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마이크 시실리아 오라클 CEO "SW 조작은 AI…사람은 업무 집중"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] "사람이 하루 종일 소프트웨어를 조작하는 대신 이제는 소프트웨어가 사람을 위해 일하게 됩니다." 마이크 시실리아 오라클 최고경영자(CEO)는 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기조연설에서 인공지능(AI)이 기업 업무를 직접 수행하는 새로운 소프트웨어 운영 방식에 대해 이같이 밝혔다. 시실리아 CEO는 기업용 AI 구현을 위한 핵심 요소로 안전한 데이터 접근, 비즈니스 맥락 이해, 고성능 인프라, 애플리케이션 내 업무 실행 등 네 가지를 제시했다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 AI 데이터베이스, AI 데이터 플랫폼, 기업용 애플리케이션을 연결해 이를 구현한다는 것이다. 시실리아 CEO는 AI가 업무 상황을 먼저 파악하고 필요한 조치를 제안하거나 실행하면 직원들은 여러 시스템을 직접 조작하지 않고 본연 업무에 집중할 수 있다고 설명했다. 이날 기조연설에서는 물류 운송과 인사(HR), 외식업, 응급의료 등 다양한 분야 AI 활용 사례가 각각 발표됐다. 물류 분야에서는 AI가 배송 주문과 차량 적재량, 운송 일정 등을 종합 분석해 운송 계획을 최적화했다. 시연에서는 차량 활용률을 61%에서 88%로 높이고 운송비 5만 8000달러를 절감할 수 있는 것으로 분석됐다. 이를 담당자가 승인하면 AI가 운송 계획을 실행하고 작업 내역과 승인 기록을 남겨 사후 검증까지 지원한다. 미국 통신기업 차터 커뮤니케이션스는 자사 브랜드 '스펙트럼' 인사 업무에 AI를 적용한 사례를 소개했다. 미국 45개 주에 분포한 10만 명 이상 직원에게 적용되는 서로 다른 규정과 인사 정보를 AI가 분석해 휴가 신청부터 관리자 승인, 근무 일정 조정까지 연결한다. 직원이 여러 시스템을 거치지 않고 '애스크HR'에서 업무를 처리하도록 지원하는 방식이다. 외식업 분야에서는 유럽에서 버거킹 등 여러 브랜드를 운영하는 QSRP가 AI 기반 매장 관리 기술을 선보였다. AI가 여러 매장 주문 오류를 분석해 공통 원인을 찾아내고 담당자 승인 후 수정 사항을 일괄 적용하는 방식이다. 음식 출고 사진과 고객이 제기한 배달 문제도 비교 분석해 주문 분쟁 책임 소재를 판단하도록 지원한다. 응급의료 분야에서는 시실리아 CEO가 직접 응급실 의사 역할을 맡았다. 구급차에서 측정한 환자 생체 정보와 병원 진료기록을 실시간으로 연계해 의료진이 환자 도착 전 상태를 파악하고 처치를 준비하는 과정을 시연했다. 구급차 사물인터넷(IoT) 기기로 수집한 정보는 OCI를 거쳐 오라클 AI 데이터베이스에 저장된다. AI는 복잡한 의료기록을 요약해 제공한다. 의료진은 이를 실시간으로 전달된 생체 정보와 함께 확인해 환자 상태를 신속하게 판단할 수 있다. 오라클은 복잡한 업무를 자동 실행하는 '퓨전 클로' 기반 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'과 자연어로 업무를 요청·관리하는 '퓨전 컴패니언'과 '퓨전 에이전틱 홈', 기업용 소프트웨어 설정을 자동화하는 '퓨전 셋업 및 구성 레지스트리(FSCR)'도 공개했다. 오라클은 글로벌 시장에서 사업 기반이 넓은 기업용 애플리케이션을 중심으로 AI 기능을 확대하고 있다. 클라우드 인프라부터 데이터 관리, 기업용 애플리케이션까지 AI를 통합하는 전략의 일환이다. 시실리아 CEO는 AI 업무 수행 범위가 넓어질수록 보안과 권한 통제가 중요해진다고 강조했다. 특히 개인정보 처리나 구매 승인 등 민감한 업무에서는 사람 책임과 판단이 유지돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI가 더 많은 지능을 갖춘다고 해서 통제가 줄어들어서는 안 된다"며 "인간 판단이 필요한 결정은 반드시 책임 있는 사람이 내려야 한다"고 말했다.

2026.10.27 05:41이나연 기자

F1 레드불, 오라클 클라우드로 160억 번 달린다

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 세계 최고 권위 자동차 경주대회 포뮬러원(F1)과 국제 요트 경주 리그 세일GP에서 인공지능(AI)이 경기 전략 수립과 장비 관리에 활용되고 있다. 방대한 경기 데이터를 분석해 돌발 상황에 대응하고 장비 고장을 사전에 예측하는 등 스포츠 현장에서 AI 활용 범위가 넓어지는 모습이다. 25일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 글로벌 기자간담회에서 레드불 레이싱과 세일GP 관계자들은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 활용한 스포츠 분야 AI 도입 성과를 소개했다. 잭 해링턴 레드불 레이싱·레드불 테크놀로지 기술 및 성과 파트너십 총괄 책임자는 F1 경주차 한 대에서 주행 세션마다 약 2테라바이트(TB) 데이터가 생성된다고 설명했다. 레드불 레이싱은 이를 바탕으로 타이어 마모와 피트스톱 시점, 경쟁 팀 움직임 등 다양한 변수를 분석해 경기 전략을 수립하고 있다. 레드불 레이싱은 경기 전 약 80억 회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한다. 이는 다양한 변수를 반복 적용해 경기 결과를 예측하는 방식이다. 연습 주행에서 확보한 데이터를 반영해 추가로 80억 회를 실행하며 경기 도중 발생할 수 있는 돌발 상황까지 예측한다. OCI 도입 이후 레드불 레이싱 시뮬레이션 수행량은 25% 증가했다. 해링턴 책임자는 "2021년부터 우리가 내린 모든 승리 전략 의사결정은 OCI에서 이뤄졌다"며 "시뮬레이션을 더 많이 수행할수록 실제 경기에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대비할 수 있다"고 말했다. 레드불 레이싱은 올해 경기 현장에 AI 에이전트도 도입했다. 경기 규정과 과거 판정 사례 등을 AI에 입력해 엔지니어가 경기 중 필요한 규정을 자연어로 확인하도록 지원한다. AI가 관련 규정과 대응 방안을 제시하면 엔지니어가 이를 검토해 의사결정에 활용하는 방식이다. AI 활용 범위는 차세대 드라이버 발굴로도 확대될 전망이다. 레드불 레이싱은 기존 F4·F3·F2 등 주요 주니어 대회뿐 아니라 다양한 모터스포츠 경기 데이터를 분석해 유망주를 찾는 AI 프로젝트를 진행하고 있다. 아직 초기 개발 단계로, 스카우트 담당자와 AI 활용 방안을 논의 중이다. 매튜 로드 세일GP 그룹 기술 이사는 13개 팀이 참가하는 요트 경주 리그에서 OCI를 활용해 경기 데이터를 공유하고 있다고 설명했다. 참가 팀은 OCI와 오라클 로코드 개발 도구 '에이팩스(APEX)' 기반 대시보드를 통해 선박 속도와 항로, 경기 조건 등을 비교 분석한다. 세일GP는 센서 데이터를 분석해 펌프와 밸브 등 주요 부품 이상 징후도 사전에 탐지한다. 경기 전 고장 가능성이 있는 부품을 교체해 장비 운영 안정성을 높이는 방식이다. 로드 이사는 "매 경기에서 한두 가지 우려되는 부분을 발견해 부품 교체 여부를 검토하고 있다"며 "앞으로 경기 중에도 실시간으로 이상 징후를 탐지할 수 있도록 발전시킬 계획"이라고 설명했다. 세일GP는 AI 기반 풍속 예측과 자연어 질의응답 기능도 개발하고 있다. 선수와 코치가 방대한 데이터를 직접 분석하지 않고도 경기 상황에 맞는 정보를 신속하게 확보하도록 지원한다는 목표다. 로드 이사는 바람 방향과 속도에 따라 경기 결과가 크게 달라지는 요트 경주 특성상 기상 데이터 분석이 중요하다고 강조했다. 세일GP는 경기장에 설치한 풍속 센서와 선박 운항 데이터를 결합해 바람 변화를 예측하는 기술을 개발 중이다. 그는 "경기 중 풍속 데이터와 선박 원격 측정 데이터를 결합해 선수들이 현재 상황을 이해하고 앞으로 바람이 어떻게 변할지 예측할 수 있도록 할 계획"이라며 "야간에 수행하는 이상 탐지 기능도 경기 중 실시간으로 활용할 수 있도록 확대하려 한다"고 말했다.

2026.10.26 14:08이나연 기자

오라클 AI 월드 2026, 25일 개막…AI 사업 성과 입증 나선다

오라클이 연례 글로벌 기술 컨퍼런스 '오라클 AI 월드 2026'에서 인공지능(AI)을 실제 기업 성과로 연결하기 위한 기술 전략과 글로벌 고객 사례를 공개한다. 오라클은 25일부터 28일(현지시간)까지 미국 라스베이거스 베네시안 컨벤션 & 엑스포 센터에서 '오라클 AI 월드 2026'을 개최한다. 올해 행사는 기업의 AI 신뢰성 확보와 사업 성과 입증에 초점을 맞춘다. 클라우드 인프라와 데이터베이스(DB), 기업용 애플리케이션 등 주요 사업 전반에 AI를 적용하는 기술과 실제 활용 사례를 소개할 예정이다. 마이크 시실리아와 클레이 마고요크 오라클 공동 최고경영자(CEO)는 26일 '오라클: AI가 비즈니스를 이끄는 곳'을 주제로 기조연설에 나선다. AI 기술을 실제 업무에 적용하고 측정 가능한 성과를 창출하기 위한 접근 방식을 공유한다. 기조연설에는 글로벌 고객사 QSRP와 스펙트럼 등이 참여한다. 오라클은 기술 시연과 고객 사례를 통해 AI 활용 방식과 사업 성과를 구체적으로 제시할 예정이다. 27일에는 클레이 마고요크 CEO가 'AI, 앞으로 어떻게 활용할 것인가'를 주제로 발표한다. 개발과 데이터, 보안, 인프라 등 기업 정보기술(IT) 환경 전반으로 AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 지켜야 할 핵심 원칙과 향후 기술 활용 방향을 선보인다. 같은 날 오후에는 '오라클의 비전과 전략' 기조연설을 통해 향후 AI 사업 방향과 기술 혁신 전략을 소개한다. 주요 사업 부문 경영진이 참여하는 '스포트라이트 세션'도 마련된다. 데이터 관리와 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 오라클 퓨전 애플리케이션, AI 데이터 플랫폼 등을 중심으로 최신 기술 전략과 신제품을 공개할 예정이다. 국내 AI 스타트업도 행사에 참여한다. 오라클과 협력해 AI 프로젝트를 추진 중인 국내 스타트업 7개사가 '오라클 AI 허브' 전시에 참가해 기술과 서비스를 소개할 예정이다. 올해 행사에는 전 세계 기업 고객과 파트너, 개발자, IT 전문가 등 약 2만 명이 참석할 것으로 예상된다. 오라클 측은 "이번 행사는 AI 기술 자체 발전을 넘어 기업이 AI를 실제 업무와 비즈니스에 적용하고 구체적인 성과로 연결하기 위한 전략과 혁신 사례를 확인할 수 있는 자리가 될 전망"이라고 말했다.

2026.10.25 08:01이나연 기자

[인터뷰] 나정옥 한국오라클 부사장 "AI 월드 2026, 비전 넘어 성과"

"오라클 AI 월드 2026에서는 미래 로드맵을 제시하는 것을 넘어 인공지능(AI)이 실제 업무에서 어떤 성과를 내는지 고객 사례와 시연으로 보여드릴 예정입니다." 22일 나정옥 한국오라클 부사장은 서울 강남구 사옥에서 미국 라스베이거스에서 개막하는 이번 행사을 앞두고 관전 포인트를 제시했다. 지난해 오라클이 AI 데이터 플랫폼을 중심으로 비전을 내놨다면 올해는 권한과 승인 체계 안에서 실제로 일하는 AI 에이전트와 그 성과가 무대의 중심이 된다는 것이다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 유지하면서 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 영역을 넓히고 있다. 특정 데이터나 클라우드만 사용하도록 하기보다 고객이 기존에 보유한 데이터와 인프라를 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 전략의 핵심이다. AI 월드는 데이터·애플리케이션·클라우드 인프라 전반의 AI 혁신과 전략을 발표하는 오라클의 대표 연례행사다. 지난해 '오라클 클라우드월드'에서 'AI 월드'로 이름을 바꾸며 AI 중심 행사로 전환했다. 올해는 라스베이거스 베네시안 컨벤션 엑스포 센터에서 오는 25일 개막해 나흘간 열린다. 기조연설은 클레이 마구어크·마이크 시실리아 공동 최고경영자(CEO)가 이끈다. 첫날 공동 기조연설에서는 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 방법을 고객 시연과 함께 다루고, 둘째 날 마구어크 CEO의 별도 기조연설에서는 AI가 소프트웨어 개발, 데이터 활용, 보안, 인프라를 어떻게 바꾸고 있는지 오라클 자체 적용 경험을 바탕으로 공유할 예정이다. "모델 바뀌어도 기반은 데이터"…핵심은 기업 데이터의 AI 자산화 나 부사장은 이번 AI 월드에서 주목할 지점으로 ▲신뢰할 수 있는 기업 데이터를 AI 경쟁력으로 전환하는 전략 ▲AI 에이전트가 기존 애플리케이션과 업무 절차 안에서 작동하는 방식 ▲AI를 전사적으로 확장하기 위한 운영 기반을 꼽았다. 그는 "AI 모델과 도구는 빠르게 바뀌지만 변하지 않는 기반은 데이터"라며 "신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락을 보안·거버넌스 체계 안에서 활용할 수 있어야 AI가 실질적인 성과로 이어진다"고 강조했다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 바탕으로 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 사업 영역을 넓히고 있다. 나 부사장은 "AI 학습과 추론을 위한 클라우드 인프라와 AI 레디 데이터 플랫폼을 함께 제공하는 기업으로 봐달라"며 "데이터를 AI 쪽으로 옮기는 대신 AI를 데이터가 있는 곳으로 가져오는 '브링 AI 투 데이터(Bring AI to Data)' 전략을 강조했다. 이 전략은 지난 1년간 고도화한 AI 데이터 플랫폼(AIDP)에도 반영됐다. 오라클은 올해 ISG의 'AI 및 데이터 플랫폼 바이어스 가이드 2026'에서 AI·데이터 플랫폼, AI 에이전트, AI 거버넌스 등 9개 보고서에 걸쳐 '모범(Exemplary)' 등급을 받았으며, 종합 리더로 선정됐다고 밝혔다. 나 부사장은 "제품 역량뿐 아니라 고객 경험과 시장 영향력을 함께 평가한다는 점에서 의미가 크다"며 "신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락, AI 거버넌스를 연결하는 오라클의 접근이 기업 요구에 부합한다는 이정표"라고 말했다. 급증하는 보안 리스크…AI 에이전트 접근 권한 'DB 원천서 통제' 나 부사장은 데이터와 함께 보안을 강조했다. AI가 활성화되며 외부 공격이 급증하고 AI 에이전트가 애플리케이션을 거치지 않고 데이터베이스에 직접 접근하는 사례가 늘면서 데이터 단의 통제가 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 오라클은 AI 데이터베이스 26ai에 '딥 데이터 시큐리티' 기능을 적용해 이런 우려를 최소화한다. 기존 데이터베이스 사용자 단위였던 권한 설정을 애플리케이션 사용자 단위까지 세분화한 것이 핵심이다. 나 부사장은 "에이전트가 사용자를 대신해 질의하더라도 사용자 권한 안에서만 데이터에 접근할 수 있다"며 "테이블 단위가 아니라 행, 열, 셀 단위로도 제한할 수 있고 에이전트가 예상하지 못한 질의를 생성해도 허용된 범위만 적용된다"고 설명했다. 오라클은 이 같은 권한 통제를 원격 데이터베이스, 데이터 레이크하우스, MCP, 자연어 질의 경로까지 확장하고 있다. 민감 데이터를 다루는 고객을 위해서는 데이터를 외부 AI 업체에 공유하거나 방화벽 밖으로 내보내지 않고 프라이빗 모델을 실행할 수 있는 기능도 제공한다. 온프레미스와 에어갭 환경도 지원한다. 에이전트의 실행 권한 역시 기업이 정한 정책과 위험 기준, 승인 요건 안에서만 작동하도록 설계하고, 수행 내역과 결과를 기록해 감사할 수 있도록 했다. 급증하는 보안 리스크…AI 에이전트 접근 권한 'DB 원천서 통제' 국내 기업들의 AI 도입 관심도 모델 자체에서 데이터 활용과 운영으로 옮겨가고 있다는 게 나 부사장의 진단이다. 그는 "“이전에는 AI 모델 자체에 관심이 컸다면 이제는 기업이 보유한 데이터를 AI가 얼마나 정확하고 안전하게 활용할 수 있는지에 관심이 모이고 있다"고 말했다. 특히 금융과 커머스에서 구체적인 사례가 나오고 있다. 금융권에서는 금융상품 분석과 업무 지원 에이전트를 중심으로 이미 도입했거나 개념검증(PoC), 파일럿을 진행 중인 곳이 여럿이다. 나 부사장은 "금융에서는 정보의 정확성만큼 접근 권한과 보안이 중요하다"며 "사용자에게 허용된 데이터를 바탕으로 답변하도록 구성하는 것이 핵심"이라고 말했다. 커머스 분야에서는 '지난달 매출이 감소한 상품은 무엇이지' 같은 자연어 질의로 거래 데이터를 분석하는 방식이 주로 쓰인다. 한 커머스 고객사는 데이터베이스 관리와 SQL 튜닝, IT 운영을 지원하는 AI 기능을 파일럿으로 도입했다가 전사로 확대했다. 나 부사장은 "커머스 고객사는 PoC 단계에서 마무리할 계획이었지만 경영진이 비용 절감 가능성을 보고 확산을 결정하기도 했다"며 국내 사례를 소개했다. 이어 금융권이 오라클을 택하는 이유로 기존 정형 데이터 파이프라인을 그대로 살릴 수 있다는 점을 들었다. 그는 "원천 데이터가 이미 정형 데이터인데 굳이 메달리온 아키텍처를 거쳐 효율을 떨어뜨릴 필요가 있느냐는 문제의식이 있었다"며 "관계형 데이터에 그래프·벡터 데이터를 통합하고 하나의 보안 체계로 관리하는 프로젝트들이 진행되고 있다"고 전했다. AI 도입이 가속화되며 이어진 오픈소스 데이터베이스 확산에 대해서는 고객의 선택을 존중하며 다양성을 지원한다는 입장을 발혔다. 오라클은 데이터 가상화와 페더레이션 기능으로 마이SQL, 마이크로소프트SQL, 포스트그레SQL 등 이기종 데이터베이스와 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글클라우드플랫폼(GCP), 온프레미스에 흩어진 데이터를 옮기지 않고 하나의 데이터베이스처럼 활용할 수 있도록 지원한다. 아이스버그 형식 데이터도 SQL 하나로 연결할 수 있다. 나 부사장은 "예전 데이터 통합 프로젝트는 기존 시스템을 갈아엎거나 데이터를 한곳에 모으는 방식이었지만, 지금은 그렇게 해서는 빠른 변화에 대응할 수 없다"며 "기업이 오랫동안 투자해 온 자산을 보호하면서 통합된 뷰로 AI를 활용하도록 하는 것이 오라클의 전략"이라고 강조했다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 유지하면서 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 영역을 넓히고 있다. 특정 데이터나 클라우드만 사용하도록 하기보다 고객이 기존에 보유한 데이터와 인프라를 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 전략의 핵심이라는 설명이다. 나 부사장은 “한국오라클은 고객의 데이터 위치와 보안 정책, 운영 환경을 기준으로 지금 활용할 수 있는 기능을 구체적으로 안내하고, 이를 실제 업무 성과로 연결하는 데 집중하고 있다”고 말했다. 이어 "한국오라클은 고객의 데이터 위치와 보안 정책, 운영 환경을 기준으로 지금 당장 쓸 수 있는 기능을 구체적으로 안내하고, 이를 실제 업무 성과로 연결하는 데 집중하고 있다"고 덧붙였다.

2026.10.23 12:30남혁우 기자

브릴스, 'K 커넥트 AI' 산업부장관 표창

로봇 플랫폼 기업 브릴스는 지난 21일 일산 킨텍스에서 열린 'K 커넥트(Connect) AI' 시상식에서 산업통상부장관 표창을 수상했다고 22일 밝혔다. K 커넥트 AI는 산업통상부가 주최하고 대한무역투자진흥공사 등 6개 기관이 공동 주관해 국내 5대 산업 전시회를 연결하는 산업 AI 통합 플랫폼이다. 5대 전시회는 한국전자전(KES), 반도체대전(SEDEX), 산업AI 엑스포, 아시아 기계&제조산업전(AMXPO), 로보월드 등이다. 브릴스는 로보월드 부문 대표 수상 기업에 선정됐다. 브릴스 관계자는 "로봇 기술 개발과 산업 현장 적용으로 국내 로봇 기술 발전에 기여한 공로를 인정받았다"고 설명했다. 회사는 로봇 모듈화 플랫폼을 바탕으로 제조·물류·식품가공 산업에 로봇을 도입했다. 브릴스는 다음달 4~7일 킨텍스에서 개최되는 2026 로보월드에 최대 규모 부스로 참가한다. 행사에서 비전언어행동(VLA) 모델, 소프트웨어 중심 로봇(SDR) 등 피지컬 AI와 온디바이스 AI 기반 산업용 로봇 라인업을 공개할 예정이다. 전진 브릴스 대표는 "K 커넥트 AI 첫 출범에 장관 표창을 받아 뜻깊다"며 "피지컬 AI 기술 경쟁력을 바탕으로 해외 파트너들과 북미·유럽 시장에서 성과를 만들겠다"고 말했다.

2026.10.22 12:31진운용 기자

[기고] 재무팀 노리는 딥페이크 사기, 탐지만으로 막을 수 없다

인공지능(AI)을 악용한 딥페이크 사기가 기업 재무 시스템을 위협하고 있다. 기업 자금 관리를 책임지는 최고재무책임자(CFO)와 재무팀에 새로운 보안 대응 전략이 필요한 이유다. 실제 홍콩에서는 한 기업 재무 담당자가 딥페이크 화상회의에 속아 2500만 달러를 송금하는 사건이 발생했다. 사기범들은 CFO와 동료 얼굴과 목소리를 조작해 화상회의에 등장했다. 담당자는 5개 은행 계좌로 15차례에 걸쳐 돈을 송금한 뒤에야 회의 참석자 중 자신만 실제 사람이었다는 사실을 알게 됐다. 이 사건을 단순히 직원 개인의 실수로 볼 수는 없다. 사기범들이 기업 업무 절차와 보안 체계에 존재하는 허점을 악용했기 때문이다. 특히 재무팀은 사기범들의 주요 표적이다. 자금 이체와 지급 승인, 공급업체 계좌 정보 변경 등 기업의 핵심 금융 업무를 담당하기 때문이다. 사기범들은 이러한 권한을 악용해 금전적 피해를 일으키려 한다. 딥페이크 기술이 정교해지는 만큼 기업 대응 방식도 달라져야 한다. 조작된 영상과 음성을 찾아내는 데 그치지 않고, 업무 상대방이 실제 사람인지 확인할 수 있는 검증 체계를 마련해야 한다. 딥페이크 사기를 예방하는 첫 단계는 조작된 영상과 음성의 특징을 파악하는 것이다. 재무 책임자는 직원들이 의심스러운 징후를 식별할 수 있도록 교육해야 한다. 영상에서는 눈 깜박임이 어색하거나 피부 질감이 지나치게 매끄러운 현상이 나타날 수 있다. 얼굴이 흐릿하게 보이거나 조명과 그림자가 맞지 않는 경우도 있다. 입 모양과 음성이 일치하지 않는 현상 역시 딥페이크를 의심할 만한 단서다. 음성에서도 이상 징후를 찾을 수 있다. 목소리가 기계적으로 들리거나 말투가 부자연스럽고, 대화 중 숨소리나 쉼이 부족한 경우다. 주변 환경과 어울리지 않는 배경음도 주의해야 한다. 직원들은 이런 징후를 발견하거나 상대 신원이 의심될 경우 즉시 보고해야 한다. 그러나 딥페이크를 식별하는 것만으로는 사기를 완전히 막기 어렵다. 현재 알려진 이상 징후는 기술적 한계에서 나타나는 현상일 뿐, 모든 딥페이크에 적용할 수 있는 판단 기준은 아니다. 사기범들은 기존 기술 결함이 알려지면 이를 보완하는 새로운 기술을 활용한다. 탐지 기술이 발전하는 동시에 딥페이크 생성 기술도 정교해지고 있다는 의미다. 따라서 기업은 딥페이크를 발견하는 사후 대응에서 벗어나야 한다. 특히 자금 이체와 같은 중요한 업무에서는 상대방 신원을 사전에 확인하는 절차가 필요하다. 딥페이크에 효과적으로 대응하려면 검증 기준부터 바꿔야 한다. 기존에는 영상이나 음성이 조작됐는지를 확인하는 데 집중했다. 앞으로는 화면 너머 상대방이 실제 존재하는 사람인지 확인하는 것이 중요하다. 이러한 접근을 가능하게 하는 기술이 '인간 증명(Proof of Human)'이다. 인간 증명은 특정 영상의 조작 여부를 분석하는 대신 온라인에서 소통하는 상대방이 실제 존재하는 고유한 사람이라는 사실을 암호 기술로 증명하는 방식이다. 이 과정에서는 영지식증명(Zero-Knowledge Proof)과 같은 개인정보 보호 기술을 활용할 수 있다. 영지식증명은 개인정보 자체를 공개하지 않고도 특정 사실이 참이라는 점을 증명하는 암호 기술이다. 이를 통해 기업은 개인정보 노출 위험을 줄이면서 상대방이 실제 사람인지 확인할 수 있다. 특히 신원 사칭으로 대규모 금전적 피해가 발생할 수 있는 금융 분야에서 활용 가능성이 크다. 인간 증명 기술은 기업의 중요한 의사결정 과정에서도 신뢰를 높이는 수단이 될 수 있다. 재무 담당자가 온라인에서 상대방의 실제 존재 여부를 확인할 수 있다면 딥페이크 사칭에 따른 위험을 줄이는 데 도움이 된다. 실제 사람이라는 사실을 확인하는 것과 그 사람이 정당한 업무 권한을 갖고 있는지 확인하는 것은 별개의 문제다. 따라서 기업은 인간 증명 기술을 기존 보안 절차와 함께 활용하는 종합적인 대응 체계를 갖춰야 한다. 딥페이크 사기를 예방하려면 기술뿐 아니라 직원들의 보안 인식과 업무 절차도 개선해야 한다. 개인 차원에서는 의심스러운 이미지나 영상을 역검색해 출처를 확인할 수 있다. 계정에는 다중요소 인증(MFA)을 적용하고, 사칭에 악용될 수 있는 개인 사진과 영상의 공개 범위도 제한하는 것이 바람직하다. 기업은 재무팀 직원들이 의심스러운 상황을 즉시 보고할 수 있는 환경도 마련해야 한다. 사기 피해가 발생했을 때 책임을 직원 개인에게만 돌리는 방식으로는 근본적인 문제를 해결하기 어렵다. CFO와 회계책임자, 재무 담당자들은 이미 복잡한 업무와 무거운 책임을 맡고 있다. 여기에 온라인 회의 상대방의 진위까지 개인의 판단에만 의존하도록 해서는 안 된다. 명확한 검증 절차와 적절한 보안 기술은 이러한 부담을 줄이는 데 도움이 된다. 직원들이 사기 피해에 대한 과도한 책임감이나 죄책감을 떠안지 않도록 보호하는 역할도 할 수 있다. 정기적인 보안 교육 역시 중요하다. 다만 규정 준수를 위한 일회성 교육에 그쳐서는 안 된다. 재무팀이 새로운 사기 수법을 이해하고 최신 보안 기술을 활용할 수 있도록 지속적인 교육이 이뤄져야 한다. 딥페이크 기술이 발전할수록 기업이 모든 조작 콘텐츠를 완벽하게 찾아내기는 더욱 어려워질 것이다. 따라서 중요한 것은 딥페이크를 얼마나 잘 탐지하느냐를 넘어, 사기범이 업무 절차를 악용하지 못하도록 신뢰할 수 있는 검증 체계를 구축하는 일이다. 업무 방식과 보안 절차를 바꾸는 과정이 쉽지만은 않을 것이다. 그러나 인간 증명 기술을 비롯한 새로운 인증 수단은 기업이 온라인 업무의 신뢰를 회복하고 딥페이크 사기에 대응하는 데 중요한 기반이 될 수 있다.

2026.10.16 11:01아제이 파텔 컬럼니스트

SKAI, 데이터 기술 앞세워 국가 피지컬 AI 얼라이언스 합류

스카이월드와이드(SKAI)와 계열사 스카이인텔리전스가 산업 데이터 분석과 로봇 학습용 합성데이터 기술을 앞세워 국가 피지컬 AI 협력체에 참여한다. 두 회사는 지난 13일부터 14일까지 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 피지컬 AI 얼라이언스 참여와 향후 협력 방향을 공개했다. 스카이월드와이드는 'K-피지컬 AI 풀스택 분과' 데이터 액션그룹에, 계열사 스카이인텔리전스는 '기반 거버넌스 분과' 글로벌 협력 액션그룹에 각각 참여한다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 판단해 실제로 움직이도록 하는 기술이다. 이를 제조 현장에 적용하려면 설비와 작업 정보를 AI가 이해할 수 있도록 정리해야 한다. 로봇이 다양한 상황에 대응할 수 있도록 충분한 학습 데이터도 확보해야 한다. 스카이월드와이드와 스카이인텔리전스는 이러한 데이터 확보와 활용 과정에서 서로 다른 역할을 맡는다. 스카이월드와이드는 기업 내부의 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 정리하는 기술을, 스카이인텔리전스는 로봇 학습에 필요한 가상 데이터를 만드는 기술을 보유하고 있다. 스카이월드와이드는 자체 개발한 그래프 데이터베이스(DB) 기술을 활용한다. 그래프 DB는 서로 연관된 정보를 연결해 저장하고 분석하는 기술이다. 제조 현장에서는 설비와 부품, 작업 공정 사이의 관계를 파악하는 데 활용할 수 있다. 일례로 특정 설비에 문제가 생겼을 때 해당 설비와 연결된 부품이나 생산 공정 정보를 함께 분석할 수 있다. 스카이월드와이드는 이러한 데이터 기술을 바탕으로 기업 정보를 AI가 분석하고 활용할 수 있는 형태로 제공한다. 회사는 공공과 금융, 제조 분야에서 130개 이상의 고객사를 대상으로 337건의 사업을 수행했다고 밝혔다. 기업용 데이터베이스 아젠스SQL과 아젠스그래프, AI 에이전트 온토비아 등을 공급하고 있다. 스카이인텔리전스는 로봇을 학습시키는 데 필요한 합성데이터 기술을 담당한다. 합성데이터는 실제 현장에서 수집하는 대신 컴퓨터로 만든 가상환경에서 생성한 데이터다. 로봇이 공장에서 정확하게 작업하려면 조명이나 물체의 위치, 주변 설비의 상태가 달라져도 작업 대상을 제대로 인식해야 한다. 하지만 실제 생산라인에서 다양한 상황을 반복적으로 만들어 데이터를 수집하려면 시간과 비용이 많이 든다. 위험한 상황을 의도적으로 재현하기도 어렵다. 합성데이터를 활용하면 가상공간에서 작업 환경과 조건을 바꿔가며 로봇을 학습시키거나 성능을 시험할 수 있다. 다만 가상환경에서 학습한 기술이 실제 제조 현장에서도 제대로 작동하는지는 별도 검증이 필요하다. 스카이인텔리전스는 이 분야에서 글로벌 산업용 로봇 기업 ABB 로보틱스와 협력하고 있다. 올해 6월 산업용 피지컬 AI 기술의 검증과 현장 적용을 위한 협력 체계를 구축했고 7월에는 ABB 로보틱스와 엔비디아가 공동 발간한 산업용 피지컬 AI 백서에 주요 기술 기여자로 참여했다. 해당 백서는 로봇을 실제 공장에 투입하기 전에 디지털 트윈과 합성데이터를 활용해 기술을 검증하고, 가상환경과 현실 사이의 성능 차이를 줄이는 방법을 다뤘다. 스카이인텔리전스는 이번 얼라이언스 활동에서도 이러한 경험을 국내 기업과 연구기관에 공유할 계획이다. 정부도 피지컬 AI 기술 개발과 산업 적용에 대한 투자를 확대하고 있다. 2027년 정부 예산안에 편성된 피지컬 AI 관련 예산은 3조 1000억원으로 올해 9000억원보다 세 배 이상 늘었다. 제조와 국방 등 다양한 산업에서 기술 개발과 현장 실증을 지원하기 위한 것이다. 피지컬 AI 얼라이언스는 기업과 대학, 연구기관 등이 공동으로 기술을 개발하고 산업 현장에 적용하기 위한 협력체다. AI 모델과 데이터, 로봇 등 핵심 기술을 개발하는 분과와 산업별 적용을 추진하는 분과, 표준과 국제 협력 등을 담당하는 분과로 구성돼 있다. 신재혁 스카이월드와이드 대표는 "SKAI는 피지컬 AI까지 연결하는 AI 풀스택 역량을 갖추고 있다"며 "데이터 활용과 학습·검증 분야의 협력을 확대해 실제 산업 현장에서 성과를 내도록 지원하겠다"고 말했다. 한동균 스카이인텔리전스 사업부장은 "다양한 제조 조건을 정밀하게 학습 데이터에 반영하는 것이 핵심"이라며 "글로벌 검증 경험을 AI 학습 자산으로 축적해 국내 기업과 연구기관의 현장 적용을 뒷받침하겠다"고 밝혔다.

2026.10.15 16:27김동원 기자

얀 르쿤의 AMI랩스, 로봇에 '미래 예측 능력' 심는다

로봇이 실제 제조 현장에서 스스로 판단하고 움직이려면 행동의 결과를 미리 예측하는 '월드모델'과 빠르게 동작을 결정하는 인공지능(AI)을 결합해야 한다는 제안이 나왔다. 쿠엔틴 가리도(Quentin Garrido) AMI랩스 연구원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 월드모델 예측 능력을 실제 로봇 행동으로 연결하는 기술이 중요하다고 강조했다. 미래 상황을 정확하게 예측하는 것만으로는 부족하며 그 예측을 활용해 로봇이 스스로 작업을 수행하도록 만들어야 한다는 주장이다. AMI랩스는 얀 르쿤 전 메타 수석 AI 과학자가 공동 설립한 AI 연구기업이다. 거대언어모델(LLM) 중심 기존 접근법과 달리 물리 세계의 움직임과 변화를 이해하고 미래 상황을 예측하는 월드모델 개발에 주력하고 있다. 월드모델은 AI가 주변 환경을 이해하고 특정 행동에 따라 어떤 변화가 발생할지 예측하는 기술이다. 로봇이 움직이기 전에 여러 행동의 결과를 검토하고 목표 달성에 적합한 동작을 선택하는 데 활용할 수 있다. 이날 강연에서는 로봇 작업을 여러 단계로 나눠 계획해 물체를 집어 옮기는 실험의 성공률을 0%에서 70%로 높인 기존 연구 결과도 소개됐다. 로봇이 목표를 향해 한 번에 움직이는 대신 중간에 필요한 동작을 나눠 수행하도록 한 결과다. "물리 세계는 텍스트가 아니다"…행동 결과 예측하는 월드모델 가리도 연구원은 LLM과 월드모델이 정보를 학습하고 예측하는 방식에 차이가 있다고 설명했다. LLM이 문맥에 따라 다음 단어를 예측한다면 월드모델은 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 변할지 예측한다. 그는 계단을 오르는 동작을 사례로 들었다. 계단을 오르는 방법을 글로 자세히 설명하려면 복잡한 지시가 필요하지만 영상으로 보면 어떤 움직임인지 쉽게 이해할 수 있다. 이러한 차이는 로봇이 실제 환경에서 움직일 때 중요해진다. LLM은 중력이나 질량에 관한 지식을 설명할 수 있지만 물체가 실제로 어떻게 움직일지 정확하게 예측하는 데는 한계가 있다. 챗봇의 잘못된 답변과 달리 로봇의 판단 오류는 장비 충돌이나 인명 피해로 이어질 수도 있다. 월드모델은 로봇이 행동하기 전에 여러 결과를 비교하도록 한다. 왼쪽으로 이동하면 장애물에 부딪히고 오른쪽으로 이동하면 목적지에 도달할 수 있다면, 실제로 움직이지 않고도 두 경로를 예측해 더 적절한 방향을 선택하는 원리다. 이를 위해 활용하는 기술 중 하나가 JEPA다. 영상의 일부 정보를 가린 뒤 나머지를 바탕으로 빠진 정보를 예측하면서 물체의 움직임과 주변 환경의 특징을 학습한다. 이렇게 얻은 정보를 토대로 로봇의 행동에 따른 환경 변화를 예측하는 모델을 구축할 수 있다. 로봇 작업 성공률 70%…빠른 행동 AI와 결합 모색 월드모델을 실제 로봇 작업에 활용하려면 무엇을 먼저 하고 다음에 어떤 동작을 수행할지 계획하는 과정이 필요하다. 물체를 집어 다른 위치에 놓는 작업이라면 물체에 접근하고 집어 올린 뒤 목적지로 이동하는 순서를 정해야 한다. 그러나 최종 목표만 보고 움직임을 계획하면 중간에 필요한 동작을 제대로 찾아내지 못할 수 있다. 이를 해결하기 위해 가리도 연구원은 서로 다른 수준에서 계획하는 두 개의 월드모델을 활용했다고 밝혔다. 상위 모델이 물체에 접근하거나 집어 올리는 등 중간 목표를 정하면 하위 모델이 각 목표를 수행할 세부 동작을 결정한다. 이러한 계층적 계획을 적용한 기존 연구에서 로봇팔의 물체 집어 옮기기 성공률은 70%를 기록했다. 한 번에 작업을 계획한 비교 방식의 성공률은 0%였다. 가리도 연구원은 월드모델을 로봇의 움직임을 빠르게 결정하는 시각·언어·행동(VLA) 모델과 결합하는 방향도 제안했다. VLA 모델이 카메라 영상과 작업 지시를 바탕으로 행동을 결정한다면, 월드모델은 그 행동이 어떤 결과를 가져올지 미리 검토할 수 있다. 두 기술 차이는 인간의 사고방식에 비유할 수 있다. 익숙한 일을 빠르게 처리하는 직관적 사고가 VLA 모델에 가깝다면 여러 가능성을 따져 신중하게 판단하는 사고는 월드모델에 해당한다. 이 둘을 결합하면 VLA 모델이 행동 후보를 만들고 월드모델이 각각의 결과를 검토해 적절한 동작을 고를 수 있다. 기존 행동 AI의 빠른 처리 속도와 월드모델의 예측 능력을 함께 활용하려는 접근이다. 실제 산업 현장에 적용하려면 해결해야 할 문제도 있다. 작업 시간이 길어질수록 로봇이 계획해야 할 동작이 많아지고 미래를 예측하는 과정에서 오류가 누적될 수 있기 때문이다. 강연 이후 질의응답에서도 장시간 작업을 계획할 때 발생하는 연산 부담이 거론됐다. 가리도 연구원은 작업을 여러 단계로 나누는 계층적 계획과 연산을 동시에 처리하는 병렬화 기술을 해결 방향으로 제시했다. 월드모델이 현실의 문제를 해결할 수 있는 수준으로 발전해야 한다는 점도 거듭 강조했다. 영상을 생성하거나 미래 상황을 예측하는 성능이 높더라도 실제 로봇이 작업을 수행하지 못한다면 활용에 한계가 있다는 판단이다. 가리도 연구원은 "세계의 미래를 예측할 수 있는 모델을 어떻게 실제 문제 해결에 활용할 것인가가 남은 과제"라며 "월드모델을 조금 더 개선하는 것보다 그 능력을 실제 작업에 활용하는 방법이 중요하다"고 말했다.

2026.10.14 16:59김동원 기자

인이지, 내년 '초격차 기술 특례'로 코스닥 두드린다

인공지능(AI) 예측 솔루션 '인이지'가 내년 '초격차 기술 특례 상장'에 도전한다. 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 인이지 관계자는 "내년 상장을 목표로 NH투자증권을 주관사로 정했다"고 말했다. 회사는 초격차 기술 특례 상장을 노리고 있다. 초격차 기술 특례 상장은 딥테크·딥사이언스 등 국가첨단·전략기술 기업이 코스닥에 원활히 상장하도록 기술성 평가기준을 낮춘 제도다. 인이지는 피지컬 AI 특별관에서 솔루션을 선보였다. 인이지는 산업 현장 공정 데이터를 분석해 예측·최적화하는 AI 소프트웨어를 지원한다. 회사는 쌍용C&E, 아세아시멘트 등 국내 6대 시멘트 업체를 고객으로 확보했다. 일본 철강 기업에도 솔루션을 보급하고 있다. 피지컬 AI 특별관에는 인이지 이외에 NC AI, 다임테크놀로지, 리얼월드, 메가존, 페르소나에이아이 등이 부스를 꾸렸다. NC AI는 시뮬레이션 학습 플랫폼 '배키 트윈'을 선보였다. 배키 트윈은 별도 그랙픽처리장치(GPU) 서버 없이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 시뮬레이션 학습 솔루션을 제공한다. 다임테크놀로지는 공장 안에서 돌아가는 여러 제조사 물류 로봇을 하나로 관제하는 소프트웨어를 공개했다. xMS는 서로 다른 브랜드의 이동로봇(AMR)들이 교착 없이 움직이도록 실시간 스케줄링과 통합 제어를 제공한다. 리얼월드는 로봇이 손으로 정교한 동작을 할 수 있는 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 만드는 피지컬 AI 스타트업이다. 회사는 엔비디아와 협력해 휴머노이드 로봇의 산업 표준 개발에 집중하고 있다. 메가존은 '경남 제조 분야 피지컬 AI 개발 및 실증 사업'의 수행기업이다. 메가존은 제조 데이터 신뢰성 확보 및 전주기 통합 운영 플랫폼 기술 개발을 총괄한다. 메가존 관계자는 "현장에서 모은 제조 데이터를 믿고 쓸 수 있게 관리하고, 그 데이터가 AI 학습부터 현장 적용까지 이어지는 플랫폼 개발을 책임진다"고 설명했다. 페르소나에이아이는 AI 고객센터(AICC)와 한국어 대화 엔진으로 성장한 AI 소프트웨어 기업이다. 최근에는 자체 경량 AI 엔진을 로봇에 얹는 피지컬 AI 쪽으로 사업을 넓히고 있다.

2026.10.08 16:02진운용 기자

SKAI, AI 인프라 3년간 매출 508억…'풀스택'으로 사업 확대

스카이월드와이드(SKAI)가 인공지능(AI) 인프라 사업을 새로운 성장축으로 삼고 시장 공략을 확대한다. 데이터와 AI 기술, 컴퓨팅 인프라를 아우르는 'AI 풀스택'으로 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. SKAI는 2023년 AI인프라본부 출범 이후 3년간 누적 매출 508억원을 기록했다고 7일 밝혔다. SKAI는 AI 워크스테이션을 중심으로 조선·방산·제조·방송 등 고객 기반을 확대해 왔다. 조선 분야에서는 자율운항·항해 시스템에 적용되는 선박 인증용 초소형 워크스테이션 하드웨어를 공급하고 최근 데이터베이스(DB) 이중화 서버 도입 프로젝트를 수주했다. 방산 분야에는 보안 환경에 특화된 하드웨어와 설계·AI 워크스테이션을 공급했다. 제조 분야에서는 엣지 AI 워크스테이션과 AI PC를 활용한 현장 AI 컴퓨팅 환경 구축을 지원하고 있다. 한국방송공사(KBS)의 AI 전용 TV 스튜디오 구축에도 서버와 워크스테이션을 공급했으며 평화그룹, 한국해사기술(KOMAC) 등과 거래를 이어가고 있다. 글로벌 하드웨어 기업 레노버와의 파트너십도 활용한다. SKAI는 레노버 글로벌 파트너 프로그램 '레노버 360' 공식 인증 파트너이자 티어-1 리셀러로, 디바이스와 서버·스토리지 등 인프라를 산업별 AI 수요에 맞춰 공급하고 있다. 향후 자체 솔루션과 하드웨어를 결합한 어플라이언스 형태로 사업 모델을 확대할 계획이다. 단순 하드웨어 공급에서 나아가 데이터와 AI 기술, 컴퓨팅 인프라를 하나의 밸류체인으로 연결하는 AI 풀스택 사업 구조를 구축한다는 구상이다. 신재혁 SKAI 대표는 "AI가 고도화될수록 경쟁의 무게중심은 소프트웨어를 넘어 이를 실제로 구현하고 가속하는 인프라 영역으로 빠르게 확장 중"이라며 "인프라와 AI를 유기적으로 결합해 성능을 극대화하고 이를 산업 현장에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있느냐가 중요하다"고 말했다. 이어 "SKAI는 데이터와 소프트웨어, 합성데이터 등 AI 기술에 GPU와 데이터 인프라까지 각 영역의 기술과 사업 역량을 하나의 밸류체인으로 연결하는 AI 풀스택 경쟁력으로 글로벌 AI 산업을 주도하는 핵심 기업으로 성장하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.07 17:50이나연 기자

서울대-LG전자·KT, '피지컬AI' 핵심기술 개발한다

서울대학교가 LG전자, KT, 마음AI 등 기업과 손잡고 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 핵심 알고리즘 개발에 박차를 가하고 있다. 구체적인 성과는 내년께 나올 것으로 기대된다. 서울대학교 PI 랩은 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 기술 고도화를 위한 연구 과제를 소개했다. 서울대학교는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에 참여하고 있다. 핵심 개발 분야는 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 형식 데이터를 동시에 이해하고 통합 추론하는 멀티모달 AI다. 이를 구현하기 위해 서울대학교는 특정 비디오에서 모션을 캡처해 휴머노이드 관절에 최적화하는 작업을 진행 중이다. 서울대학교 관계자는 "멀티모달 AI를 기반으로 월드 파운데이션 모델을 구축하기 위한 기술 고도화 중"이라며 "과제 로드맵상 내년 중반 정도면 완성될 것으로 기대한다"고 설명했다. 월드 파운데이션 모델은 AI가 복잡한 현실세계 구조와 동역학을 이해하고, 이를 기반으로 상황 판단과 의사결정을 내리도록 만드는 모델이다. 주관 기업인 LG전자 외에도 마음AI와 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원(KAIST), 한국정보통신기술협회 등 기업·기관이 참여한다. 서울대학교 관계자는 "서울대와 KAIST가 월드 모델에 필요한 메인 알고리즘을 개발하고, 마음AI가 로봇 파운데이션 모델을 담당한다"며 "LG전자는 실제 산업 및 물류 현장에서 이를 실증하는 등, 각자 역할을 담당할 계획"이라고 말했다.

2026.10.07 07:00장경윤 기자

"5초 만에 물성 파악"…KAIST, 시뮬레이션으로 월드 모델 고도화

한국과학기술원(KAIST)이 정밀한 물리 법칙의 시뮬레이션을 기반으로 한 월드 파운데이션 모델(WFM)을 개발한다. 해당 모델은 5초 분량의 짧은 영상만으로 옷·헝겊 등 기존 모델에서는 학습이 어려웠던 물체를 완벽히 파악할 수 있다는 강점이 있다. KAIST는 서울 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 자체 개발 중인 월드 파운데이션 모델을 소개했다. KAIST는 엄격한 물리 법칙 기반의 시뮬레이션을 통한 월드 모델을 개발하고 있다. 로봇이 실제 현장에서 학습을 진행하는 경우 상당한 비용이 발생하지만, 시뮬레이션을 활용하면 비용을 효과적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. KAIST는 이를 위한 핵심 기술을 ▲PhysHanDI ▲MPMAvatar 두 가지로 제시했다. PhysHanDI는 사람의 손이 헝겊 등 잘 변형되는 물체를 만지고 조작할 때, 복잡한 3D 형상과 물리적 성질을 복원하는 기술(Recon & ReSim)을 갖췄다. 덕분에 5초 길이의 짧은 영상만으로도 3차원 공간을 인식하고, 물체의 재질·형태·중력·속도 등을 반영해 미래에 일어날 변형과 움직임을 정밀하게 예측할 수 있다. MPMAvatar는 옷을 입은 사람의 3D 아바타를 복원하고, 몸의 움직임이나 외부 환경 변화에 따른 옷의 물리적 흔들림 및 충돌을 사실적으로 표현하는 기술이다. 헝겊, 옷과 같은 비정형 물체는 물리적 충격에도 형태가 크게 변하지 않는 딱딱한 물체 대비 학습이 어려울 수밖에 없다. KAIST의 두 기술을 활용하면, 이러한 난제를 보다 쉽게 해결할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST 관계자는 "실제 물리 법칙을 모델링하는 시뮬레이션으로 더 정확한 월드 모델을 제안하고 있다"며 "사람이 직접 정보를 알려주지 않아도 알아서 물성을 배운다는 점이 강점"이라고 말했다. 한편 KAIST는 해당 모델을 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업을 통해 개발하고 있다.

2026.10.06 17:58장경윤 기자

LG전자, 월드모델로 피지컬AI 공략…'K-원팀'으로 기술 개발

LG전자가 국내 기업·기관과 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 개발을 위한 폭넓은 협력에 나선다. 월드 파운데이션 모델은 로봇이 실제 물리 환경을 완벽히 이해하기 위한 기술이다. 피지컬 인공지능(AI)을 실제 산업 현장에 적용하기 위한 핵심 요소다. LG전자는 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업을 소개한다. 해당 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관한다. 마음AI와 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 9개 산학연이 협력한다. 월드 파운데이션 모델은 AI가 복잡한 현실세계 구조와 동역학을 이해하고, 이에 맞게 판단·대응할 수 있도록 하는 모델이다. 사람은 바닥으로 떨어지는 컵을 보면 "컵이 곧 깨질 것"이라고 판단할 수 있다. 월드 파운데이션 모델을 학습한 로봇은 사람처럼 실제 물리 환경을 이해하고, 이후 발생할 상황을 예측해 적절한 의사결정을 내릴 수 있다. 다만 월드 파운드레이션 모델을 완벽히 구축하려면 방대한 양의 데이터 수집부터 파운데이션 모델 구축, 소프트웨어와 하드웨어 통합, 산업 현장 실증 등을 거쳐야 한다. LG전자는 다양한 산학연 협력으로 월드 파운데이션 모델 기반을 다진다. 현장 수집이 어려운 위험 작업과 예외 상황 등을 자체 물리 엔진 기반 'K-시뮬레이터'로 재현할 계획이다. LG전자는 자체 보유한 하드웨어 기술력을 토대로 월드 파운데이션 모델 구축을 위한 데이터 수집과 검증 작업에 집중한다. 현재 LG전자는 휴머노이드 로봇 '클로이드' 상용화를 추진하고, 액추에이터를 자체 개발하는 등 로보틱스 사업을 확대하고 있다. LG전자는 "이번 과제는 2027년 본 사업을 향한 확고한 기술 기반이자, 중소 제조기업까지 피지컬 AI를 보다 쉽게 도입할 수 있는 'K-레시피'가 될 것"이라며 "데이터와 기술, 현장을 하나로 잇는 10개 기관이 원팀으로 대한민국 피지컬 AI를 세계 표준으로 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 17:15장경윤 기자

"로봇도 배워야 한다"…韓, 피지컬 AI 데이터 확보전

한국이 피지컬 인공지능(AI) 주도권 확보에 속도를 내면서 로봇을 가르칠 '경험 데이터' 확보 경쟁도 본격화하고 있다. 26일 AI 업계에 따르면 국내 복수 기업은 사람 움직임과 실제 산업 현장, 가상공간을 활용해 피지컬 AI 학습 데이터 확보 기술을 개발하고 있다. 거대언어모델(LLM)은 인터넷에 축적된 텍스트와 이미지를 활용할 수 있지만 로봇이 물체를 보고 집고 옮기는 데 필요한 행동 데이터는 현실 세계에서 별도로 확보해야 한다. NC AI는 디지털 트윈과 월드모델, 인간 동작 데이터를 활용해 피지컬 AI 학습 데이터를 구축하고 있다. 실제 로봇을 반복적으로 움직여 모든 상황을 경험하게 하는 대신 사람 동작을 로봇이 배울 수 있는 데이터로 바꾸고 현실에서 만들기 어려운 상황은 가상공간에서 구현한다. NC AI는 휴머노이드 분야에서는 LG전자 등과 수행하는 국책과제에서 기존 모션 데이터와 애니메이션 제작 기술을 활용한 '범용 모션 트래킹(GMT)' 초기 학습 데이터를 구축하고 있다. 사람 움직임을 휴머노이드에 맞게 바꾸는 '휴먼-로봇 리타기팅' 기술도 개발 중이다. 현실에서 반복하기 어렵거나 위험한 경험은 가상공간에서 만든다. NC AI는 현대로템과 무인 장비와 로봇이 다양한 상황을 학습할 수 있는 피지컬 AI 통합 시뮬레이터를 개발하고 있다. 실제 환경에서 반복하기 어려운 상황을 가상환경에서 만들어 학습과 검증에 활용하는 방식이다. 리얼월드는 실제 산업 현장에서 사람의 작업 경험을 데이터로 확보하고 있다. 여러 대의 카메라로 작업자 움직임을 360도로 촬영해 3차원 영상으로 재구성하는 '4D+' 기술을 활용하고 촉각 장갑으로 물체를 잡을 때의 압력까지 수집한다. 류중희 리얼월드 최고경영자(CEO)는 지난해 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트에서 "중국이 대규모 인력을 투입해 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 학습 데이터를 모으고 있다"며 "우리는 국내외 기업의 실제 작업 현장에서 카메라와 촉각 장갑을 활용해 데이터를 확보하고 있다"고 설명했다. 미국과 중국도 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 휴머노이드 기업 피규어는 지난달 로봇 학습 데이터 플랫폼 '인덱스'를 공개하고 전 세계 사람들이 집과 공장, 물류센터 등에서 작업하는 영상을 수집하고 있다. 피규어에 따르면 108개국에서 1600만개 이상 영상을 확보했다. 중국은 사람과 로봇을 대규모로 투입해 데이터를 모으고 있다. 로이터에 따르면 중국 류저우의 로봇 데이터 훈련센터에서는 100대가 넘는 휴머노이드가 상자 분류와 국수 포장, 커피 만들기 등을 학습하고 있다. 가상환경을 이용해 데이터를 만드는 방법도 확대되고 있다. 엔비디아는 실제 데이터를 가공하고 합성 데이터를 생성해 로봇 학습과 평가까지 연결하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'를 공개했다. 현실에서 만들기 어렵거나 위험한 상황을 가상공간에서 만들어 로봇 학습에 활용한다. NC AI 관계자는 "피지컬 AI 경쟁에서는 로봇 하드웨어 정밀도뿐 아니라 인간의 작업 경험을 어떻게 데이터로 만들고, 현실에서 확보하기 어려운 경험을 가상환경에서 얼마나 확장할 수 있는지 중요하다"며 "인간 동작 데이터와 디지털 트윈, 월드모델을 활용해 로봇이 학습할 수 있는 경험 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.09.26 15:00김동원 기자

"AI 안전성 평가, 개발사에만 맡겨선 안 돼"… 페이페이 리, 외부 검증 체계 촉구

페이페이 리 스탠퍼드대 교수 겸 월드랩스 공동창업자가 고도화되는 인공지능(AI) 시스템 안전성 평가를 개발 기업에만 맡겨서는 안 된다고 지적했다. 독립 기관과 학계, 정부 등 공공 부문이 함께 참여하는 감독 체계와 공통 평가 기준도 마련해야 한다고 강조했다. 페이페이 리 교수는 22일(현지시간) 블룸버그와의 인터뷰에서 AI 기업 내부 연구진이 개별 모델의 성능과 보안 특성을 평가할 수는 있지만 정부, 산업계, 학계가 공동으로 마련하는 폭넓은 기준을 대체할 수는 없다고 말했다. 페이페이 리 교수는 "독립 기관과 학계 등 공공 부문이 마련하는 벤치마크의 중요성을 계속 믿는다"며 "산업계와 정부 역시 함께 책임을 나눠야 한다"고 밝혔다. 페이페이 리 교수가 공동 설립한 월드 랩스는 3차원 환경을 생성하고 재구성하는 이른바 '월드모델'을 개발하고 있다. 이 기술은 로봇 훈련과 평가에 활용될 수 있으며 디자인과 헬스케어를 비롯한 다양한 산업 분야에도 적용될 수 있을 것으로 주목 받고 있다. 최근 AI 기술이 인간의 통제를 벗어날 수 있다는 업계의 경고가 이어지면서 초고성능 AI가 초래할 수 있는 위험을 둘러싼 우려도 커지고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)와 샘 알트먼 오픈AI CEO는 최근 최첨단 AI 모델의 개발 속도를 조절할 필요가 있다고 주장했다. 반면 앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 AI가 인류를 멸종시킬 수 있다는 일각의 경고에 대해 "공상과학에 가깝다"며 비판적인 견해를 밝혔다. 앤드류 응 교수는 "AI 발전에 위험이 전혀 없다는 뜻은 아니다"라면서도 "업계와 정책 당국이 인류 멸종과 같은 가설적 위험에 매몰되기보다 사이버보안 악용 등 현재 확인 가능한 문제 해결에 집중해야 한다"고 주장했다. 이어 "AI 기업은 인류 멸종과 같은 불확실한 미래 시나리오를 앞세우기보다 기술을 개선하고 안전하게 만들기 위한 현실적 과제에 역량을 집중해야 한다"며 "AI가 할 수 있는 수많은 훌륭한 일에 활용될 수 있도록 해야 한다"고 강조했다. AI에 대한 엇갈린 의견 속에서 페이페이 리 교수는 AI가 인류에게 실존적 위협이 될지 여부는 인간이 이 기술을 어떻게 개발하고 통제하며 활용하느냐에 달려 있다고 설명했다. 전기와 증기기관, 현대 교통수단 등 과거의 주요 기술 역시 사회가 기술적 편익과 인간의 안전 사이에서 균형을 모색해야 했다는 점에서 AI와 유사하다는 것이다. AI 위험성을 어느 수준까지 심각하게 받아들여야 하는지를 놓고 정책 당국과 AI 업계 리더들의 논쟁도 격화하고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 유엔 총회 연설에서 AI의 실존적 위협에 대한 우려를 '사기'라고 일축하며 기술 개발을 최대 속도로 이어가야 한다고 주장했다. 페이페이 리 교수는 AI 기술이 현실 세계로 빠르게 확산하는 상황에서 핵심 과제는 더욱 분명해지고 있다고 진단했다. 갈수록 강력해지는 AI를 어떤 기준으로 평가하고, 시스템이 의도한 대로 작동하는지를 누가 검증할 것인지가 산업 전반의 공통 과제로 떠오르고 있다는 것이다. 그는 "AI는 AI 자체에 관한 문제가 아니라 인간에 관한 문제"라며 "우리의 공동체적·개인적 존엄성과 주체성, 그리고 책임에 관한 문제"라고 말했다.

2026.09.23 09:47남혁우 기자

월드 모델 개발사, 제품·사업 계획 '함구'…"경쟁사 유입 경계"

월드 모델 기업들이 제품·상용화 계획을 숨긴 채 연구·개발을 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 사업 방향을 일찍 공개해 경쟁사를 불러들이기보다 물밑에서 기술을 완성해 시장 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 얀 르쿤이 이끄는 AMI랩스와 페이페이 리가 설립한 월드랩스는 대규모 투자를 유치했지만 구체적인 제품과 사업화 일정은 공개하지 않고 있다. 두 회사는 공간지능을 연구하는 월드 모델 분야의 대표 기업으로 꼽힌다. 월드 모델은 현실 공간의 구조와 사물 움직임을 이해하고 앞으로 일어날 일을 예측하는 인공지능(AI) 기술이다. 자율주행차가 주변 도로 상황을 파악하거나 휴머노이드 로봇이 물건을 옮기도록 훈련하는 데 활용될 수 있다. 짧은 영상을 비디오게임처럼 둘러볼 수 있는 가상공간으로 만드는 기술 구현도 가능하다. 두 회사는 아직 이 기술을 어느 분야에서 우선 상용화할지 밝히지 않았다. AMI랩스는 제조와 바이오의학·로봇 분야를 연구 중이며 의료진용 AI 소프트웨어(SW)도 개발하고 있지만 핵심 사업은 베일에 싸여 있는 상태다. 월드랩스의 '마블'은 현재 공개된 월드 모델 중 제품화에 가장 가까운 사례로 평가받고 있다. 미디어 콘텐츠와 컴퓨터그래픽을 제작하고 비디오게임에서 이용자가 탐험할 수 있는 공간도 구현할 수 있다. 다만 지금까지 공개된 결과물은 실제 사업보다 기술력을 보이는 데 초점 맞췄다. 현재 월드 모델 개발사에 데이터 공급하는 협력사도 비공개인 것으로 나타났다. 월드 모델용 데이터를 제공하는 피지클은 고객사 사업·기술 사례를 공개하지 않고 있다. 테크크런치는 해당 기업들이 사업 방향을 감추는 이유로 방대한 월드 모델 활용 범위를 꼽았다. 로봇과 자율주행·영상 제작 등 특정 시장을 먼저 지목하면 다른 월드 모델 기업이나 신생 AI 연구소가 곧바로 같은 사업에 뛰어들 수 있다는 이유에서다. 월드 모델 투자금도 사업 계획을 감추는 배경으로 제시되고 있다. 해당 개발사는 당장 수익을 내야 한다는 압박이 적어 특정 사업에 집중할 필요가 없기 때문이다. 다만 시장성이 확인되면 같은 투자금이 잠재적 경쟁사로 흘러가 경쟁을 키울 수 있다. 마이클 라바트 AMI랩스 공동창업자 겸 월드 모델 담당 부사장은 "우리는 아직 연구·개발 단계에 있다"며 "제품 계획이나 출시 일정에 관해서는 공개적으로 이야기하지 않고 있다"고 밝혔다.

2026.09.21 11:23김미정 기자

리얼월드-CJ대한통운, 물류 특화 '피지컬 AI' 공동 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 CJ대한통운과 손잡고 물류 산업에 특화된 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다. RFM은 작업별로 새로 개발하지 않고도 다양한 로봇과 과제에 범용적으로 적용할 수 있는 휴퍼모이드 AI 모델이다. 리얼월드는 CJ대한통운과 물류 작업에 전문화된 RFM 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업화를 골자로 하는 양해각서(MOU)를 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 리얼월드의 RFM 기술과 CJ대한통운의 현장 운영 인프라를 결합한다. 우선 적용 대상 공정을 선정해 핵심 동작을 검증하는 개념증명(PoC)을 추진하며, 이후 적용 범위와 기술 완성도를 높여 피지컬 AI 기반 서비스형 물류(LaaS) 상용화를 완성한다는 구상이다. LaaS는 기업이 물류센터·운송망·자동화 설비 등을 직접 보유하지 않고, 주문 처리부터 보관, 피킹·패킹, 배송, 반품, 데이터 분석까지 필요한 물류 기능을 서비스 형태로 이용하는 개념이다. 물류 현장은 비정형 화물과 유동적인 작업 환경 탓에 스스로 판단하고 적응하는 학습 기반 자동화가 요구된다. 리얼월드는 휴머노이드의 정교한 손재주 구현에 주력한 독자 RFM 'RLDX-1'을 개발하고 있으며, 이를 실제 물류 환경에 적용할 방침이다. 양사는 국내 물류 현장에서 확보한 실증 성과를 토대로 글로벌 시장 진출도 모색한다. 리얼월드의 글로벌 네트워크와 CJ대한통운의 사업 역량을 묶어 공동 시장진출(Co-GTM) 및 전략적 얼라이언스를 추진할 계획이다. 류중희 리얼월드 대표는 "피지컬 AI가 산업의 생산성으로 이어지려면 현장 데이터 축적과 AI 지능 고도화의 선순환이 필수"라며 "CJ대한통운의 운영 역량과 리얼월드의 AI 기술을 결합해 현장 문제를 해결하고 글로벌 확장성을 갖춘 물류 특화 모델을 구축하겠다"고 말했다.

2026.09.21 09:24진운용 기자

제조 현장 파고든 NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 올라탔다

올 초 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 탈락한 NC AI가 제조 현장을 겨냥한 피지컬 AI 사업에 속도를 내고 있다. 범용 파운데이션 모델 경쟁에서 한발 물러난 뒤 디지털트윈과 월드모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 앞세워 제조·조선·철강·방산 등 산업 현장 중심으로 사업 범위를 넓히는 모습이다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여한다고 17일 밝혔다. 이 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입되는 대형 국책 프로젝트다. 정부는 이번 사업을 통해 현실 세계의 데이터를 AI가 학습하고 이를 센서∙설비∙로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술을 확보할 계획이다. 전북은 공장 전체를 지능적으로 연결∙운영하는 자율 공장 기술, 경남은 제조 공정의 정밀 제어를 중심으로 추진된다. 정부는 개발된 기술을 K-AI 공장 패키지로 발전시켜 글로벌 제조 시장으로 확산한다는 구상이다. NC AI는 이번 사업에서 전북과 경남 양 지역의 피지컬 AI 과제에 동시에 선정돼 기술 경쟁력을 입증했다는 평가를 받는다. 전북에선 디지털트윈과 무인공장 관련 2개 과제를 수행할 예정으로, '협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발' 과제를 통해 공장 설비와 작업 공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임까지 시뮬레이션한다. 이를 기반으로 AI 학습 데이터를 만들고 비전언어모델(VLM)과 비전언어행동모델(VLA)의 학습·검증 환경을 구축할 계획이다. NC AI는 '무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발' 과제에도 참여한다. 이를 통해 거대언어모델(LLM)과 VLM 등을 활용해 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 인식하고, 설비와 로봇이 현장 상황에 맞춰 대응할 수 있는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발할 예정이다. 경남에선 '물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발' 과제를 맡았다. 우선 센서와 비전 데이터를 활용해 제조 현장의 물리적 변화를 이해하고 예측하는 월드모델을 개발한다는 방침이다. 또 대규모 행동모델(LAM)을 연계해 설비와 로봇의 행동까지 제어하는 기술을 확보할 계획으로, 개발 기술은 조선 용접과 반도체 후공정 등에 적용할 예정이다. NC AI는 "전북과 경남에서 서로 다른 산업·기술 분야를 중심으로 연구개발을 추진하고 있다"며 "두 지역의 핵심 과제에 모두 참여하는 것은 우리가 가상환경 기반 학습 및 검증부터 물리적 상황 이해와 로봇의 자율 대응까지 폭넓은 기술 역량을 확보하고 있음을 보여주는 성과"라고 말했다. NC AI는 올해 들어 피지컬 AI 기술을 제조 현장에 적용하는 작업을 확대하고 있다. 한화오션과는 조선 분야 협동로봇 기반 자율 용접 기술을, 포스코DX와는 철강 현장에서 활용할 휴머노이드 로봇 행동 학습 기술을 개발하고 있다. 현대로템과도 월드모델 기반 가상 전장 환경과 로봇 학습 기술 개발을 진행 중이다. 이를 통해 NC AI는 디지털트윈과 월드모델, 행동모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 연계한 피지컬 AI 기술을 앞세우고 있다. 공장과 설비를 3D 가상환경에 구현해 AI를 학습시키고, 월드모델이 현실의 물리적 상황을 이해·예측하면 행동모델과 RFM을 통해 설비와 로봇의 동작으로 연결하는 방식이다. 다만 올해 상반기 수익성은 다소 아쉽다. 올해 상반기 매출은 173억7737만원으로 전년 동기 135억8373만원보다 27.9% 늘었다. 반면 영업이익은 24억1085만원에서 16억2148만원으로 32.7% 감소했고, 반기순이익도 20억3319만원에서 14억1961만원으로 30.2% 줄었다. 하지만 이번 전북·경남 국책과제 참여로 피지컬 AI 기술을 실제 제조 공정에서 검증할 기회가 늘어난 만큼 NC AI의 실적 개선에도 청신호가 켜졌다. 이연수 NC AI 대표는 "피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제"라며 "이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.17 09:33장유미 기자

인젠트, 온이츠에이아이와 맞손…AI·데이터 플랫폼 공동 사업 확대

인젠트가 인공지능(AI) 인프라 플랫폼 기업 온이츠에이아이와 손잡고 AI·데이터 사업 확대에 나선다. 인젠트는 온이츠에이아이와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI·데이터 플랫폼 분야 공동 사업 추진을 위한 협력 체계를 구축했다고 16일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 인젠트의 데이터 플랫폼 기술과 온이츠에이아이의 AI 솔루션을 연계하고 공통 파트너사인 테라데이터 솔루션과의 상호 운용성을 강화하는 데 협력하기로 했다. 이를 기반으로 기술 검증과 사업 발굴, 시장 확대를 공동 추진할 계획이다. 협력 분야는 크게 네 가지다. 우선 양사는 솔루션 간 연계와 기술 협력을 추진하고, 주요 고객사를 대상으로 공동 PoC를 수행해 성공 사례를 확보할 예정이다. 또한 신규 사업 기회를 함께 발굴하고 제안·영업 활동을 공동 전개하는 한편, 세미나와 전시회, 홍보 활동 등 공동 마케팅도 강화한다. 양사는 필요에 따라 공동 태스크포스(TF)를 구성해 협력 과제를 구체화하고 사업 추진 속도를 높일 방침이다. 인젠트는 이번 협력을 통해 데이터 플랫폼 역량을, 온이츠에이아이는 AI 인프라 및 솔루션 역량을 결합해 기업 고객의 데이터 활용과 AI 도입을 지원한다는 전략이다. 특히 테라데이터 기반 데이터 분석 및 AI 활용 환경 구축 수요가 늘어나는 시장 흐름에 맞춰 공동 사업 기회를 확대할 계획이다. 이형배 인젠트 대표는 "인젠트의 데이터 플랫폼 기술력과 온이츠에이아이의 AI 역량, 테라데이터 솔루션의 강점을 결합해 고객에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공할 것"이라며 "양사의 협력을 바탕으로 국내외 시장에서 새로운 사업 성과를 만들어 가겠다"고 밝혔다.

2026.09.16 16:26남혁우 기자

나눔비타민·동선컴퍼니·월드다가치, 지역상생형 복지·사회공헌 업무협약 체결

복지 플랫폼 기업 '나눔비타민'과 로컬 비즈니스 전문 기업 '동선컴퍼니', 외국인 생활 플랫폼 '월드다가치'가 지역사회 상생형 복지·사회공헌 모델 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 15일 3사에 따르면, 지난 14일 진행된 이번 협약은 각 기관의 기술과 네트워크, 현장 인프라를 결합해 지역 복지 자원의 전달 효율을 높이고, 복지 지원이 지역 상권 활성화로 연결되는 선순환 구조를 만들기 위해 추진됐다. 협약에 따라 나눔비타민은 디지털 플랫폼을 통한 지원 대상자 발굴 및 자금 지급·사용·정산·데이터 관리를 담당하며, 동선컴퍼니는 소상공인 가맹점 네트워크 및 인공지능(AI) 기프티콘 마케팅 솔루션을 활용해 사용처를 발굴한다. 월드다가치는 30개 언어를 지원하는 '다가치 앱'과 실시간 통역 서비스 '다가치 통' 등 다문화 인프라를 기반으로 이주배경가정 대상자 연계 및 현장 프로그램을 운영할 방침이다. 김하연 나눔비타민 대표는 “복지와 사회공헌 시장은 지원 주체와 수혜자, 지역의 공급자가 서로 다른 시스템과 네트워크에 분절돼 있어 자원 전달 과정에서 상당한 비효율이 발생한다”며 “나눔비타민은 파편화된 복지자원을 하나의 플랫폼에서 연결하고 지급·사용·정산 전 과정을 기술과 데이터로 통합해 전달 효율은 높이는 동시에 이용자의 선택권을 확대하고자 한다”고 말했다. 김성민 동선컴퍼니 대표는 “이번 협약은 일회성 기부를 넘어, 도움이 필요한 이웃과 지역 소상공인이 함께 성장하는 지속가능한 사회공헌 생태계를 구축하기 위한 출발점”이라며 “동선컴퍼니는 소상공인 AI 기프티콘 자동화 마케팅 솔루션과 지역 가맹점 네트워크를 기반으로 나눔비타민의 사회공헌 플랫폼, 월드다가치의 현장 및 다문화 네트워크를 유기적으로 연결해 나가겠다”고 밝혔다. 이어 “결식 우려 아동과 다문화가정 등 지원이 필요한 분들이 지역의 다양한 매장에서 편리하게 서비스를 이용하고, 그 소비가 다시 소상공인의 매출과 지역경제 활성화로 이어지는 선순환 구조를 만드는 것이 목표”라면서 “3사가 보유한 기술과 현장 역량을 결합해 전국적으로 확장 가능한 새로운 상생 모델을 만들어가겠다”고 덧붙였다. 권해석 월드다가치 대표는 "월드다가치의 다가치 앱은 국내 거주 외국인을 대상으로 비자·행정, 취업, 교육, 문화·관광, 생활편의 등 다양한 정보를 제공하는 외국인 생활 플랫폼이다. 현재 30개 언어를 지원해 이용자가 보다 편리하게 필요한 정보를 확인하고 소통할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 이어 “이번 협약을 통해 월드다가치가 연결하는 이주배경가정 등 지역사회의 다양한 지원 대상자와 동선컴퍼니가 보유한 지역상권 네트워크를 나눔비타민의 플랫폼으로 연결함으로써, 필요한 사람에게 자원이 보다 효과적으로 전달되고 그 자원이 다시 지역사회 안에서 순환하는 모델을 만들어가겠다”며 “향후 지역과 대상별로 실증을 확대해 기술 기반의 복지·사회공헌 인프라를 확산해 나갈 계획”이라고 강조했다.

2026.09.15 17:55백봉삼 기자

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