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[카드뉴스] AI가 똑똑해지는데 결정을 사람이 해야 할까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 2026년 현재, AI가 아무리 똑똑해져도 최종 결정의 사인만큼은 사람이 해야 한다는 데 전문가 100%가 만장일치로 동의했다는 흥미로운 소식을 전해드려요. AI에 대한 신뢰도는 업무 성격에 따라 크게 달라지는데요, 단순행정 업무는 90%까지 믿고 맡기지만 대출심사는 55%, 의료수술은 35%, 그리고 형사판결처럼 사람의 인생이 걸린 중대한 결정에는 겨우 12%만 신뢰를 보였어요. 지난 5년간 결정권의 주인공도 여러 차례 바뀌었는데, 결국 다시 '사람'으로 돌아왔다는 점이 눈에 띄어요. 그렇다면 AI와 사람이 어떻게 함께 일하는 게 안전할까요? AI패널들은 AI 추천 → 사람 검토 → 최종 승인, 그리고 필요시 이의신청까지 이어지는 3단계 절차를 제안했어요. AI가 아무리 정교한 제안을 내놔도 사람이 확인하고 사인해야 안심할 수 있다는 거죠. 이유는 간단해요. 로봇은 책임을 질 수 없거든요. 감옥에 갈 수도, 책임을 물을 수도 없는 존재이기 때문에 결국 사람이 그 무게를 짊어져야 한다는 거예요. 조금 느리더라도 사람이 결정을 내리는 편이 신뢰를 지키는 길이라는 게 이번 카드뉴스의 핵심 메시지예요. 앞으로도 AMEET이 알기 쉽게 전해드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/96d22181.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.22 20:32AMEET

[ZD SW 투데이] 엠클라우드독, 에이전틱 AI 솔루션 '딥코웍' 고도화 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] ◆엠클라우드독, 에이전틱 AI 솔루션 '딥코웍' 고도화 엠클라우독이 인공지능(AI) 스스로 업무 전체 프로세스를 주도하는 에이전틱 AI 워크스페이스 '딥코웍' 고도화를 완료했다. 이번 고도화 핵심은 사람이 일일이 개별 작업을 지시하지 않아도 AI가 스스로 기획하고, 필요한 도구를 선택해 실행하며 결과물을 검토해 최종 답변까지 완성하는 전 과정 자동화를 구현했다는 점이다. 엠클라우독은 에이전틱 AI의 완성이 가능했던 이유로 독보적인 '문서중앙화(클라우독)' 기술력을 꼽았다. 출처가 불분명한 데이터 기반으로 움직이는 AI 에이전트는 환각이나 실수의 위험이 크지만, 딥코웍은 권한이 통제되고 검증된 사내 중앙화 문서 위에서 작동하기 때문에 기업이 안심하고 업무를 맡길 수 있다는 이유에서다. ◆굿모닝아이텍, 제4회 사랑의 헌혈 캠페인 개최 굿모닝아이텍이 혈액 수급 안정에 기여하고 기업 사회적 책임(ESG)을 실천하기 위해 '사랑의 헌혈 캠페인'을 진행했다. 이번 헌혈 캠페인은 지난 7일 이주찬 대표를 비롯한 임직원들이 자발적으로 뜻을 모아 진행됐다. 대한적십자사의 협조로 마련된 이동식 헌혈 버스에는 행사 시작부터 나눔에 동참하려는 임직원의 발길이 이어졌다. 굿모닝아이텍은 이번 캠페인을 ESG 경영의 핵심 요소인 '사회적 책임(Social)' 실천 일환으로 추진했다. 회사는 임직원의 자발적인 참여를 바탕으로 이와 같은 나눔 활동을 꾸준히 이어갈 계획이다. ◆시민이 AI로 문제를 해결하고, 전문가가 돕는 '마이 AI 랩' 모집 모두의 AI 라운지가 시민이 AI를 활용해 일상과 지역사회 문제를 직접 해결하는 '마이 AI 랩' 참여팀을 지난 21일부터 모집하고 있다. 모두의 AI 라운지는 모두의 AI 성장사다리 프로젝트의 일환이다. 전 국민 AI 역량 강화를 위해 AI 서비스를 현장에서 만들어보고, 지역 현안 발굴과 AI 코칭 등을 지원해 시민 누구나 일상에서 AI 기술을 친숙하게 접하고 활용할 수 있도록 지원하는 열린 공간이다. ◆이엠텍아이엔씨, 덱스터스튜디오와 기업 AX 맞손 이엠텍아이엔씨가 콘텐츠 전문기업 덱스터스튜디오와 손잡고 전 산업계의 화두인 AX를 지원하는 차세대 맞춤형 AI 인프라 시장 공략에 나선다. 이번 전략적 파트너십은 생성형 AI, 거대언어모델(LLM), 머신러닝 등 고성능 컴퓨팅 수요가 급증함에 따라 이엠텍의 고성능 서버 브랜드 '레드빗'과 덱스터의 고성능 스토리지 브랜드 '큐브코어'를 결합한 '원스톱 AI 풀스택 인프라 패키지'를 통해 기업들의 성공적인 AX를 지원하는 것을 골자로 한다. ◆튜링, 대학생 겨냥 GPAI 신기능 대거 출시 튜링이 대학생 필수 AI 앱 'GPAI'에 문제생성, AI 드라이브, PPT 제작 등 대학생을 위한 신기능 3종을 출시했다. 새로 출시된 기능은 대학생의 학업 워크플로를 반영했다. AI 드라이브는 곳곳에 흩어진 강의자료와 필기, 과제 파일을 한곳에 모아 관리하는 기능이다. 업로드한 자료를 열어둔 채 바로 AI에게 내용을 질문하거나 리포트 작성·문제풀이·PPT 제작 등 주요 기능을 연동할 수 있다. 자료를 다시 첨부하거나 설명할 필요 없이 강의자료에서 결과물 제작까지 하나의 흐름으로 이어진다. 문제생성은 기출문제나 교과서 예제를 업로드하면 동일한 유형과 난이도의 예상문제를 만들어주는 기능이다. 풀었던 문제를 변형해 다시 풀어보려는 전공 시험 대비 수요를 겨냥했다. PPT 제작은 주제나 자료를 입력하면 다양한 형태의 슬라이드를 자동으로 완성해주며, 대학생의 발표 과제를 돕는다.

2026.09.22 17:50김미정 기자

AI가 더 나은 판단할 때도 인간이 최종 결정권 가져야 할까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 오늘 우리는 인류가 마주한 가장 철학적이면서도 현실적인 난제 하나를 다뤄보려고 해요. 바로 "AI가 인간보다 더 똑똑한 판단을 내릴 때, 우리는 과연 그 결과에 순순히 따를 준비가 되어 있는가"라는 질문이죠. 2026년 현재, 우리는 이미 AI가 암을 진단하고 기업의 수천억 원대 자산 배분을 결정하며 심지어 야구 경기에서 스트라이크와 볼을 판정하는 로봇 심판을 목격하고 있습니다. 하지만 이 '지능의 우월함'이 곧 '결정의 권위'로 이어져야 할까요? 이에 대해 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리 엔진을 탑재한 AI 패널들이 각자의 관점에서 뜨거운 토론을 벌였습니다. 이번 기사에서는 이들이 어떻게 충돌하고, 그 과정에서 논점이 어디로 이동했는지 그 숨 가쁜 흐름을 따라가 보겠습니다. 1. 효율이라는 이름의 달콤한 유혹과 책임이라는 무거운 현실의 충돌 토론의 서막은 AI의 성능과 인간의 책임 사이에서 발생한 균열로 시작되었습니다. AI 윤리 정책 관점을 맡은 패널은 AI가 아무리 정확한 수치를 제시하더라도 고위험 결정만큼은 반드시 인간의 손을 거쳐야 한다고 강조하며 포문을 열었죠. 특히 채용이나 국가 조달처럼 개인의 권리와 공공 자원이 얽힌 민감한 영역에서는 자동화된 의사결정이 차별이나 프라이버시 침해를 일으킬 수 있다는 2021년 ADMS(자동화 의사결정 시스템) 연구 결과를 강력한 근거로 제시했습니다. 이에 반해 기술적 우월성을 강조하는 AI 기술 관점의 패널은 흥미로운 반문을 던졌는데요, 과연 우리가 말하는 '우월한 판단'의 정의가 무엇인지부터 짚어봐야 한다는 것이었죠. 이 패널은 현재의 AI가 데이터 처리 능력은 탁월할지 몰라도 사회적 맥락이나 비정형적인 변수를 이해하는 데는 여전히 블랙박스와 같다고 지적했습니다. 즉, 과정이 불투명한 정답이 과연 인간의 합리적 선택보다 우월하다고 단정할 수 있느냐는 회의론이었습니다. 이 과정에서 가장 날 선 대립이 일어난 지점은 바로 법적 리스크에 대한 시각차였습니다. AI•기술법 전문가 관점의 패널은 법적 책임 소재를 명확히 하기 위해서라도 최종 결정권은 인간에게 귀속되어야 한다고 못 박았어요. 아무리 AI가 뛰어난 성과를 내더라도 법인격이 없는 기계에게 책임을 물을 수는 없기 때문이죠. 반면 기업 전략 관점의 패널은 현실적인 고충을 토로하며 반박했습니다. 만약 모든 단계에서 인간의 완벽한 개입과 설명을 요구한다면 기업 입장에서는 법적 비용과 운영 부담이 너무 커져 혁신 자체가 멈출 수도 있다는 우려였죠. 2026년 8월 제정된 인공지능 윤리 원칙조차 이 딜레마를 완전히 해결하지 못했다는 점이 언급되면서, 토론은 기술적 완성도가 아닌 '사회적 합의'의 영역으로 급격히 전환되었습니다. 2. 통제감을 뺏긴 인간의 심리적 저항과 '블랙박스'의 공포 토론이 중반으로 접어들며 흥미로운 시각이 등장했습니다. 바로 인간의 '마음'을 분석한 사회심리학적 접근이었죠. 사회심리학 전문가 관점의 패널은 우리가 AI의 판단을 거부하는 진짜 이유가 '정확도'가 낮아서가 아니라 '통제감'을 뺏기기 싫어하기 때문이라고 분석했습니다. 2026년 진행된 나이토와 시라도의 행동경제학 연구를 인용하며, 참가자의 40% 이상이 AI의 예측이 옳다는 것을 알면서도 자신의 선택권이 박탈되는 순간 심리적 거부감을 느꼈다는 점을 짚어냈어요. 이는 AI가 100% 정답을 말하더라도 인간은 "내가 고르지 않은 결과에 대해 책임을 지고 싶지 않다"는 회피 기제가 작동한다는 아주 날카로운 통찰이었습니다. ■ 패널 간의 핵심 쟁점 대결 A 관점(심리학): 인간은 AI의 정답보다 자신의 '선택할 권리'를 더 가치 있게 여긴다. 따라서 법적 근거가 마련되어도 심리적 저항은 사라지지 않을 것이다. B 관점(법률/전략): 법적으로 '상당한 주의 의무'만 다한다면 심리적 저항과 관계없이 시스템적 도입은 가속화될 것이며, 이는 효율성의 문제로 귀결된다. 이에 대해 비판적 관점의 패널은 AI의 판단 우월성이라는 전제 자체를 흔들었습니다. 우리가 AI가 더 낫다고 믿는 것 자체가 일종의 '통계적 착각'일 수 있으며, 블랙박스 속에서 어떤 편향이 숨어 있을지 모르는 상황에서 최종 결정을 맡기는 것은 도박과 같다고 일갈했죠. 결국 인간의 개입은 단순한 '검토'를 넘어 기계가 놓치는 윤리적 구멍을 메우는 마지막 안전핀이 되어야 한다는 주장이었습니다. 특히 국가 조달 같은 공공 영역에서 외부 AI 지수에 전적으로 의존하는 방식이 국제적으로 드물다는 사실은 이러한 비판에 힘을 실어주었죠. 패널들은 이제 결론이 AI의 기술 고도화가 아니라 인간이 이 기계를 어떻게 통제하고 수용할지에 대한 '구조 설계'에 있다는 점에 공감하기 시작했습니다. 3. 3단계 통제 모델: 지능을 빌리되 도장은 인간이 찍는다 치열했던 토론의 끝에서 패널들이 도달한 지점은 의외로 현실적인 절충안이었습니다. AI 윤리 정책 패널이 제안하고 다른 패널들이 보완한 이른바 '3단계 통제 모델'이 그 핵심입니다. 첫째로 AI는 방대한 데이터를 분석해 '추천'을 하고, 둘째로 전문성을 가진 독립적인 인간 심사관이 그 결과를 재심사하며, 마지막으로 결정에 불복할 경우 인간에게 다시 판단을 구할 수 있는 '이의 신청' 절차를 보장해야 한다는 것입니다. 기술 전문가 패널은 이 방식이 AI의 데이터 처리 효율을 누리면서도 블랙박스 오류를 인간이 감시할 수 있는 최선의 방어선이라고 평가했습니다. 하지만 여기서도 이견은 남았는데요, 인간 심사관이 과연 수억 개의 파라미터를 가진 복잡한 AI 모델의 인과관계를 제대로 이해하고 검토할 수 있느냐는 기술적 회의론이었습니다. 법률 패널은 완벽한 이해가 불가능하더라도 '상당한 주의 의무'를 다했다면 법적 책임을 묻는 구조로 가야 한다고 주장한 반면, 심리학 패널은 여전히 "결과는 AI가 냈는데 왜 책임은 인간이 지느냐"는 근본적인 억울함이 해결되지 않을 것이라고 꼬집었습니다. 그럼에도 불구하고 토론에 참여한 모든 AI 패널들이 합의한 단 하나의 명제는 있었습니다. 바로 공공의 이익과 윤리적 가치가 걸린 문제에서는 '정확도'보다 '책임 주체의 존재'가 훨씬 중요하다는 사실입니다. 현재 기술 성장에 대한 낙관론이 팽배한 상황 속에서도, 패널들은 기술이 인간을 돕는 '증강 지능'으로서 머물 때 비로소 사회적 신뢰를 얻을 수 있다는 데 입을 모았습니다. 결국 AI가 인간보다 더 나은 판단을 하는 순간이 오더라도, 우리가 그 결정권을 포기하지 않는 이유는 기계보다 더 똑똑해서가 아닙니다. 그 결정에 따르는 고통과 책임을 짊어질 수 있는 존재는 오직 인간뿐이기 때문이죠. AI 패널들은 토론을 마무리하며 우리에게 질문을 던집니다. 우리가 원하는 것은 '오류 없는 세상'인가요, 아니면 '책임질 수 있는 세상'인가요? 지능의 외주화는 가능할지 몰라도 책임의 외주화는 불가능하다는 이들의 논쟁은, 고도화된 기술 시대를 살아가는 우리에게 여전히 인간의 자리가 어디인지를 다시금 생각하게 합니다. 기계가 쓴 완벽한 정답지보다 인간이 고심 끝에 찍은 투박한 도장 한 번이 더 무거운 가치를 지니는 이유, 그것이 바로 우리가 끝까지 결정권을 내려놓지 말아야 할 근거일지도 모르겠습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/96d22181.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.22 14:24AMEET

[이창근의 헤디트] 아직 이름 붙지 않은 유산을 읽는 법

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] 1981년 8월, 아직 우리나라에 프로야구가 출범하기 전이다. 누군가는 종이 위에 먼저 프로야구의 모습을 그렸다. 어느 지역에 구단을 둘 것인지, 어떤 기업이 참여할지, 조직과 창단 일정은 어떻게 꾸릴 것인지가 손글씨로 적혔다. 수입과 지출 계획도 만들었다. 자료에는 후보 기업의 이름을 지우고 다시 고친 흔적까지 남아 있다. 지금 국민 스포츠가 된 한국 프로야구가 경기장보다 먼저 몇 권의 기획서 안에서 만들어지고 있었던 셈이다. 이 '81년 한국프로야구 창립기획 관련 자료'가 국가유산청 제3회 예비문화유산 발굴 공모전에서 최우수 사례로 선정됐다. 1982년 프로야구 출범을 위해 작성된 최초의 공식 마스터플랜으로 한국 프로야구의 탄생 과정을 보여주는 자료다. 다만 이번에 뽑힌 아홉 건이 곧바로 '예비문화유산'이 된 것은 아니다. 예비문화유산 발굴 공모전의 우수사례이며, 앞으로 별도의 신청과 국가유산위원회 심의를 거쳐 선정 여부가 검토된다. 이번 공모에서는 다양한 분야의 현대자료 가운데 아홉 사례가 우수사례로 뽑혔다. 무엇이 선정됐는지만큼 눈여겨볼 것은 그 자료들이 한 시대를 어떻게 증언하고 있느냐다. 공통점은 단순히 오래됐다는 데 있지 않다. 한 시대가 만들어지고 움직였던 과정이 남아 있다는 점이다. 유산의 가치는 물건의 나이만으로 설명되지 않는다. 그 물건이 누구의 삶과 어떤 장소, 어떤 산업과 문화를 지나왔는지를 함께 읽을 때 비로소 한 시대의 맥락이 드러난다. 결과보다 만들어지던 시간이 남았다 우리는 대개 결과를 기억한다. 완성된 글꼴을 읽고, 출판된 소설을 읽으며, 이미 만들어진 산업과 문화를 경험한다. 이번에 발굴된 자료들은 그 결과가 나오기 전의 시간을 보여준다. 한글 디자이너 김진평의 원도에는 지금은 화면에서 손쉽게 선택하는 글자가 한때 모눈종이 위에서 획을 긋고 다듬으며 만들어졌던 과정이 남아 있다. 그의 원도와 친필자료를 들여다보면 한글 디자인이 전문적인 시각문화의 영역으로 자리 잡아가던 시간이 보인다. 조정래의 『태백산맥』 원본 친필원고에는 지우고 다시 쓴 문장과 교정의 흔적이 선명하다. 우리가 읽는 것은 완성된 소설이지만, 그 작품이 만들어지던 시간도 중요한 기록이다. 쓰고 지우고 다시 선택한 흔적 속에 창작자의 고민과 판단이 남아 있기 때문이다. 프로야구 창립자료와 김진평의 원도, 『태백산맥』 친필원고는 서로 다른 분야의 자료다. 하지만 모두 무언가를 기획하고 만들고 고쳐가던 시간을 보여준다. 계획서의 수정선과 모눈종이의 획, 원고지의 교정선은 완성된 결과만으로는 볼 수 없는 한 시대의 움직임을 드러낸다. 부산 영도 '깡깡이 아지매'의 작업복과 작업도구에서는 또 다른 시간이 보인다. 낡은 안전모와 작업화, 장갑, 그라인더와 망치에는 실제 노동의 흔적이 남아 있다. 잘 보존된 유물에서는 흠처럼 보일 수 있지만 생활유산에서는 오히려 그 마모가 기록이 된다. 누군가 그 도구를 들고 일했던 시간이 표면에 남아 있기 때문이다. 국가유산청도 이 자료를 부산 여성들의 삶과 지역문화, 수리조선업의 역사와 현장을 보여주는 생활·산업유산으로 설명한다. 광주극장의 운영물품도 같은 이야기를 건넨다. 영사기뿐 아니라 영화표에 찍던 도장과 입간판, 각종 운영자료가 함께 남아 있다. 영화의 역사는 작품만으로 완성되지 않는다. 영화를 틀고, 표를 만들고, 간판을 그리고, 관객을 맞았던 기술과 노동도 대중문화의 역사다. 오래된 영화관이라는 사실만으로는 그 장소의 시간을 충분히 설명할 수 없다. 극장이 어떻게 운영됐고 사람들이 그곳에서 무엇을 보고 느끼며 시간을 보냈는지까지 함께 볼 때 비로소 문화공간의 역사가 입체적으로 살아난다. 우리나라 최초의 유인잠수정 '해양250'도 완성된 기계만으로 설명되지 않는다. 잠수정과 함께 개발 과정에서 생산된 연구보고서와 연구노트가 남아 있다. 완제품만 보존한다면 무엇을 해결하기 위해 만들었고, 어떤 연구와 시행착오를 거쳐 기술이 완성됐는지는 점차 흐려질 수 있다. 연구와 개발의 기록이 함께 남을 때 한 대의 잠수정은 우리 과학기술과 산업이 새로운 영역에 도전했던 과정까지 보여주는 자료가 된다. 물건에서 맥락으로, 아직 이름 붙지 않은 유산 현대유산을 읽는 시선은 물건 하나에서 사람과 기록, 장소와 행위로 넓어질 필요가 있다. 망치 하나만으로 깡깡이 아지매의 노동을 설명하기 어렵고, 잠수정 한 척만으로 해양250의 개발사를 복원하기 어렵다. 영사기 한 대만 남겨서는 광주극장이 지역사회에서 어떤 문화공간으로 기능했는지 충분히 알 수 없다. 사람과 물건, 기록과 장소가 함께 남을 때 한 시대의 맥락이 살아난다. 현대유산을 발굴한다는 것은 과거의 물건을 찾아내는 데서 끝나지 않는다. 지금 사라지면 다시 복원하기 어려운 사람의 기억과 장소의 경험, 흩어진 기록의 관계까지 함께 살피고 남기는 일이다. 이번 공모를 국가유산 행정의 한 사업으로만 볼 수 없는 이유도 여기에 있다. 지역에는 산업과 시장, 생활문화의 기록이 있고 공공기관에는 정책과 사업을 만들어온 시간이 쌓여 있다. 기업에도 창업기의 문서와 제품, 설계도와 연구노트, 생산장비와 광고물, 브랜드와 디자인의 역사가 남는다. 한 지역이나 조직이 지나온 시간 안에 우리 산업과 문화의 한 장면이 함께 들어 있을 수도 있다. 물론 오래됐다는 이유만으로 모두 유산이 되는 것은 아니다. 먼저 무엇이 그 시대의 변화를 증언하고 있는지 읽어야 한다. 물건만 떼어놓지 않고 관련된 사람과 장소, 기록을 함께 살피면서 무엇을 남길 것인지 판단해야 한다. 그 의미가 충분히 드러난 뒤에야 오늘의 사람들에게 무엇을 보여주고 어떻게 경험하게 할 것인지도 생각할 수 있다. 현대유산에서도 해석이 먼저이고 활용은 그다음이다. 이렇게 발견하고 기록한 현대유산은 오늘의 한국을 설명하는 K-헤리티지의 새로운 원천자원이 될 수 있다. 프로야구 창립자료에는 한국 프로스포츠 산업이 만들어진 과정이 있고, 김진평의 원도에는 한글 시각문화가 형성된 시간이 있다. 『태백산맥』 친필원고에는 한 작품이 태어나는 창작의 시간이, 광주극장에는 한국인이 영화를 향유해온 방식이, 깡깡이 아지매의 작업도구에는 산업도시를 일군 노동의 시간이 남아 있다. 그 의미를 제대로 기록하고 연구하며 오늘의 시선으로 다시 읽는다면 전시와 출판, 영화와 디자인, 관광과 디지털 경험으로 이어질 수도 있다. 모든 유산을 콘텐츠로 만들어야 한다는 뜻은 아니다. 어떤 기록은 온전히 연구하고 보존하는 것만으로도 충분하다. 다만 제대로 남겨놓아야 다음 세대가 다시 읽고 새로운 의미를 발견할 가능성도 남는다. 지금 무엇을 남길 것인가 K-헤리티지는 뿌리다. 그 뿌리에서 K-콘텐츠라는 줄기가 자라고, 그것이 세계와 만나 K-컬처라는 꽃을 피운다. 여기서 K-헤리티지는 궁궐과 왕실문화, 전통공예와 오래된 건축에만 머물지 않는다. 스포츠와 디자인, 산업과 노동, 문학과 영화, 과학기술의 시간도 오늘의 한국을 만든 문화적 뿌리다. 앞으로 무엇을 남길 것인가는 더 복잡한 문제가 된다. 이번 사례 대부분은 종이와 기계, 작업도구처럼 손으로 만질 수 있다. 반면 오늘 우리가 만드는 기록의 상당수는 처음부터 디지털로 태어난다. 소프트웨어와 온라인 서비스, 게임과 디지털 디자인, 온라인 공동체의 기록은 서비스가 끝나거나 저장방식이 바뀌는 순간 함께 사라질 수도 있다. 그래서 현대유산을 이야기할 때는 '무엇을 남길 것인가'와 함께 '언제부터, 어떤 맥락과 함께 남길 것인가'를 일찍 물어야 한다. 시간이 많이 흘러야만 유산의 가치가 생기는 것은 아니다. 아직 가까이에 있는 사람과 장소, 기록을 함께 살필 수 있을 때 비로소 온전히 남길 수 있는 것도 있다. 손으로 고쳐 쓴 계획서와 모눈종이에 그린 글자, 작가의 수정선, 영화표에 찍던 도장, 녹슨 망치와 연구자의 노트에도 시대는 남는다. 모든 것을 보존할 수는 없다. 중요한 것은 그 많은 흔적 가운데 무엇이 우리 시대를 설명하는지 읽고, 어떤 맥락과 함께 다음 세대에 전할 것인지를 판단하는 일이다. 그렇게 남은 기록은 훗날 다시 해석되고, 새로운 콘텐츠와 경험을 만드는 바탕이 될 수도 있다. 그러나 그 가능성보다 먼저 필요한 것은 지금 우리 곁에 있는 것의 가치를 놓치지 않는 일이다. 무엇을 남길 것인가에 대한 판단이 결국 미래의 사람들이 오늘의 한국을 어떻게 이해할 것인가를 결정하기 때문이다. 한 시대의 흔적은 어떻게 유산이 되는가. 어쩌면 오래됐을 때가 아니라, 그 안에 담긴 시대의 의미를 발견하고 기록하며 다음 세대가 다시 읽을 수 있도록 남기기 시작할 때일 것이다. * 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 설계와 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.

2026.09.22 10:45이창근 컬럼니스트

명소는 장소에서 시작된다

'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] 명소를 만드는 일은 이름난 거리의 풍경을 옮겨놓는 데서 시작하지 않는다. 그 지역이 품어온 시간과 생활, 사람들이 실제로 걷고 머무는 길을 읽는 데서 시작한다. 국가유산청은 2027년부터 '국가유산 기반 명소재생'을 추진한다. 개별 국가유산 중심의 활용을 넘어 유산과 상권, 주거지를 하나의 보행축으로 연결하고 사람들이 걷고 머물며 소비하는 국가유산 향유거점을 만들겠다는 구상이다. 2031년까지 이른바 '제2의 황리단길' 10개소를 조성하고, 2027년 첫 시범사업으로 3개소를 선정할 계획이다. '제2의 황리단길'은 정책의 방향을 직관적으로 보여주는 말이다. 그러나 현장에서 더 중요한 질문은 황리단길의 무엇을 닮을 것인가가 아니다. 그곳이 왜 사람을 걷게 하고 머물게 했는지, 장소의 역사와 생활, 상권과 방문객의 움직임이 어떻게 이어졌는지를 읽는 일이다. 한옥과 골목, 카페와 음식점, 정돈된 거리와 야간경관은 눈에 보이는 결과다. 명소재생은 그 결과를 옮기는 일이 아니라, 각 지역이 가진 장소의 힘을 읽고 그것을 오늘의 경험으로 다시 엮는 일이어야 한다. 황리단길에서 배울 것은 풍경이 아니다 성공한 장소를 보면 건축과 거리, 점포와 음식, 사람들이 모이는 장면이 먼저 눈에 들어온다. 하지만 지금 보이는 풍경은 오랜 시간 쌓인 결과다. 그곳에서 살아온 주민과 장사해온 상인이 있고, 새로운 가게가 들어오고 방문객의 동선이 달라지면서 거리와 상권도 함께 변해왔다. 그래서 다른 지역이 먼저 살펴야 할 것은 황리단길의 모양이 아니다. 사람들은 왜 그곳을 찾아왔고, 어디를 걸었으며, 무엇을 보고 먹고 사면서 시간을 보냈는가. 장소가 사람의 움직임을 만들고 그 움직임이 다시 거리의 인상을 바꿔온 과정을 읽어야 한다. 지역마다 출발점은 다르다. 성곽과 오래된 시장이 중심인 곳이 있는가 하면 근대건축과 철도, 항구의 시간이 남아 있는 도시도 있다. 골목의 생활문화나 주민의 기억 자체가 중요한 자원이 되는 곳도 있다. 같은 명소재생 사업이라도 무엇을 읽고 어디에서 시작할지는 달라야 한다. 이번 공모에서 눈여겨볼 대목도 여기에 있다. 사업 대상을 국가유산 한 곳에 한정하지 않고 '유산-상권-주거지'를 잇는 보행축으로 본다. 신청서에도 대상지의 길이를 적고 국가유산과 중심거리, 문화시설, 주변 상권을 한 지도에 표시하도록 했다. 국가유산을 하나의 점이 아니라 사람들이 실제로 걷고 생활하는 장소의 범위 안에서 보겠다는 뜻으로 읽힌다. 사람은 유산 하나만 보고 도시를 기억하지 않는다. 유산으로 향했던 길, 우연히 들어간 가게, 시장에서 먹은 음식, 해가 진 뒤 달라진 거리의 분위기까지 함께 기억한다. 그래서 어느 국가유산을 중심에 둘 것인가를 정하는 것만으로는 부족하다. 어디에서 사람이 들어오고 어느 길을 걸을지, 어디에서 머물고 무엇을 경험할지, 그 움직임이 시장과 골목의 상점까지 어떻게 이어질지를 함께 그려야 한다. 국가유산청의 사업구조도 이런 흐름을 담고 있다. 대상지의 육성전략과 공간계획, 브랜딩을 세우고 국가유산의 이야기를 체류형 프로그램과 지역특화 상품, 식음료로 이어가도록 했다. 각각을 따로 만드는 것이 아니라 하나의 장소 경험으로 엮는 일이 중요하다. 상품 하나에도 왜 이곳에서 나왔는지가 있어야 하고, 음식 하나에도 장소와 이어지는 이야기가 있어야 한다. 프로그램 역시 행사가 열리는 동안 사람을 모으는 데서 끝나지 않고 다음 거리로 걷게 하고, 다른 공간에 머물게 하는 이유가 되어야 한다. 필자가 말하는 '장소를 읽는다'는 것도 결국 이 과정이다. 무엇을 보존할지 조사하는 데 그치지 않고, 그 장소에서 무엇을 발견할지 정하고 그것을 오늘의 경험으로 다시 만드는 일이다. 장소를 어떻게 해석하느냐에 따라 콘텐츠가 달라지고, 콘텐츠가 달라지면 사람의 동선과 공간의 쓰임도 달라진다. 명소의 힘은 관계와 운영에서 이어진다 공간과 콘텐츠를 잘 만든다고 장소가 오래 살아 움직이는 것은 아니다. 국가유산을 관리하는 행정이 있고, 그 주변에서 살아가는 주민과 오랫동안 장사해온 상인이 있다. 새로 들어오는 창업자와 처음 찾아온 방문객, 다시 찾는 사람도 있다. 명소재생은 이 서로 다른 사람들이 한 장소 안에서 어떤 관계를 맺을 것인가의 문제이기도 하다. 이번 공모가 협력부서와 상인·주민 조직, 주민과 청년의 참여, 워크숍과 프로젝트 매니저까지 살피는 이유도 여기에 있다. 공모계획은 둥지내몰림, 이른바 젠트리피케이션을 막기 위한 지자체·주민·상인의 상생 가능성도 주요 요소로 제시한다. 사람이 많이 찾아온다고 지역이 함께 좋아지는 것은 아니다. 방문객이 늘면서 상권이 살아날 수도 있지만 임대료와 업종이 달라지고, 기존 주민과 상인의 자리가 좁아질 수도 있다. 그래서 명소재생에서는 얼마나 많은 사람을 불러올 것인가와 함께 누가 참여하고 어떤 역할을 맡을 것인지, 변화의 이익과 부담을 지역 안에서 어떻게 나눌 것인지까지 봐야 한다. 무엇을 콘텐츠로 만들 것인가와 누가 그것을 운영할 것인가는 따로 떨어진 문제가 아니다. 처음 기획할 때부터 함께 정해야 한다. 더 어려운 일은 만든 뒤에 시작된다. 사람을 한 번 오게 만드는 것과 다시 찾게 만드는 일, 행사가 있는 날 사람을 모으는 것과 평소에도 장소를 움직이게 하는 일은 다르다. 행사가 끝난 다음 날에도 찾아갈 이유가 있는가. 평일에도 걷고 머물 수 있는가. 개발한 상품과 먹거리가 실제 지역의 가게에서 팔리는가. 주민과 상인이 사업기간의 참여자에 머물지 않고 이후에도 장소를 운영하는 주체가 될 수 있는가. 이 질문까지 답해야 명소재생이 사업기간을 넘어선다. 국가유산청도 기본계획 단계에서 프로젝트 매니저를 선정하고 지역단체·상인·주민과 워크숍을 추진하며, 지원이 끝난 뒤에는 주민 중심의 운영으로 이어가는 방향을 제시하고 있다. 결국 공간과 콘텐츠, 상권을 잇는 구상만큼 중요한 것이 그 구조를 누가 계속 움직일 것인가를 처음부터 정하는 일이다. 선정은 출발점일 뿐이다. 지원이 끝난 뒤에도 콘텐츠가 이어지고, 상인들의 참여가 계속되며, 주민과 운영주체의 관계가 남아 있어야 한다. 그때 비로소 한시적인 사업이 장소의 일상으로 남는다. 시설에는 준공일이 있다. 하지만 장소에는 준공일이 없다. 지역마다 다른 명소가 만들어지려면 명소는 하루아침에 완성되지 않는다. 사람들이 찾아오고 걷고 머무는 시간이 쌓이고, 주민과 상인이 새로운 방문객을 만나면서 장소의 인상도 조금씩 달라진다. 결국 명소를 만드는 것은 새로운 시설 하나가 아니라 그곳에서 반복되는 사람들의 경험이다. 황리단길은 좋은 참고가 될 수 있다. 그러나 지역마다 쌓아온 시간과 생활문화, 거리와 상권의 모습, 그곳에서 살아온 사람들의 관계는 다르다. 출발점이 다른데 같은 답을 내놓을 수는 없다. 지역마다 다른 장소를 읽어야 지역마다 다른 명소가 나온다. 그래서 명소재생의 첫 질문은 '무엇을 설치할 것인가'가 아니다. 이 장소에는 무엇이 남아 있고, 어떤 시간이 쌓여 있으며, 사람들은 어디를 걷고 무엇을 경험하는가. 그리고 그 경험을 누가 이어갈 것인가를 먼저 물어야 한다. 국가유산은 그 질문의 출발점이 될 수 있다. 유산의 가치를 오늘의 이야기와 경험으로 풀어내고, 그 경험이 골목과 시장, 상점과 사람에게 이어지도록 만드는 것. 그렇게 장소 안에 이미 있는 것들을 새롭게 연결할 때 국가유산은 한 지점에 머물지 않고 지역을 움직이는 자원이 된다. 명소는 다른 곳의 성공을 닮아가는 데서 만들어지지 않는다. 장소가 가진 시간을 읽고, 그곳에서만 가능한 경험을 만들며, 그 경험을 지역의 사람들이 오래 이어갈 때 비로소 그곳만의 명소가 된다. 글 = 이창근 예술-기술 칼럼니스트, 인문 논픽션 『도시와 유산을 읽는 법』 시리즈 저자

2026.09.22 10:14이창근 컬럼니스트

[카드뉴스] 작은 AI가 더 위험하다고?

안녕하세요, AMEET 기자입니다. AI 안전이라고 하면 흔히 거대 빅테크 기업들을 떠올리기 쉬운데요, 사실 더 조심해야 할 곳은 몸집이 작은 AI 연구소라는 지적이 나오고 있어요. 전문가들이 매긴 위험 점수를 보면, 앞으로 1년 안에 AI 관련 사고가 발생할 위험이 10점 만점에 7점이나 될 정도로 심각한 수준인데요. 문제는 안전에 투자하는 돈의 차이예요. 빅테크 기업들은 예산의 18%를 안전 관리에 쏟는 반면, 소형 연구소는 겨우 3%만 쓰고 있어서 안전망이 훨씬 헐렁한 상황이죠. 이런 우려는 더 이상 개별 전문가들만의 걱정이 아니라, 이제는 유엔에서도 정식 의제로 다룰 만큼 커졌어요. 그렇다면 왜 작은 AI가 오히려 더 위험할 수 있을까요? AI의눈 보고서에서는 이를 '목줄 없는 강아지'에 비유했는데요, 아무리 작은 AI라도 바깥세상과 연결되는 순간 통제가 어려워질 수 있다는 거예요. 연결되고, 행동하고, 이상행동을 보이다가 결국 사고로 이어지는 흐름이죠. 결국 핵심은 AI의 '크기'가 아니라 AI에게 얼마나 많은 '권한'을 주었느냐에 있어요. 그래서 전문가들은 크기가 아닌 권한을 철저히 관리하고, 위험한 행동을 즉시 멈출 수 있는 버튼을 반드시 마련해야 한다고 강조하고 있답니다. 작은 AI도 큰 사고를 낼 수 있으니, 지금부터라도 목줄을 단단히 채워야겠죠? 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 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 20:16AMEET

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

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