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인피닉, '해양환경공단' 개인정보 비식별화 서비스 공급

해양환경공단(KOEM)이 해양오염, 해상 부유물 등을 보다 정확하게 관리할 수 있도록 인피닉(대표 박준형, 최철규)이 인공지능(AI) 기반 서비스를 제공한다. 인피닉은 비식별 처리 서비스 하이디 AI 프라이빗(HEIDI AI PRIVATE)을 온프레미스(내부 구축) 형태로 공급한다고 18일 밝혔다. 하이디 AI 프라이빗은 이미지나 동영상 내 개인정보를 비식별화할 수 있는 인공지능 기반 개인정보 비식별화 서비스다. 비전 데이터 내에 사람 얼굴, 차량번호판과 같은 개인정보를 자동으로 해당 영역만 흐리게 블러 처리한다. 주간, 야간, 날씨, 연령, 인종 등 다양한 환경에 적응할 수 있도록 2억 건 이상의 글로벌 데이터로 학습해 정확도를 높였고, GS인증 1등급 획득으로 성능도 인정받았다. 특히, 내부망에 설치하는 온프레미스 형태로 데이터 보안이 중요한 기업과 기관들에 최적의 서비스를 제공한다. 해양환경공단은 해양환경의 보전·관리·개선 및 해양오염방제 등을 효율적으로 추진함으로써 깨끗하고 풍요로운 해양환경 조성하기 위하여 설립된 해양수산부 산하 공공기관이다. 공단은 해양오염, 해상 부유물 등을 모니터링 및 제거하여 깨끗하고 안전한 해양환경을 조성하는 사업을 진행하고 있으며, 하이디 AI 프라이빗을 활용해 수집한 데이터를 안전하게 사용할 수 있도록 개인정보를 비식별화할 예정이다. 한편 하이디AI는 최근 조달청에서 운영하는 국가 종합 전자 조달 시스템 '나라장터 종합쇼핑몰'에 등록됐다. 나라장터는 기술력 및 품질 우수성 심사를 거쳐 선별된 제품과 서비스만 등록이 가능하다. 인피닉은 이번 조달 등록으로 공공에서 급증하고 있는 비식별 솔루션 수요에 적극 대응할 수 있을 것으로 기대한다. 인피닉 최유라 수석연구원은 "기술력 및 안정성이 검증된 하이디AI의 나라장터 입점을 통해 데이터 활용 증가와 함께 급증이 예상되는 공공 비식별화 시장을 적극 공략할 계획이다"라고 말했다.

2025.02.18 15:41남혁우 기자

베이글코드, 'WWW 2025' 논문 채택… 유저 행동 예측 정교화

베이글코드(대표 윤일환, 김준영)는 18일 '유저 고유표현 학습을 통한 행동 예측' 논문이 국제 웹 콘퍼런스 2025(WWW 2025)에 채택됐다고 밝혔다. 국제 웹 콘퍼런스는 1994년 시작해 웹, 데이터마이닝, 인공지능 등 최첨단 연구가 공유되는 웹 분야 최고 권위 학술대회다. 올해 산업 연구 부문(Industry Track)에 281개의 논문이 제출되었으며, 이 중 63편 만이 최종 선정됐다. 베이글코드는 2023년 KDD에서 딥러닝 기반 LTV 예측 모델(MDLUR)을 통해 AI 기술력을 입증한 바 있다. 이번 연구는 한층 발전된 데이터 관계 확장 기법을 적용해 특정 기간 동안 유저 생애가치(LTV)와 이탈 여부를 동시에 예측하는 방법론을 제시한다. 데이터&AI팀은 유저 행동 데이터를 카테고리화해 상호 관계를 파악하는 방식으로 모델을 정교화했다. 이를 통해 예측 성능을 향상시키고 모델 해석력을 강화하는 데 집중했다. 또한 연구 성과를 실무에도 적용해 광고 성과를 조기에 예측하고 신규 유저의 성향을 분석하는 데 활용하고 있다. 특히, 광고 투자 대비 수익률(ROAS, D7 기준)의 예측 시간은 85.7% 단축하고 예측 정확도는 37.2% 향상시키는 성과를 보였다. 베이글코드는 철저한 실험과 검증을 거쳐 연구-기술 개발-데이터 축적으로 이어지는 데이터 생태계를 구축해 나가고 있다. 지속적인 예측 모델 고도화를 통해 서비스 환경을 최적화하고 유저 맞춤형 운영을 강화해 나갈 계획이다. 김주현 베이글코드 데이터&AI 총괄 디렉터는 “지난 논문에 이어 이번 채택 역시 베이글코드의 지속적인 AI 기술 연구 투자와 데이터 기반 서비스 개선 노력의 결과”라며 “앞으로도 학술과 산업의 유기적인 연계를 통해 기술 경쟁력을 높이고 균형 있는 성장을 이어 나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.02.18 14:35강한결 기자

AI가 미디어를 바꾼다…기자-독자들의 생각은?

호주 멜버른 RMIT대학교와 워싱턴주립대학교, QUT 디지털미디어연구센터가 2022년부터 2024년까지 3년간 7개국 뉴스룸의 생성형 AI 활용 실태와 이에 대한 언론인들과 독자들의 인식을 심층 분석한 연구 보고서를 발표했다. 해당 보고서는 호주, 독일, 미국, 영국, 노르웨이, 스위스, 프랑스의 16개 뉴스 조직에서 일하는 20명의 언론인들과 60명의 뉴스 독자들을 인터뷰한 결과를 담고 있다. (☞ 보고서 바로가기) AI로 생성된 이미지 검증할 도구 없다 - 93.75%의 언론사가 허위정보 우려 16개 언론사 중 15개사(93.75%)가 AI 생성 콘텐츠의 허위정보 확산 가능성을 가장 큰 위험으로 지적했다. 한 프랑스 뉴스룸의 기자는 "AI로 생성된 이미지를 검증할 수 있는 도구가 현재로서는 없다"고 밝혔다. 조사 결과 10개 언론사가 인력 감축을, 8개 언론사가 저작권 문제와 AI 생성 콘텐츠 감지의 어려움을 주요 우려사항으로 꼽았다. AI 활용도 조사: 이미지 리사이징 95% vs 가상 앵커 6.4%의 극명한 대비 연구팀이 23가지 AI 활용 사례에 대한 독자 선호도를 조사한 결과, 이미지 리사이징(95%), 색상 팔레트 생성(86.66%), 브레인스토밍(83.3%), 비디오 편집(78.3%), 이미지 인식(76%)과 같은 기술적 보조 기능에는 높은 선호도를 보였다. 반면 가상 뉴스 진행자 생성(6.4%), 인물 사진 확장(0%), 워터마크 제거(15%), 사진 합성(16.6%)과 같은 콘텐츠 조작 기능에는 강한 거부감을 나타냈다. 독자 98.34% AI 사용 가이드라인 필수 - 투명성에 대한 높은 요구 조사 대상 독자의 98.34%가 뉴스 조직의 AI 사용 가이드라인 수립이 필요하다고 답했으며, 85%는 AI 사용의 투명한 공개를 요구했다. 독자들은 AI 사용 내역이 콘텐츠 시작 부분에 명확히 표시되어야 하며, 산업 전반에 걸쳐 통일된 AI 콘텐츠 표시 기준이 필요하다고 제안했다. 특히 AI가 생성하거나 편집한 콘텐츠의 비율을 명시하고 이를 항상 동일한 위치에 표시하기를 원했다. 전통 의상 입은 아시아 여성만 생성 - AI 알고리즘의 편향성 문제 연구진은 AI 시스템의 심각한 편향성을 발견했다. 성별, 인종, 연령뿐 아니라 도시-비도시 환경에 대한 편향도 확인됐다. 한 아시아계 사진 편집자의 경험은 이를 잘 보여준다. "어머니가 분홍색 블라우스와 청바지를 입고 계셨는데, AI에 상세한 프롬프트를 입력했음에도 계속해서 전통 의상을 입은 클리셰적인 아시아 여성의 모습만 생성했다"고 증언했다. 호주 주요 언론사들의 AI 활용 현황: 번역과 메타데이터 중심 호주의 주요 뉴스룸들은 AI를 주로 콘텐츠 처리와 백엔드 프로세스에 활용하고 있다. 구체적으로는 비디오 메타데이터 추가, 아카이브 검색 기능 향상, 다문화 독자를 위한 기사 번역 등에 AI를 실험적으로 도입하고 있다. 대부분의 언론사가 AI 도입을 위한 전담 조직을 운영하고 있으며, 법률, 편집, 콘텐츠, 기술 부서 대표들로 구성된 AI 운영위원회를 통해 AI 활용 방향을 결정하고 있다. AI 도입은 신중하게 - 독자들이 제안한 20가지 기대사항 독자들은 AI 활용에 대해 24가지의 구체적인 기대사항을 제시했다. 가장 많이 언급된 네 가지 주요 기대사항은 AI 사용에 대한 가이드라인 수립(98.34%), AI 사용의 투명한 공개(85%), AI 생성 콘텐츠의 검증(33%), AI 최소 사용 원칙(18.3%)이었다. 그 외에도 AI 정책의 시대적 변화 반영(8.3%), AI는 편집용으로만 사용(8.3%), 법적 규정 준수(6.6%), AI 생성 이미지 사용 금지(5%) 등의 의견이 있었다. 한 응답자는 "AI가 존재하지 않아야 한다거나 전혀 쓸모없다고 말하는 것은 아니지만, 뉴스룸에서 인력을 대체하거나 최종 단계에서 AI가 개입하는 것은 최소화되어야 한다"고 강조했다. 또한 응답자들은 AI 훈련에 개인정보 사용 금지, 단일 AI 도구 의존도 제한, AI 편향성 인식과 방지, 인물 이미지 편집 시 당사자 동의 획득 등 구체적인 실행 지침도 제안했다. AI 크롤링 차단 - 뉴스룸의 새로운 과제 주목할 만한 점은 많은 뉴스 조직이 자사 콘텐츠가 AI 학습 데이터로 활용되는 것을 막기 위해 AI 크롤러 차단에 나서고 있다는 것이다. 대형 언어 모델의 학습 데이터로 자사 콘텐츠가 무단으로 사용되는 것을 방지하기 위한 조치다. 이는 저작권 보호와 함께 AI 생성 콘텐츠의 품질 관리를 위한 것으로 분석된다. 이 연구는 뉴스룸에서의 AI 활용이 아직 초기 단계이며, 기술의 발전과 함께 윤리적 가이드라인과 투명성 확보가 무엇보다 중요하다는 점을 강조했다. 특히 독자들의 신뢰를 유지하기 위해서는 AI 사용에 대한 명확한 정책과 공개가 필수적이라는 결론을 내렸다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.18 14:14AI 에디터

스파이록스, 아태 지역 최초의 전력 반도체 동적 신뢰성 검증 연구소 설립

신주, 대만 2025년 2월 18일 /PRNewswire/ -- 반도체 장비 전문 공급업체인 스파이록스 코퍼레이션(Spirox Corporation)(TWSE: 3055)이 아시아 태평양 지역에 최초의 전력 반도체 동적 신뢰성 검증 연구소를 설립할 계획이라고 밝혔다. 스파이록스의 유통 파트너인 SET GmbH(현재 NI의 일부)와 협력해 추진하는 이 전략적 이니셔티브는 늘어나고 있는 자동차급 전력 반도체 칩 검증 수요에 대응하기 위한 전략의 일환이다. 새로 설립되는 연구소는 현지 반도체 제조업체에 편리하고 효율적인 검증 서비스를 제공함으로써 업체들이 연구개발(R&D) 및 생산 과정을 가속화할 수 있게 돕는 걸 목표로 한다. 스파이록스, SET GmbH(현재 NI의 일부)와 협력하여 아시아 태평양 지역에 최초의 전력 반도체 동적 신뢰성 검증 연구소 설립 (왼쪽: Joseph Soo, NI 아시아 태평양 지역 부사장; 오른쪽: Paul Yang, 스파이록스 CEO) 전기 자동차와 재생 에너지 응용 분야 수요에 힘입어 전력 반도체 시장은 급성장하고 있다. 기존의 절연 게이트 양극성 트랜지스터(IGBT) 실리콘 칩과 비교했을 때 실리콘 카바이드(SiC)는 고온과 고전압 조건 모두에서 더 높은 효율성과 더 낮은 에너지 소비를 자랑한다. 실리콘 칩이 반도체 산업에서 여전히 지배적인 위치를 차지하고 있지만 칩 설계 아키텍처의 기초로 화합물 반도체 같은 와이드 밴드갭(wide-bandgap) 소재를 사용하는 고성능 제품이 점점 늘어나는 추세다. EE타임스 아시아(EETimes Asia)에 따르면 SiC 전력 장치의 자동차 전자 시장은 2026년까지 약 40억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 전력 반도체 재료가 발전함에 따라 자동차 전자 검증에 대한 새로운 표준이 등장하고 있다. ECPE의 AQG 324 산업 표준은 자동차 전자 시장 진출에 반드시 필요한 인증으로 자리 잡았다. 스파이록스가 아시아 태평양 지역 최초의 전력 반도체 동적 신뢰성 검증 연구소를 대만 신주에 설립하기로 한 것도 이러한 시장 수요에 대응하기 위해서다. 이 연구소는 SET GmbH(현재 NI의 일부) 장비를 활용해 중요한 검증 서비스를 제공함으로써 고객이 제품 개발 주기를 단축해 시장의 기회를 잘 활용하여 자동차 전자 시장에서 경쟁력을 더욱 강화할 수 있게 지원할 예정이다. 폴 양(Paul Yang) 스파이록스 CEO는 아시아 태평양 지역 수요가 다른 지역보다 훨씬 더 강할 것으로 예상된다고 강조하며 전력 반도체 시장의 엄청난 잠재력을 부각했다. 스파이록스의 새 전력 반도체 동적 신뢰성 검증 연구소는 그동안 반도체 테스트 분야에서 쌓아온 폭넓은 지식을 바탕으로 제품 개발 과정에서 필수적인 SiC 자동차 모듈 검증 서비스를 제공할 것이다. NI의 주요 반도체 테스트 유통 파트너인 스파이록스는 DGS/Dynamic HTGB, Dynamic H3TRB/DRB, IOL, 전력 순환 시스템에 중점을 두고 맞춤형 검증 및 종합 장비 솔루션을 제공하여 시기적절하고 전문적이면서 신뢰할 수 있는 애프터서비스를 보장할 계획이다. 조셉 수(Joseph Soo) NI 아시아 태평양 지역 부사장은 "우리는 고객이 엄격한 안전 기준을 준수하는 제품을 제조할 수 있도록 유연한 테스트 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있다"면서 "스파이록스와 지속적인 파트너십을 이어감으로써 지역 고객에 필요한 제품 개발 일정을 앞당길 수 있을 것"이라고 기대했다. 스파이록스가 대만 지역과 중국 본토에 구축한 고객 기반과 전문 엔지니어링 팀은 아시아 태평양 지역의 전력 반도체 기술 발전에 크게 기여할 것이다. 스파이록스 소개 스파이록스 코퍼레이션(TWSE: 3055)은 중화권의 전문 반도체 장비 공급업체이다. 스파이록스는 전 세계 주요 공급업체들과의 제휴 하에 반도체 산업에서 테스트, 패키징, 검사에 대한 고객의 요구를 충족시키기 위해 다양한 통합 솔루션을 제공하고 있다. 1987년에 설립된 스파이록스는 대만 신주에 본사를 두고 있으며, 상하이, 쑤저우, 선전에 지사를 운영 중이다. www.spirox.com를 방문하면 더 자세한 정보를 구할 수 있다.

2025.02.18 14:10글로벌뉴스

상장 1주년 안정화 성공한 비아이매트릭스..."올해는 글로벌 정조준"

2023년 11월 코스닥 상장에 성공한 비아이매트릭스가 경기 불확실성과 글로벌 경제 침체 속에서도 비교적 안정적인 성과를 거두며 '데이터·AI 전문 기업'으로 자리매김하고 있다. 지난해 2024년 개별기준 매출 308.66억원(전년 대비 +19.37%), 영업익 20.26억원(흑자 전환), 순이익 36.83억 원(흑자 전환)등을 기록하며 상장 1주년을 맞이한 시점에서 의미 있는 결실을 맺었다. 상장 당시부터 엑셀 자동화와 AI 기반 업무 효율화 솔루션을 주력으로 내세웠던 비아이매트릭스는 까다로운 시장 환경 하에서도 꾸준히 매출과 이익 지표를 개선해나갔다는 평가다. 비아이매트릭스의 배영근 대표는 올해 시장을 이끌 핵심 키워드로 '해라클래스'를 제시하며 국내를 넘어 글로벌 시장까지 주목할만한 성과를 달성할 것이라고 포부를 밝혔다. 18일 서울 역삼동 사옥에서 만난 배영근 대표는 "국내에서는 공공·금융·대기업들을 중심으로 디지털 전환 속도가 빨라지는 추세로 해외 시장에서도 대규모 프로젝트와 함께 효율성을 극대화하려는 수요가 커지고 있다"며 "어려운 경제 여건 속에서도 생산성 향상을 위한 IT 투자는 확실히 늘어나는 모습을 보인다"고 시장을 진단했다. 배 대표가 강조한 해라클레스는 '해라클레스가 되고파'의 줄임말인 '해클대그파'의 다른 표현이다. 비아이매트릭스 제품의 해외 수출 확대, 클라우드 기반 강화, 대기업 SI사 및 그룹사 표준 목표 달성, 그리고 파트너사와의 동반 성장을 의미하는 키워드다. 그는 "3년 전부터 '해클대그파'라는 구호를 내부적으로 강조해 왔다. 이 다섯 가지 분야에서 성과를 내면 국내는 물론 해외에서도 우뚝 설 수 있다는 의미였다"며 "작년 상장을 통해 기반을 다졌으니, 올해는 국내외 시장에서 본격적으로 공격적인 행보를 펼칠 것"이라고 말했다. 비아이매트릭스가 주목하는 국내 시장은 공공·금융·대기업을 중심으로 AI 도입과 업무 자동화에 대한 관심이 급증하는 추세다. 공공기관은 정보화 사업 재개와 함께 대규모 데이터 처리 및 행정 효율화를 고민하고 있고, 금융권은 복잡한 내부 업무를 자동화해 비용과 인력을 절감하려는 니즈가 크다. 여기에 대기업들은 그룹 차원에서 엑셀 업무 자동화와 AI 분석 시스템을 도입해 투자 대비 효과)ROI)를 확인한 뒤, 자사의 계열사·부서 전체로 확산하는 움직임을 보인다. 배영근 대표는 "기업 내부 프로세스의 상당 부분이 아직도 엑셀에 머물러 있으며, 이를 웹 기반과 AI로 전환할 수 있다는 강점이 국내 고객사들에게 큰 호응을 얻고 있다"고 설명했다. 국내에서 탄탄한 기반을 다진 비아이매트릭스는 해외 진출에도 박차를 가하고 있다. 올해 초 CES에 참가해 미국·유럽 기업들로부터 호평을 받았다. 배 대표는 "미국, 유럽, 중동 등 다양한 국가에서 우리의 엑셀 자동화와 AI 통합 플랫폼'G매트릭스'에 높은 관심을 보이고 있다"며 "이미 해외 파트너사와의 협력 사례를 화보했으며, 이를 기반으로 글로벌 수주와 레퍼런스를 늘리는 데 집중하려 한다"고 설명했다. 이어 "해외 시장역시 경기 침체 속에서도 생산성과 비용 절감을 동시에 추구하는 등 AI와 로우코드·노코드 자동화 솔루션에 대한 관심이 커지는 상황"이라며 "특히 엑셀 업무 효율을 30~50%까지 향상시킬 수 있는 엑셀 자동화에 대한 기업들의 관심이 높아 해외서도 충분히 통할 것으로 확신한다"고 기대감을 비쳤다. 글로벌 서비스 지원 사업을 본격적으로 전개하기 위해 언어·법규·문화적 차이를 줄이기 위한 작업에도 심혈을 기울이고 있다. 다국어 버전의 제품·문서를 구축하고, 현지 기업과 양해각서를 맺고 배송·지원 체계를 강화했다. 이미 북미 지역 몇몇 기업들과는 개념검증(PoC)를 마치고 상용 계약을 위한 논의를 진행 중이기도 하다. 중동의 대표 ICT 박람회인 자이텍스(GITEX) 참가를 통해 중동 및 아프리카 시장에 대한 교두보를 확보할 계획이다. 배 대표는 "미국과 유럽은 물론, 중동에서도 엑셀 자동화 수요가 꾸준히 늘고 있어 충분히 승산이 있다고 판단한다"며 "해외 시장은 단순히 솔루션을 파는 것만이 아니라, 사용자가 필요로 할 때 즉시 대응할 수 있는 로컬 파트너가 필수적인 만큼 더 많은 국가에서 협업 파트너를 발굴하는 데 힘쓸 계획"이라고 설명했다. 비아이매트릭스는 올해 국내와 글로벌 비즈니스 확대를 위해 국내외 전시회·컨퍼런스 참여와 전략적 파트너십 확대에 주력할 방침이다. 배영근 대표는 "시장의 불확실성은 강한 기업과 기술이 살아남을 수 있는 환경을 조성한다고 생각한다"며 "상장 2년 차에 접어든 올해는 더욱 발전된 서비스와 제품으로 고객이 보다 쉽고 간단하게 혁신할 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.02.18 13:42남혁우 기자

조성준 서울대 교수 "韓, AI 활용 경쟁서 이기려면 'AX 리터러시' 필수"

"현재 글로벌 인공지능(AI) 경쟁은 두 갈래로 나뉩니다. AI 개발과 활용 경쟁입니다. AI 개발 경쟁에서 한국은 3위지만 미국, 중국에 비해 많이 뒤처집니다. AI 활용 측면에서는 승산 있습니다. 기업이 AI 전환(AX) 리터러시를 높이면 됩니다." 서울대 조성준 산업공학과 교수 겸 빅테이터AI센터 센터장은 18일 양재 엘타워에서 열린 '한국인공지능산업협회(AIIA) 조찬포럼'에서 이같이 밝혔다. AX 리터러시는 기업 조직이 AI 개념과 적용 방식, 검증, 활용 전략을 이해하고, 이를 비즈니스 가치 창출에 적용하는 능력이다. 조 교수는 "AI 기술을 개발하는 것과 AI로 비즈니스 가치 창출하는 것은 완전히 다른 문제"라며 "이젠 AI 기술을 비즈니스에 효과적으로 전달하는 것이 핵심 과제"라고 강조했다. 그는 AX 리터러시가 필요한 이유를 언급했다. 조 교수는 "기업에는 여전히 AI 기술을 이해하지 못하는 임원과 AI 기술이 뛰어나도 이를 인지하지 못하는 직원이 넘쳐난다"며 "AI와 비즈니스 사이에 장벽은 여전하다"고 지적했다. 조 교수는 이를 극복하기 위해선 기업이 AX 리터러시를 추진해야 한다고 강조했다. 그는 이 과정이 네 단계로 이뤄질 것으로 분석했다. 첫 번째 단계는 AI 기획이다. 기업이 AI를 도입하기 전 어떤 가치를 창출할 것인지 목표 설정하는 과정이다. 다음 단계는 데이터 기반으로 AI를 개발하는 과정이다. 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 특정 도메인에 맞춘 모델을 구축하는 단계다. 다음은 AI 결과물이 비즈니스적으로 의미가 있는지 검증하는 단계다. 마지막으로 결과물을 비즈니스에 반영하는 과정이다. 조 교수는 "AI 개발자뿐 아니라 각 업무 담당자가 기획부터 검증, 실행 단계에 주도적으로 참여해야 한다"며 "AI 기본 원리를 이해하고 이를 비즈니스 관점에 적절히 적용할 수도 있어야 한다"고 강조했다. 조 교수는 성공적 AX 리터러시 실행을 위해선 시티즌 데이터 사이언티스트(CDS)와 기획자 역할이 필수라고 주장했다. CDS는 AI 전문가는 아니지만 AI와 데이터를 이해하고 이를 비즈니스 목표에 맞게 분석할 수 있는 역할을 한다. 또 AI 도구를 활용해 인사이트를 도출하고 조직 내 AI 도입을 주도하는 가교 역할을 한다. 기획자는 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할지 전략적으로 결정한다. AI가 단순한 기술이 아니라 비즈니스 가치 창출 도구로 활용될 수 있도록 계획 짜는 업무를 맡는다. 그는 한국이 글로벌 AI 경쟁력을 확보하기 위해서도 AX 리터러시가 필요하다고 주장했다. 조 교수는 "현재 AI 경쟁은 두 가지로 나뉜다"며 "하나는 AI 개발 경쟁, 다른 하나는 AI 활용 경쟁이다"고 설명했다. 이어 "전 세계적으로 AI 개발 경쟁에서 한국은 3위권이지만, 미국과 중국이 압도적으로 앞서 큰 의미가 없다"고 평가했다. 그러면서 "AI 활용 측면에서는 한국은 아직 뒤처지지 않았다"며 "AX 리터러시 확산을 통해 AI 활용 부문에서 세계 톱 2 안에 들어갈 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.02.18 11:01김미정 기자

한국에너지공대-남부발전, 미래 에너지기술 공동 개발 나선다

한국에너지공과대학교(KENTECH)는 한국남부발전㈜(사장 김준동)과 친환경 에너지 전환 및 발전산업 기술혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이 협약을 통해 양 기관은 미래 에너지 기술 공동 개발과 실증연구를 강화하고, 지속 가능한 에너지산업 발전을 위한 협력 체계를 구축할 예정이다. 에너지공대는 ▲KOSPO 개방형 테크노브리지 실증제품 기술지원 ▲에너지 분야 협력가능 사업 발굴 등을 남부발전과 함께 추진할 계획이다. 테크노브리지는 남부발전 실증단지를 활용해 중소기업 기술 검증 및 판로개척을 지원하는 사업이다. 박진호 총장직무대행은 “에너지공대의 연구 역량과 남부발전의 실증 인프라가 결합, 실질적인 에너지 기술 혁신을 이끄는 계기가 될 것”이라고 말했다. 박 대행은 또 "다양한 분야에서 협력을 확대, 탄소중립 실현과 에너지 산업의 지속가능한 성장을 위해 기여하겠다”고 덧붙였다. 에너지공대는 향후에도 국내외 에너지 기업 및 연구기관과의 협력을 확대하고 탄소중립 시대를 선도하는 혁신적인 연구개발과 창의적인 인재 양성에 주력할 계획이다. △ 사진설명 : 한국에너지공과대학교 박진호 총장직무대행 (오른쪽 세 번째)과 한국남부발전 김준동 사장이 (왼쪽 다섯 번째) 2월 17일 열린 '슬기로운 에너지전환 기술협력 협약식'에서 주요 관계자들과 기념 촬영을 하고 있다.

2025.02.18 09:19박희범 기자

AI, 동물 통증도 잘 잡아낸다…"수의사 보다 11.5% 더 정확"

AI, 수의사보다 11.5% 더 정확한 판단력 보여 이스라엘 하이파 대학교와 브라질 상파울루 주립대학교 공동 연구팀이 발표한 연구에 따르면, 인공지능(AI)이 수의사보다 더 정확하게 동물의 통증을 판단할 수 있는 것으로 나타났다. CLIP 인코더(CLIP encoder)를 기반으로 한 AI 시스템은 양의 얼굴 표정을 분석해 통증을 평가하는 데 있어 전문 수의사들보다 우수한 성능을 보였다. (☞ 논문 바로가기) 구체적으로 AI는 양 안면 표정 척도(SFPES)를 사용한 인간 평가자들보다 통계적으로 유의미하게 높은 정확도를 달성했다(AUC 차이 = 0.115, p < 0.001). 더욱 주목할 만한 점은 AI가 현재 '골든 스탠다드'로 여겨지는 USAPS 행동 평가에서도 인간 전문가와 대등한 수준의 성능을 보였다는 것이다(AUC 차이 = 0.027, p = 0.163). 정밀한 연구 설계: 48마리 양 대상 96개 이미지 분석 연구팀은 17마리의 베르가마시아종, 18마리의 라카우네종, 13마리의 도르퍼종 등 총 48마리의 양을 대상으로 연구를 진행했다. 각 양의 정면과 측면 이미지를 수술 전(통증 없음)과 수술 3-4시간 후(최대 통증 예상 시점) 시점에서 촬영했다. 총 96장의 이미지(48마리 x 2단계 x 2방향)를 분석에 활용했으며, 더욱 정확한 결과를 위해 USAPS 측정값을 기반으로 데이터셋을 정제해 최종적으로 39마리의 데이터를 사용했다. AI 모델의 혁신적 접근법: CLIP 인코더와 나이브 베이즈 분류기 결합 연구팀이 개발한 AI 파이프라인은 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 먼저 CLIP 인코더는 양의 정면과 측면 이미지를 각각 768차원의 임베딩 벡터로 변환한다. 이후 두 벡터를 결합해 1,536차원의 단일 벡터를 생성하는데, 이는 양의 얼굴 표정에 대한 종합적인 디지털 표현이다. 이렇게 변환된 데이터는 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류 모델을 통해 최종적으로 통증 여부를 판단한다. 특히 연구팀은 'leave-one-animal-out' 교차 검증 방식을 도입해 개별 양의 특성이 학습에 영향을 미치지 않도록 했으며, 특징 선택(feature selection) 기법을 활용해 모델의 과적합을 방지하고 연산 복잡성을 줄였다. 이러한 방식은 적은 양의 훈련 데이터로도 효과적인 학습이 가능하다는 장점이 있다. AI의 혁신적 성과: 정확도 82.29%, 특이도 83.33% 달성 AI 시스템은 정확도 82.29%, 민감도 81.25%, 특이도 83.33%, F1 스코어 82.11%를 기록했다. 이는 USAPS 컷오프 포인트 4 기준 인간 평가의 정확도 79.56%, 민감도 87.76%, 특이도 71.35%, F1 스코어 81.11%를 뛰어넘는 수준이다. 특히 SFPES를 사용한 인간 평가(정확도 70.83%, 민감도 86.72%, 특이도 54.95%)와 비교했을 때 현저히 우수한 성능을 보여주었다. 전문가 평가의 주관성 한계: 성별, 피로도 등 8가지 편향 요소 확인 기존 통증 평가 방식은 관찰자의 사전 훈련 정도, 성별, 피로도, 경험, 소요 시간 등 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 특히 최근 연구에서는 고양이 통증 평가에 사용되는 세 가지 척도(CMPS-Feline, CSU-FAPS, FGS)의 평가자 간 신뢰도가 대부분 낮음에서 보통 수준에 그치는 것으로 나타났다. 현재 연구의 주요 한계점으로는 상대적으로 작은 데이터셋 크기와 농장 환경에서의 실제 적용 가능성 검증이 부족하다는 점을 들 수 있다. AI 진단의 한계와 과제: 중간 강도 통증 평가 능력 검증 필요 현재 AI 시스템은 극단적인 통증 상황(수술 직후)만을 평가했다는 한계가 있다. 연구진은 진통제 투여 후와 수술 24시간 후 등 다양한 시점에서의 평가 능력 검증이 필요하며, 특히 경증에서 중등도 통증의 진단 정확도 검증이 추가로 필요하다고 지적했다. 향후 연구 과제로는 AI의 의사결정 과정을 설명할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI) 연구와 시간적 차원을 포함한 행동 분석 AI 개발이 제시되었다. 임상 현장 도입을 위한 로드맵: PainChek 사례를 통해 본 실용화 방안 인간 통증 평가에서는 이미 페인첵(PainChek)이라는 AI 기반 모바일 앱이 실제 임상에서 활용되고 있으며, 96.4%의 정확도를 보이고 있다. 연구진은 이를 모델로 삼아 동물용 통증 평가 앱 개발을 차기 목표로 제시했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.18 09:16AI 에디터

'위장 정보' 숨겨 목소리 도용 차단…'보컬크립트' 기술 나왔다

기존 딥페이크 음성 탐지의 한계: 사후 대응에서 사전 예방으로 중국 란저우대학교 연구진이 발표한 논문에 따르면, AI 음성 복제 기술의 발전이 텍스트 음성 변환(TTS)과 음성 변환(VC) 분야에서 괄목할만한 성과를 보이고 있다. 하지만 이러한 발전은 동시에 심각한 보안 위험을 초래하고 있다. 기존의 수동적 탐지 기술들은 워터마킹이나 패시브 탐지 기술에 의존해 공격이 발생한 후에야 대응이 가능했으며, 특정 공격 패턴에만 과적합되는 한계를 보였다. (☞ 논문 바로가기) AI 음성 복제의 핵심 기술: 음성 변환과 TTS의 작동 원리 음성 복제 기술은 크게 음성 변환(Voice Conversion)과 텍스트 음성 변환(TTS) 두 가지 방식으로 구현된다. 음성 변환은 임의의 화자 음성을 목표 화자의 음성으로 변환하면서 언어적 내용은 유지하는 기술이다. 반면 TTS는 더 유연한 방식으로, 원본 화자의 음성 없이도 텍스트만으로 원하는 음성을 생성할 수 있다. 이러한 기술의 핵심에는 타코트론(Tacotron)과 패스트스피치(FastSpeech)와 같은 딥러닝 기반 음향 모델이 있다. 특히 타코트론2는 위치 인식 어텐션 모듈을 도입해 합성 품질을 크게 개선했으며, 패스트스피치2는 음향 사전 정보를 활용해 더욱 향상된 결과를 제공한다. 음성의 최종 합성 단계에서는 하이파이-GAN(HiFi-GAN)과 같은 보코더가 사용되어 더욱 자연스러운 음성을 생성한다. 청각 마스킹 효과로 AI 음성 복제 차단: 음성 신호의 최대 60%까지 위장 가능 연구팀이 개발한 '보컬크립트(VocalCrypt)'는 인간의 청각 시스템의 특성을 활용한 혁신적인 방어 기법이다. 이 기술은 복잡한 음성 신호에서 30-60%가 마스킹 효과로 인해 인간의 귀로는 감지할 수 없다는 원리를 활용한다. 구체적으로 20Hz에서 22.05kHz 범위를 25개의 임계 대역으로 나누어 처리하며, 특히 저주파 영역(17번 밴드, 20~770Hz)에 중점을 둔다. 마스킹 임계값 기반의 적응형 강도 제어: NMR -5dB 이하 유지 보컬크립트는 소리의 각 주파수 대역별로 '마스킹 임계값'이라는 기준을 설정하여 위장 음색의 세기를 정밀하게 조절한다. 이는 마치 큰 소리가 작은 소리를 가리는 현상을 과학적으로 활용하는 것이다. 연구팀은 우리 귀가 어떤 소리는 잘 듣고 어떤 소리는 잘 듣지 못하는 특성을 철저히 분석했다. 이들은 소리의 특성을 순수한 음(예: 단일 피아노 음)부터 복잡한 소음까지 단계별로 구분했다. 실제 사람의 목소리는 대개 이 둘의 중간 어딘가에 위치한다. 연구진은 이런 특성을 고려해 각 소리 구간마다 최적의 위장 음색 강도를 결정했다. 특히 위장 음색의 세기를 특정 수준(기술적으로는 -5dB) 이하로 유지하여 사람의 귀로는 전혀 감지할 수 없게 만들었다. 이는 마치 큰 소리 속에 작은 소리를 숨기는 것과 같은 원리다. 결과적으로 우리가 들을 때는 원본 음성과 차이를 느끼지 못하지만, AI 음성 복제 시스템이 이 음성을 학습하거나 복제하려고 할 때는 심각한 방해를 받게 된다. 이러한 정교한 조절 덕분에 보컬크립트는 음성의 자연스러움은 그대로 유지하면서도 AI의 음성 도용 시도를 효과적으로 차단할 수 있게 되었다. 이는 마치 사람의 눈에는 보이지 않는 보안 워터마크를 음성에 삽입하는 것과 비슷한 효과를 낸다고 볼 수 있다. 음성의 언어, 화자의 성별에 관계없이 일관된 방어 효과 입증 연구팀은 상용 모델인 일레븐랩스(ElevenLabs)와 오픈소스 모델 GPT-SoVITS, XTTSv2, SEED-VC, StyleTTS2를 대상으로 광범위한 성능 검증을 실시했다. 실험은 CSTR VCTK 데이터셋의 영어 음성과 Zhvoice 데이터셋의 중국어 음성을 활용했다. VCTK 데이터셋은 109명의 영어 화자가 각각 약 400문장을 녹음한 데이터이며, Zhvoice 데이터셋은 약 3,200명의 화자, 900시간 분량의 오디오, 113만 줄의 텍스트로 구성된 대규모 데이터셋이다. 테스트의 공정성을 위해 데이터를 중국어 남성, 중국어 여성, 영어 남성, 영어 여성 등 4개 카테고리로 나누고 각 카테고리별로 100개 문장을 계층적 무작위 추출 방식으로 선정했다. 자동 화자 인증(ASV) 시스템을 통한 평가에서, 두 음성의 유사도 점수가 0.8을 넘으면 동일 화자로 판단하는데, 보컬크립트로 보호된 음성은 대부분 이 기준치 아래의 점수를 기록했다. 구체적인 실험 결과를 보면, 일레븐랩스에 대해 중국어 여성 화자는 0.627, 영어 여성 화자는 0.442의 유사도 점수를 보였다. GPT-SoVITS에 대해서는 각각 0.661과 0.465를 기록했으며, 다른 모델들에 대해서도 대부분 0.6 이하의 낮은 유사도를 유지했다. 특히 주목할 만한 점은 이러한 방어 효과가 음성의 언어나 화자의 성별에 관계없이 일관되게 나타났다는 것이다. 실제 공격 시나리오를 고려해 아마추어 공격자와 전문 공격자의 두 가지 유형으로 나누어 테스트도 진행했다. 아마추어 공격자는 readily available한 온라인 상용 제품이나 간단한 사전 학습 모델을 사용하는 것으로 가정했고, 전문 공격자는 적대적 공격, 미세 조정 등 고급 기술을 사용하는 것으로 설정했다. 두 경우 모두에서 보컬크립트는 효과적인 방어 성능을 보여주었다. 500% 빠른 처리 속도와 0.942의 음질 점수 달성 기존 GAN 기반 방어 기술들과 비교해 처리 속도가 5배 향상되었으며, 음질 평가에서도 0.942라는 높은 점수를 기록했다. 이는 기존 기술들의 음질 점수인 0.984(Huang's)와 0.956(Dong's)에 근접한 수준이다. 연구팀은 이 기술의 실시간 처리 성능을 바탕으로 마이크나 사운드카드에 직접 통합하는 방안을 검토 중이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.18 08:36AI 에디터

[보안 리딩기업] 소프트캠프 "보안 터줏대감···AI 전환때 보안 걱정 모두 해결"

"AX(AI 전환)때 발생하는 모든 보안 문제를 우리가 다 해결해 주겠습니다." 소프트캠프는 컴퓨터 공학 박사 출신인 배환국 대표가 1999년 7월 설립한 국내 1세대 정보보호(보안) 전문기업이다. 설립 순으로 보면 300여 곳 되는 국내 전문 보안기업 중 톱 10에 들만큼 '보안 터줏대감'이다. 여러 보안제품중 특히 기업이나 기관이 쓰는 문서의 보안을 책임지는 DRM(Digital Rights Management) 분야 개척자다. 현재도 파수, 마크애니와 함께 국내 DRM 시장을 리딩하고 있다. 업력이 25년이 넘다보니 여러 '보안 기록'도 갖고 있다. 초창기 내놓은 PC 보안 제품 'PC 키퍼'가 대표적이다. 20년 넘게 지금도 판매하고 있고, 한국 뿐 아니라 일본에도 많이 공급, 200만 카피 정도를 공급했다. 2000년 초반 내놓은 키보드 보안 제품 '시큐어 키스트로'는 우리나라 모든 가구 PC에 하나 정도는 설치했을만큼 대중적 인기를 모았다. 자체 개발한 DRM 제품 '다큐먼트 시큐리티(document Security)'는 한때(2010년 4월) 일본에서 시장 점유율 1위를 차지하기도 했다. 2006년 11월(제 43회 무역의 날)에는 100만달러 수출 탑도 받았다. 2013년에는 콘텐츠 무해화(CDR, Content Disarm & Reconstruction) 솔루션도 출시했다. 2014년 12월 코넥스에 상장했고, 2019년 코스닥 시장으로 이전했다. 2020년 클라우드 문서보안 서비스를, 2022년 제로트러스트 기반 보안 솔루션을 각각 선보였다. DRM에서 시작한 소프트캠프는 인공지능(AI)과 클라우드 시대를 맞아 이에 대응하는 제품을 선보이며 새로운 도약에 나섰다. 마침 보안 시장도 새로운 환경이 조성중이다. 세계적으로 보안에 안전한 곳이 없다는 제로트러스트 바람이 불고 있고, 국정원은 작년말 초안으로 '국가망보안프레임워크(N2SF)'라는 새로운 공공시장 보안 규칙을 발표했다. 두 환경 모두 소프트캠프 비상에 호재로 작용할 전망이다. 회사는 작년 10월 21일 과천지식정보타운(과천대로7나길 9, DX타워 3, 4, 5층)으로 이전했다. 배환국 소프트캠프 대표를 과천 사무실에서 최근 만나 올해 계획 등을 들어봤다. 이번 인터뷰에서 배 대표는 'AX 인에이블러(AX Enabler)'를 강조했다. 소프트캠프가 AX(AI 전환)를 추진하는 기업의 보안 문제를 책임지는 '해결사(Enabler)'가 되겠다는 거다. 아래는 배 대표와 일문일답. 잘 안알려져 있지만, 배 대표는 라이코스코리아라는 1999년 설립된 인터넷기업의 산파 역할을 했다. 수년전, 배 대표는 지디넷코리아와 인터뷰에서 "관심 있는 게 있다. 고대 인류 분야를 연구하고 책을 쓰고 싶다는 꿈이 있다"고 말하기도 했다. 회사 이름 소프트캠프는 소프트웨어의 베이스캠프가 되겠다는, 세계에 소프트웨어를 파는 전초기지가 되겠다는 의미다. -회사 설립 배경은? "중앙대에서 컴퓨터공학으로 학사, 석사, 박사를 마쳤다. 박사 과정때 당시 반도체 장비로 유명했던 미래산업에서 병역특례(병특)를 했다. 미래산업이 코스닥 상장을 하면서 신규 사업으로 인터넷 사업에 진출했고, 라이코스코리아는 회사를 설립했다. 내가 라이코스코리아 설립에 산파 역할을 했다. 인터넷 검색엔진 사업을 하자고 제안했고, 미국에서 검색 엔진을 가져와 이 위에 특화 서비스를 하는 사업 계획을 내가 짰다. 2~3년 정도 여의도에서 라이코스코리아 설립을 준비했다. 이의 결과로 1999년 7월 1일 라이코스코리아가 만들어졌다. 라이코스코리가 설립되자 내 역할이 끝났다고 생각, 소프트웨어(SW) 회사를 하고 싶어 라이코스코리아 설립 2주 후인 1999년 7월 15일에 소프트캠프를 창업했다." -대학 랩실 후배들과 창업했다던데 "라이코스코리아 오픈을 위해 인터넷사업을 2년정도 해보니 "이건 아니다" 싶었다. 내가 하고 싶은 건 소프트웨어(SW) 개발이였다. 인터넷사업은 미디어와 콘텐츠지 SW가 아니다. 랩실 후배 3명과 동기 1명 등 5명이 의기투합해 소프트캠프를 만들었다. 설립 당시 나는 박사 수료 상태였고, 실제 박사 학위는 회사 설립 5년 후인 2004년에 받았다. 박사 학위 따는 기간이 8년인데, 지금 생각하면 지도교수가 참 고맙다." -대기업에 안들어가고 창업을 했다 "대학때 내 전공이 인공지능(AI)이였다. 당시 우리 연구실이 미래산업과 산학협동을 했고, 그래서 자연스럽게 미래산업에서 병특을 했고, 기업 경험을 하다보니, 내가 학계 타입은 아니라는 생각이 들었다. 그래서 후배들하고 제대로 된 소프트웨어를 한번 만들어보자며 창업을 했다. 당시에 창업 붐이 불기도 했다. 아무 생각 없이 한듯 하다(웃음)." -회사 이름 소프트캠프는 무슨 뜻? "랩실 후배들하고 당시 유행하던 대패 냉동삼겹살을 먹으면서 지은 이름이다. 사명을 뭘로 할까 하다 후배 한명이 소프트웨어의 베이스캠프가 되자, 세계에 소프트웨어를 파는 전초기지가 되자는 의미로 소프트캠프를 제안해 이게 사명이 됐다. 우리 연구실 후배들이 다 우리 회사를 거쳐간듯 하다(웃음). 아직 사명처럼은 안됐고, 역시 젊었을 때 야망이 크구나 한다(웃음)." -소프트캠프가 시장에 공급하는 제품은 총 몇 종류인가 "크게 보면 8종이다. 전통적 캐시카우인 문서보안 부문에서 4종, 신사업 영역인 제로트러스트 보안 영역에서 4종을 개발해 시장에 공급하고 있다." -전체 8종 중 문서보안 분야 4종을 설명해준다면 "첫째, 엔드포인트 문서보안 오케스트레이션 제품인 '다큐먼트 시큐리티(document Security)'가 있다. 이 제품은 자동화한 문서보안 오케스트레이션을 통해 문서 생성, 유통, 보호까지 모든과정을 완벽히 제어한다. 둘째, 클라우드 문서보안 오케스트레이션 '실디알엠(SHIELDRM)'도 있다. 클라우드 환경에서 강력한 보안을 제공하는 문서 보안 솔루션이다. 제로 트러스트 조건부 정책(ZTCAP, Zero Trust Conditional Access Policy)을 기반으로, 모든 접근을 신뢰하지 않고 지속적으로 인증과 권한을 검증한다. 또 DRM과 마이크로소프트(MS) AIP 정책을 연계, 엔드포인트와 클라우드 문서 보안을 통합 관리할 수 있고, MS 원드라이브(OneDrive) 및 쉐어포인트(SharePoint)와 완벽히 호환된다. 문서 생성부터 폐기까지 전 과정을 가시화하고, 사용자 행위 기반의 시각적 리포트를 제공해 보안 위협을 사전에 차단한다. 셋째, 클라우드 스토리지 보안 브로커 '실드라이브(SHIELDrive)'가 있다. 클라우드 환경에서 정보 주권을 확보하고, 또 동시에 각종 컴플라이언스를 준수, 업무 생산성을 높이는 제로 트러스트 보안을 실현한 솔루션이다. 넷째, 등급관리 및 유통 가시성을 제공하는 '실드인포(SHIELDInfo)'도 있다. 사용자 문서의 유통 및 사용을 통계 그래프의 가시성 높은 형태로 제공, 특정 등급·사용자·업무시스템 클라우드 서비스 등에 대한 유통 현황 관리가 가능한 제품이다." -제로 트러스트 보안 영역 4종은? "첫째, 보안 원격 접속 서비스인 '실드게이트(SHIELDGate)'가 있다. 제로 트러스트 기반의 클라우드 및 SaaS 접속 통제 솔루션으로, 안전한 원격 접속 환경을 제공한다. 특히 리모트 브라우저 격리 기술(RBI, Remote Browser Isolation)을 활용해 데이터 송수신 과정에서 악성코드 유입 및 내부 자원 유출을 차단한다. 또 외부 침해자 접근을 RBI 기술로 효과적으로 방어하고, 내부 사용자가 생성형 AI 및 SaaS 서비스 이용 시 정보 유출을 방지하는 기능을 제공한다. 가트너(Gartner)는 RBI 기술을 웹 기반 공격을 방어하는 가장 효과적인 방법으로 평가한 바 있는데, 이를 통해 기존 데스크톱인프라(VDI) 대비 인프라 부담을 줄이면서도 강력한 보안을 제공해 논리적 망분리 효과를 구현할 수 있다. 'SHIELDGate'는 변화하는 IT 환경 속에서 조직의 데이터 보호와 안전한 협업을 지원하는 최적의 솔루션이다. 둘째, 제로트러스트 기반의 통합 계정관리 서비스 '실드아이디(SHIELD ID)'도 있다. 사용자 신원을 철저히 검증해 클라우드 및 온프레미스 환경에서 안전한 SaaS 이용을 지원한다. 다중 인증(MFA, Multi-factor Authentication)과 접근 제어 정책을 결합해 내부 및 외부 위협을 차단하며, SAML, OAuth 2.0 등 국제 표준 인증 프로토콜 및 싱글 사인온(SSO,Single Sign-On)을 적용해 보안성과 사용자 편의성을 높였다. 자동화한 사용자 프로비저닝을 통해 계정 관리 효율성을 극대화했고, 계정 관련 보안 취약점을 최소화했다. 제로 트러스트 원칙을 기반으로 조직 데이터와 애플리케이션을 안전하게 보호하는 최적의 '설치형 ID 프러바이더(ID Provider)'다. 셋째, 유입 파일 무해화(CDR) 제품 '실덱스 파일(SHIELDEX File)'이다. 외부에서 들어오는 신뢰할 수 없는 파일의 안전한 비저블 콘텐츠(Visible Contents)만 추출한 후 재구성, 잠재적 위협으로부터 제로 트러스트 보안을 실현해 주는 무해화 솔루션이다. 넷째, 이메일 위협 대응(CDR) 제품 '실덱스 메일(SHIELDEX Mail)'이다. '실덱스 파일'처럼 외부에서 유입되는 신뢰할 수 없는 메일의 안전한 비저블 콘텐츠(Visible Contents)만 추출한 후 재구성해 잠재적 위협으로부터 제로 트러스트 보안을 실현하는 무해화 솔루션이다." -현재 캐시카우는 어떤 제품? "아직까지 문서보안 제품인 '다큐멘트 시큐리티'가 매출이 제일 많다. 70~80%쯤 되는 것 같다. 현재 이 제품은 AX 시대에 맞게 고도화해 '다큐멘트 시큐리티 오케스트레이션'으로 진화했다." -1999년에 설립했는데 첫 번째 출시한 제품은? "PC 키퍼다. 이 제품은 지금도 판매하고 있다. 물론 매출이 예전같지는 않다. 200만 카피 정도 팔은 것 같다. 한국 뿐 아니라 일본에도 많이 공급했다." -우리나라 전 가구 PC에 설치한 SW도 소프트캠프가 만들었다던데... "그렇다. 키보드 보안 제품으로 '시큐어 키스트로'라는 이름을 갖고 있다. 2000년 초반, 우리나라 가구의 모든 PC에 설치한 듯 하다. 당시 인터넷뱅킹 시대가 열렸는데, 이 걸 하려면 보안을 위해 우리 제품을 다 깔아야 했다. 참 좋은 시절이였다(웃음). 20년 넘게 보안사업을 하다보니 이 분야에서 여러 기록을 갖고 있다. 문서보안의 경우 국방쪽에서 주목할 만한 기록이 있다. 국방망의 문서보안 표준 제품이 우리 제품이다. 국방망의 수십만대 PC에 우리 제품이 설치돼 있다." -현재 고객사는 총 몇 곳인가 "1천개 안팎이다. 소프트캠프는 공공보다 민간과 금융 쪽이 강하다. 민간과 공공 매출 비중이 9대 1 정도 된다. 민간 중에서는 금융과 대기업 같은 엔터프라이즈 쪽이 강하다. 민간 비중을 보면 금융이 3, 대기업 등 엔터프라이즈가 7정도 되는 듯하다. 문서보안은 특징이 있다. 그룹사의 경우 통일된 양식을 쓴다는 거다. 그룹 지휘부가 도입하면 전 계열사가 쓴다. 문서 암호화 체계가 그룹 전체가 같아야 하기 때문이다." -대표적 고객사는? "A 그룹은 계열사가 거의 다 우리 제품을 쓴다. 빅5 은행 중 3곳도 우리 제품을 쓰고, 은행 1곳에는 일부 제품이 들어가 있다. 밝힐 순 없지만 공공에도 많은 대표 사이트들이 있다." -기술경쟁력을 말해달라 "경쟁사에 비해 우리가 잘하는 것이 있고, 경쟁사가 더 잘하는게 있다. 특히 우리는 새로운 콘셉의 제품 개발에 가장 먼저 뛰어들어 (제품을) 발표하곤 한다. 대기업 고객사는 공공기관과 달리 외산 제품을 많이 검토하는데, 특히 보안의 경우 우리나라만의 컴플라이언스(준수 규정)가 있기 때문에, 여기에 맞춰 발빠르게 솔루션을 출시하고 있다." -소프트캠프, 파수, 마크애니 등 3사가 국내 DRM 시장을 거의 장악하고 있다. 3사의 장단점을 말해준다면 "설립 연도로 보면 소프트캠프와 마크애니가 1999년으로 빠르고, 파수는 1년 후인 2000년에 설립됐다. 파수와 마크애니는 시작이 커머셜 DRM이다. 반면 우리는 전자문서에서 시작했다. 이게 큰 차이다. 파수는 IPTV 등 동영상 부분에서 시장을 리딩하고 있고, 마크애니느 음악과 영상, 그림, 이런 분야의 DRM에 뛰어나다. 오래전 고객을 만났는데 내부 문서 유출로 골머리를 앓고 있더면서 "다른 건 필요없고 내부 전자문서 보안을 지켜달라"고 하더라. 그래서 우리는 이 부분에 집중했다." 1990년대 후반과 2000년 초에 KMS(지식관리시스템, Knowledge Management system)라는, 회사 지식을 중앙 포털에 모으는 바람이 불었다. 이게 단점이 있다. 작은 USB 하나로 회사 지식을 빼낼 수 있다는 거다. 이를 막기 위해 당시 DRM 바람이 불었다. 대기업에 먼저 DRM을 도입하기 시작했고 금융권도 따라왔다. DRM 바람에 앞서 우리는 'PC키퍼'를 내놓으며 PC보안을 하고 있었는데, 자기 PC만 암호화하면 다른 사람은 이 PC를 못보는데 이걸 어떻게 해결할까? 하다가 "암호화를 통한 문서 공유 플랫폼을 만들자"고 생각했고, 그래서 나온게 문서 보안 솔루션이다. 콘텐츠는 완성된 거를 보호하는 거다. 반면 문서는 생애주기인 라이프사이클 있다. 끊임없이 생산되고 창조되고 다시 편집된다. 이걸 반복한다. 문서의 살아 움직이는 과정 전체를 보안하는 제품을 만든 첫 회사가 소프트캠프다. 우리가 처음으로 내놓은 DRM 제품이 2001년 출시한 '다큐먼트 시큐리티'다." -20여년의 역사를 가졌으니 부침이 있었을 듯 하다. 2008년이 좋았다던데 "DRM 초기에는 A회사가 잘 치고 나갔다. 우리는 2008년 무렵에 매우 좋았다. 3사 중 매출 100억을 돌파한 순서를 보면 마크애니가 가장 먼저 돌파했고, 다음이 소프트캠프, 파수 순이다. 2008년에는 DRM 3사중 소프트캠프가 매출이 가장 많았다. 계기가 있다. A 자동차와 B은행에서 당시 큰 수주를 했다. A자동차는 단일 계약으로 80억짜리였다. B은행과도 40억대 계약을 했다. 그 당시 사람도 많이 뽑았다. 직원이 180명까지 늘었다. A자동차의 경우 전 세계에 우리 솔루션을 설치하러 다녔다. 비행기 출장비만 당시 20억이 들어갔다. 그런데 2009년 금융위기가 왔다. 대기업들이 허리띠를 졸라매면서 우리도 어려워졌다. 이 때 파수가 치고 올라왔다. 지금도 엔터프라이즈 쪽, 즉 대기업은 우리가 강하다. 현재 매출은 3사중 파수가 가장 많다." -문서 보안의 미래가 AX라고 했는데... "그렇다. 문서 보안의 미래는 AX다. 대학에서 컴퓨터를 전공했는데 당시 내 전공이 인공지능(AI)이였다. 데이터 없는 AI는 무용지물인데, 정보라는 게 두 가지가 있다. 데이터도 하나의 정보다. 또 데이터는 '숫자 더미'이기도 하다. 데이터 외에 다큐멘트(문서)도 하나의 정보다. 머신러닝이라고 부르는 AI는 데이터를 처리하는 것으로 데이터를 정제하고 가공한다. 즉 온갖 많은 숫자를 가져와 분석해 인사이트 있는 보고서를 제공하는 거다. 기존에는 머신러닝 기반 AI가 대세였다. 지금은 LLM(거대언어모델)이다. 말 그대로 라지 랭귀지 모델이어서 LLM한테 빅데이터를 던져봤자 소우 왓(so what)?이라고 한다. 나(LLM)한테 숫자 던져봤자 뭐 하냐?는 거다. 즉, LLM은 데이터가 아닌 문서를 줘야한다. LLM이 인공지능적으로 사람들의 생산성을 높이기 위해서는 문서를 줘야한다. 숫자 더미(데이터)를 던지는 것은 LLM이 아니라 머신러닝이다. 문서는 비정형 데이터인데, 문서를 LLM이 안전히 학습 시키려면, 먼저 문서를 안전히 암호화해 학습시켜야 한다. 이 때문에 AI시대를 맞아 문서 보안은 더 필요하고 더 중요해졌다고 본다." -오케스트레이션을 강조하는데, 소프트캠프가 말하는 오케스트레이션은 무슨 의미인가 "AI학습에 맞춰 암호화를 자동으로 변환해 주는 툴이자 서비스를 말한다. 예를들어 보겠다. 챗GPT에 투자한 미국 마이크로소프트(MS)가 AI활용에서 제일 잘 나가고 있는데, '코파일럿'이라는 유명 AI서비스를 내놨다. MS의 AI는 아직 설치형이 없고 클라우드에서만 서비스 한다. 이 걸 쓰려면 학습 데이터를 줘야하는데, 우리 고객사의 경우 이 학습데이터가 우리 제품을 사용해 암호화가 돼 있다. 그러니 일단 마이크로소프트 환경으로 바꿔 학습을 해야 하고, 학습이 끝나면 다시 우리 DRM으로 문서를 암호화해야 한다. MS는 MIP(Microsoft Information Protection)이라는 일종의 DRM을 갖고 있다. 우리 DRM을 MS MIP에 맞춰 변환해주고 다시 소프트캠프 DRM으로 암호화하는게 우리가 말하는 오케스트레이션이다. MS 뿐만이 아니라, 구글도 마찬가지다. 구글 클라우드와 문서를 쓰는 고객사도 이런 오케스트레이션이 가능하다. 클라우드와 AI 시대를 맞아 새로운 DRM 시장이 생긴거나 마찬가지다. AI와 클라우드 서비스의 안전한 문서를 사용하고 싶을때, 우리가 거기에 맞는 보안 환경(형태)을 우리 툴로 자동으로 제공하겠다는 것이다. 이를 가능하게 해주는 제품이 '다큐먼트 시큐리티 6.0'과 '실 DRM', '실드 게이트' 같은 거다. 우리 회사로서는 새로운 시장이 열린 거다. -'다큐먼트 시큐리티 6.0'은 언제 론칭했나? "재작년이다.'다큐멘트 시큐리티 오케스트레이션'이라는 용어는 우리 회사가 제일 먼저 썼다. 클라우드에서의 문서 보안은 '실 DRM' 제품으로 대응하고 있다. 이미 '다큐먼트느 시큐리티 6.0'을 판매했다. 작년말 A통신사에 큰 규모로 공급했다. B통신사와도 공급을 이야기 중이고, 금융권에서도 조만간 첫 고객이 나올 듯 하다." -올해 제품 버전업이나 신제품 발표 계획은? "버전업의 경우 우리가 클라우드 서비스를 하다 보니 수시로 발생한다. 주력 제품의 기능을 계속 업그레이드하고 있다. 올해 새로 나올 제품도 있다. 작년말 국가네트워크보안프레임워크(N2SF,National Network Security FRAMEwork) 시안이 발표됐는데, 이에 맞는 제품을 상반기중 공급하려 준비하고 있다. 현재도 우리가 N2SF에 가장 부합하고 있다고 보는데, 조금 더 나아가 디테일한 부분까지 맞춘 제품을 내놓으려 한다. N2SF 시안에 따르면, 정부 전산망을 업무 중요도에 따라 △기밀 △민감 △공개 3가지로 분류해 등급에 따라 보안 통제 항목을 차등 적용한다. 보안 통제 항목은 △권한 △인증 △분리 및 격리 △통제 △데이터 △정보자산 등이다." -올해 주력할 시장 공략 포인트는? "두 가지다. 하나는 N2SF고, 또 하나는 AX를 추진하는 기업들이다" -경쟁사에 비해 상대적으로 약한 공공 시장 공략은? "올해는 신규 고객으로 공공 쪽도 힘을 기울일 생각이다. 특히 N2SF라는 새로운 환경이 주어졌으니 이를 잘 활용해 공공 시장 공략에 나서겠다. 예컨대, 공공이 가상데스크톱인프라(VDI)를 사용하는데, 이게 비용이 비싸다. 요즘은 프로그램 설치가 없고 인터넷에 접속해 쓰는 웹서비스가 대세인데, 웹을 안전하게 쓰기 위해 가상데스크톱(VDI)이 필요할까? 하는 생각을 한다." -기존 VDI 기업들과 경쟁하나? "어떤 목표를 달성하는 데는 다양한 솔루션이 필요하다. 목적지를 가는데 비행기를 타고 갈 수도 있고, KTX를 타고 갈 수도 있다. 굳이 비유하면, 기존 VDI가 비행기라면 우리 제품은 KTX처럼 더 저렴하다. 외부에서 웹을 접속하는데 굳이 컴퓨터가 필요없다고 본다. 가상 브라우저만 있으면 된다. 올해는 가상 브라우저라 솔루션 사업에 드라이브를 걸려고 한다. 항상 비행기만 타는 게 아니지 않나. 고객이 선택할 수 있는 방안이 많을 수록 좋다고 본다." -해외 시장 공략 현황과 향후 계획도 궁금하다 "해외는 현재 일본 시장만 공략하고 있다. 2019년에 현지 법인을 세웠다. 직원은 많지 않다. 한명이 운영하고 있다. 일본은 직접 세일즈가 안 되는 시장이여서 파트너 영업을 해야 한다. 20여년전 일본시장에서 'PC키퍼'를 팔아본 경험이 있다. 일본은 DRM 대신 크라우드 제품인 '실드 게이트'로 공략중이다. 고객사도 이미 나왔다. 작년에 야마나시현에 들어갔다. 일본 기업은 대부분 매년 4월부터 새로운 회기를 시작한다. 이전까지 파트너를 잘 확보해 4월부터 매출을 본격적으로 올리려 한다. 일본 관공서를 겨냥하고 있다. 일본도 내부망에서 VDI를 쓰는데 너무 비싸니 소프트캠프의 가상 브라우저를 쓰라는 거다. 일본 시장에서 먼저 성공을 거두고, 다른 나라에 갈 생각이다. 올해 일본에서 가시적인 성과가 나올 것으로 기대하고 있다." -업력이 20년이 넘었고, 직원 중 개발자가 80%인데, 어떤 기업 문화나 복지가 있나 "우리 회사는 절차나 시스템을 굉장히 중요시 여긴다. 복지 차원에서 보면 첫째, 개발자가 몰입할 수 있는 최적의 업무 환경을 제공한다. 최신 개발 장비와 맞춤형 워크스테이션을 지원하고, 고사양 노트북과 다중 모니터, 원하는 개발 툴을 자유롭게 선택할 수 있게 한다. 집중 업무 공간도 있다. 사무실 내 조용한 집중 공간과 협업을 위한 오픈 공간을 조화롭게 운영하고 있다. 또 코딩 외 일반 업무는 최소화하고 있다. 불필요한 회의 축소와 문서 작업 자동화, 개발 효율을 높이는 워크플로우 최적화를 구현, 운영하고 있다. 둘째, 개발자 성장을 적극 지원하는 기업 문화다. 기술연구 및 학습 지원을 하고 있는데, 연간 교육비 지원과 컨퍼런스 및 세미나 참석 기회를 제공한다. 개발자 아이디어를 존중하며 새로운 기술 도입을 적극 장려하고 있다. 업무 스트레스 최소화와 개발자 친화 복지를 위해 휴식공간으로 사내 카페테리아를 운영하고 있고, 워라밸 보장 차원에서 충분한 휴가 사용을 장려한다. 회사는 자아 실현의 터전이다. 기본적으로 일하는 문화를 지향한다." -개발자들에게 "우리 회사로 와라"는 말을 한다면... "소프트캠프는 새로운 것들을 많이 시도한다. 우리 회사로 오면 새로운 걸 경험할 수 있고, 도전할 수 있고, 성장할 수 있다. 새로운 제품(프로덕트)과 신기술을 빨리 적용하고 있다. 여기에 이익을 내면 파격적인 인센티브도 준다. 원래 인센티브 설계를 그렇게 파격적으로 했다." -최근 몇년간 매출이 정체고 이익도 안좋다 "우리 회사 매출 중 문서보안이 80~90% 정도 되는데, 이 시장 자체가 정체 됐다. 또 신규 제품 개발에 거액을 투자하다보니 영업이익 면에서도 숫자가 안 좋았다. 매출은 정체인데 연구개발 등 투자비는 늘어나고 물가도 오르다 보니 이익 숫자가 안좋았다." -어떤 연구개발 투자를 했나? "가상 브라우저에 투자를 5년 정도했다. 거의 70억~80억을 투자한 것 같다. VDI를 대체할 수 있는 솔루션이다. 이 시장이 열릴 거라고 믿고 있다." -흑자 전환은 언제쯤? "올해가 되지 않을까 조심스럽게 점쳐본다. 한국 시장도, 일본 시장도 올해는 올라올 것으로 본다. 여러 호재가 많다. 윈도11 전환도 그 중 하나다. 우리가 2019년에 매출이 가장 높았는데, 그때 윈도 텐(윈도10) 전환 사업이 있어 그랬다. 올해도 윈도11 전환 사업이 나올텐데, 자연스레 새로운 문서 보안 수요가 있을 거다. 엔드포인트 윈도10에 들어 있는 엔드포인트 보안 프로그램들이 대부분 업그레이드 되는데, 엔드포인트에 들어있는 대표 제품 중 하나가 바로 DRM이다. DRM 외에 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR,Endpoint Detection Response) 솔루션도 있다. 여기에 더해 AX를 추진하는 기업들에서도 매출이 일어날 거다." -핵심 제품인 '다큐먼트 시큐리티 오케스트레이션'은 구독 모델인가? 과금 방식은? "그렇다. 과금 방식은 월별, 연간, 3년 등 고객사마다 다르다. 구독 매출이 한 10억 쯤 되는 것 같다." -코제타(KOZETA, KOrea ZEro Trust Alliance) 회장인데, 올해 코제타 운영 계획은? "코제타는 대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회가 말한 두 개의 보안 축 중 '제로트러스트 보안'을 다루는 공적 협의체다. 지난 2023년 한국인터넷진흥원(KISA) 산하 포럼으로 설립했고, 현재는 한국정보보호산업협회(KISIA)로 이관됐다. 조영철 KISIA 회장(파이오링크 대표)이 초대 의장이고 현재 나는 2대 의장이다. 올해는 코제타를 보다 활성화하려 한다. 이를 위해 N2SF의 운영 시나리오를 제로트러스트 방식으로 몇 개 만들려 한다. 예를 들어, S등급 단말기 네트환경서 해외 출장시 내부 업무 시스템에 안전하게 접속하는 시스템, 이 게 한 시나리오가 될 수 있다. 이런 시나리오를 몇 개 만들 거다. 이를 유튜브에 올려 홍보도 할 생각이다. 올해 목표는 한 20개 회사가 이런 시나리오를 발표하게 하는 거다. 코제타 컨퍼런스도 있는데, 매년 한 번 했는데, 올해는 한번 더 할까 생각하고 있다. N2SF나 제로트러스트나 보안 산업 전반에는 시장을 키우는 긍정 요인으로 작용할 듯 하다." -올해 꼭 이루고 싶은 게 있다면 "당연히 매출과 영업이익 확대다(웃음). 그동안 우리가 준비한 것들이 많다. 정말 많이 준비했고, 알리기도 많이 했다. 올해는 꼭 거두고 싶다. 시장이 좀 늦게 열려 그렇지 우리는 올바른 방향으로 가고 있다." -고객사에게 한마디 해달라 "개방과 규제 등 고객사들이 AX를 추진하는 데 여러 장애를 만날 수 있는데, 우리 소프트캠프가 AX 추진의 보안 걸림돌을 다 해결해 줄 수 있는 인에이블러(Enablere)가 되겠다. AX 추진시 보안을 고민한다면 소프트캠프를 찾는게 가장 효율적이고 효과적인 방법이라고 생각한다. 올해는 윈도10 지원 종료가 예정돼 있고, 이에 따른 신규 OS 대응이 중요한 보안 이슈가 될 거다. SaaS 및 생성형 AI 도입 확산으로 클라우드 기반 환경의 데이터 유출 및 AI 학습 데이터 보호가 주요 사이버 위협 요소로 떠오를 것으로 예상한다. 특히, 생성형 AI가 조직 내 데이터와 결합하면서 악의적인 활용 가능성이 높아지고 있는데, 기업 내부의 민감한 정보가 무단으로 학습 데이터로 활용될 위험도 커지고 있다. 보안 실무자들은 AI 보안 정책 수립과 데이터 보호 조치를 강화해야 한다."

2025.02.18 07:59방은주 기자

퓨쳐시스템, WCA파트너스와 투자유치 협약

정보보안 전문기업 퓨쳐시스템(대표 정원규)은 더블유시에이파트너스(WCA파트너스)와 투자유치 협약을 맺었다고 17일 밝혔다. 회사는 "차세대 보안 기술인 양자보안 및 인공지능 보안 기술력을 인정 받아 관련 기술 고도화를 위한 투자 유치 협약을 맺었다"면서 "이번 투자는 퓨쳐시스템의 순수기술인 포스트 양자 암호(PQC) 기반 VPN과 AI 보안 솔루션의 기술력을 인정받은 결과다. 더블유시에이파트너스는 과거 기업회생까지 경험한 퓨쳐시스템의 투자를 위해 다양한 방법의 기술 검증과 고객사 레퍼런스 체크를 지난 1년여 동안 추진했다"고 밝혔다. 이어 "정보보안의 글로벌화 가능성을 기대해 퓨쳐시스템에 투자를 결정했다"면서 "우리 회사는 국내에서 유일하게 양자컴퓨터 시대에 대비한 PQC 기반 VPN 솔루션을 성공적으로 상용화해 기술력을 입증했다"고 덧붙였다. 양자VPN의 중요성은 '지금 수집하고 나중에 해독(harvest now, decrypt later)'한다는 초보적인 양자공격이 비밀스럽게 진행되고 있다는 점에서 더욱 부각된다고 회사는 짚었다. 이어 양자컴퓨팅 공격이 일상화 된 시점에서 양자 VPN은 기존 암호체계의 한계를 뛰어넘어 양자컴퓨터의 해독 위협에도 안전한 네트워크 통신을 보장한다는 평가를 받고 있다고 해석했다. 정원규 퓨쳐시스템 대표는 “이번 투자 유치는 최근 양자 컴퓨팅 시대에 대비한 양자 VPN과 인공지능 기반 보안솔루션으로 기술력을 입증 받은 결과"라면서 "앞으로도 최고의 네트워크 보안 솔루션을 제공하며, 고객과 파트너의 신뢰를 더욱 강화해 나갈 것이며, 무엇보다 이번 투자를 통해 기술력과 서비스 품질을 극대화할 것”이라고 밝혔다. 퓨쳐시스템은 이번 투자를 바탕으로 양자 VPN 성능 및 기능 고도화와 인공지능을 접목한 차세대 보안시스템인 'XDR(Extended Detection and Response)', 암호 위협 비복호화 탐지 솔루션 기술 향상을 위해 우수 인재 채용과 차세대 신기술을 지속적인 개발할 예정이다. /

2025.02.17 23:02방은주 기자

"인건비에서 마케팅까지"..과기부, SaaS 기업 성장 전방위 지원

정부가 올해 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 중심으로 국내 소프트웨어(SW) 업계의 성장을 도모한다. 과기정통부는 17일 과기정통부 클라우드컴퓨팅 지원사업 통합설명회를 통해 SaaS 개발·육성, 디지털서비스 이용확산, 클라우드 보안인증, R&D 핵심기술 개발 등 4대 지원 정책 방향을 제시했다. 이번 정책은 기술 개발부터 보안, 서비스 확산까지 클라우드 생태계 전반을 아우르며, 국내 SW 기업의 경쟁력 강화와 디지털 전환 가속화를 목표로 한다. 인공지능(AI) 등 클라우드 기반 기술 확보와 서비스 확산을 통해 글로벌 시장 경쟁할 수 있는 기술력을 확보하며 차기 미래 시장을 준비한다는 복안이다. 스타트업·SW기업 성장 발판 마련 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 SaaS 지원사업은 유망 스타트업 및 우수한 구축형 소프트웨어(SW) 보유기업을 발굴해 SaaS 기업으로 전환〮육성하기 위한 사업이다. 다양한 규모의 기업이 서비스형 소프트웨어를 개발하고 성장할 수 있도록 지원 프로그램을 강화한다는 방침으로 총 90억 원의 예산으로 20개 과제를 지원한다. 스타트업과 기존 SW 기업의 SaaS 전환을 대상으로 각 과제별 최대 4.5억 원이 지원된다. 사업 기간은 5월부터 12월까지 8개월이다. 참여 기업은 클라우드 인프라 제공사(CSP)와 협업이 필수이며, 필요 시 관리 서비스 제공사(MSP)도 활용할 수 있다. 스타트업은 창업 7년 이내 SW기업으로 제한되며 8개 과제에 총 36억 원을 지원한다. SW기업은 기술력, 시장성, 혁신성을 고려한 경쟁력 있는 SaaS 개발을 목표로 12개 과제가 지원된다. 인건비, 인프라 활용료 등 개발비와 마케팅, 전시회 참가 비용 등 사업화 비용도 함께 지원하는 대신 과제 수행 기간 동안 사업화 전략과 매출 목표 제시가 필수이며, 판로 확대와 수요처 발굴이 요구된다. 글로벌 SaaS 육성 프로젝트(GSIP)는 국내 SaaS 기업이 해외 클라우드 인프라 및 마케팅, 교육 프로그램과 연계해 글로벌 무대로 나아갈 수 있도록 지원하는 사업이다. 오는 12월까지 과제당 최대 4.5억원씩 12개 과제로 총 총 54억원을 지원하며 참가 기업은 SaaS 기술요건, 국제화, 현지화를 충족하고 국외 매출 발생이 필수적으로 요구된다. 또한 2025년 혁신 프리미어 1000 선발기업은 0.5점의 가점이 부여된다. 초거대 AI 기반 클라우드 서비스 개발 지원은 중소·중견 SW, SaaS, AI 기업을 대상으로 총 30억원이 지원된다. 초거대 AI 모델 활용이 필수이며, CSP·MSP 인프라, 인증 비용, 컨설팅 비용 등이 포함된다. 기존 SaaS 고도화, AI 접목 경쟁력 제안, 사업화 전략 수립과 매출 목표 제시, 제3자 인증 필수 등이 요구된다. 공공부문 이용 SaaS 개발·검증 지원은 공공부문 디지털 전환을 위한 SW기업을 대상으로 총 24억 원(12개 과제, 과제당 최대 3억 원)이 지원된다. 설치형 SW의 SaaS 전환, 신규 개발, 기존 SaaS 고도화가 지원되며, CSAP 인증 획득, API 연계, 공공시장 홍보, 클라우드 인프라 및 컨설팅 제공이 포함된다. 2025년 2월 4주부터 시작 예정이며, 공공부문 디지털 혁신 목표 달성을 위해 클라우드 제공·지원기업과 매칭해 수행된다. 특히 초거대 AI 시대 대비한 역량 강화를 위해 이미지 생성, 문서 작성 자동화 등 초거대 AI 모델을 SaaS 서비스에 접목하는 과제가 활발히 진행될 예정이다. 또한 추가 인프라비, 인증 비용, 인건비 등을 지원해 전문 개발인력 확보를 유도한다는 방침이다. NIPA 김응석 수석은 "이번 사업은 초기 역량이 부족한 스타트업과 SaaS 전환을 준비하는 기업의 성장을 지원하기 위한 것이 목표"라며 "스타트업과 SW기업의 시장성, 사업화 가능성, 기술 이해도를 평가 기준으로 삼아 선정할 예정"이라고 밝혔다. 공공·중소기업 디지털 전환 가속 지원 강화 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 디지털서비스 이용·확산지원 사업은 공공부문과 중소기업의 디지털 전환과 민간 클라우드 도입 확산을 추진하기 위한 것으로 40.71억원의 예산이 마련됐다. 그동안 중소기업이 클라우드 도입을 망설였던 이유 중 하나인 초기 비용과 정보 부족을 해결하기 위해 도입 컨설팅부터 이용료와 전환 비용을 직접 보조해주는 체계를 마련했다. 국내 클라우드 서비스 기업이 보유한 다양한 SaaS 제품을 미리 풀로 구성해둔 뒤, 수요기업에게는 필요한 서비스와 매칭해주고, 필요한 경우 심화 컨설팅도 제공한다. SaaS는 15개 기관(기관별 최대 1.3억 원), 융합서비스는 1개 기관(최대 2억 원)까지 지원하며, 초기 도입·셋업 비용과 최대 6개월 이용료가 포함된다. 계약체결일부터 12월 15일까지 지원된다. 디지털서비스 이용지원시스템 또는 조달청 디지털서비스몰에 등록된 서비스만 지원하며, 기존 지원 이력이 없는 기관이나 새로운 서비스 추가 도입 희망 기관이 우선 선정된다. 예산이나 전문 인력 부족으로 클라우드를 활용하기 어려웠던 중소기업이 이 사업을 통해 데이터 이전·교육 비용까지 폭넓게 지원받을 수 있게 된다. 정부는 이를 통해 올해에만 최소 수백 개 이상의 기업이 클라우드로 전환하도록 유도하겠다는 목표를 제시했다. NIA 황은진 책임은 "중소기업의 디지털 전환을 돕는 이번 사업이 국내 클라우드 생태계를 한 단계 발전시킬 것"이라고 강조했다. 공공기관, 민간클라우드 활용 환경 조성 한국인터넷진흥원(KISA)이 주관하는 클라우드 보안인증 지원 사업은 공공기관이 안심하고 민간 클라우드 서비스를 활용할 수 있는 환경을 조성한다는 방침이다. 관리적, 기술적, 물리적 보호 조치와 국가기관 추가 보호 조치 등 4가지 영역의 보안 기준을 충족하도록 지원하며 SaaS 서비스의 취약점 점검 완화와 이행 점검 절차 변경 등 인증 절차가 개선되어 기업 부담을 낮춘다. 공공부문 이용 SaaS 개발·검증 지원은 공공부문 디지털 전환을 위한 SW기업을 대상으로 설치형 SW의 SaaS 전환, 신규 개발, 기존 SaaS 고도화를 지원한다. 클라우드 보안인증 제도 지원 사업은 한국인터넷진흥원(KISA)이 주관하며, 국가기관, 공공기관 등에 안정성과 신뢰성이 검증된 클라우드컴퓨팅서비스를 공급하기 위해 진행된다. SaaS, IaaS, PaaS 등 클라우드 서비스 유형별 인증을 지원하며, 평가 수수료, 사후관리 비용 등 정부 지원이 제공된다. 2025년에는 인증 평가 절차가 간소화되고, 수수료 산정 방식이 개선되며, 중소기업은 수수료 감면 혜택이 제공된다. 지원 규모는 클라우드 보안인증 획득을 희망하는 모든 기업을 대상으로 하며, 인증평가 비용과 사후관리 비용까지 지원된다. 2025년 1월부터 12월까지 연중 상시 신청이 가능하며, 신청 후 3~6개월 내 인증 평가가 완료된다. 인증 발급 후에는 매년 정기점검을 통해 사후관리가 이뤄진다. 지원 요건으로는 클라우드 보안인증 기준을 충족해야 하며, 서비스 안정성, 보안성, 운영 관리 체계 등 심사 항목을 통과해야 한다. SaaS 보안인증은 민간 클라우드 SaaS 서비스 제공 기업, IaaS/PaaS 보안인증은 인프라·플랫폼 제공 기업을 대상으로 한다. 인증 후에는 보안 점검과 사후관리 이행이 필수다. 추진 절차는 신청 접수, 서류 검토 및 사전 심사, 보안인증 평가(3~6개월), 인증 발급, 연간 사후관리 및 정기점검 순으로 진행된다. 2025년 개선 사항으로 평가 절차와 심사 항목이 조정되어 기업 부담이 완화되고, 기업 규모별 수수료 차등 적용과 중소기업 대상 감면 혜택이 제공된다. SaaS 인증 취득기업은 연간 사후관리 부담이 완화되며, 관리 절차 간소화와 비용 지원이 확대된다. 미래 클라우드 산업 기술 기반 확보 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 클라우드 R&D 핵심기술 개발 사업은 4차 산업혁명 시대에 필요한 지능화·융합 SW기술 확보를 목표로 한다. 지능화·융합 SW기술 확보를 통한 SW기술 선진국 도약을 목표로 멀티클라우드, AI, XR 등 차세대 클라우드 기술을 개발에 주력한다. 지원 요건은 멀티클라우드 관리, AI PaaS, XR 컴퓨팅 등 R&D 수행 역량을 보유한 국내 기업, 연구소와 대학이 대상이며, 기술수요조사 반영이 필수다. 기술개발 계획 시 생태계 활성화와 AI 맞춤형 기술개발 요소를 포함해야 한다. 향후 계획으로는 R&D 업무포털을 통한 정기 기술수요조사, AI 시대 맞춤형 클라우드 기술 개발 투자 확대, 분산·멀티·엣지 클라우드 기술 상용화 지원이 포함된다. IITP 전한얼 수석은 "이번 R&D 핵심기술 개발 사업은 클라우드 산업의 기술 자립과 글로벌 경쟁력 확보를 목표로 하며, 멀티클라우드와 AI, XR 등 미래 기술 기반을 강화할 것"이라고 강조했다.

2025.02.17 18:26남혁우 기자

"클라우드 보안 인증, 현장 평가 5회→2회로 간소화"

클라우드 보안 인증을 받으려는 기업은 현장에서 2회 평가 받고, 나머지 3회는 서면 평가를 받으면 된다. 지난해까지 5회 필요하던 현장 평가가 줄어 기업 부담도 완화될 것으로 보인다. 양승권 한국인터넷진흥원(KISA) 클라우드인증팀 선임연구원은 17일 과학기술정보통신부가 서울 서초구 AT센터에서 개최한 '2025년 클라우드 사업 통합 설명회'에서 이같이 발표했다. 양 연구원은 “클라우드 보안 인증 제도로 공공기관이 민간 클라우드를 안전하게 쓸 수 있게 서비스 안전과 신뢰성을 검증한다”며 “이용자는 보안 걱정을 덜고 공급자는 클라우드 서비스 경쟁력을 높일 수 있다”고 말했다. 인증 범위는 클라우드 서비스에 포함되거나 시스템·설비·시설 등 자산, 정보보호·개발·운영·인사 조직 등이다. 인증 유형은 ▲컴퓨팅 자원(CPU)·스토리지 등 정보 시스템 인프라를 제공하는 서비스(IaaS) ▲인프라(IaaS) 외에 각종 응용프로그램(소프트웨어)을 제공하는 서비스(SaaS) ▲클라우드 서비스를 개발하는 환경(PaaS) ▲행정·공공기관 인터넷망 컴퓨터(PC)를 대체하기 위한 가상 서비스(DaaS)로 나뉜다. 인증 등급은 상·중·하로 구분된다. SaaS 서비스는 클라우드 서비스 보안 인증을 받은 IaaS 환경에서 구축돼야 한다. 여러 기관에 개방된 형태로 소프트웨어를 제공해야 한다. 특정 기관에 맞추면 안 된다는 얘기다. DaaS 서비스는 네트워크와 보안 장비 같은 인프라 영역에 구성돼야 한다. 또 가상 자원 초기화, DaaS 필수인 소프트웨어 설치, 비인가 접속 단말 차단, 접속 구간 암호화 등 요건도 만족해야 한다. 보안 인증을 신청한 날로부터 인증서를 발급하기까지는 3~5개월 걸린다. 양 연구원은 “유효 기간은 5년”이라며 “갱신하면서 사후에도 관리해야 한다”고 설명했다. 최초 현장 평가를 받고서 1년 뒤 서면 평가를 받는다. 사후 2년차 다시 현장 평가를 받고, 3·4년차에 또 서면 평가를 받는다. 서면 평가하는 때에 전년도 인증 범위가 바뀌었거나 양수·도, 침해 사고·장애가 발생했다면 심화 평가할 수 있다. '소프트웨어가 업데이트되면 또 다른 인증을 받아야 하느냐'는 물음에 양 연구원은 “서비스 목적이 바뀌지 않으면 추가 인증 절차는 없고 사후 평가해서 변경 내용을 확인 후 통과시킨다”고 답했다. 양 연구원은 “클라우드 컴퓨팅 기업이 보안 인증을 꼭 받아야 하는 것은 아니다”라면서도 “클라우드컴퓨팅법에 따라 행정기관과 공공기관은 보안 인증을 받은 클라우드 서비스나 국가정보원 보안 인증 기준에 맞게 안전하다고 확인된 클라우드 서비스를 우선 고려할 수 있다”고 강조했다. 보안 인증을 신청하는 기업은 수수료를 1천500만원부터 3천600만원까지 내야 한다. 평가하는 데 쓰이는 인건비와 기술료 등이 포함된다. 기업이 신청한 보안 인증 유형, 자산 규모, 할인 제도 등에 따라 산정된다. 인증을 취득·갱신하거나 인증 유지 공문을 받은 소기업은 수수료를 70%, 중기업은 50%, 중견기업은 30% 지원받을 수 있다.

2025.02.17 16:59유혜진 기자

"네이버 치지직에서 MBC 인기 예능 즐기세요"

네이버(대표 최수연)의 스트리밍 플랫폼 '치지직'은 17일 MBC와 협약해 대표 예능 4개 시리즈 ▲무한도전 ▲나혼자산다 ▲거침없이 하이킥 ▲지붕뚫고 하이킥을 송출한다고 이날 밝혔다. 치지직은 기존 VOD 서비스와 차별화된 방식으로, 4개의 채널에서 24시간 라이브 스트리밍 형태로 송출한다. 각 예능별 독립적인 스트리밍 채널을 개설해, 이용자들이 원하는 시간에 접속해 언제든지 MBC 인기 예능을 편리하게 감상할 수 있는 환경을 조성한다. 특히, 치지직은 이번 예능 콘텐츠 도입을 통해 스트리머와 시청자가 함께 즐기는 새로운 예능 시청 경험을 선보인다. 스트리머는 '같이보기' 기능을 활용해 무한도전, 나혼자산다 등 24시간 송출되는 인기 예능 시리즈를 팬들과 실시간으로 함께 시청하며 소통할 수 있다. 이를 통해 치지직 내에서 게임뿐만 아니라 예능 콘텐츠도 스트리머 중심의 커뮤니티형 시청 경험이 자리매김할 전망이다. 치지직을 통해 새롭게 공급되는 예능 콘텐츠는 모두 종영 이후에도 각종 SNS, 인터넷 커뮤니티 등에서 꾸준히 회자되는 등 두터운 팬층을 보유하며 다시보기 수요가 높은 인기 콘텐츠로 알려져 있다. 치지직은 다양한 연령대의 시청 수요를 확보하고 있는 인기 콘텐츠를 플랫폼에 공급하며 기존 이용자와 스트리머에게 이색 경험을 제공하는 한편, 해당 콘텐츠 기존 팬층 또한 플랫폼 신규 이용자로 흡수하는 등 부가 효과도 기대하고 있다. 네이버 치지직 김정미 리더는 “선호도가 높고 검증된 콘텐츠 공급을 확대하며, 보다 풍성한 즐길 거리를 제공하게 될 것으로 기대한다”며, “앞으로도 치지직은 스트리머가 더욱 다양한 콘텐츠를 활용해 개성 있는 방송을 진행할 수 있도록 지원하고, 이용자들에게 새로운 방식의 콘텐츠 소비 경험을 제공하는 플랫폼으로 고도화할 것”이라고 말했다.

2025.02.17 16:45안희정 기자

AI 훈련, 학습 데이터 817개로 10만개 뺨치는 성과…비결은?

817개 학습 데이터로 AIME 57.1% 정확도 달성한 LIMO의 혁신 상하이교통대학교(SJTU) 연구진이 발표한 'LIMO: Less is More for Reasoning' 논문에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)의 수학적 추론 능력을 향상시키는데 기존의 통념을 뒤엎는 혁신적인 발견이 있었다. 연구진은 단 817개의 엄선된 학습 데이터만으로도 미국수학초청시험(AIME) 벤치마크에서 57.1%, MATH 벤치마크에서 94.8%의 정확도를 달성했다. 특히 주목할 만한 점은 이 성과가 NuminaMath-100k가 보여준 32.3%나 OpenThoughts-114k의 58.3%보다 훨씬 뛰어난 결과라는 점이다. (☞ 논문 바로가기) 3.7T 토큰으로 수학 특화 학습한 AI의 지식 기반 혁신 LIMO 연구진은 모델의 추론 능력이 두 가지 핵심 요소에 의해 결정된다고 주장한다. 첫째는 사전학습 과정에서 획득한 포괄적인 도메인 지식이며, 둘째는 추론 과정을 상세히 보여주는 '인지 템플릿'의 효과적인 활용이다. 특히 람다2(Llama 2)가 전체 도메인에서 1.8T 토큰의 데이터로 학습된 반면, 람다3(Llama 3)는 수학적 추론만을 위해 3.7T 토큰을 사용했다는 점은 현대 AI 모델들이 풍부한 수학적 지식 기반을 갖추고 있음을 보여준다. RL Scaling과 차별화된 LIMO의 효율적 접근법 LIMO는 강화학습(RL) 기반의 기존 접근법과는 다른 철학을 보여준다. OpenAI의 o1이나 DeepSeek-R1과 같은 RL Scaling 접근법이 대규모 컴퓨팅 자원을 활용한 광범위한 탐색을 통해 추론 능력을 향상시키는 반면, LIMO는 이미 모델에 내재된 추론 능력을 최소한의 고품질 예제로 이끌어내는 방식을 택했다. 이는 단순한 데이터 효율성을 넘어 AI 추론 능력 개발의 근본적인 패러다임 전환을 제시한다. 10개 벤치마크에서 40.5% 성능 향상 입증 LIMO는 다양한 평가에서 놀라운 성과를 보여줬다. 올림피아드벤치(OlympiadBench)에서 66.8%, 중국 고등학교 수학 리그(CHMath)에서 75.4%, 중국 대학입학시험(Gaokao)에서 81.0%, 대학원 입학시험(Kaoyan)에서 73.4%의 정확도를 달성했다. 특히 GPQA에서는 66.7%를 기록하며 OpenAI-o1-preview의 73.3%에 근접했다. 이는 기존 모델들이 100배 많은 데이터로 학습했음에도 불구하고 평균 40.5%의 절대적인 성능 향상을 보여준 결과다. L5급 고품질 추론으로 AIME 15% 성능 격차 실현 연구팀이 개발한 5단계(L1-L5) 추론 품질 평가에서, 최고 수준인 L5 품질의 추론 체인으로 학습한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. L5와 L1 사이의 성능 차이는 AIME24에서 약 15%, MATH500에서 약 12%에 달했다. 고품질 추론의 특징으로는 명확한 구조적 조직화, 단계별 세분화, 자체 검증 단계 포함 등이 있으며, 이는 모델의 성능에 결정적인 영향을 미쳤다. Qwen2.5-32B 기반 LIMO, 기존 대비 47.1% 성능 향상 LIMO는 Qwen2.5-32B-Instruct를 기반으로 개발되었으며, 같은 구조의 이전 모델인 Qwen1.5-32B-Chat과 비교해 AIME24에서 47.1%, MATH500에서 34.4%의 놀라운 성능 향상을 보였다. 이는 사전학습 데이터의 품질 향상이 모델의 수학적 추론 능력 향상에 핵심적인 역할을 한다는 것을 입증한다. AI 추론 연구의 새로운 과제들 연구진은 LIMO의 성공을 바탕으로 여러 후속 연구 방향을 제시했다. 다중 모달 추론으로의 확장, 자동화된 품질 평가 도구 개발, 인지과학 통찰의 통합 등이 주요 과제로 제시됐다. 특히 시각 정보와 구조화된 데이터를 활용한 수학적 추론 능력 향상, 추론 체인의 품질을 자동으로 평가하고 개선하는 알고리즘 개발이 시급한 과제로 꼽혔다. 또한 인간의 인지 과정과 LIMO의 추론 패턴 사이의 유사성을 연구함으로써 AI 시스템과 인간의 추론 과정에 대한 이해를 높일 수 있을 것으로 기대된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 15:26AI 에디터

AI도 코드로 배운다...딥시크AI, 범용 추론력 강화 기술 공개

수학·코드 넘어선 AI 추론력 강화의 새 길 제시 딥시크AI(DeepSeek-AI)의 연구에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근법 'CODEI/O'가 개발되었다. 기존의 연구들이 수학이나 코드 생성과 같은 특정 영역에 집중했던 것과 달리, CODEI/O는 다양한 추론 패턴을 코드를 통해 학습하는 방식을 제시했다. 특히 논리적 추론, 과학적 추론, 상징적 추론 등 다양한 영역의 추론 과제에서 데이터가 부족하고 분산되어 있는 문제를 해결하고자 했다. (☞ 논문 바로가기) 81만 개 코드 파일에서 추출한 45만 개 함수로 구축한 학습 데이터 CODEI/O는 코드믹스(CodeMix)와 파이에듀-R(PyEdu-R) 등 다양한 소스에서 총 81만 개의 코드 파일을 수집했다. 코드믹스에서는 딥시크 코더 V2 라이트 모델의 함수 완성 작업 성공률이 10%에서 90% 사이인 42.7만 개의 파일을 선별했고, 파이에듀-R에서는 36.9만 개의 파일을 확보했다. 이 외에도 알고리즘 저장소, 수학 문제 컬렉션, 유명 코딩 플랫폼 등에서 1.45만 개의 고품질 코드 파일을 추가로 수집했다. 코드 실행 결과로 검증하는 입출력 예측 학습 방식 CODEI/O는 수집된 코드를 단순 학습하는 대신, 실행 가능한 함수로 변환하고 이를 입력-출력 예측 작업으로 재구성했다. 각 함수마다 최대 10개의 입출력 쌍을 생성했으며, 모든 입력과 출력은 자연어 형태의 Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정으로 표현했다. 실행 시간은 샘플당 5초로 제한했고, 입출력 객체의 복잡도도 제한을 두어 일반 LLM이 생성할 수 있는 수준을 유지했다. 검증된 데이터로 재학습시킨 CODEI/O++, 더 높은 성능 달성 개선된 버전인 CODEI/O++는 DeepSeek-V2.5 모델을 활용해 잘못된 예측을 수정하는 다중 턴 방식을 도입했다. 첫 시도에서 약 50%의 정확도를 보였고, 부정확한 응답 중 약 10%가 두 번째 시도에서 수정되었다. 특히 출력 예측의 경우 51.8%가 첫 시도에서 정확했고, 나머지 중 5.2%가 두 번째 시도에서 정확도를 개선했다. 14개 벤치마크에서 입증된 뛰어난 범용 성능 연구팀은 Qwen 2.5 7B Coder, Deepseek v2 Lite Coder, LLaMA 3.1 8B, Gemma 2 27B 등 다양한 모델에서 실험을 진행했다. 그 결과 CODEI/O는 DROP(자연어 추론), WinoGrande(상식 추론), GSM8K(수학), MATH(수학), MMLU-STEM(과학/기술), BBH(논리), GPQA(과학), Cruxeval(코드), ZebraGrid(논리) 등 14개 벤치마크에서 일관된 성능 향상을 보였다. 특히 Qwen 2.5 7B Coder 모델의 경우 기본 성능 54.8에서 CODEI/O 적용 후 57.2, CODEI/O++ 적용 후 57.7로 꾸준한 성능 향상을 보였다. 두 단계 학습이 성능 향상의 핵심...기존 단일 단계 대비 최대 3.4포인트 향상 연구팀은 CODEI/O 학습을 일반 지시학습 이전 단계에 별도로 진행하는 두 단계 학습법을 채택했다. Qwen 2.5 Coder 7B 모델에서 단일 단계 학습 시 54.8점이었던 성능이 CODEI/O 선행 학습 후 57.2점으로 향상되었다. LLaMA 3.1 8B 모델에서도 49.3점에서 52.7점으로 성능이 개선되었다. 특히 연구팀은 약 118만 개의 다국어 지시학습 데이터셋을 사용했는데, 이는 CODEI/O 데이터보다 크기가 작아 두 데이터셋을 단순 혼합할 경우 학습이 균형적으로 이루어지지 않는다는 점을 발견했다. 참조 코드와 추론 과정 배치가 성능 좌우...쿼리-코드 함께 제시할 때 최고 성능 연구팀은 쿼리, 참조 코드, Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정의 최적 배치 방식도 실험했다. 쿼리와 참조 코드를 프롬프트에 함께 제시하고 CoT를 응답으로 두는 방식이 가장 높은 57.2점을 기록했다. 반면 쿼리만 프롬프트에 제시하고 참조 코드를 응답에 포함시키는 방식은 54.9점으로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 코드 생성 작업과 유사한 형태지만 훈련 샘플이 더 적어 성능이 제한된 것으로 분석됐다. 데이터 규모 확장에 따른 성능 향상 입증 연구팀은 훈련 샘플 수와 입출력 쌍 수에 따른 성능 변화도 분석했다. 훈련 샘플을 0.32M에서 3.52M까지 늘렸을 때 성능이 지속적으로 향상되었고, 각 함수당 입출력 쌍을 1/6에서 6/6까지 늘렸을 때도 성능이 개선되었다. 이는 CODEI/O가 더 큰 규모의 데이터셋으로 확장될 수 있는 가능성을 보여준다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 14:29AI 에디터

금메달리스트급 AI 등장... 구글 '알파지오메트리2' IMO 기하학 문제 84% 해결

IMO 기하학 문제 해결률 84% 달성, 인간 금메달리스트 수준 입증 구글 딥마인드가 발표한 연구 논문에 따르면, 알파지오메트리2(AlphaGeometry2)가 국제수학올림피아드(IMO) 기하학 문제 해결에서 평균적인 금메달리스트급 성능을 달성했다. (☞ 논문 바로가기) 알파지오메트리2는 2000년부터 2024년까지의 IMO 기하학 문제 50개 중 42개를 해결하는데 성공했다. 이는 평균 금메달리스트의 해결률인 40.9개를 뛰어넘는 수치다. 특히 이전 버전인 알파지오메트리의 54% 해결률에서 크게 향상되었으며, 2024년 IMO에서는 은메달 수준의 성과를 거두었다. 이는 다른 AI 시스템들의 성과를 크게 앞지르는 결과다. OpenAI o1과 Gemini thinking은 단 한 문제도 해결하지 못했으며, TongGeometry DD는 18개, Wu with AG1 DDAR은 21개를 해결하는데 그쳤다. 특히 평균 은메달리스트가 33.9개, 동메달리스트가 27.1개를 해결한다는 점을 고려하면, 알파지오메트리2의 성과는 더욱 주목할 만하다. 도메인 언어 커버리지 66%에서 88%로 확장 알파지오메트리2는 도메인 언어를 확장해 선형 방정식, 각도, 비율, 거리 관련 문제와 물체의 움직임이 포함된 복잡한 문제도 해결할 수 있게 되었다. 이를 통해 IMO 2000-2024 기하학 문제의 언어 커버리지가 66%에서 88%로 향상되었다. 남은 12%는 3D 기하학, 부등식, 비선형 방정식, 그리고 가변적 점의 수를 포함하는 문제들이다. 알파지오메트리2는 11가지 유형의 궤적 문제도 처리할 수 있게 되었다. 시스템은 distmeq, distseq, angeq와 같은 새로운 술어들을 도입해 기하학적 양들 간의 선형 방정식을 표현할 수 있게 되었다. 또한 고정점 플레이스홀더를 사용해 점, 선, 원의 움직임을 표현하는 새로운 술어 구문도 개발했다. 다중 검색 트리로 구현한 혁신적 검색 시스템 SKEST 알파지오메트리2는 여러 개의 검색 트리가 병렬로 실행되며 지식을 공유하는 새로운 검색 알고리즘 SKEST(Shared Knowledge Ensemble of Search Trees)를 도입했다. 각 검색 트리는 보조점 구성을 시도한 후 심볼릭 엔진을 실행하며, 성공하지 못한 경우에도 증명된 사실들을 공유 데이터베이스에 기록해 다른 트리들이 활용할 수 있게 했다. 이 시스템은 고전적인 검색 트리, 다중 보조점 예측 트리, 균일한 분포의 보조점 유형 예측 트리 등 다양한 검색 전략을 결합했다. 이 시스템은 TPUv4를 활용해 모델당 여러 개의 복제본을 서비스하며, 각 검색 트리는 자체 검색 전략에 따라 동일 서버에 쿼리를 보낸다. DDAR 작업자들은 문제들 간에 공유되어 이미 해결된 문제의 컴퓨팅 자원을 다른 문제 해결에 활용할 수 있다. 300배 빨라진 심볼릭 엔진과 최적화된 검색 알고리즘 C++로 구현된 새로운 심볼릭 엔진 DDAR2는 이전 버전보다 300배 이상 빠른 처리 속도를 보여준다. 25개의 IMO 문제에 대한 벤치마크 테스트에서 DDAR1이 평균 1179.57초가 걸린 반면, DDAR2는 3.44711초만에 처리를 완료했다. 또한 빔 크기 128, 빔 깊이 4, 32개의 샘플을 사용하는 최적화된 검색 알고리즘을 도입했다. 이러한 성능 개선은 AMD EPYC 7B13 64 코어 CPU 환경에서 검증되었으며, pybind11을 통해 Python과 연동되어 효율적인 처리가 가능하다. 특히 가우스 소거법의 핵심 연산을 C++로 구현하여 획기적인 속도 향상을 달성했다. 30초 만에 IMO 문제 해결하는 놀라운 성능 2024년 IMO 4번 문제를 단 30초 만에 해결하는 등 인상적인 성과를 보였다. 이 해결책은 IMO 2024 문제선정위원회 의장이자 2회 금메달리스트인 조셉 마이어스로부터 만점을 받았다. 또한 IMO 2013 P3, IMO 2014 P3과 같은 난해한 문제들도 단 하나의 보조점만으로 해결하는 창의적인 접근법을 보여주었다. 자동화된 문제 이해와 다이어그램 생성 시스템 구축 제미니를 활용해 39개의 IMO 문제 중 30개를 자동으로 형식화하는데 성공했다. 다이어그램 생성에서도 큰 성과를 보여, 44개의 IMO 문제 중 41개에 대해 자동으로 다이어그램을 생성했다. 40개의 문제는 40개의 병렬 프로세스를 사용해 1시간 이내에 처리가 가능하며, 가장 복잡한 IMO-2011-6 문제는 3333개의 프로세스로 400분 만에 다이어그램을 생성했다. 다이어그램 생성 과정에서는 Adam gradient descent optimization과 Gauss-Newton-Levenberg method를 결합한 2단계 최적화 방법을 사용한다. 첫 단계에서는 비퇴화 손실을 포함한 평균 제곱 오차를 최소화하고, 두 번째 단계에서는 비선형 방정식의 수치해를 찾는다. 이 방법은 기존의 gradient descent 최적화만 사용할 때보다 일관되게 더 나은 결과를 보여준다. 3억 개의 정리로 훈련된 강력한 언어 모델 약 3억 개의 정리로 구성된 대규모 합성 훈련 데이터셋을 사용했으며, 이전 버전과 비교해 2배 더 큰 무작위 다이어그램을 탐색하고 10배 더 복잡한 증명 단계를 생성할 수 있게 되었다. 단 250회의 훈련 단계(약 2억 개의 토큰)만으로도 50개 중 27개의 IMO 문제를 해결할 수 있는 수준에 도달했다. 시스템은 few-shot 프롬프트를 사용해 Gemini에 5회 쿼리를 보내고 결과를 통합하는 방식으로 자연어 문제를 형식화한다. 실험 결과, 커스텀 토크나이저와 대규모 언어 모델 토크나이저 모두 비슷한 성능을 보였으며, top-k 샘플링에서 temperature=1.0, k=32 설정이 최적의 결과를 산출했다. 이는 낮은 temperature에서는 충분히 다양한 보조 구성이 생성되지 않고, 높은 temperature에서는 잘못된 문법의 출력이 증가하기 때문이다. 멀티모달 추론과 언어 모델의 발전 가능성 알파지오메트리2의 언어 모델은 제미니 1.5를 기반으로 멀티모달 추론 능력을 갖추었다. 다이어그램 이미지를 입력으로 받아 문제를 해결할 수 있지만, 복잡한 다이어그램의 경우 이미지 토큰화 과정에서 공간 정보가 손실되는 한계가 있다. 연구진은 현재 언어 모델이 보조점 생성뿐만 아니라 완전한 증명 생성도 가능하다는 것을 발견했으나, 추론 속도와 환각 현상 해결이 필요해 당분간은 외부 도구의 도움이 필수적이라고 밝혔다. IMO 쇼트리스트 최난도 문제 해결 성과 알파지오메트리2는 2002년부터 2022년까지 IMO 쇼트리스트에서 선정된 30개의 최난도 문제 중 20개를 해결하는데 성공했다. 이는 시스템이 실제 IMO에 출제된 문제뿐만 아니라 더 광범위한 올림피아드 기하학 문제를 해결할 수 있는 강력한 능력을 갖추었음을 보여준다. 남은 과제: 고급 기하학 문제 해결 IMO 2018 P6, IMO 2023 P6와 같이 반전, 사영기하학, 근축이 필요한 고급 기하학 문제는 여전히 도전 과제로 남아있다. 연구진은 이러한 문제들을 해결하기 위해 하위 문제로 분해하고 강화학습 접근법을 적용하는 추가 연구를 진행할 예정이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 13:28AI 에디터

Arya.ai의 Apex는 지능형 AI 에이전트를 위한 첨단 API

인도 뭄바이, 미국 뉴욕, 2025년 2월 16일 /PRNewswire/ -- 인공지능(AI) 에이전트가 반복적인 업무를 자동화하고, 정보에 기반한 의사 결정을 내리고, 인간의 자율성을 한층 더 높이면서 산업을 빠르게 변화시키고 있다. AI 에이전트는 대화형 봇에서 의사 결정 지원 시스템에 이르는 업무 방식을 혁신함으로써 사람들이 창의적이고 전략적인 일에 자유롭게 집중할 수 있도록 지원하고 있다. Arya.ai's Apex Enables the Future of Work with AI Agents 그러나 AI 에이전트를 구축하려면 여전히 복잡하고 많은 자원이 필요하다. 하지만 Arya.ai가 개발한 AI API용 플랫폼 Apex는 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전(computer vision), 예측 분석(predictive analytics) 차원에서 사전에 훈련된 AI 모델을 제공함으로써 구축 과정을 단순화한다. 이러한 도구를 활용하는 개발자는 깊이 있는 AI 전문 지식이나 광범위한 인프라 없이 강력하고 자율적인 솔루션을 만들 수 있다. 디크시스 마를라(Deekshith Marla) Arya.ai 공동 설립자는 "Arya.ai가 지향하는 비전은 인간이 첨단 AI를 쉽게 이용하고 가진 능력을 강화할 수 있게 돕는 것"이라며 "Apex를 사용하면 모든 개발자가 일상적이고 반복적인 작업을 관리하는 정교한 AI 에이전트를 쉽게 생성해 개발 시간과 비용을 줄이면서 혁신하고, 전략을 세우고, 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다"고 말했다. AI 에이전트 개발에 속도 내는 Apex Apex는 다음과 같은 AI 에이전트 구축에 필수적인 도구를 제공한다. • 지능형 보안 및 피싱 탐지피싱 탐지기 API를 통해 피싱 공격을 탐지한다. 이 API는 신뢰도 점수를 제공함으로써 URL 도메인의 보안 수준을 평가한다. 이메일 피싱 탐지 API는 이메일을 스캔하고 텍스트, 링크, 첨부 파일에 잠재적인 피싱이나 스팸 위협이 있는지 분석한다. • 컴퓨터 비전물체를 감지하고, 이미지와 문서에서 정보를 추출하고, 비디오 스트림을 분석한다. 문서 사기 탐지 및 고객신원확인(KYC) 추출과 같은 API로 AI 에이전트가 검증을 자동화하고 규정 준수를 보장할 수 있게 해준다. • 예측 분석기계 학습 API를 활용해 예측, 이상 탐지, 금융 거래 시 데이터 기반 의사 결정을 수행한다. 이는 개인화된 AI 추천과 적응형 학습 모델을 제공해 판매를 촉진하고 고객 상호 작용을 촉진하는 데 유용하다. • 작업 흐름 조율기존 시스템과 원활하게 통합되어 작업 흐름을 자동화함으로써 에이전트가 여러 채널에서 복잡한 다단계 작업을 조정할 수 있도록 해준다. 이러한 기능은 AI 에이전트 개발을 단순화하고, 시장 출시 기간을 단축하고, 인프라 비용을 절감하는 효과를 낳는다. 실제 적용 사례 개발자들은 Apex를 활용해 다양한 산업 분야에서 지능형 자율 솔루션을 개발함으로써 운영 및 의사 결정 과정을 대규모로 혁신하고 있다. 은행 및 핀테크 • AI 기반 금융 인수 심사 • 대출 기관과 보험사는 Apex의 문서 추출 및 예측 분석 API를 활용해 재무제표, 고용 기록, 지출 패턴을 분석한다. • 위험 평가를 자동화하고 대출 승인 속도를 높이고 사기를 줄인다. 핀테크 플랫폼이 개인화된 대출 추천을 제공할 수 있도록 지원한다. 보험 • 자율 청구 처리 • 컴퓨터 비전 API는 청구한 보험의 손해 평가를 위해 이미지를 분석한다. • 청구 처리 시간을 50% 이상 단축해 사기를 최소화하고 고객 만족도를 높인다. 의료 및 진단 • 컴퓨터 비전을 이용한 AI 진단 • 의료 영상 분석은 엑스레이, MRI, CT 스캔에서 이상을 감지하는 데 도움을 준다. • 의료 전문가가 질병을 조기에 발견하고 정밀한 진단을 내릴 수 있도록 지원한다. • 건강 보험 청구 자격 여부를 판단하고 적절한 심사를 수행하여 사기 가능성을 사전에 방지한다. Apex의 힘을 경험할 기회 뒤처져선 안 된다. Arya.ai는 Apex가 어떻게 AI 에이전트 배포를 혁신해 효율성 향상, 빠른 의사 결정, 더 큰 인간 자율성을 촉진할 수 있는지 알아볼 수 있도록 기업, 개발자, 혁신가를 초대한다. • 자세한 정보: https://arya.ai/apex 방문 • 시연 예약: hello@arya.ai에 연락하면 Apex의 AI API가 실제 작동하는 모습을 직접 볼 수 있다. Arya.ai 소개 Arya.ai는 현재 은행 및 금융 서비스 전문 기업 솔루션 분야의 글로벌 선도기업인 오리온프로 솔루션스(Aurionpro Solutions)의 계열사다. 모회사인 오리온프로는 수십 년 동안 쌓아온 IT 및 소프트웨어 제품에 대한 전문 지식과 AI를 활용해 산업을 혁신하겠다는 비전을 공유한다. Arya.ai는 기업이 비용을 절감하면서 생산성을 향상할 수 있도록 지원한다. 이 회사의 주력 플랫폼인 Apex는 AI API 제공을 통해 개발자들이 업무 과정을 간소화하고, 전략적 의사 결정을 촉진하고, 인간이 더 의미 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 AI 에이전트를 구축하고 확장할 수 있도록 지원한다. 사진: https://mma.prnasia.com/media2/2620538/Arya_ai_Apex.jpg?p=medium600로고: https://mma.prnasia.com/media2/2620540/Arya_ai_Logo.jpg?p=medium600

2025.02.17 11:10글로벌뉴스

BSB 체인, 밈코인 열풍 대응 위해 BSC 네트워크 최적화

BNB 체인이 최근 BSC(Binance Smart Chain) 네트워크 최적화를 발표했다고 미국 가상자산 매체 더블록이 15일(현지시간) 보도했다. 이번 네트워크 최적화는 밈코인 거래 증가로 인해 네트워크 혼잡이 발생하며 가스비가 급등하는 문제를 해결하기 위해 진행됐다. BNB 체인의 가스비는 이전 주기 대비 388% 급등했다. BNB 체인은 "사용자가 높은 가스비를 지불해도 원하는 우선순위를 보장받지 못하는 경우가 발생했다"며 "이 방식은 일반적인 사용 사례에는 적절하지만, 밈코인 거래처럼 빠르게 움직이는 시장에서는 최적화가 필요하다"고 설명했다. 이에 따라 새로운 최적화 방식이 도입됐다. 이제 검증인은 동일한 3초의 블록 생성 시간 동안 더 많은 거래를 수집할 수 있으며, 이를 통해 더 높은 가치를 지닌 거래가 우선적으로 처리될 가능성이 높아졌다. BNB 체인은 "검증인이 더 많은 입찰을 수집하고, 네트워크 혼잡이 심한 시기에도 블록 구축 성능을 개선할 수 있도록 했다"며 "특히 밈코인과 같은 시간 민감성이 높은 스마트 컨트랙트와 상호작용하는 거래에 더 높은 우선순위를 부여할 것"이라고 밝혔다. 이러한 조치는 최근 BNB 체인의 가스비 급등과 맞물려 있다. 온체인 데이터 분석업체 난센에 따르면 BNB 체인 가스비는 지난 7일 동안 1천500만 달러(약 2천166억원)이 발생했다. 이는 같은 기간 이더리움 700만 달러(약 1천11억원)의 가스비가 발생한 이더리움보다 두 배 이상 높은 수치다. 난센 오렐리 바르테르 애널리스트는 "BSC의 가스비가 7일 동안 114% 급등했으며 같은 기간 솔라나, 이더리움, 베이스 등 주요 블록체인은 오히려 수수료 감소를 경험했다"고 분석했다. 이어 "이 같은 상승의 주요 요인 중 하나는 지난 월요일 발표된 바이낸스와 미국 증권거래위원회(SEC) 간 60일간의 법적 분쟁 중단 조치일 가능성이 있다"고 덧붙였다.

2025.02.17 09:37김한준 기자

"로봇전환 가속화"…브이디컴퍼니, 연내 휴머노이드 출시

서비스로봇 기업 브이디컴퍼니가 로봇전환(RX) 시대를 가속화하며 산업 혁신에 박차를 가하고 있다. 브이디컴퍼니는 올해 하반기 '푸두 D9' 휴머노이드 로봇을 국내에 출시할 계획이라고 17일 밝혔다. 식음료 매장과 물류센터 등에서 기술 검증(PoC)을 진행해 컨셉 단계에 머물러 있던 휴머노이드 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증할 계획이다. 푸두 D9 휴머노이드 로봇은 170cm 키, 65kg 몸무게, 42개 관절 자유도를 갖춘 2족 보행 로봇이다. 다섯 손가락 로봇손 '푸두 DH11'을 탑재해 정밀한 조작이 가능하다. 이 로봇은 고정밀 시각, 촉각, 힘, 청각 센서를 통해 주변 정보를 종합적으로 처리하고 인간과 유사한 방식으로 피드백을 제공한다. 인간과 상호작용이 가능하 반복적이고 위험한 작업 환경에서 사람을 대신해 업무를 수행할 수 있다. 이 밖에도 브이디컴퍼니는 국내에 서빙로봇을 처음 도입한 경험을 바탕으로, 다양한 산업에서 로봇의 실질적 활용을 촉진하고 로봇 시장을 확대할 계획이다. 지난 4일 국내 1위 모빌리티 플랫폼 기업 카카오모빌리티와 업무 협약을 체결하며 본격적인 RX 생태계 구축에 나섰다. 양사가 쌓은 로봇 분야 역량을 기반으로 서비스로봇 사업 경쟁력 강화를 위해 협력한다. 양사는 협력을 통해 브이디컴퍼니의 상업용 청소로봇 '클리버'를 카카오모빌리티의 로봇 서비스 '브링'에 연동해 론칭한다. 브링은 카카오모빌리티의 로봇 플랫폼 기술을 활용해 서로 다른 기종의 로봇을 연동, 다양한 공간에 통합적인 자동화 솔루션을 제공하는 서비스다. 클리버는 습식 청소와 건식 청소, 쓸기, 걸레질까지 4개의 기능을 한데 담은 다중 자율주행 청소로봇이다. 전자동으로 급수 및 배수, 충전이 가능해 인력의 개입 없이 스스로 건물을 청소한다. 이번 협약을 통해 브이디컴퍼니는 카카오모빌리티가 서비스를 제공하는 빌딩 및 주차장에서 클리버를 통한 무인 청소 서비스를 제공한다. 또한 로봇 유지보수 전문 자회사 브이디프렌즈를 통해 클리버 뿐만 아니라 브링에 연동된 모든 로봇의 AS까지 도맡을 예정이다. 브이디컴퍼니는 지난 12일부터 14일까지 서울 강남구 코엑스에서 진행된 호텔 페어에서, 청소 로봇 '클리버'를 플랫폼 기술 강점을 갖춘 브링에 연동해 제공하는 호텔 공간의 자동화 솔루션을 선보였다. 함판식 브이디컴퍼니 대표는 "RX 디벨로퍼로서 단순한 로봇 유통을 넘어 산업을 혁신하는 토탈 솔루션을 제공하는 기업으로 도약할 계획"이라며 "국내 로봇 산업이 지속적으로 성장하려면 정부와 업계가 협력해 시장을 확대하고 로봇의 실질적인 활용 사례를 늘려나가야 한다"고 말했다.

2025.02.17 09:09신영빈 기자

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