• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
AI의 눈
HR컨퍼런스
스테이블코인
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'알바몬사업자아이디 [ 텔레상담 Ruby7727 ] 에펨뽐뿌아이디 작업 알바몬사업자 아이디최저가,AEV'통합검색 결과 입니다. (5345건)

  • 영역
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

별점 믿다간 낭패…챗GPT가 470만 개 리뷰 분석한 '맛집의 진짜 조건'

"음식은 별로였는데 별점은 4점?" 온라인 리뷰를 보다 보면 이런 의문이 드는 순간이 있다. 별점 하나가 레스토랑 매출을 5~9%나 바꿀 만큼 리뷰의 영향력은 커졌지만, 정작 그 별점이 어디서 나오는지는 잘 알려지지 않았다. 미국 남부 캘리포니아 대학교(University of Southern California) 연구팀이 챗GPT(ChatGPT)를 동원해 무려 17년치 470만 개의 레스토랑 리뷰를 분석했다. 결론은 놀라웠다. 별점을 가장 크게 좌우하는 건 분위기도, 가격도 아니었다. “맛있는데 불친절” 두 가지 감정을 동시에 읽는 AI 사람들이 레스토랑 리뷰를 쓸 때는 보통 한 가지 감정만 표현하지 않는다. "파스타는 환상적이었는데 30분을 기다렸다", "분위기는 좋았지만 가격이 너무 비쌌다"처럼 하나의 리뷰 안에 칭찬과 불만이 뒤섞이는 경우가 훨씬 많다. 그러다 보니 별점 3점짜리 리뷰가 실제로는 음식에 대한 극찬일 수도 있고, 서비스에 대한 혹평일 수도 있다. 연구팀이 주목한 것도 바로 이 지점이다. 리뷰 전체가 좋은지 나쁜지를 판단하는 게 아니라, 음식·서비스·분위기·가격·대기 시간·메뉴 다양성이라는 6가지 항목 각각에 대해 고객이 어떻게 느꼈는지를 따로따로 파악하는 것이다. 이를 전문 용어로 '측면 기반 감정 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)'이라고 부른다. 쉽게 말해, "이 리뷰에서 음식에 대한 감정은 긍정, 서비스에 대한 감정은 부정"처럼 항목별로 감정을 분류하는 기술이다. 470만 개 리뷰를 ChatGPT에 맡기는 현명한 방법 여기서 현실적인 문제가 생긴다. 470만 개의 리뷰를 챗GPT에 하나하나 분석시키면 비용이 어마어마하게 든다. 그래서 연구팀은 영리한 역할 분담을 택했다. 챗GPT는 '어떤 항목을 분석할지'를 결정하는 역할만 맡았다. 600개의 샘플 리뷰를 분석해 고객들이 주로 이야기하는 핵심 주제 6가지를 뽑아낸 것이다. 그 결과 서비스, 음식 품질, 분위기, 대기 시간, 가격, 메뉴 다양성이 선정됐다. 실제로 두 가지 챗GPT 모델이 서비스를 핵심 항목으로 꼽는 비율은 100%였고, 음식 품질은 93% 이상 일치했다. 항목이 정해지자 이후 작업은 훨씬 저렴한 전통적인 머신러닝(Machine Learning) 모델에 넘겼다. 사람이 5,000개의 리뷰에 직접 감정 점수를 매겨 AI를 학습시킨 뒤, 이 AI가 나머지 수백만 건을 자동으로 처리하게 했다. 챗GPT는 방향을 잡고, 머신러닝은 실제 일을 처리하는 팀워크 구조다. 덕분에 비용은 확 줄이면서 실용적인 수준의 분석 정확도(76.6%)를 유지할 수 있었다. 그림 1 두 개의 레스토랑 리뷰로 보는 항목별 감정 분석 예시 별점을 좌우하는 충격적인 요소 연구팀은 AI가 항목별로 분류한 감정 데이터를 실제 별점과 비교 분석했다. 그리고 어떤 항목이 별점에 얼마나 영향을 미치는지를 수치로 뽑아냈다. 결과는 꽤 직관적이면서도 의외였다. 음식 품질이 압도적인 1위였다. 영향력 수치가 1.58~1.59로, 2위인 서비스(0.74~0.78)의 두 배가 넘었다. 메뉴 다양성(0.66~0.70)이 3위를 차지했다. 놀라운 건 가격이다. 가격은 별점에 통계적으로 의미 있는 영향을 거의 미치지 않았다. 즉, 비싸든 싸든 가격 자체는 별점과 크게 상관이 없다는 뜻이다. 더 흥미로운 발견은 대기 시간이다. 오래 기다릴수록 별점이 오히려 올라가는 경향이 나타났다. 연구팀은 이를 '줄이 길면 맛있다는 신호'로 받아들이는 심리, 즉 사회적 증거(Social Proof) 효과로 해석했다. 분위기는 예상과 달리 별점에 부정적인 영향(-0.27~-0.31)을 보였는데, 분위기에 대한 평가는 사람마다 주관적 차이가 커서 결과가 엇갈린 것으로 분석됐다. 이 AI 모델은 별점 변동의 무려 80% 이상을 설명해냈다. 이탈리아 식당은 왜 항상 별점이 높을까? 같은 수준의 레스토랑이라도 어떤 음식을 파느냐, 어느 지역에 있느냐에 따라 별점이 달라진다는 사실도 드러났다. 미국식(American) 레스토랑을 기준으로 비교했을 때 이탈리아 음식점이 가장 높은 별점 프리미엄을 누렸고, 중국 음식점이 그 뒤를 이었다. 반면 태국 음식점은 미세하게 낮은 경향을 보였다. 지역 차이도 뚜렷했다. 뉴저지(New Jersey)와 델라웨어(Delaware) 주는 다른 지역에 비해 통계적으로 유의미하게 높은 별점을 기록했다. 연구팀은 이런 차이가 음식 맛 때문이라기보다는 지역 소비자들의 기대 수준, 경쟁 환경, 경제적 여건이 복합적으로 작용한 결과로 봤다. 결국 별점은 음식만의 문제가 아니라 그 지역의 외식 문화와 맥락을 반영한다는 것이다. 레스토랑에서 시작했지만, 다음 목적지는 병원과 쇼핑몰 이 연구가 단순한 맛집 분석으로 끝나지 않는 이유가 있다. 연구팀이 만든 AI 분석 틀은 어떤 서비스 업종에도 적용할 수 있다. 호텔이라면 객실 청결도·직원 친절도·시설 상태를, 병원이라면 진료 대기 시간·의사 설명·병원 환경을 항목으로 바꾸면 그만이다. 온라인 리뷰를 꼼꼼히 읽는 소비자 비율은 2020년 60%에서 2024년 75%로 빠르게 늘고 있다. 하루에도 수천 건씩 쏟아지는 리뷰를 사람이 일일이 읽는 건 이미 불가능한 일이 됐다. 연구팀은 앞으로 구글 리뷰(Google Reviews)나 트립어드바이저(TripAdvisor) 같은 다른 플랫폼으로도 분석을 확장하고, 코로나19 팬데믹처럼 특정 사건이 고객 감정에 어떤 변화를 일으켰는지도 추적할 계획이다. 별점 하나의 의미를 이렇게까지 파고든 AI 분석이, 이제 우리가 서비스를 경험하고 평가하는 방식 자체를 바꿔놓을지도 모른다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 별점이 높은 레스토랑은 무조건 음식이 맛있는 건가요? A. 이번 연구에 따르면 음식 품질이 별점에 가장 큰 영향을 미치는 건 사실입니다. 하지만 서비스, 메뉴 다양성, 대기 시간도 함께 작용합니다. 특히 줄이 길수록 별점이 올라가는 경향도 확인됐는데, 이는 '많이 기다리는 곳 = 맛있는 곳'이라는 심리가 반영된 결과입니다. Q. 가격이 비싸면 별점이 낮아지지 않나요? A. 이번 연구 결과는 의외였습니다. 가격은 별점에 통계적으로 의미 있는 영향을 거의 미치지 않았습니다. 즉, 소비자들은 가격 자체보다 음식 맛과 서비스 품질을 훨씬 중요하게 평가한다는 뜻입니다. Q. 이런 AI 리뷰 분석 기술을 일반 소비자도 활용할 수 있나요? A. 현재는 연구 및 기업용 수준이지만, 이 기술이 상용화되면 리뷰 플랫폼에서 "이 식당은 음식 ★★★★☆, 서비스 ★★☆☆☆"처럼 항목별 점수를 자동으로 보여주는 서비스가 가능해집니다. 구글 리뷰나 네이버 플레이스 같은 플랫폼에서 머지않아 만나볼 수 있을 것으로 기대됩니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Beyond the Star Rating: A Scalable FRAMEwork for Aspect-Based Sentiment Analysis Using LLMs and Text Classification ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.27 14:07AI 에디터

연료 누출에 발목 잡힌 아르테미스 2호, 다시 조립동으로 [우주로 간다]

아폴로 프로그램 이후 반세기 만에 인류를 다시 달 궤도로 보내는 유인 달 탐사 임무 '아르테미스 2호' 발사가 또 다시 연기됐다. 발사를 앞두고 있던 아르테미스 2호의 발사체 우주발사시스템(SLS)은 25일(현지시간) 발사대를 떠나 조립동(VAB)으로 옮겨져 격납고에 보관됐다고 우주과학 매체 스페이스닷컴이 최근 보도했다. NASA에 따르면, 로켓 상단부는 이날 오후 8시(미국 동부시간 기준)께 VAB에 도착했으며, 이동 거리는 약 6.4㎞, 시간은 약 10시간 30분이 소요됐다. 당초 3월 초 발사 예정…4월 초로 미뤄져 NASA는 지난 20일 아르테미스 2호의 연료 주입과 카운트다운 절차를 점검하는 모의시험인 '웨트 드레스 리허설'을 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 당시 NASA는 이르면 3월 6일 발사를 추진하겠다고 발표했다. 그러나 이후 SLS 로켓에서 연료 누출 문제가 확인되면서 발사 일정은 4월 이후로 미뤄졌다. 재러드 아이작먼 NASA 국장은 “시스템 가압을 위한 일상적인 작업 도중 문제가 발생해 로켓 내부로 헬륨을 주입하는 데 실패했다”고 21일 밝혔다. 인류의 달 복귀를 목표로 하는 아르테미스 프로젝트는 예상치 못한 기술적 문제로 일정이 거듭 지연되고 있다. NASA는 당초 2024년 유인 달 궤도 비행과 2025년 여성 우주비행사의 첫 달 착륙을 목표로 했으나, 현재는 각각 2026년과 2027~2028년으로 연기한 상태다. 2022년 진행된 무인 달 궤도 탐사 임무 '아르테미스 1호' 역시 수소 누출 문제로 여러 차례 리허설이 중단됐다. NASA는 2022년 4월 두 차례 리허설을 중단한 뒤 3차 시도에 나섰으나 연료 누출이 발생했고, 4차 시도에서도 일부 누출이 확인됐다. 당시 NASA는 발사에 중대한 영향을 미치지 않는 수준이라고 판단해 리허설을 마무리했다. 이후 최종 리허설 약 5개월 뒤인 11월 16일 본 발사 과정에서도 액체수소 누출이 감지됐으나, 정비팀이 발사대에서 문제를 수습하면서 가까스로 발사가 이뤄졌다. NASA는 현재 SLS 로켓의 문제를 진단하고 수리 작업을 진행 중이다. 관계자들은 4월 1일부터 6일 사이로 예정된 발사 일정에 앞서 세 번째 예행연습을 완료할 수 있기를 기대하고 있다.

2026.02.27 13:56이정현 미디어연구소

현대차그룹, 새만금 로봇·AI·수소 거점에 총 9조원 투자…"미래기업 도약"

현대자동차그룹이 로봇, 인공지능(AI) 및 에너지 설루션 중심 미래기술 기업으로의 도약을 위한 국내 혁신성장거점 설립을 본격화한다. 스마트 수소 도시 등 다양한 실증 작업을 통해 핵심 역량을 강화하는 차원이다. 현대차그룹은 27일 전북 군산새만금컨벤션센터에서 정부 및 전북특별자치도와 '새만금 로봇·수소 첨단산업 육성 및 AI 수소 시티 조성을 위한 투자협약(MOU)'을 체결했다. 전북 새만금 지역 112만 4000㎡(약 34만 평) 부지에 2026년부터 로봇, AI, 수소 에너지, 태양광 발전, AI 수소 시티 등 9조원 규모 투자를 실시해 미래 성장동력을 확보하고, 국내 로봇, AI 산업 혁신 및 수소 생태계 대전환을 통한 지역 균형 발전, 일자리 창출 등 국가 경제에도 크게 기여할 방침이다. 새만금은 항만, 공항 등 광역 교통망을 확충하고 있으며, 서울시 면적의 3분의 2 규모인 409㎢(약 1억 2000만평) 부지를 통해 대규모 개발 수요를 수용할 수 있다. 이번 MOU를 통해 정부와 전북특별자치도는 현대차그룹 새만금 혁신 거점 설립을 위해 인허가 등 행정 절차, 로봇, AI 및 수소 에너지 산업 발전을 위한 정책 및 인프라 등을 지원하고, 원활한 사업 추진을 위한 상호 협력 네트워크를 구축하게 된다. 2026년부터 9조원 규모 투자 시행…미래기술 기업 전환 선언 현대차그룹은 새만금 혁신성장거점 투자를 계기로 인류의 삶을 근본적으로 변화시키는 '로봇, AI 및 에너지 설루션 중심 미래기술 기업'으로의 비전을 본격화하겠다는 계획이다. 현대차그룹은 올해부터 약 2030년까지 총 9조원을 단계적으로 투자할 예정이다. 현대차그룹의 새만금 투자는 ▲AI 데이터센터 ▲로봇 제조 및 부품 클러스터 ▲수전해 플랜트 ▲태양광 발전 ▲AI 수소 시티 등을 중심으로 한 첨단 밸류체인 구축에 초점이 맞춰진다. 우선 현대차그룹은 미래 기술 두뇌 고도화를 통한 자율주행 및 로봇 등 피지컬 AI 구현의 핵심으로 평가받는 ▲AI 데이터센터(5조8000억원)를 건립한다. AI 데이터센터는 단계적으로 GPU 5만 장급 초대형 연산 능력을 갖추고 소프트웨어중심차(SDV) 개발, 스마트 팩토리 구현 등에 필요한 막대한 데이터를 처리 및 저장한다. 현대차그룹은 피지컬 AI 구현에 필요한 핵심 데이터를 제조, 물류, 판매 등 모든 밸류체인에 걸쳐 확보 가능한 기업으로서, 현장 데이터를 AI 학습에 사용하고 이를 다시 제품에 적용하는 선순환 체계 구축을 통해 기술 및 제품 개발의 속도와 안정성을 높인다는 목표다. 세계 최고 수준의 제조 역량을 고객 맞춤형 로보틱스 기술로 확대 구현할 ▲로봇 제조 및 부품 클러스터(4000억원)도 조성한다. 클러스터는 로봇 완성품 제조 및 파운드리 공장과 부품 단지로 구성된다. 연 3만 대 규모로 들어서는 로봇 제조 공장은 현대차그룹의 제조 설루션 및 무인운반차(AGV)·자율주행 물류 로봇(AMR) 기반의 스마트 물류를 도입하며, 제조 노하우가 부족한 중소기업 제품을 위탁 생산하는 역할도 담당한다. 또한 중소 자동차 부품 협력사의 로봇 산업 확장을 촉진함으로써 모터 및 센서 등 핵심 부품의 대외 의존도를 낮추는 한편 국내 로봇 산업의 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 전망이다. 미래의 청정 에너지 산업 기반 마련을 위해 지역 내 풍부한 재생에너지를 활용해 청정 수소를 생산하는 ▲200MW 규모 수전해 플랜트(1조원)도 건설한다. 새만금의 풍부한 일조량을 활용해 필요 분야에 원활한 전기를 공급하는 ▲GW급 태양광 발전(1조3000억원) 사업도 진행한다. 현대차그룹이 보유한 AI와 로봇, 수소 에너지 기술이 유기적으로 융합돼 완성형 산업 생태계를 이루는 ▲AI 수소 시티(4000억원)도 조성된다. AI 수소 시티는 정부가 6.6㎢(약 2백만 평) 부지에 기반 시설을 공사 중인 새만금 스마트 수변도시에 구현된다. 새만금 스마트 수변도시는 인근 수전해 플랜트에서 생산된 수소를 활용하는 지산지소형 에너지 순환 시스템이 도입되고, 피지컬 AI가 교통, 물류, 안전 등 생활 전반에 적용돼 미래형·무공해 AI 도시의 표준 모델이 될 전망이다. 현대차그룹은 새만금에서의 도시 단위 실증 경험을 향후 세계 각국의 AI 도시 건설에 적극 반영할 계획이다. 현대차그룹 새만금 혁신성장거점 중 AI 데이터센터 및 태양광 발전 시설은 2027년 착공해 2029년 완공을 목표로 한다. 수전해 플랜트는 2029년 1차 완공 이후 단계적으로 용량을 늘려갈 예정이며, 로봇 제조 및 부품 클러스터는 2028년 공사에 착수해 2029년 끝마칠 예정이다. 산업은행과 국민성장펀드 논의도 추진한다. 신규 일자리 창출 등 경제효과 16조원 전망…국내 핵심 프로젝트 이번 투자는 지난해 현대차그룹이 지난해 발표한 125조2천억원 규모 국내 중장기 투자 계획 가운데 핵심 프로젝트이다. 풍부한 재생에너지와 제도 및 인프라를 갖춘 새만금에 신사업 혁신성장거점을 구축함으로써 로봇, AI, 수소 에너지 기술 등 첨단 밸류체인 경쟁력을 고도화하고, 인간 중심 피지컬 AI 선도 기업으로서의 위상을 공고히 한다는 구상이다. 현대차그룹의 새만금 투자는 로봇, AI 기술 혁신 및 수소 에너지 생태계 대전환을 이끌고, 신규 일자리 창출과 지역 균형 발전 촉진 등 즉각적이며 실질적인 경제적 성과로 이어질 것으로 기대된다고 설명했다. 특히 이번 투자가 유발하는 경제효과는 한국은행 등 산업 연관표 기준 약 16조원에 이르며, 직간접 7만 1000명 수준의 고용 창출 효과가 있을 것으로 분석된다. 현대차그룹 관계자는 "현대차그룹의 세계 최고 수준의 제조 및 혁신 역량을 토대로 대한민국이 미래 산업의 주도권을 선점하는데 기여하겠다"고 밝혔다. 한편 이날 협약식에는 이재명 대통령과 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 김정관 산업통상부 장관, 김성환 기후에너지환경부 장관, 김윤덕 국토교통부 장관, 김의겸 새만금개발청장, 김관영 전북특별자치도 지사, 지역구 국회의원 등 주요 인사들이 참석했다. 현대차그룹에서는 정의선 회장을 비롯해 장재훈 부회장, 서강현 기획조정담당 사장, 성 김 전략기획담당 사장, 정준철 제조부문 사장, 진은숙 ICT담당 사장 등 임직원들이 함께했다. 장재훈 현대차그룹 부회장은 "새만금에서 시작되는 차세대 산업 패러다임은 전북을 넘어 대한민국의 미래를 설계하는 대전환의 중추가 될 것"이라며 "제조 전문성을 비롯해 로봇, AI, 수소 에너지 역량을 두루 갖춘 현대차그룹은 첨단 산업 생태계 구축에 나설 준비가 돼있다"고 강조했다.

2026.02.27 11:44김재성 기자

[사스포칼립스 위기 ㊥] SaaS에서 AI 플랫폼으로…글로벌 기업 '대이동'

생성형 인공지능(AI)의 급속 확산과 함께 소프트웨어 산업 지형이 빠르게 재편되고 있다. 글로벌 시장에서는 서비스형소프트웨어(SaaS) 성장률 둔화와 투자 위축, 인력 구조조정이 동시에 나타나면서 이른바 '소프트웨어 기업 위기론'까지 제기되고 있다. 이러한 흐름이 단순한 경기 조정의 연장선인지, 산업 구조 전환의 신호탄인지를 두고 지디넷코리아는 시장 지표와 주요 기업들의 전략 변화를 토대로 AI가 촉발한 변화의 본질을 세 편에 걸쳐 짚어본다. 이번 기획에서는 글로벌 동향과 함께 국내 소프트웨어 기업들의 현실과 대응 과제도 종합적으로 분석한다. 전 세계적으로 소프트웨어 업계에서 생성형 인공지능(AI)가 빠르게 확산되면서 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 중심의 매출 구조가 흔들리고 있다. AI가 단순 기능 추가 수준을 넘어 비즈니스 모델 자체를 재편할 수 있다는 인식이 커지면서 개인을 넘어 소프트웨어(SW) 기업을 대체할 것이란 우려가 커지고 있기 때문이다. 이로 인해 일각에서는 SaaS와 멸망(Apocalypse)을 합친 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)'라는 표현까지 등장했다. AI 에이전트가 업무를 자율적으로 수행하는 구조로 발전함에 따라 서비스 사용자 수를 기준으로 과금하던 기존 구독 모델이 붕괴할 수 있다는 전망이 힘을 얻고 있다. 기업 고객이 AI를 통해 업무 효율을 높일수록 필요한 라이선스 수는 줄어들게 되고 이는 곧 SaaS 기업의 매출 기반 축소로 이어지기 때문이다. 27일 업계에 따르면 SAP, 세일즈포스, 어도비 등 글로벌 소프트웨어 기업들은 이러한 변화 속에서 전략 재조정에 속도를 내고 있다. 에이전틱 AI 확산에 대한 기대와 우려가 동시에 반영되며 주가 변동성이 확대됐고, 투자자들은 각 기업의 수익 모델 전환 가능성에 주목하고 있다. 단순히 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 과금 체계와 플랫폼 구조를 재설계해야 한다는 압박이 커진 상황이다. 역대 최대 실적에도 주가하락...에이전틱 AI 대체 우려 급증 시장의 공포는 숫자로 드러나고 있다. 주요 기업 대상 SW 기업은 1년 전 대비 두 자릿수 상승 흐름을 유지하고 있음에도 20~40% 하락한 종목이 속출했다. 반면 AI 인프라를 대표하는 엔비디아는 같은 기간 70% 안팎 상승하며 대비를 이뤘다. 투자 자금이 '애플리케이션 SaaS'에서 'AI 인프라·모델'로 이동하는 구조적 재편이 진행 중이라는 해석이 나온다. 유럽 최대 소프트웨어 기업 SAP는 2026년 1월 29일 하루 만에 15% 이상 급락하는 충격을 겪었다. 2026년 2월 24일 기준 52주 고점 대비 약 22% 하락한 수준이다. 표면적 원인은 클라우드 수주 잔고 성장 둔화였다. 그러나 시장이 더 민감하게 반응한 지점은 'AI가 ERP 좌석 수요를 잠식할 수 있다'는 우려였다. 고각사에서 재무, 인사, 공급망 업무를 AI로 자동화하면, 직원 수만큼 SAP 계정을 유지할 필요가 줄어들 수 있다. 이는 SAP의 핵심인 사용자 기반 과금 모델을 직접 압박한다는 분석이다. 세일즈포스는 2025년 고점 대비 약 18% 하락한 흐름을 이어가고 있다. 2026년 2월 기준 52주 최고가 대비 약 20% 안팎 낮은 수준에서 거래되고 있다. 시장은 CRM 소프트웨어의 핵심 수익 모델인 '영업사원 1인당 과금' 구조가 AI 에이전트 확산으로 축소될 수 있다고 보고 있다. AI 상담원이 고객 응대를 처리하면, 기업은 상담 인력을 줄일 수 있고 이는 곧 라이선스 감소로 이어질 수 있다는 우려다. 어도비는 2026년 2월 기준 최고가 대비 약 35% 하락했다. 오픈AI의 영상 생성 모델과 미드저니 등 이미지 생성 AI 확산이 직접적인 영향을 줬다. 포토샵이나 프리미어 프로를 배우지 않아도 전문가급 결과물을 낼 수 있는 환경이 열리면서 이탈이 늘고 있다는 평이다. 미국 에듀테크 기업 체그는 가장 극단적 사례로 꼽힌다. 2026년 2월 기준 1년 전 대비 주가가 90% 이상 하락했다. 2021년 고점과 비교하면 95% 이상 폭락하며 사실상 상장 폐지를 눈앞에 두고 있다. 대학생이 유료 구독 대신 무료 AI 챗봇을 활용하면서 매출이 급감한것이 주요 원인으로 AI가 기존 SaaS 서비스를 직접 대체할 경우 어떤 일이 벌어지는지를 보여주는 사례로 인용된다. "사람 대신 AI가 일한다"…과금 체계·플랫폼 대수술 AI로 인한 존립 위기를 극복하기 위해 각 기업은 비즈니스 모델의 대전환을 시도하고 있다. 핵심은 사람이 아닌 AI의 작업량으로 돈을 버는 구조로의 이동이다. SAP는 창사 이래 최대 수준의 인력 재편을 단행했다. 약 8000명 규모의 직무를 AI 중심 역할로 재배치하고, 생성형 AI 코파일럿 '조울(Joule)'을 ERP 전반에 통합했다. 단순 질의응답이 아니라, 재무 보고 초안 작성, 수요 예측, 공급망 리스크 분석까지 자동 수행하는 '비즈니스 AI'로 포지셔닝을 바꿨다. 과금 구조 역시 좌석 기반 유지와 함께 AI 사용량 기반 추가 과금 체계를 병행하는 이중 구조로 전환하고 있다. 세일즈포스는 에이전트포스를 통해 기업이 자율 AI 상담·영업 에이전트를 직접 구축하도록 지원하고 있다. 과금 체계도 직원 수 기반에서 대화 수, 처리 건수 등 사용량·성과 기반 모델로 확장했다. 마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 공개석상에서 "미래의 고객은 사람과 AI 에이전트를 함께 관리하게 될 것"이라며, 줄어드는 인간 좌석을 AI 에이전트 매출로 대체하겠다는 전략을 분명히 했다. 어도비는 통합 전략을 택했다. 자체 생성형 AI 모델 '파이어플라이(Firefly)'를 모든 주요 제품에 내재화했다. 차별점은 '저작권 안전성'이다. 어도비 스톡 등 라이선스가 확보된 데이터로만 학습시켰음을 강조하며 저작권 이슈에 민감한 기업 고객을 확보하고 있다. 또 생성형 AI 기능을 사용할 때마다 크레딧을 차감하는 방식을 도입해 정액 구독 모델과 병행하는 수익 구조 다변화를 꾀하는 중이다. 비상장 기업인 SAS는 기업공개를 연기하고 플랫폼 전환에 집중하고 있다. 분석 도구 중심 사업에서 AI 기반 의사결정 자동화 플랫폼으로 재편을 추진 중이다. 레거시 통계 소프트웨어에서 벗어나 클라우드 기반 AI 서비스로 수익 모델을 재설계하는 단계에 들어갔다. 도메인 데이터와 프로세스 장악한 기업만 살아남는다 업계에선 주가 하락이 옥석 가리기에 가깝다고 평가했다. 라이선스 판매 모델에 머무는 기업은 체그 사례처럼 급격한 수요 이탈을 겪을 수 있다고 봤다. 방대한 기업 데이터와 업무 프로세스를 기반으로 AI 에이전트 생태계를 구축한 기업은 위기를 기회로 바꿀 가능성이 크다. SAP와 세일즈포스가 단순 기능 경쟁이 아닌 '업무 자동화 플랫폼'으로의 전환을 서두르는 이유도 여기에 있다. 현재 글로벌 SW 기업 공통 과제는 포스트 SaaS를 준비하는 것이다. 여전히 구독 모델은 핵심 매출원이지만 AI 확산 속도만큼 구조적 균열의 가능성도 커지고 있는 상황이다. 이에 사용량 기반 과금, 에이전트 중심 플랫폼 전략, 독점적 데이터 자산 통합이라는 세 가지 축을 중심으로 생존 공식을 다시 쓰고 있다. 대런 모우리 구글 클라우드 부사장은"AI 모델을 직접 개발하는 빅테크가 범용 기능을 빠르게 확장하고 있어 중간에서 단순히 기술을 연결만 해주는 형식의 서비스는 설 자리가 좁아질 것"이라고 경고했다. 이어 "이제는 단순히 대규모언어모델(LLM)을 가져다 쓰는 기능의 시대가 아니라, 그 기술로 해당 산업의 구체적인 문제를 해결할 수 있는지를 증명해야 하는 '가치의 시대'"라며 "남들이 쉽게 모방할 수 없는 자신만의 깊고 넓은 '도메인 특화 해자'를 구축하는 기업만이 살아남을 것"이라고 강조했다.

2026.02.27 11:34남혁우 기자

"속도·품질 진화"…구글, AI 이미지 모델 '나노 바나나 2' 공개

구글이 인공지능(AI) 모델 '나노 바나나' 이미지 생성 속도와 품질을 높여 서비스 경쟁력을 강화했다. 구글은 26일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 '나노 바나나 2'를 공개했다. 이 모델은 '제미나이 3.1 플래시 이미지' 기술 기반으로 이뤄졌다. 기존 모델보다 더 현실적인 이미지를 더 빠르게 만들어낸다. 앞으로 제미나이 앱의 '패스트' '싱킹' '프로' 모드에서 기본 모델로 사용된다. 새 모델은 512픽셀부터 4K 해상도까지 지원한다. 작업 한 번에 최대 5명 인물을 일관성 있게 표현할 수 있다. 또 최대 14개 사물을 자연스럽게 유지할 수 있어 스토리 있는 이미지 제작에 적합하다. 복잡하고 세부적인 설명도 비교적 정확하게 반영한다. 구글은 모델 적용 범위도 넓혔다고 밝혔다. 제미나이 앱과 영상 편집 도구 '플로우' 기본 이미지 생성 모델로 탑재된다. 구글 렌즈와 AI 모드에서도 기본 적용돼 전 세계 141개국에서 구글 앱과 웹을 통해 사용 가능하다. 고급 요금제인 구글 AI 프로와 울트라 이용자는 필요할 경우 기존 '나노 바나나 프로' 모델을 계속 쓸 수 있다. 점 3개 메뉴를 눌러 이미지를 재생성하면 된다. 나노 바나나 프로는 지난해 11월 출시돼 더 세밀한 이미지를 만드는 데 초점 맞췄다. 개발자도 새 모델을 활용할 수 있다. 제미나이 API, 제미나이 CLI, 버텍스 API에서 미리보기 형태로 제공된다. AI 스튜디오와 개발 도구 '안티그래비티'에서도 지원한다. 구글은 새 모델로 만든 모든 이미지에 '신스ID' 워터마크를 넣는다. 이는 AI가 생성한 이미지임을 표시하는 장치다. 또 어도비, 마이크로소프트, 구글, 오픈AI, 메타 등이 참여한 C2PA 콘텐츠 크리덴셜 표준과도 연동된다. 구글은 "나노 바나나 2는 나노 바나나 프로 고급 기능을 제미나이 플래시의 빠른 처리 속도와 결합한 최신 이미지 생성 모델"이라며 "사용자는 다양한 서비스에서 빠르고 정교한 이미지 생성과 편집을 경험할 수 있다"고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다.

2026.02.27 11:01김미정 기자

장종철 컴투스홀딩스 상무 "올해는 블록체인 비전 넘어 실증에 집중…신뢰 만들 것"

컴투스홀딩스가 글로벌 블록체인 메인넷 '엑스플라(XPLA)'를 '콘엑스(CONX)'로 리브랜딩하며 차세대 핀테크 메인넷 도약을 선언했다. 이를 통해 올해를 비전 단계를 넘어선 실증의 해로 만들겠다는 포부다. 장종철 컴투스홀딩스 블록체인부문 상무는 27일 컴투스그룹 사옥에서 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "게임 중심 생태계였던 엑스플라를 넘어, 콘엑스는 넓은 영역의 콘텐츠를 품는 생태계로 만들어나갈 것"이라고 리브랜딩 배경을 밝혔다. 컴투스홀딩스는 블록체인 사업 초기부터 이를 주도해 온 제네시스 컨트리뷰터(Genesis Contributor)로서 생태계를 전폭 지원하고 있다. 생태계에서 진행되는 각종 프로젝트는 콘엑스 재단이 운영 주체가 돼 이끄는 형태다. 장 상무는 "과거엔 웹3를 웹2의 다음 단계나 새로운 시장으로 여겼으나, 이제는 '기술적 수단'으로 바라봐야 한다"고 관점의 변화를 짚었다. 그는 "AI가 콘텐츠를 흉내 내는 시대가 열리며 창작자 권리 보호와 합법적 2차 창작 생태계가 필요해졌다"며 "K-콘텐츠를 아우르는 생태계 도구로 콘엑스를 확장할 계획"이라고 강조했다. 블록체인 대중화를 위해서는 이용자가 체감할 수 있는 편리함이 필수적이라고 짚었다. 장 상무는 "이용자 입장에서는 내가 쓰는 서비스가 웹2인지 웹3인지 알 필요가 없다"며 "과거 20여 종의 게임을 온보딩하며 웹3가 너무 어렵다는 피드백을 직접 겪었다"고 말했다. 디지털 지갑 생성 시 24개의 영단어(니모닉)를 직접 보관해야 했던 진입장벽을 낮추고자 구글 로그인만으로 지갑이 생성되게 했다는 설명이다. 다가올 AI 시대에는 '에이전틱 커머스'가 궁극적인 대중화의 모습이 될 것으로 내다봤다. 이용자가 뱅킹 앱에서 "월급 들어왔는데 이번 달 카드값 내고, 남은 돈 절반은 적금에, 절반은 용돈 통장으로 보내줘"라고 프롬프트 명령만 내리면, 이면의 스테이블코인과 스마트 컨트랙트가 알아서 처리해 주는 식이다. 그는 "기술은 철저히 뒤로 숨고, 이용자는 일상 앱처럼 매끄럽게 경험하도록 만드는 것이 진정한 대중화"라고 강조했다. 여기에는 복잡한 금융 시스템의 불편한 요소를 완벽하게 제거하는 게임사 특유의 노하우가 강력한 시너지를 낸다. 장 상무는 "이용자의 이탈 포인트를 분석하고 끝까지 재미있게 몰입하도록 UI와 UX를 설계하는 '게이미피케이션' 설계는 컴투스홀딩스만의 절대적인 경쟁력"이라고 자신했다. 컴투스홀딩스는 이를 활용한 '콘엑스 아레나'를 통해 '순환형 RWA(실물연계자산)'라는 진일보한 모델을 선보이고 있다. 장 상무는 "부동산, 금, 채권 등 기존 자산의 일방향적 유동화에 그친 과거 RWA와 달리, 순환형 RWA는 커뮤니티 아이디어를 실물 자산으로 창출해 수익 권리를 토큰화한다"고 차별점을 설명했다. 무형의 아이디어를 유형의 자산으로 실체화하는 것이 핵심이다. 그는 "웹3 시장에서 가장 중요한 것은 거창한 비전이 아니라 시스템을 구축해 실체를 직접 보여주는 '신뢰'"라고 역설했다. 이를 위해 복잡한 계약 관계와 수작업 탓에 수개월이 걸리던 기존 정산 시스템을 스마트 컨트랙트로 자동화한 'ODL(On-chain Distribution License)' 규격을 생태계에 적용했다. ODL은 수익을 USDC, USDT 등 스테이블코인으로 전환해 창작자, 기여자, 플랫폼에 사전에 합의된 비율로 즉시 분배한다. 기여자는 내 몫이 언제 얼마나 들어오는지 대시보드를 통해 투명하게 확인할 수 있다. 컴투스홀딩스의 대표 IP '놈(NOM)'을 활용한 공모전에서는 42건 중 3개의 게임이 선정돼 현재 퍼블리싱 논의를 이어가고 있다. 미술 분야 확장 역시 K-콘텐츠를 향한 기대감이 반영됐다. 장 상무는 "한국적인 것이 가장 세계적인 시대이며, 아시아 문화를 담아 글로벌 시장에서 큰 폭발력을 만들어낼 것"이라고 밝혔다. 컴투스홀딩스가 게임 위주의 콘텐츠를 공급했다면, 아비투스 어소시에이트가 운영하는 플랫폼 '아르투(ARTUE)'는 한국 미술을 세계에 알리는 역할을 맡는다. 아르투는 이용자가 "우리 거실에 어울릴만한 따뜻한 분위기의 꽃 그림을 추천해줘"라고 검색하면 적합한 작품을 찾아 스테이블코인으로 바로 결제할 수 있는 AI 기반 큐레이션 플랫폼이다. 이들은 주재범 작가와 협업해 아이디어 제공자와 아티스트가 함께 수익을 나누는 모델을 선보였으며, 현재 말레이시아 정부와 토큰증권(STO) 사업도 추진 중이다. 장 상무는 "스테이블코인은 투명성과 속도라는 장점은 살리되 가치 변동성 리스크는 제거해, 블록체인이 투기 수단이라는 편견을 깰 필수 인프라"라고 짚었다. 각국의 규제 환경 변화에는 기술적으로 할 수 있는 최선의 준비를 마치고 제도가 마련되기를 기다린다는 방침이다. 그는 "특정 지역에서는 일부 기능을 보이지 않도록 하거나 프로세스를 변경하는 등 규제 요건에 맞춘 기술적 유연성을 확보했다"고 설명했다. 특히 최근 활발한 원화 스테이블코인 법제화 논의와 관련해, 컴투스홀딩스는 화폐의 '발행'을 넘어 '전송과 유통망' 생태계에 더 집중하고 있다고 강조했다. 컴투스홀딩스의 올해 목표는 웹3 기술력을 실물 경제와 연결하는 소버린 체인 기반 인프라 확립이다. 장 상무는 "이용자 보호와 자금세탁방지 등 컴플라이언스를 완벽히 충족하는 '한국형 스테이블코인 전송 규격 표준안'을 선도적으로 구현해 업계와 금융권에 적극 제안하겠다"고 포부를 다졌다.

2026.02.27 09:16정진성 기자

LGU+, '사람중심 AI' MWC 전시관 준비 막바지

LG유플러스가 스페인 바르셀로나에서 열리는 MWC26에서 선보일 전시관 막바지 작업에 집중하고 있다. 올해 전시 핵심 주제는 '사람중심 AI'로, 사람과 사람을 연결하는 기술과 서비스를 통해 만드는 미래상을 공개할 예정이다. LG유플러스는 사람중심 AI를 선보이기 위해 전시관 기획 단계부터 AI를 활용해 전시 스토리를 구성하고 공간을 설계했다. 특히 '초개인화' 경험을 제공하는 데 집중했다. 관람객이 입장 시 간단한 정보를 입력하면 개별 QR코드가 발급되고, 이후 전시관 내 키오스크에서 QR을 스캔할 때마다 유형별 맞춤 체험 시나리오가 추천된다. 체험을 진행하며 쌓인 데이터는 이후 콘텐츠에 실시간으로 반영돼 퇴장 직전 관람할 수 있는 AI 미디어아트에 반영된다. 미디어아트는 퇴장 시 굿즈로 제작해 증정된다. 입장부터 퇴장까지 이어지는 모든 경험을 개인별 맞춤으로 제공하는 구조다. 전시관 구조에도 핵심 주제인 사람중심 AI가 반영됐다. 전시관은 중앙 미디어아트 공간을 중심으로 주요 전시 아이템이 배치되는 방사형 구조로 설계됐다. 관람객의 여정이 마지막 단계인 미디어아트 공간으로 자연스럽게 이어지도록 구성했다. 기술이 아닌 사람이 중심이 되는 경험을 제공하겠다는 목표다. 전시관 공간 설계에도 LG유플러스가 제시해 온 4A 인텔리전스 전략을 반영했다. 고객이 신뢰하고, 안심(Assured)하고 쓸 수 있는 AI 기술을 기반으로, 개인에게 최적화된(Adaptive) 경험을 제공하는 단계, 일상 전반을 함께하는(Accompanied) 단계를 거쳐 궁극적으로는 세상과 인류를 밝게 만드는(Altruistic) AI로 확장되는 흐름을 전시 동선에 담았다. 이밖에 모바일 도슨트를 도입해 QR코드로 오디오 가이드, 아이템별 모바일 브로셔를 제공한다. 별도 안내 인력이 없어도 관람객들이 모바일 도슨트를 활용해 자유롭게 전시관을 관람할 수 있으며, 이를 통해 축적된 데이터는 전시 운영 방식에도 반영된다. 장준영 LG유플러스 마케팅그룹장은 “올해 전시는 AI 기술을 보여주는 공간이 아니라, AI가 사용자의 맥락을 이해하고 연결하는 과정을 구현한 공간”이라며 “MWC 현장에서 사람중심AI 기반 서비스 방향성을 제시할 것”이라고 말했다.

2026.02.27 09:12박수형 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

화웨이, 마드리드서 러닝 워치 중심의 첨단 혁신 제품 공개

마드리드, 2026년 2월 27일 /PRNewswire/ -- 화웨이(Huawei)가 2월 26일 스페인 마드리드에서 열린 글로벌 신제품 발표 행사 '나우 이즈 유어 런(Now is Your Run)'에서 최신 혁신 제품을 공개했다. 이 거대 기술 기업은 5년간의 공백을 깨고 완전히 새로워진 HUAWEI WATCH GT Runner 2를 선보이며 전문 러닝 워치 시장에 복귀했음을 알렸다. 이날 행사에서는 HUAWEI WATCH Ultimate 2, HUAWEI Mate 80 Pro, HUAWEI MatePad Mini, HUAWEI FreeBuds Pro 5, HUAWEI Band 11 Series도 함께 공개됐다. 또한 올림픽 마라톤 2연패를 달성한 엘리우드 킵초게(Eliud Kipchoge)가 HUAWEI WATCH GT Runner의 글로벌 앰배서더로 소개됐다. 킵초게는 "러닝은 단순히 빠르게 달리는 것 이상의 의미를 지닌다"고 말했다. 이어 "나는 러닝이 모든 면에서 가장 아름다운 활동이라고 믿는다. 화웨이와 함께 전 세계 수백만 명의 러너들과 소통하며 그들의 삶에 아름답고 긍정적인 영향을 줄 수 있기를 바란다"고 덧붙였다. ULTRA PERFORMANCE HUAWEI WATCH GT Runner 2 HUAWEI WATCH GT Runner 2: 5년간의 기술 축적, 전문 러닝 워치의 재정의 HUAWEI WATCH GT Runner 2는 새로운 3D 플로팅 안테나 아키텍처를 탑재해 한층 정밀한 위치 측정 성능을 제공하도록 설계됐다. 최초로 지능형 위치 추적 알고리즘을 적용해 신호가 일시적으로 끊기는 상황에서도 러너의 이동 경로와 거리를 지속적으로 계산하여 끊김 없는 위치 정보를 보장한다. 새롭게 도입된 지능형 마라톤 모드는 경기 전 과정을 통합 관리하는 원스톱 레이스 관리 기능을 제공하며, 손목 위의 개인 코치 역할을 수행한다. HUAWEI WATCH GT Runner 2는 프로 선수의 퍼포먼스 향상은 물론, 아마추어 러너에게도 스마트하고 전문적인 러닝 경험을 제공한다. 킵초게는 행사에서 화웨이와의 공동 제품 개발 경험을 공유하며 "엘리트 선수뿐 아니라 전 세계 러너들의 스마트워치 경험을 개선하기 위해 나의 의견과 관점을 나누는 데 열정을 갖고 있다"고 밝혔다. Eliud Kipchoge HUAWEI WATCH GT Runner Global Ambassador HUAWEI WATCH Ultimate 2 및 HUAWEI Band 11 Series: 차세대 피트니스 경험 화웨이는 더 전문적이고 개인화된 피트니스 경험을 제공하기 위한 다양한 신규 웨어러블 기기를 공개했다. HUAWEI WATCH Ultimate 2는 강렬한 '그린' 컬러로 새롭게 선보였으며, 다이빙과 야외 활동에 특화된 기존 최상급 기능을 유지하는 동시에 골프 연습장 및 코스 플레이에 최적화된 기능을 강화했다. 이를 통해 한층 정밀하고 지능적인 프리미엄 스포츠 경험을 제공한다. 한편 HUAWEI Band 11 Series는 세련된 디자인과 실용성을 결합했다. 더 커지고 선명해진 디스플레이를 통해 강한 햇빛 아래에서도 뛰어난 가시성을 제공한다. 건강 모니터링, 활동 추적, 편의 기능을 하나의 콤팩트한 기기에 통합해 일상 속 피트니스 관리에 최적화된 동반자 역할을 수행한다. HUAWEI Mate80 Pro See it True HUAWEI Mate 80 Pro: 모바일 경험의 새로운 기준을 제시하는 플래그십 화웨이는 메이즈 시리즈(Mate Series)를 앞세워 글로벌 시장에 본격 복귀했다. HUAWEI Mate 80 Pro는 화웨이의 최첨단 혁신을 집약한 제품으로, 업그레이드된 트루 투 컬러 카메라를 탑재해 다양한 조명 환경과 혼합 색온도 조건에서도 일관된 색 정확도를 구현한다. 클래식한 우아함과 현대적 미학을 결합한 새로운 듀얼 스페이스 링 디자인은 행사 참석자들로부터 큰 호응을 얻었다. 향상된 성능, 2세대 Kunlun Glass, 고도화된 AI 기능을 바탕으로 화웨이는 최첨단 기술과 사용자 경험을 지속적으로 제공하며 스마트폰 경험의 새로운 지평을 열고 있다. 궁극의 지능을 구현하는 트렌드세터 기술 공개 화웨이가 최초의 미니 태블릿 HUAWEI MatePad Mini를 선보인다. 8.8인치의 콤팩트한 보디는 기존 태블릿보다 더 얇고 가벼워 주머니나 핸드백에 쉽게 수납할 수 있다. 문서를 열람하거나, 좋아하는 영상을 시청하거나, 출장 중에 이동하며 창의적인 작업을 수행하는 등 다양한 상황에서 즉시 활용 가능하다. 비즈니스 전문가, 독서 애호가, 직장인, 학술 연구자 모두에게 이상적인 디지털 동반자로 자리매김할 전망이다. 또한 업계 최초로 듀얼 엔진 AI 노이즈 캔슬링을 적용한 무선 이어버드 HUAWEI FreeBuds Pro 5도 공개됐다. 듀얼 드라이버 음향 시스템과 결합해 탁월한 소음 저감 성능과 함께 보컬과 악기 디테일을 섬세하게 재현하며, 몰입감 높은 라이브 청취 경험을 제공한다. 지난해 화웨이는 더 포용적이고 젊은 소통 방식을 통해 글로벌 소비자와 진정성 있는 연결을 구축하겠다는 브랜드 슬로건 '나우 이즈 유어즈(Now is Yours)'를 발표했다. 이번 '나우 이즈 유어 런' 행사에서는 엘리우드 킵초게와 협력해 러닝을 스포츠로서 조명하고 건강한 라이프스타일을 적극적으로 제안했다. 화웨이는 앞으로도 기술 혁신을 기반으로 피트니스와 건강 증진을 지속적으로 추진하며, 따뜻한 제품과 진정성 있는 소통을 통해 더 많은 사람이 기술을 통해 건강하고 활기찬 삶을 누릴 수 있도록 지원할 계획이다.

2026.02.27 03:10글로벌뉴스

[카드뉴스] AI가 일자리를 빼앗으면 누가 물건을 살까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI가 정말 무섭다는 이야기, 많이 들어보셨죠? 실제로 2025년 말에 AI가 코딩 작업의 85%를 혼자 처리했고, 회사 유지비는 40%나 줄었다고 해요. 문제는 여기서부터인데요, 이렇게 AI가 사람 일을 대신하면서 '고스트 GDP'라는 무시무시한 현상이 나타났어요. 회사는 AI로 물건을 엄청 많이 만들어내는데, 정작 일자리를 잃은 사람들은 돈을 못 벌어서 그 물건을 살 수가 없는 거예요. 마치 빵집이 빵을 산더미처럼 만들었는데 동네 사람들 주머니가 텅텅 비어서 아무도 못 사는 것과 똑같은 상황이죠. 더 걱정되는 건 이게 도미노처럼 연쇄적으로 무너진다는 거예요. AI가 일을 대신하면 사람들이 직장을 잃고, 물건을 못 사니까 회사들도 연쇄 부도가 나는 악순환이 시작되는 거죠. 전문가의 90%가 "정말 위험하다"고 경고하고 있어요. 특히 프로그래머, 디자이너, 회계사처럼 컴퓨터로 하는 일은 AI가 대신할 가능성이 높고요, 반대로 요리사, 간호사, 수리공처럼 손으로 직접 하거나 마음을 써야 하는 일은 상대적으로 안전하다고 해요. 그럼 우리는 어떻게 준비해야 할까요? 전문가들은 세 가지를 권하고 있어요. 첫째, AI가 못 하는 손기술이나 마음 쓰는 일을 배우는 거예요. 둘째, 6개월치 비상금을 모아두는 것도 중요하고요. 셋째, 만약 부모님이 컴퓨터 일만 하신다면 다른 기술도 함께 배우시도록 도와드리는 게 좋아요. 폭풍이 올 때 가장 위험한 건 폭풍 자체가 아니라, 내일도 오늘처럼 계속될 거라고 믿는 거라는 말이 있잖아요. 앞으로도 AMEET이 이런 변화의 흐름을 놓치지 않고 알려드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/46d0c141.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.26 22:21AMEET

챗GPT, 통계학 교육 뒤흔든다…대학 강의실의 AI 혁명

챗GPT가 대학 강의실을 뒤흔들고 있다. 학생들이 제출한 과제가 직접 작성한 것인지, AI가 만들어준 것인지 교수들이 구분하기 어려워진 시대가 됐다. 글래스고 대학교(University of Glasgow) 통계학과 연구진이 2026년 2월 발표한 논문 "기술 시대의 통계학 교육의 미래에 대한 성찰(Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era)"은 생성형 AI의 등장으로 통계학 교육 현장이 근본적인 전환점을 맞이하고 있음을 경고한다. 단순히 새 기술을 가르치는 문제를 넘어, 무엇을 배워야 하고 어떻게 평가해야 하는지 전면 재검토가 필요한 시점이다. R이냐 파이썬이냐, 두 언어 사이에서 길 잃은 통계학 교육 통계학을 배우는 학생들에게 프로그래밍 언어는 이제 선택이 아닌 필수다. 과거에는 메뉴를 클릭해서 분석하는 SPSS나 미니탭(Minitab) 같은 소프트웨어로 충분했지만, 현대 통계학은 직접 코드를 작성하는 능력을 요구한다. 논문에 따르면 현재 대학 통계학 교육에서 널리 쓰이는 언어는 R이다. 2000년에 등장한 오픈소스 프로그래밍 언어인 R은 무료로 사용할 수 있고 통계 분석에 특화된 도구를 풍부하게 제공한다. R의 인기는 특히 타이디버스(tidyverse)라는 패키지 모음 덕분에 더욱 높아졌다. 타이디버스는 데이터를 정리하고 분석하는 과정을 마치 레고 블록을 조립하듯 단계별로 진행할 수 있게 해주는 도구 모음이다. 복잡한 데이터 변환 작업을 여러 함수를 중첩시키지 않고 "데이터를 불러온다 → 필요한 열만 선택한다 → 조건에 맞는 행만 필터링한다"처럼 순서대로 나열할 수 있어 초보자도 이해하기 훨씬 쉽다. 그런데 최근 들어 파이썬(Python)도 통계학 교육에 빠르게 파고들고 있다. 파이썬은 원래 범용 프로그래밍 언어지만 머신러닝(Machine Learning)과 AI 분야에서 압도적인 점유율을 차지하면서 통계학자들도 무시하기 어려운 존재가 됐다. 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 같은 딥러닝 프레임워크가 모두 파이썬 기반이기 때문이다. 논문은 R과 파이썬을 함께 가르치는 다중 언어 교육의 필요성을 제시하면서도, 두 언어를 동시에 가르치면 학생들의 인지 부담이 커져 학습 효과가 떨어질 수 있다는 딜레마를 지적한다. 연구진은 초반에 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 탄탄하게 다진 후 점진적으로 다른 언어를 도입하는 방식을 권장한다. 소셜미디어, IoT, 웹 스크레이핑... 데이터의 세계가 달라졌다 현대 통계학자들이 다루는 데이터는 과거와 차원이 다르다. 예전에는 깔끔하게 정리된 엑셀 파일로 데이터를 받아 분석하면 됐지만, 이제는 소셜미디어 게시물, 웹사이트 정보, 사물인터넷(IoT) 센서 데이터처럼 구조화되지 않은 데이터를 직접 수집하고 정리하는 능력이 필수가 됐다. 이를 위해 API(application Programming Interface, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)와 웹 스크레이핑(web scraping) 같은 기술이 중요해졌다. API는 쉽게 말해 다른 서비스의 데이터를 가져올 수 있도록 만들어진 일종의 '데이터 수도꼭지'다. 날씨 정보 제공 웹사이트가 API를 공개하면, 프로그래머는 코드 몇 줄만으로 실시간 날씨 데이터를 가져올 수 있다. 웹 스크레이핑은 API가 없는 웹사이트에서 직접 정보를 자동으로 수집하는 기술로, 부동산 사이트의 매물 정보를 긁어와 가격을 분석하는 식으로 활용된다. 코드 버전 관리(version control) 시스템인 깃(Git)과 깃허브(GitHub)의 중요성도 커졌다. 깃은 코드의 변경 이력을 자동으로 저장해주는 도구로, 여러 사람이 함께 프로젝트를 진행할 때 누가 언제 무엇을 수정했는지 추적하고 문제가 생기면 이전 버전으로 돌아갈 수 있다. 논문은 깃허브가 단순한 코드 저장소를 넘어 협업과 재현 가능한 연구의 핵심 도구가 됐다고 강조한다. 연구진은 이러한 현대적 데이터 기술들을 별도 과목으로 분리하기보다 여러 통계 과목에 걸쳐 점진적으로 통합하는 방식을 권장한다. "왜"를 묻는 통계학 vs "얼마나 정확한가"를 묻는 머신러닝 통계학과 머신러닝, 그리고 AI의 경계가 점점 모호해지고 있다. 전통적인 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 "왜 이런 결과가 나왔는가"를 설명하는 데 중점을 둔다. 반면 머신러닝은 훨씬 복잡한 모델을 사용해 "얼마나 정확하게 예측하는가"에 집중한다. 예를 들어 은행에서 대출 신청자의 신용도를 평가할 때 통계학자는 소득, 직업, 신용 기록 같은 변수들이 신용도에 어떤 영향을 미치는지 분석하지만, 머신러닝 엔지니어는 수백 개의 변수를 복잡한 알고리즘에 넣어 채무 불이행을 가장 정확하게 예측하는 모델을 만드는 데 집중한다. 두 접근법 모두 장단점이 있고, 현대 데이터 과학자는 상황에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있어야 한다. 논문은 통계학과 교육과정에 머신러닝과 AI를 어느 정도 깊이로 포함시킬지는 졸업 후 진로에 따라 달라져야 한다고 주장한다. 전통적인 통계학 연구자를 양성하는 프로그램이라면 머신러닝의 기본 개념 소개로 충분할 수 있다. 하지만 데이터 과학자나 AI 엔지니어를 목표로 하는 학생들에게는 신경망(neural network), 딥러닝(deep learning) 같은 고급 주제까지 다뤄야 한다. 연구진은 기존 통계 과목에 머신러닝 내용을 일부 통합하고, 별도의 머신러닝 전문 과목도 개설하는 절충안을 제안한다. 챗GPT가 쓴 과제인지 학생이 쓴 과제인지, 이제 아무도 모른다 가장 시급하고 논란이 되는 문제는 생성형 AI의 등장이 평가 방식에 미치는 충격이다. 챗GPT는 자연어로 질문을 입력하면 코드를 작성해주고, 통계 개념을 설명해주며, 심지어 데이터 분석 보고서까지 작성해준다. 학생 입장에서는 유용한 학습 도구지만, 교수 입장에서는 평가의 신뢰성을 근본적으로 위협하는 존재다. 많은 통계학과 학생들이 이미 챗GPT를 과제 작성에 활용하고 있다. 문제는 학생이 직접 문제를 해결한 것인지, AI의 도움을 받은 것인지 구분하기 어렵다는 점이다. 전통적인 표절 검사 도구는 다른 사람의 글을 복사한 경우만 잡아낼 수 있지만, AI가 생성한 새로운 코드나 텍스트는 탐지하기 훨씬 어렵다. 연구진은 교육자들이 생성형 AI에 대해 크게 세 가지 태도를 보인다고 분석한다. AI 사용을 부정행위로 간주해 엄격히 금지하는 입장, 계산기처럼 당연히 사용할 수 있는 도구로 받아들이는 입장, 어떤 과제에서는 허용하고 다른 과제에서는 금지하는 조건부 허용 입장이 그것이다. 논문은 단순한 금지보다 평가 방식 자체를 근본적으로 재설계해야 한다고 주장한다. 집에서 하는 과제 비중을 줄이고 감독 하에 진행되는 시험이나 실시간 프로젝트 발표 비중을 늘리거나, AI가 쉽게 답할 수 없는 창의적이고 개방형 질문을 더 많이 출제해야 한다는 것이다. 흥미롭게도 연구진은 생성형 AI를 오히려 교육에 적극 활용하는 방안도 제시한다. 학생들에게 챗GPT가 생성한 코드의 오류를 찾아 수정하게 하거나, AI의 설명이 왜 부정확한지 비판적으로 평가하게 하는 과제를 내는 것이다. 실제 직장에서도 AI 도구를 사용하되 그 결과를 검증하고 책임지는 능력이 점점 중요해지기 때문에, 이러한 비판적 활용 능력을 교육 단계에서부터 키워야 한다는 논리다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 통계학을 배우려면 R과 파이썬을 둘 다 배워야 하나요? A. 처음에는 한 가지 언어로 통계의 기본 개념을 확실히 익히는 것이 좋습니다. R은 통계 분석에 특화되어 있고, 파이썬은 머신러닝과 AI 분야에서 더 널리 쓰입니다. 두 언어를 동시에 배우면 혼란스러울 수 있으므로, R을 먼저 익힌 후 점진적으로 파이썬을 추가하는 단계적 접근이 효과적입니다. Q. 챗GPT로 통계 과제를 하면 안 되나요? A. 대학마다 정책이 다르지만, AI를 학습 도구로 활용하되 그 과정을 명확히 밝히는 것이 중요합니다. 챗GPT가 생성한 코드를 그대로 제출하는 것은 문제가 될 수 있지만, AI의 도움을 받아 개념을 이해하고 자신의 방식으로 재작성하는 것은 유용한 학습 방법입니다. 과제 지침을 확인하고 불확실하면 교수에게 직접 물어보는 것이 좋겠습니다. Q. 통계학과 머신러닝의 차이는 무엇인가요? A. 통계학은 데이터에서 패턴을 찾아 '왜' 그런 결과가 나왔는지 설명하는 데 중점을 둡니다. 반면 머신러닝은 복잡한 알고리즘을 사용해 '얼마나 정확하게' 예측할 수 있는지에 집중합니다. 두 접근법은 상호보완적이며, 현대 데이터 과학자는 둘 다 이해해야 합니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Reflections on the Future of Statistics Education in a Technological Era) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:20AI 에디터

'월 20달러' 챗GPT로 수학 난제 풀었다…'바이브 증명'의 충격적 실험

수학은 오랫동안 AI가 넘기 어려운 벽으로 여겨졌다. 논리적 완결성이 요구되는 수학 증명은 단 하나의 오류도 전체를 무효화할 수 있기 때문이다. 그런데 벨기에 브뤼셀자유대학교(Vrije Universiteit Brussel) 연구팀이 이 벽을 허물었다. 누구나 사용할 수 있는 일반 챗GPT(ChatGPT) 구독 계정만으로 최근 제기된 활성 연구 문제를 해결한 것이다. 이들이 제안한 방법론은 '바이브 증명(vibe-proving)'이라는 이름으로, AI와 인간이 협력하는 새로운 학술 연구의 방향을 제시하고 있다. 코딩에서 수학으로…'바이브'의 확장 프로그래머 세계에서는 이미 '바이브 코딩(vibe-coding)'이라는 개념이 자리 잡고 있다. 코드를 한 줄씩 직접 짜는 대신 "이런 기능을 만들어줘"라고 AI에게 자연어로 요청하면, AI가 알아서 프로그램을 생성해주는 방식이다. 브뤼셀자유대학교 데이터 분석 연구소(Data Analytics Lab)의 브레흐트 베르베켄(Brecht Verbeken) 박사 연구팀은 이 개념을 수학 증명에 그대로 적용했다. 연구팀이 도전한 문제는 란과 텡(Ran and Teng)이 2024년에 제시한 '추측 20번(Conjecture 20)'이다. 이는 특정 구조를 가진 4×4 행렬(matrix)에서 나타날 수 있는 고유값(eigenvalue)의 범위를 정확히 규정하는 문제다. 고유값이란 쉽게 말해, 수학적 변환이 일어날 때 방향은 바뀌지 않고 크기만 변하는 특별한 수치다. 사진을 확대하거나 축소할 때 이미지의 형태는 유지되는 것과 유사한 개념이다. 연구팀은 이 문제를 챗GPT-5.2(Thinking) 버전과 7개의 공유 가능한 대화 스레드와 4개 버전의 증명 초안을 거쳐 풀어냈다. 전문화된 수학 전용 시스템이 아닌, 개인 구독 계정으로 접근 가능한 일반 챗GPT를 사용했다는 점이 이번 연구의 핵심이다. 논문의 초록(Abstract)에서 연구팀은 "소비자 구독 수준의 대형 언어 모델(LLM)로 감사 가능한 연구 수준의 수학 작업이 가능함을 보여준다"고 강조했다. AI는 전략가, 인간은 감독관…역할 분담의 발견 연구 과정에서 AI와 인간의 역할이 자연스럽게 나뉘었다. 챗GPT는 증명의 큰 그림, 즉 전체적인 접근 전략을 제시하는 데 뛰어난 역량을 발휘했다. 구체적으로는 1946년 드미트리예프와 딘킨(Dmitriev and Dynkin)이 개발한 삼각함수 방법(trigonometric method)이라는 고전적 수학 기법을 찾아내, 2024년의 미해결 문제에 맞게 변형하여 적용하는 전략을 제안했다. AI가 1946년 드미트리예프–딘킨의 삼각함수 방법을 적용하는 전략을 제시한 것이다. 반면 인간 연구자의 역할은 AI가 제안한 논리를 검증하고 오류를 수정하는 데 집중됐다. 논문의 토론(Discussion) 섹션에 따르면, AI가 생성한 초기 증명 초안에는 역삼각함수의 분기(branch) 및 사분면 처리 오류, 부호 조건 누락, 중간 계산 단계 생략 등 여러 결함이 있었다. 연구팀은 이를 발견하고 수정하는 과정을 반복하며 최종 증명을 완성했다. 이 과정은 연구팀이 '생성(generate), 심사(referee), 수리(repair)'라고 이름 붙인 순환 구조로 정리된다. AI가 아이디어와 증명 초안을 생성하면, 인간이 논리적 오류를 찾아 심사하고, 문제가 있으면 AI에게 다시 수정을 요청하는 반복 과정이다. 이 구조는 단순한 도구 사용을 넘어, AI와 인간이 각자의 강점을 살려 협력하는 새로운 연구 모델을 제시한다. 수학 올림피아드를 넘어 실전 연구로…AI 수학의 새 지평 최근 AI의 수학 능력은 눈부시게 발전하고 있다. 알파지오메트리(AlphaGeometry), 알파프루프(AlphaProof) 같은 특수 제작 시스템은 국제수학올림피아드(IMO) 문제에서 금메달 수준의 성과를 냈다. 그러나 이들은 대규모 컴퓨팅 자원과 전문적으로 설계된 시스템을 기반으로 한다는 한계가 있다. 이번 연구가 주목받는 이유는 바로 '접근성'이다. 란과 텡의 추측 20번은 교과서에 나오는 연습 문제가 아니라, 2024년에 현역 수학자들이 제시한 활성 연구 문제(active research problem)였다. 논문의 논의(Discussion) 섹션에서 연구팀은 "이 사례는 전문화된 시스템이 아닌 소비자 접근 가능한 모델로 감사 가능한 수학적 성과가 가능함을 보여준다"고 명시했다. (논문 p.5) 수학 증명은 AI 능력의 특별한 시험대다. 소프트웨어는 실행해보면 작동 여부를 즉시 확인할 수 있지만, 수학 증명은 모든 논리 단계가 완벽해야 하며 단 하나의 빈틈도 전체를 무효화한다. 이번 연구는 이런 엄격한 기준에서도 일반 AI 도구가 실질적인 학술 기여 가능성을 보여주는 초기 증거를 제시한다 점에서 의미가 깊다. 투명성이 핵심…모든 대화 기록을 공개한 이유 연구팀은 투명성을 연구의 핵심 원칙으로 삼았다. 챗GPT와 나눈 7개의 대화 세션 전체를 공유 링크로 공개하고, 4개 버전의 증명 초안도 논문 부록으로 모두 첨부했다. 이는 AI 연구에서 흔히 제기되는 재현 가능성(reproducibility) 문제를 정면으로 다룬 것이다. 다른 연구자들이 같은 방식으로 검증하고, 증명 과정의 오류 수정 과정까지 모두 추적할 수 있도록 한 것이다. 연구팀은 솔직하게 한계도 인정했다. 초기 탐색 단계의 대화는 체계적으로 보존하지 못했고, 이후에 챗GPT-5.2를 이용해 초기 프롬프트를 재구성했다. 또한 AI가 제안한 증명 전략은 근본적으로 새로운 방법이 아니라 기존 고전적 틀을 재적용한 것이었다고 밝혔다. 이 연구가 제시하는 더 큰 시사점은 학술 연구 도구의 민주화다. 대형 연구기관이나 막대한 컴퓨팅 자원 없이도, 개인 연구자가 AI를 활용해 의미 있는 학술 성과를 낼 수 있는 환경이 열렸다는 것이다. 의사가 복잡한 진단을 내릴 때, 변호사가 판례를 분석할 때, 엔지니어가 설계 문제를 해결할 때 AI와 대화하며 접근하는 방식이 표준이 되는 미래를 이번 연구는 예고하고 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 바이브 증명(vibe-proving)이란 무엇인가요? A. 바이브 증명은 수학자가 AI와 자연어로 대화하며 수학 증명을 완성해 나가는 방식입니다. 수식을 직접 전개하는 대신 "이 문제를 어떻게 접근할까?"라고 AI에게 물으며 아이디어를 얻고, 그것을 검증하고 수정하는 과정을 반복합니다. 프로그래머가 AI에게 코드 작성을 맡기는 '바이브 코딩'에서 착안한 개념입니다. Q. 일반 챗GPT로 정말 어려운 수학 문제를 풀 수 있나요? A. 전문 지식이 있는 연구자라면 가능합니다. 이번 연구는 월 구독료만 내면 누구나 쓸 수 있는 챗GPT로 현역 수학자들의 미해결 문제를 풀었습니다. 단, AI는 전략과 방향을 제시할 뿐, 논리적 오류를 찾아내고 최종 검증하는 것은 여전히 인간 전문가의 몫입니다. Q. 이 연구 방식을 수학 외 다른 분야에도 적용할 수 있나요? A. 네, 논리적 검증이 중요한 모든 분야에 응용 가능합니다. 의료 진단, 법률 분석, 엔지니어링 설계 등에서 AI가 여러 가능성을 제시하고 전문가가 비판적으로 검증하는 '생성-심사-수리' 구조를 활용할 수 있습니다. 핵심은 AI를 최종 의사결정자가 아닌 아이디어 제안자로 활용하는 것입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: Early Evidence of Vibe-Proving with Consumer LLMs: A Case Study on Spectral Region Characterization with ChatGPT-5.2 (Thinking) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.26 22:18AI 에디터

롯데 DF1·현대 DF2…인천공항 면세점 재편 완료

인천국제공항 면세점 DF1·DF2 구역의 새 사업자가 확정됐다. DF1은 롯데면세점이, DF2는 현대면세점이 각각 따냈다. 이로써 롯데면세점은 3년 만에 공항에 재입성하게 됐다. 현대면세점은 전 품목을 취급하는 유일한 사업자로 올라섰다. 롯데면세점은 인천국제공항 제1여객터미널 DF1 구역(화장품·향수, 주류·담배) 운영자로 최종 선정됐다고 26일 밝혔다. 해당 구역은 면적 4094㎡ 규모로 총 15개 매장으로 구성된다. 이번 사업 재개로 롯데면세점은 지난 2023년 6월 30일 터미널2 주류·담배 매장 영업을 종료한 이후 약 3년 만에 인천국제공항에 재입성하게 됐다. 사업 기간은 영업개시일로부터 약 7년 후인 2033년 6월 30일까지다. 관련법에 따라 최대 10년까지 계약갱신 청구가 가능하다. 롯데면세점은 이번 DF1 구역 운영을 통해 연간 약 6000억원 이상의 매출 신장 효과를 기대하고 있다. 향후 인천공항공사의 가이드에 맞춰 인수인계를 진행해 여객 불편을 최소화한다는 방침이다. 영업개시 이후에는 재단장 작업도 실시한다. 쾌적한 고객 동선을 구축하고, 내외국인 출국객 트렌드에 발맞춘 브랜드와 상품 유치, 디지털 체험형 요소 도입으로 면세쇼핑 편의를 높이겠다는 계획이다. 현대면세점은 DF2 구역 사업자로 선정됐다. DF2는 4571㎡에 14개 매장으로 구성됐다. 이번 선정으로 현대면세점은 인천국제공항에서 전 품목을 취급하는 유일한 면세사업자가 됐다. 현대면세점 관계자는 “인천국제공항 제1·2여객터미널에서 명품·패션·잡화를 취급하는 DF5·DF7 구역에 이어, 화장품·향수·주류·담배 등을 판매하는 DF2 구역까지 신규 운영하게 됐다”며 “인천공항 대표 면세사업자로서 공항과 함께 면세쇼핑 경쟁력을 한층 끌어올리고, 글로벌 허브 공항에 걸맞은 위상을 갖출 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.02.26 18:07김민아 기자

아트니스, 천경자 화백 온라인 특별 경매 한다

아트 플랫폼 아트니스가 한국 근현대미술을 대표하는 거장 천경자 화백의 작고 10주기를 기념한 판화 특별경매를 개최한다고 26일 밝혔다. 꽃과 여인, 강렬한 색채로 독보적인 화풍을 구축한 천경자 화백은 한국 미술사에서 빼놓을 수 없는 존재다. 지난해 서울시립미술관에서 열린 10주기 회고전을 계기로 대중의 관심이 다시 한번 높아지고 있다. 이번 특별경매는 아트니스 컬렉터와의 제휴 형태 기획으로 마련했다. ▲막간 ▲헤밍웨이의 집 2 ▲'볼티모에서 온 여인 1 등 천경자 화백의 작품 세계를 대표하는 판화 총 12점이 출품된다. 이번 경매는 모든 작품을 99만원부터 만나볼 수 있어, 거장의 작품을 처음 소장해보고자 하는 컬렉팅 입문자에게도 합리적인 기회를 열어줄 것으로 기대한다. 천경자(1924~2015) 화백은 뱀, 꽃, 여인을 모티프로 한 몽환적이고 강렬한 화풍으로 한국 미술계에 독자적인 세계를 구축한 작가다. 생전 국내외 수십 회의 개인전을 통해 작품성을 인정받았으며, 판화 작업에서도 원화 못지않은 예술적 밀도를 보여줬다는 평을 받는다. 특히 이번 출품작들은 천경자 화백 특유의 섬세한 색감과 서사적 구성이 고스란히 담긴 작품들로 소장 가치가 높다. 본 경매는 아트니스 홈페이지에서 26일 오픈되며, 27일 오전 11시부터 응찰이 시작된다. 마감은 3월6일 오후 7시로, 1분 간격 순차 마감 방식으로 진행된다. 구독자 50만 명의 인문학 유튜브 채널 '일당백'과 연계한 컬렉터 대상 특별 행사도 함께 운영될 예정이며, 상세 내용은 '일당백' 채널을 통해 확인이 가능하다. 또 아트니스는 엄선한 작가를 집중 조명하는 '단독 작가 경매' 일환으로 스테퍼 작가의 신작 원화 경매를 동시에 진행한다. 스테퍼는 페인팅·실크스크린·디지털드로잉을 아우르는 시각예술 남매 듀오로, 작년 한 해 아트니스 연간 최다 판매를 기록했다. 감정과 기억을 정제한 단단한 서사를 상징과 해체의 형태로 풀어내며 독자적인 작업 세계를 구축하고 있다. 이번 경매에는 ▲테니스의 결정적 한 방을 통해 청춘의 에너지와 승리의 순간을 담아낸 'YOUTH_WINNINGSHOT_02' ▲캐릭터 '폴'의 존재감과 테니스의 긴장감을 극대화한 '미지_UNKNOWN_40' 등 최신 미공개 원화가 출품된다. 해당 경매는 26일 오후 7시부터 순차적으로 마감된다. 박일한 아트니스 대표는 "천경자 화백처럼 검증된 거장의 작품이 소수 컬렉터의 전유물에 머물지 않고, 미술을 사랑하는 더 많은 사람들과 만날 수 있어야 한다"며 "파트너십을 통해 의미 있는 작품을 지속적으로 발굴하고, 누구나 합리적인 가격으로 좋은 작품과 만날 수 있는 온라인 경매 환경을 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.02.26 17:39백봉삼 기자

[기고] '보이지 않는 손' 무선 백도어 해킹...'제8의 성벽'으로 막아야

최근 윤은기 교수가 제창한 'X경영'의 핵심은 고정관념을 타파하고 이종간의 결합을 통해 폭발적인 시너지를 창출 한다는 '경영철학'이다. 전통적인 IT 보안 모델(OSI 7 레이어)과 오늘날 제조 및 국가 기간 시설의 심장부인 OT(Operational Technology, 운영기술)보안의 핵심인 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition, 감시 제어 및 데이터 취득) 시스템의 현장만큼 이러한 X경영이 절실한 곳은 없다. 과거 폐쇄적이었던 SCADA 시스템이 IT 네트워크와 연결되면서 생산성은 극대화됐지만, 그만큼 보안의 접점은 넓어졌기 때문이다. 따라서 기존의 OSI 7 레이어에 이를 관통하는 시큐리티 레이어(Security Layer) 8(무선백도어해킹보안, 인간/조직 계층)의 필연적 결합이 더욱 절실한 시대다. 최근 발생한 데이터 유출 사고의 사례만 보더라도 기술적 결함이 아닌, '무선백도어 해킹', 시스템을 운용하는 '사람'의 실수나 의도적인 행동 기반의 결과로 비롯됨을 봐도 알 수 있다. 전통적인 IT 보안이 데이터의 기밀성에 집중했다면 가스, 전력, 수도 등 국가 기반 시설을 움직이는 OT 보안의 최우선 가치는 '가용성'과 '안전'이다. 즉 OT 보안은 산업공정의 무결성을 유지하는 기술이다, 그러나 최근 IT와 OT의 통합이 가속화 되면서, 기존의 기술적 계층만으로는 막을 수 없는 거대한 구멍이 생겨나고 있음을 알 수 있다. 우리는 흔히 보안의 표준으로 기존의 OSI 7 레이어(레이어 1~7)을 말한다. 인터넷 보안의 핵심인 방화벽, IDS(Intrusion Detection system), IPS(Intrusion Prevention system), 와이파이 보안인 WiPs를 설치하고, 암호화를 하고, 백신을 설치하는 유선기반의 기술적 방어다. 그러나 아무리 견고한 7개의 성벽을 쌓아도, 성문 안으로 직접 들어와 정보를 빼내 가는 '보이지 않는 손' 앞에서는 무용지물이다. 최근 보안 업계의 가장 큰 화두는 '무선 백도어 해킹(Wireless Backdoor Hacking)'이다. 해커는 이제 망 분리가 된 폐쇄망을 뚫기 위해 복잡한 소프트웨어 침투를 시도하지 않는다. 대신 서버실이나 데이터 센터내의 제어 시스템 하드웨어에 육안으로 식별이 어려운 초소형 칩, 즉 무선 스파이칩을 심는다. 이 칩은 내부 망을 타지 않고 별도의 무선 주파수를 통해 외부와 직접 통신하며 데이터를 유출하거나 시스템을 마비시킨다. 이는 기존의 OSI 7 레이어 보안 솔루션(IDS/IPS, 방화벽 등)으로는 절대 탐지할 수 없는 '물리적·공간적 사각지대'다. 윤은기 교수의 X경영 관점에서 보면, 보안은 이제 네트워크/IT 부서만의 전유물이 아니라 생산, 운영, 경영진 모두가 결합된 '전사적 융합 시스템'이어야 한다. 과거에 큰 관심을 끌지 못했던 '무선백도어 해킹을 대비한 물리적 보안의 강화'를 필연적으로 포함한 구성원 개개인이 보안의 주체가 되는 시큐리티 레이어 8이 살아있을 때, 비로소 보안의 성패를 좌우하는 핵심요소가 완성되는 것이다. SCADA 시스템을 예로 들어 좀더 자세히 설명한다면, SCADA 시스템의 특수성(가용성)과 IT 보안의 정밀함(기밀성)을 결합해서 IT와 OT의 '창조적 융합'을 해야 함을 강조하고 싶다. 특히 SCADA 시스템은 발전소, 가스관, 스마트 팩토리 등 국가와 기업의 생존과 직결된 인프라를 제어한다. 이곳의 보안 사고는 단순한 정보 유출을 넘어 물리적 파괴나 인명 사고로 이어진다. 문제는 이러한 OT 환경의 보안 사고가 방화벽의 결함보다는 '사람의 실수'나 '내부 프로세스의 허점'을 포함한 최근 화두가 되고 있는 '무선백도어 해킹'에서부터 시작된다는 점이다. 현장 작업자가 무심코 꽂은 USB 하나, 외부 유지보수 인력의 관리 소홀, 혹은 '우리 시스템은 안전할 것'이란 경영진의 안일함이 OSI 7 레이어의 모든 방어막을 무력화한다. 이것이 바로 기존의 기술적 보안(레이어 1~7) 위에, 무선백도어 해킹 보안을 포함한 심리적·조직적 방어선인 '시큐리티 레이어 8'을 구축해야 하는 이유다. 앞서 언급한 OT 기술의 핵심인 스마트 팩토리나 국가 기간 시설의 SCADA 시스템은 사고 발생 시 물리적 인명 피해나 국가적 재난으로 이어진다. 대다수의 OT 현장 보안 사고는 기술적 결함보다 '사람'에 의해 발생한다. 주된 사유로는 첫째 유지보수 업체의 비인가 장비 반입(무선백도어 해킹 스파이 칩 설치 포함 등), 둘째 내부 작업자의 실수 또는 고의로 인한 물리적 접점 노출, 셋째 보안 규정보다 편의성을 우선시하는 조직 문화 등이다. 아울러 보안을 단순한 '비용'이나 '규제'로 보지 않고, 구성원 전체가 보안 요원이 되는 '기업 문화'로 전환해야 한다. 이것이 기술과 인간이 시너지를 내는 X경영식 보안의 핵심으로서 시큐리티 8의 전략적 자산화가 절실히 요구되며, 이것이 바로 우리가 전통적인 IT/OT 보안의 한계를 넘어서는 “인간/조직 계층에 '무선 백도어 해킹' 보안을 포함 사전에 대비를 해야 한다는 시큐리티 레이어 8의 도입을 강력하게 촉구하는 이유다. 따라서, 이러한 거대한 사각지대를 메우기 위해선 상시 무선 보안 시스템과 같은 선제적 기술이 결합돼야 한다. 보이지 않는 무선 주파수를 실시간 감시해 인간의 눈과 기존 보안 장비가 놓치는 '무선 백도어'의 존재를 즉각 포착한다는 것이다. 이는 기존 기술(OT 보안)과 신기술(무선백도어 해킹)/인간/조직 계층을 잇는 (시큐리티 레이어 8) 가장 강력한 연결 고리다. 경영진은 대시보드를 통해 우리 공장과 데이터 센터의 '무선 청정 지수'를 확인하며 데이터 기반의 보안 경영을 실현할 수 있다. 이제 보안은 '막는 것'이 아니라 '사전 관리하는, 즉 유비무환' 하는 것이다. 즉, 이종 간의 결합을 통해 시너지를 내는 X경영의 정신을 이제는 보안에 반드시 이식해야 한다. 물리적 공간을 감시하는 '무선백도어 해킹 보안 첨단 기술', '복잡한 'OT 현장의 실무', 그리고 이를 총괄하는 '경영진의 보안 거버넌스'가 하나로 융합될 때, 우리 기업은 보이지 않는 무선 해킹의 위협으로부터 자유로워질 수 있으며, 이제는 경영진이 시큐리티 8의 방어선을 선포할 때다. 결론적으로 경영진의 '보안 감수성'이 기업의 생존을 결정한다. 이제 보안은 전문가에게만 맡겨두는 기술적 영역이 아니다. 경영진이 직접 OSI 7 레이어 위에 무선백도어 해킹에 대비하고, 보안 거버넌스를 설계하고, X경영의 관점에서 IT와 OT를 통합 관리해야 한다. SCADA 시스템이라는 국가적·기업적 핵심 자산을 지키는 힘은 견고한 알고리즘뿐만 아니라, 구성원의 깨어 있는 의식과 이를 뒷받침하는 선제적 보안 기술의 결합에서 나온다. 시큐리티 레이어 8이 무너진 시스템에 안전한 미래는 없다. 지금 바로 우리 기관 및 조직의 제8계층은 안녕한지 점검해야 할 때다.

2026.02.26 16:37박종호 컬럼니스트

산이, 콘엑스포 2026에서 신형 장비•스마트 기술•서비스 공개 예정

라스베이거스, 2026년 2월 26일 /PRNewswire/ -- 산이(SANY)가 라스베이거스 컨벤션 센터에서 열리는 콘엑스포-콘/AGG 2026(CONEXPO-CON/AGG 2026)에서 북미 지역을 위한 역대 최대 규모의 장비 포트폴리오와 기술, 서비스를 선보일 예정이라고 밝혔다. '미래를 향해 함께 나아간다(Together, We Move the Future Forward)'라는 주제 아래, 산이는 성능과 지능형 기술, 장기적 파트너십이 건설장비의 새로운 시대를 어떻게 이끌고 있는지를 시연한다. Meet SANY at CONEXPO 2026 더 강한 힘, 더 낮은 가격 부담 산이는 부스 F44054에서 북미 시장을 위해 설계된 신모델 10종을 포함해 32대의 장비와 17종의 어태치먼트를 전시한다. 주요 제품은 다음과 같다. SY10U Mini Excavator: 제로 테일 스윙 설계를 적용해 뛰어난 기동성을 제공한다. 풀 유압 로드 센싱 시스템, 서스펜션 시트, 넓은 암레스트를 갖춰 프리미엄 작업 환경을 구현했다. SY335LC Medium Excavator: 9L, 209kW Cummins 엔진을 탑재해 동급 대비 강력한 토크와 높은 배기량을 제공한다. 버킷 굴착력 204kN, 암 굴착력 153kN으로 강력하고 정밀하며 효율적인 굴착 성능을 구현한다. SCA3300A Lattice Boom Crawler Crane: 일조량에 따라 자동으로 틴팅이 조절되는 스마트 윈드실드를 장착했다. 선택 사양인 APU를 통해 에너지 절감과 배출가스 저감을 지원한다. SCA1100TB Telescopic Crawler Crane: 360도 서라운드 뷰 모니터링 시스템을 적용해 보다 안전한 인양 작업을 지원한다. 선택 사양 APU는 연료 소비를 줄이고 엔진 마모를 감소시킨다. New-gen SW940L Wheel Loader: Cummins B6.7 엔진과 ZF 변속기, 구동 차축을 통합했다. 첨단 풀 전자제어 시스템을 적용했으며 주요 어태치먼트와 호환된다. 자동 한계 제어, 원터치 버킷 쉐이크, 평행 리프트, 타이어 공기압 모니터링, 스마트 어태치먼트 선택 및 포지셔닝 등 지능형 기능을 갖췄다. STH5519 Telehandler: 후방 레이더와 하중 모멘트 보호 기능을 기본 탑재했다. 통합형 멀티 기능 조이스틱을 통해 작업 효율을 20% 향상했으며, 1.3 이상의 안정계수를 확보해 보다 안전한 인양을 지원한다. 장비, 데이터, 사람을 연결하는 기술 산이는 장비 전시를 넘어, 가동 중단 시간을 최소화하고 장비 가동 시간을 극대화하기 위한 지능형 솔루션도 선보인다. SANY AI Service Assistant(SASA): 지능형 진단, 인터랙티브 고장 식별, 신속한 부품 식별 기능을 통해 효율적인 유지보수를 지원한다. SANY RootPilot: 고정밀 3D 가이던스를 통해 보다 스마트하고 빠르며 효율적인 시공을 지원한다. SANY Remote Control: 미국 쇼룸에서 6500마일 이상 떨어진 후저우에 있는 굴착기를 원격 제어하는 기술을 시연한다. AI 보조 기능을 통해 원클릭 굴착 및 적재 작업이 가능하다. 이와 함께 산이는 장비의 안정적 운영을 지원하는 서비스 역량도 소개할 예정이다. 산이는 지난 20년간 미국 시장에서 고객과 함께 성장하며 장비를 통해 신뢰를 구축해 왔다. 콘엑스포 2026에서 산이가 제시하는 건설 산업의 미래를 직접 확인할 수 있다.

2026.02.26 16:10글로벌뉴스

'아울DB' 앞세운 티맥스티베로, 클라우드 네이티브 기반 운영 해법 제시

티맥스티베로가 클라우드 네이티브 전환 흐름에 맞춰 데이터베이스(DB) 운영 전략 고도화에 나선다. 자체 데이터베이스 관리시스템(DBMS) 엔진 '티베로'를 기반으로 한 클라우드 네이티브 DB 플랫폼 '아울DB(OwlDB)'를 앞세워 자동화·표준화된 관리형 DBMS 체계를 확산하고 복잡해진 기업 DB 운영 환경에 대한 해법을 제시한다는 목표다. 티맥스티베로는 다음 달 5일과 12일 두 차례에 걸쳐 '아울DB로 완성하는 클라우드 네이티브 DB 운영 전략'을 주제로 웨비나를 개최한다고 26일 밝혔다. 이번 웨비나는 클라우드 네이티브 전환이 본격화되는 시점에서 기업이 직면하는 DB 운영 복잡성을 해소하고 관리형 DBMS 기반의 효율적인 운영 체계를 어떻게 수립할 것인지에 대한 실질적인 방향성을 제시하기 위해 기획됐다. 아울DB는 티맥스티베로 DBMS 엔진 티베로 DB를 기반으로 개발된 클라우드 네이티브 DB 플랫폼이다. 온프레미스 환경에서 수작업으로 진행되던 DB 구축·배포·운영 과정을 자동화했으며 웹 UI 기반으로 DB 생성부터 모니터링까지 통합 관리할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 운영 편의성과 표준화 수준을 동시에 높였다는 설명이다. 최근에는 대학을 중심으로 교육 및 연구 분야로도 확산되고 있다. 웨비나는 실무자 관점의 교육 세션으로 구성된다. 주요 내용은 ▲클라우드 네이티브 전환 시 DB 운영 전략 수립의 필요성 ▲관리형 DBMS의 개념과 도입 효과 ▲아울DB 기반 운영 자동화 방안 ▲클라우드 환경에서의 재해복구(DR) 전략 등이다. 특히 아울DB를 활용한 단계별 운영 체계를 실제 적용 사례 중심으로 소개해 이론을 넘어선 실질적인 인사이트를 제공할 예정이다. 티맥스티베로는 이번 웨비나에서 아울DB의 DR 활용 전략을 중점적으로 다룰 계획이다. 클라우드 환경 특성을 반영한 이중화 구성과 장애 발생 시 서비스 연속성 확보 방안을 구체적으로 설명하고 온프레미스를 주센터로 유지하면서 DR 센터를 클라우드로 구성하는 하이브리드 구조를 통해 인프라 투자 비용을 최적화하는 방안도 제시할 예정이다. 제한된 예산과 인력으로 안정적인 DB 운영 체계를 구축해야 하는 조직에 현실적인 대안을 공유한다는 목적이다. 아울DB는 최근 1.2 버전으로 업데이트되며 클라우드 환경에서의 액티브-액티브 기반 고가용성 구조를 강화했다. 동일 리전 내 특정 가용 영역에 장애가 발생하더라도 서비스 연속성을 유지할 수 있도록 엔터프라이즈급 고가용성 운영 체계를 지원한다. 올 상반기 내에는 포스트그레SQL 기반 오픈소스 플랫폼 '오픈에스큐엘(OpenSQL)'도 지원할 예정이다. 이번 웨비나 참석자에게는 아울DB 무료 라이선스가 제공된다. 구성모 티맥스티베로 컨설턴트는 "아울DB를 통해 그동안 어렵게 인식되던 DBMS를 보다 손쉽고 편리하게 운영할 수 있다는 점을 전달하고자 한다"며 "특히 클라우드 전환을 추진 중인 기업과 제한된 인력으로 DB를 운영하는 조직이 누구나 효율적으로 DB 운영을 수행할 수 있는 영역으로 인식하는 계기가 되길 바란다"고 말했다.

2026.02.26 15:42한정호 기자

[사스포칼립스 위기 ㊤] AI가 SaaS 산업 흔드나…"경쟁 구도 재편으로 봐야"

생성형 인공지능(AI) 확산 후 소프트웨어 산업 지형이 빠르게 재편되고 있다. 글로벌 시장에서는 서비스형소프트웨어(SaaS) 성장률 둔화와 투자 위축, 인력 구조조정이 나타나면서 이른바 '소프트웨어 기업 위기론'까지 제기되고 있다. 지디넷코리아는 이런 흐름이 단순 경기 조정 연장선인지, 산업 구조 전환 신호탄인지를 두고 시장 지표와 주요 기업 전략 변화를 토대로 AI가 촉발한 변화 본질을 세 편에 걸쳐 짚어본다. 이번 기획에서는 글로벌 동향과 국내 소프트웨어 기업들의 현실과 대응 과제도 종합적으로 분석한다. [편집자주] 인공지능(AI) 고도화로 소프트웨어(SW) 산업 수익 구조가 흔들릴 수 있다는 위기론이 번지고 있지만, 이를 기업 간 경쟁 구도 변화로 해석해야 한다는 목소리도 나오고 있다. 26일 IT 업계에 따르면 최근 미국 월가 애널리스트 사이에서 거론된 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 공포가 확산하면서 SW 산업에 대한 전망이 분분한 것으로 나타났다. 사스포칼립스는 AI 산업이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 수익 구조를 흔들 수 있다는 새로운 용어다. 사스포칼립스 출발점은 AI 역할 변화다. AI가 출현 초기에는 SW 를 보조하는 기능에 머물렀지만, 현재 데이터 분석부터 코드 작성, 보고서 생성 등 핵심 업무를 직접 수행하는 단계로 진화했다. 이에 따라 AI가 기존 SaaS 기능을 대체하는 것 아니냐는 우려가 곳곳에서 나오고 있다. 특히 자연어 기반 AI 에이전트 등장은 사스포칼립스 공포를 더욱 키웠다. 사용자가 복잡한 SW를 익히지 않아도 말이나 텍스트 명령만으로 원하는 결과를 얻을 수 있는 환경이 현실화하면서 기능 중심 SaaS 경쟁력이 약화될 수 있다는 분석이 나오고 있는 아유다. 외신들은 앤트로픽 '클로드 코드', 깃허브 '코파일럿' 등 AI 코딩 도구 발전도 사스포칼립스 공포를 키웠다고 봤다. 과거 대규모 개발 인력과 장기간 구축이 필요했던 내부 시스템을 AI로 빠르게 구현할 수 있다는 기대가 높아져서다. 업계에선 SaaS 주요 수익 모델인 '좌석당 과금(per seat)'도 리스크라는 분위기다. AI로 생산성이 높아져 동일 업무를 더 적은 인력이 수행하게 되면, 기업이 필요로 하는 계정 수 자체가 줄어들 수 있다는 전망이 나오고 있다. AI 자동화가 커질수록 구독 좌석 수 감소가 매출 축소로 직결될 수 있다는 점이 리스크로 부각되고 있다. 뉴욕타임스(NYT)는 "기업이 외부 SaaS 패키지를 자체 맞춤형 AI 도구로 대체할 가능성이 높아질 것"이라며 "구독형 서비스에 대한 의존도가 낮아질 전망"이라고 분석했다. "AI·SaaS 생태계는 별개...기업 경쟁력 새로 키워야" 전문가와 주요 외신은 AI 확산이 곧바로 SaaS 산업 붕괴로 이어진다는 공포에 선을 그었다. AI 발전이 SaaS 비즈니스 생태계를 당장 무너뜨리지 않는 다는 전망이다. 다만 AI 시대 SaaS 비즈니스 구조 자체에 변화는 생길 것이라고 입을 모았다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)도 사스포칼립스에 대한 의견을 비논리적이라고 진단했다. 그는 "AI 성능 향상과 기업용 SW 생태계는 별개 문제"라며 "SW 기업 주가 급락 원인을 AI에만 둬선 안 된다"고 블룸버그를 통해 밝혔다. 영국 가디언도 AI 충격이 SaaS 산업 붕괴보다는 경쟁 구도 재편으로 이어질 가능성이 높다고 보도했다. SaaS 기업 간 생존력을 가르는 기준 자체가 달라질 수 있다는 설명이다. 글로벌 업계는 SAP과 세일즈포스, 서비스나우 등 기업용 SW가 이미 사내 급여, 인사(HR), 재무, IT 등 핵심 업무 시스템과 깊이 얽혀 있다는 점을 주목했다. 복잡한 내부 데이터 구조와 업무 프로세스를 단기간에 AI 기반 애플리케이션으로 교체하기에는 비용과 리스크가 크다고 봤다. 특히 기업 핵심 업무 흐름을 비롯한 기능, 파트너 고객을 한데 연결한 SaaS 운영사는 쉽게 흔들리지 않을 것이라고 평가했다. 가디언은 "AI가 스스로 기업 기능이나 파트너사와 네트워크 작업을 할 수는 없다"며 "통합 플랫폼을 전략적으로 연결한 운영사가 사스포칼립스에서 높은 생존력을 가질 수 있을 것"이라고 평가했다. AI가 쉽게 접근하거나 복제하기 어려운 데이터, 산업 특화 데이터를 자체 보유한 SaaS 기업도 높은 방어력을 갖출 것이란 목소리도 나왔다. 지용구 더존비즈온 성장전략부문 대표는 "기업 현장에서 AI 열풍 주인공은 오랫동안 축적된 데이터와 고유 프로세스"라며 "앞으로 독보적 데이터와 프로세스가 SaaS 기업 자산이 될 것"이라고 개인 소셜네트워킹서비스(SNS)를 통해 주장했다. 가디언은 "AI가 쉽게 접근하거나 복제하기 어려운 데이터, 산업 특화 데이터를 보유한 기업은 방어력이 높을 것"이라며 "고유 데이터 자산을 보유한 기업은 AI만으로는 대체하기 어렵다"고 봤다.

2026.02.26 14:42김미정 기자

팀뷰어·사이버스, 제조 공정 오류 원천 차단 '맞손'

팀뷰어가 산업 데이터 통합과 증강현실(AR)을 결합해 조립 공정의 오류를 기술적으로 원천 차단하고 숙련 인력 부족 문제를 해결하는 데 주력한다. 팀뷰어는 산업 데이터 관리 소프트웨어 기업 사이버스와 공동 개발한 제로 에러 조립 라인을 '하노버 산업박람회 2026' 프레스 프리뷰에서 시연했다고 26일 밝혔다. 이번 솔루션은 개별 솔루션을 연결하는 방식이 아닌 통합 아키텍처를 기반으로 한다. 스마트 데이터 허브 역할을 하는 사이버스 커넥트웨어를 중심으로 제조실행시스템(MES)과 현장 장비를 규칙 기반으로 연동해 토크 설정값 등 주요 파라미터를 자동 전송한다. 오프라인 환경에서도 끊김 없는 작동을 지원하는 것이 특징이다. 작업자와 시스템을 잇는 인터페이스는 AR 소프트웨어인 팀뷰어 프론트라인이 담당한다. 작업자는 AR 글래스 등 웨어러블 기기를 통해 실시간 전송되는 단계별 작업 지침을 확인하며 양손을 자유롭게 사용할 수 있다. 이를 통해 백엔드 시스템부터 현장까지 연결되는 엔드투엔드 디지털 운영 체계를 구현할 수 있다. 현장 시연에선 공정 오류를 실시간으로 제어하는 기술이 소개됐다. 팀뷰어 프론트라인이 조립 과정을 안내하는 동시에 사이버스 커넥트웨어가 토크와 회전각 데이터를 실시간 모니터링한다. 기준값을 충족하지 못하면 잠금 로직이 작동해 오류 부품이 다음 공정으로 이동하지 않도록 제어한다. 피터 소로브카 사이버스 최고경영자(CEO)는 "제로 에러 조립 라인 강점은 조립 오류를 추가 점검으로 막는 것이 아니라 기술적으로 원천 방지하는 것"이라며 "개별 도구를 도입할 필요 없는 원활한 데이터 통합이 핵심"이라고 설명했다. 메이 덴트 팀뷰어 최고 제품 및 기술 책임자는 "증강현실은 스마트 팩토리 시스템 환경에 완전히 통합될 때 진정한 가치를 발휘한다"며 "이번 협업은 현장 직원과 기업 전체를 보호하는 디지털 보호장치 역할을 할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.26 14:39이나연 기자

팀뷰어-사이버스, 조립 공정 오류 차단 솔루션 시연

팀뷰어가 사이버스 손잡고 조립 공정 오류를 차단하는 솔루션을 개발해 제조업 고객 확보에 나선다. 팀뷰어는 4월 20~24일 독일에서 열리는 '하노버 산업박람회 2026' 개막을 앞두고 개최된 프레스 프리뷰에서 사이버스와 공동 개발한 '제로 에러 조립 라인'을 시연했다고 26일 밝혔다. 시연은 산업 데이터 통합과 증강현실을 결합한 통합 워크플로 기반으로 진행됐다. 제로 에저 조립 라인 솔루션은 개별 설비를 단순 연결하는 방식이 아닌 통합 아키텍처 구조로 이뤄졌다. 사이버스 커넥트웨어가 스마트 데이터 허브로 작동해 제조실행시스템(MES)와 현장 장비를 규칙 기반으로 연동하고, 토크 설정값 등 주요 파라미터를 자동 전송한다. 오프라인 환경에서도 끊김 없이 작동하도록 설계한 점이 특징이다. 현장 인터페이스는 팀뷰어 프론트라인이 맡는다. 작업자는 AR 글래스를 통해 단계별 작업 지침을 실시간으로 확인하고 양손을 자유롭게 사용해 조립을 진행한다. 백엔드 시스템과 작업 현장을 연결하는 엔드투엔드 디지털 운영 체계를 구현한 구조다. 현장 시연에서는 공정 오류를 실시간으로 제어하는 기술이 소개됐다. 팀뷰어 프론트라인이 스마트 글래스를 통해 조립 과정을 단계별로 안내했다. 사이버스 커넥트웨어가 토크와 회전각 데이터를 실시간으로 모니터링하는 방식으로 작동하는 장면도 나왔다. 기준값을 충족하지 못할 경우 잠금 로직이 작동해 오류가 있는 부품이 다음 공정으로 이동하지 않도록 제어한다. 두 기업은 이 솔루션이 수작업 오류를 장기적으로 줄이고 변동성이 높은 환경에서도 안정적 운영을 지원한다고 밝혔다. 또 증강현실 기반 가이드로 신규 인력의 빠른 트레이닝을 돕고 모든 공정을 디지털 기반으로 추적 가능하게 만든다고 설명했다. IT와 OT 보안 관리까지 고려한 통제된 데이터 아키텍처도 지원한다. 팀뷰어는 하노버 산업박람회 15번 홀 E52, 사이버스는 15번 홀 G52에서 각각 부스를 운영한다. 피터 소로브카 사이버스 최고경영자(CEO)는 "제로 에러 조립 라인 강점은 조립 오류를 추가 점검으로 막는 것이 아니라 기술적으로 원천 방지하는 것이다"며 "개별 도구를 추가로 도입할 필요 없는 원활한 데이터 통합이 그 핵심이다"고 밝혔다. 메이 덴트 팀뷰어 최고 제품 및 기술 책임자는 "증강현실은 스마트 팩토리 시스템 환경에 완전히 통합될 때 진정한 가치를 발휘한다"며 "현장 직원과 기업 전체를 보호하는 디지털 보호막 역할을 할 것"이라고 말했다.

2026.02.26 14:38김미정 기자

  Prev 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

[ZD브리핑] 삼성전자 잠정실적 발표...기아 CEO 인베스터 데이 개최

7년전 개발된 '완벽진공' 시스템…"외산장악 반도체 공정 효자될까"

넥슨 '바람의나라', 30년 장기 흥행 비결은?

쇠고기 넘어 GPU·클라우드까지…美, 韓 첨단 디지털 산업 '통상 전선' 확대

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.