검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'올구 ㅡ𝕔𝕓-𝕔𝕠𝕔𝕠.𝕔𝕠𝕞ㅡ 🔴코드𝑪𝑶𝑪𝑶🔴 캐리비안 애니201 토지노27 인증업체104'통합검색 결과 입니다. (2915건)

영역
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

DeepRoute.ai CEO 맥스웰 저우: 물리 세계의 AI 인프라 되는 것이 목표

베이징 2026년 4월 30일 /PRNewswire/ -- DeepRoute.ai가 제19회 베이징 국제 자동차 전시회(Beijing International Automotive Exhibition, 이하 '오토 차이나')에서 기자간담회를 열고 물리 AI 분야의 최신 성과를 공개했다. 행사에서 맥스웰 저우(Maxwell Zhou) CEO는 회사의 설립 사명을 되짚고 물리 AI 분야에서의 최신 진전과 비전을 제시했다. 이어 수석 과학자 총 루안(Chong Ruan)이 첫 공개 기조연설을 통해 파운데이션 모델(Foundation Model)을 중심으로 한 기술 아키텍처를 체계적으로 설명했다. 이번 행사는 DeepRoute.ai가 물리 AI 분야에서 리더십을 구축하고 차세대 고도화 지능형 주행 시스템의 방향을 제시하는 데 있어 중요한 이정표로 평가받았다. DeepRoute.ai CEO Maxwell Zhou delivering his keynote 맥스웰 저우: 물리 세계의 AI 인프라를 목표로 기자간담회 초반에 저우 CEO는 2016년 창업 초기 자신 근처에서 발생한 교통사고를 회상하며 "당시 AI 기술로 더 많은 생명을 구할 수 있을지 고민했다" 밝혔다. 그러면서 현재 고도화 지능형 주행 시스템은 아직 완벽하지 않으며, 도심 환경에서 MPCI(Miles Per Critical Intervention)가 수십 킬로미터 수준에 머물러 있다고 설명했다. 다만 현재 데이터에 따르면 안전성은 이미 인간 운전자보다 몇 배 높은 수준이라며 "향후 2~3년 내 대형 모델의 이해 능력이 지속적으로 발전함에 따라 진정으로 안전한 고도화 지능형 주행 시스템이 구현될 것"이라고 전망했다. 저우 CEO는 DeepRoute.ai의 장기 비전에 대해 "미래에는 회사가 물리 세계의 AI 인프라가 되어 통신이나 전력처럼 현실 세계 운영을 뒷받침하는 기반 역량이 되기를 바란다. 사람들이 물리 세계의 지능을 이야기할 때 DeepRoute.ai가 그 핵심 기반의 일부로 자리잡기를 희망한다"고 말했다. 수석 과학자 총 루안 기조연설: 파운데이션 모델 업데이트 총 루안 딥시크(DeepSeek) 전 연구개발 총괄 겸 멀티모달 AI 핵심 연구자는 이번 행사에서 DeepRoute.ai 수석 과학자로서 처음 공개 무대에 올랐다. 이 자리에서 루안 전 총괄은 파운데이션 모델과 고도화 지능형 주행 시스템의 인지 능력 구축과 관련한 최신 진전을 체계적으로 소개했다. DeepRoute.ai Chief Scientist Chong Ruan delivering his keynote 루안 총괄은 지능형 주행이 양산 단계에 진입하면서 기존의 소형 모델 기반 접근 방식이 시스템 안정성과 사용자 지속 사용 측면에서 한계를 드러냈다고 지적했다. 이러한 시스템은 복잡한 엣지 케이스 상황에서 성능 변동이 존재하며, 신뢰할 수 있는 주행 경험이 아직 충분히 확립되지 않았다는 설명이다. 이를 해결하기 위해 DeepRoute.ai는 파운데이션 모델을 중심으로 한 차세대 기술 접근 방식을 개발했다. 파운데이션 모델은 주행 의사결정, 장면 인식, 행동 평가를 단일 아키텍처로 통합한다. 모델 규모가 더 크고 데이터 품질이 더 우수하며 데이터 기반 폐쇄 루프가 더 빨라 시스템의 지속적인 성능 개선이 가능하다. 이 프레임워크 하에서 데이터 기반 폐쇄 루프의 반복 주기는 기존 약 5일에서 약 12시간으로 단축되어 운영 효율성이 크게 향상됐다. 루안 총괄은 또 파운데이션 모델의 가치가 제품 기능을 넘어 조직 운영 방식에도 영향을 미치고 있다고 설명했다. 그러면서 "내부 지식 베이스 질의응답, 자동 코드 생성, 부서 간 협업, 자율 실험 분석에 이르기까지 AI가 연구개발과 관리 워크플로를 재편하고 있다"고 말했다. 산업 간 대화: 'AI는 무엇을 위한 것인가'에 대한 논의 DeepRoute.ai는 이번 행사에서 '무엇을 위한 AI인가(AI for what)'을 주제로 한 산업 대담 'AI 토크(AI Talk)'도 개최했다. 이 세션의 진행은 푸단대학교 데이터과학대학 리장(Li Zhang) 교수가 맡았으며, 젠 후오(Jian Huo) 알리바바 클라우드 자동차•에너지 솔루션 부문 총괄, 홍콩과학기술대학교(HKUST) 컴퓨터과학 및 공학과 쉬잉하오(Yinghao Xu) 조교수 겸 로비앤트(RobbyAnt) 수석 연구원, 하오징팡(Hao Jingfang) 휴고상 수상 작가 겸 통싱대학 설립자, 총 루안 전 총괄이 참여했다. 이번 대담은 전통적인 제품 발표 형식을 벗어나 대형 모델의 실제 환경 적용 한계, 월드 모델(World Model)과 VLA 모델 간 논쟁, 물리 AI의 사회적 영향 등 핵심 질문을 중심으로 진행됐다. 각 질문은 이전 논의를 확장하는 방식으로 구성되어 AI의 궁극적 목적에 대한 근본적인 탐구에 초점을 맞췄다. 데이터 플라이휠 기반 확장 진화…물리 AI 시대 본격 진입 이번 행사에서 DeepRoute.ai는 캐빈-주행 통합 에이전트(Cabin-Driving Integration Agent)도 처음 공개했다. 기존 음성 비서나 차량용 인포테인먼트 시스템을 넘어 사용자의 요구를 이해하고 복잡한 상황에 능동적으로 대응하는 'AI 두뇌'로 진화하는 것을 목표로 하는 기능이다. DeepRoute.ai에 따르면 자사의 도심 NOA(Urban NOA) 솔루션을 탑재한 양산 차량은 현재 30만 대를 넘어섰다. 지난 1년간 해당 차량들은 실제 도로에서 13억 킬로미터 넘게 주행했으며, 사용자 운전 시간은 총 4480만 시간에 달한다. 데이터 플라이휠을 통해 생성된 이 방대한 실제 주행 데이터는 시스템 안전성을 입증하는 동시에 파운데이션 모델 최적화를 위한 핵심 기반이 되고 있다. DeepRoute.ai는 2026년까지 고도화 지능형 주행 시스템의 양산 출하량을 100만 대 이상으로 확대할 계획이다. 또한 MPCI를 1000킬로미터 이상으로 높이고 일일 활성 사용률을 50% 이상으로 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다. 이 목표는 시스템의 안전성, 안정성, 사용자 경험을 지속적으로 개선하고 물리 AI의 대규모 상용화를 가속화하기 위한 것이다.

2026.04.30 16:10글로벌뉴스

"공무원도 바이브코딩 한다"…정부, AI 에이전트 워크숍 개최

정부가 인공지능(AI) 기술을 행정 업무에 도입해 공공 AX 확대에 나섰다. 과학기술정보통신부는 30일 서울에서 'AI 에이전트와 함께하는 업무 혁신 워크숍'을 열고 실제 서비스 개발 실습을 진행했다고 밝혔다. 이날 행사에는 류제명 제2차관을 비롯한 주요 관계자들이 참석해 사용자 목표에 따라 스스로 계획하고 실행하는 AI 비서 활용 모델을 집중 모색했다. 첫 세션에서는 현직 공무원이 자연어로 명령해 코드를 생성하는 '바이브 코딩' 기반 자동화 서비스 개발 사례를 발표했다. 특히 공공기관 한글 파일을 분석해 정보를 추출하는 '코닥'과 방대한 법령 체계를 AI가 활용하도록 만든 '국가법령정보 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 등 실질적인 성과물이 공유됐다. 이어진 실습 시간에는 73만 구독자를 보유한 IT 유튜버 '조코딩'과 직원들이 맞춤형 에이전트 제작에 직접 나섰다. 참석자들은 국제기구 동향을 자동 수집하는 도구와 주요 전문가 대응 답장 생성기 등을 설계했다. 이번 워크숍은 내부 채널을 통해 전 직원에게 온라인으로 생중계됐다. 과기정통부는 그동안 AI 브라운백 세미나를 개최하고 직원 주도 개발팀인 'AI 사피엔스'를 발족하는 등 일하는 방식의 혁신을 지속했다. 류제명 제2차관은 "AI 정책 주무부처인 과기정통부부터 AI를 활용해 일하는 방식을 혁신해야 국민이 체감하는 일 잘하는 정부를 실현할 수 있다"며 "공무원이 기술을 깊이 이해할 때 정책 질과 행정의 효율이 동시에 높아지는 만큼 앞으로도 역량과 이해도를 높이는 활동을 지속적으로 전개해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 13:39김미정 기자

[컨콜종합] AX로 1분기 달린 LG CNS, 로봇·금융·해외 '전선 확대'

LG CNS가 인공지능(AI)·클라우드로 올해 1분기 실적 성장을 이끈 가운데, 데이터센터·금융·로보틱스·디지털자산까지 전선을 넓히며 'AI 전환(AX) 풀스택' 전략에 박차를 가한다. 연속 성장세를 발판으로 사업 전반을 재편하며 다음 성장 동력 확보에 나선 모습이다. LG CNS 경영진은 30일 열린 올해 1분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 주요 사업 부문 성과와 향후 전략, 시장 대응 방향을 공유했다. LG CNS는 올해 1분기 연결 기준 매출 1조 3150억원, 영업이익 942억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 8.6%, 영업이익은 19.4% 증가했다. 영업이익률은 7.2%로 전년 동기 대비 0.7%포인트 개선됐다. 그 중 AI·클라우드 사업 매출은 7654억원으로 전체 매출의 약 58%를 차지했다. AI·클라우드가 이끌었다…데이터센터·빅테크 협력 성장 기반 구축 이번 실적을 견인한 핵심 사업부문은 AI·클라우드다. 1분기 매출은 전년 동기 대비 6.7% 증가한 7654억원을 기록했다. AI·데이터 플랫폼, 에이전트 개발 사업, 클라우드 기반 AI 서비스, 매니지드 서비스(MSP) 사업이 고르게 성장한 것으로 나타났다. 데이터센터 사업도 실적을 뒷받침했다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 기반으로 삼송 데이터센터에서만 약 1조원 이상 사업을 수주했다. 회사는 이를 국내 DBO 사업 경쟁력을 입증한 사례라고 평가했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 컨퍼런스콜에서 "삼송 데이터센터 코로케이션 사업은 회사 창립 이래 최대 규모 사업"이라며 "향후 대규모 데이터센터 사업 확대에 중요한 레퍼런스를 확보했다"고 말했다. AI 플랫폼 사업은 글로벌 빅테크 협력과 함께 확대되고 있다. LG CNS는 오픈AI, 팔란티어 등과 협력을 지속 강화 중이다. 챗GPT 엔터프라이즈 공급을 시작해 기업 고객을 확보했고 팔란티어와는 포워드 디플로이드 엔지니어(FDE) 전담 조직을 중심으로 AX 과제를 발굴하고 있다. 특히 팔란티어 협력은 그룹사 확산으로 이어지고 있다. LG CNS는 LG그룹 내 특정 업무 영역에서 기술검증(PoC)을 마쳤고 실제 도입 사례도 확보했다고 설명했다. 여러 그룹사와 추가 PoC도 논의 중이다. 김 부사장은 "글로벌 빅테크 기업들과 파트너십을 강화하고 엔드투엔드 AI 플랫폼인 '에이전틱웍스'를 기반으로 사업 확장에 나설 계획"이라며 "AI·클라우드·인프라 전 영역 경쟁력을 바탕으로 엔터프라이즈 AI 시장에서 선도적 입지를 공고히 하겠다"고 강조했다. 물류부터 로봇까지 확장…스마트엔지니어링, 현장형 AI로 진화 LG CNS의 스마트엔지니어링 사업도 성장세를 보였다. 1분기 매출은 2278억원으로 전년 동기 대비 10.4% 증가했다. 방산·조선·반도체·제약 등 대외 프로젝트가 확대됐고 스마트물류 북미 사업 진출도 본격화됐다. 스마트팩토리 영역에선 해당 분야 프로젝트가 매출로 전환되고 있다. 경량형 스마트팩토리 솔루션이 식품·의료·전자·소비재 등 신규 산업군에서 도입 요청이 늘어난 상황이다. 스마트물류 영역은 북미를 중심으로 해외 사업 확장에 나섰다. LG CNS는 중국 자싱 식품 공장 자동화 프로젝트를 이행 중이며 올해 미국 텍사스 식품 공장 자동화 사업을 수주해 2분기 착수를 앞두고 있다. 또 자체 모바일 셔틀 솔루션을 기반으로도 북미 시장을 공략한다. 냉장·냉동 환경에서도 안정적으로 운영 가능한 솔루션을 앞세워 식품, 콜드체인, 제조·물류 산업에서 사업 기회를 모색 중이다. 로보틱스와 피지컬 AI도 차세대 핵심축으로 주목받고 있다. LG CNS는 산업특화 로봇 파운데이션 모델(RFM), 하드웨어, 플랫폼을 결합한 풀스택 로봇 전환(RX) 서비스를 추진할 계획이다. 덱스메이트, 스킬드 AI, 컨피그 등과 협력해 휴머노이드와 사족보행 로봇 등 다양한 폼팩터를 검증하고 있다. 이준호 LG CNS 스마트물류·시티사업부장은 "스마트팩토리 영역은 ESS와 고성능 배터리 수요 확대에 따라 AI 팩토리 전환이 가속화될 것"이라며 "스마트물류 솔루션 고도화와 북미 현지 사업 역량 강화를 통해 해외 사업을 성공적으로 확대하겠다"고 밝혔다. 금융 차세대 사이클 온다…AI 입힌 IT서비스 경쟁력 강화 디지털비즈니스서비스 사업은 1분기 매출 3219억원을 기록했다. 전년 동기 대비 11.9% 증가한 수치다. 금융 계정 중심 성장, 대형 차세대 사업 이행, 신규 IT 아웃소싱(ITO) 수주 확대가 매출 증가를 이끌었다. LG CNS는 금융 IT서비스 시장에서 주요 시중은행, 인터넷전문은행, 신용카드사 차세대 시스템 구축 경험을 다수 확보했다고 밝혔다. 보험과 증권 등 금융 산업 전반에서도 대형 레퍼런스를 보유하고 있다. 최근에는 NH농협은행 차세대 프로젝트에 착수했다. 또 SC제일은행, 한국은행, 신한카드, KB국민카드, KB손해보험 등에서는 운영 아웃소싱 사업자로 안정적인 수익 기반도 확보한 것으로 평가된다. 회사 측에 따르면 금융권의 차세대 수요도 다시 커지고 있다. 다수 금융기관이 10년 이상 사용한 기존 시스템 노후화와 기술 부채 누적으로 디지털 전환 대응에 한계를 겪고 있다는 설명이다. 이에 은행·보험·증권 전반에서 코어 시스템 재구축 수요가 확대되고 있고 LG CNS는 이 시장을 적극 공략할 방침이다. 아울러 금융 대형 프로젝트에 '데브온 AIND'와 같은 자사 솔루션을 앞세워 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링을 적용한다는 목표다. 코볼(COBOL), C 등 레거시 언어를 자바로 전환하는 과정에서 AI 기술 활용 가능성이 높을 것이라는 기대다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장은 "최근 금융 고객사들은 대형 프로젝트에서 AI 기술 적용을 필수 전략 요소로 인식하고 있다"며 "축적된 프로젝트 수행 역량과 도메인 전문성에 AI 기반 솔루션을 더해 금융 IT 시장을 계속 선도해 나가겠다"고 말했다. 해외·디지털자산 판 키운다…글로벌 AX 승부수 LG CNS는 향후 성장 동력으로 글로벌 사업에 방점을 찍었다. 특히 해외 금융 사업은 시스템 통합(SI) 중심보다 솔루션 기반으로 진행되는 경우가 많다는 판단 아래 자체 솔루션 확보와 현지 거점 중심 이행 체계 확산을 핵심 전략으로 삼고 있다. 회사는 국내에서 검증한 은행 코어 시스템, 소스코드 전환·테스팅 도구, 카드·보험 솔루션에 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 기술을 적용해 고도화한다는 목표다. 베트남, 인도네시아 등 글로벌 딜리버리 네트워크도 전략적 거점으로 육성한다. 현지 사업 역량 확보도 병행한다. 싱가포르, 일본, 인도네시아 등 거점에서 현지 전문가를 영입하고 있으며 인도네시아 시나르마스 그룹과 합작법인을 통한 사업 확대도 추진하고 있다. 디지털자산도 중장기 신사업으로 육성한다. LG CNS는 은행의 중앙은행 디지털화폐(CBDC) 관련 사업이 올해 매출의 상당 부분을 차지할 것으로 전망하고 있다. 여러 시중은행이 프로젝트 한강 플랫폼 기반 국고보조금 사업 대응 프로젝트를 준비하고 있어 2분기부터 관련 매출이 본격 발생할 것으로 예상된다. 스테이블코인 사업은 법·제도 정비 과정에 맞춰 컨설팅 프로젝트 중심으로 진행 중이다. 구축 사업은 제도화 이후 순차적으로 발주될 것이라는 게 LG CNS 측 예상이다. 회사는 증권형 토큰, 지갑, 커스터디, 결제 플랫폼 등으로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 김홍근 부사장은 "해외 금융 사업은 자체 솔루션 확보와 현지 거점 중심 사업 및 이행 체계 확산을 핵심 전략으로 추진하고 있다"며 "디지털자산 전반에서도 실증 기반 사업 경험과 실행 역량을 축적해 중장기 성장 기반을 강화하겠다"고 강조했다.

2026.04.30 12:38한정호 기자

[컨콜] LG CNS "해외 금융 사업, 솔루션 중심 전환…현지 파트너십 확장"

LG CNS가 해외 금융 사업을 시스템통합(SI) 중심에서 벗어나 솔루션 기반으로 전환하고 현지 거점을 중심으로 글로벌 사업 확대에 나설 것이라고 밝혔다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장은 30일 올해 1분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "해외 금융 사업은 SI 사업 성격보다는 솔루션 기반 중심으로 진행되는 경우가 많다"며 "자체 솔루션 확보와 현지 거점 중심 사업 및 이행 체계 확산을 핵심 전략으로 추진하고 있다"고 말했다. 그러면서 "국내에서 검증된 은행 코어 시스템과 소스 코드 전환, 테스팅 도구, 카드 및 보험 솔루션 등에 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 기술을 적용해 고도화하고 있다"고 밝혔다. 이어 "베트남과 인도네시아 등 글로벌 딜리버리 네트워크의 이행 역량을 전수해 각 거점을 센터 오브 엑설런스로 육성하고 있다"고 설명했다. 또 "싱가포르, 일본, 인도네시아 등 주요 사업 거점에서 현지 전문가를 영입하고 있으며 인도네시아 시나르마스 그룹과 합작 법인을 통한 사업 확대 등 타겟 시장에서의 파트너십도 지속 추진하고 있다"고 덧붙였다. 마지막으로 그는 "현지 중심 사업 역량과 솔루션 경쟁력을 기반으로 해외 금융 시장에서 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.30 11:29한정호 기자

대법원, '다크앤다커' 영업비밀 침해 최종 확정…넥슨 57억 배상 승소

넥슨코리아의 미공개 프로젝트 'P3' 자료를 무단 반출해 '다크앤다커'를 개발했다는 의혹을 받아온 아이언메이스에 대해 대법원이 영업비밀 침해를 최종 인정했다. 30일 대법원 제2부(주심 대법관 박영재)는 넥슨이 아이언메이스 등을 상대로 제기한 소송 상고심에서 양측 상고를 모두 기각하고 원심 판결을 확정했다. 이번 소송은 넥슨에서 P3 게임 개발팀 디렉터로 근무하던 최모 씨가 징계 해고되면서 촉발됐다. 최 씨는 게임 개발 자료를 외부로 무단 반출하고 팀원들에게 전직을 권유한 사실이 적발돼 해고 조치됐다. 이후 최 씨는 P3 파트장이었던 박모 씨 등과 함께 아이언메이스를 설립하고 익스트랙션 슈터 장르의 게임 '다크앤다커'를 출시했다. 이에 넥슨은 이들이 P3의 핵심 기술을 유출했다며 저작권 침해 및 영업비밀 침해 금지와 손해배상 청구 소송을 제기하며 긴 법적 공방을 이어왔다. 이번 판결로 아이언메이스와 핵심 관계자들은 넥슨에 총 57억 6463만원의 손해배상금을 지급하게 됐다. 재판부는 피고들이 취득한 P3 프로젝트의 소스코드, 그래픽 리소스, 기획 자료 등이 일체로서의 영업비밀로 특정된다고 본 원심의 판단에 법리적 오해가 없다고 진단했다. 넥슨 측 법률대리인 김원 변호사(김·장 법률사무소)는 백브리핑을 통해 이번 판결의 법리적 의미를 상세히 설명했다. 김 변호사는 P3 프로젝트 결과물이 단순 성과물이 아닌 영업비밀로 인정된 점에 방점을 찍었다. 영업비밀은 성과물보다 높은 보호 수준을 의미하며, 법원이 피고들의 행위를 명백한 영업비밀 침해로 인정했다는 분석이다. 특히 2심에서 입증된 P3 파일에 대한 영업비밀 침해가 대법원에서 확정된 점이 주효했다고 강조했다. 김 변호사는 "회사에서 진행 중인 프로젝트를 사유화하려고 하는 행위, 그러면서 증거 인멸하며 영업비밀 침해하지 않았다고 계속 주장했던 행위가 타당하지 않다는 부분이 법원을 통해서 받아들여졌다"고 평가했다. 저작권 침해 항소가 기각된 배경에 대해 김 변호사는 "넥슨의 프로젝트 결과물이 저작물이 아니라는 뜻이 아니라, 중단된 게임과 나중에 다크앤다커를 비교했을 때 저작권 침해로 보기에 부족하다고 판단한 것"이라고 설명했다. 영업비밀 보호기간(2년 6개월)이 만료돼 서비스 금지 청구가 기각됨에 따라 아이언메이스는 배상금 지급과는 별개로 게임 서비스를 지속할 수 있게 됐다. 김 변호사는 "법원 판단에서 서비스 중지까지 명하지는 않았다"면서도 "1심과 2심 법원이 다 영업비밀 침해를 인정했기 때문에 형사 사건에서 인정이 안 될 가능성은 낮다"고 전망했다. 넥슨은 이번 결과가 콘텐츠 업계의 창작 생태계를 보호하는 중요한 선례가 될 것이라고 강조했다. 넥슨 관계자는 "회사의 자산을 부당하게 탈취해 이익을 추구하는 행위가 결코 용납될 수 없음을 다시금 확인해준 판결"이라며 "향후 형사 소송에서도 공정하고 합당한 결론이 내려지기를 기대한다"고 밝혔다. 민사 사건 외 아이언메이스 주요 경영진에 대한 형사 재판도 진행되고 있다. 수원지검 성남지청 형사3부는 올해 2월 2일 부정경쟁방지법 위반(영업비밀 누설) 및 업무상 배임 등의 혐의로 아이언메이스 대표 최모 씨 등 관계자 3명과 법인을 불구속 기소했다. 검찰은 최 씨 등이 2021년 넥슨을 퇴사하는 과정에서 개발 중이던 P3의 소스코드와 핵심 데이터 등 영업기밀을 유출한 것으로 파악했다. 검찰은 수사를 통해 피고인들이 유출한 자료 중 일부가 다크앤다커의 실제 게임 제작에 사용된 사실을 확인했다고 밝혔다. 대법원이 이번 민사 판결을 통해 넥슨의 개발 자료를 폭넓은 영업비밀로 확정 지은 만큼, 현재 진행 중인 형사 재판 결과에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 분석된다. 아이언메이스 측은 저작권 비침해 확정에 안도하면서도 영업비밀 침해 인정 결과에는 유감을 표했다. 아이언메이스 관계자는 "이번 판결로 넥슨의 P3 게임과 다크 앤 다커가 서로 비유사하며 아이언메이스가 넥슨의 성과를 부정하게 사용하지 않았다는 사실을 명확히 해주었다"며 저작권 비침해 확정에 안도하면서도 영업비밀 침해 인정에 대해서는 유감을 표했다. 이어 "진행 중인 형사 재판에서 끝까지 무고함을 증명할 예정"이라며 "앞으로도 게임의 안정적인 서비스를 제공해 드릴 수 있게 되어 기쁜 마음"이라고 덧붙였다.

2026.04.30 11:17정진성 기자

[AI는 지금] "클로드서 코덱스로 갈아탄다"…앤트로픽, 보안·토큰비 논란에 '흔들'

앤트로픽이 보안사고와 토큰 비용 논란, 서비스 안정성 문제에 잇따라 휘말리면서 인공지능(AI) 코딩 도구 시장 내 개발자 여론이 흔들리고 있다. 코딩 성능 중심으로 전개되던 AI 개발 도구 경쟁도 비용 효율과 보안, 인프라 안정성 경쟁으로 이어지면서 앤트로픽 '클로드 코드'에서 오픈AI '코덱스'로 갈아타는 개발자들 역시 점차 늘어나는 모양새다. 30일 업계에 따르면 최근 해외 개발자 커뮤니티와 웹 애플리케이션 배포 플랫폼 버셀(Vercel) 이용 개발자들을 중심으로 앤트로픽 '클로드 코드' 사용을 줄이거나 오픈AI '코덱스'로 갈아탔다는 반응이 잇따르고 있다. 최근 사이버보안 특화 모델 '클로드 미토스' 무단 접근 의혹과 '클로드 코드' 소스 노출, 토큰 사용량 증가 불만이 겹치며 앤트로픽을 향한 개발자들의 불만이 높아졌기 때문이다. 업계 관계자는 "이미 유명 개발자들을 중심으로 클로드 코드에서 코덱스로 '이사했다'는 표현이 나올 정도"라며 "최근 개발자들 사이에선 이 같은 분위기 변화가 빠르게 나타나고 있다"고 말했다. 개발자들이 가장 문제를 삼고 있는 것은 보안이다. 앤트로픽은 이달 초 사이버보안 특화 모델 '클로드 미토스 프리뷰'를 제한적으로 공개하며 '프로젝트 글래스윙'을 추진했다. 미토스는 취약점 탐색과 공격 경로 추론 능력이 강한 모델로 알려지며 '미토스 쇼크'를 불러왔다. 앤트로픽은 악용 가능성을 고려해 일반 공개 대신 일부 기업과 기관에만 접근권을 제공했다. 하지만 일부 무단 사용자가 서드파티 벤더 환경을 통해 클로드 미토스 프리뷰에 접근했다는 의혹이 블룸버그통신 등 일부 외신을 통해 제기됐다. 앤트로픽은 해당 주장을 조사 중이라면서도 현재까지 자사 핵심 시스템이 영향을 받았다는 증거는 없다고 밝혔다. 앞서 클로드 코드 엔피엠 패키지 배포 과정에선 소스맵 파일이 실수로 포함돼 약 2000개 타입스크립트 파일, 51만2000줄 이상의 코드가 노출된 것으로 알려졌다. 이에 일각에선 보안 위험을 강조하며 제한 배포 전략을 택한 앤트로픽이 개발 도구 배포와 모델 접근 관리에서 잇따라 논란을 겪으며 개발자들의 신뢰를 잃고 있다고 평가했다. 여기에 앤트로픽의 비용 논란도 개발자들의 화를 부추겼다. 최근 클로드 오퍼스 4.7을 둘러싸고 일부 작업에서 동일한 작업량임에도 이전보다 더 많은 토큰을 사용한다는 지적이 이어지고 있어서다. 업계 관계자는 "단가가 유지되더라도 실제 사용 토큰이 늘면 개발자가 체감하는 비용은 올라간다"며 "코드베이스 탐색, 리뷰, 리팩터링, 테스트처럼 긴 맥락을 유지해야 하는 AI 코딩 작업에선 토큰 사용량 변화가 비용 부담으로 직결된다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "예전에는 코드 리뷰를 맡기면 핵심 위주로 짚는다는 느낌이 강했는데, 최근에는 굳이 보지 않아도 될 부분까지 훑으며 토큰을 많이 쓰는 구조로 바뀌었다는 얘기들이 많다"며 "개발자들은 이를 사실상 체감 가격 인상으로 받아들이고 있다"고 말했다. 앤트로픽의 서비스 안정성도 변수로 떠올랐다. 최근 클로드 서비스와 API, 클로드 코드 접속 과정에서 장애가 보고되며 개발자 커뮤니티의 불만이 커진 것이다. AI 코딩 도구는 코드 작성과 수정, 테스트, 리뷰 등 개발 업무 흐름에 깊게 들어와 있어 접속 장애나 응답 불안정이 곧바로 업무 차질로 이어질 수 있다. 이 같은 악재는 오픈AI에 반사효과로 작용하고 있다. 개발자들이 클로드 코드에 제기하는 불만은 보안 불안, 비용 예측 어려움, 서비스 안정성 문제로 모인다. 코덱스는 코드베이스 탐색과 파일 수정, 테스트, 에이전트형 작업 수행 등 클로드 코드와 경쟁하는 영역이 넓어 대체재로 거론된다. 여기에 최근 성능 개선과 대규모 인프라 안정성이 부각되며 개발자 전환 수요를 흡수할 가능성이 커졌다는 평가가 나온다. 다만 개발자 이동이 장기 추세로 굳어질지는 아직 불확실하다. 클로드 코드가 여전히 코딩 품질과 에이전트형 작업에서 강한 지지층을 확보하고 있어서다. 앤트로픽이 토큰 정책과 서비스 안정성을 개선할 경우 이탈 분위기가 진정될 가능성도 있다. 업계에선 최근 논란을 두고 AI 코딩 도구 시장의 경쟁 기준이 성능 중심에서 운영 신뢰성 중심으로 이동하고 있음을 보여준 것으로 평가했다. 초기에는 코드 생성 능력과 리뷰 품질이 핵심 평가 기준이었다면, 이제는 보안 통제 수준과 토큰 효율, 장애 대응 능력, 인프라 투자 규모가 개발자 선택을 가르는 변수로 부상했다는 분석이다. 업계 관계자는 "개발자들은 좋은 모델을 찾지만 동시에 예측 가능한 비용과 안정적인 서비스를 원한다"며 "앤트로픽이 흔들리는 사이 오픈AI가 코덱스로 개발자 시장을 다시 가져올 기회를 잡은 것은 분명하다"고 말했다.

2026.04.30 09:33장유미 기자

케이사인 컨소시엄, 52억 규모 양자내성암호 전환 착수

보안 전문기업 케이사인(대표 구자동, 최현철)은 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2026년 범국가 양자내성암호 전환 핵심기술개발사업' 주관기관으로 선정돼 최종 협약을 체결했다고 30일 밝혔다. 회사는 데브옵스(DevOps) 기반 양자내성암호(PQC) 자율 전환 플랫폼 개발에 착수했다. 이번 사업은 양자컴퓨팅 발전에 따른 'HNDL(Harvest Now, Decrypt Later)' 위협에 선제 대응하고, 국가 핵심 정보시스템의 암호체계를 양자내성암호 기반으로 안전하고 체계적으로 전환하기 위한 핵심 원천기술 확보를 목표로 추진된다. 케이사인 컨소시엄은 2029년 12월까지 45개월간 총 52억 5000만 원(정부지원금 45억 원)을 투입해 국가 암호체계 전환을 위한 핵심 플랫폼 기술 개발과 실증, 표준화 연계 연구를 수행한다. ■ "DevOps 기반 PQC 자율 전환 개방형 플랫폼 세계 최초 개발" 이번 과제를 통해 케이사인 컨소시엄은 수작업 중심 암호전환 방식 한계를 극복하고, 기존 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery) 환경에 영향을 주지 않는 비침습형(Non-Intrusive) DevOps 기반 자율 전환 체계를 구현할 예정이다. CI/CD는 소프트웨어를 빠르고 안정적으로 배포하기 위한 자동화 개발 파이프라인을 뜻한다. 핵심 개발 기술인 DevOps 표준 공정 기반 자율전환 파이프라인은 CI 단계의 암호 자산 탐지, 위험 분석, 릴리스 제어, 자동 전환 및 빌드·테스트 검증부터 CD 단계의 배포 안전성 검증, 운영(Runtime) 단계의 암호 민첩성 운영·모니터링까지 전 과정을 자동화하고, CI/CD/Runtime 전주기를 포괄하는 신뢰 거버넌스를 구현함으로써 기존 암호 전환 방식의 한계를 넘어서는 PQC 자율 전환 개방형 플랫폼 구현을 목표로 한다. 특히 이 과제에서 추진하는 WCRR(최악 조건 자원 예약) 기반 자원 보장 기술과 서비스 가용성 예측·보장 모델은 PQC 도입 과정의 불확실성에도 서비스 가용성을 보장하기 위한 세계 최초 수준의 독창적 원천기술로, 국내외 유사 사례가 없는 도전적 연구개발 영역이라고 컨소시엄은 밝혔다. 이 기술 개발에 성공할 경우 기존 '암호 교체' 수준을 넘어 서비스 무중단을 전제로 한 국가 암호체계 전환 모델을 최초로 제시하게 되며, 공공·금융·국방 등 핵심 인프라의 전환 리스크를 획기적으로 낮추고 글로벌 PQC 전환 기술 주도권 확보에도 중요한 전환점이 될 것으로 기대한다고 컨소시엄은 주장했다. ■ DGIST·전남대·TTA 등 컨소시엄 참여 이번 컨소시엄에는 산·학·연 주요 전문기관이 참여해 기술개발과 실증, 표준화를 공동 추진한다. 주관기관인 케이사인은 플랫폼 통합 설계와 무중단 운영(SDC) 기술 개발 및 실증을 총괄하며, 공동 연구 기관인 DGIST는 PIU 기반 부하 예측 엔진 및 지능형 가용성 검증 모델 연구를 담당한다. 전남대학교는 AST/S2S 기반 레거시 암호 정밀 탐지 및 자동 코드 전환 기술 개발을 맡고, TTA는 DevOps 기반 PQC 전환 공정 표준화 및 거버넌스 체계 수립을 주도한다. 또한 빌드(Identity)-배포(Context)-운영(Status)를 연결하는 CBOM 2.0 기반 신뢰 사슬(Chain of Trust) 기술을 통해 암호 자산 전환 전 과정의 추적성과 통제 기능을 강화할 계획이다. ■ 공공·금융 실증 통해 국가 전환 인프라 모델 제시 컨소시엄은 연구기간 동안 공공·금융 분야의 온프레미스 및 SaaS 환경 실증을 통해 기술의 현장 적용성과 범용성을 검증한다. 이를 통해 개발 기술을 공공·금융·국방 등 국가 핵심 인프라 전반으로 확산 가능한 국가 양자내성암호 전환 표준 플랫폼 모델로 발전시켜 나갈 계획이다. 케이사인 김정미 총괄책임자는 “이번 사업 선정은 대한민국 국가 암호체계의 양자내성 전환 기반을 마련하는 중요한 출발점”이라며 “2035년 국가 암호체계 전면 전환 목표 달성을 지원하는 전략적 핵심기술을 확보하고, 글로벌 PQC 전환 기술과 표준을 선도하는 개방형 생태계 조성에 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.04.30 08:01방은주 기자

GGWP, 스마일게이트 등으로부터 1500만 달러 투자 유치

AI 기반 커뮤니티 플랫폼 기업 GGWP가 스마일게이트 등 아시아 주요 투자자들의 주도하에 1500만 달러(약 221억원) 규모의 시리즈 A 투자를 성공적으로 마무리했다고 30일 밝혔다. 이번 시리즈 A 라운드는 스마일게이트인베스트먼트, 한국투자파트너스, 헤드라인아시아가 공동으로 주도했다. GGWP는 앞서 삼성벤처스, SK텔레콤 벤처스, 소니 이노베이션 펀드, 반다이남코 엔터테인먼트 등 아시아 유수의 게임 및 기술 기업들로부터 전략적 투자를 유치한 바 있다. 이번 후속 투자를 통해 업계의 지속적인 신뢰와 경쟁력을 다시 한번 입증했다는 평가다. GGWP 측은 "앞으로 아시아 전역 퍼블리셔와 플랫폼을 대상으로 인프라를 확장해 나가는데 이번 투자는 중요한 전환점이 될 전망"이라고 밝혔다. 투자금은 한국 시장 공략 강화와 더불어 라이브 운영 및 브랜드 세이프티에 특화된 모더레이션 도구 개발, 각 지역 특성에 맞춘 정책 모델 구축 등에 투입될 예정이다. 현재 GGWP는 PC·콘솔·모바일을 아우르는 글로벌 게임 퍼블리셔들에게 커뮤니티 관리 솔루션을 공급하고 있다. 글로벌 게임 엔진 유니티와의 파트너십을 통해 클라이언트 게임 내 모더레이션 솔루션을 제공하는 한편, 한국어를 포함한 20개 이상의 언어를 지원하는 AI 기반 모더레이션 시스템을 갖췄다. 특히 지난해에는 일본 시장에도 진출해 AI와 전문 인력을 결합한 악성 유저 대응 및 커뮤니티 운영 자동화를 본격화했다. 조지 응 GGWP 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "한국은 이스포츠와 대형 온라인 게임에서 오랜 역사를 가진 시장"이라며, "게임 내 커뮤니티의 질이 유저 경험과 재접속률은 물론 게임의 장기 경쟁력까지 좌우하기 때문에, 한국의 주요 퍼블리셔들은 이미 유저보호(Trust & Safety)를 라이브 서비스 운영의 핵심 축으로 삼고 있다"고 전했다. 이어 “한국에는 세계에서 가장 까다로운 기준을 가진 라이브 서비스 퍼블리셔들이 있으며, 우리는 그에 걸 맞는 플랫폼을 만드는데 집중해 왔다"며, "한국 시장의 높은 기대에 부응하겠다"고 자신감을 내비쳤다. 투자사들 역시 라이브 서비스 게임에서 커뮤니티 건전성이 가지는 절대적인 영향력에 주목했다. 한미진 한국투자파트너스 팀장은 "라이브 서비스 생태계가 글로벌로 확장됨에 따라, 커뮤니티의 건전성은 더 이상 보조 기능이 아니라 유저 잔존율, 수익화, 브랜드 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 핵심 인프라가 되고 있다"며, "GGWP는 이러한 변화에 최적화된 플랫폼을 구축하고 있으며, 한국 및 아시아태평양 전역으로의 확장을 함께하게 되어 기대한다"고 밝혔다. 남훈곤 스마일게이트인베스트먼트 상무는 "글로벌 단위의 대규모 라이브 서비스 프랜차이즈 입장에서 대규모 커뮤니티를 관리하는 것에 대한 중요성은 날마다 커져가고 있다"며, "GGWP의 플랫폼은 업계가 필요로 하는 엔터프라이즈급 인프라로써 다양한 대형 레퍼런스들을 통해 그 가치를 검증했고, 앞으로 한국은 물론 글로벌 시장에서의 성장을 확신하고 이 여정을 함께하게 되어 기쁘다"고 전했다. 한편, 이번에 성공적으로 투자를 유치한 GGWP는 글로벌 브랜드가 온라인 커뮤니티를 보호하고 성장시킬 수 있도록 돕는 '커뮤니티 코파일럿' 기업이다. 게임 업계 전설적인 프로게이머 '쓰레쉬(Thresh)' 데니스 퐁, 애니메이션 스트리밍 플랫폼 크런치롤 공동창업자 쿤 가오, AI 전문가인 조지 응이 지난 2020년 공동 설립했다. 현재 텍스트, 음성, 유저네임, 디스코드, 유저 신고 등 모든 채널에 걸쳐 AI 모더레이션, 자동화, 감성 분석, 컴플라이언스 도구를 통합적으로 제공하며 글로벌 게임 생태계의 안전망 역할을 수행하고 있다.

2026.04.30 08:00정진성 기자

우도 스글라보 SAS 부사장 "AI는 마법 아니야"…기업용 AI 성패는 '산업 맥락'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "범용 인공지능(AI)에 산업적 맥락이 더해져야 비로소 '신뢰할 수 있는 AI'가 됩니다. 시장에는 화려한 모델이 넘쳐나지만, 이를 실제 기업 운영에 적용하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다." 우도 스글라보(Udo Sglavo) SAS 응용 AI 및 모델링 R&D 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026' 현장 인터뷰와 미디어 브리핑에서 이같이 말하며 기업 AI 도입 방안을 제시했다. 그는 기업용 AI의 필수 조건으로 거대 모델 자체의 성능보다 ▲산업 맥락 ▲데이터 전처리 ▲설명 가능성 ▲사람의 최종 책임을 꼽았다. AI 에이전트 시대 "사람은 여전히 운전석에 있어야" 스글라보 부사장은 "생성형 AI가 무에서 유를 창조하는 만능 발명가가 아니다"라며 "생성형 AI는 기존 데이터의 패턴을 분석해 새로운 조합을 만들어내는 기술"이라고 설명했다. 이어 "환각 역시 학습하지 않은 영역에 대해 패턴을 유추해 꾸며내기 때문에 발생한다"고 덧붙였다. 이어 "기업에서 AI의 주된 역할은 놀라운 무언가를 발명하는 것이 아니라 지루하고 복잡한 작업을 대신하는 데 있다"며 "반복 업무를 덜어주면 사람은 더 창의적이고 중요한 판단에 시간을 쓸 수 있다"고 말했다. AI의 효용 가치는 사람의 대체가 아니라 지원에 있다는 설명이다 올해 화두인 '에이전틱 AI'에 대해서는 기대와 경계를 동시에 내비쳤다. 그는 "에이전트는 대형언어모델(LLM)과 전통적인 분석 모델, 메모리가 결합해 사용자가 원하는 결과를 대신 수행하는 결과 지향적 시스템"이라고 설명했다. 다만 "기업 환경에서는 어떤 일이 잘못됐을 때 누군가는 반드시 책임을 져야 한다"며 "'AI가 한 일'이라고 변명할 수 없는 만큼 기술이 발전해도 사람은 늘 의사결정 운전석(Driver's seat)에 앉아 있어야 한다"고 힘주어 말했다. 이 같은 관점은 AI 코딩 시대 개발자의 역할에 대한 설명으로도 이어졌다. 그는 향후 개발자에게 가장 중요해질 역량으로 비즈니스 문제를 듣고 정확한 소프트웨어 명세로 구조화하는 '스펙 기반(Spec-driven) 개발 역량'을 지목했다. AI가 빠른 프로토타입을 짤 수는 있지만, 예기치 못한 예외 상황(Edge case)을 찾아내고 최종 제품을 안정화하는 것은 여전히 대체할 수 없는 인간의 몫이기 때문이다. 스글라보 부사장은 "소프트웨어 업계 전반이 AI를 활용해 코드를 짜고 있지만, 상용 소프트웨어를 공급하는 기업은 자신이 만든 코드에 막중한 책임을 져야 한다"며 "사람의 검토조차 거치지 않은 코드를 고객에게 전달할 수는 없다"고 단언했다. 범용 AI의 한계, '사전 구축형 패키징'과 '설명 가능한 최적화'로 극복 스글라보 부사장은 "오늘날 AI 프로토타입을 만드는 것은 쉽지만, 예산과 데이터 전문가가 부족한 현업에 이를 곧바로 적용할 수는 없다"며 "산업적 맥락이 더해질 때 흥미롭기만 하던 AI가 비로소 신뢰할 수 있는 도구로 바뀐다"고 말했다. 이를 위해 SAS는 다년간 축적한 산업 경험을 현장에서 즉시 활용 가능한 '사전 구축형 모델 및 에이전트' 형태로 패키징해 제공한다. 구체적인 사례로 공급망 분야의 판매 및 운영 계획(SOP)을 들었다. 수요와 공급의 균형을 맞추는 복잡한 업무에서, 사용자가 '수요 15% 감소' 같은 가정을 제시하면 AI가 결과를 시뮬레이션하고 판단 근거까지 함께 제공한다. 그는 이를 두고 "기업이 진정 원하는 것은 맹목적인 자동화가 아니라 '설명 가능한 최적화'"라고 짚었다. 진짜 병목은 모델이 아닌 '데이터'… "빅데이터 맹신은 신화" 스글라보 부사장은 AI 프로젝트의 실질적인 병목 지점으로 모델이 아닌 '전통적인 데이터 관리 문제'를 지목했다. 기업 내 방대한 데이터를 비즈니스용, 기밀용 등으로 분류·라벨링하고, 시스템 구조에 맞춰 스키마를 매핑하는 지루한 IT 작업이 선행되지 않으면 어떤 강력한 AI도 무용지물이라는 것이다. 과거 데이터에 대한 무비판적인 맹신도 경계했다. 스글라보 부사장은 "빅데이터 안에 모든 정답이 숨어 있다는 믿음은 신화에 불과하다"며 "과거 데이터는 과거의 사회적 패턴을 담고 있을 뿐 변화하는 현재를 온전히 반영하지 못한다"고 지적했다. 따라서 데이터를 맹신하지 않고 그 이면의 '의미(Semantic)'를 파악해 "우리는 더 이상 이런 방식으로 일하지 않는다"고 인간 스스로 판단하고 교정할 수 있어야 한다고 역설했다. 현실 데이터의 부족과 편향 문제를 극복하기 위한 대안으로는 '디지털 트윈'과 '합성 데이터'를 제시했다. 제조업 안전 관리처럼 모든 사고 위험 상황을 실제 영상으로 확보하기 어려운 경우, 가상 환경에서 조건(장비 색상, 조명, 작업자 특성 등)을 바꿔가며 합성 데이터를 대량으로 생성해 AI 모델의 빈틈을 메우는 방식이다. 우도 스글라보 부사장은 "엔터프라이즈 AI의 승부는 모델의 화려함이 아닌 산업별 구조 이해와 데이터 통제력에 달려 있다"며 "SAS는 지난 50년간 데이터를 다루며 쌓아온 경험을 바탕으로 기업이 가장 신뢰할 수 있는 실무적 AI 생태계를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.30 07:06남혁우 기자

썬더소프트, 아쿠아드라이브 AIOS 2.1 출시로 SDV에서 AI 정의 차량으로의 업계 전환 선도

베이징, 2026년 4월 29일 /PRNewswire/ -- 2026 베이징 오토쇼에서 지능형 운영체제 분야의 글로벌 리더인 썬더소프트(ThunderSoft, 종목 코드: 300496)가 아쿠아드라이브 AIOS 2.1(AquaDrive AIOS 2.1)을 공식 공개했다. 이 획기적인 솔루션은 콕핏, 자율주행(ADAS), 내비게이션 및 AI 에이전트를 통합하는 업계 최초의 통합 경험 아키텍처를 나타내며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)에서 AI 정의 차량(AI-Defined Vehicles, AIDV)으로의 중요한 패러다임 전환을 의미한다. 풀스택 AI 네이티브 4계층 아키텍처(데이터-모델-시스템-애플리케이션)를 기반으로 구축된 아쿠아드라이브 AIOS 2.1은 데이터 거버넌스와 이기종 호환성을 포함한 중앙 컴퓨팅의 복잡한 과제를 해결한다. 주요 기술적 하이라이트: 콕핏-주행 융합: 기존 도메인 간 경계를 제거해 중앙화된 AI 에이전트 아키텍처의 기반 마련 엔드투엔드 AI 통합: 규칙 기반에서 인지 기반 지능으로 전환해 L3에서 L5 자율성을 위한 발판을 제공하고 롱테일 코너 케이스 해결 데스크톱으로서의 ISR: 지도, 서라운드 리얼리티(SR), 비디오 스트림을 병합한 통합 실시간 인터페이스로 원활하고 터치리스 상호작용을 통해 운전자의 인지 부하 감소 업그레이드된 칸지 4 엔진(Kanzi 4 Engine): 업계 선도적인 3D HMI 엔진이 이제 멀티스크린 융합을 지원. 칸지는 2025년에만 1400만 대 이상의 차량에 배포됨 스타라이트급 야간 시야: 24시간 인식을 위해 극저조도 조건(<1 럭스)에서 선명한 시각적 향상 제공 썬더소프트의 래리 겡(Larry Geng) 공동창립자 겸 상무이사는 "지능형 차량은 교통수단에서 모바일 지능형 에이전트로 진화하고 있다"고 말했다. 이어 "물리적 세계의 이러한 AI 기반 변화는 이제 막 시작됐다"고 덧붙였다. 업계 전반의 가치 창출 완성차업체(OEM)에게 이 플랫폼은 개발 사이클을 단축하고 브랜드의 고유한 시각적 스타일을 구현한다. 소비자에게는 럭셔리 수준의 AI 상호작용을 표준화해 '인식-예측-서비스' 경험을 창조한다. 썬더소프트의 전략적 전문성은 폭스바겐(Volkswagen), 포르쉐(Porsche), 도요타(Toyota), 지리(Geely)를 포함한 브랜드들의 전 세계 5000만 대 이상 차량에서의 검증된 양산 경험으로 뒷받침된다. 회사의 HMI 플랫폼은 최근 UX 디자인 우수성으로 2026 iF 디자인 어워드(2026 iF Design Award)를 수상했다. 썬더소프트 소개 썬더소프트(SZ: 300496)는 지능형 운영체제 제품 및 기술의 세계적 선도 제공업체다. 14개국에 걸친 글로벌 R&D 네트워크를 통해 썬더소프트는 자동차, AIoT, 로봇 공학, 스마트 산업 부문에 걸친 AIOS 및 엣지 지능 솔루션을 통해 물리적 세계에 힘을 실어준다. 자세한 정보는 http://www.thundersoft.com/을 방문해 확인할 수 있다.

2026.04.30 00:10글로벌뉴스

"국내 해커 53명 구성 '독도'팀 결성 세계 대회 2위"

"'데프콘CTF(DEFCON CTF)' 예선전에 대비해 대회에 처음 참가했음에도 '독도(D0kdo)' 팀원과의 활발한 소통으로 좋은 성적을 낼 수 있었습니다." 김주원 엔키화이트햇 VA센터 RedOps 2팀 팀장은 29일 지디넷코리아와 인터뷰에서 이같은 소감을 남겼다. 김 팀장은 지난 25~27일 열린 국제 해킹 방어대회인 'UMDCTF 2026'에 참가해 일반부 2위, 종합 3위를 달성했다. '보안 올림픽'으로 불리는 세계 최고 해킹 대회 데프콘CTF 본선에 진출하겠다는 목표로 처음 구성한 팀원과 호흡을 맞추기 위해 참가한 CTF 대회에서 상위권을 기록한 것이다. 김 팀장은 이번 UMDCTF 개최 2주 전 엔키화이트햇 연구원들을 중심으로 한 'D0kdo(독도)' 연합팀을 만들어 대회에 출전했다. 김 팀장이 독도 팀의 리더다. UMDCTF는 미국 메릴린대학교 산하 사이버보안 동아리 UMDCSEC가 주최하는 국제 CTF(Capture The Flag) 해킹 방어대회다. CTF는 보안 취약점을 찾아 해킹에 성공하면 특정 문자열로 구성된 '플래그(Flag)'를 획득하는 방식의 해킹 대회다. 플래그를 많이 찾으면 찾을수록 고득점을 획득하는 구조다. UMDCTF는 아무도 풀지 못한 고난도 문제를 해결하면 최고 득점을 얻을 수 있으며, 경쟁팀이 해당 문제를 풀어내면 최초 획득한 점수에서 소폭 차감되는 식으로 점수를 쌓을 수 있다. 이에 어려운 문제를 얼마나 빨리 풀어내느냐가 대회의 핵심이다. 이번 대회에는 ▲웹(Web) ▲리버싱(Reversing) ▲포너블(Pwnable) ▲오픈소스 정보 수집(OSINT) ▲미스크(Misc) ▲암호학(Cryptography) 등 총 6개 분야에서 다양한 난이도의 문제가 출제됐다. 전 세계의 화이트해커들이 일반부와 학생부로 나뉘어 치열한 경쟁을 펼쳤다. 독도 팀에는 엔키화이트햇 소속 연구원들을 주축으로, 국내 주요 대학 사이버 보안 동아리 및 엔키화이트햇 외에도 스틸리언, 티시스 등 기업의 보안 전문가들 53명이 합류했다. 김 팀장은 "UMDCTF는 CTF 대회의 수준을 가늠할 수 있는 '웨이트(Weight) 스코어'가 86점으로, 데프콘CTF 예선과 동일하고, 대회 시간도 48시간으로 똑같기 때문에 데프콘CTF 연습에 최적인 CTF 대회였다"면서 "독도 팀은 엔키화이트햇 내 VA센터와 R&D 센터 연구원들과 각 연구원들의 지인들로 구성된 연합팀으로, 구성원 대부분 보안 실무에 경력이 있는 인원이며, CTF 대회 참가 경력이나 버그바운티(취약점 신고 포상제) 참여 이력이 있는 사람들"이라고 소개했다. 웨이트 스코어는 'CTF타임'에서 해당 CTF 대회가 얼마나 중요한지 점수로 매긴 수치다. 웨이트 스코어가 0~20점의 경우는 비교적 규모가 작은 대회, 30~60은 중견대회, 70~100은 세계적으로 유명한 대회인 경우가 많다. 데프콘 CTF 본선이 웨이트 스코어가 100점이다. CTF타임은 전 세계 해킹 대회의 공식 일정을 집계하는 글로벌 CTF 허브다. 김 팀장은 "독도 팀은 한국인 만으로 구성된 팀이기 때문에 독도를 전 세계적으로 알리고 싶어 팀명을 지었다"며 "애국심이 담긴 팀명"이라고 밝혔다. "첫 출전에서 유의미한 성과에 만족…문제 풀고 환호했을 때 기억 남아" 독도 팀은 대회 내내 1위를 유지하다가 대회 종료를 앞두고 점수를 역전당해 일반부 1위 자리를 내줬다. 김 팀장 설명에 따르면 2개 문제를 모든 CTF 참가 팀이 풀지 못하고 있었는데, 1위를 차지한 'Team H4C'에서 포너블 문제를 해결하며 1위로 올라선 것으로 전해졌다. 김 팀장은 "1위를 차지한 팀에서 포너블 문제를 해결하면서 독도 팀은 아무도 해결하지 못한 리버싱, 미스크 문제를 풀어 1위를 탈환하고자 했다"면서 "그러나 팀의 모든 인원이 이 문제에 고민해도 생각보다 분석하기 어려운 새로운 방식의 문제여서 결국 풀어내지 못했다. 다만 대회 내내 1위를 유지했다는 점, 처음 구성한 팀으로 처음 출전한 대회에서 유의미한 성과를 거뒀다는 점에서 만족하고 있다"고 밝혔다. 그는 CTF 대회에서 가장 인상깊었던 순간으로 OSINT 문제를 해결했던 순간을 지목했다. 김 팀장은 "모든 팀이 풀지 못했던 문제와 OSINT 1개 문제를 풀지 못하고 있었는데, OSINT 문제는 해외 도로 사진을 보고 위치가 어디인지 찾아내는 문제였다. 사이버 수사 관점에서 사진을 보고 위치 정보를 특정하는 방식의 문제"라며 "이 문제를 해결하는 데 팀원들의 역량을 쏟아부었는데도 오랜 시간이 지날 만큼 찾는 데 어려움이 있었다"고 말했다. 김 팀장은 "그런데 티시스 소속 김희준 팀원이 문제 해결에 결정적인 단서를 공유해왔고, 팀원들 모두 환호했다"며 "많은 시간이 들었던 만큼 가장 기억에 남는다"고 팀원의 공을 치켜세웠다. 김 팀장은 독도 팀 구성원 그대로 데프콘CTF 예선전에서도 성과를 내고 본선에 진출하겠다는 의지를 다졌다. 그는 "데프콘CTF 예선전이 내달 23일부터 25일까지로 예정돼 있는데, 그 사이에 2개 CTF 대회에 참가해 연습량을 늘릴 예정이다. 이 대회에서도 수상하는 것이 목표"라며 "데프콘CTF 예선전도 팀원과의 소통을 강화하고자 엔키화이트햇 사무실에서 외부인도 초대해 진행하는 것을 고려하고 있다"고 밝혔다. 김 팀장은 1995년 출생, 2022년 엔키화이트햇에 입사해 5년차 보안 실무자다. 그는 엔키화이트햇에서 침투·모의해킹 프로젝트를 수행하고 있다. 이 외에도 코드게이트, 사이버 공격 방어 대회(CCE) 등 영향력 있는 국제 해킹 대회의 문제를 출제하고 있다.

2026.04.29 21:57김기찬 기자

테스트뮤 AI, AI 에이전트•개발자용 브라우저 자동화 도구 Kane CLI 출시

터미널 기반 브라우저 검증 도구로 Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI 기본 지원…무료로 시작 가능 샌프란시스코 및 인도 노이다, 2026년 4월 29일 /PRNewswire/ -- 세계 최초 풀스택 에이전틱 품질 엔지니어링 플랫폼 테스트뮤 AI(TestMu AI, 구 람다테스트(LambdaTest))가 터미널에서 직접 실행되는 신개념 브라우저 자동화 도구 Kane CLI를 출시했다고 4월 28일 발표했다. Kane CLI는 인간 개발자와 AI 코딩 에이전트 모두를 대상으로 설계된 첫 도구로 코드 생성과 실제 브라우저 실행 검증 간의 격차를 해소해 줄 것으로 전망된다. AI 코딩 에이전트는 소프트웨어 개발 방식을 혁신하며 QA 팀이 수동으로 검증하는 속도를 뛰어넘어 빠르게 코드를 배포하고 있다. 기능은 프롬프트에서 바로 생성되고, 버그는 수초 내 수정된다. 그러나 개발 과정의 마지막 단계는 완전히 자동화되지 못했다. 어떤 에이전트도 브라우저를 열어 자신이 만든 기능이 실제로 작동하는지 검증하지 못하며, 이 단계는 여전히 사람이 담당하고 있다. Kane CLI는 이러한 공백을 메우기 위해 개발됐다. 팀은 기능을 개발하고, 버그를 발견하며, 코드를 배포하고, 에이전트를 실행한다. Kane CLI는 이 모든 과정을 검증하는 역할을 한다. 개발자와 QA 엔지니어가 테스트 흐름을 설명하기만 하면 PR 제출 전에 전체 단계 추적과 스크린샷을 포함한 통과 또는 실패 결과를 받을 수 있다. 디자이너와 PM은 별도의 티켓 생성이나 개발자 대기 없이 수정 사항과 오류 흐름을 검증하고, 공유 가능한 증거 링크를 Slack이나 Jira에 바로 전달할 수 있다. Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI와 같은 AI 에이전트가 기능을 개발하면, Kane CLI는 해당 기능이 로컬 Chrome 브라우저에서 실제로 작동하는지 검증해 주는 핵심 도구 역할을 한다. Kane CLI의 주요 기능은 다음과 같다. 의도 기반 브라우저 제어: 선택자나 하위 코드 없이 순수하게 의도만으로 작동한다. 강력한 실행 안정성: Kane CLI는 실행 도중 중단되지 않는다. 각 플로우당 최대 50단계까지 적응하며 끝까지 수행해 전체 여정을 검증한다. 다른 도구들이 첫 변경에서 중단되는 것과 달리, Kane CLI는 실행을 완료한다. Playwright 내보내기: 자연어로 작성된 테스트 흐름을 명령 한 번으로 Playwright 네이티브 테스트 코드로 변환한다. 자동 버그 탐지: 테스트 흐름 실행 중 예상치 못한 동작을 능동적으로 모니터링하고 이를 드러낸다. 비전 기반 동적 대기: 동작 수행 전에 화면상의 로딩 상태와 애니메이션을 감지한다. 네트워크 기반이 아니다. canvas, Shadow DOM, 그리고 해석 불가능한 요소 프레임워크까지 처리할 수 있다. OTP 및 CAPTCHA 처리 요청 기능: 자동화 흐름이 OTP 화면이나 CAPTCHA에 도달할 경우 조용히 실패하지 않는다. Kane CLI는 일시 정지 후 해당 단계를 사람이 처리하도록 요청하고, 이후 실행을 계속한다. AI 에이전트의 경우 전체 워크플로를 중단하지 않는 human-in-the-loop 방식이다. 양방향 스크립트 마이그레이션: 기존 Playwright 또는 Selenium 스크립트를 Kane CLI로 변환할 수 있으며, Kane CLI 테스트를 다시 Playwright로 변환할 수도 있다. 처음부터 다시 작성할 필요가 없다. 내장 테스트 매니저 동기화: 로컬에서 생성된 모든 테스트 케이스는 원격에도 함께 저장된다. 공유 가능한 증거가 자동으로 첨부된다. CI/CD 지원: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Bitbucket Pipelines에서 헤드리스 모드로 실행된다. 표준 종료 코드(exit code)가 별도의 커스텀 스크립트 없이 파이프라인 제어 흐름에 바로 연동된다. 컨텍스트 기반 테스트 작성: 애플리케이션에 대한 컨텍스트를 제공하면, 단일 프롬프트로 여러 브라우저 세션에 걸친 병렬 테스트 케이스를 생성한다. 세 가지 실행 방법 Kane CLI는 한 터미널에서 인간과 AI 에이전트가 동일한 방식으로 사용할 수 있도록 세 가지 모드를 제공한다. 인터랙티브 TUI - 별도의 인자 없이 실행 가능하며, 전체 터미널 UI가 열려 실제 브라우저 세션에서 탐색, 반복 실행, 테스트 체이닝이 가능하다. 헤드리스 CLI - --headless 옵션을 추가하면 화면 출력 없이 스크립트 기반 실행이 가능하다. 셸 스크립트 및 CI 파이프라인에 최적화되어 있다. 에이전트 모드 - --agent--headless 옵션을 추가하면 구조화된 NDJSON을 출력하며, Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI가 이를 네이티브로 읽어 다음 동작을 결정할 수 있다. 아사드 칸(Asad Khan) 테스트뮤 AI CEO 겸 공동 창업자는 "과거 소프트웨어 개발의 병목은 코드 작성 자체였지만, AI 코딩이 이를 해결했다. 이제 팀들은 전례 없이 빠르게 소프트웨어를 출시하고 있지만, 새로운 병목이 등장했다. 바로 신뢰다. 프롬프트로 생성된 기능은 실제 검증되지 않은 상태로 배포될 위험이 있으며 나중에 사람이 확인하겠다는 방식은 이제 유효하지 않다. Kane CLI는 터미널 명령 하나로 실제 브라우저에서 통과 또는 실패를 즉시 확인할 수 있다. 이제 소프트웨어는 사람이 아닌 기계를 신뢰해야 하는 시대에 들어섰으며, Kane CLI는 이 신뢰를 확장하는 핵심 도구"라고 말했. 테스트뮤 AI는 출시와 함께 도입기에 유료 플랜을 활성화하는 팀에게 첫 3개월간 추가 크레딧을 제공한다. 엔지니어링팀과 품질팀이 Kane CLI의 클라우드 기능을 충분히 활용할 수 있게 하자는 취지다. Kane CLI는 현재 사용 가능하며 무료로 시작할 수 있다. npm 또는 Homebrew를 통해 설치 후 로그인하면 바로 첫 실행이 가능하다. npm을 통한 Kane CLI 설치 명령 - npm install -g @testmuai/kane-cliHomebrew를 통한 Kane CLI 설치 명령 - brew install LambdaTest/kane/kane-cli AI 에이전트와 함께 사용할 경우 testmuai.com/kane-cli/agents.md 로 설정 빠른 시작 방법은 testmuai.com/support/docs/kane-cli-introduction/의 문서를 참고하면 되며 자세한 내용은 testmuai.com/kane-cli에서 확인 가능하다. 테스트뮤 AI(구 람다테스트) 소개 테스트뮤 AI는 세계 최초의 에이전틱 AI 기반 품질 엔지니어링 플랫폼으로, 지능형 자동화를 통해 테스트를 확장하고 효율화할 수 있도록 설계됐다. 자율 기능과 현대 개발 워크플로우와의 원활한 통합을 결합해 조직이 더 빠르고 신뢰성 높으며 안전한 소프트웨어를 제공할 수 있도록 지원한다. 더 자세한 사항은 https://www.testmuai.com/에서 확인할 수 있다. 로고: https://mma.prnasia.com/media2/2859181/TestMu_AI_Formerly_LambdaTest_Logo.jpg?p=medium600

2026.04.29 21:10글로벌뉴스

재난 대응 속도 올린다…정부, 모바일 시스템 고도화

정부가 재난 현장 대응 역량 강화를 위해 모바일 기반 재난관리 시스템을 전면 개편했다. 현장 중심 정보 입력과 실시간 공유 기능을 강화해 신속한 대응 체계를 구축한다는 목표다. 행정안전부는 '모바일 재난관리 정보시스템'을 고도화해 본격 운영에 나선다고 29일 밝혔다. 모바일 재난관리 정보시스템은 현장에서 발생하는 재난 정보를 모바일 앱을 통해 입력하고 관계기관과 공유하기 위해 2017년 도입된 서비스다. 다만 기존에는 설치 절차가 복잡하고 처리 속도가 느려 현장 활용성이 떨어진다는 지적이 있었다. 이번 개편은 이러한 사용자 의견을 반영해 현장 활용성과 편의성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 우선 현장에서 촬영한 사진을 즉시 등록할 수 있도록 개선하고 GPS 기반 위치 정보를 활용해 현장 주소를 자동으로 확인할 수 있게 했다. 또 상황 전파 기능을 강화해 재난 현장에서 수집된 사진과 정보를 관계기관과 실시간으로 공유할 수 있도록 했다. 이를 통해 대응 과정에서 발생할 수 있는 정보 전달 지연을 줄이고 협업 효율을 높일 수 있을 전망이다. 접근성과 사용성도 개선됐다. QR코드를 활용해 앱을 간편하게 설치할 수 있도록 하고 모바일 공무원증 등 다양한 인증 수단을 지원한다. 기존 안드로이드뿐 아니라 iOS 환경에서도 사용할 수 있도록 지원 범위를 확대했다. 행안부는 이번 개편을 통해 재난 대응 속도와 정확성을 높이고 현장 중심 대응 체계를 강화할 방침이다. 박형배 행안부 안전예방정책실장은 "이번 시스템 개편은 재난관리 업무를 사무실 중심에서 현장 중심으로 전환해 업무 신속성과 정확성을 한층 높일 수 있도록 지원하기 위한 것"이라며 "앞으로도 모바일 기반 서비스를 지속 확대해 더 빠르고 빈틈없이 대응하는 재난관리 체계를 갖춰 국민 안전을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.29 17:20한정호 기자

한국바이오의약품협회·다쏘시스템·경희대, 실무형 AI 교육 체계 구축

전 세계 AI 신약개발 시장이 연평균 30% 이상 폭발적인 성장세를 기록하며 신약 성공률 제고와 개발 비용 절감의 핵심 동력으로 부상하고 있다. 이에 따라 국내 제약바이오 업계에서도 AI 전문 인력 수요가 빠르게 확대되고 있으며, 현장 적용 가능한 융합형 인재 양성이 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 FDA 등 글로벌 규제기관이 AI 기반 데이터 완전성과 품질고도화 요건을 강화함에 따라, 신약 탐색부터 제조·품질관리에 이르는 전 과정에서 데이터 리터러시를 갖춘 전문 인력 확보는 기업 경쟁력의 핵심 조건이 됐다. 이러한 가운데 한국바이오의약품협회는 다쏘시스템코리아 및 경희대학교와 컨소시엄을 구성, 보건복지부·한국보건산업진흥원이 주관하는 '2026 인공지능(AI) 활용 신약개발 교육 및 홍보 사업' 운영기관으로 최종 선정돼 본격적인 실무교육에 돌입한다고 밝혔다. 이번 교육 사업은 그간 축적된 AI 신약개발 교육의 성과를 바탕으로, 실제 산업 현장의 데이터 복잡성과 규제 환경까지 아우르는 실무 중심 교육으로 한 단계 더 발전시키는 데 초점을 맞춘다. 기술적 공백(Translation Gap)을 메우고, 데이터 기반 의사결정이 가능한 '융합형 전문 인력' 을 체계적으로 양성해 국내 산업계의 인력 수요에 적극 부응한다는 전략이다. 또 정제된 가상 데이터셋이 아닌, 실제 바이오벤처 및 신약개발 현장에서 발생하는 Raw 데이터를 교육과정에 투입해 교육생들은 현장 전문가와 함께 실제 난제를 해결하며, 단순 실습을 넘어 공정 최적화 결과물을 직접 도출하는 경험을 쌓게 된다. 뿐만 아니라 파이썬 등 복잡한 코딩 지식이 부족한 현업 실무자를 위해 글로벌 표준 노코드(No-code) 플랫폼을 활용해 교육생들은 코딩에 매몰되지 않고 데이터의 본질과 신약개발 도메인 지식에 집중함으로써 즉각적인 업무 효율화를 달성할 수 있도록 한다는 계획이다. 각각의 역할을 보면 한국바이오의약품협회는 강력한 산업계 거버넌스를 바탕으로 기업들의 실질적인 현장 문제(Pain-Point)를 발굴하고, 수료생 역량 DB 구축을 통해 교육 성과를 산업계 전반으로 확산하며, 인재와 기업 간 연계를 적극 지원한다. 다쏘시스템코리아는 BIOVIA 등 글로벌 표준 AI 솔루션과 인프라를 제공해 국내 인재들이 세계적 수준의 환경에서 실무 역량을 키울 수 있도록 지원하고, 경희대학교는 약학·규제과학 및 AI 분야의 학술적 전문성을 바탕으로 교육 커리큘럼의 질적 완결성을 검증하고, 석·박사급 고난도 연구 프로젝트에 대한 학술 자문과 실질적 교육을 수행한다. 교육은 크게 세 과정으로 구성되는데 중·고급 AI 신약개발 교육과 부트캠프, 그리고 제조·품질관리 AI 융합 교육이다. 석·박사급 연구자부터 제조 현장의 QA/QC 실무자까지 아우르는 전주기 교육을 통해 국내 제약바이오 기업 간 디지털 격차를 해소하고, 상생협력 생태계 조성에 기여할 방침이다. 박정태 한국바이오의약품협회 부회장은 “이번 사업을 통해 도출된 우수 사례는 산업 전반에 확산 가능한 실질적인 AI 도입 모델과 융합 인재 양성의 자산으로 축적될 것”이라며 “대한민국 제약바이오 산업이 글로벌 디지털 전환의 리더로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

2026.04.29 16:19조민규 기자

더 강력한 3D AI 로봇이 멍청해진 이유는..."바로 코드 두 줄 때문"

더 크고 강력한 인공지능(AI) 모델일수록 로봇을 더 잘 움직일 것이라는 통념이 데이터 앞에서 무너졌다. 가벼운 옛날 모델조차 평균 성공률 1%에 그쳤고, 같은 조건에서 더 강력한 신형 3D 모델은 0%로 더 무너졌다. 저장대(浙江大学)와 상하이과기대(ShanghaiTech University) 공동 연구팀이 2026년 4월 발표한 논문 'R3D: Revisiting 3D Policy Learning'은 그 원인이 모델의 한계가 아니라, 모두가 무심코 사용해온 두 가지 기술적 관행에 있었다고 지적한다. 이 발견은 자율 로봇과 산업용 매니퓰레이터(manipulator, 물건을 집고 옮기는 로봇 팔) 개발 속도에 직결된다. 강력한 3D 모델이 1% 성공률에 머문 스케일링 역설 3D 정책 학습(3D Policy Learning)이란 로봇이 카메라로 본 장면을 평면 이미지가 아닌 입체 점구름(point cloud, 공간상의 점 좌표 집합)으로 받아들여 행동을 결정하는 방식이다. 평면 이미지보다 거리감과 깊이를 정확히 파악할 수 있어 차세대 로봇 학습 방식으로 주목받아 왔다. 그러나 R3D 연구팀은 기존 연구에서 반복적으로 관찰된 기현상에 주목했다. 가벼운 옛날 신경망인 포인트넷(PointNet)으로 만든 정책이 더 크고 정교한 트랜스포머(Transformer) 기반 모델보다 일관되게 더 좋은 성능을 냈다는 점이다. 연구팀이 시험한 결과, 강력한 유니3D(Uni3D) 인코더를 그대로 적용한 3D 디퓨전 폴리시(DP3)는 다섯 개 양손 조작 과제 평균 성공률이 0%에 그쳤다. 같은 조건의 가벼운 포인트넷 버전도 1%에 머물렀고, 정규화 방식을 바꾼 뒤에야 포인트넷은 59.6%, 유니3D는 64.7%까지 올랐다. AI 업계의 상식인 "모델이 클수록 성능이 좋다"는 명제가 정반대 결과를 만들어낸 것이다. 배치 정규화 한 줄과 누락된 데이터 증강이라는 두 범인 원인은 모델 구조가 아니라 두 가지 사소한 구현 관행에 있었다. 첫째 범인은 배치 정규화(Batch Normalization, BN)였다. 배치 정규화란 신경망 학습 과정에서 데이터를 일정한 범위로 맞춰주는 표준 기법으로, 이미지 분야에서는 안정적으로 작동한다. 그러나 로봇 학습은 한 번에 학습시키는 데이터 묶음이 작고 변동이 심해 배치 정규화가 오히려 학습을 무너뜨린다. 연구팀이 배치 정규화를 레이어 정규화(Layer Normalization, LN, 한 데이터 안에서 정규화하는 방식)로 바꾸자, 0%에 머물던 강력한 모델의 성공률이 64.7%로 단번에 뛰었다. 둘째 범인은 3D 데이터 증강(Data Augmentation)의 부재였다. 데이터 증강이란 한 장의 데이터를 살짝 변형해 여러 장처럼 만들어 모델에게 다양한 상황을 학습시키는 기법이다. 평면 이미지 학습에서는 이미 표준이지만, 3D 학습에서는 거의 적용되지 않고 있었다. R3D 연구팀은 점구름 색상 흔들기, 좌표에 미세 잡음 추가, 점 일부 삭제 같은 세 가지 증강 기법을 도입했다. 그 결과 학습 곡선이 안정화되고 시간이 지날수록 성능이 떨어지던 과적합(overfitting) 현상이 사라졌다. 그림1. 증강 없이는 훈련이 진행될수록 성공률이 떨어진다 공간 해상도를 압축하지 않은 디퓨전 트랜스포머의 78% 성능 R3D 연구팀은 두 범인 제거에 더해, 3D 정보를 끝까지 압축하지 않는 새로운 구조를 설계했다. 기존 DP3는 점구름 전체를 하나의 짧은 요약 벡터로 압축한 뒤 이를 행동 결정에 사용했다. 한 장면의 모든 디테일이 한 줄짜리 요약문으로 줄어든 셈이다. R3D는 점구름을 여러 개의 패치(patch, 작은 조각)로 나누고, 각 패치의 위치와 모양 정보를 그대로 디퓨전 트랜스포머(Diffusion Transformer)라는 행동 생성 모듈에 넘긴다. 디퓨전 트랜스포머는 노이즈에서 출발해 점차 깨끗한 행동을 만들어내는 생성형 AI 구조로, 이미지 생성 모델과 같은 원리다. 행동을 만드는 과정에서 모델이 손잡이의 정확한 위치, 그릇의 가장자리 같은 세부 영역에 직접 주의를 기울일 수 있게 된 것이다. 그 결과 동일한 인코더라도 이 구조를 적용했을 때 평균 성공률이 62.5%에서 77.5%로 상승했다. 여기에 로봇 관절각과 함께 손끝 위치까지 동시에 예측하는 보조 학습을 추가하자 79.75%까지 올라갔다. 디스코 조명 아래에서도 58.7%를 지킨 실제 로봇 검증 연구팀은 시뮬레이션을 넘어 실제 로봇 팔(xArm6)과 두 대의 깊이 카메라(Intel RealSense D435)로 실험을 진행했다. 케틀(주전자)을 가스레인지에 올리기, 서랍 열기, 수건 접기 세 가지 과제에서 R3D의 평균 성공률은 68.7%를 기록했다. 비교 대상이었던 최신 모델 메니플로(ManiFlow)는 47.3%, 파이제로(Pi0)는 52.0%에 머물렀다. 특히 인상적인 결과는 디스코 조명을 켜고 색상이 시시각각 변하는 환경에서의 시험이었다. 빛이 변하면 카메라가 잡는 색상도 달라져 모든 모델의 성능이 떨어졌지만, R3D는 58.7%를 유지한 반면 메니플로는 40.7%, DP3는 30.7%로 무너졌다. 약 18%포인트의 차이는 단순 수치로 보일 수 있지만, 실제 가정이나 물류창고처럼 조명이 일정하지 않은 현장에서는 로봇이 멈추느냐 작업을 끝내느냐를 가르는 격차가 된다. 카메라를 한 대만 쓸 때와 두 대 쓸 때의 비교에서도 R3D는 두 설정 모두에서 가장 높은 성공률을 보였다. 에디터 해석, 모델 키우기 경쟁이 끝나가는 신호일 가능성 R3D의 결과는 AI 업계가 경쟁적으로 모델 크기를 키워온 흐름과는 결이 다른 신호로 읽힐 가능성이 있다. 더 큰 모델이 더 나은 성능을 보장하지 않으며, 학습 안정성과 데이터 다양성 같은 기초 요소가 오히려 결정적이라는 점이 드러났기 때문이다. 다만 이 발견이 다른 AI 분야에까지 일반화될지는 두고 볼 필요가 있다. 논문은 양손 조작과 정밀 삽입 같은 특정 로봇 과제에 한정해 검증했으며, 자연어 처리나 이미지 생성처럼 데이터 규모가 훨씬 큰 영역에서는 다른 결론이 나올 수도 있다. 또한 이번 연구가 제시한 R3D 구조는 사전학습 데이터셋과 모델 크기, 카메라 구성에 따라 최적값이 달라진다는 점도 함께 보고됐다. 1024개 점에서는 ViT-tiny가, 8192개 점에서는 ViT-small이 가장 좋은 성능을 보인 결과는 모든 환경에 들어맞는 단일 정답이 없다는 의미로도 읽힌다. 로봇 정책 학습이 새로운 기반을 갖게 된 것은 분명하지만, 어떤 환경에 어떤 설정이 맞는지를 찾는 후속 연구가 이어질 것으로 보인다. FAQ(이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 3D 정책 학습이 기존 2D 학습보다 좋은 점은 무엇인가요? A1. 3D 정책 학습은 로봇이 평면 이미지가 아닌 입체 정보로 세상을 인식합니다. 덕분에 카메라 각도가 바뀌어도 흔들리지 않고, 로봇 종류가 달라져도 학습한 기술을 그대로 옮겨 쓸 수 있습니다. 거리감과 깊이를 정확히 파악할 수 있어 정밀한 조립이나 잡기 작업에 유리합니다. Q2. R3D가 발견한 두 가지 핵심 개선점은 무엇인가요? A2. 첫째는 배치 정규화 대신 레이어 정규화를 사용하는 것입니다. 로봇 학습은 데이터 변동이 커서 배치 정규화가 학습을 망치기 때문입니다. 둘째는 3D 데이터 증강을 도입하는 것입니다. 점구름의 색상과 위치를 살짝 흔들어 다양한 상황을 학습시키면 모델이 새로운 환경에서도 안정적으로 작동합니다. Q3. 이 연구가 일반 사용자에게 어떤 영향을 미칠 수 있나요? A3. 가정용 로봇이나 물류 창고 로봇처럼 조명이 일정하지 않은 환경에서 로봇이 더 안정적으로 작동할 수 있게 됩니다. 또한 같은 학습 데이터로도 더 정확하게 작업하는 로봇을 만들 수 있어, 로봇 도입 비용을 낮추고 활용 범위를 넓히는 데 기여할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.29 15:02AI 에디터

2025년 4대 보험료 납부내역, 국세청 홈택스에서 한 눈에 확인

국민건강보험공단은 국민 편의 증진과 행정 비용 절감을 위해 오는 5월1일부터 '국세청 홈택스'에 '2025년 4대 사회보험료 납부내역' 확인이 가능하다고 밝혔다. 공공기관 간 정보 공유로 보험료 납부 증빙 절차가 간소화 되어, 종합소득세 신고 대상자는 5월1일부터 국세청 홈택스 또는 손택스(앱)를 통해 본인의 4대 사회보험료 납부내역을 확인 할 수 있다. 또 국민건강보험공단 누리집, 건강보험25시(앱), 사회보험통합징수 포털에서도 상세한 납부 내역 조회·발급 가능하며 전국 시·군·구청 민원실 및 지하철역 곳곳에 설치된 무인 민원발급기를 통해서도 납부내역을 발급받을 수 있다. 국민건강보험공단 관계자는 “매년 반복되는 증명서 발급민원을 줄이고 국민이 체감할 수 있는 서비스를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 국민건강보험공단은 4대 사회보험료(건강보험·국민연금·고용보험·산재보험) 자동이체 이용 확대와 국민 납부 편의성을 위해 자동이체 신규 신청자를 대상으로 5월29일까지 이벤트를 진행한다. 자동이체 신청은 지역가입자(세대)의 경우 국민건강보험공단 누리집, 건강보험25시(앱)에서 가능하고, 사업장은 사회보험통합징수포털 또는 건강보험 전자문서교환(EDI)에서 신청할 수 있다. 신규 자동이체 신청자는 공단 누리집 또는 사회보험통합징수포털에서 '경품행사 응모 버튼'을 누르거나, 지사 무인수납기(키오스크) 내 홍보 포스터의 '큐알(QR)코드'를 통해 설문을 작성(개인정보 수집·이용·제공 동의)하면 자동으로 응모가 완료된다. 4대 사회보험료를 자동이체로 납부하는 경우에는 지역가입자(세대)는 매월 최대 430원, 사업장은 매월 최대 500원을 감액 받을 수 있으며, 은행방문 또는 인터넷 등을 통해 직접 납부할 필요가 없어 보험료 연체 예방, 납부의 편리성, 안정성을 동시에 확보할 수 있다. 자동이체일자는 '매월 말일'과 '익월 10일' 중에 선택할 수 있으며, '매월 말일'로 선택한 경우에는 보험료가 일부 출금되거나 미출금 되더라도 '익월 10일'에 한 번 더 출금되어 연체 걱정 없이 납부기한 내 편리하게 납부할 수 있다. 응모자 중 400명을 추첨해 접이식 밀차(웨건·폴딩카트)를 경품으로 지급하며, 발표는 6월5일 국민건강보험공단 누리집 또는 사회보험통합징수포털에서 확인이 가능하고 당첨자에게는 개별 문자로도 안내할 예정이다. 국민건강보험공단 관계자는 “자동이체 확대는 국민의 납부 편의를 높이고, 사회보험료 징수 체계의 안정성 강화를 위한 중요한 제도”라며 “앞으로도 디지털 기반 서비스를 지속적으로 확대해 국민에게 실질적인 혜택을 제공하겠다”고 말했다.

2026.04.29 11:37조민규 기자

패스트캠퍼스, 오프라인 교육 'THE CAMP: 완주반' 출시

데이원컴퍼니(대표 신해동·김동혁)의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 오프라인 교육 프로그램 'THE CAMP: 완주반'을 선보인다고 29일 밝혔다. 이번 THE CAMP: 완주반은 온라인 교육의 강점을 토대로, 오프라인 환경에서만 가능한 몰입도 높은 학습 경험을 결합해 교육 효과를 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 특히 THE CAMP: 완주반은 하네스 엔지니어링 기반 AI 업무자동화 구축 완주반으로, 단순히 AI 활용법을 익히는 데 그치지 않고 개인의 반복 업무와 비효율을 해결하는 자동화 시스템을 직접 구현하는 실전형 과정이다. 최근 AI 기술에 대한 관심은 높지만 실제 업무에 어떻게 적용해야 할지 고민하는 직장인들이 늘어나는 가운데, 해당 과정은 이러한 간극을 해소하는 데 목적을 두고 설계됐다. 완주반은 소수정예 방식으로 운영되며, 유사한 고민과 목표를 가진 참가자들이 함께 학습하는 구조를 통해 자연스럽게 네트워크를 형성할 수 있다. 또 강의 이후에도 비공개 커뮤니티를 통해 업계 전문가 및 동료들과 지속적으로 교류할 수 있어 장기적인 커리어 성장 기반을 마련할 수 있다는 점이 특징이다. 오프라인 교육은 직장인을 고려해 주 1회, 평일 저녁반과 주말반 중 선택할 수 있다. 6주간 하루 30분 예습과 오프라인 학습을 병행하는 방식으로 진행되며, 참가자는 자신의 업무를 기반으로 한 '1인 1 자동화 프로젝트'를 완성하게 된다. 특히 클로드 코드, 코덱스 등 생성형 AI 도구를 활용해 실제 업무 환경에 적용 가능한 자동화 구조를 단계적으로 구축하도록 구성됐다. 또 AI를 처음 접하는 학습자도 참여할 수 있도록 설계돼 터미널 사용이 익숙하지 않은 비전공자도 커리큘럼을 따라 실무 자동화 역량을 자연스럽게 습득할 수 있다. 이를 통해 업무 효율을 개선할 수 있는 결과물과 포트폴리오를 확보할 수 있으며, 강의 완주 시 수강료 100% 환급 제도를 통해 학습 동기도 강화했다. 패스트캠퍼스는 수강생들의 학습 완주를 체계적으로 지원하기 위해 다양한 학습 관리 시스템을 마련했다. ▲매주 학습 진도를 점검하는 '페이스메이커' ▲24시간 질문에 답변하는 'AI 튜터' ▲참가자 간 상호 피드백을 제공하는 '피어 리뷰' 등 세 가지 시스템을 도입해 학습 몰입도와 결과물의 완성도를 동시에 높인다는 계획이다. 데이원컴퍼니 관계자는 “THE CAMP: 완주반은 온라인에서 검증된 학습 설계와 오프라인에서 증명된 변화의 경험을 결합한 새로운 교육 프로그램”이라며 “단기간의 지식 습득을 넘어 수강생 각자의 업무 방식에 실질적인 변화를 만들어내는 것이 목표”라고 말했다.

2026.04.29 10:46백봉삼 기자

SAS, 'AI 레디' 데이터 관리 고도화…"AI 경쟁력, 결국 데이터가 좌우"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 AI 레디 데이터 관리 고도화에 나섰다. 데이터 준비부터 활용까지 전 과정을 통합 분석과 AI 기반 자동화로 연결해 기업의 AI 신뢰성과 확장성을 높이겠다는 구상이다. AI 기능은 빠르게 늘고 있지만 실제 기업 현장에서는 데이터를 정리하고 통제하는 체계가 이를 따라가지 못해 프로젝트가 지연되거나 실험 단계에 머무는 경우가 적지 않기 때문이다. 자레드 피터슨 SAS 부사장과 수전 할러 시니어 디렉터는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 SAS 바이야(SAS Viya) 기반 데이터 관리 고도화 전략을 소개했다. 핵심은 데이터 워크플로우 전반에 거버넌스와 데이터 계보, 성능 관리 기능을 내장해 AI 확대 과정에서 통제력과 신뢰성을 유지하는 것이다. AI 확산 병목은 데이터… 설계부터 거버넌스 내장 세션에서는 기업들의 AI 도입 속도에 비해 데이터 환경 정비가 충분히 이뤄지지 못하고 있다는 점이 반복해서 언급됐다. 클라우드와 온프레미스가 혼재된 환경에서는 데이터가 흩어지고, 어떤 데이터가 믿을 만한지, 어떻게 쓰였는지 추적하기가 어렵다. 실제로 최근 IDC와 SAS의 공동 조사에 따르면, 기업의 49%가 분산된 클라우드 데이터 환경을, 44%가 거버넌스 미비를 AI 도입의 가장 큰 장애물로 꼽았다. 가트너 역시 AI에 적합한 데이터 부족으로 전체 AI 이니셔티브의 60%가 실패할 것으로 전망한 바 있다. 자레드 피터슨 부사장은 결국 AI의 성능 문제가 아니라 데이터 운영 문제로 현장 적용이 막힌다고 진단했다. 이에 SAS는 분절된 관리 도구를 임시방편으로 덧붙이는 대신, 플랫폼 설계 단계부터 데이터 접근과 준비 전 과정에 거버넌스와 감사 기능을 직접 내장하는 정면 돌파를 택했다. 비용·지연 없앤다…'데이터 이동 없는 분석' 실현 이날 발표에서 가장 눈길을 끈 부분은 플랫폼 간의 불필요한 데이터 이동과 복제를 없앤 '데이터 이동 없는 분석' 전략이다. 그간 기업들은 분석이나 AI 구동을 위해 데이터를 다른 곳으로 옮기는 과정을 거쳤고, 이는 필연적으로 지연 시간(Latency) 증가와 비용 상승, 보안 리스크로 이어졌다. SAS는 이를 해결하기 위해 가능하면 데이터가 있는 위치에서 바로 분석과 AI를 수행하는 구조를 내세웠다. SAS 스피디스토어는 SAS 바이야와 긴밀하게 통합된 클라우드 네이티브 분석 플랫폼으로, 분산된 데이터 환경에서 직접 분석과 AI를 실행해 불필요한 이동을 줄이고 성능을 대폭 향상시킨다. SAS 데이터 액셀러레이터를 통해 대규모 데이터 웨어하우스나 주요 클라우드 환경에서도 SAS 분석을 직접 실행할 수 있도록 지원 범위를 넓혔다. 덕DB(DuckDB)와 같은 최신 내장형 엔진을 지원해 파켓(Parquet), CSV 등 오픈 포맷 데이터에 대한 빠른 로컬 분석도 가능해졌다. 데이터 수명주기 전반에 코파일럿·합성 데이터 투입 SAS는 인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 워크플로우 역시 철저히 데이터 기반 위에서 작동한다는 점을 강조했다. 많은 AI 어시스턴트가 데이터가 준비된 이후에만 작동해 관리 감독의 공백이 생기는 점을 보완하기 위해, 데이터 수명주기 전반에 코파일럿과 에이전트를 투입한다는 구상이다. SAS 바이야 코파일럿 포 데이터 디스커버리는 사용자가 자연어로 신뢰할 수 있는 데이터와 분석 자산을 단 몇 초 만에 탐색하도록 돕는다. 개발자를 위한 SAS 바이야 코파일럿 포 코드 어시스턴스는 거버넌스가 적용된 환경 내에서 안전하게 SAS 및 파이썬 코드를 작성하고 개선하도록 지원해 반복적인 작업을 줄여준다. 이와 함께 민감한 정보 노출은 차단하면서도 실제 데이터의 통계적 특성을 고스란히 반영하는 합성 데이터 생성 도구 'SAS 데이터 메이커'도 소개됐다. 데이터 접근이 까다로운 부서 간에도 규제 리스크 없이 안전하게 AI 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 장치다. 자레드 피터슨 부사장은 "인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI 워크플로우로 전환이 가속화되면서, 이를 뒷받침할 현대적인 데이터 플랫폼은 이제 선택이 아닌 핵심 요구사항이 됐다"고 짚었다. 이어 "거버넌스와 신뢰성이 내장된 데이터 파운데이션을 통해, 기업들이 복잡성을 줄이고 AI의 실질적인 가치를 대규모로 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.04.29 10:10남혁우 기자

SAS 50년 이끈 짐 굿나잇 CEO "기술의 중심은 사람과 고객"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "기술의 중심에는 결국 사람과 고객이 있어야 합니다." 짐 굿나잇 SAS 공동 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 기술 경쟁력의 핵심으로 성능과 혁신뿐 아니라 사람과 고객 중심의 가치를 강조하며 인공지능(AI) 시대에도 이러한 원칙은 변하지 않는다고 밝혔다. 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서는 창사 50주년을 기념해 짐 굿나잇 CEO와 브라이언 해리스 최고기술책임자(CTO)의 특별 대담 세션이 공개됐다. 당초 현장 라이브 대담으로 예정됐던 이번 세션은 짐 굿나잇 CEO의 일신상 이유로 사전 제작 영상 상영으로 대체됐다. 이번 대담은 SAS의 탄생 배경부터 플랫폼 전략, 성능 경쟁력, 양자컴퓨팅 대응, 그리고 사람 중심 경영 철학까지 50년의 흐름을 짐 굿나잇 CEO의 발언을 중심으로 풀어낸 자리였다. 자바보다 10년 앞선 '추상화' 철학…멀티클라우드·양자로 확대 짐 굿나잇 CEO는 "1970년대 초 SAS가 복잡한 데이터 연산과 분석 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있도록 설계됐다"고 회고했다. 데이터 처리와 프로시저 작성을 통합적이고 실용적인 방식으로 구현하면서 사용자층을 넓혔다. 이후 1975년 첫 사용자 그룹 모임에 약 350명이 몰린 것을 계기로 대학을 떠나 본격적인 회사 설립에 나섰다는 설명이다. 그는 SAS의 가장 중요한 분기점으로 1980년대 내린 아키텍처 결정을 지목했다. 메인프레임 중심 환경에서 PC와 다양한 시스템으로 시장이 확장되던 시기 SAS는 특정 운영체제에 종속되지 않는 멀티벤더 아키텍처(MDA)를 도입했다. 운영체제와 직접 맞물리는 대신 중간 계층을 통해 여러 플랫폼에 대응할 수 있도록 '추상화'한 것이다. 브라이언 해리스 CTO는 "한 번 작성하면 어디서든 실행할 수 있다는 철학은 자바보다 10년 앞선 것"이라며 "이 같은 결정이 오늘날 SAS의 핵심 플랫폼인 'SAS 바이야'의 멀티클라우드 전략으로 이어지고 있다"고 설명했다. 이어 "이러한 구조적 선택 덕분에 일부 비교 사례에서는 SAS가 경쟁 제품 대비 평균 수십 배, 특정 경우에는 최대 49배 빠른 결과를 보인 적이 있다"며 "최신 기술 도입에 그치지 않고, 실제 기업 환경에서 요구되는 속도와 안정성을 검증해 왔다"고 강조했다. 더불어 짐 굿나잇 CEO와 해리스 CTO는 단순히 빠른 것만을 강조하는 것이 아니라 기업환경에 자연스럽게 적용할 수 있도록 안정성과 확장성, 실사용성을 함께 확보해야 한다고 강조했다. SAS는 이러한 철학을 미래 기술 대응에도 이어간다는 구상이다. 최근 양자컴퓨팅 환경 역시 기존 코드와 익숙한 환경을 최대한 유지한 채 새로운 기술을 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. "가장 큰 자산은 매일 저녁 회사를 나서는 직원들" 굿나잇 CEO는 50년간 이어온 기술 혁신의 배경에는 특정 기술 자체보다 사람 중심의 조직 문화가 있었다고 강조했다. 해리스 CTO는 이를 보여주는 대표적 사례로 1985년 굿나잇 CEO가 전 직원에게 보낸 이른바 '역방향 조직도' 메모를 소개했다. 해당 조직도에는 맨 위에 고객이 그 아래에 직원이, 그리고 가장 아래에 CEO가 배치돼 있었다. 고객을 최우선에 두되 그 가치를 실제로 만들어내는 주체는 직원이라는 점을 구조적으로 보여준다는 설명이다. 리더의 역할 역시 조직 위에서 지시하는 것이 아니라 직원들이 최고의 역량을 발휘할 수 있도록 밑에서 떠받치는 데 있다는 철학이 담겼다. 이어 해리스 CTO는 굿나잇 CEO가 과거 "내 가장 큰 자산은 매일 저녁 회사를 나서는 직원들"이라고 말한 바 있다고 소개했다. 경영자의 역할은 직원이 다음 날 다시 돌아오고 싶어 하는 환경을 만드는 것으로 직원이 존중받고 역량을 발휘할 수 있는 환경이 결국 고객을 위한 혁신으로 이어진다는 설명이다. 짐 굿나잇 CEO는 "기술의 중심에는 결국 사람과 고객이 있어야 한다"며 "기술은 고객 가치를 만들기 위한 수단이며, 그 가치를 실현하는 주체는 결국 사람"이라고 말했다. 이어 "직원이 최고의 환경에서 역량을 발휘할 수 있어야 고객에게도 더 큰 혁신을 제공할 수 있으며 AI 시대에도 이 원칙은 변하지 않는다"고 강조했다.

2026.04.29 09:03남혁우 기자

매스웍스, 시뮬링크에 AI 코파일럿 심었다…설계·검증 자동화

매스웍스가 임베디드 시스템 개발 전 과정에 인공지능(AI) 코파일럿을 전면 도입한 매트랩·시뮬링크 신버전으로 엔지니어링 생산성 향상에 나선다. 매스웍스는 매트랩·시뮬링크 제품군 릴리스 2026a(R2026a)를 28일 발표했다. 모델 기반 설계를 지원하는 시뮬링크 코파일럿과 임베디드 소프트웨어 코드 분석을 개선하는 폴리스페이스 코파일럿을 새로 탑재한 것이 특징이다. 이는 설계 정확성과 검증 수준을 유지하면서 요구사항부터 코드까지 전 과정을 추적 가능하게 관리하는 근거 기반 AI를 표방한다. 매스웍스는 두 가지 방식으로 엔지니어링 AI를 고도화했다. 매트랩·시뮬링크·폴리스페이스 코파일럿을 엔지니어링 팀이 이미 활용하는 환경에 직접 통합하는 한편, 매트랩 MCP 코어 서버와 매트랩 에이전틱 툴킷을 통해 매트랩·시뮬링크 기능을 에이전틱 워크플로우에 연동했다. 시뮬링크 코파일럿은 사용자의 모델, 팀이 정의한 프로세스, 매스웍스 공식 문서를 기반으로 모델 설명 생성·동작 질의응답·관련 블록 탐색·문제 진단 등을 지원한다. 폴리스페이스 코파일럿은 정적 분석 결과 해석과 문제 해결을 돕고, 폴리스페이스 애즈 유 코드는 코드 작성 중 C·C++ 코딩 규칙 점검과 AI 생성 코드 포함 결함·취약점 식별을 지원한다. R2026a엔 새로운 폴리스페이스 데스크탑 애플리케이션, 폴리스페이스 버그 파인더 확장 기능, 폴리스페이스 테스트 소프트웨어 새니타이징 기능도 포함됐다. 신제품엔 ▲교육과정·실습·평가 개발을 지원하는 매트랩 코스 디자이너 ▲시뮬링크 모델과 C·C++ 코드에서 독립형 기능 목업 유닛을 생성하는 시뮬링크 FMU 빌더가 추가됐다. 기존 제품 업데이트로는 매트랩 설치 없이 시각화가 포함된 대화형 웹페이지를 구축·공유하는 기능, 파이썬 환경 관리 및 데이터 교환 개선, 와이어리스 네트워크 툴박스 종단 간 시스템 동작 평가, 매핑 툴박스 3차원(3D) 건물 시각화·지리공간 분석 강화, 시그널 프로세싱 툴박스의 새 필터 디자이너·분석기 앱 등이 포함됐다. 아비나시 네헤미아 매스웍스 설계 자동화 부문 제품 관리 및 마케팅 총괄은 "엔지니어링 설계와 소프트웨어 검증에선 엄격성·추적성·신뢰성의 희생을 담보로 생산성 향상이 이뤄져선 안 된다"며 "팀이 속도를 높이면서도 복잡한 엔지니어드 시스템 개발에 요구되는 규율과 신뢰를 유지할 수 있도록 근거 기반 AI 툴 제공에 전념하겠다"고 말했다.

2026.04.28 18:12이나연 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next