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노타·퓨리오사AI, NPU 기술협력…"K-반도체 경쟁력↑"

노타가 퓨리오사AI 손잡고 차세대 신경처리장치(NPU) 기술협력을 추진하며 국내 반도체 경쟁력 강화에 나섰다. 노타는 퓨리오사AI와 NPU 기반 인공지능(AI) 개발을 위한 업무협력을 체결했다고 1일 밝혔다. NPU는 전력 효율성과 고속 추론 성능이 핵심이며, 복잡한 AI 모델 연산을 안정적으로 수행하는 데 필수적이다. 두 기업은 이런 성능을 국내 기술로 구현하기 위해 공동 기술개발과 사업화에 나서기로 했다. 협력 범위는 AI 솔루션 개발·사업화를 비롯한 기술 파트너십 확대, 기술·사업성 검증 프로젝트 등으로 구성됐다. 양사는 상호 기술을 결합해 산업별 요구에 맞춘 고성능 AI 모델 운영 기반을 마련할 계획이다. 노타는 자사 AI 최적화 기술을 활용해 퓨리오사AI의 NPU가 제한된 전력에서도 대규모 모델을 신속하게 구동하도록 지원한다. 이를 통해 NPU 성능 향상과 시장 확대에 기여한다는 전략이다. 두 기업은 로봇, 모빌리티 등 다양한 산업에서 활용 가능한 실증모델 구축에도 협력한다. 또 국내외 시장 진출에서도 공동 전략을 추진할 계획이다. 노타는 이번 협력이 국내 반도체 생태계 강화에도 기여할 것으로 기대했다. AI 모델의 안정적 구동을 위한 최적화 기술을 확보해 AI전환(AX) 요구가 높아지는 산업 전반의 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 채명수 노타 대표는 "기술 시너지를 통해 국내 반도체 경쟁력 강화에 나섰다는 점에서 이번 협력은 큰 의미를 가진다"며 "우리는 AI 최적화 기술로 퓨리오사 NPU의 전력 효율성과 고속 추론 성능을 극대화해 대규모 AI 모델의 안정적 구동을 적극 지원할 것"이라고 말했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "AI 워크로드가 고도화됨에 따라 추론 환경에서의 인프라 성능과 효율성에 대한 요구는 앞으로 더욱 커질 것이다"며 "노타와의 협력을 통해 퓨리오사 2세대 칩 RNGD 위에서 다양한 최신 AI 모델을 더욱 신속하고 효율적으로 지원할 수 있어 기쁘다"고 밝혔다.

2025.12.01 18:16김미정 기자

광주시-마음AI, AI산업 현장 혁신 가속화 협력 MOU

광주광역시는 1일 시청 비즈니스룸에서 마음에이아이, 알파칩스, 한국정보통신기술협회(TTA)와 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약으로 광주와 협력하는 기업 수는 352개를 돌파, 지역 AI·반도체 산업 생태계가 한층 확장됐다. 협약의 핵심은 AI와 반도체 기술을 현장에 바로 연결하는 것이다. 각 기관이 보유한 AI 모델 개발, 반도체 설계·검증 등 전문 기능을 지역기업이 실증 프로젝트에서 바로 활용할 수 있게 지원, 기술 상용화 속도를 끌어올릴 계획이다. 마음에이아이는 언어·음성·시각·행동을 통합한 피지컬 AI를 기반으로, 로봇과 자율주행 장치가 스스로 판단하고 움직일 수 있도록 '지능형 두뇌' 역할을 수행한다. 자체 파운데이션 모델 MAAL, SUDA, WoRV, BODA와 통합 핵심 모듈 MAIED(Maum AI Edge Device)를 활용, 공공·산업 현장에서 즉시 적용 가능한 기술 실증과 사업화를 진행 중이다. 이번 협약식에서는 마음AI의 4족 보행 정찰로봇 'SORA(소라)'의 시연도 진행됐다. SORA(Surveillance & Observation Robotic Agent)는 SUDA 기반의 멀티모달 인공지능을 탑재한 4족 보행 자율 경비 시스템으로, 감시·정찰·경계·상황보고까지 수행 가능한 차세대 이동형 보안 솔루션이다. 유태준 마음AI 대표는 “광주 R&D 센터를 중심으로 모빌리티, 가전, 헬스케어 분야에서 AI 실증과 데이터 기반 고도화를 가속화하겠다”고 밝혔다. 광주시는 앞으로 실증 프로젝트 확대, 산·학·연 연계 강화, 전문 인재 양성 등 후속 협력을 통해 지역 AI 산업을 개발 중심에서 현장 적용 중심으로 전환할 계획이다. 강기정 광주광역시장은 “광주 AI 산업이 실험실을 벗어나 기업 현장에서 실제 가치를 창출하는 단계로 접어들고 있다”며 “기업이 현장에서 체감할 수 있는 지원을 지속적으로 이어가겠다”고 강조했다.

2025.12.01 17:45방은주 기자

클라우데라 "AI 성패는 데이터에서 결정될 것"

데이터 관리 중요성이 인공지능(AI) 성공 조건으로 더 강조될 것이란 분석 결과가 나왔다. 1일 클라우데라가 공개한 '2026년 전망 보고서'에 따르면 AI 사일로를 이롯한 AI 에이전트, 프라이빗 AI, 인재, 투자 전략 등 5개 영역에서 데이터 중요성이 더 강조될 것으로 나타났다. 클라우데라는 먼저 부서별 AI 도입이 이뤄지면서 기업 내부에 AI 사일로가 빠르게 형성될 것으로 분석했다. 다양한 도구와 분절된 개념증명(POC)이 반복되면서 일관성, 거버넌스, 통제력이 약화되는 점을 주요 위험으로 진단했다. 보고서는 내년이 AI 에이전트 도입 성과 원년이라고 예상했다. 특히 금융 서비스 산업에서 자산 출처 검증, 지능형 사기 방지 등 확장 가능한 업무 흐름이 빠르게 늘고 있다고 설명했다. 또 프라이빗 AI는 규제 심화와 데이터 주권 요구 증가로 인해 기업의 차기 우선순위로 부상할 것으로 전망됐다. 금융을 비롯한 의료, 공공 분야는 민감 정보 보호와 생성형 AI·에이전틱 AI 활용을 동시에 충족하기 위한 프라이빗 아키텍처 도입을 가속할 것으로 예측됐다. 클라우데라는 AI 보급 속도에 비해 '책임감 있는 활용' 역량 격차가 커지고 있다고 지적했다. AI 리터러시와 기술 역량, 윤리적 이해 부족은 확장성 저하, 규정 준수 실패, 결과물 품질 저하를 야기할 수 있는 요소로 꼽혔다. 기업의 AI 투자는 '혁신을 위한 AI'에서 '영향력을 위한 AI' 중심으로 전환될 것으로 예상됐다. 그리픽처리장치(GPU) 등 고사양 인프라와 복잡한 모델 중심 투자에서 벗어나 목적·효율 중심 전략이 중요해질 것으로 나타났다. 보고서는 한국 IT 리더의 49%가 AI 도구 비용을 도입 제약 요인으로 지목했다고 밝혔다. 이는 비용 효율적 운영과 실질 성과 중심 전략 수립이 내년 핵심 기준이 될 것으로 보인다. 클라우데라는 보고서를 통해 2026년 기업이 'AI를 구축하는 기업'과 'AI를 신봉하는 기업'으로 극명하게 나뉠 것이라고 강조했다. 데이터 패브릭에 AI를 완전히 통합하고, 표준화된 지표와 지속가능한 거버넌스로 뒷받침하는 기업만이 장기적인 승자가 될 것이라고 밝혔다. 리무스 림 클라우데라 아태지역 수석 부사장은 "탄탄한 데이터 기반 없이는 AI 성공이 불가능할 것"이라며 "올바른 데이터 확보는 안전한 확장과 혁신의 자신감, 측정가능한 사업 성과를 좌우할 것"이라고 말했다.

2025.12.01 17:35김미정 기자

한컴오피스 AI 패키지, GS인증 1등급 획득…공공 AX 속도

한글과컴퓨터(한컴)가 핵심 인공지능(AI) 제품을 통합한 올인원 패키지의 공공 확산 기반을 마련했다. 한컴은 자사 '한컴오피스 AI 패키지'가 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 소프트웨어 품질인증(GS) 1등급을 획득했다고 1일 밝혔다. 이번에 인증을 획득한 한컴오피스 AI 패키지는 기존의 설치형 SW인 '한컴오피스 2024'를 중심으로 문서 작성에 특화된 AI 도구인 '한컴어시스턴트', 클라우드 기반의 '한컴오피스 웹'을 하나의 통합 패키지로 재구성한 신규 제품군이다. 이는 한컴이 추진 중인 AI 기반 업무 혁신 전략의 일환으로, 공공기관과 기업이 기존의 업무 환경을 유지하면서도 최신 AI 기술을 즉시 도입해 활용할 수 있도록 설계됐다. 패키지의 핵심인 한컴어시스턴트는 사용자가 자연어로 명령하면 문서 초안 작성, 요약, 교정, 서식 변경 등을 자동으로 수행하는 AI 에이전트다. 이번 패키지 구성을 통해 공공기관은 별도의 복잡한 시스템 구축 없이도 익숙한 한컴오피스 환경 안에서 AI를 활용해 업무 생산성을 획기적으로 높일 수 있게 됐다. 또 한컴오피스 웹이 포함돼 있어 시간과 장소에 구애받지 않는 유연한 근무 환경을 지원한다. 한컴은 이를 통해 온프레미스 중심이었던 공공 행정 업무를 클라우드와 AI가 결합된 하이브리드 환경으로 전환하는 데 속도를 낼 계획이다. GS인증은 국제 표준을 기준으로 SW의 기능적합성, 신뢰성, 보안성 등을 종합 평가하는 국가 인증 제도다. 1등급을 획득한 제품은 공공기관 우선구매 대상 기술개발제품으로 지정돼 정부·공공기관 도입이 수월해진다. 김연수 한컴 대표는 "이번 GS인증은 우리의 AI 기술력이 공공 업무 환경에서 요구하는 엄격한 안정성과 보안 기준을 충족했음을 입증한 것"이라며 "검증된 한컴오피스 AI 패키지를 통해 공공기관의 AI 전환(AX)을 지원하고 B2G 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하겠다"고 밝혔다.

2025.12.01 17:04한정호 기자

LLM의 고질병 '첫 단어 집착증' 개선... 알리바바, '뉴립스' 최고 논문상

중국 알리바바의 Qwen 팀이 AI 언어모델의 오래된 문제를 해결하는 간단한 방법을 찾아냈다. 마치 문지기처럼 작동하는 '게이트'라는 장치를 AI 내부에 추가했더니, 성능이 크게 좋아지고 학습도 안정적으로 이뤄졌다. 특히 AI가 대화나 글의 첫 부분만 과도하게 집중하는 '어텐션 싱크'라는 고질적 문제가 완전히 사라졌다. 해당 논문에 따르면, 연구팀은 150억 개 파라미터 규모의 모델과 17억 개 규모의 모델에서 30가지 이상의 실험을 진행했고, 3조 5,000억 개의 단어 데이터로 검증했다. 문지기 역할 하는 '게이트' 추가했더니 AI 성능 껑충 뛰었다 연구팀은 AI가 정보를 처리하는 핵심 부분인 '어텐션 레이어' 5곳에 게이트를 설치하는 실험을 했다. 게이트는 일종의 필터나 문지기 역할을 한다. 중요한 정보는 통과시키고 불필요한 정보는 걸러내는 식이다. 실험 결과, '스케일드 닷 프로덕트 어텐션' 출력 직후에 게이트를 달았을 때 효과가 가장 좋았다. 150억 개 파라미터 모델에 게이트를 추가하자 AI가 다음에 올 단어를 더 정확하게 예측하게 됐고, 대학 수준의 지식을 묻는 시험에서도 더 많은 문제를 맞혔다. 예를 들어 100문제 중 59문제를 맞히던 AI가 게이트를 단 후에는 61문제를 맞히는 수준으로 개선된 것이다. 수학 문제 풀이나 일반 상식 질문 등 다양한 영역에서 일관되게 성능이 좋아졌다. 게이트를 어떻게 다느냐도 중요했다. AI는 하나의 정보를 여러 개의 '주의 헤드'로 동시에 처리하는데, 이는 마치 여러 사람이 같은 글을 각자 다른 관점에서 읽는 것과 비슷하다. 각 헤드마다 독립적인 게이트를 달아줬더니 효과가 좋았다. 추가된 부품의 양은 전체 모델 크기에 비하면 아주 적었지만, 성능 향상은 확실했다. 반대로 여러 헤드가 하나의 게이트를 함께 쓰게 하면 효과가 떨어졌다. 이는 각 헤드가 서로 다른 역할을 하기 때문에 각자의 문지기가 필요하다는 뜻이다. 또한 게이트가 정보를 곱하는 방식으로 조절할 때가 더하는 방식보다 나았고, 시그모이드라는 특정 계산 방법을 썼을 때 가장 좋은 결과가 나왔다. AI 학습 중 발생하는 '멘붕' 현상 거의 사라져 게이트를 추가하자 AI의 성능만 좋아진 게 아니라 학습 과정 자체도 훨씬 안정적으로 바뀌었다. 17억 개 파라미터 모델을 3조 개의 단어로 학습시키는 실험에서 이 차이가 확연히 드러났다. 게이트가 있는 모델은 학습 중에 '손실 스파이크'라는 문제가 거의 발생하지 않았다. 손실 스파이크는 AI가 순조롭게 학습하다가 갑자기 성능이 확 떨어지는 현상이다. 마치 학생이 공부를 잘하다가 갑자기 멘붕에 빠져서 이전에 알던 것까지 까먹는 것과 비슷하다. 이런 돌발 상황이 줄어들자 연구자들은 AI를 더 빠르게 학습시킬 수 있는 공격적인 설정을 사용할 수 있게 됐다. 48개 층을 쌓은 17억 파라미터 모델에서 실험했을 때 그 차이는 더욱 분명했다. 기존 모델은 학습 속도를 높이면 중간에 완전히 망가져 버렸다. 반면 게이트를 단 모델은 똑같이 빠른 속도로 학습시켜도 끝까지 안정적으로 학습을 마쳤다. 연구팀은 비교를 위해 '샌드위치 정규화'라는 다른 안정화 방법도 시험해 봤다. 이 방법을 쓰면 기존 모델도 간신히 학습을 마칠 수는 있었다. 하지만 최종 성능 개선은 거의 없었다. 게이트를 쓴 모델만이 빠른 학습 속도와 좋은 성능을 동시에 달성했다. 게이트의 이런 효과는 한두 가지 조건에서만 나타난 게 아니었다. 층을 28개 쌓았을 때와 48개 쌓았을 때, 4,000억 개 단어로 학습시켰을 때와 3조 5,000억 개 단어로 학습시켰을 때, 다양한 학습 설정값을 사용했을 때 등 여러 상황에서 게이트는 일관되게 도움이 됐다. 이는 게이트가 특정 조건에서만 잘 작동하는 게 아니라 범용적으로 효과가 있다는 의미다. 게이트가 효과적인 두 가지 이유 연구팀은 왜 간단한 게이트 하나를 추가하는 것만으로 이렇게 큰 효과가 나타나는지 분석했다. 그 결과 두 가지 핵심 원리를 찾아냈다. 첫 번째는 정보 변환 과정에 '단계'를 추가했기 때문이다. AI 내부를 보면 밸류 변환과 출력 변환이라는 두 단계가 연속으로 일어난다. 문제는 이 두 단계가 모두 선형 변환이라서 수학적으로 하나로 합쳐질 수 있다는 점이다. 합쳐지면 AI의 표현 능력이 제한된다. 게이트를 두 단계 사이에 끼워 넣으면 비선형 요소가 추가되면서 두 단계가 완전히 분리된다. 이렇게 되면 AI가 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 된다. 실제로 게이트 대신 '정규화'라는 다른 비선형 기법을 써봤을 때도 비슷한 효과가 나타났다. 이는 두 변환 단계 사이에 비선형 요소를 넣는 것 자체가 중요하다는 사실을 확인해준다. 두 번째는 '선택적 차단'을 했기 때문이다. 효과가 좋은 게이트들을 분석해 보니 대부분의 정보를 차단하고 정말 중요한 것만 통과시키는 특징이 있었다. 가장 성능이 좋았던 게이트는 평균적으로 11.6%의 정보만 통과시키고 나머지 88.4%는 차단했다. 반대로 여러 헤드가 하나의 게이트를 공유하게 만들었더니 개방도가 27.1%로 올라갔고, 성능도 떨어졌다. 즉, 더 많이 차단할수록 오히려 성능이 좋아진 것이다. 이는 불필요한 정보를 과감하게 걸러내는 게 중요하다는 뜻이다. 더 흥미로운 점은 이 차단이 고정된 게 아니라 '상황에 따라 달라진다'는 것이다. AI가 지금 처리하고 있는 질문에 따라 어떤 과거 정보를 통과시킬지 막을지를 매번 다르게 결정한다. 같은 정보라도 질문에 따라 필요할 수도, 불필요할 수도 있기 때문이다. '첫 단어 집착증' 거의 사라지고 긴 컨텍스트 성능 크게 향상 게이트의 가장 주목할 만한 효과는 '어텐션 싱크'를 대폭 줄인 것이다. 어텐션 싱크는 AI가 글이나 대화의 첫 부분, 특히 맨 첫 단어에 과도하게 집중하는 현상이다. 기존 모델은 주의력의 절반 가까이를 첫 단어에 쏟았고, 심한 경우 주의력 대부분이 첫 단어에만 쏠렸다. 이는 학생이 책의 첫 페이지만 계속 읽고 나머지는 제대로 못 보는 것과 같다. 하지만 게이트를 단 모델은 첫 단어에 쏟는 주의력이 극소량으로 줄어들었다. 게이트는 또한 'AI 내부 값 폭증'이라는 문제도 해결했다. 이는 AI 내부에서 처리하는 숫자들이 비정상적으로 커지는 현상이다. 기존 모델은 초반 층에서 이런 큰 값들이 발생했고, 이 값들이 이후 과정 전체에 계속 영향을 미쳤다. 게이트를 단 모델은 이런 값 폭증 현상이 대폭 줄어들었다. 흥미롭게도 밸류 레이어에만 게이트를 달면 값 폭증은 줄지만 첫 단어 집착증은 여전했다. 이는 값 폭증이 반드시 첫 단어 집중을 일으키는 건 아님을 보여준다. 첫 단어 집착증이 줄어들자 긴 글 이해 능력도 크게 좋아졌다. 연구팀은 AI가 한 번에 처리할 수 있는 글 길이를 기존보다 네 배 늘리는 실험을 했다. 기존 학습 길이 범위에서는 게이트 모델이 기존 모델보다 약간 나은 수준이었다. 하지만 그 범위를 넘어 두 배, 네 배로 늘어나자 차이가 극명해졌다. 가장 긴 글 길이에서 게이트 모델은 기존 모델보다 거의 두 배 좋은 성능을 보였다. FAQ ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 게이트 어텐션이 뭔가요? A. AI가 정보를 처리할 때 중간에 문지기 역할을 하는 장치를 추가한 기술입니다. 중요한 정보는 통과시키고 불필요한 정보는 차단해서 AI가 더 똑똑해지고 안정적으로 학습할 수 있게 만듭니다. Q. 어텐션 싱크가 뭐길래 문제인가요? A. AI가 글이나 대화의 첫 부분만 과도하게 집중하는 현상입니다. 마치 책의 첫 페이지만 계속 읽고 나머지는 제대로 못 보는 것과 같아서, 긴 글을 이해하는 능력이 떨어집니다. 게이트를 추가하면 이 문제가 사라집니다. Q. 이 기술을 실제로 어떻게 쓰나요? A. AI 내부의 정보 처리 단계 중간에 간단한 게이트만 추가하면 됩니다. 알리바바 팀이 코드를 공개할 예정이고, 추가 비용도 거의 들지 않아서 누구나 쉽게 적용할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.12.01 16:36AI 에디터

'K-디지털 인재' 요람, 한국전파진흥협회 가보니

서울 금천구 가산디지털단지에 위치한 한국전파진흥협회(RAPA) DX캠퍼스 강의실. 늦은 오후, 적막을 깨는 강사의 목소리와 수강생들의 키보드 소리가 들렸다. 이곳은 모니터 속 코드와 씨름하는 청년들의 열기, 그리고 그들을 지원하는 RAPA의 노력이 채워져 있었다. 전파·방송통신 산업의 기반을 다져온 RAPA는 AI 시대를 맞아 '디지털 인재' 양성의 최전선으로 이동했다. 고용노동부의 'K-디지털 트레이닝' 사업의 핵심 운영 기관으로 거듭난 이곳은 기업이 즉시 투입 가능한 '실무형 인재'를 배출하는 요람으로 자리 잡았다. 기자는 최근 이곳을 찾아 RAPA가 그리는 디지털 인재 양성의 현장을 직접 확인했다. '전파' 너머 '디지털'로…RAPA, IT 인재 양성의 '허브' 되다 RAPA가 디지털 인재 양성의 허브로 자리 잡은 것은 우연이 아니다. 10년 넘게 평생교육시설을 운영하며 쌓아온 교육 노하우와 방송·통신 분야에서 다져진 폭넓은 기업 네트워크가 'K-디지털 트레이닝' 사업과 만나 시너지를 낸 것이다. 실제로 RAPA는 대한상공회의소에 이어 두 번째로 많은 K-디지털 트레이닝 과정을 운영하고 있다. 카카오·아마존웹서비스(AWS)·현대오토에버 등 이름만 대면 알 만한 글로벌·대기업 16곳과 파트너십을 맺고 27개의 교육 과정을 운영 중이다. 특히 현대오토에버와의 협력은 '채용 우대형' 모델의 정석으로 꼽힌다. 이 과정은 선발 단계부터 실제 신입사원 공채와 동일한 수준의 코딩 테스트를 적용해 교육생을 뽑는다. 커리큘럼 설계는 물론 재직자가 직접 강단에 서는 비중이 높으며, 사실상 '입사 전 신입사원 직무 교육(OJT)'에 준하는 강도로 운영돼 수료가 곧 채용 경쟁력으로 이어진다. RAPA에서 교육 사업을 담당하는 한지형 과장은 "단순히 행정적 지원을 넘어, 기업이 진짜 필요로 하는 커리큘럼을 함께 설계하고, 엄격한 강사 관리 시스템을 도입해 교육의 질을 담보하는 것이 RAPA만의 경쟁력"이라고 설명했다. 이어 "기업이 원하는 스펙과 구직자가 갖춰야 할 역량 사이의 '미스매치'를 줄이는 것이 우리의 역할"이라고 덧붙였다. "이론은 거들 뿐"…AWS 현직자가 멘토로 나선 '실전' 이번 취재에서 가장 눈길을 끈 곳은 'AWS 클라우드 스쿨' 현장이었다. 클라우드 시장 점유율 1위인 AWS가 직접 커리큘럼 설계에 참여한 이 과정은 '실무 밀착형' 교육을 지향한다. 전체 교육 시간 1천50시간 중 약 30% 이상 프로젝트 실습으로 구성된다. 단순 이론 강의에 그치지 않고 실제 현장에서 쓰이는 역량을 집중 훈련시키기 위해서다. 특히 AWS 현직 솔루션 아키텍트(SA)들이 멘토로 투입돼 수강생들의 프로젝트를 지원한다. 강사진 구성에도 공을 들였다. 단순히 강의 경력만 보는 것이 아니라, AWS로부터 공식 '강사 인증'을 받은 검증된 인력만이 강단에 설 수 있다. 기초 이론부터 실무, 프로젝트 등 각 분야에 특화된 전문가를 배치했다. 매 기수 수강생들의 강의 만족도 평가도 반영해 강사진을 엄격하게 관리하며 교육 품질을 유지하고 있다. 비전공자 출신 수강생 정명준(28) 씨는 "현업에서 10년 이상 경력을 가진 전문가들이 멘토링을 해준다는 점이 가장 큰 매력"이라며 "내가 배운 기술이 실제 현장에서 쓰이는 핵심 기술인지 검증받을 수 있어 포트폴리오 경쟁력을 높일 수 있다"고 말했다. 단순히 코딩 기술만 가르치지 않는다. 아마존의 독특한 혁신 문화인 '워킹 백워드(고객의 관점에서 거꾸로 기획하는 방식)' 워크숍을 통해 개발자가 갖춰야 할 기획력과 문제 해결 능력까지 배양한다. 양선영 RAPA 주임은 "비전공자라도 업계에 대한 확실한 의지와 태도만 있다면, 이 과정을 통해 '진짜 개발자'로 거듭날 수 있다"고 강조했다. "해외 취업부터 해커톤 대상까지"…숫자가 증명하는 성과 이런 고강도 실무 교육은 구체적인 성과로 나타나고 있다. 수료생들의 평균 취업률은 약 60% 수준이지만, 취업자의 절반 이상이 중견·대기업으로 진출하는 등 '취업의 질'이 높다. 특히 AWS 데이터센터는 물론 캐나다, 아일랜드 등 해외 지사로 취업하는 사례도 배출했다. 최근에는 가시적인 성과도 있었다. AWS 클라우드 스쿨 9기 수료생 팀 '팹링크(FabLink)'가 고용노동부 주관 '제7회 K-디지털 트레이닝 해커톤'에서 대상을 수상하며 국무총리상을 거머쥐었다. 한 과장은 "단순히 취업률 수치를 높이기보다, 학생들이 배운 기술을 제대로 활용할 수 있는 곳으로 진출시키는 것을 목표로 한다"며 “RAPA DX캠퍼스 수료생들의 취업 사례가 우리의 경쟁력을 증명하고 있다”고 자신했다. "디지털 강국의 베이스캠프"…RAPA가 그리는 미래 RAPA는 교육의 성공 방정식을 발판 삼아 기술·실무·취업이 선순환하는 지속 가능한 '디지털 교육 생태계' 구축을 목표로 하고 있다. 정부 사업 수행을 넘어 자생적인 경쟁력을 갖춘 인재 양성의 허브로 거듭나겠다는 청사진이다. 가장 눈에 띄는 변화는 기술 커리큘럼의 '초격차' 확보 전략이다. AWS와의 협력을 넘어 인텔·다쏘시스템·오토데스크 등 글로벌 선도 기업과의 파트너십을 확장하고 있다. 이를 통해 2025년 이후에는 생성형 AI, 거대언어모델(LLM) 기반 서비스 개발, AI 서비스 운영 자동화 기술 'MLOps' 등 최첨단 융합 과정을 신설할 계획이다. 단순한 기술 사용자가 아닌, 기술을 응용해 서비스를 직접 기획하고 구현하는 '디지털 전환 설계자(DX Architect)'를 길러내겠다는 포부다. 교육의 저변도 대폭 넓힌다. 최근 고양상공회의소와 협력한 사례처럼 지역 산업체와 연계해 지역 맞춤형 인재를 양성하는 한편, 교육 대상을 청년 구직자에서 재직자, 경력 단절 여성까지 아우르는 '평생직업교육 체계'로 확장한다. RAPA 관계자는 "수료생과 현업 전문가들이 지식을 공유하고 채용으로 이어지는 커뮤니티 플랫폼을 구축할 것"이라며 "민간과 공공, 지자체와 글로벌 기업을 잇는 허브가 돼 '디지털 강국 대한민국'을 실현하는 핵심 동력이 되겠다"고 자신했다.

2025.12.01 16:18진성우 기자

마이다스인 신미영 대표 "스펙 쌓기 악순환…AI역량검사로 끊어야"

재단법인 교육의봄 최근 조사에 따르면, 재직자 62.7%는 “출신 학교가 직무 수행에 불필요하다”고 답했다. 하지만 인사담당자 74.3%는 “채용 시 여전히 출신 학교를 참고한다”고 밝혔다. 구직자 82.8%는 학벌 차별을 경험했고, 80% 이상은 불필요하다고 여기는 스펙조차 불이익을 받을까 봐 준비한다. 이런 악순환 속에서 청년들은 실무와 무관한 스펙 쌓기에 시간과 비용을 쏟고, 기업은 스펙 중심 평가로 실제 역량을 제대로 파악하지 못하면서 미스매칭이 심화되고 있다. 이런 가운데 스펙을 전면 배제한 채용 사례가 주목받고 있다. 지난 11월 마이다스그룹 판교 본사에서 열린 '사람경영포럼'에서 신미영 마이다스인(마이다스그룹 산하 HR 솔루션 계열사) 대표는 2025년 하반기 마이다스그룹 공채 사례를 공개했다. 지원자는 약 1만3000명으로 전년 대비 60% 증가했다. 배경에는 차별 없는 채용 방식이 있다. 마이다스그룹은 스펙·자소서를 전면 배제해 학벌 차별 없이 누구나 지원할 수 있고, AI역량검사(역검)와 커피챗 두 단계의 간소화된 전형으로, 오직 역량만 평가한다. 건설 구조 해석 설계 소프트웨어 분야 세계 1위 '마이다스아이티'와 HR 솔루션 분야 국내 1위 '마이다스인' 등을 보유한 마이다스그룹도 10년 전에는 전통적 채용 방식에 의존했다. 4차 심층면접, 4박5일 합숙면접까지 동원했다. 그러나 결과는 역설적이었다. 400명 재직자 데이터 분석 결과, 면접 고평가자는 저성과자로, 저평가자는 고성과자로 성장했다. 학벌도 성과를 예측하지 못했다. 상위 15% 고성과자 중 명문대 출신은 20%, 40위권 밖 출신이 44%였다. 신 대표는 “사람의 눈으로는 사람을 제대로 판단할 수 없다”는 결론에 이르렀다고 말했다. 기업이 원하는 인재는 결국 '일 잘하는 사람', 즉 고성과 인재다. 신 대표는 “성과를 내는 능력은 역량, 기술, 지식의 상호작용으로 만들어지는데, 그중 역량은 지식과 기술을 통합해 실제 문제를 해결하는 핵심”이라고 설명했다. 문제는 역량이 면접이나 서류로는 확인할 수 없는 '비인지 영역'에 있다는 점이다. 스펜서가 제시한 역량 모형의 빙산 모델은 이를 잘 설명한다. 말씨·표정·태도 같은 겉으로 드러나는 특성은 수면 위에 있지만, 진짜 역량은 빙산 아래 신경학적·생물학적 레벨에 숨어 있다. 신 대표는 “좋은 인재를 채용하려면 겉으로 드러나는 행동이 아닌 내면의 역량을 봐야 하는데, 이는 사람의 눈으로는 볼 수 없어 과학의 렌즈가 필요했다”고 말했다. 마이다스그룹은 2018년 신경과학 기반 성과역량 예측 솔루션 'AI역량검사(역검)'를 개발했다. '역검'은 게임화된 과제를 푸는 과정에서 지원자가 의도적으로 조작하기 어려운 즉각적 반응 패턴을 수집해 긍정성·적극성·전략성·성실성의 성과역량을 측정한다. 분석된 데이터는 직무별 고성과자 데이터와 기업 인재상을 반영한 예측 모델을 통해 지원자의 성장 가능성과 직무 적합도를 수치화한다. 역검의 성과 타당도는 0.51로 미국 고용노동부 기준(0.35)을 크게 상회했다. 학벌(0.01)이나 면접(-0.04)과는 비교할 수 없는 수준이다. KAIST 연구에서도 기존 채용 방식 중 역검이 유일하게 채용 1년 후 성과를 예측한다는 것이 확인됐다. AI역량검사는 마이다스그룹의 채용을 근본적으로 바꿨다. 역검만으로도 적합한 인재를 선발할 수 있다는 확신으로 서류와 면접을 전면 폐지한 것이다. 지원자는 접수 후 바로 역검을 응시한다. 역검에서 우수한 역량을 인정받은 인재는 현업 리더와 커피챗을 진행하며 역량을 재확인하고, 최종 합격 여부가 결정된다. 신 대표는 “지원자는 공정한 평가를, 기업은 성과를 낼 인재를 원한다”며 “학벌, 학점, 자격증 등 스펙이 아닌 역량으로 평가하는 것이 진짜 공정한 채용이자 채용 시장 미스매칭을 해결하는 길”이라고 강조했다. 청년들의 스펙 쌓기 악순환, 기업의 역량 검증 실패로 인한 채용 미스매칭, 마이다스그룹은 이 문제를 AI역량검사로 해결하고 있다. 역량 중심 채용 문화가 확산한다면, 공정한 기회를 원하는 청년과 조직에 적합한 인재를 찾는 기업 모두에게 답이 될 수 있다고 회사는 강조했다.

2025.12.01 16:18방은주 기자

셀렉트스타, 55억원 시리즈B 추가 투자 유치…누적 434억원 돌파

셀렉트스타(대표 김세엽)가 시리즈B 추가 투자를 유치하며 누적 투자금 434억원을 달성했다. 셀렉트스타는 55억원 규모의 시리즈B 추가 투자를 유치해 시리즈B 라운드를 총 260억원으로 마감했다고 1일 밝혔다. 누적 투자금은 약 434억원에 이른다. 이번 라운드에는 삼성벤처투자, 미래에셋벤처투자, 플럭스벤처스가 신규로 참여했다. 특히 삼성벤처투자는 삼성생명 전략투자펀드를 통해 셀렉트스타에 전략적 투자를 단행했다. 이번 투자는 삼성생명이 추진 중인 AI 에이전트 도입 및 AX 전략과 셀렉트스타 기술 간 시너지를 염두에 둔 결정으로 평가된다. 셀렉트스타는 최근 삼성금융 계열 통합 오픈이노베이션 프로그램인 '삼성금융 C-랩 아웃사이드'에서 '금융업 특화 AI 데이터 파이프라인 및 신뢰성 평가 솔루션'을 제안해 최우수 스타트업으로 선정된 바 있다. 실증 프로젝트를 통해 금융권에 특화된 데이터 설계·검증 역량을 입증했고, 이 성과가 전략적 투자로 이어지며 양사의 장기 협력 기반을 마련했다는 분석이다. 셀렉트스타는 지난 8월 KB인베스트먼트, 신한벤처투자, 세일즈포스 등 국내외 투자사로부터 205억원 규모의 시리즈B를 유치한 뒤, 이번 추가 투자까지 이끌어내며 시리즈B만 260억원을 기록했다. 기존 라운드에서 글로벌 CRM 기업 세일즈포스의 참여로 화제가 된 데 이어, 이번에는 국내 대표 금융그룹 계열 벤처캐피털과 전략투자자가 대거 합류하면서 국내 금융권 선두 기업들의 AI 데이터·신뢰성 검증 핵심 파트너로 자리매김했다는 평가다. 셀렉트스타는 이번 투자를 기반으로 AI 데이터 전처리부터 생성, 서비스 운영 단계의 신뢰성 평가까지 아우르는 '올인원 플랫폼'으로 사업을 확장한다는 계획이다. 그동안 축적한 학습 데이터 구축 역량과 신뢰성 검증 노하우를 하나의 통합 서비스로 묶어 금융·제조·공공 부문 고객이 데이터 준비부터 모델 검증, 운영 모니터링까지 한 번에 처리할 수 있는 AX 인프라를 제공하겠다는 구상이다. 특히 금융권의 고위험·고규제 환경에 맞춘 평가 기준과 리포트 체계를 고도화해, 금융 AI 서비스의 컴플라이언스 대응까지 지원하는 방안을 검토 중이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 시리즈B 추가 투자는 셀렉트스타의 AI 데이터 및 신뢰성 평가 기술력이 금융권을 중심으로 폭넓게 인정받았다는 데 의미가 있다"고 말했다. 이어 "국내 금융기관은 물론 제조·공공·커머스 등 다양한 산업에서 AX에 특화된 데이터 파이프라인과 품질·안정성 평가 플랫폼을 구축해, 기업들이 안심하고 AI를 현업에 도입할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.12.01 16:11남혁우 기자

뉴로메카, 포스코 전기강판 시험편 가공 로봇 자동화 솔루션 공개

로봇 자동화 전문기업 뉴로메카는 포항지사에서 포스코 관계자들이 참석한 가운데 재질시험 공정의 하나인 전기강판 시험편 가공작업의 로봇 자동화 솔루션 시연회를 성공적으로 완료했다고 1일 밝혔다. 이번 시연은 포스코 재질시험 공정의 박판 시험편 가공 로봇 자동화의 핵심 과제로 추진 중인 '전기강판 시험편 가공 로봇 자동화' 프로젝트의 중간 결과를 공유하고, 뉴로메카가 개발한 로봇 기반 전기강판 시험편 절단·이송·마킹·분류 시스템을 실제 장비로 검증하기 위해 마련됐다. 기존 전기강판 시험편 가공 공정은 가로·세로 각 1천200mm 크기 샘플을 작업자가 직접 취급했다. 1차 전단 후 2차 전단으로 이어지는 공정이 단절돼 생산성이 저하됐으며, 작업자에 의한 데이터 수기 기입 과정에서 오기입으로 휴먼에러 가능성도 높았다. 뉴로메카는 이러한 문제를 해결하기 위해 샘플 투입부터 1차 전단, 레이저 마킹, 2차 전단, 시험편 분류 적재, 트레이 인출까지 이어지는 모든 단계를 자동화한 통합 시스템을 구축했다. 시연회에서는 샘플 라벨 정보를 자동으로 판독하는 광학문자인식(OCR) 비전과 크기가 다양한 여러 샘플에 대응 가능한 그리퍼를 장착한 6축 로봇을 통한 1차 전단 자동화, XZ 갠트리 로봇에 의한 2차 전단 자동 공급, 시험편 및 잔재를 각각 마킹하는 레이저 시스템, 2차 전단 시험편 AMR 연계 트레이 교체 및 배출 시스템 등이 시연됐다. 뉴로메카가 제시한 자동화 솔루션의 가장 큰 특징은 완전 무인 연계 자동화다. 샘플 투입 이후 가공이 완료된 시험편을 트레이에 적재하기까지 작업자 개입이 없다. 특히 1차 전단기를 로봇을 활용해 1대로 통합하고 2차 전단기 4대로 구성된 시스템을 모듈화함으로써 유지보수 효율성과 투자비 절감 효과를 동시에 확보했으며, 시스템 구성 단위 공정별 라인 밸런스를 최적화하여 특정 공정에서의 대기 없이 연속적으로 시험편의 가공 작업이 수행되도록 생산 효율을 높였다. 시험편 정보는 샘플에 부착된 라벨의 인식 및 가공 완료된 시험편 표면에 레이저 마킹을 통해 공정 데이터와 자동 매칭되기 때문에 작업자가 직접 표기·확인하는 과정에서 발생하던 오인식 및 휴먼에러 문제도 제거된다. 또한 시험편 이송 자동화 자율주행로봇(AMR) '모비'는 자회사인 '세이프에너지'의 수계페이스트 함침 솔루션을 적용해 작업장 내 대형 배터리 화재 위험성도 줄였다. 향후 포스코의 재질시험 가공 공정에서의 전기강판 시험 공정과 연계해 AMR 기반 물류 자동화까지 확장할 수 있도록 설계했다. 아울러 포스코 재질시험 공정에서 박판 시험편 가공 로봇 자동화의 또 다른 핵심 과제들인 '냉연 시험편 가공 로봇 자동화'와 'STS 시험편 가공 로봇 자동화'도 연속해 수행할 예정이다. 박종훈 뉴로메카 대표는 "포스코와 함께 제조 공정 생산성과 안전성을 동시에 높이는 전략적 프로젝트로, 뉴로메카가 설계부터 제어 소프트웨어, 로봇 기술까지 자체 기술로 구현한 자동화 성과를 보여주는 사례"라며 "향후 포스코 현장 적용을 위한 세부 조정과 고도화를 지속해 제조 현장 무인화를 한 단계 더 발전시키겠다"라고 말했다. 뉴로메카는 이번 시연회를 통해 포스코의 품질·자동화 담당자들로부터 기술·시연 결과에 대한 피드백을 공유받았으며, 향후 실제 생산 환경 적용을 위한 후속 검증 절차를 이어갈 예정이다.

2025.12.01 15:55신영빈 기자

5G SA 도입으로 LTE 주파수 값 15% 할인

이동통신 3사에 5G 단독모드(SA) 도입 의무화에 따라 현재 쓰고 있는 LTE 주파수의 재할당대가를 약 15% 저렴하게 책정되는 방안이 공개됐다. 기존 5G 비단독모드(NSA)와 달리 5G SA에서는 LTE망을 사용하지 않기 때문에 LTE 주파수 가치도 하락한다는 판단에 따른 것이다. 내년에 이용기간이 만료되는 LTE와 3G 주파수 370MHz 폭에 대해서는 지난 2021년 재할당 당시와 같이 직전 할당대가를 참조키로 했다. 이와 함께 주파수 이용기간 단축 필요성에 따라 대역별로 이용기간을 달리하기로 했다. 남영준 과학기술정보통신부 주파수정책과장은 1일 서울 삼성동 아이디스퀘어에서 열린 주파수 재할당 공개설명회에서 “이번 재할당 주파수는 이미 시장에서 경매를 통해 가치가 평가된 주파수”라며 “기존 할당 대가를 참조하되 5G SA 도입과 확산 영향에 따른 가치 하락요인을 반영하겠다”고 밝혔다. 5G SA가 확산될 경우 LTE 주파수의 할당대가 하락 요인은 예상 매출의 변화 등을 꼽았는데 조정 비율은 대역별 기준 가격에서 약 15%를 하향하는 방안이 제시됐다. 당장 5G SA를 도입하지 않더라도 네트워크 고도화를 위해 2031년까지 투자 옵션도 걸었다. 각 통신사 별로 1만국까지 실내무선국을 추가 투자하면 통신 3사의 할당대가 약 3조1천억원을 ▲각 통신사 1만국 이상일 때 3사 합계 약 3조원 ▲2만국 이상일 때 합계 약 2조9천억까지 대가를 낮출 수 있게 했다. 주파수 이용 기간을 단축하는 방안이 논의된 점이 눈길을 끈다. 지난 2021년 재할당 시에도 2.1GHz와 2.6GHz 대역의 이용 기간을 단축했는데, 6G 주파수 할당에 대비하기 위해 대역별 이용 기간을 달리 하겠다는 것이다. 이에 따라, 1.8GHz 대역의 20MHz 폭과 2.6GHz 대역의 100MHz 폭은 대역정비 검토 대역은 이용 기간을 3년, 그 외 대역은 5년으로 되어있는데 LTE 주파수 활용 감소를 고려해 2.1GHz 대역과 2.6GHz 대역 중 1개 블록을 이용기간 1년 이후 단축을 허용키로 했다. 단 이용자 보호 문제에 따라 사전 검증을 거치게 했다. LTE 주파수 이용기간 다축과 함께 LTE로 할당받은 주파수를 5G 용도로 활용할 수 있도록 국립전파연구원의 기술기준 고시에 대해 개정에도 나선다.

2025.12.01 15:48박수형 기자

티맥스티베로, '민생회복 소비쿠폰' 시스템 뒷받침…무중단 DB 성능 입증

티맥스티베로가 행정안전부의 민생회복 소비쿠폰 정책 시행 기간 동안 시스템 핵심 인프라를 운영하며 안정적인 사업 수행을 지원했다. 티맥스티베로는 민생회복 소비쿠폰 시스템에서 데이터베이스관리시스템(DBMS) '티베로 DB'를 운영했다고 1일 밝혔다. 민생회복 소비쿠폰 시스템은 경기 침체로 어려움을 겪는 국민을 지원하기 위해 정부가 구축한 정책 인프라로, 카드사·주민센터·제휴은행 등에서 접수된 신청 정보를 집계하고 행안부 등록 데이터와 실시간 대조해 지원 자격을 검증하는 역할을 수행했다. 이 과정에서 짧은 구축 일정과 폭발적인 트랜잭션 처리라는 조건 아래, 높은 신뢰성과 검증된 성능을 갖춘 DBMS가 필요했다. 티베로는 이러한 요구에 부합해 클라우드 환경에서 고가용성 기반 서비스를 제공하며 정책 시행 기간 동안 폭증한 접속량과 대규모 데이터 검증 요청을 무중단으로 처리했다. 이를 통해 공공 서비스 운영에 요구되는 안정성을 입증했으며 이번 프로젝트는 전국 규모의 신청·검증 업무를 안정적으로 수행해 국산 DBMS 기술력의 신뢰성을 재확인한 사례로 평가된다. 티베로는 지난 2020년 '긴급재난지원금 지급 시스템'에도 적용돼 대규모 동시 접속을 안정적으로 처리하며 성능을 입증한 바 있다. 이같은 경험은 이번 민생회복 소비쿠폰 시스템에서도 높게 평가돼 주요 인프라로 재선정됐다는 설명이다. 현재 티베로는 차세대지방세입정보시스템, KT 통합고객정보시스템 등 국가 및 민간의 핵심 시스템에서도 고성능·고안정성 데이터 처리를 제공 중이다. 또 티베로는 최근 국가정보자원관리원 화재를 계기로 정부가 대국민 서비스의 연속성과 신뢰성 강화를 위해 재해복구(DR) 체계 고도화를 추진하는 흐름에 맞춰, 액티브 DR 기반의 기술 역량을 강화하고 공공기관의 무중단 서비스 요구에 선제적으로 대응하고 있다. 이번 사업에서 입증된 안정적 운영 경험을 기반으로 고가용성 데이터 인프라 지원 체계를 지속적으로 확장하며 국산 DBMS 기술 신뢰성을 한층 더 공고히 한다는 목표다. 박경희 티맥스티베로 대표는 "공공 서비스에서 안정적인 운영은 필수 요건"이라며 "이번 사업을 전 기간 성공적으로 지원한 것은 국산 DBMS 기술력의 경쟁력을 다시 한번 증명한 결과"라고 말했다. 이어 "앞으로도 공공·금융·기업 시장 전반에서 데이터 자주성을 강화하는 데 기여하겠다"고 밝혔다.

2025.12.01 15:41한정호 기자

"한국형 '오픈소스 AI 생태계' 절실…정책 공백 채워야"

"우리나라 인공지능(AI) 기업도 빅테크 의존을 줄이고, 보안·신뢰성을 확보해야 합니다. '오픈소스 AI' 생태계 확장이 필수인 이유입니다. 이를 위해 정부는 오픈소스 AI 강화를 위한 제도를 구체화해야 합니다." 건국대 김두현 컴퓨터공학부 교수는 1일 더불어민주당 황정아 의원과 한국인공지능협회, 코딧이 서울 여의도 국회의원회관에서 개최한 '한국의 AI 경쟁력 도약을 위한 오픈소스 정책 정비' 토론회에서 이같이 밝혔다. 김 교수는 한국형 오픈소스 AI의 가장 큰 강점으로 모델 내부를 직접 검증할 수 있다는 점을 제시했다. 그는 "정부는 국내 오픈소스 모델의 윤리 기준을 마련하기 쉽다"며 "안전 기준도 직접 검증할 수 있어 규제 체계를 구축하기 유리하다"고 설명했다. 이어 "현재 국내 오픈소스 AI의 법적 기준은 구축되지 않은 상태"라며 "오픈소스 AI에 대한 명확한 법 기준이 없다면, 상용 모델 중심 규제가 강화될 것"이라고 지적했다. 그러면서 "결국 책임 소재까지 불명확해져 산업 확산에 혼란이 발생할 것"이라고 덧붙였다. 김 교수는 오픈소스 AI에도 책임 기준이 마련돼야 한다고 주장했다. 그는 "학습 데이터와 추론 과정, 저작권, 데이터 소스 등에서 분쟁이 발생할 수 있다"며 "모델을 어떻게 써야 하는지, 어떤 책임을 누가 지는지에 대한 기준 마련이 시급하다"고 강조했다. 김 교수는 오픈소스 AI를 위한 공공 인프라 확보도 필요하다고 밝혔다. 그는 "그래픽처리장치(GPU)와 데이터 기반 인프라는 모든 AI 개발의 핵심"이라며 "국가 차원의 인프라 확보 전략이 필수"라고 말했다. 그는 오픈 모델 인증 체계도 필요하다고 봤다. 단순 모델 공개만으로는 기술 신뢰를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "검증된 오픈소스 AI 모델임을 표시하는 공신력 있는 마킹 제도가 요구된다"고 밝혔다. 이 외에도 김 교수는 오픈소스 AI 기반 솔루션도 공공 조달에 참여할 수 있도록 제도 개편이 필요하다고 제안했다. 과기정통부 "오픈소스 AI 전략 가속할 것" 정부가 오픈소스 AI를 중심으로 한 국가 AI 전략을 강화하겠다고 밝혔다. 이날 과학기술정보통신부 조경래 소프트웨어산업과장은 내년 초 오픈소스 AI 생태계 구축에 힘쓸 것이라고 밝혔다. 정부는 인프라 개방을 통한 민간 혁신 촉진에도 무게를 싣고 있다. 조 과장은 매년 도입되는 GPU 26만 장을 중소기업과 스타트업이 활용할 수 있는 방안을 논의 중이라고 밝혔다. AI 개발의 기반 비용을 낮춰 산업 전반의 진입 장벽을 완화하겠다는 취지다. 그는 공공 분야에서도 오픈소스 AI 역할이 확대될 것으로 봤다. 그는 "내년 천억 원 규모로 추진되는 공공 AX 프로젝트에 오픈소스 기반 기업을 적극 참여시킬 것"이라며 "공공 도입이 산업 확산을 견인하는 마중물로 작용할 것"이라고 밝혔다. 조 과장은 글로벌 오픈소스 생태계에서 국내 개발자의 주도권 확보도 중요한 과제로 봤다. 이를 위해 정부는 내년 110억 원 규모의 신규 사업을 편성했으며 국회 심사를 앞두고 있다. 해외 오픈소스 커뮤니티와의 협력 강화와 개발자 생태계 육성이 목표다. 황정아 의원은 오픈소스 AI의 성장은 법제 개선과 책임 구조 확립이 전제돼야 한다고 강조했다. 그는 "법적 체계와 책임 소재 불확실성을 해결해야 할 것"이라며 "전문가와 치열하게 방안을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.01 15:40김미정 기자

日 AI·핵융합·양자에 3조7천억원 투자…다카이치 총리 '기술 리더 일본' 제시

일본 정부가 양자와 인공지능(AI), 핵융합에 동시에 지원하기 위한 추가 예산안을 마련하며 전략 기술 육성을 확대하고 있다. 요미우리신문 등 외신에 따르면 일본 정부는 올해 회계연도 추가경정예산안에서 AI·핵융합·양자 기술 3개 분야 연구·개발을 지원하기 위해 약 4천억엔(약 3조7천8백억원) 규모 예산을 편성할 계획이다. 이번 추가 예산은 다카이치 사나에 총리가 일본을 기술 선도국으로 만들겠다고 내세운 비전을 반영한 것으로 전 회계연도 대비 50% 이상 증액된 규모다. 예산 패키지의 특징은 AI, 핵융합, 양자를 각각 따로 지원하는 것이 아니라 하나의 전략 묶음으로 설계했다는 점이다. 일본 정부는 내년부터 핵심 기술을 '국가 전략 기술'로 지정해 경제 안보 측면에서 지원을 강화할 예정으로 경제 성장, 에너지 전환, 행정 혁신, 안보까지 관통하는 기반 기술로 주목하고 있다. 다카이치 총리는 내각 출범 이후 과학기술·디지털 정책을 핵심 국정 과제로 앞세우며 일본이 다시 기술 리더로 자리 잡겠다는 방향을 여러 차례 밝혀 왔다. 세부 항목 가운데 가장 큰 비중을 차지하는 것은 AI다. 일본 정부는 AI 관련 예산으로만 약 1조7천9백억원을 책정했다. 이 가운데 약 4천2백억원은 과학 연구에 AI를 적용하는 데 쓰일 예정이다. 방대한 데이터를 AI로 분석해 신약 개발, 신소재 발굴, 기후·에너지 연구 등에서 연구 효율을 높이고 새로운 발견을 이끌어내겠다는 구상이다. 약 2천4백억원은 AI 로봇과 자율주행 기술 개발에 배정된다. 물류·제조·교통 현장에서 인력 부족을 보완하고 생산성을 끌어올리는 데 초점을 맞춘 투자다. 중앙정부와 행정기관에 AI 도입을 지원하는 예산도 약 400억원 수준으로 편성해 문서 작성과 민원 응대, 데이터 분석 등 공공 업무에 AI를 본격적으로 접목하겠다는 방침이다. 핵융합 분야도 지원을 확대한다. 일본 정부는 핵융합을 2030년대 상업 발전 시험을 목표로 하는 차세대 에너지원으로 선정하고 이번 패키지를 통해 최소 약 9천4백억원 이상을 마련할 계획이다. 이 중 약 5천7백억원은 3년에 걸쳐 국내 핵융합 스타트업을 지원하는 데 투입된다. 실험과 파일럿 프로젝트에 나서는 민간 기업에 자금과 제도적 기반을 함께 제공해 연구실 수준에 머물렀던 기술을 사업화 단계로 끌어올리겠다는 것이다. 약 3천억원은 국립핵융합과학연구소 등 공공 연구기관에 기업도 함께 사용할 수 있는 공동 시험 설비를 구축·확충하는 데 쓰인다. 대형 실험 장비와 검증 인프라를 국가 차원에서 정비해 연구 속도를 높이겠다는 계산이다. 일본 정부는 양자 분야에 약 1조2천3백억원을 배정할 방침이다. 이 가운데 상당수는 국가 연구기관을 양자 기술 거점으로 키우는 데 집중된다. 구체적으로는 산업기술종합연구소(AIST)에 양자 관련 연구·개발 기지를 구축하는 데만 약 9천5백억원이 투입될 예정이다. 여기에 국내 대학 및 연구소 등 각지에 흩어져 있는 양자 연구 허브 간 협력 강화와 공동 프로젝트를 위해 약 3백억원 규모 예산을 별도로 배정해 개별 연구실 단위로 흩어진 역량을 국가 단위 네트워크로 묶겠다는 구상이다. 전문가들은 이번 조치가 미국과 유럽연합(EU), 중국 등이 AI·양자·차세대 에너지 분야에 대규모 재정을 쏟아붓는 흐름에 본격적으로 보조를 맞추려는 움직임이라고 해석한다. 일본은 초전도, 양자 센서, 정밀 부품·소재 등 기초·부품 영역에서 강점을 갖고 있지만 AI, 양자, 핵융합을 둘러싼 스타트업과 산업 생태계는 상대적으로 부족하다는 지적을 받아 왔다. 정부가 연구 거점 구축, 스타트업 지원, 공공 수요 창출을 한 번에 묶어 예산을 투입하는 것은 이 격차를 줄이고 '기술 리더 일본'이라는 전략 방향을 구체적인 산업·에너지·행정 프로젝트로 연결하려는 시도로 볼 수 있다. 외신들은 일본이 약 3조7천8백억원 규모의 예산을 한꺼번에 투입할 경우 동아시아 전체에서 AI, 양자, 차세대 에너지 분야 인재 확보 경쟁과 연구 협력 구도, 기술 표준 경쟁이 더 치열해질 가능성이 클 것으로 분석이다. 이에 따라 관련 업계에선 한국 역시 양자컴퓨팅, 초거대 AI 인프라, 차세대 에너지 기술을 국가 전략 과제로 삼고 있는 만큼 일본의 투자 속도와 방향을 면밀히 분석하고 연구 거점, 예산 구조, 인재·규제 정책을 함께 재점검해야 한다는 목소리가 나오고 있다.

2025.12.01 15:25남혁우 기자

국내 첫 AX인프라 기업 상장 앞둔 아크릴은 어떤 기업?

국내 최초 AX 인프라 기업을 표방한 아크릴(대표 박외진)이 1일 상장을 앞두고 기자간담회를 개최했다. 이날 행사에는 박외진 아크릴 대표와 염익준 CTO(성대 컴퓨터공학과 교수), 신현경 CFO 겸 부사장 등이 참석했다. 아크릴은 이번 상장을 통해 총 180만 주를 공모한다. 공모가 밴드는 1만7500~1만9500원이다. 총 공모금액은 315억~351억 원이다. 일반 청약은 오는 4~5일 이틀이다. 예정대로 진행되면 아크릴은 오는 16일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 아크릴은 2011년 설립됐다. 이후 감성인식엔진을 개발하며 국내 인공지능 산업을 개척해왔다. 지난 2017년 LG전자와 감성AI 기술 개발 계약을 체결하며 기술 경쟁력을 인정받았다. 이후 AI를 실제 산업 현장에 적용하는 과정에서 단순 모델 개발만으로는 실제 경험으로 이어지지 못하는 구조적 한계를 확인했고, 이를 기반으로 AX(AI-Experience) 영역으로 확장하며 국내 AX 산업의 확산을 주도하고 있다. 이날 아크릴은 회사를 둘러싼 환경을 분석하고 지속 성장 전략을 밝혔다. 시장 기회 및 위기 AI 인프라 시장은 빠르게 GPU 중심 하드웨어에서 AX(AI Experience) 중심 소프트웨어 인프라 경쟁으로 전환하고 있다. GPU 투자는 세계적으로 폭증하고 있지만 실제 활용률은 5~30% 수준에 불과, GPU–데이터–모델–서비스를 연결해 실효성을 높이는 AX 인프라가 새로운 가치 축으로 부상하고 있다는게 아크릴 판단이다. 또 헬스케어 AI는 글로벌 2400조원 규모 시장 중 가장 빠르게 성장하는 분야로, 의료데이터·임상 흐름·AI 기술을 통합적으로 이해하는 기업 부족이 시장의 구조적 공백으로 지적되고 있다. 아크릴은 글로벌향 헬스케어 특화 AI 플랫폼 '나디아'로 이 글로벌 헬스케어 시장을 공략할 계획이다. 한국은 소버린 AI 정책에 따라 인공지능 3대 강국, 대기업 및 지역 데이터센터 확충, 공공·산업 분야 AI 전환을 본격화하고 있는데, 이는 아크릴이 주력으로 하고 있는 비즈니스인 'AX 인프라' 수요를 단기간에 폭발적으로 증가시키는 요인으로 작용할 전망이다. AX 인프라 시대 선도 기업, 아크릴 아크릴은 GPU 자원 최적화 기술과 파운데이션 모델 개발·학습·운영 자동화, 헬스케어 AI 상용화 기술을 하나의 플랫폼으로 통합한 국내 유일의 AX(AI Experience) 인프라 전문 기업으로 포지셔닝했다. 핵심 제품이자 플랫폼인 '조나단(JONATHAN)'은 GPU 성능을 극대화해 동일 자원으로 더 많은 모델을 빠르게 개발·배포·운영할 수 있게 해준다. 그만큼 기업의 AI 비용과 효율 구조를 개선해준다. 또 헬스케어 특화 플랫폼 '나디아(NADIA)'는 병원정보시스템(HIS) 연동부터 SaMD 기반 진단·예측까지 실제 임상 환경 및 기업에서 작동하는 AI 의사결정지원을 제공한다. 아크릴은 "하드웨어 중심 AI 경쟁을 넘어 AI 활용성과 운영 효율을 결정하는 AX 인프라 생태계를 주도하는 기업, 즉 인공지능 개발의 필수 인프라제품으로 자리 잡을 것"이라고 강조했다. '조나단'과 '나디아'의 이중 성장축 아크릴은 2011년 3월 설립됐다. 이후 감성 인식 AI를 시작으로 GPU 최적화, Agentic-AI 운영 체계, 자체 파운데이션 모델 A-LLM(아름) 개발까지 핵심 기술을 단계적으로 내재화, 단일 제품이 아닌 AI 인프라 생태계를 설계·운영할 수 있는 AX 인프라 기업으로 성장해왔다. 핵심 플랫폼 '조나단(JONATHAN)'은 GPU Direct 기반 다중경로 기술과 모델 운영 자동화를 결합해 AI 개발·학습·배포·추론 전 주기를 고도화하는 'AX 엔진이'다. GPU 비용이 AI 도입의 가장 큰 제약인 상황에서, 조나단은 '동일 GPU로 더 많은 모델을 더 빠르고 안정적으로 운영'하는 명확한 ROI를 제공한다고 회사는 설명했다. 한편 '나디아(NADIA)'는 HIS 기반 운영부터 SaMD급 진단·예측AI까지 하나의 흐름으로 연결하는 글로벌 헬스케어 특화 AX 플랫폼이다. 의료데이터–임상 프로세스–AI 예측–상용화를 통합한 구조로, 실제 임상 환경에서 작동하는 의료 AI 생태계를 구현한다는 점에서 모방이 쉽지 않은 영역이라고 회사는 덧붙였다. 아크릴은 이 두 플랫폼을 기반으로 헬스케어·제조·공공 분야에서 170건 이상의 AX 프로젝트를 수행, 단순 솔루션 제공사가 아니라 AX 인프라 표준을 제시하는 기업으로 시장 위상을 확고히했다. 국내 Top-tier 기업과 협업 및 글로벌 시장 진출 정부의 GPU 26만 장 확보 계획과 지역데이터센터 확충 등 국가 차원의 인프라 투자가 본격화되면서, 아크릴의 '조나단(JONATHAN) GPU베이스'는 데이터센타 및 클라우드 사업자 중심으로 빠르게 확대하고 있다. 조나단은 GPU 최적화, Agentic-AI, LLMOps 등 AX 구현에 필요한 핵심 기술을 단일 플랫폼에 통합해 기업의 AI 도입 효율을 높이고, 초기 레퍼런스 확보 단계부터 산업별 Top-tier 기업·기관을 중심으로 공급 전략을 펼치고 있다. 삼성웰스토리, 삼성이엔에이, 씨젠, 코스메카코리아, 등 주요 기업과의 협업은 기술 검증과 시장 신뢰도 확보로 이어지며 아크릴의 산업 확장 기반을 강화하고 있다. 한편, 아크릴은 중앙아시아를 중심으로 글로벌 헬스케어 시장 진출을 본격화하고 있다. 우즈베키스탄 등 해외 주요 병원에 오픈소스 모듈형 의료정보시스템 '나디아(NADIA)'를 공급하고 있다. 특히, 미국·유럽 중심의 높은 규제 장벽을 우회해 개도국 실증 → 선진시장 확산 전략을 적용하고, ODA 사업을 기반으로 해외 의료데이터·병원 레퍼런스를 확보하며 글로벌 AX 인프라 표준화를 추진하고 있다. 아크릴은 향후 조나단·나디아 기반의 산업별 AX 모듈을 클라우드 기반 SaaS로 전환해 반복 매출 구조를 강화하고, 북미시장을 진출을 통해 수출형 AX 기업으로의 성장을 가속화할 계획이다. 어떤 제품(솔루션)을 갖고 있나 아크릴의 '조나단(Jonathan)'은 대규모 GPU 환경에서 AI 모델의 개발·학습·추론·배포 전 주기를 최적화하는 차세대 AX 인프라 플랫폼이다. 크게 ▲GPU베이스(GPUBase) ▲에이전트베이스(AgentBase) ▲플라이트베이스(FlightBase) 등 세 분야로 구성돼 있다. 'GPU베이스(GPUBase)'는 GPU 자원을 세밀히 분할하고 처리 경로를 최적화해 대규모 연산 환경의 효율을 극대화한다. 엔비디아 기반 클러스터는 물론 AMD·인텔 GPU까지 포괄하는 폭넓은 호환성을 갖췄다. 국내 지능형 반도체 기업 리벨리온과의 공동 연구를 통해 NPU 기반 연산까지 확장 가능한 범용성을 확보 중이다. '에이전트베이스(AgentBase)'는 Agentic AI 기반의 LLM 개발·운영 자동화 엔진으로, 기업이 복잡한 워크플로를 에이전트 중심으로 재구성해 신속하게 대화형·분석형 서비스를 구축하도록 지원한다. '플라이트베이스(FlightBase)'는 머신러닝·딥러닝 파이프라인 전 과정을 자동화해 모델 학습·평가·배포의 반복 작업을 최소화하고, 대규모 모델 운영의 안정성을 보장한다. 또 헬스케어 플랫폼 '나디아(NADIA)'는 임상 데이터 정규화부터 글로벌 병원정보시스템(HIS) 확산, SaMD 의료기기까지 아우르는 의료 AI 통합 플랫폼이다. '나디아'는 '나디아 코어'와 '나디아 글로벌' '나디아 에스더'로 구성됐다. '나디아 코어(NADIA Core)'는 임상 데이터를 표준화·구조화하는 엔진이다. 한국보건의료정보원 인증을 획득한 의료정보시스템을 기반으로 다양한 병원 환경에서 상호운용성을 보장한다. '나디아 글로벌(NADIA Global)'은 오픈소스 기반 모듈형 구조로 설계돼 국가별 보건의료 체계에 맞춰 기능을 조정할 수 있으며, 5개 국어 지원을 통해 해외 의료기관의 빠른 도입을 가능하게 한다. '나디아 에스더(NADIA Esther)'는 생활 다빈도 질환 전립선질환, 욕창, 화상, 우울증 등 다수의 임상 영역에서 검증된 AI 디지털 의료기기(SaMD) 제품군으로, 총 7종이 개발돼 있다. 이 중 4종은 식품의약품안전처에서 품목허가를 완료, 상용화 단계에 진입했다.

2025.12.01 15:07방은주 기자

위메이드, 블록체인 플랫폼 '위퍼블릭'으로 기부 문화 혁신...내년 B2B 확장

위메이드가 블록체인 기술을 접목한 플랫폼을 통해 투명한 기부 문화 조성에 나섰다. 위변조가 불가능한 블록체인 기술을 활용해 기부금의 이동 경로와 사용 내역을 투명하게 공개함으로써 기부 신뢰도를 높인다는 전략이다. 위메이드는 자사의 블록체인 기반 투명 사회 플랫폼 '위퍼블릭'을 통해 다양한 사회공헌 활동을 전개하고 있다고 밝혔다. 위퍼블릭은 공통의 목표를 가진 참여자가 후원 프로젝트를 개설하고 운영할 수 있는 플랫폼이다. 후원금의 전체 흐름이 블록체인상에 실시간으로 기록 및 공개되어, 기부자는 자신의 후원금이 언제, 어디서, 어떻게 사용되는지 직접 확인할 수 있는 것이 특징이다. 위퍼블릭의 사회공헌 프로젝트는 철저히 '현장 중심'으로 운영된다. 사회복지 시설 등 현장에서 파악한 실질적인 수요를 바탕으로 프로젝트를 직접 기획해 지원의 효율성을 높였다. 실제로 지난 6월 위퍼블릭과 업무협약(MOU)을 체결한 경기도아동복지협회 산하 기관들은 시설 개보수, 자립준비청년 교육비 지원 등 현장에서 절실히 필요한 프로젝트를 다수 개설해 운영한 바 있다. 투명한 사후 관리 시스템도 갖췄다. 후원 종료 후에는 기부금 사용에 대한 증빙 자료와 현장 후기가 블록체인에 기록되어 제공된다. 이를 통해 기부자들은 약속된 금액이 실제 필요한 곳에 쓰였는지 검증할 수 있다. 위메이드에 따르면 올해 위퍼블릭에서 진행된 약 180개의 후원 프로젝트가 모두 증빙과 후기를 공개하며 기부 과정의 투명성을 입증했다. 최근에는 사회공헌 연합체 '투명한 나눔 얼라이언스'를 출범하며 생태계 확장에 나섰다. 위메이드가 해당 프로그램에 참여하는 프로젝트에 지원금을 전달하고 홍보를 돕는 구조다. 현재 약 180여 개의 사회복지 시설이 위퍼블릭에 합류해 다양한 후원 프로젝트를 진행하고 있으며, 후원금은 중간 단계 없이 온전히 기부처로 전달된다. 위메이드는 개인과 단체를 넘어 기업 영역으로 서비스를 확장할 계획이다. 내년 초 위퍼블릭을 기업 사회공헌(CSR) 분야로 넓히고, 이를 위한 기업 간 거래(B2B) 서비스를 론칭한다. 현재 사내 기부 캠페인, ESG(환경·사회·지배구조) 프로그램 등 기업의 사회공헌 활동을 지원할 수 있는 기능을 개발 중이다. 위메이드 관계자는 "올해 위퍼블릭은 현장의 필요를 가장 잘 아는 이들이 직접 목소리를 내고, 그 결과가 투명하게 증명되는 선순환 구조를 만들었다"며 "내년 B2B 서비스 확장을 통해 개인과 단체, 기업을 아우르는 투명한 후원 생태계의 표준을 제시하겠다"고 밝혔다.

2025.12.01 14:08정진성 기자

유니유니, 국제표준 정보보호 '듀얼 인증' 받아

공중화장실과 탈의실 같은 민감 공간의 안전 문제는 오랫동안 '프라이버시 침해'라는 딜레마로 기술 도입이 어려웠다. 이런 한계에 도전한 국내기술이 국제표준으로 인정받았다. AI 기반 안전 솔루션 기업 유니유니는 국제 정보보호 표준 ISO/IEC 27001과, 개인정보보호 국제표준 ISO/IEC 27701 인증을 동시 취득했다고 1일 밝혔다. 유니유니의 솔루션 'Savvy'는 영상 없이 이상 행동을 감지하는 Non-Vision AI 기반 기술로, 프라이버시 침해 위험 없이 민감 공간의 안전 사각지대 문제를 해결한다. 공공화장실, 복지시설, 탈의실, 무인사업장 등 CCTV가 어려운 환경에 적합한 기술로 평가된다. ISO/IEC 27001은 기업의 데이터 관리, 접근 통제, 운영 프로세스 전반의 보안 체계를 심사하는 국제 정보보호 표준이다. 여기에 더해 취득한 ISO/IEC 27701은 개인정보 처리·저장·삭제 등 전 과정의 관리 수준을 평가하는 글로벌 개인정보보호 기준이다. 두 체계를 모두 획득하려면 기술력 뿐 아니라 운영·내부통제 능력까지 검증 받아야 한다. 기존 영상 기반 솔루션은 아무리 기술력이 뛰어나도 개인정보 침해 논란이 상존해 공공기관 도입이 제한적일 수밖에 없다. 반면, 유니유니는 이미 지난해 AI 성능 시험 국제표준인 'ISO/IEC TS 4213 평가'에서 F1 Score 1.0(오탐·미탐 0%)을 기록하며 기술 정확도를 입증했다. 여기에 이번 ISO 27001과 27701 인증까지 더해져 프라이버시 중심 기술에 국제적인 보안·관리 기준까지 확보한 솔루션이 됐다. 한수연 유니유니 대표는 “민감 공간의 안전 문제는 단순한 기술 정확도로 해결되지 않는다. 안전 데이터 보호와 운영 절차, 위험 상황 대응 기준이 공공기관 도입의 핵심 기준”이라며 “향후 지자체· 기관과의 협력을 확대하고 '안전한 스마트 사회'를 만드는 데 기여할 계획이다”고 밝혔다.

2025.12.01 13:49백봉삼 기자

"AI 기본법만으로 부족"…산학계, '한국형 표준 체계' 필요성 한목소리

산업 전반에 인공지능(AI)이 빠르게 확산되는 가운데, 현장의 요구를 직접 반영한 AI 기술 표준화 논의가 본격화되고 있다. 이에 한국인공지능산업협회(AIIA)와 산·학계는 산업별 AI 데이터 활용, 표준화 방향, 규제·법제 변화 등 다양한 현안을 공유하며 실질적인 표준 생태계 전략을 모색했다. 한국정보통신기술협회(TTA) 김정헌 팀장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI 기술 표준화 세미나'에서 "AI가 단순 도구를 넘어 스스로 작동하는 에이전틱 AI로 진화하고 있고 피지컬 AI와 결합해 산업 전반으로 스며드는 중요한 시점인 만큼, 현장의 의견을 신속하게 표준에 반영하고 민간 중심의 생태계를 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 세미나는 TTA ICT 표준화포럼인 '지능정보기술·의약데이터표준화포럼' 공동 주관과 AIIA 주최로 진행됐다. AI 기본법, 데이터·의약·저작권 등 주요 분야의 표준화 이슈를 다루며 산·학계와 법제 전문가가 참여해 현장에서 마주한 구체적 요구와 과제를 공유했다. 먼저 전주대학교 김시열 교수는 AI 시대 데이터 소유권·저작권·부정경쟁방지법 내 데이터 보호 체계 등 법적 쟁점들을 설명했다. 그는 "데이터는 단일한 소유권 개념으로 정리하기 어렵고 저작권·개인정보·부경법 등 다양한 규범이 복합적으로 적용되는 특수성을 가진다"며 "산업 현장에서 실무자가 참고할 수 있는 명확한 가이드라인이 필요하다"고 지적했다. 이어 전주대 안상호 교수는 의약 데이터 표준화의 지연 문제를 짚었다. 그는 "의약품 데이터는 식약처·심평원 간 코드 체계조차 연동되지 않는 등 국내 표준화가 걸음마 단계"라며 "국제 'IDMP·RxNorm' 체계와의 매핑을 포함해 의약 데이터 거버넌스를 구축할 주체가 필요하다"고 설명했다. 특히 가천대 조영임 교수는 산업 AI 밸류코드 표준 'IA3I'를 제안했다. 그는 산업계가 실제로 활용할 수 있는 10자리 AI 분류코드 체계를 구축해 산업 AI 개발·정책·투자 판단의 실시간성·정확성을 높인다는 목표다. 조 교수는 기존 산업 분류코드(KSIC), 기존 AI 산업·기술 분류체계의 한계를 짚으며 현재의 분류체계는 산업 AI를 세밀하게 포착하지 못한다고 지적했다. 그가 제안한 새로운 IA3I 체계는 ▲산업코드(2자리) ▲AI 기술·서비스·데이터(6자리) ▲산업 적용 목적·파급효과(2자리)를 결합한 구조로, 국내외 표준(ISO·IEC·KS)과의 연계 가능성까지 고려해 설계됐다. 조 교수는 "이 체계는 산업 AI를 국제표준 수준에서 코드화한 최초의 프레임"이라며 "향후 국가 연구개발(R&D), 기업 투자, 산업계 데이터 분석에 즉시 활용할 수 있고 1~2년간 현장 의견을 수렴해 KS·국제표준으로 제정하는 것을 목표로 한다"고 밝혔다. 이어 "산업별 AI 적용 현황을 실시간으로 파악하고 정책·제도에 바로 반영할 수 있는 유연한 분류 체계가 필요하다"고 덧붙였다. 이날 소개된 산업 AI 코드 예시에는 디지털 마케팅·제조·헬스케어·에너지 등 복수 산업의 AI 적용 사례가 포함됐다. 10자리 코드만 보면 어떤 산업에 어떤 AI 기술이 어떤 목적을 위해 쓰였는지 즉시 확인할 수 있도록 해 정부의 AI 정책 수립과 산업 분석 속도를 개선한다는 취지다. 학계 발표 이후에는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 김형준 AI법제도센터장이 내년 1월 시행될 AI 기본법과 하위법령을 소개했다. 그는 "AI 기본법은 규제만이 아니라 AI 산업 육성, 데이터 인프라, 전문인력 양성, 공공 AI 도입 등 진흥과 안전을 균형 있게 설계한 법"이라며 "민간에서 우려하는 고영향 AI 판단 기준은 국내 산업 환경을 고려해 과도한 규제 적용을 피하는 방향으로 설계했다"고 강조했다. 이어진 산업계 발표에서는 제조·산업 AI 현장에서 마주한 표준화의 시급성이 제기됐다. 써로마인드·티벨·셀렉트스타 등 기업들은 제조 AI를 위한 데이터 표준화 필요성, 산업별로 차별화된 AI 검증 기준 마련, AI 신뢰성을 확보하기 위한 표준화 대응 전략 등을 발표하며 현장 중심의 표준 체계가 마련돼야 한다고 제언했다. 이날 참석자들은 산업 AI가 급속히 확산되는 만큼 표준화 작업이 개념 논의를 넘어 실질적인 적용 단계로 이동해야 한다는 목소리를 냈다. 특히 산업별 데이터 품질 기준, 검증 체계, 법제 연계, R&D 지원 체계가 함께 작동해야 표준화의 효과가 극대화된다는 의견이다. 이날 세미나에 참석한 한 기업인은 "생성형 AI에 이어 피지컬 AI까지 등장하는 빠른 변화의 흐름속에서 우리도 표준화·제도 속도를 맞춰야 한다"며 "해외 시스템이 국내 시장을 잠식하기 전에 정부·산업계·학계가 함께 협력해 실무적으로 활용 가능한 한국형 표준을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.12.01 13:39한정호 기자

"GPU부터 LLM까지 한 번에"…메이머스트·H2O.ai, 국내 풀스택 AI 공략 박차

메이머스트가 글로벌 인공지능(AI) 플랫폼 기업 H2O.ai와 손잡고 한국 엔터프라이즈 시장 공략에 박차를 가한다. 메이머스트가 보유한 온프레미스 인프라 역량에 H2O.ai의 AI 플랫폼을 더해 현장에 맞는 풀스택 AI를 구현하겠다는 계획이다. 이를 통해 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추고, 적용 범위를 전 산업으로 넓혀가겠다는 포부다. 박상현 메이머스트 대표와 H2O.ai 제이미 림 아시아태평양(APJ) 파트너십 리드는 1일 경기 하남시 메이머스트 사무실에서 한국 시장 진출 전략을 공개했다. 메이머스트는 온프레미스 기반 AI 인프라와 클라우드, 보안, 네트워크, 가상 데스크톱(VDI)까지 아우르는 기술 기업이다. GPU 서버와 스토리지, 네트워크, HCI를 설계·구축하고 자체 개발한 기계학습운영(MLOps), 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리 솔루션으로 AI 인프라 운영을 자동화·최적화하는 데 강점을 가진다. 전체 인력의 상당수가 엔지니어로 구성된 기술 중심 조직이라는 점도 특징이다. 이 같은 인프라, 플랫폼 역량을 바탕으로 국내 엔터프라이즈의 디지털 전환과 AI 도입을 지원해 왔다. H2O.ai는 미국에 본사를 둔 글로벌 AI 플랫폼 기업이다. 예측형 AI와 생성형 AI를 모두 지원하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 제공하며 하나의 대규모언어모델(LLM)이나 특정 클라우드에 종속되지 않는 구조를 지향한다. 은행, 통신, 헬스케어 등 규제가 강한 산업에서 수많은 예측형 AI 레퍼런스를 확보했고, 이를 기반으로 생성형 AI 애플리케이션 빌더, MLOps 기능을 통합한 플랫폼으로 진화했다. 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 망분리 환경에서도 구축이 가능한 소위 소버린 AI 역량을 갖춘 점이 글로벌에서 높은 평가를 받고 있다. 두 회사가 파트너십을 맺게 된 배경에는 각자의 강점과 한국 시장의 특성이 맞물려 있다. 메이머스트 입장에서는 GPU 인프라와 MLOps, 보안·네트워크까지는 자체 포트폴리오를 보유하고 있다. 다만 그 위에서 실제 비즈니스 가치를 만드는 예측형·생성형 AI 소프트웨어 계층은 프로젝트마다 다른 솔루션을 얹는 방식에 의존해 왔다. 풀스택을 표방하면서도 최상단 플랫폼이 고정되지 않아, 장기적인 서비스·유지보수 구조를 설계하는 데 한계가 있었다는 설명이다 H2O.ai는 바로 이 상단을 채워주는 단일 플랫폼이자, 다양한 LLM과 산업별 유스케이스를 담은 AI 엔진 역할을 하게 된다. 박상현 대표는 "그동안 메이머스트는 풀스택을 표방해 왔지만 정작 최상단 플랫폼이 고정돼 있지 않다 보니 장기적인 서비스나 유지보수 구조를 설계하는 데 한계가 있었다"며 "H2O.ai가 바로 이 상단을 채워주는 단일 플랫폼이자, 다양한 LLM과 산업별 유스케이스를 담은 AI 엔진 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다. H2O.ai 입장에서는 데이터 주권과 망분리 요구가 강한 한국 시장을 본격적으로 공략하기 위해, 온프레미스 인프라와 AI 팩토리 구축 경험을 가진 로컬 파트너가 필요했다. H2O.ai의 예측형·생성형 AI 플랫폼과 메이머스트의 온프레미스 인프라·MLOps가 결합하면, 클라우드부터 폐쇄망까지 아우르는 엔드투엔드 AI 레퍼런스를 만들 수 있다는 판단이 맞아 떨어졌다는 것이다. 제이미 림 리드는 "메이머스트가 GPU 클러스터와 스토리지, 네트워크, 보안을 모두 아우르는 아키텍처 역량을 갖추고 있다"며 "더불어 실제 엔터프라이즈 프로젝트에서 보여준 실행 속도와 조직 문화가 인상적이었다 "고 말했다. 두 회사가 내세운 키워드는 'AI 풀스택'이다. 메이머스트가 제공하는 하드웨어 인프라에 예측형과 생성형 AI를 모두 지원하는 H2O.ai 플랫폼을 결합해 인프라부터 모델 개발·검증·운영까지를 하나의 패키지로 제공하는 구조로 제공한다는 방침이다. 고객사 입장에서는 인프라 벤더, 소프트웨어 벤더, 운영 파트너를 따로 관리할 필요 없이, 하나의 풀스택 파트너를 통해 AI 도입을 추진할 수 있게 되는 셈이다. AI 풀스택을 완성한 양사는 우선 국내에서 가시적인 성공 사례를 만드는 데 집중할 계획이다. 우선 규제가 강한 산업을 중심으로 1~2건의 대표 레퍼런스를 확보한 뒤, 이를 다른 산업과 파트너 생태계로 확산하는 전략이다. 이를 위해 메이머스트는 멀티노드 GPU 환경과 스토리지, 네트워크, 보안 솔루션을 한곳에 모은 데모센터를 'AI 팩토리 쇼룸'으로 고도화하고 있다. 여기에 H2O.ai 플랫폼을 얹어 고객이 실제 업무 데이터를 활용해 예측형·생성형 AI 모델을 시험해 보고, 인프라 구성과 성능을 동시에 검증할 수 있는 환경을 제공할 계획이다. 사업 목표도 풀스택 관점에서 재정비했다. 박 대표는 "단순 하드웨어 납품에 머무르지 않고, AI 플랫폼과 컨설팅·운영 서비스를 묶은 비즈니스 모델로 전환할 것"이라며 "소프트웨어, 서비스 매출 비중을 단계적으로 확대한다는 구상을 내놨다. H2O.ai 역시 한국을 아시아태평양 지역의 핵심 레퍼런스 허브로 삼고, 국내에서 검증한 AI 팩토리 아키텍처와 운영 경험을 인근 국가로 수출하는 방안을 함께 모색하고 있다. 올해 말 예정이었던 상장(IPO) 계획은 내부 논의 끝에 일정을 뒤로 미루기로 했다. AI 온프레미스 인프라, 클라우드, 보안, 플랫폼을 동시에 영위하는 유사 상장사가 국내에 거의 없어 적절한 비교 기업을 찾기 어렵고, 시장이 제시한 기업가치 수준도 회사가 보는 성장 잠재력에 비해 낮게 형성됐다는 판단에서다. 박상현 대표는 "IPO를 창업자의 엑시트 수단이 아니라 성장 자본을 조달하는 과정으로 본다"며 "AI 풀스택 전략과 H2O.ai와의 파트너십 성과를 실적과 수익성으로 입증한 뒤, 기업가치가 충분히 인정받을 수 있는 시점에 상장을 추진하겠다"고 입장을 밝혔다.

2025.12.01 11:34남혁우 기자

카카오, 청소년 대상 'AI 루키 캠프' 신설…참가자 모집

카카오는 인공지능(AI) 시대의 핵심 인재를 육성하고 지역 간 교육 격차를 해소하기 위해 청소년 교육 프로그램 '카카오 AI 루키 캠프'를 신설하고 참가자 모집을 진행한다고 1일 밝혔다. 내년 2월 개최되는 이번 캠프는 미래 소프트웨어·AI 분야에 관심 있는 청소년들이 AI 개발 전 과정을 직접 수행해 보는 실습 중심 프로그램으로 구성됐다. 기술을 단순히 체험하는 데 그치지 않고, 기술이 사회 문제 해결에 어떻게 활용될 수 있는지 배우며 책임 있는 AI 인재로 성장하도록 돕는 것이 핵심 취지다. 교육 인프라 접근성이 상대적으로 낮은 비수도권 지역 청소년에게 학습 기회를 제공해, 지역간 기술 교육 편차를 줄이고 다음 세대의 성장을 지원하는 데에도 중점을 두고 있다. 참가 학생들은 3박 4일 동안 ▲문제 정의 ▲데이터 구성 ▲AI 모델 최적화 ▲시스템 구현 ▲윤리 검증 등 AI를 활용한 문제 해결 전 과정을 직접 수행하며 AI 작동 원리와 기술의 사회적 영향력을 체계적으로 학습하게 된다. 또 아이디어 설계부터 구현과 발표까지 이어지는 프로젝트 기반 실습을 통해 솔루션을 완성하는 경험을 쌓는다. 아울러 카카오 현직 개발자가 직접 참여하는 특강과 멘토링이 제공된다. 캠프는 총 100명의 비수도권 청소년을 대상으로 2회에 걸쳐 운영된다. 1회차는 충청·전라·제주권 학생을 대상으로 내년 2월 4일부터 7일까지, 2회차는 경상·강원권 학생을 대상으로 2월 9일부터 12일까지 진행한다. 교육은 경기도 용인시에 위치한 카카오 AI 캠퍼스에서 진행되며, ▲숙박 ▲식사 ▲교육비 등 캠프 운영 비용은 카카오가 전액 지원한다. 지원 자격은 2025학년도 기준 비수도권 중학교 재학생(중1~중3)으로, 기본적인 디지털 이해도나 프로그래밍 경험이 있다면 누구나 신청 가능하다. 참가 신청은 오는 23일까지 '카카오 AI 루키 캠프' 홈페이지에서 접수할 수 있으며, 최종 합격자는 내년 1월 중 발표한다. 카카오는 캠프 지원자와 학부모를 위해 오는 13일 온라인 설명회를 개최하고 ▲프로그램 구성 ▲운영 방식 ▲선발 기준 등 상세 정보를 제공할 예정이다. 설명회 참석도 홈페이지를 통해 사전 신청할 수 있다. 정신아 카카오 대표는 “청소년들이 AI를 통해 사고의 폭을 넓히고 새로운 가능성을 발견하기를 바란다”며 “이번 AI 루키 캠프가 단순히 기술을 체험하는 자리가 아니라 AI를 활용해 집요하게 묻고 문제를 해결하며 생애 전환적 성장을 경험하는 계기가 될 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

2025.12.01 10:48박서린 기자

딥엑스, 차세대 로봇용 AI 플랫폼 공개...현대차와 협력

온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스는 현대차·기아 로보틱스랩과 함께 세계경제포럼(WEF)의 혁신 AI 기술 MINDS 사례로 선정된 차세대 온디바이스 AI 플랫폼을 공개한다고 1일 밝혔다. 양사가 공동 개발한 온디바이스 AI 제어기는 현재 양산 적용을 위한 기술 검증 단계에 있다. 딥엑스 AI 반도체 DX-M1은 2023년 현대차·기아 로보틱스랩과 전략적 협력을 계기로 서비스 로봇용 제어 플랫폼에서 단계적 적용이 진행돼 왔다. 로봇 제어기에서 중요한 전력 효율·추론 성능·지연 시간 조건을 충족하면서도 5W 이하 전력으로 고성능 추론이 가능한 구조를 갖추고 있어 실내·외 서비스 로봇에 적합하다는 평가를 받는다. 올해 딥엑스와 로보틱스랩은 DX-M1 기반 제어기에 광각·협각 듀얼 ISP 카메라, 로보틱스랩의 비전AI기술을 통합한 차세대 제어기를 개발했다. 이는 지하주차장·지하철역·물류센터 같은 통신 불안정 환경에서도 네트워크 연결에 의존하지 않고 작동 가능한 온디바이스 기반 로봇 지능 구조를 목표로 한다. 이 시스템은 클라우드 연결이 원활하지 않아도 안정적으로 작동하는 로봇이라는 피지컬 AI의 핵심 요구 사항을 충족하기 위한 구조로 설계됐다. 또한 DX-M1이 현대차·기아 로보틱스랩의 안면 인식 시스템 '페이시(Facey)'와 연동되었고 이를 바탕으로 배송로봇 DAL-e 딜리버리는 수령인 안면 인증, 사용자 식별, 맞춤형 안내 등의 기능을 실증하고 있으며, 향후 고도화된 인터랙션 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 해당 기술은 12월 3월부터 산업부가 주최하는 코리아 테크 페스티벌과 미국 라스베이거스에서 열리는 'CES 2026'에서 공개될 예정이다. 양사는 생산·물류·모빌리티·스마트시티 등 그룹 전반에서 피지컬 AI 기반 로봇 서비스를 확대하기 위한 파트너십을 단계적으로 넓혀 나갈 계획이다. 딥엑스는 “현대차·기아 로보틱스랩과 함께 로봇 지능 기술의 발전 속도를 더욱 높이며, 피지컬 AI 기반 로봇이 일상과 산업 현장에 자연스럽게 스며드는 시대의 기반을 구축하는 데 핵심적인 역할을 이어갈 예정”이라고 전했다.

2025.12.01 10:16전화평 기자

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