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크라우드스트라이크 "알려진 AI해킹 빙산 일각...6개 에이전트 추적"

"공격자(해커)가 모델(AI)을 활용하는 것도 문제 일부지만, 고객 환경 안에서 AI가 의도와 다르게 오작동하는 경우도 있다. 실제 지난 6개월간 우리 플랫폼에서는 AI 에이전트가 주어진 작업을 수행하려다 보안 통제를 우회하면서 발생한 탐지 건수가 사람에 의한 탐지 건수를 넘어섰다. AI발 탐지가 사람발 탐지의 2.5배에 이른다. 이 문제는 점점 커지고 있다. 근본적으로 이는 가시성의 문제다." 글로벌 보안기업 크라우드스트라이크(CrowdStrike)의 공격대응 작전총괄 수석부사장(Senior Vice President of Counter Adversary Operations) 애덤 마이어스(Adam Meyers)가 최근 방한, 서울 강남 소재 조선팰리스호텔에서 지디넷코리아와 단독 인터뷰를 가졌다. 인터뷰에서 마이어스 부사장은 한국을 위협하는 사이버공격 주체로 북한, 중국, 사이버범죄 조직을 지적하며 "제대로 방어하려면 공격자가 누구인지, 어떻게 움직이는지, 무엇을 노리는지 이해해야 한다"고 강조했다. 특히 크라우드스트라이크는 최근 한국 금융권을 공격한 해킹 배후로 중국 광둥성에 거주하는 26세 인물로 추정, 큰 관심을 모았다. 크라우드스트라이크에 따르면, 공격자는 홍콩 소재 서버를 주 통제 인프라로 삼고 별도 서버에서 실제 한국 공격을 수행했다. 중국 인공지능(AI) 모델 '딥시크'를 주로 활용한 정황도 보였다. 회사는 "다만 이는 정황에 따른 추정으로, 확정적 신원 특정은 아니다"면서 "이번 단서는 공격자가 생성형 인공지능(AI) 코딩 도구 '클로드 코드' 사용 과정에서 노출됐다. 공격자가 남긴 흔적(아티팩트)을 토대로 이 같은 공격 과정을 재구성했다"고 설명했다. 마이어스 수석부사장은 이번 분석보고서를 설명하는 화상 브리핑도 8일 국내 언론과 가졌다. 이 브리핑에서 공격자의 기술 수준이 높은 수준이 아니라고 진단한 그는 "AI를 활용한 공격이 완전히 다른 새로운 위협은 아니다. AI 공격이라고 해서 실제로 새로운 것은 없다. 이전에 관찰됐던 기법과 역량을 그대로 쓰고 있다"면서 "AI 에이전트 도움으로 속도와 물량만 커지고 있을 뿐이다. 공격자들이 빠르게 움직이고 많은 양의 명령을 쏟아내는 것은 사실이지만, 여전히 EDR을 통해 이들을 추적할 수 있다"고 진단했다. 크라우드스트라이크는 클라우드 기반 글로벌 사이버보안 기업이다. 엔드포인트 탐지·대응 보안 솔루션인 EDR(Endpoint Detection and Response)을 세계적으로 대중화한 회사다. EDR에서 출발, 현재는 AI와 위협 인텔리전스를 결합한 통합 사이버보안 플랫폼 기업으로 발전했다. EDR은 PC·노트북·서버 같은 단말기에서 발생하는 해킹이나 악성행위를 탐지해 대응하는 보안 제품이다. 2011년 조지 커츠(George Kurtz), 드미트리 알페로비치(Dmitri Alperovitch), 그렉 마스턴(Gregg Marston)이 공동 창업했다. 본사는 미국 텍사스주 오스틴에 있다. 조지 커츠가 현재 회장 겸 최고경영자(CEO)를 맡고 있다. 2019년 나스닥에 상장했다. 2026년 1월 31일 끝난 2026회기 매출은 48억1000만달러다. 직원 수는 2026년 기준 약 1만700명 수준이다. 한국에는 2020년 진출했다. 안랩, 지니언스 등이 한국 경쟁사다. 마이어스 수석부사장은 회사 초기 멤버로 사이버 위협 인텔리전스 얼라이언스(CTIA) 창립 멤버이기도 하다. 조지워싱턴대학교에서 정치학과 컴퓨터과학 학사 학위를 취득했다. 크라우드스트라이크의 인텔리전스 조직인 '공격 대응 작전 조직'을 이끌고 있다. 이 조직은 전 세계에서 활동하는 500명 이상의 분석가, 위협 헌터, 언어 전문가, 리버스 엔지니어, AI 연구원, 지정학 전문가로 구성돼 있다. 크라우드스트라이크 합류 전 SRA 인터내셔널(SRA International)에서 사이버 보안 인텔리전스 디렉터를 역임했고, 크라우드스트라이크에서는 인텔리전스 디렉터를 거쳐 현재 직책을 맡고 있다. 아래는 마이어스 수석부사장과의 일문일답. -방한 목적은 "한국에서 크라우드스트라이크 입지를 넓히기 위해 방한했다. 공공과 민간 부문 고객들을 만나 AI가 위협 환경을 어떻게 바꾸고 있는지 알리려 한다." -이번에 만난 고객사를 공개할 수 있나? "구체적인 고객사명은 공개하기 어렵다. 대형 기술기업, 금융 기관, 정부 기관 등을 만났다." -학부에서 정치학을 전공했다. 지금의 보안 전문가 커리어에 도움이 됐나 "아니다. 대학 시절 부업으로 모의 해킹을 했다. 학업보다는 보안에 더 관심이 많았다. '사이버 보안'이라는 말이 생기기도 전이었다. 학위는 사실 부모님을 기쁘게 해드리려고 받은 거다." -최근 한국 금융권을 공격한 AI 에이전트 'ARTEX(아르텍스)' 사건의 배후로 중국을 추정했다 "한국 금융 기관을 대상으로 한 표적 캠페인과 관련한 인프라를 확인했다. 이 과정에서 데이터가 유출된 정황을 포착했다. 이 캠페인은 지난 9월 말부터 10월 초까지 진행했다. 위협 행위자가 관리하는 공개 디렉터리를 분석한 결과, 클로드 코드(Claude Code) 세션 기록, 아르텍스 구성 파일 및 클로드 메모리 파일이 발견됐다. 이를 통해 해당 행위자의 공격 방식과 사용 도구를 직접 파악할 수 있었다. 중국어를 사용하는 사이버 범죄 세력일 가능성이 높다고 판단할 만한 아티팩트(공격 흔적)를 충분히 확인했다. 이 공격자는 ARTEX를 비롯한 여러 에이전틱 도구와 딥시크(DeepSeek) 등 이를 뒷받침하는 모델을 활용했고, 궁극적으로 탈취한 은행 정보를 수익화하려 한 것으로 보인다. 이 공격이 금전적 목적을 가진 것으로 판단하고 있는데, 이는 중간 정도(moderate confidence)의 확신이다." -중간 정도 확신도를 퍼센트로 말해줄 수 있나? "인텔리전스 분야에서는 수치가 오히려 혼선을 줄 수 있어 숫자 대신 추정 표현을 쓴다. 여러 출처와 데이터를 종합해 판단하기 때문에 '낮음, 중간, 높음'으로 표현한다. 중간 수준은 50% 이상을 의미한다. 저는 '중간 수준의 확신도'라는 표현을 선호한다." -한국에서 사고가 일어나기 이전부터 ARTEX를 위험한 에이전트로 인지하고 있었다는 건가 "그렇다. 사고 이전부터 인지하고 있었다. ARTEX는 중국에서 만들어진 모의 해킹(펜테스트) 프레임워크다. 레드팀용 에이전트는 본질적으로 공격 목적으로도 쓰일 수 있다. 자체 보안 수준을 점검하는 데 쓸 수도 있지만, 공격자가 상대의 보안을 파악해 악용하는 데 쓸 수도 있는 이중 용도(dual-use) 기술이다." -ARTEX 외에 크라우드스트라이크가 파악하고 있는 위험한 AI 에이전트 공격 세력은 몇 개나 되나? "현재 최소 6개의 '에이전틱 공격 세력(agentic adversaries)'을 추적하고 있다. 이들은 중국어, 러시아어, 인도네시아어, 스페인어 등을 사용한다. 다양한 AI 에이전트 도구로 전 세계에서 침해 활동을 벌이고 있다. 이는 빙산의 일각에 불과하다고 본다. 매주 새로운 세력을 발견하고 있다. 최근 3개월간 발견한 수는 직전 3개월의 두 배에 달한다." -오픈소스 AI 모델이 확산하면서 ARTEX 같은 AI 기반 공격이 늘고 있다. 어떻게 대응해야 하며, 크라우드스트라이크의 대응 전략은? "공격자가 모델을 활용하는 것도 문제의 일부지만, 고객 환경 안에서 AI가 의도와 다르게 오작동하는 경우도 있다. 실제 지난 6개월간 우리 플랫폼에서는 AI 에이전트가 주어진 작업을 수행하려다 보안 통제를 우회하면서 발생한 탐지 건수가 사람에 의한 탐지 건수를 넘어섰다. AI발 탐지가 사람발 탐지의 2.5배에 이른다. 이 문제는 점점 커지고 있다. 근본적으로 이는 가시성의 문제다. 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있어야 한다. 그래서 우리는 최근 AI 탐지·대응(AIDR)의 다음 단계인 '팔콘 가디언(Falcon Guardian)'을 발표했다. 또 자체 프런티어 AI 연구 조직인 '사이버 슈퍼인텔리전스 랩(Cyber Superintelligence Lab)'을 설립, 보안에 특화한 모델을 내놓기 시작했다. 공격용 모델 '레드 템페스트(Red Tempest)'와 방어용 모델 '블루 솔라노(Blue Solano)'가 그 것이다. 지난 9월 개최한 연례 컨퍼런스 '팔콘(Fal.Con)'에서 발표했다." -한국은 북한이라는 상수가 있다. 북한과 중국발 공격에 대한 한국의 대응 역량을 어떻게 평가하며, 어떻게 대응해야 하나? "한국을 위협하는 주요 공격 세력은 크게 세 가지다. 첫째 북한이다. 북한은 첩보 활동과 함께, 가능하다면 한국 경제 전반을 겨냥한 파괴적 공격을 노리고 있다. 둘째 중국이다. 중국은 기술과 기밀을 탈취하고, 장기적인 외교·군사적 우위를 확보하기 위해 정치·군사 정보를 수집하는 첩보 활동을 벌이고 있다. 셋째, 사이버 범죄 조직이다. 최근 사고에서 봤듯 금융권을 노리고 있다. 한국의 대응 역량을 평가하기는 어렵지만, 지난 수년간 꾸준히 발전해 왔다고 본다. 우리가 한국에 온 것도 이러한 대응 역량의 발전을 돕기 위해서다. 크라우드스트라이크는 탐지뿐 아니라 예방, 그리고 공격자가 치러야 하는 비용을 높이는 데도 힘쓰고 있다. 올해 여러 '봇넷'을 무력화했다. 이번 주에는 랜섬웨어와 북한 관련 위협을 무력화한 활동에 대한 소식이 미국에서 발표될 예정이다." -포티넷, 팔로알토, 카스퍼스키 등 다른 글로벌 보안 기업과 비교해 크라우드스트라이크의 탐지 역량과 조직은? "크라우드스트라이크 임직원은 약 1만 5000명이다. 올해 9월 창립 15주년을 맞았다. 나는 초창기 직원 중 한 명이다. 크라우드스트라이크는 안티바이러스에서 한 단계 혁신한 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)이라는 기술 분야를 사실상 처음 만든 회사다. 2013년 6월 솔루션을 출시했다. 다른 기업들은 안티바이러스에서 출발한 레거시 기업에 가깝다. 현재 EDR, AI 탐지·대응(AIDR), 클라우드 보안, ID 보안, 차세대 SIEM 등 폭넓은 제품군을 갖췄다. 나는 카운터 어드버서리 오퍼레이션을 총괄하고 있다. 위협 인텔리전스 전문가와 위협 헌터 등 약 550명이 소속돼 있다." -크라우드스트라이크 위협 헌터들이 다루는 데이터는 어느 정도 규모인가? "우리 위협 헌터들은 하루 7조 건의 이벤트(공격 건수가 아닌 포착 신호)를 다룬다. 이벤트는 윈도우나 리눅스 시스템에서 일어나는 프로세스 실행, 파일 쓰기, 셸 명령 등 하나하나의 텔레메트리 데이터를 말한다. 이 텔레메트리에서 1400만 건의 탐지 리드를 생성하고, 이를 통해 연간 약 3만 6000건의 공격 활동을 고객에게 통보한다. 이렇게 얻은 정보는 플랫폼의 탐지 및 예방 기회 100만 건으로 다시 반영된다." -일부 글로벌 보안 기업은 지역별 탐지 센터를 운영한다. 한국에 탐지 센터나 연구소를 둘 계획이 있나? "우리 팀은 전 세계에 분포해 있다. 지역 탐지 센터 방식으로 운영하지 않는다. 크라우드스트라이크는 클라우드 네이티브 플랫폼이어서 플랫폼 전체의 텔레메트리를 확인할 수 있기 때문에 지역별 거점이 필요하지 않다. 고객이 데이터를 보관할 수 있게 지역별 클라우드는 운영하고 있지만, 텔레메트리는 결국 우리 팀으로 모인다. 한국 팀은 계속 확대하고 있다. 한국 지사장을 중심으로 기술 인력과 영업 인력을 꾸준히 늘리고 있다. 또 고객이 전담 인텔리전스 분석가를 원하면 해당 고객에게 분석가를 배치할 수도 있다. 한국 고객의 경우 본사에서 파견하는 것이 아니라, 한국에서 채용한 한국어 구사 분석가가 한국에 상주하며 지원한다. 일본에서는 일본어를 구사하는 일본인 분석가가, 싱가포르에서도 마찬가지로 현지 분석가가 고객을 지원하고 있다." -글로벌 매출 중 한국 비중과 한국 투자 규모와 채용 계획 및 파트너 정책은? "나는 위협 인텔리전스 담당이라 글로벌 시장에서 한국이 차지하는 비중 같은 수치는 파악하고 있지 않다. 한국 팀을 통해 추후 상세 내용을 전달드리겠다. 설비 투자(CapEx) 역시 내 전문 분야가 아니다. 다만 고객 수요가 늘어나는 대로 한국에서 분석 인력을 추가로 채용할 계획이다." -크라우드스트라이크는 앤트로픽의 '글래스윙' 프로젝트와 오픈AI의 '데이브레이크' 등 프런티어 AI 기업의 보안 이니셔티브에 참여하고 있나? "그렇다. 프런티어 AI 랩들과 매우 긴밀하게 협력하고 있다. 이들 기업은 자사 모델의 역량을 제대로 파악하려면 크라우드스트라이크 같은 기업의 보안 전문성이 필요하다는 점을 인식하고 있다. 흥미로운 사례가 있다. 앤트로픽의 미토스(Mythos)를 처음 활용했을 때 찾아낸 취약점들은 의미가 있었지만 오탐률이 80%에 달했다. 우리 도메인 전문성을 바탕으로 맞춤형 하네스(harness)를 구축하자 오탐률을 20%로 낮출 수 있었다. 그 결과 한 달 만에 2400건의 신규 취약점을 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures, 공통 취약점 및 노출, 소프트웨어에서 발견된 보안 취약점에 붙이는 국제적인 고유 식별번호)로 제출했다. 이는 2026년 6월 보고된 전체 취약점의 약 30%에 해당한다. 2026년 6월에 보고한 취약점 수가 2025년 6월보다 96% 많았다. AI가 취약점 분야에 상당한 영향을 미치고 있다는 뜻이다." -한국에서 현재 매출이 가장 많이 나오는 분야와 앞으로 공략하려는 분야는? "지난 9년간 공격자들이 가장 많이 노린 분야는 기술 분야다. 따라서 기술 분야가 저희가 집중할 핵심 분야 중 하나다." -한국에서는 금융, 제조, 유통, 통신 등으로 산업을 나눈다. 더 구체적으로 말해줄 수 있나 "사이버 보안은 어느 산업에나 존재하는 고질적인 문제이기 때문에 모든 산업을 대상으로 한다.모든 분야로 사업을 확대해 나갈 계획이다." -한국 시장에 전하고 싶은 메시지는? "제대로 방어하려면 공격자가 누구인지, 어떻게 움직이는지, 무엇을 노리는지 이해해야 한다는 것이다. 산업과 지역마다 위협이 다르다. 이 때문에 한국에서도 산업별로 어떤 위협이 있는지 살펴보고 그에 맞게 대응을 해야 한다." -다음에 한국에 언제 또 올 계획인가? "아직 특별한 계획은 없다. 하지만 언제든 다시 오고 싶다."

2026.10.11 13:12방은주 기자

로보티즈, AI 페스타서 세미 휴머노이드 'AI 워커' 선봬

로보티즈가 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 세미 휴머노이드 'AI 워커'를 선보였다. AI 워커는 인간 형태의 상체와 자율이동로봇(AMR)을 결합한 로봇으로, 와이어링 하니스 조립과 용접, 검사 등 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 제품은 ▲고정형(FFW-BG2) ▲이동형(FFW-SG2) ▲파워형(FFW-SH3P) 세 가지 모델로 구성되며, 이날 현장에서는 이동형 모델이 공개됐다. 고정형 모델은 무게 85kg, 키 1607mm에 총 19자유도(DOF)를 갖췄다. 이동형은 무게 90kg, 키 1623mm에 총 25자유도로 구성된다. 이동형은 하부에 바퀴를 달아 자율 이동이 가능하며, 라이다 2개와 관성측정장치(IMU)를 탑재했다. 두 모델 모두 양팔 각 7자유도, 머리 2자유도, 리프트 1자유도를 갖췄다. 팔은 최대 641mm까지 뻗을 수 있고, 최대 1.5kg 무게의 물체를 집을 수 있다. 내부에는 엔비디아 젯슨 AGX 오린 32기가바이트(GB) 컴퓨팅 모듈이 탑재됐다. ROS2와 파이썬 기반 소프트웨어를 지원해 연구기관이나 개발자가 손쉽게 응용할 수 있도록 했다. 파워형 모델은 고중량 작업에 대응하도록 개발됐다. 현장에는 AI 워커를 원격으로 조종할 수 있는 텔레오퍼레이션 장비도 함께 전시됐다. 텔레오퍼레이션은 사람이 원거리에서 조종기나 모션 캡처 등 리더 장비를 활용해 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 로보티즈 관계자는 "텔레오퍼레이션 장비를 활용하면 힘이 많이 들거나 위험한 작업을 사람 대신 로봇에게 맡길 수 있다"고 설명했다.

2026.10.08 11:49진운용 기자

소니코리아, 무게 1Kg 미만 초망원 단렌즈 2종 출시

소니코리아가 8일 E마운트 미러리스 카메라용 초망원 단초점렌즈 신제품을 국내 출시했다. 신제품은 400mm 초점거리를 커버하는 FE 400mm F45 GM OSS(SEL400F45GM), 600mm 초점거리를 커버하는 FE 600mm F6.3 GM OSS(SEL600F63GM) 등 2종이다. 두 제품 모두 초저분산 렌즈 재배치, 마그네슘 합금과 고강도 플라스틱 등 경량 소재 적용 등으로 무게를 1kg 미만으로 낮췄다. 무게중심은 카메라 본체와 가까운 쪽으로 쏠리게 설계해 삼각대 없는 핸드헬드 촬영, 피사체 추적이나 패닝 샷 촬영시 안정적인 촬영을 돕는다. 내부에는 XD 리니어 모터 2개를 탑재했고 최적화 제어 알고리듬으로 AF 성능을 높였다. 알파9 Ⅲ에 결합하면 초당 최대 120매 AF/AE 연속 촬영이 가능하다. 텔레컨버터 장착시 초점거리를 각각 최대 두 배인 800mm/1200mm로 확장할 수 있다. 렌즈 표면에는 나노 AR 코팅Ⅱ 적용으로 역광이나 반사광 환경에서 빛번짐 현상을 억제했다. 전면에는 지문이나 먼지 등 오염 물질이 달라붙지 않도록 플루오르 코팅을 추가했다. 가격은 SEL400F45GM이 419만 9000원, SEL600F63GM이 589만 9000원이며 소니스토어 온·오프라인 공식 판매점을 통해 판매된다.

2026.10.08 09:32권봉석 기자

"3억 건 데이터셋 축적"...크라우드웍스, 피지컬 AI 데이터 시장 정조준

크라우드웍스가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼을 선보였다. 이 플랫폼은 텔레오퍼레이션 환경에서 다양한 행동 데이터를 수집·검증하고, 물리적 데이터를 액션 단위로 구조화해 데이터 가공 효율을 높이는 것이 특징이다. 텔레오퍼레이션은 사람이 원거리에서 조종기나 모션 캡처 등 리더 장비로 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 크라우드웍스는 센서 퓨전 데이터 라벨링과 고난도 주행·환경 데이터 가공 역량을 바탕으로 이번 플랫폼을 개발했다. 크라우드웍스 관계자는 "지금까지 67만명의 데이터 작업자를 통해 3억 건의 미션 데이터셋을 확보했다"고 설명했다. 크라우드웍스는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에도 참여하고 있다. 이 과제는 한국형 휴머노이드 월드 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다. LG전자가 모델 개발과 휴머노이드 하드웨어 지원을, 크라우드웍스가 데이터 파이프라인 구축을 각각 맡는다. 크라우드웍스는 지난 8월 서울 서초구에 문을 연 LG전자 데이터팩토리에서 휴머노이드 '클로이드'를 활용해 학습 데이터를 확보하고 있다. 크라우드웍스 관계자는 "KT와 협력해 서버 랙 점검 조작 데이터를 쌓고 있다"며 "로봇, 시뮬레이션, 사람 등 3가지 소스원에서 데이터를 얻고 있다"고 말했다. 한편, AI 페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 17:39진운용 기자

알체라, 피지컬 AI '데이터 플랫폼' 공개…오프라인 데이터 부족 해결

알체라가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼을 선보였다. 피지컬 AI 모델 개발 과정에서 현실 세계 오프라인 데이터 부족이 주요 과제로 떠오른 가운데, 알체라는 이 데이터를 수집하는 플랫폼을 공개했다. 알체라의 데이터 플랫폼은 ▲데이터 설계 ▲데이터 구축 ▲데이터 검수 ▲모델 성능 평가를 한 번에 제공하는 토털 솔루션이다. 데이터 설계 단계에서는 모델·도메인·활용 환경에 맞춰 데이터 조건과 수행 전략을 짠다. 데이터 구축 단계에서는 이미지·영상 등 데이터를 수집하고 가공한다. 이어 데이터 검수 단계에서 정확하고 일관된 품질 검수를 거치고, 모델 성능 평가 시점에는 평가 데이터셋을 기반으로 모델 성능을 분석해 학습 데이터를 재설계한다. 알체라 데이터 플랫폼은 LG전자 데이터 팩토리에 활용하고 있다. LG전자는 지난 8월 서울 서초구 양재 R&D캠퍼스에 데이터 팩토리를 열었다. 알체라 관계자는 "LG전자는 엔비디아의 '아이작 심' 소프트웨어로 시뮬레이션 데이터를 만들고, 알체라의 데이터 플랫폼에서는 텔레오퍼레이션 데이터를 생성한다"고 말했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 떨어진 곳에서 조종기나 모션 캡처 같은 리더 장비로 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 정식 출시는 파트너사와 협력 일정에 맞춰 결정할 예정이다. 관계자는 "피지컬 AI 데이터 플랫폼은 아직 정식 출시 전"이라며 "파트너사와 협력 진행 단계에 맞춰 출시할 것"이라고 설명했다.

2026.10.07 16:38진운용 기자

누리호 군집위성 6호 교신 성공…큐브 1기는 '사망'

우주항공청과 한국항공우주연구원은 한국형발사체 누리호의 5차 발사가 성공적으로 이루어졌다고 7일 발표했다. 항우연은 7일 낮 12시 25분 발사된 누리호 5호기의 원격수신정보(텔레메트리)를 초기 분석 결과를 공개했다. 이 결과에 따르면 누리호는 목표 고도에 도달하고 초소형군집위성 5기와 큐브위성 10기중 9기를 성공적으로 사출, 목표 궤도에 투입한 것을 확인했다. 누리호는 발사 후 사전에 설정된 비행 시퀀스에 따라 전 비행 과정이 정상적으로 진행됐다. 누리호 1·2·3단 엔진 모두 정상적으로 연소되고, 페어링이 계획대로 분리됐다. 이후 초소형군집위성 2~6호와 큐브위성 9개가 성공적으로 분리했다. 다만, 큐브 1기는 미사출된 것으로 파악됐다. 이는 쿼터니언이 개발한 퍼샛이다. 누리호는 이날 12시 25분 이륙 후 121초께 고도 약 66.5km에서 1단 분리 및 2단 점화, 231.3초께 고도 약 227km에서 페어링 분리, 262초께 고도 약 275.7km에서 2단 분리 및 3단 점화까지 진행 후, 745.7초께 고도 575.4km에 도달했다. 또 795.3초께부터 945.3초께까지 고도 약 576km에서 초소형군집위성 2호~6호를 순차적으로 분리했다. 980.9초께부터 1,021.3초께까지 고도 약 579km에서 9기의 큐브위성을 정해진 순서대로 분리했다. 초소형군집위성 2~6호와 큐브위성 분리시의 고도는 576km이다. 누리호 5차 발사 성공 기준은 570km ± 15km 범위다. 오후 1시 08분께는 남극 세종기지에서 초소형군집위성 6호와의 초기교신에도 성공했다. 이어 오후2시부터 국내 지상국(대전, 제주, 남극 세종)을 시작으로 해외 지상국(노르웨이 스발바드)을 활용, 초소형군집위성 2~5호와 교신할 예정이다. 이번 발사에서는 군집위성 분리를 위한 저충격 분리장치를 도입하고 위성 간 충돌을 방지하기 위한 분리 절차를 적용했다. 다수의 위성을 목표 궤도에 안정적으로 투입함으로써 누리호의 임무 수행 역량을 한 단계 높였다. 우주청 측은 향후 민간 주도의 발사서비스 체계로 전환하기 위한 기반을 더욱 공고히 했다는 점에서 이번 발사에 의미가 있다고 설명했다. 오태석 우주항공청장은 “내년 하반기 6차 발사를 목표로 준비 중이며, 2032년까지 매년 1회 이상의 발사를 추진해 누리호의 신뢰성을 더욱 향상시키고, 민간주도의 상업 발사서비스 체제로 전환해 나가겠다”고 밝혔다. 오 청장은 누리호 발사 성공문 발표를 통해 "군집위성 7호부터 국내 지상국과 노르웨이 스발바드 해외 지상국을 통해 순차적으로 교신할 예정"이라며 "모든 위성의 1차 교신이 완료되는 시점은 오후 4시 30분께로 예상된다"고 덧붙였다.

2026.10.07 14:38박희범 기자

AI로 클라우드 장애 원인 찾는다…AWS, '클라우드워치 옴니' 출시

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용해 애플리케이션과 AI 에이전트의 상태를 한곳에서 관리하고 장애 원인까지 분석할 수 있는 옵저버빌리티 서비스를 선보였다. 서비스 간 복잡한 종속 관계와 장애 원인을 자동으로 파악해 엔지니어의 운영 부담을 줄인다는 목표다. AWS는 아마존 클라우드워치에 AI 기반 옵저버빌리티 서비스 '아마존 클라우드워치 옴니'를 출시했다고 2일 밝혔다. 클라우드워치 옴니는 애플리케이션과 AI 에이전트의 옵저버빌리티를 하나의 환경에서 제공한다. 엔지니어들은 동일한 데이터와 장애 조사 맥락을 공유하며 협업할 수 있으며 AWS 관리 콘솔 접근 권한이 없어도 조직 전용 URL과 기존 계정을 이용해 접속할 수 있다. 기존에는 엔지니어들이 시스템 상태를 파악하기 위해 여러 대시보드를 관리하고 임계값을 직접 조정해야 했다. 장애 발생 시에는 여러 도구를 오가며 원인을 추적해야 하고 여러 팀이 함께 대응할 경우 조사 과정에서 확보한 정보가 제대로 공유되지 않는 문제도 있었다는 게 회사 측 설명이다. AWS는 클라우드워치 옴니를 통해 개별 인프라 신호가 아닌 애플리케이션을 중심으로 옵저버빌리티 환경을 구성했다. 오픈텔레메트리를 기반으로 기존 클라우드워치에 전송하던 텔레메트리 데이터도 별도 재설정 없이 활용할 수 있다. 서비스 탐색과 종속 관계 매핑, 알람 조정도 자동화한다. 사용자가 가용성 목표와 지연 시간, 오류율 등 주요 기준을 설정하면 시스템 변화에 따라 알람을 자동으로 조정한다. 새로운 서비스를 배포하면 변경된 애플리케이션 구조도 자동으로 반영하는 구조다. 장애 분석에는 '아마존 데브옵스 에이전트'가 활용된다. AI 에이전트가 엔지니어와 동일한 텔레메트리 데이터를 기반으로 여러 신호의 상관관계를 분석하고 장애 원인을 추적한다. 서비스 전반에서 연관된 이벤트를 식별하고 종속 관계를 따라 근본 원인으로 이어지는 경로도 분석한다. 장애가 발생하면 관련 정보가 포함된 조사 세션도 자동으로 생성한다. 특정 서비스에서 오류율이 상승하면 최근 배포 내역이나 연계된 응용프로그램인터페이스(API)의 지연 시간 등 관련 신호를 한곳에 보여주고 데브옵스 에이전트의 초기 분석 결과도 제공한다. 장애 대응을 다른 팀에 넘겨야 할 경우 담당 엔지니어가 동일한 조사 세션에 참여해 이전 조사 과정을 그대로 확인할 수 있다. 장애 원인을 파악해 복구한 뒤에는 전체 조사 이력이 자동으로 기록돼 별도의 장애 보고서를 작성해야 하는 부담도 줄였다는 설명이다. 클라우드워치 옴니는 텔레메트리 데이터와 AWS 컨피그의 리소스 검색을 활용해 서비스를 자동으로 탐색하고 종속 관계를 파악한다. 각 팀에는 담당 애플리케이션을 관리하는 별도 공간을 제공하며 기존 클라우드워치의 로그와 메트릭, 트레이스, 알람을 그대로 활용할 수 있다. 아마존 클라우드워치 옴니는 현재 이용 가능하며 기존 클라우드워치 고객은 클라우드워치 콘솔에서 바로 사용할 수 있다.

2026.10.02 14:50한정호 기자

로브로스 "내년 상반기 휴머노이드 AI 모델 공개…제조·물류부터 공략"

휴머노이드 로봇 기업 로브로스가 내년 상반기 자체 휴머노이드 인공지능(AI) 모델을 공개한다. 범용 휴머노이드보다 제조·물류 현장에 사용할 수 있는 고성능 모델을 먼저 상용화하고, 현장에서 확보한 데이터로 적용 분야를 넓힐 계획이다. 임대규 로브로스 최고AI책임자(CAIO)는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "2027년 상반기 자체 휴머노이드 AI 모델을 공개할 계획"이라며 "모델 자체 벤치마크 점수보다 로브로스의 휴머노이드 플랫폼 전체가 실제 산업 현장에서 작업을 끝까지 안정적으로 수행하도록 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. "재사용성 높여 개발 비용 감축" 로브로스는 모델 성능을 평가할 때 현장 투입 가능성에 초점을 맞추고 있다. 임 CAIO는 "구체적인 성능 향상 수치는 아직 개발 중이라 공개하기 어렵다"면서도 "단순한 단일 동작 성공률보다 장시간 작업 성공률, 시야가 가려진 이후 복구 능력, 새로운 물체와 환경 적응력, 추론 지연과 동작 부드러움 등을 중요하게 평가한다"고 설명했다. 모델 개발 핵심 지표는 '재사용성'이다. 재사용성은 휴머노이드가 한 작업에서 익힌 조작과 이동 능력을 다른 작업에 얼마나 다시 활용할 수 있느냐다. 임 CAIO는 "물체를 잡고 옮기고 내려놓는 기본 능력을 물체 종류와 위치, 작업 환경이 달라져도 재사용할 수 있어야 범용성 가치가 생긴다"며 "제조·물류처럼 구체적인 산업 작업에서 출발해 검증된 능력 범위를 점차 넓히겠다"고 강조했다. 비용 절감도 기대하고 있다. 새로운 작업을 도입할 때마다 처음부터 대량의 데이터를 다시 모으는 대신, 이미 학습한 능력을 재사용해 3년 뒤에는 필요한 데이터와 적용 비용을 크게 낮추겠다는 것이다. 하드웨어와 AI를 함께 개발하는 풀스택 구조도 강점으로 꼽았다. 임 CAIO는 "자체 하드웨어와 AI를 풀스택으로 함께 개발하는 만큼, 자체 개발 휴머노이드 '이그리스(IGRIS)'에서 짧은 추론 지연과 안정적인 전신 동작을 구현하도록 최적화하고 있다"고 말했다. 임 CAIO는 "장기적으로 범용 휴머노이드를 지향하지만, 단기적으론 적용 가능한 현장에 우선 투입해 데이터를 확보하는 것이 중요하다"고 덧붙였다. 로브로스는 빠른 상용화를 위해 로봇 손 형태에도 유연하게 접근한다. 로브로스는 사람 손과 같은 5지(다섯 손가락) 형태만 고집하지 않는다. 장기적으로는 5지 핸드 연구개발을 이어가 사람 수준에 가까운 조작 능력을 확보한다는 목표지만, 당장은 저자유도 그리퍼로도 충분히 가치를 발휘할 수 있는 박스 운반 등에 휴머노이드를 적용한다는 방침이다. 텔레오퍼레이션·시뮬레이션·비디오 '3축' 데이터 파이프라인 로브로스는 데이터 확보를 위해 세 가지 축의 파이프라인을 구축했다. 첫 번째는 실제 로봇을 원격 조종하며 수집하는 텔레오퍼레이션 데이터다. 임 CAIO는 "실제 로봇이 작업하며 얻은 데이터라 학습에 유용하지만, 사람이 직접 로봇을 조작해야 해 양을 빠르게 늘리기 어렵다는 한계가 있다"고 설명했다. 두 번째는 물리 시뮬레이션에서 생성하는 합성 데이터다. 임 CAIO는 "로브로스는 '아이작 심' 위에 로봇의 정밀 모델을 구축하고, 실제 환경을 3D로 스캔해 디지털 트윈을 만드는 기술을 내재화하고 있다"며 "이 기술로 로봇을 정밀하게 동작시키고, 원하는 조건의 데이터를 빠르게 생성·증강할 수 있다"고 말했다. 그러면서 "다만 유연체나 유체, 유기체처럼 시뮬레이션하기 어려운 대상에는 아직 한계가 있다"고 덧붙였다. 아이작 심은 합성 데이터를 만드는 엔비디아의 시뮬레이션 소프트웨어다. 세 번째는 사람의 1인칭 시점 비디오 데이터다. 사람의 작업 영상에서 의미 있는 표현을 사전 학습한 뒤 로봇 데이터로 미세조정(파인튜닝)해, 실제 로봇 데이터 필요량을 줄이는 방식이다. 로브로스는 내년 상반기까지 시뮬레이션 데이터 80만 시간, 비디오 데이터 20만 시간 등 총 100만 시간 분량 데이터를 확보할 계획이다. 회사 측은 이 규모가 글로벌 프런티어 AI 연구소가 보유한 수준이라고 설명했다. 로브로스는 하드웨어와 제어, AI, 데이터 학습을 하나의 사이클로 연결하는 역량을 지향한다. 이를 위해 실제 로봇과 모델을 현장에 적용하는 과정에서 데이터 수집과 검수, 편집, 학습, 추론까지 비전문가도 피지컬 AI를 활용할 수 있도록 돕는 자체 소프트웨어 플랫폼을 구축하고 있다. 임 CAIO는 "이 플랫폼과 연계할 수 있는 국내 온디바이스 AI 칩 기업과 협업도 문을 열어두고 있다"고 말했다.

2026.10.02 13:54진운용 기자

크라우드웍스, AI 페스타서 피지컬 AI 데이터 구축 역량 공개

크라우드웍스가 로봇이 실제 환경에서 작업을 수행하는 데 필요한 학습 데이터 구축 과정을 선보이며 피지컬 인공지능(AI) 데이터 사업 확대에 나선다. 크라우드웍스는 오는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 AI 전시회 'AI 페스타 2026'에 참가해 VR 텔레오퍼레이션 기반 로봇 학습 데이터 구축 과정을 시연한다고 2일 밝혔다 시연은 정부가 추진하는 피지컬 AI 기술 개발 국책 과제에 적용 중인 데이터 구축 프로세스를 바탕으로 진행된다. 참관객은 로봇 행동 데이터를 수집하고 가공·검증하는 전 과정을 현장에서 확인할 수 있다. 크라우드웍스는 로보틱스 고도화에 필요한 데이터 수집·가공·검증을 통합 지원하는 '피지컬 AI 데이터 플랫폼'도 소개한다. 플랫폼은 텔레오퍼레이션과 시뮬레이션 환경에서 다양한 행동 데이터를 수집·검증하고 물리적 데이터를 태스크와 시나리오, 서브 태스크, 액션 단위로 구조화하는 방식으로 데이터 가공 효율을 높인다. 피지컬 AI 관련 국책 과제 수행도 확대하고 있다. 크라우드웍스는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에 참여하고 있다. '조선업 특화 파운데이션 모델 개발' 사업에서도 울산과학기술원(UNIST) 컨소시엄에서 데이터 구축을 맡았다. 조선·항공·제조·자율주행 분야 기업들과 피지컬 AI 데이터 수집 프로젝트를 진행하고 있다. 자체 연구 기반 역시 확대하고 있다. 크라우드웍스는 올해 사내에 '피지컬 AI 데이터랩'을 설립하고 물리적 환경에서 구동되는 피지컬 AI용 멀티모달 데이터를 연구·실증하고 있다. 최근에는 경남과 울산 지역에 피지컬 AI 허브 역할을 수행할 지방 거점을 마련하고 지역 제조 기업의 AI 전환(AX) 수요 발굴에도 나섰다. 크라우드웍스는 "피지컬 AI의 성패는 고품질의 물리 행동 데이터를 얼마나 정밀하게 확보하느냐에 달렸다"며 "이번 전시를 통해 피지컬 AI 로봇 데이터 구축 역량과 플랫폼 경쟁력을 직접 눈으로 확인할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.02 11:20이나연 기자

[AI는 지금] 국민 AI, 10월 예고편 나온다…'모두의 AI' 베타 첫선

정부가 추진하는 대국민 인공지능(AI) 서비스 '모두의 AI' 베타 버전 공개가 코앞으로 다가왔다. 30일 업계에 따르면 모두의 AI 사업자로 선정된 SK텔레콤·KT·카카오 컨소시엄은 10월 중 베타 서비스를 시작한다. 초기에는 제한된 이용자를 대상으로 서비스를 제공한 뒤 이용자 반응과 안정성을 점검해 12월 정식 서비스로 확대할 예정이다. 모두의 AI는 과학기술정보통신부가 추진하는 전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업이다. 국민 누구나 비용 부담 없이 AI를 이용할 수 있도록 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 제공하는 것이 목표다. 10월 베타 서비스에서는 3사가 준비 중인 기능 가운데 일부를 먼저 선보인다. SK텔레콤과 카카오는 챗봇 등 기본 기능부터 시작하고 KT는 기존 서비스에 AI를 연결하는 '이음 인사이드'를 중심으로 베타 서비스를 준비하고 있다. 예약·신청 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 기능은 서비스 검증을 거쳐 단계적으로 확대한다. SKT, 챗봇·검색부터…전화·예약하는 AI로 확대 SK텔레콤은 10월 베타에서 챗봇과 검색을 연동한 기본 기능을 먼저 선보인다. 이후 이용자가 정보를 찾는 데 그치지 않고 필요한 업무까지 AI에 맡길 수 있는 실행형 에이전트로 서비스를 넓힌다. 대표적인 기능이 전화다. 이용자가 야간 진료가 가능한 병원을 찾은 뒤 현재 대기 인원을 확인해 달라고 하면 AI가 병원에 직접 전화해 알아보는 방식이다. 식당의 콜키지 비용이나 별도 룸 이용료처럼 검색만으로 확인하기 어려운 정보도 AI가 대신 전화해 확인하도록 개발하고 있다. 이용자가 직접 AI에 전화할 수도 있다. 별도 앱을 설치하거나 복잡한 사용법을 익히지 않아도 전용 번호로 전화해 필요한 정보를 묻거나 업무를 요청하도록 한다. SK텔레콤 가입자가 아니어도 이용할 수 있도록 준비하고 있다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 인터뷰에서 "글로벌 기업과 동일한 경쟁을 하지는 않으려고 한다"며 "한국 국민들이 기존 AI 서비스를 사용하면서 아쉬웠던 부분을 더 잘 채우는 데 집중하고 있다"고 말했다. 공공서비스도 연결한다. 이용자가 필요한 지원사업을 직접 찾아다니는 대신 AI가 조건에 맞는 정책을 찾아 알려주고 신청 절차까지 이어주는 방식이다. 이를 위해 행정안전부와 보건복지부 등 관계 부처와 공공 응용프로그램인터페이스(API) 연계를 논의하고 있다. 실제 업무를 처리할 때는 이용자 확인 절차도 강화한다. AI가 예약이나 결제 등에 나서기 전에 이용자에게 다시 동의를 받고 결제에는 별도 인증을 적용하는 방안을 검토하고 있다. SK텔레콤은 10월 중순 일부 이용자를 대상으로 비공개 베타를 시작해 답변 품질과 사용성을 점검한다. 12월 정식 서비스에서는 범용 챗봇과 공공 AI 비서에 일부 실행형 에이전트를 함께 제공할 예정이다. KT, '이음' 10월 첫선…쓰던 서비스에서 AI 부른다 KT는 10월 이음 인사이드를 기반으로 한 베타 서비스를 선보인다. 별도의 AI 서비스인 이음을 제공하면서 사람들이 이미 이용하는 검색·쇼핑·부동산 등 기존 서비스에서도 AI를 사용할 수 있도록 한다. 컨소시엄에는 다음과 무신사·직방·다나와·EBS·BC카드 등이 참여한다. 각 서비스를 이용하다 필요한 순간에 AI를 불러 정보를 찾거나 다음 업무로 연결하는 구조다. 일례로 다나와에서 창문형 에어컨을 찾다가 이음을 호출하면 AI가 설치 환경과 원하는 조건을 추가로 확인한 뒤 실제 판매 제품을 비교할 수 있다. 직방에서는 이용자가 관심을 둔 아파트의 새로운 실거래가나 매물 정보를 알려주는 기능을 준비하고 있다. 이용자별 맞춤 서비스도 개발한다. 이전 대화와 검색 내용·관심사 등을 기억해 같은 질문에도 이용자 상황에 맞는 답을 제공하는 방식이다. 연령과 거주지역·생애주기에 맞춰 받을 수 있는 공공 혜택을 찾아주고 신청과 발급 절차를 지원하는 기능도 준비하고 있다. 이진형 KT AX사업본부장은 "새로운 AI 서비스를 만들고 이를 기존 서비스와 연결해 접점을 넓히겠다"며 "이용자 상황과 생애주기에 맞춰 필요한 서비스를 먼저 제안하는 개인화에 집중할 것"이라고 밝혔다. 서비스 뒤에서는 여러 국산 AI 모델을 함께 사용한다. ▲업스테이지 솔라 ▲모티프테크놀로지스 모티프 ▲솔트룩스 루시아 ▲NC AI 바르코 ▲KT 믿음 등을 작업 특성에 따라 나눠 활용한다. 추론이나 긴 문맥 처리·멀티모달 등 각 모델이 잘하는 업무를 골라 맡기는 방식이다. 다만 KT는 10월 베타에서 개별 서비스와 기능을 어디까지 제공할지는 구체적으로 밝히지 않았다. 베타 운영을 거쳐 서비스와 AI 모델·데이터·인프라 간 연계를 점검하고 12월 정식 출시까지 기능을 확대할 예정이다. 카카오, 기본 챗봇 먼저…카톡에서 에이전트까지 카카오는 10월 초·중순 기본 챗봇을 중심으로 베타 서비스를 시작하는 것을 목표로 하고 있다. 이후 카카오톡과 전화·웹 등 이용자에게 익숙한 채널에서 AI 에이전트를 이용할 수 있도록 기능을 확대한다. 서비스는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트·분야별 전문 에이전트를 연결하는 구조다. AI 모델로는 카카오 카나나와 LG AI연구원 K-엑사원을 활용하며 LG유플러스가 AI 모델과 인프라 운영에 참여한다. 공공서비스에서는 이용자에게 필요한 정책을 안내하는 데서 더 나아가 실제 업무까지 연결하는 기능을 준비하고 있다. 이용자 조건에 맞는 서비스를 찾은 뒤 본인 인증과 공공서류 발급·제출까지 하나의 흐름에서 처리하도록 개발한다. 김세웅 카카오 부사장은 "우리가 지향하는 것은 안내에서 끝나는 것이 아니다"며 "공공서류나 장학금이 이용자에 전달되는 단계까지 잇는 것"이라고 말했다. 한 번에 절차를 마치지 못했을 때는 알림톡이나 문자로 이후 과정을 안내하는 방식도 검토하고 있다. 이용자가 필요한 공공서비스를 찾았지만 신청을 끝내지 못한 경우 다시 안내해 업무를 이어갈 수 있도록 하는 방식이다. 전문 AI 에이전트는 금융·의료·세무 등으로 확대한다. 서울대병원과 신한은행·루닛·자비스앤빌런즈 등이 참여하고 있으며 외부 기업이 만든 AI 에이전트를 검증해 모두의 AI 플랫폼에 연결하는 방안도 추진한다. 카카오 컨소시엄은 베타 운영을 거쳐 연내 기초적인 AI 에이전트 기능을 구현할 계획이다. 금융 등 분야별 전문 에이전트는 내년부터 본격적으로 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 모두의 AI 프로젝트 착수 간담회에서 "국민이 이미 외산 AI를 쓰고 있으므로 외산 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패한 것"이라며 "국민이 '와우' 할 수 있는 서비스를 내놓도록 다 같이 뜻을 모아달라"고 말했다.

2026.09.30 16:26김동원 기자

"늘어나는 AI 한곳서 관리"…데이터이쿠, '에이전트 매니지먼트' 출시

데이터이쿠가 기업에서 빠르게 늘어나는 인공지능(AI) 에이전트를 한곳에서 관리할 수 있는 통합 관리 도구를 출시한다. 데이터이쿠는 기업용 AI 에이전트 통합 관리 기능 '에이전트 매니지먼트'를 오는 10월 정식 출시한다고 28일 밝혔다. 에이전트 매니지먼트는 기업이 사용하는 여러 AI 플랫폼을 연결해 각 환경에 구축된 에이전트를 하나의 목록으로 통합하는 도구다. 데이터이쿠뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) '아마존 베드록'과 데이터브릭스 '에이전트'·구글 '버텍스' 등을 지원한다. 사용자는 마이크로소프트 '코파일럿 스튜디오'와 '애저 파운드리'를 비롯해 세일즈포스 '에이전트포스', 스노우플레이크 '코텍스'도 연결할 수 있다. 자체 구축 환경에서는 '오픈텔레메트리'를 지원한다. 이 도구는 통합된 에이전트 구조도 자동으로 파악한다. 각 에이전트가 어떤 도구와 AI 모델을 사용하는지 확인할 수 있어, 관리자는 에이전트의 존재 여부뿐 아니라 실제 작동 방식까지 파악할 수 있다. 에이전트 매니지먼트는 위험도 높은 AI 에이전트는 별도 추적한다. 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 에이전트의 인증 상태와 위험 요소·정기 테스트 결과를 지속 기록한다. 관리자와 감사 담당자·규제기관이 요구하면 관련 근거 자료를 확인할 수 있다. 기존 에이전트 관리 도구가 특정 업체 기술 환경에 집중했다면 에이전트 매니지먼트는 특정 플랫폼에 종속되지 않는 방식으로 설계됐다. 이를 통해 관리되지 않는 에이전트가 무엇인지 확인하고 위험이 집중된 영역과 투입 비용에 상응하는 가치를 내는 에이전트를 파악할 수 있다. 이용자는 일상적인 언어로 질문해 기업 전체의 AI 에이전트 현황을 확인할 수도 있다. 데이터이쿠는 이를 여러 플랫폼 위에서 작동하는 상위 관리 계층으로 제공한다. 데이터이쿠가 통합 관리 기능을 내놓은 배경에는 기업의 AI 에이전트 도입 속도에 비해 관리 체계 구축이 뒤처지고 있다는 판단이 있다. 실제 IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만에 그쳤다. 데이터이쿠는 다수 기업에서 AI 에이전트 담당자와 활용 목적뿐 아니라 위험 요소와 비즈니스 성과까지 명확하게 관리되지 않고 있다고 설명했다. 기존 플랫폼 대부분이 자사 환경에서 구축한 에이전트만 확인할 수 있어 여러 플랫폼에 분산된 에이전트를 통합적으로 파악하기 어렵다는 분석이다. 에이전트 매니지먼트는 다음 달 정식 출시된다. 이용 요금은 인스턴스당 연간 기준으로 책정하며 모니터링 비용은 에이전트 단위로 산정한다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트 매니지먼트는 기업 내 실제 운영되고 있는 에이전트 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있다"고 밝혔다.

2026.09.28 10:54김미정 기자

저무는 3G 통신, 해외 종료 사례 찾아보니

국내에서도 3세대 이동통신(3G) 종료가 가시화된 가운데 해외 주요국에서는 이미 수년 전부터 3G망을 걷어내고 LTE와 5G 중심으로 통신망을 재편하고 있다. 미국은 2022년 주요 이동통신사가 모두 3G 서비스를 종료했고 독일은 이보다 앞선 2021년 3G망을 정리했다. 일본도 올해 NTT도코모를 마지막으로 3G 시대를 마감했다. 27일 관련 업계에 따르면 해외 통신사들이 3G를 종료한 가장 큰 이유는 이용자와 트래픽이 LTE와 5G로 이동하면서 한정된 주파수와 네트워크 자원을 구형망에 계속 투입할 필요성이 줄었기 때문이다. 네트워크 세대 전환을 통해 데이터 처리 용량을 높이는 동시에 전력과 유지보수 부담을 줄일 수 있다는 판단도 작용했다. 휴대폰 외에 IoT 디바이스 문제로 국가별 종료 시점에는 일부 차이를 보였다. 미국, 2022년 3G 종료…주파수 5G로 미국은 주요국 가운데 비교적 일찍 3G 시대를 끝냈다. AT&T가 2022년 2월 3G 서비스를 종료했고 T모바일도 같은 해 스프린트 3G CDMA망과 자체 3G망을 순차적으로 정리했다. 버라이즌은 2022년 12월 말 3G CDMA망 운영을 끝냈다. AT&T는 당시 “3G 서비스를 종료하면 네트워크를 개선하고 5G를 포함한 새로운 기술과 서비스에 투자할 주파수를 확보할 수 있다”고 했다. LTE와 5G 이용자가 대부분을 차지하면서 3G에 할당했던 주파수를 차세대망으로 옮기는 것이 핵심이었다. 버라이즌 역시 최종 종료 당시 자사 가입자의 99% 이상이 이미 LTE나 5G를 이용하고 있다는 점을 강조했다. 이용자가 극소수까지 감소한 3G망을 별도로 운영하기보다 네트워크 자원을 차세대 망에 집중할 시점이 됐다는 판단이다. 3G 종료는 휴대폰 이외 산업에도 영향을 미쳤다. 미국에서는 차량의 자동 충돌 알림과 긴급호출, 보안 경보시스템, 결제 단말, 산업용 IoT 등에 3G 통신 모듈이 사용되고 있었고, 초기 LTE 스마트폰 역시 데이터는 LTE를 이용하면서 음성통화는 3G에 의존해 교체 대상이 됐다. 일본, 올해 3G 완전 종료…“전파 활용 효율적으로” 일본에서는 KDDI가 2022년 3월 'CDMA 1X WIN' 서비스를 가장 먼저 종료했다. 소프트뱅크가 2024년 뒤를 이었고 마지막까지 3G를 운영했던 NTT도코모도 올해 3월31일 'FOMA'와 'i모드' 서비스를 끝냈다. 2001년 10월 시작된 FOMA는 한때 약 5700만 가입자를 확보했던 일본의 대표 이동통신 서비스다. 약 25년 만에 FOMA가 문을 닫으면서 일본 이동통신 3사의 3G 서비스도 모두 역사 속으로 사라졌다. NTT도코모는 “4G와 5G 보급으로 FOMA 이용자가 계속 감소하고 있다”며 “경영 자원을 집중해 보다 좋은 서비스를 제공하기 위해 서비스를 종료한다”고 밝혔다. 또 “3G 종료를 통해 전파를 보다 효율적으로 활용하고 통신 서비스 품질을 높이겠다”고 제시했다. KDDI도 3G 종료 이후 주파수를 LTE와 5G에 활용했다. 3G 가입자 감소와 함께 스마트폰 데이터 사용량이 증가하면서 동일한 주파수를 보다 효율적인 이동통신 기술에 투입하는 쪽을 택한 것이다. 소프트뱅크에서는 종료 원칙과 별개로 이용자 상황에 따라 일정을 조정한 사례도 나왔다. 당초 2024년 1월 말 3G 서비스를 종료하려 했지만 노토반도 지진이 발생하자 대부분 지역의 종료 시점을 4월로 미뤘고 이시카와현은 7월 말까지 서비스를 유지했다. 소프트뱅크는 당시 “노토반도 지진의 영향으로 기기 변경 절차가 어려운 고객의 상황을 고려했다”고 밝혔다. 3G 종료 방향은 유지하면서 재난으로 차세대망 전환이 어려운 가입자에게 예외를 둔 사례다. 유럽도 3G 퇴출...주파수·전력 효율 높인다 유럽연합(EU)에서도 3G 퇴출은 상당 부분 진행됐다. 독일에서는 도이치텔레콤과 보다폰, 텔레포니카 독일이 2021년 서비스를 종료했다. 네덜란드에서도 보다폰지그고가 2020년, KPN이 2022년 3G망 운영을 끝냈다. 도이치텔레콤은 당시 3G 종료를 두고 “3G 주파수를 더 강력한 4G와 5G 기술에 사용할 수 있게 된다”고 밝혔다. 당시 LTE가 이미 회사 이동통신망의 98% 이상을 커버하고 있어 3G를 유지할 필요성이 크게 낮아졌다는 설명이다. 프랑스는 아직 3G를 운영하고 있지만 종료 시점은 정해졌다. 오렌지와 SFR은 2028년까지, 부이그텔레콤은 2029년 말까지 프랑스 본토에서 3G 서비스를 종료할 계획이다. 프랑스 통신규제기관 Arcep는 구형망 종료 이유로 주파수뿐 아니라 에너지 효율과 보안을 함께 꼽았다. Arcep는 “4G와 5G는 동일한 양의 데이터를 전송하는 데 2G와 3G보다 에너지 효율이 높다”며 “구형망을 계속 병행 운영할 필요성이 줄고 있다”고 설명했다. 또 “통신장비 산업 자체가 4G·5G 중심으로 이동하면서 2G·3G 장비의 유지보수가 갈수록 어려워진다”고 지적했다. 영국에서도 3G 종료가 마무리됐다. 보다폰과 EE에 이어 쓰리와 O2가 순차적으로 3G망을 정리했다. 영국 통신규제기관 오프콤은 3G 주파수를 4G와 5G에 재사용하면 더 빠르고 안정적인 서비스를 제공할 수 있다고 설명했다. 영국과 유럽 일부 국가에서는 3G보다 오래된 2G가 오히려 더 오래 살아남고 있는 점이 눈길을 끈다. 음성통화와 텔레케어, IoT 장비 가운데 2G를 이용하는 기기가 여전히 많아 3G부터 종료하고 해당 주파수를 LTE와 5G로 전환하는 방식을 택했기 때문이다. 주파수 재배치...네트워크 운용 효율화 해외 통신사들이 3G를 종료한 가장 직접적인 이유는 주파수 활용도를 높이기 위해서다. 이동통신에 사용할 수 있는 주파수는 한정돼 있는데 이용자가 크게 줄어든 3G에 이를 계속 할당할 경우 LTE와 5G에 투입할 수 있는 자원도 그만큼 줄어든다. 실제로 미국 AT&T와 버라이즌, 독일 도이치텔레콤 등은 3G 종료 이후 기존 주파수를 LTE와 5G에 재배치했다. 새로운 주파수를 추가로 확보하지 않고도 기존 자원을 활용해 LTE와 5G의 용량을 늘릴 수 있기 때문이다. 특히 데이터 사용량이 계속 증가하는 상황에서는 같은 폭의 주파수로 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 통신 기술을 사용하는 것이 유리하다. 3G보다 LTE, LTE보다 5G의 주파수 이용 효율이 높아 통신사 입장에서는 가입자가 감소한 구형망을 유지할 이유가 갈수록 줄어든다. 아울러 여러 기술방싱의 망을 동시에 운영하면 세대별 통신장비를 함께 유지해야 하고 기지국 운용과 유지보수에도 비용이 투입되는데, 3G를 걷어내면 통신망 구조를 단순화하면서 설비와 전력 사용을 줄일 수 있다. 프랑스 Arcep도 구형망 종료의 효과로 에너지 효율을 꼽았다. LTE와 5G가 동일한 양의 데이터를 처리하는 데 2G, 3G보다 효율적이고 여러 세대의 이동통신망을 동시에 운영할 필요도 줄일 수 있다는 설명이다. 통신장비 생태계 역시 차세대 망 중심으로 이동하고 있다. 글로벌 장비업체들이 신규 투자를 차세대 이동통신에 집중하면서 3G 장비의 생산과 기술지원도 점차 축소되고 있다. 오래된 망을 계속 유지할수록 장비 조달과 유지보수 부담이 커지는 구조다. 미국과 독일이 일찌감치 3G를 종료하고 일본과 영국이 뒤를 이은 것도 결국 같은 흐름이다. 이용자가 빠져나간 3G에 주파수와 설비를 계속 묶어두기보다 이를 LTE와 5G에 다시 투입해 네트워크 용량과 운영 효율을 높이는 쪽을 선택했다. 보안을 고려한 점도 주목할 부분이다. 프랑스 Arcep는 2G, 3G보다 LTE와 5G에 더 발전된 보안 기능이 적용돼 있다고 설명했다. 이동통신 기술이 세대를 거치며 인증과 암호화 등 보안 체계가 강화된 만큼 오래된 통신망을 계속 유지할 필요성도 낮아지고 있다는 것이다.

2026.09.27 07:47박수형 기자

"로봇도 배워야 한다"…韓, 피지컬 AI 데이터 확보전

한국이 피지컬 인공지능(AI) 주도권 확보에 속도를 내면서 로봇을 가르칠 '경험 데이터' 확보 경쟁도 본격화하고 있다. 26일 AI 업계에 따르면 국내 복수 기업은 사람 움직임과 실제 산업 현장, 가상공간을 활용해 피지컬 AI 학습 데이터 확보 기술을 개발하고 있다. 거대언어모델(LLM)은 인터넷에 축적된 텍스트와 이미지를 활용할 수 있지만 로봇이 물체를 보고 집고 옮기는 데 필요한 행동 데이터는 현실 세계에서 별도로 확보해야 한다. NC AI는 디지털 트윈과 월드모델, 인간 동작 데이터를 활용해 피지컬 AI 학습 데이터를 구축하고 있다. 실제 로봇을 반복적으로 움직여 모든 상황을 경험하게 하는 대신 사람 동작을 로봇이 배울 수 있는 데이터로 바꾸고 현실에서 만들기 어려운 상황은 가상공간에서 구현한다. NC AI는 휴머노이드 분야에서는 LG전자 등과 수행하는 국책과제에서 기존 모션 데이터와 애니메이션 제작 기술을 활용한 '범용 모션 트래킹(GMT)' 초기 학습 데이터를 구축하고 있다. 사람 움직임을 휴머노이드에 맞게 바꾸는 '휴먼-로봇 리타기팅' 기술도 개발 중이다. 현실에서 반복하기 어렵거나 위험한 경험은 가상공간에서 만든다. NC AI는 현대로템과 무인 장비와 로봇이 다양한 상황을 학습할 수 있는 피지컬 AI 통합 시뮬레이터를 개발하고 있다. 실제 환경에서 반복하기 어려운 상황을 가상환경에서 만들어 학습과 검증에 활용하는 방식이다. 리얼월드는 실제 산업 현장에서 사람의 작업 경험을 데이터로 확보하고 있다. 여러 대의 카메라로 작업자 움직임을 360도로 촬영해 3차원 영상으로 재구성하는 '4D+' 기술을 활용하고 촉각 장갑으로 물체를 잡을 때의 압력까지 수집한다. 류중희 리얼월드 최고경영자(CEO)는 지난해 미국 라스베이거스에서 열린 AWS 리인벤트에서 "중국이 대규모 인력을 투입해 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 학습 데이터를 모으고 있다"며 "우리는 국내외 기업의 실제 작업 현장에서 카메라와 촉각 장갑을 활용해 데이터를 확보하고 있다"고 설명했다. 미국과 중국도 데이터 확보에 속도를 내고 있다. 미국 휴머노이드 기업 피규어는 지난달 로봇 학습 데이터 플랫폼 '인덱스'를 공개하고 전 세계 사람들이 집과 공장, 물류센터 등에서 작업하는 영상을 수집하고 있다. 피규어에 따르면 108개국에서 1600만개 이상 영상을 확보했다. 중국은 사람과 로봇을 대규모로 투입해 데이터를 모으고 있다. 로이터에 따르면 중국 류저우의 로봇 데이터 훈련센터에서는 100대가 넘는 휴머노이드가 상자 분류와 국수 포장, 커피 만들기 등을 학습하고 있다. 가상환경을 이용해 데이터를 만드는 방법도 확대되고 있다. 엔비디아는 실제 데이터를 가공하고 합성 데이터를 생성해 로봇 학습과 평가까지 연결하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'를 공개했다. 현실에서 만들기 어렵거나 위험한 상황을 가상공간에서 만들어 로봇 학습에 활용한다. NC AI 관계자는 "피지컬 AI 경쟁에서는 로봇 하드웨어 정밀도뿐 아니라 인간의 작업 경험을 어떻게 데이터로 만들고, 현실에서 확보하기 어려운 경험을 가상환경에서 얼마나 확장할 수 있는지 중요하다"며 "인간 동작 데이터와 디지털 트윈, 월드모델을 활용해 로봇이 학습할 수 있는 경험 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.09.26 15:00김동원 기자

"비트 관리에서 토큰 가치 관리로"...中통신사 사업모델 전환

데이터 사용량을 비트 단위로 관리해온 통신사들이 생성형 AI 시대를 맞아 토큰을 새로운 사업 단위로 주목하고 있다. 아직 상당수 글로벌 통신사가 AI 토큰 사업에 신중한 가운데 중국 통신 3사는 토큰의 생산부터 유통과 정산까지 직접 아우르는 사업모델 구축에 속도를 내고 있다. 24일(현지시간) 라이트리딩닷컴에 따르면 차이나텔레콤은 AI 토큰을 향후 통신산업을 이끌 새로운 성장동력으로 보고 관련 사업을 확대하고 있다. 지난 5월 세계 통신사 가운데 처음으로 AI 토큰 판매를 시작했고 차이나모바일과 차이나유니콤도 뒤를 이었다. AI 토큰은 생성형 AI가 이용자의 명령을 이해하고 결과를 만들어내는 과정에서 처리하는 데이터의 기본 단위다. AI 서비스 이용이 늘수록 소비되는 토큰도 증가한다. 중국 통신사들은 이를 단순한 AI 이용량 측정 수단을 넘어 새로운 서비스와 과금 체계를 구성하는 단위로 바라보고 있다. 리쉐룽 차이나텔레콤 AI연구소(TeleAI) 책임자는 “업계는 현재 전통적인 비트 트래픽 관리에서 토큰 가치 관리로 전환하고 있다”고 말했다. 그는 통신사들이 AI 토큰의 생산과 스케줄링, 정산에 이르는 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 구조를 구축하고 있다고 설명했다. 차이나텔레콤은 자체 토큰 관리 허브에 170개 대규모 AI 모델을 모아 대규모 토큰 생산을 지원하고 있다. 정부와 교통, 제조 등 산업별로 특화된 AI 에이전트도 420개 구축했다. 단말과 토큰 플랫폼을 연결하는 작업도 진행 중이다. 리쉐룽 책임자는 “차이나텔레콤이 단말 엣지 클라우드 구조를 기반으로 토큰 플랫폼과 이용자 단말 사이의 병목을 줄이고 AI 전송과 애플리케이션을 하나로 연결하는 구조를 만들었다”고 설명했다. 실제 서비스에서 발생하는 토큰 소비량도 상당하다. 차이나텔레콤이 지난 7월 출시한 업무용 AI 비서 '텔레에이전트(TeleAgent)'는 이용자 120만 명을 확보했고 하루 토큰 소비량은 2000억 개를 넘어섰다. 중국 통신 3사의 움직임은 국가 AI 전략과도 맞물려 있다. 차이나텔레콤과 차이나모바일, 차이나유니콤은 AI 데이터센터와 클라우드 컴퓨팅 인프라를 구축하는 동시에 이를 기반으로 AI 서비스를 시장에 확산시키는 역할까지 맡고 있다. 당장 수익성이 최우선 목표인 것은 아니다. 중국 통신사들은 장기적으로 AI 서비스 확산에 따른 사업 기회를 기대하고 있지만 토큰 사용량 증가가 오히려 통신사의 비용 부담으로 돌아올 가능성도 있다. 글로벌 컨설팅 회사인 베인앤컴퍼니는 최근 보고서에서 AI 이용량 증가 속도가 관련 비용의 하락 속도를 앞지르고 있다고 지적했다. 통신사가 AI를 대규모로 도입할수록 이미 높은 기존 운영비에 토큰 비용까지 추가될 수 있다는 것이다. 베인앤컴퍼니는 “AI 모델 가격이 매년 약 10분의 1 수준으로 낮아지더라도 실제 업무 하나를 처리하는 비용은 비슷하게 유지될 수 있고, 이용량이 증가하면 전체 토큰 비용은 예측하기 어려울 정도로 불어날 수 있다”고 분석했다. 중국산 LLM이 상대적으로 저렴하더라도 모델 비용은 AI 서비스를 운영하는 전체 비용 가운데 하나에 불과하다는 설명이다. 이에 베인앤컴퍼니는 통신사가 AI와 에이전틱 AI를 확대할 때 단순한 토큰 단가보다 업무 하나를 처리하는 데 실제로 얼마가 드는지 측정해야 한다고 강조했다. 아울러 AI 컴퓨팅에 들어가는 비용을 별도로 관리할 수 있도록 전용 예산을 마련할 필요가 있다고 내다봤다.

2026.09.25 08:00박수형 기자

KISTI-SKT, 국제표준 기반 양자암호통신 연동 기술 세계 첫 개발

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 SK텔레콤과 양자암호통신망을 구축하기 전, 다양한 통신환경에서 성능과 운용 가능성을 시험할 수 있는 기술을 세계 최초로 개발, 공개했다. 이 기술은 KISTI 양자키분배(QKD) 시뮬레이터와 SKT의 쿠버네티스 기반 키관리 시스템(KM)을 국제 표준 호환 방식으로 실시간 연동한 것이 핵심이다. 쿠버네티스(Kubernetes)는 여러 서버에 흩어져 있는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해 주는 오픈소스 플랫폼을 말한다. 송중석 KISTI 네트워크미래기술연구 본부장은 "이들 기술을 국제표준인 'ETSI GS QKD 014' 호환 인터페이스로 연결했다"며 "시뮬레이터의 실시간 상태 정보(텔레메트리)는 차세대 국제표준인 'ETSI GS QKD 023' 호환 인터페이스를 통해 KM과 연결했다"고 설명했다. 키관리 시스템이 양자키를 요청하면 KISTI의 시뮬레이터가 다양한 양자키분배 통신환경을 구현하고, 해당 환경에서 생성되는 양자키를 실시간으로 전달한다. 이를 통해 양자키 생성부터 관리·공급까지 전 과정을 연계해 검증할 수 있는 환경을 구현했다. KISTI는 현재 국가연구망 기반으로 양자암호통신망을 구축중이다. 향후 국가연구망-상용망 연동 등 국가 수준의 양자암호통신망 확장을 계획중이다. 송중석 본부장은 "QKD 시뮬레이터는 통신거리와 광 손실 등 실제 장비에서 변경하기 어려운 조건을 가상환경에서 자유롭게 설정해 시험 할 수 있다"며 "향후 양자키분배 네트워크 개발과 실증, 최적화 및 상용화에 활용될 것"으로 기대했다. 류탁기 SKT 네트워크기술 담당은 “쿠버네티스 기반 키관리 시스템과 양자키분배 시뮬레이터를 연계해 다양한 네트워크 환경과 키관리 기능을 유연하게 검증할 수 있게 됐다”며 “이를 기반으로 확장성 높은 양자암호통신망 운용 환경을 만들어갈 것”이라고 밝혔다. 한편 이 기술은 지난 21일 스페인 말라가에서 열린 유럽 최대 광통신 국제행사 'ECOC 2026'에서 SK브로드밴드(SKB) 전시 부스를 통해 공개됐다.

2026.09.22 20:11박희범 기자

화웨이, 몰입형 경험과 지능형 서비스 제공하는 혁신적 몰입형 텔레프레즌스 솔루션 공개

상하이 2026년 9월 19일 /PRNewswire/ -- 화웨이(Huawei)가 화웨이 커넥트 2026(HUAWEI CONNECT 2026)에서 '무한한 협업으로 더 스마트한 미래를 열다(Embracing a Smarter Future with Boundless Collaboration)'를 주제로 열린 지능형 협업 세션에서 획기적인 몰입형 텔레프레즌스 시스템을 공개했다. 또한 AI 기반 회의 프로세스에서 거둔 최신 성과와 모범 사례도 선보였다. 새로운 시스템은 몰입형 회의 경험과 개방형 생태계에 초점을 맞춰 생산성을 한층 더 높은 수준으로 끌어올린다. Solution launch by Han Zhenxing, President of Huawei Intelligent Collaboration Domain 몰입형 텔레프레즌스: 혁신적인 회의 경험 몰입형 텔레프레즌스 시스템은 시청각 경험부터 이미지 디스플레이에 이르기까지 모든 측면에서 진화했다. 지능형 연동, 편리한 상호작용, 강력한 보안을 제공해 원격 협업을 전면적으로 혁신한다. 몰입형 경험: 화웨이의 몰입형 텔레프레즌스 솔루션은 시청각 경험을 전면적으로 업그레이드한다. 새로운 HUAWEI CloudLink Camera 610 AI 파노라마 융합 카메라는 왜곡이나 눈에 띄는 연결부 없이 디지털 파노라마 영상을 매끄럽게 통합한다. 멀티 모달 옵티컬 플로 스플라이싱(multimodal optical flow splicing) 알고리즘을 활용해 참가자를 실물과 같은 1:1 크기로 구현한다. 전방위 독립형 스테레오 수음 시스템은 AI 기반의 정밀한 소음 분리 기능을 지원하며, 멀티채널 스테레오 스피커 시스템은 고음질 재생과 음원 위치 인식을 제공해 마치 대화 상대가 같은 공간에 있는 듯한 경험을 선사한다. 화질 측면에서는 IdeaPresence의 유연한 스플라이싱 스크린이 10억 7000만 가지 색상으로 선명하고 섬세한 이미지를 구현하며, 모듈형 설계를 통해 다양한 공간에 유연하게 적용할 수 있다. 이러한 기술의 통합을 통해 원격 참가자에게 진정한 몰입형 커뮤니케이션 경험을 제공한다. 지능형 연동: 몰입형 텔레프레즌스 시스템은 서 있는 상태와 앉은 상태를 자동으로 전환하는 기능과 지능형 회의 공간 관리 등의 기능을 통합해 회의를 더욱 효율적이고 원활하게 진행할 수 있도록 한다. 간편한 상호작용: 이 시스템은 사용자 편의를 위해 이전 세대 제품과 매끄럽게 연동된다. HDMI와 IdeaShare 프로젝션 간 유연한 전환을 통해 간편한 원클릭 공유를 지원한다. 터치 감지 마이크와 전동식 테이블 디스플레이 같은 직관적인 기능을 통해 모든 참가자가 시스템을 즉시 손쉽게 사용할 수 있다. 포괄적 보안: 오디오 및 비디오 워터마크를 통해 포괄적인 기록이 가능하며, 데이터 유출이 발생할 경우 정확하게 식별하고 신속하게 추적할 수 있다. 개방형 역량: 파트너와 함께 OpenHarmony 기반의 강력한 산업용 애플리케이션 개발 생태계 구축 측면에서 화웨이 지능형 협업(Huawei Intelligent Collaboration)은 UI 제어 SDK, 서비스 SDK, 하드웨어 가속 SDK를 포함한 플랫폼 역량을 지속적으로 개방하고 있으며, AI 엔진, 미디어 처리, 화이트보드 엔진, 오디오 및 비디오 데이터 등 다양한 분야를 포괄한다. 이를 통해 파트너는 신속하게 통합 및 개발을 진행할 수 있다. 디지털 회의의 경우, 난징 서던 텔레콤 컴퍼니(Nanjing Southern Telecom Company)가 회의 SDK를 기반으로 회의 시스템을 사무용 OA 시스템에 통합해 모바일 오피스를 구현했다. 클라우드 회의 환경에서는 아이디어허브(IdeaHub)와 마고(Mago)의 소프트웨어-하드웨어 시너지를 활용해 중국 본토 이외 지역을 위한 전용 회의 시스템을 구축했으며, 다양한 클라우드 회의 기능과 지능형 소음 저감, 어쿠스틱 배플(acoustic baffle) 기능을 지원한다. 스마트 교육 분야에서는 OpenHarmony와 개방형 화이트보드 및 프로젝션 SDK를 활용하고 유러닝(ULearning), 차오싱(Chaoxing) 등의 파트너와 협력해 OpenHarmony 기반 스마트 교실을 구축했다. 이 교실은 간편한 프로젝션, 지능형 화이트보드, 수업 중 퀴즈, 원격 수업, 실시간 토론을 지원한다. 앞으로 AI가 업무 및 협업 환경에 본격적으로 도입됨에 따라 화웨이는 경험 향상에서 서비스 통합으로 전환하고, AI를 체감할 수 있고 지속 가능한 생산성으로 구현해 나갈 것이다. 화웨이 지능형 협업은 전 세계 고객 및 파트너와 협력해 새로운 성공 사례를 만들어가는 데 전념하고 있다. 화웨이는 함께 지능형 협업의 잠재력을 발휘해 더 큰 가치를 창출해 나갈 것이다.

2026.09.20 00:10글로벌뉴스

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

국민연금도 카톡으로 묻고 신청한다…'AI 국민비서' 서비스 확대

정부가 카카오 '인공지능(AI) 국민비서'를 통해 국민연금 조회와 가입 서비스 제공에 나선다. 국민이 별도의 공공기관 홈페이지나 앱을 찾지 않고 일상적으로 사용하는 카카오톡에서 대화하듯 국민연금 가입 여부와 납부 내역을 확인하고 임의가입까지 신청할 수 있도록 공공서비스 접근성을 높인다는 목표다. 행정안전부는 국민들이 일상적으로 사용하는 민간 웹·앱에서 국민연금 서비스를 이용할 수 있도록 디지털서비스를 개방하고 카카오 'AI 국민비서'를 통해 서비스를 시작한다고 17일 밝혔다. 이번에 민간에 개방하는 국민연금 서비스는 가입내역 조회와 임의가입 신청, 지역가입자 납부재개 신고, 저소득 지역가입자 연금보험료 지원신청 등 총 4종이다. 우선 이날부터 카카오 AI 국민비서에서 국민연금 가입내역 조회 서비스를 제공한다. 임의가입 신청 서비스는 이달 말부터 이용할 수 있다. 임의가입은 국민연금 의무가입 대상이 아닌 사람이 본인 희망에 따라 국민연금에 가입하는 제도다. AI 국민비서를 통해 임의가입 대상인지 확인하고 예상 보험료를 조회한 뒤 가입 신청까지 할 수 있다. 지역가입자 납부재개 신고와 저소득 지역가입자 연금보험료 지원신청 서비스는 우리은행 등 다른 민간 앱에서도 오는 12월부터 순차적으로 제공할 예정이다. 이를 통해 국민연금 관련 공공서비스를 다양한 민간 플랫폼에서 이용할 수 있도록 접점을 확대한다는 계획이다. 서비스 이용 방식도 기존 공공서비스와 차별화했다. 사용자는 카카오톡에서 AI 국민비서를 실행한 뒤 "내 국민연금 가입내역 조회해줘", "국민연금 임의가입 신청하고 싶어" 등 평소 사용하는 말로 서비스를 요청할 수 있다. 국민연금 가입내역 조회의 경우 본인 인증을 거쳐 연금보험료 납부액과 납부 개월 수를 확인할 수 있다. 단순한 제도 안내나 질의응답을 넘어 개인별 국민연금 정보를 조회하고 실제 행정 신청까지 연결하는 방식이다. 행안부는 AI 국민비서를 국민이 직접 이용하는 공공서비스 창구로 확대 중이다. 지난 3월 네이버와 카카오에서 AI 국민비서 시범서비스를 시작한 뒤 현재 100여 종의 전자증명서 발급·제출과 1200여 개 유휴 공공시설 조회·예약 서비스를 제공하고 있다. 지난 5월에는 카카오 AI 국민비서에 음성 인식 기능도 추가했다. 사용자가 텍스트를 직접 입력하지 않고 말로 공공서비스를 이용할 수 있는 환경을 구축했다. 윤호중 행안부 장관은 “국민연금처럼 국민 생활과 밀접한 공공서비스를 카카오 AI 국민비서에서 제공함으로써 국민이 더 쉽게 이용할 수 있게 됐다"며 "앞으로도 국민 삶을 실질적으로 바꾸는 AI 기반 공공서비스를 확산시켜 세계 최고의 'AI 민주정부'로 우뚝 설 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 김성주 국민연금공단 이사장은 "국민들이 카카오 AI 국민비서와 대화하듯 국민연금에 가입했는지 얼마나 납부했는지 쉽게 확인하고 임의가입 신청도 할 수 있게 됐다"며 "앞으로도 국민연금은 민간·공공 협력을 확대해 공공기관 AI 전환을 선도하고 국민이 더 편리하게 이용하는 연금 서비스를 제공할 것"이라고 말했다.

2026.09.17 13:35한정호 기자

브릴스, 인천에 휴머노이드 센터 건립…"설계부터 AI 학습까지 수행"

국내 로봇 플랫폼 기업 브릴스가 휴머노이드 센터를 구축한다. 브릴스는 휴머노이드 생산부터 데이터 확보, 인공지능(AI) 모델 개발까지 한 곳에서 수행하는 종합시설을 구상하고 있다. 16일 브릴스 내부 사정에 정통한 관계자는 "브릴스가 인천 건물을 증축해 1500평 규모 휴머노이드 센터를 조성할 계획"이라며 "휴머노이드 하드웨어 개발은 물론 데이터 확보와 모델 개발까지 소화할 예정"이라고 말했다. 공사는 다음달 시작될 것으로 보인다. 브릴스 관계자는 휴머노이드 센터 건립 계획에 대해 "구체적인 규모와 일정은 바뀔 수 있다"고 짧게 답했다. 브릴스는 인천에 건물 2동을 보유하고 잇다. 2동 중 1층짜리 건물을 휴머노이드 센터로 다시 세울 계획이다. 센터 핵심 기능 중 하나는 데이터 팩토리다. 브릴스는 텔레오퍼레이션 장비 약 20대를 구입해 데이터 팩토리를 구축할 예정이다. 텔레오퍼레이션 장비는 사람이 멀리 떨어진 곳에서 로봇이나 기계를 실시간으로 원격 조종하기 위해 사용하는 제어 장치다. 해당 장치를 착용한 인간이 팔을 움직이면, 로봇 팔도 그대로 움직여 데이터를 생성한다. 휴머노이드 하드웨어의 경우 브릴스는 향후 미국 수출을 염두에 두고 부품을 구성하고 있다. 미국 수출 제품에는 미국산 부품을 사용하고, 나머지 국가에는 다른 지역에서 만든 부품을 사용해 원가를 절감한다는 전략이다. 대구 수성알파시티에 '로봇 소부장(소재·부품·장비) R&D 센터'를 설립하고 휴머노이드 부품을 연구·실증할 예정이다. 최근 미국 연방통신위원회(FCC)는 신규 승인을 받지 않은 첨단로봇의 미국 수입과 유통, 판매를 제한했다. 미국에 수출하려면 미국산 부품 원가 비중이 65%를 넘어야 한다. 브릴스가 휴머노이드를 자체 제작하려는 배경에는 원가가 있다. 브릴스는 로봇 플랫폼 기업으로, 완성된 로봇을 외부에서 구매해 고객사 현장 설비와 연동하는 작업을 수행한다. 로봇 본체를 사다 쓰는 구조여서 매출원가에서 로봇 비중이 클 수밖에 없다. 휴머노이드를 직접 만들어 쓸 수 있으면 향후 휴머노이드 기반 솔루션을 공급할 때 원가를 낮출 수 있다. 휴머노이드 AI 모델 개발을 위한 그래픽처리장치(GPU) 데이터센터도 확충한다. 브릴스는 이미 30억원을 투자해 GPU 서버를 마련했다. 향후 더 확대할 계획이다. 인프라 투자와 연구개발 자금은 코스닥 상장으로 조달한다. 브릴스는 이르면 다음 달 기업공개(IPO)를 마무리할 예정이다. 이번 공모에서 198억~234억원 규모 자금을 확보할 수 있다.

2026.09.16 17:27진운용 기자

안랩 "AI네이티브 기업 변신...3년간 1000억 투자"

국내 최대 보안소프트웨어 기업 안랩이 16일 AI네이티브 보안 플랫폼 기업으로 도약하겠다고 선언했다. 이날 안랩은 강석균 대표가 참석한 가운데 서울 강남에서 기자간담회를 열고 안랩의 미래라며 AI비전을 선포했다. 강 대표는 안랩이 변화와 혁신통해 국내 최고 보안기업으로 성장했다면서 "AI로 다시 한번 변혁에 나선다"면서 "AI네이티브 전환에 향후 3년간 1000억 원을 투자하겠다"고 밝혔다. 안랩은 'AI플러스'라는 이름으로 AI네이티브 전환 여정에 나선다. AI플러스는 AI를 중심으로 보안 데이터와 판단, 운영을 연결하는 이 회사의 새 브랜드이자 플랫폼이자 아키텍처다. 특히 'AI플러스'는 4가지 성장 엔진(플랫폼, SaaS, 글로벌, AI네이티브)으로 구성했다. 안랩은 시장에 30여종 제품을 공급하고 있다. AI는 스스로 판단하고 행동하며 사이버 공격의 새로운 행위자로 등장했다. 공격자는 AI를 활용해 취약점과 공격 경로를 빠르게 탐색하고 다양한 공격 방식을 조합, 실행하면서 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 높이고 있다. 기업의 클라우드·서비스형 소프트웨어(SaaS)·AI 활용이 늘면서 보호해야 할 대상과 공격 표면도 확대되고 있다. 보안 제품에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보는 급증하고 있지만 이를 분석·조사·판단하는 보안 인력과 시간은 같은 속도로 늘어나기 어렵다. 이에 따라 AI의 속도로 움직이는 공격과 사람의 속도로 운영되는 보안 사이의 격차를 해소할 새로운 보안 운영 체계가 요구된다. 안랩은 이날 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'와 제품·플랫폼 전략, 에이전틱 AI 기술 및 실제 적용 성과, 중장기 투자·성장 계획을 발표했다. 안랩 'AI 플러스'는 안랩의 AI-네이티브 보안 전략과 방향성을 대표하는 통합 브랜드이자, 기술·제품·서비스를 유기적으로 연결하는 플랫폼 및 아키텍처 개념이다. 안랩은 이를 중심으로 기존 제품과 서비스에 AI를 적용해 탐지•분석•판단•대응 역량을 강화하는 'AI 파워드 보안(AI-powered Security)'에서 제품과 서비스, 보안 운영을 AI 중심으로 설계하는 'AI-네이티브 보안(AI-native Security)'으로 변모한다. 이를 통해 안랩은 AI 기술 적용을 개별 제품 단위가 아닌 전사 보안 포트폴리오와 사업 체계 전반으로 확대해 나갈 계획이다. 안랩은 안랩 AI 플러스를 토대로 제품•영역별로 분산된 데이터를 하나의 보안 맥락으로 연결하고, 복수의 AI 에이전트가 협업해 보안 운영 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 아키텍처를 구현할 계획이다. AI가 중요한 위험을 이해하고 우선순위를 제시하며 사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 지원하는 AI-네이티브 보안 운영 체계를 구축한다는 구상이다. 강석균 안랩 대표는 안랩 AI 플러스를 통해 ▲SaaS 중심 사업 구조 혁신 ▲제품•데이터•운영을 AI 중심으로 재설계한 AI-네이티브 보안 구현 ▲고객의 보안 가치와 안랩의 성장을 함께 확대해 나가겠다는 방향을 제시했다. SaaS 중심 사업 구조 혁신 안랩은 제품과 서비스를 지속적인 업데이트와 사용•갱신•확장이 가능한 SaaS 구조로 전환한다. 고객이 대규모 시스템을 한 번에 도입하는 대신 필요한 제품과 기능부터 적용하고, 보안 환경과 운영 요구의 변화에 따라 기능과 보호 범위를 유연하게 확대할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이를 위해 제품•서비스와 보안 역량을 '안랩 AI 플러스 엔드포인트(AhnLab AI PLUS Endpoint)'와 '안랩 AI 플러스 섹옵스(AhnLab AI PLUS SecOps)'의 두 성장 플랫폼으로 재구성한다. 안랩 AI 플러스 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합 제공하는 보호 플랫폼이다. 기존 고객이 보호의 연속성을 유지하면서 SaaS 환경으로 안정적으로 전환할 수 있도록 지원하고, 보호 대상을 PC에서 서버•가상환경•컨테이너•모바일까지 확대한다. 고객의 규제와 운영 환경을 고려해 하이브리드 구성도 지원할 예정이다. 안랩 AI 플러스 섹옵스는 XDR, MDR, AI SOC를 중심으로 다양한 보안 데이터와 운영 기능을 연결하는 AI 기반 보안 운영 플랫폼이다. 엔드포인트•네트워크•클라우드 등 안랩 제품과 타사 솔루션에서 발생하는 보안 신호를 연계해 공격의 맥락과 우선순위를 분석하고, 예방•탐지•조사•대응이 하나의 운영 흐름으로 이어지도록 지원한다. 향후에는 위협 노출 관리와 공격표면 관리까지 범위를 넓히고, AI가 대규모 보안 이벤트를 분류•조사해 대응 방안을 제시하는 기능도 단계적으로 확대한다. 이를 통해 보안 전문 인력과 시스템이 부족한 조직은 검증된 분석 기능과 운영 워크플로우를 활용하고, 전문 보안관제센터를 운영하는 조직은 반복 업무를 줄여 중요한 위험과 대응 판단에 집중할 수 있다. 안랩은 SaaS를 기반으로 제품 제공 방식을 일회성 구축•판매 중심에서 지속적인 서비스 제공 방식으로 확장한다. 고객에게 최신 보안 기능과 위협 정보를 지속적으로 제공하고, 필요한 기능부터 도입한 뒤 운영 환경과 보안 수준에 따라 서비스와 보호 범위를 확장할 수 있도록 지원할 계획이다. 제품 판매 중심의 사업 구조를 고객의 지속적인 사용•갱신•확장으로 이어지는 SaaS•구독형 사업 구조로 전환하고, 고객의 보안 운영 고도화와 안랩의 반복 매출 성장을 함께 실현해 나갈 방침이다. 제품•데이터•운영을 AI 중심으로 재설계한 AI-네이티브 보안 구현 안랩은 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어, 제품과 데이터, 보안 운영 전반을 처음부터 AI 중심으로 연결하고 재설계하는 'AI-네이티브 보안'을 구현할 계획이다. 이를 위해 안랩 AI 플러스를 기반으로 엔드포인트•네트워크•클라우드•운영기술(OT)•위협 인텔리전스•보안관제 등 다양한 보안 영역의 데이터와 기능을 하나의 보안 맥락으로 연결한다. 각 제품과 서비스에서 발생한 경보•이벤트•텔레메트리는 공통 데이터 구조에서 활용된다. AI는 개별 신호의 연관성과 공격 흐름, 영향 범위를 분석해 여러 제품에서 발생한 신호를 하나의 보안 사건으로 재구성하고 대응 우선순위를 제시한다. 보안 운영자는 각 제품의 경보를 개별적으로 확인하는 방식에서 벗어나, 통합된 사건과 맥락을 바탕으로 중요한 위험과 필요한 조사•대응 조치를 확인할 수 있다. 안랩은 연결된 데이터와 제품 기능을 바탕으로, AI가 보안 상황을 인지•추론하고 필요한 행동을 수행하는 '에이전틱 AI 보안(Agentic AI Security)'을 구현한다. 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 확인하고 적절한 도구를 활용해 일련의 보안 업무를 수행하는 AI다. 이를 기반으로 사전 예방부터 탐지•분석•조사•대응까지를 하나의 'AI-네이티브 보안 라이프사이클(AI-native Security Lifecycle)'로 연결한다. 복수의 AI 에이전트는 업무별로 역할을 나눠 제품과 서비스의 데이터 및 보안 기능을 활용하고, 위협 분석, 공격 흐름 추론, 위험도 판단, 조사•대응 방안 제시 등을 수행한다. 안랩은 현재 2.5페타바이트(PB) 이상의 보안 데이터와 13종의 보안 특화 AI 모델, AI 에이전트가 활용할 수 있는 60개의 보안 업무 도구를 기반으로 에이전틱 AI 보안을 구현한다. 매월 1억 9천만 건 이상의 보안 객체와 500억 개 이상의 토큰을 처리하고 있으며, AI SOC 일부 업무의 처리 시간을 기존 5분에서 2분으로 약 60% 단축했다. AI의 판단과 행동, 데이터 접근 과정은 기록•점검하며 주요 조치는 사용자의 승인을 거쳐 실행한다. 안랩은 AI에 자율성을 부여하되 권한•정책•감사•승인을 통해 관리하는 '통제된 자율성(Controlled Autonomy)' 원칙을 적용한다. 보안 운영의 속도와 효율을 높이면서도 안전성과 신뢰성을 확보하는 AI-네이티브 보안 운영 체계를 구현할 방침이다. 'AI-네이티브×플랫폼×SaaS×글로벌' 성장 엔진으로 고객 가치 확대 안랩은 AI를 기술 경쟁력을 높이는 수단이자 회사의 성장 방식을 전환하는 핵심 동력으로 삼고, 향후 3년간 AI 분야에 총 1,000억 원을 투자한다. 이를 기반으로 제품과 서비스, 보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고 AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로 탈바꿈한다. 안랩은 매년 매출의 30% 이상을 연구개발에 투자하며 기술 경쟁력을 축적해 왔다. 앞으로는 이러한 연구개발 투자와 역량의 중심을 AI로 빠르게 전환한다. 향후 3년간 투자는 AI 컴퓨팅과 데이터•플랫폼 기반을 강화하는 'AI 인프라', AI 기술•전문 인재•연구개발 역량을 높이는 'AI 연구개발 역량'에 집중해 제품•서비스와 보안 운영은 물론 개발•품질•데이터 엔지니어링 전반의 AI 전환에 속도를 높인다는 계획이다. 또 이러한 투자를 'AI-네이티브×플랫폼×SaaS×글로벌'이라는 새로운 성장 엔진으로 연결한다. AI 기반 제품•플랫폼 경쟁력을 높이고, 이를 SaaS•구독형 기반의 반복 매출과 글로벌 사업 확대로 이어가 고객 가치와 안랩의 성장을 함께 확대한다는 전략이다. 국내 시장에서 축적한 기술•데이터•보안 운영 경험은 응용프로그램 인터페이스(API), 클라우드 기반 서비스 및 글로벌 파트너 생태계를 통해 해외 시장으로 확장한다. 전략적 인수합병(M&A)과 AI 기술기업•스타트업과의 공동 연구, 사업 협력 및 투자도 추진해 글로벌 사업의 성장 속도를 높일 방침이다. 안랩은 이를 바탕으로 2035년까지 매출 1조 원을 달성, 글로벌 매출 비중을 30% 이상으로 확대해 AI-네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭날 계획이라고 강조했다. 매출 1조 달성과 관련해 강 대표는 "매출 1천억, 2천억, 3천억을 달성한 과거의 성장률을 바탕으로 보안산업뿐 아니라 인수합병(M&A)와 신규사업 등을 감한한 것"이라고 설명했다. 강석균 안랩 대표는 “AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터(Next Chapter)”라며, “책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI-네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것”이라고 밝혔다. 한편 안랩은 AI 기술의 실제 작동 과정을 직관적으로 보여주는 'AI 보안 체험존'도 마련했다. 체험존은 AI 기반 모의침투(Pentest)로 보안 취약점을 사전에 점검하는 'AI 예방', 여러 경보를 맥락에 따라 연결해 공격 시나리오를 파악하고 조사•대응하는 'AI SOC', AI 센서와 에이전트를 활용해 이상행위를 식별하는 'AI 탐지•대응' 순서로 구성했다. 체험존에서는 영상과 실제 제품 화면을 활용해 AI가 분산된 경보를 하나의 보안 사건으로 재구성하고, 위협의 우선순위를 판단해 조사와 대응 방안을 제안하는 일련의 과정을 선보였다. 또한 현장에서 관련 기능을 직접 실행하며 AI 기반 보안 기술의 작동 과정을 체험할 수 있도록 했다. 강 대표는 "AI시대를 맞아 보안을 운영하는 패러다임 자체가 변화해야 한다"면서 "이제는 AI를 중심으로 설계, 제품, 서비스 보안운영 등 모든 것을 바꾸겠다"고 강조했다.

2026.09.16 10:34방은주 기자

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