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'개발자 테스트'통합검색 결과 입니다. (448건)

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블리자드 '오버워치2' 개발팀, 약 200명 규모 노조 결성

블리자드엔터테인먼트 소속 '오버워치2' 개발팀 약 200명이 미국 통신노동자연맹(CWA) 산하 노조인 '오버워치 게임메이커스 길드'를 결성했다고 영국 게임매체 유로게이머가 11일(현지시간) 보도했다. 이번 노조는 디자이너, 엔지니어, 아티스트, 사운드 디자이너, QA 등 비관리직 전 직군이 참여하는 '전 직군 통합(wall-to-wall)' 형태로 꾸려졌다. 개발자들은 노조 결성의 배경으로 2024년 초 있었던 대규모 해고와 급여 불균형, 재택근무 제한, 과도한 업무 강도 등을 꼽았다. 실제로 마이크로소프트는 2024년 1월 자회사인 액티비전 블리자드를 포함해 엑스박스 부문에서 총 1천900명을 해고한 바 있다. 블리자드의 테스트 분석가 사이먼 헤드릭은 “2024년 초의 해고가 가장 큰 문제였다”고 밝혔다. 시니어 테스트 분석가 포스터 엘멘도프는 “우리의 직장을 개선하는 것뿐만 아니라 비디오게임 업계를 향상시키려는 것”이라고 강조했다. 마이크로소프트는 지난 2022년 CWA와 '노동 중립성 협약'을 체결하고 노조 결성에 개입하지 않겠다는 방침을 밝혀왔다. 이 협약 이후 마이크로소프트 산하의 여러 스튜디오에서 노조가 잇따라 출범하고 있으며, 현재까지 2천600명 이상의 직원이 CWA 산하 노조에 가입한 것으로 알려졌다. 이번 '오버워치 게임메이커스 길드'는 블리자드 내 두 번째 전 직군 통합 노조로, 2024년 7월 월드 오브 워크래프트 팀에 이은 것이다. 이 밖에도 액티비전 사용자 리서치팀, 제니맥스 온라인 스튜디오 등에서도 유사한 노조 결성이 이어지고 있다. 노조는 향후 블리자드 및 마이크로소프트 측과의 단체 협상을 통해 근로 환경 개선과 권리 보장을 추진할 계획이다.

2025.05.12 08:57강한결

코드트리-AWS, 전국 대학생 프로그래밍 경진대회 '2025 ACPC' 개최

코딩 학습 플랫폼 코드트리(대표 이승용)가 아마존웹서비스(이하 AWS)와 전국 대학생 프로그래밍 경진대회 '2025 ACPC(AWSXCodetree Programming Contest)'를 공동 개최한다. 이번 대회는 코딩 기초 역량 증진을 통한 미래 인재를 발굴하고 개발자 간 교류 활성화를 목표로 기획됐다. 2025 ACPC는 AWS의 인프라를 활용해 국제정보올림피아드(IOI) 메달리스트 출신으로 구성된 코드트리 팀이 직접 문제를 출제 및 관리하는 프로그래밍 경진대회다. 대회는 온라인 예선과 오프라인 본선으로 진행되며, 대학생(대학원생 포함)이면 학년과 전공에 관계없이 누구나 참가 가능하다. 예선에서는 코드트리 자체 코딩 역량 평가 서비스 'COEIC(코익)' 온라인 테스트를 진행한다. COEIC은 AI 기반의 적응형 시험을 적용해 최소한의 문제와 시간으로도 코딩 역량을 정량적으로 측정할 수 있는 표준화된 시험이다. 'Python', 'Java', 'C++', 'C' 등 프로그래밍 언어로 문제를 풀고 답안을 제출하면 된다. 예선에 통과한 본선 대상자 100명을 대상으로 이달 25일 서울 강남구 AWS 코리아 본사에서 오프라인 본선 대회를 진행한다. 수상자에게는 1등 300만원, 2등 100만원, 3등 50만원의 상금이 수여된다. 참가자 혜택도 준비했다. 참가자 전원에게는 25일까지 코드트리 학습 콘텐츠를 무료로 제공한다. 알고리즘 유형별 문제, 자료구조, 기업별 모의 코딩 테스트 등 다양한 자료를 자유롭게 이용할 수 있다. 본선 진출자에게는 기념 티셔츠와 참가 인증서, 국제정보올림피아드 및 국제 대학생 프로그래밍 경시대회(ICPC) 수상자 멘토링 기회, 교통비 등을 제공할 예정이다. 참가 신청 및 예선은 16일까지 가능하다. 코드트리 회원가입 및 학생 인증을 완료하면 COEIC 응시권이 지급되며, COEIC 홈페이지에서 시험에 응시할 수 있다. 자세한 내용은 대회 포스터 내 QR코드를 스캔해 ACPC 디스코드 채널에 입장하면 확인 가능하다. 이승용 코드트리 대표는 “학생들이 실전 중심의 경험을 통해 역량을 키우고, 의미 있는 성장을 이룰 수 있도록 AWS와 함께 2025 ACPC를 개최하게 됐다”며 “앞으로도 코딩 교육 시장을 이끌어갈 수 있도록 실질적인 교육 효과를 제공하는 프로그램들을 지속적으로 확대해 업계 발전에 지속적으로 기여하겠다”고 말했다.

2025.05.09 17:51백봉삼

[미래의료] "AI로 신약 개발해도 임상시험은 어렵다"

정보통신 기술에 힘입어 보건의료 영역의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 전 세계는 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)를 통한 신종 감염병, 초고령화 시대, 지역 간 건강격차 해소 등 우리 앞에 놓인 적대적 환경을 극복하려는 노력을 기울이고 있다. 지디넷코리아는 국내·외 디지털헬스산업의 가장 정확한 전망을 제시할 것이다. [편집자 주] “첨단 인공지능(AI)으로 신약 후보물질을 개발하더라도 효과성과 안전성 검증은 다른 이야기다. 이것은 대단히 어렵다.” 알렉스 자보론코프(Alex Zhavoronkov) 인실리코 메디슨(Insilico Medicine) 창업자의 말이다. 7일 오전 서울 코엑스. 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 주최한 '바이오코리아 2025'에서 기조 강연자로 나선 그에게서 나온 다소 뜻밖의 발언이었다. 현재 바이오헬스 분야에서 AI를 빼놓고는 말할 수 없다. 지난해 노벨물리학상과 화학상을 수상한 AI 개발자들은 인공신경망을 활용한 기계학습과 단백질 설계 및 구조 예측 등의 기술을 개발한 공을 인정받아 수상의 주인공이 됐다. AI가 생화학적 난제 해결의 이른바 '만능열쇠'가 될 수 있다는 가능성을 처음으로 규명한 노력 때문이었다. 관련 시장도 급속도로 커지고 있다. 글로벌 시장조사기관 Market and Market에 따르면, 글로벌 AI 신약 개발 시장은 2023년 기준 9억270만 달러에 달한다. 연평균 성장률은 40%를 웃도는데, 오는 2028년이면 관련 시장은 48억9천360만 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. AI를 활용한 신약 개발붐이 일고 있는 이유는 시간과 비용의 절감과 이로 인한 진입 장벽을 낮추는데 AI가 효과적인 수단이 되기 때문이다. 한국보건산업진흥원에 따르면, 전통적인 신약개발 기간은 10년~15년이다. 개발비용은 1조~2조원 가량이 소요된다. 1만여 개의 신약 후보 물질 가운데 0.01%만이 신약으로 출시된다. 이론적으로라면 그렇다. 인실리코 메디슨이 전 세계에서 주목받는 이유는 이론을 현실화하고 있는 소수의 AI 신약 개발을 하고 있기 때문이다. 회사는 특발성 폐섬유증(IPF) 치료제 개발에서 타깃 검토, 전임상 후보물질 도출 과정에 AI를 활용, 18개월 만에 완료했다. 후보물질인 'ISM001-055'는 현재 임상시험 제2a상이 진행 중이다. ISM001-055는 Traf2 및 NCK 상호작용 키나제인 'TNIK'를 표적으로 하는 저분자 화합물 치료제 후보물질이다. 뿐만 아니다. 알렉스 대표에 따르면, 회사가 지난 2019년부터 타깃 발굴 후 전임상 후보물질을 도출한 것이 22개, 임상 단계 도달 물질 10개 등이 있다. 2022년 회사가 개발해 낸 총 9개의 물질이 전임상 후보물질 개발에서 DC(신약의 사용 여부를 결정하기 위해 구성하는 위원회) 단계에 도달했다. 그는 “거대 제약기업조차 이러한 결과물을 도출하지는 못한다”라며 AI를 활용한 신약 개발의 대단히 빠른 속도를 과시했다. 현재 글로벌 상위 20개 제약사가 인실리코 메디슨의 소프트웨어를 사용하고 있다. “분자 6개를 만드는데 26일만에 합성 및 생성해 46일만에 쥐 실험까지 가능한 단계에 도달했습니다. 우리가 오픈소스로 공개한 AI소프트웨어는 결과적으로 강화학습에 도움이 됐죠. 이를 통해 임상 2상 2건 이상 완료와 2a상 완료 등의 성과는 빅파마도 할 수 없는 엄청난 결과였죠.” 현재 인실리코 메디슨은 미국 보스턴을 본사로 전 세계에 지사를 두고 있다. 특히 중국을 비롯해 아시아 지역은 사업에 핵심지역이나 마찬가지다. 물질 합성 테스트와 로봇 연구 때문이다. 회사는 로보팅맵을 통해 중국에서 대규모 로봇 연구 모델을 운영하고 있다. 세포 실험 등을 로봇이 직접 수행하는 방식이다. 회사는 3년 내 모든 검체를 로봇이 다루는 '완전한' 자동화를 기대하고 있다. “연구진은 재택근무를 하며 연구실은 자동화 운영하는 방식입니다. 이를 위한 AI 학습은 계속 진행 중입니다. 화합물을 배합해 결과를 보고 그 가운데 유망한 후보물질을 도출하면 이후 사람이 맡는 연구소에서 후속 연구가 진행되는 프로세스를 구축할 예정입니다.” 알렉스 대표는 로봇을 활용하면 신약 개발에 걸리는 기간의 2년가량을 단축할 것으로 전망했다. 버튼 하나로 신약 뚝딱 나오는 상상은 이뤄지지 않는다 하지만 AI로 신약 후보물질을 개발했더라도 임상시험은 또 다른 이야기다. 효과성과 뜻밖의 부작용이 발생할 수 있기 때문이다. “우리는 5억 달러 이상을 조달해왔고 기술 이전으로 수십억 달러의 협상을 했지만, 이것으로도 충분하지 않았습니다. 그건 AI로도 해결이 안 되는 일이었죠. 엄청난 분자구조를 만들어도 임상시험에서 통할지 알고 싶으면 화학 단계부터 안전성 시험을 해야 합니다. 수년이 걸립니다. 임상시험은 느리게 운영되고요. 첨단 AI로 개발해도 치료제의 검증은 여전히 어려운 영역입니다.” 물론 앞서 거론한 임상의 어려움 등을 고려하면, AI를 활용한 신약 개발은 전통적인 개발보다는 시간과 비용 개선 효과를 기대할 수 있지만, 단기간 내 변화는 시기상조다. 알렉스 대표조차 “극적인 마법은 없을 것”이라고 단언했다. “버튼 하나만 누르면 신약이 개발되는 상상은 실현되기 어려울 겁니다. 여전히 신약 개발은 시간이 걸립니다. 2억~3억 달러는 소요되죠. AI가 완전히 판도를 바꾸진 못할 겁니다. 강한 의지가 있어야 가능한 이야기죠.” 이처럼 AI가 혁신적인 도구에는 분명하지만, 약을 개발하는 것은 사진이나 영상을 합성하는 것과는 차원이 다르다. 사람의 건강과 생명에 직결되기 때문이다. 때문에 전문가들은 현 단계를 '과도기'라고 말한다. 과도기에 어떻게 대응하느냐는 향후 신약 개발의 중심으로 도약할지 변방에 머무를지를 좌우한다고 해도 과언이 아닐 터다. 석차옥 갤럭스 대표 겸 서울대 교수는 “AI의 수준이 올라가도 신뢰도를 정확하게 이야기할 수 있어야 한다”라고 조언했다. 송상옥 스탠다임 대표는 “아직 데이터 표준화 어려움 등이 존재하기 때문에 전문가와의 협업과 피드백 등 이른바 하이브리드 전략으로 과도기를 헤쳐가야 한다”라고 설명했다. 정재호 연세대의대 교수도 “실험 검증 데이터의 신뢰성과 표준화 등이 돼 있어야 하며, 정교한 환자 선정 등 임상 모델 설정이 요구된다”라고 말했다.

2025.05.08 06:30김양균

애플-앤트로픽, '비밀동맹' 맺나…AI 기반 개발 플랫폼 구축

애플이 앤트로픽과 함께 생성형 인공지능(AI) 기반 코드 자동화 플랫폼을 내부적으로 검토 중인 것으로 알려졌다. 기존 개발 도구에 AI 기능을 접목하는 방안으로, 내부 개발 효율성을 높이기 위한 실험적 시도라는 분석이 나온다. 4일 블룸버그 등 외신에 따르면 애플은 최근 앤트로픽과 협력해 자연어로 프로그래밍을 하는 '바이브 코딩' 소프트웨어를 개발 중이다. 이 시스템은 코드 작성, 수정, 테스트를 자동화하는 내부 도구로 활용될 예정이다. 플랫폼은 기존 'X코드'의 업그레이드 버전으로, 앤트로픽의 생성형 AI 모델 '클로드 소넷(Claude Sonnet)'을 기반으로 한다. 해당 프로젝트는 애플이 추진 중인 내부 AI 전략의 일환으로 해석된다. 애플은 이미 일부 기능에서 오픈AI의 '챗GPT'를 활용하고 있으며 향후 구글의 '제미나이'를 옵션으로 추가하는 방안도 검토 중인 것으로 알려졌다. 여기에 앤트로픽까지 끌어들이며 복수 AI 파트너 체제를 공고히 하는 모습이다. 개발자 커뮤니티에서 '클로드 소넷'은 최근 높은 평가를 받고 있다. 특히 '커서(Cursor)'와 '윈드서프(Windsurf)' 등 AI 코딩 도구에서 '클로드' 기반 모델이 활발히 활용되며 코딩 정밀도와 생산성을 모두 충족하는 사례가 늘고 있다. 애플도 이러한 흐름에 주목해 내부 개발 효율 개선에 '클로드'를 적극 도입하려는 것으로 보인다. 다만 해당 플랫폼의 대외 공개 여부는 아직 결정되지 않은 것으로 전해진다. 내부 성과와 시장 반응에 따라 개발자 대상 서비스로 확장될 가능성도 열려 있다는 관측이다. 테크크런치는 "애플이 앤트로픽과 협력해 생성형 AI 기반의 '바이브 코딩' 플랫폼을 개발 중"이라며 "해당 소프트웨어는 코드 작성부터 편집, 테스트까지 지원하며 일단 내부 도입을 목표로 하고 있지만 외부 공개 여부는 아직 정해지지 않았다"고 전했다.

2025.05.04 09:59조이환

머스크 AI, MS 품에 안길까…'그록' 애저 탑재 추진

마이크로소프트(MS)가 일론 머스크의 인공지능(AI) 모델을 자사 클라우드 플랫폼에 호스팅하는 방안을 추진하고 있다. AI 파트너십 다변화 전략으로 오픈AI 의존도를 줄이고 경쟁력을 높이는 모양새다. 4일 더버지 등 외신에 따르면 MS는 최근 머스크의 AI 스타트업 xAI와 '그록' 모델 호스팅을 위한 협의를 진행 중이다. 협의가 마무리되면 그록은 MS의 애저 AI 파운드리 플랫폼을 통해 외부 고객과 내부 제품팀에 제공될 예정이다. 애저 AI 파운드리는 개발자에게 AI 기반 애플리케이션 구동에 필요한 도구와 모델을 제공하는 MS의 핵심 인프라다. 이번 결정은 MS가 단순 호스팅 용량만 제공하고 '그록' 모델 훈련에는 관여하지 않는 형태가 유력하다. 이번 협력은 현재 오픈AI와의 관계와 별개로 추진되는 독립적 기술 파트너십이다. MS는 오픈AI에 수십억 달러를 투자해왔지만 동시에 자사 AI 모델 역량을 확대하며 다른 기업 모델 테스트도 병행하고 있다. 실제로 더 버지에 따르면 MS는 이미 지난 3월부터 xAI는 물론 메타, 중국 딥시크의 AI 모델을 코파일럿 서비스의 대체 후보군으로 시험 중이다. 최근 딥시크의 'R1' 모델이 주목받자 이를 애저와 깃허브 플랫폼에서 빠르게 지원한 바 있다. '그록'의 구체적 서비스 시점, 계약 조건, 독점 여부 등은 아직 확정되지 않았다. 향후 아마존 웹서비스(AWS) 등 다른 클라우드 업체도 그록을 호스팅할 수 있을 가능성은 열려 있다. 머스크와 오픈AI 간의 갈등 역시 이번 행보에 주목도를 높이고 있다. 머스크는 지난해 오픈AI가 "인류 전체를 위한 AI 개발"이라는 원래의 비전을 저버리고 상업화를 추구한다며 소송을 제기했다. 이에 맞서 오픈AI는 지난달 머스크를 상대로 반대 소송을 제기했다. 머스크는 지난 2015년 오픈AI에 합류했다가 4년 후 회사를 떠났으며 이후 빠르게 성장한 오픈AI와의 노선 차이가 뚜렷해졌다. 로이터는 "MS가 오픈AI 외의 모델을 적극 테스트하며 전략적 거리두기에 나섰다"며 "머스크와의 협업은 기술 다양화의 일환이자 알트먼 중심 구조에 대한 균형추 성격도 있다"고 분석했다.

2025.05.04 09:22조이환

MS, 머스크 손잡나…"xAI '그록' 클라우드 적용 검토"

마이크로소프트가 타사 오픈소스 인공지능(AI) 모델을 클라우드 서비스에 추가해 오픈AI 의존도 줄이기에 나선 것으로 전해졌다. 2일 CNBC 등 외신에 따르면 마이크로소프트가 일론 머스크의 xAI 모델 '그록'을 클라우드에 실행할 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 이번 계약이 체결되면 마이크로소프트는 xAI에게 그록 실행을 위한 서버를 제공할 방침이다. 다만 그록을 새로 학습시키는 데 필요한 서버는 지원하지 않는다. 외신은 xAI가 마이크로소프트와 그록 호스팅을 독점 계약으로 체결할지, 아마존웹서비스(AWS) 등 타 클라우드 제공업체에도 해당 모델을 제공할지는 미지수라고 보도했다. 그동안 마이크로소프트는 오픈AI 기술 의존을 줄이기 위해 타사 AI 모델 적용을 늘려 왔다. 메타와 딥시크 등 여러 업체의 AI 모델을 테스트하면서 '코파일럿' 제품군 모델 확장에 나섰다. 특히 올 초 딥시크 추론 모델 'R1'을 애저 플랫폼과 깃허브 개발자 도구에 적용했다. 다수 외신은 클라우드 인프라와 AI 모델을 둘러싼 협력과 경쟁이 더욱 가속화할 것으로 내다봤다. 더버지는 "AI를 둘러싼 독점과 개방성 논쟁이 정책·산업 전반에 영향력을 미칠 가능성이 높다"고 평가했다.

2025.05.02 15:00김미정

그라비티, 중남미 게임 전시회 '게임스컴 라탐 2025' 참가

그라비티는 30일 브라질에서 열리는 '게임스컴 라탐 2025'에 참가한다고 밝혔다. 게임스컴 라탐은 유럽 최대 게임 행사 '게임스컴'의 중남미 버전이다. 지난해 첫 개최 당시 10만 명 이상이 행사장을 찾았으며, 올해는 4월 30일부터 5월 4일까지 브라질 상파울루 아넴비 지구 전시장에서 열린다. 행사 기간 동안 다양한 프로그램과 게임 시연이 마련되며, 개발자와 퍼블리셔 등 참가사 간 비즈니스 네트워크 기회도 제공한다. 그라비티는 올해 주요 사업 방향인 중남미 시장 진출의 일환으로 게임스컴 라탐 참가를 결정했다. 이번 행사에서는 북미 지사 그라비티 인터랙티브(GVI)와 싱가포르 지사 그라비티 게임 허브(GGH)를 통해 상반기 중 중남미 지역에 론칭 예정인 PC MMORPG '라그나로크 온라인 아메리카 라티나'와 PC 게임 '건바운드'를 출품할 예정이다. 또한 5월 3일 열리는 일반 이용자 대상 발표 행사에서 '라그나로크 온라인 아메리카 라티나'를 주제로 중남미 시장 진출 계획과 향후 서비스 방향을 소개하는 시간도 마련한다. 출품작 '라그나로크 온라인 아메리카 라티나'는 기존 '라그나로크 온라인'에 중남미 지역 특색을 반영한 버전이다. 현지 전용 배경음악, 지역, 스킨, 아이콘 등 중남미 전용 시스템과 콘텐츠를 적용했다. 4월 22일까지 진행한 중남미 지역 비공개 테스트에는 다운로드 기준 총 19만 명 이상이 참여해 정식 출시 전부터 주목받고 있다. '건바운드'는 턴제 슈팅 게임으로, 다양한 이동수단과 전략 요소, 바람과 지형 등 환경 변수를 고려한 고난도 전투를 특징으로 한다. 플레이어는 이동수단을 조작해 순차적으로 대결을 펼치며 치열한 심리전을 경험할 수 있다. 그라비티의 게임스컴 라탐 2025 부스는 '건바운드'의 현대적 감성과 '라그나로크 온라인 아메리카 라티나'의 중세풍 테마를 결합해 독특한 시각적 컨셉을 연출할 예정이다. 시연을 위한 별도 입구를 마련해, 방문객들이 각각의 타이틀을 몰입해 체험할 수 있도록 구성했다. 부스 방문객을 위한 이벤트도 다양하게 준비했다. 사전 예약 참여, 공식 소셜 미디어 팔로우, '라그나로크' 음악회 소식 공유 등 미션을 수행하면 경품을 받을 수 있다. 부스 현장에서는 추첨을 통해 '건바운드' 티셔츠, 핀 버튼, 마우스 패드 등 한정판 굿즈를 제공한다. 또한 '라그나로크X: 넥스트 제너레이션', '라그나로크 랜드버스: 제네시스', '라그나로크 몬스터 월드' 관련 경품을 받을 수 있는 현장 이벤트도 운영한다. 정일태 그라비티 사업 이사는 “게임스컴 라탐을 통해 중남미 지역 론칭 예정 타이틀의 사전 인지도를 높이고, 현지 이용자들과 직접 소통하며 반응을 확인하고자 참가를 결정했다”며 “이번 행사가 중남미 시장 본격 진출을 위한 교두보가 될 것으로 기대하며, 현지 파트너십 구축에도 적극 나설 계획”이라고 밝혔다.

2025.04.29 17:19강한결

1분기 실적 앞둔 메타, AI 시장 주도권 확보 방안 제시

메타가 1분기 실적 발표를 앞두고 글로벌 인공지능(AI) 시장 주도권 확보 방안을 제시한다. 29일 CNBC는 메타가 미국 캘리포니아 멘로파크 본사에서 첫 AI 개발자 컨퍼런스 '라마콘'을 열고 글로벌 오픈소스 AI 생태계 강화 전략을 공유한다고 밝혔다. 이후 31일(현지시간) 실적을 발표한다. 이번 라마콘에서는 메타의 최신 AI 모델인 '라마 4' 시리즈가 소개된다. 특히 주요 시리즈인 멀티모달 모델 '스카우트'와 '매버릭'도 공개된다. 2조개 파라미터로 이뤄진 모델 '비히모스'에 대한 정보도 공유될 예정이다. 이번 행사에는 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)와 사티아 나델라 CEO 간 대담 세션도 포함됐다. 이에 두 CEO가 AI 분야 미래와 협업에 대한 논의를 진행할 가능성도 높다. 외신은 이번 행사에서 메타의 AI 투자 현황과 미국 관세 정책 대응안 이어질 것으로 봤다. 앞서 메타는 올해 AI 인프라 구축을 위해 올해 최대 650억 달러를 지출한다고 밝혔다. 분석가들은 메타가 투자 금액을 상향 조정할 가능성 있다고 내다봤다. 미국 투자은행 니드햄은 메타가 올해 600~650억 달러 자본 지출 계획을 변경하지 않을 것으로 예상했다. 다만 관세로 인해 향후 비용이 추가로 증가할 수 있다는 리스크를 지적했다. 앞서 인텔은 이번 1분기 실적 발표에서 무역정책이 경기 둔화 가능성을 높였다고 밝혔으며, 구글도 설비 투자 계획은 변함없지만 공급 일정 변동 가능성을 언급한 바 있다. 투자자들은 메타가 보유한 글로벌 사용자 기반으로 AI 시장에서 우위를 점할 것으로 기대하고 있다. 수조 달러 규모 시장을 겨냥한 만큼 라마 투자 지속 여부는 중장기적으로 실적과 직결될 전망이라는 이유에서다. 현재 메타는 라마4 모델을 출시해 AI 에이전트 개발에 속도를 내고 있다. 이를 통해 웹 브라우저나 앱에서 사용자 업무를 자동화하는 기능을 강화하고 있다. 최근 메타AI 디지털 어시스턴트 사업도 시작했다. 올해 2분기 중 독립형 메타AI 앱 출시와 유료 구독 서비스 테스트를 계획 중이다. 업계는 별도 앱 출시에 따라 메타AI가 차별화된 브랜드 가치를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 페이스북이나 인스타그램 사용자가 현재처럼 단순히 콘텐츠 소비에 집중할 경우 AI 서비스 확산에는 시간이 걸릴 수 있다는 분위기다. 윌리엄 블레어의 랄프 샤카트 연구원은 "메타는 다수 플랫폼을 통해 수십억 사용자 기반을 활용할 수 있는 좋은 위치에 있다"며 "초기 선점 효과를 바탕으로 AI 시장에서 강력한 존재감을 가질 것으로 본다"고 밝혔다. 웰스파고의 켄 가웰스키 전무는 "메타는 라마 모델이 최첨단 모델과 경쟁할 수 있는지 지속적으로 평가해야 한다"며 "아직까지 메타는 구글처럼 직접적으로 모델을 수익화하지 못했다"고 밝혔다.

2025.04.29 09:05김미정

데이터이쿠, 대규모 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 출시

데이터이쿠가 대규모 인공지능(AI) 에이전트 구축과 운영을 돕는 솔루션을 출시해 안전한 AI 애플리케이션 운영 환경을 구축했다. 데이터이쿠는 AI에이전트 구축·운영을 위한 '데이터이쿠 AI 에이전트'를 출시했다고 28일 밝혔다. 데이터이쿠 AI 에이전트는 분석과 예측 모델을 통합한 AI 에이전트 기반 애플리케이션이다. 기업의 에이전트 대량 생성과 제어를 지원한다. 최근 1년 사이 생성형 AI와 AI 에이전트 활용이 빠르게 확산하고 있다. 실제 데이터이쿠 고객 20% 이상이 생성형 AI를 비즈니스와 데이터 워크플로에 통합한 것으로 나타났다. 고객당 1천건 넘는 활성 활용 사례를 가진 프로젝트도 다수 있다는 분석도 나왔다. 그러나 기업들의 급격한 도입 과정에서 통제되지 않은 에이전트 운영과 비효율적 아키텍처 문제가 발생하고 있다. 데이터이쿠는 이를 해결하기 위해 엔터프라이즈 환경에 맞춘 통합 제어와 관리 기능을 제공할 방침이다. 데이터이쿠 AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 작동하며 기존 운영 워크플로우와 유기적으로 통합된다. 다양한 AI 입력을 수용하고 기업 자산 수준으로 안전하게 관리할 수 있도록 설계됐다. 데이터이쿠는 비기술적 사용자를 위한 노코드 '비주얼 에이전트'와 개발자를 위한 풀코드 '코드 에이전트'를 동일 플랫폼 내에 제공한다. 이를 통해 생성 방식과 관계없이 중앙 통제 기능을 지원한다. 또 에이전트 툴을 중앙 검증하는 '관리형 에이전트 툴', 활용 사례를 통합 관리하는 '생성형 AI 레지스트리', 배포 전 리스크 점검을 위한 '위험 모니터링 승인' 기능도 제공한다. 데이터이쿠는 대규모 에이전트 오케스트레이션을 위해 '데이터이쿠 거대언어모델(LLM) 메시' 아키텍처도 구축했다. 이를 통해 고객사는 오픈AI, 앤트로픽, 미스트랄뿐 아니라 아마존 베드록, 마이크로소프트 애저, 구글 제미나이 같은 클라우드 서비스와 라마, 딥시크 같은 오픈소스 모델까지 통합 관리할 수 있다. 사용 기업은 '세이프가드'를 통해 보안 정책을 유연하게 설정할 수 있으며 '에이전트 커넥트'를 활용해 에이전트 접근과 요청 분배를 통합 관리할 수 있다. 데이터이쿠는 운영 중인 에이전트의 지속적인 최적화를 위해 '트레이스 익스플로러'로 의사결정과 입출력 흐름을 추적해 디버깅할 수 있게 했다. '퀄리티 가드'로 성능 검증과 테스트를 수행하고 '코스트 가드'를 통해 사용량과 예산을 관리할 수 있도록 지원한다. 데이터이쿠는 스노우플레이크와 데이터브릭스, 마이크로소프트, 아마존웹서비스, 구글 등 주요 데이터와 클라우드 플랫폼과도 연동해 AI 에이전트가 다양한 데이터 환경에서 원활히 작동하도록 했다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 "AI는 원초적 기술이며 이제 기업들이 AI를 주도적으로 통제해야 할 때"라며 "우리는 분석과 모델, 에이전트를 통합 지원하는 유일한 플랫폼"이라고 밝혔다. 그러면서 "기업들은 에이전트를 탐색하는 초기 단계를 넘어 실제 운영 단계에 진입하고 있으며 이 과정에서 통합 거버넌스와 최적화의 중요성을 깨닫게 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.28 15:27김미정

카카오테크 캠퍼스, 고용노동부 '미래내일 일경험 사업' 선정

카카오(대표 정신아)의 지역 기반 IT 인재양성 프로그램 '카카오테크 캠퍼스'가 고용노동부 주관 '2025년 미래내일 일경험 사업' ESG 지원형 운영기관으로 선정됐다고 28일 밝혔다. 올해 3기를 맞이한 카카오테크 캠퍼스는 카카오의 ESG 교육 사업이다. 부산대·전남대·강원대·경북대·충남대 등 5개 지역 거점 대학교와 협약해 실무 중심의 개발자 양성 교육을 제공한다. 수도권과 지역 간 교육 인프라 불균형 문제를 해소하고, 지역 청년들에게 실질적인 성장 기회를 제공하는 프로그램이라는 점에서 높은 평가를 받아 사업에 선정됐다. 특히 올해는 카카오 현직 개발자 멘토링, 1:1 코드 리뷰, 취업 특강 및 커리어 코칭 등을 강화해 참가자 맞춤형 실무 중심 경험을 지원한다. 자기소개서·코딩테스트·프리코스 평가로 학습 의지와 기초 역량을 키운 최종 참가자들에게는 과정 수료 시 전원 수료 축하금과 우수생 장학금, 공식 수료증 및 커뮤니티 네트워킹 등의 혜택을 제공한다. 카카오는 '사람을 이해하는 기술로 필요한 미래를 더 가깝게 만든다'는 비전 아래, 단순한 직무 훈련을 넘어 디지털 사회 전환에 적합한 인재를 육성하고, 청년 고용과 지역 인재 소멸 문제 해결에 기여할 계획이다. 카카오 CA협의체 권대열 ESG위원장은 “카카오테크 캠퍼스는 지역 청년들에게 기술인재로의 실질적 성장 기회를 제공하는 카카오의 ESG 실천 사례”라며 “앞으로도 카카오가 잘할 수 있는 방식으로 사회에 지속 기여하겠다”고 밝혔다.

2025.04.28 10:23백봉삼

[디플정 기고②] DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반 플랫폼

윤석열 전 대통령 파면에 따라 윤 정부 핵심 국정과제 중 하나인 디지털플랫폼정부(디플정)도 표류하고 있다. 관련 특별법이 국회 문턱을 넘지 못했고, 2기 민간위원회 출범도 기약없이 미뤄졌다. 디플정은 공공부문 데이터 칸막이를 제거, 각 부처 및 기관에 산재한 1만7000여개 정보시스템의 사일로(silo)를 풀어, 곳곳에 막혀있던 데이터를 흐르게 하는 데 역점을 뒀다. 이를 통해 공급자 중심의 디지털정부에서 한발 더 나아가 국민과 기업이 수요자이자 공급자로 주도적으로 참여하는 것을 추구했다. 국가경제 발전을 위해 공공의 데이터와 민간의 데이터가 유기적으로 결합, 시너지를 내게 한 것이다. 디플정위원회 설립 근거는 대통령령이다. 당초 존속 기한은 2027년 6월30일까지다. 지속 여부는 차기 대통령 손에 달려있다. 존속 여부와 관계없이 올해도 디플정위원회는 돌아간다. 올해 9000억 넘는 예산을 배정받아 연내 사용해야 하기 때문이다. 정식 예산을 배정받지 못해 임시예산으로 운영하고 있는 국가AI위원회와 다른 부분이다. 당장 다음달에도 디플정 핵심 사업인 플랫폼 구축 본 사업이 발주가 날 예정이다. 디플정위원회는 지난 2022년 9월 출범했다. 2년 6개월이 지났다. 그동안 무슨 일을 했으며,향후 행방은 어떻게 될까. 이승현 디플정위원회 AI플랫폼혁신국장이 본지에 디플정과 관련한 장문의 기고를 보내왔다. 이를 5회로 나눠 게재한다.(편집자 주) 세계적으로 디지털 전환을 넘어 AI 대전환이 빠르게 진행되면서, 각국 정부는 AI·디지털 역량 강화에 총력을 기울이고 있다. 특히 방대한 데이터와 복잡한 행정 체계를 가진 공공 부문은 혁신의 속도가 상대적으로 더딘 편이다. 각 부처가 개별적으로 운영되는 '사일로(Silo)' 현상은 국민과 기업에게 불편을 초래하고 행정 효율성을 저하시키는 주된 원인으로 오랫동안 지적돼 왔다. 미국, 일본, 프랑스 등 AI 선진국들은 이미 국가 차원의 AI 도입을 통해 공공 행정의 효율성을 제고하고 있다. 우리나라는 이러한 글로벌 흐름에 앞서 2022년부터 '디지털플랫폼정부(DPG)'를 통해 적극적인 변화를 추진해 왔다. 디지털플랫폼정부는 분산돼 있는 공공 데이터와 서비스를 하나의 플랫폼으로 통합·연계해 국민과 기업, 정부가 함께 사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 혁신적인 정부 모델이다. 지난 2년 6개월 동안 디지털플랫폼정부는 크게 두 가지 핵심 과제를 해결하기 위해 노력해왔다. 첫째, 1만7090개에 달하는 공공 정보시스템을 효과적으로 연계해 부처 간 칸막이를 협업 중심의 체제로 전환하는 것이었다. 둘째, 기존의 공공데이터 개방을 넘어, AI 시대에 필요한 더 많은 데이터를 민간에 제공해 창의적이고 혁신적인 대국민 서비스가 등장할 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 이러한 목표 달성을 위해 'DPG허브'와 '범정부 초거대AI 공통기반'이라는 두 가지 핵심 인프라가 구축되고 있다. ■ DPG허브: 디지털플랫폼정부의 중추신경계 DPG허브는 디지털플랫폼정부의 중추신경계 역할을 담당하는 통합 플랫폼이다. 국가디지털자원저장소, 데이터레이크, 통합테스트베드, 초거대AI연계기반으로 구성된 이 플랫폼은 공공과 민간의 데이터와 서비스를 연결하는 허브 기능을 한다. 현재 멀티클라우드 아키텍처를 기반으로 1단계 구축이 진행 중이며, 2단계에서는 정부업무망으로 확장할 예정이다. DPG허브의 가장 큰 특징은 데이터와 서비스 칸막이를 효과적으로 해소한다는 점이다. 기존에는 수요자가 개별 사이트에서 데이터와 서비스에 접근해야 했으며, 공공 플랫폼마다 API 호출 및 응답 규격과 인증·권한관리 체계가 달라 활용에 제약이 있었다. DPG허브는 API 표준화와 통합 인증체계를 구축해 공공과 민간의 데이터·서비스를 통합 등록·관리·제공함으로써 이러한 문제를 해결한다. 또한 DPG허브는 혁신 서비스 창출을 위한 생태계를 조성한다. 데이터레이크를 통해 다양한 데이터의 융·복합 분석과 AI 학습을 지원하고, 통합테스트베드를 통해 스타트업과 시민개발자들이 창의적인 서비스를 개발하고 검증할 수 있는 환경을 제공한다. 이는 자본력이 부족한 개발자들에게도 혁신 서비스 창출 기회를 제공함으로써 디지털 경제 활성화에 기여한다. 현재 진행 중인 1단계 사업에 이어 올 5월부터 시작하는 2단계 사업을 통해 DPG허브는 공공데이터포털, 국가데이터인프라, 디지털서비스개방플랫폼, 정보유통허브 등 다양한 핵심 시스템들과의 유기적 연계를 통해 G2G(정부 간), G2B(정부-기업), B2G(기업-정부)를 모두 아우르는 데이터와 서비스의 통합적 활용 환경을 구축한다. 이를 통해 분산돼 있던 공공 데이터와 서비스가 하나의 플랫폼에서 효과적으로 연계되고 활용됨으로써, 부처 간 협력 강화와 더불어 대국민 서비스 품질이 획기적으로 개선될 수 있는 기반을 마련하는 것이다. 특히 DPG허브는 점점 복잡해지는 디지털 환경에 대응해 멀티클라우드를 기반으로 고가용성과 서비스 안정성을 확보하기 위한 인프라를 구축하고 있다. 멀티클라우드 환경은 특정 클라우드에 의존하는 리스크를 줄이고 다양한 상황에서도 지속적으로 서비스를 제공할 수 있는 기술적 유연성을 보장한다. 이를 통해 재난, 장애 등 예측 불가능한 상황에도 중단 없는 서비스 운영을 유지할 수 있다. 아울러 국가신보안체계(N2SF)에 맞는 보안 아키텍처를 설계 및 구축해 보안성을 크게 강화하고 있다. 고도화된 보안 체계를 바탕으로 데이터 유출과 해킹 등의 위험을 철저히 방지하면서도, 민감한 정보를 포함한 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 환경을 조성하는 것이다. ■ 범정부 초거대AI 공통기반: 공공 AI의 새 지평 범정부 초거대AI 공통기반 플랫폼은 공공 부문에 AI가 빠르게 확산되는 과정에서 발생할 수 있는 새로운 '사일로(Silo)' 문제를 사전에 방지하고, 다양한 민간의 혁신 기술들을 공공 영역에서 쉽고 효과적이며 효율적으로 활용하기 위해 구축되는 국가적 AI 플랫폼이다. 이 플랫폼은 각 부처와 기관들이 개별적으로 AI 모델을 도입할 때 흔히 겪게 되는 중복 투자와 비효율을 최소화하면서, 자원을 효율적으로 관리하고 공공 부문의 생산성을 획기적으로 높이는 것을 목표로 하고 있다. 범정부 초거대AI 공통기반 플랫폼의 가장 큰 특징은 단일 모델에 국한되지 않고, 다양한 초거대 언어모델(LLM), 소형 언어모델(SLM)은 물론, 데이터 분석을 위한 Analytical AI 등 다양한 AI 모델이 필요에 따라 유연하게 장착되거나 교체될 수 있도록 설계된다는 점이다. 이는 다양한 행정 업무와 서비스 특성에 따라 적합한 AI 기술을 자유롭게 선택해 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 또 플랫폼의 중요한 장점 중 하나는 민간에서 개발된 우수한 AI 모델들이 추가적인 파인튜닝(fine-tuning)을 거쳐 공공 부문의 엄격한 보안 기준을 충족하는 PPP존(Public-Private Partnership Zone)에 안전하게 통합된다는 점이다. 이렇게 민간의 혁신 AI모델들은 플랫폼 내부에서 일부 추가 파인튜닝을 거친 후 공통 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)과 부처별 특화 RAG를 통해 더욱 효과적으로 활용된다. 이를 통해 공무원들의 업무 생산성을 극대화하고, 공공 부문이 보유한 지식과 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있다. 플랫폼 내부에서 제공하는 공통 RAG 기능은 부처 간 공유 지식과 데이터를 효과적으로 검색하고 활용할 수 있게 지원하며, 부처별 RAG는 특정 부처나 기관의 고유한 데이터와 지식을 반영한 맞춤형 AI 서비스를 제공한다. 이를 통해 업무 효율성뿐 아니라 서비스의 질적 향상까지 함께 실현할 수 있다. 공무원들은 플랫폼에서 제공하는 '퍼플렉시티(Perplexity)'나 '라이너'와 같은 싱글 윈도우(Single Window)를 통해 업무 목적에 가장 적합한 AI 모델을 손쉽게 선택해 활용할 수 있으며, 복잡한 프로세스 없이 문서 초안 작성, 요약, 검색 등의 다양한 업무를 효율적으로 수행할 수 있다. 또 개별 부처나 기관이 플랫폼에서 제공하는 각 AI 모델의 API를 이용해 독자적인 맞춤형 서비스를 개발하는 것도 가능하다. 이를 통해 각 부처 특성과 고유 업무 환경에 가장 적합한 특화 서비스를 신속하게 구축할 수 있는 환경을 마련중이다. 또 이 플랫폼은 고비용의 GPU, NPU와 같은 컴퓨팅 자원을 통합적으로 관리하고, 자원을 효율적으로 배분함으로써 공공 부문 전체의 자원 효율성을 크게 향상시킨다. 특히 정부가 전략적으로 지원한 고성능 NPU 인프라와 '월드베스트 LLM 사업'과 같은 국가적 차원의 AI 개발 사업 성과물도 본 플랫폼을 통해 손쉽게 연계하고 활용할 수 있다. 이를 통해 이미 정부가 지원해 확보한 우수한 자원과 기술을 더욱 효율적으로 활용하고, 지속가능한 AI 생태계를 구축할 수 있다. 이처럼 범정부 초거대AI 공통기반 플랫폼은 공공 행정의 효율성과 생산성을 높이는 동시에, 민간의 기술적 혁신 역량을 공공 부문에 효과적으로 도입해 대국민 서비스 품질까지 획기적으로 향상시키는 역할을 수행하고 있다. 이 플랫폼은 결국 대한민국의 디지털 전환과 AI 혁신을 이끄는 핵심 인프라로 자리 잡게 될 것이다. ■ 전략적 의미와 가치: 디지털 경쟁력의 핵심 DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반이 가진 전략적 의미와 가치는 단순한 기술 혁신을 넘어선다. 이 두 인프라는 대한민국 디지털 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로서, 다음과 같은 중요한 의미를 갖는다. 첫째, 데이터와 서비스의 민주화를 촉진한다. DPG허브를 통해 공공과 민간의 데이터와 서비스가 표준화되고 통합적으로 제공됨으로써, 모든 국민과 기업이 필요한 디지털 자원에 쉽게 접근하고 활용할 수 있다. 이는 디지털 혁신 기회를 특정 집단이나 기업에 제한하지 않고 모두에게 개방함으로써 디지털 민주주의를 실현하는 기반이 된다. 둘째, 공공부문의 DX/AX를 가속화한다. 두 인프라는 공공부문 디지털 전환의 핵심 기반으로서, 행정 업무 효율성을 높이고 대국민 서비스 품질을 향상시킨다. 특히 빠르게 변화하는 혁신 AI 기술 도입을 통해 단순 반복 업무를 자동화하고, 데이터 기반 의사결정을 지원함으로써 공공 행정의 혁신적 변화를 이끌어낸다. 셋째, 디지털 경제의 성장 동력이 된다. DPG허브의 테스트베드와 범정부 초거대AI 공통기반의 개발환경은 민간 기업, 특히 스타트업과 중소기업에게 혁신의 장을 제공한다. 공공 데이터와 AI 기술을 활용한 새로운 서비스와 비즈니스 모델 창출을 지원함으로써, 디지털 경제 활성화와 일자리 창출에 기여한다. 넷째, 디지털 포용성을 증진한다. 두 인프라는 디지털 격차를 줄이고, 모든 국민이 디지털 혁신의 혜택을 누릴 수 있도록 한다. DPG허브를 통한 데이터와 서비스의 통합적 제공은 디지털 역량이 부족한 계층도 쉽게 공공 서비스에 접근할 수 있게 하며, 범정부 초거대AI 공통기반은 AI 기술을 활용한 맞춤형 서비스로 다양한 계층의 요구에 대응할 수 있게 한다. 이처럼, DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반이 한국의 디지털 미래를 위한 중요한 자산임에도 불구하고, 이러한 인프라의 지속가능성은 정치적 환경 변화에 영향받을 수 있다. 그러나 이러한 디지털 인프라는 정권 변화와 무관하게 지속적으로 발전돼야 하며, 이를 위한 제도적, 정책적 지원이 필요하다. 먼저, 이미 구축되었거나 구축 중인 인프라의 활용과 확장이 중요하다. DPG허브는 2023년 4월 '디지털플랫폼정부 실현계획' 수립을 시작으로, 정보화전략계획(ISP) 수립, 구현 사업자 선정 등의 과정을 거쳐 현재 1단계 구축이 진행 중이고, 5월부터 2단계 사업이 시작된다. 범정부 초거대AI 공통기반도 정보화전략계획을 완료하고, 현재 사업이 발주돼 사업자 선정을 앞두고 있다. 만약 정치적 환경 변화로 인해 이러한 인프라를 새롭게 시작한다면, 최소 3년의 시간이 소요될 뿐 아니라, 그간의 노력과 투자가 낭비될 위험이 있다. 또한, 범정부적 협력과 지원이 필요하다. DPG허브는 국가공유데이터플랫폼, 공공데이터포털, 디지털서비스개방플랫폼 등 다양한 플랫폼과의 연계를 통해 시너지를 창출하고 있으며, 범정부 초거대AI 공통기반은 각 부처와 기관의 AI 활용을 지원하고 있다. 이러한 협력 체계가 정치적 환경 변화에도 지속될 수 있는 제도적 장치가 필요하다. 마지막으로, 국민적 공감대와 지지가 중요하다. DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반이 제공하는 혜택과 가치를 국민이 체감할 수 있도록, 이러한 인프라를 활용한 혁신적 공공 서비스의 개발과 홍보가 필요하다. 국민들 디지털 인프라의 중요성을 인식하고 지지할 때, 정치적 환경 변화에도 불구하고 이러한 인프라는 지속적으로 발전할 수 있다. 우리는 지금 AI·디지털 혁신의 중요한 변곡점에 서 있다. DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반이라는 디지털 인프라를 통해 공공 서비스 혁신, 행정 효율화, 그리고 민간과의 협력 강화를 이뤄낸다면, 대한민국은 디지털 선도국가 위상을 더욱 공고히 할 수 있을 것이다. 이 두 인프라를 통한 디지털 혁신은 단기적 프로젝트가 아닌 국가 경쟁력을 좌우할 장기적 과제다. 이는 정권을 초월한 국가 디지털 역량의 문제이며, 미래 세대를 위한 투자이기도 하다. 정치적 환경이 변화하더라도, 이러한 DPG 인프라의 가치와 중요성은 변하지 않는다. 오히려 새로운 정부는 이러한 기반을 더욱 발전시키고 활용하는 방향으로 정책을 수립해야 할 것이다. DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반은 단순한 기술 시스템이 아니라, AI시대에 대한민국이 나아가야 할 방향을 제시하는 나침반이자, 디지털 혁신을 위한 강력한 엔진이다. 지속적인 투자와 개선을 통해 이 두 인프라가 대한민국 AI혁신의 견고한 토대로 자리매김하길 기대한다. 그것이 바로 AI시대에 대한민국이 세계적 경쟁력을 유지하고, 더 나은 미래를 준비하는 길이다. ◆연재 순서 (1) 디지털플랫폼정부 어디까지 왔나 (2) DPG허브와 범정부 초거대AI 공통기반 플랫폼 (3) 공공AX와 DPG의 AI 서비스 실증사례 (4) AX시대의 신보안체계와 망분리 혁신 (5) 디지털플랫폼정부가 지속돼야 하는 이유

2025.04.26 20:06이승현

"진정한 데브섹옵스는 개발 첫 순간부터 시작된다"

"보안은 더 이상 개발과 운영의 마지막 단계에서 확인하는 일이 아닙니다. 이제는 코드를 쓰는 순간부터, 외부 라이브러리를 불러오는 그 첫 단계부터 보안이 시작돼야 합니다." 25일 아이엔소프트의 송창학 본부장은 오픈클라우드플랫폼얼라이언스(OPA)에서 개최한 세미나에서 '클라우드 네이티브 시대의 데브섹옵스 혁신: 자동화와 지속적 배포 전략'을 주제로 이같이 강조했다. 송 본부장은 단순히 배포 파이프라인의 보안을 강화하는 것만으로는 부족하다며 데브옵스(DevOps)를 넘어선 데브섹옵스(DevSecOps)의 필요성을 제기했다. 보안이 개발, 배포, 운영 등 전체 라이프사이클에 자연스럽게 녹아 들어야 한다는 것이다. 그는 데브섹옵스의 출발점을 '시프트 레프트 보안(Shift-left Security)'이라고 규정했다. 이는 보안 점검 시점을 배포 직전이 아니라 코드를 작성하고 라이브러리를 선택하는 시점으로 앞당기자는 개념이다. 송 본부장은 개발 단계에서부터 보안을 적용하는 구체적인 방법도 소개했다. 개발자가 코드를 작성하는 통합개발환경(IDE)에 정적 분석 도구를 설치해, 보안 취약점을 실시간으로 점검할 수 있도록 해야 한다고 강조했다. 또한, 외부에서 가져오는 오픈소스 라이브러리의 경우, 그 안에 숨겨진 악성 코드나 취약점이 포함돼 있을 수 있기 때문에, 프록시 서버를 통해 사전에 걸러내는 시스템을 갖춰야 한다고 설명했다. 초기 단계부터 위험 요소를 차단하면 운영 단계에서 발생할 수 있는 보안 사고를 미리 예방할 수 있다는 것이다. 그는 상용 보안 솔루션인 소나타입(Sonatype)의 '파이어월(Firewall)'을 예시로 들며, 취약한 라이브러리가 조직 내로 유입되는 것을 사전에 차단하는 구조의 중요성을 강조했다. 데브섹옵스에서 핵심 축을 담당하는 자동화 기술로는 지속적 통합·지속적 배포(CI/CD)를 꼽힌다. 송 본부장은 "CI/CD를 통해 빠르고 일관된 소프트웨어 배포가 가능할 뿐 아니라 파이프라인 내부에 보안 테스트를 녹여 넣음으로써 실시간 보안 품질 유지가 가능하다"고 설명했다. 특히 고객사의 환경에 따라 CI와 CD 도구를 유연하게 구성해야 한다는 점을 강조하며, 프로젝트마다 요구사항이 달라지는 만큼 다양한 도구의 최적 조합이 필요하다고 말했다. 이를 활용한 실제사례로 아이엔소프트가 수행한 K문고, H홈쇼핑 등 대형 유통 고객사의 도입 성과를 소개했다. 해당 프로젝트에서는 100개가 넘는 마이크로서비스를 자동화된 배포 파이프라인으로 관리하며 각 서비스에 맞는 보안 점검과 테스트 시나리오를 통합했다. 배포 방식도 API 서버에는 롤링 업데이트, UI 서버에는 블루-그린 또는 카나리 배포 전략을 적용하는 등 상황에 맞는 유연한 배포 방식을 구현했다. 송 본부장은 데브옵스에서 발전한 깃옵스와 코드형인프라(IaC) 전략도 소개했다. 테라폼(Terraform), 헬름(Helm), 앤서블(Ansible) 등의 도구를 통해 인프라와 애플리케이션을 코드 수준에서 통합 관리함으로써 배포 일관성과 보안 정책 준수를 확보할 수 있다는 설명이다. 쿠버네티스 환경에서 네트워크 접근 제어, 보안 정책 관리, 키 관리 시스템(KMS) 연동 등 다양한 보안 요소가 필요하다는 점도 언급됐다. 송 본부장은 "진정한 데브섹옵스는 개발이 시작되는 그 순간부터 보안을 설계하는 것"이라며 "운영까지 전 과정을 커버하는 보안 거버넌스 정책이 조직 내에 자리잡아야 한다"고 강조했다. 이어 "클라우드 네이티브 환경에서는 서비스 민첩성과 보안이 충돌할 수 있으나 데브섹옵스는 이 두 가지를 동시에 달성할 수 있는 유일한 전략"이라고 덧붙였다.

2025.04.25 15:50남혁우

"iOS 18.5서 메일 앱 바뀐다"…다음 달 출시 전망

애플이 최근 개발자에 이어 일반 사용자 대상 iOS18.5 세 번째 베타 버전을 출시했다. IT매체 나인투파이브맥은 23일(현지시간) 애플 iOS18.5에 추가될 기능과 정식 버전 출시 시기를 전망해 보도했다. iOS18.5는 버그 수정과 성능 향상에 중점을 둔 소규모 업데이트로 진행될 것으로 예상된다. 하지만, 메일 앱에는 몇 가지 주목할 만한 변화가 있다. 작년에 출시된 iOS 18.2에서 애플은 메일앱에 더 커진 연락처 사진 및 아이콘과 새 분류 체계를 도입했다. 이후 애플은 계속 메일 앱에 변화를 주고 있는데 iOS18.5에서는 새로운 연락처 사진 디자인을 비활성화할 수 있는 기능이 추가될 전망이다. 또, 메일 앱의 '전체 메일' 보기도 눈에 띄게 바뀐다. 전에는 ▲기본 ▲거래 ▲업데이트 ▲프로모션 카테고리 옆에 숨겨진 섹션을 배치했다. 또 카테고리 목록을 왼쪽으로 쓸어 넘겨야 접근할 수 있었다. 하지만, 이제는 다섯 번째 탭으로 추가돼 해당 분류 존재 여부를 더욱 명확하게 확인할 수 있게 됐다. 그 밖에도 설정 앱의 애플케어 정보의 디자인도 바뀌어 한눈에 정보를 볼 수 있게 바뀐다. 애플은 이번 달 2일 iOS 18.5의 첫 번째 베타버전을 출시했고 14일과 21일에 두 번째와 세 번째 베타 버전을 내놨다. 그 동안의 iOS 출시 패턴을 고려했을 때 iOS18.5는 5월 셋째 주 경 출시될 가능성이 높다고 나인투파이브맥은 전망했다. 애플은 다음 달 중 iOS 18.6 베타 테스트를 시작할 예정이며, 이 역시 소규모 업데이트로 예상된다. 가장 많은 관심을 받고 있는 개발자 대상 iOS19 첫 번째 베타 버전은 오는 6월에 출시될 예정이다.

2025.04.24 13:43이정현

'지브리 스타일'로 주목받은 챗GPT 생성기, 기업도 쓴다

'지브리풍' 그림을 그려 화제를 모았던 챗GPT 이미지 모델이 기업·개발자 자체 앱과 서비스에도 적용된다. 24일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 멀티모달 이미지 생성 모델 'GPT-이미지-1'을 API로 전환해 배포했다. GPT-이미지-1은 스스로 지식을 활용하고 텍스트 삽입 기능을 갖춘 이미지 생성 모델이다. 생성 품질은 낮음, 중간, 높음 수준으로 나뉘며 이에 따라 속도와 비용도 다르다. 해당 모델은 올해 3월 챗GPT 사용자에 우선 배포됐다. 공개 직후 1억3천만 명 넘는 사용자가 몰려 첫 주에만 7억 건 이상의 이미지가 만들어진 것으로 전해졌다. 특히 '지브리 스타일', '심슨 스타일' 등 각양각색 스타일 이미지 생성으로 주목받았다. 기업·개발자용 API 요금은 입력 텍스트 기준 100만 토큰당 5달러(약 7천137원), 이미지 입력은 10달러(1만4천275원), 출력은 40달러(약 5만7천100원)다. 한 장당 환산 비용은 각각 약 2센트, 7센트, 19센트다. 모든 생성 이미지는 'C2PA 메타데이터' 워터마크가 자동 삽입된다. 이는 인공지능(AI)이 생성한 이미지임을 지원 플랫폼이나 앱에서 식별할 수 있도록 돕는다. 해당 모델은 챗GPT에서 사용되던 필터링 시스템도 적용됐다. 기본은 자동 필터링이며, 낮은 필터링 옵션을 선택하면 더 많은 카테고리 콘텐츠 생성이 가능하다. 오픈AI는 어도비, 에어테이블, 피그마, 캔바, 고대디, 인스타카트, 윅스 등 주요 기업이 이미 해당 API를 활용하거나 실험 중이라고 밝혔다. 특히 피그마는 디자인 플랫폼 내 이미지 편집 기능에 해당 모델을 적용했다. 인스타카트는 레시피와 쇼핑 목록용 이미지 생성을 테스트하고 있다. 테크크런치는 "오픈AI가 이번 API 공개로 기업 시장을 한 단계 더 확장할 것"이라고 평가했다.

2025.04.24 09:13김미정

게임사, 자체 공모전 통해 신작 IP 발굴 박차

국내 게임사들이 자체 공모전을 통해 지식재산권(IP) 확보에 나서고 있다. 공모전을 통해 새로운 원천 IP를 발굴하고, 이를 신작 개발에 활용하려는 전략이다. 22일 게임업계에 따르면 펄어비스, 네오위즈, 컴투스 등은 각각의 공모전을 마련해 창의적인 게임 콘텐츠를 모집하고 있다. 펄어비스는 '검은사막 모바일' IP를 활용한 게임 제작 공모전 '만들어봐 나만의 모험(이하 만나모)'을 개최한다. 만나모는 게임 인재를 발굴하고 제작 문화를 확산하기 위한 취지로 마련됐다. 만 18세 이상이면 나이, 학력, 전공 제한 없이 3~6인의 팀을 구성해 참여할 수 있다. 참가자는 다음달 21일까지 게임 기획 아이디어를 담은 기획서를 제출하면 된다. 이후 1차 서류 심사와 2차 프레젠테이션(PT) 심사를 거쳐 최종 수상팀을 선정한다. '검은사막 모바일'을 모티브로 한 모바일 게임 또는 콘텐츠라면 장르나 규모에 관계없이 응모할 수 있다. 총 상금은 500만원이며, 대상 수상팀에게는 200만원이 수여된다. 수상자는 펄어비스 채용 시 서류 및 필기전형에서 우대 혜택을 받는다. 또한 별도로 선발되는 만나모 제작팀은 펄어비스 사옥에서 실제 게임을 제작할 기회를 얻는다. 해당 팀은 '검은사막 엔진' 사용을 지원받으며, 최신 개발 장비, 현업 개발자의 멘토링, 매월 급여, 복지시설 이용, 채용 특전 등의 혜택도 제공된다. 네오위즈는 인디게임 개발자를 대상으로 한 내러티브 게임 공모전 '네오위즈 퀘스트'를 시작했다. 세계관·스토리·캐릭터가 유기적으로 연결된 게임의 중요성에 대한 공감대를 확산하고, 이야기 중심 개발 환경을 조성하기 위한 취지다. 공식 티징 페이지를 통해 개인 개발자, 예비 창업자 등 누구나 참가할 수 있다. 장르와 플랫폼 제한은 없으나, 얼리 액세스 등 상용화된 작품은 지원할 수 없다. 접수 마감일은 2026년 1월 16일까지이며, 제출 자료는 마감 직전까지 수정 가능하다. 약 1년간의 모집을 거쳐 총 10개 팀을 선발하며, 시상식은 2026년 3월 6일 열린다. 총 상금은 1억6천5백만원으로, 네오위즈가 주최한 공모전 중 최대 규모다. 컴투스는 게임문화재단과 함께 '컴:온 2024'를 개최하고 모바일 또는 PC 플랫폼 기반 창작 게임을 모집했다. 첫 회임에도 250여 편의 작품이 응모됐으며, 기획서·영상 심사·빌드 테스트·발표 심사 등 과정을 거쳐 최종 4개 수상작을 선정했다. 제1회 '컴:온' 대상은 'Spire of Might & Magic'이 차지했다. 이 작품은 오토 체스의 자동 전투 시스템과 탐험 요소를 결합한 전략 로그라이크 게임으로, 게임 기획과 성장 요소, 플레이 목적성 등 전반에 걸쳐 높은 완성도를 인정받았다. 최우수상 'DODGE'는 상하좌우에서 날아오는 총알을 간단한 조작으로 회피하는 2D 탄막 생존 게임이다. 쉬운 조작 방식과 높은 몰입도, 참신한 콘셉트에서 좋은 평가를 받았다. 컴투스는 대상 수상팀에 2천만원과 상패, 최우수상 팀에 1천만원, 우수상 2팀에 각 500만원을 수여했다. 이와 함께 수상자에게는 글로벌 게임 플랫폼 '하이브' 무상 제공, 멘토링 프로그램 운영, 입사 지원 시 가산점 부여 등 실질적인 특전도 제공된다. 업계 한 관계자는 “게임사 자체 공모전은 개발 생태계 확장과 유망 인재·콘텐츠 발굴 수단으로 자리잡고 있다”며 “산업 전반에서 원천 IP의 중요성이 커지는 가운데, 자체 공모전을 통한 IP 확보 시도는 더욱 활발해질 것”이라고 말했다.

2025.04.22 10:42강한결

챗GPT를 광고 전략가로 바꾸는 4가지 데이터 연동 전략

AI에 실제 데이터를 먹이면 생기는 마법: 방글라데시 광고 지출 90% 절감 사례 검색 마케팅 전문 매체 Search Engine Land에 공개된 보고서에 따르면, 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠 생성에 뛰어나지만, 실제 데이터 없이는 단순한 추측에 그치는 경우가 많다. "입찰가를 조정하세요", "크리에이티브를 테스트하세요"와 같은 일반적인 조언은 도움이 되지만, 구체성이 떨어진다. 하지만 생성형 AI에 실제 광고 데이터를 연결하면 상황이 달라진다. 예를 들어, AI가 당신의 캠페인 데이터를 분석하여 "방글라데시에서 전환율이 거의 없는데 지출이 늘고 있으니 해당 지역을 제외하세요"와 같이 구체적인 조언을 제공할 수 있다. 생성형 AI(Generative AI)는 이제 단순한 아이디어 생성기를 넘어 전략적 파트너로 진화하고 있다. 특히 구글의 스마트 입찰(Smart Bidding)이 일상화된 디지털 마케팅 환경에서, AI에 품질 높은 데이터를 제공하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 실제 성과 데이터와 연결된 대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 입찰 최적화를 넘어 PPC 계정 관리의 전 영역에서 새로운 가능성을 열어주고 있다. 계절성(Seasonality)을 예로 들어보자. 블랙 프라이데이 특수는 누구나 예상하지만, 실제 데이터는 이야기가 다를 수 있다. 마이크로소프트의 '미국 소매 휴일 프리뷰(U.S. Retail Holiday Preview) - 2024년 6월' 보고서에 따르면, 4분기 쇼핑은 예상보다 훨씬 일찍, 때로는 9월부터 시작된다. 생성형 AI가 이러한 과거 데이터를 분석하면 조기 구매 패턴을 발견하고, 실제 고객 행동에 맞게 예산, 입찰, 크리에이티브를 조정하는 전략적 제안을 할 수 있다. 클릭 한 번으로 자동 분석: 구글 애즈 스크립트로 주간 캠페인 리포트 자동화하기 구글 애즈 스크립트(Google Ads scripts)는 자동화의 강력한 도구지만, 개발자가 코드에 포함한 시나리오만 처리할 수 있다는 한계가 있다. 예를 들어, 계정 성과를 설명하는 스크립트는 모든 중요 KPI 변화의 조합을 고려해야 하므로, 개발자는 수백 가지 시나리오를 미리 예상해야 한다. 이런 상황에서 LLM을 활용하면 더 유연하고 섬세한 접근이 가능하다. 광고 데이터를 GPT에 공급하면, 결정론적 코드보다 훨씬 나은 성과 분석과 서술을 구성할 수 있다. 저자는 주간 스크립트를 설정하여 모든 캠페인의 노출, 전환, ROAS, CPA 등 주요 지표를 자동으로 추출한다. 이렇게 구조화된 데이터는 맞춤 프롬프트를 통해 GPT로 직접 전송되어 단순 요약을 넘어 문제 플래깅, 트렌드 강조, 전략적 다음 단계 제안 등을 수행한다. 스크립트 사용의 장점은 무료로 설치할 수 있고, 코드를 확인하여 로직을 수정할 수 있다는 점이다. 또는 LLM에게 코드 맞춤화를 요청할 수도 있다. 지역 타깃 시장에 맞는 광고 제안이 필요한가? 스크립트 프롬프트를 맞춤화하여 LLM에게 타깃 지역과 새 광고 및 키워드에 사용할 언어를 알려준다. 더 나은 크리에이티브가 필요한가? 캠페인 수준이 아닌 광고 수준의 성과 데이터를 공급한다. AI가 데이터를 직접 요청한다: 앤트로픽의 MCP로 실시간 캠페인 최적화 구조화된 데이터 내보내기를 넘어가고 싶다면, 앤트로픽(Anthropic)의 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이 AI 네이티브 미래의 모습을 보여준다. MCP는 지능형 미들웨어 레이어로 생각할 수 있다. 이는 생성형 AI 모델이 정적 보고서를 기다리지 않고 실시간으로 필요한 데이터를 요청할 수 있게 한다. MCP는 "AI 어시스턴트를 다양한 데이터 소스 및 도구와 연결하여 모델이 정적 훈련 데이터를 넘어 실시간 정보를 검색하고 활용할 수 있도록" 설계되었다. 이를 오랫동안 사용해온 API의 맥락에서 살펴보자. API는 컴퓨터 시스템이 표준화된 방식으로 통신할 수 있게 한다. 그러나 API는 구조화되고 결정론적인 프로그래밍에 의존하며, 개발자가 어떤 API를 언제 호출할지 결정해야 한다. 생성형 AI의 진정한 힘은 유연성에 있다. AI가 상황에 맞게 스스로 적절한 API를 선택할 수 있다면 어떨까? 이것이 바로 새로운 MCP 모델이 가능하게 하는 것이다. 계정 최적화 조언을 요청하면, MCP는 먼저 높은 수준의 캠페인 성과 데이터를 검색한다. 성과가 좋지 않은 캠페인을 감지하면, 저조한 결과를 유발할 수 있는 헤드라인, 타겟팅, 설정 등의 특정 요소를 분석하기 위해 더 자세한 광고 보고서를 요청한다. 링크드인 데모에서 마이크 로즈(Mike Rhodes)는 이 개념을 실제로 보여주었다. 앤트로픽의 클로드(Claude)와 맞춤 구축된 구글 애즈 인스펙터를 사용하여, AI는 대화를 기반으로 실시간 성과 데이터를 요청했다. 단순히 보고서를 읽는 것이 아니라 대화를 기반으로 필요한 것을 요청한 것이다. 그 결과, 클로드는 성과가 낮은 캠페인을 식별하고, 예산 이동을 추천하며, 사전 데이터 입력 없이 최적화 제안을 제공하는 전략가처럼 행동했다. 버튼 하나로 ROAS 목표 달성: 오픈AI의 GPT 액션으로 예산 자동 조절 MCP가 모든 LLM이 사용할 수 있는 개방형 프로토콜인 반면, 오픈AI(OpenAI)는 GPT 액션(GPT Actions)이라는 자체 변형을 사용한다. 오픈AI가 선도적인 생성형 AI 제공업체이므로, 장기적으로 가장 좋은 솔루션이 아닐 수 있더라도 이들의 작동 방식을 이해하는 것이 중요하다. 오픈AI의 커스텀 GPT는 누구나 자신의 필요에 맞게 모델을 맞춤화할 수 있게 한다. 저자는 각 클라이언트마다 맞춤형 GPT를 만들어 해당 클라이언트의 고유한 요구와 선호도에 맞게 응답할 수 있도록 하는 것을 권장한다. 맞춤 지침과 지식에 추가된 정적 파일 외에도, 커스텀 GPT는 어시스턴트가 데이터 소스, CRM 또는 구글 애즈와 같은 API가 있는 모든 것과 직접 상호 작용할 수 있게 하는 액션을 지정할 수 있다. GPT 액션은 기본적으로 자연어 지침으로 래핑된 API 호출이다. 이를 통해 모델은 대화 중에 특정 작업을 트리거하거나 실시간 데이터를 검색할 수 있다. 이러한 액션은 지난 30일간의 캠페인 성과를 요청하거나, 목표 예산을 초과한 캠페인을 일시 중지하는 등의 데이터 요청 및 변경에 사용될 수 있다. 현재 대부분의 GPT는 데이터만 가져오지만, 곧 데이터를 사용하여 광고주가 목표를 달성하는 데 도움이 되는 통찰력과 행동을 생성할 것이다. 이런 상황을 상상해보자. GPT가 ROAS 목표를 달성하지 못하고 지출이 초과되는 캠페인을 발견한다. 그것을 플래그하고 서면 근거를 제공한다. 승인하면 예산을 줄이거나 캠페인을 일시 중지한다. 플랫폼에 로그인할 필요도, 지연도 없다. 이러한 기능은 이미 커스텀 GPT에서 사용 가능하며, 캠페인 성과 데이터, 분석 도구 및 보고 대시보드와 워크플로를 연결하는 데 적극적으로 사용되고 있다. 일부 고급 기능(예: 예약된 작업)은 아직 베타 버전이지만, 핵심 액션 기능은 완전히 사용 가능하며 오늘 바로 사용할 준비가 되어 있다. 질문만 하세요, 답은 AI가: '주간 ROAS가 하락한 캠페인은 무엇인가요? 저자는 프로그래머로 경력을 시작했기 때문에 위의 세 가지 옵션에 모두 흥미를 느끼지만, 모든 사람이 처음부터 자신만의 워크플로를 구축하고 싶어하는 것은 아니다. 솔직히 말해서, 그럴 필요도 없다. 대부분의 마케터들은 이미 알고 있는 플랫폼 내에서 작업하는 것을 선호한다. 챗봇에서 새로운 것을 시도하는 것은 좋지만, 일반적으로 광고주들이 원하는 규모와 효율성을 제공하지는 못한다. 대부분의 사람들은 이상적인 솔루션이 별도의 챗봇과 대시보드 사이를 오가는 우회로가 아닌 AI 강화 도구일 것이라고 생각한다. 이것이 AI가 구글 시트, 문서, 슬랙, 노션과 같은 도구 내부에 등장하는 이유다. 더 빠르고, 더 매끄럽고, 덜 방해적이다. PPC에서도 같은 변화가 일어나고 있다. 캠페인 데이터를 내보내 외부 AI 도구에 연결하는 대신, 일부 광고주들은 생성형 AI를 워크플로에 직접 가져오는 플랫폼으로 전환하고 있다. 저자가 가장 잘 알고 있는 도구에 대해 말하자면, 그의 회사는 AI와 계정 데이터 사이의 격차를 해소하도록 설계된 솔루션을 개발했다. 이 어시스턴트는 MCP와 유사하게 작동하여 즉석에서 관련 데이터를 가져와 광고주가 질문하는 모든 것을 돕는 데 사용한다. 이 도구는 구글 애즈 계정에 직접 연결되어 "주간 ROAS가 하락한 캠페인은 무엇인가요?", "지난 90일 동안 가장 성과가 좋은 헤드라인은 무엇인가요?", "이번 주에 예산을 어디로 재할당해야 할까요?"와 같은 자연어 질문을 할 수 있다. 이런 유형의 내장 AI는 다음 세대 PPC 도구를 더 똑똑할 뿐만 아니라 진정으로 확장 가능하게 만든다. 노벨상 수준의 AI가 예측하는 캠페인 성과: 다리오 아모데이의 미래 비전 이제 우리는 AI가 단순히 과거에 일어난 일을 기반으로 최적화하는 것이 아니라, 다음에 일어날 일을 형성하는 데 도움을 주는 시대로 진입하고 있다. 등장하고 있는 것은 단순한 자동화가 아니라 예측이다. 생성형 AI 도구는 성과 트렌드를 예측하고, 선제적으로 예산 우선순위를 변경하며, 자체 데이터의 예측 신호를 기반으로 크리에이티브를 형성할 수 있는 전략 엔진으로 진화하고 있다. 앤트로픽의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)가 "사랑의 기계들(Machines of Loving Grace)" 에세이에서 언급했듯이, 우리는 AI 시스템이 "생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 공학을 포함한 대부분의 분야에서 노벨상 수상자와 일치하거나 그를 능가하는 지적 능력"을 갖는 세계로 향하고 있다. PPC 측면에서 이는 단순히 캠페인 성과를 분석하는 것이 아니라, 앞으로 일어날 가능성이 있는 일을 예측하고 지표가 타격을 받기 전에 다음에 할 일을 추천하는 도구를 의미한다. 아직 초기 단계지만, 기반은 이미 마련되어 있다. 이러한 시스템이 실제 성과 데이터와 연결되면, 반응형 어시스턴트에서 선제적인 전략가로 변모할 것이다. FAQ Q. 생성형 AI를 광고 데이터와 연결하면 어떤 실질적인 이점이 있나요? A: 생성형 AI를 광고 데이터와 연결하면 막연한 조언("입찰가를 조정하세요") 대신 데이터에 기반한 구체적인 전략("방글라데시에서 전환율이 낮으니 해당 지역을 제외하세요")을 얻을 수 있습니다. 또한 계절적 트렌드를 조기에 발견하여 예산을 효율적으로 배분하고, 고객의 실제 행동 패턴에 맞춰 캠페인을 최적화할 수 있어 마케팅 ROI가 향상됩니다. Q. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇이며 PPC에 어떤 변화를 가져오나요? A: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI가 필요한 데이터를 실시간으로 요청할 수 있게 해주는 지능형 미들웨어입니다. 기존 API와 달리 AI가 스스로 필요한 데이터를 결정하고 요청할 수 있어, PPC 관리에서 성과가 저조한 캠페인을 자동으로 감지하고 상세 데이터를 분석하여 구체적인 최적화 방안을 제시할 수 있습니다. 이는 마케터의 분석 시간을 줄이고 더 효과적인 의사결정을 가능하게 합니다. Q. 생성형 AI와 광고 데이터를 연결하는 방법 중 비프로그래머도 쉽게 시작할 수 있는 방법은 무엇인가요? A: 프로그래밍 경험이 없는 마케터도 내장 AI 기능이 있는 PPC 관리 도구를 사용하면 쉽게 시작할 수 있습니다. 이런 도구들은 구글 애즈 계정에 직접 연결되어 "주간 ROAS가 하락한 캠페인은 무엇인가요?"와 같은 자연어 질문을 할 수 있게 해줍니다. 또한 오픈AI의 커스텀 GPT도 기술적 지식 없이 맞춤형 AI 어시스턴트를 만들 수 있는 접근 가능한 방법입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.18 21:04AI 에디터

매스웍스-포어텔릭스, 마쯔다 차세대 자율주행 개발 가속화 '맞손'

매스웍스와 포어텔릭스가 자율주행 차량 시스템 개발을 가속화하기 위해 힘을 모은다. 매스웍스는 포어텔릭스와의 전략적 기술 통합을 통해 자동차 기업 마쯔다의 차세대 자율주행 및 운전자 보조 시스템(AD·ADAS) 개발을 지원한다고 17일 밝혔다. 이번 협력은 더 안전하고 강력한 자율 시스템의 개발·배포 가속화를 목적으로 한다. 이번 파트너십으로 양사는 포어텔릭스의 '포어티파이' 플랫폼과 매스웍스의 '시뮬링크' 및 자율 주행 툴박스의 통합을 추진한다. 개발자들이 가상 환경에서 대규모 시나리오를 생성·실행·분석할 수 있게 지원한다는 방침이다. 또 포어텔릭스와 매스웍스의 기술 스택을 기반으로 마쯔다가 실제 주행 데이터를 가상 시뮬레이션 환경으로 옮겨 시나리오를 테스트하고 확장할 수 있도록 돕는다. 양사 기술 시너지를 바탕으로 엔지니어링 팀은 ▲엣지 케이스 식별 ▲테스트 커버리지 부족 확인 ▲개발 프로세스 초기 단계에서의 성능 검증 등이 가능하며 시스템의 품질과 안전성을 향상시키는 동시에 시장 출시 시간도 단축할 수 있을 것으로 예상된다. 마쯔다는 포어텔릭스와 매스웍스의 통합 솔루션을 활용해 가상 환경에서 AD·ADAS 시스템을 테스트·검증하고 있다. 이를 통해 엔지니어들은 실제 주행 데이터를 실행 가능한 시뮬레이션 시나리오로 변환할 수 있다. 이는 시나리오의 테스트 커버리지의 부족과 안전 성능, 시스템 견고성을 자동으로 분석하는 데 활용된다. 마쯔다의 야노 야스히데 통합 제어 시스템 개발부문 부장은 "점점 더 복잡해지는 차세대 AD·ADAS 시스템 개발에서 무사고를 달성하기 위해선 개발 초기 단계에서 잠재적 위험을 식별하고 시스템 품질을 향상시키는 것이 매우 중요하다"고 강조했다. 이어 "포어티파이·시뮬링크·자율주행 툴박스를 사용함으로써 가상 환경에서 효율적이고 철저한 검증을 수행해 단기간에 목표를 달성할 수 있다"며 "또 커버리지 맵을 활용하면 검증을 수행하면서도 제로 탄소 발자국이라는 지속가능성 목표에도 기여할 수 있다"고 덧붙였다. 매스웍스의 나가 펨마라주 자율 시스템 제품 관리자는 "매트랩·시뮬링크·자율주행 툴박스의 시뮬레이션·알고리즘 개발 기능을 포어텔릭스의 고급 시나리오 생성·검증 플랫폼과 결합한다"며 "엔지니어링 팀은 혁신을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시스템 안전성을 향상시킬 수 있다"고 말했다. 지브 빈야미니 포어텔릭스 최고경영자(CEO)는 "매스웍스와의 파트너십으로 통합 기술 스택을 출시하게 돼 기쁘다"며 "포어텔릭스와 매스웍스 소프트웨어의 통합은 마쯔다의 안전한 자율주행 차량 개발 가속화, 테스트 효율성 향상, 개발 비용 절감을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.17 14:16한정호

"이미지도 읽고 명령 없이 도구 쓴다"…오픈AI, 스스로 판단하는 'o3·o4' 출시

오픈AI가 스스로 사고하고 판단하는 인공지능(AI) 모델 'o' 시리즈를 업데이트하며 이미지 인식·도구 자동 활용 기능을 통합했다. AI가 사용자 지시 없이 웹 검색이나 코드 실행을 수행하고 저해상도 이미지도 해석하게 해 기술 경쟁 속 리더십 확보에 나선 것이다. 오픈AI는 'o3', 'o4-미니', 'o4-미니-하이' 모델을 '챗GPT'에 연동했다고 17일 밝혔다. 해당 모델들은 프로, 플러스, 팀 요금제 유료 구독자에게 우선 제공되며 도구 사용 환경에서는 자동 호출 기능이 기본으로 적용된다. 이번 신모델들은 코딩, 수학, 과학, 추론 등 전 영역에서 기존 모델보다 성능이 크게 향상된 것으로 평가된다. 특히 오픈소스 문제를 힌트 없이 해결해야 하는 고난도 벤치마크인 'SWE-벤치 베리파이드'에서 'o3'는 69.1%, 'o4-미니'는 68.1%를 기록해 기존에 49.3%를 기록한 'o3-미니' 큰 폭으로 앞질렀다. 경쟁사 가운데서는 앤트로픽의 '클로드 3.7 소넷'이 62.3%로 뒤를 이었다. 알고리즘 기반 코딩 대회 플랫폼인 코드포스 평가에서도 'o3'와 'o4-미니'는 각각 2천706점, 2천719점의 최상위권 점수를 기록해 2천73점을 기록한 'o3-미니'와 1천891점을 기록한 'o1'을 앞섰다. 이 점수는 실제 인간 참가자 기준으로도 상위 1%에 해당하는 실력으로, 두 모델 모두 복잡한 알고리즘 문제를 실전처럼 해결할 수 있는 수준에 도달했음을 의미한다. 시각적 이해 기능도 대폭 강화됐다. 사용자가 화이트보드 스케치, PDF 다이어그램처럼 다양한 이미지를 업로드하면 모델은 이를 분석한 뒤 사고 흐름을 구성해 응답한다. 흐릿하거나 저해상도 이미지도 인식 가능해 시각 정보 기반 질문에도 안정적인 추론을 이어간다. 추론 과정에서 모델은 코드 작성, 웹 검색, 이미지 생성 등 다양한 도구를 자동으로 불러와 응답을 생성한다. 이 도구들은 '챗GPT'의 전용 브라우저 환경인 '캔버스' 내에서 작동하며 사용자가 따로 명령하지 않아도 모델이 스스로 판단해 필요한 기능을 호출하는 구조다. 이는 최초의 추론 전용 모델이었던 'o1'에서는 구현되지 않았던 기능으로, 도구 활용 범위와 자율성이 크게 확장된 셈이다. 세 모델은 오픈AI의 응답 생성 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)인 '채팅 완성 API(Chat Completions API)'와 '응답 API(Responses API)'를 통해서도 제공된다. 개발자는 이들 모델을 사용량 기반 요금제로 앱에 통합할 수 있으며 입력 토큰 백만 개당 요금은 'o3'가 10달러(한화 약 1만4천원), 'o4-미니'는 'o3-미니'와 동일한 1.10달러(한화 약 1천540원)로 책정돼 있다. 업계에선 이번 발표를 오픈AI의 전략 전환으로 평가한다. 당초 CEO 샘 알트먼은 'o3'를 출시하지 않겠다는 입장을 밝혔지만 경쟁사 모델들의 추격이 거세지자 입장을 바꿔 실제 제품에 적용했다는 평가다. 향후엔 더 강력한 'o3-프로'도 출시가 예고돼 있다. 이는 'GPT-5'와의 통합 전에 ChatGPT에 적용될 마지막 독립 추론 모델로 더 많은 연산 자원을 활용해 정밀한 결과를 제공할 예정일 것으로 알려졌다. 사전 테스트에 참여한 전문가들은 'o3'를 '가장 똑똑하고 신뢰할 수 있는 모델'이라며 극찬했다. 의학 연구자인 데리야 우누트마즈 박사는 "오픈AI 'o3'는 마치 지능이 천재 수준에 도달한 느낌으로, 복잡한 고차원 작업도 거침없이 처리하고 언제나 정교하고 정확한 응답을 준다"며 "이건 단순한 기술 업데이트가 아니라 명백한 게임 체인저"라고 강조했다.

2025.04.17 09:43조이환

"복잡한 개발 업무, 이젠 말로 시킨다"…젯브레인, AI 에이전트 '주니' 출시

젯브레인이 복잡한 개발 업무를 자연어로 지시하면 수행하는 인공지능(AI) 코딩 도구 '주니(Junie)'를 공식 출시했다. 자연어 명령을 이해하고 주도적으로 개발 업무를 수행하는 '에이전트형 AI'로 설계된 것이 특징이다. 17일 젯브레인은 AI 코딩 에이전트 '주니(Junie)'를 공식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 젯브레인은 지난 몇 년간 AI 어시스턴트를 통해 GPT 계열 언어 모델을 기반으로 한 코드 추천, 코드 설명, 인라인 코드 완성 등의 기능을 개발자에게 제공해왔다. 하지만 주니는 이와는 전혀 다른 접근을 취한다. 기존 AI가 질문에 응답하고 조각 코드 단위로 기능을 제안했다면, 주니는 문제 해결 전체를 주도하며 프로젝트 단위의 맥락을 이해하고 작업을 실행한다. 젯브레인 측은 주니를 'AI 기반의 주니어 개발자'에 비유하며, 복잡한 개발 업무도 스스로 계획하고 실행하는 데 중점을 뒀다고 설명했다. 주니는 젯브레인의 주요 IDE에 통합돼 작동하며 현재 인텔리제이 IDEA 얼티메이트, 파이참 프로페셔널, 웹스톰, 고랜드에서 사용할 수 있다. 향후 php스톰, 러스트로버, 루비마인 등으로도 지원이 확대될 예정이다. 사용자는 IDE 내에서 자연어로 명령을 입력하거나 주니와 대화하며 작업을 진행할 수 있다. 주니는 그에 맞는 코드를 작성하고 리팩토링하며, 테스트 코드 생성, 디버깅, 코드 리뷰까지도 수행한다. 젯브레인은 전체 프로젝트의 맥락을 파악해 기존 코드와의 정합성을 고려한 결과물을 내놓는다는 점에서, 단순한 LLM 기반 보조 도구들과의 차별점을 만든다고 설명했다. 젯브레인은 GPT-4.5, 클로드 3.5 소넷, 제미나이 1.5 프로 등 대규모 언어모델(LLM)이 사용되고 있으며, 주니 역시 이와 같은 고성능 모델과 통합되어 동작하는 것으로 알려졌다. 젯브레인은 사용자 프라이버시와 기업 보안을 고려해 로컬에서 실행 가능한 자체 AI 모델도 일부 제공하고 있다. 더불어 주니의 가장 큰 장점으로 반복적인 개발 업무를 자동화한다는 점을 들었다. 예를 들어 유닛 테스트 작성, 입력값 검증 함수 구현, 일관된 네이밍 규칙 적용 같은 작업은 수고롭고 시간이 많이 드는 일이다. 주니는 이러한 업무를 자동으로 수행해 사용자가 더 복잡한 설계와 논리적인 구현에 집중할 수 있는 환경을 지원한다. 더불어 초보 개발자에게는 일종의 코딩 멘토처럼 작동해, 올바른 방향으로 개발을 유도해주는 역할도 한다. 또한 젯브레인은 주니 출시와 함께 AI 기능을 보다 유연하게 사용할 수 있도록 구독 모델도 개편했다. 모든 유료 IDE 사용자에게는 'AI 무료(AI Free)' 등급이 기본 제공되며 여기에선 무제한 코드 보완, 로컬 AI 모델 사용, 클라우드 기반 기능 일부 제한 제공 등이 가능하다. 더 높은 수준의 연산과 기능을 원하는 사용자를 위해 AI프로와 AI얼티메이트AI 등 상위 구독도 마련됐다. 특히 올 프로덕트 팩 및 닷얼티메이트 구독자에게는 AI 프로버전이 기본 제공된다. 젯브레인은 앞으로도 주니에 더 많은 언어 모델을 적용하고 팀 협업과 코드 배포 자동화 등의 기능도 단계적으로 추가할 계획이다. 젯브레인의 앤드류 자코노프 제품 리더는 "우리는 차세대 기술을 활성화하고 확장해 소프트웨어 개발을 더욱 생산적이고 즐거운 경험으로 만드는 것을 목표로 한다"며 "개발자들은 주니를 통해 코드 품질을 개선하고 미래 혁신을 실현하고 복잡한 작업 실행을 지원하고 코드 작업 방식을 바꿀 수 있을 것"이라고 소개했다.

2025.04.17 09:42남혁우

람다테스트, AI로 테스트 설정을 자동화하는 HyperExecute MCP 서버 출시

-- 새로운 AI 네이티브 기능, 테스트 설정을 자동화하여 속도, 지능, 효율 모두 향상 인도 노이다, 미국 샌프란시스코, 2025년 4월 15일 /PRNewswire/ --통합 에이전트 AI 및 클라우드 엔지니어링 플랫폼인 람다테스트(Lambda Test)가 오늘 HyperExecute MCP 서버를 출시했다고 발표했다. 이 서버는 자사의 AI 네이티브 테스트 오케스트레이션 플랫폼인 HyperExecute를 최첨단으로 개선한 것으로, MCP(Model Context Protocol)를 도입하여 자동화된 테스트 워크플로를 크게 간소화하고 설정 시간을 몇 시간 또는 몇 주에서 단 몇 분으로 단축한다. HyperExecute는 MCP를 통합함으로써 AI 모델이 디지털 도구들과 자율적으로 상호 작용할 수 있도록 지원하며, 자동화된 테스트 구성의 속도, 효율성, 간편함을 대폭 향상시킨다. 개발자와 QA 팀은 이제 프로젝트 구조를 자동으로 분석하고, 정확한 테스트 명령을 생성하며, 수작업 없이 맞춤형 YAML 구성 파일을 생성할 수 있다. HyperExecute MCP 서버는 테스트 실행에 대한 실시간 인사이트와 테스트 워크플로의 효과적인 관리를 통해 생산성을 더욱 향상시켜 원활한 연속 통합 및 배포를 지원한다. 람다테스트는 또한 HyperExecute MCP 서버 내부에 Agentic RAG를 통합하여 온보딩을 간소화했다. 사용자가 도움이 필요한 경우 언제든지 에이전트에게 요청하면 HyperExecute 문서에서 직접 답변을 가져올 수 있다. 아사드 칸(Asad Khan) 람다테스트 최고경영자(CEO) 겸 공동 설립자는 "HyperExecute MCP 서버는 품질 엔지니어링 업계에 있어 중대한 도약을 의미한다"며 "우리는 단순히 테스트의 속도와 정확도를 높이는 것을 넘어, 워크플로를 근본적으로 단순화해 개발자들이 복잡한 설정에 신경 쓰는 대신 혁신에 더 집중할 수 있도록 지원한다. MCP 서버는 단순한 테스트 도구가 아니라 패러다임의 전환이다. 지능형 AI 인터랙션을 통해 복잡한 설정을 자동화함으로써 테스트 자동화의 가능성을 재정의한다. 더 빠르고 스마트하며 모두가 쉽게 접근할 수 있는 자동화 환경을 만드는 것이 우리의 목표"라고 말했다. 이번 출시를 통해 LambdaTest는 소프트웨어 테스트를 간소화하고, 협업을 개선하며, 개발에서 출시까지 우수한 제품 품질을 보장하기 위한 의지를 다시금 강조했다. HyperExecute는 이미 기존 그리드보다 최대 70% 빠른 속도로 테스트를 실행함으로써 테스트 자동화를 재정의하고 있다. 이제 람다테스트는 HyperExecute MCP 서버를 통해 개발자 경험과 테스트 효율성을 한 차원 더 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다. HyperExecute MCP 서버의 이점은 http://lambdatest.com/hyperexecute-mcp-server에서 확인할 수 있다. 람다테스트(LambdaTest) 소개 람다테스트는 AI 기반의 옴니채널 소프트웨어 품질 플랫폼으로, 지능형 클라우드 기반 테스트 작성, 오케스트레이션, 실행을 통해 기업들이 제품 출시까지의 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 전 세계 130개국 이상에서 15000여 고객사와 230만 명 이상의 사용자를 보유한 람다테스트는 최신 소프트웨어 테스트를 위한 신뢰받는 기업으로 자리매김하고 있다. 브라우저 및 앱 테스팅 클라우드: 웹 및 모바일 앱을 10000개 이상의 브라우저, 실제 디바이스, OS 환경에서 수동 및 자동으로 테스트할 수 있어 플랫폼 간 일관성을 보장한다. HyperExecute: 기존 그리드보다 최대 70% 더 빠르게 테스트를 실행하는 AI 네이티브 테스트 실행 및 오케스트레이션 클라우드로, 스마트 테스트 배포, 자동 재시도, 실시간 로그, 원활한 CI/CD 통합을 제공한다. KaneAI: 세계 최초의 생성형 AI 네이티브 테스트 에이전트로, LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 손쉬운 테스트 생성, 지능형 자동화 및 자체 진화형 테스트 실행이 가능하다. Jira, Slack, GitHub을 비롯하여 기타 DevOps 도구와 직접 통합된다. 자세한 내용은 https://lambdatest.com에서 확인할 수 있다. 로고: https://mma.prnasia.com/media2/1721228/Lambda_Test_Logo.jpg?p=medium600

2025.04.15 20:10글로벌뉴스

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