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AI 도입했더니 업무시간 90% 줄었다…산업별 AX 성과 가시화

인공지능(AI) 도입이 기업의 업무 효율 개선을 넘어 실질적인 비용 절감과 매출 증대로 이어지고 있는 것으로 나타났다. 국내 원전 분야에선 기술서류 검토 시간이 90% 단축됐으며 해외 유통 분야에서도 AI 기반 상품 콘텐츠 자동화로 60일 만에 1700만 달러의 추가 매출을 거둔 것으로 조사됐다. 20일 베스핀글로벌이 발간한 '2026 산업별 AX 고객 사례집'에 따르면 금융·공공·제조·유통·서비스 등 주요 산업에서 AI를 활용한 업무 자동화와 생산성 개선 성과가 확인됐다. 이번 사례집에는 글로벌 선도 기업과 국내 기업·기관의 실제 적용 사례, 베스핀글로벌의 자체 AI 전환(AX) 성과 등 총 34건이 수록됐다. 사례집은 글로벌 기업들의 AI 활용 성과와 국내 현장 적용 사례를 비교해 산업별 도입 방식과 기대 효과를 제시했다. 특히 국내에선 KB라이프와 우리금융지주, 한국수력원자력, 산림청 등 14개 프로젝트를 통해 AI가 실제 업무에 적용되는 과정을 소개했다. 금융 분야에선 고객 상담과 보험 심사, 규제 대응 업무에 AI를 활용하는 사례가 두드러졌다. KB라이프는 수천 페이지에 달하는 보험 약관을 AI가 분석하는 시스템을 구축해 심사자가 자연어로 질문하면 관련 약관과 지급 기준을 확인할 수 있도록 했다. 우리금융지주는 규제 준수 업무를 지원하는 AI 플랫폼을 마련해 금융 업무에 특화된 AI 에이전트 활용 기반을 구축했다. 공공 분야에서도 업무 효율 개선 효과가 확인됐다. 한국수력원자력은 원전 기술서류 검토 과정에 AI를 적용해 기존 서류 검토 시간을 90% 줄였다. 보안이 중요한 환경에서 자체 AI를 운영할 수 있도록 시스템을 구축했으며 7개 AI 에이전트를 활용해 기술 문서 검토와 업무 처리를 지원하고 있다. 산림청은 산불 예방부터 시설 예약까지 지원하는 AI 에이전트 시스템을 도입했다. 이를 통해 데이터 통합 기반을 마련하고 관련 업무 처리 시간을 70% 단축했다. 다양한 행정 업무에 AI를 적용해 업무 처리 효율을 높였다. 제조 분야에선 생산 공정의 이상 징후를 감지하고 설비 운영을 최적화하는 데 AI가 활용됐다. 한 가전기업은 생산 현장에 엣지 AI를 적용해 수십 개 공정의 이상 여부를 판별하는 시스템을 구축했다. 글로벌 제조기업의 성과도 소개됐다. 독일 지멘스는 AI를 활용한 비전 검사로 연간 360만 유로를 절감했으며 도요타 인더스트리는 불량 분석 시간을 기존 5일에서 4시간으로 줄였다. 사례집은 제조 현장에서 AI 활용이 생산성 향상과 납기 단축으로 이어지고 있다고 분석했다. 유통 분야에선 AI가 매출 확대에 직접 기여한 사례가 제시됐다. 해외 전자상거래 기업 애드본커머스는 생성형 AI 기반 상품 콘텐츠 자동화 시스템을 구축해 60일 만에 1700만 달러의 추가 매출을 기록했다. 월별 평균 매출은 87% 증가했으며 카테고리 내 유사 제품 대비 구매 전환율도 41% 높아졌다. 베스핀글로벌의 자체 AX 성과도 공개됐다. 회사는 월 기준 3만 3924개 업무를 분석해 900개 이상의 자동화 과제를 선별하고 751개 AI 에이전트를 설계·검증했다. 현재 전사적으로 511개 AI 에이전트를 상시 운영하며 연간 3만 6800시간의 업무시간을 절감하고 휴먼 에러를 99% 줄였다고 설명했다. 이번 사례집에 소개된 주요 프로젝트에는 자체 AI 플랫폼 '헬프나우 AI 플랫폼'과 '헬프나우 AI 파운드리', 데이터 통합 솔루션 '헬프나우 데이터옵스' 등이 활용됐다. 베스핀글로벌은 검색증강생성(RAG)과 에이전틱 AI, 멀티 에이전트 기술을 결합해 산업별 업무 환경에 맞는 AI 시스템을 구축하고 있다. 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 "이번 사례집은 산업별 AX의 구체적 성과와 방법론을 한 권에 담아 AI 도입을 검토 중인 기업들이 자사 산업에 맞는 적용 방안을 즉시 참고할 수 있도록 기획한 것"이라며 "글로벌 선도 기업의 성과 흐름 속에서 국내 기업들의 실전 사례가 어떤 위치에 있는지를 한눈에 파악할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.10.20 18:03한정호 기자

"뇌 신호 이해부터 장기 기억까지"…MS, 사람과 협업하는 AI 생태계 제시

마이크로소프트가 사람과 인공지능(AI) 협업을 가속하는 기술 연구 성과를 공개했다. 뇌 신호만으로 사용자 상태를 파악하고 작업 과정을 시각화할뿐 아니라 업무 맥락까지 장기 기억해 인간 작업 과정을 돕는 기능이 핵심이다. 마이크로소프트연구소 아시아(MSRA)는 20일 서울 광화문 한국마이크로소프트 사옥에서 열린 'MSRA 코리아 데이 2026'에서 이같은 연구 성과를 발표했다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 비롯한 시각 AI, 에이전틱 미디어, 에이전트 최적화 분야 연구와 데모를 공유했다. 이번 연구 성과 핵심은 사람이 AI에 지시하고 결과를 확인하는 과정서 발생하는 소통 어려움과 맥락 단절, 검토 부담을 줄이는 데 초점 맞췄다. MSRA는 1998년 중국 베이징에서 설립된 마이크로소프트의 아시아·태평양 지역 연구기관이다. AI를 비롯한 컴퓨팅 기초, 멀티모달 인식, 인간-AI 상호작용 등 분야에서 기초·응용 연구를 수행한다. 이 연구소는 한국과학기술원(KAIST) 등 대학과 공동연구와 인재 교류를 국내에서 이어왔다. 최근에는 KAIST 연구진과 사람 뇌파에서 AI 행동에 대한 오류 반응을 감지하고, 이를 바탕으로 AI가 행동을 수정하도록 하는 BCI 연구를 진행했다. PPT 편집부터 코드 변경 확인까지…"AI 작업 시각화 시대 왔다" 다이 치 MSRA 수석연구원은 사용자가 AI 작업 과정과 결과를 화면에서 실시간 확인하고 수정할 수 있는 시각화 기술을 소개했다. 이 기술은 AI가 수행한 작업과 변경 사항을 시각적으로 보여줘 사용자 검토를 지원한다. 이날 프레젠테이션 제작 시연에서 AI는 사용자 요구를 파악한 뒤 인터넷에서 자료와 이미지를 수집하고 슬라이드를 구성했다. 사용자는 이미지 형태의 슬라이드를 편집 가능한 형태로 변환해 텍스트와 아이콘을 개별적으로 수정할 수 있었다. 특정 영역을 선택해 AI에 수정을 요청하는 기능도 이용할 수 있다. 다이 수석연구원은 소프트웨어(SW) 프로젝트의 구조를 2차원 지도로 보여주는 기술도 소개했다. 시스템은 파일 간 관계와 AI가 추가·수정한 파일을 구분해 표시한다. 개발자는 화면에서 변경 내용을 확인하고 파일별로 수정 여부를 승인할 수 있다. 양 이판 MSRA 선임연구원은 AI 에이전트 업무 지침인 '스킬'을 자동 개선하는 연구를 발표했다. 이 기술은 모델 자체를 재학습하는 대신 AI 작업 기록을 분석해 업무 절차와 지식을 담은 지침을 자동 수정할 수 있다. 이 최적화 시스템은 지침 한 줄을 추가·삭제·교체하는 작업을 기본 단위로 삼고, 단계별 수정 횟수를 제한한다. 시스템은 수정한 지침을 별도 데이터로 검증했으며, 성능이 떨어지면 변경을 반영하지 않는 식으로 작동했다. AI가 스스로 실패 원인도 기록해 이후 개선 과정에서 같은 문제가 반복되지 않도록 설정했다. 양 선임연구원은 "연구팀이 7개 벤치마크와 여러 AI 모델을 활용해 실험한 결과 기존 비교 방식보다 높은 성능을 확인했다"고 설명했다. 연구팀은 이런 최적화 방식을 에이전트 실행 체계와 모델 학습 환경, 평가 기준에도 적용했다고 밝혔다. 복잡한 코드와 설정을 구조화해 수정하고, 모델 수행 결과에 따라 학습 과제와 보상을 조정하는 방식이다. 왕 징루 MSRA 선임연구원은 장기 협업에 필요한 업무 맥락을 관리하는 '에이전틱 미디어 메모리' 시스템을 소개했다. 이 시스템은 현재 작업 상태와 정보 간 관계, 변경 이력을 지속적으로 갱신해 사람과 AI가 후속 업무에 활용하도록 지원한다. 해당 시스템은 서로 다른 형식 자료에서 핵심 정보를 추출하고 각 정보를 원본 근거와 연결하는 식으로 작동한다. 사용자는 정리된 정보의 출처를 확인할 수 있다. 왕 선임연구원은 연구팀이 약 5년간 축적한 콘텐츠 가운데 약 70기가바이트(GB), 7000 개 이상의 파일에 시스템을 적용하고 있다고 밝혔다. 왕 선임연구원은 여러 멀티모달 작업에서 데이터를 공통 형식으로 표현하는 기술도 소개했다. 이 기술은 생성과 이해 등 작업마다 데이터를 반복 변환하는 과정을 줄인다. 연구팀은 실험에서 작업 품질을 유지하면서 저장 공간과 처리 지연을 줄였다고 설명했다. 이날 클라우드 기반 시연에서는 팀원들이 개인 메모리와 공유 메모리를 함께 활용했다. 한 팀원이 자료와 작업 결과를 올리면 다른 팀원은 여러 기기에서 해당 정보에 접근할 수 있었다. 각 팀원은 자신의 비공개 자료와 공유 자료를 함께 참고해 업무를 수행한다. 왕 옌선 MSRA 선임연구원은 BCI를 활용한 뇌 상태 인식 컴퓨팅 연구 사례를 발표했다. 연구팀은 뇌 신호로 사용자의 명령을 해석하고 집중도 등 내부 상태를 파악하는 기술을 연구하고 있다. MSRA와 KAIST 연구진은 공동연구에서 사람마다 다른 사고방식을 AI가 해석할 수 있는지 살폈다. 연구팀은 참가자 26명의 다양한 사고 전략을 분석한 것으로 나타났다. 왕 선임연구원은 "같은 과제를 수행하는 사람들도 서로 다른 인지 과정을 거칠 수 있다"고 설명했다. 왕 선임연구원은 뇌파 데이터를 학습한 파운데이션 모델로 인식 성능을 개선한 결과도 소개했다. 그는 "연구팀은 실험에서 평균 성능을 5.4%포인트(p) 높였다"고 밝혔다. 그러면서 "향후 이어버드 형태 기기로 뇌 신호를 측정해 일상 서비스에 연결할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.20 16:57김미정 기자

'1조 몸값' 노린 엘리스그룹, 코스닥 상장 첫날 급락…공모가 대비 32%↓

인공지능(AI) 인프라 기업 엘리스그룹이 코스닥 상장 첫날 공모가 대비 32% 급락하며 부진한 출발을 보였다. 기업공개(IPO) 과정에서 10조원이 넘는 청약증거금을 끌어모았지만 상장 이후 주가는 공모가를 크게 밑돌았다. 20일 한국거래소에 따르면 엘리스그룹은 이날 코스닥 시장에서 공모가 9만 500원 대비 2만 9000원(32.04%) 하락한 6만 1500원에 거래를 마쳤다. 장중 한때 5만 6500원까지 떨어지며 공모가 대비 낙폭이 37.57%에 달하기도 했다. 엘리스그룹은 앞서 진행한 기관투자자 대상 수요예측에서 국내외 2367개 기관이 참여해 388.84대 1의 경쟁률을 기록했다. 공모가는 희망범위 상단인 9만 500원으로 확정됐으며 총공모금액은 약 2011억원이다. 일반투자자 청약에서도 408대 1의 경쟁률을 기록하며 약 10조 2599억원의 청약증거금이 몰렸다. 공모가 기준 예상 시가총액은 약 1조 54억원이었지만 상장 첫날 주가 급락으로 6844억원까지 낮아졌다. 2015년 설립된 엘리스그룹은 AI 교육 플랫폼에서 출발해 AI 클라우드와 데이터센터 사업으로 영역을 확장한 기업이다. 자체 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'와 그래픽처리장치(GPU) 가상화 기술을 기반으로 AI 인프라 구축부터 클라우드 운영까지 통합 제공하는 네오클라우드 사업을 추진 중이다. 실적도 성장세를 보이고 있다. 상반기 연결 기준 매출액은 344억원, 영업이익은 103억원으로 반기 만에 지난해 연간 영업이익 52억원을 넘어섰다. 회사는 상장으로 확보한 자금을 국내 AI 데이터센터 확충과 해외 시장 진출에 투입할 계획이다. 시장에선 공모 과정에서 형성된 기업가치에 대한 부담과 상장 직후 매도 물량 출회 등이 주가 하락에 영향을 미친 것으로 보고 있다. 최근 글로벌 네오클라우드 기업 코어위브를 둘러싼 대규모 설비투자와 수익성 우려도 관련 기업에 대한 투자심리를 위축시키는 요인으로 거론된다. 특히 AI 데이터센터 구축에 막대한 자금이 투입되는 가운데 투자비 회수 기간과 수익성에 대한 불확실성이 부각되고 있다. AI 인프라 수요 확대에 대한 기대와 별개로 대규모 설비투자가 실제 수익으로 이어질 수 있을지가 주요 평가 기준으로 떠오른 모습이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 지난달 30일 IPO 기자간담회에서 "AI 인프라부터 클라우드, 솔루션까지 아우르는 AI 풀스택 역량을 바탕으로 글로벌 네오클라우드 시장을 선도하겠다"고 밝힌 바 있다.

2026.10.20 16:52한정호 기자

옴니사, 기업 AI 사용·작업 통제하는 '엘라라' 공개…보안 관리 강화

기업의 인공지능(AI) 활용이 확대되는 가운데, 옴니사가 AI 애플리케이션과 에이전트의 사용 현황을 파악하고 주요 작업을 사전에 통제하는 통합 솔루션을 선보였다. 서로 다른 IT 시스템에서 발생하는 정보를 연결해 기업 AI 사용을 관리하고 보안 사고와 운영 위험을 줄인다는 구상이다. 옴니사는 AI 거버넌스 및 작업 제어 솔루션 '옴니사 엘라라(Omnissa Elara)'를 발표했다고 20일 밝혔다. 엘라라는 기업 내 AI 애플리케이션과 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 등 다양한 디지털 업무 도구의 사용 현황을 통합적으로 파악하고 조직의 정책에 따라 접근 권한과 작업 실행을 관리하도록 지원하는 솔루션이다. 최근 기업들이 AI 에이전트를 실제 업무에 도입하면서 기존 IT 관리 체계만으로는 AI 활동을 파악하고 통제하기 어려워지고 있다. 특히 AI 에이전트가 사람을 대신해 시스템에 접근하거나 자체 계정으로 작업을 수행하는 사례가 늘면서 새로운 보안 관리 체계의 필요성이 커지고 있다. 옴니사의 조사에 따르면 기업이 관리하는 디바이스의 75%에서 승인되지 않은 AI 도구가 발견됐다. 기업의 공식적인 IT 관리 절차를 거치지 않고 AI 서비스를 사용하는 '섀도 AI'가 확산되고 있다는 설명이다. 엘라라는 이러한 문제에 대응하기 위해 사람과 사용자 계정, 디바이스, 애플리케이션, AI 에이전트 등에서 발생하는 정보를 하나로 연결하도록 구성됐다. 이를 조직의 보안 정책과 권한 체계에 연계해 특정 작업이 실제 실행되기 전에 허용 여부를 판단하도록 지원한다. 특히 기존 IT 시스템을 하나의 플랫폼으로 교체하지 않고도 통합적인 관리 환경을 구성할 수 있도록 설계됐다. 옴니사뿐 아니라 다른 기업의 IT 관리 도구와도 연동해 개별 시스템에서 확인하기 어려웠던 AI 활동과 작업의 영향을 종합적으로 파악할 수 있다. 주요 기능 중 하나는 미승인 AI 도구 탐지다. 기업 내에서 사용되는 AI 애플리케이션과 LLM, AI 에이전트를 식별하고 사전에 승인되지 않은 도구를 찾아내 보안 담당자가 추가적인 관리가 필요한 영역을 확인할 수 있도록 지원한다. AI 사용 정책과 접근 권한 관리 기능도 제공한다. '옴니사 AI 게이트웨이'를 기반으로 사용자와 애플리케이션, AI 에이전트의 모델 접근을 승인하거나 제한할 수 있으며 여러 AI 서비스 제공업체의 토큰 사용량도 측정할 수 있다. 기업의 주요 시스템 변경 작업을 사전에 통제하는 기능도 특징이다. 엘라라는 작업 실행 전에 다른 시스템과의 충돌 가능성이나 변경 제한 기간, 시스템 간 의존성을 평가한다. 이를 바탕으로 작업을 승인하거나 실행 범위를 제한하고 필요한 경우 권한을 가진 담당자에게 승인을 요청한다. 감사에 필요한 기록 관리도 지원한다. 작업 수행 과정과 승인 담당자, 영향을 받은 시스템 및 자원 등을 실시간으로 기록해 기업이 추후 보안 감사나 운영 이력 검토에 활용할 수 있도록 했다. 옴니사는 엘라라를 통해 기존 IT 운영 환경과 AI 에이전트 관리 체계를 연결하고 기업의 AI 거버넌스 역량을 강화한다는 전략이다. AI가 단순한 업무 보조를 넘어 실제 시스템 변경과 업무 실행까지 담당하는 환경에 대응한다는 구상이다. 브라이언 링크 옴니사 엘라라 제품 책임자는 "엘라라는 기존에 서로 분리돼 있던 시스템 전반에서 고객이 디지털 업무를 관리하도록 지원해온 우리의 기반을 바탕으로 한다"며 "여러 시스템의 신호를 통합함으로써 IT 팀이 적절한 안전장치를 적용하고 다음에 어떤 작업을 수행해야 할지 더 정확하게 판단할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.20 14:09한정호 기자

레노버-로민, AI 개인정보 비식별화 솔루션 출시…금융·공공 시장 공략

레노버가 국내 인공지능(AI) 기업 로민과 손잡고 기업용 개인정보 비식별화 시장 공략에 나선다. AI 서버와 문서 분석 기술을 결합해 금융·공공 등 보안 요구가 높은 산업의 AI 도입을 지원한다는 목표다. 레노버코리아는 로민과 협력해 AI 기반 개인정보 비식별화 통합 솔루션 '로민 리댁트 AI 어플라이언스(Lomin Redact AI Appliance)'를 선보인다고 20일 밝혔다. 이번 협력은 개인정보를 포함한 대규모 문서를 처리하는 기업과 기관이 AI 인프라와 전문 소프트웨어를 단일 환경에서 구축할 수 있도록 지원하고자 진행됐다. 금융·공공·의료 등 민감정보를 다루는 산업이 주요 대상이다. 최근 기업들이 생성형 AI를 실제 업무에 도입하면서 데이터 보안과 규제 준수의 중요성도 커지고 있다. 특히 개인정보가 포함된 원본 문서를 외부 클라우드로 전송하기 어려운 기업에서는 자체 인프라에서 AI를 운영하려는 수요가 확대되고 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번에 선보인 솔루션은 레노버의 '씽크시스템' 서버와 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 AI 연산 인프라와 개인정보 비식별화 소프트웨어, 운영 환경을 통합한 것이 특징이다. 이를 통해 기업은 별도의 외부 데이터 처리 환경을 이용하지 않고 온프레미스나 폐쇄망에서 개인정보 탐지와 비식별화 작업을 수행할 수 있다. 데이터 저장 위치와 접근 권한을 직접 통제해야 하는 금융·공공기관의 AI 인프라 구축 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 핵심 기술은 로민의 AI 기반 개인정보 비식별화 솔루션 '로민 리댁트'다. 비전언어모델(VLM)을 활용해 문서에 포함된 문자와 레이아웃뿐 아니라 문맥까지 분석하고 개인정보와 민감정보를 탐지한다. 기존 규칙이나 정규식 기반 방식으로 처리하기 어려운 비정형 문서에도 대응할 수 있도록 설계됐다. 필기체와 표 내부 정보, 도장과 문자가 겹친 영역은 물론 저화질이거나 회전된 문서에서도 개인정보를 탐지할 수 있도록 지원한다. 비식별화 결과의 신뢰도를 평가하고 추가 검수가 필요한 영역을 작업자에게 제시하는 기능도 제공한다. 역할 기반 접근제어를 적용해 사용자별로 비식별화 대상과 검수 범위를 관리할 수 있도록 했다. 레노버코리아는 이번 솔루션을 통해 AI 인프라와 국내 전문 소프트웨어를 결합한 기업용 AI 사업을 확대할 계획이다. 특히 데이터 보호와 통제가 중요한 산업을 중심으로 실제 업무 환경에 적용할 수 있는 AI 서비스를 발굴한다는 방침이다. 아울러 국내 AI 기술 기업들과 협력을 강화해 기업 고객의 보안 요구와 업무 환경에 적합한 통합 솔루션을 확대할 계획이다. AI 연산 성능뿐 아니라 데이터 관리와 보안, 운영 환경까지 고려한 기업용 AI 인프라 사업에 주력한다는 구상이다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "기업의 AI 활용이 실제 업무 환경으로 확대될수록 연산 성능뿐 아니라 데이터 보안과 거버넌스, 구축 환경까지 함께 고려하는 것이 중요하다"며 "로민과의 협력을 통해 금융과 공공을 비롯해 데이터 보호 요구가 높은 산업에서 실질적인 AI 활용 사례를 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.20 14:01한정호 기자

HS효성인포메이션시스템, 역삼동으로 사옥 이전…'AX센터' 조성

HS효성인포메이션시스템이 서울 역삼동으로 사옥을 이전하고 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 새 사옥에 고객 맞춤형 AI 기술 검증과 솔루션 체험을 지원하는 전용 공간을 마련해 기업의 AI 인프라 구축과 운영을 지원한다는 전략이다. HS효성인포메이션시스템은 역삼동 사옥 이전과 함께 'AX센터'를 조성하고 벤치마크 테스트(BMT) 공간을 고도화했다고 20일 밝혔다. 이번 사옥 이전은 기업 고객의 AI 도입 수요에 대응하고 기술 검증부터 구축·운영까지 지원하는 사업 역량을 강화하기 위해 추진됐다. 고객이 실제 업무 환경에 적합한 AI 기술을 사전에 검증하고 도입 전략을 수립할 수 있도록 지원한다는 목표다. 새롭게 마련한 AX센터에선 HS효성인포메이션시스템의 AI 솔루션과 플랫폼을 직접 체험할 수 있다. 기업 고객이 전문가 컨설팅을 통해 자사 환경에 필요한 기술과 인프라를 검토하고 맞춤형 AX 전략을 수립하도록 돕는다. 주요 체험 분야는 기업용 AI를 위한 데이터·인프라 구축과 AI 학습·추론 환경 현대화, 프라이빗 클라우드 및 데이터센터 운영 효율화 등이다. 보안과 데이터 보호를 비롯한 AI 데이터센터의 핵심 인프라 기술도 시연한다. 기존 BMT룸도 고도화했다. 이를 통해 고객이 AI와 데이터 인프라 솔루션의 성능을 검증하고 실제 도입에 앞서 기술 적합성을 확인할 수 있는 환경을 강화했다. HS효성인포메이션시스템은 40년 이상 축적한 IT 인프라 구축 경험을 바탕으로 AI와 클라우드, 친환경 데이터센터 등으로 사업 영역을 확대 중이다. 기존 서버·스토리지 중심의 사업 역량을 기업의 AI 인프라 구축과 운영 지원으로 확장하는 모습이다. 특히 최근에는 저전력 Arm 서버 '그린코어'와 신경망처리장치(NPU)를 결합한 고효율 AI 추론 인프라를 앞세워 시장 공략을 강화하고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 중요해진 전력 효율과 인프라 활용도를 높이는 데 중점을 둔 전략이다. 회사는 AX센터를 중심으로 AI 인프라 기술을 고객에게 소개하고 실제 도입 환경에 적합한 솔루션을 제안할 계획이다. 기술 검증과 컨설팅을 연계해 기업 고객의 AI 도입을 지원한다는 방침이다. 고객 및 파트너사와의 협력도 확대한다. HS효성인포메이션시스템은 다음 달 중순 고객과 파트너사를 초청해 사옥 이전 기념 행사를 개최할 예정이다. 행사를 통해 주요 AI 기술과 사업 방향을 공유하고 기술 교류와 파트너십을 강화할 계획이다. 이를 바탕으로 기업 고객의 AX 수요에 대응하는 협력 생태계를 확대한다는 구상이다. 양정규 HS효성인포메이션시스템 대표는 "이번 사옥 이전을 계기로 고객과의 협력과 기술 교류를 더욱 확대하고 AX센터를 중심으로 차별화된 기술 검증 및 솔루션 체험 기회를 제공할 것"이라며 "앞으로도 AI 기술 역량을 지속적으로 고도화해 고객의 성공적인 AX를 지원하는 신뢰받는 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2026.10.20 13:49한정호 기자

SAP, 韓 성장기업 100곳 육성한다…AI·ERP 도입 장벽 완화

SAP가 국내 중소·중견기업 100곳을 대상으로 인공지능(AI)과 전사적자원관리(ERP) 도입을 지원하며 성장기업 시장 공략에 나선다. 초기 도입 비용과 전문 인력 부족으로 디지털 전환에 어려움을 겪는 기업을 위해 무료 진단부터 시스템 구축, 금융·결제 연계까지 지원하는 프로그램을 본격 가동한다는 전략이다. 김준영 SAP코리아 부사장은 20일 서울 여의도 IFC 더포룸에서 열린 '넥스트(NEXT) 100' 기자간담회에서 "혁신적인 아이디어로 매출 성장을 이루고도 체계적인 관리 기반이 부족해 투자 유치나 상장, 글로벌 진출에 어려움을 겪는 기업들이 있다"며 "ERP는 물론 금융과 결제, 컨설팅까지 각 분야 파트너들이 함께해 국내 유망 기업들이 실질적으로 체감할 수 있는 변화를 만들어낼 것"이라고 밝혔다. SAP코리아가 추진하는 'SAP 넥스트 100'은 성장 가능성이 높은 국내 중소·중견기업을 선정해 경영 진단부터 클라우드 ERP 구축, AI 활용까지 지원하는 프로그램이다. 하나은행과 비자코리아, PwC코리아, ASPN, 블루어드 등 5개 파트너사가 참여해 기업의 디지털 전환과 성장 기반 마련을 돕는 체계다. 2500만원 상당 무료 진단…8개월간 ERP 구축 지원 지원 대상은 NICE평가정보 기준 중소·중견기업 가운데 SAP 퍼블릭 클라우드 ERP 도입을 희망하는 기업이다. 선정 기업에는 경영·디지털 전환 로드맵과 AI 활용 준비도 진단, 성장 혁신 컨설팅 등 총 2500만원 상당의 전문 진단 서비스를 무료로 제공한다. 초기 시스템 도입 부담을 낮추기 위한 지원도 마련했다. SAP는 선정 기업에 특별 라이선스 조건과 표준 구축 패키지, 금융기관 연계 혜택 등을 지원할 방침이다. 이를 통해 기업별 적용 조건에 따라 초기 도입 비용을 최대 약 50% 줄일 수 있도록 돕는다. 전체 도입 지원 규모는 기업별로 최대 수억원에 이를 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 프로그램은 총 8개월 동안 디스커버(1개월), 디자인(1개월), 빌드(4개월), 그로우(2개월)의 4단계로 운영된다. 기업별 경영 환경과 AI 활용 가능성을 진단한 뒤 시스템 설계와 구축, 운영 안정화까지 지원하는 방식이다. 1차 모집은 오는 31일까지 진행하며 11월부터 2차 모집을 시작할 예정이다. 강지훈 SAP코리아 중견·중소기업 고객 사업부문장은 "SAP 넥스트 100에 선정된 기업을 대상으로 초기 1개월간 디지털 전환이 필요한 영역을 무료로 진단하고 AI 활용 방안과 향후 업무 프로세스에 대한 청사진을 제시할 계획"이라며 "기업별 성장 단계와 경영 환경에 맞춰 시스템 설계부터 구축, 운영 안정화까지 약 8개월간 지원하겠다"고 말했다. 하나은행·PwC 등 5개사 참여…금융·결제까지 연결 SAP는 ERP 도입을 넘어 금융과 결제, 컨설팅, 시스템 구축을 연결하는 협력 체계도 마련했다. PwC코리아는 기업별 경영 혁신 로드맵과 AI 활용 전략 수립을 지원하고 ASPN과 블루어드는 SAP 클라우드 ERP 구축과 운영을 담당한다. 하나은행은 SAP ERP와 연계한 펌뱅킹 및 자금관리 서비스를 지원한다. 기업이 별도 금융 연계 시스템을 개발하는 부담을 줄이고 제한된 인력으로도 자금 흐름과 내부 통제를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다는 구상이다. 비자코리아는 기업카드 도입과 전환 과정에서 프로젝트 지원을 제공할 예정이다. 박태준 하나은행 본부장은 "중견기업들이 성장하면서 관계사와 해외 자회사가 늘어나지만 내부 통제를 담당하는 관리 인력은 제한적일 수밖에 없다"며 "SAP ERP와 연계된 뱅킹 시스템을 활용하면 소수 인원으로도 내부 통제와 자금관리의 효율성을 높일 수 있을 것"이라고 설명했다. 천재문 PwC코리아 상무는 ERP 도입 과정에서 기업의 변화 관리가 중요하다고 강조했다. 그는 "ERP를 단순한 시스템 구축이 아니라 기업의 체질을 바꾸는 경영 혁신으로 인식해야 한다"며 "기존 관행을 고수하기보다 표준 프로세스를 적극적으로 수용하고 경영진이 지속적으로 관심을 가져야 한다"고 밝혔다. SAP는 이번 프로그램을 통해 중소·중견기업이 성장 초기부터 글로벌 표준 경영 시스템과 AI 활용 기반을 갖추도록 지원하는 한편, 국내 ERP 고객과 파트너 생태계도 확대할 계획이다. 강 부문장은 "SAP 넥스트 100은 단순한 ERP 프로모션이 아니라 미래에 더 크게 성장할 100개 기업을 먼저 발굴해 진단과 AI, 경영 기반을 SAP와 파트너들이 함께 지원하는 상생 프로그램"이라며 "기업들이 디지털 전환을 시작하는 데 따른 장벽을 낮추고 시행착오를 줄이겠다"고 강조했다.

2026.10.20 12:04한정호 기자

[써보고서] 챗GPT와 첫 마라톤 훈련…전문가 조언 더해 안전히 기록 단축

오픈AI의 GPT-6 '아스트라' 기반 챗GPT를 러닝 훈련에 직접 활용해 봤다. 아스트라로 운동 계획과 기록 앱을 만들고, 여기에 전문가의 조언을 꼼꼼히 반영한 결과 원하던 마라톤 기록을 달성할 수 있었다. AI의 편리함에 인간 전문가의 실전 지식까지 더해지니, 오버트레이닝으로 무리하지 않으면서도 안전하게 목표를 이루는 것이 가능했다. 마라톤 대회를 앞둔 2주 동안, 아스트라를 통해 체계적인 운동 계획을 세우고 이를 기록할 수 있는 앱을 직접 구축했다. 그 과정에서 실제 달리기 경험과 외부 전문가의 의견을 꾸준히 반영하며 훈련을 보완해 나갔다. 처음 이 AI를 사용할 때만 해도 그저 적절한 운동 방법을 추천받는 정도만 기대했다. 하지만 몸 상태에 맞춰 훈련 계획을 스스로 수정해 주고, 이를 매일 실천할 수 있는 맞춤형 도구까지 만들어주었다는 점이 가장 인상 깊었다. 직접 체험해 본 아스트라는 단순한 대화형 AI를 넘어 복잡한 추론과 심층 자료 조사, 코딩, 문서 제작 등을 거침없이 수행하는 강력한 모델이었다. 특히 '챗GPT 워크' 기능을 통해 나의 구체적인 목표와 조건에 따라 필요한 도구를 알아서 활용하고, 여러 단계의 복합적인 작업을 거쳐 완성된 결과물을 만들어내는 과정이 놀라웠다. 참고로 이 강력한 해당 모델은 '챗GPT 프로' 사용자부터 이용할 수 있다. 아스트라 기능이 개인 운동 목표를 실행 가능한 계획으로 바꾸는 데 얼마나 도움이 되는지 확인해봤다. 생애 처음 참가하는 마라톤 대회 5킬로미터(㎞) 코스가 첫 시험대였다. 목표는 35분 내 완주였다. 출발선에 설 생각에 설레면서도, 기록을 줄이려다 몸에 무리를 주지는 않을지 걱정됐다. 당시 5㎞를 뛰고 걷는 데 약 38분 걸렸다. 더 자주 뛰거나 근력 운동을 추가해야겠다는 생각은 들었다. 하지만 지금 체력으로 훈련 강도를 얼마나 높여도 되는지, 어떤 근육을 보강해야 하는지는 막연했다. 첫 마라톤 앞두고 막막…챗GPT와 계획부터 세웠다 대회를 2주 앞두고 챗GPT를 활용해 준비 과정을 구체화하기로 했다. 먼저 현재 기록과 목표를 챗GPT에 설명했다. 챗GPT는 훈련표를 만들기 전 운동 경험과 가능한 시간, 선호 운동 등 필요한 조건을 세세히 확인했다. 기록에 걷는 시간이 포함됐는지, 달린 뒤 체력이 얼마나 남는지도 물었다. 최근 2주 동안 세 차례 달렸고, 약 3㎞ 이후에는 걷기와 천천히 달리기를 반복한다고 답했다. 운동 가능한 요일과 이용할 수 있는 기구, 통증에 대해서도 대화했다. 답변을 바탕으로 2주 운동 계획과 체크리스트를 만들었다. 계획에는 달리기와 걷기를 번갈아 하는 훈련법과 목표 속도 연습법, 가벼운 근력 운동이 포함됐다. 회복과 휴식 일정도 들어갔으며 대회가 가까워질수록 훈련량을 줄이도록 구성됐다. 챗GPT로 계획을 실천하기 위한 부가 기능도 활용했다. 구글 캘린더를 연동해 평소 일정과 운동 계획을 함께 관리했다. 운동에 필요한 용품은 이미 보유한 매트를 제외하고 5만원 안에서 추천받았다. 가격과 보관 편의성, 구매 링크를 비교표로 정리해 선택에 참고했다. 근력 운동 자세를 익히는 데도 챗GPT 도움을 받았다. 계획표에 명시된 '데드버그' 동작을 물어보자 팔과 다리를 움직이는 순서를 시각 자료로 보여줬다. 시작 자세부터 반대쪽 팔과 다리를 뻗는 과정까지 단계별로 확인하고, 천천히 재생하며 움직임을 살펴볼 수 있었다. 글만으로 이해하기 어려웠던 동작을 눈으로 확인하니 운동 방법을 파악하기가 한결 쉬웠다. 운동 결과를 기록할 애플리케이션도 제작했다. 챗GPT는 휴대전화에서 날짜별 운동을 확인하는 웹 앱을 제작했다. 이 앱은 운동 완료 여부와 소요 시간, 체감 난이도를 저장하는 역할을 맡았다. 챗GPT로 훈련 계획을 세웠더니 준비는 한결 수월해졌다. 관건은 챗GPT가 추천한 운동 계획 이행력과 실제 효과였다. 막상 시작하려니 스스로 알아차리지 못한 자세 문제나 근육 사용 방식까지 반영됐는지 인지하기 어려웠다. 계획표를 실제 운동으로 옮기기 전에 전문가 시각으로 확인해보고 싶었다. AI가 못 본 자세, 전문가가 잡아…대화법도 보완 계획표만으로 풀리지 않았던 의문을 확인하기 위해 전문가를 찾았다. 챗GPT가 추천한 운동을 직접 해보고, 몸에 무리가 없는지 점검받기로 했다. 현장에는 이승환 연세 피트니스랩 대표와 김정원 오픈AI코리아 엔지니어가 함께했다. 이 대표는 훈련 계획을 세울 때 몸 상태와 움직임부터 파악해야 한다고 강조했다. 근력이 부족한지, 특정 근육을 제대로 쓰지 못하는지, 달리는 방식을 바꿔야 하는지에 따라 필요한 훈련이 달라진다는 설명이다. 통증이 나타난 곳만 살펴서도 안 됐다. 이 대표는 "엉덩이 근육을 제대로 사용하지 못하면 부담이 햄스트링에 집중될 수 있다"며 "이 경우 불편함은 햄스트링에서 나타나지만 보완해야 할 부위는 엉덩이 근육일 수 있다"고 설명했다. 이어 "불편한 부위를 AI에 알리는 데 그치지 않고, 원인은 전문가에게 점검받아야 한다"고 재차 조언했다. 챗GPT가 추천한 하체 근력 운동을 직접 해보니 이 대표 설명이 와닿았다. 의자 등받이를 잡고 한쪽 발을 뒤로 들었다. 반대쪽 다리로 체중을 지탱하면서 무릎과 고관절을 굽혀 몸을 낮췄다가 일어났다. 엉덩이와 허벅지를 강화하는 동작이었다. 평소에는 엉덩이와 허벅지에 충분히 힘이 들어간다고 생각했다. 그러나 옆과 뒤에서 움직임을 살핀 코치의 평가는 달랐다. 허리와 골반 주변을 짚으며 몸을 일으킬 때 해당 근육에 힘이 충분히 실리지 않는다고 지적했다. 이 대표는 달릴 때도 엉덩이와 허벅지 근육을 제대로 사용하는 것이 중요하다고 설명했다. 다른 근력 운동보다 이 동작을 더 신경 써서 연습하라는 조언을 받았다. 내게 필요한 것은 횟수를 늘리기 전에 자세와 힘을 쓰는 방법부터 바로잡는 일이었다. 김정원 오픈AI코리아 엔지니어는 챗GPT에 목표뿐 아니라 실제 수행 과정과 전문가 점검 결과까지 충분히 설명해야 한다고 강조했다. 김 엔지니어는 챗GPT에 무엇을 알려줘야 할지 막막하다면 AI가 먼저 질문하도록 하는 '인터뷰 미(Interview Me)' 방식을 활용할 수 있다고 소개했다. 그는 "이는 러닝 계획을 수정할 때도 곧바로 새 훈련표를 요청하기보다 필요한 정보를 먼저 묻게 하는 기능"이라며 "어떤 동작이 어려웠는지, 기존 계획을 지키지 못한 이유는 무엇인지 질문을 주고받으며 조건을 구체화할 수 있다"고 설명했다. 김 엔지니어는 글로 정리하다 빠뜨릴 수 있는 정보를 음성 대화로 보충하는 방법도 제시했다. 그는 "운동 후 거리와 시간에 더해 숨이 가빠진 시점이나 특정 동작에서 느낀 불편함을 말로 남길 수 있다"며 "숫자만으로 드러나지 않는 경험도 다음 계획에 반영할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 몸 상태에 맞춰 계획 수정…5㎞ 30분 안전한 완주 현장에서 받은 조언을 챗GPT에 다시 전달했다. 하체 운동 중 둔근과 허벅지 근육에 힘이 충분히 실리지 않는다는 전문가 지적을 설명했다. 이를 바탕으로 어떤 동작과 수행 방법을 보완해야 하는지 물었다. 챗GPT는 다리 운동 우선순위를 기존보다 높였다. 정해진 횟수를 채우기보다 코치에게 배운 자세로 해당 근육을 사용하는 데 집중하는 계획을 제시했다. 자세가 흐트러지면 횟수를 줄이고 천천히 움직이는 기준도 더했다. 달리기 훈련에선 당일 몸 상태를 세부적으로 살필 수 있게 됐다. 챗GPT는 달리기 전 사용자가 당일 몸 상태를 확인할 수 있도록 컨디션 입력 항목을 추가했다. 피로가 크면 운동 시간과 강도를 낮추고, 불편함이 남거나 반복되면 운동을 중단한 뒤 전문가에게 확인받도록 안내했다. 운동 후 기록 리스트도 보완됐다. 완료 여부와 시간, 체감 난이도 외 힘들었던 구간과 불편한 부위를 남길 수 있는 섹션이 생겼다. 계획을 줄였다면 그 이유를 설명할 수 있는 란도 추가됐다. 예정된 운동을 마쳤는지만 확인하던 기록에 몸이 어떻게 반응했는지가 더해진 셈이다. 이런 방식을 약 10일 진행한 뒤 대회에 참가했다. 당일에는 챗GPT가 정리한 루틴과 코치에게 배운 동작으로 몸을 풀었다. 5㎞ 완주 기록은 30분 12초였다. 목표였던 35분보다 약 5분 빨랐다. 챗GPT는 분명 마라톤 준비에 유용한 도구다. 막연했던 목표를 구체적인 훈련 계획으로 바꾸고, 운동 결과를 기록하며 계획을 보완하는 데 도움을 줬다. 다만 실제 사용자 건강과 몸 상태 판단까지 AI에 전적으로 맡길 수는 없다는 점도 느꼈다. 기록을 줄이는 것보다 중요한 것은 다치지 않고 운동하는 일이었다. 스스로 제대로 하고 있다고 생각한 동작에도 보완할 부분이 있었다. 이를 모두 찾아낸 것은 움직임을 직접 살핀 전문가였다. AI를 운동 목표 달성에 잘 활용하려면 내 몸을 이해하고, 혼자 판단하기 어려운 부분을 전문가에게 확인하는 과정은 필수다. AI의 편리함과 인간 전문가 지식을 함께 활용할 때 더 큰 도움을 받을 수 있다는 점을 느꼈다. 서비스 연동에는 아쉬움이 남았다. 구글 캘린더는 활용할 수 있었지만, 타임트리 등 평소 쓰는 다른 일정 앱이나 국내 서비스까지 연결하는 데는 제약이 있었다. 운동 기록 앱을 만드는 것과 그 내용을 기존 생활 도구에 연결하는 것은 별개의 문제였다. 향후 카카오톡과 일정 서비스까지 챗GPT 워크에 연동된다면 운동·휴식 일정을 등록하고, 변경된 계획을 반영하거나 선택한 기록을 코치에게 공유하는 과정도 더 간편해질 것으로 기대된다.

2026.10.20 10:06김미정 기자

美 패트릭 J. 맥거번 재단 "AI 안전, 기업 약속만으론 부족…정부가 검증해야"

"기업이 인공지능(AI)를 활용하거나 외부 업체에 업무를 맡기더라도 고객정보를 보호할 책임을 져야 합니다. 정부도 기업이 AI를 안전하게 사용하는지 평가하고, 필요하다면 사용을 중단시킬 수 있어야 합니다." 최근 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타' 행사 때 만난 빌라스 다르 패트릭 J. 맥거번 재단 대표는 AI 시대 정보 보호에 대한 기업 책임을 이같이 강조했다. 기업은 기술 도입에 따른 위험을 점검하고, 정부는 이를 검증할 역량과 대응 체계를 갖춰야 한다는 주장이다. 다르 대표는 AI의 공익적 활용과 국제 거버넌스를 연구·지원해 온 기술·정책 전문가다. 2020년 재단 초대 대표로 취임했으며 유엔(UN) 사무총장 산하 AI 고위급 자문기구 위원으로 활동했다. 이번에는 AI 페스타와 함께 열린 서울시의 '스마트라이프위크' 시장 포럼 기조연설을 위해 방한했다. 패트릭 J. 맥거번 재단은 글로벌 IT 미디어 기업 IDG 창립자 패트릭 J. 맥거번의 뜻을 이어 AI와 데이터 기술로 사회문제를 해결하는 미국의 비영리 재단이다. 기후변화와 공중보건, 교육 등 공익 분야의 기술 활용을 지원하고 정부·기업·시민사회와 협력하고 있다. 이 재단은 약 15억 달러(한화 약 2조원) 규모의 기금을 운용하고 있으며, 본부는 미국 보스턴에 있다. 이번 인터뷰는 지디넷코리아가 지난 1일 보도한 배달의민족 고객정보 오용 관련 취재 기사로 성사됐다. 그는 해당 기사가 다룬 개인정보 보호와 책임 문제에 주목했다며, 기업이 AI를 도입할 때도 소비자에 대한 책임을 분명히 해야 한다고 밝혔다. "AI·외주 활용해도 소비자 책임은 그대로" 다르 대표는 기업이 AI를 도입할 때 우선 살펴야 할 과제로 개인정보 보호를 꼽았다. 고객상담이나 주문 처리에 AI를 활용하면 고객정보를 다루는 방식도 달라질 수 있는 만큼, 도입에 앞서 위험을 점검해야 한다는 설명이다. 그는 "기업은 개인정보 보호에 어떤 변화가 생기는지 고려하지 않고 AI 도입을 밀어붙여서는 안 된다"며 "AI를 어떻게 적용하는지 파악하는 것이 필수"라고 주장했다. 그러면서 "정부는 도입 전 검증 기준을 마련하며, 소비자도 정보 활용 범위에 의견을 낼 수 있어야 한다"고 덧붙였다. 다르 대표는 개인정보 보호 출발점으로 소비자 기본 권리를 제시했다. 그는 "AI가 등장했다고 해서 사람의 기본적인 권리가 달라지는 것은 아니다"며 "거래할 때 다른 사람과 동등하게 대우받고, 기업이 자신에 대해 알고 있는 정보를 이유로 가격을 바꾸지 않는다는 확신이 있어야 한다"고 강조했다. 그는 AI가 건강정보를 분석해 개인별로 가격이나 서비스 이용 조건을 달리하는 상황을 예로 들었다. 데이터가 유출되지 않도록 관리하는 것뿐 아니라 이를 활용한 AI 판단이 소비자에게 불리하게 작용하는지도 살펴야 한다는 설명이다. 다르 대표는 외부 업체에 업무를 맡겨도 소비자에 대한 기업 책임은 유지돼야 한다고 봤다. 그는 "소비자가 거래하는 상대가 기업이라면 그 기업이 AI 시스템을 사용하는지는 중요하지 않다"며 "기업은 소비자에게 책임을 져야 한다"고 강조했다. 다만 AI로 발생한 피해의 책임을 개발사와 도입 기업, 제3자 사이에서 어떻게 나눌지는 과제로 꼽았다. 그는 "기업 AI 시스템이 소비자에게 피해를 줬다면 AI를 만든 사람과 이를 사용한 기업, 제3자 중 누구에게 책임을 물어야 하는 것이 관건"이라며 "우리가 답해야 할 매우 큰 질문"이라고 말했다. 다르 대표는 기업이 책임을 판단하는 기준도 법적 의무에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 그는 "법에 따른 책임도 있지만 기업과 소비자 사이의 신뢰에 관한 책임도 있다"며 "기업은 AI 시스템이 누군가에게 피해를 줄 위험을 어떻게 감시하고, 피해가 발생하기 전에 대응할지도 생각해야 한다"고 당부했다. "AI 안전, 기업 자율에만 맡겨선 안 돼…정부 대응 빨라져야" 다르 대표는 기업 책임을 실효성 있게 확보하려면 정부의 AI 평가·감독 역량도 뒷받침돼야 한다고 강조했다. AI가 사회 전반에 영향을 미치는 기술인 만큼 공적 통제 장치도 필요하다는 설명이다. 다르 대표는 한국 정부와 기업이 보완할 과제로 AI 공적 감독을 꼽았다. 기업이 AI 개발을 주도하며 혁신을 이끌고 있지만, 안전성까지 기업 판단에만 맡겨서는 안 된다는 설명이다. 그는 "한국에서도 기업이 하는 일을 공적 기관이 평가하고, 필요하다면 정부가 중단시킬 수 있어야 한다"고 말했다. 다르 대표는 이같은 정부 역할은 피지컬 AI 확산에 따라 더욱 중요해질 것으로 봤다. 그는 "미국에서도 많은 사람이 아직 AI를 휴대전화 안에서만 접한다"면서도 "앞으로 5~10년 안에는 피지컬 AI 영향이 매우 커질 것"이라고 내다봤다. 그는 대응 범위 역시 일자리 변화에 그쳐서는 안 된다고 지적했다. 피지컬 AI가 물건을 사고 거래하는 방식부터 경제 구조까지 바꿀 수 있는 만큼, 정부도 일상과 산업 전반에 미칠 영향을 살펴야 한다는 것이다. 이를 위해 우선 해결해야 할 과제로 기술과 제도 사이 속도 차이를 꼽았다. 다르 대표는 "기술 발전하는 속도가 제도가 대응하는 속도보다 훨씬 빠르다"며 "정부는 대응 속도를 높여야 한다"고 강조했다. 그는 정부가 빠르게 대응하면서도 일관된 기준을 유지하려면 AI로 어떤 사회를 만들 것인지에 대한 방향이 필요하다고 제언했다. 그는 "각국 정부는 기술적인 비전을 매우 강하게 제시한 상태"며 "앞으로 이를 사회적 비전으로 발전시켜야 한다"고 말했다. 다르 대표는 이 과정에 기술기업뿐 아니라 청년 등 다양한 사회 구성원이 참여해야 한다고 강조했다. 그는 "모두가 함께 비전을 만들어 가도록 어떻게 할 것인가가 전 세계 정부가 마주한 큰 과제"라고 덧붙였다.

2026.10.20 09:47류승현 기자

AI는 '더러운 데이터'보다 '쓸 수 없는 데이터'에서 실패한다

"데이터가 엉망이라서요." 인공지능(AI) 프로젝트가 기대만큼 성과를 내지 못했을 때 가장 흔히 듣는 말이다. 틀린 것은 아니다. 가트너는 2026년까지 'AI-레디' 데이터를 갖추지 못한 AI 프로젝트의 60%가 중단될 것으로 전망했고, 조직의 63%는 AI에 맞는 데이터 관리 체계를 갖추지 못했거나 갖췄는지조차 모른다고 답했다. 그래서 많은 기업이 정제·표준화·품질관리에 예산을 쏟는다. 그러나 필자가 공공기관과 기업의 데이터를 직접 가명처리하며 만난 실패는 다른 얼굴을 하고 있었다. 데이터가 더러워서가 아니라 쓸 수 없어서 멈춘 프로젝트가 훨씬 많았다. 정제를 마친 데이터가 있는데도 개인정보라는 이유로 학습에 넣지 못하거나, 넣고 나서야 문제가 드러나 서비스를 내리는 경우다. 이번 글에서는 이 병목이 어디서 생기는지, 이를 풀 열쇠인 용도 적합 데이터와 프라이버시 거버넌스를 다룬다. 1. 데이터 품질의 착시: 깨끗한 데이터가 곧 맞는 데이터는 아니다 흔히 데이터 품질은 정확성·완전성·일관성 같은 절대 기준으로 평가된다. 하지만 AI에게 좋은 데이터는 '용도에 맞는 데이터'다. 가트너도 AI-레디 데이터는 유스케이스를 대표하고 오류·이상치·예상치 못한 패턴까지 담아야 한다고 강조한다. 이상거래 탐지 모델을 만들며 '튀는 값'을 지우면 품질 지표는 올라가도 모델은 잡아야 할 신호를 잃는다. 품질은 데이터의 고유 속성이 아니라 용도에 따라 달라진다. 여기에 따져야 할 것이 하나 더 있다. 그 용도로 '써도 되는가'다. 품질 기준을 모두 통과해도 그 용도로 쓸 수 없다면 AI에게는 없는 데이터와 같다. 2. '쓸 수 없는 데이터'의 세 얼굴 ① 법적으로 쓸 수 없는 데이터. 서비스 제공용으로 수집한 고객 데이터를 AI 학습에 쓰면 목적 외 이용 논란이 생길 수 있다. 동의 범위, 적법 근거, 가명처리 요건을 따지지 않고 시작한 프로젝트는 개발 막바지 법률적 검토에서 멈춘다. ② 꺼낼 수 없는 데이터. 데이터를 외부 협력사나 클라우드, 해외 LLM API로 보내는 순간 처리위탁과 국외이전 문제가 따라온다. 망분리와 계열사 간 결합 절차도 장벽이다. 필자가 참여한 교통 분야 기관 과제는 데이터를 기관 밖에서 쓸 수 없어, 외부망과 분리된 처리 장비를 기관 내부로 반입해 현장에서 처리하고 결과물만 가지고 나왔다. ③ 보이지 않는 데이터. 가장 위험한 유형이다. 상담 녹취, 계약서, 이메일, 스캔 문서에는 이름·연락처·식별번호·건강정보가 섞여 있지만 정형 DB 중심의 보호 체계로는 잡히지 않는다. 정보보호 분야 기관의 상담 음성을 가명처리할 때도 개인정보는 정해진 칸이 아닌 대화 곳곳에 흩어져 있었다. 이를 검색증강생성(RAG)이나 학습 데이터에 그대로 넣으면 질문 한 줄에 개인정보가 흘러나온다. 세 경우 모두 정제 도구로는 풀리지 않는다. 필요한 것은 데이터를 '쓸 수 있게 만드는' 체계다. 3. 해법은 하나가 아니다: 용도에 따라 고르는 프라이버시 기술 개인정보를 다루는 방법은 '쓰거나 못 쓰거나'가 아니라 스펙트럼이다. 원본은 유용성이 가장 높지만 동의나 법적 근거가 명확한 범위에서만 쓸 수 있다. 가명정보는 추가 정보 없이는 개인을 알아볼 수 없게 처리한 데이터로, 통계 작성·과학적 연구 등의 목적이면 동의 없이 쓸 수 있어 내부 분석과 모델 학습의 현실적 선택지다. 익명정보는 활용이 자유로운 대신 정보 손실이 크다. 합성데이터는 원본의 통계적 구조를 학습해 새로 만든 데이터로 개발·테스트, 외부 협업, 희소 사례 증강에 강점이 있지만, 원본과 지나치게 닮으면 재식별 위험이 남아 검증이 필수다. 핵심은 '가장 안전한 방법'이 아니라 '용도에 맞는 방법'을 고르는 것이다. 내부 모델 학습에는 가명정보, 외부 협업이나 테스트에는 합성데이터, 대외 공개에는 익명화나 엄격히 검증된 합성데이터를 쓰는 식이다. RAG라면 색인 전 비정형 가명처리가 최소 조건이다. 무조건 익명화하면 쓸모가 사라지고, 무조건 원본을 쓰면 위험이 남는다. 지자체 CCTV 영상을 가명처리할 때도 같은 고민이 필요했다. 공개 보행자 데이터로 실험하니 얼굴을 블러 처리하면 사람 탐지 성능(mAP)이 0.595에서 0.579로 떨어졌지만, 생성형 AI를 이용해 가상 얼굴로 바꾸면 0.594로 거의 그대로였다. 같은 가명처리라도 방식에 따라 데이터의 쓸모가 달라진다는 뜻이다. 데이터를 외부에 공개해야 한다면 합성데이터가 답이 될 수 있다. 금융 분야 기관의 착오송금 데이터는 검증을 거친 합성데이터로 만들어 공공데이터포털에 공개됐다. 4. 프라이버시 거버넌스는 브레이크가 아니라 신호등이다 많은 조직이 개인정보 보호를 AI 프로젝트의 마지막 관문으로 여긴다. 다 만든 뒤 법무·보안 검토를 받으니 재작업과 지연이 반복된다. 개인정보보호위원회가 2025년 8월 공개한 「생성형 인공지능(AI) 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서」가 목적 설정 단계부터 처리 범위를 정하고 CPO가 기획 초기부터 참여하도록 권고한 것도 같은 맥락이다. 신호등이 있는 교차로를 떠올려보자. 잘 설계된 거버넌스가 바로 이 신호등이다. '이 용도라면 이 처리 경로'라는 규칙이 미리 정해져 있으면 현업은 매번 처음부터 승인을 구할 필요가 없다. 거버넌스가 정교한 조직일수록 AI를 더 빨리, 더 넓게 확산시킨다. 5. 성공하는 AX를 위한 실행 조건 ① 데이터 용도 명세부터 써라. 모델을 고르기 전에 풀 문제, 필요한 데이터와 범위, 결과물의 공유 범위를 문서로 정의한다. ② 데이터 지도를 그리고 민감도를 분류하라. 정형 데이터뿐 아니라 문서·음성·이미지 속 개인정보까지 탐지해 위치를 파악한다. 보이지 않는 데이터는 통제할 수 없다. ③ 용도별 처리 경로를 표준화하라. 용도와 위험 수준별로 가명·익명·합성 중 무엇을 쓸지 정해 두고, 사전 승인된 경로는 바로 처리한다. ④ 유용성과 안전성을 함께 평가하라. 처리된 데이터로 실제 과업 성능이 유지되는지, 재식별 위험이 허용 수준인지 두 축을 동시에 확인한다. ⑤ 처리 이력을 남겨라. 어떤 원본이 어떤 처리를 거쳐 어느 모델에 쓰였는지 추적할 수 있어야 사고에 대응할 수 있고, AI 기본법 시대에 요구되는 투명성과 설명 책임도 다할 수 있다. 맺음말 AI 프로젝트의 실패를 '데이터 품질' 탓으로만 돌리면 해법도 정제에 머문다. 그러나 현장의 병목은 데이터가 '용도에 맞는가', '그 용도로 쓸 수 있는가'에 있다. 성공하는 AX의 첫 조건은 더 많거나 더 깨끗한 데이터가 아니라, 용도에 맞게 쓸 수 있는 데이터를 설계하는 거버넌스다.

2026.10.20 09:47양희은 컬럼니스트

[AI 고속도로] 앤트로픽, AI 인프라 확충에 60조원 베팅…엔스케일과 협력 확대

앤트로픽이 영국 인공지능(AI) 클라우드 기업 엔스케일과 약 450억 달러(약 60조원) 규모 추가 컴퓨팅 인프라 계약을 추진 중인 것으로 확인됐다. AI 모델 개발과 서비스 확대에 필요한 연산 자원을 선제적으로 확보하려는 움직임으로, 계약이 성사되면 양사 협력 규모는 약 900억 달러(약 120조원)로 늘어날 전망이다. 19일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽과 엔스케일은 미국 웨스트버지니아주에 조성 중인 '모나크(Monarch)' 데이터센터 캠퍼스의 두 번째 시설에서 AI 컴퓨팅 자원을 공급하는 방안을 협의 중이다. 계약 규모는 약 450억 달러(약 60조원)로, 이르면 수일 내 합의가 이뤄질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 이번 계약은 지난 8월 양사가 체결한 약 450억 달러(약 60조원) 규모의 기존 계약을 확대한 것이다. 당시 앤트로픽은 엔스케일의 모나크 데이터센터에서 AI 연산 자원을 공급받기로 했으며 추가 계약이 성사되면 해당 캠퍼스에서 확보하는 컴퓨팅 자원이 크게 늘어나게 된다. 새롭게 추진되는 두 번째 데이터센터는 460메가와트(MW) 규모 컴퓨팅 용량을 제공할 예정이다. 시설에는 엔비디아의 차세대 AI 칩인 베라 루빈이 탑재될 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 향후 건설될 세 번째 시설에 대해서도 우선 계약권을 확보한 상태다. 모나크 캠퍼스는 엔스케일이 추진하는 대규모 AI 인프라 프로젝트다. 전체 개발이 완료되면 총 전력 규모를 8기가와트(GW) 이상으로 확장할 수 있도록 계획됐다. 엔스케일은 1단계 사업에서 1.37기가와트(GW)의 컴퓨팅 용량을 운영하기 위해 2GW의 발전 설비를 확보하고 2028년 상반기 완공을 목표로 하고 있다. 앤트로픽은 AI 모델 개발과 서비스 수요 증가에 대응하기 위해 외부 인프라 기업과의 협력을 확대 중이다. 엔스케일 외에도 플루이드스택과 500억 달러(약 66조원), 볼타 인프라스트럭처와 100억 달러(약 13조원), 스페이스XAI와 450억 달러(약 60조원) 규모 컴퓨팅 관련 계약을 체결하는 등 대규모 연산 자원 확보에 나서고 있다. 이번 계약은 기업공개(IPO)를 준비 중인 엔스케일에도 영향을 미칠 전망이다. 엔스케일은 지난달 미국 증시 상장을 위한 서류를 공개 제출했으며 약 300억 달러(약 40조원) 수준의 기업가치를 목표로 하고 있다. 앤트로픽과 추가 계약을 체결하면 장기 고객과 매출 기반을 확보했다는 점에서 투자자 신뢰를 높이는 계기가 될 것이란 분석이 나온다. 다만 대규모 AI 데이터센터 투자에 필요한 자금 조달과 전력 확보는 해결해야 할 과제다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 엔스케일은 올해 상반기 매출 1억 4100만 달러(약 1876억원)를 기록했지만 순손실은 약 10억 달러(약 1조원)에 달했다. 지난달 중순까지 엔스케일은 앤트로픽과 체결한 첫 번째 계약에 필요한 데이터센터 건설 자금조차 확실하게 확보하지 못한 것으로 나타났다. 전력 공급 역시 변수로 꼽힌다. 모나크 캠퍼스는 전력망 연결 대신 자체 가스발전소를 활용할 계획이지만 발전소 운영에 필요한 대기 관련 허가와 용수 사용 허가 등이 아직 완료되지 않았다. 자체 발전 방식은 전력망 연결 지연을 피할 수 있는 반면 사업비와 운영 복잡성을 높일 수 있다는 분석이다. 최근 AI 인프라 투자에 대한 시장의 경계감도 커지고 있다. 엔스케일의 경쟁사인 코어위브는 약 500억 달러(약 66조원)에 달하는 부채 부담이 부각되면서 주가가 하락했다. 대규모 차입을 기반으로 데이터센터를 확장하는 네오클라우드 기업들의 재무 건전성과 실제 사업 수행 능력에 대한 투자자들의 검증이 강화되는 분위기다. 엔스케일은 최근 마이크로소프트(MS)와 추진하던 영국 데이터센터 프로젝트에서도 차질을 겪었다. 전력 공급 시점이 2030년 이후로 늦춰질 것으로 예상되면서 MS가 해당 사업에서 철수한 것이다. 이에 엔스케일은 앤트로픽과의 협력 확대를 통해 사업 기반을 강화할 필요성이 커진 상황이다. 양사의 추가 계약은 아직 최종 확정되지 않았다. 데이터센터 건설과 자금 조달 등에 대한 검토가 진행 중인 만큼 계약 조건이나 체결 시점이 변경될 가능성도 있다. 앤트로픽과 엔스케일 측은 이번 추가 계약 협상에 대한 논평을 거부했다. 이번 사안에 정통한 관계자는 "양사의 협상이 진행 중이며 이르면 수일 내 합의가 이뤄질 수 있다"고 전했다.

2026.10.20 09:24한정호 기자

코오롱베니트, 제조 AX 사업 시동…이수화학 등 3개사에 AI 도입

코오롱베니트가 인공지능(AI)을 활용한 제조 현장의 디지털 전환 사업을 본격 나선다. 자동차 부품과 섬유 소재, 석유화학 등 서로 다른 산업의 생산공정에 AI 기반 품질 예측과 설비 예지보전 기술을 적용해 제조기업의 생산성과 운영 효율을 높인다는 목표다. 코오롱베니트는 정부의 '상생형 인공지능 전환(AX) 선도모델 구축지원사업' 도입기업으로 이수화학과 서우산업, 서우첨단소재 등 3개사를 확정하고 본격적인 사업 추진에 나선다고 19일 밝혔다. 이번 사업은 대기업의 제조혁신 역량을 활용해 중소·중견기업의 전사적 AX를 지원하고 다른 기업에도 확산할 수 있는 선도모델을 구축하는 것이 목적이다. 코오롱베니트는 지난 7월 주관기관으로 선정됐으며 한국생산성본부가 협업기관으로 참여한다. 도입기업으로 선정된 서우산업은 자동차 휠가드와 언더커버 등 흡차음 부품을 생산하며 서우첨단소재는 재활용 원료를 활용한 섬유 소재를 제조한다. 이수화학은 세제 원료인 연성알킬벤젠(LAB)과 노말파라핀(NP)을 생산하는 석유화학 기업이다. 코오롱베니트는 이들 기업의 생산공정과 설비 운영 데이터를 AI와 결합해 품질 예측과 이상 징후 분석, 공정 조건 최적화 체계를 구축할 계획이다. 현장 작업자의 경험에 의존하던 판단 과정을 데이터 기반으로 전환하는 데 중점을 뒀다. 서우산업에는 부직포 생산라인을 대상으로 AI 품질 예측 모델과 디지털트윈 기반 시뮬레이션을 적용한다. 이를 통해 원단의 두께와 밀도 편차를 사전에 확인하고 주요 설비의 이상 징후를 감지하는 예지보전 체계도 마련한다는 방침이다. 서우첨단소재에는 원료 투입부터 건조, 방사에 이르는 핵심 공정에 AI를 적용한다. 공정별 최적 조건을 자동으로 추천하고 실시간 품질 예측과 이상 감지, 설비 예지보전, 통합 관제 기능을 구축해 품질 안정성을 높일 계획이다. 이수화학에는 연속 화학공정에 특화된 AI 운전 지원 체계를 구축한다. 공정 제어와 설비 이력, 생산 실적 데이터를 통합하고 시계열 AI를 활용해 공정 이상 징후를 사전에 감지하고 최적 운전 조건을 실시간으로 추천하는 방식이다. 특히 이수화학의 AI 추천 설정값은 안전 운전 범위 내에서 운전원의 확인과 승인을 거쳐야 실제 제어 시스템에 반영되도록 설계한다. 설비 예지보전과 에너지 사용량, 탄소 배출량을 실시간으로 관리하는 체계도 함께 마련할 예정이다. 코오롱베니트는 이번 사업을 통해 제조 AX 사업 수행 체계도 정립한다는 목표다. 특정 솔루션을 일괄 공급하는 대신 기업별 생산 현장을 진단해 과제를 정의하고 적합한 기술을 보유한 파트너를 선정한 뒤 구축 완료까지 프로젝트를 관리하는 방식이다. 서우산업과 서우첨단소재에는 AX 전환 로드맵 수립과 데이터 표준화, AI·데이터 인프라 구축, 재직자 교육 등 상생 지원도 제공한다. 두 기업은 시스템 도입 이후 기존 고용을 유지하고 현장 기술자를 관제 실무 인력으로 재배치할 계획이다. 각 과제는 1년간 진행된다. 코오롱베니트는 이번 사업에서 확보한 현장 진단과 기술 파트너 구성, 프로젝트 관리 경험을 향후 다른 제조기업에도 적용할 방침이다. AI 얼라이언스 참여사와 파트너사 네트워크를 활용해 산업별 AX 사업을 확대한다는 목표다. 장재용 코오롱베니트 DX본부장은 "정부 실증사업에 지속적으로 참여해 산업별 적용 사례를 넓히며 제조에서 확보한 실행 모델을 다른 영역으로도 확장할 계획"이라며 "현장 진단부터 기술 파트너 구성, 프로젝트 관리로 이어지는 실행 체계를 정립하고 그룹 제조 계열사를 대상으로 축적해온 현장 경험과 데이터·AI 역량을 더해 제조 AX 사업을 확대할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.19 16:54한정호 기자

오케스트로·퓨리오사AI·업스테이지 뭉쳤다…소버린 AI 인프라 공동 개발

오케스트로 클라우드가 퓨리오사AI와 업스테이지 등 국내 인공지능(AI) 기업들과 손잡고 국산 기술 기반의 통합 AI 인프라 개발에 나선다. AI 반도체부터 거대언어모델(LLM), 클라우드 플랫폼, 서버·데이터센터까지 단일 환경으로 결합해 해외 기술 의존도를 낮추고 공공·민간 소버린 AI 시장을 공략한다는 전략이다. 오케스트로 클라우드는 지난 16일 퓨리오사AI, 업스테이지, 에스피케이인크(SPK), 대원씨티에스와 신경망처리장치(NPU) 기반 소버린 AI 풀스택 상품 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 국내 AI 산업 각 분야의 기술과 인프라를 결합해 통합 상품을 개발하고 공동 사업화를 추진하기 위해 마련됐다. 참여 기업들은 개별 기술을 공급하는 데 그치지 않고 AI 인프라 구축부터 운영·관리까지 지원하는 서비스를 공동 개발할 계획이다. 5개사가 개발할 '소버린 AI 풀스택 어플라이언스'는 AI 컴퓨팅과 클라우드 인프라, 모델 추론, 운영·관리 기능을 하나의 환경에서 제공하는 통합 AI 인프라 상품이다. 기존에는 기업이 AI 서비스를 구축하기 위해 반도체와 서버, 클라우드 플랫폼, AI 모델 등을 개별적으로 도입하고 연동해야 했다. 이번 협력은 이러한 기술을 통합해 인프라 구축 과정의 복잡성을 줄이고 기업이 자체 환경에서 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 특히 국산 NPU와 LLM을 활용해 해외 그래픽처리장치(GPU) 및 클라우드 기술에 대한 의존도를 낮추는 것이 목표다. 공공기관과 기업이 데이터와 AI 운영 환경에 대한 통제권을 확보하면서 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 통합 AI 인프라 구현을 위한 클라우드 플랫폼을 제공하고 기술 검증을 총괄한다. 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'와 세프(Ceph) 기반 소프트웨어 정의 스토리지(SDS)를 활용해 통합 운영 환경을 구성할 계획이다. 퓨리오사AI는 국산 NPU '레니게이드(RNGD)'를 공급해 AI 추론에 필요한 컴퓨팅 기술을 지원한다. 업스테이지는 자체 LLM '솔라'를 기반으로 AI 모델과 추론 기술을 제공한다. SPK는 서버 인프라와 하드웨어 기술을 담당하고 대원씨티에스는 데이터센터와 네트워크 인프라를 맡는다. 이를 통해 AI 반도체부터 모델, 서버, 스토리지, 클라우드 운영 플랫폼까지 연결하는 통합 상품 개발 체계를 마련한다는 구상이다. 5개사는 공동 개발을 거쳐 소버린 AI 풀스택 어플라이언스의 상용화를 추진할 예정이다. 구축 이후 운영과 기술지원까지 제공하는 관리형 서비스도 함께 개발해 고객의 인프라 운영 부담을 줄일 계획이다. 사업화 단계에선 공공기관과 민간기업을 대상으로 공동 영업과 마케팅을 추진한다. 개념검증(PoC)과 벤치마크 테스트(BMT), 공동 제안 등을 통해 실제 고객 수요를 확인하고 신규 사업 기회를 발굴한다는 방침이다. 오케스트로 클라우드는 이번 협력을 계기로 기존 클라우드 구축·운영 사업을 AI 인프라 전반으로 확대할 계획이다. 국산 AI 반도체와 모델을 활용한 통합 서비스를 중심으로 국내 소버린 AI 시장에서 사업 기반을 강화한다는 전략이다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "AI 산업 경쟁력은 개별 기술의 우수성을 넘어 이를 얼마나 완성도 높은 하나의 서비스로 구현하느냐에 달려 있다"며 "국내 AI 산업 각 분야 핵심 기업들이 역량을 결집한 만큼, AI 컴퓨팅부터 모델 추론, 인프라 운영·관리까지 하나로 통합한 소버린 AI 풀스택 어플라이언스를 선보여 국내 AI 인프라 시장에 새로운 기준을 제시하겠다"고 말했다.

2026.10.19 16:51한정호 기자

롯데백화점은 어떻게 본업에 AI 접목해 성과낼까

“브랜드 AI 도입 후 가장 두드러진 성과는 파트너사와의 협상 과정에서 데이터에 기반한 객관적인 논의가 가능해졌다는 점입니다.” 롯데백화점이 인공지능(AI) 역할을 자료 작성과 정보 안내를 넘어 브랜드 발굴과 입점 상담, 매장 전략 등 사업 의사결정을 지원하는 단계로 넓히고 있다. 입점을 희망하는 브랜드의 제안서를 검토해 담당 바이어에게 연결하고 브랜드와 고객 데이터를 분석해 매장 위치와 면적을 정하는 데 활용하는 것이다. AI가 반복적인 데이터 취합과 보고서 작성을 맡으면서 상품기획자(MD)는 분석 결과를 해석하고 입점 전략을 세우거나 브랜드를 직접 만나는 업무에 집중한다. AI는 선택지와 근거를 제시할 뿐 입점과 매장 배치에 대한 최종 판단은 현업 담당자가 내린다. 롯데백화점의 AI 활용이 실제 업무를 어떻게 바꾸고 있는지, 향후 적용 범위를 어디까지 넓힐 것인지 최성철 롯데백화점 AI STUDIO장에게 들어봤다. 매출 이력 없어도 '고객 DNA'로 가능성 찾는다 롯데백화점의 AI 전략은 '고객'과 '파트너', '임직원'이라는 세 축을 중심으로 추진되고 있다. 고객에게 쇼핑 정보를 제공하는 데서 나아가 입점 파트너와 임직원의 업무를 지원하는 영역까지 AI를 적용한다는 구상이다. 대표적인 파트너 대상 서비스는 입점 희망 브랜드를 위한 AI 에이전트 'AI 비즈센터'다. 외부 브랜드가 제안서를 제출하면 AI가 내용을 1차로 선별해 관련 바이어에게 연결한다. 입점 상담부터 담당자 연결, 검토 결과 안내까지 한 곳에서 처리해 입점 검토에 걸리는 시간을 줄이는 구조다. 신생·중소 브랜드를 발굴할 때는 고객의 연령과 소비 성향, 감성 속성 등을 담은 '고객 DNA'를 활용한다. 기존 브랜드와 고객 특성이 유사한 브랜드를 찾아 매출 이력이 부족한 브랜드의 잠재력을 살펴본다. 최 STUDIO장은 “이미 매출이 크거나 데이터가 많이 축적된 브랜드는 MD들도 많은 관심을 가지고 관련 정보를 파악하고 있다”며 “대형 브랜드의 매출 규모 자체를 보기보다 그 브랜드가 가진 고객 DNA와 유사한 잠재력을 지닌 신생·중소 브랜드를 연결하는 방식으로 보완하고 있다”고 말했다. 롯데백화점은 사내 매출 이력이 부족한 인디·신생 브랜드의 가능성을 평가하기 위해 사회관계망서비스(SNS) 언급량과 검색 버징, 팝업스토어 반응 등 외부 트렌드 데이터를 결합하는 방안도 검토하고 있다. 고객 동선·연관 구매로 파트너 설득…판단은 MD 몫 지난 7월 말 도입한 '브랜드 AI'는 롯데백화점 전 점포에 현재 입점했거나 과거 입점한 이력이 있는 브랜드 4000여개를 분석한다. 담당 상품군 안에서 대체 브랜드를 찾던 기존 방식에서 벗어나 전사 데이터를 교차 분석해 고객층이 유사한 다른 상품군의 브랜드까지 보완재로 제안한다. 브랜드명을 입력하면 핵심 실적과 브랜드 관계망, 유사 브랜드 비교 결과도 자동으로 생성된다. MD는 데이터를 취합하고 보고서를 작성하는 대신 분석 결과를 검토해 입점 전략을 세우고 브랜드와 직접 협의하는 데 시간을 쓸 수 있다. 최 STUDIO장은 “브랜드 AI 도입 후 의사결정의 기반이 정량적이고 입체적인 데이터로 전환됐다”며 “단일 브랜드의 매출뿐 아니라 연관 브랜드와의 동시 구매 패턴, 유사한 고객군을 공유하는 대체 브랜드 후보를 몇 번의 클릭만으로 확인할 수 있게 됐다”고 설명했다. 분석 결과는 파트너사와 매장 운영 전략을 논의할 때도 사용한다. 특정 브랜드의 매장 면적이나 위치를 조정할 경우 점포 내 고객의 교차 유입 경로와 인접 브랜드와의 구매 연관성을 근거로 제시한다. 그는 “브랜드사도 자사 고객층이 실제로 어떤 인근 매장과 연계 구매를 일으키는지 객관적인 데이터로 확인할 수 있다”며 “주관적인 설득이 아니라 데이터에 기반해 논의하면서 제안한 매장 위치에도 적극적으로 공감하고 원활하게 계약을 체결할 수 있었다”고 말했다. 다만 AI가 입점이나 매장 배치를 직접 결정하는 것은 아니다. 숫자로 파악하기 어려운 브랜드의 감성과 시장 평판, 매장 연출 가능성, 파트너사의 협력 의지 등은 MD가 종합적으로 판단한다. 최 STUDIO장은 “AI 분석과 현업의 판단이 다를 경우 최종 결정은 현업 담당자가 내린다”며 “AI는 다각도의 데이터와 연관 관계를 보여줘 검토할 수 있는 선택지를 넓혀주는 역할”이라고 강조했다. 온톨로지·MCP로 사내 AI 연결…보안·환각도 통제 롯데백화점은 지난해 12월 조직 개편을 통해 전사 AI·데이터·정보기술(IT)을 총괄하는 AI STUDIO를 신설했다. 기존 DX팀과 데이터플랫폼팀, IT기획팀, 커뮤니케이션전략팀을 통합하고 전사 AI 전략의 수립과 실행을 전담하는 AX팀을 새로 만들었다. AI STUDIO는 현업의 요청을 받아 시스템을 개발하는 데 그치지 않고 실무에서 필요한 기능을 찾아 시제품을 빠르게 구현한다. 바이브 코딩을 활용해 가능성을 검증한 뒤 파트너사와 협력해 정식 시스템으로 전환한다. 최 STUDIO장은 “롯데백화점의 차별점은 보여주기식 개념검증에 머무르지 않는 '실사구시적 현장 중심 AX'”라며 “현장의 요구를 빠르게 파악해 프로토타입을 만들고 AI로 가능한 것과 불가능한 것을 검증한 뒤 실무에 적용하고 있다”고 말했다. 현재 고객에게는 생성형 AI 쇼핑 에이전트 '더스틴'을 통해 개인화된 상담을 제공한다. 임직원은 자연어로 고객·매출 데이터를 분석하는 BI 에이전트와 고객 의견을 실시간으로 분석하는 VOC AI 등을 이용하고 있다. 점포 안내방송 문안 작성과 마케팅 대상 고객 분석, 개인화 메시지 고도화에도 AI를 적용했다. 앞으로의 과제는 개별적으로 운영되는 AI 서비스를 하나로 연결하는 것이다. 이를 위해 고객과 브랜드, 상품, 점포, 매출 등 사내에 흩어진 데이터의 관계를 AI가 이해할 수 있도록 데이터 온톨로지를 구축하고 있다. AI 에이전트가 업무에 필요한 사내 정보를 안전하게 불러올 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 연결 체계도 마련한다. 최 STUDIO장은 “유통업은 개인정보와 영업비밀 등 컴플라이언스 기준이 엄격해 사내 데이터를 외부 모델에 무작정 투입할 수 없다”며 “보안을 유지하면서 AI 에이전트가 현업에 필요한 지식을 안전하고 정확하게 참조할 수 있는 환경을 만드는 것이 기본 전제”라고 설명했다. AI의 잘못된 분석을 막기 위한 검증 절차도 운영한다. 원천 데이터의 정합성을 확인하고, 특정 브랜드를 추천할 때는 어떤 고객 정보와 연관 지표를 근거로 삼았는지도 함께 제시한다. 최종 검증과 판단에는 임직원이 참여한다. 롯데백화점은 향후 데이터 온톨로지를 점포 운영과 마케팅, 재무, 기획 등으로 확대해 개별 AI 서비스를 하나의 체계로 연결할 계획이다. 최 STUDIO장은 “이제 개별적으로 가동된 AI 서비스들을 하나의 거대한 유기체처럼 엮는 일이 남았다”며 “시스템 전반이 하나의 지능형 리테일 플랫폼으로 작동하도록 AI 전환의 완성도를 높이겠다”고 덧붙였다.

2026.10.19 16:42김민아 기자

롯데이노베이트 "2030년 모빌리티 사업 3배 성장…AI·해외 진출 승부수"

"2030년까지 모빌리티 사업을 약 3배 성장시키는 것이 목표입니다. 국내 실증 사업을 본사업으로 전환하고 해외 시장에서도 성과를 확보하겠습니다." 김경엽 롯데이노베이트 대표는 19일 강릉 올림픽파크에서 열린 '2026 강릉 지능형교통체계(ITS) 세계총회'에서 기자간담회를 열고 이같은 청사진을 밝혔다. ITS 세계총회는 세계 각국 정부와 기업, 학계 등이 미래 교통기술과 정책을 공유하는 국제행사다. 올해는 19일부터 23일까지 강릉 올림픽파크에서 193개 학술 세션과 428개 전시 부스 규모로 진행된다. 롯데이노베이트는 이번 행사에서 인공지능(AI) 기반 교통 인프라와 자율주행 기술을 결합한 통합 모빌리티 사업을 새로운 성장동력으로 육성한다는 전략을 내세웠다. 회사는 기존 하이패스와 ITS 구축 경험을 바탕으로 차량·도로·교통 데이터를 연결하는 플랫폼을 고도화하고 국내 실증 사업을 상용화하는 동시에 해외 시장 진출에도 속도를 낼 계획이다. 김 대표는 "가장 중요한 것은 다양한 기술을 연결해 고객 이동의 안전성과 편리함, 자유로움을 높이는 것"이라며 "ITS에 AI를 접목하고 하이패스에 비전 AI 기술을 결합하는 등 여러 기술을 연결해 이동의 경험을 바꿔 나가겠다"고 말했다. AI 스마트톨링·C-ITS 앞세워 교통 인프라 고도화 롯데이노베이트는 이번 총회에서 135㎡ 규모 전시부스를 마련하고 차세대 지능형교통체계(C-ITS), AI 스마트톨링, 자율주행 등 3개 분야의 기술을 선보였다. 전시장은 '커넥트 투 이노베이트(Connect to Innovate)'를 주제로 도로와 차량, 교통 운영 시스템을 연결하는 미래 교통 환경을 소개했다. 스마트톨링 분야에선 하이패스 단말기 없이 차량 번호판 인식만으로 통행료를 징수하는 AI 영상 인식 기술을 공개했다. 회사는 현재까지 단차로 하이패스 171식, 다차로 하이패스 31식, 차량영상촬영장치 909식을 구축했다. 생성형 AI로 다양한 날씨와 번호판 훼손 상황을 학습시켜 인식 정확도를 높이고 이를 다차로 무정차 요금징수 시스템으로 확대한다는 구상이다. 윤태은 롯데이노베이트 모빌리티부문장은 "무정차 요금징수 방식에선 차량 번호판을 얼마나 정확하게 인식하느냐가 중요하다"며 "고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 생성형 AI를 활용해 다양한 환경의 번호판 데이터를 학습시키고 인식 기술을 고도화하고 있다"고 설명했다. C-ITS 분야에선 AI 카메라와 라이다, 노변기지국(RSU)을 활용해 운전자 시야의 사각지대에 있는 보행자를 감지하고 위험 정보를 차량에 전달하는 기술을 선보였다. 기존 ITS가 교통정보를 수집·전달하는 데 중점을 뒀다면 C-ITS는 도로와 차량, 관제센터 간 실시간 양방향 통신으로 사고 위험에 선제적으로 대응하는 방식이다. 윤 부문장은 "자율주행차도 좌회전이나 우회전 과정에서 사각지대의 보행자나 오토바이를 놓칠 수 있다"며 "도로 인프라가 위험 상황을 먼저 감지해 차량에 주의나 감속 정보를 전달하는 서비스가 필요하다"고 짚었다. 자율주행 상용화·해외 진출 추진…통합 플랫폼 구축 자율주행 분야에선 운전석이 없는 셔틀 '무부(MUVU)'를 선보였다. 롯데이노베이트 전시장에선 약 300km 떨어진 대구 지능형자동차부품진흥원 주행시험장의 자율주행 셔틀을 원격 조종하는 체험을 마련했다. 이번 강릉 ITS 세계총회 행사장 외부에서도 참관객을 위한 자율주행 셔틀을 운행했다. 회사는 강릉과 제주, 경주 등 9개 지역에서 자율주행 서비스를 운영하며 누적 주행거리 약 11만km, 탑승객 약 4만명의 실적을 확보했다. 롯데이노베이트는 자율주행 차량을 판매하는 데 그치지 않고 차량과 관제 시스템, 도로 인프라를 결합한 서비스 사업을 추진 중이다. 화성 자율주행 리빙랩과 익산 자율주행 스마트플랫폼, 군산 상용차 관련 인프라 사업 등에 참여하며 운영 경험을 축적하고 있다. 향후에는 교통 데이터를 AI로 분석해 상황을 예측하고 대응하는 'AI 모빌리티시티' 운영 플랫폼으로 사업을 확대할 방침이다. 윤 부문장은 "현재 C-ITS와 AI 모빌리티시티 관련 사업 중에는 실증 단계에 있는 것들이 다수 있다"며 "내년부터 본사업으로 전환되는 시장 상황에 대응하고 개별 솔루션을 통합한 플랫폼도 준비 중"이라고 밝혔다. 해외 시장 공략에도 나선다. 롯데이노베이트는 AI 기반 스마트톨링 기술을 중심으로 동남아시아와 중남미 시장의 사업 기회를 모색 중이다. 특히 말레이시아와 멕시코 등에서 관련 논의를 진행 중이며 정부 재원뿐 아니라 민간 투자와 금융기관 협력을 통한 사업 추진 방안도 검토하고 있다. 김 대표는 "우리가 집중하는 분야는 개별 기술을 많이 확보하는 것보다 다양한 기술을 연결하고 파트너십을 통해 서비스를 확장하는 것"이라며 "모빌리티는 2030년까지 회사가 성장하는 과정에서 중요한 사업부문이 될 것"이라고 강조했다.

2026.10.19 16:32한정호 기자

네이버클라우드, 기업 보안 무료 진단 서비스 출시…AI 위협까지 점검

네이버클라우드가 기업의 보안 현황을 무료로 점검하고 개선 방향까지 확인할 수 있는 서비스를 선보인다. 기존 네트워크와 데이터 보호뿐 아니라 인공지능(AI) 서비스 이용 과정에서 발생할 수 있는 정보 유출과 사이버 공격 대응 체계까지 진단해 기업의 보안 역량 강화를 지원한다는 전략이다. 네이버클라우드는 기업이 온라인 설문을 통해 보안 현황을 점검할 수 있는 '네이버클라우드 보안 자가진단' 사이트를 오픈했다고 19일 밝혔다. 이번 서비스는 기업이 별도 전문 인력이나 복잡한 진단 절차 없이 현재 보안 관리 상태를 확인하고 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. 보안 자가진단은 네트워크 보안과 접근제어, 데이터 보호·암호화 등 총 7개 영역, 21개 문항으로 구성됐다. 이용자가 각 문항에 응답하면 기업의 보안 현황을 확인하고 추가적인 점검이나 개선이 필요한 부분을 살펴볼 수 있다. 특히 기존 인프라와 데이터 중심의 보안 점검에서 나아가 AI 활용 환경 보안 영역을 별도로 마련한 것이 특징이다. 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 새롭게 발생하는 보안 위험에 기업이 얼마나 대비하고 있는지 확인할 수 있도록 했다. AI 보안 영역에선 AI를 활용한 자동화 공격에 대한 대응 체계와 임직원의 AI 서비스 이용 과정에서 발생할 수 있는 민감정보 유출 방지 정책 등을 점검한다. 사내 AI 시스템에 대한 접근 권한 관리 여부도 주요 진단 항목에 포함됐다. 최근 기업들이 AI를 업무에 도입하면서 기존 IT 인프라뿐 아니라 AI 서비스 이용과 운영 과정에서도 보안 관리 필요성이 커지고 있다. 반면 별도의 보안 조직이나 전문 인력을 확보하기 어려운 기업은 새로운 위협에 대한 대응 수준을 자체적으로 파악하는 데 한계가 있다는 설명이다. 네이버클라우드는 진단 결과에 따라 개선 방향도 제공한다. 기업이 속한 산업 분야에 적용되는 주요 보안 규제 사항을 안내하고 보완이 필요한 영역에 대해선 참고 정보와 연계 서비스를 소개한다. 추가적인 점검이나 조치가 필요한 경우 보안 전문가 상담으로 연결하는 기능도 제공한다. 단순히 보안 현황을 확인하는 데 그치지 않고 기업이 후속 개선 작업을 검토할 수 있도록 지원한다는 취지다. 서비스는 네이버 클라우드 플랫폼 홈페이지에서 이용할 수 있다. 회사명이나 담당자 정보 등 별도의 개인정보를 입력하지 않아도 누구나 무료로 자가진단에 참여할 수 있다. 네이버클라우드는 지난 7월 정부의 '주요정보통신기반시설 정보보호 종합수준 평가'에서 최우수 등급을 획득했다. 최근에는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 사이버 보안 분야 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업자로 선정되는 등 관련 사업도 확대 중이다. 김재동 네이버클라우드 정보보호최고책임자(CISO)는 "나날이 보안의 중요성은 커지고 있지만 어디서부터 점검을 시작해야 할지 막막해하는 기업이 많다"며 "누구나 쉽게 보안 점검을 시작할 수 있도록 보안 자가진단 서비스를 마련한 만큼, 앞으로도 기업들이 AI 시대의 새로운 보안 위협에 대비할 수 있도록 실질적인 보안 서비스를 지속 선보이겠다"고 말했다.

2026.10.19 13:49한정호 기자

LG CNS, IDC 글로벌 평가서 '메이저 플레이어'…국내 기업 최초

LG CNS가 글로벌 시장조사기관 IDC의 디지털 워크플레이스 서비스 평가에서 '메이저 플레이어'로 선정되며 기업용 인공지능(AI) 업무혁신 역량을 인정받았다. 자체 에이전틱 AI 플랫폼을 기반으로 업무 자동화와 생산성 향상을 지원하고 금융·공공 등 보안이 중요한 산업에서 축적한 사업 경험이 주요 경쟁력으로 평가된 모습이다. LG CNS는 IDC의 '2026년 전 세계 디지털 워크플레이스 서비스(DWS) 부문 벤더 평가'에서 메이저 플레이어로 선정됐다고 19일 밝혔다. 국내 기업이 해당 평가에 포함된 것은 이번이 처음이며 LG CNS가 유일하다는 게 회사 측 설명이다. 이번 평가에는 타타컨설턴시서비스(TCS), 인포시스, NTT데이터, 코그니전트, 델, HP 등 글로벌 IT 기업 18개사가 참여했다. IDC 마켓스케이프는 글로벌 IT 기업의 현재 사업 역량과 향후 전략을 종합적으로 분석하는 평가 모델이다. 제품과 서비스 경쟁력뿐 아니라 고객사 적용 사례와 실제 고객 경험 등도 평가에 반영한다. 이번 평가에서 IDC는 LG CNS의 강점으로 AI 네이티브 플랫폼 역량과 규제 산업 및 보안·망분리 환경에 대한 전문성, 컨설팅부터 구축·운영까지 아우르는 사업 수행 역량을 꼽았다. 특히 LG CNS의 에이전틱 AI 기반 업무혁신 서비스 '에이엑스씽크(a:xink)'가 주요 경쟁력으로 평가됐다. 에이엑스씽크는 단순한 정보 검색과 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하도록 지원하는 플랫폼이다. 에이엑스씽크는 기업 업무포털·그룹웨어인 '웍스(Worx)'와 모바일 업무포털 '웍스 M(Worx M)', 개인용 AI 에이전트 '클로(Claw)', AI 통번역·회의 지원 서비스 '트랜슬레이터(Translator)', AI 문서 작성 서비스 '독(Doc)' 등으로 구성된다. 이를 통해 기업 임직원이 사용하는 업무 환경에 AI 에이전트를 적용하고 문서 작성과 회의, 협업 등 다양한 업무를 자동화할 수 있도록 지원한다. IDC는 금융·공공·제조 등 높은 수준의 보안이 요구되는 산업에서 LG CNS가 축적한 사업 경험도 강점으로 평가했다. 특히 기존 디지털 워크플레이스 환경을 AI 에이전트 기반 업무 실행 체계로 전환하려는 기업에 적합한 사업 역량을 갖췄다고 분석했다. 고객 평가에서도 LG CNS의 사업 수행 역량이 긍정적으로 평가됐다. 평가에 참여한 고객들은 컨설팅부터 구축·운영까지 이어지는 통합 서비스와 산업별 업무 이해도, 고객 요구에 대한 대응력, AI 전문 인력 등을 주요 강점으로 꼽았다. LG CNS는 에이엑스씽크를 비롯한 디지털 워크플레이스 서비스를 LG 계열사의 미국과 중국, 싱가포르, 독일 등 해외 사업장에 적용 중이다. LG CNS에 따르면 해당 서비스 도입으로 업무 생산성이 20~40% 향상한 효과를 확인했다. 업무시간 단축과 외산 솔루션 대비 라이선스 비용 절감 효과 등을 종합하면 연간 수백억원 규모의 비용 절감이 가능할 것으로 추산했다. LG CNS는 이번 평가를 계기로 에이전틱 AI 기반 디지털 워크플레이스 사업을 확대하고 글로벌 기업 고객을 대상으로 업무혁신 서비스 경쟁력을 강화할 계획이다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장 "이번 IDC 메이저 플레이어 선정은 에이엑스씽크를 중심으로 차별화해온 디지털 워크플레이스 서비스 경쟁력을 글로벌 시장에서 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 에이전틱 AI를 기반으로 고객의 업무 생산성을 혁신하고 시장에서 입지를 더욱 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.19 13:37한정호 기자

건국대 모빌리티인문학연구원, 29~31일 '기후·모빌리티·인프라' 주제 국제학술 교류

건국대학교 모빌리티인문학 연구원(원장 신인섭)은 29일부터 31일까지 사흘간 건국대 법학관에서 '2026 모빌리티인문학 세계학술대회(GMHC·Global Mobility Humanities Conference)'를 개최한다. 올해 학술대회는 모빌리티인문학 연구원과 싱가포르국립대학교(NUS) 아시아연구소(ARI)가 공동 개최한다. '기후·모빌리티·인프라'를 주제로 국내외 인문학·사회과학 연구자들이 기후위기 시대의 이동과 인프라 문제를 다각도로 논의한다. 2019년 시작된 GMHC는 모빌리티를 인문학적 관점에서 탐구하는 정례 국제학술대회다. 올해는 기후위기가 이동 조건과 일상생활 기반을 어떻게 변화시키는지, 기술과 인프라가 이러한 변화에 대응하는 과정에서 어떤 사회적 불평등을 만들어내거나 심화시키는지에 주목한다. 특히 인프라를 단순한 기술적 시설이 아니라 인간의 삶, 사회적 관계, 환경을 조직하는 기반으로 바라보며 기후위기에 대한 새로운 인문학적 접근을 모색한다. 기조강연은 사라 샤르마 캐나다 토론토대학교 교수와 장지아훼이 싱가포르국립대학교 교수가 맡는다. 대회 첫날인 29일, 사라 샤르마 교수는 '가부장제의 견디기 힘든 도구들을 떠받치는 인프라(The Infrastructure of Patriarchy's Insufferable Tools)'를 주제로 강연한다. 샤르마 교수는 스마트폰·애플리케이션·인공지능(AI) 비서 등 일상적 디지털 기술이 시간을 관리하고 돌봄을 지원하는 동시에 기존 성별 분업과 불평등을 재생산할 수 있다는 점을 분석한다. 또 기술이 일상을 편리하게 만드는 방식뿐 아니라 그것이 누구의 노동과 시간을 전제로 작동하는지 살피고, 페미니즘의 관점에서 기술 작동 방식을 새롭게 구상할 가능성을 제시할 예정이다. 31일에는 장지아훼이 교수가 '열 관리와 이동·부동의 인프라: 2022 카타르 FIFA 월드컵 경기장'을 주제로 발표한다. 장 교수는 2022년 카타르 월드컵 경기장의 건설과 운영을 사례로, 폭염에 대응하기 위한 냉방 인프라가 선수와 관중에게는 쾌적한 환경을 제공하는 반면, 이를 건설하고 유지하는 이주노동자들에게는 극심한 열 노출을 초래하는 현실을 분석한다. 이를 통해 기후위기 대응 인프라가 누구를 보호하고, 누구에게 부담을 전가하는지 질문한다. 학술대회는 두 차례의 기조강연과 총 14개 세션으로 구성된다. 모빌리티인문학 연구원 연구진도 기후와 인프라에 관한 문학·문화적 재현, 기후위기의 법적 책임, 화석연료 인프라의 유산, AI와 디지털 트윈 인프라 등을 주제로 발표한다. 신진 연구자들의 성과를 공유하는 별도 세션도 마련해 연구 세대와 학문 분야를 아우르는 교류를 이어갈 예정이다. 이번 학술대회는 기존 모빌리티인문학 연구를 토대로 기후·생태, 기술·사회의 관계를 인프라의 관점에서 새롭게 조명한다. 이를 바탕으로 기후위기 시대의 정의롭고 지속가능한 미래를 위한 학제적 연구의 방향을 모색할 계획이다. 학술대회 프로그램과 세부 일정은 GMHC 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2026.10.19 11:04주문정 기자

박연규 표준연 부원장 "AI는 초정밀 측정기술 한계 극복할 혁신도구"

인공지능(AI)은 초정밀 측정 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 도구입니다. 디지털 SI(국제단위계)와 측정데이터의 상호 운용성 확립 등을 통해 정부 AI 정책을 확실히 뒷받침해 나갈 것입니다." 지난 15일 세계 측정표준 분야의 핵심 의사결정기구인 국제도량형위원회(CIPM) 위원으로 선정된 박연규 한국표준과학연구원(KRISS) 부원장은 "측정 과학이 AI 자체의 신뢰성을 확보하는 핵심적인 기반이 될 것"이라며 이같이 말했다. 박 부원장은 지난주 프랑스에서 열린 제28차 국제도량형총회(CGPM)에서 CIPM 위원으로 선출됐다. 우리나라는 1996년 CIPM 위원을 처음 배출한 이래 지난 30년 간 다섯 번째 배출했다. "첨단 과학기술 분야에서는 측정 대상이 더욱 미세하고 복잡해지면서 기존의 수학적 모델이나 분석 방법만으로는 해석하기 어려운 방대한 데이터가 생성되고 있습니다. AI는 이러한 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내고, 측정 과정의 잡음과 오차 요인을 분석하며, 최적의 측정 조건을 탐색하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 다양한 변수가 복합적으로 작용하는 측정 환경에서 물리량의 변화를 예측하고 측정 효율을 높이는 데에도 크게 기여할 것입니다." 박 부원장은 "다만, AI를 활용한 측정에서도 결과의 정확성과 불확도를 과학적으로 평가하고 검증하는 과정은 필수적"이라며 "AI의 분석 능력과 측정 과학의 엄밀한 검증 체계가 결합할 때 초정밀 측정 기술은 한 단계 더 발전할 수 있을 것"으로 진단했다. 측정표준이 AI 시대 디지털 SI(국제단위계)와 측정데이터의 상호 운용성 확립이 필요한 이유에 대해서도 자세히 설명했다. "전 세계 측정표준 체계는 사람이 읽는 문서 중심에서 기계와 AI가 직접 판독하고 활용할 수 있는 디지털 환경으로 빠르게 전환하고 있습니다. 특히 디지털 교정성적서(DCC)와 기계가독형·기계활용형 측정데이터 체계는 이러한 전환의 핵심적인 기반입니다." 박 부원장은 "앞으로 AI 기반 자율 실험실이나 첨단 스마트 제조시설에서는 측정데이터가 실시간 분석되고 공정 제어에 활용될 것"으로 예측하며 "데이터의 정확성과 측정 소급성, 국제적 상호운용성을 확보할 수 있도록 글로벌 디지털 측정표준 인프라 구축에 적극 기여할 것"이라고 이번 위원 선정에 대한 각오를 나타냈다. 박 부원장은 "AI의 성능과 정확성, 재현성, 불확실성 등을 평가할 수 있는 과학적 방법과 기준이 필요하다. 특히 AI가 물리적 측정데이터를 분석하거나 예측하는 경우에는 정확하고 신뢰할 수 있는 참조데이터(Reference Data)가 필수"라고 강조했다. "AI는 측정을 더욱더 지능적이고 효율적으로 발전시키고, 측정과학은 AI가 만들어내는 결과에 과학적 신뢰를 부여하는 역할을 하게 될 것입니다. 이러한 양방향 융합은 단순히 측정기술의 성능을 높이는 것을 넘어, AI 시대의 새로운 신뢰 인프라를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대합니다." 최근 비욘드 AI로 일컬어지는 퀀텀기술에 대해서도 언급했다. 이제는 양자기술의 신뢰성 확보를 위한 국제 측정기준 확립이 필요하고, 이에 적극 나서겠다는 것이다. CIPM 진출을 계기로 한국표준과학연구원의 역할에 대해서도 언급했다. 각국 국가측정표준기관(NMI)이 엄격한 측정표준과 소급성을 바탕으로 검증된 고품질 참조데이터를 제공하고, AI 기반 측정 결과의 신뢰성을 평가할 수 있는 기술적 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 것. 박 부원장은 "양자컴퓨팅과 양자센싱 기술이 하루가 다르게 변하면서, 양자컴퓨터 성능을 객관적으로 비교하고, 양자소자의 신뢰성과 안정성을 검증할 수 있는 측정기술의 중요성이 날로 커지고 있다"며 "현재 글로벌 NMI 협력 네트워크인 'NMI-Q' 등과 연계해 양자기술의 측정 신뢰성을 확보하고, 국제적으로 비교 가능한 평가 기준을 마련하는 데 기여할 것"이라고 언급했다. 박 부원장은 특히 KRISS가 축적해 온 양자 측정과학 역량과 국제 공동연구 경험을 바탕으로, 새로운 양자기술이 산업현장에서 신뢰성 있게 활용될 수 있는 기반을 마련하는 데 힘쓸 것이라고 덧붙였다. "19세기 물리학자 켈빈 경은 '측정할 수 없으면 알 수 없다'고 했습니다. 옹스트롬과 양자 기술을 다루는 21세기 첨단 제조에서는 한 걸음 더 나아가 '측정할 수 없으면 제어할 수 없고, 제어할 수 없으면 제조할 수 없다'는 말이 산업의 절대 법칙이 됐습니다." 국제도량형위원회 중장기 전략인 'CIPM 전략 2030+'에서도 언급했다. 박 부원장은 "과거 측정표준이 완성된 제품의 성능을 사후 검증하는 '판정관'역할을 수행했다면, 오늘날 초정밀 측정은 첨단 제조공정의 수율과 품질을 실시간 제어하는 '핵심 기술이자 산업 경쟁력의 원천'으로 진화하고 있다"며 "글로벌 측정표준을 얼마나 선제적으로 확보하고 활용하느냐가 첨단산업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요인이 되고 있다"고 강조했다. "반도체 산업은 옹스트롬 수준의 초미세 공정과 3차원 적층 기술로 발전하고 있습니다. 양자에서는 단일 광자나 전자 등 양자계의 특성을 정밀하게 측정하고 제어하는 기술이 필수입니다. 향후 국제적으로 통용되는 측정기준을 확보하는 것이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것입니다." 박 부원장은 "기업들도 단순한 생산 수율 최적화를 넘어, 제품 개발 초기 단계부터 글로벌 기준에 부합하는 정밀 측정데이터를 확보하고, 생산공정 전반에 걸쳐 측정 소급성을 갖춘 인프라에 투자해야 한다"며 "AI와 자동화 기술이 제조공정에 빠르게 도입되는 만큼, 기계와 AI가 직접 판독하고 활용할 수 있는 디지털 측정체계에도 선제적으로 대응할 필요가 있다"고 재차 강조했다. 향후 한국표준과학연구원이 나아갈 역할에 대해서도 언급했다. 핵심은 3가지로 ▲첨단산업의 기술적 한계를 극복하는 초정밀 측정기술 개발과 산업현장 적용 ▲양자·AI 기술의 신뢰성 검증 기반 구축과 산업 생태계 지원 ▲국제 측정표준의 상호인정체계를 통한 우리 기업의 글로벌 시장 진출 지원으로 정리했다. 반도체 미세화와 고대역폭메모리(HBM) 등 첨단 패키징 기술의 발전으로 제조현장에서 측정·검사(MI) 장비의 중요성이 더욱 커지고 있기에, 차세대 반도체 원자층 수준 두께 측정과 3차원 적층 패키징의 결함 비파괴 검사 등 극한의 원천 측정기술을 선제적으로 확보하고, 이를 실제 생산공정에서 활용할 수 있는 인라인(In-line)·인시츄(In-situ) 측정기술로 연계·발전시켜 나가야 한다는 것. 또한 양자컴퓨터의 큐비트 충실도(Fidelity)와 연산 성능, 초고감도 양자센서의 정확성과 안정성을 객관적으로 평가할 수 있는 측정기술과 기준을 마련하는 것이 중요하다고 강조했다. "AI분야 고품질 참조데이터·신뢰성 평가위한 측정과학 기반 제공" "글로벌 국가측정표준기관들의 협력 네트워크인 'NMI-Q' 등과 연계해 양자기술의 측정·평가 역량을 강화하고, 국내 양자 소재·부품·장비 기업들이 개발한 기술의 성능 검증과 상용화를 적극 지원해 나갈 것입니다. AI 분야에서도 고품질 참조데이터와 신뢰성 평가를 위한 측정과학적 기반을 제공함으로써, 첨단 미래 산업 전반의 기술적 신뢰성을 높이는 데 기여할 것입니다." 글로벌 측정표준 거버넌스의 발전과 국제협력 강화와 함께 국내 기업의 글로벌 시장 진출 지원에 대해서도 언급했다. 박 부원장은 "국제도량형위원회 상호인정협정(CIPM MRA)은 각국 국가측정표준의 동등성과 교정·측정능력에 대한 국제적 신뢰를 확보하는 핵심적인 체계"라며 "이러한 국제 상호인정체계를 통해 국내 측정 결과의 국제적 신뢰성을 높이고, 국가 간 측정 결과의 차이로 발생할 수 있는 불필요한 중복 검증과 기술적 장벽을 완화함으로써 우리 기업의 글로벌 시장 진출을 뒷받침할 것"이라고 말했다. 박 부원장은 "국제 측정표준은 특정 국가의 이익을 위한 것이 아니라, 전 세계가 공통으로 신뢰하고 활용할 수 있는 기반이어야 한다"며 "국제도량형위원으로서 이러한 원칙을 바탕으로 주요 국가측정표준기관과의 협력을 강화하고, 아시아·태평양 지역을 포함한 다양한 국가의 경험과 수요가 국제적 논의에 폭넓게 반영될 수 있도록 최선을 다하겠다"는 각오도 피력했다. 기후변화 대응과 탄소중립에 대해서도 의견을 제시했다. 기후변화 대응과 탄소중립 실현을 위해서는 무엇보다 정확하고 신뢰할 수 있는 측정데이터가 뒷받침되어야 한다는 것. "탄소중립 시대에는 얼마나 감축하겠다는 약속만큼이나, 실제로 얼마나 감축했는지를 과학적으로 측정하고 검증하는 능력이 중요합니다. 국제도량형위원회도 중장기 전략으로 기후변화와 환경을 측정과학이 대응해야 할 핵심 글로벌 과제 중 하나로 제시하고 있습니다." 박 부원장은 국제 측정표준의 역할로 크게 세 가지 방향을 제시했다. 제시한 방향은 ▲탄소배출량의 신뢰성 확보와 국제 무역·산업 경쟁력 지원 ▲온실가스 관측과 배출량 산정 데이터의 정합성 확보 ▲에너지 전환을 뒷받침하는 새로운 측정표준 인프라 구축 등이다. "탄소배출 측정장비·분석 결과 신뢰성 높일 객관적 검증 뒷받침할 것" 박 부원장은 "유럽연합의 탄소국경조정제도(CBAM)나 탄소배출권 거래제 등으로 인해 탄소배출량은 단순한 환경 지표를 넘어 기업의 비용과 국제 무역 경쟁력에 영향을 미치는 중요한 요소가 되고 있다"며 "국제 측정표준은 배출량 산정에 사용되는 측정장비와 분석 결과의 신뢰성을 높이고, 국가와 기업이 제시하는 탄소배출량 정보에 대한 객관적인 검증을 뒷받침하는 과학적 기반이 될 것"이라고 말했다. 박 부원장은 또 "온실가스 배출량을 정확하게 파악하기 위해서는 인공위성이나 대기 관측소를 활용한 하향식(Top-down) 관측과 산업시설의 활동자료 및 직접 측정 등을 활용한 상향식(Bottom-up) 배출량 산정을 상호 보완적으로 활용해야 한다"며 "측정데이터의 정확성과 불확도를 평가하고, 서로 다른 관측 및 산정 결과를 과학적으로 비교할 수 있는 기반이 중요하다"고 강조했다. "탄소중립을 위한 수소에너지, 재생에너지, 배터리, 탄소 포집·활용·저장(CCUS) 등의 기술이 발전하면서 새로운 측정 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 예를 들어 수소에너지 분야에서는 유량과 순도, 저장 및 공급 과정의 안전성을 평가하는 측정기술이 중요하며, 재생에너지와 분산형 전력망에서는 직류(DC) 전력의 정확한 측정과 에너지 효율 평가가 중요해지고 있습니다. 이러한 기술의 성능과 안전성, 실제 온실가스 감축 효과를 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 새로운 측정표준을 개발하고 국제적 일관성을 확보해야 합니다." 박 부원장은 "앞으로 측정과학은 탄소중립을 선언적인 목표에서 과학적으로 검증 가능한 성과로 전환하는 데 더욱 중요한 역할을 하게 될 것"으로 내다봤다. 한편 우리나라에선 CIPM 위원을 정명세(1996)→정광화(2008)→강대임(2013)→박상열(2019)→박연규(2026)로 이어지는 5명을 배출하게 됐다. 개인의 전문성과 리더십, 국제 측정표준 분야 실적, 기여 가능성을 등을 엄밀하게 평가해 선출한다. 박 부원장은 인문고(서울 성보고)를 나와 KAIST 기계공학과에 진학한 특이 케이스다. KAIST 기계공학과를 졸업하고, 동 대학원에서 석, 박사학위를 받았다. 힘·토크 측정표준 분야 국내외 독보적인 전문가다. 현재 국제측정연합(IMEKO) 한국 대표다. 아시아·태평양 측정표준협력기구(APMP) 집행위원과 국제측정연합 부회장 등을 역임했다.

2026.10.19 08:00박희범 기자

앤트로픽, 美 의회에 'AI 안전 법안' 제안…"위험 임박 시 차단"

앤트로픽이 고위험 인공지능(AI) 출시를 막고 개발사 안전 점검을 의무화하는 법안을 미국 의회에 비공식 제안한 것으로 전해졌다. 17일(현지시간) 미국 정치매체 폴리티코 보도에 따르면 앤트로픽 관계자들은 미 연방의회 의원들에게 첨단 AI 안전과 보안을 규제하는 법안 초안을 제출했다. 초안은 대규모 피해가 예상되고 위험이 임박했을 때 정부가 AI 출시나 사용을 막을 수 있다는 점이 골자다. 피해 기준은 10억 달러를 넘는 재산 피해 또는 50명을 초과하는 사망·중상자 발생 위험이다. 위험 원인도 세 가지로 이뤄졌다. AI가 생물학 무기 제작·방출에 쓰이거나 개발자 통제를 벗어나는 경우 또는 사이버공격과 관련된 경우다. 이 가운데 하나에 해당하면서 앞서 정한 규모 피해가 임박해야 정부가 개입할 수 있다. 초안은 AI 모델 중단 여부는 법원이 결정하도록 했다. 미 상무부가 위험이 있다고 판단해 중단을 요청하면 컬럼비아특별구 연방지방법원 판사가 중단 명령을 내릴 수 있다. 앤트로픽은 정부 개입 권한에 제한을 뒀다. 상무부 외 다른 정부 부처나 기관 또는 공무원이 AI 모델의 개발과 배포 또는 내부 사용을 중단시키는 행위는 금지했다. 초안에 따르면 개발사는 AI 모델 안전성을 시험하고 결과를 투명하게 공개해야 한다. 상무부에 등록한 외부 평가기관도 AI 연구소와 모델을 정기적으로 점검한다. 평가기관이 법안에서 정한 임박한 위험을 확인하면 평가를 마친 뒤 72시간 안에 상무부에 알려야 한다. 연구소가 평가 비용을 내는 것은 허용하지만 평가 결과에 따라 보수가 달라져서는 안 된다. 앤트로픽은 이번 초안에 올해 초 공개한 '첨단 AI 프레임워크' 제안을 담았다고 설명했다. 앤트로픽 관계자는 "가장 강력한 모델의 위험한 배포를 차단하거나 억제할 권한은 반드시 필요하다"고 로이터에 밝혔다.

2026.10.18 14:00김미정 기자

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