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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

"데이터·AI 연결 쉽게"…데이터브릭스, 네트워크 서비스 출시

데이터브릭스가 데이터와 시스템을 인공지능(AI) 서비스에 쉽게 연결할 수 있는 네트워크 서비스를 내놨다. 복잡한 네트워크 설정을 줄여 데이터 수집과 AI 에이전트 운영에 드는 부담을 낮추기 위한 전략이다. 데이터브릭스는 '프라이빗 네트워크 게이트웨이(PNG)'를 마이크로소프트 애저에서 공개 프리뷰로 제공한다고 17일(현지시간) 공식 블로그에서 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)에서는 비공개 프리뷰를 진행하며, 구글클라우드 버전도 개발 중이다. PNG는 데이터브릭스의 서버리스 컴퓨팅과 기업 내부 네트워크를 연결하는 서비스다. 서버리스는 기업이 서버를 직접 구축하거나 관리하지 않고 필요한 컴퓨팅 자원을 사용하는 방식이다. PNG를 활용하면 이 환경에서 기업 내부 데이터베이스(DB)와 업무 시스템에 더 쉽게 접근할 수 있다. 기존에는 기업이 직접 운영하는 DB나 내부 서비스에 연결할 때마다 별도 연결 장치와 설정이 필요한 경우가 많았다. 연결 대상이 늘수록 네트워크팀과 보안팀 등이 협의해야 할 작업도 늘어났다. 이런 어려움은 서버리스 도입을 늦추는 요인으로 작용했다. 데이터브릭스가 인터뷰한 고객의 75% 이상은 기존 네트워크 구성과 변경 작업의 복잡성을 일부 작업을 서버리스로 옮기지 못하는 주된 이유로 꼽았다. PNG는 시스템마다 연결을 설정하던 방식을 네트워크 단위의 연결로 바꿨다. 기업이 내부 네트워크 일부 구간을 지정하면 데이터브릭스가 서버리스 환경과 해당 구간 사이에 암호화된 연결 통로를 구축한다. 이후 기업이 허용한 범위 안에서 여러 내부 시스템에 접근할 수 있다. 연결 통로 구축과 운영은 데이터브릭스가 맡는다. 기업은 이를 위한 가상서버를 직접 설치하거나 보안 업데이트를 적용하고 처리 용량을 늘리는 작업을 할 필요가 없는 셈이다. 활용 분야는 데이터 수집과 AI 에이전트 운영 등이다. 기업 내부와 자체 데이터센터의 DB에서 데이터를 가져오거나 데이터브릭스에서 만든 AI 에이전트를 사내 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버에 연결할 수 있다. MCP 서버는 AI가 내부 도구와 데이터에 접근하도록 돕는 연결 창구다. 사내 소프트웨어(SW) 저장소에서 필요한 파이썬 라이브러리를 설치하는 것도 가능하다. 외부로 보내는 트래픽을 기존 방화벽으로 전달해 기업이 사용하는 보안 도구로 검사하고 기록할 수도 있다. 접근 범위는 기업이 통제한다. PNG는 고객별 전용 연결 경로를 제공하며 기존 네트워크 경로와 방화벽 규칙에 따라 접근 가능한 대상을 제한한다. 기업은 지정한 대상의 트래픽만 PNG로 보내도록 설정할 수 있다. 기존 연결과 보안 설정도 유지할 수 있다. PNG는 이미 사용 중인 기능에 추가하는 방식이어서 기존 구성에 영향을 주지 않고 도입하거나 제거할 수 있다는 설명이다. 파비아누 세키 방쿠 브라데스쿠 데이터 엔지니어링 기술 책임자는 "기업은 연결할 때마다 프라이빗 링크 서비스와 로드밸런서를 구축할 필요가 없어졌다"며 "기존 워크스페이스 서브넷을 재사용해 방화벽 승인을 받기 쉬워졌고 접근 가능한 대상도 정확하게 통제할 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.18 11:06김미정 기자

[AI는 지금] 메타, 기사 AI 학습 논란에 약관 수정…"광고·비즈니스만 적용"

메타가 웹 콘텐츠 수집과 인공지능(AI) 학습에 대한 우려를 낳은 이용약관을 수정했다. 비즈니스 계정을 보유한 언론사 웹사이트 콘텐츠를 AI 학습에 활용할 수 있다는 해석에 선을 긋기 위한 조치다. 17일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 메타는 최근 개정한 상업용 이용약관에서 비즈니스 계정 도메인과 웹페이지에 있는 모든 콘텐츠를 자사 제품과 서비스 개발·학습 등에 사용할 수 있다고 명시한 조항을 삭제했다. 해당 조항은 콘텐츠 활용 목적을 제품과 서비스 제공·개발·개선·연구·학습과 무결성 유지 등으로 폭넓게 규정했다. 적용 대상에는 비즈니스 계정 도메인과 웹페이지뿐 아니라 웹주소에 있는 콘텐츠도 포함됐다. 이를 두고 메타 비즈니스 계정을 운영하는 언론사 웹사이트 콘텐츠까지 수집 대상이 될 수 있다는 우려가 나왔다. 법률 전문가들은 이 조항이 메타에 언론사 웹사이트를 스크래핑하고 해당 콘텐츠를 AI 모델 학습에 활용할 권한을 부여할 수 있다고 해석했다. 스크래핑은 웹사이트에서 콘텐츠를 자동으로 추출하는 작업이다. 메타는 약관 개정이 기존 웹 크롤링 방식 변화를 뜻하지 않는다고 해명했다. 이후 논란이 된 조항을 삭제하고 통합한 크롤링 관련 약관이 광고와 비즈니스 제품에만 적용된다는 점을 공지한 것이다. 이번 논란은 AI 학습에 활용되는 콘텐츠 저작권을 둘러싼 소송이 이어지는 가운데 불거졌다. 메타는 지난해 저작권 침해 의혹과 관련한 주요 소송에서 승소했지만 메타를 비롯한 AI 기업들을 상대로 한 다른 소송은 진행 중이다. 메타는 "우리 크롤링 관련 약관은 광고·비즈니스 제품에만 적용되는 것"이라며 "약관 자체에도 이 점을 명확히 했다"고 밝혔다.

2026.10.18 11:03김미정 기자

딥시크, 신규 AI 모델 공개…"작업 빠르고 똑똑하게 답변"

딥시크가 인공지능(AI) 모델의 성능과 처리 속도를 개선해 사용자 확대에 나섰다. 딥시크는 'V4.1-플래시-1017' 버전을 출시했다고 지난 17일 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이는 지난 달 선보인 'V4.2-플래시' 업데이트 버전이다. 회사는 이번 모델 업데이트 핵심으로 더 빠른 작업과 답변 길이 줄이기를 꼽았다. 추론과 코딩뿐 아니라 AI가 여러 단계의 작업을 수행하는 에이전트 기능과 시각 관련 평가에서도 성능이 개선됐다고 밝혔다. 게임 제작과 3차원 모델링 등에서도 활용 능력을 높인 것으로 나타났다. 딥시크가 공개한 성능 평가 결과에서도 실제 모델 개선이 확인됐다. 고난도 평가인 '인류의 마지막 시험(HLE)'에서 새 모델은 36.8~42.6점을 기록했다. 기존 모델 점수는 36.8~39.1점이었다. HLE는 수학과 과학·인문학 분야의 수천 개 질문으로 AI 성능을 측정하는 평가다. 앞서 딥시크는 V4.1-플래시를 경쟁사보다 낮은 가격에 공급했다. 당시 홍콩 증시에서는 미니맥스와 지에이아이 등 경쟁사뿐 아니라 자체 AI 모델 '큐원'을 개발하는 알리바바의 주가도 급락했다. 일각에서는 딥시크 모델 서비스 안정성이 낮다는 점을 짚었다. 딥시크는 이번 주 초 약 5시간 동안 서버에 접속할 수 없는 장애를 겪었다. 최근 몇 달 동안 딥시크는 속도 저하와 서비스 중단 이슈를 겪었다. 이번 주 초에는 약 5시간 동안 서버 접속 장애도 발생했다. 일부 전문가들은 저렴한 AI 모델을 찾는 개발자 수요가 몰리면서 발생하는 컴퓨팅 자원 부족을 원인으로 꼽았다. 딥시크는 "우리 모델은 이전 버전보다 벤치마크 성능이 뛰어나고 작업을 더 빠르게 완료하며 답변 길이도 짧아졌다"고 소셜미디어 '엑스(X)' 공식 계정서 밝혔다.

2026.10.18 10:11김미정 기자

AI 열풍에 서버값 최대 4배↑…"가격 안정은 2028년 이후에나"

인공지능(AI) 인프라 투자 확대로 메모리 공급이 대형 데이터센터에 집중되면서 일반 기업용 서버 가격이 지난해 대비 최대 4배 상승한 것으로 나타났다. 메모리 공급 부족이 장기화할 것으로 예상되는 만큼 기업들이 서버 교체 시기를 조정하고 IT 인프라 투자 계획을 재검토해야 한다는 제언이 나왔다. 18일 글로벌 시장조사기관 가트너가 발표한 'AI 붐 속 2027년 서버 및 스토리지 비용' 보고서에 따르면 올해 서버 가격은 지난해 대비 2~4배, 스토리지 가격은 최대 2배 상승했다. 가트너는 이러한 가격 상승세가 내년까지 이어지고 실질적인 가격 안정은 2028년 이후에나 가능할 것으로 전망했다. 가격 상승의 주요 원인은 AI 인프라로의 메모리 공급 집중이다. 메모리 제조업체들이 그래픽처리장치(GPU)에 사용되는 고대역폭메모리(HBM)와 대형 클라우드 사업자에 D램 공급을 우선 배정하면서 일반 서버에 사용되는 메모리 공급이 줄어들고 있는 양상이다. 낸드플래시 역시 AI 관련 스토리지 수요가 확대되면서 공급 부족이 발생 중이다. 특히 고용량 메모리를 탑재한 서버일수록 가격 상승 폭이 컸다. 가트너에 따르면 메모리 1.5테라바이트(TB)를 탑재한 고성능 x86 서버 가격은 지난해 대비 약 3.5배 상승했다. AI 인프라 투자가 현재 수준으로 이어질 경우 2028년에도 서버 가격이 2025년 수준으로 돌아가기는 어려울 것으로 분석됐다. 서버와 스토리지 공급 기간도 크게 늘어났다. 기존에는 고객 맞춤형 제품을 주문하면 4~6주 안에 공급받을 수 있었지만 현재는 3~5개월이 걸리는 것으로 나타났다. 일부 제조업체는 대용량 메모리와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 구성을 제한하고 공급이 원활한 제품 중심으로 판매를 유도 중이다. 공급난은 단기간에 해소되기 어려울 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론, 키옥시아 등이 생산능력 확대에 나서고 있지만 신규 생산시설 구축에는 통상 2~3년이 소요되서다. 가트너는 내년 중후반부터 추가 공급이 본격화하더라도 부품 가격 하락이 완제품 가격에 반영되기까지 1~2개 분기가 더 필요할 것으로 내다봤다. AI 투자 확대에 따른 비용 부담은 클라우드 시장으로도 확산하고 있다. 아카마이와 OVH클라우드, 텐센트클라우드 등 일부 클라우드 사업자는 올해 초 서비스 가격을 5~15% 인상했다. 헤츠너클라우드는 최근 최대 100%의 가격 인상을 발표했다. 반면 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트 애저는 기존 서비스 가격을 유지하고 있지만 일부 지역에서 신규 자원 공급을 제한 중이다. 가트너는 이러한 공급 제약이 클라우드 이용 기업의 실질적인 비용 상승으로 이어질 수 있다고 분석했다. 원하는 지역이나 서버 구성을 이용하지 못하면 다른 지역 또는 더 비싼 상품을 선택해야 하기 때문이다. AI 인프라 수요 증가가 일반 기업의 서버 구매뿐 아니라 클라우드 이용 환경에도 영향을 미치고 있는 모습이다. 메모리 가격 상승에 따른 서버 원가 구조 변화도 예상된다. 가트너는 AI용이 아닌 일반 서버의 전체 비용에서 메모리 부품이 차지하는 비중이 2025년 45%에서 2030년 약 3분의 2까지 높아질 것으로 전망했다. 메모리 가격과 공급 상황이 기업의 IT 인프라 투자 비용을 결정하는 주요 변수로 자리 잡을 가능성이 커진 것이다. 이에 가트너는 기업들이 서버 구매를 서두르기보다 기존 장비의 활용 기간을 늘리고 메모리와 스토리지 운영 효율을 높여야 한다고 권고했다. 서버 사용 기간을 6~8년까지 연장해 대규모 구매를 2028년 이후로 미루는 방안도 제시했다. 스토리지는 데이터 중요도에 따라 저장 장치를 구분하고 데이터 압축·중복 제거 기술을 활용해 비용 부담을 줄일 필요가 있다고 설명했다. 가트너는 "기업들은 2027년과 2028년 인프라 예산을 현재의 높은 가격 수준을 기준으로 수립해야 한다"며 "서버와 스토리지 공급 기간이 길어진 만큼 구매 승인을 앞당기고 주요 공급업체와 정기적으로 수요 전망과 가격 변동을 점검해야 한다"고 제언했다.

2026.10.18 09:07한정호 기자

[카드뉴스] 내 블랙박스 영상이 가짜로 몰리면 누가 진짜라고 증명할까요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 내 블랙박스 영상이 "가짜 아니냐"는 의심을 받게 된다면, 그게 진짜라는 걸 누가 증명해야 할까요? AI로 영상을 감쪽같이 조작할 수 있는 시대인 만큼 법정에서 입증 책임이 어디로 향하는지 짚어봤어요. 결론부터 말씀드리면, 상대가 가짜임을 밝힐 필요는 없고 영상을 증거로 낸 사람이 조작되지 않은 원본임을 보여줘야 해요. 예전에는 가짜라고 주장하는 쪽이 증명하고 눈으로 보고 판단했다면, 이제는 진짜라며 내는 쪽이 보전 기록과 원본 로그 검증까지 책임져야 하는 거죠. 그렇다면 AI가 가짜를 알아서 걸러내 주면 되지 않을까요? 아쉽게도 현실은 녹록지 않아요. 실험실처럼 통제된 환경에서는 탐지 정확도가 90% 이상 나오지만, 어둡고 화질 낮은 사고 영상이 많은 실제 현장에서는 65% 수준에 그쳐요. 2027년 목표는 95%인데요, 아직 갈 길이 멀어요. 게다가 조작 기술이 탐지 기술보다 빠르게 발전하고 있어요. 파일의 지문 같은 해시값도 생성형 AI가 기록 정보는 그대로 두고 화면만 조금씩 바꿔 버리면 가려내기 어렵고, 공인 기술이 언제 갖춰질지도 2027년까지 불투명한 상황이에요. 결국 영상 내용 자체보다 법정까지 온 경로가 증명력을 좌우하게 돼요. 그래서 사고 직후의 대처가 정말 중요해요. SD카드 원본을 그대로 분리해 봉인하고, 경찰이나 보험사 같은 공식 기관에 제출해서 접수 로그를 확보해 두세요. 현장 사진이나 주변 CCTV 같은 교차 증거를 모아두는 것도 큰 도움이 돼요. 반대로 영상을 카톡으로 보내거나 휴대폰으로 다시 찍으면 시간과 기기 정보가 사라질 수 있으니 꼭 피하셔야 해요. 오늘 퇴근길에 블랙박스 시간 설정과 저장 상태부터 한번 점검해 보시는 건 어떨까요? 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/caee78a5.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.16 19:22AMEET

AI에 권한 줬더니…방송 직전 프로그램 통째 증발 '날벼락

인공지능(AI) 에이전트에 서버 접근 권한을 부여했다가 TV 방송 프로그램 완성본이 통째로 증발하는 사고가 발생해 주목되고 있다. 스웨덴 매체 아프톤블라데트 등 외신은 스웨덴의 대형 리얼리티 경쟁 프로그램 '더 챌린지 스베리예(The Challenge Sverige)' 제작 과정에서 편집본이 통째로 삭제돼 방송 일정을 연기하는 사고가 발생했다고 15일(현지시간) 보도했다. 외신들은 "AI 에이전트가 데이터를 삭제한 것으로 추정된다"고 전했다. 이 프로그램은 MTV의 리얼리티 프로그램 '더 챌린지'의 스웨덴판이다. 제작사는 오는 11월 22일 두 번째 시즌을 공개할 예정이었다. 하지만 편집을 마친 프로그램이 사라지면서 방영 일정을 2027년으로 연기했다. 스웨덴 방송사 TV4는 아프톤블라데트와 인터뷰에서 제작사 마스티프가 편집을 마친 영상이 사라지는 기술적 오류를 보고했다고 밝혔다. 이 사고로 제작팀은 프로그램을 처음부터 다시 편집해야 하는 상황에 놓였다. 다만 TV4는 이번 사고가 전적으로 AI 에이전트 때문에 발생했다는 주장에는 선을 그었다. TV4의 미아 린드크비스트 PD는 처음 언론과 인터뷰에서 "정확한 사고 경위가 불분명하다"고 밝혔다. 그러면서 그는 AI 에이전트가 독자적으로 프로그램을 삭제했다는 주장은 일축했다. 린드크비스트는 “가장 큰 문제는 백업 파일이 제대로 작동하지 않아 모든 것을 처음부터 다시 편집해야 한다는 점”이라며 “원본 자료는 남아 있어 복구 자체가 불가능한 상황은 아니지만, 당연히 시간이 낭비된다”고 말했다. TV4는 이후 언론 인터뷰에서 "편집 완성본이 사라진 것은 AI 때문이 아니라 제작사의 '인간적인 실수(인재)' 때문"이라고 밝혔다. 특히 "이번 방송 편집본 삭제가 AI 때문은 아니다”고 강조했다. 이번 사건은 AI 에이전트가 중요한 데이터를 삭제하는 사고가 잇따르는 가운데 발생했다. 지난해에는 한 스타트업 창업자가 AI 코딩 도구인 리플릿(Replit)이 회사의 실제 운영 데이터베이스를 삭제하고, 이를 은폐하려 했다고 주장했다. 지난 7월에는 브라질의 한 소프트웨어 개발자가 오픈AI의 GPT-5.6 Sol이 자신의 운영 데이터베이스 전체를 삭제했다고 주장하는 글을 게시했다. 같은 달 기술 투자자 맷 슈머도 비슷한 피해를 입었다고 밝혔다. 그는 엑스(X)에 올린 글에서 “GPT-5.6-Sol이 실수로 내 맥의 거의 모든 파일을 삭제했다”고 주장하며, 데이터 손실 사고와 관련한 화면 캡처를 공개했다. 이 같은 사례는 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 여전히 심각한 오류를 일으킬 수 있다는 점을 보여준다. 외신들은 AI 에이전트에 파일이나 서버 접근 권한을 부여할 때 주의가 필요하며, 중요한 데이터는 별도로 백업해 두는 것이 중요하다고 지적했다.

2026.10.16 16:51이정현 미디어연구소

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