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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (6739건)

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[카드뉴스] AI가 찾는 약, 왜 낫는지 모르는데 먹어도 될까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 효과는 확인됐는데 왜 듣는지는 모르는 약, 여러분은 드실 수 있으세요? 요즘 AI가 약 후보를 빠르게 찾아주고 있지만, 정작 어떤 과정으로 그 답을 냈는지는 보여주지 못해요. 속이 보이지 않는 상자 같아서 '블랙박스'라고 부르는데요, AI를 쓰면 연구원이 살펴볼 후보 물질 자료가 약 90%나 줄어서 개발 속도는 빨라졌지만, 믿음은 그만큼 따라오지 못했다고 해요. 그래서 전문가들이 토론에 나섰어요. 처음 찬성은 50%였고 중간에 40%까지 내려갔다가, 최종적으로 66%가 '조건부 사용'에 손을 들었어요. 반대한 34%는 탈이 났을 때 누가 책임지는지가 불분명하다는 점을 걱정했고요. 결국 핵심 기준은 '왜 듣나'보다 '위험을 막을 수 있나'였어요. 조건은 이래요. 몸속 약의 양과 효과의 관계를 보는 노출-반응, 양을 바꿀 때 변화가 일정한지 보는 용량반응, 다른 약과 부딪치지 않는지 확인하는 상호작용, 이 세 가지 검사를 통과한 약만 쓰자는 거예요. 그것도 대안이 없는 중증 환자에게만, 이유를 설명할 수 없다는 점을 알리고 동의를 받은 뒤 쓰고, 쓰는 동안 병원이 계속 지켜봐요. 다만 수년 뒤 나타날 독성은 아직 풀리지 않은 숙제로 남아 있어요. 혹시 작용 원리를 모르는 약을 만나게 된다면, 위험 자료부터 먼저 물어보세요. 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ec9dede3.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.08 19:12AMEET

박종천 지란지교소프트 CAIO "AX는 자동화 아닌 'AI 직원' 만드는 일"

"인공지능(AI) 전환(AX)은 시간을 줄이는 자동화가 아닙니다. 충분한 지식으로 알아서 일하고, 결정이 필요할 때만 사람을 부르는 AI 직원을 만드는 일입니다." 박종천 지란지교소프트 최고AI책임자(CAIO)는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 AIR 쇼케이스에서 'AI를 쓰는 회사에서, AI가 일하는 회사로'를 주제로 발표하며 이같이 말했다. 박 CAIO는 AI를 인터넷, 모바일에 이은 세 번째 플랫폼 전환이라고 제시했다. 앞선 두 번의 전환이 무엇으로 접속하는지를 바꿨다면 이번에는 누가 일을 하는지가 바뀐다는 설명이다. 다만 이 과정에서 그가 짚은 문제는 개인과 회사 사이의 간극이다. 국내 챗GPT 월간 이용자가 1천만 명에 이를 만큼 개인의 AI 활용은 일상이 됐지만 회사의 지식은 여전히 개인 PC와 메신저에 흩어져 있어 조직 성과로 이어지지 않는다는 진단이다. "AI, 도구 아닌 직원으로"…가역적 업무 전담으로 생산성 극대화 박 CAIO가 제시한 해법은 'AI 직원'이다. AI 직원은 질문에 답하는 데 그치지 않고 자료 검토와 판단, 계산과 결과 정리, 문서 작성까지 수행해 업무에 활용할 수 있는 결과물을 만든다. 필요할 때마다 꺼내 쓰는 도구가 아니라, 회사 지식과 업무 절차를 바탕으로 맡은 일을 처리하는 AI 에이전트를 조직 안에 두자는 구상이다. AI 직원을 도입해야 하는 이유는 개인의 AI 활용이 조직의 성과로 이어지지 않는 간극을 메우기 위해서다. 회사 문서와 업무 노하우가 개인 PC나 메신저에 흩어져 있으면 직원이 AI를 써도 회사의 지식과 경험을 충분히 활용하기 어렵다. 반대로 AI가 필요한 지식과 도구에 접근할 수 있다면, 반복적인 자료 수집·검토·정리 업무를 맡아 처리하고 사람은 판단과 승인에 집중할 수 있다. AI가 밤새 되돌릴 수 있는 작업을 미리 해 두면 업무 처리 속도와 범위도 넓어질 수 있다. 이를 위해 기업이 먼저 해야 할 일은 회사 지식과 업무를 정리하는 것이다. 문서와 규정, 업무 절차를 지식 라이브러리로 구축하고, AI가 필요한 정보를 찾아 근거로 활용할 수 있게 해야 한다. 박 CAIO는 “사내 데이터가 지식 라이브러리로 구축돼 있는지, 업무가 잘 정리돼 있는지를 계속 고민하면서 우리가 만드는 것이 AI 직원인지 아닌지를 항상 생각해 봐야 한다”고 말했다. AI가 실제 업무를 하도록 사내 문서와 메일, ERP 등 기존 시스템을 연결하는 일도 과제다. AI 직원이 어떤 데이터와 도구에 접근할 수 있는지 권한을 정하고, 업무 결과를 확인할 체계도 갖춰야 한다. 도구를 도입하는 데서 끝내지 않고 직원들이 제대로 활용하는지 지속적으로 살피며, 데이터가 연결되는 만큼 보안도 관리해야 한다. 마지막으로 기업은 AI의 자율 처리 범위와 사람의 개입 기준을 정해야 한다. 박 CAIO는 업무의 중요도보다 되돌릴 수 있는 일인지를 기준으로 삼아야 한다고 제안했다. 문서 초안 작성이나 자료 수집·요약, 계산처럼 수정 가능한 작업은 AI가 처리하되, 메일 발송이나 외부 제출, 원본 데이터 삭제처럼 되돌리기 어려운 작업은 사람이 점검하거나 승인하는 절차를 두는 방식이다. 그는 "예를 들어 고객사에 메일 답장을 보냈는데 이상한 답장을 보내면 이를 물리기 어렵다"며 "비가역적이고 돌이킬 수 없는 일들은 꼭 사람이 점검해야 한다"고 설명했다. "토큰 많이 쓸수록 이득 보는 회사 돼야" 박 CAIO는 AI 사용 비용을 바라보는 관점도 바꿔야 한다고 강조했다. 토큰은 AI 사용량을 재는 단위로, 많이 쓸수록 비용이 늘어난다. 그는 미국에서는 직원 한 명이 한 달에 1억원어치를 쓰는 경우도 있다며 토큰을 많이 쓸수록 회사가 좋아지도록 세팅하면 무한 성장이 가능하다"고 말했다. 도입 이후의 관리도 주문했다. 박 CAIO는 "도구를 사줬고 교육도 시켜줬으니 알아서 잘하겠지 하는 것은 절대 안 된다"며 "잘 쓰고 있는지를 보면서 계속 관리해 줘야 한다"고 말했다. 데이터를 많이 모을수록 보안이 중요해진다는 점도 덧붙였다. 혼자 힘으로 전환하기 어려운 기업에는 파트너 선택이 중요하다고 조언했다. 그는 농담을 전제로 "국내 기업의 3분의 1은 AI 전환을 못 해 큰일 나고, 3분의 1은 자체 전환에 큰 어려움을 겪을 것"이라며 "나머지 3분의 1은 파트너와 함께할 텐데 그 파트너를 고르는 것에 따라 회사의 미래가 결정될 것"이라고 내다봤다. 박 CAIO는 "AI에게 얼마나 많은 도구를 쥐여주느냐에 따라 AI가 할 수 있는 일이 달라진다"며 사내 문서와 메일, 전사적자원관리(ERP) 같은 기존 시스템까지 AI와 연결해야 한다고 말했다. 지란지교소프트는 이를 구현한 한국형 업무용 AI로 '오피스에이전트'를 소개했다. 지란지교소프트는 법인카드 정산, 인사 규정 안내, 영업 레퍼런스 검색, 전표 계정과목 분류를 AI 에이전트로 처리하고 있다. 협력 기관에서는 보험 문의 답변과 손해사정 보고서 검토에 활용한다. 박 CAIO는 "사람이 하루에 보고서 30건 정도를 본다면 AI는 24시간 동안 300건도 볼 수 있을 것"이라며 "AI는 도구가 아니라 역량으로 이를 어떻게 활용하는지가 기업의 생존을 가를 것"이라고 강조했다.

2026.10.08 15:22남혁우 기자

하정우 부위원장 "독파모 3사, 글로벌 수준 도달"…현장선 활용법 관심↑

정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 향한 관심이 기술 성능에서 실제 활용으로 확산하고 있다. 국산 모델 경쟁력뿐 아니라 이를 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보는 시민 눈높이도 높아졌다는 반응도 이어지고 있다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' 참석 후 "독파모 3개사가 글로벌에서도 인정받는 수준에 도달했다는 점에서 의미가 있었다"고 밝혔다. 하 부위원장은 "이번 행사에서 국민 모두의 AI 역량이 향상되고 있음을 확인할 수 있었다”며 “AI 3강이라는 정부 비전 달성에 한 걸음씩 다가가고 있음을 느꼈다"고 강조했다. 현장에서도 일반 참관객 관심이 단순 모델 성능을 넘어 실제 업무 활용으로 넓어졌다는 평가가 나왔다. 독자 AI 모델을 알아보는 데서 나아가 개인 업무에 이를 도입할 조건을 구체적으로 살펴보기 시작했다는 설명이다. 부스를 지키던 한 기업 관계자는 “과거에는 모델의 기본 정보나 기능을 주로 물었다면, 이제는 기존 업무 시스템과의 연동 여부와 운영 비용, 민감한 데이터 처리 방식까지 질문이 이어졌다”고 밝혔다. 이에 발맞춰 SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 독파모 특별관에서 자체 모델 활용 사례를 선보였다. 문서 검토와 웹사이트 제작, 업무 에이전트 구축 등을 통해 관람객이 국산 AI 성능을 직접 시연했다. SK텔레콤은 'A.X K2'를 활용한 이미지 이해와 문서 검토 기능을 소개했다. 그래프나 업무 자료를 입력하면 내용을 분석하고 이용자가 제시한 기준에 따라 검토하는 방식이다. 부스에서는 전사적자원관리(ERP)나 오피스 프로그램 등 기존 업무 시스템과 연동하는 방안을 묻는 참관객도 심심찮게 확인할 수 있었다. LG AI연구원은 'K-엑사원 2.0' 문서 이해와 추론, 코딩 역량을 활용한 사례를 제시했다. 부스에는 자연어로 별자리 궁합 애플리케이션과 게임을 만들 수 있는 코너가 마련됐다. 연말정산 관련 PDF 바탕으로 질문에 답하거나 수능 수학 고난도 문항 풀이 과정과 다른 풀이 방식을 제시하는 사례도 소개했다. 업스테이지는 '솔라 프로 4' 운영 효율성을 강점으로 내세웠다. 기업이 적은 자원으로 모델을 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 업스테이지 관계자는 "우리 모델은 다른 대형 모델보다 규모가 작아 운영에 필요한 연산 자원이 적다"며 "기업은 API로 기존 서비스에 모델을 연결하거나, 민감한 데이터를 외부로 보내지 않도록 사내 서버에 설치해 사용할 수 있다"고 설명했다. 이날 업스테이지는 문서를 처리하는 AI 에이전트 제작 기능도 선보였다. 이용자가 문서를 올리고 계약서 검토 등 원하는 업무를 말로 설명하면, AI가 필요한 작업 순서를 구성하는 식으로 작동했다. 관계자는 "사용자가 각 단계를 직접 설정하는 수고를 줄일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.10.08 14:03김미정 기자

KOSA-한국벤처투자, AI·SW 기업 투자 지원 맞손…모태펀드 연계 확대

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 한국벤처투자와 손잡고 국내 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 기업의 투자 유치와 사업화, 해외 시장 진출 지원에 나선다. KOSA는 서울 서초구 한국벤처투자 본사에서 한국벤처투자와 유망 AI·SW 기업의 성장 생태계 지원을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 KOSA가 보유한 AI·SW 산업·기술 네트워크와 한국벤처투자의 모태펀드 투자 네트워크를 연계해 국내 AI·SW 기업의 투자 접근성을 높이기 위해 마련됐다. 양 기관은 유망 AI·SW 기업의 투자 지원 생태계 확대와 기술·시장 수요에 기반한 투자 정보 교류, AI 전환(AX) 및 AI 기술 실증 사례 확산, 글로벌 진출 지원 등에서 협력할 방침이다. 우선 KOSA 회원사를 비롯한 유망 AI·SW 기업과 모태펀드 자펀드 운용사를 연결하는 공동 투자설명회(IR)와 투자상담회를 추진한다. 기업이 보유한 기술과 사업 모델을 투자자에게 소개하고 투자 유치 기회를 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. KOSA의 AI+X 투자사협의회와 초거대AI추진협의회, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 추진협의회 등 산업별 협의체와 모태펀드 운용사 간 교류 채널도 마련한다. 이를 통해 산업 현장의 기술 수요와 투자 기회를 연결한다는 방침이다. 투자 지원을 넘어 실제 사업화로 이어지는 협력도 확대한다. AX를 추진하는 수요기업과 AI·SW 공급기업 간 공동 실증 사례를 발굴하고 국산 AI 기술의 공공 실증 성과를 산업계에 공유해 새로운 사업 기회를 마련한다는 목표다. 해외 진출 지원에도 나선다. 양 기관은 해외 벤처캐피탈(VC)과 AI·딥테크 네트워크를 활용해 국내 AI·SW 기업의 글로벌 투자 유치와 시장 진입을 지원할 계획이다. KOSA는 현재 약 1만 5000개 회원사를 기반으로 국내 AI·SW 산업 성장과 AX 확산을 지원하고 있다. 지난 2월에는 한국과학기술지주, 케이그라운드벤처스와 함께 AI+X 투자사협의회를 출범시키며 AI 기업과 투자업계 간 협력 기반을 확대했다. 제조 등 전통 산업의 AX 수요기업 참여도 늘어나는 추세다. 조준희 KOSA 회장은 "좋은 기술을 가진 AI·SW 기업이 성장하려면 적기의 투자와 시장 기회가 함께 따라야 한다"며 "이번 협약으로 협회의 산업 네트워크와 한국벤처투자의 투자 역량을 연결해 기업 발굴부터 투자, 실증, 글로벌 진출까지 이어지는 성장 경로를 만들겠다"고 말했다.

2026.10.08 13:08한정호 기자

국내외 AI 리더가 찾은 롯데이노베이트 'RX 랩'…피지컬 AI 기술 주목

롯데이노베이트가 인공지능(AI)과 로봇 기술을 결합한 피지컬 AI 사업 확대에 속도를 낸다. 사람이 로봇을 직접 가르치고 학습한 동작을 실제 작업에 적용하는 기술을 선보이며 유통·물류·제조 등 산업 현장을 겨냥한 로봇 서비스 사업을 강화한다는 구상이다. 롯데이노베이트는 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 피지컬 AI 체험 공간 'RX 랩(RX LAB)'을 운영하며 로봇 학습과 제어 기술을 선보였다고 8일 밝혔다. 행사 기간 류제명 과학기술정보통신부 제2차관과 김형철 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장, 글로벌 AI 전문가 로라 아로요 박사 등이 RX 랩을 방문해 롯데이노베이트의 피지컬 AI 기술과 산업 현장 적용 방향을 살펴봤다. 이번 전시는 로봇을 단순히 관람하는 방식에서 벗어나 사람이 로봇을 학습시키고 실제 작업 수행까지 연결하는 과정을 직접 체험하도록 구성됐다. 로봇팔 체험존에선 관람객이 로봇팔을 직접 움직이며 작업 동작을 가르치고 학습 데이터를 생성하도록 했다. 가상현실(VR) 체험존에선 휴머노이드 로봇의 시야를 공유하면서 로봇을 직접 제어하도록 했다. 이어 로봇 실행존에선 앞서 생성한 학습 데이터를 바탕으로 로봇이 실제 작업을 수행하는 과정을 확인할 수 있도록 지원했다. 행사 개막 이후 이틀 동안 1000명 이상이 로봇팔과 VR 기반 휴머노이드 제어 등을 체험했다. 롯데이노베이트는 행사 기간 열린 퓨처테크 컨퍼런스에서도 피지컬 AI 사업 전략을 공개했다. 전시형 롯데이노베이트 AI 혁신센터장은 유통·물류·식품 등 다양한 산업에서 AI와 로봇을 연결하는 로봇 전환(RX) 전략을 소개했다. 롯데이노베이트는 특정 로봇 하드웨어를 직접 개발하는 데 집중하기보다 다양한 로봇에 산업 현장 데이터와 AI·IT 기술을 결합해 실제 업무에 활용할 수 있는 서비스를 구현하는 데 중점을 두고 있다. 사람이 로봇의 작업을 가르치고 보완하는 과정에서 데이터를 축적하고 이를 바탕으로 로봇의 작업 수행 능력을 지속적으로 높인다는 목표다. 향후 자체 AI 플랫폼 '아이멤버(Aimember)'와 시각·언어·행동(VLA) 모델, 강화학습 기술 등을 로봇 및 기존 IT 인프라와 연계할 계획이다. 이를 통해 유통·물류·제조 현장에서 활용할 수 있는 피지컬 AI 기반 서비스형 로봇(RaaS) 사업을 확대한다는 방침이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번 RX 랩은 피지컬 AI가 실제 산업 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지를 직접 보고 경험할 수 있도록 구성했다"며 "현장에 대한 이해와 AI·IT 역량을 바탕으로 다양한 로봇을 산업 현장과 연결하고 피지컬 AI 기반 RaaS 사업을 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.08 12:59한정호 기자

뉴엔AI, 코오롱베니트와 맞손…산업별 AX 공략 박차

뉴엔AI가 코오롱베니트와 손잡고 산업 맞춤형 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 자체 온톨로지 기반 AI 분석 기술을 코오롱베니트의 산업별 고객·파트너 네트워크와 결합해 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장으로 AI 솔루션 공급을 확대한다는 구상이다. 뉴엔AI는 코오롱베니트가 운영하는 '코오롱베니트 AI 얼라이언스'에 합류하기 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약에 따라 뉴엔AI는 AI 얼라이언스의 공식 참여사로서 제조·금융·건설·유통 등 다양한 산업 분야 AX 프로젝트에 참여하고 코오롱베니트와 공동 사업 기회를 발굴할 계획이다. 코오롱베니트 AI 얼라이언스는 AI 기술 기업의 솔루션을 실제 고객 프로젝트와 연결해 사업화를 지원하는 협력체다. 지난 2024년 6월 출범했으며 현재 100여개 AI 기술·솔루션 기업이 참여 중이다. 코오롱베니트는 30년 이상 IT 유통과 시스템통합(SI) 사업을 통해 구축한 1000개 이상의 글로벌 벤더·파트너 네트워크를 기반으로 참여 기업의 기술 검증부터 실제 고객사 적용과 상용화까지 지원하고 있다. 뉴엔AI는 이번 협력을 통해 자체 AI 분석 서비스 '퀘타아이(Quettai)'와 산업별 맞춤형 AI 분석 서비스 '퀘타 엔터프라이즈' 공급을 확대할 방침이다. 퀘타아이는 다양한 산업에서 활용할 수 있는 범용 AI 분석 서비스다. 퀘타 엔터프라이즈는 기업별 업무 환경과 요구사항에 맞춰 제공하는 맞춤형 분석 서비스다. 뉴엔AI는 자체 온톨로지 기술을 활용해 산업 현장에서 적용할 수 있는 AX 서비스 모델을 발굴할 계획이다. 코오롱베니트는 올해 산업과 업무별로 즉시 적용할 수 있는 AX 프리패키지를 확대하고 산업 특화 AX 통합 플랫폼을 고도화하고 있다. 뉴엔AI도 이같은 사업 전략과 연계해 제조 AX 서비스를 강화하고 신규 고객 확보에 나선다는 목표다. 양사는 앞으로 산업별 고객 수요에 맞는 AI 솔루션을 공동 발굴하고 실제 사업으로 연결하는 협력을 확대할 예정이다. 뉴엔AI는 코오롱베니트의 고객·파트너 네트워크를 활용해 기존 AI 분석 기술의 적용 범위를 넓히고 공급 채널을 다변화한다는 계획이다. 배성환 뉴엔AI 대표는 "우리 온톨로지 기반 AI 분석 기술과 코오롱베니트의 사업 역량을 결합해 산업 현장에 즉각 적용 가능한 AX 서비스를 발굴·확산하고자 이번 얼라이언스에 합류했다"며 "이를 계기로 맞춤형 제조 AX 서비스를 고도화하고 코오롱베니트의 1000여 개 파트너 네트워크를 활용해 자사 AI 솔루션 공급 채널을 적극 넓혀가겠다"고 밝혔다.

2026.10.08 12:47한정호 기자

지용구 더존비즈온 사장 "AI 도입 88% 실패, 원인은 준비 부족…DX부터 마쳐야"

"올해는 인공지능(AI)을 도입했더니 88%가 성공하지 못했다는 리포트를 많이 봅니다. 이를 실패했다고 보면 안 되고, 아직 데이터 정리가 덜 돼 조금 더 기다려야 하는 상태로 읽는 것이 맞습니다." 지용구 더존비즈온 대표이사 사장은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 AIR 쇼케이스에서 기업의 AI 전환(AX) 성과 부진을 실패로 단정하기보다 디지털 전환(DX)과 데이터 정비가 충분히 이뤄지지 않은 결과로 봐야 한다고 말했다. 지 사장은 AI 도입을 둘러싼 비관론부터 짚었다. 지난해에는 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 보고서를 인용한 'AI 도입 95% 실패'가, 올해는 '88%가 성공하지 못했다'는 수치가 회자된다는 것이다. 그는 "이런 리포트를 보면 '12%는 어떻게 AI로 성공했을까'에 주목하게 된다"며 고객사 중 AI로 성과를 내는 기업의 공통점을 조사한 결과 디지털전환(DX) 완성을 핵심요소로 지먹했다. DX를 통해 데이터를 정리하고 리더십과 거버넌스 체계를 갖추는 것이 핵심이라는 설명이다. 현재 더존비즈온은 전사적자원관리(ERP)에 AI를 내재화한 제품을 2년간 누적 1만 4027개 기업에 공급하고 있다. 가운데 실제로 쓰고 있는 기업은 약 8천 곳이고, AI가 생산성 향상으로 이어진 곳은 그중 6~8%다. 지 사장은 "그 6~8%는 디지털 전환이 완성된 조직"이라며 "가서 보면 데이터 거버넌스와 AI 거버넌스가 잘 정립돼 있다"고 말했다. 이어 "이것은 기술 영역이 아니라 리더십 영역이고 거버넌스 영역"이라고 강조했다. 반면 성과가 나지 않는 이유로는 데이터를 꼽았다. DX는 흩어진 업무 데이터를 표준화해 쌓는 과정인데, 이를 끝내지 못한 채 AI부터 도입하는 기업이 많다는 진단이다. 지 사장은 "AI에는 두 가지 원료를 공급해야 하는데 하나는 전기, 하나는 데이터"라며 "DX가 완성돼 있지 않다면 AI에 좋은 원료를 주지 못한다는 뜻이어서 생산성이나 업무 효율을 기대하기 어렵다"고 설명했다. 리더의 인식이 바뀌어야 한다는 주문도 내놨다. 정해진 규칙대로 반복 업무를 처리하는 로봇프로세스자동화(RPA)를 AI 에이전트로 바꾸자고 하면 "우리 RPA가 고장 났나요"라고 되묻는 경영자가 있다는 것이다. 지 사장은 "고장 나지 않더라도 성과를 더 낼 수 있다면 바꿔야 한다는 것이 AX의 원칙"이라고 설명했다. 이어 "교육 담당자가 최고경영자(CEO)와 손잡고 오면 우리 제품을 할인해 드리라고 할 만큼 리더십이 중요하다는 것을 현장에서 많이 느꼈다"고 덧붙였다. 더존비즈온은 매주 CEO와 관리자를 대상으로 AI 교육을 열고 있다. 지 사장은 AX 과정에서 리더십이 특히 중요한 이유로 조직의 특성을 들었다. 개인은 AI를 자유롭게 쓰고 안 되면 다시 하면 되지만, 조직에서는 절차와 규칙, 보안, 권한, 책임을 지켜야 한다. 그는 이를 100m 달리기와 열 명이 발을 묶고 뛰는 단체 달리기에 비유했다. 누가 어떤 데이터에 접근하고 결과에 누가 책임질지 관리하는 주체가 없으면, 작은 실수 하나가 AI 기피로 번진다는 것이다. 그는 "10개의 결과 중 1번의 실수가 문제가 되면 '우리 모두 쓰지 말자'는 분위기가 만들어진다"고 현장의 분위기를 전했다. 반대로 경영진이 원칙을 세우고 신뢰를 쌓으면 AI 활용 수준도 올라간다는 것이 지 사장의 설명이다. 그는 기업의 AI 활용을 자율주행 단계에 빗대 "3.5레벨, 4레벨로 쓰는 사람들은 경험한 사람들이고 신뢰와 믿음을 가진 사람들"이라고 말했다. AI의 편리함을 먼저 경험한 직원이 있어도 조직이 이를 뒷받침하지 못하면 내부 저항에 부딪혀 확산되기 어렵다는 것이다. 경영진이 직접 원칙을 세우고 AI 활용을 이끌어야 내부 사용률도 높아진다는 얘기다. 지용구 사장은 "AI가 얼마나 더 똑똑한지, 성능 점수가 얼마인지 보는 것도 의미가 있지만 AI를 기술로만 보지 말고 우리가 놓치고 있는 거버넌스와 리더십이 무엇인지 봐야 한다"며 발표를 마쳤다.

2026.10.08 12:18남혁우 기자

위즈코어, 스마트제조 AX 플랫폼·5G 특화망 기술 공개

제조 AX 전문 기업 위즈코어가 서울 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26' NIA 특별전시관에 참가해 설계부터 생산 현장까지 아우르는 스마트제조 통합 플랫폼과 5G 특화망 기반 로봇 제어 기술을 선보였다. 8일 방문한 부스에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA), 현대제철 등과 함께 진행 중인 '지능형 오픈랜 실증 단지 조성 사업'이 핵심 전시 내용으로 다뤄졌다. 위즈코어는 산업 현장에 5G 특화망을 구축하고 흩어진 현장 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 통합하는 역할을 맡고 있다. 특히 현장에 도입되는 로봇의 연산 부담을 네트워크 단으로 분산하는 기술이 강조됐다. 이를 통해 로봇 자체의 배터리 소모와 연산 부하를 줄여 기기를 대폭 경량화할 수 있다. 전시된 로봇은 컨트롤 패널의 바코드를 인식해 설비 에러를 물리적으로 복구하거나, 통제 구역에 침입한 인원을 여러 로봇이 연계해 추적하는 실증 시나리오를 수행할 수 있다. 부스에서는 설계 자동화 솔루션 'AI-CE', 스마트제조 통합 운영 플랫폼 'NEXPOM(넥스폼)', 제조 특화 AI 에이전트 'Widdy(위디)' 등 제조 AX를 위한 엔드투엔드(End-to-End) 비즈니스 영역도 함께 소개됐다. 위즈코어 현장 관계자는 "설계 단계의 데이터부터 현장 설비 데이터 수집과 분석까지 지원하는 플랫폼 형태의 기술을 공급하고 있다"며 "데이터 플랫폼을 기반으로 피지컬 AI와 5G 통신망을 융합해 현장 로봇의 연산 부담을 네트워크로 분산시키는 실증 작업을 진행 중"이라고 설명했다. 한편, 지난 6일 개막한 AI페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 8일까지 진행된다.

2026.10.08 12:17정진성 기자

효과 확실한데 기전 모르는 'AI 신약', 복용하시겠습니까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 인공지능이 인간의 지성을 넘어 생명의 설계도까지 직접 그려내는 2026년 현재, 우리는 아주 기묘한 질문 앞에 서 있습니다. 만약 AI가 암을 완벽하게 치료하는 약을 찾아냈는데 정작 그 약이 왜 암을 고치는지 아무도 설명할 수 없다면 여러분은 그 약을 믿고 드시겠습니까. 효능은 확실하지만 작동 원리는 알 수 없는 이른바 블랙박스 신약에 대해 우리 사회는 어떤 준비를 해야 할까요. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리적 엔진을 가진 AI 패널들이 각자의 관점에서 이 뜨거운 쟁점을 놓고 치열하게 나눈 대화를 기자의 시각으로 풀어보았습니다. 먼저 논의의 포문을 연 것은 효율성과 진보를 강조하는 AI 기술 전문가 관점의 패널이었습니다. 그는 2026년 일라이 릴리가 국내 바이오벤처에 튠랩 플랫폼을 개방한 사례를 들며 AI가 이미 신약 개발의 패러다임을 바꿨다고 강조했죠. 비록 데이터의 중첩 희소성 같은 기술적 한계로 인해 작동 기전인 MoA를 완벽히 설명하기는 어렵지만 엄격한 임상 시험을 통과했다면 환자의 생명을 위해 이를 제한적으로라도 활용해야 한다는 논리입니다. 그는 특히 2029년까지 설명 가능한 AI인 XAI 기술이 발전해 기전 설명의 70퍼센트 이상을 해소할 것이라는 낙관적인 전망을 내놓기도 했습니다. 완벽한 설명이냐 생명 구조냐, 타협할 수 없는 신뢰의 기준선 하지만 이에 대해 AI 윤리 정책 전문가와 기술철학 전문가는 날카로운 반론을 제기하며 논점의 중심을 옮겨왔습니다. 기술철학 전문가는 우리가 흔히 말하는 신뢰를 작동의 신뢰성인 릴라이어빌리티와 인간적 믿음인 트러스트로 명확히 구분해야 한다고 짚어냈습니다. 의사가 환자에게 약을 처방하며 왜 효과가 있는지 모른다고 말하는 순간 의료 행위의 본질인 설명 책임이 무너진다는 것입니다. 이는 단순히 기술이 좋고 나쁨의 문제가 아니라 의료진이 책임을 질 수 있는 구조 자체가 부재하다는 점을 꼬집은 대목이었죠. 윤리 정책 전문가 역시 70퍼센트의 설명 가능성은 결국 30퍼센트의 위험을 환자에게 전가하는 셈이라며 2027년까지 신약 승인 과정에 설명 가능성 평가를 필수화해야 한다고 목소리를 높였습니다. 여기서 흥미로운 대립이 발생했습니다. XAI 전문가는 기술 전문가의 낙관에 찬물을 끼얹는 분석을 내놓았는데요. 연구실 수준에서 보여주는 부분적 설명과 실제 임상 현장에서 요구되는 인과적 설명 사이에는 거대한 기술적 간극이 존재한다는 지적입니다. AI가 내놓는 설명은 종종 결과에 맞춰 이유를 사후적으로 합리화하는 것에 불과할 수 있다는 우려죠. 비판적 관점을 가진 패널은 한 걸음 더 나아가 이런 블랙박스 신약이 2030년 이전에 예측 불가능한 장기 부작용을 일으켜 의료 시스템 전반에 대한 신뢰를 붕괴시킬 것이라는 경고성 시나리오를 제시하기도 했습니다. 논점은 이제 단순한 효능 확인을 넘어 인과 관계를 증명할 수 없는 위험을 누가 감당할 것인가로 번졌습니다. 3개 검증축과 조건부 허가, 실무적 대안과 남겨진 숙제들 논의가 철학적 윤리적 평행선을 달리던 중 신약 개발 전문가 관점의 패널은 매우 현실적인 중재안을 들고 나왔습니다. 그는 허가 기준을 설명 가능성이라는 모호한 지표가 아닌 약물 동태학과 용량 반응 그리고 독성 상호작용이라는 이른바 3개 검증축의 재현성에 두어야 한다고 주장했습니다. 인간이 작동 기전을 소설처럼 서술하지 못하더라도 임상적으로 독성이 통제되고 효능이 반복적으로 입증된다면 이를 조건부로 승인하고 시판 후 추적 조사를 강화하는 방식이 가장 합리적이라는 설명입니다. 이는 설명을 위해 개발을 늦추기보다 위험을 통제하며 기술의 혜택을 수용하자는 실용주의적 접근으로 읽힙니다. 이번 토론을 통해 드러난 합의점은 AI 신약을 무조건 거부하거나 무조건 수용하는 극단적 선택이 아니었습니다. 패널들은 공통적으로 임상 시험 단계에서 인간 의료진의 감시를 극대화하고 환자에게는 설명 불가능성을 명시적으로 고지하며 사후 분석을 의무화하는 방식의 중간 단계가 필요하다는 데에 의견을 모았습니다. 다만 기술철학 전문가가 강조했듯 작동 기전이 90퍼센트 이상 설명되지 않는 한 광범위한 상용화는 시기상조라는 견해와 실용적 검증만으로 충분하다는 견해는 여전히 팽팽한 이견으로 남았습니다. 단기적 효율성을 위해 의료의 도덕적 기초를 포기했을 때 돌아올 장기적 비용은 누구도 쉽게 계산할 수 없기 때문입니다. AI가 건네는 기적의 치료제가 눈앞에 나타난 시대입니다. 하지만 그 약의 정체를 알 수 없다면 그것을 우리는 구원이라 부를 수 있을까요 아니면 또 다른 위험의 시작이라 보아야 할까요. 기전은 알 수 없지만 효과는 확실한 AI 신약의 등장은 기술이 주는 편리함의 무게만큼이나 우리가 짊어져야 할 책임의 무게를 묻고 있습니다. 기술의 정점에 도달할수록 결국 우리는 설명할 수 있는 인간의 언어를 다시금 갈구하게 될지도 모르겠습니다. 지금까지 AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ec9dede3.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.08 12:15AMEET

조준희 유라클 회장 올해 4만주 추가 매수…책임경영 강화

유라클 경영진이 올해 자사주 매입을 지속하며 책임경영 의지를 강화하고 있다. AI 사업 확대와 기업가치 제고에 대한 자신감을 시장에 직접 보여주겠다는 행보다. 유라클은 조준희 회장이 지난 1~2일 이틀간 회사 주식 3000주를 장내 매수했다고 7일 밝혔다. 이번 매수로 조 회장이 올해 장내에서 취득한 주식은 총 4만주로 늘었다. 누적 매입 금액은 약 3억8700만원, 평균 매입 단가는 9666원이다. 조 회장은 지난 3월 1만주 매수를 시작으로 5월, 6월, 7~8월에 이어 10월에도 추가 매수에 나서며 꾸준히 지분을 확대해 왔다. 지난해 매입한 1만주까지 포함하면 조 회장이 최근 2년간 장내에서 사들인 주식은 총 5만주, 매입 규모는 약 5억1100만원에 달한다. 다른 경영진의 자사주 매입도 이어졌다. 권태일 사장을 비롯한 주요 임원은 이달 2일과 6일 추가 매수에 나서며 올해 총 1만7000주를 취득했다. 조 회장을 포함한 경영진의 올해 누적 매수 물량은 5만7000주로, 전체 발행주식의 약 1.31% 규모다. 이로써 조 회장과 주요 경영진의 지분율은 32.56%까지 상승했다. 회사 측은 경영진의 지속적인 주식 매입이 기업의 장기 성장성과 미래 가치에 대한 확신을 보여주는 신호라고 설명했다. 유라클은 올해를 AI 사업 확장의 전환점으로 삼고 관련 제품과 고객 기반 확대에 집중하고 있다. 기업용 AI 플랫폼 '아테나', AI 인프라 통합 관제 플랫폼 '오르다', AI 개발 지원 솔루션 '아테나 코드어시스턴트' 등을 중심으로 사업을 강화하고 있다. 고객 확보도 이어지고 있다. 대한의사협회는 아테나를 도입해 의료 전문 정보를 AI 기반으로 활용할 수 있는 환경을 구축했으며, 한국평가데이터는 AI 개발 플랫폼과 아테나 코드어시스턴트를 업무에 적용했다. KT스카이라이프 역시 코드어시스턴트 추가 도입을 결정했다. 이와 함께 유라클은 제조 분야 피지컬 AI 관련 정부 연구개발 사업에도 주관기관과 참여기관으로 잇따라 선정됐다. 투자자와의 소통도 확대하고 있다. 유라클은 기관투자자와 증권사 애널리스트를 대상으로 기업설명(IR) 활동을 강화하는 한편, 투자자를 직접 찾아 사업 현황과 성장 전략을 소개하는 기업설명회(NDR)도 진행 중이다. 권태일 유라클 사장은 "경영진의 자사주 매입은 회사가 추진하고 있는 AI 사업의 성장 가능성과 기업가치에 대한 확신을 보여주는 결정"이라며 "AI 사업 성과를 지속적으로 창출하고 적극적인 IR 활동을 통해 투자자 및 주주와의 소통을 강화해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.08 11:24남혁우 기자

"작은 모델도 폐쇄망서 충분히 보안 취약점 탐지"

"미토스(Mythos)급 프론티어 모델을 독자적으로 개발 및 운영하는 것은 '기술 이슈'라기보다 초거대 GPU 인프라 '투자 이슈' 입니다. 에이전트 오케스트레이션 기반의 소형특화모델(sLLM)을 활용해야 합니다." 김호원 스마트엠투엠 대표는 7일 서울 코엑스에서 열린 '대한민국 사이버보안 콘퍼런스 2026'에서 이 같이 밝혔다. 김 대표는 한국정보보호학회 회장도 맡고 있다. 이날 김 대표는 'SmartX: 온프레미스 대규모언어모델(LLM) 기반 사이버보안 취약성 탐지 기술'을 주제로 발표했다. '스마트X'는 스마트엠투엠이 개발한 취약점 탐지 솔루션이다. 김 대표는 "우리 목적은 폐쇄망에서도 충분한 보안 취약성을 찾아서 대응할 수 있는 것을 만드는 것”이라고 밝혔다. 초거대 AI 개발과 외부 서비스 이용에 따른 비용·정보 관리 부담을 줄이면서 취약점 탐지와 실제 악용 가능성 검증을 연결해야 한다는 것이다. 김 대표는 AI 에이전트 발전으로 취약점 탐지와 공격의 문턱이 낮아지고 있다고 진단했다. 시스템을 분석하고 도구를 실행해 허점을 확인하는 기술은 방어를 위한 점검에 활용할 수 있지만 공격에도 쓰일 수 있다. 취약점 탐지 능력을 좌우하는 요소로는 모델의 추론 성능과 분석 도구 연동, 반복 검증, 에이전트 간 협업을 꼽았다. AI가 운영체제와 메모리 관리, 기존 공격방식 등에 관한 지식을 바탕으로 취약점을 추론하고 실제 작동 여부를 확인하는 과정이 필요하다는 것이다. 다만 고성능 초거대 모델을 직접 개발하고 운영하려면 대규모 GPU와 전력, 운영비가 필요하다. 김 대표는 방어 목적의 점검에서는 보안 특화 모델과 에이전트를 활용하는 접근이 가능하다고 봤다. 외부 AI 서비스를 API로 연결하는 방식에 대해서는 점검 대상에 따라 정보 관리 부담이 달라진다고 지적했다. 공개된 웹사이트와 달리 내부 시스템을 분석할 때는 소스코드와 취약점 등 민감한 정보를 다루기 때문이다. 그는 “공공기관이나 제조기업의 내부 취약점을 볼 때 API를 연동하는 순간 기업이나 기관 입장에서는 고민할 거리가 굉장히 많다”고 말했다. 이에 대한 대안으로 보안에 특화한 소형 언어모델과 역할별 에이전트, 기존 보안 도구를 결합하는 방식을 제시했다. 기관이 보유한 GPU와 점검 목적에 맞춰 모델을 구성하고 내부 서버에서 운영하도록 한다는 구상이다. 김 대표는 특히 여러 에이전트가 목표를 유지하면서 작업을 나누고 결과를 공유하는 능력을 강조했다. 정보를 수집하고 취약점을 탐색한 뒤 결과를 교차 검증하고, 중복된 발견을 제거하는 식이다. 마지막에는 격리된 가상 환경에서 실제 악용 가능성을 시험해 탐지 결과를 입증한다. 마이크로소프트의 MDASH와 중국 치후360의 투룽펑을 사례로 들며 역할별 에이전트의 협업과 분석 결과 공유가 중요하다고 설명했다. 그는 “에이전트가 얼마나 잘 협업하느냐, 내가 지금 무엇을 하고 있는지 요약하고 다른 에이전트와 협업을 잘하느냐”를 핵심 역량으로 꼽았다. 스마트엠투엠의 SmartX도 이러한 협업 구조를 적용했다. 김 대표에 따르면 초기에는 오픈 웨이트 모델을 활용했으며 현재 버전에는 약 300억개 매개변수의 모델을 보안에 특화하도록 추가 학습했다. 여러 에이전트가 분석과 실행, 검증을 나눠 수행하고 취약점을 찾지 못하면 결과를 바탕으로 다음 작업을 이어간다. 김 대표는 보안 지식을 학습시키는 것과 함께 작업 순서를 판단하는 능력도 갖춰야 한다고 강조했다. 같은 작업을 반복하거나 탐색을 중단하는 대신 이전 시도에서 무엇을 확인했는지 파악하고 다음 행동을 결정해야 한다는 것이다. 그는 “모델 자체가 작더라도 에이전트만 잘 만들면 어느 정도까지 간다”며 “결국 작은 모델은 한계에 부딪히기 때문에 특화 모델로 가야 한다”고 말했다. SmartX는 Cybench 평가에서 87.5% 이상의 과제를 해결했다. CyberGym을 활용한 평가도 진행하고 있다. 취약점 점검뿐 아니라 관련 증거 수집과 보고서 작성, 대응 방안 제시까지 연결하고 KISA·국정원 등의 보안 점검 기준에 대응하는 방향으로 기술을 개발하고 있다. AI의 행동을 통제하는 운영 안전성도 과제로 꼽았다. 취약점을 검증하는 과정에서 AI가 허용된 범위를 벗어나지 않도록 관리하고 실제 운영 시스템과 분리된 환경에서 시험해야 한다는 설명이다. 보안 점검에 사용하는 AI 자체의 취약점에도 대응해야 한다고 덧붙였다. 이미지와 음성 등을 함께 처리하는 멀티모달 AI에서는 입력에 숨겨진 악성 지시나 교란으로 AI를 속이는 공격이 가능하기 때문이다. 김 대표는 “LLM 자체의 취약점이 많다”며 이러한 공격에도 대응할 필요가 있다고 강조했다.

2026.10.08 11:13김민아 기자

이노그리드, 국책 R&D 성과 사업화 속도…AI 인프라·플랫폼 역량 결집

이노그리드가 국책 연구개발(R&D)을 통해 확보한 인공지능(AI) 인프라와 플랫폼 기술을 자체 제품에 적용하며 사업화에 속도를 낸다. 이노그리드는 AI 서비스형 플랫폼(PaaS)과 AI 마이크로 데이터센터(MDC) 관련 국책과제에서 확보한 기술과 산업 현장 실증 경험을 자체 제품에 내재화하고 고객 사업으로 연결한다고 8일 밝혔다. 이번 사업화의 기반은 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발(AI-PaaS)'과 '마이크로 데이터센터 연동 스케일아웃 클라우드 개발(AI-MDC)' 등 두 국책과제다. AI-PaaS 과제는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 다양한 클라우드서비스제공사(CSP) 환경에서 AI 모델과 서비스를 개발하고 운영할 수 있는 플랫폼 기술을 확보하는 사업이다. 이노그리드는 주관기관으로 참여해 AI 모델 등록부터 서비스 실행까지 지원하는 통합 게이트웨이와 포털 기술을 개발했다. 참여기관들과 함께 데이터 활용과 모델 실행, 성능 모니터링, 외부 시스템 연동 등 핵심 기술을 확보하고 바이오·물류·문서 분야에서 활용 가능성을 검증했다. AI-MDC 과제에선 국산 AI 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터 구축·운영 기술을 개발 중이다. 이노그리드는 분산된 여러 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 하나의 클라우드처럼 통합 관리하고 업무 부하에 따라 자원을 배분하거나 확장하는 기술을 담당한다. 이를 기반으로 제조·의료·공공 분야에서 호흡재활 영상 분석과 협업형 자율이동로봇, 지능형 CCTV 관제 등 산업별 실증도 추진 중이다. 지난 1일 열린 성과공유회에선 참여기관들이 주요 개발 기술과 실증 결과를 공유하고 후속 사업화 방향을 논의했다. 이노그리드는 두 과제의 성과를 AI 인프라와 플랫폼이라는 두 축으로 연결할 계획이다. AI-PaaS에서 확보한 모델 개발·학습·배포·운영 기술과 AI-MDC에서 축적한 국산 AI 반도체 기반 인프라 운영 기술을 결합해 통합 AI 서비스 환경을 제공한다는 전략이다. 확보한 기술은 자체 AI 플랫폼 'AI큐브잇'과 AI 인프라 제품에 단계적으로 적용한다. 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU) 등 다양한 컴퓨팅 자원을 클라우드와 연결하고 AI 서비스 개발부터 운영까지 지원하는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼' 전략도 구체화한다. 이노그리드는 NHN인재아이엔씨와의 합병 이후 제시한 '비전 플러스 2030'에 따라 국내 클라우드 솔루션 1위 도약과 솔루션·서비스 포트폴리오 확대, 고객 기반 확대를 추진하고 있다. 이번 국책과제 성과를 자체 제품 경쟁력 강화와 신규 고객 사업 발굴로 연결한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 두 과제는 AI 개발·운영 플랫폼과 국산 AI 반도체 기반 AI 인프라라는 두 영역의 기술과 경험을 산업 현장에서 확보·축적하고 있다는 데 의미가 있다"며 "국책 R&D 성과를 자체 제품과 플랫폼에 지속적으로 내재화해 고객이 실제 활용할 수 있는 사업과 서비스로 연결해 나가겠다"고 말했다. 이어 "합병 이후 우리는 '비전 플러스 2030'을 통해 국내 클라우드 솔루션 1위 도약, 솔루션·서비스 포트폴리오 확대, 고객 기반 확대라는 세 가지 목표를 제시했다"며 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 전략을 중심으로 기술 경쟁력을 지속 강화하고 기술 중심 성장을 통해 이러한 목표를 구체적인 제품과 사업 성과로 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.08 10:57한정호 기자

엘리스그룹, 모듈형 AI 데이터센터 'PMDC' 상표권 확보…인프라 사업 확대

엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 'PMDC'의 상표권을 확보하고 국내외 AI 인프라 시장 공략을 강화한다. 데이터센터 구축 기술과 자체 AI 클라우드 소프트웨어를 결합해 AI 인프라 구축부터 그래픽처리장치(GPU) 운영까지 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 엘리스그룹은 지난달 17일 모듈형 AI 데이터센터 PMDC에 대한 상표권 등록을 완료했다고 8일 밝혔다. 상표등록번호는 제40-2596074호로, 회사는 이를 계기로 지난 5년간 축적한 기술력과 브랜드 경쟁력을 강화할 계획이다. PMDC는 엘리스그룹이 2021년 자체 설계한 모듈형 AI 데이터센터다. 서버와 전력·냉각·네트워크 등 핵심 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 전력과 부지가 확보된 현장에 설치하는 방식이다. 기존 데이터센터처럼 주요 설비를 현장에서 순차적으로 구축하는 대신 사전 제작한 모듈을 활용해 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 고성능 GPU의 발열에 대응하기 위해 직접수랭식 냉각(DLC)과 온수 냉각 등 관련 기술도 지속 고도화 중이다. 엘리스그룹은 PMDC에 자체 개발한 AI 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영과 관리까지 통합 지원하는 AI 인프라 환경을 제공하고 있다. 실제 사업 현장으로 적용 범위도 넓히고 있다. 현재 구축 중인 부산 제조산업단지 엣지 AI 데이터센터 등이 대표 사례다. 모듈형 데이터센터를 기반으로 산업 현장에서 필요한 AI 연산 자원을 공급하고 클라우드 운영 기술을 함께 제공한다는 전략이다. 해외 시장 진출도 추진한다. 엘리스그룹은 PMDC와 AI 클라우드 운영 기술을 결합해 국내에서 생산한 AI 연산 자원을 글로벌 시장에 공급하는 사업 모델을 마련할 계획이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "PMDC는 2021년 설계하고 실제 AI 클라우드 환경에서 운영하며 기술력을 축적해온 우리의 핵심 AI 인프라"라며 "이번 상표권 등록을 계기로 PMDC의 기술 경쟁력과 브랜드 가치를 함께 강화하고 국내외 AI 인프라 시장에서 입지를 더욱 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.10.08 10:48한정호 기자

한컴, AWS 손잡고 美 AI 시장 공략…'노마디안' 사업화 속도

한컴이 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 인공지능(AI) 워크포스 플랫폼 '노마디안'의 미국 시장 진출에 속도를 낸다. 김연수 한컴 대표가 추진해온 AI 중심 사업 전환 전략을 글로벌 구독형 서비스 시장으로 확대하며 해외 매출 기반 확보에 나선다는 구상이다. 한컴은 AWS와 협력해 AI 워크포스 플랫폼 노마디안의 미국 출시를 추진한다고 8일 밝혔다. 양사는 10주간 진행되는 공동 구축 프로그램 '한컴 × AWS 코랩(CoLab)'을 통해 제품 설계부터 시장 진입 전략, 출시, 마케팅까지 전 과정을 함께 준비할 방침이다. 이번 협력은 제품 개발과 시장 진출 등 두 분야로 진행된다. 제품 개발에선 AWS 기술진의 지원을 받아 노마디안을 고도화하고 AWS 환경에서 구동되는 초기 제품을 완성한다. 시장 진출 분야에선 미국 시장 규모와 고객의 지불 의사, 가격 정책, 수익 구조 등을 검증할 예정이다. 제품 비전과 주요 의사결정은 한컴이 주도하며 AWS는 기술과 사업개발 역량을 지원한다. 코랩은 AWS가 고객의 신규 제품과 비즈니스 모델 개발을 지원하는 프로그램이다. 고객 관점에서 제품을 설계하는 '워킹 백워드' 방식을 활용해 초기 고객군과 시장 진입 전략, 출시 로드맵 등을 구체화한다는 목표다. 노마디안은 AI 에이전트를 직원처럼 활용해 가상의 업무 조직을 구성하는 AI 워크포스 플랫폼이다. 1인 창업가를 주요 고객으로 설정했으며 사용자는 데이터 분석가와 콘텐츠 마케터 등 필요한 역할의 AI 에이전트를 선택해 3차원(3D) 업무 공간에 배치할 수 있다. 사용자가 자연어로 업무를 지시하면 노마디안이 작업을 나눠 각 AI 에이전트에 배분한다. AI 직원은 한컴의 문서 기술을 활용해 보고서와 제안서, 발표자료 등을 작성하는 구조다. 한컴은 오는 12월 말 미국에서 베타 서비스를 공개하고 내년 구독형 서비스로 상용화할 계획이다. 미국 시장에서의 판매 채널 확보에도 나선다. 한컴은 노마디안을 AWS 마켓플레이스에 등록해 AWS 고객들이 서비스를 구매하고 활용할 수 있도록 할 예정이다. AWS 파트너 대상 공동 판매 프로그램인 'ISV 액셀러레이트 프로그램' 참여도 추진한다. 한컴은 미국의 1인 사업자와 소기업을 중심으로 AI 워크포스 수요가 확대될 것으로 보고 있다. 미국 인구조사국에 따르면 2024년 기준 직원을 고용하지 않은 미국 사업체는 3199만곳에 달한다. 한컴은 이들을 대상으로 AI 에이전트를 활용한 업무 자동화 서비스를 제공한다는 전략이다. 한컴은 국내 AI 사업에서 확보한 성과를 해외 구독 매출로 연결할 계획이다. 올해 상반기 별도 기준 AI 매출은 134억 7000만원으로 지난해 연간 AI 매출 89억 1000만원을 넘어섰다. 향후 노마디안을 통해 글로벌 구독형 AI 서비스 사업을 확대한다는 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "AWS와 제품 설계부터 시장 진입까지 함께하며 노마디안을 미국 시장에 안착시키고 글로벌 사업 확장의 발판으로 삼겠다"며 "한 사람이 AI 직원과 함께 팀의 성과를 내는 시대, 누구나 자신의 사업을 키우는 '에이전트 오너'가 될 수 있도록 우리가 AI 워크포스 시장을 개척하겠다"고 말했다.

2026.10.08 10:41한정호 기자

"국정원, N2SF 데이터 분류 지침 연내 마련...공공AI 활성화 기대"

"AI시대를 맞아 국내 보안규제가 '망분리'에서 자율보안으로 20년만에 대전환을 했습니다. 국정원이 N2SF 데이터 분류 지침(가이드라인)을 연내 마련할 예정입니다. 공공AI와 클라우드 활성화가 기대됩니다." 곽승희 엔플러스랩 이사는 7일 서울 삼성동 코엑스에서 '2026 AI 페스타'의 부대 행사로 열린 '2026 대한민국 사이버보안 콘퍼런스'에서 'AI 시대 공공분야 N2SF 적용방안'을 주제로 발표하며 이 같이 말했다. 망분리 정책에 따라 정부 전산망은 인터넷망과 분리돼 있으나 국가사이버보안법 개정으로 망분리 의무가 지난 5월 폐지, N2SF가 시행됐다. N2SF는 공공기관의 보안체계를 폐쇄형 네트워크 중심 구조에서 업무정보의 중요도에 따라 보안통제를 차등 적용하는 위험관리 프레임워크다. 보안관리자는 업무정보를 중요도에 따라 기밀정보(C), 민감정보(S), 공개정보(O) 등 세 등급으로 분류하고, 각 등급에 맞는 보안대책을 수립할 수 있다. 기밀정보는 비밀, 안보·국장·외교·수사 관련 기밀정보와 국민의 생활·생명·안전에 직결된 정보에 해당한다. 민감정보는 개인이나 국가의 이익을 침해할 수 있는 비공개정보다. 공개정보는 기밀정보와 민감정보를 제외한 모든 정보와 별도 조치를 적용한 비공개정보에 해당한다. 곽 이사는 "기관은 기능분류체계를 통해 담당업무의 정보를 식별해 C, S, O로 분류해 관리할 수 있다"고 설명했다. 이러한 과정에서 위협을 식별할 수 있는 3단계 방법론도 제시됐다. 가장 먼저 보안등급·보안대책 필요여부를 판단한 뒤, 위협 발생지점·위협 유형을 파악한다. 이후 보안 요구사항을 도출하고 보안통제 방안을 선택할 수 있다. 곽 이사는 N2SF를 구현할 수 있는 솔루션을 소개했다. 엔플러스랩의 단말 보안통제 솔루션 제로트러스트(ZT)는 신원 검증과 마이크로 세그멘테이션을 결합해 단말이 침해된 경우에도 횡적 이동을 원천 차단한다. 원격브라우저격리(RBI) 솔루션은 제로데이 웹 브라우저 공격을 원천 차단한다. 사용자 단말기에서 HTML, 자바스크립트 등 소스코드가 실행되지 않아 신종 악성코드나 랜섬웨어에 감염되지 않는다는 설명이다. 거대언어모델(LLM) 기반 인공지능(AI) 엔진으로 데이터 등급을 판정하고 차단하는 AI-DLP도 대표 제품이다. 내부망 업무 PC의 특정 파일에 대해 AI가 비정형 문맥을 이해하고, 사용자가 사전에 설정한 값을 바탕으로 기밀정보 또는 민감정보 등급을 판정한다. 민감·기밀 정보를 필터링, 마스킹해준다. 문서중앙화(ECM) 솔루션은 문서 파일에 보안등급을 자동으로 부여하고, 접근 권한을 부서와 담당자 단위로 정밀하게 제어한다. 문서를 벡터화해 검색증강생성(RAG) 기능을 제공하며, AI 연계에 효과적인 상태로 관리하는 것이 특징이다. 곽 이사는 "기관이 선도적으로 N2SF를 적용해나가면서 공식적인 체계를 마련해나가고 있다"고 말했다.

2026.10.08 10:39홍하나 기자

"2분기 실적 날짜도 틀리던 AI"…웹케시는 어떻게 은행용 에이전트 바꿨나

"처음 인공지능(AI)을 도입하려고 테스트해 보니 2분기 실적을 물으면 잘못된 날짜 범위를 제시하고, 전월 대비 증감률에는 근거 없는 수치를 내놓아 은행 업무에 사용할 수 없는 수준이었습니다. 이를 극복하기 위해 별도의 학습과 통제 작업을 수행해야 했습니다." 조은미 웹케시 성장전략센터장은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 퓨처테크컨퍼런스에서 G은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 소개하며 이같이 말했다. 경영정보 에이전트는 은행 임직원이 자연어로 질문하면 정보계 데이터베이스(DB)에서 데이터를 찾아 답하는 AI 서비스다. 그동안 요청서 작성, 부서장 결재, IT 접수, 요건 확인, 쿼리 작성·추출, 데이터 검증, 반출 승인·전달, 보고서 작성 등 8단계를 거쳐야 했던 작업을 AI로 자동화해 업무 효율을 높이기 위한 것이다. 조 센터장은 "'예금상품별 신규 유치 실적과 목표 대비 달성률을 보고해줘' 같은 질문은 은행장부터 본부장, 지역본부장, 130여 명의 영업점 지점장까지 요청한다"며 "하지만 이런 요청 하나가 수많은 단계를 거쳐야 해 시간과 인력 낭비가 상당했다"고 설명했다. 웹케시는 자연어를 SQL로 바꾸는 NL2SQL 기술을 적용해 이를 해결하려 했다. 웹케시그룹 AI 전문기업 다큐브의 NL2SQL 엔진 '큐비(QUVI)'로 글로벌 벤치마크 '스파이더 2.0'의 라이트 부문(65.81점)과 스노우 부문(94.15점)에서 1위에 오른 바 있기 때문이다. NL2SQL을 적용하는 것만으로 은행 업무에 필요한 정확성과 신뢰성을 확보하기는 어려웠다. 자연어 질문을 데이터 조회로 연결하는 과정에서 은행 고유의 용어와 업무 기준을 제대로 반영하지 못하면 잘못된 날짜 범위를 적용하거나 근거가 불분명한 수치를 답할 수 있기 때문이다. 조 센터장이 "초기 테스트 과정에서'2분기 실적 날짜 범위를 잘못 잡고 전월 대비 증감률에 근거 없는 수치를 제시하기도 했다"며 "수치에 굉장히 민감한 은행에 이를 적용하기엔 많은 어려움이 있었다"고 회고했다. 웹케시는 이를 극복하기 위해 AI 역할을 나눴다. 날짜 해석은 32개 패턴을 적용한 규칙 기반 엔진이 처리하고 계산식을 만드는 역할과 실제 계산을 수행하는 AI 에이전트로 분리했다. 더불어 평잔, 평균잔액, 월평잔처럼 은행 용어를 이해시키기 위해 용어 317개를 정리하고 879개 데이터 컬럼을 업무 용어에 연결했다. 지표별 계산 방식도 128개 규칙으로 정의했다. 환각 현상을 없애기 위해 질문이 모호할 때는 AI가 추측하지 않고 되묻게 했다. 그는 "'전월 대비 증감 보여줘'라는 말만으로는 예금인지 대출인지, 금액인지 비율인지 알 수 없다"며 "기준점이 제시되지 않으면 AI가 바로 답하지 않고 반드시 되묻게 만든 결과 틀린 답변을 내놓지 않고 정확하게 답변하기 시작했다"고 설명했다. 답변의 정확성뿐 아니라 운영 안정성도 과제였다. 예금 잔액 테이블에 하루 약 2400만 건이 쌓이는 환경에서 데이터 조회에 최대 20분이 걸렸고, 대량 쿼리가 다른 업무에 영향을 줄 위험도 있었다. 웹케시는 대상 테이블에 따라 오라클 옵티마이저 힌트를 자동 적용해 조회 시간을 5초로 줄였다. 위험한 SQL을 실행 전에 걸러내는 장치도 마련했다. 조인 수와 조건절 복잡도, 집계 함수 사용 여부 등 SQL의 구조적 특징을 바탕으로 위험도를 예측하는 모델을 개발했다. 야간에 수집한 SQL 1만7천458건으로 학습한 결과, 4차 학습에서 오탐률 5% 기준 재현율 88%를 기록했다. 답변과 함께 기준일자·상품 조건 등 산출 근거를 보여주는 기능도 제공해 사용자가 SQL을 몰라도 결과를 확인할 수 있도록 했다. 조 센터장은 "은행용 에이전트 구축에는 고품질 데이터와 모델, 금융 도메인 지식, 쿼리 최적화, 현업과 구축 담당자의 지속적인 피드백이 함께 필요하다"며 "이 같은 구축 경험을 토대로 '오페리아(OPERIA)'를 선보이게 됐다"고 밝혔다. 오페리아는 금융 데이터와 생성형 AI를 연결하는 지능형 RDB 커넥트로 은행과 공공기관의 개념검증(PoC) 및 구축 사업에 적용되고 있다. 현재 NH농협은행 'AI 하나로'와 웹케시 자금관리서비스(CMS) 등에 활용되고 있다. 조 센터장은 "금융권은 직원의 말을 잘 이해하고 환각 현상을 없애 운영 리스크를 만들지 않는 것이 중요하다"며 "웹케시는 업무와 데이터를 정확히 이해하고, 답변의 근거와 운영 안정성을 갖춘 AI 에이전트를 만들 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다. 이어 "이런 데이터 민감성은 금융을 비롯해 다양한 분야에서 요구되는 만큼 꾸준히 현업의 피드백을 반영해 오페리아를 지속적으로 고도화하고, 실제 업무에 도움이 되는 서비스를 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.07 17:55남혁우 기자

몽고DB "AI 실서비스 전환, 데이터 연결·운영 이력 관리가 관건"

"기업이 인공지능(AI)으로 실서비스를 만들려면 데이터 현대화와 데이터 간 맥락 연결, 에이전트 운영 이력 관리를 만드시 갖춰야 합니다. AI 모델이 기업 데이터를 정확히 찾아 활용하고, 작업 과정까지 추적할 수 있는 기반이 필수입니다." 김규동 몽고DB 솔루션 아키텍트 총괄은 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI페스타 2026'에서 AI 실서비스 전환 과제를 이같이 제시했다. 김 총괄은 기업 AI 프로젝트가 시범 도입에 머무르는 원인으로 데이터 확장성 한계와 검색 정확도 부족, 에이전트 통제 체계 미비를 꼽았다. 이를 해결하기 위해 정형·비정형 데이터 관리부터 검색, 메모리 저장까지 통합한 플랫폼이 필요하다고 강조했다. 김 총괄은 데이터 현대화를 위한 방안으로 유연한 다큐먼트 데이터 모델을 제시했다. 정해진 테이블 구조에 맞춰 데이터를 관리하는 방식에서 벗어나 다양한 데이터와 관련 정보를 JSON 형태의 문서로 표현해 변화하는 개발 요구에 빠르게 대응할 수 있다는 설명이다. 김 총괄은 데이터 간 맥락을 연결하는 작업도 주요 과제로 제시했다. 제조 현장에서 설비 장애가 발생했다면 당시 생산 품목과 공정, 이전 단계의 작업 정보를 함께 파악해야 원인을 진단할 수 있다는 이유에서다. 그는 "개별 데이터를 저장하는 데 그치지 않고 서로 어떤 관계가 있는지 연결해야 AI가 필요한 정보를 찾을 수 있을 것"이라고 강조했다. 김 총괄은 의미 기반 벡터 검색과 키워드 검색, 메타데이터 필터링을 결합해 검색 정확도를 높일 수 있다고 주장했다. 이는 질문 의미와 관련된 정보를 찾으면서 검색 범위를 특정 설비나 공정 등으로 좁혀 거대언어모델(LLM)에 적절한 데이터를 전달하는 방식이다. 그는 몽고DB 솔루션 특장점으로 AI 애플리케이션 개발 기능을 통합한 점을 짚었다. 임베딩 모델과 검색 결과의 관련성을 재평가하는 리랭킹, 벡터 검색 등을 함께 제공해 기업이 여러 구성 요소와 데이터 전달 경로를 각각 구축하는 부담을 줄인다는 구상이다. 또 김 총괄은 이날 3500개 넘는 문서 자산으로 검색증강생성(RAG) 챗봇 시제품을 6일 만에 구축한 사례를 소개했다. 이 제품은 문서를 검색 가능한 데이터로 전환하고, 사용자 질문과 관련된 내용을 찾아 LLM이 답변하도록 구성한 것이 특징이다. 더불어 그는 실제 챗봇 운영 단계에서 에이전트 메모리와 작업 이력 관리가 중요하다고 재차 강조했다. 김 총괄은 "에이전트가 받은 입력과 수행한 작업, 결과 등을 데이터베이스(DB)에 저장해야 의도대로 작동했는지 확인할 수 있다"며 "문제가 발생했을 때 원인까지 추적할 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "저장된 정보는 여러 에이전트가 작업 맥락을 공유하거나 사용자 선호를 반영하는 데도 활용 가능하다"고 덧붙였다. 또 그는 "AI 시대 핵심은 확장성"이라며 "우리는 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 제공해 기업 인프라 선택 폭을 넓힐 것"이라고 밝혔다.

2026.10.07 17:47김미정 기자

[포토] 류제명 차관·주한 외국대사 한자리에…AI 페스타 둘째 날 이모저모

류제명 과학기술정보통신부 제2차관과 주한 외국대사들이 국내 최대 인공지능(AI) 행사 'AI 페스타 26'을 찾아 글로벌 AI 협력 방안을 논의하고 국내외 기업의 최신 AI 기술을 살펴봤다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 'AI 페스타 26'이 7일 서울 코엑스 C홀에서 이틀째 일정을 이어갔다. 올해 행사는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 오는 8일까지 열린다. 212개 기업이 참여해 501개 부스를 꾸리며 역대 최대 규모로 마련됐다. 이날 행사장에 방문한 참관객 수는 약 2만 8000명으로, 이틀 간 총 4만 8000명이 'AI 페스타 26' 현장을 찾았다. 이날 류 차관은 주한 외국대사들과 오찬 간담회를 갖고 AI 분야의 글로벌 협력 방안에 대해 의견을 나눴다. 이후 외국대사들과 함께 전시장을 찾아 KT와 화웨이, 한컴, 삼성SDS 등 국내외 기업 부스와 독자 AI 파운데이션 모델 특별관을 둘러보며 AI 기술과 서비스를 살펴봤다. 둘째 날에는 '세상을 바꾸는 AX 전문가들의 글로벌 AI 미래 전략'을 주제로 퓨처 테크 컨퍼런스도 열렸다. 오픈AI를 비롯해 두산로보틱스와 현대차그룹 로보틱스랩, 롯데이노베이트 등이 피지컬 AI와 로봇 기술의 산업 현장 적용 방향을 공유했다. 오후에는 화웨이와 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티, 유니티 등 글로벌 기업과 세계적인 AI 연구기관 밀라(MILA)가 무대에 올라 에이전틱 AI와 기업 AI 전환, 글로벌 AI 기술 전략을 소개했다. 이와 함께 대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026과 AI 융합 인재개발 포럼 등 AI 확산에 따른 보안과 산업별 인재 양성을 다루는 부대 행사도 진행됐다. 아래 사진은 AI 페스타 26 둘째 날 현장 모습.

2026.10.07 17:29한정호 기자

서울시, AI로 보안 빈틈 찾는다…내년 시스템 구축 나서

서울시가 인공지능(AI)을 활용해 행정 정보시스템의 보안 취약점을 찾아내고 조치하는 체계 구축을 추진한다. 홈페이지와 업무용 기기 등의 보안 상태를 지속적으로 점검하고 AI를 활용한 모의 공격으로 취약점을 확인해 실제 공격에 악용되기 전에 보완한다는 구상이다. 백종현 서울시 정보보안과장은 7일 서울 코엑스에서 열린 '사이버보안 콘퍼런스 2026'에서 '서울시 정보보호 정책 및 전국정보보호정책협의회 현안'을 주제로 발표하며 이 같은 계획을 소개했다. 서울시의 AI 기반 사이버보안 취약점 분석·대응 시스템 구축 사업은 내년 5월부터 11월까지 추진하며 사업비는 약 3억원이다. 백 과장은 AI 확산으로 공격자가 취약점을 찾고 공격하는 데 필요한 시간과 비용이 줄어들면서 방어자의 부담이 커지고 있다고 설명했다. 공격자는 수많은 취약점 가운데 하나만 찾아도 침투할 수 있지만, 방어자는 취약점을 발견한 뒤 보안 패치를 마련하고 개별 시스템에 적용하는 과정까지 거쳐야 한다는 것이다. 그는 현재 가능한 대응 방향으로 “취약점을 빨리 찾고 자동화시켜 취약점을 최대한 빨리 패치하는 것”을 제시했다. 공격자처럼 AI를 활용해 보안상의 약점을 찾고 이를 신속하게 보완해야 한다는 취지다. 서울시는 AI 기술을 활용해 정보자산의 취약점을 점검하고 관리하는 체계를 마련할 계획이다. 점검 대상은 데이터센터에 입주하지 않은 정보시스템 장비와 대시민·업무용 홈페이지, 모바일앱 등이다. 장비의 관리적·기술적 취약점을 분석하고 홈페이지의 운영체제와 서비스별 보안 상태를 점검한다. 업무용 PC와 복합기·프린터 등도 보안조치와 취약점 진단 대상에 포함한다. 주요 점검 사항은 계정·비밀번호 관리와 접근 통제, 소프트웨어·운영체제 업데이트, 데이터 암호화, 시스템 접근권한 관리 등이다. 업데이트가 늦어지거나 중요 정보가 암호화되지 않은 경우, 필요 이상의 접근권한이 부여된 경우처럼 공격에 악용될 수 있는 빈틈을 찾아 보완하는 방식이다. 백 과장은 최근 공격 사례에서 관리가 소홀하거나 보안이 허술한 시스템이 침투 경로가 되는 점에 주목했다. 중요 시설이나 핵심 서버뿐 아니라 상대적으로 관리가 부족한 시스템을 우선 점검하고 보안 패치를 적용할 필요가 있다는 설명이다. 외부에 노출된 사이트가 많은 만큼 일회성 진단에 그치지 않고 점검과 조치를 지속해야 한다고 강조했다. 'AI 레드티밍'도 도입할 예정이다. AI를 활용해 시스템에 모의 공격을 수행하고 그 과정에서 드러나는 취약점을 확인하는 방식이다. 공격자가 이용할 수 있는 경로를 먼저 시험해 보안상의 약점을 찾아내겠다는 취지다. 백 과장은 “AI 기반으로 취약점을 점검하고 패치해서 이행·적용시키기까지 하는 전체 시스템 또는 플랫폼을 내년에 구축하겠다”고 밝혔다. 취약점 조치가 각 부서에서 제대로 이뤄지는지 확인하는 관리체계도 강화한다. 서울시는 내년 AI 기반 정보보안 업무처리시스템을 구축해 부서별 점검 현황과 조치 결과를 통합 관리할 계획이다. 각 부서는 시스템에서 직접 취약점을 점검하고 결과를 확인한 뒤 조치 내용을 입력한다. 정보보안과는 전체 이행 상황을 확인하고 해결이 어려운 취약점에 대한 기술 지원을 맡는다. 백 과장은 정보보안과의 노력만으로 전체 기관의 보안을 확보하기는 어렵다며, 실제 시스템을 운영하는 각 부서와 직원들의 참여가 필요하다고 설명했다. 각 기관과 부서가 보호해야 할 정보자산을 파악하고 단계별 역할과 책임을 정해야 한다는 취지다. 서울시는 올해 사이버보안 5개년(2027~2031년) 기본계획 수립도 추진한다. 신종 사이버 위협에 대응하기 위해 국가망 보안체계(N2SF) 전환과 제로트러스트 적용, 양자내성암호 도입 준비, AI 레드티밍 등 신기술 활용 방향을 담는다. 백 과장은 공격 차단과 함께 침해 이후 내부 데이터 보호와 서비스 복구도 고려해야 한다고 말했다. 그는 “서비스가 정지된 시간을 최소화하는 것을 어떻게 할 것인지가 중요하다”며 공격을 받은 상황을 가정해 자산과 데이터를 보호하고 서비스를 신속히 복구하는 방안까지 마련해야 한다고 덧붙였다.

2026.10.07 17:09김민아 기자

이스트소프트, AI 휴먼으로 고령층·외국인·장애인 민원 문턱 낮춘다

이스트소프트가 실시간 대화형 AI 휴먼 서비스 '페르소 인터랙티브'를 앞세워 공공 민원, 빌딩 출입 안내, 유통 매장 등으로 현장 응대 서비스를 확대한다. 여러 언어를 쓰는 외국인부터 키오스크 조작이 익숙하지 않은 고령층과 장애인까지 누구나 대화만으로 이용할 수 있게 한다는 방침이다. 이스트소프트는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에 부스를 마련하고 페르소 인터랙티브를 적용한 산업별 응대 모델을 선보였다. 부스는 페르소 인터랙티브를 주제로 컨시어지, 리셉션 등 용도별 스테이션형 키오스크와 전면 대형 디스플레이로 꾸려졌다. 관람객이 화면 속 AI 아바타에게 말을 걸면 음성을 인식해 실시간으로 답하는 방식이다. 부스 전면 대형 디스플레이에는 공공기관용 민원 응대 모델을 배치했다. 등본을 비롯한 증명서 발급 안내, 창구 안내, 자주 묻는 민원 응대를 AI 아바타가 맡는다. 이스트소프트는 이 모델의 서초구청 도입을 논의하고 있다. 이스트소프트 관계자는 "공공기관에서는 안내판이 잘 돼 있어도 창구를 찾지 못하는 민원인이 생각보다 많고 민원 자체도 복잡하다 보니 이를 해결해 달라는 문의가 들어오고 있다"고 말했다. 반복 민원에 따른 담당 공무원의 업무 부담을 덜어주는 효과도 기대하고 있다. 컨시어지 모델은 SK쉴더스와 협력해 선보였다. 방문객이 사전에 예약하면 AI 아바타가 응대하고, 카드 발급기에서 출입카드를 받아 스피드게이트를 통과하는 흐름이다. SK쉴더스 관계자는 "인포데스크 업무는 출입카드 발급, 수기 기록 작성, 안내 등 단순 반복 업무가 많다"며 "이스트소프트가 아바타와 클라우드 운영, 엔진 업데이트를 맡고 우리는 뒷단의 출입통제 시스템과 방문 예약 연동, 출입카드 발급을 담당한다"고 설명했다. 양사는 적용 범위를 제조 현장으로도 넓히고 있다. 작업자가 현장에 들어가기 전 AI 아바타에게 안전교육과 테스트를 받도록 하고 외국인 근로자에게는 해당 언어로 교육을 제공하는 방식이다. 고연령, 장애인을 위한 배리어프리 키오스크도 확대할 계획이다. SK쉴더스 관계자는 "과거 키오스크는 사용에 제약이 있었지만 지금은 청각장애인에게는 화면 자막으로 시각장애인에게는 음성으로 응대하는 식으로 대화형 AI가 발전하고 있다"며 "배리어프리 키오스크 설치가 필수가 되고 있는 만큼 관련 사업도 확대될 것으로 기대한다"고 말했다. 리테일 분야 사례도 소개했다. 이스트소프트는 지난 7월 CJ올리브영과 페르소 인터랙티브 기반 'AI 쇼핑 어시스턴트'를 출시하고 외국인 방문객이 많은 3개 매장에 우선 도입했다. 외국인 고객의 질문에 해당 언어로 답하고 상품 추천, 인기 상품 안내, 성분 문의 응대를 지원한다. 이스트소프트 관계자는 "AI컨시어지는 절차를 몰라도 대화를 통해 의도를 파악하고 무엇이 필요한지 거대언어모델(LLM)이 판단해 제안한다"며 "외국인이나 고령층 등 기존 키오스크 이용이 어려웠던 이들도 다양한 환경에서 손쉽게 의사소통이 가능해질 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.10.07 16:08남혁우 기자

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