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우주청, 네이버클라우드 등과 AI대비 위성정보 민간 개방 "논의"

우주청과 네이버클라우드 등 16개 기관이 위성 정보 민간 개방을 위한 논의를 시작했다. 우주항공청(청장 윤영빈)은 16일 위성정보 민간 개방을 가속화하기 위해 '개방형 위성영상 서비스시스템' 산학연 전문가 간담회를 개최했다. 이 간담회는 우주청 '위성활용 혁신기반 조성사업' 일환이다. 우주청은 인공지능(AI) 시대에 대비, 국가 위성정보 개방을 추진한다. 민간주도 인공지능과 위성정보 간 융합을 촉진시키기 위해서다. 우선 올해부터 2028년까지 총 4년간 98억원을 투입하는 '위성활용 혁신기반 조성사업'을 한국항공우주연구원이 수행 중이다. 사업이 완료되면 기존 국가 위성영상 서비스시스템을 대체할 것으로 예상됐다. 주문·검색 기능을 대폭 개선한 새로운 '개방형 위성영상 서비스시스템'이 본격 운영될 전망이다. 시스템 요구사항을 반영하기 위해 개최한 이번 간담회에서는 총 16개 기관에서 27명의 전문가가 참석했다. 주요 참석 기관은 에스아이아이에스, 지오스토리, CES, AI팩토리, 빅밸류, 네이버클라우드, 안랩클라우드메이트, 다비오, 스켈터랩스, 와이즈넛, 지인컨설팅, 서울대학교, 부경대학교, 한국항공대학교, 극지연구소 등이다. 이 간담에서는 자연어 검색 기능 등 인공지능을 통한 서비스 플랫폼의 자동화 논의가 주를 이뤘다. 한창헌 우주항공산업국장은 “산학연 전문가의 다양한 의견을 시스템 설계에 적극 수렴할 것"이라며 "향후 연구개발 과정에서도 전문가와 현장 의견에 귀 기울일 예정”이라고 말했다. 한 국장은 또 “앞으로 국가 위성정보 새로운 서비스 모델 창출을 위한 민간으로의 개방과 AI와의 융합 촉진에 대한 지원을 아끼지 않을 계획”이라고 덧붙였다.

2025.09.16 14:00박희범 기자

스켈터랩스, 성공적인 생성형 AI 실전 도입 4대 과제 제시

생성형 인공지능(AI)이 현장에 성공적으로 도입되고 실질적인 성과를 내기 위해선 단순한 기술 검토를 넘어 4가지 실행 과제를 해결해야 한다는 분석이 제기됐다. 26일 스켈터랩스는 커니코리아가 주최한 'AI 인 액션' 포럼에서 개념 검증(PoC) 이후 본격 도입 단계에서 마주치는 병목 요인을 네 가지 핵심 과제로 정리해 발표했다고 밝혔다. 스켈터랩스는 메타넷 그룹의 AI 전문기업으로 산업 적용형 AI(Applied AI) 전략을 주도하고 있다. 단순 PoC를 넘어 고객사의 실제 업무에 AI를 적용하는 프로젝트를 추진 중이며, 다양한 메타넷 계열사와 공동 프로젝트를 통해 생성형 AI 내재화 및 솔루션 고도화에 집중하고 있다. 이날 발표에 나선 변규홍 스켈터랩스 최고AI책임자(CAIO)는 "PoC 단계에서의 성과가 실제 도입 성공으로 이어지는 것은 아니다"라며, "AI를 실제 업무에 쓸 수 있는 역량 확보가 관건"이라고 말했다. 스켈터랩스가 제시한 첫 번째 과제는 인프라 현실 검증이다. 변 CAIO는 "PoC 환경에서 잘 작동하던 LLM이 운영 단계에 들어가면 동시 사용자 증가나 처리량 한계 등으로 인해 성능이 급격히 저하되는 경우가 많다"며, 실사용 시나리오 기반의 인프라 수용력 점검이 필수라고 강조했다. 두 번째는 데이터 구조화 문제다. 생성형 AI의 환각 현상을 완화하기 위한 검색 증강 생성(RAG) 적용이 증가하고 있지만 단순 검색 결과 제공만으로는 한계가 있다는 설명이다. 변 CAIO는 "불명확한 데이터를 AI에 전달하면 오히려 오류를 더 빠르게 확산시킬 수 있다"며 AI가 문맥을 이해할 수 있도록 데이터 전처리와 구조화가 반드시 선행돼야 한다고 말했다. 세 번째 과제로는 멘탈 모델 이식이 지목됐다. 그는 "AI가 조직의 판단 기준과 선호를 학습해야 한다"며, "신입사원이 OJT를 통해 업무 기준을 익히는 것처럼, AI도 인간이 평가한 데이터를 기반으로 더 나은 응답을 학습해야 한다"고 강조했다. 스켈터랩스는 이를 위해 강화학습(RL), 직접 선호 최적화(DPO) 기술을 도입해 평가 고도화 자동화 체계를 실험 중이다. 네 번째는 시스템 연동 방식의 전환이다. AI가 단순한 답변 생성 기능을 넘어서 ERP, 그룹웨어 등 기업 내 시스템과 유기적으로 연결돼야 생산성 향상이 가능하다는 것이다. 변 CAIO는 이 과정에서 AI가 시스템 기능을 이해하고 자율 호출할 수 있는 구조로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 소개하며 이는 기존 API나 RPA보다 더 유연하게 LLM에 적합하다고 설명했다. 변 CAIO는 "이제는 단순히 생성형 AI의 기술적 가능성을 검토하는 단계를 넘어, 조직에 실질적으로 도입하고 활용하기 위한 실행 전략 수립이 더욱 중요해졌다"며, "AI를 실제 업무에 쓸 수 있게 만드는 역량이야말로 기업의 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.06.26 16:31남혁우 기자

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