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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

[AI 리더스] 다쏘시스템 대구 R&D 센터장 "산업 AI 연구 거점 될 것…인력 40%↑"

"우리는 조선해양 분야에서 축적한 전문성을 산업 인공지능(AI)과 버추얼 트윈 분야로 고도화하고 있습니다. 프랑스와 미국, 독일, 인도에 있는 글로벌 연구개발(R&D) 조직과 협력하면서 국내 산업 현장 요구를 기술 개발에 반영할 것입니다." 김일환 다쏘시스템코리아 대구 R&D센터장은 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 센터 운영 전략을 이같이 밝혔다. 대구 R&D 센터는 2010년 4월 설립됐다. 당시 대구시와 대구경북경제자유구역청, 경북대 등이 협력해 조선해양 산업에 특화된 R&D 거점으로 출범했다. 초기에는 국내를 비롯한 아시아 조선사들의 기술적 요구를 반영하는 게 센터 주요 역할이었다. 이후 사업 범위가 확장하면서 전 세계 조선해양 고객을 위한 소프트웨어(SW)를 개발하고 있다. 설립 당시 연구인력은 15명이었다. 선박 기본설계와 상세설계를 담당하는 카티아(CATIA) 개발팀으로만 이뤄졌다. 이후 2012년 생산설계 SW를 개발하는 델미아(DELMIA) 조직이 추가되면서 연구 영역도 넓어졌다. 현재 센터는 약 15개 애플리케이션 개발과 유지보수를 담당하고 있다. 선박 구조 설계와 생산설계 등 조선해양 산업에 필요한 SW 개발에 주력하고 있다. 인력은 약 25명 규모다. 김 센터장은 R&D가 센터 내부에서만 이뤄지는 것은 아니라고 말했다. 프랑스뿐 아니라 미국, 인도, 독일 등 글로벌 R&D 조직과 협력이 진행 중이라고 설명했다. 그는 "대구센터는 인력 규모만 보면 작은 조직이지만 프랑스 본사와 같은 글로벌 R&D 체계와 함께 운영된다"며 "각 조직이 맡은 기술 영역에 따라 개발 업무를 분담하고 있다"고 말했다. 글로벌 협력은 SW 개발 과정에서도 이뤄진다. 각국 연구인력이 작성한 소스코드는 매주 하나의 개발 체계로 통합된다. 이후 새로운 SW를 빌드하고 품질 검증을 진행해 글로벌 제품에 반영한다. 이를 통해 고객사 요구에 맞는 기술과 제품을 내놓는 식이다. 김 센터장은 "대구에서 개발한 SW 기능도 같은 과정을 거쳐 글로벌 제품에 적용되는 경우도 있다"고 설명했다. 김 센터장은 국내 R&D 인력도 확대할 계획이다. 현재 25명인 대구 R&D센터 연구인력을 내년 초까지 35명으로 약 40% 늘리는 것이 목표다. 그는 "차세대 선박 설계 프로젝트를 비롯해 R&D 수요가 늘고 있다"며 "현재 신규 인력 채용을 진행하고 있으며 연구 역량을 지속적으로 강화할 것"이라고 밝혔다. "국내 선박 설계 환경, AI 시대에 맞게 고쳐야" 대구 R&D센터 주요 과제는 국내 조선업계의 디지털 설계 환경 구축을 지원하는 것이다. SW를 새로운 시스템으로 교체하는 데 그치지 않고, 설계 업무 방식까지 개선할 수 있도록 기술 개발과 현장 검증에 주력하고 있다. 김 센터장에 따르면 국내 조선업계는 오랫동안 아비바마린(AVEVA Marine) 등 기존 설계 SW를 활용해 왔다. 이에 새로운 시스템을 도입할 때도 기존에 사용하던 기능을 그대로 구현해 달라는 요구가 많은 것으로 나타났다. 김 센터장은 "기존 시스템 기능을 그대로 옮기는 데 집중하면 새로운 설계 환경의 장점을 충분히 활용하기 어렵다"며 "새로운 설계 방식에 맞춰 필요한 기능을 개발하고 고객이 변화된 업무 환경에 적응하도록 지원하는 것이 필수"라고 설명했다. 이에 대구센터는 국내 조선업계 요구를 반영하면서 새로운 설계 환경에 적합한 기능을 개발하는 데 집중하고 있다. 개발한 기술이 실제 조선 현장에서 활용될 수 있도록 부산 테크노센터와의 협력도 강화하고 있다. 최근 출범한 부산 테크노센터는 국내 조선해양·국방 고객을 대상으로 설계와 시뮬레이션 기술을 지원하는 거점이다. 기술 시연과 검증, 고객 교육 등을 통해 새로운 설계 시스템의 현장 적용을 돕는다. 두 조직은 기술 개발과 현장 검증을 분담한다. 대구센터가 핵심 기술을 개발하면 부산 테크노센터는 고객과 함께 이를 시험하고 실제 업무에 적용할 수 있는지 확인하는 역할을 맡았다. 김 센터장은 "대구센터가 개발한 기술을 부산 테크노센터에서 고객과 함께 검증하고 의견을 반영할 계획"이라며 "두 조직 협력을 통해 새로운 설계 기술이 실제 산업 현장에 적용될 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. "AI 선박 설계 자동화…케이블 경로 최적화 기술 상용화" 대구 R&D센터는 산업 AI와 버추얼 트윈을 중심으로 R&D 영역을 확대하고 있다. 조선해양 SW 개발 경험을 바탕으로 복잡한 설계 작업을 자동화하고 엔지니어 생산성을 높이는 것이 목표다. 대표 연구 분야는 AI 기반 선박 구조설계 자동화다. 이는 과거 선박 설계 데이터를 학습한 AI가 구조물 위치와 두께, 형태 등을 분석해 설계안을 생성하는 기술이다. 김 센터장은 "선박 구조설계에는 조선사 설계 경험과 선급 규정 등 다양한 조건을 고려해야 한다"며 "이런 데이터를 AI에 학습시켜 설계 작업을 자동화하고, 궁극적으로 엔지니어가 AI의 설계 결과물을 검증하는 환경을 구현할 것"이라고 설명했다. 그는 해당 기술이 상용화되려면 시간이 필요하다고 내다봤다. AI가 실제 선박 설계에 활용되려면 충분한 학습 데이터와 기술 검증이 필요하기 때문이다. 특히 조선사가 보유한 설계 데이터는 핵심 지식재산(IP)에 해당해 외부 연구개발 조직이 확보하기 어렵다는 한계가 있다. 김 센터장은 "설계 자동화를 구현하려면 방대한 데이터를 확보하고 분석해야 한다"며 "고객사가 보유한 설계 데이터는 중요한 자산이기 때문에 이를 활용하는 데 제약이 있다"고 말했다. 또 다른 개발 목표는 AI 기반 케이블 경로 최적화다. 선박이나 플랜트, 건축물 내부에서 전선 등이 지나가는 경로를 AI가 자동으로 설계하는 기술이다. 대구센터는 강화학습을 활용해 AI가 설계 조건에 맞는 경로를 스스로 탐색하도록 연구하고 있다. 반복 학습을 통해 경로 탐색 성능을 개선하고, 설계 과정에서 발생하는 반복 작업을 줄이는 식이다. 김 센터장은 "케이블 경로 최적화 기술은 조선뿐 아니라 플랜트와 건축, 산업설비 분야에서도 활용할 수 있다"며 "현재 AI 모델의 성능을 개선하고 있으며 내년 제품화를 목표로 하고 있다"고 밝혔다. 장기적으로 대구 센터는 개별 설계 작업 자동화를 넘어 산업 현상을 이해하고 예측하는 AI 기술로 연구 범위를 넓힐 계획이다. 다쏘시스템의 '3D익스피리언스(3DX)' 플랫폼과 버추얼 트윈 팩토리 전략에 맞춰 산업 AI와 시뮬레이션 기술을 고도화한다는 구상이다. 김 센터장은 "실제 산업 현장을 버추얼 트윈으로 구현해 설계와 생산 과정을 분석하고 검증할 수 있는 환경을 구축할 것"이라며 "산업 AI와 시뮬레이션 기술을 결합해 복잡한 산업 현상을 이해하고 예측하는 역량을 강화할 것"이라고 강조했다.

2026.10.16 12:40김미정 기자

[기고] 재무팀 노리는 딥페이크 사기, 탐지만으로 막을 수 없다

인공지능(AI)을 악용한 딥페이크 사기가 기업 재무 시스템을 위협하고 있다. 기업 자금 관리를 책임지는 최고재무책임자(CFO)와 재무팀에 새로운 보안 대응 전략이 필요한 이유다. 실제 홍콩에서는 한 기업 재무 담당자가 딥페이크 화상회의에 속아 2500만 달러를 송금하는 사건이 발생했다. 사기범들은 CFO와 동료 얼굴과 목소리를 조작해 화상회의에 등장했다. 담당자는 5개 은행 계좌로 15차례에 걸쳐 돈을 송금한 뒤에야 회의 참석자 중 자신만 실제 사람이었다는 사실을 알게 됐다. 이 사건을 단순히 직원 개인의 실수로 볼 수는 없다. 사기범들이 기업 업무 절차와 보안 체계에 존재하는 허점을 악용했기 때문이다. 특히 재무팀은 사기범들의 주요 표적이다. 자금 이체와 지급 승인, 공급업체 계좌 정보 변경 등 기업의 핵심 금융 업무를 담당하기 때문이다. 사기범들은 이러한 권한을 악용해 금전적 피해를 일으키려 한다. 딥페이크 기술이 정교해지는 만큼 기업 대응 방식도 달라져야 한다. 조작된 영상과 음성을 찾아내는 데 그치지 않고, 업무 상대방이 실제 사람인지 확인할 수 있는 검증 체계를 마련해야 한다. 딥페이크 사기를 예방하는 첫 단계는 조작된 영상과 음성의 특징을 파악하는 것이다. 재무 책임자는 직원들이 의심스러운 징후를 식별할 수 있도록 교육해야 한다. 영상에서는 눈 깜박임이 어색하거나 피부 질감이 지나치게 매끄러운 현상이 나타날 수 있다. 얼굴이 흐릿하게 보이거나 조명과 그림자가 맞지 않는 경우도 있다. 입 모양과 음성이 일치하지 않는 현상 역시 딥페이크를 의심할 만한 단서다. 음성에서도 이상 징후를 찾을 수 있다. 목소리가 기계적으로 들리거나 말투가 부자연스럽고, 대화 중 숨소리나 쉼이 부족한 경우다. 주변 환경과 어울리지 않는 배경음도 주의해야 한다. 직원들은 이런 징후를 발견하거나 상대 신원이 의심될 경우 즉시 보고해야 한다. 그러나 딥페이크를 식별하는 것만으로는 사기를 완전히 막기 어렵다. 현재 알려진 이상 징후는 기술적 한계에서 나타나는 현상일 뿐, 모든 딥페이크에 적용할 수 있는 판단 기준은 아니다. 사기범들은 기존 기술 결함이 알려지면 이를 보완하는 새로운 기술을 활용한다. 탐지 기술이 발전하는 동시에 딥페이크 생성 기술도 정교해지고 있다는 의미다. 따라서 기업은 딥페이크를 발견하는 사후 대응에서 벗어나야 한다. 특히 자금 이체와 같은 중요한 업무에서는 상대방 신원을 사전에 확인하는 절차가 필요하다. 딥페이크에 효과적으로 대응하려면 검증 기준부터 바꿔야 한다. 기존에는 영상이나 음성이 조작됐는지를 확인하는 데 집중했다. 앞으로는 화면 너머 상대방이 실제 존재하는 사람인지 확인하는 것이 중요하다. 이러한 접근을 가능하게 하는 기술이 '인간 증명(Proof of Human)'이다. 인간 증명은 특정 영상의 조작 여부를 분석하는 대신 온라인에서 소통하는 상대방이 실제 존재하는 고유한 사람이라는 사실을 암호 기술로 증명하는 방식이다. 이 과정에서는 영지식증명(Zero-Knowledge Proof)과 같은 개인정보 보호 기술을 활용할 수 있다. 영지식증명은 개인정보 자체를 공개하지 않고도 특정 사실이 참이라는 점을 증명하는 암호 기술이다. 이를 통해 기업은 개인정보 노출 위험을 줄이면서 상대방이 실제 사람인지 확인할 수 있다. 특히 신원 사칭으로 대규모 금전적 피해가 발생할 수 있는 금융 분야에서 활용 가능성이 크다. 인간 증명 기술은 기업의 중요한 의사결정 과정에서도 신뢰를 높이는 수단이 될 수 있다. 재무 담당자가 온라인에서 상대방의 실제 존재 여부를 확인할 수 있다면 딥페이크 사칭에 따른 위험을 줄이는 데 도움이 된다. 실제 사람이라는 사실을 확인하는 것과 그 사람이 정당한 업무 권한을 갖고 있는지 확인하는 것은 별개의 문제다. 따라서 기업은 인간 증명 기술을 기존 보안 절차와 함께 활용하는 종합적인 대응 체계를 갖춰야 한다. 딥페이크 사기를 예방하려면 기술뿐 아니라 직원들의 보안 인식과 업무 절차도 개선해야 한다. 개인 차원에서는 의심스러운 이미지나 영상을 역검색해 출처를 확인할 수 있다. 계정에는 다중요소 인증(MFA)을 적용하고, 사칭에 악용될 수 있는 개인 사진과 영상의 공개 범위도 제한하는 것이 바람직하다. 기업은 재무팀 직원들이 의심스러운 상황을 즉시 보고할 수 있는 환경도 마련해야 한다. 사기 피해가 발생했을 때 책임을 직원 개인에게만 돌리는 방식으로는 근본적인 문제를 해결하기 어렵다. CFO와 회계책임자, 재무 담당자들은 이미 복잡한 업무와 무거운 책임을 맡고 있다. 여기에 온라인 회의 상대방의 진위까지 개인의 판단에만 의존하도록 해서는 안 된다. 명확한 검증 절차와 적절한 보안 기술은 이러한 부담을 줄이는 데 도움이 된다. 직원들이 사기 피해에 대한 과도한 책임감이나 죄책감을 떠안지 않도록 보호하는 역할도 할 수 있다. 정기적인 보안 교육 역시 중요하다. 다만 규정 준수를 위한 일회성 교육에 그쳐서는 안 된다. 재무팀이 새로운 사기 수법을 이해하고 최신 보안 기술을 활용할 수 있도록 지속적인 교육이 이뤄져야 한다. 딥페이크 기술이 발전할수록 기업이 모든 조작 콘텐츠를 완벽하게 찾아내기는 더욱 어려워질 것이다. 따라서 중요한 것은 딥페이크를 얼마나 잘 탐지하느냐를 넘어, 사기범이 업무 절차를 악용하지 못하도록 신뢰할 수 있는 검증 체계를 구축하는 일이다. 업무 방식과 보안 절차를 바꾸는 과정이 쉽지만은 않을 것이다. 그러나 인간 증명 기술을 비롯한 새로운 인증 수단은 기업이 온라인 업무의 신뢰를 회복하고 딥페이크 사기에 대응하는 데 중요한 기반이 될 수 있다.

2026.10.16 11:01아제이 파텔 컬럼니스트

AI로 만든 가짜 블랙박스 영상, '진위 여부' 누가 검증하나

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘은 우리 일상의 안전판이라 믿었던 블랙박스 영상이 AI 기술을 통해 정교하게 조작될 때, 법정에서 어떤 일이 벌어질지에 대해 깊이 있게 다뤄보려 합니다. 최근 생성형 AI 기술이 급격히 발전하면서 눈으로 봐서는 도저히 가짜인지 알 수 없는 영상들이 쏟아지고 있죠. 만약 누군가 사고 영상을 조작해 억울한 가해자를 만든다면, 그 영상이 진짜인지 가짜인지는 대체 누가 밝혀내야 할까요? 이 난해한 질문에 답하기 위해 챗GPT, 제미나이, 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 인공지능(AI) 패널들이 지혜를 모았습니다. 본격적인 토론에 앞서 각기 다른 전문성을 가진 AI 패널들을 소개해 드릴게요. 법률적 관점을 맡은 AI 패널은 기존 법체계와 증거법 원칙을 수호하는 입장에서 토론을 이끌었고, 기술적 관점의 패널은 AI 조작의 정교함과 탐지 기술의 한계를 현실적으로 짚어주었습니다. 또한 정책적 관점을 가진 패널은 국가 시스템이 이 혼란을 어떻게 중재해야 할지 대안을 제시했으며, 윤리적 관점의 패널은 사법 정의의 본질적 가치를 강조하며 토론에 무게감을 더했습니다. 디지털 포렌식과 비판적 관점을 가진 패널들 역시 기술적 근거와 논리적 허점을 날카롭게 분석하며 논의를 풍성하게 만들었습니다. 1. 입증 책임의 무게추는 결국 영상을 제출한 사람에게로 가장 먼저 논의된 핵심 쟁점은 증거의 '진실성'을 증명할 책임이 누구에게 있느냐는 것이었습니다. 법률적 관점을 가진 AI 패널은 매우 단호한 입장을 보였는데요. 민사소송법상의 대원칙인 '증명책임'에 따라, 자신에게 유리한 증거를 제출하는 쪽이 그 증거의 신뢰성을 증명해야 한다고 주장했습니다. 즉, 블랙박스 영상을 증거로 내는 사람이 "이 영상은 조작되지 않은 진짜입니다"라는 것을 입증해야 한다는 뜻이죠. 기술적 관점의 패널 역시 이 의견에 힘을 보탰습니다. 현재 AI 조작 기술이 너무나 고도화되어 있어, 상대방이 가짜임을 입증하게 하는 것은 사실상 불가능에 가까운 '악마의 증명'이 될 수 있기 때문입니다. 2026년 현재 기준으로 AI 식별 기술 도입이 여전히 불투명하다는 점을 고려하면, 낸 사람이 책임을 지는 것이 공정하다는 결론에 다다른 셈입니다. 하지만 정책적 관점을 가진 AI 패널은 조금 다른 시각을 제시하며 논점을 이동시켰습니다. 모든 책임을 제출자에게만 지우면, 경제적 여유가 없어 고가의 포렌식 감정을 받지 못하는 서민들이 정당한 증거조차 쓰지 못하는 '증거의 양극화'가 발생할 수 있다는 우려였죠. 그래서 이 패널은 국가가 검증 능력을 조달하고, 법원이 독립적인 감정 시스템을 통해 그 부담을 나눠가져야 한다는 '입증 책임 분담제'를 제안했습니다. 제출자는 영상의 원본 해시값이나 취득 경로 등 기본적인 데이터를 제공하고, 실제 고도의 기술적 검증은 법원이 지정한 전문가가 수행하는 방식입니다. 이는 단순히 누구의 책임인지를 따지는 것을 넘어, 사법 시스템이 기술 변화에 어떻게 적응해야 하는지를 보여주는 대목이었습니다. 윤리적 관점의 AI 패널은 여기서 한 걸음 더 나아가 '디지털 증거 보전 사슬'의 중요성을 강조했습니다. 영상이 촬영된 순간부터 법정에 제출되기까지의 모든 과정이 투명하게 기록되어야만 AI 조작의 침투를 막을 수 있다는 논리입니다. 비판적 관점의 패널은 최근 논의되는 '외부 보험화'가 재정적인 보상은 해줄 수 있을지 몰라도, 법정 증거의 '진실성'이라는 본질적 가치는 결코 대신할 수 없다는 날카로운 지적을 내놓기도 했습니다. 결국 패널들은 기술적 한계가 명확한 현재 상황에서 제출자가 1차적인 책임을 지되, 이를 뒷받침할 제도적 보완이 시급하다는 점에 공감대를 형성했습니다. 2. 2027년 기술 도입은 시기상조? 현실과 이상의 충돌 토론이 진행될수록 기술적 실현 가능성을 둘러싼 뜨거운 공방이 이어졌습니다. 정책적 관점의 패널은 2027년까지 특정 법원을 중심으로 '단계적 인증제'를 도입해 AI 조작 영상을 시범적으로 검증해보자고 제안했는데요. 이에 대해 기술적 관점과 디지털 포렌식 관점의 패널들은 강력한 반론을 제기했습니다. 현재의 AI 탐지 기술은 특정 유형의 조작에는 효과적일지 몰라도, 모든 형태의 고도화된 조작을 90% 이상의 신뢰도로 잡아내기에는 역부족이라는 설명입니다. 2026년 발표된 최신 학술 논문들을 근거로 대며, 생성형 AI가 만든 콘텐츠의 진정성을 판별하는 것이 얼마나 복잡한 문제인지 조목조목 짚어주었습니다. 디지털 포렌식 관점의 패널은 특히 '표준 프로토콜'의 부재를 문제 삼았습니다. 국가가 공인한 전문가 풀이나 통일된 감정 기준이 없는 상태에서 서둘러 시범 사업을 시작하면, 오히려 감정 결과의 불확실성만 키워 법정의 혼란을 가중시킬 수 있다는 경고였죠. 2028년까지도 신뢰할 만한 공인 기관이 설립되기 어려울 것이라는 비관적인 전망도 나왔습니다. 기술적 관점의 패널 역시 고성능 AI 포렌식 시스템을 구축하는 데에는 막대한 초기 투자와 긴 개발 기간이 필요하며, AI와 이를 방어하는 기술 간의 '창과 방패' 싸움에서 방패가 승기를 잡기까지는 시간이 더 필요하다는 점을 명확히 했습니다. 이 과정에서 흥미로운 논점의 이동이 관찰되었습니다. 처음에는 '누가 증명할 것인가'에 집중했던 논의가, 점차 '무엇으로 증명할 수 있는가'라는 기술적 본질로 옮겨간 것입니다. 비판적 관점의 패널은 정책적 제안들이 가진 '낙관적 편향'을 꼬집으며, 2027년이라는 짧은 시간 안에 기술적·제도적 미비점을 극복하는 것이 행정역량을 과대평가한 결과라고 지적했습니다. 결국 법원이 AI 생성 증거를 채택할 때 더 엄격한 잣대를 들이대지 않는다면, 사법 시스템 전체의 신뢰가 무너질 수 있다는 우려 섞인 목소리가 힘을 얻었습니다. 3. 진실의 가치를 지키기 위한 사법 시스템의 재설계 마지막으로 패널들은 이 혼란스러운 상황을 어떻게 정리해 나갈지 머리를 맞댔습니다. 법률적 관점의 패널은 법원이 독립적인 감정 시스템을 갖추기 전까지는 조작 의심 영상의 증거 채택률이 급격히 낮아질 수밖에 없다는 현실적인 전망을 내놓았습니다. 데이터에 따르면 기술적 한계로 인해 채택률이 30% 미만으로 떨어질 가능성도 있다는 것이죠. 이는 역설적으로 증거를 내는 사람이 얼마나 완벽하게 그 무결성을 입증해야 하는지를 잘 보여줍니다. 패널들은 공통적으로 2027년 이후에도 AI 식별 기술이 법정에서 절대적인 기준이 되기는 어려울 것이라는 점에 동의하며, 기술보다는 절차적 정당성에 더 집중해야 한다는 결론에 도달했습니다. 윤리적 관점의 패널은 기술적 신뢰성이 확보되지 않은 상태에서 성급하게 도입되는 시스템이 '무고한 피해자'를 낳을 수 있다는 점을 끝까지 상기시켰습니다. 오판의 윤리적 비용이 기술적 진보의 이점보다 훨씬 크다는 주장입니다. 결국 토론은 "입증 책임은 일차적으로 제출자에게 있지만, 국가는 이를 검증할 수 있는 공신력 있는 인프라를 장기적으로 구축해야 한다"는 방향으로 모였습니다. 당장 완벽한 기술적 해답을 내놓을 수는 없더라도, 증거의 생성부터 제출까지의 투명성을 높이는 사회적 합의가 최우선이라는 점에는 이견이 없었습니다. 오늘 토론을 통해 본 AI 조작 영상의 법적 쟁점은 우리에게 많은 숙제를 던져줍니다. 블랙박스가 '무과실 책임'을 강제하는 강력한 도구였던 시대는 저물고, 이제는 그 영상 자체가 진짜인지를 의심받는 시대가 되었습니다. AI 패널들은 기술의 불확실성 속에서도 사법 정의를 지키기 위해 제출자의 엄격한 책임과 국가의 단계적인 검증 노력이 조화를 이뤄야 한다고 말합니다. 법정의 문턱에서 가짜 영상이 진실을 가리지 않도록, 우리는 어떤 준비를 해야 할까요? 기술이 진실을 위협하는 시대, 아이러니하게도 그 진실을 지키는 것은 다시 인간의 제도와 윤리적 책임으로 돌아오고 있습니다. ▶ 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 10:31AMEET

피그마, AI 에이전트 디자인 기준 세운다…브랜드 일관성 강화

피그마가 인공지능(AI) 에이전트 기반 디자인 작업을 기업 기준에 맞게 관리하는 기능을 내놨다. AI가 브랜드 디자인 규칙을 따르도록 해 작업 일관성과 예측 가능성을 높이겠다는 전략이다. 15일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 피그마는 인도에서 처음 개최한 '컨피그' 행사에서 마크다운 기반 편집기 '피그마 스펙스'를 공개했다. 디자인과 코드 라이브러리를 통합하고 콘텐츠 관리 시스템과 연동하는 기능도 발표했다. 피그마 스펙스는 기업이 사용하는 디자인 규칙을 문서로 정의하는 도구다. 개발자와 디자이너뿐 아니라 AI 에이전트도 해당 문서를 참고해 정해진 기준에 맞춰 작업할 수 있다. 기업은 디자인 라이브러리와 코드 라이브러리 등을 한곳에서 관리할 수 있다. AI 에이전트는 이곳에 저장된 정보를 참고해 브랜드 디자인 규칙을 준수한다. 스펙스 문서는 독립적인 파일로 만들거나 디자인 작업 공간인 캔버스에 배치할 수 있다. 캔버스에 있는 디자인 요소를 참조하고 피그잼 다이어그램과 코드도 문서에 삽입할 수 있다. 이번 기능은 AI가 동일한 지시에도 서로 다른 결과를 생성할 수 있다는 한계를 보완하기 위해 추가된 것으로 전해졌다. 피그마는 지난주 캔버스에서 작동하는 AI 에이전트 기능을 더 많은 사용자에게 개방했으며 작업 결과를 예측 가능한 방향으로 유도하는 도구를 확대하고 있다. 디자인에 실제 코드를 결합하는 기능 '코드 레이어'도 공개 베타로 전환했다. 사용자는 AI 에이전트에 디자인을 코드로 변환하도록 요청하거나 특정 코드를 수정해 상호작용이 가능한 시제품을 제작할 수 있다. 해당 기능은 지난 6월 비공개 베타로 처음 공개됐다. 피그마는 외부 AI 도구와의 연동도 확대했다고 밝혔다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 오픈코드와 디아·그록 봇 등 20개 넘는 새로운 도구를 지원한다. 인도 AI 스타트업 사르밤도 지원 대상에 포함됐다. 회사는 웹사이트 제작 기능도 강화했다. 피그마는 지난해 인수한 오픈소스 콘텐츠 관리 시스템 '페이로드'를 웹사이트 생성 도구 '피그마 메이크'와 통합하고 있다. 이를 통해 동적 웹사이트를 만들고 콘텐츠를 직접 관리할 수 있도록 지원한다. 로레다나 크리산 피그마 최고디자인책임자(CDO)는 "현재 생성되는 코드의 줄 수는 과거보다 17배 증가했지만 실제 제품 출시 건수는 1.3배 증가하는 데 그쳤다"며 "생성된 코드의 상당 부분은 제품 출시가 아니라 어떤 제품을 만들지 탐색하고 디자인하기 위해 작성된다"고 말했다.

2026.10.16 10:26김미정 기자

마이크로소프트, 새 AI 모델 사전학습 완료…"딥시크보다 효율 12배↑"

마이크로소프트가 자체 인공지능(AI) 모델 개발 역량을 강화해 기업용 AI 시장 경쟁력 확보에 나섰다. 마이크로소프트는 최근 2조 8000억 매개변수를 가진 차세대 파운데이션 모델 'MAI-베이스-2' 사전학습을 완료했다고 공식 블로그를 통해 16일 밝혔다. 이는 지난 6월 공개한 'MAI-베이스-1' 후속 모델로 엔비디아 GB200 그래픽처리장치(GPU) 1만 6000개를 활용해 38일간 학습해 개발됐다. 마이크로소프트는 자체 평가에서 MAI-베이스-2가 비교 대상인 주요 오픈웨이트 모델보다 우수한 성능을 기록했다고 밝혔다. 특히 중국 AI 기업 딥시크의 '딥시크-V4-프로-베이스'와 비교해 동일한 성능을 달성하는 데 필요한 연산량을 4.2~12.3배 줄인 것으로 나타났다. 이번 모델은 전체 매개변수 2조 8000억 개 가운데 실제 추론 과정에서 약 800억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조로 이뤄졌다. 입력 데이터에 필요한 일부 전문가 네트워크만 작동시켜 모델 규모를 키우면서도 연산 부담을 줄이는 식이다. 마이크로소프트는 모델 구조와 학습 알고리즘을 함께 개선해 GPU 활용 효율을 높였다고 밝혔다. 특히 전문가 혼합 구조의 메모리 관리 방식을 최적화해 해당 연산 구간의 모델 연산 활용률을 기존 24%에서 35%로 끌어올린 것으로 전해졌다. 해당 모델은 학습 안정성을 높이기 위한 기술도 갖췄다. '뮤온(Muon)' 최적화 알고리즘과 그래디언트 조정 기술을 활용해 대규모 학습 과정에서 발생하는 연산 부담과 불안정성을 줄였다. 마이크로소프트는 모델 학습 데이터 규모도 기존보다 확대했다. MAI-베이스-2에 사용한 고유 학습 데이터는 이전 모델보다 약 36% 늘었다. 다른 AI 모델의 답변을 학습하는 증류 방식 대신 자체 확보한 원천 데이터를 적용했다. 해당 모델은 텍스트와 이미지를 함께 학습하는 비전언어모델(VLM)로 문서와 차트 분석부터 공간 추론과 컴퓨터 사용 등 다양한 시각적 작업을 처리할 수도 있다. 마이크로소프는 현재 MAI-베이스-2 후속 학습을 진행하고 있다. 향후 추가 성능 평가 결과를 공개하고 자체 AI 플랫폼 '마이크로소프트 파운드리'를 통해 기업 고객에게 모델 가중치를 제공하는 방안도 추진할 계획이다. 회사는 차기 모델 'MAI-베이스-3' 개발 준비에도 착수했다고 밝혔다. 자체 모델과 인프라를 함께 최적화해 AI 성능과 비용 경쟁력을 지속적으로 높인다는 구상이다.

2026.10.16 10:25김미정 기자

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