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몽고DB, 데이터 기반 AI 검색 개선…"에이전트 컨텍스트 정확도↑"

몽고DB가 데이터 검색과 에이전트 연결 기능을 아틀라스에 통합하며 인공지능(AI) 애플리케이션용 데이터 인프라 강화에 나섰다. 몽고BD는 '몽고DB 닷로컬 빌드 페스트'에서 아틀라스 오토메이티드 임베딩과 임베딩·리랭킹 응용프로그램 인터페이스(API), '보이지 코드 4', 스트림 프로세싱 벡터 서치 등을 공개했다고 19일 밝혔다. AI 코딩 도구와 아틀라스를 연결하는 완전 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버도 선보였다. 아틀라스 오토메이티드 임베딩은 보이지 AI 모델 기반으로 새로 입력된 문서를 자동으로 임베딩하고 검색 인덱스에 반영한다. 기존 문서가 변경되면 다시 임베딩하기 때문에 개발자가 별도 작업을 실행하거나 데이터 동기화 일정을 관리할 필요가 없다. 아틀라스 임베딩·리랭킹 API는 몽고DB 외부에서 구동되는 애플리케이션도 보이지 AI의 임베딩·리랭킹 모델을 이용할 수 있도록 단일 접점을 제공한다. 몽고DB에 따르면 보이지 AI 임베딩 모델은 검색 임베딩 벤치마크인 '알티이비'에서 1위를 기록하고 있다. 새로 공개된 '보이지 코드 4'는 코딩 에이전트 코드 검색에 특화된 모델이다. 일반 임베딩 모델보다 코드와 관련 정보를 정밀하게 연결하면서 검색 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 아틀라스 스트림 프로세싱 벡터 서치는 이동 중인 실시간 데이터에도 벡터 검색을 적용한다. 에이전트가 정적인 데이터뿐 아니라 몇 초 전에 발생한 이벤트까지 검색할 수 있어 현재 비즈니스 상황을 반영한 컨텍스트를 확보할 수 있다는 설명이다. 몽고DB는 AI 코딩 도구가 아틀라스의 실시간 운영 데이터에 직접 접근할 수 있도록 '아틀라스 매니지드 MCP 서버'도 공개했다. 개발자는 별도 인프라를 구축하지 않고 클로드 코드와 코덱스, 그록 빌드, 데빈을 아틀라스에 연결할 수 있다. 연결된 AI 도구는 몽고DB의 컬렉션과 인덱스를 조회하고 데이터를 질의·집계하거나 스키마를 점검할 수 있다. 권한이 부여된 경우에는 컬렉션을 생성하거나 인덱스를 관리하는 작업도 수행할 수 있다. 아틀라스 매니지드 MCP 서버는 아틀라스 내부에서 원격 서비스 형태로 실행된다. 기존 아틀라스 자격 증명과 접근 제어 체계를 그대로 활용해 관리자가 에이전트의 운영 데이터 접근 권한을 한곳에서 관리할 수 있다. 짐 샤프 몽고DB 최고기술책임자(CTO)는 "우리 제품은 처음부터 운영 플랫폼으로 설계됐다"며 "검색과 메모리가 동일한 실시간 데이터 상에서 작동하며 별도 동기화 없이 에이전트가 지금 벌어지고 있는 일에 즉각 대응할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 13:34김미정 기자

가히, 광복절 기부 마라톤 '815런' 6년 연속 후원

뷰티 브랜드 가히(KAHI)가 독립유공자 후손의 주거환경 개선을 지원하는 기부 마라톤 '2026 815런'에 6년 연속 후원사로 참여했다. 가히는 올해 815런에 기부금 815만원과 약 2억5000만원 상당의 선세럼 7000개를 지원했다고 19일 밝혔다. 815런은 국제 주거복지 비영리단체 한국해비타트와 가수 션이 독립유공자의 헌신을 기리고 후손을 지원하기 위해 매년 광복절 개최하는 참여형 기부 마라톤 캠페인이다. 올해 7회째를 맞았다. 행사는 참가자가 원하는 장소에서 자유롭게 달리는 '버추얼 런'과 현장에 모여 함께 달리는 '오프라인 런'으로 진행됐다. 올해 전국에서 총 1만9450명이 참여했으며, 이 가운데 7000명은 지난 15일 서울 상암 월드컵공원에서 열린 오프라인 행사에 참가했다. 가히는 2021년부터 6년 연속 815런 후원에 참여하고 있다. 올해는 오프라인 참가자들에게 '가히 워터 홀딩 톤업 선세럼' 7000개를 제공했다. 독립유공자 후손의 주거환경 개선을 위한 기부금 815만원도 전달했다. 기부금은 열악한 주거환경에서 생활하는 독립유공자 후손의 주택 신축과 개보수 등을 지원하는 데 활용될 예정이다. 이동열 코리아테크 대표는 “지난 2021년부터 6년째 815런과 뜻을 함께하며 오늘의 대한민국을 있게 한 독립영웅들의 헌신을 기리고, 그 후손들에게 실질적인 도움을 줄 수 있어 뜻깊다”며 “앞으로도 사회적 관심이 필요한 곳에 온기를 전하는 사회공헌 활동을 꾸준히 이어가겠다”고 말했다.

2026.08.19 11:41안희정 기자

삼성 원UI 9.5에 '앱 미러링'…스마트폰과 연동 강화되나

삼성전자의 차세대 모바일 운영체제 'One UI 9.5'에 PC와 갤럭시 스마트폰의 연동성을 강화하는 '앱 미러링' 기능이 추가될 것이라는 전망이 나왔다. IT매체 폰아레나는 18일(현지시간) IT 팁스터 파하드 알리 자베드가 공개한 삼성 원UI 9.5 내부 빌드로 추정되는 스크린샷을 인용해 이같이 보도했다. 파하드 알리 자베드는 엑스(@fahadalijaved)를 통해 해당 스크린샷을 공개하며 “삼성 계정 기반 노트북용 앱 미러링 기능이 포착됐다”고 밝혔다. 유출된 정보에 따르면 앱 미러링 기능은 갤럭시 스마트폰의 앱과 알림을 노트북에서 무선으로 이용할 수 있도록 하는 기능으로 보인다. 스마트폰과 노트북 모두 동일한 삼성 계정으로 로그인해야 하는 것으로 알려졌다. 이 기능은 애플이 2024년 선보인 '앱 미러링'과 유사하다. 해당 기능을 이용하면 아이폰이 잠겨 있는 상태에서도 맥에서 아이폰 화면과 앱을 조작하고 알림을 확인할 수 있다. 삼성의 앱 미러링 기능이 실제로 도입될 경우 갤럭시 스마트폰과 윈도PC, 특히 갤럭시북 간 연동성이 한층 강화될 것으로 예상된다. 다만 현재 공개된 내용은 삼성의 내부 테스트 빌드를 기반으로 한 유출 정보인 만큼 실제 정식 버전에 포함될지는 확정되지 않았다. 폰아레나는 이 기능이 최종적으로 유지될 경우 갤럭시S27 시리즈 출시와 함께 제공될 가능성이 있다고 전망했다. 삼성전자는 One UI 9.5에서 앱 미러링 외에도 다양한 기능을 테스트하고 있는 것으로 알려졌다. 앞서 유출된 내부 빌드에서는 앱 잠금 기능을 비롯해 홈 화면 검색 기능 개선, 카메라 앱 디자인 변경, 지문 인식 화면 개선, 더욱 부드러워진 애니메이션 등이 포착됐다. One UI 9.5의 정확한 출시 일정은 아직 공개되지 않았다. 현재 관련 기능들은 내부 테스트 단계인 것으로 알려졌으며, 삼성의 기존 소프트웨어 출시 패턴을 고려하면 차세대 플래그십인 갤럭시S27 시리즈와 함께 공개될 가능성이 거론되고 있다.

2026.08.19 11:25이정현 미디어연구소

리프트, 베트남 대안신용평가 구축 나선다

인공지능(AI) 기반 급여 선지급 플랫폼 '리프트(LIFT)'를 운영하고 있는 리프트 베트남이 베트남 외국계 신용평가사 '하나레이팅즈'와 업무협약(MOU)을 체결하고 베트남 근로자를 위한 대안신용평가 구축에 나선다고 19일 밝혔다. 하나레이팅즈는 100% 한국계 자본으로 베트남 신용평가 시장에 진출한 유일한 외국계 신용평가 기관이다. 양사는 이번 협약으로 리프트가 급여 선지급 서비스 운영 과정에서 축적한 근로·임금·선지급 상환 이력 등 대안 데이터와 하나레이팅즈의 전문 신용평가 방법론을 결합한다. 이를 통해 금융 이력이 부족한 베트남 무등급 근로자를 위한 대안신용평가 모형을 공동 연구·개발할 예정이다. 이와 함께 모형 개념검증(PoC) 및 평가 방법론 자문을 진행하고, 공동 사업모델 발굴과 세미나 개최 등 다양한 협력을 이어갈 방침이다. 양정호 리프트 대표는 "급여 선지급 서비스를 통해 쌓이는 근로·임금 상환 데이터는 금융 이력이 없는 근로자의 성실함을 증명하는 기록"이라며 "하나레이팅즈의 평가 전문성과 결합해 '일한 기록이 신용이 되는 금융'을 베트남에서 본격화하겠다"고 강조했다. 함호근 하나레이팅즈 대표는 "리프트가 보유한 대안 데이터는 기업 신용평가를 넘어 개인 신용 인프라로 확장할 수 있다"며 "한국식 평가 방법론과 결합해 베트남 신용평가 시장의 저변을 넓히겠다"고 말했다. 한편, 리프트는 베트남 제조업 근로자에게 이미 일한 만큼의 임금을 급여일 전에 받을 수 있는 급여 선지급(EWA) 서비스를 제공하는 대표적인 한국계 핀테크 플랫폼이다. 신한은행 베트남·신한파이낸스·DB손해보험·VNPT ePay 등과 강력한 파트너십을 구축하고 한국계 제조기업 사업장을 중심으로 서비스를 빠르게 확대하고 있다. 이자·수수료 부담 없이 임금 접근성을 높여 사채 의존과 이직률을 낮추는 필수 금융 복지 솔루션으로 자리 잡았다.

2026.08.19 11:24손희연 기자

무신사, '테크 컨퍼런스' 열고 AI 성과 공유한다

무신사는 다음달 18일 서울 광진구 본다빈치뮤지엄에서 '무신사 패턴 '26 테크 컨퍼런스'를 열고 AI 성과를 공유한다. 이번 기술 컨퍼런스는 무신사 테크가 그동안 축적해온 ▲엔지니어링 역량과 ▲프로덕트 개발 경험 ▲기술적 성과를 외부 개발자 생태계와 공유하기 위해 기획된 행사다. 무신사는 이번 컨퍼런스의 슬로건을 'AI 기반의 실전 서비스 적용, 만드는 방법을 바꿔온 지난 1년'으로 정하고, AI 기술을 통해 커머스 서비스와 프로덕트 구축 방식을 혁신해온 성과를 선보인다. 행사는 오프닝 키노트를 시작으로 '아틀리에'와 '컬렉션'의 2개 트랙에 걸쳐 총 16개 세션으로 진행된다. 오프닝 키노트에서는 전준희 무신사 최고기술책임자(CTO)가 연사로 나서 무신사 테크의 기술 비전과 전략을 발표한다. 전준희 CTO는 단순한 AI 시연을 넘어 실제 서비스에 AI를 적용해 온 실전 노하우를 공유한다. AI 개발이 빨라지면서 발생하는 '신뢰성 검증'과 '맥락 이해' 문제를 어떻게 해결했는지 구체적인 해법을 제시할 예정이다. 이어지는 트랙 발표에서는 ▲디자인부터 ▲서버 ▲데이터 처리 ▲기반 인프라까지 서비스 개발 전 과정에 AI를 적용한 사례가 공유된다. 시스템 기술을 다루는 아틀리에 트랙에서는 파편화된 시스템 구조를 하나로 연결한 기술 지도 '스타맵'과 대규모 트래픽에도 안정적인 통합 데이터 처리 플랫폼 사례를 공개한다. 이와 함께 사용자 접속 흐름 기반의 오류 자동 검증 체계, AI를 활용한 거대 시스템의 효율적 구조 분할 등 서비스 안정성을 높인 실전 노하우를 공유한다. 실무 적용 중심의 컬렉션 트랙에서는 AI 도입에 따른 개발 생산성 변화와 업무 프로세스 혁신 사례를 소개한다. ▲엔지니어링 리더십의 역할 변화를 포함해 ▲AI 기반 재고 플랫폼 설계 ▲디자인 시스템 연동 자동 코드 생성 ▲데이터 아키텍처 최적화 ▲개발 리드타임 단축 등 무신사의 핵심 기술 리더와 개발진이 직접 연사로 참여해 실무 경험을 전달한다. 이번 컨퍼런스는 개발자 및 프로덕트 실무자라면 누구나 무료로 참여할 수 있다. 참가 신청은 이날부터 컨퍼런스 공식 홈페이지에서 진행되며, 추첨을 통해 최종 참가자를 선정할 예정이다. 무신사 관계자는 "이번 무신사 패턴 '26 테크 컨퍼런스는 패션 버티컬 플랫폼 업계 최초로 개최하는 단독 행사"라며 "이론이나 가능성에 그치지 않고 실제 실무 프로젝트에 AI를 적용하며 얻은 구체적인 성과와 노하우를 나누는 자리가 될 것"이라고 말했다.

2026.08.19 11:20박서린 기자

KT, 한국 대표 AI 기업과 '모두의 AI' 사업 참여

KT가 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI 등 한국 대표 AI 기업과 협력해 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다. KT는 한국 AI 서비스, 모델·플랫폼, 인프라 분야 대표 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 19일 밝혔다. KT는 'AI의 혜택을 모두에게, 대한민국 AI와 함께'라는 방향 아래, 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 누릴 수 있도록 하는 것을 제안의 기본 방향으로 삼았다. KT 컨소시엄은 국민 생활과 연계된 AI 서비스부터 국내 대표 AI 모델·플랫폼, AI 인프라까지 대한민국 AI 생태계의 다양한 역량을 가진 기업들이 함께 참여하는 것이 특징이다. 각 참여기업의 전문성을 바탕으로 국내 AI 기술의 활용 기회를 확대하고, KT의 통신·클라우드·AI 운영 역량을 결합해 국민이 안정적으로 이용할 수 있는 AI 서비스 기반을 마련할 계획이다. AI 서비스 영역은 다음, 솔트룩스, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, 매스프레소, EBS, BC카드, 딥서치 등이 참여해 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 국민 생활과 연계된 서비스 개발과 확산에 협력한다. AI 모델·플랫폼 영역은 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 액션파워 등이 참여해 한국 대표 AI 기업의 차별화된 모델과 플랫폼 기술 활용 확산 기반을 마련하고 다양한 AI 서비스 구현을 지원한다. AI 인프라 영역은 래블업, 리벨리온, 베슬AI코리아 등이 참여하며, KT는 통신·클라우드·AI 플랫폼과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 안정적인 AI 서비스 운영을 준비할 계획이다. KT는 참여 기업과 협력해 국민의 AI 접근성과 활용 편의성을 높이고, 국내 AI 기술과 서비스의 영역 확대 및 AI 생태계 활성화에 기여할 방침이다. 이진형 KT AX 사업본부장은 “KT는 한국 대표 AI 기업과 함께 '모두의 AI' 사업을 제안하며, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 누릴 수 있도록 기여할 계획”이라며 “한국 대표 AI 기업 역량과 KT 통신·AI 운영 역량을 결합해 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 준비해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.19 10:58홍지후 기자

코지마, 베가베리와 맞손…스포츠 리커버리 시장 공략

종합 헬스케어 및 안마기기 전문 브랜드 코지마가 웰니스 브랜드와 손잡고 스포츠 리커버리 시장 공략에 나선다. 코지마는 러닝 커뮤니티 기반의 웰니스 브랜드 '베가베리'와 전략적 파트너십을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협업은 러닝, 등산, 골프 등 생활 스포츠 인구 증가로 신체 피로 관리 및 회복에 대한 수요가 높아진 데 따른 것이다. 코지마는 전국 17개 지역에서 러닝팀을 운영 중인 베가베리의 네트워크와 코치진 역량을 활용해 운동 애호가들과의 접점을 넓힐 계획이다. 양사는 온·오프라인을 연계한 다양한 회복 프로그램을 진행한다. 온라인에서는 스포츠 리커버리 전용 인스타그램 채널을 개설해 릴스, 매거진, 전문가(의사·트레이너·물리치료사) 토크 콘텐츠를 매주 선보인다. 오프라인에서는 베가베리가 주관하는 월 1회 '트랙데이'를 통해 탈부착형 저주파 마사지기 '코지비트'와 '코지비트 미니'의 체험 공간을 운영한다. 앞서 코지마는 지난 17일 서울 목동종합운동장에서 열린 트랙데이에 참여해 러너들에게 제품 체험 기회를 제공했으며, 향후 전국 각 지역 러닝팀으로 현장 체험과 콘텐츠 제작을 확대할 예정이다. 김경호 코지마 마케팅부 본부장은 "운동 후 회복의 중요성을 알리고 일상 속 리커버리를 실천할 수 있도록 협업을 추진했다"며 "스포츠 커뮤니티와의 연계를 강화해 브랜드 입지를 넓혀갈 것"이라고 말했다.

2026.08.19 10:29전화평 기자

구글, 파산 항공사 데이터까지 꿀꺽…AI는 왜 '남의 과거' 집착하나

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 최근 실리콘밸리에서 들려온 소식 하나가 전 세계 AI 업계와 법조계를 뜨겁게 달구고 있습니다. 바로 검색 거인 구글이 지난 5월 파산한 미국의 스피릿항공으로부터 방대한 분량의 사내 데이터를 약 1000만 달러, 우리 돈으로 약 130억 원에 인수하기로 했다는 소식이죠. 하늘을 날던 비행기들은 멈춰 섰지만, 그 비행기가 쌓아온 고객들의 예약 기록과 공급망 데이터, 실제 비즈니스 운영 노하우는 고스란히 AI의 먹이가 된 셈입니다. 이번 사안을 두고 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 모델의 시각을 대변하는 AI 패널들이 모여 심도 있는 토론을 진행해봤는데요. 각기 다른 전문 분야를 맡은 패널들은 이 현상을 어떻게 바라보고 있을까요? AI 기술 전문가, 개인정보보호 전문가, 기업 전략 전문가 등 6인의 패널이 분석한 이번 사태의 본질을 기자의 시각으로 정리해봤습니다. 데이터에 굶주린 AI, 왜 '실제 운영 기록'에 열광하는가 먼저 기술적 효율성을 중시하는 AI 기술 전문가 관점의 패널은 이번 인수를 AI 모델의 성능을 비약적으로 높일 수 있는 '필수적 투자'라고 강조했습니다. 단순히 인터넷에 떠도는 글을 학습하는 수준을 넘어, 항공사처럼 복잡한 실제 비즈니스가 어떻게 돌아가는지 그 '현장의 데이터'를 배우는 것이 AI 에이전트의 지능을 결정짓는다는 논리죠. 특히 기업 전략 전문가 패널은 이 데이터를 '비복제적 자산'이라고 정의했는데요. 누구나 만들 수 있는 합성 데이터와 달리 실제 승객들이 어떻게 움직이고 예약이 어떤 패턴으로 이뤄지는지는 오직 실제 운영을 통해서만 얻을 수 있는 통찰력이기 때문입니다. 구글은 이 데이터를 통해 현실 세계의 복잡한 시나리오를 예측하는 능력을 키우고, 결국 다른 경쟁사들이 따라올 수 없는 독점적인 서비스 수준을 확보하려 한다는 것이 전문가들의 분석입니다. 하지만 이 지점에서 첫 번째 충돌이 발생합니다. 비판적 관점의 패널은 1,000만 달러라는 금액이 과연 적절한지 의문을 제기했는데요. 데이터가 가진 잠재적 사회 가치와 정보 주체들의 프라이버시 비용을 생각하면, 파산 절차에서 너무나 헐값에 데이터가 넘겨졌다는 지적입니다. 기술적 방어막인가 보안 극장인가, 논점은 '법적 정당성'으로 토론의 불꽃은 기술로 프라이버시를 지킬 수 있는가라는 지점으로 옮겨갔습니다. AI 기술 전문가는 '차등 프라이버시'나 '연합 학습' 같은 첨단 기술(PETs)을 적용하면 개인을 식별하지 않고도 데이터의 통계적 패턴만 뽑아낼 수 있다고 주장했죠. 즉, 기술이 윤리적 논란을 잠재울 수 있는 해결책이 될 수 있다는 낙관론입니다. 하지만 개인정보보호 전문가 패널의 반박은 날카로웠습니다. 아무리 기술적으로 유출 위험을 줄인다 해도, 파산한 기업이 가지고 있던 데이터 처리 근거가 구글에 자동으로 승계되는 것은 아니라는 점을 꼬집은 것이죠. "기술로 유출 면적을 줄이는 것은 '보안 극장'에 불과할 수 있다"며, 원래 항공 서비스 이용을 위해 제공했던 데이터가 AI 학습용으로 쓰이는 것에 대한 명확한 법적 동의가 끊겼다는 점을 강력히 경고했습니다. AI 윤리 정책 전문가 역시 이에 가세하며 기술적 보호보다 '윤리적 정당성'이 먼저 확보되어야 한다고 목소리를 높였습니다. 데이터가 일반적인 기계나 설비 같은 자산과는 본질적으로 다르며, 주인의 동의 없이 재활용되는 현상은 결국 AI에 대한 대중의 신뢰를 무너뜨리는 결과를 초래할 것이라는 우려입니다. 데이터 독점이 만드는 거대한 진입장벽과 규제의 신호탄 마지막으로 논의는 시장의 경쟁 구조와 공정성 문제로 확장되었습니다. 공정거래법 전문가 패널은 이번 인수가 단순한 쇼핑이 아니라, 후발 주자들이 도저히 넘볼 수 없는 거대한 '데이터 성벽'을 쌓는 행위라고 분석했습니다. 구글이 항공 산업의 고유 데이터를 독점하게 되면, 오픈AI나 앤스로픽 같은 다른 AI 개발사들은 그만큼의 학습 기회를 박탈당하게 된다는 것이죠. 이는 결국 기존의 시장 지배력을 새로운 AI 시장으로 확장하는 '배제 행위'가 될 수 있다는 경고입니다. 기업 전략 전문가가 이를 "리스크를 감수한 계산된 투자"라고 정당화하려 했지만, 규제 당국이 이를 단순한 자산 매각으로 보지 않고 '누적적 데이터 집중'을 감시해야 할 중대한 신호로 받아들여야 한다는 데에 힘이 실렸습니다. 결국 이번 토론을 통해 확인된 것은, 빅테크의 파산 기업 데이터 인수가 AI 성능 고도화라는 기술적 달콤함 뒤에 법적 근거의 단절, 윤리적 거버넌스 부재, 그리고 시장 경쟁 제한이라는 세 가지 거대한 폭탄을 품고 있다는 사실입니다. AI가 인간의 업무를 배우기 위해 타인의 과거를 사들이는 시대, 우리는 과연 데이터의 주권을 지키면서 혁신을 이어갈 수 있을까요? 이번 구글의 행보는 앞으로 펼쳐질 수많은 데이터 인수전의 서막이자, 새로운 규제의 기준을 묻는 묵직한 질문으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0e81660d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.19 10:04AMEET

감과 인맥 통하던 부동산·건설시장…데이터 기업들이 판 흔든다

부동산과 건설업은 오랫동안 '정보'가 경쟁력인 시장이었다. 문제는 필요한 정보가 누구에게나 같은 수준으로 열려 있지 않았다는 점이다. 거래와 개발 정보는 업계 관계자 사이에서 먼저 돌고, 실제 건물의 임대료와 공실 현황은 현장을 확인해야 알 수 있다. 건설 프로젝트 역시 어떤 업체가 어느 현장에서 어떤 공사를 수행했는지 일일이 확인해야 하는 경우가 대부분이다. 최근 이런 정보비대칭을 데이터와 IT로 풀려는 기업들이 등장하고 있다. 접근법은 제각각 갈린다. 코어비트는 상업용 부동산 시장의 거래와 개발 정보를 취재·분석하고, 산군은 건설기업과 현장, 협력사, 자재·조달 정보를 데이터로 연결한다. 알스퀘어의 'RA(Rsquare Analytics)'는 개별 상업용 부동산의 데이터를 수집해 비교·분석한다. 정리하면 코어비트는 '시장'을, 산군은 '건설 실행'을, RA는 '자산'을 읽는다. 뉴스에서 데이터로…흩어진 시장 정보를 연결한다 코어비트가 겨냥한 것은 상업용 부동산 시장에서 발생하는 정보의 단절이다. 오피스와 물류센터, 데이터센터, 호텔, 주거 등에서 발생하는 개발과 프로젝트파이낸싱(PF), 투자, 매매 정보를 취재하고 분석한다. InfoHub에서는 Deal, Market, 개발·PF, People 등의 정보를 다루고, CoreInsight를 통해 개별 뉴스 이면의 자금 흐름과 사업 구조를 해석한다. 나아가 CoreData는 거래와 개발 프로젝트를 지도와 데이터로 연결한다. 단순히 '어떤 건물이 얼마에 거래됐다'는 사실에서 끝내지 않는 셈이다. 누가 사고팔았는지, 어떤 개발과 금융 구조가 얽혀 있는지, 해당 자산이 과거에는 어떻게 거래됐는지를 연결하면 하나의 뉴스가 시장의 흐름을 읽는 데이터가 된다. 건물이 지어지는 순간까지…건설 공급망도 데이터화 산군은 시선을 건물이 만들어지는 과정으로 옮긴다. '산업의역군'과 '산군클라우드'를 통해 건설기업과 현장, 수주, 면허, 실적, 신용, 협력사, 자재 등의 정보를 연결한다. 산군의 김태환 대표는 대형 건설사에서 구매·조달 업무를 담당하며 겪은 정보비대칭을 사업의 출발점으로 삼았다. '프로젝트마다 적합한 협력업체를 찾고 실적과 신용을 일일이 검토해야 했던 건설산업의 업무 방식을, 데이터 기반으로 바꾸겠다'는 것이다. 산군클라우드는 여기에 AI를 접목한다. 공종과 지역, 실적, 기업 규모, 신용·재무 정보 등을 활용한 협력사 추천부터 기업 리스크 분석, 건설자재 수요예측, 가격 적정성 관리, 영업현장 추천, 계약관리 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. 시장 전체가 아닌 개별 자산으로…알스퀘어 RA의 접근 알스퀘어 RA가 초점을 맞춘 지점은 다르다. 시장의 흐름이나 건설 현장이 아니라, 개별 '자산'으로 카메라를 당긴다. 상업용 부동산을 검토할 때 공공데이터만으로는 실제 상황을 모두 파악하기 어렵다. 같은 지역에 있는 비슷한 건물이라도 임대료와 공실, 입주기업 등에 따라 자산의 경쟁력은 달라진다. RA는 알스퀘어가 직접 현장을 조사해 축적한 민간 데이터와 정부 공개 데이터를 결합한다. 실제 임대료와 공실, 층별 임차인, 스태킹플랜 등 현장에서 확보한 정보에 거래, 등기, 인허가 등의 데이터를 더해 지도 기반으로 탐색하고 비교할 수 있도록 했다. 코어비트가 여러 사건을 연결해 '시장이 왜 움직이고 있는가'를 읽는 데 강점이 있다면, RA는 '그래서 이 건물은 어떤 상태인가'를 구체적으로 들여다보는 데 초점을 맞춘다. 자산운용사와 금융기관, PM·FM사, 시행·건설사 등이 실제 투자와 임대, 자산관리 과정에서 활용할 수 있는 업무용 데이터에 가깝다. 세 기업이 다루는 데이터는 다르지만 방향은 같다. 사람의 기억과 관계, 개별 문서에 흩어져 있던 정보를 모으고 검증해 실제 의사결정에 사용할 수 있는 형태로 바꾸는 것이다. 박종열 건국대학교 미래지식교육원 교수는 "부동산과 건설산업의 디지털 전환도 결국 여기에서 출발한다"면서 "AI가 답을 내놓으려면 먼저 신뢰할 만한 데이터가 있어야 한다. 코어비트의 취재·시장 데이터, 산군의 건설기업·현장 데이터, RA의 현장 기반 자산 데이터가 각기 다른 층위에서 그 답을 뒷받침한다"고 설명했다 . 비공개 거래조건이나 현장에서만 파악할 수 있는 정보는 여전히 존재한다. 다만 과거 일부 전문가의 경험과 네트워크에 의존했던 시장이 조금씩 검색하고 비교하고 검증할 수 있는 시장으로 움직이고 있다는 점은 분명하다는 게 전문가들의 공통된 시각이다. 예전에는 누구에게 물어보느냐가 경쟁력이었다면, 이제는 얼마나 정확한 데이터를 검색하고, 비교하고, 검증할 수 있느냐가 경쟁력이 되는 시장으로 무게중심이 옮겨가고 있다.

2026.08.19 10:00백봉삼 기자

과기정통부, 과학기술전문사관 학-석사 후보생 43명 모집

과학기술정보통신부와 국방부는 오는 18일부터 9월 14일까지 과학기술전문사관 제13기 학사 후보생 및 제2기 석사 후보생 43명을 모집한다. 과학기술전문사관 제도는 4학기 양성과정을 거쳐 소위 또는 중위로 임관한 뒤, 국방과학연구소 등에서 첨단 무기체계와 장비, 첨단 기술을 연구하는 제도다. 후보생에게는 최대 4학기 동안 학사는 등록금 전액과 학기당 250만 원의 전문역량개발비, 석사는 월 90만 원의 전문역량개발비가 지원된다. 이들은 학위 취득 후 8주간 군사훈련을 거쳐 연구개발 장교(과학기술전문사관)로 소위 또는 중위로 임관한다. 복무는 국방과학연구소와 각 군 연구부대 등에서 3년이다. 모집대상은 제13기 학사 후보생과 제2기 석사 후보생, 제3기 예비 석사 후보생이다. 학사 후보생은 성별 제한 없이 25명을 선발한다. 전국 4년제 이공계 대학 학사과정생 중 오는 9월 제4~5학기 재학생 또는 2027년 3월 기준 제5~6학기 복학 예정자가 모집대상이다. 모집계열은 전기·전자·컴퓨터·인공지능이 18명으로 가장 많고, 기계·항공 3명, 그리고 나머지 순수과학 및 기타 계열(재료, 화공·고분자·에너지, 물리, 화학·생명과학)이 각 1명 씩이다. 제2기 석사 후보생은 성별 제한 없이 12명을 선발한다. 전국 이공계 대학원 석사과정생 중 2026년 9월 제2학기 재학생이 모집대상이다. 전기·전자·컴퓨터·인공지능 6명, 기계·항공 4명, 나머지가 2명이다. 석사후보생은 올해 상반기 13명을 선발한 바 있다. 제3기 예비 석사 후보생은 성별 제한 없이 6명을 선발한다. 전국 이공계 대학교 4학년 학생 중 2027년 3월 석사과정 진학 예정자를 대상으로 한다. 모집계열은 기계·항공 4명 3명, 전기·전자·컴퓨터·인공지능 2명, 나머지가 1명이다. 모집 절차는 1단계 합격자 발표가 오는 10월 9일, 2단계 신체검사와 인성검사를 거쳐 11월 17~19일 면접·직무수행능력 평가를 실시한다. 최종 합격자는 12월 중이다.

2026.08.19 10:00박희범 기자

티맵의 '쓸모있는' 변신..."이젠 걷고 맛집 찾을 때도 켜세요"

티맵모빌리티가 자동차 내비게이션을 넘어 이용자의 일상 이동 전반을 아우르는 플랫폼으로 영역을 넓히고 있다. 차량에서 내린 뒤에도 도보 길찾기로 이동을 이어가고, 숏폼으로 갈 곳을 찾도록 하면서 이용자가 목적지를 고민하는 순간부터 실제 방문까지 티맵 안에서 연결하겠다는 구상이다. 최근 도보 길찾기와 장소 기반 숏폼을 잇달아 선보인 것도 이 때문이다. 기존 차량 이동 과정에서 축적한 방대한 데이터와 내비게이션 기술을 도보와 장소 탐색 영역으로 확장하고 있다. 복잡한 골목길도 직관적으로...차량 내비 노하우 도보에 적용 티맵은 이달 도보 길찾기 기능을 도입했다. 단순히 지도에 이동 경로를 표시하는 데 그치지 않고 차량 내비게이션에서 쌓은 길안내 기술을 적용했다. 이용자가 지도를 계속 확인하지 않아도 목적지까지 이동할 수 있도록 한 것이 특징이다. 도보 길찾기를 기획한 박효인 티맵모빌리티 플레이스팀 매니저는 “기존 티맵은 목적지를 정한 이용자에게 이동 경로를 제공하는 데 집중했다면, 이젠 이용자가 어디 갈지 고민하고 새로운 장소를 발견하는 영역으로 역할을 넓혀가고 있다”고 운을 뗐다. 이어 “탐색과 실제 방문을 연결하기 위해 도보가 반드시 필요했다”며 “도보는 자동차에서 내려 걷고, 주변을 탐색하고, 마음에 드는 장소를 발견하고 방문한 뒤 경험을 기록하고 공유하는 일련의 활동을 연결하는 기반”이라고 강조했다. 티맵은 차량 내비게이션에서 활용해온 '턴바이턴' 안내 방식을 도보 환경에 맞춰 적용했다. 이용자가 지도 위에 표시된 경로를 직접 따라가는 데 그치지 않고 현재 위치와 진행 방향을 토대로 다음 이동 방향을 안내하는 방식이다. 박 매니저는 “기존 도보 길안내에서 이용자는 계속 지도를 조작하며 '내가 지금 어디쯤 왔지?', '다음에 어디서 꺾어야 하지?'를 직접 확인해야 했는데 이런 인지 부담과 수동 조작을 줄이는데 초점을 맞췄다”며 “'턴바이턴'이라는 티맵의 차량 길안내 역량을 도보에 적용해 이용자가 단순히 지도 위에 경로를 그려놓고 사용자가 길을 찾아가는 방식이 아니라, 현재 위치와 진행 방향에 맞춰 다음에 어디로 가야 하는 지를 직관적으로 안내한다”고 설명했다. 티맵은 GPS 좌표 하나만이 아닌 연속적 위치 데이터를 보행자 도로 네트워크와 대조하는 기술을 적용해 위치 탐색 정확도를 높였다. 박 매니저는 “도보 환경은 이동 방향이 자주 흔들리고, 잠깐 멈추거나 제자리에서 회전하기도 하며, 골목이나 횡단보도 진입 시 진행 방향이 순간적으로 크게 변할 수 있다. 이런 특성에 맞게 GPS와 경로 간 거리 허용 범위를 넓히고, 방향 차이 허용 범위를 확대하며, 순간적인 방향 변화보다 경로 연속성을 중심으로 판단하도록 파라미터를 조정했다”고 말했다. 이어 “GPS가 순간적으로 튀더라도 바로 이탈로 판정하지 않고, GPS 품질이 나쁜 상황에선 임계값을 조정해 기존 경로를 유지하도록 보정했다. 을지로 도심이나 상도역 일대 같은 복잡한 보행 환경에서 반복적인 현장 테스트를 수행하며 파라미터들을 지속 개선했고, 불필요한 재탐색 발생을 줄였다”고 설명했다. 박 매니저는 “도보 이용자에게 특화된 경험을 제공하기 위해 UX 설계 과정에서 별도 데이터를 구축하고, 도보 전용 시뮬레이터를 자체 개발했다”며 “앞으로도 실제 보행 데이터를 통해 경로와 안내 품질을 개선하는 것이 중요한 과제다”고 말했다. 눈으로 먼저 보고 이동...고품질 숏폼으로 장소 탐색 경험 확장 도보 길찾기가 목적지까지의 이동을 담당한다면 지난달 도입한 숏폼은 이용자가 '어디로 갈지'를 결정하는 단계에 초점을 맞춘다. 지난달 선보인 찐맛집, 로컬맛집, 실내핫플 등 숏폼 개발 과정에서 티맵은 콘텐츠 품질을 높이고 기존 차량 이동 데이터를 제공하는 데 주력했다. 숏폼 시청으로 장소 탐색부터 이동까지 한 번에 가능한 시스템을 구축하는 데 집중했다. 이용자는 숏폼 하단에서 장소 정보를 확인하고, 그 위치에서 바로 길 안내를 시작할 수 있다. 숏폼을 기획한 백준영 S스쿼드팀 매니저는 “UX 설계 과정에서 숏폼 시청 후 바로 이동으로 이어지도록 장소 상세 정보와의 즉각적 연결을 핵심으로 삼았다”면서 “가장 공들인 부분은 '무엇을 보여줄 것인가'였다. 아무리 정교한 추천 기술이 있어도, 콘텐츠가 매력적이지 않으면 이동으로 이어지기 어렵기 때문”이라고 했다. 그러면서 “전국 크리에이터 리뷰가 담긴 고퀄리티 영상을 우선 확보하고, 현장의 생생함을 담은 완성도 높은 영상만을 선별해 제공하고 있다”며 “여기에 '지금 여기서 얼마나 가까운지', '현재 얼마나 많은 차량 이동이 이뤄지고 있는지' 등을 확인할 수 있는 이동 정보를 제공한다. 실제로 많은 티맵 이용자가 숏폼 콘텐츠를 참고해 목적지를 탐색하고 선택하는 흐름이 나타나고 있다”고 덧붙였다. 안전과 데이터 절약을 위해 이동 중엔 숏폼 이용이 제한된다. 백 매니저는 “이동할 땐 이용자가 오롯이 이동에만 집중하고, 숏폼 시청에 따른 데이터 사용 부담을 줄이기 위해 숏폼은 주행 전에만 이용할 수 있다”고 말했다. 이어 “이달 업데이트를 통해 리뷰 자동 재생 여부를 이용자가 직접 설정할 수 있는 온·오프 기능을 추가해 데이터 사용량을 줄일 수 있도록 준비하고 있다”고 덧붙였다. 티맵은 향후 알고리즘 고도화로 개인 맞춤형 콘텐츠를 선보인다는 계획이다. 백 매니저는 “이용자와 가까운 거리에 있는 장소의 숏폼을 우선 노출하거나, 티맵 홈 지도 화면에서 가까운 거리의 숏폼을 함께 보여주는 기능을 추가할 계획이다. 리뷰와 주행 데이터를 활용해 이용자 개개인의 이동 생활 패턴에 맞는 콘텐츠와 장소를 추천하는 것이 다음 단계의 핵심 목표”라고 밝혔다. 티맵은 도보 길 찾기와 숏폼을 기존 '어디갈까', '만보기', '이동로그' 등과 연계해 앱 사용성을 높인다는 전략이다. '어디갈까'는 내비게이션 경로 주변에 있는 인기 맛집, 카페 등을 자동 추천하는 서비스고, '만보기'는 걸음 수에 따라 티맵 포인트를 제공하는 서비스다. '이동로그'는 주행, 장소 체크인 등 이동 기록을 관리할 수 있는 서비스다. 백 매니저는 “숏폼은 '어디갈까' 서비스 내 장소 정보에도 함께 노출되기에 이동 데이터 기반 장소 정보와 숏폼 콘텐츠를 함께 활용해 이동 전 목적지를 보다 쉽게 탐색하고 결정할 수 있다”고 말했다. 박 매니저도 “도보 길찾기와 '어디갈까'를 통한 장소 발견, 도보 방문, '이동로그' 기록까지 연결하면 각각의 기능이 독립적으로 존재하는 것이 아니라 하나의 생활 경험이 된다”며 “만보기를 통해 일상의 모든 걷는 순간에 티맵이 함께하고, 그 경험이 다시 장소 탐색과 실제 이동으로 이어지는 흐름을 만들고 싶다”고 강조했다.

2026.08.19 09:59홍지후 기자

네이버 프라이버시 챌린지 열려...'밥아저씨' 팀 수상

네이버(대표 최수연)가 지난 18일 경기도 성남시에 위치한 네이버 1784 사옥에서 개인정보보호 관련 아이디어 공모전 '네이버 프라이버시 챌린지'를 진행했다. 이 자리에는 이진규 네이버 개인정보보호책임자(CPO), 본선 진출 10개 팀 등이 참석했다. 수상의 영예는 게시글 정보를 종합해 개인 추정할 수 있는 위험을 AI 분석하는 '밥아저씨' 팀이 안았다. 19일 네이버에 따르면, 'AI 시대의 개인정보 보호 강화 방안'을 주제로 전국 대학(원)생의 아이디어를 모집해 총 10개 팀이 본선 경쟁했다. 최우수상을 수상한 밥아저씨 팀은 여러 온라인 게시글에 흩어진 정보를 종합해 개인을 추정할 수 있는 위험을 AI로 분석하고, 불필요한 정보 노출을 줄이기 위한 방안을 제안한 연구를 발표했다. 이 팀은 상장 및 Npay 포인트 150만원을 수상했다. 네이버는 이용자의 의견을 바탕으로 서비스의 개인정보보호와 프라이버시 수준 개선을 위한 PER(Privacy Enhancement Reward) 제도를 2016년부터 진행하고 있다. 이용자의 개인정보보호 강화를 위한 제안이 서비스 개선에 반영되고 우수 제안에 대해서는 보상을 지급하는 프로그램이다. 2026년 상반기에는 총 130건이 접수돼 29건, 353만원의 보상을 지급했고 프로그램이 시작된 2016년 이후 누적 1659건 접수, 648건, 약 7120만원을 지급했다. 네이버는 단순 보상을 넘어 이용자 의견을 경청해 서비스 담당 조직과 개선 필요성 논의, 실제 서비스 개선으로 이어지도록 면밀히 살피고 있다. 또 네이버는 ▲프라이버시센터 개편 ▲대외 개인정보보호 인식 제고 캠페인 ▲수탁자 점검 시스템 구축, ▲파트너사 개인정보 보호 활동 지원 등 투명성 강화 및 수탁사 전반의 보호 수준 향상을 위해 노력 중이다. 이와 함께 네이버는 ▲개인정보 적법처리 연구반 운영 ▲프라이버시센터 리뉴얼 ▲대외 개인정보보호 인식 제고 캠페인 등을 통해 국내 규제에 대응하고 투명성 강화에 노력하는 등 자체적인 개인정보 보호 체계를 고도화했다. 아울러 네이버와 협업 관계에 있는 수탁사 전반의 보호 수준 향상을 위해 ▲수탁자 점검 시스템 구축, ▲파트너사 개인정보 보호 활동 지원 등을 확대했다. 이진규 CPO는 “네이버는 급변하는 AI 시대에 발맞춰 안전하고 혁신적인 온라인 생태계 구축을 위해 다양한 의견을 청취하고 있다”면서 “대학생들의 참신한 아이디어를 경청하고, 앞으로도 임직원, 이용자, 소상공인 등의 개인정보보호 인식 제고 활동을 이어가겠다”고 약속했다.

2026.08.19 09:17백봉삼 기자

장보기 데이터가 돈 된다…월마트, 광고사업으로 수익성 방어

월마트가 광고사업을 새로운 수익원으로 키우고 있다. 매장에서 확보한 소비자 구매 데이터를 활용해 광고를 끌어들이고, 높은 수익성을 앞세워 저가 판매와 빠른 배송에 들어가는 비용을 보완하는 전략이다. 18일(현지시간) 로이터통신에 따르면 월마트의 미국 동일점포 매출 증가율은 지난 4월 30일 종료 분기 4.1%를 기록했다. 이전 5개 분기 동안 매 분기 약 4.5% 성장했던 것과 비교하면 성장세가 둔화했다. 올해 월마트 주가는 2.6% 상승하는 데 그쳐 같은 기간 13% 오른 S&P500지수 상승률에도 미치지 못했다. 반면 월마트의 광고사업 '월마트 커넥트(Walmart Connect)'는 같은 기간 44% 성장했다. 월마트가 관련 수치를 공개하기 시작한 2023년 1분기 이후 가장 빠른 성장세다. 멤버십 프로그램 이용자가 늘면서 광고에 활용할 수 있는 고객 데이터가 확대된 점이 성장에 힘을 보탰다고 외신은 설명했다. 월마트는 지난 2019년 리테일 미디어 사업을 시작한 뒤 2021년 월마트 커넥트로 이름을 바꿨다. 월마트 웹사이트와 애플리케이션(앱), 오프라인 매장에서 확보한 소비자 데이터를 활용해 브랜드가 특정 고객을 겨냥해 광고할 수 있도록 지원한다. 광고를 본 소비자가 실제 상품을 구매했는지도 확인할 수 있다. 월마트 입장에서 광고사업의 매력은 높은 수익성이다. 월마트 커넥트 매출은 월마트의 연간 매출 7130억 달러(약 1007조 8255억원) 가운데 차지하는 비중이 크지 않지만, 높은 마진을 바탕으로 회사 전체 영업이익의 약 3분의 1에 기여하는 것으로 분석된다. 시장에서는 월마트 커넥트의 매출총이익률을 약 70%로 추산하고 있다. 최근 월마트는 휘발유 가격 상승 등으로 생활비 부담이 커진 소비자들이 저렴한 식료품과 생필품을 찾자 약 7000개 상품 가격을 낮췄다. 외신은 회사의 광고사업에서 발생하는 높은 수익이 상품 가격을 낮게 유지하면서 배송 속도를 높이는 데 들어가는 비용을 상쇄하는 역할을 하고 있다고 설명했다. 시장에서는 광고사업 성장세가 당분간 이어질 것으로 보고 있다. LSEG에 따르면 월마트가 오는 21일 발표하는 7월 31일 종료 분기 실적에서도 월마트 커넥트는 직전 분기와 비슷한 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 반면 동일점포 매출 증가율은 2024년 초 이후 처음으로 4% 아래로 떨어질 전망이다. 월마트 주주인 로건캐피털매니지먼트의 사라 헨리 매니징 파트너는 월마트 커넥트의 성장 가능성에 대해 한계가 없다고 볼 수 있다고 평가했다. 광고사업 성장세가 꺾일 경우 월마트 주가에도 악재가 될 수 있다는 분석도 나온다. 브렛 후슬라인 모닝스타 애널리스트는 지난 5월 강력한 광고사업 성장세를 반영해 월마트의 적정주가 추정치를 주당 62달러(약 8만7637원)에서 70달러(약 9만8945원)로 상향했다. 월마트는 멤버십 사업을 통해 확보한 고객 데이터도 광고 경쟁력으로 활용하고 있다. 2020년 시작한 멤버십 프로그램이 성장하면서 소비자의 구매 이력과 관심 상품 등에 대한 데이터가 늘어나고 있기 때문이다. 후슬라인은 월마트가 사업을 계속 키우면서 어느 정도 아마존과 비슷한 모습으로 변하기 시작했다고 평가했다. 외신에 따르면 여전히 규모 면에서는 경쟁자인 아마존의 광고사업에 미치지 못하지만 성장 속도가 빠르다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 2분기 월마트 커넥트의 광고 노출량은 전년 동기 대비 17% 증가했다. 같은 기간 아마존의 증가율은 9%였다. 월마트는 인공지능(AI)도 광고사업의 다음 성장동력으로 점찍었다. 소비자가 상품이나 할인 정보를 찾을 때 생성형 AI 챗봇을 활용하는 사례가 늘어나자 AI 쇼핑 서비스 자체를 새로운 광고 채널로 만들겠다는 구상이다. 월마트는 자체 AI 쇼핑 도우미 '스파키(Sparky)'에 광고를 노출하는 방안을 시험하고 있다. 광고주가 AI를 활용해 캠페인을 제작하고 관리하며 성과까지 측정할 수 있도록 관련 도구도 확대하고 있다. 월마트에 따르면 지난 4월 말 기준 스파키의 활성 이용자 수는 전 분기 대비 두 배 이상 늘었다. 디지털 커머스 컨설팅업체 플라이휠에 따르면 현재 소비자 검색의 약 3분의 1이 AI 모델에서 시작되는 것으로 나타났다. 에이미 오언 플라이휠 최고고객책임자(CCO)는 챗봇 서비스에 광고가 도입되는 것을 자연스러운 진화라고 평가했다. 아마존은 자체 쇼핑 챗봇 '알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)'을 광고 채널로 활용하는 작업에서 월마트보다 앞서 있다. 월마트도 2024년 스마트TV 제조업체 비지오(Vizio)를 인수하면서 광고사업 영역을 웹사이트와 오프라인 매장을 넘어 스트리밍 TV까지 넓히고 있다. 헨리 매니징 파트너는 소비자 데이터를 하나의 화폐처럼 바라보는 개념이 유통업계 전반으로 확산하고 있으며, 현재 월마트가 그 흐름을 주도하고 있다고 말했다.

2026.08.19 09:01류승현 기자

SKT, '모두의 AI' 출사표...풀스택 역량 총동원

SK텔레콤이 국민 누구나 일상에서 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 19일 밝혔다. AII 모델과 인프라, 서비스를 모두 자체 보유한 '풀스택' 역량을 이 사업에 총결집한다는 방침이다. 풀스택AI 역량에 2250만 통신 가입자 기반 확산 전 국민이 쓰는 AI 서비스는 일상 곳곳의 다양한 영역을 폭넓게 아우를 수 있어야 한다. SK텔레콤은 이 사업에서 AI 서비스, 모델, 인프라를 아우르는 풀스택 AI 역량을 기반으로 각 분야 전문기업과 협력해 다양한 생활 영역별 서비스를 구현해 나갈 계획이다. 실제 SK텔레콤은 월간 사용자 1000만 명 규모의 AI 서비스 '에이닷(A.)'을 운영하고 있고 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여해 매개변수 6880억 개 규모의 자체 AI 모델 'A.X K2'를 최근 선보였다. A.X K2 모델은 제조, 국방, 바이오 등 다양한 산업 분야에 적용되며 활용 범위를 넓혀가고 있다. 또한 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 지난달 설립하고 2029년 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 오픈한다고 밝히는 등 AI 인프라도 적극적으로 확보해 나가고 있다. SK텔레콤은 통신 사업을 통해 쌓은 역량도 함께 활용한다. IoT와 알뜰폰 회선을 제외하고 약 2250만 규모의 이동통신 회선과 온오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 빠르게 확산해 나갈 계획이다. AI 챗봇부터 생활 밀착 AI 에이전트로 확장 SK텔레콤은 이같은 역량을 바탕으로 대화, 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 먼저 선보인다. 국민에게 이미 익숙한 형태로 시작해 이용 문턱을 낮춘다는 구상이다. 이후에는 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 대신 처리하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 공공 서비스 탐색과 신청, 각종 증명서 발급은 물론 의료, 교통, 금융, 교육 등 다양한 생활 분야의 예약 신청 결제까지 지원하는 것이 목표다. 이를 위해 자체 AI 모델 'A.X K2'를 서비스에 적용한다. 간단한 질문은 가벼운 모델로 빠르게, 복잡한 업무는 고성능 모델로 정확하게 처리해 서비스 품질과 운영 효율을 함께 높인다는 계획이다. SK텔레콤은 '모두의 AI' 사업 참여를 통해 단순 정보 제공을 넘어 국민이 필요한 서비스를 쉽게 찾고, 믿고 맡기고, 안전하게 결과까지 받아볼 수 있는 전 국민 AI 플랫폼으로 고도화해 나갈 계획이다. 20여 개 전문 기업·기관과 컨소시엄 구성 SK텔레콤은 생활 전 영역을 아우르는 AI 서비스를 선보이기 위해 '모두의 AI' 컨소시엄을 구성했다. 컨소시엄에는 라이너(특화 검색), 신한카드와 하나카드(금융 결제), 티맵모빌리티(모빌리티), SK브로드밴드(콘텐츠), 페르소나AI(공공 데이터), 엘리스그룹(교육), 굿닥과 사운더블헬스(의료 헬스케어), 노타와 셀렉트스타(AI 모델과 인프라), 에임인텔리전스(AI 보안) 등 각 분야 전문 기업과 기관이 참여한다. 특히 SK텔레콤은 각 분야 서비스와 AI를 연계해 단순 정보 제공에 그치지 않고, 예약과 신청 등 이용자의 요청 사항을 실제로 실행하고 해결하는 서비스로 고도화한다는 계획이다. 이밖에 컨소시엄 참여사 외에도 추가로 다양한 기업들과 협력을 추진하고 있다. 앞으로 협력 기업과 사업 영역을 넓혀가며 국민의 AI 활용을 뒷받침하는 생태계 구축에도 힘쓸 계획이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 “AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다”며 “SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다”고 말했다.

2026.08.19 08:51박수형 기자

AI로 연구비 '대박' 후보 골랐더니, 뜻밖 1위 누구?…챗GPT는 아니었다

영국 정부가 세금으로 나가는 연구비를 더 똑똑하게 쓰려고 인공지능(AI)에게 숙제를 하나 맡겼다. 산더미처럼 쌓인 연구 제안서를 읽고, 그 안에서 다음 대박이 될 만한 유망 분야를 미리 찾아내라는 것이었다. 그런데 성적표를 열어보니 가장 유명한 챗GPT(ChatGPT)도 단독 1위를 차지하지 못했고, 정부가 직접 만든 전용 도구는 오히려 뒤처졌다. 영국 연구혁신기구(UKRI)가 발표한 이번 실험은 AI가 국가의 연구 투자 방향까지 넘보기 시작했다는 신호이자, 크고 비싼 모델이 늘 이기는 것은 아니라는 사실을 보여준다. 정부가 연구 제안서에서 '유니콘'을 찾는 이유 영국 연구혁신기구(UKRI)가 진행한 이번 프로젝트의 이름은 '별과 유니콘 추적하기(Tracking Stars and Unicorns)'다. 여기서 유니콘(unicorn)이란 아직 주목받지 못했지만 앞으로 큰 성과를 낼 가능성이 있는 새로운 연구 분야를 뜻한다. 정부가 연구비를 나눠줄 때 이런 씨앗을 남들보다 먼저 알아채면, 같은 예산으로 훨씬 큰 성과를 거둘 수 있다. 문제는 방식이다. 연구자들이 제출하는 제안서는 매년 수십만 건에 달하고, 사람이 일일이 다 읽어 유망 분야를 골라내기란 사실상 불가능하다. 실제 이번 프로젝트가 궁극적으로 다루려는 UKRI 제안서는 약 35만 건에 이른다. 그래서 연구진은 AI에게 제안서를 대신 읽고 핵심 주제를 뽑아내는 일을 맡겨보기로 했다. 세 선수의 대결, 챗GPT와 미스트랄 그리고 정부 전용 도구 이번 실험은 서로 다른 세 가지 도구의 성능을 정면으로 겨루게 한 대결이었다. 첫 번째는 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT를 움직이는 GPT-4o, 두 번째는 기관 내부에서 직접 돌릴 수 있는 경량 모델 미스트랄(Mistral), 세 번째는 영국 과학혁신기술부(DSIT)와 이노베이션 그로스 랩이 연구 분석용으로 따로 만든 전용 도구 'DSIT-택소노미(DSIT-Taxonomies)'다. 연구진은 영국의 7개 국가 연구위원회와 전문 연구기관에서 실제 지원을 받은 제안서 42건의 제목과 초록을 골라 세 도구에 똑같이 읽혔다. 그림1. 연구 제안서의 개념 추출부터 주제 분류까지 AI 처리 흐름도 (출처: arXiv 논문 2606.30304v1) 여기서 각 도구가 해야 할 일은 두 가지였다. 하나는 제안서에서 핵심 개념(연구 엔티티)을 뽑아내는 것, 다른 하나는 그 개념이 어느 연구 분야에 속하는지 정확히 분류하는 것이다. 참고로 연구 엔티티(research entity)란 특정 연구가 다루는 주제, 방법론, 사용한 데이터나 소프트웨어처럼 그 연구를 구성하는 의미 있는 최소 단위를 말한다. 90.5% 대 71.4%, 작은 모델이 정부 도구를 앞선 순간 결과는 통념을 뒤집었다. 미스트랄이 뽑아낸 개념을 바탕으로 연구 주제를 분류했을 때 정확도는 90.5%였고, 정부가 직접 만든 DSIT-택소노미 방식은 71.4%에 그쳤다. 42건 중 미스트랄은 38건을 맞히고 4건만 틀린 반면, 정부 도구는 12건이나 틀렸다. 흥미로운 점은 개념을 더 많이 뽑아냈다고 더 좋은 게 아니었다는 사실이다. 정부 도구는 제안서 한 건당 평균 25.22개의 개념을 뽑아 미스트랄(15.94개)이나 GPT-4o(14.3개)보다 훨씬 많았지만, 그 안에는 '제공하다' 같은 동사나 '수천' 같은 수량 표현처럼 연구와 무관한 잡음이 잔뜩 섞여 있었다. 예를 들어 '신호 증폭기(signal amplifier)'라는 하나의 개념을 '신호'와 '증폭기' 두 개로 잘못 쪼개는 식이었다. 개수는 많지만 알맹이가 부실했던 셈이다. 결국 얼마나 많이 찾느냐가 아니라 얼마나 정확하게 찾느냐가 승부를 갈랐다. GPT-4o와 대등한 미스트랄, 실무에서 앞선 두 가지 이유 같은 언어 모델끼리 비교하면 미스트랄과 GPT-4o의 실력은 막상막하였다. 두 모델이 뽑아낸 개념이 서로 얼마나 겹치는지를 재는 자카드 유사도(Jaccard similarity)는 0.374로, 정부 도구와의 유사도(약 0.19)보다 두 배 가까이 높았다. 서로 비슷한 답을 내놓았다는 뜻이다. 그런데 미스트랄에는 두 가지 결정적 강점이 있었다. 첫째는 환각(hallucination)이 적다는 점이다. 환각이란 원문에 없는 내용을 AI가 마치 있는 것처럼 지어내는 현상을 말한다. 미스트랄의 제안서당 평균 오류는 1.56건으로 GPT-4o(2.84건)보다 크게 낮았고, 아예 오류가 하나도 없던 제안서도 미스트랄은 16건, GPT-4o는 7건이었다. 둘째는 몸집이 가볍다는 점이다. 미스트랄은 외부 서버로 데이터를 보내지 않고 기관 내부의 보안 시스템 안에서 직접 돌릴 수 있다. 연구비 제안서처럼 외부 유출이 민감한 자료를 다루는 정부 기관 입장에서는, 성능이 비슷하다면 데이터를 밖으로 내보내지 않아도 되는 쪽이 훨씬 매력적이다. 크고 유명한 AI가 늘 정답은 아니다 이번 결과가 던지는 메시지는 분명하다. 가장 크고 이름값 높은 AI가 모든 상황에서 최선은 아닐 수 있다는 것이다. 미스트랄은 GPT-4o와 견줄 성능을 내면서도, 지어내는 오류가 적고 내부에서 안전하게 돌릴 수 있다는 실용적 이점으로 정부 업무에 더 잘 맞는 후보가 됐다. 다만 몇 가지는 여전히 지켜볼 필요가 있다. 이번 평가는 제안서 42건이라는 비교적 작은 표본을 사람이 직접 검토한 결과이고, 개념 추출 성능은 사람이 정한 정답과 비교한 것이 아니라 모델끼리 얼마나 비슷한 답을 내는지를 측정한 것에 가깝다. 연구진도 이 점을 인정하며, 다음 단계로 지원에 성공한 제안서와 탈락한 제안서를 합쳐 35만 건 전체로 분석을 확장할 계획이라고 밝혔다. AI가 국가의 연구 지도를 그리고 투자 우선순위를 가늠하는 데까지 쓰이려면, 대규모 데이터에서도 같은 성능이 유지되는지가 앞으로의 관건이 될 가능성이 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 연구 '유니콘'이 정확히 무슨 뜻인가요? 아직 널리 주목받지는 못했지만 앞으로 큰 성과나 파급 효과를 낼 가능성이 있는 새로운 연구 분야를 뜻합니다. 정부가 이런 분야를 남보다 먼저 발굴하면 한정된 연구 예산을 더 효율적으로 쓸 수 있어, 조기 발굴이 중요한 과제로 꼽힙니다. Q. 미스트랄이 GPT-4o를 완전히 이긴 건가요? 개념을 뽑아내는 성능 자체는 두 모델이 거의 비슷했습니다. 다만 미스트랄은 없는 내용을 지어내는 오류가 GPT-4o보다 크게 낮았고, 데이터를 외부로 보내지 않고 기관 내부에서 직접 돌릴 수 있다는 실용적 장점이 있어 민감한 정부 자료 분석에 더 적합하다는 평가를 받았습니다. Q. AI가 실제로 정부의 연구비 배분을 결정하게 되나요? 아직은 아닙니다. 이번 실험은 42건의 제안서를 대상으로 한 초기 단계 연구이며, AI는 사람이 판단할 자료를 정리해 주는 역할에 가깝습니다. 연구진은 35만 건 규모로 분석을 넓혀 신뢰성을 더 검증한 뒤 실제 정책에 활용할 수 있을지 살펴볼 예정입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Research Entity Extraction and Topic Detection from UKRI Grant Proposals 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.18 22:08AI 에디터

매버릭스, 쿼크스 뉴욕에서 AI 시대의 신뢰할 수 있는 인간 데이터의 중요성 강조

뉴욕, 2026년 8월 18일 /PRNewswire/ -- 글로벌 데이터 수집 및 리서치 실행 기업 매버릭스(Mavrix)가 2026 쿼크스 이벤트 뉴욕(The Quirk's Event New York 2026)의 플래티넘 스폰서 자격을 활용해, 변화하는 리서치 환경에 대한 명확한 견해를 제시했다. 인공지능이 데이터 생성과 분석을 더 빠르고 접근하기 쉽게 만듦에 따라, 올바른 실제 사람들에게 도달하고 이들을 검증하며 참여시키는 역량은 그 가치가 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 커지고 있다는 것이다. Mavrix Makes the Case for Trusted Human Evidence in the AI Era at Quirk's New York 7월 29일과 30일 자비츠 센터(Javits Center)에서 열린 이번 행사에서, 매버릭스는 두 개의 주요 세션에 참여했다. 첫 번째는 딜리네이트(Delineate)와 함께, 두 번째는 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group, BCG)과 니트(Knit)와 함께 진행됐다. '무료 데이터, 무가치한 데이터: 실제로 비용을 지불할 가치가 있는 것은 무엇인가(Free Data, Worthless Data: What's Actually Left Worth Paying For)'라는 세션에서 매버릭스와 딜리네이트는 AI가 설문조사 설계와 코딩, 요약, 분석, 보고 과정을 어떻게 자동화하고 있는지 살펴봤다. 이 세션의 핵심 주장은 일상적인 생산 작업이 자동화하기 쉬워질수록 가치는 복제하기 어려운 증거들, 즉 독점적이고 시의성 있는 신호, 검증된 인간 참여자, 접근하기 어려운 응답자층, 그리고 무엇이 중요한지에 대한 판단력으로 옮겨간다는 것이었다. 매버릭스의 글렌 콜린스(Glen Collins) 글로벌 커머셜 그룹 수석부사장은 "AI는 우리 업계에 놀라운 역량을 제공한다"고 말했다. 이어 "하지만 AI가 잘못된 대상에게 전달되는 문제까지 해결해 줄 수는 없다. 그 근간이 되는 인간 데이터가 부실하다면, 기술은 그저 부실한 데이터를 더 빠르고 더 큰 확신을 가지고 분석하게 해줄 뿐이다. 더 나은 인간 데이터가 들어가야 더 나은 인사이트가 나온다"고 덧붙였다. 매버릭스는 또한 검증 과정을 도달(Reach), 자격 확인(Qualify), 검증(Verify), 참여(Engage), 방어(Defend)로 구성되는 인간 데이터 체인(Human Evidence Chain)으로 설명했다. 목표는 검토 항목을 늘리는 것이 아니라, 조사 결과에 이의가 제기되었을 때 면밀한 검증을 견뎌낼 수 있는 쿼크스 콘퍼런스 이틀째에 매버릭스는 BCG, 니트와 함께 대규모 질적 조사(Qual-at-Scale)를 주제로 논의에 참여해, AI 기반 진행, 영상, 분석이 더 빠르고 큰 규모에서 더 풍부한 참여자 대화를 어떻게 실현하는지 검토했다. 매버릭스에게 있어 핵심적인 시사점은 단순한 참여 자격만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것이다. 더 깊이 있는 작업을 위해서는 관련성이 있고, 표현력이 뛰어나며, 적극적으로 참여하고, 진솔하며, 기여할 준비가 된 사람들이 필요하다. 두 세션 전반에서 매버릭스의 메시지는 속도, 품질, AI라는 세 가지 요소로 수렴됐다. 속도는 리서치가 의사결정에 영향을 미칠 수 있을 만큼 시의성을 갖추게 해준다. 품질은 그 증거가 실행에 옮길 만한 가치를 지니게 해준다. AI는 이전에는 현실적으로 불가능했던 규모에서 패턴을 드러낼 수 있도록 돕는다. 매버릭스는 또한 응답자층이 모집 방법을 결정해야 하며, 그 반대가 되어서는 안 된다는 폭넓은 원칙도 함께 강조했다. 대상 고객과 시장에 따라 온라인, 전화, 전문 커뮤니티, 대면 조사 및 혼합 방식이 모두 적절하게 활용될 수 있다. 자세한 정보는 www.mavrixdata.com에서 확인할 수 있다. 미디어 문의처media@mavrixdata.com

2026.08.18 20:10글로벌뉴스

41일만에 교섭 나선 현대차 노사 또 결렬…10년만에 전면파업

현대자동차 노사가 41일 만에 임금 및 단체협약(임단협) 본교섭을 재개했지만 합의점을 찾지 못했다. 노조는 사측 제시안이 기대에 미치지 못한다고 판단해 19일부터 부분파업에 돌입하기로 했다. 18일 전국금속노동조합 현대자동차지부에 따르면 노사는 이날 임단협 본교섭을 진행했으나 교섭을 마무리하지 못했다. 노조는 교섭 속보를 통해 이날 사측이 임금성 추가 제시안을 내놓지 않았고, 상여금 50% 인상안도 제시하지 않았다고 밝혔다. 정년 연장과 관련해서는 사측이 법 개정 즉시 보충 협약을 통해 시행 시기와 임금피크제 등을 논의하자는 입장을 제시했다고 노조는 전했다. 또 해고자 복직 문제에 대해서는 대상자의 사유와 제한 여건 등을 확인한 뒤 복직 여부를 논의하자는 입장을 내놨다고 설명했다. 노조는 “41일의 기다림 끝에 돌아온 것은 사측의 '감성팔이'였다”며 사측 제시안에 반발했다. 특히 교섭 재개를 요청한 사측이 임금과 상여금 등 핵심 쟁점에서 전향적인 안을 내놓지 않았다고 주장했다. 이에 노조 중앙쟁의대책위원회는 기존 쟁의 지침을 유지하고 파업 수위를 높이기로 했다. 노조는 19일과 20일 각각 4시간 부분파업을 진행한다. 1직·상시1직은 오전 10시50분부터 오후 3시30분까지, 2직은 오후 7시30분부터 다음 날 오전 0시10분까지 파업한다. 상시주간조는 낮 12시40분부터 오후 4시40분까지, 일반직은 오후 1시부터 오후 5시까지 각각 4시간 부분파업에 참여한다. 21일에는 8시간 전면파업에 들어간다. 노조는 이날 양재동 현대차 본사에서 상경 투쟁도 진행할 계획이다. 확대간부와 현장위원, 각종 위원 및 참여를 희망하는 조합원이 대상이다. 주말 이후인 24일과 25일에도 각각 4시간 부분파업을 이어간다. 다만 노조는 본교섭이 재개되면 교섭 당일 예정된 파업 일정은 유보하기로 했다. 노조는 이번 파업이 사측을 압박해 추가 제시안을 끌어내기 위한 조치라는 입장이다. 중앙쟁대위는 “잠시라도 교섭을 사측의 요구를 통해 진행했으나 진전된 안이라고 판단하기엔 미흡한 수준”이라며 “교섭을 통해 합의점을 찾기 위한 노력은 지속한다”고 밝혔다. 사측은 교섭을 조속히 마무리해야 한다는 입장을 강조했다. 최영일 현대차 대표이사는 이날 교섭에서 “기아차도 교섭 마무리를 위해 속도감 있게 움직이고 있다”며 “현대차 파업 기간 조합원 임금 손실과 부품사 생존에 극심한 문제가 있었다. 교섭 마무리를 위해 노사가 머리를 맞대고 마무리해야 할 시간”이라고 말했다. 반면 이종철 현대차지부장은 “기아차 교섭 상황을 보고 수많은 생각이 든다”며 “현대차 노동조합 고립시키겠다는 생각을 버려라”고 말했다. 이어 “별도 요구안 쟁취를 위해 우리는 우리 갈 길 가겠다”며 “차기 교섭은 실무를 통해 진전된 안이 있을 때 교섭하겠다”고 밝혔다. 노조는 오는 25일 차기 중앙쟁대위 회의를 열고 향후 투쟁 방침을 논의할 예정이다.

2026.08.18 19:00김재성 기자

'모두의 AI' 공모 마감…네이버·코난 불참 속 통신 3사·AI 기업 총출동

정부가 전 국민 대상 무료 인공지능(AI) 챗봇을 만드는 '모두의 AI' 사업 공모가 오늘 마감하는 가운데 앞서 후보로 거론된 네이버클라우드와 코난테크놀로지는 불참한 것으로 확인됐다. 범용 AI 서비스보다는 이미 확보한 산업별 고객과 레퍼런스를 기반으로 기업·공공 시장에 AI를 공급하고 사업화하는 데 힘을 쏟는 전략을 택한 것으로 풀이된다. 18일 업계에 따르면 네이버클라우드와 코난테크놀로지는 이날 오후 5시 마감되는 모두의 AI 사업에 지원하지 않기로 결정했다. 양사는 최근 국방·제조·공공 등 산업 현장을 겨냥한 기업 간 거래(B2B), 기업과 정부 간 거래(B2G) AI 사업에 집중하고 있다. 네이버클라우드는 지난달 HD한국조선해양과 조선 맞춤형 클라우드 구축에 나선 데 이어 고려대와 합참 AI 전환(AX) 거점사업에 착수하는 등 제조 및 국방 분야 사업을 확대하고 있다. 미스트랄AI·지멘스 등과 제조 현장의 AX도 추진 중이다. 네이버클라우드 관계자는 "내부 검토 결과 현재 진행 중인 사업들에 집중하기로 판단해 이번 공모에는 최종적으로 참여하지 않았다"고 말했다. 코난테크놀로지도 100건 이상의 국방 관련 사업 경험을 바탕으로 AI 기반 지휘결심 지원 플랫폼과 무인체계 영상 분석 등 'AI 참모' 영역을 확대하고 있다. 원격 작업지원 에이전트와 제조 현장형 AI 엔지니어링을 통해 산업 현장 적용 사례도 늘리고 있다. 에이전트 구축부터 운영까지 지원하는 통합 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '에이전트-X'를 출시하며 기업용 AI 사업도 최근 본격화했다. 코난테크놀로지 관계자는 "B2B 및 산업 특화 AI 에이전트 사업화에 가진 강점을 토대로 해당 영역에 역량과 리소스를 집중하는 단계"라며 "이번 사업에는 참여하지 않기로 결정했다"고 밝혔다. 이어 "정부의 AI 정책 방향에 대해서는 지속적으로 지지하며 향후 당사 사업 방향과 부합하는 협력 기회가 있을 경우 적극적으로 참여할 계획"이라고 덧붙였다. 모두의 AI 공모에는 통신·AI 기업을 중심으로 복수의 정예팀(컨소시엄)이 참여한 것으로 파악됐다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 KT, 이스트소프트 등이 각각 주관 사업자로 나섰다. 자체 AI 모델 'A.X K2'와 대국민 AI 서비스 '에이닷' 운영 경험을 앞세운 SK텔레콤은 AI 풀스택 기업 엘리스그룹과 AI 검색·에이전트 기업 라이너 등과 컨소시엄을 꾸린 것으로 알려졌다. KT는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스 등 AI 기업들과 손잡고 자체 모델 '믿:음'에 각사의 모델과 기술을 결합하는 형태로 참여할 예정이다. 이스트소프트는 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 슈어소프트테크 등과 컨소시엄을 구성해 AI 서비스와 플랫폼·인프라·보안 역량을 결집한다. 카카오는 자체 모델 '카나나'를 중심으로, LG유플러스는 LG AI연구원과 '원 LG' 협업 체계를 기반으로 각각 사업에 참여한 것으로 전해졌다. 최종 참여 기업 명단은 이르면 이날 저녁 발표될 전망이다. 정부는 서면평가와 발표평가를 거쳐 이달 중 모두의 AI 사업을 수행할 정예팀 2~3곳을 선정할 예정이다. 다음 달 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 선보인다.

2026.08.18 18:25이나연 기자

오라클-AWS 협력 확대…'오라클 AI 데이터베이스@AWS' 22개 리전으로 확장

오라클과 아마존웹서비스(AWS)가 전략적 협력을 한층 강화하며 기업의 데이터베이스 현대화 시장 공략에 속도를 낸다. 양사는 오라클 데이터베이스 워크로드의 클라우드 이전을 지원하기 위해 장기 협력 계약을 확대하고, '오라클 AI 데이터베이스@AWS' 서비스 기능도 대폭 강화했다. 오라클은 '오라클 AI 데이터베이스@AWS'에서 '엑사스케일 인프라스트럭처 기반 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스'를 정식 출시했다고 18일 밝혔다. 이를 통해 기업은 데이터베이스 규모와 관계없이 엑사데이터 수준의 성능을 사용량 기반 과금 방식으로 활용할 수 있게 됐다. 양사는 이번 협력을 바탕으로 오라클 AI 데이터베이스@AWS 서비스 범위를 전 세계 22개 AWS 리전으로 확대했다. 또한 오라클 데이터베이스를 보다 낮은 비용으로 이전하고 AWS의 AI·분석 서비스와 연계할 수 있도록 지원하는 신규 기능도 추가했다. 이번에 출시된 엑사스케일 기반 엑사데이터 서비스는 전용 데이터베이스 서버를 별도로 구축하지 않고도 고성능 데이터베이스 환경을 제공하는 것이 특징이다. 기업은 필요한 만큼의 컴퓨팅·스토리지 자원을 선택해 사용할 수 있으며, 데이터베이스를 공유 스토리지 서버에 분산 배치해 높은 가용성과 성능을 확보할 수 있다. 오라클은 해당 서비스가 소규모 데이터베이스부터 다중 리전 기반 재해복구 환경까지 폭넓은 워크로드를 지원할 수 있다고 설명했다. 여기에 스토리지 복제 없이 개발·테스트용 데이터베이스를 빠르게 생성할 수 있는 '씬 클로닝(thin cloning)' 기능도 추가했다. 오라클은 AI 활용 측면도 강조했다. 오라클 AI 데이터베이스는 기업이 보유한 데이터를 별도로 이동하거나 복제하지 않고 생성형 AI와 에이전틱 AI에 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 '오라클 AI 벡터 서치' 기능을 통해 의미와 맥락 기반 검색을 제공해 데이터 활용도를 높일 수 있다는 설명이다. 금융 서비스, 운송 등 규제가 엄격한 산업을 포함한 다양한 산업의 기업도 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 활용해 핵심 워크로드를 이전하고 비즈니스 운영의 기반이 되는 데이터에 AI를 적용하고 있다. CJ올리브영은 전국 1380여 개의 매장을 운영하며, 수천 개의 'K-뷰티' 제품을 선보이는 뷰티 및 웰니스 리테일 분야 국내 선도기업이다. CJ올리브영은 25년 이상의 업력을 바탕으로 옴니채널 라이프스타일 플랫폼으로 진화하며, 글로벌 시장에서 K-뷰티의 대표 브랜드로 인정받고 있다. 박원호 CJ올리브영 플랫폼엔지니어링팀 팀장은 "한국에서 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 이용할 수 있게 되면서 핵심 오라클 워크로드를 클라우드로 보다 쉽게 이전할 수 있게 됐다"라며 "아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 같은 AWS의 고급 AI 및 분석 서비스와의 원활한 통합으로 AI 혁신을 가속화하고 인사이트 도출 시간을 단축하며, 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 것으로 기대한다"라고 말했다. 네이선 토머스 오라클 제품 관리 부문 수석 부사장은 "오라클 AI 데이터베이스@AWS는 정식 출시 후 1년 만에 글로벌 서비스로 성장했다"며 "기업들은 AWS 환경 안에서 핵심 오라클 워크로드를 보다 쉽고 효율적으로 현대화하기를 원하고 있으며, 오라클은 새로운 서비스와 글로벌 인프라를 통해 이러한 요구를 지원하고 있다"고 말했다.

2026.08.18 17:42남혁우 기자

와이즈넛, 상반기 매출 146억…AI 에이전트 성장 견인

와이즈넛이 인공지능(AI) 에이전트 사업을 앞세워 실적 반등 발판을 마련했다. 와이즈넛은 올해 상반기 연결 기준 매출 146억 5000만원을 기록했다고 18일 공시했다. 전년 동기보다 8.2% 늘어난 규모로 AI 에이전트 사업이 외형 성장을 이끈 가운데 적자폭도 줄며 손익구조가 개선됐다. 상반기 영업손실은 15억 9000만원으로 전년 동기 32억원에서 50.3% 축소됐다. 당기순손실은 5억 1000만원으로 전년 동기 20억원 대비 74.3% 감소했다. 성장 견인 동력은 AI 에이전트 부문이다. 상반기 AI 에이전트 매출은 61억 5000만원으로 전년 동기 9억 6000만원에서 539% 늘었다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 지난해 상반기 7.1%에서 올해 42%로 34.9%포인트 확대됐다. 와이즈넛은 신규 AI 에이전트 수주가 늘고 기존 레거시 사업의 생성형 AI 전환이 본격화되면서 이 부문 비중이 빠르게 커진 것으로 분석했다. 검색·챗봇을 통해 쌓아온 자연어처리 기술과 고객 기반, 산업별 구축 경험이 도메인 특화 AI 에이전트 사업으로 이어지며 사업 포트폴리오 재편에도 속도가 붙고 있다고 했다. 2분기만 놓고 보면 매출 74억 3000만원, 영업손실 1억 6500만원, 당기순이익 5억원을 기록했다. 상반기 누적 기준으로는 AI 에이전트 사업 외형 확대와 판매비·관리비 절감, 지난해 코스닥 상장 관련 일회성 비용 기저효과가 맞물려 손실 규모가 줄었다. 와이즈넛은 현재 공공과 기업 실제 업무에 적용되는 도메인 특화 AI 에이전트를 앞세워 AI전환(AX) 시장을 공략하고 있다. 단순히 생성형 AI를 도입하는 데 그치지 않고, 고객이 보유한 내부 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트에 연결해 업무 생산성을 끌어올린다는 전략이다. 이를 위해 에이전트 특화 거대언어모델(LLM) '와이즈 로아(WISE LLOA)'와 검색증강생성(RAG) 기반 에이전트 솔루션 '와이즈 아이랙(WISE iRAG)', 에이전트 제작·운영 도구 '와이즈 에이전트 랩스(WISE Agent Labs)' 등 자체 기술과 구축 경험을 활용해 산업별 적용 범위를 넓히고 있다. 와이즈넛은 하반기에도 공공기관과 기업 AX 수요에 맞춰 도메인별 AI 에이전트 사업을 확대하면서 매출 성장과 수익성 개선을 함께 추진할 방침이다. 강용성 와이즈넛 대표는 "올해 상반기에는 AI 에이전트가 검토와 검증 단계를 지나 공공과 기업 현장에서 실제 매출로 전환되는 변곡점을 만들어 냈다"며 "이 성장세를 하반기에 한 단계 더 끌어올려, 도메인 특화 AI 에이전트 사업을 기반으로 한 외형 확대뿐 아니라 수익성까지 갖춘 성과로 증명해 나가겠다"고 했다.

2026.08.18 17:21김동원 기자

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