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'AI 모델'통합검색 결과 입니다. (214건)

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LG CNS "금융 특화 LLM 평가 도구, AI 도입 기준점 될 것"

금융권에서도 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있지만, 보안과 정확성 문제로 인해 실제 도입은 쉽지 않다. LG CNS는 이런 현실적인 장벽을 해결하기 위해, 금융 업무에 특화된 대규모언어모델(LLM) 평가 도구를 자체 개발했다. AI를 실제로 도입할 수 있는지 여부를 객관적으로 판단할 수 있도록 설계돼, 금융 현장에서의 신뢰성과 실용성을 함께 고려한 것이 특징이다. 이 도구는 LG CNS가 미리 구축한 금융 특화 데이터셋을 바탕으로 시중에 공개된 수십 개의 개방형 LLM(Open-source LLM)을 평가하고 비교해 뱅킹, 보험, 증권 등 다양한 금융 업무 환경에 가장 적합한 모델을 추천한다. "도입보다 신뢰가 우선"… 금융에 맞춘 자체 평가 도구 3일 서울 마곡 LG CNS 사옥에서 만난 AI센터 어드밴스드 생성형AI 연구소의 황윤구 팀장은 "금융은 보안과 규제가 모두 중요한 환경이라 일반 AI처럼 쉽게 적용하기 어려운면이 있다"며 "만약 이자율을 잘못 알려주거나 금융용어를 잘못 해석하는 순간 그 피해가 치명적일 수 있다"라고 설명했다. 그는 이어 "그래서 우리는 AI를 '신뢰하고 도입할 수 있는가'를 판단할 수 있는 기준이 먼저 필요하다고 봤다"고 강조했다. 이러한 문제의식은 실제 프로젝트 경험에서 출발했다. LG CNS는 다양한 금융사와의 시스템 통합(SI) 프로젝트에서 AI 도입이 실패하거나 지연되는 사례를 반복적으로 목격했고, 이를 해결하기 위한 방법론을 내부에서 구축하기로 한 것이다. 황 팀장은 "우리가 직접 부딪히며 실패하고 배운 것들을 하나씩 정리해간 결과물이 바로 이번 평가 도구"라고 설명했다. 평가 도구는 총 29개 세부 테스크로 구성돼 있으며, 약 1천200개의 비공개 질문·지문 데이터셋을 기반으로 운영된다. 외부에 공개된 수능형 문제처럼 명확한 정답이 있는 문항도 있고, '모른다'라고 답하는 것이 오히려 정답이 되는 문항도 포함돼 있다. 공개된 리더보드는 학습·평가용 데이터가 외부에 노출돼 있어, 모델이 문제 유형을 암기해 정답률을 높이는 방식으로 성능이 과장될 수 있기 때문이다. 황윤구 팀장은 "벤치마크 데이터를 공개하는 순간, 고도화된 LLM은 문제 유형을 학습해 정답률을 인위적으로 끌어올릴 수 있다"며 "이 경우 실제 역량과 상관없이 높은 점수를 받을 수 있기 때문에, 평가의 객관성이 훼손될 우려가 있다"라고 설명했다. 정량적 평가지표도 체계적으로 설계돼 있다. LG CNS는 ▲정답 유사도 ▲지문 기반 내용 일치도 ▲지시 수행 정확도 등 세 가지 기준을 종합해 점수를 산정하며, 평가 결과는 단순 스코어가 아닌 실무 도입 가능성을 가늠하는 기준으로 사용된다. 또한 금융 도메인 지식과 문맥 이해도를 평가하기 위해, 질문에 포함된 용어와 문장의 배경 의미를 얼마나 정확히 해석했는지도 주요 요소로 반영된다. 이민영 선임은 "단순히 질문에 대답하는 것이 아니라, 오히려 '대답하지 않는 게 맞는 상황'에서 어떤 선택을 하는지가 금융에서는 더 중요하다"며 "그런 정교한 평가 항목이 저희 도구의 특징"이라고 설명했다. 모델별 성능 비교…"GPT·클로드 상위, 딥시크는 예상보다 낮아" 모델별 성능 비교도 진행됐다. GPT-4, 클로드 등 상용 API 모델이 평가에서 가장 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 퍼블릭 클라우드만 지원하는 만큼 금융사 등에서 적극적으로 활용하기엔 한계가 있다는 지적이 있었다. 최근 주목받는 오픈소스 LLM인 딥시크(DeepSeek)는 평가에서 대부분 낮은 점수를 기록했다. 황윤구 팀장은 "딥시크는 성능뿐 아니라 학습 데이터의 출처와 개인정보 이슈 등 여러 면에서 금융사 입장에서 채택하기 어려웠다"며 "특히 컴플라이언스 관점에서 리스크가 큰 것으로 나타났습니다"라고 밝혔다. 반면 LG 그룹의 자체 LLM인 엑사원(Exaone)은 상대적으로 높은 평가를 받았다. 이민영 선임은 "질문과 관련 없는 내용이 지문에 섞여 있어도, 질문에만 집중해 정확하게 응답하는 능력이 뛰어났다"며 "특히 다양한 정보가 뒤섞인 긴 지문에서도 흔들리지 않고 핵심을 잘 잡는 모습을 보였다"며 대화형 AI에 높은 성능을 제공한다고 설명했다. 또한 이번 평가 도구의 평가 테스크는 고정된 항목이 아니라 고객사 니즈나 기술 트렌드에 따라 지속적으로 업데이트된다. 생성형AI 연구소는 올해 이 평가 도구를 실제 금융 현장에 적용해 활용 사례를 축적하는 데 집중하고 있다. 이민영 선임은 "지난해에는 평가도구를 만드는 것 자체가 목표였다면 올해는 이 도구를 적용해 실제 금융 AI 평가 로그를 얼마나 확보하는지가 주요 실행 과제"라며 "이제는 실적 기반으로 이 툴이 얼마나 많이 쓰이느냐가 핵심이 될 것"이라고 밝혔다. LG CNS는 계열사를 중심으로 엑사원 테스트를 완료했으며, 일부 금융사들과도 PoC 형태로 적용 가능성을 검토 중이다. 다만 보안 및 계약 이슈로 인해 외부 공개는 제한적이다. 금융 넘어 공공·제조 확산 목표 LG CNS는 향후 공공 문서나 제조 환경처럼 금융과 유사한 폐쇄형·도메인 특화 환경으로의 확장도 고려하고 있다. 이민영 선임은 "공공기관 보도자료나 행정문서는 형식이 딱 정해져 있는 만큼, 우리의 금융 평가 프레임워크를 확장하면 충분히 적용 가능할 거라 예상한다"라고 말했다. 황윤구 팀장은 "금융처럼 민감한 환경에서는 '잘 쓴다'보다 '믿고 쓸 수 있는가'가 더 중요하다"며 "우리는 먼저 금융환경에 적합한 기준을 세운 후, 직접 사용해보고 끊임없이 개선해가고 있다"고 말했다. 이어 그는 "AI 기술의 발전도 중요하지만, 결국 기업이 그것을 신뢰하고 안심하고 쓸 수 있는 '기준선'을 만드는 것이 더 본질적"이라며 "LG CNS가 만든 이 평가 도구가 금융권의 AI 도입을 앞당기고 다양한 선업에서 적용 가능한 신뢰의 기준의 '눈금자'가 되기를 기대한다"라며 포부를 밝혔다.

2025.04.03 11:02남혁우

타이핑 없이 느낌으로 코딩하는 시대…'바이브코딩'오나

인공지능(AI) 기술 급격한 발전으로 소프트웨어(SW) 개발 방식에 큰 변화가 있을 것이란 전망이 제기되고 있다. 특히 기존의 수작업 중심 개발 방식에 근본적인 변화를 예고하며 AI가 대신 코딩하는 형태의 개발 문화가 자리잡을 것이란 예상이다. 대표적으로 최근 전 테슬라 AI 디렉터이자 오픈AI 공동 창립자인 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 '바이브코딩(Vibe Coding)'이라는 개념을 SNS를 통해 제시했다. 그는 "최근 내가 '바이브 코딩이라고 부르는 새로운 종류의 코딩이 있다"며 "이 방식은 그저 바이브에 완전히 몸을 맡기고 지수적 변화를 받아들이며 코드가 존재한다는 사실조차 잊는다"고 바이브코딩을 설명했다. 이어 "이러한 개발이 가능한 이유는 LLM의 기능이 너무 좋아졌기 때문"이라고 밝혔다. 그는 실제로 코드 편집기인 커서 컴포저(Cursor Composer), LLM 소넷(Sonnet), 음성 명령 도구 슈퍼위스퍼(SuperWhisper) 등을 AI기반 도구를 활용해 키보드를 거의 사용하지 않고 프로젝트를 진행하고 있다고 밝혔다. 예를 들어 UI 스타일 변경, 버그 수정, 레이아웃 조정 등의 요청을 모두 음성이나 자연어로 입력하는 것 만으로 AI가 이를 인식하고 자동으로 작성한다. 안드레 카파시는 코드 리뷰나 디버깅도 AI에 맡기고 있다고 설명했다. 에러 메시지를 복사해 붙여넣기만 해도 대부분 문제가 해결되며, 코드 변경 내용은 별도 검토 없이 전부 수락하는 방식으로 작업한다. 그는 이러한 흐름을 '더 이상 코딩이라 부를 수 없는 새로운 제작 방식'이라고 표현했다. 안드레 카파시 외에도 실리콘밸리의 스타트업에서 상당수 AI를 활용한 개발이 가속화되고 있는 추세다. 미국 최대 스타트업 액셀러레이터인 와이컴비네이터의 개리 탄 최고경영자는 "포트폴리오 스타트업 중 25%가 전체 코드의 95%를 AI에 의존하고 있다"고 밝힌바 있다. 그는 LLM 기반 개발 도구를 활용하면 소규모 인력으로도 대규모 제품을 빠르게 출시할 수 있으며, 코드 품질 역시 일정 수준 이상을 유지할 수 있다고 설명한다. 더불어 비개발자인 실무자도 직접 앱을 개발하고 운영하는 만큼 속도가 중요한 스타트업의 경쟁력을 높일 수 있다는 것도 장점으로 꼽았다. 비개발자나 초급 개발자도 프로토타이핑 수준의 기능을 빠르게 구현할 수 있어 스타트업과 소규모 팀에 적합하다는 의견이 제시된다. 프로덕트 매니저, 디자이너 등의 직군에서도 AI 기반 개발 도구를 도입하는 사례가 늘고 있다. AI의 개입이 코드 작성 전반을 대체하면서 개발자의 역할도 재정의되고 있다. 코드를 잘 작성하는 능력은 점차 AI로 대체되고 있으며 대신 AI의 효율적 활용, 명확한 설계 지시 능력, 비즈니스 요구사항과 다양한 기술 간 조합 능력이 새로운 핵심 역량으로 부상하고 있다. 안드레 카파시의 바이브코딩에 대해선 아직 긍정과 우려가 교차한다. 생산성과 접근성을 높였다는 평가가 있는 반면, 코드 품질 저하와 기술 부채 누적에 대한 경계도 커지고 있다. 특히 AI가 생성한 코드를 사용자가 충분히 이해하지 못한 채 적용할 경우 보안 취약점이나 논리 오류가 발생할 수 있다. 복잡한 시스템에서는 장기적인 유지보수가 어려워질 수 있다는 지적도 제기된다. 안드레 카파시 역시 바이브코딩이 주말에 만들고 테스트하는 프로젝트용으로 바이브코딩이 적합하며 진짜 코딩은 아니라고 언급했다. 간단한 서비스나 데모 개발 등에는 효과적이지만 정교한 인프라나 실시간 시스템 개발에는 여전히 한계가 있다는 것이다. 더불어 그는 일부 버그의 경우 AI가 해결하지 못해 반복적인 요청이나 질문을 우회해야 했다고 밝혔다. 파이썬 웹 프레임워크 장고(Django)의 공동 창시자인 사이먼 윌리슨도 "LLM은 강력한 보조 도구이지만, 코드에 대한 이해와 검토 과정을 생략해서는 안 된다"며 과도한 AI 의존에 대해 경고했다. 이러한 우려에도 불구하고 AI를 중심에 둔 개발 방식은 빠르게 하나의 흐름으로 자리잡고 있다. 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 주요 빅테크는 코파일럿, 제미나이 코드 어시스트, Q디벨로퍼 등 자체 개발한 LLM 기반 개발 도구를 선보이고 있다. AI 기반 개발은 아직 실험과 실전 단계의 경계에 놓여 있다. 그러나 LLM이 생성하는 코드 품질이 빠르게 개선되며 일부 분야에서는 코드를 쓰지 않고 개발이 가능할 것이란 예측이 강세를 보이고 있다. 베타랩스 데니스김 CEO는 "바이브코딩은 아직 초기 개념이지만 직관과 감성, 협업의 시대로 전환하는 디딤돌이 될 수 있다"며 "이제 우리는 AI와 코드를 함께 느끼는 시대로 향하고 있는지도 모른다"고 말했다.

2025.03.30 09:11남혁우

대만만 쳐도 '삭제'...中, AI로 비판 글 '실시간 감시' 훈련했다

중국이 민감 콘텐츠를 탐지·차단하는 인공지능(AI) 기반의 검열 체계를 구축한 정황이 드러났다. 사회적 불만이나 정치적 비판을 효율적으로 관리하려는 목적이 반영된 것으로, 권위주의 정부가 최신 생성형 AI 기술을 억압 수단으로 전환하고 있다는 정황을 뒷받침하는 사례란 분석이 나온다. 26일 테크크런치에 따르면 보안 연구자 '넷아스카리(NetAskari)'는 최근 중국 바이두 서버에서 보안 설정 없이 공개된 엘라스틱서치 데이터베이스를 발견했다. 이 데이터는 약 13만3천 건의 텍스트를 기반으로 거대언어모델(LLM)이 콘텐츠를 실시간으로 검열하도록 훈련된 것으로 확인됐다. 유출된 데이터는 군사 정보부터 노동 분쟁, 환경오염, 식품 안전, 정치 풍자, 대만 관련 이슈까지 폭넓게 포함돼 있다. 심지어는 "나무가 쓰러지면 원숭이가 흩어진다"는 중국 속담처럼 우회적 표현도 검열 대상에 포함되며 감정적 불만과 체제 비판을 구분 없이 탐지하도록 설계됐다. 이 같은 방식이 가능한 것은 LLM이 단순한 키워드가 아닌 표현의 맥락을 이해하고 판단하기 때문이다. 시스템은 이를 토대로 콘텐츠를 정치, 사회, 군사 이슈 중 하나로 분류해 '즉시 조치 대상'으로 삼는다. 대표적 사례로는 부패 경찰에 대한 기업인의 고발, 농촌 빈곤에 대한 호소, 미신을 믿는 공산당 간부의 부패 보도 등이 포함됐다. 대만 관련 키워드는 1만5천 회 이상 등장했으며 신형 전투기 정보 등 군사 움직임까지 정밀하게 추적 대상에 올랐다. 데이터 속 LLM 명령어에는 '프롬프트 토큰' 등 '챗GPT'류 모델과 유사한 지시어가 포함돼 있었다. 이는 중국 정부가 최신 AI 기술을 활용해 여론 통제를 체계화하고 있음을 뒷받침한다. 데이터의 활용 목적은 '여론 작업'으로 명시돼 있다. 이는 중국 중앙인터넷정보판공실(CAC)이 주도하는 국가 검열·선전 활동을 지칭하는 용어로 알려져 있다. UC버클리 샤오 치앙 연구원은 "전통적 검열을 넘어 AI가 국가 통제를 한층 정교하게 만든다"며 "중국 정부가 AI를 억압 도구로 활용하려는 증거"라고 밝혔다. 오픈AI 역시 지난달 보고서를 통해 "중국 기반 행위자가 AI로 인권 시위 감시, 반체제 인사 음해까지 시도한 정황이 있다"고 밝혔다.

2025.03.27 10:58조이환

아토믹GPT, AI 에이전트로 진화하나

한국원자력연구원이 자체 개발한 '아토믹 GPT'가 지능형 에이전트로 진화 중이다. 한국원자력연구원은 인공지능(AI) 스타트업인 ㈜젠티(대표 최은진)와 거대언어모델(LLM) 기술 활용에 관한 업무협약(MOA)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 연구원이 최근 선보인 원자력 특화 AI 솔루션 '아토믹GPT'와 ㈜젠티의 강력한 거대언어모델 기술을 결합하자는 것. 원자력과 관련된 방대한 자료를 신속하게 분석해 활용할 수 있도록 도와주는 혁신적 AI 솔루션인 지능형 에이전트를 구축하는 것이 목표다. '아토믹 GPT'는 원자력 기술 문서 분석, 연구 정보 검색, 연구 문서 자동 요약 및 생성 등 연구자들이 겪는 다양한 어려움을 해소하기 위해 연구원이 자체 개발한 AI 프로그램이다. 현재 연구원 내부 직원들을 위한 전용 서비스로도 제공 중이다. ㈜젠티는자연어 처리와 의미 기반 검색 기술로 정리되지 않은 복잡한 문서를 분석해 원하는 정보를 신속․정확하게 제공하는 플랫폼을 보유했다. 지난 2021년 한국원자력연구원과 과학기술정보통신부가 주관한 인공지능그랜드챌린지에 참가해 대상을 차지했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 표와 그림 등이 포함된 복잡한 원자력 관련 문서에서 핵심 정보를 빠르게 찾아 정리해주고, 자연어 기반의 질의응답 챗봇 등을 갖춘 AI 에이전트 서비스를 구축할 계획이다. 특히, 연구원의 외부와 분리된 네트워크 환경에서도 보안과 독립성을 유지하면서 서비스 이용이 가능하도록 개발해 연구자들의 활용성을 높인다는 복안이다. 원자력연구원 유용균 인공지능응용연구실장은 "원자력 연구에서 기초적인 문서작업 소요 시간을 최소화함으로써 연구자들이 창의적 연구 활동에 전념할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다. ㈜젠티 최은진 대표는 “다년간 축적된 문서 분석 기술을 바탕으로 원자력연구원이 혁신적인 정보처리 및 연구지원 시스템을 구축할 수 있도록 기술적 협력과 맞춤형 솔루션을 제공할 것”이라고 덧붙였다. 원자력연구원 조윤제 디지털원자로․AI연구센터장은 “원자력과 같이 데이터가 방대하고 전문성이 요구되는 분야일수록 문서 분석 AI 기술의 효과가 클 것”이라며, “앞으로도 인공지능을 통해 산업 현장에서 실질적 변화를 만들어 갈 것"이라고 밝혔다.

2025.03.27 09:22박희범

[AI는 지금] "개보위, 中 AI 옹호"…딥시크에 긍정 신호 보낸 고학수 위원장, 이유는?

중국 딥시크의 국내 진출 여부를 둘러싼 논란이 이어지는 가운데 개인정보보호위원회가 오픈소스 기반 인공지능(AI) 모델 활용에 긍정적인 입장을 밝혔다. 중국 기업의 앱 자체를 옹호한 것이 아니라 딥시크 등의 오픈소스 생태계 확장이라는 기술 전략에 지지를 표한 것으로 보인다. 24일 업계에 따르면 고학수 개인정보보호위원회 위원장은 최근 한 세미나에서 딥시크 오픈소스 모델의 활용 가능성을 언급하며 '글로벌 빅테크가 아닌 기업도 도전할 수 있는 기회'라고 표현했다. 해당 발언은 지난달 국내 앱스토어에서 자진 철수한 딥시크 앱과는 별개로 발전하고 있는 오픈소스 기술 흐름을 짚은 것으로 평가된다. 딥시크는 중국발 오픈소스 거대언어모델(LLM) 스타트업으로, 지난 1월 이후 전 세계 AI 생태계를 신속히 장악했다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 딥마인드 등 미국·영국 프런티어 AI 기업들이 천문학적 자금을 투입한 것과 달리 적은 비용으로 고성능 모델을 구현한 데다 오픈소스로 공개돼 폭발적인 관심을 받았다. 퍼플렉시티 등 해외 LLM 서비스 기업들은 이미 딥시크를 로컬 환경에 설치해 운영 중이다. 최근에는 국내 기업들도 이를 기반으로 특화 모델 개발에 나서고 있다. 뤼튼테크놀로지스와 이스트소프트는 지난 2월 딥시크 모델을 자체 클라우드 환경에 구축해 운영을 시작했다. 크라우드웍스는 일본 법인을 통해 딥시크 R1 기반 일본어 모델을 개발한 뒤 이를 한국어로 확장할 계획이다. 일각에선 크라우드웍스가 딥시크 본사와 직접 계약을 맺고 한국어 모델을 공동 개발했다고 주장했지만 이는 사실이 아닌 것으로 확인됐다. 크라우드웍스 측이 지난 23일 딥시크 본사와 계약한 적이 없으며 회사가 활용 중인 모델은 앱이 아닌 설치형 B2B 버전이라고 해명했기 때문이다. 데이터가 중국 서버로 전송되는 B2C 앱과는 구조적으로 다르다는 설명이다. 실제로 퍼플렉시티, 뤼튼, 이스트소프트 등의 국내 설치형 모델은 외부 인터넷과 연결되지 않는 제한된 환경에서 구동된다. 이에 따라 중국 서버로 정보가 전송될 가능성은 원천적으로 차단된다. 다만 보안업계에서는 딥시크처럼 오픈소스로 제공되는 모델이라도 로컬 환경에 도입할 경우 여전히 위험 요소가 존재한다고 지적한다. 오픈소스 특성상 코드나 가중치 파일에 악성 코드가 삽입될 수 있으며 모델 로딩 과정에서 시스템 취약점을 노린 침투 가능성도 배제할 수 없기 때문이다. 또 일부 개발자가 모델에 내장된 안전 장치를 우회하거나 변형 모델을 제작할 경우 유해한 콘텐츠나 악성 코드를 생성하는 방식으로 악용될 수 있다. 특히 딥시크는 경쟁 모델에 비해 보안 업데이트나 코드 감사가 부족하다는 평가도 있어 도입 시 철저한 검증과 보안 관리가 필요하다는 지적이 잇따른다. 실제로 김승주 고려대학교 정보보호대학원 교수는 최근 자신의 링크드인을 통해 "딥시크를 PC나 클라우드에 설치해서 쓰면 운영주체가 중국이 아니기 때문에 안전하다는 말이 돈다"며 "이는 굉장히 위험한 생각"이라고 지적했다. 그럼에도 고 위원장이 딥시크를 위시한 오픈소스 LLM에 주목한 이유는 분명하다. 자본과 인프라가 부족한 국내 AI 생태계가 낮은 진입 장벽을 바탕으로 글로벌 경쟁에 도전할 수 있다는 점 때문이다. 업계에선 이 같은 메시지를 한국 정부가 추진 중인 '월드 베스트 LLM' 프로젝트와 맞물려 해석하는 분위기다. 정부는 국가 차원의 대규모 언어모델 개발을 위해 파운데이션 모델을 오픈소스로 공개하고 공공 중심의 활용 사례를 확산하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이 프로젝트는 지난 2월 과학기술정보통신부가 발표한 'AI R&D 전략 고도화 방안'에 핵심 과제로 포함됐다. 정부는 향후 3개월 이내 'AI 국가대표팀'을 선발해 연구 자원과 데이터를 집중 지원하고 공공 데이터를 기반으로 한 특화 모델 개발을 유도할 방침이다. 업계에선 딥시크 사례가 이 같은 흐름을 촉발하는 계기가 됐다는 평가도 나온다. 고성능 언어모델을 오픈소스를 통해 낮은 비용으로 구현할 수 있다는 점이 확인되면서 '챗GPT'나 '클로드' 등 프런티어 AI를 빠르게 따라잡을 수 있다는 기대가 생겼다는 분석으로, 보안만 보장된다면 무료로 실사용도 가능하다는 인식이 퍼진 것이 정책 전환에 영향을 미쳤다는 해석도 제기된다. 고학수 개인정보보호위원회 위원장은 "딥시크 등의 모델에는 분명 잠재적인 불안 요소가 있지만 빅테크가 아니어도 적은 투자를 통해 세계 시장에 도전할 수 있다는 메시지를 줬다"며 "이러한 오픈소스를 통해 국내에서도 다양한 앱 서비스를 만들 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "향후에 보다 넓은 생태계를 구축해야 한다고 믿는다"며 "자유로운 혁신의 한 축은 열린 모델을 통해 새로운 응용 생태계를 형성하는 것이라 생각한다"고 말했다.

2025.03.24 16:16조이환

클라우드플레어, AI 모델 보안 강화 솔루션 출시

클라우드플레어가 인공지능(AI) 모델 보안·가시성·제어 기능을 높인 솔루션을 공개해 기업 정보 유출과 악용 리스크 방지에 나섰다. 클라우드플레어는 AI 모델 배포부터 사용·보호를 관리하는 'AI용 클라우드플레어'를 출시했다고 24일 밝혔다. 이 제품은 유해 프롬프트와 부적절한 활용, 개인 정보 유출, 신규 취약점 등 주요 위협으로부터 AI 환경을 보호한다. AI용 클라우드플레어는 모든 AI 애플리케이션을 자동 탐지·분류하는 AI 전용 방화벽을 제공한다. 이를 통해 조직은 승인되지 않은 AI 도구 사용을 식별·대응할 수 있다. 보안 책임자는 조직 전체 네트워크에서 AI 활동을 한 눈에 관리할 수 있다. AI 게이트웨이는 직원·부서별 AI 사용 패턴과 프롬프트를 분석한다. 이를 통해 민감한 정보 외부 유출을 막는다. 독점 전략이나 고객 데이터가 챗봇에 들어가는 것을 사전 식별·차단할 수 있어 조직 리스크를 낮춘다. 유해 프롬프트 감지 기능은 라마 가드와 연동돼 부적절한 입력을 자동으로 차단한다. 클라우드플레어는 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라 '워커스 AI'도 제공한다. 이 플랫폼은 전 세계 190개 이상 도시에서 AI 서비스를 공급한다. 사용자와 가까운 위치에서 모델을 배포할 수 있도록 최적화됐다. 보안을 내장한 상태에서 글로벌 확장이 가능하다. 또 AI 애플리케이션이 자동화된 공격이나 크롤러로부터 악용되는 사례에 대비해 보안·트래픽 관리 기능도 강화했다. 내부 개발 모델이나 외부 벤더 솔루션에 적용 가능하며, 공격 차단과 트래픽 분산으로 안정성을 높인다. 매튜 프린스 클라우드플레어 최고경영자(CEO)는 "향후 10년은 AI 전략이 기업 명운을 좌우할 것"이라며 "AI용 클라우드플레어는 혁신의 속도를 늦추지 않으면서도 필요한 보안 조치를 취할 수 있도록 설계된 최적의 솔루션"이라고 자신했다.

2025.03.24 11:17김미정

[현장] 앤트로픽 "韓 AI 시장, B2C 성장 두드러져…한국어 성능 개선할 것"

앤트로픽이 한국 시장을 인공지능(AI) 채택 속도가 빠르고 B2C 중심으로 활성화된 시장으로 평가하며 맞춤형 AI 솔루션을 지속적으로 개선할 계획을 밝혔다. 앤트로픽은 19일 서울 잠실 시그니엘에서 콕스웨이브와 함께 개발자 행사인 '빌더 서밋'을 진행했다. 1천명 이상의 국내외 개발자들이 찾아온 이 행사에서 마이크 크리거 앤트로픽 최고제품책임자(CPO)와 이엽 콕스웨이브 이사는 AI 모델의 글로벌 확장성과 한국 시장에서의 기회를 집중적으로 논의했다. 크리거 CPO에 따르면 한국은 AI 채택 속도가 빠르고 스타트업부터 대기업까지 AI 활용도가 높은 시장으로, 앤트로픽은 이를 지속적으로 지원할 수 있도록 자사 '클로드' 모델을 지속적으로 개선해 나갈 계획이다. 한국어 지원 관련해서도 피드백을 받아 지속적으로 개선 중이라는 점을 강조했다. 현재 '클로드'는 한국어를 꽤 잘 다루고 있다는 평가를 받았지만 존댓말이나 미묘한 표현 등에서는 보완이 필요한 상황이다. 이에 앤트로픽은 한국 사용자의 피드백을 적극 반영해 모델 품질을 더욱 고도화할 계획이다. B2C 시장이 활성화된 만큼 AI가 다양한 산업군에서 활용될 가능성도 크다는 점도 언급됐다. 크리거 CPO는 "미국에서는 AI가 주로 금융·엔터프라이즈 등 B2B 서비스에 집중되어 있지만 한국에서는 콘텐츠·커머스·게임 등 다양한 분야에서 AI가 적용되고 있어 흥미롭다"며 "클로드 기반으로 자동화·에이전틱 코딩 등의 기능을 확장하면 한국 시장에서 더 많은 AI 활용 사례가 나올 것"이라고 전망했다. 이엽 콕스웨이브 이사는 "과거에는 AI 기반 대화 데이터 분석이 충분히 이뤄지지 못했지만 최근 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프토로콜(MCP) 기술 도입으로 모델의 신뢰도를 높일 수 있는 기반이 마련됐다"며 "이를 통해 기업들이 AI 모델의 운영 효율성을 극대화할 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.03.19 16:57조이환

"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환

[현장] 이경일 솔트룩스 대표 "초거대 AI 대신 에이전트로 돌파구 찾아야"

"한국이 초거대 AI 모델 경쟁에서 살아남기 위해서는 소형 모델 최적화와 데이터 활용 전략이 필수적입니다. 단순한 거대 모델 구축이 아니라 에이전트 AI와 같은 차별화된 기술을 통해 비용을 절감하고 성능을 극대화해야 합니다. 당장 이 변화를 준비하지 않으면 글로벌 AI 시장에서 도태될 것입니다." 이경일 솔트룩스 대표는 14일 강남 해성빌딩에서 열린 '한국데이터산업협회(KODIA) 정기총회'에서 '생성형 AI와 데이터 산업의 미래'를 주제로 특별 강연을 진행하며 이같이 말했다. 이날 행사는 국내 데이터 산업의 발전 방향을 모색하고 업계 관계자들이 최신 AI 트렌드를 공유하기 위해 KODIA가 마련했다. 이 대표는 행사에서 거대언어모델(LLM) 중심의 경쟁이 아닌 에이전트 AI를 기반으로 한 차별화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. 글로벌 기업들과 정면 승부하기보다는 데이터 활용 최적화와 협업형 AI 모델로 새로운 시장 기회를 모색해야 한다는 주장이다. 지난 2022년 '챗GPT' 출시 이후 AI 산업은 PC·인터넷·스마트폰 시대를 거쳐 또 한 번의 변곡점을 맞았다. 기술 패러다임이 변화할 때마다 기존 강자들이 몰락하거나 새로운 기업들이 부상했는데 생성형 AI는 이 흐름을 이어받아 새로운 혁신을 이끌고 있다. 지난 1980년대 유닉스 기반 기업들의 쇠퇴, 1990년대 인터넷 기업의 등장, 2010년대 스마트폰 혁명이 대표적인 사례다. 현재 생성형 AI는 지난 2022년 이후 급격한 성장세를 보이며 또 하나의 기술 혁신 시점을 맞고 있다. 이 대표는 "단순히 오픈AI '챗GPT' 같은 거대 모델을 구축하는 방식은 비용과 인프라 측면에서 한계가 크기 때문에 국내 기업들은 소형 모델 최적화 및 데이터 기반 전략으로 경쟁력을 확보해야 한다"고 주장했다. 이어 "트랜스포머(Transformer) 모델의 발전과 초거대 모델의 등장으로 AI 성능이 폭발적으로 증가하고 있지만 그에 따른 문제점도 함께 발생하고 있다"고 지적했다. 그는 ▲환각(Hallucination) ▲최신 정보 부족 ▲보안 문제를 생성형 AI의 주요 한계점으로 꼽았다. 생성형 AI가 확률 통계적으로 답변을 생성하는 방식 때문에 존재하지 않는 사실을 말하는 문제가 빈번히 발생하며 이는 AI 신뢰성을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG)이 기본적으로 적용되고 있으며 솔트룩스도 이를 기반으로 한 에이전트 AI 개발에 집중하고 있다고 밝혔다. 이 대표는 국내에서 초거대 모델을 구축하기에는 비용과 인프라 측면에서 현실적인 한계가 있다며 대안으로 ▲믹스오브엑스퍼드(MoE) ▲지식 증류(Knowledge Distillation) ▲양자화(Quantization) 등의 기술을 활용한 비용 절감 및 성능 최적화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. MoE는 거대 모델 하나에 모든 기능을 몰아넣기보다 여러 개의 소형 특화 모델을 협업하게 만드는 방식이다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 고성능 AI 서비스를 제공할 수 있다. 지식 증류는 이미 학습된 대형 모델에서 중요한 지식만을 추출해 더 작은 모델에 적용하는 기술로, 연산량을 줄이면서도 학습된 정보의 핵심을 유지할 수 있는 방식이다. 이를 통해 경량 모델이 대형 모델 수준의 성능을 갖추도록 만들 수 있다. 양자화는 AI 모델이 사용하는 수치 연산을 더 작은 비트(bit)로 변환해 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 향상시키는 기법이다. AI 시스템의 전력 소모를 줄이는 동시에 제한된 컴퓨팅 자원에서도 보다 효율적인 추론이 가능해진다. 에이전트 AI가 차세대 기술로 부상하는 이유에 대해 그는 "단순 질의응답이 아닌 다단계 추론과 문제 해결이 가능한 AI가 필요하기 때문"이라고 설명했다. 기존 LLM 기반 서비스가 사용자의 질문에 바로 답하는 방식이었다면 에이전트 AI는 검색·추론·결정 과정을 거쳐 최적의 솔루션을 제공하는 구조다. 이에 따라 마이크로소프트(MS), 구글, 오픈소스 커뮤니티 등이 에이전트 AI 개발을 가속화하고 있다. 솔트룩스 역시 '구버(Guber)'라는 에이전트 AI 서비스를 개발하고 있다. 이 대표에 따르면 '구버'는 사용자의 질문을 받아 분석한 후 검색증강생성(RAG)과 다단계 추론을 거쳐 최적의 답변을 제공하는 시스템으로, 회사는 이를 챗봇을 넘어 전문적인 데이터 활용이 가능한 AI로 발전시킬 계획을 세우고 있다. AI 생태계에서 데이터의 중요성도 강조됐다. 이 대표는 "AI는 결국 데이터 산업"이라며 "모델은 알고리즘을 통과한 숫자 데이터 덩어리일 뿐으로, 이는 결국 데이터가 곧 AI 경쟁력을 좌우함을 의미한다"고 강조했다. 행사를 마치며 그는 한국 AI 산업이 글로벌 시장에서 생존하기 위한 조건으로 ▲GPU 인프라 확충 ▲도메인 특화 AI 사례 확보 ▲공공 부문 AI 국산화 가속화 ▲글로벌 AI 스타트업 지원 ▲AI 투자 환경 개선 등을 제안했다. 이 대표는 "AI 산업이 변화하는 속도가 매우 빠르다"며 "신속히 에이전트 AI 기반 서비스 및 데이터 최적화 전략을 도입하지 않으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 것"이라고 말했다.

2025.03.14 16:55조이환

삼성·KAIST, 초거대 AI모델 학습 최적화 시뮬레이션 개발…"GPU 사용률 10% 개선"

국내 대학과 기업이 챗GPT나 딥시크 등 초거대형 AI 모델 학습 비용을 5%정도 줄일 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 '깃허브'에 공개했다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 삼성전자 삼성종합기술원과 공동으로 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 최근 챗GPT나 딥시크등과 같은 초거대 언어 모델(LLM)이 주목받으면서 대규모 GPU 클러스터 운영과 최적화가 현안으로 떠올랐다. 그러나 이 같은 LLM은 수천에서 수만 개의 GPU를 활용한 학습이 필요하다. 특히, 학습 과정을 어떻게 병렬화하고 분산시키느냐에 따라 학습 시간과 비용이 크게 달라진다. KAIST와 삼성이 개발한 시뮬레이션이 이 같은 학습효율과 비용 문제를 개선했다. 연구팀은 병렬화 기법에 따른 통신 패턴을 효과적으로 표현하는 실행 그래프 생성 방법과 프로파일링 오버헤드를 최소화하는 연산 선별 기법을 개발했다. 이를 연구팀이 다중 GPU 환경에서 다양한 대형 언어 모델 학습 시간 실측값과 '브이트레인' 예측값을 비교한 결과, 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측했다. 유민수 교수는 "기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 10% 이상 향상시키면서도 학습 비용은 5% 이상 절감하는 것을 확인했다"고 말했다. 연구팀은 또 클라우드 환경에서 다중 테넌트 GPU 클러스터 운영 최적화와 주어진 컴퓨팅 자원 내에서 최적의 LLM 크기와 학습 토큰 수를 결정하는 문제와 같은 사례에서도 이 시물레이션 활용이 가능하다고 부연설명했다. 연구팀은 이 프레임워크와 1천500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 '깃허브'에 공개, AI 연구자와 기업이 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 유민수 교수는 “프로파일링 기반 시뮬레이션 기법으로 기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 학습 전략"이라고 덧붙였다. 연구 결과는 방제현 박사과정이 제 1저자로 참여했다. 과학기술정보통신부와 삼성전자가 지원했다.

2025.03.13 08:49박희범

ETRI, AI모델 이용 상수도 디지털 관제시스템 개발

한국전자통신연구원(ETRI)은 데이터를 기반으로 하는 AI모델을 이용해 상수관망 동작을 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 '디지털트윈 기반 상수관망 관제시스템'을 개발했다고 11일 밝혔다. 핵심 기술은 크게 2가지다. 센서데이터 분석 기반 실시간 모니터링 기술과 시뮬레이션·예측 기술이다. 상수관망의 옥내·외 누수탐지나 누수 의심구역 식별, 수질 이상상황 탐지, 상수관망의 유량‧압력‧잔류염소 모의, 수질사고 모의, 주간 물 수요 예측 등을 수행한다. 이 시스템에 구현된 데이터 기반 AI모델은 통신오류나 센서 오작동 등으로 인해 생길 수 있는 이상 데이터에 즉각 동작하도록 설계했다. 최신 데이터 특성을 반영하기 위해 주기적으로 업데이트도 된다. 누수관리를 위해 연구진은 ▲진동데이터 분석 기반 옥외관로 누수탐지기술 ▲누수관로 고립을 위한 제어밸브 추천기술 ▲원격검침기 데이터 분석 기반 옥내누수 의심수용가 판별기술 ▲누수 의심구역 식별기술 등을 탑재했다. 연구진이 이 시스템에 탑재한 모의기능은 유량·압력·잔류염소 값의 분포를 직관적으로 시각화했다. 이 기능은 관리자가 신규계측기 설치위치를 선정하거나 물의 흐름이 정체된 구역을 확인할 수 있도록 도움을 준다. 특정구역에 대규모 수용가가 증설될 때 유량과 압력이 어떻게 변화하는지를 모의할 수 있는 기능도 개발했다. 관 내부의 수돗물 일부를 외부로 배출할 때 잔류염소 값이 어떻게 변화하는지도 모의할 수 있다. ETRI 변우진 대경권연구본부장은 “향후 전국 광역자치단체로 실증 구역을 늘려 기술 고도화에 나설 계획"이라고 말했다. 연구 성과는 과학기술정보통신부와 DGIST 일반사업의 지원을 받았다.

2025.03.11 09:50박희범

"딥시크만큼 똑똑"…알리바바, AI 추론 모델 공개

알리바바가 자사 새 인공지능(AI) 모델이 '딥시크-R1'과 대등한 수준이라고 주장했다. 7일 CNN 등 외신에 따르면 알리바바는 올해 1월에 이어 새 AI 모델 'QwQ-32B' 출시를 발표하면서 이같이 강조했다. 발표 내용에 따르면 QwQ-32B는 오픈AI의 저비용 추론 모델 '오픈AI-o1-미니'를 능가했으며 딥시크의 오픈소스 모델 딥시크-R1과 대등한 수준인 것으로 전해졌다. 또 수학을 비롯한 코딩, 일반 지식 분야에서 기존 모델보다 높은 점수를 받았다. 알리바바 모델 출시는 올해 1월 중국 AI 스타트업 딥시크가 고성능 AI 추론 모델 딥시크-R1을 공개한 지 두 달 만에 이뤄졌다. 당시 딥시크는 훈련 비용이 오픈AI, 구글 등 빅테크 모델보다 낮으면서도 높은 성능을 제공한다고 강조해 AI 산업계에 돌풍을 일으켰다. 같은 달 알리바바도 자사 모델 '큐웬 2.5 맥스'가 딥시크 모델 'V3'보다 우수한 성능을 보였다고 주장한 바 있다. 알리바바는 AI 경쟁력 강화하기 위해 대규모 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 지난주 향후 3년간 AI와 클라우드 컴퓨팅 인프라에 최소 524억 달러(약 75조8천800억원)을 투자하겠다고 발표했다. 이는 지난 10년간 투자 규모를 넘어선 수준이다. 투자 발표 후 알리바바 홍콩 증시 상장 주가는 8% 상승으로 마감했다. 항셍 중국 기업지수까지 함께 증가해 중국 AI 시장에 대한 기대감이 올랐다. CNN은 "중국 AI 시장 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상된다"며 "실제 모델 성능에 대한 시장 반응에 눈길이 쏠렸다"고 평가했다.

2025.03.07 09:32김미정

투비유니콘, NIPA 바우처 공급자로 선정…"원하는 기업에 AI솔루션 제공"

투비유니콘(대표 윤진욱)은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2025년 AI 바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 투비유니콘은 공공기관 및 산업군에 따라 수요맞춤형으로 소형언어모델(sLLM)을 구축한 후 서비스용 AI 솔루션을 공급할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 솔루션을 보유한 공급기업과 AI 도입을 원하는 중소·벤처·중견기업을 연결시켜주는 프로그램이다. 수요 기업 초기 비용 부담을 낮추고, 국내 AI 기술을 확산하자는 취지로 만들어졌다. 수요 기업에서는 최대 2억 원 상당의 바우처를 활용해 AI 솔루션 공급업체 제품이나 서비스를 도입하면 된다. 투비유니콘은 한국어를 기반으로 특정 도메인 비즈니스 응용 서비스가 가능한 파운데이션 모델(TBU-LLM)을 보유 중이다. 윤진욱 대표는 "이 모델을 위해 우리나라 중등교육과정 수준의 교과목별 다양한 지식 데이터에 문화체육관광부 국립국어원 언어정보나눔터와 위키피디아 등 7개 공개 데이터를 학습시켰다"며 "데이터 정제 및 증강과정을 거쳐 한국어에 특화된 국내 몇 안되는 원천기술"이라고 말했다. 윤 대표는 "'TBU-LLM'에 수요기관 특정 도메인 데이터와 실시간 획득 정보를 추가 학습시킨 후 사용자 프롬프트를 통해 창의적인 사고를 실현시킬 경우 분야별 전문가 수준의 답변이 가능하다"고 설명했다. 수요기관이나 기업은 'TBU-LLM'을 활용할 경우 특화된 sLLM으로 온프레미스(기업자체 데이터센터) AI를 구현할 수 있다. 또 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션을 개발, 고객들에게 맞춤형 서비스도 제공할 수 있게 된다. 윤진욱 대표는 “AI 바우처 사업을 통해 보다 많은 공공기관 및 기업이 AI 기술을 도입하고, 이를 통해 업무 혁신과 디지털 전환을 가속할 수 있도록 적극 지원할 것" 이라고 말했다. 한편 AI 바우처 지원사업을 통해 자체 sLLM 구축을 희망하는 기관과 기업들은 투비유니콘의 홈페이지(www.tobeunicirn.kr)에서 상담 및 신청하면 된다.

2025.03.05 17:35박희범

앤트로픽, '클로드 3.7 소네트' 공개…하이브리드 AI 시대 연다

앤트로픽이 실시간 응답과 심층적인 추론을 하나로 통합한 인공지능(AI)을 출시해 거대언어모델(LLM)의 새로운 기준을 제시했다. 보다 직관적인 방식으로 인간과 상호작용하도록 함으로써 갈수록 치열해지는 AI 경쟁에서 우위를 점하려는 전략이다. 25일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 거대언어모델(LLM)과 추론 모델을 결합한 '하이브리드 AI'인 '클로드 3.7 소네트'를 공식 발표했다. 이 모델을 통해 사용자는 기존의 LLM을 활용했을 때처럼 즉각적인 응답을 받을 수도 있고 AI가 보다 깊이 사고하도록 추론을 하게 명령할 수도 있다. 앤트로픽은 '클로드 3.7 소네트'의 추론 기능을 유료 사용자에게만 제공한다고 밝혔다. 무료 사용자에게는 일반적인 답변 기능만 제공되나 전체적인 성능은 기존 모델인 '클로드 3.5 소네트'보다 개선됐다. 가격은 100만 개 입력 토큰당 3달러(한화 약 4천200원), 100만 개 출력 토큰당 15달러(한화 약 2만1천원)다. 오픈AI의 'o3-미니'나 딥시크의 'R1'보다 높은 수준이지만 '하이브리드 모델'이 업계에서 처음으로 도입된 점을 감안하면 향후 가격이 인하될 것으로 예측된다. '클로드 3.7 소네트'는 실전 활용성에도 초점을 맞췄다. 어려운 코딩 문제 해결과 에이전트 기반 작업에서 강력한 성능을 발휘하며 개발자가 추론 시간을 조절할 수 있는 기능도 포함됐다. 이 모델은 '소프트웨어 엔지니어링(Bench SWE)' 벤치마크 테스트에서 62.3% 정확도를 기록해 오픈AI의 'o3-미니'보다 높은 성능을 보였다. 또 AI의 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 상호작용 능력을 측정하는 'TAU-벤치'에서도 오픈AI의 'o1'을 앞서는 성적을 거뒀다. AI 업계의 반응은 뜨겁다. 소셜미디어에서는 지금까지 출시된 AI 중 최고라는 업계 관계자들의 평가가 잇따르고 있다. 특히 개발자들은 클로드 3.7 소네트가 복잡한 코드베이스를 다루는 능력이 뛰어나다며 극찬하고 있다. 유명 AI 팟캐스터 렉스 프리드먼은 자신의 X 계정에서 "'클로드 3.7 소네트'는 프로그래밍에 가장 적합한 모델"이라며 "AI 경쟁이 정말 치열해지고 있어 살아 있는 것이 신나는 시대"라고 언급했다. '클로드 3.7 소네트'의 등장은 AI 산업의 새로운 흐름을 시사한다. 오픈AI 역시 최근 'GPT-5'를 마지막으로 추론모델인 'o' 시리즈를 폐기하고 기존 GPT 모델에 통합하는 방향을 예고했다. AI 업계가 '하이브리드 모델' 중심으로 재편될 가능성이 높아지고 있는 것이다. 테크크런치는 "앤트로픽의 모델 출시는 AI 연구소들이 신모델을 빠르게 내놓는 치열한 경쟁 속에서 이뤄진 결정"이라며 "오픈AI 등의 경쟁자들도 자체 하이브리드 모델을 내놓으려고 하는 상황에서 회사가 AI 경쟁에서 얼마나 오래 선두를 유지할 수 있을지는 지켜봐야 할 것"이라고 분석했다.

2025.02.25 09:42조이환

한국형 AI 대기질 모델 개발 위해 국내 석학 머리 맞대

환경부 소속 국립환경과학원은 20일과 21일 이틀간 서울 외발산동 메이필드호텔에서 '한국형 인공지능(AI) 대기질 모델 개발 전략 수립'을 위해 전문가 회의(워크숍)를 개최한다. 이번 행사는 국립환경과학원을 비롯한 관측, 배출량, 기상 및 대기질 수치모델, AI 등 국내 분야별 전문가 70여 명이 참가해 분야별 최신 연구 결과를 공유하고 현업 대기질 예측 모델의 문제점과 개선 방안을 논의한다. 20일에는 AI 기술 도입을 통한 대기질 모델 개발을 주제로, 21에는 관측기반 수치모델 개선 방안 마련을 주제로 각각 발표와 토론이 진행된다. 첫날 국립환경과학원이 초미세먼지 정확도 향상을 위해 AI 기술을 적용해 개발한 앙상블 예측시스템 구축 결과를 발표한다. 학계와 산업계에서는 배출량 개선·데이터 융합 등 최신 대기질 모델에 AI 기술을 적용한 사례를 비롯해 초거대 생성형 AI 모델개발 등 분야별 전문가 발표가 이어진다. 마무리 토론에서는 이재범 국립환경과학원 대기질통합예보센터장이 사회를 맡아 한국형 AI 대기질 모델개발 전략 수립을 위한 방향성을 논의한다. 둘째 날은 기상·대기질 관측과 수치모델링 전문가가 모여 AI 모델 예측 성능향상을 위해 학습자료로 활용되는 수치모델의 문제점을 진단하고 최신 모델 적용 결과를 발표한다. 이어지는 토론에서는 수치모델 개선 방향과 우리나라 실정에 맞는 최신 모델 도입과 적용 방안을 모색한다. 금한승 국립환경과학원장은 “이번 행사는 한국형 AI 모델개발을 통해 신뢰도 높은 대기질 예측 정보 생산 체계 마련을 위해 분야별 전문가가 한자리에 모이는 뜻깊은 자리”라며 “이번 전문가 회의를 통해 관련 분야의 전문가 의견을 수렴해 AI 기술을 활용한 대기질 예측 연구를 집중적으로 추진할 계획”이라고 밝혔다.

2025.02.20 07:49주문정

이상근 교수 "국가 AI 경쟁력, 모델 보유 수로 정해지지 않아"

국가 인공지능(AI) 경쟁력을 평가할 때 모델 보유 수로 AI 우수성을 단정 지어선 안 된다는 지적이 나왔다. 고려대 이상근 정보보호대학원 교수는 17일 한국과학기술한림원이 개최한 '딥시크 파장과 미래 전망'에서 국가 AI 경쟁력에 대해 이같이 밝혔다. 국가가 초거대 AI 모델을 많이 가졌다고 해서 강력한 경쟁력을 보유한 것은 아니라는 설명이다. 이 교수는 최근 발간된 소프트웨어정책연구소(SPRi) 보고서를 언급했다. SPRi는 미국 연구단체 에포크(Epoch) AI 데이터를 분석한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황' 보고서를 발표했다. 지난해 기준 한국이 초거대 AI 모델 3개를 추가 공개하면서 총 14개 모델을 보유했다는 내용이다. 모델 보유 건수를 근거로 한국이 3위를 차지했다는 소식이 담겨있다. 이 교수는 "모델 개수가 곧 AI 경쟁력인지 따져봐야 한다"고 지적했다. 이어 "모델 수로만 AI 우수성을 평가할 수 없다"며 "이를 평가하는 기준도 매우 다르므로 논리적 오류가 생길 수 있다"고 지적했다. 그는 "모델을 많이 갖고 있는 것이 AI 개발을 잘 한다는 것은 아니다"며 "이런 접근은 잘못된 일반화를 만들 수 있다"고 주장했다. 이 교수는 LM테스트닷컴의 글로벌 초거대 AI 모델 순위를 근거로 예시를 들었다. 해당 사이트는 대학원 수준 문제 해결 능력으로 모델을 분류한다. 상위 60개 모델 중 미국이 42개, 중국은 11개, 프랑스가 4개, 이스라엘이 2개, 캐나다가 1개 모델을 각각 차지했다. 다만 전체 70개 모델 중 한국 모델은 포함되지 않았다. 또 미국 보스턴컨설팅그룹이 73개국 대상으로 실시한 연구에 따르면 한국은 AI 성숙도 부문에서 2군인 상태다. 1군은 미국과 중국, 영국, 캐나다, 싱가포르다. 해당 국가는 'AI 선도 국가'로 분류됐다. 반면 한국은 프랑스, 일본, 대만, 이스라엘, 호주 등과 'AI 안정 국가'로 나뉘어져 있다. 이 교수는 "한국 AI 경쟁력에 대해 보다 냉철하게 점검해야 한다"고 강조했다.

2025.02.17 17:23김미정

AI도 표현의 자유 얻나…오픈AI, 민감이슈 답변 허용·검열 수위 낮춘다

오픈AI가 '지적 자유'를 핵심 원칙으로 인공지능(AI) 모델 훈련 정책을 변경한다. 보다 개방적인 방식으로 질문에 답하고 다양한 관점을 제공하며 기존에 다루지 않았던 논란의 여지가 있는 주제에 대해서도 대응할 방침이다. 17일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 새로운 모델 사양(Model Spec)을 공개했다. 모델사양은 AI를 훈련시키는 과정에서 행동 지침과 설계 원칙을 담은 문서다. 어떤 방식으로 응답하고 무슨 기준을 가지고 판단해야 하는지 등을 규정해 AI가 답변이나 데이터를 생성하는 등 업무를 수행하는 과정에서 정확성을 높이고 합성된 허위데이터로 인한 환각 현상 등을 제거해 제어력을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이번에 오픈AI가 공개한 최신 모델 사양은 187페이지 분량으로 AI 모델이 거짓을 말하지 않고 중요한 맥락을 생략하지 않으며 중립적 태도를 유지해야 한다는 원칙을 중심으로 구성됐다. 기존에는 민감한 사안에 대해 답변을 거부하거나 어느 한쪽 입장에 기울어질 경우 정책 위반 경고를 띄워 사용자를 제지했지만, 이제는 '지적 자유(intellectual freedom)'를 보장한다는 대원칙 하에 더욱 폭넓은 영역에서 답변을 허용하는 방향으로 선회한다는 것이다. 이번에 공개된 모델 스펙에 따르면 오픈AI는 '거짓말 금지'와 '함께 진실을 탐색한다'는 새로운 슬로건을 강조한다. 사용자의 질문에 대해 맥락과 사실 관계를 충분히 전하며 특정 진영의 주장을 배제하기보다는 다양한 관점을 함께 제시함으로써 중립성을 지키겠다는 취지로 해석된다. 예를 들어 사회 운동 관련 질문이 들어올 경우 '인류에 대한 포괄적 존중'을 전제하면서 양측의 시각을 동시에 보여주는 식으로 답변을 유도한다고 한다. 논쟁이 뜨거운 주제에 대한 언급이라 할지라도, 가능한 한 답변을 거부하지 않고 다양한 시각과 사실적 근거를 함께 제시하겠다는 것이다. 오픈AI는 여전히 허위 정보를 조장하거나 증오·폭력을 선동하는 발언 등 '명백히 해롭고 악의적인' 요청은 제한할 수 있다고 설명한다. 다만 사용자의 체감상 느끼는 '검열' 수준은 대폭 낮추겠다는 게 핵심이다. 실제로 챗GPT가 사용자의 정책 위반 여부를 지적하는 경고 문구를 일단 제거해 답변 과정에서 사용자와의 충돌을 완화하는 모습이 포착되기도 했다. 업계에서는 오픈AI의 이런 노선 변경이 새로운 정치 환경과도 연관이 있을 수 있다는 추측을 내놓는다. 일부 전문가는 재집권한 트럼프 행정부가 기술 기업 중 특히 빅테크가 제공하는 서비스가 '정치적 중립'을 유지하고 있는지 예의주시해 왔다는 점을 들어, 오픈AI가 선제적으로 '지적 자유'를 표방하며 보수 진영을 비롯한 다양한 계층의 신뢰를 얻으려는 포석으로 해석 중이다. 다만 오픈AI 대변인은 "특정 정부나 정치 세력을 의식해 정책을 바꾼 것은 아니다"며 "사용자가 다양한 정보를 접하고 스스로 판단하도록 돕는 것은 오픈AI의 오랜 신념"이라고 일축했다. 이러한 변화는 AI 업계 전반에서도 큰 흐름으로 자리 잡을 조짐이다. 기존에는 선거 관련 정보 제공이나 민감한 정치·사회 이슈에 대해 AI가 답변하는 것을 위험하다고 보고 일괄 차단하는 방식이 주류였다면, 이제는 발전된 AI 모델의 기술력과 정책적 안전장치를 기반으로 한층 개방적으로 답변을 허용하려는 분위기가 확산되는 것이다. xAI나 메타 등 다른 기업들도 표현의 자유를 최대한 보장하겠다고 표명하고 나섰다. 또 다른 맥락에서 오픈AI의 이번 정책 변화는 자사의 차세대 대규모 데이터센터 건설 프로젝트인 '스타게이트'와 함께 언급되기도 한다. 대규모 인프라 투자에서 정부 규제는 상당한 변수로 작용하므로, 특히 미국 정부와의 원활한 관계를 유지하는 것이 중요하다는 해석이다. 오픈AI는 신규 모델 사양을 오픈소스 라이선스 정책에 따라 퍼블릭 도메인으로 공개한다고 밝혔다. 퍼블릭 도메인은 저작권의 보호를 받지 않아 누구나 자유롭게 다운로드, 복제, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 용도로도 사용할 수 있다. 오픈AI 측은 "우리의 목표는 유용하고 안전하며 사용자와 개발자의 요구 사항에 맞는 모델을 만드는 동시에 인공일반지능(AGI)이 모든 인류에게 이롭다는 사명을 발전시키는 것"이라며 "이 목표를 달성하려면 개발자와 사용자에게 권한을 부여하는 모델을 반복적으로 배포해야 하며 모델이 사용자나 다른 사람에게 심각한 해를 끼치지 않도록 방지하고 오픈AI의 운영 라이선스를 유지해야 한다"고 설명했다. 이어 "이번 업데이트는 임의의 제한 없이 AI를 탐색하고, 토론하고, 창조할 수 있는 사용자 정의, 투명성 및 지적 자유에 대한 우리의 헌신을 강화하는 동시에 실제 피해의 위험을 줄이기 위한 가드레일을 유지할 것"이라고 덧붙였다.

2025.02.17 10:28남혁우

"인간처럼 AI도 늙는다"…구형 모델, '인지 저하' 겪어

시간이 흐르면서 인공지능(AI) 모델도 사람처럼 '인지 저하'를 겪을 수 있다는 우려가 나왔다. 17일 영국의학저널(BMJ)에 따르면 거대언어모델(LLM) 기반 AI 챗봇 테스트 결과 이같은 연구 결과가 나온 것으로 전해졌다. 인간이 나이가 들수록 기억력 감퇴나 치매를 겪는 것처럼 AI도 비슷한 현상을 보인다는 설명이다. 연구진은 오픈AI '챗GPT'와 앤트로픽 '소네트', 구글 '제미나이' 등 LLM 기반 챗봇 대상으로 몬트리올 인지 평가(MoCA) 테스트를 진행했다. MoCA는 알츠하이머나 치매 등 인지 장애를 평가하는 검사다. 주의력과 기억력, 언어 능력, 공간 인지, 실행 기능 등을 측정한다. 실험 결과 모델 중 가장 최신 버전인 GPT-4o는 30점 만점 중 26점을 받아 정상 범주에 해당하는 점수를 기록했다. 상대적으로 구형 모델인 제미나이1.0은 16점에 그쳤다. 챗봇들은 이름 맞히기, 주의력, 언어 능력, 추상적 사고 영역에서 비교적 우수한 점수를 기록했다. 공간 인지, 실행 기능과 관련한 평가에서는 구형 모델일수록 낮은 점수를 받았다. 특히 기억 영역에서 가장 큰 격차를 보였다. 연구를 주도한 이스라엘 하다사 의료센터 로이 다얀 신경과학자는 "AI가 시각적 추상화(visual abstraction)와 실행 기능(executive function)이 필요한 작업에서 신뢰할 수 없는 결과를 낼 가능성이 높다"며 "AI가 인간을 대체하는 데 있어 치명적 한계를 가질 수 있을 것"이라고 지적했다. AI와 인간 인지 기능은 본질적으로 다르므로 직접적인 비교는 어렵다. 다만 연구진은 이번 보고서를 통해 AI 한계를 고려해야 한다는 점을 당부했다. 특히 의료 현장에서 AI를 활용할 때 이를 보완할 방안이 필요하다고 강조했다. 일각에선 AI 모델의 장기적 신뢰성 확보 중요성이 높아질 것이라는 전망이 나왔다. 신경학자들은 "인지 장애를 겪는 AI를 진단·관리할 수 있는 새 시장이 열릴 것"이라고 봤다.

2025.02.17 09:21김미정

韓, 초거대 AI 모델 수 세계 3위지만…미·중과 격차 커

한국이 미국, 중국에 이어 세계에서 3번째로 초거대 인공지능(AI) 모델을 많이 보유한 것으로 나타났다. 14일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 미국 연구단체 에포크(EPOCH) AI 데이터를 분석한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황' 보고서에 따르면 한국이 지난해 초거대 AI 모델 3개를 추가 출시하면서 총 14개 모델을 보유한 것으로 전해졌다. 국가별 순위로는 한국이 3위다. 128개 모델을 보유한 미국과 95개를 갖고 있는 중국이 각각 1, 2위를 기록했다. 프랑스는 10개, 일본과 독일은 각각 4개를 보유해 4, 5위로 뒤를 이었다. 기업별로는 LG가 5개 모델을 보유하며 국내에서 가장 많은 초거대 AI를 개발했다. 이어 네이버와 삼성은 각각 3개, KT·NC소프트·코난테크놀로지가 각 1개의 모델을 출시한 것으로 나타났다. 보고서는 2024년 기준 초거대 AI 모델을 3개 이상 출시한 기업·기관을 보유한 국가 순위에서도 한국이 프랑스와 공동 3위를 차지했다고 분석했다. 전 세계 초거대 AI 모델 증가세가 이어진 것으로 나타났다. 2020년부터 2024년까지 전 세계에서 총 271개의 초거대 AI 모델이 개발됐다. 지난해만 122개 초거대 AI 모델이 개발됐으며 109개를 기록한 2023년에 이후 지속적으로 증가세를 보였다. SPRi 봉강호 선임연구원은 "최근 초거대 AI 경쟁이 치열해지며 한국도 지속적으로 경쟁력을 유지하고 있다"며 "시장이 빠르게 변화하는 만큼 민·관 협력을 통한 기술 개발과 생태계 조성이 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다.

2025.02.14 18:05김미정

"앤트로픽, 클로드 새 모델 공개 임박?"…출시설에 AI 업계 촉각

앤트로픽이 추론과 신속 응답을 결합한 '하이브리드' 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있는 것으로 보인다. 최근 AI 업계에서는 주요 기업들이 잇따라 신형 모델을 출시하며 기술 경쟁이 격화되고 있어 앤트로픽의 행보에도 관심이 집중되고 있다. 14일에 디인포메이션에 따르면 앤트로픽은 향후 몇 주 안에 차세대 AI 모델을 출시할 계획을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이번 모델이 도입할 가능성이 높은 핵심 기술 중 하나는 '슬라이딩 스케일' 기능이다. 이 기능을 활용하면 AI의 연산 모드를 조절해 성능을 최적화할 수 있다. 앤트로픽 내부 직원들은 신형 AI 모델이 일부 프로그래밍 작업에서 오픈AI의 'o3-미니-하이' 모델을 능가하는 성능을 보였다고 전했다. 이에 따라 이 모델은 대규모 코드베이스 분석 및 비즈니스 활용에서도 강점을 가질 것으로 예상된다. 앤트로픽의 이번 행보는 AI 업계의 치열한 경쟁 구도 속에서 나온 결정으로 보인다. xAI의 최고경영책임자(CEO)인 일론 머스크 역시 지난 13일 두바이에서 열린 행사에서 "우리 AI 모델 '그록 3'가 최종 개발 단계에 있다"며 "향후 1~2주 내 출시될 것"이라고 밝힌 바 있다. 다만 이번 보도는 내부 정보망을 기반으로 한 것으로, 출시 여부와 정확한 일정은 공식적으로 확인되지 않았다. 업계에서는 앤트로픽의 신형 AI 모델이 오픈AI, 구글, xAI를 비롯한 경쟁사들과의 기술 격차를 줄이는 계기가 될지 주목하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 대표는 최근 테크크런치와의 인터뷰에서 "우리는 자체적으로 더 차별화된 추론 모델을 만드는 데 집중하고 있다"며 "일반 모델과 추론 모델을 구분하는 기존 개념이 다소 이해하기 어렵다"고 밝혔다.

2025.02.14 10:04조이환

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