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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (839건)

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국내 심리 상담 급증…셀렉트스타 "국민 정신건강 개선, AI로 지원한다"

#. 보건복지부 발표에 따르면 전국 정신건강센터의 상담 건수가 지난 2021년 기준 235만여 건에 달했다. 이는 여러 사회적 불안정 요인들이 겹치면서 최근 몇 년간 꾸준히 증가한 추세를 반영한 수치다. 지난해 12월 윤석열 대통령은 "정신건강 문제를 더 이상 개인의 문제로 두지 않고 주요 국정 어젠다로서 해결하겠다"고 강조했다. 이러한 노력의 일환으로 보건복지부는 오는 2027년까지 100만 명의 국민에게 심리상담 서비스를 지원하겠다는 계획을 발표했다. 앞으로 셀렉트스타의 데이터∙솔루션 역량을 통해 정부의 국민 정신 건강 개선 사업이 가속화될 것으로 보인다. 셀렉트스타는 '초거대 AI 기반 심리케어 서비스 지원사업'에 참여한다고 23일 밝혔다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 이 지원사업은 정신건강 분야에 초거대 AI를 활용한 관리 서비스를 개발하고 실증하는 것을 목적으로 한다. 이 사업에서 셀렉트스타는 '국민 체감형 서비스' 개발 실증을 위한 데이터 가공∙솔루션 개발을 수행한다. 이를 통해 일상에서 국민이 체감할 수 있는 정신건강 예방∙관리 서비스를 제공할 수 있을 것으로 전망된다. 셀렉트스타는 심리 관련 학습데이터 수집 및 가공을 통해 대규모 학습 데이터를 구축하고 초거대 AI 모델링·평가·검증 솔루션 개발을 지원하게 된다. 특히 정신건강 특화 심리 상담 및 일반 상담 데이터를 체계적으로 가공해 초거대 AI 서비스에 활용할 수 있도록 할 계획이다. 현재 셀렉트스타는 2억 건 이상의 대규모 데이터 작업 경험과 역량을 보유하고 있다. 이 역량을 활용해 개인 맞춤형 정신건강 관리를 위한 시스템 구축 과제를 성공적으로 수행할 계획이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 사업 참여를 통해 AI 기술을 기반으로 한 심리 상담 서비스가 국민의 심리적 건강 증진에 크게 기여할 것으로 기대한다"며 "자사 데이터 수집 및 가공 역량을 바탕으로 국민이 체감할 수 있는 AI 기반 심리케어 솔루션 구축에 기여할 것"이라고 강조했다.

2024.09.23 10:42조이환

[기고] 액체 냉각, AI를 위한 최적의 냉각 방식

인공지능(AI)은 현재 가장 많은 컴퓨팅 자원을 소모하는 워크로드 중 하나로, 사용량 증가에 따라 AI 시스템의 전력 소비와 에너지 비용이 급격히 증가하고 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터는 2022년에 전체 전력의 2%를 사용했으며 2026년까지 이 비율이 두 배 이상 증가할 것으로 예측된다. 차세대 가속기에서 효율성이 개선됐지만, AI 도입이 늘어나면서 전력 소비는 더욱 증가할 예정이다. 현재의 데이터센터들은 증가하는 프로세서 전력을 지원하기 위한 냉각 수요를 맞추지 못하고 있다. 이에 따라 이 시설들은 AI 워크로드를 보다 효율적으로 운영해야 한다. 그러한 가운데 이러한 문제를 해결하기 위한 액체 냉각이 필수적인 기술로 떠오르고 있다. HPE는 수십 년간의 혁신을 통해 컴퓨팅 집약적인 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 실행하는 대규모 시스템을 효율적으로 냉각하는 액체 냉각 시스템을 전 세계적으로 제공해 왔다. 냉각팬을 사용하는 전통적인 공기 냉각 방식과 달리, 직접 액체 냉각(DLC)은 냉각제를 서버에 직접 주입하여 프로세서에서 발생하는 열을 흡수한 후 이를 데이터센터 외부의 열교환 시스템으로 전달한다. 최신 가속기를 사용하는 미래의 AI 인프라는 전력효율성, 지속가능성 및 AI 워크로드의 안정성을 유지하기 위한 시스템 복원력 문제를 해결하기 위해 이러한 액체 냉각 혁신이 필요할 것이다. AI 데이터센터에서 액체 냉각이 왜 이상적인 솔루션인지, 그 네 가지 주요 이유를 살펴보자. 더 작은 공간에 더 높은 성능을 담도록 설계된 새로운 칩들의 경우, 모든 중요한 구성 요소를 효과적으로 냉각하기 어려울 수 있다. 칩을 충분히 빠르게 냉각하지 못하면 데이터센터는 과열 문제에 직면하게 되고, 이로 인해 시스템 장애 및 AI 작업의 예기치 않은 중단이 발생할 수 있다. 물은 공기보다 열용량이 세 배 더 높기 때문에 액체 냉각을 이용하면 칩을 더 빠르고 효율적으로 냉각할 수 있다. 이를 통해 가속기와 CPU, 메모리 및 네트워킹 스위치와 같은 다른 구성 요소에서 발생하는 열을 더 효과적으로 흡수할 수 있다. 차세대 가속기의 효율적인 냉각 방식은 시스템의 안정성을 확보하는 데에도 필수적이지만, 환경을 위한 지속가능성의 측면에서도 더욱 중요해지고 있다. 액체 냉각은 차세대 가속기에 대해 뛰어난 지속가능성 및 비용 절감 효과를 제공한다. 1만개의 서버를 갖춘 HPC 데이터센터를 예로 들면 모든 서버가 공기 냉각 방식을 사용할 경우 8천700톤 이상의 이산화탄소(CO2)를 배출한다. 반면 액체 냉각 서버를 사용할 경우 CO2는 1천200톤으로 줄어든다. 이는 에너지 소비를 87% 절감하고 매년 약 1천780만 파운드의 CO2 배출을 막는 효과를 가져온다. 이러한 대규모 전력 절감은 비용 절감 효과로도 이어진다. 1만 개의 액체 냉각 서버를 가진 데이터센터는 서버당 연간 45.99달러(약 6만2천원)의 비용이 들지만, 공기 냉각 서버는 서버당 연간 254.70달러(약 34만2천원)의 비용이 든다. 이를 비교하면 운영 비용에서 연간 약 210만 달러(약 28억1천300만원)를 절감할 수 있다는 것을 알 수 있다. 액체 냉각 시스템은 열을 포착한 후 열을 데이터센터 외부의 열교환 시스템으로 전달한다. 이때 가열된 물은 다른 건물이나 시설에 에너지원으로 재활용할 수 있다. 세계적인 재생 에너지 중심지 중 하나인 미국 에너지부의 국립재생에너지연구소(NREL)는 수년 동안 이 방법을 성공적으로 활용해 왔다. HPE 크레이 액체 냉각 슈퍼컴퓨터인 페레그린 시스템의 경우 열을 포착해 가열된 물의 90%를 자원으로 재활용해 에너지시스템통합시설(ESIF) 사무실 및 실험실 공간의 주요 열원으로 사용했다. 데이터센터에서 미래의 AI 인프라 도입을 계획할 때 밀도는 중요한 요소로 작용한다. 이는 고성능 AI 솔루션을 위한 공간을 확보하는 데 큰 영향을 미치기 때문이다. 액체 냉각은 공기 냉각에서 요구되는 팬 및 이에 따른 장비들이 필요 없기 때문에 데이터센터에서 서버 랙을 더 적고 밀집되게 배치해 공간을 최대한 활용하거나 필요에 따라 확장할 수 있다. 예를 들어 1만 개의 서버를 갖춘 데이터센터에서 액체 냉각 서버를 사용한다면 필요한 공간을 77.5% 줄일 수 있다. 또 5년 동안 액체 냉각 솔루션은 섀시 전력을 14.9% 덜 사용하며 공기 냉각 솔루션에 비해 kW당 성능이 20.7% 더 높다. HPE는 50년 이상의 경험과 300개 이상의 액체 냉각 관련 특허를 보유하고 있다. 지난 2년 동안 세계에서 가장 빠른 10대 시스템 중 4대를 공급했다. 이는 HPE 크레이 EX 액체 냉각 슈퍼컴퓨터다. 이 중 하나인 프론티어는 미국 에너지부의 오크리지국립연구소를 위해 구축된 세계 1위 슈퍼컴퓨터로, 엑사스케일 속도 장벽을 돌파하며 수만 개의 가속기를 무결점으로 실행하는 엔지니어링 성과를 달성했다. 이처럼 막대한 성능 규모에도 불구하고 프론티어는 여전히 세계에서 가장 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터로 인정받고 있다. 이처럼 HPE는 컴퓨팅 집약적인 시스템을 구축하고 효율적으로 운영하는 데 필요한 노하우를 갖추고 있다. 오랫동안 AI를 준비해온 HPE는 정교한 냉각 솔루션으로 고객의 AI 여정을 지속적으로 지원할 준비가 돼 있다.

2024.09.20 16:33제이슨 제일러

오라클, 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스 AI 신기술 공개

오라클이 인공지능(AI)를 활용해 데이터에서 최대 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 기능을 선보인다. 19일 오라클은 인공지능(AI) 기반 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스 신기능을 선보인다고 밝혔다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스의 최신 업데이트에는 오라클 퓨전 클라우드 휴먼 오라클 퓨전 클라우드 캐피털 매니지먼트(HCM) 및 오라클 퓨전 클라우드 오라클 퓨전 클라우드 공금망&제조(SCM)를 위한 신규 지능형 애플리케이션이 포함된다. 이는 전통적인 분석을 넘어 사용자의 일상적인 중요한 업무 흐름에 대한 적절한 행동 방안을 제안할 수 있다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션을 위해 구축된 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스는 비즈니스 데이터, 즉시 사용 가능한 데이터 분석 도구, 사전 구축된 AI 및 머신러닝(ML) 모델을 결합하여 더욱 심층적인 인사이트를 제공하고, 구체적인 실행 방안 도출을 위한 의사결정 프로세스를 단축해 준다. 오라클 클라우드 HCM을 위한 피플 리더 워크벤치 지능형 애플리케이션은 기업의 경영진 및 인사, 재무 관리자가 변화하는 기업의 요구 사항을 반영해 채용 전략을 조정해 사업 및 재무 관련 목표를 달성할 수 있도록 지원한다. 오라클 클라우드 SCM을 위한 공급망 커맨드 센터 지능형 애플리케이션은 공급망 네트워크 전반에 대한 지능적인 조치를 제안함으로써 기업이 수요, 공급, 시장 상황 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 돕는다. 세일즈포스 CRM 네이티브를 지원해 세일즈포스 사용자가 CRM 데이터를 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션의 데이터와 신속하게 결합하여 데이터 품질을 개선하고, 부서 간 데이터 교차 분석을 강화하며, 주요 비즈니스 정보를 정확히 파악할 수 있도록 지원한다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스를 활용한 운영 보고: 예측 정보 및 거래내역 관련 정보를 동시에 열람할 수 있는 단일 뷰를 제공하여 기업의 통상 업무를 간소화한다. ERP, HCM, SCM, CX 분석을 위한 신규 AI/ML은 사용자에게 더 나은 결과 예측과 행동 지침을 제공하여 의사결정을 개선할 수 있도록 지원한다. AI 기반 개발자 어시스턴트는 개발자가 생성형 AI를 활용하여 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스 서비스의 구성을 간소화하고, 단계별 안내를 통해 타사 데이터 소스를 신속히 추가할 수 있도록 지원한다. 오라클의 애널리틱스 부문 총괄 부사장인 T.K. 아난드는 "데이터를 수집하고 분석하는 것은 시작에 불과하며, 최상의 비즈니스 의사결정에 기반한 조치를 취하는 것이 중요한 다음 단계”라며 "오라클 퓨전 데이터 인텔리전스는 기업이 AI 기반 인사이트를 구체적인 행동 방안으로 전환하여 새로운 기회를 더욱 신속히 포착할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2024.09.19 10:31남혁우

링크드인, AI 훈련에 데이터 무단 수집 '논란'

링크드인이 인공지능(AI) 모델 훈련을 위해 사용자 데이터를 수집하고 활용하면서도 이에 대한 명확한 사전 동의 절차를 거치지 않았다는 의혹이 제기됐다. 19일 테크크런치에 따르면 링크드인은 최근 사용자 데이터를 AI 훈련에 활용하는 정책을 업데이트했다. 하지만 이와 관련한 공지가 충분하지 않아 많은 사용자들이 자신의 데이터가 AI 모델 훈련에 활용된다는 사실을 알지 못한 채 약관에 동의한 것으로 알려졌다. 이번 업데이트로 인해 피해를 본 것은 주로 미국 사용자들이다. 환경설정을 통해 'AI 훈련 사용 안함(Opt-out)'을 고를 선택권이 주어졌지만 약관의 업데이트에 대해 아무런 고지를 받지 못했기 때문이다. 이와 반대로 유럽 지역의 사용자들은 일반정보보호규정(GDPR)의 보호를 받아 피해를 입지 않았다. 현재 링크드인은 수집된 데이터를 서비스 내의 콘텐츠 추천 및 글쓰기 제안 등 다양한 생성 AI를 위해 활용하고 있다. 또 모회사인 마이크로소프트 등 외부 기업의 AI 모델 훈련에도 데이터를 제공하는 것으로 알려졌다. 링크드인은 AI 모델 훈련에 사용되는 데이터가 개인정보 보호 기법을 통해 가명화되거나 삭제된다고 주장하고 있다. 그럼에도 불구하고 구체적인 보호 조치의 범위와 방식에 대해선 명확한 설명이 없어 사용자들의 불안이 계속되고 있다. 영국 디지털 권리 보호 시민단체 오픈 라이츠 그룹(Open Rights Group)의 마리아노 델리 산티 법률정책 책임자는 "사용자가 모든 온라인 회사를 감시하고 추적할 수는 없다"며 "이번 사태는 현재의 데이터 보호 체계가 우리의 데이터 권리를 보호하기에는 불충분하다는 점을 보여준다"고 밝혔다.

2024.09.19 09:23조이환

AI 인프라 구축 경쟁 가열…블랙록 손잡은 MS, 40조 투입해 '이것' 만든다

'챗GPT' 등장 후 인공지능(AI) 기술 고도화를 위한 인프라 구축 경쟁이 활발해진 가운데 마이크로소프트(MS)가 세계 최대 자산운용사 블랙록과 손잡고 대규모 자금 마련에 나섰다. 19일 블룸버그통신 등 주요 외신에 따르면 블랙록·MS·아랍에미리트(UAE) 정부가 설립한 기술회사 MGX는 '글로벌 AI 인프라 투자 파트너십(GAIIP)'을 출범해 300억 달러(약 40조원) 이상 규모의 펀드를 조성키로 했다. 펀드 규모는 향후 추가 투자자 모집과 부채 금융 등을 활용해 최대 1천억 달러(약 133조원)까지 키울 예정이다. 이들이 대규모 펀드 조성에 나선 것은 AI 서비스의 필수 인프라인 데이터센터와 이를 뒷받침 할 발전 시설에 투자하기 위해서다. 투자는 대부분 미국에서 이뤄지며 협력국을 대상으로도 일부 진행될 것으로 알려졌다. 또 AI 붐 최대 수혜기업으로 지목된 엔비디아는 데이터센터 등과 관련한 전문지식을 제공할 예정이다. 더불어 MS, 엔비디아는 미국 백악관을 주축으로 구성된 AI 인프라 개발 촉진을 위한 태스크포스(TF)에도 참여한다. AI 인프라 TF는 국가경제위원회(NEC)와 국가안보위원회(NSC) 등의 주도로 경제, 국가안보, 환경 목표를 검토하며 데이터 센터 확충을 위한 정책을 조정한다. 이를 통해 미국 정부는 AI 관련 인프라 투자에서도 주도권을 유지하기 위해 박차를 가할 방침이다. 이 같은 움직임을 토대로 MS는 강력한 AI 인프라를 앞세워 구글, 아마존 등 경쟁사와의 격차 벌리기에 나설 예정이다. 앞서 지난 3월 오픈AI와 함께 1천억 달러 규모의 데이터센터를 6년간 건설하는 '스타게이트 프로젝트'를 발표한 것도 이의 일환이다. 업계에선 MS 외에도 메타, 구글, 아마존 등 빅테크를 중심으로 앞으로 AI 수요 증가에 따라 데이터센터 등 인프라 건설 경쟁이 더 치열해질 것으로 봤다. 구글은 핀란드, 미국 오하이오주에 위치한 데이터센터에 각각 11억 달러(약 1조5천억원), 23억 달러(약 3조원)를 추가 투자할 예정이다. 아마존은 데이터센터 건립에 앞으로 15년간 1천500억 달러(약 200조원) 규모의 투자를 단행할 계획이다. 브래드 스미스 MS 부사장은 "AI 인프라에 필요한 자본, 이를 뒷받침할 에너지 생산은 하나의 기업이나 정부가 조달할 수 있는 자금 수준을 넘어선다"며 "파트너십(GAIIP)은 기술 발전뿐만 아니라 국가 경쟁력, 안보, 경제 성장을 강화하는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

2024.09.19 09:21장유미

[기고] AI 시대의 현명한 개인정보 활용 방법

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. 산업혁명 시대에는 석탄과 석유가 경제 성장을 주도하는 핵심 자원이었지만 오늘날에는 데이터가 그 자리를 차지하고 있다고 해도 과언이 아니다. 데이터는 이제 새로운 시대의 석유로 불릴 만큼 기업과 국가의 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산이 됐다. 특히 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 AI가 학습하고 진화하는 데 필수적인 요소인 데이터의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 많은 유형의 AI가 존재하지만 그 중 다수가 사람과의 상호작용을 전제로 한다. 이에 데이터 중에서도 개인정보를 활용한 AI 학습 및 고도화 필요성이 커지고 있다. 그렇지만 정보주체의 권리와 관련 규제에 대한 고려가 필요하다는 점에서 개인정보는 다른 데이터에 비해 활용에 주의가 필요한 것도 사실이다. 지난 2021년에 있었던 '이루다' 챗봇 사건은 AI 기술의 가능성과 개인정보 사용의 잠재적 위험성을 동시에 보여준 대표적인 사례다. '이루다'는 자연어 처리를 기반으로 한 20대 여성 캐릭터의 AI 챗봇으로, 페이스북 메신저에서 이용자들과 대화하며 큰 인기를 끌었다. '이루다'의 가장 큰 매력은 자연스러운 대화 능력이었는데 이러한 대화 능력의 원천은 챗봇의 개발사가 운영 중인 서비스를 통해 수집한 이용자와 타인 간의 카카오톡 대화 문장이었다. 실제 대화를 기반으로 개발된 만큼 '이루다'는 뛰어난 대화 능력을 가질 수 있었는데 이용자의 개인정보 이용에 대한 동의나 가명처리 등에 대한 논란이 됐다. 이처럼 AI의 눈부신 발전 뒤에는 개인의 개인정보 자기결정권과 사생활 보호권에 대한 침해 가능성이라는 이면이 존재한다. 이제는 이 양자 간 균형을 어떻게 유지할 것인지에 대한 고민이 필요한 시점이다. 글로벌 AI 패권 경쟁이 본격화되는 상황에서 AI 발전을 저해하지 않으면서도 개인의 권리를 보호할 수 있는 선이 어디인지를 정하는 것은 매우 어려운 문제다. 그렇지만 규제의 불확실성이 오히려 AI 사업을 움츠러들게 할 수 있다는 점에서 이는 꼭 해결해야 할 과제이기도 하다. 적절한 규제의 수위를 정하기 위해서는 먼저 AI 사업자들이 AI 개발에 필요한 개인정보를 어디서 가져오는지를 따져봐야 한다. AI 사업자들이 활용할 수 있는 개인정보는 크게 온라인에 공개돼 있는 개인정보와 사업자가 기존 서비스 제공 과정에서 이미 수집해놓은 개인정보일 것이다. 이와 관련해 개인정보보호위원회(개보위)는 지난 해부터 AI 개발∙서비스에 활용되는 개인정보의 처리기준에 관한 정책방향 등을 꾸준히 내놓으며 규제의 방향을 구체화하고 있다. 지난 7월에는 공개된 개인정보 처리에 대한 안내서를 발간했다. 개보위가 지난 7월 발간한 '인공지능(AI) 개발∙서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서'의 주요 내용은 다음과 같다. 우선 안내서는 AI 사업자가 인터넷에 공개돼 있는 데이터를 웹 스크래핑 등의 방식으로 수집해 AI 학습에 활용한다면 해당 데이터에 개인정보가 포함돼 있어도 이를 정보주체의 개별 동의나 계약 체결∙이행 등의 조항에 근거해 활용하는 것은 사실상 어렵다는 점을 인정했다. 그러면서 정당한 이익(개인정보 보호법 제15조 제1항 제6호)을 근거로 공개된 개인정보를 AI 개발 목적으로 처리할 수 있다고 봤다. 이러한 정당한 이익에 근거하기 위해서는 AI 개발 목적의 정당성, 공개된 개인정보 처리의 필요성, 구체적 이익형량이라는 세 가지 요건을 충족해야 한다. 이 요건들을 충족하는지 여부는 AI 개발의 구체적 맥락을 고려해 사안별로 판단해야 하므로 여전히 모호한 측면이 있기는 하다. 그럼에도 AI와 관련 기술의 발전 속도를 고려할 때 모든 경우를 상정해 구체적인 규제 조항을 만드는 것은 불가능하고 실익도 적다. 이에 이러한 원칙 중심의 규제는 합당한 면이 있다. 그 기준을 가능한 한 구체적으로 제시한 개보위 안내서는 매우 유의미한 성과라고 할 수 있다. 공개된 개인정보의 활용과 달리 AI 사업자가 기존에 서비스를 제공하는 과정에서 수집해 놓은 개인정보를 AI 목적으로 활용하는 부분에 대해 개보위는 아직 명확한 입장을 밝힌 적이 없다. 다만 개인정보보호위원회가 공개된 개인정보 처리 안내서에서 밝힌 내용 등으로 미뤄 보아 이 경우에도 정당한 이익 조항을 실질적인 적법 근거로 활용할 수 있을 것으로 생각된다. 정당한 이익 조항에 근거하기 위한 요건인 AI 개발 목적의 정당성, 개인정보 처리의 필요성, 이익형량은 모두 사업자가 이미 보유하고 있는 실제 이용자의 개인정보를 활용할 때도 동일하게 적용 가능한 기준들이기 때문이다. 다만 AI 사업자가 기존 서비스 이용자로부터 수집한 개인정보의 경우 당초 수집 목적이 존재할 것이다. 이에 따라 정당한 이익 조항 외에도 추가적인 이용 조항(개인정보 보호법 제15조 제3항)의 활용을 고려해 볼 수 있다. 추가적인 이용 조항에 따르면 개인정보처리자는 당초 수집 목적과 합리적으로 관련된 범위에서 정보주체에게 불이익이 발생하는지 여부, 안전성 확보에 필요한 조치를 했는지 여부 등을 고려해 정보주체 동의 없이 개인정보를 이용할 수 있다. 개보위도 지난 해 8월 발간된 '인공지능 시대 안전한 개인정보 활용 정책방향'에서 특정 서비스 제공 목적으로 수집한 개인정보를 해당 서비스의 개선(고도화) 목적으로 AI 개발에 이용한다면 추가적 이용이 가능하다고 제시한 바 있다. 또 이 외에도 가명정보는 과학적 연구를 위해 정보주체 동의 없이 처리할 수 있다. 이에 따라 AI 사업자는 기존에 수집해둔 이용자의 개인정보를 가명처리해 AI 학습 개발에 활용하는 방안도 고려할 수 있다(개인정보 보호법 제28조의2 제1항). 다만 최대한의 가명 처리 노력을 하더라도 실제 이용자들의 대화 내용 속 모든 이름, 주소, 숫자 등이 완전하게 제외되지 않을 수 있어 그 완전성을 담보하기 어렵다. 또 처리하는 데이터 양이 방대해질수록 담당자가 이를 일일이 확인하기도 어렵다. 이러한 점 등을 고려할 때 가명정보 처리 조항을 적법처리의 근거로 활용하기에는 한계가 있다. 이에 따라 사업자가 이미 수집한 개인정보의 AI 목적 활용에 대해서는 정당한 이익과 추가적인 이용을 주된 법적 근거로 보되 가명처리 여부는 위 법적 근거 충족 여부를 판단하는 요소인 안전성 확보조치에 관한 것으로 보는 것이 보다 실질적인 규제 방식이라 할 것이다. 전통적으로 우리나라는 정보주체의 동의에 근거해 개인정보를 수집∙이용해 왔다. 그렇지만 개보위는 동의에만 의존하는 것이 아니라 현실에 맞는 법적 근거를 활용하도록 하는 방향으로 규제 체계를 변경하고 있다. 이러한 변화의 모습이 AI 시대에 적절한 것인지는 다소간의 의문이 있지만 동시에 국가 간 AI 개발 경쟁 역시 심화되고 있는 추세다. 이에 따라 개인정보 활용을 억제만 하기 보다는 정보주체에 대한 불이익을 최소화하면서도 다양한 법적 근거를 적절하게 활용할 수 있는 방안을 찾는 것이 중요한 과제다. 개인정보보호위원회가 지금까지 해온 것처럼 새로운 쟁점들에 대해서도 실질적이고 유용한 규제 기준을 마련해 제안할 수 있기를 기대해 본다.

2024.09.18 10:45법무법인 태평양 오세인

LLM 시대, 전문가가 바라보는 국방 위협 요소는?

대규모 언어모델(LLM) 활용이 본격화되는 추세에 따라 국방 분야에서의 위험성과 대응 방안을 논의하는 토론회가 개최한다. 12일 한국국방연구원(KIDA) 산하 국방데이터연구단과 바른 과학기술 사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 '제 8차 국방데이터 혁신 네트워크-토크' 행사를 개최한다고 밝혔다. 한국IT서비스학회와 모두의연구소, 지디넷코리아, 한국경제가 후원하는 국방데이터 혁신 네트워크-토크는 국방 분야의 데이터와 AI 기술 사용을 토론하고 혁신적인 솔루션 활용 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 이를 위해 합성 데이터, AI의 안전한 사용, AI 신뢰성 평가 방안 등 다양한 주제에 대해 전문가들이 발표하고 패널 토의를 진행한다. 또한, 생성형 AI의 군사적 적용 가능성과 관련된 기술적 진보에 대해서도 논의가 이루어지며, 국방 분야에서 AI 기술의 적용을 위한 다양한 산업계와 학계의 협력을 논의한다. 26일 오후 2시 서울 강남 모두의연구소 강남캠퍼스에서 진행하는 8차 토론회는 'LLM 보안'을 주제로 진행한다. 이에 따라 윤두식 이로운앤컴퍼니 대표가 프롬프트 엔지니어링을 통한 LLM 탈옥(Jailbreaking) 위협과 방어방안)을 주제로 AI의 위험성을 발표한다. 이어 SK쉴도스 이호석 팀장이 '사용자, 개발자 모두 알아야 하는 LLM 해킹 트랜드 및 보안전략'이라는 내용으로 AI시대의 보안 전략 방안을 제시한다. 전문가 발표 이후에는 LIG 넥스원 진정훈 수석 연구원, 한화시스템 김유신 상무, 세종대학교 강지원 교수, 국가보안기술연구소 류승진 실장 등이 참석하는 패널토의가 이어질 예정이다.

2024.09.12 10:21남혁우

삼성전자, AI 시장 겨냥한 'QLC 9세대 V낸드' 업계 최초 양산

삼성전자는 초고용량 서버SSD를 위한 '1Tb(테라비트) QLC(쿼드 레벨 셀) 9세대 V낸드'를 업계 최초로 양산했다고 12일 밝혔다. 삼성전자는 지난 4월 'TLC 9세대 V낸드'를 최초 양산한데 이어, 이번에 QLC 제품을 선보이게 됐다. QLC는 하나의 셀에 4비트 데이터를 기록할 수 있는 구조로, 3비트를 저장하는 TLC 대비 고용량 구현에 유리하다. 삼성 9세대 V낸드는 독보적인 '채널 홀 에칭(Channel Hole Etching)' 기술을 활용해 더블 스택(Double Stack) 구조로 업계 최고 단수를 구현해냈다. 채널 홀 에칭이란 몰드층을 순차적으로 적층한 다음 한번에 전자가 이동하는 홀(채널 홀)을 만드는 기술을 뜻한다. 더블 스택은 채널 홀 공정을 두 번 진행해 만든 구조다. 특히 이번 QLC 9세대 V낸드는 셀(Cell)과 페리(Peripheral)의 면적을 최소화해 이전 세대 QLC V낸드 대비 약 86% 증가한 업계 최고 수준의 비트 밀도를 자랑한다. V낸드의 적층 단수가 높아질수록 층간, 층별 셀 특성을 균일하게 유지하는 것이 더욱 중요해졌으며, 삼성전자는 이를 위해 '디자인드 몰드(Designed Mold)' 기술을 활용했다. 몰드란 셀을 동작시키는 WL(워드라인)의 층이다. 디자인드 몰드는 셀 특성 균일화, 최적화를 위해 셀을 동작시키는 WL의 간격을 조절하여 적층하는 기술로, 데이터 보존 성능을 이전 제품보다 약 20% 높여 제품 신뢰성을 향상시켰다. 이번 9세대 QLC는 셀의 상태 변화를 예측해 불필요한 동작을 최소화하는 '예측 프로그램 기술' 혁신을 통해 이전 세대 QLC 제품 대비 쓰기 성능은 100%, 데이터 입출력 속도는 60% 개선했다. 또한 낸드 셀을 구동하는 전압을 낮추고 필요한 BL(비트라인)만 센싱해 전력 소모를 최소화한 '저전력 설계 기술'을 통해 데이터 읽기, 쓰기 소비 전력도 각각 약 30%, 50% 감소했다. 허성회 삼성전자 메모리사업부 Flash개발실 부사장은 “9세대 TLC 양산 4개월 만에 9세대 QLC V낸드 또한 양산에 성공함으로써 AI용 고성능, 고용량 SSD 시장이 요구하는 최신 라인업을 모두 갖췄다”며 “최근 AI향으로 수요가 급증하고 있는 기업용 SSD 시장에서의 리더십이 더욱 부각될 것”이라고 밝혔다. 삼성전자는 브랜드 제품을 시작으로 향후 모바일 UFS, PC 및 서버SSD 등 QLC 9세대 V낸드 기반 제품 응용처를 점차 확대할 계획이다.

2024.09.12 08:50장경윤

주니퍼 네트웍스, AI·자동화 도입…데이터센터 운영 '혁신'

주니퍼 네트웍스가 자동화와 인공지능(AI)을 통해 데이터센터 관리의 편의성을 높일 새로운 방법을 제시했다. 이로써 데이터센터 운영자들은 네트워크 관리의 복잡성을 줄이고 운영 효율성을 극대화할 수 있게 된다. 주니퍼 네트웍스는 자사의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼에 클라우드 기반의 새로운 서비스와 분석 기능을 추가했다고 11일 밝혔다. 주니퍼의 새로운 기능은 기존 데이터센터 솔루션에 AI 및 자동화 기술을 결합한 것이 특징이다. 특히 이 기술은 다양한 벤더 환경에서도 원활하게 작동하는 멀티벤더 인텐트 기반 네트워킹(IBN)을 지원해 관리 효율성을 높인다. 또 서비스 인식과 영향 분석 기능이 추가되어 애플리케이션과 네트워크 간의 상호작용을 실시간으로 파악하며 네트워크 문제를 신속하게 해결할 수 있게 됐다. 이를 통해 문제 발생 시 해결 시간을 크게 줄일 수 있으며 시스템 안정성을 강화할 수 있다. 주니퍼는 이번 솔루션을 통해 구축 시간을 최대 85% 단축하고 운영 비용(OPEX)을 최대 90%까지 절감할 수 있다고 밝혔다. 이러한 비용 절감 효과는 기업의 데이터센터 운영 효율성을 극대화하는 데 기여할 것으로 예상된다. 또 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 고성능 스위치 및 방화벽과 함께 작동하며 데이터센터 자동화를 위한 지식 기반 쿼리 기능을 제공한다. 이를 통해 데이터센터 운영자는 네트워크의 가시성을 향상시키고 효율적인 트래픽 관리가 가능해졌다. 프라빈 자인 주니퍼 네트웍스 데이터센터 부문 부사장은 "이번에 통합된 최신 클라우드 및 AI 기능은 우리 데이터센터 솔루션의 강점을 더욱 확장한다"며 "이제 고객은 과거 그 어느 때보다 빠르고 경제적으로 고성능·저지연·멀티벤더 데이터센터 솔루션을 배포하고 운영할 수 있게 됐다"고 강조했다.

2024.09.11 09:55조이환

[현장] 국회 AI 포럼 "韓 AI 기술, 미국과 격차 447년 벌어질 것"

"현재 추세대로라면 미국이 2040년 도달할 인공지능(AI) 수준을 우리가 달성하려면 447년이 걸릴 것입니다. 이는 국가 경쟁력에 치명적인 문제가 될 수 있습니다." 배경훈 LG AI연구원 원장은 10일 국회에서 열린 '인공지능(AI) 포럼 초청 특별강연'에서 이같이 발언하며 국내 AI 기술 투자 속도와 글로벌 경쟁력 간의 심각한 격차를 지적했다. 그는 이 격차가 대한민국의 산업·경제적 미래를 위협할 수 있다고 경고했다. 이번 강연은 국회의원 연구단체인 '국회 AI 포럼'이 주최하고 국회도서관과 한국인터넷기업협회가 후원한 자리에서 진행됐다. 이 강연에서 배 원장은 국내 AI 산업의 현황, 도전 과제, 그리고 LG AI 연구원의 기술적 성과에 대해 설명했다. 배 원장은 한국과 미국 간의 AI 기술 격차가 발생한 원인으로 느린 투자 속도와 인프라 부족을 꼽았다. 그는 AI 기술 발전의 핵심인 고성능 반도체와 데이터 처리 비용에 천문학적인 비용이 수반됨을 지적하며 국가 차원의 투자가 이를 따르지 못하는 현실을 꼬집었다. 그는 "이러한 인프라 부족은 AI 기술의 개발과 산업적 적용을 어렵게 만들 수 있다"며 "이에 따라 국내 AI 업계가 글로벌 경쟁에서 뒤처지게 할 위험이 있다"고 강조했다. 배 원장에 따르면 한국의 AI 기술은 글로벌 빅테크에 비해 데이터·인프라의 제약을 겪음에도 기술적 강점을 가지고 있다. 그 대표적인 예시로 배 원장은 LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE)'을 꼽았다. 지난 8월 출시된 '엑사원 3.0'은 한국어에 특화된 AI 모델로, 7.8조 매개변수와 8T 토큰을 바탕으로 학습됐다. 또 한국어와 영어를 약 6대3 비율로 학습해 한국어 능력에 있어서의 우수성을 인정받았다. 또 '챗GPT'와 같은 제너럴리스트 AI와는 달리 전문가 AI로서 개발 돼 특정 산업에 특화된 조언과 솔루션을 제공하는 것을 목표로 한다. 배 원장은 "우리는 챗봇 같은 AI 대신 실제 산업에서 활용 가능한 전문가 수준 AI를 처음부터 지향했다"며 "엑사원은 이를 목표로 개발된 모델"이라고 강조했다. '엑사원'과 같은 국내 AI 기술의 진전에도 불구하고 배 원장은 현재 AI가 일반인공지능(AGI) 수준에 도달할 지에 대해서는 회의적인 시각을 드러냈다. 그는 "AGI가 수년 내에 가능할 것이라는 낙관적 전망에 대해 신중할 필요가 있다"며 "인간 수준 지능을 가진 AI를 개발하는 데는 기술적 한계와 인프라의 제약이 여전히 존재한다"고 강조했다. 이와 동시에 배 원장은 AI 거품론에 대해서도 신중론을 제기했다. 배 원장에 따르면 지금의 AI 거품론은 기술이 아직 완성되지 않았음에도 지나친 기대를 모았기 때문에 발생했기 때문이다. 이러한 기대는 아직도 엄청난 잠재력을 가진 AI 분야의 발전에 회의적 시각을 확산시킬 위험성이 있다. 그는 "AI에 대한 과도한 기대가 오히려 거품론을 불러일으키게 됐다"며 "아직 해결해야 할 기술적 과제들이 많이 남아 있고 생성 AI가 실제 산업 현장에서 완벽하게 적용되기에는 많은 시행착오가 필요하다는 점을 기억해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "생성 AI의 환각 현상과 일부 산업 현장에서의 실패 사례는 기술이 아직 미완성임을 보여준다"며 "신뢰성과 경제성을 동시에 충족시킬 수 있는 AI 기술이 필요하다"고 강조했다. 거품론의 확산에도 불구하고 배 원장은 AI가 국내 사회 문제를 해결하는 중요한 도구가 될 수 있다는 점을 강조했다. 이는 AI가 고령화·저출산에 따른 인구 감소로 발생하는 노동력 부족 문제를 해결할 수 있기 때문이다. 배 원장은 "급격한 인구 감소를 겪을 것이 예상되는 시점이므로 AI를 통해 이러한 문제를 해결하는 것이 필수적"이라며 "이를 위해서는 정부 차원의 대규모 투자와 정책적 지원이 필요하다"고 강조했다. 그러면서 "독자적인 AI 기술을 개발하고 자체 인프라와 데이터를 활용하기 위해 지금보다 훨씬 많은 투자가 필요하다"고 밝혔다.

2024.09.10 11:07조이환

디노티시아, '벡터 데이터베이스' 개발해 160억원 국책 과제 수주

인공지능 전문기업 디노티시아(Dnotitia)는 최신 AI 서비스의 필수 요소로 주목받고 있는 검색증강생성(RAG)의 핵심 기술인 벡터데이터베이스(Vector Database) 개발 및 사업화에 박차를 가하고 있다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 인공지능에 실시간 정보를 반영하고 개인화 서비스를 가능하게 하며, 할루시네이션을 줄여주고 장기 기억 기능을 더해주는 필수 기술이다. 이 모든 과정의 중심에는 디노티시아가 가지고 있는 핵심 기술인 고성능 벡터데이터베이스가 자리하고 있다. 디노티시아는 과학기술정보통신부가 지원하고 전문기관인 정보통신기획평가원이 주관하는 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 중 '초거대 AI모델의 장기 기억 저장을 위한 벡터 DB개발' 과제(이하 '과기부 과제')를 통해 세계 최고 성능과 정확도를 가지는 국산 벡터데이터베이스 공개 소프트웨어를 개발한다. 또한 산업통상자원부에서 지원하고 한국산업기술평가관리원이 전문기관으로 수행하는 소재부품기술개발(이종기술융합형) 사업의 '거대언어모델을 위한 벡터데이터베이스 가속기 개발' 과제(이하 '산자부 과제')를 통해 세계 최초로 벡터 데이터 연산에 특화된 반도체 칩을 개발한다. 각각 과제는 4년 88억원(총과제금액), 3년 73억원(총과제금액) 이다. 디노티시아는 본 사업을 성공적으로 수행하기 위해서 최고 기술을 가지고 있는 다수의 산학기관과 협력한다. 벡터데이터베이스 공개 소프트웨어를 개발하는 과기부 과제에서는 데이터베이스 시스템 분야 학계 세계 최고 권위를 자랑하는 서울대학교, 그래프 데이터베이스 분야 세계 최고권위자인 포항공과대학교와 H/W & S/W 수직최적화 관련 세계 최고 연구실적을 가지고 있는 성균관대학교 팀이 참여한다. 뛰어난 성능과 높은 정확도를 동시에 보장하는 벡터 데이터베이스 인덱스 기술을 개발하고, 오픈소스 데이터베이스 국내 최고 기업 큐브리드가 참여해 인덱스와 통합된 벡터 데이터베이스 시스템을 개발한다. 개발된 벡터 데이터베이스 시스템은 최초 HBM 기반 고성능 인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI의 국산 LLM 가속 인공지능 반도체 칩을 활용해, 국내 최고의 AI미디어 콘텐츠 플랫폼 기술을 보유한 SBS의 자체 콘텐츠 플랫폼에 적용해 실증할 계획이다. 또한 벡터 데이터 연산에 특화된 VDPU(Vector Data Processing Unit) 반도체 칩을 개발하는 산자부 과제에서는 국내 유일 TSMC 디자인하우스 에이직랜드가 참여해 반도체 칩의 완성도를 높인다. 정무경 디노티시아 대표는 “이번에 선정된 두개 과제를 통해 벡터데이터베이스 소프트웨어 기술과 전용 하드웨어 가속기 개발을 동시에 추진해 세계 최고 성능의 LLM-RAG 하드웨어-소프트웨어 통합 솔루션을 개발하는 데 성공할 것”이라며 “이번 과제를 통한 협력과 기술 개발을 바탕으로 세계 최고 벡터데이터베이스 회사로 자리매김하겠다”고 말했다.

2024.09.10 08:55장경윤

"장애 위험 늘어나는 데이터센터, AI로 막는다"

“데이터센터와 같은 첨단 IT 건물의 경우 전력과 온도를 최적화하고 탄소배출을 줄여야 하는 등 관리해야 할 요소가 늘어나고 있을 뿐 아니라 작은 오류가 큰 사고로 번질 우려도 커지고 있다. 그렇다고 복잡해지는 시스템을 사람이 모두 관리하는 것도 한계에 달하는 상황이다. 이를 해결하기 위해선 인공지능(AI) 등을 활용한 자동화가 요구된다.” 김한준 존슨콘트롤즈인터내셔널 코리아(이하 존슨콘트롤즈 코리아) 대표는 5일 서울 용산구 트윈시티남산에서 개최한 간담회에서 스마트빌딩 플랫폼 오픈블루와 함께 사업 전략을 발표했다. 김 대표는 전력비용 상승, 전문 인력 부족, 사회의 ESG 요구 등 외부 환경 변화로 인해 점차 복잡해지는 건물 관리 시스템을 설명하며 이를 해결하기 위한 방안으로 스마트 빌딩 플랫폼의 중요성을 강조했다. 오픈블루는 다양한 시스템과 기술을 연결하여 보다 효율적이고 안전하게 건물을 관리할 수 있도록 지원하는 스마트빌딩 플랫폼이다. 건물 내외부에서 수집한 데이터를 AI와 기계학습(ML)로 분석해 건물 운영에 맞춰 최적의 환경을 유지한다. 이와 함께 동시에 에너지 소비를 줄이고 탄소 배출을 줄이는 지속 가능한 솔루션을 제공한다. 또한, 보안 및 관리 운영을 자동화해 업무 부하를 줄이고 건물의 안전을 보장하고, 훼손을 방지해 건물 수명을 연장할 수 있는 기반을 마련한다. 비즈니스 개발 담당 김현수 상무는 스마트빌딩이 단순히 빌딩 인프라를 연결 및 통합하는 수준에서 그치지 않고, 실시간으로 빌딩을 모니터링하고 미세 조정을 통한 빌딩 최적화까지 이루는 빌딩의 자율 운용단계까지 나아가야 한다고 설명했다. 이를 위해 존스콘트롤즈는 빌딩 운영에 대한 정보 수집, 분석, 예측, 그리고 개선사항 도출까지 일련의 단계를 자동화하고 있다고 밝혔다. 김한준 대표는 “오픈블루는 단순히 하나의 요소로 인한 위협이 아니라 작은 여러 요소가 복합적으로 연계되어 문제가 될 여지까지 오류로 정의하고 관리자에게 알람을 전달한다”며 “존슨콘트롤즈가 그동안 건물을 관리하며 축적한 경험을 기반으로 한 서비스로 최근 같이 수많은 시스템이 연계되는 현 상황에서는 건물의 사고를 막는 데 중요한 역할을 할 것”이라고 강조했다.

2024.09.05 15:03남혁우

최수진 의원 "AI 디지털 바이오 육성법 제정 추진…과기정통부와도 조율"

"의료 데이터 산업의 당면 과제로 기존 데이터와 유전자 등 새로운 데이터의 결합과 연계성, 개인정보 유출 우려, 윤리성 등의 사회적 협의 등을 꼽을 수 있다. 이 문제를 국회에서 풀어나가려 한다." 최수진 의원(국민의 힘, 비례대표)은 4일 '의료데이터 산업 현황 및 생태계 활성화 방안'을 주제로 열린 제58회 산업발전포럼에서 기조 강연자로 나서 이 같이 말했다. 최 의원은 "글로벌 AI 헬스케어 시장이 2023년 158억 달러 규모에서 오는 2030년 1천818억 달러 규모로 커질 것으로들 예상한다"며 "우리 나라 AI 헬스케어 시장 규모도 매년 50%가 넘는 성장세를 보인다"고 관련 시장을 진단했다. 최 의원은 차제에 "AI디지털 바이오 육성법을 제정하려 한다"며 "디지털 융합 연구개발 혁신을 추진하고, 연구데이터 공유 및 활용을 통한 디지털 융합을 촉진하거나 연구성과 산업화 확산을 지원할 체계를 만들 것"이라며 입법 취지를 설명했다. 이 육성법은 과기정통부와도 조율이 마무리됐다고 최 의원은 부연 설명했다. 이와함께 최 의원은 "과학기술계에서 기술을 이전할 때 연구자가 부담하던 근로소득세 등을 기타 소득세로 바꿔 비과세하는 방안과 대규모 바이오산업포럼 구축도 추진한다"고 덧붙였다. 이어 정명애 대한의료데이터협회장(을지대학교 빅데이터의료융합학과 교수)은 '의료데이터 산업 현황 및 생태계 활성화 방안'을 주제 발표했다. 정 회장은 의료 데이터 활용의 문제점으로 △데이터 신뢰성 결여 △외부 연구자의 데이터 접근 어려움 △2차 자료원을 활용한 연구수행 결과의 제도적 인정 △지속가능한 운영체계 필요성 등을 지적했다. 정 회장은 데이터를 구슬에 비유하며 "이 구슬이 제역할을 하려면 구슬이 서말이어도 꿰어야 보배가 되듯 데이터도 만들 수 있는 환경과 쓸수 있는 환경이 마련되어야 한다"는 입장을 밝혔다. 정 회장은 또 데이터심의위원회(DRB)와 생명윤리위원회(IRB) 절차의 애로사항으로 △ 심사 기준의 일관성 부족 △복잡하고 느린 절차 △전문성 부족 △기술 발전을 반영하지 못하는 윤리적·법적 규제 △중복 심사 문제 △명확하지 않은 법적·윤리적 기준 등을 꼽았다. 이를 해결할 대안으로 △심사 기준의 표준화 △전문 인력 확충 △효율적인 소통 체계 구축 △첨단 기술을 반영한 법적·윤리적 규제 개선 등을 제시했다. 이어 진행된 패널 토론에서는 이주석 인텔코리아 부사장을 좌장으로 ▲양희철 법무법인 명륜 변호사 ▲전상표 KMDA 아태의료데이터박람회 조직위원장 ▲최미연 파나케이아법률사무소 대표 ▲박미영 한국생명기술연구조합 이사장 ▲소대섭 박사(KISTI 전문위원) ▲김연주 인천경제자유구역청 과장 ▲송용찬 중양대 교수 ▲김배현 데이터누리 상무 등이 참여했다. 이들은 의료 데이터의 법적·제도적 , 활용, 현황 등에서 부문별로 이슈와 대안을 조목조목 지적하며 당초 예정된 시간을 30분 가량 넘겨 마무리했다. 한편 이날 정만기 한국산업연합포럼 회장과 윤원석 인천경제자유구역청장이 영상으로 개회사와 축사를 진행했다.이 행사는 한국산업연합포럼과 대한의료데이터협회(KMDA)가 공동으로 마련했다.

2024.09.05 06:16박희범

SK하이닉스, 이달 말부터 'HBM3E 12단' 제품 양산 시작

SK하이닉스가 최선단 HBM(고대역폭메모리) 양산을 차질없이 진행한다. 올해 초 HBM3E 8단 제품을 업계 최초로 공급한 데 이어, 이달 말부터 HBM3E 12단 제품 양산에 돌입할 예정이다. 김주선 SK하이닉스 사장(AI Infra 담당)은 4일 '세미콘 타이완'에서 'AI 메모리 기술의 새로운 가능성을 열다'를 주제로 키노트를 진행했다. 이날 김 사장은 AI 산업 발전에 대응하기 위한 메모리 반도체의 중대한 요소로 전력 문제를 짚었다. 오는 2028년에는 데이터센터가 현재 소비하는 전력의 최소 두 배 이상을 사용할 것으로 추정되며, 충분한 전력 공급을 위해 소형모듈원전 같은 새로운 형태의 에너지가 필요할 수도 있다. 또한 데이터센터에서 더 많은 전력이 사용되면 비례해서 발생하는 열도 늘어나는 만큼, 효과적인 방열 솔루션을 찾아야 한다. 이를 위해 SK하이닉스는 파트너들과 함께 고용량, 고성능에도 전력 사용량을 최소화해 열 발생을 줄일 수 있는 고효율 AI 메모리 개발을 시도하고 있다. 김 사장은 "AI 구현에 적합한 초고성능 메모리 수요가 증가하고 있다"며 "챗GPT가 도입되기 전까지 대역폭과 관련된 문제는 그다지 중요하지 않았으나, AI 기술이 발전할수록 메모리 대역폭 향상에 대한 요구가 점점 더 커지고 있다"고 설명했다. 이런 장애물들을 극복하기 위해 SK하이닉스는 현재 HBM3E, 고용량 서버 DIMM, QLC 기반 고용량 eSSD와 LPDDR5T를 시장에 공급하고 있다. SK하이닉스는 올해 초부터 HBM3E 8단 제품을 업계 최초로 공급 중이며, 이번달 말부터 HBM3E 12단 제품 양산에 돌입할 계획이다. 한편 일반 서버와 비교해 AI 서버는 4배 이상의 메모리 용량이 필요한데, 이를 위해 회사는 TSV 기술 기반 서버용 256GB DIMM을 공급 중이다. 또한 SK하이닉스는 QLC 기반 고용량 eSSD를 양산하는 유일한 공급업체로, 향후 전력 효율과 공간 최적화에 크게 기여할 120TB 모델을 선보일 계획이다. 마지막으로 LPDDR5T는 초당 9.6기가비트의 속도로 데이터를 처리하는 온디바이스 AI에 최적화된 제품이다. 미래를 위한 제품과 기술 개발도 순조롭게 진행하고 있다. SK하이닉스는 HBM4를 고객 요구에 맞춰 적기에 공급할 수 있도록 순조롭게 개발 중이다. 베이스다이에 로직 기술을 처음으로 적용하는 HBM4는 TSMC와 협업을 통해 생산할 예정이다. 낸드 분야에서도 SK하이닉스는 최첨단 제품을 지속 개발할 예정이다. 또한 SK하이닉스는 최대 40Gbps를 지원하는 업계 최고 성능의 GDDR7을 양산할 준비가 마무리 단계에 들어섰으며, 혁신적인 대역폭과 전력을 갖춘 LPDDR6도 개발하고 있다. 제품, 기술 개발을 위한 R&D 투자뿐만 아니라 인프라 투자도 계획대로 진행할 예정이다. 김 사장은 "SK하이닉스는 부지조성 공사가 순조롭게 진행 중인 용인 반도체 클러스터에 최첨단 생산시설을 구축할 예정으로, 이곳을 기반으로 글로벌 여러 파트너들과 긴밀한 협력을 나누게 될 것"이라며 "SK하이닉스는 2028년 양산을 목표로 미국 인디애나에 첨단 패키지 공장과 R&D 시설을 건설할 계획으로, 주요 고객 및 파트너들과의 협력을 강화하는데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

2024.09.04 17:30장경윤

IBM "AI혁신 성공한 10% 기업, 비결은 데이터"

"90%에 달하는 기업이 인공지능(AI) 도입 중 개념 증명(POC) 단계에서 멈추고 있다. 남은 10% 기업 만이 이를 넘어설 수 있었던 비결은 바로 고품질 데이터다." IBM AI 서밋 코리아 2024 컨퍼런스를 맞아 한국을 방문한 IBM의 미드하트 샤히드 부사장은 24일 인터뷰를 진행하며 AI 도입 과정에서 데이터의 중요성을 강조했다. 미드하트 샤히드 부사장은 14년 이상 IBM에서 활동하고 있으며, 월드와이드 데이터 패브릭과 클라우드 팩 포 데이터 등 데이터 제품군을 총괄하고 있다. 폭발적인 AI기술의 성장과 비용 투자 속에서도 수많은 기업들이 AI도입에 실패하는 요인으로 데이터를 지목했다. 데이터가 불완전하거나 신뢰할 수 없으면 AI가 제출하는 결과 역시 신뢰하기 어려워지며 이는 AI 도입의 성공을 방해하는 주요 요인이 될 수 있다는 지적이다. 미드하트 샤히드 부사장은 “고품질 데이터가 없는 AI 도입은 뿌리 없는 나무와 같다”며 “많은 기업이 데이터 품질 관리와 거버넌스 체계가 부족해 지속적으로 높은 품질을 유지하지 못하며 개념 증명 단계를 넘어서지 못하는 사례를 보이고 있다”고 설명했다. 그는 성공적인 AI 도입을 위해 필요한 고품질 데이터에 대해 출처와 기원이 투명하고 신뢰할 수 있어야 하며, 이를 통해 신뢰성과 사용 적합성을 보장할 수 있어야 한다고 정의했다. 데이터의 정확성과 최신성을 유지하기 위해 정기적으로 업데이트되고 수정 및 보완 등의 관리 작업이 요구된다. 또한 고품질 데이터는 각 기업이나 특정 비즈니스 목적에 적합하게 활용될 수 있도록 적합한 내용과 형태를 갖춰야 한다. 이를 위해 기업의 업무 환경이나 목표에 맞춰 특화된 도구가 적용될 필요가 있다. 미드하트 샤히드 부사장은 “기업에 최적화된 고품질 데이터는 관리 및 사용에 있어 엄격한 데이터 거버넌스 정책이 적용되야 한다”며 “이를 통해 데이터의 품질과 사용성을 높이고, 규제 요구 사항을 준수할 수 있다”고 설명했다. 다만 IT역량이나 전문 인력이 부족한 제조, 유통 등의 기업은 이러한 전문적인 데이터 관리에 진입장벽을 느낄 수밖에 없는 실정이다. 미드하트 샤히드 부사장은 이러한 기업들도 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 다양한 데이터 관리 서비스를 지원하고 있다고 소개했다. 데이터 패브릭은 다양한 데이터 소스를 하나의 통합된 데이터 구조로 연결해, 데이터의 접근성과 활용성을 높인다. IT 역량이 낮은 기업도 복잡한 데이터 관리 문제를 해결하고, 필요한 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원한다. IBM 왓슨 날리지 카탈로그(BM Watson Knowledge Catalog)는 기업이 데이터를 수집하고, 저장하며, 메타데이터를 관리하는 과정을 단순화하여 데이터의 품질과 일관성을 유지하도록 돕는다. 이를 통해 데이터의 출처와 사용 이력을 명확하게 파악하고, 데이터의 투명성을 확보할 수 있다. 또한 기업들이 데이터 관리 솔루션을 단계적으로 도입할 수 있도록 모듈화된 접근 방식을 제공한다. 이는 기업이 필요에 따라 데이터 관리의 특정 부분만을 선택하여 도입할 수 있게 함으로써, 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 IT 역량이 낮은 기업들도 부담 없이 데이터 관리의 각 요소를 점진적으로 도입할 수 있는 기반을 확보할 수 있다. 이 밖에도 데이터의 시간 경과에 따른 데이터 흐름을 추적하는 데이터 리니지와 지난 7월 인수한 스트림셋의 기술을 활용해 멀티 클라우드 환경에서 실시간 데이터 통합 및 관리할 수 있는 기능을 지원한다. 이와 함께 미드하트 샤히드 부사장은 기업들의 AI도입을 가로막는 문제점으로 아직 충분한 성공과 실패 모델이 제시되지 않았기 때문이라고 설명했다. 각 산업이나 사업 방향성에 맞춰 보고 따라할 사례가 마련돼 있지 않기 때문에 기업들의 대규모 투자가 이뤄지지 않고 있다는 것이다. 다만 많은 기업들이 이미 수년전부터 AI 관련 투자와 연구를 진행하고 있고 관련 성과를 발표하기 위해 준비하고 있는 만큼 AI 저변확대가 조만간 폭발적으로 일어날 것으로 전망했다. 미드하트 샤히드 부사장은 “올해 하반기에서 내년 상반기가 AI 시장 확대에 상당히 중요한 시기가 될 것으로 보고 있다”며 “그때가 되면 일부 기업이 아닌 거의 대부분의 기업에서 일반적으로 AI를 자연스럽게 활용하게 될 것”이라고 말했다. 이어서 “특히 한국 기업은 최신 기술을 상당히 빠르게 받아들이고 각 산업에 맞춰 최적화하는 역할에 특화된 만큼 앞으로 주목할 만한 성과를 내는 사례가 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

2024.09.04 15:59남혁우

파두, 'OCP APAC'서 차세대 eSSD 컨트롤러 기술 공개

데이터센터 반도체 전문 기업 파두(FADU)는 3일부터 이틀간 경기도 수원시 수원컨벤션센터에서 열리는 'OCP APAC 서밋(Open Compute Project APAC Summit) 2024'에서 차세대 eSSD 컨트롤러 기술을 선보였다고 4일 밝혔다. OCP APAC 서밋은 미래 데이터센터 환경 구현을 위한 반도체 최신 기술을 공유할 목적으로 아시아 지역에서 열리는 대규모 행사다. 올해는 파두를 비롯해 KT클라우드, 삼성전자, 화웨이, 슈퍼마이크로 등 글로벌 기업과 기술 전문가들이 한자리에 모여 데이터센터 인프라의 발전 방향과 지속 가능한 기술 혁신을 논의했다. 행사 주관 단체인 'OCP(Open Compute Project)'는 차세대 데이터센터 개방형 표준을 개발하는 글로벌 비영리 플랫폼이다. 2011년 페이스북(현 메타) 주도로 설립돼 구글, 마이크로소프트, 인텔 등 전 세계 유수 빅테크 기업이 참여하고 있으며 데이터센터 기술 혁신과 업계 협력을 촉진하는 데 큰 역할을 하고 있다. 이번 행사는 클라우드 오픈소스 기술 재단 '오픈인프라'가 공동 주관 단체로 나서 오픈소스 커뮤니티 생태계를 확장했다. 행사 개막일인 3일 파두는 'AI 시대를 위한 전력 최적화 및 스토리지 솔루션'을 주제로 기조연설을 진행했다. 최근 인공지능(AI)이 데이터센터 시장 성장을 견인하면서 SSD 수요도 증가하고 있는 추세에 발맞춰 AI 인프라의 주요 과제인 전력 소비 문제와 고성능·고효율 스토리지 환경 구현을 위한 혁신적인 SSD 기술을 제시했다. 박상현 파두 전략마케팅팀 전무는 기조연설에서 ▲대용량 SSD 전환에 따른 전력 및 총 소유 비용(TCO) 절감 방안 ▲연속 읽기·쓰기, 임의 읽기·쓰기 등 업계 최고 4대 성능을 구현하는 5세대(Gen5) SSD 컨트롤러 ▲AI 인프라의 빠른 혁신에 맞춘 6세대(Gen6) SSD 컨트롤러 개발 전략 등을 소개했다. 특히 향후 출시 예정인 6세대 SSD 컨트롤러에 대해 5세대 대비 2배 이상 향상된 전력 효율성을 달성할 것으로 전망해 주목받았다. 또한 파두는 주제별 워크숍과 전시 부스를 통해 AI 중심 환경에 적합한 미래 데이터센터 솔루션을 선보였다. SSD의 전력 효율을 극대화하는 자체 개발 전력관리반도체(PMIC)와 고속 데이터 처리를 위한 차세대 연결 기술인 'CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 스위치' 반도체 기술 등을 강조했다. 파두는 현지 시간 기준 오는 10월 15일부터 17일까지 미국 캘리포니아에서 개최되는 'OCP 글로벌 서밋(OCP Global Summit) 2024'에도 참가한다. 기업용 SSD 혁신을 선도하는 기업으로서 첨단 데이터센터 표준을 제시하고 OCP 파트너와 협력을 강화할 계획이다. 이에 앞서 파두는 지난 8월 초 미국 실리콘밸리에서 열린 세계 최대 규모 반도체 전시회 '2024 FMS'에서 미국 낸드플래시 메모리 전문기업 웨스턴디지털, 중국 스토리지솔루션 전문기업 바이윈 등과 협력 관계를 공식화하며 글로벌 입지를 강화한 바 있다. 이지효 파두 대표는 “이번 행사는 파두가 AI 데이터센터 시장에서 혁신적인 SSD 솔루션을 선보이고 업계 파트너 간 소통을 이끌었다는 데 의의가 있다”며 “앞으로도 지속적인 기술 혁신과 글로벌 파트너사와의 협력을 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것”이라고 말했다.

2024.09.04 08:53장경윤

SK하이닉스, "16단 HBM에도 '어드밴스드 MR-MUF' 적용 가능성 확인"

"오는 2025년 양산 예정인 HBM4는 이전 세대 대비 성능 및 에너지 효율이 높을 것으로 기대하고 있다. 특히 16단 제품의 경우, 어드밴스드(Advanced) MR-MUF 기술의 적용 가능성을 확인했다." SK하이닉스 이강욱 부사장(PKG개발 담당)은 3일 '세미콘 타이완'에서 회사의 HBM 경쟁력에 대해 이같이 말했다. 이날 'AI 시대를 대비하는 HBM과 어드밴스드 패키징 기술'을 주제로 세션 발표를 진행한 이 부사장은 HBM 시장의 가파른 성장세를 예견했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 메모리로, 기존 D램에 비해 데이터 처리 성능이 뛰어나다. HBM은 현재 5세대 제품인 HBM3E까지 상용화에 성공했다. 8단, 12단 HBM3E는 초당 1.18TB 이상의 데이터를 처리하며 최대 36GB 용량을 지원한다. HBM4는 12, 16단으로 공급되며 용량은 최대 48GB까지, 데이터 처리 속도는 초당 1.65TB 이상으로 성능이 발전한다. HBM4부터는 베이스 다이에 로직 공정을 적용함으로써, 성능 및 에너지 효율 향상을 기대하고 있다. 이와 같은 시장 성장세에 맞춰 HBM 분야 리더인 SK하이닉스는 2015년 업계 최초로 HBM 제품을 양산한 후, 연이어 최고 성능의 HBM 제품들을 세계 최초로 출시하면서 업계를 선도하고 있다. 오는 2025년에는 HBM4 12단 제품도 출시할 예정이다. 특히 SK하이닉스는 독자적으로 개발한 혁신적인 패키징 기술을 통해 HBM 제품의 에너지 효율 및 열 방출(방열 성능) 측면에서 경쟁력을 갖추고 있다. SK하이닉스가 HBM 제품에 적용한 MR-MUF 패키징 기술은 낮은 본딩(칩 접합) 압력, 온도 적용과 일괄 열처리가 가능해 생산성과 신뢰성 측면에서 다른 공정보다 유리하다. 또한 높은 열전도 특성을 갖는 Gap-Fill 물질(빈 공간을 채우는 물질) 및 높은 밀도의 메탈 범프 형성이 가능해. 타 공정 대비 열 방출 면에서 30% 이상의 성능 장점을 가진다. SK하이닉스는 HBM3와 3E 8단 제품에 MR-MUF, 12단 제품에 Advanced MR-MUF기술을 적용해 양산을 하고 있으며, 내년 하반기 출하 예정인 HBM4 12단 제품에도 Advanced MR-MUF를 적용해 양산할 계획이다. 16단 제품을 위해서는 Advanced MR-MUF와 하이브리드 본딩 방식 모두에 대한 준비를 하고 있으며, 고객 니즈에 부합하는 최적의 방식을 선택할 계획이다. 특히 SK하이닉스는 16단 제품 대응을 위한 기술을 개발 중인데, 최근 연구에서 16단 제품에 대한 Advanced MR-MUF 기술 적용 가능성을 확인했다. 하이브리드 본딩 기술을 적용할 경우 제품 성능, 용량 증가 및 열 방출 측면에서 장점이 있으나, 기술 완성도 및 양산 인프라 준비 측면에서 해결해야 할 여러 선결 과제들이 있다. 두 가지 방식에 대한 기술 완성도를 빠르게 높여, 메모리 고용량화에 대한 고객 니즈에 선제적으로 대응하겠다는 전략으로 풀이된다. SK하이닉스는 HBM4 및 이후 세대 제품 개발을 준비하고 있으며, 대역폭, 용량, 에너지 효율 측면에서의 기술적 난제들을 해결하기 위해 2.5D 및 3D SiP(시스템 인 패키지) 패키징 등을 포함 다양한 대응 방안을 검토하고 있다. 또한 HBM4E 부터는 커스텀(Custom) 성격이 강해질 것으로 예상돼, SK하이닉스는 다양한 고객 요구에 효율적으로 대응하기 위한 생태계 구축 관점에서도 글로벌 파트너들과의 협력을 강화해 가고 있다.

2024.09.03 14:36장경윤

AI '이중잣대'…비서구권·개발도상국 가짜뉴스 탐지 힘들어

인공지능(AI) 가짜 콘텐츠 탐지 툴이 비서구권 개발도상국에서는 제대로 작동하지 않아 기술 불균형 문제가 발생하고 있다. 3일 와이어드에 따르면 시장에 출시된 AI 탐지 툴 대다수가 서구권 언어와 얼굴 데이터에 편중돼 비서구권 국가에서는 정확도·탐지오류가 발생하고 있다. 실제로 AI 탐지 툴은 서구권에서 높은 신뢰도를 보이지만 비서구권에서는 미디어의 품질과 데이터 부족으로 인해 정확도가 크게 떨어진다. 이로 인해 가짜 콘텐츠를 실제 콘텐츠로 오인하거나 반대로 실제 콘텐츠를 AI 생성물로 잘못 판단하는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 특히 비서구권 개발도상국에서는 저렴한 중국산 스마트폰으로 촬영된 저품질 사진과 비디오가 많아 AI 탐지 모델이 이를 인식하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌다. 이러한 품질 저하와 AI 모델의 민감성 때문에 탐지 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높아진다. 또 AI 탐지 모델을 훈련시키기 위한 데이터와 자체가 부족해 기술적 한계가 더욱 가중되고 있다. 실제로 개발도상국 디지털 문제에 중점을 두고 활동하는 단체인 '스레츠(Thraets)'는 아프리카에서 생산되는 대부분의 정보·데이터가 인쇄물로만 발간된다고 밝혔다. 이로 인해 의심스러운 콘텐츠를 검증하는 데 오랜 시간이 걸리며 그 사이 허위 정보가 확산되고 있다. 이에 AI 탐지 기술에 지나치게 의존하기보다는 비서구권 정보 생태계 강화를 위한 지역 언론 매체 및 시민 단체 지원이 필요하다는 지적이 나온다. 이러한 접근법이 정보의 신뢰성을 높이고 허위 정보의 확산을 방지하는 데 기여할 수 있기 때문이다. 개발도상국 기술정책 발전을 연구하는 테크 글로벌 인스티튜트(Tech Global Institute)의 사바즈 라디즈 디야 연구원은 "AI 탐지 기술이 특정 지역에 치우친 탓에 비서구권에서는 그 효과가 미미하다"며 "기술적 대응뿐만 아니라 정보 생태계 자체를 강화하는 노력이 필요하다"고 강조했다.

2024.09.03 09:51조이환

엠디바이스, 코스닥 상장 절차 돌입…"SSD로 회사 성장세 지속"

반도체 스토리지 전문기업 엠디바이스는 지난 8월 30일 코스닥 상장을 위한 예비심사 신청서를 한국거래소에 제출했다고 2일 밝혔다. 상장 주관사는 삼성증권이다. 2009년에 설립된 엠디바이스는 반도체 기반 스토리지 시스템을 설계하고 제작하는 전문기업이다. 글로벌 반도체 기업을 중심으로 형성된 시장에서 엠디바이스는 독보적인 기술력과 자체 생산능력을 통해 성장성을 이끌어 왔다. 초소형 및 고용량 저장장치에 대한 수요가 증가함에 따라 엠디바이스는 2017년 컨트롤러, 낸드플래시, D램 등을 하나의 칩 속에 넣은 'BGA SSD'를 세계에서 네 번째로 독자 개발에 성공했다. 이러한 반도체 기술력과 고용량 제품을 앞세워 중국과 유럽 시장 진출에도 성공했으며, 2021년 말부터는 반도체 스토리지 산업의 성장 가능성에 주목해 SSD 중심의 저장장치 사업을 본격적으로 확장시켰다. 글로벌 경기 둔화 및 반도체 업황 부진 등의 영향으로 2022년부터 2023년 상반기까지 실적이 부진했지만, 지난해 하반기부터 반도체 업황 반등과 함께 기업용 SSD 판매 증가로 실적 회복세가 나타나고 있다고 밝혔다. 특히 올해 상반기 매출액은 246억원을 달성했고, 영업이익은 13억원으로 흑자전환에 성공했다. 올해 본격적인 실적 턴어라운드가 진행되는 만큼 '이익미실현 특례(테슬라 요건)'를 활용해 상장에 나설 계획이며, 상장주관사인 삼성증권은 IPO 과정에서 일반투자자를 대상으로 환매청구권(풋백옵션)을 부여할 예정이다. 실적 회복세에 힘입어 엠디바이스는 기업의 대규모 데이터센터에 사용되는 고사양 SSD 양산과 중국 및 유럽 시장에서의 수주 확대에 주력해 수출 물량을 늘릴 계획이다. 또한 매출 다각화를 위해 첨단 패키징 사업을 추진하고 있으며, 내년 양산체제 구축 및 제품 테스트를 목표로 진행하고 있다고 밝혔다. 조호경 엠디바이스 대표는 “전 세계적으로 SSD 시장 규모가 확대됨에 따라 당사의 성장세도 지속될 것으로 전망한다”고 밝혔다. 조 대표는 이어 “반도체 저장장치 제품을 핵심 동력으로 삼아 지속적인 연구개발을 통해 경쟁력을 확보하고 업계를 선도해왔다”며 “앞으로도 반도체 스토리지 관련 기술 혁신과 함께 인공지능, 전기차, 빅데이터 등 다양한 미래 성장 산업에 당사의 기술력을 적용 및 확장해 사업을 더욱 고도화 시키겠다”고 덧붙였다.

2024.09.02 09:33장경윤

딥핑소스-BGF리테일, CU 스마트 편의점 구현 힘 모은다

AI 리테일테크 기업 딥핑소스(대표 김태훈)가 BGF리테일(CU 운영사)과 AI 기술 도입을 통한 스마트 편의점 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다. 이날 협약식에는 딥핑소스 김태훈 대표와 BGF리테일 신종하 경영기획실장을 비롯한 양사 실무진이 참석했다. 이번 협약으로 딥핑소스는 자사의 AI 영상 분석 기술을 CU 편의점에 적용해 실시간 점포 관리 시스템을 구축하게 된다. 기존 CCTV를 활용한 'AI 매장케어링 솔루션'은 상품 결품, 청결도, 집기 상태 등을 자동으로 파악하고 근무자에게 실시간 알림을 제공한다. 이를 통해 점포 관리자는 매장 전체를 수시로 돌아보지 않아도 즉각적인 대응이 가능해진다. 또 딥핑소스는 자사의 고유 AI 솔루션을 CU 편의점에 도입한다. 익명화 기반 AI 매장 관리 솔루션으로, 고객 동선과 체류 시간 등을 분석해 상품 진열 최적화 및 재고 관리 효율화를 지원한다. 김태훈 딥핑소스 대표는 "당사의 핵심 '플러스 인사이트'를 약 1년간의 사전 테스트를 거쳐 검증했으며, 이 기술이 CU 편의점의 매출 향상과 고객 서비스 개선에 크게 기여할 것"이라고 자신했다. 딥핑소스의 기술은 개인정보 보호를 위해 익명화된 데이터만을 활용해 프라이버시 침해 우려를 해소했다. 이는 딥핑소스의 핵심 경쟁력인 AI 기반 비식별화 기술을 통해 가능해졌다. 향후 딥핑소스는 BGF리테일과 협력해 해당 기술의 활용도를 높이고, 신규 점포로의 확대 적용을 통해 CU 전체의 운영 효율성과 고객 만족도 향상에 기여한다는 계획이다. 김태훈 대표는 "이번 협약을 통해 오프라인 유통의 디지털 혁신을 선도하고, 나아가 글로벌 시장에서의 경쟁력도 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 협약에 대해 회사는 편의점 업계가 AI로 분석한 데이터에 기반해 의사결정하는 체계를 갖추는 첫걸음이 될 것으로 기대했다. 딥핑소스는 앞으로도 혁신적인 AI 기술을 통해 유통 산업의 디지털 전환을 가속화하고, 고객 경험을 향상시키는 데 주력할 방침이다. 나아가 리테일테크를 넘어 스마트팩토리·스마트뱅크·스마트시티 등 다양한 오프라인 분야로 AI 기술을 확장하고 있으며 국내외 기업들과 협업 중이다.

2024.08.30 21:01백봉삼

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