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국정자원, AI 해킹 대응 보안 강화…정부 클라우드 관리체계 개편

국가정보자원관리원(국정자원)이 인공지능(AI)을 활용한 해킹 위협에 대응하기 위해 정부 행정망 보안체계를 강화하고 민관협력형 클라우드 관리체계 개편에 나선다. 기존 업무시스템 단위로 운영하던 보안 서비스를 중앙집중형으로 재구성하고 이중 보안관제 체계를 구축해 정부 정보시스템의 안정성을 높인다는 방침이다. 행정안전부 국정자원은 21일 정부세종청사에서 중앙부처와 공공기관 정보화 담당자 등 300여 명이 참석한 가운데 '2026년 입주기관 협의회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 협의회는 AI를 활용한 해킹 위협 등 사이버보안에 대한 관심이 높아지는 가운데 정부 정보시스템 보안 대응체계를 점검하고 민관협력형 클라우드 운영 안정성과 보안성을 강화하기 위해 마련됐다. 국정자원은 이날 보안 강화를 위한 주요 현안과 대응 방안을 공유하고 재해복구시스템(DR) 구축 현황, 정보시스템 안정성 확보를 위한 정책 추진 상황 등을 설명했다. 우선 AI 활용 해킹에 대응하기 위해 행정망 웹 취약점 점검을 확대하고 발견된 취약점에 대한 긴급조치 방안을 공유했다. 민관협력형 클라우드 보안체계도 개편한다. 국정자원은 기존 업무시스템별로 운영하던 보안 서비스를 중앙집중형으로 재구성해 이중 보안관제·탐지·대응 체계를 구축하는 방안을 제시했다. 클라우드 운영 관리체계는 통합 클라우드 관리형 서비스(MSP) 방식으로 전환할 계획이다. 이를 통해 민관협력형 클라우드 운영 안정성과 보안성을 강화한다는 구상이다. 국정자원은 국가 핵심 정보시스템의 중단 없는 운영을 위해 추진 중인 DR 구축 사업 진행 상황도 공유했다. 재난이나 장애 발생에 대비해 정부 서비스 연속성을 확보하기 위한 사업이다. 이와 함께 지난 4월 제정된 '행정기관 및 공공기관 정보시스템 안정성 고시' 주요 내용을 설명하고 입주기관이 준수해야 할 사항을 안내했다. 정부 정보시스템 클라우드 네이티브 전환을 위한 절차와 지원 사항도 공유했다. 아울러 민간클라우드 이전 대상 선정 기준과 관련 지원 정책을 입주기관들과 공유했다. 협의회에선 입주기관 담당자들이 사전에 제출한 질문과 평소 궁금했던 사항에 답변하는 시간도 마련됐다. 국정자원은 정부 정보시스템 운영과 보안 강화, 클라우드 전환 과정에서 기관 간 협력을 확대한다는 목표다. 하승철 국가정보자원관리원장은 "AI 해킹 위협이 현실로 다가오는 상황에서 보안 강화를 위한 범정부 차원 대응이 그 어느 때보다 중요하다"며 "DR 구축과 클라우드 네이티브 전환 등 정부 서비스 안정성 확보를 위해 입주기관의 적극 협력과 지원을 부탁드린다"고 밝혔다.

2026.10.21 17:14한정호 기자

이스트소프트, JDC 내부망에 AI 구축…공공시장 확대

이스트소프트가 공공기관 내부 자료를 활용해 문서 검색부터 업무 실행까지 지원하는 인공지능(AI) 플랫폼 구축에 나선다. 이스트소프트는 제주국제자유도시개발센터(JDC)가 발주한 '사내 생성형 AI 언어모델(sLLM) 구축 사업'을 수주했다고 21일 밝혔다. 계약일로부터 6개월간 JDC 내부 서버에 언어모델과 AI 에이전트를 결합한 업무지원 플랫폼을 구축할 방침이다. 이번 사업은 보안과 개인정보 관련 규정으로 외부 인터넷 기반 생성형 AI 서비스에서 활용하기 어려웠던 기관 자료를 내부에서 활용하는 데 초점을 맞췄다. 부서별로 흩어진 업무 지식을 연결해 임직원이 필요한 정보를 찾고 근거에 기반해 판단하도록 지원한다. 업무지원 챗봇은 개발사업·면세사업·예산·안전관리·계약·인사 등 주요 업무별로 구축한다. 일상적인 질의응답에는 매개변수 300억 개 이상 모델을 적용하고 복잡한 장문 추론에는 1200억 개 이상 모델을 활용해 업무 성격에 맞춰 대응한다. 이스트소프트는 약 3.8테라바이트(TB) 규모 내부 문서를 AI가 검색할 수 있도록 처리하는 검색증강생성(RAG) 기반 문서검색 서비스도 제공한다. 전사콘텐츠관리시스템(ECM) 등 기존 시스템과 외부 데이터를 연동해 답변에 최신 정보를 반영할 계획이다. 회사는 질문에 답하는 기능을 넘어 실제 업무를 처리하는 AI 에이전트도 도입한다. 응용프로그램 인터페이스(API)를 호출해 업무를 실행하고 여러 에이전트가 협업하는 과정을 설계·실행할 수 있는 '에이전트 빌더'를 제공한다. JDC가 향후 AI 활용 범위를 자체적으로 확대할 수 있도록 지원하는 방식이다. 폐쇄망에 맞춘 보안·모니터링 체계와 언어모델 운영관리 체계도 구축한다. 답변의 근거 문서를 함께 제시하고 실제 업무 처리까지 연결해 현장에서 체감할 수 있는 효율화를 이끌겠다는 목표다. 이스트소프트는 AI 서비스 '앨런'을 통해 확보한 에이전틱 AI 기술과 제한된 자원을 효율적으로 활용하는 AI 오케스트레이션 역량을 투입할 계획이다. 약 30년간 축적한 보안 사업 경험도 활용한다. 정상원 이스트소프트 대표는 "이번 사업은 보안이 중요한 공공기관에서도 생성형 AI를 안전하고 실질적으로 활용할 수 있다는 것을 보여주는 사례가 될 것"이라며 "앨런을 통해 쌓아온 에이전틱 AI 역량을 바탕으로 JDC의 업무 혁신을 성공적으로 지원하고, 공공 AI 시장에서의 입지를 빠르게 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.21 17:05김미정 기자

애플, 한국어 지원 '시리 AI' 이달 공개…네이버·카카오 연동

애플이 인공지능(AI) 비서 '시리 AI' 한국어 지원과 국내 주요 서비스 연동을 추진해 국내 이용자 확대에 나선다. 21일 IT 업계에 따르면 애플은 이달 중 시리 AI에 한국어를 포함한 다국어 지원을 추가한다. 지난달 영어 전용 베타 서비스를 시작한 데 이어 지원 언어를 넓힐 방침이다. 해당 기능에는 구글 AI 모델 '제미나이'가 활용됐다. 애플은 국내 주요 개발사들과 시리 AI 최적화 작업도 진행하고 있다. 현재 네이버와 카카오 등이 관련 연동에 참여하는 것으로 알려졌다. 아웃룩과 크래프트 등 글로벌 앱 연결도 지원한다. 시리 AI는 사용자 대화 맥락과 화면 정보를 파악해 여러 앱에 걸친 작업을 연속으로 처리한다. 기기에 쌓인 개인 데이터와 웹 정보를 종합해 필요한 내용을 찾고 후속 작업까지 수행할 수 있다. 예를 들어 사용자가 지난 여행에서 먹었던 호박죽 조리법을 요청하면 과거 기록에서 관련 링크를 찾는다. 이어 재료를 메모 앱에 넣어 마트 코너별로 정리해달라고 하면 구매하기 편하도록 분류한 목록을 만든다. 이를 통해 사용자가 여러 앱을 오가며 검색하고 내용을 복사해 옮기는 과정을 줄일 수 있다. 검색부터 정리와 공유까지 대화 흐름에 따라 처리하며 작업 실행 시 사용자 확인 절차를 거친다. 시리 AI는 카메라로 촬영한 이미지나 화면 속 정보를 인식하는 '비주얼 인텔리전스' 기능도 제공한다. 여러 날에 걸쳐 열리는 행사 포스터를 촬영하면 일정과 세부 프로그램을 분석해 캘린더에 등록할지 제안한다. 시리 AI 전용 앱에서는 과거 대화를 확인하고 중단했던 대화를 이어갈 수 있다. 음성으로 시작한 대화를 텍스트 입력으로 바꿔 진행하는 것도 가능하다. 애플은 맥과 아이패드와 애플 비전 프로 등 기기 간 시리 AI 동기화도 지원한다. 장소를 옮기거나 기기를 바꾼 뒤에도 앞서 진행하던 대화와 작업을 이어갈 수 있도록 했다. 애플은 "시리 AI는 우리 보안 구조 안에서만 AI 모델을 활용한다"며 "서버 연산이 필요한 경우에도 데이터 처리가 끝나면 세션을 종료하고 정보를 삭제한다"고 보안성을 강조했다.

2026.10.21 16:12김미정 기자

제논, 나이키 양산 검증 통과…AI 자동화 수주 확대

제논이 인도네시아 신발 제조 현장에서 인공지능(AI) 기반 품질 검사와 생산 자동화 사업을 확대한다. 제논은 나이키 신발 밑창인 아웃솔 불량 여부를 판별하는 AI 비전 검사 기술로 올해 양산 검증을 최종 통과했다고 21일 밝혔다. 두 가지 제품 스타일에서 각각 99.7%와 99.2%의 불량 탐지율을 기록했다. 지난해 개발에 착수한 이 기술은 산업용 고해상도 카메라와 전용 조명으로 촬영한 제품 표면을 AI가 분석하는 방식이다. 불량 부위를 식별한 뒤 제품별 품질 기준에 따라 양품과 불량품을 구분한다. 이번 검증은 실제 생산라인 적용을 목적으로 진행됐다. 제논은 현재 양산 모델 개발을 위한 사전 작업을 진행 중이며 연내 개발에 착수해 2027년부터 생산 현장에 투입할 계획이다. 이후 적용 제품과 생산라인을 단계적으로 늘릴 방침이다. 후속 품질 검사 과제도 확보했다. 제논은 올해 신발 상판의 봉제·접착 부위에서 발생하는 미세 불량을 판별하는 AI 비전 검사 과제를 추가 수주했다. 초고해상도 카메라와 다각도 조명으로 복잡한 상판 구조와 미세 결함을 식별하는 기술을 개발할 예정이다. 검사 범위는 신발 중창인 미드솔과 최종 완제품으로 확대할 구상이다. 이를 통해 신발 제조 공정 전반의 품질 관리 자동화를 지원한다는 목표다. 생산 공정을 자동화하는 피지컬 AI 분야에서도 신규 과제를 수주했다. 아웃솔 프레스 공정에 협동로봇과 비전 카메라를 결합해 반복 작업을 자동화하는 사업이다. 제논은 기존 로봇 제어 기술에 AI 기반 동작 생성 기술을 접목해 로봇이 작업 대상을 인식하고 상황에 맞춰 움직이도록 할 계획이다. 작업자가 원격으로 조작하는 시연을 통해 숙련된 동작을 학습시켜 향후 생산 설비의 24시간 연속 가동과 공정 효율화를 지원할 방침이다. 올해 설립한 인도네시아 현지 법인은 설립 첫해 흑자 달성을 목표로 뒀다. 제논은 나이키 양산 모델 현장 적용을 추진하면서 AI 비전 검사와 피지컬 AI 분야의 추가 사업 기회를 발굴할 계획이다. 조선·해양 분야에서도 해외 사업 기회를 모색하고 있다. 현재 글로벌 해양 엔지니어링 기업 아이케이엠 그룹의 선박 관련 문서를 분석해 작업계획 보고서를 자동으로 생성하는 AI 솔루션을 개발 중이다. 고석태 제논 대표는 "AI 제조 자동화 시장에서는 기술 정확도뿐 아니라 실제 생산 환경에 대한 이해와 현장 적용 역량이 중요한 경쟁력"이라며 "앞으로 현지 고객사와 협력을 강화하고 기술 개발부터 상용화까지 이어지는 사업 수행 역량을 고도화해 지속 가능한 해외 성장 기반을 구축해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.21 15:03김미정 기자

와이즈넛, AI 검색 고도화…4개 분야 실증 나서

와이즈넛이 문서와 이미지·음성·영상에서 답변 근거를 찾는 인공지능(AI) 기술을 산업 현장에 확대 적용한다. 와이즈넛은 '멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발' 과제 3차년도 연구를 통해 검색 성능을 고도화한다고 21일 밝혔다. 법률·미디어광고·의료·제조 등 4개 분야 수요기관과 실증 서비스를 설계·개발하고 시범 운영하며 현장 활용성을 검증할 방침이다. 이번 과제는 텍스트 중심의 검색증강생성(RAG) 기술을 음성·이미지·영상까지 확장하는 연구다. 거대언어모델(LLM)이 답변을 만들 때 최신 정보와 전문 지식을 정확하게 반영하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 핵심은 데이터에 담긴 내용뿐 아니라 데이터 간 관계까지 파악해 필요한 정보를 찾는 것이다. 와이즈넛은 키워드가 일치하는 정보를 찾는 검색과 의미가 유사한 정보를 찾는 벡터 검색에 데이터 간 관계를 활용하는 그래프 검색을 결합하고 있다. 와이즈넛은 텍스트·이미지·음성으로 들어오는 질문을 통합해 이해하는 기술도 개발한다. 이전 대화 맥락을 유지하는 기술도 적용해 사용자 질문 의도에 맞는 정보를 찾도록 한다는 구상이다. 이를 위해 2차년도까지 개발한 멀티모달 데이터 통합관리 기술로 데이터 속성과 관계를 설명하는 메타데이터를 자동으로 추출·확장하고 있다. 지식그래프로 데이터를 관리하고 이를 검색 증강 생성 기술과 연동하는 작업도 진행한다. 이번 과제는 과학기술정보통신부 주관 정보통신방송기술개발사업으로, 정보통신기획평가원(IITP)이 추진한다. 와이즈넛을 주관으로 세종대학교 산학협력단과 미소정보기술·한국전자기술연구원(KETI) 등이 참여하며 2027년 12월까지 총 4년간 진행한다. 강용성 와이즈넛 대표는 "우리는 문서와 영상, 설비 데이터가 뒤섞인 실제 현장에서 검증해 나갈 멀티모달 RAG 기술을 AI 에이전트에 순차적으로 반영한다"며 "고객이 믿고 업무를 맡길 수 있는 도메인 특화 AI 에이전트를 완성할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.21 14:57김미정 기자

[ZD SW 투데이] SKAI, 엔비디아 백서 발간 참여 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆SKAI, ABB Robotics·엔비디아 백서 발간 참여 스카이인텔리전스(SKAI)가 ABB Robotics와 엔비디아가 공동 발간하는 두 번째 산업용 피지컬 AI 글로벌 백서 '산업용 피지컬 AI를 위한 인재 양성'에 참여했다. 백서에서 주요하게 다룬 디지털트윈과 시뮬레이션, 합성데이터는 스카이인텔리전스가 피지컬 AI 분야에서 기술 역량을 축적해온 영역이다. 백서는 시뮬레이션과 디지털트윈을 핵심 역량으로 제시하고, 설계·운영 검증부터 합성·희소사건 데이터 생성, 운영 의사결정, 인재 학습까지 활용할 수 있다고 설명했다. ◆파일러, 뉴립스 2026에 AI 논문 2편 채택 파일러가 내부 AI 팀에서 발표한 논문 2편이 글로벌 인공지능(AI) 학술대회 '뉴립스(NeurIPS) 2026'에 채택됐다. NeurIPS는 AI, 머신러닝(ML) 분야 대표 국제 학술대회로 알려졌다. 두 논문은 12월 10일 호주 시드니에서 발표된다. 이번에 채택된 두 논문은 'CoAT(Continuous Audio Thinking)'과 'GAPO(Geometric Anchor Preference Optimization)'를 주제로 이뤄졌다. 각각 사람 목소리에 담긴 감정과 억양 등 문자로 표현하기 어려운 소리까지 AI가 이해하도록 돕는 기술과, 오류가 포함된 데이터에서도 AI가 안정적으로 학습할 수 있도록 하는 기술을 다룬다. ◆제2회 한컴문학상 대상에 성백광 작가 '말의 장례식' 한컴그룹이 '2026 제2회 한컴문학상' 최종 수상작을 발표했다. 문학상 대상은 자유시 부문에 응모한 성백광 작가의 '말의 장례식'이다. 대상 수상자에게는 상금 3000만원과 상패가 수여된다. 최우수상은 수필 부문 구영인 '동생을 세상에 뺏기는 기분이었다'와 단편소설 부문 박현주 '이내 말씀 드러보소'가 차지했다. 이번 행사는 한글날 제정 100주년과 훈민정음 반포 580돌을 기념해 열렸다. 이번 공모전에 총 7700여 편의 작품이 몰린 것으로 전해졌다. 해당 공모전은 과한컴문학상 추진위원회가 주최하고 대한시문학협회가 주관하며, 한컴그룹과 문화체육관광부가 후원한다. 공모 접수는 지난달 30일까지 진행됐다. ◆솔트웨어, 데이터브릭스·데이터독과 AI 에이전트 구축·운영 전략 세미나 솔트웨어가 데이터브릭스, 데이터독 손잡고 AI 에이전트 구축부터 운영까지 전 과정을 다루는 공동 세미나 'AI 에이전트 엔드투엔드, 데이터에서 운영까지'를 개최했다. 이번 세미나는 기업이 AI 에이전트를 도입하는 과정에서 겪는 데이터 연결과 구축, 성능 모니터링, 운영 관리 등의 과제를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 기술과 실제 적용 방안을 공유하기 위해 마련됐다. 행사에 데이터 활용부터 AI 에이전트 구축, 모니터링, 운영까지 이어지는 전 과정을 중심으로 기술과 적용 방안이 소개됐다. ◆스퀘어스, AI 답변 속 브랜드 순위 알려주는 '제클' 베타 공개 스퀘어스가 AI 검색에서 브랜드 노출과 인용 현황을 분석하는 생성형 엔진 최적화(GEO)분석 도구 '제클(Zecle)'을 베타 출시했다. 제클은 네이버 AI 브리핑, 구글 AI 개요, 챗GPT, 제미나이 등 주요 AI 서비스 답변에서 자사 브랜드가 얼마나 자주, 어떤 맥락으로 소개되는지 보여주는 서비스다. 기업은 AI가 자사와 경쟁사를 어떻게 추천하는지 비교하고, 브랜드 노출이 부족한 질문과 개선이 필요한 콘텐츠를 파악할 수 있다. ◆딥블루닷, '콘텐츠 마케팅 서밋 2026' 참여 딥블루닷이 오는 26~27일 서울드래곤시티에서 열리는 '콘텐츠 마케팅 서밋 2026(CMS 2026)'에서 '싱클리' 서비스를 소개한다. 이번 행사에는 이승곤 한국사업총괄이 연사로 참여해 영상 시대 새로운 소셜 마케팅 성과 측정 방법과 브랜드 진단 방식에 대해 발표한다. 이날 키워드 매칭과 AI 기반 소셜 리스닝의 차이를 비롯한 소셜 데이터 기반 글로벌 트렌드 센싱 방법, 소셜 커머스의 미래 영향력 등 네 가지 주제를 다룰 예정이다. ◆센드버드, AWS 2026 하반기 'KPPL' 리테일·CPG 부문 수상 센드버드가 아마존웹서비스(AWS)가 개최한 '2026 하반기 한국 파트너 프로스펙팅 리그(KPPL)'에서 리테일·CPG(Consumer Packaged Goods) 부문 수상자로 선정됐다. KPPL은 AWS가 매년 상반기와 하반기 두 차례 진행하는 국내 파트너 대상 프로그램이다. 신규 고객 발굴 성과와 고객의 클라우드·AI 도입 지원 역량 등을 종합 평가해 부문별 우수 파트너사를 선정한다. 센드버드는 AWS 협력 바탕으로 리테일·CPG 기업이 다양한 고객 접점에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특히 브랜드별 고객 서비스 환경에 맞춰 활용할 수 있는 AI 컨시어지 '딜라이트닷ai'는 아마존 베드록의 AI 추론 기능과 아마존 오픈서치 서비스의 지식 검색 기능을 통해 고객 문의에 적합한 정보를 제공한다. 이를 통해 단순 문의 대응을 넘어 상품 탐색과 구매 결정을 지원하며, 고객과의 대화를 실제 구매 전환과 매출 기회로 연결하고 있다.

2026.10.21 14:51김미정 기자

공무원이 만든 AI 도구, 범정부 서비스로 확대…행안부 경진대회 개최

정부가 공무원들이 직접 개발한 인공지능(AI) 도구를 실제 행정 현장에 도입하고 범정부 서비스로 확산하기 위한 경진대회를 개최한다. 개인 차원 AI 활용 실험을 기관 단위 운영으로 확대하고 우수한 개발 결과물을 공공부문에서 공동 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 행정안전부는 공무원과 공공기관 직원이 직접 개발한 AI 도구 활용 가능성을 평가하는 '2026년 공공 AI 대전환 챌린지' 참가작을 다음 달 11일까지 접수한다고 21일 밝혔다. 이번 대회는 생성형 AI와 대화형 코딩 기술을 활용해 공무원이 개발한 도구를 실제 행정 업무에 적용하기 위해 마련됐다. 결선은 다음 달 25일 경기 고양시 킨텍스에서 열리는 정부혁신박람회에서 진행된다. 최근 공공부문에선 전문 개발 지식이 없어도 일상 언어로 AI에 지시해 프로그램을 만드는 '바이브 코딩'을 활용한 업무 도구 개발이 늘고 있다. 행안부에 따르면 지난 8일 기준 'AI 정부 실험실 공공 저장소'에는 1086개 과제가 등록됐으며 참여 인원은 2700여 명에 달한다. 다만 대부분 개인 실험 단계에 머물러 있어 실제 행정 서비스로 확산하는 데는 한계가 있다는 판단이다. 이에 행안부는 이번 대회를 계기로 공무원 개인이 개발한 AI 도구를 기관 차원에서 운영하고 활용하는 체계로 전환할 계획이다. 특히 실제 행정 업무를 담당하는 공무원이 현장에서 필요한 도구를 직접 개발하도록 하는 데 중점을 뒀다. 대회는 'AI 정부 실험실 챔피언십', 'AI 미션 부문', '독자 AI 에이전트 부문' 등 총 3개 세션으로 진행된다. AI 정부 실험실 챔피언십에선 대국민 서비스 개선과 행정 업무 효율화, 사회문제 해결 등 다양한 공공 현장 문제를 해결하는 AI 도구를 출품할 수 있다. 개발 결과물 형태에는 제한을 두지 않는다. AI 미션 부문은 실제 공무원 업무 부담을 줄일 수 있는 도구 개발에 초점을 맞췄다. 참가자는 업무 인수인계를 지원하는 '업무바통', '서무비서', 규정 제·개정 에이전트 등 3개 과제 가운데 하나를 선택해 개발한다. 독자 AI 에이전트 부문에선 행안부 업무망에서 서비스되는 국산 독자 AI를 활용한다. 참가자는 별도 코딩 없이 프롬프트만으로 업무용 AI 에이전트를 개발해 경쟁하게 된다. 참가 대상은 중앙·지방정부 공무원과 공공기관 직원이다. 예선을 통과한 팀은 다음 달 25일 결선에서 직접 개발한 AI 도구를 발표하고 시연할 예정이다. 시상 규모는 대통령상과 국무총리상, 행안부 장관상 등 총 23점이며 상금은 총 1720만원이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "이번 대회를 통해 현장 공무원의 창의 실험을 범정부적 공공재로 제도화해 관료적 관성을 넘어 국민이 체감하는 행정 혁신으로 이어지도록 전폭 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.21 14:17한정호 기자

아이티센글로벌, 멀티 AI 에이전트 시장 공략 강화…제품 품질 인증 확보

아이티센글로벌이 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트 관리 플랫폼 품질을 인정받으며 기업 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 기업 내부에 도입된 여러 AI 에이전트를 통합 관리하고 데이터 주권과 AI 거버넌스 확보를 지원하는 기술을 앞세워 사업 영역을 확대한다는 목표다. 아이티센글로벌은 자체 개발 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'이 한국화학융합시험연구원(KTR)으로부터 소프트웨어 품질인증(GS인증) 1등급을 획득했다고 21일 밝혔다. GS인증은 소프트웨어 기능 적합성과 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등 주요 품질 요소를 종합 평가해 일정 기준을 충족한 제품에 부여하는 인증이다. 이번 인증으로 에이전트고 2026은 소프트웨어 품질과 제품 완성도를 검증받았다. 최근 기업들이 AI 에이전트를 업무에 도입하면서 개별 에이전트 성능뿐 아니라 여러 에이전트를 통합 관리하고 통제하는 역량이 중요해지고 있다. 특히 사내 데이터와 업무 시스템에 연결된 AI 에이전트가 늘면서 데이터 통제권과 일관된 운영 정책 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. 에이전트고 2026은 이러한 기업 환경에 대응하기 위해 개발된 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼이다. 기업 내부에서 활용하는 다양한 AI 에이전트를 사내 데이터 및 업무 시스템과 연결하고 단일 플랫폼에서 개발부터 운영, 통제까지 지원한다. 회사 측에 따르면 기업 구성원은 업무에 필요한 AI 에이전트 기능을 활용할 수 있으며 관리자는 조직 업무 환경과 운영 정책에 맞춰 에이전트를 관리할 수 있다. 이를 통해 개별 AI 에이전트를 운영하면서 발생하는 관리 부담을 줄이고 조직 차원의 통합 운영 체계를 구축하도록 돕는다. 데이터 주권과 AI 거버넌스 확보도 주요 특징이다. 기업이 내부 데이터에 대한 통제권을 유지하면서 AI 에이전트 운영 정책을 일관되게 적용할 수 있도록 지원한다. 현재 에이전트고 2026은 공공·제조·제약 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 아이티센글로벌은 산업별 업무 환경에서 축적한 적용 경험을 바탕으로 기업과 공공기관 AI 에이전트 도입·운영을 지원한다는 방침이다. 회사는 이번 GS인증 1등급 획득을 계기로 제품 신뢰도를 높이고 기존 산업 분야에서 확보한 고객 경험을 바탕으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 아울러 다양한 기업 환경과 고객 요구에 대응할 수 있도록 플랫폼 기능을 지속 고도화하고 멀티 AI 에이전트 관리 시장에서 경쟁력을 강화한다는 목표다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 "이번 GS인증 1등급 획득은 에이전트고 2026 소프트웨어 품질과 제품 완성도를 객관적으로 검증받았다는 점에서 의미가 크다"며 "공공·제조·제약 등 다양한 산업 분야에서 축적한 적용 경험과 기술 경쟁력을 바탕으로 기업이 데이터 주권과 AI 거버넌스를 확보하면서 AI 에이전트를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.21 14:05한정호 기자

티맥스티베로, 내년 초 차세대 DBMS 출시…AI 데이터 플랫폼 강화

티맥스티베로가 기업 인공지능(AI) 활용 확대에 대응해 차세대 데이터베이스 관리시스템(DBMS) 개발과 AI 기반 데이터 플랫폼 사업 강화에 나선다. 티맥스티베로는 오는 22일 더그랜드롯데 서울에서 국내 주요 기업과 금융권 IT 리더를 초청한 프라이빗 세미나 '티테이블: 이그제큐티브 세미나(T-Table: executive Seminar) 2026'을 개최한다고 21일 밝혔다. 이번 세미나는 기업 업무 전반으로 AI 활용이 확대되는 가운데 데이터 인프라 혁신 경험을 공유하고 AI 시대에 필요한 데이터 전략과 차세대 인프라 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 특히 데이터 주권 확보와 총소유비용(TCO) 절감, 안정적인 데이터 운영 등 기업이 직면한 주요 과제를 살펴보고 AI 활용을 지원하는 차세대 데이터 플랫폼 역할을 제시할 예정이다. 주요 프로그램은 '워크 AI(Work AI)' 시대를 위한 차세대 데이터 플랫폼 전략과 데이터 주권·비용 효율을 고려한 인프라 운영 방안, 기업별 데이터 인프라 혁신 사례 발표 등으로 구성된다. 티맥스티베로는 기업 운영 데이터와 AI를 연결해 실제 업무에 활용하는 워크 AI 구현 전략을 소개한다. 기업 데이터를 기반으로 사용자 질의를 해석하고 정보 조회와 판단, 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트 '아울AI(OwlAI)'를 활용하는 방식이다. 이와 함께 AI 활용 기능을 강화한 차세대 DBMS 개발 방향도 공개한다. 티맥스티베로는 기업용 상용 DBMS에 필요한 안정성과 보안성을 유지하면서 AI 기반 데이터 처리 역량을 높인 차기 버전을 개발 중이다. 차세대 DBMS는 내년 초 출시를 목표로 한다. 주요 기능으로는 SQL과 벡터(Vector)를 결합한 하이브리드 검색, 데이터베이스 내부 검색증강생성(RAG), 레이크하우스 연동 등이 적용될 예정이다. 하이브리드 검색은 기존 SQL 기반 데이터 조회와 벡터 검색을 결합해 기업 데이터를 다양한 방식으로 활용하도록 지원하는 기술이다. DB 내부 RAG 기능은 기업이 보유한 데이터를 AI 모델의 답변 생성 과정에 활용할 수 있도록 지원한다. 여러 사용자나 조직이 단일 데이터베이스 환경을 분리해 사용하는 멀티테넌트 기능도 차기 버전에 포함될 예정이다. 이를 통해 기업 AI 활용과 데이터 운영 효율을 높인다는 구상이다. 실제 데이터 인프라 전환을 추진한 기업들의 사례 발표도 진행된다. 하나은행과 KT, 현대백화점그룹이 참여해 데이터 플랫폼 전환 과정에서 축적한 경험과 운영 노하우를 공유할 예정이다. 이들 기업은 데이터 인프라 운영 과정에서 고려해야 할 비용 효율성과 안정성, 데이터 주권 확보 방안 등을 중심으로 주요 사례를 소개한다. 티맥스티베로는 기업 IT 리더 간 교류를 통해 AI 시대 데이터 인프라 운영 방향을 함께 논의할 계획이다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "AI가 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 데이터 인프라 역할 역시 안정적인 운영을 넘어 AI 활용을 뒷받침하는 핵심 기반으로 변화하고 있다"며 "이번 세미나를 통해 실제 데이터 인프라 혁신을 추진한 기업들의 경험과 인사이트를 공유하고 기업 IT 리더들과 AI 시대 데이터 전략 및 차세대 인프라 방향을 함께 논의할 수 있길 기대한다"고 말했다.

2026.10.21 13:55한정호 기자

아웃시스템즈 "AI 에이전트 운영 자신감 높지만 충돌 대응 준비 부족"

아웃시스템즈가 기업의 에이전틱 인공지능(AI) 도입 현황을 분석한 보고서를 발표했다. 기업 임원 상당수가 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖췄다고 평가했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 됐다고 답한 비율은 26%에 그쳤다. AI 에이전트 활용이 개별 업무 자동화에서 여러 시스템과 프로세스를 연계하는 단계로 확대되면서, 실제 운영 환경에 적합한 관리 체계 마련이 과제로 떠올랐다. 아웃시스템즈는 CIO 다이브(CIO Dive), KPMG와 공동으로 작성한 '비즈니스 성과 창출을 위한 에이전틱 시스템으로의 전환(Engineering Business Outcomes: The Shift to Agentic systems)' 보고서에서 이 같은 조사 결과를 공개했다고 21일 밝혔다. 조사에 참여한 기업 임원의 82%는 AI 에이전트가 실제 운영 환경에 도입되더라도 관리·통합·모니터링 역량을 유지할 수 있다고 답했다. 그러나 AI 에이전트와 기존 시스템, 자동화된 워크플로우 사이에서 발생하는 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 기업의 에이전틱 AI 도입 범위는 점차 넓어지고 있다. 응답자의 71%는 향후 5년 안에 애플리케이션이 여러 시스템과 팀, 비즈니스 프로세스에 걸친 업무를 조율하거나 복잡한 다단계 워크플로우를 지원할 것으로 전망했다. 개별 AI 에이전트의 성능뿐 아니라 여러 에이전트의 상호작용과 예외 상황까지 관리할 수 있는 운영 체계가 중요해지고 있다는 분석이다. 아웃시스템즈 최고정보책임자(CIO) 티아고 아제베도(Tiago Azevedo)는 "기업 임원의 82%는 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖추고 있다고 답했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 수 있다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 이러한 격차를 줄이는 것이 핵심 과제"라며 "실제 기업 전반에 AI 에이전트를 도입하고 운영한 경험을 통해 안전성을 확보하려면 사후 점검보다 플랫폼 자체에 관리 체계를 마련하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "AI 에이전트 운영 중에 정해진 정책과 기준을 적용할 수 있다면 기업은 시스템의 신뢰성을 매번 확인하기 위해 업무를 중단할 필요 없이 더욱 빠르게 운영할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 조사 결과 기업들은 AI 에이전트 관리에 기존 IT·보안·컴플라이언스 절차와 별도 검토 과정, 중앙집중식 정책 및 모니터링 체계 등을 활용하고 있었다. 응답자의 83%가 이 같은 관리 방식을 적용하고 있다고 답했다. 하지만 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 공식적인 인적 검토 절차를 모두 갖춘 기업은 5%에 그쳤다. 기존 관리 체계를 AI 에이전트가 작동하는 환경 전반에 일관되게 적용할 수 있도록 개선해야 한다는 지적이다. 에이전틱 AI 운영 환경이 복잡해지면서 기업들이 고려하는 과제도 다양해졌다. 응답자의 74%는 기존 애플리케이션 및 시스템과의 통합을 주요 과제로 꼽았다. 시스템 전반에 걸쳐 AI 에이전트의 작업을 조율하는 오케스트레이션은 63%, 필요에 따라 AI 모델과 공급업체, 플랫폼을 변경할 수 있는 유연성은 62%로 나타났다. 보고서는 에이전틱 AI 도입 확대에 따라 개별 에이전트의 기능 검증을 넘어 시스템 전체의 신뢰성을 확인하는 작업이 중요해지고 있다고 분석했다. 응답자의 81%는 AI 플랫폼이나 도구를 선택할 때 에이전트 동작에 대한 테스트·평가·검증이 매우 중요하다고 답했다. 에이전트 간 상호작용과 예외 상황 처리, 작업 충돌 및 복구 기능까지 검증 범위를 넓혀야 한다는 설명이다. 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 활용하는 역량도 주요 과제로 꼽혔다. 응답자의 35%는 데이터 일관성 유지와 컨텍스트 공유를 오케스트레이션의 주요 어려움으로 지목했다. 일반적인 AI 모델의 학습 정보에만 의존하기보다 기업 정책이 반영된 데이터와 애플리케이션 상태, 업무 프로세스를 바탕으로 에이전트가 작동해야 한다는 의미다. 기업들은 에이전틱 AI 도입 성과를 평가할 때 오류 감소를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 응답자의 64%가 오류 감소를 주요 성과 지표로 꼽았으며, 규정 준수 및 위험 감소, 직원 생산성 향상, 비용 절감 등이 뒤를 이었다. 아시아태평양(APAC) 지역에서는 직원 생산성을 성과 지표로 활용하는 비율이 73%로 집계됐다. 유럽(52%)과 북미(45%)보다 높은 수준이다. 반면 전 세계 응답자 가운데 에이전틱 AI를 활용해 신제품·서비스 출시나 새로운 고객 경험 제공을 앞당겼다고 답한 비율은 12%에 그쳤다. 업무 효율 개선에 비해 새로운 사업 기회 창출 등 기업 전반의 혁신 효과는 아직 제한적이라는 분석이다. 아태 지역은 AI 에이전트 운영 준비 수준에서도 상대적으로 높은 수치를 보였다. 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 답한 비율은 39%로 유럽(29%)과 북미(18%)를 웃돌았다. 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 인적 검토 절차를 모두 갖췄다고 답한 비율도 아태 지역은 14%로 유럽(3%)과 북미(2%)보다 높았다. 이번 조사에는 아태 지역 조사 대상국인 호주·인도·일본에서 209명이 참여했다. 마이클 하퍼 KPMG 매니징 디렉터는 "에이전틱 시스템의 신뢰성과 안정성은 개발 초기 단계부터 확보해야 하며, 사후 점검만으로는 충분하지 않다"며 "기존의 로그 기록과 절차 중심의 관리 체계는 정적인 소프트웨어를 위해 설계된 것으로, 변화하는 AI 환경에 대응하는 데 한계가 있다"고 말했다. 이어 "기업이 높은 자신감과 실제 운영 준비 수준 간의 격차를 해소하기 위해서는 정책을 코드로 구현하고, 시스템 운영 중에도 안전 기준을 적용할 수 있어야 한다"며 "이를 통해 기업은 전체 업무 프로세스의 보안과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 성과를 중심으로 혁신을 추진할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.10.21 13:39남혁우 기자

"AI로 만들었는데 왜 안 쓸까"…메가존클라우드가 제시한 기업 AX 해법은

기업이 인공지능(AI)으로 개발한 애플리케이션을 실제 업무에 활용하려면 현업 담당자와 기술 전문가가 함께 참여하는 체계를 마련해야 한다는 제언이 나왔다. AI 서비스 개발에 그치지 않고 보안과 데이터 접근 권한, 기존 시스템 연계까지 고려해야 기업 전반으로 AI 활용을 확대할 수 있다는 분석이다. 서원호 메가존클라우드 AX 플랫폼 유닛 매니저는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "AI를 실제 업무에 적용하려면 모든 기능을 처음부터 만들기보다 단계마다 필요한 지원을 더해야 한다"며 "아이디어를 제시한 현업 담당자가 시작부터 끝까지 전문가와 협업하는 것이 핵심"이라고 강조했다. 서 매니저는 이날 'AX 이네이블먼트(Enablement) 및 수행 사례'를 주제로 발표하며 기업이 AI 아이디어를 실제 업무에 적용하는 과정에서 겪는 어려움과 해결 방안을 소개했다. 메가존클라우드는 지난 1년간 사내 구성원과 고객사를 대상으로 바이브 코딩 세션을 운영하며 현업 담당자가 직접 업무 개선 아이디어를 발굴하도록 지원해왔다. 메가존클라우드에 따르면 지난 1년간 공식 세션 약 22회에 350명 이상이 참여했다. 올해 1분기 사내 정기 세션 5회에선 참가자 89명이 AI 에이전트 후보 15건을 발굴했다. 참가자 만족도는 92.5%였으며 84.6%는 세션에서 만든 데모나 최소기능제품(MVP)을 추가 개발할 의향이 있다고 답했다. 실제 고객사에서도 다양한 성과가 나왔다. 부산 항만 분야 연구원은 북극 항로 정보를 확인하는 포털을 한 시간 이내에 제작했으며 뷰티 유통업체 담당자는 광고·행사 가이드 준수 여부를 확인하는 앱을 만들었다. 커피 프랜차이즈에선 매장 운영 현황과 매출을 분석해 필요한 물품과 판촉 방안을 검토하는 서비스를 구현했다. 서 매니저는 "AI를 활용해 개발하는 건 더 이상 어렵지 않다"며 "다만 직원 혼자 활용할 때는 문제가 없지만 동료와 함께 쓰려면 환경 구성과 데이터 접근 권한을 정리해야 하고 전사로 확대하려면 보안과 시스템 연계, 운영 책임까지 고려해야 한다"고 말했다. 메가존클라우드는 이를 해결하기 위해 AX 이네이블먼트라는 5단계 방법론을 제시했다. 체험 세션과 빠른 프로토타입 제작을 거쳐 현업 담당자와 전문가가 공동 설계하고 구현·검증을 마친 뒤 사내 업무에 적용하는 방식이다. 초기에는 현업이 주도하되 실제 서비스로 전환하는 단계부터 보안과 데이터, 시스템 운영 전문가가 참여하는 구조다. 물류 기업에 적용한 사례도 공개했다. 해당 기업은 직원들이 AI 앱을 개발하더라도 사내 배포를 위해 IT 부서에 인프라 구축과 보안 검증을 요청해야 해 활용이 지연되는 문제가 있었다. 메가존클라우드는 아마존 엘라스틱 쿠버네티스 서비스(EKS)와 아마존 베드록을 활용해 외부 접근을 차단한 사내 AI 서비스 배포 환경을 구축했다. 이를 통해 별도 IT 부서 요청 없이 약 3~5분 만에 내부 서비스를 배포할 수 있도록 했다. 메가존클라우드 내부 계약 검토 업무에서도 AI 활용 성과가 확인됐다. 계약 담당자 6명이 월 900~1000건을 검토하는 환경에서 아마존 베드록 기반 AI 에이전트를 도입해 표준 계약서와 다른 조항을 찾고 검토 의견을 작성하도록 했다. 회사가 전달받은 현업 피드백에 따르면 계약서 한 건당 검토 소요 시간은 기존 약 6.1일에서 1.5일로 줄었다. 서 매니저는 이러한 방식을 항공·호텔·여행 산업에도 적용할 수 있다고 설명했다. 항공사마다 다른 운임과 환불 규정, 호텔 예약 취소 조건 등을 AI가 대조해 검토가 필요한 항목을 먼저 분류하는 방식이다. 여행사에선 예약 내역과 청구서를 비교해 인원이나 단가가 다른 항목을 찾아낼 수 있다. 최종 승인과 예외 판단은 담당자가 맡도록 설계해 업무 효율과 통제력을 함께 확보한다는 구상이다. 메가존클라우드는 향후 고객사 업무에 맞춰 기존 계약서·영수증 검토 에이전트를 제공하고 데이터와 규칙을 조정해 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. AI 도입 초기부터 접근 권한과 비용, 품질 관리 체계를 마련하고 기존 사내 시스템과 연결한다는 목표다. 서 매니저는 "AI 에이전트를 잘 만들어도 결과를 적용할 사내 시스템이 정해지지 않으면 실제 업무에 활용하기 어렵다"며 "AWS 기반 기술과 AX 이네이블먼트 방법론을 바탕으로 기업이 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.10.21 13:02한정호 기자

해킹 위협에 AI로 맞선다…한진정보통신, 보안 사업 확대

한진정보통신이 아마존웹서비스(AWS) 인공지능(AI) 기술을 활용한 보안 취약점 자동 점검 서비스를 선보이며 항공·여행 산업을 중심으로 매니지드 보안 시장 공략에 나선다. AI가 취약점을 지속 탐지하고 보안 전문가가 결과를 검증하는 체계를 구축해 기업 보안 관리 부담을 줄인다는 전략이다. 류연홍 한진정보통신 디지털 비즈니스 유닛 최고기술책임자(CTO)는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "기업들은 애플리케이션을 수시로 배포·변경하지만 보안 점검은 특정 시점에 집중돼 있어 취약점 관리에 공백이 발생할 수 있다"며 "이러한 문제를 해결하고자 'AWS 시큐리티 에이전트'를 기반으로 보안 점검 사업 모델을 마련했다"고 밝혔다. 류 CTO는 최근 산업계에서 발생하는 해킹 사고를 사례로 들며 상시 보안 점검 필요성을 강조했다. 애플리케이션이 지속 업데이트되는 환경에서 연 1~2회 실시하는 정기 점검만으로는 새롭게 발생하는 취약점에 신속하게 대응하기 어렵다고 짚었다. 이에 한진정보통신은 AWS 시큐리티 에이전트를 기반으로 자체 보안 서비스 'HAI-시큐리티'를 출시했다. AWS 시큐리티 에이전트는 AI가 점검 대상을 분석하고 공격 시나리오를 생성해 모의 해킹을 수행하는 기술이다. 발견한 취약점 공격 경로와 점검 이력을 기록하고 개선 방안까지 제시하며 문제가 발생한 항목만 선택해 재검증할 수 있도록 돕는다. 류 CTO는 "AWS가 기술을 제공하지만 실제 고객 환경에 적용하고 결과를 판단하는 일은 사용자나 파트너가 맡아야 한다"며 "우리는 국내 보안 기준 적용과 전문가 검증, 운영 관리까지 지원하도록 서비스를 개발했다"고 설명했다. 이날 공개한 HAI-시큐리티는 AI 자동 점검에 국내 보안 기준을 결합한 서비스다. 글로벌 보안 점검 기준에 국내 정보보호 관리체계와 관련 규정을 추가하고 한진정보통신 보안 전문가가 AI 탐지 결과를 검토해 실제 위험 여부를 판단하는 구조다. 취약점 조치부터 재검증, 보고서 작성까지 통합 지원하며 인증 심사에 필요한 점검 이력과 증빙 자료도 관리할 수 있도록 지원한다. 점검 대상도 AWS 클라우드에 한정되지 않는다. 다른 클라우드 환경과 온프레미스 시스템은 물론 깃허브와 깃랩 등 코드 관리 환경까지 지원한다. 기업이 전용 콘솔에서 프로젝트별 취약점과 위험도 분포를 확인하고 조치가 필요한 항목을 선택해 재점검할 수 있도록 한다는 방침이다. 다중인증(MFA)과 사용량 제한 설정, 종량제 비용 관리 등 운영 지원도 서비스에 포함됐다. 류 CTO는 AI가 취약점을 탐지하더라도 최종 판단에는 보안 전문가 검토가 필요하다고 강조했다. 그는 "AI 에이전트가 점검 주기와 배포 시점을 추적해 문제를 찾아내더라도 국내 기준에 따른 판정은 전문가가 수행해야 한다"며 "탐지부터 조치, 재검증과 보고까지 이어지는 전체 과정을 지원하는 게 HAI-시큐리티 사업 모델"이라고 말했다. 실제 내부 검증에서도 국내 기준 적용에 따른 탐지 결과 차이가 확인됐다. 한진정보통신에 따르면 동일한 점검 환경에서 글로벌 기준만 적용했을 때 발견된 취약점은 9건이었지만 국내 기준을 추가한 경우 23건으로 늘었다. 글로벌 보안 기술에 국내 규제와 전문가 검증을 결합하는 방식이 효과가 있다는 평가다. 한진정보통신은 서비스 개발과 내부 기능 검증을 마치고 사업 확대에 나선 상태다. 항공·호텔·여행 산업을 중심으로 개념검증(PoC) 참여 기업을 모집 중이며 향후 공공 등 규제 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. AWS와 공동으로 사업을 추진하는 한편 마켓플레이스 등록과 관련 컨설팅도 추진한다는 방침이다. 류 CTO는 "현재 솔루션 개발과 내부 검증을 마치고 사업을 확대 중"이라며 "PoC를 통해 고객 환경 취약점을 점검하고 약 2주간 결과를 분석해 실제 시스템 개선에 활용할 수 있도록 지원할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "최근 업계에선 해킹과 보안 취약점에 어떻게 대응하느냐가 가장 중요한 문제"라며 "고객과 함께 문제를 해결하고 안정적인 시스템과 조직을 갖출 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.10.21 12:23한정호 기자

키움·토스證 AI 투자정보 확대 경쟁…정확도 지수 신뢰할만할까

인공지능(AI)이 투자자 말에 따라 주식을 주문하고, 시장 움직임까지 해석하는 시대다. 편의성은 높아졌지만 AI의 판단과 실행에 따른 책임을 어디까지 구분하고 검증할 것인지는 새로운 과제로 떠올랐다. 금융안정위원회(FSB)이 내놓은 모범관행에 비춰 금융회사의 책임과 국내 감독체계의 과제를 짚어본다. [편집자주] 증권사들이 인공지능(AI)으로 시장 흐름과 주가 변동의 배경을 설명하는 서비스를 경쟁적으로 확대하고 있다. 그렇자면 AI가 제시하는 투자 정보가 가장 옳은 것인가에 대한 의문이 남는다. 투자 정보의 신뢰성을 무엇으로 검증할 것인지가 업권 공통 과제로 떠오른 것이다. AI가 주가 등락까지 해석…증권사 경쟁 확대 토스증권은 최근 '시장' 탭 신설과 기존 '실시간 이슈' 서비스의 AI 기능 확대를 발표했다. AI 시장 요약은 증시 움직임과 배경을 매시간 정리하고, AI 위키·이슈 타임라인은 금융 용어와 주요 사건의 흐름을 설명한다. AI 채팅은 관련 기사 등을 근거로 고객의 질문에 답한다. 기존 AI 시그널도 종목별 주가 변동 배경을 분석하며, 어닝콜 서비스는 기업 실적발표를 번역·요약한다. 단순한 시세 조회를 넘어 여러 자료를 선별해 시장의 움직임을 설명하는 구조다. 키움증권 고객용 AI투자챗봇도 시장·종목·금융상품에 관한 자연어 질문에 답변한다. 8월 12일 국내 언론을 통해 공개된 씽크풀 발표에 따르면 시황·기업분석·수급 등 분야별 AI 에이전트와 약 1000만건의 금융 지식자산, 지식그래프를 활용한다. 답변 생성 전 종목·기준일·수치·출처를 확인하도록 설계했다는 설명이다. 토스증권 정확도 0.756, 특정 근거 판별 성능일뿐 이제 증권사는 경쟁의 초점을 정보 제공의 편의성에서 정보의 선택과 검증, 해석의 적절성으로 확대하는 양상이다. 토스증권은 지난 8월 13일 기술자료 'AI에게 투자정보를 말하게 하기까지'를 통해 원천 자료 검색부터 관련성·방향성 판단, 중복 제거, 근거 정렬, 설명 생성까지 단계별 검증구조를 공개했다. 관련도와 이벤트 유형, 실패 사유 등을 분류하고 운영 과정에서 발견한 오류를 평가 셋과 프롬프트 예제에 반영하는 방식이다. 회사는 과거의 성공·실패 사례를 함께 활용해 적절하지 않은 자료가 설명의 근거로 채택되는 잘못된 탐색을 줄이려 했다고 부연했다. 토스증권은 정확도 개선을 위해 근거 연관성의 평가 방식을 바꿨다. 고정된 예시(Fixed Few-shot)를 사용하기보다 유사한 과거 사례 검색해 적용(Few-shot Retrieving)하는 방식을 택했다. 정확도는 0.430에서 0.756으로, 정밀도는 0.329에서 0.548로 개선됐다. 정밀도와 재현율을 종합한 F1 점수도 0.484에서 0.687로 높아졌으며 재현율은 0.920을 유지했다. 중요한 것은 높아진 정확도가 뭘 의미하는지 투자자가 오인없이 받아들이는가이다. 정확도 0.756은 특정 근거 판별 작업의 성능이지, AI가 고객에게 제공한 투자정보 전체의 정확도가 75.6%라는 의미는 아니다. 관련 자료를 찾는 일과 해당 자료를 주가 변동의 근거로 판단하는 일, 최종 설명이 사실과 추정을 적절히 구분하는 일은 각각 다른 검증 대상이다. 토스증권은 방향성과 근거의 적절성까지 평가하는 체계를 설명하고 있다. 다만 공개된 특정 작업의 개선 수치만으로 고객이 실제로 받는 최종 분석의 정확성과 오류 발생 수준을 판단할 수는 없다. 특히 8월 기술자료의 평가 결과를 이후 확대된 AI 시장 요약과 AI 채팅 전체의 성능으로 동일시할 근거도 확인되지 않았다. 서비스별 평가 범위와 실제 출력 품질을 연결하는 검증이 필요한 이유다. 키움증권, TTA 비교시험 제시…실제 서비스 성능과는 차이 키움증권 AI투자챗봇의 기술 공급업체인 씽크풀도 금융데이터 검증과 성능평가를 강조한다. 씽크풀 발표를 전한 국내 보도에 따르면 기반 기술인 'AI PB 프로 챗봇'은 한국정보통신기술협회(TTA)가 수행한 비교시험에서 질문 적합성 4.284점, 기준 데이터 일치 4.033점, 환각 없음 4.026점을 기록했다. 회사는 5점 만점 기준 세 항목 모두 비교 대상 7개 시스템 가운데 가장 높은 점수를 받았다고 설명했다. 시험은 금융투자 질문 15개에 대한 답변을 평가자 45명이 비교하는 방식으로 진행됐다. 다만 이는 씽크풀이 발표한 기반기술의 시험 결과로, 키움증권 고객용 AI투자챗봇 전체의 운영 정확도를 나타내는 수치는 아니다. 토스증권의 근거 판별 정확도 0.756과도 평가 대상·방식이 다르다. 두 사례가 보여주는 것은 성능의 우열보다 평가 범위의 차이다. 기업들이 서로 다른 기술과 지표로 AI 투자정보의 품질을 설명하는 만큼, 해당 평가가 실제 고객에게 제공되는 분석 결과와 어떻게 연결되는지 확인할 필요가 있다. 주가 원인에 정답 없어도 설명 근거는 검증 가능 AI가 시장 움직임을 해석하는 과정은 사실 조회보다 복잡하다. 기업이 실적을 발표했다는 사실은 공시로 확인할 수 있지만, 해당 실적발표가 당일 주가 상승의 원인인지는 별개다. 시장 예상치와 차이, 수급, 업종·거시경제 변수에 따라 동일한 주가 움직임도 다르게 해석될 수 있다. 주가 등락의 단일 원인을 확정하기 어렵더라도 자료의 작성 시점, 사실과 추정의 구분, 근거와 최종 설명의 일치 여부는 검증할 수 있다. 토스증권도 기술자료에서 방향성과 근거의 적절성, 오류 유형별 평가를 설명한다. 그러나 어떤 자료를 사용했는지 추적하는 능력과 그 자료를 특정 주가 움직임의 근거로 선택한 판단을 설명하는 능력은 구별된다. 원문 출처가 있다는 사실만으로 시장 해석의 타당성까지 입증되지는 않는다. FSB, 설명가능성·지속 평가 강조…감독도 출력 품질로 금융안정위원회(FSB)는 지난 15일 확정한 최종 모범관행 보고서(Sound practices for responsible adoption of artificial intelligence)에서 AI 설명가능성과 투명성을 8번, 성능평가와 지속적인 모니터링을 9번 원칙으로 제시했다. 보고서에 따르면 AI 입력과 결과를 기록·재현하는 능력과 그 결과가 어떻게 도출됐는지 설명하는 능력을 구별한다. 금융회사는 AI의 위험 수준에 맞춰 성능을 평가하고, 설명의 한계는 추가 시험과 인간 감독 등의 통제로 보완할 수 있다는 접근이다. 유럽증권시장감독청(ESMA)은 AI의 데이터 품질과 불투명한 판단, 과도한 의존을 투자자 보호 위험으로 지목했다. 미국 증권업 자율규제기구 FINRA도 생성형 AI를 활용하더라도 기존 감독·고객 커뮤니케이션 규정이 적용된다고 밝혔다. 금융위원회 역시 지난 6월 금융분야 AI 가이드라인을 개정하고 신뢰할 수 있는 데이터·모델 활용과 금융소비자 이익 보호를 강조했다. 이제 감독의 초점은 검증체계의 구축 여부를 넘어 무엇을 평가하고, 그 결과가 실제 투자정보의 품질과 오류 정정으로 얼마나 연결되는지에 맞춰질 필요가 있다.

2026.10.21 11:04손희연 기자

AI 주식주문 '정상처리'돼도 고객 뜻과 다르면…누가 책임질까

인공지능(AI)이 투자자 말에 따라 주식을 주문하고, 시장 움직임까지 해석하는 시대다. 편의성은 높아졌지만 AI의 판단과 실행에 따른 책임을 어디까지 구분하고 검증할 것인지는 새로운 과제로 떠올랐다. 금융안정위원회(FSB)이 내놓은 모범관행에 비춰 금융회사의 책임과 국내 감독체계의 과제를 짚어본다. [편집자주] 인공지능(AI)에 주식 10주를 사라고 지시했는데 AI가 100주를 주문했다면 누가 책임져야 할까. 증권사 시스템은 전달받은 100주 주문을 정상적으로 처리할 수 있다. 고객이 원한 거래와 실제 주문이 달라졌어도 시스템상으로는 오류가 발생하지 않은 셈이다. 토스증권이 AI 주식매매의 문턱을 대폭 낮추면서 이러한 책임 문제가 새로운 과제로 떠올랐다. AI가 고객의 지시를 잘못 해석하더라도 증권사의 정상 거래기록만으로는 오류가 발생한 지점을 가리기 어렵기 때문이다. FSB도 최근 보고서 (Sound practices for responsible adoption of artificial intelligence)를 통해 AI 자율성이 높아질수록 인간의 감독과 행동 기록, 거래권한 통제가 중요하다는 내용을 담았다. AI가 대신 주식 주문…토스증권, 거래 문턱 낮췄지만 기존 주식거래는 투자자가 직접 증권사 앱에 접속해 종목과 수량, 가격을 입력하는 방식이었다. 반면 AI를 통한 거래는 투자자의 말을 외부 AI와 연결 프로그램이 해석해 실제 주문으로 전환한다. 사전에 정한 조건에 따라 사람이 매번 주문 버튼을 누르지 않고도 거래할 수 있다. 토스증권은 지난 8월 26일 오픈API 서비스를 정식 출시하며 이용 대상을 전체 고객으로 확대했다. 오픈API는 외부 프로그램이 증권사의 주문·계좌 기능을 이용하도록 연결하는 통로다. 개발 지식이 없는 일반 투자자도 챗GPT·클로드 등 외부 AI를 연결해 국내외 주식을 거래할 수 있도록 접근성을 낮춘 것이다. 하지만 거래가 쉬워진 만큼 새로운 위험도 생겼다. AI가 고객의 말을 잘못 해석하거나 부정확한 정보를 토대로 주문을 생성할 수 있어서다. 프로그램 오류에 따른 반복 주문이나 거래 권한을 가진 인증정보 유출로 인한 무단 거래도 경계해야 한다. 토스증권도 이러한 위험을 막기 위해 안전장치를 마련했다. 사전에 등록한 인터넷주소(IP)에서만 접속하도록 제한하고, 최대 주문금액에도 제한을 뒀다. 1억원 이상 고액 주문에는 고객이 해당 금액을 인지했다는 별도의 확인값을 요구한다. 같은 주문 식별번호로 들어온 중복 요청을 관리하는 기능도 갖췄다. 다만, 이들 장치가 고객의 최종 거래 의사까지 확인하는 것은 아니다. 고액주문 확인값이 전달됐다고 해서 투자자가 실제로 종목과 수량, 가격을 눈으로 검토하고 승인했는지는 알 수 없다. 중복 주문 관리 역시 주문 식별번호를 입력했을 때 같은 번호의 반복 요청을 관리하는 기능이다. AI가 잘못 생성한 모든 주문을 걸러내는 장치는 아니라는 얘기다. 외부 개발자는 별도 승인까지…키움도 주문 기본 차단 실제로 토스증권 오픈API를 활용하는 외부 개발자는 별도의 안전장치를 설계했다. 비공식 오픈소스 프로그램 'tossinvest-mcp'는 AI 주문 기능을 기본적으로 꺼두고, 실제 거래 전 주문 내용을 미리 보여준 뒤 별도 화면에서 사람의 승인을 받도록 설계한 것으로 알려졌다. 주문 직전 가격과 잔고 등을 다시 확인하는 절차도 마련했다. 이는 토스증권의 공식 기능이 아닌 외부 개발자의 자체 설계 사례다. 이 사례가 중요한 것은 FSB의 모범관행 지적 사항인데다가, 증권사 시스템이 주문을 정상 처리하는 것과 투자자가 개별 거래를 확인하는 것은 별개의 문제라는 점이기 때문이다. 키움증권도 공식 AI 연결 도구(MCP)의 주문 기능을 기본적으로 꺼두고 모의투자 환경에서 시작하도록 설계했다. 이후 실제 거래를 활성화하더라도 주문 미리보기와 최종 전송 기능을 분리했다. 사람이 거래를 확인하도록 안내하지만, 실제 승인 여부는 AI 연결 프로그램의 설정에도 영향을 받는다. 두 회사의 연결 방식은 다르다. 다만 키움증권은 공식 도구에서 주문 기능의 초기 설정과 확인 절차를 구분해 제시하고 있다. 토스증권 역시 외부 AI와의 연결을 일반 투자자에게 확대한 만큼 고객이 주문권한을 어디까지 부여하고, 실제 거래를 어떤 방식으로 승인하는지에 대한 안내와 통제 범위가 중요해졌다. 거래 기록 10년 보존…고객의 최초 지시는 누가 입증하나 거래가 체결된 이후 더욱 복잡해진다. 토스증권은 오픈API 이용약관 제13조에서 거래 추적과 오류 확인·정정 등에 필요한 정보를 10년간 보존하도록 규정했다. 그러나 증권사의 주문·체결기록과 외부 AI가 고객의 말을 해석한 기록은 관리 주체가 다를 수 있다. 고객이 10주 매수를 지시했지만 AI가 100주 주문을 만들었다면 어느 단계에서 오류가 발생했는지 확인할 수 있어야 한다. 고객의 최종 지시와 승인 내용, AI가 생성한 주문, 증권사가 접수한 거래를 서로 대조해야 책임을 구분할 수 있다는 의미다. 기록을 얼마나 오래 보관하느냐뿐 아니라 무엇을 기록하고 어떻게 연결할 수 있느냐가 핵심이다. FSB는 보고서에서 AI가 어떤 지시를 받아 움직였고, 어떤 정보와 도구에 접근했으며, 허용된 권한 안에서 행동했는지 추적할 수 있는 기록관리를 강조했다. 고액 금융거래에 사람의 사전 확인을 적용하거나 AI의 실행·접근권한을 중단하는 방안도 제시했다. 미국 증권사 '찰스슈왑' 역시 승인되지 않은 외부 AI의 계좌 로그인을 차단하고 있다. 지난 15일 실적설명회에서 릭 워스터 최고경영자(CEO)는 외부 AI의 연결을 허용하면서도 인증 절차를 직접 통제하고, 위험성이 높은 자금 이동 기능에는 접근을 제한한다고 밝혔다. 금융위원회도 지난 6월 AI 에이전트의 권한·책임 규율체계와 전용 감독방안 검토 계획을 밝혔다. 향후 AI 주식거래에서 주문 승인과 접근권한 관리, 거래기록의 확인·대조 방식이 실제로 어떻게 작동하는지 점검할 필요가 있다.

2026.10.21 11:04손희연 기자

줌 "회의실 밖 나온 AI, 업무 영역 확장…운영 비용 65%↓"

"줌 사용자는 회의가 끝난 뒤 직접 처리해야 했던 후속 업무를 인공지능(AI)에 맡길 수 있습니다. 여러 AI가 작업을 나눠 대화 내용부터 업무 완수까지 걸리는 시간과 수작업을 획기적으로 줄일 것입니다." 러셀 디커 줌 최고제품책임자(CPO)는 지난 14일 연례 행사 '줌토피아 2026' 온라인 미디어 브리핑에서 '통합 컨텍스트 레이어'와 AI 신규 기능을 발표했다. 회의·전화·채팅에서 나온 정보를 사내 문서, 외부 업무 시스템과 연결하고, 이를 AI 에이전트 작업 수행에 활용하는 것이 핵심이다. 대표 기능은 이달 출시 예정인 '마이 노트 워크플로'다. 이는 회의 요약을 줌 챗이나 세일즈포스 등으로 전달하고 후속 업무에 연결하는 식으로 작동한다. 영업·마케팅·IT용으로 미리 구성된 자동화 절차를 제공하며, 사용자가 원하는 작업을 자연어로 설명해 맞춤형 절차를 만들 수도 있다. 줌은 여러 AI가 프로젝트를 분담하는 '줌메이트 에이전트 팀'도 공개했다. 총괄 에이전트가 전문 에이전트에게 작업을 배정하고, 각 결과를 하나의 산출물로 통합해 사람이 검토하도록 하는 구조로 이뤄졌다. 이런 기능은 회의록을 읽은 직원이 정보를 옮기고 업무를 배분하던 부담을 줄이는 데 목적이 있다. AI가 대화 내용을 정리하는 역할을 넘어, 결정된 내용을 실제 업무 도구와 결과물에 반영하도록 하겠다는 구상이다. 디커 CPO는 "이같은 기능을 뒷받침하는 기반이 통합 컨텍스트 레이어"라며 "회의에서 정한 내용과 채팅에서 수정한 사항, 고객과 통화하며 확인한 조건이 서로 다른 시스템에 남아 있어도 이를 연결해 업무의 전체 흐름을 파악할 수 있다"고 강조했다. 디커 CPO는 통합 컨텍스트 레이어를 통해 AI 분석 비용을 줄일 수 있다고 설명했다. 자체 벤치마크에서는 통합 컨텍스트 레이어를 활용한 방식이 정보를 개별적으로 분석하는 독립형 모델보다 처리 비용을 45~65% 낮췄다고 밝혔다. 그는 "해당 레이어는 대화에 등장하는 사람과 주제, 결정 사항, 이들 사이 관계를 거의 실시간으로 정리한다"며 "직원과 AI 에이전트는 분산된 자료를 일일이 모으는 대신 연결된 정보를 바탕으로 다음 작업을 판단할 수 있다"고 강조했다. 줌 AI, 고객 상담·영업까지 후속 업무 지원 줌은 20일(현지시간) 열린 줌토피아 2026에서 단순 회의뿐 아니라 고객 상담과 영업 등 후속 업무를 지원하는 AI 서비스 기능을 소개했다. 줌은 11월 '인리치드 노트'를 공개할 예정이라고 밝혔다. 이는 화면 공유 자료와 슬라이드, 차트, 회의 중 채팅을 검색 가능한 녹취록 시점에 연결할 수 있다. 발언뿐 아니라 회의에서 살펴본 자료까지 후속 작업에 참고할 수 있게 돕는 서비스다. 12월에는 회의 전체나 일부 참석하지 못한 사용자에게 개인별 녹취록과 요약을 제공하는 '팔로우 더 미팅'을 출시할 예정이다. DTEN과 보타 기기 연동도 순차적으로 추진해 대면 대화까지 기록·활용 범위를 확대한다. AI 업무 실행은 줌 애플리케이션 밖에서도 이뤄질 예정이다. API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 외부 AI 환경에서 일정 관리, 녹취, 검색, 관리자 업무, 콘택트센터 관련 기능을 연계할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 직원이 기존에 사용하는 AI 도구에서도 줌에 축적된 정보를 활용할 수 있다. 특히 검색·질의 API를 이용하면 외부 AI 에이전트가 통합 컨텍스트 레이어에 직접 질문하고, 필요한 업무 맥락을 가져올 수 있다. 줌은 고객 상담에서도 정보 연결과 후속 대응을 강화한다. 줌 CX는 여러 상담 채널과 사람 상담사, AI 에이전트 사이에서 고객 이전 상호작용 정보를 공유한다. 고객은 같은 내용을 반복해 설명하거나 상담사가 과거 이력을 다시 찾는 시간을 줄일 수 있다. 11월 출시 예정인 '고객 프로필'은 여러 채널에서 수집한 실시간 정보를 통합한다. 같은 달 선보일 'CX 인사이트 트랜스크립트 인텔리전스'는 음성·채팅·이메일 기록을 분류하고 상담 시간, 대기열, 처리 결과 등과 연결해 분석하도록 지원한다. 영업 분야에서는 AI가 잠재고객 발굴과 연락, 회의 예약을 돕는다. 발표에서는 거래 진행이 정체되면 에이전트가 이를 감지해 영업 담당자와 관리자에게 알리는 방식의 자동화도 소개했다. AI의 정보 접근과 작업 수행 범위가 넓어지는 만큼 관리 기능도 확충한다. 일부 줌 워크플레이스 고객에게 제공 중인 민감도 레이블은 회의와 콘텐츠를 분류하고, 민감도에 따라 관련 정책을 자동 적용한다. 12월에는 조직 내 AI 설정과 사용 방식을 관리하는 중앙 집중식 AI 관리 기능을 출시할 예정이다. 내년 1분기에는 AI가 생성할 콘텐츠와 응답에 활용할 정보를 계정 수준에서 제어하는 가드레일을 선보인다. 이번 발표에서 줌이 제시한 변화는 회의 도구 역할을 회의 이후까지 확대하는 것이다. 대화 과정에서 확보한 정보를 업무 시스템과 연결하고, AI가 후속 작업을 수행하도록 해 기업의 일상적인 업무 과정에 더 깊이 들어가겠다는 전략이다. 에릭 위안 줌 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 모델 역량은 기업 비즈니스를 얼마나 깊이 이해하느냐에 달려 있으며, 이런 맥락에 대한 이해가 핵심적인 차이를 만든다"며 "통합 컨텍스트 레이어를 통해 대화를 실제 업무 완수로 연결하는 시스템 오브 액션의 기반을 마련하고 있다"고 말했다.

2026.10.21 11:00김미정 기자

AWS "여행·항공 산업도 AI 에이전트 시대"

아마존웹서비스(AWS)가 여행·항공·호텔 산업 인공지능 전환(AX)을 위해 AI 에이전트 활용 확대와 업무 프로세스 혁신을 내세웠다. 고객 문의와 예약 관리부터 데이터 분석, 보고서 작성까지 AI가 직접 처리하는 환경을 구축해 고객 경험을 개선하고 기업 운영 효율을 높인다는 목표다. 박주형 AWS 시니어 매니저는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "AI가 답하던 시대에서 이제 스스로 일을 하는 시대로 바뀌고 있다"며 "기존 업무에 기술을 얹는 부분 자동화가 아니라 전체 업무 흐름을 재설계해야 한다"고 말했다. 이번 행사는 AWS와 한진정보통신, 메가존클라우드가 여행·항공·호텔·레저 산업 디지털 혁신 전략을 공유하기 위해 마련했다. AWS는 여행객을 위한 지능형 AI 에이전트와 기업 업무 자동화 솔루션을 소개하고 고객 경험 개선부터 데이터 활용, 보안과 운영 효율화까지 산업별 적용 방안을 제시했다. 검색에서 추천으로…AI가 바꾸는 여행 산업 박 매니저는 AI 확산으로 여행객 정보 탐색과 서비스 선택 방식이 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 검색 결과를 직접 비교해 여행 상품을 선택했다면 이제는 AI가 추천한 소수 선택지를 중심으로 의사결정이 이뤄지고 있다는 설명이다. 그는 "고객 관계를 직접 소유하고 고유한 경험으로 선택받아야 한다"며 "기업이 보유하지 않은 고객 데이터는 AI도 알 수 없기에 고객 접점을 확보하고 자사 상품과 서비스를 AI가 이해할 수 있는 콘텐츠로 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "신뢰와 보안, 운영 기반이 없으면 아무리 좋은 전략과 아이디어도 파일럿 단계에 머물 수밖에 없다"며 "AI 도입과 함께 기업 내부 운영 체계도 정비해야 한다"고 덧붙였다. AI 보이스봇으로 고객 응대 혁신…반복 검증도 자동화 김익수 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)는 '여행객 경험을 다양한 채널로 혁신하는 지능형 AI 에이전트'를 주제로 발표하며 고객 응대 자동화 방안을 소개했다. 여행객이 앱·전화·메신저·이메일 등 여러 채널을 이용하는 과정에서 발생하는 정보 단절 문제를 AI로 해결할 수 있다는 설명이다. AWS는 통합 고객 응대 서비스 '아마존 커넥트'와 'CX 디자이너'를 활용해 전화·채팅·웹 등 다양한 채널을 연결하고 AI 에이전트가 고객 문의를 처리하는 방식을 제시했다. 기존 상담 매뉴얼과 실제 대화에서 반복되는 문의 유형을 추출한 뒤 AI가 이를 조합해 예약 확인이나 변경 등 여러 업무에 대응하도록 구성하는 방식이다. 김 SA는 "기존 보이스봇은 정해진 절차를 따라가기 때문에 예약 번호를 모르는 고객처럼 예상하지 못한 상황이 발생하면 새로운 처리 과정을 추가해야 했다"며 "AI 에이전트를 활용하면 실제 상담에서 나타나는 다양한 패턴을 바탕으로 고객 요청에 대응할 수 있다"고 밝혔다. 특히 그는 AI가 실행 결과를 검증하고 오류를 수정하는 과정을 반복하는 '루프 엔지니어링'을 강조했다. 김 SA는 AI 고객 에이전트를 활용해 다양한 억양과 어조, 예외 상황을 시험하고 보이스봇의 응답 품질을 개선하는 사례를 소개했다. 이를 통해 개발자는 반복 테스트보다 실제 업무 요구사항과 개선 방향을 검토하는 데 집중할 수 있다고 짚었다. '아마존 퀵'으로 보고서·고객 불만 처리까지 자동화 주혜령 AWS SA는 여행·접객 산업 AI 도입 과제로 비용과 보안·거버넌스, 생산성을 꼽았다. 항공사와 호텔이 여러 업무 시스템을 운영하면서 직원들이 필요한 정보를 찾거나 보고서를 작성하는 데 많은 시간을 쓰고 있어 이를 통합할 AI 업무 환경이 필요하다고 진단했다. AWS는 기업용 AI 업무 공간인 '아마존 퀵'을 해결책으로 선보였다. 아마존 퀵은 사내 문서와 데이터, 업무 시스템을 연결해 자연어로 정보를 검색하고 분석하거나 반복 업무를 자동화할 수 있도록 지원한다. 사용자별 접근 권한과 보안 정책을 적용하면서 AI 에이전트를 조직 단위로 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 주 SA는 항공·호텔 운영 업무를 가정한 시연에서 AI가 항공편 예약과 취소율을 분석하고 주간 운영 보고서를 자동 생성하는 과정을 공개했다. 고객 불만을 분류하고 사내 규정에 근거해 답변 초안을 작성하는 앱도 코딩 없이 제작했다. 이를 통해 개별 직원 업무 자동화를 넘어 팀과 조직 전체로 AI 활용을 확대할 수 있다고 설명했다. 주 SA는 "처음부터 전사 아마존 퀵 도입을 고려하지 않아도 된다"며 "팀 내에서 가장 시간이 오래 걸리는 업무 하나를 선택해 아마존 퀵을 활용하고 이후 성과를 바탕으로 전사 확대를 추진하는 과정을 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.21 11:00한정호 기자

롯데이노베이트, 강릉시와 AI 모빌리티 사업 발굴 나선다

롯데이노베이트가 강릉시와 손잡고 인공지능(AI) 기반 모빌리티 사업 확대를 추진한다. 지역별 교통 수요에 맞춘 서비스를 개발·실증하고, 이를 실제 사업으로 전환해 국내외 시장 진출 기회를 확보한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 지난 20일 '2026 강릉 ITS 세계총회' 전시 부스에서 강릉시와 'AI 모빌리티 선도도시 기반 조성을 위한 상호 협력 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 김경엽 롯데이노베이트 대표이사와 김중남 강릉시장, 이돈태 롯데지주 디자인실장 등이 참석했다. 양측은 이번 협약을 통해 AI 모빌리티 시티 조성을 위한 신규사업 발굴과 관광지·교통소외지역 대상 이동 서비스 개발 및 실증, ITS 세계총회 성과를 활용한 모빌리티 산업 생태계 조성 등을 공동 추진한다. 롯데이노베이트는 서비스 개발과 실증에 필요한 기술을 지원하고, 강릉시는 사업 추진을 위한 행정·제도적 지원을 맡는다. 관광객이 집중되는 지역과 대중교통 이용이 불편한 지역의 이동 수요를 반영해 시민과 관광객의 교통 편의를 높일 수 있는 서비스 모델을 마련할 예정이다. 롯데이노베이트는 강릉에서 쌓은 자율주행 운영 경험을 토대로 사업 영역을 넓힐 방침이다. 2023년 1월부터 강릉에서 자율주행 서비스를 운영해 왔으며, 제주와 경주 등에서도 자율주행 셔틀 운행과 관제·예약시스템 구축 사업을 수행했다. 회사는 이러한 경험을 바탕으로 협력 사업을 구체화하고, 협력 과정에서 검증한 서비스 모델을 다른 지역과 해외 시장으로 확대하는 방안도 검토한다. 협약에 따른 신규 서비스 개발을 C-ITS와 자율주행 등 AI 기반 교통 기술을 연계한 통합 모빌리티 솔루션 고도화로 이어간다는 구상이다. 이번 협력은 롯데이노베이트가 제시한 모빌리티 사업 성장 전략과도 맞닿아 있다. 회사는 지난 19일 기자간담회에서 2030년까지 모빌리티 사업 매출을 현재의 3배 수준으로 확대하겠다는 목표를 밝혔다. 실증사업의 본사업 전환과 해외 진출을 주요 성장 동력으로 삼고, 지역 수요에 기반한 신규사업 발굴도 병행할 계획이다. 김경엽 롯데이노베이트 대표이사는 "강릉시는 미래 교통 인프라 구축과 자율주행 서비스 운영을 통해 의미 있는 성과를 축적해 왔다"며 "롯데이노베이트의 AI·자율주행 기술과 사업 경험을 바탕으로 강릉시가 지향하는 AI 모빌리티 시티 조성에 기여하고, 실증 성과를 실질적인 사업으로 연결해 미래 모빌리티 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.10.21 10:41남혁우 기자

오라클·아스트라제네카, AI·임상 데이터 결합해 신약 연구 가속화

오라클과 아스트라제네카가 인공지능(AI)과 실제 임상 데이터(RWD)를 활용해 임상시험 효율을 높이고 연구 결과를 환자 진료에 활용하기 위한 협력에 나선다. 오라클은 아스트라제네카와 AI 기반 헬스케어 혁신을 위한 비구속적 협약을 체결했다고 21일 밝혔다. 양사는 각자의 과학·치료 분야 전문성과 의료 데이터, 클라우드, AI 및 임상 업무 지원 역량을 결합해 임상시험 참여에 적합한 환자를 찾고, 연구 과정에서 확보한 근거를 실제 진료에 적용하는 방안을 검토한다. 우선 최신 애플리케이션과 AI를 활용해 임상시험의 효율성과 성공 가능성을 높일 수 있는 활용 사례를 발굴할 계획이다. 의료진이 임상시험 참여 기준에 부합하는 환자를 보다 신속하게 확인하도록 지원해 환자 모집에 드는 시간과 노력을 줄이고, 임상시험 참여 기회를 확대하는 것이 주요 목표다. 초기 검토 대상 질환에는 종양학, 심혈관·신장·대사 질환, 호흡기·면역 질환, 희귀질환 등이 포함될 수 있다. 양사는 임상연구와 일상 진료에서 축적한 정보를 후속 연구 설계와 안전성 모니터링, 환자 치료에 반영하는 체계도 모색한다. 이를 위해 공동 관리·감독 체계를 마련하고 재사용 가능한 기술 구성요소와 성과 측정 지표를 정의할 예정이다. 협력 결과를 평가한 뒤 효과가 확인된 접근법을 다른 질환과 지역으로 확대할 수 있을지도 검토한다. 파스칼 소리오 아스트라제네카 최고경영자(CEO)는 "아스트라제네카의 과학 역량과 오라클의 데이터 및 기술 전문성을 결합해 의료진이 적합한 환자를 더 일찍 찾아내고 임상시험을 최적화하며, 의약품 개발 전 과정에서 지속적으로 근거를 확보할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다. 마이크 시실리아 오라클 CEO는 "데이터를 더 효과적으로 활용하면 과학적 혁신을 환자의 치료 성과 개선으로 연결할 수 있다"며 "이번 협력으로 연구를 가속화하고 더 많은 환자에게 임상시험 참여 기회를 제공하는 한편, 연구에서 얻은 인사이트를 진료 현장에 더 빠르게 전달할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 안클레르 제르발디 아스트라제네카 최고디지털·데이터·AI책임자는 연구와 임상시험, 일상 진료에서 얻은 지식을 연결해 연구 역량과 환자 치료 성과를 높이는 것이 목표라고 설명했다. AI를 활용해 임상시험 설계와 안전성 모니터링을 개선하고 환자의 조기 진단과 적절한 치료를 지원하는 방향으로 협력을 추진할 계획이다. 시마 버마 오라클 헬스 및 생명과학 부문 총괄 부사장은 "과학적 인사이트와 의료진의 일상적인 의사결정 사이의 간극을 좁히는 것이 헬스케어 발전의 핵심"이라며 "의료기관의 관리·감독 아래 임상시험 적격 환자 발굴과 참여 기회 확대, 후속 의사결정을 뒷받침하는 근거 생성 등을 지원할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.21 10:33남혁우 기자

구글, 차량용 제미나이에 개인화 강화…"운전자 취향·일정 파악"

구글이 운전자 일정과 취향을 이해하는 인공지능(AI) 비서로 차량 내 서비스 고도화에 나섰다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 구글은 차량용 제미나이에 '개인화 지능' 기능을 도입한다고 밝혔다. 이 기능은 안드로이드 오토에 우선 제공되며, 향후 몇 달 내 구글 빌트인 탑재 차량으로 적용 범위가 확장된다. 해당 기능은 운전자의 구글 지메일과 구글 캘린더, 유튜브, 지도, 구글 검색 기록 등 연결된 서비스 정보 기반으로 작동한다. 이를 바탕으로 사용자 선호도와 활동 이력 등을 파악해 답변한다. 예를 들어 운전자가 공항으로 이동할 때 캘린더에 등록된 항공편이 지연됐다는 안내를 받을 수 있다. 운전자가 별도로 여러 앱을 확인하지 않아도 이동 목적과 일정에 맞는 정보를 제공하는 식이다. 이 기능은 복잡한 요청도 처리할 수 있다. 예를 들어 운전자가 항공편 탑승구를 물은 뒤 곧바로 예정대로 출발하는지 추가 질문하면, 제미나이가 두 질문에 대한 답을 한 번에 제공할 수 있다. 기능을 사용하려면 운전자가 정보 연계에 동의해야 한다. 연결할 앱은 개별적으로 선택할 수 있으며 기능도 언제든 켜거나 끌 수 있다. 안드로이드 오토는 스마트폰에서 실행되는 앱이다. 차량과 무선으로 연결해 내비게이션과 미디어, 메시지 기능을 인포테인먼트 화면에 표시한다. 구글 빌트인은 소프트웨어와 서비스를 차량에 직접 통합한 방식이다. 구글은 지난해 11월 안드로이드 오토에 제미나이를 처음 도입했다. 제미나이 개인화 지능 기능은 지난 3월 미국 전역에 출시됐으며 현재 세계 여러 시장에서 베타 버전으로 제공되고 있다. 구글은 "우리는 서비스 간 연결을 강화해 운전자 편의성을 높였다"며 "소비자는 구글 생태계를 통해 편리함을 누릴 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.21 09:52김미정 기자

"달에서 AI 돌린다"…HPE, 연말 '우주용 컴퓨터' 발사

휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE)가 올해 연말께 인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC)을 달 표면에서 구동하는 실증 실험에 나선다. HPE는 아스트로랩의 달 탐사 로버 '플립(FLIP)'에 차세대 우주용 컴퓨팅 플랫폼 '스페이스본 컴퓨터 4(SBC4)'를 탑재해 달 남극으로 보낼 예정이라고 21일 밝혔다. SBC4는 NASA의 상업 달 탑재체 서비스(CLPS) 프로그램과 연계된 임무의 일부다. 플립 로버는 아스트로보틱의 '그리핀-1(Griffin-1)' 착륙선을 통해 달 남극의 몬스 무통(Mons Mouton) 인근에 착륙할 계획이다. 착륙에 성공하면 SBC4는 약 1년간 로버에서 AI 및 HPC 기반 실험을 수행한다. HPE와 NASA는 SBC4에서 최적화된 대규모 언어모델(LLM) 시험을 진행할 예정이다. 특히 로버 내부 문서를 검색하고 해석하도록 지원하는 검색증강생성(RAG) 시스템이 주요 실험 대상이다. 이와 함께 로버의 카메라와 라이다(LiDAR) 센서가 수집한 데이터를 분석하는 머신러닝 작업도 수행한다. 달 표면에서 수집되는 대량의 영상·환경 데이터를 모두 지구로 전송하는 대신, 현지에서 우선 처리한 뒤 필요한 분석 결과만 보내는 방식이다. 달과 지구 간 통신에는 약 2.5초의 왕복 지연이 발생하고 전송 대역폭도 제한된다. 이 때문에 탐사 로버가 현장에서 자율적으로 데이터를 해석하고 판단하는 엣지 컴퓨팅 역량이 중요해지고 있다. 아스트로랩의 재럿 매튜스 최고경영자(CEO)는 원시 데이터를 모두 지구로 보내기보다 현장에서 처리해 통찰을 전달하는 방식이 대역폭 활용 측면에서 유리하다는 취지로 설명했다. SBC4에 장착된 프로세서와 GPU 모델은 아직 공개되지 않았다. HPE는 임무 자체가 높은 위험을 수반하는 만큼 컴퓨팅 파트너의 이름을 사전에 공개하지 않는다는 입장이다. 공개된 사양에 따르면 SBC4는 저전력 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 키옥시아의 BG6 M.2 SSD 2개를 탑재한다. 저장장치는 RAID 1 방식으로 이중화되며 전체 저장 용량은 1TB다. SBC4의 크기는 약 5×10인치, 두께 약 1인치다. 로버의 전력 공급 및 방열 능력이 제한적인 만큼, 고성능과 저전력·소형화 간 균형이 핵심 과제로 꼽힌다. SBC4는 AI 작업뿐 아니라 HPC 벤치마크도 실행한다. HPE와 아스트로랩은 고성능 리눅스 클러스터 성능 측정에 사용되는 고성능 린팩(HPL)과 고성능 켤레 기울기(HPCG)를 달에서 구동할 예정이다. 실험이 계획대로 진행될 경우 천체 표면에서 이뤄진 첫 탑500 관련 성능 제출 사례가 될 수 있다. HPL은 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 평가하는 탑500의 대표적인 측정 기준이다. 또 고부하 연산은 달의 긴 밤 동안 로버 내부 장비의 온도를 유지하는 데도 일부 도움이 될 수 있다는 분석이 나온다. 달에서는 약 14일간 이어지는 밤 주기 동안 극저온 환경에 대비해야 한다. 달 표면의 컴퓨팅 장비는 발사와 착륙 과정의 진동, 극심한 온도 변화, 우주 방사선, 태양 입자 등에 노출된다. 그러나 HPE는 상당수 부품을 우주 전용 제품이 아닌 상용 기성품(COTS)으로 구성했다. 핵심은 하드웨어 자체보다 소프트웨어 기반의 이중화·복구 체계다. SSD는 미러링으로 보호하고, 시스템은 하드웨어 상태를 지속적으로 점검한다. 설정된 임계치를 넘는 이상 징후가 나타나면 연산 성능을 낮추거나 재부팅하며, 심각한 경우 장비 손상을 막기 위해 전원을 차단하는 방식이다. HPE는 국제우주정거장(ISS)에서 수년간 운용한 우주용 컴퓨팅 시스템 경험을 바탕으로 이 방식을 개발해 왔다. 회사 측은 과거 발생했던 SSD 장애 역시 우주 방사선보다 부품 자체의 품질 문제와 관련된 사례가 많았다고 설명했다. 이번 프로젝트는 당장 대규모 우주 데이터센터를 구축하기 위한 사업이라기보다, 달과 심우주 환경에서 자율형 엣지 컴퓨팅이 가능한지를 검증하는 성격이 강하다. 향후 달 기지와 유인 탐사, 자율 주행 로버, 심우주 탐사선에서는 지구와의 실시간 통신이 어렵거나 불가능한 상황이 빈번할 수 있다. 이때 현장 AI 시스템이 탐사 데이터를 분석하고 장비 상태를 판단하며 우선순위를 정할 수 있다면 통신·운영 부담을 줄일 수 있다. 재럿 매튜스 아스트로랩 CEO는 "가능한 한 원시 데이터 전체가 아니라 분석을 통해 얻은 통찰을 지구로 보내는 것이 중요하다"며 "달 현장에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅 역량은 지구와의 통신 대역폭 부담을 줄이는 데 핵심 역할을 할 것"이라고 말했다.

2026.10.21 09:50남혁우 기자

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