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디노티시아, 국내 최초 '벡터 DB' 상용화 첫 발…"검색 성능 2배"

"디노티시아의 국내 최초 벡터 데이터베이스(DB)는 소프트웨어 만으로 기존 상용화 서비스 대비 2배 빠른 검색 성능을 구현했다. 올해 하반기에 출시되는 전용 칩을 결합하면, 성능은 10배까지 높아질 수 있다. 효율성이 중요한 미래 AI 시대에서 중요한 기술이 될 것이다" 정무경 디노티시아 대표는 22일 서울 본사에서 기자간담회를 열고 회사의 핵심 기술 및 사업 방향에 대해 이같이 밝혔다. 국내 최초 벡터 데이터베이스 서비스 출시…검색 성능 2배 디노티시아는 장기기억 AI 및 반도체 통합 솔루션 전문기업이다. 국내 최초의 벡터 데이터베이스인 '씨홀스(Seahorse)' 개발에 성공해, 이달 SaaS(서비스형 소프트웨어) 클라우드 버전을 베타 형태로 공식 출시했다. 벡터 데이터베이스는 문서·이미지·오디오 등 다양한 유형의 데이터를 고차원 벡터로 변환해, 유사한 내용을 손쉽게 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스 시스템이다. 쿼리의 의미적 유사성을 인식하고 맥락을 파악한다는 점에서, 단순한 키워드 검색 대비 뛰어난 성능을 구현한다. 이를 '시멘틱 서치'라고도 부른다. 씨홀스 클라우드는 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 한다. 고성능 벡터 데이터베이스를 웹 환경에서 간편하게 사용할 수 있도록 구현됐다. 복잡한 하드웨어 조달이나 소프트웨어 설치를 요구하지 않아 편의성도 뛰어나다. 이번 SaaS 버전은 기존 상용 및 오픈소스 벡터 데이터베이스 대비 약 2배 빠른 검색 성능을 소프트웨어만으로 구현했다. 또한 세계 최초로 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 지원하는 'RAGOps(외부 데이터를 검색해 이를 바탕으로 응답을 생성하는 기술 체계) 서비스도 함께 제공할 계획이다. 정 대표는 "현재의 LLM(거대언어모델)은 너무 방대한 양의 데이터를 처리해야 하기 때문에, 보다 효율성이 높은 AI 모델 및 서비스에 대한 수요가 커지는 추세"라며 "디노티시아는 소프트웨어 뿐만 아니라 하드웨어까지 개발해 AI 모델의 효율성을 극대화하는 벡터 데이터베이스 기술을 개발할 것"이라고 밝혔다. 전용 칩 결합하면 성능 10배…대형 고객사 확보 등 성과 씨홀스는 오는 24일부터 공식 홈페이지를 통해 국내 클로즈 베타 서비스가 시작된다. 사용자는 씨홀스 클라우드와 구글 드라이브를 연동해, 수백 개의 문서 속에서 의미와 맥락에 맞는 정보를 빠르게 찾을 수 있다. 씨홀스의 차기 버전은 디노티시아가 자체 개발한 벡터 데이터베이스 전용 반도체 VDPU(벡터 데이터 프로세싱 유닛)로 성능을 한층 끌어올릴 계획이다. 반도체가 결합된 경우, 씨홀스는 기존 대비 최대 10배 높은 성능을 구현할 수 있게 된다. 이를 통해 TCO(총소유비용)를 80% 이상 절감할 수 있다는 게 디노티시아의 설명이다. 해당 칩은 TSMC의 12나노미터(nm) 공정을 활용해 제조된다. 올해 하반기에는 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 버전이 출시되며, 내년에는 ASIC(주문형반도체) 형태로 탑재될 예정이다. 노홍찬 디노티시아 CDO(최고데이터책임자)는 "씨홀스는 이미 대형 고객사와 계약을 체결하는 등 성과를 거두고 있다"며 "씨홀스를 활용하면 CPU 서버 시스템을 10분의 1로 줄이거나, GPU를 5분의 1로 줄일 수 있어 매우 효율적"이라고 강조했다.

2025.04.23 12:58장경윤

파수 "보안부터 생성형AI 활용까지 모두 돕겠다"

정보보호 기업 파수는 22일 서울 여의도 페어몬트앰배서더서울호텔에서 고객 초청 사업 설명회 '파수 디지털 인텔리전스 심포지움(FDI)'을 개최했다. 주제는 '생성형 인공지능(AI) 혁명: AI가 기업에 가져올 변화'다. 기업형 경량 대형 언어모델(sLLM), 데이터 관리·보호 방안, 공급망 관리, 사이버 물리 시스템(CPS) 보안 등을 다뤘다. 조규곤 파수 대표는 AI가 업무 환경을 어떻게 바꾸는지 설명하고, 조직에 sLLM을 성공적으로 구축하는 방안을 제시했다. 조 대표는 "sLLM을 제대로 구축하려면 AI를 위한 데이터 인프라를 강화하고 AI 거버넌스를 꾸려야 한다"며 "AI 시스템 인프라에 지나치게 투자할 필요없다"고 말했다. 그러면서 "더 발전된 모델이 날마다 새로 나온다"며 "유연하게 더 나은 신규 모델을 활용할 수 있도록 구축 단계부터 고려하는 게 좋다"고 조언했다. 윤경구 전무는 LLM 발전 현황을 짚었다. 논리적 사고의 리즈닝(Reasoning) 모델과 언어 모델 한계를 벗어나는 에이전틱 LLM이 AI 혁명을 이끌 것으로 내다봤다. 파수가 선보인 기업용 LLM '엘름(Ellm)'은 어떻게 생겼는지, 세부 모델은 무엇이 있는지, 고객은 어떻게 쓰고 있는지 등을 소개했다. '악성메일 훈련·교육, 취약점 진단과 태세 관리' 발표에서는 보안에 효과적으로 투자하는 '보안 101'이 눈길을 끌었다. 보안 투자를 늘렸는데도 보안 사고가 터지는 이유로 임직원 보안 훈련이 부족하고 취약점, 태세 관리가 미비한 점이 꼽혔다. 데이터가 암호화되지 않으면 피해가 급증한다는 지적이다. 기초·필수 과정을 뜻하는 101을 차용한 보안 101로 훈련, 암호화·백업, 취약점 분석, 태세 관리에 집중해 투자 효율성을 높일 수 있다고 파수는 강조했다. 파수가 제안한 보안 101 첫 단계는 임직원이 반복적으로 악성 메일에 대해 훈련하고, 최신 자료 중심으로 백업, 확대 적용된 암호화로 사이버 위협 대응 능력을 높이는 일이다. 컴플라이언스 대응에만 초점을 맞춘 취약점 진단이 아닌 정보기술(IT) 인프라, 공급망 애플리케이션, 운영기술(OT)·사이버 물리 시스템(CPS)으로 대상을 넓혀 보안 사각지대를 최소화한다. 데이터(DSPM)를 비롯, 애플리케이션(ASPM)과 OT 시스템(OSPM) 등을 관리해 자산 식별 및 분류, 실시간 탐지 및 대응, 지속적인 점검으로 보안을 강화할 수 있다. 파수는 이번에 소개한 구축형 sLLM Ellm 업데이트, 생성형 AI를 활용하기 위한 솔루션, 분야별 태세관리 서비스 등을 올해 내놓기로 했다. 파수는 국내 기업과 기관 정보최고책임자(CIO)와 정보보호최고책임자(CISO) 350명이 이날 행사에 함께 했다고 전했다.

2025.04.23 10:23유혜진

[기고] 데이터센터의 지속가능성을 이끄는 스토리지 혁신

디지털 전환은 우리의 삶에 수많은 혜택을 제공하며, 특히 글로벌 지속가능성을 실현하는 데 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어, 종이, 건축 자재와 같은 물리적 자원과 이를 생산 및 운송하는 방식이 디지털로 대체될수록 더 지속가능한 미래에 가까워질 수 있다. 하지만 많은 사람들은 0과 1로 구성된 디지털 정보가 그냥 생겨나는 것이 아니라는 사실을 간과하곤 한다. 오늘날의 디지털 세계를 움직이는 인프라에는 다양한 자원이 필요하다. 서버나 네트워크 장비 제작에 사용되는 희귀 금속을 비롯해, 이러한 장비를 작동시키고 냉각하는 데 소모되는 전력 수요 역시 점점 증가하고 있다. 전 세계적으로 디지털 전환이 가속화되면서 클라우드 서비스 제공업체를 비롯한 기술 선도 기업들은 데이터센터 확충 속도를 따라잡기에도 벅찬 상황이다. 이처럼 데이터센터 구축에 필요한 자원 수요가 급격히 늘어나는 가운데, 디지털 전환이 약속하는 환경적 가치를 실현하기 위해서는 새로운 기술과 운영 방식이 반드시 뒷받침되어야 한다. 클라우드와 방대한 데이터 레이크의 기반이 되는 하드디스크 드라이브(HDD)는 보다 효율적인 아키텍처와 기술 혁신, 스토리지와 컴퓨팅 자원의 분리, 그리고 재활용 및 재제조 이니셔티브 등을 통해 데이터센터의 지속가능성을 끌어올리고 있다. 앞으로 데이터센터 설계자들은 이러한 HDD 기술 발전을 적극 수용해야만 지속가능성 목표를 달성할 수 있을 것이다. AI 확산과 함께 급증하는 데이터 수요 AI가 빠르게 확산되면서, 데이터센터의 전력 소비 역시 급격히 증가하고 있다. 이는 전 세계 전력 수요 증가의 주요 원인 중 하나이며, 한국도 예외는 아니다. 한국 국회입법조사처(NARS)의 보고서에 따르면, 2023년 말 기준 국내 데이터센터의 전력 소비량은 약 2GW(기가와트)로, 이는 원자력 발전소 2기의 발전량과 맞먹는다. 또한 해당 보고서는 2029년까지 새로 지어질 데이터센터만으로도 약 49GW의 전력이 추가로 필요할 것이라 전망했는데, 이는 2022년 기록된 국내 최대 전력 수요의 절반을 넘는 수치다. AI는 막대한 양의 데이터 분석과 고성능 연산 능력을 요구하며, 이러한 특성은 데이터센터의 전력 수요 증가를 가속화하고 있다. 업타임 인스티튜트(Uptime Institute)의 '2023 글로벌 데이터센터 설문조사'에 따르면, 일반적인 서버 랙의 평균 전력 밀도는 6kW 미만인 반면, AI 특화 데이터센터는 경우에 따라 랙당 최대 15kW까지 필요로 한다. AI는 금융, 헬스케어, 스마트시티 등 다양한 산업에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 에너지 효율적이고 지속가능한 데이터센터 인프라 구축은 전 세계적인 과제이자, 한국에도 시급한 문제로 부상하고 있다. 효율적인 HDD로 지속가능성을 실현하다 AI 모델 학습에 사용되는 대규모 데이터셋을 저장하기 위해서는 방대한 용량의 데이터 레이크가 필요하다. 이때 테라바이트(TB) 당 비용이 낮고, 고용량을 자랑하는 HDD 솔루션이 핵심 기반 역할을 한다. 유전체 분석, AI 챗봇, 실시간 금융사기 탐지 등 다양한 분야에서 이런 데이터는 지속적으로 생성되고 있으며, 이에 따라 기업들은 에너지 효율이 높은 고용량 HDD에 적극적으로 투자할 필요가 있다. 차세대 HDD가 기업의 지속가능성 목표 달성에 기여할 수 있는 세 가지 방안은 다음과 같다. 1. 고밀도 아키텍처 및 최적화 기능 고용량 HDD는 오늘날의 클라우드 기반 데이터 레이크의 중추로서, AI 모델의 동력을 공급하는 역할을 한다. 따라서 더 작은 공간에서 용량을 통합하는 것은 데이터센터 자원을 절감하는 데 큰 도움이 된다. 에너지 보조 자기기록(EAMR), 셔링 마그네틱 레코딩(SMR), 헬륨 밀봉 HDD와 같은 혁신적인 기술은 면적이나 전력 소비를 증가시키지 않으면서도 용량을 확장 시킬 수 있는 대표적인 사례다. 즉, 서버 및 스토리지 수와 유지보수 및 부동산 비용을 절감함으로써 냉각 등에 필요한 전반적인 전력 소비량을 줄일 수 있다는 의미다. 2. 스토리지와 컴퓨팅 자원의 분리 기존에는 저장 공간과 컴퓨팅 자원을 함께 확장해야 했기 때문에, 규모의 확장을 추진할수록 물리적인 인프라가 사실상 두 배로 늘어날 수밖에 없었다. 그러나 스토리지와 컴퓨팅 자원을 분리하면 각각을 독립적으로 확장할 수 있어, 불필요한 과잉 구축을 방지할 수 있다. 이러한 분리 전략은 총소유비용(TCO)을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 지속가능성 목표 달성에도 기여한다. 또한 이처럼 리소스를 통합적으로 최적화하면, 데이터센터에 설치되는 물리 장비의 수 자체가 줄어들고, 그 결과 정기적인 유지보수, 네트워크 구성, 랙 공간 확보, 냉각 시스템 운영, 전력 소비 등에 들어가는 전반적인 비용까지 절감할 수 있다. 3. 재활용 및 재제조 공정 HDD 분야에서 순환 경제가 부상함에 따라, 제품 수명을 연장하고 전자 폐기물을 줄이며, 구형 드라이브에서 귀중한 자원을 회수하는 등 보다 지속가능한 제조와 리사이클링이 가능해지고 있다. 재활용 소재를 부품 및 자재에 도입하고, 제조 공정의 탄소 배출을 줄이며, 지구온난화지수가 높은 화학물질을 대체하는 등의 다양한 이니셔티브는 HDD의 지속가능성을 높이는 데 기여한다. 이러한 변화는 AI 애플리케이션이 더욱 지속가능한 공급망 내에서 필요한 저장 용량과 성능을 안정적으로 확보할 수 있도록 지원한다. 미래를 위한 지속가능한 선택 디지털화는 장기적인 글로벌 지속가능성 목표를 달성하는 데 핵심적인 열쇠가 될 것이다. 하지만 디지털 인프라의 급속한 확장은 제조, 전력 소비, 각종 운영 비용 측면에서 새로운 과제를 낳고 있다. 이에 HDD 제조업계는 지속가능성을 고려한 다양한 기술과 운영 방식 개발에 적극 나서고 있다. 고밀도 아키텍처 개발, 스토리지와 컴퓨팅 자원의 분리, 그리고 지속가능한 리사이클링 및 재제조 공정 도입이 그 대표적인 예다. 이러한 혁신적이고 책임 있는 변화들이 쌓이면, 미래 세대가 아름다운 지구를 온전히 누릴 수 있는 지속가능한 기반이 마련될 것이다.

2025.04.23 10:19스테판 만들

[AI 리더스] "AI는 새로운 전기"…에너지연 이제현, '레고형 자동화'로 연구 시스템 재편

"인공지능(AI)은 단순한 도구를 넘어 연구와 조직 운영 전반을 재설계하는 실천적 수단입니다. 기계학습(ML) 자체만큼 중요한 것은 그것을 사람과 문제에 어떻게 연결하고 조합하느냐입니다. 오늘날의 연구자는 데이터를 다루는 기술자이자 AI에게 가치와 맥락을 설계해 주는 해석자여야 합니다." 이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 최근 기자와 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 에너지와 AI라는 두 축을 접목한 '실천가형 연구자'로, 기술 자체만큼이나 "기술이 어떻게 조직 안에 어떻게 퍼질 수 있는가"에 집중하는 전략가다. 현장 연구자와 행정 실무자 모두가 AI를 손에 쥐게 하려면 결국 언어와 문화가 먼저라는 것이 그의 신념이다. 23일 업계에 따르면 최근 공공, 산업계 전반에서 AI 실용화를 이끄는 'AI 에반젤리스트'에 대한 요구가 높아지고 있다. 특히 연구 생산성과 행정 자동화를 아우르는 현장형 사례가 주목받는 가운데 이제현 에너지연구원 실장은 대표적 실천가로 관심을 모으고 있다. 이 실장은 서울대학교에서 재료공학 박사, 비엔나공과대학교에서 고체물리학 박사 학위를 취득한 이중 박사 출신이다. 삼성전자 반도체연구소에서 3D 모델링과 AI 응용을 이끄는 실무 책임자로 근무하며 연례기술상과 미래창조상을 수상했고 이후 서울대 재료공학부 연구교수를 거쳐 한국에너지기술연구원으로 자리를 옮겼다. 지난해부터는 대통령 직속 국가인공지능위원회 산업·공공분과 위원으로도 활동하고 있다. "AI 전환 활동, 창피함에서 시작됐다"…'AI-에너지 실천가'가 된 여정은 이 실장이 정부출연 연구기관(출연연)의 'AI 에반젤리스트'를 넘어 AI 없이는 설명할 수 없는 '필수불가결의 실천가'로 정체성을 확립하기까지는 예상 밖의 출발점이 있었다. 그것은 바로 '부끄러움'이었다. 그는 지난 2018년 출연연에 입사했을 당시를 떠올리며 태양광·풍력·수소·배터리 등 에너지 공학 전반에 대한 이해가 거의 없었다고 밝혔다. 데이터 분석과 AI 개발에는 자신 있었지만 실제 에너지 기술 논문을 해석하는 데 큰 어려움을 겪었다는 설명이다. 이 실장은 "그 당시에는 하루 세 편 이상의 논문을 읽는 것조차 버거웠고 에너지 전문 연구자들 사이에선 스스로가 '바보가 된 느낌'이었다"며 "이에 더더욱 살아남아야겠다고 마음먹었다"고 말했다. 이어 "여기서 AI를 단순한 연구 주제가 아니라 나를 구하는 실전 무기로 써야겠다는 각성이 생겼다"고 말했다. 실제 전환점은 지난 2020년 초 한 랩 세미나 발표 일정에서 찾아왔다. 5일 안에 최신 태양광 논문 20편을 읽고 리뷰를 정리해 발표해야 했던 그는 시간 부족과 전문성 한계를 동시에 마주하며 해결책을 고민했다. 이에 논문 PDF를 자동 수집하고 형태소 분석과 동사 추출을 통해 주요 키워드와 연구 동향을 집계하는 텍스트 마이닝 기법을 고안했다. 단순 요약이 아닌 논문 간 흐름을 데이터 기반으로 구조화하는 전략이었다. 결과는 예상과 달리 압도적이었다. 5일 만에 8천여 편의 논문을 자동으로 요약·분류했고 세미나 당일에는 정제된 연구 분야 지도와 핵심 트렌드를 제시해 긍정적 평가를 받았다. 이 실장은 "호통을 기대했는데 대신 칭찬이 돌아왔다"며 "AI를 단순한 분석 도구가 아닌 생존을 가능케 하는 실전형 활용법으로 처음 체감한 순간이었다"고 회상했다. 다만 이를 본격적으로 활용하려 파고들자 이 실장은 곧 기술적 한계에 직면했다. 당시 사용한 초창기 언어모델인 'BERT' 기반 딥러닝 요약 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 논문 초록의 앞부분만 뽑는 '두괄식 요약'에 그쳐 실제 연구의 고유한 기여 내용은 제대로 반영되지 않았던 것이다. 이에 그는 자신이 과거에 작성한 논문 40여 편을 직접 분석하며 연구자가 '고유 기여'를 선언할 때 반복적으로 사용하는 표현들을 선별해 나갔다. 일례로 "이 논문에서 우리는…", "본 연구는 다음을 제시한다…", "이 연구에서는 처음으로…"와 같은 문장들이 대표적이다. 이 실장은 이러한 문장 패턴을 정규표현식으로 구현해 논문 핵심 기여만을 자동으로 추출하는 20개의 규칙 세트를 설계했다. 이 세트는 실제 태양광, 수소, 배터리 등 다양한 에너지 기술 논문에 적용한 결과 매우 높은 정확도로 고유 기여 문장을 뽑아내는 성과를 거뒀다. 이에 당시에는 "이 정도 수준이면 사업화해도 되지 않겠느냐"는 제안까지 이어졌다. 이 실장의 실천가적 성향은 기술의 실용성과 시장성에 대한 감각에서도 드러난다. 그는 박사 시절 스핀트로닉스라는 첨단 주제를 연구했지만 산업계가 해당 기술을 외면하면서 좌절을 겪은 경험이 있다. 실용적이고 경쟁력 있는 연구 주제가 결국 살아남는다는 깨달음은 이후 그가 다양한 에너지 기술을 '같은 거리'에서 관찰하고 AI와 데이터로 조망하는 전략으로 전환하는 계기가 됐다. "레고처럼 조합한 AI"…에너지연을 AI 조직으로 바꾼 실천형 전략 이제현 연구실장은 "기술을 직접 개발하지 않아도 잘 조합하면 된다"는 철학 아래 다양한 API를 연결해 활용하는 전략을 구사하고 있다. 초창기에는 BERT 기반 요약 API와 구글 번역 API를 결합해 한글·영문 동시 요약 파이프라인을 구성하고 논문 데이터의 전처리와 후처리는 파이썬 스크립트로 처리하는 방식으로 자동화 체계를 구축했다. 그는 "우리가 AI를 직접 구축하지 않는다고 해도 이를 레고 블록처럼 조립해서 붙일 수 있다"며 "이를 통해 지금까지 상상되지 않은 생산적인 사용 사례를 창출할 수 있다"고 설명했다. 이 실장이 설계한 조립형 전략은 이후 생성형 AI 확산과 맞물리며 보다 강력한 효과를 냈다. 특히 지난 2023년 '챗GPT' API가 공개됐을 당시 기존에 구축해 둔 다양한 입출력 파이프라인 덕분에 새로운 모델을 별도 수정 없이 그대로 끼워 넣는 방식으로 즉시 적용할 수 있었다. 연구 생산 흐름에 AI를 유기적으로 결합하는 구조 중심의 접근이 자체 개발보다 현실적이고 효율적인 전략으로 작동한 셈이다. AI를 레고 블록처럼 조립한 실험 중 하나는 'GPT-4' 기반 '딴지봇'이다. 챗GPT의 'GPT스토어'에서 찾아서 쓸 수 있는 이 봇은 단순한 챗봇이 아니다. 숫자 계산·단어 수 비교 등 논리 판단이 필요한 질문에는 파이썬 코드로 정확한 값을 먼저 구한 뒤 GPT가 해당 결과를 기억해 끝까지 유지하도록 설계됐다. "생각이라는 걸 할 줄 아는거죠?" 같은 태클형 멘트도 함께 삽입해 독특한 캐릭터를 갖췄다. '딴지봇'은 기존 챗GPT와 달리 유저가 자기 생각 속에 잠기게 되는 편향을 줄이고 논리적 사고를 유도하는 데도 효과적이다. 끊임없이 반박하는 구조 덕분에 사용자가 스스로 논리를 점검하게 된다. 이 실장의 소개 후 기자 역시 이 챗봇을 사용하며 비용 편익 분석과 판단에 있어 도움을 받고 있다. 또 다른 실험으로는 '플랏봇'과 '싹둑봇'이 있다. 플랏봇은 '챗GPT'가 한글·한자 폰트를 직접 불러와 디자인 과정에서 발생하는 글자 뭉침 현상을 자동으로 해결한다. 싹둑봇은 복수의 아이콘이 담긴 PNG 이미지를 자동으로 분리해 저장하며 사용자 요청에 따라 반복 편집도 가능하다. 이 실장은 "AI를 직접 구축하지 않아도 잘 조립하면 된다"며 "이런 도구들을 AI가 직접 짜준 코드 한 줄로 연결하면 연구자들의 일상적인 작업도 단숨에 자동화할 수 있다"고 설명했다. 다만 아무리 강력한 도구라도 '공감할 언어' 없이 전파되긴 어렵다. 이 실장이 연구원에 부임한 이후 택한 전략은 단순한 기술 전파가 아닌 '문화 설계'에 가까웠다. 그는 처음 부임했을 때부터 내부 게시판에 AI 관련 사용기를 꾸준히 게시하며 일상 언어로 기술을 설명하고 사례를 공유했다. 주 독자인 태양광·수소 분야 연구자들이 공감할 수 있도록 콘텐츠는 절반은 익숙한 개념, 나머지 절반은 새로운 시사점으로 구성해 진입 장벽을 낮췄다. "기술은 낯설어도 맥락은 익숙해야 따라올 수 있다"는 것이 전략이었다. 그렇게 쌓아올린 AI 관련 사용기와 활용 노트는 어느덧 5년간 누적 52페이지에 달했다. 이같은 접근은 단순한 기술 놀이가 아니라 연구원 조직 전체에 AI 문화를 확산시키는 촉매로 작용했다. 이후 전산실과 지식정보실, 행정부서 등이 서로 협력해 '논문 요약 자동화', '회의록 정리', '보고서 DOCX 변환' 등 실제 행정에 적용 가능한 AI 툴 실험이 이어졌다. 업무 질 제고를 위해 작은 단위의 자동화부터 전체 문서 파이프라인 개편까지 범위도 넓었다. 대표적인 예는 'GPT-4'를 활용한 보고서 자동 출력 기능이다. 과거에는 보고서를 문서로 만들기 위해 파이썬 코드나 API를 직접 다뤄야 했지만 지금은 "이 내용 워드로 정리해줘" 한 줄만 입력하면 AI가 알아서 워드 파일을 만들어준다. 표나 숫자가 포함된 내용은 엑셀 파일까지 자동으로 생성된다. 이처럼 여러 AI 도구가 서로 연결돼 자연스럽게 이어지는 작업 흐름이 실제 연구원 내부에 자리잡고 있다. 연구원 수뇌부의 지원도 강력했다. 전임 원장은 표창과 강연 기회를 통해 AI 실험가들을 공개적으로 격려했고 공공기관 속 숨은 고수들이 전면에 나설 수 있도록 환경을 조성했다. 현 경영진 역시 R&D 예산삭감 와중에도 출연연 최초 DGX GPU 도입 등 지원을 아끼지 않았다. 전파 속도도 가팔랐다. 다른 출연연에서 AI 태스크포스가 직접 방문해 벤치마킹할 정도로 한국에너지기술연구원은 행정과 연구 전반에 AI를 접목한 선도 기관으로 주목받고 있다. 정보 요약부터 가설·실험까지…AI가 만드는 미래의 연구 루프 이제현 실장은 AI가 전기나 원유처럼 '사회의 기반'으로 받아들이는 시대가 머지않았다고 보고 있다. 모든 산업과 학문이 전기를 쓰듯 이제는 AI를 자연스럽게 흡수하게 될 것이며 연구기관도 예외가 아니라는 것이다. 이 실장이 구상하는 연구기관 내 AI 활용의 미래는 세 가지 축으로 정리된다. 이 중 핵심은 정보 습득의 가속이다. 그는 방대한 논문, 보고서, 뉴스 등 텍스트 기반 데이터를 빠르게 흡수하기 위해 요약 파이프라인을 구축해 왔다. 끊임없이 쌓이는 '과잉 정보'에 대응하기 위해 BERT, GPT, 딥엘 등 언어 모델을 조합하고 이를 노트북LM, 마누스 등 도구와 연계해 핵심 문장만 추출하고 시각자료와 자동 연결하는 구조를 실험하고 있다. 정보 판단을 기계에 맡겨도 되는가라는 기자의 질문에는 "인간이 조직과 컨설팅 서비스를 만든 이유도 결국 판단의 효율을 높이기 위한 것이었다"며 "지금처럼 정보가 넘쳐나는 시대에 일부 판단을 기술에 위임하는 현상이 자연스럽게 발생하는 것"이라고 말했다. 또 다른 핵심 축은 추론과 가설 생성의 자동화다. 이 실장은 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 연구자의 사고 방식과 문제 접근법까지 학습하는 수준으로 진화할 것으로 예측한다. 이미 그는 자신이 설계한 '딴지봇'에 '연구자 성향'과 '판단 기준' 같은 논리적 편향을 의도적으로 주입해 AI가 스스로 문제를 정의하고 가설을 제안할 수 있는 구조를 실험 중이다. 연구 자동화의 마지막 축으로 이 실장은 실험과 검증의 기계화를 제시했다. 장기적으로 AI가 실험 설계까지 최적화할 수 있을 것이라는 예측이다. 로봇과 랩 오토메이션을 연계하면 사람이 손을 대지 않아도 전체 연구 과정을 하나의 사이클로 자동 수행하는 구조가 가능하다는 구상이다. 다만 그는 실험의 실행은 자동화하더라도 그 방향을 설정하는 가치 판단과 최종 결정은 인간의 몫이어야 한다는 점을 강조했다. 그는 AI가 절대 넘볼 수 없는 분야로 '철학·역사·문화적 맥락'을 꼽았다. 독일의 인종주의 트라우마나 한국의 민주화 경험 같은 집단 기억과 감정은 기존의 데이터만으로 온전히 담아내기 어렵다는 이유에서다. '챗GPT' 지브리풍 그림이 빠르게 식상해지는 현상을 예로 들며 "새로움과 차별점을 설계하는 능력이야말로 인간 고유의 가치"라고 설명했다. 이 실장과 에너지연구원은 '연구 자동화'라는 미래를 향해 실질적으로 가능한 실험들을 하나씩 진행 중이다. 미국의 프론티어 AI랩들에게만 가능한 자체 LLM을 구축할 역량이 없다고 해도 외부 AI 모델을 최대한 잘 활용해 레고와 같이 데이터 파이프라인을 최고 수준으로 설계하는 것은 가능하기 때문이다. 이미 연구원 내부에서는 보고서, 뉴스, 논문 같은 데이터를 자동으로 수집·정리한 뒤 이를 기반으로 표, 그래프, 설명형 문서까지 자동으로 생성하는 시스템이 실험되고 있다. 향후에는 이를 보다 고도화해 '딥 리서치 에이전트'를 구축할 계획이다. 이는 에너지·기후 관련 논문, 특허, 정책 자료 등을 AI가 메타리뷰하고 위험 요소를 정리한 리스크 맵이나 요약 보고서까지 자동 생성하게 만든다는 구상이다. 사용자가 직접 입력하는 프롬프트와 부서별 서식도 미리 정해 둬 결과물이 자동으로 워드 문서로 출력되고 원문 링크도 함께 붙는 구조다. 이에 더해 AI가 실험 설계 단계까지 관여할 수 있도록 윤리 기준이나 연구자의 판단 기준을 변수로 설정하는 시도도 추진 중이다. 장기적으로는 실험 로봇, 디지털 트윈과 연계해 아이디어가 뜨자마자 실험되고 결과까지 해석되는 '완전 자동화 루프'를 구현하겠다는 계획이다. 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 "AI가 논문을 읽고 가설을 세우고 실험을 설계하는 시대는 언젠가 오게 될 것"이라며 "이러한 시대에 대비해 우리는 AI에게 어떤 맥락을 학습시킬 것인가를 물어야 한다"고 강조했다.

2025.04.23 10:07조이환

"핵심인재는 잘 안 움직여…기다리지 말고 먼저 다가가야"

"기업에서 인정 받고 있는 핵심인재는 이직 동기가 낮다. 핵심인재가 있는 곳으로 먼저 다가가서 선점하는 것이 중요하다. 리멤버가 AI 기술로 기업 인사팀이 수고로움을 덜어줄 수 있다." 최재호 리멤버앤컴퍼니 총괄대표는 22일 서울 양재동 엘타워에서 열린 'HR 리더스 인사이트' 컨퍼런스 강연에서 “이제 채용은 기다리는 것이 아니라 찾아가는 것"이라고 강조하며 AI 시대에 핵심인재를 선점하는 기업의 채용 전략에 대해 설명했다. 먼저 최 대표는 '핵심인재'라는 개념부터 다시 짚었다. 최 대표가 생각하는 핵심인재는 조직에서 중요한 책임을 지고, 현재와 미래 모두에서 성과가 기대되는 직원이다. 이들은 대체로 높은 성과를 내고 고연봉을 받으며, 조직 내부에서 이미 인정받고 있어 이직에 대한 동기가 낮은 편이다. 최 대표는 “핵심 인재는 바쁘고, 자존감도 높다. 자신이 어느 정도 성과를 내고 있다는 것을 잘 알기 때문에 먼저 움직이지 않는다"며 "그렇기 때문에 기업이 먼저 다가가야 하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 “현재 적극적으로 구직 중인 경력직 직장인은 전체의 14%에 불과하다”며 “다만, 좋은 기회가 있다면 검토할 의향이 있다고 응답한 직장인은 73%에 달하기 때문에 채용의 성패는 누가 먼저 움직이느냐에 달려 있다”고 언급했다. 최 대표는 경력직 채용 구조가 이미 '선제적 접근'으로 바뀌고 있다고 진단했다. 특히 리멤버가 개발한 'AI 채용 비서' 시스템을 소개하며 채용 담당자의 수고를 줄이는 동시에 인재 탐색의 정확도도 높일 수 있다고 강조했다. AI 채용 비서는 기업이 보유한 직무기술서(JD)를 업로드하거나, 채용 공고를 입력하면 이에 적합한 인재를 자동으로 추천해주는 서비스다. 최 대표는 “단순한 키워드 검색을 넘어, 문장 단위의 의미 기반 분석으로 적합도를 높이고 있다”며 "추천된 인재 리스트는 직무 연차, 업종, 필터 조건에 따라 자동으로 좁혀지며, 담당자는 관심 인재를 직접 검토한 뒤 메시지를 보낼 수 있다. 생성형 AI는 포지션과 이력에 적합한 메시지를 자동으로 초안 작성하는 기능도 제공한다"고 말했다. 리멤버가 자체 실험한 결과, 사람이 필터 검색으로 찾은 인재군과 AI가 추천한 인재군을 비교했을 때 제안 수락률과 전환율 모두에서 AI가 약 3배 높은 성과를 보였다. 최 대표는 리멤버가 자체 AI랩을 운영하며, 채용에 특화된 모델을 지속적으로 학습시키고 있어 해당 기능이 더욱 고도화되고 있다고 자신했다. 그는 “리멤버 플랫폼 내에서 수집되는 수많은 채용 활동 데이터가 AI의 정확도를 계속 높이고 있다"며 "어떤 인재가 어떤 기업의 제안을 수락했는지, 어떤 분야를 선호하는지 등을 반영해 AI가 더 정교해지고 있다”고 설명했다. 리멤버는 최근 디지털 기반의 헤드헌팅 혁신에도 속도를 내고 있다. 브리스캔영, 유니코서치 등과 함께 전통적인 헤드헌팅 방식에 AI와 데이터 기술을 결합해 차별화된 서비스 체계를 구축하고 있다. 최 대표는 “기존 헤드헌팅은 사람만 있고, 기술은 없었다. 반대로 기술기업은 사람을 모른다"며 "리멤버는 플랫폼, 데이터, AI, 사람을 동시에 갖춘 유일한 사례”라고 자신했다. 마지막으로 최 대표는 "채용 시장의 변화는 핵심 인재를 어떻게 찾고, 어떻게 설득하느냐의 싸움으로 빠르게 재편되고 있다”면서 “AI와 데이터, 디지털 접근 전략이 그 해답이 될 수 있다"고 덧붙였다.

2025.04.22 18:31안희정

"데이터 주권 지킨다"…유럽 넘어 한국까지 확산되는 '소버린 클라우드'

해외 클라우드 기업에 의존하지 않고 국가의 데이터·인프라 자주권을 확보하기 위한 '소버린(Sovereign) 클라우드'가 유럽을 중심으로 확산되고 있다. 국내 클라우드 서비스 제공기업(CSP)도 소버린 클라우드 구축에 앞장서는 가운데, 해외 사업자와의 협력을 통해 한국형 특화 클라우드 서비스 개발에 나서는 양상도 나타나고 있다. 22일 업계에 따르면 유럽연합(EU)은 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 클라우드 등 미국 하이퍼스케일러 CSP 종속성을 탈피하기 위한 자체 클라우드 생태계 구축에 나서는 중이다. 유럽서 미국 클라우드 의존 탈피 움직임…자체 생태계 구축 나서 소버린 클라우드는 이를 실현하는 대표적인 기술로 손꼽힌다. 소버린 클라우드는 국가의 법률·규정을 준수하며 데이터에 대한 통제·소유·자주권을 부여하는 클라우드 인프라 아키텍처로 정의된다. 모든 데이터를 국가 안에 두고 외국으로부터 데이터 접근을 금지함으로써 클라우드의 유용함은 이용하되 데이터 주권까지 확보한다는 방안이다. 데이터가 소버린 클라우드 도입 국가 안에 있어야 하기 통상 물리적 데이터센터를 운용하는 CSP들이 이 사업을 추진하게 된다. 소버린 클라우드는 요건 상 자국의 CSP 클라우드만 이용해야 하는 것은 아니기에 AWS·MS·구글 클라우드는 기존 고객으로 확보한 유럽 시장에서 발 빠르게 소버린 클라우드 구축 전략을 펼쳐 왔다. 하지만 최근엔 클라우드 비용과 서비스 구조 문제를 해결하고 데이터 주권을 확보해야 한다는 차원에서 법·제도를 손질하고 자국 CSP 중심의 클라우드 전환을 추진하고 있는 것으로 알려졌다. 실제 유럽 내 클라우드 연합회와 행정·공공기관은 "미국 정부가 클라우드를 통해 데이터를 요구할 뿐만 아니라 관세를 부과해 인프라 비용을 높이고 있으며 서비스를 제한할 권한도 너무 크다"며 "유럽은 유럽만의 클라우드 인프라와 서비스가 필요하다"고 밝힌 바 있다. 생성형 인공지능(AI)을 뒷받침하는 데이터 경쟁력이 곧 국가 경쟁력이 되고 있기에 데이터 주권·통제력을 확보하기 위한 이같은 시장 움직임이 지속적으로 커질 것이라는 게 업계의 관측이다. 국내 기업, 한국형 소버린 클라우드 확산에 '속도'…글로벌 기업 협력도 병행 소버린 클라우드라는 개념은 익숙치 않아도 국내에서도 그 기술은 빠르게 확산돼 왔다. 업계 관계자는 "현재 공공기관이 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 국내 CSP의 클라우드 인프라를 이용하는 형태가 소버린 클라우드의 예시라고 볼 수 있다"고 설명했다. 이어 "국내 CSP들은 공공부문에서 요구하는 법·제도적 요건을 준수하는 자국 소버린 클라우드 사업자"라며 "그간 해외 CSP에 의존해 온 유럽의 상황과 달리 진전이 빨랐다"고 덧붙였다. 공공을 중심으로 민간시장에서도 프라이빗·퍼블릭 인프라의 이점을 모두 누릴 수 있는 소버린 클라우드가 주목받고 있다. 이와 관련해 국내 대표 CSP인 네이버클라우드는 소버린 클라우드, 나아가 '소버린 AI' 확산에 전략적 목표를 두고 사업을 확장 중이다. 핵심 서비스는 구축형 퍼블릭 클라우드 서비스인 '뉴로 클라우드'다. 최근에는 자사 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X의 구축형 버전 모델 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X'를 공공·금융 시장에 공급 중이다. 또 소버린 AI 전략을 필두로 현지 맞춤형 AI 개발에 앞장서며 중동시장 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 반면 해외 CSP와의 협력을 통해 국내 맞춤형 소버린 클라우드 서비스를 구축하는 움직임도 일고 있다. 대표적으로 KT는 MS와 전략적 협약을 체결한 후 'KT 시큐어 퍼블릭 클라우드'를 선보일 예정이다. MS 애저 클라우드 서비스 기반에 데이터 보안 기능을 강화한 형태로 개발 중인 것으로 알려졌다. 이를 통해 글로벌 수준의 퍼블릭 클라우드 서비스를 공공·금융 분야에 확산한다는 목표다. 나아가 KT와 MS는 한국어·문화에 최적화된 AI 솔루션 개발에도 박차를 가하고 있다. LG유플러스도 지난달 AWS와 전략적 파트너십을 맺고 한국형 소버린 클라우드 개발에 협력키로 했다. 국내 공공·금융·첨단 영역의 AI 전환 가속을 위한 동맹 관계로서 우선적으로 국내 맞춤형 클라우드 서비스를 개발한다는 방침이다. 업계 관계자는 "최근 소버린 클라우드의 지속적인 부상은 AI 시대 도래 후 데이터 통제력을 더욱 중요시하게 된 공공·기업 고객들의 수요로부터 비롯된 것"이라며 "아직 유럽도, 국내도 이 시장을 확실하게 주도하는 기업은 없어 경쟁이 가속화될 것"이라고 말했다.

2025.04.22 16:43한정호

오라클-구글클라우드, 데이터베이스 통합 확장 발표

오라클과 구글클라우드가 글로벌 고객의 멀티클라우드 수요에 대응하기 위해 전략적 협력을 강화했다. 오라클과 구글클라우드는 신규 파트너 프로그램 및 오라클 데이터베이스앳구글 클라우드 상의 오라클 베이스 데이터베이스 서비스 제공 계획을 22일 발표했다. 이번 발표로 파트너사는 구글클라우드 마켓플레이스를 통해 오라클 데이터베이스를 재판매할 수 있으며, 오라클 엑사데이터 X11M 기반의 데이터베이스 서비스도 지원된다. 오라클 베이스 데이터베이스 서비스는 자동화된 수명주기 관리, 내장형 로우코드 개발 기능, 종량제 기반 컴퓨팅·스토리지 자원 등으로 구성돼 워크로드 유연성 확보에 최적화됐다. 엑사데이터 X11M은 기존 세대 대비 인공지능(AI), 분석, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 성능이 향상된 인프라다. 온프레미스·하이브리드·멀티클라우드 환경 어디서든 배포 가능하다. 조직별 가상머신 클러스터 구성도 용이해 리소스 분리와 비용 관리가 한층 수월해진다. 신규 파트너 프로그램은 향후 12개월 내 구글클라우드 파트너 어드밴티지와 오라클 파트너 네트워크 소속사에 순차적으로 제공된다. 거래는 구글클라우드 크레딧을 사용하는 방식으로 진행된다. 오라클 베이스 데이터베이스 서비스는 제한된 미리보기 형태로 우선 제공될 방침이다. 오라클 데이터베이스 19c 및 23ai 버전의 엔터프라이즈와 스탠다드 에디션 2가 가상머신에서 실행된다. 오라클 카란 바타 클라우드 인프라스트럭처 수석 부사장은 "해당 서비스는 멀티클라우드 시장의 전환점을 의미한다"며 "이번 협력에 또 하나의 이정표가 될 것"이라고 강조했다. 구글클라우드 앤디 구트만스 데이터베이스 부사장 겸 총괄 매니저는 "파트너 프로그램은 고객에게 더 나은 유연성과 기술적 선택권을 제공하기 위한 노력의 일환"이라고 말했다.

2025.04.22 09:50김미정

MS 이어 아마존도 데이터센터 확장 제동…"美 관세 타격"

마이크로소프트에 이어 아마존도 데이터센터 확장 계획을 일부 연기해 글로벌 인프라 확장에 제동을 걸었다. 22일 CNBC 등 외신에 따르면 아마존웹서비스(AWS)는 최근 해외 데이터센터 공간 임대 협상을 일부 중단한 것으로 알려졌다. 자체 시설이 아닌 외부 시설을 빌려 서버를 설치하는 코로케이션 방식 확장을 일시적으로 늦췄다. AWS는 체결된 계약은 유지하되 새 프로젝트 확장 속도를 늦출 예정인 것으로 전해졌다. 생성형 인공지능(AI) 수요에 대응하기 위한 인프라 투자 속도를 처음 줄인 셈이다. 외신은 이번 데이터센터 임대 계획 연기가 미국 관세 부과 때문으로 분석했다. 최근 도널드 트럼프 미국 대통령이 전면 관세 부과를 예고하면서 장비 수입 비용 급등과 경기 둔화 우려가 커져서다. 앞서 마이크로소프트도 AI와 클라우드 수요 확대를 위해 추진하던 데이터센터 인프라 확장 계획을 조정했다. 미국 오하이오주 콜럼버스 리킹카운티 부지에 추진 중이던 10억 달러(약 1조4천255억원) 규모 데이터센터 건설 사업을 포함한 프로젝트를 일시 중단한다고 밝혔다. CNBC는 미국 관세 발표 후 아마존과 마이크로소프트 주가가 하락세를 보이며 시장 전반 긴장이 높아지고 있다고 평가했다. 실제 아마존 주가는 올해 들어 25% 하락했고 마이크로소프트는 15% 떨어졌다. AWS 케빈 밀러 글로벌 데이터센터 부문 부사장은 "이번 임대 확장 중단은 용량 관리 차원에서 이뤄졌다"며 "전체적인 계획에 변화는 없다"고 반박했다.

2025.04.22 09:49김미정

클라비, '스마트 영농 시스템' 개발 착수…과수 농업 디지털 전환 주도

클라비가 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 기술력을 기반으로 과수 농업 분야의 디지털 전환에 나선다. 클라비는 농촌진흥청이 발주한 '노지 스마트 영농 통합 솔루션 개발' 국책 과제의 일환으로 '노지 과수 스마트 영농 통합 관리시스템 개발' 사업에 본격 착수했다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 이달부터 2028년 12월 31일까지 총 3년 9개월간 진행된다. 전남대학교가 주관 연구개발 기관을 맡고 클라비를 비롯해 미래센서·포도·아그모·에이디·전북대학교 등이 참여기관으로 협력한다. 사업의 핵심 목표는 노지 과수 재배에 최적화된 생성형 AI·클라우드 기반의 스마트 영농 통합 관리시스템을 개발하는 것이다. 클라비는 AI와 클라우드 기반 빅데이터 기술을 활용해 ▲과수·과실 생육진단 ▲병해충 예측 및 자동 알림 ▲기상 재해 방지·대응 ▲로봇 기반 농작업 자동화 등 현장 중심의 디지털 농업 인프라 구축을 위한 핵심 기능 개발을 주도하게 된다. 클라비는 이번 사업을 통해 노지 과수 분야의 생산성과 효율성을 높이고 데이터 기반 의사결정을 가능케 하는 기술 인프라를 제공할 계획이다. 안인구 클라비 대표는 "이번 과제를 통해 클라비는 노지 과수 분야의 디지털 전환을 실현하고 스마트농업의 대중화를 이끄는 기술 파트너로 성장할 것"이라며 "AI와 로보틱스, 데이터 기술을 융합해 농업 생산성과 지속가능성을 동시에 높이는 혁신을 만들어가겠다"고 말했다.

2025.04.22 09:46한정호

[써보고서] 뉴엔AI, '퀘타아이'로 빅데이터 분석 대중화 승부수…"K-세일즈포스 꿈꾼다"

뉴엔AI가 구독형 소프트웨어(SaaS) 서비스 시장에 본격적으로 뛰어들었다. 산업 특화 언어 모델을 재정비하고 인공지능(AI) 기반 텍스트 분석으로 데이터 분석 대중화를 겨냥하는 것이다. 맞춤형 분석과 클라우드 운영을 결합한 구독 구조는 중소기업 대상 서비스 확장 가능성도 엿보인다. 뉴엔AI는 최근 서울 양재오피스에서 AI 분석 플랫폼 '퀘타아이(Quettai)'의 시연회를 열고 기자에게 실제 구동 과정을 공개했다. 해당 서비스는 소셜미디어, 커뮤니티, 공공 데이터 등 온라인상에 산재한 구어체 데이터를 실시간 분석해 마케팅, 제품 전략, 고객 대응 등에 활용할 수 있도록 설계돼 있다. 21일 업계에 따르면 '퀘타아이'는 기존 엔터프라이즈 맞춤형 서비스를 범용 SaaS로 확장하면서도 정밀한 언어모델 분석력과 직관적 유저 인터페이스(UI)를 그대로 살린 것으로 평가된다. 키워드만 입력하면 감성 반응, 소비자 트렌드, 이슈 흐름 등을 즉시 도출할 수 있어 비정형 데이터에 익숙지 않은 실무자도 손쉽게 활용할 수 있다. 뉴엔AI는 이 플랫폼을 통해 'K-세일즈포스'를 연상케 하는 사용자 중심 소프트웨어를 지향한다. 회사 관계자는 "맞춤형 분석, 구독형 서비스, 클라우드 운영이라는 세 가지 요소를 기반으로, 데이터 기반 의사결정을 필요로 하는 중소기업들에게 실질적인 해법을 제공하겠다"고 설명했다. 단순 키워드 넘는다…'저당'으로 본 마케터 위한 인사이트 플랫폼 '저당'은 최근 당류 저감 시장이 탄력을 받으면서 유통 업계에서 가장 뜨거운 키워드로 부상하고 있다. 지난해 '코카콜라 제로'나 '펩시 제로 라임' 같은 탄산음료에서 시작된 흐름이 전방위적으로 확산되고 있기 때문이다. 이제는 우유와 같이 전혀 연관이 없을 듯한 분야까지 번져 서울우유·매일유업·남양유업 등 국내 대표 3사가 앞다퉈 저당 우유 라인을 출시하는 상황이다. 기자는 이러한 저당 열풍이 실제 데이터에서 어떻게 드러나는지 확인하기 위해 '저당'을 '퀘타아이'에 키워드로 입력했다. 초기 화면은 포털 검색창처럼 직관적이었고 실행과 동시에 소비자 언급량·작성자 유형·감성 지수 등이 실시간으로 펼쳐졌다. 덕분에 '저당' 키워드가 확산되는 추세와 브랜드별 소비자 반응을 한눈에 파악할 수 있었다. 가장 먼저 눈에 띄는 것은 요약 화면이었다. '저당' 키워드가 최근 1년 동안 얼마나 언급됐는지를 한눈에 확인할 수 있었다. 작성자 유형도 맘카페나 디시인사이드와 같은 소비자 커뮤니티 중심인지, 브랜드 홍보자료인지, 광고인지로 구분돼 나타났다. 이는 마케팅이나 홍보팀 실무자 입장에서 매우 유용한 기준이다. 뉴엔AI 관계자는 "단순 언급량을 넘어서 소비자 순수 언급만을 별도로 분류할 수 있어 실제 반응을 정교하게 가려낼 수 있다"고 설명했다. 추가적으로 인상적이었던 기능은 감성 분석을 수치화한 'SNPS 지수'였다. 단순히 긍정과 부정의 비율을 보여주는 것이 아니라 시기별 감성의 흐름을 지표 형태로 파악할 수 있게 설계돼 있다. '저당' 키워드의 경우 연말과 여름휴가철에 긍정 지수가 뚜렷하게 하락했는데 이는 계절별 소비자 심리 변화를 반영한 결과로 해석된다. 뉴엔AI 관계자는 "기존에는 긍정·부정을 단순 건수나 퍼센트로만 파악해 타이밍을 놓치는 경우가 많았다"며 "이 지수는 계절성이나 특정 이슈에 따라 급변하는 정서적 반응을 정밀하게 추적할 수 있어 마케팅 플래닝에 효과적으로 활용할 수 있다"고 설명했다. 연관어 분석 기능도 효과적이다. '퀘타아이'는 기존 시스템에서 흔히 제공하던 '연관 키워드 나열' 수준을 넘어 ▲증가한 키워드(핫) ▲전체 상위 키워드(탑) ▲신규 등장어(인) ▲소멸어(아웃) 네 가지 범주로 분류했다. 이를 통해 특정 트렌드의 생명 주기를 시각적으로 파악할 수 있도록 설계됐다. 일례로 지난 분기에 급증했던 '저속노화' 키워드는 최근 분석에선 거의 사라진 단어로 분류됐다. 더이상 사람들이 '저속노화'를 트렌디한 개념으로 보지 않는다는 의미다. 'AI 추적 키워드' 기능도 눈에 띄었다. 기존 사전에 등록되지 않은 신조어나 은어도 AI가 문맥을 분석해 자동으로 탐지하는 방식이다. 이 기능을 통해 이제 막 유통되는 신제품명이나 소비자들이 자발적으로 만들어낸 신흥 트렌드를 실시간으로 포착할 수 있다. 뉴엔AI 관계자는 "기존 시스템은 사전 등록된 단어만 분석 가능했지만 AI 추적 키워드는 실시간 대화 속 맥락을 따라가며 전혀 새로운 키워드도 걸러낸다"며 "이전에는 인지조차 되지 않았던 소비자 표현이나 신조어까지 마케팅 현장에 반영할 수 있다"고 설명했다. "마케터의 사각지대를 메운다"…연관어·해시태그·AI 리포트까지 이날 시연에서 '퀘타아이'의 핵심 기능은 '연관 규칙 분석'에서 절정에 달했다. 이 기능은 특정 키워드와 자주 결합되는 단어군을 자동 추출하고 공통된 접미어나 접두어를 기준으로 군집화해 보여준다. 일례로 '버거'라는 단어와 함께 언급된 '크림치즈버거', '고추크림치즈버거' 등의 항목을 자동 정렬해 어떤 메뉴가 '저당' 키워드와 동반 언급됐는지 순위별로 시각화했다. 마찬가지로 '우유'와 함께 언급된 저지방 제품들도 실시간 데이터 기반으로 군집화돼 상품 기획자들이 트렌드를 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 소셜미디어 해시태그 분석 기능 역시 압도적 정보량을 제공한다. 사용자가 직접 게시글에 붙이는 해시태그는 단순한 키워드보다도 높은 의사표현 수단이다. '퀘타아이'는 해시태그를 따로 추적해 소비자가 의식적으로 내세운 주제 키워드를 분류한다. 이에 더해 '퀘타아이'는 키워드 언급의 맥락을 다층적으로 분해하는 다양한 분석 기능도 갖췄다. '주제 분석' 메뉴에서는 총 언급량을 식품, 생활, 의료, 공공정책 등으로 나눠 AI가 자동 분류한다. 예기치 않게 높은 비중으로 나타난 '보건복지' 분야는 기자에게도 흥미로운 지점이었다. 이같은 의외의 사실에 대해 뉴엔AI 관계자는 "정부·지자체 차원에서도 저당 제품과 건강 관련 논의가 많다"며 "시장 탐색 관점에서도 가치 있는 정보"라고 말했다. 이같이 '퀘타아이'는 키워드 언급 맥락을 다층적으로 분해해 식품·다이어트 범주를 넘어 의료, 웰니스, 공공 캠페인 등 예상치 못한 산업군까지 비즈니스 기회를 제시한다. 이러한 확장성은 마케터에게 새로운 진입 전략을 모색할 수 있는 근거가 된다. 사용자 프로필 추정 기능도 주목할 만하다. 과거에는 특정 커뮤니티의 사용자층 특성을 근거로 성별이나 연령을 단순 추정하는 수준에 그쳤지만 '퀘타아이'는 한 발 더 나아갔다. 게시글 내의 문장 구조와 단어 선택을 AI가 문맥 단위로 분석해 작성자의 성별·연령대·결혼 여부까지 정교하게 추론해낸다. 일례로 "오늘 남편이랑 홍대에 쇼핑 갔다"는 커뮤니티 게시글의 문장에서는 글쓴이가 기혼 여성일 가능성이 높고 활동 지역은 수도권일 것이라는 점을 자동 도출해낸다. 뉴엔에이아이 관계자는 "커뮤니티 출처 기반이 아니라 텍스트 그 자체를 해석하는 방식이라 정확도가 높고 마케팅 타깃 세분화에 직접 활용 가능하다"고 설명했다. 또 마케팅 실무자에게 유용한 'AI 보고서 자동 생성' 기능도 인상 깊다. 사용자가 설정한 키워드에 대해 "왜 변곡점이 발생했는지", "어떤 이슈가 언급량을 올렸는지"를 AI가 스스로 정리한다. 일일이 수작업 리포트를 만들지 않아도 되는 구조다. '긴급 알림 기능'도 존재한다. 이 기능은 브랜드 모니터링과 위기관리에 적합하다. 제품명·인물명 등 설정된 키워드가 등장하면 실시간으로 알림이 전달된다. 특히 기업의 위기관리, PR 이슈 대응에서 직접 활용할 수 있다. "한국형 세일즈포스 될 것"…퀘타아이, 상장 발판 삼는다 이날 시연 내내 '퀘타아이'의 특징은 명확했다. ▲일반 사용자도 쓸 수 있는 쉬운 인터페이스 ▲고도화된 분석 기능 ▲구독형 구조에 기반한 지속 업데이트 ▲업종별 특화 언어모델을 통한 정밀 분석이다. 데이터 분석 교육을 받지 않은 실무자나 문과 출신 기획자도 손쉽게 쓸 수 있다는 점은 인재 수급에 제약이 있는 중소기업에게 매력적인 요소다. 복잡한 쿼리 작성 없이 원하는 키워드만 입력하면 주요 통계와 인사이트를 직관적으로 파악할 수 있는 만큼 누구나 마케팅 전략 수립에 바로 활용 가능한 수준이라는 인상을 줬다. 무엇보다도 '퀘타아이'는 초기 구축 부담 없이 바로 사용할 수 있는 구독형 서비스다. 기업이 자체 인프라를 구축하거나 시스템을 개발할 필요 없이 계정 기반으로 즉시 접근 가능하다. AI 언어모델의 지속적인 고도화와 유지보수는 뉴엔에이아이가 전담하는 구조여서 별도의 기술 인력이 부족한 중소기업에게도 운영 리스크가 적다. 현재 뉴엔AI는 최근 코스닥 상장 예비심사를 통과하며 상장 준비에 속도를 내고 있다. 지난 15일 한국거래소로부터 예비심사 승인을 받은 이 회사는 이르면 올해 상반기 내 상장을 추진한다는 계획이다. 상장 주관사는 NH투자증권이며 확보된 자금은 신규 제품 개발 및 해외 시장 확장을 위한 연구개발 등에 활용될 예정이다. 뉴엔AI 관계자는 "우리 솔루션은 비정형 구어체 데이터 처리에 특화된 국내 유일 플랫폼으로, 900여개 산업군에 맞춤형 언어모델을 적용하고 있다"며 "고객사와 한 번 계약이 이뤄지면 해지율이 거의 없을 정도로 분석 정확도와 유연성을 모두 확보한 상태"라고 밝혔다. 이어 "'퀘타아이'는 마케팅과 전략의 현장을 위한 실전형 SaaS"라며 "한국형 세일즈포스라는 말이 과장이 아니게 될 수 있도록 데이터 중심의 의사결정을 전방위로 돕는 플랫폼으로서 중소기업들을 성심성의껏 지원하겠다"고 강조했다.

2025.04.21 16:57조이환

2분기 D램·낸드 가격, 3~8% 상승 전망…美 관세 영향

올 2분기 메모리 시장이 반등세에 접어들 것으로 예상된다. 최근 미국 정부의 관세 정책으로 업계 불확실성이 높아지면서, 메모리 고객사가 재고를 적극 확보하려고 나섰기 때문이다. 다만 이러한 수요는 단기적인 현상으로, 향후 반도체 관세 정책의 방향에 따라 올 하반기 메모리 시장이 크게 요동칠 전망이다. 17일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올 2분기 D램 및 낸드의 평균판매가격(ASP)은 전분기 대비 3~8% 증가할 것으로 관측된다. 메모리 시장은 지난 1분기 전반적인 하락세를 보인 바 있다. 해당 분기 범용 D램 가격은 8~13%, HBM(고대역폭메모리)는 0~5% 가량 하락했다. 낸드는 15~20%로 하락폭이 더 컸다. 그러나 올 2분기에는 D램과 HBM, 낸드 모두 가격이 전분기 대비 3~8% 상승할 전망이다. 지난 9일 도날드 트럼프 미국 대통령이 전 세계를 대상으로 발표한 상호 관세 정책으로 업계의 불확실성이 높아지면서, 메모리 고객사들이 재고 확보에 적극적으로 나서고 있기 때문이다. 트렌드포스는 "미국 정부가 대부분의 지역에 90일간의 상호 관세 유예 기간을 부여하면서, 메모리 공급사와 구매자 모두 거래를 서두르고 있다"며 "이에 따라 2분기 D램과 낸드의 가격 상승폭이 예상보다 확대될 것"이라고 밝혔다. 다만 이러한 상승세는 단기적인 영향에 머무를 것으로 분석된다. 트렌드포스는 "관세 변동에 더 민감한 미국 브랜드와 수출 업체의 수요가 올 상반기까지 크게 앞당겨지면서 계절적 추세가 흐트러질 것"이라며 "결과적으로 향후 미국 관세의 향방이 올 하반기 메모리 공급 및 수요 동향과 가격 추세를 형성하는 주요 요인이 될 것"이라고 설명했다.

2025.04.18 08:48장경윤

[기고] 기업 내 랜섬웨어 대비, 전용 어플라이언스에 주목하라

일본의 소비자 전자제품 기업 카시오(Casio)는 지난 해 10월경 랜섬웨어 공격을 받았다. 이로 인해 기업 시스템이 일주일간 마비됨은 물론 임직원과 고객 데이터가 유출되는 사태를 겪어야 했다. 이처럼 사이버 사고가 빈번하게 발생함에 따라, 많은 조직이 데이터 보안의 중요성을 인식하고 예방 조치를 취하고 있다. 하지만 IT 관점에서 모든 기업 내 100% 완벽한 데이터 보호를 실현하기란 사실상 불가능에 가깝다. 먼저 기업 데이터의 일상적인 관리는 많은 수고가 따르고, 하드웨어와 소프트웨어를 따로 구성하는 일은 불편하며, 보안 요건을 충족시키는 것도 까다로우며, 데이터의 정확성을 보장하기도 어렵다. 시놀로지가 지난 해 공개한 '액티브프로텍트 어플라이언스'는 백업에 최적화된 전용 제품으로, 기업 조직과 개인의 가장 중요한 자산인 데이터 관리를 돕기 위한 다년간의 노력이 만든 결과물이다. AMD 2세대 에픽(EPYC) 7272 프로세서와 DDR4 64GB ECC 메모리, 140TB 스토리지로 구성된 하드웨어와 시놀로지가 개발한 관리 콘솔을 결합했다. 최대 용량으로 과금하는 구조이며 이용자 수나 가상머신 대수 증감에 따른 라이선스 추가 비용 부담이 없다. 기업의 RPO 충족하는 안전한 백업 가능 액티브프로텍트 어플라이언스는 하드웨어와 소프트웨어가 통합된 백업 솔루션으로, IT 팀이 개별적으로 하드웨어와 소프트웨어를 조립할 필요 없이 백업 환경을 손쉽게 구성할 수 있도록 한다. 이는 자체 운영체제를 탑재하여 백업 수행, 데이터 복제, 글로벌 소스 측 중복 제거, 데이터의 즉시 복구, 멀티 사이트 관리 등 다양한 기능을 제공한다. 우선 원본 데이터를 빠르고 효율적이며 정확하게 백업하고 완전하게 복구할 수 있어야 한다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 글로벌 소스 측 중복 제거를 통해 백업 시간과 대역폭을 줄이고, 성능을 높이며 복구 시점 목표(RPO)를 충족시킨다. 또한 액티브프로텍트 어플라이언스는 오류나 손상된 데이터를 탐지하고 자동으로 복구하는 자가 치유 기능을 갖추고 있다. Btrfs의 체크섬은 RAID를 통해 지속적으로 데이터 손상을 감지하고 복원하여 오류를 방지한다. 데이터 복구 가능성을 높이기 위해, 액티브프로텍트 어플라이언스 내에 샌드박스 환경을 구성하여 실제 운영 환경에 영향을 주지 않고 재해 복구 전략을 테스트할 수 있다. 백업 검증을 위해 재해 발생 시 복구 가능 여부를 확인하는 영상이 자동으로 생성되어, 데이터 복구 준비 상태를 시각적으로 확인할 수 있다. 랜섬웨어 공격 발생 시 전체 시스템, 개별 파일, 물리-가상(P2V), 가상-가상(V2V) 방식으로 복구할 수 있으며, 기업의 복구 시간 목표(RTO)에 따라 복구 방식을 유연하게 선택할 수 있다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 로컬 백업과 오프사이트 백업을 모두 지원하며, 변경 불가능한(Immutable) 백업 및 WORM 스토리지와 함께 사용해 보존 기간 동안 데이터의 변경이나 삭제를 방지할 수 있도록 한다. 오프사이트 백업은 전송 전 암호화를 통해 원격지로 안전하게 데이터를 전송할 수 있도록 한다. 오프라인 백업으로 데이터 무결성 유지 백업 서버가 랜섬웨어나 데이터 유출로부터 완전히 안전하다고 가정하는 것은 위험하다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 세 가지 핵심 보안 원칙을 기반으로 견고한 보안 아키텍처를 제공한다. 먼저 역할 기반 접근 제어는 사용자 역할에 따라 최소 권한 원칙을 적용해 권한을 설정할 수 있도록 한다. 예를 들어, IT 인프라 관리자는 하드웨어와 네트워크 설정만 관리할 수 있고 백업 계획은 수정할 수 없다. 반면 백업 관리자는 백업 계획을 조정하고 백업 서버에 저장된 데이터에 접근할 수 있다. 또한 액티브프로텍트 어플라이언스는 Windows AD 및 LDAP 통합을 지원하여, 보안 정책을 준수하면서 IT 관리자 업무 부담을 줄일 수 있도록 한다. 두 번째, 액티브프로텍트 어플라이언스는 허용된 IP 주소만 접속을 허용하는 화이트리스트 기능을 제공해, 무단 접근과 랜섬웨어 공격의 위험을 줄일 수 있도록 한다. 마지막으로 오프라인 백업을 추가 구성해 중요 데이터를 물리적으로 분리하고 데이터 보안을 강화한다. 오프라인 백업은 네트워크 연결을 차단함으로써 사이버 공격의 위험을 줄이고, 공격 발생 시 즉시 깨끗한 데이터 사본으로 복구할 수 있도록 한다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 지정된 시간에 하드웨어를 자동 종료하거나, 특정 시간 외에는 네트워크 접근을 차단하는 등 다양한 오프라인 백업 옵션을 제공한다. 백업 중앙 집중화로 운영 효율성 제고 액티브프로텍트 어플라이언스는 중앙 관리 콘솔을 통해 데이터의 가용성과 백업 인프라의 보안을 확보하고, IT 관리자들이 손쉽게 시스템을 운영할 수 있도록 한다. 중앙화된 콘솔을 통해 최대 2천 500대의 서버, 15만 개 워크로드와 오프사이트 서버까지 통합적으로 관리할 수 있도록 한다. 액티브프로텍트 어플라이언스의 통합 콘솔은 전체 백업 인프라와 각 서버 상태를 실시간으로 보여주어, 사이버 공격이 발생했을 때 즉각 대응할 수 있도록 한다. 예를 들어, 한 지사가 랜섬웨어 공격을 받아 서비스가 중단된 경우, 본사 IT 관리자는 해당 지사의 백업 서버 상태를 즉시 확인할 수 있다. 지사의 로컬 백업이 손상되었더라도 걱정할 필요 없다. 본사 오프사이트 백업에서 데이터를 빠르게 복구하여 비즈니스 연속성을 유지할 수 있도록 한다. 기업 내 보안 수준 향상 돕는 액티브프로텍트 사이버 보안을 지키는 일은 단 하나의 조치로 끝나는 일이 아니다. 포괄적인 데이터 보호 전략을 구축하는 것이 중요하다. 또 데이터 보호는 비즈니스에 부담이 아닌 힘을 실어 주는 것이 중요하다. 시놀로지가 제안하는 액티브프로텍트 어플라이언스는 시놀로지 하드웨어와 소프트웨어 엔지니어링 전문성, 고객과 협력으로 얻은 통찰력을 구현한 제품이다. 보안성과 효율성, 간편한 관리를 모두 갖춘 전용 백업 솔루션으로, IT 운영을 단순화하고 데이터 무결성을 보장하며 보안 수준을 향상시키고자 하는 기업에 적합하다.

2025.04.17 17:12석미은

SAS 손잡은 케이엘정보통신, 공공 데이터·AI 시장 공략 '가속'

케이엘정보통신이 글로벌 데이터·인공지능(AI) 기업 SAS와 손잡고 공공부문 특화 솔루션 공급·개발에 박차를 가한다. 케이엘정보통신은 SAS코리아와 파트너십을 맺고 공공기관을 대상으로 데이터와 AI에 기반한 솔루션 공급에 나선다고 17일 밝혔다. 전국 1만여 개의 공공·교육 기관을 고객사로 확보하고 있는 케이엘정보통신은 통합 홈페이지 서비스, IT 서비스 아웃소싱, 공개 소프트웨어(SW) 기술지원 서비스, 클라우드 인프라 구축 및 유지보수 등을 제공하고 있다. 이번 SAS와의 파트너십 체결로 케이엘정보통신은 SAS의 공공부문 특화 솔루션에 자사의 구축 서비스 능력을 결합해 데이터·AI 기반 기술을 확대 공급해 나간다는 방침이다. 양사는 ▲공공부문 부정 결제·부정 수급 문제에 대응 가능한 사기 방지 솔루션 ▲데이터에 기반한 의사결정 인텔리전스 솔루션 ▲보고서 작성 등의 행정 업무를 간소화하고 시각화할 수 있는 각종 분석 툴과 공공부문 생산성을 향상시키는 AI 기반 솔루션을 중심으로 영업력을 집중할 계획이다. 또 디지털 전환을 위한 클라우드 인프라 구축·운영 관리 사업도 클라우드 네이티브 데이터·AI 플랫폼인 'SAS 바이야' 제품을 연계해 함께 추진해 나갈 예정이다. 최종윤 케이엘정보통신 대표는 "공공기관에서 방대한 데이터와 AI 기술에 기반한 다양한 대민 서비스를 제공하게 됨에 따라 서비스의 질과 업무 효율성을 높이기 위한 관련 기술의 도입이 절실히 필요한 상황"이라고 강조했다. 이어 "글로벌 시장에서 이미 성공적으로 도입돼 활용되고 있는 SAS의 공공 솔루션에 우리의 전문 컨설팅과 구축 서비스를 함께 제공함으로써 공공기관의 생산성을 제고하고 대고객 서비스 강화를 지원할 수 있을 것"이라고 말했다. 이중혁 SAS코리아 대표는 "케이엘정보통신과의 협력은 단순한 영업 강화를 위한 파트너십이 아니라 공공기관에 데이터 기반의 혁신을 실현하기 위한 보다 포괄적인 접근"이라며 "우리와 케이엘정보통신, 그리고 공공기관이 긴밀히 협력해 데이터와 AI에 입각한 공공 서비스 인프라 구축에 힘을 합해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.04.17 16:26한정호

제조현장 AI 도입률 3.9% 그쳐…정보통신 분야 25.7%에 비해 낮아

생성형 인공지능(AI)은 빠르게 확산하고 있지만 제조 현장의 AI 도입은 아직 부족한 상황이어서 산업 전반에 AI 도입을 가속해야 한다는 주장이 나왔다. 산업통상자원부가 17일 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P·Manufacturing AI Policy) 세미나'에서 송단비 산업연구원 연구위원은 '산업 AI 기업 활용현황' 조사 결과, 기업의 AI 활용비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가했지만, 여전히 낮은 것으로 나타났다고 발표했다. 산업별 AI 도입률은 정보통신과 금융·보험은 25.7%와 15.3%지만 제조업은 3.9% 수준에 그친 것으로 나타났다. 기업 규모별로는 250명 이상이 종사하는 기업의 경우 AI 도입률이 2017년 3.1%에서 2022년 9.3%로 상승했으나 50~250명이 종사하는 기업은 2017년 0.9%에서 2022년 3.1%로 늘어나는 데 그쳤다. 박일준 대한상의 부회장은 “AI 범위가 너무 넓어 모든 분야에서 잘하겠다고 하는 생각은 위험할 수 있다”며 “선택과 집중 전략이 필요한 상황에서 산업계는 산업 AI에 집중해야 한다”고 말했다. 박 부회장은 “제조분야 AI 주도권을 다른 국가에 내주지 않도록 민관이 힘을 모아 산업 AI를 확산하기 위해 총력을 다해야 한다”고 강조했다. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표)는 “AI는 늦었지만, 산업 AI, 제조 AI에는 아직 기회가 있다”며 “자율제조의 핵심기술은 AI·로봇·디지털트윈이며 특히, AI 기술이 급격히 고도화되는 상황”이라고 말했다. 장 교수는 “기존에는 로봇의 운영 경로를 사람이 일일이 설정했지만, 지금은 AI가 스스로 최적 경로를 학습하고 조정하는 수준까지 발전했다”며 “이러한 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 우리 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용해야 한다”고 강조했다. 이어 “기술·투자 역량이 있는 대기업과 달리 중견·중소기업에는 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 허영신 마키나락스 부사장은 “범용 AI 관련 기술이 빠르게 발전하고 있으나 이 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없고, 이러한 범용 기술을 어떻게 산업 특화 솔루션으로 빠르고 비용 효율적으로 전환하는지가 중요하다”고 말했다. 허 부사장은 “AI 산업 활성화하는 데 중요한 것은 실제 활용도를 높이는 것”이라며 “정부 차원에서 다수 기업이 활용할 수 있는 산업 특화 AI 상용화 지원이 필요하다”고 강조했다. 엄재홍 DN솔루션즈 상무는 “기계·장비의 경우 기존 거대언어모델(LLM)을 곧바로 활용하기는 어렵고, 운용 생산성·가공 생산성·종합 생산성·비용 효율성을 모두 만족하는 특화 모델인 LDM(Large Domain model)이 필요하다”고 말했다. 이어 “산업에 AI를 적용하려면 산업 인프라·생태계 전반에 변화가 동반돼야 하지만 산업데이터는 지식재산권과 직결돼 공유가 어렵고, AI 등 기술역량을 보유한 인력이 부족하다”고 지적했다. 엄 상무는 “산업 AI의 시너지는 산업데이터의 상호 운용성을 바탕으로 하기 때문에 국가 거버넌스 중심의 표준화와 활용 가이드라인이 필요하다”며 “구체적인 산업데이터 활용 가이드라인으로 산업계 참여를 유도하고, 산업 AI 협업 생태계를 구축해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다. 산업부는 AI를 통해 산업 현장의 구체적 문제를 해결해야 하는 만큼, 선도 프로젝트를 발굴해 성공사례를 산업 전반으로 확산하고 산업데이터 생성·활용과 산업 현장에 익숙한 AI 인재 양성, 제조기업과 AI 기업이 함께하는 생태계 구축 등을 위해 범용 AI와는 차별화한 전략을 세운다는 계획이다. 산업부는 우선 AI 접목을 통해 제조공정과 제품의 혁신을 가져올 자율제조 선도프로젝트를 올해 30여 개 추가로 선정하고 디자인·유통·에너지 등 생산활동 지원을 위한 제조지원 선도프로젝트도 추진한다. 또 AI 모델 구축에 필수적인 산업데이터 생성·가공·활용을 촉진하기 위해 산업데이터 전처리·표준화 기술개발과 공유플랫폼(데이터 스페이스) 구축을 지원할 계획이다. 산업 AI 수요기업과 공급기업이 협업해 업종별 특성에 맞는 산업 AI 모델을 개발하고 현장에 실제 적용할 수 있도록 업종·지역 단위 산업 AI 혁신 인프라도 조성한다. 제조 분야 지식·노하우와 AI 역량을 모두 보유한 현장 맞춤형 AI 전문가를 육성하기 위해 산업 AI 석·박사 과정을 강화하고 주력·첨단산업 분야 재직자에 AI 활용 교육을 집중한다. 시장예측, 공급망·구매, 공정 최적화, 생산설계, 예지보전 등 산업현장 문제를 해결하기 위한 산업 AI 에이전트도 개발한다. 물리세계와 상호 작용하는 피지컬 AI 구현을 위해 K-휴머노이드 연합을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발을 본격화하고 자율주행 자동차·선박·드론 등 모빌리티에 AI 도입을 지원한다. 수요-공급기업 간 매칭을 통해 산업 AI 도입 성공 우수사례를 널리 확산하고 선도사례를 전수할 수 있도록, 산업 AI 성공사례 인벤토리를 고도화하고 제1회 산업 AI 엑스포를 개최할 계획이다. 이승열 산업부 산업정책실장은 “우리 산업이 직면한 생산가능인구 감소, 생산성 정체 문제와 함께 최근 관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망이 더욱 불안정해진 상황에서 산업부는 산업 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있는 해법으로 '산업 AI 전략'에 주목하고 있다”고 밝혔다. 이 실장은 이어 “초기 원천기술 개발에서는 뒤처지더라도 창조적 응용·수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조했다.

2025.04.17 15:44주문정

TSMC 1분기 순익 전년比 60% 급증…AI칩 확대에 수혜

대만 파운드리 업체 TSMC의 올 1분기 순이익이 전년동기 대비 60%가량 증가한 것으로 나타났다. 엔비디아 등 핵심 고객사의 AI 반도체 출하량이 크게 증가한 데 따른 효과로 풀이된다. TSMC는 올 1분기 매출액 8천393억 대만달러(한화 약 46조1천900억원), 순이익 3616억 대만달러(약 15조5천488억원)를 기록했다고 17일 밝혔다. 매출은 전년동기 대비 41.6% 증가했으나, 전분기 대비 3.4% 감소했다. 영업이익은 전년동기 대비 60.3% 증가했으며, 전분기 대비로는 3.5% 감소했다. 앞서 TSMC는 올 1분기 매출 가이던스로 8천억~8천300억 대만달러 수준을 제시한 바 있다. 지난 1월 발생한 지진의 여파로 웨이퍼 일부가 폐기되면서 매출이 다소 꺾일 것으로 예상됐으나, 견조한 실적을 거두는 데 성공했다. 공정별로는 가장 최선단의 3나노가 22%, 5나노 36%, 7나노 15%로 각각 집계됐다. 3나노의 경우 전분기(26%) 대비 감소했으나, 5나노는 전분기(34%) 대비 비중이 늘었다. 이는 엔비디아의 AI 가속기 출하량이 증가한 데 따른 영향으로 풀이된다. 엔비디아는 올 1분기 '블랙웰' 시리즈의 최신 칩인 'GB200'를 출시하는 등 데이터센터 시장을 적극 공략하고 있다. 실제로 TSMC의 해당 분기 전체 매출에서 HPC(고성능컴퓨팅)이 차지하는 비중은 59%로, 전분기 대비 7% 증가했다. 반면 스마트폰은 28%의 비중으로 전분기 대비 22% 감소했다.

2025.04.17 15:36장경윤

"AI가 분양가도 예측"…데이터노우즈, 부동산 솔루션 'AI MAS'로 리브랜딩

데이터노우즈가 자사 부동산 분석 솔루션에 인공지능(AI) 기능을 접목했다. 시장 흐름 예측에 있어 AI 수요가 높아지자 데이터 기반 의사결정의 정밀도를 끌어올리기 위해서다. 데이터노우즈는 기존 솔루션 '엠에이에스(MAS)'의 명칭을 'AI MAS'로 변경하고 핵심 기능을 다음달 중 업데이트할 예정이라고 17일 밝혔다. 'AI MAS'는 AI 기술을 통해 개발사업지의 적정 분양가와 예상 청약 경쟁률을 예측한다. 이를 활용하면 사업성 판단이 보다 체계화돼 리스크를 줄이는 데 실질적인 도움이 된다는 게 회사 측 설명이다. 신기능 중 하나인 '나만의 리포트'는 사용자가 원하는 정보만 선별해 맞춤형 분석 보고서를 자동 생성한다. 보고서 생산성을 높이고 실무 적용성을 극대화한 기능으로 평가된다. '데이터룸' 기능도 새롭게 추가됐다. 다양한 부동산 관련 지표와 자료를 항목별로 정리해 보여주며 사용자는 이를 손쉽게 다운로드해 2차 가공에도 활용할 수 있다. 소비, 소득, 대출 등 NICE금융 데이터를 연동한 것도 특징이다. 금융 정보를 부동산 분석에 접목해 보다 입체적인 수요층 분석이 가능해졌다. 지역·계층별 맞춤 전략 설계에 도움이 될 것으로 기대된다. 다음달 29일 서울 강남 엘리애나 호텔에서는 기업 고객을 대상으로 한 설명회 'AI MAS 데이'도 개최한다. 'AI MAS' 기능 시연과 올해 부동산 시장 전망 강의가 함께 진행되며 참가 신청은 공식 홈페이지 채팅 문의를 통해 가능하다. 김재구 데이터노우즈 상무는 "'AI MAS'는 AI 기술을 활용해 부동산 시장 분석의 정확도를 높이고 사용자 편의성을 크게 개선한 솔루션"이라며 "기존 MAS의 장점을 유지하면서도 AI, 맞춤형 리포트, 데이터룸, NICE금융 데이터 등 혁신적인 기능을 추가해 사업의 성공을 돕는 든든한 파트너가 되겠다"고 밝혔다.

2025.04.17 15:18조이환

티맥스티베로, '2025 파트너데이' 개최…클라우드 DB 사업 강화

티맥스티베로가 국내외 주요 파트너사를 대상으로 2025년 비즈니스 전략과 제품 로드맵을 공유하고 협력 기반 비즈니스 모델을 제시했다. 티맥스티베로는 성남시 분당구 '그래비티 서울 판교' 호텔에서 '2025 티맥스티베로 파트너데이'를 개최했다고 17일 밝혔다. 현장에는 약 60여 명의 업계 관계자들이 참석해 기술 발표 세션과 만찬 등을 함께하며 파트너십 강화 방안을 모색했다. 행사에서는 ▲2025년 파트너 비즈니스 전략 ▲티베로(Tibero) 라이선스 정책 ▲제품 라인업 소개 ▲DB 현대화(DB Modernization) 전략 ▲파트너십 기반의 '티베로 온 AWS' 적용사례 등 다양한 세션이 진행됐다. 티베로 온 AWS 사례 발표에서는 클라우드 환경에서의 데이터베이스 운영 전략과 이를 활용한 고객 성공 사례가 소개돼 참석자들의 높은 관심을 받았다. 행사에 참석한 핸디소프트 관계자는 "국내 DBMS 시장을 선도하는 기업의 전략과 기술 인사이트를 직접 들을 수 있어 유익했다"며 "특히 기술 세션과 시장 전략 발표가 향후 협업 방향을 설정하는 데 도움이 됐다"고 전했다. 티맥스티베로 이희상 대표는 "티맥스티베로는 파트너 생태계와의 긴밀한 협력을 통해 국내 DBMS 산업의 경쟁력을 한층 강화하고자 한다"며 "2025년은 클라우드 시장의 본격적인 성장과 함께 DB 전환 수요가 확대되는 중요한 전환점이 될 것"이라고 강조했다.

2025.04.17 11:07남혁우

CJ메조미디어, 디지털광고 특화 생성형AI 어시스턴스 '앤써' 출시

CJ메조미디어는 지난 26년간 축적한 디지털광고 전문 지식과 업종별 캠페인 데이터를 결합한 생성형 AI 어시스턴트 '앤써(AnXer)'를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번에 선보인 앤써는 CJ메조미디어의 자체 AI 광고솔루션 브랜드인 'AI전환(AX)'의 세 번째 AI 서비스다. 지난해부터 CJ메조미디어는 광고주 성과 극대화를 위해 광고 제안부터 운영, 성과 분석 등 전 영역에 AI 기술 통한 최적화에 집중 투자하고 있다. 지난 9월에는 AI 기반의 MMM 모델(Media Mix Modeling)을 바탕으로 한 자동 예산 분배 솔루션 'AX 버짓 옵티마이저(AX Budget Optimizer)'와 디지털광고의 통합 도달 예측 솔루션 'AX 리치 캐스터(AX Reach Caster)'를 선보였으며 예산 최적화에 따른 성과 개선으로 광고주의 만족도를 제고하고 있다. 이번에 출시한 앤써는 챗GPT와 클로드를 기반으로 광고 전문 지식과 데이터를 집대성한 AI 어시스턴트다. 약 10만건의 광고 캠페인 성과 데이터부터 미디어 판매 정책 및 광고상품 정보, 실무자의 캠페인 운영 경험과 노하우까지 참조할 수 있도록 RAG(검색증강생성) 방식을 도입해 디지털광고에 최적화된 답변을 제공받을 수 있다. 임직원은 보다 향상된 디지털광고 전문성으로 업무 혁신이 가능하고, 과거 유사 캠페인 데이터를 기반으로 광고주 업종과 KPI에 최적화된 체계적 캠페인 운영으로 성과를 극대화할 것으로 기대한다. 앤써는 디지털광고 외에도 반복적인 업무를 자동화하거나 업무에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 기능도 함께 제공한다. 주요 기능으로는 기획서부터 보고서, 이메일까지 업무 문서 작성을 지원하는 '문서작성' 프로그래밍 코드 분석 및 개선 방안을 제시하는 '코드 분석' Raw 데이터 파일을 분석하여 인사이트를 제공하는 '데이터 분석' 문서 내용을 빠르게 파악하고 핵심 정보를 추출하는 '문서 분석' 등이 있다. 향후에는 인사·총무·재무 등 사내 규정 정보까지도 빠르고 쉽게 확인할 수 있도록 확장할 계획이다. 김기환 CJ메조미디어 데이터솔루션담당은 “이러한 자사의 노하우와 AI 기술의 결합이 고객들에게도 실질적인 가치와 경험으로 전해지길 바라며 앞으로도 광고사업 전 영역에 AI를 활용한 고도화를 확장 추진하겠다”고 밝혔다.

2025.04.17 09:58최이담

퓨리오사AI, MS 애저 마켓플레이스에 2세대 NPU 가속기 'RNGD' 출시

인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI는 자사의 2세대 AI 추론 가속기 RNGD(레니게이드)를 마이크로소프트의 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)에 공식 출시했다고 17일 밝혔다. 애저 유저들은 레니게이드를 활용해 고성능 AI 인프라를 손쉽게 활용할 수 있게 될 전망이다. RNGD는 LLM 및 멀티모달 모델의 효율적인 추론을 위해 설계된 데이터 센터용 차세대 AI 가속기다. 지난해 8월 '핫 칩스(Hot chips) 2024' 컨퍼런스에서 첫 선을 보여 글로벌 테크 업계의 큰 관심을 모은 바 있다. 클라우드 중심, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에 최적화돼 있어 유연하게 여러가지 목적으로 활용할 수 있다. 또한 ▲수분 내로 추론용 프로덕션 환경 배포 ▲수요에 따라 유연하게 추론 인프라 규모 조절 ▲기존 애저 데이터 및 소프트웨어 스택과 원활한 통합 등을 제공한다. 나아가 퓨리오사AI는 Llama 3.1 사전 컴파일 모델 기반 API를 곧 제공할 계획이다. 이를 통해 기업 고객은 레니게이드의 추론 성능을 기존 워크플로우 내에서 즉시 테스트하고 활용할 수 있다. 향후 다양한 모델 아키텍처 지원도 순차적으로 확대할 예정이다. 제이크 즈보로프스키 마이크로소프트 애저 플랫폼 총괄은 “애저 마켓플레이스는 전 세계 고객이 신뢰할 수 있는 파트너 솔루션을 쉽게 찾고 배포할 수 있는 공간”이라며 “퓨리오사AI의 레니게이드를 이 생태계에 새롭게 맞이하게 되어 기쁘다”고 말했다. 이번 출시를 계기로 퓨리오사AI는 자사 제품 보급에 박차를 가할 계획이다. 현재 국내외 기업 고객을 대상으로 레니게이드 제품평가를 진행 중이며, TSMC와의 협업을 통해 대규모 양산에 돌입했다. 퓨리오사AI 관계자는 “레니게이드의 애저 통합은 누구나 접근 가능한 효율적인 AI 추론 인프라를 제공한다는 당사의 비전을 실현하는 중요한 이정표”라며 “스타트업부터 대기업까지 복잡한 AI 인프라 없이도 필요한 성능을 쉽고 빠르게 확보할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 퓨리오사AI는 지난 2017년 설립된 인공지능 반도체 스타트업이다. AMD, 삼성전자에서 근무했던 백준호 대표와 김한준 CTO(삼성전자), 구형일 CAO(Chief AI Officer; 퀄컴) 3인이 '지속 가능하고 지구상의 모두가 활용할 수 있는 AI 컴퓨팅 환경 구현'을 목표로 공동 창업했다. 지난 2022년에는 1세대 NPU를 출시해 상용화에 성공했고, 2024년 하반기 2세대 NPU RNGD를 출시해 현재 글로벌 고객사 제품 평가를 진행 중이다.

2025.04.17 08:59장경윤

엔코아, 아이엔소프트와 '데이터웨어' 영업 확대 맞손…데이터·클라우드 역량 결집

엔코아가 '데이터웨어'의 판매망 확장과 시장 경쟁력 강화를 위해 전문기업과의 파트너십을 가속한다. 엔코아는 아이엔소프트와 자사 데이터 통합관리 솔루션 데이터웨어의 영업 파트너 협약을 체결했다고 16일 밝혔다. 아이엔소프트는 클라우드·AI·옵저버빌리티 기술력을 기반으로 기업의 디지털 전환을 지원하는 벤처기업이다. 다년간의 클라우드 기반 솔루션 개발·운영 경험을 바탕으로 클라우드 환경에서 통합 운영이 가능한 모니터링 솔루션과 클라우드 관리 솔루션을 제공해 왔다. 이번 협약을 통해 아이엔소프트는 엔코아의 데이터웨어 제품군에 대한 공식 판매권을 확보하고 데이터웨어 제품 교육과 영업·마케팅 지원을 받게 된다. 주력 제품인 데이터 모델링 툴 '데이터웨어 디에이샵'과 데이터웨어 거버넌스 솔루션군 판매는 물론 엔코아와의 전략적 제안과 기술 협력도 가능하다. 엔코아는 올해 솔루션 판매 확대를 위해 국내 파트너 네트워크를 강화하고 기업의 AI 활용 기반을 지원하는 데이터 솔루션 개발에도 힘을 기울이고 있다. 명재호 엔코아 대표는 "아이엔소프트는 클라우드 기술에 대한 전문성은 물론 데이터에 대한 높은 이해도를 갖추고 있다"며 "양사의 기술 전문성과 높은 신뢰도를 기반으로 데이터웨어의 새로운 영업 기회를 창출할 수 있을 것"이라고 강조했다. 이어 "고객에게 데이터와 클라우드를 결합해 AI 시대에 부합하는 최적의 제품과 서비스를 제공할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 황광익 아이엔소프트 대표는 "이번 파트너십을 통해 데이터 관리 시장과 클라우드·AI 기술을 결합해 새로운 가능성을 열어 갈 수 있을 것"이라며 "기술력과 영업력으로 데이터웨어 판매를 확대해 국내 시장에서의 입지를 강화함은 물론, 양사 역량을 극대화해 고객의 비즈니스 가치를 제고할 수 있는 경쟁력 있는 서비스를 제공하고자 한다"고 밝혔다.

2025.04.16 16:13한정호

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