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'예측'통합검색 결과 입니다. (28건)

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'하늘의 기상관측소' 기상항공기, 3천 시간 비행…관측 공백 메워

기상청 국립기상과학원은 기상항공기 '나라호'가 2017년 11월 도입이래 현재까지 연평균 약 375시간, 총 3000시간의 비행과 880회의 관측 임무를 수행했다고 8일 밝혔다. 나라호는 27종의 관측장비와 장치를 장착·탑재한 대기 관측 전용 항공기로, 관측소가 부족한 해상 지역 대기 상태를 직접 관측할 수 있는 이동식 관측 수단이다. 비행 중 드롭존데·기본기상관측장비 등의 직접관측 장비와 항공구름 관측레이더·라디오미터 등 원격관측 장비를 활용해 기압·기온·습도·풍향·풍속 등 대기 정보를 입체적으로 관측하기 때문에 바다 위 대기 상태를 관측하는 일명 '하늘의 기상관측소'로 불린다. 나라호는 10년 가까이 우리나라 주변 해상의 대기 관측 공백을 보완하고 수치예보모델 신뢰도 향상을 위해 활용하고 있다. 3000시간 비행은 지구를 27바퀴 돌 수 있는 거리인 108만km에 해당한다. 나라호 비행시간은 미국·영국·독일 등 기상 분야 선진국과 대등한 수준으로 기상청이 세계 정상급 항공 관측 역량을 유지하고 있음을 보여준다. 항공기 1대당 미국 대기해양청(NOAA)과 국립대기연구센터(NCAR)는 연간 200~400시간, 영국 기상 항공기운영센터(FAAM)는 연간 300~400시간, 독일 항공우주센터(DLR)는 연간 300~350시간을 운영한다. 나라호는 한 번의 임무에서 약 4시간30분 비행하며 해상 대기 상태를 관측하고 있다. 드롭존데 관측도 연간 약 200~300회 수행하고 있다. 드롭존데 등 관측자료는 수치예보모델에 사용된다. 기존 연구에서도 동아시아 지역 태풍 항공 관측이 수치예보모델 태풍 경로 예측성 향상에 기여하는 것으로 보고됐다. 기상청은 2021년부터 미국·일본·중국·대만 등 국가와 지속적으로 국제 협력 네트워크를 확대해 태풍 공동 항공관측과 관측자료를 확보하고 있다. 협력 국가는 자국 영역에서 태풍 관측을 수행해 태풍 생성부터 소멸까지 전 주기를 감시하고 관측정보를 공유하고 있다. 기상청은 국제 협력 관계망 확대는 태풍 수치예보모델의 성능을 한 단계 높일 수 있을 것으로 기대했다. 지난해 11월에 체결한 국립기상과학원과 중국기상청의 아시아-태평양 태풍협력연구센터(AP-TCRC) 협력은 관측 공백 지역인 동중국해 영역의 태풍 감시 자료를 추가 확보하는 계기가 됐다. 국립기상과학원은 매년 여름철 방재기간에 집중호우·태풍 등 위험기상에 대비해 나라호를 활용한 관측을 수행하고 있다. 올해도 나라호 관측으로 우리나라 주변 해역 대기 상태를 지속해서 관측하고 위험기상 예측성 향상 연구에 필요한 자료를 확보할 계획이다. 강현석 국립기상과학원장은 “기상 예측의 출발점은 관측”이라며 “나라호 관측으로 해상 지역의 대기 정보를 확보하고 위험기상 예측 역량을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.04.08 11:06주문정 기자

구글 딥마인드 '젠캐스트', 기상예측 부정확한 이유 있었다

구글 딥마인드가 지난 2024년 공개한 인공지능(AI) 기상 예측 모델 '젠캐스트'가 제트기류 등 작거나 중간규모 공기흐름을 통한 기상 예측에서는 정확도가 떨어지는 것으로 확인됐다. 광주과학기술원(GIST)은 윤진호 환경·에너지공학과 교수 연구팀이 국내외 협력 연구로 구글 딥마인드 '젠캐스트'가 날씨 예보 핵심 원리인 '나비효과'를 실제 대기처럼 충분히 재현하지 못하는 근본적인 한계를 규명했다고 31일 밝혔다. 연구는 윤진호 교수(교신저자)와 김희수 석사과정생(제1저자)이 주도하고, 류지훈 미국 유타주립대 박사후연구원, 손석우 서울대 지구환경과학부 교수, 정지훈 세종대 환경융합공학과 교수, 김형준 KAIST 문술미래전략대학원 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 'npj 클라이밋 앤 애트모스페릭 사이언스'에 온라인으로 게재됐다. 김희수 석사과정생은 전화통화에서 "태풍같은 큰 규모에서는 젠캐스트 기상예측에 문제가 없었지만, 중간규모 이하 기상 예측에서는 정확도가 떨어졌다"며 "이유는 예측을 생성할 때 사용한 노이즈가 예보 과정에서 완전히 제거되지 않고 남아 있음을 확인했다"고 설명했다. 그는 또 "젠캐스트뿐 아니라 유사한 방식의 AI 기상예측 모델에서도 비슷한 특성이 나타난다"며 "현재 널리 쓰이는 성능 지표만으로는 AI 모델이 실제 대기 물리를 제대로 반영하는지 판단하기 어렵다는 점을 보여주는 것"이라고 부연 설명했다. 젠캐스트는 구글 딥마인드가 지난 2024년 공개한 AI 기상예측 모델이다. 대규모 과거 기상 데이터를 학습한 뒤 '확산 모델'을 활용해 확률적 방식으로 수일에서 최대 약 2주(15일) 범위의 날씨를 예측한다. 날씨 예보는 초기 조건의 아주 작은 차이가 시간이 지남에 따라 크게 확대되는 '나비효과' 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 기상청 등에서는 초기 조건을 조금씩 달리해 여러 번 예측을 수행하는 '앙상블 예보'를 통해 예측 불확실성을 확률적으로 산출하고 있다. 실제 유럽중기예보센터 수치예보모델(ECMWF IFS)은 날씨예보 방정식에 기반한 비선형적 특성을 활용해, 초기 조건의 작은 차이가 시간이 지나며 점차 증폭되고 다양한 경로의 미래 상태로 자연스럽게 전개되도록 설계돼 있다. 이를 통해 날씨 불확실성과 극한 기상 발생 가능성을 확률적으로 평가한다. 반면 젠캐스트 같은 AI 기반 기상예측 모델은 물리 방정식 대신 데이터를 학습해 예측을 수행한다. 동일한 초기 상태에서 시작해 예보 과정에서 '무작위 잡음'(노이즈)을 주입하고 이를 제거하는 방식을 통해 서로 다른 예측 결과(앙상블 멤버)를 생성한다. 이에 연구팀이 지난 2021년 52주간 제트기류가 흐르는 대기상층(9~10km)에서 운동에너지 변화를 놓고, 유럽중기예보센터 수치예보모델과 젠캐스트의 예보를 비교 분석했다. 그 결과 기존 수치예보 모델에서는 '나비효과'가 나타난 반면, 젠캐스트에서는 예보 과정에서 주입된 잡음이 실제 대기에서처럼 자연스럽게 확산되지 않고 특정 규모에 머무르며 인위적인 흔적처럼 남는 구조적 한계가 있음이 확인됐다. 김희수 석사과정생은 "실제 대기에서는 서로 다른 규모의 흐름이 상호작용하며 에너지가 이동하고 날씨가 형성되지만, 젠캐스트에서는 이러한 규모 간 상호작용이 상대적으로 약해 현실적인 대기 흐름을 충분히 재현하지 못하는 것으로 나타났다"고 설명했다. 젠캐스트는 태풍같은 큰 규모의 흐름은 비교적 잘 모델링하면서도, 구름 형성이나 폭풍 발달과 밀접한 중간 규모 이하에서는 에너지 흐름이 비정상적으로 유지되고 실제 대기와 다른 '잡음 형태'의 패턴이 나타나는 특징도 확인됐다는 것이 연구팀 설명이다. 윤진호 교수는 "현재 AI 모델이 생성하는 다양한 예측 결과(앙상블)가 물리 법칙에 따른 불확실성이라기보다 통계적 다양성에 기반할 가능성을 시사한다"며 "AI 기상예측 모델의 성능 평가에서 정확도뿐 아니라 물리적 타당성을 함께 검증할 필요가 있다"고 말했다.

2026.03.31 09:25박희범 기자

국립기상과학원, 엔비디아와 기상·기후 분야 AI 기술협력 확대

기상청 국립기상과학원은 한국형 인공지능(AI) 기상·기후 파운데이션 모델의 본격적인 개발을 앞두고, AI를 활용한 기상예측 국제협력 강화를 위해 엔비디아와 기술 교류를 확대한다. 국립기상과학원은 그간 엔비디아와 어스-2(Earth-2) 기반 시각화, AI 예측 등 다양한 분야에서 기술 교류를 이어왔다. 초단기·중기 예측모델 개발 경험을 공유하는 등 협력을 지속해 왔다. 엔비디아는 지난 1월 관측자료 처리부터 분석장 생산, 초단기·중기 예측, 고해상도 격자 자료 생산체계까지 포괄하는 AI 기반 기상·기후 예측 운영 플랫폼 어스-2를 공개한 바 있다. 국립기상과학원이 개발한 6시간 후의 강수 예측을 위한 AI 초단기 강수예측시스템은 지난해 5월부터 현업으로 운영되고 있다. 여기에서 더 나아가 초단기부터 계절 전망까지 활용가능한 AI 파운데이션 모델 개발을 진행하고 있으며, 엔비디아의 어스-2 활용도 확대할 계획이다. 국립기상과학원은 26일 엔비디아 전문가를 초청해 기술 교류와 협력 확대를 위한 논의의 장을 열었다. 온라인으로 진행된 회의에서는 어스-2 개발자인 스탠 포지와 제프 아디가 아틀라스(ATLAS)의 기술적 특징을 소개했다. 두 기관은 이번 협력을 계기로 AI를 활용한 기상·기후 예측 기술 고도화라는 방향성을 공유하고 접점을 구체화할 계획이다. 국립기상과학원은 이번 기술 교류를 계기로 AI 기반 기상·기후 예측 기술 발전에 대응하고, 기존 수치예보모델과의 상호보완적 발전을 위한 협력이 긴밀해질 것으로 기대하고 있다. 강현석 국립기상과학원장은 “기상예보 분야에서 AI로의 기술 전환이 가속하는 가운데, 이번 협력은 두 기관이 보유한 기술을 공유하고 공동 발전을 도모하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 엔비디아와의 긴밀한 협력을 통해, AI 기반 기상·기후 예측 기술을 고도화하고 국제협력 관계망 내에서 주도적인 역할을 해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.27 15:14주문정 기자

에스티유니타스 기술단기, 계리직 '합격예측 풀서비스' 제공

에스티유니타스는 기술직 공무원 브랜드 '기술단기'가 계리직 수험생들을 위해 '계리직 공무원 합격예측 풀서비스'를 선보인다고 26일 밝혔다. 계리직 공무원 시험은 3월 28일 1차 필기시험 이후, 4월 24일 합격자 발표를 거쳐 5월 19일부터 면접시험이 진행된다. 필기시험부터 결과 발표까지 약 한 달의 공백이 발생하는 만큼, 시험 직후 자신의 합격 가능성을 빠르게 파악하려는 수험생들의 관심이 집중되고 있다. 기술단기 계리직 합격예측 풀서비스는 수험생 개별의 응시 정보와 성적 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 서비스다. 기술단기는 2013년부터 풀서비스를 운영해오며 누적 이용 회원 수 46만 명을 기록했다. 데이터와 운영 경험을 바탕으로 이번 계리직 시험에서도 정확도 높은 예측과 시험 분석 데이터를 제공할 예정이다. 수험생들은 풀서비스를 통해 우정사업본부의 답안 발표 이전에 가답안을 확인하고 채점을 진행할 수 있으며, 이를 기반으로 지역별 예상 합격 커트라인을 확인할 수 있다. 또 과목별 성적 분포와 체감 난이도 분석을 통해 자신의 위치를 비교해볼 수 있다. 시험 당일에는 총평 해설 강의도 함께 진행된다. 이번 계리직 공무원 합격예측 풀서비스는 채점 결과에 따른 구체적인 성적 분석은 물론, 계리직 일타 이종학 강사의 오픈채팅방 실시간 상담과 합격자 면접 자료 제공 등 시험 이후의 '애프터 케어 서비스'를 강화했다. 기술단기는 시험 응시 전날인 3월 27일까지 사전예약 이벤트를 진행한다. 사전예약 후 채점을 완료한 수험생 전원에게는 네이버페이 포인트 1만원과 면접자료를 제공하며, 추첨을 통해 신세계 상품권 10만 원, BBQ, 버거킹에서 사용할 수 있는 기프티콘도 증정할 예정이다. 시험 당일에도 참여형 이벤트가 이어진다. 15시 이전 채점을 완료한 수험생 전원에게 스타벅스 아이스아메리카노 기프티콘을 제공하며, 시험 당일 채점 참여자를 대상으로 신세계 백화점 상품권을 지급한다. 이외에도 오픈채팅방 및 해설 라이브 참여자를 위한 이벤트도 함께 진행할 계획이다.

2026.03.26 17:29백봉삼 기자

기상청, 가스공사에 도시가스 수요예측 기술 이전

기상청은 한국가스공사에 전국 122개 도시가스 공급지점에 대한 10일 후까지의 시간별 도시가스 수요량을 예측하는 '도시가스 수요예측' 기술을 제공한다고 24일 밝혔다. 가스공사는 갑작스러운 한파나 급격한 기온변동에 대비해 도시가스 수요를 사전에 준비해 재고관리 비용을 절감하기 위해, 도시가스 수요를 예측할 수 있는 기술을 필요로 했다. 기상청은 가스공사와 협력해 기상기후·가스사용량 융합정보 기반 도시가스 수요예측 기술 개발을 시작했다. 기상청은 우선 과거 10년의 융합정보를 분석한 결과 기상변화와 거의 동시에 도시가스 사용량도 변화해 추위가 바로 난방에너지 사용으로 이어진다는 것을 확인했다. 이같은 결과를 토대로 인공지능(AI) 모형을 이용해 전국 122개 공급 지점별로 도시가스 수요량을 예측하는 기술을 개발했다. 이미선 기상청장은 “기상청의 도시가스 수요예측 기술이 가스공사의 안정적인 에너지 공급과 대국민 난방 서비스 개발에 도움이 되기를 바란다”며 “이번 기술 이전을 통해 국민의 난방비 부담 축소와 국가 에너지 관리에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

2026.03.24 10:36주문정 기자

웨이브, tvN 토일 드라마 '대한민국에서 건물주 되는 법' 동시 공개

웨이브(Wavve)는 드라마 '대한민국에서 건물주 되는 법'과 예능 '예측불가'를 동시 공개하며 주말 콘텐츠 라인업을 강화한다고 12일 밝혔다. 오는 14일 처음 공개되는 하정우, 임수정, 김준한, 정수정, 심은경 주연의 새 토일드라마 '대한민국에서 건물주 되는 법'은 웨이브가 처음 선보이는 tvN 토일드라마다. 빚에 허덕이는 생계형 건물주가 가족과 건물을 지키기 위해 가짜 납치극에 가담하며 벌어지는 서스펜스 드라마다. 웨이브는 앞서 염정아, 박해준 주연 '첫, 사랑을 위하여'를 시작으로 '신사장 프로젝트', '얄미운 사랑', '스프링 피버' 등 tvN 월화 드라마를 순차적으로 수급해왔다. 토일극 동시 공개를 통해 웨이브는 기존 월화드라마 중심 공급에서 토일드라마까지 제공 범위를 넓혀 주말 시청 선택지를 더했다. 오는 13일부턴 tvN 새 예능 프로그램 '예측불가'를 선보인다. '예측불가'는 제주도에 집을 샀던 김숙이 송은이와 함께 오래된 집을 다시 고쳐 쓰는 '묵은 집 갱생 프로젝트'다.

2026.03.12 10:50홍지후 기자

동서발전, AI 예측경보시스템(e-PHI) 기술이전 결실

한국동서발전(대표 권명호)는 발전사 최초 자체 기술로 개발한 인공지능(AI)기반 예측경보시스템(e-PHI)이 해외 발전소 사업화에 성공했다고 8일 밝혔다. e-PHI는 발전설비 실시간 운전데이터와 상태정보를 AI가 학습해 설비 건전성을 사용자가 쉽게 인지하고, 조기에 고장징후를 탐지하고 이상상황을 예측하는 시스템이다. 선제적 설비 고장예방으로 불시정지 저감과 발전성능 효율 향상에 도움을 준다. 동서발전은 2020년 발전사 최초 자체 기술로 예측경보시스템을 개발해 2024년에는 중소기업에 무상 기술이전을 완료했다. 이후 현장 요구를 반영한 시스템 고도화를 통해 ▲딥러닝 기반 시계열분석의 미래예측 설비 이상 가능성 분석 기능 ▲최신 AI 알고리즘 적용 탐지·판단 성능 개선 ▲사용자 데이터 기반 모델 학습 원클릭 지원 기능 등을 추가해 예측 정확성과 사용자 편의성 높이며 시스템 운영 효율을 향상했다. 동서발전은 기술 고도화를 바탕으로 중소기업의 해외사업 진출을 지원해 자메이카전력공사(JPS)의 보그·올드하버 두 곳의 복합발전소에 구축을 완료했다. 중소기업 기술이전이 제품화로 이어져 해외시장까지 확산·운영되는 상생형 사업화 모델의 대표 사례다. 동서발전은 자체 개발한 솔루션의 해외 구축을 통해 제품 경쟁력을 확보하고 선제적 고장예방 체계를 한 단계 끌어올렸다. 특히 협력기업은 동서발전의 기술제공과 실증을 기반으로 신규 일자리 고용 창출과 특허등록의 가시적 성과를 거뒀다. 또 해외 기술 수출을 통해 10억원 규모 매출을 달성했다. 동서발전은 최신 e-PHI를 전사 발전설비에 확대 도입해 정부의 인공지능 전환(AX)·디지털 전환(DX) 전략에 부응하고, 국내외 발전산업의 디지털 분야 국산 기술력 확보와 동반성장 확산에 기여할 방침이다. 권명호 동서발전 사장은 “공기업의 기술개발 성과가 중소기업의 기술역량 향상과 해외 진출로 이어지도록 개방형 협력과 상생형 사업화를 지속 확대할 것”이라며 “앞으로도 안정적인 전력공급과 안전한 설비운영에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.03.08 16:35주문정 기자

사람 뇌처럼 미래 예측하고, 다시한 번 생각하는 AI모델 개발

사람의 뇌처럼 다시 생각하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. KAIST는 이상완 뇌인지과학과 교수 연구팀이 인간의 뇌처럼 오차까지 재추정, 예측을 계산하는 새로운 AI 메타학습법을 개발했다고 1일 밝혔다. 뇌는 현재 벌어지는 일을 단순히 인식하는데서 그치지 않고 '다음에 무슨 일이 일어날까'도 고려한다. 실제 결과 값이 다르면 그 차이(오차)를 줄이는 방향으로 사고 방향과 전략을 수정한다. 바둑에서 상대 다음 수를 예상했다가 빗나가면 전략을 바꾸는 것과 비슷하다. 이 같은 정보처리 방식을 '예측 부호화'라고 한다. 그런데 이를 곧바로 AI모델에 적용하는데는 한계가 있다. 신경망이 고차원화 될수록 오차가 특정 부위에 몰리거나 아예 사라져 성능이 떨어지는 문제가 반복된다. 오차가 발생한 책임소재를 찾아 수정하기 위해선 모델의 실수(오차) 값을 뉴런에 골고루 뿌려 줘야 하는데, 이 일을 제대로 수행하지 못했던 것. 연구팀이 이 원인을 수학적으로 규명하고 새로운 해법을 제시했다. AI가 결과만 예측하는 것이 아니라, '예측 오차가 앞으로 어떻게 변할지'까지 다시 예측하도록 만들었다. 연구팀은 이를 메타예측이라고 설명했다. 이상완 뇌인지과학과 교수는 "쉽게 말해, 틀림을 한 번 더 생각하는 AI로 이해하면 될 것"이라며 "이 방식을 적용하자, 깊은 신경망에서도 학습이 멈추지 않고 안정적으로 진행됐다"고 부연 설명했다. 연구팀은 총 30가지 실험 중 97%인 29개에서, 현재 AI의 표준 학습법인 역전파(Backpropagation)보다 높은 정확도를 기록했다. 역전파는 AI가 '틀린 만큼 거꾸로 되돌아가며 고치는' 현재의 대표적 학습 방법이다. 이 교수는 "이 모델에서는 숫자로 정확도 정도를 나타내는 것은 별 의미없다. 모델에 따라 99점도 나오기도 하는데, 더 중요한 건 오차 수정 방법에 관한 새로운 전략을 제시한 점"이라고 말했다. 기존 AI 학습방식(역전파)는 모든 층이 서로 긴밀하게 연결돼 있어, 전체 네트워크를 한 번에 계산하고 한 번에 수정해야 하지만 이 방법은 이 방식은 뇌처럼 분산적·부분적으로 학습해도 큰 AI 모델을 잘 학습시킬 수 있다. 이 교수는 “뇌의 구조를 단순히 모방한 것이 아니라, 뇌의 학습 원리 자체를 AI가 따르도록 만든 것이 이번 연구 핵심”이라며 “뇌처럼 효율적으로 배우는 인공지능 가능성을 열었다”고 덧붙였다. 이 교수는 또 "전력 효율이 중요한 뉴로모픽 컴퓨팅, 환경에 적응해야 하는 로봇 AI, 기기 내부에서 작동하는 엣지 AI 등 다양한 분야로 확장될 것으로 기대한다"며 "특허 출원은 준비중이지만, 상용화나 창업은 검토하지 않았다. 마땅한 기업이 기술이전을 요구하면 넘길 계획"이라고 말했다.

2026.03.01 12:00박희범 기자

기상청, 전기안전공사와 '기상기후·전기안전 융합서비스' 개발 맞손

기상청은 날씨에 따른 전기안전 사고를 예방하고 국민 안전을 강화하기 위해 한국전기안전공사(대표 남화영)와 '기상기후·전기안전 빅데이터 융합서비스 개발'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 24일 밝혔다. 이날 협약은 정부의 국민 안전 강화와 인공지능(AI) 활용 활성화 정책 방향에 맞춰 두 기관이 보유한 자료를 결합해 현장에서 바로 활용할 수 있는 위험예측·사전점검 서비스를 구현하기 위해 마련됐다. 두 기관은 협약에 따라 앞으로 ▲기상·전기안전 정보 공유 및 융합서비스 공동 개발·제공 ▲기상·전기안전 관련 정책 협력 및 자문 ▲교류·홍보 등에서 협력하기로 했다. 기상청과 전기안전공사는 기후변화에 따른 극한 날씨가 일상화하는 상황에서 폭우·폭염 등 기상 현상이 정전·전기설비 손상·감전 등 전기재해 위험을 증대시키는 만큼, 기존 사후 대응 방식에서 벗어나 위험예측과 선제 예방 중심의 과학적 안전관리 체계로 전환하기 위한 융합기술 개발에 중점을 두기로 했다. 기상청은 과거 기상관측 자료와 한국형수치예보모델(KIM)이 생산하는 기상예측 자료를 전기안전공사에서 제공하는 전기설비 점검 이력, 사고 자료 등의 전기안전 정보와 융합·분석해 연말까지 AI 기반 누전설비 위험예측 모델을 개발할 계획이다. 전기안전공사는 이를 내부 시스템에 탑재·표출해 위험기상이 예상될 때 자연재해로 인한 전기설비 위험·취약 설비를 사전에 찾아내고 점검 우선순위를 신속하게 판단함으로써 국민 생명과 재산 보호를 위한 전기사고 예방 활동에 활용할 방침이다. 기상청은 앞으로 기상예보·관측 자료를 사회 안전망 곳곳에 접목해 국민이 체감할 수 있는 실효성 있는 서비스를 지속적으로 발굴할 계획이다. 남화영 전기안전공사 사장은 “급변하는 기후환경에 대응해 위험지역을 사전에 예측하고 점검하게 되면, 국민 피해도 최소화할 수 있을 것”이라며 “앞으로도 데이터 융합 기반의 과학적 안전관리 서비스를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.02.24 16:48주문정 기자

한전KPS, 'AI+드론' 기술로 송전선 주변 위험수목 잡아낸다

전력설비 정비 전문회사인 한전KPS(대표 김홍연)는 인공지능(AI)과 드론을 결합해 송전선로 주변의 위험수목을 자동검출하는 첨단 시스템을 개발하고 실증 시연을 마쳤다고 6일 밝혔다. 한전KPS가 개발한 '송전선로 근접 수목 자동 검출 프로그램'은 드론을 활용해 송전선로 주변을 3차원 포인트 클라우드 데이터로 정밀 촬영한 후 AI가 분석해 근접 수목을 자동으로 식별하는 송전선로 고장과 사고를 예측하는 시스템이다. 작업자는 직접 철탑에 오르지 않고 송전탑이나 선로에 근접한 수목을 정확히 파악할 수 있어 고소작업 등 안전 부담이 줄고, 수목 접촉으로 인한 감전·화재 위험을 예측해 위험성을 낮출 수 있다. 실제 송전선로 주변 근접수목은 강풍 등 외부 요인으로 송전선과 접촉돼 시설·인명피해로 이어질 위험성이 높아 통상 작업자가 직접 송전철탑에 올라 수목 위치와 상태를 확인하는 과정에서 안전사고 위험이 상존했다. 한전KPS는 이번에 개발한 신기술이 현장에 본격적으로 적용되면 이같은 위험성 감소는 물론, AI의 정밀한 위험성 예측에 따라 수목 접촉 사고가 획기적으로 줄어들 것으로 기대했다. 한전KPS는 이 기술을 전국 주요 송전선로 작업현장에 보급하는 한편, AI 기반 고장 예측·예방 시스템을 지속해서 고도화한다는 방침이다. 김홍연 한전KPS 사장은 “이번 기술 개발은 송전설비의 건전성과 작업자의 생명 보호를 동시에 실현할 수 있는 중요한 진전”이라며 “앞으로도 AI 기반 디지털 기술을 적극 활용해 전력설비의 스마트 유지보수 체계를 구축해 나가겠다”고 말했다.

2026.01.06 13:48주문정 기자

임팩티브AI, 현대차 추가 투자 유치…누적 투자금 110억원

임팩티브AI가 인공지능(AI) 수요예측 솔루션의 성장성을 입증하며 지속적인 투자 유치에 속도를 낸다. 임팩티브AI는 현대자동차 제로원벤처스로부터 전략적 투자를 유치했다고 9일 밝혔다. 이번 투자를 통해 임팩티브AI의 누적 투자금은 총 110억원 규모로 늘어났다. 임팩티브AI는 한동대학교 AI융합학부 정두희 교수가 2021년 창업한 기업으로, 지난 8월 시리즈A 라운드에서 에이벤처스·현대투자파트너스·롯데벤처스·CJ인베스트먼트·IBK벤처투자·신용보증기금 등으로부터 82억원을 확보한 데 이어, 이번 현대차의 추가 투자까지 이끌어내며 성장성을 입증했다. 이번 투자를 통해 임팩티브AI는 단순 재무적 성격을 넘어 제조와 모빌리티 영역에서의 사업적 시너지 창출 가능성에 의미를 두고 있다. 임팩티브AI는 기업의 실질적인 재무 성과를 개선하는 정밀한 예측 기술을 기반으로 성장 중이다. 제품 수요예측, 재고 최적화, 원자재 가격예측 등 기업 운영의 핵심 의사결정 영역에 집중하고 있다. 국내에서는 삼성전자·SKT·CJ제일제당·한미사이언스·동국산업 등 주요 기업과 협력하는 등 제조·유통 분야에서 예측 기술을 통한 경영 혁신을 지원 중이다. 기술력은 해외에서도 주목받고 있다. 임팩티브AI는 독일 베를린에서 열린 '드라이버리 베를린' 마켓플레이스 대회에서 우승한 데 이어, 유럽 최대 응용기술 연구기관인 '프라운호퍼'와 제조 예측 기술 공동 연구를 수행 중이다. 최근에는 미국 전자상거래 풀필먼트 선도기업 '래디얼'과 기술 공급 협약을 체결하며 글로벌 고객 기반도 본격적으로 확대 중이다. 또 'CIKM 2025' 등 저명한 국제학술대회에서 논문이 다수 채택되는 등 기술 경쟁력도 인정받고 있다. 임팩티브AI의 솔루션 '딥플로우'는 복잡한 수요 예측을 자동화하고 재고 관리 및 데이터 기반 의사결정을 지원하는 플랫폼이다. 200개 이상의 고급 딥러닝·머신러닝 모델을 활용해 출고량과 판매량을 높은 정확도로 예측한다. 실제 도입 기업에서는 재고 비용 30% 이상 절감, 업무 시간 5분의 1 수준 단축 등 정량적 성과가 확인되고 있다. 임팩티브AI는 이번 투자를 바탕으로 딥플로우를 한층 고도화하고 연구개발(R&D) 강화, 해외 시장 확대 등 성장 전략을 가속화할 계획이다. 정두희 임팩티브AI 대표는 "현대차의 투자는 우리의 기술력이 글로벌 제조·모빌리티 시장에서도 통할 수 있다는 강한 신뢰의 표현"이라며 "딥플로우를 통해 자동차 및 모빌리티 산업의 경쟁력을 높여 명확한 AI 전환 혁신 사례를 만들어가겠다"고 말했다.

2025.12.09 16:24한정호 기자

서울대병원‧네이버, AI로 생물학 나이‧건강 위험 예측

서울대병원과 네이버가 건강검진 데이터를 활용해 개인의 생물학적 나이와 건강 위험을 함께 평가할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 서울대병원 내분비대사내과 조영민·배재현·윤지완 교수팀과 네이버 디지털 헬스케어 랩 유한주·문성은 박사팀은 2003년~2020년까지 서울대병원 강남센터에서 건강검진을 받은 15만1천281명의 데이터를 분석했다. 데이터에는 신체계측·혈액·소변검사·폐기능 검사·질병 유무 및 사망 정보가 포함됐다. 연구 대상자는 혈당·혈압·콜레스테롤(지질) 수치에 따라 ▲정상군 ▲질환 전단계군 ▲질환군으로 분류됐다. AI는 혈압·혈당·폐기능·콜레스테롤 등 여러 건강 지표를 통합 분석해 개인의 생물학적 나이(BA)를 예측하고, 이를 실제 나이(CA)와 비교해 두 값의 차이를 산출했다. AI는 학습된 대규모 데이터를 바탕으로 사용자의 건강 지표가 과거 생존율이 높았던 집단과 사망 위험이 컸던 집단 중 어느 쪽과 유사한지를 분석해 구체적인 예측값을 제시했다. 남녀 생리 차이를 반영코자 성별 모델을 각각 학습시켰다. AI는 건강 지표 변화가 질병 유무 및 사망 위험에 어떤 영향을 미치는지도 함께 학습했다. 이를 통해 단순히 생물학적 나이를 계산하는 데 그치지 않고, 현재의 건강 상태가 향후 생존율과 어떤 통계적 연관성을 가지는지를 평가할 수 있는 모델을 완성했다. 분석 결과, AI 모델은 정상군–질환 전단계군–질환군을 구분했다. 정상군은 생물학적 나이가 실제 나이보다 낮게, 질환군은 높게 나타났다. 혈당·혈압·지질 수치가 악화할수록 BA–CA 갭이 커졌으며, 심혈관질환이나 암이 있는 경우에도 이 갭이 유의미하게 증가했다. 남성의 경우 비건강군이 건강군보다 생존율이 통계적으로 유의하게 낮았다. 여성에서도 유사한 경향이 확인됐다. 반면, 기존의 생물학적 나이 예측 모델은 이러한 차이를 일관되게 구별하지 못했다. 참고로 생물학적 나이(BA)는 유전‧생활습관‧환경‧질병 이력 등 요인을 종합해 신체의 실제 노화 정도를 수치로 표현한 지표다. 실제 나이(CA)보다 생물학적 나이가 낮으면 건강 상태가 양호함을 의미한다. 반대로 높으면 노화가 빠르거나 질병 위험이 클 수 있다. 하지만 기존 생물학적 나이 예측 모델은 주로 건강한 사람의 데이터를 기반으로 만들어졌다. 때문에 만성질환자에게 적용하기 어렵고 사망 위험을 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 조영민 내분비대사내과 교수는 “연구는 질병 유병 상태와 사망 정보를 동시에 학습한 첫 트랜스포머 기반 생물학적 나이 예측 모델”이라며 “서울대병원의 임상 데이터와 네이버의 AI 기술력이 결합해 의료 전문성과 기술이 함께 만든 성과”라고 밝혔다. 한편, 연구 결과는 의료정보학 분야의 국제학술지 'Journal of Medical Internet Research' 최근호에 게재됐다.

2025.11.07 12:31김양균 기자

기후부, 기후위기 극복 위한 제도적 기반 강화

기후에너지환경부는 '기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법' 시행령 일부 개정령안이 14일 국무회의에서 의결돼 23일부터 시행된다고 밝혔다. 시행령에는 이상기후에 적극 대응하고 기후위기 정보 접근성을 확대하기 위해 기존 '기상정보 관리체계'를 '기후위기 감시예측 관리체계'로 확대․개편하고 '기후위기 적응정보 통합 플랫폼'을 구축·운영한다는 내용을 담고 있다. 시행령 개정에 따라 기존 기상정보관리체계를 이상·극한기후 대응체계인 기후위기 감시예측 관리체계로 확대하고, 기관별로 흩어져있는 적응 정보를 '기후위기 적응정보 통합 플랫폼' 내에서 일원화하여 관리할 수 있도록 했다. 그간 기상청은 각종 기상현상 관측·예보 체계인 '기상정보 관리체계'를 구축해 운영했으나, 기후위기로 폭우·태풍·폭염·한파 등의 이상·극한기후 현상이 빈발해지며 현행 관리체계로는 기후위기 대응에 한계가 있다는 지적이 제기됐다. 이번 개정으로 이상·극한기후를 감시·예측하고 지역·분야별 기후위기 현황을 파악해 미래의 변화 경향을 제시할 수 있는 기후위기 감시예측 관리체계를 구축해 운영하는 제도적 기반이 마련됐다. 또 기존에 기관별로 제공해 흩어져있는 기후위기 적응 관련 정보를 일괄 제공해 산업·연구계와 국민 등이 한눈에 확인하고 활용할 수 있도록 '기후위기 적응정보 통합플랫폼'을 구축·운영하도록 했다. 기후부는 폭염·홍수·가뭄 등의 기후위기 예측 정보와 그에 따른 농수산물 생산량·재배환경 변화 등 기후위기 적응 정보에 대한 대국민 접근성과 활용도가 크게 올라갈 것으로 기대했다. '기후위기 적응정보 통합플랫폼'은 올해 물환경·해양수산 분야를 시작으로 2028년까지 단계적으로 구축되며, 대화형 인공지능(AI) 챗봇을 활용한 맞춤형 정보가 제공될 계획이다. 오일영 기후부 기후에너지정책관은 “이번 시행령 개정을 통해 기후위기에 능동적으로 대응하기 위한 제도적 기반이 마련됐다”며 “앞으로도 국민과 함께하는 기후위기 대응기반을 강화하고, 탄소중립 목표 달성을 위해 정부의 실행력을 높여 나가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 14:38주문정 기자

넥슨 오진욱 AI 리드 "'감' 아닌 데이터로 투자...흥행 예측 AI, 개발 생태계 선순환 목표"

"소수의 경험이나 직관에만 의존하던 게임 선택 과정을 개선하고 싶었다. 왜 이 부분에선 노하우가 누적되지 못했을까라는 질문이 흥행 예측 AI의 시작이었다." 오진욱 넥슨 AI R&D 밸류에이션팀(인텔리전스랩 산하) 리드는 게임 산업의 고질적인 '하이리스크 하이리턴' 구조를 바꾸기 위해 인공지능(AI)을 꺼내 들었다. 지난달 24일 지디넷코리아와 인터뷰를 진행한 오 리드는 넥슨이 개발 중인 '흥행 예측 AI'의 의미와 목표 등에 대해 이야기를 나눴다. 성공 가능성이 높은 게임을 선별하는 과정이 소수 전문가의 직관과 경험에 의존해 '대박 아니면 쪽박'으로 귀결되는 문제를 풀어내, 개발 생태계 자체를 바꾸겠다는게 오 리드의 목표다. 이를 위해 넥슨 인텔리전스랩스는 최근 10년간 축적된 국내 게임 20만여개의 방대한 데이터를 AI에 학습시켜 객관적인 흥행 가능성을 예측하는 모델을 개발했다. 이러한 혁신적인 시도 뒤에는 경영진의 전폭적인 지지가 있었다. 오 리드는 "강대현 대표(넥슨코리아)도 퍼블리싱 영역에서 데이터나 AI를 활용해 새로운 형태를 만들자는 의지가 있었다"며, "프로토타입을 거쳐 가능성을 현실화하는 1년여의 기간 동안, 회사의 리더십이 전폭적으로 믿고 투자해 주었기에 힘든 기간을 이겨낼 수 있었다"고 밝혔다. 흥행 예측 AI는 단순히 특정 숫자나 지표만 보는 것이 아니라, '어떤 게임이 어떤 맥락 속에서 어떤 결과를 만들었는가'라는 큰 틀에서 구조를 이해하도록 설계됐다. ▲게임 자체의 특징(플레이 영상, 스크린샷, 소개글) ▲게임 외적 맥락(개발사, 퍼블리셔, 당시 시장 상황 및 거시 경제 지표) ▲결과(매출 등 경제적 성공과 리뷰, 재접속률 등 경험적 성공) 등 세 가지 축의 데이터를 종합적으로 학습해 최적의 조합과 패턴을 찾는다. 특히 경쟁 대작 출시와 같은 외부 변수까지 '예측 가능한 변수'로 보고 모델에 포함시켜 판단의 정확도를 높였다. 오 리드는 "우리 팀의 핵심 역량은 AI가 편향 없이 최상의 판단을 내릴 수 있도록, 왜곡 없는 최고의 데이터를 빠르게 공급하는 시스템을 설계하는 데 있다"며 "데이터를 제공하고 전처리하는 것은 우리의 역할이지만, 그 안에서 최적의 조합이나 패턴을 찾아 판단을 내리는 것은 온전히 AI의 몫"이라고 설명했다. 넥슨은 이 AI 모델을 기반으로 새로운 퍼블리싱 프로그램 '셀렉트올(selectall)'을 선보였다. 올해 6월 말부터 브랜드 사이트를 열고 외부 개발사들의 퍼블리싱 검토 요청을 받고 있다. 셀렉트올은 ▲AI 발굴(수십만 개 게임 전수조사) ▲AI 검증(객관적·정량적 가치 평가) ▲사업 전략 최적화(AI 검증 기반의 자원 배분) 등 3가지 측면에서 기존 퍼블리싱과 차별점을 둔다. 오 리드는 "혁신적인 프로세스로 발굴된 게임이 조만간 시장에 나오게 될 예정"이라며 "내년 중에는 셀렉트올을 통한 퍼블리싱 게임을 볼 수 있을 것이고, 내후년에는 AI가 신규 게임 기획 단계부터 영향을 주는 사례도 나올 것"이라고 말했다. 그는 셀렉트올 출시 게임에 '넥슨' 브랜드를 사용하지 않을 가능성도 내비쳤는데, 이는 기존 넥슨 게임의 선입견 없이 새로운 시도를 제대로 평가받기 위한 전략적 선택이다. 이 시스템은 게임 개발 생태계 자체의 변화를 예고한다. 오 리드는 현재 게임 업계를 데이터 분석으로 메이저리그를 뒤흔든 '머니볼' 이전의 야구계에 비유했다. 그는 "발라트로, 리썰컴퍼니처럼 기존 흥행 공식으로 설명하기 어려운 인디 게임들이 성공하는 사례에서 볼 수 있듯, 이제는 '감'이 아닌 데이터로 접근해야 한다"고 강조했다. 실패 확률이 정량화되면서 '하나의 대박'에 의존하는 대신, 여러 게임에 자원을 효율적으로 배분하는 포트폴리오 투자가 가능하도록 만들어야한다는 이야기다. 오 리드는 "투자의 안정성이 확보되면 역설적으로 다양성이 폭발할 것"이라며, "대중성만을 쫓기보다 소수가 열광할 수 있는 참신한 게임들이 더 많이 개발될 수 있는 환경이 만들어진다"고 내다봤다. 오 리드는 이 모든 노력의 궁극적인 목표가 건강한 게임 생태계를 만드는 데 있다고 강조했다. 그는 "흥행 예측을 넘어 생태계 자체를 건강하게 발전시키는 것이 우리의 목적"이라며 "개발사는 창의적이고 과감한 도전을 할 '실패할 자유'를 얻고, 투자자는 잠재력 있는 소규모 스튜디오를 데이터에 기반해 안정적으로 발굴하며, 게이머는 더 다양하고 좋은 게임을 즐기는 선순환 구조를 만들고자 한다"고 말했다. 이어 "선행 사례가 없는 길을 만들면서 힘들고 어려웠지만, 게이머로서의 책임감과 회사의 지지 덕분에 이겨내고 있다"며, "연구를 넘어 현실에서 가치를 증명하기 위해 노력하고 있으며, 조만간 그 결실을 보여줄 수 있을 것이다. 장기적으로 게임 산업 전반을 건강하게 만드는 데 기여할 것으로 믿는다"고 덧붙였다.

2025.10.13 10:19정진성 기자

"AI로 만든 이 기술 있었다면, 3년전 이태원 참사는 없었을 것"

만약, 이 기술이 있었다면, 지난 2022년 사상자만 354명(사망 158명)을 낸 이태원 참사 같은 비극은 안일어나지 않았을까? 가정법에, 소잃고 외양간 고치는 식의 얘기지만 국내 연구진이 인공지능(AI)를 이용한 군중밀집 예측 기술을 개발했다. 기존 기술 대비 예측 정확도가 76.1%나 우수하다. KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 현재보다 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 기술은 군중 움직임을 '시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)'라는 개념으로 표현했다. 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 분석한 것이 특징이다. 기존에는 대부분 한 가지 정보만 이용했다. '현재 몇 명이 모여있나?' 혹은 '어느 경로로 사람들이 몰려가고 있나?'에만 집중했다. 이길재 교수는 "두 가지를 결합해야만 진짜 위험 신호를 잡아낼 수 있다"고 강조했다. 예를 들어, 특정 골목 A의 밀집도가 급증하는 현상은 단순히 '현재 인원'만으로는 예측하기 어렵다. 그러나 인근 지역 B에서 계속해서 A 방향으로 인파가 몰려오는 흐름(간선 정보)을 함께 보면, '곧 A 지역이 위험하다'는 신호를 미리 포착할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 '바이모달 학습(bi-modal learning)' 방식을 개발했다. 이는 인구수(정점 정보)와 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 고려하면서, 공간적 관계(어느 지역끼리 연결돼 있는지)와 시간적 변화(언제, 어떻게 이동이 발생하는지)를 함께 학습하는 기술이다. 연구팀은 3차원 대조 학습(3D contrastive learning) 기법도 도입했다. 2차원 공간(지리) 정보뿐만 아니라 시간 정보를 더해 모두 3차원 관계성을 학습하기 위해서다. 이를 통해 인공지능이 단순히 '지금 인구가 많은지, 적은지'가 아니라 '시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행하고 있는지'를 읽어낼 수 있다. 연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 직접 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축한 뒤 이를 공개했다. 이길재 교수는 "제안 기술을 검증한 결과, 기존 최신 방법 대비 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록했다"고 설명했다. 이 교수는 “공익성에 목적을 둔 기술 개발이어서 소스코드까지 논문에 모두 공개했다"며 "기업에서도 이 기술이 필요하면 특허 등에 구애없이 가져다 쓰면 된다"고 언급했다. 이 교수는 또 “이 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여할 것"으로 기대했다,. 연구는 KAIST 전산학부 남영은 박사과정 연구생이 제1 저자, 나지혜 박사과정 연구생이 공저자로 참여했다. 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회인 '지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025'에 지난 8월 발표됐다.

2025.09.17 09:33박희범 기자

K-UAM 선제적 투자로 기술주도 성장 이끈다

국토교통부와 기상청은 한국형 도심항공교통(K-UAM)의 발전과 기술주도 성장을 위한 핵심기술 개발을 위해 총 4천300억원 규모 국가연구개발(R&D) 사업 예비타당성조사를 신청한다고 15일 밝혔다. 이번 R&D는 지난달 29일 열린 민관협의체 'UAM팀코리아'에서 마련한 'K-UAM 기술경쟁력 강화방안'의 후속조치다. 국토부와 기상청은 이번 사업을 'K-UAM 안전운용체계 실증(RISE) R&D'로 정하고 안전을 위해 중요도가 높은 선제적 투자과제로 구성했다. 도심에서 높은 밀도(30km 길이 노선에서 8대 동시 비행)로 비행할 때 관제나 통신·항법 등 현재 항공체계·기술로는 실시간으로 정밀하게 비행상황을 파악하고 비행을 지원할 수 없는 한계가 있다. 이를 해결할 수 있는 기술로 AI·데이터를 통한 교통관리, 실시간·고해상도 맞춤형 기상 관측·예측, 다수의 버티포트 자동 운영시스템 등과 이를 가능하게 할 차세대 도심항공통신 등이 꼽힌다. UAM 기체와 항행시설 전반의 안전함을 제도적으로 보장하는 공공의 기술역량도 함께 확보해야 한다. 안전 제도·기술 고도화는 국산기체 개발 프로젝트를 내실 있게 지원할 수 있다는 측면에서도 중요하다. R&D 사업에는 ▲AI 교통관리 ▲버티포트 자동화 ▲안전인증체계 등 3개 분야에서 안전운용을 위해 중요도 높은 13개 과제가 담겼다. 개별 과제뿐만 아니라 여러 과제를 현장에서 연계·실증함으로써 완성도를 높여나간다. 특히, 이번 사업을 통해 개발되는 성과를 세계적 수준으로 검증할 수 있도록 실증용 기체도 도입할 계획이다. 이번 R&D는 올해 초부터 민관협의체인 UAM팀코리아 13개 워킹그룹의 약 80명 전문가가 참여해 집단 지성으로 기획했다. 약 220개 산학연이 참여한 UAM팀코리아와 산학연 전문가 공청회를 통해 정교화·보완 과정을 거쳤다. 국토부는 R&D 전반을 담당하고 기상청은 고해상도 기상 관측·예측 모델을, 울산시는 실증을 위한 테스트베드(울산 울주군 일원) 구축을 지원하는 등 중앙정부와 지방정부의 협업으로 진행될 예정이다. 특히, 이번 R&D는 기존에 추진되는 UAM 예타급 R&D 성과를 토대로 진행되는 만큼 단절없이 개발될 수 있도록 K-UAM 역량을 모두 결집해 적기에 추진해 나갈 계획이다. 강희업 국토부 제2차관(UAM팀코리아 위원장)은 “국가전략기술플래그십프로젝트인 K-UAM을 기술경쟁력을 확보하고 국가 전략산업으로 육성해 나가는 등 기술주도 성장을 달성해 나가겠다”고 밝혔다. 이미선 기상청장은 “기상청은 도심 저고도에 특화된 기상관측 및 예측 기술을 고도화하고, 국토부·울산시와 긴밀히 협력해 K-UAM의 안전한 운항과 국민 안전 확보에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2025.09.15 21:21주문정 기자

인공강우 기술의 오늘과 내일을 논한다

기상청은 국회 환경노동위원회 소속 김위상 국회의원의 주최로 4일 국회의원회관 제7간담회의실에서 '인공강우 기술 수준 진단과 미래 발전 방향' 정책토론회를 개최했다. 이날 토론회는 대형 산불 등 각종 기후재난이 증가함에 따라 인공강우 기술 현황을 점검하고 앞으로의 발전 방향을 모색하기 위하여 마련됐다. 토론회에서는 기상청 인공강우 실험 및 연구 현황, 인공강우 선진기술 현황 및 전망에 대한 주제발표에 이어 고려대학교 유철상 교수가 좌장을 맡은 토의에서는 학계와 기상청 전문가가 참석하여 인공강우 국외 사례, 수치예측모델 개발 등 인공강우 기술개발 향상 방안에 관한 토론이 펼쳐졌다. 이미선 기상청장은 “기후위기 시대를 맞아 최근 전 세계적으로 다양한 기후재난을 경험하고 있는 가운데, 우리나라 인공강우 기술의 현주소를 진단하고 효과성과 안전성을 갖춘 인공강우 기술의 미래 발전 전략을 마련하는 중요한 계기가 되길 기대한다”고 밝혔다.

2025.09.04 15:10주문정 기자

김성환 환경, 취임 첫날 삽교천 제방유실 현장 챙겨

김성환 환경부 장관은 22일 취임 후 첫 현장 행보로 국가하천인 충남 예산군 삽교천 제방유실 피해 현장을 찾아 복구상황을 점검했다. 이날 오전 서울에서 국무회의를 마친 김 장관은 후 아직 홍수기가 끝나지 않은 만큼 취임식을 생략하고 곧바로 수해 현장을 찾았다. 삽교천 일대는 지난 16일과 17일 내린 421mm(시간 최대 82mm)의 극한 호우로 물이 불어나 약해진 제방 2곳이 유실돼 농경지 740ha, 가옥 82동, 비닐하우스 102동이 침수되는 피해(잠정 집계)를 봤다. 환경부 소속 금강유역환경청과 예산군은 삽교천 제방 유실이 발생한 2곳 중 삽다리교 인근 제방은 응급 복구를 완료했고, 구만교 인근 제방은 아직 응급 복구를 진행하고 있다. 이날 현장을 방문한 김성환 장관은 기후 위기 시대, 극한 호우에 대비한 예측 능력 강화와 취약한 하천 기반시설(인프라) 보강의 필요성을 강조했다. 김성환 장관은 “기상예보와 홍수예보를 촘촘하고 빠르게 제공할 수 있도록, 성능이 강화된 슈퍼컴퓨터를 도입해 인공지능(AI) 기술을 융합한 정밀한 예측시스템을 구축하고, 기상청·지자체 등 유관기관 간 관측망 확충과 공동 활용을 통해 감시 공백을 최소화할 것”을 지시했다. 김 장관은 이어 “취약한 홍수방지 기반시설을 보강할 수 있도록 노후한 제방 등 하천시설에 대한 보강계획을 즉시 수립하고, 특히, 이번 호우가 본류가 아니라 지류지천에서 주로 피해가 발생했다”며 “지류·지천 구간에 대한 집중 정비가 필요하다”고 강조했다. 김 장관은 “기후 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는 것이 국가의 최우선적인 역할”이라며 “매년 반복되는 극한 호우에 대비해 빈틈없는 홍수 대응체계를 구축하겠다”고 밝혔다.

2025.07.22 16:28주문정 기자

프로티나, 공모가 1만4000원 확정… 총 공모금액 210억원

프로티나는 공모가를 1만4000원으로 최종 확정했다고 밝혔다. 프로티나는 지난 7월8일부터 14일까지 5영업일 간 기관투자자 대상 수요예측을 실시했다. 이번 수요예측에선 전체 공모 물량의 73.3%인 109만9650주 모집에서 2342개 기관이 참여, 총 13억 1870만5000주가 신청된 것으로 집계됐으며 최종 수요예측 경쟁률은 1199:1을 기록한 것으로 나타났다. 특히 참여기관의 99%(가격 미제시 포함) 이상이 희망공모가 밴드 상단 이상의 가격을 제시했으며, 이에 회사는 공모가를 1만4000원으로 최종 확정했다. 확정 공모가 기준 총 공모금액은 약 210억원이며, 상장 시가총액은 확정 공모가 기준 약 1천510억원 규모다. 프로티나는 특히 수요예측에서 기술 이해도가 높은 해외기관들의 많은 관심을 받으면서 중동 국부펀드, 미국계 헬스케어 운용사 등 많은 글로벌 투자자들이 수요예측에 참여했다. 윤태영 프로티나 대표는 “세계 최초로 상용화한 SPID플랫폼 등 자사가 보유한 독보적인 단백질 상호작용(PPI) 분석 솔루션이 차별화된 경쟁력으로서 시장에서 좋은 평가를 받은 것으로 보인다”라며 “프로티나의 성장성을 긍정적으로 평가해주신 기관투자자분들께 깊은 감사를 드리며, 이어지는 일반 공모 청약도 많은 관심 부탁드린다”고 전했다. 프로티나는 이번 코스닥 상장을 통해 ▲신규 바이오마커 및 항체개량 기술 개발과 바이오베터 항체신약 개발 등을 통한 'SPID 기술 적용확대 연구개발' ▲미국내 CLIA 랩 확장(인수) ▲글로벌 네트워크 확대 및 신규 고객사 발굴을 위한 '미국사무소 운영' 및 '사업개발 조직 확장' 등을 추진할 계획이다. 이외에도 회사는 서비스 수행조직 확대, SPID 시스템 개발, 생산 자동화 시설 구축 등을 통해 미래 성장동력을 확보하고 글로벌 제약사와의 협력을 한층 강화할 예정이다. 일반투자자 대상 공모 청약은 오는 7월 18일과 21일 양일간 진행되며, 코스닥 상장 예정일은 7월29일이다. 상장 주관회사는 한국투자증권이다. 한편 지난 2015년 한국과학기술원(KAIST) 교원창업으로 출범한 프로티나는 단일분자 수준까지 단백질 간 상호작용(PPI)을 분석할 수 있는 PPI 분석 전용 'SPID 플랫폼'을 세계 최초로 상용화했다. 이를 기반으로 PPI 바이오마커 개발부터 항체 설계까지 신약개발의 전 주기를 아우르는 솔루션을 개발해 글로벌 제약사 4곳과 국내 상위 신약개발사 다수와 협력을 이어가고 있다.

2025.07.17 09:00조민규 기자

넥슨코리아 오진욱 팀장 "흥행 예측 AI, 외면 받은 게임 다시 살린다"

“흥행 예측 AI는 주목을 받지 못했던 게임에게 또 다른 기회를 제공한다.” 오진욱 넥슨 게임 밸류에이션 팀장은 24일 경기도 판교 넥슨코리아 사옥과 경기창조혁신센터 등에서 열린 '넥슨 개발자 컨퍼런스 2025(이하 NDC25)'에서 이같이 밝혔다. 글로벌 게임 시장에서 이름도 알리지 못한채 사라지는 게임들을 조기에 발굴하고 기회를 주기 위해 흥행 예측 AI 시스템을 개발했다는 이야기다. 오 팀장은 'AI로 찾아가는 게임 흥행의 새로운 길 - 흥행 예측 AI 개발 활용 도전기'를 주제로 발표를 진행했다. 그는 “게임 업계는 여전히 야구로 치면 머니볼이라고 하는 2002년, 그 이전 시대에 아직도 머물러 있는 게 아닌가라고 생각한다”며 “신작의 흥행을 감과 운에만 의존해서, 주사위 던지듯이 제발 잘 돼라 신령님께 빌듯이 사업 의사결정을 해 나가야 되는 것에 의문을 가졌다"고 말했다. 흥행 예측 AI는 게임 콘텐츠, 출시 환경, 이용자 평가, 영상 정보, 시장 동향 등 게임과 관련된 다양한 요소를 세분화해 학습한다. 오 팀장은 “장르, 아트 스타일, 소셜 기능 등 어떤 게 들어가 있는지 실제 모델에서는 하나의 게임을 700~800개 정도 항목으로 체크한다”고 설명했다. AI는 GBM(Gradient Boosting Machine)과 LLM(Large Language Model) 기반 기술을 혼용한다. GBM은 수치 기반 데이터 분석에 강점을 갖고 있으며, LLM은 이미지와 텍스트 등 비정형 데이터를 처리한다. 모델 설계 방향에 대해서는 “단순하게 점쟁이를 만드는 게 아니라, 이 과정이 낱낱이 쪼개져서 보이고 다시 피드백돼 노하우가 될 수 있는 구조를 만드는 것이 목표”라고 밝혔다. 흥행 예측 AI의 실용 목적 중 하나는 스팀 등에서 기회조차 얻지 못하고 사라지는 게임을 선별해 1차적인 검토 기회를 제공하는 것이다. 그는 “그 수십만 개의 게임에 대해, 저희는 그 안에서 1차 스크리닝 역할을 할 수 있도록 설계하고 있다”며 “기존에는 주목조차 받지 못했던 게임에 대해 검토 기회를 제공하는 것이 AI의 역할”이라고 설명했다. 기획 초기 단계에서 AI 시뮬레이션을 활용하는 방향도 제시했다. 그는 “알파고가 보여준 수 중엔 인간의 기보에서는 단 한 번도 등장하지 않았던 수들이 있었고, 그게 승률을 높이는 수라는 걸 나중에 확인하게 됐다”며 “이세돌 9단도 이를 보며 '고정관념이 얼마나 무서운지 알았다'고 말한 바 있다”고 말했다. 이어 “게임 업계에도 바둑의 '33 화점'처럼 아예 두지 않는 영역이 있다. '이 장르는 안 돼', '이런 건 유저가 원하지 않아' 같은 고정된 사고가 존재한다”며 “행동예측 AI는 시뮬레이션을 통해 그런 기획 아이디어가 일정 확률로 성공할 수 있다는 객관적 데이터를 제시함으로써, 도전적인 게임 개발의 진입장벽을 낮출 수 있다”고 내다봤다. 그는 발표를 마무리하며 “지금은 게임을 만드는 게 문제가 아니라, 뭘 고르느냐가 더 중요한 시점”이라며 “AI는 그 선택을 도와주는 도구가 될 수 있다”고 자신했다.

2025.06.24 16:32정진성 기자

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