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박종천 지란지교소프트 CAIO "AX는 자동화 아닌 'AI 직원' 만드는 일"

"인공지능(AI) 전환(AX)은 시간을 줄이는 자동화가 아닙니다. 충분한 지식으로 알아서 일하고, 결정이 필요할 때만 사람을 부르는 AI 직원을 만드는 일입니다." 박종천 지란지교소프트 최고AI책임자(CAIO)는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 AIR 쇼케이스에서 'AI를 쓰는 회사에서, AI가 일하는 회사로'를 주제로 발표하며 이같이 말했다. 박 CAIO는 AI를 인터넷, 모바일에 이은 세 번째 플랫폼 전환이라고 제시했다. 앞선 두 번의 전환이 무엇으로 접속하는지를 바꿨다면 이번에는 누가 일을 하는지가 바뀐다는 설명이다. 다만 이 과정에서 그가 짚은 문제는 개인과 회사 사이의 간극이다. 국내 챗GPT 월간 이용자가 1천만 명에 이를 만큼 개인의 AI 활용은 일상이 됐지만 회사의 지식은 여전히 개인 PC와 메신저에 흩어져 있어 조직 성과로 이어지지 않는다는 진단이다. "AI, 도구 아닌 직원으로"…가역적 업무 전담으로 생산성 극대화 박 CAIO가 제시한 해법은 'AI 직원'이다. AI 직원은 질문에 답하는 데 그치지 않고 자료 검토와 판단, 계산과 결과 정리, 문서 작성까지 수행해 업무에 활용할 수 있는 결과물을 만든다. 필요할 때마다 꺼내 쓰는 도구가 아니라, 회사 지식과 업무 절차를 바탕으로 맡은 일을 처리하는 AI 에이전트를 조직 안에 두자는 구상이다. AI 직원을 도입해야 하는 이유는 개인의 AI 활용이 조직의 성과로 이어지지 않는 간극을 메우기 위해서다. 회사 문서와 업무 노하우가 개인 PC나 메신저에 흩어져 있으면 직원이 AI를 써도 회사의 지식과 경험을 충분히 활용하기 어렵다. 반대로 AI가 필요한 지식과 도구에 접근할 수 있다면, 반복적인 자료 수집·검토·정리 업무를 맡아 처리하고 사람은 판단과 승인에 집중할 수 있다. AI가 밤새 되돌릴 수 있는 작업을 미리 해 두면 업무 처리 속도와 범위도 넓어질 수 있다. 이를 위해 기업이 먼저 해야 할 일은 회사 지식과 업무를 정리하는 것이다. 문서와 규정, 업무 절차를 지식 라이브러리로 구축하고, AI가 필요한 정보를 찾아 근거로 활용할 수 있게 해야 한다. 박 CAIO는 “사내 데이터가 지식 라이브러리로 구축돼 있는지, 업무가 잘 정리돼 있는지를 계속 고민하면서 우리가 만드는 것이 AI 직원인지 아닌지를 항상 생각해 봐야 한다”고 말했다. AI가 실제 업무를 하도록 사내 문서와 메일, ERP 등 기존 시스템을 연결하는 일도 과제다. AI 직원이 어떤 데이터와 도구에 접근할 수 있는지 권한을 정하고, 업무 결과를 확인할 체계도 갖춰야 한다. 도구를 도입하는 데서 끝내지 않고 직원들이 제대로 활용하는지 지속적으로 살피며, 데이터가 연결되는 만큼 보안도 관리해야 한다. 마지막으로 기업은 AI의 자율 처리 범위와 사람의 개입 기준을 정해야 한다. 박 CAIO는 업무의 중요도보다 되돌릴 수 있는 일인지를 기준으로 삼아야 한다고 제안했다. 문서 초안 작성이나 자료 수집·요약, 계산처럼 수정 가능한 작업은 AI가 처리하되, 메일 발송이나 외부 제출, 원본 데이터 삭제처럼 되돌리기 어려운 작업은 사람이 점검하거나 승인하는 절차를 두는 방식이다. 그는 "예를 들어 고객사에 메일 답장을 보냈는데 이상한 답장을 보내면 이를 물리기 어렵다"며 "비가역적이고 돌이킬 수 없는 일들은 꼭 사람이 점검해야 한다"고 설명했다. "토큰 많이 쓸수록 이득 보는 회사 돼야" 박 CAIO는 AI 사용 비용을 바라보는 관점도 바꿔야 한다고 강조했다. 토큰은 AI 사용량을 재는 단위로, 많이 쓸수록 비용이 늘어난다. 그는 미국에서는 직원 한 명이 한 달에 1억원어치를 쓰는 경우도 있다며 토큰을 많이 쓸수록 회사가 좋아지도록 세팅하면 무한 성장이 가능하다"고 말했다. 도입 이후의 관리도 주문했다. 박 CAIO는 "도구를 사줬고 교육도 시켜줬으니 알아서 잘하겠지 하는 것은 절대 안 된다"며 "잘 쓰고 있는지를 보면서 계속 관리해 줘야 한다"고 말했다. 데이터를 많이 모을수록 보안이 중요해진다는 점도 덧붙였다. 혼자 힘으로 전환하기 어려운 기업에는 파트너 선택이 중요하다고 조언했다. 그는 농담을 전제로 "국내 기업의 3분의 1은 AI 전환을 못 해 큰일 나고, 3분의 1은 자체 전환에 큰 어려움을 겪을 것"이라며 "나머지 3분의 1은 파트너와 함께할 텐데 그 파트너를 고르는 것에 따라 회사의 미래가 결정될 것"이라고 내다봤다. 박 CAIO는 "AI에게 얼마나 많은 도구를 쥐여주느냐에 따라 AI가 할 수 있는 일이 달라진다"며 사내 문서와 메일, 전사적자원관리(ERP) 같은 기존 시스템까지 AI와 연결해야 한다고 말했다. 지란지교소프트는 이를 구현한 한국형 업무용 AI로 '오피스에이전트'를 소개했다. 지란지교소프트는 법인카드 정산, 인사 규정 안내, 영업 레퍼런스 검색, 전표 계정과목 분류를 AI 에이전트로 처리하고 있다. 협력 기관에서는 보험 문의 답변과 손해사정 보고서 검토에 활용한다. 박 CAIO는 "사람이 하루에 보고서 30건 정도를 본다면 AI는 24시간 동안 300건도 볼 수 있을 것"이라며 "AI는 도구가 아니라 역량으로 이를 어떻게 활용하는지가 기업의 생존을 가를 것"이라고 강조했다.

2026.10.08 15:22남혁우 기자

모비젠 "연내 그래피오 3.0 출시…스스로 진화하는 온톨로지 구축"

모비젠이 온톨로지 기반의 데이터·AI 앱 플랫폼 '그래피오 3.0'을 연내 출시할 계획이다. 해당 플랫폼은 메모리 시스템을 기반으로, 온톨로지가 업무 경험을 통해 스스로 진화하는 것이 핵심이다. 엄태덕 모비젠 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 이같이 밝혔다. 이날 AI 페스타 26 내 부대행사인 '에어 쇼케이스(AIR Showcase)'에서 '기업 AX를 위한 온톨로지 구축과 활용 전략'을 주제로 발표를 진행한 엄 부사장은 온톨로지 기반 AI 솔루션의 로드맵을 제시했다. 온톨로지는 특정 분야에 존재하는 개념 간의 관계를 명확히 정의하고 구조화한 지식 모델이다. 온톨로지를 활용하면 AI는 입력된 데이터의 문맥과 의미를 스스로 이해해, 보다 정확한 판단을 내릴 수 있게 된다. 엄 부사장은 "단순히 데이터가 잘 정리돼 있다고 해서 AI가 업무를 이해하는 것은 아니다"며 "같은 데이터라도 조직마다 의미가 다를 수 있고, 데이터 간 관계와 업무 규칙을 함께 이해해야 성공적인 인공지능 전환(AX)이 가능하다"고 설명했다. 모비젠은 이를 위한 솔루션으로 '그래피오'를 제공하고 있다. 그래피오는 조직의 업무 용어와 개념 정리에서부터 ▲관계 모델링 ▲지식 구조 관리 ▲데이터 연계 등 다양한 기능을 통해 기업 특화 온톨로지를 구축한다. 이후 AI 에이전트가 해당 정보를 연계한 각종 업무를 지원한다. 모비젠은 그래피오 로드맵을 빠르게 고도화해나갈 계획이다. 지난해 초 그래피오 1.0을 출시한 데 이어, 올해 7월에는 그래피오 2.0을 출시했다. 연내에는 그래피오 3.0을 출시하는 것이 목표다. 그래피오 1.0이 온톨로지 코어 구축에 집중했다면, 그래피오 2.0은 데이터의 변화를 감지하고 이를 기반으로 업무를 실행하는 '다이나믹 온톨로지' 기능이 추가됐다. 그래피오 3.0은 실행 결과와 피드백을 메모리 시스템에 쌓아 온톨로지 성능을 지속 개선할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엄 부사장은 "초기 온톨로지가 데이터의 맥락 파악에 집중했다면, 향후에는 추가 데이터 및 경험을 기반으로 온톨로지가 스스로 진화하는 방향으로 나아갈 것"이라며 "올해 내에 그래피오 3.0 버전을 출시하려고 준비하고 있다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 14:49장경윤 기자

제논, 코스닥 상장 공모 돌입…최대 268억 조달

제논이 코스닥 상장을 위한 공모 절차에 본격 돌입했다. 상장을 통해 확보한 자금을 인공지능(AI) 인프라 확충과 AI 에이전트·피지컬 AI 기술 고도화에 투입한다는 계획이다. 제논은 금융위원회에 증권신고서를 제출하고 코스닥 상장을 위한 공모 절차에 착수했다고 8일 밝혔다. 지난달 한국거래소로부터 상장예비심사 승인을 받았으며 기술특례가 아닌 일반상장 방식으로 상장을 추진하고 있다. 총 공모 주식 수는 220만주로, 희망 공모가는 주당 9700원~1만2200원이다. 이에 따른 총 공모금액은 약 213억 4000만~268억 4000만원이다. 기관투자자 대상 수요예측은 오는 26일부터 30일까지, 일반청약은 11월 4일부터 5일까지 진행할 예정이다. 상장 주관사는 삼성증권이다. 제논은 2017년 설립된 기업용 AI 전환(AX) 전문기업이다. 자체 개발한 AX 플랫폼 '제노스(GenOS)'를 통해 기업의 AI 전략 수립부터 개발·도입·운영까지 지원한다. 금융·공공·발전 분야에서 확보한 고객 기반을 제조·제약 등으로 확대 중이며 지난 3월에는 피지컬 AI 전담 연구조직을 신설했다. 제노스를 기반으로 실행형 AI '원에이전트'와 AI 에이전트 통합 포털 '제나(GenA)'도 선보였다. 이를 통해 기업 간 거래(B2B)뿐 아니라 기업과 소비자 간 거래(B2C) 시장으로 사업 영역을 넓히고 있다. 실적도 성장세를 보였다. 올해 상반기 별도 기준 매출액은 117억 6000만원으로 전년 동기 27억 3000만원 대비 약 4.3배 증가했다. 6개월 만에 지난해 연간 매출액 117억 4000만원을 넘어선 수치다. 같은 기간 영업이익은 22억원으로 지난해 연간 영업이익 7억원의 약 3.1배를 기록했으며 영업이익률은 18.7%를 나타냈다. 제논은 공모자금을 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 핵심 기술 고도화에 활용할 계획이다. 모델 학습과 서비스 운영 역량을 강화하는 동시에 제노스·원에이전트·피지컬 AI 관련 기술 개발과 상용화에 투자한다. 기술 인력 확보와 해외 사업 확대에도 자금을 투입할 방침이다. 고석태 제논 대표는 "자체 플랫폼과 다양한 산업 현장에서 축적한 프로젝트 경험을 기반으로 기업의 실질적인 AX를 지원해 왔다"며 "이번 공모를 계기로 AI 인프라와 기술에 대한 투자를 확대하고, AI 에이전트와 피지컬 AI의 상용화 및 해외시장 진출에 속도를 내 글로벌 엔터프라이즈 AX 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2026.10.08 13:09이나연 기자

"우리 군이 쓰는 것과 똑같네"…코난테크 AI 플랫폼에 군 관심

"실제로 우리가 쓰는 시스템과 비슷하네요." 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 26의 코난테크놀로지 부스를 찾은 군 관계자가 전출처 정보 융합분석 플랫폼 '코난 아르고스'의 시연 이후 보인 반응이다. 군 정보분석관의 업무 절차를 반영한 화면 구성과 자동화 기능이 국방 관계자들의 관심을 끌었다. 코난테크놀로지는 6일부터 8일까지 진행되는 AI 페스타 26의 국방 AI 특별관에 참가했다. 회사 측은 행사 기간 부스를 찾은 국방 관계자들을 대상으로 오는 12월 정식 출시 예정인 아르고스의 비공개 시연을 진행했다. 군사정보를 다루는 플랫폼 특성상 일반 참관객에게는 내부 분석 화면과 구체적인 기능을 공개하지 않았다. 아르고스는 영상·신호·공개정보(OSINT) 등 7개 정보 출처를 하나의 공통 상황도로 통합하도록 설계된 플랫폼이다. 서로 다른 정보를 교차 검증해 위협을 평가하고 군 지휘관의 판단을 지원하는 것이 목표다. 외부 인터넷 연결 없이 폐쇄망에서 운용할 수 있으며 판단 근거를 역추적할 수 있도록 설계됐다. 코난테크놀로지가 주목한 것은 군 정보분석관의 반복적인 업무다. 기존에는 북한의 미사일 발사 관련 정보를 확인하더라도 해당 지역의 위치를 별도로 검색하고 지도에서 거리를 측정한 뒤 결과를 보고서에 옮겨야 했다. 서로 다른 출처에서 확보한 정보를 대조하고 종합하는 과정에도 상당한 시간이 소요됐다. 아르고스는 이러한 업무를 자동화하는 데 초점을 맞췄다. 우선 OSINT와 지리공간정보(GEOINT)를 연계해 지도상에서 위치와 거리를 확인하고 분석 결과를 정형화된 보고서로 작성할 수 있도록 했다. 정보사령부 근무 경험이 있는 인력도 개발에 참여해 분석관의 현장 업무 절차를 반영했다. 8일 현장에서 만난 김태형 코난테크놀로지 국방·전략사업부장은 "기존에는 분석관들이 지도에서 위치를 찾고 거리를 측정한 뒤 이를 다시 보고서에 옮기는 작업을 수작업으로 진행했다"며 "필요한 기능을 시스템에 구현하면 분석관들이 반복적인 작업보다 보고서의 완성도를 높이는 데 집중할 수 있다"고 설명했다. 플랫폼은 4개 모듈로 구성된다. '아르고스 퓨전'은 다양한 출처의 정보를 자동 수집·정제·분류하고 통합 검색을 지원한다. '아르고스 세이지'는 국방 특화 언어모델을 활용한 근거 기반 지식검색과 분석, '아르고스 워치'는 징후 탐지와 이상변화 분석을 담당한다. '아르고스 엣지'는 나머지 3개 모듈을 전술제대의 폐쇄망부터 최전방 단말까지 확장하는 역할을 맡는다. 현장 반응도 긍정적이었던 것으로 나타났다. 김태형 부장은 "실제 군에서 사용하는 업무 흐름이나 화면 구성과 매우 유사하다는 평가를 받았다"면서 "부스를 찾은 군 관계자도 기존에 사용하던 시스템과 비슷하다며 빠른 도입이 필요하다는 반응을 보였다"고 말했다. 아르고스는 향후 다른 군 정보체계와의 연계도 단계적으로 확대할 계획이다. 처음부터 대규모 지휘결심지원 체계를 구축하기보다 현실에서 활용 가능한 정보분석 기능을 먼저 구현하고 군의 요구에 맞춰 적용 범위를 넓히는 전략이다. 분석관 개인에게 축적된 업무 노하우를 시스템에 반영해 군의 인사이동에 따른 업무 지식의 단절도 줄인다는 구상이다. 부스 한편에서는 32개 언어를 지원하는 실시간 AI 통역 솔루션 '링고엑스(Lingo-X)'도 만나볼 수 있었다. 코난테크놀로지는 관공서용과 해군용 링고엑스를 각각 시연하며 공공행정과 국방 환경에서의 활용 가능성을 제시했다. 자체 음성인식(STT)과 번역 기술을 결합한 솔루션으로, 다국적 군사훈련과 국방 외교 현장 등에서 서로 다른 언어를 사용하는 인원 간 실시간 의사소통을 지원한다. 김 부장은 "AI 기술 자체보다 사용자들이 얼마나 잘 활용하느냐가 더 중요하다"며 "군인들의 과중한 업무를 줄일 수 있는 분야부터 AI를 적용해 실제 현장에서 유용하게 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.10.08 13:03이나연 기자

지용구 더존비즈온 사장 "AI 도입 88% 실패, 원인은 준비 부족…DX부터 마쳐야"

"올해는 인공지능(AI)을 도입했더니 88%가 성공하지 못했다는 리포트를 많이 봅니다. 이를 실패했다고 보면 안 되고, 아직 데이터 정리가 덜 돼 조금 더 기다려야 하는 상태로 읽는 것이 맞습니다." 지용구 더존비즈온 대표이사 사장은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 AIR 쇼케이스에서 기업의 AI 전환(AX) 성과 부진을 실패로 단정하기보다 디지털 전환(DX)과 데이터 정비가 충분히 이뤄지지 않은 결과로 봐야 한다고 말했다. 지 사장은 AI 도입을 둘러싼 비관론부터 짚었다. 지난해에는 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 보고서를 인용한 'AI 도입 95% 실패'가, 올해는 '88%가 성공하지 못했다'는 수치가 회자된다는 것이다. 그는 "이런 리포트를 보면 '12%는 어떻게 AI로 성공했을까'에 주목하게 된다"며 고객사 중 AI로 성과를 내는 기업의 공통점을 조사한 결과 디지털전환(DX) 완성을 핵심요소로 지먹했다. DX를 통해 데이터를 정리하고 리더십과 거버넌스 체계를 갖추는 것이 핵심이라는 설명이다. 현재 더존비즈온은 전사적자원관리(ERP)에 AI를 내재화한 제품을 2년간 누적 1만 4027개 기업에 공급하고 있다. 가운데 실제로 쓰고 있는 기업은 약 8천 곳이고, AI가 생산성 향상으로 이어진 곳은 그중 6~8%다. 지 사장은 "그 6~8%는 디지털 전환이 완성된 조직"이라며 "가서 보면 데이터 거버넌스와 AI 거버넌스가 잘 정립돼 있다"고 말했다. 이어 "이것은 기술 영역이 아니라 리더십 영역이고 거버넌스 영역"이라고 강조했다. 반면 성과가 나지 않는 이유로는 데이터를 꼽았다. DX는 흩어진 업무 데이터를 표준화해 쌓는 과정인데, 이를 끝내지 못한 채 AI부터 도입하는 기업이 많다는 진단이다. 지 사장은 "AI에는 두 가지 원료를 공급해야 하는데 하나는 전기, 하나는 데이터"라며 "DX가 완성돼 있지 않다면 AI에 좋은 원료를 주지 못한다는 뜻이어서 생산성이나 업무 효율을 기대하기 어렵다"고 설명했다. 리더의 인식이 바뀌어야 한다는 주문도 내놨다. 정해진 규칙대로 반복 업무를 처리하는 로봇프로세스자동화(RPA)를 AI 에이전트로 바꾸자고 하면 "우리 RPA가 고장 났나요"라고 되묻는 경영자가 있다는 것이다. 지 사장은 "고장 나지 않더라도 성과를 더 낼 수 있다면 바꿔야 한다는 것이 AX의 원칙"이라고 설명했다. 이어 "교육 담당자가 최고경영자(CEO)와 손잡고 오면 우리 제품을 할인해 드리라고 할 만큼 리더십이 중요하다는 것을 현장에서 많이 느꼈다"고 덧붙였다. 더존비즈온은 매주 CEO와 관리자를 대상으로 AI 교육을 열고 있다. 지 사장은 AX 과정에서 리더십이 특히 중요한 이유로 조직의 특성을 들었다. 개인은 AI를 자유롭게 쓰고 안 되면 다시 하면 되지만, 조직에서는 절차와 규칙, 보안, 권한, 책임을 지켜야 한다. 그는 이를 100m 달리기와 열 명이 발을 묶고 뛰는 단체 달리기에 비유했다. 누가 어떤 데이터에 접근하고 결과에 누가 책임질지 관리하는 주체가 없으면, 작은 실수 하나가 AI 기피로 번진다는 것이다. 그는 "10개의 결과 중 1번의 실수가 문제가 되면 '우리 모두 쓰지 말자'는 분위기가 만들어진다"고 현장의 분위기를 전했다. 반대로 경영진이 원칙을 세우고 신뢰를 쌓으면 AI 활용 수준도 올라간다는 것이 지 사장의 설명이다. 그는 기업의 AI 활용을 자율주행 단계에 빗대 "3.5레벨, 4레벨로 쓰는 사람들은 경험한 사람들이고 신뢰와 믿음을 가진 사람들"이라고 말했다. AI의 편리함을 먼저 경험한 직원이 있어도 조직이 이를 뒷받침하지 못하면 내부 저항에 부딪혀 확산되기 어렵다는 것이다. 경영진이 직접 원칙을 세우고 AI 활용을 이끌어야 내부 사용률도 높아진다는 얘기다. 지용구 사장은 "AI가 얼마나 더 똑똑한지, 성능 점수가 얼마인지 보는 것도 의미가 있지만 AI를 기술로만 보지 말고 우리가 놓치고 있는 거버넌스와 리더십이 무엇인지 봐야 한다"며 발표를 마쳤다.

2026.10.08 12:18남혁우 기자

롯데이노베이트, AI로 집 안까지 바꾼다…스마트홈 AX 확대

롯데이노베이트가 자체 거대언어모델(LLM)을 활용한 인공지능(AI) 음성인식 기술을 스마트홈에 적용하며 주거 분야까지 AI 전환(AX) 사업을 확대한다. 건설·농업 현장에서 축적한 AI 기술을 생활 공간으로 넓혀 산업별 AX 사업을 강화한다는 전략이다. 롯데이노베이트는 롯데건설과 협력해 자연어 음성 기반 'AI 음성인식 홈네트워크 서비스'를 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 서비스는 국내 건설사 최초로 스마트홈 애플리케이션(앱) 내에서 음성으로 세대 내 기기를 제어할 수 있도록 구현했다. 지난 2024년 업그레이드된 홈네트워크 시스템 '롯데 스마트홈 2.0'에 탑재되며 향후 준공되는 롯데캐슬과 르엘 단지부터 순차적으로 적용할 예정이다. 별도의 AI 스피커나 추가 장비 없이 스마트홈 앱에서 자연어 음성 명령으로 집 안의 주요 설비를 제어할 수 있는 것이 특징이다. 입주민이 "거실 조명 켜줘", "에어컨 25도로 맞춰줘"와 같이 일상적으로 사용하는 말로 조명과 냉난방 등을 조작할 수 있다. AI 음성인식 홈네트워크 서비스에는 롯데이노베이트의 생성형 AI 플랫폼 '아이멤버'에 적용된 자체 LLM을 활용했다. 자체 AI 기술을 기반으로 구현해 향후 고객 요구나 주거 환경 특성에 따라 음성 명령 범위를 확대하는 등 서비스 고도화도 추진할 수 있다. 롯데이노베이트는 생성형 AI를 건설과 농업 등 다양한 산업 현장에 적용하며 AX 사업 영역을 넓히고 있다. 건설 분야에선 '가새', '띠장' 등 현장 전문용어까지 인식하는 AI 음성 번역 서비스를 개발했다. 외국인 근로자와의 의사소통을 지원하는 서비스로 롯데건설에 이어 대우건설 현장까지 적용 범위를 확대했다. 농업 분야에선 LLM 기반 AI 에이전트와 비전 AI를 활용해 스마트팜을 고도화 중이다. AI 에이전트가 작물별 재배 방법과 농산물 시세 정보를 제공하고 비전 AI는 작물의 생육 상태와 수확량, 병해충 발생 가능성 등을 예측한다. 롯데이노베이트는 이번 홈네트워크 서비스를 계기로 AI 적용 영역을 주거 공간까지 확대한다는 목표다. 향후 건설·농업·주거 등 산업과 생활 현장별 특성에 맞는 AI 서비스를 발굴하고 현장 문제 해결에 초점을 맞춘 엔터프라이즈 AI 사업을 강화할 계획이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI의 가치는 기술 자체보다 실제 현장에서 어떤 변화를 만들어내느냐에 있다"며 "건설 현장부터 농업, 주거 공간까지 축적해온 AI 적용 경험을 바탕으로 고객과 산업의 특성에 맞는 AX를 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.07 09:22한정호 기자

[K-국방 AX] MDL 남쪽 10m의 경고…줄어드는 병력, 다가온 위협

지난 9월 21일 서부전선 비무장지대(DMZ). 수색로 개척작전을 수행하던 육군 간부들 곁에서 지뢰가 두 차례 터졌다. 군 간부 3명이 중·경상을 입었고, 작전을 지휘하던 수색대대장은 발목을 절단하는 중상을 입은 것으로 알려졌다. 2주 뒤인 10월 5일 합동참모본부는 유엔군사령부와의 공동조사와 국립과학수사연구원의 감정 결과 등을 토대로 최종 조사결과를 발표했다. 1·2차 폭발지점과 현장에서 추가로 발견된 지뢰는 모두 군사분계선(MDL) 이남 10여미터(m)에 있었다. 군은 폭약 성분과 플라스틱 재질, 파편 등을 종합해 북한군의 수지(플라스틱) 반보병지뢰로 판단했다. 유실돼 떠내려온 지뢰가 아니라 북한이 MDL 이남에 매설한 지뢰라는 것이 군 당국의 최종 판단이다. 한·미 측은 해당 지뢰가 최소 12개월 이상 전에 매설된 것으로 평가했다. 이번 사고는 전쟁 모습이 빠르게 바뀌는 시대에도 장병의 생명과 직결된 최전선의 위험은 여전히 우리 곁에 남아 있음을 보여줬다. 먼 전장에서 드론과 인공지능(AI), 무인체계가 전쟁을 바꾸고 있다고 말하는 동안, 우리의 최전방에서는 한 걸음을 내딛는 일이 여전히 목숨을 건 일이었다. 지난 1편에서 우리는 우크라이나와 중동이라는 먼 전장이 던지는 경고를 살폈다. 그러나 경고는 먼 곳에만 있지 않았다. 우리 장병이 걷는 길, 그 흙 속에 1년 넘게 묻혀 있었다. 31년 동안 군복을 입었던 필자에게 이 소식은 통계가 아니라 얼굴로 다가왔다. 수색로를 한 걸음씩 내딛는 장병의 뒷모습, 그리고 그 아들의 전화를 기다리는 부모의 얼굴이다. 발밑의 위협…'사람이 먼저 들어가는' 경계의 한계 이번 사건을 단순한 우발적 사고로만 보기 어렵다. 북한은 남북관계를 '적대적인 두 국가 관계'로 규정한 이후 2024년 4월부터 DMZ 일대에서 지뢰 매설, 불모지 조성, 전술도로 및 철조망 설치 등 이른바 '국경선 요새화' 작업을 진행해 왔다. 합참은 이번 사고 역시 북한이 이 작업을 진행하는 과정에서 MDL 이남에 설치한 수지 반보병지뢰에 의해 발생한 것으로 최종 판단했고, MDL 이남 지뢰 매설을 정전협정 위반으로 규정했다. 더 무겁게 봐야 할 대목은 따로 있다. 그 지뢰가 최소 1년 이상 우리 측 지역에 묻혀 있었다는 사실이다. 플라스틱 재질의 지뢰는 금속 성분이 적어 전통적인 금속탐지 방식만으로 식별하기 어렵다. 수풀이 우거지고 지형이 복잡한 DMZ에서 흙 속의 작은 위협을 사람의 눈과 감각만으로 가려내는 데에는 분명한 한계가 있다. 지금의 경계·수색작전은 여전히 사람이 위험지역에 직접 진입해야 하는 경우가 많다. 사람이 걷고, 사람이 보고, 사람이 확인한다. 장병 한 사람 한 사람의 헌신과 숙련에 기대어 유지돼 온 방식이다. 그 헌신은 존경받아 마땅하다. 그러나 헌신에만 기대는 체계는 좋은 체계가 아니다. 이번 사건이 우리에게 묻는 것은 '누가 경계를 소홀히 했는가'가 아니다. '왜 가장 위험한 자리에 여전히 사람이 먼저 서야 하는가'다. 전선은 그대로인데 지킬 사람이 줄어든다 이 질문을 더 절박하게 만드는 것이 인구다. 2017년 약 62만 명 수준이던 우리 군 병력은 2025년 7월 약 45만 명으로 감소했다. 8년 사이 약 17만 명이 줄어든 셈이다. 입영 자원의 기반이 되는 20세 남성 인구 역시 2025년 약 23만 명 수준에서 2040년에는 약 14만 명 수준으로 감소할 것으로 전망된다. 2040년 병력 규모에 대한 전망은 연구의 가정과 간부·병사 구조에 따라 차이가 있다. 기존 국방 연구에서는 30만 명대 병력 규모가 거론돼 왔고, 최근에는 현행 병역제도가 유지될 경우 2040년 전체 병력이 20만 명대 후반 수준까지 감소할 가능성을 제시하는 전망도 나왔다. 어느 수치를 적용하더라도 방향은 분명하다. 지금과 같은 인력 중심의 전력구조를 그대로 유지하기 어려워지고 있다는 것이다. 이것은 단순한 먼 미래의 예측이 아니다. 2040년에 스무 살이 되는 청년은 2020년에 이미 태어났다. 단기간 출산 정책만으로 바꾸기 어려운 인구구조가 이미 형성돼 있다. 병력은 줄어도 약 248km에 이르는 군사분계선과 접경지역의 경계 소요가 그에 비례해 줄어드는 것은 아니다. 지켜야 할 공간은 그대로인데 지킬 사람이 줄면 남은 장병이 감당할 몫은 커진다. 경계 밀도를 유지하기 어려워지고 수색과 정찰 부담과 피로도는 커질 수밖에 없다. 병력 감소에 따라 일부 전방 부대는 이미 해체되거나 통합됐다. 병사만의 문제도 아니다. 첨단 장비를 운용하고 부대를 이끌 초급간부의 확보와 장기복무 유인 역시 중요한 과제가 됐다. 숫자가 줄어드는 것보다 더 아픈 것은 숙련된 사람이 줄어드는 것이다. 경험 많은 수색대원 한 명, 노련한 부사관 한 명은 단기간에 길러낼 수 없다. 그래서 병력이 줄어드는 시대에는 한 사람 한 사람의 생명과 숙련이 곧 전투력이다. 위협은 늘고 감시의 눈은 줄어드는 악순환을 막아야 한다. 사람으로 전선을 메우는 방식은 이제 의지의 문제가 아니라 산술의 문제로 한계에 가까워지고 있다. 북한은 '보이지 않는 전선'도 넓히고 있다 위협은 땅 위에만 있지 않다. 2022년 12월 북한 소형 무인기 5대가 군사분계선을 넘어 우리 영공을 침범했고 그중 한 대는 서울 북부 상공까지 진입했다. 2024년에는 서해 접경지역을 중심으로 북한의 GPS 전파교란이 반복돼 선박과 민간 항공기의 운항에 장애가 발생했다. 여기에 1편에서 짚은 변수가 더해진다. 북한군은 러시아·우크라이나 전쟁 파병을 통해 드론과 전자전, 포병, 참호전 등이 결합된 현대전의 양상을 실제 전장에서 경험하고 있다. 그 경험과 전술적 교훈이 향후 한반도 접경지역의 지뢰, 무인기, 전파교란 등과 결합될 가능성까지 상정해 대비할 필요가 있다. 값싼 지뢰 한 발, 소형 무인기 한 대, 전파교란 한 번. 각각은 전면전과는 다른 수준의 도발일 수 있다. 그러나 이런 '회색지대' 상황이 반복되면 줄어든 병력은 지속적인 긴장과 경계 부담 속에서 소모된다. 회색지대 도발이 까다로운 이유는 대응의 딜레마에 있다. 강하게 대응하면 확전 관리의 부담이 커지고 충분히 대응하지 못하면 상대가 기정사실을 축적할 여지가 생긴다. 이 딜레마를 줄이는 길은 먼저 보고 정확히 아는 것이다. 누가, 언제, 어디서 선을 넘었는지를 신속하게 확인하고 증거화할 수 있어야 절제되면서도 단호한 대응이 가능하다. 이번 사건도 사고 발생 후 최종 조사결과 발표까지 14일이 걸렸다. 원인을 과학적으로 규명하는 절차가 필요했다는 점과 별개로, 평시 감시·탐지 단계에서 이상행위를 더 일찍 포착할 수 있는 체계의 중요성을 되새기게 한다. 1편에서 본 것은 '값싼 무기가 값비싼 방어체계를 소모시키는' 전쟁의 경제학이었다. 평시 한반도에서는 그것이 '값싼 도발이 귀한 병력과 경계자원을 소모시키는' 모습으로 나타날 수 있다. 무대만 다를 뿐 같은 문법이다. 앞서간 나라들이 남긴 두 가지 교훈 주요국도 자율·무인체계와 AI를 군사작전에 빠르게 도입하고 있다. 다만 우리가 배워야 할 것은 성공담만이 아니다. 미국 국방부는 2023년 8월 '레플리케이터(Replicator)' 구상을 발표하면서 18~24개월 안에 여러 작전영역에 수천 대 규모의 저비용·소모가능 자율체계를 전력화하겠다는 목표를 제시했다. 이후 미국은 레플리케이터 경험을 바탕으로 자율전 관련 조직과 투자를 확대해 왔다. 2027 회계연도 예산요구안에는 DAWG(Defense Autonomous Warfare Group) 관련 연구개발 예산으로 약 546억 달러(약 73조 3000억원)가 제시됐으며, 이는 의회의 최종 확정 예산이 아니라 행정부의 요청액이다. 2026년 9월에는 미 국방부가 자율·로봇 전력의 획득과 운용을 가속하기 위한 AutoWarCoM(Autonomous Warfare Command) 창설 계획까지 발표했다. 미국 사례 핵심은 특정 사업의 성공 여부를 단순화해 평가하는 데 있지 않다. 새로운 기술을 야전에 빠르게 보내려면 기술개발뿐 아니라 예산, 시험평가, 조달, 조직, 운용개념을 함께 바꿔야 한다는 점이다. 이스라엘군도 대규모 정보를 처리하는 과정에서 '하브소라' 등 데이터·AI 기반 분석도구를 활용하고 있다고 공식적으로 설명해 왔다. '라벤더'의 실제 운용 방식과 인간 개입 수준에 대해서는 국제 언론의 보도와 이스라엘군의 설명 사이에 논쟁이 이어져 왔다. 이스라엘군은 이러한 기술이 분석가의 정보처리를 지원하는 도구이며, 표적의 식별·검증과 승인에는 인간의 판단이 개입한다고 밝히고 있다. 여기서 얻을 교훈은 명확하다. 속도를 내되 제도가 받쳐야 하고, 기계의 도움을 확대하더라도 최종적인 판단과 책임의 구조는 명확해야 한다. 한국형 국방 AX가 출발선에서부터 새겨야 할 두 가지다. 해법은 사람을 대신하는 군대가 아니라 사람을 지키는 군대다 1편에서 필자는 우리가 만들어야 할 것이 개별적인 'AI 무기'가 아니라 'AI로 연결된 군대'라고 했다. 한반도의 현실에 비추면 그 뜻은 더 구체적이 된다. 가장 위험하고 반복적인 일은 가능한 범위에서 기계가 먼저 수행하고, 사람은 한 걸음 뒤에서 판단하고 결심하는 군대다. 첫째, 위험지역에는 기계가 먼저 들어가는 원칙을 확대해야 한다. 수색로 개척과 지뢰 탐지, 위험지대 정찰에는 지상 로봇과 드론 등 무인체계를 우선 투입하고 장병은 안전거리를 확보한 상태에서 이를 통제하는 유·무인 복합 방식을 발전시켜야 한다. 모든 위험을 기계가 제거할 수는 없지만, 사람이 직접 노출되는 횟수와 시간을 줄이는 것 자체가 중요한 전투력 보호다. 장비는 복구하거나 대체할 수 있지만 장병의 생명과 신체는 그렇지 않다. 둘째, 사람의 눈이 닿지 않는 시간과 공간을 AI가 보완해야 한다. 드론과 감시카메라, 지상 센서가 모은 영상과 신호를 AI가 지속적으로 비교·분석하면 어제 없던 흙더미, 새로 생긴 통로, 야간의 미세한 움직임 같은 '변화'를 선별해 경계요원에게 제시할 수 있다. 땅속의 플라스틱 지뢰를 원거리에서 완벽하게 탐지하는 것은 여전히 어려운 기술적 과제다. 그러나 누군가 제한구역에 접근하거나 땅을 파는 행위와 지형의 변화를 더 일찍 포착하는 것은 보다 현실적인 목표다. 셋째, 탐지에서 대응까지를 하나로 이어야 한다. 1편에서 강조한 '센서에서 효과 발휘까지'의 시간 단축은 전시만의 과제가 아니다. 감시자산이 포착한 징후가 분석과 보고 단계에서 지연되거나 묻히지 않고 지휘관의 판단과 현장 조치로 이어지는 경계작전 데이터 연결망이 필요하다. 우리가 아무것도 하지 않은 것은 아니다. 전방에는 이미 과학화경계시스템이 구축돼 카메라와 각종 감지 센서가 철책과 주요 지역을 감시하고 있다. 그러나 장비를 설치하는 것과 그것이 지능적으로 연결돼 작동하는 것은 다른 문제다. 센서가 아무리 많아도 수많은 화면과 경보를 결국 지친 사람의 눈이 일일이 확인해야 한다면 병력 감소의 벽을 넘기 어렵다. 잦은 오경보는 오히려 경계요원의 피로와 주의력 저하를 키울 수 있다. AX의 핵심은 장비의 숫자가 아니라 데이터가 흐르고, AI가 우선순위를 걸러내고, 사람이 최종 판단하는 구조를 만드는 데 있다. 물론 기술이 만능은 아니다. 산악과 수풀, 악기상은 센서의 성능을 떨어뜨릴 수 있고 AI는 오탐과 미탐을 일으킬 수 있다. 전파교란이나 사이버 공격에 취약한 무인체계는 새로운 약점이 될 수도 있다. 그래서 국방 AX의 방향은 사람을 없애는 것이 아니라 사람과 기계의 역할을 다시 나누는 것이어야 한다. 기계는 위험과 반복을 더 많이 맡고, 사람은 상황판단과 지휘결심, 책임을 맡는다. 줄어드는 병력으로 같은 안보 공간을 지키면서도 장병의 위험을 낮추는 현실적인 길이 여기에 있다. 가장 위험한 자리에 언제까지 사람을 먼저 세울 것인가 아들을 군에 보낸 부모가 바라는 것은 거창하지 않다. 건강하게 돌아오는 것이다. 국가가 그 바람에 답하는 길은 위로의 말에 그치지 않고 위험을 줄이는 체계를 만드는 일이다. MDL 남쪽 10여m에서 터진 지뢰는 두 가지를 동시에 말하고 있다. 북한이 설치한 위협이 MDL 이남까지 들어와 있었다는 것, 그리고 그 위협 앞에 우리 장병이 직접 노출됐다는 것이다. 1편은 이렇게 물었다. '북한군이 실전에서 학습하는 속도보다 우리 군이 더 빠르게 혁신하고 있는가.' 2편은 질문 하나를 더한다. '우리는 언제까지 가장 위험한 자리에 사람을 먼저 세울 것인가.' 국방 AX는 무기를 똑똑하게 만드는 사업이기 전에 장병의 생존성과 전투력을 높이는 일이어야 한다. 인구절벽은 이미 시작됐고 2040년은 14년 앞으로 다가왔다. 복잡한 무기체계 하나를 기획하고 시험해 전력화하는 데 수년이 걸리는 현실을 생각하면 지금 시작해도 결코 빠르지 않다. 그렇다면 어떻게 해야 혁신이 구호에 그치지 않고 야전까지 닿을 수 있는가. 미국의 레플리케이터와 후속 자율전 혁신이 보여주는 것처럼 기술만으로는 충분하지 않다. 예산, 획득제도, 시험평가, 조직과 책임체계가 함께 움직여야 한다. 다음 3편에서는 한국형 국방 AX 전략과 획득 거버넌스 혁신 방안을 다룬다.

2026.10.07 09:21김병규 컬럼니스트

한컴이노스트림, 로봇·AI 실무인재 양성…'한컴 AX 랩' 출범

한컴이노스트림이 인공지능(AI)과 로봇 기술을 산업 현장에 적용할 수 있는 실무형 인재 양성에 나선다. 로봇 제어·시뮬레이션을 중심으로 피지컬 AI 교육을 강화하고 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 교육 영역을 확대한다. 한컴이노스트림은 인공지능 전환(AX) 전문 교육 브랜드 '한컴 AX 랩(HANCOM AX LAB)'을 선보였다고 7일 밝혔다. 한컴 AX 랩은 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 축적한 기술과 교육 경험을 AI·AX 분야로 확장한 교육 브랜드다. 기술에 대한 이해부터 직접 구현과 현장 적용까지 연결하는 실무교육을 통해 개인의 직무 역량과 기업·기관의 AX 역량을 높이는 데 중점을 뒀다. 특히 로봇 제어와 시뮬레이션을 활용한 피지컬 AI 교육을 강화한다. 한컴이노스트림은 지난 6일부터 서울 코엑스에서 열리고 있는 '스마트라이프위크(SLW) 2026'에 한컴 AX 랩 쇼룸을 마련하고 관련 교육 콘텐츠를 공개했다. 쇼룸에선 산업용 로봇의 동작을 시연하고 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심(Isaac Sim)'을 활용한 교육 콘텐츠를 선보인다. 관람객이 화면 속 로봇을 직접 움직이며 동작 원리를 이해하고 관련 교육과정을 체험할 수 있도록 구성했다. AI와 로보틱스 분야 전문 교육도 확대한다. 한컴이노스트림은 국내 최초이자 세계 다섯 번째 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터를 운영 중이며 대학과 공공기관, 기업을 대상으로 AI 실무교육과 디지털 전환(DX) 컨설팅, 산학협력 프로젝트 등을 진행하고 있다. 엔비디아 컨소시엄의 교육 파트너로 고용노동부 K-디지털 트레이닝 '엔비디아 AI 캠퍼스' 사업에도 참여한다. 오는 12일 AI 에이전트와 AI 로보틱스 과정 첫 기수를 개강하고 엔비디아 DLI 공식 교육과 연계한 강의와 프로젝트 교육을 제공한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 교육도 추진한다. 퓨리오사AI와 협력해 NPU 공인 교육기관(ATC) 사업을 추진하고 NPU와 한컴 에이전틱 운영체제(OS)를 연계한 AX 전문인력 양성 프로그램도 마련할 계획이다. 이를 통해 피지컬 AI부터 AI·AX까지 전문인력 교육 사업을 확대한다는 구상이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 "로봇과 AI를 산업 현장에서 활용하려면 기술을 이해하고 직접 구현해 보는 경험이 중요하다"며 "한컴 AX 랩을 통해 로봇 제어와 시뮬레이션부터 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 연결하는 실무교육을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.07 09:17한정호 기자

풀리캠퍼스 LXP, 고등교육 에듀테크 소프트랩 3년 연속 선정

프리윌린이 대학 교육 AI 코스웨어 '풀리캠퍼스'의 학습경험플랫폼 '풀리캠퍼스 LXP'로 '고등교육 에듀테크 소프트랩' 실증 기업에 3년 연속 선정됐다. 6일 프리윌린에 따르면, 풀리캠퍼스는 기초학력 진단과 맞춤형 학습을 지원하는 AI 코스웨어로 전국 100여개 대학에서 활용되며 누적 진단평가 응시자 82만명을 기록했다. 프리윌린은 이를 진단·학습·평가·분석을 아우르는 풀리캠퍼스 LXP로 확장했다. 올해 실증은 건양대학교·배재대학교·백석문화대학교·부산대학교·한림대학교 등에서 진행된다. 교과 특성에 맞춘 AI 적응형 학습과 프로젝트 기반 학습(PBL)을 지원하며 부정방지 및 CQI 기능도 구현했다. 권기성 프리윌린 대표는 “3년간 대학 수업 현장에서 교수님들과 함께하며, 검증된 콘텐츠와 실제 학습 데이터가 AI 기술의 교육적 효과를 뒷받침한다는 점을 확인했다”며 “풀리캠퍼스 LXP를 통해 대학 수업에서 축적되는 학습 이력이 수업 개선과 대학의 교육 운영으로 이어지도록 하겠다”고 말했다.

2026.10.06 21:56백봉삼 기자

남부발전, 'AI 퍼스트' 경영성과 5대 혁신기술 'AI 페스타 26'에 공개

한국남부발전(사장 김준동)이 6일 서울 삼성동 코엑스에서 개막한 국내 최대 인공지능(AI) 축제인 'AI 페스타 26'에 발전사업자 가운데 유일하게 참가해 피지컬 AI 기반 5대 혁신 기술을 공개했다. 이번 피지컬 AI 기반 혁신 기술 출품은 김준동 사장이 취임 이후 강조해 온 'AI 퍼스트' 경영철학 실천 사례이자 성과물이다. 남부발전은 AI 기술을 발전소 운영의 핵심 축으로 삼아 ▲자율점검 ▲자율운전 ▲재해예방 ▲자율순찰 등 발전소 운영 전주기에 걸친 피지컬 AI 생태계 구축을 추진해 왔다. 남부발전은 'AI 페스타 26'에서 그간 축적한 피지컬AI 기반 성과를 공개하고, 발전산업의 AI 전환을 선도하는 공공 AX 선도기관으로서의 위상을 공고히 한다는 계획이다. 전시 현장에서는 '로봇의 작은 한걸음, 발전 산업의 위대한 도약'을 콘셉트로 실제 현장 적용을 목표로 개발 중인 5대 핵심 피지컬AI 기술을 선보였다. 주요 전시 항목은 ▲풍력타워 자율점검 로봇 ▲발전소 AI 자율운전 시스템 ▲중량물 작업 중대재해 예방 로봇 ▲발전설비 점검·순찰 4족보행 로봇 ▲디지털트윈 기반 발전 설비·환경 예측 시스템 등이다. 김준동 남부발전 사장은 “AI 퍼스트는 단순한 구호가 아닌 현장에서 작동하는 실질적인 변화의 출발점”이라며 “이번 'AI 페스타 26' 참가를 통해 남부발전이 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI로 공공 AX 생태계 조성을 선도하고 있음을 입증하게 됐다”고 말했다. 김 사장은 이어 “안전하고 스마트한 에너지 미래를 구현하는 과정에서 AI와 로봇이 중심이 될 것이며, 남부발전이 그 중심에 서겠다”고 강조했다.

2026.10.06 17:51주문정 기자

"중국 공세, AI로 넘는다"…에이쓰리, 중후장대 AX 정조준

"인공지능(AI)을 집중적으로 도입해 품질을 높이고 중국 기업들과 경쟁하려는 겁니다. 중국은 이미 자체 AI 솔루션을 갖추고 있고 우리보다 훨씬 앞서 있습니다." 6일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에 참가한 이재용 에이쓰리 부대표는 이같이 말하며 중후장대 산업에서 인공지능(AI)을 새로운 경쟁력으로 확보해야 한다고 강조했다. 중국 기업들의 공세가 거세지는 가운데 AI를 활용해 설비 품질과 운영 효율을 높이고 국내에서 확보한 경쟁력을 해외 시장까지 확대해야 한다는 설명이다 에이쓰리가 대표적인 사례로 제시한 분야는 항만 크레인이다. 에이쓰리는 항만 무인 컨테이너크레인의 핵심 구동부에 AI를 적용해 이상 징후와 고장 위험을 미리 파악하는 예지보전 기술을 개발하고 있다. 진동·온도·전류 데이터를 운전 상태와 정비 이력 등에 연결해 설비 상태를 진단하는 방식이다. 이 부대표는 중국의 AI 활용 수준에 대해서도 경계감을 나타냈다. 그는 "중국은 AI 측면에서 생각보다 개방적이다. 태양광 분야만 봐도 API를 열어 데이터를 받아갈 수 있도록 하고 있다"고 설명했다. 에이쓰리 측은 AI 예지보전을 통해 설비가 갑자기 멈추는 '다운타임'을 줄이는 것을 주요 목표로 삼고 있다. 고장이 발생한 뒤 수리하는 기존 방식에서 벗어나 이상 징후를 사전에 찾아 정비 시점과 조치를 결정함으로써 설비 운영 효율을 높이겠다는 구상이다. 국내에서 관련 실적을 확보한 뒤 해외 시장으로 적용 범위를 넓히겠다는 계획도 세웠다. 에이쓰리 측은 국내 항만을 시작으로 중국산 장비에 대한 의존도가 상대적으로 낮은 미국과 인도, 베트남 등을 향후 시장으로 주목하고 있다. 국내에서 기술과 사업성을 검증한 뒤 동남아시아 등으로 시장을 확대한다는 구상이다. 에이쓰리가 중후장대 산업에 주목하는 이유는 일반 제조업과 데이터와 업무 구조가 다르기 때문이다. 자동차나 전자제품처럼 정해진 제품을 반복해서 생산하는 제조업과 달리 조선·플랜트 등 수주산업은 프로젝트마다 설계와 계약 조건, 생산 방식 등이 달라진다. 그만큼 범용 AI 모델을 그대로 적용하기 어렵고 현장과 산업에 대한 전문 지식이 중요하다는 설명이다. 이 부대표는 "제조업은 제품을 계획해 생산하지만 수주산업은 매번 다른 것을 만든다"며 "계약 리스크 역시 계약서의 법률 조항 몇 개만 보는 문제가 아니라 도면과 스펙 등의 데이터를 함께 살펴야 한다"고 말했다. 이어 "문구 하나에 따라 수천억원이 갈릴 수 있다"고 강조했다. 이에 에이쓰리는 플랜트·조선산업 계약·수주 전 과정에서 위험요인을 분석하고 의사결정을 지원하는 AI 에이전트 개발도 진행하고 있다. 과학기술정보통신부의 'AI 에이전트 융합·확산 지원사업'을 통해 플랜트·조선 수주산업에 특화된 계약·수주 전주기 리스크 분석 및 자율의사결정 지원 시스템을 개발하고 있다. 에너지 분야에도 AI를 적용한다. 전력가격과 공장 부하, 태양광 발전량, 에너지저장장치(ESS) 상태 등을 종합해 충·방전 시점을 최적화하는 방식이다. 전기요금이 낮을 때 ESS에 전력을 저장한 뒤 가격과 공장 전력 수요에 따라 사용하는 식으로 비용을 낮추는 데 AI를 활용한다는 설명이다. 에이쓰리는 이처럼 개별 산업 데이터와 업무 방식을 AI에 학습시키는 '산업 특화 AI'를 차별화 포인트로 내세우고 있다. 이 부대표는 "업력 자체는 길지 않지만 산업 현장에 대한 이해는 깊다"며 "크레인 예지보전과 조선·플랜트 수주, 에너지 등 현장 중심의 AX 사업을 확대하겠다"는 계획을 밝혔다.

2026.10.06 17:50류은주 기자

포티투마루, 공공행정부터 방산까지…산업별 '맞춤 AI' 공개

포티투마루가 공공행정부터 국방·방산, 제조까지 산업별 업무에 맞춘 인공지능(AI) 전환 사례를 공개했다. 범용 AI 모델 경쟁보다 실제 업무에 적용할 수 있는 도메인 특화 AI를 전면에 내세웠다. 포티투마루는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 범정부 AI 공통기반과 국방 특화 언어모델, 방산 설계 자동화 등 공공·산업 분야 AI 적용 사례를 선보였다. 이번 전시에서 포티투마루가 강조한 것은 '도메인 특화 AX'다. 하나의 범용 모델을 모든 업무에 적용하는 대신 기관과 산업별 데이터, 보안 환경, 업무 방식에 맞춰 AI 모델과 검색증강생성(RAG), AI 에이전트 등을 조합하는 방식이다. 전시장에는 공공기관과 국방 분야를 비롯해 아모레퍼시픽, 용인세브란스병원 등 산업별 적용 사례가 함께 소개됐다. 포티투마루는 현재 ▲전자 ▲통신 ▲금융 ▲자동차 ▲제조 ▲법률 ▲교육 ▲헬스케어 ▲국방 ▲공공행정 등 100개 이상의 AI 도입 사례를 확보했다고 밝혔다. 공공 AI는 '범초공' 전면에 공공 분야에서는 네이버클라우드와 협력한 '범정부 초거대 AI 공통기반'을 앞세웠다. 범정부 초거대 AI 공통기반은 공공기관이 자체 AI 서비스를 구축할 때 필요한 기술을 공동으로 활용할 수 있도록 만든 기반이다. 멀티 거대언어모델(LLM) 서빙과 RAG, 문서 분석, AI 에이전트 제작 기능 등을 제공한다. 기관마다 AI 시스템을 처음부터 따로 구축하는 부담을 줄이고, 필요한 모델과 내부 데이터를 업무에 맞게 연결할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. 포티투마루는 과학기술정보통신부와 식품의약품안전처가 추진하는 '인체적용제품 AI 안전 지킴이' 등 공공 서비스 적용 사례도 함께 소개했다. 군 내부망에서 쓰는 AI…국방·방산 적용 확대 국방 분야에서는 자체 경량화 언어모델 'LLM42-DEF'를 전면에 내세웠다. LLM42-DEF는 국방·방산 업무에 맞춰 개발한 언어모델이다. 외부 클라우드로 데이터를 보내지 않고 내부망에서 운영할 수 있도록 설계했다. 보안과 망 분리가 중요한 군과 방산업체에서도 생성형 AI를 활용할 수 있도록 한 것이다. 전시장에는 육군 군수사령부와 한국항공우주산업(KAI) 적용 사례도 공개됐다. 육군 군수사령부에는 생성형 AI 기반 군수지원 플랫폼을 적용해 군수 업무에 필요한 정보를 찾고 활용할 수 있도록 지원한다. KAI와는 방산 설계 업무에 AI를 적용해 설계 과정을 자동화하는 솔루션을 구축하고 있다. 한화에어로스페이스·한화시스템과는 일반 업무망과 방산망에서 모두 활용할 수 있는 생성형 AI 플랫폼을 개발하고 있다. 국방 분야는 외부 AI 서비스에 내부 자료를 올리기 어렵다는 점에서 자체망에서 동작하는 AI 수요가 크다. 포티투마루는 경량화 모델과 RAG를 결합해 내부 문서를 기반으로 답변하고 데이터 외부 반출을 줄이는 방식으로 시장을 공략 중이다. LLM부터 AI 에이전트까지…산업별 업무 연결 포티투마루는 도메인 ▲특화 언어모델 LLM42를 비롯해 ▲RAG 기술 RAG42 ▲AI 에이전트 Agent42 ▲기업 내부 시스템과 외부 도구를 연결하는 MCP42 등도 함께 공개했다. 회사는 이들 솔루션을 통해 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, AI가 사내 문서를 찾고 정보를 정리한 뒤 기존 업무 시스템과 연결해 실제 업무까지 처리하도록 지원하고 있다고 밝혔다. 산업별 적용 범위도 넓히고 있다. 금융·제조·의료·공공·국방 등 분야별 데이터를 활용해 각 기업과 기관 업무에 맞는 AI 환경을 구축하는 방식이다. 김동환 포티투마루 대표는 "공공 행정부터 최고 수준의 보안이 요구되는 방산·국방 영역에 이르기까지 이미 현업에서 검증을 마친 특화 AI 기술력을 바탕으로 기업과 기관이 실질적인 업무 혁신을 달성할 수 있는 AX 파트너 역할을 다할 것"이라고 말했다.

2026.10.06 16:37김동원 기자

국가AI전략위 "정부 AI 도입, 기술보다 제도가 발목…공공 AX 규칙 다시 짠다"

정부가 공공 분야 인공지능 전환(AX)을 가로막는 기존 정보화 사업의 예산·조달·데이터 제도를 AI 시대에 맞게 손질한다. 전 부처가 활용할 수 있는 AI 공통 기반을 구축하고 AI 서비스에 맞는 새로운 조달 체계를 마련하는 한편, 공공데이터를 AI가 바로 활용할 수 있도록 관련 법 개정에도 나선다는 목표다. 하용호 국가AI전략위원회 공공 AX 분과위원은 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' AI 서밋에서 "일주일만 지나도 새로운 AI 제품과 기술이 나오고 있는데 정부에서 AX를 추진하려면 거대한 절차를 거쳐야 한다"며 "기존 규칙과 절차가 공무원들의 의욕을 받아들일 수 없게 설계돼 있어 이를 풀어가는 작업을 적극 진행 중"이라고 밝혔다. 정부의 대규모 정보화 사업은 업무재설계(BPR)와 정보화전략계획(ISP) 등 선행 절차를 거쳐야 한다. 새로운 사업 필요성을 발견한 뒤 관련 예산을 확보하고 ISP를 거쳐 실제 구축에 들어가려면 통상 2~3년에 걸쳐 사업이 진행될 수 있다. 빠르게 기술이 변화하는 AI 분야에는 기존 방식이 맞지 않는다는 게 하 위원의 진단이다. 그는 "이러한 절차도 과거 여러 문제를 겪으며 만들어진 것이기에 단순히 없앨 수는 없다"면서도 "현장에서 만난 공무원들은 생각보다 의욕도 넘치고 능력도 있지만 기존 규칙과 절차 때문에 어려움을 겪고 있었다"고 설명했다. 공공 AX 분과는 우선 전 부처가 공동으로 활용할 수 있는 AI 기반 마련에 나섰다. 기존에는 민간 AI 플랫폼을 복수로 도입하면서 서비스별로 특정 플랫폼의 AI 모델과 도구에 종속되고 문서 검색 체계도 각각 구축해야 하는 문제가 발생했다. 이에 기존 플랫폼을 유지하면서도 상단에 공통 관문을 두고 필요한 AI 모델을 유연하게 선택할 수 있는 구조로 전환하는 방안을 추진 중이다. 핵심은 전 부처가 공동으로 활용하는 검색증강생성(RAG) 기반 지식 레이어와 스마트 라우터다. 각 부처와 공공기관의 AI 응용프로그램인터페이스(API) 요청을 한곳으로 모은 뒤 요청에 적합한 AI 모델을 선택해 연결하는 방식이다. 새로운 모델이 나오더라도 전체 시스템을 다시 구축하지 않고 모델을 교체할 수 있고 접근 권한과 사용 내역도 통합 관리할 수 있다는 설명이다. 현재 요구사항과 예산, 수행 조직 등을 구체화하고 있다. AI 서비스 특성에 맞는 공공 조달 체계 개편도 추진한다. 현재 정부 정보화 사업은 요구사항과 예산을 미리 정한 시스템통합(SI) 사업을 중심으로 설계돼 있어 월 구독이나 사용량에 따라 비용을 지불하는 AI·클라우드 서비스를 도입하는 데 어려움이 있다는 지적이다. 국가AI전략위원회는 한국조달연구원 연구와 관계부처 협의를 거쳐 AI를 서비스 형태로 구매할 수 있는 별도 계약 방식 등을 검토하고 있다. 관련 방안은 이달 상정을 목표로 부처 간 협의가 진행 중이다. 하 위원은 "AI를 활용해 업무를 혁신하는 공무원 가운데 스스로 토큰을 구매하고 퇴근 후 개발하는 경우도 있었다"며 "제도가 있는데도 현장에서 활용하지 못하는 사람이 많다면 사람의 문제가 아니라 구조를 개선해야 하는 문제"라고 짚었다. AI가 활용할 공공데이터 체계도 손질한다. 현행 공공데이터법은 데이터를 기계 판독이 가능한 형태로 정비하도록 '노력하여야 한다'고 규정하고 있다. 공공 AX 분과는 이를 의무 조항으로 강화하는 방안을 추진하고 있으며 부처 잠정안에는 '하여야 한다'로 바꾸는 내용이 담겼다. 다음달 최종안을 마련한 뒤 12월부터 관계부처 협의를 진행할 방침이다. 정부 부처가 AX에 적극적으로 나설 유인도 마련했다. 별도 평가를 만드는 대신 기존 정부혁신평가에 AI 관련 지표를 반영했으며 국가AI전략위원회가 담당하는 배점은 8점이다. 첫 평가는 오는 11~12월 진행될 예정이다. 정부가 직접 AI 서비스를 개발할 수 있는 조직도 준비 중이다. 영국 정부디지털서비스(GDS)를 참고한 '국민인공지능서비스혁신추진단(K-GDS)'을 구성해 민간 전문 개발자가 정부 소속으로 국민에게 필요한 서비스를 직접 개발하도록 하는 구상이다. 현재 인력을 모집 중이며 올가을 출범을 목표로 하고 있다. 공무원이 직접 개발한 AI 서비스의 확산도 과제로 꼽았다. 현장에선 공무원들이 자발적으로 AI 도구를 만들고 있으며 관련 사례를 모은 '모두의 공공AX 아카이브'도 운영되고 있다. 하 위원에 따르면 18개 기관 210명의 'AI 챔피언'이 참여하고 있으며 한 기관에서 만든 AI 도구가 다른 기관으로 확산되고 있다. 하 위원은 "지난 1년간 공통 플랫폼과 AI 조달, 공공데이터, 평가 체계 등 공공 AX를 가로막는 제도와 절차를 하나씩 손질해왔다"며 "우리가 바꾼 것은 코드가 아니라 규칙에 적힌 문장이지만, 앞으로 공공 AX를 추진하는 사람들이 같은 시행착오를 반복하지 않도록 기반을 만들 것"이라고 강조했다.

2026.10.06 15:03한정호 기자

"메뉴 눌러 쓰는 SW 시대 지났다"…조준희, 산업 특화 AX 전환 강조

생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 확산으로 기존 소프트웨어(SW) 기업의 사업 방식에도 변화가 필요하다는 주문이 나왔다. 메뉴와 카테고리를 눌러 기능을 이용하던 기존 패키지 SW 방식에서 벗어나 그동안 축적한 산업 전문성을 바탕으로 기업의 AI 전환(AX)을 직접 수행하는 산업 특화 기업으로 변해야 한다는 주장이다. 조준희 국가인공지능전략위원회 산업AX·생태계 분과위원장 겸 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 6일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타26'의 'AI 서밋'에서 'AI로 산업을 바꾸다: 산업AX, 전략에서 실행으로'를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 조 위원장은 이날 한국이 AI 시대에 미국 빅테크가 개발한 모델과 서비스를 가져다 쓰는 데 머물러서는 안 된다고 강조했다. 파운데이션 모델뿐 아니라 AI 반도체와 컴퓨팅 인프라, 산업별 서비스까지 경쟁력을 확보해야 한다는 것이다. 또 그는 현재 AI 시장을 스마트폰 산업이 형성되던 시기와 비교했다. 국내 기업들이 스마트폰과 애플리케이션 시장에서는 성과를 냈지만 운영체제(OS)와 앱스토어 생태계의 주도권은 구글과 애플이 가져갔다고 설명했다. 조 위원장은 "지금 미국 빅테크의 거대언어모델(LLM)도 많지만 그중 몇 개로 좁혀질 것"이라며 "우리가 단순히 API를 이용하는 특정 영역의 콘텐츠나 앱 제공업 정도만 할 것인지, 반도체까지 만들고 인프라까지 갖는 나라가 될 것인지 고민해야 한다"고 말했다. 이에 맞춰 조 위원장은 지난해 9월 조직된 국가AI전략위원회 산업AX·생태계 분과를 통해 정부 AI 정책을 산업 현장으로 연결하는 데 속도를 내고 있다. 분과는 그간 총 50차례 회의를 열고 50개 소관 행동계획을 관리했다. 이 가운데 올해 2분기 기준으로 45개 행동계획 과제를 정상적으로 추진했으며 제조와 자율주행, 휴머노이드 등 산업 파급효과가 큰 분야에는 별도 그룹을 만들어 상시 운영하고 있다. 내년 정부의 AI 관련 신규 사업 18개에 대해서도 사업 기획 방향과 예산 적정성 등을 자문·심의하며 영향력을 확대하고 있다. 또 바이오 AX, 에이전틱 AI 등을 주제로 현장 간담회도 5차례 열었고, 행동계획을 기반으로 각 부처의 전략 수립을 지원해 과학기술 관계장관회의와 비상경제 관계장관회의 등에 총 14건의 안건이 상정·의결되도록 힘을 보탰다. 덕분에 AI에 투입되는 정부 재정도 빠르게 늘고 있다. 조 위원장에 따르면 정부 AI 예산은 지난해 추가경정예산을 포함해 약 3조원에서 올해 9조9000억원으로 증가했으며 내년에는 16조4000억원까지 확대될 예정이다. 이 예산은 그래픽처리장치(GPU)를 비롯해 독자 파운데이션 모델, AI 반도체, 피지컬 AI 등 다양한 분야에 투입할 계획이다. 국가AI전략위원회 산업AX·생태계 분과의 활약으로 정부 사업 방식도 AI 공급기업 단독에서 실제 데이터를 가진 수요기업과 함께하는 방향으로 달라지고 있다. 과거에는 SW·AI 공급기업이 정부 과제를 수주해 기술을 개발하는 경우가 많았다면, 최근에는 제조·물류·서비스 기업과 AI 공급기업이 컨소시엄을 구성해 사업에 참여하는 형태가 확대되고 있다. 실제 산업 현장의 데이터를 기반으로 AI를 개발하고 이를 사업화까지 연결하기 위해서다. 조 위원장은 "지금은 공급업체만 정부 과제를 따는 경우가 거의 없다"며 "데이터를 가진 제조기업이나 물류·서비스기업과 공급기업이 공동으로 컨소시엄을 만들어야 한다"고 피력했다. 그러면서 그는 제조업이 산업 AX의 핵심 분야라고 강조했다. 또 분과 활동을 통해 한국이 보유한 제조 기반과 현장 데이터를 AI 기업의 기술력과 결합해 제조업 경쟁력을 높이겠다는 구상도 밝혔다. 이에 맞춰 정부도 현재 제조기업과 AI 공급기업이 함께 참여하는 AX 사업을 확대하고 있다. 조 위원장은 앞으로 자율주행, 로봇 등 피지컬 AI 실증도 늘릴 것이란 계획도 드러냈다. 또 국내 AI 산업 가운데 자율주행 분야의 경쟁력이 상대적으로 뒤처져 있다고 평가하며 당초 200대였던 실증 규모를 3000대로 늘렸다고 밝혔다. 관련 예산은 약 7000억원을 확보한 상태로, 로봇 역시 1700대 규모의 공공·시범 도입을 추진하고 있다. AI 에이전트 역시 산업 AX 정책의 주요 축으로 올라선 만큼, 조 위원장은 현재 주요 정부 AI 사업을 에이전트 중심으로 확대할 것이란 계획도 밝혔다. 더불어 산업 AX가 확산되면서 국내 시스템통합(SI)·SW 기업의 역할도 달라져야 한다고 강조했다. 특히 조 위원장은 삼성SDS, LG CNS 등을 직접 거론하며 대형 SI 기업 역시 기존 시스템 구축 중심에서 벗어나 고객이 요구하는 형태로 AI를 실제 현장에 배포하고 운영할 수 있는 기업으로 진화해야 한다고 주장했다. 미국 빅테크들도 자체 플랫폼을 이용하도록 하는 데서 나아가 개별 고객의 AI 구축에 직접 뛰어들기 시작한 만큼, 국내 기업들도 이에 대비해야 한다고 봐서다. 더불어 피지컬 AI는 국내 기업이 새롭게 공략할 영역으로 제시했다. 로봇에 파운데이션 모델을 적용하는 것을 넘어 배터리와 온디바이스 환경까지 고려해 공장에서 안정적으로 운영할 수 있도록 구축하는 작업은 기존 SI보다 높은 수준의 통합 역량을 요구하기 때문이다. 기존 패키지 SW 기업에는 더 강한 변화를 주문했다. 미국 빅테크가 에이전트 기반 서비스를 빠르게 내놓는 상황에서 기존 제품에 AI 기능을 추가하는 것만으로 경쟁력을 유지하기 어렵다는 판단에서다. 조 위원장은 "메뉴 형태로, 카테고리 형태로 눌러서 쓰는 시대는 지났다"며 "패키지 기업들은 위기의식을 가져야 한다"고 말했다. 이어 "그동안 패키지를 많이 납품하며 경험을 쌓은 산업을 기반으로 산업 특화 AI나 AX 기업으로 변신하도록 유도하고 싶다"고 밝혔다. AI 보안도 국내 기업이 적극적으로 뛰어들 분야로 지목했다. 기존 국내 보안 시장이 망분리에 상당 부분 의존했던 것과 달리 AI 활용이 늘어날수록 연결된 환경에서 SW와 AI로 위협을 탐지하고 방어하는 수요가 커질 것이라고 봐서다. 조 위원장은 "우리나라는 앞으로 AI 시대를 맞아 보안 분야에 도전해야 한다"며 "망을 분리하지 않고 소프트웨어적으로, AI로 방어하는 시장은 앞으로 엄청난 시장이 될 것"이라고 전망했다. 그러면서 "원천기술 확보가 늦은 SW 기업들도 산업별 AX를 지원하고 현장의 문제를 해결하는 기업으로 전환하기를 기대한다"고 마무리했다.

2026.10.06 15:01장유미 기자

KT "AI 경쟁력, 잘 만드는 것보다 잘 쓰는 데 달렸다"

“AI 경쟁의 무게중심이 더 좋은 모델을 만드는 기술 경쟁에서 기업과 산업이 AI를 얼마나 잘 활용해 실질적인 성과를 만들어내느냐로 이동하고 있다.” 박상원 KT AX사업부문장은 6일 AI페스타2026 주요 프로그램인 'AI서밋'에서 키노트 발제를 맡아 이같이 말했다. 모델의 파라미터나 벤치마크 점수보다 AI 도입 이후 생산성이 얼마나 높아졌고 업무시간과 고객 대기시간을 얼마나 줄였는지가 중요해졌다는 뜻이다. 그는 “이제는 어떻게 좋은 툴을 만드는지를 넘어 AX를 통해 어떤 성과와 가치를 만드느냐가 훨씬 중요한 시점이 됐다”며 “AI를 도입해서 생산성이 얼마나 올랐는지, 고객 대기시간이 얼마나 줄었는지, 업무 처리시간이 얼마나 효율화됐고 새로운 비즈니스 가치를 얼마나 창출했는지가 중요하다”고 설명했다. 이어 “AI 경쟁력이 성능에서 성과로 확장되고 있다”며 “기업 데이터에 붙고, 수많은 비즈니스 로직과 연결되고, 실제 업무 워크로드에 적용돼야 가치 창출로 연결될 수 있다”고 덧붙였다. “인터넷 처음 만들진 않았지만 가장 잘 썼다...AI도 그런 시점” 박상원 전무는 한국이 AI 전환의 기로에 서 있다고 진단했다. 일부 업무에서 진행하는 실증(PoC)에 머무를지, AI 에이전트를 핵심 업무와 기업, 산업 전체로 확산해 새로운 성장동력으로 활용할지가 갈리는 시점이라는 설명이다. 그는 “이 기로에서 가장 중요한 전환의 키워드는 '실행'이라고 생각한다”고 강조했다. 한국의 초고속인터넷 경험을 예로 들며 “우리나라가 인터넷을 처음 만든 나라는 아니다”며 “하지만 누구보다 빠르게 초고속인터넷망을 연결해 인터넷 생태계를 만들었고 온라인 커머스, e스포츠, K콘텐츠, 디지털 금융, 온라인 교육 등을 만들어냈다”고 평가했다. 그러면서 “AI도 그런 시점이 왔다고 생각한다”며 “AI 기술 자체를 확보하는 경쟁과 함께 이를 산업과 사회 전반에서 빠르게 활용하는 역량이 중요해졌다”고 진단했다. 다만 기업이 실제 AI를 도입하는 과정에서는 보안과 비용, 환각, 규제, 빠른 기술 변화 등이 장벽으로 작용하고 있다고 봤다. 박 전무는 “기업의 노하우를 어떻게 지킬지, 고객 정보가 빠져나가면 어떻게 할지, AI가 틀리면 누가 책임질지, 규제와 규정을 어떻게 충족할지에 대한 고민이 있다”며 “기술도 너무 빨리 바뀌다 보니 구축하고 나면 우리만 시험대상이 되는 것 아니냐는 걱정도 한다”고 말했다. 그는 또 “고객사에 에이전틱 AI 플랫폼을 도입했는데 토큰 비용이 월 20억원씩 나가는 경우도 있다”며 “PoC에서는 잘됐는데 실제 실행 단계에서는 안 되는 경우도 있다”고 덧붙였다. 국가 전략산업에서는 데이터 주권 문제까지 더해진다. 핵심 산업 데이터가 해외로 나갈 가능성에 대한 우려가 AI 도입과 실행을 늦추는 요인이 될 수 있다는 것이다. KT는 이런 문제를 해결하기 위한 AX의 3대 조건으로 ▲신뢰 ▲효율 ▲실행을 제시했다. 보안부터 월 수십억원 토큰 비용까지...“신뢰·효율·실행 갖춰야” '신뢰'는 기업이 AI와 데이터를 직접 통제할 수 있는 환경을 뜻한다. 박 전무는 “우리 회사가 가진 지식과 데이터에 근거해 명확하고 믿을 수 있는 결과가 나와야 하고 정확해야 하며 환각이 없어야 한다”며 “결과를 검증하고 모델과 에이전트의 전 과정을 투명하게 추적하고 모니터링할 수 있어야 한다”고 말했다. 국내 규제와 사내 규정을 준수하면서 데이터와 모델에 대한 통제권도 확보해야 한다고 강조했다. KT는 토큰팩토리를 통해 데이터 보안 가드레일을 구축하고 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 에이전틱온(Agentic On)을 통해 AI 운영 환경을 통제한다. 기업의 업무 언어와 데이터를 연결하는 KT온톨로지도 구축했다. '효율'에서는 빠르게 바뀌는 AI 기술을 기업 전체로 확산할 수 있는 구조와 비용 절감이 핵심이다. 박 전무는 “AX 솔루션 구성 요소를 레고 블록을 맞추듯 모듈화하고 산업별 표준에 맞춘 구성요소를 미리 갖춰 기업이 일부만 맞춤화해 빠르게 적용할 수 있어야 한다”고 설명했다. 에이전틱 AI 시대에는 여러 AI 에이전트를 연결하고 통제하는 기능도 중요해진다. 동시에 업무 목적에 맞는 모델과 컴퓨팅 자원을 골라 최소 비용으로 토큰을 생산해야 기업의 AX 비용을 낮출 수 있다. KT가 구축한 토큰팩토리는 AI 데이터센터의 GPU와 NPU, AI 모델 등을 업무 목적에 맞게 연결해 비용을 최적화한다. 여기에 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 구조화하는 Data4AI, 에이전트를 개발 배포 운영하는 에이전틱온을 연결했다. 마지막 조건은 '실행'이다. 박 전무는 “개인이 사용하는 채팅과 기업의 AI 도입은 다르다”며 “기업의 수많은 프로세스와 비즈니스 로직, 데이터를 연동해 한 땀 한 땀 만드는 일을 기업 혼자 하기는 힘들다. 실행의 인에이블러가 반드시 필요하다”고 말했다. 이를 담당하는 것이 FDE(Forward Deployed Engineer)다. KT의 FDE는 고객과 한 팀을 이뤄 AI를 적용했을 때 투자수익률이 큰 업무부터 찾아낸다. 이후 필요한 기능을 모듈 형태로 빠르게 구성하고 스프린트를 반복하면서 사용성을 개선하고 위험을 확인한 뒤 현장에 적용한다. 검증된 결과는 다른 업무로 확산한다. 박 전무는 “모든 것을 한 번에 바꿀 수는 없다”며 “무엇이 가장 가려운지를 찾는 과제 발굴부터 시작해 AX를 적용했을 때 가장 큰 ROI가 나오는 영역을 찾아 빠르게 구성하고 현장에 도입한 뒤 스케일업해야 한다”고 말했다. 아모레 R&D 데이터 연결...우리은행 AI는 상담 넘어 거래까지 KT는 이날 실제 산업 현장에 적용한 고객사의 사례도 공유했다. 아모레퍼시픽과 진행한 '데이터하이웨이' 프로젝트는 R&D 영역에 흩어진 원료와 처방, 연구보고서, 실험 데이터 등을 AI가 활용할 수 있도록 연결한 사례다. 박 전무는 “아모레퍼시픽의 핵심 연구 데이터를 외부로 내보내지 않으면서 AI를 활용할 수 있도록 데이터 통제권을 확보하고 정형·비정형 데이터를 구조화해 AI가 일관된 결과를 내놓을 수 있는 데이터 아키텍처를 구축했다”고 밝혔다. 우리은행에는 '에이전틱 AICC'를 적용했다. 기존 AICC가 고객 질문에 답하거나 상담하는 역할이었다면 에이전틱 AICC는 계좌 개설이나 거래처리 등 실제 금융 업무까지 수행하는 방향으로 역할을 넓힌다. 박 전무는 “AICC가 단순 콜센터나 상담센터, 마케팅센터를 넘어 거래처리까지 하는 방향으로 가고 있다”며 “기존 콜봇 이용에 익숙한 고객을 대상으로 AI 서비스 접점을 확대할 수 있다”고 설명했다. KT는 이를 위해 AICC와 에이전트옵스(AgentOps), 대규모언어모델 운영(LLMOps), 머신러닝 운영(MLOps)을 패키지화해 기업별 환경에 맞게 구축한다. 메리츠화재에는 AI 어시스턴트를 적용해 보험 영업 전 과정을 연결하고 있다. 보험 전문 데이터와 설계사가 축적한 노하우를 AI와 결합해 설계사의 생산성을 높이는 방식이다. 박 전무는 기업과 산업을 넘어 국가 차원에서도 AI를 '잘 쓰는 능력'이 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 한국이 인터넷을 활용해 IT 강국으로 성장한 것처럼 AI 역시 잘 활용하면 행정 효율화와 공공서비스 혁신, 기업 생산성 향상을 통해 산업 경쟁력을 높이고 국민의 삶의 질과 서비스 접근성을 개선할 수 있다고 강조했다. 박 전무는 “AI 인프라와 데이터, 플랫폼, 서비스, 현장 실행 역량을 유기적으로 연결해 AI를 기술에서 가치로, 가능성에서 성장으로 전환할 방침”이라며 “기업과 공공, 국민이 AI의 가치를 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하고, 대한민국이 AI를 가장 잘 활용하는 나라로 도약하는 데 기여하겠다”고 말했다. 이어 “KT는 AX 밸류 파트너로서 열과 성을 다하겠다”고 강조했다.

2026.10.06 13:55박수형 기자

'AX로드맵 수립부터 사업계획 추진 전략' 한 자리에서

한국표준협회(회장 문동민)는 연말 사업계획 수립 시기를 맞아 오는 23일 '2027 성공적인 인공지능 전환(AX) 사업계획을 위한 추진 전략과 실행 방안'을 주제로 세미나를 개최한다. 세미나는 AI 활용을 조직에 정착시키고 실질적인 성과로 연결하기 위한 추진 전략과 실행 방안을 제공하는 데 초점을 맞췄다. 국내 기업 추진 사례와 글로벌 AX 추진 동향을 바탕으로 기업별 AX 사업계획 수립에 적용 가능한 내용으로 구성했다. 대상은 기업·공공기관의 AX·DX 추진 담당자와 경영기획·인사·교육 담당자 등이다. 세미나는 ▲AX 정착 요건 ▲현장 추진 사례 ▲사업계획 수립 실무 ▲글로벌 AX 동향 순으로 진행된다. 김준영 성신여자대학교 교수가 AX 정착 요건을 제시하고, 이새롬 LG에너지솔루션 책임과 황대연 한솔제지 팀장이 전사 AX 육성·변화관리 전략과 AX 추진 로드맵을 공유한다. 이어 배준형 PwC컨설팅 이사와 정종기 얼라이언스코리아 대표가 AX 사업계획서 작성과 내재화 방안을, 최환희 네덜란드 폰티스대학 교수가 글로벌 AX 동향을 소개한다. 문동민 표준협회 회장은 “AX는 단순히 AI 기술을 도입하는 것뿐만 아니라, 기업의 전략과 일하는 방식, 구성원의 역량을 함께 변화시키는 과제”라며 “협회는 앞으로도 기업이 변화 방향을 구체화하고 지속 가능한 실행 기반을 마련할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 세미나는 표준협회 퓨처밸류캠퍼스 강남에서 온·오프라인으로 진행되며, 참가 신청은 교육 홈페이지에서 접수할 수 있다.

2026.10.06 13:17주문정 기자

SKT 국방 AX 공략…전술 판단 돕는 'AI 참모' 선봬

SK텔레콤이 AI로 전장 데이터를 분석해 지휘관의 전술 판단을 지원하는 'AI 참모'를 선보였다. 저궤도 위성과 양자암호 등 통신·보안 기술도 함께 공개하며 국방 AX 사업 확대에 속도를 낸다. SK텔레콤은 지난 1일부터 5일까지 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 '2026 지상군페스티벌'에 민간기업 가운데 유일하게 참가했다고 밝혔다. 육군본부가 주관하는 지상군페스티벌은 첨단 과학기술을 활용한 육군의 현재와 미래 전투체계를 일반에 소개하는 행사다. SK텔레콤은 정책홍보관에서 국방 기술·서비스를 아우르는 'T 밀리터리(T military)'를 내걸고 AI 작전 지원 체계인 AI 참모와 저궤도 위성 기반 통신 보안 기술을 전시했다. AI 참모는 군이 보유한 여러 데이터를 하나의 플랫폼에서 연결하고 분석해 지휘관의 상황 파악과 의사결정을 지원하는 체계다. 데이터 사이의 의미와 관계를 구조화하는 온톨로지와 실제 전장 환경을 가상 공간에 재현하는 디지털트윈 기술을 활용한다. 드론과 로봇, 각종 센서가 투입되는 미래 전장에서는 여러 장비에서 쏟아지는 데이터를 얼마나 빠르게 분석해 활용하느냐가 전투 수행의 주요 요소로 꼽힌다. SK텔레콤은 흩어진 전장 데이터를 연계해 필요한 정보를 적시에 제공하고 지휘관의 신속한 전술 판단을 지원하는 방식으로 AI 참모를 구성했다. 행사장에서는 데이터 수집 분석부터 디지털트윈을 통한 전장 상황 구현, 의사결정 지원까지 전 과정을 시연했다. AI 기반 전투체계에 필요한 통신망도 함께 제시했다. 지상 통신 인프라를 이용하기 어려운 지역에서는 저궤도 위성으로 연결성을 확보하고, 양자암호와 스텔스 와이파이 등을 결합해 통신 보안을 강화하는 방식이다. AI와 드론, 로봇 등이 실시간으로 정보를 주고받는 환경을 고려해 위성부터 유·무선 네트워크, 보안까지 하나의 전장 통신 체계로 묶었다. 이는 육군이 추진하는 미래 전투체계 '아미 타이거 플러스'와 맞닿아 있다. 아미 타이거 플러스는 AI 데이터를 비롯해 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 등 첨단 기술을 육군 전투력에 통합하는 사업이다. 이번 전시에는 SK텔링크를 비롯해 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등이 참여했다. SK텔레콤은 AI와 위성, 네트워크, 보안 분야 파트너 기술을 실제 작전 환경에 적용할 수 있는 형태로 결합해 국방 분야 사업을 확대한다는 계획이다. 김구영 SK텔레콤 엔터프라이즈본부장은 “미래 전장에서는 방대한 정보를 빠르게 분석해 의사결정을 지원하는 AI와 이를 뒷받침하는 안정적이고 안전한 통신 인프라가 더욱 중요해질 것”이라며 “SK텔레콤이 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.

2026.10.06 08:50박수형 기자

한국 기업 파고드는 중국산 AI…'모델 종속' 경고등

중국 오픈웨이트 인공지능(AI)이 국내 기업 시스템으로 확산되면서 특정 모델에 대한 종속과 향후 라이선스 변화에 따른 전환 비용 우려가 커지고 있다. 3일 AI 업계에 따르면 국내 기업에서 알리바바 큐원 등 중국 오픈웨이트 모델을 활용하는 사례가 늘고 있다. 이들 모델은 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 수정할 수 있고 비용 부담이 낮은 데다 한국어 활용성도 높다는 평가를 받는다. 김현주 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 본부장은 지디넷코리아와 만나 "국내 기업에서 중국 오픈웨이트 모델을 활용하는 경우가 늘고 있다"며 "특히 큐원은 한국어 이해도가 상대적으로 높다는 평가가 있어 기업에서 활용하는 빈도가 높은 편"이라고 말했다. 실제로 큐원은 한국어 과제에서 국내 모델과 근접한 점수를 보였다. 국립국어원이 지난 4월 공개한 '2025년 지시문 기반 첨삭 지원 말뭉치 연구 분석'에서 큐원 계열 모델은 국어생활 상담과 띄어쓰기 등 한국어 과제에서 2.18점을 기록했다. 네이버 하이퍼클로바X는 2.22점이었다. 글로벌 개발자 생태계에서도 큐원 계열 모델은 폭넓게 활용되고 있다. 허깅페이스에 따르면 올해 1월부터 7월까지 큐원 계열 모델은 약 20억 6100만 회 다운로드됐다. 큐원을 기반으로 파인튜닝하거나 변형한 파생 모델도 15만 1448개로 메타 전체의 2.6배, 라마 계열의 4.7배에 달했다. 허깅페이스가 지난봄 공개한 분석에서는 최근 1년간 중국 모델이 전체 다운로드의 41%를 차지했다. 시스템 깊이 연결될수록 모델 바꾸기 어려워 큐원 생태계가 커진 데는 개방적인 라이선스도 영향을 미쳤다. 허깅페이스에 따르면 올해 공개된 200억 매개변수 이상 중국 모델 178개 가운데 59%는 아파치 2.0, 22%는 MIT 라이선스를 적용했다. 이들 라이선스는 기업이 모델을 수정하거나 자체 환경에서 운영할 때 제약이 비교적 적은 편이다. 하지만 특정 모델에 맞춰 데이터를 연결하고 업무 시스템을 구축하면 다른 모델로 옮길 때 추가 작업이 필요하다. 새 모델에 맞게 기존 연결 구조와 애플리케이션을 조정하고 성능도 다시 검증해야 한다. 특정 모델을 오래 사용할수록 다른 모델로 바꾸기 어려워지는 '모델 종속'이 생길 수 있는 이유다. 이 같은 종속은 중국 AI에만 해당하지 않는다. 오픈AI GPT나 앤트로픽 클로드처럼 API를 통해 제공되는 폐쇄형 모델도 기업 시스템과 깊게 연결해 사용하면 다른 모델로 교체할 때 개발과 검증 작업이 발생할 수 있다. 오픈웨이트 모델은 폐쇄형 모델보다 기업의 선택 폭이 넓다. 가중치를 직접 내려받아 자체 서버에서 운영하고 수정할 수 있기 때문이다. 다만 현재 모델이 개방적인 조건으로 공개됐다고 해서 이후 출시되는 최신 버전까지 같은 조건이 이어지는 것은 아니다. 실제로 최근 중국의 일부 초대형 모델에는 새로운 상업 이용 조건이 등장하고 있다. 허깅페이스는 큐원3.8 등 최신 대형 모델에서 기존과 다른 라이선스 조건이 나타나기 시작했다고 분석했다. 알리바바의 큐원3.8 맥스도 자체 라이선스를 적용한다. 서비스형 모델이나 AI 업무도우미 사업을 하는 기업과 계열사의 최근 12개월 합산 매출이 5000만 달러(약 673억원)를 넘으면 상업적으로 이용하기 전에 큐원 측과 별도 라이선스를 체결해야 한다. 기업 내부에서만 이용할 경우에는 이 조건이 적용되지 않는다. 기존에 아파치 2.0 등으로 공개된 큐원 모델의 이용 권한까지 바뀌는 것은 아니다. 기업은 기존 버전을 그대로 사용할 수 있지만 성능이 개선된 최신 모델로 계속 업그레이드하려면 새 버전의 이용 조건을 다시 확인해야 한다. 오픈웨이트도 조건 바뀐다…국내 AI 역량 확보 병행 중국 소프트웨어 시장에서는 공개 소프트웨어의 후속 버전 운영 방식이 달라진 사례도 있다. 안드로이드 가상화 소프트웨어 '버추얼앱'은 2017년 12월 오픈소스 버전 업데이트를 중단하고 이후 비공개 상용 버전 개발로 전환했다. 중국 법원은 기존에 오픈소스 라이선스인 GPL로 공개된 버전에는 해당 라이선스가 계속 적용되지만 이후 새로 개발하는 버전에는 다른 방식을 적용할 수 있다고 판단했다. 기업 입장에서는 기존 버전을 계속 사용할 수 있어도 최신 기능과 성능을 이용하려면 새로운 조건을 검토해야 한다. 이미 특정 모델에 파인튜닝과 사내 데이터, 업무 시스템을 연결했다면 기존 모델을 유지할지, 새 조건을 받아들일지, 다른 모델로 옮길지를 선택해야 한다. 정부도 중국 오픈웨이트 모델의 현장 활용과 자체 AI 역량 확보를 함께 언급하고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 자신의 사회관계망서비스(SNS)에서 "좋은 모델을 만드는 것만으로는 충분하지 않다"며 "아직 많은 현장에서 중국의 오픈웨이트 모델을 활용하고 있다는 사실을 무겁게 받아들여야 한다"고 밝혔다. 또 그는 "우리 산업과 공공의 AX를 외국 모델에만 의존하지 않으려면 경쟁력 있는 우리 모델이 산업 곳곳에서 실제로 쓰여야 한다"고 강조했다. 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원은 1일 열린 'AI 개발 속도조절론' 관련 세미나에서 영상 축사를 통해 "AI 3강 도약을 위해 안전한 프런티어 AI 역량 확보는 필수"라고 말했다.

2026.10.03 10:20김동원 기자

'전북AI'로 대통령상 받은 윤성호 주무관 "1년간 새벽 2시까지 작업"

정부가 현장 공무원이 주도하는 공공부문 인공지능(AI) 전환(AX)에 힘을 싣는 가운데 윤성호 전북특별자치도 행정정보과 주무관이 직접 구축을 이끈 업무용 AI 플랫폼 '전북AI'로 대통령상을 받아 주목받고 있다. 전북AI는 외주 시 수십억 원이 드는 AI 플랫폼을 직접 개발해 도청 내부 서버에서 운영한다. 119 구급과 재난 대응 등 행정 현장에 맞춘 기능을 대거 갖춰 서울, 충남, 경북 등 다른 지자체의 벤치마킹도 잇따르고 있다. 윤 주무관은 2일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "거의 1년 동안 새벽 2시까지 작업했다"며, AI 도입을 고민하는 지자체에 전담 인력과 예산을 함께 마련해야 한다고 조언했다. 직원 64% 상용 AI 사용…보안·비용 고민에 직접 개발 전북AI는 오픈소스 기반 대형 모델을 도청 내부 서버에서 운영하는 업무용 생성형 AI 플랫폼이다. 문서 작성·검색, 회의 요약, 언론 분석 등을 지원하며 8월 말 기준 기능은 99종이다. 전북도는 예산 약 3억 원을 들여 플랫폼을 구축했다. 윤 주무관은 AI 플랫폼을 개발하게 된 이유로 직원들의 AI 사용 실태를 꼽았다. 그는 "2025년 6월 전북연구원과 함께 진행했었던 설문에서 응답자 412명 가운데 64.3%가 이미 개인 계정으로 상용 인공지능을 업무에 쓰고 있다고 답했었다"며 "내부자료의 유출 문제 해결이 필요했다"고 설명했다. 비용과 성능도 직접 구축을 택한 이유였다. 전북도가 검토한 민간 구축 제안은 12억~50억 원에 달했지만 제안된 모델은 규모가 작았다. 윤 주무관은 "작은 모델은 연구용역 보고서나 언론보도를 깊이 있게 이해하지 못하는 것으로 보여 차라리 서버만 사서 대형 모델을 직접 돌리는 게 낫겠다고 생각했다"고 밝혔다. 더불어 윤 주무관은 2001년부터 중소기업에서 웹 개발 업무를 했고 2018년 전북대 인공지능 대학원에서 석사 과정을 밟았다. 현재 도청에서 클라우드 업무를 맡고 있었던 만큼 오픈웨이트 AI 모델을 활용하면 직접 구축도 가능하다고 판단했다. 그는 "메타의 오픈웨이트 모델인 라마3 70B가 당시 최상위 모델이었던 GPT-4o에 비견되는 성능으로 나타나서, 이 모델을 로컬에서 돌리면 챗GPT 구독료도 절감하고 자료유출도 막을 수 있겠다고 생각했다"고 설명했다. 1년간 새벽 2시까지 개발…잇따른 시행착오 AI 플랫폼 개발은 윤 주무관이 대부분 주도하고 전북대 학생 12명이 1년 반 동안 지원했다. 예상치 못한 난관도 이어졌다. 첫 과제는 GPU 서버 선택이었다. 엔비디아 B200 4장을 구매하려던 계획이 판매 단위 문제로 어려워지자 전북도는 같은 예산으로 메모리 용량이 2.7배 큰 AMD MI300X 서버를 선택했다. 공공기관 첫 도입이었던 만큼 참고할 자료가 많지 않았다. 윤 주무관은 "예상치 못한 문제는 오픈소스 생태계가 엔비디아 중심으로 만들어져 있다는 점이었다"며 "엔비디아라면 쉽게 할 수 있었을 작업을 저희는 매번 힘들게 적용해야 했다"고 말했다. 시행착오도 잇따랐다. 시스템이 로그를 남기지 않은 채 멈춰 원인을 추적해 보니 운영체제가 설치된 300GB 디스크가 꽉 차 있었다. 한글 문서 검색이 되지 않았을 때는 문서 유사도 점수를 직접 측정해 영어 중심 모델이 원인임을 찾아냈다. 올해 2월 도입한 AI 코딩 도구 클로드 코드가 업무시간에 시스템을 중단시키는 일도 있었다. 윤 주무관은 컨테이너를 4중화하고 사용자 요청 처리가 끝난 뒤 하나씩 재시작하는 체계를 마련해 장애를 줄였다. 그는 "거의 1년 동안 새벽 2시까지 작업을 했고 주말도 없었다"며 "그럼에도 불구하고 잘 되지 않았을 때 이게 제 능력으로 가능한 것인지 의문이 들기도 했고, 왜 직접 구축한다고 했을까 후회하기도 했다"고 회고했다. 구축 이후가 더 큰 과제…업데이트·현장 활용과의 씨름 전북AI는 지난해 12월 정식 운영을 시작했다. 그러나 모델과 기능을 지속해서 점검·업데이트해야 해 운영 부담이 이어지고 있다. 윤 주무관은 AI 플랫폼이 다른 시스템처럼 한 번 구축한 뒤 몇 년간 유지·보수만 하면 되는 시스템이 아니라며, 해마다 계속 업데이트해야 하는 어려움을 밖에서는 잘 모른다고 말했다. 직원 활용을 넓히는 것도 과제였다. 6천 명에 가까운 직원 가운데 4726명(79.5%)이 한 번 이상 사용했지만 매달 꾸준히 사용하는 직원은 절반 안팎에 그쳤기 때문이다. 이에 윤 주무관은 직접 직원을 만나 업무상 어려움을 듣고 필요한 기능을 구현하며 활용을 독려했다. 그렇게 늘어난 전북AI의 기능은 현재 99종에 이른다. 현장에 특화된 다양한 지원 기능도 제공한다. 구급대원의 환자 중증도 분류와 병원 이송을 돕는 '나만의 구급', 65종의 매뉴얼을 바탕으로 재난 현장 대응을 지원하는 '사회재난 도우미'가 있다. 전북소방본부 119종합상황실은 전북AI로 신고자 위치를 파악해 심장 이상을 호소한 30대를 40분 만에 구조하기도 했다. 윤 주무관은 "이제 직원 상당수가 전북AI를 과업지시서·보고서 초안 작성, 법령 검토, 보도자료 작성 등에 활용한다"며 "이용량은 대화 기능이 85%로 가장 많고 이미지 생성 8.8%, 한글 문서 생성 1.7% 순으로 회의 녹음·요약을 바탕으로 결과보고서를 작성하거나 이미지로 보고서를 꾸미는 기능도 반응이 좋다"고 설명했다. AI 전환, 구호보다 전담 인력·예산이 먼저 대통령상 수상 이후 다른 지자체의 벤치마킹 문의가 이어지는 가운데 윤 주무관은 AI 인프라와 전담 인력 확보를 지속 가능한 AI 전환의 조건으로 꼽았다. 윤 주무관은 "국가정보자원관리원 대구센터의 민관협력 클라우드에서 엔비디아 H200 8장을 빌리면 월 1억 6천만 원가량이 든다"고 설명했다. 이어 "전북도는 이러한 비용 부담을 해결하기 위해 자체 서버를 약 2억 3천만원에 구매한 것"이라며 "지자체가 감당하기 인프라 비용은 GPU 국비 지원이 필요하다"고 강조했다. 이와 함께 AI 행정 혁신을 위해서는 기관별로 AI 혁신 팀을 만들어야 하며, 기관 내 AI 서비스를 돌릴 공통기반 GPU 서버도 조속히 확충해야 된다고 말했다. 윤 주무관은 무엇보다 담당자 한 명에게 기존 업무와 AI 업무를 모두 맡기는 구조는 지속되기 어렵다고 지적했다. 그 역시 본업인 클라우드 업무와 전북AI 개발·운영을 함께 맡고 있지만 공무원 순환 근무 원칙상 담당자가 다른 부서로 옮기면 시스템을 이어받을 사람이 마땅치 않기 때문이다. 그래서 그는 도청 내 'AI 행정 혁신 연구회'를 꾸려 직원 13명이 업무용 AI 시스템 13종을 직접 만드는 등 교육 업무도 진행하고 있다. 더불어 다른 기관에는 성능과 접근성을 확보하고 부서별 사용량을 살피며, 홍보보다 실습 중심 교육을 하고, 직접 업무용 AI를 만들어 보는 직원을 늘리라고 조언했다. 윤성호 주무관은 "직접 구축하면 소프트웨어 도입 비용을 줄일 수 있지만, 이를 운영할 전담 인력은 반드시 필요하다"며 "도입을 검토하는 기관은 예산과 함께 전담 인력도 계획해야 한다”고 강조했다. 이어 대통령상 시상식에서 가장 인상 깊었던 말로 대회 심사위원장의 총평을 꼽았다. 그는 “"개인의 성과를 제도와 조직문화로 이어가는 것이 앞으로의 과제'라는 말이 기억에 남는다"며 "그분의 말처럼 성과가 한 사람의 노력에 그치지 않고 조직에 뿌리내리도록 하는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.10.02 15:18남혁우 기자

KT, 충청 제조·방산 AX 공개...MS·AWS와 현장 해법 제시

KT가 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 기업과 함께 충청권 제조·방산 기업의 인공지능 전환 지원에 나섰다. 기업별 데이터와 시스템 환경을 분석해 AI와 클라우드를 실제 현장에 적용할 수 있는 실행 방안을 제시하는 데 초점을 맞췄다. KT는 지난달 30일 대전 충남대학교에서 충남대학교, 스마트제조혁신협회와 B2B 세미나 'KT AX Tour 2026 in 충청'을 개최했다. 행사에는 KT를 비롯해 한국마이크로소프트, AWS코리아, 데이터브릭스코리아, KT클라우드 등이 참여했다. 충남대학교와 한국교통연구원, 쎄트렉아이 등 대전·세종·충남·충북 지역 기업·기관 관계자 약 150명이 참석했다. KT와 파트너사들은 7개 세션을 통해 AI 에이전트와 클라우드, 데이터 기술을 산업 현장에 적용한 사례를 공유했다. 특히 제조와 방산 등 충청권에 기반을 둔 주요 산업이 AI를 실제 업무에 적용할 수 있는 방법을 다뤘다. KT는 제조업에서 AX가 필요한 배경과 실제 적용 가능한 솔루션을 소개했다. 기업의 기존 시스템과 업무 환경에 맞춰 클라우드를 구성하는 'KT 클라우드플렉스(Cloudflex)'의 도입 사례와 성과도 공개했다. 글로벌 파트너들은 각 분야의 기술 활용법을 제시했다. 한국마이크로소프트는 제조기업의 생산성을 높이는 AI 활용 전략을, 데이터브릭스코리아는 데이터와 지식을 연결해 AX를 구현하는 방안을 소개했다. AWS코리아는 방위산업의 클라우드 전환 사례를 중심으로 발표했다. 기업별 1대1 컨설팅도 진행됐다. KT와 파트너사들은 참석 기업이 보유한 데이터와 시스템, 업무 특성을 살펴보고 현장에서 해결할 과제와 필요한 기술, 도입 방향 등을 함께 검토했다. KT는 경기와 부산에 이어 충청까지 지역별 AX 프로그램을 확대하고 있다. 지역 산업 특성에 맞춰 기업 현장을 직접 찾아 AI 전환 과제를 발굴하고 실제 구축으로 연결하는 방식이다. 박상원 KT AX사업부문장은 “기업마다 보유한 데이터와 시스템, 해결해야 할 현장 과제가 다른 만큼 각 기업의 환경에 맞는 AX 실행 방안이 중요하다”며 “다양한 파트너와 함께 고객 현장을 직접 찾아 실질적인 AX 과제를 발굴하고 실행까지 이어질 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2026.10.02 12:35박수형 기자

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