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신소재 개발부터 양산성까지...LG엔솔, 35년 배터리 기술 AX에 녹인다

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "배터리 분야에서 인공지능(AI)은 단순히 데이터를 많이 모았다고 좋은 결과가 나오지 않습니다. 소재가 왜 그런 특성을 보이는지, 셀 설계 조건이 무엇을 의미하는지, 공정 조건이 품질과 어떻게 연결되는지, 양산 현장에서는 어떤 제약이 있는지를 함께 이해해야 합니다." 임길자 LG에너지솔루션 업무혁신R&D 선행개발 PI팀장은 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 배터리 개발 및 제조 공정에서의 인공지능 전환(AX)에 대해 이같이 말했다. 원가 경쟁이 치열한 배터리 업계도 피지컬AI를 통한 제조 혁신에 관심이 지대하다. AI로 신소재 개발 기간을 단축하거나, 고위험 업무에 사람 대신 로봇을 투입하는 등 다방면에서 기술 접목이 이뤄지고 있다. AX는 피지컬AI 등 AI를 제조 현장에 대대적으로 도입하기 위한 사전 작업 역할을 한다. 배터리 소재 개발부터 시작해 셀 설계 및 시험, 파일럿 생산과 대규모 양산에 이르기까지 전 영역에서 발생하는 데이터를 표준화하고, 계속 쌓이는 데이터를 AI가 다시 학습하는 일련의 흐름을 만든다. 임 팀장의 이같은 발언은 배터리의 화학적 특성과 맞닿아 있다. 배터리 에너지 밀도를 높이면, 안전성이 떨어지는 식의 반대급부가 따른다는 점이다. 이런 요소를 놓치면 결국 최종 단계인 대규모 양산까지 성과를 내기 어렵다는 취지다. 때문에 AI가 특정 소재나 셀 설계 변경을 제안할 경우, 개선되는 지표뿐만 아니라 종합적으로 변화를 파악하는 것이 배터리 개발 역량의 핵심이라고 강조했다. 수 주 걸린 배터리셀 설계 하루 만에 끝…35년 사업 경험 녹인 AI 성과 LG에너지솔루션은 오는 2028년까지 제조, 개발 등 전사 생산성을 50% 개선한다는 목표를 세웠다. 산업통상부 '제조업 AX(M.AX) 얼라이언스' 로봇 분과에도 참여해 품질관리, 예지보전 등 공정의 AI 전환을 추진 중이다. 이 '생산성'은 양적 지표 개선에 그치지 않는다는 설명이다. 임 팀장은 "단순히 더 많이 만드는 것이 아니라 생산 속도, 수율, 품질 안정성, 설비 효율, 안전을 함께 개선하는 것"이라며 "R&D에선 잘못된 방향의 실험을 줄이는 것, 실패를 늦게 발견하지 않는 것, 양산에 갈 수 없는 방향을 초기에 걸러내는 것"이라고 짚었다. 이어 "AX는 결국 더 정확하게 판단하는 기술이어야 한다"며 "초기에는 좋아 보여도 나중에 무너질 방향을 빨리 알아차리고, 성능 향상이 어떤 대가를 가지는지 판단하고, 품질과 양산성까지 함께 보는 구조가 돼야 한다"고 덧붙였다. 아울러 AI의 이런 판단을 뒷받침할 데이터 기반이 강력해야 현업 인력들이 AI를 신뢰하고 실제 업무 혁신에 활용할 수 있다고 봤다. 이런 관점에서 LG에너지솔루션이 35년 가량 축적한 배터리 사업 경험이 차별화된 경쟁력으로 이어질 것이라고 기대했다. 배터리셀 설계 최적화 AI 모델을 구현, 설계 기간을 수 주에서 하루 수준으로 단축한 것이 일례다. 이 모델 구현에 10만건 가량의 셀 설계 초안을 학습에 활용했다. 디지털 트윈, 배터리 공장 효율 2배로…"표준화·현장 적합성 균형 중요" 셀 설계 외 제조 현장에서도 가시적인 AX 성과를 도출했다. LG에너지솔루션은 원통형 배터리 공장 생산성을 개선하기 위해 AX와 디지털 트윈 기술을 적용했다. 설비 설계를 사전 검증하고, 설비 속도를 개선했을 뿐 아니라 다양한 배터리 셀 수요에 유연하게 대응 가능한 설비를 만들어 설비 투자 효율을 기존 대비 두 배 수준으로 높였다. 임 팀장은 "예전에는 특정 설비나 특정 공정의 데이터를 보고 개선하는 방식이 많았다"며 "이제는 제품·공정·설비·품질 데이터를 하나의 흐름으로 연결해서 실제 공장을 가상 환경에서 재현하고, 조건 변화가 생산성·품질·수율·설비 운영에 어떤 영향을 주는지 사전에 판단하는 방향으로 확대되고 있다"고 언급했다. 한 공장에서 검증한 모델과 운영 경험을 글로벌 제조 현장 전반으로 확대하기 위한 전략도 제시했다. 데이터 기준과 품질 판단 기준, 운영 프로세스 등은 표준화하되, 공장별 특성을 고려한 기술 적용이 이뤄져야 한다고 강조했다. 임 팀장은 "실험실에서 된다고 해서 파일럿에서 되고, 파일럿에서 된다고 해서 양산에서 그대로 된다는 보장은 없듯이 제조 디지털 트윈의 확대도 같은 관점으로 봐야 한다"며 "회사 공통의 데이터와 모델 자산은 축적하면서, 각 공장의 제품·공정·설비 특성을 반영해서 적용해야 한다"고 말했다. "AI, 배터리 R&D 인력 '빈 틈' 메꿀 것" LG에너지솔루션은 AX의 일환으로 R&D 전반에 AI 에이전트를 도입하고 있다. 임 팀장은 AI 에이전트의 역할을 '연구자의 판단을 대체하는 것이 아닌, 연구자가 더 좋은 질문을 하고 더 정확한 판단을 하도록 돕는 기술'로 정의했다. 임 팀장은 "셀 개발에서 가장 위험한 것은 초기에 좋아 보이는 데이터에 너무 빨리 확신을 갖는 것"이라며 "실험실 샘플이 좋아 보여도 파일럿과 양산으로 확대되는 순간 전극 균일성, 공정 편차, 활성화 조건, 품질 변동성에서 한계가 드러날 수 있다"고 운을 뗐다. 이어 "AI는 '왜 이 성능이 좋아졌는가', '무엇을 희생했는가', '언제 문제가 드러날 가능성이 있는가', '양산에서 같은 결과를 재현할 수 있는가', '같은 조성인데 왜 배치마다 차이가 나는가' 등의 질문을 빨리 던져줄 수 있어야 한다"며 "단순히 질문에 답하는 챗봇 수준을 넘어 연구자와 개발자의 업무 흐름을 이해하고 도와주는 도구로 발전해야 한다"고 덧붙였다. 임 팀장은 "이런 질문을 개발자가 매번 혼자 머릿속으로만 복기하는 것이 아니라, 회사가 축적한 실험 데이터, 분석 데이터, 공정 데이터, 품질 데이터와 연결해서 같이 판단할 수 있어야 한다"며 "R&D 과정에서 AI 에이전트의 핵심은 필요한 데이터를 제때 찾아주고, 누락을 줄이고, 다음 행동을 제안하고, 개발 이력이 회사의 자산으로 남도록 돕는 것"이라고 정의했다. AI 모델 외 데이터 표준화, 기준정보 정비, 프로세스 정합성, 보안 체계, 현업 적용 체계 고도화도 병행돼야 하는 과제인 점도 짚었다. 임 팀장은 "특히 배터리 R&D는 국가핵심기술과도 연결되는 영역이기 때문에, 엔터프라이즈 AI 플랫폼이나 보안 체계와 함께 단계적으로 접근해야 한다"고 말했다.

2026.09.21 16:40김윤희 기자

[ZD SW 투데이] 엘리스그룹, 인적자원개발 우수기관 인증 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는s 'ZD SW 투데이'를 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] ◆엘리스그룹, 인적자원개발 우수기관 인증 엘리스그룹이 '2026년 인적자원개발 우수기관(Best HRD)' 중소기업 부문 인증을 획득했다. 인적자원개발 우수기관 인증은 고용노동부·교육부·산업통상자원부·중소벤처기업부가 공동으로 주관하는 국가 인증 제도다. 능력 중심의 인재 채용·관리와 지속적인 교육훈련 등 역량 개발 체계를 갖춘 기업을 대상으로 인적자원관리(HRM)와 인적자원개발(HRD) 역량을 종합적으로 평가해 인증한다. 해당 인증은 3년간 유효하다. ◆알리바바클라우드, 가트너 '생성형 AI 모델 제공업체' 리더 선정 알리바바클라우드가 2026년 가트너 매직 쿼드런트에서 생성형 AI 모델 제공업체 부문 리더로 선정됐다. 알리바바클라우드는 2026년 가트너 매직 쿼드런트 전략적 클라우드 플랫폼 서비스 부문에서도 리더로 이름 올렸다. 회사는 이번 두 부문 리더 선정이 첨단 AI 모델과 풀스택 AI 인프라로 AI와 클라우드 플랫폼 분야에서 꾸준히 쌓아온 역량을 반영한 결과라고 강조했다. ◆메이트플러스, 수입신고 반복업무 줄이는 AI 관세사 출시 이트플러스가 관세사무소의 반복적인 수입신고 업무를 줄이는 AI 업무 자동화 서비스 '커스텀메이트'를 출시했다. 커스텀메이트는 인보이스, 패킹리스트, B/L, 운임증명서 등 수입신고 관련 서류를 업로드하면 AI가 품목명·수량·단가·금액·중량 등 신고에 필요한 정보를 추출하고 서류 간 내용을 교차 검증한 뒤 수입신고서 초안을 생성하는 관세사무소 전용 서비스다. 담당자가 결과를 검토하고 확정하면 유니패스 전송까지 이어서 처리할 수 있도록 수입신고 업무의 각 단계를 하나의 흐름으로 연결했다. ◆래블업, 첫 글로벌 웨비나 성료 래블업이 해외 고객·파트너사 대상으로 진행한 첫 글로벌 웨비나 시리즈 'AI 스케일 토크'를 성공적으로 마무리했다. 1회차에서는 래블업이 오픈소스로 공개한 고성능 추론 엔진 'MLxcel'을 소개했다. 2회차는 KV 캐싱, 양자화, 투기적 디코딩 등 거대언어모델(LLM) 추론 최적화 기법과 실험 결과를 다뤘다. 3회차에서는 서로 다른 네트워크와 보안 정책, 하드웨어 환경을 가진 고객사 인프라에 AI 플랫폼을 구축·운영한 경험을 공유했다. 4회차는 여러 AI 모델과 서비스 사이 요청을 분배하는 컨티넘 라우터와 여러 라우터 토큰 사용량·정책·과금을 중앙에서 관리하는 컨티넘 허브를 소개했다. ◆에이아이웍스, 제3회 대한민국 사회적가치 페스타 참가 에이아이웍스가 오는 22일까지 서울 코엑스에서 열리는 '제3회 대한민국 사회적가치 페스타'에 참가해 국제개발협력과 복지 현장에서 운영 중인 AI 사업과 솔루션을 공개한다. 에이아이웍스는 SOVAC 부스 ZONE 'D-23'에서 개발도상국 현지에 AI 생태계를 만드는 포용적 AI 프로그램 KOICA IBS의 베트남, 캄보디아 사례와 AI 돌봄 솔루션 '콜봇 스튜디오' '케어비아'를 공개한다. ◆심심이, 'AI 대전환 페스타 2026' 참가 심심이가 지난 16~18일 청주오스코에서 열리는 'AI 대전환 페스타 2026'에 참가했다. 이번 행사에서 심심이는 학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고, 자사가 주관기관으로 수행 중인 '국민 정서 안전망 구축을 위한 정서 고립 선제 감지·적시 개입 에이전틱 AI 기술개발' 과제를 대외에 처음으로 공개했다. ◆핑거-서울과기대, AI 연구 활성화·인재 양성 맞손 핑거가 서울과기대 산업공학과·데이터사이언스학과와 AI·데이터 분석 분야 교육·연구 활성화와 실무형 인재 양성을 위한 산학협력을 체결했다. 이번 협약은 대학의 AI·데이터 분석 교육과 연구에 기업이 실제로 사용하는 전사적자원관리(ERP) 환경을 접목하기 위해 마련됐다. 학생들이 이론 학습에 머물지 않고 기업 데이터를 직접 다루며 실무 역량을 키울 수 있도록 하자는 취지다. 핑거는 두 학과에 클라우드 ERP '파로스 ERP' 교육용 계정·온라인 실습환경, AI·데이터 분석 교육·연구용 데이터셋·기술자문을 제공한다.

2026.09.21 16:22김미정 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

중국, AI 감속 대신 안전장치 강화…미국발 '속도조절론'과 다른 길

인공지능(AI) 안전을 둘러싸고 미국과 중국이 서로 다른 접근법을 택했다. 미국 AI 업계에서 중국까지 참여해 개발 속도를 조절하자는 주장이 나온 반면 중국은 자체 안전장치를 강화하면서 기술 개발은 이어가고 있다. 20일(현지시간) 가디언에 따르면 중국은 최근 미국 AI 업계에서 제기된 '속도조절론'에 선을 그었다. AI가 사람의 통제를 벗어날 가능성 등 위험에는 공감하면서도 개발 속도까지 함께 늦추자는 안은 받아들이지 않았다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 최근 프런티어 AI가 빠르게 발전하면서 통제를 잃을 위험이 커지고 있다며 중국을 포함한 전 세계가 개발 속도를 조절하는 방안을 제안했다. 다만 중국과 안전 문제에서 협력하면서도 첨단 AI 칩과 제조장비에 대한 대중국 수출통제는 유지해야 한다고 주장했다. 미국을 비롯한 민주주의 국가가 중국 등 권위주의 국가보다 AI 기술에서 가능한 한 큰 우위를 유지해야 한다는 입장도 밝혔다. 중국은 이에 반발했다. 중국 외교부는 "공포 조장과 대립, 악성 경쟁은 글로벌 AI 거버넌스 과정을 방해할 뿐"이라고 밝혔다. 가디언은 중국에서 미국의 감속 요구를 현재 기술 우위를 유지하려는 움직임으로 경계하는 시각이 있다고 전했다. 그렇다고 중국이 AI 위험을 외면하는 것은 아니다. 기술 개발을 이어가면서 새롭게 등장하는 위험을 안전 관리 체계에 반영하고 있다. 중국 전국네트워크안전표준화기술위원회는 지난 14일 국가인터넷정보판공실 지도 아래 'AI 안전 거버넌스 프레임워크 3.0'을 발표했다. 2024년 1.0과 지난해 2.0에 이어 AI 기술 변화에 맞춰 세 번째 프레임워크를 내놨다. 새 프레임워크에는 AI 에이전트와 체화형 AI처럼 최근 빠르게 발전한 기술에서 발생할 수 있는 위험이 추가됐다. AI가 사람을 대신해 업무를 수행하면서 가상공간에서 발생한 위험이 현실 세계로 번질 가능성까지 관리 대상으로 삼았다. AI가 스스로 능력을 높이는 '재귀적 자기개선'도 위험 요소에 포함했다. AI 성능이 빠르게 높아지면서 기존 안전장치로 대응하기 어려워질 가능성을 살피겠다는 취지다. 프런티어 AI와 관련한 사이버보안 위협도 다뤘다. 사람이 AI를 계속 통제할 수 있는지도 관리 대상이다. AI가 인간의 의도를 제대로 따르지 않거나 사람의 통제에서 벗어나 행동할 가능성을 위험 요소로 분류하고 이에 대응할 기술과 관리 방안을 제시했다. 중국은 생성형 AI가 확산하기 전부터 관련 관리 체계를 마련해왔다. 2022년부터 알고리즘 등록제를 운영했으며 생성형 AI가 등장한 뒤에는 관련 규정을 추가했다. 최근에는 에이전트와 체화형 AI, 재귀적 자기개선처럼 새롭게 등장한 위험까지 관리 범위를 넓혔다. 주 샤오민 중국 퉁지대 컴퓨터공학과 교수는 지디넷코리아와 통화에서 "중국은 AI를 안전하고 통제할 수 있으면서 건전성 있고 투명성 있게 발전하도록 요구한다"며 "AI 모델을 만들 때 시작 전부터 하나하나 검증하고 모델을 만드는 과정에서도 알고리즘을 테스트하고 강화하는 과정을 반복하고 있다"고 말했다.

2026.09.21 11:22김동원 기자

작은 AI가 더 위험?…'통제 불능 AI'의 경고

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 인공지능이 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어오면서 편리함만큼이나 커지는 것이 바로 막연한 두려움이죠. 특히 최근에는 AI가 인간의 통제를 벗어날 수도 있다는 시나리오가 영화 속 이야기가 아닌 현실적인 정책 과제로 떠오르고 있습니다. 내일인 2026년 9월 22일, 뉴욕에서 열리는 유엔 총회에서도 AI의 안전성과 통제력 상실 문제가 핵심 의제로 다뤄진다는 소식이 들려오는데요. 오픈AI의 샘 올트먼 역시 이 자리에 참석해 공통된 안전 기준의 필요성을 역설할 예정이라고 하죠. 그런데 여기서 재미있는 질문 하나가 생깁니다. 과연 수조 원을 쏟아붓는 빅테크가 더 위험할까요, 아니면 자본과 인프라가 부족한 소규모 연구소가 더 위험할까요? 이에 대해 GPT와 제미나이, 그리고 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 각자의 관점을 맡아 뜨거운 토론을 벌였습니다. 자본의 방어막인가, 기술의 사각지대인가 먼저 GPT 모델을 기반으로 한 기술 전문가 패널은 소규모 연구소의 위험성을 강하게 경고하며 토론의 문을 열었습니다. 이 패널은 생성형 AI가 스스로 판단하고 행동하는 에이전트 AI로 진화하는 과정에서 기술적 메어링, 즉 시스템을 안전하게 묶어두는 밧줄 같은 장치가 필수적이라고 설명했죠. 하지만 소규모 연구소는 막대한 컴퓨팅 자원과 전문 보안 인력이 부족하다 보니 이런 안전 장치를 제대로 갖추지 못한 채 모델을 배포할 가능성이 크다는 것입니다. 실제로 이 패널은 빅테크 기업들이 막대한 자본을 들여 레드팀을 운영하고 다층적인 방어 체계를 구축하는 것과 달리, 소형 연구소는 이상 징후를 실시간으로 모니터링할 인프라 자체가 부족하다는 점을 꼬집었습니다. 기술 발전의 속도가 안전 보호망을 구축하는 속도를 앞지르고 있는 상황에서 자원이 없는 곳일수록 그 틈새는 더 벌어질 수밖에 없다는 논리였죠. 반면 클로드 모델을 기반으로 한 비판적 관점의 패널은 이러한 시각에 날카로운 의문을 던졌습니다. 빅테크가 자원이 많아 안전장치를 잘 만든다는 주장은 일종의 근거 없는 낙관일 수 있다는 지적이었죠. 오히려 대규모 모델이 사고를 쳤을 때 발생하는 파급력은 소규모 연구소의 국지적 오류와는 비교도 안 될 만큼 파괴적일 수 있다는 점을 강조했습니다. AI의 복잡성과 예측 불가능성은 규모와 상관없는 본질적인 문제인데, 단지 자본이 많다고 해서 통제 불능의 위험이 낮아진다고 보는 것은 위험한 생각이라는 것이죠. 이 패널은 소규모 연구소의 위험이 빅테크보다 크다는 주장을 전제 자체가 불확실한 가설로 분류하며, 오히려 대마불사처럼 덩치 큰 AI가 무너졌을 때의 시스템적 리스크를 간과해서는 안 된다고 반박했습니다. 모델의 크기가 안전의 척도가 될 수 있을까 논점은 자연스럽게 모델의 규모와 위험의 상관관계로 옮겨갔습니다. 여기서 소형 AI 연구소의 입장을 대변한 패널은 아주 흥미로운 반론을 제기했는데요. 소규모 연구소는 구조적으로 대규모 모델을 학습시킬 자금과 장비가 없기 때문에, 인류에게 치명적인 해를 끼칠 정도의 강력한 자율 에이전트를 만드는 것 자체가 불가능하다는 주장이었습니다. 즉 자원 제약이 오히려 천연의 안전장치 역할을 한다는 뜻이죠. 2026년 현재 GPT-4 수준의 모델을 학습시키려면 수십억 달러가 드는데, 소형 연구소가 이를 감당할 수 없으니 이들이 만드는 AI는 위험해봤자 국지적 오류에 그칠 뿐이라는 논리였습니다. 진짜 위험은 이런 소형 연구소의 모델이 기술적으로 뛰어나서가 아니라, 누구나 가져다 쓸 수 있는 오픈소스로 공개되어 악의적인 해커들에게 무기로 이용될 때 발생한다는 분석도 덧붙였습니다. 하지만 제미나이 모델을 기반으로 한 규제 정책 전문 패널은 위험을 판단하는 기준을 단순히 연구소의 규모로 봐서는 안 된다고 지적하며 논의를 확장했습니다. 규모가 작더라도 클라우드 서비스를 통해 강력한 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있고, 외부 API와 연결되어 고위험 권한을 행사할 수 있다면 그 자체가 위험의 씨앗이 될 수 있다는 것이죠. 이 패널은 2027년까지 발생하는 AI 사고의 상당수가 모델의 크기보다는 권한 미등록 배포나 관리 부주의에서 발생할 것이라고 예측했습니다. 따라서 소규모냐 대규모냐를 따지기보다는 해당 AI가 어떤 도구를 호출할 수 있는지, 어떤 배포 환경에 놓여 있는지를 기준으로 규제와 안전망을 설계해야 한다는 실무적인 대안을 제시했습니다. 기술적 통제 능력과 규제를 지키는 행정적 능력을 구분해야 한다는 점을 분명히 한 셈입니다. 규제 준수 비용이 낳은 뜻밖의 역설 토론의 가장 뜨거운 쟁점 중 하나는 규제 준수 비용이 기술적 위험으로 이어지느냐는 지점이었습니다. 기업 전략 관점의 패널은 소규모 연구소가 안전 규제를 지키기 위해 드는 비용을 감당하지 못해 결국 안전장치를 포기하거나 규제 사각지대로 숨어들게 될 것이라고 주장했는데요. 이는 결국 통제 불능 AI가 출현할 확률을 높이는 전략적 취약점이 된다는 시각이었습니다. 반면 소형 연구소 전문가 패널은 이를 정면으로 반박하며 규제 준수 능력이 부족하다고 해서 기술적으로 AI가 더 위험해지는 것은 아니라고 맞섰습니다. 오히려 규제 비용이 너무 높아 소규모 연구소들이 사업을 포기하거나 빅테크에 인수된다면, 시장에서 경쟁자가 사라져 통제 불능 AI의 출현 위험은 기술적으로 오히려 감소하는 것 아니냐는 역설적인 질문을 던졌습니다. 결국 이번 토론을 통해 패널들이 도달한 지점은 명확했습니다. 소규모 연구소의 인프라 제약이 감지 및 대응 능력을 떨어뜨려 위험을 증폭시킬 수 있다는 점에는 상당수 동의했지만, 그것이 곧바로 기술적인 통제 불능으로 이어진다는 것에는 이견이 팽팽했죠. 특히 빅테크의 안전장치가 완벽하지 않으며 그들이 실패했을 때의 사회적 비용이 훨씬 크다는 점은 모두가 공감하는 대목이었습니다. 이번 논의는 결국 AI의 안전을 담보하는 것이 자본의 크기가 아니라, 모델의 권한과 배포 환경을 어떻게 투명하게 관리하느냐에 달려 있다는 점을 우리에게 시사합니다. 내일 열릴 유엔 총회에서 세계 정상들이 어떤 결론을 내릴지 주목되는 이유도 바로 여기에 있습니다. AI라는 거대한 파도 앞에서 우리가 세워야 할 방파제는 규모의 크기가 아니라 얼마나 촘촘한 그물망을 만드느냐의 문제일지도 모르겠습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ca8b867f.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.21 10:52AMEET

원도심 재생, 무엇부터 설계할 것인가

'문화엔진'은 문화정책과 콘텐츠산업, 도시공간과 예술 현장의 흐름을 깊고 넓게 통찰하기 위해 마련된 시리즈입니다. 이 연재를 통해 우리 문화가 나아가는 방향과 그 속에 담긴 다층적인 의미를 입체적으로 만날 수 있습니다. 콘텐츠 디렉터 이창근과 현대미술가 최지원, 도시경관 계획가 박상희, 미디어공학자 정지윤을 비롯한 다양한 분야의 필진이 각자의 전문 영역과 현장 경험을 바탕으로 지디넷코리아 문화산업팀 기자들과 협업해 연재를 이어갑니다. '문화엔진'이 K-컬처를 미래산업의 엔진이자 동시대 문화의 새로운 가능성으로 바라보는 계기가 되기를 기대합니다. [편집자주] 원도심을 다시 살리는 일은 빈 건물을 채우는 것만으로 끝나지 않는다. 어떤 장소를 남기고, 무엇을 콘텐츠로 만들며, 그곳을 찾은 사람이 어느 거리까지 움직이게 할 것인지가 함께 설계돼야 한다. 정부가 9월 8일 발표한 '원도심 리코어(RE:CORE) 프로젝트'는 이 문제를 공간과 콘텐츠, 상권을 한 사업 안에서 다루는 방식으로 풀어낸다. 국토교통부는 공실상가와 유휴건물을 정비하고, 문화체육관광부는 지역 문화자원을 활용한 콘텐츠를 키우며, 중소벤처기업부는 지역상권과 창업 관련 사업을 연계한다. 개별 시설 하나에 머물지 않고 특화거점과 공실상가, 특화거리를 연결해 원도심 전체를 대상으로 삼는다. 정부는 2027년부터 수도권을 제외한 4극3특 권역별 1~2곳에서 시범사업을 시작하고 지역당 국비를 최대 242억4천만원 지원할 계획이다. 사업의 틀은 마련됐다. 이제 지역에서는 어디를 거점으로 삼을지, 무엇을 대표 콘텐츠로 만들지 판단해야 한다. 사람이 어느 거리까지 움직이게 할지, 주변 상권은 어떤 역할을 맡을지, 만들어진 공간을 누가 사용하고 이어갈지도 함께 봐야 한다. 이번 글에서 주목하는 지점도 여기에 있다. 장소를 읽고 콘텐츠를 기획해 공간과 경험으로 구현하고, 그 경험을 다시 거리와 상권으로 연결하는 일이다. 원도심 활성화는 개별 사업을 나열하는 데서가 아니라 이 과정들이 한 장소 안에서 서로 이어지도록 만드는 데서 시작한다. 공간과 콘텐츠, 한 계획서에 담아야 RE:CORE에서 문체부의 역할은 만들어진 공간에 프로그램을 채우는 데 그치지 않는다. 지역 문화자원을 활용해 원도심의 특색을 보여주는 콘텐츠를 발굴하고 창·제작부터 실증과 고도화, 유통까지 지원한다. 국토부는 미활용 공공시설과 집단 공실상가 등을 특화거점으로 만들고 주변 공실과 거리로 연결한다. 중기부의 창업·상권 사업도 연계한다. 정부 발표에는 '특화거점-공실상가-특화거리'를 잇는 면적인 원도심 재생 구상이 담겼다. 같은 사업 안에 들어갔다고 공간과 콘텐츠, 상권이 저절로 연결되는 것은 아니다. 문화공간에는 사람이 몰리지만 인근 골목까지 가지 않을 수 있고, 행사가 있는 날과 평소의 거리가 전혀 다르게 움직일 수도 있다. 새로운 콘텐츠가 있어도 주변 시장이나 상점을 이용할 이유가 없다면 방문은 한 시설에서 끝난다. 그래서 기본구상 단계에서 공간의 위치와 규모만 볼 것이 아니라 콘텐츠의 성격, 사람의 이동과 체류, 주변 상권, 운영주체까지 함께 살펴야 한다. 문체부가 9월 15일 발표한 '제3차 지역문화진흥기본계획(2026~2030)'도 지역 문화 인프라 혁신, 고유한 지역문화자산의 활용과 지역 주도 콘텐츠 육성, 지속가능한 로컬 문화비즈니스 생태계 구축 등을 주요 과제로 제시했다. 생활권과 초광역권을 잇는 문화균형성장도 핵심 전략에 포함됐다. 이번 정책의 취지를 현장에서 살리려면 공간을 설계하는 단계부터 어떤 장소인지 읽고, 그곳에서 무엇을 경험하게 할 것인지를 함께 정해야 한다. 설계는 해석에서 시작된다 원도심 사업에서 '설계'라고 하면 흔히 건축도면부터 떠올린다. 그러나 도면에 들어가기 전에 정해야 할 것이 있다. 어느 장소를 거점으로 할지, 지역의 어떤 역사와 문화가 콘텐츠가 될 수 있는지, 주민과 방문객은 어느 길을 이용하는지부터 살펴야 한다. 어떤 업종과 창작자가 들어오고 주변 시장과 상점은 어떻게 참여할지도 사업의 성격을 좌우한다. 그보다 앞에는 장소를 해석하는 일이 있다. 오래된 시장에는 장사를 하고 물건을 사고팔았던 사람들의 시간이 있고, 폐산업시설에는 구조와 생산의 흔적이 남아 있다. 역과 골목에는 오랫동안 형성된 이동경로와 생활방식이 있다. 무엇을 남기고 무엇을 오늘의 콘텐츠로 다시 보여줄 것인지 판단해야 한다. 해석은 조사로 끝나지 않는다. 무엇을 남기고 무엇을 보여줄지를 정하는 창작의 출발점이다. 장소를 어떻게 읽느냐에 따라 콘텐츠가 달라지고, 콘텐츠가 달라지면 공간과 경험의 설계도 달라진다. 관객이 어디에서 무엇을 보고 듣고 움직일지 연출한 뒤 영상과 그래픽, 사운드, 인터랙션 등을 제작한다. 구축 단계에서는 이 콘텐츠와 공간, 장비와 시스템을 현장에서 하나로 맞춘다. 설계와 구축 사이에는 연출과 제작이 있다. 설계한 경험이 실제 관객의 눈과 귀, 움직임으로 바뀌는 구간이다. 운영도 이 흐름과 떨어져 있지 않다. RE:CORE는 '원도심 활성화상가'에 대해 조성 후 최소 10년의 운영계획을 마련하고, 임대기간과 임대료 수준, 증액 상한 등을 도시재생활성화계획에 담도록 할 예정이다. 공간을 만드는 단계에서부터 그곳을 누가, 얼마나 오래, 어떤 조건으로 사용할지도 함께 본다는 뜻이다. 천안, 공간마다 다른 연출을 택한 이유 필자는 2023년 천안 원도심 특화거리 조성사업에서 천안역 지하도상가 공실을 활용한 상설 미디어아트 전시관 '빛의 정거장'의 총감독을 맡아 기획·설계·연출·제작·현장 구축을 총괄했다. 출발점은 장비가 아니었다. 천안역과 지하상가라는 장소, 원도심이 지나온 시간, 사람들이 실제로 걷는 동선에서 무엇을 경험하게 할지를 먼저 정했다. 원도심의 과거와 현재, 미래를 '어제·오늘·내일' 세 공간으로 나누고 공간마다 다른 방식으로 콘텐츠를 구성했다. '오늘' 공간은 천안역에서 출발하는 기차여행을 모티프로 벽과 바닥을 잇는 다면 프로젝션맵핑을 적용했다. 여행 장면에 따라 영상이 달라지고 바닥에는 관람객의 움직임에 반응하는 인터랙티브 효과를 넣어, 공간 안에서 여행의 한 장면을 경험하도록 연출했다. '내일' 공간은 지하상가 통로와 맞닿는 면에 전면 유리벽을 새로 구축했다. 유리면에 투명스크린을 적용하고 프로젝터를 실내 후면에 배치해 뒤에서 영상을 투사하는 리어 프로젝션(Rear Projection) 방식으로 구현했다. 공간 안으로 들어오지 않아도 통로를 지나는 사람이 콘텐츠를 볼 수 있도록 한 것이다. 실제 작업에서는 설계와 구축 사이에도 많은 판단이 필요했다. 공간의 크기와 형태에 맞춰 장면을 구성하고 콘텐츠를 제작한 뒤, 현장에서 투사 상태와 시야, 관람동선을 확인하며 다시 조정했다. 통로와 맞닿는 '내일'에서는 지나가는 사람까지 관람객으로 봤다. 반면 안쪽에 머무는 '오늘'에서는 다면 프로젝션과 인터랙션으로 체류 경험을 만들었다. 같은 미디어아트라도 장소와 관람방식이 다르면 설계와 연출, 제작방식도 달라진다. 장소를 읽고 경험을 설계한 뒤, 그 경험을 구현하는 데 맞는 연출과 제작방식, 기술을 선택했다. 공간에서 거리로, 거리에서 상권으로 하지만 한 공간을 잘 만드는 것과 원도심 전체가 살아나는 것은 같은 일이 아니다. 콘텐츠를 본 사람이 주변 점포와 시장, 거리까지 움직이려면 공간 밖의 동선과 프로그램이 필요하다. 원도심에는 이미 많은 것이 있다. 오래된 시장과 가게, 빈 점포와 골목, 역과 버스정류장, 주민들이 매일 이용하는 생활길이다. 새로운 문화거점을 만들 때는 어느 입구에서 사람이 들어오고 어디에서 머무는지, 거점을 나온 뒤 어느 골목으로 향하는지까지 함께 봐야 한다. 낮과 밤의 쓰임은 어떻게 다른지, 주변 음식점과 상점은 무엇으로 참여할 수 있는지도 중요하다. 요즘 흔히 말하는 '핫플레이스' 역시 이름을 붙인다고 만들어지지는 않는다. 그곳에서만 만날 수 있는 콘텐츠가 있고, 사람들이 일부러 찾아와 시간을 보내며 주변 골목과 가게까지 이용하고, 다시 올 이유가 쌓일 때 장소의 인상이 달라진다. 좋은 콘텐츠는 방문의 계기를 만들 수 있다. 잘 설계된 공간은 머무를 이유를 만든다. 그 방문과 체류를 거리와 시장, 상점까지 연결하는 일은 원도심 전체를 보는 기획의 영역이다. 공간의 경험이 거리의 경험으로 이어지고, 거리의 경험이 상권과 연결될 때 문화공간은 원도심의 거점으로 역할을 넓힌다. RE:CORE 역시 특화거점과 공실상가, 특화거리를 잇는 면적인 재생과 함께 지역 문화자원을 활용한 콘텐츠를 문화시설과 축제, 상권 등으로 확산하는 구조를 담고 있다. 4극3특, 지역마다 달라야 할 첫 설계 2027년부터 RE:CORE가 수도권을 제외한 4극3특 지역에서 시범사업으로 들어가면 대상지의 조건은 서로 다를 것이다. 어느 도시는 폐산업시설이 중심일 수 있고, 다른 곳은 시장과 골목, 폐역과 철도시설, 근대건축, 지역 인물과 생활문화가 핵심 자산이 될 수 있다. 같은 사업의 틀 안에서도 출발점은 지역마다 다르다. 그래서 다른 도시의 사례를 그대로 옮기기보다 먼저 그 지역에 무엇이 있는지를 읽어야 한다. 어느 장소가 거점이 될 수 있는지, 어떤 이야기를 콘텐츠로 만들지, 사람들이 어느 길을 걷고 어디에서 머무는지, 주변 상권은 어떤 방식으로 참여할 수 있는지를 살펴야 한다. 해석이 달라지면 기획과 설계도 달라진다. 그에 따라 연출과 제작, 공간 구축과 적용할 기술도 달라진다. 시장과 골목, 폐산업시설, 철도와 근대유산, 지역의 생활문화는 저마다 다른 방식으로 사람을 불러들이고 머물게 할 수 있다. RE:CORE는 공간과 콘텐츠, 상권과 창업을 한 사업 안에서 다룰 수 있는 틀을 제시했다. 이제 실제 지역에서는 그 틀을 각자의 장소와 생활, 문화자원에 맞게 구체화하는 일이 남는다. 원도심 사업의 첫 단계에는 건축도면보다 앞선 그림이 필요하다. 지역의 무엇을 해석할지, 어떤 콘텐츠를 기획할지, 공간과 경험을 어떻게 설계할지, 그것을 어떤 방식으로 연출하고 제작해 구현할지를 정하는 기본구상이다. 그 경험이 어느 거리까지 이어지고 주변 상권과 어떤 관계를 만들지도 같은 그림 안에 있어야 한다. 원도심의 변화는 장소를 읽는 데서 시작한다. 그 해석을 콘텐츠로 만들고, 설계와 연출·제작을 거쳐 공간에 구현하며, 사람이 찾아와 머물고 걷게 하는 것. 그 움직임이 거리와 상권으로 이어질 때 한 공간의 변화는 원도심의 변화로 넓어진다. 글 = 이창근 예술-기술 칼럼니스트, 인문 논픽션 『도시와 유산을 읽는 법』 시리즈 저자

2026.09.21 09:30이창근 컬럼니스트

[이창근의 헤디트] 태백 철암의 시간, 어떻게 작품이 되는가

세계가 K-컬처에 열광하는 이유는 단순한 유행이 아니라 우리의 삶과 이야기, 오래된 시간의 결이 담긴 헤리티지에 있습니다. 전통을 오늘의 감각으로 다시 읽고 디지털 기술과 예술적 상상력을 더할 때 문화자원은 공연과 전시, 도시와 공간, 콘텐츠와 산업의 언어로 확장됩니다. 정책과 현장, 기술과 예술이 만나는 접점에서 한국다움이 오늘의 콘텐츠와 경험으로 어떻게 살아나는지를 이창근 칼럼니스트와 함께 짚어봅니다. [편집자주] 태백 철암역두 선탄시설이 2027년 국가유산 미디어아트 사업 대상지로 선정됐다. 태백시는 이를 근대산업유산을 대상으로 한 첫 국가유산 미디어아트라고 설명한다. 생산과 노동의 시간이 축적된 산업유산이 새로운 창작의 무대가 된다는 점에서 눈길이 간다. 철암역두 선탄시설은 그 자체로 강렬한 장소다. 1935년 건립된 이곳은 철근콘크리트 구조와 강재 트러스를 사용한 근대 산업시설로, 원탄 저장과 운반, 경석 선별과 파쇄·운반, 여러 단계의 무연탄 선탄, 이물질 분리, 기계 공급과 수선 등 20개의 주요 시설이 서로 맞물려 하나의 생산체계를 이뤘다. 국내 최초의 무연탄 선탄시설로 우리나라 근대 산업사를 상징하는 주요 시설이기도 하다. 그러나 철암을 작품으로 만든다는 것은 거대한 산업시설의 외형을 화려하게 보여주는 일만을 뜻하지 않을 것이다. 석탄이 이동했던 공정이 있었고 그 공정을 움직였던 사람이 있었다. 광산과 철도를 따라 삶의 터전이 만들어졌고, 산업과 함께 움직였던 사람들의 시간이 철암이라는 장소의 풍경을 만들었다. 국가유산 미디어아트는 정부가 추진하는 정책사업이다. 하지만 그 안에서 이루어지는 창작은 보다 넓은 '헤리티지 미디어아트'의 관점에서도 바라볼 수 있다. 유산의 가치와 장소의 시간을 예술적으로 해석하고 동시대의 기술과 융화해 작품으로 구현해, 그 장소를 이전과 다르게 경험하게 하는 창작의 영역이다. 기술은 목적이 아니라 예술적 상상을 구현하는 언어다. 산업유산을 읽는 일 철암역두 선탄시설은 하나의 건축물이 아니다. 원탄이 들어와 이동하고 선별되고 다시 나뉘어 나가는 과정이 여러 시설을 하나의 생산체계로 연결했다. 산업유산에서는 공간과 공정을 떼어놓고 보기 어렵다. 어느 시설에서 무엇이 이루어졌고 그것이 다음 과정과 어떻게 이어졌는지를 읽어야 건축의 형태 뒤에 있던 장소의 시간이 보인다. 지난 8월 국가유산 미디어아트에 대해 '건축을 스크린으로 쓰는 것과 건축을 읽어 화면을 만드는 것은 다르다'고 썼다. 철암에서는 그 질문을 조금 달리 던질 수 있다. 산업시설을 스크린으로 사용할 것인가, 산업시설이 움직였던 시간을 작품으로 만들 것인가. 미디어아트는 공간에 영상과 기술을 적용하는 것만으로 완성되지 않는다. 철암이라는 장소가 왜 만들어졌고 어떻게 움직였으며, 그 안에서 사람들이 어떤 시간을 살아왔는지를 읽는 과정이 먼저다. 그 해석에서 예술적 상상이 시작되고, 그것을 구현하기 위해 어떤 기술을 선택할지도 결정된다. 기계가 움직인 공정, 사람이 만든 철암 공정을 따라가다 보면 결국 사람을 만나게 된다. 탄광의 역사는 시설과 생산량만으로 완성되지 않는다. 현장의 노동이 있었고 그 하루를 함께 살아낸 가족이 있었다. 광업소와 철도를 따라 상점과 골목이 생겨났고, 그런 시간이 쌓여 철암이라는 마을의 삶을 이루었다. 그래서 산업유산에서 사람의 기억은 건축의 배경으로 밀려날 수 없다. 산업시설이 한 지역의 삶을 어떻게 움직였는지를 보여주는 또 하나의 유산이기 때문이다. 철암이 창작자에게 던지는 질문도 여기에 있다. 거대한 산업시설의 구조와 스케일을 어떻게 표현할 것인가 못지않게, 그 시설을 움직인 사람의 시간을 작품 안에서 어떻게 만나게 할 것인가 하는 질문이다. 산업의 역사를 지나치게 영웅적으로 포장할 필요도, 반대로 쇠락과 애환의 이미지에만 가둘 필요도 없다. 그곳에서 일하고 먹고 쉬고 기다렸던 평범한 하루까지 바라볼 때 산업유산은 과거의 생산시설에 머물지 않고 오늘의 관람객에게 살아 있는 기억으로 다가올 수 있다. 예술과 기술의 융화, 하나의 작품 헤리티지 미디어아트에서 중요한 것은 얼마나 많은 기술을 사용하는가가 아니다. 유산에서 무엇을 발견하고, 그것을 어떻게 예술적으로 해석하며, 어떤 기술로 구현할 것인가가 중요하다. 철암에는 이미 충분한 창작의 재료가 있다. 산업시설과 생산공정, 사진과 기록, 사람의 기억과 마을의 풍경이다. 없는 이야기를 새로 보태기보다 그 많은 시간 가운데 무엇을 선택하고 어떻게 연결하며 무엇을 덜어낼지를 판단하는 일이 중요하다. 예술과 기술도 서로 떨어져 존재하지 않는다. 장소에서 발견한 이야기가 예술적 상상으로 이어지고, 그것을 감각적으로 구현하기 위해 기술이 작동할 때 하나의 작품이 만들어진다. 관람객에게 남아야 할 것은 사용된 기술보다 그 작품을 통해 새롭게 만난 철암이다. 모든 공간이 관람객에게 같은 강도로 말을 걸 필요도 없다. 어떤 곳에서는 강렬한 영상과 소리가 필요할 수 있고, 다른 곳에서는 오래된 구조물과 한 사람의 목소리가 더 깊은 경험을 만들 수도 있다. 좋은 연출은 무엇을 더 넣을지를 결정하는 일이면서, 어디에서 멈추고 무엇을 비워둘지를 결정하는 일이기도 하다. 그 판단은 결국 현장에서 시작된다. 선탄시설의 높이와 깊이, 철길과 마을 사이의 거리, 관람객이 바라보는 방향과 걷는 속도, 낮과 밤에 달라지는 공간의 감각을 읽어야 한다. 같은 콘텐츠라도 어느 공간에서 어떻게 만나느냐에 따라 작품의 경험은 달라진다. 철암에서는 장소를 먼저 걷고, 그곳에서 작품을 상상한 뒤, 그 작품을 구현하는 데 필요한 기술을 선택하는 순서가 중요하다. 순서가 뒤집히면 장소보다 기술이 먼저 보이기 쉽다. 반대로 장소에 대한 해석과 예술적 상상에서 출발하면 기술은 작품을 구현하는 창작의 언어가 된다. 기술을 덜 쓰자는 이야기가 아니다. 작품에 필요한 기술을 정확하게 선택하자는 것이다. 작품이 장소의 경험을 바꿀 때 철암의 이야기는 선탄시설 안에서 끝나지 않는다. 시설 앞으로 철길이 지나고 그 너머로 사람들의 생활공간과 마을의 시간이 이어진다. 생산의 공간과 생활의 공간이 가까이 맞닿아 있다는 점도 철암이 가진 중요한 장소성이다. 좋은 작품은 사람을 멈춰 세울 수 있다. 그러나 새로운 경험은 작품을 본 뒤에도 사람을 움직인다. 다음 공간이 궁금해지고 다른 길을 걸어보고 싶어지며, 이전에는 무심히 지나쳤던 구조물과 골목을 다시 바라보게 한다. 작품을 통해 장소를 이전과 다르게 경험하게 만드는 것. 그것이 헤리티지 미디어아트가 가질 수 있는 힘이다. 서로 다른 유산과 장소에서 이런 창작이 축적된다면 국가유산 미디어아트가 보여줄 수 있는 세계도 넓어질 것이다. 한국의 유산과 장소가 품은 고유한 이야기를 예술적으로 해석하고 동시대의 기술과 융화해 새로운 작품과 경험으로 확장하는 흐름은 앞으로 'K-헤리티지 미디어아트'라는 창작영역으로도 발전해볼 수 있다. 그 가능성은 기술의 크기나 화려함이 아니라, 한 장소를 얼마나 깊이 읽고 그곳에서만 가능한 작품을 만들어내느냐에 달려 있다. 철암에서 바라봐야 할 것도 과거만은 아니다. 산업의 현장이 국가유산이 되고 다시 오늘의 사람들이 만나고 경험하는 장소로 변해가는 지금 역시 철암의 역사다. 그렇기에 과거를 그대로 재현하기보다 그 시간과 오늘의 감각을 하나의 작품 안에서 어떻게 만나게 할 것인지가 중요하다. 철암에는 이미 작품이 될 시간이 충분히 쌓여 있다. 선탄시설과 생산공정, 기계와 노동, 사람과 마을의 기억이 그것이다. 중요한 것은 그 모든 것을 얼마나 많이 보여주느냐가 아니라 무엇을 선택하고 어떻게 연결해 하나의 작품으로 완성할 것인가다. 예술과 기술이 하나의 창작 안에서 만날 때 우리는 익숙했던 장소를 이전과 다르게 경험한다. 철암의 국가유산 미디어아트에서 만나고 싶은 것도 그런 작품이고, 그런 경험이다. * 헤디트(HEDIT) : Heritage(문화자원) + Digital(첨단기술) + Art(예술창작) 필자 이창근 예술경영학박사(Ph.D.). 콘텐츠 디렉터이자 예술-기술 칼럼니스트다. 헤리티지랩(Heritage LAB) 소장으로서 문화유산·도시공간·융합콘텐츠를 바탕으로 프로젝트를 기획하고, 디지털 경험 설계, 콘텐츠 창작, 미디어전시·퍼포먼스 연출을 이어오고 있다. 2021년부터 지디넷코리아(ZDNET Korea) 오피니언 필진으로 [이창근의 헤디트]를 연재하고 있다. 저서로 『K-헤리티지, 매력 도시 디자인』과 『우리는 왜 오래된 장소에 끌리는가』가 있다.

2026.09.21 09:06이창근 컬럼니스트

[ZD브리핑] 미중 정상회담·김범수 항소심 결심…추석 앞 산업·IT 이슈는

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] 이번 주 산업·IT 업계의 시선은 미국 워싱턴으로 향합니다. 도널드 트럼프 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석이 24일 백악관에서 정상회담을 갖고 무역과 희토류, 인공지능(AI) 등 주요 현안을 논의할 예정입니다. 만찬에는 미국 주요 빅테크 경영진도 초청돼 미중 기술 패권 경쟁 속 AI와 반도체 문제가 어떤 방식으로 다뤄질지 관심이 쏠립니다. 국내에서는 수소와 전기차·배터리 산업의 새로운 정책 방향을 모색하는 자리가 잇따라 열립니다. 국회 과학기술정보방송통신위원회는 국정감사 준비에 속도를 내고, AI 신뢰성 국제표준과 클라우드·사이버보안 전략을 논의하는 행사도 예정돼 있습니다. 의료계에서는 의약품 배송과 비급여 관리 정책을 둘러싼 움직임이 이어지며, 김범수 카카오 창업주의 자본시장법 위반 혐의 항소심도 결심 절차에 들어갑니다. 미중 정상회담서 AI·희토류·무역 논의…빅테크 CEO도 초청 24일 미국 백악관에서 트럼프 대통령과 시진핑 주석이 정상회담을 갖습니다. 지난 5월 회동 이후 약 넉 달 만에 다시 마주 앉는 것으로, 무역과 희토류 공급망, AI 등 양국의 핵심 현안이 테이블에 오를 전망입니다. 국빈만찬에는 제프 베이조스 아마존 창업자와 순다르 피차이 알파벳 CEO, 샘 올트먼 오픈AI CEO, 팀 쿡 애플 CEO, 일론 머스크 테슬라 CEO, 젠슨 황 엔비디아 CEO, 마이클 델 델테크놀로지스 CEO 등 주요 기술기업 인사들도 초청됐습니다. 미국이 첨단 반도체와 관련 장비의 대중국 수출을 제한하고 중국이 희토류 공급망에서 영향력을 행사하는 상황에서 양국 정상이 AI와 첨단기술 분야에서 어느 수준까지 접점을 찾을지 주목됩니다. 수소경제 재점검·배터리 구독 논의…추석 고속도로 통행료 면제 21일 한국공학한림원은 수소경제 대토론회를 개최합니다. 토론 분과를 기존 6개에서 7개로 확대해 수소경제의 역할과 정책 방향을 산업 현장의 관점에서 점검하고 향후 정책 제안으로 구체화할 예정입니다. 22일 국회에서는 전기차와 배터리 소유권을 분리하는 방안을 논의하는 토론회가 열립니다. 배터리 소유권 분리를 통해 구독형 서비스가 활성화되면 초기 전기차 구매가격을 낮추고 새로운 배터리 사업 모델을 만들 수 있을지 관심이 쏠립니다. 정부는 다음 달부터 현대차 전기차 2000대를 대상으로 관련 실증을 추진할 예정입니다. 추석 연휴가 시작되는 24일부터 27일까지는 고속도로 통행료가 면제됩니다. 24일 0시부터 27일 자정 사이 고속도로 이용 구간이 포함되면 통행료를 내지 않아도 됩니다. 과방위 국감 채비…GSMA·커넥트유럽, 네트워크 투자 논의 국회 과학기술정보방송통신위원회는 22일 전체회의를 열어 소관부처 2025회계연도 결산안과 예비비지출 승인의 건을 처리할 예정입니다. 이와 함께 지난주 의결한 국정감사계획서에 이어 감사 서류제출 요구의 건과 증인 및 암고인 출석요구의 건을 의결하게 됩니다. 감사에 출석하는 증인과 참고인은 여야 합의를 거쳐 결정되는데, 이날 전체회의에서는 출석요구 안건만 처리하고 실제 합의된 증인과 참고인 명단은 추석 연휴가 지난 뒤에 최종 결정될 것으로 보입니다. 과방위는 전체회의에 앞서 ICT 법안심사소위원회를 엽니다. 로봇청소기와 같은 디바이스의 보안과 북한 관련 게시물의 차단 범위를 논의하는 정보통신망법 개정안이 논의 안건에 올라있습니다. 상임위 전체회의가 열리는 22일 국회에서는 세계이동통신사업자연합회(GSMA)와 유럽의 통신사를 대변하는 커넷트유럽이 참여하는 정책 세미나가 이정헌 의원실 주최로 열립니다. 이 자리에서는 AI 시대에 폭증하는 데이터 트래픽을 고려해 네트워크 인프라 가치를 살피고 해외 주요국의 인프라 공정 기여 정책을 살피게 됩니다. '신뢰할 AI' 국제표준부터 분산 클라우드·보안까지 서울대 인공지능신뢰성 연구센터는 오는 22일 '신뢰할 수 있는 인공지능 만들기' 월례세미나를 개최합니다. 전종홍 ETRI 책임연구원이 글로벌 AI 안전·신뢰성 표준화 흐름과 ISO/IEC JTC1 SC42를 중심으로 국제표준의 주요 방향과 쟁점을 소개합니다. 행사는 온·오프라인으로 진행됩니다. 아카마이 코리아는 같은 날 서울 강남구 아카마이 코리아 사무실에서 미디어 간담회를 개최합니다. 이번 행사는 아카마이 코리아 경영진이 국내외 엔터프라이즈 AI 전환 흐름에 맞춘 분산 클라우드 전략과 고도화되는 사이버 위협에 대응하는 다층적 보안 비전을 공유하는 자리입니다. 기업들의 AI 도입이 실험 단계를 넘어 실전 서비스 단계로 전환됨에 따라 클라우드 인프라와 사이버 보안 패러다임도 급격히 변화하고 있다는 점을 배경으로 삼았습니다. AI 보안 전문기업 에임인텔리전스가 오는 7일 삼성금융캠퍼스에서 '2026 AI 리스크 컨퍼런스 서울'을 개최합니다. 이번 컨퍼런스는 '보이지 않던 AI 리스크를 보다: 다가온 AI 시대, 기업은 어떤 리스크를 어떻게 대비해야 하는가?'를 주제로 AI 리스크를 정의하고 기업들에게 필요한 실질적인 대응책과 안전 기준을 제시하는 자리가 될 전망입니다. AI의 빠른 고도화에 따라 AI 리스크에 대한 우려도 커지고 있는 만큼 업계의 대응책을 제시할 것으로 예상됩니다. 연사로는 오픈 AI와 마이크로소프트 등의 글로벌 빅테크와 금융보안원, AI안전성연구센터 등 주요 기관 관계자들이 한자리에 모입니다. AI 도입 기업에서 AI 보안을 담당하는 업계 관계자들 약 200명이 청중으로 참석할 것으로 전망됩니다. 한국정보보호학회가 크로스도메인솔루션(CDS) 보안과 금융보안워크숍은 10일과 11일 양일간 개최할 예정입니다. 먼저 국가 망보안 체계(N2SF)의 도입 및 확산으로 CDS는 N2SF 구현에 핵심적인 역할을 수행할 것으로 전망됩니다. 이에 따라 한국정보보호학회는 CDS의 개념과 원리서부터 다양한 연구 동향을 이번 워크숍을 통해 상세히 살펴볼 계획입니다. CDS보안 워크숍은 오는 10일 오전 10시 과학기술컨벤션센터에서 진행됩니다. 11일 진행되는 금융보안워크숍은 FKI타워에서 진행됩니다. 금융보안워크숍에서는 금융권 제로트러스트 도입 사례와 더불어 AI 보안 등 다양한 보안 관련 이슈를 다룰 예정입니다. 약사 총궐기·의협 헌법소원…의약 정책 갈등 이어져 대한약사회 국민건강권 사수 비상대책위원회는 20일 15시에 광화문에서 '국민건강·건강보험 수호 전국약사 총궐기대회'를 개최합니다. 앞서 지난 9일 약사회는 정부가 국민의 건강권과 안전을 팽개치고 오직 영리 플랫폼의 이윤만을 위해 '의약품 배송 전면 확대'를 밀어붙이고 있다며 이를 결사 저지하기 위해 '대한약사회 비상대책위원회'를 출범한 바 있습니다. 국회 보건복지위원회 국민의힘 의원들이 오는 21일 오후 식품의약품안전처를 항의 방문할 예정입니다. 이날 항의 방문은 제넨셀 관련 식약처의 자료제출 거부에 따른 것으로, 국회 보건복지위원회 이만희 위원장, 백종헌 국민의힘 간사, 김기웅 의원, 이달희 의원, 이소희 의원, 조배숙 의원, 최보윤 의원, 한지아 의원 등이 참석할 예정입니다. 또 이 자리에서는 식약처 의약품정책국 임상정책과의 브리핑과 질의응답이 진행됩니다. 대한의사협회가 '관리급여제도'의 위헌성을 가리기 위해 22일 오후 3시 헌법소원심판을 청구합니다. 정부의 비급여 통제로 의사와 환자의 기본권을 침해하는 부분의 위헌성을 판단하기 위한 것입니다. 김범수 카카오 창업주, SM 시세조종 혐의 항소심 결심 서울고등법원은 23일 오후 2시 자본시장법 위반 혐의를 받는 김범수 카카오 창업주 등 10명에 대한 항소심 결심공판을 진행합니다. 김 창업주는 SM엔터테인먼트 인수 과정에서 경쟁사 하이브의 공개매수를 방해할 목적으로 주가를 인위적으로 끌어올린 혐의를 받고 있습니다. 이날 검찰은 배재현 전 카카오 투자총괄대표와 지창배 원아시아파트너스 회장에 대한 피고인 신문을 각각 약 30분간 진행할 예정입니다.

2026.09.20 13:15류은주 기자

[카드뉴스] AI, 전기세가 모자라요!

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 AI들, 사실 밥값(전기값)이 모자라서 고민이 많다고 해요. 똑똑할수록 더 많이 먹는 게 문제인데요, 가장 똑똑한 AI는 보통 AI보다 밥값이 무려 6배나 비싸다고 합니다. 등급별로 살펴보면 차이가 더 확 와닿는데요, 최고등급 AI는 15달러, 중간등급은 2.5달러, 저렴한 등급은 0.15달러로, 최고등급과 저렴등급 사이 격차가 자그마치 100배에 달해요. 게다가 해마다 요금표까지 계속 바뀌고 있어서 AI 친구들 밥값 관리가 만만치 않은 상황이랍니다. 그럼 부족한 돈은 어떻게 채울까요? 빅테크 기업들은 단순히 요금만 올리는 게 아니라, 고객 반발을 신경 쓰면서도 마켓플레이스를 새로 열거나 수수료를 걷는 등 요금표 밖에서 은근슬쩍 돈을 모으고 있다고 해요. 즉, 우리가 내는 이용료 말고도 다양한 방식으로 비용을 충당하고 있다는 얘기죠. 이런 흐름 속에서 우리가 할 수 있는 똑똑한 대비책은 바로 '한 AI만 믿지 않기'인데요, 여러 AI를 함께 사용하면서 비용과 리스크를 분산시키는 게 좋은 전략이 될 수 있어요. AI 요금, 오늘부터 똑똑하게 나눠 써보세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 20:13AMEET

미래전장용 작전 AI플랫폼 첫 시연…"분석서 지휘까지 20초"

미래전장에서 인공지능(AI)이 단순한 정보 검색과 데이터 분석에서 한 발 더 나아가, 시시각각 변하는 전장상황을 이해하고 지휘관 판단을 지원하는 새로운 작전 AI 모델이 처음 공개됐다. 이 모델은 480초(8분) 걸리던 의사 결정시간을 단 20초로 확 줄였다. 전태일 대전대학교 정보보안학과 명예교수는 18일 대전 계룡스파텔에서 열린 '2026 국방 AX실증 융합기술 세미나'에서 기조강연1 강연자로 나서 '에이전틱 AI와 하네스 엔지니어링'을 주제로 미래전장과 국방 AI가 나아갈 방향을 제시하고, 군 실시간 작전 온톨로지 플랫폼(AROOP)의 최소 기능 시제품(MVP)을 시연, 관심을 끌었다. 이 행사는 국방소프트웨어협회(회장 황일선)와 국방산업연구원(원장 이종호), 지디넷코리아가 공동 주최했다. 하네스 엔지니어링은 AI가 여러 도구·데이터·시스템을 제대로 활용할 수 있도록 주변 환경과 연결 구조를 설계하는 기술을 말한다. '에이루프'는 전 교수와 온톨로지스트 조명대 박사가 하네스 엔지니어링 개념으로 공동 설계하고 개발한 작전지능 플랫폼이다. 수학적·논리적 관점에서 복잡한 작전상황과 의사결정 구조를 분석하고, 이를 온톨로지 기반의 관계·맥락 모델과 결합해 변화하는 전장상황을 실시간 작전맥락(Runtime Context)으로 구성하는 것이 핵심이다. 이날 시연에서는 최초 작전상황에 새로운 현장보고가 들어온 뒤 무인기 운용여건과 전술망 상태 등의 변화가 현재 작전상황에 반영되고, 변화된 상황을 토대로 복수의 방책(COA)을 비교해 지휘관 판단을 지원하는 과정이 소개됐다. 육군은 미래 지상전 환경에 대비해 기존 아미 타이거(Army TIGER)를 발전시킨 'Army TIGER+'를 추진 중이다. '아미 타이거+' 시범부대와 유·무인 복합체계 실증을 통해 미래 전투수행 방식을 단계적으로 검증하고 있다. 최근에는 분대급 유·무인 복합 실증을 시작으로 중대급·대대급으로 확대하는 계획도 추진 중이다. 전 교수 연구결과는 '아미 타이거+'가 구축하는 센서·AI·드론·로봇·전투원 연결 위에 작전지능 계층을 보완하는 접근법으로 '에이루프'의 가능성을 제시한 것. 전장에서는 현장보고, C4I, 무인체계, 센서 등에서 끊임없이 새로운 정보가 발생한다. 문제는 이러한 데이터를 단순히 수집하는 것을 넘어 기존 임무, 지휘관 의도, 전력상태, 작전계획 등과 연결해 “무엇이 달라졌으며, 그 변화 때문에 기존 판단 가운데 무엇을 다시 검토해야 하는가”를 의사결정해야 한다. 전 교수는 " “교리와 규칙, 임무와 전력정보 등으로 구성된 작전 온톨로지에 현장의 변화 데이터를 지속적으로 반영해 현재의 작전상태를 살아 있는 컨텍스트로 유지하는 것이 중요하다”며 "기존에는 분석과 재지휘 시간이 8분 정도 걸렸다면, 하이드레이션이 가미된 '에이루프'는 단 20초면 의사결정과 지원을 할 수 있다. 육군이 지향하는 선견·선결·선타가 가능하다"고 말했다. 이에 앞서 황일선 회장 개회사와 이종호 원장 환영사에 이어 황정아 국회의원(더불어민주당, 유성구을)이 축사했다. 기조강연 2에서 엄현필 HPE 이사는 '국방을 위한 데이터센터와 AI 설계 전략' 발표를 통해 "GPU 루빈 이후 냉각 시스템은 모두 수냉식으로 가고 있다"며 "엣지 단부터 데이터센터까지 구축이나 컨설팅 등에 경험이 많은 회사가 HPE"라고 소개했다. 또 주제강연은 ▲송동호 소프트온넷 대표가 '국방용 LLM에서 고정확 답변을 얻는 온톨리지 기술' ▲김익현 국방산업연구원 연구위원(리얼타임비쥬얼 수석연구원)이 '군 지휘결심 분야별 인공지능 개발 방향' ▲김도연 팀뷰어 상무가 '국방 디지털 전환의 새로운 기준' ▲정병창 한국기계연구원 책임연구원이 '온디바이스 AI기반 함정 사고대응 및 안전관리 기술' ▲박혜숙 한국전자통신연구원 미래국방AX연구실 책임연구원이 '지능적 신뢰통신·네트워크 기술 동향 및 개발 사례를 발표했다. 김도연 상무는 국방 엔드포인트에서의 운영 혁신을 위한 '팀뷰어 덱스(DEX)'를 소개, 관심을 끌었다. 이 '덱스'는 △이상징후 사전 탐지 및 자동 즉각 조치 △IT 리소스 고도화 △보안 위험 요소 선제 대응 △미사용 소프트웨어 라이선스 회수 등이 특징이다. 이와함께 이날 주최 측인 국방소프트웨어협회와 국방산업연구원, 지디넷코리아는 향후 국방 기술 향상 및 산업 활성화에 공동 기여하기로 하는 3자 업무협정을 체결했다.

2026.09.18 17:53박희범 기자

[ZD SW 투데이] 셀렉트스타 "AI 기본법 대응, 기술적 검증까지 이어져야" 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 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] ◆셀렉트스타 "AI 기본법 대응, 기술적 검증까지 이어져야" 셀렉트스타가 지난 17일 서울 포스코타워 역삼에서 한국능률협회컨설팅(KMAC), 법무법인 린과 'AI 기본법 이후의 실전 대응: 책임·거버넌스·검증' 세미나를 개최했다. 셀렉트스타는 AI 기본법에 대응하려면 조직 차원의 정책과 거버넌스를 마련하는 데 그치지 않고 실제 AI 서비스가 기준을 지키는지 기술적으로 검증해야 한다고 제안했다. 투명성 점검, 안전성 검증, 고영향·위험 분류 지원, 사업자 책무 이행·증빙, 영향평가 지원 등 5개 영역을 제시했다. AI 평가 역시 서비스 출시 직전에 한 번 실시하는 방식보다 기획부터 개발·운영까지 이어져야 한다고 설명했다. 모델이나 데이터, 서비스 환경이 바뀔 경우 재평가하고 그 결과를 운영 여부를 결정하는 근거로 활용해야 한다는 것이다. ◆원더풀, FC 바이에른 뮌헨과 엔터프라이즈 AI 파트너십 엔터프라이즈 AI 기업 원더풀이 독일 프로축구 구단 FC 바이에른 뮌헨과 3년간 글로벌 파트너십을 체결했다. 원더풀은 FC 바이에른의 공식 엔터프라이즈 AI 파트너로 구단 운영에 AI 솔루션을 적용한다. 첫 적용 분야는 경기 당일 팬들의 디지털 티켓 이용을 지원하는 AI 에이전트다. 티켓 접근이나 계정 관련 문의 등에 대응하도록 기존 구단 시스템과 연동한다. 양사는 향후 팬 서비스를 넘어 구단 운영과 비즈니스 전반으로 엔터프라이즈 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. ◆메타플라이어, AI바우처로 소상공인 마케팅 자동화 실증 메타플라이어가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2026년 AI바우처 지원사업 소상공인분과' 공급기업으로 선정돼 소상공인 11개사를 대상으로 AI 마케팅 자동화 실증을 진행한다. 숙박과 카페, 온라인 쇼핑, 뷰티, 교육·운동 등 업종별로 고객 관리와 마케팅 업무에 AI를 적용한다. 숙박업에서는 체크인 안내와 리뷰·재예약 메시지를 자동화하고 온라인 쇼핑에서는 장바구니 이탈과 구매 이력을 활용한 재구매 알림·상품 추천 등을 지원한다. 네이버 플레이스와 카카오맵, 구글 비즈니스 프로필 등 지역 검색 채널 관리와 생성형 AI 검색 환경을 고려한 웹페이지 구성도 지원한다. 실증 사업은 오는 11월 30일까지 진행된다. ◆시티아이랩, 현대차 1차 협력사 공장에 AI 화재 감지·진압 시스템 구축 시티아이랩이 현대자동차 1차 협력사의 아산공장에 물대포 기반 진압 장비와 연계한 AI 화재 감지·초기 진압 시스템을 구축했다. 열화상·가시광 카메라와 엣지 디바이스를 활용해 현장의 온도 변화와 연기·불꽃을 실시간으로 분석한다. 화재 의심 상황이 감지되면 물대포 기반 진압 장비와 연계해 초기 대응을 지원한다. 영상은 별도 고가 서버가 아닌 현장 엣지 디바이스에서 처리한다. 시티아이랩은 제조시설과 물류센터 등 화재 위험 관리가 필요한 산업 현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다. ◆미래사회알앤디, 'AI 사이언티스트 SCI 논문 경진대회' 개최 미래사회알앤디가 운영하는 연구 지원 플랫폼 '아이디어이노브'가 '제1회 AI 사이언티스트 SCI 논문 경진대회'를 열고 오는 10월 31일까지 참가작을 모집한다. 이번 대회는 AI가 작성한 논문 초안 자체보다 이를 검토하고 수정한 연구자의 판단 과정을 평가하는 데 초점을 맞췄다. 참가자는 플랫폼의 논문 생성 기능으로 초안을 만든 뒤 직접 수정한 최종 원고와 수정·판단 내역, 투고 결과 등을 함께 제출해야 한다. 심사에서는 최종 논문의 완성도와 함께 연구자가 AI 초안의 어떤 부분을 왜 수정했는지를 평가한다. 수상자는 11월 15일 발표하며 총 1000크레딧 규모의 시상이 이뤄진다.

2026.09.18 16:12김동원 기자

데이터브릭스, 아태 지역 투자 확대…한국선 금융권 공략·AI 인재 양성

데이터브릭스가 싱가포르를 거점으로 아시아·태평양 지역 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. 현지 인력과 시설을 확충해 기업들이 AI를 실제 업무에 도입하고 활용 규모를 늘릴 수 있도록 지원할 방침이다. 데이터브릭스는 향후 3년간 싱가포르에 3억 5000만 달러(약 4837억원) 이상을 투자한다고 18일 밝혔다. 이는 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 AI 업무 도우미 '지니' 등 주요 제품의 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 현재 250명인 싱가포르 현지 인력은 500명 이상으로 늘린다. 약 900평 규모 새 지역본부를 마련해 사무공간도 기존보다 4배로 넓힐 계획인 것으로 전해졌다. 새 본부에는 고객과 협력사가 데이터·AI 활용 역량을 높일 수 있는 교육·협업 시설을 조성한다. 이곳에서 새로운 AI 활용 사례를 발굴하고 기업 도입을 지원할 예정이다. 싱가포르 국가 AI 전략에 맞춰 고객·협력사·정부기관과의 협력도 강화한다. 데이터브릭스는 기업들이 AI 시범사업을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하면서 안정적인 운영 기반이 중요해졌다고 설명했다. AI 에이전트가 기업 데이터와 업무 맥락을 정확히 이해하고 기업은 필요에 따라 모델을 선택하며 비용을 통제할 수 있어야 한다는 설명이다. 현재 이를 지원하는 주요 제품은 레이크베이스와 지니, 유니티 게이트웨이다. 레이크베이스는 AI 에이전트가 핵심 업무용 애플리케이션 실행에 필요한 메모리를 제공하는 서버리스 DB다. 지니는 기업 업무 맥락을 바탕으로 데이터를 분석해 신뢰할 수 있는 답변과 업무 수행을 지원한다. 유니티 게이트웨이는 여러 AI 에이전트와 도구, 모델을 통합 관리한다. 운영 정책을 적용하고 요청을 적절한 모델로 연결하며 비용을 통제해 기업의 AI 활용 확대를 돕는다. 데이터브릭스는 금융·통신·공공 부문에서도 고객 기반을 넓히고 있다. 아이패스트 코퍼레이션과 싱가포르 관세청, 싱텔을 신규 고객으로 확보했다. 기존 역내 고객으로는 싱가포르 정부기술청과 LG전자, 스탠다드차타드, 도요타 등이 있다. 한국 기업 AI 도입 지원…현장 협업·인재 양성 확대 데이터브릭스는 한국 AI 시장도 확대하고 있다. 국내 고객사 현장에 AI 업무 시스템 구축을 돕거나 전문 인력 양성을 확대해 사업 기반을 넓히고 있다. 데이터브릭스는 국내 고객사에 엔지니어링 조직을 투입해 AI 업무 시스템 구축을 지원하고 있다. 이 과정에서 파악한 고객 요구를 레이크베이스, 지니 등 제품 개선에 반영하기 위한 전략이다. 대표 사례는 LG전자와 맺은 협업이다. LG전자는 데이터브릭스 플랫폼과 자체 AI 모델 개발·운영 솔루션 '멜리캣'을 결합해 고객 데이터 분석 플랫폼을 구축했다. 데이터 관리 환경을 통합하고 부서 간 협업을 개선해 데이터 요청부터 모델 개발까지 걸리는 시간을 기존 9주에서 4주로 줄였다. 데이터브릭스는 국내 데이터·AI 전문 인력 양성도 추진하고 있다. 지난 4월 'AI 데이 서울'에서 향후 3년간 국내 전문 인력 1만명을 양성하겠다는 계획을 발표했다. 워크숍과 국내 산업 기관과 협력해 기업 현장에서 필요한 데이터·AI 활용 역량을 높일 방침이다. 데이터브릭스는 국내 주요 공략 분야로 금융권을 주목하고 있다. 거래·고객 정보를 빠르게 저장하고 불러와야 하는 금융 분야의 AI 애플리케이션이 늘면서 레이크베이스와 같은 운영 DB 수요도 커질 것으로 보고 있다. 앞서 데이비드 마이어 데이터브릭스 제품 총괄 수석부사장은 지난달 방한해 국내 주요 기업 임원 약 100명 대상으로 포럼을 개최한 바 있다. 마이어 수석부사장은 "한국 시장에선 게임과 헬스케어·생명과학, 제약, 미디어·엔터테인먼트 수요가 오르고 있지만, 금융 서비스가 지배적일 것"이라고 지디넷코리아에 밝혔다.

2026.09.18 12:33김미정 기자

빅테크의 '토큰 경제학'…요금 올리면 천문학적 비용 감당할 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 생성형 AI를 쓰다 보면 매달 결제하는 구독료가 과연 적정한지, 혹은 기업들이 이 비용으로 그 어마어마한 서버 운영비를 다 감당하고 있는지 궁금할 때가 있죠. 특히 최근 빅테크 기업들이 더 똑똑한 모델을 내놓으면서 슬금슬금 가격을 올리는 분위기가 감지되면서, 이것이 단순한 수익 창출인지 아니면 생존을 위한 불가피한 선택인지에 대한 논란이 뜨겁습니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 모여 빅테크가 토큰 사용 비용을 상위 모델 요금 인상으로 충분히 커버하고 있는지에 대해 심도 있는 토론을 진행했습니다. 인공지능(AI) 전문가는 모델의 복잡도와 에너지 효율이라는 기술적 관점에서 접근했고, 산업 경제 전문가는 시장 지배력과 가격 결정권의 논리를 내세웠습니다. 반면 기업 전략 전문가와 스타트업 전략 전문가는 마진 압박과 공헌이익이라는 냉정한 숫자를 통해 반박을 이어갔으며, 비판적 관점의 패널은 데이터의 불투명성을 지적하며 논의의 균형을 잡았습니다. 이들이 나눈 날카로운 통찰을 통해 우리가 내는 구독료 뒤에 숨겨진 거대한 비용의 진실을 파헤쳐 보겠습니다. 기술적 복잡도가 불러온 에너지의 덫과 요금 인상의 상관관계 먼저 기술적 관점을 가진 AI 패널은 최근의 요금 인상이 단순한 욕심이 아니라 AI 모델이 고도화됨에 따라 발생하는 물리적 비용 증가를 반영한 것이라고 설명했습니다. 2026년 발표된 최신 연구에 따르면 이제 인공지능의 성능은 단순히 정확도가 아니라 토큰 하나를 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 들어가는지로 평가받아야 한다고 하는데요. 모델이 똑똑해질수록 전력 소모와 냉각 비용이 기하격수적으로 늘어나기 때문에, 빅테크 입장에서는 이를 상위 모델 요금에 반영하는 것이 기술적으로 타당하다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 기업 전략 관점의 AI 패널은 강력한 반론을 제기하며 논점을 이동시켰습니다. 에너지 효율이 개선되고는 있지만, 멀티모달이나 에이전트 기능처럼 한 번에 처리해야 할 정보량이 훨씬 더 빠르게 늘어나고 있어서 실제로는 비용 절감 효과가 무색해지고 있다는 지적입니다. 특히 과거와 달리 2025년 이후부터는 추론 비용을 낮추는 속도가 눈에 띄게 둔화되었고, 결과적으로 요금을 조금 올리는 정도로는 이 거대한 비용의 파도를 완전히 넘어서기 어렵다는 분석을 내놓았습니다. 결국 기술적으로 비용이 오르는 것은 맞지만, 그것을 요금 인상만으로 해결하기에는 구조적인 한계에 봉착했다는 점이 토론 초반의 핵심 쟁점이었습니다. 마켓플레이스라는 새로운 탈출구는 과연 마진 압박을 해소할 수 있는가 토론이 깊어지면서 논점은 단순 요금 인상을 넘어 '마켓플레이스'라는 생태계 전략으로 옮겨갔습니다. 산업 경제 관점의 AI 패널은 빅테크가 직접 요금을 올리는 것 외에도, 제3자 개발자들이 참여하는 플랫폼을 구축해 인프라 활용도를 극대화하고 있다고 주장했습니다. GPU 같은 비싼 자원을 놀리지 않고 계속 돌려서 단위당 고정비용을 낮추는 방식으로 수익성을 방어하고 있다는 것이죠. 그러나 이 지점에서 기업 전략과 비판적 관점의 패널들은 아주 날카로운 반박을 던졌습니다. 마켓플레이스 모델이 겉으로는 수익 다각화처럼 보이지만, 실제로는 기저 모델의 높은 토큰 비용이 그 위에 입점한 개발자들의 수익을 갉아먹는 구조라는 지적입니다. 개발자가 빅테크의 API를 가져다 서비스를 만들 때 들어가는 비용이 너무 높으면 결국 최종 소비자에게 가격 부담이 전가되고, 이는 시장 전체의 위축을 불러올 수 있다는 우려죠. 비판적 관점의 패널은 빅테크가 전력 수요 폭증 같은 운영 리스크를 '토큰 비용'이라는 모호한 명목으로 소비자에게 떠넘기려 하는 것은 아닌지 의문을 제기하며, 이 과정에서 정작 중요한 재무 데이터는 공개되지 않고 있다는 점을 꼬집었습니다. 수익 모델의 변화가 근본적인 비용 해결책이라기보다는, 마진 압박을 견디다 못한 빅테크의 '차선책'에 불과할 수 있다는 시각이 충돌한 대목입니다. 공헌이익으로 본 냉정한 현실과 구조적 마진 압박의 마무리지점 결국 이번 토론을 통해 확인된 가장 큰 합의점은 빅테크가 상위 모델 출시와 요금 인상을 통해 비용을 '부분적으로' 전가하고는 있지만, 그것이 구조적인 마진 압박을 완전히 해소하기에는 역부족이라는 사실입니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 90일 단위의 고객 유지율과 공헌이익을 분석했을 때, 요금을 올리면 곧바로 고객 이탈이라는 리스크가 따라오기 때문에 기업들이 마음 놓고 가격을 올릴 수도 없는 처지라고 진단했습니다. 반면 기술적 우위를 가진 패널은 그럼에도 불구하고 최상위 모델에 대한 수요는 가격에 민감하지 않은 프리미엄 층에 집중되어 있어 당분간은 고가 정책이 유지될 것이라고 내다봤죠. 양측의 논리를 종합해 보면, 현재 빅테크는 요금 인상이라는 직접적인 카드와 함께 추론 최적화나 양자화 같은 기술적 비용 절감 노력을 필사적으로 병행하고 있는 상태입니다. 하지만 토론의 마무리 단계에서 패널들은 입을 모아 말했습니다. 만약 기술적 돌파구가 마련되지 않은 채 에너지 비용이나 칩 공급 병목 현상이 지속된다면, 현재의 요금 인상 방식은 한계에 다다를 수밖에 없다는 것이죠. 결국 빅테크가 토큰 비용을 완벽히 커버하고 있느냐는 질문에 대해, 패널들은 “임시방편으로 버티고는 있으나 구조적 마진 압박은 갈수록 심화되고 있다”는 묵직한 메시지를 남기며 논의를 갈무리했습니다. AI 모델이 우리 삶에 깊숙이 들어올수록 그 이면에 들어가는 보이지 않는 비용의 무게도 무거워지고 있습니다. 요금 인상이 과연 기술 발전을 위한 정당한 투자비인지, 아니면 거대한 비효율의 전가인지에 대한 고민은 독자 여러분의 몫으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 11:55AMEET

[AI인재강국] 일본은 왜 국가 AI 연구소에서 기초 연구를 파고드는가

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다. [편집자주] AI를 둘러싼 국가 간 경쟁이 어느 때보다 치열하다. 각국 정부는 앞다투어 국가 차원의 AI 전략을 세우고, 그 중심에 국가 단위 연구기관을 두고 있다. 그러나 역설적이게도, AI 연구 그 자체는 국경을 모른다. 오늘날 머신러닝의 토대를 이루는 이론과 알고리즘은 어느 한 나라의 소유물이 아니라, 국경을 넘나드는 연구자들의 오랜 축적 위에 서 있다. 국가가 만드는 연구 토대와 국경 없는 연구 공동체, 이 둘을 어떻게 함께 세울 것인가. 국가 단위 AI 연구기관들이 공통으로 마주해온 질문이다. 일본은 2016년 이 질문에 하나의 답을 내놓았다. 문부과학성의 지원으로 일본을 대표하는 연구기관인 이화학연구소(RIKEN) 산하에 혁신지능통합연구센터(RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, 이하 RIKEN AIP)를 설립한 것이다. 설립 당시 일본 정부의 판단은 명확했다. AI 시대의 국가 역량은 단기 성과가 아니라 기초 연구의 축적에서 나오며, 그 축적은 대학과 기업이 각자 감당하기 어려운 규모의 장기적이고 통합적인 투자를 필요로 한다는 것이었다. 그래서 RIKEN AIP는 처음부터 세 개의 축으로 설계되었다. 머신러닝의 수학적 원리를 탐구해 AI의 신뢰성과 해석가능성, 안전성의 토대를 세우는 기초 이론 연구, 의료와 재해 대응, 과학 발견 등 구체적 영역의 지식과 AI를 결합하는 목표 지향 연구, 그리고 AI가 사회에 확산되며 생기는 윤리적, 법적, 사회적 문제를 다루는 연구다. 기초 이론과 사회 응용, 그리고 AI 윤리를 한 지붕 아래 둔 것은 우연이 아니다. 셋 중 어느 하나만으로는 AI가 사회에 뿌리내릴 수 없다는 것, 이 설계에 깔린 확신이다. 필자 자신의 연구도 이 철학과 닿아 있다. 필자는 오랫동안 '불완전한 정보로부터의 학습'을 연구해왔다. 현실의 데이터는 교과서처럼 깨끗하지 않다. 레이블이 부족하거나 잘못 붙어 있고, 학습할 때의 데이터와 실제 환경의 데이터가 서로 다르다. 약지도 학습과 분포 변화 대응 같은 이론은 바로 이 간극을 다룬다. 데이터가 완벽하기를 기다릴 수 없는 의료와 재난, 과학의 현장에서 AI가 실제로 작동하려면 반드시 필요한 토대다. 기초 연구의 축적이 결국 응용의 뿌리가 된다는 것, 이것이 RIKEN AIP를 관통하는 믿음이다. 그리고 지난해, RIKEN AIP는 같은 믿음을 가진 파트너를 이웃 나라에서 만났다. 한국이 카이스트와 고려대, 연세대, 포스텍 컨소시엄으로 출범시킨 국가 AI 연구거점이다. 국가가 뒷받침하는 AI 연구 거점이라는 점에서 거점과 RIKEN AIP는 서로의 거울과 같은 존재다. 2025년 7월 두 기관은 연구자 교류와 공동 세미나부터 공동연구까지 폭넓은 협력을 담은 연구협력 양해각서를 체결했다. 이 문서는 서랍 속에 머물지 않았다. 그해 12월 김기응 센터장이 이끄는 거점 대표단이 도쿄의 RIKEN AIP를 찾아왔고, 양 기관 연구자들은 하루 동안 서로의 연구를 소개하며 향후 협력의 방향을 구체화했다. 그리고 올해 7월, 서울에서 열린 ICML 2026에 맞춰 거점은 RIKEN AIP와 캐나다 벡터 연구소(Vector Institute)를 한자리에 불러 3개 기관 공동 워크숍을 열었다. 세 기관에서 세 명씩, 아홉 명의 연구자가 이론에서 응용까지를 아우르는 발표를 했고, 포스터 세션과 자유로운 토론이 이어졌다. 양해각서에서 방문으로, 방문에서 공동 워크숍으로, 1년 사이에 협력은 문서에서 사람으로 옮겨왔다. 한국 연구 커뮤니티와의 협력이 특별히 기대되는 이유가 있다. 한국과 일본의 AI 연구는 강점의 결이 서로 다르면서도 보완적이다. 그리고 두 나라는 닮은 고민을 안고 있다. 월등한 컴퓨팅 자원을 가진 나라들과의 경쟁 속에서 기초 연구의 자리를 지켜내야 한다는 과제다. 같은 고민을 가진 이웃이라면, 해법도 함께 찾는 편이 낫다. 국제 협력에는 한 가지 분명한 사실이 있다. 협력은 행사가 아니라 인프라라는 것이다. 한 번의 서명식이나 워크숍이 협력을 만드는 것이 아니다. 협력은 연구자가 국경 너머의 동료와 논문을 함께 쓰고, 상대 기관의 연구실을 오가는 왕래가 제도의 뒷받침 속에 당연한 일상이 될 때 비로소 뿌리내린다. 젊은 시절 국경을 건너 보낸 연구의 시간이 그 뒤의 연구 인생을 바꿔놓는 일은 이 분야에서 드물지 않다. 지금 한국과 일본을 오가게 될 젊은 연구자들의 시간이 두 나라 AI 연구의 다음 10년을 결정할 것이다. 국가 연구기관의 역할은 바로 그 왕래가 끊기지 않도록 다리를 놓고 지키는 일이다. AI 연구의 축이 반드시 태평양 건너에만 있어야 할 이유는 없다. 서울과 도쿄는 비행기로 두 시간 거리다. 같은 시간대에서, 닮은 고민을 안고, 서로 다른 강점을 가진 두 연구 공동체가 이미 오가기 시작했다. 거점과 RIKEN AIP의 협력이 한일 양국을 넘어 아시아에서 세계 AI 연구의 또 하나의 축을 세우는 출발점이 되기를 바란다.

2026.09.18 10:10스기야마 마사시 컬럼니스트

국제 사이버 훈련 'APEX' 한국서 열려…자율형 AI 첫 적용

국경을 넘나드는 사이버 공격에 대응하기 위해 각국 사이버 보안 인력이 한자리에 모여 실전 대응 역량을 겨루고 경험을 공유하는 국제 사이버 훈련이 열렸다. 특히 올해 훈련에는 사람의 개입 없이 위협 탐지부터 분석, 대응전략 수립까지 수행하는 자율형 AI가 처음 도입되면서 AI 시대의 사이버 위협 대응 역량을 검증하는 장으로 확대됐다. 국가정보원과 국가보안기술연구소가 공동 주최한 글로벌 사이버 안보 행사 '사이버 서밋 코리아(Cyber Summit Korea, CSK 2026)'의 부대행사로 열린 'APEX(국제 사이버 훈련)'에는 23개국 57개 기관에서 약 300명이 참여했다. 올해로 3회째를 맞은 APEX는 전날부터 본격적인 훈련에 돌입해 실제 사이버 공격 상황을 가정한 대응 훈련을 했다. 국가정보원 국가사이버안보센터(NCSC) APEX 관계자는 이날 APEX 현장에서 브리핑을 진행하며 "사이버 공격에는 국경이 없다”며 “현실 세계에 미치는 사이버 공격의 영향이 커지고 있는 만큼 국경을 초월한 국제협력과 공조를 실전에서 경험할 수 있는 훈련이 필요하다"고 설명했다. 그는 이어 "전력망, 5G, 지하철, 해양 등 국가 중요 기반 시설을 노리는 공격이 심화하는 만큼, 핵심 기반 시설을 방어하는 환경을 구현하고 대응하는 훈련 체계"라며 "단순 IT 시스템에만 영향을 미치는 것이 아니라 대응을 놓칠 경우 물리적 피해로 이어지는 상황도 가정했다. 예를 들어 지하철 시스템에 대한 공격이 제대로 방어되지 않을 경우 열차 간 충돌 사고가 발생하도록 가상 환경을 구현해놨다"고 밝혔다. 물리적 피해뿐 아니라 사이버 공격 발생 시 실제 일어날 수 있는 언론 보도, 법률적 문제 등 비(非) 기술 영역도 다룬다. 실제 훈련에서는 갑작스러운 전력 차단과 같은 사건이 발생하고, 이를 두고 언론 보도가 이어지는 상황도 연출됐다. 참가자들은 사이버 공격의 기술적 원인을 분석하고 대응함과 동시에 언론 대응, 법률적 대응까지 수행해야 한다. 이는 실제 사이버 위기가 발생할 경우 기술적 시스템을 복구하는 것만으로 상황이 종료되지 않는다는 판단에 따른 것이다. APEX는 경쟁보다는 공동 방어 경험의 공유에도 초점을 맞췄다. 각 방어팀은 자신들이 파악한 위협과 대응 결과를 보고서로 작성해 정보 공유 시스템에 올리고, 다른 팀이 이를 활용해 동일하거나 유사한 위협에 보다 빠르게 대응할 수 있도록 했다. APEX 관계자는 "APEX는 경쟁이 아닌 실전 경험을 공유하는 '훈련'"이라며 "AI를 비롯한 새로운 사이버 위협에 대응하고, 기술적 대응과 비기술적 대응을 함께 수행하며, 다른 국가와 정보를 공유하는 과정 자체를 경험하게 하는 데 목적이 있다"고 밝혔다. '프로젝트 팔랑크스', 위협 탐지부터 보고서 작성까지 알아서 올해 APEX에서 가장 주목되는 변화는 자율형 AI 블루팀의 도입이다. 국내에서 개발한 자율형 AI가 방어팀의 역할을 맡아 사람의 개입 없이 위협 탐지, 공격 분석, 보고서 작성, 대응 전략 수립 등을 수행한다. APEX 관계자는 "가장 주목되는 변화는 자율형 AI '블루팀' 도입"이라며 "국내에서 개발한 자율형 AI가 블루팀 역할을 맡아 사람의 개입 없이 위협 탐지, 공격 분석, 보고서 작성, 대응 전략 수립 등 전주기 과정을 대응한다"고 설명했다. APEX에 구현된 AI 방어팀은 '프로젝트 팔랑크스(Project Phalanx)'로 불린다. NCSC 주도로 국방부, 국가보안기술연구소, 스틸리언, 금융보안원 등 민·관·군 정예팀이 구성돼 4개월간 개발했다. 네이버클라우드도 개발에 필요한 기반 환경을 지원한 것으로 알려졌다. 자율형 AI 방어팀은 실시간 사이버 공격 환경에서 AI 에이전트들이 협업해 위협 탐지, 공격 분석, 복구, 대응전략 수립 등 전 과정을 실전처럼 수행한다. 미래 사이버 전장에서 인간과 AI의 최적 협업 모델을 제시하겠다는 목표다. APEX 관계자는 AI 방어팀의 성능과 관련해 "한 번 AI가 작동하면 사람이 일체 개입하지 않는다"며 "대응이 너무 빠르고 보고서까지 작성하는 속도가 사람의 역량을 넘어섰기 때문에 스코어링에서는 제외했다"고 설명했다. 프로젝트 팔랑크스에 참여한 군 관계자는 "방어자는 공격자에 비해 대규모 인프라 전반은 빈틈없이 지켜야 하는 구조적 한계가 존재한다"며 "제로트러스트 기반의 AI 자동 대응을 통해 이러한 한계를 보완하기 위해 추진됐다"고 밝혔다. 외국인 참가자 "한국, AI 적용 속도 놀라워…실제 상황 연계 훈련 인상적" APEX는 AI라는 새로운 변수를 훈련에 접목해 미래의 사이버 위기에서 세계 각국이 어떻게 함께 대응할 것인지 실전에서 경험하는 국제 훈련으로 영역을 넓혀가고 있다. 이에 사이버 공격이 국경을 넘어 국가의 핵심 기반시설과 사회 전반에 영향을 미치는 상황에서 국제적인 공동 대응의 중요성은 더욱 커지고 있기 때문이다. 이날 현장에서 지디넷코리아는 APEX에 직접 참여한 외국인 참가자와 인터뷰를 진행했다. 이 참가자는 2년 연속으로 APEX에 참가했다. 그는 "APEX에서는 기술 분야와 비기술 분야가 실제 상황처럼 연계돼 훈련할 수 있는 환경이 조성돼 있다"며 "그런 경험을 하기 위해 한국까지 왔다"고 설명했다. 그는 이어 "또한 APEX는 전략적인 파트너십을 구축하는 데 있어 좋은 기회"라며 "여러 국가가 합심해 사이버 위협에 대응하며, 훈련 자체가 키보드로만 협력하는 것이 아니라 실제 어떤 문제가 발생했을 때 함께 모여 의사소통하는 부분이 인상적"이라고 밝혔다. 이번 APEX의 가장 인상깊은 점을 묻는 질문에 그는 단호히 "AI"라고 답했다. 그는 "올해 처음 운영되는 AI 방어팀이 인상적이다"라며 "현업에서 시스템상 전반적으로 AI가 많이 적용되고 있는데, AI 방어팀을 통해 배워가는 부분이 많다"고 말했다. 이어 "한국의 AI 적용 속도는 굉장히 빠르다"며 "AI 방어팀의 놀라웠던 부분은 분석, 위협 등 영역에서 사람의 역량보다 월등히 빨랐다"고 평가했다. 그는 향후에도 APEX에 참여하겠다는 의사를 밝혔다. 이 참가자는 "지난해에도 APEX에 참가했지만, 올해 AI 등 많은 변화가 굉장히 놀라웠다"며 "올해 APEX가 역대 가장 도전적이고 실험적이며, 혁신적인 훈련 체계였다. 인상적인 훈련"이라고 평가했다.

2026.09.17 21:51김기찬 기자

[카드뉴스] AI가 잘못하면 혼내야 할까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 만약 AI가 큰 사고를 친다면, 과연 누가 그 책임을 질까요? 정답은 바로 'AI는 절대 감옥에 가지 않는다'는 것인데요. AI가 아무리 똑똑해져도 처벌을 받는 일은 없고, 대신 그 뒤에 있는 회사가 모든 책임을 떠안게 돼요. 그 이유는 간단해요. AI는 계산은 할 수 있지만, 무엇이 옳고 그른지 '이해'하고 '뉘우치는' 마음이 없기 때문이에요. 잘못을 알아야 혼날 수 있는 법인데, AI에게는 아직 그런 '마음'이 없다는 거죠. 그래서 실제로 문제가 생기면 회사가 책임을 지고, 개발자가 관리 소홀 여부를 따지며, 필요하다면 배상금을 지불하거나 미리 준비해둔 보험으로 해결하게 돼요. 즉, 로봇 뒤에는 항상 책임지는 사람들이 존재하는 셈이에요. 많은 분들이 AI가 사고를 치면 AI 자체가 처벌받을 거라고 오해하지만, 진짜 현실은 다릅니다. AI는 감옥에 가지 않고, 대신 회사가 돈을 내는 방식으로 책임이 이어지는 거예요. 로봇 뒤엔 항상 사람이 있다는 사실, 잊지 마세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/48a45554.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.17 20:54AMEET

[ZD SW 투데이] 더존비즈온, AX 리더십 포럼서 일론 머스크 혁신 전략 조명 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 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] ◆더존비즈온, AX 리더십 포럼서 기업 혁신 전략 공유 더존비즈온이 17일 서울 중구 더존을지타워에서 기업 최고경영자(CEO)와 임원을 대상으로 '제38회 AX 리더십 포럼'을 개최했다. 정주용 그래비티벤처스 대표는 '머스코노미: 초지능 우주산업의 설계자'를 주제로 일론 머스크가 이끄는 기업들의 사업 전략과 조직문화를 소개했다. AI와 우주산업이 결합하며 변화하는 산업 환경과 국내 기업이 AI 전환(AX) 과정에서 참고할 수 있는 경영 전략도 다뤘다. 이어 이성재 더존비즈온 수석 컨설턴트가 기업용 AI 에이전트 '원 AI(ONE AI)'의 업무 적용 사례와 도입 기업의 생산성 변화를 소개했다. 더존비즈온에 따르면 원 AI는 출시 이후 약 8000개 기업에 도입됐다. ◆크라우드웍스·크라우드아카데미, '피지컬 AI 멘토링 데이' 개최 크라우드웍스와 AI 교육 전문 자회사 크라우드아카데미가 오는 29일 서울 강남구 크라우드웍스 본사에서 '피지컬 AI 멘토링 데이'를 개최한다. 성균관대 'AI 캠퍼스 사업'과 연계해 열리는 이번 행사는 피지컬 AI 분야 취업을 희망하는 구직자와 직무 전환을 준비하는 직장인을 대상으로 한다. AI 산업 채용 동향과 포트폴리오 구축 전략을 소개하고 현업 전문가가 피지컬 AI 직무와 엔지니어에게 필요한 역량 등을 설명한다. 현장에서는 10월 14일 개강하는 '피지컬 AI 구현을 위한 VLA 데이터 엔지니어링 실무 양성과정' 상담도 진행한다. 해당 과정은 국비 지원으로 운영된다. ◆픽스AI, 애니메이션 생성 모델 '츠바키3' 출시 AI 2D 창작 플랫폼 픽스AI가 서비스 4주년을 맞아 차세대 애니메이션 이미지 생성 모델 '츠바키3(Tsubaki.3)'를 출시했다. 츠바키3는 참고 이미지를 기반으로 캐릭터의 표정과 의상, 포즈를 바꾸거나 여러 캐릭터가 등장하는 장면과 만화 페이지를 제작할 수 있도록 지원한다. 픽스AI는 신형 모델을 대표 캐릭터 'Mio'의 신규 스토리와 만화 제작에 직접 적용했다. 픽스AI는 신규 모델과 창작 도구, 음악·애니메이션·만화 등을 연결하는 '프로젝트 제네시스'도 진행한다. 회사에 따르면 현재 플랫폼 등록 이용자는 전 세계 1600만 명을 넘어섰다. ◆에디티지, '피어 리뷰 위크 2026' 참가…연구자 대응 역량 지원 에디티지가 유럽과학학술지편집인협회(EASE)와 협력해 오는 18일까지 진행되는 '피어 리뷰 위크 2026'에 참여한다. 올해 행사는 논문 심사의 물량과 속도가 늘어나는 가운데 품질과 연구 신뢰성을 유지하는 방안을 다룬다. 에디티지는 한국·일본·중국 연구자를 대상으로 심사 의견에 대응하는 방법을 소개하는 온라인 웨비나와 전문가 토론을 진행한다. 한국에서는 박준범 가톨릭대 교수가 실제 심사 의견을 바탕으로 리뷰어의 요구를 해석하고 논문 수정 방향을 정하는 방법을 소개한다. AI가 논문 심사와 학술 출판 과정에서 맡을 수 있는 역할과 인간의 전문적 판단이 필요한 영역을 다루는 전문가 인터뷰도 제공한다. ◆워키바, 규제 업무용 AI 에이전트 구축 기능 공개 워키바가 연례 행사 '앰플리파이 2026'에서 규제·감사 업무에 AI 에이전트를 적용할 수 있는 '에이전트 스튜디오'를 공개했다. 에이전트 스튜디오는 별도 코딩 없이 기업 업무와 지식을 반영한 AI 에이전트를 만들고 반복 업무를 자동화하도록 지원한다. AI가 수행한 작업의 근거와 과정을 추적할 수 있도록 해 재무·회계와 지속가능성, 리스크·컴플라이언스 등 규제 대응 업무에 활용하도록 설계했다. 워키바는 미국 경제분석국(BEA)과 인구조사국 설문조사, 국가별 보고 등 규제 업무를 지원하는 에이전틱 솔루션도 선보였다. 내부 감사 분야에서는 증거 수집과 표본 선정, 속성 테스트, 문서화 등을 AI 에이전트로 자동화하는 기능을 추가했다.

2026.09.17 17:28김동원 기자

[AI 속도 논쟁③] "200㎞ 달려도 도로에선 100㎞"…한국 AI, 어디서 브레이크 걸까

글로벌 인공지능(AI) 업계에서 개발 속도를 늦춰야 한다는 주장이 커지면서 한국도 같은 브레이크를 밟아야 하는지가 관심사로 떠올랐다. 국내에서는 연구개발까지 늦추기보다 기술 개발은 이어가되 모델이 시장에 나오고 사람을 대신해 행동하는 단계부터 위험에 맞는 안전장치를 강화해야 한다는 목소리가 나온다. 국내 AI 업계와 학계는 한국이 아직 글로벌 프론티어 AI 선두권을 추격하는 상황에서 개발 속도부터 낮추는 것은 현실적이지 않다고 진단했다. 대신 모델 공개와 서비스 출시, 실제 활용을 구분해 단계별로 다른 안전 기준을 적용할 필요가 있다고 봤다. AI 업계 안팎에서는 AI가 맡는 역할과 권한에 따라 안전 기준도 달라져야 한다고 봤다. 질문에 답하는 AI와 예약·결제 등 실제 행동까지 맡는 AI를 같은 수준으로 볼 수 없다는 지적이다. "200㎞ 달리는 차도 도로에선 적정 속도"…개발과 사용은 따로 박지환 씽크포비엘 대표는 17일 지디넷코리아와의 통화에서 한국이 아직 AI 연구개발 속도를 늦출 단계는 아니라고 짚었다. 글로벌 프론티어 AI를 추격해야 하는 만큼 기술 성능을 높이는 연구는 이어가되 실제 사회에서 어디까지 쓰게 할지는 별도의 기준으로 정해야 한다고 봤다. 박 대표는 이를 자동차에 빗댔다. 자동차는 시속 200㎞가 넘는 속도를 낼 수 있도록 개발돼도 실제 도로에서는 시속 80㎞나 100㎞의 제한속도를 적용한다. 일부 승합차처럼 용도나 위험도에 따라 차량 자체의 최고속도를 제한하기도 한다. 그는 "자동차가 시속 200㎞ 넘게 달릴 수 있다고 해서 모든 도로에서 그 속도로 달리게 하지는 않는다"며 "AI도 성능을 어디까지 높일 것인지와 사회에서 어디까지 사용할 수 있게 할지는 구분해야 한다"고 강조했다. 이어 "200㎞ 이상을 달리는 자동차를 연구하는 것처럼 AI 선행 연구는 계속해야 한다"며 "동시에 그 기술을 사회에서 안전하게 사용할 수 있도록 제도를 갖추는 게 필요하다"고 덧붙였다. AI가 답변에서 '실행'으로 넘어가면서 이런 고민은 실제 서비스 현장으로 옮겨가고 있다. 자체 AI 모델과 대국민 서비스를 함께 개발하는 SK텔레콤은 '모두의 AI'에서 병원 예약 등 이용자를 대신해 업무를 수행하는 실행형 AI 에이전트를 준비 중이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 에이전트가 직접 행동하는 범위가 넓어질수록 이용자가 어디까지 권한을 맡길지 기준을 세우는 일이 중요해진다고 봤다. 민원이나 금융처럼 개인정보와 돈이 오가는 업무에서는 이용자 동의와 안전장치도 필요하다고 설명했다. SK텔레콤은 이용자 동의 없이 처리할 수 있는 업무와 별도 승인이 필요한 업무를 구분하는 방안을 검토하고 있다. 보안업체와 레드팀도 꾸려 실행형 에이전트의 취약점을 사전에 점검 중이다. 김 본부장은 "에이전트를 어떻게 설계하고 고객 정보를 처리할지, 어떤 방식으로 권한을 얻을지에 대한 논의가 업계에서 더 많이 이뤄져야 한다"며 "성능은 빠르게 높아지고 있지만 관련 가이드라인과 규칙은 아직 초기 단계"라고 말했다. 연구는 계속, 시장에 나올 땐 검증…위험 따라 달라지는 '브레이크' 유창동 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 기업 내부의 연구개발까지 인위적으로 늦추기는 어렵다고 내다봤다. 다른 국가와 기업들이 개발을 이어가는 상황에서 연구 경쟁 자체를 멈추기는 쉽지 않다는 이유다. 다만 제품을 외부에 내놓기 전에는 별도의 안전 검증이 필요하다고 선을 그었다. 유 교수는 "개발은 계속하더라도 외부로 출시하는 제품은 안전성을 확인하면서 속도를 조절하는 게 맞다"며 "평가 기준과 벤치마크 데이터셋을 마련해 위험 수준을 점검해야 한다"고 제언했다. 정부도 연구개발 속도 자체를 낮추기보다 기술 발전과 안전장치를 함께 끌어올리는 쪽에 무게를 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 "이미 앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과 추격하면서 동시에 새로운 시장을 만들어야 하는 나라가 스스로 속도를 낮추는 것은 전혀 다른 문제"라고 밝혔다. 배 부총리는 이를 '속도책임'이라고 표현했다. 그는 "AI 연구개발과 산업 활용에는 과감하게 가속페달을 밟되 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다"며 "속도는 경쟁력이고 안전은 지속가능성"이라고 강조했다. 그러나 안전 우려가 커져도 실제 AI 개발 경쟁이 느려질 가능성은 낮다는 관측도 나온다. 일부 기업이나 국가가 속도를 줄이더라도 다른 개발 주체들이 계속 경쟁하는 상황에서는 모두가 동시에 감속하기 어렵다는 이유다. 신정규 래블업 대표는 "아무도 개발 속도를 늦추지 않을 것"이라며 "AI를 직접 만들어보니 위험하다는 점은 이제 확실하고 개발자와 연구자들 사이에서도 이런 위기감이 상당히 일반화돼 있다"고 진단했다. 더 큰 문제는 개발을 이어가는 동안 마련한 안전장치가 예상하지 못한 위험까지 막아낼 수 있느냐다. 신 대표는 기업들이 사전에 여러 대책을 마련하더라도 모든 사고를 미리 차단하기는 어려울 것으로 내다봤다. 그는 "여러 사전 대책을 만들고 도입하겠다는 회사들이 나오겠지만 결국 그것만으로 막지 못하는 큰 사고가 한 번은 날 것"이라며 "그 사고가 치명적이지 않기만을 바란다"고 말했다.

2026.09.17 16:50김동원 기자

피지컬 AI, 너 내 동료가 돼라…HD현대가 그리는 미래 조선소

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] 조선소는 로봇에게 가장 까다로운 일터다. 자동차 공장처럼 같은 부품이 정해진 위치로 반복해서 들어오지 않는다. 선박 블록의 위치와 형태가 매번 달라지고, 용접해야 할 틈의 간격도 일정하지 않다. 시시각각 달라지는 바람과 비, 먼지와 온도 변화까지 견뎌야 한다. HD현대는 이처럼 정형화하기 어려운 조선소에 인공지능(AI)을 결합한 로봇을 투입하고 있다. 정해진 좌표만 반복하는 기계를 넘어 작업 대상을 직접 인식하고, 필요한 경로와 조건을 스스로 판단하는 'AI 숙련공'을 만드는 것이 목표다. 송영훈 HD현대로보틱스 솔루션개발부문 상무는 조선해양 현장에서 칭하는 피지컬 AI를 "비정형 현장을 스스로 인지하고 판단해 실제 작업까지 수행하는 AI 기반 자동화 운영 체계"라고 정의했다. 그는 "기존 AI가 모니터 안에서 글을 쓰고 그림을 그리는 지능이었다면 피지컬 AI는 여기에 몸을 부여한 개념"이라며 "로봇이나 장비에 AI를 결합해 현실 세계에서 직접 움직이고 작업하는 '일하는 AI'를 구현하는 것"이라고 말했다. 정해진 동선 넘어 스스로 판단…비정형 용접 현장에 '일하는 AI' 기존 산업용 로봇은 정해진 동선과 고정된 지그, 반복 공정을 전제로 움직인다. 같은 위치에 같은 부품이 놓인다는 조건 아래 미리 입력된 규칙을 빠르고 정확하게 수행하는 방식이다. 하지만 조선소에서는 어제의 작업 조건이 오늘 그대로 반복되지 않는다. 같은 종류의 선박이라도 블록의 위치와 용접 이음새, 작업 자세가 달라질 수 있다. 정해진 답을 빠르게 실행하는 능력만으로는 대응하기 어렵다. 송 상무는 "피지컬 AI 기반 로봇의 가장 큰 차이는 비정형 환경에서 상황을 스스로 인지하고 판단한다는 점"이라며 "처음 마주한 문제 앞에서도 스스로 답을 찾아가는 로봇으로 전환되는 것"이라고 설명했다. 조선업은 같은 제품을 대량으로 만드는 자동차·반도체 산업과 달리 다품종 소량생산 구조다. 선박 블록은 수십 미터, 수백 톤에 달해 작업물이 로봇 앞으로 이동하는 것이 아니라 로봇이 직접 작업 위치를 찾아가야 한다. 좁은 선박 하부와 복잡한 격벽 사이처럼 접근하기 어려운 공간도 많다. 여기에 야외 작업장 특유의 바람과 비, 분진, 온도 변화까지 더해진다. 송 상무는 조선소를 두고 "피지컬 AI가 가장 절실하면서도 가장 어려운 무대"라고 표현키도 했다. HD현대가 피지컬 AI의 첫 적용 분야로 용접 공정을 택한 것도 이 때문이다. 선박 한 척에는 수만 미터의 용접선이 들어간다. 전체 건조 작업에서 차지하는 공수도 크다. 고열과 연기, 불편한 자세를 감수해야 하는 데다 숙련 용접사를 양성하는 데 수년이 걸려 인력 부족도 심각하다. 작업량은 많지만 사람을 구하기 어려운 상황에서 용접 자동화는 단순한 효율 개선을 넘어 생산을 지속하기 위한 과제가 됐다. 동시에 용접은 비정형 환경 인식과 자율 경로 생성, 실시간 위치 보정 등 피지컬 AI의 핵심 기술을 검증하기에 적합한 공정이다. 용접에서 성과를 내면 사상과 도장, 가공 등 다른 공정으로 기술을 확장할 수 있다. 숙련공의 눈·손·귀를 센서와 AI로 구현 핵심은 베테랑 용접사의 감각을 로봇에 옮기는 기술이다. 숙련공은 도면만 보고 토치를 움직이지 않는다. 눈으로 용접선과 부재 사이의 틈을 확인하고, 작업 방식을 판단한 뒤 손으로 토치를 조절한다. 아크 소리를 들으며 용접 상태를 파악하기도 한다. HD현대 로봇은 2D·3D 비전센서로 작업 대상의 형상과 자세를 실시간으로 인식한다. 이후 인식한 정보를 바탕으로 용접 경로를 생성하고 작업 순서와 조건을 판단한다. 작업자가 매번 좌표를 입력하는 '티칭' 작업을 줄이고, 현장 변수에 따라 경로를 다시 짜는 방식이다. 향후에는 로봇이 소리와 전류·전압 신호까지 읽어 용접 상태를 판단하고 스스로 조건을 보정하는 단계로 발전할 전망이다. 송 상무는 "숙련 용접사의 작업 방식은 인지, 판단, 행동의 과정으로 이뤄진다"며 "숙련공의 감각을 센서와 AI로 구현해 나가는 것이 우리가 가려는 방향"이라고 강조했다. 다만 시연에 성공했다고 곧바로 생산 현장에 투입할 수 있는 것은 아니다. 사람보다 빠른 생산성과 균일한 품질, 작업자가 쉽게 사용할 수 있는 편의성, 고열과 분진을 견디는 내구성을 모두 확보해야 한다. 송 상무는 "결국 생산성, 품질, 사용성, 내구성을 모두 갖춰야 '숙련공 한 사람의 몫'을 해내는 현장의 동료로 인정받을 수 있다"고 설명했다. 자회사이자 국내 1위 산업용 로봇 제조 기업인 HD현대로보틱스는 판넬 용접 공정에서 불량률 1% 미만을 목표로 하고 있다. 로봇이 동일한 위치와 조건을 반복해 작업하며 사람의 피로나 컨디션에 따른 품질 편차를 줄인다는 구상이다. 한 사람이 로봇 여러 대 운용…"대체 아닌 숙련공 역량 확장" 피지컬 AI 로봇의 등장은 제조업 일자리를 대체할 것이라는 우려를 불러온다. 그러나 HD현대는 로봇 도입 목적을 사람을 생산 현장에서 밀어내는 것이 아니라, 작업자가 더 안전하고 효율적으로 일할 수 있도록 역량을 확대하는 데 두고 있다. 울산 조선소에서는 이미 작업자가 좁은 공간에 직접 들어가는 대신 태블릿으로 로봇 2~3대를 동시에 운용하고 있다. 협소 공간용 소형 로봇 한 대는 사람이 하루 동안 수행할 작업량의 약 4배를 처리하며, 이상이 생기거나 조건 조정이 필요할 때 작업자가 개입한다. 송 상무는 "핵심은 인력을 대체하는 것이 아니라 작업자의 안전과 효율적인 작업환경을 구현하는 것"이라며 "숙련공 한 명의 역량을 몇 배로 확장하면서 숙련 용접공에 대한 의존도를 낮추는 방향"이라고 말했다. 로봇이 수집한 작업 데이터는 숙련공 개인에게 머물렀던 노하우를 회사의 자산으로 바꾸는 역할도 한다. 현장의 기술을 AI에 학습시키면 경험이 적은 작업자도 로봇의 도움을 받아 일정 수준 이상의 작업을 수행할 수 있다. 숙련 용접사의 고령화와 젊은 인력 부족이 동시에 진행되는 상황에서 로봇은 남은 인력의 생산성을 높이고 위험 작업 노출을 줄이는 수단으로 활용된다. 송 상무는 생산성 향상과 품질 안정화, 안전 개선을 로봇 도입의 주요 효과로 꼽으면서도 "줄어든 인력으로 사업을 지속 가능하게 유지하는 것이 더 절박한 과제"라고 강조했다. 다만 로봇이 가까운 시일 안에 사람의 개입 없이 조선소 전체를 돌아다니며 모든 업무를 결정하는 것은 아니다. HD현대는 피지컬 AI가 '전면적 자율'보다 '조건부 자율' 형태로 발전할 것으로 보고 있다. 피지컬 AI의 적용 범위는 향후 용접에서 사상(금속·기계 가공에서 표면을 다듬는 공정) 도장, 가공으로 확대될 전망이다. 조선소에서 검증한 비정형 환경 대응 기술은 건설기계와 에너지 등 다른 산업 현장에도 적용할 수 있다. 그는 피지컬 AI가 단일 사업의 자동화 도구를 넘어 그룹 전체를 관통하는 공통 역량이 될 수 있다고 내다봤다. 송 상무는 "피지컬 AI와 제조 AX는 먼 미래가 아니라 지금 만들어가고 있는 현실"이라며 "본질은 사람을 대체하는 것이 아니라 위험하고 힘든 일에서 사람을 자유롭게 하고 더 가치 있는 일에 집중하도록 돕는 것"이라고 말했다.

2026.09.17 16:45류은주 기자

인텔 美 오하이오 팹, 일정 지연에도 건설은 지속

2025년 생산을 목표로 했던 인텔의 미국 오하이오 반도체 생산시설 건립이 2030년 이후로 늦어졌다. 인텔은 지난 해 두 팹의 건설 및 가동 일정을 각각 2030~2032년으로 조정하면서 투자 속도도 늦추기로 했다. 일정이 크게 늦어지면서 오하이오 팹의 향후 활용 방안을 둘러싼 다양한 관측도 나왔다. 최근에는 SK하이닉스가 인텔 오하이오 팹 일부를 임차하거나 합작법인을 구성해 미국 내 메모리 생산에 나설 수 있다는 로이터통신 보도도 나왔다. 그러나 SK하이닉스는 보도 당일 "확정된 사항이 없다"고 밝혔다. 한편 오하이오 현장에서는 여전히 건설 작업이 진행중이다. 시공사 벡텔은 현재도 해당 프로젝트를 '진행중'으로 분류하고 있으며 프로젝트와 관련한 현장·기술 인력 채용도 이어지고 있다. 2022년 시작된 오하이오 '메가 팹' 프로젝트 인텔은 2022년 오하이오 주 뉴앨버니 소재 약 4.04제곱킬로미터(1천에이커) 부지에 두 개의 첨단 반도체 팹을 건설하겠다고 밝혔다. 당초 인텔의 구상은 총 200억 달러(약 24조원) 가량을 투자해 1.8나노급 인텔 18A 등 초미세공정 생산 시설을 갖추고 오는 2025년부터 반도체 생산에 들어가는 것이었다. 그러나 2024년에는 미국 정부의 반도체 보조금 지급 지연 등의 영향으로 건설 일정이 연기됐다. 2025년 3월 취임한 립부 탄 인텔 CEO는 같은 해 7월 "고객사 없는 생산 역량 확충을 중단하겠다"며 "오하이오에서 진행중인 반도체 생산시설 공정도 늦출 것"이라고 설명했다. SK하이닉스 협력설 부상... "확정된 사항 없다" 인텔의 오하이오 주 팹 완공 시점은 당초 계획 대비 상당히 지연됐다. 2025년 2월 인텔은 첫 번째 팹의 건설 완료 시점을 2030년으로, 두 번째 팹은 2031년으로 내다봤다. 당초 계획인 2025년에서 최소 6년 이상 늦어진 것이다. 로이터통신은 15일(현지시간) "SK하이닉스가 미국 내 메모리 반도체 생산을 위해 인텔과 협상을 진행중이며 인텔의 오하이오 주 부지 일부를 빌리거나 합작 법인을 설립할 가능성이 있다"고 보도했다. SK하이닉스는 16일 "로이터가 제기한 두 가지 시나리오에 대해 결정된 사항이 없으며 특정 기업과의 협력 및 미국 내 생산과 관련하여 확정된 바가 없다"고 밝혔다. 벡텔, 오하이오 현장 인력 채용도 지속 인텔은 현재까지 오하이오 생산시설의 세부적인 공정 진척 상황은 공개하지 않은 상태다. 그러나 오하이오 프로젝트를 진행중인 미국 대형 건설사인 벡텔은 현재 공식 프로젝트 페이지에서 인텔의 오하이오 반도체 생산시설을 '진행중(Active)'으로 분류했다. 또 오하이오 프로젝트와 관련한 현장·기술 인력 채용을 이어가고 있다. 벡텔은 채용 안내 페이지에서 "전체 시설은 약 250만 제곱피트, 이 가운데 클린룸이 60만 제곱피트 규모이며, 공사 정점에는 수천 명의 건설노동자가 투입될 것으로 예상한다"고 밝혔다. 애리조나·뉴멕시코 가동... 오하이오는 '미완성' 인텔은 2022년 이후 애리조나, 뉴멕시코, 오리건, 오하이오 등에 대규모 투자를 추진했다. 애리조나에서는 팹52가 가동 단계에 들어갔고, 뉴멕시코에서는 첨단 패키징 생산시설이 운영되고 있다. 반면 오하이오 생산시설은 인텔이 최근 미국에서 추진한 대규모 신규 팹 투자 가운데 아직 생산 단계에 이르지 못한 핵심 프로젝트다. 슬론 스필딩 뉴앨버니 시장은 지난 8월 말 미국 PBS 계열 WOSU 방송국과 인터뷰에서 "건설 과정에서 일부 지연이 있었지만 상황이 나아지고 있다"고 말했다. 다만 WOSU에 따르면 리킹카운티 관계자는 "인텔이 아직 실제 반도체 생산장비를 주문하지 않은 것으로 알고 있다"고 말했다. 건물 건설과 실제 생산 준비 사이에는 여전히 간극이 있다. 인텔 관계자는 SK하이닉스와 협업 여부 및 오하이오 시설 진척 사항에 대한 지디넷코리아 질의에 "원칙적으로 향후 사업 추진과 관련한 언론의 추측성 보도 관련 질문에 대해 답변하지 않는다"고 회신했다. 이어 "오하이오 시설 건립 계획은 변함없으며, 부지 준비 작업을 가속화하기 위한 투자를 지속하고 있다"고 덧붙였다.

2026.09.17 16:41권봉석 기자

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