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솔트룩스, 국방 AI '실행' 단계로…군사 에이전트·피지컬 AI 공개

솔트룩스가 군사 문서와 업무 시스템을 연결한 인공지능(AI) 에이전트와 드론·무인체계 학습용 국방 특화 피지컬 AI 데이터를 공개했다. 솔트룩스는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 국방 AI 특별관에서 군사 AI 에이전트와 국방 특화 피지컬 AI 데이터 구축 기술을 선보였다. 현장에는 군사 문서를 AI 에이전트에 연결하는 시연과 함께 드론·무인차량 등에 활용할 학습 데이터 구축 방식이 소개됐다. 솔트룩스는 그동안 공공과 기업을 중심으로 자체 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 온톨로지, AI 에이전트 사업을 확대해왔다. 이번 전시에서는 이 기술을 보안과 데이터 통제가 중요한 국방 환경에 적용하는 방향을 앞세웠다. 군에서는 내부 자료를 외부 상용 AI에 그대로 올리기 어려운 만큼 자체 데이터와 업무 시스템을 연결하면서도 접근 권한을 통제할 수 있는 AI가 중요하다. 솔트룩스는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 각각 업무 자동화와 무인체계 학습을 위한 축으로 제시했다. 군사문서 연결해 업무까지…'군사 에이전트' 공개 현장에서는 군사 업무에 AI 에이전트를 적용하는 과정이 시연됐다. 자체 LLM에 군사 문서를 지식으로 연결하고 필요한 외부 도구를 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 방식으로 추가하는 방식이다. 시연 화면에서는 '군사문서'를 AI가 참고할 자료로 등록하고 사용할 MCP 도구를 선택할 수 있었다. 단순히 군 관련 질문에 답하는 챗봇을 넘어 필요한 자료를 찾고 연결된 도구를 활용해 후속 업무까지 지원하는 데 초점을 맞췄다. 솔트룩스는 기업과 기관이 자체 데이터와 업무 시스템, 외부 도구를 AI와 연결할 수 있는 에이전트 플랫폼을 개발하고 있다. 국방 분야에서도 AI가 접근할 자료와 사용할 기능을 정해 업무에 맞는 에이전트를 구성하는 방식으로 활용할 수 있다. 드론·무인체계 학습할 '국방 피지컬 AI 데이터' 구축 또 다른 전시 축은 국방 특화 피지컬 AI 데이터였다. 드론과 무인차량, 감시·정찰 장비 등 실제 공간에서 움직이는 AI가 학습할 데이터를 군 임무 환경에 맞게 구축하는 사업이다. 현장 자료에는 드론과 무인차량, 감시·정찰, 지휘지원, 군수·물류, 정비·훈련 등이 활용 분야로 제시됐다. 영상과 음성, 센서 등 현장에서 나오는 데이터를 수집한 뒤 보안 처리와 전문가 검수를 거쳐 AI 학습과 평가에 활용할 수 있도록 만드는 방식이다. 일반 AI 학습 데이터와 달리 국방 데이터는 실제 임무 환경을 반영하면서 보안 기준도 충족해야 한다. 솔트룩스는 생성형 AI 중심의 국방 적용에서 나아가 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 활용할 데이터 영역까지 사업을 넓히고 있다. 솔트룩스 관계자는 "군에서 AI가 실제로 쓰이려면 보안과 업무 연계가 함께 해결돼야 한다"며 "우리는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 중심으로 국방 AI 적용 범위를 확대하고 있다"고 말했다.

2026.10.06 17:00김동원 기자

"결과 분석 넘어 의사결정까지”...화이트스캔, 공공 의사결정 AI 공개

화이트스캔이 공공기관과 지방자치단체의 행사 성과를 분석하고 향후 예산·운영 방향까지 제안하는 인공지능(AI) 기반 의사결정지원 솔루션을 공개했다. 화이트스캔은 그랜데이터 퍼블릭 데이 2026에서 도시 인텔리전스 플랫폼 WhiteOS를 기반으로 한 AI 행사 의사결정지원 솔루션과 발전 전략을 발표했다고 30일 밝혔다. 지난 18일 서울 중구 SKT타워에서 열린 이번 행사는 SK텔레콤·신한카드·코리아크레딧뷰로(KCB)·카카오모빌리티·SK브로드밴드가 주최했으며 공공기관과 지방자치단체 관계자 등 250여명이 참석했다. 민간·공공 데이터와 AI를 활용한 행정 업무 고도화와 공공서비스 개선 사례 등이 공유됐다. 화이트스캔이 공개한 솔루션의 핵심은 단순한 데이터 분석을 넘어 실제 행정 의사결정을 지원하는 데 있다. 행사와 지역, 방문, 소비, 예산 등의 관계와 비교 기준을 온톨로지로 구조화하고 하이브리드 검색증강생성(Hybrid RAG)과 거대언어모델(LLM)을 결합해 자연어 질문에 분석 결과와 제언을 제공하는 방식이다. 이를 위해 SK텔레콤의 방문·체류 데이터와 신한카드의 소비 데이터, 카카오모빌리티의 이동·접근성 데이터, KCB의 배후지 데이터를 행사 단위로 연계했다. 여기에 행사 예산과 프로그램, 소셜미디어(SNS) 기반 방문객 반응, 유사 행사 정보 등을 결합해 종합적으로 분석한다. 단순히 방문객 증가 여부를 보여주는 데 그치지 않고 전년도나 유사 행사와의 비교, 투입 예산 대비 성과, 방문객 반응 등을 함께 고려해 행사 성과를 판단할 수 있도록 지원하는 방식이다. 이용자는 ▲예산 대비 올해 축제는 유사 행사와 비교해 어떤 성과가 있었나 ▲방문객 반응까지 고려해 내년도 행사 운영 전략을 도출해 달라 등의 질문을 자연어로 입력할 수 있다. AI는 연계된 데이터를 토대로 분석 결과와 개선 방향을 LLM 기반 보고서 형태로 제공한다. 반복적인 분석·보고 업무를 줄이기 위한 자동 보고서 기능도 선보였다. 분석 대상 행사와 보고서 작성 주기를 설정하면 관련 데이터를 모니터링하고 주요 변화와 대응 포인트를 자동으로 정리한다. 기관이나 행사별로 필요한 데이터와 분석 항목을 반영한 맞춤형 보고서도 제공할 계획이다. 안은희 화이트스캔 대표는 “공공 AI의 가치는 정책 담당자가 무엇을 근거로 판단하고 다음 사업에서 무엇을 개선해야 하는지 파악하도록 돕는 데 있다”며 “행사 및 문화관광 분야를 넘어 다양한 도시·공공 데이터를 연결하고 데이터의 관계와 맥락을 이해해 공공 의사결정을 지원하는 AI 플랫폼으로 WhiteOS를 지속 발전시키겠다”고 밝혔다.

2026.09.30 14:29이선민 기자

디토닉-UAE 프리사이트 맞손…글로벌 스마트시티 시장 공동 진출

디토닉이 아랍에미리트(UAE) AI 기술그룹 G42의 핵심 계열사인 프리사이트와 전략적 파트너십을 맺고 글로벌 AI 시티와 스마트네이션 시장 공략에 나선다. 22일 회사에 따르면, 이번 파트너십은 지난 7월 디토닉이 프리사이트의 글로벌 AI 액셀러레이터 '코호트 II'에 참여한 이후 약 2개월간의 기술 검토를 거쳐 구체화됐다. 양사는 프리사이트의 기존 프로젝트에 디토닉의 기술을 적용하는 한편, 글로벌 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하기로 했다. 디토닉은 대규모 데이터를 통합하고 온톨로지를 기반으로 업무 맥락을 구조화하는 AI OS 플랫폼 'D.Hub'를 제공하는 기업이다. 기업가치 50억달러(약 7조원) 규모의 프리사이트는 UAE 정부 및 유럽·중동·아프리카 주요국에서 국가 단위 AI·디지털 전환 프로젝트를 수행 중인 아부다비증권거래소 상장사다. 양사는 프리사이트의 글로벌 네트워크 및 프로젝트 수행 역량에 디토닉의 AI 시티 기술을 결합해 UAE를 주요 거점으로 삼고 유럽·중동·북아프리카·중앙아시아·아프리카 등 글로벌 시장으로 협력 범위를 넓힐 방침이다. 토마스 프라모테담 프리사이트 CEO는 “디토닉과의 협력을 통해 세계 수준의 AI 혁신을 글로벌 시장의 도시·기업·기관이 직면한 과제와 연결할 기회를 확인했다”며 “고객이 더 나은 결정을 내리고 이를 실제 행동으로 전환할 수 있도록 실질적인 적용 기회를 함께 모색하고, 신뢰할 수 있는 지능형 시스템과 지속 가능한 가치를 만들어가는 파트너십으로 발전시키겠다”고 말했다. 전용주 디토닉 대표는 “이번 전략적 파트너십을 통해 프리사이트의 국가 단위 Applied AI 경험과 글로벌 수행 역량에 디토닉의 온톨로지 기반 AI OS 기술을 결합하게 됐다”면서 “도시와 국가의 복잡한 데이터를 더 나은 의사결정과 실행으로 연결하고, 글로벌 AI 시티와 스마트네이션 시장에서 한국 AI 기술의 새로운 레퍼런스를 만들겠다”고 밝혔다.

2026.09.22 15:17백봉삼 기자

미래전장용 작전 AI플랫폼 첫 시연…"분석서 지휘까지 20초"

미래전장에서 인공지능(AI)이 단순한 정보 검색과 데이터 분석에서 한 발 더 나아가, 시시각각 변하는 전장상황을 이해하고 지휘관 판단을 지원하는 새로운 작전 AI 모델이 처음 공개됐다. 이 모델은 480초(8분) 걸리던 의사 결정시간을 단 20초로 확 줄였다. 전태일 대전대학교 정보보안학과 명예교수는 18일 대전 계룡스파텔에서 열린 '2026 국방 AX실증 융합기술 세미나'에서 기조강연1 강연자로 나서 '에이전틱 AI와 하네스 엔지니어링'을 주제로 미래전장과 국방 AI가 나아갈 방향을 제시하고, 군 실시간 작전 온톨로지 플랫폼(AROOP)의 최소 기능 시제품(MVP)을 시연, 관심을 끌었다. 이 행사는 국방소프트웨어협회(회장 황일선)와 국방산업연구원(원장 이종호), 지디넷코리아가 공동 주최했다. 하네스 엔지니어링은 AI가 여러 도구·데이터·시스템을 제대로 활용할 수 있도록 주변 환경과 연결 구조를 설계하는 기술을 말한다. '에이루프'는 전 교수와 온톨로지스트 조명대 박사가 하네스 엔지니어링 개념으로 공동 설계하고 개발한 작전지능 플랫폼이다. 수학적·논리적 관점에서 복잡한 작전상황과 의사결정 구조를 분석하고, 이를 온톨로지 기반의 관계·맥락 모델과 결합해 변화하는 전장상황을 실시간 작전맥락(Runtime Context)으로 구성하는 것이 핵심이다. 이날 시연에서는 최초 작전상황에 새로운 현장보고가 들어온 뒤 무인기 운용여건과 전술망 상태 등의 변화가 현재 작전상황에 반영되고, 변화된 상황을 토대로 복수의 방책(COA)을 비교해 지휘관 판단을 지원하는 과정이 소개됐다. 육군은 미래 지상전 환경에 대비해 기존 아미 타이거(Army TIGER)를 발전시킨 'Army TIGER+'를 추진 중이다. '아미 타이거+' 시범부대와 유·무인 복합체계 실증을 통해 미래 전투수행 방식을 단계적으로 검증하고 있다. 최근에는 분대급 유·무인 복합 실증을 시작으로 중대급·대대급으로 확대하는 계획도 추진 중이다. 전 교수 연구결과는 '아미 타이거+'가 구축하는 센서·AI·드론·로봇·전투원 연결 위에 작전지능 계층을 보완하는 접근법으로 '에이루프'의 가능성을 제시한 것. 전장에서는 현장보고, C4I, 무인체계, 센서 등에서 끊임없이 새로운 정보가 발생한다. 문제는 이러한 데이터를 단순히 수집하는 것을 넘어 기존 임무, 지휘관 의도, 전력상태, 작전계획 등과 연결해 “무엇이 달라졌으며, 그 변화 때문에 기존 판단 가운데 무엇을 다시 검토해야 하는가”를 의사결정해야 한다. 전 교수는 " “교리와 규칙, 임무와 전력정보 등으로 구성된 작전 온톨로지에 현장의 변화 데이터를 지속적으로 반영해 현재의 작전상태를 살아 있는 컨텍스트로 유지하는 것이 중요하다”며 "기존에는 분석과 재지휘 시간이 8분 정도 걸렸다면, 하이드레이션이 가미된 '에이루프'는 단 20초면 의사결정과 지원을 할 수 있다. 육군이 지향하는 선견·선결·선타가 가능하다"고 말했다. 이에 앞서 황일선 회장 개회사와 이종호 원장 환영사에 이어 황정아 국회의원(더불어민주당, 유성구을)이 축사했다. 기조강연 2에서 엄현필 HPE 이사는 '국방을 위한 데이터센터와 AI 설계 전략' 발표를 통해 "GPU 루빈 이후 냉각 시스템은 모두 수냉식으로 가고 있다"며 "엣지 단부터 데이터센터까지 구축이나 컨설팅 등에 경험이 많은 회사가 HPE"라고 소개했다. 또 주제강연은 ▲송동호 소프트온넷 대표가 '국방용 LLM에서 고정확 답변을 얻는 온톨리지 기술' ▲김익현 국방산업연구원 연구위원(리얼타임비쥬얼 수석연구원)이 '군 지휘결심 분야별 인공지능 개발 방향' ▲김도연 팀뷰어 상무가 '국방 디지털 전환의 새로운 기준' ▲정병창 한국기계연구원 책임연구원이 '온디바이스 AI기반 함정 사고대응 및 안전관리 기술' ▲박혜숙 한국전자통신연구원 미래국방AX연구실 책임연구원이 '지능적 신뢰통신·네트워크 기술 동향 및 개발 사례를 발표했다. 김도연 상무는 국방 엔드포인트에서의 운영 혁신을 위한 '팀뷰어 덱스(DEX)'를 소개, 관심을 끌었다. 이 '덱스'는 △이상징후 사전 탐지 및 자동 즉각 조치 △IT 리소스 고도화 △보안 위험 요소 선제 대응 △미사용 소프트웨어 라이선스 회수 등이 특징이다. 이와함께 이날 주최 측인 국방소프트웨어협회와 국방산업연구원, 지디넷코리아는 향후 국방 기술 향상 및 산업 활성화에 공동 기여하기로 하는 3자 업무협정을 체결했다.

2026.09.18 17:53박희범 기자

AI가 전장 읽고 대응책까지 제시…네이버클라우드가 그린 'AI 지휘소'

네이버클라우드가 레이더와 드론, 위성, CCTV 등에서 쏟아지는 전장 정보를 하나로 연결해 인공지능(AI)이 상황과 위험을 분석하고 지휘관의 판단을 돕는 국방 AI 체계를 제시했다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 전장 데이터를 연결해 AI가 이해하고 지휘관의 판단까지 지원하는 기술을 공개했다. 개별 무기나 AI 모델에 기능을 추가하는 데 그치지 않고 전장 정보 수집부터 분석, 지휘결심 지원까지 하나의 흐름으로 묶었다. 성낙호 네이버클라우드 AI기술 총괄 전무는 "전체적인 전력을 '지능의 네트워크'로 볼 필요가 있다"며 "개별 요소의 지능을 높이는 것도 중요하지만 한 명의 똑똑한 사람이 회사나 군을 다 바꾸는 게 아니듯 전체 조직의 조화로운 운용이 먼저 선행돼야 한다"고 말했다. 정보는 늘었는데 판단은 더 복잡해졌다 전장에는 과거와 비교하기 어려울 만큼 많은 정보가 실시간으로 들어온다. 드론과 위성 영상, 레이더와 각종 감시자산, 지형과 기상 정보까지 지휘관이 확인해야 할 데이터가 계속 늘고 있다. 하지만 정보는 서로 다른 시스템과 네트워크에 흩어져 있다. 지휘소에서는 필요한 자료를 체계마다 찾아낸 뒤 서로 대조하고 교리나 과거 사례와 비교해 의미를 해석해야 한다. 정보가 많아질수록 하나의 상황으로 정리하는 과정도 복잡해진다. 이소은 네이버클라우드 이사는 "현재 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 결심에 필요한 전장의 이해를 더 빠르게 만드는 것"이라며 "전장의 주도권은 누가 전장을 더 빠르게 이해하고 그 이해를 더 빠른 판단과 결심으로 연결하느냐의 문제"라고 말했다. 성 전무는 여러 드론에서 들어오는 영상과 위성, 레이더 정보를 AI가 동시에 분석하는 상황을 예로 들었다. 사람이 각각의 자료를 취합하고 다시 보고하던 과정을 줄이고 서로 다른 감시·정찰 자산의 정보를 하나의 전장 상황으로 빠르게 묶는 데 AI를 활용하는 방식이다. AI부터 넣지 않는다…흩어진 데이터부터 연결 네이버클라우드가 제시한 과정은 먼저 흩어진 데이터를 연결하는 데서 시작한다. 이어 각각의 정보가 서로 어떤 관계인지 AI가 이해하도록 정리하고 이를 토대로 전장 상황을 분석해 지휘관에게 판단 자료를 제공한다. 이 가운데 데이터를 연결하는 기술이 '데이터 패브릭', 정보의 의미와 관계를 정리하는 기술이 '국방 온톨로지'다. 이 이사는 "AI는 기술의 시작이 아니라 마지막 단계"라며 "데이터를 연결하고 데이터의 의미를 정의하며 데이터 간 관계와 맥락을 구조화해야 한다"고 밝혔다. 첫 단계에서는 각 부대와 시스템에 흩어진 정보를 연결해야 한다. 국방 환경에서는 장비와 기관마다 데이터 형식과 통신 방식이 다르고 망도 분리돼 있다. 드론과 위성, 각종 센서에서 실시간으로 들어오는 대규모 정보도 함께 처리해야 한다. 이를 위해 기존 군 시스템을 모두 바꾸거나 데이터를 한곳으로 옮기지는 않는다. 네이버클라우드는 데이터가 있는 원래 위치와 보안 정책을 유지하면서 필요한 정보만 실시간으로 연결하는 방식을 제시했다. 24시간 가동되는 기존 지휘·감시체계를 유지한 채 AI가 필요한 데이터를 불러와 활용하도록 한다. 데이터를 연결한 다음에는 정보 사이의 관계와 맥락을 파악해야 한다. 하나의 표적이 발견됐다면 주변에 어떤 부대와 전력이 있는지, 지형은 어떤지, 과거 비슷한 움직임이 있었는지까지 함께 살펴야 현재 상황이 작전상 무엇을 뜻하는지 판단할 수 있다. 국방 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 네이버클라우드는 부대와 전력, 자산, 교범 등을 미리 구조화한 한국형 표준 온톨로지도 준비하고 있다. 처음부터 지식체계를 새로 만드는 부담을 줄이고 실제 군 데이터를 연결해 한국군에 맞는 지식망을 구축한다. 포격 잡히자 레이더·CCTV·음성보고 한데 모였다 네이버클라우드는 이날 가상의 포격 상황을 통해 이 기술이 지휘소에서 어떻게 움직이는지 보여줬다. 포격 징후가 포착되자 레이더 정보와 감시장비 분석 자료, CCTV 영상, 초소에서 들어온 음성 보고가 하나의 상황으로 묶였다. 음성 보고는 자동으로 문자로 바뀌어 다른 정보와 함께 분석됐다. 위성 영상이나 추가 정찰 자료가 들어오면 기존 정보와 연관성을 분석해 상황을 계속 갱신한다. 주변 부대와 전력, 지형과 정찰 정보까지 더해 포격 발생 사실뿐 아니라 후속 행동 가능성과 위험을 판단하는 데 필요한 자료로 정리했다. 여기서 AI는 여러 대응 방안을 만들어 비교한다. 각 방안의 임무 목표와 예상 효과, 위험 요소, 필요한 전력과 실행 조건 등을 보여주고 관련 교리와 작전·정보·군수 참모의 의견도 함께 제시한다. 판단에 활용한 근거와 출처 역시 지휘관이 직접 확인하도록 했다. 두 번째 시연에서는 미상의 선박과 드론이 해상에 나타난 상황을 가정했다. 해군과 해경 레이더, 공군 감시정보, 주변 어선의 제보 영상과 추가 정찰 자료를 하나로 묶은 뒤 지형과 기상 정보까지 분석했다. 이후 여러 대응 방안을 만들어 지휘관이 비교하도록 했다. 연결 끊겨도 AI는 돌아가야…마지막 판단은 사람 AI가 지휘소에서 실제로 쓰이려면 데이터를 잘 분석하는 것만으로는 부족하다. 전장에서는 통신이 제한되거나 끊길 수 있어 중앙과 연결되지 않은 상황에서도 필요한 AI가 계속 작동해야 한다. 박종건 네이버클라우드 이사는 이를 위해 중앙 데이터센터뿐 아니라 작전 거점과 현장에도 임무에 필요한 AI 연산 자원을 배치하는 국방 특화 클라우드 구조를 제시했다. 중앙에서는 대규모 AI를 학습·운영하고 현장에서는 연결이 끊겨도 승인된 모델과 데이터를 활용해 임무를 이어가는 형태다. 다시 연결되면 현장의 데이터와 로그, 모델 상태를 확인해 필요한 정보를 중앙과 동기화한다. 새로운 AI 모델이나 소프트웨어 역시 자동으로 군 시스템에 적용하지 않고 실제 배포에 앞서 군의 검증과 승인을 거치도록 했다. AI 활용 범위가 넓어져도 최종 선택은 지휘관에게 남는다. 이 이사는 "AI는 방책을 결정하지 않는다"며 "여러 선택지와 효과, 위험을 함께 분석해 지휘관이 직접 비교하고 판단할 수 있도록 제공한다"고 말했다. 관련 교리와 자료 출처도 함께 보여줘 AI가 왜 해당 방안을 내놨는지 확인하도록 했다. 그는 "그 어떤 첨단 AI 기술도 그 결심의 무게를 감히 대신해 줄 수는 없다"며 "결심은 언제나 지휘관, 사람의 몫"이라고 말했다.

2026.09.18 13:46김동원 기자

뉴엔AI, 뉴저지 법인 설립…'뷰센스'로 북미 뷰티 시장 공략

뉴엔AI가 미국에 법인을 설립하고 뷰티 특화 인공지능(AI) 플랫폼을 앞세워 북미 시장을 본격 공략한다. 뉴엔AI는 미국 뉴저지주에 100% 자회사인 북미 법인 '뷰센스(VUSSENS) Inc.'를 설립했다고 15일 밝혔다. 뉴저지는 뉴욕과 인접해 글로벌 기업과 유통 인프라에 접근하기 용이한 지역이다. 회사는 뉴욕대(NYU) 스턴 연계 네트워크와 뉴욕 소재 '글로벌 AI 프론티어랩' 등 기존 현지 네트워크를 활용해 사업을 확대할 계획이다. 북미 사업의 핵심은 뷰티 특화 온톨로지 AI 분석 플랫폼 뷰센스다. 뷰센스는 미국 현지 소셜미디어와 이커머스 데이터를 통합해 뷰티 트렌드와 성분, 소비자 반응 간 관계를 분석하고 마케팅 성과와 구매 전환을 측정하도록 설계됐다. 뷰센스에는 8000억 토큰을 학습한 언어모델과 유튜브·틱톡 등 숏폼 중심의 영상·음성·자막을 동시에 분석하는 멀티모달 AI가 적용됐다. 이를 통해 현지 소비자 페르소나를 분석하고 K-뷰티 트렌드까지 비교·분석할 수 있도록 했다. 북미 법인 뷰센스는 뷰티 브랜드와 주문자상표부착생산(OEM)·제조자개발생산(ODM) 제조사와 유통사, 에이전시 등을 대상으로 영업을 확대한다는 구상이다. 초기 고객을 확보한 뒤 미국 서부·남부·중서부 주요 지역으로 영업 거점을 넓히고 북미 사업 모델을 일본과 유럽, 동남아, 중동 등으로 확장한다. 배성환 뉴엔AI 대표는 "북미 법인 설립은 국내에서 도메인 AI 성공 경험을 글로벌로 확장하는 시발점"이라며 "뷰티 시장에서 성공 레퍼런스를 구축한 뒤 푸드와 패션 등 다양한 버티컬 산업별 특화 플랫폼으로 영역을 확장하겠다"고 말했다.

2026.09.15 10:27이나연 기자

엔코아-한화시스템, 제조 AI 전환 맞손…산업 특화 플랫폼 구축

엔코아가 한화시스템과 손잡고 인공지능(AI)·데이터 솔루션과 제조 산업 전문 역량 결집에 나선다. 엔코아는 한화시스템과 제조 분야 AI 전환(AX) 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 한화시스템의 제조 산업 전문성과 독자적 AI 기술력에 엔코아의 데이터 거버넌스 역량을 결합하는 것이 목표다. 특히 한화시스템의 제조 온톨로지 전문성과 자동화 기술, 엔코아의 온톨로지 구축 경험을 융합해 산업 특화 AI 서비스 공동 개발 및 전략적 기술 협력 체계를 구축할 방침이다. 양사는 이번 협약으로 ▲제조 AX 사업의 온톨로지 기반 지식체계 설계·구축 ▲지식 그래프 기반 서비스 구현 ▲AI 활용을 위한 데이터 거버넌스 체계 수립 ▲엔코아의 AI 레디 데이터 솔루션을 활용한 플랫폼 구축 ▲AX 사업 공동 발굴·수행을 위해 상호 협력한다. 엔코아는 AI·데이터 기업으로서 최근 기업 AI 활용 극대화를 위한 AI 레디 데이터 전략과 관련 솔루션을 제시하고 있다. 올 하반기에는 AI 레디 데이터 플랫폼을 출시할 계획이다. 회사는 국내 다양한 도메인의 복잡한 레거시 데이터에 대한 경험과 데이터 거버넌스, 온톨로지, 지식그래프 활용, AX 지원 솔루션 등 다각도의 전문성을 기반으로 관련 시장과 파트너 생태계를 확장 중이다. 김주민 엔코아 대표는 "이번 협약으로 그동안 축적해온 데이터 거버넌스와 온톨로지 및 AI 레디 데이터 기술 역량을 활용해 산업 현장 데이터를 AI 활용에 적합한 형태로 연결·구조화하는 프로젝트를 본격 수행하게 된다"며 "한화시스템과 협력해 제조 산업 AX를 가속하고 실질적인 사업 성과로 이어지는 혁신 사례를 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 김윤수 한화시스템 밸류 크리에이션 사업부장은 "복잡한 기술 정보와 방대한 데이터가 지속적으로 축적되는 제조 산업은 독자적인 AI 모델링과 데이터 구조화 기술이 필수적"이라며 "우리의 산업 AX 역량과 엔코아의 AI·데이터 솔루션 기술을 결합해 현장에 실질적으로 적용 가능한 업무 혁신과 신규 사업 기회를 지속 창출해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 10:06한정호 기자

美 민간 시장 통했다…팔란티어, 2분기 영업익 3배↑

팔란티어가 미국 정부뿐 아니라 기업 고객까지 확장해 인공지능(AI) 사업 실적을 개선했다. 팔란티어는 3일(현지시간) 회계연도 2026년 2분기 매출 19억 3546만 달러, 영업익 9억 1200만 달러를 기록했다고 컨퍼런스콜을 통해 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 93% 포인트(p), 239%p 각각 증가한 수치다. 영업이익률은 47%를 기록했으며 조정 영업이익은 11억9천447만달러로 조정 영업이익률 62%를 나타냈다. 주당 순익은 0.41 달러다. 팔란티어는 이번 실적 성장을 가장 강하게 이끈 사업으로 미국 상업 부문을 꼽았다. 미국 상업 부문 매출은 전년 동기 대비 149%p 증가한 7억 6400만 달러로 집계됐으며 전 분기보다도 28% 늘었다. 미국 상업 부문 계약 지표도 큰 폭으로 개선된 것으로 나타났다. 분기 총계약가치는 전년 동기 대비 153%p 증가한 21억 3200만 달러를 기록했다. 잔여계약가치는 124%p 늘어난 62억 3800만 달러로 집계됐다. 기존 미국 정부 사업도 성장세를 이어갔다. 미국 정부 매출은 전년 동기 대비 90%p 증가한 8억 900만 달러를 기록했다. 미국 전체 매출은 115% 늘어난 15억 7300만 달러로 집계됐다. 팔란티어는 2분기에 100만 달러 이상 규모 계약 220건을 체결했다. 이 가운데 500만달러 이상 계약은 98건이었으며 1000만 달러 이상 계약은 73건이었다. 전체 총계약가치는 전년 동기 대비 49%p 증가한 33억 7300만 달러를 기록했다. 영업활동 현금흐름은 12억 1617만 달러로 매출 63%를 차지했으며 조정 잉여현금흐름은 12억 2036만 달러로 집계됐다. 현금과 현금성 자산, 단기 미국 국채 보유액은 92억달러였다. 팔란티어는 실적 호조를 반영해 올해 매출 전망을 81억 5000만~81억 5800만 달러로 상향했다. 미국 상업 매출은 34억 2400만 달러를 넘어 전년 대비 최소 134% 성장할 것으로 전망했다. 조정 영업이익 전망치도 48억 8900만~48억 9700만 달러로 높였다. 알렉스 카프 팔란티어 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 주권에 대한 수요가 분출하기 시작했다"고 밝혔다.

2026.08.04 10:29김미정 기자

美 사로잡은 K-뷰티, AI로 소비자 읽는다

'K-뷰티'가 미국 화장품 수입 시장에서 프랑스를 제치고 처음 1위에 오를 만큼 존재감을 키우면서 폭증하는 현지 소비자 데이터를 인공지능(AI)으로 분석하려는 수요도 커지고 있다. 뷰티 산업의 다음 승부처가 제품에서 데이터로 옮겨가는 모습이다. 9일 업계에 따르면 뉴엔AI는 오는 13일부터 사흘간 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 B2B 뷰티 박람회 '코스모프로프 라스베이거스 2026'에 참가한다. 이 자리에서 뷰티 특화 온톨로지 AI 분석 플랫폼 '뷰센스(VUSSENS)'를 처음 공개하고 하반기 북미 시장에 정식 출시할 예정이다. 산업 맞춤형 AI 분석 기업이 북미 뷰티 시장을 정조준한 배경에는 K-뷰티의 가파른 상승세가 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 미국은 글로벌 화장품 시장의 23.9%를 차지하는 세계 최대 시장이다. 미국국제무역위원회(USITC) 통계 기준 한국 화장품은 2024년 대미 수출액 17억 달러를 기록하며 전통 강국 프랑스(약 12억 6000만 달러)를 앞질렀다. 다만 시장에 진출하는 브랜드가 늘수록 현지 소비자를 읽는 일은 어려워지고 있다. 북미 소비자는 인종과 피부 유형이 다양한 데다 틱톡·유튜브 등 소셜미디어에서 이커머스 구매로 곧장 이어지는 소비 패턴이 자리 잡고 있다. 매일 쏟아지는 소비자 반응 데이터를 사람이 직접 추적하기는 사실상 불가능해진 셈이다. 소셜 반응과 이커머스 판매 데이터가 단절돼 시딩 캠페인이 실제 구매에 얼마나 기여했는지 증명하기 어렵다는 지적도 업계에서 꾸준히 나온다. 이 공백을 메울 대안으로 AI 분석이 떠올랐다. 한국보건산업진흥원에 따르면 글로벌 뷰티 시장은 연평균 15.9% 성장해 2029년 8150억 달러 규모에 이를 전망이다. 그 안에서 AI 뷰티 시장은 더 가파르다. 시장조사기관 인사이트에이스애널리틱은 2025년 49억 달러에서 연평균 22.3% 성장해 5년 만에 약 2.6배로 커질 것으로 내다봤다. 뉴엔AI는 이 흐름에 맞춰 소셜과 커머스로 갈라진 데이터를 하나로 잇는데 초점을 맞췄다. 뷰센스를 통해 뷰티 전략 수립부터 실행, 성과 측정까지 전 과정을 데이터 기반으로 지원하는 북미 특화 뷰티 AI 올인원 솔루션을 제공한다는 목표다. 실제 뷰센스는 아마존·세포라·틱톡·유튜브 등 크로스채널 데이터를 통합 분석해 트렌드와 매출, 성분과 효능, 소비자 피부 고민과 제품 간 상관관계를 구조화한 뷰티 온톨로지를 핵심 엔진으로 삼았다. 여기에 인과관계 추론으로 어떤 제품 속성이 향후 시장 주도권을 잡을지 선제적으로 짚어주는 '선행 캐칭' 예측 알고리즘을 얹었다. 인종과 피부 유형이 다양한 북미 소비자 특성도 겨냥했다. 8000억 개 이상 토큰을 학습한 AI 모델이 인종·연령·피부 유형별 페르소나 분석을 지원하고 숏폼 영상·음성·자막을 동시에 읽는 멀티모달 기술로 유행의 시작점과 확산 경로를 추적한다. 뉴엔AI 관계자는 "로레알과 아모레퍼시픽 등 국내외 뷰티 기업에 분석 서비스를 제공하며 기술력을 검증받아 왔다"며 "미국을 시작으로 일본, 유럽으로 시장을 넓힐 계획"이라고 말했다.

2026.07.09 09:14이나연 기자

비아이매트릭스, 반도체 공정 자율제어 AI 개발 나선다

비아이매트릭스가 반도체 생산현장의 자동화와 지능화를 위한 차세대 인공지능(AI) 기술 개발에 착수했다. 비아이매트릭스는 반도체 웨이퍼 제조공정을 대상으로 한 자율운영 에이전트 플랫폼 구축 사업을 통해 생산성 향상과 품질 관리, 안전 대응 역량 강화에 나설 계획이라고 8일 밝혔다. 이번 연구는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지원하는 전자부품산업기술개발사업의 일환으로 추진된다. 사업 기간은 올해 4월부터 2028년 12월까지며 비아이매트릭스는 주관연구개발기관으로 참여해 핵심 기술 개발과 실증을 총괄한다. 프로젝트의 핵심은 제조현장에서 독립적으로 동작하는 온디바이스 AI 기반 자율운영 체계를 구현하는 데 있다. 반도체 생산 과정에서 발생할 수 있는 불량품 증가, 설비 이상, 유해 화학물질 관련 사고 등의 위험을 줄이고, 현장 데이터를 실시간으로 분석해 작업자에게 최적의 대응 방안을 제시하는 AI 에이전트 기술 개발이 목표다. 이를 위해 비아이매트릭스는 공정 데이터와 설비 정보, 생산 이력, 각종 기술 문서를 하나의 의미 체계로 연결하는 제조공정 온톨로지를 구축한다. 또한 다양한 센서에서 수집되는 멀티모달 데이터를 활용해 공정 상황을 이해하고 판단할 수 있는 지능형 에이전트와 통합 운영 플랫폼을 개발할 예정이다. 새롭게 개발되는 시스템은 생산라인 상태를 실시간으로 감시하는 것은 물론 이상 징후 탐지, 원인 분석, 대응 시나리오 생성, 의사결정 지원 기능까지 제공한다. 특히 온톨로지 기반 지식 체계와 온디바이스 AI를 결합해 제조 환경별 제약 조건을 반영하고, 작업자가 복잡한 데이터를 직접 분석하지 않아도 AI와의 대화를 통해 상황을 파악하고 적절한 조치를 선택할 수 있도록 지원한다. 비아이매트릭스는 여러 AI 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 구조를 통해 공정 운영 효율성을 높이고, 자율운영 수준을 단계적으로 고도화한다는 방침이다. 이를 통해 생산 현장의 대응 속도와 정확도를 높이고 운영 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 해당 기술은 반도체 산업뿐 아니라 정밀 제조와 첨단 생산설비 등 실시간 판단과 제어가 중요한 다양한 산업 분야로 확장 적용될 가능성도 주목받고 있다. 회사는 향후 시제품 제작과 테스트베드 검증을 거쳐 실제 반도체 생산라인에서 현장 실증을 진행할 계획이다. 비아이매트릭스 관계자는 "반도체 제조공정이 고도화되면서 사람의 경험에 의존한 운영만으로는 품질과 생산성, 안전성을 동시에 확보하기 어려운 상황"이라며 "온톨로지 기반 지식 모델과 온디바이스 AI, 멀티 에이전트 기술을 융합해 제조업의 AI 전환을 가속화하고 산업 경쟁력 향상에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.08 10:07남혁우 기자

[현장] AI시대 폭증하는 '쓰레기 정보'…모비젠 "해법은 온톨로지"

생성형 인공지능(AI)이 확산되면서 이를 통해 검증되지 않은 저품질 정보인 'AI 슬롭(AI Slop)'이 급증하고 있다. AI가 생성한 방대한 정보가 다시 AI 학습에 활용되는 악순환이 이어지면서 서비스 정확도 저하와 환각(Hallucination) 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 대응해 모비젠은 2일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 미디어데이를 통해 이 같은 문제를 해결할 핵심 기술로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 데이터·AI 애플리케이션 플랫폼 '그래피오(Graphio) 2.0'을 공개했다. 데이터 간 관계와 맥락을 이해하는 온톨로지 기술을 통해 AI의 정확성과 신뢰성을 높이고 환각 현상을 최소화할 수 있다는 설명이다. "AI가 양산하는 쓰레기 정보"…원인은 흩어진 데이터 김태수 모비젠 대표는 최근 유튜브 등 소셜미디어에서 확산되고 있는 저품질 AI 생성 콘텐츠인 'AI 슬롭'을 소개하며 발표를 시작했다. 슬롭(Slop)은 음식물 찌꺼기나 오물 등을 의미하는 단어다. AI 슬롭은 생성형 AI가 대량으로 만들어낸 저품질·저신뢰 콘텐츠와 검증되지 않은 정보를 뜻한다. 최근 생성형 AI 활용이 급증하면서 이러한 콘텐츠가 인터넷 공간에 빠르게 확산되고 있으며, AI 모델이 다시 이를 학습하는 악순환까지 우려되고 있다. 김 대표는 이 같은 현상이 인터넷 공간뿐 아니라 기업 내부 AI 시스템에서도 나타나고 있다고 지적했다. 기업 데이터가 문서와 데이터베이스(DB), 업무 시스템 등에 분산돼 있고 형식도 제각각이어서 AI가 필요한 정보를 정확하게 찾고 이해하기 어렵다는 것이다. 이로 인해 AI가 그럴듯하지만 실제 업무에는 활용하기 어려운 답변을 내놓거나 환각을 일으키는 사례가 발생한다고 설명했다. 또 부서별·기업별로 데이터 정의와 해석 기준이 달라 데이터 간 연계가 어렵고, 조직 간 AI 협업 역시 제한될 수밖에 없다고 진단했다. 김 대표는 "이는 머리가 좋은 아이에게 아무런 배경지식 없이 신문 기사만 던져주고 오늘 주가를 예측해보라고 하는 것과 같다"며 "AI가 제대로 판단하려면 데이터 간 관계와 업무 맥락, 도메인 지식을 함께 이해할 수 있어야 한다"고 말했다. 모비젠이 해법으로 제시한 온톨로지는 데이터의 관계와 의미, 업무 규칙을 체계적으로 연결해 AI가 정보를 맥락적으로 이해하고 추론할 수 있도록 돕는 기술이다. 단순히 데이터를 검색하는 수준을 넘어 기업의 업무 지식과 규정을 AI가 이해할 수 있는 형태로 구조화함으로써 정확성과 신뢰성을 높이고 환각 발생 가능성을 줄일 수 있다는 것이 김 대표의 설명이다. 그래피오 2.0, 온톨로지와 하이브리드 RAG로 '제로 환각' 도전 이번에 공개된 그래피오 2.0은 다이나믹 온톨로지(Dynamic Ontology)를 기반으로 구축된 데이터·AI 애플리케이션 플랫폼이다. 기존 그래피오 1.0이 기업 내 지식을 연결하고 구조화하는 데 초점을 맞췄다면, 그래피오 2.0은 구축된 지식 체계를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 행동하는 단계까지 확장됐다. 플랫폼에는 AI 레디 데이터 파이프라인, 온톨로지, 온톨로지 워크플로우, 지능형 문서처리(IDP) 등이 탑재됐다.특히 정형 데이터 기반 RAG, 벡터 RAG, 그래프 RAG를 통합한 하이브리드 RAG가 핵심 기술로 소개됐다. 모비젠은 온톨로지가 질문의 맥락을 이해하고 적절한 검색 방식을 선택함으로써 기존 RAG보다 높은 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "온톨로지는 AI에게 데이터를 읽고 해석하는 방법을 가르치는 기술"이라며 "그래피오 2.0을 통해 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 의사결정을 지원할 수 있도록 하겠다"고 강조했다. 이어 "제로 할루시네이션은 목표이자 지향점"이라며 "생성형 AI 특성상 환각을 완전히 제거했다고 단정할 수는 없지만 온톨로지 기반 구조를 적용하면 답변의 근거를 추적할 수 있고 정확도를 크게 높일 수 있다"고 설명했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인차세대 플랫폼 로드맵도 공개했다. '그래피오 3.0'은 서로 다른 조직의 온톨로지를 연결하는 '연합 온톨로지(Federated Ontology)' 기술을 핵심으로 한다. 보안 문제로 데이터를 직접 공유하기 어려운 기관 간에도 원천 데이터는 그대로 둔 채 온톨로지 레벨에서만 지식을 연결하는 방식이다. 보이스피싱 대응을 위한 금융기관 간 협업, 군 부대 간 전장 정보 공유, 공공기관 간 정책 연계 등에서 활용할 수 있다. 이를 통해 보안 경계를 유지하면서도 여러 AI 에이전트가 공동으로 판단하고 협업할 수 있는 기반을 구축하겠다는 전략이다. 국방·설계·공공까지…미션 크리티컬 영역 공략 이재원 모비젠 사업총괄본부장(부사장)은 그래피오 2.0의 활용 사례로 국방, 엔지니어링 설계, IT 운영, 공공 서비스 분야를 소개했다. 국방 분야에서는 위성영상과 신호정보, 기상정보 등을 통합 분석해 AI가 정찰과 교전 계획 수립을 지원하는 체계를 선보였다. 이를 통해 상황 인지 시간을 단축하고 지휘관의 의사결정을 지원할 수 있다는 설명이다. 설계·조달·시공(EPC) 분야에서는 설계 기준과 법규 문서를 온톨로지로 연결해 엔지니어가 자연어 질의만으로 필요한 정보를 찾고 근거 문서까지 확인할 수 있는 기능을 소개했다. AI 운영(AIOps) 분야에서는 데이터센터 운영 자동화 사례를 공개했다. AI가 장애를 탐지하고 원인을 분석한 뒤 해결 방안을 제시해 운영 효율성을 높일 수 있다고 설명했다. 공공 분야에서는 해외 법령 검색·비교 서비스와 무공해차 보조금 상담 서비스를 시연했다. 복잡한 법령과 정책 정보를 온톨로지 기반으로 연결해 정확한 답변과 근거를 제공하는 것이 특징이다. 이 부사장은 "설계, IT 운영, 법령, 민원 등은 잘못된 의사결정이 큰 파장으로 이어질 수 있는 미션 크리티컬(Mission Critical) 분야"라며 "그래피오는 할루시네이션 제로를 목표로 데이터를 하나로 연결하는 AI 플랫폼으로 발전해 나갈 것"이라고 말했다. IPO 추진 지속…"중복상장 가이드라인 대기" 김태수 대표는 슈어소프트테크 인수 이후 기업공개(IPO) 계획과 올해 매출 로드맵도 언급했다. 김태수 대표는 "지난해 말 대신증권을 주관사로 선정하고 IPO를 추진해 왔다"며 "당초 계획대로라면 올해 기술성 평가를 거쳐 내년 초 상장을 목표로 준비가 순조롭게 진행되고 있었다"고 말했다. 다만 금융당국이 중복 상장 문제에 대한 제도 정비에 나서면서 현재 관련 절차는 일시적으로 보류된 상태다. 모비젠은 코스닥 상장사 이후 상장 전략을 면밀히 검토해 왔으나, 올해 2월부터 당국의 중복 상장 관련 가이드라인 발표를 기다리고 있다. 김 대표는 "중복 상장에 대한 정책 방향과 가이드라인이 명확해지는 대로 주관사와 협의해 상황에 맞는 상장 전략을 수립할 계획"이라며 "AI 전문기업으로의 전환과 사업 성장 기조를 견고히 이어가면서 IPO도 성공적으로 완수하겠다"고 밝혔다. 비전 달성을 위한 구체적인 수치도 제시됐다. 모비젠은 지난해 약 312억 원의 매출을 기록한 데 이어, 올해는 400억 원 달성을 목표로 하고 있다. 특히 신성장 동력인 AI 사업 매출을 150억 원 이상으로 확대해 핵심 성장축으로 육성한다는 전략이다. 나머지 매출은 전통적 강점 분야인 빅데이터와 통신 관제(OSS) 부문이 든든하게 뒷받침한다. 국방 사업 부문 역시 미래 성장을 견인할 핵심 축이다. 모비젠은 현재 제조·공장 지휘 통제 및 유·무인 복합체계(MUM-T) 분야를 포함해 주관 과제 50억 원, 참여 과제 20억 원 등 총 70억 원 규모의 대형 국책 과제 3건을 안정적으로 수행 중이다. 향후 이를 초거대 AI 기반 국방 사업으로 확대 적용해 총 100억~160억 원 규모의 대형 사업 수주에 도전할 계획이다. 김태수 대표는 "이번 그래피오 2.0 공개를 기점으로 데이터 수집·통합부터 AI 앱 구축 및 실행까지 전 과정을 올인원으로 제공하는 플랫폼 비즈니스를 본격적으로 확장할 계획"이라며 "내년에는 보안 장벽을 넘어 기관 간 AI 협업을 가능케 하는 '그래피오 3.0(연합 온톨로지)'까지 연이어 선보이며 대한민국을 대표하는 데이터·AI 전문기업으로의 입지를 굳힐 것"이라고 강조했다.

2026.07.02 18:06남혁우 기자

[현장] 데이터 못 읽는 AI는 무용지물…KT·삼성 해법은

인공지능(AI) 전환의 성패가 'AI가 읽어낼 수 있는 데이터 구조'에 달렸다는 업계 진단이 나왔다. AI 전환(AX)을 시도하는 기업은 늘고 있지만 내부 데이터와 업무 체계가 AI 활용에 맞게 정비되지 않으면 업무 보조 수준을 넘어 실질적인 성과를 내기 어렵다는 분석이다. 변우철 KT 팔란티어 사업본부장은 24일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔에서 열린 '딜로이트 커넥트 코리아 2026'에서 미국 AI 데이터 분석 기업 팔란티어를 8년간 국내 기업에 도입해 온 경험을 바탕으로 데이터 정비 중요성을 강조했다. 변 본부장은 기업들이 AI를 빠르게 도입하려 하지만 실제 업무 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 기준과 형식도 제각각인 경우가 많다고 진단했다. 이런 상태에서는 AI가 데이터 의미와 업무 맥락을 정확히 파악하기 어려워 현장 문제 해결로 이어지지 못한다. 변 본부장은 "AX에 대한 공포 탓에 경영진이 빠른 적용을 요구하지만 본질적인 문제를 해결하지 않은 채 AI를 시도한 결과가 성과 부재로 나타난다"고 말했다. 그가 제시한 해법은 팔란티어의 '온톨로지'다. 온톨로지는 흩어진 데이터를 모으는 것을 넘어 고객·재고·주문·공급망 등 실제 업무 요소 관계와 규칙까지 연결해 AI가 활용할 수 있도록 구조화하는 방식이다. 기존 원천 시스템에서 필요한 데이터를 가져와 가공한다는 점에서 데이터 전환(DX) 결과물이자 AX 입력값 역할을 한다. 예를 들어 재고 부족 가능성이 감지되면 판매량과 조달 기간, 적정 재고 기준을 함께 반영해 긴급 발주 필요성을 판단하고 담당자 알림이나 구매 주문(PO) 처리로 이어질 수 있다. AI가 단순 현황 조회에 그치지 않고 업무 판단과 실행에 참여하는 구조다. 변 본부장은 "AX에 필요한 AI 모델이 가장 잘 읽어내고 이해할 수 있는 데이터가 온톨로지로 구조화된 데이터"라며 "AI가 특정 업무를 대신하고 운영하려면 기업 도메인 데이터와 온톨로지 기반 신뢰도가 갖춰져야 한다"고 밝혔다. 유현성 삼성전자 MX사업부 클라우드팀 그룹장은 딜로이트와 운영 현황을 진단하고 AI 운영(AIOps) 로드맵을 수립한 사례를 공유했다. 삼성전자의 중앙 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 조직은 삼성페이, 빅스비, 갤럭시 스토어, 삼성 헬스, 스마트싱스, 삼성 클라우드 등 50개 이상의 대고객 서비스 안정성을 책임지고 있다. 유 그룹장은 "서비스 운영 대상이 확대되면서 수작업만으로 장애 대응과 변경 작업 등을 감당하기 어려워졌다"며 "장애 탐지와 원인 분석, 변경 검토, 복구 과정을 AI 중심으로 재설계했다"고 설명했다. 삼성전자는 AI가 운영 판단에 필요한 정보와 절차를 함께 활용할 수 있도록 데이터와 도구, 업무 절차를 다시 정비했다. 보안 정책과 운영 표준, 체크리스트는 AI가 따라야 할 기준 데이터로, 로그·지표·알림은 실시간 상태 데이터로, 과거 장애 이력과 운영 문서는 문제 해결 근거가 되는 지식 데이터로 구분했다. 이렇게 정리한 데이터를 AI 판단과 대응 근거로 삼았다. AI는 장애 알림이나 인프라 변경 요청이 들어오면 이들 데이터와 관련 문서를 분석해 원인과 영향 범위를 추론하고 대응안을 제시한다. 인프라 변경 전에는 코드 변경 내용과 자원 상태, 로그, 내부 문서를 종합해 위험 수준을 제시하고 SRE가 배포 여부를 결정한다. 향후에는 승인된 범위 안에서 자동 롤백까지 연결할 계획이다. 삼성전자는 이를 통해 장애 복구 시간을 현재 대비 90% 이상 단축하고 10분 이내 장애 탐지율을 99% 이상으로 높인다는 목표다. 변경 영향도 분석을 자동화하고 5주 이상 걸리던 아키텍처 리뷰를 2주 이내로 줄이는 작업까지 진행 중이다. 다만 그는 자동화 범위를 넓혀도 최종 책임과 판단은 사람의 몫임을 분명히 했다. 유 그룹장은 "AI 에이전트 고도화에 몰두하는 사이 정작 그 일을 할 엔지니어 육성을 놓쳐선 안 된다"며 "결국은 휴먼 퍼스트여야 한다"고 역설했다.

2026.06.24 14:18이나연 기자

모비젠, KAIST 을지연구소와 국내 첫 '국방 온톨로지 AI 플랫폼' 도전

모비젠이 KAIST 을지연구소와 손잡고 국내 최초 수준 국방 온톨로지 기반 인공지능(AI) 플랫폼 구축에 나선다. 군 업무와 훈련, 작전 의사결정에 필요한 도메인 지식을 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 구조화해 국방 AI 전환(AX)을 가속화한다는 목표다. 모비젠은 KAIST 을지연구소와 온톨로지 기반 국방 AX 사업 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 양 기관은 국방 AX 거점 사업(대전)을 중심으로 군 AI 활용 모델 발굴과 실증 사업을 공동 추진할 계획이다. 최근 국방 분야에선 생성형 AI와 자율형 시스템 도입이 확대되면서 단순 데이터 분석을 넘어 군의 업무 절차와 의사결정 체계를 AI가 이해할 수 있도록 만드는 기술 중요성이 커지고 있다. 이에 데이터와 지식을 연결하는 온톨로지 기반 데이터 패브릭이 차세대 국방 AI 핵심 기술로 주목받고 있다. 이번 협약에 따라 모비젠은 자사 온톨로지 기반 AI 플랫폼 '그래피오(Graphio)'를 제공한다. 을지연구소는 국방 도메인 지식과 군 협력 네트워크를 연계해 군 적용 시나리오 발굴과 실증을 지원한다. 양측은 군·산·학 협력 체계를 구축하고 국방 AI 인재 양성과 현장 적용 가능한 AI 활용 모델 개발에도 협력할 방침이다. 특히 모비젠은 그래피오를 기반으로 국방 분야에 특화된 데이터·지식·AI 모델 연계 체계를 구축해 국내 최초 수준의 국방 온톨로지 기반 AI 플랫폼 구현을 추진한다. 이를 통해 국방 AI 사업 플랫폼화와 사업화를 주도하고 관련 생태계 확장에도 나설 계획이다. 을지연구소는 국방 도메인 전문성과 군 협력 네트워크를 바탕으로 AI 적용 가능성을 검증하고 실제 운용 환경에 적합한 실증 사업을 지원할 예정이다. 또 민간 AI 기업과 군을 연결하는 협력 창구 역할을 수행하며 국방 AI 핵심 분야 연구개발과 확산에 나선다. 모비젠은 이번 협약을 계기로 국방 AI 핵심 분야 공동 연구를 확대하고 지휘훈련체계와 작전계획 수립, 지휘결심체계 분야 AI 코어 기술 개발에도 나설 계획이다. 국방 AX 시장에서 실질적인 적용 사례를 확보하며 사업화 기반을 넓혀간다는 전략이다. 김태수 모비젠 대표는 "국방 AX의 핵심은 군 데이터를 AI에 연결하는 데 그치지 않고 도메인 지식과 의사결정 맥락까지 함께 구조화하는 데 있다"며 "그래피오를 기반으로 국내 최초 국방 온톨로지 기반 AI 플랫폼 구축을 선도하고 을지연구소와 함께 실증 가능한 성과를 만들어가겠다"고 말했다. 정재원 KAIST 을지연구소장은 "성공적인 국방 AI 적용을 위해선 민간 AI 기술이 군의 실제 운용 환경과 만날 수 있는 협력 창구가 필요하다"며 "국방 도메인 지식과 군 협력 네트워크를 바탕으로 모비젠과 함께 국방 AI 핵심 분야 실증과 확산을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 17:26한정호 기자

[현장] 이경일 솔트룩스 대표 "AI 에이전트 800억 시대 온다"

올해 전 세계 인공지능(AI) 에이전트 수가 80억 개를 넘어서고 2~3년 내 인간 인구의 10배인 800억 개 이상으로 폭증할 것으로 전망된다. 솔트룩스는 이 시점을 AI 에이전트가 인간 의사결정을 대체하는 전환점으로 규정하고 온톨로지와 거대언어모델(LLM)을 결합한 '뉴로심볼릭 AI'를 핵심 기술 방향으로 내세웠다. 이경일 솔트룩스 대표는 28일 서울 강남구 GS타워에서 개최한 솔트룩스 AI 컨퍼런스(SAC) 기조연설에서 "LLM과 시각언어모델(VLM)만으로는 이기종 데이터의 의미적 맥락을 이해하고 정밀한 의사결정을 내리는 데 한계가 있다"며 이같이 밝혔다. AI 에이전트가 단순 업무 생산성 지원을 넘어 중대한 의사결정을 수행하는 시대가 본격화하고 있다. 이 대표는 현재 상용화된 LLM·VLM이 귀납적 추론 방식에 기반해 인지·함수 능력은 높지만 추상화와 추론 능력이 떨어진다고 설명했다. 반면 온톨로지는 논리적 지식 표현과 연역적 추론을 수행한다. 그는 이 두 체계 결합에 대해 "인간이 좌뇌와 우뇌를 동시에 사용하는 것과 같은 차세대 AI 체계"라며 "미국 전쟁부(국방부)가 6년 전부터 이 융합 기술을 연구해 온 배경이기도 하다"고 덧붙였다. 이 대표는 이란 공습 당일 이스라엘이 1000개 표적을 동시에 선정한 팔란티어 시스템 사례를 들며 ▲위성·드론 등 이기종 데이터를 의미적으로 실시간 연계하는 '시맨틱 기반 데이터 패브릭' ▲의사결정 근거를 명시적으로 제시하는 '설명 가능한 AI' ▲다수의 AI 에이전트를 오케스트레이션하되 최종 지휘자는 사람이 하는 '휴먼 인 더 루프'를 AI 의사결정 체계 3대 요소로 꼽았다. 엔터프라이즈 현장에서도 온톨로지 역할이 핵심이라고 이 대표는 강조했다. 현대·삼성 등 국내 대기업 고객사 데이터베이스는 200종이 넘으며 전사적자원관리(ERP) 수치 데이터부터 문서·이미지·동영상까지 이기종 포맷이 혼재한다. 그는 "LLM만으로는 이 모든 데이터를 의미적으로 통합하는 것이 불가능하다"며 온톨로지 기반 데이터 패브릭이 이기종 데이터를 직조해 지식 그래프와 연결하는 실질적 해법이라고 강조했다. 비즈니스 모델 측면에서도 근본적 전환이 불가피하다고 봤다. 이 대표는 마이크로소프트(MS)의 소프트웨어 라이선스, 아마존의 클라우드 컴퓨팅, 애플의 앱스토어로 이어진 수익 모델 변천사를 통해 AI 에이전트 시대는 토큰 과금이 아닌 퍼포먼스 기반 과금 방식인 서비스형 에이전트(AaaS)가 핵심이 될 것으로 전망했다. 나아가 에이전트의 자산화·증권화와 에이전트 커머스 마켓플레이스로의 발전을 예고했다. 솔트룩스는 이 생태계 구축을 2년 전부터 준비해 왔다는 설명이다. 이 대표는 "LLM·VLM에 온톨로지 같은 심볼릭 AI가 결합됨으로써 인간과 기계가 협업할 수 있는 기반이 만들어진다"며 "우리 인류는 지금껏 해왔던 모든 지적 노동을 재정의하게 될 것"이라고 부연했다.

2026.05.28 11:40이나연 기자

모비젠, 전장 데이터 'AI 두뇌'로 묶는다…48억원 국방 R&D 수행

모비젠이 국방 인공지능(AI) 지휘통제 체계의 핵심 기반 기술로 꼽히는 '온톨로지 기반 데이터 패브릭' 개발에 나선다. 분산된 전장 데이터를 작전 맥락에 맞게 연결하고 임무·상황·권한 변화에 따라 데이터 흐름과 접근 정책을 동적으로 조정하는 기술을 확보해 한국형 국방 데이터·AI 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 모비젠은 지난 14일 2026년도 국방 ICT R&D 사업인 '군 작전 임무에 필요한 맞춤형 데이터를 적시에 동적으로 제공하는 지능형 데이터 융합 및 가상화 기술개발' 과제의 주 연구기관으로 선정돼 협약을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 사업은 국방부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진한다. 모비젠이 주관 기관을 맡고 LIG디펜스앤에어로스페이스(LIG D&A), 한국전자기술연구원(KETI), 육군사관학교, 세종대학교가 공동 수행한다. 총 연구개발비는 48억원 규모다. 과제 목표는 전·평시 군 작전 환경에서 제대, 조직, 기관별로 흩어진 데이터를 유기적으로 연결하고 작전 수요에 따라 필요한 데이터를 적시에 제공하는 지능형 데이터 패브릭 기술을 개발하는 것이다. 모비젠은 이를 통해 자율지능 지휘통제 체계 구현에 필요한 데이터 백본 기술을 확보한다는 계획이다. 이번 과제는 국방 AI 지휘통제체계의 기반이 되는 데이터 융합·가상화 기술 확보에 초점을 맞췄다. 전장에서는 감시정찰, 지휘통제, 무기체계, 군수 등 다양한 데이터가 실시간으로 생성되지만, 데이터가 작전 맥락에 맞게 연결·구조화되지 않으면 AI 분석과 지휘관의 의사결정에 활용하기 어렵다. 모비젠은 이번 과제를 통해 분산된 전장 데이터의 의미와 관계를 연결하고, 작전 상황과 사용자 권한에 따라 데이터 접근과 제공 방식을 동적으로 조정하는 기술을 개발한다. 모비젠은 이번 사업에서 데이터 패브릭 총괄을 비롯해 동적 온톨로지, 지식그래프, 정책 기반 접근제어, 데이터 처리 파이프라인, 페더레이션 기반 연합 최적화, 공통 인터페이스, 맞춤형 정보 추천·데이터 공유제어, 데이터 패브릭 통합관리 프레임워크 등 핵심 기술 개발을 주도한다. 이 회사는 이번 기술이 단순한 전장 데이터 수집·검색을 넘어 지휘관과 참모가 결심 과정에서 활용할 수 있는 작전 지식 자산으로 전환하는 기반이 될 것으로 보고 있다. 모비젠이 차별점으로 내세운 기술은 '다이내믹 온톨로지'다. 기존 정적 온톨로지가 사전에 정의된 관계와 고정된 질의 구조에 의존했다면, 다이내믹 온톨로지는 임무, 상황, 보안등급, 사용자 권한 변화에 따라 데이터의 의미와 관계, 접근 정책을 유연하게 확장·조정한다. 모비젠은 국방 AI 분야에서 관련 과제 참여를 확대하고 있다. 이 회사는 지난해 유·무인 복합체계(MUM-T) 대상 AI 분석 모델 자동협업 과제에 공동 참여한 데 이어 올해 지능형 의사결정 지원 체계 과제도 공동 수행한다. 이번 과제를 포함해 2년간 3개 국방 AI 핵심기술개발 과제에 참여하게 됐다. 이번 과제는 총 7개로 구성되는 국방 ICT 연계 과제군의 핵심 축으로도 꼽힌다. 향후 과제들이 통합되면 전장 데이터 수집·변환·융합부터 온톨로지 기반 분석, AI 모델 협업, 지휘결심 지원, 상황 가시화로 이어지는 한국형 국방 AI 지휘통제 기반 기술의 골격을 갖출 수 있을 것으로 기대된다. 모비젠은 온톨로지 기반 AI 플랫폼 '그래피오(Graphio)'를 앞세워 국방 분야로 데이터·AI 플랫폼 역량을 확장할 방침이다. 그래피오는 데이터 변화, 업무 상황, 사용자 권한, 목적에 따라 데이터 간 관계와 의미 체계를 동적으로 확장·조정하는 기술을 제공하는 플랫폼이다. 김태수 모비젠 대표는 "이번 수주는 우리의 데이터 패브릭, 다이내믹 온톨로지, 지식그래프, AI 분석 연계 기술이 미래 국방 AI의 핵심 기술로 평가받은 결과"라며 "한국형 국방 데이터·AI 플랫폼과 국방 AI 지휘통제 기반 기술 구현에 기여하겠다"고 말했다. 엄태덕 모비젠 CTO는 "미래 전장의 핵심은 데이터를 많이 모으는 것이 아니라 분산된 데이터를 작전 맥락에 맞게 의미적으로 연결하고, 임무·상황·권한 변화에 따라 필요한 정보를 적시에 재구성해 제공하는 기술"이라며 "앞으로 다이내믹 온톨로지와 지식그래프, 정책 기반 접근제어, 데이터 패브릭 통합관리 기술을 결합해 전장 데이터를 지휘결심에 활용 가능한 작전 지식 자산으로 전환하는 기반을 마련하겠다"고 밝혔다.

2026.05.27 09:59장유미 기자

솔트룩스, 에이전트 폭증 시대 산업 AI 선점 나선다

솔트룩스가 20년 이상 축적한 온톨로지 기술과 대규모언어모델(LLM)을 결합한 '온톨로지 파운드리' 플랫폼을 통해 산업형 AI 시장 공략에 나선다. 솔트룩스는 자사 AI 컨퍼런스 'SAC 2026'에서 온톨로지 파운드리를 최초 공개한다고 12일 밝혔다. 온톨로지 파운드리는 데이터 의미와 관계를 구조화하는 온톨로지 기술과 LLM을 결합한 뉴로심볼릭 구조 플랫폼으로, 맥락 이해·추론·설명 가능한 의사결정을 수행하는 에이전틱 AI를 구현한다. 솔트룩스는 AI 에이전트 수가 올해 80억개를 넘어서고 2~3년 내 800억개 이상으로 폭증할 것으로 전망한다. 순수 LLM만으로는 이기종 데이터의 의미적 맥락을 이해하고 고정밀 의사결정을 내리는 데 한계가 있다는 판단에서 온톨로지와 LLM 결합을 핵심 전략으로 내세웠다. 글로벌 시장에선 팔란티어가 온톨로지 기반 AI플랫폼(AIP) 체계로 시가총액 2000억 달러를 넘어서며 산업 AI 대표 기업으로 자리 잡고 있다. 솔트룩스는 온톨로지 관련 특허 39건과 국내 최대 규모 온톨로지 구축·운영 경험을 보유하고 있다. 세계 오픈LLM 평가 1위를 달성한 독자 LLM '루시아'를 결합해 한국형 온톨로지 파운드리 플랫폼을 구현한다는 구상이다. 오는 28일 서울 강남구 GS타워에서 열릴 SAC 2026에선 온톨로지 파운드리와 함께 ▲비정형 문서·이미지에서 온톨로지를 자동 생성하는 '도큐먼트 스튜디오' ▲업무 에이전트를 직접 설계·운영하는 '에이전트 스튜디오' ▲차세대 언어모델 '루시아 4.0' ▲일체형 AI 어플라이언스 '루시아 온(LUXIA-ON)'이 처음 공개된다. 경쟁 관계인 에이로봇·트위니·뉴로메카, 리벨리·퓨리오사·모빌린트가 각각 같은 무대에 올라 공개 토론을 벌이는 자리도 마련된다. 이경일 솔트룩스 대표는 "생성형 AI 이후 경쟁은 '데이터를 이해하는 AI'에 있다"며 "온톨로지와 LLM을 결합한 뉴로심볼릭 AI가 산업 현장의 의사결정 방식을 근본적으로 바꿀 것"이라고 말했다.

2026.05.12 14:05이나연 기자

네이버벤처스가 찍은 인핸스…글로벌 엔터프라이즈 시장 공략

인핸스가 네이버 실리콘밸리 투자법인(CVC) 투자를 발판으로 글로벌 시장 확장에 속도를 낸다. 인핸스는 네이버벤처스로부터 전략적 투자를 유치했다고 20일 밝혔다. 네이버벤처스는 인핸스 에이전틱 AI 기술이 네이버 비즈니스 생태계와 결합할 때 창출될 시너지에 주목해 투자를 결정했다. 인핸스는 온톨로지(Ontology) 기술 기반 '산업 특화 AI 운영체제(OS)'를 구축해 삼성전자를 비롯한 30여 개 글로벌 엔터프라이즈 고객사에 공급 중이다. 산업 특화 AI OS는 전 세계 50개국 이상에서 현장 업무를 수행 중이다. 인핸스는 초기 커머스 및 리테일 분야에서 나아가 최근 제조·헬스케어·금융·국방까지 사업 영역을 확장하고 있다. 지난 달엔 '알파고 대국' 10주년을 맞아 이세돌 9단과 멀티 에이전트 기반 실시간 협업을 선보이며 업계 안팎의 화제를 모았다. 인핸스는 이번 투자를 바탕으로 산업별 특화 에이전트 모델을 고도화하고 글로벌 시장 공략에 속도를 낼 예정이다. 이승현 인핸스 대표는 "우리 목표는 AI가 단순한 도구에 머물지 않고 인간과 유기적으로 협력하며 실질적인 성과를 내는 AI 동료로 자리 잡는 것"이라며 "이번 투자 유치를 발판 삼아 온톨로지와 멀티 에이전트, CUA(Computer-Using Agent) 기술을 고도화해 모든 산업 현장에서 자동화 혁명을 이끌겠다"고 말했다.

2026.04.20 17:37이나연 기자

[현장] 실패율 높은 AI 전환…팔란티어 "해법은 온톨로지"

팔란티어가 데이터 중심 '엔터프라이즈 인공지능(AI)' 전략을 바탕으로 기업 AI 전환(AX) 방향성을 제시했다. 단순 모델 도입을 넘어 데이터·로직·액션을 통합한 구조를 통해 AI가 실제 의사결정과 운영에 관여해야 한다는 제언이다. 권남오 팔란티어 기술 총괄은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "엔터프라이즈 AI는 단순 자동화를 넘어 기업 운영의 핵심 구성 요소로 들어가야 한다"며 "의사결정과 실행, 문제 해결까지 직접 수행하는 것이 궁극적인 목표"라고 강조했다. 이날 권 총괄은 발표를 통해 실제 고객 사례와 함께 기업 환경에서 AI를 성공적으로 적용하기 위한 전략과 한계를 짚었다. 그는 현재 많은 기업의 AI 프로젝트가 기대 대비 성과를 내지 못하고 있다고 진단했다. 전체 AI 프로젝트의 상당수가 실패하고 있다고 언급하며 그 원인으로 ▲오퍼레이션을 고려하지 않은 도입 ▲AI가 이해할 수 있는 컨텍스트 부족 ▲조직·전략 부재 등을 꼽았다. 특히 단순한 챗봇이나 개별 에이전트 구축에 머무는 접근 방식은 실제 업무 변화를 이끌지 못한다고 지적했다. 프로젝트는 성공했다고 평가되지만 현장에선 업무 방식이 바뀌지 않는 '형식적 AI 도입'에 그치는 사례가 많다는 설명이다. 권 총괄은 "에이전트 수를 늘리는 데에만 집중한 프로젝트는 시간이 지나면 아무도 사용하지 않는 경우가 많다"며 "업무를 어떻게 바꿀지에 대한 정의 없이 시작된 AI 프로젝트는 실패할 가능성이 높다"고 설명했다. 또 다른 핵심 문제로는 '컨텍스트 부족'을 지목했다. AI가 기업의 데이터를 제대로 이해하지 못하는 상태에서 프로젝트가 추진되면서 기대했던 자동화나 의사결정 지원이 제대로 작동하지 않는다는 것이다. 그는 "AI에게 기업의 데이터와 언어, 업무 구조를 이해시키지 않으면 아무리 뛰어난 모델을 써도 제대로 작동하지 않는다"며 "지도 없이 목적지만 주고 길을 찾으라고 하는 것과 같다"고 말했다. 팔란티어는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 개념으로 '온톨로지(Ontology)'를 제시하고 있다. 온톨로지는 기업 내 데이터, 비즈니스 로직, 실제 업무 액션을 하나의 구조로 연결해 AI가 기업 운영을 이해할 수 있도록 만드는 체계다. 단순 데이터 통합을 넘어 기업 의사결정 기준과 업무 흐름까지 포함한다는 점이 특징이다. 이를 통해 AI는 단순 분석을 넘어 실제 업무 실행까지 이어지는 구조를 갖출 수 있다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI의 핵심은 데이터·로직·액션이 모두 연결된 구조를 만드는 것"이라며 "온톨로지를 기반으로 해야 AI가 실질적인 의사결정과 자동화를 수행할 수 있다"고 강조했다. 또 엔터프라이즈 AI 구현을 위해 전사 단위 디지털 트윈 구축도 필요하다고 밝혔다. 기업의 운영 방식과 데이터 흐름을 디지털로 재현해 AI가 이를 이해하고 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다. 이 과정은 한 번에 구축하는 것이 아닌 특정 영역에서 시작해 점진적으로 확장하는 방식이 효과적으로 평가된다. 실제 팔란티어 고객 사례에서도 단일 프로젝트에서 시작해 공급망, 운영 등으로 확산하는 방식이 적용되고 있다. 회사는 궁극적으로 AI가 인간과 협업하며 문제를 발견하고 해결하는 단계까지 발전해야 한다고 보고 있다. 이를 위해선 기술뿐 아니라 조직 구조와 운영 방식까지 함께 변화해야 한다는 제언이다. 팔란티어는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 중심의 접근 방식으로 지원에 나서고 있다. FDE는 엔지니어가 고객 현장에 직접 투입돼 실제 업무 환경과 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 이를 해결하는 맞춤형 AI 솔루션을 설계·구축하는 방식이다. 단순 기술 공급을 넘어 현장 중심의 문제 해결을 통해 AI를 기업 운영에 밀착시키는 전략으로, 데이터와 비즈니스 로직, 실행까지 연결하는 엔터프라이즈 AI 구현이 핵심 목표다. 권 총괄은 "기업의 AX는 기술 도입이 아니라 조직과 운영 방식의 변화"라며 "AI가 이해할 수 있는 기업 구조를 만드는 것이 성공의 출발점"이라고 밝혔다. 이어 "데이터와 온톨로지를 기반으로 한 엔터프라이즈 AI가 구축돼야만 AI가 실제 업무에서 가치를 만들어낼 수 있다"며 "이러한 접근을 통해 기업의 근본적인 체질 변화까지 이끌 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.17 12:18한정호 기자

[현장] 인핸스 "온톨로지 핵심은 신뢰…사용자 의도 이탈 막아"

"인공지능(AI) 오류를 줄이려면 사용자 의도에서 벗어나지 않도록 시스템을 제어해야 합니다. AI 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 요소로 '온톨로지' 중요성이 커질 것입니다." 이승현 인핸스 대표는 9일 서울 포시즌즈호텔에서 열린 행사에서 온톨로지 플랫폼 'AI OS'를 활용해 바둑 게임 애플리케이션을 구축하는 과정을 시연하며 이같이 밝혔다. 온톨로지는 특정 분야 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 구조화한 지식 지도다. 단순히 단어 뜻을 사전식으로 나열하는 것을 넘어, 대상 간의 상하 관계나 속성을 체계적으로 연결하는 식이다. 이를 통해 서로 다른 시스템끼리 정보를 오류 없이 공유할 수 있게 돕는다. 해당 개념은 AI가 데이터 속 숨겨진 논리적 관계를 파악하고 스스로 추론할 수 있는 핵심 기반으로 평가받고 있다. 인핸스는 AI OS에 온톨로지 기반 구조와 멀티 에이전트 시스템을 결합했다. 이를 통해 기획부터 리서치, 디자인, 코딩 등을 수행하는 여러 AI 에이전트가 협력해 실제 조직처럼 프로젝트를 수행할 수 있다. 이 대표는 에이전틱 AI 시대에 온톨로지 중요성이 더욱 커질 것으로 내다봤다. 에이전트로 생성된 결과가 실제 환경에서 허용되지 않는 결과물이나 판단일 수 있다는 이유에서다. 이 대표는 "기업은 단일 에이전트가 아닌 여러 에이전트를 통해서 결과물을 받을 것"이라며 "멀티 에이전트 구조에서는 오류 발생 가능성이 높아질 수밖에 없다"고 설명했다. 인핸스는 이런 문제를 사전에 차단하기 위해 온톨로지 기반 구조를 적용했다. AI OS는 사용자가 제시한 의도와 시스템 설계 기준 바탕으로 실행 과정을 수행한다. 그는 "특히 코드 생성 과정에서 AI가 사용자 요구사항과 규칙을 벗어나지 않도록 필터링과 관리 절차를 거친다"고 강조했다. 인핸스는 사용자 코드 권한이나 실행 허용 범위도 관리하고 있다. 이를 위해 앤트로픽과 협업 중이다. 이 대표는 "AI OS 내부에 별도 가이드라인 관리 체계를 구축했다"며 "반복적으로 수행되는 작업은 일부 기능을 스킬 형태로 시스템에 탑재했다"고 설명했다. 이어 "AI 코드 실행 권한과 접근 관리도 적용했다"고 덧붙였다. 이세돌이 만든 바둑 게임 앱…"상상 못 한 경험" 이날 행사에 참석한 이세돌 9단은 AI OS를 통해 바둑 게임 애플리케이션을 개발하는 과정을 시연했다. AI OS는 이세돌 9단과 이승현 대표가 나눈 대화를 통해 앱 기획부터 디자인, 코드 생성까지 수행하는 과정을 진행했다. 해당 플랫폼은 먼저 두 인물 대화를 분석했다. 이날 나눈 바둑 교육과 접근성 개선이라는 대화 주제를 텍스트로 추출했다. 이를 온톨로지 데이터 구조에 저장한 뒤 바둑 게임 앱 기획을 시작했다. 이어 AI는 바둑 관련 기술과 교육 방식을 조사하기 위해 인터넷 검색을 수행했다. 이 대표는 "AI OS는 국내외 모든 자료를 검색한다"며 "위키피디아를 비롯한 개발 사이트, 오픈소스 저장소 등을 탐색하면서 바둑 규칙, 바둑 AI 기술, 앱 개발 방식 등을 조사해 앱 개발 방향을 도출한다"고 설명했다. 이어 "필요시 사용자는 리서치 시간을 더 늘릴 수 있다"고 덧붙였다. AI OS는 리서치 자료 기반으로 앱 기획서를 자동 작성했다. 이후 이세돌 9단과 추가 대화를 시작했다. 앱 콘셉트와 바둑판 디자인, 인터페이스 구성, 점수 표시, 착수 기록 기능 등에 대해 대화 나눴다. 이후 바둑 게임 앱 기획을 실행으로 옮겼다. 클로드 코드로 코딩이 자동으로 이뤄졌다. 코딩 시간은 약 2분 정도 걸렸다. 이 과정에서 수읽기 추천, 형세 판단, 착수 기록, 점수 표시 기능을 갖춘 바둑 게임을 구현했다. 바둑 게임 애플리케이션은 즉시 실행 가능했다. 이 9단은 바로 바둑 대국을 시작할 수 있었다. AI는 초보자를 위한 교육 모드와 일반 모드를 제공했다. 교육 모드에서는 기초 전략, 돌 연결 방식, 영역 확보 원리 등을 설명하며 경기법을 안내했다. 이세돌 9단은 "10년 전 정말 대결을 펼쳤을 땐 상상도 못 한 경험"이라며 "이 짧은 시간 내 알파고 같은 시스템을 직접 만들고 실행해 보는 것은 매우 놀랍다"고 소감을 밝혔다.

2026.03.09 16:47김미정 기자

모비젠, '그래피오' 공개…기업 AI 신뢰성·실행력 지원

모비젠이 생성형 인공지능(AI) 신뢰성·실행력을 높이기 위한 솔루션으로 시장 공략에 나섰다. 모비젠은 온톨로지 기반 AI 에이전트 플랫폼 '그래피오'를 출시했다고 22일 밝혔다. 그래피오는 기업 내부 데이터와 업무 규칙을 구조화해 AI가 실제 과업을 수행하도록 설계된 것이 특징이다. 이 플랫폼은 '다이내믹 온톨로지' 기반 컨텍스트 엔지니어링 기술로 작동한다. 이를 통해 기업 고유 용어를 비롯한 규칙, 업무 맥락을 정밀하게 이해할 수 있다. 단순 응답형 AI를 넘어 판단과 실행이 가능한 에이전트 구현이 목표다. 지식 영역에서는 온톨로지로 데이터 간 인과관계를 구조화한 하이브리드 검색증강생성(RAG)를 적용했다. 기존 벡터 검색 방식 한계를 보완해 질문 의도와 맥락을 해석하고, 사내 지식에서 논리적 근거를 도출한다. 문서 생성 에이전트는 보도자료, 제안서, 기술 보고서 등 기업별 문서 체계를 유형화해 제공한다. AI와 사용자가 반복적으로 협업하는 워크플로를 통해 문서 완성도를 높이고 행정 업무 시간을 줄인다. 업무 자동화 영역에서는 규정, 지침, 매뉴얼을 온톨로지로 지식화해 상황별 논리 추론이 가능한 워크플로를 구현했다. 단순 과업은 자동 처리하고, 승인 단계는 실무자에게 연결해 오류를 줄이고 안정성을 확보했다. 그래피오는 국방, 제조, 공공 분야 중심으로 도입을 확대하고 있다. 최근 삼성중공업, 한국무역보험공사와 기술 검증을 마쳤다. 법제처, 한국환경공단 사업도 수행 중이다. 엄태덕 모비젠 최고기술책임자(CTO) 겸 부사장은 "그래피오는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 기업 언어를 이해하고 비즈니스를 주도적으로 수행하는 AI 전환 핵심"이라고 밝혔다.

2026.01.22 15:02김미정 기자

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