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전지전능한 'AI 자동화 시대'가 열린다

2025년 초 자동화 도구 n8n(no-code node)과 엔트로픽의 상호 연동 표준 모델컨텍스트프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이 결합하면서 수 많은 시너지를 내고 있다. 그 여파로 대규모언어모델(LLM)을 갖고 있는 빅테크 기술 업계에도 혁명적인 변화를 불러 일으키고 있다. 오픈소스 기반 자동화 도구인 n8n은 쉽고 직관적인 인터페이스로 워크플로우를 구성해 자동화를 가능하게 하는 도구이다. MCP 기술은 AI 에이전트들이 LLM의 한계를 극복할 때 유용하게 활용할 수 있는 프로토콜이다. 내외부 자원과 다양한 지원도구 뿐 아니라 LLM도 연동할 수 있다. 전지전능모드(God Mode)로 불릴 수 있는 이 새로운 자동화 패러다임은 LLM들과 다양한 도구들을 원활하게 통합해 그 동안 상상하기 어려웠던 수준의 자동화를 쉽고 편리하게 구현할 수 있도록 해 준다. 자동화의 새 지평을 열고 있는 n8n의 시각적 워크플로우 빌더와 MCP의 표준화된 통신 프로토콜이 결합되면서, 개발자 뿐만 아니라 비개발자들도 그동안 어려웠던 AI 시스템을 매우 쉽게 구축할 수 있게 되었다. 두 기술 결합의 가장 큰 강점은 다양한 LLM들이 서로 원활하게 통신하며 각자의 강점을 활용할 수 있다는 점이다. 가장 주목할 만한 발전은 다음과 같다. 첫째, 기업들은 'God Mode' 시스템을 통해 데이터 수집부터 분석, 의사결정, 실행까지 완전 자동화된 프로세스를 쉽게 구축할 수 있게 된다. 이런 자동 프로세스 덕분에 금융, 의료, 제조 분야에서 놀라운 효율성 향상을 곧 가져올 것으로 기대된다. 둘째, 다중 LLM 협업 시스템이 등장하고 있다. 예를 들어, 한 LLM이 데이터 분석을 맡고, 다른 LLM은 창의적인 해결책을 제시하며, 또 다른 LLM이 데이터 검증 역할을 수행하는 방식으로 동작될 수 있다. 이런 협업은 단일 모델로는 불가능했던 복잡한 문제 해결을 가능하게 할 수 있다. 셋째, 실시간 피드백 루프가 생성돼 시스템이 지속적으로 학습하고 개선될 수 있다. 이는 업무 수행 중에도 워크플로우가 스스로 최적화될 수 있음을 의미한다. 이 두 가지 혁신 기술에 의해 향후 우리에게는 새로운 미래가 펼쳐질 것이다. 이 변화는 과거의 AI에서는 상상할 수 없는 형태로 놀라운 혁신을 가져올 것이다. '새로운 신의 경지 모드 God Mode 2.0' 으로 명명할 수 있는 엄청난 기술 발전 덕분에 앞으로 6개월 이내에 새로운 진화를 하게 될 것으로 예상된다. 첫째, 자율적 워크플로우 생성이 가능해질 것이다. 사용자가 목표만 제시하면 시스템이 최적의 워크플로우를 스스로 디자인하고 구현하는 단계로 발전할 것이다. 이는 n8n의 직관적인 인터페이스와 MCP의 표준화된 통신을 기반으로 한 자연스러운 진화이다. 둘째, 도메인 특화 자동화 템플릿이 풍부해질 것이다. 산업 섹터별, 기업별, 부서별, 그리고 응용 분야별 최적화된 워크플로우 템플릿 도구들이 광범위하게 개발돼 거의 모든 비즈니스 상황에 즉시 적용 가능한 솔루션을 제공할 것이다. 셋째, 감정 인식과 맥락 이해 능력이 크게 향상될 것이 분명하다. 이를 통해 시스템은 사용자의 의도와 상황에 더욱 민감하게 반응하며, 인간과의 협업을 한층 자연스럽게 만들 것이다. 넷째, 엣지컴퓨팅과의 통합으로 로컬 컴퓨터에서도 강력한 AI 자동화가 가능해질 것이다. 이는 네트워크 의존성을 줄이고 프라이버시 보호를 강화하는 동시에, 반응 속도를 크게 향상시킬 것이다. 우리에게는 이제까지 경험하지 못한 새로운 기회와 도전이 기다리고 있다. 'God Mode' 자동화의 등장으로 인해 산업적으로는 엄청난 생산성 향상과 창의적 문제 해결의 가능성을 열었지만, 동시에 윤리적, 사회적 도전도 가져왔다. 지금 서구에서는 자동화된 의사결정의 책임 소재, 데이터 프라이버시, 그리고 노동 시장 변화에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. n8n과 MCP의 결합이 만들어낸 'God Mode' 자동화는 단순한 기술적 발전을 넘어, 우리가 일하고 생각하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 이제 우리에게 필요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 현명하게 활용할 것인가에 대한 심도 있는 고민을 해야 하며, 국가는 새로운 변화속에서 발빠른 대책이 필요하다고 생각한다.

2025.04.15 08:20김철환

AI는 어떻게 사람 말 이해할까…위스퍼가 인간처럼 생각하는 증거 발견

100시간 일상 대화 기록으로 밝혀낸 뇌와 AI의 처리 방식 일치성 자연스러운 일상 대화는 인간만이 가진 가장 특별한 능력 중 하나다. 네이처 휴먼 비헤이비어(Nature Human Behaviour)에 게재된 연구에서 과학자들은 인간 뇌가 실제 대화에서 언어를 처리하는 방식을 이해하기 위한 획기적인 접근법을 선보였다. 구글 리서치(Google Research) 소속의 아리엘 골드스타인 박사와 프린스턴 신경과학 연구소 소속의 우리 하손(Uri Hasson) 연구팀은 통합된 음향-음성-언어 임베딩 공간을 활용하여 인간 뇌의 자연어 처리 과정을 분석했다. 특히 주목할 점은 오픈AI의 음성 인식 모델인 '위스퍼(Whisper)'의 내부 표현이 뇌의 활동 패턴과 놀랍도록 일치한다는 사실이다. 연구팀은 뇌전도(electrocorticography)를 사용해 4명의 환자가 약 100시간 동안 자연스러운 대화를 나누는 동안의 신경 신호를 기록했다. 이는 약 52만 단어에 해당하는 방대한 양의 데이터를 포함한다. 연구자들은 위스퍼 모델에서 추출한 임베딩(embedding)을 사용하여 뇌 활동을 예측하는 모델을 구축했다. 이 접근법은 기존의 언어학적 분석 방식과 달리, 인위적인 실험 환경이 아닌 실제 생활 속 자연스러운 대화를 분석했다는 점에서 큰 의의가 있다. 상측두회는 음성 처리, 하전두회는 언어 처리: AI 모델과 인간 뇌의 계층적 유사성 연구 결과, 위스퍼 모델의 내부 표현은 인간 뇌의 자연어 처리 계층 구조와 놀랍도록 잘 일치했다. 모델의 음성 임베딩은 상측두회(superior temporal gyrus)와 운동감각 영역과 같은 하위 수준의 지각 및 운동 영역의 활동을 더 잘 예측했다. 반면, 언어 임베딩은 하전두회(inferior frontal gyrus)와 각회(angular gyrus)와 같은 고차원 언어 영역의 활동을 더 잘 예측했다. 특히 주목할 만한 점은 위스퍼 모델이 음성 산출(발화) 전 약 300ms에서 언어-음성 인코딩의 시간적 순서를 정확히 포착했으며, 음성 이해 과정에서는 발화 후 음성-언어 인코딩의 역순을 포착했다는 점이다. 이런 결과는 인간 뇌와 AI 모델 사이의 유사성이 단순한 우연이 아니라, 언어 처리의 기본 원리를 반영한다는 것을 시사한다. 연구의 공동 저자인 아리엘 골드스타인(Ariel Goldstein)은 "위스퍼와 같은 모델의 내부 표현이 인간 뇌의 자연어 처리 과정과 상당히 일치한다는 사실이 놀랍다"고 말했다. 이는 신경과학과 AI의 교차점에서 새로운 통찰력을 제공하는 중요한 발견이다. 딥러닝 모델, 54~67% 정확도로 음소와 품사 예측하며 전통적 언어학 모델 압도 또 다른 중요한 발견은 위스퍼와 같은 딥 러닝 모델이 음소(phoneme), 품사(part of speech) 등 전통적인 상징적 언어학 모델보다 뇌 활동을 예측하는 데 훨씬 우수했다는 점이다. 연구팀은 상징적 언어 특성을 벡터화하여 비교했는데, 위스퍼의 임베딩이 모든 뇌 영역에서 뛰어난 예측력을 보였다. 위스퍼 모델이 명시적으로 음소나 품사와 같은 전통적인 언어학적 요소를 사용하여 학습되지 않았음에도 불구하고, 이러한 특성들이 모델 내부에서 자연스럽게 등장했다는 점도 주목할 만하다. 연구팀은 음성 임베딩에서 약 54%의 정확도로 음소를 분류할 수 있었고, 언어 임베딩에서는 약 67%의 정확도로 품사를 분류할 수 있었다. 이는 단순한 통계적 학습만으로도 의미 있는 언어학적 패턴이 자연스럽게 형성될 수 있음을 보여준다. 언어학의 패러다임 전환: 규칙 기반에서 통계적 학습 기반으로 이 연구는 자연어 처리에 대한 접근 방식에 큰 변화를 시사한다. 전통적인 언어학은 언어를 개별적인 하위 영역(음성학, 음운론, 형태론, 구문론, 의미론, 화용론 등)으로 나누어 연구하는 접근법을 취했다. 그러나 이러한 분할 정복 전략은 실제 대화에서 발생하는 미묘하고 비선형적인 상호작용을 설명하는 데 한계가 있었다. 이번 연구는 딥 러닝 기반의 통합된 계산 프레임워크가 인간의 자연어 처리 과정을 더 정확하게 모델링할 수 있음을 보여준다. 이는 "언어에 대한 상징적 접근법에서 통계적 학습과 고차원 임베딩 공간을 기반으로 한 모델로의 패러다임 전환"이라고 연구팀은 설명한다. 프린스턴 대학의 우리 하손(Uri Hasson) 교수는 "우리 연구는 상징적 규칙 기반 언어 모델에서 벗어나, 통계적 학습과 고차원 임베딩 공간에 기반한 새로운 모델 계열로의 전환을 제시한다"고 말했다. 이러한 모델은 자연스러운 대화의 풍부함과 다양성을 유지하면서도 실세계 데이터에서 언어 산출과 이해의 신경학적 기반을 설명할 수 있다. FAQ Q: 이 연구가 인공지능과 뇌과학에 어떤 의미가 있나요? A: 이 연구는 AI 모델의 내부 작동 방식이 인간 뇌의 언어 처리 과정과 유사하다는 것을 보여줍니다. 이는 AI가 단순히 언어를 모방하는 것이 아니라, 인간의 언어 처리 메커니즘과 유사한 방식으로 작동할 수 있음을 시사합니다. 이런 유사성은 더 인간적인 AI 시스템 개발에 중요한 통찰력을 제공합니다. Q: 위스퍼(Whisper) 모델이 무엇이며 이 연구에서 왜 중요한가요? A: 위스퍼는 오픈AI가 개발한 음성 인식 모델로, 음향 신호를 텍스트로 변환하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 이 연구에서 위스퍼는 음향, 음성, 언어 수준의 정보를 모두 처리할 수 있는 통합 모델로 사용되었으며, 그 내부 표현이 인간 뇌의 활동 패턴과 놀랍도록 일치한다는 점이 밝혀졌습니다. Q: 전통적인 언어학적 접근법과 딥 러닝 모델의 주요 차이점은 무엇인가요? A: 전통적인 언어학은 음소, 품사와 같은 상징적 단위를 사용하여 언어를 분석합니다. 반면, 딥 러닝 모델은 이산적 상징 대신 다차원 벡터 표현(임베딩)을 사용합니다. 이 연구에 따르면, 딥 러닝 모델의 접근법이 실제 뇌 활동을 예측하는 데 더 효과적이며, 자연 언어의 복잡한 맥락 의존적 상호작용을 더 잘 포착할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.14 23:47AI 에디터

[Q&AI] 이재명, 출마 선언 후 첫 공식 일정으로 AI기업 방문… 왜?

질문: 이재명이 퓨리오사AI를 방문했던데, 그 이유가 뭐야? 그록 답변: 이재명 더불어민주당 대선 예비후보가 2025년 4월 14일 퓨리오사AI를 방문한 이유는 대선 출마 선언 후 첫 공식 일정으로 '성장경제' 행보를 강조하기 위해서였습니다. 그는 글로벌 AI 반도체 시장에서 한국의 기술력을 알리고, 엔비디아의 독점을 깰 수 있는 퓨리오사AI의 잠재력을 조명하며 AI 산업의 비전과 지원 정책을 제시하고자 했습니다. 또한, 백준호 퓨리오사AI 대표 등과 간담회를 통해 정부와 기업 간 협력 방안을 논의하고, 첨단 산업에 대한 국가 주도 투자의 필요성을 부각시키려는 전략으로 보입니다. 이번 방문은 이재명이 주장하는 'K-이니셔티브'의 일환으로, AI와 반도체 같은 미래 산업을 통해 한국이 세계를 선도할 수 있다는 메시지를 전달하려는 의도로 해석됩니다. 질문2: 퓨리오사 AI는 어떤 회사인지 알려줘. 그록 답변: 퓨리오사AI(Furiosa AI)는 2017년 4월 설립된 한국의 AI 반도체 설계 전문 팹리스 스타트업으로, 서울 강남구에 본사를 두고 있습니다. 백준호 대표가 이끄는 이 회사는 AI 연산에 최적화된 신경망처리장치(NPU)를 개발하며, 데이터센터와 자율주행 시장을 주요 타겟으로 삼고 있습니다. 주요 제품으로는 1세대 'Vision NPU'(구 WARBOY)와 2세대 '레니게이드(Renegade)'가 있으며, 특히 레니게이드는 SK하이닉스의 HBM3 메모리를 탑재해 엔비디아 대비 최대 60% 높은 전성비(전력 대비 효율)를 자랑합니다. 퓨리오사AI는 하드웨어 설계뿐 아니라 소프트웨어 스택(컴파일러, SDK 등)도 자체 개발해 AI 모델의 추론 성능을 최적화하며, 글로벌 벤치마크 MLPerf에서 경쟁력을 입증했습니다. 삼성전자, AMD 출신 엔지니어들이 창업 멤버로 참여했으며, 네이버, 산업은행, DSC인베스트먼트 등으로부터 약 1,700억 원의 누적 투자를 유치했습니다. 2023년 매출은 약 36억 원, 직원 수는 약 127명 규모입니다. 2025년 초 메타의 인수 제안을 거절하며 독자적 성장을 선택했고, TSMC의 5나노 공정을 활용해 레니게이드를 양산 중입니다. 회사명은 영화 매드맥스의 '퓨리오사'에서 영감을 받아, 기득권에 도전하는 혁신적 이미지를 반영합니다. 2026년 기업공개(IPO)를 목표로 글로벌 AI 반도체 시장에서 엔비디아의 대안으로 주목받고 있습니다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.04.14 23:29AI 에디터

한수원 개발 'AI 기반 원전운영 사례' 원전 생산성 향상 기대

한국수력원자력 중앙연구원이 개발해 발전소 현장에서 운영 중인 인공지능(AI) 기반 원전 운영 사례가 원전 업무 생산성 향상에 기여할 전망이다. 한국수력원자력(대표 황주호)은 14일 대전 한수원 중앙연구원에서 미국전력연구원(EPRI)과 공동으로 개최한 '2025년도 Plant Performance 워크숍'에서 AI 기반 원전 정비 빅데이터 구축 사례와 전력설비 디지털 검증·확인 등 발전소 현대화를 위한 디지털 전환 사례을 발표했다. 특히, AI 기술의 원전 적용 사례는 현재 한수원 중앙연구원이 주도해 개발하고 있는 기술로, 원전 업무 생산성 향상은 물론 원전 수출에도 기여할 것으로 기대된다. 신호철 한수원 중앙연구원장은 “디지털 기술을 기반으로 한 데이터 중심의 의사결정과 설비 운영은 원전 안전성과 효율성을 크게 향상할 수 있다”며 “한수원은 앞으로도 미국전력연구원과 협력을 강화하고, 글로벌 디지털전환 기술을 선도하는 연구개발에 최선을 다하겠다”고 말했다. 한편, 원자력발전소 디지털 전환을 통한 운영 혁신과 글로벌 기술 동향 공유를 위해 마련된 이날 워크숍에는 한수원 중앙연구원 연구진과 실무자, 국내외 디지털 기술 전문가 등 40여 명이 참석했다.

2025.04.14 21:29주문정

KT클라우드 서밋 오는 30일 개최…"기술 기업 성장 로드맵 제시"

KT클라우드가 고객·파트너사를 대상으로 기술 기업으로의 성장 로드맵을 제시한다. KT클라우드는 '고객 비전 실현을 위한 기술'을 주제로 오는 30일 삼성동 코엑스 그랜드 볼룸에서 'KT클라우드 서밋 2025'를 개최한다고 14일 밝혔다. 이번 행사에서 KT클라우드는 고객사와 업계 관계자들을 대상으로 인공지능(AI), 클라우드 기술, AI 데이터센터(DC) 분야의 비전을 제시할 예정이다. 동반성장을 위한 다양한 사업 기회를 모색하고자 KT클라우드의 기술력과 서비스, 고객 경험도 소개한다. 특히 고객 관점의 기술 전문 회사로 변화를 진행 중인 KT클라우드의 방향성과 핵심 서비스, 고객 사례를 전달할 계획이다. 행사는 오전 키노트 세션과 오후 일반 세션으로 구성된다. 오후 세션은 총 2개 트랙, 20개 발표 세션으로 진행된다. 또 행사장 내 업계 주요 기업들의 전시 부스 공간도 마련된다. 오전 키노트 세션에서는 ▲최지웅 KT클라우드 대표 ▲안재석 기술본부장 ▲공용준 클라우드 본부장 ▲허영만 DC 본부장 ▲랙스페이스의 케빈 카터 오픈스택 관련 총괄 프로덕트 디렉터가 연사로 나선다. 특히 최지웅 대표는 취임 이후 기술 혁신 노력과 기술 선도 기업으로의 로드맵 등을 제시할 계획이다. 오후에 진행되는 일반 세션에서는 AI 서비스 로드맵과 오픈소스 플랫폼 기반의 클라우드 전략, 민관협력 클라우드(PPP Cloud), 공공 클라우드 전환 사례 등이 발표된다. 또 AI 기반의 운영·냉방·네트워크 기술을 소개하는 AI 데이터센터 등 최근 업계에서 화두가 되고 있는 다양한 주제들로 발표가 진행될 예정이다. 최지웅 대표는 "이번 행사는 고객들의 비전 실현을 위한 기술 선도 로드맵을 제시하고 기술 중심 회사로 나아가고 있는 우리의 성과를 공유하는 자리로 마련됐다"며 "행사에 참석하는 기업·기관 고객들의 기술 역량을 높이고 협업을 통한 기술·서비스 혁신을 모색하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2025.04.14 17:46한정호

[기고] 생성형 AI, 자동차 산업 판도를 바꾸다

생성형 인공지능(AI)이 자동차 산업 미래를 새롭게 정의하고 있다. 업계 리더들에게 이는 단순한 첨단 기술이 아니라 시장 판도를 바꿀 전략적 도구다. 자동차 업계 임원 79%가 향후 3년 내 AI 기반 혁신이 산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상하는 가운데, 생성형 AI의 활용은 선택이 아니라 급변하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수가 됐다. AI가 꾸준히 영향력을 넓혀가면서 차량을 설계하고, 진화하는 위협에 대해 보안을 강화하고, 전반적인 운전 경험을 향상시키는 방식이 변화하고 있다. 차량이 사이버 위험을 예측·대응하도록 지원하는 것부터 디자인 혁신을 가속화하고 더욱 개인화된 운전 경험을 창출하는 것까지 AI는 자동차 개발과 사용 핵심 측면을 재정의하고 있다. 자동차 산업이 빠르게 변화하면서 사이버 보안 위협도 더욱 증가하고 복잡해지고 있다. 2022년 3월 독일의 한 대형 자동차 제조사가 판도라 랜섬웨어 공격을 받은 사례와 같은 고위험 침해 사례는 보안 전략의 고도화가 절실하다는 점을 보여준다. 공격자들은 구매 주문, 기술 도면, 내부 이메일 등 1.4테라바이트(TB)에 달하는 민감 데이터를 탈취해 자동차 업계 내 취약점을 드러냈다. 예측 모델과 생성 모델을 포함한 AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간 처리하므로 잠재 공격을 나타내는 비정상적인 패턴 탐지에 필수다. AI 기반 시스템은 과거 위협으로부터 지속 학습하고 새로운 위험에 역동적으로 적응함으로써 침입을 탐지하고 규칙 기반 또는 감독 모델과 협력해 결과를 예측하고 훈련 목적으로 공격 시나리오를 시뮬레이션한다. 여기에는 손상된 노드 격리, 악성 IP 주소 차단, 위협이 확산되기 전 이를 완화하는 것 등이 포함된다. 이런 이유로 IT 의사결정자의 82%가 향후 2년 내 AI 기반 사이버 보안 솔루션에 투자할 계획을 세우고 있다. 데이터와 패턴을 생성하는 생성형 AI의 능력은 공격 발생 전에 이를 예측해 사이버 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 한다. 대표적인 예로 한 글로벌 자동차 제조사는 다양한 네트워크 공격 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 생성 모델을 활용하여 차량-사물 통신(V2X) 시스템의 보안을 크게 개선했다. 사전 예방적 접근 방식을 통해 네트워크의 방어 메커니즘을 예상 공격에 대비해 훈련·테스트할 수 있다. 이 기업은 시뮬레이션용 가상 공격 데이터를 생성할 수 있는 변분형 오토인코더(VAE)또는 적대적 생성 모델(GAN) 등을 활용해 다양한 사이버 공격 시나리오를 재현할 수 있었다. 이를 통해 테스트 단계에서 시뮬레이션된 공격의 최대 90%를 탐지하고 피해를 완화해 전반적인 보안 수준을 크게 향상시킬 수 있었다. 생성형 AI, 자동차 디자인 재정의하다 생성형 AI는 최첨단 기능을 통해 차량 디자인을 혁신하면서 자동차 아키텍처에 새로운 혁신의 물결을 일으키고 있다. AI 기반 시스템은 생성 디자인 기술을 활용함으로써 다양한 디자인 변형을 자동으로 생성한다. 이를 통해 제조사는 가장 효율적이고 효과적인 솔루션을 도출 할 수 있다. 시장조사업체 프리시던스 리서치에 따르면 생성형 AI 디자인은 엔지니어링·미적 결정을 최적화해 제조사가 개발 시간과 비용을 최대 20%까지 절감할 수 있게 돕는다. 기업은 시장 출시 시간을 단축하고 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 도요타 연구소는 디자이너가 '날렵한' 'SUV 스타일' '현대적인' 같은 스타일 속성을 디자인 스케치로 전환할 수 있는 생성형 AI 도구를 통합했다. 이 도구는 디자인이 엔지니어링 요구 사항을 충족하지 못하는 문제들을 해결하며, 미적 요구 사항과 엔지니어링 요구 사항을 통합시켰다. 이로 인해 디자이너와 엔지니어가 보다 효과적으로 협업할 수 있게 된 것은 물론, 최종 디자인이 중요한 기술 사양을 충족시킬 수 있게 됐다. 창의적인 팀과 엔지니어링 팀 간극을 줄임으로써, 기업들은 최종 디자인이 필수 사양을 충족하면서도 디자인 변형 속도와 품질을 동시에 향상시킬 수 있다. 연결성·개인화 높인 운전자 경험 제공하려면 자동차 제조사들은 점점 더 까다로워지는 시장에서 생성형 AI를 통해 고객 경험을 혁신하고 있다. 정적이고 사전 프로그래밍된 응답에 의존하는 기존 음성 명령 시스템과 달리 AI 기반 음성 기술은 역동적이고 자연스러운 대화를 제공한다. 차량에 통합된 생성형 AI는 내비게이션, 엔터테인먼트 시스템, 기타 차량 내 기능을 향상시켜 운전자가 차량의 AI 비서와 의미 있는 상호 작용을 할 수 있도록 한다. 생성형 AI가 계속 발전함에 따라 뛰어난 운전자 경험을 제공하는 것이 경쟁력을 유지하려는 제조사들의 핵심 차별화 요소가 됐다. 고객 상호 작용을 강화하기 위해 AI를 활용하는 데 상당한 발전이 있었음에도 불구하고 많은 제조사들이 고객 기대치를 충족하는 데 어려움을 겪고 있다. 최근 보스턴 컨설팅 그룹의 연구에 따르면 차량 구매 경험의 질이 많은 고객에게 가장 중요한 결정 요인이지만 최근 차량 구매 경험에 완전히 만족한다고 답한 고객은 52%에 불과했다. 이는 자동차 제조사들이 AI 기반 시스템을 더욱 정교하게 통합해 구매·소유 경험을 개선해야 한다는 점을 시사한다. 생성형 AI 기술이 발전하면서 뛰어난 운전 경험을 제공하는 것이 자동차 제조사들의 주요 차별화 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 AI를 활용한 고객 경험 혁신이 활발히 진행되고 있음에도 불구하고, 여전히 많은 제조사가 고객 기대를 충족하는 데 어려움을 겪고 있다. 보스턴 컨설팅 그룹 연구에 따르면 자동차 구매 경험 품질이 고객의 구매 결정에서 가장 중요한 요소로 꼽히지만, 최근 차량 구매 경험에 완전히 만족한다고 답한 고객은 52%에 불과했다. 이는 AI 기반 시스템을 더욱 정교하게 통합해 구매·소유 경험을 개선할 필요성이 크다는 점을 시사한다.

2025.04.14 17:20퐁 응우옌

美, CSAP 추가 완화 요구…"韓 금융·공공 이득 가능성"

미국이 한국 클라우드 보안인증제도(CSAP) 추가 완화를 압박한 가운데, 해당 규제 완화가 국내 금융·공공시장에 이득일 수 있다는 주장이 나왔다. 외산 클라우드 유입으로 서비스 다양성이 커지고 경쟁이 촉진돼 독과점 문제와 가격 부담이 줄어들 수 있다는 이유에서다. 14일 IT 업계에 따르면 한국 정부가 외산 클라우드 기업에 CSAP '중' 등급을 부여할 경우 공공시장이 이같은 수혜를 입을 수 있단 분석이 나왔다. 앞서 미국무역대표부(USTR)는 CSAP 제도를 무역장벽으로 지목한 바 있다. USTR은 "CSAP 제도가 한국 공공에 진출하려는 미국 클라우드 기업을 막는다"고 '2025 국가별 무역장벽 보고서'를 통해 밝혔다. 그러면서 외국 클라우드 기업에게 CSAP 등급을 '중'까지 부여해야 한다고 압박하는 상황이다. 현재 국내 정부는 외국 클라우드 기업에게 CSAP '하' 등급까지만 부여했다. 이에 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트, 구글클라우드는 국내 공공·금융 시장에 진출할 수 있다. '중'과 '상' 등급은 한국 클라우드 기업만 받을 수 있다. 일각에서는 CSAP 추가 완화로 인해 외산 클라우드 점유율 확대가 이어질 수 있다고 우려하는 분위기다. 글로벌 클라우드 기업이 중 등급을 받아 공공·금융시장에 진출할 경우 국내 기업 반발이 커질 것이란 전망 때문이다. "새로운 클라우드 형태 수요↑…요금 인상 어려울 것" 일부 업계에선 CSAP 제도 완화가 오히려 국내 금융·공공 시장엔 이득이라는 시각도 공존하고 있다. 클라우드 서비스 다양성이 커지면 경쟁이 촉진돼 독과점 문제와 가격 부담이 줄어들 수 있다는 설명이다. 업계 관계자들은 생성형 AI 확산이 더 커지면 클라우드 인프라도 AWS와 마이크로소프트, 구글클라우드 중심에서 벗어날 것이라고 예측했다. 현재 오라클도 CSAP 중등급을 목표로 설정했다. 세일즈포스도 2022년부터 국내 CSAP 인증을 획득하겠다고 밝힌 바 있다. 이에 국내 금융·공공 시장에서도 클라우드 생태계 확장은 불가피하다는 전망이다. 한 외국계 클라우드 기업 관계자는 "생성형 AI 초기에 클라우드 빅3가 거대언어모델(LLM) 학습을 주도하면서 시장에 큰 영향력을 미쳤다"며 "그로 인해 다른 방식의 클라우드가 시장에 들어오기 어려운 구조가 생기기도 했다"고 설명했다. 이어 "현재 해외에선 기업·기관들이 AI를 다양하게 사용하면서 새로운 클라우드 형태를 찾기 시작했다"며 "향후 한국 금융·공공시장도 분산형 클라우드 등 클라우드 컴퓨팅에 대한 대안적 접근 수요가 커질 것"이라고 내다봤다. 그러면서 "사용 요금 면에서도 가격 경쟁이 일어날 것"이라며 "현재 클라우드 빅3는 기업용 핵심 서비스에 요금 인상을 단행하거나 예고했는데, 시장 경쟁이 치열해지면 요금 인상을 지금처럼 쉽게 추진하진 않을 것"이라고 봤다. 실제 한국 정부도 외산 클라우드의 CSAP 추가 완화 의지를 내비친 바 있다. 지난 3월 발표한 '제4차 클라우드 컴퓨팅 기본계획'에 따르면 정부는 CSAP 인증을 세분화하고 이를 단계적으로 개선하겠다고 밝힌 바 있다. 당시 업계는 외산 클라우드의 중등급 진입 문턱이 낮아질 것으로 전망했다. 한 업계 관계자는 "정부가 그동안 국내 클라우드 기업 보호에 초점 맞췄다면 이제는 공공부문에 실질적인 혜택이 돌아갈 수 있도록 기준을 재검토할 필요가 있다"고 주장했다.

2025.04.14 17:20김미정

[AI는 지금] "밤새고 싶어도 장비는 없고"…韓, 글로벌 AI 경쟁서 출발선도 못 선다

미국의 프론티어 인공지능(AI) 기업들이 주 100시간에 가까운 몰입 근무로 주도권 확보에 나선 가운데 한국은 제도 논의만 반복될 뿐 정작 개발자들이 몰입할 수 있는 기본 조건조차 부족하다는 지적이 나온다. 14일 업계에 따르면 미국 실리콘 밸리에서는 지난해부터 주 단위로 신제품을 내놓는 속도전이 이어지고 있는 분위기다. 이에 따라 조직 내부에 '전시체제'에 준하는 몰입 문화가 확산되고 있다. 반대로 국내에서는 최신 그래픽 처리장치(GPU) 등 기초 인프라 부족과 근무 환경의 제약으로 몰입 자체가 어려운 현실이 고착되고 있다. 연구개발 직군에 자율성과 유연성을 부여하려는 시도가 이어지고 있지만 제도 논의가 반복되는 사이 실질적인 개선은 이뤄지지 않고 있다는 지적이다. "몰입, 선택이 아닌 생존"…美 프론티어 AI 기업, 주 '100시간' 근무 테크크런치에 따르면 오픈AI 내부에서는 주 6일 근무와 야간 작업이 사실상 일상화된 상태다. 샘 알트먼 최고경영자(CEO)는 연구 성과를 빠르게 대중에 공개해야 한다며 팀의 집중력을 끌어올리는 방식으로 근무 강도를 높이고 있는 것으로 전해졌다. 실제로 밥 맥그루 오픈AI 전직 최고연구책임자는 "연구 결과가 금세 실험실을 넘어 사용자 앞에 도달한다"며 이전과는 전혀 다른 환경을 언급한 바 있다. 구글 역시 마찬가지다. 구글 딥마인드의 '제미나이' 팀은 지난해 2월에는 주당 근무 시간이 120시간에 달한 것으로 알려졌다. 당시 챗봇이 역사적 인물의 이미지 생성을 회피하거나 왜곡하는 등 결과물의 정확성과 편향성 문제가 불거지며 팀에 가해지는 업무 부담이 전례 없이 커졌기 때문이다. 일론 머스크가 이끄는 xAI 역시 유사한 분위기다. 모델 훈련과 검증 과정에서 야간·새벽 근무는 흔한 일이며 엔지니어들은 SNS에 자발적인 몰입 근무 경험을 공유하고 있다. 실제로 xAI의 엔지니어 벤자민 드 크래커는 지난 2월 중순 자신의 SNS에 "지금은 새벽 3시 12분"이라며 "'그록 3'의 마지막 디버깅을 마쳤다"는 글과 함께 사무실 내부 사진을 올렸다. 이같은 높은 몰입 강도는 상당한 부작용을 낳고 있는 상황이다. 오픈AI의 전직 연구원 다니엘 코코타일로는 "회사는 안전에 대한 구체적인 계획 없이 속도만 추구하고 있다"고 지적하기도 했다. 일부 직원은 비판을 공개적으로 밝히지 못하는 분위기를 내부 고발한 바 있다. 그럼에도 불구하고 이 같은 고강도 몰입 근무는 글로벌 AI 기업들 사이에서 '뉴노멀'로 굳어지고 있다. 가속하는 AI 경쟁 속에서 인재 확보가 어려운 상황이 이어지면서 개발 속도를 맞추기 위해선 누군가가 밤을 새우는 구조가 이미 당연시되고 있는 상황이다. 韓 AI 개발자들 "몰입할래도 못 해요"…현장은 GPU부터 부족 이러한 현실 속에서 국내에서도 AI 산업의 경쟁력이 미래 기술 주도권을 좌우할 핵심이라는 인식이 빠르게 확산되고 있다. 고정된 노동시간 체계로는 글로벌 초격차 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려가 정치권과 산업계를 중심으로 꾸준히 제기되는 것이다. 일례로 최근 이재명 더불어민주당 대표가 'K-엔비디아'를 육성하겠다고 밝히자 최형두 국민의힘 의원은 "화이트칼라의 주 52시간제 예외 적용도 안 해주면서 무슨 엔비디아를 키우겠냐"고 비판한 바 있다. 최 의원은 IT·연구개발 직군에 있어 유연한 노동시간 적용이 필요하다는 입장을 지속적으로 주장해 왔다. 노동시간 규제 개편에 대한 정치권의 문제 제기는 기업계의 요구와 맞물린다. 주요 산업계와 경영계에서는 반도체 및 AI 분야에서의 초격차 경쟁이 격화되는 상황에서 기존의 주 52시간제가 혁신을 제약할 수 있다는 우려가 꾸준히 제기돼 왔다. 특히 연구개발(R&D) 인력에 한해서는 집중 근무가 가능하도록 법적 유연성을 확대해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있다. 한 재계 관계자는 "일본이나 독일 같은 제조 강국들은 핵심 기술 인력에 대해서는 별도의 유연 근무 체계를 운영한다"며 "한국도 혁신 인재들이 글로벌 경쟁에서 밀리지 않도록 제도적 장치를 보완할 필요가 있다"고 밝혔다. 다만 일선 개발자들이 마주한 현실은 이와 다소 온도차가 있다. AI 개발 현장에서는 단순한 시간 총량보다 '몰입 가능성'과 '작업 조건'이 보다 중요하다는 목소리가 나온다. 모델 학습처럼 집중이 필요한 시기에는 밤낮 없이 일하는 경우도 있지만 그래픽 처리 장치(GPU) 운용 특성상 유휴 시간이 발생해 고강도 근무가 항상 이어지는 구조는 아니라는 설명이다. 한 업계 관계자는 "대형 프로젝트나 긴급 대응이 필요할 땐 개발자들이 자발적으로 일정을 몰아가기도 한다"며 "근무시간을 법으로 획일화하기보다 필요할 때 몰입할 수 있도록 자율성과 환경을 조성하는 게 더 중요하다"고 말했다. 이어 "성과가 시간으로 측정되지 않는 만큼 원격 기반의 자율 구조가 성과에 더 직결된다고 생각한다"고 덧붙였다. 모델 학습을 위한 인프라 부족도 국내 개발 환경의 구조적 제약으로 꼽힌다. 고성능 GPU가 절대적으로 부족해 일정 자체가 중단되는 사례가 반복되고 있으며 업계에서는 국내에서 가용한 엔비디아 'H100'급 GPU가 최대 3천장 수준에 불과한 것으로 보고 있다. 이런 상황에서는 미국의 AI 기업들이 전제하고 있는 '풍부한 컴퓨팅 리소스 바탕의 초과 근무'를 그대로 따르기는 사실상 어렵다는 게 중론이다. 또다른 업계 관계자는 "GPU 같은 기반 자원이 부족한 상황에서는 집중하려 해도 흐름이 자주 끊긴다"며 "AI 개발은 정해진 시간보다는 작업이 끊기지 않는 환경이 보다 실효성 있다고 본다"고 말했다. 이어 "사실 개발자라는 직업 자체가 정해진 시간만 일하려고 선택하는 일은 아닌 만큼, 법적 기준보다 실질적인 유연성과 몰입 환경을 어떻게 만들지에 초점을 맞춰야 한다"고 강조했다.

2025.04.14 17:18조이환

적자폭 확 줄인 카카오엔터프라이즈…국내 대표 CSP로 성장 '박차'

2020년 클라우드 시장에 출사표를 던진 후 지속된 영업손실로 어려움을 겪어 온 카카오엔터프라이즈가 지난해 적자폭을 대폭 줄였다. 올해 이원주 대표를 새롭게 선임하며 분위기를 쇄신하고 기존 중점 사업을 더욱 강화해 성장에 박차를 가한다는 목표다. 14일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 카카오엔터프라이즈는 지난해 1천348억원의 매출과 673억원의 영업손실을 기록했다. 1천808억원의 매출을 기록한 2023년 대비 지난해 매출은 25.4% 감소했지만, 1천273억원을 기록한 전년 영업손실을 지난해에는 673억원으로 약 47.1% 개선했다. 당기순손실 역시 지난해 826억원을 기록했지만, 전년 손실인 1천413억원을 41.5% 절감하는 성과를 거뒀다. 이같이 적자폭을 개선할 수 있던 주요인으로는 중심 사업으로의 조직 개편과 경영 효율화가 꼽힌다. 카카오엔터프라이즈는 2023년 말 구조조정을 단행하고 지난해 카카오워크 등 솔루션 부문을 물적분할하고 비핵심 사업을 정리하며 클라우드 사업을 중심으로 조직을 재정비했다. 구조조정 이후 2023년 1천19억원에 달했던 급여도 지난해 540억원으로 절반 가까이 절감했으며 영업비용 가운데 가장 큰 비중을 차지하는 매출연동비도 전년 950억원에서 지난해 312억원으로 줄었다. 업계에서는 카카오엔터프라이즈가 실적을 지속 개선해 나가 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등 국내 대표 CSP 3사와 견줄 수 있을지 주목하고 있다. 네이버클라우드는 인공지능(AI) 사업과 중동 시장 진출로, KT클라우드와 NHN클라우드는 공공 클라우드와 AI 데이터센터 인프라 사업을 중심으로 성과를 창출해 지난해 매출과 영업이익을 상승시키며 실적을 개선해 왔다. 카카오엔터프라이즈는 실적 악화 속에서도 고성능 컴퓨팅 기술 투자를 아끼지 않았다. 서비스형 인프라(IaaS) 카카오클라우드를 강화해 온 결과 지난해 5월 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스가 발표한 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위 '톱500'에서 44위와 70위를 기록했다. 당시 순위권에 든 국내 기업 중 클라우드 서비스 제공기업은 카카오엔터프라이즈가 유일했다. 이후 같은 해 11월 발표에서는 3계단을 더 오른 41위를 기록하며 카카오클라우드의 고성능·고집적 슈퍼컴퓨터 성능을 입증했다. 이같은 컴퓨팅 성능을 바탕으로 최근 AI 스타트업들의 수요가 늘고 있는 서비스형 GPU(GPUaaS) 시장 경쟁에도 뛰어들었다. 이 외에도 AI와 클라우드 네이티브 관련 원천 기술 특허를 다수 확보하며 본격적인 시장 확장 발판을 마련해 왔다. 또 안산 디지털 전환 부스트업 지원사업을 진행하고 전북 카카오클라우드 디지털혁신센터를 개소하는 등 지역 기반의 서비스 지원과 공공 클라우드를 확산 중이다. 카카오엔터프라이즈는 올해 새 대표로 카카오 계열사 디케이테크인의 이원주 대표를 선임하며 기존 중점 사업인 클라우드 중심의 선택과 집중 기조를 이어 나가며 양사 시너지를 극대화한다는 방침이다. 카카오엔터프라이즈는 올해 중점 사업으로 카카오클라우드의 AI 모델 개발·학습 도구 강화부터 GPUaaS 수요를 위한 인프라 강화, 슈퍼컴퓨터 성능 고도화 등에 집중할 계획이다. 여기에 더해 정신아 카카오 대표가 지난달 제30기 정기주주총회를 통해 자체 개발 중인 AI 서비스 '카나나'의 인프라로 카카오클라우드 활용을 시시함에 따라 카카오엔터프라이즈의 역할 역시 커질 것으로 전망된다. 앞서 카카오는 지난 2월 방한한 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 전략적 제휴 체결을 발표하며 주요 서비스에 오픈AI의 최신 AI 기술 API를 활용키로 해 기대감을 모았다. 카카오엔터프라이즈 측 관계자는 "선택과 집중을 통한 경영효율화로 큰 폭의 수익성 개선 성과를 보였다"며 "수익성 개선을 위해 신속하고 효과적인 노력을 지속해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.04.14 17:18한정호

[기고] 대한민국이 AI 강국으로 가는 길, 데이터 활용의 딜레마를 넘어

개인정보보호위원회가 주관해 상정하고 지난 2월 국가인공지능위원회가 심의해 채택한 '인공지능(AI) 데이터 확충 및 개방 확대방안'은 AI 시대를 맞아 우리나라가 경쟁력을 갖추기 위한 본격적인 첫걸음이라고 할 수 있다. 국가인공지능위원회는 이 방안을 채택하면서 AI 기반의 디지털 전환이 가속화되는 시대에 대응하고 AI 경쟁력을 높이기 위한 양질의 데이터를 보다 많이 확보하며 이를 적극적으로 활용할 수 있는 정책 마련을 목표로 삼았다. 이 의안에서 무엇보다 주목할 점은 AI 정책의 최상위 거버넌스 기구인 국가인공지능위원회가 AI 발전을 위해 데이터 접근이 필수적이라는 점을 공식적으로 인정했다는 것이다. 이는 데이터 활용을 둘러싼 사회적 인식과 정책 방향에 중요한 전환점이 될 수 있다. 다만 보다 중요한 과제는 이 방안의 취지를 뒷받침할 수 있는 구체적이고 실행력 있는 후속 정책을 신속히 마련한 후 실제 집행으로 이어가는 일이다. 이 과정에서 AI 모델이 실제로 어떻게 설계되고 학습되는지를 이해하는 것이 필수적이다. 산업 현장과 기술의 현실을 충분히 고려하지 않은 채 이론에만 머무는 논의는 오히려 과도한 규제나 비현실적인 기준으로 이어져 혁신을 저해할 위험이 있다. 이번 의안은 AI가 학습에 필요한 데이터를 활용할 때 정보주체의 '동의'만을 유일한 법적 근거로 삼지 않겠다는 취지를 담고 있다. 이는 동의를 받기 어려운 현실적인 제약과 형식적인 동의가 오히려 개인정보 보호를 약화시킬 수 있다는 문제의식에서 출발한 것이다. 동의 외에도 정당한 이익, 공익 목적, 가명정보 활용 등 다양한 법적 근거를 합리적으로 마련하면 데이터 활용의 유연성을 높이고 AI 혁신의 기반도 한층 더 강화할 수 있다. 결국 어떤 대안을 채택하고 그 기준을 어떻게 설계하느냐에 따라 한국 사회가 나아갈 AI 시대의 방향은 크게 달라질 것이다. '계약의 필요성(제15조 제1항 제4호)'과 '정당한 이익(같은 항 제6호)'은 개인정보보호법상 동의에만 의존하기 어려운 현실을 보완할 수 있는 중요한 법적 근거다. 지난해 12월 개인정보보호위원회가 공개한 개인정보 처리 통합 안내서에서도 이 두 근거의 적용 범위를 넓히려는 방향성을 확인할 수 있다. 이 방향성은 데이터 활용의 현실성과 기술 발전의 속도를 함께 고려하려는 시도의 일환이라고 볼 수 있다. AI 학습에는 필연적으로 대규모 데이터의 활용이 요구되며 이를 뒷받침하려면 기술적 맥락과 사회적 현실을 반영한 유연한 법적 근거가 필요하다. 그런 점에서 '계약의 필요성'과 '정당한 이익'의 적극적인 해석과 적용은 앞으로의 AI 정책과 데이터 활용 논의에서 핵심적인 역할을 하게 될 것이다. AI 모델의 발전은 이제 단순한 IT 기술의 문제가 아니라 국가 경제 전반의 경쟁력과 대한민국 사회 전체의 이익과 직결된 과제가 됐다. 기업들은 경쟁력 있는 AI 기술을 학습하고 고도화하는 일을 생존 전략의 일부로 받아들이고 있으며 일반 국민 역시 AI 기술을 통해 보다 나은 서비스를 누릴 기회를 기대하고 있다. 한국 사회의 현실을 제대로 반영하는 AI 기술을 개발하기 위해서는 국내 이용자에 기반한 데이터가 필수적이다. 우리의 언어, 지리, 문화적 맥락을 반영하지 못하는 기술은 결과적으로 편향되거나 차별적인 판단을 내릴 수밖에 없다. 이러한 문제는 AI가 우리의 일상 속으로 깊이 들어오고 있는 지금 중대한 사회적 문제로 부상하고 있다. 결국 해답은 데이터 접근성의 획기적 확대에 있다. 이미 세계 각국은 데이터 주도권 확보를 위한 경쟁에 돌입했다. 유럽 개인정보보호이사회(EDPB)는 AI 학습을 위한 적법 근거로 '정당한 이익'을 명시했고 일본은 개인정보보호법 개정을 통해 일정한 요건 하에서는 동의 없이도 AI 학습 데이터 활용을 허용하는 방안을 추진 중이다. 이제 우리도 더 이상 논의를 미룰 수 없다. AI 시대에 걸맞은 구체적이고 실행 가능한 법적 기준을 마련해야 할 때다. 데이터 활용과 개인정보 보호는 대립하는 개념이 아니라 조화를 이뤄야 할 정책 목표다. 이를 위한 정교한 설계가 절실하다. 이 중요한 전환점에서 가장 필요한 것은 현장의 현실을 반영한 제도다. 기술을 직접 개발하고 데이터를 다루는 이들의 목소리를 반영하지 못한 규제는 결국 우리 스스로의 경쟁력을 제약하는 결과를 낳게 된다. AI 강국을 향한 우리의 여정이 규제의 그늘 속에 가로막힐 수 있다는 지적에 귀를 기울어야 할 것이다.

2025.04.14 17:17조경식

알테어, 국방 실무형 인재 키운다…육사에 AI 기술 지원

알테어가 국방 디지털 전환 가속화를 위해 인공지능(AI) 인재 양성 프로그램을 추진한다. 알테어는 육군사관학교와 국방 AI 인재 양성을 위한 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 국방 기술 혁신화 디지털 전환을 가속화할 방침이다. 학술·연구 활동 기반으로 심루형 인재 양성에 집중한다. 알테어는 향후 3년간 육군사관학교에 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어(SW)를 무상 지원한다. 교육 자료와 기술 지원까지 제공해 생도들이 현장에서 활용 가능한 AI 실무 능력을 갖출 수 있도록 도울 계획이다. 알테어의 AI 기반 시뮬레이션 기술은 실제 실험이 어려운 국방 환경을 가상으로 정밀 재현할 수 있다. 다양한 전투 시나리오를 분석하고 전략 수립과 장비 개발 효율성을 높이는 데 활용된다. 육군사관학교는 모델링과 시뮬레이션 기술을 교육에 적극 반영해 4차 산업혁명 시대에 부합하는 창의적이고 융합적인 지휘관 양성을 추진할 방침이다. 현장 중심 기술 교육을 강화해 실전 대응 역량을 높이려는 전략이다. 소형기 육군사관학교장은 "이번 협약은 첨단기술 역량을 갖춘 미래 지휘관 양성을 위한 중요한 전환점"이라며 "과학기술 강군을 선도할 리더 육성에 더욱 매진하겠다"고 밝혔다. 알테어 문성수 아시아태평양 수석부사장은 "이번 협약을 계기로 국방 기술 혁신과 실무 역량 강화를 위한 산학 협력 모델을 발전시킬 것"이라며 "AI와 시뮬레이션 기술이 국방 분야에서 효과적으로 활용되도록 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

2025.04.14 15:30김미정

어도비-에스티 로더, 생성형 AI로 뷰티 마케팅 가속

어도비가 생성형 인공지능(AI) 서비스를 에스티로더컴퍼니즈에 제공해 뷰티 마케팅 지원에 나섰다. 어도비는 에스티로더와 파트너십을 맺고 '어도비 파이어플라이' 생성형 AI를 통한 디지털 마케팅 캠페인 프로세스 혁신에 나선다고 14일 밝혔다. 양사는 파트너십을 통해 뷰티 광고 제작 워크플로를 간소화하고 콘텐츠 기획과 실행 속도를 높일 계획이다. 에스티로더는 어도비 크리에이티브 클라우드와 파이어플라이를 통합해 반복 업무를 줄이는 것을 목표로 뒀다. 이를 통해 크리에이티브팀이 전략적 아이디어에 집중할 수 있도록 지원한다. 매년 수십만 건에 달하는 마케팅 에셋 생산을 보다 신속하고 효율적으로 수행할 방침이다. 에스티로더는 이번 협력을 뷰티 리이매진드 전략의 일환으로 추진한다. 다양한 고객층과의 디지털 접점을 확대하고 콘텐츠 중심 브랜드 경험을 강화할 계획이다. 파이어플라이의 생성형 API와 자동 확장 기능을 통해 수요가 폭증하는 콘텐츠 제작에 대응할 예정이다. 실제 마케터 3분의 2는 2024~2026년 사이 콘텐츠 수요가 5배 증가할 것으로 예상하고 있다. 어도비 파이어플라이는 이러한 수요에 대응해 이미지 사이즈 자동 조정, 텍스트·이미지 배치 최적화 등 반복 작업을 지원한다. 어도비는 어도비 익스피리언스 매니저 에셋을 클라우드 기반으로 도입해 디지털 에셋 관리(DAM) 시스템도 현대화했다. 이를 통해 에셋 검색과 활용 효율을 높이고 캠페인 실행에 필요한 리소스를 더 빠르게 제공할 수 있다. 바룬 파머 어도비 파이어플라이 총괄은 "에스티로더는 생성형 AI를 실용적으로 활용한 모범 사례"라며 "디자인 팀은 25개 브랜드에 걸쳐 더 매력적인 크리에이티브에 집중할 수 있게 됐다"고 설명했다. 유리 에즈코프 에스티 로더 크리에이티브 센터 오브 엑셀런스 부사장은 "디지털 채널에서의 민첩한 대응이 필요한 상황에서 어도비는 상업적으로 안전한 생성형 AI를 제공하는 신뢰할 수 있는 파트너"라고 밝혔다.

2025.04.14 15:29김미정

협업툴 '플로우' 공공 AI 혁신 박차…"대형 공공기관 도입 확산세"

마드라스체크가 개발한 협업툴 '플로우'가 인공지능(AI) 기반의 우수한 유연성과 최신 보안 기술을 앞세워 공공 협업툴 시장에서 주목받고 있다. 마드라스체크는 플로우가 대형 공공기관부터 지자체 산하기관까지 빠르게 확산되고 있다고 14일 밝혔다. 플로우는 실시간 협업, AI 자동화, 강화된 보안을 모두 갖춘 공공 특화 협업툴로, 한국관광공사·한국가스공사·한국원자력연구원·대한민국해군·한국인터넷진흥원·국회예산정책처 등 주요 공공기관이 전사적으로 도입했다. 이 외에도 화성시문화재단·부산시설공단 등 지자체 산하기관은 물론 서울대학교·한양대학교·경찰대학교 등 주요 교육기관도 플로우를 도입해 디지털 전환의 효과를 경험하고 있다. 플로우는 클라우드형과 온프레미스형 두 가지 방식을 모두 제공해 다양한 IT 인프라 환경에 유연하게 대응할 수 있다는 점에서 큰 호응을 얻고 있다. 플로우는 5천500개 이상의 유료 클라우드 고객과 60건 이상의 온프레미스 구축 실적을 확보하고 있다. 삼성전기·현대모비스·KT·이랜드리테일 등 대기업과 더불어 DB금융투자·삼성생명·IBK자산운용 등 보안과 신뢰가 중요한 금융기관에도 성공적으로 도입됐다. 여기에 AI 기능을 융합한 실시간 데이터 분석, 반복 업무 자동화, 예측형 일정 조율 등을 제공해 공공 조직의 전략 실행 속도를 획기적으로 단축시키고 있다는 평가를 받고 있다. 특히 플로우는 민간 수준의 유연성과 최신 보안 기술을 제공하고 AI 기반 실시간 업무 혁신을 가속화해 단순한 협업툴 시스템 도입을 넘어 공공 업무 현장에서 실질적인 성과를 만들어내는 툴로 입지를 공고히 하고 있다. 플로우는 공공기관의 엄격한 보안 요건과 클라우드 규정에 대응 가능한 협업툴로 앞서 조달청 혁신시제품으로 지정된 바 있다. 올해 상반기 내에 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 획득과 조달청 제3자 단가계약 등록까지 완료해 기관의 손쉽고 빠른 도입을 지원할 계획이다. 이를 계기로 공공 조직을 위한 AI 기반 업무 환경 구축을 가속화하고 국내는 물론 글로벌 시장을 겨냥한 전략적 확장을 본격화할 방침이다. 이학준 플로우 대표는 "공공기관의 협업 방식도 이제는 더 이상 아날로그에 머물러서는 안 된다"며 "AI와 결합된 지능형 협업 환경을 통해 공공도 더 빠르고 더 스마트하게 일할 수 있어야 하며 플로우는 이를 실현할 수 있는 플랫폼"이라고 강조했다. 이어 "단순한 디지털화가 아닌 전략적 의사결정을 지원하는 수준의 AI 기반 업무 환경을 제공하는 것이 우리의 핵심 역할"이라고 덧붙였다.

2025.04.14 14:48한정호

AI 동맹 강화하는 코오롱베니트-델, 인재도 함께 키운다

코오롱베니트가 국내외 AI 인프라 수요 확대에 발맞춰 파트너사 역량 강화에 나섰다. 코오롱베니트는 서울 가산동에 위치한 'AI 솔루션센터'에서 델 테크놀로지스와 공동으로 파트너 교육 세미나 '파트너 아카데미'를 개최했다고 14일 밝혔다. 이번 세미나는 AI 인프라 트렌드 이해부터 시장 공략 전략까지 전반적인 사업 역량을 높이기 위한 취지로 기획됐다. 코오롱베니트는 델의 최신 AI 신제품과 호환되는 GPU, 서버, 스토리지, 고성능 컴퓨팅 인프라(HCI) 솔루션을 중심으로 실무 교육을 제공했으며, 공공 조달 시장 동향도 함께 소개했다. 델과 2008년부터 공식 총판 파트너십을 유지하고 있는 코오롱베니트는, 파트너사가 빠르게 변화하는 AI 환경에 적응할 수 있도록 실질적인 기술·제품 이해를 높이는 데 집중했다. 코오롱베니트의 AI 솔루션센터는 생성형 AI를 포함한 다양한 기업용 AI 솔루션을 테스트할 수 있는 통합 테스트 환경을 갖추고 있다. 참가 기업들은 이번 아카데미를 통해 LLM 기반 생성형 AI, 머신러닝 및 딥러닝 분석, MLOps, AI 거버넌스, 데이터레이크, 벡터DB 등 최신 기술을 실습 형태로 경험할 수 있었다. 센터에서는 파트너사의 요구에 맞춘 기술 검증(PoC)과 벤치마킹 테스트(BMT)도 정기적으로 수행하고 있으며, 향후에는 고성능 GPU 서버 등 최신 장비를 추가 도입해 테스트 품질을 고도화할 계획이다. 축적된 테스트 데이터를 기반으로, 파트너사와 내부 엔지니어의 실무 역량을 강화하는 데도 적극 활용될 예정이다. 코오롱베니트 최상문 상무는 "AI 인프라에 대한 수요가 급증하며 빠르게 바뀌는 현재 트렌드에 최적화된 제품과 교육을 시장에 공급하기 위해 노력하고 있다"며, "고객 비즈니스 효율을 높이기 위해 국내외 사업 파트너사에 대한 교육과 투자를 이어 나가면서 AI 인프라 확산을 주도할 것"이라고 강조했다. 코오롱베니트는 향후에도 파트너사와의 동반 성장을 목표로 AI 관련 정기 교육 프로그램을 확대해 나간다는 방침이다.

2025.04.14 14:29남혁우

英 스타트업 '자금난' 악화…2020년 이후 최저치 기록

영국 본토 스타트업 다수가 수년간 겪어 온 자금난을 극복하고자 미국으로의 이주를 추진하고 있다. 14일 파이낸셜타임즈에 따르면 영국 스타트업들의 지난해 투자 유치액이 2020년 이후 최저치인 162억 파운드(한화 약 30조3천124억원)에 그친 것으로 조사됐다. 이는 미국의 스타트업은 한 해 동안 650억 파운드(한화 약 121조5천961억원) 이상의 투자를 유치한 것과 대비되는 결과다. 특히 지난해 전 세계 벤처 캐피털(VC) 투자의 57%가 미국 스타트업에 편중된 것으로 나타났다. 이에 최근 영국 스타트업들은 본토에 본사를 두고 있지만 미국 투자자들을 유치하기 위해 미국 법인 설립에 속도를 내는 것으로 알려졌다. 대표적으로 33억 달러(한화 약 4조7천81억원)의 기업 가치를 평가받은 음성 인공지능(AI) 스타트업인 일레븐랩스의 사례가 있다. 마티 스타니셰프스키 일레븐랩스 공동 창립자는 "대부분의 벤처 자금이 미국에서 유입된다는 점을 인지했다"며 "우리는 미국 투자자들에게 선호되고 친숙하게 다가가기 위해 미국 델라웨어 주에 법인을 설립했다"고 말했다. 파이낸셜타임즈가 인용한 딜룸의 보고서에서는 2020년 이후 영국에서 설립되고 벤처 기업으로서 지원을 받는 스타트업 70개사 중 20% 이상이 현재 미국에 본사를 두고 있다고 설명했다. 특히 이러한 미국 이주 양상은 영국 정부가 AI를 국가의 성장동력으로 추진하면서 오히려 더 강해지고 있는 것으로 나타났다. 영국 정부가 국가 기조와 달리 스타트업들의 성장을 뒷받침하지 못한다는 지적이다. 파이낸셜타임즈는 "영국의 신생 기업들은 자금 조달과 글로벌 경쟁에 어려움을 겪고 있다"며 "영국의 주요 기업들은 구글 딥마인드와 같은 대규모의 글로벌 기업에 인수되는 경향도 보인다"고 지적했다. 바니 허시-여 클레오 최고경영자(CEO)는 "이미 1년 중 4개월을 미국 샌프란시스코에서 보내고 있으며 정식 이주를 진지하게 고려하고 있다"며 "영국에서 자금난이 악화되고 있어 영국 정부가 이 문제를 해결하지 못하면 많은 기업이 어려워질 것"이라고 토로했다.

2025.04.14 14:08한정호

GIST '큐버', AI 비전 인식률 4.7% 개선…"오탐지 물체 삭제 기능"

…국내 연구진이 AI비전 인식률을 기존 대비 4.7%개선할 수 있는 기술을 개발했다. 광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 오류 추정을 통해 미학습 물체의 인식 결과를 정제하는 AI모델, '큐버'(QuBER)를 개발했다고 14일 밝혔다. '큐버'는 실시간으로 학습 데이터에 포함되지 않은, 오탐지된 물체를 삭제하거나 추가하는 기능을 갖췄다. 현재 널리 사용되는 AI 비전 기술에는 몇 가지 한계가 있다. 2018년 공개된 마스크 R-CNN 모델은 사전에 학습된 물체만 인식할 수 있다. 2023년 나온 '세그멘트 애니싱' 모델은 임의 탐지는 가능하지만, 복잡한 환경에서 정확도가 크게 떨어진다. 이 같은 단점을 보완한 모델이 GIST '큐버'다. 기존대비 인식률이 4.7%가량 개선됐다. '큐버'는 RGB-D(컬러+깊이) 이미지와 초기 예측 데이터를 활용해 '4자 경계 오류'를 분석, 물체 인식의 정확도를 높이는 것이 특징이다. 이 기술을 통해 처음 보는 미학습 물체도 실시간 빠르고 정확하게 인식할 수 있다. '4자 경계 오류'는 AI의 초기 예측값과 실제 데이터 간 차이를 올바르게 검출된 경계 검출해야 했지만 놓친 경계 잘못 검출한 경계 검출하지 않아야 할 부분을 정확히 비검출한 경계 등을 말한다. 연구팀은 ▲실내 환경(OCID)에서 88.4%의 인식률 ▲테이블 위 물체들(OSD)에서 83.3%의 정확도 ▲상자 안의 복잡한 물체들(WISDOM)에서 77.5%의 정확도를 보였다고 설명했다. 이규빈 교수는 “로봇이 처음 보는 물체도 정확하고 효율적으로 인식할 수 있다는 가능성을 확인했다”며, “이 기술이 다양한 로봇 작업에 적용돼 새로운 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 개발에 큰 역할을 할 것”이라고 기대감을 나타냈다. 연구는 산업통상자원부와 과학기술정보통신부 지원을 받았다. 백승혁 박사가 박사과정 재학 중 수행했다. 연구결과는 오는 5월 열리는 로봇 분야 국제 학회인 IEEE 국제 로봇 자동화 학술대회(ICRA)에서 발표한다.

2025.04.14 13:48박희범

CES·삼성 혁신사례 공개…AI·양자·바이오 R&D성과도 "한자리에"

세계 최초 UHD 해상도를 갖춘 QD-OLED 모니터 등 혁신 기술과 국가 R&D 성과를 모두 망라한 초대형 과학축제가 마련됐다. 한국연구재단(이사장 홍원화)은 오는 16일부터 20일까지 닷새간 대전컨벤션센터(DCC) 제2전시관에서 '2025 대한민국 과학기술대전'을 개최한다. 올해 행사는 한국과학창의재단이 주관하는 '2025 대한민국 과학기술축제'와 대전관광공사가 주관하는 '대전사이언스페스티벌'을 통합했다. 주제는 '연구속의 일상, 일상속의 연구'로 정했다. 첨단 과학기술이 실생활에서 구현되는 과정을 보여줄 계획이다. 나아가 미래의 일상에까지 펼쳐질 우수한 R&D 성과를한자리에서 체감할 수 있다. 행사는 크게 ▲국가연구개발사업 성과관 ▲기초원천 성과관 ▲기관 성과관 ▲CES 혁신 기업관으로 구성했다. 국가연구개발사업 성과관은 '첨단바이오, 양자, AI'로 구성된 3대 게임체인저관과 반도체 디스플레이, 수소, 원자력 등의 전략기술관 그리고 실험실 창업관 및 우수성과 100선관으로 나눠 전시했다. 기초원천 성과관에서는 차체와 특장을 모두 국산화한 야간산불 대응 중형급 산불 진화차량과 면역관문억제 기반 항암제 반응 예측 기술 등 36개 연구성과를 선보인다. 기관 성과관에서는 세계 최초 마라톤을 완주한 사족로봇과 지능형 골프 클럽 G-GRIP, 우주발사체 누리호 등 과학기술정보통신부 산하 기관을 포함한 19개 기관 성과를 소개한다. CES 혁신 기업관도 올해 처음 꾸렸다. CES에 참여했던 민간기업 중 최고 혁신상을 수상했던 TD 스퀘어의 한양대 게임연구실을 비롯해 24개 기업이 참여한다. 혁신사례도 선보인다. CES 혁신 기업관 내에 마련한 삼성 디스플레이관에서는 세계 최초 UHD 해상도를 갖춘 QD-OLED 모니터 및 스트레처블 디스플레이 등을 전시한다. 이외에 미세먼지 R&D 연구성과 포럼, 학업·진로 상담 멘토링, 과학 크리에이터 특별강연 등 부대행사도 함께 운영한다. 홍원화 이사장은 “과학기술의 혁신적인 성과를 선보이며 우리나라의 미래를 함께 그려볼 수 있을 것"이라며 "과학기술이 우리 사회와 개인의 삶을 어떻게 혁신적으로 변화시키는지 체험할 기회가 될 것"으로 기대했다.

2025.04.14 13:34박희범

AI는 튀김과 구이 구별할 수 있을까…식품 인식 기술 검증 결과

비공개 소스 AI 모델, 식품 인식에서 90% 이상의 정확도 달성 인공지능(AI) 발전으로 식품 이미지 인식 기술이 크게 향상되었다. 특히 비전-언어 모델(Vision-Language Models, VLM)이 텍스트와 이미지 데이터를 통합하여 식품 인식에 새로운 가능성을 제시하고 있다. 마드리드 자치대학교와 IMDEA 푸드 연구소 연구팀은 식품 영양 전문가 태그 데이터베이스(FoodNExTDB)를 개발하고, 비전-언어 모델 6종의 식품 인식 능력을 평가했다. 연구 결과, 비공개 소스 모델들이 공개 소스 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 단일 제품 이미지에서는 90% 이상의 전문가 가중 회상률(Expert-Weighted Recall, EWR)을 달성했다. 그러나 현재 비전-언어 모델은 요리 스타일 구분이나 외관이 유사한 식품 간 차이 식별과 같은 세부적인 식품 인식에 여전히 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 7명의 영양 전문가가 검증한 9,263개 이미지 - FoodNExTDB 데이터베이스의 특징 연구팀은 체중 감량 임상시험에 참여한 개인들의 실제 식이 기록에서 추출한 9,263개의 식품 이미지로 구성된 FoodNExTDB를 소개했다. 이 데이터베이스의 특징은 7명의 영양 전문가가 모든 이미지를 검토하여 약 5만 개의 라벨을 생성했다는 점이다. 각 이미지는 10개의 주요 식품 카테고리(예: "단백질 공급원", "채소 및 과일" 등), 62개의 하위 카테고리(예: "가금류", "과일" 등), 그리고 9개의 조리 스타일(예: "구운", "삶은" 등)로 체계적으로 분류되었다. 이러한 구조화된 분류법은 식품 인식 모델 평가에 있어 중요한 기준을 제공한다. 각 참가자는 평균적으로 약 96개의 식품 이미지를 촬영했으며, 이미지의 약 79%는 스페인의 주요 식사 시간(아침, 점심, 저녁)에 촬영되었다. 가장 자주 할당된 식품 카테고리는 "채소 및 과일"(약 28%), "곡물 및 콩류"(약 17%), "음료"(약 16%)였다. 하위 카테고리 수준에서는 "채소"(약 13%), "과일"(약 13%), "빵"(약 8%)이 가장 많았다. Gemini 70.16%, ChatGPT 64.32% - 비전-언어 모델 6종의 식품 인식 성능 비교 연구팀은 ChatGPT(GPT-4o), Gemini 2.0 Flash, Claude 3.5 Sonnet과 같은 비공개 소스 모델과 Moondream, DeepSeek Janus-Pro, LLaVA와 같은 공개 소스 모델을 포함한 6종의 비전-언어 모델을 평가했다. 비공개 소스 모델들은 모든 분류 수준에서 공개 소스 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보였다. Gemini는 모든 수준에서 평균 70.16%의 EWR을 달성하여 가장 높은 성능을 보였으며, ChatGPT(64.32%)와 Claude(65.86%)도 강력한 성능을 유지했다. 분류 복잡성이 증가함에 따라 모든 모델의 성능이 저하되었다. 예를 들어, Gemini의 EWR은 카테고리 수준에서 85.79%였으나, 카테고리+하위 카테고리 수준에서는 74.69%, 카테고리+하위 카테고리+조리 스타일 수준에서는 50.00%로 감소했다. 공개 소스 모델 중에서는 Moondream이 DeepSeek과 LLaVA보다 우수한 성능(평균 54.71% 대 34.04%, 47.00%)을 보였다. DeepSeek은 식품 데이터셋에 대한 노출이 제한적이어서 가장 낮은 평균 EWR(34.04%)을 기록했다. "튀김"과 "조림" 구분에 어려움 - 비전-언어 모델의 조리 스타일 인식 한계 연구 결과, 비전-언어 모델들은 이미지의 복잡성에 따라 성능 차이를 보였다. DeepSeek을 제외한 모든 모델은 단일 제품 이미지에서 다중 제품 이미지보다 높은 성능을 보였다. ChatGPT, Gemini, Claude, Moondream과 같은 모델들은 단일 제품 이미지에서 90% 이상의 EWR을 달성했다. 카테고리 수준에서는 "곡물 및 콩류", "단백질 공급원", "유제품 및 식물성 음료"와 같은 식품 카테고리 인식에 비전-언어 모델들이 우수한 성능을 보였다. 하위 카테고리 수준에서는 "과일"이 "채소"보다, "생선"이 "가금류"보다 더 정확하게 인식되었다. "파스타"도 "쌀"보다 더 자주 인식되었다. 조리 스타일 수준에서는 모든 모델이 상당한 어려움을 겪었다. "신선한" 스타일이 가장 식별하기 쉬웠고, "구운" 스타일이 그 뒤를 이었으나, "튀긴"과 "조림" 스타일은 가장 정확하게 예측되지 않았다. 이는 비전-언어 모델들이 미세한 시각적 차이를 구분하는 데 여전히 한계가 있음을 시사한다. 웨어러블 기기와 AI의 만남 - 개인화된 영양 관리의 미래 전망 식이 분석은 영양학에서 여러 관련 요소를 고려해야 하는 주요 과제로 남아있다. 순수한 이미지 인식 모델들이 식품 인식 분야에서 크게 향상되었지만, 복잡한 다중 식품 이미지를 처리하고 충분한 맥락 이해를 제공하는 데는 여전히 어려움을 겪고 있다. 비전-언어 모델은 텍스트 및 시각적 추론을 통합하여 식품 인식 및 식이 분석에서 설명 가능성을 향상시키는 유망한 대안을 제시한다. 그러나 추가적인 다중 모달 데이터 통합이 필요한 조리 스타일 식별과 같은 세부적인 작업에는 여전히 어려움을 겪고 있다. 연구팀은 개인화된 영양 전략과 비전-언어 모델을 통합하면 식이 추적과 만성 질환 예방을 개선할 수 있다고 제안한다. 웨어러블 기기, 식이 설문지, 전문가 감독에서 얻은 다중 모달 데이터와 AI 기반 식품 인식을 결합하면 자동화된 식이 평가의 정확성과 준수도를 향상시킬 수 있을 것이다. FAQ Q: 비전-언어 모델(VLM)이란 무엇인가요? A: 비전-언어 모델은 이미지와 텍스트 데이터를 함께 처리할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 시각적 정보와 언어적 정보를 통합하여 더 포괄적인 이해를 제공하며, 식품 인식과 같은 작업에서 기존 모델보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. Q: 연구에서 사용된 FoodNExTDB는 어떤 데이터베이스인가요? A: FoodNExTDB는 9,263개의 식품 이미지로 구성된 데이터베이스로, 체중 감량 프로그램에 참여한 실제 참가자들의 식사 기록에서 수집되었습니다. 7명의 영양 전문가가 각 이미지를 검토하여 10개의 식품 카테고리, 62개의 하위 카테고리, 9개의 조리 스타일로 분류했으며, 총 5만 개 이상의 라벨을 생성했습니다. Q: 왜 비전-언어 모델은 조리 스타일 인식에 어려움을 겪나요? A: 조리 스타일 인식은 미세한 시각적 차이를 구분해야 하는 복잡한 작업입니다. 비전-언어 모델은 기본적인 식품 카테고리 인식에는 강하지만, "튀긴", "구운", "삶은" 등의 조리 방법 구분은 더 세밀한 특징을 요구합니다. 또한 이미지만으로는 조리 과정이나 사용된 소스, 기름 등을 정확히 파악하기 어렵기 때문에 이러한 세부적인 분류에 한계가 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.14 13:31AI 에디터

이재명 첫 공식일정은 퓨리오사AI..."새로운 희망 보인다"

이재명 더불어민주당 대선 예비후보가 14일 AI 반도체 설계회사인 퓨리오사AI를 방문한 자리에서 “첨단 분야 개발에서 새로운 희망이 보인다”고 밝혔다. 이재명 예비후보는 이날 오전 서울 강남구에 위치한 퓨리오사AI를 찾아 백준호 대표 등과 간담회를 갖고 “인공지능 분야에서 뒤처지고 있다고 걱정을 많이 하고 있는데 퓨리오사는 그렇지 않다는 희망을 보여주는 것 같다”며 이같이 말했다. 그는 “저의 최대 관심은 어떻게 하면 많은 사람들이 더 좋은 환경에서 더 나은 삶을 살게 할까라는 것”이라며 “그중 제일 중요한 것은 역시 먹고 사는 문제와 일자리 문제”라고 운을 뗐다. 이어, “일자리 문제에서 제일 중요한 부분이 있다. 세상이 거의 문자 발명에 준하는 급격한 변화를 겪는 것 같은데 그것이 소위 인공지능 문제”라며 “그 분야에서 첨단 분야를 개발하고 계신 것 같고 우리 국민에게 새로운 희망을 만들어주는 것 같다”고 했다. 그러면서 “국가 공동체가 어떤 역할을 통해 인공지능 사회에 대비해 나갈지를 살펴야 할 것 같다”고 강조했다. 퓨리오사AI 방문에 앞서 이재명 예비후보는 AI 비전 공약을 제시하면서 “정부가 민간 투자 마중물이 되어 AI 관련 예산이 선진국을 넘어서는 수준까지 증액하고자 한다”며 “AI 투자 100조원 시대를 열겠다”고 밝혔다. 그는 국가인공지능위원회의 내실화, 국가적 AI 인재 양성, 글로벌 AI 이니셔티브 확보, AI 규제 합리화, '모두의 AI' 프로젝트 추진 등을 제시했다.

2025.04.14 12:07박수형

주니퍼-구글클라우드, 네트워크 강화 협력…AI 개발 환경 간소화

주니퍼네트웍스가 구글클라우드 손잡고 캠퍼스·브랜치 네트워크를 강화해 인공지능(AI) 개발 환경 간소화와 애플리케이션 성능 높이기에 나섰다. 주니퍼네트웍스는 구글클라우드와 협력해 엔터프라이즈 캠퍼스·브랜치 구축을 위한 공동 솔루션을 발표했다고 14일 밝혔다. 사용 기업은 구글클라우드 마켓플레이스에서 주니퍼 미스트 기반 유·무선·네트워크 접근 제어(NAC), 시큐어 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN), 구글클라우드 WAN 솔루션을 구독할 수 있다. 이번 솔루션은 인터넷과 클라우드, 데이터센터 환경 어디에서든 주요 애플리케이션과 인공지능(AI) 워크로드에 안정적 연결을 제공하는 데 초점 맞췄다. 구글클라우드 넥스트 25에서 공개된 이 솔루션은 클릭 몇 번으로 복잡한 네트워크 구성을 단순화할 수 있다. 구글클라우드의 WAN은 주니퍼 미스트 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼을 기반으로 브랜치 인프라를 관리하는 매니지드 백본을 제공한다. AI 기반 운영(AIOps)을 통해 디바이스, 사용자, 애플리케이션 전반에 걸쳐 저지연, 고성능, 예측 가능한 연결을 지원한다. 클라우드와 생성형 AI 애플리케이션 확산으로 애플리케이션 성능과 안정성 확보는 기업 필수 과제로 떠올랐다. 기업이 클라우드 기반 네트워크로 전환하고 있으나, 복잡성과 비용, 보안 문제 등에서 어려움을 겪고 있다. 주니퍼 미스트는 운영 비용 절감과 사용자 경험 향상을 목표로 설계된 AI 네이티브 플랫폼이다. 자동화와 선제적 인사이트를 통해 복잡한 캠퍼스·브랜치 운영을 단순화하고 셀프 드라이빙 네트워크 구현을 도울 수 있다. 구글클라우드 WAN은 모든 브랜치 트래픽을 위한 고성능 단일 연결 지점을 제공한다. 구글클라우드 플랫폼 상에서 유선, 무선, NAC, WAN 서비스를 통합 호스팅해 온프레미스 하드웨어 없이도 운영이 가능하며, 정책 일관성과 위협 대응 역량을 강화할 수 있다. 주니퍼네트웍스 수자이 하젤라 캠퍼스 및 브랜치 부문 총괄은 "주니퍼 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 구글클라우드 WAN과 결합해 복잡한 네트워크 환경을 간소화하고, 애플리케이션 성능을 극대화한다"고 강조했다.

2025.04.14 11:25김미정

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