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[AI는 지금] 영화 속 AI 비서 '자비스' 현실로…오픈AI, '아스트라'로 AGI 시대 여나

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라'를 공개하며 범용인공지능(AGI) 경쟁이 새로운 국면을 맞게 됐다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 사람을 대신해 복잡한 업무를 수행하고 새로운 과학적 성과까지 만들어내는 단계로 진화하면서 빅테크 간 경쟁도 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 확산될 전망이다. 4일 오픈AI에 따르면 GPT-6 아스트라는 컴퓨터 사용과 웹 브라우징, 소프트웨어 개발, 과학, 사이버보안, 전문 업무 전반에서 기존 모델보다 성능을 높였다. 오픈AI는 아스트라를 자사 모델 중 가장 높은 지능과 정렬 성능을 갖췄다고 설명했다. 특히 이용자가 작업 과정을 하나씩 지시하지 않아도 목표를 이해하고 필요한 도구를 사용해 여러 단계의 업무를 이어가는 능력이 크게 강화됐다. 영화 '아이언맨'에서 토니 스타크의 지시를 받아 각종 시스템을 넘나들며 일을 처리하는 AI 비서 '자비스'에 가까운 모습이 현실로 다가온 셈이다. 챗봇 넘어 '실행형 AI'로…컴퓨터·전문SW 직접 조작 아스트라는 온라인 양식을 작성하고 고객관계관리(CRM) 정보를 갱신하거나 일정을 정리할 수 있다. 웹에서 자료를 조사한 뒤 이메일이나 문서를 작성하고 소프트웨어를 설치·시험하거나 화면을 확인하면서 오류를 해결하는 작업도 수행한다. 아스트라는 전문가용 프로그램까지 직접 다룬다. 오픈AI가 공개한 시연에서는 전자설계 프로그램 '키캐드'로 회로도를 실제 제작 가능한 인쇄회로기판(PCB) 설계로 바꿨다. 블렌더에서 주택을 모델링한 뒤 이를 언리얼 엔진5로 옮겨 이용자가 내부를 이동할 수 있는 3차원 환경도 만들었다. 실제 소프트웨어에서 금융 모델링과 엔지니어링, 미디어 제작 등을 수행하는 '에이전츠 라스트 이그잼'에서는 59.3%를 기록했다. GPT-5.6 솔은 53.6%, 클로드 오푸스 5는 55.5%였다. 운영체제에서 여러 단계의 작업을 수행하는 OS월드 2.0에서도 아스트라는 72.6%로 GPT-5.6 솔의 65.7%를 앞섰으며 작업 시간은 약 75분에서 40분으로 줄었다. 처음 접하는 환경에 적응하는 능력에서도 큰 폭의 변화가 나타났다. 아스트라는 낯선 환경을 탐색해 규칙을 찾아내고 목표를 달성하는 'ARC-AGI-3'에서 오픈AI 평가 기준 99.9%를 기록했다. 'GPT-5.6 솔'은 7.8%였다. 다만 99.9%라는 수치만으로 AGI에 도달했다고 판단하기는 어렵다. 오픈AI는 자사 리스폰스 API 하네스를 사용해 실제 모델 사용 방식에 가까운 조건에서 평가했으며 일부 설정도 조정했다고 밝혔다. 모델의 추론 능력뿐 아니라 이를 실행하는 에이전트 환경의 영향도 반영된 결과다. 오픈AI도 아스트라를 설명하면서 단일 벤치마크 점수보다 실제 업무 수행 능력을 앞세웠다. 사용자가 목표를 제시하면 작업에 필요한 도구를 스스로 활용해 여러 단계의 업무를 수행할 수 있다는 점을 강조한 것이다. 이에 따라 기존 생성형 AI가 질문에 답하거나 업무를 보조하는 역할에 머물렀다면, 아스트라는 복잡한 업무를 직접 맡아 처리하는 범용 에이전트에 한층 가까워졌다는 평가다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 "AGI의 정의는 사람마다 다르고 경계가 흐릿하다"면서도 "훗날 돌이켜보면 사람들은 지금 이 시점과 이 모델을 AGI의 초기 단계로 여길 수 있다"고 말했다. 과학 난제 풀고 사이버 공격까지…AGI 시대, 통제 부담 커져 과학 분야에서는 AI가 기존 지식을 설명하는 수준에서 연구에 직접 참여하는 단계로 영역을 넓혔다. 아스트라는 고난도 수학 평가인 프런티어매스 티어4에서 97.6%, 대학원 수준 과학 추론 평가인 GPQA 다이아몬드에서 96.0%를 기록했다. 코드와 터미널을 활용해 데이터 분석과 시뮬레이션, 모델 피팅을 수행하는 터미널벤치 사이언스에서는 64.6%로 GPT-5.6 솔의 22.4%를 크게 웃돌았다. 새로운 수학 성과에도 기여했다. 오픈AI에 따르면 아스트라는 10년 넘게 246에 머물렀던 무한히 많은 소수쌍 사이 간격의 상한을 186으로 낮추는 연구에 참여했다. 80년 넘게 개선되지 않았던 큰 소수 간격 관련 경계값의 한 항도 개선했다. 능력이 커지면서 위험 관리 필요성도 높아졌다. 아스트라는 오픈AI의 자체 안전 평가 체계인 '프리페어드니스 프레임워크'에서 사이버보안 분야 처음으로 최고 위험 수준인 '크리티컬(심각)' 기준을 충족했다. 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람의 단계별 지시 없이 알려지지 않은 취약점을 찾아 공격 방법을 개발할 수 있는 수준인 것이다. 평가 과정에서는 기존에 알려지지 않았던 제로데이 취약점 2개도 발견했다. 이에 오픈AI는 고급 사이버 공격 기능을 일반 이용자에게 그대로 공개하지 않고 방어 목적의 보안 작업을 중심으로 이용 범위를 확대할 계획이다. 오픈AI가 아스트라를 AGI와 연결해 언급했지만 현재 성능만으로 인간 수준의 범용성을 갖췄다고 평가하기에는 이르다. 전문 업무 평가인 '에이전츠 라스트 이그잼' 성공률은 59.3%, 터미널 기반 복합 작업을 평가하는 터미널벤치 4.0은 57.9%, 과학 연구 작업은 64.6%에 머물렀다. 일부 종합 지능과 코딩 평가에서도 클로드 계열 모델보다 낮은 성능을 기록해 복잡한 업무를 안정적으로 맡기기에는 아직 한계가 남아 있다. 다만 아스트라의 등장으로 글로벌 AI 경쟁의 기준도 달라질 가능성이 커졌다. 얼마나 많은 질문에 정확히 답하는지를 넘어, 사람이 목표를 주면 여러 소프트웨어와 서비스를 오가며 얼마나 많은 일을 빠르고 안정적으로 끝낼 수 있는지가 새로운 경쟁 기준으로 떠오르고 있는 것이다. 이에 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등의 경쟁도 '더 똑똑한 챗봇'에서 실제 일을 대신할 수 있는 범용 AI 에이전트 개발로 빠르게 옮겨갈 것으로 보인다. 브록먼 사장은 "아직 개선해야 할 부분이 많지만 사람들이 AI에 위임할 수 있는 업무의 종류와 AI가 사람들에게 제공할 수 있는 역량에서 진정한 변화가 일어나고 있다"고 말했다.

2026.09.04 10:06장유미 기자

플래티어, 자동차 SW 품질관리 지원 나선다…A-SPICE 대응 웨비나 개최

플래티어가 자동차 소프트웨어(SW) 기업의 개발 프로세스(A-SPICE) 대응을 지원하기 위한 웨비나를 연다. 플래티어는 'A-SPICE 관리 사례로 보는 아틀라시안 팀워크 컬렉션 활용 방안'을 주제로 온라인 웨비나를 개최한다고 4일 밝혔다. 이번 행사는 자동차 부품업체들이 복잡한 A-SPICE 평가와 심사에 보다 효율적으로 대응할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다. 최근 차량의 전장화와 지능화가 빠르게 진행되고 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환이 가속화되면서 소프트웨어 품질과 안정성이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. A-SPICE는 차량용 소프트웨어 개발 역량과 품질 수준을 평가하는 국제 프로세스 모델이다. 글로벌 완성차 업체와 협력하려는 부품사들에게 사실상 필수 요건으로 꼽히지만, 복잡한 표준 체계와 방대한 문서 관리 요구로 인해 현장에서는 상당한 부담으로 작용하고 있다. 플래티어는 이번 웨비나에서 아틀라시안의 협업 플랫폼인 '팀워크 컬렉션'을 활용해 A-SPICE 요구사항을 체계적으로 관리하는 방법을 소개할 예정이다. 지라(Jira)를 기반으로 한 업무 관리 체계와 컨플루언스(Confluence)를 활용한 산출물 관리, 리뷰 이력 추적, 평가 증적 관리 등의 실무 사례를 공유한다. 또 지라의 워크플로우와 자동화 기능을 활용해 A-SPICE 프로세스를 구현하는 방법과 컨플루언스를 활용한 문서 및 지식 관리 방안도 시연한다. 발표는 아틀라시안 솔루션 구축 프로젝트를 수행해온 구자철 플래티어 IDT사업부문 ITS팀 리더가 맡는다. 아틀라시안 팀워크 컬렉션은 지라와 컨플루언스, 룸(Loom), 로보 에이전트(Rovo Agent)를 통합한 협업 플랫폼이다. 프로젝트 관리와 업무 추적, 문서화, 비동기 협업 기능을 하나의 환경에서 제공해 조직 내 협업 효율을 높일 수 있도록 지원한다. 플래티어는 현재 아틀라시안을 비롯해 퍼포스, 트라이센티스, 깃랩 등의 국내 파트너사로 활동하고 있으며 삼성전자, SK하이닉스, 한미반도체, 무신사 등 주요 기업의 디지털 전환 프로젝트를 수행하고 있다. 장재웅 플래티어 IDT사업부문장은 "A-SPICE 인증은 글로벌 모빌리티 시장에서 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 요소"라며 "이번 웨비나를 통해 기업들이 개발 생산성과 품질 관리 역량을 높일 수 있는 실질적인 방안을 얻길 기대한다"고 말했다.

2026.09.04 10:01남혁우 기자

[시론] 보안 특화 AI, 우리가 만들려는 것은 '모델'인가 '역량'인가

정부가 '사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 프로젝트 사업자로 네이버클라우드 컨소시엄을 3일 선정했다. 네이버클라우드 컨소시엄은 9월부터 10개월 동안 그래픽처리장치(GPU) B200 총 256장을 지원받는다. 정부는 우선 5개월간 GPU를 지원하고, 중간평가 결과에 따라 나머지 5개월을 추가 지원할 예정이다. 정부가 보안에 특화한 AI 파운데이션 모델을 직접 확보하려는 시도 자체는 매우 의미 있는 일이다. 국가가 스스로를 방어하기 위한 최소한의 무기체계를 갖춰야 한다는 '자주국방'의 원칙에 비견할 만하다. 최근 강력한 성능의 AI가 속속 등장하면서 과거에는 상당한 전문지식과 시간이 필요했던 취약점 분석과 공격 방법 개발의 상당 부분이 자동화되고 있다. 미국을 중심으로 선진국들이 국가안보 차원에서 강력한 해킹 능력을 가진 AI 모델 개발에 뛰어드는 이유다. 미토스(Mythos)와 글래스윙(Glasswing) 프로젝트가 대표적이다. 문제는 국가안보와 연관한 이러한 최고 수준 AI를 언제까지 우리가 자유롭게 이용할 수 있다는 보장이 없다는 것이다. 첨단 반도체와 AI 기술이 이미 국가안보와 수출통제 대상이 되고 있는 만큼, 사이버방어를 외국 AI에 전적으로 의존했다가 정작 필요한 순간에 사용할 수 없게 된다면 큰 문제가 아닐 수 없다. 그런 의미에서 우리 스스로 통제할 수 있는 독자적인 AI 파운데이션 모델을 확보해야 한다는 정부의 문제의식에는 충분히 공감한다. 다만 여기서 한 가지 질문을 던져볼 필요가 있다. 우리가 원하는 것은 '국산 사이버보안 AI 모델'을 갖는 것인가, 아니면 'AI를 이용한 공격에 맞설 수 있는 세계 최고 수준의 사이버방어 역량'을 갖는 것인가? 전자가 목표라면 지금의 정부 정책은 자연스럽다. 우리가 개발한 범용 AI 파운데이션 모델에 사이버보안 데이터를 추가로 학습시켜 보안에 특화한 독자 모델을 만들면 된다. 다만 단순히 국산 사이버보안 AI를 보유했다는 데 의미를 둬서는 안 된다. 막대한 GPU와 예산을 투입하는 만큼 실제 사이버보안 업무에서도 세계 최고 수준의 모델들과 경쟁할 수 있는 성능을 갖춰야 한다. 그래야 독자 모델을 확보하는 전략적 의미도 생긴다. 그러나 국가 사이버안보 관점에서는 여기서 한 걸음 더 나아가야 한다. 공격자가 어떤 AI를 사용하든 이에 대응할 수 있는 세계 최고 수준의 사이버방어 역량을 확보하는 것이 목표라면, 반드시 하나의 AI 모델이 모든 보안 업무에서 최고일 필요는 없다. 국내외에서 우리가 이용할 수 있는 여러 상용 AI(오픈소스 포함)와 기존 보안 도구들을 어떻게 결합해 취약점을 찾고 분석하고 검증할 것인지, 그리고 이 전체 과정을 얼마나 효과적으로 운영할 것인지가 더 중요하다. 프로축구단에 비유하면 이해하기 쉽다. 특정 포지션에서 세계 최고 수준의 기량을 갖춘 국내 선수 한 명을 키울 것인가, 아니면 일정 수준 이상의 국내외 선수들에게 각자의 역할을 맡기고 이들을 잘 조합해 세계 최고의 팀을 만들 것인가의 차이다. 전자가 특정 선수의 능력을 극대화하는 전략이라면, 후자는 역할 분담과 조합을 통해 팀 전체의 경기력을 극대화하는 전략이다. 미국 마이크로소프트(MS)가 후자의 대표 사례다. 마이크로소프트가 개발한 MDASH는 가장 뛰어난 AI 모델 하나에 모든 보안 업무를 맡기는 방식이 아니다. 여러 AI 모델과 전문 에이전트를 조합해 취약점을 찾고 분석하고 검증하는 전체 과정을 하나의 시스템으로 구성한다. 특히 특정 AI 모델에 종속되지 않도록 설계했다는 점이 중요하다. 마이크로소프트는 이를 'Model Agnostic', 즉 '특정 모델에 구애받지 않는 구조'라고 부른다. 더 좋은 AI가 등장하면 이를 추가하거나 교체할 수 있고, 빠르고 저렴한 모델로 충분한 작업에는 굳이 크고 값비싼 모델을 사용할 필요도 없다. 자체 개발한 사이버보안 특화 AI인 MAI-Cyber-1-Flash 역시 MDASH 시스템을 구성하는 여러 모델 가운데 하나다. 이러한 접근이 중요한 이유는 AI 기술이 매우 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 오늘 최고 수준인 모델이 6개월 뒤에도 최고라는 보장은 없다. 특정 모델 하나에 전체 방어체계를 지나치게 결합시키면 그 모델의 경쟁력이 떨어지는 순간 방어체계의 경쟁력도 함께 떨어질 수 있다. 반대로 특정 모델에 종속되지 않는 구조라면 GPT든 클로드(Claude)든 제미나이(Gemini)든 다른 국산 AI든 필요에 따라 선택하고 조합할 수 있다. 더 좋은 AI가 등장해도 전체 시스템을 다시 만들 필요 없이 추가하거나 교체하면 된다. 결국 중요한 것은 특정 모델 하나의 성능뿐 아니라 새로운 AI를 얼마나 빠르고 효과적으로 우리의 사이버방어 역량으로 전환할 수 있느냐다. 물론 우리가 직접 통제할 수 있는 독자 AI 모델도 반드시 필요하다. 해외 AI를 사용할 수 없는 상황에서도 사이버방어 능력을 유지해야 하고, 외부로 유출되어서는 안 되는 국가안보 관련 기밀을 다루는 경우에는 그 필요성이 더욱 커진다. 따라서 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 자체를 반대할 이유는 없다. 다만 세계 최고 수준의 사이버방어 능력을 갖추는 것이 목표라면, 한정된 GPU와 막대한 예산을 특정 AI 파운데이션 모델 개발에만 집중하는 것이 최선인지는 생각해볼 필요가 있다. 세계 최고 수준의 독자 AI를 개발하는 것과 함께, 앞으로 등장할 더 뛰어난 AI를 신속하게 받아들여 사이버방어에 활용할 수 있는 체계를 만드는 데도 투자해야 한다. 국가 사이버보안 목표는 국산AI를 보유하는 것 자체가 아니다. 가장 강력한 공격자가 가장 강력한 AI를 들고 왔을 때도 국가의 핵심 시스템을 지켜낼 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 그래서 정부가 먼저 답해야 할 질문은 단순하다. 우리가 만들고 싶은 것은 세계 최고 수준의 '국산 사이버보안 AI 모델'인가, 아니면 어떤 AI가 등장하더라도 이를 활용해 세계 최고 수준의 성능을 낼 수 있는 '사이버방어 역량'인가? 물론 가장 좋은 것은 둘 다 갖는 것이다. 문제는 한정된 예산과 GPU를 어디에, 얼마나 배분할 것인가다. 목표가 명확해야 투자할 대상과 우선순위도 명확해진다.

2026.09.04 09:46김승주 컬럼니스트

VT 마켓, 글로벌 성장 전략 가속화를 위해 로스 맥스웰을 최고 전략 책임자로 선임

시드니, 2026년 9월 3일 /PRNewswire/ -- 멀티에셋 브로커 선도기업 VT 마켓(VT Markets)이 9월 3일, 로스 맥스웰(Ross Maxwell)을 최고 전략 책임자로 선임했다고 발표했다. 로스는 플랫폼 개발, 글로벌 사업 성장, 기업 거버넌스 전반에서 회사의 장기 전략을 이끌며, 멀티에셋 혁신을 진화하는 트레이더들의 필요에 맞춰 조율할 예정이다. VT Markets Appoints Ross Maxwell as Chief Strategy Officer to Accelerate Global Growth Strategy 이번 선임은 VT 마켓이 기존의 단순한 실행을 넘어 통합된 멀티에셋 플랫폼으로 확장하는 시점에서 이뤄졌다. 이를 통해 이용자들은 시장 기회를 발견하고 다양한 자산군에 접근하며 더 큰 확신을 가지고 거래할 수 있게 된다. 전 세계 시장이 점점 더 긴밀히 연결됨에 따라 VT 마켓은 디지털 자산과 기존 금융 시장을 연결하는 기술 주도형 생태계를 구축하는 동시에 트레이더들이 성공하는 데 필요한 지식과 리스크 관리 역량을 갖추도록 보장하고 있다. 최고 전략 책임자로서, 로스는 플랫폼 혁신과 글로벌 확장, 책임 있는 거래 체계 전반에서 VT 마켓의 전략적 방향을 이끌게 된다. 거시경제 분석과 운영 확장, 시장 인프라 분야에서의 깊은 배경을 바탕으로, 그는 마켓 인텔리전스와 교육 프로그램을 이끌었던 이전 직책인 글로벌 전략 운영 총괄에서 보직을 전환하게 됐다. 새로운 역할에서 그는 또한 리테일 트레이더들의 지식 격차를 줄이는 AI 기반 금융 문해력 이니셔티브를 주도하는 동시에 기관투자자급 멀티에셋 역량을 함께 확대할 예정이다. VT 마켓의 로스 맥스웰 최고 전략 책임자는 "다음 세대의 거래는 단순히 더 많은 자산군에 대한 접근성뿐만 아니라, 투명하고 기술 주도적인 생태계 안에서 이용자들이 얼마나 매끄럽게 기회를 발견하고 이에 대응할 수 있는지로 정의될 것"이라고 말했다. 이어 "전 세계 금융시장이 계속 융합되면서, 트레이더들은 최첨단 인프라와 투명한 체결로 뒷받침되는 고성능 플랫폼을 기대하고 있다. VT 마켓은 바로 그러한 미래를 구축하고 있으며, 나는 전 세계적으로 우리의 전략적 비전을 이끌게 되어 기대가 크다"고 덧붙였다. 로스의 선임은 글로벌 시장과 함께 진화하려는 VT 마켓의 의지를 반영한다. 더 넓은 시장 접근성과 지능형 기술, 경영진이 주도하는 금융 문해력을 결합함으로써 VT 마켓은 이용자들이 하나의 통합된 플랫폼을 통해 시장 변화를 헤쳐나갈 수 있도록 힘을 실어주는 거래 생태계를 만들어가고 있다. VT 마켓 소개 VT 마켓은 현재 160개국이 넘는 지역에서 사업을 운영하는 규제 대상 멀티에셋 브로커다. 이 회사는 최고의 온라인 트레이딩(Best Online Trading)과 가장 빠르게 성장하는 브로커(Fastest Growing Broker)를 포함한 다수의 국제적인 상을 받았다. 거래에 대한 모두의 접근성을 높이겠다는 사명에 발맞춰 VT 마켓은 1000개 이상의 금융상품에 대한 종합적인 접근을 제공하며, 고객들은 수상 경력의 모바일 애플리케이션을 통해 원활한 거래 경험을 누릴 수 있다.

2026.09.04 00:10글로벌뉴스

홀리랜드, 전문 영화 제작을 위한 올인원 무선 모니터링 시스템 파이로 7 울트라 출시

방송급 색상 정확도를 갖춘 밝은 QD 디스플레이와 최대 1000m 범위의 초저지연 무선 전송 미디어 하이라이트 전문 영화 제작을 위한 올인원 7인치 무선 모니터 색상 정확도 ΔE <1.5의 방송급 QD-LCD 20ms 지연시간으로 최대 1km 무선 전송 4K60 영상 스트리밍 무제한 수신기를 지원하는 브로드캐스트 모드 전문 모니터링 및 카메라 컨트롤을 위한 홀리 OS 홀리랜드 파이로 생태계와 호환 선전, 중국 2026년 9월 3일 /PRNewswire/ -- 전문 영화 및 영상 제작, 콘텐츠 창작을 위한 무선 제품 분야의 선도기업 홀리랜드(Hollyland)가 9월 3일, 파이로 7 울트라(Pyro 7 Ultra)를 발표했다. 이는 강력한 무선 연결성과 전문적인 수준의 모니터링을 단일 고휴대성 기기에 통합한 프로페셔널 올인원 7인치 무선 모니터다. 촬영감독과 감독, 카메라 오퍼레이터, DIT, 포커스 풀러들을 위해 제작된 파이로 7 울트라는 방송급 색상 정확도와 더불어 긴 전송 거리와 낮은 지연시간을 갖춘 강력한 무선 영상 전송을 제공한다. 이 제품은 카메라 탑재형 모니터링, 무선 포커스 풀링 및 모바일 감독 모니터링을 간소화해 설정 과정의 복잡성을 줄이고 더 효율적인 제작 워크플로를 실현한다. The Pyro 7 Ultra Displays Colors with Broadcast-Grade Accuracy 홀리랜드의 제이 선(Jay Sun) 제품 매니저는 "전문 제작에서 정확한 모니터는 필수적이다. 모든 부서가 현장에서 신뢰할 수 있는 시각적 기준이 필요하기 때문이다. 아주 작은 색상 차이도 판단에 영향을 미치고 이후 후반작업에서 문제를 일으킬 수 있다. 파이로 7 울트라의 QD-LCD 기술을 통해 제작진은 전문가급 색상 정확도로 제작 현장에서 눈으로 보는 화면을 그대로 신뢰할 수 있다"고 말했다. 방송급 색상 정확도를 갖춘 사전 캘리브레이션 디스플레이 Hollyland Pyro 7 Ultra 파이로 7 울트라의 핵심은 전문 제작에 필요한 방송급 색상 품질과 일관성을 제공하는 프리미엄 QD-LCD 디스플레이다. 각 모니터는 캘먼®(Calman®) 사전 캘리브레이션을 거쳐 ΔE 1.5 미만을 달성하며, 이를 통해 박스에서 꺼내는 순간부터 매우 정확한 색상 재현을 보장한다. 이 디스플레이는 99%의 Rec.709와 95%의 DCI-P3 색 영역, 감마 2.4, 최대 1500니트의 밝기를 제공해 밝은 환경에서도 신뢰할 수 있는 모니터링을 구현한다. 장기적인 일관성을 위해 사용자는 PC나 서드파티 캘리브레이션 하드웨어가 필요 없는 홀리랜드 컬러 캘리브레이터(Hollyland Color Calibrator) 통합 솔루션을 활용해 디스플레이를 신속하게 재보정할 수 있다. HDMI와 SDI 인터페이스는 루프스루와 크로스 출력을 지원한다. 카메라 컨트롤은 소니(Sony), 캐논(Canon), 니콘(Nikon), 아리(ARRI)의 일부 카메라 모델에서 지원되며, 셔터, 조리개, ISO, 화이트 밸런스를 포함한 기능의 반응성 높은 제어를 지원한다. TWiFi를 통한 강력한 무선 성능 홀리랜드의 독자적인 트윈 와이파이(Twin-WiFi, TWiFi) 기술로 구동되는 파이로 7 울트라는 두 개의 무선 대역을 동시에 활용해 견고한 이중 경로 연결을 구현한다. 자동 주파수 호핑은 혼잡한 RF 환경에서 간섭을 최소화해 안정적인 연결을 유지한다. 이 시스템은 최대 1km(3300피트) 범위에서 무선 영상 전송을 지원하며, 포커스 모드(Focus Mode)에서는 지연시간이 20ms까지 낮아진다. 이 시스템은 또한 한 대의 송신기에서 무제한의 수신기로 4K60 영상 전송을 지원해 여러 모니터링 위치가 필요한 제작 환경에 이상적이다. 홀리 OS를 통한 프로페셔널 모니터링 파이로 7 울트라는 빠르게 진행되는 제작 환경을 위해 설계된 홀리랜드의 차세대 운영체제 홀리 OS(HollyOS)를 도입했다. 직관적인 인터페이스는 직접적인 디스플레이 컨트롤과 맞춤 설정 가능한 모니터링 레이아웃, 그리고 다양한 전문 이미지 분석 도구를 제공한다. 멀티카메라 제작을 위한 통합 생태계 독립형 무선 모니터링 솔루션과 달리, 파이로 7 울트라는 홀리랜드의 더 광범위한 파이로 생태계의 일부로 설계됐다. 이 제품은 호환되는 파이로 송신기, 수신기, 모니터와 페어링되어, 제작팀이 상호운용성 문제나 제작 지연에 대한 걱정 없이 무선 모니터링 워크플로를 확장하거나 재구성할 수 있게 한다. 결과적으로 어떤 규모의 제작 환경에도 쉽게 적응하는, 신뢰성 높고 유연하며 확장 가능한 시스템이 구축된다. 가격 및 구매 정보 홀리랜드 파이로 7 울트라는 현재 공인된 홀리랜드 유통업체와 아마존(Amazon), 홀리랜드 온라인 스토어를 통해 미화 1299달러에 구매할 수 있다. 자세한 정보는 https://www.hollyland.com/product/pyro-7-ultra에서 확인할 수 있다. 홀리랜드 소개 홀리랜드는 무선 인터콤 시스템과 영상 전송 시스템, 모니터, 무선 마이크 및 라이브 스트리밍 카메라를 전문으로 하는 무선 제품 분야의 선도기업이다. 2013년 이후 홀리랜드는 영화 제작과 방송, 영상 제작, 라이브 이벤트, 극장, 종교 시설, 전시, 콘텐츠 창작 전반에서 전 세계 수백만 명의 이용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 이 회사는 전 세계 지역 팀과 사무소의 지원을 받아 약 160개국 및 지역에 걸친 글로벌 판매 네트워크를 운영하고 있다. 자세한 정보는 https://www.hollyland.com/, 홀리랜드 페이스북, 홀리랜드 인스타그램에서 확인할 수 있다.

2026.09.03 23:10글로벌뉴스

NC AI, LG전자와 자율형 휴머노이드 개발…인간 동작 로봇에 이식

NC AI가 사람의 움직임을 학습해 실제 동작으로 구현하는 자율형 휴머노이드 개발에 나선다. 인간의 다양한 작업 동작을 로봇의 신체 구조에 맞게 변환하고 이를 학습 데이터로 구축해 휴머노이드가 일상 공간에서 스스로 움직이고 작업할 수 있도록 하는 기술을 개발한다. NC AI는 LG전자와 컨소시엄을 구성해 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업'의 휴머노이드 분야 수행기관으로 선정됐다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체를 활용해 복잡한 일상 공간에서 사람 수준의 작업을 수행하는 자율형 휴머노이드를 개발하는 것이 목표다. NC AI는 사람의 동작을 휴머노이드가 따라 할 수 있도록 바꾸는 '휴먼-로봇 리타게팅' 기술 개발을 맡는다. 사람이 팔을 뻗거나 물건을 들고 이동하는 모습을 그대로 로봇에 적용하기 어려운 만큼 로봇의 관절과 신체 비율, 균형 등을 고려해 실제 수행 가능한 움직임으로 변환하는 기술이다. 휴머노이드가 다양한 작업을 배우기 위한 초기 학습 데이터도 구축한다. 사람 움직임을 데이터로 만들고 이를 로봇의 신체 조건에 맞게 변환해 학습시키는 과정을 하나의 파이프라인으로 구축할 계획이다. 로봇이 반복적으로 정해진 동작만 수행하는 데서 벗어나 다양한 움직임을 학습하는 기반으로 활용한다. 이 과정에는 NC AI가 게임과 애니메이션 분야에서 쌓아온 모션 데이터 기술을 활용한다. 회사는 그동안 사람의 움직임을 디지털 데이터로 만드는 기술과 애니메이션 제작 파이프라인을 구축해왔다. 기존 콘텐츠 제작에 활용하던 모션 기술을 실제 로봇의 움직임을 학습시키는 피지컬 AI 영역으로 확장하는 셈이다. 실제 로봇을 일일이 움직여 데이터를 확보하는 대신 가상환경도 활용한다. NC AI는 디지털 트윈 환경에서 다양한 상황과 작업을 구현하고 휴머노이드 학습에 필요한 모션 데이터를 대규모로 구축할 계획이다. 장기적으로는 로봇이 사람의 움직임을 따라 하는 수준을 넘어 상황을 파악하고 다음 행동을 스스로 결정하도록 기술을 고도화한다. NC AI는 모션 제어 기술에 '월드모델'을 접목해 로봇이 주변 환경의 변화를 예측하고 여러 단계로 이어지는 작업을 연속적으로 수행하는 기술을 개발할 예정이다. 컨소시엄은 로봇 하드웨어부터 데이터와 AI 모델 및 국산 온디바이스 AI 반도체까지 하나의 체계로 연결한다. 온디바이스 AI는 데이터를 외부 서버로 보내 처리하지 않고 로봇에 탑재된 반도체에서 직접 AI 연산을 수행하는 기술이다. 휴머노이드가 주변 상황을 인식하고 빠르게 움직여야 하는 만큼 실시간 연산 성능과 전력 효율을 함께 확보하는 것이 중요하다. 개발한 기술은 가정과 같은 일상 공간에서 물체 정리와 운반, 서빙, 도구 조작 등을 수행하는 범용 휴머노이드에 적용할 계획이다. 향후 제조·물류 현장의 작업 지원을 비롯해 재난 대응과 시설 점검, 위험지역 작업 등 산업·공공 분야로 활용 범위를 넓힌다. NC AI는 이번 사업을 계기로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델을 중심으로 피지컬 AI 사업도 확대한다. 로봇이 주변 환경을 이해하고 스스로 판단해 행동하는 데 필요한 AI 기술을 지속적으로 고도화할 계획이다. 이연수 NC AI 대표는 "NC AI가 오랜 기간 축적해 온 모션 제어 기술과 데이터 구축 역량이 실제 휴머노이드의 자율 동작으로 구현된다는 점에서 이번 과제 참여의 의미가 크다"며 "LG전자 등 파트너사들과 긴밀히 협력해 국산 온디바이스 AI 반도체 기반 휴머노이드 경쟁력을 극대화하고 국가 전략기술 확보에 앞장설 것"이라고 말했다.

2026.09.03 17:22김동원 기자

유가 뛰자 석화 제품값도 오른다…한화·LG·롯데 나란히 20만원 인상

중동 지역 지정학적 긴장이 다시 고조되며 국제유가가 배럴당 90달러대로 치솟자 국내 석유화학업계가 제품 가격 인상에 나섰다. 한화솔루션과 LG화학, 롯데케미칼이 9월 폴리에틸렌(PE)과 폴리프로필렌(PP) 등 주요 합성수지 공급가격을 올리면서 원료비 상승 부담이 제품 가격에 반영되는 모습이다. 3일 석유화학 업계에 따르면 한화솔루션은 지난 1일 출하분부터 에틸렌비닐아세테이트(EVA)와 저밀도폴리에틸렌(LDPE), 선형저밀도폴리에틸렌(LLDPE), 고밀도폴리에틸렌(HDPE)의 공급가격을 전월보다 톤(t)당 20만원 인상했다. 회사는 유가와 수급 상황 등을 종합적으로 고려해 공급가격을 책정했다고 설명했다. LG화학 역시 LDPE와 EVA, HDPE, LLDPE, PP, 폴리올레핀엘라스토머(POE)의 9월 공급가격을 일괄적으로 t당 20만원 올렸다. 인상 가격은 지난 1일부터 적용됐다. 롯데케미칼도 HDPE와 PP 호모, PP 블록·랜덤·터폴리머의 9월 공급 예정가격을 8월보다 t당 20만원 높였다. 회사는 유가와 나프타 가격 및 시장 상황을 반영해 공급 예정가격을 결정했다고 밝혔다. 국제유가 90달러대 재진입…나프타 원가 부담 확대 석화업체들이 잇달아 제품 가격을 올린 배경에는 국제유가 상승에 따른 원재료 부담 확대가 자리하고 있다. 미국과 이란 간 군사적 충돌이 다시 격화하면서 국제유가는 이달 들어 5주 만의 최고 수준으로 뛰었다. 국제유가는 최근 미국과 이란 간 군사적 긴장이 다시 고조되면서 배럴당 90달러대를 이어가고 있다. 3일(현지시간) 외신 보도 등에 따르면 브렌트유는 배럴당 95.04달러, 서부텍사스산원유(WTI)는 90.63달러를 기록했다. 미국·이란 간 충돌 재격화에 따른 중동 원유 공급 차질 우려와 호르무즈해협의 선박 통항 감소가 유가를 떠받치고 있다. 국내 석유화학업체들의 주요 원료인 나프타도 원유 가격 변화에 직접적인 영향을 받는다. 특히 국내 나프타분해시설(NCC)은 나프타를 분해해 에틸렌과 프로필렌을 생산한 뒤 이를 PE와 PP 등 합성수지로 가공한다. 국제유가와 나프타 가격 상승분을 제품가격에 충분히 반영하지 못하면 수익성이 악화될 수밖에 없는 구조다. 올해 중동 분쟁이 장기화하면서 나프타 조달 환경도 불안정한 상태다. 국제에너지기구(IEA)는 지난달 발표한 월간 석유시장보고서에서 호르무즈해협을 통한 원유 수송 차질과 중동 지역 생산 회복 지연 등을 반영해 올해 3분기 세계 석유시장이 하루 180만 배럴 규모 공급 부족을 기록할 것으로 전망했다. 한화·LG·롯데 모두 '20만원'…9월 가격 일제 인상 눈에 띄는 점은 주요 업체들의 가격 인상 시점과 폭이 사실상 같다는 것이다. 한화솔루션과 LG화학, 롯데케미칼 모두 9월부터 주요 제품 가격을 t당 20만원 올렸다. 업체마다 인상 대상 제품에는 차이가 있다. 한화솔루션은 PE 계열과 EVA가 중심이고, LG화학은 여기에 PP와 POE까지 포함했다. 롯데케미칼은 HDPE와 PP 계열 제품 가격을 올렸다. 공통적으로 PE 계열 제품이 포함됐고 가격 인상폭은 모두 t당 20만원이다. 이번 가격 조정은 공정거래위원회가 석유화학업계 화학제품 가격 및 입찰 담합 의혹을 조사하고 있는 가운데 이뤄졌다는 점에서도 관심을 끈다. 다만 업체들은 이번 가격 조정이 국제 원재료 가격 상승을 각각 반영한 결과라며 현재 진행 중인 담합 조사와는 선을 그었다. LG화학 관계자는 "최근 원재료 가격이 가파르게 상승하면서 이를 반영해 가격을 인상한 것"이라며 "회사마다 원재료를 조달하는 곳은 다를 수 있지만 원재료 자체에 국제가격이 형성돼 있어 가격 움직임이 비슷하게 나타날 수밖에 없다"고 말했다. 한화솔루션 관계자도 "유가와 연동되는 에틸렌 가격이 7~8월 들어 많이 오르면서 상승한 원가를 반영해 가격 조정 공문을 보낸 것"이라고 설명했다. 롯데케미칼은 7월 한시적 가격 인하가 종료된 점도 이번 가격 조정에 영향을 미쳤다고 설명했다. 롯데케미칼 관계자는 "7월 초 중소기업 고객사의 원가 부담을 줄이기 위해 산업통상자원부 나프타 수급 안정화 지원금을 활용해 주요 제품 공급가격을 한시적으로 인하했다"며 "국제가격에 제품 가격을 연동하고 있어 별도로 가격을 임의 인상한 것은 아니며, 업체들의 가격 조정 시점이 비슷한 것은 원가 상승과 한시적 지원 종료 등이 함께 영향을 미친 것으로 보인다"고 말했다. 석유화학업계는 원유와 나프타 등 공통 원재료를 사용하는 데다 국제 제품가격과 환율 등의 영향을 비슷하게 받는 만큼 업체별 가격 조정 방향과 시점도 유사하게 나타날 수 있다고 설명한다. 한국화학산업협회 역시 PE·PP 등 범용제품은 국제가격이 형성돼 있고 수요업체들이 수입 제품을 선택할 수 있어 국내 업체가 독자적으로 가격을 크게 올리기 어렵다고 설명했다. 협회는 담합 논란 등을 고려해 개별 업체의 제품 가격을 별도로 수집하거나 공유하지 않고 있다. 이번 공급가격 인상이 실제 거래가격에 어느 정도 반영될지도 관건이다. 중국발 공급과잉으로 범용 석유화학 제품 가격 경쟁이 심해진 상황에서 원재료 가격 상승분을 제품가격에 모두 전가하기는 쉽지 않기 때문이다. 공급과잉에 원가 부담까지…석화업계 수익성 압박 국내 석유화학업계는 중국의 대규모 증설에 따른 공급과잉으로 이미 수년째 수익성 악화를 겪고 있다. 특히 PE와 PP 등 범용제품은 중국 기업들이 생산능력을 빠르게 확대하면서 국내 업체들이 가격 경쟁에서 압박을 받고 있는 대표적인 제품군이다. 국제유가와 나프타 가격 상승은 이 같은 부담을 한층 키우는 요인이다. 석유화학사의 수익성은 원재료인 나프타 가격과 에틸렌·PE·PP 등 제품가격 간 차이인 '스프레드'에 크게 좌우된다. 원재료 가격 상승 속도만큼 제품가격을 높이지 못하면 스프레드가 축소돼 수익성이 악화된다. 아시아 석유화학 업체들은 미국 업체보다 원료가격 상승에도 상대적으로 취약하다. 미국 업체들이 상대적으로 저렴한 에탄을 주원료로 사용하는 것과 달리 한국을 비롯한 아시아 업체들은 나프타 의존도가 높기 때문이다. 최근 중동 공급 차질과 유가 상승은 이 같은 원가 경쟁력 격차를 더욱 벌릴 수 있는 요인으로 꼽힌다. 정부와 업계가 추진 중인 석유화학 산업 구조조정도 결국 공급과잉을 완화하고 스프레드를 정상화하는 데 초점이 맞춰져 있다. 국내 업체들은 NCC 생산능력 감축과 범용제품 설비 효율화, 고부가 제품 중심의 사업재편을 추진하고 있다. 업계에서는 당분간 국제유가와 나프타 가격 움직임이 제품가격의 핵심 변수가 될 것으로 보고 있다. 중동 지역 공급 불안이 장기화해 원료가격이 추가로 상승할 경우 석유화학업체들의 추가 가격 인상 압박도 커질 수 있다. 반대로 중국발 공급과잉이 지속되는 상황에서 제품가격 상승이 제한될 경우 국내 업체들의 수익성 부담은 오히려 확대될 가능성이 있다. 한국화학산업협회 관계자는 "올 들어 중동 정세 영향으로 나프타를 비롯한 국제 원료가격 변동성이 상당히 큰 상황"이라며 "원재료 가격이 제품가격에 바로 반영되는 것은 아니고 기업별 재고 상황 등을 함께 고려하기 때문에 단기 가격만으로 판단하기보다는 변동성이 이어지고 있다는 점을 봐야 한다"고 말했다.

2026.09.03 17:14류은주 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽·구글·메타, 9월 신모델 러시…AI 경쟁, '성능·효율'로 확전

오픈AI와 앤트로픽, 구글, 메타가 9월 들어 잇따라 최신 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 하반기 모델 경쟁에 불을 붙였다. 앤트로픽과 오픈AI가 코딩·사이버 보안 등 프런티어 모델의 성능 한계를 끌어올린 가운데 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 에이전트·코딩 성능과 비용 효율을 높이는 데 속도를 내는 분위기다. 3일 업계에 따르면 구글과 메타는 지난 2일(현지시간) 각각 '제미나이 3.8 플래시'와 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개했다. 이달 1일에는 앤트로픽이 '클로드 페이블 5.1'을 내놨으며 오픈AI도 차세대 모델 '아스트라'의 출시를 예고해 눈길을 끌었다. 각 업체들이 비슷한 시기에 신모델을 내놨지만 전략은 갈렸다. 앤트로픽과 오픈AI가 최고 성능 모델의 코딩·사이버 능력을 끌어올리는 데 힘을 준 반면, 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 성능과 활용도를 높이는 데 집중했다. 특히 구글은 이번에도 최고 성능 모델인 '프로' 대신 '플래시'를 또 다시 앞세워 눈길을 끌었다. '프로' 계열은 지난 2월 '제미나이 3.1 프로' 이후 반년 넘게 후속 모델이 나오지 않은 상태다. 앞서 구글은 지난 5월 연례 개발자 행사 '구글 I/O 2026'에서 '제미나이 3.5 프로'를 6월 중 출시하겠다고 예고했지만, 일정은 계속 미뤄지고 있다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 개발 과정에서 일부 '제미나이 3.5 프로' 후보 모델은 플래시 계열보다 충분한 성능 우위를 확보하지 못해 폐기된 것으로 전해졌다. 이에 구글은 최근 플래시 모델로 방향을 튼 모습이다. 지난 7월 3.6 플래시, 지난달 3.7 플래시에 이어 이번 3.8 플래시까지 6주 사이 세 번째 모델을 잇따라 내놓은 것이다. 이번에 선보인 제미나이 3.8 플래시는 소프트웨어 엔지니어링과 장시간 에이전트 작업, 복잡한 추론 능력을 강화했다. 구글은 이를 가장 지능적인 '워크호스' 모델로 소개하면서 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러로 기존 3.7 플래시와 같은 가격을 유지했다. 코딩 성능도 크게 끌어올렸다. 구글에 따르면 장기 소프트웨어 엔지니어링 평가인 '딥SWE v1.1'에서 제미나이 3.8 플래시는 상당수 대형 프런티어 모델을 앞섰다. 복잡한 작업에서는 추가 추론과 반복적인 도구 호출을 통해 결과를 개선하도록 설계했다. 구글은 사이버 보안 특화 모델인 '제미나이 3.8 플래시 사이버'도 이번에 함께 내놨다. 취약점 탐지와 자동 패치에 초점을 맞춘 모델로, 정부 기관과 주요 인프라 운영자, 소프트웨어 유지관리자 등 검증된 사용자에게 우선 제공된다. 같은 날 경량 모델인 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개한 메타도 구글과 비슷한 전략을 내세우는 모습이다. 메타는 지난 4월부터 '뮤즈 스파크'보다 더 크고 강력한 모델을 개발 중이라고 밝혀왔지만, 아직 프론티어급 모델은 공개하지 않고 있다.대신 메타는 스파크 계열을 잇따라 고도화하며 코딩과 에이전트 등 실사용 영역에서 경쟁력을 높이고 있다. 이번에 공개한 '뮤즈 스파크 1.3'은 하나의 긴 대화 안에서 여러 업무를 처리하고 외부 도구를 사용해 정보를 수집하며 작업 계획을 보완하는 장기 에이전트 능력을 강화한 것이 특징이다. 비용 효율도 높였다. 메타는 이전 버전인 스파크 1.2와 비교해 도구 호출을 약 20%, 토큰 사용량을 약 25% 줄였다고 밝혔다. 이처럼 구글과 메타가 경량 모델의 실사용 성능과 비용 효율을 높이는 사이 앤트로픽과 오픈AI는 프런티어 모델의 성능 상한을 끌어올리는 데 집중하고 있다. 실제 앤트로픽이 이달 공개한 '클로드 페이블 5.1'은 기존 페이블 5보다 장시간 코딩과 과학 업무 수행 능력을 강화한 것이 특징이다. 특히 코딩과 컴퓨터 작업 능력을 평가하는 '터미널 벤치 4.0'에서는 55.8%를 기록해 기존 페이블 5의 42.0%를 웃돌았다. 과학 업무 평가 점수도 24.7%에서 52.6%로 높아졌다. 또 앤트로픽은 기본 토큰 가격은 유지하면서 캐시 읽기 비용은 75% 낮췄다. 장시간 에이전트 업무에서 이전 작업 내용을 반복적으로 불러올 때 발생하는 비용 부담을 줄이기 위한 조치다. 이에 맞서 오픈AI는 차세대 모델 '아스트라'를 앞세워 사이버 보안 성능을 끌어올리고 있다. 또 아스트라는 자체 준비성 프레임워크에서 사이버 보안 능력의 '크리티컬' 기준에 도달했다. 이는 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람이 각 단계를 지시하지 않아도 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 찾아내고 이를 악용할 방법까지 개발할 수 있는 수준이라는 의미다. 이에 오픈AI는 '아스트라'의 높은 위험성을 고려해 사용 범위를 제한키로 했다. 고급 사이버 기능은 초기 일부 테스터에게 먼저 제공한 뒤 방어 목적의 프로그램을 통해 승인된 사용자로 확대할 예정이다. 또 허가받지 않은 행동을 감시하고 의심스러운 활동을 자동으로 중단하는 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 "모델이 더 중요한 업무를 수행할 수 있게 되면서 정렬과 통제 실패가 미치는 영향도 더 심각해질 수 있다"며 "보호 조치가 충분하지 않을 경우 개발 속도를 늦출 의지도 필요하다"고 밝혔다. 업계에선 이번 신모델 경쟁이 기업들의 AI 도입 방식에도 영향을 줄 것으로 보고 있다. 최고 성능이 필요한 코딩·과학·사이버 보안 업무에는 프런티어 모델을 쓰고, 반복 호출이 많은 에이전트 업무에는 상대적으로 저렴한 경량 모델을 적용하는 식으로 활용 방식이 세분화될 가능성이 커졌기 때문이다. 모델 선택 기준도 단순 벤치마크 점수에서 벗어나고 있다. 실제 업무를 끝내는 데 필요한 토큰 사용량과 도구 호출 횟수, 처리 속도, 안정성까지 함께 따져야 전체 운영 비용을 비교할 수 있어서다. 업계 관계자는 "경량 모델이 빠르게 고도화되면서 기업들이 프런티어 모델에만 의존할 필요가 줄어들고 있다"며 "앞으로 AI 업체들은 최고 성능을 끌어올리는 것과 동시에 실제 서비스에서 얼마나 낮은 비용으로 안정적인 성능을 제공할 수 있는지를 놓고 경쟁하게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.03 16:28장유미 기자

전기 뿜으며 사는데 어떻게 주변 감지할까…전기물고기 '뇌' 비밀

스스로 전기 신호를 내보내 주변을 탐색하는 전기물고기가 자신의 신호에 방해받지 않는 뇌 작동 원리가 밝혀졌다. 빠르게 학습하는 신경 연결과 천천히 학습하는 연결을 함께 사용해 자신이 만든 전기 신호는 걸러내고 외부에서 들어오는 새로운 신호를 구별하는 것으로 나타났다. 2일(현지시간) 미국 컬럼비아대학교 주커먼연구소에 따르면 연구진은 아프리카에 서식하는 약전기어류 전기감각엽 내 신경세포 연결 구조를 분석해 이 같은 결과를 확인했다. 약전기어류는 피부에 특수한 기관을 갖고 있어 주변의 전기장을 감지하는 동시에 스스로 약한 전기 신호를 발생시킨다. 이를 이용해 시야가 좋지 않은 물속에서 주변 환경과 먹이를 탐색하고 다른 개체와 의사소통한다. 문제는 자신이 내보낸 전기 신호다. 외부의 미세한 전기장을 감지해야 하는 상황에서 자신이 만든 신호가 계속 유입되면 주변에서 들어오는 신호를 구별하기 어려워질 수 있다. 연구진은 이를 자신이 소리를 지르면서 동시에 주변의 작은 소리를 들으려는 상황에 비유했다. 전기물고기의 뇌는 이를 해결하기 위해 자신이 만들어낼 감각 신호를 예측한 뒤 이를 상쇄한다. 이전 연구를 통해 이러한 기능 자체는 알려져 있었지만, 서로 다른 속도로 학습하는 신경세포들이 어떻게 협력해 정확한 예측과 신호 제거를 수행하는지는 명확하지 않았다. 연구진은 전자현미경을 이용해 전기물고기의 전기감각엽에 있는 신경세포와 시냅스 연결을 초고해상도로 분석했다. 이를 생리학적 측정과 컴퓨터 모델링 결과와 결합해 신경회로가 자기 신호를 걸러내는 과정을 살폈다. 그 결과 신경회로에서는 빠르게 변화하는 시냅스 가소성을 가진 세포와 천천히 변화하는 세포가 서로 짝을 이루는 구조가 확인됐다. 빠르게 학습하는 신경 연결은 새로운 변화에 신속하게 적응할 수 있지만 무작위로 발생하는 불규칙한 잡음에도 영향을 받기 쉽다. 반면 천천히 학습하는 연결은 변화에 적응하는 속도는 느리지만 반복적으로 발생하는 신호를 보다 안정적으로 학습한다. 두 방식이 함께 작동하면서 각각의 단점을 보완한다는 게 연구진의 설명이다. 빠른 학습은 변화에 신속하게 대응하고 느린 학습은 안정성을 높여, 전기물고기가 지속적으로 발생시키는 자신의 전기 신호를 빠르고 정확하게 상쇄할 수 있도록 한다. 연구진의 컴퓨터 모델에서도 여러 위치에서 일어나는 시냅스 가소성이 협력할 경우 각각이 독립적으로 작동할 때의 한계를 극복하고 빠르고 정확하면서도 잡음에 강한 신호 상쇄가 가능한 것으로 나타났다. 자신이 만들어낸 예측 가능한 신호가 제거되면 먹이나 다른 물고기 등 외부에서 발생한 전기 신호는 상대적으로 더 두드러지게 감지된다. 연구진은 이번 결과가 인공지능(AI)의 '지속학습(continual learning)' 연구에도 아이디어를 제공할 가능성이 있다고 봤다. AI 모델은 새로운 정보를 계속 학습하는 과정에서 이전에 학습한 정보를 잊어버리는 이른바 '파국적 망각(catastrophic forgetting)' 현상을 겪을 수 있다. 반면 생물의 뇌는 변화하는 환경에서 새로운 정보를 계속 받아들이면서 기존에 학습한 정보도 비교적 안정적으로 유지한다. 이번 연구가 AI의 파국적 망각 문제를 직접 해결한 것은 아니다. 연구진은 빠른 학습과 느린 학습을 함께 사용하는 생물학적 신경회로의 구조가 지속적으로 학습해야 하는 인공 시스템을 설계하는 데 참고할 수 있을 것으로 기대했다. 네이선 소텔 컬럼비아대 교수는 "생물학적 시스템은 인공 시스템에 가르쳐 줄 것이 많다"고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '네이처(Nature)'에 2일 게재됐다.

2026.09.03 16:10안희정 기자

M83, 디블라트와 AI 특허 솔루션 'IP-DO' 공개…특허 시장 본격 공략

M83이 인공지능(AI) 연구개발 자회사 디블라트와 협력해 자체 멀티모달 AI 검색 기술을 특허 분야로 확장한 업무 솔루션을 선보이며 B2B 시장 공략에 나선다. M83은 디블라트, 피치트리와 협력해 '국제특허정보박람회(PATINEX) 2026'에서 AI 기반 특허 업무 솔루션 '아이피-두(IP-DO)'를 선보였다고 3일 밝혔다. 이번 솔루션은 콘텐츠 제작 현장의 수요를 기반으로 개발된 AI 검색 기술을 특허 및 지식재산권(IP) 분야로 확장해 기업간거래(B2B) AI 소프트웨어 사업을 넓히기 위해 마련됐다. IP-DO는 'IP-DO 웹(Web)'과 'IP-DO 태스크(Task)' 두 가지 솔루션으로 구성된다. IP-DO 웹은 대학과 연구기관, 기업이 보유한 특허 자산을 간편하게 검색해 기술이전에 필요한 특허를 빠르게 찾아낼 수 있도록 돕는 웹사이트 구축 플랫폼이다. IP-DO 태스크는 특허 업무 과정에서 발생하는 이메일을 AI가 자동 분석해 관련 업무를 관리하도록 지원하며, 반복적인 관리 업무를 자동화해 효율성을 높인다. 이번 솔루션은 M83과 디블라트가 제품 설계 및 개발을 맡고, 피치트리가 고객 수요를 발굴하는 협업 방식으로 개발됐다. 향후 M83과 디블라트는 기술 고도화와 개발을 담당하고 피치트리는 영업과 고객사 확보를 맡는다. M83은 디블라트를 중심으로 콘텐츠 분야에서 축적한 AI 기술 역량을 특허·IP 등 다양한 산업으로 확장해 그룹 차원의 소프트웨어 포트폴리오를 강화할 계획이다. 최완호 디블라트 대표이사는 “이번 PATINEX 참가를 계기로 특허·IP 관련 기업 및 기관에 IP-DO를 적극 소개하고 본격적인 사업화에 나설 계획”이라며 “자체 AI 기술을 다양한 산업의 업무 환경에 적용할 수 있는 솔루션으로 확장해 M83 그룹의 AI 소프트웨어 사업 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 전했다.

2026.09.03 16:06정진성 기자

[AI는 지금] MS, AI 맞춰 11년 만에 공시 체계 개편…애저 매출 별도 공개

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 사업 변화를 실적에 반영하기 위해 11년 만에 공시 체계를 개편했다. AI 인프라 투자 부담이 빠르게 커지는 가운데 '애저' 분기 매출을 처음 공개하면서 향후 클라우드 사업의 성장 규모와 투자 성과에 대한 시장의 검증도 한층 구체화될 전망이다. 2일(현지시간) MS가 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 '2027회계연도 사업부문 및 투자자 지표' 자료에 따르면 MS는 기존 3개 보고 사업부문을 '에이전트 및 인프라'와 '디바이스 및 컨슈머' 등 2개로 재편한다. 새 체계는 2027회계연도 1분기(7~9월) 실적부터 적용된다. MS는 그 동안 사업 실적을 생산성 및 비즈니스 프로세스, 인텔리전트 클라우드, 퍼스널 컴퓨팅으로 구분해 발표했다. 하지만 AI가 업무용 소프트웨어와 개발 도구, 보안, 클라우드 인프라 전반에 적용되면서 기존 사업부문만으로 제품 간 연계와 수익 구조를 설명하기 어려워지자 체계를 바꿨다. 에이전트 및 인프라 부문에는 애저와 마이크로소프트365(M365) 클라우드, 생산성·서버 라이선스, 산업 솔루션, 컨설팅·지원 사업이 포함된다. 디바이스 및 컨슈머 부문은 검색·광고와 엑스박스, 윈도 주문자상표부착생산(OEM)·기기 사업으로 구성된다. 새 기준을 소급 적용한 2026회계연도 에이전트 및 인프라 부문 매출은 2681억 2700만 달러로 전년보다 22.6% 증가했다. 영업이익은 23.1% 늘어난 1363억 6500만 달러로 집계됐다. 마이크로소프트 전체 매출의 80.8%, 영업이익의 87.8%가 이 부문에서 발생했다. 반면 디바이스 및 컨슈머 부문 매출은 637억1200만 달러로 1.2% 증가하는 데 그쳤다. 영업이익은 6.5% 늘어난 188억7200만 달러였다. 매출과 영업이익 비중은 각각 19.2%, 12.2%로 에이전트 및 인프라 부문과 큰 격차를 보였다. 에이전트 및 인프라 부문의 영업이익률은 50.9%로, 디바이스 및 컨슈머 부문의 29.6%보다 21.3%포인트 높았다. 다만 애저와 M365, 서버 라이선스, 산업 솔루션, 컨설팅·지원 사업이 함께 포함돼 개별 AI 제품의 매출과 수익성은 확인하기 어렵다. MS는 이번에 클라우드 플랫폼 '애저' 매출도 별도 공개해 관심이 쏠린다. 그동안 분기 실적에서 성장률만 제시해 온 애저 매출 규모를 처음 확인할 수 있게 됐기 때문이다. 새 기준으로 계산한 2026회계연도 4분기 애저 매출은 294억1700만 달러로, 전년 동기보다 42% 증가했다. 연간 매출은 1019억3800만 달러로 집계돼 1000억 달러를 넘어섰다. 애저의 분기 매출이 공개되면서 글로벌 클라우드 3사의 외형을 비교할 수 있는 기준도 마련됐다. AWS와 구글클라우드는 매출액을 공개해 왔지만 MS는 애저 성장률만 제시해 직접적인 비교가 어려웠다. 다만 3사가 클라우드 매출에 포함하는 제품과 서비스 범위가 달라 수치만으로 경쟁력을 판단하는 데는 한계가 있을 것으로 보인다. MS는 애저 매출 집계 대상도 사용량 기반 클라우드·AI 인프라 중심으로 조정했다. 기존 애저 실적에 포함됐던 깃허브 클라우드와 기타 개발자 클라우드 서비스, 시큐리티 코파일럿 매출은 M365 상용 클라우드로 옮겼다. 헬스케어·생명과학 클라우드 매출은 산업 솔루션에 편입했다. 온프레미스 기반 깃허브와 기타 개발자 서비스 매출도 기존 서버 제품에서 M365 상용 제품으로 이동했다. 이에 따라 유료 깃허브 이용자는 M365 상용 좌석 증가율에 포함됐다. 깃허브 조직을 M365에 통합하는 것이 아니라 제품별 매출과 이용자 지표의 분류 기준을 바꾸는 조치다. 공시 기준 변경에 따라 2026회계연도 M365 클라우드 매출은 1002억9900만 달러로 다시 집계됐다. 깃허브 유료 좌석이 추가되면서 M365 상용 좌석 증가율은 기존 6%에서 7%로 높아졌다. 애저 연간 성장률은 일부 서비스가 제외되면서 41%에서 40%로 낮아졌다. 산업별 소프트웨어와 광고 사업의 집계 방식도 달라졌다. 다이내믹스365와 링크드인 인재·영업 솔루션, 헬스케어·생명과학 클라우드는 산업 솔루션으로 통합했다. 링크드인 마케팅 솔루션과 프리미엄 구독 매출은 검색·광고 실적에 포함시켰다. 기존에 따로 제시했던 링크드인과 다이내믹스365 성장률은 새 투자자 지표에서 빠졌다. MS는 2027회계연도 1분기 전체 매출 전망을 기존 898억5000만~909억5000만 달러로 유지했다. 에이전트 및 인프라 부문 매출은 751억5000만~757억5000만 달러, 디바이스 및 컨슈머 부문은 147억~152억 달러로 예상했다. 같은 기간 자본지출은 500억 달러를 웃돌 것으로 예상했다. 여기에 애저 매출은 고정환율 기준 44~45%, M365 상용 클라우드 매출은 약 17% 증가할 것으로 내다봤다. 이 수치는 지난 7월 29일 발표한 전망을 새 공시 기준에 맞춰 재분류한 것으로, 당초 제시된 전체 매출과 비용, 영업이익률 전망에는 변동이 없다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 "AI는 우리가 무엇을 만들고 어떻게 운영하는지를 바꾸고 있으며 제품 간 경계와 사업모델도 재편하고 있다"며 "이제 하나의 애플리케이션이나 서비스를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 수행하려는 업무의 전체 과정을 연결해야 한다"고 말했다.

2026.09.03 15:12장유미 기자

AI가 업무 이해·판단·실행까지…KT, '에이전틱 데이터 플로우' 개발

AI가 고객 데이터를 찾아 분석하고 회사의 업무 규정에 맞춰 판단한 뒤 실제 업무까지 처리한다. 업무 과정에서 문제가 생기면 어느 단계에서 오류가 발생했는지 찾아 다시 개선한다. KT는 AI 에이전트에 회사의 데이터와 업무 노하우를 연결해 실제 업무를 맡길 수 있는 전사 데이터 활용 체계를 구축했다고 3일 밝혔다. AI가 질문에 답하거나 정보를 찾아주는 수준을 넘어 기업의 업무 맥락을 이해하고 판단과 실행까지 맡도록 하는 것이 핵심이다. '에이전틱 데이터 플로우'로 불리는 솔루션으로, KT는 AI가 스스로 판단하고 작업하는 에이전틱 AI 시대에는 모델 자체의 성능만큼 기업 내부의 데이터와 업무 지식을 제대로 이해하는 능력이 중요하다고 판단했다. 여러 AI 에이전트가 함께 일할수록 이 문제는 더 복잡해진다. 기업 데이터는 고객과 상품, 영업, 마케팅 등 여러 시스템에 흩어져 있고 같은 정보를 두고도 시스템마다 명칭이나 기준이 다를 수 있다. 여기에 개인정보 여부와 접근 권한, 사내 정책과 업무 절차까지 따져야 실제 업무에 활용할 수 있다. KT는 이를 해결하기 위해 에이전틱 데이터 플로우를 ▲K 피처 맵 ▲K 메타 ▲KT 온톨로지 ▲K 이밸류에이션 등 4개 축으로 구성했다. 데이터 준비부터 의미 파악, 업무 수행, 결과 검증까지 AI가 일하는 전 과정을 하나로 연결하는 구조다. 1600여 종 데이터 정리…AI가 찾아서 바로 쓴다 AI가 일을 시작하는 데 필요한 데이터는 K 피처맵에 모았다. 가입과 이용, 상품, 마케팅 등 여러 시스템에 나뉘어 있던 정보를 같은 기준으로 정리해 AI가 바로 사용할 수 있도록 했다. 현재 고객 프로파일과 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여 종의 표준 데이터 자산이 구축됐다. AI가 업무를 맡을 때마다 원천 데이터의 위치를 찾고 다시 가공하는 과정을 거치지 않아도 되는 셈이다. 데이터는 품질 검증과 버전 권한 관리가 이뤄지고 보안 검토와 접근 권한 설정도 사전에 거친다. AI가 필요한 정보를 빠르게 가져다 쓰면서도 허용되지 않은 데이터에 접근하는 일을 막기 위한 장치다. K 메타는 AI에 데이터의 의미를 알려준다. 데이터의 이름과 정의, 형식뿐 아니라 저장된 위치와 다른 정보와의 연결 관계를 관리한다. 개인정보나 기밀정보 여부, 보안 등급과 사용 권한도 함께 제공한다. 예컨대 AI가 고객 분석을 맡았다면 어떤 고객 데이터가 존재하는지를 찾는 데서 끝나지 않는다. 각각의 정보가 무엇을 의미하고 서로 어떻게 연결되는지, 현재 맡은 업무에 사용해도 되는 정보인지까지 판단할 수 있다. AI가 기업 데이터를 제대로 읽기 위한 일종의 지도와 사용설명서를 함께 제공하는 방식이다. 매뉴얼 운영 노하우까지 연결…AI가 판단하고 실행한다 데이터를 찾고 이해한 다음에는 회사가 실제로 일하는 방식을 알아야 한다. 같은 정보를 갖고 있어도 회사의 정책과 업무 절차를 모르면 AI가 실제 업무를 대신하기 어렵기 때문이다. KT 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 사내에서 사용하는 용어와 정책, 업무 매뉴얼, 운영 과정에서 쌓인 노하우를 서로 연결된 의미 체계로 구조화해 AI가 상황에 맞는 판단을 내릴 수 있도록 한다. 사람이 읽고 따라 하던 업무 매뉴얼과 운영 절차도 AI가 직접 실행할 수 있는 워크플로우로 바꾼다. 직원 개인이나 조직에 축적됐던 업무 경험을 디지털 자산으로 만들어 AI가 판단하고 실제 업무를 처리하는 데 활용하는 것이다. AI가 일을 제대로 했는지는 K 이밸류에이션이 확인한다. 공개 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경을 반영한 자체 평가 기준을 활용해 AI 모델과 에이전트의 품질을 점검한다. 최종 결과만 평가하지 않는다. AI가 업무를 시작하면서 어떤 계획을 세웠는지, 필요한 도구를 제대로 호출했는지, 각 단계에서 어떤 판단을 내렸는지까지 살펴본다. 잘못된 결과가 나오면 오류가 발생한 지점을 찾아 다시 개선할 수 있는 구조다. KT는 에이전틱 데이터 플로우를 마이K와 세일즈 에이전트, 소상공인 에이전트 등에 적용하고 있다. 출시 예정인 업무 자동화 가칭 에이전트 'K-Claw'에도 적용할 계획이다. 모두의AI와 연계해 적용 범위도 넓힌다. KT가 통신 사업을 운영하며 축적한 데이터와 업무 지식, 운영 경험을 AI가 활용할 수 있는 자산으로 바꾸고 이를 다양한 산업과 업무 영역으로 확장한다는 구상이다. 이상봉 AX미래기술원 AX데이터랩장은 "KT가 목표로 하는 것은 회사 데이터를 알고 있는 AI가 아니라 회사에서 어떻게 일하는지까지 아는 AI"라며 "필요한 데이터를 스스로 찾고 의미를 파악한 뒤 사내 규칙에 따라 판단하고 업무를 수행하며, 그 과정과 결과까지 검증하는 AI 에이전트를 실제 업무 현장에 투입할 계획이다"고 말했다.

2026.09.03 15:00박수형 기자

[AI 리더스] 서비스나우 "韓 AI 실행력 높인다…기술 협력 확대"

"한국 기업은 빠른 인공지능(AI) 도입과 투자 속도를 갖췄지만 실제 업무 적용과 거버넌스, 투자수익률(ROI) 관리 역량은 아직 이를 따라가지 못하고 있습니다. 우리는 한국을 AI 사업 전략 시장으로 보고, 국내 고객·파트너와 이러한 격차를 해소하는 데 필요한 기술과 역량을 공동으로 만들어갈 것입니다." 멜리사 리스 서비스나우 아시아 및 한국 그룹 총괄과 현상준 한국 대표는 국내 기업 AI 성숙도·전략 관련해 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 서비스나우는 올해 처음 AI 성숙도 조사에 한국을 포함했다. 한국 기업의 AI 도입이 빠르게 늘고 있으며, 서비스나우 역시 국내 투자와 고객 협업을 확대하고 있다는 점을 반영했다. 리스 총괄은 한국 기업의 가장 큰 강점으로 빠른 AI 도입 속도와 높은 투자 의지를 꼽았다. 실제 서비스나우 조사에 따르면 한국 기업 AI 관련 지출은 전년보다 약 120% 증가할 것으로 전망됐다. 이는 글로벌과 아시아·태평양(APAC) 평균인 약 110~116%보다 높은 수준이다. 한국 기업의 약 52%는 이미 에이전틱 AI를 도입한 것으로 나타났다. 기업 두 곳 중 한 곳 이상이 챗봇과 검색, 업무 지원 등에서 AI 에이전트를 활용하고 있는 셈이다. 경영진 AI 투자 의지도 높은 것으로 나타났다. AI에 대한 리더십의 비전과 전략은 상대적으로 높은 평가를 받았다. 정부 AI 투자 확대와 대국민 AI 확산 정책, 메모리 반도체 경쟁력 등도 한국 AI 시장의 강점으로 꼽혔다. 한국의 빠른 투자와 도입 속도가 곧바로 높은 AI 성숙도로 이어지지는 않았다. 한국 기업 AI 성숙도는 52점으로 APAC 평균과 같은 수준에 머물렀다. 특히 실제 업무에 AI를 연결하는 실행력에서 격차가 뚜렷했다. 에이전틱 AI를 도입한 기업은 52%였지만 사람이 지속적으로 개입하지 않아도 AI가 업무를 수행하는 자율형 워크플로를 구현한 기업은 9%에 그쳤다. 비즈니스 프로세스 자체를 AI에 맞게 재설계한 기업은 2%였다. AI 거버넌스도 취약한 영역으로 나타났다. 전용 소프트웨어(SW)를 통해 AI 정책과 통제, 감사 체계를 갖춘 한국 기업은 19%에 그쳤다. 현 지사장은 "기업은 AI 에이전트도 직원처럼 관리해야 한다"며 "사내 어떤 AI 에이전트가 존재하고 어떤 권한을 갖고 어떤 업무를 수행하는지 알아야 한다"고 강조했다. "AI 파일럿 단계 끝…한국 성공사례 글로벌 확산 리스 총괄은 AI 비용과 투자대비수익률(ROI) 관리도 한국 기업이 풀어야 할 과제로 지목했다. 그는 "최근 만난 일부 국내 기업이 1년치로 편성한 AI 예산을 불과 3개월이나 6개월 만에 모두 소진한 사례도 있었다"며 "AI 활용이 늘면서 토큰 비용과 검색증강생성(RAG), 데이터 정제, 인프라 운영 등 예상하지 못했던 비용이 함께 증가한 영향"이라고 설명했다. 리스 총괄은 최근 기업들이 단순히 AI를 많이 사용하는 것보다 비용 대비 효율성을 따지기 시작했다고 설명했다. 토큰 사용량에 한도를 설정하고, 실제 업무 성과와 비용을 함께 관리하려는 움직임이 확산하고 있다는 것이다. 그는 "다수 기업은 회사 전체에서 AI 에이전트가 몇 개 운영되고 있는지, 각각 얼마의 비용이 들고 수익과 생산성 향상을 얼마나 만들어내는지 제대로 파악하지 못하고 있다"고 지적했다. 현 지사장도 "AI 파일럿만 반복하는 단계는 끝났다"며 "실제 실행 단계로 넘어가 ROI에 기여하는 성과를 만들어야 한다"고 주장했다. 이어 "단순한 AI 도입 여부보다 AI를 실제 업무 프로세스와 연결하고 비용과 성과를 정량적으로 관리할 수 있는지가 기업 AI 경쟁력을 좌우할 것"이라고 내다봤다. 서비스나우는 한국 기업이 AI를 개별 업무에 활용하는 단계를 넘어 전사적으로 확산할 수 있도록 지원할 계획이다. 리스 총괄은 "우리는 국내 파트너 AI 역량 강화에 투자를 확대할 것"이라며 "새로운 AI·워크플로 기술을 국내 파트너가 빠르게 습득하고 고객사에 직접 구축·적용할 수 있도록 교육과 인재 육성을 강화할 것"이라고 강조했다. 그는 한국 고객과의 공동 기술 개발도 힘쓴다고 밝혔다. 리스 총괄은 "미국에서 개발한 제품을 국내에 그대로 공급하는 데 그치지 않고 한국 기업 업무 환경과 요구에 맞는 기능과 서비스를 고객·파트너와 개발할 것"이라며 "한국에서 확보한 성공 사례는 향후 글로벌 시장으로 확산할 것"이라고 설명했다. 현 지사장은 "장기적으로 한국에서 AI를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 선도기업인 '페이스세터(Pacesetter)'를 늘리는 것이 목표"라고 덧붙였다.

2026.09.03 14:01김미정 기자

이노그리드, '오픈스택잇 3.5' 출시…AI 인프라 수용하는 가상화 플랫폼으로 진화

이노그리드가 인공지능(AI) 도입이 본격화되면서 빠르게 변화하는 기업 인프라 환경에 맞춘 클라우드 플랫폼을 선보인다. 이노그리드는 자체 가상화 기술을 고도화한 프라이빗 클라우드 플랫폼 '오픈스택잇(Openstackit) 3.5'를 출시했다고 3일 밝혔다. 회사는 이번 버전을 통해 기존 가상화 인프라를 넘어 AI 인프라까지 수용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 오픈스택잇 3.5는 오픈스택 최신 버전인 '가스파초(Gazpacho) 2026.1'을 기반으로 플랫폼 전반을 재구성하고 대규모 인프라 운영에 필요한 핵심 기능을 강화했다. 가장 눈에 띄는 부분은 운영 자동화와 자원 최적화 기능이다. 유지보수가 필요한 서버의 VM을 다른 노드로 자동 이동한 뒤 작업 완료 후 원래 위치로 복원하는 유지보수 모드를 지원한다. 또한 컴퓨트 노드별 자원 사용 현황을 분석해 가상머신(VM)을 최적의 위치로 재배치하는 기능을 강화해 인프라 활용도를 높였다. 서비스 안정성 확보를 위한 고가용성 기능도 고도화했다. 특정 노드에서 장애가 발생할 경우 운영 중인 VM을 정상 노드로 자동 이관하는 인스턴스 HA 기능을 제공한다. 서비스 중단 없이 CPU와 메모리 자원을 확장할 수 있는 핫플러그 기능도 지원해 워크로드 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 했다. 대규모 클라우드 환경을 위한 병렬 라이브 마이그레이션 기능도 적용했다. 여러 데이터 전송 작업을 동시에 수행하는 멀티스레드 방식을 활용해 VM 이동 시간을 줄이고 운영 효율성을 높인 것이 특징이다. 관리 기능 역시 한층 강화됐다. 통합 모니터링과 미터링 기능을 통해 물리·가상 인프라의 상태와 자원 사용 현황을 실시간으로 확인할 수 있으며, 인프라 프로비저닝과 자원 생명주기 관리도 자동화했다. AI 인프라 수요 증가에 대응하기 위한 GPU 관리 기능도 새롭게 주목받고 있다. 오픈스택잇 3.5는 GPU 프로비저닝과 자원 할당, 실시간 모니터링, 스케줄링 기능을 지원해 AI 학습과 추론에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 했다. 이노그리드는 이를 기반으로 'xPU에서 AI 플랫폼으로(From xPU to AI Platform)' 전략도 본격화한다. CPU·GPU·NPU 등 다양한 xPU 자원을 통합 관리하는 인프라를 시작으로 GPU PaaS, AI CMP, AI PaaS까지 기술 영역을 확장하고, 궁극적으로는 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결하는 AI 플랫폼을 구축한다는 구상이다. 가상화 플랫폼은 이 전략의 기반 계층 역할을 맡는다. 회사는 향후 오픈스택잇과 클라우드 관리 플랫폼(CMP), PaaS, 데브옵스 기술 간 연계를 강화해 인프라 운영부터 애플리케이션 개발, AI 서비스 배포까지 통합 지원 체계를 구축할 계획이다. VM웨어 전환 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 이노그리드는 최근 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 VM웨어 기반 시스템을 자사 가상화 플랫폼으로 이전하는 프로젝트를 수행하고 있다. 'VM웨어 현대화 프로그램'을 통해 환경 진단부터 마이그레이션, 재해복구(DR), 운영까지 전 과정을 지원하며 전환 수요 확보에 나서고 있다. 반일권 이노그리드 R&D본부 클라우드인프라센터장은 "AI 시대의 가상화 플랫폼은 단순한 VM 운영 도구를 넘어 다양한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 수용하고 관리할 수 있는 기반이 돼야 한다"며 "오픈스택잇의 운영 기술을 지속적으로 고도화해 GPU와 AI 인프라까지 아우르는 컴퓨팅 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.09.03 12:09남혁우 기자

전기차 충전, 휴일 낮에 하면 최대 32% 할인…9~10월 적용

기후에너지환경부는 오는 5일부터 10월31일까지 주말·공휴일 낮 시간대 공공 충전요금을 할인한다고 3일 밝혔다. 봄철·가을철 전기요금 할인정책은 재생에너지 발전 전력이 상대적으로 많이 공급되는 시간대에 전기 사용을 유도하고 실질적인 요금 절감 효과를 제공하고자 지난 4월 마련됐다. 기후에너지환경부는 봄철 성과를 바탕으로 가을철 주말·공휴일 총 21일 중 오전 11시부터 오후 2시까지 3시간 동안 전기차 충전기에 적용되는 '전기자동차 충전전력요금' 할인을 재개한다. 할인에 적용되는 전기차 충전요금은 한국전력공사에서 제공하는 '자가소비용 요금'과 '충전서비스 제공사업자용 요금'에 모두 적용된다. 자가소비용 요금은 한국전력공사에서 개인주택, 회사, 일부 아파트(직접 운영) 등에 제공되는 요금이다. 충전서비스 제공사업자용 요금은 한국전력공사에서 기후부, 공공기관, 지자체, 민간 충전사업자에게 제공하는 요금으로 소비자가 이용하는 충전요금에서 약 35% 비중을 차지한다. 주택, 회사 등에 설치된 '자가소비용 충전소'는 5일부터 바로 요금 할인을 적용받을 수 있다. 봄철과 마찬가지로 전력량 요금의 50%로, 킬로와트시당 40.1원~48.6원의 할인이 적용될 예정이다. 기후에너지환경부와 한국전력공사가 운영하는 공공 급속충전기 1만4000여개(전체 급속충전기의 약 24%)와 한국전력공사가 운영하는 3천4000여기의 완속 충전기도 5일부터 충전요금 할인이 적용된다. 기후에너지환경부가 운영하는 공공 급속충전기 9600여기의 경우, 한전이 제공하는 전력량 요금할인(50%)에 자체할인을 더해 전체 충전요금을 최대 32%까지 할인할 예정이다. 봄철 최대 할인율 15% 대비 할인 폭이 두 배 이상 늘어나는 셈이다. 추가할인의 경우 이번 가을철에 한해 한시적으로 추진하며, 이를 통해 가격 변화에 따라 충전 수요가 얼마나 이동하는지 파악하기 위한 것이다. 한국전력공사가 운영하는 충전기는 킬로와트시당 40.1원~48.6원이 할인된다. 기후에너지환경부가 운영하는 급속충전기는 킬로와트시당 85.4~97.2원의 할인이 적용된다. 다수의 민간 충전업체도 주말·공휴일 낮시간대에 제공받는 할인분을 소비자가 이용하는 충전요금에 반영할 예정으로, 할인 폭과 방식은 업체별 차이가 있다. 기후에너지환경부는 전기차 보급이 빠르게 늘어나는 만큼, 낮에 태양광이 생산한 전력을 전기차가 충분히 활용하는 한편, 최종 소비자인 전기차 이용자들이 충전요금 할인 혜택을 적용받을 수 있도록 충전요금 체계를 개편해 나갈 계획이다. 아울러 올해 봄철·가을철 두 차례 할인 시행 결과를 종합 분석해 요금 수준에 따른 이용자들의 수요 이동 경향을 파악할 계획이다. 이는 내년 도입을 검토 중인 전기차 충전요금 계절·시간대별 요금제 설계 기초자료로 활용할 방침이다. 정선화 기후에너지환경부 녹색전환정책관은 "봄철 시행에서 확인한 성과를 가을철에는 한층 확대하고자 하며, 다수의 민간업체까지 함께해 이용자 혜택이 커질 것으로 기대한다"며, "이번 가을철 결과를 면밀히 분석해 내년 도입을 검토 중인 계시별 충전요금제가 이용자 편익과 전력망 안정성을 함께 달성할 수 있도록 설계해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 12:00김윤희 기자

[현장] SK텔레콤 "차기 독파모 핵심은 '에이전트', 실행력 높인다"

SK텔레콤이 인공지능(AI)이 실제 업무를 스스로 수행하는 '에이전트 AI' 경쟁에 속도를 낸다. 현재 개발 중인 차기 독자 AI 파운데이션 모델의 실행 능력을 높여 복잡하고 장시간이 필요한 업무까지 처리하도록 고도화할 계획이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 3일 국회에서 열린 '에이전틱 AI 포럼'에서 "현재 차기 독자 AI 파운데이션 모델을 설계하고 있는데 에이전트 기능을 가장 중요하게 보고 있다"며 "과거에는 AI가 얼마나 똑똑하고 무엇을 알고 있는지가 중요했다면 이제는 어떤 일을 어디까지 할 수 있는지가 중요하기 때문"이라고 말했다. 이날 포럼은 조인철 더불어민주당 의원실과 이인선 국민의힘 의원실이 공동 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관했다. SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀으로 참여하며 자체 AI 모델 'A.X'를 고도화하고 있다. 지난 7월에는 6880억개 매개변수 규모의 2차 모델 'A.X K2'를 공개했다. 직전 모델인 A.X K1보다 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 83.9%포인트 향상됐다고 밝혔다. 전 국민이 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발하는 정부의 '모두의 AI' 프로젝트에도 참여 중이다. SK텔레콤은 이 사업을 통해 이용자의 요청을 이해하는 데 그치지 않고 계획을 세워 실제 업무까지 처리하는 '실행형 AI' 개발을 목표로 한다. SK텔레콤이 에이전트 기능에 주목하는 이유는 AI가 처리할 수 있는 업무의 범위와 시간이 빠르게 늘고 있어서다. 초기 생성형 AI가 번역이나 간단한 질의응답을 처리했다면 최근에는 코드 작성과 보고서 초안 등 사람이 수 시간에 걸쳐 하던 업무까지 맡는 수준으로 발전했다. 김 담당은 AI가 연속해서 수행할 수 있는 작업 시간이 앞으로 더 길어질 것으로 내다봤다. 사람이 중간에 진행 상황을 확인하지 않아도 AI가 수 시간 동안 스스로 작업을 이어가고 향후에는 하루 이상 걸리는 업무까지 처리할 수 있다는 전망이다. 여러 AI가 역할을 나눠 일하는 '멀티 에이전트'도 다음 단계로 꼽았다. 하나의 AI가 장시간 작업하는 것을 넘어 여러 에이전트가 조직처럼 협업하고 서로 진행 상황을 확인하며 하나의 업무를 완성하는 방식이다. 이 같은 변화에 따라 파운데이션 모델을 개발하는 방식도 달라지고 있다. 기존에는 대규모 데이터를 학습해 지식과 언어 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다면 에이전트 AI에서는 컴퓨터를 사용하고 복잡한 업무를 계획·실행하는 능력이 중요해졌다. 에이전트 AI 시대에는 강화학습의 역할도 커질 것으로 봤다. AI가 실제 문제를 해결하면서 성공과 실패에 따른 피드백을 학습하고 이를 다시 모델에 반영해 실행 능력을 높이는 방식이다. 산업 현장에서 축적되는 업무 데이터 역시 모델 성능을 지속적으로 높이는 자산이 될 수 있다. 이러한 데이터 선순환은 국내 독자 파운데이션 모델을 확보해야 하는 이유와도 연결된다. 해외 AI 모델을 중심으로 에이전트가 확산하면 국내 산업 현장에서 발생하는 업무 데이터와 피드백이 국내 모델의 성능 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. SK텔레콤은 자체 모델의 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강과 자동차 부품 분야에서는 과거 품질 보고서를 검색해 필요한 정보를 제공하는 방식으로 실증에 나섰다. 국방 분야에서는 보안 환경에 맞는 활용 시나리오를 검증하고 바이오 분야에서는 신물질 탐색 등에 AI 모델을 접목했다. 공공 분야에서는 응용프로그램인터페이스(API)와 AI를 연동해 필요한 정보를 찾고 문서를 작성하거나 각종 증명서 발급을 돕는 기능을 준비하고 있다. 김 담당은 관련 서비스를 향후 6개월 안에 누구나 사용할 수 있도록 준비할 계획이라고 밝혔다. 그는 "파운데이션 모델 자체가 에이전트 AI의 중심부에서 돌아가지만 모델 혼자서는 에이전트 AI를 구성할 수 없다"며 "국내의 좋은 모델로 서비스가 돌아가기 시작하면 데이터가 쌓이고 이를 통해 모델과 플랫폼, 서비스의 밸류체인이 안정화될 수 있다"고 말했다.

2026.09.03 11:29김동원 기자

윤성호 마키나락스 대표 "기업 AI 경쟁력, 벤치마크 아닌 현장에서 나온다"

마키나락스가 제조·국방 등 실제 산업 현장에서 작동하는 인공지능(AI)을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 보유 데이터와 경험을 AI 자산으로 축적하는 환경을 구축해 완전 자율 제조공장을 실현한다는 목표다. 윤성호 마키나락스 대표는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '어텐션 2026' 컨퍼런스에서 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 밝혔다. 그는 최근 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 실제 기업 생산성 향상으로 이어지는 성과는 아직 제한적이라고 진단했다. 특히 제조와 국방 등 산업 현장은 작은 오류도 막대한 손실로 이어질 수 있어 단순히 높은 벤치마크 성능을 기록하는 범용 AI만으로는 한계가 있다고 짚었다. 윤 대표는 "글로벌 프론티어랩이 개발한 AI는 현장의 데이터와 업무 방식, 비즈니스 로직을 충분히 이해하지 못해 공장에선 이른바 '정확도 80%의 벽'을 넘어서지 못하고 있다"며 "이를 해결할 정답은 바로 현장에 있다"고 밝혔다. 이에 마키나락스는 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI에 직접 연결하는 데 집중해왔다. 실제 설계 도서 변경 검토 업무에 AI 에이전트를 적용해 작업 시간을 1시간 이상 단축했으며 마키나락스가 지원한 글로벌 6개 자동차 공장에선 1400대 이상의 로봇 관리에 AI를 활용 중이다. 최근 한미연합훈련(UFS)에 마키나락스 AI 기술이 시범 적용되는 등 국방 분야에서도 성과를 확대 중이다. 군 내부 방대한 자료에서 필요한 정보를 찾고 권한에 따라 허용된 정보와 출처를 제공하는 한편 작전 보고서 작성과 장애 발생 시 복구 판단 등을 지원하는 방식이다. 이같은 현장 AI 확산을 위해 윤 대표가 강조한 개념은 '기업 AI 주권'이다. 기업이 보유한 데이터와 지식, 노하우뿐 아니라 이를 활용해 만들어진 AI와 결과물까지 직접 소유하고 지속적으로 축적할 수 있어야 한다는 의미다. 특정 파운데이션 모델이나 클라우드 인프라에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 자유롭게 선택할 수 있는 환경도 기업 AI 주권의 핵심 요소로 제시했다. 마키나락스의 AI 운영체제 '런웨이'도 이 방향에 맞춰 고도화하고 있다. 기업 내부 다양한 데이터와 업무 프로세스를 AI에 적용하고 만들어진 결과를 다시 기업 내부 자산으로 축적하는 구조다. 다양한 오픈소스와 외부 AI 모델을 선택적으로 활용할 수 있도록 해 특정 모델이나 인프라에 대한 종속성도 낮추는 것이 목표다. 현장 적용·구축을 담당하는 '전방 배치 엔지니어(FDE)' 조직도 지속 확대 중이다. 마키나락스 FDE가 현재까지 방문한 현장은 전 세계 5개국 32개 도시 80곳 이상에 달한다. 올해에만 FDE 엔지니어들이 현장에서 약 7만 시간을 투입했으며 현재까지 6000개가 넘는 AI 모델을 실제 현장에 배포했다. 마키나락스는 이 경험을 기반으로 완전 자율 제조공장 구축에도 나선다. 전동 액추에이터 국내 시장 점유율 1위 기업 에너토크와 협력해 완전자율공장의 초기 모델을 구축 중이다. 윤 대표는 "에너토크와 협력해 현재까지 80개 이상의 AX 과제를 발굴했다"며 "올해부터 2028년까지 3년에 걸쳐 공장을 보이는 공장에서 연결된 공장, 다시 스스로 행동하는 자율화된 공장으로 전환할 계획"이라고 말했다. 궁극적으로는 사람이 직접 개입하기 어려운 환경에서도 스스로 운영되는 제조 시스템을 구현한다는 방침이다. 윤 대표는 인류가 향후 화성에 문명을 건설할 경우 필요한 완전 자율 제조공장 역시 지구에서 먼저 개발될 것이라며 에너토크와 진행하는 프로젝트를 그 출발점으로 제시했다. 윤 대표는 "공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 AI를 만들겠다는 것이 우리의 비전"이라며 "완전 자율 제조공장과 초생산성을 달성해 나가겠다"고 강조했다.

2026.09.03 11:29한정호 기자

네이버클라우드, 정부 보안 특화 AI 사업자 선정…공격·방어 '투트랙' 개발

네이버클라우드가 국내 사이버보안 환경에 맞는 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에 나선다. 자체 AI 모델 '하이퍼클로바X'와 LG AI연구원의 '엑사원'을 기반으로 공격과 방어 역량을 각각 강화한 모델을 만들고 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 정부 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 본격적인 개발에 착수한다고 3일 밝혔다. 컨소시엄에는 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 최종 7000억개(700B) 매개변수급 전문가 혼합(MoE) 구조의 초거대 AI 모델을 구축한다. 하나의 모델에 모든 기능을 넣기보다 하이퍼클로바X는 방어 역량을 강화하고 엑사원은 공격 역량에 초점을 맞춰 두 모델을 병렬로 개발한다. 공격자의 움직임을 파악하는 능력과 이를 방어하는 능력을 함께 확보하기 위해서다. 개발 속도를 높이기 위해 대규모 그래픽처리장치(GPU)도 선제적으로 투입했다. 네이버클라우드는 사업이 정식으로 시작되기 전부터 자체 보유한 엔비디아 B200 GPU 4000장으로 모델 사전학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 B200 256장과 별도로 LG의 H200 256장도 추가로 활용한다. 네이버클라우드가 보유한 B200 4000장은 올해 1월 구축한 대규모 AI 클러스터다. 당시 네이버는 기존 인프라에서 약 18개월이 필요했던 대규모 AI 학습을 약 1.5개월로 단축할 수 있다고 설명했다. 이번 사업에서는 정식 착수 전부터 해당 인프라를 활용해 학습 시간을 줄이고 확보한 기간을 모델 성능 개선과 현장 검증에 투입한다. 모델 학습에는 약 830테라바이트(TB) 규모의 실제 데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN과 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI), LG유플러스 등이 보유한 데이터를 확보했다. 한 기관이 자체적으로 마련하기 어려운 전력과 금융 및 통신 등 주요 산업의 데이터를 함께 학습에 활용한다. 실제 사이버 위협을 모델이 학습할 수 있도록 데이터 가공 과정도 거친다. 위협 정보를 수집한 뒤 라벨링과 표준화 및 검증 작업을 거쳐 학습 데이터로 구축한다. 단순히 보안 관련 문서나 지식을 학습하는 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 발생하는 위협에 대응하는 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 업계에서도 사이버보안은 AI 모델의 주요 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 앤트로픽은 최근 사이버보안과 생명과학 연구 역량을 강화한 '클로드 미토스 5.1'을 공개했다. 앤트로픽은 사이버보안 능력이 악용될 위험을 고려해 현재 검증된 일부 기관에만 모델 접근을 허용하고 있다. 실제로 AI가 소프트웨어 취약점을 찾아내거나 공격 방법을 탐색하는 능력도 빠르게 발전하고 있다. 앤트로픽은 앞서 미토스 계열 모델을 이용해 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾고 악용하는 능력을 시험했고 암호 알고리즘의 새로운 취약점을 발견하는 연구에도 활용했다. AI의 보안 역량이 방어뿐 아니라 공격에도 활용될 수 있다는 점에서 양쪽 능력을 함께 확보하는 경쟁이 본격화되고 있는 것이다. 네이버클라우드 컨소시엄은 개발한 모델을 실제 국가 기반시설과 산업 현장에 투입해 성능을 검증한다. 전력과 금융, 과학기술, 통신, 반도체, 방위산업, 항공우주 등 7개 분야가 대상이다. 현장에서 확인한 결과를 다시 모델 개발에 반영해 성능을 높일 계획이다. 외부 인터넷과 연결하기 어려운 환경에서도 AI를 사용할 수 있도록 폐쇄망 운용 기술도 개발한다. 국가 핵심시설은 보안 문제로 외부 AI 서비스를 그대로 사용하기 어려운 만큼 내부 데이터를 외부로 보내지 않고 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞춘다. 개발한 모델은 상업적으로 활용할 수 있는 오픈소스로 공개할 예정이다. 중소기업에는 취약점과 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스를 제공하고 국내 보안기업이 해당 모델을 활용해 AI 서비스를 상용화할 수 있도록 네이버클라우드 마켓플레이스와 연계한다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 11:27김동원 기자

국방부, AI 예산 2000억원대 배정…독자모델·피지컬 AI 키운다

정부가 국방 인공지능(AI) 분야 예산을 늘려 군 전반 AI 전환에 속도를 낸다. 국방특화 AI 모델부터 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자체 AI 기반을 갖춰 '국방 소버린 AI' 역량을 확보할 방침이다. 국방부는 내년 AI 관련 예산을 약 2000억원대로 편성했다고 3일 밝혔다. AI 프로그램을 새로 신설하면서 관련 예산을 전년도 약 900억원에서 2배 넘게 늘린 셈이다. 이를 통해 AI 연구개발부터 데이터 확보와 기술 실증까지 연결해 군 전반에 AI를 단계적으로 적용할 계획이다. 예산은 크게 국방 AI 공통운영체계 구축과 국방특화 AI 모델 개발, 국방 실데이터 제공, 국방 AX거점 구축, AX 스프린트 사업, 국방 D.AX 프로젝트 등 6개 사업에 투입된다. 국방부는 군 전반 공동 사용할 수 있는 국방 AI 공통운영체계를 구축한다. 'K-메이븐' 기반으로 통합 AI 플랫폼을 만들고 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 모델컨텍스트프로토콜(MCP), 벡터 데이터베이스(DB)를 결합한 지휘결심지원 AI를 개발할 방침이다. 이를 통해 표적과 영상 분석을 비롯해 상황 분석과 병력 추천, 자연어 질의응답 등 다양한 기능을 한 플랫폼에서 제공한다. 2026년 요구사항 정의를 시작으로 2027~2029년 연구개발을 진행하고, 2029~2030년 지휘통제체계 실증을 거쳐 2031년 이후 적용 범위를 확대할 방침이다. 국방부는 외산 AI 의존도를 낮추기 위한 국방특화 AI 모델도 만든다. 독자 AI 기술 확보를 위해 범용 독자 AI 모델을 기반으로 국방행정에 특화한 AI를 개발하고 이후 전장 환경에 사용할 수 있는 모델까지 단계적으로 확대할 방침이다. 국방부는 국방 특화 AI 개발에 필요한 데이터와 컴퓨팅 기반도 강화한다. 전투지휘와 훈련, 공간 경계감시 등 AI 개발에 필요한 핵심 데이터를 확보하고 국방 데이터카탈로그를 통해 민간에 제공할 수 있는 연구용 데이터도 확대한다. 민간과 군이 국방 데이터를 활용해 AI를 공동 개발할 수 있는 '국방 AX거점'도 구축된다. 해당 거점은 AI 연구개발(R&D)에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 보안 네트워크를 갖춘다. 민간 기업과 연구기관이 보안이 확보된 환경에서 군 데이터를 활용할 수 있도록 연구·실증 인프라도 마련할 예정이다. 정부는 국방 AI 기술을 실제 현장에 빠르게 적용하기 위한 'AX 스프린트' 사업도 추진한다. 현장에서 필요한 AI 아이디어를 발굴한 뒤 과제를 선정해 개발·실증하고 성과가 확인된 기술은 후속 전력화 사업과 연계하는 방식이다. 국방부는 피지컬 AI를 전장에 적용하는 'D.AX 프로젝트'도 본격화한다. 내년부터 수송과 경계·경계감시, 화생방 등 위험 임무에 무인지상차량(UGV)과 다족로봇, 휴머노이드, 자율이동로봇(AMR) 등을 활용하는 실증 사업을 추진한다. 국방부는 "국방 소버린 AI는 우리 군 데이터와 기술 기반으로 독자적인 AI 역량을 확보하고 미래전에서 압도적 우위를 달성하기 위한 첨단강군 육성의 핵심 기반"이라고 밝혔다.

2026.09.03 10:52김미정 기자

반도체 소재 '인듐 셀레나이드' 한계 극복…대면적·논리회로 구현 성공

POSTECH과 KAIST 연구진이 대면적 구현이 어려운 반도체 소재 인듐 셀레나이드를 이용해 논리 트랜지스터(스위치)를 만드는데 성공했다. POSTECH은 노용영 화학공학과 교수 연구팀(공동제1저자, 이재윤 석박사통합과정생)이 KAIST 권지민 전기 및 전자공학부 교수·이용우 박사 연구팀과 공동으로 'κ상 인듐 셀레나이드'를 4인치 웨이퍼 규모 논리 트랜지스터로 구현하는 데 성공했다고 3일 밝혔다. 연구결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재됐다. 연구핵심은 3개다. 인듐 셀레나이드 연산과 대면적 구현, 낮은 온도 등이다. 반도체는 기본적으로 저장과 연산 기능을 한다. 인듐 셀레나이드는 매우 얇으면서도 전하가 빠르게 흘러, 차세대 반도체 재료로 각광받고 있다. 그러나 인듐 셀레나이드는 한 번 가해진 전압 흔적을 잘 기억하는 특성으로 인해 메모리 반도체용으로 많이 연구되지만, 빠른 특성에도 불구하고, 논리회로에서는 불안정한 단점이 있다. 강유전성(ferroelectricity) 때문에, 전기장을 걸면 결정 내부의 분극 방향이 바뀔 수 있고, 전기장을 없앤 뒤에도 그 방향이 어느 정도 유지되기 때문이다. 이와함께 소면적에서는 성능이 좋게 나타나도, 넓은 웨이퍼 전체에 고르게 펼쳐 만들기 어려운 단점이 있다. 대면적 구현이 안돼, 실제 공장 공정에 쓰기에 어렵다는 의미다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 K(카파)상을 이용했다. K상은 알파, 베타, 감마상 등과 함께 원자배열이 다른 구조를 나타낸다. 같은 인듐 셀레나이드라도 K상은 '기억하는' 성질이 억눌려 있는 것. 이로 인해, 늘 일정한 답을 내야 하는 논리회로에 더 적합하다. 연구팀은 산업 현장에서 흔히 쓰이는 열증착 공정으로 인듐 셀레나이드를 쌓은 뒤 250℃에서 열처리하는 방법으로 어려움을 풀었다. 이재윤 석박사통합과정생은 "열처리하니, 약 10nm 두께의 κ상 박막이 4인치 웨이퍼 전체에 고르게 입혀졌다"며 "공정 온도도 이미 만들어진 실리콘 회로를 망가뜨리지 않고, 그 위에 소자를 층층이 쌓아 올릴 수 있는 450℃ 이하 조건을 안정적으로 만족했다"고 말했다. 처리결과 웨이퍼에 576개(24×24)를 촘촘히 배열한 트랜지스터는 위치에 상관없이 균일한 특성을 나타냈다. 전하 이동속도를 뜻하는 평균 전자 이동도는 39.3cm²/VS , 신호를 켜고 끄는 효율인 온·오프 전류비는 1억 배 이상을 기록했다. 이재윤 석박사통합과정생은 "전류비는 저온·대면적 박막 공정으로 제작된 기존 2차원 반도체 트랜지스터 대비 매우 높은 수준"이라며 "100ns의 짧은 전기 신호를 1,000만 회 반복하는 조건에서도 안정적으로 작동해 실제 논리소자에서 요구되는 빠른 스위칭과 반복 동작 안정성을 검증했다"고 설명했다. 연구팀은 또 전하 운반 방식이 다른 p형 셀레늄 합금화 텔루륨 산화물(Se-TeOx)을 더해 입력 신호를 정반대로 뒤집어 내보내는 회로까지 만들어냈다. 이재윤 석박사통합과정생은 "이는 인듐 셀레나이드가 제대로 논리 반도체로 쓰일 수 있음을 보여준 확실한 증거"라고 말했다. 연구성과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재됐다.

2026.09.03 09:49박희범 기자

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