 매월 진행하고 있다. 임직원들이 직접 업무 효율화에 기여하는 AI 어시스턴트를 기획·제작하도록 독려하는 이 콘테스트는, 우수작에 상금을 지급하며 사내 AI 활용 문화 확산에 기여하고 있다.

2025.12.04 11:23백봉삼 기자

20대·일용직도 대출 받는다...라인 스코어가 일본·태국 사로잡은 이유

세계은행에 따르면 전 세계 성인 인구의 약 24%는 여전히 은행 계좌가 없거나 계좌는 있어도 대출·보험·투자 등 금융 서비스를 충분히 이용하지 못하는 '언더뱅크드' 상태에 놓여 있다. 특히 동남아시아와 신흥국에서는 안정적인 소득 증빙이나 금융거래 이력이 부족해 기존 신용평가 체계로는 대출이 불가능한 고객이 다수 존재한다. 글로벌 금융업계가 금융 포용성을 해결 과제로 삼는 이유다. 이런 흐름 속에서 라인파이낸셜이 선보인 자체 신용평가 모델 '라인 스코어'는 플랫폼 데이터와 AI를 활용해 기존 체계의 한계를 돌파하고 있다. 라인 메신저와 커머스, 콘텐츠 등에서 축적된 행동 데이터를 학습시켜 20대, 저소득층, 무주택자 등 소외 계층도 금융 서비스를 이용할 수 있도록 한다는 점에서 의미가 크다. 대만·태국·인도네시아를 중심으로 라인의 글로벌 금융 플랫폼 서비스를 전개하고 있는 라인파이낸셜은 라인 스코어를 어떤 서비스로 키우고 싶을까. 최근 경기 성남시 라인파이낸셜 사무실에서 만난 스코어링 조직을 이끄는 우한민 리드를 만나 라인파이낸셜의 '내 손안의 금융' 구현 계획을 들었다. 라인 스코어, 금융 포용성의 열쇠 라인 스코어는 기존 신용평가와 달리 라인 플랫폼 데이터에 머신러닝과 AI 기술을 접목한 대안 신용평가 모델이다. 우한민 리더는 “기존 금융회사는 신용평가사에서 제공하는 데이터를 기반으로 신용스코어를 산출하지만, 라인 스코어는 뉴스, SNS, 쇼핑, 커머스, 월렛 데이터 등 라인에 쌓이는 다양한 행동 데이터를 활용한다. 이 데이터를 기계학습해 어떤 유저가 신용이 좋은지 점수화한 것이 라인 스코어”라고 말했다. 이 서비스의 가장 큰 강점은 금융 정보가 부족한 고객도 평가할 수 있다는 점이다. 우 리더는 “다른 은행에서는 대출받기 어려운 고객들이 많다. 금융 데이터가 부족하면 신용평가 자체가 되지 않기 때문이다. 그러나 라인 스코어는 어떤 사용자든 평가가 가능하다. 이게 가장 큰 장점”이라고 자신했다. 라인 스코어는 일본 대출 서비스 라인포켓머니와 태국 은행 플랫폼 라인BK에서 활용되고 있다. 태국에서는 특히 대출 가능 여부가 핵심 과제로 꼽힌다. 우 리더는 "금융 데이터가 부족해 낮은 점수를 받은 고객들이 라인 스코어에서는 높은 점수를 받아 대출을 받을 수 있었다. 이들의 연체율은 오히려 낮았다"며 "분석해보니 자영업자, 일용직이 많았고, 여성 비중이 20%포인트, 무주택자 비중이 6%포인트 더 높았다. 금융 소외 계층을 발굴해내는 과정이었다"고 말했다. AI로 진화하는 신용평가 라인 스코어 개발 과정은 데이터에서 수많은 변수를 만드는 것에서 시작한다. 그는 “최근 3개월 라인 방문 건수 같은 데이터를 변수(피처)로 가공한다. 적게는 수천 개, 많게는 수만 개의 피처를 만들어내고, 이를 기반으로 연체와 상관관계를 학습시킨다. 이 과정이 AI 범주에 속하는 작업이다”라고 설명했다. 그러면서 "팀 멤버들의 노하우로 변수를 만들어왔지만, 이제는 생성 AI를 활용하면 사람이 생각지 못한 피처들을 만들어낼 수 있지 않을까 고민하고 있다. 결과물은 사람이 판단해야겠지만, 피처 생성 과정을 AI로 자동화하는 시도를 하고 있다”고 말했다. 설명 가능성 문제도 연구 과제다. 그는 “기계학습 결과물을 금융사에 설명해야 한다. '왜 이 점수가 나왔는지'는 항상 중요한 질문이다. 우리도 나름대로 설명하지만, 더 인간 친화적인 언어로 풀어내야 한다. 이 영역에서도 생성형 AI를 활용할 수 있다고 보고 있다”고 덧붙였다. 신용평가에서 마케팅 플랫폼으로도 성장 가능 현재 라인 스코어는 일본에서 월 1천만 명, 태국에서 500만 명에게 제공되고 있다. 우 리더는 이런 사용자 기반으로 라인 스코어가 꼭 신용평가의 영역에만 머무를 필요는 없다고 생각한다. 우 리더는 “사기 방지, 소득 추정, 프로파일 추정, 타깃 마케팅 등 고객 요구와 필요를 파악하고 새로운 수익 모델로 발전할 수 있는 가능성이 크다”고 말했다. 예컨대 미국의 '크레딧 카르마' 사례와 유사하게, 무료 신용점수 조회를 기반으로 금융상품 추천을 결합한 비즈니스 모델로 확장할 수 있다는 얘기다. 우한민 리드는 “미국에서 크레딧 카르마라는 회사가 신용정보를 조회할 때 보통 비용이 드는 것을 무료로 제공하면서 대신 플랫폼 안에서 다양한 금융상품을 추천해주는 모델을 만들었다”며 “라인 스코어도 마케팅이나 광고 목적으로 활용할 수 있고, 고객에게 적합한 상품을 추천해주는 플랫폼으로 발전할 수 있다”고 내다봤다. 우 리드는 라인 스코어의 장기적 비전을 이렇게 정리했다. 그는 "데이터 주인은 고객이다. 고객 데이터를 활용해 고객에게 혜택을 돌려주는 것이 라인 스코어의 큰 방향성이다. 대출 금리, 한도, 여러 금융상품 혜택으로 이어질 수 있다. 이것이 제대로 구현된다면 라인은 진정한 ESG 기업으로 거듭날 수 있을 것”이라고 자신했다.

2025.09.29 14:36안희정 기자

권순호 라인플러스 CTO가 밝힌 '라인+야후재팬' 기술 통합 뒷이야기

[도쿄(일본)=안희정 기자] 라인과 야후재팬이 통합된 지 약 1년 반. 각자의 기술 인프라와 서비스를 구축해온 두 기업은 이제 하나의 조직, 하나의 기술 기반 위에서 함께 움직이기 위한 깊은 조율 과정에 있다. 단순한 경영 통합을 넘어, 인프라와 프로덕트, 개발 문화까지 아우르는 '진짜 통합'이 본격화되고 있는 셈이다. 그 중심에 있는 조직이 바로 라인플러스다. 한국에 본사를 둔 라인플러스는 LY(라인야후) 내에서 라인 브랜드 서비스와 플랫폼 기술을 개발하는 핵심 조직이다. 일본과 대만, 태국 등 아시아 시장을 타깃으로 하는 글로벌 서비스를 구축하고 운영하며, 플랫폼 기술 통합과 AI 전략, 보안 체계 고도화 등에서 실질적인 기술 리더십을 발휘하고 있다. 지난 6월 30일부터 이틀간 일본 도쿄에서 열린 '테크버스 2025'는 라인야후 통합 이후 첫 외부 기술 컨퍼런스이자, 통합 기술조직의 현재를 보여주는 자리였다. 이 자리에서 권순호 라인플러스 최고기술책임자(CTO)를 만나 기술 통합 이후 조직의 변화와 글로벌 전략, 그리고 개발자 성장 환경에 대해 들을 수 있었다. 플랫폼 재편과 선택적 통합…프로덕트 중심 기술조직으로 변화 라인야후 통합 이후 가장 큰 변화는 기술 조직의 재구성이다. 30년 역사의 야후재팬과 15년 가까이 된 라인이 하나의 조직으로 움직이기까지는 단기간에 해결될 일이 아니었다. 경영 통합을 거쳐 공식적으로 합병이 이뤄졌지만, 여전히 하나로 완전히 융합되는 과정은 만만치 않다. 기존에는 라인과 야후 각 조직이 독립적으로 사업군과 인프라를 운영했지만, 지금은 커머스·미디어·쇼핑 등 비즈니스 카테고리 중심으로 개편되고 있다. 기술조직 역시 이에 맞춰 프로덕트 중심 구조로 재편됐다. 두 회사가 각각 보유한 플랫폼 기술도 통합 대상이 됐다. 데이터와 AI 인프라를 포함한 기존 시스템을 비교해 시너지를 낼 수 있는 방향으로 조율한 결과, 새로운 프라이빗 클라우드 플랫폼인 '플라바'가 탄생했다. 개발은 라인플러스가 주도하고 있다. 권 CTO는 “기존부터 운영해온 대규모 서비스들을 안정적으로 유지하면서, 기술과 조직의 통합을 통한 시너지를 내기 위해 프로세스를 전반적으로 개편했다”며 “그 과정에서 가장 중요하게 본 것은 당연히 보안”이라고 강조했다. 그러면서 "라인과 라인플러스는 한 몸처럼 일하고 있지만 사용자 정보나 민감한 데이터 접근은 철저히 스크리닝 하고 보안 규제 장치도 마련돼 있다"고 말했다. AI 에이전트부터 통역까지…라인플러스가 실험하는 서비스형 AI AI는 라인야후가 내세우는 핵심 전략 중 하나다. LY 그룹 전체 서비스에 AI 기술이 단계적으로 도입되고 있는데, 라인플러스는 그중에서도 특히 라인 메신저와 연계한 서비스 개발을 주도하고 있다. 대표적인 예가 일본에서 출시된 AI가 접목된 에이전트다. 대화방에서 사용자 대신 대화를 이어주는 AI로, 사용자가 원하는 톤과 말투를 설정해 자신만의 에이전트를 만들 수 있는 기능이 포함될 예정이다. 챗GPT처럼 일반적인 질문에도 답할 수 있고, 타인이 만든 에이전트와 대화하는 것도 가능하다. AI 기술이 민감한 개인 데이터와 접점이 많다는 점에서, 보안과 데이터 접근 관리는 더욱 중요해졌다. 권 CTO는 “라인은 국가별 규제를 철저히 준수하고, 일본 사용자 정보는 국경을 넘지 않도록 엄격하게 차단하고 있다”고 설명했다. 대만과 태국 등 다른 시장에서도 동일한 수준의 데이터 거버넌스를 운영하고 있다고도 덧붙였다. 라인야후는 LLM에 있어서 특정 기술에 종속되지 않도록 하는 전략을 병행하고 있다. 권 CTO는 “좋은 성능의 LLM이 있다면 언제든 교체해 쓸 수 있도록 설계하고 있다”며 “우리는 학습 데이터와 서빙 파이프라인을 잘 만드는 데 집중하고 있다”고 밝혔다. "글로벌 협업, 쉽지 않아도 그만큼 성취감 커" 라인은 현재 한국·일본·대만·태국·베트남 등 5개국에 개발 센터를 두고 있다. 월간활성사용자(MAU) 약 2억명 중 절반 이상이 일본 외 국가 사용자다. 국가별 사용자 니즈와 법적 요건에 맞게 현지화해야 한다는 점에서 어려움이 뒤따르기 마련이다. 예컨대, '라인 기프트'는 일본에서는 독립적인 시스템으로 운영되지만, 태국과 대만에서는 공통 전자상거래 플랫폼인 GEC(Global Ecommerce Platform)를 기반으로 사용자 화면(UI)과 기능을 각국 상황에 맞게 변형한다. 태국은 대화형 쇼핑 사용자 경험(UX)이 강한데, 하나의 기술 구조로 모든 나라를 커버하는 것은 불가능하다는 설명이다. 글로벌 협업의 어려움에 대해서도 그는 솔직하게 털어놨다. 실시간 커뮤니케이션이 어려울 땐 메신저나 이메일을 활용하고, 영어로 소통하더라도 때때로 오해가 생긴다고 말했다. 하지만 여러 국가의 구성원들이 함께 과제를 해결해냈을 때 느끼는 성취감은 그만큼 크다고 했다. 협업이 쉽진 않지만, 그래서 더 재미있다고도 덧붙였다. 기술 리더십의 핵심 원칙을 묻자 그는 “단순히 코딩을 잘하는 것보다, 문제를 집요하게 해결할 수 있어야 한다”며 “직군도 다양하고, 국가도 다른 동료들과 일하려면 커뮤니케이션과 배려가 필수”라고 강조했다. 커리어 성장의 무대가 되는 기술조직 앞서 언급했듯, 라인플러스는 라인코퍼레이션 시절부터 라인과 한몸처럼 움직여온 조직이다. 통합 이후에도 이 역할은 변하지 않았다. 라인 브랜드의 앱과 서비스, 광고, 미디어, 사내 시스템까지 폭넓게 개발하며 글로벌 기술 기반을 만들어가고 있다. 라인플러스는 글로벌 사용자 대상 서비스 기획부터 개발, 운영까지 전 과정을 직접 경험할 수 있는 조직이다. 일본·대만·태국 등 다양한 시장의 기술 요구를 충족시키면서 동시에 내부 기술 자산을 활용해 창의적 문제 해결에 집중할 수 있다는 점이 강점이다. 특히 라인페이 타이완의 대만 증시 상장은 기술 전략과 현지화 전략이 결합된 대표적인 사례다. 권 CTO는 “대만 인구 절반이 사용하는 서비스로 성장한 라인페이 타이완은 글로벌 기술조직이 지역 특화 전략을 성공적으로 수행한 예”라고 설명했다. 개발자 관점에서도 라인플러스는 글로벌 커리어를 키울 수 있는 최적의 환경을 자랑한다. 권 CTO는 “라인플러스에서는 글로벌 사용자 대상의 실제 서비스를 설계하고 운영하며, 축적된 기술 자산을 직접 활용할 수 있다”며 “보안 규제와 현지 요건을 모두 충족시켜야 하는 복잡한 환경이지만, 그만큼 깊이 있는 성장 기회를 제공한다. 라인플러스는 개발자들이 경험할 수 있는 환경 자체가 다르다”고 자신했다.

2025.07.04 08:44안희정 기자

"AI와 말하는 시대"...라인 플래닛, 음성 커뮤니케이션 미래 연다

[도쿄(일본)=안희정]라인플러스가 개발한 실시간 커뮤니케이션 솔루션 '라인 플래닛'이 음성으로 AI와 대화하는 시대를 연다. 회사는 라인 플래닛에 AI를 적용해 '보이스 AI'라는 서비스를 선보이며, 고객상담이나 교육, 엔터테인먼트뿐만 아니라 회의에서도 음성 AI 적용 범위가 계속 확대될 것으로 내다봤다. 1일 일본 도쿄에서 LY(라인야후)코퍼레이션이 연 기술 컨퍼런스 테크버스2025에서 정덕범 라인플러스 프로덕트 매니저는 이날 발표에서 “보이스 AI는 텍스트 중심의 AI 커뮤니케이션을 넘어서는 다음 단계”라며 "AI 음성 에이전트를 구성하는 기술 구조와 활용 가능성에 대해 설명했다. 먼저 정 매니저는 라인의 통화 기술을 외부에서도 사용할 수 있도록 만든 제품이 '라인 플래닛'이라고 소개했다. 정 매니저는 “2억 명이 사용하는 라인의 통화 품질 그대로 가져온 솔루션”이라며 “iOS, 안드로이드, 윈도우, 맥OS, 웹, 플러터 등 대부분의 플랫폼에서 쓸 수 있고, 품질 면에서도 자신 있다”고 강조했다. 그는 “라인의 다양한 노하우가 담겨 있어 스케일러빌리티 측면에서도 강점이 있다”고 말했다. 보이스 AI 확장성 무궁무진 정 매니저는 보이스 AI가 왜 지금 중요한지를 설명하며 “사람들은 SF 영화나 드라마 속 AI와 대화할 때 문자보다 목소리를 사용한다”며 “자연스럽게 대화하는 방식의 흐름이 지금의 AI 발전과 함께 보이스 중심으로 전환되고 있다”고 말했다. 그는 “지금이야말로 AI와 음성으로 대화하는 시대로 넘어가는 초입”이라고 정의했다. 구체적인 사례도 제시했다. 한 미국 보험사는 야간 상담에 AI 에이전트를 도입한 뒤 사용자 반응이 좋아 24시간 대응으로 확장했고, 이스라엘에서는 AI 튜터를 활용한 1만 명 대상의 교육 파일럿이 진행 중이다. 또 아인슈타인과 대화할 수 있는 서비스나, 게임 속 NPC가 AI로 동작하는 실험도 소개하며 보이스 AI의 확장성을 강조했다. 정 매니저는 “AI와 사람처럼 자연스럽게 대화하려면 단순히 STT(음성→텍스트)나 TTS(텍스트→음성)만으로는 부족하다”고 말하며 대화 품질을 위한 전처리 기술과 네트워크 안정화, 발화 제어 기술 등을 하나씩 설명했다. 그는 “사용자의 목소리에 집중하게 해주는 '노이즈 서프레션', 스피커에서 다시 입력되는 에코를 제거하는 '어쿠스틱 에코 캔슬레이션'이 꼭 필요하다”고 말했다. 그는 “AI가 사람이 말한 걸 인식할 때, 대화의 흐름을 이해하고 끼어들거나 멈추는 시점을 잘 구분하는 게 중요하다”며 “보이스 액티비티 디텍션(VAD)과 턴 디텍션은 AI 대화에서 필수 기술”이라고 강조했다. “AI가 잘 들으면, 더 나은 답을 한다” 정 매니저는 라인의 전처리 기술이 보이스 AI에 얼마나 영향을 미치는지를 실험으로 입증했다. 그는 “SNR(신호 대비 잡음비)을 기준으로, 노이즈 환경에서 전처리 없이 보낸 음성은 거의 인식이 되지 않았고, 전처리를 적용하자 인식률이 눈에 띄게 향상됐다”고 설명했다. 실제 STT 결과뿐 아니라, 오픈AI의 리얼타임 API를 활용한 실시간 음성 인식 실험에서도 같은 결과가 나왔다. 정 매니저는 “전처리 없이 보낸 음성은 1dB 환경에서도 AI가 인식에 실패했고, 전처리를 하면 100% 정확히 인식했다”며 “좋은 품질의 음성을 제공하면 AI가 더 나은 답을 줄 수 있다”고 강조했다. 그는 AI의 말이 다시 입력되는 문제, 즉 에코 현상에 대해서도 지적하며 “1:1 통화에서는 용인될 수 있지만, 그룹콜에서는 AI가 자신이 한 말을 다시 듣게 돼 문제를 일으킬 수 있다. 이 때문에 에코 캔슬레이션은 더욱 중요해진다”고 역설했다. 또한 “회의 중 AI가 한 명처럼 들어와 회의록을 정리하고, 요약해주거나, 정보 검색을 해주는 것도 가능해질 것”이라며 “심지어 다른 참가자를 AI가 대신 불러오는 'AI 초대'까지 상상할 수 있다”고 예상했다. 마지막으로 정 매니저는 “라인 플래닛은 일대일 오디오·비디오 콜뿐 아니라 최대 1만 명까지 참여할 수 있는 그룹콜도 가능하다”며 “가상 배경, 서브 그룹, 스크린쉐어, 녹음, 데이터 세션 등 대부분의 협업 기능을 모두 갖추고 있다”고 강조했다.

2025.07.01 16:10안희정 기자

"따로 또 같이"...글로벌 서비스 '라인'은 현지화+기술통합 어떻게 하나

[도쿄(일본)=안희정 기자] “단순한 기술 이전이 아니다. 시장과 규제, 파트너십을 반영한 맞춤 전략의 결과다.” 글로벌 메신저를 넘어, 각 나라에 뿌리내린 플랫폼으로 진화한 라인. 이런 라인을 서비스하고 있는 LY(라인야후)코퍼레이션의 글로벌 CTO들이 모여 일본과 대만, 태국 등 아시아 각국에서 보여주고 있는 서비스 현지화와 기술 통합에 대해 공유하는 자리가 마련됐다. 이 자리에서는 각국 CTO들이 직접 결제·구독·SME 플랫폼 등 협업 성과를 공유하며, 국경을 초월한 기술 연대가 어떻게 구현되는지를 입증했다. 1일 일본 도쿄에서 열린 '테크버스 2025' 2일차 글로벌 CTO 세션에서는 박의빈 LY CTO의 사회로, 권순호 라인 플러스 CTO, 첸 마르코 라인 대만 CTO, 카셋신 볼 라인 태국 CTO가 참석해 글로벌 전략에 대한 이야기를 나눴다. “MAU 1억9천400만명…현지화는 선택 아닌 필수” 먼저 권순호 CTO는 “라인의 글로벌 월간 활성 사용자(MAU)는 약 1억9천400만 명에 달하며, 이 중 51%는 일본, 49%는 일본 외 사용자”라며 “대만은 인구의 94%, 태국은 82%가 라인을 매월 사용하고 있을 정도로 현지에 깊숙이 자리잡고 있다”고 설명했다. 권 CTO에 따르면 기본적인 메신저, 스티커, 공식 계정 등은 공통으로 제공되지만, 각국의 서비스는 뉴스, 결제, 배달 등에서 뚜렷한 차이를 보인다. 일본에서는 뉴스가 야후재팬을 통해 제공되지만, 대만과 태국은 라인 투데이를 한다. 결제도 마찬가지다. 일본은 라인페이 종료 후 '페이페이'로 통합됐지만, 대만과 태국에서는 라인페이가 각 시장에 최적화돼 운영되고 있다. 권 CTO는 “이러한 다양한 현지화를 가능하게 하는 것은 기술 인프라의 유연성”이라며 “라인야후는 한국, 일본, 대만, 태국, 베트남 등 5개국에 개발 거점을 운영하며 보안과 품질을 통일하고, 데이터 접근은 철저한 권한 분리를 통해 관리하고 있다”고 설명했다. 대표적인 협업 사례로 결제 서비스인 '라인페이' 와 SME(중소기업)를 위한 '라인 OA 샵'이 꼽혔다. 대만의 '라인 페이 타이완'은 현지 규제에 맞춘 독립 운영과 더불어, 대만 증시에 상장되는 성과까지 이뤘다. 권 CTO는 “라인 페이 플러스가 각국 공통 코어 시스템을 관리하며, 지역 법인과의 긴밀한 협력을 통해 현지 특화와 글로벌 통합을 동시에 실현했다”고 밝혔다. 라인 OA샵은 대만, 태국, 한국 개발팀의 협업 성과물이다. 대만은 전체 OA 계정의 99%가 중소상공인일 정도로 SME 의존도가 높은 시장이다. 이를 지원하기 위한 OA 샵은 태국의 'OA 플러스' 플랫폼 위에 구축됐으며, 한국 개발팀이 기존 쇼핑몰 데이터를 이관해 가맹점 기반도 유지했다. 첸 마르코 CTO는 “대만, 태국, 한국 개발자들은 역할의 경계를 넘어 '끝까지 해낸다(Get It Done)'는 정신으로 함께 일했다”며 “국경을 넘은 협업이 실제 비즈니스 성과로 이어진 사례”라고 강조했다. 태국-대만 기술 협업으로 서비스 확장 태국에서는 일본의 구독 서비스 'LYP 프리미엄'을 기반으로 '라인 프리미엄'을 현지화했다. 볼 CTO는 “라인 맨, 라인 쇼핑 등 태국 생활 플랫폼과의 연계를 위해 인증, 결제 시스템까지 새로 구축해야 했다”며 “캠페인 트래픽 증가로 인한 API 과부하 이슈도 사전 협업을 통해 해결책을 마련했다”고 말했다. 특히 이 프로젝트는 태국, 일본, 한국 개발팀이 트래픽 예측, 오픈 API 설계 등에서 긴밀히 논의하며 '협업과 신뢰의 문화'를 기반으로 문제를 풀어냈다는 설명이다. 라인 프리미엄의 다음 행선지는 대만이다. 마르코 CTO는 “태국 사례에서 얻은 경험을 바탕으로, 대만 사용자의 니즈에 맞는 혜택과 기능을 검토 중”이라며 “시장 분석과 기술 적용을 병행하고 있다”고 밝혔다. 또 다른 사례도 있다. 태국이 처음 개발한 'OA 플러스'는 OA CMS의 확장 플랫폼이다. 현재는 태국뿐 아니라 대만으로도 확대되고 있다. OA 플러스는 파트너 개발자들이 직접 CRM, 외식, 리테일 등 다양한 애드온을 개발할 수 있도록 구성됐다. 볼 CTO는 “태국의 라인 개발자 커뮤니티는 수백 명 수준에서 5만 명 이상으로 성장했다”며 “OA 플러스 플러그인 스토어를 통해 지역 기업들이 디지털 전환에 필요한 맞춤형 솔루션을 손쉽게 확보할 수 있도록 지원하고 있다”고 설명했다. 그러면서 “라인은 데이터 개인정보 보호를 최우선으로 생각한다"며 "태국과 대만의 데이터 거버넌스 규정을 완벽하게 준수하는 시스템을 설계하기 위해 최선을 다하고 있다. 여기에는 데이터 개인정보 보호법, 동의 관리, 데이터 저장 정책, 공유 지침, 국가 간 데이터 전송과 관련된 고려 사항이 포함된다"고 덧붙였다. 이어서 대만에서만 제공됐던 특별한 사례도 공유됐다. 마르코 CTO는 "대만은 세 개의 주요 민족이 있고 각 민족은 서로 다른 언어를 사용한다"며 "라인 대만은 라인 앱에서 고유한 하카 문자를 정확하게 사용할 수 있도록 하는 정부 지원 프로젝트를 수주하게 됐고 라인 플러스 개발팀과 협업해 하카 문자가 라인앱에 성공적으로 통합되도록 했다"고 말했다. 프로젝트 아스트로…협업 프로젝트 한눈에 확인 권순호 CTO는 전사 차원의 협업 가시화 프로젝트 아스트로(ASTRO)를 소개했다. 그는 “거점 간 의존성이 높은 프로젝트들의 진행 상황을 한눈에 파악할 수 있는 하이레벨 뷰를 제공하는 것이 목표”라며 “라인 프리미엄, LYP 프리미엄 등 국가별 유사 프로젝트의 리스크와 진행 단계를 시각화해 공통 템플릿으로 정리하고 있다”고 밝혔다. 이와 관련 박 CTO는 “아스트로 프로젝트는 향후 전사 적용이 목표이며, 우선 기술 플랫폼 프로젝트 중심으로 POC(가능성 입증)를 진행 중”이라고 말했다. 라인은 일본, 한국, 대만, 태국, 베트남 등 아시아 5개국에 개발 거점을 두고 있다. 권 CTO는 “기술 조직은 보안성과 품질을 유지하면서도 각국의 정책과 수요에 맞춘 유연한 서비스를 제공할 수 있도록 설계됐다”며 “엔지니어가 접근 가능한 데이터 범위를 제한하고, 철저한 권한 분리를 통해 보안이 강화된 개발 환경을 제공하고 있다”고 설명했다. 이를 바탕으로 라인은 국가별 규제와 인프라 환경에 따라 공통 기술 플랫폼 위에 현지화된 서비스 경험을 제공하고 있다. 박 CTO는 “국가도 언어도 다른 엔지니어들이 하나의 목표를 위해 함께 일해온 이 여정은 도전의 연속이었다”며 “앞으로도 상호존중과 다양성을 바탕으로 글로벌 기술 조직이 융합된 시너지를 만들어가길 기대한다”고 말했다.

2025.07.01 12:56안희정 기자

라인플러스가 말하는 AI 시대 '진짜 분석가의 일'

[도쿄(일본)=안희정 기자] “이 대시보드, 데이터 분석가가 만든 게 아니라 AI가 만들었습니다. 5분도 안 걸렸습니다.” 라인플러스가 자체 개발한 MCP(Model Context Protocol) 기반의 분석 자동화 시스템을 공개했다. 복잡한 데이터 파이프라인을 AI가 이해하고 처리할 수 있도록 시맨틱 레이어를 도입해, 기존 수작업 분석 과정을 자동화하고 정밀도까지 높인 점이 핵심이다. 라인플러스 박민서 데이터 분석가는 30일 일본 도쿄에서 열린 기술 컨퍼런스 '테크버스 2025' 에서 최신애 데이터 분석가와 함께 'AI로 데이터 분석가 일자리 뺏기: 생성형 AI를 이용한 데이터 파이프라인 구축 및 데이터 분석 자동화'라는 발표를 진행했다. 이 자리에서 박 분석가는 "AI는 분석가의 일을 대체하는 것이 아니라, 분석가가 전략에 집중할 수 있게 만든다”고 강조했다. 생성형 AI가 실제로 기업 데이터를 분석하려면 단순한 자연어 처리 능력뿐 아니라, 데이터베이스 접근 권한과 맥락(컨텍스트)을 이해할 수 있는 환경이 필요하다. MCP는 이 과정을 구조화된 워크플로로 설계해, LLM이 실질적인 분석 업무를 수행할 수 있게 해주는 프로토콜이다. 박 분석가는 "AI로 데이터 분석을 하려면 LLM이 데이터베이스에 접근하고, 요청한 작업을 수행할 수 있도록 권한을 줘야 한다. 이를 쉽고 가능하게 해주는 것 중 하나가 MCP서버"라며 "MCP 서버라는 툴 박스를 클라이언트한테 쥐어주면 클라이언트는 이를 이용해서 데이터베이스에 접근하고 또 필요한 작업들을 할 수 있게 된다"고 설명했다. 박 분석가는기존의 분석 프로세스를 “단계마다 담당자도 다르고, 데이터 추출·가공·시각화까지 수작업이 많아 비즈니스 질문의 맥락이 손실되기 쉬웠다”며 "반면 MCP 기반 시스템에서는 LLM이 사용자의 질문을 분석하고, 데이터 추출부터 지표 계산, 시각화, 리포팅까지 자동으로 처리할 수 있다"고 강조했다. 여기에는 시맨틱 레이어링(Semantic Layering) 기술이 작용한다. 이는 비즈니스 용어, 데이터 스키마, 분석 로직 등 다양한 분석 맥락을 AI에게 전달해주는 중간 계층이다. 라인플러스는 이를 클라이언트·서버·데이터베이스(DB) 단에 각각 적용해, 질문의 의도를 정확히 반영하고 분석 성능을 끌어올렸다. 박 분석가는 "예를 들어 '서비스 이탈률이 얼마냐'는 질문에 대해 AI가 단순히 '비활성 사용자'만 계산한다면, 구독 취소 사용자는 누락된다. 우리가 기대하는 분석과 다른 결과가 나오는 것"이라며 "이는 사용자 요청을 AI가 제대로 이해하지 못하고 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 LLM에 컨텍스트를 줘야한다"고 말했다. 최신애 분석가는 실제 분석 사례를 소개하며, 시맨틱 레이어 적용 전·후의 분석 정확도 차이를 설명했다. 최 분석가는 “4월 서비스 이탈률을 계산하는 질문에서, 처음엔 비활성 사용자만 반영해 83%라는 결과를 냈다"며 "그러나 시맨틱 레이어를 통해 구독 취소자까지 포함하자 83.6%, 인덱싱 최적화를 더하니 83.4%로 정정됐다"고 말했다. 이 과정을 통해 라인플러스는 LLM이 실질적인 분석 도구로서 작동하려면 단순한 툴 연결이 아니라, 정확한 맥락 설계(Context Design)가 필요하다는 점을 강조했다. 시맨틱 레이어는 사용자 프롬프트에 포함시킬 수도 있고, 서버 내 설정 파일로 구성하거나, DB 내 메타데이터 및 트리거 구조로 반영할 수 있다. 구현 난이도는 높아지지만 자동화 수준과 분석 정밀도 역시 높아진다. 실제로 라인플러스는 MCP 구조를 활용해 몽고DB, 포스트그레SQL, 태블로, 슬랙 등 다양한 시스템을 연결하고 있으며, 실시간 모니터링, 비즈니스 성과 분석, 업무 자동화 등 다양한 시나리오로 확장 중이다. 최 분석가는 "많은 분석가들이 AI가 이렇게 빠르게 발전하면 내 일자리가 사라지는 건 아닐지 걱정하곤 한다"며 "하지만 이 변화가 일자리 위협이 아니라 사람과 AI가 각자의 강점을 살려서 협업할 수 있는 계기가 될 수 있다고 생각한다"고 말했다. 그러면서 "LLM은 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 여러 시스템에 동시에 쿼리를 날리고 반복적인 분석 작업을 자동화하고 실시간으로 모니터링 하는 데 강하다"며 "특히 속도, 반복, 그리고 규모의 영역에서는 AI가 사람보다 큰 강점을 가지고, 사람은 AI가 비즈니스 맥락을 이해할 수 있도록 로직을 설계하고 시맨틱 레이어를 구축하고 AI가 분석한 결과를 검증하는 역할을 한다"고 언급했다. 이어 "결국 LLM은 사람의 분석 역량을 확장시켜주는 강력한 파트너라고 생각한다"며 "이제 분석가는 AI가 비즈니스 맥락을 이해할 수 있도록 구조를 설계하고 전략적인 질문을 던져서 지금보다 더 깊은 인사이트를 이끌어내는 역할을 하게 될 것"이라고 역설했다.

2025.06.30 17:09안희정 기자

월말만 되면 화질 저하…'라인콜'은 영상통화 품질 어떻게 높였나

[도쿄(일본)=안희정 기자] 라인콜을 제공하는 라인플러스가 월말마다 모바일 데이터 속도 저하로 발생하는 통화 품질 저하 문제를 해결하기 위해 새로운 네트워크 적응 기술을 공개했다. 품질 저하의 원인을 분석하고, 손실률과 비트레이트 간의 상관관계를 실시간으로 추적해 대응하는 알고리즘을 적용한 것이 핵심이다. 해당 기술을 일본 사용자 대상으로 테스트한 결과, 패킷 손실률은 감소하고 영상 품질은 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 30일 일본 도쿄에서 열린 '테크버스 2025' 기술 컨퍼런스에서 라인플러스 이상현 VoIP 플랫폼 퀄리티 개발자는 라인콜의 네트워크 적응 기술 개선 사례를 공유했다. 실시간 커뮤니케이션 서비스에서 흔히 마주하는 문제를 체계적으로 분석하고, 사용자 경험을 회복하기 위한 정교한 알고리즘 개선 과정을 설명했다. 이 개발자는 “실시간 커뮤니케이션 서비스는 네트워크 품질에 가장 민감한 영역이다"라며 "특히 영상 통화에서는 고해상도 전송으로 인한 대역폭 소모가 많기 때문에, 혼잡 상황에 효과적으로 대응하는 제어 기술이 필수"라고 강조했다. 이 개발자는 라인콜의 품질 지표 중 하나인 '비디오 디코딩 FPS(초당 재생 프레임 수)'가 일본 사용자들 사이에서 매월 초에는 높고 말일로 갈수록 하락하는 패턴을 발견한 것을 계기로, 개선 프로젝트가 시작됐다고 설명했다. 조사 결과, 이 현상은 모바일 네트워크 환경에서 주로 나타났으며, 그 원인은 사용자의 월간 데이터 소진 이후 발생하는 속도 제한이었다. 일본을 비롯한 일부 국가에서는 사용자가 월간 데이터 한도를 초과할 경우 속도가 제한된다. 라인콜은 HD 화질 영상 통화를 제공하는 만큼, 제한된 환경에서는 데이터 전송이 원활하지 않아 네트워크 혼잡이 발생하고 품질이 급격히 저하되는 문제가 있었다. 특히 기존 라인 콜의 네트워크 제어 알고리즘인 CCFS(Congestion Control Based on Forward path Status)는 지연 기반으로 혼잡을 감지했기 때문에, 트래픽 폴리싱처럼 지연 없이 손실만 발생하는 환경에서는 제대로 작동하지 않는 한계가 있었다. 이를 해결하기 위해 라인플러스 팀은 손실률과 비트레이트 간의 상관관계를 실시간으로 분석해 적절히 대응하는 기술을 개발했다. 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 이용해, 비트레이트 증가와 함께 손실률이 증가하는지를 정량적으로 판단하는 방식이다. 이 개발자는 “단순히 손실이 발생했다고 비트레이트를 무조건 낮추면 화질이 지나치게 떨어지는 '비트레이트 기아 현상'이 생길 수 있다"며 "손실이 비트레이트 과잉 전송에 따른 것인지를 먼저 분석하고, 그에 따라 전송 속도를 조절한다"고 설명했다. 이 알고리즘은 네트워크의 현재 상태를 네 가지 단계로 분류하고, 특정 기준 이상일 때만 혼잡 상태로 판단해 전송 속도를 줄인다. 이는 네트워크가 감당할 수 있는 비트레이트 범위 내에서 품질을 안정적으로 유지하기 위한 전략이다. 이 개발자는 해당 기술을 실제로 일본 사용자 대상에 적용한 결과, 월말 기준 평균 패킷 손실률이 약 22% 감소했고, FPS는 약 14% 상승했다고 밝혔다. 그러면서 월말 품질 저하 현상이 뚜렷하지 않았던 태국에서도 평균 FPS가 5% 증가한 점이 흥미롭다고 덧붙였다. 이는 특정 국가의 데이터 정책이 아닌, 글로벌 모바일 통신 환경 전반에 영향을 주는 기술임을 보여준다. 이상현 개발자는 향후 머신러닝 기반 네트워크 제어 기술을 적용해 라인콜의 품질을 정밀하게 개선할 계획이라고 밝혔다. 이미 일부 머신러닝 기술은 라인콜에 적용돼 품질 향상에 기여하고 있으며, 네트워크 제어 영역으로 확대 적용 중이라는 설명이다. 또 라인 콜의 핵심 기술을 별도 플랫폼으로 추출한 '라인 플래닛'도 소개됐다. 타 서비스에 쉽게 통합 가능한 리얼타임 커뮤니케이션 플랫폼으로, 라인 콜과 동일한 품질을 제공한다는 점에서 B2B 영역에서의 확장 가능성도 내비쳤다.

2025.06.30 15:56안희정 기자

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