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AI 믿고 쓰려면 보안부터…한컴, 웹 격리 기술 품는다

인공지능(AI) 활용이 기업 업무 전반으로 확산되면서 데이터 유출과 위협 우려가 커지는 가운데, 한컴이 웹 격리 보안 전문기업과 손잡고 AI 환경 보안 강화에 나선다. 한컴은 에어코드와 원격 웹 격리 보안 솔루션 '에어알비아이(AirRBI)' 총판을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 양사는 공공·교육·기업 시장을 중심으로 AI 환경에 최적화된 보안 사업 확대에 협력할 계획이다. 이번 협력은 한컴이 추진 중인 '소버린 에이전틱 운영체제(OS)' 전략과 맞닿아 있다. 한컴은 조직 내부 데이터와 외부 AI 모델, 업무 시스템을 단일 환경에서 안전하게 연결·통제하는 AI 업무 플랫폼 구축을 추진 중이다. 이를 위한 핵심 요소로 보안 신뢰성을 강화하고 있다. 최근 기업과 공공기관은 생성형 AI 도입을 확대하면서 데이터 보안 문제를 주요 과제로 꼽고 있다. 임직원이 외부 AI 서비스와 웹 환경을 활용하는 과정에서 민감 정보가 통제 범위를 벗어나거나 악성코드가 유입될 가능성이 높아졌기 때문이다. 이에 AI 활용성과 보안성을 동시에 확보할 수 있는 '트러스티드 AI' 환경 구축 중요성이 커지는 추세다. 에어코드가 개발한 에어알비아이는 웹 브라우징 환경을 사용자 PC가 아닌 원격 서버에서 실행하는 웹 격리 방식 보안 솔루션이다. 이를 통해 악성코드 감염과 랜섬웨어 유입을 원천 차단할 수 있으며 상용 브라우저와의 호환성과 저지연 응답 성능도 지원한다. 특히 에어알비아이는 정적 화면과 실시간 화면 방식을 결합한 하이브리드 스트리밍 기술을 적용해 서버 자원과 네트워크 트래픽 사용량을 줄였다. 여기에 콘텐츠 무해화(CDR)와 데이터 유출 방지(DLP) 기능을 결합해 웹 기반 첨부파일 위협 제거와 AI 활용 과정에서의 개인정보·중요 정보 유출 방지 기능도 제공한다. 에어알비아이는 GS인증 1등급과 한국인터넷진흥원(KISA) 신속확인제 인증을 획득했으며 현재 조달청 다수공급자계약(MAS) 등록을 완료한 상태다. 한컴은 자사가 보유한 전국 공인 파트너 네트워크와 에어코드 기술력을 결합해 공공·민간 보안 시장 공략을 강화한다는 방침이다. 이번 협력은 국가망보안체계(N2SF)와 제로트러스트 보안 정책 확산 흐름과도 맞물린다. 웹 격리 기술은 제로트러스트 구현을 위한 핵심 기술 중 하나로 평가되며 최근 공공부문을 중심으로 도입 수요가 확대되고 있다. 한컴은 AI 업무환경과 보안 기술을 결합해 향후 공공·교육·기업 시장에서 관련 사업 기회를 확대한다는 전략이다. 한컴 관계자는 "AI가 신뢰받으려면 데이터가 안전하게 통제된다는 전제가 먼저 충족돼야 한다"며 "검증된 보안 기술을 한컴 AI 환경에 결합해 신뢰할 수 있는 AI 업무환경을 구현하고 소버린 에이전틱 OS 전략을 현실화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 15:06한정호 기자

AI 쇼핑 에이전트가 여는 크로스보더 이커머스의 새로운 운영 스택

AI의 확산은 크로스보더 이커머스의 운영 방식을 '사람 중심 프로세스'에서 '에이전트 중심 오케스트레이션'으로 전환시키고 있다. 과거에는 해외 고객이 한국 쇼핑몰에 남긴 상품 URL을 직원이 일일이 처리해 주문을 넣고, 물류센터에서 수작업으로 검수·포장·배송을 처리했다. 이제 이 역할의 상당 부분을 AI 쇼핑 에이전트와 물류 AI 에이전트가 분담하면서, 운영 조직은 "얼마나 많은 인력을 배치할 것인가"가 아니라 "얼마나 잘 설계된 에이전트 스택을 구축할 것인가"를 고민하는 단계로 넘어가고 있다. 딜리버드코리아에서 AI를 담당하는 입장에서 핵심 변화는 주문–검수–합포장–출고에 이르는 모든 단계가 하나의 에이전트 파이프라인으로 연결됐다는 점이다. 첫 번째 에이전트는 '쇼핑 에이전트'다. 해외 고객이 한국 온라인 쇼핑몰의 상품 페이지 URL을 입력하면, 에이전트가 해당 페이지의 정보를 자동으로 인식하고 상품 옵션, 수량, 결제 등 구매에 필요한 전 과정을 대신 수행한다. 과거에는 주문량 증가에 비례해 늘려야 했던 구매 담당 인력을 추가 고용하지 않고도 처리량을 확장할 수 있는 기반이 마련됐다. 두 번째 축은 배송비 예측 AI다. 크로스보더 물류에서는 실제 계측 이전에 배송비를 정확히 예측하기 어렵다는 문제가 있었다. 딜리버드코리아는 수년간 축적된 상품 입고 데이터를 기반으로, 창고 도착 전 단계에서 예상 배송비를 자동 산출하는 AI 엔진을 구축했다. 이 기술은 특허로도 보호받고 있다. 해외 고객은 URL만 입력해도 예상 배송비를 즉시 확인하고 결제할 수 있고, 운영 측면에서는 사전에 물류 코스트를 시뮬레이션하며 수익 구조를 설계할 수 있게 됐다. 세 번째 축은 물류센터의 AI 에이전트다. 역직구·리커머스 환경에서는 새 상품뿐 아니라 중고, 리퍼, 반품 상품 등 다양한 상태의 상품이 혼재해 들어온다. 기존에는 검수 직원이 상품을 직접 확인하고 주문서와 대조하며 판단했다면, 현재는 AI가 상품 상태와 주문 정보를 자동으로 매칭·분류하는 구조로 고도화 중이다. 이 과정에서 생성된 데이터는 합포장 에이전트로 이어진다. 에이전트 기반 구조의 가치는 합포장(Consolidation) 단계에서 특히 크게 드러난다. 고객이 여러 쇼핑몰에서 따로 배송받을 경우 각각 배송비를 지불해야 하지만, 딜리버드코리아 물류센터로 모아 최적 재포장을 거치면 최대 70%까지 배송비를 절감할 수 있다. AI 합포장 에이전트는 각 상품의 특성을 분석해 가장 효율적인 박스 구성을 도출하고, 실제 포장 작업자에게 가이드를 제공한다. 물리적인 작업은 사람이 수행하되, 의사결정과 플로우 설계는 에이전트가 맡는 구조다. 사용자 인터페이스(UI)·사용자 경험(UX) 레벨에서도 AI는 중요한 역할을 한다. 해외 고객은 한국형 쇼핑몰의 복잡한 구조와 낯선 결제 플로우에 익숙하지 않다. 딜리버드코리아는 이러한 간극을 AI 기반으로 해소해 해외 고객에게 익숙한 쇼핑 경험을 제공한다. 글로벌 소비자 행동 데이터를 기반으로 검색엔진최적화(SEO) 전략을 세우고, 개인화 추천을 통해 고객의 쇼핑 여정을 자연스럽게 확장한다. 이는 단순 추천 엔진을 넘어, 글로벌 소비자 행동 데이터를 기반으로 크로스보더 커머스 전략 전반을 설계하는 과정이기도 하다. 결국 크로스보더 이커머스에서 AI는 노동집약적 구매·검수·물류 프로세스를 데이터 중심 에이전트 네트워크로 재구성하는 핵심 인프라가 되고 있다. 별도의 해외 인프라를 갖추기 어려운 국내 중소 브랜드도 이러한 AI 쇼핑·물류 에이전트를 활용해 글로벌 소비자에게 도달할 수 있다. 앞으로의 경쟁력은 "누가 더 많은 상품을 보유했는가"가 아니라 "누가 더 정교한 AI 에이전트 스택으로 고객의 전체 여정을 설계하고 실행할 수 있는가"에 의해 결정될 것이다.

2026.06.02 14:58이근후 컬럼니스트

국산 SW·NPU 동맹 구축…지미션-퓨리오사AI, AX 생태계 활성화 맞손

지미션이 퓨리오사AI와 손잡고 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 AI 전환(AX) 솔루션 확산에 박차를 가한다. 생성형 AI 도입이 본격화되면서 소프트웨어(SW)뿐 아니라 AI 인프라 경쟁력 확보 중요성이 커지는 가운데, 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용한 산업별 AI 서비스 확대에도 속도가 붙을 전망이다. 지미션은 퓨리오사AI와 국산 NPU 기반 AI 생태계 확산을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협약은 퓨리오사AI AI 반도체 기술과 지미션 AX 솔루션 역량을 결합해 공공·금융·대기업 시장을 대상으로 국산 AI 기반 솔루션 경쟁력을 높이기 위해 추진됐다. 양사는 ▲국산 NPU 기반 AX 솔루션 공동 개발과 고도화 ▲AI 반도체 기반 산업별 특화 솔루션 구축 ▲기술 협력 및 공동 연구개발 ▲공공·금융·대기업 시장 공동 사업 추진 등 다양한 분야에서 협력할 방침이다. 특히 제조·금융·공공 분야를 중심으로 퓨리오사AI NPU 환경에 최적화된 AI 모델을 개발하고 실제 업무 환경에 적용 가능한 산업 특화형 AI 서비스를 공동 발굴할 계획이다. 이를 통해 국산 AI 인프라 기반 실용적인 AX 솔루션을 확대한다는 목표다. 최근 국내 AI 산업은 소버린 AI와 AI 인프라 자립 중요성이 커지면서 국산 AI 반도체 활용 확대에 대한 관심이 높아지고 있다. AI 모델 경쟁을 넘어 추론 성능과 전력 효율, 인프라 운영 비용을 고려한 최적화 경쟁이 본격화되면서, 정부 차원의 NPU 기반 생태계 구축이 중요 과제로 부상 중이다. 지미션은 AI 팩스와 닥스훈드(DXHUND), 리트리버(RETRIEVER), 덱스마(DEXMA) 등 AI 기반 문서·데이터·영상 분석 솔루션을 공급하며 공공·금융 분야 AX 사업을 확대 중이다. 최근에는 AI 바우처 공급기업과 하나은행 하나원큐 애자일랩 17기 기업으로 선정되는 등 AI 기술 사업화에도 속도를 내고 있다. 양사는 향후 공동 기술검증(PoC)과 사업화를 추진하며 국산 AI 반도체 생태계 활성화와 국내 AI 산업 경쟁력 강화에 기여한다는 방침이다. 한준섭 지미션 대표는 "생성형 AI 시대에는 SW뿐 아니라 안정적이고 효율적인 AI 인프라 확보가 매우 중요하다"며 "퓨리오사AI와 협력해 국산 AI 반도체 기반의 경쟁력 있는 AX 솔루션을 개발하고 공공·금융·기업 시장 AX를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 14:52한정호 기자

쿠콘, 글로벌 AI 표준 생태계 합류…에이전트 결제 시장 공략

쿠콘이 글로벌 에이전틱 인공지능(AI) 표준 생태계에 합류하며 AI 에이전트 시대를 겨냥한 결제·데이터 사업 확대에 나선다. AI가 상품 추천을 넘어 실제 거래와 결제까지 수행하는 방향으로 진화하면서 관련 인프라 경쟁력 확보에 속도를 내는 모습이다. 쿠콘은 글로벌 에이전틱 AI 오픈소스 재단 'AAIF'에 실버 멤버로 공식 합류했다고 2일 밝혔다. AAIF는 리눅스 재단 산하 글로벌 컨소시엄으로, 오픈AI·구글·앤트로픽·마이크로소프트·스트라이프·서클·트론 등 180여 개 기업이 참여하고 있다. AI 에이전트 간 상호운용성을 높이기 위한 개방형 표준과 프로토콜을 개발·관리하며 글로벌 AI 산업 표준화를 추진하는 단체다. 최근 AI 에이전트는 단순 정보 검색과 추천을 넘어 구매 판단과 결제 수행 단계로 빠르게 진화하고 있다. 이에 맞춰 결제 사업자 역시 AI 에이전트가 안전하고 효율적으로 거래할 수 있도록 지원하는 핵심 인프라 사업자로 역할이 확대되는 추세다. 쿠콘은 이번 AAIF 합류를 계기로 AI 에이전트 결제와 AI 기반 데이터 사업 관련 워킹그룹 활동에 참여한다. 글로벌 기업들과 기술 교류와 협력을 확대하고 차세대 결제·데이터 기술 역량을 선제적으로 확보한다는 목표다. 특히 AI가 외부 데이터와 서비스를 표준 방식으로 연결할 수 있도록 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 사업에도 속도를 낸다. 현재 쿠콘은 국내 500여 기관과 해외 40여 개국 2500여 금융기관 데이터를 300여 개 API로 연결하는 데이터 플랫폼을 운영하고 있으며 이를 MCP 기반 구조로 전환하는 작업을 추진 중이다. 결제 사업 경쟁력도 강화하고 있다. 쿠콘은 200만 QR 가맹점과 10만 프랜차이즈, 4만 ATM 인프라를 기반으로 결제·출금·정산 서비스를 제공 중이다. 또 유니온페이와 위챗페이, 알리페이+, 인도네시아 QR 표준인 QRIS 등 주요 글로벌 결제 네트워크와 연동하며 해외 결제 인프라 확대에도 나서고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화될 경우 데이터 연결성과 결제 인프라를 동시에 확보한 기업이 새로운 경쟁 우위를 확보할 전망이다. 글로벌 표준화 기구 참여와 AI 에이전트 결제 기술 확보 경쟁도 한층 치열해질 것으로 예상된다. 쿠콘은 향후 AAIF 내 기술 협업과 표준화 활동을 바탕으로 글로벌 결제 사업과 스테이블코인 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 국제 표준을 자사 인프라에 적용해 글로벌 호환성을 높이고 AI 기반 데이터 사업 고도화에도 역량을 집중한다는 전략이다. 김종현 쿠콘 대표는 "이번 AAIF 합류는 싱가포르 법인 설립과 함께 본격적인 글로벌 진출로 도약하는 중요한 전환점"이라며 "글로벌 기업들과 기술 교류와 협력을 통해 AI 에이전트 시대에 대응할 수 있는 결제·데이터 기술 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "AAIF 활동을 발판 삼아 데이터 플랫폼 기업에서 AI 기반 데이터 기업으로 전환하고 글로벌 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.06.02 14:43한정호 기자

정원엔시스, 'AI센터' 출범..."AI 인프라 프로바이더로 전환"

기업용 IT 인프라 전문 제공업체 정원엔시스가 인프라에 인공지능(AI) 솔루션을 직접 얹어 파는 'AI 인프라 프로바이더'로 변화한다. 회사는 산업 현장용 AI 기술 개발을 전담할 'AI센터'를 신설했다고 2일 밝혔다. 정원엔시스는 최근 기업의 AI 도입 수요가 폭증하면서 데이터 처리부터 학습 인프라, 운영 환경까지 아우르는 종합 솔루션의 필요가 늘어나 AI센터를 오픈하게 됐다고 설명했다. 이 회사는 기존에 판매하던 기업용 IT 인프라에 AI센터가 개발하 제조 공정 품질검사, 설비 이상 탐지, 예지보전, 탄소관리 데이터 플랫폼, 의료 및 바이오 영상분석 등 맞춤형 기술을 더할 계획이다. 초대 센터장은 서울대 응용수학 박사 출신인 곽지훈 정원엔시스 최고AI책임자(CAIO)가 맡게 됐다. 곽 센터장은 AI 플랫폼 전문기업 에이아이네이션의 대표도 겸임하고 있는 AI 전문가다. 클라우드에 기반한 대규모 데이터센터가 아닌 기업 단위의 AI 도입 계획은 최근 들어 새롭게 각광받는 추세다. 정원엔시스 AI센터가 스몰데이터와 온디바이스 AI 기술을 앞세운 이유도 이 지점과 맞닿아 있다. 외부망과 분리된 환경에서 기기 자체적으로 가벼운 AI 모델을 돌리면, 민감한 산업 데이터가 외부로 빠져나갈 틈이 막힌다. 데이터 주권 문제를 원천 차단하는 동시에 막대한 토큰 비용을 줄이며 비용 효율화도 이룰 수 있다. 곽 센터장은 “AI센터는 정원엔시스의 IT 인프라 사업을 산업 현장의 AI 솔루션 도입과 직접 연결하는 조직”이라며 “데이터가 생성되는 현장, 데이터를 처리하는 인프라, 모델을 운영하는 시스템을 함께 설계해 실질적인 산업 AI 성공 사례를 만들겠다”고 말했다.

2026.06.02 14:40백봉삼 기자

골프채도 AI가 골라준다…메가존클라우드, '골핑'에 쇼핑 에이전트 구축

메가존클라우드가 골프존커머스와 손잡고 에이전틱 인공지능(AI) 기반 초개인화 쇼핑 서비스를 선보인다. 기업이 보유한 데이터를 AI 에이전트와 결합해 실제 구매 의사결정까지 지원하는 유통업계 AI 전환(AX)을 주도한다는 목표다. 메가존클라우드는 골프존커머스의 온라인 쇼핑몰 '골핑'에 사용자 맞춤형 골프 장비 추천 기능을 제공하는 AI 쇼핑 에이전트를 구축했다고 2일 밝혔다. 이번 서비스는 전국 골프존 스크린골프장에서 수집된 데이터 가운데 유의미한 정보가 축적된 50만 건 이상 피팅 데이터를 기반으로 한다. 이용자 스윙 특성과 플레이 스타일을 분석해 개인별 최적의 골프 장비를 추천하는 것이 특징이다. 최근 유통업계에선 단순 상품 검색과 추천을 넘어 고객 데이터를 기반으로 구매 과정 전반을 지원하는 에이전틱 AI 도입이 확대되고 있다. AI가 고객 특성을 분석하고 상품을 탐색한 뒤 구매 의사결정까지 지원하는 형태로 진화하면서 맞춤형 커머스 경쟁도 치열해지는 양상이다. 메가존클라우드가 구축한 AI 쇼핑 에이전트는 2개 에이전트 그룹과 10개 이상의 특화 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 구조로 설계됐다. AI 피팅 에이전트 그룹은 사용자 데이터를 분석해 골퍼 프로필을 생성하고 제품 추천 에이전트 그룹은 이를 기반으로 최적의 클럽과 골프공을 추론한다. 각 에이전트 결과를 종합해 사용자에게 단일 추천 결과를 제공하는 방식이다. 시스템은 아마존웹서비스(AWS) '아마존 베드록 에이전트코어' 기반으로 구축됐다. 메가존클라우드는 아마존 베드록 기반 '클로드 소넷 4.5' 모델을 적용하고 캐싱 기술을 활용해 응답 속도와 비용 효율성을 높였다. 또 데이터 거버넌스 이슈를 고려해 서울 리전에서 서비스를 운영하도록 설계했다. 골프존커머스는 지난달 7일부터 해당 서비스를 골핑에 적용해 운영 중이다. AI 쇼핑 에이전트는 개인별 스윙 특성에 맞는 클럽 3종을 추천 근거와 예상 개선 효과와 함께 제시한다. 골프공 역시 플레이 스타일과 타구감 선호도, 스핀량 등을 종합 분석해 적합한 제품을 추천한다. 회사 측에 따르면 스윙 데이터가 없는 이용자도 설문 응답을 통해 유사한 수준의 추천 서비스를 받을 수 있다. 이 밖에도 실시간 재고 현황 조회와 사용자 위치 기반 인근 골프존마켓 매장 안내 기능도 제공한다. 이종우 골프존커머스 온라인사업부장은 "이번 AI 피팅 서비스는 우리가 축적한 데이터와 에이전틱 AI 기술 결합을 통해 탄생한 결과"라며 "앞으로도 AI를 적극 도입해 골퍼들이 가장 적합한 장비를 과학적으로 선택할 수 있는 이커머스 환경을 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 유형림 메가존클라우드 부사장은 "이번 프로젝트는 기업이 보유한 데이터가 에이전틱 AI와 결합할 때 어떤 비즈니스 성과로 이어질 수 있는지를 보여준 사례"라며 "고객 데이터를 기술과 연결해 측정 가능한 비즈니스 성과를 만들어내는 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터 역할을 다양한 산업으로 확장해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.02 14:33한정호 기자

삼성전자, HBM5서 기술 초격차 시동…발열 낮춘 'HPB' 적용 추진

삼성전자가 차세대 고대역폭메모리(HBM) 시장의 주도권 선점을 위한 기술 초격차에 나선다. 8세대 제품인 HBM5 목업(Mock-up)을 첫 공개하는 한편, HBM의 방열 특성 강화를 위한 신기술을 적용할 계획이다. 2일 삼성전자 송재혁 DS부문 최고기술책임자(CTO) 사장은 대만 컴퓨텍스 2026 전시장에서 차세대 메모리 솔루션을 공개했다. 이날 송 사장은 "급변하는 AI 산업에 대응하기 위해서는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징까지 아우르는 토탈 솔루션 경쟁력이 더욱 중요해지고 있다"며 "특히 AI 시스템이 초고성능·초고집적 구조로 진화하면서 단순 메모리 성능뿐 아니라 데이터 처리 효율과 열관리 기술까지 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다"고 말했다. 특히 삼성전자는 이번 전시에서 HBM5 목업을 처음 공개했다. 목업은 제품 개발을 완성하기 전 실제와 동일하게 외형을 제작한 샘플을 뜻한다. HBM5 대응을 위한 차세대 기술 중 하나는 히트패스블록(HPB)이다. HPB는 AI 메모리 고성능화 과정에서 증가하는 발열 문제를 해결하기 위한 기술로, 물리계층(PHY) 영역에서 발생하는 열을 보다 효율적으로 분산·방출할 수 있도록 만든다. 송 사장은 "삼성전자의 HBM5는 별도의 열 전달 경로를 추가해 열 저항을 낮추고 동작 안정성을 높인 것이 강점"이라며 "향후 고대역폭·고집적 AI 환경에서 시스템 전반의 효율 향상에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 설명했다. 나아가 삼성전자는 이미 HBM4E 제품에 HPB 기술 구현 및 검증을 마쳤다. 삼성전자는 "제품 설계, 메모리, 패키징까지 아우르는 종합 반도체 역량에서 비롯된 것"이라며 "향후 HBM5에 본격 적용해 제품 성능과 안정성을 더욱 고도화해나갈 계획"이라고 강조했다. 또한 삼성전자는 HBM5에 2나노 베이스 다이를 선제적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 삼성전자는 이번 전시에서 HBM4E 웨이퍼 및 칩셋도 공개했다. 삼성전자 HBM4E는 최선단 1c D램 코어 다이와 자체 파운드리 4나노 공정 베이스 다이가 결합된 구조로, 삼성전자만의 토탈 솔루션 경쟁력이 집약된 제품이다. 지난 달 29일 삼성전자가 업계 최초로 샘플 출하를 마친 HBM4E는 핀당 14Gbps로 안정적으로 동작하며, 최대 16Gbps(최대 4TB/s 대역폭)까지 구현 가능해 한층 진화된 HBM 기술 경쟁력을 입증했다. 송 사장은 "엔비디아를 포함한 글로벌 기업들과의 협력을 기반으로 차세대 메모리 기술 경쟁력을 지속 강화해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.06.02 14:31장경윤 기자

이노그리드, EBS 'AI 펭톡' 클라우드 맡는다…운영 플랫폼 경쟁력 입증

이노그리드가 공교육 인공지능(AI) 서비스 운영 사업에 참여하며 AI 인프라 운영 역량 확대에 나선다. 생성형 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 안정적인 서비스 운영과 자원 관리 역량으로 확대되는 가운데, AI 서비스 운영 플랫폼 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 이노그리드는 한국교육방송공사(EBS)가 발주한 47억원 규모 'AI 기반 영어 말하기 학습지원 서비스 운영사업'에서 클라우드 인프라 운영·관리 부문 사업자로 선정됐다고 2일 밝혔다. 이번 사업은 EBS AI 영어 말하기 학습 서비스 'AI 펭톡'을 비롯한 AI 학습 지원 서비스를 민간 클라우드 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 프로젝트다. 이노그리드는 내년 12월까지 약 21개월 동안 클라우드 인프라 운영과 자원 관리 전반을 담당한다. AI 펭톡은 초등학생들이 영어 말하기를 연습하고 발음 진단과 피드백을 받을 수 있는 공교육 대표 AI 서비스다. 학교 수업 시간과 방과 후 학습 시간 등 특정 시간대에 이용자가 집중되는 특성이 있어 안정적인 클라우드 운영 체계가 중요한 요소로 꼽힌다. 이노그리드는 이번 사업에 실시간 자원 모니터링과 부하 분산, 오토스케일링 기술 등을 적용한다. 트래픽이 급증할 경우 필요한 자원을 자동으로 확장하고 이용량 변화에 따라 자원을 효율적으로 조정해 서비스 안정성을 확보한다는 계획이다. 또 지능형 멀티 클라우드 관리 플랫폼을 기반으로 클라우드 자원 현황을 통합 모니터링한다. 단순 인프라 관제를 넘어 자원과 워크로드, 운영 상태를 단일 체계에서 관리해 서비스 연속성과 운영 효율성을 높인다는 목표다. 최근 AI 산업 경쟁 구도는 모델 성능 중심에서 실제 서비스 운영 역량 중심으로 이동 중이다. 생성형 AI 서비스와 AI 에이전트가 확산되면서 이용량 변화에 유연하게 대응하고 비용 효율성을 확보할 수 있는 운영 플랫폼 중요성도 커지는 양상이다. 특히 공공·교육 분야 AI 서비스는 대규모 이용자를 대상으로 안정적인 서비스를 제공해야 하는 만큼 인프라 운영과 자원 제어 기술이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 업계에선 향후 AI 서비스 경쟁력이 모델 자체뿐 아니라 이를 뒷받침하는 클라우드 운영 플랫폼과 통합 관리 체계에서 갈릴 것으로 보고 있다. 앞서 이노그리드는 올해 기술 전략으로 'xPU에서 AI 플랫폼으로(From xPU to AI Platform)'를 제시하고 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)·중앙처리장치(CPU) 등 다양한 연산 자원과 AI 서비스를 단일 제어 체계로 연결하는 AI 플랫폼 기술 고도화에 박차를 가하고 있다. 이번 사업 역시 AI 서비스 운영 환경에서 해당 기술 방향성을 검증하는 사례로 평가된다. 김명진 이노그리드 대표는 "AI 서비스는 모델 자체의 성능뿐 아니라 이를 안정적으로 실행하고 운영하는 인프라 체계가 함께 갖춰져야 지속 확산될 수 있다"며 "이번 사업을 통해 클라우드 운영관리 역량과 AI 인프라 기술 전문성을 공교육 AI 서비스 영역에서 입증하겠다"고 강조했다. 이어 "앞으로도 인프라, 플랫폼, AI 운영 환경을 단일 체계에서 통합 관리하는 기술 역량을 고도화해 AI 서비스 운영에 최적화된 클라우드 플랫폼 사업자로 성장해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.06.02 14:23한정호 기자

EU, AI법 집행 본격화…과학패널 60명·자문포럼 발족으로 '범용 AI' 직접 감독

유럽연합 집행위원회(European Commission)가 6월 1일 AI법(AI Act) 집행을 본격적으로 뒷받침할 두 개 자문기구, '과학패널(Scientific Panel)'과 '자문포럼(Advisory Forum)'을 동시에 발족했다. 8월 2일 AI법 전면 적용을 두 달 앞두고, 회원국 당국과 함께 범용 AI(GPAI) 감독 체계를 완성한 셈이다. 과학패널은 세계 60명의 독립 전문가로 구성된다. 프런티어 AI(frontier AI) 연구자, 기술 감사, 산업계 출신, 사회적 영향 연구 전문가 등이 망라됐다. 임기는 2년이다. 이들은 범용 AI 모델과 시스템, 시스템적 리스크(systemic risk), 모델 분류, 평가 방법론, 국경 간 시장 감시까지 폭넓게 EU AI 사무국과 회원국 당국에 자문한다. 자문포럼은 더 광범위한 이해관계자가 참여한다. 표준화·구현 챌린지 등 AI법 전반에 걸쳐 기술 자문을 제공하며, EU 기본권청(FRA)과 사이버보안청(ENISA) 등 핵심 EU 기관이 상시 멤버로 들어간다. AI법 집행이 단순한 사후 조사가 아니라, 표준 제정 단계부터 다층적으로 합의되는 구조라는 점을 보여준다. 유럽위원회 발표에 따르면 AI법은 2024년 8월 1일 발효됐고 2026년 8월 2일 전면 적용된다. 금지된 AI 관행과 AI 리터러시 의무는 이미 2025년 2월 2일부터 시행 중이다. 5월 19일에는 '고위험 AI 시스템 분류 가이드라인' 초안이 공개돼 6월 23일까지 공개 의견을 받고 있다. 시그널은 분명하다. EU는 "법으로만 규제하지 않는다"는 미국·중국 진영의 비판에 맞서, 과학적 합의를 갖춘 독립 패널을 전면에 세워 집행 정당성을 확보하는 길을 택했다. 트럼프 행정부가 12월 11일 발효한 'AI 국가정책 프레임워크' 행정명령이 주(state) 단위 규제 차단을 명령하는 흐름과는 정반대 결이다. 한국 AI 기업에도 직접 관련된다. EU 시장에 진출한 네이버·카카오·LG AI연구원, 클로바X 기반 솔루션, 그리고 EU 데이터를 학습에 활용하는 국내 LLM 사업자 모두 AI법의 범용 AI 모델 분류 기준과 시스템적 리스크 평가 결과를 직접 받아들여야 하기 때문이다. 12월에 발효된 한국 AI 기본법 시행령 작업과도 맞물려, EU 과학패널의 평가 방법론이 사실상 국제 표준으로 굳어질 가능성이 거론된다. 위반 시 과징금 상한이 글로벌 매출의 7%로 설정돼 있어, 단순 권고가 아닌 실제 집행 리스크를 안고 있다는 점도 국내 사업자들이 함께 챙겨야 할 변수다. 자세한 내용은 유럽위원회(European Commission) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.06.02 14:15AI 에디터

인티그리트, '안전관리 로봇 피지컬 AI 플랫폼' 상용화 돌입...반도체 생산시설 검증

인티그리트가 개발한 피지컬 인공지능(AI) 플랫폼이 반도체 생산시설에서의 검증을 마치고, 상용 단계에 돌입한 것으로 알려졌다. 온디바이스 AI 및 로보틱스 플랫폼 전문기업 인티그리트는 국내 대표 글로벌 반도체 생산시설에 공급한 안전관리 로봇의 피지컬 AI(Physical AI) 플랫폼이 약 8개월 간의 최적화 및 보안성 검증을 거쳐 본격적인 상용 운영 단계에 진입했다고 2일 밝혔다. 회사 측에 따르면 이번 상용 운영 단계는 지난해 9월 해당 반도체 기업과 체결한 '이기종 로봇의 안전관리 플랫폼 공급 및 시스템 구축 계약'의 결과물이다. 이 회사는 이기종 로봇의 데이터 통합 및 AI 확장을 위한 온디바이스 RFM(로봇 파운데이션 모델) 솔루션을 공급하고 시스템 통합 개발을 수행해 왔다고 설명했다. 단순한 로봇 관제 시스템 구축을 넘어 로봇 데이터의 내재화와 피지컬 AI 고도화를 통한 인프라 구축 사례라는 점에서 의미가 크다는 평가다. 인티그리트는 이번 프로젝트를 통해 4족보행 로봇과 이기종 로봇의 통합 제어와 관제를 넘어 30여종의 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기업 내부 AI 자산으로 축적해 AI 모델의 학습과 재배포에 활용할 수 있는 독립적인 AI 운영 체계를 구축했다. 단순한 로봇 관제 시스템 구축이 아닌, 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기업의 AI 자산으로 전환하고 지속적으로 학습·고도화하는 '피지컬 AI 루프'를 실제 생산현장에 구현한 사례로 꼽힌다. 특히 이번 프로젝트는 로봇의 제어와 운영을 위해 외산 로봇 제조사가 제공하는 클라우드 플랫폼 의존 구조를 탈피하는데 초점을 맞췄다. 이는 기술 보안이 생명인 첨단 반도체 공정(FAB)이나 방산, 에너지 등 국가 핵심 산업시설 도입에 맞춘 전략적 행보다. 무엇보다 온 디바이스 AI와 가상화 서버(KVM) 및 컨테이너 기반의 독립적인 AI 운영 환경을 구축함으로써, 외산 로봇 제조사가 제공하는 클라우드 플랫폼 의존 구조를 탈피해 데이터 주권과 보안성을 동시에 확보했다는 것이 회사 측의 설명이다. 해당 플랫폼에는 AI 운영 고도화 구조도 구현했다. 단순한 로봇 모니터링이나 관제 UI를 제공하는 수준을 넘어, 로봇에서 생성되는 데이터를 AI 자산으로 전환하는 '피지컬 AI 데이터 파이프라인'을 실제 운영 환경에 구현한 것으로, 온디바이스 AI 플랫폼 에어패스(AirPath®) 플랫폼과 데이터 통합 플랫폼 플라잉렛(FlyingLet®)을 통해 AI로봇에서 생성되는 다양한 데이터를 규격화된 데이터셋으로 구조화하고 기업 내부 AI 자산으로 축적할 수 있다. 또 단순한 로봇 모니터링이나 관제 UI를 제공하는 것이 아니라, 로봇에서 생성되는 객체 위치, 위험 행동, 설비 상태, 순찰 이력, 운영자 개입 정보, 환경 변화 정보 등 30여 종의 메타데이터로 구조화해 4족보행 로봇·자율주행로봇(AMR)·휴머노이드 등 서로 다른 제조사의 로봇에 공통적으로 적용 가능한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)의 학습 자산으로 활용된다. 이와 함께 차세대 제조시설의 핵심 인프라인 5G 특화망(이음5G)과 연계하여 초저지연 AI Runtime 환경을 구축했다. 이를 통해 현장의 이상 상황을 실시간으로 탐지하고, 필요 시 관제실에서 즉각적인 원격 개입(Take-over)이 가능한 자율-제어 연계형 위험 관리 체계를 완성했다. 이종민 인티그리트 이사(AIR 연구소 AI 플랫폼 개발 부문)는 “많은 기업들이 로봇 파운데이션 모델과 피지컬 AI를 이야기하고 있지만, 실제 산업현장에서 가장 중요한 것은 AI 모델 자체보다 AI를 어떻게 실행하고 운영하며 지속적으로 진화시킬 것인가에 대한 런타임 구조”라며 “이번 프로젝트는 단순한 로봇 도입 사례가 아니라 로봇 데이터를 기업의 AI 자산으로 내재화하고 AX 전환을 실현하는 엔터프라이즈 피지컬 AI 플랫폼의 첫 상용화 사례”라고 밝혔다. 이어 “산업 현장에서 생성되는 데이터는 기업의 미래 AI 경쟁력을 결정하는 핵심 자산”이라며 “이번 프로젝트를 통해 확보된 데이터 운영 체계는 휴머노이드, AMR, 드론, CCTV 등 다양한 피지컬 AI 시스템으로 고도화할 수 있는 기반이 될 것”이라고 덧붙였다.

2026.06.02 14:13이도원 기자

[AI리더스] "존댓말 어려운 AI"…엔비디아가 제시한 해법은

"영어 데이터 중심으로 훈련된 인공지능(AI) 모델은 존댓말을 비롯해 지역별 특색이나 생활 맥락 등을 충분히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 한국 사용자에게 신뢰도 높은 AI 서비스를 제공하려면 한국어와 문화, 산업 데이터에 기반한 새로운 모델과 데이터 생태계를 마련해야 합니다." 정구형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 팀장은 2일 글로벌 AI 모델의 한계를 짚으며, 한 국가가 자체 데이터와 인프라를 바탕으로 AI 주권을 갖는 '소버린 AI(Sovereign AI)'의 중요성을 강조했다. 그는 한국 사용자에게 신뢰도 높은 AI 서비스를 제공하려면 단순히 한국어를 지원하는 수준을 넘어 한국의 언어와 문화, 산업 구조를 반영한 데이터와 개발 생태계가 함께 구축돼야 한다고 밝혔다. 영어 중심 글로벌 모델 한계…'한국 사회 맥락 반영해야' 정 팀장은 '엔비디아가 정의하는 소버린 AI는 단순한 번역이나 모델 현지화를 넘어선 개념'이라며 '한 국가가 자체 인프라와 데이터, 인재, 산업 네트워크를 기반으로 자국의 문화와 데이터 거버넌스를 반영한 AI를 직접 개발·운영할 수 있는 역량을 뜻한다'고 설명했다. 이는 한국어와 한국의 문화적 맥락, 산업별 활용 사례를 국내 개발자와 기업이 주도적으로 구현할 수 있어야 한다는 의미다. 그는 '한국은 정부의 K-AI 프로젝트와 민간 파운데이션 모델 개발이 동시에 진행되는 역동적인 시장이지만, 영어권 데이터 중심 글로벌 모델의 한계 역시 뚜렷하게 나타나는 곳'이라고 평가했다. 한국 특유의 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴, 공공·의료 맥락 등을 충분히 이해하지 못해 실제 서비스 적용 과정에서 부정확한 답변이나 정보가 제공될 수 있다는 설명이다. 정 팀장은 "예를 들어 글로벌 대형언어모델(LLM)을 활용해 한국인 페르소나를 묘사해 보면, 직업이나 거주지, 식습관, 가족 형태 등을 실제와 다르게 그려내기도 한다"며 "이는 영어권 웹 데이터를 중심으로 학습한 모델이 한국 사회의 실제 분포와 생활상을 충분히 반영하지 못한 결과"라고 지적했다. 이어 "국내 사용자에게 신뢰도 높은 서비스를 제공하려면 한국의 언어와 문화, 산업 데이터에 기반한 고유의 데이터 생태계 구축이 필수적'이라며 "엔비디아는 이를 위해 가속 컴퓨팅과 네모트론 오픈 모델, 데이터셋, 훈련 레시피, 네모(NeMo) 라이브러리 등 풀스택 플랫폼을 제공해 국내 개발자들이 훈련부터 평가, 배포까지 전 과정을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다"고 소개했다. 62개 통계 자료 기반 데이터셋 '네모트론-페르소나-코리아' 이 같은 한계를 보완하기 위해 엔비디아는 한국의 인구통계와 문화적 맥락을 반영한 합성 데이터셋 '네모트론-페르소나-코리아(Nemotron-Personas-Korea)'를 제시했다. 이 데이터셋은 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버클라우드 등 총 62개 공식 통계·자료를 기반으로 구축됐다. 엔비디아에 따르면 데이터셋은 700만명 수준의 합성 페르소나와 약 17억 토큰으로 구성됐다. 연령, 성별, 지역, 혼인 여부, 가족 구성, 주거 형태, 건강 지표 등 다양한 속성을 반영했으며, 한국표준산업분류와 한국표준직업분류 체계를 적용해 8000개가 넘는 산업·직업 조합을 담았다. 정 팀장은 '이름의 경우 1940년대 이후 국내 이름 분포 데이터를 참고해 약 21만개를 구성했다'며 '세대별 시대상과 정서도 보다 자연스럽게 반영하려 했다'고 설명했다. 원천 공공 데이터는 형식이 제각각이고 비정형 정보가 많아 기업이 바로 활용하기에는 한계가 있다. 엔비디아는 이를 보완하기 위해 확률적 그래프 모델과 자체 데이터 정제 도구인 '네모 큐레이터(NeMo Curator)', '네모 데이터 디자이너(NeMo Data Designer)'를 활용했다. 또 공식 통계 비율을 토대로 한국 사회의 인구·생활 분포를 재현하는 '합성 데이터 생성' 방식을 적용했다. 정제되지 않은 원천 데이터를 그대로 쓰는 대신, 통계적으로 검증된 분포를 바탕으로 활용 가능한 형태의 데이터를 새로 구성해 실제 사회적 맥락은 살리면서도 개인정보 노출 위험은 줄이기 위한 취지다. 이를 통해 데이터셋은 개인식별정보를 포함하지 않는 합성 형태로 설계됐고, 유출 우려를 낮추면서도 안전하게 활용할 수 있도록 했다. 또 허용적 라이선스인 CC BY 4.0으로 배포돼 국내 기업과 개발자들이 비교적 자유롭게 활용할 수 있다. 정 팀장은 '이번 페르소나 데이터셋은 단순한 인물 프로필 모음이 아니라 한국 사회의 맥락을 반영한 합성 데이터 기반'이라며 '국내 개발자들이 보다 현실적인 사용자 시나리오와 서비스를 설계하는 데 도움이 될 것'이라고 말했다. 이어 '대고객 AI 에이전트와 챗봇, 사내 업무 보조, 공공 안내, 교육·리서치 분야에서 비교적 빠르게 효과를 볼 수 있을 것'이라며 '다만 금융이나 의료처럼 규제가 강한 산업군에서는 기업 내부 도메인 데이터와 안전 가드레일을 함께 적용하는 방식이 적절하다'고 덧붙였다. 글로벌 AI 플랫폼 경쟁 속 차별점은 '풀스택'과 '개방성' AWS와 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 클라우드 기업들이 AI 플랫폼 시장에서 경쟁하는 가운데, 정 팀장은 엔비디아의 차별점으로 '풀스택 컴퓨팅 플랫폼'과 '개방성'을 제시했다. 그는 '엔비디아는 클라우드 사업자와 직접 경쟁하기보다 모든 클라우드와 온프레미스 환경에서 AI를 가속하는 플랫폼을 제공한다'며 'GPU부터 소프트웨어, 마이크로서비스(NIM)까지 전 과정을 풀스택으로 지원한다'고 설명했다. 인프라 종속, 이른바 락인(lock-in) 우려에 대해서도 선을 그었다. 정 팀장은 '네모트론 모델과 데이터셋은 오픈 생태계 기반이며, NIM과 NeMo 라이브러리 역시 다양한 상용·오픈 모델을 아우르도록 설계됐다'며 '특정 클라우드에 묶이지 않는 하이브리드 배포를 지원해 기업이 자사 데이터 통제권을 유지할 수 있도록 돕는다'고 말했다. 엔비디아는 앞으로도 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA) 등과 협력해 국내 개발자를 위한 실습 프로그램을 이어가고, AI 툴체인 고도화를 통해 국내 기업들의 한국형 AI 시스템 구축을 지원할 계획이다. 정 팀장은 '중요한 것은 특정 인프라를 선택하게 만드는 것이 아니라, 국내 개발자와 기업이 자사 환경에 맞는 방식으로 AI를 개발하고 운영할 수 있도록 돕는 것'이라며 '엔비디아는 개방형 생태계와 풀스택 지원을 바탕으로 한국형 AI 경쟁력 강화를 뒷받침하겠다'고 강조했다.

2026.06.02 13:06남혁우 기자

물체 변화 자동 탐지 AI모델 나와…시간·촬영 위치 달라도 정확히 구별

동일한 장소, 동일한 위치에서 같은 카메라로 촬영한 이미지에 변화가 있다면, 누구나 이를 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 같은 장소라 하더라도, 카메라 위치나 촬영 각이 다른 상태라면, 물건의 이동 등 이미지 변화를 구별하기는 생각만큼 쉽지 않다. 광주과학기술원(GIST)는 김의환 AI융합학과 교수 연구팀이 같은 공간에서 서로 다른 시간과 경로로 촬영했더라도 물체 변화를 자동 탐지하는 인공지능(AI) 모델 '브이에스시디넷(VSCDNet)'을 개발했다고 2일 밝혔다 브이에스시디넷은 장면 변화를 탐지하기 위해 연구팀이 개발한 AI 모델이다. 이 모델은 사진을 한 장씩 비교하던 기존 방식과 달리 영상 전체를 분석해 물체 등장·사라짐·이동과 같은 변화를 찾는 것이 특징이다. 변화가 발생한 영역을 시각적으로 표시한 '변화 마스크'를 생성한다. 노트북이 사라지거나 물체 위치가 바뀌는 등 실제 물체 변화를 자동으로 찾아낼 수 있다. 연구팀은 이 모델 성능을 검증하기 위해 가상 공간과 실제 실내 환경을 포함한 1,090개 영상(113만 개 이상 프레임)을 수집했다. 윤지애 석박통합가정생은 "영상 길이와 화질, 변화한 물체 수가 달라지는 다양한 조건에서도 안정적인 탐지 성능을 유지했다"며 "실제 모바일 로봇을 활용한 실험에서는 로봇이 다른 경로로 이동하며 촬영한 영상 속에서 문이 열리거나 물체가 사라지는 상황을 자동으로 감지할 수 있다. 새롭게 등장한 물체를 기억하고 학습하는 기능도 확인했다"고 설명했다. 연구팀은 향후 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리, 사물인터넷(IoT) 기반 스마트 실내 시스템 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대했다. 김의환 교수는 “현재 장면을 인식하는 것을 넘어 과거와 비교해 무엇이 달라졌는지를 스스로 파악하는 AI 모델”이라며, “별도 위치 정보나 공간 지도 없이도 서로 다른 경로에서 촬영한 영상을 비교할 수 있어 실내 순찰 로봇, 스마트 보안 감시, 시설 관리 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다. 연구 결과는 오는 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스(COEX) 컨벤션 센터에서 개최되는 AI·기계학습 분야 세계 최고 학회인 'ICML 2026'에서 발표한다. 관련 논문은 사전 공개 사이트 '아카이브(arXiv)'에 지난 5월 20일 게재됐다.

2026.06.02 12:55박희범 기자

코난테크, 법제처 'AI 법령검색' 구축 맡는다

코난테크놀로지가 대법원과 법무부에 이어 법제처 사업까지 확보하며 법률 인공지능(AI) 분야 입지를 넓히고 있다. 코난테크놀로지는 법제처 '생성형 AI 법령검색 시스템 구축' 사업 주관사업자로 선정돼 지난달 29일 계약을 체결했다고 2일 밝혔다. 사업 규모는 65억 5000만원으로 계약일로부터 550일간 진행된다. 컨소시엄은 코난테크놀로지와 사이냅소프트 등 4개 기업으로 구성됐다. 이번 사업은 국가법령정보센터에 생성형 AI 기반 검색 기능을 도입하는 프로젝트다. 이용자가 일상적인 문장 형태로 질문하면 관련 법령과 판례, 법령해석례 등을 통합 검색할 수 있는 환경을 구축하는 것이 목표다. 코난테크놀로지는 질의를 분석해 적합한 법률 용어로 재구성하는 멀티 에이전트 기반 AI 기술과 생성형 AI 환각 현상을 줄이기 위한 가드레일 기술을 적용할 예정이다. 약 760만건 규모 국가법령 데이터를 조·항·호·목 단위로 구조화한 데이터베이스를 구축하고 법령 간 위계 관계를 반영한 AI 특화 데이터 체계도 마련한다. 이번 사업에는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반 거대언어모델운영(LLMOps) 플랫폼 역시 적용된다. 코난테크놀로지는 대법원 재판지원 AI 시스템 구축 사업과 법무부 차세대 형사사법정보시스템(KICS) 구축 사업에 참여하는 등 법률 분야 AI 사업을 수행해왔다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "축적된 법률 AI 기술을 바탕으로 국민 누구나 쉽고 정확하게 법령 정보를 활용할 수 있는 서비스를 구축하겠다"고 말했다.

2026.06.02 11:34이나연 기자

노타 "피지컬 AI 시대 핵심은 엣지 AI 최적화"

노타가 엔비디아 주최 아시아태평양(APAC) 로보틱스·엣지 인공지능(AI) 파트너 행사에 한국 기업 중 유일하게 패널로 참여했다. 이 자리에서 회사는 피지컬 AI 구현을 위한 엣지 AI 최적화 기술의 중요성을 강조했다. 노타는 김태호 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자가 대만에서 열린 '엔비디아 APAC 로보틱스 앤 엣지 AI 파트너 데이'에서 패널 토크에 참여했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 대만 타이베이에서 열리는 글로벌 정보기술(IT) 박람회 '컴퓨텍스 2026' 기간 중 엔비디아가 개최한 APAC 지역 파트너 행사다. 로보틱스 및 엣지 AI 분야 주요 기업이 모여 피지컬 AI, 스마트시티, 산업 현장 지능화, 비전 AI 에이전트의 발전 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김태호 CTO는 '피지컬 AI는 어떻게 스마트 공간을 변화시키는가'를 주제로 진행된 패널 토크에서 피지컬 AI 시대에 온디바이스 AI와 엣지 AI 최적화 기술이 갖는 의미를 공유했다. 도시와 산업 현장에서는 네트워크 환경, 비용, 개인정보 보호, 실시간성 등 다양한 제약이 존재하는 만큼, AI를 클라우드가 아닌 현장 단에서 실시간 구동하는 것이 중요하다고 강조했다. 노타는 이러한 환경에서 AI 모델을 효율적으로 구동하기 위한 최적화 기술이 피지컬 AI 구현의 핵심 기반이라고 설명했다. 또 스마트시티와 산업공간이 단순한 데이터 수집 공간을 넘어 AI가 상황을 이해하고 판단을 보조하는 '지능형 공간'으로 진화하고 있다고 부연했다. 앞서 노타는 엔비디아 커넥트 파트너로 선정되고 엔비디아 네모트론 해커톤에서 우승하는 등 엔비디아 생태계 안에서 AI 최적화 기술 역량을 선보여왔다. 노타는 이번 행사와 같은 기간 열린 '엔비디아 코리아 파트너 나이트'에도 참석해 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 비롯해 국내 주요 기업 관계자와 교류했다. 김 CTO는 "피지컬 AI 시대에는 AI가 디지털 공간을 넘어 실제 물리 환경에서 상황을 인지하고 판단하며 대응하는 역량이 중요해지고 있다"며 "글로벌 파트너들과 함께 로보틱스와 엣지 AI 생태계 확산에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.02 11:20이나연 기자

[유미's 픽] "국방 AI 잡아라"…네이버·SKT·삼성SDS, 'KCCS 전초전' 돌입

국방 인공지능 전환(AX) 시장의 무게중심이 군 전용 AI 모델에서 클라우드 기반 지휘통제체계로 넓어지고 있다. 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 국방 특화 모델 실증이 시작된 데 이어 전장 데이터를 폐쇄망 안에서 처리·분석하는 합동지휘통제체계(KCCS) 사업에 대한 기대감이 커지면서 AI·클라우드 기업들의 물밑 경쟁도 빨라지는 분위기다. 2일 업계에 따르면 SK텔레콤, 네이버클라우드, 삼성SDS, NHN클라우드, KT 등 국내 주요 AI·클라우드 기업들은 국방 AX 시장 대응 전략을 마련하거나 관련 조직·인프라를 정비하고 있다. 지난해 말 정부가 국방 AI 데이터센터, 국방 클라우드 전환, 국방 데이터 이니셔티브를 정책 과제로 제시한 뒤 최근 들어 기업별 포지셔닝이 구체화된 분위기다. 국방 AI 시장은 모델 단독 공급보다 인프라 사업으로 우선 번지고 있다. 폐쇄망 안에서 데이터를 저장·학습·추론할 수 있는 클라우드와 데이터센터가 먼저 필요하기 때문이다. 또 전장망, 군사기밀, 실시간 지휘결심, 보안 인증 요건까지 더해지면서 KCCS와 국방 AI 데이터센터(AIDC), 엣지 클라우드는 초기 시장의 핵심 축으로 떠오르고 있다. 업계 관계자는 "아직 대형 본사업이 열린 단계는 아니지만 국방 AX 예산과 클라우드 전환 논의가 맞물리면서 기업들이 먼저 움직이고 있는 듯 하다"며 "향후 RFI나 RFP가 어떻게 나오느냐에 따라 모델, 클라우드, 보안, SI 기업 간 역할 분담도 달라질 것"이라고 말했다. 국방 AX 시장, 본사업 전 물밑 채비 본격화 국방 특화 AI 모델 개발·실증 추진 사례로는 SK텔레콤이 가장 눈에 띈다. SK텔레콤은 지난달 국방부와 '독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용'을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하기로 했다. 협력 범위에는 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 모델 개발, 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 그래픽처리장치(GPU) 활용 지원 등이 포함됐다. SK텔레콤은 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 기반으로 국방 환경에 맞춘 경량화 모델을 개발한다는 구상이다. 이번 협력은 독자 AI 파운데이션 모델을 국방 분야에 적용하는 첫 사례로 꼽힌다. 다만 아직 업무협약 단계인 만큼 실제 적용 범위는 국방부의 사업 계획과 보안 요건, 데이터 제공 범위에 따라 달라질 전망이다. 네이버클라우드는 조직 신설로 대응에 나섰다. 최근 김유원 네이버클라우드 대표 직속 국방 AX 전담 조직을 꾸린 것이다. 이곳은 사업개발, 전략, 기술 지원, 개발 인력이 함께 배치된 프로젝트형 조직으로, 군 현장에 맞춤형 AI 시스템 구축을 지원하는 현장 밀착형 엔지니어도 포함된 것으로 전해졌다. 업계에선 네이버클라우드의 움직임을 독자 국방 AI 모델 개발 확정보다 국방 AX 수요에 대응하기 위한 조직·사업 포석으로 해석하는 분위기다. 국방 AI는 모델 성능만으로 접근하기 어려운 시장으로, 폐쇄망에서 데이터를 처리할 수 있는 클라우드·데이터센터·보안 체계가 함께 요구된다. 네이버클라우드가 하이퍼클로바X와 옴니모달 AI 기술, 자체 클라우드·데이터센터 역량을 함께 보유한 만큼 향후 국방 AX 사업에서 AI 모델과 프라이빗 클라우드를 묶어 제안할 가능성이 거론된다. 업계 관계자는 "국방 AI라는 표현 아래 모델 개발, 행정 업무 개념검증(PoC), 클라우드, 데이터센터, 전장 AI가 섞여 있다"며 "전담 조직 신설을 곧바로 군 전용 모델 개발 확정으로 보기보다 어느 영역을 겨냥하는지 나눠 봐야 한다"고 밝혔다. AIDC 찍고 KCCS로…인프라 선점전 본격화 이 같은 국방 특화 모델 논의는 곧바로 인프라 수요로 번지는 구조다. 모델을 학습·운영할 폐쇄망 클라우드와 데이터센터, 실제 군 업무와 작전 체계에 연결할 지휘통제체계가 함께 필요해서다. 특히 국방 AI 데이터센터 논의는 이미 2024년부터 시작됐다. 국방부는 같은 해 9월 국내 주요 AI·클라우드 사업자를 대상으로 AI 데이터센터 설립 추진 설명회를 열고 관련 방향을 공유한 것으로 알려졌다. 당시 설명회에는 삼성SDS와 한화시스템 등 IT서비스 기업을 비롯해 KT, 네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오엔터프라이즈 등 AI·클라우드 사업자가 참석한 것으로 알려졌다. 국방부가 별도 AI 데이터센터를 검토한 것은 국방 생성형 AI와 향후 AI 서비스를 안정적으로 지원하기 위해서다. 군사용어 특화 번역, 군 내부규정 질의응답 등 활용처가 늘면서 학습·운영을 위한 전용 인프라 필요성도 커졌기 때문이다. 업계에선 관련 인프라 투자에 최소 1000억원 이상이 필요할 것으로 추산해 왔다. 국방부 내부 기반도 정비되고 있다. 국방부는 2024년 4월 국방AI센터를 창설해 데이터 기반 AI 체계 구축을 추진하고 있다. 같은 해 6월에는 국방데이터·인공지능위원회를 설치해 AI·데이터 정책 수립과 제도 개선, 사업 타당성 검토 기능을 맡겼다. 국방망에서 생성형 AI 서비스 '제다이(GeDAI)'를 시범 운영하고 있다는 점도 AIDC 수요를 키우는 배경으로 꼽힌다. KCCS는 이 흐름의 핵심 사업으로 거론된다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 한국형 합동지휘통제체계다. 클라우드와 AI, 엣지 컴퓨팅, 5G 통신망이 결합되면 감시정찰부터 표적 식별, 지휘결심 지원, 타격수단 추천까지 이어지는 전장 데이터 운영체계로 확장될 수 있다. 삼성SDS는 이 분야에서 가장 적극적인 사업자로 꼽힌다. 이 회사는 지난해 국방 세미나에서 클라우드 기반 지능형 KCCS와 한국형 타이탄(K-TITAN) 구상을 제시했다. K-타이탄은 미국 팔란티어의 타이탄 체계를 한국군 환경에 맞게 재해석한 개념으로, 감시정찰, 의사결정 지원, 자동화 타격, 통합 통신을 핵심 기능으로 삼는다. 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 5G 특화망, 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스', 분석형 AI 플랫폼 '브라이틱스(Brightics)'를 결합해 국방 AX 수요에 대응하려는 것으로 파악된다. 또 별도 국방 전용 AI 모델 개발보다 기존 클라우드와 AI 플랫폼을 국방 환경에 맞게 적용하는 쪽에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 AI 인프라와 공공 클라우드 레퍼런스를 앞세워 국방 AX 시장을 넓히고 있다. 서울 양평 리전 GPU 인프라 가동과 광주 국가 AI데이터센터 고도화 사업으로 AI 인프라 역량을 강화하는 한편, NHN두레이 협업 플랫폼을 '국방이음'이라는 이름으로 국방부에 공급했다. 국방이음은 올해 하반기 육·해·공군을 포함한 전군 약 30만 명 규모로 확대 적용될 예정이다. 또 NHN클라우드는 방위사업청이 추진하고 한화시스템이 주관하는 '연합지휘통제체계 성능개량 체계개발 사업'에도 참여 중이다. KT클라우드도 국방 분야를 공공특화영역으로 분류하고 사업 기회를 지속적으로 모니터링하고 있다. 이곳은 AI 네이티브 기반 국방 사업 영역에 주목하며 관련 동향을 살피고 있다. 또 KT그룹이 국방 광대역통합망, 해상위성 통신체계, 5G 무선 인프라, 차세대 국방통합데이터센터 등 국방 ICT 인프라 경험을 보유하고 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 국방 AX 시장 확대 기대는 예산 흐름에서도 감지된다. KDI 북한경제리뷰에 따르면 2025년 국방 분야 지출은 59조원으로 2016년 37조8000억원에서 최근 10년간 연평균 5.1% 증가했다. 2025년 확정 국방예산은 61조2469억원 규모로, 방위력 개선비에는 AI 기반 유·무인 복합전투체계 구축 예산 3069억원이 반영됐다. 국방 분야 R&D 예산도 전년 대비 5.7% 늘었다. 다만 당장 대형 본사업이 열린 단계는 아니다. 업계에선 현재 기업들이 주시하는 클라우드 기반 KCCS 사업의 윤곽이 이르면 내년 초 드러날 수 있다고 보고 있다. 업계 관계자는 "국방 분야는 아직 구체적인 사업보다 예산 방향과 정책 신호를 보며 움직이는 시장"이라며 "AI와 클라우드 예산이 국방 쪽으로 배정될 가능성이 커지면서 사업자들도 중장기 수요를 살피고 있다"고 밝혔다. 폐쇄망·레퍼런스가 수주 변수…컨소시엄 구도 부상 현재 군 클라우드는 일반 인터넷망과 국방망 중심으로 제한적으로 운영되고 있다. 이를 전장망으로 확장하려면 작전 현장에서 데이터를 바로 처리할 엣지 클라우드와 5G 통신, 보안 통신망, AI 기반 이상 탐지 체계가 함께 갖춰져야 한다. 이에 따라 국방 AX 사업은 단순 AI 모델 공급보다 클라우드·통신·보안·운영 역량을 함께 요구하는 방향으로 커질 수밖에 없다. 사업 구조도 이 같은 흐름을 따라갈 가능성이 크다. KCCS와 국방 AIDC는 클라우드 인프라, 시스템 구축, 보안, 네트워크, AI 플랫폼이 함께 필요한 영역이다. 이 때문에 단일 사업자보다 CSP, SI, 보안, 네트워크, AI 플랫폼 기업이 역할을 나누는 컨소시엄 방식이 유력하게 거론된다. 글로벌 흐름도 국내 기업들의 움직임을 자극하고 있다. 미국은 팔란티어의 타이탄을 통해 전장 데이터를 통합하고 센서와 슈터를 연결하는 지능형 전술체계를 실전 배치하고 있다. 프랑스는 미스트랄 AI와 군용 AI 계약을 맺고 자국 통제 인프라 위에서 국방 AI를 운용하는 구조를 택했다. 이처럼 국방 AI는 모델 성능 경쟁을 넘어 데이터와 인프라 통제권 경쟁으로 확장되는 모습이다. 업계 관계자는 "국방 AX는 기술을 보여주는 것보다 군 환경에서 실제로 운영해 본 경험이 더 중요하게 평가될 수 있다"며 "폐쇄망 운용 경험과 보안 인증, 지휘통제체계 연동 레퍼런스가 향후 사업 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.06.02 11:19장유미 기자

LG이노텍, 인텔 'EMIB'용 기판 공급망 노린다…SK하이닉스에 샘플 공급

LG이노텍이 인텔의 최첨단 패키징 기술인 EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)용 반도체 기판 시장 진출을 추진한다. 현재 SK하이닉스에 EMIB용 기판 샘플을 공급하는 등 협력을 진행 중인 것으로 파악됐다. 다만 해당 기판의 개발 난이도가 매우 높은 만큼, 실제 상용화 여부는 아직 지켜봐야 한다는 게 업계의 평가다. 2일 업계에 따르면 LG이노텍은 인텔의 2.5D 패키징용 기판 공급망 진입을 위해 SK하이닉스와 협력하고 있다. 2.5D는 반도체와 기판 사이에 얇은 막 형태의 인터포저를 삽입하는 첨단 패키징 기술이다. 기판만을 사용하는 기존 패키징 대비 회로를 더 밀도있게 연결할 수 있어, AI·HPC 분야에서 수요가 증가하는 추세다. 인텔은 2.5D 패키징에서 비용 효율성을 높이기 위해 EMIB라는 자체 기술을 고안해냈다. EMIB는 넓게 펼쳐진 인터포저 대신 소형 실리콘 브릿지로 칩과 칩을 연결한다. 칩 간 연결이 필요한 부분에만 브릿지를 배치하면 되기 때문에 더 유연하고 효율적으로 칩을 배치할 수 있다. 현재 EMIB용 반도체 기판은 일본 이비덴과 신코덴키, 대만 유니마이크론, 오스트리아 AT&S 등 4개사가 공급 중인 것으로 알려져 있다. 해당 기판은 기존 고성능 반도체 기판인 플립칩-볼그레이드어레이(FC-BGA)를 토대로 하지만, 기판 내부에 실리콘 브릿지를 내장해야 하기 때문에 기술적 난이도가 더 높다고 평가받는다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 현재 LG이노텍은 EMIB용 FC-BGA 샘플을 SK하이닉스에 공급해 기술 개발을 함께 진행 중인 것으로 파악됐다. 메모리 기업인 SK하이닉스 입장에서는 LG이노텍과의 협업으로 EMIB에 최적화된 고대역폭메모리(HBM) 특성을 파악할 수 있다는 이점이 있다. 기판 업계 관계자는 "LG이노텍이 인텔 EMIB용 기판 공급망 진입을 위해 메모리 및 AI칩 설계 기업과의 접점을 확대하고 있다"며 "고부가 반도체 기판 시장 진출에 강력한 의지를 보이고 있다"고 설명했다. 다만 LG이노텍의 EMIB용 기판 공급망 진입 여부는 아직 불투명한 것으로 관측된다. LG이노텍이 SK하이닉스에 공급한 샘플이 엔지니어링샘플(ES) 등 초기 단계에 불과하기 때문이다. LG이노텍은 FC-BGA 업계 후발 주자로서, 경쟁사 대비 기술력이 낮다는 평가를 받고 있다. 실제로 LG이노텍은 고사양·대면적 기술이 필요한 서버용 FC-BGA 분야에는 아직 진출하지 못했다. EMIB용 기판 양산을 위해서는 전용 라인 구축 등 막대한 투자가 필요하다는 점도 주요 과제다. 반도체 후공정 업계 관계자는 "인텔 EMIB용 기판은 이미 해외 기업들이 공급망을 다져놓은 상황으로, 일본 이비덴도 최근 2조원 이상의 전용 라인 구축을 발표한 바 있다"며 "LG이노텍이 시장 진출을 위해서는 기술 및 시장적인 난관을 모두 헤쳐나가야 한다"고 설명했다.

2026.06.02 11:11장경윤 기자

[SW키트] 쓴 만큼 돈 내는 '깃허브'…비영어권 개발자 부담 클까

'깃허브 코파일럿'이 사용량 기반 과금 체계로 전환되면서 비영어권 개발자 토큰 비용 부담이 커질 수 있다는 우려가 제기됐다. 다만 전문가들은 언어별 토큰 차이가 곧바로 비영어권 개발자에게 더 큰 요금 부담으로 이어진다고 보기는 어렵다고 진단했다. 깃허브는 이달 1일부터 깃허브 코파일럿 요금제를 기존 요청 수 기반 정액제에서 토큰 사용량 기반 과금제로 바뀌었다. 현재 이용자는 작업 중 소모한 토큰 수에 따라 비용을 낸다. 이에 비영어권 개발자 사이에서는 비용 부담 우려도 제기되고 있다. 코파일럿은 여러 언어로 자연어 프롬프트를 처리할 수 있지만, 개발 문서와 코드 주석, 학습 데이터 생태계가 영어 중심으로 형성돼 영어 프롬프트에서 더 안정적으로 작동한다는 인식이 크다. 문제는 사용량 기반 과금이 토큰 소비량 기준으로 이뤄진다는 점이다. 한국어·일본어·중국어 등 비영어권 언어는 같은 의미를 전달하더라도 토크나이저 처리 방식에 따라 영어보다 더 많은 토큰을 쓸 수 있어서다. 국내 AI 스타트업 대표는 한국어 프롬프트 사용이 토큰 비용 측면에서 영어보다 불리하게 작용할 수 있다고 봤다. 그는 "AI 토큰 특성상 한글은 영어보다 더 많은 토큰을 소모할 수 있다"며 "코드는 대부분 영어로 작성돼 차이가 크지 않지만, 주석이나 설명, 문서 작성 과정에서 한국어를 많이 쓰면 비용 증가 요인이 될 수 있다"고 주장했다. 또 다른 업계 관계자는 언어 차이가 곧바로 큰 요금 부담으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 깃허브 코파일럿의 사용량 기반 과금 전환이 비영어권 개발자에게 특별히 더 큰 부담으로 작용할 가능성은 낮다는 설명이다. 관계자는 "이론적으로 영어는 1바이트(byte), 한국어는 3바이트를 쓰지만 이는 음절 기준 차이"라며 "영어와 한국어 평균 단어 길이 기준으로 보면 한국어 표현이 더 짧아 바이트 차이가 상당 부분 상쇄된다"고 설명했다. 그는 실제 개발 환경에서는 언어 차이보다 코드와 영어 설명이 차지하는 비중이 더 크다고 짚었다. 다수 개발 작업은 코드 작성과 영어 기반 문서·주석·프롬프트를 중심으로 이뤄지는 만큼, 한국어 사용 여부가 전체 토큰 비용을 결정하는 핵심 변수는 아니라는 의미다. 그는 "문서화를 한국어로 한다고 해도 문서 여러 개 용량은 이미지나 영상 하나보다 훨씬 작다"며 "대부분은 무료 플랜을 쓰고 있어 유료 플랜을 쓰는 비중도 크지 않을 것"이라고 내다봤다. 이어 "비용 부담은 사용 언어보다 고성능 모델 선택, 코드 생성량, 에이전트 작업 시간 등 실제 사용 패턴에 더 크게 좌우될 것"이라고 말했다.

2026.06.02 11:10김미정 기자

"소나무 수백만 그루 효과"…롯데이노베이트, 데이터센터 '초고효율' 국책과제 참여

롯데이노베이트가 데이터센터 에너지 효율 혁신과 탄소중립 실현을 위한 국가연구개발과제에 본격 착수한다. 이를 통해 차세대 열관리 기술을 선점하고 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 한층 강화한다는 전략이다. AI 확산에 따라 고성능 GPU 도입이 빠르게 늘어나는 가운데 데이터센터의 전력 효율과 열관리 경쟁력이 사업 성패를 좌우하는 핵심 요소로 떠오르면서다. 롯데이노베이트는 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발'의 일환인 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단 주관 컨소시엄에 합류했다고 2일 밝혔다. 최근 AI 산업의 급성장으로 고성능 GPU(그래픽처리장치) 도입이 급증하면서 데이터센터의 랙(Rack)당 전력 밀도가 전례 없이 높아지고 있다. 전력 밀도 상승은 곧바로 탄소 배출량 증가로 이어지기 때문에, 기존 공랭식(가공 공기를 이용한 냉각) 방식의 한계를 극복하고 데이터센터 운영 효율(PUE·전력효율지수)을 개선할 차세대 열관리 기술 도입이 시급한 실정이다. 이번 연구개발과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지를 획기적으로 절감하고 탄소중립을 달성하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 ▲광센싱 기반 분포형 온도 센서(DTS) 및 AI 열관리 시스템 ▲고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발 ▲실제 데이터센터 기반의 실증 등 핵심 기술의 조기 확보에 중점을 둔다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱과 AI 기술을 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 통해 기존 냉각 방식의 한계를 뛰어넘겠다는 구상이다. 이번 컨소시엄에는 주관기관인 아주대를 비롯해 롯데이노베이트, 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트가 참여하며, 향후 약 5년간 공동으로 세부 연구과제를 수행할 예정이다. 롯데이노베이트는 자사가 운영 중인 데이터센터를 기반으로 실증 및 검증을 전담하며, 전력효율지수인 PUE를 1.2 이하로 낮추는 것을 최종 목표로 삼았다. 표준적인 데이터센터의 PUE가 1.5 수준인 것을 감안하면 압도적인 효율이다. 실제로 서울과 용인 등 롯데이노베이트의 자사 데이터센터에 이 기술을 우선 적용해 PUE 1.2를 달성할 경우, 연간 약 2만 2,000톤의 탄소 배출 감축 효과가 기대된다. 나아가 기후에너지환경부 자료에 따른 2025년 국내 데이터센터 연간 전체 전력 소모량(약 8.2TWh)을 기준으로 이를 전국에 확대 적용할 경우 연간 68만 4000톤에 달하는 탄소 배출을 줄일 수 있을 것으로 분석된다. 롯데이노베이트는 이번 과제를 통해 확보한 고효율 열관리 핵심 기술을 자사의 핵심 비즈니스인 DBO 사업 모델에 적극 고도화할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영에 이르는 전 과정에 친환경 고효율 솔루션을 빌트인(Built-in) 형태로 결합해 차별화된 수주 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 안정적인 운영을 넘어 에너지 효율과 열관리 기술이 곧 기업의 핵심 경쟁력이 되는 시대"라며 "이번 국가연구개발과제를 통해 확보할 세계 최고 수준의 기술력을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 친환경 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 강조했다.

2026.06.02 10:59남혁우 기자

"One AI로 실질적 성장 이끈다"...글로벌 B2B 컨퍼런스 'CIS 2026' 17일 개최

AI를 도입한 기업과 AI로 성과를 내는 기업 사이의 격차는 갈수록 벌어지고 있다. 전자가 기술의 존재를 인지하고 있는 단계라면, 후자는 기술을 조직의 언어로 변환해 업무 흐름 안에 깊숙이 내재화한 단계다. 그 차이를 만드는 것은 단순히 더 나은 AI 모델이 아니라, 명확한 전략과 실행 체계다. 지디넷코리아가 이달 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 개최하는 'CIS 2026(Convergence Insight Summit 2026)'은 바로 이 간극을 좁히기 위한 자리다. 단순한 기술 트렌드 소개가 아닌, 실제 글로벌 기업에서 검증된 전략과 시행착오를 극복한 경험, 그리고 지금 당장 실행에 옮길 수 있는 구체적 방법을 한자리에서 공유한다. 오전에는 총 7개의 키노트 세션이 진행된다. 워카토 코리아는 S&P 500 글로벌 기업 사례를 바탕으로 AI 에이전트가 실제 조직에서 작동하기 위한 Enterprise AI Orchestration 전략을 라이브 데모와 함께 공개하고, 바이브컴퍼니는 소셜·금융·뉴스 등 도메인 특화 데이터를 MCP 기반으로 AI에 연결해 실무 정확도를 높이는 데이터 패러다임 전환 방법론을 제시한다. 레노버는 AMD 기반 수냉식 시스템을 활용한 저전력 고성능 AI 인프라 전략을, ASCENT AI는 브랜드가 무엇을 준비해야 하는지, 소비자 인텐트 데이터를 기반으로 한 브랜드 성장 공식을 소개한다. 크리젠은 생성형 AI를 단발성 툴이 아닌 대량 실험 구조로 내재화한 AI 마케팅 엔진 구축 사례를 소개한다. HPE Korea는 Agentic AI와 개방형 연결 기반으로 사일로 환경을 극복하고, 운영 효율과 비즈니스 속도를 동시에 혁신하는 전략을 소개한다. Red Hat은 AI를 개별 프로젝트를 넘어 지속 가능한 운영 플랫폼으로 확장하는 전략과 함께, 보안과 거버넌스를 포함한 엔터프라이즈 AI 아키텍처의 구현 방향에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 특히 이번 오후 프로그램은 3개의 트랙으로 편성되어 IT 혁신 전략, 데이터 및 마케팅 인사이트, 그리고 통합 비즈니스 전략에 이르기까지 참관객들이 각자의 업무 영역에 맞는 인사이트를 확인하고 실행 가능한 AI전략을 완성할 수 있도록 구성됐다. A트랙에서는 '비즈니스를 위한 IT 혁신'을 주제로 자다라 코리아, 파수 AI, 나무기술이 발표에 나선다. 자다라 코리아는 퍼블릭 클라우드 의존에서 벗어나 비용 통제권과 데이터 주권을 되찾는 '전략적 클라우드 송환'의 실무 방법론을 소개하고, 파수 AI는 단순 업무 보조부터 에이전트 오케스트레이션을 통한 경영 혁신으로 이어지는 단계별 로드맵을 바탕으로, 비즈니스 성과를 극대화할 실행 전략을 공유한다. 나무기술은 AI를 접목해 복잡한 가상화 시스템 관리를 단순화하고, 운영자가 보다 직관적으로 인프라를 운영·관리할 수 있는 혁신적인 디지털 워크스페이스 환경 구축 사례를 소개할 예정이다. B트랙에서는 '데이터 & 마케팅 인사이트'를 주제로 플래티어, 카테노이드, SK AX가 발표에 나선다. 플래티어는 글로벌 흐름과 한국 소비자 행태 변화를 짚어보고, Zero-Click 시대를 준비하는 두 가지 전선과 상품 데이터 관리 전략을 소개한다. 카테노이드는 숏폼이 상품 발견, 브랜드 경험, 구매 전환을 어떻게 바꾸고 있는지 주요 커머스 사례와 온사이트 활용 전략을 소개할 예정이다. 이어서 SK AX는 멀티 페르소나와 도메인 지식을 결합한 Agentic Platform으로 조직의 경험과 판단력을 체화한 자율형 AI Worker를 어떻게 현실로 만들어가는지 그 비전과 기술을 공개한다. C트랙에서는 '통합 비즈니스 전략'을 주제로 토스랩, BHSN, Odoo가 발표에 나선다. 토스랩은 42만 팀이 활용하는 협업 플랫폼 잔디가 사내 데이터를 AI로 연결해 의사결정을 지원하는 생산성 플랫폼으로 진화한 여정을 공유하고, BHSN은 계약 검토·승인·이행관리 등 실제 업무 흐름 안에서 AI가 작동하는 사례를 통해 PoC의 벽을 넘어서는 구체적인 돌파구를 제시한다. Odoo는 오픈소스 모듈형 플랫폼으로 CRM, ERP, 세일즈 데이터를 통합할 수 있는 전략에 대해 소개할 예정이다. 마지막 클로징 세션은 SK텔레콤 김인수 AI CEO가 'SK텔레콤이 AI Native Company로 가는 여정 - AX Leadership이 만드는 변화'를 주제로 무대에 오른다. 단순한 기술 성공 사례가 아닌, 거대 통신·AI 기업이 스스로를 어떻게 재설계했는지를 담은 발표를 통해 경영진과 AX 전략 담당자 모두에게 깊은 인사이트를 제공할 것으로 기대된다. 이번 CIS 2026은 국내외 17개 기업과 함께 준비한 발표 세션 외에도 다양한 부스 전시와 참여형 이벤트, 사전등록자 대상 경품 혜택까지 마련돼 있어, 실무자들에게 유익함과 재미를 동시에 제공할 것으로 기대된다. 자세한 내용과 등록은 [☞공식 웹사이트]를 통해 확인할 수 있다.

2026.06.02 10:58류승현 기자

[기고] 왜 AI 패키징은 전남이어야 하는가?

최근 전남·광주 행정통합 논의가 합의되면서 지방선거도 통합시장을 뽑는 선거로 진행되고 있다. 통합은 이뤄졌지만 중요한 질문은 이제 시작 단계에 있을 뿐이다. 통합 이후 전남·광주는 어떤 미래를 준비하고 있는가? 확보된 지원 예산은 어떻게 사용돼야 하는가? 많은 기대와 질문에 이제 전남광주통합특별시는 답할 차례가 됐다. 지난 반세기 동안 서울과 수도권은 대부분의 산업과 인프라를 집중적으로 흡수하며 대한민국 그 자체라고 할 만큼 거대한 산업 기반을 구축해왔다. 이것이 모두 순기능이었는지, 모두 역기능이었는지는 관점에 따라 다를 수 있다. 그러나 현재 우리가 '지방소멸'과 '지역균형발전'이라는 화두를 더 이상 외면하지 못하는 상황인 것은 분명하다. 이러한 문제의식 속에서 논의 주제에 대한 최소한의 공감대는 형성됐다. 단순히 행정구역을 확대하는 것만으로 지역의 미래 경쟁력이 만들어지지는 않는다는 점이다. 결국 중요한 것은 산업구조 변화 속에서 어떤 새로운 역할을 만들어낼 수 있는가다. 얼마 전 전남과 용인의 반도체 공장 유치 경쟁을 보면서 안타까움을 금할 수 없었다. 자칫 수도권에서 이미 완성된 산업을 지방을 위해 넘겨달라는 주장처럼 비칠 수도 있기 때문이다. 진정한 지역균형발전은 단순히 수도권 산업 일부를 이전받는 것이 아니라, 스스로 자립가능한 새로운 산업 생태계를 구축하는 데 있다. "자립가능한 산업 생태계 구축이 지역균형발전" 인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 글로벌 산업구조는 빠르게 변하고 있다. 그리고 변화의 중심에는 반도체, 특히 기존과 전혀 다른 생태계를 요구하는 AI 반도체 산업이 있다. 대규모 전력과 고속물류 시스템, 그리고 병렬형 제조 기반을 동시에 요구하는 새로운 산업 구조가 등장하고 있는 것이다. AI 반도체 산업은 최근 주목받고 있는 그래픽처리장치(GPU) 경쟁과 고대역폭메모리(HBM) 용량 경쟁을 넘어, 첨단 패키징(Advanced Packaging)과 서멀 솔루션(Thermal Solution), 그리고 시스템 통합(system Integration) 중심의 거대한 생태계 경쟁으로 이동하고 있다. 이제 AI 반도체는 단일 칩의 독립 경쟁산업이 아니다. 다양한 개별 칩을 하나의 시스템으로 묶는 통합 경쟁의 시대로 발전하고 있다. 실제 AI 반도체 산업의 가장 큰 병목 중 하나는 첨단 패키징을 중심으로 한 공급망 구축이다. 엔비디아의 GPU와 한국의 HBM이 결합되더라도 실제 AI 시스템으로 구현하기 위해서는 첨단 패키징과 시스템 통합 공정이 반드시 필요하다. 결국 미래 AI 산업의 핵심 경쟁력은 단순 미세공정 경쟁이 아니라 GPU 이후 생태계를 누가 확보하느냐의 문제로 이동하고 있는 것이다. 그리고 바로 이 지점에서 "왜 전남인가"라는 질문에 대한 새로운 답이 시작될 수 있다. 지금까지 국내 첨단산업 전략은 상당 부분 수도권 중심의 초미세 FEOL(Front End Of Line) 공정 경쟁에 집중돼 왔다. 그러나 냉정하게 말해 전남이 수도권과 동일한 방식으로 경쟁하는 것은 쉽지 않다. 인력과 기업, 기존 생태계가 이미 수도권에 집중된 상황에서 같은 방식의 경쟁은 막대한 시간과 비용을 요구한다. 결국 필요한 것은 수도권을 따라가는 전략이 아니라, 전남만이 가질 수 있는 새로운 산업 구조를 만드는 일이다. "제조인프라·인력, 첨단제조산업 연결기반" 전남의 강점은 단순히 넓은 부지에 있지 않다. 오히려 이미 에너지와 물류, 제조 인프라가 동시에 집적돼 있다는 점에 있다. 특히 광양만 권역은 여수·광양을 포함한 남해안 최대 산업벨트를 기반으로 AI 시대 첨단제조 산업과 연결될 수 있는 구조적 조건을 가지고 있다. 여수산단과 광양 포스코는 대한민국 산업화를 이끌었던 핵심 제조 기반이다. 그러나 IT 혁명과 산업구조 고도화 속에서 기존 석유화학과 철강 중심 산업은 새로운 전환이 필요한 시점에 들어서고 있다. 반대로 생각하면 이미 구축된 산업 유틸리티와 제조 인프라, 대규모 산업 부지와 숙련 제조인력은 새로운 첨단제조산업으로 연결될 수 있는 강력한 기반이 될 수도 있다. 특히 첨단 패키징 산업은 초미세 FEOL 공정과는 다른 형태의 경쟁 구조를 가진다. 첨단설계와 제조, 검사 및 신뢰성 기술이 동시에 요구되는 제조형 첨단산업에 가깝다. 예를 들어 HBM 적층과 서멀 패키징, 칩렛 통합, 검사 및 신뢰성 평가 등은 모두 다양한 제조 공정과 숙련 기술인력을 필요로 한다. 역으로 말하면 초미세공정을 기반으로 하는 반도체 제조라인보다 훨씬 넓은 협력 생태계를 형성할 수 있으며, 실제 지역 산업과 고용효과도 크다. 결국 중요한 것은 대기업 공장 하나를 유치하는 것이 아니라 다양한 전문기업과 중견기업이 함께 성장하는 제조 생태계를 구축하는 일이다. 그리고 여기서 광양만 권역의 또 다른 강점이 나타난다. 바로 물류다. AI 시대 첨단 제조산업은 점점 전력과 물류를 따라 움직이는 산업으로 변하고 있다. 앞서 언급했듯 첨단 패키징 산업은 소재와 기판, 장비와 HBM, 검사장비와 서멀 솔루션이 복합적으로 연결되는 거대한 공급망 산업이다. 따라서 육상과 해상, 항공 물류망이 동시에 연결되는 입지 경쟁력이 점점 중요해질 가능성이 높다. 전남 동부권은 광양항의 해상 물류와 전라선 및 부전선 철도망, 그리고 여수공항 접근성을 동시에 확보하고 있다. 이는 남해안 산업벨트 전체를 연결할 수 있는 중요한 기반이 될 수 있다. 특히 광양항은 글로벌 물류망과 직접 연결되는 국내 핵심 산업항 중 하나이며, 향후 AI 시대 첨단제조 공급망에서도 중요한 역할을 할 가능성이 있다. 더구나 반도체 산업은 경우에 따라 시·분·초 단위 물류 경쟁력이 요구되기 때문에 항공물류 지원 역시 중요한 요소가 될 수 있다. "여수·광양 산업벨트, 발전 인프라와 산단 결합" 그리고 무엇보다 중요한 것은 전력이다. AI 시대 첨단 제조산업은 점점 전력 중심 산업으로 변하고 있다. 반도체와 AI 데이터센터, 냉각 산업은 모두 막대한 전력을 필요로 한다. 현재 한국은, 발전은 지방에서 이뤄지고 소비는 수도권에 집중되는 구조를 가지고 있다. 그러나 여수·광양 산업벨트는 발전 인프라와 산업단지가 사실상 결합된 구조다. 이는 장거리 송전 부담을 줄이고 전력망 효율을 높이는 구조적 장점이 될 수 있다. 행정통합 이후 국가의 다양한 재정지원 역시 단순 사회간접자본(SOC) 확대에 머물러서는 안 된다. 미래세대를 위한 산업구조 전환과 첨단 제조생태계 구축에 활용할 필요가 있다. 보여주기식 산업유치 경쟁보다 실제 산업 생태계와 일자리를 만들 수 있는 전략이 더욱 중요하다. 결국 전남·광주 통합의 진정한 의미는 단순 행정구역 확대에 있는 것이 아니다. AI 시대 국가산업 구조 변화 속에서 전남이 어떤 새로운 역할을 할 수 있는가를 준비하는 데 있다. 왜 전남이어야 하는가에 대한 답은 단순 지역균형발전에 있지 않다. 에너지와 물류, 제조 인프라가 결합된 새로운 AI 제조 공급망의 가능성, 바로 그 안에 있다. 필자 조병록 성균관대학교에서 박사를 받았다. 삼성전자종합연구소에서 연구원으로 일했으며 국립순천대학교 전자공학과 교수로 순천대학교 공대학장을 역임했다.

2026.06.02 10:54조병록 컬럼니스트

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