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펀진, 美 방산 전시회서 국방 AI 기술 공개…해외 공략 시동

펀진이 한국 육군과 실증한 인공지능(AI) 지휘결심체계와 전파 신호 기반 위협 탐지 기술을 앞세워 미국 방산시장 공략에 나섰다. 펀진은 12일부터 14일(현지시간) 미국 워싱턴 D.C.에서 열리는 '미 육군협회 연례 전시회(AUSA 2026)'에 참가해 자체 개발한 국방 AI 솔루션을 선보인다고 13일 밝혔다. AUSA는 미 육군협회가 매년 개최하는 육군 전문 전시회다. 올해는 약 100개국 750여 개 기업과 4만여 명의 방문객이 참가할 것으로 예상된다. 펀진은 이번 행사에서 AI 지휘결심체계 'KWM-onP'와 무선주파수(RF) 스펙트럼 분석 시스템 'KWM-오셀롯', 무인체계 임무통제 솔루션 'KWM-stA', AI 학습용 합성데이터 플랫폼 '이글아이' 등을 전시한다. 핵심 제품인 KWM-onP는 한국 육군과 전투실험 및 부대 실증을 수행한 지휘소형 AI 지휘결심체계다. 전술 현장에서 수집한 정보를 분석해 지휘관의 상황 판단과 의사결정을 지원한다. 상위 지휘소와 네트워크가 단절된 환경에서도 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 한국군과 실증시험을 진행한 KWM-오셀롯은 주변 전파 신호를 탐지·분석해 잠재적 위협을 식별하는 솔루션이다. 적의 위치나 활동을 직접 확인하기 어려운 상황에서도 전파 신호를 활용할 수 있는 것이 특징이다. 회사에 따르면 전시 첫날 현지 방산 관계자들은 해당 기술에 높은 관심을 보였다. KWM-stA는 여러 종류의 무인체계가 임무를 수행할 수 있도록 지원하는 AI 임무통제 솔루션이다. 이글아이는 실제 국방 환경에서 확보하기 어려운 AI 학습데이터를 합성데이터로 생성·관리하는 플랫폼이다. 폐쇄망 환경에서도 활용할 수 있으며 방위사업청 DQ마크 인증을 획득해 한국 육군에 납품돼 있다. 펀진은 이번 전시를 계기로 미국 및 글로벌 방산기업과 기술 협력 기회를 발굴할 계획이다. 현지 정부·군 관계자들과 사업 수요를 파악하고 공동 사업과 업무협약(MOU) 체결 등 구체적인 협력 성과를 추진한다는 방침이다. 김득화 펀진 대표는 "중동과 아시아를 비롯한 주요 해외 시장에서 현지 기업 및 관계 기관들과 다양한 협력 가능성을 구체적으로 논의하고 있다"며 "이번 전시에서의 교류를 더해 MOU 체결 등 구체적인 협력 성과로 이어질 수 있도록 추진할 계획"이라고 말했다.

2026.10.13 17:54이나연 기자

배경훈 부총리 "피지컬 AI, 세계 시장 제패할 만큼 준비해야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 피지컬 인공지능(AI) 기술 개발 성과를 긍정적으로 평가하며 국산 AI 모델과 소프트웨어를 기반으로 세계 시장에서 경쟁할 수 있는 산업 생태계를 구축해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 간담회'에서 "피지컬 AI 분야에서만큼은 세계 시장을 제패할 수 있을 만큼 준비해야 한다"며 "3년 뒤, 5년 뒤에 조금 더 투자했으면 좋았을 텐데 하는 후회를 하지 않을 정도로 목표를 설정했으면 좋겠다"고 말했다. 이날 간담회는 피지컬 AI 얼라이언스의 기술 개발과 산업 실증 성과를 공유하고 향후 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 배 부총리와 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 등 얼라이언스 관계자들이 참석했다. 배 부총리는 그동안 국내 피지컬 AI 사업의 목표와 개발 속도가 세계 시장에서 경쟁하기에 충분한지 고민해 왔다고 밝혔다. 이날 현장에서 확인한 기술 성과에 대해서는 당초 예상보다 빠르게 발전하고 있다고 평가했다. 국산 AI 모델·소프트웨어 개발 속도 확인 배 부총리는 국내 AI 모델과 소프트웨어의 자체 개발 상황도 언급했다. 그는 "해외 솔루션에 의존하지 않고 자체적인 AI 모델과 소프트웨어 역량을 먼저 갖춰야 한다고 생각했다"며 "시간이 좀 걸릴 것으로 생각했는데 예상보다 빨리 따라가고 있는 것 같다"고 말했다. 피지컬 AI는 로봇이나 제조 장비뿐 아니라 주변 환경을 인식하고 작업을 판단하는 AI 모델, 이를 실제 움직임으로 연결하는 소프트웨어가 함께 작동해야 한다. 배 부총리는 국내 기업들이 이러한 기술을 자체적으로 확보하는 데 진전을 보이고 있다고 평가했다. 전북과 경남에서 추진 중인 피지컬 AI 실증 사업도 긍정적으로 평가했다. 올해 1월 실증랩을 확인했을 때와 비교해 기술 개발이 빠르게 진전되고 있다고 밝혔다. 배 부총리는 중국이 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입하고 작업 데이터를 축적하는 움직임도 언급했다. 글로벌 AI 기술이 지난해 예상보다 빠르게 발전하고 있어 한국 역시 현재의 개발 목표에 머물러서는 안 된다고 했다. 개별 기업이 확보한 기술을 연결해 세계 시장에 진출할 수 있는 제품과 서비스로 발전시키는 협력도 주문했다. 국내에서 개발한 AI 모델과 소프트웨어를 로봇·제조 장비에 적용하고 여러 기업이 공동으로 활용할 수 있는 기술을 확보해 수출 경쟁력을 높이자고 주장했다. 피지컬 AI에 3조 1000억원 편성…얼라이언스 참여 437개로 확대 배 부총리는 피지컬 AI 분야에 대한 정부 투자 현황과 향후 지원 방향도 설명했다. 그는 내년도 피지컬 AI 예산안에 반영된 3조 1000억원이 범부처 AI 예산의 16% 이상을 차지한다고 밝혔다. 피지컬 AI 관련 예산이 전체 AI 예산의 5% 수준에 불과하다는 일각의 지적과 차이가 있다는 설명이다. 현재 정부 투자는 기술 개발과 산업 기반 구축을 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 배 부총리는 향후 실제 시장이 형성되고 산업 규모가 커지면 투자도 확대할 필요가 있다고 강조했다. 구체적인 추가 투자 규모나 일정은 제시하지 않았다. 간담회에서는 피지컬 AI 얼라이언스의 활동 성과도 공개됐다. 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 본부장은 얼라이언스 참여 기업이 지난해 출범 당시 120개에서 올해 10월 437개로 늘었다고 밝혔다. 얼라이언스는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 중심으로 운영된다. 핵심기술 개발과 산업 현장 실증, 표준화, 해외 협력 등 분야에서 기업들이 공동으로 추진할 과제를 발굴하고 있다. 기술 풀스택 분과는 AI 모델부터 데이터와 반도체, 소프트웨어까지 피지컬 AI 개발에 필요한 기술을 분석해 지원이 부족한 분야를 찾아냈다. 이를 바탕으로 내년 550억원 규모 피지컬 AI 핵심기술 개발 사업에 반영할 연구 과제를 제안했다. 산업 브릿지 분과에서는 제조·국방·의료 등 산업 현장에서 활용할 수 있는 실증·확산 과제 26개를 발굴했다. 연말까지 현장 수요와 사업화 가능성을 검토해 추진 과제를 구체화할 예정이다. 거버넌스 분과는 중소 제조기업의 공장 자동화 설계를 돕는 국산 AI 솔루션의 베타 버전을 개발했다. 기업이 공장 데이터를 입력하면 AI가 자동화 설계를 지원하는 방식으로, KT와 협력해 중소기업에 무료로 제공할 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "피지컬 AI 산업에는 AI 모델부터 로봇 장비, 보안까지 수많은 공급망이 연결돼 있다"며 "기업들이 연대하고 협력하지 않으면 제대로 된 산업을 만들기 어렵다"고 말했다. 배 부총리는 "정부가 모든 것을 지원할 수는 없겠지만 최대한 노력하겠다"며 "기업들도 각자 노력하면서 우리가 할 수 있는 최대치의 목표를 한번 설정해 봤으면 좋겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 17:50김동원 기자

눈치까지 배우는 카카오 AI '선톡'…가상 카톡서 대화 훈련

카카오가 인공지능(AI)이 이용자에게 먼저 말을 거는 '선톡' 기능을 고도화한다. 대화 흐름과 맞지 않는 제안을 하거나 불필요하게 개입하는 문제를 줄이고, 이용자에게 실질적으로 도움이 되는 순간을 판단하도록 개선한다는 계획이다. 이를 위해 실제 카카오톡과 유사한 가상 환경에서 AI끼리 대화하며 다양한 상황을 학습하는 '클론' 기술을 활용하고 있다. 윤소원 카나나 인 카카오톡 프로덕트 매니저는 13일 경기도 용인시에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프카카오(if(kakao)26)'에서 가상 환경 '클론'을 활용한 카나나 인 카카오톡(카인카) 개발 과정과 향후 고도화 방향을 소개했다. 카나나 인 카카오톡은 이용자의 대화 내용을 기기 안에서 분석해 일정 관리와 예약, 구매, 검색 등을 먼저 제안하는 AI 서비스다. 지난해 열린 이프카카오에서 핵심 기능이 처음 공개됐으며, 비공개 베타 테스트를 거쳐 올해 3월 정식 출시됐다. 카카오는 카나나 인 카카오톡이 먼저 연락하는 '선톡' 체계를 생성하기 위해 온디바이스 모델과 서버 모델이 협력하는 하이브리드 아키텍처를 구현했다. 사용자가 카나나 가입 시 단말기에 설치되는 작은 온디바이스 모델과 반대편의 카카오 서버에 자리한 큰 서버 모델이 협력하는 구조에서 선톡이 만들어진다. 이때 개입 판단과 그 근거가 되는 대화 맥락의 요약을 작은 온디바이스 모델이 맡게 된다. 1.3B 규모의 초경량 사이즈의 온디바이스 AI 모델이 원하는 판단과 구체적인 답을 내놓도록 개발하기 위해 카카오는 '데이터 엔지니어링'에 집중했다. 윤 매니저는 “카카오톡 대화를 똑똑하게 처리하는 모델을 만들기 위해 학습 데이터 구축부터 시작했다”며 “프로젝트 초기에는 대화와 같은 학습 데이터를 구하기 어려워 공개된 SNS 대화 데이터로 학습 데이터의 기반을 만들었다”고 설명했다. 여기에 서비스의 실제 추론 환경과 똑같은 클라이언트 입력 처리 방식을 적용하고, 부족하다고 여겨지는 주제에 대해서는 시나리오를 뽑아 초거대언어모델(LLM) 증강으로 미흡한 점을 보완했다. 카카오는 서비스 출시 이후 맞닥뜨린 '뜬금없는 선톡', '맥락 오류' 문제를 효율적으로 해결하기 위해 온디바이스 모델이 설치된 카카오톡과 유사한 가상의 환경인 '클론'을 개발했다. 클론은 AI가 서로 대화하며 제보받은 상황을 재연 가능한 방식으로 무한히 생성하고, 파악되지 않은 상황은 대화를 보며 미리 발견할 수 있는 도구다. 클론은 시나리오를 구축하고, 그 안에 등장하는 페르소나를 만든 뒤 대화를 생성하는 방식으로 작동한다. LLM 프롬프팅을 통해 만든 대화와 클론이 생성한 대화를 비교해 본 결과, 클론을 활용했을 때 단어 겹침이 35% 감소한 반면 표현의 다양성은 13% 증가한 것으로 확인됐다. 클론 기반 자동 개선 파이프라인이 도입되며 카나나 인 카카오톡의 개발 기능과 모델 성능이 개선되는 결과를 가져왔다. 한두 달 가량 걸리던 모델 배포 기간도 약 2주로 줄어들었다. 향후 카카오는 클론을 가상 카카오톡에서 스스로 발전하는 프로액티브 AI를 구축하는 방향으로 개발을 거듭한다는 방침이다. 실제 카카오톡과 유사한 데이터를 만든다는 방향성은 그대로 가져가되 대화 원문을 보지 않고도 대화의 분포를 따라가는 구조로 기능을 개선한다는 것이다. 또 이 과정에서 페르소나를 입은 에이전트들이 서로 대화하고 선톡을 받아보면서 반응하고, 선톡이 가치 있는지를 판단하도록 학습시킬 예정이다. 지나친 선톡으로 유발될 수 있는 이용자 피로감과 주요 정보 누락 문제를 해결하기 위해 에이전트의 선톡 시뮬레이션 과정을 통해 적절한 개입 정도를 찾아낸다는 포부다.

2026.10.13 17:38박서린 기자

씨메스로보틱스, 美 '팩 엑스포'서 AI 랜덤 팔레타이저 공개

국내 로봇 기업 씨메스로보틱스는 오는 18일부터 21일까지 미국 시카고에서 열리는 북미 최대 포장·물류 전시회 '팩 엑스포 인터내셔널(PACK EXPO International) 2026'에 참가해 차세대 물류 솔루션을 선보인다고 13일 밝혔다. 씨메스로보틱스는 이번 전시에서 인공지능(AI) 기반 랜덤 팔레타이징 시스템인 '믹스드 케이스 팔레타이저(Mixed Case Palletizer)'를 미국 시장에 처음으로 공개한다. 이 제품은 크기와 형태가 제각각인 박스를 사전 분류나 정해진 순서 없이 투입해도, AI가 박스 상태를 실시간으로 인식해 적재한다. 회사는 전시 현장에서 사전 영업을 전개하는 동시에 '얼리 억세스 프로그램(Early Access Program)'을 운영해 북미 시장을 공략한다. 참여 기업에는 우선 견적 및 도입 검토, 제품 투입 시 투자수익률(ROI) 분석과 엔지니어 기술 지원 등을 제공한다. 이성호 씨메스로보틱스 대표는 "믹스드 케이스 팔레타이저는 실제 물류 현장의 변동성을 이해하고 스스로 적재 작업을 판단하는 피지컬 AI 제품"이라며 "이번 전시를 기점으로 북미 고객 접점을 넓히고, 2027년 정식 출시에 맞춰 시장성을 입증하겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 17:19진운용 기자

마음AI, '피지컬AI 테크 위크'서 태국 실증 4족 로봇 지뢰탐지 시스템 공개

피지컬 AI 선도기업 마음AI(대표 유태준)가 13~14일 서울 코엑스에서 열리는 '피지컬 AI 테크 위크(Tech Week)'에 참가해 태국 현지 실증을 위해 개발한 4족 보행 로봇 기반 지뢰 탐지 시스템을 선보였다. 이번 전시에서 공개하는 시스템은 마음AI가 2025년부터 태국 현지 실증을 목표로 개발해 POC(Proof of Concept, 개념검증) 장비로 납품한 것으로, 군용 탐지 기술과 민간 첨단 센서 기술을 융합해 단기간에 구현한 피지컬 AI 기반 특수 임무 시스템이라는 점에서 주목된다. 군용 자기 탐지 기술과 민수용 GPR 융합…금속·비금속 복합 탐지 구현 이번 시스템의 핵심은 군용 지뢰탐지 장비인 PRS-17KM에 적용된 성능개량형 자기 탐지(MD, Metal Detector) 센서와 민수 분야에서 활용하는 지표투과레이더(GPR, Ground Penetrating Radar) 센서를 결합한 복합 탐지 기술이다. 'PRS-17KM'은 군에서 운용하는 기존 지뢰탐지 장비 성능을 개선한 모델로, 금속성 지뢰 및 매설물 탐지를 위한 고성능 자기 탐지 기술을 적용하고 있다. 마음AI는 이러한 군용 탐지 기술에 민수 분야에서 발전해 온 GPR 기술을 접목, 금속성 물체에 대한 높은 탐지 성능과 비금속 매설물에 대한 영상 기반 분석 기능을 하나의 로봇 시스템에서 제공하도록 개발했다. 특히 GPR 센서를 통해 지하 매설물의 반사 신호를 2차원(2D) 영상으로 시각화하고 분석할 수 있는 기능을 구현했다. 이를 통해 기존 자기 탐지 방식만으로는 탐지가 어려운 비금속성 매설물에 대해서도 탐지 및 분석 가능성을 확대했다. 이는 금속성 물체에 대한 자기 탐지 성능과 비금속성 물체에 대한 레이더 기반 분석 기능을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로, 다양한 유형의 매설물이 존재하는 현장에서 탐지 정보의 활용도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 또한 서로 다른 기술적 배경을 가진 군용 및 민수용 센서를 하나의 로봇 플랫폼에 신속하게 통합함으로써, 기존 기술을 효과적으로 활용하면서도 새로운 임무 수행 능력을 확보하는 개발 방식을 제시했다. 약 5개월 만에 시스템 개발…빠르게 진화하는 국방 무인체계 개발 방식 제시 마음AI는 약 5개월의 개발 기간을 통해 상용 4족 보행 로봇에 군용 MD 센서와 민수용 GPR 센서를 통합하고, 원격 운용 및 탐지 임무 수행을 위한 시스템을 구현했다. 이번 개발은 단순한 로봇 플랫폼 개조를 넘어, 서로 다른 운용 환경과 목적에 맞춰 개발된 군용·민수용 기술을 하나의 임무 시스템으로 통합했다는 점에서 의미가 있다. 최근 인공지능과 로봇 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이러한 기술 변화에 대응하기 위해 국방 무인체계 개발에서도 기존의 장기적인 개발 방식과 함께 신속한 기술 통합과 현장 검증을 통한 반복적 개발 방식의 중요성이 커지고 있다. 마음AI는 상용 로봇 플랫폼을 기반으로 검증된 군용 기술과 발전 속도가 빠른 민간 기술을 적극적으로 활용하는 개발 전략을 추진하고 있다. 이를 통해 개발 기간을 단축하는 동시에, 현장 요구사항과 최신 기술을 지속적으로 반영할 수 있는 무인체계 개발 역량을 확보해 나가고 있다. 특히 이번 태국 POC 시스템은 군용 탐지 기술의 신뢰성과 민간 기술의 혁신성, 피지컬 AI 기반 로봇 플랫폼의 확장성을 결합한 신속 개발 사례로 평가할 수 있다. 해외 실증 경험 기반 2차 POC 개발…양산형 모델로 고도화 현재 마음AI는 태국 현지 실증을 위해 개발한 1차 POC 시스템을 기반으로, 운용 과정에서 도출된 개선사항과 추가 요구사항을 반영한 2차 POC 시스템을 개발하고 있다. 2차 시스템은 단순한 기능 개선을 넘어 실제 제품화를 목표로 설계되고 있으며, 탐지 센서의 통합성, 로봇 운용 안정성, 현장 적용성 및 유지보수성 등을 고려해 양산 가능한 모델로 발전시키는 데 중점을 두고 있다. 또한 모듈형 임무장비 구조를 기반으로 향후 지뢰 탐지뿐 아니라 감시·정찰, 위험물 탐지 등 다양한 국방·안전 분야 특수 임무로 활용 범위를 확대할 계획이다. 지뢰 탐지는 작업자의 안전 확보가 무엇보다 중요한 분야다. 특히 지뢰 매설이 의심되는 지역에서는 탐지 과정 자체에 위험이 따르는 만큼, 사람이 직접 접근하기 어려운 환경에서 로봇을 활용하는 기술의 필요성이 높아지고 있다. 마음AI는 4족 보행 로봇의 기동성과 원격 운용 기술을 활용해 위험지역에 대한 인력의 직접 접근을 최소화하고, 복합 탐지 센서와 AI 기술을 결합해 현장 임무 수행 능력을 지속적으로 강화할 계획이다. “기술 발전 속도를 따라가는 신속한 개발 역량이 미래 무인체계 경쟁력” 손병희 마음AI 국방AI&로보틱스 부문 대표는 “미래 무인체계 경쟁력은 단순히 우수한 기술을 확보하는 데 그치지 않고, 빠르게 발전하는 기술을 얼마나 신속하게 통합하고 실제 운용체계에 적용할 수 있는가에 달려 있다”고 말했다. 이어 “이번에 선보이는 시스템은 군용 PRS-17KM의 성능개량형 자기 탐지 기술과 민수용 GPR 기술을 결합해 금속성 매설물에 대한 고성능 탐지와 비금속 매설물에 대한 2D 영상 분석 기능을 구현한 사례”라며 “약 5개월 만에 시스템을 개발하고 해외 POC 장비로 납품함으로써 군용 기술과 민간 첨단 기술을 신속하게 융합하는 개발 방식의 가능성을 확인했다”고 설명했다. 이어 “현재 현장 실증 경험을 바탕으로 2차 POC 시스템을 개발하고 있으며, 이를 양산 가능한 제품으로 발전시켜 국방 및 안전 분야에서 실질적으로 활용할 수 있는 피지컬 AI 기반 무인체계를 제공할 계획”이라고 밝혔다. 마음AI는 앞으로도 해외 실증과 현장 중심의 기술 개발을 지속적으로 추진하고, 군용 기술과 민간 첨단 기술 융합을 통해 빠르게 진화하는 피지컬 AI 기반 국방 무인체계 시장에서 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다.

2026.10.13 17:07방은주 기자

코오롱베니트, AI 도입 넘어 성과 창출 위한 AX 실행 전략 공개

코오롱베니트가 인공지능(AI) 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 기업 업무 혁신(AX) 전략을 공개했다. AI 기술을 도입하는 데 그치지 않고 업무 재설계와 데이터 활용, 성과 측정까지 연결해 기업 현장에서 실질적인 변화를 만드는 데 초점을 맞췄다. 코오롱베니트는 서울 용산구 서울드래곤시티에서 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'을 개최했다고 13일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 행사에는 고객사와 파트너사 관계자 등 약 500명이 참석했다. '고객의 AX 여정'을 주제로 기업의 AX 추진 전략과 산업 현장의 적용 사례를 공유했다. 강이구 코오롱베니트 대표는 환영사에서 AI 도입 자체가 생산성 향상을 보장하지는 않는다고 강조했다. 기술을 익히고 효과를 검증하는 초기 단계를 지나 실제 성과를 내기 위해서는 AI가 맡을 업무와 사람이 판단할 영역을 구분하고, 기존 업무 방식도 함께 바꿔야 한다는 설명이다. 강 대표는 이를 위해 산업과 고객 업무에 대한 이해를 바탕으로 적합한 기술을 선택하는 역량이 중요하다고 밝혔다. 코오롱베니트가 축적한 산업별 경험과 글로벌 솔루션, 100여 개 AI 얼라이언스 참여사로 구성된 협력 생태계를 활용해 고객의 과제 발굴부터 성과 창출까지 지원하겠다는 계획도 소개했다. 장재용 코오롱베니트 DX본부장은 기조연설에서 기업의 AI 활용과 실제 성과 사이에 놓인 간극을 짚었다. 국내 기업의 AI 활용률은 58%지만 AI 전략을 갖춘 기업은 27%에 그치고, 47%는 투자 효과를 측정할 방법이 없다는 조사 결과를 제시했다. AI 시범사업이 늘어나더라도 개별 과제가 서로 연결되지 않고 현업에 안착하지 못하면 성과를 내기 어렵다는 지적이다. 장 본부장은 경영 목표와 동떨어진 과제 선정, 분산된 데이터, 업무 시스템과의 연계 부족, 도입 이후 운영 체계 부재 등을 주요 원인으로 꼽았다. 이에 따라 우선 추진 과제 3~5개 선정부터 인프라 구축, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영에 이르는 6단계 AX 방법론을 제시했다. 기업의 규모와 여건에 맞춰 작은 과제부터 시작하고 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 강조했다. 고객사 사례 발표에서는 코오롱인더스트리의 AX 추진 경험이 소개됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX Innovation 센터장은 석유화학·소재 산업이 원가 경쟁과 공급과잉, 공급망 위험 등으로 사업 환경의 변화를 겪고 있다며 AI 도입 규모보다 이를 통해 창출하는 가치가 중요하다고 설명했다. 홍 센터장은 가치와 핵심성과지표(KPI), 데이터, 프로세스, 아키텍처, 인재, 조직 등 6개 관점의 AX 추진 전략을 공유했다. 구체적인 적용 사례로는 선적서류 자동화 에이전트를 활용해 건당 처리시간을 4시간에서 5초로 단축한 사례와 비전 AI 판별 정확도 99.8%를 달성한 사례를 소개했다. 이 밖에 SK AX 신현우 위원, 서우산업 조성운 사장, 서우첨단소재 심한수 이사가 각 기업의 AX 추진 경험을 발표했다. KAIST 김대식 교수는 'AGI 시대 리터러시와 리더십'을 주제로 특별 강연을 진행했다. 오후에는 데이터 분석과 활용, AX 추진, 기업용 서비스 등 3개 트랙에서 총 17개 세션이 열렸다. Data & Analytics 트랙에서는 자연어 기반 데이터 분석, 합성데이터를 활용한 국가통계 개방, AI 활용을 위한 데이터 준비, 자율제조와 스마트홈 AI 에이전트 등을 다뤘다. AX 저니 트랙에서는 제조 AX 적용 사례와 AI 전문기업 매칭 및 정부지원사업 연계 플랫폼 '엑시드(AXeed)', 산업 현장의 비전 AI, 데이터 이동 없이 시작하는 AI 구축, 기업용 AI 에이전트 통합 관리 등을 소개했다. 엔터프라이즈 서비스 트랙에서는 SAP 전사적자원관리(ERP)와 데이터 통합, SAP S/4HANA 전환, AI 기반 인사관리(HR), 재무·공시 데이터 통합과 환경·사회·지배구조(ESG) 등 기업 핵심 업무의 AX 적용 방안을 공유했다. 행사장에는 3개 트랙과 연계한 테마 부스도 마련됐다. AX Journey 부스에서는 AX 진단과 AI 전문기업 매칭, 정부지원사업 검토 등을 지원하는 AXeed와 AI 얼라이언스 협력 모델을 선보였다. Data & Analytics 부스에서는 클라우데라, SAS와 함께 설비 데이터 분석을 통해 최적 운영 조건을 도출하고 이를 현장에 반영하는 자율형 제조 모델을 소개했다. 생산 수율과 품질 검사, 설비 예지보전, 에너지 관리, 안전 등 적용 분야도 제시했다. Enterprise Service 부스에서는 SAP 기반 ERP 전환과 데이터·AI 활용, AI 기반 HR 혁신, AIoT·AI Home, 재무·공시 데이터 자동화 등 기업 업무에 적용할 수 있는 서비스를 소개했다. 강 대표는 "AX의 성패는 어떤 기술을 도입했느냐가 아니라, 고객의 현장에서 어떤 일이 달라졌느냐로 판가름 난다"며 "이번 행사가 비즈니스에서 AI가 성과를 낼 수 있는 영역과 업무 방식의 변화, 필요한 기술과 파트너를 찾는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.10.13 17:02남혁우 기자

국립공원공단, AI로 야생동물 자동 종 판별 시스템 개발

기후에너지환경부 산하 국립공원공단(이사장 주대영)은 업무 인공지능(AI) 전환 사업의 하나로 국내 야생동물 AI 자동 종 판별 시스템 '반달렌즈 AI'를 개발하고 현장에 적용할 계획이라고 13일 밝혔다. 국립공원공단은 반달렌즈 AI 개발을 계기로 국립공원 내 무인센서카메라에 촬영된 반달가슴곰·산양·여우 등 포유류 17종을 AI가 자동으로 종을 판별해 그간 수작업에 의존해 온 공원자원 영상(이미지) 분석 업무를 자동화할 수 있게 됐다고 전했다. 전국 국립공원에는 1300여 대의 무인센서카메라가 설치돼 연간 평균 약 470만 건의 영상이 수집되고 있다. 국립공원 측은 이들 영상을 기존 인력으로 분석하면 10만 건당 208일이 소요됐으나 반달렌즈 AI를 활용하면 분석 시간이 99% 단축된 10만 건당 8시간에 불과해 업무 효율성이 대폭 향상될 것으로 기대했다. 국립공원공단은 앞으로 이 시스템을 고도화해 사용 편의성을 확대하고, AI 모델을 공개(Hugging Face, GitHub)해 포유류 영상 분석이 필요한 국내외 연구기관, 단체가 공동 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 주대영 국립공원공단 이사장은 “반달렌즈 AI 도입으로 국립공원 자연 자원과 서식지 관리 업무자동화에 한층 더 다가섰다”며 “높아진 업무 효율성을 반영해 생물종과 서식지 보전업무의 전문성을 더욱 강화해 나가며, 해당 시스템의 AI 모델을 공개해 유관기관과 연구기관에서 공동으로 활용할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

2026.10.13 16:46주문정 기자

생성형 AI 앱 순위 공개, 챗GPT 2470만 명보다 놀라운 건 사용시간 64% 폭증

한국에서 생성형 AI 앱을 쓰는 사람은 1년 동안 19% 늘었는데, 그 앱을 붙잡고 있는 시간은 64%나 늘었다. 와이즈앱·리테일(WiseApp Retail)이 2026년 10월 13일 발표한 2026년 9월 생성형 AI 앱 순위 조사에 따르면 챗GPT(ChatGPT)가 월간 사용자 2,470만 명으로 1위를 지켰고, 구글 제미나이(Google Gemini)와 클로드(Claude)까지 상위 3개 앱이 모두 역대 최대 사용자를 기록했다. 생성형 AI란 질문에 답하고 글이나 이미지를 새로 만들어 주는 대화형 인공지능을 말한다. 이번 조사는 한국인이 AI를 가끔 열어 보는 앱에서 오래 붙잡고 쓰는 앱으로 바꿔 가고 있다는 신호를 숫자로 보여준다. 생성형 AI 앱 순위 1위 챗GPT, 2위보다 2.5배 2026년 9월 한국인이 가장 많이 사용한 생성형 AI 앱은 월간 사용자 2,470만 명을 기록한 챗GPT였다. 월간 사용자 수(MAU, Monthly Active Users)란 한 달 동안 그 앱을 한 번이라도 실행한 사람의 수를 뜻한다. 와이즈앱·리테일은 안드로이드(Android)와 iOS 스마트폰 사용자를 표본으로 조사해 이 숫자를 추정했다. 2위는 구글 제미나이로 987만 명, 3위는 클로드로 404만 명이었다. 세 앱 모두 역대 최대치다. 챗GPT는 2위 제미나이보다 약 2.5배 많은 사용자를 확보했다. 제미나이 사용자가 1,000만 명에 육박하는데도 챗GPT와의 거리는 약 1,480만 명이다. 제미나이 사용자를 두 번 더해도 챗GPT 한 앱의 사용자에 미치지 못하는 격차다. 그림1. 2026년 9월 한국인이 가장 많이 사용한 생성형 AI 앱 TOP10. 챗GPT, 구글 제미나이, 클로드가 모두 역대 최대를 기록했다 (자료: 와이즈앱·리테일) 4위부터는 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 196만 명, 그록 AI(Grok AI) 129만 명, 퍼플렉시티(Perplexity) 129만 명, 에이닷 110만 명이 이었다. 9월 기준으로 100만 명을 넘긴 앱은 모두 7개다. 다만 이 숫자들을 모두 더하면 실제 사람 수보다 커진다. 메일을 쓸 때는 챗GPT를, 검색할 때는 퍼플렉시티를 여는 사람은 두 앱의 사용자 수에 한 번씩 집계되기 때문이다. 이 중복을 걸러낸 실제 사람 수는 뒤에서 살펴본다. 그록 AI 129만 명, 후발주자 3곳 10위권 진입 이번 생성형 AI 앱 순위에서 눈에 띄는 또 하나의 흐름은 늦게 출발한 앱들의 약진이다. 와이즈앱·리테일은 2025년 독립 모바일 앱을 출시한 그록 AI와 제미나이 노트북(Gemini Notebook), 젠스파크 AI 워크스페이스 등 후발주자들도 상위 10위권에 이름을 올렸다고 밝혔다. 그록 AI는 129만 명으로 오랫동안 이름을 알려 온 퍼플렉시티와 공동 5위에 올랐다. 국내 통신사 SK텔레콤의 AI 서비스인 에이닷(110만 명)보다도 많다. 제미나이 노트북은 54만 명으로 8위, 국내 서비스 뤼튼은 38만 명으로 9위, 젠스파크 AI 워크스페이스는 32만 명으로 10위였다. 제미나이 노트북이 10위권에 들어간 점도 흥미롭다. 구글 앱이 2위 제미나이와 8위 제미나이 노트북으로 두 자리를 차지한 셈이다. 같은 회사가 대화형 AI와 별도의 전용 앱을 함께 순위에 올렸다는 것은, 사용자가 하나의 만능 앱만 쓰기보다 목적에 맞춰 앱을 골라 쓰기 시작했을 가능성을 보여준다. 대화는 한 앱에서 하고 자료 정리는 다른 앱에 맡기는 식으로 쓰임새를 나누는 사용자라면 이 흐름에 해당한다. 상위 10개 앱 사용자 3,075만 명, 사용시간 46억 분 2026년 9월 상위 10개 생성형 AI 앱의 중복 제거 사용자 수는 3,075만 명으로, 전년 같은 달 2,593만 명보다 19% 늘었다. 중복 제거 사용자 수란 여러 앱을 함께 쓰는 사람을 한 명으로만 세어 실제 사람 수를 따진 값이다. 같은 기간 총 사용시간은 28억 분에서 46억 분으로 64% 늘어 역대 최대치를 기록했다. 3,075만 명이라는 숫자의 크기를 가늠해 보면 이렇다. 와이즈앱·리테일이 조사 모집단으로 삼은 한국인 스마트폰 사용자는 안드로이드 3,670만 명과 iOS 1,469만 명을 더한 5,139만 명이다. 본지가 단순 계산하면 스마트폰을 쓰는 사람 10명 중 약 6명이 한 달에 한 번 이상 생성형 AI 앱을 열고 있다는 뜻이다. 46억 분도 실감하기 어려운 숫자다. 시간으로 바꾸면 약 7,667만 시간이고, 한 달 동안 한국인이 생성형 AI 앱 앞에서 보낸 시간을 모두 이어 붙이면 8,700년이 넘는다. 1년 전 28억 분과 비교하면 한 달에 18억 분, 약 3,000만 시간이 늘어난 것이다. 사용자 19% 대 사용시간 64%, 1인당 월 2시간 30분 이번 조사의 핵심은 사용자가 늘어난 속도보다 사용시간이 늘어난 속도가 세 배 이상 빠르다는 점이다. 사용자 증가율은 19%, 사용시간 증가율은 64%였다. 새로 들어온 사람보다 원래 쓰던 사람들이 훨씬 더 오래, 더 깊이 쓰게 됐다는 해석이 가능하다. 본지가 보도자료 수치로 1인당 사용시간을 계산하면 차이가 더 선명해진다. 46억 분을 3,075만 명으로 나누면 1인당 월평균 약 150분, 즉 2시간 30분이다. 1년 전에는 28억 분을 2,593만 명으로 나눈 약 108분, 1시간 48분이었다. 한 사람이 AI 앱에 쓰는 시간이 1년 만에 40분 넘게, 약 39% 늘어난 셈이다. 하루로 나누면 약 5분이지만, 질문 몇 개를 던지고 닫던 습관이 문서 초안을 함께 고치고 대화를 이어가는 습관으로 바뀌고 있다는 의미로 읽을 수 있다. 여러 앱을 함께 쓰는 병용 흐름도 숫자에 드러난다. 상위 10개 앱의 사용자를 단순히 더하면 4,549만 명이지만 중복을 뺀 실제 사람 수는 3,075만 명이다. 둘의 차이는 약 1,474만 명이고, 본지 계산으로 사용자 한 명이 평균 1.48개의 앱을 쓰는 꼴이다. 앞서 본 것처럼 두 개 이상의 앱을 오가며 쓰는 사람이 적지 않다는 뜻이다. 보도자료가 각 앱을 어떤 용도로 함께 쓰는지까지 밝히지는 않았다. 다만 보도자료는 사용시간이 늘어난 원인을 직접 분석하지 않았으므로, 깊이 있는 업무 활용이 늘었기 때문인지 여러 앱을 오가며 쓰는 시간이 늘었기 때문인지는 추가 자료로 확인할 필요가 있다. 사람 수 경쟁에서 시간 점유 경쟁으로 넘어가는 AI 앱 시장 이번 생성형 AI 앱 순위는 AI 앱 시장의 관심이 누가 가장 많은 사람을 모았느냐에서 누가 사람들의 시간을 더 오래 붙잡느냐로 옮겨 가고 있음을 보여준다. 스마트폰 사용자 10명 중 6명이 이미 AI 앱을 쓰는 상황에서는 새 사용자를 늘릴 여지가 점점 줄어든다. 반면 사용시간은 1년 새 64% 늘었다. 앞으로 AI 앱 간 경쟁의 승부처는 다운로드 수보다 사용자의 하루 속에 얼마나 깊이 들어가느냐가 될 가능성이 있다. 독자 입장에서도 생각해 볼 지점이 있다. 지금 한 달에 AI 앱을 몇 시간 쓰는지, 한 앱만 쓰는지 여러 앱을 목적별로 나눠 쓰는지 따져 보면 평균 사용자보다 앞서 있는지 뒤처져 있는지 가늠할 수 있다. 1인당 월 2시간 30분이라는 평균은 출발선을 재는 하나의 기준이 될 수 있다. 다만 이번 수치는 와이즈앱·리테일이 패널을 통해 통계적으로 추정한 값이며, 조사기관도 실제와 차이가 있을 수 있다고 밝혔다. 조사 대상도 전용 모바일 앱이 있는 범용 대화형 AI 서비스로 한정했기 때문에, PC 웹 브라우저로만 AI를 쓰는 사람은 이 숫자에 잡히지 않는다. 회사 컴퓨터로 챗GPT를 하루 종일 쓰는 직장인의 시간은 이 46억 분 밖에 있다는 뜻이다. 실제 한국인의 AI 사용시간은 이보다 클 수도 있다는 점은 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 2026년 9월 한국인이 가장 많이 쓴 생성형 AI 앱은 무엇인가요? 와이즈앱·리테일 조사에 따르면 1위는 월간 사용자 2,470만 명의 챗GPT입니다. 2위는 구글 제미나이(987만 명), 3위는 클로드(404만 명)이며, 세 앱 모두 역대 최대 사용자를 기록했습니다. Q2. 생성형 AI 앱 사용시간은 얼마나 늘었나요? 상위 10개 생성형 AI 앱의 총 사용시간은 2026년 9월 46억 분으로, 전년 같은 달 28억 분보다 64% 늘었습니다. 같은 기간 사용자 수는 19% 늘어, 사람 수보다 사용시간이 훨씬 빠르게 증가했습니다. Q3. 이 순위에는 PC로 쓰는 AI도 포함되나요? 포함되지 않습니다. 이번 조사는 한국인 안드로이드와 iOS 스마트폰 사용자를 대상으로 한 표본 조사이며, 전용 모바일 앱이 있는 생성형 AI 서비스만 집계했습니다. 수치는 추정값이라 실제와 차이가 있을 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 와이즈앱·리테일에서 확인할 수 있다. 리포트명: 한국인이 가장 많이 사용하는 생성형 AI 앱은? (와이즈앱·리테일 보도자료, 2026년 10월 13일) 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠, 와이즈앱·리테일 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.10.13 16:32AI 에디터

한·인니 기술·문화유산 교류의 장 '코리아 위크 2026' 개막

한국과 인도네시아의 기업 및 연구기관이 인공지능(AI) 등 첨단 기술을 활용한 문화유산 보존과 산업 협력 방안을 모색하는 '코리아 위크 2026(Korea Week 2026)'이 개막했다. 13일 인도네시아 반둥공과대학교(ITB) 이노베이션 파크에서 개막한 이번 행사는 14일까지 이틀간 '기술과 문화유산(Technology and Cultural Heritage)'을 주제로 열린다. 행사는 ITB 과학기술협력단지(DKST)가 주최하고 DKST와 한국-인도네시아 혁신 파트너스(KIIP), K-헤리티지산업포럼이 공동 주관한다. 이번 행사는 현대 기술을 활용해 양국의 문화유산을 보존하고 공유하는 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 한국과 인도네시아의 기업 및 기관, ITB 연구진과 스타트업이 참여해 기술과 서비스를 선보이고 협력 기회를 모색한다. 전시에는 K헤리티지산업포럼, 위프코, 브라이튼, 텍스트웨이, 온나무, 부스트온, 두드림인재개발원 등 한국 기업과 기관이 참가한다. 참가 기관들은 디지털 콘텐츠와 AI, 문화유산 보존, 크리에이티브 산업 등 기술과 문화를 결합한 다양한 제품과 서비스를 소개한다. 인도네시아에서는 메디아시, 치타 린타스, ATE 등 현지 협력 기업 3곳이 참여한다. 양국 기업은 연구 성과의 사업화와 실질적인 산업 협력 확대를 모색한다. ITB의 창업 지원 플랫폼인 이노바이브스와 협력한 전시도 마련됐다. ITB 연구진과 스타트업이 개발한 제품을 선보이며, 관람객들은 현지 혁신 기술을 확인하고 개발진과 교류할 수 있다. 행사 기간에는 AI와 문화유산을 주제로 한 특별 강연과 상영 프로그램도 진행된다. 박진호 카이스트 교수가 AI와 문화유산의 만남을 주제로 특별 강연에 나서며, 반둥 AI시네마에서는 'Vicente Van GoGH XR-Bus'와 'Gobisaurus AI movie' 등 AI 기반 콘텐츠를 선보인다. 주최 측은 이번 행사를 통해 한국과 인도네시아 기업 및 연구기관 간 공동 프로젝트와 연구 제휴, 신규 비즈니스 협력 등 실질적인 파트너십이 확대될 것으로 기대하고 있다. K헤리티지산업포럼 측은 "기술이 문화를 위해 어떻게 기여할 수 있는지 직접 확인할 수 있는 자리에 한국과 인도네시아의 언론 관계자, 학생, 업계 전문가, 일반 대중의 많은 관심과 참여를 바란다"고 전했다.

2026.10.13 16:30정진성 기자

피지컬 AI 세상은 통신망부터...산업 현장서 AI기지국 실증

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] 피지컬 AI가 산업 현장으로 확산되면서 통신망의 역할도 달라진다. 로봇이 수집한 영상과 센서 데이터를 빠르게 전달하고, 로봇 내부에서 처리하기 어려운 AI 연산을 가까운 네트워크의 컴퓨팅 자원과 나눠 수행하는 기술이 개발돼야 하기 때문이다. 국내에서는 정유공장과 조선소 등을 대상으로 AI 기반 무선접속망(AI-RAN) 실증이 시작됐고, 해외에서도 이동통신망을 피지컬 AI의 연산 인프라로 활용하려는 시도가 이어지고 있다. 대표적인 사례로 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 172억 규모의 하이퍼 AI 네트워크 기반조성 사업에 착수했다. SK텔레콤과 KT가 각각 컨소시엄을 구성해 5G 단독모드(SA)와 AI-RAN 기술을 산업시설에 적용하는 내용이다. 구체적으로 산업용 로봇의 이동과 작업 과정에서 필요한 통신 성능을 검증하고 AI 연산자원을 네트워크에 분산하는 기술의 시험이 포함됐다. 정유공장·조선소에 AI 기지국, 산업용 로봇 실증 실증 대상은 로봇 작업 특성과 현장 환경에 따라 나뉜다. SK인천석유화학에서는 사족보행 로봇을 활용한 위험지역 순찰, KG모빌리티 공장에서는 무인 자율이송을 시험한다. HD현대삼호 조선소에서는 로봇을 활용한 용접과 도장 작업을 검증한다. 작업 환경은 각기 다른 현장이지만 로봇이 수집한 정보를 외부로 전송하고 이동 중에도 통신을 유지해야 한다는 공통점이 있다. 정유공장 순찰 로봇은 위험지역 영상을 실시간으로 전달해야 하고, 자율이송 로봇은 이동 경로와 장애물 정보를 지속적으로 처리해야 한다. 조선소의 용접 도장 로봇도 작업 상태에 따라 안정적인 통신이 요구된다. 정부는 이같은 현장 실증에서 상향 전송 속도와 지연시간, 지연 변동 폭을 비롯해 AI 기반 네트워크 자율 운용 성능을 검증한다. 삼성전자와 에치에프알, 에릭슨, 노키아 등 여러 제조사의 장비와 CPU, GPU 연산자원을 활용해 산업 현장에 적합한 통신망 구성을 시험한다. 위즈코어가 에치에프알, 한국전자기술연구원, 로보티즈 등과 함께 현대제철 당진 열연공장에서는 특화망과 AI-RAN을 결합해 로봇과 통신장비, AI 연산 기능을 연계하는 기술을 검증하고 있다. 기존 이동통신망과 AI-RAN의 연동을 위한 기술 검증도 진행되고 있다. LG유플러스와 연세대는 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망과 기존 5G망을 연동해 서로 다른 네트워크 영역 사이의 연결성을 확인했다. AI-RAN이 별도 시험망에 머무르지 않고 기존 이동통신 인프라와 함께 운용될 수 있는지 검증한 사례다. 시장조사업체 옴디아의 레미 파스칼 수석애널리스트는 한국의 이같은 AI-RAN 실증을 두고 “산업용 AI 구현에서 정부기관이 기존 통신망 최적화 사업보다 더 큰 역할을 할 수 있다”며 “제조업 기반과 산업 자동화 역량을 갖춘 국가에서 이러한 접근법이 특히 의미가 있다”고 평가했다. 글로벌 시장에서도 '피지컬AI+네트워크' 검증 해외에서도 AI 연산과 무선망 기능을 결합해 피지컬 AI를 지원하려는 실증이 진행되고 있다. 미국 T모바일은 엔비디아, 노키아와 AI-RAN 기반 분산형 엣지 인프라에서 피지컬 AI 응용 서비스를 검증하고 나섰다. 기지국과 통신국사에 배치된 컴퓨팅 자원을 활용해 도시 교통과 전력설비, 산업현장의 영상을 분석하는 방식이다. 지멘스에너지 등 산업 분야 기업도 관련 기술의 활용 가능성을 평가하고 있다. 일본 소프트뱅크는 에릭슨과 로봇 AI 연산을 외부 네트워크로 분산하는 기술을 검증했다. 로봇의 작업 상태와 연산 요구에 따라 기기 내부에서 AI를 처리하거나 인접한 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 자원으로 이전하는 방식이다. 이 과정에서 네트워크 슬라이싱과 데이터 전송 우선순위 제어를 활용해 로봇의 작업에 필요한 통신 품질을 제공하도록 했다. AI 연산을 외부로 옮기는 데 그치지 않고 로봇의 상태에 맞춰 통신망까지 함께 제어하는 기술이다. 최근에는 피지컬 AI의 연산을 클라우드와 엣지, 단말에 분산하기 위한 기술 구조도 제시됐다. 세계 최대 통신장비 회사인 화웨이는 최근 열린 '화웨이커넥트 2026'에서 중국과학원 선양자동화연구소와 로봇의 실시간 제어와 현장 데이터 처리, 전체 시스템 최적화를 구분하고 작업 특성에 따라 연산자원을 배분하는 구조에 대한 연구보고서를 발표했다. 로봇 연산 나눠 맡는 통신망...상향 전송·지연 관리가 관건 국내외에서 AI-RAN과 엣지 컴퓨팅을 결합하는 배경에는 로봇 자체의 연산 능력과 전력에 한계가 있다는 점을 꼽고 있다. 피지컬 AI는 카메라와 센서로 주변 환경을 인식하고 사물의 위치와 움직임을 판단해 실제 동작을 수행한다. 고성능 AI 모델을 로봇 내부에서 모두 실행하려면 상당한 연산 능력이 필요하지만 이동형 로봇은 배터리 용량과 발열, 무게에 제약이 있다. 외부 컴퓨팅 자원을 활용하면 로봇 내부의 연산 부담을 줄일 수 있다. 다만 먼 거리에 있는 클라우드에 데이터를 보내면 통신 지연이 늘어날 수 있어 가까운 엣지에서 처리하는 방식이 대안으로 거론된다. 로봇이 수집한 정보를 네트워크의 AI 연산자원으로 보내고 처리 결과를 다시 전달받는 구조다. 마이크로소프트리서치는 피지컬 AI 로봇 추론 연구에서 “로봇 내부 GPU에서만 AI 추론을 실행하면 로봇의 성능과 배터리 수명, 확장성이 제한될 수 있다”며 “AI 추론을 엣지나 클라우드의 GPU로 분산하면 상당한 이점을 얻을 수 있다”고 평가했다. AI 모델의 처리 속도와 함께 기존 네트워크 트래픽 관리를 뒤집어야 하는 점도 짚어야 할 점이다. 기존 모바일 서비스는 영상과 콘텐츠를 내려받는 하향 전송에 무게가 실렸지만 피지컬 AI는 로봇의 카메라와 센서에서 발생하는 데이터를 외부로 보내는 상향 전송 수요가 큰 점을 네트워크 설계에서 고민해야 한다. AI-RAN은 이러한 요구에 대응하기 위해 무선망 자체에도 AI를 적용한다. AI로 무선 신호를 복원하거나 채널 상태를 예측해 전송 품질을 개선하는 동시에, 기지국 주변의 컴퓨팅 자원으로 외부 AI 서비스의 연산을 지원하는 방식이다. 로봇과 통신망, AI 시스템이 하나의 작업을 나눠 수행하려면 서로 다른 장비가 정보를 교환하는 기준도 중요해진다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 9월 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)의 체화 AI 포커스그룹에서 피지컬 AI 관련 표준화 과제 2건을 제안해 승인받았다. 이 가운데 제조 분야 과제는 카메라 영상과 로봇 위치, 온도와 압력 등 여러 정보를 함께 처리하기 위한 기술 요구사항을 다룬다. 로봇과 제조설비, AI 시스템의 협업에 필요한 데이터 처리와 시스템 연계 기준을 마련하는 작업이다.

2026.10.13 16:20박수형 기자

카카오 "AI 윤리, 선언만으론 부족"…서비스 전 과정 위험 관리

“인공지능(AI)이 발전하는 만큼 인간도 진화해야 합니다. 무엇을 AI에게 맡길지, 어떤 판단과 책임을 사람이 가져갈지 그 선택에 우리가 지키려는 가치가 담깁니다. 그 고민 위에 완벽하지 않더라도, 멈추지 않고 실행 체계를 만들어 가는 것이 카카오가 하려는 도전입니다.” 하진화 카카오 AI 세이프티 시니어 매니저는 13일 경기도 용인시에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프카카오(if(kakao)26)'에서 이같이 말하며 AI 서비스 전 과정에 걸쳐 리스크 검토 체계로 나아가겠다는 방향을 제시했다. 그는 앤트로픽, 마이크로소프트(MS) 등 해외 빅테크의 사례를 예로 들면서 카카오가 5가지 영역으로 구분한 AI 리스크 관리 영역을 소개했다. 통제 주도권, 목표, 권한, 참조 자원, 상호작용이 여기에 포함된다. 하 매니저는 답변 하나가 정상이어도 연결된 행동 전체에 문제가 있을 수 있다고 지적하며, 카카오 AI 윤리 기준의 출발점으로 '약속'을 꼽았다. 구체적으로 책임 있는 AI에 대한 약속을 의미한다. 하 매니저는 “이 약속이 서비스에서 의미를 가지려면 이용자가 AI의 행동을 이해하고 선택할 수 있어야 한다. 필요할 때 개입할 수도 있어야 한다”면서 “카카오는 인간 존엄성을 중심에 두고 기획부터 운영까지 책임을 이어가려고 한다”고 강조했다. 2018년 알고리즘 윤리 헌장에서 시작한 카카오의 AI 윤리 노력은 2022년 '기술윤리위원회'로 발전했고, 이후 그룹 차원의 윤리 원칙을 만드는 것으로 이어져 올해는 기준으로 자율 에이전트의 행동까지 살피는 방향으로 기준을 확대했다. 카카오는 AI 윤리와 리스크 판단을 담당자 혼자 감당하지 않도록 하는 체계를 만들어 운영하고 있다. 대표적으로 AI 기술 윤리 소위원회에서 카카오의 정책과 대응 체계를 마련하고 참여 계열사와 함께 이를 검토하고 확산하고 있다. 실행 여부를 기록으로 남겨 외부 기관과도 공유하는 방식을 채택하고 있다. 하 매니저는 “AI 윤리는 새로운 서비스와 이용 경험에 맞춰 계속 다듬어져야 한다”며 “현장에서는 작동하지 않는 기준을 고치고 예상하지 못한 피해가 보이면 점검 범위를 넓혀야 한다”고 부연했다. 특히, 그는 AI 윤리가 기획과 설계 단계부터 고려돼야 한다고 역설했다. 각 행동에 필요한 데이터와 권한, 인간 감독 지점을 정하는 것 역시 중요하다고 설명했다. 이때 정한 경계가 향후 개발과 시험의 기준이 되고 이를 통해 출시 전 점검에서 확인할 부분이 명확해지기 때문이다. 하 매니저는 카카오에서 이를 판가름하는 기준을 '스피릿', 그 기준을 지켜내는 방식을 '노르마'라고 안내했다. 스피릿은 안전, 프라이버시, 포용, 책임, 이용자 주체성, 투명성과 신뢰성에 대한 내용을 담고 있다. 노르마는 공동의 책임을 바탕으로 복잡한 과제를 관리하고 실행할 수 있는 단계로 나뉜다. 스피릿이 제시한 기준을 업무로 이어주며, 국내 AI 윤리 원칙의 3가지 가치와 7가지 원칙을 토대로 하고 있다. 여기에 카카오는 통제와 이용이 충돌하는 상황을 살펴보고, 필요한 경우 이를 조정할 수 있도록 AI 윤리 이행 체크리스트를 마련했다. 서비스 속성과 위험에 따라 필요한 통제를 적용하고 자율 에이전트의 관리 영역을 고려해 대응할 수 있도록 했다. 하 매니저는 “스피릿과 노르마, 이행 체크리스트는 현재 내외부 검토 마무리 단계에 있다”면서 “선언을 넘어 AI 서비스 전 주기의 리스크 검토 체계로 나아가려 한다”고 강조했다.

2026.10.13 16:12박서린 기자

유일로보틱스, CES 2027서 '세미 휴머노이드' 실물 첫선

유일로보틱스가 내년 1월 열리는 'CES 2027'에서 세미 휴머노이드 실물을 처음 공개한다. 세미 휴머노이드는 상체는 사람처럼 팔과 손을 갖췄지만, 하체는 두 다리 대신 바퀴로 움직이는 로봇이다. 13일 서울 강남 코엑스에서 열린 '피지컬 AI(인공지능) 테크위크'에서 유일로보틱스 관계자는 "CES 2027에서 바퀴형 휴머노이드 시제품을 선보일 예정"이라고 밝혔다. 유일로보틱스는 휴머노이드 개발을 위해 지난해 이동훈 연구임원을 연구소장으로 영입했다. 이 임원은 삼성전자 디지털가전(DA)사업부 선행기술 랩장과 에브리봇 최고기술책임자(CTO)를 지냈다. 연구팀에는 삼성전자 글로벌기술연구소(GTR)에서 무인운반차(AGV)와 산업용 로봇 개발을 지휘한 권영도 연구임원, 같은 GTR 출신 한정헌 연구임원 등이 합류했다. 유일로보틱스는 오픈소스를 기반으로 피지컬 AI 모델을 개발하고 있다. 원가를 낮추기 위해 휴머노이드 핵심 부품 액추에이터도 직접 개발 중이다. CES에서 공개할 세미 휴머노이드에는 중국 로봇 기업 애지봇의 로봇 핸즈(손)가 탑재될 것으로 보인다. 유일로보틱스 관계자는 "애지봇 핸즈 가격이 국내 제품의 절반 이하로 저렴하다"며 "로봇 핸즈 기술도 연구하고 있지만, 내년 CES에선 애지봇 핸즈를 사용할 것 같다"고 말했다. 기술·산업·정책 연계를 목표로 기획된 피지컬 AI 테크위크에는 피지컬 AI 얼라이언스 참여기업·기관 400여 곳이 함께했다. 유일로보틱스 외에도 레인보우로보틱스, 뉴로메카, 마음AI, 테솔로 등이 로봇 실물을 전시했다.

2026.10.13 15:47진운용 기자

노타, AI 최적화로 영상관제 인프라 부담↓…제조·건설·교통 공략

노타가 인공지능(AI) 영상관제에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄여 기업 도입 비용 줄이기에 나섰다. 노타는 오는 14일부터 16일까지 일산 킨텍스에서 열리는 '2026 한국건설·안전박람회'에서 '노타 비전 에이전트'를 소개한다고 13일 밝혔다. 코오롱인더스트리 등 20여 개 기업의 산업안전 현장에 적용한 경험을 바탕으로 작업 환경별 활용 방안을 소개할 예정이다. 노타에 따르면 최적화 기술을 적용하면 동일한 서버 자원으로 분석할 수 있는 영상 채널 수를 기존 대비 최대 2배 늘리거나 서버 구축 비용을 최대 85% 절감할 수 있다. 고객은 기존 인프라를 활용하거나 요구 성능과 예산에 맞는 하드웨어(HW)를 선택해 관제 범위를 확대할 수 있다. 핵심은 AI 모델 연산량과 메모리 사용량을 줄이고 HW 특성에 맞춰 실행 성능을 높이는 것이다. 이를 통해 수백 개 영상 채널을 효율적으로 분석하며 서버·클라우드부터 모바일·엣지 기기까지 다양한 환경에서 구동할 수 있다는 설명이다. 노타 비전 에이전트는 비전언어모델(VLM) 기반으로 영상 속 객체와 행동·상황의 맥락을 실시간 분석한다. AI 에이전트가 분석 결과를 자연어로 설명하고 주요 내용을 보고서로 자동 작성해 관리자의 영상 확인과 상황 기록 부담을 줄인다. 노타는 이번 박람회에서는 중장비 안전관리와 작업절차 준수 확인, 위험 상황 검지, 보호구 착용 확인 기능을 소개한다. 참관객이 보호구를 착용하고 체험용 제한구역에 들어가면 착용 여부와 출입을 분석해 모니터에 표시하는 체험 프로그램도 운영한다. 부스 상담 고객 중 희망 기업에는 무료 현장 방문 상담을 제공한다. 노타의 건설안전 전문가가 현장 위험 요인을 진단하고 AI 에이전트를 활용한 맞춤형 개선 방안을 제안할 예정이다. 채명수 노타 대표는 "기업 AI 도입이 확대될수록 단순히 좋은 AI 모델을 확보하는 것보다 보유한 컴퓨팅 인프라에서 얼마나 효율적으로 AI를 운영할 수 있는지가 중요해지고 있다"며 "우리는 모델과 HW를 함께 최적화해 고객이 기존 인프라 활용도를 높이고 AI 도입과 운영 비용을 낮출 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.13 15:46김미정 기자

스토어링크, '글로벌 AI 마케팅 플랫폼 기업' 도약 선언

스토어링크가 인공지능(AI)이 마케팅 전 과정을 주도하는 자동화 인프라를 본격 가동하며 '글로벌 AI 마케팅 플랫폼 기업'으로의 도약을 선언했다. 13일 회사에 따르면, 이번 비전 선포는 AI가 광고·판매 데이터를 분석해 전략 제안부터 콘텐츠 제작·실행·성과 분석까지 자율 수행하는 구조적 전환이 핵심이다. 네이버·쿠팡·아마존·틱톡샵 등 국내외 주요 커머스 채널에서 축적한 데이터를 바탕으로 순환형 솔루션 운영 체계를 구축한다. 핵심 솔루션인 검색 최적화 플랫폼 'AEO 링크'는 챗GPT·클로드·제미나이·구글·네이버 등 주요 AI 서비스 내 브랜드 노출을 분석해 최적의 전략을 도출한다. 단순 모니터링을 넘어 데이터 진단부터 전략 수립·콘텐츠 생성·성과 검증까지 지원하는 엔드투엔드 방식으로 운영된다. 아울러 소재 제작을 돕는 '콘텐츠링크'와 성과 리포트를 자동 생성하는 '그로스링크' 등 플랫폼 전반에 AI를 도입했다. 최근 국민대학교 박범서 교수를 최고AI책임자로 영입해 전담 조직을 신설하며 전사 차원의 AI 전환도 병행하고 있다. 스토어링크는 현재 월 5억원의 매출을 기록 중인 일본과 미국 성과를 바탕으로 자사 플랫폼을 서비스형소프트웨어(SaaS)로 전환해 동남아 등 글로벌 시장 확장에 나설 방침이다. 정용은 스토어링크 대표는 "소비자가 AI에게 묻고 AI가 브랜드와 상품을 추천하는 시대에는 마케팅에서도 기업이 고객과 만나는 방식과 과정 자체를 완전히 재정의해야 한다"며 “스토어링크가 축적한 커머스 데이터와 마케팅 운영 경험을 AI와 효과적으로 결합함으로써, 브랜드의 발견부터 실행, 성과 분석까지 하나로 연결하는 글로벌 AI 마케팅 플랫폼으로 도약하겠다”고 말했다.

2026.10.13 15:40백봉삼 기자

中 CXMT 쇼크?...4F스퀘어 D램 연내 상용 파급력은

중국 최대 D램 제조업체인 창신메모리테크놀로지(CXMT)가 예상을 뛰어넘는 기술 개발 속도로 업계의 주목을 받고 있다. 최근엔 올 연말까지 '4F스퀘어 D램' 기반의 서버용 DDR5 모듈을 출시하겠다고 밝히면서 삼성전자와 SK하이닉스를 바짝 추격하고 있다. 4F 스퀘어는 삼성전자·SK하이닉스 등 메모리 선두 주자들도 아직 상용화하지 못한 차세대 D램 기술이다. CXMT의 계획이 현실화될 경우, AI 인프라용 고부가 메모리 시장에서 기업 간 경쟁이 훨씬 치열해질 전망이다. CXMT, 셀 구조 변화로 EUV 제한 돌파…14~11나노급서 경쟁 가능 업계 전문가 역시 CXMT의 4F 스퀘어 D램 개발이 매우 의미있는 전략이라고 평가했다. CXMT가 미국 제재로 최첨단 노광 공정인 극자외선(EUV) 기술을 도입할 수 없는 상황이기 때문이다. 4F 스퀘어 D램은 기존 노광 기술인 심자외선(DUV)으로도 구현이 가능하다. 최정동 테크인사이츠 수석부사장은 13일 지디넷코리아와의 서면 인터뷰를 통해 "EUV 장비 확보가 어려운 CXMT의 경우, DUV를 유지하면서 셀(Cell) 아키텍처를 4F 스퀘어로 전환하는 전략이 장기적으로는 유리할 수 있다"며 "향후 2~3세대 제품을 DUV만으로 구현해, 14~11나노급 D램 세대에서 경쟁할 수 있을 것"이라고 설명했다. 4F 스퀘어 D램은 데이터를 저장하는 최소 단위인 셀 내부의 트랜지스터 구조를 기존 수평이 아닌 수직으로 배치하는 차세대 D램이다. CXMT는 이를 자체적으로 '수직 서라운딩 게이트(VSG; Vertical Surrounding Gate)'라고 부른다. 스퀘어란, 셀 내부 트랜지스터에 전압을 인가하는 구성 요소가 얼마나 큰 면적을 갖고 있는지 나타내는 척도다. 셀 면적이 줄어들수록 D램의 집적도가 높아져, 데이터 처리 성능 및 전력 효율성을 향상시킬 수 있다. 4F 스퀘어는 6F 스퀘어 구조인 기존 D램 대비 셀 집적도를 50% 이상 향상시킬 수 있다. 때문에 각 D램 제조업체들은 4F 스퀘어 D램을 차세대 제품으로서 적극 개발해 왔다. 일례로 삼성전자는 수직 채널 트랜지스터(VCT)라는 이름으로 4F 스퀘어 D램을 개발 중이다. 적용 목표는 첫 10나노 미만 D램으로, 내부 명칭은 'D0a-V'로 알려져 있다. ■ 아래는 최정동 테크인사이츠 수석부사장과의 일문일답이다. -CXMT가 4F 스퀘어 D램 개발을 서두르는 이유는? "CXMT는 EUV 장비를 확보하지 못하고 있다. 따라서 기존 6F 스퀘어 D램을 지속 미세화하기보다는, DUV를 유지하면서 셀 구조를 4F로 전환하는 전략이 장기적으로 유리할 수 있다. 삼성전자나 SK하이닉스는 4F 스퀘어를 0a(9나노급) 이하에서 EUV를 통해 구현하려고 한다. 반면 CXMT는 상대적으로 여유가 있는 13~14나노급에서 DUV로 4F 스퀘어를 구한하려는 전략으로 보인다. 4F 스퀘어는 어느 노드에서나 구현이 가능하고, 6F 스퀘어 대비 셀 집적도를 50% 이상 개선할 수 있다. CXMT가 향후 2~3세대의 D램 시장에서 DUV만으로 경쟁할 수 있게 된다는 뜻이다. 다만 CXMT도 11나노 이후에서는 여전히 EUV가 필요하다는 한계가 있다." -4F 스퀘어 D램을 상용화하기 위한 기술적 난제가 많은 것으로 알려져 있는데. "4F 스퀘어 구조에서는 수직 채널 트랜지스터와 소스, 드레인 엔지니어링이 매우 중요하다. 플로팅 바디 이펙트(floating body effect; 트랜지스터 내부에 전하가 축적되면서 동작 특성이 달라지는 현상)를 어떻게 제거하느냐도 주요 도전 과제다. 수직 채널 트랜지스터를 식각할 때에는 저데미지, 또는 데미지-프리 공정이 진행돼야 하며, 누설전류는 별도로 채널의 전기적 특성을 제어하는 백게이트(Back gate)를 추가해야 한다.또한 CXMT가 기존 채널 소재인 실리콘을 사용한다면, 신소재 도입 없이 4F 스퀘어 D램을 구현 가능한 상황이다." -(CXMT가)실제 상용화 가능성은 있는지. "물론 실제 유의미한 수율을 측정할 정도의 양산은 별개의 문제다. 현재 CXMT의 4F 스퀘어 D램 개발 상황은 시제품 단계가 아니라, 개발팀에서 데이터 보존 특성, 접합 누설전류, 접촉 저항 등을 평가 중인 단계로 보고 있다. 삼성전자 SK하이닉스 역시 이 단계를 10나노 미만 D램에서 진행하고 있다." -CXMT가 4F 스퀘어 D램 관련 특허를 300건 이상 출원했다고 발언했다. 이전 YMTC의 사례(참고 기사: 2025.02.24일자 지디넷코리아 [단독] 삼성전자, V10 낸드부터 中 YMTC 특허 쓴다)처럼 국내 기업들에게 미칠 영향은 무엇인지? "특허의 양과 질은 별개로 봐야한다. YMTC의 하이브리드 본딩(반도체 칩을 연결할때 기존의 솔더 범프나 마이크로 범프를 없애고 구리 배선과 절연막을 원자 단위로 직접 연결하는 접합 기술)은 원천특허를 보함해, 특허의 질이 YMTC가 훨씬 우세했다. 하지만 4F 스퀘어는 이미 삼성전자와 SK하이닉스도 모두 상대적으로 많은 특허를 가지고 있다. 특허 포트폴리오 측면에서는 삼성전자와 SK하이닉스도 뒤지지 않을 것으로 본다." -삼성전자, SK하이닉스의 4F 스퀘어 D램 상용화 전망은? "4F 스퀘어 D램이 빨리 나와야 하는 것이 목표는 아니다. 현재 6F 스퀘어가 1~2세대 더 연장돼 사용될 수만 있다면, 그것도 경제성이 매우 크다. 만약 10나노 미만 D램에서 삼성전자, SK하이닉스가 4F 스퀘어로 간다면 CXMT의 VSG 4F 스퀘어 D램과는 조금 다른 구조가 될 것이다. 이것에 대해 현재 개발 평가가 예정대로 진행되고 있기에, 내년까지 개발 완료 후 2028년 말쯤에는 무난히 시제품을 볼 수 있을 것으로 예상한다. 특히, 4F 스퀘어 D램은 하이브리드 본딩을 초기부터 접목하려고 하기에 수율 확보가 주요 관건이 될 것이다."

2026.10.13 15:30장경윤 기자

[최홍석 칼럼] 스케일-어크로스, AI 데이터센터를 넘어 기업망으로

"AI 그리드로 연산이 여러 곳으로 흩어질수록, 그 사이를 잇는 광 전송망의 역할은 커집니다. 그리고 그 기술은 데이터센터에만 머물지 않습니다." 지난 9월호에서는 AI 추론이 데이터센터 한 곳에 머물지 않고 네트워크 곳곳으로 분산되는 'AI 그리드'를 다뤘습니다. 연산이 흩어지면 그 사이를 잇는 연결이 새로운 과제가 됩니다. 업계는 데이터센터와 데이터센터를 잇는 이 연결을 '스케일-어크로스(Scale-Across)'라고 부릅니다. AI 그리드가 연산을 나누는 구조라면, 스케일-어크로스는 나뉜 연산을 다시 잇는 구조입니다. 이번 호에서는 Scale-Across가 무엇인지, 그리고 이 기술이 AI 데이터센터를 넘어 기업 전용회선과 사설망에 어떤 변화를 가져오는지 살펴보겠습니다. 스케일-어크로스란 무엇인가 AI 인프라의 연결은 거리에 따라 세 단계로 나뉩니다. 랙 안의 연결(Scale-Up), 데이터센터 안의 연결(Scale-Out), 그리고 데이터센터 사이의 연결(Scale-Across)입니다. 스케일-어크로스가 필요해진 이유는 분명합니다. AI 클러스터가 커지면서 한 건물의 전력과 공간만으로는 감당하기 어려워졌습니다. 장애에 대비하려면 여러 사이트로 나눠 운영하는 편이 유리합니다. 업계는 이 연결 범위를 대도시권부터 1000km 이상의 광역 구간까지로 봅니다. 이 거리에서는 빛의 세기만으로 신호를 보내는 기존 방식(IM-DD)으로는 한계가 있습니다. 그래서 빛의 위상과 편광까지 활용해 더 멀리, 더 많이 보내는 코히어런트(coherent) 광 기술이 스케일-어크로스의 기본 기술로 자리 잡고 있습니다. 즉 스케일-어크로스는 AI 그리드를 실제로 작동하게 하는 연결 계층입니다. 무엇이 달라졌나: 세 가지 기술 변화 코히어런트 기술 자체는 새롭지 않습니다. 원래 통신사의 장거리 기간망에서 쓰던 기술입니다. 달라진 것은 이 기술을 더 작고, 더 싸고, 더 쉽게 쓰는 방식입니다. DIGITIMES Research는 장거리용 코히어런트를 AI 연결에 그대로 적용하면 비용이 급격히 늘어나기 때문에, 경량화 모듈과 고밀도 광라인 구성이 대안으로 등장했다고 분석했습니다. 요약하면 기간망 수준의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 쓸 수 있게 된 것입니다. 이 변화가 기업망으로 이어지는 출발점입니다. 기업 전용회선·사설망으로의 확장 스케일-어크로스 기술은 대형 클라우드 사업자의 수요에서 출발했습니다. 그러나 대량 생산으로 가격이 내려가고 운영이 단순해지면서, 같은 기술이 기업 전용회선과 사설망에도 적용되고 있습니다. AI 그리드의 범위가 데이터센터를 넘어 기업의 사옥, 공장, 병원까지 넓어지고 있는 것입니다. 수요의 중심도 기업으로 옮겨가고 있습니다. 시에나가 전 세계 통신사를 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 74%는 향후 3년간 AI 관련 신규 트래픽을 가장 많이 만들 주체로 클라우드 사업자가 아닌 기업을 꼽았습니다. 응답자의 절반은 100G·400G·800G 파장 서비스를 AI 시대의 최대 성장 상품으로 봤습니다. 반면 자사 광 네트워크가 AI에 완전히 준비됐다고 답한 곳은 16%에 그쳤습니다. 여기서 파장 서비스란 광섬유 안의 특정 빛의 색(파장) 하나를 고객 전용으로 할당하는 회선을 말합니다. 다른 고객과 물리적으로 분리된 채널을 쓰기 때문에 보안과 성능을 함께 확보하기 쉽습니다. 규제가 엄격한 금융·의료, 대용량 데이터를 다루는 제조·미디어 분야가 이 방식을 선호하는 이유입니다. 속도와 개통 방식도 달라지고 있습니다. 미국 Zayo의 올해 보고서에 따르면 판매된 파장 용량의 약 절반이 400G였습니다. 같은 보고서는 대형 AI 수요가 몰리면서 기업이 원하는 시점과 구간에 고용량 회선을 확보하기 어려워질 수 있다고 경고했습니다. AT&T는 400G 파장 서비스를 15일 안에 개통하는 상품을 출시했고, 일부 북미 통신사는 장비를 미리 구축하고 개방형 API로 제어해 24시간 내 개통하는 온디맨드 서비스를 제공하고 있습니다. 국내 통신사와 기업의 점검 포인트 앞서 본 조사처럼 수요는 늘고 있지만 준비는 아직 부족합니다. 국내 통신사와 기업도 지금 준비 상태를 점검할 필요가 있습니다. 3월호 OpenROADM에서 시작한 이 시리즈는 IP 계층의 단순화, AI 인프라, 자율운영, 6G, AI 추론망을 차례로 다뤘습니다. 이번 호의 스케일-어크로스는 그 흐름이 다시 광 전송망으로 돌아오는 지점입니다. AI 그리드가 연산을 어디에 두든, 그것을 잇는 것은 결국 광 전송망입니다. 중요한 점은 이 변화가 대형 AI 데이터센터만의 이야기가 아니라는 것입니다. 데이터센터 간 연결을 위해 발전한 기술이 비용과 운영의 문턱을 낮추면서, 기업 전용회선과 사설망의 기준도 함께 높아지고 있습니다. 통신사에게는 새로운 상품 기회이고, 기업에게는 AI Grid에 참여하기 위해 네트워크를 다시 설계할 시점입니다. AI 그리드의 경쟁력은 연산의 규모뿐 아니라, 그 연산을 잇는 연결의 품질에서도 결정됩니다.

2026.10.13 15:30최홍석 컬럼니스트

AI 에이전트 위험 사전에 잡는다…카카오, 세이프티 장치 마련 속도

카카오가 행동하는 인공지능인 AI 에이전트 시대를 맞아 AI 리스크를 감지·평가·대응하는 체계를 구축하고, 위험을 탐지할 수 있는 기술적 조치를 마련해 빠른 시일 내 서비스에 적용할 것이라는 포부를 밝혔다. 김경훈 AI 세이프티 리더는 13일 경기도 용인시에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프카카오(if(kakao)26)'에서 “AI에 대한 리스크를 식별하고 이를 사전에 판단하는 것은 단 하나의 부서에서만 할 수 없다”며 기존 기능 조직과 TF를 구성해 AI 리스크를 관리하는 방법을 소개했다. 허브 역할을 하는 AI 세이프티는 AI 서비스에 어떤 리스크가 있을지 사전에 판단하고, 이를 바탕으로 검토 의견을 회신하는 조직이다. 서비스 부서는 전달된 가이드라인을 기반으로 서비스를 개선한다. 이러한 과정을 거치면서 리스크가 수용 가능한 수준에 다다르면 AI 세이프티 조직은 보고를 올린다. 전사 리스크 관리 조직의 승인을 받고 서비스를 배포하지만, 모든 서비스가 이 같은 과정을 거치기는 쉽지 않은 상황을 고려해 카카오는 사전적으로 AI 리스크에 대한 가이드라인을 배포하고 위험을 줄여나가는 조치를 시행하고 있다. 여기에는 안전한 AI를 위한 핵심 체크리스트, 생성형 AI 사내 활용 정책, 생성형 AI 서비스 개발·AI 투명성 확보·AI 개발 안전 사용 가이드라인이 포함된다. 김 리더는 “가이드라인에 대한 수요는 점점 늘어나고 있고 AI의 발전 속도도 빠르다 보니 자사는 이를 지속적으로 고도화해 나갈 것”이라고 설명했다. AI 리스크를 식별하는 것도 중요하지만, 기술이 빠르게 발전하는 현황을 고려해 이를 어떻게 평가할 것인지에 대한 중요도도 부각되고 있다. 기존에는 벤치마크 데이터셋을 활용해 각각의 모델에 프롬프트를 던져서 나온 응답을 모아 위험 요소를 사람이 직접 판단하고 점수화하는 수동적인 작업을 진행해왔다. 그러나 모델의 개수가 많아지고 서비스 종류가 많아지면서 카카오는 다양한 통제 환경에서 평가하기 위해 자체적인 평가 플랫폼을 구축하게 됐다. '카카오 AI 세이프티 이밸류에이션 플랫폼(가칭)'을 활용해 나온 결과를 모델과 서비스 개발 부서는 참고할 만한 지표로 활용하고, 전사에서는 평가 로그를 축적해 향후 회사가 나아가야 할 방향성에 대한 길잡이로 이용할 수 있다. 또 카카오는 AssurAI와 자체 평가 데이터셋으로 구분되는 자체 데이터셋을 구축했다. 대규모 데이터셋인 AssurAI는 텍스트와 이미지, 영상, 음성 등 멀티 모달 AI의 평가가 가능하다. 자체 평가 데이터셋은 한국의 사회적 맥락과 AI 서비스 특성을 고려해 만들어진 서비스 중심의 데이터셋이다. 평가 결과에 대한 신뢰성 확보를 위해 카카오는 AI 안전연구소와 업무협약을 체결해 AI 서비스와 기술에 대한 공동 평가를 이어가고 있다. 아울러, 투명성을 확보하고자 카카오는 AI 투명성 가이드라인을 수립하고 비가시적 워터마크를 도입했다. AI 기본법 시행에 발맞춰 AI 투명성 가이드라인을 사내에 배포했다. 이 가이드라인에서는 사전 고지와 표시 의무를 강조하고 있다. 카카오는 워터마크 삽입을 위해 구글 딥마인드와 협력해 신스ID(SynthID)를 도입하기도 했다. 이는 카카오톡을 통해 주고받은 사진으로 AI 영상을 만들 수 있는 카나나 템플릿에 지난달부터 적용됐다. 카카오는 에이전트 AI 시대에 들어서 새로운 위험을 대응하기 위해 AI 세이프티 이니셔티브 2.0을 운영한다. 이전의 1.0과 같이 AI 윤리 원칙을 근간으로 해 리스크 식별·평가·대응 관리 사이클을 보다 고도화한 것이 핵심이다. 그중에서도 리스크에 대한 관점을 3가지 유형, 5개 위험, 12가지 세부 리스크로 정의해 리스크별 평가 시나리오를 개별적으로 구성해 기술적 조치 가이드라인을 만들어 행동으로 이어지는 에이전트의 위험요소를 관리한다. 김 리더는 “AI 리스크를 대응하는 것이 굉장히 중요하다”며 “발화만 보면 되는 대화형 AI와 달리 AI 에이전트의 경우 각각의 단계에서 허용된 위임 범위를 벗어났는지 여부를 탐지하는 장치가 필요하다. 이런 기술적 조치를 최대한 빠른 시일 내 마련해 서비스에 적용할 것”이라고 강조했다.

2026.10.13 15:22박서린 기자

시스코 "AI 에이전트 통제, 네트워크·보안 통합이 핵심"

"인공지능(AI) 에이전트가 어떤 데이터에 접근하고 무슨 행동을 하는지 정확히 파악하려면, 네트워크와 보안을 통합해야 합니다. 그래야 에이전트가 어디서 작동하든 통일된 보안 정책을 적용하고, 업무에 필요한 권한만 줄 수 있습니다." 무케시 찬드 탭리얄 시스코 APJC 지역 SASE 비즈니스 리더는 13일 서울 아셈타워에서 열린 'AI 시대의 사이버보안 미디어 라운드테이블' 기자간담회에서 이같이 밝혔따. 그는 네트워크와 보안을 통합한 '시스코 SASE'의 AI 에이전트 통제 역량을 소개했다. 시스코 SASE는 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)와 클라우드 기반 보안 솔루션 '시큐어 액세스'를 결합해 연결과 접근 통제를 함께 관리하는 것이 핵심이다. 탭리얄 리더는 AI 에이전트 활동을 충분히 파악하려면 보안 솔루션이 수집하는 정보만으로는 한계가 있다고 진단했다. 에이전트가 네트워크를 통해 데이터와 모델에 접근하는 만큼 보안 이벤트와 네트워크 정보를 함께 확인해야 한다는 설명이다. 그는 "앞으로 SSE와 방화벽, 엔드포인트 탐지·대응(EDR) 로그만으로는 충분하지 않다"며 "엔드포인트와 에이전트 활동을 전반적으로 파악하려면 네트워킹 역량이 중요하다"고 강조했다. 그는 보안 통합 주요 효과로는 보안 정책 일관성을 꼽았다. 네트워크와 보안 시스템이 분리됐으면 기업 내부에서 설정한 접근 정책을 클라우드 환경까지 동일하게 적용하고 관리하기 어렵다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "우리는 SASE를 통해 네트워크에 적용한 정책이 보안 클라우드까지 이어지도록 지원한다"며 "SD-WAN이 연결과 트래픽을 관리하고 시큐어 액세스가 접근 권한과 보안 정책을 집행하는 구조"라고 설명했다. 이어 "여러 환경에 걸친 접근 수준과 에이전트의 행동을 통합적으로 관리할 수 있다"고 덧붙였다. 그는 통합 방식이 장애 원인을 분석하는 과정도 단순화할 수 있다고 밝혔다. 기존 분산된 환경에서 오류가 발생하면 문제 원인을 구분하기 어려울 수 있다는 이유에서다. 여러 영역 정보를 한 화면에서 확인하면 원인 파악과 대응에 도움이 된다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "네트워크와 보안이 분리됐으면 문제 원인을 식별하기 어렵고 담당 조직 간 책임을 떠넘기는 상황도 생길 수 있다"며 "네트워크와 보안을 함께 볼 수 있도록 제공하면 문제 해결이 수월해진다"고 강조했다. 시스코는 이런 통합 구조를 AI 에이전트 권한 관리에도 적용한다고 밝혔다. 에이전트의 소유자와 역할을 식별하고 접근 가능한 모델 컨택스트 프로토콜(MCP) 서버와 도구를 파악해 업무에 필요한 권한만 부여하도록 지원한다는 설명이다. 탭리얄 리더는 "사용자가 만든 AI 에이전트가 그 사용자와 동일한 권한을 가져서는 안 된다"며 "에이전트가 작업을 수행하는 데 필요한 접근 권한만 제공할 수 있도록 신원과 의도에 대한 가시성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.10.13 15:21김미정 기자

크래프톤, 'AI Native' 신입 100명 이상 채용…역대 최대 규모

크래프톤이 AI 기반 신규 사업 확대에 발맞춰 역대 최대 규모의 신입 공개채용에 나선다. AI 활용 역량을 갖춘 'AI Native' 인재를 전 직군에 걸쳐 100명 이상 선발할 계획이다. 크래프톤(대표 김창한)은 '2027 크래프톤 채용연계형 인턴십 채용'을 실시한다고 13일 밝혔다. 이번 채용 규모는 크래프톤의 역대 신입 공개채용 중 최대다. 이번 채용은 AI 기반 신규 사업을 함께 추진할 신입 인재를 확보하고 육성하기 위해 마련됐다. 크래프톤은 게임 개발과 운영 과정에서 축적한 기술과 전문성을 바탕으로 AI 사업 영역을 확장하고 있다. 크래프톤은 지난해 하반기 'AI First' 기업 전환을 선언한 이후 AI가 현업의 업무 방식을 어떻게 변화시키는지 살펴왔다. 이를 통해 기존 조직의 전문성과 AI를 자연스럽게 활용하는 인재가 결합할 때 가장 큰 시너지가 창출된다고 판단했다. 회사는 이번 채용을 시작으로 'AI Native' 신입 공개채용을 매년 정례화할 계획이다. AI 활용 역량을 갖춘 인재를 지속적으로 확보해 신규 사업을 강화한다는 구상이다. 모집 직군은 ▲AI 연구 ▲테크 ▲지원 ▲사업 ▲게임 개발(프로그래밍) ▲게임 개발(기획) 등 6개다. 지원 대상은 국내외 대학 졸업자 및 졸업 예정자다. 채용 과정에서는 AI 활용 역량과 범용 사고력, 글로벌 역량을 중점적으로 평가한다. AI를 활용해 빠르게 학습하고 문제를 해결하는 잠재력도 주요 평가 요소다. 전형은 서류 전형, 인적성검사, AI 역량평가, 면접 순으로 진행된다. AI 역량평가에는 크래프톤이 자체 개발한 AI Native 채용·평가 솔루션 'Cofa-Probe(코파 프로브)'가 활용된다. 서류 접수는 13일부터 23일까지 크래프톤 채용 홈페이지에서 진행된다. 이후 11월부터 12월까지 테스트와 면접을 거쳐 2027년 1월 중 최종 합격자를 발표한다. 최종 합격자는 2027년 2월 입사해 5개월간 현업에서 근무한다. 이후 평가 결과에 따라 같은 해 7월 정규직 전환 여부가 결정된다. 한소영 크래프톤 HR본부장은 "크래프톤은 AI 기반 신규 사업을 확대하면서 이를 함께 이끌어갈 사람의 필요성도 커졌고, 이에 맞춰 청년들을 위한 일자리와 성장 기회를 넓혔다"며 "이번 공채를 시작으로 AI Native 주니어의 역량과 기존 조직의 전문성을 결합해 새로운 사업 기회를 만들어가는 담대한 도전을 이어가겠다"고 전했다. 한편 크래프톤은 지난 9월 고용노동부가 주관한 '2026년 대한민국 일자리 으뜸기업'에 선정됐다. 통산 다섯 번째 선정으로, 앞으로도 AI 기반 사업 확대에 필요한 인재 확보와 육성 기회를 넓혀갈 계획이다.

2026.10.13 15:17정진성 기자

지멘스, 신규 에이전틱 플랫폼 공개...반도체 등 제조 AX 겨냥

지멘스가 차세대 엔터프라이즈 에이전틱 시스템 '인텔리전스 센터 X'로 기업 인공지능 전환(AX) 시장을 겨냥한다. 메모리 반도체와 배터리, 디스플레이 등 산업이 1차 타깃이다. 지멘스는 13일 서울 강남 조선 팰리스에서 기자간담회를 열고, 기업용 인공지능(AI) 애플리케이션 확장을 위한 신규 에이전틱 플랫폼 인텔리전스 센터 X를 공개했다. AI 도입이 늘고 있지만 대다수 기업이 투자 대비 가치(ROI)를 창출하지 못하는 원인 진단과 기술 해법을 제시했다. 사이먼 게린 지멘스 최고기술책임자(CTO)는 기조발표에서 올해 글로벌 AI 시장 투자 규모가 2조 5000억달러(약 3360조원)에 달하지만 실질적으로 수익이 늘어난 기업은 전체의 6%에 불과하다고 지적했다. 게린 CTO는 "기업들이 추진하는 AI 파일럿 프로젝트 중 74%는 양산 단계에 이르지 못한 채 폐기됐다"고 설명했다. 그는 "조사 대상 직장인의 65%는 AI가 개인 업무에 도움이 된다고 답하지만, 조직 전체 성과 창출로 이어졌다는 응답은 12%에 그쳤다"며 "개인 차원 생산성 향상에 머문 채 전체 비즈니스 손익계산서로 전달되지 못하고 사라지는 중간 누수가 크다"고 덧붙였다. 지멘스는 수익화 실패 원인이 모델 성능 부족이 아니라 기업 환경에 내재된 '5가지 단절'에 있다고 짚었다. 구체적으로 기업의 고유 맥락을 이해하지 못해 거짓말(환각)을 일삼는 '컨텍스트(맥락) 부재', 기존 시스템 위에 임시방편으로 얹혀 일회성으로 사용되는 인텔리전스, AI가 정답을 찾아도 사람이 수작업으로 다른 시스템에 옮겨 적어야 하는 '단절된 액션', 사람과 AI가 파편화된 도구에서 따로 일해 전체 리드타임을 줄이지 못하는 '오케스트레이션 부재', 의사결정 근거와 이력을 추적할 수 없는 '거버넌스 결여' 등을 꼽았다. 지멘스가 선보인 인텔리전스 센터 X는 기존 데이터를 외부로 복제하거나 이동하지 않고, 기업의 보안 경계 내에서 AI 기능을 구현한다. 톰 데 그루트 지멘스 제품 개발 디렉터는 인텔리전스 센터 X가 크게 3가지 핵심 계층과 통합 거버넌스로 이뤄진다고 소개했다. 첫 번째 계층 '그래프 스튜디오'는 전사적 자원관리(ERP), 생산관리시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM) 등에 분산된 정형·비정형 데이터를 복제 없이 연결해 엔터프라이즈 온톨로지와 지식 그래프를 구성한다. 이를 통해 AI는 제조현장 장비, 자재, 공정 간 상관관계를 입체적으로 파악한다. 두 번째인 'AI 스튜디오'는 목표 설정부터 계획, 호출, 검증을 아우르는 에이전트 라이프사이클을 관리한다. 세 번째 '멘딕스'는 사람과 에이전트가 단절 없이 협업하도록 지원한다. 시스템 이상이 감지되면 에이전트가 지식 그래프를 바탕으로 원인을 추적하고, 인간 관리자가 업무 흐름 내에서 조치를 승인하는 방식이다. 지멘스는 메모리 반도체를 비롯해 조선, 배터리, 모빌리티, 디스플레이, 철강 등 한국 6대 제조 산업을 1차 타깃으로 정하고 공급망을 확장할 계획이다. 기업의 도입 전략과 관련해 톰 데 그루트 디렉터는 "복잡한 공정일수록 AI 도입을 망설일 것이 아니라 당장 시작해야 한다"며 "비즈니스 마찰(병목)이 가장 크고 고부가가치를 낼 수 있는 부분을 찾고, 이 부분부터 AI를 도입해야 한다"고 조언했다.

2026.10.13 15:15진운용 기자

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