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"DB 튜닝도 AI로"…티맥스티베로, 국산 DBMS 경쟁력 높인다

티맥스티베로가 인공지능(AI) 기반 데이터베이스관리시스템(DBMS) 튜닝 자동화 역량을 앞세워 국산 DBMS 시장 공략에 나선다. DBMS 자체 성능 경쟁을 넘어 운영 비용 절감과 성능 안정화까지 지원하는 방식으로 고객 접점을 넓히겠다는 전략이다. 티맥스티베로는 데이터베이스 컨설팅 및 솔루션 전문 기업 오픈메이드컨설팅과 데이터베이스 및 AI 기반 튜닝 자동화 사업 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 티맥스티베로의 DBMS '티베로'에 오픈메이드컨설팅의 AI 기반 구조화 질의어(SQL) 튜닝 솔루션 '쿼리메딕'을 연계하는 것이 골자다. 양사는 티베로 고객을 대상으로 AI 튜닝 서비스를 제공하고 공동 영업·마케팅을 추진할 계획이다. DBMS 시장에서는 안정성, 성능, 호환성뿐 아니라 운영 편의성과 유지보수 비용 절감 역량이 주요 경쟁 요소로 부상하고 있다. 특히 SQL 튜닝은 전문 인력 의존도가 높고 작업 시간이 많이 드는 분야다. 이에 티맥스티베로는 쿼리메딕을 통해 티베로 고객의 SQL 성능 저하 원인을 빠르게 진단하고 개선할 수 있도록 지원할 방침이다. 이를 통해 고객사는 튜닝 작업에 투입되는 인력 부담을 줄이고 하드웨어 리소스 사용량을 낮춰 전반적인 DBMS 운영 원가를 절감할 수 있다. DB 성능 안정화와 장애 대응 시간 단축 효과도 기대된다. 이번 협력은 AI 활용 범위가 생성형 AI 서비스 개발을 넘어 기존 IT 인프라 운영 최적화 영역으로 확산되고 있다는 점에서도 주목된다. 기업들은 AI 도입 효과를 신규 서비스뿐 아니라 비용 절감, 시스템 안정성 개선, 운영 자동화 등 실질적 성과로 확인하려는 수요가 커지고 있다. 티맥스티베로는 AI 튜닝 자동화를 앞세워 공공·금융·제조 등 국산 DBMS 수요가 높은 시장에서 영업 경쟁력을 강화할 수 있게 됐다. DBMS 교체나 신규 도입 과정에서 고객이 우려하는 운영 부담을 낮출 수 있다는 점은 티베로의 차별화 요소가 될 수 있다. 이번 협약은 티맥스티베로가 독자 DBMS 판매 중심 구조에서 벗어나 컨설팅·튜닝·운영 자동화 솔루션 기업과의 생태계형 사업 모델을 강화하려는 행보로도 읽힌다. 티베로 DBMS를 중심으로 외부 전문 솔루션을 결합하면 고객사별 운영 환경에 맞춘 패키지형 제안이 가능해진다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "이번 협력을 통해 혁신적인 AI 튜닝 기술을 더함으로써 데이터베이스 시장에서 한 차원 높은 기술 경쟁력을 확보하게 됐다"며 "고객들에게 더욱 지능화되고 최적화된 데이터 관리 경험을 제공해 시장을 선도해 나갈 것"이라고 말했다. 최영철 오픈메이드컨설팅 대표는 "자사의 AI 기반 튜닝 기술이 뛰어난 성능의 티베로와 결합해 강력한 시너지를 낼 것으로 기대한다"며 "성공적인 비즈니스 모델 창출을 위해 적극 협력하겠다"고 밝혔다.

2026.05.28 11:28장유미 기자

"보안산업 역사 30년…분야별 레거시 솔루션 30종"

"보안 산업은 새로운 기술이 나온다고 해서 급격하게 달라지고 있는 것이 아닙니다. 보안 기술과 제품들이 단일 기능으로 사용되거나 복합적으로 사용되면서 점차 진화하고 있는 것입니다. 제로트러스트, 인공지능(AI) 보안 등 신기술 보안에서도 레거시 보안 기술이 사용되고 있습니다." 최영철 한국정보보호산업협회(KISIA) 수석부회장(SGA솔루션즈 대표)은 27일 오전 11시 개최한 KISIA 기자간담회에서 이같이 설명했다. 이날 KISIA는 기자간담회를 개최하고, 비전공자에게 어려울 수 있는 보안 솔루션에 대한 전반적인 이해를 돕기 위해 최 부회장의 강연을 마련했다. 최 부회장은 정보보안 체계를 구성하는 ▲엔드포인트 보안 ▲시스템 보안 ▲네트워크 보안 ▲애플리케이션 보안 ▲보안 관제 ▲보안 컨설팅·모의해킹·사이버 위협 인텔리전스(CTI) 솔루션의 원리에 대해 상세히 설명했다. 이어 제로트러스트, AI 보안, 클라우드 보안 등 차세대 보안 체계도 강의했다. 최 부회장은 "정보보안 분야가 산업화되기 시작한 시점은 지금으로부터 30년 전, 1990년대 중후반 사이다. 체크포인트에서 방화벽을 처음으로 출시를 했고, 이 시점부터 보안 산업이 발전했다"면서 "각 분야별 레거시 보안 솔루션을 모두 합치면 30개 정도가 된다. 국내 보안 상장사도 28곳 정도가 되는 것으로 알고 있는데 각 솔루션별로 마켓플레이스를 형성하고, 그 시장에서 1위를 하면 상장하는 형태로 보안 시장이 갖춰졌다"고 설명했다. 그는 "보안을 위한 AI 역시 레거시 보안과 연계된다. 네트워크, 엔드포인트, 애플리케이션 등 각각의 영역에 거대 언어 모델(LLM)을 이용해 보안 수준을 강화시킨다는 개념이다"라며 "예를 들어 IPS(침입 방지 시스템) 기능인 시그니처 패턴을 LLM을 붙여 학습시키고 고도화하면 알려지지 않은 공격도 잡을 가능성이 높아지는 식"이라고 레거시 보안 체계의 중요성에 대해 강조했다. 아울러 최 부회장은 "제로트러스트 역시 정책 결정을 할 때 sLLM, LLM과 결합하면 그 판단을 더 빠르게 할 수 있다"며 "차세대 보안이라고 하는 클라우드, 제로트러스트, AI 등 신기술 보안이 결국은 레거시 보안 기술에서 연결되는 구조임을 기억해야 한다"고 밝혔다. 다만 최 부회장은 회사 DB와 네트워크를 넘나들며 자율적으로 의사결정을 하는 에이전틱 AI는 새로운 프레임워크를 정착시킬 필요가 있다고 부연했다. 그는 "에이전틱 AI 등장으로 기업 내부 시스템에 직접 접근하는 시대가 현실화된 만큼 에이전틱 AI를 인증·통제할 새로운 보안 프레임워크를 구축해야 하는데 아직 부재한 상태"라며 "제로트러스트 보안이 기본적으로 적용이 된 보안 체계 아래 에이전틱 AI를 통제하는 방법론이 필요해 보인다"고 말했다.

2026.05.27 19:09김기찬 기자

[영상] "데이터 유출 90%, 개발 환경서 발생"...느슨한 테스트 환경 원인

인공지능(AI) 확산으로 기업 데이터 활용이 늘면서 개인정보 유출 위험도 함께 커지고 있다. 특히 운영 서버보다 상대적으로 보안이 느슨한 개발·테스트 환경이 새로운 보안 사각지대로 떠오르고 있다는 지적이다. 26일 인젠트 김은수 책임은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 복잡해진 AI·클라우드 환경에서의 DB 보안 트렌드와 현장의 애로사항을 진단했다. 복잡해진 DB 구조와 내부자 실수가 부르는 보안 위협 김 책임은 기업이 보안에 대규모 투자를 단행함에도 유출 사고가 지속되는 이유는 디지털 전환과 해킹 기술의 발전 속도가 방어 시스템 구축보다 빠르기 때문이라고 설명했다. AI와 클라우드 도입으로 IT 시스템이 복잡해졌고 단일 시스템 내에 업무별 관계형데이터베이스(RDB)와 AI용 DB 등 다양한 종류의 데이터베이스가 혼재되면서 관리해야 할 보안 포인트가 급증했기 때문이다. 특히 위협의 상당수는 외부 공격보다 내부 실수에서 비롯된다. 시스템 장애를 재현하거나 신규 서비스 검증을 위해 운영 데이터를 개발 환경으로 복제하는 과정에서 민감정보가 함께 넘어가고, 이 과정에서 설정 오류나 관리 소홀로 유출 사고가 발생한다. 김 책임은 "전체 데이터 유출 사례의 약 90%는 운영 서버가 아닌 개발 및 테스트 환경에서 발생한다"며 "외부 공격 외에도 내부자의 관리 소홀이나 설정 오류 등 사람에 의한 사고 비중이 높다"고 설명했다. 이어 "운영 환경은 보안이 강하지만 개발 환경은 상대적으로 열려 있는 경우가 많다"며 "실제로 클릭 한 번 잘못하거나 스크립트 처리 과정에서 개인정보가 그대로 노출되는 사례가 적지 않다"고 덧붙였다. 문제는 개발 환경에서도 실제 운영 데이터와 동일한 형태의 데이터가 필요하다는 점이다. 단순 암호화만 적용하면 데이터 형식 자체가 깨져 테스트가 어려워진다. 주민등록번호나 계좌번호처럼 형식 검증이 필요한 데이터는 암호화 후 시스템이 정상적으로 인식하지 못하는 경우도 많다. 인젠트의 엑스퍼DB TDM은 이러한 한계를 극복하기 위해 원본 데이터의 구조, 패턴, 관계는 그대로 유지하되 데이터 값만 완전히 다른 가짜 정보로 바꾸는 '가명화' 기술을 제공한다. 설령 데이터가 외부로 유출되더라도 개인정보로서의 가치가 0에 수렴하기 때문에 기업 이미지 실추와 법적 리스크를 원천 차단하는 최소한의 안전장치 역할을 한다. 그는 "엑스퍼DB TDM은 운영 DB 내 이름, 주소, 주민등록번호 등 특정 패턴의 민감정보를 자동으로 검출하고, 변환부터 이관 후 삭제까지의 전체 데이터 관리 사이클을 자동화한다"며 "하나의 컬럼에 여러 포맷이 섞여 있어도 유형별 정책 적용이 가능하며, 정기적으로 변환 키를 교체해 역추적을 통한 원본 데이터 유추를 원천 방어한다"고 소개했다. 금융·공공 등 전 산업 확산…오픈소스 기반 확장성 강점 이러한 솔루션이 우선 요구되는 분야로는 민감한 데이터를 다루는 공공·금융권이 대표적이다. 실제로 개인정보보호법 및 금융감독원 규정에 따르면 운영 데이터를 테스트에 쓸 때 익명화 등의 통제 방안을 강구하고 완료 후 즉시 삭제해야 한다. 이 때문에 1금융권은 물론이고 시스템 구축과 검증이 빈번한 이커머스, 배달 앱, 병원 및 공공기관까지 TDM 솔루션 도입을 적극적으로 검토하는 추세다. 인젠트는 이러한 수요에 대응해 TDM뿐 아니라 데이터베이스 플랫폼 경쟁력도 함께 강화하고 있다. 오픈소스 DB인 포스트그레SQL(PostgreSQL) 기반의 솔루션 '엑스퍼DB'를 패키지 형태로 최적화해 안정성을 극대화했다. 자체 개발한 백업, 모니터링 툴, 이중화 로직을 결합해 외산 제품 대비 비용을 낮추면서도 높은 안정성을 제공한다. 김 책임은 "포스트그레SQL은 유연성과 확장성이 뛰어나 향후 AI 도입 시 벡터(Vector)나 그래프(Graph) 익스텐션을 레고처럼 붙여 유기적으로 연동할 수 있어 2~3년 뒤의 AI 확장을 준비하는 중견·중소기업 및 정부 사업의 제안이 늘고 있다"고 설명했다. 이어 "TDM은 보안뿐 아니라 복잡한 이관(ETL) 과정을 대체하는 유연한 데이터 기술"이라며 "인젠트는 오픈소스 기반을 넘어 코어 개발까지 함께하는 인젠트만의 독자적인 포크(Fork) DB 출시를 준비하고 있는 만큼, 안정적인 성능과 비용 절감을 동시에 원하는 기업들의 든든한 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.26 15:45남혁우 기자

표준협회, '2026년 서울시 품질분임조경진대회' 개최

한국표준협회(회장 문동민)는 지난 20일 표준협회 퓨처밸류캠퍼스 강남에서 서울지역 12개 분임조가 참가한 '2026년 서울특별시 품질분임조경진대회'를 개최했다. DB손해보험·서울교통공사·한국중부발전 서울발전본부 등 12개 분임조는 빅데이터·AI,서비스, 현장개선 등 10개 부문에서 최근 1년 간의 품질혁신 개선 사례를 발표했다. 서울 대회 참가 분임조는 8월 말 전주에서 열리는 '국가품질혁신대회(제52회 전국품질분임조경진대회)'에 진출한다. 이날 함께 진행된 품질경영 유공자 시상에서는 조민성 DB손해보험 본부장이 한국표준협회장 표창을 수상했다. 이경근 표준협회 경영품질원장은 “대한민국 경제 발전의 바탕에는 품질경쟁력을 견인한 품질분임조의 노력이 항상 있었다”며 “이번 서울 대회를 시작으로 17개 시도에서 펼쳐지는 품질분임조경진대회가 그동안의 성과를 공유하고 서로를 격려하는 소중한 시간이 되기를 바란다”"고 밝혔다.

2026.05.21 15:36주문정 기자

몽고DB, AI 검색·메모리·성능 한 플랫폼으로 통합

몽고DB가 기업 인공지능(AI) 에이전트 상용 운영을 지원하는 통합 데이터 기반을 강화했다. 몽고DB는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 운영하는 데 필요한 요소를 단일 플랫폼으로 지원하는 신규 기능을 내놨다고 19일 밝혔다. 실시간 데이터베이스(DB)를 비롯한 풀텍스트·벡터 검색, 메모리, 임베딩, 리랭커 모델 등 여러 시스템을 직접 연결하고 대규모 운영 가능성을 따로 검토해야 했던 기업 데이터 인프라 부담을 줄이겠다는 취지다. 이번 업데이트 핵심은 에이전트가 필요한 정보를 더 정확하고 빠르게 찾도록 돕는 검색 체계다. 퍼블릭 프리뷰로 제공되는 '몽고DB 벡터 서치용 보이지 AI 자동 임베딩'은 데이터가 기록되거나 바뀔 때 임베딩을 자동 생성해 에이전트가 최신 컨텍스트를 실시간으로 활용할 수 있게 돕는다. 몽고DB는 이 기능이 시맨틱 검색 인프라 구축 시간을 크게 단축할 것이라고 밝혔다. 기존에는 수 주 걸리던 검색 인프라 준비 과정을 몇 분 수준으로 줄여서다. 개발자가 별도 파이프라인을 구축하지 않아도 정확한 AI 검색 환경을 마련할 수 있다는 설명이다. 몽고DB는 에이전트 기억을 유지하는 기능도 강화했다. 정식 출시된 '랭그래프.js 장기 메모리 스토어'는 자바스크립트와 타입스크립트 개발자에게 대화 간 지속되는 장기 메모리를 제공한다. 몽고DB 아틀라스를 단일 백엔드로 활용해 별도 DB 없이 작동한다. 대규모 운영을 위한 처리 성능도 높였다. 몽고DB 8.3은 몽고DB 8.0 대비 읽기 성능을 최대 45%, 쓰기 성능을 최대 35%, 에이시드 트랜잭션 성능을 최대 15%, 복잡한 작업 성능을 최대 30% 개선한 것으로 나타났다. 이를 통해 고부하 환경에서 에이전트 워크로드를 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 몽고DB는 실시간성이 중요한 AI 서비스 운영에 필요한 기반으로 몽고DB 아틀라스를 제시했다. 회사는 100밀리초 미만 검색, 1초 미만 컨텍스트 업데이트, 무중단 운영이 필요한 환경에 대응할 수 있도록 아틀라스를 설계했다고 밝혔다. 배포 환경 선택권도 넓혔다. 몽고DB는 아마존웹서비스(AWS)와 구글클라우드, 마이크로소프트 애저, 온프레미스, 하이브리드 환경에서 동일한 DB와 응용프로그램 인터페이스, 기술 역량을 제공한다고 설명했다. 특히 은행, 의료기관, 정부기관처럼 데이터 레지던시 요구가 큰 조직이 환경 제약 없이 AI 인프라를 구성할 수 있도록 지원할 방침이다. 보안성과 지역 간 확장성도 강화했다. 정식 출시된 'AWS 프라이빗링크 크로스 리전 연결'은 서로 다른 AWS 리전에 있는 몽고DB 아틀라스 클러스터 간 DB 트래픽이 공용 인터넷을 거치지 않고 프라이빗 네트워크 안에서 이동하도록 지원한다. 이를 통해 보안팀은 컴플라이언스와 글로벌 확장성 사이에서 선택 부담을 줄일 수 있다. 씨제이 데사이 몽고DB 사장 겸 최고경영자(CEO)는 "프로덕션 환경에서 에이전트를 운영할 때 가장 까다로운 부분은 모델 자체가 아니라 그 근간을 이루는 데이터 레이어"라며 "대규모로 운영되는 에이전트를 신뢰하기 위해서 에이전트는 올바른 컨텍스트를 검색하고 세션 간 메모리를 유지하며 기업이 필요로 하는 어느 곳에서든 기계와 같은 속도로 작동해야 한다"고 밝혔다.

2026.05.19 10:08김미정 기자

티맥스티베로-이슬림코리아, 국산 DB 인프라 생태계 활성화 '맞손'

국내 대표 데이터베이스관리시스템(DBMS) 기업 티맥스티베로와 서버·스토리지 전문기업 이슬림코리아가 손잡고 국산 데이터 인프라 생태계 활성화에 나선다. 인공지능(AI)·클라우드 확산으로 데이터 처리량과 인프라 운영 비용 부담이 커지는 가운데, 외산 중심 DB 어플라이언스 시장에 성능과 안정성, 비용 효율성을 모두 갖춘 국산 통합 인프라 모델을 제시한다는 목표다. 티맥스티베로는 이슬림코리아와 DB 어플라이언스 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 국내 환경에 최적화된 통합형 DB 인프라 모델 공동 개발과 사업 확대에 나설 계획이다. 이번 협력은 국산 DBMS와 하드웨어(HW) 기술력을 결합해 외산 의존도가 높은 데이터 인프라 시장에서 경쟁력을 높이기 위해 추진됐다. 최근 AI·클라우드 기반 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 기업들의 데이터센터 구축과 운영 비용 부담도 빠르게 커지고 있는 만큼 성능과 경제성을 동시에 확보한 국산 대안 수요가 확대되고 있다. 티맥스티베로는 행정안전부와 KT 등 공공·민간 핵심 인프라 환경에서 검증된 DBMS 기술력을 보유하고 있다. 이슬림코리아 역시 카카오와 서울시, 국가정보자원관리원 등 대형 데이터센터 구축 경험을 바탕으로 서버·스토리지 최적화 역량을 확보해왔다. 양사는 각자 축적한 소프트웨(SW)어와 HW 기술력을 결합해 성능과 안정성을 모두 확보한 국산 DB 어플라이언스 시장 확대에 협력한다는 방침이다. 양사는 제품 공동 개발과 영업 협력, 시장 확대 등 전방위 협업도 추진한다. 특히 최근 통합 어플라이언스 제품 출시를 위한 성능 최적화와 안정성 검증을 완료하고 정식 출시 준비에 착수했다. 향후 성능과 안정성, 운영 효율성을 모두 확보한 정식 모델 공개와 함께 공동 마케팅도 진행할 계획이다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "AI·클라우드 확산으로 데이터 인프라의 안정성과 비용 효율성이 더욱 중요해지고 있다"며 "이번 협약은 단순한 기술 협력을 넘어 국내 기업들이 보다 효율적이고 안정적인 데이터 관리 환경을 구축할 수 있도록 지원하기 위한 전략적 협력"이라고 말했다. 이어 "양사 기술적 시너지를 기반으로 경쟁력 있는 국산 인프라 모델을 제시하고 국내 DB 생태계 강화에도 기여하겠다"고 덧붙였다. 윤영태 이슬림코리아 대표는 "국내 최고 수준의 DBMS 기술력과 하드웨어 전문성을 결합해 국산 솔루션 경쟁력을 한층 높이는 계기가 될 것"이라며 "양사 협력을 바탕으로 더 많은 고객이 안정적이고 효율적인 국산 기술 기반 인프라를 경험할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.05.14 14:39한정호 기자

DB글로벌칩, 인력감축 검토...수익성 개선 차원

삼성전자 스마트폰 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이 드라이버 IC(DDI)를 주력으로 생산하는 DB글로벌칩이 인력 감축을 검토 중이다. 수익성 개선 차원이다. DB글로벌칩은 지난 2023년 DB하이텍에서 분할해 설립한 반도체 팹리스 업체다. 13일 복수의 업계 관계자에 따르면 DB글로벌칩은 전체 인력 10~20%를 모회사인 DB하이텍 등으로 옮기는 방안을 검토 중인 것으로 파악됐다. 대상은 저연차 직원이다. 실적이 나쁜 DB글로벌칩은 인력을 줄일 수 있고, 실적이 좋은 DB하이텍은 별도로 직원을 뽑지 않아도 된다. DB글로벌칩은 지난해 적자전환했고 최근 원자재 가격 부담이 커졌다. 지난해 실적은 매출 1629억원, 영업손실 165억원 등이다. 전년비 매출은 21% 줄었고, 영업손익은 적자로 돌아섰다. 최근 금값이 상승했고, DDI를 위탁생산하는 대만 UMC는 DB글로벌칩 등에 파운드리 공급 가격 인상을 통보했다. DDI에서 금은 칩을 패키지 기판이나 디스플레이 패널과 연결하는 범핑 공정과 본딩 공정에 사용한다. 현재 스마트폰 DDI는 대부분 UMC에서 생산하기 때문에 다른 파운드리 업체를 고르기도 어렵다. 삼성전자 스마트폰 OLED용 DDI는 삼성전자 시스템LSI와 DB글로벌칩, 아나패스, 노바텍 등이 공급 중이다. 플래그십 모델인 갤럭시S 시리즈용 DDI는 전량 시스템LSI가 납품한다. 중저가 갤럭시A 시리즈용 DDI는 시스템LSI와 나머지 업체가 나눠 생산한다. 삼성전자 스마트폰은 모델별로 DDI를 업체 1~2곳이 납품하는 경우가 대부분이다. 원익디투아이도 시장 진입을 노리고 있다. 원익디투아이는 지난달 보도자료에서 "스마트폰 OLED용 DDI를 처음 양산 출하했다"고 밝혔다. 당시 공개되지 않았지만, 해당 DDI는 삼성디스플레이를 통해 샤프 스마트폰에 적용된 것으로 알려졌다. 원익디투아이가 우선 DDI 납품을 노리는 모델은 하반기 양산 예정인 삼성전자 갤럭시A18이다. 갤럭시A1 시리즈는 4G와 5G 모델을 더해 연간 출하량이 수천만대인 볼륨 모델이다. 삼성전자 OLED 스마트폰에 사용하는 DDI는 타이밍 컨트롤러(T-콘)를 내장한 제품이다. 업계에선 TED(T-con Embedded Driver IC)라고 부른다. 과거 삼성전자 DDI 공급망에서 매그나칩이 빠지면서 DB하이텍(이후 DB글로벌칩 분사)과 원익디투아이가 공급망에 추가됐다. 팹리스 자회사인 DB글로벌칩과 달리, 파운드리 업체 DB하이텍은 최근 반사이익을 누리고 있다. TSMC와 삼성전자 등이 12인치 공정에 주력하며 8인치 생산능력을 축소하자, 전력반도체(PMIC) 등 8인치 수요가 DB하이텍으로 몰리고 있다. DB하이텍은 2분기부터 8인치 파운드리 공급 가격을 인상할 예정이다. 지난해 실적은 매출 1조3972억원, 영업이익 2773억원 등이다. 전년비 각각 24%, 45% 올랐다.

2026.05.13 17:05이기종 기자

네이버클라우드, 기업 DB 운영 부담 낮춘다…서버리스 서비스 출시

네이버클라우드가 데이터베이스(DB) 사용량에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 조절하는 완전관리형 서버리스 DB 서비스를 선보인다. 트래픽 변화에 맞춰 자원을 자동 확장·축소하는 오토스케일링 기능과 사용량 기반 과금 체계를 통해 기업 운영 부담과 인프라 비용 절감을 동시에 지원한다는 목표다. 네이버클라우드는 서버리스 기반 클라우드 DB 서비스 '클라우드 DB 서버리스'를 출시했다고 12일 밝혔다. 클라우드 DB 서버리스는 인프라 관리 없이도 엔터프라이즈급 고성능·대용량 환경을 지원한다. 기존 가상머신(VM) 기반 관리형 DB 서비스의 운영 한계를 개선한 것이 특징이다. 회사 측에 따르면 그동안 국내 클라우드 DB 시장은 가상머신(VM) 기반 운영 모델 중심으로 형성되면서 트래픽 급증에 대비한 과도한 서버 확보와 고정 비용 부담이 문제로 지적돼왔다. 최근 인프라 원가 상승으로 사용량 기반 과금 체계에 대한 기업 수요도 확대되고 있다. 클라우드 DB 서버리스는 컨테이너 기반 서버리스 아키텍처를 적용해 중앙처리장치(CPU)·메모리·스토리지 자원이 트래픽 변화에 따라 자동으로 늘고 줄어드는 오토스케일링 기능을 제공한다. 사용량 기반 과금 구조를 적용해 기업의 실질적인 비용 절감도 지원한다. 네이버클라우드는 서버·네트워크·스토리지·쿠버네티스 분야 기술 역량을 기반으로 안정성과 확장성을 동시에 확보했다고 설명했다. 향후 공공 리전 확대와 다양한 오픈소스 DB 지원도 강화할 계획이다. 이번 서비스에는 실시간 사용량 기반 DB 백업 수행 최적화와 서버 자원 자동 배분 기술 등 독자 특허 2건도 적용됐다. 이를 통해 인프라 비용 절감과 안정성 강화를 동시에 구현했다는 설명이다. 정승용 네이버클라우드 클라우드 DB 플랫폼 리더는 "클라우드 DB 서버리스는 그동안 많은 기업이 겪어온 자원 관리의 번거로움과 비용 낭비를 동시에 해결할 수 있는 최적의 상품"이라며 "사용자가 인프라 운영 부담에서 벗어나 비즈니스에만 온전히 집중할 수 있는 환경을 제공하는 데 집중할 것"이라고 말했다.

2026.05.12 12:39한정호 기자

"AI 에이전트, 모델보다 데이터가 문제"…몽고DB, 엔터프라이즈 정조준

몽고DB가 엔터프라이즈의 인공지능(AI) 에이전트 운영을 겨냥해 데이터 플랫폼 기능을 강화했다. 실시간 데이터베이스와 풀텍스트·벡터 검색, 메모리, 임베딩, 리랭커 모델을 단일 플랫폼에서 제공해 기업이 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 몽고DB는 통합 AI 데이터 플랫폼 비전과 전략을 강화하는 신규 기능을 발표했다고 11일 밝혔다. 이번 발표를 통해 몽고DB는 엔터프라이즈가 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 운영하는 데 필요한 실시간 데이터베이스, 풀텍스트 및 벡터 검색, 메모리, 임베딩, 리랭커 모델을 단일 플랫폼에서 제공한다는 전략을 구체화했다. 서로 다른 시스템을 직접 연결하고 대규모 환경에서 작동 여부를 검증해야 했던 기존 기업의 데이터 인프라 부담을 줄이는 것이 핵심이다. CJ 데사이 몽고DB 사장 겸 최고경영자(CEO)는 "프로덕션 환경에서 에이전트를 운영할 때 가장 까다로운 부분은 모델 자체가 아니라 그 근간을 이루는 데이터 레이어"라며 "대규모로 운영되는 에이전트를 신뢰하기 위해서는 올바른 컨텍스트를 검색하고 세션 간 메모리를 유지하며 기업이 필요로 하는 곳에서 기계와 같은 속도로 작동해야 한다"고 말했다. 몽고DB는 우선 검색 정확도 향상을 위해 '몽고DB 벡터 서치용 보이지 AI 자동 임베딩(Automated Voyage AI Embeddings in MongoDB Vector Search)'을 퍼블릭 프리뷰로 제공한다. 이 기능은 데이터가 기록되거나 업데이트될 때 임베딩을 자동 생성해 에이전트가 실시간으로 정확한 컨텍스트를 확보할 수 있도록 지원한다. 임베딩 모델은 정보를 벡터 형태로 변환해 AI 에이전트가 관련 정보를 찾을 수 있게 한다. 몽고DB에 따르면 보이지 AI 임베딩 모델은 검색 임베딩 벤치마크(RTEB)에서 1위를 기록하고 있다. 이를 통해 기업은 별도 검색 인프라를 수동으로 구축하지 않아도 시맨틱 검색을 빠르게 구현할 수 있다. 기존에는 검색 인프라 구축에 수 주가 걸렸지만, 자동 임베딩을 활용하면 몇 분 안에 시맨틱 검색을 시작할 수 있다는 설명이다. 에이전트 메모리 기능도 강화했다. 정식 출시된 '랭그래프.js(LangGraph.js) 장기 메모리 스토어(Long-Term Memory Store)'는 자바스크립트와 타입스크립트 개발자가 대화 간 지속되는 에이전트 메모리를 구현할 수 있도록 지원한다. 몽고DB 아틀라스를 단일 백엔드로 활용해 별도 데이터베이스를 구축할 필요가 없다. 성능 개선도 이뤄졌다. 몽고DB 8.3은 애플리케이션 코드 변경 없이 몽고DB 8.0 대비 읽기 성능 최대 45%, 쓰기 성능 최대 35%, ACID 트랜잭션 성능 최대 15%, 복잡한 작업 성능 최대 30%를 향상시켰다. 몽고DB는 고부하 환경에서 AI 에이전트를 운영하려면 100밀리초 미만 검색, 1초 미만 컨텍스트 업데이트, 무중단 운영이 중요하다고 설명했다. 몽고DB 아틀라스는 이러한 AI 워크로드 속도 요구사항에 맞춰 설계됐다. 벤 세팔로 몽고DB 수석 부사장 겸 핵심 제품 부문 최고제품책임자는 "몽고DB 8.3은 고객이 이미 보유한 인프라에서 에이전트 워크로드를 더 빠르고 저렴하게 실행할 수 있도록 한다"며 "일반적인 데이터 변환 작업을 데이터베이스 자체로 통합해 팀들이 에이전트에게 데이터를 제공하기 위한 외부 파이프라인을 별도로 유지할 필요가 없어졌다"고 말했다. 배포 환경 선택권도 강조했다. 몽고DB는 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 온프레미스 및 하이브리드 환경 전반에서 운영된다. 고객은 배포 환경과 관계없이 단일 데이터베이스, 단일 API, 일관된 기술 역량을 활용할 수 있다. AWS 프라이빗링크 크로스 리전 연결도 정식 출시됐다. 이를 통해 서로 다른 AWS 리전에 위치한 몽고DB 아틀라스 클러스터 간 데이터베이스 트래픽은 공용 인터넷을 거치지 않고 AWS 프라이빗 네트워크 내에서 이동한다. 또 보안·컴플라이언스 요구사항이 높은 은행, 의료기관, 공공기관 등이 글로벌 확장성과 데이터 보호 요건을 동시에 충족할 수 있도록 지원한다. 파블로 스턴 몽고DB AI 및 이머징 제품 부문 최고제품책임자(CPO)는 "AI 툴과 에이전트가 잘못된 답변을 내놓으면 흔히 모델을 탓하곤 한다"며 "하지만 에이전트가 올바르게 동작하도록 적절한 컨텍스트와 메모리를 제공하는 것은 데이터 플랫폼의 역할"이라고 밝혔다. 그러면서 "몽고DB는 이러한 과정을 간소화했다"며 "개발자들은 더 이상 데이터 인프라를 구축 및 유지하거나 임베딩을 연결하고 시스템 간 동기화를 관리할 필요 없이 비즈니스 성과에만 집중할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.05.11 10:50장유미 기자

DB하이텍, 1분기 영업익 637억원…전년비 21% 증가

DB하이텍은 1분기 연결기준 실적이 매출액 3746억원, 영업이익 637억원으로 잠정 집계됐다고 6일 밝혔다. 매출액과 영업이익은 전년 동기 대비 26%, 21% 증가했다. 영업이익률은 17%다. 회사 측은 전력반도체 수요 강세가 지속되며 실적에 긍정적으로 작용했다고 설명했다. 응용 분야로는 산업 및 자동차향 고부가 제품 비중이 증가했다. DB하이텍 관계자는 “향후 전력반도체 중심의 제품 포트폴리오를 강화하고, 해외 고객 기반 확대와 차세대 전력반도체 개발 및 양산에 역량을 집중해 지속적 성장을 이어갈 계획”이라고 설명했다. DB하이텍은 전력반도체 중심의 시스템반도체 파운드리 기업이다. 400여개 고객사와 협력하며 안정적인 생산기반을 구축하고 있다. 고전압 BCD 등 전력반도체 공정이 주력이고, 최근 SiC·GaN 등 차세대 공정으로 사업 영역을 확장 중이다. AI와 데이터센터, 전기차 등 신규 고성장 분야에서 경쟁력을 강화하고 있다. DB하이텍은 6~7일 국내 기관 투자자를 대상으로 1분기 경영실적 발표 기업설명회를 개최할 예정이다.

2026.05.06 09:15장경윤 기자

SAS "벤치마크 등 기술 지표만으로는 AI 예산 확보 못해"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "정확도나 벤치마크 점수만으로는 AI 투자에 대한 경영진 승인을 얻기 어렵습니다. 최고재무책임자(CFO)를 비롯한 경영진이 보고 싶은 것은 시간 절감, 비용 절감, 손실 방지 같은 실질적인 비즈니스 성과입니다." 마리넬라 프로피 SAS 글로벌 생성형 AI 및 에이전틱 AI 전략 책임자는 최근 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'에서 이같이 말하며 투자수익률(ROI)를 입증할 수 있는 운영 전략이 필요하다고 강조했다. 이를 위해선 거창한 전사적 AI 에이전트 도입에 앞서 탄탄한 데이터 거버넌스를 구축하고 작고 반복적인 업무부터 시작해 명확한 성과를 증명해야 성공적인 AI도입이 한다고 조언했다. F-스코어 대신 비즈니스 성과로…작고 구체적인 성공사례 제시해야 마리넬라 프로피 책임자는 폭발적인 AI 열풍과 달리 많은 기업 AI 프로젝트가 실험 단계에만 머무르며 'ROI 장벽'에 부딪혀 어려움을 겪고 있다고 밝혔다. 이어 이를 극복하기 위한 핵심 열쇠로 '산업별 관점(Industry lens)'을 꼽았다. 그는 "모델의 정확도나 벤치마크 점수인 F-스코어(F-score)가 높다는 데이터 과학 지표만으로는 경영진을 설득할 수 없다"며 "금융권의 사기 탐지 적발률, 제조업의 수요 예측을 통한 재고 절감, 공급망 최적화 등 특정 산업과 사용 사례에 완벽히 맞춰 성과를 증명해야 한다"고 설명했다. 초기 도입 전략으로는 거창한 전사적 AI 에이전트 구축을 경계했다. 대신 "일주일에 10번 반복되는 결정과 같이 매우 구체적이고 작은 사용 사례부터 시작하라"고 조언했다. 기존에 해당 업무를 처리하는 데 투입됐던 소요 시간과 인력 등의 데이터를 AI 도입 후와 비교해 명확한 핵심성과지표(KPI)로 입증해야 한다는 것이다. 또한 성공적인 AI 도입을 위해서는 모델 자체보다 '데이터의 질'이 우선되어야 함을 강조했다. 이런 맞춤형 도입으로 뚜렷한 실질적 성과를 거둔 대표 사례로 DB손해보험을 언급했다. DB손해보험은 SAS의 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 시스템을 도입해 기존에 수 시간씩 걸리던 조직적 공모 의심 건 분석을 2분 이내로 단축하고 분석 정확도를 99%까지 끌어올리며 명확한 비즈니스 가치(ROI)를 입증해 냈다. 프로피 책임자는 "데이터 품질 문제, 거버넌스 부재, 데이터 사일로 현상을 먼저 해결하지 않은 채 무분별하게 시작된 실험은 결국 책임 소재 문제에 부딪혀 취소되고 만다"고 지적했다. 창의성 죽이는 건 AI가 아냐…'게으른 사용'이 문제 프로피 책임자는 마케팅을 비롯해 창의성이 중요한 영역에서의 AI 활용 방식에 대해서도 조언했다. 최근 많은 기업이 AI를 경쟁사 분석, 콘텐츠 기획, 브랜드 메시지 초안 작성 등에 적극 활용하고 있지만 그만큼 광고 카피와 캠페인 메시지가 서로 비슷해지는 '동질화(Sameness)' 현상도 나타나고 있다는 지적이다. 그는 이런 현상의 원인을 AI 자체보다 사용자의 활용 방식에서 찾았다. 생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 결과물을 빠르게 제시하는 데 강점이 있지만 비슷한 프롬프트와 유사한 맥락이 반복되면 출력 역시 평균화되기 쉽다는 설명이다. 프로피 책임자는 "AI는 훌륭한 아이디어 생성기이지만 사용자 고유한 '관점(Perspective)'까지 모방할 수는 없다"며 "결과물이 비슷해지는 이유는 결국 사용자가 유사한 프롬프트에만 의존하기 때문"이라고 지적했다. 이어 "AI는 이 세상에 없는 완전히 새로운 것을 발명하는 것이 아니라 기존 데이터를 다르게 재조합하는 데 가깝다"며 "AI가 창의성을 죽이는 것이 아니라 AI를 게으르게 사용하는 것(Lazy use of AI)이 창의성을 죽인다"고 강조했다. 프로피 책임자는 "우리가 AI에게 아이디어를 얻는 것을 넘어 '생각' 자체를 위임해 버리면 스스로 실수하고 실패하며 성장할 수 있는 소중한 기회를 잃게 된다"고 말했다. 이어 "최고의 아이디어는 혼자 컴퓨터 앞에 앉아 있을 때가 아니라 사람과 사람이 관점을 부딪치는 과정에서 탄생한다"며 "AI를 유용한 도구로 적극 활용하되 자신만의 독창적인 목소리와 관점은 끝까지 지켜야 한다"고 당부했다.

2026.05.04 12:12남혁우 기자

DB하이텍, 獨 'PCIM 2026' 참가...유럽 전력반도체 시장 공략

8인치 파운드리 전문기업 DB하이텍은 오는 6월 9일부터 11일(현지시간)까지 독일 뉘른베르크에서 열리는 유럽 최대의 전력반도체 전시회 'PCIM(Power Conversion and Intelligent Motion) 2026'에 참가한다고 29일 밝혔다. DB하이텍은 지난해 처음 PCIM에 참가해 수십여 고객사와 대면 미팅을 진행하며, 주요 공정에 대한 기술을 소개하고 협력 방안을 논의했다. 당시 1000명 이상이 부스를 방문했으며, 당시 미팅을 진행한 고객사들과의 후속 사업화가 본격화되면서 올해부터 가시적인 성과 창출이 기대된다. 이번 전시에서도 DB하이텍은 차세대 전력반도체로 주목받는 SiC(실리콘카바이드) 및 GaN(갈륨나이트라이드) 공정의 최신 개발 현황을 공유하고, 업계 최고 수준의 기술력을 확보한 BCDMOS(복합전압소자) 공정을 중심으로 기술을 선보일 예정이다. 또한 다양한 고객사와의 미팅이 예정되어 있어 향후 협력 기회 확대가 예상된다. 반도체∙전자 분야 시장조사기관 욜 디벨롭먼트에 따르면, 글로벌 SiC 및 GaN 전력반도체 시장은 빠른 성장세를 보일 것으로 전망된다. SiC 시장은 2026년 약 48억 달러에서 2030년 약 104억 달러로 확대되며, 연평균 약 21% 성장할 것으로 예상된다. 같은 기간 GaN 시장 역시 2026년 약 9억 달러에서 2030년 약 29억 달러로 확대되며, 연평균 약 33% 성장할 것으로 전망된다. DB하이텍은 2025년 12월 SiC 및 GaN 공정 기반 멀티프로젝트웨이퍼(MPW)를 진행해 각 10개 이상의 고객사 제품을 생산했으며, 이를 2026년 3~4월 고객사에 전달했다. 현재 고객 평가가 진행 중이며, 이를 반영해 최종 공정을 확보할 계획이다. SiC 및 GaN 공정은 2027년 본격적인 양산을 시작할 예정이다. 한편 DB하이텍은 현재 주력 제품인 전력반도체를 중심으로 약 400개 고객사와 양산을 진행하고 있다. 이 외에도 X-ray, 글로벌 셔터(Global Shutter), SPAD(단일광자 포토다이오드) 등 특화 이미지센서 공정 기술을 바탕으로 다양한 고객사와 협력하고 있다. 응용 제품으로는 산업용 및 차량용 제품 비중이 지속적으로 증가하고 있다.

2026.04.29 09:43장경윤 기자

8인치 파운드리 가격 상승세…DB하이텍도 2분기 본격 수혜

8인치 파운드리 업계가 전력반도체 수요 증가와 생산능력 제한으로 호황을 맞았다. 22일 DB하이텍은 올 2분기부터 8인치 파운드리 공정 가격을 본격적으로 인상할 계획인 것으로 파악됐다. 8인치 파운드리는 웨이퍼 직경이 200mm(밀리미터)인 공정이다. 주로 130나노미터(nm) 이상 성숙(레거시) 공정에 활용한다. 초미세 공정은 아니지만, 전력반도체(PMIC)·디스플레이구동칩(DDI)·CMOS이미지센서(CIS) 등 산업 전반에 필수로 쓰이는 반도체를 양산한다. 8인치 파운드리 업황은 지난해부터 본격 반등했다. 산업 전반에서 전력반도체 수요가 증가한 반면, 삼성전자·TSMC 등 주요 기업이 지난해부터 8인치 생산능력을 단계적으로 축소하고 있기 때문이다. 삼성전자는 8인치 파운드리를 양산하는 기흥 6-2 라인을 완전히 가동 중단하는 계획을 세우고 있다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 8인치 파운드리에서 수익성이 안좋은 제품을 우선 정리하고 있다"며 "관련 생태계도 이미 영향권에 들어가 있다"고 설명했다. 8인치 공급난 심화로 8인치 파운드리도 가격 상승 압박을 받고 있다. 중국 SMIC는 이미 지난해 말 고객사에 8인치 BCD 공정 가격을 10% 인상하는 내용의 통지문을 보냈다. BCD는 서로 다른 세 가지(바이폴라·CMOS·DMOS) 전력 소자를 단일 칩에 구현해, 내구성과 전력 효율을 높인 전력반도체 공정이다. DB하이텍도 8인치 BCD 공정을 주력으로 양산한다. 고객들과 공정 가격 인상을 지속 협의해 왔다. 이르면 올 2분기부터 가격 인상분이 반영될 수 있다. 부천캠퍼스와 상우캠퍼스 가동률도 90% 이상으로 높다. DB하이텍의 1분기 사업보고서에 따르면, 이 회사 평균가동률은 91.96%다. 반도체 업계 관계자는 "8인치 공정이 다양하기 때문에 상황은 조금씩 다르나, 지난해 말부터 꾸준히 가격 인상 논의가 진행됐다"며 "고객사 재고 확보 기조가 지속되고 있어 올해 높은 가동률이 유지될 전망"이라고 밝혔다.

2026.04.22 10:52장경윤 기자

LGU+, AICC에 몽고DB AI 데이터 플랫폼 적용

LG유플러스는 몽고DB와 'AI 서비스 관련 데이터 관리 협력을 위한 업무협약'을 체결하고, AI 서비스 고도화와 시스템 아키텍처 현대화를 추진한다고 22일 밝혔다. 협약을 계기로 AICC에서 검증한 데이터 활용 경험을 전사 AI 서비스로 확대하고, 분산된 데이터 운영 구조를 개선해 AI 서비스의 응답 효율과 운영 안정성을 높여 나갈 계획이다. 회사 측은 최근 AI 서비스 경쟁력은 필요한 데이터를 얼마나 빠르고 정확하게 찾아 활용할 수 있는지에 따라 좌우되는데, 기존 방식은 데이터가 여러 시스템에 분산돼 필요한 정보를 찾는 데 시간이 걸리고 활용 과정도 복잡하다고 설명했다. 이 문제를 개선하기 LG유플러스는 위해 몽고DB와 협력하기로 했다. 몽고DB는 AI 특화 통합 데이터 플랫폼을 제공해 텍스트, 대화 로그, 가입자 이력 등 데이터를 유연하게 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 지원한다. LG유플러스는 몽고DB 클라우드 기반 플랫폼 '몽고DB 아틀라스'를 AICC에 적용해 상담 어드바이저 서비스를 운영 중이다. 몽고DB의 데이터 플랫폼을 자사 AI 서비스 전반으로 확대 적용할 방침이다. 상담 어드바이저는 가입자 과거 상담 내용과 대화 기록 등을 실시간으로 제공해 상담사의 응대를 지원하고, 상담 종료 후엔 대화 내용을 바탕으로 요약과 상담 코드 추천 등 후속 업무를 돕는 서비스다. LG유플러스는 이를 통해 자원 효율을 약 30% 개선하고, 평균 상담 처리 시간을 약 7% 단축했다. 앞으로 LG유플러스는 키워드 중심 검색을 넘어 고객 문의의 의미와 맥락을 반영해 필요한 정보를 찾는 방향으로 AI 서비스 운영 체계를 고도화할 계획이다. 몽고DB는 이 과정에서 애플리케이션을 구동하는 데이터 플랫폼으로서 운영 데이터를 통합 저장, 관리하고 활용할 수 있도록 기술을 지원한다. 양사는 기존 AI 서비스 개선을 넘어 레거시 시스템을 AI 환경에 맞는 구조로 전환하는 아키텍처 현대화에도 협력하기로 했다. LG유플러스는 데이터와 애플리케이션 운영 구조를 고도화해 대규모 AI 워크로드를 보다 안정적으로 처리할 수 있는 기반을 마련해 나갈 계획이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 “AICC에 적용해 검증한 데이터 활용 경험을 바탕으로 이를 전사 AI 서비스로 확대해 나갈 계획”이라며 “고객이 체감할 수 있는 AI 서비스 품질 개선에 집중하겠다”고 말했다.

2026.04.22 09:44홍지후 기자

KT클라우드, 공공 AI 문턱 낮춘다…'AI 파운드리' 생태계 확장

KT클라우드가 공공 클라우드 환경에서 생성형 인공지능(AI) 활용을 지원하며 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 보안 인증과 공공 전용 서비스를 앞세워 공공기관 AI 도입 장벽을 낮추고 실무 적용을 확대한다는 전략이다. KT클라우드는 엔드투엔드 AI 플랫폼 'AI 파운드리' 공공 클라우드 상품을 출시하고 공공 AX 시장 공략을 본격화한다고 21일 밝혔다. 회사는 지난해 민간 클라우드 존에서 AI 파운드리를 선보인 데 이어 이번에는 공공 클라우드 존으로 서비스를 확장했다. 공공기관과 지방자치단체도 민간과 동일한 수준의 AI 서비스를 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 특히 AI 파운드리 핵심 서비스인 'RAG 스위트'와 '벡터DB'가 클라우드 보안인증(CSAP) 중등급을 획득하면서 공공기관이 보안 우려 없이 클라우드 환경에서 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련했다. 공공 도입 절차 간소화에도 나선다. KT클라우드는 이달 중 RAG 스위트와 벡터DB를 한국지능정보사회진흥원(NIA) '디지털서비스 전문계약제도'에 등록해 공공기관 계약 절차를 단축하고 AI 서비스 도입 기간을 줄일 계획이다. 기술 측면에서도 공공 특화 기능을 강화했다. 회사 측에 따르면 RAG 스위트를 활용해 PDF와 워드 문서 등 비정형 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 손쉽게 변환할 수 있다. 또 KT 자체 모델 '믿음(Mi:dm) 2.0'과 업스테이지 '솔라 프로 2', '솔라 미니' 등 한국어 특화 대형언어모델(LLM)을 유연하게 활용할 수 있다. 별도 인프라 구축 없이 API 호출만으로 RAG 파이프라인도 구성할 수 있다. 이를 통해 정책 정보 조회나 민원 상담 챗봇 등 공공 서비스 구현을 빠르게 지원한다는 목표다. 오는 23일에는 'RAG 스위트 2.0'도 출시한다. 해당 버전엔 개인정보 탐지 및 마스킹 기능, AI 응답 가드레일, 한글 문서 파서, 검색 결과 재정렬(리랭크) 기능 등이 추가돼 보안성과 답변 정확도를 동시에 강화했다. 아울러 KT클라우드는 단순 제품 공급을 넘어 AX 컨설팅 조직을 기반으로 공공기관 AI 도입 전략 수립도 지원할 계획이다. AX 성숙도 진단 모델을 통해 기관별 수준을 분석하고 맞춤형 AI 도입 로드맵과 아키텍처 설계를 제공할 방침이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "이번 AI 파운드리 공공존 출시와 CSAP 인증은 공공기관이 보안 우려 없이 생성형 AI를 실무에 적용할 수 있는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "앞으로도 공공 업무 환경에 최적화된 AI 플랫폼을 지속적으로 고도화해 국내 AX 혁신을 이끌어가겠다"고 강조했다.

2026.04.21 09:41한정호 기자

[AI 리더스] "AI를 DB 안으로"…오라클, AI 도입 공식 뒤집는다

오라클이 기업 현장의 인공지능(AI) 도입 공식을 정면으로 뒤집고 있다. 데이터를 AI 플랫폼으로 옮기는 기존 방식 대신, AI를 데이터가 있는 곳으로 끌어오는 역방향 전략을 내세우면서다. 벡터 검색·자연어 질의·에이전틱 프레임워크까지 핵심 AI 기능을 데이터베이스(DB) 안에 직접 내재화하는 방식으로, 데이터 이동 없이 기업 AI 도입의 속도와 보안을 동시에 잡겠다는 구상이다. 하산 리즈비 오라클 DB 엔지니어링 부문 총괄 부사장은 16일 서울 송파구 롯데타워에서 열린 '오라클 AI 익스피리언스' 행사에서 지디넷코리아와 만나 "챗GPT나 클로드 같은 모델은 퍼블릭 데이터로 학습돼 있지만 기업이 AI에서 실질적인 가치를 얻으려면 내부의 프라이빗 데이터에 AI를 적용해야 한다"며 "데이터를 이동시키는 순간 속도와 보안 두 가지 문제가 동시에 발생한다"고 강조했다. 기업이 보유한 자체 데이터를 기반으로 AI를 도입할 때 가장 흔한 접근은 데이터를 AI 플랫폼으로 옮기는 것이다. 그러나 이 과정에서 보안 취약점이 생기고 이관 작업에 수개월이 소요되는 현상이 반복됐다. 오라클의 'AI 데이터베이스 26ai'는 이런 문제의식에서 나왔다. 지난해 출시된 AI 데이터베이스 26ai는 벡터 검색 기능을 데이터베이스에 직접 탑재해 외부 벡터DB로의 데이터 이동을 없앴다. 자연어 질의 기능 셀렉트 AI도 DB 내부에서 처리한다. 기존엔 검색증강생성(RAG) 파이프라인을 별도 구축해야 했던 작업이다. 리즈비 부사장은 "GPT든 클로드든 제미나이든 어떤 AI 모델을 쓸지는 고객이 정한다"며 "고객에게 선택권을 주지 않는 벤더가 오히려 도태될 것"이라고 강조했다. 또 AI 데이터베이스 26ai 출시 이후 시장 반응에 대해선 "멀티클라우드 도입 속도가 특히 빠르다"며 "강한 채택세를 보이고 있다"고 덧붙였다. 에이전틱 AI 역시 같은 방향으로 수렴하고 있다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들은 단순 질의응답을 넘어 여러 시스템을 자율적으로 오가며 작업을 수행하는 AI 에이전트 도입에 속도를 내고 있다. 오라클은 지난달 에이전트를 구축·배포하는 '프라이빗 에이전트 팩토리'와 에이전트 간 컨텍스트를 저장·관리하는 '유니파이드 메모리 코어'를 DB에 통합했다. 리즈비 부사장은 "데이터 집약 애플리케이션이라면 에이전트를 DB 안에 위치시키는 것이 가장 빠르고 안전하다"며 "데이터를 여기저기 옮길 필요가 없어 속도와 보안을 확보할 수 있다"고 설명했다. 개방성도 회사 전략의 한 축이다. '오라클 자율운영 AI 레이크하우스'는 오픈소스 기반 테이블 형식 데이터레이크 솔루션인 아파치 아이스버그 표준을 채택해 데이터브릭스와 스노우플레이크 등 80여 개 데이터 저장소와 연동된다. 배포 환경도 온프레미스부터 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)·아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트 애저·구글 클라우드까지 모두 동일한 엑사데이터 엔진 위에서 구동된다. 리즈비 부사장은 "어떤 환경을 선택하든 같은 엔진 위에서 워크로드를 자유롭게 이동할 수 있다"며 "한쪽에 종속되지 않는 유연성이 핵심"이라고 피력했다. 보안 역시 중요한 요소로 꼽힌다. 앤트로픽의 신규 AI 모델 '클로드 미토스 프리뷰' 등 AI 모델의 사이버 공격 역량이 급격히 고도화되며 각국 정부가 긴급 대응에 나선 가운데, 오라클은 AI 에이전트 시대의 보안 위협을 데이터베이스 단에서 원천 차단하는 방식으로 맞서고 있다. 오라클이 새롭게 공개한 '딥 데이터 시큐리티'는 데이터 접근 정책을 애플리케이션 단이 아닌 DB 단에 직접 구현해 AI 에이전트가 다른 사용자 데이터에 접근하는 것 자체를 원천 차단한다. 리즈비 부사장은 "AI 프로젝트 성공의 가장 큰 장애물은 보안"이라며 "주요 AI 연구소 및 파트너들과 긴밀히 협력해 오라클 제품이 지속적인 테스트와 품질 관리를 받도록 하는 것이 기본 전략"이라고 말했다. 각국의 데이터 주권 규제 강화도 오라클이 주목하는 시장 변수다. 주요국 정부가 자국 데이터의 해외 반출을 제한하는 정책을 잇달아 강화하면서 데이터 현지화 요건을 충족할 수 있는 인프라 역량이 클라우드 선택의 새로운 기준으로 부상하고 있다. 오라클은 소버린 리전, 클라우드 앳 커스터머(DRCC), 글로벌 분산형 AI 데이터베이스 등 다층적 선택지로 이 수요에 대응하고 있다. 특히 글로벌 분산형 AI 데이터베이스는 단일 DB이지만 국가별로 데이터를 분리 저장할 수 있어 국가마다 다른 데이터 현지화 요건을 애플리케이션 변경 없이 DB 단에서 자동 충족할 수 있다. 리즈비 부사장은 "어떤 벤더보다 데이터 주권 요구사항을 잘 충족한다"고 자신했다. 최근 한국 정부는 AI 시대에 대응하는 차원에서 모든 정부부처 및 공공기관이 보유한 AI 학습용 데이터 전수조사에 착수했다. 학습 가능성이 높은 데이터 100종을 선정해 산업계에 제공한다는 계획이다. 다만 업계에선 데이터 품질과 거버넌스 체계 미비 등이 AI 학습용 데이터의 실질적인 활용을 가로막는 병목으로 지목돼 왔다. 리즈비 부사장은 기존 체계를 그대로 활용하되 AI를 얹는 방식을 해법으로 제시했다. 그는 "기존 거버넌스와 정책 체계를 그대로 활용하는 것이 핵심"이라며 "새로운 프레임워크를 처음부터 만들면 프로젝트가 느려질 수밖에 없다"고 말했다.

2026.04.17 09:29이나연 기자

韓 기업, 기술 격차 확대…"레거시 못 버리면 AI 실패 50%↑'

기업이 오래된 IT 시스템을 방치할 경우 내년 인공지능(AI) 프로젝트 실패율이 50% 더 높아질 것이란 경고가 나왔다. 14일 몽고DB가 의뢰한 인포브리프 보고서에 따르면 국내 기업은 레거시 아키텍처로 인해 AI 도입에 제약 받고 있는 것으로 나타났다. 특히 보고서는 기업이 기술 부채를 해소하지 못할 경우 2027년까지 AI 프로젝트 실패율이 50% 더 높아질 것으로 예측했다. 현재 아시아태평양 지역 기업 43%는 기존 아키텍처가 경직되고 비용이 높아 새로운 애플리케이션 구축이 어렵다고 답했다. 반면 국내는 20% 수준에 그쳐 상대적으로 현대화가 진전된 것으로 나타났다. 기업 간 성과 격차는 뚜렷한 것으로 보였다. 국내 선도 기업은 전략적 현대화에 투자하며 70%의 디지털 수익을 창출한 것으로 집계됐다. 이는 일반 기업 24% 대비 약 3배 높은 수준이다. 보고서는 데이터 계층 문제도 지적했다. 국내 기업은 데이터 관리와 품질 문제와 노후 데이터베이스 기술, 보안 내재화 30%를 주요 과제로 꼽았다. 국내 기업은 AI 도입 목적이 분명한 것으로 나타났다. 기업 40%는 데이터베이스와 애플리케이션 현대화 이유로 신규 AI 이니셔티브 지원을 선택한 것으로 확인됐다. 다만 실행 단계에서는 한계가 드러났다. 응답 기업 96%가 현대화 과정에서 실패를 경험했으며 데이터 사일로와 낮은 데이터 품질이 주요 장애물로 지목됐다. 보고서는 기업들이 AI 준비 격차를 줄이기 위해 데이터 품질과 거버넌스 확보, 레거시 아키텍처 현대화, 클라우드 기반 하이브리드 운영 구축 역량 강화에 집중해야 한다고 제시했다. 톨스튼 발터 몽고DB 어드바이저 매니징 디렉터는 "AI로 인해 기술 부채가 기업 최우선 과제로 떠올랐다"며 "레거시 시스템을 벗어난 기업이 AI 기반 성과를 빠르게 만들어내고 있다"고 밝혔다.

2026.04.14 17:26김미정 기자

오라클, AI 데이터베이스 '무중단 시대' 선언…초고가용성 강화

오라클이 인공지능(AI) 데이터베이스(DB)의 가용성과 보안 기능을 대폭 강화하며 미션 크리티컬 시장 공략에 박차를 가한다. 증권거래소 수준의 상시 가동 환경과 양자컴퓨팅 시대를 겨냥한 보안 기능까지 앞세워 핵심 업무용 DB 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략이다. 오라클은 오라클 AI DB의 종합 업데이트를 발표하고 미션 크리티컬 워크로드를 위한 새로운 가용성·보안 기준을 제시했다고 14일 밝혔다. 이번 업데이트의 핵심은 고가용성 체계 고도화다. 오라클은 기존 골드 등급 가용성을 넘어 플래티넘 등급과 다이아몬드 등급을 새롭게 강화해 기업이 애플리케이션 변경이나 별도 전문 인력 없이도 더 빠른 장애 복구와 무중단 운영 환경을 구현할 수 있도록 했다. 특히 가장 중요한 워크로드의 경우 증권거래소 수준의 '상시 가동' 환경을 제공할 수 있다는 점을 전면에 내세웠다. 플래티넘 등급 가용성은 오라클 AI DB 26ai와 엑사데이터 환경에서 구현된다. 오라클은 이를 통해 초고처리량 멀티노드 클러스터를 포함한 환경에서도 재해 발생 시 통상 30초 미만 수준의 페일오버를 지원한다고 설명했다. 이는 오라클 DB 19c 대비 최대 4배 빠른 수준이다. 기존 골드 등급을 이용하던 고객은 업그레이드를 통해 추가 비용 없이 플래티넘 등급 기능을 활용할 수 있다. 플래티넘 등급에는 오라클 데이터 가드 페일오버·스위치오버, 오라클 액티브 데이터 가드 원격 데이터 전송, 오라클 RAC 빠른 재시작 복구, 오라클 투명한 애플리케이션 연속성, 오라클 트루 캐시, 오라클 데이터 무손실 자율운영 데이터 가드 등 기능이 포함됐다. 대규모의 복잡한 환경에서도 장애 복구 시간을 줄이고 읽기 성능과 응답 속도를 높이며 소프트웨어(SW) 업데이트나 장애 발생 시에도 서비스 중단을 최소화할 수 있도록 했다. 오라클은 초고가용성을 요구하는 워크로드를 위해 다이아몬드 등급 가용성도 새롭게 제시했다. 이 등급은 오라클 골든게이트 또는 오라클 글로벌 분산형 AI DB 기반 액티브-액티브 구조를 활용해 데이터 손실 없이 통상 3초 미만의 장애 복구 시간을 제공하는 것이 핵심이다. 실시간 카드 결제 처리처럼 지연이나 중단을 사실상 허용할 수 없는 워크로드까지 겨냥한 구조다. 오라클은 이를 통해 증권거래소 수준의 가용성을 구현할 수 있다고 강조했다. 가용성과 함께 보안 기능도 대폭 강화됐다. 오라클은 AI 에이전트와 검색증강생성(RAG) 환경에서 민감 데이터 노출을 줄이기 위한 '오라클 딥 데이터 보안'을 새롭게 제시했다. 사용자 ID와 역할, 맥락을 기준으로 DB 단계에서 세분화된 접근 제어와 데이터 가시성 정책을 중앙집중형으로 적용할 수 있게 한 것이 특징이다. 애플리케이션 코드가 아닌 데이터 소스 단계에서 보안 통제를 수행해 AI 워크플로우 전반의 위험을 줄일 수 있도록 했다. 양자컴퓨팅 시대를 대비한 포스트 양자 암호 기능도 포함됐다. 오라클 AI DB 26ai는 TLS 1.3 기반 양자 내성 하이브리드 키 교환과 AES-256 데이터 암호화, 양자 안전 공개키 알고리즘 기반 인증·디지털 서명을 지원한다. 이는 지금 수집한 암호화 데이터를 미래에 해독하는 '지금 수집하고 나중에 해독' 공격에 대비하기 위한 조치다. 이 밖에도 온프레미스 환경 전반의 보안을 중앙에서 관리하는 DB 보안 센트럴, 실시간 트랜잭션 보호와 불변 백업, 가상 에어갭 기능을 포함한 데이터 무손실 복구 기능도 강화했다. 오라클은 이를 통해 랜섬웨어 대응 복원력과 규제 대응 역량까지 높일 수 있다고 설명했다. 후안 로이자 오라클 AI DB 기술 부문 총괄 부사장은 "엑사데이터 기반 오라클 AI DB 26ai는 재해 발생 시 30초 미만의 페일오버를 지원하는 플래티넘 등급 가용성을 제공한다"며 "가장 중요한 워크로드에는 3초 미만 복구가 가능한 다이아몬드 등급까지 지원해 초고가용 환경을 구현한다"고 말했다. 홀거 뮬러 컨스텔레이션 리서치 부사장 겸 수석 분석가는 "오라클은 다이아몬드 등급 MAA를 통해 데이터 손실 없는 고가용성 기준을 새롭게 제시했다"며 "AI 시대 미션 크리티컬 애플리케이션까지 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 마련했다"고 평가했다.

2026.04.14 16:35한정호 기자

원익디투아이, 삼성 갤럭시A18 DDI 납품 목표

원익디투아이가 삼성전자 갤럭시A18용 디스플레이 드라이버 IC(DDI) 납품을 위해 삼성디스플레이 등과 논의 중인 것으로 14일 파악됐다. A18은 삼성전자가 올해 하반기 출시 예정인 보급형 모델이다. 원익디투아이는 원익홀딩스가 지난 2022년 하반기 107억원에 인수한 팹리스 스타트업이다. 원익디투아이는 그간 갤럭시A1 시리즈용 DDI 납품을 위해 노력해왔다. 원익디투아이가 삼성디스플레이 등과 A18용 DDI 납품을 논의 중인 것도 연장선 상에 있다. 갤럭시A18은 저가 모델이지만 월 생산량이 수백만대여서 원익디투아이가 해당 모델 DDI를 양산하면 고정비 해소에 도움이 될 수 있다. 원익디투아이는 지난주 보도자료를 통해 "스마트폰 OLED용 DDI를 처음 양산 출하했다"고 밝혔다. 원익디투아이가 공개하진 않았지만, 해당 DDI는 삼성디스플레이를 통해 샤프 스마트폰에 적용된 것으로 알려졌다. 물량이 많은 모델이 아니다. 삼성디스플레이 공급망에서 삼성전자 스마트폰 OLED용 DDI를 납품하는 업체는 삼성전자 시스템LSI, DB글로벌칩, 아나패스, 노바텍 등이다. 삼성전자 스마트폰은 모델별로 DDI를 이들 업체 1~2곳이 납품하는 경우가 대부분이다. 물량이 적은 모델은 DDI 업체가 사실상 1곳인 경우도 있다. 원익디투아이가 DDI 납품을 노리는 갤럭시A18의 전작, A17용 DDI는 DB글로벌칩이 납품 중이다. 삼성전자 OLED 스마트폰에 사용하는 DDI는 타이밍 컨트롤러(T-콘)를 내장한 제품이다. 삼성디스플레이 공급망에선 해당 DDI를 TED(T-con Embedded Driver IC)라고 부른다. T-콘을 내장해 DDI를 하나의 칩(one chip)으로 만드는 공정이 당장 원익디투아이에 쉽지 않을 수 있다는 풀이도 있다. 하반기 출시 예정인 갤럭시A18에서 DDI를 디스플레이 패널 기판에 실장하는 방식이 칩온글래스(CoG)로 결정된 점은 원익디투아이에 아쉬운 소식이다. 삼성전자는 전작인 A17에는 CoG 방식을 적용했지만, A18에선 칩온필름(CoF) 방식을 적용할 계획이었다. 필름이 추가되기 때문에 부품 단가가 올라간다. 하지만 메모리 반도체 등 부품 가격 상승으로 삼성전자는 A18도 CoG 방식으로 선회한 것으로 알려졌다. 한편, 삼성전자 OLED 스마트폰 DDI 공급망에서 매그나칩이 빠지면서 DB하이텍(DB글로벌칩)과 원익디투아이가 이 시장에 진입했다. 원익그룹은 삼성전자, 삼성디스플레이 등과 협력해왔다. 삼성디스플레이가 원익디투아이에 기회를 줄 것이란 관측이 우세하다. 기술력은 원익디투아이가 해소해야 할 문제다. 원익디투아이는 지난주 보도자료에서 "DDI 양산은 회사 설립 후 첫 양산"이라며 "고객사와 개발 착수 4년 만에 달성한 업계 최단기 상용화"라고 강조했다. 지난달 열린 첫 출하식에는 이용한 원익 회장, 조남성 원익 부회장, 김도윤 원익디투아이 대표 등이 참석했다.

2026.04.14 16:12이기종 기자

몽고DB, 아태 파트너 프로그램 출시…"AI 전환 격차 해소"

몽고DB가 아시아태평양 지역 파트너 전략을 강화해 인공지능(AI) 도입 확산에 나섰다. 몽고DB는 아태 지역을 대상으로 전략적 파트너 프로그램을 출시했다고 31일 밝혔다. 이번 프로그램은 일부 선별된 파트너를 중심으로 운영되며 고객의 AI 도입과 비즈니스 전환을 지원하는 데 초점이 맞춰졌다. 이번 프로그램은 초대 전용 방식으로 운영된다. 아키텍처 전문성과 지역 이해도를 갖춘 파트너에 집중 투자해 협력 밀도를 높이는 구조다. 현재 지거를 비롯한 소프트웨어원, 아이씨에스, 컴퓨트 등이 초기 파트너로 참여했다. 몽고DB는 이들과 함께 고객 프로젝트 수행 역량을 강화하고 AI 전환 속도를 높일 계획이다. 몽고DB는 아태 지역 파트너 조직 규모도 확대한다. 회계연도 말까지 관련 인력을 늘리고 전략적 협력 파트너 수를 4배 수준으로 확대하는 것이 목표다. 이번 전략은 비정형 데이터 처리와 AI 구현을 동시에 지원하는 플랫폼 경쟁력과 연결된다. 도큐먼트 모델 기반 구조에 벡터 검색과 임베딩 모델을 결합해 생성형 AI와 시멘틱 검색을 운영 데이터에 직접 적용할 수 있도록 설계됐다. 파트너 지원 프로그램도 함께 강화된다. 기술 교육과 인증 제공, 지역별 규제 대응 역량 확보, 현대화 전략 지원, 공동 영업, 마케팅 등 전방위 지원 체계를 갖춘 것이 특징이다. 비단 로이 몽고DB 아태 파트너 부사장은 "우리는 아태 지역 전반에 걸쳐 최고 수준 파트너 생태계를 구축해 왔다"며 "이번 프로그램은 생성형 AI 도입과 레거시 현대화 과정에서 필요한 전략적 협력을 강화하고 고객의 위험을 줄이며 제품 출시 속도를 높이는 데 목적이 있다"고 밝혔다.

2026.03.31 10:40김미정 기자

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