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코오롱베니트, AI 도입 넘어 성과 창출 위한 AX 실행 전략 공개

코오롱베니트가 인공지능(AI) 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 기업 업무 혁신(AX) 전략을 공개했다. AI 기술을 도입하는 데 그치지 않고 업무 재설계와 데이터 활용, 성과 측정까지 연결해 기업 현장에서 실질적인 변화를 만드는 데 초점을 맞췄다. 코오롱베니트는 서울 용산구 서울드래곤시티에서 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'을 개최했다고 13일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 행사에는 고객사와 파트너사 관계자 등 약 500명이 참석했다. '고객의 AX 여정'을 주제로 기업의 AX 추진 전략과 산업 현장의 적용 사례를 공유했다. 강이구 코오롱베니트 대표는 환영사에서 AI 도입 자체가 생산성 향상을 보장하지는 않는다고 강조했다. 기술을 익히고 효과를 검증하는 초기 단계를 지나 실제 성과를 내기 위해서는 AI가 맡을 업무와 사람이 판단할 영역을 구분하고, 기존 업무 방식도 함께 바꿔야 한다는 설명이다. 강 대표는 이를 위해 산업과 고객 업무에 대한 이해를 바탕으로 적합한 기술을 선택하는 역량이 중요하다고 밝혔다. 코오롱베니트가 축적한 산업별 경험과 글로벌 솔루션, 100여 개 AI 얼라이언스 참여사로 구성된 협력 생태계를 활용해 고객의 과제 발굴부터 성과 창출까지 지원하겠다는 계획도 소개했다. 장재용 코오롱베니트 DX본부장은 기조연설에서 기업의 AI 활용과 실제 성과 사이에 놓인 간극을 짚었다. 국내 기업의 AI 활용률은 58%지만 AI 전략을 갖춘 기업은 27%에 그치고, 47%는 투자 효과를 측정할 방법이 없다는 조사 결과를 제시했다. AI 시범사업이 늘어나더라도 개별 과제가 서로 연결되지 않고 현업에 안착하지 못하면 성과를 내기 어렵다는 지적이다. 장 본부장은 경영 목표와 동떨어진 과제 선정, 분산된 데이터, 업무 시스템과의 연계 부족, 도입 이후 운영 체계 부재 등을 주요 원인으로 꼽았다. 이에 따라 우선 추진 과제 3~5개 선정부터 인프라 구축, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영에 이르는 6단계 AX 방법론을 제시했다. 기업의 규모와 여건에 맞춰 작은 과제부터 시작하고 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 강조했다. 고객사 사례 발표에서는 코오롱인더스트리의 AX 추진 경험이 소개됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX Innovation 센터장은 석유화학·소재 산업이 원가 경쟁과 공급과잉, 공급망 위험 등으로 사업 환경의 변화를 겪고 있다며 AI 도입 규모보다 이를 통해 창출하는 가치가 중요하다고 설명했다. 홍 센터장은 가치와 핵심성과지표(KPI), 데이터, 프로세스, 아키텍처, 인재, 조직 등 6개 관점의 AX 추진 전략을 공유했다. 구체적인 적용 사례로는 선적서류 자동화 에이전트를 활용해 건당 처리시간을 4시간에서 5초로 단축한 사례와 비전 AI 판별 정확도 99.8%를 달성한 사례를 소개했다. 이 밖에 SK AX 신현우 위원, 서우산업 조성운 사장, 서우첨단소재 심한수 이사가 각 기업의 AX 추진 경험을 발표했다. KAIST 김대식 교수는 'AGI 시대 리터러시와 리더십'을 주제로 특별 강연을 진행했다. 오후에는 데이터 분석과 활용, AX 추진, 기업용 서비스 등 3개 트랙에서 총 17개 세션이 열렸다. Data & Analytics 트랙에서는 자연어 기반 데이터 분석, 합성데이터를 활용한 국가통계 개방, AI 활용을 위한 데이터 준비, 자율제조와 스마트홈 AI 에이전트 등을 다뤘다. AX 저니 트랙에서는 제조 AX 적용 사례와 AI 전문기업 매칭 및 정부지원사업 연계 플랫폼 '엑시드(AXeed)', 산업 현장의 비전 AI, 데이터 이동 없이 시작하는 AI 구축, 기업용 AI 에이전트 통합 관리 등을 소개했다. 엔터프라이즈 서비스 트랙에서는 SAP 전사적자원관리(ERP)와 데이터 통합, SAP S/4HANA 전환, AI 기반 인사관리(HR), 재무·공시 데이터 통합과 환경·사회·지배구조(ESG) 등 기업 핵심 업무의 AX 적용 방안을 공유했다. 행사장에는 3개 트랙과 연계한 테마 부스도 마련됐다. AX Journey 부스에서는 AX 진단과 AI 전문기업 매칭, 정부지원사업 검토 등을 지원하는 AXeed와 AI 얼라이언스 협력 모델을 선보였다. Data & Analytics 부스에서는 클라우데라, SAS와 함께 설비 데이터 분석을 통해 최적 운영 조건을 도출하고 이를 현장에 반영하는 자율형 제조 모델을 소개했다. 생산 수율과 품질 검사, 설비 예지보전, 에너지 관리, 안전 등 적용 분야도 제시했다. Enterprise Service 부스에서는 SAP 기반 ERP 전환과 데이터·AI 활용, AI 기반 HR 혁신, AIoT·AI Home, 재무·공시 데이터 자동화 등 기업 업무에 적용할 수 있는 서비스를 소개했다. 강 대표는 "AX의 성패는 어떤 기술을 도입했느냐가 아니라, 고객의 현장에서 어떤 일이 달라졌느냐로 판가름 난다"며 "이번 행사가 비즈니스에서 AI가 성과를 낼 수 있는 영역과 업무 방식의 변화, 필요한 기술과 파트너를 찾는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.10.13 17:02남혁우 기자

지멘스, 신규 에이전틱 플랫폼 공개...반도체 등 제조 AX 겨냥

지멘스가 차세대 엔터프라이즈 에이전틱 시스템 '인텔리전스 센터 X'로 기업 인공지능 전환(AX) 시장을 겨냥한다. 메모리 반도체와 배터리, 디스플레이 등 산업이 1차 타깃이다. 지멘스는 13일 서울 강남 조선 팰리스에서 기자간담회를 열고, 기업용 인공지능(AI) 애플리케이션 확장을 위한 신규 에이전틱 플랫폼 인텔리전스 센터 X를 공개했다. AI 도입이 늘고 있지만 대다수 기업이 투자 대비 가치(ROI)를 창출하지 못하는 원인 진단과 기술 해법을 제시했다. 사이먼 게린 지멘스 최고기술책임자(CTO)는 기조발표에서 올해 글로벌 AI 시장 투자 규모가 2조 5000억달러(약 3360조원)에 달하지만 실질적으로 수익이 늘어난 기업은 전체의 6%에 불과하다고 지적했다. 게린 CTO는 "기업들이 추진하는 AI 파일럿 프로젝트 중 74%는 양산 단계에 이르지 못한 채 폐기됐다"고 설명했다. 그는 "조사 대상 직장인의 65%는 AI가 개인 업무에 도움이 된다고 답하지만, 조직 전체 성과 창출로 이어졌다는 응답은 12%에 그쳤다"며 "개인 차원 생산성 향상에 머문 채 전체 비즈니스 손익계산서로 전달되지 못하고 사라지는 중간 누수가 크다"고 덧붙였다. 지멘스는 수익화 실패 원인이 모델 성능 부족이 아니라 기업 환경에 내재된 '5가지 단절'에 있다고 짚었다. 구체적으로 기업의 고유 맥락을 이해하지 못해 거짓말(환각)을 일삼는 '컨텍스트(맥락) 부재', 기존 시스템 위에 임시방편으로 얹혀 일회성으로 사용되는 인텔리전스, AI가 정답을 찾아도 사람이 수작업으로 다른 시스템에 옮겨 적어야 하는 '단절된 액션', 사람과 AI가 파편화된 도구에서 따로 일해 전체 리드타임을 줄이지 못하는 '오케스트레이션 부재', 의사결정 근거와 이력을 추적할 수 없는 '거버넌스 결여' 등을 꼽았다. 지멘스가 선보인 인텔리전스 센터 X는 기존 데이터를 외부로 복제하거나 이동하지 않고, 기업의 보안 경계 내에서 AI 기능을 구현한다. 톰 데 그루트 지멘스 제품 개발 디렉터는 인텔리전스 센터 X가 크게 3가지 핵심 계층과 통합 거버넌스로 이뤄진다고 소개했다. 첫 번째 계층 '그래프 스튜디오'는 전사적 자원관리(ERP), 생산관리시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM) 등에 분산된 정형·비정형 데이터를 복제 없이 연결해 엔터프라이즈 온톨로지와 지식 그래프를 구성한다. 이를 통해 AI는 제조현장 장비, 자재, 공정 간 상관관계를 입체적으로 파악한다. 두 번째인 'AI 스튜디오'는 목표 설정부터 계획, 호출, 검증을 아우르는 에이전트 라이프사이클을 관리한다. 세 번째 '멘딕스'는 사람과 에이전트가 단절 없이 협업하도록 지원한다. 시스템 이상이 감지되면 에이전트가 지식 그래프를 바탕으로 원인을 추적하고, 인간 관리자가 업무 흐름 내에서 조치를 승인하는 방식이다. 지멘스는 메모리 반도체를 비롯해 조선, 배터리, 모빌리티, 디스플레이, 철강 등 한국 6대 제조 산업을 1차 타깃으로 정하고 공급망을 확장할 계획이다. 기업의 도입 전략과 관련해 톰 데 그루트 디렉터는 "복잡한 공정일수록 AI 도입을 망설일 것이 아니라 당장 시작해야 한다"며 "비즈니스 마찰(병목)이 가장 크고 고부가가치를 낼 수 있는 부분을 찾고, 이 부분부터 AI를 도입해야 한다"고 조언했다.

2026.10.13 15:15진운용 기자

전자전·반도체대전·로보월드 등 AI 주제로 연결…'K Connect AI' 출범

13일 개막한 한국전자전(KES)을 비롯해 반도체대전·산업AI 엑스포·아시아기계&제조산업전·로보월드 등 14일부터 11월 초까지 순차적으로 열리는 국내 5개 주요 전시회를 인공지능(AI) 주제로 연계한 'K Connect AI'가 출범했다. K Connect AI는 첨단산업 분야에서 한국 대표 전시회를 육성하기 위한 프로젝트로, 개막식과 국제 컨퍼런스, 특별 전시관, 수출 상담회 등 '산업 AI'를 주제로 다채로운 프로그램이 약 1달에 걸쳐 진행된다. K Connect AI 개막식은 '한국전자전 2026' 및 '전자·IT의 날 기념식'과 공동으로 개최했다. 제21회 전자·IT의 날 기념식에서는 전자·IT 산업의 위상을 드높인 공로로 김영재 대덕전자 회장이 금탑산업훈장을, 조지태 LG이노텍 전무가 은탑산업훈장을 수상하는 등 총 41명의 유공자가 산업포장·대통령표창·국무총리표창·산업통상부장관표창 등 정부포상을 받았다. 21일에는 경기도 고양시 킨텍스 그랜드볼룸에서 국내·외 석학과 글로벌 기업 임원진을 초청해 제조 AI 분야 글로벌 동향과 향후 대응전략을 논의하는 국제 컨퍼런스를 개최한다. 오전에 진행되는 기조세션에는 라파엘로 단드레아 취리히 공대 교수와 박민우 현대자동차그룹 사장이 '제조 AI의 생태계 확산 및 대응전략'을 주제로 기조연설과 대담을 진행한다. 오후에는 산업세션에서 IBM·퀄컴·포스코 등 글로벌 기업 임원진이 참여해 AI 팩토리, 산업용 로봇과 피지컬AI, 자율제조, 글로벌 제조기업의 AI 활용 등 산업현장 사례를 중심으로 기업이 실제 AI 도입 과정에서 참고할 수 있는 전략과 협력 가능성을 제시한다. K Connect AI 행사 기간 제조업 AI 대전환(M.AX) 필요성 등을 소개하고, 국내 기업의 AI 적용 사례를 참관객들이 직접 체험할 수 있는 'K Connect AI 특별관'을 조성해 AI 팩토리, AI 유통·물류 시스템, 휴머노이드 로봇 등 실증 사례를 전시·시연한다. 또 산업 AI 분야에 수요가 있는 해외 바이어 130여 개사를 초청해 5개 전시회와 연계한 수출 상담회도 진행한다. 상담회에서는 AI 솔루션을 활용한 매칭 기업 추천 리스트를 해외 바이어에 사전 제공해 실질적인 수출 상담 성과를 제고할 계획이다. 강감찬 산업통상부 무역투자실장은 “전시회는 이제 단순히 제품을 진열하고 거래하는 장소를 넘어 기술과 기업, 산업과 시장을 하나로 연결해 수출을 확대하고, 산업을 혁신하는 '비즈니스 플랫폼'으로 진화하고 있다”며 “K Connect AI 출범을 통해 산업 혁신을 선도하고 수출 1조 달러 시대를 지속적으로 견인하는 비즈니스 플랫폼을 구축해 한국을 대표하는 글로벌 전시회로 육성하겠다”고 밝혔다.

2026.10.13 11:23주문정 기자

도면·매뉴얼도 AI 데이터로…한국딥러닝, 정부 AX 전문기업 선정

한국딥러닝이 도면과 자재명세서(BOM), 공정 매뉴얼 등 제조 현장의 비정형 문서를 인공지능(AI)이 활용할 수 있는 데이터로 전환하는 기술력을 인정받았다. 문서 속 정보를 추출·구조화하고 기존 업무 시스템과 연계하는 기술을 바탕으로 제조업 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 한국딥러닝은 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '제조업 AI 대전환(M.AX) 전문기업'의 AI 솔루션 기업 유형에 선정됐다고 13일 밝혔다. M.AX 전문기업은 제조업의 AI 전환을 이끌 전문기업을 발굴·육성하기 위한 제도다. 한국딥러닝은 품질제어 및 검사자동화, 생성형 AI, 제조 데이터 가공 및 생성, 제조 암묵지 데이터 가공 및 생성 등 4개 분야에서 전문성을 인정받았다. 제조 현장에서는 설계 정보와 자재 구성, 공정 기준, 작업 방식 등 주요 정보가 도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 문서 형태로 축적된다. 그러나 문서마다 형식과 구조가 다르고 표·이미지 등이 혼재해 있어 제조실행시스템(MES)이나 전사적자원관리(ERP) 시스템에서 그대로 활용하기 어렵다. 한국딥러닝의 제조 특화 문서 AI 솔루션 '딥 에이전트 포 매뉴팩처링'은 이러한 비정형 문서를 AI가 활용할 수 있는 구조화 데이터로 전환한다. 비전언어모델(VLM) 기반 문서 이해 기술을 활용해 문자를 인식하는 데 그치지 않고 문서의 구조와 맥락을 파악해 필요한 정보를 추출한다. 도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 서로 다른 형식의 문서를 데이터화하고 원문과 처리 결과를 검증하는 기능도 제공한다. 추출한 데이터를 MES·ERP 등 기존 업무 시스템과 연계해 수율 계산이나 공정 데이터 검증 등 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원한다. 회사는 공정 기준과 작업 방식, 숙련자의 경험 등 제조 현장에 축적된 지식을 데이터로 전환하는 데 주력하고 있다. 이를 통해 기업 내부의 문서 자산을 AI 시스템에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 최근에는 문서 AI 운영 플랫폼 '딥 옵스(DEEP Ops)'를 출시하며 사업 영역을 확대했다. 딥 옵스는 문서 데이터 구축 이후 운영 단계까지 지원하는 플랫폼으로, 문서 양식이나 업무 기준이 변경되면 고객이 직접 정보 추출 기준을 수정하고 성능을 비교·검증할 수 있도록 돕는다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "제조 현장의 경험과 기준은 이미 도면과 매뉴얼 속에 담겨 있다"며 "이를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 전환해 문서를 읽는 기술에서 제조 데이터를 만드는 인프라로 역할을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.13 11:20이나연 기자

AI 폐기물 처리 도우미 앱 '가져가' 서울 은평구에서 실증

인공지능(AI)를 활용해 폐기물 종류 확인부터 배출하는 방법까지 안내하는 모바일 애플리케이션 '내 손안의 AI 폐기물 처리 도우미, 가져가'가 13일부터 서울 은평구 주민을 대상으로 실증을 시작한다. '가져가' 서비스는 기후에너지환경부와 과학기술정보통신부의 '공공 인공지능전환(AX) 프로젝트' 가운데 하나로 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국환경공단·교립소프트 컨소시엄이 과제를 수행하고 있다. 가져가는 지역별로 폐기물 배출 규정과 절차가 달라 발생하는 주민 불편을 해소하고, AI 기술을 통해 분리배출 안내부터 대형폐기물 수수료 결제까지 한 번에 처리해 국민 편의를 높이는 것을 목표로 개발됐다. 스마트폰 카메라로 폐기물을 촬영하면 AI가 폐기물 품목을 자동으로 인식·분류한다. 또 사용자 위치정보(GPS)와 연동해 해당 지역의 배출 규정에 맞춘 배출 요일, 수수료 정보, 분리배출 방법 등을 안내한다. 대형 가구·가전제품 등의 배출 신고부터 수수료 결제까지 앱 안에서 원스톱으로 처리할 수 있도록 지원한다. 정부는 은평구 실증을 통해 AI 모델의 식별 정확도, 서비스 편의성·안정성 등을 집중적으로 검증할 계획이다. 또 실증 과정에서 수집되는 사용자 의견과 운용 데이터를 바탕으로 서비스 완성도를 높이는 한편, 지방정부 수요와 유지관리 여건 등을 종합적으로 고려해 단계적으로 확대할 예정이다. 김고응 기후부 자원순환국장은 “복잡한 폐기물 배출 절차로 인한 국민 불편을 해소하고 올바른 분리배출 문화가 정착될 수 있도록 AI 기반 자원순환 행정을 적극 추진하겠다”며 “은평구 시범 운영을 통해 지방정부 현장 여건에 최적화된 안정적인 모범사례를 만들어 가겠다”고 밝혔다. 홍성완 과기정통부 정보통신정책관은 “이번에 시범 서비스를 개시하는 '가져가'는 국민 일상을 한층 더 편리하게 해주는 AI 서비스로서 의미가 크다”며 “앞으로도 과기정통부는 AI의 혜택을 국민이 실질적으로 체감할 수 있도록 관계 부처와 긴밀히 협력해 다양한 AI 서비스를 준비해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 은평구 주민은 13일부터 구글 플레이스토어나 앱스토어에서 '가져가' 앱을 내려받아 사용할 수 있다.

2026.10.12 22:47주문정 기자

김정관 산업, 권역별 성장엔진 육성 현장행보…서남권·강원·대경권 릴레이 방문

산업통상부는 김정관 장관이 12일 서남권을 시작으로 강원·대경권 등을 차례로 방문해 권역별 성장엔진 육성을 위한 정책과제를 점검하고 반도체·조선 등 지역 특성에 맞춘 지원방안을 논의한다. 서남권에서는 서남권 반도체 산업단지 후보지인 광주 군공항을 방문해 반도체 메가프로젝트의 부지·전력·용수 등 기반시설 추진상황을 점검했다. 김 장관은 조선 제조 인공지능전환(M.AX) 전략회의와 조선소 현장을 방문해 조선산업의 AI 전환과 지역 중소조선·기자재 기업 확산을 강조했다. 김 장관은 전남광주통합특별시·공군·LH·한국전력·한국수자원공사 등 관계 기관과 함께 ▲군공항 임시배치 ▲산단지정 및 부지 조성 ▲전력·용수 공급계획 등 추진현황을 공유하고 사업 추진 과정에서 예상되는 장애요인과 대응방안도 함께 논의했다. 김 장관은 관계자들에게 기업 투자가 적기에 이뤄질 수 있도록 부지 조성과 전력·용수 공급 인프라의 차질없는 확보, 주민 수용성 제고 등에 만전을 기해 줄 것을 당부했다. 김 장관은 “서남권의 대규모 기업 투자가 지역의 산업생태계 확충으로 이어질 수 있도록 반도체 소부장, 연구개발(R&D), 인재 양성 등 지원방안도 구체화해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 김 장관은 이어 호텔현대 바이 라한 목포에서 열린 '조선 M.AX 얼라이언스 전략회의'에 참석했다. 조선 M.AX 얼라이언스는 지난해 출범한 자율운항선박 M.AX 얼라이언스를 조선제조 공정 전반으로 확대·개편한 조직이다. 제조기업·AI 기업·대학·연구기관 등이 참여하는 산관학연 협력체인 'M.AX 얼라이언스' 분과 가운데 하나다. 이날 행사에서는 'AI자율운영조선소 등대공장 구축' 사업의 성공적인 추진과 지역 중소 조선·기자재 제조 AX 확산을 위한 투자·업무협약이 체결됐다. 이후 '함께 크는 조선 M.AX 3대 플래그십 프로젝트'와 '제1차 자율운항선박 개발 및 상용화 촉진 기본계획(2026~2035)' 발표가 이어졌다. 김 장관은 또 HD현대삼호 영암조선소를 방문, 협동로봇을 활용한 소조립 작업현장과 AI 기반 공정 모니터링 플랫폼, 용접로봇·다족보행 로봇 등을 살펴보고 현장 근로자를 격려했다. 이어 조선 제조 현장에서 AI·로봇 기술이 어떻게 활용될 수 있는지 가능성을 확인하고, 지역 중소조선·기자재 기업으로 M.AX를 확산할 방안을 점검했다. 김 장관은 “반도체 메가프로젝트는 부지와 전력·용수 등 투자기반을 차질 없이 마련해 투자가 적기에 이행되도록 뒷받침하고, 조선산업은 설계・생산 현장에 AI를 적용해 조선소의 생산성과 근로자의 작업환경을 획기적으로 개선하겠다”고 밝혔다. 이어 “서남권의 대규모 기업투자와 주력산업 혁신이 지역 경제 성장으로 이어질 수 있도록 현장에서 필요한 과제들을 꼼꼼히 챙기겠다”고 강조했다. 14일에는 강원도를 방문해 바이오 산업육성 협약식을 갖고, 기술개발부터 인프라・규제·수출까지 바이오·의료기기 산업의 성장을 뒷받침할 지원방안을 논의한다. 또 성장엔진 투자기업 간담회와 후평 바이오 MINI 얼라이언스 간담회에서 기업의 투자 애로를 청취하고, 바이오 제조현장의 AI 활용방안을 모색할 예정이다. 28일에는 대경권을 찾아 배터리 시험실증센터 준공식에 참석한다. 이어 제3차 M.AX 지역 확산 컨퍼런스에서 제조기업과 AI 기업 간 협력을 촉진하고, 지역 제조업의 AI 전환을 뒷받침할 방안을 논의한다. 김 장관은 이달 중 '충청권 제4차 메가프로젝트 점검회의'를 주재해 기업별 투자현황과 애로사항을 청취하고 지방정부의 인허가 처리 현황을 점검할 계획이다. 또 기후에너지환경부 등 관련 부처와 함께 전력·용수 공급 방안 등에 대해 논의할 예정이다.

2026.10.12 17:39주문정 기자

포티투마루 "AI 몇 개 도입한다고 AI 네이티브 기업 되는 것 아냐"

포티투마루가 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 위해서는 개별 AI 도구 도입을 넘어 조직의 업무 방식과 의사결정 체계 전반을 바꿔야 한다고 강조했다. 포티투마루(대표 김동환)는 지난 1일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '휴넷CEO포럼 포사이트 코리아 2027(FORESIGHT KOREA 2027)'에 AI 네이티브 기업 전환 전략과 자율형 AI 에이전트 활용 방안을 소개했다고 12일 밝혔다. 휴넷이 주최한 이번 행사는 'AX: AI 네이티브 기업으로의 전환'을 주제로 열렸다. 국내 대기업과 중견기업 경영진 및 전략 담당자들이 참석해 AI 시대의 경영 전략과 실행 방안을 논의했다. 김동환 대표는 테크 세션에서 '에이전틱 AI 시대: AI 네이티브 기업의 AX 혁신 전략'을 주제로 발표했다. 생성형 AI가 질문에 답하거나 문서 초안을 작성하는 보조 도구에서 벗어나, 스스로 판단하고 여러 단계의 업무를 수행하는 자율형 AI 에이전트로 발전하고 있다는 점에 주목했다. 김 대표는 기업이 AI를 기존 업무에 추가하는 데 그치지 않고 기획부터 실행까지 업무 프로세스 전반을 AI 우선(AI-First) 관점에서 재설계해야 한다고 설명했다. AI 도구를 일부 도입하는 것만으로는 기업의 일하는 방식과 조직 운영이 달라지지 않는 만큼, 경영진부터 변화에 나서야 한다는 취지다. 기업 환경에 AI를 적용할 때 고려해야 할 보안과 비용, 답변의 신뢰성 문제도 주요 과제로 제시했다. 포티투마루는 대안으로 도메인 특화 경량 언어모델(LLM42)과 검색증강생성(RAG42)을 결합한 방식을 소개했다. 이 방식은 기업 내부의 규정과 기술문서, 업무 데이터를 활용해 AI가 업무 처리와 의사결정을 지원하도록 설계됐다. 회사는 외부 데이터 유출을 차단하는 온프레미스 폐쇄망 환경에서 관련 기술을 적용한 사례도 공유했다. 포티투마루는 검색증강생성(RAG42), 기계독해(MRC42), 도메인 특화 경량 언어모델(LLM42) 등을 바탕으로 기업과 공공기관의 AI 전환을 지원하고 있다. 자체 기술과 기업 내부 데이터 연계를 통해 답변의 정확도를 높이고, 보안 요구가 높은 환경에서도 AI를 활용할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 김동환 대표는 "AI 서비스 몇 개를 도입한다고 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 시대는 끝났다. 조직 전체가 생각하고 일하는 방식부터 AI 중심으로 전환해야 한다"며 "국내 기업들이 AI 네이티브 기업으로 거듭나 글로벌 AX 경쟁에서 주도권을 확보할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.12 15:37남혁우 기자

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

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