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[크리스의 SW아키텍트⑧] AI 공염불···'기술 부채' 먼저 해결해야

지난 시간, 우리는 AI 네이티브 기업으로 가기 위한 여정이 기존 시스템의 아키텍처 현대화에서 시작돼야 함을 살펴봤다. 하지만 많은 기업이 이 여정의 첫걸음조차 떼지 못하고 주저하는 이유는, 눈앞의 화려한 AI기술이 아니라 수십 년간 기업시스템 깊숙이 자리 잡은 보이지 않는 적, 바로 '기술 부채(Technical Debt)' 때문이다. '기술 부채'는 단기적인 편의를 위해 최선의 방법 대신 손쉬운 해결책을 선택함으로써 미래에 치러야 할 유무형의 비용을 의미한다. 이는 마치 높은 이자의 대출과 같아서, 당장은 편할지 몰라도 시간이 지날수록 기업의 혁신 동력을 갉아먹는 족쇄가 된다. 진정한 'AI 네이티브 기업'이란 단순히 AI 도구를 사용하는 회사가 아니다. 조직의 문화, 운영 방식, 비즈니스 전략의 모든 혈관에 AI가 흐르는, 즉 AI가 핵심 운영체제(OS)가 된 기업을 의미한다. 이러한 기업에서 AI는 실시간으로 데이터를 분석해 시장 변화를 예측하고, 개인화된 고객 경험을 창출하며, 복잡한 내부 프로세스를 자동화한다. 하지만 이러한 역동적인 AI의 활동은, 아이러니하게도 기업이 오랫동안 쌓아온 '안정적인' 레거시 시스템의 기술 부채와 정면으로 충돌한다. 레거시 시스템에 잠복한 기술 부채는 다양한 형태로 존재한다. 첫째는 모든 기능이 거대한 단일 덩어리로 묶인 '모놀리식 아키텍처(Monolithic Architecture)'다. 한 부분을 수정하면 시스템 전체가 멈출 위험이 있어, AI처럼 빠르고 민첩한 실험을 적용하기란 거의 불가능하다. 둘째는 부서별로 데이터가 고립된 데이터 사일로(Data Silos)다. AI 모델이 전사적인 통찰력을 얻기 위해서는 통합된 데이터가 필수적이지만, 사일로는 AI시야를 칸막이 안에 가둬 버린다. 이 외에도 외부 연결을 위한 표준화된 창구가 없는 API 부재, 그리고 특정 개발자의 머릿속에만 존재하는 문서화되지 않은 로직 등은 모두 AI가 레거시 시스템을 이해하고 활용하는 것을 가로막는 거대한 장벽으로 작용한다. 이러한 기술부채는 AI 네이티브로의 전환 과정에서 구체적인 마찰과 위험을 야기한다. 실시간 사기 탐지 시스템을 도입하려는 금융사를 상상해보자. 모놀리식 구조 때문에 새로운 AI 모델을 기존 결제 시스템에 통합하는 데 수개월이 걸리고, 데이터가 여러 부서에 흩어져 있어 실시간으로 고객 행동을 분석할 수 없다. 결국 프로젝트는 지연되고 투자 수익률(ROI)은 급격히 떨어진다. 반복된 실패는 조직 전체에 AI에 대한 불신과 저항감을 확산시킨다. 더 위험한 것은, 답답함을 느낀 현업 부서가 IT 부서를 우회해 검증되지 않은 외부 AI 서비스를 무단으로 사용하는 '섀도우 AI(Shadow AI)' 현상이다. 이는 심각한 데이터 유출과 보안 사고로 이어질 수 있는 시한폭탄과 같다. 그렇다면 이 지뢰밭을 어떻게 헤쳐나가야 할까? 기술 부채를 외면하는 것이 아니라, 전략적으로 관리하고 해결해 나가는 것이 유일한 해답이다. 가장 먼저, 거대한 모놀리식 시스템을 한 번에 바꾸려는 시도 대신, 비즈니스적으로 중요한 기능부터 하나씩 분리해 현대화하는 모듈 단위 리팩토링(Modular Refactoring) 전략이 필요하다. 둘째, 흩어진 데이터를 표준화하고 통합해 AI가 신뢰하고 사용할 수 있는 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'을 만들어야 한다. 셋째, AI 모델의 개발, 배포, 운영을 자동화하는 'AI/ML옵스(Ops)' 인프라를 구축해 AI 혁신을 위한 고속도로를 깔아야 한다. 마지막으로, 모든 부채를 한 번에 갚으려 하지 말고, 가장 시급하고 중요한 AI 프로젝트를 가로막는 부채부터 우선순위를 정해 해결해야 한다. 실제로 글로벌 유통 기업 월마트(Walmart)는 거대한 모놀리식이었던 기존 시스템의 기술 부채가 실시간 재고 관리 및 개인화 추천 서비스 도입에 큰 걸림돌이 됨을 인지했다. 이들은 수년에 걸쳐 시스템을 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 전환하고 데이터 플랫폼을 현대화하는 대규모 프로젝트를 진행했고, 이를 통해 확보한 유연한 아키텍처 위에서 성공적으로 AI 기반의 혁신을 이뤄낼 수 있었다. 이는 기술 부채 해결이 AI 도입의 선결 과제임을 보여주는 대표적인 사례다. 당신의 기업은 AI 네이티브로 전환할 준비가 되었는가? 다음 질문에 답해보라. ▲우리 시스템은 독립적인 모듈로 유연하게 변경될 수 있는 구조인가? ▲AI가 학습할 데이터는 깨끗하고 통합되어 있는가? ▲외부와 데이터를 주고받을 표준 API는 준비돼 있는가? ▲이 모든 과정을 뒷받침할 기술 거버넌스는 존재하는가? 이들 질문에 자신 있게 '그렇다'고 답할 수 없다면, AI 도입 선언은 아직 이르다. 기술 부채라는 그림자를 먼저 걷어내지 않는 한, AI 혁신은 구호에 그칠 뿐이다. 다음 편에서는 기술 부채의 가장 큰 원인인 '데이터 사일로'를 근본적으로 해결하고, 진정한 AI 네이티브 기업의 데이터 활용을 가능하게 하는 '데이터 메시(Data Mesh)' 아키텍처에 대해 이야기하려 한다. ◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는.... -정보관리기술사 (54회), SW아키텍트(CPSA), 수석감리원 -전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사 -CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료 -전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여 -전/싸이버로지텍 기술연구소 및 플랫폼사업본부 상무 -전/동양시스템즈 솔루션사업본부 본부장

2025.08.03 14:31나희동 컬럼니스트

염색산단 세탁소·공단 내 어린이집 설치 제한…"규제 합리화해야"

대한상공회의소는 '새로운 성장 시리즈(7) 제조 현장 규제합리화 건의'를 통해 제조현장에서 획일적인 규제 체험담을 소개하며 유연한 법제도 운영을 주장하고 나섰다. 이번에 수집된 제조현장 규제는 총 55건으로, 지난 신산업 구(舊)규제 합리화 건의에 이어 추가로 정부와 국회에 전달했다고 3일 밝혔다. 건의서는 경직적으로 운영되는 '산단입주업종 제한'을 먼저 지적했다. 세탁공장은 염색산단에 꼭 필요한 듯 보이지만 '세탁 공급업은 서비스업이며, 서비스는 산업단지 입주가 불가능하다'란 규정에 막혀 진입이 불가능하다. 세탁물공급업은 염색업과 밀접한 연관 업종으로 입주가 허용된다면 산단의 공실문제, 세탁공장 입지애로를 동시에 해결할 수 있는 일석이조 아이디어다. 다만, 현행 제도는 산단 설립 취지에 맞지 않는다는 이유로 세탁물공급업 입주를 원천적으로 차단하고 있다. 건의서는 회사가 자체 보유한 시험설비를 활용해 공인 인증기관의 현장 방문 하에 시험을 진행할 수 있도록 허용해줄 것을 요청했다. 변압기 이동의 위험을 줄이고, 시간과 비용도 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 곧 해체될 테스트 설비 설치에도 '신축 설비' 같은 페이퍼 워크가 필요하다는 애로도 나왔다. 한 탄소중립 기업은 새로 개발한 대기오염물질 저감 설비 성능을 검증하기 위해 임시 장비를 설치하려 했지만, 실제 사업과 동일한 환경 인허가 절차를 모두 따라야 해 부담을 겪고 있다. 상용 설비 아닌 성능 검증을 목적으로 하며, 3~6개월간 테스트 후 해체될 설비여도 설치 전 허가·변경신고는 물론 배출량 예측자료와 '연간' 유지관리계획서 등 복잡한 서류까지 구비해야 한다는 것이다. 건의서는 연구개발 목적의 성능 테스트용 설비에 한해 환경 인허가 절차를 차등 적용하거나 통합환경관리법 또는 개별 환경법령 내에 예외 규정을 신설해줄 것을 요청했다. 공장부지가 많은 산단에서 직장어린이집 짓기도 어려운 숙제다. 영유아보육법상 일정 규모 이상 사업장은 직장어린이집 설치가 의무화돼 있지만, 공장부지 경계선에서 50m이상 떨어져 있어야 설치할 수 있다. 이로 인해 실제 위험시설과 거리가 100미터 이상 떨어진 안전한 부지임에도, 공장 전체 경계선을 기준으로 삼는 현행 규정 때문에 어린이집 설치가 불가능한 상황이 발생하고 있다는 것이다. 실제 해당 기업이 확보한 부지는 위험시설과 100미터 이상 떨어져있지만, 공장경계선 기준 50m 이격거리를 충족하지 못해 신축이 불가능하다. 근로자의 보육수요는 늘어나는데, 노후화된 어린이집을 그대로 운영할 수밖에 없는 상황이다. 건물 외부 소방용 연결송수관과 수동스위치조작함의 설치 높이 기준이 서로 달라 현장에서 하자 판정과 민원이 반복되고 있다는 지적도 나왔다. 현행 화재안전기술기준에 따르면 연결송수관은 지면에서 0.5~1m 사이에, 수동조작함은 0.8~1.5m 사이에 설치하도록 돼 있다. 규정상 0.8m~1m 사이에 두 설비를 함께 시공하면 문제가 없어 보이지만 실제 공사현장에서는 벽체 마감재, 단차, 매립 깊이 등 다양한 변수로 20cm 이내에 정밀하게 시공하기 어렵다. 그러다 보니 일반화되는 '일체형 설비'는 한쪽 기준을 위반하게 되는 일이 잦고 이는 감리단 하자 지적, 민원으로 반복되고 있다. 연결송수관과 수동조작함의 설치 높이기준을 일원화해야 한다는 건의다. 대한상의가 최근 발간한 '새로운 질서, 새로운 성장' 책자는 'AI 전환을 앞두고 있는 한국 제조업은 변화의 소용돌이 중심에 있다'며 '제조 AI를 통한 변화도 변화지만, 제조현장의 규제환경도 속도감 있게 합리화해 나가길 바란다'고 말했다. 상의는 이 제안을 계기로 우리 경제에 성장동력을 위한 심층조사를 이어가고 있다. ▲ 파격적인 규제개선 ▲하드 머니(제조 수출) 넘어 소프트 머니(서비스 수출) 벌어야 ▲핵심규제는 메가 샌드박스라는 '테스트베드'로 ▲신산업의 구규제 해소 ▲성장기업에 리워드를 등의 내용을 시리즈로 내고 있다.

2025.08.03 12:00류은주 기자

SK온, '배터리연구원→미래기술원' 변경…"반고체 시제품 내년 말 생산"

SK온은 지난 1일 SK온 배터리연구원의 명칭을 SK온 미래기술원으로 변경했다고 밝혔다. 박기수 초대 SK온 미래기술원장(구 R&D 본부장)은 “글로벌 기술 경쟁이 치열해지고 시장 환경 변화도 빨라지고 있다”며 “선명한 R&D 전략을 바탕으로 SK온을 기술 주도 기업으로 성장시키겠다”고 포부를 밝혔다. 이를 위해 미래기술원은 ▲전고체 배터리 ▲리튬인산철(LFP) 배터리 ▲각형 배터리 등 케미스트리와 폼팩터를 다변화하며 전략적 과제들을 수행한다. 특히 미래 기술의 선택과 집중 차원에서 단기 전략 과제로 가격 경쟁력과 제품 안전성 확보를 위한 기술 개발에 더욱 속도를 낼 예정이다. 원가 절감 측면에선 셀투팩과 건식 전극 공정 기술 상용화를 추진한다. 안전 관련해선 반고체 배터리와 열 폭주 방지 솔루션 개발에 집중한다. 셀투팩은 배터리셀을 팩에 바로 조립하는 방식이다. 모듈 단계가 생략된 기술로 원가 절감 효과가 크다. 미래기술원은 연내 LFP와 미드니켈 배터리 셀투팩 기술 개발을 완료한다는 목표다. 건식 전극 공정은 습식 전극 공정과 달리 용매 건조 과정이 불필요해 설비 투자비와 운영 비용을 모두 절감할 수 있다. 미래기술원은 연말까지 건식 전극 공정 파일럿 플랜트를 구축해 상품성 확보에 나설 계획이다. 반고체 배터리는 겔 형태의 고분자-산화물 복합계 전해질을 사용해 액체 전해질 배터리 대비 안전성이 높다. 미래기술원에 구축된 반고체 배터리 파일럿 라인에서 내년 말까지 시제품을 생산하는 것이 목표다. 열 폭주 방지 솔루션은 액침 냉각 기술을 활용해 팩 내부 온도 상승을 효과적으로 억제하는 것을 목표로 개발 중이다. SK온은 지난해 선행 기술 검증을 완료했고 올해 완성차 업체들과 협력해 개발 중이다. 오는 11월 SK엔무브와의 합병을 계기로 양사 기술 역량이 결집되며 액침 냉각 기술 개발에 한층 더 속도가 붙을 것으로 전망했다.

2025.08.03 09:42김윤희 기자

"VM웨어 대체"…오케스트로, 日 시장 공략 시동

오케스트로가 인공지능(AI) 인프라 구축과 VM웨어 대체를 추진하는 일본 기업 시장을 공략한다. 오케스트로는 일본 IT 인프라 통합 기업 투모로우넷을 현지 파트너로 선정하고 클라우드 솔루션 판매 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 두 기업은 지난해 전략적 업무협약(MOU)을 맺은 후 일본 기업들과의 기술검증(PoC)을 통해 기술 안정성과 시장 반응을 검증해 왔다. PoC에 이어 실사용 환경에서도 기술력을 인정받으며 이번 계약으로 이어졌다. 최근 일본 시장에서는 VM웨어의 라이선스 정책 변화로 운영 비용 부담이 커지면서 이를 대체하려는 기업들의 전환 수요가 빠르게 늘고 있다. 이와 맞물려 AI 인프라 전환을 모색하는 흐름도 뚜렷해지고 있다. 아울러 생성형 AI 확산을 계기로 제조·헬스케어 등 주요 산업에서 AI 인프라 도입이 본격화되고 있으며 GPU 리소스 관리 전반에 대한 인프라 운영 전략도 보다 구체화되는 추세다. 오케스트로는 이러한 흐름에 발맞춰 일본 B2B 인프라 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 이번 계약을 통해 투모로우넷은 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'와 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 '비올라'의 일본 내 판매 권한을 확보했다. 제품 공급을 넘어 기술 지원·현지 마케팅·고객 대응까지 아우르는 협력 체계를 구축하고 GPU 인프라 최적화와 AI 인프라 구축, VM웨어 대체를 추진 중인 일본 기업들을 중심으로 공동 영업을 확대할 방침이다. 현재 양사는 일본의 복수 기업과 함께 비올라 API 기반의 PoC 및 구축 협의를 진행 중이다. 콘트라베이스와 비올라를 기반으로 GPU 자원 관리에 그치지 않고 생성형 AI 구현에 최적화된 AI 인프라의 실환경 적용 가능성과 운영 효율성을 함께 검증하고 있다. 이를 위해 GPU 서버 기반 테스트 환경을 공동 구축했으며 일본어 매뉴얼과 사용자 인터페이스 현지화도 마쳤다. 오케스트로는 이번 계약을 발판으로 일본 내 파트너십을 강화하고 PoC 및 고객 공동 프로젝트를 통해 기술력과 시장 신뢰도를 높여갈 계획이다. 일본을 사업 확장의 핵심 거점으로 삼고 VM웨어 대체 수요와 클라우드 전환 흐름에 선제적으로 대응하는 글로벌 전략도 함께 추진한다. 이창진 투모로우넷 대표는 "오케스트로는 기술 역량과 유연한 지원 체계를 갖춘 신뢰할 수 있는 파트너"라며 "AI 인프라 최적화와 VM웨어 대체 등 일본 기업들이 직면한 과제에 실질적으로 대응할 수 있도록 긴밀히 협력하겠다"고 말했다. 김범재 오케스트로 대표는 "투모로우넷은 단순한 솔루션 공급을 넘어 고객 운영 환경에 최적화된 PoC를 직접 수행하며 일본 시장 수요에 밀착 대응하고 있다"며 "생성형 AI 확산 흐름에 발맞춰 AI 인프라 기술을 고도화하고 글로벌 경쟁력도 지속 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.08.01 15:40한정호 기자

[기고] AI의 시대, 이제는 속도가 아닌 발전

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 지난 2022년 11월 '챗GPT 3.5'가 출시된 이후 인공지능(AI)의 발전은 상상을 초월할 정도로 가속화됐고 현재 생성형 AI의 발전은 우리 사회에 더 이상 낯설지 않은 흐름이 됐다. 몇 년 전까지만 해도 개발자들의 전유물로 여겨졌던 AI가 이제는 법률, 금융, 교육, 행정 등 거의 모든 영역에 스며들고 있고 실제로 현장에서 이를 체감할 기회도 많아졌다. 다만 이 시점에서 단순히 "AI가 어디까지 발전했는가"를 묻기보다 "AI가 향후 건강하게 발전하려면 지금 무엇이 필요한가"라는 질문을 던지고 싶다. 기술이 신속히 발전하는 만큼 그 토대를 구성하는 법제도적 장치, 하드웨어 인프라, 그리고 소프트웨어 설계가 균형 있게 발전하고 있는지는 냉정하게 짚어볼 필요가 있다. 우선 기술적으로 가장 눈에 띄는 변화는 소프트웨어의 고도화다. 특히 텍스트, 음성, 이미지, 영상이 통합적으로 처리되는 멀티모달 모델이 상용화 단계에 접어들면서 단순한 언어 처리 능력을 넘어 인간의 '이해'에 근접하는 방향으로 발전하고 있다. 다만 지금처럼 거대한 모델을 계속 키우는 것이 능사는 아니다. 모델 경량화, 엣지 기기에서의 활용성, 그리고 무엇보다 신뢰할 수 있는 응답과 윤리적인 판단 능력이 보다 중요해지고 있다. 개인적으로는 최근 AI 관련 자문을 맡은 일들을 통해 기술보다 'AI의 신뢰성'이 실제 사용 여부를 좌우하는 핵심이라는 점을 자주 실감한다. 일례로 법률적 조언을 제공하는 AI의 경우 "정확한 정보를 근거로 했는가", "위험한 판단을 내릴 가능성은 없는가", "결과에 대한 책임은 누가 질 수 있는가" 등 실질적인 쟁점들이 반드시 수반된다. 그러다 보니 단순한 정답을 제공하는 AI보다는 위험을 감수하지 않는 AI, 즉 신뢰성과 보수성을 갖춘 설계가 중요하게 평가되는 상황이다. 이와 맞물려 하드웨어적 한계도 분명 존재한다. 고도화된 AI는 엄청난 연산능력을 필요로 하고 이에 따라 전력 소모나 서버 자원의 제약이 점점 현실적인 이슈로 떠오르고 있다. 그래픽 처리장치(GPU) 가격 급등, AI 연산용 반도체 수급 불안, 고성능 메모리 병목 등이 현실화되면서 이제는 국가 단위의 반도체 전략이 AI의 경쟁력을 좌우하게 된 상황인 것이다. 또 하드웨어와 관련해서는 하나 간과하기 쉬운 점이 있다. 바로 친환경성과 지속 가능성으로, 최근 대규모 AI 학습과정에서 발생하는 탄소 배출량이 무시할 수 없을 정도로 커졌다는 보고들이 이어지고 있기 때문이다. 유럽을 중심으로 AI 전력 사용에 대한 규제가 논의되고 있는 것도 같은 맥락이다. 기술의 발전이 환경을 침해하는 방식으로 이루어질 경우 장기적으로 사회적 반발에 부딪힐 수밖에 없다. 무엇보다 법률가로서 제도적 기반 마련의 필요성을 강조하고 싶다. AI가 만들어낸 결과에 대해 책임은 어디까지 누구에게 있는가. 이 물음은 단순한 추상적 고민이 아니라 실제 분쟁에서 빈번히 등장하고 있다. 생성형 AI가 만들어낸 문장을 토대로 명예훼손 소송이 제기된다면 그 책임은 AI 개발사에게 있는가, AI를 이용한 플랫폼에게 있는가, 아니면 해당 응답을 활용한 사용자에게 있는가. 현행법상으로는 명확하게 나눌 수 없는 회색지대가 너무 많다. 그렇기 때문에 지금 필요한 것은 책임 분산이 아니라 책임 명확화다. 이를 위해선 최소한의 법적 프레임이 있어야 한다. 일례로 일정 수준 이상의 AI 서비스에 대해선 등록제를 도입하거나 고위험 AI에 대해서는 별도의 사전검증 절차를 요구하는 방식도 고려해 볼 수 있을 것이다. 유럽연합(EU)이 AI법(AI Act)을 통해 위험기반 접근방식을 도입하고 있는 것처럼 우리도 지금부터는 기술친화적이되 이용자 보호의 원칙을 잃지 않는 방향으로 접근할 필요가 있다. 동시에 AI 학습에 필요한 데이터 확보와 개인정보 보호 사이의 균형도 지금까지 이상으로 중요한 과제가 됐다. 특히 비식별 정보의 활용에 대한 명확한 가이드라인이 부재한 상태에서는 기업들이 실질적으로 AI 모델 개선을 위한 데이터를 확보하기 어려운 환경이 이어지고 있다. 공공 데이터 개방, 데이터 샌드박스의 적극적인 운영, 저작권 및 개인정보 관련 법령 간 해석 충돌의 정비 등 기술 활용에 실질적인 길을 열어주는 정책이 마련될 필요성이 있다. 마지막으로 한 가지 더 언급하고 싶은 부분은 사람의 준비다. 기술이 신속히 바뀌는 만큼 일터의 형태, 직무의 내용, 전문성의 기준도 바뀌고 있다. AI가 법률 문서 초안을 1차로 작성하는 시대에 법률전문가의 역할도 바뀌지 않을 수 없다. 단순한 지식 습득을 넘어 AI를 협업 파트너로 활용할 수 있는 능력이 점점 중요해지고 있다. 교육체계 역시 이에 맞춰 바뀌어야 하고 실무에서도 이에 대한 적응이 필요하다. 요약하자면 지금 우리는 기술이 이끄는 변화를 따라가는 시대에서 기술의 방향을 결정해야 하는 시대로 진입하고 있다. AI 발전의 다음 단계는 단순한 속도경쟁이 아니라 신뢰성과 책임성의 경쟁이다. 이 방향성을 놓치지 않고 균형 있게 제도를 설계하고 사회적 공감대를 쌓아간다면 AI는 인간 사회에 해를 끼치지 않고 오히려 그 가능성을 확장시켜주는 동반자가 될 수 있다고 믿는다.

2025.08.01 14:45정상훈 법무법인(유한) 태평양 컬럼니스트

ITSA, '프리랜서 인력난' 해법 모색…크몽·이랜서 맞손

한국IT서비스산업협회(ITSA)가 프리랜서 인력난에 시달리는 IT서비스 기업 대상으로 '우수 인재 추천 서비스'를 이달부터 운영한다. ITSA는 이같은 목표로 크몽·이랜서와의 3자 협력을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 서비스는 전문 개발 인력뿐만 아니라 아키텍트·PM·품질관리 등 고급 인력 수급에 어려움을 겪고 있는 중소·중견 IT서비스 기업들의 목소리를 반영해 기획됐다. IT서비스 산업은 대부분이 수주형 프로젝트로 운영되며 다양한 기술 분야를 아우르는 정규직 인력을 상시 보유하기가 현실적으로 어렵다. 여기에 프로젝트 단위로 인력을 투입해야 하는 구조상, 필요 시점에 적절한 전문 인재를 빠르게 확보하지 못하면 수주 기회를 놓치거나 프로젝트 완수에 차질이 생기는 경우도 많다. 이에 기업들은 주로 협력업체나 개인 네트워크를 통해 외부 인력을 확보해 왔으나, 이 과정에서 발생하는 다단계 중개 구조와 과도한 수수료 및 검증되지 않은 인력의 품질 문제가 지속적으로 지적돼 왔다. ITSA는 이러한 구조적 한계를 개선하고 프리랜서 인력 수급의 효율성과 투명성을 제고하기 위해 이번 서비스를 마련했다. 회원사가 협회 홈페이지 혹은 전용 창구 및 이메일을 통해 인력 요청을 접수하면 이랜서와 크몽이 자사 플랫폼에 축적된 이력·평판 데이터를 기반으로 최적의 후보자를 추천한다. 특히 협회가 플랫폼사와 체결한 공동구매 형태의 계약을 통해 인재 소싱 수수료는 일반 시세보다 최대 30%까지 낮아진다. 이 서비스는 단순한 인력 매칭을 넘어 프리랜서 실지급액 기준으로 인건비를 책정하고 중간 수수료를 투명화함으로써 '제값 받는 프로젝트 생태계' 조성을 목표로 한다. 아울러 회원사에서 추천하는 우수 인재에게는 협회 명의의 추천서 발급 및 기술 동향·신기술 역량 향상 교육을 무상으로 제공하는 등 장기적인 프리랜서 품질 관리 체계도 마련할 예정이다. ITSA는 이번 서비스를 통해 ▲검증된 전문 인력의 공동 관리 및 신속 공급 ▲회원사 간 유휴 정규직 인력의 교차 활용 ▲정규직 보유가 어려운 분야의 수요 대응 ▲중복 마진을 제거한 공정한 보수 체계 확립 등의 효과를 기대하고 있다. 최현택 ITSA 회장은 "이번 서비스는 검증된 외부 전문가를 적시에 확보하고 내부 인력의 활용도를 높이며 다단계 하청 구조를 개선하는 등 업계 전반의 인력 운영 방식을 혁신할 계기가 될 것"이라며 "기업과 전문가가 함께 성장하는 건강한 생태계를 조성하는 데 중추적인 역할을 하겠다"고 강조했다. 박우진 이랜서 대표는 "축적된 검증 데이터를 기반으로 회원사 맞춤형 인재를 신속하게 매칭함으로써 프로젝트 성공에 실질적으로 기여하겠다"고 말했다. 김태헌 크몽 공동대표는 "이번 협력은 정규직으로 상시 확보하기 어려운 IT 전문가를 빠르게 투입할 수 있도록 돕는 중요한 시도"라며 "기업의 인력 운영 효율성 제고에 크게 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.08.01 13:53한정호 기자

크릿벤처스, 뉴빌리티에 10억원 투자

자율주행 실외 이동로봇 솔루션 뉴빌리티가 크릿벤처스로부터 10억원 규모 투자를 유치했다고 1일 밝혔다. 뉴빌리티는 자율주행 배달 로봇 '뉴비'를 비롯해 로봇 통합 관리 플랫폼 '뉴비고', 주문 앱 '뉴비오더' 등을 자체 개발 및 상용화한 스타트업이다. 하드웨어와 소프트웨어, 플랫폼을 아우르는 로봇 서비스(RaaS)를 제공하고 있다. 특히 뉴빌리티는 ▲국내 실외 이동 로봇 업계 최다 기술검증(PoC) 수행 ▲저비용으로 도심 주행이 가능한 독자적인 소프트웨어 기술 확보 ▲실증을 통해 축적한 운영 및 서비스 고도화 경험 등을 바탕으로 시장을 선도하고 있다. 실제로 뉴비는 고비용의 라이다나 GINS(GPS 관성 내비게이션 시스템) 등 고가 센서를 사용하지 않고 자체 개발한 카메라 및 기타 센서를 통해 도심 내에서 안정적인 자율주행을 구현했다. 정밀 지도 제작 없이 운영이 가능해 셋업 시간을 경쟁사의 약 10분의 1 수준인 3일로 단축할 수 있다. 현재 뉴빌리티는 요기요와 정식 배달 서비스를 운영 중에 있으며 바로고, 라쿠텐 등 다수의 업체들과 실증이 예정돼 있다. 아울러 롯데이노베이트에 경비 및 순찰용 로봇을 공급하는 등 보안 분야로도 사업 영역을 확장하고 있다. 이외에도 사우디 네옴시티, 미국 사우스 플로리다 시큐리티 등 다양한 국가에서 실증을 진행 중이다. 뉴빌리티는 이번 투자를 통해 카메라 기반 자율주행 모듈 등 핵심 기술을 사족 보행 로봇을 비롯한 다양한 로봇 플랫폼에 통합하는 '뉴빌리티 센스'를 개발할 예정이다. 향후 해당 기술을 라이선스 사업으로 확대해 순찰, 보안, 소방 등 다양한 서비스형 로봇과 솔루션을 통합 제공함으로써 빠른 상용화와 확산을 도모할 계획이다. 또한 중동을 비롯해 북미, 일본 등 글로벌 시장으로 서비스를 확장해, 해외에서도 경쟁력 있는 입지를 구축해 나간다는 방침이다. 임용묵 크릿벤처스 팀장은 "뉴빌리티는 자율주행 로봇 분야의 대표 주자로 배달, 보안, 물류 등 다양한 분야에서 활용되고 있다"며 "글로벌 시장에 아직 절대 강자가 없는 만큼 뉴빌리티의 독보적인 기술력과 방대한 데이터, 검증된 비즈니스 모델을 기반으로 글로벌 선두 주자로 자리매김할 것이라 기대한다"고 말했다.

2025.08.01 12:35신영빈 기자

비상교육, '지식샘터' AIDT 연수 이벤트 진행

글로벌 에듀테크 기업 비상교육(대표 양태회)은 AI 디지털교과서(AIDT) 활용법을 실제 수업에 적용할 수 있도록 돕는 'AI 디지털교과서 지식샘터 연수 이벤트'를 17일까지 진행한다고 1일 밝혔다. 이번 연수는 전국 중·고등 교사를 대상으로 하며, 지식샘터 플랫폼을 통해 운영된다. 'AI 디지털교과서 지식샘터 연수'는 AIDT를 교실 수업에 효과적으로 적용할 수 있도록 기획된 실전 중심 프로그램이다. 특히 AIDT 활용 경험이 있는 현직 교사들이 직접 강의를 구성하고 참여해, 교실에서 실제로 검증된 수업 사례와 전략을 공유하는 것이 특징이다. 이번 연수는 중학교 수학·영어 과목을 중심으로 운영되며, ▲신목중 김재현 교사의 '나만의 AIDT 만들기', ▲전북 호남고 박정교 교사의 '과정중심평가 AIDT 완성법', ▲대구 강북고 김정현 교사의 '최소 성취수준 대응 전략' 등 과목별 특화된 콘텐츠가 제공된다. 비상교육 관계자는 “AIDT 활용에 대한 막연한 부담을 덜고, 실제 수업에서 활용 가능한 콘텐츠와 전략을 전달하는 것이 이번 연수의 핵심”이라며, “현장 교사들의 생생한 경험과 노하우를 기반으로, 더욱 실용적인 연수 프로그램을 확대해 나갈 계획”이라고 말했다. 참여는 지식샘터 플랫폼에 가입 후 교사 인증을 완료한 중·고등 교사라면 누구나 가능하며, 모바일 화면 캡처 및 설문 제출을 통해 간편하게 신청할 수 있다. 신청자 전원에게는 커피 쿠폰이, 후기 작성자에게는 신세계 상품권이 제공된다.

2025.08.01 10:45안희정 기자

제논, '컴퓨터 조종 AI'로 빅테크에 도전장…320억 '훈민' 모델 전격 공개

제논이 한국어 기반의 실용적 인공지능(AI) 에이전트 구축을 위해 고성능 생성형 '훈민' 모델을 선보였다. 사람이 실제 소프트웨어를 조작하듯 AI가 화면을 보고 판단하는 '컴퓨터 유즈' 에이전트 기술 실현을 본격화하려는 의도다. 제논은 이번에 공개된 모델이 거대언어모델(LLM) '훈민-32B v0.1'과 이미지-텍스트 멀티모달 모델(VLM) '훈민VL-32B v0.1'로 구성됐다고 31일 밝혔다. 320억개 파라미터 규모의 두 모델은 각각 지난 10일과 24일 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 개발자 프리뷰 형태로 선공개됐다. 훈민 시리즈는 '컴퓨터 유즈' 에이전트 실현을 위한 핵심 기술로 활용될 예정이다. 컴퓨터 유즈는 AI가 사람처럼 컴퓨터 화면을 인식해 소프트웨어를 조작하고 문서를 읽어 판단을 내리는 자동화 기술이다. 제논은 이 분야에 연구개발 역량을 집중하고 있다. 제논은 모델 자체뿐 아니라 학습 데이터와 정제·라벨링·합성 파이프라인 코드 및 학습 레시피 전반을 함께 공개했다. 이는 기술의 투명성을 높이고 누구나 결과를 재현할 수 있도록 하기 위함이다. 이 회사는 이번 32B 모델의 품질을 지속해서 보완해 나갈 계획이다. 이와 함께 20~70억개 파라미터 규모의 경량 모델 개발도 병행해 현장 적용성을 빠르게 검증한다는 방침이다. 제논은 기업 맞춤형 생성형 AI 통합 플랫폼 '제노스'를 통해 솔루션을 제공하고 있다. '제노스'는 LLM 운영환경 구축(LLM Ops)부터 문서 인텔리전스 기반의 AI 서치 서비스 빌더 등 생성형 AI 도입 전 과정을 지원한다. 또 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 에이전트 활용에 최적화된 프로토콜을 지원해 기업 내부의 복잡한 업무를 완수하는 AI 에이전트 구성이 가능하다. 이를 바탕으로 국내 금융, 공공, 제조 등 다양한 산업 현장에 AI 에이전트 솔루션을 공급하며 비즈니스 혁신을 확산하고 있다. 지난 2017년 설립된 제논은 글로벌 전략 컨설턴트 캐글 컴피티션 마스터 AI 분야 석박사급 전문 인력으로 구성돼 있다. 회사는 생성형 AI 솔루션 제공과 모델 및 서비스 개발을 주요 사업으로 국내 AI 생태계 활성화에 기여하고 있다. 명대우 제논 파트너(CTO)는 "이번 훈민 시리즈 공개는 컴퓨터 유즈 기술 기반의 액셔너블 AI를 실제 산업 환경에서 작동 가능한 형태로 발전시키기 위한 전환점"이라며 "추후 개인식별정보 마스킹 안전 제어용 가드레일 모델 등 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 기술도 공개해 현장 적용 기반을 체계적으로 확장할 계획"이라고 밝혔다.

2025.07.31 17:50조이환 기자

'자주국방 AI' 선언한 포티투마루…김동환 대표 "설계 혁신 기폭제 될 것"

포티투마루가 방산 도면과 법규에 대응하는 인공지능(AI) 설계 자동화 시스템 개발에 나선다. 글로벌 설계 솔루션과 연동해 설계 속도와 정확도를 개선함으로써 K-방산 혁신을 이끌려는 포석이다. 포티투마루는 산업통상자원부의 '지식서비스산업기술개발사업' 일환으로 추진되는 '케이에이아이디에이(KAIDA)' 프로젝트에 참여한다고 31일 밝혔다. 사업 기간은 오는 2029년까지 총 57개월 동안 총 116억원 규모로 진행된다. 이번 프로젝트는 항공기 기체 구조와 비행 성능 등 복잡한 항공 방산 설계에 AI를 도입하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 설계 속도는 2배 높이고 정확도는 획기적으로 향상시킬 계획이다. 프로젝트는 주관기관인 이즈파크를 중심으로 포티투마루, 도프텍, 경상국립대가 공동 연구하며 한국항공우주산업(KAI), 이레산업이 수요기관으로 참여한다. 포티투마루는 이번 과제에서 방산 특화 언어모델과 검색증강생성(RAG) 시스템 개발을 맡는다. 설계 명령어 자동 생성과 설계 규격·법규 준수 여부 자동 검증 등 엔지니어링 전 과정을 지원하게 된다. 다쏘시스템의 카티아와 오토캐드 등 주요 설계 솔루션과 연동 가능한 모듈을 구현하는 것이 핵심이다. 회사는 자체 초거대 언어모델 기술 '엘엘엠42(LLM42)'와 '알에이지42(RAG42)'를 기반으로 AI를 활용한다. 이를 통해 복잡한 방산 도면과 설계 문서를 자동으로 해석하고 응답하는 서비스를 제공할 계획이다. 김동환 포티투마루 대표는 "이번 프로젝트는 생성형 AI가 방산 설계 현장의 복잡성과 전문성을 어떻게 해결할 수 있는지를 입증하는 결정적 계기"라며 "AI 기반 설계 자동화 기술은 자주국방을 위한 핵심 기반 기술이자 국방 소버린 AI 역량 확보의 중요한 출발점이 될 것"이라고 강조했다.

2025.07.31 17:48조이환 기자

SK AX, EU 공급망 규제 정조준…'탄소데이터 대응 통합 서비스' 출시

SK AX가 민감한 데이터를 지키면서도 글로벌 ESG 규제에 효과적으로 대응할 수 있는 공급망 탄소 데이터 기술·전략을 선보인다. SK AX는 유럽연합(EU)의 공급망 규제 본격화에 대비해 국내 제조기업을 위한 '탄소데이터 대응 통합 지원 서비스'를 출시했다고 31일 밝혔다. 지난해 7월 발효된 EU의 지속가능한 제품 설계 규정(ESPR)은 제조기업에 새로운 생존 조건을 요구하고 있다. 유럽시장에 제품을 유통하려면 ▲제품 구성 정보 ▲원자재 출처 ▲탄소배출량 ▲재활용 이력 등 제품 단위 ESG 정보를 '디지털제품여권(DPP)' 형태로 제출해야 한다. 특히 배터리·철강·섬유·가전 등 탄소 다배출 산업을 중심으로 DPP 적용이 가시화되면서 데이터 설계·연계·보호 역량이 곧 수출 경쟁력이 되는 상황이다. 이에 SK AX는 EU 규제 대응과 동시에 한국형 데이터 생태계와도 연계할 수 있는 고객 맞춤형 서비스를 제공한다는 방침이다. 앞서 SK AX는 산업통상자원부 주관 '한국형 데이터 스페이스' 구축 가이드라인 수립 사업을 주도하며 앞선 기술력과 산업 리딩 역량을 입증한 바 있다. 한국형 데이터 스페이스는 EU의 DPP 요구사항에 유연하게 대응하는 동시에 국내 기업의 기밀 정보 유출을 막는 국산형 분산 데이터 생태계로 구현된다. SK AX는 기술 요구사항부터 표준 아키텍처 설계는 물론 민감정보를 안전하게 보호하면서도 글로벌 생태계와 연결 가능한 데이터 인프라 구현 방안을 제시했다. SK AX는 이미 유럽 완성차 기업과 국내 부품 협력사 간 데이터 연계 실증 프로젝트를 수행하며 기술 검증도 마쳤다. 지난 6월엔 카테나 엑스 공식 온보딩 서비스 제공자(OSP) 자격을 획득했다. 또 실제 데이터 연계 실증 프로젝트를 통해 ▲커넥터 기반 데이터 송수신 ▲디지털 트윈 기반 표준 포맷 설계 ▲데이터 파이프라인 등 DPP 대응에 필요한 핵심 기술 요건을 모두 충족시켰다. SK AX는 기업의 전사적 ESG 데이터 전략까지 통합 지원하는 솔루션도 제공할 계획이다. DPP 데이터는 기업지속가능성 보고지침(CSRD) 등 ESG 공시 관련 핵심 자료로 활용될 가능성이 높아 초기 설계부터 정합성 있는 전략 수립이 필수다. 이에 SK AX는 그동안 SK그룹 내 ESG 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 ▲제품 단위 DPP 데이터 설계 ▲민감 정보 보호 체계 ▲국제 표준 정합성 확보 ▲이력 추적 솔루션·시스템 등 전사적 ESG 데이터 전략 수립부터 시스템 개발까지 고객 맞춤형 서비스를 제공할 계획이다. SK AX 김민혁 제조·글로벌사업부문장은 "EU DPP와 CSRD 등 글로벌 규제가 본격화된 지금, 제조기업이 대응하지 않으면 공급망에서 배제되고 시장 기회를 놓칠 수밖에 없다"며 "정부 사업 및 유럽 완성차 기업과의 협업으로 검증한 기술력을 바탕으로 민감 데이터 보호와 ESG 기준에 맞춘 전략적 대응을 통해 국내 제조기업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 전방위로 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.07.31 16:52한정호 기자

헥사곤-한양대-iVH, 자율주행 기술 공동 연구 협력

헥사곤이 자율주행·차량 동역학 분야 발전을 위한 산학 협력에 시동 걸었다. 헥사곤매뉴팩처링인텔리전스는 지난 30일 한양대 미래자동차학과, 아이브이에이치(iVH)와 자율주행 시뮬레이션·차량 해석 기술 협력을 위해 손잡았다고 31일 밝혔다. 협약식은 서울 한양대 정몽구미래자동차연구센터에서 열렸다. 이번 협약을 통해 헥사곤은 자율주행 시뮬레이션 솔루션 '버츄얼 테스트 드라이브(VTD)'와 다물체 동역학 기반 해석 솔루션 '아담스(Adams)'를 한양대에 제공할 예정이다. 한양대는 해당 기술을 기반으로 실습 중심 교육과 산업 연계형 공동 연구에 나설 방침이다. VTD는 가상 환경에서 복잡한 도로 인프라, 교통 시나리오, 센서 데이터를 정밀 재현할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼이다. 자율주행 시스템 개발 전 과정에서 테스트와 검증을 지원하는 고도화된 가상 실험 도구로 평가받고 있다. 아담스는 차량의 동역학, 내구성, 진동, 소음 등의 성능 요소를 통합적으로 시뮬레이션할 수 있는 해석 도구다. 시스템 수준의 초기 설계 검증과 고성능 연산 환경에서의 대규모 실험 처리에 적합하다. 세 기관은 이번 협력을 계기로 디지털 트윈, 스마트 모빌리티 등 미래형 모빌리티 기술 대응력을 높이고, 정기 기술 교류와 프로젝트 기반 교육을 통해 실무 중심의 연구 생태계를 함께 조성해 나갈 예정이다. 윤영두 한양대 미래자동차학과장은 "첨단 자율주행과 차량 동역학 기술에 특화된 헥사곤의 시뮬레이션 솔루션을 통해 글로벌 수준의 실무 교육 환경을 구축할 수 있게 돼 기쁘다"고 밝혔다. 홍흥섭 헥사곤 디자인·엔지니어링(D&E) 사업부 본부장은 "이번 협약은 단순한 기술 공급을 넘어 실제 산업 현장의 문제를 함께 해결하는 협업 모델로 발전할 것"이라고 말했다.

2025.07.31 14:44김미정 기자

[유미's 픽] '국가대표 AI' PT 발표 막바지 속 정부 선택은

"PT 발표를 위해 100개가량의 예상 질문지를 작성해 답변을 만들고 여러 차례 리허설도 진행했습니다. 회사 전체의 명운이 걸린 일인 만큼 꼭 좋은 결과를 만들어 내고 싶습니다." '국가대표 인공지능(AI)' 타이틀을 노리고 PT 발표에 나선 10개 컨소시엄들이 최종 사업자 선정 발표만을 남겨두고 있는 가운데 정부가 어떤 결론을 내릴지 주목된다. 최종 선발될 총 5개 컨소시엄 중 3곳은 대기업, 2곳은 중견·중소기업들이 차지할 것이란 전망이 나오고 있는 분위기 속에 향후 결과에 관심이 쏠린다. 31일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이날 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 사업자 선정 1차 관문을 넘은 NC AI, 카카오, 업스테이지 등 5곳의 PT 발표를 진행한다. 지난 30일에는 네이버클라우드와 LG AI연구원, SK텔레콤, KT 등 5곳이 PT 발표를 마쳤다. PT 발표에선 심사위원들이 1차 서류 제출에서 지적했던 부분들을 각 컨소시엄들이 얼마나 잘 보완해 왔는지에 대한 질문들이 이어졌던 것으로 알려졌다. 현장에서 피드백을 더 줄 경우 평가 결과를 유추할 가능성이 높아 양측간 심층 토론 분위기는 아니었던 것으로 전해졌다. 현재까지 최종 사업자로 선정될 가능성이 가장 높은 컨소시엄으로는 LG AI연구원과 네이버클라우드가 유력하다고 보는 것이 중론이다. 이미 오픈소스 커뮤니티 '허깅페이스'에 오래 전부터 자체 개발 거대언어모델(LLM)들을 꾸준히 공개하며 기술력을 검증해왔던 탓이다. 특히 LG AI연구원의 '엑사원 4.0'은 최근 글로벌 AI 성능 분석 기관 '아티피셜 어낼리시스'의 평가에서 종합 순위 11위, 국내 AI 모델 중 1위를 차지해 기술력을 입증했다. 공개(오픈 웨이트) 모델 기준으로는 4위, 코딩은 7위, 수학 문제 해결 능력은 10위를 기록하며 영역별 '톱 10'을 달성했다. 이는 모델 크기가 수십 배에 달하는 미국 앤트로픽의 '클로드 4 오퍼스' 등 글로벌 프런티어 모델들과 어깨를 나란히 하는 성과다. 기술력뿐 아니라 시장의 관심도 뜨겁다. 지난 15일 글로벌 플랫폼 '허깅페이스'에 공개된 '엑사원 4.0'은 2주 만에 50만 다운로드를 돌파해 국산 AI 모델 최단 기록을 세웠다. '하이퍼클로바X'를 앞세운 네이버클라우드는 사업비 절감 측면에서도 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 이곳은 지난 8일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관한 '그래픽처리장치(GPU) 임차 지원 사업'에서 2트랙 우선협상대상자로 선정된 상태다. 만약 '국가대표 AI' 정예팀으로 최종 발탁될 경우 정부가 직접 제공하는 1차 GPU 지원을 받을 수 없다. 이에 네이버클라우드는 자체 인프라와 사업 구조로 상쇄하며 개발과 공급 전략을 동시에 추진한다는 방침으로, 정부 입장에선 사업비 절감 효과가 있다. 이에 'GPU 임차 지원 사업'에서 1트랙 우선협상대상자로 선정된 SK텔레콤도 1차로 정부에서 GPU 지원을 받지 않는다는 점에서 가능성이 있을 것으로 보는 시각이 있다. 이달 들어 잇따라 새로운 AI 모델을 발표하며 기술력을 과시했던 것도 긍정적인 결과를 가져올 것이란 기대감이 나온다. 업계 관계자는 "이번에 정부가 GPU를 공급 받지 않는 2곳, GPU를 지원해야 하는 3곳을 최종 사업자로 선정할 것이란 얘기가 많다"며 "정부가 확보한 GPU를 기업들에게 집중적으로 배분하기 위해 이처럼 고민하고 있는 것으로 안다"고 말했다. 그러면서 "정부가 대기업 2~3곳, 통신사 1곳, 중소 스타트업 1곳을 최종 사업자로 선발할 가능성이 가장 높아 보인다"며 "중소 스타트업 분야에선 업스테이지와 컨소시엄이 공개되지 않은 카이스트 중 한 곳이 될 듯 하다"고 덧붙였다. 업계에선 NC AI도 선정 가능성이 높다고 보고 있다. 14년간 AI 기술력을 축적해 온 이곳은 지난 2023년 8월 '바르코 LLM'을 프롬 스크래치(From Scratch·모델의 첫 단계부터 모두 직접 구축)로 바닥부터 개발해 국내 최초로 AWS 마켓플레이스에 등재하며 글로벌 상용화에 성공한 저력이 있어서다. 또 컨소시엄 구성도 경쟁사들에 비해 가장 탄탄하다는 평가를 받고 있다. 우선 한국어 언어모델 '코버트' 등을 개발한 한국전자통신연구원(ETRI)을 비롯해 카이스트, 서울대학교, 고려대학교, 연세대학교 등 연구진이 NC AI 컨소시엄에 합류했다. 또 롯데이노베이트, 포스코DX, NHN 등 주요 대기업들이 기술 개발 및 확산 그룹에 동참키로 해 NC AI에 힘을 실어줬다. NC AI의 컨소시엄은 국내 산업, 연구, 학계 기관 14곳이 합류했고, 40곳이 수요기관으로 포함됐다. LG AI연구원도 LG CNS, LG유플러스 등 LG그룹 계열사와 한컴, 퓨리오사AI 등 각 분야의 최고 기술 기업들을 컨소시엄에 포함시켜 기대감을 키우고 있다. 특히 퓨리오사AI는 이날 총 1천700억원 규모의 투자 유치에 성공하며 자사 2세대 인공지능 반도체 '레니게이드' 양산과 3세대 제품 초기 개발에 속도를 낼 것이란 점에서 LG AI연구원 측에 많은 힘을 실어 줄 것으로 전망된다. 이곳은 최근 '레니게이드'를 LG AI연구원의 '엑사원'에 공급하며 기업 엔터프라이즈 시장에 진출했다. 퓨리오사AI의 기업가치는 이번에 1조원을 돌파하며 유니콘 반열에 올라섰다. SKT·KT 등 통신사와 코난테크놀로지·모티프테크놀로지스 등 중소업체들도 지난 21일 사업계획서를 제출한 후 전략을 대부분 노출했다. 모티프테크놀로지스는 모레를 비롯한 삼일회계법인, 서울대, 카이스트 외에 기업 및 공공기관 등으로 컨소시엄을 구축했다. AMD 기반으로 AI 모델을 구축하고 있으며 모레와의 시너지를 기대하고 있다. SK텔레콤은 이번에 포티투닷과 크래프톤, 라이너, 리벨리온, 셀렉트스타 등 여러 기업들과 서울대학교, 카이스트 등과 손잡았다. 또 수요 기업으로는 SK하이닉스와 SK이노베이션, SK AX, SKB 등 SK그룹사를 포함해 SKT가 주도하는 K-AI 얼라이언스에 참여 중인 몰로코(AI 광고), 씨메스(제조 AI), 가우스랩스(제조 AI), 스캐터랩(감성 AI) 등이 포함됐다. KT는 총 18개 기관과 함께 컨소시엄을 구성했다. 컨소시엄에는 ▲솔트룩스 ▲크라우드웍스 ▲매스프레소 ▲투모로 로보틱스 ▲경찰청 ▲고려대학교 의료원 ▲서울대학교 ▲고려대학교 외에 법률 기관, 로펌, 반도체 및 산업 AI 수요 기업 등이 포함됐다. 코난테크놀로지는 ▲사이냅소프트를 비롯해 ▲알체라 ▲페블러스 ▲고려대학교 ▲연세대학교 ▲포항공과대학교 ▲카이스트 등 8개 기관이 이름을 올렸다. 업스테이지도 지난 30일 김성훈 대표가 직접 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 컨소시엄에 포함된 기업을 공개했다. 김 대표는 "AI 데이터 가공 1위 플리토, AI 모델 경량·효율화 노타, GPU ops 글로벌 실력을 가진 래블업 등 스타트업과 뭉쳤다"고 밝혔다. 업계에선 중소기업 분야 경쟁에선 한 자리를 두고 코난테크놀로지와 업스테이지의 기싸움이 치열할 것으로 보고 있다. 코난테크놀로지는 실무 역량을 중심으로 팀을 구성한 데다 실제 파운데이션 모델을 직접 개발한 현장 적용 경험과 추진 역량이 이번에 드러났다는 점에서 경쟁력이 있다고 평가됐다. 업스테이지는 자체 개발 모델인 '솔라 프로2'가 메타, 딥시크 등의 모델들과 글로벌 AI 성능 평가에서 비슷한 수준을 기록했다는 점에서 기술력이 높다고 보는 시각이 많다. 문병로 서울대 컴퓨터공학과 교수는 자신의 SNS를 통해 "'솔라 프로 2'를 추가해 알고리즘 테스트를 진행 중으로 '챗GPT', '그록'에 밀리지 않는 느낌"이라며 "메이저 플레이들에 비하면 열악한 장비로 어떻게 저 수준에 이르렀는지 궁금할 정도로 대단하다고 보여진다"고 평가했다. 업계 관계자는 "'대기업 몰아주기' 논란을 의식한 정부가 중소기업·스타트업 참여를 고려할 경우 업스테이지를 최종 사업자 명단에 포함시킬 가능성이 크다"며 "네이버클라우드와 LG AI연구원도 각각 하정우 대통령실 인공지능미래기획수석과 배경훈 과기정통부 장관을 배출한 기업들인 데다 기술력도 검증된 곳인 만큼 최종 사업자가 될 것으로 보는 시각이 많다"고 말했다. 과기정통부는 이틀 간 진행된 2차 PT 평가 결과를 이르면 1일, 늦어도 4일께 발표할 것으로 알려졌다. 선발된 정예팀은 첨단 GPU, 데이터, 인재 등을 지원 받아 '국가대표 AI' 개발에 나서게 된다. 다만 사업 기간 동안 6개월 단위의 경쟁형 단계평가를 통해 최종 2개 팀으로 점차 압축된다. 업계 관계자는 "정부가 국산 LLM을 보유하기 위해 대규모 투자에 나서는 것도 중요하지만 LLM 개발과 GPU 인프라 확보에만 집중하고 있는 것은 다소 우려스럽다"며 "정작 AI를 통해 산업 생산성을 실질적으로 어떻게 끌어 올릴 수 있는지 등 '활용성'에 대한 고민은 뒷전으로 밀려나 있는 듯 해 아쉽다"고 지적했다. 또 다른 관계자는 "정부가 전략 산업, 국방 등 핵심 데이터를 가진 주요 안보 시설에 국가 LLM을 활용할 듯 하다"며 "다만 일반 사용자들을 위한 '전 국민 AI'로도 활용되기 위해선 정부가 요구하는 글로벌 톱 모델 성능의 95% 이상을 구현할 수 있는 모델을 만들 수 있는 기술력이 뒷받침 해야 한다"고 짚었다. 그러면서 "이를 고려할 때 적은 인프라로 얼마나 효율성 높은 LLM을 개발할 수 있는지에 대해 각 컨소시엄들이 PT 발표에서 제대로 입증해야 할 것"이라며 "인재 양성 및 확보도 기술력 검증 측면에선 중요 기준이 될 것으로 보인다"고 덧붙였다.

2025.07.31 12:16장유미 기자

센드버드, AI 에이전트 판단·행동 관리 시스템 공개

센드버드가 인공지능(AI) 에이전트 판단과 행동 관리를 돕는 운영 시스템을 공개했다. 센드버드는 엔터프라이즈급 AI 운영 시스템 '트러스트 OS'를 출시했다고 31일 밝혔다. 해당 시스템은 관측성과 사람 감독, 통제, 검증된 인프라로 구성됐다. 기업 정책과 기준에 따라 AI를 정밀하게 설정하고 통제할 수 있도록 설계됐다. 트러스트 OS는 AI의 응답 오류와 편향, 정책 위반 등 예측하기 어려운 문제를 사전 감지하고 교정할 수 있는 책임형 구조를 구현한다. 실시간 추적과 시각화를 통해 운영자는 이상 징후를 빠르게 파악하고, 정책에 맞춰 기능 배포 시점과 범위를 조정할 수 있다. 센드버드는 이를 통해 기업들이 AI 운영 전환 시간을 최대 90% 단축하고, 환각 오류의 99%를 사전에 탐지할 수 있다고 밝혔다. 역할 기반 권한 설정과 선택적 배포 기능을 제공해 멀티 에이전트를 병렬로 운영하면서도 통제력을 유지할 수 있는 유연한 구조를 갖췄다. 트러스트 OS는 대규모 트래픽 환경에서도 안정적인 성능을 발휘할 수 있는 고성능 인프라 기반으로 설계됐다는 평을 받고 있다. 파일럿 단계를 넘어 글로벌 서비스 확장까지 무리 없이 대응할 수 있도록 고려됐다. 해당 시스템은 센드버드 플랫폼 내 AI 에이전트 빌더를 사용하는 모든 고객에게 제공된다. 센드버드는 이를 기반으로 AI 도입을 고려 중인 기업들에게 기획부터 운영, 고도화까지 전 과정의 기술 지원을 강화할 계획이다. 김동신 센드버드 대표는 "AI 에이전트는 단순한 자동응답을 넘어 실제로 판단하고 행동하는 존재로 진화하고 있다"며 "트러스트 OS는 책임과 검증 체계를 내재화한 기술로, 기업이 고객 경험을 혁신하면서도 신뢰를 잃지 않도록 돕는 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.07.31 11:46김미정 기자

넥써쓰, 보안·개인정보 관리 국제표준 인증 ISO/IEC 27001·27701 획득

넥써쓰(대표 장현국)는 31일 정보보호 및 개인정보보호 분야의 국제표준인 ISO/IEC 27001(정보보호경영시스템)과 ISO/IEC 27701(개인정보보호관리체계) 인증을 획득했다. 이번 인증 심사는 글로벌 인증기관 로이드인증원(LRQA)의 주관하에 진행됐으며, 넥써쓰는 보안 및 개인정보보호 전담 조직 주도하에 정보보호 및 프라이버시 전 영역에서 국제 기준 충족을 공식적으로 인정받았다. ISO 27001은 정보자산 보호를 위한 관리체계를 수립하고 지속적으로 개선하는 데 필요한 국제 표준이며, ISO 27701은 이를 확장한 개인정보 보호 기준으로 수집부터 처리, 삭제에 이르는 전 주기를 체계적으로 관리할 수 있도록 설계됐다. 특히 두 인증 모두 유럽연합의 개인정보보호 규정인 GDPR, 가상자산시장 법안 MiCA 등 글로벌 규제 대응을 위한 핵심 기준으로도 활용된다. 넥써쓰는 오픈 블록체인 게임 플랫폼 '크로쓰(CROSS)'와 통합 애플리케이션 '크로쓰x(CROSSx)'를 운영하고 있으며, 데이터 보호와 보안 수준이 기업 신뢰의 핵심 지표가 되는 산업 특성을 고려해 초기부터 전사적인 보안 체계를 구축해왔다. 장현국 넥써쓰 대표는 “블록체인 산업은 기술과 신뢰가 함께 검증돼야 하는 분야이며 이를 동시에 확보한 플랫폼만이 글로벌 시장에서 지속 가능한 성장을 이뤄낼 수 있다”며 “넥써쓰는 보안과 프라이버시를 기반으로 한 기술적 신뢰를 바탕으로 오픈 블록체인 게임 플랫폼 크로쓰의 고도화를 실현해 나갈 것”이라고 전했다.

2025.07.31 10:38이도원 기자

플레이티지, 반도체 핵심부품 '압력제어장치' 국산화 성공

반도체 핵심부품 전문기업 플레이티지가 국내 대기업 제조사에 압력제어장치를 초도 납품하기 시작하며 고부가가치 핵심부품 사업 확대에 나섰다. 플레이티지는 해외 기업이 독점 공급하고 있는 반도체 증착장비(ALD·CVD) 핵심부품인 압력제어장치를 국내 기업 최초로 대기업 제조사에서 퀄(품질검증)을 받아 양산에 적용했다고 31일 밝혔다. 압력제어장치는 반도체 장비 조건에 맞춰 압력을 정밀하게 제어하며, 소자 품질에 직접적인 영향을 주는 핵심부품이다. 그동안 미국과 유럽 등 외산 제품에 전량 의존해왔으나, 국내 기업 최초로 대기업 제조사에서 품질검증을 통과해 양산 적용에 성공하는 쾌거를 이뤄냈다. 글로벌 압력제어장치 시장은 약 10억달러(1조4천억원) 규모로 추산되며, 글로벌 반도체 시장 확대에 따라 연평균 11% 가량 성장할 것으로 전망된다. 플레이티지는 이번 양산검증을 바탕으로 국내외 시장 확대와 함께 글로벌 경쟁력 강화에 박차를 가할 계획이다. 한편 플레이티지 압력제어기술은 지난해 산업통상자원부로부터 핵심전략기술로 공식 확인 받았다. 반도체 고집적 미세화와 함께 ALD 공정 등 정밀 제어가 요구 되는 분야에서 압력제어기술의 중요성은 더욱 커지고 있다. 김시습 대표이사는 "국내 장비회사 및 소자회사의 협력과 지원이 없었다면 불가능했을 것”이라며 “향후 고부가가치 핵심부품 사업 비중을 확대해 수익성을 극대화하는 동시에 중장기 성장 모멘텀을 확보해 나갈 것”이라고 말했다.

2025.07.31 10:31장경윤 기자

아마존·구글 이어 MS까지…LG CNS, 생성형 AI 글로벌 인증 '3관왕'

LG CNS가 아마존웹서비스(AWS)·구글 클라우드·마이크로소프트(MS) 등 글로벌 클라우드 서비스 3사의 생성형 인공지능(AI) 전문 인증을 모두 보유한 국내 유일 기업으로 부상했다. LG CNS는 MS부터 '애저 AI 앱 빌드 전문 기술 역량' 인증을 획득했다고 31일 밝혔다. 이번 인증은 MS 클라우드 플랫폼 애저를 기반으로 한 AI 애플리케이션 설계·구축·운영의 ▲사업 성과 ▲기술력에 대해 제3자 감사를 통과하고 ▲고객 성공 사례 ▲직원 역량 강화 등의 엄격한 기준을 충족한 파트너만이 획득할 수 있는 최고 수준 자격이다. LG CNS는 제조·금융·공공 등 다양한 산업에서 애저 오픈AI, 애저 AI 서비스, 애저 앱 서비스 등 최신 MS 기술을 활용한 대규모 AI 프로젝트를 수행해 왔다. MS의 애저 AI 자격증 등 글로벌 공인 인증을 보유한 전문가 그룹을 통해 기술력과 신뢰성을 동시에 확보했다는 설명이다. LG CNS는 MS와 AI 전환(AX) 분야에서 전방위적인 협력을 이어오고 있다. 양사는 AI 도입을 고민하는 기업들이 실제 프로토타입을 제작하고 도입 효과를 사전에 검증할 수 있는 '이노베이션 저니 워크숍' 프로그램을 함께 운영 중이다. 지난 3월 '마이크로소프트 AI 투어 인 서울'에서는 LG CNS가 프리미어 파트너로 참여해 제조·금융 등 산업 분야에서 생성형 AI를 이용한 혁신 사례를 선보였다. 전략적 협력의 일환으로 LG CNS는 'MS 론치 센터'와 'MS 클라우드 팀' 등 전담 조직도 운영 중이다. 애저에 특화된 클라우드 아키텍트와 AI, 앱 현대화 전문가가 투입돼 기업 맞춤형 AI·클라우드 서비스를 제공하고 있다. LG CNS는 MS의 애저 기반 AI에 파인튜닝, 검색증강생성(RAG), 프롬프트 엔지니어링 등 전문화된 기술을 결합해 차별적 고객 가치를 제공에 나서고 있다. 실제 LG CNS는 제조기업 A사의 제품 설계 업무에 MS 애저 기반의 생성형 AI 지능화 검색 서비스를 구축한 바 있다. 직원들이 업무 중 발생한 문제나 궁금한 사항에 대해 채팅창에 질의하면 생성형 AI가 제품 설계 지침서, 과거 설계 이슈를 해결한 사례들을 종합 분석해 최적의 답변을 제공한다. LG CNS는 MS 애저 기반 AI에 제조기업 A사가 보유한 방대한 데이터를 파인튜닝해 수백·수천 페이지의 지침서는 물론 베테랑 직원들의 노하우까지 모두 담은 지능형 AI 질의응답 서비스를 구축했다. 앞서 LG CNS는 국내 기업 최초로 AWS의 '생성형 AI 컴피턴시' 인증을 아시아 기업 최초로 구글 클라우드의 '생성형 AI 전문기업' 인증을 획득했다. 이와 함께 LG CNS는 고객맞춤형 AI 서비스 제공을 위한 멀티 엔진 전략도 가속화하고 있다. 클라우드 기반 AI는 물론 LG AI연구원의 '엑사원', 글로벌 AI 유니콘 기업 코히어와 공동 개발한 추론형 거대언어모델(LLM) 등을 활용해 고객 서비스 특성과 목적에 따라 최적의 AI 모델을 유연하게 구축할 수 있는 체계를 갖추고 있다. LG CNS AI·클라우드사업부장 김태훈 전무는 "글로벌에서 공인받은 AX 전문성을 바탕으로 기업 고객의 비즈니스에 최적화된 AI 서비스를 통해 차별적 고객 가치를 제공해 나갈 것"이라고 말했다.

2025.07.31 10:00한정호 기자

두산, 제품별 탄소관리 체계 완성…로이드 검증 획득

두산이 자사 제품에 대한 탄소발자국 평가 솔루션을 구축해 검증을 마치고, 지속가능경영에 한발 더 다가섰다. 두산은 주요 제품인 동박적층판(CCL)에 대한 탄소발자국 평가 솔루션 'DOO LCA(전과정평가)'를 구축하고, 글로벌 온실가스 검증 전문 기관인 로이드인증원(LRQA)으로부터 제3자 검증을 완료했다고 31일 밝혔다. LCA는 제품 및 서비스의 원료 채취부터 제조, 유통, 사용 및 폐기에 이르기까지 전과정에 걸친 환경 영향을 정량적으로 분석·평가하는 방법이다. 두산에 따르면 이 솔루션은 원료 조달, 제조, 운송, 사용, 폐기 등 제품 생산 전과정에서 발생하는 탄소 배출량을 데이터화하고 체계적으로 관리할 수 있다. 또한 회사 내 IT시스템과 연동돼 편의성이 높고, 공정변화, CCL 제품 라인업 확대 등 다양한 조건에 따른 확장성도 고려해 설계됐다. CCL은 인쇄회로기판(PCB) 핵심소재로서, 반도체, 통신장비용 네트워크 보드, 모바일, 웨어러블 기기 등 다양한 곳에 활용된다. 특히 AI가속기용 CCL은 저유전, 저손실 특성을 갖고 있어 고주파영역에서도 대용량의 데이터를 고속으로 공급할 수 있기 때문에 글로벌 AI 반도체 기업들로부터 많은 관심을 받고 있다. 두산 관계자는 “제품의 탄소발자국을 측정하고 관련 솔루션을 구축한 것은 이번이 처음”이라면서, “'DOO LCA'를 통해 제품 탄소 배출량을 체계적으로 관리함으로써 글로벌 IT 고객사의 지속가능경영 요구에 선제적으로 대응하고, 시장에서의 입지를 더욱 공고히 해 나가겠다"고 말했다.

2025.07.31 09:11류은주 기자

영업용 오토바이 전면 번호스티커 붙인다…10월부터 1년간 시범사업 추진

앞으로 영업용 이륜차(오토바이)도 자동차와 마찬가지로 전면에 번호스티커를 부착한다. 국토교통부는 영업용 이륜차의 안전운행을 유도하고 제도화 효과를 검증하기 위해 10월부터 1년간 '전면번호 스티커 부착 시범사업'을 시행한다고 밝혔다. 이번 시범사업은 최근 이륜차를 이용한 배달업 증가에 따른 이륜차의 교통 법규 위반과 안전 문제를 개선하고, 법규 준수와 안전운행 문화를 정착시키기 위한 것이다. 참여자는 '라이딩가이언즈'로 지정돼 유상운송 공제 보험료 1.5% 할인·엔진오일 교환 또는 전기차량 1회 무상점검·연간 4만원 상당 기프티콘 제공 등 다양한 혜택을 받을 수 있다. 시범사업 참여자는 8월 1일부터 두 달 간 모바일 앱을 이용한 자발적 신청을 통해 모집한다. 현재 이륜차 번호판은 후면에만 부착돼 있어 시인성이 낮고, 단속과 식별이 어렵다는 지적이 있어왔다. 국토부는 전국 번호체계를 도입하고, 이륜차 번호판 크기를 확대하는 개선안을 마련해 2026년 3월부터 시행할 예정이다. 금속판 방식 전면번호판 도입도 검토됐으나, 충돌·보행자 안전 문제가 우려돼 스티커 방식을 우선 적용해 실효성을 검증할 계획이다. 시범사업 대상은 서울·대전·대구·부산·울산·인천·광주 등 특·광역시와 수원·고양·용인·창원 등 인구 100만명 이상 대도시 영업용 이륜차 운전자다. '위드라이브' 모바일 앱에서 신청하면 된다. 총 5천명까지 참여할 수 있다. 전면 번호스티커는 운행 중 식별이 쉬운 디자인으로 다양한 형태 중 선택 가능하며, 한국교통안전공단(TS) 지역본부와 한국오토바이정비협회 지정 정비센터를 통해 배포·부착된다. 국토부와 TS는 시범사업 전후로 설문조사·교통법규 위반 건수·교통사고 발생 현황 등을 조사·분석해 효과를 확인할 예정이다. 김홍목 국토부 모빌리티자동차국장은 “이번 시범사업은 이륜차의 안전운행 문화 확산과 제도적 기반 마련을 위한 중요한 첫걸음”이라며 “향후 제도 도입 여부를 신중히 검토할 계획”이라고 밝혔다.

2025.07.31 09:08주문정 기자

AI 기반 인사관리 위한 전제조건...'HR 데이터의 비식별화'

디지털 전환의 물결 속에서 인사관리(HR)의 영역도 빠르게 변화하고 있다. 단순 행정 업무를 넘어, 채용·이직 예측·성과 분석·조직 진단 등 기업의 전략적 의사결정에 HR 데이터가 직접 활용되기 시작했다. 특히 AI 기반 분석 도구가 확산되며, 많은 기업이 HR 솔루션 도입을 고민하고 있다. 하지만 이 과정에서 반드시 먼저 짚고 넘어가야 할 전제가 있다. 바로 'HR 데이터의 민감성'과 '비식별화' 문제다. 일반적으로 '개인정보'라고 하면 이름·주민등록번호·연락처 같은 식별자를 떠올리기 쉽다. 그러나 HR 데이터에는 이보다 훨씬 광범위하고 복합적인 정보가 포함된다. 직무 이력·평가 결과·상담 기록·병가 사유·건강검진 결과 등은 직원 개인의 성향과 상태를 민감하게 보여주는 정보다. 최근에는 조직문화 분석을 위해 직원 의견조사, 정성 코멘트 등 비정형 데이터 수집도 늘고 있다. 많은 기업이 AI 기반 인사관리를 도입하려고 할 때, 가장 먼저 마주치는 장애물도 여기에 있다. 실제로 내부 데이터를 활용하려 하면, 어디까지 정제하고 익명화해야 하는지 실무자는 막막함을 느끼는 경우가 많다. HR 데이터는 단순히 이름과 주민번호를 가린다고 보호되는 정보가 아니다. 예를 들어 '기획팀, 대리, 1990년생, 여성'이라는 속성 조합만으로도 특정 인물을 유추할 수 있다. 개별적으로는 익명처럼 보이는 정보도, 조합되면 강력한 식별성이 생기는 것이다. 따라서 단순한 익명화 수준을 넘어, 통계적 기법에 기반한 정교한 비식별화가 필요하다. 해외에서는 k-익명성(k-anonymity), ℓ-다양성(ℓ-diversity), t-근접성(t-closeness) 같은 수학적 모델을 활용해 식별 위험을 사전에 평가하고 통제하고 있다. 또한 상담 일지나 정성 코멘트처럼 자유 서술형 비정형 텍스트는 자연어처리(NLP) 기술을 통해 별도의 비식별화 절차를 가져야 한다. 이러한 과정을 거쳐야만 AI가 데이터를 안전하게 학습하고, 예측 및 분석에 활용할 수 있다. 다행히 국내에서도 최근 몇 년 사이, HR 데이터를 안전하게 활용하기 위한 제도적 기반이 조금씩 마련되고 있다. 2020년 개인정보보호법 개정 이후 '가명정보' 개념 도입을 시작으로, 개인정보보호위원회는 2023년 민감정보 처리 가이드라인을 발표하며 인사 데이터 처리의 기본 원칙을 제시했다. 2024년에는 '가명정보 결합 전문기관 제도'도 확대 시행되며, 기업이 데이터를 안전하게 가공하고 결합·분석할 수 있는 실질적 수단도 마련되고 있다. 그럼에도 여전히 현장에서는 제도 취지는 이해하지만, 실무 적용이 어려운 경우가 많다. 특히 HR 데이터는 급여, 평가, 근태 시스템 등 여러 플랫폼에 분산돼 있고, 클라우드 기반 솔루션이나 외부 위탁 운영도 늘어나면서 데이터 처리 책임의 경계가 모호해지는 경우가 발생한다. 많은 기업이 AI 기반 인사관리 도입을 계획하지만, 실제로는 '데이터 처리 단계'에서 멈추는 경우가 적지 않다. 기술은 준비돼 있어도 데이터를 정제하고 보호할 역량이나 인력이 부족하기 때문이다. 특히 중견·중소기업은 인사 담당자가 평가, 채용, 노무, 급여 등 다양한 업무를 동시에 수행하고 있어 데이터 거버넌스와 개인정보 보호까지 함께 담당하기엔 현실적 제약이 크다. 또 외부 솔루션을 도입하더라도 계약서에 명확한 보안 조항이나 데이터 비식별화 기준이 포함되지 않으면 추후 문제가 발생했을 때 대응이 어렵다. 기업 내부에서 실무자, 법무팀, 보안팀 간 역할과 책임을 계약서나 내부 지침에 따라 명확히 정립해야 하지만, 아직 이를 위한 체계를 갖추지 못한 기업이 많다. 기업이 HR 데이터를 안전하게 활용하기 위해서는 실무자 차원에서 ▲데이터 분류 ▲속성 조합의 식별 가능성 평가 ▲비정형 데이터 유무 확인 ▲외부 위탁 시 계약서 책임 조항 검토 ▲재식별 검증 및 로그 보관 체계 ▲AI 분석 목적일 경우 최소 정보 수집 여부 등을 확인해야 한다. 이런 체크리스트는 단순히 개인정보 보호법 준수를 위한 항목이 아니라, 조직 내 구성원 신뢰를 구축하고 인재 데이터를 전략적으로 활용하기 위한 기본 인프라다. 휴먼컨설팅그룹은 휴넬·제이드·탈렌엑스 등 자사 HR 솔루션에 이러한 요건을 체계적으로 반영해, HR 데이터 보호와 활용의 균형을 실현하고 있다. 인재 데이터를 다룬다는 것은 곧 구성원 한 사람 한 사람의 민감한 정보를 마주한다는 의미다. 이는 단순한 기술 문제를 넘어 조직의 윤리 수준과 신뢰 문화를 드러내는 지표이기도 하다. HR 데이터의 비식별화는 인사 실무자, 경영진, 보안 책임자 모두가 공동으로 고민하고 협업해야 할 과제다. “데이터 보호는 곧 구성원 보호”라는 인식이 조직 문화에 뿌리내릴 때, 기업은 비로소 AI를 진정한 HR 파트너로 받아들일 준비를 마쳤다고 할 수 있다.

2025.07.31 08:30허욱 컬럼니스트

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