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IBM, 기업 통제 환경서 운영 가능한 'IBM 밥' 자체 호스팅 버전 출시

IBM이 'IBM 밥(IBM Bob)' 자체 호스팅 배포 버전을 공개했다. 이를 통해 기업은 민감한 코드와 데이터를 외부로 이전하지 않고도 AI를 활용한 애플리케이션 개발과 현대화 작업을 수행할 수 있게 됐다. IBM은 고객이 직접 통제하는 인프라에서 IBM 밥을 운영할 수 있는 자체 호스팅 배포 옵션을 출시했다고 2일 밝혔다. IBM 밥은 코드 생성 기능을 넘어 소프트웨어 개발과 유지보수, 애플리케이션 현대화 전반에 AI를 적용할 수 있도록 설계된 에이전틱 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼이다. 최근 기업들은 AI 기반 개발 도구 도입을 확대하고 있지만 금융·공공·의료 등 규제 산업에서는 민감한 소스코드와 고객 정보, 핵심 시스템 데이터를 외부 AI 서비스에 제공하기 어렵다는 점이 주요 제약으로 꼽혀 왔다. 이에 따라 AI가 구동되는 위치와 접근 가능한 데이터 범위, 운영 방식에 대한 통제권 확보가 AI 도입의 핵심 과제로 부상하고 있다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해 기업 데이터가 위치한 환경에 AI 기능을 직접 배포하는 방식을 채택했다. 자체 호스팅 버전은 코드와 애플리케이션 데이터가 외부 서비스로 이동하지 않도록 하면서 AI 기반 개발·현대화 기능을 제공하는 것이 특징이다. 시장에서도 AI 주권과 데이터 통제에 대한 요구가 확대되고 있다. 퓨처럼 리서치(Futurum Research)는 기업들이 데이터 주권을 확보하면서도 AI 생태계를 활용하기 위해 하이브리드·엣지 환경을 확대하고 있으며, 이에 따라 2030년 AI 인프라 시장에서 하이브리드·엣지 배포 비중이 44%까지 증가할 것으로 전망했다. IBM 기업가치연구소(IBV)가 올해 6월 발표한 'AI 주권의 셈법(The Calculus of AI Sovereignty)' 보고서에서도 응답 기업 경영진의 68%가 국가·지역별 데이터 상주 및 주권 규정을 충족하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. IBM 밥은 이러한 환경을 고려해 다양한 배포 방식을 지원한다. 기업은 라이선스를 확보한 AI 모델을 온프레미스나 망분리 환경에서 직접 운영할 수 있으며, 필요에 따라 외부 AI 모델 서비스와 연동하는 하이브리드 구성도 선택할 수 있다. IBM은 클라우드 중심으로 설계된 기존 AI 개발 도구와 달리, IBM 밥이 온프레미스 시스템과 프라이빗 클라우드 등 여러 환경에 분산된 애플리케이션과 데이터를 대상으로 AI 기반 개발·현대화 작업을 지원할 수 있다고 설명했다. 닐 순다레산 IBM AI·자동화 부문 총괄사장은 "기업용 AI 확산의 핵심은 보안과 거버넌스, 데이터 주권"이라며 "IBM 밥 자체 호스팅 버전은 기업이 직접 통제하는 환경에서 에이전틱 AI를 운영할 수 있도록 해 보안과 규제 준수, 운영 통제권을 유지하면서 AI 활용 가치를 높일 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.02 11:19남혁우 기자

국정자원 화재 1년…정부, 1만5천개 시스템 안정성 강화한다

정부가 지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 화재를 계기로 국가 정보시스템의 안정성 강화에 속도를 낸다. 전국 정보시스템 운영시설의 배터리 안전 기준을 강화하고 1만 5000여개 국가 정보시스템의 중요도를 전면 재분류한 데 이어, 재해복구(DR) 체계와 민간 클라우드 이전을 확대해 대규모 재난에도 행정서비스를 중단 없이 제공한다는 목표다. 행정안전부는 윤호중 장관이 지난 1일 정보시스템과 운영시설 안정성 강화, DR 시스템 구축 등 'AI정부 인프라·거버넌스 혁신 추진방향'의 주요 과제 추진 현황을 점검했다고 2일 밝혔다. 앞서 이재명 대통령은 지난 1일 수석보좌관회의에서 올 2월 국가인공지능전략위원회가 발표한 AI정부 인프라·거버넌스 혁신 추진방향의 이행에 속도를 내고 국가 정보시스템 전면 혁신에 범정부 역량을 모을 것을 주문한 바 있다. 배터리 안전 강화…1459개 시설 전수조사 행안부는 지난해 9월 26일 발생한 국정자원 화재와 유사한 사고를 막기 위해 '행정기관 및 공공기관 정보자원 통합기준'을 개정하고 정보시스템 운영시설의 배터리 안전 기준을 강화했다. 리튬전지 배터리실 구축 시 전산장비와 무정전전원장치(UPS) 등 분리 대상을 구체화하고 배터리실 내 실제 운영과 관계없는 전력선 포설을 금지했다. 배터리 상태 관제와 내구연한 준수 기준도 마련했다. 정부는 올해 1~3월 행정·공공기관이 운영하는 국가 전체 정보시스템 운영시설 1459개를 전수조사했다. 조사 결과 리튬전지가 기준에 따라 분리되지 않은 시설 56개를 확인하고 지난 5월 개선을 권고했다. 행안부는 해당 시설의 조치가 끝날 때까지 이행 상황을 추적 관리할 계획이다. 공간 확보나 건축물 구조 문제로 직접 시설을 개선하기 어려운 경우에는 민간 클라우드 이전도 지원할 방침이다. 1만 5000여개 시스템 등급 전면 재분류…DR 의무화 정보시스템 자체의 안정성 관리 체계도 개편했다. 행안부는 지난 4월 '행정기관 및 공공기관 정보시스템 안정성 고시'를 제정하고 국가 정보시스템을 체계적으로 관리하기 위한 기준을 마련했다. 특히 지난해 화재 당시 국민의 생명·안전·재산과 관련된 중요 시스템의 등급이 낮게 분류됐던 문제를 개선하기 위해 정보시스템 등급제를 국민 영향도 중심으로 개편했다. 이에 따라 국가 전체 정보시스템 1만 5000여개의 등급을 A1~A4로 전면 재분류했다. 새로운 등급에 따라 DR 체계 구축과 복구훈련, 데이터 백업·소산도 의무화했다. 최고 등급인 A1 시스템은 주 시스템과 같은 기능을 수행하는 보조 시스템을 떨어진 다른 데이터센터에 구축하는 이중운영 방식을 적용한다. 재난 발생 시 목표 복구시간은 A1이 1시간 이내, A2는 3~12시간, A3는 1~5일, A4는 3주 이내다. 각 기관은 정보시스템 장애관리계획을 3년 단위로 수립하고 매년 시행계획을 마련해야 한다. 행안부는 안정성 기준 준수 여부를 매년 점검하고 A1~A3 주요 시스템에서 장애가 발생하면 초동 대응과 장애정보 공유를 강화하는 범정부 장애상황관리 체계도 운영한다. 중요 시스템 13개 DR 우선 구축…대전센터 2030년 폐쇄 DR 구축도 단계적으로 추진한다. 국정자원 대전센터에서 운영되는 A1·A2 시스템 97개를 대상으로 정보화전략계획을 수립 중이며 이 가운데 안전디딤돌과 디브레인, 우편정보, 주민등록, 119구급스마트, 장기조직혈액관리 등 중요성이 높은 13개 시스템은 이달 구축에 착수해 내년 상반기까지 완료할 예정이다. 나머지 대전센터 A1~A3 시스템 121개는 내년 상반기까지 데이터를 공주센터에 실시간으로 복제하는 체계를 우선 구축한다. 이후 서버 운영에 필요한 부분을 2028년까지 구축할 계획이다. 광주·대구센터의 A1~A3 시스템도 2027년까지 데이터 복제 체계를 우선 마련한 뒤 서버 운영 환경을 구축한다. 정부는 화재와 시설 노후화 등을 고려해 국정자원 대전센터를 2030년까지 폐쇄할 계획이다. 현재 KT와 네이버, NHN클라우드 등 민간 기업과 대체센터 마련과 기존 시스템 재배치 방안을 논의하고 있으며 내년 1분기까지 구체적인 방안을 마련할 방침이다. 대체센터는 신축과 임대 등 다양한 방안을 검토할 예정이다. 기존 시스템은 안정성과 보안성, 비용 효율성 등을 고려해 다른 국정자원 센터나 민간 클라우드로 이전할 계획이다. 올해 우선 50개 시스템을 민간 클라우드로 이전하고 내년부터 대상 시스템을 확대한다. 이와 함께 행안부는 국정자원과의 정책 연계를 강화하기 위해 지난 1일부로 국정자원의 책임운영기관 지정을 해제했다. 대전센터의 리튬전지 분리 조치는 지난 1월 완료했으며 광주·대구센터는 기존부터 배터리실이 분리돼 운영되고 있다. 윤호중 행안부 장관은 "최근 발표한 AI 민주정부를 성공적으로 구현하기 위해선 공공서비스를 중단 없이 안정적으로 제공하는 것이 최우선적으로 전제돼야 한다"며 "지난 1년간의 후속조치를 바탕으로 다시는 국정자원 화재와 같은 국가적 재난이 발생하지 않도록 시스템과 제도 양 측면에서 철저히 대비해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.02 10:44한정호 기자

메타마스크, 스테이킹 인프라서 보안 사고…이더리움 보상 탈취

가상자산 월렛(지갑) 서비스 메타마스크의 이더리움 스테이킹 인프라에서 보안 사고가 발생했다. 검증자가 블록 생상 대가로 받은 이더리움 0.36개가 해커 소유로 추정되는 지갑 주소로 이전됐다. 1일(현지시간) 메타마스크는 “외부 파트너, 보안 자문사와 협력해 내부적으로 문제를 해결하고 복구 작업을 진행하고 있다”며 “현재까지 이용자 메타마스크 월렛에 대한 즉각적인 위협은 확인되지 않았다”고 밝혔다. 앞서 지난달 30일 메타마스크의 이더리움 스테이킹 인프라에서 보안 사고가 발생했다. 스테이킹은 이용자가 보유한 이더리움을 네트워크 운영과 보안에 활용하도록 예치하고 대가로 보상을 받는 시스템이다. 이 과정에서 메타마스크가 운영하는 일부 검증자의 블록 생성 보상인 이더리움 0.36개가 정상 수취 주소가 아닌 다른 주소로 전송된 것으로 추정된다. 메타마스크는 이더리움 유동성 스테이킹 프로토콜 리도(Lido)에서 거래를 검증하고 블록에 기록하는 검증자를 운영해 왔다. 리도는 이번 사고와 관련해 메타마스크가 운영하는 검증자 종료 절차를 시작했다며, 사고 원인을 '인프라 침해'로 설명했다. 반면 메타마스크는 구체적인 피해 규모나 인프라 침해 방식 등을 공개하지 않았다. 이더리움 보안 연구자 카덴은 소셜미디어 X를 통해 “블록 생성 보상을 받은 메타마스크 운영 검증자 19개 중 18개의 보상이 예상치 못한 주소로 전송됐다”고 분석했다. 메타마스크가 운영하는 검증자들이 다시 스테이킹에 참여하기까지 한 달 이상 소요될 것으로 보인다. 리도는 종료 검증자의 스테이킹 자산이 검증자 종료, 출금, 재진입 과정을 거쳐 복구까지 최대 45일이 걸릴 수 있다고 설명했다. 한편, 메타마스크는 추가 피해를 예방하기 위해 고객, 파트너사와 협력해 영향을 받은 검증자를 선제적으로 종료하는 절차를 진행 중이다. 다수 검증자는 이미 종료 절차에 들어갔으며, 오는 7일 마지막 검증자까지 역할을 종료할 전망이다. 온체인 분석에 따르면 예방 조치로 종료하는 검증자는 약 1만 7000개, 스테이킹된 자산은 이더리움 약 52만 3000개로 추정된다. 다만 메타마스크 측은 해당 수치를 공식 확인하지 않았다.

2026.10.02 10:41홍하나 기자

위메이드플레이, 7년 연속 정보보안 국제 표준 인증

위메이드플레이(대표 우상준)는 국제표준화기구(ISO)를 통해 정보보안 부문 국제 인증(ISO27001)심사를 완료했다고 2일 밝혔다. 이는 최초 인증 이래 사후 심사를 거쳐 갱신 심사로 취득한 이번 인증은 2020년 이래 7년 연속 인증이다. 이번 인증은 국내외 위험 요소, 환경 예방 및 대응, 새로 도입한 정책 시스템에 대한 외부 기관 검증으로 알려졌다. 그동안 위메이드플레이는 제로 트러스트 모델을 자체 보안으로 강화하며 솔루션을 확대했다. 특히 4월 완료한 국내 공인 인증인 ISMS(정보보안관리시스템)에 이은 이번 인증은 국내외 기준을 적용해 교차 심사, 평가한 사례로 국내외 이용자들에게 안전한 서비스 환경을 입증하게 됐다는 게 회사 측의 설명이다. 이 회사는 ISMS와 ISO27001 등 국내외 공인 정보보안 심사 및 인증을 완료한 데 이어 남은 하반기 개인정보 보호를 강화할 서비스 플랫폼의 보안 정책 확대에도 나선다. 김성훈 위메이드플레이 최고기술책임자(CTO)는 “이번 인증은 새로운 보안 정책을 각자 업무와 회사 생활에 적용, 생활화해 준 구성원들의 성과”라며 “국내는 물론 해외 시장 확대에 나설 개발, 서비스 기조에 맞춰 글로벌 표준의 보안 서비스를 이어가겠다”라고 전했다.

2026.10.02 10:00이도원 기자

Arm, 엔비디아 에이전틱 AI 보안 플랫폼에 반도체 IP 지원

Arm은 2일 자사 반도체 IP(설계재산권)가 엔비디아가 추진하는 '오픈 에이전트 세이프티 플랫폼'을 지원해 에이전틱 AI의 보안 향상에 기여하고 있다고 밝혔다. 오픈 에이전트 세이프티 플랫폼은 엔비디아가 28일(현지시간) 공개한 개방형 AI 보안·통제 시스템이다. AI 에이전트가 접근할 수 있는 범위와 행동을 통제해 해킹이나 정보 유출 등 문제를 일으키는 것을 방지하는 것이 목적이다. 오픈 에이전트 세이프티 플랫폼에는 앤트로픽, 허깅페이스, 팔란티어, 퍼플렉시티 등 주요 AI 업체, 시스코, 델테크놀로지스, HPE 등 서버/장비 업체가 참여했다. 오픈 에이전트 세이프티 플랫폼은 보안 강화 런타임 '오픈셸(Openshell)', 데이터와 네트워크를 통제하는 감시 시스템 '센트리' 등으로 구성된다. Arm은 "오픈셸은 에이전트가 접근할 수 있는 대상과 수행할 수 있는 작업을 관리하며 에이전틱 AI를 구동하기 위한 Arm 기반 CPU 기반 생태계에서 안전한 에이전트 구동을 지원한다"고 설명했다. 센트리는 에이전트의 행동을 모니터링하고 안전하지 않은 행동을 보이는 에이전트의 데이터 전송과 네트워크 접속을 차단/격리한다. Arm은 "Arm IP 기반 엔비디아 블루필드-4 DPU(데이터처리장치)는 CPU와 독립적으로 작동하며 CPU의 간섭 없이 각종 모니터링 등을 수행한다"고 밝혔다. DPU를 포함한 인프라 처리용 장치는 Arm CPU 기반으로 구축돼 개발자와 인프라 제공업체는 공통의 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 보안 기능을 구축할 수 있다. Arm은 "에이전틱 시대는 Arm을 기반으로 구축되고 있으며, Arm은 처음부터 이를 안전하게 만드는 데 기여하기 위해 최선을 다하고 있다"고 밝혔다.

2026.10.02 09:45권봉석 기자

TI, MCU·MPU 등 제품군에 RTOS '제퍼' 지원 확대

텍사스인스트루먼트(TI)는 자사 임베디드 제품군에 오픈소스 실시간 운영체제(RTOS)인 제퍼 프로젝트(Zephyr Project) 지원을 확대한다고 2일 밝혔다. 이번 통합을 통해 TI는 마이크로컨트롤러(MCU), 마이크로프로세서(MPU), 무선 연결 장치 전 제품군에 걸쳐 양산에 바로 적용할 수 있는 통합 개발 환경을 제공한다. 이 개발 환경은 개발 기간을 단축하고 사이버복원력법(CRA)을 준수하는 시스템을 구현하려는 임베디드 개발자를 위해 설계됐다. 소프트웨어 생태계가 분산된 환경에서는 반도체 공급업체를 변경할 때 코드를 다시 작성해야 하는 경우가 많다. 반면 제퍼 기반의 TI 플랫폼은 일관된 단일 개발 환경을 제공한다. 개발자는 기존 오픈소스 워크플로를 그대로 유지하면서 TI 반도체로 전환할 수 있으며, 동시에 더욱 폭넓은 고성능 하드웨어 포트폴리오를 활용할 수 있다. TI와 제퍼 프로젝트의 이번 파트너십을 통해 다양한 개발자가 하나의 간소화된 플랫폼에서 폭넓은 시스템을 개발할 수 있게 됐다. TI는 리눅스 재단의 장기 지원 체계를 바탕으로 취약점에 대응할 수 있도록 제퍼 기반 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 정기적으로 업데이트한다. 이를 통해 개발자는 오랜 기간 안정성과 규정 준수를 유지하는 제품을 개발할 수 있다. 마리안 코스트 TI 무선 연결 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “TI와 제퍼를 통해 개발자는 TI의 MCU, MPU, 무선 연결 포트폴리오 전반에서 손쉽게 설계하고 확장하는 데 필요한 모든 요소를 활용할 수 있다”며 “개발자는 익숙한 오픈소스 워크플로를 유지하면서 신뢰할 수 있는 TI 반도체를 사용할 수 있으며, 프로토타입부터 양산까지 필요한 폭넓은 하드웨어 및 소프트웨어 지원과 안정적인 공급 역량을 활용할 수 있다”고 말했다. 임베디드 개발자들은 제퍼 프로젝트를 단순한 RTOS를 넘어, 실제 개발 경험을 바탕으로 로드맵을 발전시키고 도입을 촉진하는 활발하고 중립적인 오픈소스 커뮤니티로 활용하고 있다. TI는 업스트림 제퍼 커뮤니티에 코드와 레퍼런스 설계를 적극적으로 기여함으로써, 개발자가 기존 코드베이스를 유지하면서 더 폭넓고 성능이 높은 하드웨어 포트폴리오를 활용하고 장기적인 보안 위험을 줄일 수 있도록 지원한다. 이에 따라 개발자는 TI 반도체로 전환할 때도 기존 제퍼 코드베이스와 툴체인을 그대로 유지할 수 있어 워크플로가 중단되지 않는다. 또한 제퍼 커뮤니티가 SDK 출시 전에 TI의 코드를 먼저 검토하는 업스트림 우선 코드 리뷰를 거치기 때문에, 개발자는 제품의 양산 규모를 확대하는 과정에서도 안정적인 코드베이스를 유지할 수 있다. TI는 공개 리포지토리와 지속적 통합·지속적 배포(CI/CD)도 운영한다. 개발자는 공개 깃허브 페이지의 CI/CD를 통해 최종 SDK에 반영되기 훨씬 전부터 리소스와 새로운 기능을 조기에 이용할 수 있다. 하드웨어 선택의 폭도 넓어진다. 개발자는 제퍼 RTOS 환경을 벗어나지 않고도 TI의 포괄적인 임베디드 및 아날로그 포트폴리오로 전체 시스템을 설계할 수 있다.

2026.10.02 09:31장경윤 기자

티빙, AWS와 클라우드 보안 전면 점검…위협 탐지·대응 자동화

티빙이 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 클라우드 보안 체계를 전면 점검한다. 외부에 노출된 자산과 과도한 접근 권한을 사전에 찾아내고, 이상 징후 탐지부터 대응까지 자동화해 서비스 안정성과 고객 정보 보호 수준을 끌어올린다는 계획이다. 티빙은 AWS와 클라우드 보안 진단·개선 프로그램인 'SIP'를 진행했다고 2일 밝혔다. 단발성 보안 평가에 그치지 않고 실제 클라우드 운영 환경을 분석해 개선 과제를 도출하고 실행까지 지원하는 프로그램이다. 진단에는 글로벌 보안 기관 CIS 보안 통제 기준과 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 사이버보안 프레임워크, AWS 기초 보안 모범사례 등이 활용됐다. 티빙은 진단 결과를 토대로 ▲계정·권한 관리 ▲위협 탐지 ▲인프라 보호 ▲데이터 보호 ▲사고 대응·자동화 등 5개 영역을 중심으로 보안 체계를 손본다. 특히 외부에 노출된 클라우드 자산과 필요 이상으로 부여된 접근 권한을 선제적으로 점검한다. 여러 AWS 계정에 흩어진 보안 정책은 'AWS Organizations'를 활용해 중앙에서 통합 관리하는 체계로 전환한다. 위협 대응 속도도 높인다. 이상 징후를 실시간으로 탐지하고 필요한 조치를 자동 수행하는 프로세스를 강화해 보안 사고 발생 시 대응 시간을 줄이고 반복 업무를 자동화한다. 이를 위해 AWS 네트워크 방화벽을 비롯해 위협 탐지 서비스 아마존 가드듀티, 보안 상태를 통합 관리하는 AWS 시큐리티 허브, 취약점을 자동 점검하는 아마존 인스펙터 등의 적용 범위를 단계적으로 확대한다. 티빙은 워크숍과 전문가 세션, 정기 재점검도 이어간다. 한 차례 진단으로 끝내지 않고 개선 결과를 다시 평가하는 방식으로 클라우드 보안 체계를 지속적으로 보완한다는 방침이다. 티빙 관계자는 “AWS의 SIP를 활용해 클라우드 환경 전반을 체계적으로 점검하고, 확인된 개선 과제를 단계적으로 실행하고 있다”며 “정기적인 점검과 지속적인 개선을 통해 고객이 안심하고 서비스를 이용할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다”고 말했다.

2026.10.02 09:16박수형 기자

[시론] 완벽한 기억은 저주...AI에게 '망각'을 허락할 때다

오늘날 인공지능(AI) 발전 속도는 경이로움을 넘어 인류에게 근원적인 질문과 두려움을 동시에 던지고 있다. 거대언어모델(LLM)과 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하며 새로운 능력을 빠르게 획득하고 있고, 국가와 기업은 성능 향상과 효율성 제고를 위해 막대한 자본과 인력을 투입하고 있다. 그러나 빛이 강렬할수록 그림자 역시 짙어지는 법이다. AI의 급속한 발전이 인간 통제와 사회적 제도 정비를 앞질러 갈 수 있다는 우려도 커지고 있다. 실제로 기술 개발 속도를 조절하고 사회적 안전장치를 먼저 마련해야 한다는 목소리도 꾸준히 제기되고 있다. 이제 우리는 단순히 AI 성능을 얼마나 끌어올릴 것인가를 넘어, AI가 무엇을 기억하고 무엇을 잊어야 하는가라는 질문을 던져야 한다. 더 많이 저장하고 더 오래 보존하는 것이 언제나 더 나은 지능을 의미하는 것은 아니기 때문이다. 완벽한 기억을 향해 질주하는 기술 앞에서 잠시 멈춰 서서, 기억과 망각이 우리 사회에 어떤 의미를 갖는지 되짚어볼 필요가 있다. 모든 정보를 끊임없이 축적하고 보존하려는 AI 방향성은 여러 사회적 문제를 낳을 수 있다. 첫째는 정보의 과잉과 편견 고착화다. 인간 사회가 만들어낸 데이터에는 사실과 지식만 존재하지 않는다. 오류와 차별, 혐오와 편견의 흔적도 함께 담겨 있다. 과거 데이터를 무비판적으로 오래 보존하고 반복적으로 활용한다면, 이미 낡았거나 잘못된 정보와 사회적 편견이 새로운 판단에까지 영향을 미칠 가능성이 있다. AI가 과거의 편향을 그대로 답습하지 않도록 데이터를 선별하고 갱신하는 일이 중요한 이유다. 둘째는 개인의 '잊힐 권리'와의 충돌이다. 디지털 환경에서는 한 번 기록된 정보가 오랫동안 복제되고 유통될 수 있다. 과거 실수나 사적인 정보가 현재의 삶과 무관하게 계속해서 호출된다면, 개인은 자신의 과거에서 영원히 벗어나기 어려워진다. 인간에게는 변화하고 성장할 기회가 필요하다. 과거의 기록이 현재의 정체성을 영구적으로 규정하는 사회가 과연 바람직한지에 대한 질문이 필요한 이유다. 셋째는 효율성 문제다. 데이터를 저장하고 처리하는 데에는 물리적인 자원이 필요하다. 데이터센터 확대와 연산량 증가는 전력과 냉각 자원 사용을 비롯한 다양한 비용을 수반한다. 물론 데이터 저장과 연산 자체가 곧바로 환경적 재앙을 의미하는 것은 아니다. 그러나 AI 활용이 지속적으로 확대되는 상황에서 무엇을 얼마나 오래 보존하고 처리할 것인지를 고민하는 것은 기술의 지속 가능성이라는 측면에서도 중요한 과제다. 무엇보다 중요한 것은 기억이 많다고 해서 반드시 지능이 더 뛰어난 것은 아니라는 사실이다. 인간의 지능 역시 모든 것을 기억하는 능력에서 비롯되지 않는다. 오히려 중요한 것과 중요하지 않은 것을 구분하고, 필요한 정보에 집중하며, 새로운 경험에 따라 기존의 판단을 수정하는 능력이 인간의 사고를 유연하게 만든다. 그렇다면 우리가 AI에서 배워야 할 것은 인간의 완벽한 기억이 아니라, 어쩌면 인간의 불완전한 망각일지도 모른다. 인간은 시간이 지나면서 자연스럽게 많은 것을 잊는다. 모든 경험과 정보를 동일한 강도로 기억하지도 않는다. 이러한 망각은 단순한 기억력 결핍이 아니라 인지 체계가 정보를 정리하고 우선순위를 부여하는 과정으로 볼 수 있다. 불필요한 정보를 모두 붙잡고 있지 않기에 우리는 새로운 정보를 받아들이고, 현재의 문제에 집중할 수 있다. 때로는 과거의 상처에서 벗어나고, 실패를 지나 다시 시작하며, 새로운 관계와 가치관을 받아들이는 데에도 망각이 일정한 역할을 한다. 결국 기억과 망각은 서로 대립하는 것이 아니라 함께 작동하는 능력이다. 무엇을 기억할 것인지를 결정하는 일만큼 무엇을 잊을 것인지를 결정하는 일도 중요하다. 이제 AI 설계에서도 이러한 원리를 진지하게 고민할 필요가 있다. AI에 단순히 더 큰 저장 공간과 더 많은 데이터를 제공하는 것을 넘어, 선택적으로 기억하고 필요에 따라 잊을 수 있는 시스템을 구상해야 한다는 것이다. 여기서 말하는 'AI 망각'은 데이터를 무작위로 삭제하거나 AI 성능을 의도적으로 떨어뜨리는 것을 뜻하지 않는다. 오히려 그 반대다. 정보의 중요도와 최신성, 신뢰성, 활용 목적, 개인정보 보호 필요성 등을 고려해 어떤 정보를 얼마나 오래 보존할 것인지 결정하는 선택적 망각의 기술을 의미한다. 예컨대 일정한 시간이 지나 효용이 크게 떨어진 정보는 자동으로 보존 우선순위를 낮추거나 삭제할 수 있다. 개인정보와 같이 일정한 목적을 달성한 뒤 더 이상 보존할 필요가 없는 데이터에는 명확한 보존 기간을 설정할 수도 있다. 과거에는 유효했지만 현재의 지식과 충돌하는 정보는 새로운 정보와 구분해 관리할 수도 있다. 중요한 것은 AI가 무언가를 '잊는다'는 행위 자체보다, 왜 기억하고 왜 잊는지에 대한 기준을 인간이 설계하고 통제하는 것이다. 따라서 AI 망각은 새로운 형태의 안전장치가 될 수 있다. 모든 정보를 무기한 보존하는 대신 목적과 필요에 따라 데이터를 정리하고 갱신한다면 개인정보 침해 위험을 줄이고, 오래된 정보나 편향된 데이터가 지속적으로 판단에 영향을 미치는 문제도 완화할 수 있다. 불필요한 데이터의 저장과 처리에 드는 자원 역시 줄일 여지가 있다. 다만 AI의 망각을 만능 해법으로 생각해서는 안 된다. 무엇을 잊게 할 것인지를 결정하는 과정 자체가 새로운 권력과 편향의 문제가 될 수 있기 때문이다. 누가 어떤 기준으로 '불필요한 정보'를 판단할 것인지, 삭제된 정보의 복구 가능성은 어떻게 보장할 것인지, 법적·역사적으로 보존할 필요가 있는 기록과 개인정보를 어떻게 구분할 것인지 등의 문제가 뒤따른다. 따라서 AI의 망각은 기술 하나를 추가하는 문제가 아니라 법과 제도, 윤리적 기준, 투명한 거버넌스가 함께 논의돼야 할 과제다. 그럼에도 지금 우리에게 필요한 질문은 분명하다. 우리는 AI에게 무엇을 더 기억하게 할 것인가만을 묻고 있는 것은 아닌가. 이제는 무엇을, 언제까지, 어떤 이유로 기억하게 할 것인가를 함께 물어야 한다. 인공지능 발전이 궁극적으로 인간의 삶을 풍요롭게 하는 방향으로 나아가야 한다면, 성능과 효율만을 기준으로 기술의 진보를 평가해서는 안 된다. 인간의 삶에는 정확성과 효율성만으로 설명할 수 없는 가치가 있다. 프라이버시와 존엄, 변화와 성장, 용서와 새로운 출발 역시 우리가 지켜야 할 중요한 가치다. 그런 의미에서 AI에게 망각을 허락한다는 것은 기계의 능력을 일부러 제한하자는 이야기가 아니다. 오히려 기억에도 한계와 목적이 필요하다는 인간 사회의 원칙을 AI의 설계에 반영하자는 제안이다. 완벽한 기억이 언제나 축복인 것은 아니다. 모든 것을 영원히 기억하는 사회는 과거의 오류와 상처까지 끝없이 현재로 불러올 수 있다. 반대로 적절한 망각은 불필요한 것을 덜어내고 새로운 가능성이 들어올 공간을 만든다. AI의 미래를 결정하는 것은 단순히 얼마나 많이 기억할 수 있는가가 아닐 것이다. 무엇을 기억하고, 무엇을 갱신하며, 무엇을 잊게 할 것인가를 어떻게 결정하느냐에 달려 있을지도 모른다. 이제 우리는 AI의 '기억력'을 경쟁하는 데서 한 걸음 더 나아가야 한다. 기억하는 능력만큼 잊는 능력도 설계할 수 있는가. 그리고 그 망각의 기준을 누가, 어떤 원칙에 따라 정할 것인가. 이 질문에 답하는 과정이야말로 AI가 인간을 대신하는 기술을 넘어, 인간 사회와 지속적으로 공존할 수 있는 기술로 발전하기 위한 중요한 출발점이 될 것이다. ◆ 필자 박성준은... 현재 한림대학교 객원교수로 재직하며 AI·정보보호 및 디지털 전환 분야에 대한 연구와 교육 활동을 하고 있다. AI 보안, 사이버보안, 우주 보안, 피지컬 AI와 AI 거버넌스 등 기술 발전이 사회와 산업에 미치는 영향을 연구하고 있다. 한국사이버안보학회 고문과 한국우주안보연구소 부소장을 겸하며 대학 및 산업 현장에서 AI·정보보호 등 관련분야에 대한 강의와 자문 활동을 수행하고 있다.

2026.10.02 09:06박성준 컬럼니스트

로크웰 오토메이션 신규 보고서: 생명과학 제조기업의 90%, 디지털 트랜스포메이션을 비즈니스의 핵심 요소로 인식

새로운 조사 결과 제조기업은 품질 향상, 규제 대응 태세 강화 및 운영 성과 제고를 위해 연결된 데이터, 사이버보안 및 인공 지능에 투자 중 밀워키, 2026년 10월 1일 /PRNewswire/ -- 산업 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 분야의 글로벌 선도 기업인 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation, Inc., NYSE: ROK)은 오늘 생명과학 분야 제조 및 산업 운영 의사결정권자들의 의견을 바탕으로 한 업계 인사이트 보고서인 "생명과학 제조를 위한 새로운 운영 모델: 규제 준수에서 지속적인 준비 태세로 전환"을 발표했습니다. 새로운 보고서는 제조기업들이 빠르게 변화하는 산업에 발맞추기 위해 어떻게 디지털 기반을 구축하고 있는지 조사합니다. 90% of Life Sciences Manufacturers Say Digital Transformation Is Now Business-Critical, According to New Rockwell Automation Report 로크웰 오토메이션의 스마트 제조 현황 연구에 따르면, 생명과학 제조기업의 90%가 디지털 전환이 필수적이라고 답했으며, 58%는 스마트 제조 기술을 대규모 또는 일부 운영 부문에 도입한 것으로 나타났습니다. 이 보고서는 제조기업들이 지속적으로 현대화함에 따라, 연결된 데이터, 사이버 보안, 검증된 AI 애플리케이션이 어떻게 가시성을 높이고, 품질 프로세스를 강화하며, 지속적인 준비 태세를 지원하는 데 도움이 될 수 있는지 강조합니다. 보고서의 주요 결과는 다음과 같습니다. 기술 투자는 단순한 기능 확장이 아닌 비즈니스 성과와 직결: 생명과학 제조기업들은 AI 및 머신 러닝(46%), 프로세스 자동화(44%), 사이버보안(39%)을 가장 큰 비즈니스 성과를 창출할 핵심 기술로 꼽았습니다. 제조기업들은 품질 향상(43%), 운영의 디지털화(36%), 위험 감소(35%)를 위해 이러한 투자를 우선시하고 있습니다. 데이터 준비 속도보다 AI 도입이 더 빠르게 진행: 이미 AI를 활용하고 있는 제조기업 중 64%는 향후 1년 내에 사용을 확대할 계획이며, 49%는 향후 5년 동안 투자를 늘릴 것으로 예상합니다. 하지만 수집한 데이터의 절반 이상을 효과적으로 활용한다고 답한 비율은 32%에 불과합니다. 사이버보안은 이제 라이프사이클의 필수 요건: 지난 1년 동안 생명과학 기업의 54%가 최소 한 번의 사이버 공격을 경험했으며, 가장 큰 노출 영역은 IT 시스템 및 기업 네트워크(41%), 원격 액세스 및 연결된 장비(33%), 그리고 IT/OT 통합 지점(29%)에서 발생했습니다. 로크웰 오토메이션의 글로벌 산업 부문 생명과학 담당 부사장인 맷 위버(Matt Weaver)는 "제조기업들은 규제 대응 태세를 하나의 프로젝트로 여겼습니다. 즉, 필요할 때 준비 수준을 일시적으로 끌어올리는 것으로 생각했죠."라고 말했습니다. "이제 그것은 시설 운영에 매일 실천하는 규율로 내재화되어야 합니다. 오늘날 데이터를 연결하고, 시스템을 보호하며, AI 배포를 검증하는 기업들이야말로 규제 기관이나 시장에서 다가올 다음 단계에 대비할 수 있는 기업들입니다."라고 그는 덧붙였습니다. 보고서는 또한 생명과학 제조기업들이 지속적인 준비 태세를 구축하기 위해 취할 수 있는 7가지 행동을 제시하고 있습니다. 여기에는 증거 관리, 사이버 복원력, 산업 데이터 운영, 명확히 정의된 AI 활용 사례, 그리고 AI 거버넌스 등이 포함됩니다. 보고서 전문은 — 생명과학 제조업을 위한 새로운 운영 모델: 규제 준수에서 지속적인 준비 태세로 전환 (The New Operating Model for Life Sciences Manufacturing: Moving from Compliance to Continuous Readiness) — 여기에서 확인하세요. 자주 묻는 질문(FAQ): 지속적인 준비 태세란 무엇입니까? 지속적인 준비 태세란 조직이 실시간 운영 가시성, 데이터 무결성, 그리고 연결된 시스템 전반에 걸친 검증된 통제를 유지함으로써 규제 변화에 원활하게 적응하고, 디지털 전환을 확장하며, 지속적인 성과를 이끌어낼 수 있는 역량을 의미합니다. 생명과학 제조기업들이 디지털 투자에서 더 많은 가치를 얻으려면 어떻게 해야 합니까? 생명과학 제조기업은 생산, 품질, 엔지니어링 및 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 데이터, 시스템 및 워크플로를 연결함으로써 디지털 투자에서 더 큰 가치를 얻을 수 있습니다. 이는 운영 전반에 걸쳐 가시성을 높이고, 더 빠른 의사결정을 지원하며, AI, 예측 분석, 지속적인 개선 프로그램과 같은 고급 역량을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 마련합니다. 생명과학 제조기업들은 AI를 어떻게 활용하고 있습니까? 연구에 따르면, 생명과학 제조기업들은 향후 12개월 동안 품질 관리(50%), 사이버 보안(45%), 공정 최적화(44%)를 개선하기 위해 AI와 머신러닝을 활용할 계획입니다. 진행 방법 이 보고서에 인용된 데이터는 16개국의 생명과학 제조기업, 장비제조업체(OEM), 시스템 통합업체, 엔지니어링 조달 회사(EPC)의 관리자 및 임원 104명의 응답을 기반으로 합니다. 이는 로크웰 오토메이션의 제11차 연례 스마트 제조 현황 보고서의 일부로, 다양한 산업 분야의 의사결정자 1,560명을 대상으로 진행되었으며 Sapio Research와 로크웰 오토메이션이 공동으로 진행했습니다. 로크웰 오토메이션 정보 Rockwell Automation, Inc.(NYSE: ROK)는 산업 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 분야의 글로벌 리더입니다. 로크웰 오토메이션은 인간의 상상력과 기술의 잠재력을 연결하여 인간의 가능성을 확장함으로써 더욱더 생산적이고 지속 가능한 세상을 만들어갑니다. 로크웰 오토메이션은 미국 위스콘신주 밀워키에 본사를 두고 있으며 2025년 회계연도 말 기준으로 2만 6,000명의 전담 직원이 100개 이상의 국가에서 고객 지원에 최선을 다하고 있습니다. 로크웰 오토메이션이 산업 기업 전반에 걸쳐 어떻게 커넥티드 엔터프라이즈®를 구현하는지 자세히 알아보려면 www.rockwellautomation.com을 방문하시기 바랍니다.

2026.10.02 01:10글로벌뉴스

"항상 주변에 삼성·국정원이 있다고 생각하라"

"항상 주변에 삼성전자와 국정원이 있다고 생각하라. 출입국이 금지되거나 체포되면 위챗(중국 SNS)으로 하트 4개를 보내라." 1일 서울고등법원에서 열린 산업기술 해외유출 사건 항소심 공판에서 "(중국 D램 업체) CXMT(창신메모리테크놀로지) 근무 시절 다른 한국인 공정 엔지니어에 비해 (자신은) 역할이 미미했다"고 주장하던 피고인은 이러한 CXMT의 보안지침이 있었다는 사실을 시인했다. 피고인은 지난 2016년 8월 CXMT에 가장 먼저 입사한 삼성전자 출신 한국인 2명 중 1명이다. CXMT가 한국인을 대거 채용하기에 앞서 10명으로 구성했던 한국개발팀 일원이었다. 그는 CXMT 입사에 앞서 삼성전자에선 28년간 근무했다. 이날 공판에서 피고인은 2016년 CXMT의 18나노미터(nm) D램 반도체 공정 투자 계획 '허페이(H) 프로젝트' 추진과 관련해 "(CXMT에서 함께 근무했던 삼성전자 출신 등 한국인 직원들로부터) 설비투자 관련 자료를 취합했다"는 사실은 인정하면서도, 자신은 "18나노 공정 기술 자체에 대해선 모른다"고 주장했다. 그는 "삼성전자 근무 시절에도 40나노 공정까지만 경험했기 때문에, (2016년 기준 첨단이었던) 18나노 공정에 대해서는 전혀 모른다"고 답했다. 피고인은 CXMT 근무 시절 '삼성전자 18나노 공정'을 뜻하는 'D18'이란 단어를 포함한 이름의 파일을 자신의 USB에 저장했다는 사실도 인정했다. 그는 "당시 'D18'은 삼성전자는 물론 마이크론도 사용했던 용어로, 18나노 공정을 뜻하는 (반도체 업계) 일반 용어"라고 주장했다. 하지만 검찰이 "당시 18나노를 양산했던 업체는 삼성전자가 유일하지 않았느냐"는 질문에는 반박하지 않았다. 마이크론은 당시 18나노 공정 연구개발 단계에 머물러 있었다. CXMT는 이후 18나노 공정 D램을 양산하기 위해 삼성전자 출신 등 한국 인력을 추가 채용했다. 이때 '임플란터'(이온 주입 장비) 전문가 A씨도 CXMT에 영입됐다. A씨 영입 후 'PRP'(Process Recipe Plan·공정 설계도)도 큰 폭으로 바뀌었다. 검찰은 "CXMT가 당초 PRP 세부 공정 단계를 536개로 설계했지만, 임플란터 전문가 A씨를 영입한 뒤 615개로 늘었다"며, 피고인에게 "PRP 단계가 크게 늘었는데, 삼성전자 기술이 유출됐을 것이라고 생각하지 않았느냐"며 추궁했다. 피고인은 "(삼성전자 기술 유출 가능성을) 의심만 했다"고 답했다. 피고인은 1심에선 PRP를 "(삼성전자 출신) 공정 엔지니어들의 기억에 의존해 재현할 수 있다"고 주장했지만, 항소심에선 "엔지니어 기억에 의존해 PRP를 재현하는 것은 불가능하다고 생각한다"고 말을 바꿨다. 피고인과 함께 CXMT에 가장 먼저 같이 입사한 B씨는 6년 징역형을 받았다. B씨와 피고인은 2016년 8월 CXMT 입사 직후 임원진 앞에서 '허페이 프로젝트' 관련 자료도 발표했다. 피고인은 관련 자료 작성 과정에서도 자신은 역할이 미미했다고 주장했다. 피고인은 지난 4월 1심에서 징역 7년을 선고받았다. 2심 선고는 이달 하순께 나올 예정이다.

2026.10.02 01:07이기종 기자

2회 '미래기술 전략포럼' 열려..."피지컬AI로 미래 선도"

인공지능(AI), 반도체, 양자 등 미래 기술간 시너지를 통해 국가경쟁력 향상을 도모하는 민간주도 단체인 '미래기술 전략포럼' 두번째 행사가 1일 오후 서울 여의도 국회의원회관 제8간담회의실에서 열렸다. 행사에는 포럼 공동회장인 손승현 한국정보통신기술협회(TTA) 회장과 최경진 한국인공지능법학회장(가천대 교수)을 비롯해 간사를 맡고 있는 유승재 인공지능산업협회 부회장, 최형두 의원(국민의 힘), 정은아 수산아이앤티 대표, 윤석주 페르소나에이아이 이사, 이임평 서울시립대 교수, 임성국 에티버스EPA 본부장 등이 참석했다. 이날 행사는 '피지컬AI'를 주제로 다뤘다. 이에 관한 전문가 발제는 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역AX 본부장과 도재영 서울대 전기정보공학부 교수 2인이 했다. 정 본부장은 대형 국책사업으로 피지컬 AI 핵심 거점을 조성중인 경남과 전북의 사례를 설명했다. 두 지역 합쳐 향후 5년간 1조 3천억이 투입된다. 전북은 차세대 협업지능 피지컬AI 연구생태계로 피지컬AI 1등 국가로 도약한다는 목표하에 올해부터 2030년까지 5년간 총 사업비 7368억 원을 투입한다. 정식 사업 명칭은 '협업지능 피지컬AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성'이다. 정 본부장은 "모델개발->기술 및 현장 검증->적용 및 확산의 피지컬AI 선순환 연구개발 구조를 구축해 피지컬AI 기술 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다. 전북과 달리 경남은 '인간-AI 협업형 LAM 개발 및 글로벌 실증'을 목표로 하고 있다. 올해부터 2030년까지 총 사업비 6765억5000만 원이 들어간다. 현장기반 융합모델 데이터를 활용한 물리 기반 예측모델(PINN)을 확보, 실시간 지능형 정밀제어 및 물리지능 행동모델(행동파운데이션모델) 기술을 확보한다. 정 본부장은 두 지역에 조성하는 피지컬AI 거점이 서로 다르다면서 그 차이에 대해 "경남은 '가공'에, 전북은 '장비'와 '공장'에 초점을 두고 있다"고 설명했다. 악기로 치면 경남은 악기를 조율하는 단계고, 전북은 악기 연주(장비)와 오케스트라 지휘(공장)에 해당한다는 것이다. 경남은 13개 뿌리 공정 가공 고도화에, 전북은 장비 및 공장운영 유연화와 무인공장 운영 OS 개발 및 체계 구축에 역점을 둔다. 정 본부장은 피지컬AI 경쟁력을 높이기 위한 생태계인 '피지컬AI 얼라이언스'에 대해서도 설명했다. 작년 9월 1기가, 올 6월 2기가 출범했다. 피지컬AI 얼라이언스에 대해 정 본부장은 "모든 산업에 활용 가능한 K-피지컬AI 풀스택 기술을 공급하는 한편 수요처와 연겨하는 상위, 총괄적 협력 플랫폼 역할을 수행한다"고 밝혔다. 얼라이언스는 2기 출범 이후 기존 10대 분과를 '국산 기술 자립'과 '도메인 확장' 목적의 3대 핵심 대분과 체제로 슬림화, 운영하고 있다. 3대 대분과는 ▲피지컬AI 풀스택 분과 ▲버티컬 산업 브릿지 분과 ▲기반 거버넌스 분과로 구성됐다. 정 본부장은 "1기에서 도출한 40개 과제를 연계 및 압축해 실행력을 극대화한 핵심 마일스톤으로 12개 과제를 도출했다"며 발표를 마무리했다. 정 본부장에 이어 연사로 나선 도재영 서울대 교수는 제조현장에서 작동하는 피지컬AI를 소개했다. 그는 "피지컬AI 문제는 모델이 아니다. 병목은 설치에서 일어난다"고 강조했다. AI전문가는 현장을 모르고, 현장은 AI를 모른다는 것이다. 또 현장의 분절된 시스템이 보통 10개가 넘고, 공장 한 곳 당 수억~수십억 SI 프로젝트를 하고 있으며, 숙련공의 작업 노하우가 구조화되지 않은 채 사라지고 있다고 우려했다. 이외에 기존 방식은 공정이 바뀔때마다 데이터 수집부터 다시 반복해 비용과 시간이 반복해 쌓이고 있다고 짚었다. 즉 현재의 피지컬AI 문제점 5가지로 비용 증가 및 반복 발생, 많은 시간 소요, 재사용 어려움, 안전 제약 반영 어려움, 기존 지식 활용 불가를 꼽았다. 공장의 예외 대응은 여전히 사람의 몫이라고 밝힌 그는 "1년간 발생한 예기치 못한 생산 정지가 6000시간이 넘는다"며 "(숙련공의) 일관된 되게 기록되는 지식이 겨우 8%에 불과하다"고 들려줬다. 개선책도 제시했다. 현장지식을 온톨로지로 구조화하고 태스크 그래프를 생성하는 것이다. 현장데이터 입력->현장 온톨로지 구축->태스크 그래프 생성 및 검증->로봇 정책 실행->현장 피드백 수집 및 누적->다음 작업 및 공정에 활용하는 선순환 사이클을 만들자는 것이다. 도 교수는 로봇이 앞으로 계속 좋아지고, 가격도 저렴해질 것이라고 예상하며 "하지만 그 로봇에게 "이 공장에서는 이렇게 해야 한다"를 알려줄 수 있는 곳은 그 공장에 들어가 본 회사 뿐"이라며 현장의 중요성을 강조했다. 두 명의 전문가 발제 이후에는 이경진 교수 주재로 참석자간 자유토론이 진행, 피지컬AI의 데이터 수집 표준화와 보안 문제 등을 논의했다.

2026.10.01 21:45방은주 기자

"AI 속도조절 안돼…추격 멈추지 말고 안전 역량 키워야"

인공지능(AI) 개발 속도를 늦추기보다 프런티어 AI 경쟁력을 끌어올리면서 검증과 통제 역량을 더 빠르게 확보해야 한다는 목소리가 학계와 산업계에서 나왔다. 1일 서울 중구에서 열린 국가인공지능전략위원회 'AI 개발 속도조절론 관련 세미나'에서는 국내 AI 개발 속도를 낮추기보다 프런티어 AI 경쟁력을 이어가면서 평가·검증·통제 역량을 동시에 확보해야 한다는 데 참석자들의 의견이 모였다. 최근 앤트로픽과 오픈AI 등에서는 프런티어 AI의 능력이 통제 수준보다 빠르게 높아질 수 있다는 우려와 함께 개발 속도를 조절해야 한다는 주장이 제기됐다. 반면 미국과 중국 정부를 비롯해 AI 기술 경쟁을 이어가야 한다는 입장도 나오면서 속도와 안전을 둘러싼 논의가 확산하고 있다. 이날 참석자들은 국내 AI 개발 속도를 낮추는 데에는 대체로 신중한 입장을 보였다. 프런티어 AI 기술 추격을 이어가는 동시에 위험을 검증하고 사고에 대응할 역량도 함께 갖춰야 한다는 데 무게가 실렸다. 한국의 대응 방향으로 '속도 책임'이 제시됐다. AI 개발과 산업 활용은 이어가되 검증과 사고 대응, 복원력 등 안전 역량을 위험이 커지는 속도보다 더 빠르게 높이자는 구상이다. 이원태 국가AI전략위 보안특위 위원장은 "대한민국 AI의 시계는 절대 멈출 수 없다"며 "프런티어 모델과 산업적 활용은 늦추지 말고 위험이 커지는 속도보다 검증과 사고 보고, 복원력 등 책임의 속도를 더 빠르게 해야 한다"고 말했다. 기술 추격 단계에 있는 한국이 개발 속도를 낮추면 미국과 중국과의 격차가 더 벌어질 수 있다는 우려도 나왔다. 김성훈 업스테이지 대표는 미국이나 중국이 만든 초지능에 의존해서는 한국의 기술 주권을 확보하기 어렵다고 봤다. 한국도 AI가 스스로 더 나은 AI를 만드는 자기개선 단계까지 기술력을 끌어올린 뒤 안전장치를 함께 마련해야 한다는 입장이다. 김 대표는 "같이 멈추면 우리는 이 바닥을 기게 될 것"이라며 "안전하게 그러나 굉장히 빠르게 자기개선형 초지능으로 나가야 한다"고 말했다. 개발 속도를 유지하기 위해서는 AI 능력을 제대로 측정할 수 있는 평가 체계가 뒷받침돼야 한다는 분석도 이어졌다. 현재 모델 자체를 중심으로 한 평가만으로는 에이전트가 결합했을 때 나타나는 실제 능력을 충분히 파악하기 어렵다는 것이다. 최대선 숭실대 AI안전성연구센터장은 자체 실험에서 같은 모델에 에이전트를 결합했을 때 사이버 보안 성능이 크게 높아진 사례를 소개했다. 개별 모델뿐 아니라 에이전트가 결합된 전체 시스템까지 평가 범위를 넓히고 악용 통제와 행동 차단, 사고 추적 체계를 함께 갖춰야 한다고 제안했다. 이한울 에임인텔리전스 부사장도 모델 개발 역량과 위험을 판단할 역량을 함께 확보해야 한다고 봤다. 국내에서 개발한 모델도 독립적인 평가를 거쳐야 하며 검증된 보안 기술이 기업 현장에 적용될 수 있도록 인력과 운영 여건을 갖추는 문제도 짚었다. 평가 기준을 누가 만들 것인지도 주요 화두로 다뤄졌다. 글로벌 빅테크가 자체 안전 기준을 만들고 이를 사실상의 국제 표준으로 확산할 경우 기술 경쟁력이 규칙을 만드는 힘으로 이어질 수 있어서다. 김동환 포티투마루 대표는 유엔과 경제협력개발기구(OECD) 등 다자 협력 체계에서 AI 안전 기준을 함께 논의해야 한다고 제안했다. 한국도 이미 만들어진 기준을 따르는 데 그치지 않고 국제 논의 과정에 참여해야 한다고 봤다. 국제 AI 안전 논의에 참여하기 위한 국내 검증 역량 확보도 과제로 꼽혔다. 김명주 AI안전연구소장은 다음 주 열리는 9개국 AI안전연구소장 협의회에서 첨단 AI 표준과 검증 체계, 사고 대응 방안 등을 논의할 예정이라고 밝혔다. 현재 국내 평가 인력은 주요국과 격차가 있다. 김 소장에 따르면 한국 AI안전연구소 정규직은 20명 남짓인 반면 영국은 평가 인력만 200명 수준이다. AI안전연구소는 국내 AI 모델과 에이전트에 대한 평가를 확대하고 연말까지 개발자 가이드라인과 평가 플랫폼을 마련하는 방안도 준비하고 있다. 이원태 위원장은 "안전은 가속의 반대말이 아니고 가속의 조건일 수 있다"며 "경쟁력 있는 AI는 단지 성능이 높은 AI가 아니라 안전하게 배포하고 사고가 나도 회복할 수 있는 AI여야 한다"고 말했다.

2026.10.01 16:53김동원 기자

[유미's 픽] 대기업 SI, AI 기술 내재화 가속…올 상반기 R&D 투자 가장 많이 한 기업은?

인공지능 전환(AX) 경쟁이 본격화하면서 국내 주요 IT서비스 기업들이 자체 기술 경쟁력을 높이기 위한 연구개발(R&D)에 적극 나서고 있다. AI 에이전트와 산업별 AI 플랫폼, 그래픽처리장치(GPU) 인프라 등으로 사업 영역이 넓어지면서 외부 기술 활용을 넘어 자체 플랫폼과 솔루션을 확보하려는 움직임도 빨라지는 모습이다.1일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 올해 상반기 주요 IT서비스 기업 가운데 R&D 투자 규모가 가장 큰 곳은 삼성SDS, 매출 대비 연구개발비 비중은 포스코DX가 가장 높은 것으로 나타났다. 포스코DX는 R&D 투자 규모도 크게 늘렸다. 올해 상반기 R&D 비용으로 전년 동기 대비 62.1% 늘어난 79억6800만원을 집행한 것이다. 또 매출 대비 R&D 비중도 지난해 상반기 0.86%에서 올해 상반기에 1.68%로 높아진 상태로, 증가한 R&D 비용은 산업현장용 AI와 무인화 기술 확보에 집중됐다. 롯데이노베이트도 AI 중심으로 R&D 투자를 늘렸다. 올해 상반기 연구개발비는 86억3800만원으로 전년 동기보다 29.7% 증가했고, 매출 대비 비중도 1.2%에서 1.6%로 높아졌다. 늘어난 투자는 AI 에이전트와 개발 자동화, GPU 인프라 등 실제 사업에 활용할 기술 확보에 집중됐다. 현재 노코드 기반 AI 에이전트 생성 플랫폼 '온플로우'를 비롯해 AI 기반 SDLC 오케스트레이션 플랫폼과 생성형 AI 모델, OCR 파운데이션 모델, 비전 AI 등을 개발 중으로, GPU 서버와 네트워크 스토리지 구축도 병행하고 있다. AX센터를 중심으로 AI와 빅데이터 기술 개발을 확대하고 있는 신세계아이앤씨는 절대 투자 규모는 작지만 증가 폭이 컸다. 올해 상반기 연구개발비는 16억1900만원으로, 전년 동기 7억9500만원보다 103.7% 늘었다. 상반기 집행액이 지난해 연간 연구개발비 15억6800만원을 이미 넘어선 상태로, 매출 대비 비중도 0.2%에서 0.5%로 높아졌다. LG CNS는 올해 상반기 R&D에 268억2100만원을 투입해 전년 동기 237억8400만원보다 12.8% 늘렸다. 매출 대비 비중은 0.9%로 조사 대상 가운데 낮은 편이었지만, 생성형 AI와 에이전틱 AI, 멀티모달 AI, 피지컬 AI, 로보틱스 등으로 연구 영역을 넓히며 새로운 먹거리 발굴에 적극적인 모습을 보였다. 반면 현대오토에버는 R&D 투자 규모가 줄었다. 올해 상반기 연구개발비는 342억8600만원으로 전년 동기 380억700만원보다 9.8% 감소했다. 매출 대비 비중도 같은 기간 2.03%에서 1.57%로 낮아졌다. 삼성SDS는 조사 대상 가운데 R&D 투자 규모가 가장 컸다. 올해 상반기 동안 약 975억원을 연구개발에 투입했으나, 지난해 같은 기간에 비해선 9.8% 감소했다. 이에 매출 대비 연구개발비 비중도 지난해 1.54%에서 올해 1.38%로 낮아졌다. 다만 삼성SDS는 생성형 AI 모델과 에이전트 AI, AI 안전성, 버티컬 AI, 클라우드 인프라, 보안 기술 등 다양한 핵심 R&D 과제를 수행해 눈길을 끌었다. 업계 관계자는 "R&D 비용을 많이 쓴다고 곧바로 수익성이 높아지는 것은 아니지만 자체 플랫폼과 개발도구를 얼마나 사업에 연결하느냐에 따라 프로젝트 생산성과 반복 매출 구조가 달라질 수 있다"며 "앞으로는 R&D 규모보다 투자한 기술을 실제 AX 사업과 수익으로 얼마나 연결하느냐가 중요해질 것"이라고 밝혔다.

2026.10.01 16:52장유미 기자

위장취업 조직원 배민 고객정보 악용…개보위 "법 위반 보기 어려워"

배달의민족 운영사 우아한형제들이 고객센터 외주 협력사 상담사의 개인정보 무단 조회·유출 사건과 관련해 개인정보보호위원회로부터 개인정보보호법 위반으로 보기 어렵다는 판단을 받았다. 1일 관련업계에 따르면 개인정보위는 개인정보 무단 조회와 유출 정황은 인정하면서도 우아한형제들이 개인정보보호법상 안전조치 의무 등을 위반했다고 보기는 어렵다고 판단했다. 이에 지난 9월 9일 전체회의에서 우아한형제들에 '개선 권고'를 의결했다. 해당 사건은 사적 보복 대행 조직이 조직원을 배민 고객센터 외주 협력사에 상담사로 위장 취업시킨 뒤 이름과 주소 등 고객정보를 무단 조회·유출한 사건이다. 조직은 확보한 정보를 이용해 피해자 주거지 현관에 오물을 묻히고 래커로 욕설을 쓰는 등의 범행을 저질렀다. 개인정보위는 다만 우아한형제들이 안전조치 의무 등 개인정보보호법을 위반했다고 보기는 어렵다고 판단했다. 이에 지난 9월 9일 전체회의에서 우아한형제들에 대해 '개선 권고'를 의결했다. 개선 권고는 시정권고·시정명령이나 과징금 부과보다 낮은 수준의 조치다. 우아한형제들은 사건을 인지한 직후 개인정보 악용 사실을 개인정보위에 신고하고 경찰 수사에도 협조했다고 설명했다. 문제가 발생한 외주업체에 대해서는 전수 감사를 진행한 뒤 계약을 해지했다. 이후 전체 수탁사를 대상으로 보안 점검도 강화했다. 기존 31개였던 점검 체크리스트를 53개 항목으로 늘리고 사고 모의훈련과 재발방지 대책, 데이터손실방지(DLP)·네트워크접근제어(NAC) 적용 현황, 디스크 폐기 이력 등을 점검 항목에 추가했다. 상담사의 개인정보 조회 방식도 변경했다. 개인정보 조회가 가능한 기간을 줄이고 상담 중 주문내역을 확인할 때는 전화번호가 아닌 주문번호로만 조회할 수 있도록 했다. 기존 다운로드·외부 전송 차단에 더해 상담 화면에는 워터마크를 적용했다. 고객센터 업무 계약 시 작성하는 정보보호 합의서 내용을 보완하고 신규 상담센터 개설 시 개인정보 보호 사항을 사전에 점검하는 절차도 강화했다. 수탁사별 월간 보안점검 보고 체계도 마련했다. 이와 함께 모의 침투 테스트와 개인정보 모니터링, 보안관제를 추가로 도입했다. 우아한형제들 관계자는 “이용자의 소중한 개인정보를 보호하기 위한 조치를 꾸준히 강화해 나가겠다”고 말했다.

2026.10.01 16:41류승현 기자

[기고] 에이전틱 AI 도입 성공, 실험 넘어 확장에 달려

기업 인공지능(AI) 도입이 파일럿 단계를 넘어 실제 업무 환경으로 확산하고 있다. 생성형 AI는 이미 정보 검색과 콘텐츠 제작, 소프트웨어 개발 방식을 크게 바꾸고 있으며, 나아가 스스로 추론하고 행동하며 비즈니스 프로세스 전반을 수행하는 에이전틱 AI가 새로운 핵심 화두로 떠오르고 있다. AI 도입이 확대되고 있음에도, 이를 실제 현업에 유기적으로 적용하는 데 여전히 간극이 존재한다. 다수 기업이 파일럿 프로젝트를 추진하거나 AI 전담 조직을 구축하고 있지만, 정작 AI를 어떤 업무에 어떤 방식으로 적용할 것인지에 대한 실질적인 고민은 상존한다. 국내에서도 에이전틱 AI에 대한 논의는 단순한 개별 AI 도구의 기능을 넘어 기업의 시스템과 업무 전반에 어떻게 적용할 것인가로 확대되는 추세다. 지금까지 AI 논의는 코드 생성 모델이나 질의응답용 AI 어시스턴트, 특정 업무를 자동화하는 에이전트 등 개별 기능 구현에 집중됐다. 이런 개별 활용은 AI 도입 출발점이 될 수는 있지만, 기업 환경에서 요구되는 복잡하고 다양한 요건을 단일 솔루션만으로 충족하기에는 한계가 명확하다. AI 시스템을 기존 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 프로세스에 연계하는 동시에 보안, 접근 권한, 타 시스템과의 상호작용까지 체계적으로 관리해야 해서다. 이에 더해 고객과 비즈니스 요구사항의 변화에 발맞춰 시스템을 유연하게 조정할 수 있는 역량도 필수적이다. AI가 기업 운영 전반에 깊이 적용될수록 최신 AI 기술을 기존 IT 환경에 안정적으로 통합하고 보안과 유연성을 확보하며 지속적으로 관리·운영할 수 있는 엔지니어링 환경의 중요성이 더욱 커지고 있다. 에이전틱 AI 도입은 시스템을 통합하고 관리·운영하는 과정을 한층 복잡하게 만든다. 실제 기업에서 활용되는 에이전트는 단독으로 동작하기보다 모델 활용, 오케스트레이션, 메모리·데이터, 코딩, 보안, 모니터링, 사용자 인터랙션 등 다각적인 기술 요소와 긴밀히 연계된다. 만약 이러한 기술들을 각각 별개로 도입할 경우 기업이 관리해야 할 AI 솔루션이 급격히 늘어날 뿐만 아니라 솔루션별 업무 프로세스, 관리 방식, 기술적 의존성마저 파편화될 위험이 크다. 아웃시스템즈의 '2026 AI 개발 현황(State of AI Development 2026)' 보고서에 따르면, 기업 94%가 AI 확산에 따른 복잡성과 기술 부채, 보안 위험 증가를 우려하는 것으로 나타났다. 이는 개별 AI 기능을 구현하는 단계와 이를 기업 전반으로 확대해 안정적으로 운영하는 단계가 전혀 다른 차원의 과제임을 보여준다. 예를 들어 코딩 어시스턴트는 개발자의 업무 효율을 높이고 에이전트 구축 도구는 개별 에이전트 개발을 간소화할 수 있다. 하지만 기업 차원에서는 이러한 개별 도구 활용을 넘어 전체 시스템을 어떻게 유기적으로 연결하고 관리할 것인지까지 고려해야 한다. 새로운 에이전틱 애플리케이션을 개발하고, 에이전트와 기존 비즈니스 시스템·타 에이전트 간 상호작용을 조율하며 활용 범위가 확대되는 과정에서도 일관된 거버넌스를 적용할 수 있는 환경이 요구되는 것이다. 이런 통합 기반 없이 개별 AI 활용만 늘려갈 경우 시스템 파편화와 기술 관리 부담이 가중되고 특정 모델에 대한 의존도 역시 높아질 수밖에 없다. 기업이 에이전틱 AI를 안정적으로 확장하려면 엔지니어링, 오케스트레이션, 거버넌스를 분리하지 않고 하나로 묶어 관리해야 한다. 통합 플랫폼을 활용하면 단일 환경에서 에이전틱 시스템을 구축해 기존 기업 앱·데이터와 연동할 수 있으며, 전체 수명주기에 걸쳐 일관된 거버넌스 체계를 유지할 수 있다. 탄탄한 통합 플랫폼 기반이 마련됐다면 실제 적용은 위험 요소를 최소화하는 단계적 접근이 효과적이다. 에이전틱 AI의 전사 확산에 앞서 특정 업무를 타깃으로 개념검증(PoC)을 진행하면, 명확한 비즈니스 목표 아래 업무 개선 효과를 평가하고 보안·안정성·거버넌스 등 엔터프라이즈 필수 요건을 사전에 검증할 수 있다. PoC에서 성과가 입증되면 기업은 보다 핵심적인 업무 영역으로 적용 범위를 넓히게 된다. 이때 핵심은 초기 검증 단계부터 전사 확장을 염두에 둔 '확장성'과 일관된 '거버넌스 체계'를 함께 다져놓는 것이다. 앞서 언급한 통합·개방형 아키텍처가 뒷받침돼야 새로운 기술을 유연하게 흡수하면서도 기술 사일로나 특정 벤더 종속(Lock-in) 현상을 방지할 수 있다. 에이전틱 AI 기술은 지금도 빠르게 변화하고 있다. AI 모델 성능이 향상되고 새로운 도구가 속속 등장하면서 기업이 AI 시스템에 기대하는 역할과 기능 역시 계속해서 확대되는 추세다. 그러나 중요한 것은 새로운 기술을 무조건 빠르게 도입하는 것보다, 시스템 복잡성을 가중하지 않으면서 변화하는 기술을 기존 환경에 유연하게 적용할 수 있는 기반을 마련하는 일이다. 국내 기업의 AI 도입 역시 에이전틱 시스템을 일회성 시도를 넘어 지속 가능한 역량으로 발전시키는 단계로 나아가야 한다. 이를 위해서는 단순한 개발 속도 향상을 넘어, AI 시스템을 기존 IT 환경과 긴밀히 연계하고 오케스트레이션과 거버넌스를 일관되게 적용할 수 있어야 한다. 이런 기반이 다져질 때, 앞으로 등장할 새로운 AI 기술 역시 기업의 실질적인 비즈니스 가치로 이어나갈 수 있을 것이다.

2026.10.01 16:20안세준 컬럼니스트

韓·EU, 기존 은행망 그대로 블록체인 연결…'판게아' 추진

국내 은행이 유럽연합(EU) 은행과 기존 금융 시스템을 바꾸지 않고도 온체인 금융에 참여할 수 있는 인프라 구축에 나선다. 국제은행간통신협회(스위프트) 시스템을 그대로 활용하면서 블록체인과 연결하는 방식을 추진한다. 최철 신한은행 웹3 금융사업본부장은 1일 서울 광진구 워커힐 호텔에서 열린 'KBW2026' 패널 세션에서 “프로젝트 판게아 기본 철학 중 하나는 금융사에 선택권을 제공하는 것”이라며 “특정 기술이나 특정한 기술 방식을 금융회사에 강요하려는 것이 아니”라고 밝혔다. 프로젝트 판게아는 국내 은행 10곳과 유럽연합(EU) 은행 37곳이 참여해 스테이블코인 국경 간 결제, 외환(FX) 거래 등을 실험하는 프로젝트다. 금융 인프라와 블록체인을 연결해 복잡한 중개 과정과 결제, 정산 절차를 줄이는 것을 목표로 한다. 블록체인 인프라 기업 체인링크와 유럽 은행 스테이블코인 컨소시엄 키발리스, 국내 블록체인 기업 페어스퀘어랩 등이 주도한다. 특히 은행마다 기존 시스템과 블록체인 도입 수준이 다르다는 점을 고려해 특정 기술 방식을 일괄적으로 적용하기보다 각 금융사가 연결 방식을 선택할 수 있도록 초점을 맞췄다. 최 본부장은 “은행을 비롯한 기관이 기존 시스템과 연결하면서 궁극적으로 거래하고 실제 사업 가치를 창출할 수 있도록 하는 것이 목적”이라며 “판게아에서도 은행이 각자 맞는 방식을 선택해 참여할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다. 금융사는 체인링크와 스위프트 기술을 활용해 기존 은행 시스템과 블록체인을 연결할 수 있다. 최 본부장은 “스위프트 메시징 인프라를 이용하면서 이를 온체인 블록체인상 명령으로 연결할 수 있다”고 말했다. 이를 통해 은행은 기존 시스템을 대거 교체하지 않고 온체인 거래 인프라를 활용할 수 있다. 다만 여러 금융사 시스템을 하나의 온체인 거래 환경으로 연결하기 위해 해결해야 할 과제도 적지 않다. 은행마다 인프라와 운영 방식은 물론 블록체인 기술에 대한 이해도와 도입 수준이 다르기 때문이다. 판게아는 단계적인 테스트를 통해 기술을 검증하고 향후 실제 금융거래에 적용할 수 있는 수준으로 인프라를 고도화할 방침이다. 특히 다수 금융사가 참여하는 만큼 실제 금융시장 수준 보안성과 안정성을 확보하는 것이 주요 과제다. 프로젝트 판게아는 궁극적으로 스테이블코인을 활용한 국경 간 결제와 외환 거래 과정에서 기존 금융 인프라와 온체인 금융을 연결하는 역할을 목표로 한다. 최 본부장은 “프로젝트 판게아는 무역금융, 무역거래 과정에서 여러 단계를 거치는 복잡한 라우팅과 분리된 결제정산 절차를 줄이고 직접적이고 즉각적인 거래를 가능하게 하는 것을 목표로 한다”고 밝혔다. 아울러 국내에서 스테이블코인을 법제화하기 위한 디지털자산기본법 논의가 이어지고 있는 가운데, 프로젝트 판게아 참여사는 규제가 마련되는대로 곧바로 상용화에 나설 방침이다. 최 본부장은 “파일럿 단계에서 분산원장기술(DLT), 외환 메커니즘, 리스크 관리, 컴플라이언스 등을 집중적으로 테스트하고 있다”며 “규제가 마련되는 순간 즉시 움직일 수 있도록 100% 준비 상태를 만드는 것이 목표”라고 강조했다.

2026.10.01 16:19홍하나 기자

[ZD SW 투데이] NIA, 가명정보 결합 지원 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆NIA, 가명정보 결합 지원으로 우수사례 6건 창출 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 가명정보 결합 전문지원을 통해 '2026년 가명정보 활용 경진대회'에서 대상 1점, 최우수상 5점 등 총 6점의 우수 사례를 창출했다. NIA 지원 사례는 전체 우수사례 부문 대상 4점 중 1점, 최우수상 10점 중 5점을 차지했다. 한국지능정보사회진흥원은 가명정보 활용 민관협력 네트워크를 통해 공공·민간 데이터 결합 사례를 발굴하고 지원해 왔다. 대상은 한국산업단지공단의 '산업단지 데이터 플라이휠', 최우수상에는 국립산림과학원·한국도박문제예방치유원·용산구시설관리공단·대전연구원의 사례가 선정됐다. ◆카테노이드 '찰나', AI바우처 선정 카테노이드가 과학기술정보통신부가 주관하는 '2026년 AI바우처 지원사업' 수요기업으로 선정됐다. 카테노이드는 생성형 AI 콘텐츠 제작 기업 바이스벌사와 함께 자사 숏폼 비디오 플랫폼 '찰나(Charlla)'에 생성형 AI 기반 커머스 숏폼 제작·운영 자동화 솔루션을 구축한다. 카테노이드는 상품 이미지·상품명·핵심 문구 등을 입력하면 AI가 숏폼 영상을 생성하고, 자사몰 상세페이지·숏폼 위젯·마케팅 채널 등에 배포할 수 있도록 개발한다. 노출·재생·클릭 등 성과 데이터까지 조회할 수 있는 콘텐츠 제작·배포·분석 통합 환경을 구축할 예정이다. ◆몬드리안에이아이, '런유어에이전트'에 고효율 LLM 12종 탑재 몬드리안에이아이가 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '런유어에이전트'에 딥시크·큐원 등 최신 대규모언어모델(LLM) 12종을 탑재했다. 기업이 별도의 구독·응용 프로그램 인터페이스(API) 계약 없이 하나의 플랫폼에서 업무 목적에 맞는 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 지원한다. 몬드리안에이아이는 이번 업데이트를 통해 부서·프로젝트별 크레딧 배분, 실시간 사용량 모니터링, 특정 모델 사용 제한 등 기업용 통제 기능을 12종 모델에 적용했다. 문서 분류·반복 업무부터 고성능 작업과 코딩까지 업무 특성에 맞는 모델을 선택할 수 있도록 지원한다. ◆에버퓨어, 대규모 AI 운영 위한 데이터 관리 기능 강화 에버퓨어가 기업의 데이터 관리를 간소화하고 AI 도입을 지원하는 새로운 플랫폼 기능을 발표했다. 에버퓨어 데이터 인텔리전스에 네이티브 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합, 턴키 배포, 프라이버시 우선 파일 인텔리전스 등을 추가해 엔터프라이즈 데이터에 대한 접근·관리 역량을 강화했다. 에버퓨어는 퓨어 KVA(Key-Value Accelerator)를 통한 LLM 추론 가속과 상시 가동 딥리듀스 데이터 압축, 지능형 토큰 최적화 레퍼런스 아키텍처 등도 제공한다. 새로운 기능은 10월부터 제공될 예정이다. ◆포티투마루, 국가AI전략위 세미나서 AI 개발 속도조절 대응방향 제언 포티투마루가 국가인공지능전략위원회 보안특별위원회가 개최한 'AI 개발 속도조절론 관련 세미나'에 참석해 글로벌 AI 개발 속도조절론에 대한 대응 전략과 국제 AI 안전 규범 방향을 제시했다. 세미나는 프런티어 AI 개발 속도조절론의 국내외 현황을 진단하고 국가 차원의 대응 전략과 거버넌스 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 포티투마루는 일률적인 속도 조절이나 규제보다 신뢰성과 안전성을 전제로 한 위험 기반 관리 체계가 필요하다고 제언했다. 환각 제어와 데이터 유출 차단 등 기술적 안전장치를 선제적으로 구축하고, 통제·검증 가능한 에이전틱 AI의 산업·공공 분야 활용을 확대해야 한다는 내용이다.

2026.10.01 16:15이나연 기자

"AI 도구 통합"…몽고DB, '아틀라스 에이전트 엔진' 출시

몽고DB가 인공지능(AI) 에이전트를 실제 기업 업무에 적용할 때 필요한 운영 기능을 하나로 묶었다. 몽고DB는 미국 뉴욕 나스닥 마켓사이트에서 열린 '인베스터 데이'에서 '아틀라스 에이전트 엔진'을 출시했다고 1일 밝혔다. 해당 엔진은 AI 에이전트 실행과 메모리·검색·거버넌스를 통합한 제품으로 공개 미리보기 형태로 제공된다. 이 제품은 개념검증(PoC)을 마친 AI 에이전트를 실제 운영 환경으로 옮기는 과정의 어려움을 줄이기 위해 설계됐다. 기업이 에이전트를 업무에 활용하려면 정확한 정보 검색과 이전 대화의 지속적인 저장뿐 아니라 보안과 작업 통제 체계도 갖춰야 한다. 이 기능들을 별도 도구로 연결하면 모델이나 개발 프레임워크가 바뀔 때 호환성 문제가 발생할 수 있다는 설명이다. 핵심은 에이전트 작업을 관리하는 기능을 기본으로 내장한 점이다. 신원 관리와 감사 기록·안전장치·비용 통제를 하나의 관리 체계로 통합한다. 사람과 에이전트가 수행한 작업을 각 신원 정보와 연결해 기록하고 정책에 따라 통제해 작업 수행자와 승인 주체를 확인할 수 있도록 한다. 메모리와 검색 기능은 에이전트가 이전 대화를 기억하고 업무에 필요한 정보를 찾도록 지원한다. 이때 몽고DB의 보이지 AI 임베딩과 자체 검색 기술이 활용된다. 회사는 이를 통해 개발팀이 에이전트마다 별도 메모리 인프라를 구축하는 부담을 줄이고 더 적은 토큰으로 정확한 결과를 제공할 수 있다고 설명했다. 기업은 기존에 사용하던 AI 모델과 개발 프레임워크를 유지하면서 필요한 기능을 선택해 도입할 수 있다. 메모리와 거버넌스 기능을 독립적으로 적용하거나 에이전트 실행 환경을 함께 채택하는 식이다. 개방형 표준 기반으로 모델·프레임워크·클라우드 선택에 따른 제약을 줄이도록 설계됐다. 에이전트 실행 환경과 메모리에는 사용량 기반 요금제가 적용된다. 이용 비용은 기존 아틀라스 약정으로 충당할 수 있어 별도의 신규 계약 없이 사용 범위를 확장할 수 있다. 파블로 스턴-플라자 몽고DB AI 및 신규 제품 부문 최고제품책임자(CPO)는 "아틀라스 에이전트 엔진 출시로 기업은 더 이상 이런 양자택일을 하지 않아도 된다"며 "우리는 고객에게 미래를 예측하라고 요구하는 대신 고객이 무엇을 선택하든 완벽히 작동하는 솔루션을 구축하고자 했다"고 밝혔다.

2026.10.01 16:04김미정 기자

"규제비용 커지면 시장 못 큰다"…사용후 배터리 기준 고심

전기차 사용후 배터리 시장의 본격적인 개화를 앞두고 정부와 전문가들이 안전성과 경제성을 동시에 확보할 수 있는 제도 설계가 필요하다고 입을 모았다. 안전을 이유로 보관·운송 기준 등을 지나치게 높일 경우 규제비용이 배터리 자체의 경제적 가치를 넘어 시장 형성을 가로막을 수 있다는 지적이다. 한국자동차모빌리티안전학회는 1일 국회의원회관에서 '사용후 배터리 안전점검 및 재제조 배터리 순환체계 안전관리 실증과 관련 법·제도 활성화 세미나'를 개최했다. 안호영 더불어민주당 의원이 주최하고 학회와 법무법인 대륙아주가 공동 주관했다. 국토교통부와 기후에너지환경부 등 관계 부처와 연구기관 관계자들이 참석했다. 이날 논의의 초점은 내년 시행을 앞둔 사용후 배터리 관련 제도의 세부 기준에 맞춰졌다. 지난 5월 제정된 '사용후 배터리의 관리 및 산업육성에 관한 법률'은 2027년 5월 27일부터 시행된다. 사용후 배터리의 성능평가와 재제조 배터리 안전검사, 보관·운송 및 이력관리 등을 담은 개정 자동차관리법은 같은 해 7월 1일 시행된다. 법률의 큰 틀은 마련됐지만 실제 산업 현장에서 적용할 시행령·시행규칙 등 하위 기준을 어떻게 설계하느냐가 시장 활성화의 관건으로 떠올랐다. 안전 기준 높이면 비용도 뛴다…보관·운송 규제 '경제성' 쟁점 보관·운송 과정에서 요구되는 안전설비가 지나친 비용 부담으로 이어질 수 있다는 우려도 제기됐다. 이준규 기후에너지환경부 서기관은 "사용후 배터리의 경제적 가치보다 운반 기준이 너무 엄격해 비용을 많이 투입하게 되면 솔직히 작동이 안 될 수 있는 부분이 있다"며 "이런 부분은 저희도 고민하고 있다"고 말했다. 한국환경산업기술원은 사고 차량에서 회수된 배터리를 동결해 기능을 낮춘 상태로 안전하게 운송한 뒤 다시 활성화하는 기술 개발도 지원하고 있다. 배터리 대형화에 따른 보관·운송 과정의 화재 위험을 줄이기 위한 R&D다. 관계 법령에 따른 중복규제 문제도 주요 쟁점으로 꼽혔다. 사용후 배터리는 자동차 안전뿐 아니라 자원순환과 유통, 화재·운송 안전 등 여러 규제 영역에 걸쳐 있다. 서로 다른 법령에서 비슷한 기능의 시설이나 장비를 각각 요구할 경우 사업자의 비용만 키울 수 있다는 지적이다. 김정동 법무법인 대륙아주 변호사는 "동일·유사한 시설과 장비를 각 법령에서 중복 요구하지 않도록 공통 안전기능과 제도별 특수 요건을 구분해 기준을 마련할 필요가 있다"고 설명했다. BMS 정보 어디까지 열까…성능평가·이력관리도 과제 사용후 배터리를 어떤 용도로 활용할지를 결정하는 성능평가 기준도 중요한 과제로 제시됐다. 사용후 배터리는 평가 결과에 따라 재제조·재사용·재활용 등으로 후속 활용 경로가 나뉜다. 같은 배터리라도 사용환경과 충·방전 이력, 온도, 사고 여부 등에 따라 잔존성능과 안전상태가 달라질 수 있어 잔존수명(SOH), 내부저항, 셀 간 전압·온도 편차 등 여러 지표 가운데 어떤 항목을 등급 결정에 활용할지를 놓고 추가적인 실증이 필요하다는 지적이 나왔다. 배터리관리시스템(BMS) 데이터 제공 범위도 쟁점이다. 정확한 성능평가를 위해서는 완성차 업체 등이 보유한 배터리 진단정보가 필요하지만 통신규약이나 제어정보 등은 기업의 영업비밀·보안과 맞물려 있기 때문이다. 한국교통안전공단 측은 질의응답에서 하위법령에 제작사가 제공해야 할 정보와 관련해 약 35개 항목을 검토하고 있다고 밝혔다. 다만 법으로 일방적인 정보 제공을 강제하기보다 완성차 업체 등과 사전 협의를 거쳐 제공 범위에 대한 공감대를 형성할 필요가 있다는 입장이다. 배터리 전 생애주기를 추적할 수 있는 이력관리 체계 구축 필요성도 강조됐다. 어느 차량에서 사용됐는지부터 성능평가와 재제조, 안전성시험, 차량 재장착, 이후 검사 결과까지 하나의 흐름으로 연결해야 한다는 것이다. 김 변호사는 "제도를 어떻게 설계하느냐에 따라 시장 신뢰를 형성하는 기반이 될 수도 있고 반대로 거래 비용만 증가시키는 규제로 작동할 수도 있다"며 "위험성이 높은 배터리는 엄격하게 관리하되 성능과 안전성이 확인된 배터리를 불필요하게 시장에서 배제하지 않도록 기준을 정교하게 설계해야 한다"고 말했다.

2026.10.01 15:29류은주 기자

GS ITM, SaaS 자회사 GS비즈플 인적분할…"공공SW·투자유치 본격화"

GS ITM은 사업별 전문성을 강화하고 독자적인 성장 기반을 마련하기 위해 SaaS·플랫폼 사업을 맡아온 GS비즈플을 인적분할한다. GS ITM은 GS비즈플과의 합병을 완료한 뒤 오는 12월 1일 인적분할을 실시할 예정이라고 1일 밝혔다. 이번 지배구조 개편은 사업 부문별 전문성을 강화하고 독자적인 성장 기반을 마련하기 위한 조치다. GS비즈플은 지난해 10월 물적분할을 통해 설립된 SaaS·플랫폼 전문 기업이다. 클라우드 기반 인사관리 솔루션 '유스트라 HR(U.STRA HR)'과 티켓 통합 솔루션 '유스트라 티켓(U.STRA TICKET)'을 주력 사업으로 운영하고 있다. 사업 성장세도 이어지고 있다. GS비즈플은 지난해 197억원의 매출을 기록했으며, 올해는 전년 대비 약 32% 증가한 260억원의 매출을 달성할 것으로 전망하고 있다. GS비즈플은 인적분할 이후 독자적인 투자 유치 기반을 확보하고 솔루션 고도화에 집중할 계획이다. 특히 40억원 미만 공공 SW 사업 입찰 자격을 확보하게 되면서 공공 시장 공략에도 속도를 낼 방침이다. GS ITM은 분할 이후 SI·SM·AX·보안·IDC 등 기존 핵심 사업 경쟁력 강화에 주력한다. 회사는 이번 개편이 사업별 전문성 강화에 초점을 맞춘 만큼 기존 고객 서비스와 사업 수행에는 변화가 없다고 설명했다. 강민균 GS ITM 대표는 "이번 구조 개편은 양사가 각자의 핵심 사업에 집중해 고유 역량을 극대화하기 위한 전략적 결정"이라며 "사업 부문별 전문성을 한층 높여 지속 가능한 기업가치를 창출해 나가겠다"고 말했다. 이윤석 GS비즈플 대표는 "플랫폼 기업에 최적화된 유연한 조직 문화와 신속한 의사결정 체계를 바탕으로 솔루션 경쟁력을 강화하겠다"며 "시장 다변화를 통해 B2B 플랫폼 시장을 선도하는 기업으로 성장하겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 15:25남혁우 기자

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