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"논문 올리면 45초짜리 틱톡 영상 완성"… AI가 바꾸는 학술 소통의 미래

어려운 학술 논문을 45초짜리 짧은 영상으로 자동 변환해주는 인공지능 시스템이 나왔다. 해당 논문에 따르면, 미국 워싱턴대학교(University of Washington) 연구팀이 만든 '페이퍼톡(PaperTok)'은 AI를 활용해 연구자들이 자신의 논문을 일반인도 쉽게 볼 수 있는 영상 콘텐츠로 바꿀 수 있도록 돕는다고 밝혔다. 연구팀은 이 시스템이 학계와 일반 대중 사이의 소통 벽을 낮추는 혁신적 도구가 될 것으로 보고 있다. 소셜미디어로 뉴스 보는 시대, 학술 소통도 바뀐다 학술 논문은 과학적 발견을 나누는 중요한 매체지만, 전문 용어가 많고 구조가 복잡해 일반인이 읽기 어렵다. 2024년 퓨 리서치 센터(Pew Research Center) 조사에 따르면, 절반 이상의 사람들이 소셜미디어로 뉴스를 접한다. 2025년 조사에서는 미국 성인의 17%가 틱톡에서 정기적으로 뉴스를 본다고 답했다. 워싱턴대학교 연구팀은 이런 변화에 주목해 페이퍼톡을 개발했다. 연구자가 PDF 논문 파일을 올리면, 구글의 제미나이라는 AI가 핵심 내용을 분석하고 사람들이 이해하기 쉬운 대본을 만든다. 그다음 베오2(Veo 2)라는 AI가 대본에 맞는 영상을 제작하고, 음성 변환 AI가 목소리를 입힌다. 연구팀은 시스템을 만들기 전에 과학 콘텐츠를 만드는 전문가 8명을 인터뷰했다. 이들은 유튜브, 틱톡 등에서 과학 영상을 만드는 사람들로, 평균 5년 이상 경력자들이었다. 조사 결과, 좋은 과학 영상은 시청자의 일상과 관련이 있고 최신 이슈를 다루며, 처음 2-5초 안에 시청자의 관심을 끌어야 한다는 점을 확인했다. 45초 영상으로 논문 핵심 전달, 사람과 AI가 함께 만든다 페이퍼톡의 가장 큰 특징은 사람이 중요한 순간마다 직접 선택하고 수정할 수 있다는 점이다. 시스템이 자동으로 4가지 영상 대본을 만들지만, 어떤 것을 쓸지는 연구자가 정한다. 연구자는 편집 도구를 통해 대본을 고치고, 목소리 톤을 조정하며, 각 장면의 영상을 다시 만들 수 있다. 영상 제작은 3단계로 진행된다. 1단계에서는 시작 문구와 대본을 고르고 목소리 스타일을 정한다. AI가 각 대본에 어울리는 목소리를 추천하지만, 연구자가 직접 바꿀 수 있다. 2단계에서는 대본을 8개 장면으로 나누고 각각에 맞는 영상을 만든다. 연구자는 장면마다 영상을 다시 만들거나 대본을 수정할 수 있다. 마지막 3단계에서는 논문 저자 정보와 만든 사람 이름을 넣은 크레딧 화면을 추가해 신뢰도를 높인다. 시작 문구를 만드는 과정은 특히 정교하다. AI는 먼저 논문에서 구체적이고 실생활과 관련된 4가지 핵심 내용을 뽑는다. 그다음 모순, 놀라움, 개인적 관심사, 호기심 같은 방법을 써서 각 내용을 흥미로운 이야기로 바꾼다. 예를 들어 "AI가 X를 일으킨다"는 확실한 말을 "AI가 X를 일으킬 수 있을까?"라는 질문으로 바꿔 과학적으로 정확하면서도 시청자의 관심을 끈다. 최종적으로 15단어 이내의 대화체 시작 문구 4개를 만들고, AI가 스스로 평가해 가장 좋은 것만 보여준다. 기존 플랫폼 압도하는 성적, 정보도 많고 재미도 있다 연구팀은 페이퍼톡의 효과를 확인하기 위해 연구자 18명과 일반인 100명에게 평가를 받았다. 참가자들은 같은 논문으로 만든 3가지 영상을 비교했다. 페이퍼톡 영상과 함께 PDFtoBrainrot, 사이스페이스(SciSpace) 같은 기존 서비스의 영상을 평가했다. 결과는 페이퍼톡이 압도적으로 좋았다. 11개 평가 항목 중 8개에서 가장 높은 점수를 받았다. 특히 정보가 많다(4.09점), 믿을 만하다(3.92점), 흥미롭다(3.91점)는 평가가 높았다. PDFtoBrainrot는 신뢰성, 정확성, 완성도 등에서 계속 낮은 점수를 받았다. 사이스페이스는 정보량에서는 페이퍼톡과 비슷했지만, 흥미도와 재미에서는 크게 떨어졌다. 페이퍼톡 영상은 참가자들이 더 많이 보고 싶어하고(3.50점), 다른 사람과 공유할 의향(3.05점)도 가장 높았다. 틱톡 영상으로 과학 소통이 가능하다는 점에서 연구자 참가자들은 페이퍼톡이 과학 소통의 문턱을 크게 낮췄다고 평가했다. 18명 모두 시스템이 쉽고 빠르다고 답했으며, 한 참가자는 "엄마도 쉽게 쓸 수 있을 것"이라고 말했다. 평균 20분이면 영상을 만들 수 있었고, 특히 눈에 띄는 콘텐츠를 만드는 데 어려움을 겪던 연구자들에게 큰 도움이 됐다. 연구자들은 페이퍼톡을 일반인에게 연구를 소개하거나, 영상 시안 제작, 내부 공유 등 다양하게 쓸 수 있다고 답했다. 크레딧 화면은 신뢰도를 높이는 장치로 특히 좋은 평가를 받았다. 자동으로 논문 저자 목록을 뽑아내고 만든 사람이 이름을 추가할 수 있는 이 기능에 대해, 참가자들은 "실제 논문이라는 걸 보여준다", "트위터의 아무 정보가 아니라는 걸 알 수 있다"고 반응했다. 일부는 발표된 학회나 연도를 넣으면 더 좋을 것 같다고 제안했다. 더 세밀한 조정 원하는 연구자들, AI의 한계도 드러나 연구자들은 페이퍼톡이 빠르고 편하다는 점을 인정하면서도 더 꼼꼼하게 조정하고 싶어했다. 자신의 연구에 대한 애정이 큰 만큼 영상이 정확해야 한다고 강조했다. 하지만 글을 영상으로 바꾸는 AI의 한계로 원하는 대로 영상을 고치기 어려운 점이 가장 큰 불만이었다. 대본은 마음에 드는데 영상의 특정 부분만 바꾸고 싶을 때 방법이 없다는 점, 갑자기 나타나는 흐릿한 글씨나 이상한 사람 모습 같은 AI 오류가 연구의 신뢰도를 떨어뜨린다는 우려가 나왔다. 일부 연구자는 AI에게 직접 명령할 수 있는 "전문가 모드"를 요청했지만, 동시에 AI에게 명령하는 것 자체가 어렵다는 점도 인정했다. 참가자들은 분위기판 제공, 목소리 억양 조정, 논문의 그림 직접 넣기 등 다양한 개선 방법을 제안했다. 흥미롭게도, 연구자들은 영상이 "너무 AI 같으면" 사람들이 싫어할 거라고 걱정했지만, 실제 일반인들의 반응은 더 너그러웠다. 일반인들은 명백한 오류가 아니면 AI 사용 자체를 문제 삼지 않았고, 내용을 이해할 수 있는지, 흥미로운지, 제작이 깔끔한지를 더 중요하게 봤다. AI 사용에 대한 생각에서도 차이가 났다. 연구자들은 일반인보다 AI를 활용한 과학 소통에 대한 신뢰가 확실히 낮았다(2.67점 vs 3.22점). 영상이 AI로 만들어졌다는 사실을 알았을 때, 연구자의 66.7%가 신뢰도가 낮아졌다고 답한 반면, 일반인은 36%만 같은 반응을 보였다. 일반인의 55%는 AI 사용 여부가 영향을 주지 않았다고 답했다. 그래도 양쪽 모두 AI가 보조 역할을 해야 하며, 전문가가 과정에 참여해야 한다는 데 동의했다. AI가 잘못된 정보를 만들어내거나 내용을 왜곡할 수 있다는 점을 알고 있었고, 연구자가 결과물을 확인하는 게 필수라고 강조했다. 이런 이유로 페이퍼톡의 크레딧 화면이 사람이 참여했다는 걸 보여주는 신뢰 신호로 작용했다. FAQ ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 페이퍼톡은 어떻게 논문을 영상으로 만드나요? A. 연구자가 PDF 논문 파일을 올리면 AI가 핵심 내용을 분석해 4가지 대본 옵션을 만듭니다. 연구자가 마음에 드는 대본을 고르면 AI가 각 장면에 맞는 영상을 만들고 목소리를 입힙니다. 전체 과정은 평균 20분 정도 걸리고, 연구자는 각 단계에서 내용을 고치거나 다시 만들 수 있습니다. Q2. 페이퍼톡 영상은 얼마나 믿을 만한가요? A. 페이퍼톡은 마지막에 크레딧 화면을 넣어서 원래 논문 저자와 영상 만든 사람 정보를 보여줍니다. 이를 통해 연구자가 내용을 확인했다는 걸 알 수 있고, 시청자가 원래 논문을 찾아볼 수 있습니다. 평가에서 이 크레딧 화면이 강력한 신뢰 신호로 작용했고, 참가자들은 이를 통해 검증된 학술 연구라는 걸 알 수 있었다고 답했습니다. Q3. 기존 서비스와 페이퍼톡의 차이는 뭔가요? A. PDFtoBrainrot이나 사이스페이스 같은 기존 서비스는 자동 생성에 더 많이 의존합니다. 반면 페이퍼톡은 연구자가 대본 선택, 목소리 조정, 장면별 영상 다시 만들기 등 제작 과정에 직접 참여하는 방식입니다. 평가 결과 페이퍼톡 영상은 정보량과 흥미도 모두에서 기존 서비스를 앞섰고, 시청자들의 공유 의향도 가장 높았습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.29 21:34AI 에디터 기자

마음AI, 코레일에 AI 기반 직원 지식검색 시스템 구축

피지컬AI 선도기업 마음AI(대표이사 유태준)가 한국철도공사(코레일)에 생성형 AI 기반 직원용 지식검색 시스템 '에어(AIR: AI-Rail)'를 구축했다. '에어'는 코레일이 보유한 사규, 내규, 업무편람, 매뉴얼 등 방대한 내부 문서와 철도 관련 법령을 자연어로 통합 검색할 수 있게 구현한 업무 전용 AI 시스템이다. 직원들은 질의응답(Q&A) 방식으로 복잡한 규정이나 행정 절차를 빠르게 확인할 수 있으며, 답변과 함께 근거가 되는 문서 출처를 동시에 제공받아 업무 신뢰도를 높일 수 있다. PC 는 물론 스마트폰의 사내 '모바일오피스' 앱에서도 바로 접속할 수 있어 현장 중심의 업무 환경에서도 필요한 정보를 즉시 확인할 수 있게 했다. 또 외부 인터넷과 분리된 내부망 환경에서 운영, 보안성과 안정성을 강화했다. 특히 코레일 계열사까지 활용 범위를 확대할 수 있게 시스템 확장성을 고려해 설계했고, 내부망에서 운영하는 '에어'와 외부망에서 활용하는 상용 생성형 AI 서비스(챗 GPT, 제미나이 등)를 연계한 하이브리드 AI 서비스로 고도화할 예정이다. 질문 의도에 따라 내부 규정과 업무 문서는 '에어'로, 외부 정보는 상용 AI 로 자동 연계하는 방식이다. 마음 AI 김동수 본부장은 “이번 구축은 생성형 AI 를 단일 서비스가 아닌, 조직 전반의 지식과 업무 흐름을 연결하는 단계적 AI 플랫폼으로 구현했다는데 의미가 있다”며 “마음 AI 는 앞으로도 공공기관과 기업이 AI를 통해 업무 효율을 높이고 혁신의 도구가 될 수 있는 실효성과 안정성을 갖춘 시스템 구축에 집중해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 마음AI는 피지컬AI 핵심 기술(온프레미스 Agent LLM 'MAAL', 온디바이스 음성대화 AI 'SUDA', Vision Language Action Model 'WoRV', Vision Language Model 'BODA')을 기반으로, AI를 산업 현장과 업무 환경에 직접 적용하는 실행형 기술 기업이다. 이번 코레일 구축은 보안성과 안정성이 요구되는 환경에서도 AI를 실제 업무에 활용 가능한 형태로 구현한 사례로, 마음AI의 산업 현장 중심 AI 적용 역량을 보여준다고 회사는 설명했다.

2026.01.29 20:34방은주 기자

국민성장펀드, '신안우이 해상풍력 발전사업'에 7500억원 대출 지원

금융위원회는 29일 국민성장펀드 기금운용심의회를 개최하고 '신안우이 해상풍력 발전사업'에 첨단전략산업기금이 7천500억원의 선·후순위 대출자로 참여하는 안건을 의결했다고 밝혔다. 이번 대출지원은 지난해 12월 금융위원회 업무보고에서 발표한 7건의 1차 메가프로젝트 자금 지원을 위한 후속 절차다. 국민성장펀드는 신안우이 해상풍력 발전사업 승인을 시작으로 산업현장에 자금 공급을 본격 개시한다. 1차 메가프로젝트는 ▲K-엔비디아 육성 ▲국가 AI 컴퓨팅 센터 ▲재생에너지 발전사업 ▲전고체배터리 소재 공장 ▲전력반도체 생산공장 ▲첨단 AI 반도체 파운드리 ▲반도체클러스터 에너지인프라 등 첨단전략산업과 그 생태계에 파급효과가 큰 사업이다. 금융위는 국민성장펀드의 자금 지원을 통해 신안우이 해상풍력사업 재무적 안정성이 보강돼 사업 주체들이 자신 있게 사업추진 속도를 낼 것으로 기대했다. 신안우이 해상풍력사업은 전남 신안군 우이도 남측 해상에 발전용량 390MW의 대규모 해상풍력 발전소를 건설·운영하는 사업이다. 390MW는 약 36만 가구가 사용하는 전력 수준에 해당하며 국내에서 가동 중인 가장 큰 데이터센터 최대전력 270MW를 상회한다. 첨단전략산업기금은 3조4천억원에 이르는 신안우이 해상풍력사업 전체 사업비 가운데 7천500억원을 18~19년(선·후순위) 장기대출하는 방식으로 참여한다. 신안우이 해상풍력사업은 2029년 초까지 약 3년의 건설기간을 거친 후 2029년 중 본격적으로 가동한다. 전남도에 따르면 전남에서 40조원 규모 첨단전략산업 특화단지가 구축될 예정이어서 산업용 전력수요가 대폭 증가할 것으로 예상된다. 이번 사업은 전남지역 첨단전략산업 특화단지에 안정적인 청정전력 공급기반을 마련함과 동시에 국가 탄소중립 실현에도 기여할 전망이다. 특히, 신안우이 해상풍력사업은 순수 국내 자본으로 추진되는 국내 첫 300MW 초과 대규모 해상풍력 사업이다. 풍력터빈을 제외한 하부구조물·해저케이블·변전소·설치선박에 국내 공급망을 활용하는 등 대부분 기자재에 국산 제품을 활용한다. 기후에너지환경부에 따르면 터빈을 제외한 기자재 국산화율은 97%다. 한화오션은 이번 사업을 위해 8천억원 규모 터빈 설치선을 신규 건조해 투입할 예정이다. 또 이번 사업은 주민참여에 따른 연간 250억원 규모 추가수익 전액을 지역주민과 공유하는 구조(바람소득)로 설계돼 지역주민의 소득기반 확충에도 기여한다. 신안군 주민은 발전사업에 일정부분 채권투자로 참여하고 한국에너지공단이 발급한 재생에너지 공급인증서(REC) 수익 일정부분을 바우처나 지역화폐 등으로 받아 소득을 창출한다. 한편, 산업은행과 KB국민·신한·하나·우리·NH농협 등 은행권 공동으로 조성한 미래에너지펀드도 신안우이 해상풍력사업에 총 5천440억원(출자 1천40억원, 후순위대출 3천400억원)을 지원한다. 이날 승인된 신안우이 해상풍력사업은 특수목적법인(SPC) 출자자의 자본금 납입·결성 등을 거쳐 3분기 경부터 본격적인 자금집행이 이뤄진다. 금융위는 기후부·산업통상부·해양수산부·국방부·지자체 등 관계 부처와 함께 구축한 해상풍력 관계부처 TF 등을 통해 사업 진행상황을 모니터링하고 사업 지연을 방지해나갈 계획이다.

2026.01.29 19:50주문정 기자

업스테이지, 포털 '다음' 인수 실사 착수…"장기적 이득 클 것"

업스테이지가 포털 '다음' 경영권 인수 목표로 실사 절차에 착수한 것으로 확인됐다. 단순히 기술 경쟁력을 넘어 사용자 접점과 고품질 한국어 데이터를 확보해 인공지능(AI) 주도권을 잡으려는 행보로 풀이된다. 29일 IT 업계에 따르면 카카오와 업스테이지는 이날 각각 이사회를 열고 두 기업 간 주식 교환 거래를 위한 양해각서 체결을 승인했다. 카카오가 보유한 자회사 AXZ 지분을 업스테이지에 이전하는 대신 업스테이지 일정 지분을 카카오가 취득하는 식이다. 현재 지분 교환율은 비공개다. 구체적인 교환 비율이나 추가 지분 교환 여부 등은 실사가 끝난 후 실제 계약 시점에 공개될 예정이다. 업스테이지 관계자는 "이번 계약은 단순 협업을 넘어 인수를 전제로 한 실사 단계"라며 "수개월 동안 AXZ 재무와 사업성을 면밀히 검토할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "실사에서 문제가 없을 시 자연스럽게 계약이 확정될 것"이라고 덧붙였다. 이번 거래가 최종 성사되면 2014년 합병 이후 11년 만에 다음과 카카오는 경영권 차원에서 완전 분리돼 독자 노선을 걷는다. 업스테이지는 이번 인수가 성사되면 자체 거대언어모델(LLM) '솔라'를 다음 뉴스를 비롯한 검색, 커뮤니티 등 포털 서비스 전반에 결합할 방침이다. 특히 저작권 이슈에서 자유로운 뉴스, 카페, 티스토리의 방대한 한국어 데이터를 실시간으로 확보해 모델 고도화와 AI 생태계 핵심 동력으로 삼을 계획이다. 업스테이지는 내년 하반기 기업공개(IPO)를 목표로 뒀다. 업계에서는 이번 인수로 2조원 넘는 기업가치를 입증할 수익 모델과 외형 성장을 동시에 확보할 수 있을 것으로 봤다. 지난해 약 3천320억원 매출을 기록한 다음 플랫폼 자산과 상장 주관사 KB증권, 미래에셋증권과의 공모가 산정 외에도 유리하게 작용할 전망이다. 일각에선 AI 스타트업인 업스테이지가 포털 운영에 필요한 서버·인프라 비용과 인력 구조를 감당해야 하는 점이 재무적 부담을 초기할 수 있다는 우려도 나오고 있다. 또 기존 포털 이용자들이 AI를 앞세운 서비스 개편을 수용할지와 새 수익 모델 안착 여부도 사업 성패 주요 변수로 꼽힌다. 업스테이지 관계자는 "인수 후 발생하는 비용 등 여러 상황을 고려하고 있는 상태"라며 "해당 부분은 최종 인수 후 방향 잡힐 것"이라고 설명했다. 이어 "우리는 인수를 통해 얻을 수 있는 이득이 크다고 판단해 이번 거래를 진행하는 것"이라고 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "우리 기술과 다음이 결합하면 더 많은 이용자들이 AI를 손쉽고 자연스럽게 활용할 수 있는 환경이 마련될 것"이라고 말했다. 양주일 AXZ 대표는 "양사 간 시너지를 통해 새로운 AI 서비스를 속도감 있게 선보일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.01.29 19:20김미정 기자

퀄리타스반도체, 10억 규모 MIPI IP 공급 계약 체결

초고속 인터페이스 IP(설계자산) 개발 전문기업 퀄리타스반도체가 국내 ASIC(주문형 반도체) 디자인 솔루션 업체와 약 10억원 규모의 IP 공급 계약을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 계약을 통해 퀄리타스반도체는 8nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반의 'MIPI D-PHY TX/RX PHY IP'와 'MIPI CSI-2 TX/RX controller IP' 를 결합한 통합 인터페이스 솔루션을 공급한다. 최근 퀄리타스반도체는 PHY IP만 제공하는 것을 넘어 컨트롤러까지 'Sub-system' 형태로 공급함으로써 기술적 시너지를 극대화 하고있다. 이러한 통합 솔루션은 PHY와 컨트롤러 사이의 최적화 설계를 통해 신호 전달 효율을 높이고 고객사의 시스템 설계 복잡도를 획기적으로 낮춰주는 핵심 경쟁력을 갖추고 있다. 특히 다수의 고객사 양산을 통해 검증된 MIPI IP 솔루션을 사용함으로써 최종 고객사는 개발 리스크를 최소화하고 제품 출시 시점(Time-to-Market)을 대폭 앞당길 수 있게 됐다. 이번 계약의 최종 고객사는 이미지 처리 및 비전 알고리즘 분야에서 독보적인 기술력을 보유한 글로벌 기업으로 확인됐다. 최근 로보틱스, 자율주행, 스마트 팩토리 등 AI가 실제 물리적 공간에서 구동되는 '피지컬 AI(Physical AI)' 시장이 급성장함에 따라 고성능의 비전 인터페이스의 가치도 더욱 주목받고 있다. 이번 MIPI IP 솔루션 공급은 퀄리타스반도체가 그간 피지컬 AI 분야에서 쌓아온 라이센싱 성과가 반영된 결과다. 회사는 검증된 기술력을 바탕으로 자율주행(ADAS) 및 오토모티브 카메라 시장 내 입지를 공고히 하는 한편, 실시간 데이터 처리가 필수적인 AI 시스템 전 영역으로 기술 적용을 가속화하며 유의미한 실적을 이어가고 있다. 퀄리타스반도체 김두호 대표는 “이번 계약은 글로벌 시장에서 당사의 초고속 인터페이스 IP 기술력이 세계적인 수준임을 다시 한번 입증한 쾌거”라며, “이를 기점으로 비전 솔루션 뿐만 아니라 오토모티브, Physical AI 등 미래 고부가가치 산업군에서 독보적인 인터커넥트 솔루션을 선보여 글로벌 시장을 선도하는 IP 기업으로 거듭나겠다”라고 포부를 밝혔다.

2026.01.29 17:29전화평 기자

[현장] "2026년 AI·SW 강국 도약"…정부·국회·산업계 의지 결집

인공지능(AI)과 소프트웨어(SW) 산업을 이끄는 산·학·연·관 주요 인사들이 한자리에 모여 새해 비전과 협력 의지를 다졌다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 서울 강남구 삼정호텔에서 열린 '2026년 인공지능·소프트웨어人 신년인사회'에서 "SW와 AI를 기반으로 피지컬 AI·양자·과학기술 강국으로 도약할 수 있도록 정부가 끊임없이 지원하겠다"고 말했다. 이번 행사는 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 주관하고 AI·SW 관련 15개 협·단체가 공동 주최해 마련됐다. 행사에는 배 부총리를 비롯해 과기정통부 류제명 제2차관, 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 최형두 국민의힘 의원, 개혁신당 이준석 의원, 유관 공공기관장, 학계·기업 대표 등 200여 명이 참석했다. 배 부총리는 "최근 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 국내 기업들이 글로벌 시장에서 의미 있는 성과를 내고 있다"며 "지표보다 중요한 것은 실질적인 시장 생태계로, SW와 AI 기업들이 성장하고 선순환 구조가 만들어질 수 있도록 정부가 뒷받침하겠다"고 밝혔다. 조준희 KOSA 회장은 신년사를 통해 "현 정부 출범 이후 그래픽처리장치(GPU) 1만3천 장 확보, 국가AI컴퓨팅센터 설립, 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 추진 등 굵직한 정책들이 배 부총리 지휘 아래 속도감 있게 진행됐다"며 "AI 3대 강국은 공급기업만으로는 오를 수 없고 수요기업과의 연대가 핵심 화두"라고 강조했다. 이어 "내년에는 제조 등 수요기업까지 아우르는 연대의 장으로 신년인사회를 확대하겠다"고 말했다. 국회 측 발언도 이어졌다. 최형두 의원은 "AI와 SW 산업 발전을 위해 국회가 규제와 예산의 병목을 해소하는 가교 역할을 하겠다"며 "과방위 위원들이 업계 기대에 부응하도록 최선을 다하겠다"고 강조했다. 이준석 의원도 "AI와 IT 환경 변화로 개발자와 창작자들의 활동이 활발해지고 있다"며 "정치와 정부의 역할은 이런 에너지가 우리나라 산업 경쟁력으로 이어지도록 돕는 것"이라고 밝혔다. 산업계에서는 네이버클라우드와 NC AI가 무대에 올랐다. 김유원 네이버클라우드 대표는 소버린 AI 생태계 확장을, NC AI 김민재 최고기술책임자(CTO)는 제조·문화 등 다양한 산업 현장 적용 AI의 중요성을 강조했다. 이날 행사에서는 AI·SW 산업의 미래를 이끌 학생들의 발표도 진행됐다. SW중심대학 경진대회 수상 학생들이 무대에 올라 연구 경험과 새해 다짐을 공유하며 선배 산업인들과의 교류 시간을 가졌다. 이와 함께 공동 주관 협·단체장들이 2026년 신년 메시지를 발표하고 AI·SW人 새해 다짐 세리머니, 피켓 퍼포먼스, 떡 쌓기 이벤트 등 부대 행사도 함께 열렸다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "SW와 AI 시장 생태계를 키우는 것이 우리나라 경제 도약의 출발점"이라며 "정부와 국회, 산업계가 함께 힘을 모아 AI·SW 강국으로 가는 길을 반드시 만들어가겠다”고 강조했다.

2026.01.29 17:25한정호 기자

한국상용인공지능소프트웨어협회, 우리은행과 공공·기관금융 AX 협력

한국상용인공지능소프트웨어협회가 우리은행과 손잡고 공공·기관금융 분야 AI 전환(AX) 확산을 위한 협력 체계를 구축한다. 한국상용인공지능소프트웨어협회는 29일 서울 중구 우리은행 본점에서 우리은행(은행장 정진완)과 'AI 확산 및 금융·산업 협력 강화를 위한 업무협약'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 공공 및 기관금융 분야에서 AX(AI Transformation) 전환 수요가 확대되는 가운데 국내 AI·SW 기술 활용을 촉진하고, 양 기관 협력 기반을 마련하기 위해 추진됐다. 양 기관은 협약에 따라 공공기관 대상 AI 기반 금융·행정 융합 서비스 공동 개발을 추진한다. 금융·행정 연계 DX·AX 가속화도 협력 범위에 포함됐다. 데이터 분석·자동화·보안 등 핵심 기술 분야에서도 공동 협력을 추진한다. 이를 통해 공공 기관금융 전반의 업무 효율성과 서비스 품질을 높이는 AI 기반 운영 환경 구축을 목표로 한다. 한국상용인공지능소프트웨어협회는 AI·SW 기술 동향과 회원사 네트워크를 바탕으로 기술 자문과 참여 기업 매칭을 지원한다. 우리은행은 기관금융 고객 네트워크와 금융 전문성을 활용해 AI 기반 금융 서비스 기획 및 실무 협력을 이어간다는 방침이다. 양 기관은 향후 공공기관, 지방자치단체, 교육기관 등을 대상으로 한 프로젝트에도 공동 참여할 계획이다. 어윤호 협회장은 "이번 협약을 통해 우리은행의 금융 및 기관 인프라를 확산 채널로 삼아, 협회 회원사의 기술력과 실행력을 총동원해 AI·SW 기술 기반으로 현장에서 바로 적용 가능한 AX 성공모델을 만들겠다"며 "그 성과를 전국 공공·기관으로 확산시켜 AI 3대 강국 실현에 기여하는 대표 사례로 이어가겠다"고 말했다. 조세형 우리은행 기관그룹 부행장은 "국내 AI 소프트웨어 산업을 대표하는 협회와의 협업으로 공공금융 분야 디지털 혁신을 한층 가속화할 수 있게 됐다"며 "우수한 AI·SW 기술력과 은행의 금융 인프라를 결합해 고객에게 더 편리하고 스마트한 금융 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.01.29 16:59남혁우 기자

HWP가 AI 혁신의 적? '진짜 범인'은 낡은 문서 문화와 관성

인공지능(AI) 시대를 맞아 공공 데이터 개방의 최대 걸림돌로 '아래아한글(HWP)'이 지목되며 거센 비판을 받고 있다. 독자적인 바이너리(Binary) 포맷 탓에 AI가 읽을 수 없어 데이터 활용을 가로막는다는 주장이 핵심이다. 하지만 현장의 전문가과 산업계의 시각은 다르다. AI 도입을 방해하는 진짜 주범은 파일 확장자가 아니라 기형적인 '문서 작성 문화'와 변화를 거부하는 '조직의 관성'이라는 지적이다. 29일 관련 업계에 따르면 주요 AI 기업은 이미 다양한 비정형 데이터를 활용하기 위한 서비스를 선보이며 AI 혁신을 지원하고 있다. 기업이 아닌 시대의 유물 '바이너리' 최근 공공·산업 분야에서는 HWP는 바이너리 구조라 AI가 읽을 수 없다'는 인식이 널리 퍼져 있다. 실제로 HWP 파일을 메모장으로 열면 글자가 깨지고 XML 기반 문서처럼 구조가 제대로 시각화되지 않아 분석이 어렵다는 비판이다. 이에 앞서 먼저 논란의 핵심인 파일 구조를 이해할 필요가 있다. 컴퓨터 파일은 크게 '텍스트(Text) 파일'과 '바이너리(Binary) 파일'로 나뉜다. 텍스트 파일은 이름 그대로 문자와 숫자로만 구성된 양식이다. 데이터가 표준 문자 코드(유니코드 등)로 저장되기 때문에 별도의 전용 프로그램 없이 메모장만 있어도 내용을 확인하고 수정할 수 있으며 호환성이 뛰어나다. XML이 대표적인 텍스트파일 양식이다. 반면 바이너리 파일은 이미지, 영상, 실행 프로그램처럼 복잡한 데이터를 저장하기 위한 방식이다. 방대한 정보를 효율적으로 담기 위해 단순 문자 코드가 아닌 별도의 규칙으로 데이터를 저장하며, 이를 해석하기 위해서는 한글이나 워드 같은 전용 애플리케이션이 반드시 필요하다. 2000년대 초반까지의 구형 문서 파일들이 주로 이 바이너리 구조를 채택했던 이유는 '효율성' 때문이다. 당시의 하드웨어 성능과 저장 공간의 한계로 인해, 글자뿐만 아니라 폰트, 레이아웃, 표 등 복잡한 서식 정보를 적은 용량에 담아내기 위해서는 텍스트 방식보다 압축적인 바이너리 방식이 훨씬 유리했기 때문이다. 이로 인해 전용 도구 없이는 내용을 읽을 수 없는 바이너리 파일은 AI 입장에서 활용이 까다로울 수밖에 없다. 마이크로소프트 역시 워드 2007 버전부터 XML 기반 DOCX를 채택한 만큼 바이너리 기반 DOC 파일로 저장된 이전 문서는 파일 전환에 대한 어려움이 동일하다. 결국 핵심은 특정 포맷 문제가 아닌 과거 기술로 만들어진 레거시 데이터를 어떻게 처리할 지의 문제다. 이는 국가를 가리지 않고 산업 전반에 걸쳐 동일하게 처한 문제다. 핸디소프트 이해석 대표는 "HWP, DOC 가릴 것 없이 과거 문서는 대부분 AI가 읽기 힘든 바이너리 구조라는 공통된 한계를 갖고 있다"며 "특정 양식이나 서비스를 비판하기 보다 방대한 데이터를 AI 자산으로 가공하기 위한 방안을 마련하는 것에 집중해야 한다"고 강조했다. 정부가 90년대부터 워드를 썼다면? 크게 다르지 않았을 것 일각에서는 "정부가 처음부터 글로벌 표준인 MS 워드를 썼더라면 지금 같은 문제는 없었을 것"이라고 주장한다. 하지만 이는 거대 조직의 생리와 기술 발전 과정을 간과한 분석이라는 평가다. 정부 부처처럼 방대한 인력과 수많은 부서가 연계된 조직은 새로운 시스템으로의 완전한 전환은 매우 어렵다. 실제로 마이크로소프트가 보안 지원이 종료된 구형 윈도우의 교체를 수없이 권고했지만 공공기관은 호환성과 예산 문제로 인해 지원 종료 후에도 종합상황실을 운영하며 버티는 현상을 반복해 왔다. HWP 대신 워드를 도입했더라도 이러한 시스템 관성은 동일하게 작동했을 가능성이 크다. 한글과컴퓨터 역시 이미 20년 전인 2007년에 개방형 포맷인 HWPX를 선보였고 2010년에는 HWP 5.0의 내부 설계도를 문서화해 공개했다. 기술적으로는 이미 십수 년 전부터 AI 학습에 용이한 '텍스트 기반 구조'를 갖춰두었던 셈이다. 그러나 당시 정부 부처 등 공공기관은 기술 발전 속도를 따라가지 못했다. 기존 구형 SW에서 최신 파일을 읽을 수 없다는 민원과 행정 불편을 이유로 도입을 차일피일 미뤘고, 심지어 현장에서는 최신 포맷인 HWPX를 사용하지 말라는 지침이 내려오는 역설적인 상황까지 벌어졌다. 결국 기술 개발 이후 무려 11년이 지난 2018년이 되어서야 HWPX는 비로소 공공의 공식 포맷으로 자리 잡을 수 있었다. 만약 우리 정부가 1990년대부터 워드를 썼다고 가정하더라도, 이러한 보수적인 행정 문화 아래에서는 대다수 문서가 AI가 이해하기 어려운 바이너리 기반의 구형 DOC 파일로 방치되었을 가능성이 크다는 지적이 나오는 이유다. 도입 막는 진짜 원인, 보여주기식 '의전용 편집' AI 전문가는 포맷보다 더 심각한 본질적 문제로 공공기관 특유의 기형적인 문서 작성 문화를 지목한다. 파일 내부 데이터가 보여주기식으로 파편화되어 AI가 이해하기 힘든 구조라는 지적이다. 대표적인 사례가 투명한 표(Table)다. 공공 문서를 열어보면 문서 전체 시각적 레이아웃을 잡기 위한 투명한 선으로 그려진 표가 남발된다. 심지어 표 안에 또 다른 표를 밀어 넣는 이중·삼중의 표가 존재한다. 이는 사람 눈에는 정갈한 보고서로 보이지만 AI가 텍스트를 추출하는 순간 재앙이 시작된다. 왼쪽 단의 항목과 오른쪽 단의 수치가 엉뚱하게 결합하거나 문장이 토막 나면서, 데이터 간의 핵심적인 상관관계가 완전히 파괴되기 때문이다. 이러한 현상의 배후에는 윗선의 '보여주기식 보고 문화'가 자리 잡고 있다. 내용의 논리적 구조보다는 ▲무조건 한 장에 모든 내용을 구겨 넣어야 하고 ▲자간과 장평을 억지로 조절해 끝 줄을 맞춰야 하며 ▲화려한 도표로 치장된 문서를 선호하는 '의전용 편집'이 공공 데이터를 제대로 사용할 수 없게 만든다는 것이다. 더불어 체계화되지 못한 문서 활용법도 비판에 올랐다. 업무 성격에 따라 엑셀, 파워포인트, 위키 등 데이터 구조에 최적화된 다양한 도구를 병행해야 함에도 HWP에 과도하게 집중됐다는 것이다. 이 대표는 "출판 목적 문서를 만들기에는 HWP가 좋은 도구이지만 이를 활용하는 방법에서 문제가 존재했다"며 "기존 방식대로 문서를 그림 그리듯 작성하는 문화가 계속된다면 아무리 최신 AI 모델을 도입해도 학습할 수 있는 유의미한 데이터는 얻을 수 없다"고 비판했다. 이어 "AI 시대를 대비하기 위해서는 파일 확장자를 바꾸는 것보다, 문서를 데이터로서 대하는 인식의 전환과 작성 공정의 대수술이 더 시급하다"고 강조했다. 사이냅소프트 전경헌 대표는 "HWP 외에도 PDF, 이미지 등 정부가 활용하는 데이터에는 수많은 비정형 데이터가 존재하며 이중 상당수는 대체가 불가능한 요소가 존재한다"며 "결국 정부가 추진하는 데이터 혁신의 핵심은 다양한 형태 비정형 문서 자산을 얼마나 정확하고 빠르게 정형 데이터로 만드냐에 달려있다"고 강조했다.

2026.01.29 16:54남혁우 기자

반도체특별법 국회 본회의 통과…'R&D 주52시간 예외'는 빠져

반도체산업 경쟁력 강화 및 지원에 관한 특별법(이하 '반도체특별법') 제정안이 29일 국회 본회의를 통과했다. 이번 특별법 제정으로 경쟁국의 기술 추격, 대규모 보조금 지급 등 반도체 산업 지원 경쟁 심화에 대응해 메모리·시스템 반도체, 설계·제조·패키징, 소재·부품·장비 등 반도체 산업 전(全) 공급망을 체계적으로 지원하기 위한 제도적 기반이 마련됐다. 핵심 쟁점이었던 '주 52시간제 예외 적용' 조항은 노동계 반발로 이번 법안에서 삭제된 바 있다. 특히 그간 개별 사업·예산으로 분산되어 있던 반도체 지원 정책을 ▲대통령 소속 '반도체산업경쟁력강화특별위원회' 설치 ▲반도체 산업 경쟁력 강화 기본계획 수립 ▲반도체산업경쟁력강화특별회계 설치 등을 통해 종합·상시로 반도체 산업을 뒷받침 할 수 있게 됐다. 또한 ▲지역균형발전을 고려한 반도체 클러스터 지정 ▲클러스터 산업기반시설 조성·운영 지원 ▲클러스터 입주 기업·기관 지원 등을 통해 비수도권 반도체 산업에 대한 집중 지원을 추진할 수 있게 됐다. 아울러 ▲기술개발 및 실증센터 구축 사업 ▲소부장·위탁생산(파운드리)·시스템반도체 생태계 육성 ▲인력양성·해외인재 유치 지원 ▲규제·인허가·예비타당성조사 특례 등 다양한 기업 지원방안에 대한 근거가 포함됐다. 김정관 산업통상부장관은 “반도체는 우리나라 최대 수출 산업이면서, AI 시대에 국가·경제 안보를 좌우하는 전략 자산”이라며 “이번 반도체특별법 제정을 계기로 K-반도체의 초격차를 유지·강화하고, AI 반도체를 둘러싼 글로벌 경쟁에서 주도권을 확보할 수 있도록 하위법령을 신속히 마련하고 현장에서 체감되는 지원이 이뤄지도록 하겠다”고 밝혔다. 반도체 특별법은 향후 정부 이송 및 국무회의 의결을 거쳐 공포되며, 하위법령 등이 마련되는 대로 이르면 올해 3분기 중 시행될 예정이다.

2026.01.29 16:45장경윤 기자

엘리스그룹, AI 문서 분석 솔루션 '헬피 도큐먼트'

엘리스그룹(대표 김재원)이 복잡한 형태의 문서를 AI가 스스로 분석하고, 체계적인 데이터로 바꿔주는 AI 문서 분석 솔루션 '헬피 도큐먼트 비전'을 29일 공개했다. 헬피 도큐먼트 비전은 문서 내 단락뿐 아니라 표, 차트, 수식, 이미지 등 다양한 시각적 요소를 자동으로 분석할 수 있다. 테이블 처리에 극대화한 VLM(Vision Language Model)인 '헬피 테이블 비전'을 중심으로, 글로벌 최고 수준 오픈소스 모델들을 결합해 높은 정확도와 처리량을 동시에 확보했다. 헬피 테이블 비전은 글로벌 VLM 벤치마크 'Nanonets'에서 업계 1위를 기록했으며 제조 대기업 등 산업 현장에서 활용될 만큼 복잡한 테이블 데이터 분석에 강점을 보인다. 도메인 맞춤형 최적화에 강점을 지녀 일반 모델이 인식하기 어려운 고문서나 근현대사 문서를 수백 건 수준의 데이터 학습만으로 정확히 분석할 수 있다. 또 수백 행에 달하는 긴 엑셀 문서 분석은 물론 차트·그래프의 데이터(HTML) 복원, 복잡한 수식 기호화 등 정밀한 구조화 데이터를 제공하는 기능도 갖췄다. 기존 상용 솔루션과 성능을 비교한 결과, 문서 레이아웃 분석 및 데이터 추출에 기존 솔루션은 평균 33.6초가 소요된 반면, 헬피 도큐먼트 비전은 평균 9.8초를 기록하며 약 3.4배 빠른 처리 속도를 보였다. 읽기 순서 추출 정확성, 표∙수식 추출 성능, 실행 시간 등 전반적인 문서 이해 성능에서도 우수성을 확인했다. 이러한 성능은 엘리스그룹의 자체 GPU 프라이빗 환경인 '엘리스클라우드'를 기반으로 한 AI 풀스택 역량에서 비롯됐다. 인프라 구축부터 모델 개발, 서비스까지 전 과정을 자체 기술로 운영하며 빠른 최적화와 안정적인 성능을 구현했다. 헬피 도큐먼트 비전은 사내 데이터와 학습 인프라를 유기적으로 결합해 금융, 의료, 법률 등 도메인별 특수 문서에 맞춘 빠른 최적화가 가능하다. 이를 통해 기업 내 방대한 비정형 데이터를 고품질 디지털 데이터로 전환함으로써, 최근 기업들이 도입하고 있는 RAG 및 AI 에이전트 시스템의 성능을 높일 수 있다. 엘리스그룹은 이번에 활용한 시각 언어 모델(VLM) 기술을 문서 인식에 그치지 않고, 상황 판단 및 행동 수행까지 가능한 '시각 언어 행동 모델(VLA)로 발전시킬 계획이다. VLA는 AI가 복잡한 매뉴얼이나 도면을 보고 실제 산업 현장에서 로봇이나 기계를 정교하게 제어하게 돕는 기술이다. 엘리스의 정밀한 데이터 추출 능력은 물리적 환경에서 AI가 움직이는 '피지컬 AI'의 핵심 역할을 하게 된다. 엘리스그룹 김수인 CRO는 “엘리스의 AI 문서 분석 솔루션을 통해 수작업으로 처리하던 복잡한 문서를 고품질 데이터로 전환함으로써 기업들이 실질적인 업무 자동화 혁신을 경험할 수 있도록 돕겠다”며 “단순히 문서를 읽는 VLM 기술을 넘어, 실질적인 행동으로 이어지는 VLA 기술로 고도화해 산업 현장의 문제를 직접 해결하는 피지컬 AI' 시대를 선도하겠다”고 말했다.

2026.01.29 16:21백봉삼 기자

[기고] 인공지능을 규율한다는 것의 의미

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 새로운 기술을 다루는 법은 언제나 늦거나 빠르다. 너무 늦으면 이미 현실을 따라잡지 못하고, 너무 빠르면 아직 정의되지 않은 위험을 과도하게 상정하게 된다. 인공지능(AI)을 둘러싼 최근 제도 설계 역시 이 오래된 딜레마 위에 놓여 있다. 현재 작동 중인 AI 관련 기본 규범은 즉각적인 통제를 목표로 하기보다 일정 기간 제도의 작동 가능성을 점검하는 방식을 선택했다. 이는 단순한 행정 편의나 정치적 타협 결과로 보기 어렵다. 오히려 기술 특성을 전제로 한 선택에 가깝다. AI는 고정된 제품이 아니라 학습과 적용을 통해 끊임없이 성격이 변하는 체계라서다. 이런 기술을 전통적인 규제 방식으로 포섭하면 규범은 곧바로 현실과 어긋날 위험을 안게 된다. 무엇이 위험한지, 누가 책임을 져야 하는지, 어느 단계에서 개입해야 하는지에 대한 사회적 합의가 아직 충분히 축적되지 않은 상태에서 강한 집행을 전제로 한 규칙을 설계하는 것은 오히려 혼란을 키울 수 있다. 문제는 이 과도기가 '아무 일도 하지 않는 시간'으로 오해될 가능성이다. 실제 현장에서는 제도가 존재함에도 불구하고, 무엇을 기준으로 준비해야 하는지 판단하지 못하는 경우가 적지 않다. 이는 규범이 추구하는 방향이 불분명해서라기보다 추상적 원칙이 실무 언어로 충분히 전환되지 않은 탓이다. 법은 가치와 방향을 제시할 수 있지만 개별 서비스의 구조까지 설명해 주지는 않는다. 예컨대 위험을 어떻게 평가할 것인지, 자동화된 판단 과정에서 인간의 개입은 어느 수준까지 요구되는지, 이용자에 대한 설명은 어떤 방식으로 이행돼야 하는지와 같은 문제는 법 조문만으로 해결되기 어렵다. 결국 해석과 적용의 영역이 필연적으로 발생한다. 이 지점에서 중요한 것은 처벌 가능성이 아니라 판단 예측 가능성이다. 기업이나 개발 주체가 가장 어려움을 느끼는 것은 규제가 존재한다는 사실 그 자체가 아니다. 어디까지가 허용되고 어디부터가 문제 되는지 가늠하기 어렵다는 데 있다. 기준이 명확하지 않으면 혁신은 위축되거나 반대로 무책임하게 확장된다. 현재 제도 운용 국면은 규칙을 집행하는 단계라기보다 규칙이 실제 작동할 수 있게 다듬는 과정으로 이해하는 편이 타당하다. 행정 해석, 사례 축적, 산업계와의 상호작용을 통해 원칙이 구체화되지 않으면 이후 강한 집행은 정당성을 확보하기 어렵다. 동시에 이 시기는 기업 내부 준비가 요구되는 시점이기도 하다. 외부 강제력이 약하다고 해서 책임까지 유예되는 것은 아니다. 데이터 출처와 관리 방식, 알고리즘 검증 절차, 결과에 대한 설명 가능성 등은 사후 대응이 아니라 사전 설계 문제다. 이런 점검은 규제를 피하기 위한 방어 수단이 아니라, 기술에 대한 신뢰를 확보하기 위한 최소 조건에 가깝다. 종종 규범은 혁신 반대편에 서 있는 것으로 인식된다. 그러나 명확한 기준이 없는 환경이 반드시 자유로운 환경을 의미하지는 않는다. 오히려 불확실성이 클수록 의사결정 비용은 증가하고 책임은 개인에게 과도하게 전가된다. 합리적인 규칙은 위험을 줄이는 동시에 기술이 사회 안에서 수용될 수 있는 경로를 마련한다. AI를 둘러싼 제도는 지금 질문을 던지고 있다. 얼마나 빨리 통제할 것인가가 아닌, 어떤 방식으로 책임을 배분할 것인가에 대한 질문이다. 기술 속도를 억제하는 것이 목적이 아니라 그 속도가 사회적 신뢰와 충돌하지 않도록 조정하는 것이 핵심이다. 이 과정을 통해 마련된 기준은 향후 집행의 출발점이 될 것이다. 그 기준이 경직된 잣대가 될지, 합리적인 신호가 될지는 지금의 제도 운용과 준비에 달렸다. AI를 다룬다는 것은 결국 기술을 규율하는 일이 아니라 기술을 사용하는 우리의 방식을 설계하는 일이기 때문이다.

2026.01.29 16:19정상훈 컬럼니스트

와들, '이발레샵'에 AI 에이전트 '젠투' 공급

와들(대표 박지혁)이 발레용품 전문 쇼핑몰 이발레샵에 대화형 AI 에이전트 솔루션 '젠투'를 공급하며, 발레용품 특화 실시간 고객 상담 서비스를 제공한다고 29일 밝혔다. 이발레샵은 최근 취미로 발레를 즐기는 '취발러'가 늘며 쇼핑몰 방문 고객이 증가함에 따라 효율적인 고객 응대를 위해 젠투를 도입하게 됐다. 젠투는 단계별 질문을 통한 개인 맞춤 큐레이션 기능을 구현했다. ▲브랜드 ▲용도 ▲연령대 ▲성별 ▲착용 핏 ▲사이즈와 같이 고려 요소가 많은 발레용품 특성에 따라, 고객의 질문에 사용자 정보와 선호도, 목적 등을 순차 질문한다. 이를 통해 선택 조건을 좁히고 최적의 제품을 제안한다. 특히 몸에 밀착되는 의류 특성상 사이즈 선택이 중요한 만큼 사전 학습된 키·몸무게 기반 가이드로 정확한 선택을 돕고, 특정 연예인이 착용한 제품처럼 상세페이지에 직접 노출하기 어려운 정보는 문의 시 제공한다. 젠투 도입으로 이발레샵은 CS(고객지원) 인력 충원 없이 월 1만 건, 즉 일 평균 300건 이상의 유효 고객 문의를 처리하며 증가하는 트래픽에 대응 가능해졌다. 이는 상담 한 건당 평균 1분 소요를 기준으로 하루 약 5시간 이상의 고객 응대 업무를 대체하는 효과다. 또 이발레샵은 젠투를 통해 축적된 상담 데이터를 상품 기획 및 마케팅에 활용하고 있다. 젠투는 온라인 쇼핑몰에서 고객이 구매를 고민하는 순간 플로팅 버튼을 띄워 오프라인 매장의 베테랑 점원처럼 자연스러운 대화로 구매 의도를 파악하고 상품을 추천하는 멀티 에이전트 기반 SaaS 솔루션이다. 구매 전환율 평균 13% 증가, 누적 답변 200만 건을 넘어서는 등 효과를 입증하며 현재 아가방앤컴퍼니, 이바나헬싱키를 비롯한 전 세계 50여 개 기업에서 활용 중이다. 성미화 이발레샵 대표는 “젠투 도입을 통해 국내 발레용품 시장에서 차별화된 개인화 서비스를 제공하게 됐다”며 “40여개 브랜드 제품을 초보부터 전문 무용수까지 각자의 니즈에 맞게 구매할 수 있어 고객 만족도 역시 향상됐다”고 말했다. 조용원 와들 공동 창업자 겸 미국 자회사 대표는 “이번 이발레샵과의 협업은 전문성이 요구되는 니치마켓에서도 젠투가 효과적임을 확인한 사례”라며, “각 업종 특성을 반영한 맞춤형 솔루션 개발로 고객의 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.01.29 16:11백봉삼 기자

바른채용인증원, 국내외 채용 베스트사례 공유한다

한국바른채용인증원(원장 조지용, 이하 인증원)이 재단법인 청년재단과 함께 2월26일 국내외 채용 베스트사례를 공유하는 '제7회 대한민국 바른채용 컨퍼런스'를 개최한다. 최신 채용 트렌드 및 베스트사례 공유를 통한 올바른 채용 문화의 확산을 목적으로 개최되며, 민간·공공 채용 책임자(담당자)들이 참여한다. 하나금융그룹 명동사옥 4층 대강당에서 열리며, 행사 수익금은 전액 청년 취업을 위해 기부한다. 이날 행사에서는 2026년 채용트렌드 및 관련된 주요 사례를 공유한다. 채용전문면접관 400여명이 지난해에 이어 3년 연속 채용트렌드 1위로 선정한 '조직문화 적합성 검증'을 비롯해 'AI 리터러시 검증', '채용 탈락자 사유 피드백(채용 경험 개선) 등과 관련된 베스트사례를 공유한다. SK AX, LG이노텍, 원자력환경공단, 네모파트너즈 POC, 커리어코치협회 등이 발표사로 참여한다. 특히 이번 행사에는 AI 확대에 따른 AI 리터러시(이해 및 활용 능력) 검증과 관련해 '청년 AI 솔루션 챌리지 대회' 본선 및 시상을 함께 진행해 청년들에게 AI 리터러시에 대한 도전과 성장의 기회를 제공한다. '청년 AI 솔루션 챌린지 대회' 예선은 19일 청년재단에서 진행 예정이다. 주제 발표는 ▲인사말(오창석 이사장, 청년재단) ▲채용 트렌드 2026(조지용 원장, 인증원) (윤영돈 부회장, 커리어코치협회) ▲AI 시대 Culture Lag을 줄이기 위한 채용단계의 해법(김석집 대표, 네모파트너즈POC) ▲청년 AI 솔루션 챌린지 대회 본선 및 시상 ▲AI 채용 트렌드에 대한 청년 구직자 인식 조사(윤원일 매니저, 청년재단) ▲조직적합인재 확보를 위한 공공기관 채용 운영 사례(김영륜 과장, 한국원자력환경공단) ▲AI시대, 애자일 채용이 그리는 기업과 인재의 미래(정준호 팀장, LG이노텍) ▲생성형 AI 활용 역량, 어떻게 키우고 어떻게 평가할 것인가(한성주 매니저, SK AX) 순으로 진행된다. 조지용 인증원장은 "AI 활용의 확대로 소규모 질적 채용의 시대가 되었고 지원자의 AI 리터러시(활용 역량)을 채용 단계에서 어떻게 평가하고 검증할 것인지가 중요해졌다. 이번 컨퍼런스를 통해 기업의 인사 채용 관계자들이 AI 시대를 준비하는데 도움이 되면 좋겠다"고 행사 취지를 설명했다. 행사에 대한 자세한 정보 및 참가 신청은 한국바른채용인증원과 청년재단의 공식 웹사이트 및 블로그를 통해 확인할 수 있다.

2026.01.29 15:23백봉삼 기자

[현장] "성능·정확도 대신 책임·설명력 겨뤘다"…AI 기본법 시대, 해커톤의 진화

"이번 해커톤을 통해 인공지능(AI) 신뢰성은 문헌이나 이론 학습만으로 습득할 수 있는 영역이 아니라 실제 현장에서 판단과 설명, 책임 있는 선택이 병행될 때 체득된다는 게 입증됐습니다." 박지환 씽크포비엘 대표는 29일 서울 서초구 서울교육대학교에서 열린 '제1회 트라이톤' 시상식에서 이같이 말했다. 씽크포비엘과 신뢰할 수 있는 인공지능 국제연대(TRAIN)가 개최한 국내 첫 AI 신뢰성 해커톤은 AI 개발 절차 수행을 통해 내놓은 AI 신뢰성 입증 산출물을 평가해 순위를 가리는 대회다. 일반적인 AI 경연 대회가 모델의 성능과 정확도 향상에 집중했다면 트라이톤은 AI가 틀렸을 때의 설명 가능성과 책임 소재를 묻는다. 지난해 10월 오리엔테이션을 시작으로 4개월간 진행된 대회에는 전국 대학 45개 팀 192명이 참여했다. 예선을 거쳐 39팀(159명)이 본선에 진출했고 최종 28팀(117명)이 산출물을 제출했다. 씽크포비엘은 이번 대회 주제인 AI 신뢰성 기술이 기존 레드팀 중심 해커톤과 다르게 범위와 적용 기술에 차이가 있는 점을 고려했다. 참여자들의 이해를 돕기 위해 자체 개발 교육 서비스는 물론, 10년 이상 경력 전문 연구 인력과의 일대일 개별 멘토링을 제공했다. 이번 대회 멘토로 나선 천선일 씽크포비엘 연구소 수석매니저는 "최근 AI 기본법 시행 등 규제 환경 변화에 따라 모델이 단순히 정확한지를 넘어 '얼마나 믿고 쓸 수 있는가', '편향에서 얼마나 자유로운가'에 대한 질문이 중요해졌다"며 "그동안 피해 왔던 AI 신뢰성 관련 질문들을 수면 위로 끌어올리고자 했다"고 말했다. 천 매니저는 "참가자들이 현업에서도 다루기 힘든 신뢰성이라는 추상적인 주제를 구체적인 산출물로 구현하고 논리적으로 연결했다"고 덧붙였다. 이날 오후 진행된 시상식에서 최종 우승은 과학기술연합대학원대학교(UST)와 경북대학교 AI 전공 대학원생으로 구성된 'TLV 팀'(변재연·이제경·김보경)이 차지했다. 이 팀은 '가디언 AI(교육용 AI 안전성 평가 시스템)'을 개발하는 과정에서 AI 신뢰성 산출물을 만들었다. 이는 실제 서비스 환경을 가정한 구체적인 사례 설정과 충분한 근거 자료 기반 설계 구현, 일관되고 기술적 완성도가 높은 서비스 수준 달성 등에서 높은 평가를 받았다. 이어 '숨 쉰 채 발견' 팀(2위, 서울시립대 인공지능학과), '성·신의 한 수' 팀(3위, 성균관대 소프트웨어학과 및 성신여대 AI융합학부), 'SecurAI' 팀(4위, 경상국립대 AI정보공학과), '이닦조' 팀(5위, 가톨릭대 심리학과), 'GPS.dev' 팀(6위, 성균관대 지능형소프트웨어학과)이 순위별로 상패와 상금을 받았다. 상금은 최대 420만100원에서 최소 52만5천900원이다. 이 금액들은 AI 신뢰성 관련 국제 표준 번호를 상징한다. 입상 참가자들은 국내 정보기술(IT) 기업에서 정식 채용이 연계되는 인턴십 기회도 얻는다. 씽크포비엘은 소정의 교육 과정을 이수한 참여자에게 'AI 신뢰성 전문가 민간자격(CTAP)' 응시 기회도 부여했다. 지난 11일 서울·부산·광주·청주 등 4개 지역에서 치러진 제1회 시험에는 대회 참여자 40명이 합격했다. 씽크포비엘은 이번 대회가 공공의 관심과 지원으로 가능했다고 강조했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 'AI 허브' 학습용 데이터를 개방했고, 한국산업기술시험원(KTL)은 AI 신뢰성 산출물을 도출·검증할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU) 컴퓨팅 자원을 무상 지원했다. 권종원 KTL 센터장은 축사에서 "정답이 없는 AI 신뢰성 확보를 위해 다양한 지식을 가진 인재들의 조화가 필수적"이라며 "신뢰성은 성능뿐만 아니라 다양한 분야를 다루기에 서로 다른 특성과 지식을 가진 분들의 '오케스트레이션'이 중요하다"라고 말했다. 박 대표는 "지금까지 AI를 더 정확하고 효율적으로 만드는 데 집중했다면, AI가 동작하지 않도록 멈추게 하거나 양보하게 하는 방법을 가르치고 기준을 설계하며 관리하는 역할이 더 중요해질 것"이라고 내다봤다.

2026.01.29 15:22이나연 기자

"AI 100명이 동시에 일한다"…중국 AI 신기술 '키미 K2.5' 공개

중국 AI 스타트업 문샷AI가 마치 100명의 직원처럼 동시에 일하는 인공지능 모델 '키미 K2.5(Kimi K2.5)'를 공개했다. 해당 논문에 따르면, 한 명의 AI가 아니라 여러 개의 AI가 협력해서 일하는 방식으로, 기존보다 작업 속도를 최대 4.5배 빠르게 만들었다고 밝혔다. 특히 그림이나 영상만 보여줘도 바로 코드를 짜는 능력이 뛰어나 개발자들의 주목을 받고 있다. 혼자가 아닌 100명... AI가 스스로 팀을 만들어 일한다 키미 K2.5의 가장 놀라운 기능은 '에이전트 스웜(agent swarm)'이라는 기술이다. 쉽게 말해 AI 한 명이 복잡한 일을 받으면, 스스로 이 일을 잘게 쪼개서 최대 100개의 작은 AI들(서브 에이전트)에게 나눠준다. 그리고 이 100개의 AI들이 동시에 각자 맡은 일을 처리한다. 마치 프로젝트 매니저가 팀원들에게 업무를 분담하는 것과 비슷하다. 신기한 점은 이 모든 과정을 AI가 알아서 한다는 것이다. 사람이 미리 "이런 일은 이렇게 나눠라"고 가르쳐주지 않아도, AI가 상황을 보고 스스로 판단해서 팀을 만들고 일을 분배한다. 이 과정에서 최대 1,500번의 도구 사용이 동시에 일어난다. 실제 사례를 보면 더 이해하기 쉽다. 100개의 다양한 분야에서 인기 유튜버 상위 3명씩을 찾는다고 해보자. K2.5는 먼저 각 분야가 무엇인지 조사하고 정의한다. 그다음 스스로 100개의 작은 AI를 만들어서 각 AI에게 한 분야씩 맡긴다. 각 AI는 자기가 맡은 분야에서 인기 유튜버를 찾아낸다. 마지막으로 모든 결과를 모아 300명의 유튜버 정보를 깔끔하게 정리된 엑셀 파일로 만들어준다. 이런 방식으로 일하면 얼마나 빨라질까? 문샷AI의 테스트 결과, 같은 수준의 결과를 내는 데 걸리는 시간이 3분의 1에서 5분의 1 수준으로 줄어들었다. 다시 말해 최대 4.5배 빠르게 일을 끝낼 수 있다는 뜻이다. 이 기술은 'PARL'이라는 특별한 학습 방법으로 만들어졌다. AI가 여러 번의 시행착오를 거치면서 "어떤 일을 어떻게 나누면 가장 빠르게 끝낼 수 있을까?"를 스스로 배운 것이다. 문샷AI는 이때 '가장 오래 걸리는 단계'를 기준으로 성능을 평가했다. 아무리 많은 AI를 동원해도 가장 느린 AI 때문에 전체가 지연된다면 의미가 없기 때문이다. 그림만 보여줘도 웹사이트를 만든다... 눈으로 코딩하는 AI K2.5는 현재 공개된 오픈소스 AI 중에서 프로그래밍 능력이 가장 뛰어나다고 평가받는다. 특히 웹사이트 화면을 만드는 '프론트엔드 개발' 분야에서 두각을 나타낸다. 간단한 대화만으로도 완성도 높은 웹사이트를 뚝딱 만들어낸다. 화면을 스크롤하면 나타나는 효과나 움직이는 애니메이션까지 구현한다. 더 놀라운 건 K2.5가 이미지나 영상을 보고 코드를 짠다는 점이다. 예를 들어 웹사이트 디자인 시안 이미지를 보여주면, 그대로 작동하는 코드를 만들어준다. 영상으로 웹사이트 작동 방식을 보여줘도 똑같이 구현할 수 있다. 실제로 K2.5는 웹사이트가 작동하는 영상을 보고 그 사이트를 재현하는 데 성공했다. 어떻게 이런 일이 가능할까? K2.5는 학습할 때 이미지와 글을 합쳐 약 15조 단위의 데이터를 배웠다. 그래서 이미지를 이해하는 능력과 글을 이해하는 능력이 따로 떨어져 있지 않고 하나로 연결돼 있다. 마치 우리가 사진을 보면서 설명을 듣는 것처럼, AI도 이미지와 텍스트를 동시에 이해할 수 있다는 뜻이다. 재미있는 예시도 있다. 복잡한 미로 그림을 보여주고 "왼쪽 위 초록점에서 오른쪽 아래 빨간점까지 가장 빠른 길을 찾아줘"라고 하자, K2.5는 최단거리 찾기 방법을 사용해 113,557걸음의 최적 경로를 찾아내고 이를 색깔로 표시한 이미지까지 만들어줬다. 문샷AI는 실제 소프트웨어 개발 능력을 측정하기 위해 자체 테스트를 만들었다. 프로그램 만들기부터 버그 고치기, 코드 정리하기, 테스트 짜기까지 다양한 실무 작업을 여러 프로그래밍 언어로 평가한다. K2.5는 이전 버전인 K2보다 모든 영역에서 눈에 띄게 발전했다. 시간도 비용도 확 줄었다... 실전 성능도 검증됐다 에이전트 스웜이 진짜로 효과가 있을까? 문샷AI가 실제로 테스트해본 결과, 작업 시간이 80%나 줄어들었다. 10시간 걸리던 일이 2시간 만에 끝난다는 뜻이다. 덕분에 훨씬 복잡하고 오래 걸리는 작업도 처리할 수 있게 됐다. 실제 AI 성능 테스트에서도 우수한 결과를 보였다. HLE, BrowseComp, SWE-Verified라는 세 가지 테스트에서 K2.5는 적은 비용으로 높은 점수를 받았다. 특히 BrowseComp라는 웹 검색 테스트에서 에이전트 스웜을 사용했을 때 78.4%의 정확도를 기록했다. 일반 방식(74.9%)보다 더 좋은 성적이다. 프로그래밍 실력 테스트에서도 좋은 성과를 냈다. SWE-Bench Verified에서 76.8%, SWE-Bench Pro에서 50.7%, SWE-Bench Multilingual에서 73.0%를 기록했다. 이는 GPT-5.2, 클로드 4.5 오푸스, 딥시크 V3.2 같은 유명 AI들과 비교해도 밀리지 않는 수준이다. 이미지 이해 능력 테스트에서도 우수했다. MMMU-Pro에서 78.5%, MathVision에서 84.2%, OmniDocBench 1.5에서 88.8%를 받았다. 이는 K2.5가 이미지를 보고 이해하는 능력과 코드를 짜는 능력을 모두 갖췄다는 걸 보여준다. 보고서도 발표 자료도 알아서 뚝딱... 사무 업무의 혁명 키미 K2.5는 단순히 코드만 짜는 게 아니라 실제 회사 업무도 처리할 수 있다. 대화만으로 워드 문서, 엑셀, PDF, 파워포인트를 전문가 수준으로 만들어준다. 복잡하고 양이 많은 자료를 분석해서 완성도 높은 결과물을 내놓는다. 문샷AI는 실제 업무 능력을 측정하기 위해 두 가지 테스트를 만들었다. 하나는 오피스 프로그램 결과물의 품질을 평가하는 것이고, 다른 하나는 여러 단계를 거치는 복잡한 업무를 사람 전문가와 비교하는 것이다. K2.5는 이 두 테스트에서 이전 버전 대비 각각 59.3%와 24.3% 향상된 성적을 거뒀다. K2.5가 할 수 있는 일은 다양하다. 워드 문서에 메모를 추가하거나, 엑셀에서 피벗 테이블로 재무 계산을 하거나, PDF에 복잡한 수식을 넣을 수 있다. 심지어 10,000단어짜리 논문이나 100페이지 분량의 보고서도 만들어낸다. 과거에는 며칠씩 걸렸던 일이 이제는 몇 분 만에 끝난다. 예를 들어 100장면짜리 스토리보드를 이미지와 함께 엑셀로 만드는 작업도 순식간에 완료된다. 이는 사무직 직원들의 업무 방식을 크게 바꿀 수 있는 변화다. AI 협업 시대, 한국도 주목해야 할 이유 키미 K2.5가 보여준 '여러 AI가 협력하는' 방식은 AI 발전의 새로운 방향을 제시한다. 지금까지는 AI 모델을 더 크게, 더 강하게 만드는 데 집중했다면, 이제는 여러 AI가 똑똑하게 협력하는 방법으로 전환하고 있다. 이는 단순히 AI를 키우는 게 아니라, 일을 잘 나누고 동시에 처리하는 방식으로 효율과 성능을 모두 높이는 접근법이다. 한국 AI 기업들도 이런 변화에 주목할 필요가 있다. 거대 AI 모델을 만드는 경쟁에서는 자금과 규모 면에서 불리한 국내 기업들이, AI들을 잘 협력시키는 기술로 새로운 기회를 찾을 수 있기 때문이다. 특히 특정 분야에 특화된 작은 AI들을 효과적으로 지휘하는 기술은 범용 AI를 개발하는 것보다 진입하기 쉬우면서도 실용성이 높다. 또한 K2.5가 무료로 공개된다는 점도 중요하다. 키미 웹사이트, 앱, API, 그리고 개발자용 도구인 키미 코드를 통해 누구나 사용할 수 있다. 이는 국내 개발자와 연구자들이 최신 AI 협업 기술을 직접 사용해보고 응용할 수 있는 기회를 준다. 그림으로 코드를 짜는 능력도 국내 소프트웨어 산업에 중요하다. 디자이너가 만든 화면 시안을 AI가 바로 코드로 만들어주거나, 다른 웹사이트 영상을 보고 비슷한 기능을 구현하는 능력은 개발 시간을 획기적으로 줄여준다. 이는 코드를 직접 쓰지 않고도 프로그램을 만드는 도구의 수준을 한 단계 끌어올리는 기술로, 개발자가 부족한 국내 스타트업들에게 큰 도움이 될 수 있다. 마지막으로 K2.5의 사무 업무 기능은 AI가 단순히 창작 도구가 아니라 실제 업무 자동화 도구로 진화하고 있음을 보여준다. 복잡한 재무 계산, 100페이지 보고서 작성, 이미지가 들어간 발표 자료 자동 생성 등은 사무직 업무의 상당 부분을 AI가 대신할 수 있다는 의미다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 에이전트 스웜이 뭔가요? 기존 AI와 뭐가 다른가요? A. 에이전트 스웜은 AI 한 명이 아니라 여러 명의 AI가 팀을 이뤄 일하는 방식입니다. 기존 AI는 할 일을 하나씩 차례로 처리했다면, 에이전트 스웜은 복잡한 일을 자동으로 여러 개의 작은 일로 쪼개서 각각 다른 AI에게 맡깁니다. 그래서 모든 AI가 동시에 일하기 때문에 훨씬 빠릅니다. 키미 K2.5는 이 방식으로 같은 일을 최대 4.5배 빠르게 끝낼 수 있습니다. Q2. 그림만 보고 코드를 짠다는 게 무슨 뜻인가요? A. 웹사이트 디자인 이미지나 영상을 AI에게 보여주면, AI가 그대로 작동하는 코드를 자동으로 만들어주는 겁니다. 예를 들어 "이런 모양의 웹사이트를 만들어줘"라고 하면서 그림을 보여주면, AI가 HTML, CSS, Javascript 같은 코드를 짜서 똑같이 작동하는 웹사이트를 만들어줍니다. 또 화면에 문제가 있는 걸 보고 버그를 찾아서 고칠 수도 있습니다. 개발자가 디자인을 일일이 코드로 옮기는 수고를 덜어주는 기술입니다. Q3. 키미 K2.5는 어떻게 사용할 수 있나요? A. 여러 방법으로 사용 가능합니다. 웹 브라우저에서 키미 웹사이트에 접속하거나, 스마트폰에 키미 앱을 설치하면 바로 쓸 수 있습니다. 개발자라면 API를 통해 자기 프로그램에 연결하거나, 명령창에서 쓰는 '키미 코드'를 설치해서 VSCode, Cursor 같은 개발 도구와 함께 사용할 수 있습니다. 현재 키미 K2.5 인스턴트, K2.5 씽킹, K2.5 에이전트, K2.5 에이전트 스웜(베타) 등 4가지 모드가 있고, 에이전트 스웜은 유료 회원에게 무료 체험판으로 제공되고 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 키미 공식 블로그에서 확인 가능하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.29 15:02AI 에디터 기자

AI, 이틀 만에 우주 사진 1억 개 분석…"이상 현상 대거 발견"

인공지능(AI) 기술이 단 며칠 만에 약 1억 개에 달하는 우주 이미지 조각을 분석해 수 많은 이상 천체를 찾아냈다. IT매체 엔가젯은 유럽우주국(ESA) 소속 AI 모델 개발자 데이비드 오라이언과 파블로 고메즈가 우주 이미지 속 이상 현상을 탐지하는 AI 신경망을 개발했다고 최근 보도했다. 해당 AI 모델은 '어노말리매치(AnomalyMatch)'로, 허블 우주망원경이 지난 35년간 수집한 수만 개의 데이터 세트를 보관한 '허블 레거시 아카이브(Hubble Legacy Archive)'를 기반으로 학습됐다. 연구진은 이 모델을 활용해 방대한 허블 데이터를 자동 분석했다. 그 결과 어노말리매치는 약 이틀 반 만에 약 1억 개의 이미지 조각을 분석해 1천400여 개의 이상 천체 후보를 찾아냈다. 모델은 분석 이후 이상 가능성이 높은 천체 목록을 생성했다. 다만 최종 검증 단계에서는 연구진의 직접 확인이 필요했다. 고메즈와 오라이언은 1천 개가 넘는 후보를 일일이 검토해 실제 이상 현상을 선별했으며, 그 결과 1천400개 가운데 800개 이상이 이전에 기록되지 않았던 새로운 이상 천체로 확인됐다. ESA는 “숙련된 과학자들은 우주 이상 현상을 발견하는 데 탁월하지만, 허블 데이터의 규모가 방대해 사람이 직접 모든 정보를 세밀하게 분류하는 데는 한계가 있다”고 설명했다. 이번에 발견된 이상 천체의 상당수는 은하가 서로 합쳐지거나 상호작용하는 과정에서 나타난 모습이었다. 이들 천체는 독특한 형태를 띠거나 별과 가스가 길게 늘어진 꼬리를 형성하는 특징을 보였다. 이와 함께 거대한 천체가 먼 곳의 빛을 휘게 하면서 발생하는 중력렌즈 현상도 다수 발견됐다. 이 밖에도 행성 형성 원반, 거대한 별 덩어리를 가진 은하, 이른바 '해파리 은하'로 불리는 특이한 구조의 은하들이 확인됐다. 분류 자체가 어려운 수십 개의 천체도 새롭게 발견됐다. 파블로 고메즈는 “이번 연구는 허블 아카이브의 과학적 성과를 극대화하는 데 AI를 효과적으로 활용한 사례”라며 “이미 많은 천체가 발견됐다고 여겨졌던 허블 데이터에서 이처럼 많은 이상 천체를 찾아낸 것은 매우 고무적인 결과이며, 이 도구가 다른 대규모 데이터 세트에도 폭넓게 활용될 수 있음을 보여준다”고 말했다.

2026.01.29 14:37이정현 기자

토종 AI 협업툴 플로우, 2025년 흑자 전환…글로벌 확장 가속

마드라스체크가 인공지능(AI) 협업툴 '플로우'를 앞세워 흑자 전환을 달성했다. 빠른 성장세를 바탕으로 올해 미국과 일본 등 글로벌 주요 시장 진출에 박차를 가할 계획이다. 마드라스체크는 2025년 한 해 계약 수주 매출 210억원을 기록해 흑자 전환했다고 29일 밝혔다. 회사는 이번 성과가 단기적 비용 절감과 일시적 반등이 아닌 AI 중심 제품 경쟁력 강화 전략과 서비스형 소프트웨어(SaaS)·프라이빗 클라우드·내부망 구축형까지 아우른 하이브리드 매출 구조를 기반으로 한 구조적 흑자라고 설명했다. 또 글로벌 확장을 통해 성장 성과를 입증했으며 이를 바탕으로 기업공개(IPO) 준비를 본격화하고 성장 전략에 속도를 낸다는 계획이다. 플로우는 최근 수년간 안정적인 성장 흐름을 이어왔다. 최근 5년간 회계 매출은 연평균 40% 이상의 성장률을 기록하며 외형 성장을 이어왔고 지난해 흑자 전환을 달성하며 내실 중심의 질적 성장 국면에 진입했다. 특히 수주·계약 기준으로는 2024년 140억원에서 지난해 210억원으로 약 50% 이상 성장하며 단순한 도입 확산을 넘어 실제 매출과 수익으로 연결되는 성장 구조를 구축했다. 회사 측은 이러한 흐름을 바탕으로 올해도 계약 기준의 안정적인 성장세가 이어질 것으로 내다보고 있다. 마드라스체크가 서비스하는 플로우는 기업용 멀티 AI 전환(AX) 환경을 제공해 오픈AI·제미나이·클로드 등 외부 AI 모델을 기업 특화 보안 기능을 강화한 형태로 안전하게 활용할 수 있도록 지원한다. 나아가 플로우 내부에 축적된 업무·대화·파일의 흐름을 이해하고 다음에 해야 할 일을 제안하는 AI 에이전트 역할을 한다. 프로젝트 생성, 업무 정리, 회의 기록 요약 등 반복적인 협업 과정을 자동화하고 업무 맥락을 기반으로 실행 우선순위를 제시함으로써 초기 설정 부담을 낮추고 협업 효율을 구조적으로 개선했다. 개인 생산성 향상을 넘어 조직 단위 실행력과 업무 완결성을 높이는 데 기여한다는 목표다. 플로우는 대기업 구축형 고객과 SaaS 고객을 동시에 확대하며 시장 신뢰도를 높이고 있다. 삼성전기·현대모비스·BGF리테일 등 대기업을 비롯해 삼성생명·삼성화재·한국투자증권·DB금융투자증권 등 금융권, 한국가스공사·금융감독원·국회예산처·한국관광공사 등 공공기관까지 70건 이상의 내부망 공급을 완료하며 온프레미스 구축 실적 기준 국내 1위 협업툴 입지를 공고히 하고 있다. 이학준 마드라스체크 대표는 "플로우 매출을 고객 중심 AI 기술 내재화와 제품 고도화를 위한 연구개발(R&D)에 집중적으로 재투자할 계획"이라며 "AI 협업 운영체제(OS)로서의 경쟁력을 한 단계 끌어올리겠다"고 밝혔다. 플로우는 올해 수주·계약 기준 300억원 달성을 목표로 글로벌 시장 확장을 본격화한다. AI 에이전트 기반 협업 OS로의 진화를 통해 글로벌 협업 플랫폼 시장에서 실질적인 AX 전환 성과를 만든다는 목표다. 국내를 넘어 미국·일본·영국 등 주요 시장을 중심으로 AI 협업 플랫폼에 대한 시장 검증과 확장을 동시에 추진할 계획이다. 이 대표는 "스타트업 대부분이 외형 성장과 수익성 확보를 동시에 이루기 어려운 환경에서 플로우는 AI 중심 제품 전략과 SaaS·온프레미스 하이브리드 매출 구조를 통해 그 어려운 과제를 해냈다"며 "지난해 연간 흑자 전환은 구조적 성장의 출발점이고 올해는 매출 300억원 달성과 글로벌 AI 협업 플랫폼을 목표로 도약해 나가겠다"고 말했다.

2026.01.29 13:48한정호 기자

지미션, 인프라·스마트팩토리 연합 구축…산업 AX 공략

지미션이 인프라·스마트팩토리 전문기업들과 손잡고 인공지능(AI) 사업 확대에 나선다. 지미션은 지난 26일 범호아이티, 에스엘글로벌과 AI·빅데이터 기반 혁신 솔루션 공동 개발 및 사업화를 위한 3자간 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 각 사 기술력과 산업별 전문성을 바탕으로 산업 자동화 스마트 시티, 공공·민간 분야 인공지능 전환(AX) 수요에 대응하기 위한 협력 체계 구축이 목표다. 세 기업은 향후 공동 프로젝트 기획, 솔루션 개발, 영업·마케팅 협력 등을 추진해 나갈 계획이다. 지미션은 AI 문서 자동화, 데이터 분석, 영상 인식 등 다양한 AI 기술을 바탕으로 공공·금융·제조 등 분야별 AX 솔루션을 공급하고 있다. 국내외 300여 개 기관에 솔루션을 도입한 실적을 바탕으로 최근에는 동남아 시장 진출도 본격화하고 있다. 범호아이티는 서버·네트워크·스토리지 등 ICT 인프라 구축과 유지보수에 특화된 기업으로, 전국 공공기관과 기업을 대상으로 안정적인 정보시스템 환경을 제공 중이다. 최근에는 스마트시티 및 보안 시스템 구축 등으로 사업 영역을 확대 중이다. 에스엘글로벌은 산업기계 및 자동화 설비 제조, 스마트팩토리 구축·유지보수, 무역·엔지니어링 서비스를 기반으로 성장해 온 기업이다. 제조 산업 스마트 전환과 생산성 향상에 기여해왔다. 한준섭 지미션 대표는 "이번 협약은 AI 기술과 산업 현장 전문성의 융합이라는 점에서 의미가 크다"며 "공공·산업 현장에서의 자동화 수요에 실질적으로 대응할 수 있는 통합 솔루션 개발과 글로벌 시장 진출 기반을 다지는 계기가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.01.29 13:47한정호 기자

공공저작물 AI 학습 허용선 제시…한국문화정보원, 상담·전환 지원 강화

정부가 공공저작물을 인공지능(AI) 학습에 폭넓게 개방하는 방향을 공식화하면서, 공공누리 제도를 중심으로 축적돼 온 현장 운영 경험이 다시 주목받고 있다. 문화체육관광부(문체부)와 과학기술정보통신부(과기정통부)의 이번 공동 발표는 부처 간 조율의 결과인 동시에, 그간 공공저작물 개방을 실무적으로 다뤄온 흐름을 제도화한 성격이 강하다는 평가가 나온다. 문체부와 과기정통부는 지난 28일 국무회의와 과학기술관계장관회의를 통해 '공공저작물 인공지능 학습 활용 확대 방안'을 발표했다. 공공저작물을 아무런 조건 없이 이용할 수 있는 공공누리 제0유형을 신설하고, 기존 공공누리 1~4유형의 이용 조건은 유지하되 인공지능 학습 목적에 한해 자유 활용을 허용하는 AI 유형을 도입하는 것이 핵심이다. 이번 개편으로 공공저작물은 출처 표시나 상업적 이용, 변경 이용 여부를 둘러싼 불확실성 없이 인공지능 학습에 활용할 수 있는 명확한 기준선을 갖게 됐다. 특히 대규모 데이터 처리가 전제되는 AI 학습 환경에서 기존 공공누리 조건이 현실과 맞지 않는다는 현장 의견을 제도에 반영했다는 점에서 정책적 의미가 있다. 이 과정에서 공공누리 제도를 운영해 온 한국문화정보원의 누적된 실무 경험도 자연스럽게 정책 설계의 참고선으로 작용했다는 분석이 나온다. 한국문화정보원은 공공누리 유형 관리, 공공기관 대상 컨설팅, 이용자 상담창구 운영 등을 통해 공공저작물 개방 정책을 현장에서 관리해 온 기관이다. 최근에는 공공저작물을 AI 학습에 즉시 활용할 수 있는 데이터 형태로 가공·개방하는 사업도 추진해 왔다. 한국문화정보원 김동운 공공저작물팀장은 이번 제도 개편과 관련해 “AI 학습용 새로운 유형이 마련됐지만 실제로 활용 가능한 데이터를 만들어가는 일은 이제부터 본격적으로 진행해야 할 과제다”라며 “AI 시대에 콘텐츠와 데이터의 중요성이 커지면서 공공저작물에 대한 관심도 함께 높아지고 있다”고 설명했다. 다만 김 팀장은 이번 발표를 특정 기관의 역할 확대보다는 실행 단계의 출발점으로 바라봐야 한다는 점을 강조했다. 그는 “제도는 마련됐지만, 각 공공기관 담당자가 공공누리 유형을 정확히 이해하고 적용하는 과정이 중요하다”며 “교육과 홍보, 유형 전환 지원 등을 통해 현장에서 제도가 안착하도록 돕는 역할을 지속할 계획”이라고 밝혔다. 이번 발표는 공공저작물을 AI 학습 데이터로 활용하는 데 걸림돌이 됐던 기준 불확실성을 정부가 제도 차원에서 정리했다는 데 의미가 있다. 공공누리 제0유형과 AI유형을 통해 “공공에서부터 먼저 열고, 활용의 룰을 명확히 하겠다”는 메시지를 공식화한 셈이다. 공공 영역에서 기준선이 정리되면서, 다음 질문은 자연스럽게 민간 저작물로 옮겨갈 수밖에 없다. 다만 민간 저작물의 AI 학습 활용을 둘러싼 제도는 아직 확정된 결론이 나온 단계라기보다, 공정이용 판단과 투명성, 권리자 보호 장치 등을 둘러싼 논의가 이어지는 국면이다. 공공에서 AI 학습이 어디까지 가능한지가 먼저 정리된 만큼 민간 영역에서도 무엇을 기준으로 허용 범위와 절차를 설계할지에 대한 논의 압력이 커질 것으로 보인다.

2026.01.29 12:28김한준 기자

국가 AI·AX 인재 양성 시동…AI중심대학 10곳 선정 추진

인공지능(AI) 인재 확보를 둘러싼 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데, 정부가 대학 교육체계를 AI 중심으로 전환하기 위한 대규모 인재 양성 사업을 본격 추진한다. 기존 소프트웨어(SW) 중심 교육 성과를 바탕으로 전공과 비전공을 아우르는 AI·AI 전환(AX) 융합 인재를 체계적으로 키운다는 목표다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)는 29일 서울 중구 포스트타워에서 '2026년 AI중심대학 사업설명회'를 개최해 지원 내용과 선정 절차 등을 공유했다. 이날 행사에는 기존 SW중심대학을 비롯해 AI중심대학 전환·신규 선정을 검토 중인 전국 대학 관계자들이 대거 참석했다. 정부는 AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서 단순 AI 전공 인재를 넘어 도메인 지식을 기반으로 AI를 활용할 수 있는 융합 인재 수요가 급증하고 있다는 점을 사업 추진 배경으로 제시했다. AI중심대학 사업은 기존 SW중심대학 사업의 성과를 기반으로 대학 교육체계를 AI 중심으로 재편하는 것이 핵심이다. AI 기술을 직접 설계·개발하는 전문 인재뿐 아니라 인문·사회·의학·제조 등 각 분야에서 AI를 활용하는 AX 융합 인재를 동시에 양성한다는 구상이다. 정부는 올해를 시작으로 AI중심대학 10곳을 신규 선정한다. 이 가운데 7곳은 기존 SW중심대학에서 전환하고 3곳은 신규 대학으로 뽑는다. 선정된 대학에는 연간 30억원 규모 정부 지원금이 제공되며 최장 8년 동안 최대 240억원을 지원받을 수 있다. 특히 유사 사업 간 중복 투자를 막기 위해 지역거점국립대학과 과학기술원은 이번 사업 대상에서 제외하고 일반 4년제 대학을 중심으로 AI 교육 확산을 추진한다는 방침이다. 사업을 주관하는 IITP 측은 2030년까지 AI중심대학을 30곳으로 확대한다는 계획도 밝혔다. AI중심대학에 선정된 대학은 총장 직속 AI·AX 교육 전담 조직을 구축해야 한다. 이를 통해 학·석사 연계 패스트트랙 운영, AI 융합학과 체계 정비, 교원 평가·보상제도 개선, AI 교육 실습 환경 구축 등 전반적인 교육 혁신을 추진하게 된다. 교육과정 측면에서는 전공 구분 없이 모든 학생이 AI 기초·활용 역량을 갖출 수 있도록 교과과정을 개편한다. 인문·사회 등 비전공 학생을 위해 전공지식과 AI를 연결하는 브리지 교과도 새롭게 도입해 융합 교육의 진입 장벽을 낮춘다는 계획이다. 산학 협력도 사업의 주요 축이다. 기업과 대학이 함께 참여하는 교과과정 혁신 체계를 통해 현장 수요를 반영한 문제 해결형 교육을 강화하고 장기 인턴십과 취업 연계 프로그램, 산업계 멘토 참여 프로젝트 등을 통해 실무 역량을 높인다. 이와 함께 특화 산업의 AX를 지원하고 대학 내 AI 기반 창업 생태계 조성에도 나선다. 학생 주도형 창의 과제와 산학 프로젝트를 통해 도출된 성과가 실제 창업으로 이어질 수 있도록 멘토링과 실습 환경, 창업 지원금을 지원한다. 지역사회와의 연계도 강조됐다. 대학이 보유한 AI 교육 인프라를 개방해 초·중등생 대상 AI 캠프, 재직자 대상 세미나, 소외계층 대상 AI 교육 프로그램을 운영하고 우수 교육 콘텐츠는 온라인 플랫폼을 통해 전국으로 확산할 방침이다. 정부는 이번 사업의 실효성을 높이기 위해 클라우드 기반 실습 환경과 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 인프라 지원도 강화한다. 대규모 데이터 처리와 생성형 AI 실습이 가능한 교육·연구 환경을 구축하고 프롬프트 엔지니어링과 데이터 파이프라인 구축 등 실무형 AI 교육을 위해 AI 실습용 토큰 지원 제도도 마련할 계획이다. 신청 절차는 전환대학과 신규대학으로 구분돼 진행된다. 기존 SW중심대학에서 AI중심대학으로 전환을 희망하는 대학은 다음달 25일까지, 신규 참여를 희망하는 대학은 3월 31일까지 IITP 사업관리시스템을 통해 신청해야 한다. 이후 서면평가와 발표평가를 거쳐 전환대학은 4월 말, 신규대학은 6월 중 최종 선정 결과가 확정된다. IITP 민승현 디지털인재확산팀장은 "AI중심대학 사업은 2015년부터 추진해 온 SW중심대학의 성과를 바탕으로 대학이 급변하는 AI 환경에 맞춰 교육 체계를 전환하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다"며 "각 대학이 자율적으로 AI·AX 인재 양성 전략을 수립할 수 있도록 안정적인 지원을 이어갈 것"이라고 말했다.

2026.01.29 12:20한정호 기자

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