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AI 한테 마피아 게임 시켰더니…최신 AI 12개 전부 거짓말쟁이 못 찾아

인간은 상대방의 표정, 말투, 몸짓을 보고 "저 사람 지금 거짓말하는 것 같은데?"라고 느끼는 능력이 있다. 그렇다면 가장 똑똑하다는 AI는 어떨까? 일본 도쿄대학교 연구팀이 GPT-4o, 제미나이, 클로드 등 현존하는 최고 수준의 AI 12개를 대상으로 '거짓말 탐지 테스트'를 진행했다. 결과는 충격적이었다. 연구 논문에 따르면, 이들 AI는 사람들이 모여 서로 속고 속이는 상황에서 누가 진실을 말하고 누가 거짓말을 하는지 거의 구별하지 못했다. 마피아 게임으로 AI의 '눈치력' 테스트 연구팀은 AI의 거짓말 탐지 능력을 측정하기 위해 '웨어울프(Werewolf)'라는 게임을 활용했다. 이 게임은 한국에서 '마피아 게임'으로 더 잘 알려져 있다. 여러 명이 둘러앉아 각자 비밀 역할을 받고, 밤에는 몰래 행동하고 낮에는 토론을 통해 누가 늑대인간(마피아)인지 찾아내는 게임이다. 게임 특성상 자신의 정체를 숨기고 상대를 속여야 하기 때문에, 자연스러운 거짓말이 오가는 상황이 만들어진다. 기존에 AI의 거짓말 탐지 능력을 연구할 때는 주로 한 사람이 카메라를 보고 말하는 영상을 분석하거나, 텍스트만 따로 분석하는 방식을 썼다. 하지만 실제 거짓말은 여러 사람이 복잡하게 얽힌 상황에서 발생한다. 연구팀은 이런 현실적인 상황을 반영하기 위해 실제 사람들이 마피아 게임을 하는 영상 191개를 수집했다. 여기서 나온 대화 2,360개에 대해 "이 말은 진실인가, 거짓인가, 판단할 수 없는 말인가"를 하나하나 표시했다. 게임 규칙 덕분에 각 발언이 진짜인지 가짜인지 객관적으로 확인할 수 있었다. 최고 성능 AI도 거짓말 10개 중 3개만 맞혀 연구팀은 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4o 시리즈, 구글(Google)의 제미나이 2.5 프로, 앤로픽(Anthropic)의 클로드 3.5, 메타(Meta)의 라마(Llama), 중국 알리바바의 큐웬(Qwen), 딥시크(DeepSeek) 등 대표적인 AI 모델 12개를 테스트했다. AI에게 게임 영상의 한 장면과 대화 내용을 보여주고 "이 사람이 한 말이 진실인지 거짓인지 판단해봐"라고 물었다. 결과는 처참했다. 가장 좋은 성적을 낸 GPT-4o-mini조차 진실과 거짓만 구별하는 테스트에서 정답률이 39.4%에 불과했다. 동전 던지기(50%)보다도 낮은 수준이다. 일부 AI는 정답률이 10% 이하로 떨어졌다. 특히 AI들은 "나는 마을 주민이야"처럼 자신의 정체를 밝히는 발언이나, "저 사람이 늑대인간인 것을 내가 확인했어"처럼 증거를 제시하는 발언에서 가장 많이 틀렸다. 정체 선언에 대한 평균 정답률은 15.7%에 불과했다. 더 큰 문제는 AI들이 판단 자체를 회피하는 경향이 있다는 점이다. 대부분의 AI는 "이건 진실이야" 또는 "이건 거짓이야"라고 명확히 답하기보다, "판단할 수 없음"으로 대답하는 비율이 압도적으로 높았다. 실제로 게임에서 거짓말이 많이 오가는 긴박한 상황에서조차 AI는 애매한 답변으로 일관했다. AI에게 없는 것 “상대방 머릿속을 읽는 능력” 왜 이런 결과가 나왔을까? 연구팀은 두 가지 핵심 원인을 지목했다. 첫째, AI에게는 '마음 이론(Theory of Mind)'이 없다. 마음 이론이란 "저 사람은 지금 무엇을 알고 있고, 무엇을 믿고 있으며, 무엇을 하려는 걸까?"를 추측하는 능력이다. 사람은 상대방의 지식 상태를 고려해서 "저 사람은 자기가 늑대인간인 걸 알면서 일부러 저렇게 말하는 거야"라고 판단할 수 있다. 하지만 현재 AI는 이런 추론을 하지 못한다. 둘째, AI는 표정, 몸짓, 목소리 톤 같은 비언어적 신호를 제대로 활용하지 못한다. 연구팀이 AI에게 영상 프레임을 1장에서 3장으로 늘려서 보여줬지만, 성적은 오히려 약간 떨어졌다. 사람이라면 "저 사람 눈을 피하네", "목소리가 떨리네" 같은 단서를 포착해 거짓말을 의심하지만, AI는 이런 신호를 말의 내용과 연결해서 해석하지 못한다. 흥미로운 실험도 있었다. AI에게 이전 대화 내용을 보여주지 않고 현재 발언만 보여줬더니, "이 말이 어떤 전략인지(예: 자기 정체를 밝히는 건지, 남을 고발하는 건지)"를 분류하는 데는 큰 차이가 없었다. 하지만 "이 말이 진실인지 거짓인지" 판단하는 정확도는 39.4%에서 13.4%로 곤두박질쳤다. 이는 거짓말 탐지가 단순히 한 문장만 보고 판단할 수 있는 게 아니라, 대화 전체 맥락을 이해해야 가능한 작업임을 보여준다. 연구팀의 해결책: AI에게 '추론 순서'와 '기억력' 부여 연구팀은 AI의 거짓말 탐지 능력을 높이기 위해 두 가지 새로운 방법을 제안했다. 첫 번째는 '사회적 사고 사슬(SoCoT)'이다. 이 방법은 AI가 판단을 내리기 전에 단계별로 생각하게 만든다. 먼저 "이 사람의 표정은 어떤가?", "몸짓은?", "목소리는?" 등을 하나씩 분석하고, 그다음 "이 사람은 무엇을 의도하는 것 같은가?"를 추론한 뒤, 마지막으로 "따라서 이 말은 진실/거짓이다"라고 결론을 내리게 하는 것이다. 두 번째는 '동적 사회 기억 장치(DSEM)'다. 이 방법은 게임에 참여한 각 사람에 대한 정보를 AI가 계속 기록하고 업데이트하게 한다. "A는 자기가 점쟁이라고 주장했다", "B는 C를 의심하고 있다", "D는 아까 거짓말을 한 적이 있다" 같은 정보를 표 형태로 정리해서 AI가 참고할 수 있게 만드는 것이다. 이 두 방법을 적용하자 성적이 향상됐다. 기억 장치를 붙인 GPT-4o-mini는 진실/거짓 판별 정확도가 39.4%에서 41.7%로 올랐다. 다른 AI에서도 비슷한 개선이 나타났다. 하지만 연구팀은 "여전히 실용적으로 쓰기에는 턱없이 부족한 수준"이라며, 근본적인 기술 발전이 필요하다고 강조했다. 현재 AI는 '지식 엔진'일 뿐, '사회적 파트너'는 아니다 이번 연구는 현재 AI의 한계를 명확히 보여준다. GPT-4o나 제미나이 같은 최신 AI는 백과사전처럼 지식을 저장하고 글을 쓰는 데는 뛰어나지만, 사람들 사이의 복잡한 관계와 숨은 의도를 파악하는 능력은 거의 없다. 연구팀의 표현을 빌리자면, 현재 AI는 "강력한 지식 엔진이지, 유능한 사회적 에이전트가 아니다." 실생활에서 이 한계는 여러 문제로 이어질 수 있다. 온라인 사기 메시지를 걸러내거나, 가짜 뉴스를 판별하거나, 고객 응대에서 불만 고객의 진짜 의도를 파악하는 일에 AI를 활용하려면, 아직은 인간의 판단이 반드시 필요하다. 마피아 게임에서 거짓말쟁이를 찾지 못하는 AI가 현실 세계의 복잡한 사회적 상황에서 믿을 만한 조력자가 되기까지는 아직 갈 길이 멀다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 이 연구에서 사용한 테스트 방법이 뭔가요? A1. 연구팀은 '마피아 게임'으로 알려진 웨어울프 게임 영상을 AI에게 보여주고, 각 참가자의 발언이 진실인지 거짓인지 맞히게 했다. 게임 특성상 정답을 객관적으로 확인할 수 있어서, AI의 거짓말 탐지 능력을 정확히 측정할 수 있었다. Q2. AI가 거짓말을 못 잡아내는 이유가 뭔가요? A2. 크게 두 가지다. 첫째, AI는 상대방이 무엇을 알고 있고 무엇을 숨기려 하는지 추측하는 능력이 없다. 둘째, 표정이나 목소리 떨림 같은 비언어적 단서를 말의 내용과 연결해서 해석하지 못한다. Q3. 이 연구 결과가 일반인에게 왜 중요한가요? A3. 현재 AI가 온라인 사기 탐지, 가짜 리뷰 필터링, 고객 상담 등에 활용되고 있지만, 사람의 숨은 의도를 파악하는 데는 한계가 있다는 뜻이다. 중요한 판단에서는 AI만 믿지 말고 사람이 직접 확인해야 한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.11.26 20:20AI 에디터

"역대 대통령 순서대로 나열해봐"…AI에게 시켜봤더니

요즘 AI를 활용해 주식 시장을 예측하거나 경제 흐름을 분석하려는 시도가 늘고 있다. 그런데 이런 예측이 가능하려면 AI가 '언제 무슨 일이 있었는지' 시간 순서를 제대로 이해해야 한다. 과연 AI는 시간의 흐름을 정확히 파악하고 있을까? 미국 UC 버클리와 컬럼비아대학교 연구팀이 GPT-4.1, GPT-5, 클로드(Claude) 3.7 소네트 등 최신 AI를 대상으로 직접 실험해봤다. 결과는 놀라웠다. 연구 논문에 따르면, AI가 시간 순서를 제대로 맞추려면 '생각할 시간'이 필요하다는 사실이 밝혀진 것이다. 5개만 정렬해도 절반 넘게 틀려 연구팀은 AI에게 세 종류의 문제를 냈다. 첫 번째는 뒤섞인 역사적 사건들을 시간 순서대로 다시 정렬하는 문제다. 예를 들어 '달 착륙, 2차 세계대전 종전, 베를린 장벽 붕괴'를 시간순으로 나열하라는 식이다. 두 번째는 조건에 맞는 항목만 골라낸 뒤 시간순으로 정렬하는 문제다. "버지니아주 출신 미국 대통령만 골라서 취임 순서대로 나열하라"는 식이다. 세 번째는 "에이브러햄 링컨 대통령이 전화기를 사용한 적이 있을까?" 같은 질문에 '가능했다' 또는 '불가능했다'로 답하는 문제다. 첫 번째 정렬 문제에서 GPT-4.1의 성적은 충격적이었다. 사건 2개를 정렬할 때는 100% 정답을 맞혔다. 하지만 5개로 늘리자 정답률이 45%로 뚝 떨어졌다. 10개일 때는 10%, 20개 이상이 되면 단 한 번도 완벽하게 맞추지 못했다. 정답률 0%다. 재미있는 점은 AI가 '대충은 맞힌다'는 것이다. 연구팀이 사용한 통계 지표를 보면, AI는 전체적인 순서의 흐름은 어느 정도 파악했다. 하지만 처음부터 끝까지 단 하나의 실수도 없이 완벽하게 정렬하는 것은 거의 불가능했다. 연구팀은 이를 "부분적으로는 맞지만 전체적으로는 뒤죽박죽"이라고 표현했다. ' 확장 사고(Extended Thinking)' 기능 켜니까 모든 문제 100% 정답 연구팀이 찾아낸 해결책은 의외로 간단했다. AI에게 '생각할 시간'을 주는 것이다. 클로드 3.7 소네트라는 AI 모델에는 '확장 사고(Extended Thinking)'라는 기능이 있다. 이 기능을 켜면 AI가 답을 말하기 전에 혼자서 충분히 생각하는 시간을 갖는다. 마치 시험 볼 때 바로 답을 쓰지 않고 머릿속으로 먼저 정리하는 것과 비슷하다. 이 기능을 켜고 같은 문제를 풀게 했더니, 놀랍게도 모든 문제에서 정답률이 100%가 되었다. GPT-5도 마찬가지였다. GPT-5에는 ' 추론 노력(reasoning effort)' 설정이 있다. '최소(minimal)', '낮음(low)', '중간(medium)', '높음(high)' 네 단계로 나뉘는데, '중간'이나 '높음'으로 설정하면 모든 문제를 완벽하게 맞혔다. 반면 '최소'나 '낮음'으로 설정하면 이전의 일반 AI처럼 문제가 길어질수록 성적이 급격히 떨어졌다. 연구팀은 AI의 생각 과정을 들여다봤다. 클로드 3.7 소네트가 '생각하는 시간' 동안 무엇을 했는지 기록을 분석한 것이다. AI는 먼저 모든 대통령의 임기를 쭉 나열했다. 그다음 문제에서 요구한 대통령이 목록에 있는지 하나씩 확인했다. 그리고 두 명씩 짝지어 누가 먼저인지 비교했다. 마지막으로 중복이 없는지 점검한 뒤 최종 답안을 제출했다. 사람이 문제를 푸는 방식과 똑같았다. "버지니아 출신 대통령만 골라줘" 했더니 100번 중 한 번도 못 맞혀 두 번째 유형의 문제, 즉 '조건에 맞는 것만 골라서 정렬하기'에서는 더 심각한 문제가 드러났다. GPT-4.1에게 "이름이 A, B, C로 시작하는 대통령만 골라서 취임 순서대로 나열해줘"라고 시켰다. 100번을 시도했는데, 완벽하게 맞힌 건 고작 2번이었다. "오하이오주나 버지니아주 출신 대통령만 골라줘"라는 문제에서는 100번 중 단 한 번도 완벽하게 성공하지 못했다. 문제는 '순서 정렬'이 아니라 '조건에 맞는 사람 고르기' 단계에서 발생했다. AI가 조건에 맞지 않는 대통령을 자꾸 포함시킨 것이다. 예를 들어 '이름이 A, B, C로 시작하는 대통령'을 찾을 때, AI는 성이 B로 시작하는 조 바이든(Joe Biden)이나 마틴 밴 뷰런(Martin Van Buren)을 포함시키는 실수를 반복했다. 이름과 성을 헷갈린 것이다. 하지만 여기서도 '생각하는 시간'이 해결책이 되었다. 클로드 3.7 소네트에 확장 사고 기능을 켜니까 '사람 고르기' 정확도가 98~99%로 뛰어올랐다. GPT-5를 '중간' 설정으로 돌리니 100% 정확도를 달성했다. "링컨이 전화기 썼을까?" 단순 질문은 잘 맞혀, 복잡해지면 헤매 세 번째 유형인 '이 일이 시간상 가능했을까?' 판단 문제에서 AI의 성적은 비교적 좋았다. "에이브러햄 링컨이 대통령 재임 중 기차를 탔을 가능성이 있을까?"처럼 단순한 질문에는 95% 이상 정확하게 답했다. 하지만 문제가 복잡해지면 성적이 떨어졌다. 예를 들어 "조지 워싱턴, 존 애덤스, 토머스 제퍼슨이 모두 같은 시기에 살아있었던 적이 있을까?" 같은 질문이다. 대통령 2명의 생존 기간이 겹치는지 판단할 때는 93~95%를 맞혔지만, 3명이 되면 80~91%, 4명이 되면 62~95%로 정답률이 들쑥날쑥했다. 여러 사람의 생존 기간이 한꺼번에 겹치는지 계산하는 것을 어려워한 것이다. AI로 주식 예측할 때 주의해야 하는 이유 이 연구가 중요한 이유는 금융 분야와 직접 연결되기 때문이다. 요즘 AI에게 과거 뉴스를 보여주고 "이 뉴스가 나왔을 때 주가가 올랐을까, 내렸을까?"를 예측하게 하는 연구가 많다. 문제는 AI가 이미 학습할 때 그 이후의 정보까지 봤을 수 있다는 점이다. 예를 들어 AI에게 "2020년 3월 뉴스를 보고 주가를 예측해봐"라고 시키면, AI는 이미 2020년 이후에 무슨 일이 있었는지 알고 있을 수 있다. 그러면 예측이 아니라 '정답지를 보고 푸는 것'이 된다. 연구팀은 이를 '선행 편향'이라고 불렀다. 일부에서는 "2020년 3월 이전 정보만 사용해"라고 AI에게 지시하면 이 문제가 해결된다고 생각했다. 하지만 이번 연구는 AI가 기본적인 시간 순서도 제대로 파악하지 못한다면, 그런 지시만으로는 문제가 해결되지 않는다는 것을 보여준다. 연구팀은 해결책으로 세 가지를 제안했다. 첫째, 시간 순서가 중요한 작업에는 반드시 AI의 '깊이 생각하기' 기능을 켜야 한다. 둘째, AI에게 "이 정보가 그 시점에 알려져 있었는지 근거를 대봐"라고 추가 질문을 해야 한다. 셋째, 확실하지 않을 때는 예측을 하지 말라고 지시하고, 여러 번 실행해서 결과가 일관되는지 확인해야 한다. AI도 '생각할 시간'이 필요하다 이번 연구는 AI를 사용할 때 중요한 교훈을 준다. 현재 AI는 '대략적인 시간 감각'은 있지만, 완벽하게 시간 순서를 맞추려면 추가로 '생각하는 시간'이 필요하다. 문제는 이 '생각하는 시간'이 공짜가 아니라는 점이다. 더 오래 생각하면 더 많은 컴퓨터 자원을 쓰고, 그만큼 비용과 시간이 든다. 따라서 AI를 활용하는 기업이나 개인은 '정확도와 비용 사이의 균형'을 고려해야 한다. 금융 분석, 법률 문서 검토, 역사적 사실 확인처럼 시간 순서가 중요한 분야에서는 AI에게 단순히 질문만 던지는 것이 아니라, '깊이 생각하기' 기능을 켜거나 별도의 확인 과정을 거쳐야 한다. AI가 사람처럼 시간을 완벽하게 이해하려면 아직 갈 길이 멀다. 하지만 '생각할 시간을 주면 훨씬 잘한다'는 발견은 앞으로 AI 개발 방향에 중요한 힌트를 준다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1: '확장 사고(Extended Thinking)' 기능이 뭔가요? A1: AI가 답을 바로 말하지 않고, 먼저 혼자서 생각하는 시간을 갖는 기능이다. 사람이 시험 문제를 풀 때 바로 답을 쓰지 않고 머릿속으로 정리하는 것과 비슷하다. 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사의 클로드 3.7 소네트 모델에서 이 기능을 켤 수 있다. 이 기능을 사용하면 복잡한 문제의 정답률이 크게 올라간다. Q2: '선행 편향'이 뭔가요? 왜 문제가 되나요? A2: AI가 과거 데이터로 예측 능력을 검증할 때, 이미 알고 있는 '미래 정보'를 무심코 활용하는 현상이다. 예를 들어 "2020년 주가가 어떻게 될지 예측해봐"라고 시켰는데, AI가 이미 2020년 이후에 무슨 일이 있었는지 알고 있으면 예측이 아니라 정답지를 보고 푸는 것과 같다. 이렇게 부풀려진 예측 능력은 실제로는 쓸모가 없어서 투자 손실로 이어질 수 있다. Q3: 일반인이 AI에게 시간 순서 관련 질문할 때 주의할 점은? A3: 가능하면 '깊이 생각하기' 기능이 있는 AI를 사용하는 것이 좋다. 긴 목록을 한 번에 정렬하라고 하기보다 짧게 나눠서 질문하면 정답률이 높아진다. 그리고 AI가 알려주는 시간 정보가 중요한 결정에 쓰인다면, 반드시 다른 자료로 한 번 더 확인하는 것이 안전하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.11.26 19:57AI 에디터

이파피루스 '파이뮤PDF 프로', 레이아웃 분석 성능 업그레이드

이파피루스(대표 김정희)가 문서 데이터 추출 라이브러리 '파이뮤PDF 프로(PyMuPDF Pro)'에 머신러닝 기반 레이아웃 분석 기능을 적용해 글로벌 경쟁 솔루션 대비 약 10배 빠른 속도와 높은 정확도를 선보인다. 이파피루스는 문서 데이터 추출 라이브러리 '파이뮤PDF 프로' 성능을 업그레이드했다고 26일 밝혔다. 이번 업데이트의 핵심은 머신러닝 기술을 활용한 문서 레이아웃 분석 기능 추가다. 이를 통해 AI 전처리 용도로 활용되는 문서 데이터 추출 작업 전반의 속도와 정확도를 동시에 높였다는 설명이다. 현재 시중의 다수 문서 추출 솔루션은 문서를 고해상도 이미지로 변환한 뒤 비전 언어 모델(VLM) 방식으로 인식하는 구조를 갖고 있다. 이 방식은 연산량이 많아 처리 속도가 느리고, 고가 GPU 인프라를 필요로 한다는 한계가 있다. 반면 최신 버전 '파이뮤PDF 프로'는 자체 개발한 머신러닝 기반 레이아웃 분석기를 적용해 문서 구조를 직접 파악한 뒤 데이터를 추출한다. 이파피루스는 이 방식이 VLM 기반 글로벌 유사 제품 대비 약 10배 빠른 속도를 구현하면서도 높은 정확도를 유지한다고 설명했다. 특히 테두리가 없거나 병합 셀을 포함한 복잡한 표, 스캔 이미지와 디지털 데이터가 뒤섞인 문서에서도 독보적인 처리 품질을 보인다는 점을 강조했다. GPU 없이 CPU만으로 동작해 인프라 비용 부담이 적은 것도 강점으로 내세웠다. '파이뮤PDF 프로'는 인공지능 및 빅데이터 구축, 업무 자동화, 이미지 렌더링 등 다양한 문서 작업을 파이썬 환경에서 빠르고 정확하게 구현할 수 있는 문서 데이터 추출 라이브러리다. 2016년 첫 출시 이후 2025년 11월 현재 누적 다운로드 1억2천만 건을 돌파했다. 오라클, 보쉬, DHL, 도큐싸인, 슈나이더일렉트릭 등 글로벌 기업 고객을 확보하며 기술력을 인정받고 있다. 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 특화 기능도 강화됐다. '파이뮤PDF 프로'는 문서 내 페이지, 위치 등 메타데이터를 포함한 청크(말뭉치)를 생성할 수 있어 LLM·RAG 환경에서의 검색과 추론 효율을 높인다. 또한 추출한 문서 데이터를 라마인덱스(LlamaIndex)에서 바로 활용 가능한 리더(Reader) 파일 형태로 출력할 수 있어, 문서 기반 대화형 서비스나 검색형 AI 서비스를 개발하는 데 유리하다. 지원 포맷은 PDF, MS오피스, 한글 문서, 이미지 등 다양한 문서 유형을 포괄한다. 이파피루스 김정아 부사장은 "자체 테스트 결과에 따르면 '파이뮤PDF 프로'는 문서 읽기·쓰기와 텍스트 추출, 문서 렌더링 등 모든 작업에서 글로벌 유사 제품들보다 압도적으로 빠른 속도를 자랑한다"며 "AI 시스템 구축을 위한 필수 도구로서 LLM·RAG 서비스 구현이나 데이터베이스 구축에 드는 시간과 비용을 크게 줄여줄 것"이라고 말했다.

2025.11.26 18:17남혁우 기자

韓, 전 세계 '챗GPT' 매출 비중 2위…"업무 도구로 안착"

한국이 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 서비스 '챗GPT' 매출 비중에서 미국에 이어 2위를 차지한 것으로 집계됐다. 26일 앱 시장 분석업체 센서타워가 공개한 보고서에 따르면 챗GPT 앱 매출에서 한국 비중은 5.4%로 전 세계 2위에 올랐다. 1위는 35.4%를 기록한 미국이다. 한국 이용자의 다운로드 당 지출액은 8.7달러로 미국 8.8달러과 사실상 비슷한 수준이다. 다운로드 비중에서는 인도가 15.7%로 가장 높았고, 한국은 1.5%로 21위에 머물렀다. 한국은 8월 가장 높은 다운로드 수치를 기록했다. 이어 10월에는 매출 최고치를 보인 것으로 나타났다. 센서타워는 올해 1월 1일부터 11월 20일까지 한국 앱 마켓 전체에서 챗GPT가 다운로드 1위, 매출 4위를 기록했다고 밝혔다. 센서타워 관계자는 "매출 상위 앱 대부분이 게임"이라며 "비게임 앱인 챗GPT가 4위를 차지한 점은 이례적 성과"라고 분석했다. 웹 이용 데이터 부문에서도 챗GPT는 국내 월간 웹 방문 순위 5위를 기록했다. 유튜브·네이버·구글·다음이 그 뒤를 이었다. 챗GPT 이용자 1인당 월평균 체류 시간은 367분으로, 네이버 체류 시간보다 약 1.7배 더 길었다. 센서타워는 "한국 이용자에게 챗GPT는 이제 검색창이 아니라 하루 업무를 처리하는 작업 공간으로 자리 잡았다"고 평했다.

2025.11.26 17:44김미정 기자

'데이터 칸막이' 없앤다…아이티센인포유, 제조업 AI·데이터 통합 전략 공개

아이티센인포유가 제조 기업의 복잡한 데이터 통합 관리와 인공지능(AI) 도입을 쉽게 수행하는 지원 전략을 제시했다. 아이티센인포유는 마이크로소프트(MS)·데이터브릭스와 함께 데이터 관리 방안과 실제 사례를 공유하는 세미나를 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 행사에서는 제조 기업들의 성공 사례가 주목받았다. 국내 한 대기업 제조사는 그동안 계열사마다 데이터를 저장하는 방식이 다르고 서로 공유가 되지 않는 '데이터 칸막이' 현상을 겪어왔다. 이에 아이티센인포유는 데이터브릭스 기술을 활용해 흩어진 데이터를 한 곳에 통합하고 이를 시각화 도구인 '파워 BI'와 연결했다. 그 결과 데이터의 정확도가 높아진 것은 물론 경영진이 필요한 정보를 즉각 확인할 수 있게 돼 의사결정 속도가 획기적으로 빨라졌다. 업무 효율을 극적으로 높인 사례도 소개됐다. 또 다른 대형 제조기업은 제품 생산 계획을 세우는 시뮬레이션 작업에 매번 많은 시간을 허비해야 했다. 하지만 데이터브릭스 기반의 자동화 시스템을 도입한 후, 이 과정이 10분 이내로 단축됐다. 단순 시스템 교체를 넘어 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든 것이다. 아이티센인포유는 최근 기업들의 화두인 AI 도입 전략도 발표했다. 특히 사용자가 마치 사람에게 묻듯 질문하면 AI가 사내 데이터를 찾아 답변해 주는 기술을 소개했다. 복잡한 준비 과정 없이 기업이 원하는 맞춤형 AI 기능을 빠르고 안전하게 구축해 주는 역량과 노하우가 강조됐다. 아이티센인포유는 이같은 기술을 기업들이 부담 없이 경험해 볼 수 있도록 '4단계 사전 검증(PoC) 프로그램'을 운영 중이다. 이 프로그램을 이용하면 본격적인 도입 전에 회사의 데이터로 성능과 비용 절감 효과를 미리 확인해 볼 수 있어 최근 문의가 잇따르고 있다는 것이 아이티센인포유 측 설명이다. 아이티센인포유 관계자는 "이번 세미나는 기술적인 설명을 넘어 실제로 데이터브릭스가 기업의 일하는 방식을 어떻게 바꿀 수 있는지 증명하는 자리였다"며 "앞으로도 기업들이 겪고 있는 데이터와 AI 관련 고민을 가장 빠르고 효과적으로 해결해 주는 파트너가 될 것"이라고 말했다.

2025.11.26 17:18한정호 기자

"김부장님도 편하게"...미리캔버스, 직장인 실무 템플릿 강화

미리디(대표 강창석)가 운영하는 비주얼 커뮤니케이션 플랫폼 '미리캔버스'가 직장인 실무 특화 비즈니스 템플릿을 강화했다고 26일 밝혔다. 이번 템플릿 강화를 통해 미리캔버스는 기존 10~15페이지에서 20~30페이지까지 장표 구성과 깊이를 확대했다. 글로벌 비즈니스 로드맵, 전사 운영 효율화, 수익성 개선 방안, 시장 진출 분석 및 계획 등 다양한 상황별 전략 수립이 가능한 비즈니스 템플릿을 세부 테마별로 선보인다. 강화된 템플릿은 컨설팅 결과물 수준의 프레젠테이션 흐름으로 설계됐다. 텍스트만 변경하면 실무에 바로 적용할 수 있어 직장인들의 프레젠테이션 구성과 디자인 부담을 획기적으로 줄여준다. 추가 편집이 필요할 경우, 자체 개발한 디자인 전용 AI 엔진 '미리클넷'이 작업 편의를 돕는다. 3천만 건 이상의 디자인 데이터를 학습한 미리클넷은 콘텐츠의 목적과 레이아웃, 분위기 등 디자인 맥락을 읽고 사용자의 프레젠테이션에 맞는 이미지와 아이콘·일러스트를 추천한다. 미리캔버스는 향후 각 업계 유명 전문가와 협업한 비즈니스 템플릿 공개를 비롯해 직장인 대상 프레젠테이션 솔루션을 고도화할 방침이다. 서민웅 미리디 마케팅 총괄이사는 “이번 비즈니스 템플릿 강화로 기획이나 보고에 도움이 되는 프레임과 플로우를 담은 고품질 템플릿을 제공할 수 있게 됐다”며, “간단한 편집만으로도 전문적인 프레젠테이션을 제작할 수 있어 직장인의 업무 효율성과 생산성 향상에 기여할 것”이라고 말했다.

2025.11.26 15:14백봉삼 기자

"제정신인가"…젠슨 황, 최대 실적 내고도 왜 격노했나

엔비디아를 세계 최고 기업으로 키워낸 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 전체 회의에서 강하게 질책한 사실이 공개돼 화제가 되고 있다. 미국 경제매체 비즈니스인사이더(BI)는 25일(현지시간) 젠슨 황 CEO가 지난 20일 회의에서 "제가 알기로는 엔비디아 내부에 직원들에게 AI 사용을 줄이라고 지시한 관리자가 있다고 한다”면서 "제정신이냐"고 지적했다. 이 같은 발언은 엔비디아가 사상 최대 실적을 발표한 다음 달 진행된 전체 회의에서 나온 것으로 전해졌다. 이날 회의에서 황 CEO는 "AI로 대신할 수 있는 모든 작업을 자동화하고 싶다"고 말했다. 또, "AI가 잘 작동하지 않는 작업이라도 될 때까지 쓰라”고 강조하며, "직원들이 AI 도구를 직접 개선하는 데 참여해야 한다"고 주문했다. 그는 "AI를 도입해서 도구를 개선하는 데 도움을 줘라. 우리에게는 그렇게 할 힘이 있다"고 독려했다. 젠슨 황은 엔비디아 소프트웨어 엔지니어들이 이미 AI 코딩 어시스턴트 '커서(Cursor)'를 사용하고 있다는 점을 강조하며, 이를 더 광범위한 기업 도입 모델로 제시했다. 엔비디아 뿐 아니라 거대 기술 기업들은 직원들이 일상 업무에 AI를 더 많이 활용하도록 장려하고 있다. 현재 마이크로소프트와 메타는 직원들의 AI 활용도를 평가할 계획이며, 구글은 엔지니어들에게 코딩에 AI를 활용하도록 권고했다. 아마존도 직원들의 요청에 따라 '커서' 도입을 존의 중이다. 황 CEO는 직원들에게 AI로 인해 일자리를 잃을 걱정을 할 필요가 없다고 밝혔다. 그는 “할 일이 없어지지 않을 것”이라며 “그것은 내가 약속할 수 있다”고 말했다. 그는 “엔비디아는 지난 분기에만 수천 명을 채용했다”며, “주차장이 부족할 정도였다”고 농담하며,채용 인력이 여전히 증가하고 있다고 덧붙였다. 황 CEO는 “솔직히 말하면 아직 1만 명 정도 더 부족하다”며, “하지만, 채용 속도는 신규 인력을 조직에 통합하고 조화시키는 속도와 일치해야 한다” 설명했다. 엔비디아 직원 수는 2024 회계연도 말 2만9천600명에서 2025 회계연도 말에는 3만6천명으로 늘어난 상태다. 젠슨 황은 회의 자리에서 최근 회사가 타이베이와 상하이에 새 사무실을 열었고 미국 내에서도 두 개의 신규 시설을 건설 중이라고 밝혔다.

2025.11.26 14:19이정현 미디어연구소

누리호 4차 발사 준비 착착…오후 10시부터 산화제·연료 충전

한화에어로스페이스가 처음 제작을 주관한 누리호 4호기가 26일 낮 1시 현재 발사 12시간을 앞두고 발사대 운용을 위한 최종 점검에 들어갔다. 발사 3시간 전인 밤 10시부터 산화제/연료 충전을 시작한다. 우주항공청은 이날 오전 발사대에 세워진 누리호에 대한 엄빌리칼(공급선) 연결 등 설치작업을 완료한 상태다. 유공압 엄빌리컬 연결 및 기밀 점검 작업 등 외부 전원 인가, 유공압 설비 초기 상태 점검을 마쳤다. 오후엔 밸브 및 엔진 제어용 헬륨 충전 및 보충을 시작한다. 특히, 발사 4시간 전인 이날 오후 9시께 액체산소 공급라인 및 탱크 냉각에 들어간뒤 밤 10시부터 케로신과 액체산소 충전, 추진제 탱크 가압용 헬륨 충전을 진행할 예정이다. 이어 발사체 기립 장치 철수와 함께 관성항법유도시스템 정렬이 시작되고, 발사 10분 전부터는 발사체 이륙 직전 발사관제 시스템에 의한 발사자동운용(PLO) 단계에 진입한다. 발사 시간은 날씨 등의 변수가 없는 한 27일 1시 4분으로 예상됐다. 당초 정한 발사 예정 시간은 0시 54분~1시 14분 사이다. 지구궤도를 도는 우주물체(ISS 등)와의 충돌 가능성 등을 고려해 발사 5시간 30분 전인 오후7시 30분 발사관리위원회를 열어 발사시각을 최종 확정한다. 발사 때 지상풍 순간 최대 풍속이 초속 21m 넘으면 연기 발사 기상조건으로는 영하 10~영상 35도, 습도 25도 기준 98%이하, 압력은 947~1040 헥토파스칼, 지상풍은 발사시 평균 초속 15m, 순간최대 풍속이 초속 21m, 초고층 건물에 작용하는 풍하중이 200 킬로파스칼(kPa·deg)을 넘으면 안된다. 또 낙뢰나 구름도 비행경로에 없어야 한다. 우주항공청은 이외에 27일 발사체 이륙부터 위성 궤도 1주기 시점에 유인 우주선(ISS)이 200km이상 떨어져 있어야 발사가 가능할 것으로 내다봤다. 발사에 성공했을 경우 누리호 4호기는 170도의 발사 방위각을 따라 남쪽으로 비행하다 발사 125초만에 고도 63.4km에 도달하며 1단이 분리된다. 또 234초(201.9km)에 페어링 분리, 272초(257.8km)에 2단이 분리된다. 위성은 발사한지 807초, 지구궤도 600.1km에 도달했을 때 차중 3호 분리를 시작으로 20초 간격으로 927초까지(599.9km) 큐브위성을 2~7차로 분리하고, 비행이 종료될 예정이다. 나로호 4차 발사는 한국형발사체 고도화 사업의 일환으로 추진됐다. 사업기간은 2022년부터 2027년까지 총 6년으로 총 6천873억 8천만원이 투입된다. 이번 4차발사 운용 및 사업 주관은 한국항공우주연구원이 맡았다. 한화에어로스페이스는 발사체 제작을 총괄 주관하고, 처음으로 협력업체의 품질 관리 및 감독도 진행했다. 또 발사지휘센터(MDC)와 발사관제센터(LCC) 등의 발사 운용에도 참여한다. 발사체 제작을 민간이 맡기는 이번이 처음이다. 이들은 현재 누리호 5,6호기를 동시에 조립 중이다. 누리호 4호기는 발사체 길이만 47.2m, 직경 3.5m에 무게가 200톤이다. 총 3단으로 구성됐다. 1단은 75톤급 액체엔진 4기, 2단은 75톤급 액체엔진 1기, 3단은 7톤급 액체엔진 1기를 각각 갖췄다. 연료만 56.5톤, 산화제는 126톤이다. 탑재 중량은 총 2.2톤이다. 지난 2023년 발사한 누리호 3호기와 이번 4호기와의 가장 큰 차이는 발사시각이다. 4차 발사가 자정께 이루어지는 이유는 차중3호의 오로라 관측 미션 때문이다. 오로라 관측기 가장 용이한 위치에 위성을 올려 놓기 위해 자정 이후를 발사 시간으로 선택했다. 누리호 4호기 밤에 쏘는 이유는 오로라 때문…3,4호기 탑재체 무게도 365kg늘어 또 다른 차이는 위성 무게다. 누리호 3차에서는 위성 무게가 총 240kg이었으나, 이번에는 595kg이다. 위성사출장치 및 어댑터 무게도 3차 대비 125kg 증가한 365kg이다. 발사체 설계도 일부 변경됐다. 4호기에서는 다중위성 어댑터가 새로 개발돼 적용됐다. 또 상단 내부 카메라도 2기가 추가됐다. 3차 발사 당시 카메라 화각 제한으로 큐브위성 1기(도요샛 3호기)의 사출 여부 영상 확인이 어려웠기 때문이다. 누리호 4호기 탑재 위성은 모두 13기다. 주탑재 위성은 차세대중형위성 3호(CAS500-3)이다. 차중 3호는 무게만 516kg이다. 고도 600km에서 태양 위치를 따르는 태양동기궤도를 돌면서 ▲지구 오로라/대기광 관측 ▲우주 자기장/플라즈마 측정 ▲3D 바이오프린팅 및 줄기세포 기술 검증에 나설 계획이다. 임무 수명은 1년 이상이다. 이외에 부탑재위성인 큐브위성 12기가 함께 올라간다. 12기 제작은 항우연, 스페이스린텍, 한컴인스페이스, ETRI, 우주로테크, 코스모웍스, 쿼터니언, 서울대학교, 인하대학교, KAIST, 세종대학교가 주도했다. 차중 3호는 다중 위성 어댑터에 장착되고, 큐브위성은 개별 발사관에 탑재된다. 발사체 3단이 목표 고도에 도달하면 차중 3호가 먼저 분리된 뒤, 이후 약 20초 간격으로 큐브위성을 한 번에 2기씩 사출한다. 발사 후반부터는 남태평양 팔라우서 위성 등 추적 발사 이후 초반은 나로우주센터와 제주도 추적 레이더 및 텔레메트리 안테나를 통해 이루어지고, 발사 후반부인 위성 분리 시점부터 남태평양 팔라우 추적소 텔레메트리 안테나가 발사체 3단 및 위성 등을 추적한다. 우주항공청 현성윤 한국형발사체 프로그램장은 "이시간 현재 27일 새벽 발사는 정상 추진 중"이라며 "이번 발사는 특히, 민간에서 만든 발사체를 처음 발사한다는 의미가 있다"고 설명했다.

2025.11.26 13:52박희범 기자

콘트론, 신규 산업용 컴퓨터 KBox E-430-RPL/RPH 출시

통합업체와 개발자가 애플리케이션에 지능을 구현할 수 있도록 지원 타이베이 2025년 11월 26일 /PRNewswire/ -- 글로벌 IoT•임베디드 컴퓨팅 기술 선도기업 콘트론(Kontron)이 새로운 산업용 컴퓨터 KBox E-430-RPL/RPH를 출시했다. 이 제품은 통합업체와 개발자에게 견고한 소형 컴퓨팅 플랫폼을 제공해, 스마트 제조, 스마트 헬스케어, 스마트 리테일, 스마트 시티 등 다양한 스마트 애플리케이션 개발을 지원한다. Kontron KBox E-430-RPL/RPH Industrial Computer AI 지원 하이브리드 컴퓨팅 KBox E-430-RPL/RPH는 하이브리드 코어 기반 13세대 인텔® 코어™ U-시리즈 프로세서(코드명 Raptor Lake U)를 탑재해 워크로드를 가장 적합한 코어에 지능적•동적으로 할당해 성능과 효율성 간 최적의 시너지를 실현할 수 있다. 또한 동일 칩 안에 고성능 통합 인텔® Xe 기반 그래픽과 AI 가속 기능을 결합해 8K UHD 콘텐츠 처리 및 AI 추론에서 향상된 성능을 제공한다. 보안성 강화된 실시간 네트워킹 시스템은 자체 내부 리소스를 갖춘 별도의 TPM 2.0 보안 칩을 장착해 펌웨어 기반 TPM보다 더 강력한 보안을 제공한다. 일부 변형 모델은 시간 민감성 네트워킹(Time-Sensitive Networking•TSN) 기술을 지원해 이더넷을 통한 실시간 통신을 보장한다. 이 두 가지 기능을 결합하면 동기화된 작동과 강력한 보안이 요구되는 애플리케이션을 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 실시간 기능을 보장할 수 있다. 산업용 등급 설계 KBox E-430-RPL/RPH는 작동 온도 범위에 따라 상업용 및 산업용 등급으로 제공되어 다양한 환경 조건에서 합리적인 예산으로 최대의 신뢰성을 보장한다. 또한 본 시스템은 가혹한 환경을 포함해 어떤 환경에서도 배치가 가능하도록 산업용 등급 요구사항에 맞춰 설계됐다. 주요 설계 기준으로는 다양한 전기 환경에서 신뢰할 수 있는 작업을 위한 넓은 입력 전압 범위, 신뢰할 수 있는 조용한 작업에 필요한 패시브 쿨링과 먼지 및 오염 방지 기능, 진동으로부터 보호에 필요한 견고한 하우징 등이 포함된다. 네 가지 I/O 구성 KBox E-430-RPL/RPH는 다양한 애플리케이션 요구에 맞춰 네 가지 I/O 구성으로 제공된다. 각 구성은 네트워크 이중화(network redundancy), 부하 분산, 트래픽 분리, 고속 데이터 수집, 비디오 월, 멀티 디스플레이 제어, 최대 비디오 인터페이스 유연성 및/또는 PLC/센서 통합이 필요한 애플리케이션에 맞게 각각 4개의 2.5GbE LAN 포트, 4개의 DisplayPort 커넥터, DisplayPort/HDMI 듀얼 인터페이스 및/또는 DIO 및 COM 포트를 하나 이상 제공한다. 자세한 내용은 https://www.kontron.com/en/products/kbox-e-430-rpl-rph/p186612에서 확인할 수 있다. 콘트론 소개 콘트론은 출시 시간 단축과 소유 비용 절감에 효과적이고 장기적인 사용 수명을 보장하는 하드웨어•소프트웨어•서비스 기반의 최첨단 보안 솔루션을 출시해 IoT와 4차 산업 혁명을 선도하고 있으며, 스마트 기술 통합 분야에서 믿음직한 동반자 역할을 충실히 하고 있다. www.kontron.com를 방문하거나 전화 +886-2-2799-2789 또는 이메일 SalesAsia@kontron.com으로 문의하면 더 자세한 내용을 확인할 수 있다.

2025.11.26 11:10글로벌뉴스

원더쉐어, EdrawMind V13 출시…AI 기반 지식 관리의 기준을 재정의

밴쿠버, BC 2025년 11월 26일 /PRNewswire/ --창의성과 생산성 솔루션 분야의 글로벌 선두 기업인 원더쉐어(Wondershare)가 AI 기반 마인드맵 프로그램 'EdrawMind V13'을 출시했습니다.내장된 노트 기능을 탑재한 이 소프트웨어는 노드 기반 노트(node-based notes)를 지원하는 최초의 전문 도구 중 하나로, 이번 새 버전은 한층 더 빠르고 스마트한 지식 관리 시스템을 제공하며, 마인드 매핑의 생산성 기준을 새롭게 정의합니다. Wondershare launches EdrawMind V13, an AI-powered mind mapping software with built-in notes. 최신 버전은 지능형 지식 관리부터 차세대 창작 도구, 강화된 AI 기능에 이르기까지 다양한 강력한 업데이트를 도입했습니다. 이를 통해 아이디어 조직 과정을 그 어느 때보다 직관적이고 영감을 주는 방식으로 발전시켰습니다. 더 스마트한 지식 관리 EdrawMind V13은 듀얼 패널 보기에서 사용자가 직접 노트를 삽입하고 편집할 수 있는 새로운 노트 시스템을 도입했습니다. 왼쪽 패널의 마인드맵은 구조적 개요를 명확하게 보여주고, 오른쪽 패널의 노트는 상세한 맥락과 내용을 기록합니다. 노트가 결합된 마인드맵은 시각화된 지식 베이스로 활용되며, 언제든지 추적하고 참고할 수 있습니다. 또한 사용자는 텍스트, 이미지, 동영상, 표, 링크, 코드 블록 등 다양한 요소를 삽입할 수 있어 폭넓은 콘텐츠 관리 요구를 충족합니다. 차세대 마인드맵 '노드 중심 연결'에서 '자유 창작'으로의 전환을 알리는 EdrawMind V13은 창의적 유연성의 새로운 시대를 열었습니다. 이번 신버전은 플로차트(도형 및 일반 텍스트), 자유 형태의 관계선 그리기(자동 라우팅), 노트 스케치 등을 지원해, 화이트보드와 같은 자유로운 창작 환경과 마인드맵의 구조적 명확성을 매끄럽게 결합합니다. 고급 AI 역량 신버전은 'AI 웹페이지 요약기(AI Webpage Summarizer)'를 새롭게 도입해, 웹사이트 콘텐츠를 한 번의 클릭으로 지능적으로 요약하고 복잡한 정보를 몇 초 만에 구조화된 지식 네트워크로 자동 변환합니다.또한 핵심 노드에 대한 노트를 AI가 지능적으로 생성해, 마인드맵을 더욱 체계적인 지식 베이스로 발전시킵니다.이번 버전은 'AI 웹 검색(AI Web Search)' 기능도 지원해, 사용자가 최신 정보를 기반으로 마인드맵과 프레젠테이션을 생성할 수 있도록 하며, 출처 표기와 추적 역시 원클릭으로 쉽게 수행할 수 있습니다. 향상된 사용자 경험 새롭게 재설계된 작업 공간은 한층 더 깔끔하고 직관적인 인터페이스를 제공하며, AI 기능에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 'AI 생성 마인드맵(AI-Generated Mind Maps)' 전용 좌측 패널을 배치했습니다. 새롭게 도입된 8가지 테마 스타일은 다양한 창작 시나리오와 시각적 선호도를 충족해, 지식 매핑 과정을 더욱 강력하면서도 손쉽게 만들어 줍니다. 에이든(Aiden) 원더쉐어 EdrawMind 책임자는 "EdrawMind V13을 통해 개인과 팀이 사고하고 창작하며 지식을 조직하는 방식을 새롭게 상상하고 있습니다. AI 지능과 직관적인 디자인을 결합함으로써 사용자가 정보를 통찰로 전환하는 과정을 그 어느 때보다 빠르고 스마트하게 만들고 있습니다"라고 말했습니다. EdrawMind에 관한 자세한 내용은 EdrawMind 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. 또는 유튜브, 페이스북, 트위터, 링크드인, 인스타그램에서 팔로우할 수도 있습니다. 원더쉐어 소개: 원더쉐어(Wondershare)는2003년에 설립된 글로벌 소프트웨어 기업으로, 창의성과 생산성 분야에서 혁신적인 솔루션을 선보이며 널리 알려져 있습니다. '크리에이티브 심플리파이드(Creativity Simplified)'라는 미션 아래 동영상 편집 도구 Filmora와 SelfyzAI, 문서 관리 솔루션 PDFelement, 다이어그램 도구 EdrawMax와 EdrawMind 등 다양한 제품군을 제공하고 있습니다. 원더쉐어는 누적 활성 사용자 20억 명 이상, 200개 국가 및 지역에 걸친 글로벌 영향력을 기반으로, 직관적인 소프트웨어와 트렌디한 크리에이티브 리소스를 통해 차세대 크리에이터들의 창의적 가능성을 확장하는 데 앞장서고 있습니다.

2025.11.26 11:10글로벌뉴스

우정사업본부, 산업안전보건 우수사례 공유

우정사업본부는 전국 우체국과 우편집중국 등을 대상으로 진행된 2025년 산업안전보건 우수사례 발표대회에서 김제우체국이 최우수상을 수상했다고 26일 밝혔다. 김제우체국은 데이터를 활용한 안전사고 발생 제로화 추진 사례 등 다양한 활동을 인정받아 최우수상의 영예에 올랐다. 중부권광역우편물류센터와 제주우체국, 완도우체국은 우수상을, 양양우체국 등은 장려상을 각각 수상했다. 우수사례는 책자와 교육영상으로 제작돼 전 종사원의 안전 역량 강화에 활용될 예정이다. 우수사례 발표대회는 25일 충남 천안 우정인재개발원에서 직할기관과 각 지방우정청에서 사전심사를 통해 선발된 총 12개 관서가 참여한 가운데 열렸다. 지난해 하반기부터 올해 상반기까지 추진한 위험성평가, 근골격계 유해요인조사, 작업환경측정, 온열질환 예방활동 등의 다양한 안전보건 주제로 우수사례를 발표하고 질의·응답하는 방식으로 진행됐다. 우정사업본부는 종사원의 안전과 건강 확보를 위해 '함께하는 안전보건! 거듭나는 우정일터!'란 경영방침 아래 '중대재해NO! 안전사고 10% 감축'을 목표로 현장 중심의 자율적 안전 활동을 독려하는 한편, 겨울철 종사원의 안전확보를 위한 '겨울철 안전보건 특별관리 기간'을 내년 2월까지 운영할 계획이다. 곽병진 우정사업본부장 직무대리는 “오늘 선정된 우수사례 전파를 통해 우리 조직의 안전 문화를 한 단계 더 높이는 기회가 되기를 기대한다”며 “앞으로도 산업재해 예방을 위한 안전보건 활동에 지원과 격려를 아끼지 않겠다”고 말했다.

2025.11.26 10:57박수형 기자

[현장] AI G3 향한 대전환 '시동'…산·학계, 피지컬 AI·독자 모델 투트랙 비전 제시

우리나라의 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략으로 '피지컬 AI'와 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발이 부상하고 있다. 로봇·AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·제조업 현장이 한데 맞물린 산업 AI 대전환(AX) 방향성을 논의하기 위해 정부·국회·산업·학계가 머리를 맞댔다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원은 26일 국회 의원회관에서 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 공동 개최했다. 이날 포럼에는 김윤·정진욱·유용원·민형배·이성윤·강경숙·이주희 의원 등 여야 상임위 국회의원들을 비롯해 과학기술정보통신부 김경만 인공지능정책실장과 정보통신산업진흥원(NIPA) 김득중 부원장이 참석했다. 또 네이버·SK하이닉스·LG·한화에어로스페이스 등 주요 ICT 기업과 서울대·카이스트·성균관대 등 학계 관계자들이 함께했다. 첫 발제를 맡은 김민표 두산로보틱스 대표는 글로벌 제조업 인력난, 저출생·고령화로 인한 생산가능인구 급감 등을 근거로 피지컬 AI가 인류 산업구조의 필연적 대전환임을 강조했다. 그는 "챗GPT 등장 이후 지능형 모델이 폭발적으로 발전했고 추론 비용이 급감했다"며 "이제는 AI가 실제 기계·로봇에 접목되는 시대가 시작됐다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI는 기존 생성형 AI가 학습하는 인터넷 데이터로는 학습이 불가능하다"며 "힘·압력·접촉·관절 정보 등 센서 기반 비정형 데이터를 대량 수집해야 한다"고 강조했다. 이는 숙련공의 장기 노동 경험에서만 얻어지는 고난도 데이터다. 엔비디아를 비롯한 빅테크 기업에서 이를 시뮬레이션으로 대체하려는 시도도 있으나, 실제 적용 단계에서 발생하는 현실과 시뮬레이션의 격차 때문에 완전한 대체는 불가능하다는 설명이다. 이에 대해 김 대표는 "숙련 기술을 대신할 수 있는 AI 로봇을 만들려면 지금의 자율주행 산업보다 훨씬 큰 장기 투자가 필요하다"며 "용접·샌딩·고하중 반송 등 제조 현장 핵심 직무를 중심으로 피지컬 AI의 로드맵을 설계해야 한다"고 제안했다. 이어 그는 피지컬 AI 활성화를 위한 정책을 제언했다. 먼저 지능형 로봇 안전 인증제도 개편이다. 현재는 철창 안에서 반복동작만 수행하는 산업용 로봇을 기준으로 한 안전규격만 존재해 AI 기반 로봇의 능동적 판단을 전혀 반영하지 못한다는 지적이다. 또 국내 기업 중심의 로봇 보조금 제도 설계도 제시했다. 과거 보조금이 오히려 중국산 서빙 로봇만 확산시킨 사례를 언급하며 "국산 플레이어에 혜택이 돌아가는 구조를 만들어야 산업이 성장한다"고 설명했다. 다음으로 SKT 이영탁 부사장은 현재 참여 중인 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 전략을 소개했다. SKT는 2018년부터 자체 LLM을 개발한 경험과 대규모 AI 데이터센터 운영 역량을 기반으로 5천억 파라미터 규모의 초거대 모델을 구축한다는 목표다. SKT 컨소시엄에는 크래프톤·포티투닷·리벨리온·셀렉트스타·서울대·카이스트 등이 참여해 AI 서비스·모델·데이터·인프라 전 과정을 아우르는 풀스택 개발을 진행 중이다. 이 부사장은 "5천억 파라미터 모델은 고급 추론·전문 도메인 이해·복잡한 사고 능력을 갖춰 글로벌 모델과 경쟁할 수 있다"며 "'전문가 혼합(MoE)' 구조로 비용 효율을 극대화하겠다"고 설명했다. 특히 AI 접근성을 전화·문자 등 기본 통신서비스로 확장해 '모든 국민의 AI, 모든 국민의 에이닷'이라는 슬로건을 제시했다. 아울러 국내 제조업 전반의 AX도 주도하겠다는 비전을 밝혔다. 이날 포럼에서는 피지컬 AI와 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 병렬 추진 필요성이 제기됐다. 학계에서는 불확실성·센서 한계·반복정확도 확보 없이는 피지컬 AI가 실제 산업에 들어갈 수 없다고 지적하며 데이터·물리기반(PBF) 모델링, 전문인재 양성의 시급성을 강조했다. 성균관대 김광수 AI융합원장은 "AI 기술만 발전해선 안 되고 위험 작업을 맡길 수 있는 새로운 인증제도와 법·제도 기반이 동시 구축돼야 한다"고 짚었다. 산업계는 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU) 생태계 강화가 AI G3 도약의 핵심이라고 목소리를 냈다. 리벨리온·딥엑스·모빌린트·퓨리오사AI 등은 GPU 의존 구조를 벗어나려면 국가 차원의 학습용·온디바이스용 NPU 투자가 병행돼야 한다는 점을 지적했다. 또 NPU 상용화를 통해 비용효율성이 높아지면 피지컬 AI와 실제 산업 현장 적용이 확대될 것으로 전망했다. 이에 대해 정진욱 의원은 "피지컬 AI 산업에 적용될 움직이는 로봇을 전제로 한 완전히 새로운 인증 제도마련이 시급하다"며 "광주에서 추진하는 NPU 특화 데이터센터 등 국산 생태계 중심의 인프라 투자를 국회가 적극 뒷받침하겠다"고 밝혔다. 과기정통부 김경만 실장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 2027년까지 LLM 모델부터 거대행동모델(LAM)과 피지컬 AI 접목까지 단계적으로 확대할 것"이라며 "피지컬 AI 투자를 위한 예타는 물론 국산 AI 반도체 밸류체인 강화, 공공 데이터 생태계도 준비하겠다"고 설명했다. 최형두 의원은 "NPU를 활용하는 것이 '진짜 AI'라는 데 동의하며 피지컬 AI 예산 확보에 총력을 다하는 중"이라며 "국회가 산업·연구·스타트업이 함께 뛰는 AI 생태계를 만들기 위해 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2025.11.26 10:56한정호 기자

'19금 대화' AI 곰인형, 다시 출시됐다

성적 대화를 시도하고 위험 행동을 조장할 수 있다는 미국 소비자단체의 경고를 받은 뒤 판매가 중단됐던 인공지능(AI) 탑재 곰 인형이 다시 출시됐다고 엔가젯, 기즈모도 등 외신들이 25일(현지시간) 보도했다. 지난 주 뉴욕타임스(NYT)는 미국 소비자단체 공익연구그룹(PIRG)의 보고서를 인용해 싱가포르 업체 폴로토이(FoloToy)의 AI 곰 인형 '쿠마'(Kumma)에 성적인 대화나 위험한 물건 위치를 안내하는 등의 문제가 있는 것으로 나타났다고 보도했다. 99달러(약 14만5천원)에 판매된 이 인형에는 오픈AI의 'GPT-4o'가 탑재됐다. 스피커가 내장돼 대화를 나눌 수도 있다. 어린이 대상의 이 곰인형은 PIRG가 테스트를 위해 총, 칼, 성냥, 약, 비닐봉지 등 어린이에게 위험할 수 있는 생활용품에 대해 질문하자 이 물건들을 찾을 수 있는 위치를 알려줬다. 또 성적 취향이나 가학적 성향 등 성적으로 노골적인 주제에 대해서도 거리낌 없이 이야기했다. 이런 문제가 지적되자 폴로토이는 안전성 점검을 위해 쿠마의 판매를 중단하겠다고 밝혔고, 오픈AI 역시 폴로이트의 서비스 이용이 정지됐다고 밝혔다. 하지만, 문제가 불거진 지 일주일 만에 폴로이트는 쿠마 인형을 다시 출시했다. 회사 측은 24일 소셜미디어를 통해 "안전 모듈에 대한 철저한 검토, 테스트 및 보강 작업을 일주일 동안 진행한 끝에, 판매를 재개하기 시작했다"고 밝혔다. 엔가젯은 NYT 보도 이전 쿠마 제품 페이지에는 'GPT-4o'로 구동된다고 나와 있었으나, 현재 새로운 제품 설명 페이지에는 'GPT-4o'나 특정 AI 모델에 대한 언급이 없다고 전했다.

2025.11.26 10:54이정현 미디어연구소

"기존 시설은 제외?"…데이터센터 특별법에 업계 '우려'

정부가 추진 중인 데이터센터 특별법이 신규 시설 중심으로 이뤄질 가능성이 높아지면서 기존 센터 지원은 사실상 제외될 것이라는 우려가 나왔다. 26일 IT 업계에 따르면 그동안 데이터센터가 겪어온 환경 규제와 민원 문제 완화를 위해 해당 특별법이 논의되고 있지만, 실제 법안 구조는 신규 인공지능(AI) 데이터센터에 초점이 맞춰진 것으로 나타났다. 데이터센터 특별법 논의는 지난해 9월 더불어민주당 한민수 의원이 대표 발의한 법안에서 시작됐다. 이 법안은 신설 AI 데이터센터에 필요한 기준과 지원 체계를 구축하겠다는 취지로 발의돼 현재 국회 상임위에서 심사 중이다. 유사한 내용을 담은 더불어민주당 정동영 의원 법안도 같은 시기 발의되면서 두 안건은 병합 논의가 이뤄지고 있다. 다만 두 법안 모두 아직 본회의 문턱을 넘지 못해 제도화 단계까지는 시간이 더 필요하다. 전문가들은 기존 데이터센터가 이런 논의에서 제외되는 이유가 단순히 법안 구조 때문만은 아니라고 지적했다. 김영환 한국전자기술연구원(KETI) 단장은 "기존 데이터센터는 이미 소음과 환경 규제, 전력 인입 제한, 지역 민원 등 여러 문제를 안고 있다"며 "특별법이 시행돼도 체감 변화가 크지 않을 것"이라고 설명했다. 그는 "설비와 입지, 전력 구조가 모두 오래돼 지원 요건을 충족하는 것도 쉽지 않다"고 말했다. 그렇다고 기존 센터를 AI 데이터센터로 전환하는 작업도 사실상 불가능하다는 의견도 나왔다. 기존 센터가 중앙처리장치(CPU) 사용을 전제로 설계돼 랙당 전력밀도와 발열량이 크게 증가하는 AI 서버를 감당하기 어려워서다. 김성윤 테라텍 연구소장은 "GPU 기반 서버에 필요한 고밀도 전력 공급과 액체냉각 시스템을 갖추려면 배전과 냉각 설비를 사실상 처음부터 다시 설치해야 한다"고 설명했다. 김 연구소장은 입지 문제도 걸림돌이라고 지적했다. 그는 "현재 기존 센터는 대부분 도심에 자리하고 있어 전력 인입 확대가 쉽지 않다"며 "소음과 발열로 인한 지역 민원 부담도 여전하다"고 지적했다. 단국대 나연묵 SW융합대학 컴퓨터공학과 교수는 "건물 구조나 층고 하중 자체가 고성능 AI 장비를 수용하기엔 한계가 있다"고 말했다. 이어 "기존 센터가 사실상 제외된 정책이 현장에서 혼란을 키울 수 있다"며 "별도 지원 기준이나 전환 프로그램을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.11.26 10:27김미정 기자

DN솔루션즈, 獨 폼넥스트서 적층 기술 선봬

공작기계 글로벌 3위, 국내 1위 기업인 DN솔루션즈는 최근 독일 프랑크푸르트에서 열린 3D 프린팅·적층가공 분야 최대 전시회 '폼넥스트 2025'에서 금속 적층 장비를 성공적으로 선보였다고 26일 밝혔다. DN솔루션즈가 독일 폼넥스트에 참가한 것은 이번이 처음이다. 회사는 18~21일 전시 기간 동안 파우더 베드 퓨전(PBF) 방식의 금속 적층(AM) 장비인 DLX 시리즈와 5축 머시닝센터 DVF 5000 2세대를 함께 선보였다. 적층과 절삭이 분리된 기술이 아니라 하나의 통합된 제조 프로세스가 될 수 있음을 보여줬다. DLX 450D 적층, 언패킹, 자동 팔레트 이송, DVF 5000에서 후가공으로 이어지는 통합 공정을 시연했다. DN솔루션즈는 AM을 연속된 제조 프로세스의 핵심 요소로 통합하고 있다. DLX 시리즈(DLX150, DLX325, DLX450)는 다양한 빌드 크기를 갖춘 PBF 기반 금속 적층 장비 라인업이다. DLX 450D는 듀얼 레이저, 양방향 리코팅 및 450×450×470mm의 최대 제조 크기(빌드 볼륨)를 기반으로, 고부가가치 금속 부품 생산에 필요한 높은 생산성과 공정 안정성을 제공한다. 적층 작업 준비에 필요한 소프트웨어 역시 DN솔루션즈 자체 개발 솔루션으로 공급된다. 이러한 하드웨어·소프트웨어 전 단계에 걸친 통합 제어는 고객의 요구를 유연하게 반영하고, 적층가공 단계부터 CNC 절삭 장비를 활용한 후가공을 염두에 둔 부품 설계를 가능하게 한다. DN솔루션즈 적층가공 부문 책임자인 비노 순타라쿠마란 상무는 "DN솔루션즈는 금속 가공 분야에서 새 기준을 세우고 있다"며 "적층가공을 더욱 정밀하고, 확장 가능하며, 경제적으로 지속 가능한 공정으로 만든다"라고 말했다. DN솔루션즈는 전 세계적으로 고객들이 직접 적층 가공의 가능성을 확인할 수 있는 공간인 '적층 솔루션 센터' 확장을 추진 중이다. 내년 초 독일 귀터슬로에 유럽 센터를 개소할 예정이다. DN그룹은 공작기계, 자동차 부품, 배터리 분야 기술력을 바탕으로 글로벌 시장을 선도하는 제조 혁신 그룹이다. DN오토모티브(디엔오토모티브)는 1971년 설립 이후 타이어 분야에서 자동차 소음·진동 저감 솔루션과 배터리로 사업 영역을 확대했고, 2022년 DN솔루션즈를 인수하며 공작기계 분야까지 진출했다.

2025.11.26 10:09신영빈 기자

로보티즈, CU 물류센터 휴머노이드 투입 협력

로보티즈가 편의점 CU 물류를 담당하는 BGF로지스와 물류 휴머노이드 개발에 나선다고 26일 밝혔다. 로보티즈는 산업통상부가 지원하는 산업기술혁신사업에 선정돼 물류·유통 현장에 특화된 'AI 파운데이션 모델 기반 휴머노이드 로봇' 개발·투입에 박차를 가한다. 이번 과제의 정식 명칭은 'AI 파운데이션 모델 기반 유통 공정 특화 휴머노이드 로봇 개발'이다. 약 60억원이 투입된다. 로보티즈가 주관기관을 맡고 로보티즈AI, 고려대학교, 광운대학교, 한국통합물류협회, BGF로지스 등 정부와 민간이 협력해 유통 물류센터에서 활용 가능한 차세대 휴머노이드 로봇을 개발하고 실증하는 것이 핵심 목표다. 실증 과정에서 도출된 현장 요구사항은 즉시 기술 개선에 반영되며 본 과제를 기반으로 물류 자동화의 난제로 꼽혀온 비정형 작업 해결에 나선다. 가장 주목할 점은 로보티즈가 개발할 로봇의 핵심 기술이다. 이번 휴머노이드에는 최근 AI 업계의 최대 화두인 비전-언어-행동(VLA) 모델과 피지컬 AI 기술이 적용된다. 이는 로봇이 사람처럼 시각과 언어 정보를 스스로 이해하고 판단하여 행동하게 만드는 기술로, 이 기술을 통해 급성장하는 이커머스 시장과 생활물류 수요에 적극 대응할 방침이다. 특히 분류·피킹·반품 등 기존 자동화 설비로는 처리가 어려웠던 비정형 상품의 수작업 공정을 자동화함으로써, 유통 물류 현장의 고질적인 인력 부족 문제를 근본적으로 해소하는 것을 목표로 하고 있다. 국내 편의점 CU의 물류를 전담하는 BGF로지스와 손잡고 수요처를 확보했다. 로보티즈의 휴머노이드는 가상의 실험실이 아닌, 실제 물류센터 현장에 투입되어 입·출고 및 오발주 처리 등 고난도 작업을 수행하게 된다. 이번 실증을 통해 핵심 공정 자동화율을 80% 이상으로 끌어올리고, 90% 이상의 오발주 재분류·피킹 작업 성공률을 달성하여 실질적인 인력 대체 효과를 입증할 계획이다. 김병수 로보티즈 대표는 "로봇이 실제 현장에서 인간 작업을 대체하고 협업하는 단계까지 기술을 끌어올릴 것"이라며 "향후 글로벌 물류 자동화 시장 핵심 축이 될 피지컬 AI 기반 휴머노이드를 통해 기업가치와 시장 경쟁력을 높이겠다"고 말했다.

2025.11.26 09:34신영빈 기자

DJI Dock가 현대건설의 남양주 왕숙 이전 사업을 혁신하다

선전, 중국 2025년 11월 25일 /PRNewswire/ -- 민간 드론 및 혁신적인 카메라 기술 분야의 글로벌 선도 기업 DJI는 오늘 DJI Enterprise의 새로운 사례 연구를 발표하며, DJI Docks와 3D 모델이 건설 현장 측량과 프로젝트 관리 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다. 이 사례는 현대건설의 남양주 왕숙 이전 사업에 초점을 맞추고 있습니다. DJI Dock 3 가 현대건설의 남양주 왕숙 이전 사업을 혁신하다 현대건설은 DJI Docks, DJI의 드론–인–어–박스 엔터프라이즈 솔루션의 도움으로 대규모 스마트 건설의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 완공되면 남양주 왕숙 이전 사업은 국내 최초로 이중 지하 도로를 선보이게 되며, 상부에는 지하차도, 하부에는 터널이 6.4킬로미터에 걸쳐 조성됩니다. 추정 비용이 1조 원에 달하는 이 현장은 국내 최대 규모의 토목 공사로 평가받고 있으며, 건설, 일정, 안전, 품질 간의 긴밀하게 통합된 협업이 필수적입니다. 이전 과정 전반에 걸쳐, 철거와 건설이 거의 동시에 진행되었습니다. 드론은 현장 측량에 필수적이었으며, 언제 어디에 인력을 투입할지 결정하는 데 필요한 중요한 정보를 제공하고, 공사 계획 수립에 도움을 주었습니다. 자동화된 항공 임무가 가능해지기 전까지 드론 작업은 수작업에 의존했고, 많은 인력이 필요했습니다. 전담 직원이 현장에서 충전, 운반, 비행, 데이터 저장까지 모두 관리해야 했습니다. DJI Docks가 일상적인 워크플로우에 통합되면서 상황이 달라졌습니다. 몇 번의 초기 테스트 후, 자동화된 비행이 실시간 현장 모니터링을 가능하게 하여 시간과 인력을 절감한다는 것이 명확해졌습니다. 유연한 배치, 더욱 효율적인 워크플로 현장에 설치된 DJI Docks를 통해 운영자는 임무를 원격으로 계획하고, 비행 일정을 예약하며, 필요에 따라 도킹된 드론을 조종할 수 있습니다. 현대건설의 경우, 이를 통해 팀이 충전부터 비행까지의 워크플로우를 자동화하고, 데이터 수집 및 분석을 통합 플랫폼으로 간소화할 수 있게 되었습니다. 이제 팀은 2주마다 현장 데이터를 수집할 수 있어, 더욱 정확한 우선순위 선정, 일정 관리, 하도급 작업 지시서 발행이 가능합니다. 공유된 데이터 환경은 빈번한 대면 회의의 필요성을 줄여줍니다. 대신 팀들은 업데이트를 확인하고 직접 협업할 수 있습니다. 모델이 진행 상태 추적 및 검증을 효율화합니다 또 다른 주요 변화는 2D CAD 수량 산출에서 3D 모델 기반 검증으로의 전환입니다. 드론에서 추출된 측정값은 바로 부피 산출에 반영되며, 정확성을 위해 2D 설계도와 교차 검증됩니다. 여러 설계 레이어가 현재 현장 조건 위에 오버레이되어 각 분야에서 필요한 정보를 확인하고 효율적으로 계획할 수 있습니다. 이 방식으로 진행 상황 보고가 간소화되었습니다. 팀은 이제 사진에 수작업으로 표시하는 대신, 공식 설계 도면을 오버레이하여 계획된 조건과 실제 조건을 높은 정밀도로 비교할 수 있습니다. 현장 작업 실행 시, 이 방식은 신뢰할 수 있는 수량 산정, 주간 및 월간 진행 상황 추적, 그리고 시공이 설계 의도에 부합하는지 검증하는 데 도움이 됩니다. 스마트 건설을 이끄는 자동화 DJI Dock를 활용한 자동화된 모니터링은 접근이 어려운 구역을 포함해 전체 6.4km 구간을 모두 커버하며, 효율성을 높이고 수작업 부담을 줄입니다. 현장 리더들은 이러한 시스템이 업계 전반에 빠르게 확산될 것으로 기대하고 있습니다. 현대건설이 동일 프로젝트에서 최근 선보인 스마트 건설 기술 시연—디지털 트윈 대시보드, 자율 드론, 로보틱스, 스마트 안전 솔루션 등—은 이러한 흐름을 뒷받침하며 현장 작업의 전반적인 변혁을 시사합니다. 자세히 알아보기: https://www.youtube.com/watch?v=s6xVE2LIW_U About DJI DJI는 2006년부터, 전 세계 소비자 드론 분야에서 혁신을 이루어 업계를 선도하고 있습니다. 이 혁신을 통해 처음 드론을 비행하는 사람도 쉽게 시작할 수 있고, 사람들이 상상을 현실로 만들 수 있도록 돕고, 전문가는 업무의 변혁을 가져올 수 있도록 노력해오고 있습니다. 오늘날, DJI는 인류 발전을 지속적으로 도모함으로써 더 나은 세상을 만들고자 노력하고 있습니다. 솔루션 중심 마인드 셋과 진심 어린 호기심을 기본으로 하여, 사이클링, 재생 에너지, 농업, 공공 안전, 측량 및 매핑, 기반 시설 점검 등 다양한 분야로 DJI의 열정을 확장하고 있습니다. 모든 활용 시나리오에서, DJI 제품 경험을 통해 전 세계 사람들에게 더 큰 영향력과 가치를 더할 수 있도록 노력하고 있습니다. 더 자세한 정보: 웹사이트: https://www.enterprise.dji.com Facebook: www.facebook.com/DJIEnterpriseOfficial/ 트위터: https://twitter.com/DJIEnterprise LinkedIn: www.linkedin.com/company/dji YouTube 채널 구독: www.youtube.com/@DJIEnterprise

2025.11.25 22:10글로벌뉴스

키스터스, KIPTEC 공개: 여러 기기에 의존하는 기존의 방식에서 탈피하고 환경 센서에 엣지를 더하는 임베디드 기술

아헨, 독일, 2025년 11월 25일 /PRNewswire/ -- 키스터스(KISTERS)가 일반적인 환경 센서를 완벽한 통합형 사물 인터넷 기기로 탈바꿈시키는 새로운 임베디드 기술을 개발했다. 이렇게 진일보한 기술을 선택하면 로거와 모뎀이 따로 필요 없어지고, 현장 설치를 훨씬 빨리 마칠 수 있으며, 전력 사용량도 최대 75%까지 줄일 수 있다. KISTERS Intelligence Platform for Embedded Connectivity 키스터스가 오늘 기존의 환경 센서를 모든 기능이 통합된 완벽한 독립형 기기로 변모시키는 새로운 임베디드 플랫폼인 KIPTEC(KISTERS Intelligence Platform Technology for Embedded Connectivity)을 공개했다. 이 기술을 채택하면 외장형 로거, 모뎀, 복잡한 배선 작업이 필요 없어지고, 여러 가지 기기를 연결해야 하는 번거로움도 사라지며, 설치 시간과 전력 소비를 최대 75%까지 줄일 수 있다. 여러 개별적인 기기에 의존하는 기존의 방식과 달리, KIPTEC은 처리, 능동적 데이터 기록, 통신, 전력 관리 기능을 모조리 센서 안에 내장하고 있어 전원만 연결하면 되는 통합 기기이다. KIPTEC 주요 특징 30초 이내에 즉각적인 클라우드 연결 센서에 내장된 능동형 데이터 기록 기능 데이터 직접 전송 세 가지 부품을 하나의 기기로 대체 전원만 연결하면 되는 매우 간단한 설치 전력 소비량 최대 75% 감소 키스터스 하이드로멧(KISTERS HydroMet)의 안톤 펠더(Anton Felder) 이사는 "시장이 단순한 것을 원했다"고 운을 뗀 후 "모니터링 전문가의 93%가 여러 가지 기기를 설치하다 보면 문제가 생기기 쉽다고 답했을 정도로 복잡하다는 것 자체만으로도 문제였다. KIPTEC은 통신, 데이터 기록, 처리 기능을 센서에 직접 내장함으로써 그와 같은 문제를 해결했다"라고 강조했다. 독일에서 제조된 KIPTEC 탑재 센서는 1년 치 이상의 데이터를 저장할 수 있는 넉넉한 내장형 저장 기기뿐만 아니라, 특정 이벤트 발생 시 데이터를 전송하고, 통신 장애 시 일단 데이터를 저장해뒀다 차후에 전송하는 데이터 유실 방지 기능도 갖추고 있다. 게다가 KIPTEC 탑재 센서는 현장의 상황에 맞춰 전력 사용량을 자동으로 조절한다. 이 플랫폼은 키스터스의 원격 측정망을 통한 무선 업데이트(OTA)와 LTE-Cat-M1/NB-IoT 통신을 지원하고, MQTT, HTTPS, SFTP 프로토콜을 사용해 기존 시스템과도 쉽게 연계할 수 있다. 보안을 위해 종단 간 암호화 기능과 유럽 표준에 부합하는 TLS 인증 IoT 보호 기능도 갖추고 있다. KIPTEC이 탑재된 센서는 키스터스의 클래식(Classic) 포트폴리오를 보완하는 역할을 한다. 클라스 슐츠 디크호프(Klaas Schulze Dieckhoff) 키스터스 글로벌 R&D 총괄은 "센서에 이른바 '엣지'를 더하기 때문에 KIPTEC이야말로 엣지 센서라는 명칭이 가장 잘 어울리는 기술이다. KIPTEC은 기기를 최대한 빨리 설치해야 하는 상황이나 원격지 현장 또는 인간의 개입이 없어도 원활하게 가동돼야 하는 고밀도 네트워크 환경에 이상적이다. 이전과 마찬가지로 클래식 모델은 중앙 집중식 데이터 기록 방식을 사용하는 기존의 인프라 시스템을 지원하므로 사용자가 여건에 따라 유연하게 선택할 수 있다. 여기에서 신청하면 KIPTEC 기술이 적용된 최초의 수위 측정 레이더인 하이퀀트 엣지(HyQuant Edge) 출시(2026년 1분기 예정) 소식을 받을 수 있다. 키스터스(KISTERS) 소개키스터스는 환경 데이터, 계측, IT를 전문으로 하는 비상장 다국적 기업이다. 이 기업은 수자원, 기상 및 재생 에너지와 관련한 세계적인 난제를 해결할 수 있는 데이터 기반의 솔루션을 개발한다. 미디어 문의처:elizabeth.mcgoldrick@kisters.net 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2831189/KISTERS_Platform.jpg?p=medium600로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2688474/5321243/KISTERS_Logo.jpg?p=medium600

2025.11.25 21:10글로벌뉴스

챗GPT, 쇼핑 도우미 기능 추가...제품 가격, 리뷰, 사양 싹 정리해준다

오픈AI(OpenAI)가 ChatGPT에 쇼핑 리서치 기능을 새롭게 도입했다. 사용자가 원하는 제품을 찾기 위해 여러 사이트를 돌아다니는 수고를 덜어주기 위한 서비스다. 오픈AI에 따르면 24일(현지 시각)부터 이 기능을 순차적으로 제공한다. 모바일과 웹에서 로그인한 사용자라면 무료(Free)부터 프로(Pro) 플랜까지 모두 이용할 수 있다. 연말 쇼핑 시즌을 맞아 모든 플랜에서 거의 무제한 사용이 가능하도록 했다. 쇼핑 리서치는 "작은 아파트에 맞는 조용한 무선 청소기 찾아줘", "미술을 좋아하는 4살 조카 선물이 필요해" 같은 요청을 받으면 인터넷 전반을 조사해 맞춤형 구매 가이드를 제공한다. 과거 대화 내용과 메모리 기능을 활용한 개인화 추천도 가능하다. 사용자가 예산, 용도, 선호 기능 등을 알려주면 ChatGPT는 가격, 재고, 리뷰, 사양 같은 최신 정보를 수집한다. 이 과정에서 "관심 없음"이나 "이런 거 더" 같은 피드백을 주면 실시간으로 조사 방향이 조정된다. 몇 분 후 상위 제품과 주요 차이점, 장단점이 담긴 구매 가이드가 완성된다. 이 기능은 쇼핑 작업에 특화된 GPT-5 미니 버전으로 구동된다. 오픈AI는 신뢰할 수 있는 사이트를 읽고 여러 출처의 정보를 종합하도록 강화학습으로 훈련했다고 밝혔다. 사용자 대화는 소매업체와 공유되지 않으며, 결과는 공개 소매 사이트 기반의 자연스러운 것이라고 덧붙였다. 다만 오픈AI는 가격이나 재고 같은 제품 정보에 실수가 있을 수 있어 정확한 세부 정보는 판매자 사이트에서 확인할 것을 권장했다. 해당 기능에 대한 자세한 사항은 오픈AI 뉴스룸에서 확인 가능하다. (이미지 출처: 오픈AI) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.11.25 19:59AI 에디터

빗썸, 테더마켓 종료...호주 거래소 스텔라와 오더북 공유 중단

빗썸이 호주 가상자산거래소 스텔라와 연동해 운영해온 스테이블코인 테더 USDT 오더북 공유 서비스를 중단한다. 두 회사가 약 두 달간 유지해온 테더 마켓 연동 구조도 이로써 종료된다. 빗썸은 25일 테더 마켓 베타서비스를 오는 28일 오전 11시에 종료한다고 밝혔다. 서비스 종료 이후에는 테더 마켓에서 지원하던 10종 가상자산의 거래 지원이 순차적으로 중단된다. 마감 시점부터 신규 주문 접수는 불가하며 기존 주문은 자동으로 취소된다. 다만 입출금 기능은 테더 마켓 종료 여부와 상관없이 정상적으로 유지된다. 빗썸은 지난 9월 22일 테더 마켓 베타서비스를 시작하며 호주 가상자산 거래소 스텔라와의 호가창 연동을 시험 적용해왔다. 그러나 최근 금융정보분석원 FIU가 두 회사 간 오더북 공유 과정에서 자금세탁방지 의무 준수가 적정했는지 여부를 들여다보기 시작하면서 서비스 중단 배경에 관심이 쏠렸다. 특금법 기준의 고객확인 절차와 자금세탁방지 체계를 갖추지 못한 해외 거래소와의 연동이 위험 요인으로 지목됐다는 분석도 나온다. 특히 가격 안정성이 높은 스테이블코인이 연동 대상이었던 만큼 규제 당국이 자금 이동 악용 가능성에 주목한 것으로 알려졌다. 빗썸은 서비스 종료가 내부 정비 차원의 조치라는 입장이다. 빗썸 관계자는 "보다 안정적이고 고도화된 거래 환경을 구축하기 위한 테더 마켓 개편 작업을 진행 중이며 시스템 정비에 따라 베타서비스를 종료하게 됐다"고 설명했다.

2025.11.25 19:35김한준 기자

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