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'학습'통합검색 결과 입니다. (85건)

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우정사업본부, 대한민국 우표 컬렉션 선보여

우정사업본부는 지난 한 해 동안 발행한 71종의 우표를 정리해 수록한 '2025 대한민국 우표 컬렉션'을 오는 31일부터 판매한다고 밝혔다. 컬렉션엔 '제21대 대통령 취임 기념우표'를 비롯해 한국의 음식을 세계에 알리는 'K-디저트', 'APEC 2025 정상회의', '광복 80주년' 등 지난해 발행된 우표 71종이 담겼다. 기념우표와 디자이너 엽서로 구성된 우표 컬렉션은 발행 우표를 쉽게 이해할 수 있도록 관련 사진 자료와 설명을 상세하게 담았다. 1권당 판매가격은 9만 3000원으로 전국 총괄우체국과 인터넷우체국에서 7000권 한정으로 판매된다. 박인환 우정사업본부장은 “우표컬렉션은 한 해 발행됐던 우표를 한 번에 수록한 상품으로 우표 소재에 대한 사진과 설명을 함께 담고 있어 학습 자료로도 사용할 수 있다”고 말했다.

2026.03.30 10:46홍지후 기자

스콘, eBook 기반 교강사 교재 배포 지원

스콘은 출판사와 콘텐츠 파트너사가 디지털화 한 교강사용 도서의 배포를 지원한다고 17일 밝혔다. 출판사는 스콘을 활용해 교재 제작과 유통 과정을 줄여 비용 부담을 덜 수 있다. 그동안 교육업계에서는 교강사용 교재의 PDF 파일 원본이 불법 복제돼 무분별하게 유통되는 문제가 있었다. 디지털 권리 관리(DRM) 체계를 제대로 갖추지 못했기 때문인데, 이를 원천 차단한 것이 스콘이다. 전자책 도입 초기의 실패 경험과 불법 복제에 대한 우려로 디지털 도입을 주저한 출판사들도 콘텐츠를 안전하게 보호하면서 디지털 교재를 활용할 수 있게 됐다. 디지털 교재는 교강사의 교육 운영 효율성까지 높인다. 스콘은 웹뷰어 기능을 통해 별도의 프로그램 설치 없이 브라우저 접속만으로 고화질 교재를 바로 열람 가능하도록 만들었다. 또 미러링 기능으로 태블릿에 필기한 판서 내용을 전자칠판이나 대형 화면으로 끊김 없이 전송해 수업 흐름을 자연스럽게 연결할 수 있다. 교실에서 학습 몰입도를 높이는 것은 물론 장기적으로는 친환경 교육 환경 조성에도 기여 가능하다는 것이 스콘 측 설명이다. 스콘은 태블릿 기반의 필기와 학습에 특화된 사용자 경험(UX)을 바탕으로 여러 편의 기능을 제공하는 학습용 전자책 플랫폼이다. 디지털 학습 수요가 확대되면서 EBS, 비상교육, 시원스쿨, 박문각, 쎄듀, YBM 등 다양한 교육 기업들이 스콘을 활용하고 있다. 스콘 운영사 플렉슬 권정구 대표는 “종이책 생태계를 유지하면서도 디지털 보완재로서 전자책을 교육 현장에 성공적으로 안착시키기 위해 끊임없이 고민하고 있다”며 “국내 교육 업계를 선도하는 기업들이 스콘을 '디지털 파트너'로 선택하고 있는 만큼 콘텐츠 파트너사들의 비즈니스 운영에 혁신을 가져다 줄 것”이라 말했다.

2026.03.17 11:16백봉삼 기자

'알파고 쇼크' 10년…이세돌, AI와 다시 맞붙는다

기술과 인간 대결로 전 세계를 놀라게 했던 이세돌 9단이 10년 만에 다시 인공지능(AI) 앞에 선다. AI 에이전트로 바둑 모델을 직접 구축하고 대결까지 추진할 방침이다. 이세돌 9단은 9일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 AI 스타트업 인핸스가 주최하는 행사에 참여한다. 이번 시연에서 이세돌 9단은 인핸스 솔루션으로 음성 명령을 통해 바둑 모델을 직접 설계·실행한다. 모델 실력 수준을 설정하거나 대국 흐름을 실시간으로 구성하는 방식으로 바둑 AI를 구동할 방침이다. 10년 전 이세돌 9단과 알파고 대결을 앞두고 다수 전문가들은 이세돌 9단 승리를 예상했다. 바둑 경우의 수가 약 10의 170승에 이르는 만큼 컴퓨터가 이를 모두 계산하기 어렵다고 봤기 때문이다. 그러나 알파고는 정책망과 가치망을 결합한 알고리즘으로 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 4대 1 승리를 거두며 AI 기술 가능성을 입증했다. 이세돌 9단은 2019년 현역 은퇴를 선언했으며, 알파고를 비롯한 AI 기술은 빠르게 발전했다. 이후 구글 딥마인드는 트랜스포머 논문으로 멀티모달 AI 생태계 확장을 시작했다. 이후 2022년 시각 언어 모델 '플라밍고'를 공개했다. 이 모델은 이미지 정보를 이해하고 이를 언어로 설명하는 기능을 갖췄다. 같은 해 나온 모델 '가토'는 단일 AI로 텍스트 작성과 게임 수행, 로봇 팔 제어 등 600개 넘는 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 알파고 낳은 구글 딥마인드, 멀티모달 시대 열다 구글 딥마인드는 알파고를 넘어 AI 연구를 한층 더 확장했다. 특히 구글 브레인과 딥마인드를 구글 딥마인드에 통합해 멀티모달 개발에 속도를 냈다. 우선 2023년 '제미나이 1.0'가 출시됐다. 당시 초기 버전부터 텍스트와 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 학습한 '네이티브 멀티모달' 모델로 평가받았다. 이후 구글 딥마인드는 더 나아가 '프로젝트 아스트라'에 착수해 실시간 멀티모달 비서 시대를 열겠다는 포부를 밝혔다. 사용자가 스마트폰 카메라로 주변을 비추면 AI 비서가 사물을 실시간 식별해 원하는 물건을 찾아주는 기술을 만드는 것이 핵심이었다. 또 고해상도 비디오 생성 모델인 '베오'와 음작 제작 모델인 '리리아'를 통해 멀티모달 기술로 창작 생태계 영역을 넓히기도 했다. 구글 딥마인드는 '제미나이 3.1' 시리즈 중심으로 AI 생태계를 주도한다는 평을 받고 있다. 지난 3일 속도·비용 효율을 개선한 '제미나이 3.1 플래시 라이트'를 공개하며 모델 라인업을 확장했다. 최상위 모델 '제미나이 3.1 프로'는 복잡한 논리 추론과 심층 코딩 작업에 최적화된 모델로 평가된다. 또 사용자를 대신해 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기능을 강화한 것이 특징이다. 시각 콘텐츠 생성에 특화된 모델도 등장했다. '제미나이 3.1 플래시' 기반으로 한 '나노 바나나 2'는 이미지와 시각 콘텐츠를 빠르게 생성하는 모델로 실시간에 가까운 제작 속도를 목표로 한다. '제미나이 3 딥 싱크' 모델은 과학 연구나 고난도 엔지니어링 문제 해결을 겨냥한 모델이다. 복잡한 사고 과정을 확장해 AI의 논리적 추론 능력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 최근 가장 주목받는 제미나이 모델 변화는 '싱킹 레벨(Thinking Levels)' 기능이다. 사용자가 AI 추론 깊이를 직접 조절해 간단한 질문부터 복잡한 전략 수립까지 필요한 연산 수준을 선택할 수 있도록 설계됐다. AI 모델, 세상 밖 나와...피지컬AI 개발 '시동' 구글 딥마인드가 2016년 알파고를 앞세워 AI 가능성을 제시했다면 현재 텍스트와 이미지 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 현실 세계와 상호작용 하는 피지컬AI 역량 개발에 집중하고 있다. 현재 구글은 AI에 물리적인 팔과 다리를 붙여 '피지컬 AI' 생태계 구축하는 데 힘쓰고 있다. 대표 사례가 로봇 기술과 AI 모델을 결합한 'RT-2(Robotic Transformer 2)'다. 이 기술을 통해 AI가 추상적 언어 명령을 실제 물리 행동으로 전환하도록 힘쓰고 있다. 시각과 언어, 행동을 한 모델로 연결한 형태다. 구글 딥마인드는 휴머노이드 개발도 진행하고 있다. 올해 보스턴다이내믹스 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 제미나이 모델을 결합했다. 이를 통해 산업 현장에서 인간과 소통하며 작업할 수 있는 로봇 개발을 추진했다. 알파고와 대국했던 이세돌 9단은 최근 AI 기술 발전 속도에 대해 직접적인 체감을 밝혔다. AI 기반 프로그램 개발 환경이 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다고 평가했다. 그는 지난 5일 서울대 과학학과와 한국과학기술학회가 주최한 대담에서 "에이전틱 AI는 알파고 같은 프로그램을 2~30분이면 만들 수 있는 시대가 됐다는 점을 확실히 느꼈다"고 밝혔다.

2026.03.09 12:50김미정 기자

아키스케치-스튜디오랩, 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축 협업

아키스케치(대표 이주성)는 AI 기반 커머스 자동화 솔루션 기업 스튜디오랩과 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 4일 밝혔다. 협약은 3월 2일부터 5일까지 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 열리는 'MWC26' 현장에서 진행됐다. MWC는 GSMA가 주관하는 이동통신 전시회로, 2900개 이상의 기업이 참가해 모바일·통신·AI 기술을 선보이는 글로벌 행사다. 아키스케치는 전국 아파트 도면 12만 건 이상과 33만 개 이상의 의미론적 객체 데이터를 축적해 온 3D 공간 데이터 기업이다. 해당 자산은 로봇 시대를 위한 학습용 인프라로 전환되고 있다. 단순 형상 정보가 아닌 재질, 무게, 파손 위험 등 물리적 속성을 포함한 구조화된 데이터가 핵심 경쟁력이다. 최근 로보틱스 산업에서는 시각·언어를 동시에 이해하는 VLM(Visual Language Model)이 빠르게 발전하고 있다. 그러나 실제 공간 맥락과 물리적 구조를 반영한 정밀 3D 데이터는 여전히 부족하다는 지적이 나온다. 2D 이미지 기반 학습만으로는 로봇이 실제 환경에서 동작하기 어렵기 때문이다. 아키스케치는 CAD 기반 3D 기하 계산 기술과 자동 데이터 생성 엔진을 활용해 로봇이 학습할 수 있는 '공간 지능 데이터셋'을 구축한다는 전략이다. 이는 VLM이 공간을 추론하는 데 필요한 구조화된 정답 데이터로 활용될 수 있다. 가상 환경에서 반복 학습한 뒤 실제 환경에 적용하는 Sim-to-Real 구조로 확장 가능하다. 그동안 해당 기술은 인테리어·실내 설계 시뮬레이션에 활용돼 왔으나, 이번 협약을 계기로 로봇 AI 학습용 공간 데이터 인프라로 사업 영역을 확대한다. 이를 통해 설계 중심 3D 솔루션 기업을 넘어, 공간 데이터를 표준화·자동 생성하는 AI 인프라 기업으로 전환한다는 설명이다. 스튜디오랩은 로보틱스 기술과 생성형 AI를 결합한 커머스 콘텐츠 자동화 솔루션을 보유하고 있다. 사진 촬영 로봇 '젠시 PB'와 생성형 AI 기반 상세 페이지 제작 솔루션 '젠시'를 연계해 촬영부터 온라인 판매 콘텐츠 제작까지 자동화하는 구조를 구현했다. 해당 기술은 CES 2026에서 공간 컴퓨팅 분야 '최고 혁신상'을 수상했으며, 3년 연속 CES 혁신상을 받은 바 있다. 양사는 아키스케치의 3D 자동 생성 및 시뮬레이션 기술과 스튜디오랩의 피지컬 AI 기술을 결합해 실제 현장 적용성과 확장성을 갖춘 로봇 AI 학습 체계를 공동 구축할 계획이다. 산업 AX(AI Transformation) 와 휴머노이드 로봇 시장이 확대되는 가운데, 로봇 성능을 좌우하는 핵심 요소로 데이터 인프라의 중요성이 부각되고 있다. 이주성 아키스케치 대표는 “공간을 설계하는 AI 기술을 넘어, 공간을 이해하고 학습시키는 데이터 인프라 기업으로 확장하고 있다“며 “스튜디오랩과 함께 휴머노이드 로봇이 실제 환경에서 학습·검증할 수 있는 3D 공간 데이터 플랫폼을 구축해 나가겠다“고 밝혔다. 강성훈 스튜디오랩 대표는 “로봇 AI의 성능은 결국 얼마나 정밀하고 구조화된 공간 데이터를 확보하느냐에 달려 있다“면서 “아키스케치와의 협력을 통해 로봇 학습 효율을 획기적으로 높이고, 산업 현장에 바로 적용 가능한 AI 체계를 공동으로 고도화해 나갈 것“이라고 말했다.

2026.03.04 08:33백봉삼 기자

정부, AI 학습 '법적 족쇄' 푼다…형사면책·옵트아웃 실효성 거둘까

정부가 인공지능(AI) 학습 과정에서의 저작권 분쟁 위험을 해소하기 위해 형사면책과 선사용·후보상이란 제도적 해법을 내놨다. AI 기업들이 법적 불확실성에서 벗어나 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 법적·심리적 안전장치를 마련한 셈이다. 이 제도가 현장에서 얼마나 실질적인 효력을 발휘할지가 AI 3대 강국(G3) 도약의 성패를 가를 전망이다. 27일 국가AI전략위원회에 따르면 전날 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 최휘영 문화체육관광부 장관과 긴급 회동을 다. 이는 지난 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 저작권 관련 과제를 포함한 '대한민국 AI 행동계획'이 의결된 데 따라 후속 조치다. 저작물 활용 촉진을 위한 4대 핵심 과제 등 실행 방향이 공개된 가운데, 업계 이목을 끈 건 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발사에 대한 형사책임 면제 검토다. 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트에 참여하는 기업들이 다양한 저작물을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 형사책임을 사전에 차단하겠다는 취지다. 실제 기업들은 저작권료 지불보다 저작권법상 '5년 이하의 징역'이란 형사처벌 위험을 더 큰 위협으로 느끼는 경우가 많다. 임 부위원장은 지난달 말 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "기업이 AI 학습 단계에서 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 길을 열어주되, 실제 수익이 발생하는 서비스 단계에서 창작자에게 공정한 대가를 지불하는 방식의 '전략적 딜'이 필요하다"고 밝혔다. 저작물 시장 성격에 따른 맞춤형 상생 모델이 실질적인 데이터 유통으로 이어질지도 관심이 모인다. 정부는 뉴스와 음악, 도서 등 이미 거래 질서가 확립된 분야는 기존 시장의 합리적 거래를 존중하되, 온라인 게시물처럼 거래 시장이 없는 영역엔 저작권자가 거부권을 행사하는 '옵트아웃(Opt-out)' 제도를 도입한다. 저작권자가 명시적으로 학습 거부 의사를 밝히지 않은 저작물은 적법한 접근하에 우선 활용(선사용)을 허용한다. 대신 추후 수익 발생 시 이를 공유(후보상)하는 방식을 취한다. 기업들을 위한 실질적인 인센티브도 강화된다. 정부는 학습용 데이터 구매 비용을 '연구개발(R&D) 세액공제 대상'에 포함해 기업들의 투자 부담을 낮추기로 했다. 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 AI 학습에 안전하게 쓸 수 있도록 공공누리 '제0유형(조건 없는 이용)' 및 'AI유형'도 신설해 개방 범위를 확대했다. 저작권 권리 정보를 확인할 수 있는 통합 관리정보 데이터베이스(DB)도 구축한다. AI 사업자가 학습데이터의 권리자를 확인하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 문체부가 발간한 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'는 위원회의 정책 방향을 법적으로 뒷받침하는 실무 지침서 역할을 한다. 안내서에 따르면 특정 저작물의 표현을 그대로 재현하는 것이 아니라, 범용적인 대화나 생성 능력을 구현하기 위한 학습은 '변형적 이용'으로서 공정이용에 해당할 가능성이 높다. 특히 AI가 특정 저작물 재현 요청을 시스템적으로 거절하는 기술적 조치를 취할 경우, 공정이용 인정에 유리하게 작용할 수 있다는 내용도 제시됐다. 이 같은 구체적인 기준은 기업들의 실무적 불확실성을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "옵트아웃 제도 도입은 글로벌 흐름에 발맞춘 것"이라며 "선사용·후보상 원칙과 함께 창작자 권리 보호와 AI 산업 발전이 상생할 수 있는 현실적인 균형점을 찾았다는 점에서 산업계에 실질적인 도움이 될 것"이라고 환영했다. 업계는 정부의 이런 행보를 반기는 분위기지만 제도의 정착을 위한 사회적 합의가 여전한 과제로 남아 있다. 임 부위원장은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI라는 거위가 황금알을 낳을 수 있을 만큼 먼저 성장해야 그 결실을 나눌 수 있다"며 "당장 수익 독촉보다 미래 가치를 함께 키우는 상생 모델을 통해 대한민국이 AI G3로 도약하는 발판을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.02.27 14:40이나연 기자

위버스마인드, 모바일 영어 학습앱 '브레인키'에 뇌새김 연동

뇌새김을 운영하는 AI 에듀테크 기업 위버스마인드가 모바일 영어 학습 앱 '브레인키'에 뇌새김 연동 기능을 추가하며 앱 경쟁력을 강화했다고 24일 밝혔다. 브레인키는 AI 기반 일대일 영어 회화를 중심으로, 단어, 듣기, 쓰기 학습을 함께 제공하는 올인원 영어 학습 앱이다. 이번 업데이트는 브레인키 이용자가 태블릿 기반의 뇌새김 학습과 연계해 보다 유연하게 학습을 이어갈 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 태블릿 환경에서는 방해 요소를 최소화한 상태에서 집중 학습을 진행하고, 모바일 앱 브레인키에서는 이동 중이나 짧은 시간에도 학습을 이어가며 반복·보강 학습이 가능하도록 했다. 뇌새김 태블릿의 학습 데이터를 기반으로 학습자의 취약점을 알려주는 AI 리포트를 제공하고, 이에 따라 필요한 복습 콘텐츠를 제공한다. 태블릿 학습 과정에서 취약했던 내용이나, 따로 저장했던 내용을 월 단위로 빠르게 복습할 수 있는 기능도 추가돼 학습 효과를 더욱 높였다. 주 단위 학습 포인트 누적량을 기준으로 순위 경쟁하는 리그형 학습 구조를 도입해 동기부여를 강화하고, 스토리형 콘텐츠와 리스닝 세션 등 학습 콘텐츠 구성을 다양화한 것도 특징이다. 정성은 위버스마인드 대표는 “이번 브레인키 업데이트를 통해 학습자들은 태블릿과 모바일을 넘나들며 자신의 생활 패턴에 맞는 학습 흐름을 이어갈 수 있게 됐다”며 “앞으로도 AI 기술을 기반으로 동기부여를 강화하고, 학습 효과를 높이는 요소들을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.02.24 11:02백봉삼 기자

연휴 끝, 공부 시작...위버스브레인, 연속 학습 보상·챌린지 마련

설 연휴가 흐트러진 새해 계획을 점검하고 생활 리듬을 재정비하는 계기로 작용하면서, 연휴 이후 자기계발과 학습을 다시 시작하려는 움직임이 나타나고 있다. 긴 휴식 뒤 일상으로 복귀하는 시점에 맞춰 학습 수요가 재차 살아나는 흐름이다. 특히 외국어 학습은 매년 새해 목표로 꾸준히 언급되지만, 지속성이 가장 큰 과제로 꼽힌다. 이에 따라 학습 의지를 유지할 수 있도록 설계된 서비스 구조가 경쟁 요소로 부상하고 있다. 18일 위버스브레인은 자사 외국어 학습 서비스 '돈버는영어'는 매일의 학습 행위를 보상과 연결해 몰입도를 높이는 방식을 적용하고 있다고 밝혔다. 일주일 연속 학습 시 추가 보상을 제공해 꾸준함을 유도하고, 학습 흐름이 끊기더라도 다시 이어갈 수 있도록 '회복 패치' 기능을 도입한 점이 특징이다. 특히 설 연휴 기간에는 학습 리듬이 쉽게 무너질 수 있다는 점을 고려해, 연속 학습이 중단되더라도 다시 학습을 재개할 수 있도록 '회복 패치'를 무한 제공했다. 연휴 이후에도 부담 없이 학습을 이어갈 수 있는 환경을 마련했다는 설명이다. 또 다른 사례로는 스마트 외국어 학습지 '뇌새김 더위크'가 있다. 더위크 학습자를 대상으로 운영 중인 '하루한장 챌린지'는 4주 동안 매주 하나씩 주어지는 미션을 수행하고 이를 인증하는 방식이다. 하루 한 장 분량의 부담 없는 과제를 통해 자연스럽게 학습을 유지하도록 설계됐으며, 4주 미션을 모두 완수할 경우 제공되는 혜택이 참여 동기를 강화하는 요소로 작용한다. 위버스브레인 관계자는 “설 연휴는 새해 초 세운 계획을 다시 점검하고 학습을 재정비하려는 수요가 나타나는 시기”라며 “이 시점을 계기로 외국어 학습을 다시 시작할 수 있도록 서비스 구조를 설계했다”고 말했다.

2026.02.18 15:24안희정 기자

비상교육, 교재 플랫폼 '비상교재' 전면 개편

글로벌 에듀테크 전문 기업 비상교육(대표 양태회)은 사용자 편의성과 교재 탐색 효율을 높이기 위해 교재 플랫폼 '비상교재' 사이트를 전면 리뉴얼했다고 11일 밝혔다. 이번 리뉴얼은 비상교재와 비상서점 사이트의 UI·UX(사용자 환경·경험)를 통합 개편하고, 최신 웹 스타일 가이드(WSG)를 적용해 PC와 모바일 환경 어디서나 일관되고 쾌적한 사용 경험을 제공하는 것이 특징이다. 특히 이용자들의 접근성을 높이기 위해 비상서점과의 단일 로그인(SSO) 및 SNS 로그인 기능을 도입했다. 또한 신규 방문부터 교재 탐색, 구매 이후까지 이어지는 서비스 플로우를 방문 목적에 맞춰 재설계해 이용자 편의를 극대화했다. 이용자 특성에 맞춘 개인화 서비스도 한층 강화됐다. 회원 유형에 따라 메인 화면과 자료실을 차별화해, 일반 회원은 교재 자료 중심의 콘텐츠를, 학원 선생님 회원은 강의용 추가 자료를 보다 빠르게 확인할 수 있도록 운영 방식을 최적화했다. 아울러 교재 탐색 기능에는 유형별·학습 영역별 상세 필터와 '교재 비교 서비스'를 새롭게 도입했다. 이를 통해 사용자들은 유사 교재 간 차이점을 한눈에 비교하고, 본인에게 가장 적합한 교재를 보다 정확하게 선택할 수 있게 됐다. 허보욱 비상교육 콘텐츠 컴퍼니 리더는 “이번 리뉴얼은 고객들이 비상교육의 방대한 교육 콘텐츠를 더욱 쉽고 편리하게 경험할 수 있도록 하는 데 중점을 뒀다”며 “앞으로도 맞춤형 추천 서비스와 참여형 콘텐츠를 지속적으로 확대해 통합 학습 플랫폼으로서의 경쟁력을 강화해 나갈 것”이라고 말했다. 비상교재 사이트는 '개념+유형', '오투', '완자', '한끝', '완자 공부력' 등 비상교육의 대표 학습 브랜드를 운영하며 초·중·고 전 학년 대상의 교재 정보와 리뷰, 구매 연동 서비스를 제공하고 있다.

2026.02.11 08:43안희정 기자

링글, '제5회 서비스 기획·마케팅 공모전' 개최

종합 영어 학습 솔루션 링글이 실무 역량 강화와 커리어 성장을 꿈꾸는 청년들을 위해 '제5회 링글 서비스 기획 & 마케팅 공모전'을 개최한다고 10일 밝혔다. 2020년부터 이어져 온 링글 공모전은 링글팀이 실제 맞닥뜨린 비즈니스 고민을 주제로 제시해, 스타트업의 실전 문제를 해결하며 함께 성장할 수 있도록 기획된 프로그램이다. 참가자들은 링글의 성장 목표 달성을 위한 구체적인 전략을 구상하며 에듀테크 산업의 실무 프로세스를 깊이 있게 경험할 수 있다. 이번 공모전은 링글 AI 스피킹 서비스의 경쟁력 강화를 주제로 ▲서비스 기획 부문(AI 튜터·AI 전화영어 기능 개선 및 고도화) ▲마케팅 전략 부문(AI 스피킹 B2C 마케팅 차별화 전략) 두 개 부문으로 나뉘어 진행된다. 시상 규모는 부문별 대상 1000만원, 최우수상 300만원 등 총 5400만원 상당이다. 대상 수상 2팀 중 최종 1위 팀에게는 인당 600만원 상당의 실리콘밸리 인사이트 투어(5박 7일) 기회가 추가로 주어진다. 수상자 전원에게는 링글 인턴십 또는 정규직 최종 인터뷰 기회가 부여돼 실제 커리어로 이어질 수 있는 구조를 갖췄다. 단순한 경쟁을 넘어 '함께 고민을 나누는 과정'에 집중한 점도 눈에 띈다. 링글은 실무진이 직접 참여하는 가이드 웨비나를 총 3회 진행하며 공모전 주제와 기획 방향을 상세히 안내한다. 또 단체 오픈채팅방 운영 및 선착순 100팀 대상 피드백 세션 등을 통해 참가자들이 기획안을 현업 수준으로 발전시킬 수 있도록 밀착 지원할 계획이다. 링글 관계자는 “이번 공모전은 AI 스피킹 서비스의 다음 단계를 실무자와 사용자 관점에서 함께 설계하는 자리”라며 “공모전에서 논의된 인사이트가 실제 서비스 개선과 내부 의사결정으로 이어지도록 진지하게 임할 것”이라고 밝혔다. 이어 “링글은 5회를 맞이한 공모전을 일회성 이벤트가 아닌 인재들과 지속적으로 연결되는 장기적인 플랫폼으로 바라보고 있다. 앞으로도 참가자들이 경쟁을 넘어 학습과 성장을 경험할 수 있는 장으로 업그레이드해 나가겠다”고 덧붙였다. 출품작 접수는 3월13일 오후 6시까지며, 만 18세 이상 개인 또는 4인 이하 팀으로 누구나 참가할 수 있다. 최종 수상자는 발표 PT를 거쳐 4월3일 발표 예정이다.

2026.02.10 10:54백봉삼 기자

스피킹맥스 '돈버는영어', 누적보상액 100억원 돌파

AI 교육기업 위버스브레인(대표이사 정연중, 조세원)의 대표 영어 회화 서비스 '돈버는영어'가 누적 보상액 100억 원을 돌파했다고 5일 밝혔다. '돈버는영어'는 학습 일수에 따라 현금처럼 사용할 수 있는 코인을 지급하는 보상형 영어 학습 서비스다. 7일 연속 학습 시 추가 보상을 제공하는 구조로, 꾸준한 학습 루틴을 형성할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 이번 누적 보상액 100억 원 돌파는 보상형 학습이 단기 이벤트에 그치지 않고, 지속성을 높이는 방식으로 작동하고 있음을 보여준다. 지난해 하반기 보상액이 상반기 대비 약 80% 증가하며 역대 가장 높은 증가율을 기록하는 등 학습 참여가 일정 기간 이상 꾸준히 이어지고 있는 것으로 나타났다. 누적 보상금 10만 원 이상을 수령한 학습자는 1만 명에 달하고, 100만 원 이상 받은 이용자도 1500명을 넘어섰다. 금액에 상관없이 학습을 통해 보상을 받은 사용자는 총 1만 5000여 명에 달한다. 위버스브레인의 조세원 대표는 “최근 들어 보상과 학습을 결합한 구조의 효과가 보다 분명해지면서, 누적 보상액과 학습 지속성 지표가 함께 개선되고 있다”며 “'돈버는일본어' 출시 등 제2외국어로도 영역을 확장해 나가고 있는 만큼, 학습자들이 다양한 외국어 학습에서도 자연스럽게 학습 습관을 만들고 성과를 체감할 수 있도록 서비스를 고도화해 나가겠다.”고 밝혔다.

2026.02.05 09:35안희정 기자

CIS, ISACA 공인 학습파트너 국내서 첫 획득

사이버보안 컨설팅·교육 전문 기업 시아이에스(CIS)가 국제공인정보시스템감사사(CISA) 자격을 주관하는 기관과 공인 학습파트너 계약을 체결했다. CIS는 지난달 12일 글로벌 IT 거버넌스 및 감사 전문기관 ISACA와 공인 학습파트너(Authorized Learning Partner)를 체결하고, ISACA 공인강사(Accredited/Authorized Instructor) 자격을 획득했다고 4일 밝혔다. 국내 기업이 ISACA와 공인 학습파트너 계약을 체결한 것은 이번이 처음이다. 이로써 CIS는 국내 최초이자 유일한 ISACA 공인 학습 파트너로 발돋움했다. CIS는 사이버보안 컨설팅 및 전문 교육 서비스를 제공하는 보안 기업으로, 기술 기반의 침투테스트•취약점 진단부터 보안 운영·거버넌스 역량 강화 교육까지 폭넓은 서비스를 제공하고 있다. CIS는 글로벌 표준에 부합하는 교육 품질과 실무 중심 커리큘럼을 바탕으로 기업과 개인의 보안 역량 강화를 지원하고 있다. ISACA와 공인 학습 파트너 계약을 체결하기 위해서는 총 3차례의 엄격한 평가를 통과해야 한다. 이에 CIS는 이번 계약 체결이 교육 운영체계와 강의 역량을 공식적으로 검증받은 성과로 평가했다. 특히 이번 공인 과정은 단순 제휴를 넘어, 강의 품질•운영 프로세스•교육 제공 역량 전반에 대한 여러 단계의 심사를 요구하는 것으로 알려졌다. 구체적으로 ISACA 공인강사 자격 획득 과정에서 약 30개 항목으로 구성된 강사 역량 인터뷰 및 질의응답 평가를 수행해야 한다. 해당 평가는 CISA 5개 도메인 전반에 대한 이해도와 설명•적용 능력을 중심으로 진행됐으며, 실제 강의 설계 관점에서 개념을 체계적으로 전달할 수 있는지 등을 종합적으로 검증하는 형태로 이뤄졌다. 또한 90분 데모 강의 평가를 통해 강의 구성력, 전달력, 학습자 이해도 관리, 질의응답 대응, 실무 사례 연계 등 실전 강의 운영 역량을 평가받았다. 다만 평가 항목 및 질문의 세부 내용은 비밀유지 조항에 따라 비공개다. 마지막으로 공인 학습파트너 체결을 위해 교육 프로세스 및 운영 절차 수립 여부, 교육 품질 관리 방식, 학습 성과 관리 등 교육기관 운영 체계 전반에 대한 평가가 이뤄졌다. CIS는 ISACA의 공인 교육 파트너로서, CISA 등 ISACA 기반의 표준화된 커리큘럼과 품질 체계를 바탕으로 기업 및 개인 대상 교육을 제공할 계획이다. 구체적으로 ▲기업 맞춤형 내부감사·보안감사 역량 강화 교육 ▲자격 취득 대비 과정(집중반·정규반) ▲실무 적용형 케이스 스터디 및 모의시험 프로그램 제공 등 교육을 확대해 나간다. 한편 CIS는 이번 공식 학습 파트너 체결에 따라 CISA 시험 바우처를 ISACA 공식 홈페이지 대비 소폭 할인된 금액으로 제공한다. ISACA 공식 가격은 760달러인데, CIS에서는 720달러에 제공된다. 이별 CIS 대표는 "이번 ISACA 공인 학습파트너 체결과 공인강사 획득은 단순한 협력이 아니라, 엄격한 평가를 통해 교육 품질과 운영 프로세스가 공식 검증된 결과"라며 "현업 중심의 실무형 교육과 글로벌 기준의 교육 품질을 결합해 국내 보안•감사 인재 양성에 기여하겠다"고 말했다.

2026.02.04 18:48김기찬 기자

"데이터로 교육 정책 만든다"…아이티센엔텍, AI 교수학습 플랫폼 구축

아이티센엔텍(대표 신장호) 컨소시엄이 11개 시도교육청과 함께 인공지능(AI) 기반 교수학습 플랫폼을 구축하며, 공공과 민간이 연계된 데이터 중심 공교육 생태계 구현에 나섰다. 아이티센엔텍은 서울 코엑스에서 열린 '대한민국 교육박람회'에 참가해 전시 부스를 운영했다고 4일 밝혔다. 현장에서는 AI 기술이 적용된 교수학습 환경과 향후 공교육 데이터 활용 가능성에 대한 설명이 이어졌다. 이번 플랫폼의 핵심은 계정 하나로 다양한 공공·민간 에듀테크 서비스를 이용할 수 있는 통합 로그인(SSO) 환경이다. 이를 통해 교사와 학생의 접근성을 높이는 동시에, 학교 현장에서 발생하는 학습 데이터를 체계적으로 수집·관리할 수 있는 기반을 마련했다. 공공과 민간 서비스 간 장벽을 낮춰 에듀테크 활용도를 높였다는 평가도 나온다. 기술적으로는 '원로스터(OneRoster)', 'cmi5' 등 글로벌 표준을 전면 적용해 범용성과 확장성을 확보했다. 이에 따라 구글, 네이버 등 빅테크 플랫폼은 물론 다양한 민간 에듀테크 서비스와의 연동이 가능해졌으며, 향후 신규 서비스 추가도 용이한 구조를 갖췄다. 플랫폼은 단순한 서비스 연계를 넘어 '데이터 기반 공교육' 실현을 목표로 한다. 학교 수업 과정에서 축적되는 방대한 학습 데이터를 빅데이터 분석으로 정제해, 교육청이 정책 수립과 제도 개선 과정에서 활용할 수 있는 과학적 의사결정 근거를 제공한다. 11개 시도교육청의 대규모 데이터를 분석해 교육 정책 효율성을 높이는 것이 주요 가치로 제시된다. 아이티센엔텍은 나이스(NEIS) 등 국가 교육 기간 시스템 구축·운영 경험을 바탕으로 이번 플랫폼 개발을 주도했다. 다수 교사와 학생이 동시에 사용하는 공공 교육 플랫폼을 안정적으로 구현했다는 점에서 공공 시스템 구축 역량을 다시 한번 입증했다는 평가다. 아이티센엔텍 관계자는 "이번 사업은 11개 시도교육청이 뜻을 모아 글로벌 표준을 준수하며 구축한 대한민국 공교육의 중요한 자산"이라며 "신학기 이후 학교 현장에서 플랫폼 활용이 본격화되면 축적되는 데이터가 교육 현장 변화와 정책 고도화로 이어질 수 있도록 지속적으로 기술 지원을 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.02.04 17:11남혁우 기자

팀네이버, 엔비디아 B200 4천장 클러스터 구축…AI 개발 속도 12배↑

팀네이버가 인공지능(AI) 기술을 서비스와 산업 전반에 유연하게 적용하기 위한 글로벌 수준 컴퓨팅 파워를 확보했다. 팀네이버는 차세대 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 4천 장 규모를 기반으로 국내 최대 규모 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 완료했다고 8일 밝혔다. 팀네이버는 단순 장비 도입을 넘어 대규모 GPU 자원을 하나로 연결해 최적의 성능을 끌어내는 클러스터링 분야에 중점을 뒀다. 지난 2019년 엔비디아 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟'을 빠르게 상용화한 데 이어 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 실증 경험을 축적해왔다. 이번에 구축된 B200 4K 클러스터에는 이러한 경험을 바탕으로 한 냉각·전력·네트워크 최적화 기술이 집약됐다. 대규모 병렬 연산과 고속 통신을 전제로 설계된 이번 클러스터는 글로벌 톱500 상위권 슈퍼컴퓨터들과 비교 가능한 수준의 컴퓨팅 규모를 갖춘 것으로 평가된다. 이같은 인프라 성능은 AI 모델 개발 속도로 직결된다. 회사 측은 내부 시뮬레이션 결과, 720억 개(72B) 파라미터 규모 모델 학습 시 기존 A100 기반 주력 인프라로 약 18개월이 소요되던 학습 기간을 이번 B200 4K 클러스터에서는 약 1.5개월 수준으로 단축할 수 있는 효과를 확인했다. 해당 수치는 내부 시뮬레이션 결과로, 실제 학습 과제와 설정에 따라 소요 기간은 달라질 수 있다는 설명이다. 학습 효율이 12배 이상 향상됨에 따라 팀네이버는 더 많은 실험과 반복 학습을 통해 모델 완성도를 높이고 변화하는 기술 환경에 보다 기민하게 대응할 수 있는 개발·운영 체계를 갖추게 됐다고 설명했다. 대규모 학습을 빠르게 반복할 수 있는 인프라가 확보되면서 AI 모델 개발 전반의 속도와 유연성이 한층 강화됐다는 평가다. 팀네이버는 이러한 인프라를 바탕으로 현재 진행 중인 독자 파운데이션 모델 고도화에도 속도를 낼 계획이다. 텍스트를 넘어 이미지·비디오·음성을 동시에 처리하는 옴니 모델 학습을 대규모로 확장해 성능을 글로벌 수준으로 끌어올리고 이를 다양한 서비스와 산업 현장에 단계적으로 적용한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "이번 AI 인프라 구축은 단순한 기술 투자를 넘어 국가 차원의 AI 경쟁력 기반과 AI 자립·주권을 뒷받침하는 핵심 자산을 확보했다는 데 의미가 있다"며 "빠른 학습과 반복 실험이 가능한 인프라를 바탕으로 AI 기술을 서비스와 산업 현장에 보다 유연하게 적용해 실질적인 가치를 만들어 나갈 것"이라고 말했다.

2026.01.08 16:59한정호 기자

AI가 만든 교육콘텐츠, 믿을 수 있나…'휴먼 검증' 표준 요구↑

생성형 AI가 교육 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 교재·문항·학습자료가 자동으로 생성되면서 콘텐츠 생산 속도는 크게 높아졌지만, 그 이면에는 정확성 저하와 교육적 타당성 문제, 저작권 리스크가 동시에 제기되고 있다. 특히 교육 분야는 학생의 학습 결과와 직결되는 만큼, AI가 만든 콘텐츠의 신뢰성을 어떻게 확보할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 문제의식 속에서 해외 주요 국가와 글로벌 교육기관들은 이미 생성형 AI 활용 방식에 대해 명확한 방향을 제시하고 있다. 핵심은 'Human-in-the-loop', 즉 AI가 생성한 결과물을 반드시 인간이 검증하고 책임지는 구조를 전제로 활용해야 한다는 원칙이다. 해외는 이미 'AI 단독 생성'에서 벗어났다 해외에서는 이미 제도 논의를 넘어, 콘텐츠 산업 전반에서 '휴먼-AI 협업'을 실무 표준으로 채택하는 움직임이 확산되고 있다. 언론 분야에서는 워싱턴포스트, 뉴욕타임스, AP통신 등 주요 매체들이 생성형 AI를 보조 도구로 활용하면서도, 기사에 대한 최종 판단과 책임은 기자에게 두는 편집 원칙을 유지하고 있다. 생성형 AI를 활용하더라도 최종 판단과 책임은 반드시 기자에게 귀속된다는 의미다. 에듀테크 분야 역시 생성형 AI를 전면 자동화 도구가 아닌 보조 수단으로 활용하려는 흐름을 보이고 있다. 글로벌 온라인 교육 플랫폼 코세라는 강의 콘텐츠의 최종 주체를 대학과 교수 등 교육기관에 두고 있으며, 생성형 AI는 강의 제작을 지원하는 도구로 활용하고 있다. 칸 아카데미 역시 AI를 학습 판단을 대신하는 수단이 아니라, 교사와 학습자를 보조하는 역할로 한정해 운영하고 있다. 세계적인 교육출판사 피어슨 등 주요 글로벌 교육 기업들은 AI를 생산성 향상이나 보조 편집 도구로 활용하면서도, 전통적으로 인간 전문가가 최종 편집과 승인 책임을 지는 구조를 유지하고 있다. 이처럼 해외 콘텐츠 산업에서는 이미 'AI가 만들고 사람이 책임지는 구조'가 예외가 아닌 기본값으로 자리 잡고 있으며, 교육 분야 역시 이러한 휴먼-AI 협업 모델을 중심으로 재편되고 있다는 평가가 나온다. 국내에서도 생성형 AI를 활용한 교육 콘텐츠가 빠르게 늘고 있지만, 다수의 서비스는 여전히 속도와 편의성 중심의 활용에 머물러 있다는 지적이 나온다. AI가 만든 콘텐츠의 출처와 저작권, 수정 이력, 교육적 적합성을 체계적으로 관리하는 구조를 갖춘 사례는 많지 않다. 이런 상황에서 북아이피스가 운영하는 교육콘텐츠 플랫폼 쏠북이 글로벌 흐름에 가장 근접한 구조를 국내에서 선제적으로 구현한 사례로 주목받고 있다. 북아이피스 쏠북, 휴먼-AI 협업 구조 실무로 구현 북아이피스는 3년 전부터 한국저작권위원회와 함께 교육콘텐츠의 식별·분류·추적·정산 체계를 국가콘텐츠식별체계 즉, 국가콘텐츠식별체계(UCI, Universal Content Identifier) 기반으로 구축해왔다. 이는 단순한 콘텐츠 관리 시스템이 아니라, 생성형 AI 시대를 전제로 한 책임 구조 설계에 가깝다. UCI란 콘텐츠에 부여하는 유일하고 영구한 국가 표준 식별체계다. 이를 활용하면 주민등록번호, 차량번호, 바코드처럼 콘텐츠에 UCI 식별자를 부여하여 데이터정보와 유통경로를 효과적으로 파악 할 수 있다. 쏠북의 콘텐츠 제작 과정에서 생성형 AI는 초안 작성 단계에 활용된다. 이후 모든 콘텐츠는 교육 전문가의 검수 과정을 거치며, 이 과정에서 교육적 적합성과 정확성이 검토되고 오류나 부적절한 표현은 수정된다. 콘텐츠의 생성 시점부터 수정 이력, 실제 활용 과정까지의 정보는 데이터로 기록돼 추적 가능하도록 관리되며, 이러한 검증 절차를 완료한 콘텐츠만이 교육기관과 학교 현장에서 활용된다. 이 같은 구조는 EU AI Act와 OECD·UNESCO가 제시한 책임 기반 AI 활용 원칙과 궤를 같이한다. 교육 분야를 고위험 영역으로 분류하고 인간의 감독과 책임 구조를 요구하는 글로벌 규제·가이드라인 흐름 속에서, 쏠북은 생성·검증·추적이 연결된 구조를 실무 수준까지 구현한 사례로 평가받고 있다. 회사는 "다수의 AI 교육 서비스가 생성형 AI를 활용해 콘텐츠를 빠르게 만들어 제공하는 데 초점을 맞추는 반면, 쏠북은 처음부터 저작권과 책임, 검증을 전제로 한 유통 구조를 설계했다는 점에서 차별화된다"고 밝혔다. UCI 기반 관리 체계는 콘텐츠의 생성과 수정, 활용 전 과정을 추적 가능하게 만들어 교육기관과 공공 영역이 요구하는 법적·제도적 안정성을 함께 확보했다. 이는 AI 활용 확산 과정에서 가장 취약한 지점으로 꼽히는 책임 소재 문제를 구조적으로 해결했다는 점에서 의미가 크다고 회사 측은 설명했다. 교육 콘텐츠 시장, 속도 경쟁에서 신뢰 경쟁으로 최근 교육기관과 지자체, 출판사는 AI 콘텐츠 활용을 확대하는 동시에 품질과 저작권, 책임 소재를 명확히 요구하는 방향으로 움직이고 있다. 단순히 빠르게 콘텐츠를 공급하는 방식만으로는 신뢰를 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있는 것이다. 김관백 북아이피스 공동대표는 “생성형 AI 시대의 경쟁력은 얼마나 빨리 만드느냐가 아니라, 어떻게 책임을 증명하느냐에 있다”며 “AI가 생성하고 사람이 검증하며, 데이터가 그 책임을 기록하는 구조가 앞으로 교육콘텐츠의 기본 조건이 될 것”이라고 말했다.

2026.01.08 15:00백봉삼 기자

딥시크, 고효율 AI 학습 프레임워크 공개…차기 모델 'R2' 신호탄

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 연산량과 에너지 소모를 크게 줄이면서도 대규모 확장이 가능한 새로운 AI 학습 방법을 공개하며 차세대 모델 출시 기대감을 키우고 있다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보에 제약을 받는 상황에서도 기술 혁신으로 돌파구를 찾고 있다는 평가가 나온다. 3일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 최근 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한 논문을 통해 '매니폴드 제약 초연결'이라는 새로운 AI 학습 프레임워크를 공개했다. 이 방법은 AI 훈련 과정에서 발생하는 불안정성을 낮추고 인프라 최적화를 통해 연산량과 에너지 소비를 줄이면서도 확장성을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 해당 논문은 사전 논문 공개 사이트 아카이브와 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개됐으며 량원펑을 포함한 19명의 연구진이 저자로 이름을 올렸다. 실험은 30억~270억 개 매개변수 규모 모델을 대상으로 진행됐고 2024년 바이트댄스가 제안한 초연결 아키텍처 연구를 토대로 효율성과 안정성을 동시에 높인 것으로 평가된다. 딥시크는 과거에도 주요 AI 모델을 출시하기에 앞서 관련 연구 논문을 먼저 공개해왔다. 지난해 1월에는 저비용·고성능 추론 모델 'R1'을 선보이며 글로벌 AI 시장에 적잖은 충격을 안긴 바 있다. 이에 업계에서는 이번 논문 역시 차세대 플래그십 모델 'R2' 출시를 예고하는 신호로 해석하고 있다. R2 모델은 중국 춘제 연휴 전후인 내달 공개될 가능성이 거론된다. 미국의 수출 통제로 엔비디아의 첨단 AI 반도체 접근이 제한된 상황에서 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 소프트웨어 최적화와 새로운 학습 구조를 통해 성능을 끌어올리는 전략을 강화하고 있다. 이는 오픈AI, 구글 등 미국 빅테크와의 경쟁에서 비용 대비 효율을 무기로 삼겠다는 중국 AI 업계 전반의 흐름을 보여준다는 분석이다. 블룸버그 인텔리전스의 로버트 리 애널리스트는 "향후 수개월 내 출시될 딥시크의 차세대 모델 R2는 구글의 최근 약진에도 불구하고 글로벌 AI 시장을 다시 한 번 뒤흔들 잠재력이 있다"고 평가했다.

2026.01.03 22:30한정호 기자

나무기술, 글로벌 기업 ML 운영 환경 확장 사업 수주…"AI·ML 인프라 선도"

나무기술이 글로벌 대기업 S사의 기계학습(ML) 운영 환경 확장 사업을 수주하며 엔터프라이즈 인공지능(AI) 인프라 시장에서의 입지를 더욱 공고히 했다. 나무기술은 글로벌 S사의 기존 ML 운영 환경을 대폭 확장하고 고도화하는 사업을 수주했다고 30일 밝혔다. 앞서 진행된 초기 파일럿 운영을 통해 시스템의 안정성을 검증받은 후 급증하는 ML 워크로드에 유연하게 대응하기 위해 추진된 중대형 규모의 확장 프로젝트다. 이번 사업의 핵심은 쿠버네티스 기반의 기존 ML 운영 환경을 유지하면서도 물리적으로 확장된 환경을 안정적으로 관리하고 자원 활용의 효율성을 극대화하는 데 있다. 나무기술은 규모 확장 이후에도 일관된 성능과 운영 편의성을 보장하기 위해 기존 구성과 신규 확장 환경을 아우르는 통합 운영 체계를 정비했다. 특히 이번 확장 사업에는 나무기술의 주력 솔루션인 '칵테일클라우드'가 핵심적인 역할을 수행했다. 머신러닝 전용 노드와 클러스터에 칵테일클라우드 라이선스가 추가로 적용되었으며 이를 통해 기존 플랫폼과 유기적으로 연계된 통합 관리 환경이 구축됐다. 덕분에 고객사는 분산된 클러스터 환경을 단일 창에서 직관적으로 제어할 수 있게 되었다. 칵테일클라우드는 멀티·하이브리드 클러스터 환경에 대한 통합 모니터링 기능을 제공하여 운영 복잡성을 낮추고 효율성을 크게 높였다는 평가를 받는다. 또한 AI 모델의 개발부터 배포, 운영이 지속적으로 반복되는 ML 운영(MLOps) 환경에 최적화된 인프라 관리를 지원함으로써 고객사가 ML 서비스를 신속하게 확장할 수 있는 탄탄한 기반을 마련했다. 나무기술 관계자는 "이번 수주는 단순한 인프라 확장을 넘어 제조 현장의 까다로운 ML 운영 요구사항을 충족시키고 자원 최적화를 실현했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로도 칵테일클라우드의 기술력을 바탕으로 기업들의 AI·ML 운영 환경 고도화 수요에 적극적으로 대응해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.30 17:00남혁우 기자

"AI 학습, 사진 2장이면 충분"…스누아이랩, 국제 권위 학회서 기술력 입증

단 2장의 사진으로 인공지능(AI)을 학습시킬 수 있는 방법을 제시한 국내 기업의 기술이 국제 권위 학회에서 인정받았다. 그동안 적게는 수천, 수만장의 데이터가 필요했던 AI 학습과정의 비용을 낮출 뿐 아니라 데이터가 부족한 분야도 보다 원할하게 AI를 도입할 수 있을 것으로 주목 받고 있다. 스누아이랩은 24일 이미지 노이즈 합성 모델 연구 논문이 '전미인공지능학회 2026(AAAI 2026)'에 채택됐다고 밝혔다. AAAI는 미국인공지능협회가 주관하는 학회 시리즈로, 전 세계 연구자와 기업이 최신 AI 연구 성과를 경쟁하는 대표 무대 중 하나로 꼽힌다. 이번 AAAI 2026에 2만3천680건의 논문이 제출됐고 4천167건이 채택돼 채택 비중이 약 18% 수준다. 단 2장의 이미지로 데이터 부족 해결…해법은 AI 합성 채택 논문 제목은 '가이드노이즈: 일반화된 노이즈 합성을 위한 단일 쌍 가이드 확산 모델(GuidNoise: Single-Pair Guided Diffusion for Generalized Noise Synthesis)'이다. 핵심은 원본이미지 한장과 노이즈가 발생한 사진 1장만 있으면 카메라와 촬영 환경에서 나타나는 불필요한 요소(노이즈)를 더한 학습용 데이터를 만들 수 있다는 점이다. 이를 통해 데이터가 부족해도 데이터를 만들어 학습을 진행할 수 있는 구조다. 현실 세계에서 발생하는 노이즈는 생각보다 복잡하다. 카메라 센서 특성, 이미지 신호 처리(ISP) 과정, ISO 감도, 조명, 촬영 온도 같은 조건이 겹치면서 노이즈의 형태가 달라진다. 같은 카메라라도 설정이 바뀌면 패턴이 바뀐다. 예를 들어 CCTV나 스마트폰 카메라로 촬영한 영상은 밤이 되거나 조명이 어두우면 충분한 빛을 확보하지 못해 화질 저하가 발생한다. 또한 태양광, LED 조명 등 광원의 종류나 피사체의 재질에 따라 카메라 센서가 받아들이는 노이즈의 패턴과 색감은 미세하게 달라진다. 스누아이랩이 제시한 기술은 원본 이미지의 반사광이나 명암을 인식해 그 환경에 맞는 현실적인 노이즈를 입혀줌으로써 AI가 다양한 조명 환경에 적응하도록 돕는다. 그동안 이를 해결위해 현장에서 수천 장의 사진을 일일이 찍어 데이터를 모아야 했다. 비용과 시간이 막대하게 드는 만큼 제조 라인, 보안 관제, 의료 영상처럼 촬영 조건이 다양하고 미세한 영역일수록 비용과 시간이 부담이 됐다. 스누아이랩은 논문을 통해 자체 개발한 가이드노이즈 기술을 이용해 원본사진과 노이즈가 있는 사진 한쌍으로 해당 환경의 노이즈 특성을 완벽하게 분석해낼 수 있음을 증명했다. 반면 가이드노이즈는 확산모델 기반 생성 방식을 활용해, 메타데이터 없이도 '가이드 이미지 1쌍'에서 노이즈의 질감과 분포를 읽어내고 이를 다른 이미지로 전이하는 방식을 제안했다. 이 기술을 적용하면 AI는 2장의 샘플을 가이드 삼아 특정 카메라로 찍은 것과 동일한 품질의 노이즈 이미지를 무한대로 합성해낼 수 있다는 구상이다. 논문은 이를 위해 두 가지 기술을 결합했다. 먼저 가이드 인식 변형 기술(GAFM)은 가이드 이미지에서 추출한 노이즈 특징을 신경망 내부의 특징 맵 수준에서 조정해 깨끗한 입력 이미지에 자연스럽게 반영한다. 노이즈 인식 정제 손실 기술은 합성 결과가 실제 노이즈의 분포와 더 가깝게 맞춰지도록 학습 목표를 추가한다. 연구지는 결과가 최종 이미지에 수렴하는 마지막 단계에서 정제를 집중해 미세한 차이를 줄이려 했다고 밝혔다. 진짜 같은 노이즈 생성…기존 모델 대비 15% 이상 우위 연구팀은 가이드노이즈의 성능을 검증하기 위해 세계적으로 통용되는 노이즈 데이터셋인 SIDD 등을 활용해 비교 실험을 진행했다. 논문에 따르면 노이즈의 실제 유사도를 나타내는 지표인 '평균 쿨백-라이블러 발산(AKLD)' 평가에서 가이드노이즈는 0.113을 기록했다. 이 평가는 수치가 낮을수록 생성된 노이즈가 실제와 유사함을 뜻한다. 가이드노이즈의 기록은 기존 최신 기술인 NA플로우가 기록한 0.131나 NeCA의 0.133 대비 오차를 약 15% 이상 줄인 수치로 현존하는 모델 중 가장 실제에 가까운 노이즈를 생성한 것이다. 특히 합성된 데이터의 실용성이 돋보였다. 연구팀이 합성 데이터만으로 학습시킨 AI 모델의 이미지 복원 성능(PSNR)은 37.07 데시벨(dB)**을 기록했다. 이는 실제 데이터를 사용해 학습했을 때의 성능인 37.16dB과 비교해 차이가 0.1dB 미만에 불과한 수준이다. 값비싼 실제 데이터 수집 없이 합성 데이터만으로도 상용화 수준의 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성을 수치로 증명한 것이다. 스누아이랩 측은 이 기술이 데이터 확보가 어려운 산업 현장에서 빛을 발할 것으로 전망했다. 데이터 반출이 힘든 반도체 제조 공장이나 개인정보 문제로 데이터 수집이 까다로운 의료 영상 분야에서도 소량의 샘플만으로 고성능 AI 모델을 구축할 수 있을 것이란 예상이다. 더불어 비전 AI의 전처리, 복원 품질을 끌어올리는 기반 기술이 될 수 있다고 보고 있다. 노이즈가 줄면 객체 탐지, 결함 분류, 문자인식(OCR), 이상 징후 탐지 등 후속 모델의 정확도도 함께 개선될 여지가 크다는 분석이다. 유명호 스누아이랩 대표는 "이번 AAAI 논문 채택은 스누아이랩의 연구 성과가 글로벌 무대에서 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "현실 제약이 큰 산업 현장에서 저비용, 고효율로 성능을 끌어올릴 수 있는 비전 AI 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.24 10:01남혁우 기자

앤트로픽, 구글 TPU 핵심 파트너와 AI 데이터센터 구축 '박차'

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데, 앤트로픽이 구글의 핵심 파트너로 떠오른 네오클라우드 기업 플루이드스택과 초대형 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 18일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 플루이드스택은 미국 루이지애나주에 건설되는 대규모 AI 데이터센터에서 앤트로픽이 활용할 고성능 컴퓨팅 클러스터 운영을 맡게 됐다. 해당 프로젝트는 단계별로 확장되는 구조로, 초기에는 약 245메가와트(MW) 규모의 연산 용량이 제공될 예정이다. 이 인프라는 앤트로픽이 대규모 언어모델(LLM)을 학습·운영·확장하는 데 활용된다 . 이번 협력에서 플루이드스택은 단순 임대 사업자를 넘어 AI 연산 인프라 운영의 중심 역할을 맡는다. 회사는 구글 텐서처리장치(TPU) 생태계의 핵심 파트너로, 최근 '제미나이 3' 학습용 TPU 인프라를 공급하며 급부상했다. TPU 중심 전략을 앞세워 AI 모델 개발사들의 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 동시에 대형 데이터센터와 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라 구축에 속도를 내고 있다 . 플루이드스택은 현재 약 7억 달러(약 1조345억원) 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이며 투자 성사 시 기업가치는 70억 달러(약 10조원)에 이를 것으로 전망된다. 구글과 골드만삭스가 투자 논의에 참여한 것으로 알려졌고 프랑스에 100억 유로(약 17조원) 규모의 AI 슈퍼컴퓨팅 센터를 구축하는 계획도 공개했다. 이는 글로벌 AI 인프라 수요가 급증하는 가운데, 기술 기업과 금융권이 결합한 새로운 데이터센터 투자 모델을 대표하는 사례로 평가된다. 앤트로픽 역시 공격적인 인프라 투자에 나서고 있다. 회사는 총 500억 달러(약 73조원)를 투입해 미국 내 맞춤형 AI 데이터센터를 구축할 계획이며 텍사스와 뉴욕을 시작으로 내년부터 순차 가동한다. 이 과정에서 플루이드스택과의 협력은 앤트로픽이 안정적인 연산 자원과 전력을 확보하는 핵심 축으로 작동할 전망이다. 업계에서는 앤트로픽의 대규모 인프라 투자가 오픈AI, 메타 등 경쟁사들의 초대형 프로젝트에 대응하기 위한 전략적 선택으로 보고 있다. 생성형 AI 성능 경쟁이 연산 능력과 전력 확보 경쟁으로 확산되면서 클라우드 사업자의 위상도 빠르게 높아지고 있다는 분석이 나온다. 플루이드스택이 단기간에 구글과 앤트로픽을 지원하는 글로벌 AI 인프라 핵심 사업자로 부상한 배경도 이같은 흐름과 맞물려 있다 . 앤트로픽은 "이번 데이터센터 구축을 통해 보다 강력하고 안전한 AI 시스템을 개발하고 과학적 발견과 산업 전반의 혁신을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.12.18 13:31한정호 기자

설탭, 겨울방학 대비 '윈터스쿨 과외' 오픈

중고등학생을 위한 SKY 온라인 과외 플랫폼 설탭(운영사 오누이, 대표 고예진)이 내년 1월 5일 겨울방학 학습을 위한 '윈터스쿨 과외'를 공식 오픈한다. 이번 행사는 겨울방학 기간 학생들의 학습 공백을 최소화하고, 새 학기 내신 대비를 보다 체계적으로 준비할 수 있도록 마련됐다. 설탭 윈터스쿨 과외는 '부담 없이 시작할 수 있는 겨울방학 맞춤 프로그램'을 취지로 편성됐다. 학생별 성향·수준·목표를 반영한 맞춤형 커리큘럼으로 모든 학습 단계를 동일하게 적용하는 기존 윈터스쿨 방식과 차별점을 둔 것이 가장 큰 특징이다. 이를 통해 수강 학생들은 짧은 겨울방학 기간 필요한 영역에만 집중하며 학습 효율을 극대화할 수 있다. 특히 온라인 과외로 시간·장소 제약이 없어 방학 이후까지 자연스럽게 이어지는 학습 루틴을 만들 수 있다는 점도 주요 특징이다. 이번 윈터스쿨 과외의 가장 큰 특징은 '1학기 내신 완성 프로그램'과 '혼공 프로그램'이다. 1학기 내신완성 프로그램은 내년 1학기 내신 전 범위를 대비할 수 있도록 설계됐다. 국어·영어·수학 과목의 기초 개념을 쌓으며 새 학기 수업을 수월하게 따라갈 수 있도록 돕는다. 혼공 프로그램은 설탭 감독 선생님이 실시간 학습 모니터링하는 '줌 스터디'를 제공한다. 줌 스터디는 다른 학생들과 학습 시간을 경쟁하며 동기부여를 얻고 자기주도학습 습관을 기를 수 있다. 또한 전과목 질문이 가능한 AI 튜터가 단계별 힌트를 제공해, 학생이 스스로 답을 찾아가는 학습 경험을 돕는다. 겨울방학 기간에만 제공되는 한정 혜택도 주목할 만하다. 방학 이후까지 학습 루틴을 유지하고자 하는 학생들을 위해 장기 등록 시 무료 수업을 대폭 추가 지원한다. ▲3개월 등록 시 2회 무료 수업 ▲6개월 등록 시 4회 무료 수업 ▲12개월 등록 시 8회 무료 수업을 추가 제공한다. 여러 과목을 동시에 준비하는 학생을 위한 패키지 할인도 눈에 띈다. 선택 과목 수와 이용 기간이 길어질수록 총 할인 폭이 커지며, 월 1과목당 2만 원씩 할인되는 구성으로 수업료 부담을 크게 덜어준다. 설탭은 이번 윈터스쿨 과외를 통해 학생들이 겨울방학 동안 학습 체력을 기르고, 학부모들의 새 학기 대비 부담도 덜 수 있을 것으로 기대하고 있다. 단기간의 성적 향상뿐 아니라 방학 기간 형성한 공부 습관과 학습 루틴을 바탕으로 학생들은 새 학기 초 내신 준비를 보다 안정적으로 시작할 수 있을 것으로 보인다. 이를 통해 새 학년 수업에서도 개념을 충분히 이해하며 학습 진도를 무리 없이 따라갈 수 있을 전망이다. 설탭 관계자는 “이번 설탭 윈터스쿨 과외를 통해 학생들의 방학 학습 공백 불안과 학부모의 경제적 부담을 함께 줄이고자 한다”며 “겨울방학 기간 동안 만든 학습 루틴을 기반으로 내년 1학기 내신에서 수월하게 성적 향상을 할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2025.12.16 10:16백봉삼 기자

KAIST·IBM, 차세대 AI 원리 제시…사람 뇌 메타학습 방법 첫 규명

KAIST와 IBM이 인간의 뇌가 생각하고 감정이나 행동을 조절하는 정보처리 방식을 처음 확인하고, 새로운 AI(인공지능) 강화학습 방향을 제시했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이상완 교수는 국내에서는 유일하게 인간의 지능을 AI의 틀 안에서 해석하는 새로운 패러다임의 연구를 진행 중이다. 최근 5년 간 이 분야에서 국내 및 해외 관련 특허를 50여 건 출원했다. 이 교수는 "사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다"고 설명했다. 이 교수는 "그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 '뇌처럼 유연하고 안정적인 AI'를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명한 것"이라고 부연 설명했다. 연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점에 집중했다. 인간과 AI 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 본 것. 연구팀이 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 처음 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다. 이상완 교수는 "이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 '채널'이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지했다"고 말했다. 흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다. 연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있다는 점을 보여줬다. 즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다. 이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI'기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다. 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다. 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했다. 이상완 교수는 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)'(11월 26일 자)에 게재됐다. 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.

2025.12.14 12:00박희범 기자

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