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'ISO 8000-60 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선'통합검색 결과 입니다. (3182건)

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법무법인 태평양, 'AI 인프라전략센터' 출범…전문가 100명 뭉쳤다

법무법인 태평양이 인공지능(AI) 데이터센터를 중심으로 급증하는 AI 인프라 투자·개발 수요에 대응하기 위해 통합 자문 역량 강화에 나선다. 분야별 전문가를 하나의 조직으로 결집해 AI 인프라 프로젝트 전 과정을 지원하는 원스톱 자문 체계를 구축한다는 목표다. 태평양은 AI 데이터센터와 디지털 인프라 프로젝트에 대한 통합 자문을 강화하기 위해 'AI 인프라전략센터'를 출범했다고 12일 밝혔다. 최근 글로벌 AI 경쟁은 모델과 반도체를 넘어 이를 구동하는 데이터센터와 전력 인프라 확보 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 AI 데이터센터는 대규모 투자와 안정적인 전력 확보가 필요하고 개발부터 운영까지 다양한 법률·규제 이슈가 맞물리는 복합 프로젝트로 평가된다. 이에 태평양은 부동산·건설, 인수합병(M&A)·외국인투자, 금융·프로젝트 파이낸싱(PF), 에너지·인프라, 환경, AI·정보보호, 국제통상 등 관련 분야 전문가 100여 명을 AI 인프라전략센터에 결집했다. 해당 센터는 데이터센터 개발부터 국내외 투자 및 M&A, 프로젝트 파이낸싱, 전력 조달, 건설·운영계약, 각종 인허가, 개인정보·사이버보안, 수출통제 등 글로벌 규제 대응까지 프로젝트 전 과정에 걸쳐 원스톱 법률서비스를 지원한다. 핵심은 개별 분야 전문성을 하나의 프로젝트 단위로 연결하는 통합 자문 체계다. AI 데이터센터 사업은 전력 확보 일정이 금융조달과 개발계획에 영향을 미치고 인허가와 정보보호 요건도 투자·건설·운영 과정에 연결돼 있어 개별 쟁점을 별도로 다루기 어려운 것으로 평가된다. 이에 태평양 AI 인프라전략센터 소속 전문가들은 하나의 프로젝트 일정과 사업계획을 공유하면서 사업 단계별 주요 쟁점을 함께 검토할 예정이다. 사업 초기부터 여러 분야의 위험 요소를 동시에 점검해 프로젝트 추진 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 줄인다는 구상이다. 센터장은 M&A와 에너지·인프라, 외국인투자 분야에서 경험을 쌓아온 이준기 태평양 대표변호사가 맡는다. 에너지·인프라 분야에는 지식경제부 차관을 역임한 김정관 고문과 해양수산부 차관을 지낸 송명달 고문, 박진표·이광민·안현철·남원철 변호사 등이 참여한다. 데이터센터 개발·부동산 분야는 전은진·송치영·박성태·지승은 변호사와 변현서 외국변호사가 담당한다. M&A·외국인투자 분야에는 이오령·정재용 변호사와 황유진·장예승 외국변호사 등이 참여한다. 금융·PF 분야에는 이지영·류명현·김건호·김호진·정민희 변호사 등이 합류했다. 규제·환경 분야에는 환경부 차관을 역임한 정연만 고문과 국무조정실 국무1차장을 지낸 김종문 고문, 우병렬 외국변호사, 권소담·구도형·전현규 변호사 등이 포진했다. AI 인프라가 경제안보와 연관된 핵심 자산으로 부상하면서 수출통제 등 글로벌 규제 대응도 강화한다. 외교부 제1차관을 지낸 임성남 고문과 황호성 태평양 수출입규제대응센터장, 김지이나 변호사가 관련 업무를 지원한다. 개인정보 분야에는 강태욱·윤주호·이강혜 변호사가 힘을 보탠다. 태평양은 센터 출범 이전부터 AI 인프라 관련 자문 경험을 축적해왔다. 해남 국가 AI 컴퓨팅센터 구축사업과 신세계그룹·리플렉션AI의 AI 인프라 개발을 비롯해 국내 대기업과 글로벌 빅테크의 AI 인프라 프로젝트, 글로벌 기업과 펀드의 국내 데이터센터 시장 진출 등을 자문해왔다. 아울러 국내외 데이터센터 개발사업과 AI 인프라 투자, 전략적 제휴, PF 등 다양한 분야에서 경험을 축적 중이다. AI 인프라전략센터를 이끄는 이준기 태평양 대표변호사는 "AI 데이터센터는 개별 분야 전문성뿐 아니라 개발·전력·투자·금융·규제 등 서로 연결된 쟁점을 적시에 조율하는 역량이 프로젝트를 안정적으로 추진하는 데 중요하다"고 말했다. 이어 "태평양의 분야별 전문성과 협업 역량을 결집해 사업 초기 단계부터 리스크를 선제적으로 점검하고 고객의 AI 인프라 프로젝트가 개발부터 투자·금융·운영까지 안정적으로 이어질 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.12 17:55한정호 기자

"AI 시대 자사몰 성공 여부는 '데이터'의 구조화에 달려"

AI가 누구나 활용할 수 있는 보편적 도구로 자리 잡으면서 마케팅 경쟁력의 핵심이 'AI 활용 여부'에서 '데이터 활용 역량'으로 옮겨가고 있다. 고객 데이터를 직접 확보할 수 있는 자사몰 기반으로 데이터를 체계적으로 쌓고 분석해 고객 경험을 개선하는 기업이 매출 성장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 진단이다. 안성현 카페24 영업컨설팅팀 팀장은 12일 서울 강남구에서 열린 '마케팅 플레이북 2026'에서 “AI가 모두에게 열려있다면 승부는 데이터를 얼마나 더 많이 효율적으로 구조화하느냐에 따라 달려있다”며 “(광고) 매체는 앞으로도 계속 변화할 것이지만, 데이터를 자신의 것으로 만들고 준비했던 쇼핑몰은 항상 경쟁 우위에서 이기는 싸움을 해왔다”고 말했다. 이번 마케팅 플레이북 2026은 전자상거래 플랫폼 카페24가 개최한 행사로, 데이터 기반 마케팅 전략과 자사몰 노하우, 크리에이터 커머스 활용법 등 브랜드 성장을 위한 실무 인사이트를 공유하기 위해 마련됐다. 현장에는 250여 명의 참관객이 참석했다. 국가데이터처에 따르면 지난해 온라인쇼핑 거래액은 272조원으로, 사상 첫 270조원을 돌파했으며 이 중 모바일의 비중은 77.6%로 나타났다. 시장은 커졌지만, 성장 속도는 2021년 21.8%에서 2023년 12%, 지난해 4.9%로 지속 감소하고 있다. 마케팅 흐름도 2000년대 초반 포털에서 2010년대 모바일·사회관계망서비스(SNS), 2020년대 크리에이터·숏폼으로 변화하는 실정이다. 안 팀장은 “흐름을 잘 올라탄 쇼핑몰이 살아남는다는 걸 느꼈다”며 이들의 공통점으로 '트렌드에 맞춘 소재', '1000회 노출당 비용(CPM)·클릭 전환율(CTR)', '데이터'를 꼽았다. 특히, 데이터에 집중하는 회사들은 자사몰로 이를 모으고, 재구매를 유도하는 방식으로 사업을 운영하는 모습을 보였다. 똑같은 고객층을 겨냥하더라도 자사몰에서 쿠폰을 지급한 회사는 회수율이 49%에 달한 반면, 오픈마켓 플랫폼에 입점한 쇼핑몰은 쿠폰을 8%밖에 사용하지 않는 사례가 확인되기도 했다. 안 팀장은 쿠폰 사용률을 가른 원인으로 '데이터를 만드는 구조'를 지목했다. 그는 “마케팅은 데이터를 만들고, 데이터가 매출을 만든다”며 “승부는 데이터로 갈리게 될 것”이라고 진단했다. 이어 송재준 마케팅센터 팀장은 양질의 데이터를 쌓을 수 있는 수단으로서 '자사몰'의 중요성을 강조하고, 데이터를 판매로 연결할 수 있는 카페24의 마케팅 서비스를 소개했다. 이는 차세대 솔루션(넥스트 젠)·재고 분석 서비스(AIM)·매출 연동형 광고로 대표된다. 차세대 솔루션은 광고 소재를 알아서 만들어주고, 여러 광고 매체를 하나로 통합해 운영하며 산출된 성과를 개선하는 것이 특징이다. 찍어둔 사진 한 장을 올리면 차세대 솔루션은 카테고리에 상관없이 이를 읽고 최신 트렌드에 맞는 배너와 영상을 만들어주는 방식이다. 재고 분석 서비스는 상품 및 재고 정보를 실시간 반영해 판매 가능성이 높은 상품 중심으로 광고를 운영한다. 해당 서비스는 매출 기여도와 판매 규칙성을 바탕으로 모든 상품을 9개 구간으로 자동 분류해, 구간별 최적의 전략을 제안한다. 카테고리 벤치마크, 진열 어시스턴트 등을 통해 성과를 살펴볼 수 있다. 매출 연동형 광고는 광고비를 선결제하지 않고 매출이 발생한 이후 정산하는 서비스다. 선결제의 부담을 줄여 재고·상품·마케팅 등에 투입할 수 있는 것이 장점이다. 김은송 마케팅센터 팀장은 자사 서비스로 데이터를 구조화해 광고로 연결시켜 판매로 이끈 칼로볼, 메리엣, 메디큐브의 사례를 언급했다. 칼로볼은 저당 밥솥으로 칼로리를 감소시킨다는 브랜드 이미지를 광고 소재로 확장했고, 카페24 서비스의 추천대로 발견형 소비 채널, 메타·구글 광고를 적극 활용해 매출을 233% 이상 늘렸다. 회사 측은 메리엣에 광고, 재고, 진열이라는 요소를 고려해 판매를 추천했고, 이는 전체 매출 80% 이상 신장, 객단가 2.1배 상승으로 이어졌다. 메디큐브는 지속적인 구매를 이끌어내기 위해 브랜드 경험(BX)·고객 경험(CX)을 개선해 매출을 3.5배 이상 끌어올렸다. 김 팀장은 “우리가 만든 콘텐츠가 재미에서 끝나는 건 아닌지, 추가 매출을 낼 수 있는 기회를 놓치고 있지 않은지, 어렵게 확보한 고객이 자사몰 안에서 이탈하는 경우는 없는지 꼭 한 번 점검해봐야 한다”고 당부했다.

2026.08.12 17:53박서린 기자

데이터센터 성장세 탄 통신3사…AIDC 투자 드라이브

통신 3사가 2분기 데이터센터 관련 사업에서 두 자릿수 매출 성장을 기록하며 뚜렷한 성장 가능성을 확인했다. 이에 따라 추가 투자를 이어간다는 전략이 명확해졌는데 구축 목표와 재원 조달 전략에서는 조금씩 차이를 보인다. 12일 업계에 따르면 이통3사의 올해 2분기 데이터센터 관련 매출은 전년 동기 대비 큰 폭으로 성장했다. SK텔레콤은 92.5% 증가한 1362억원, KT는 19.8% 늘어난 2650억원, LG유플러스는 28.9% 증가한 1241억원을 기록했다. 통신사들은 이같은 실적 성장세를 바탕으로 본격적인 AI 데이터센터 투자에 나선다. 무리한 선제 투자보다는 고객 수요를 확보한 뒤 인프라를 구축한다는 방향은 공통적이다. 다만 SK텔레콤은 외부 자본 활용, KT는 자체 자금과 외부 투자 병행, LG유플러스는 EBITDA 범위 내 집행에 각각 무게를 두고 있다. SK텔레콤은 지난달 설립한 AIDC 전문 자회사 'SK하이퍼'를 통해 2029년까지 5기가와트(GW) 규모 AIDC를 단계적으로 가동하는 것을 최우선 과제로 삼았다. SK텔레콤과 SK브로드밴드가 축적한 AIDC 설계·구축·운영(DBO) 역량을 신설 법인에 결집한다. SK하이퍼 CEO는 정석근 SK텔레콤 AI CIC장이 맡았다. 조정민 SK브로드밴드 DC사업담당과 이동기 DC솔루션담당은 각각 최고전략책임자(CSO)와 최고기술책임자(CTO), 유재호 고문은 최고재무책임자(CFO)로 선임됐다. SK텔레콤은 SK하이퍼에 2030년까지 7500억원을 출자하며 올해 3300억원을 우선 투입한다. 이후 실제 AIDC 구축과 운영에 필요한 재원은 실수요를 기반으로 전략적 파트너십과 프로젝트 파이낸싱(PF) 등 외부 자금을 적극 활용해 조달한다는 구상이다. 별도 법인 설립은 외부 투자 유치에도 유리하게 작용할 전망이다. 기존 SK텔레콤과 SK브로드밴드보다 의사결정 구조를 단순화하는 동시에 외부 투자자가 AIDC 사업에 직접 투자하기 용이한 구조를 마련했다는 설명이다. KT는 향후 5년간 약 5조원을 투자해 1GW 규모 AIDC 인프라를 구축한다. KT 역시 실수요를 중심으로 데이터센터를 구축하되 장기간 대규모 자금이 필요한 사업 특성을 고려해 자체 자금과 외부 투자 유치를 유연하게 병행할 방침이다. 구축한 인프라는 중앙 AIDC와 전국 산업 현장 인근 AI 에지를 연결하는 데 활용한다. 이를 통해 초저지연 실시간 AI 추론 환경을 전국으로 확대한다는 전략이다. 향후 1GW AIDC 네트워크에 자체 AI 모델과 토큰 최적화 엔진을 결합해 토큰 생성부터 중개·과금까지 지원하는 '토큰 팩토리'도 구축할 계획이다. LG유플러스는 200메가와트(MW)급 파주 AIDC 구축에 속도를 낸다. 파주 AIDC는 오는 2028년까지 4개 동을 순차 가동할 계획이다. 이와 함께 지방 거점 AIDC DBO 사업에도 수요를 기반으로 약 2조원을 추가 투입해 신규 고객 확보에 나선다. LG유플러스는 올해 AIDC 관련 투자를 전년보다 확대하면서도 외부 차입 없이 EBITDA 범위 내에서 집행한다는 원칙을 세웠다. 사업 확대와 동시에 중장기 재무구조 가이드라인을 지키겠다는 취지다. 인프라 경쟁력 확보에는 그룹 계열사 역량을 활용한다. LG전자 고효율 냉각 설비와 LG에너지솔루션 무정전전원장치(UPS) 배터리, LS일렉트릭과 공동 개발 중인 배전 시스템 등을 AIDC에 적용해 기술 경쟁력을 높일 계획이다.

2026.08.12 17:36홍지후 기자

웹케시, 비개발자 직원도 앱 만드는 'AX포트' 공개…내달 정식 출시

웹케시가 현업 직원이 자연어만으로 필요한 업무용 애플리케이션을 직접 만드는 기업용 인공지능 전환(AX) 플랫폼 사업에 박차를 가한다. 웹케시는 다음 달 B2B 바이브 코딩 통합 플랫폼 'AX포트(AXPort)' 정식 출시에 앞서 얼리버드 참여 기업과 직원을 이달 31일까지 모집한다고 12일 밝혔다. AX포트는 코딩 경험이 없는 현업 실무자가 자연어 대화를 통해 업무에 필요한 웹·앱을 직접 만들 수 있도록 지원하는 B2B 바이브 코딩 플랫폼이다. 직원은 회사가 승인한 환경에서 필요한 앱을 제작하고 기업은 만들어진 앱·코드·데이터를 관리해 조직의 자산으로 축적할 수 있는 구조다. AX포트의 핵심 기능으로는 웹 통합개발환경(IDE)과 보안·거버넌스, 배포 자동화, 공유 기반 등 네 가지가 꼽힌다. 먼저 별도 프로그램 설치 없이 브라우저 접속만으로 클로드코드 기반 웹 IDE를 이용할 수 있도록 지원한다. 현업 실무자가 자연어로 필요한 기능을 설명하면서 업무용 앱을 개발할 수 있는 환경을 제공한다는 방침이다. 개발한 앱을 실제 업무에 적용하기 위한 배포 과정도 자동화했다. 사용자가 배포 명령을 하면 빌드·배포·보안 점검을 자동으로 실행하는 방식이다. 스킬과 플러그인, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 응용프로그램인터페이스(API)를 활용해 조직 내 앱을 서로 연결하고 공유 카탈로그를 통해 결과물을 자산화할 수도 있다. 기업 환경에서 바이브 코딩을 활용할 때 필요한 보안과 관리 기능도 강화했다. 데이터 분리·암호화와 관리자 통제를 적용해 코드 수준까지 관리할 수 있도록 했으며 프라이빗 쇼룸과 감사 로그를 통해 누가 어떤 앱을 만들어 활용하는지도 파악할 수 있도록 설계했다. 또 개인 단위로 AI 개발 도구를 사용하는 방식과 달리, 회사가 라이선스를 부담하는 승인된 환경에서 개발하도록 구성했다. 직원의 AI 활용을 확대하면서도 기업이 개발 결과물과 데이터를 통제할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 웹케시는 AX포트 정식 출시에 앞서 그룹 내부에서 현업 적용 가능성을 검증했다. 현재 재무·회계·영업·마케팅·인사·총무·구매 등 여러 직군의 현업 실무자 29명이 40개의 AX 시스템을 직접 개발해 운영 중이다. 대표적으로 엑셀로 거래 데이터를 취합하던 자금 관리 업무를 지원하는 '실시간 자금 대시보드'와 그룹웨어에 연동해 결재 내역을 확인하는 '법인카드 규정위반 자동 감지', 템플릿을 기반으로 문서를 만드는 '계약서 자동 작성' 등이 개발됐다. 이들 앱은 모두 비개발자인 현업 실무자가 직접 제작했다. 웹케시는 정식 출시에 앞서 기업 5개사와 직원 20명을 대상으로 얼리버드 프로그램도 운영한다. 전체 혜택 규모는 4000만원 상당이다. 선정 기업에는 3개월간 400만원 상당의 AX포트 전 기능 무료 이용과 AX 전문가 현장 컨설팅·교육, 부서별 핵심 과제를 정의하는 현장 워크숍, 전담 담당자의 주 1회 점검, 프로그램 종료 후 AX 진단 리포트 등을 제공한다. 정식 도입 시 별도 혜택도 지원할 예정이다. 직원 참여자는 1개월간 100만원 상당의 주요 기능을 무료로 이용할 수 있으며 온라인 컨설팅과 앱·데이터 내보내기 등을 지원받는다. 얼리버드 프로그램 신청은 이달 31일까지 가능하며 선정 결과와 향후 일정은 대상자에게 개별 안내한다. 강원주 웹케시 대표는 "기업 내부 시스템이 담지 못한 세부 업무는 외부 개발만으론 효율적으로 해결하기 어렵다"며 "AX포트는 업무를 가장 잘 아는 현업이 필요한 앱을 직접 만들고 기업은 그 결과물을 보안 정책 안에서 안전하게 관리·자산화하도록 설계했다"고 말했다. 이어 "웹케시그룹이 실제 업무 현장에서 먼저 검증한 경험을 바탕으로 참여 기업과 직원이 구체적인 성과를 만들 수 있도록 지원할 것"이라며 "AX포트를 기업 AX 표준 플랫폼으로 성장시키겠다"고 덧붙였다.

2026.08.12 16:35한정호 기자

국가대표 AI 먼저 써 봤더니..."취지 환영, 이용 유인·안전성은 과제"

국가대표 인공지능(AI)을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)' 국민평가가 한창이다. 국민 200명이 정부 지원으로 개발된 모델을 직접 사용해 성능과 활용성을 평가하는 가운데, 상용화 전인 국내 AI 모델을 일반 이용자가 직접 체험해볼 수 있다는 데 호응이 컸던 것으로 나타났다. 동시에 일부 평가자 사이에서는 한국어 특화 성능이 기대에 비해 아쉽다는 의견과 함께 안전성 측면의 개선이 필요하다는 목소리도 나왔다. 12일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 8일부터 11일까지 독파모 2차수 모델에 대한 국민평가단을 운영했다. 이르면 13~14일 전후로 발표될 2차 평가 결과를 앞두고 기존 벤치마크 및 전문가 평가와 함께 심사에 반영하기 위해서다. 국민평가단은 공모 시작 하루 만에 480명 이상이 신청한 것으로 집계됐다. 최종 선정된 200명은 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스 등 4개 개발팀의 AI 모델을 직접 사용한 뒤 5점 만점의 절대평가에 임하게 된다. PC 환경에서 정부가 제공한 국민용 프롬프트 가이드라인을 참고해 모델을 체험하고 종합평가를 제출하는 방식이다. 이미지·영상 생성 등 텍스트 외 기능은 평가 대상에서 제외됐다. 실제 평가에 참여한 한 참가자는 "평소 챗GPT 등 생성형 AI를 자주 사용하지 않았지만 정부 지원으로 개발된 국산 AI 모델을 직접 사용해볼 수 있다는 데 호기심을 느껴 평가단에 지원했다"고 밝혔다. 이 참가자는 "사용자 인터페이스(UI) 편의성과 정보 정리 능력이 가장 좋았던 모델에 높은 점수를 줬다"면서도 "다만, 평소 AI를 사용하지 않던 입장에서는 각 모델에 대한 특장점을 파악하는 데 한계가 있었다"고 말했다. 이어 "더 뚜렷한 이용 유인이 있어야 국산 AI를 꾸준히 사용하게 될 것 같다"고 덧붙였다. 모델 전반의 완성도에 대해서는 다양한 반응이 나타났다. 일부 국민평가단 후기를 종합해 본 결과, 해외 빅테크 AI 대비 한국 대표 AI만의 차별점을 제시하는 것이 향후 과제가 될 것으로 보인다. 한국어 특화 성능에 대한 기대가 컸던 만큼 이에 아쉬움을 표하는 평가자도 있었다. 또 다른 참가자는 "국내 모델이라 한글에 특화된 창작성을 특히 기대했는데 결과물에서 아쉬운 인상을 받았다"며 "상용화를 위해서는 추가적인 연구와 개선이 이뤄져야 할 것 같다"고 말했다. AI 윤리와 안전성에 대한 가드레일(안전장치)이 강화돼야 한다는 지적도 나왔다. 이용자가 우회적인 표현으로 부적절한 답변을 유도하는 방식의 테스트를 진행한 결과, 필터링이 충분히 작동하지 않는 사례가 확인됐다는 것이다. 한 참가자는 "특정 요소를 가진 캐릭터를 만들겠다고 하면서 폭력적인 표현이나 욕설을 유도해보니 모델이 필터링 없이 욕을 했다"며 "더 엄격한 필터링 조치가 필요해 보인다"고 지적했다. 서비스 이용 과정과 평가 방식에 대한 개선 제안도 있었다. 이 참가자는 "안내된 프롬프트를 활용하는 과정에서 직접 자료를 찾아 가공해야 하는 등 입력이 수월하지 않았다"며 "사전에 제공된 심사 가이드라인은 구체적인데 평가는 종합 평가 하나 뿐인 점도 다소 아쉬웠다"고 평했다. 과기정통부는 앞서 일각에서 제기된 국민평가단 선발 과정의 공정성 논란에 대해 성별·연령별 쿼터 적용과 무작위 선정 방식을 통해 대표성과 절차적 공정성을 확보했다는 입장을 강조했다. 과기정통부 측은 "추후 이해관계가 확인될 경우 평가점수에서 배제하고 민형사상 조치 등이 가능하도록 동의서를 받았다"며 "신청자의 중복 여부 확인 등을 거쳐 최종 평가자를 선별하기 때문에 같은 사람이 중복 참여하는 것도 구조적으로 불가능하다"고 말했다.

2026.08.12 16:22이나연 기자

공공 앱 불편함, 국민이 직접 찾는다…평가단 360명 모집

행정안전부가 국민이 직접 공공 모바일 서비스를 평가하고 개선 과정에 참여하는 이용자 중심의 디지털정부 서비스 혁신에 나선다. 70대 이상 고령층과 시각장애인의 참여를 확대해 연령과 디지털 이용 환경에 관계없이 누구나 편리하게 이용할 수 있는 공공 서비스를 만든다는 목표다. 행안부는 주요 공공 모바일 서비스의 이용 편의성과 디자인에 대한 국민 의견을 직접 듣기 위해 '공공 앱 UI·UX 국민평가단' 360명을 공개 모집한다고 12일 밝혔다. 국민평가단은 공공서비스 개선 과정에 국민 참여를 확대하기 위해 지난 2023년부터 매년 운영해온 제도다. 선정된 국민이 실제 공공 서비스를 이용하면서 느낀 만족·불편 사항을 평가하고 개선 의견을 제시하는 방식이다. 올해 평가단은 총 360명으로 구성된다. 인터넷과 스마트폰을 활용할 수 있는 만 19세 이상 국민이면 누구나 신청할 수 있으며 디지털 취약계층 30명도 포함해 선발한다. 모집 기간은 오는 13일부터 28일까지다. 평가단은 오는 9월부터 11월까지 3개월간 활동한다. 제공된 시나리오를 바탕으로 공공 앱과 웹 서비스를 직접 이용한 뒤 사용 경험을 평가하게 된다. 활동 기간에는 온라인 사전 교육과 평가도 진행한다. 특히 올해부터 국민의 공공서비스 이용 환경 변화를 반영해 모바일 서비스를 중심으로 평가한다. 평가 대상은 49개 중앙행정기관에서 운영하는 모바일 앱이며 별도 앱이 없는 기관은 모바일 웹사이트를 평가한다. 고령층과 디지털 취약계층의 목소리도 보다 세분화해 반영한다. 초고령사회 진입에 대응해 기존 '60대 이상'으로 통합했던 평가단 연령대를 '60대'와 '70대 이상'으로 나눠 모집한다. 전맹인과 저시력자 등 시각장애인 평가단 비율도 확대한다. 행안부는 연령과 성별, 디지털 취약계층 등을 고려해 평가단을 균형 있게 선발할 계획이다. 평가단 가운데 성실하게 참여한 일부 국민은 별도의 '심층평가단'으로 선정한다. 심층평가단은 공공 모바일 서비스를 이용하면서 경험한 구체적인 불편 원인과 개선 방안을 제시하는 심층 인터뷰에 참여한다. 단순 만족도 평가를 넘어 실제 이용자가 겪는 문제를 파악해 서비스 개선에 반영하기 위한 취지다. 국민평가단을 통해 도출된 평가 결과는 각 중앙행정기관에 전달된다. 각 기관은 이를 모바일 서비스 디자인 개선과 기능 보완 등에 활용할 예정이다. 평가단 신청은 모집 홍보물의 QR코드나 온라인 신청 페이지를 통해 가능하다. 선정 결과는 다음 달 11일 개별 통보할 예정이며 모집 상황에 따라 발표 일정은 변경될 수 있다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "국민평가단은 국민이 공공 모바일 서비스를 직접 이용하며 느낀 불편을 가감 없이 전달하고 서비스 개선에 참여하는 소중한 기회"라며 "올해는 70대 이상 어르신을 비롯한 다양한 국민 목소리를 더욱 폭넓게 담아내는 만큼, 생생한 제언이 누구나 쉽고 편리하게 이용할 수 있는 공공 모바일 서비스를 만드는 든든한 밑거름이 되길 기대한다"고 말했다.

2026.08.12 16:05한정호 기자

[AI 고속도로] AI 바람 탄 韓 클라우드, 데이터센터 투자전 가열

국내 대표 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들이 인공지능(AI) 인프라 수요 확대를 발판으로 성장세를 이어가고 있다. 기존 기업·공공 클라우드 사업을 넘어 그래픽처리장치(GPU)와 AI 데이터센터를 새로운 성장축으로 키우는 전략은 같지만, NHN클라우드는 대규모 GPU 운영을, KT클라우드는 데이터센터와 설계·구축·운영(DBO), 네이버클라우드는 AI 팩토리와 글로벌 소버린 AI를 각각 앞세운 모습이다. 12일 업계에 따르면 NHN클라우드·KT클라우드·네이버클라우드 등 국내 주요 CSP 3사는 올해 2분기 AI와 데이터센터 사업 성장에 힘입어 외형을 확대했다. 기업·기관의 AI 도입 확대로 고성능 컴퓨팅 수요가 늘면서 GPU와 데이터센터 사업이 새로운 실적 성장동력으로 자리 잡은 영향이다. 이에 클라우드 기업들은 대규모 AI 인프라 확충에 속도를 내고 있다. GPU·데이터센터가 실적 견인…인프라 투자 지속 확대 올해 2분기 가장 가파른 성장세를 보인 곳은 NHN클라우드다. 회사 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급이 2분기부터 매출에 반영된 덕분이다. 이같은 성장은 모회사 실적에도 힘을 보탰다. NHN 기술 부문 매출은 전년 동기 대비 52.9% 늘어난 1598억원을 기록했으며 NHN 전체 매출과 영업이익도 각각 7579억원, 579억원으로 창사 이래 최대 분기 실적을 기록했다. 정우진 NHN 대표는 지난 11일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "이번 분기 실적 개선의 가장 큰 동인은 NHN클라우드의 AI GPU 사업"이라며 "2분기부터 서울 양평 리전의 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU 공급이 본격화되며 안정적으로 매출이 발생하기 시작했다"고 설명했다. 특히 NHN클라우드는 대규모 GPU를 운영한 경험을 경쟁력으로 내세우고 있다. 회사는 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 지원하는 사업 구조를 구축했다. 향후 투자도 GPU와 AI 데이터센터에 집중한다. NHN클라우드는 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터 용량을 추가 확보하고 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU를 도입할 계획이다. 추가 용량 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차, 10MW는 자체 데이터센터 구축 방식으로 확보할 예정이다. 해외 GPU 수요에 대응해 일본 데이터센터 확보 등 글로벌 사업 확대도 준비 중이다. KT클라우드는 데이터센터를 중심으로 안정적인 두 자릿수 성장세를 이어갔다. 올해 2분기 매출은 2654억원으로 전년 동기 대비 19.8% 증가했다. 가산 데이터센터 등 신규 데이터센터 가동률 상승과 DBO, 공공 클라우드 사업 확대가 실적을 견인한 것으로 풀이된다. 강점으로는 데이터센터 구축·운영 전반의 역량이 꼽힌다. 자체 개발한 'KT클라우드 플랫폼'을 적용해 서울과 경북을 연결하는 멀티 리전 기반 공공 클라우드를 구축했으며 재해복구(DR)와 고가용성 체계를 기반으로 공공·기업 시장 확대를 추진 중이다. 인프라 확장에도 속도를 내고 있다. KT클라우드는 신규 가산 데이터센터 가동을 확대하는 한편 금융기관과 한국거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 거점인 여의도 데이터센터 증설을 추진 중이다. 내년 6월까지 추가 용량도 확보할 예정이다. 중장기적으로는 AI 데이터센터와 네트워크 인프라를 함께 확대해 사업 규모를 한층 키운다는 구상이다. KT는 오는 2028년 AI 전환(AX) 매출을 지난해 대비 2배 이상으로 확대하고 2031년까지 AI 데이터센터 용량 1기가와트(GW)와 해저케이블 용량 90테라비피에스(Tbps)를 추가 확보해 아시아 AX 연결 허브로 도약한다는 목표다. 네이버, 1GW 인프라 확장한다…클라우드 경쟁 글로벌로 네이버클라우드는 AI·디지털트윈을 중심으로 B2B 사업 성장세를 이어갔다. 네이버의 2분기 엔터프라이즈 부문 매출은 1537억원으로 전년 동기 대비 21.3%, 전분기 대비 2.2% 증가했다. 엔터프라이즈 부문에는 네이버클라우드 플랫폼(NCP)을 비롯해 GPUaaS 등 AI 인프라와 디지털트윈, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등이 포함된다. 네이버클라우드는 국내 공공 AI 인프라 사업과 해외 소버린 AI 시장을 동시 공략하고 있다. 앞서 국가AI데이터센터 구축 사업에 삼성SDS 컨소시엄으로 참여하고 정부 GPU 확충 프로젝트에도 연이어 참여했다. 해외에선 사우디아라비아 디지털트윈 플랫폼의 국가 표준 채택과 AI 팩토리 사업 등을 기반으로 사업 범위를 확대하고 있다. 특히 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리를 새로운 성장축으로 육성한다. 내년 상반기 55MW를 시작으로 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW 규모까지 AI 컴퓨팅 인프라를 확보할 계획이다. 이후에는 자체 데이터센터 구축과 글로벌 파트너십을 통해 1GW 규모까지 확장한다는 구상이다. 초기 200MW까지는 외부 데이터센터 임대 상면을 활용해 빠르게 인프라를 확보할 예정이다. 자체 데이터센터 '각 세종'도 현재 구축된 시설에서 계획 물량의 약 3분의 1을 수용하고 있으며 나머지 3분의 2를 위한 확장 사업을 진행 중이다. 향후 1GW 단계에선 신규 부지에 데이터센터를 구축하는 그린필드 전략도 병행할 예정이다. 이같은 CSP 3사 전략은 AI 인프라 확보라는 방향성은 같지만 성장 방식에선 차이가 보인다. NHN클라우드는 대규모 GPU 운영 경험을 앞세워 AI 특화 클라우드 사업자로 입지를 강화하고 있으며 KT클라우드는 데이터센터와 DBO, KT그룹 네트워크를 결합한 인프라 확장에 무게를 두고 있다. 네이버클라우드는 자체 AI 기술과 엔비디아 등 글로벌 파트너십을 결합한 대규모 AI 팩토리와 소버린 AI를 앞세워 국내를 넘어 해외 시장까지 사업 영역을 넓히는 전략이다. 향후 경쟁 영역도 GPU 확충 자체를 넘어 전력과 데이터센터 용량, 운영 효율성, 글로벌 인프라 확보 능력으로 넓어질 전망이다. 특히 3사 모두 수십MW에서 장기적으로 GW급까지 AI 인프라 확대를 추진하면서 국내를 넘어 해외 AI 인프라 수요를 선점하기 위한 경쟁도 본격화될 것으로 예상된다. 최수연 네이버 대표는 "AI 학습 수요를 충당하려면 저렴한 전기요금과 그린필드 구축 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 글로벌 파트너가 필요하다"며 "소버린 AI 수요를 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양한 협의를 진행 중"이라고 말했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 밝혔다.

2026.08.12 15:29한정호 기자

[현장] 국방 AI도 '풀스택'…"예산·소요제기 체계 바꿔야"

국방 인공지능(AI)을 모델 개발에 한정하지 않고 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈·지휘통제까지 연결하는 '풀스택'으로 구축해야 한다는 제안이 나왔다. 이를 실제 국방 사업으로 구현하려면 기술 개발뿐 아니라 예산 편성과 소요제기 등 기존 사업 체계의 변화가 필요하다는 지적도 제기됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 12일 서울 중구 SK텔레콤 T타워에서 '26-8차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 국방 AI, 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈까지 품어야 첫 발표자로 나선 김명국 SK텔레콤 담당은 국방 AI를 실제 전장에 적용하려면 각 기술 요소가 따로 움직여서는 안 된다고 봤다. 전장 환경에서는 인프라부터 데이터와 모델까지 서로 맞물려야 하는 만큼, AI 구현에 필요한 요소를 하나의 구조로 연결해야 한다는 취지다. 김 담당은 "국방 AI 풀스택은 AI 인프라, AI 데이터, 온톨로지, 국방 특화 모델, 디지털트윈 등으로 구성된다"며 "각 요소가 개별적으로 존재하는 것이 아니라 실제 임무 수행까지 연결되는 구조를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 강민준 SK텔레콤 팀장은 이를 데이터와 모델, 에이전트가 연결되는 구조로 구체화했다. 미국-이란 전쟁에서 공개된 AI 활용 사례를 바탕으로 국방 AI 아키텍처를 ▲AI 인프라·데이터 패브릭·지식베이스 ▲국방·태스크 특화 파운데이션 모델 및 소형언어모델(sLLM) ▲에이전트·지휘통제 시스템 등 세 단계 레이어로 정리했다. 강 팀장은 "해당 구조 자체는 민간과 다르지 않되 각 레이어를 국방 맥락에 맞게 적용하는 것이 관건"이라며 "전장 데이터 대부분이 위성영상·통신 등 비정형 데이터라 거대언어모델(LLM)이 곧바로 처리할 수 없어 표준화된 온톨로지 매핑 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 그러면서 "거버넌스는 별도 단계가 아니라 세 레이어 전체에 항상 함께 가야 하는 요소"라고 부연했다. AI 풀스택, 구축보다 '운영' 관건…GPU 효율화부터 데이터·C2까지 AI 인프라 역시 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보하느냐보다 이를 어떻게 효율적으로 배분하고 운영하느냐가 중요하다는 의견이 나왔다. 임성하 SK텔레콤 부장은 데이터센터 전력 확보부터 GPU 운영까지 통합 관리한 국내 대형 금융그룹 사례를 통해 인프라 운영 방식의 변화를 설명했다. 임 부장에 따르면 해당 금융그룹은 계열사별로 AI 인프라를 따로 구축하는 대신 GPU 자원을 선투자한 뒤 가상화해 필요한 만큼 배분하는 방식으로 전환했다. 그 결과 AI 인프라 총소유비용(TCO)을 약 12% 줄이고 GPU 활용률을 70~80%대로 높였다. 자원 확보에 걸리는 시간도 기존 수개월에서 수분 이내로 단축했다. 임 부장은 "인프라를 구축한 이후에도 데이터 수집·가공, 모델 개발·학습·배포까지 이어지는 개발 사이클을 지원하는 운영 체계가 필요하다"며 "개발자가 GPU나 개발환경을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 AI옵스 등 관리 환경을 갖춰야 한다"고 강조했다. 최병욱 SK텔레콤 전문위원은 국방 AI 출발점으로 데이터 관리와 온톨로지를 제시했다. 데이터가 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 체계마다 다른 의미와 형식을 국방 공통의 언어로 연결해야 AI와 에이전트가 활용할 수 있다는 설명이다. 최 전문위원은 "국방 데이터는 체계 중심으로 관리되다 보니 서로 연결되지 않는 경우가 많고, 실제 활용하려고 보면 데이터가 맞지 않는 경우도 있다"며 "신뢰할 수 있는 국방 데이터 기반을 만들고 체계별 데이터를 국방 공통 의미로 연결하는 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "시스템이 아닌 임무 중심 데이터를 제공하고 AI·에이전트가 국방 데이터를 즉시 활용할 수 있는 환경도 구축해야 한다"고 덧붙였다. "기술보다 제도가 병목"…국방 AI 사업·예산 구조부터 바꿔야 현장 토의에서는 국방 AI 풀스택을 실제 사업으로 구현하기 위해 사업 방식부터 바꿔야 한다는 요구가 나왔다. 특히 개별 기능이나 체계 단위로 사업을 쪼개기보다 하나의 임무를 처음부터 끝까지 연결해 작은 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식이 제안됐다. 손대권 인하대 물류AX실증센터장(전 육군 군수사령관)은 "타격 중에서 필요한 영역을 센싱부터 결심까지 한번 풀스택으로 연결해 볼 필요가 있다"며 "데이터 수집부터 분석하고 결심에 이르는 에이전팅까지 보다 쉽게 접근할 수 있다면 영역을 넓히기 쉬울 것"이라고 내다봤다. 예산 편성의 유연성이 필요하다는 주장도 이어졌다. 손 센터장은 "AI 관련 사업의 예산 상한을 탄력적으로 조정하는 정책이 검토되고 있다 "며 "오는 10월경 경제부총리와 함께 예산·세제·재정정책상의 제약을 논의하는 자리를 준비 중"이라고 밝혔다. 최 전문위원은 기존 소요제기 방식 자체가 AI 사업의 실제 비용 구조를 반영하지 못한다고 지적했다. AI 인프라와 데이터·처리 자원을 하나의 사업 안에서 구축해야 하는 경우 기존 사업 양식과 예산 기준만으로는 필요한 규모를 담기 어렵다는 이유에서다. 최 전문위원은 "어떤 사업에서 인프라 비용만 최소 30억원 정도가 필요한데 소요제기서에서는 전체를 포함해 10억원 이내로 맞춰야 하는 식"이라며 "소요제기서는 체계와 내용에 따라 달라져야 한다"고 말했다. 산업 생태계에서는 국방 특화 영역을 중심으로 국내 기업 간 협업을 확대해야 한다는 목소리도 있었다. 해외 솔루션을 활용하더라도 군의 특수성을 고려해 그대로 적용하기보다 국내 기업의 기술과 결합해 국방 환경에 맞게 최적화해야 한다는 취지다. 김 담당은 "군의 특수성을 고려하면 엔비디아 솔루션을 그대로 적용하기보다 산업 현장에 특화된 부분은 국내 기업과 협업해야 한다"며 "독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트를 비롯해 국방 AI 풀스택을 구성하는 요소들을 실제 국방에 최적화하는 작업을 별도 추진할 필요가 있다"고 말했다. 조직과 데이터 측면에서는 군 내부 역량과 데이터 활용 능력이 중요하다는 의견이 나왔다. 민간 기술을 도입하는 것만으로는 국방 현장의 요구를 구체화하고 사업을 지속하는 데 한계가 있기 때문이다. 신상우 중령(국가인공지능전략위원회 지원단)은 "국방 AI 성패는 국방 내부의 AI 역량에 달린 셈"이라며 "민간의 기술 지원을 받더라도 군이 AI 사업 시작과 끝을 주도할 수 있는 전문성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 15:05이나연 기자

KT클라우드, 2분기 매출 19%↑…데이터센터·AX 성장 속도

KT클라우드가 신규 데이터센터 가동과 설계·구축·운영(DBO) 사업 확대에 힘입어 올해 2분기 두 자릿수 매출 성장세를 기록했다. 금융권을 중심으로 인공지능 전환(AX)과 클라우드 수요가 늘어난 가운데, 데이터센터 사업 성장이 KT 실적 부진 방어에도 힘을 보탠 것으로 평가된다. KT는 12일 올해 2분기 실적발표를 통해 KT클라우드가 매출 2654억원을 기록해 전년 동기 대비 19.8% 성장했다고 밝혔다. 가산 데이터센터 등 신규 데이터센터 가동률 상승과 DBO·공공 클라우드 사업 확대가 성장을 이끈 것으로 풀이된다. 이같은 성장세는 KT의 AX 사업 확대에도 긍정적인 영향을 미쳤다. KT AX 사업 매출은 금융권 중심 AI 도입 수요 확대와 KT클라우드의 두 자릿수 성장에 힘입어 전년 동기 대비 22.3% 증가했다. KT클라우드는 데이터센터와 클라우드 인프라 확장을 이어가고 있다. 최근 자체 개발한 'KT클라우드 플랫폼'을 적용해 서울과 경북을 연결하는 멀티 리전 기반 공공 클라우드 구축을 완료했다. 이를 통해 재해복구(DR)와 고가용성 체계를 강화하고 공공·기업 고객 확대에 나서고 있다. AI 인프라 사업도 지속 강화한다. 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU) 기반 서비스 확대 추진과 함께 AI 모델 학습·추론·배포를 지원하는 통합 플랫폼도 운영 중이다. 이에 더해 최근 공공 전용 클라우드에 국산 신경망처리장치(NPU) 리벨리온 '아톰 플러스'를 적용한 서비스도 상용화했다. 특히 데이터센터 사업에선 신규 가산 데이터센터 가동 확대와 더불어 기존 여의도 데이터센터 증설을 추진 중이다. KT클라우드는 금융기관과 한국거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 거점으로 여의도 데이터센터를 육성하고 내년 6월까지 추가 용량을 확보할 예정이다. KT도 향후 AX 인프라와 솔루션 사업을 핵심 성장축으로 삼는다는 방침이다. 오는 2028년 AX 매출을 지난해 대비 2배 이상으로 확대하고 2031년까지 AI 데이터센터 용량 1기가와트(GW)와 해저케이블 용량 90테라비피에스(Tbps)를 추가 확보해 아시아 AX 연결 허브로 도약한다는 목표다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 겸 KT클라우드 대표는 지난 5월 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 예정된 다양한 대형 사업 수주를 확대하고 빠르게 성장하는 AX 인프라 시장을 선점하겠다"며 "데이터센터 사업에서 전년과 동일하게 두 자릿수 성장을 이어가겠다"고 밝힌 바 있다.

2026.08.12 14:04한정호 기자

픽스업헬스, 보험 청구 자동으로 해준다

AI 기반 원격 재활 치료 모니터링(이하 RTM) 솔루션 기업 픽스업헬스가 보험 청구를 자동으로 해주는 '빌링 엔진'을 도입했다. 12일 회사에 따르면, 빌링 엔진은 원격 치료 모니터링 과정에서 생성되는 임상 데이터를 기반으로 보험 자격 확인부터 청구서 생성, 보험사 제출, 진행 현황 관리 등 보험 청구 전 과정을 RTM 솔루션 내에서 한번에 처리할 수 있도록 돕는다. 특히 빌링 엔진은 솔루션 내에서 ▲보험사·환자 정보 ▲RTM 관련 진료 코드(CPT) ▲환자 진단 코드(ICD-10 코드) ▲청구 요건 ▲서비스 제공 일자(DOS) 등 40개 이상 항목을 사전에 검증하는 동시에, 누락되거나 추가 확인이 필요한 항목만 별도로 분류하는 것이 특징이다. 지금까지 의료기관의 보험 청구 업무는 담당자가 여러 시스템에 흩어진 환자 및 치료 데이터를 취합하고, 이를 수기로 입력했기 때문에 오류 발생 가능성이 높고 처리 시간이 오래 걸리는 한계가 있었다. 픽스업헬스는 빌링 엔진을 통해 담당자가 직접 검토해야하는 사항을 80% 가량 감소시켰다고 설명했다. 또 2개월간 미국 소재 의료기관에서 시범 운영 결과 환자 1명당 청구 준비 시간이 기존 10분에서 3분대로 단축, 청구 성공률 최대 96% 달성 등 개선 효과를 확인했다고 알렸다. 현재 픽스업헬스 솔루션이 지원하는 RTM 진료 코드는 총 6종이다. 이 회사는 향후 당뇨를 비롯한 다양한 만성질환에 대해서도 원격 관리와 보험 청구에 활용될 수 있도록 솔루션을 지속적으로 고도화해 나갈 계획이다. 임상원 픽스업헬스 대표는 "솔루션에 이미 기록된 데이터를 활용해 번거로운 업무를 줄이고, 청구서 제출 전에 오류를 미리 잡아내 처음부터 정확도를 높이는 것이 핵심"이라면서 "청구에 소요되는 모든 내부 과정을 1일 이내로 처리하는 것이 최종 목표"라고 밝혔다.

2026.08.12 10:39백봉삼 기자

네이버 뉴스 댓글 '트롤행동' 분석 기술 개발

온라인 뉴스 댓글에서 '트롤행동'을 탐지하고, 판단 근거를 제시하는 '설명 가능한 AI기술'이 개발됐다. 트롤(troll)행동은 반시대적 또는 선동적인 행동이나 불쾌한 내용을 인터넷에 올리는 행위를 의미한다. 기술 개발은 이원재 KAIST 문화기술대학원 교수와 차미영 전산학부 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 연구소 교수와 진행했다. 이원재 교수는 전화통화에서 "챗GPT 4 파라미터가 1조 7,500억 개 정도 된다. 우리가 개발한 AI 프레임워크는 이를 1억개 수준으로 낮춰 경량화한 것"이라며 "만약 1억 2천만 개의 댓글을 챗GPT에 업로드 시켜 물어보면, 시간과 비용이 엄청나게 들 것"이라고 설명했다. 이 프레임워크는 국내 뉴스 댓글에서 외국 연계 의심 단서, 도덕감정 표현, 공격 대상을 단계적으로 분석하고 판단 근거가 된 문구까지 제시 가능하다. 연구팀은 이를 이용해 지난 20년간(2006~2025) 네이버 뉴스 이용자 400만명이 작성한 댓글 1억 1,200만 건을 분석, 조직적 조작과 일치하는 행동을 보이는 2만 3,998개의 계정을 확인했다. 논문 공동 제1저자인 김재홍 문화기술대학원 박사과정 연구생은 "국가안보전략연구원이 공개한 한국 비난 외국 연계계정 70개를 중심으로 확장한 결과물"이라며 "기점 계정은 대다수가 한국 주요 인접국 계정"이라고 말했다. 김 연구생은 "댓글 분석을 통해 해외공작 의심 세력의 댓글을 추려냈다"며 "정권별 대통령을 가장 비난을 많이 많이 한 주요 타깃으로 분석됐다. 특히, 이 댓글을 이데올로기 홍보와 나눠 비교했을 때 사회 이슈 비난이 10배는 더 많았다"고 덧붙였다. 한국 비난 댓글의 평균 '좋아요' 비율은 0.514로, 분석한 전략 가운데 평균적으로 '좋아요'가 '싫어요'보다 많은 유일한 유형으로 나타났다. 대통령선거, 국회의원선거, 지방선거 기간에 새롭게 활동을 시작한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로, 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다. 이원재·오혜연 교수는 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라며 "갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 차미영 교수는 “데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 '액셔너블 데이터 과학'의 사례”라고 의미를 부여했다.

2026.08.12 10:17박희범 기자

디지털 수업지원 솔루션 '에듀싱크', 중기부 TIPS 선정

에듀싱크가 중소벤처기업부 민간투자주도형 기술창업지원 프로그램인 '팁스(TIPS) 일반트랙'에 최종 선정됐다. 앞으로 2년간 최대 8억원의 정부 R&D 자금을 지원받을 수 있다. 12일 에듀싱크에 따르면, 회사가 이번 R&D를 통해 선보일 과제는 '멀티모달 수업데이터 기반 교사 중심 수업 전주기 AI 오케스트레이션 시스템 개발'이다. 전자칠판을 첨단 IT 허브로 전환해 교사의 판서, 발화 데이터, 디지털 콘텐츠, 학생 반응 이벤트를 하나의 시간축으로 동기화하는 것이 핵심 역량이다. 권가원 에듀싱크 대표는 “기존 교실 환경에서는 수업 자료, 판서, 학생 피드백 등이 파편화돼 사라지는 한계가 명확했다”며 “당사의 AI 인공지능 알고리즘은 수업 자료를 분석해 '수업 지식 그래프'를 구축하고, 실시간 판서·음성 데이터를 분석하는 '구조화된 수업 스트림' 기술을 통해 수업 준비부터 피드백까지 전 과정을 스마트하게 지원한다”고 설명했다. 에듀싱크는 연구개발 기간 동안 30개교 이상의 실증망을 구축하고, 글로벌 K-12 교육 플랫폼 및 전자칠판 제조사들과 API 연동을 본격화 한다는 계획이다. 권 대표는 “단순 하드웨어 기기 보급을 넘어 AI와 멀티모달 데이터 엔진이 결합된 독자적인 운영 소프트웨어로 시장을 주도하겠다”며 “국내 공교육과 사교육 시장을 석권하는 것에 그치지 않고 동남아와 북미 등 글로벌 AI 교육 시장으로 사업을 대폭 확장해 나가겠다”고 강조했다.

2026.08.12 10:11백봉삼 기자

바운드포, AI 토큰 지출 관리 미리 해준다

바운드포(대표 황인호)는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 추가했다고 12일 밝혔다. AI 사용량이 빠르게 늘면서 기업의 비용 부담도 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대부분 기업은 월말 청구서를 받은 뒤에야 지출 규모를 확인할 수 있어 예산 초과나 비효율적인 사용을 사전에 관리하기 어려운 상황이다. 사람이 직접 사용하는 AI 서비스는 근무 시간이라는 자연스러운 사용 한계가 있지만, 자동화 시스템은 24시간 작동할 수 있어 예상하지 못한 비용이 빠르게 누적될 가능성이 크다. 파레토는 이런 문제 해결을 위해 개발된 서비스다. 관리자가 설정한 예산 한도를 초과하는 AI API 요청을 실행 전에 차단하고, 팀별 사용 현황과 예상 지출을 실시간으로 제공해 비용 발생 이전부터 예산을 관리할 수 있도록 지원한다. 이로써 드로파이는 AI 데이터 운영부터 토큰 지출 관리까지 아우르는 플랫폼으로 기능을 확대했다. 파레토는 기업이 정한 예산과 정책을 API 호출 과정에 적용해 불필요한 비용 발생을 사전에 차단하고, AI 에이전트와 자동화 시스템이 설정된 예산 범위 안에서 운영될 수 있도록 지원한다. 또 월 단위 사용 데이터를 분석해 불필요한 지출이 발생하는 주요 패턴을 자동으로 파악한다. 실패한 호출이 반복되며 비용이 쌓이는 재시도 누적, 사실상 동일한 요청이 반복 처리되는 중복 요청, 더 가벼운 모델로 수행할 수 있는 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 탐지해 절감 가능한 영역을 리포트 형태로 제공한다. 황인호 바운드포 대표는 "파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었다"고 설명했다. 이어 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 강조했다.

2026.08.12 10:02백봉삼 기자

AI로 신약개발 앞당긴다…LG CNS, 제약·바이오 AX 사업 속도

LG CNS가 인공지능(AI)을 활용한 신약 연구·개발 혁신에 앞장선다. 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 설계·검증까지 주요 과정을 AI로 지원하는 플랫폼을 구축해 제약·바이오 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다는 목표다. LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 디에이아이(DAI)와 함께 'AI 신약개발 플랫폼'을 구축했다고 12일 밝혔다. 양사는 약 6개월에 걸쳐 이번 플랫폼을 구축했다. 플랫폼은 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 검증까지 주요 연구 과정을 AI로 지원한다. 특히 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터를 지속적으로 연계·학습해 연구가 진행될수록 AI 예측 성능을 높일 수 있도록 한 것이 특징이다. 신약 개발은 수많은 후보물질을 반복적으로 검증하는 과정이 필요해 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요되는 것으로 알려졌다. 이에 AI를 활용하면 성공 가능성이 높은 후보물질을 빠르게 선별하고 효과와 안전성을 사전에 예측해 개발 기간과 비용, 실패 위험을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. LG CNS는 이번 플랫폼 구축 과정에서 화합물·유전체 정보와 실험 결과, 논문, 특허 등 여러 곳에 분산돼 있던 신약 연구 데이터를 통합·표준화했다. 연구자는 하나의 플랫폼에서 필요한 데이터를 활용하고 몇 차례 클릭만으로 AI 분석·예측 기능을 이용할 수 있다. 플랫폼은 신약 개발의 주요 연구 과정을 단계별로 지원한다. 먼저 질병 원인을 파악하는 단계에선 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석·시각화해 연구자가 치료 표적을 발굴할 수 있도록 돕는다. 후보물질 설계 단계에선 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 설정한 조건에 맞춰 생성형 AI가 새로운 물질 구조를 설계하는 방식이다. 검증 단계에선 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션으로 예측한다. 실제 실험을 진행하기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 수행해 유망한 후보물질을 선별할 수 있도록 지원하는 구조다. 연구가 진행될수록 AI 모델의 예측 성능을 높일 수 있는 구조도 적용했다. AI가 내놓은 예측 결과와 실제 실험 데이터를 비교하고 이를 모델 재학습에 반영해 연구 데이터가 축적될수록 예측 성능을 고도화하는 방식이다. LG CNS는 데이터 수집부터 AI 분석, 실험, 검증까지 신약 연구 과정을 유기적으로 연결했다고 강조했다. 이 과정에서 축적되는 연구 데이터도 향후 활용 가능한 자산으로 관리할 수 있도록 설계했다. 민감한 신약 연구 데이터를 다루는 만큼 제약산업의 규제와 보안 요건에 대응할 수 있는 관리 체계도 마련했다고 밝혔다. LG CNS는 이번 구축을 발판으로 제약·바이오 분야 AX 사업을 확대할 계획이다. 앞서 회사는 보건복지부의 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)'에 참여했으며 종근당의 '에이전틱 AI 기반 연간 품질평가 보고서 작성 서비스'도 개발한 바 있다. 최근에는 제약·바이오 분야 특화 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 포 바이오'를 활용해 관련 사업을 확대 중이다. 이를 통해 공공과 민간 제약·바이오 시장에서 AI 신약개발과 연구 업무 혁신 수요를 공략한다는 방침이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 10:01한정호 기자

[AI 고속도로] 슈퍼마이크로, AI 인프라 호황에 매출 92%↑…내년 연매출 100조원 전망

슈퍼마이크로가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 분기 매출을 전년 대비 두 배 가까이 끌어올렸다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 고성능 서버와 액체냉각 기반 랙스케일 시스템 수요가 이어지면서 내년에는 최대 720억 달러(약 100조원) 규모 연간 매출을 거둘 것으로 내다봤다. 슈퍼마이크로는 11일(현지시간) 2026 회계연도 4분기 매출 111억 달러(약 16조원), 순이익 11억 7800만 달러(약 1조 6600억원)를 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 92%가량 증가했으며 순이익도 같은 기간 6배 이상 늘었다. 수익성도 크게 개선됐다. 4분기 매출총이익률은 17.5%로 전분기 9.9%, 전년 동기 9.5%를 크게 웃돌았다. 비일반회계기준 기준 매출총이익률도 17.6%를 기록했다. 조정 주당순이익(EPS)은 1.70달러로 전년 동기 0.41달러보다 증가했다. 연간 기준 성장세도 가팔랐다. 슈퍼마이크로의 2026 회계연도 총 매출은 391억 달러(약 55조원)로 전년보다 78% 증가했다. 순이익도 22억 달러(약 3조원)로 두 배 이상 늘었다. 특히 회사는 AI 서버 수요가 앞으로도 지속될 것으로 보고 시장 기대를 크게 웃도는 실적 전망을 내놨다. 2027 회계연도 매출 전망치는 650억~720억 달러(약 91조~100조원)로 제시했다. 이는 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 시장 예상치 525억 달러(약 74조원)보다 최대 37%가량 높은 수준이다. 다음 달 마감되는 2027 회계연도 1분기 매출 역시 최대 155억 달러(약 22조원)를 기록할 것으로 전망했다. 슈퍼마이크로는 글로벌 빅테크들의 AI 데이터센터 투자 확대에 힘입어 성장해왔다. 기업들이 생성형 AI 서비스에 필요한 연산 인프라를 확충하면서 GPU를 대규모로 탑재하는 AI 서버와 랙 단위 시스템 수요가 빠르게 늘어나는 추세다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 등 주요 반도체 업체와의 협력을 바탕으로 새로운 AI 가속기가 출시될 때 이를 적용한 서버를 빠르게 공급하는 전략을 펼쳐왔다. 특히 고성능 GPU에서 발생하는 열을 처리하기 위한 액체냉각 기술과 랙스케일 시스템을 함께 제공하며 AI 데이터센터 시장을 공략 중이다. 실제 회사는 지난 1년 동안 수백 곳의 기업 고객을 새롭게 확보했으며 신규 주문 규모는 600억 달러(약 85조원)를 넘어섰다고 밝혔다. 시장에선 높은 매출 성장 전망과 수익성 회복에 긍정적으로 반응했다. 슈퍼마이크로 주가는 이날 정규장에서 0.45% 상승한 데 이어 실적 발표 후 시간외 거래에서 7%대 상승세를 기록했다. 이같은 AI 인프라 시장 성장세는 AI 특화 클라우드인 네오클라우드 업계에서도 나타났다. 코어위브는 올해 2분기 매출 25억 8000만 달러(약 3조 6500억원)를 기록해 전년 동기 대비 112% 증가했다. 향후 매출로 이어질 수주잔고는 1042억 달러(약 147조원)까지 확대됐다. 회사는 분기 중 메타, 앤트로픽 등과 대형 계약을 추가로 체결했다. 다만 AI 데이터센터 구축에 대규모 자금을 투입하면서 순손실은 6억 2600만 달러(약 8848억원)로 확대됐다. 글로벌 빅테크의 AI 투자가 GPU를 넘어 서버·데이터센터·클라우드 등 인프라 전반으로 확산되면서 관련 시장 성장이 지속될 전망이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "기업 고객 비중 확대와 AI 최적화 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 아키텍처 도입 증가로 수익성을 높이고 있다"며 "기술과 제조 부문 투자를 지속해 고객들이 AI 인프라를 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 09:53한정호 기자

[현장] "AI, 데이터가 있는 곳에서 시작해야"…오라클, 엔터프라이즈 AI 전략 제시

한국오라클이 기업 내 인공지능(AI) 도입이 개념검증 단계를 넘어 실제 업무 적용과 운영 확장 단계로 이동하는 흐름에 맞춘 전략을 공개했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 위한 차세대 AI, 데이터 플랫폼 전략과 인프라 아키텍처를 제시한 것이다. 한국오라클은 11일 서울 강남구 아셈타워에서 미디어 브리핑을 열고 효과적인 기업 내 AI 활용 기반으로 OCI 액셀러론과 오라클 AI 레디 데이터 플랫폼을 제시했다. 회사는 데이터와 인프라, 플랫폼이 유기적으로 연결돼야 기업 AI의 실질적 활용이 가능하다고 설명했다. 나정옥 한국오라클 부사장은 오라클의 AI 전략으로 '브링 AI 투 데이터'를 제시했다. 이는 데이터를 별도 AI 환경으로 대거 옮기기보다 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행해 검색, 분석, 자동화까지 수행하겠다는 의미다. 나 부사장은 AI의 가치가 결국 데이터에 달려 있으며, 신뢰할 수 있는 데이터와 모델 선택의 자율성, AI 워크로드를 위한 인프라가 핵심이라고 강조했다. 장진호 상무는 차세대 오라클 클라우드 인프라스트럭처 아키텍처인 OCI 액셀러론을 소개했다. 그는 액셀러론을 단일 제품이 아니라 OCI 젠투의 보안·격리·성능 설계를 AI 시대에 맞게 고도화한 차세대 아키텍처라고 설명했다. 특히 AI 인프라의 핵심으로 데이터 패스를 제시하며, 고가의 GPU 자원도 병목과 지연으로 충분히 활용하지 못하면 결국 비용이 된다고 말했다. 장 상무는 AI 워크로드에서는 데이터센터 내부 시스템 간 통신이 반복되는 이스트-웨스트 트래픽이 크게 늘어나는 만큼, 네트워크와 스토리지, 보안을 포함한 데이터 경로 최적화가 중요하다고 설명했다. 액셀러론의 핵심 요소로는 컨버지드 닉, 멀티플레인 네트워크, 새로운 보안 체계가 제시됐다. 대표 컴퓨트 제품군인 AX 셰이프를 통해 고객이 액셀러론 기반 인프라를 활용할 수 있다는 설명도 나왔다. 김태완 상무는 AI 레디 데이터 플랫폼 전략을 소개하며 기업 AI 확산의 가장 큰 병목으로 데이터 문제를 지목했다. 그는 관계형 데이터뿐 아니라 JSON, XML, 벡터, 그래프, 공간 데이터까지 하나의 데이터베이스에서 통합 처리하는 컨버지드 데이터베이스 전략과, 외부 데이터를 복제 없이 연결하는 데이터 가상화·제로 카피 통합을 강조했다. 또 오라클 AI 데이터베이스 26AI를 중심으로 자연어 질의, 자연어 기반 SQL 생성, 검색증강생성, 인-데이터베이스 에이전트 등 기능을 소개했다. 셀렉트 AI를 통해 자연어로 데이터를 조회하고, 데이터베이스 엔진 레벨 권한 통합을 통해 사용자 권한에 따라 다른 결과를 제공할 수 있다는 점도 강조했다. 김 상무는 또 오라클 AI 데이터베이스 26AI의 도입 부담을 줄이는 방안도 제시했다. 전면 업그레이드 없이 기존 데이터를 가상화해 연결하는 방식으로 새 기능을 단계적으로 도입할 수 있다는 설명이다. 나정옥 부사장은 "이제 AI는 기술 검토 단계를 넘어 실제 업무에 적용하고 확장하는 단계로 가고 있다"며 "오라클은 데이터와 인프라, 플랫폼을 유기적으로 연결해 고객이 보다 현실적이고 안전하게 엔터프라이즈 AI를 구현할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.

2026.08.11 19:11남혁우 기자

이용필 KETI 원장 "제조AI전환과 미래 전략기술 혁신…제조업 새 도약 선도"

이용필 한국산업기술기획평가원(KEIT) 원장은 11일 “제조 인공지능전환(AX)과 미래 전략기술 혁신으로 대한민국 제조업의 새로운 도약을 이끌겠다”고 밝혔다. 이 원장은 이날 대구 본원에서 열린 취임식에서 “정부가 추진하는 맥스(M.AX)는 대한민국 제조업 경쟁력을 근본적으로 혁신하는 국가 프로젝트이며 이러한 국가 전략을 산업기술 연구개발(R&D)로 뒷받침하는 것이 바로 KEIT의 사명”이라며 이같이 말했다. 이 원장은 “KEIT는 제조 AX를 이끄는 핵심 R&D 전문기관으로서 산업별 AI모델과 제조데이터 기반 기술개발을 적극 지원하고 AI가 제조업 전반으로 확산하도록 해 우리 제조업의 생산성과 경쟁력을 획기적으로 높이겠다”고 강조했다. 이 원장은 이어 “핵심 소재와 부품, 장비와 자원의 안정적인 확보는 이제 산업의 지속가능성과 국가경쟁력을 좌우하는 필수조건이 됐다”며 “공급망 리스크를 단순히 대응하는 수준을 넘어 전략기술과 핵심품목을 선제적으로 발굴해 공급망 경쟁력을 근본적으로 강화하겠다”고 덧붙였다. 특히 R&D 성과가 과제 종료와 함께 사장되지 않도록 우수 성과를 발굴하고 경쟁력 있는 기술이 투자와 금융으로 이어지는 선순환 체계도 서둘러 마련하겠다고 밝혔다. 이 원장은 또 “KEIT는 산업기술 R&D 전문기관으로서 산업기술정책을 더욱 두텁게 뒷받침하는 역량을 갖춰야 한다”며 “산업별 기술전략과 미래 유망기술을 선제적으로 발굴하고 연구개발 전주기에서 축적되는 데이터와 성과를 체계적으로 분석해 정책으로 환류시키겠다”고 말했다. 이 원장은 업무 방식도 AI 시대에 맞게 혁신하기로 하고 기획과 평가, 성과관리 전반에 에이전틱 AI와 데이터를 활용해 업무 전문성과 효율성을 높이는 한편, 정보보안과 데이터 보호를 철저히 해 국민이 신뢰하는 기관으로 만들겠다고 밝혔다. 이 원장은 “평가와 관리는 공정하고 투명하게, 원칙은 엄정하게 지키되 연구자와 기업 입장에서 함께 고민하고 문제를 해결하는 책임있는 전문기관이 돼 고객에게 더욱 신뢰받는 R&D 전문기관으로 거듭나겠다”고 덧붙였다. 일하는 조직문화도 강조했다. 이 원장은 “기술정책부터 연구개발 평가·관리, 공급망과 글로벌 협력, 기관 운영 지원에 이르기까지 모든 부서가 하나의 목표를 향해 움직이는 '원팀 KEIT'를 만들겠다”고 밝혔다. 이어 “직급과 연차에 관계없이 자유롭게 의견을 제시하고 실력과 노력이 정당하게 인정받는 조직문화를 조성해 직원들이 업무에서 보람을 찾고 개인적인 역량도 키울 수 있게 하겠다”고 말했다. 한편, 이 원장은 수원 수성고와 서울대학교 농경제학과를 졸업하고 행정고시 41회로 공직에 입문했다. 산업통상부 소재융합산업정책관·첨단사업정책관·기획조정실장·대변인 등을 역임하며 산업·기술 정책 전반에서 풍부한 경험과 전문성을 갖췄다는 평이다.

2026.08.11 17:04주문정 기자

코아시아세미, 국내 DSP 업계 첫 3D IC 패키지 적용 SoC 양산

국내 디자인하우스 업계에서 3차원 집적회로(3D IC) 패키지를 적용한 시스템반도체 첫 양산 사례가 나왔다. 코아시아세미는 국내 디자인하우스 중 최초로 3D IC 패키지가 적용된 시스템온칩(SoC)의 양산에 돌입했다고 11일 밝혔다. 3D IC 패키지는 실리콘관통전극(TSV) 등 수직 연결 기술을 적용해 로직 SoC와 메모리 등 여러 다이(Die)를 수직으로 쌓는 기술이다. 기존 2D나 2.5D 구조보다 메모리 대역폭이 높고 데이터 이동 효율이 우수해 최근 차세대 인공지능(AI) 반도체 분야에서 핵심 기술로 꼽힌다. 맞춤형 설계 비중이 크고 제조 공정이 복잡해 양산 난이도가 높은 것으로 알려져 있다. 이번에 양산에 들어간 제품은 웨이퍼 위에 웨이퍼를 직접 붙이는 'WoW(Wafer-on-Wafer) 하이브리드 본딩' 기술이 적용됐다. 로직 SoC 위에 맞춤형 D램 복수 개를 수직 적층한 구조다. 다이를 개별 적층하는 CoW(Chip-on-Wafer) 방식 대비 층간 거리를 줄여 대용량 데이터 처리 성능을 향상시켰다. 코아시아세미는 지난 1월 3D IC 패키지 프로젝트를 착수한 이후 개발을 거쳐 양산 체제를 구축했다. 회사는 현재 3D 패키지를 적용한 추가 프로젝트의 개발 막바지 단계를 진행 중이며, 글로벌 고객사들과 관련 협력을 논의하고 있다. 신동수 코아시아세미 대표이사는 "3D 패키지 등 차세대 시스템반도체는 설계 역량과 함께 파운드리, OSAT 등 공급망 관리 역량이 필수적"이라며 "글로벌 고객과의 개발 및 공급 협력을 지속 확대하겠다"라고 말했다.

2026.08.11 16:36전화평 기자

자폐 개선 여부 객관화 가능한 AI 프레임워크 개발

KIST와 서울대, 호주 등의 국제공동연구팀이 자폐스펙트럼 장애 증상 치료 및 개선 여부를 객관적으로 판단할 수 있는 AI 프레임워크를 개발했다. 연구는 한경림 KIST 뇌과학연구소 책임연구원과 김붕년 서울대학교병원 소아청소년정신과 교수, 한소연 호주 멜버른대학교 교수 연구팀이 공동 진행했다. 한경림 책임연구원은 "현재도 자폐 문제 자체를 객관적으로 진단하는 기준이 없다. 이때문에 상당수 환자가 자폐 검사를 위해 병원을 전전하는 경우가 많다"며 "기능적 자기공명영상(fMRI)과 인공지능(AI)을 활용해 자폐가 얼마나 개선됐는지를 임상지표를 통해 알수 있게 됐다"고 설명했다. 연구성과는 지난 9일부터 오는 13칠까지 제주국제컨벤션센터에서 열리는 인공지능·데이터마이닝·데이터사이언스 분야 국제학회인 'ACM SIGKDD 2026'에서 발표된다. 자폐스펙트럼장애는 제한된 관심과 반복행동, 사회적 상호작용의 어려움을 특징으로 하는 신경발달장애다. 미국에서는 8세 아동 100명 중 3명 정도가 자폐스펙트럼 장애진단을 받는다. 또 국내 등록 자폐성장애인도 2023년 말 약 4만 3천 명으로 지난 10여 년간 두 배 이상 증가했다. 연구팀은 fMRI 분석을 통해 자폐스펙트럼장애 아동이 정상 발달 아동보다 두뇌의 기능적 연결성이 낮다는 사실을 확인했다. 분석결과 감각 정보를 통합하는 하두정소엽과 감각 중계 역할을 하는 시상을 중심으로 뇌 전반의 네트워크 연결이 감소한 것으로 나타났다. 연구팀은 임상에서 AI를 활용하기 위해서는 단순한 진단 정확도를 넘어 AI가 뇌의 생리·병리적 변화를 어떻게 반영하고 있는지 해석할 수 있는 모델이 필요하다는 판단에 따라 AI가 실제 두뇌 네트워크의 변화를 얼마나 잘 반영하는지 평가하는 '생성적 매니폴드 감사(GMA)' 프레임워크를 개발했다. 정상 발달군의 두뇌 연결 패턴을 학습한 AI에서 특정 뇌 영역의 연결을 차단해 변화를 분석하고, '민감도 격차' 지표를 통해 AI가 단순한 정보 손실이 아닌 실제 뇌 네트워크 구조의 변화를 포착하는지 평가했다. 연구팀은 대규모 다기관 자폐 뇌영상 데이터셋(ABIDE}과 서울대병원 자폐 아동 임상 코호트를 활용해 검증했다. 그 결과, 생성형 AI 모델이 비교 모델보다 뇌 네트워크 구조적 변화를 더 정확하게 구분하는 것으로 나타났다. 특히 임상 증상이 호전되더라도 뇌 기능 네트워크 변화 양상은 환자마다 다를 수 있음을 확인, 증상만으로는 확인하기 어려운 개인별 뇌 변화를 AI로 분석할 가능성을 제시했다. KIST는 향후 병원 임상 연구진과의 지속적인 협력을 바탕으로 정밀·맞춤 의학에 활용될 수 있는 뇌질환 원천기술을 고도화해 나갈 계획이다. 한경림 책임연구원은 KIST 박사는 “자폐스펙트럼장애 환자의 뇌 변화를 객관적으로 분석할 수 있는 가능성을 제시한 성과”라며, “앞으로 환자별 뇌 네트워크 특성을 정밀하게 분석해 조기 진단과 치료 경과 예측에 활용할 수 있는 바이오마커 개발로 이어갈 것"이라고 말했다.

2026.08.11 15:04박희범 기자

CJ올리브네트웍스, HD현대일렉트릭 물류 AI 전환 지원

CJ올리브네트웍스가 제조·물류 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 박차를 가한다. 생산·물류·자동화 설비에서 발생하는 데이터를 단일 플랫폼으로 연결하고 향후 AI 기반 물류 고도화까지 지원해 제조 현장 디지털 경쟁력을 강화한다는 전략이다. CJ올리브네트웍스는 HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스에 차세대 창고관리시스템(WMS)을 구축하고 제조 현장 AX를 지원했다고 11일 밝혔다. HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스는 지난해 12월 가동을 시작한 스마트 생산기지다. 축구장 12개 크기인 약 2만 5000평 부지에 안성·울산·부산 등에 분산돼 있던 생산·설계·물류 기능을 통합했다. 기중차단기(ACB)와 진공차단기(VCB), 배선용차단기(MCCB) 등 5만여 종의 배전기기를 생산 중이다. CJ올리브네트웍스는 이번 프로젝트를 통해 전사적자원관리(ERP)와 생산관리시스템(MES), 창고제어시스템(WCS), 물류 자동화 설비, 외부 협력 시스템을 단일 플랫폼으로 연결했다. 이를 기반으로 생산·물류 현황을 실시간 데이터로 파악할 수 있는 통합 관제 체계를 구현했다. 통합 관제 대시보드와 지능형 작업 관리(WAVE), 인터페이스 표준화, 사용자 중심 화면도 적용했다. 물류 흐름을 직관적으로 파악하고 현장 작업 효율을 높일 수 있도록 시스템을 구성했다. 물류 자동화 설비와의 연계도 강화했다. 자율주행 물류로봇(AMR)과 자동 케이스 처리 로봇(ACR), 물류 셔틀 등을 WMS와 연결해 자재 입고부터 디팔레타이징, 생산라인 배송, 완제품 출하에 이르는 전 과정을 데이터 기반으로 운영할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 생산과 물류, 설비 데이터를 통합 관리하는 운영 체계도 마련했다. 아울러 AI 기반 물류 고도화와 글로벌 확장을 위한 기반도 구축한 것으로 평가된다. CJ올리브네트웍스는 국내 대규모 제3자물류(3PL) 자동화 물류센터와 스마트 생산기지 구축 경험을 바탕으로 제조·물류 분야 AX 사업을 확대 중이다. 국내외 자동화 설비 기업과의 협력을 바탕으로 축적한 기술과 물류 운영 경험을 활용해 고객 환경에 맞춘 AI 물류 플랫폼 구축 역량을 강화할 방침이다. 송원철 CJ올리브네트웍스 스마트물류∙팩토리담당은 "이번 프로젝트는 단순한 물류 시스템 구축을 넘어 AI 기반 데이터 활용을 중심으로 한 제조 물류 AX의 확고한 출발점"이라며 "우리가 축적해온 물류·제조 디지털 전환 경험을 바탕으로 앞으로도 고객의 글로벌 경쟁력 강화를 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 14:41한정호 기자

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