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'누누티비 드라마의 다시 보기 누누티비 다시보기'통합검색 결과 입니다. (5275건)

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사하라 사막 한가운데 '미스터리 고리' [우주서 본 지구]

건조한 사하라 사막 한가운데서 독특한 고리형 지형이 포착돼 관심을 모으고 있다. 과학전문매체 라이브사이언스는 국제우주정거장(ISS)에 있는 우주비행사가 지난해 9월 촬영한 사하라 사막 사진을 최근 다시 조명해 보도했다. 공개된 사진은 사막 위로 우뚝 솟은 원형 고리 구조가 담겼다. 이 곳은 마치 모자를 쓴 듯한 형태의 이 지형은 동심원 모양의 절벽으로 둘러싸여 있으며, 일부 지역에는 고대 암각화가 남아 있고 때때로 소떼가 풀을 뜯는 모습도 관찰되는 것으로 알려졌다. 이 지형은 '아르카누 산(Mount Arkanu)'으로 불리며, 주변 사막보다 최대 800m 높이 솟아 있다. 가장 넓은 지점의 폭은 약 25㎞에 달하는 대규모 산맥으로, 리비아 남동부와 이집트 국경 인근에 위치한다. 특이한 형태로 인해 과거 과학자들은 이 지역을 거대한 운석 충돌로 형성된 고대 충돌구로 추정해 왔다. 그러나 최근 연구 결과, 이 고리 구조는 외계 충돌이 아닌 지질학적 활동에 의해 형성된 것으로 밝혀졌다. 미국 항공우주국(NASA) 지구관측소에 따르면, 이 산맥들은 마그마가 반복적으로 지표로 상승해 주변 암석을 침입하면서 형성됐다. 이러한 과정은 수억 년 전에 종료된 것으로 추정되지만, 정확한 형성 시기는 아직 확인되지 않았다. 지구관측소 관계자는 “반복적인 마그마 관입으로 중심이 남서쪽으로 치우친 여러 겹의 고리 구조가 만들어졌다”며 “현무암과 화강암으로 구성된 고리 복합체가 북쪽의 사암, 석회암, 석영층으로 이루어진 '모자 형태' 지형과 맞닿아 있다”고 설명했다. 산맥 남단 외벽에는 두 개의 큰 틈이 존재(사진 우측 하단)하는데, 이는 비가 내릴 때 간헐적으로 물이 흐르는 건천에 의해 오랜 시간 침식된 결과다. 이 물길은 산맥 주변의 어두운 고원 지대를 따라 구불구불 이어진다. 사하라 사막은 연간 강수량이 1~5㎜에 불과할 정도로 극도로 건조하다. 그러나 영국 기상청에 따르면, 아르카누 산 일대는 지형성 강수 영향으로 연간 5~10㎜의 비가 내린다. 이는 높은 지형 위에서 구름이 형성되며 발생하는 현상이다. 이처럼 비교적 많은 수분 덕분에 고리형 지형 내부에는 일부 풀과 관목, 나무가 자라고 있으며, 높은 봉우리의 그림자는 사막의 극심한 열기로부터 식생을 보호하는 역할을 하고 있다.

2026.04.04 12:50이정현 미디어연구소

[피지컬AI와 윤리] 킬러 로봇과 드론의 최종 통제권

1. 이야기를 시작하며: 이상의 '날개' 속 화자와 소외된 현대 인류 “날자. 날자. 날자. 한 번만 더 날자꾸나. 한 번만 더 날아보자꾸나./이상(李箱)/날개" 이상(李箱)의 단편소설 '날개(1936/2005)' 화자는 살아 있으되 스스로 결정하지 못하는 인간이다. 그는 생각하고, 감각하고, 때로 고통받는다. 그러나 행위하지 않는다. 아내가 방문을 잠그면 그는 그 안에서 잠을 자고, 아내가 돌아오면 다시 눈을 감는다. 그의 삶은 마치 자기 바깥에서 작동하는 것처럼 보인다. 소설의 말미, 그는 정오의 사이렌이 울리는 순간 이렇게 외쳐 보고 싶었다고 고백한다. '날자.' 이 외침은 잃어버린 주체성을 향한 처절하고도 아름다운 호출처럼 읽힌다. 소설은 그가 실제로 날아오르는 장면을 끝내 보여주지 않는다. 갈망과 현실 사이에 놓인 심연의 간극, 바로 그것이 이 작품의 비극일 것이다. 중학생 시절 처음 이 작품을 읽었던 필자에게도 이 마지막 장면은 오래도록 설명하기 어려운 먹먹함으로 남아 있었다. 오늘의 인류는 그 비극적 간극을 이제 전장의 한복판에서 다시 마주하고 있다. 자율살상무기체계(LAWS) 확산은 가장 무거운 생명 결정권을 인간이 아닌 알고리즘에 양도하려는 위험한 징후다. '날개'의 화자가 스스로를 박제한 채 책임을 유예했듯, 우리 역시 기술의 효율성 뒤에 숨은 채 가장 중대한 도덕적 결단을 기계에 위임하고 있는지도 모른다. 알고리즘이 표적을 식별하고 타격 여부를 계산하는 찰나, 인간은 시스템이 열어 놓은 절차를 통과할 뿐인 무력한 관찰자로 전락한다. 골방 속에서 주체성을 상실한 화자처럼, 현대의 인류 역시 기술이라는 거대한 체계 속에서 '최종 통제권'이라는 이름의 날개를 조금씩 잃어가고 있는 것은 아닐까? 그 결과 인간은 살상의 결정을 내리는 주체가 아니라, 결정이 끝난 뒤 그 결과를 목격하는 존재로 밀려난다. 그러나 더 근본적으로 위태로운 지점은 주체의 형식과 실질이 분리되는 것을 넘어 이제는 그 형식 자체마저 기계에 양도될 수 있다는 데 있다. 기계가 스스로 표적을 식별하고 인간의 개입이 계속 축소되는 전장 환경에서는 인간의 결정권이 구조적으로 약화될 위험에 직면한다. 이러한 환경에서 책임은 누구에게도 온전히 귀속되지 않는다. '기계에 살인을 위임해도 되는가?'라는 물음은 기술이 먼저 답할 수 있는 문제가 아니라, 윤리학적, 법철학적 원칙이 선행되어야 할 문제임을 확인하게 된다. 2. '킬러 로봇' 논의, 이미 전장 현실과 맞닿아 있어:가속화하는 '책임 공백' 최근 몇 년간 기술 발전과 군사비 지출 증가가 맞물리면서 자율살상무기체계(LAWS)의 개발이 급속도로 가속화되고 있다. 미국 의회조사국의 보고서 '국방 개요: 미국의 치명적 자율무기 시스템 정책(Defense Primer: U.S. Policy on Lethal Autonomous Weapon systems)'은 LAWS를 센서 체계와 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 인간의 수동 조작 없이 목표를 독립적으로 식별하고, 탑재된 무기 시스템으로 이를 공격·파괴하는 특수한 무기체계로 기술한다. 다만 동 보고서는 LAWS 개념이 아직 국제적으로 통일된 법적 정의나 구속력 있는 규범으로 정립되지 않았으며 관련 논의가 진행 중임을 지적한다(Congressional Research Service [CRS], 2025). 2020년대 중반에 들어서면서 자율 기능을 갖춘 살상 무기와 AI 기반 표적 선정 시스템은 일부 전장에서 제한적 활용 사례가 보고되었는데 이러한 경향이 향후 확대될 수 있다는 전망이 제기되고 있다(Shah, 2026). 우크라이나-러시아 전쟁에서는 AI 유도 반자율 드론이 실전 배치됐으며(Bondar, 2025), 2026년 2월 개시된 미국·이스라엘의 대이란 군사작전에서도 AI 통합 타게팅 도구가 실전에 활용되었다는 보도가 제기되었다(Cooper, 2026). 현대 전쟁의 양상이 '원격 조정'을 넘어 '자율적 판단'의 단계로 이동함에 따라 살상의 주체성에 관한 인간 통제의 본질적 가치가 시험대에 오르고 있다. 2024년 12월 초, 제79차 유엔총회는 자율살상무기체계에 관한 결의를 채택했다. 이 결의는 자율무기체계가 국제 평화와 안보 그리고 국제인도법 준수에 중대한 도전을 제기할 수 있음을 인정하고, 관련 문제에 대한 국제적 논의를 지속할 필요성을 강조하였다. 또한 유엔 회원국들이 참여하는 후속 논의를 촉진할 것을 요청함으로써 자율무기 규범 형성을 위한 다자적 논의의 기반을 마련하였다(UN General Assembly, 2024). 2025년 11월 유엔총회 제1위원회는 자율무기 관련 결의안을 156개국 찬성으로 채택하며 논의를 이어갔다(Stop Killer Robots, 2025). 다만 이러한 결의들은 법적 구속력을 갖기보다는 국제적 규범 형성을 위한 정치적 합의와 방향성을 제시하는 성격을 지닌다. 한편, 유엔 사무총장과 국제적십자위원회(ICRC)는 2023년 10월 5일 공동 호소문을 통해 자율무기체계를 금지하거나 제한하기 위한 법적 구속력 있는 새로운 국제 규범의 필요성을 강조하고 2026년을 목표로 관련 협상을 진전시킬 것을 촉구했다(ICRC & UN Secretary-General, 2023). 그러나 현장에서 기술은 외교보다 빠르게 달려간다. 3. '기계'에 '살인'을 위임해도 되는가: 기술적 한계와 윤리적 반론 자율살상무기체계는 국제 논의에서 인간 개입 정도에 따라 세 단계로 일반적으로 설명된다. 첫째, 개별 공격마다 인간 승인이 필요한 '인간 개입형(human-in-the-loop)' 체계. 둘째, 시스템이 자율적으로 행동하되 인간이 실시간으로 감독하며 필요시 중단시킬 수 있는 '인간 감독형(human-on-the-loop)' 체계. 셋째, 인간의 직접 개입 없이 시스템 스스로 표적을 선택하고 무력을 행사하는 '인간 배제형(human-out-of-the-loop)' 완전 자율 체계다. 피터 아사로(Peter Asaro)는 이러한 자율화 자체가 표적 선정과 공격을 인간의 도덕적·법적 판단으로부터 분리시킨다는 점에서 본질적 인권·책임 문제를 제기한다(Asaro, 2012). 이 물음에 대해 학계 논의는 대체로 두 흐름으로 나뉜다. 하나는 기술적·규범적 불가능성을 강조하는 금지론이고, 다른 하나는 윤리 통제 구조의 설계 가능성을 주장하는 조건부 허용론이다. 금지론의 대표적 논거는 영국 셰필드대학교 컴퓨터과학과 인공지능·로봇공학 명예교수 노엘 샤키(Noel Sharkey)가 제시한다. 샤키는 자동 표적 인식(ATR) 기술을 평가한 결과, 전투원과 비전투원을 식별하는 구별의 원칙과 군사적 이득 대비 부수적 민간인 피해를 저울질하는 비례성의 원칙은 예측 가능한 미래 범위 내에서 신뢰할 수 있는 수준으로 구현하기 어렵다고 보았다(Sharkey, 2010; Sharkey, 2014). 기계는 상황의 맥락을 이해하는 것이 아니라 데이터의 패턴을 계산할 뿐이다. 항복하려는 병사의 몸짓, 부상당한 민간인이 무기처럼 보이는 물체를 들고 있는 상황 등과 같은 맥락적 판단은 픽셀과 열화상 데이터의 패턴 매칭으로 완전히 대체될 수 있는가에 대한 의문을 배제하기 어렵다. 반면 조지아 공과대학교 인터랙티브컴퓨팅학부 교수 로널드 아킨(Ronald C. Arkin)은 다른 입장을 취한다. 그의 저서 '자율 로봇의 치명적 행위 통제(Governing Lethal behavior in Autonomous Robots)'는 자율무기체계에 윤리 통제 구조를 설계할 수 있다는 논거를 제안한 연구 가운데 체계적인 기술·윤리 모델로 널리 인용된다. 아킨의 연구 가설은 지능형 로봇이 전장의 인간보다 더 윤리적으로 행동할 수 있다는 것이다(Arkin, 2009). 그 근거는 인간 전투원의 심리적 취약성에 있다. 분노·두려움·복수심·피로·PTSD 등은 인간으로 하여금 전쟁법과 교전수칙을 일관되게 준수하지 못하게 만들며 결과적으로 전쟁범죄와 민간인 피해로 이어질 수 있다. 이러한 문제는 마이라이 학살과 아부그라이브 사건과 같은 사례에서 드러난 바 있다. 이를 위해 아킨은 네 가지 모듈로 구성된 아키텍처를 제안한다. 로봇이 선택한 행동을 실행 전 검토해 전쟁법·교전수칙에 어긋나면 억제하거나 변형하는 윤리적 거버너, 선택 가능한 행동 레퍼토리를 사전에 윤리적 범위로 제한하는 윤리적 행동 통제, 사후에 비윤리적 행동을 검토해 제약 조건을 갱신하는 윤리적 어댑터, 비윤리적 행동 발생 시 어느 인간 행위자에게 책임이 귀속되는지를 추적·조언하는 책임 고문이다(Arkin, 2009). 그러나 전쟁의 도덕성은 규칙의 기계적 적용이 아니라 맥락적 해석을 통해 결정되며, 이는 알고리즘으로 환원할 수 없는 인간 고유의 판단 영역이다. 자율무기가 국제인도법(International Humanitarian Law, IHL)을 준수할 수 있는지는 여전히 미해결 과제로 남아 있다. 4. 로널드 드워킨 원칙으로 본 LAWS 거버넌스: 정책 아닌 원칙 문제 자동화 시스템이 발전할수록 인간은 이를 비판적으로 검토하기보다 신뢰하는 경향을 보이는데 이는 일종의 자동화 편향이다. 빠른 의사결정 압박, 정보 과부하, 알고리즘의 외형적 권위라는 세 요소가 결합되면 인간은 사실상 '승인 버튼을 누르는 존재'로 축소된다. 인간이 형식적으로 루프 안에 남아 있더라도 실제 윤리적 판단이 도덕적 주체인 인간이 아니라 기계 구조에 내재해 있다면 그것은 실질적 통제가 아니라 통제의 외양에 불과하지 않을까? 그렇기에 자동화 편향은 인간 개입형 체계조차 실질적 인간 통제가 보장된 시스템으로 보기 어렵게 만든다. 아울러 책임은 개발자, 제조사, 군 지휘관, 정치 지도자, 알고리즘 설계 과정 등으로 분해되어 누구도 완전한 책임을 지지 않는 구조가 초래된다. 법철학자 로널드 드워킨(Ronald Dworkin)의 '원칙의 문제(A Matter of Principle)'는 이 구조적 문제를 법철학적 언어를 통해 깊이 분석하고 검토하도록 돕는다. 드워킨은 법적·정치적 결정이 두 가지 논거 방식에 의존한다고 구분한다. 하나는 공동체 전체의 집합적 목표를 증진함으로써 결정을 정당화하는 정책 논거이고, 다른 하나는 특정 프로그램이 개인에게 미치는 영향 다시 말해, 개인의 권리를 근거로 결정을 정당화하는 원칙 논거다. 앞에서 살펴본 아킨의 찬성론은 전형적인 정책 논거라 할 수 있다. 자율무기가 민간인 피해를 줄이고 군사 효율을 높인다면 공동체의 집합적 이익을 증진한다는 공리주의적 계산이 그것이다. 그러나 드워킨은 원칙을 정책으로 타협시키거나 편의에 따라 그 색을 입히는 행위는 원칙이 가진 본연의 권위를 형해화한다고 경고한다(Dworkin, 1985/박형빈 역, 2026 출간 예정). 간과해서는 안 되는 지점은 기계는 규칙을 따를 수 있지만, 원칙의 도덕적 해석인 '도덕적 독해'는 수행할 수 없다는 부분이다. 드워킨은 개인의 권리를 정책적 목표에 맞서는 '으뜸패'로 규정한다(Dworkin, 1985/박형빈 역, 2026 출간 예정). 그는 카드 게임에서 다른 어떤 패보다 우선하는 으뜸패에 권리를 비유했다. 이는 사회의 전체적인 이익(공익)이나 정책적 목표가 아무리 정당해 보이더라도, 그것이 개인의 기본적 권리와 충돌할 때는 권리가 우선시되어야 한다는 뜻이다. 다시 말해 집합적인 목표를 달성하기 위해 개인의 권리를 희생시키는 것은 으뜸패를 무시하는 행위가 된다. 이를 자율살상무기체계(LAWS)에 적용하면, 모든 개인은 자신의 생사가 결정되는 과정에서 도덕적 책임 능력을 가진 인간 판단자의 존재를 요구할 권리를 갖는다. '자율 시스템이 더 정확하다'거나 '더 빠르다'는 정책 논거는 이 권리를 무력화할 수 없다. 이 관점에 서면, 자율살상무기체계의 허용 여부를 결정하는 국제적 장은 안보 정책 포럼이 아니라 원칙의 법정이어야 한다. 그리고 그 핵심 쟁점은 자율무기가 '군사적으로 효과적'인가가 아니라 자율무기가 '개인의 권리를 존중'하는가여야 한다. 드워킨의 원칙 체계에서 LAWS 거버넌스의 방향은 세 가지로 제시될 수 있다. 첫째, 완전 자율 살상무기의 금지는 정책이 아닌 원칙의 문제다. 개인이 인간의 판단 없이 기계에 의해 살상되어서는 안 될 권리가 존재하며, 이는 협상의 대상이 아닌 원칙적 금지선이다. 둘째, 의미 있는 인간 판단의 기준은 원칙적 엄격성으로 설정되어야 한다. 자동화 편향에 굴복한 인간은 형식적으로 루프 안에 있더라도 실질적 도덕적 통제권을 행사하지 못한다. 셋째, 살상 결정의 책임은 개발자(설계 책임)·군(사용 책임)·국가(정책 책임)로 명확히 귀속되어야 한다. 이것이 '책임의 공백'을 줄이는 핵심 전략이다. 5. 결론: 실효성과 국가 안보는 또 다른 '으뜸패'? 그럼에도 이 쟁점에 관해 우리는 원칙의 언어만으로 결론을 닫을 수 없다. 전장에서의 효율성, 병력 손실의 최소화, 적대 세력의 자율무기 도입에 대응해야 한다는 안보적 압박은 그 자체로 강력한 논거를 갖는다. 실효성 없는 규범은 공허한 선언에 그치고, 국가는 생존과 책임이라는 무거운 과제를 동시에 짊어진다. 그렇다면 우리는 묻지 않을 수 없다. 실효성과 국가 안보라는 이름 아래, 인간 통제의 원칙은 어디까지 유연해질 수 있는가? 그리고 그 유연성은 어디에서 반드시 멈춰야 하는가? 이 질문을 더 어렵게 만드는 것은, 국가 안보가 정책적 목표로만 읽히지 않는다는 사실이다. 국가 안보가 위협받아 개인의 생명 자체가 존속하기 어려워진다면, 그 생명의 존엄함을 지키는 일 역시 불가능해진다. 다시 말해 안보는 존엄성의 전제 조건이 될 수 있으며, 정책적 목표를 넘어 공동체의 생존을 전제로 한다는 점에서 일정 부분 원칙적 성격을 지닐 수 있다. 국가 간의 긴장과 경쟁을 완전히 무시할 수 없는 현실에서 이 딜레마는 원칙 대 정책의 충돌이 아니라 원칙 대 원칙의 충돌로 심화된다. 바로 이 지점에서 문제는 한층 더 복잡해진다. 이상의 '날개'에서 주인공은 옥상에서 날아오르기를 소망하지만, 소설은 그의 비상을 끝내 유보한다. 오늘날 AI 윤리가 마주한 풍경도 이와 닮아 있다. 우리는 '인간의 의미 있는 통제'를 원칙으로 천명하며 도덕적 비상을 꿈꾸지만, 기술 패권과 안보 경쟁이라는 중력은 그 원칙을 실현 불가능한 공백으로 남겨두라고 위협한다. 현실을 외면한 원칙은 공허한 메아리가 될 위험이 있기에 이 긴장은 정직하게 인정되어야 한다. 그러나 이 지점에서 드워킨의 교훈은 단호하다. 으뜸패는 모든 패를 소진한 뒤에야 꺼내 드는 최후의 수단이 아니다. 그것은 효율성과 편익의 계산이 원칙 자체를 잠식하려 할 때, 그 계산을 처음부터 중단시키는 근본적 제동 장치다. 설령 국가 안보가 원칙의 외양을 띠더라도, 그것이 살상의 판단을 인간으로부터 완전히 분리하는 것을 정당화할 수는 없다. 생명의 존엄을 지키기 위한 안보라면, 그 안보는 생명의 존엄을 침해하는 방식으로 수행될 수 없기 때문이다. 안보라는 원칙은 인간 존엄이라는 원칙을 지탱하는 이유가 될 수 있지만, 그것을 허무는 근거가 될 수는 없다. 그러므로 인간이 최종 통제권을 유지한다는 것은 기계의 작동 버튼을 누르는 절차적 개입만을 의미하지 않는다. 그것은 살상의 무게를 온몸으로 느끼고, 판단하고, 그 결과에 대해 끝까지 책임지는 도덕적 주체의 자리를 포기하지 않는 것이다. 실효성과 안보의 논리가 거세게 몰아칠수록, 우리는 더욱 엄격하게 되물어야 한다. 인간의 판단이 배제된 살상이 허용되는 순간, 우리가 지키고자 하는 안보는 과연 무엇을 위한 것인가? 그리고 이 물음에 대한 답이야말로 우리가 결코 넘어서는 안 될 레드라인이 될 것이다. 따라서 자율살상무기체계에 관한 국제 규범 논의는 기술적 세부 기준을 넘어, 살상의 판단에서 인간의 도덕적 주체성을 어떤 형식으로 어떻게 보장할 것인가라는 질문을 중심축으로 삼아야 한다. 비행의 최종 결단은 기계의 연산에 맡겨질 수 없다. 그것은 살상의 무게를 감당하려는 도덕적 인간의 고뇌 어린 의지 위에서만 비로소 정당성을 얻을 수 있기 때문이다. ◆ 필자 박형빈 서울교대 교수는.... ▲약력 · 서울교육대학교 윤리교육과 교수 · 미국 UCLA 교육학과(Department of Education) 방문학자 · 서울교육대학교 교육전문대학원 에듀테크전공·어린이철학교육전공 교수 · 서울교육대학교 신경윤리·가치AI융합교육연구소 소장 ▲주요 경력 및 사회공헌 · 현 신경윤리융합교육연구센터 센터장 · 현 가치윤리AI허브센터 센터장 · 현 경기도교육청 학교폭력예방자문위원 · 현 통일부 정책자문위원 · 현 민주평화통일자문회의 자문위원 ▲주요 수상 · 세종도서 학술부문 우수도서 3회 선정 ― 『어린이 도덕교육의 새로운 관점』(2019, 공역), 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020), 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024, 역서) ▲주요 저서 · 『도덕적 AI와 인간 정서』(2025) · 『BCI와 AI 윤리』(2025) · 『질문으로 답을 찾는 인공지능 윤리 수업』(2025) · 『AI 윤리와 뇌신경과학 그리고 교육』(2024) · 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024) · 『도덕지능 수업』(2023) · 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020) · 『통일교육학: 그 이론과 실제』(2020)

2026.04.04 11:24박형빈 컬럼니스트

[카드뉴스] 벚꽃 보러 갔다가 지갑이 열렸어요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 봄이 오면 벚꽃과 함께 지갑도 열린다는 말, 들어보셨나요? 요즘 불황이라고는 하지만 벚꽃 시즌만큼은 소비가 활발하게 일어나고 있어요. 사람들은 여행을 떠나고, 카페에서 예쁜 음료를 사고, 한정판 굿즈도 구매하는데요. 여행이 전체의 45%로 가장 많고, 음료나 간식이 30%, 옷이나 굿즈가 25% 정도를 차지한다고 해요. 3월 초 삼겹살 데이부터 시작해서 4월 벚꽃 절정까지, 봄 내내 이런 기분 전환 소비가 이어지는 거죠. 왜 이런 현상이 벌어질까요? 큰 돈을 쓰기는 부담스럽지만, 1만원 정도로 누릴 수 있는 작은 행복은 포기하기 어렵기 때문이에요. SNS에 올릴 예쁜 사진 한 장이 주는 위로가 생각보다 크거든요. 하지만 여기엔 함정도 있어요. 벚꽃 소비의 심리적 만족은 한 달 정도만 지속되고, 실제 재구매율은 20%에 불과하다고 해요. 그래서 기업들도 전략이 필요한데요. 벚꽃 이벤트로 고객을 모으되, 가성비 좋은 상품과 일상 필수품 쿠폰을 함께 제공하면 재구매율을 두 배 이상 끌어올릴 수 있대요. 벚꽃은 일주일만 피지만, 현명한 소비는 일년 내내 우리를 행복하게 만들 수 있답니다! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/807077a1.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.03 20:04AMEET

벚꽃 시즌에 늘어나는 소비가 경제에 영향을 줄까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 꽃샘추위가 물러가고 어느덧 전국이 분홍빛으로 물드는 4월이 찾아왔네요. 하지만 거리의 화사함과는 대조적으로 우리 경제의 공기는 여전히 차갑습니다. 2026년 4월 현재, 달러 대비 원화 환율이 1,500원을 넘나들고 물가는 잡힐 줄 모르는데 사람들은 왜 여전히 벚꽃 아래서 지갑을 여는 걸까요? 오늘은 불황 속에서도 포기할 수 없는 '짧은 행복 소비'에 대해 심도 있게 들여다보려 합니다. 최근 거리를 메운 인파를 보면 불황이라는 단어가 무색하게 느껴지기도 하죠. 일본으로 떠나는 벚꽃 여행 상품이 불티나게 팔리고, 편의점마다 벚꽃 한정판 굿즈가 매진되는 현상은 이제 익숙한 풍경입니다. 전문가들은 이를 단순한 소비 행위를 넘어선, 고단한 현실을 잠시 잊게 해주는 '심리적 방어 기제'로 해석하고 있어요. 2026년 봄, 우리 경제의 현주소 이번 현상을 두고 AI 전문가들 사이에서는 치열한 논리가 오갔습니다. 처음에는 단순히 벚꽃 소비가 침체된 경기를 부양할 수 있느냐는 '거시적 효과'에 집중했으나, 토론이 거듭될수록 논점은 '소비의 계층별 양극화'와 '장기적 재정 건전성'으로 급격히 이동했습니다. 먼저 긍정적인 측면에서는 벚꽃 시즌 소비가 가계 소비 지출의 약 0.5% 미만으로 그 규모는 작지만, 불황기에 얼어붙은 소비 심리를 녹이는 '심리적 완충 효과'를 준다는 논리가 강조되었습니다. 찰나의 경험에 투자함으로써 얻는 만족감이 오히려 다른 불필요한 고액 지출을 억제하는 대체 효과를 낳는다는 것이죠. 반면, 이러한 소비가 실질적인 행복으로 이어지는 기간은 1개월 미만에 불과하며, 3개월 뒤 실제 행동 지표로 전이되는 비율은 20%도 되지 않는다는 통계적 반론도 만만치 않았습니다. 가장 뜨겁게 충돌한 지점은 저소득층을 대상으로 한 '가성비 벚꽃 마케팅'이었습니다. 유통업계는 가성비 좋은 시즌 상품이 취약 계층의 필수 소비재 구매로 이어지는 통로가 된다고 주장했습니다. 벚꽃 빵을 사러 온 고객이 결국 우유와 달걀을 사게 된다는 논리죠. 그러나 이에 대해 비판적인 시각에서는 고물가와 고금리 상황에서 단돈 몇천 원의 비필수 지출조차 취약 계층에게는 비상 자금 마련을 방해하는 기회비용이 된다고 반박했습니다. 즉, 기업의 정교한 마케팅이 저소득층의 재정적 취약성을 심화시키는 '문화적 착취'가 될 수 있다는 경고입니다. 전문가 그룹 합의 및 비합의 사항 벚꽃 시즌 소비는 단기적인 심리적 보상 효과를 제공하며, 여행이나 유통 등 특정 서비스 산업의 현금 흐름 개선에 즉각적인 기여를 한다는 것에는 의견을 모았습니다. 하지만 이러한 소비가 장기적인 브랜드 충성도로 연결되는가, 그리고 소득 하위 계층의 저축률 하락에 유의미한 영향을 미치는가에 대해서는 여전히 의견이 팽팽하게 갈리고 있습니다. 벚꽃은 금세 지고 말겠지만, 그 아래서 우리가 결제한 영수증은 한 달 뒤 고지서로 돌아옵니다. 누군가에게는 내일을 버티게 할 소중한 진통제였을 것이고, 누군가에게는 분위기에 휩쓸린 후회일지도 모릅니다. AI는 지출의 효율성과 재정적 리스크를 계산하지만, 우리가 그 분홍빛 숲길을 걸으며 느꼈던 온기까지 수치화하지는 못합니다. 결국 이 '짧은 행복'이 내 삶의 치유가 될지, 아니면 가계부의 덫이 될지는 우리 스스로의 몫으로 남습니다. 흔들리는 꽃잎 사이로 내일의 재정을 한 번 더 들여다보는 균형 감각이 필요한 시점입니다. 지금까지 AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/807077a1.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.03 17:11AMEET

[영상] "2~3년 내 AI 빅뱅 온다"…지금 우리가 대비해야 할 것은

"지금은 인공지능(AI) 도입을 탐색하는 과도기적 단계지만 2~3년 뒤에는 과거 IT 시장 초창기보다 더 거대한 'AI 빅뱅'이 일어날 것입니다. 지금 준비하지 않으면 그 변화의 속도를 결코 따라갈 수 없습니다." 김동환 포티투마루 대표는 3일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 머지않아 도래할 AI 시장의 폭발적 성장을 예고하며, 개인과 사회 모두 기존의 구조를 근본적으로 바꾸는 체질 개선이 시급하다고 경고했다. 일자리·기업 생존 위협하는 AI 그는 현재의 AI 시장을 '일시적 정체기(캐즘)' 혹은 '탐색기'로 진단했다. 챗GPT 등장 이후 AI에 대한 관심은 뜨겁지만, 기업들은 비용과 투자 대비 수익률(ROI), 실패에 대한 부담 등으로 대형 프로젝트 추진에는 신중한 태도를 보이고 있다는 것이다. 문제는 AI의 발전으로 이미 일자리와 기업의 위기가 현실화하고 있다는 점이다. 김 대표는 "작년 초 미국의 한 대형 컨설팅 펌에서 억대 연봉을 받던 리서치 어시스턴트 7천 명이 일거에 해고됐다"며, 과거 10명이 반년 동안 매달리던 경제 보고서를 최신 추론형 AI 모델이 단 10~50분 만에 완성해 내는 살벌한 현장 상황을 전했다. 기업들의 생존 경쟁도 예외는 아니다. 세일즈포스, SAP, SAS 등 글로벌 주요 소프트웨어(SW) 기업들은 지난해 역대 최대 실적을 달성했음에도, 급격히 발전하는 AI가 이들의 핵심 서비스를 대체할 것이라는 구조적 우려가 커지고 있다. 이로 인해 관련 상장사들의 주가가 전년 대비 절반 가까이 하락하는 등 시장의 위기감이 고조되고 있다. 이로 인해 캐즘이 풀리고 공공 부문을 중심으로 활용 사례가 축적되고 기술이 안정화되면 민간으로 확산이 가속화되면 시장에 막대한 변화가 우려된다. 단순 도입 넘어 'AI 중심' 구조 전환해야 김동환 포티투마루 대표는 다가올 AI 시대에 대응하기 위해 가장 먼저 '관점의 전환'이 필요하다고 강조했다. 그는 "과거에는 기존 업무에 AI를 어떻게 활용할지 고민했다면 이제는 AI를 중심에 놓고 업무와 산업 구조를 어떻게 바꿀지 고민해야 한다"며 "단순 도입을 넘어 전체를 다시 설계하는 'AI 전환(AX)'이 핵심"이라고 말했다. 특히 "우리도 AI를 도입하자"는 식의 접근은 실패 가능성이 높다고 지적했다. AI 자체가 목적이 아니라, 현업의 고질적인 문제와 비효율을 해결하기 위한 수단으로 접근해야 실질적인 생산성 향상이 가능하다는 설명이다. 현실적인 전략으로는 '작은 성공'의 축적을 제시했다. 그는 조선업계 협업 사례를 언급하며 "처음부터 완전 자동 설계를 목표로 하지 않고, 문서 검색과 분석 같은 단순 업무부터 단계적으로 AI를 적용했다"고 설명했다. 그 결과 일주일 이상 걸리던 업무가 1시간 수준으로 단축됐고, 이후 현업의 요구가 이어지면서 현재는 설계 문서 초안까지 AI가 작성하는 단계로 발전했다. 김 대표는 "이러한 변화가 쌓이면 빠르면 5년 내 AI가 80% 수준의 설계 문서를 작성하는 단계까지 도달할 수 있을 것"이라고 전망했다. 급변하는 시대에 따라 김 대표는 고급 연구개발 인재와 함께, 산업 현장에서 AI를 문제 해결에 활용할 수 있는 '융합형 인재' 양성을 병행해야 한다고 강조했다. 그는 "모든 사람이 AI를 개발할 필요는 없지만, 각자의 분야에서 AI를 이해하고 활용하는 역량은 필수"라며 "AI를 산업에 어떻게 접목하느냐가 더 많은 기회를 만들어낼 수 있다"고 말했다. 사회적 대응도 중요 과제로 제시됐다. 김 대표는 "AI로 인한 변화는 기술 문제가 아니라 사회 구조 변화의 문제"라며 "재교육, 재취업 지원, 사회적 안전망 구축 등 제도적 대응이 필요하다"고 강조했다. 이어 "변화 과정에서 발생할 갈등을 줄이기 위한 사회적 합의도 함께 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 턱밑까지 온 글로벌 기술 패권 경쟁 글로벌 AI 경쟁 구도도 빠르게 재편되고 있다. 김 대표는 미국을 선두로 중국이 빠르게 추격하고 있으며, 향후 AI가 로봇 등과 결합하는 '피지컬 AI' 단계로 넘어가면 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 내다봤다. 한국의 대응 전략으로는 방향 전환이 필요하다고 강조했다. 그는 "이제는 모델 개발이나 인프라 구축 중심 논의를 넘어, 산업 현장에서 AI를 어떻게 활용할지에 집중해야 할 시점"이라며 "각 산업별로 AI를 빠르게 접목해 생산성과 경쟁력을 높이는 것이 현실적인 전략"이라고 말했다. 김 대표는 향후 2~3년을 AI 경쟁의 분기점으로 봤다. 그는 "지금은 탐색기 단계지만 곧 본격적인 성장 국면이 시작될 것"이라며 "이 시기를 놓치면 이후 격차를 따라잡기 어려워질 수 있다"고 경고했다. 이어 "AI는 더 이상 선택적으로 도입하는 기술이 아니라 산업과 사회 전반을 재구성하는 핵심 인프라가 됐다"며 "다가올 'AI 빅뱅'에 대비해 개인과 기업, 정부 모두가 지금부터 구조적 전환에 나서야 할 시점"이라고 강조했다.

2026.04.03 15:53남혁우 기자

"소스 입혀도 바삭하게"...bhc '쏘이갈릭킹' 개발기

bhc가 2026년 첫 신메뉴 '쏘이갈릭킹'을 출시하며 간장치킨 카테고리 강화에 나섰다. 단순 소스 변주를 넘어 전용 튀김옷과 코팅 방식까지 손보며 식감 중심의 차별화를 시도한 것이 특징이다. bhc는 지난 1일 서울 서초구 bhc치킨 서초교대점에서 기자간담회를 열고 쏘이갈릭킹의 개발 배경과 제품 특징을 공개했다. 이번 제품은 오리지널과 허니 2종으로 출시됐다. 오리지널은 간장 베이스에 마늘 풍미를 더했고, 허니는 간장에 꿀을 더해 단맛과 짠맛의 균형을 맞췄다. 판매가는 2만1900원이다. 이번 신제품은 bhc가 기존 간장치킨 계열을 다시 확장하는 성격의 메뉴다. 내부적으로는 지난해 초부터 간장 카테고리를 넓혀야 한다는 논의가 이어졌고, 이후 소스 개발과 제품 설계가 본격화됐다. 다만 단순히 간장 소스만 바꾸는 방식으로는 차별성이 부족하다고 판단해 소스뿐 아니라 튀김옷 구조까지 손보는 쪽으로 방향을 잡았다. 최백진 다이닝브랜즈그룹 R&D센터 메뉴개발1팀 차장은 간담회에서 “간장이라는 게 치킨 프랜차이즈에서는 흔한 메뉴인데 bhc에는 이런 클래식한 간장 소스가 없었다”며 “간장 카테고리를 늘리자는 논의가 작년 초반부터 있었고, 소스를 먼저 개발하다가 차별화가 부족해 전용 튀김옷 개발까지 하게 됐다”고 했다. 개발 기간은 약 6~7개월이 걸렸다. 최 차장은 두 가지 소스와 하나의 배터믹스, 여기에 추가 소스까지 함께 개발하면서 전체 일정이 길어졌다고 토로했다. 특히 배터믹스는 물과 파우더, 닭의 조합 비율에 따라 식감이 달라져 반복적인 테스트가 불가피했다는 후문이다. 이번 제품 개발 단계에서 가장 공을 들인 지점은 바삭한 식감이다. 소스를 입힌 치킨은 시간이 지나면 튀김옷이 쉽게 눅눅해진다는 점이 약점으로 꼽히는데, 이를 줄이기 위해 소스를 두껍게 입히는 대신 얇게 코팅하는 방식을 택했다. 간장 역시 점도가 지나치게 높은 형태보다는 상대적으로 가벼운 타입을 적용해 식감을 해치지 않도록 했다. 전용 배터믹스에는 마늘과 깨 등이 들어갔다. bhc는 이를 통해 튀김옷 표면의 질감을 살리고 풍미를 보강했다는 입장이다. 최 차장은 “배터와 튀김옷 비율은 1g 차이로도 식감과 맛이 달라져 테스트를 반복했다”며 “더 바삭한 소재를 넣고 다시 조정하는 과정을 거쳤다”고 했다. 쏘이갈릭킹에는 주문 시 '스윗 갈릭 소스'도 함께 제공된다. bhc는 이 소스를 통해 마늘 향을 추가로 보완하고, 제품을 끝까지 비교적 덜 물리게 먹을 수 있도록 구성했다. 기존 피자용 갈릭 디핑 소스처럼 무거운 크림 타입보다는 비교적 가벼운 느낌의 소스를 붙여 본 제품의 간장 풍미를 해치지 않도록 설계했다는 것이다. bhc는 최근 신제품 개발에서도 식감을 주요 기준으로 삼고 있다. 최 차장은 “바삭함을 포기할 수 없었다”며 “지난해에도 양념 계열 치킨을 내면서도 소스를 얇게 발라 덜 눅눅하게 가는 방향을 잡았다”고 언급했다. 국내 소비자들이 바삭한 식감을 선호하는 만큼 이 기준이 최근 제품 개발 전반에 반영되고 있다는 얘기다. 신제품 운영 방식도 소개했다. bhc는 한 제품이 출시를 앞두면 생산과 교육, 공장 테스트를 병행하면서 동시에 다음 신제품 기획에 착수하는 구조로 개발을 이어가고 있다고 했다. 출시가 확정된 뒤에는 배터믹스와 소스의 대량 생산 안정화 작업을 진행하고, 그와 별도로 후속 메뉴 개발에 들어간다고 부연했다. bhc는 올해도 치킨 신제품 2~3개를 선보이는 기조를 유지할 방침이다. 최 차장은 “작년에는 치킨 기준 3개를 출시했고 올해도 2~3개 정도를 생각하고 있다”며 “제품이 하나 출시 단계에 들어가면 다음 신제품도 거의 겹쳐서 진행된다”고 했다.

2026.04.03 08:48류승현 기자

[카드뉴스] 54년 만에 달에 간 사람들

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 지난 4월 2일, 인류가 54년 만에 다시 달을 향해 출발했어요. 아르테미스 2호에 탑승한 4명의 우주비행사는 10일간 달 뒤쪽을 돌며 역사를 새로 쓰고 있는데요, 이번 팀은 그 어느 때보다 특별해요. 최초의 흑인 우주비행사 빅터 글로버, 최초의 여성 우주비행사 크리스티나 코크, 그리고 캐나다인 제레미 한센이 리드 와이즈먼 선장과 함께 인류 역사상 가장 다양한 구성원으로 우주를 누비고 있죠. 이번 여행이 단순히 달 구경만 하고 오는 건 아니에요. 사실 이건 본격적인 달 착륙을 위한 거대한 리허설이거든요. 우주 방사선을 어떻게 막을 수 있는지, 사람이 달에서 생활할 수 있을지 실험하면서 귀중한 데이터를 모으는 중이에요. 한 번 발사하는 데 2~4조 원이라는 천문학적 비용이 들지만, 이 기술이 완성되면 190조 원 규모의 우주 산업 시장이 열릴 거라고 해요. 발사체, 위성 통신, 우주 제조 등 다양한 분야에서 새로운 기회가 생기는 거죠. 흥미로운 건 이제 우주 개발도 국가 간 경쟁 구도로 변하고 있다는 점이에요. 미국은 40개국과 아르테미스 협정을 맺으며 국제 협력을 강화하는 반면, 중국은 독자적인 달 기지 계획을 추진하고 있거든요. 우주가 더 이상 SF 영화 속 이야기가 아니라 우리 시대의 진짜 경쟁 무대가 된 거예요. 오늘의 이 도전이 내일 우리가 살아갈 완전히 새로운 세상을 열어젖힐 거라는 사실, 정말 설레지 않나요? 앞으로도 AMEET이 우주 시대의 생생한 소식 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/7ab2d03c.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.03 08:36AMEET

[디지털자산법 표류④] 길어지는 산업 불확실성에 스타트업∙벤처 '울상'

지난해 미국에서 스테이블코인 법안인 '지니어스 액트'가 통과되면서, 국내에서도 가상자산 업권 법인 '디지털자산기본법' 제정 필요성이 제기됐다. 이에 여당을 중심으로 지난해부터 제도화 논의가 본격화됐으나, 주요 쟁점을 둘러싼 당정과 업계 간 이견으로 논의가 멈춰선 상태다. 일각에서는 논의가 시장진입 규제에 과도하게 집중되면서 결과적으로 입법 지연을 초래했다는 비판이 나온다. 이에 는 디지털자산기본법의 입법 현황과 주요 쟁점, 그리고 반드시 짚어야 할 핵심 과제를 기획기사 총 5편에 걸쳐 짚어본다. [편집자주] 업권법 제정이 지연되면서 가상자산 산업의 불확실성이 커지고 있다. 국내에서 관련 법 시행을 전제로 사업을 준비하던 스타트업과 기술기업은 답답함을 토로하고 있다. 당초 국회는 올해 3월을 목표로 디지털자산기본법 입법과 통과를 추진했다. 이에 맞춰 블록체인 기술 기업도 사업 계획을 세우고 금융권과 시스템 구축 논의를 진행해왔다. 그러나 입법 논의가 하반기로 밀리면서, 사업 재개 시점조차 예측하기 어렵다. 여기에 고객확보를 위한 리소스를 다시 투입해야 하는 등 전반적인 사업 불확실성이 커지고 있다. A 블록체인 거래 기술 기업 대표는 “최근까지 금융권이 블록체인 시스템 구축 논의에 적극적이었지만, 입법 지연 이후 다시 관망세로 돌아섰다”며 “결국 매출 타격이 불가피한 상황”이라고 말했다. 스테이블코인 등 신사업, 추진 시점 예측 불가 실물연계자산(RWA), 스테이블코인 등 신사업 역시 추진이 어려운 상황이다. B 블록체인 스타트업 관계자는 “신규 프로젝트를 기획했으나 상용화 직전에 멈추고 원점에서 재검토하고 있다”며 “장기 로드맵 수립이 사실상 불가능하다”고 지적했다. 현행 법에 따라 가상자산사업자(VASP) 라이선스가 단일화되어 있는 점도 신사업을 가로막는 문제로 지목됐다. 또 다른 블록체인 기술 기업 C사 대표도 “입법을 통해 디지털자산업을 세분화하고 다양한 사업이 가능하도록 환경을 마련해야 한다”고 강조했다. VASP 라이선스 취득마저도 어려운 것이 현실이다. 실제로 지난해 8월을 마지막으로 지금까지 신규 VASP 라이선스를 취득한 사업자가 나오고 있지 않는 상황이다. D 블록체인 스타트업 대표는 “VASP 라이선스 발급이 원활하지 않아 시장 진입 자체가 어렵다”며 “샌드박스 신청 역시 통과가 쉽지 않은 상황”이라고 비판했다. 이어 “입법 과정에서 가상자산사업자 라이선스 체계를 전면적으로 재검토해야 한다”고 덧붙였다. 입법 부재는 곧 스타트업 존폐 위기로 무엇보다 제도 공백은 기업 생존 문제로도 직결된다. 업권법 부재로 가상자산, 블록체인 기업에 대한 벤처캐피탈(VC) 투자가 위축되면서 스타트업의 자금 조달에 비상등이 켜졌다. B 스타트업 관계자는 “기술 고도화를 위한 투자와 우수 인재 채용의 어려움으로 이어진다”며 “기술 개발보다 법률 대응과 생존에 더 많은 에너지를 쏟아야 하는 비효율적인 상황이 지속되고 있다”고 지적했다. 글로벌 경쟁력 약화에 대한 우려도 커지고 있다. 미국과 일본은 제도 정비를 통해 스테이블코인과 RWA 시장 활성화에 나서고 있지만, 국내 기업들은 제도 공백으로 사업 시작조차 어려운 상황이다. 입법 지연이 장기화될수록 국내 블록체인 산업의 글로벌 경쟁력은 더욱 약화될 수밖에 없다는 지적이다. B 스타트업 관계자는 “지금 필요한 것은 완벽한 법이 아니라 명확한 방향성”이라며 “입법 지연으로 발생하는 시간은 곧 글로벌 시장 선점 기회를 잃는 비용으로 이어지고 있다”고 강조했다.

2026.04.03 08:28홍하나 기자

트럼프의 빈 연설, 무엇이 빠지고 무엇이 남았나

도널드 트럼프 미국 대통령의 대국민 연설에 전 세계의 시선이 집중됐다. 1일(현지시간) 미국 백악관에서 생중계된 트럼프의 연설을 들은 많은 사람들은 비슷한 반응을 보였다. "이번 연설은 왜 한거지? 협박한 건가?" 트럼프 대통령의 이번 연설은 이상하다. 많은 사람들이 “내용이 없다”고 말했다. 그런가 하면 또 다른 사람들은 "사실상 최후통첩"이라고 읽었다. 어떻게 하나의 연설이 동시에 공허하고 위협적일 수 있을까. 답은 간단하다. 내용을 채우지 않은 것이 아니라, 설명을 지우고 압박만 남긴 연설이기 때문이다. 비어 있는 것은 설명이다 조금 엉뚱한 시도를 해보기로 했다. 챗GPT는 트럼프 대통령의 연설을 어떻게 생각하고 있을까? (물론 알고 있다. 이게 '정교한 분석'과는 거리가 멀다는 걸. 그래서 '엉뚱한 시도'라고 했다.) 챗GPT에게 단도직입적 질문을 던졌다. “트럼프 연설에 별 내용이 없다는 비판이 많아. 트럼프는 왜 저런 알맹이 없는 연설을 했다고 생각해?" 챗GPT도 연설의 표면이 비어 있다는 데 동의했다. 대충 이런 논리였다. “우리는 이기고 있다.” “전쟁은 거의 끝났다.” 이 문장들은 반복되지만, 그 안에는 구체적인 정보가 없다. 전쟁의 목표도, 종료 조건도, 협상 기준도 명확하게 제시하지 않았다. 설명은 제거되어 있다. 그런데 이건 단순한 부족이 아니다. 오히려 일정하게 반복되는 패턴이다. 트럼프가 즐겨 사용하는 방식이다. 전통적으로 대통령의 전쟁 연설에는 목표와 수단, 일정이 명확하게 담긴 구조를 갖는다. 정책을 설명하는 동시에, 향후 평가 기준을 제공한다. 그러나 트럼프의 이번 연설은 그 구조를 의도적으로 회피한다. 왜 그런 걸까. 설명은 곧 책임이기 때문이다. 구체적인 목표를 말하는 순간, 그것은 약속이 된다. 일정을 제시하는 순간, 그것은 평가 기준이 된다. 따라서 설명을 줄이는 것은 단순한 생략이 아니다. 오히려 책임을 줄이는 선택에 가깝다. 남아 있는 것은 압박이다 다시 질문을 던졌다. "아까 넌 트럼프의 연설이 비었지만, 비어있지 않다고 했어. 그렇다면 설명이 빠진 자리에 무엇이 남아 있어." 챗GPT는 "설명이 사라진 자리를 자세히 보면, 다른 것이 또렷하게 남아 있다"는 답변했다. 무엇일까. 바로 압박이다. 연설과 그 전후 메시지를 함께 보면 구조는 분명해진다. 요구를 받아들이면 상황은 곧 종료될 수 있다. 받아들이지 않으면 군사 행동은 계속된다. 필요하다면 추가 타격도 가능하다. 이것은 전형적인 조건부 압박 구조다. "협조하면 끝내고, 거부하면 계속 공격한다." 형식적으로 보면 완전한 최후통첩은 아니다. 명확한 시한도, 구체적인 조건도, 단계별 조치도 충분히 제시되지 않았다. 그러나 구조적으로 보면 다르다. 설명을 제거한 대신, 선택지만 남긴 메시지에 가깝다. 그래서 이 연설은 동시에 두 가지 상반된 평가가 가능하다. 한편으로는 공허하다. 정책 설명이 없고, 구체성이 부족하다. 다른 한편으로는 매우 명확하다. 상대에게 전달되는 신호는 단순하고 강하다. 이 두 가지는 모순이 아니다. 오히려 의도적으로 결합된 구조다. 설명은 비워두고, 위협은 남긴다. 이렇게 하면 얻는 것이 있다. 메시지는 단순해지고 압박은 유지되며 동시에 해석의 여지는 남는다 이 구조에서는 상황이 어떻게 변하든 대응이 가능하다. 강경하게 나가도 되고, 협상으로 전환해도 된다. 책임은 흐려지고, 선택지는 넓어진다. 동시에 존재하는 공허함과 위협 그렇다면 트럼프는 지금 시점에 왜 이런 연설을 했을까. 챗GPT는 "현재 전황이 애매한 상태라는 점에 주목하라"고 충고했다. 이어지는 설명을 요약하면 이렇게 정리할 수 있다. 지금 상황은 미국이 명확하게 승리 선언을 하기 어렵다. 군사적으로는 우위가 분명하지만, 충돌이 계속되고 있다. 비용은 증가하고 있는데, 언제 종료될 지 불확실하다. 이런 상황에서 구체적인 계획을 제시하는 것은 위험하다. 잘못된 약속은 정치적 부담으로 돌아오기 때문이다. 그래서 선택된 방식이 오늘 같은 연설이다. 설명은 줄이고, 압박은 유지하는 언어다. 무능의 결과라기보다, 불확실성을 관리하는 정치적 기술에 가깝다. 이 연설은 단순한 퍼포먼스가 아니다. 정치적 선택지를 최대화하는 설계된 언어로 볼 수 있다. 이 대목에서 단도직입적인 질문을 던졌다. "이런 전략이 효과가 있을까." 챗GPT는 “단기적으로는 효과적일 수 있다. 하지만 장기적으로는 정치의 구조를 바꾼다는 점을 고려해야 한다”고 주장했다. 여론은 단순한 메시지에 반응하고, 상대는 압박을 느낀다. 대통령은 선택지를 유지한 채 상황을 관리할 수 있다. 그러나 그 대가는 분명하다. 정책에 대한 설명이 줄어들수록, 정치는 점점 검증하기 어려운 영역으로 이동한다. 무엇을 했는지가 아니라, 어떻게 말했는지가 중심이 된다. 이때 유권자는 무엇을 기준으로 판단해야 할까. 명확한 기준이 사라진 자리에서, 판단의 부담은 개인에게 넘어간다. 문제는 그 다음이다 결론적으로 챗GPT는 "트럼프 대통령의 이번 연설은 단순히 알맹이 빠진 연설이 아니다"고 진단했다. 설명을 제거하고, 압박만 남긴 언어라는 것이다. 이 연설은 공허하다. 그러나 동시에 의도적이다. 문제는 공허함 자체에 있는 것이 아니다. 그 공허함이 어떤 기능을 수행하고 있는가다. 더 중요한 것은, 그 공백 속에서 무엇이 사라지고 있는가다. 정책일까, 책임일까. 아니면, 그것을 판단할 기준 자체일까.

2026.04.02 22:29김익현 미디어연구소장

AI가 사람 움직임을 '언어'처럼 이해하게 됐다

북경대와 둥화대, 화난이공대 공동 연구진이 3월 23일 발표한 유니모션(UniMotion) 논문은 AI가 사람의 동작, 이미지, 텍스트를 하나의 '언어'처럼 자유롭게 읽고 쓸 수 있게 만든 첫 사례다. "앉았다 일어나"라는 말을 듣고 3D 동작을 만들고, 반대로 춤추는 영상을 보고 "발을 앞으로 내딛고 팔을 흔든다"는 설명을 자동으로 써내는 일이 같은 시스템 안에서 동시에 가능해졌다는 뜻이다. 기존 AI는 움직임을 '단어'로 쪼갰다가 잃어버렸다 지금까지 AI는 사람의 움직임을 다룰 때 마치 영화 필름을 사진으로 찢어 보관하듯 '단어'로 바꿔 저장했다. 모션GPT 같은 기존 기술은 VQ-VAE라는 방식으로 동작을 512개 코드북의 조합으로 쪼갰다. 문제는 이 과정에서 어깨를 얼마나 들어 올렸는지, 발끝이 정확히 어디를 향했는지 같은 미세한 정보가 증발한다는 점이었다. 연구진 실험 결과 VQ-VAE 방식은 손목 위치 오차가 평균 212.9mm에 달했다. 성인 손바닥 너비를 두 번 벌려놓은 정도다. 유니모션은 이 문제를 '연속 공간'으로 해결했다. 동작을 코드로 자르지 않고 수학적 좌표 그대로 보존하는 CMA-VAE 구조를 만든 것이다. 같은 조건에서 손목 오차는 43.8mm로 떨어졌다. 5분의 1 수준이다. 더 중요한 건 시간 흐름이 자연스럽게 이어진다는 점이다. 기존 방식은 프레임마다 코드가 바뀌면서 움직임이 뚝뚝 끊기는 '지터' 현상이 생겼지만, 유니모션은 실제 사람의 가속도 패턴과 거의 동일한 부드러움을 보였다. 그림 1. 움직임·텍스트·영상 세 가지를 하나의 모델로 처리하는 유니모션(UniMotion)이 기존 모델들이 일부만 지원하던 7가지 과제를 최초로 전부 수행하며 성능도 앞섰다. 영상 없이도 '눈으로 본 것처럼' 학습하는 구조 연구진은 여기서 한 발 더 나갔다. 평소엔 동작 데이터만 보지만, 훈련 중에는 영상과 동작을 함께 보는 '이중 인코더' 방식(DPA)을 설계했다. 비유하자면 학생이 교과서(동작)만 보고 공부하지만, 선생님이 옆에서 그림(영상)을 보며 설명해주는 방식이다. 훈련이 끝나면 선생님은 떠나고 학생 혼자 문제를 푸는데, 이미 시각 정보의 핵심이 머릿속에 남아 있다. 실제로 DPA를 제거하자 텍스트→동작 생성 정확도(R@3)가 0.841에서 0.818로, 동작 편집 정확도는 84.94%에서 80.35%로 떨어졌다. 영상 없이도 "몸의 균형은 어때야 하는가" "팔다리 비율은 자연스러운가" 같은 시각적 직관이 내재화됐다는 증거다. 스스로 복습하며 구조를 익히는 '자가 정렬' 단계 연구진은 본격 훈련 전 AI에게 '자가 복습' 시간을 줬다. LRA(잠재 복원 정렬)라는 단계에서 시스템은 자신이 인코딩한 동작 정보를 노이즈에서 다시 복원하는 연습만 8만 스텝 반복한다. 텍스트 설명 같은 애매한 힌트 없이 "이 좌표값이 주어지면 원래 동작은 이거였다"는 명확한 정답만으로 뼈대를 다지는 것이다. 이 단계를 건너뛰면 어떻게 될까. 텍스트→동작 점수는 0.801, 동작 예측 오차는 3.777mm로 치솟았다. 반대로 자가 정렬을 거치면 0.841과 3.172mm로 안정된다. 마치 악보를 읽기 전에 스케일 연습부터 하는 음악가처럼, AI도 구조를 먼저 익혀야 복잡한 과제를 안정적으로 처리한다. 7가지 일을 한 몸으로 처리하는 통합 설계 유니모션의 진짜 강점은 범용성이다. 텍스트→동작, 동작→텍스트, 동작 예측, 동작 편집, 영상→동작, 영상→텍스트, 동작 기반 이미지 편집까지 총 7개 작업을 단일 모델로 처리한다. 기존엔 작업마다 별도 모델이 필요했다. 모션GPT는 텍스트↔동작만, 유니포즈는 정지 자세↔이미지만 다뤘다. 통합의 핵심은 '듀얼 패스 임베더'다. 동작 정보를 두 갈래로 처리하는데, 한쪽은 의미(Semantic)를 추출하고 다른 쪽은 세부 좌표(Generation)를 보존한다. 마치 책을 읽을 때 줄거리와 문장 표현을 동시에 기억하는 것과 같다. 동작 편집 과제에서 이 구조는 결정적이다. "양손을 위로"라는 명령(의미)을 이해하면서도 원본 동작의 걸음 폭이나 어깨 각도(세부)는 그대로 유지해야 하기 때문이다. 전문 모델보다 정확하고, 범용 모델보다 세밀하다 휴먼ML3D 데이터셋 텍스트→동작 생성에서 유니모션은 R@3 점수 0.841로 1위를 기록했다. 단일 과제 전문 모델 MoMask(0.807)를 제쳤다. 동작→텍스트 설명에선 BertScore 41.2로 기존 최고(36.7)를 크게 앞섰다. 동작 예측 오차는 3.172mm로 모션GPT(4.745mm) 대비 33% 개선됐다. 영상→동작 변환에선 MPJPE 75.0으로 같은 통합 모델인 유니포즈(81.8)를 8.3% 앞섰다. 전문 모델(TokenHMR 52.4)과는 여전히 격차가 있지만, 7개 작업을 동시 지원하는 모델 중에선 독보적이다. 동작 기반 이미지 편집에선 모션 정확도 67%로 기존 2단계 방식(50~59%)을 압도했다. AI 동작 이해는 이제 '읽기·쓰기·번역'을 모두 아는 단계 유니모션이 보여준 건 단순히 성능 향상이 아니다. 동작을 '언어'처럼 다루는 패러다임 전환이다. 기존 AI는 영어만, 또는 불어만 구사했다면, 이젠 영·불·독을 넘나들며 통역까지 하는 셈이다. 연속 공간 표현, 시각 정보 증류, 자가 정렬 사전 훈련이라는 세 기둥이 이 전환을 가능하게 했다. 다만 몇 가지는 두고 봐야 한다. 첫째, 훈련 데이터 대부분이 실내 촬영 환경(Human3.6M)이라 야외 복잡한 상황에서 시각 정렬이 얼마나 유지될지 미지수다. 둘째, 15억 파라미터 모델이라 실시간 모바일 구동은 아직 무리다. 셋째, 논문은 단일 프레임→동작 복원을 주로 다뤘는데, 다중 프레임 영상에서 시간 추론을 어떻게 강화할지는 후속 과제로 남았다. 그럼에도 이 연구가 여는 가능성은 크다. 게임 캐릭터가 자연어 지시만으로 즉석 애니메이션을 만들고, 재활 치료사가 환자 동작을 촬영하면 AI가 자동으로 교정 가이드를 텍스트로 출력하는 미래가 구체화되고 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 유니모션이 기존 모션GPT와 다른 핵심 차이는 무엇인가요?모션GPT는 동작을 512개 코드로 쪼개 저장(VQ-VAE)하지만 유니모션은 좌표를 연속값으로 유지(CMA-VAE)합니다. 덕분에 손목 위치 오차가 212.9mm에서 43.8mm로 줄고, 시간 흐름도 끊김 없이 자연스러워집니다. Q. '듀얼 패스 임베더'는 왜 두 갈래로 나뉘나요?한쪽(Semantic)은 "앉는다"는 의미를, 다른 쪽(Generation)은 무릎 각도 같은 세부를 담습니다. 동작 편집 시 명령은 이해하되 원본 디테일은 보존해야 하므로 둘 다 필요합니다. Q. LRA 자가 정렬 단계는 왜 필요한가요?텍스트 설명은 "걷는다"처럼 추상적이라 학습 신호가 모호합니다. 반면 동작 좌표는 명확한 정답이므로, 먼저 이걸로 뼈대를 다진 뒤 텍스트 학습을 하면 성능이 크게 오릅니다(R@3 0.801→0.841). 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: UniMotion: A Unified FRAMEwork for Motion-Text-Vision Understanding and Generation ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.02 22:10AI 에디터

엠티데이타, 'KLPGA 챔피언스투어' 활동 프로골프단 창단

업력 19년 차 ICT 기업 엠티데이타(MTDATA,대표 옥정원)가 'KLPGA 챔피언스투어(KLPGA Champions Tour)'에서 활동하는 프로골프단을 창단, 본격적인 스포츠 마케팅에 나섰다. 풍부한 경험을 갖춘 정윤숙 단장을 필두로, 우승 경험과 탄탄한 실력을 겸비한 8인의 베테랑 프로들로 골프단을 구성했다. 'KLPGA 챔피언스투어'는 한국여자프로골프협회(KLPGA)가 주관하는 만 40세 이상 베테랑 여자 프로골퍼들을 위한 것으로, 2004년 공식 투어로 창설됐다. 출전 자격은 대회 개최일 기준 만 40세 이상이고, KLPGA 정회원과 준회원 및 티칭회원(외국선수는 별도 자격심사 후)이여야 한다. 'KLPGA 챔피언스투어' 특징은 첫째, 경기력의 경우 비거리 위주 정규투어와 달리 정교한 숏게임과 노련한 코스 매니지먼트가 승부 핵심으로 작용하고 둘째, 주목도로 과거 스타 플레이어들 귀환으로 올드 팬들의 향수를 자극하는 한편 시니어 층을 타겟으로 한 마케팅 채널로 평가받고 있으며 셋째, 스포츠 정신의 본보기를 보여준다는 점이다. 즉, 끈기 있는 도전 정신과 철저한 자기관리를 상징하는 한편 주니어 선수들에게는 '지속가능한 커리어'로 롤모델 역할을 한다. 대회 운영 방식은 정규 투어와 달리 주로 2라운드(36홀) 또는 3라운드(54홀) 스트로크 플레이로 진행하며, 매년 3월부터 11월까지 운영된다. 총상금 규모는 매년 꾸준히 증가세다. 작년에 9개 대회가 열렸고, 올해는 10개가 개최된다. 투어 상금 순위 상위자에게는 차기 시즌 시드권 을 주고 프로 활동도 보장한다. 엠티데이타 소속으로 'KLPGA 챔피언스투어'에 뛰는 선수 8인 중 정윤숙 단장은 1995년 KLPGA에 입단해 정규투어 33회 출전과 점프투어 4회 출전, 챔피언스투어 114회 출전 경력을 갖고 있다. 홀인원 1회와 이글 5회를 했다. 정 단장 외에 ▲부형순(1994년 입회, 정회원, 정규투어 103회 출전, 챔피언스 112회 출전해 우승 1회 2위 4회, 3위 3회) ▲구현진(입회연도 2001년, 정회원, 챔피언스투어 32회 출전, 2025년 챔피언스투어 상금랭킹 16회, 최다 노보기 라운드 기록 1회, 최다 라운드 연속 노보기 1회) ▲노양숙(2001년 입회, 정회원, 드림투어 10회 출전, 챔피언스투어 53회 출전해 2위 2번, 톱10 6회) ▲조윤주(2005년 입회, 정회원, 드림투어 16회 출전, 챔피언스 53회 출전해 우승 2회 3회 1위) ▲차혜영(2008년 입회, 준회원, 챔피언스 26회 출전) ▲최정원(2009년 입회, 준회원, 챔피언스 28회 출전 이글 1회, 2009년 글로벌 100인 교습프로 대상) ▲신미연(2009년 입회, 준회원,챔피언스 155회 출전해 우승 1회, 2위 2회, 톱10 12회, 홀인원 2회) 선수가 엠티데이타 소속으로 활동한다. 옥정원 엠티데이타 대표는 "KLPGA 챔피언스투어는 대한민국 여자 프로골프의 살아있는 전설'들이 모이는 무대다. 만 40세 이상 정회원 및 준회원들이 참가하며, 수십 년간 쌓아온 탄탄한 기본기와 노련한 경기 운영을 선보이는 투어"라면서 "단순히 과거의 영광에 머물지 않고, 끊임없는 도전 정신으로 제2의 전성기를 여는 베테랑 선수들을 후원함으로써 '기술 숙련도'와 '지속 가능한 열정' 이라는 엠티데이타 기업 가치와 맞닿은 새로운 감동의 라운드를 실현하고 싶다"고 밝혔다. 한편 엠티데이타는 정보시스템 구축과 운영 및 유지관리를 기반으로 인공지능(AI), 빅데이터 사업 을 영위하는 ICT 기업이다. 2008년 1월 설립됐다. 2024년 기준 매출 996억, 영업이익 22억을 기록했다. 작년에 매출 1000억원을 돌파한 것으로 알려졌다. 본사는 판교에 있다.

2026.04.02 21:12방은주 기자

"의자를 책상 앞에"라는 말만으로 AI가 3D 공간을 완벽하게 재배치한다

엔비디아(NVIDIA)와 메사추세츠대학교(UMass Amherst) 연구진이 자연어 명령만으로 3D 공간 내 물체를 정교하게 재배치할 수 있는 3D-Layout-R1 프레임워크를 공개했다. 이 시스템은 기존 언어 모델이 "의자를 소파와 나란히 놓아라"는 명령을 받으면 물체끼리 겹치거나 허공에 떠 있는 결과를 만들던 문제를 해결했다. 핵심은 각 단계를 투명하게 기록하는 구조화된 추론 방식이다. 마치 레고 조립 설명서처럼 "1단계: 의자를 책상 앞에 배치, 2단계: 침대를 책상 뒤로 이동"처럼 중간 과정을 단계별로 추론하면서 최종 배치에 도달한다. 그림 1. 3D-Layout-R1의 다단계 공간 배치 추론 과정 기존 AI가 공간을 엉망으로 만드는 이유 챗GPT(ChatGPT)나 제미나이(Gemini) 같은 언어 모델에게 "거실 가구를 재배치해줘"라고 요청하면, 그럴듯한 설명은 내놓지만 실제로는 소파가 테이블을 관통하거나 의자가 벽 밖으로 튀어나가는 배치를 제안한다. 이들은 공간 관계를 말로는 이해하지만, 물리 법칙을 따르는 구체적인 좌표 계산에는 약하기 때문이다. 마치 지도를 읽을 줄은 알지만 실제로 그 길을 걸어본 적은 없는 사람처럼, 추상적 이해와 실제 실행 사이에 큰 간극이 존재한다. 기존 방식은 두 가지로 나뉜다. 첫 번째는 AI가 "의자를 옮겨야 할 것 같아요"라고 대략적인 계획만 세우고, 별도의 프로그램이 실제 좌표를 계산하는 방식이다. 문제는 AI의 생각이 너무 모호해서 계산 프로그램이 제대로 된 결과를 만들어내기 어렵다는 점이다. 두 번째는 AI가 한 번에 최종 결과를 예측하는 방식인데, "먼저 상자를 옮기고, 그 다음 책 옆에 램프를 놓아라" 같은 여러 단계가 필요한 작업에서는 중간 과정을 관리하지 못해 실패한다. 결국 기존 시스템은 복잡한 공간 편집 명령을 제대로 수행하지 못했다. 투명한 설계도가 AI를 똑똑하게 만든다 3D-Layout-R1의 핵심은 장면 그래프(Scene Graph)라는 투명한 중간 표현이다. 이는 방 안의 모든 물체를 카드 목록처럼 정리한 것이다. 각 카드에는 물체 이름, 정확한 위치, 크기, 회전 각도가 적혀 있다. 기존 AI가 "의자를 어딘가로 옮겨야 할 것 같은데, 아마도 테이블 근처쯤?"이라고 두루뭉술하게 말하는 대신, 3D-Layout-R1은 JSON과 같은 형태로 좌표를 명시적으로 수정 한다. 이 방식의 장점은 각 단계를 즉시 확인할 수 있다는 점이다. 만약 2단계에서 침대가 의자와 겹친다면, 3단계로 넘어가기 전에 바로 문제를 발견하고 수정할 수 있다. 마치 요리할 때 레시피를 한 단계씩 따라가며 맛을 보는 것과 비슷하다. 기존 방식은 모든 재료를 한꺼번에 냄비에 넣고 나서야 맛이 이상하다는 걸 깨닫는 반면, 새로운 방식은 재료를 하나씩 넣으며 계속 확인한다. 연구진은 DeepSeek-R1을 활용해 추론 트레이스를 생성한 1만 5천 개 데이터셋을 만들었다. 각 데이터에는 처음 상태, 자연어 명령, 단계별 카드 수정 내역, 최종 목표 상태가 포함된다. 세 가지 연습 과제를 준비했다. 첫 번째는 물체를 크기와 모양으로 분류한 뒤 일렬로 정렬하는 '정렬 과제'다. 두 번째는 무작위로 흐트러진 물체를 원래의 깔끔한 격자 구조로 되돌리는 '공간 정렬 과제'다. 세 번째는 "보라색 침대를 책상 뒤에 놓되, 침대는 책상으로부터 정확히 팔 길이만큼 떨어뜨려라" 같은 복잡한 조건을 동시에 만족시키는 '방 편집 과제'다. 게임처럼 점수를 매기며 물리 법칙을 배운다 구조화된 추론만으로는 부족하다. AI가 카드를 올바른 형식으로 작성하더라도, 실제 위치가 부정확하거나 물체끼리 겹칠 수 있다. 이를 해결하기 위해 연구진은 강화학습을 적용했다. 이는 게임 플레이어에게 점수를 주며 학습시키는 방식과 같다. AI가 물체를 배치할 때마다 세 가지 기준으로 점수를 매긴다. 첫 번째 기준은 '목표 일치도'다. AI가 놓은 의자가 정답 위치와 얼마나 겹치는지 측정한다. 마치 다트 게임에서 과녁 중앙에 가까울수록 높은 점수를 주는 것과 같다. 두 번째 기준은 '충돌 방지'다. 의자가 테이블을 관통하거나 벽 안으로 파고들면 감점한다. 세 번째 기준은 '형식 준수'다. AI의 답변이 제대로 된 카드 형식으로 작성됐는지 확인한다. 이 세 가지 점수를 합산해 AI에게 피드백을 준다. 처음에는 서툴지만, 수천 번 반복하며 점점 높은 점수를 받는 배치 방법을 학습한다. 마치 농구 선수가 슛 연습을 반복하며 골대 감각을 익히듯, AI도 어떤 배치가 물리적으로 타당하고 명령을 정확히 따르는지 체득한다. 이 과정을 거친 모델은 기존보다 훨씬 정확한 위치에 물체를 배치하고, 충돌 없는 완벽한 레이아웃을 만들어낸다. 작은 모델이 거대 AI를 이긴 이유 정렬 과제에서 3D-Layout-R1은 최신 모델의 성능을 IoU 기준으로 약 20% 정도 향상된 성능을 보였다. 더 중요한 점은 충돌이 거의 없었다는 것이다. 기존 모델들이 만든 배치에서는 물체 5개 중 1~2개가 다른 물체와 겹쳤지만, 새 모델은 모든 물체가 깔끔하게 분리됐다. 공간 정렬 과제는 더 까다롭다. 무작위로 흩어진 물체를 보고 원래 있어야 할 자리를 추론한 뒤 되돌려놓아야 한다. 제미나이 2.5 프로는 물체 10개 중 7~8개를 대략적인 위치로 복원했다. 3D-Layout-R1은 9개 이상을 정확한 격자 위치에 맞춰 배치했다. 흥미로운 점은 훨씬 작은 모델이 대형 상용 모델을 이긴다는 사실이다. 엔비디아 연구진이 훈련시킨 소형 모델도 경쟁력 있는 성능을 보였다는 것이다. 이는 모델 크기보다 추론 구조가 더 중요하다는 증거다. 방 편집 과제에서는 차이가 더 극명했다. 제미나이나 딥시크는 물체 3개 중 1~2개를 대략적인 위치에 놓는 수준이었다. 3D-Layout-R1은 더 높은 정확도로 물체를 배치했다. 특히 "의자는 책상으로부터 팔 두 뼘 정도 떨어뜨려라" 같은 거리 제약까지 정확히 지켰다. 더 놀라운 점은 단순히 강화학습만 적용하면 오히려 성능이 제한적이라는 발견이다. 구조화된 단계별 추론을 먼저 가르치고, 그 위에서 강화학습으로 미세 조정하는 2단계 전략이 핵심이었다. 그림 6. 실제 로봇을 이용한 테이블 위 물체 재배치 및 집기-놓기 작업 창고에서 거실까지, 한 번 배우면 어디서나 통한다 연구진은 실제 로봇 팔로도 가능성을 확인했다. 카메라가 테이블 위 물체를 촬영하면, 3D-Layout-R1이 "노란 컵을 노란 그릇에 넣어라"는 명령을 해석해 목표 배치를 생성한다. 그러면 로봇 제어 프로그램이 그 배치를 따라 팔을 움직여 작업을 완수했다. AI는 로봇 동작을 직접 배운 적이 없지만, 명확한 목표를 제시하는 것만으로도 기존 로봇 시스템과 협업할 수 있었다. 더 흥미로운 점은 창고 시뮬레이션 실험이다. 연구진은 창고 데이터로 모델을 재훈련하지 않았다. 그런데도 "상자를 높이 순으로 정렬하고, 팔레트가 가장 적은 구역에 배치하라"는 실무 지시를 정확히 따랐다. 이는 구조화된 추론이 특정 환경에만 맞춰진 것이 아니라, 장면 그래프라는 범용적 표현 덕분에 새로운 상황에도 적응한다는 증거다. 식당 주방에서 일하던 요리사가 카페 주방에서도 레시피만 보면 요리할 수 있는 것과 비슷하다. 다만 한계도 있다. 물체 이름이 없거나 위치 정보가 부정확한 상황에서는 시각 정보를 함께 처리하는 비전-언어 모델이 텍스트만 다루는 모델보다 훨씬 나았다. 이는 불완전한 정보를 이미지로 보완하는 능력이 중요하다는 뜻이다. 또한 대형 비전-언어 모델을 훈련시켰을 때 기대만큼 성능이 오르지 않았는데, 이는 시각 정보를 활용하는 방식 자체를 개선해야 한다는 과제를 남긴다. 중간 단계를 보여주는 AI가 신뢰받는다 3D-Layout-R1이 보여주는 핵심 교훈은 '중간 단계를 투명하게 만들면 AI가 더 똑똑해진다'는 것이다. 기존 방식은 AI의 사고 과정이 블랙박스처럼 감춰져 있어서, 뭔가 잘못됐을 때 어디서부터 고쳐야 할지 알 수 없었다. 새로운 방식은 각 단계를 명확한 카드 수정으로 기록하기 때문에, 2단계에서 실수했다면 2단계만 다시 고치면 된다. 이는 의료 진단이나 법률 자문처럼 추론 과정을 설명해야 하는 분야에도 적용 가능한 원리다. 또 다른 교훈은 '기초 훈련과 실전 최적화를 분리하라'는 것이다. 처음부터 강화학습으로 모든 것을 학습시키려 하면 방향을 잃는다. 먼저 구조화된 추론으로 기본기를 다지고, 그 위에서 점수 기반 학습으로 다듬는 2단계 전략이 효과적이다. 이는 언어 학습에서 문법을 먼저 배우고 대화 연습으로 유창성을 높이는 과정과 비슷하다. 남은 질문은 이 방법이 얼마나 확장될 수 있느냐다. 현재는 가구 배치 같은 정적인 작업에 집중하지만, "공을 굴려서 목표 지점에 맞춰라" 같은 동적 물리 시뮬레이션으로 확장되면 어떻게 될까. 또한 현재 데이터는 1만 5천 개 수준이지만, 수백만 개의 다양한 장면으로 학습하면 AI의 공간 지능은 인간 수준에 근접할 가능성이 있다. 다만 비전 정보를 더 효과적으로 활용하는 방법은 아직 개선의 여지가 크다. 보는 것과 이해하는 것 사이의 간극을 좁히는 일이 다음 과제로 남아 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 3D-Layout-R1이 기존 AI와 다른 점은 무엇인가요? 기존 AI는 "의자를 옮겨라"는 명령에 추상적인 설명만 제공하지만, 3D-Layout-R1은 장면 그래프라는 명확한 카드 목록을 단계별로 수정합니다. 각 단계가 투명하게 기록돼 어디서 실수했는지 즉시 확인하고 수정할 수 있습니다. Q2. 어떤 작업에 실제로 사용할 수 있나요? 가상 공간 디자인, 로봇 작업 계획, 창고 물류 자동화, 건축 시뮬레이션 등에 활용 가능합니다. "상자를 높이 순으로 정렬하고 팔레트가 적은 구역에 배치하라"는 복잡한 명령도 정확히 수행합니다. Q3. 일반 사용자도 이 기술을 쓸 수 있나요? 현재는 연구 단계이지만, 향후 3D 게임 에디터, 메타버스 공간 설정, 스마트 홈 가구 배치 앱 등에 통합될 가능성이 있습니다. 자연어만으로 복잡한 공간 재배치가 가능해지는 시점이 올 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: 3D-Layout-R1: Structured Reasoning for Language-Instructed Spatial Editing ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.02 17:29AI 에디터

"메모리 쇼크 직격탄"…라즈베리 파이, 주요 제품 가격 줄줄이 인상

전 세계 메모리 가격 상승 여파로 초소형 컴퓨터 '라즈베리 파이' 주요 제품군의 가격이 인상됐다고 더버지 등 외신이 1일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면, 라즈베리 파이 5 16GB의 가격은 100달러(약 15만원) 인상된다. 전체 제품군의 가격 인상 폭은 11.25달러에서 최대 150달러(약 1만7000원~23만원)에 이르는 것으로 전해졌다. 이번 조치는 지속적인 램 부족 사태에 따른 것으로, 라즈베리 파이는 지난해 12월과 올해 2월에 이어 세 번째로 약 10여 개 제품의 가격을 올렸다. 특히 메모리 가격 급등의 영향으로 4GB 이상 램을 탑재한 모델들이 가장 큰 영향을 받은 것으로 분석된다. 한편 회사는 가격 인상 부담을 완화하기 위한 대안도 제시했다. 3GB 램을 탑재한 새로운 라즈베리 파이 4를 83.75달러(약 12만 원)에 출시해 소비자 선택지를 넓혔다. 에벤 업튼 최고경영자(CEO)는 공식 블로그를 통해 “이번 가격 인상은 영구적인 조치가 아니다”라며 “현재는 어려운 상황이지만 향후 시장이 안정되면 가격을 다시 낮출 것”이라고 밝혔다. 이어 “그 전까지는 가격 인상의 영향을 최소화하기 위해 가능한 모든 노력을 이어갈 것”이라고 덧붙였다.

2026.04.02 15:55이정현 미디어연구소

전력반도체 소재기업 아이브이웍스, 60억원 프리 IPO 투자 유치

전력반도체 소재 스타트업 아이브이웍스가 60억 원 규모 프리 기업공개(IPO) 투자 유치를 마무리했다고 2일 밝혔다. 누적 투자 유치 금액은 450억원이다. 이번 투자 라운드에는 아이엠투자파트너스와 인라이트벤처스 등 기존 주주도 참여했다. 아이브이웍스는 "기술 경쟁력과 미래 성장 가치를 다시 한번 입증했다"고 자평했다. 아이브이웍스는 이번 투자금을 글로벌 수요 대응을 위한 제품 양산체계 고도화에 집중 투입한다. 최근 수요가 증가하는 인공지능(AI) 서버 전력 변환 시장과 방산 시장 고객 대응을 위해 양산 인프라를 확충하고, 공급망을 구축해 글로벌 시장 공급량을 확대할 계획이다. 양산능력 확대와 함께 기술 기반 서비스 포트폴리오도 강화하고 있다. 아이브이웍스는 "독보적 에피웨이퍼 기술을 기반으로 세계에서 유일하게 양산 공급하는 'reGaN'은 전력소자 접촉 저항을 10분의 1로 낮춰 열 문제와 효율을 개선한다"고 강조했다. 아이브이웍스는 지난해부터 글로벌 주요 파운드리 업체에 reGaN 제품을 공급했다. 최근 품질 인증을 완료해 양산 공급 중이다. 아이브이웍스는 "투자 유치를 기점으로 코스닥 상장 절차에 본격 착수한다"고 밝혔다. 상장 주관사는 한국투자증권이다. 기술특례상장 방식으로 IPO를 추진한다. 현재 기술성 평가 절차를 준비하고 있다. 평가 완료 후 상장 예비심사 청구 등 후속 절차를 밟을 예정이다. 노영균 아이브이웍스 대표는 "이번 투자 유치는 당사 비전을 잘 아는 기존 주주들의 신뢰와 지지 덕분"이라며 "확보 자금을 바탕으로 양산 인프라 고도화와 철저한 상장 준비로 글로벌 전력반도체 소재 시장에서 독보적 경쟁력을 입증하겠다"고 말했다.

2026.04.02 15:53장경윤 기자

"웹툰 불법유통 '뉴토끼', 저작권 침해 아닌 범죄"

웹툰 불법유통 사이트 '뉴토끼'를 중심으로 한 불법 생태계를 두고 국회에서 강도 높은 대응 요구가 제기됐다. 단순 저작권 침해가 아닌 도박·범죄와 결합된 구조로, 수사 방식 자체를 바꿔야 한다는 주장까지 나왔다. 2일 국회의원회관에서 열린 '불법 웹툰 유통 근절 긴급 토론회'에서는 불법 웹툰 문제가 산업 피해를 넘어 청소년 문제와 범죄 확산으로 이어지고 있다는 우려가 잇따랐다. 이날 토론회에서는 불법 웹툰을 둘러싼 수익 구조, 국제 유통망, 수사 한계까지 전반적인 문제점이 집중적으로 논의됐다. “웹툰 불법유통, 국가가 나서야”…정치권 한목소리 이날 토론회를 주최한 김승수 국민의힘 의원은 웹툰 산업의 성장과 불법 유통 문제를 함께 짚었다. 김 의원은 “웹툰은 이제 단순 콘텐츠를 넘어 드라마·영화로 확장되는 핵심 산업”이라며 “하지만 정식 공개도 되기 전에 불법 사이트에 먼저 올라가고 있는 상황”이라고 밝혔다. 이어 “불법 웹툰 사이트는 무료로 운영되는 것처럼 보이지만, 실제로는 도박 광고를 통해 수익을 얻는 구조”라며 “차단해도 계속 살아나는 이유는 결국 돈줄이 유지되기 때문”이라고 지적했다. 김기현 전 국민의힘 대표도 정책 대응 필요성에 대해 역설했다다. 그는 “웹툰 불법유통은 개인이나 협회 차원에서 해결할 수 있는 문제가 아니다”라며 “AI 기반 대응, 국제 공조 등 국가 차원의 대응 역량을 강화해야 한다”고 강조했다. 이어 “이 문제는 예산과 제도, 수사 체계가 함께 움직여야 해결될 수 있다”고 덧붙였다. “불법 웹툰은 도박의 입구”…청소년 문제로 확산 토론회에서 가장 강조된 부분은 불법 웹툰과 도박 사이트의 연결 구조였다. 조호연 도박없는학교 교장은 “불법 웹툰 사이트는 독립적으로 존재하는 것이 아니라 도박 사이트와 결합된 구조”라며 “웹툰은 이용자를 끌어들이는 미끼 역할을 한다”고 꼬집었다. 불법 웹툰 사이트에는 다수의 도박 광고가 붙고, 이용자가 해당 광고를 통해 도박 사이트로 유입되는 구조를 띈다. 결국 불법 웹툰 공유와 도박이 하나의 생태계로 움직인다는 것이 조 교장의 설명이다. 조 교장은 “웹툰 사이트 하나가 수십억원대 수익을 올리기도 한다”며 “이 수익은 대부분 도박 광고에서 나온다”고 말했다. 그는 “사이트를 차단해도 다시 생기지만, 계좌를 막으면 운영 자체가 불가능하다”며 “금융권이 일부만 협조해도 불법 도박 시장은 크게 위축될 수 있다”고 주장했다. 이충기 연세대 명예교수도 불법 웹툰의 사회적 파급력에 대해 경고했다. 이 교수는 “불법 웹툰 유통은 단순히 산업 피해에 그치지 않고 청소년 도박으로 이어지는 통로 역할을 한다”며 “이미 청소년 온라인 도박 문제가 심각한 상황에서 웹툰이 그 관문이 되고 있다”고 지적했다. 이어 “이 문제는 콘텐츠 정책이 아니라 사회 문제로 접근해야 한다”고 덧붙였다. “뉴토끼가 핵심”…현장 “범죄조직으로 봐야” 현장에서는 불법 웹툰을 '범죄 산업'으로 규정해야 한다는 목소리가 이어졌다. 웹툰 작가 무적핑크(변지민)는 해외 시장에서의 인식 문제를 꼽았다. 그는 “K웹툰이 미래 먹거리라면 정부가 적극적으로 지켜줘야 한다”며 “해외 시장을 겨냥한 정부 차원의 캠페인이 절실하다”고 토로했다. 이어 “금연 캠페인처럼 불법 공유 시 어떤 법적 불이익이 있는지 명확히 알리는 방식이 필요하다”며 “지금은 그런 기준 자체가 제대로 전달되지 않고 있다”고 말했다. 또 변 작가는 “해외에서는 불법 공유를 권리처럼 주장하는 경우도 있다”며 “기업이나 작가가 직접 대응하기 어려운 만큼 정부가 방패 역할을 해야 한다”고 역설했다. 네이버웹툰 서충현 안티파이러시 리더는 보다 강경한 접근을 요구했다. 그는 “불법유통은 단순 저작권 문제가 아니라 기업형 범죄 조직”이라며 “범죄단체로 정의하고 수사 우선순위를 높여야 한다”고 제안했다. 그간 수사가 지지부진했던 이유도 이 문제를 저작권 침해로만 봤기 때문이라고 짚었다. 수사기관이 실제로 움직일 수 있도록 보상 체계와 유인책까지 검토해야 한다는 주장도 내놨다. 특히 서 리더는 선택과 집중 전략을 강조했다. 그는 “발견되는 곳마다 전부 대응하는 방식으로는 문제 해결이 안 된다”며 “어디를 타격해야 전체가 흔들리는지 파악해야 한다”고 진단했다. 가장 먼저 대응해야 할 곳으로 뉴토끼를 언급했다. 뉴토끼는 국내 최대 불법 웹툰 유통 사이트로 꼽힌다. 업계에서는 국내 불법 웹툰 생태계의 중심축으로 보고 있다. 운영자는 한국인이었지만 지난 2022년 일본인으로 귀화했다. 이 때문에 국내 수사와 송환이 더 복잡해졌고, 불법 유통 대응에도 어려움이 커졌다는 지적이 나오고 있다. 서 리더는 “국내는 사실상 뉴토끼의 천하”라며 “뉴토끼만 잡으면 한국 웹툰 산업은 다시 일어날 수 있다”고 주장했다. 그는 해외에도 뉴토끼와 비슷한 역할을 하는 사이트가 수십 곳 있고, 여기서 파생된 미러 사이트는 수천, 수만 곳에 이른다고 강조했다. 이미 한국에서 출시된 웹툰이 해외에서 불법 번역돼 먼저 소비되기 때문에, 정식 플랫폼이 진출해도 수익을 내기 어려운 구조가 됐다는 지적도 함께 나왔다. 이날 토론회 좌장을 맡은 이 명예교수는 “오늘의 토론 내용을 바탕으로 더 이상 작가들의 창작 활동에 위축시키지 않는 길이 열렸으면 좋겠다”며 “불법 웹툰 사이트에 대한 국가적 대응은 반드시 필요할 것”이라고 밝혔다. 문체부도 대응 강화 방침을 밝혔다. 강권수 문화체육관광부 저작권보호과 서기관은 “웹툰 불법유통 피해가 이미 수천억원대에 이르고, 해외 불법유통 비중도 커지고 있다”며 “AI 기반 모니터링을 고도화해 불법 사이트 탐지와 대체 사이트 감시, 해외 URL 삭제까지 대응 범위를 넓히고 있다”고 말했다. 수사 대응도 강화할 전망이다. 강 서기관은 “해외 서버와 가상망을 활용한 불법 사이트 확산으로 운영자 추적이 어려운 상황”이라며 “저작권 범죄 전담 수사체계 신설을 관계 부처와 협의 중”이라고 설명했다. 이어 “도박 연계 사이트를 포함한 중점 사이트에 대해 합동 기획수사와 국제 공조를 확대하겠다”며 “징벌적 손해배상제 도입과 처벌 기준 강화로 법 집행력도 높였다”고 덧붙였다.

2026.04.02 15:08류승현 기자

아르테미스 2호가 그린 190조원 규모의 우주 영토권 미래

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 1972년 아폴로 17호가 달의 먼지를 뒤로하고 지구로 돌아온 지 반세기가 넘었습니다. 그 기나긴 공백을 깨고 드디어 인류가 다시 달의 뒷면을 마주하게 되었네요. 바로 오늘, 2026년 4월 2일 오전 7시 24분, 유인 우주선 아르테미스 2호가 플로리다 케네디 우주센터에서 불꽃을 뿜으며 솟아올랐습니다. 이번 여정은 4명의 우주비행사가 10일간 달 주위를 비행하며 인류가 달에 영구적으로 머물 수 있는지를 확인하는 아주 중요한 시험대죠. 반세기를 건너뛴 기술적 도약과 190조 원의 루나노믹스 이번 아르테미스 2호의 핵심은 단순히 달을 한 바퀴 도는 데 있지 않습니다. 과거 아폴로 시절과는 차원이 다른 생명유지 시스템과 우주 방사선 차폐 기술을 실제 유인 환경에서 검증하는 것이 목적이죠. 특히 우리나라의 기술력이 담긴 우주 방사선 측정 큐브위성인 K-RadCube가 함께 탑재되어, 심우주에서 인간이 안전하게 생존할 수 있는지를 정밀하게 측정하게 됩니다. 이는 앞으로 달 기지를 건설하고 화성까지 인류의 영토를 넓히기 위한 필수적인 데이터가 될 거예요. 경제적 파급력도 엄청납니다. 전문가들 사이에서는 이른바 루나노믹스라 불리는 우주 경제 규모가 이미 190조 원을 넘어설 것으로 보고 있습니다. SpaceX와 같은 민간 기업들이 발사체 시장을 주도하면서 우주 산업은 이제 국가 주도의 실험실을 넘어 거대한 수익 모델로 변모하고 있죠. 달 자원을 채굴하고 우주에서 물건을 제조하는 시장이 열리면서, 이번 발사는 새로운 황금기를 여는 신호탄이 되고 있습니다. AI 전문가들이 바라본 논점의 이동: 기술적 신뢰인가 전략적 취약점인가 이번 발사를 두고 AI 전문가들 사이에서는 매우 치열한 논리가 충돌했습니다. 초기 논의는 아르테미스 2호의 발사 지연이 과연 시스템의 성숙도를 보여주는 신호인지, 아니면 설계상의 근본적인 결함인지를 두고 시작되었죠. 한쪽에서는 액체수소 누출과 헬륨 공급 문제로 수차례 발사가 미뤄진 것이 오히려 인명 사고를 막기 위한 필수적인 데이터 축적 과정이라고 주장했습니다. 실패를 통해 시스템을 수정하는 과정이야말로 화성 탐사를 위한 기술적 완성도를 높이는 필수 관문이라는 논리였죠. 하지만 논의가 진행되면서 관점은 지정학적 리스크로 급격히 이동했습니다. 기술적 지연이 반복될수록 미국의 우주 패권에 대한 국제적 신뢰가 흔들릴 수 있다는 우려가 제기된 것입니다. 특히 중국이 주도하는 국제달연구기지 프로그램이 속도를 내는 상황에서, 아르테미스 협정에 참여한 동맹국들이 미국의 실행력에 의구심을 품고 이탈할 수 있다는 분석이 설득력을 얻었습니다. 단순한 기계적 결함이 국가 간의 전략적 동맹 관계를 뒤흔드는 정치적 변수로 진화한 셈입니다. 결국 전문가들은 아르테미스 2호가 성공하더라도 2028년까지 예산이 최소 15% 이상 초과될 것이라는 현실적인 한계에는 공감대를 형성했습니다. 다만 이 비용을 단순한 손실로 볼 것인지, 아니면 민간 우주 시장을 견인하기 위한 전략적 투자로 볼 것인지에 대해서는 끝내 합의에 이르지 못했습니다. 기술적 완성도가 경제적 보상으로 이어지는 인과관계가 아직은 불투명하다는 비판적 시각이 여전히 팽팽하게 맞서고 있는 상황입니다. 우주로 향하는 인류의 시선과 남겨진 과제들 아르테미스 2호가 성공적으로 궤도에 진입하면서 전 세계는 다시 한번 우주를 향한 열광에 빠져들고 있습니다. STEM 분야 관심이 폭발적으로 늘어나고, 우주는 다시 인류 공동의 도전이라는 상징적인 가치를 획득하고 있죠. 하지만 환호성 뒤에는 여전히 해결해야 할 숙제들이 산더미처럼 쌓여 있습니다. 달 자원을 누가 먼저 차지할 것인지에 대한 국제법적 분쟁은 이제 막 시작되었고, 천문학적인 예산을 지속적으로 감당할 수 있을지에 대한 사회적 합의도 필요합니다. 결국 아르테미스 2호가 가져온 결과물은 AI나 기술이 대신 판단해 줄 수 없는 인간의 선택 영역입니다. 우주를 평화로운 협력의 장으로 만들지, 아니면 새로운 갈등의 전장으로 만들지는 결국 지구에 남은 우리들의 몫이니까요. 10일 뒤 우주비행사들이 무사히 지구의 푸른 바다 위로 내려앉을 때, 우리는 그들이 가져온 데이터를 통해 어떤 미래를 설계하게 될까요. 달을 향한 인류의 두 번째 발걸음은 이제 막 첫 자국을 남겼을 뿐입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/7ab2d03c.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.02 13:28AMEET

해긴 '플레이투게더', '드래곤빌리지'와 세 번째 협업 업데이트

해긴(대표 이영일)은 자회사 하이브로와 함께 모바일 소셜 네트워크 게임 '플레이투게더'와 인기 RPG '드래곤빌리지'의 세 번째 콜라보레이션(협업) 업데이트를 실시했다고 2일 밝혔다. 이번 3차 협업은 카이아섬 바다에 깃든 신비로운 드래곤의 기운을 추적하는 '고대 성전의 기록: 푸른 바다의 묵시록' 이벤트를 중심으로 전개된다. 이용자는 카이아섬 전역에서 낚시를 통해 물, 빛, 어둠, 꿈, 번개 등 5가지 속성을 지닌 드래곤 피쉬를 낚을 수 있으며, 이를 통해 획득한 '속성 물약'으로 고대 성전의 비밀을 풀기 위한 미션을 수행하게 된다. 특히 이번 업데이트의 핵심인 '이벤트 공방'에서는 낚시로 모은 속성 물약을 재료로 사용해 드래곤 미끼, 드래곤 알, 드래곤 영양제 등을 직접 제작할 수 있다. '드래곤 도감: 세 번째 장'을 완성해 나가는 과정에서 5종의 신규 이벤트 드래곤을 새롭게 만나볼 수 있으며, 지난 콜라보레이션에서 큰 인기를 끌었던 드래곤들과 한정 가구, 코스튬 아이템들도 다시 한번 등장해 수집의 재미를 더했다. 광장에는 이번 사건을 조사하기 위해 파견된 NPC '엘리아'와 '안젤라'가 등장한다. 유저들은 이들과 함께 성전의 기록을 완성하는 미션을 완료하면 '사제 엘리아' 코스튬과 '드래곤 테이머' 명찰 등 이번 콜라보에서만 획득 가능한 특별한 보상을 받을 수 있다. 또한 14일간 진행되는 '출석부' 이벤트를 통해 '미지의 드래곤 알'과 드래곤 성장에 필수적인 각종 속성 물약 등 풍성한 아이템을 접속만 해도 모두에게 증정한다. 해긴 관계자는 “드래곤빌리지와의 협업을 통해 고대 성전의 기록: 푸른 바다의 묵시록이라는 새로운 서사를 선보이게 되어 기쁘다”며 “카이아섬 바다에서 전설적인 드래곤 피쉬를 낚으며 도감을 완성하고, 나만의 드래곤을 부화시키는 특별한 재미를 느껴보시길 바란다”고 전했다.

2026.04.02 12:37이도원 기자

[르포] 배터리 증설 멈춰도 장비 혁신은 지속…미래 준비하는 CIS 공장

(대구=김윤희 기자) 공장 건물 입구부터 시작된 대형 설비는 100m 폭으로, 전체 내부 공간을 가로지를 만큼 거대했다. 배터리 핵심 소재인 음극 제조에 필요한 '코터'다. 함께 설치된 롤프레스, 슬리터 등 장비들까지 합하면 공장 내부 면적 중 절반을 채웠다. 이런 음극 제조 장비들은 평시대로라면 조립된 이후 성능 테스트를 거치고, 다시 부품 하나 하나 분해된 뒤 자리를 비우게 된다. 부품 상태로 배터리셀 공장에 옮겨진 뒤, 공장 현장에서 장비로 재조립된다. 양산형 제품이 아니라, 고객사 요구사항에 맞춰 주문제작되기 때문에 이처럼 개발이 끝난 장비가 그대로 놓여 있는 것은 일반적이지 않다. 전기차 및 배터리 업황이 긍정적일 당시 고객사가 발주했지만, 이후 업황이 둔화되면서 출하가 지연된 장비다. 지난달 25일 대구 달서구 성서산업단지 씨아이에스(CIS) 3공장에서 만난 회사 관계자는 “작년에는 배터리 3사 투자가 없었다”며 “이차전지 부문 사업 공백을 디스플레이 장비 사업을 확대하며 타격을 상쇄했다”고 말했다. 배터리사 ESS 전환 속 음극 장비 기업도 대응 분주 CIS는 배터리 음극 공정 장비 제조 기업으로, 우리나라와 일본 배터리셀사들을 고객사로 두고 있다. 롤프레스를 최초로 국산화하는 등 주요 장비 기술 기업으로 꼽힌다. CIS에 따르면 배터리셀 생산라인 약 1GW마다 음극 공정 장비 한 세트가 투입된다. 개별 부품 설계까지 장비 제작에 필요한 모든 공정을 자체적으로 맡아 개발하고, 고객사가 생산할 배터리에 맞춰 테스트도 필요한 만큼 장비 제작에 1년 가량을 고스란히 쏟아야 한다. 과거 배터리 공장 증설이 활발하던 시기에는 CIS도 공장 부지가 부족해 고객사 발주량을 전부 감당하지 못할 정도로 장비 주문이 밀려들었다. 그러나 배터리 증설 경쟁을 이끌어내던 전기차 수요가 최근 몇 년간 둔화되면서, 과거 고객사가 발주한 일부 장비 출하도 지연되고 있다. 그럼에도 회사와 배터리셀사의 협력은 여전히 활발한 편이다. 시장 변화에 따라 배터리셀사들은 증설을 멈추고, 기존 전기차 배터리 생산라인을 대거 에너지저장장치(ESS) 배터리용으로 전환 중이다. 이 과정에서 장비 성능 조정도 필요하다. 이를 위해 다수 인력이 고객사 공장에 투입된 상황이다. CIS 관계자는 “ESS 배터리 음극의 경우 전기차용 대비 코팅 두께가 늘어나는 편이라 압연이 더 많이 필요하고, 설비들이 받는 하중도 늘어날 수 밖에 없다”며 “이에 맞춰 고객사 공장에 설치된 설비 스펙들을 다수 조정하고 있다”고 덧붙였다. 음극 핵심 소재인 동박 성능이 고도화되는 추세에 발 맞춰야 한다는 숙제도 있다. 회사 관계자는 “초극박, 고연신 등 고성능 동박의 경우 기존 장비에선 불량이 발생해 수율이 떨어질 수 있다”며 “품질 문제 없이 사용할 수 있도록 장비 성능을 지속 보완하고 있다”고 답했다. "음극 공정 혁신, K배터리 경쟁력 기여"…차세대 하이브리드 건조 코터 개발 한창 저가 경쟁이 심화되면서 배터리 장비도, 이전보다 우수한 생산 효율을 달성하면서도 투입되는 비용이나 시간은 최소화하는 것이 화두다. CIS 차세대 제품인 하이브리드 건조 코터는 기존 코터 대비 생산능력은 두 배로 늘리면서도 전기료나 장비가 차지하는 면적 등을 감안하면 운용 비용을 절반까지 줄일 수 있어 이같은 수요에 부합한다는 설명이다. 회사 관계자는 “기존 코터는 100m에 가까운 대형 설비로, 시장에서 기술이 충분히 검증됐지만 최근에는 생산성과 더불어 에너지 효율성, 운영 비용 감축도 고객사가 요구하는 추세”라며 “레이저와 열풍을 결합해 설비 길이를 절반으로 줄이면서도 에너지 사용량은 25% 가량 줄이는 하이브리드 건조 코터를 개발했다”고 덧붙였다. CIS는 고객사와 하이브리드 건조 코터 품질 테스트를 진행 중이다. 테스트를 위해 가동되는 장비에서 발생하는 100~110도 수준의 열 때문에 공장 내부는 바깥과 달리 초여름 수준 기온을 보였다. 회사 관계자는 “설비 테스트 결과가 매우 좋아 국내 배터리사와 적용을 염두한 협력을 진행 중”이라며 “실제 생산 효율 개선 수준은 고객사 양산라인에 투입돼야 정확한 결과가 나오는데, 자체 테스트 결과로는 최소 30% 이상 개선은 자신하고 있다”고 강조했다. 마찬가지로 배터리셀사들이 제조 원가 절감을 위해 꾸준히 개발 중인 것이 건식 전극 공정이다. CIS도 고객사 수요에 맞춰 건식 공정 장비를 개발하고 있다. CIS 관계자는 “습식 대비 건식 장비는 차지하는 면적을 20분의 1 정도로 줄일 수 있어 배터리 단가 절감에도 도움이 된다는 개념으로 접근하고 있다”며 “건식 장비를 안정화해 타사보다 시운전을 빠르게 마무리하고, 시장에 공급할 수 있는 체계를 갖추는 것이 현재로선 급선무”라고 답했다. 이같은 단가 경쟁에서 강력한 경쟁 상대인 중국 기업들의 공세에 대항하는 것은 업계 전반의 숙제다. CIS는 이런 경쟁에 최대한 발 맞추면서도, 꾸준한 강점인 품질과 안정성을 지속적으로 확보하겠다는 전략이다. CIS 관계자는 “중국 장비와의 경쟁은 단가 부분이 제일 취약하고, 제품의 안정성과 효율은 저희가 월등히 뛰어나다”며 “눈높이가 높은 우리나라와 일본 기업들을 고객사로 두고 있어 제품 수준은 많이 끌어올려놓은 상태이고, (그럼에도)단가 경쟁력 강화를 위해 중국 기업과의 제휴도 고민하고 있다”고 설명했다.

2026.04.02 11:09김윤희 기자

아이폰에 입김 불면 음주 측정…애플, 또 혁신할까

애플이 아이폰에 호흡 센서를 탑재해 사용자의 입김을 분석하는 기술을 연구 중인 것으로 나타났다. IT매체 애플인사이더는 애플이 미국 특허청에 출원한 '호흡 감지 시스템을 갖춘 전자 장치' 특허를 최근 보도했다. 해당 기술은 다양한 기기에 적용될 수 있으나 특허 문서에 나타난 도면을 보면 아이폰 적용을 염두에 둔 것으로 보인다. 애플은 해당 기술을 스마트폰, 애플워치 뿐 아니라 자동차, 키오스크 등 거의 모든 형태의 기기에 적용 가능하다고 설명했다. 중요한 점은 호흡 센서가 별도 마우스피스 없이도 사용자의 호흡을 측정할 수 있다는 점이다. 사용자가 기기를 들고 자연스럽게 숨을 쉬는 것만으로도 건강 상태를 파악할 수 있는 충분한 데이터를 확보할 수 있다는 설명이다. 이 기술은 적외선 광원을 활용해 작동된다. 사용자의 호흡 속 특정 가스 분자를 포함한 공기를 통과한 뒤 다시 감지되는 빛을 분석하는 방식으로, 이 가스 분자는 특정 질환을 나타내는 '바이오마커'로 활용된다. 애플은 이를 통해 당뇨병, 고콜레스테롤 등 다양한 질환을 감지할 수 있을 것으로 보고 있다. 사용자의 호흡 데이터를 데이터베이스와 비교해 이상 징후를 파악하고, 필요 시 알림을 제공하는 방식이다. 이는 현재 애플워치의 건강 센서가 의료진 상담을 권고하는 기능과 유사하다. 이와 함께 애플은 추가 센서를 활용한 정밀 측정 가능성도 제시했다. 특허 문서에는 가시광선 카메라나 적외선 심도 센서를 통해 사용자의 얼굴 이미지를 인식하고, 호흡 센서와의 거리를 측정하는 기술이 포함됐다. 이를 통해 사용자가 적절한 거리에서 호흡을 측정할 수 있도록 안내할 수 있다는 설명이다. 한편 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 지난 2019년 인터뷰에서 “헬스케어 분야가 인류에 대한 애플의 최대 공헌이 될 것”이라고 밝힌 바 있어, 애플의 건강 부문 관련 기술 개발에 더욱 관심이 쏠리고 있다.

2026.04.02 08:46이정현 미디어연구소

[영상] "50년 만에 달로"…유인 달 탐사선 발사 장면

반세기 만에 이뤄지는 인류의 달 궤도 탐사가 시작됐다. 미국 항공우주국(NASA)은 1일 오후 6시 35분(미국 동부시간, 한국시간 2일 오전 7시 35분) 플로리다주 케네디 우주센터 39B 발사대에서 아르테미스 2호 임무를 위한 우주발사시스템(SLS) 로켓과 오리온 우주선을 성공적으로 발사했다. 라이브사이언스 등 외신에 따르면, 이번 임무에는 NASA 소속 우주비행사 리드 와이즈먼, 빅터 글로버, 크리스티나 코흐와 캐나다우주국(CSA)의 제레미 한센 등 4명이 탑승했다. 이들은 50년 만에 다시 인류를 달 궤도로 보내는 역사적인 여정에 나섰다. 여러 차례 일정이 연기됐던 아르테미스 2호는 만우절인 이날 큰 문제 없이 발사되며 순조로운 출발을 알렸다. 승무원들은 약 10일간 우주를 비행하며 달의 뒷면을 돌아, 인류 역사상 가장 멀리이자 가장 빠른 속도로 이동한 뒤 지구로 귀환할 예정이다. 이번 임무는 '최초' 기록도 여러 개 세울 것으로 예상된다. 크리스티나 코흐는 여성 최초로 지구 저궤도를 넘어 우주로 향하게 되며, 빅터 글로버는 흑인 우주비행사 최초로 달 궤도 비행에 참여한다. CSA 소속 제레미 한센은 미국인이 아닌 우주비행사로는 처음으로 달 궤도 임무에 나서며, 리드 와이즈먼은 50세의 나이로 달 비행에 나서는 최고령 기록을 세울 전망이다. 아르테미스 2호의 우주비행사가 지구에서 비행할 거리 또한 우주 비행 역사상 최초다. 우주선이 달의 뒷면으로 향하는 궤도를 돌 때, 우주인들은 역사상 그 어떤 인류보다 지구에서 더 멀리 떨어지게 된다. 이때 그들은 지구에서 40만6841㎞ 떨어져 있게 되는데, 이는 1970년 NASA 아폴로 13호 우주비행사들이 세운 이전 기록인 6400㎞ 더 먼 거리다. 아르테미스 2호는 단순한 비행을 넘어 향후 달 착륙을 위한 전초 단계로 평가된다. NASA는 이번 임무를 통해 유인 달탐사 비행 시스템을 점검하고, 인간이 장기간 심우주 환경에서 받는 영향을 분석할 계획이다. 이는 2028년 초로 예정된 유인 달 착륙 임무의 핵심 기반이 될 것으로 기대된다.

2026.04.02 08:33이정현 미디어연구소

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