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스페이스X 로켓, 결국 달과 충돌…연기도 포착 [우주로 간다]

스페이스X 팰컨9 로켓 상단 추진체가 달 표면에 충돌했다. 충돌 지점과 원인 규명을 위해 미국 항공우주국(NASA)과 연구진이 달 궤도선이 촬영한 이미지를 분석 중이다. 우주 궤도를 떠돌던 스페이스X 팰컨9 로켓의 상단 추진체가 5일(현지시간) 달 표면에 충돌했다고 스페이스닷컴 등 외신이 보도했다. 보도에 따르면, 팰컨9 로켓 상단 추진체는 이날 오전 2시 35분(미국 동부시간)께 시속 약 8690㎞ 속도로 달에 추락했다. 과학자들은 이번 충돌로 최대 지름 27m 규모 크레이터가 형성됐을 것으로 추정하고 있다. 현재 미국은 정확한 충돌 지점과 원인을 확인하기 위해 달 궤도선이 촬영한 영상 분석 작업을 진행하고 있다. NASA 고다드우주비행센터의 대변인 롭 가너는 "NASA의 달 정찰 궤도선(LRO)과 한국의 달 궤도선 '다누리'에 탑재된 NASA의 섀도캠이 충돌 지점의 충돌 전후 모습을 촬영할 기회를 찾을 것"이라며 "이미지 확보 여부는 충돌 위치와 조명 조건, 각 탐사선의 궤도 진입 시점 등 여러 요인에 따라 달라지며, 자료를 수신하는 데는 며칠이 걸릴 수 있다"고 밝혔다. 이번에 달과 충돌한 추진체는 2025년 1월 15일 미국 플로리다주 케네디우주센터에서 발사된 팰컨9 로켓 상단부다. 당시 로켓에는 파이어플라이 에어로스페이스의 달 착륙선 '블루 고스트'와 일본 아이스페이스의 달 착륙선 '레질리언스'가 실려 있었다. 상단 추진체는 두 착륙선을 달 궤도에 성공적으로 투입한 뒤 지구 대기권 재진입에 실패했다. 이후 수개월 동안 타원형 궤도를 떠돌다 결국 달 표면과 충돌했다. 롭 가너는 "NASA 유성체 환경 사무국은 마셜우주비행센터의 지상 망원경을 이용해 예상 시각에 맞춰 충돌 장면을 촬영하려 시도할 예정"이라며 "충돌 섬광과 분출물은 매우 희미할 것으로 예상돼 지구에서 관측하기는 쉽지 않고, 기상 조건도 관측에 영향을 미칠 수 있다"고 설명했다. 이어 "이번 관측을 통해 확보한 자료는 인공 물체가 달 표면에 충돌할 때 나타나는 현상과 향후 달 탐사에 미칠 잠재적 영향을 이해하는 데 도움이 될 것"이라고 덧붙였다. 이번 충돌은 달의 햇빛이 비치는 면에서 발생해 지상 망원경으로 충돌 순간을 직접 포착하기는 어려웠다. 다만 연구진은 달 궤도선이 충돌 지점과 새로 생성된 크레이터는 물론, 충돌로 인해 발생한 먼지 기둥까지 관측할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 지상 관측에서도 일부 성과가 나왔다. 미국 애리조나주 플래그스태프의 로웰천문대 연구진은 충돌 직후 달에서 분출된 물질을 감지했다고 밝혔다. 연구진인 칼 슈미트는 "로켓 추진체 충돌로 인해 수십㎞ 규모의 나트륨과 리튬 가스 기둥이 생성됐으며, 이 현상은 충돌 후 약 5~10분 동안 지속된 것으로 측정됐다"고 전했다. 연구진은 현재 달 궤도선들이 확보한 영상을 수집·분석하고 있으며, 조만간 충돌 장면과 충돌로 발생한 먼지 기둥, 충돌 후 남은 잔해의 모습도 공개될 것으로 전망된다.

2026.08.06 10:02이정현 미디어연구소

LGU+ 통합계정관리 알파키, CSAP 인증 획득

LG유플러스 통합 계정관리 서비스(IDaaS) '알파키'는 클라우드서비스 보안인증(CSAP) SaaS 표준 등급을 획득해 정부와 공공기관, 공기업 대상으로 서비스를 확장할 수 있는 기반을 갖추게 됐다고 6일 밝혔다. 클라우드서비스 보안인증제는 클라우드컴퓨팅 발전과 이용자 보호에 관한 법률에 따라 클라우드 기업 서비스가 정보보호 기준을 준수하고 있는지 여부를 한국인터넷진흥원(KISA)이 인증하는 제도다. 공공 부문에 클라우드 서비스를 공급하기 위해 CSAP 인증이 필수 요건으로 꼽힌다. 지난해 출시한 알파키는 LG유플러스가 기업 계정·접근권한 관리 강화를 위해 선보인 클라우드 기반 통합 계정관리 서비스다. 임직원 계정 정보와 업무 시스템, SaaS별 접근 권한을 통합 관리하고 하나의 계정으로 다양한 업무 서비스를 이용할 수 있도록 지원한다. 비정상 로그인이나 권한 오남용 등 이상 행위를 실시간으로 탐지해 보안 위협에 선제 대응할 수 있도록 돕는다. 알파키는 단일 로그인(SSO)을 제공해 임직원이 업무 도구별 아이디와 비밀번호를 개별적으로 관리할 필요 없이 보다 편리하게 업무를 수행할 수 있도록 한다. '동형 암호(암호화된 상태에서 연산해 데이터를 처리하는 기술)'를 적용해 계정 정보 유출 위험을 막을 수 있도록 보안성을 높였다. 또한 양자내성암호(PQC) 기반 인증 기술을 활용해 양자컴퓨터 환경에서도 민감정보와 주요 업무 자산을 보다 안전하게 보호할 수 있다. 최근 공공 부문에서도 AI와 클라우드, SaaS 기반 업무 환경이 빠르게 확대되면서 사용자 계정과 접근 권한을 통합 관리할 수 있는 보안 서비스 수요가 증가하고 있다. 특히, 지난 5월 개정된 국가 사이버보안 기본지침에 계정 및 비밀번호 관리, 2차 인증 의무화 관련 내용이 강화되고, 통합인증체계의 구축·운영 관련 조항이 신설되는 등 계정 탈취 우려에 대응하기 위한 통합 계정관리 체계의 중요성이 커지는 추세다. LG유플러스는 이번 CSAP 인증을 계기로 공공시장 공략을 본격화할 계획이다. 이를 위해 공공 클라우드 환경에 최적화한 알파키 개발을 추진 중이며, 현재 일부 공공기관과 무상 실증(PoC)을 진행 중이다. 실증 결과를 바탕으로 서비스 완성도를 높인 뒤 이르면 내년 1분기 공공기관용 알파키를 정식 출시할 예정이다. 알파키의 통합 계정관리 서비스 외에 국내 통신사로 축적해온 인프라 운영 역량과 보안 기술력을 바탕으로 네트워크 보안과 보안운영 관제 등을 아우르는 보안 풀스택 서비스를 제공할 계획이다. 박성율 LG유플러스 엔터프라이즈사업혁신그룹장은 “알파키는 한국 통신사가 직접 개발한 보안 SaaS로, LG유플러스가 축적해온 보안 기술과 서비스 내재화 역량의 집약체”라며 “CSAP 획득으로 알파키의 보안성과 신뢰성을 공식적으로 인정받은 만큼, 알파키가 공공 분야에서도 신뢰받는 서비스로 자리매김할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

2026.08.06 09:58홍지후 기자

GS칼텍스, NBCI 주유소 1위 기업 선정돼

GS칼텍스(대표 허세홍)는 한국생산성본부가 주관하는 국가브랜드경쟁력지수(NBCI) 조사에서 주유소 업종 1위 기업으로 선정됐다고 6일 밝혔다. 국가브랜드경쟁력지수(NBCI)는 한국생산성본부가 개발한 브랜드 평가 지표로, 소비자가 인식하는 브랜드 경쟁력을 측정 산업별 대표 브랜드를 선정한다. 브랜드 인지도와 이미지, 관계 구축력, 충성도 등을 종합적으로 평가해 브랜드의 시장 경쟁력을 진단한다. GS칼텍스는 이번 조사에서 특히 소비자가 실제로 체감할 수 있는 편의를 지속적으로 강화해 브랜드 신뢰도와 선호도를 높인 점이 긍정적인 평가를 받았다고 설명했다. 주유 고객의 편의성을 높이기 위한 모바일 플랫폼 '에너지플러스'를 언급했다. 가입자 250만명을 돌파한 에너지플러스 대표 서비스인 '바로주유'는 결제 수단과 주유 패턴을 미리 등록해 두면 주유소 현장에서 복잡한 절차 없이 간편하게 주문과 결제를 완료할 수 있는 서비스다. 기존에 여러 단계로 나뉘어 있던 결제, 포인트 적립, 쿠폰 적용 과정을 하나의 흐름으로 통합했다. GS칼텍스는 네이버플러스 멤버십 등 접점이 높은 외부 플랫폼과의 제휴도 확대하고 있다고 강조했다. 서비스 사용성 개선 노력도 지속하고 있다. GS칼텍스는 고객 이용 데이터를 기반으로 앱 기능과 사용자 경험을 꾸준히 고도화하고 있으며, 애플 카플레이 및 안드로이드 오토 지원으로 차량 내에서도 서비스를 이용할 수 있도록 했다. 김창수 GS칼텍스 모빌리티앤마케팅본부 부사장은 “이번 NBCI 주유소 업종 1위 선정은 고객의 편리함과 신뢰를 높이기 위해 지속적으로 노력해온 결과”라며 “앞으로도 에너지플러스 앱을 중심으로 고객의 이동과 에너지 이용 전반을 연결하는 혁신적인 서비스를 확대하고, 고객이 체감할 수 있는 차별화된 브랜드 경험을 제공해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.08.06 09:56김윤희 기자

앤앤에스피-알서포트, N2SF·제어망 시장 공략 협력

사이버물리시스템(CPS) 보안 전문기업 앤앤에스피(대표 김일용)와 원격지원 전문기업 알서포트(대표 서형수)가 협력한다. 두 회사는 국가망보안체계(N2SF) 및 산업제어망에 적용할 수 있는 안전한 원격지원 사업모델을 공동으로 발굴한다. 원격 유지보수 편의성과 제어망 보안의 안전성을 결합한다. 6일 두 회사는 알서포트의 원격지원 기술을 앤앤에스피의 크로스도메인솔루션(물리적 일방향, 물리적 역일방향, 물리적 양방향 통신) 및 제어망 보안 모니터링, 장애 분석 솔루션과 연동, 국가와 공공기관, 산업현장에 적용, 안전한 환경을 구현한다고 밝혔다. 최근 국가·공공기관과 발전·철도·수처리·제조시설에서는 외부 유지보수 인력이 시스템에 원격으로 접속해야 하는 상황이 늘었다. 장애에 신속히 대응할 수 있는 장점이 있지만, 접속 권한과 작업 과정이 제대로 통제되지 않으면 외부 침입이나 악성코드 유입 경로로 악용될 수 있다. 특히 산업제어망은 설비 중단이 생산 차질이나 안전사고로 이어질 수 있어 일반 업무망보다 엄격한 접근통제와 망 간 데이터 전송 정책이 필요하다. 두 회사는 '누가, 언제, 어떤 승인을 받아, 어느 시스템에 접속했는지'를 관리하는 원격지원 기술과 망 간 연결 및 제어망 이상징후를 감시하는 보안 기술을 함께 적용할 방침이다. 알서포트는 온라인 용역통제시스템으로 활용할 수 있는 '리모트뷰 SE(RemoteView SE)'를 비롯해 원격제어 솔루션 '리모트뷰(RemoteView)', 원격지원 솔루션 '리모트콜(RemoteCall)' 등을 보유하고 있다. '리모트뷰 SE'는 외부 유지보수 담당자가 원격작업을 신청하면 고객사 담당자가 이를 확인하고 승인한 뒤 작업할 수 있도록 지원한다. 외부 용역업체의 원격접속을 허용하면서도 접속 대상과 권한, 작업 이력을 통제할 수 있어 국가•공공기관의 온라인 용역통제시스템으로 활용되고 있다. 앤앤에스피는 알서포트 제품군과 자사의 주요 보안 제품을 연계한 시장을 개척한다. 알서포트 제품과 앤앤에스피 크로스도메인솔루션 '앤넷CDS(nNetCDS)'를 연결하면 보안 등급이 다른 망 사이에서 허용된 원격지원 서비스와 데이터만 정책에 따라 양방향으로 연계할 수 있다. 국가망보안체계에 맞춰 사용자와 서비스, 데이터 등급을 세분화한 원격지원 환경을 구현한다. 앤앤에스피의 '앤넷다이오드(nNetDiode)'는 제어망의 데이터를 외부 모니터링 환경으로 일방향 전송한다. 이를 활용하면 외부에서 제어망으로 접근하는 통로를 만들지 않고도 설비 상태와 운영 데이터를 안전하게 확인할 수 있다. 또 이 회사의 제어망 보안 모니터링 솔루션 '앤넷NDR(nNetNDR)'은 산업용 네트워크 트래픽을 수집•분석해 자산과 통신 현황을 파악하고 이상징후를 탐지한다. 원격 유지보수 과정에서 발생하는 네트워크 활동을 함께 살펴, 비인가 접속이나 평소와 다른 통신을 조기에 확인할 수 있다. 양사는 공동 고객을 대상으로 적용 가능성을 검토하고 사업기회를 발굴한다. 우선 국가•공공기관의 온라인 용역통제시스템과 N2SF 전환 수요를 중심으로 협력하고, 발전•교통•수처리•제조 등 산업제어망 원격 유지보수와 설비 모니터링 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다. 김일용 앤앤에스피 대표는 “산업현장 원격 유지보수는 업무 효율을 높이지만 외부에서 제어망으로 들어오는 새로운 통로가 될 수 있다”며 “알서포트 원격지원 기술에 앤앤에스피 CDS, 일방향 전송 및 제어망 가시성 기술을 결합해 필요한 작업은 편리하게 수행하면서 제어망의 안전은 지킬 수 있는 사업모델을 만들겠다”고 말했다. 서형수 알서포트 대표는 “원격지원은 국가•공공기관과 기업의 시스템 운영에 필수적인 업무 방식으로 자리 잡고 있다”며 “앤앤에스피와 협력으로 알서포트 원격지원 기술을 N2SF와 산업제어망 환경으로 확장하고, 보안성과 업무 편의성을 함께 갖춘 새로운 원격 유지관리 모델을 제시하겠다”고 밝혔다.

2026.08.06 09:50방은주 기자

"추론하며 스스로 학습하는 AI…SKT 'A.X K2' 경쟁력 키운다"

AI 모델 성능 경쟁이 사전 학습 규모를 키우는 방식에서 추론 과정에 더 많은 연산 자원을 투입하는 방향으로 향하고 있다. 이미 학습을 마친 AI가 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답을 내놓는 '추론 시점 학습'이 대표적이다. SK텔레콤은 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)와 추론 시점 학습 기술을 활용해 대규모 언어 모델의 추론 성능을 높이는 연구를 진행하고 있다. 공동 연구를 이끄는 김윤형 MIT 전기전자공학·컴퓨터과학부 교수는 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰를 통해 이 기술이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연산 자원 대비 성능을 높일 수 있다고 내다봤다. 연구는 MIT가 주관하는 글로벌 산학 협력 컨소시엄 'MGAIC'의 하나로 추진된다. MGAIC에는 SK텔레콤을 비롯해 오픈AI와 코카콜라 등 각 산업의 대표 기업들이 참여하고 있으며, 60개 이상의 프로젝트를 통해 AI의 산업 적용 가능성을 모색하고 있다. “사전 학습 넘어 추론 단계에서 한 번 더 생각” SK텔레콤과 MIT 공동연구 핵심은 추론 시점 학습과 관련 기술을 이용해 대규모 언어 모델의 성능을 높이는 것이다. 김 교수는 연구의 출발점이 AI 연산 자원을 바라보는 패러다임의 변화에 있다고 설명했다. 지난 수년간 AI는 모델의 매개변수와 학습 데이터, 연산 자원 등 사전 학습 단계의 규모를 키우는 방식으로 발전했다. 최근에는 학습을 마친 모델이 답을 생성하는 추론 단계에서 추가 연산 자원을 사용해도 성능이 뚜렷하게 향상된다는 연구 결과가 나오고 있다. 김 교수는 “추론 시점 학습은 연산 자원의 일부를 모델이 눈앞에 놓인 특정 문제를 스스로 해결하는 데 사용하면 어떨까라는 아이디어에서 출발한다”고 밝혔다. 일반적인 언어 모델은 학습을 마치면 고정된 상태로 배포되지만, 추론 시점 학습을 적용한 모델은 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답변을 생성한다. 그는 “추론 단계의 연산 자원을 모델의 실제 성능과 역량 향상에 어떻게 활용할 것인가는 AI 학계의 핵심 화두”라며 “추론 시점 학습이 이에 유용한 접근 방식을 제공할 것”이라고 설명했다. 검색 넘어 전체 내용 통합하는 AI 연구팀은 AI가 긴 문맥을 이해하는 능력도 고도화할 계획이다. 김 교수는 긴 문맥 이해를 검색과 통합의 두 가지 관점으로 구분해야 한다고 설명했다. 검색은 방대한 텍스트에서 관련 정보를 찾는 능력으로 현재 AI 모델도 비교적 잘 수행한다. 반면 통합은 문서 전체에서 일관된 이해를 유지하고 서로 다른 부분의 정보를 연결하는 능력이다. 문서 앞부분과 뒷부분의 내용이 논리적으로 충돌할 때 이를 감지하는 것이 대표적이다. 이론적으로 100만개의 토큰을 처리하는 모델도 통합의 의미에서는 긴 문맥을 제대로 이해하지 못할 수 있다. 김 교수는 “소비자 대상과 기업 대상 서비스 모두에서 유용한 AI 에이전트를 개발하려면 통합의 관점에서 긴 문맥을 깊이 이해하는 시스템을 구축해야 한다”며 “이 능력이 AI 서비스의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다. 기술이 상용화되면 대규모 언어 모델은 수학적 추론이나 여러 단계의 판단이 필요한 복잡한 문제를 더 효율적으로 처리할 수 있다. 김 교수는 이를 기반으로 한 AI 응용 서비스의 성능과 반응 속도도 크게 개선될 것으로 기대했다. “MIT와 SK텔레콤, 원천 연구와 상용화 결합” 김 교수는 SK텔레콤과 MIT의 협력이 학계의 원천 기술 탐색 역량과 기업의 상용화 역량을 결합한다는 점에서 의미가 있다고 평가했다. 그는 “학계는 새로운 가능성의 탐색에 강하고 기업은 기술의 실용적 활용에 강점이 있다”며 “AI의 비약적인 발전을 위해서는 두 역량이 반드시 결합돼야 한다”고 말했다. MIT 연구진은 실제 서비스 출시를 목표로 AI 시스템을 구축하는 SK텔레콤 개발진에게서 산업 현장의 통찰을 얻을 수 있다. SK텔레콤은 단기적인 상용화 제약에서 벗어나 근본적인 원천 기술을 탐구하는 학계와 협력할 수 있다. 공동 연구의 성과는 A.X K2의 추론 성능 향상에도 활용될 수 있다. 추론 단계의 연산량을 늘리면 수학 문제 풀이와 같은 추론 영역의 성능을 지속해서 높일 수 있지만, 서비스 비용과 응답시간도 함께 증가할 수 있다. 김 교수는 “공동 연구에서 개발할 추론 시점 학습 기술은 A.X K2가 투입하는 추론 연산 자원 대비 성능을 높이는 효율을 획기적으로 개선할 것”이라고 전망했다. “독자 AI 평가, 화려한 기술보다 글로벌 격차 봐야” 김 교수는 한국이 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 모델 개발에서 의미 있는 진전을 이뤘다고 평가했다. 다만 2차 평가에서는 새롭고 화려한 기술의 적용 여부보다 글로벌 모델 개발사들이 사용하는 핵심 성능평가 지표를 기준으로 선도 모델과의 격차를 얼마나 줄였는지 살펴야 한다고 조언했다. 그는 “선도 모델과의 격차를 줄였다는 것은 이미 알려진 모델 개발 방법을 대규모 환경에서 제대로 실행할 수 있다는 의미”라며 “이러한 실행 역량을 증명하는 것이 현 단계에서 가장 중요하다”고 말했다. 소버린 AI에 대해서는 독자적인 AI 인프라와 생태계를 구축하려는 시도는 자연스럽지만, 목표를 주권이라는 틀에만 가두면 국가 간 협력보다 과도한 경쟁을 부를 수 있다고 지적했다. 김 교수는 소버린 AI 경쟁력의 핵심으로 대규모 AI 시스템을 직접 구축하고 운영할 수 있는 연구자와 기술자 양성을 꼽았다. 그는 “연산 자원은 돈으로 살 수 있고 데이터센터도 건립할 수 있지만, 대규모 시스템을 직접 운영한 경험과 역량을 축적하는 데는 훨씬 더 오랜 시간이 필요하다”고 강조했다.

2026.08.06 09:45박수형 기자

LS일렉트릭, ESS PCS 첫 출하…AIDC 수요 정조준

LS일렉트릭이 차세대 에너지저장장치(ESS) 전력변환장치(PCS) 'G2'를 본격 양산, 인공지능(AI) 데이터센터향 수요를 공략할 전망이다. LS일렉트릭은 지난 5일 충남 천안사업장 DC팩토리에서 '차세대 ESS용 PCS G2 초도 출하식'을 개최했다고 6일 밝혔다. 구자균 회장은 천안 DC팩토리를 찾아 G2 전용 생산라인을 직접 둘러보고 생산 계획 및 품질 관리 현황 등을 집중 점검했다. 구 회장은 현장 임직원들에게 “본격화되는 직류(DC) 패러다임 전환 속에서 천안 DC팩토리는 LS일렉트릭의 DC 생태계 전반에 걸친 기술 경쟁력을 증명하는 핵심 전초기지”라며 “무결점 품질 기반의 완벽한 제품 생산을 통해 DC 시대의 주도권을 확실히 확보하고 글로벌 ESS 시장을 선도해 나가자”고 당부했다. 이날 초도 출하된 G2는 LS일렉트릭의 글로벌 향(向) 차세대 ESS용 PCS다. G2는 LS일렉트릭의 PCS 설계 기술로 개발돼 운영 효율성과 공간 활용도를 극대화, 배터리 일체형 ESS의 핵심 솔루션이란 설명이다. 회사는 특히 혁신적인 수냉식 냉각 기술을 적용해 기존 공랭식 대비 발열 제어 성능과 내구성을 강화하고, 제품 설치 면적을 줄여 제한된 공간 내에서도 최적의 전력 운용 환경을 제공한다고 강조했다. 생산 거점인 천안 DC팩토리는 반도체 변압기(SST), 반도체 차단기(SSCB), ESS 등 LS일렉트릭의 직류 전용 핵심 기기가 대거 적용됐다. 직류 배전은 교류(AC) 전력을 직류로 변환하는 과정에서 발생하는 전력 손실을 줄여 에너지 효율을 극대화할 수 있다. LS일렉트릭 DC팩토리는 공장 전체의 에너지 효율을 10% 이상 끌어올리며 직류 배전의 실질적인 전력 절감 효과를 입증했다. 글로벌 ESS 시장은 인공지능(AI) 데이터센터 전력 수요 폭증과 신재생에너지 보급 확대로 가파른 성장세를 이어가고 있다. 특히 최대 규모로 꼽히는 미국 ESS 시장은 AI 데이터센터 전력 수요 확대와 인프라 투자로 오는 2030년 600GWh 규모로 확대될 것으로 예상된다. 최근 미국과 일본 등 주요 선진국의 중국산 전력기기 공급망 규제가 강화되고 있어, 기술 신뢰성을 갖춘 한국 기업들에게는 시장 확대 기회가 되고 있다. LS일렉트릭 관계자는 “글로벌 전력 인프라 확대와 직류 패러다임 전환으로 맞은 메가 사이클 한가운데서 검증된 기술 신뢰성과 품질 경쟁력을 앞세워 시장 확대에 본격 나설 것” 이라고 말했다.

2026.08.06 09:42김윤희 기자

KG스틸, SKT 독자 AI모델로 설비 오류 대응 30% 줄였다

KG스틸 철강 공장에 적용된 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K2가 현장 설비 오류를 해결하는 시간을 크게 단축해 생산성을 향상시키고 있다. A.X K2는 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력에 한국어 이용 AI 에이전트다. SK텔레콤과 KG스틸은 지난 6월 A.X K2 현장 실증을 위한 업무협약을 맺고, 현장 데이터를 모델에 학습시키며 답변 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하고 있다. KG스틸은 실증이 마무리되는 오는 10월, 보안 안정성과 데이터 활용성이 뛰어난 온프레미스 방식으로 AI 에이전트 정식 도입을 검토한다는 방침이다. 독자 AI 모델이 연구실 밖으로 나와 산업 현장에 본격 쓰이게 되는 셈이다. 분산된 과거 기록을 실시간 매칭...한국어 특화 AI로 생산성 향상 KG스틸 당진 공장에서 실증을 담당하는 정춘호 기술연구소 선행연구팀장은 A.X K2 특장점으로 오류 해결 시간 단축을 꼽았다. 철강 공정 과정에서 설비 오류가 발생했을 때 라인이 멈추는 비가동 시간이 최소화돼 전체 공정 생산성이 향상된다는 설명이다. 정 팀장은 “공장에선 철판을 받아와 칼국수 반죽처럼 더 얇게 미는 냉간 압연 공정과 철판 부식을 방지하기 위해 아연도금을 하거나 페인트를 바르는 색상 도정을 거치는 연속 공정이 이뤄진다”면서 “이 과정에서 한 라인이 멈추면 전체 공장의 생산성이 떨어지는 문제점이 있다. 기존엔 문제가 발생했을 때 개인 PC, 네트워크, 내부 결제 문서 등 분산된 과거 조치 기록을 사람이 직접 찾고 기억에 의존해야 했다”고 운을 뗐다. 이어 “A.X K2 에이전트는 현장 실무자가 문제 상황을 자연어로 질문하면, 설비 오류에서 어떤 부품이 기능에 이상이 있는지 실시간으로 과거 데이터와 비교해 과거 유사 사례와 매칭해 우선 순위별 점검 가이드를 제시한다”며 “이로 인해 설비 비가동 해결 조치에 소요되는 전체 시간이 크게 단축되고 있다. 평균적으로 약 30% 정도 줄일 수 있다”고 설명했다. 한국어 사용이 편리한 점도 A.X K2 강점으로 꼽았다. 정 팀장은 “제조 현장에서 사용되는 단어는 영어, 독일어, 일본어가 많다. 현장 작업자는 외국어도 한국식으로 발음해 대화하고 문제를 해결한다”며 “한국어에 특화된 AI 에이전트가 제조 현장에 더 적합하다는 생각이다”고 말했다. 정확도 검증부터...향후 숙련자 암묵지 데이터화 현재는 현장 실증 단계인 만큼 학습 데이터의 양을 무작정 늘리기보다 답변의 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하는 데 초점을 맞추고 있다. 검증된 기존 데이터셋을 중심으로 학습시켜 AI 에이전트가 사실과 다른 답변을 생성하는 할루시네이션을 최소화한다는 방침이다. 숙련 기술자가 보유한 기술과 노하우는 실증을 마치고 모델의 정확도를 확보한 뒤 학습시킬 계획이다. 검증되지 않은 데이터를 한꺼번에 학습시키면 오류가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵고, 경우에 따라 처음부터 데이터 학습을 다시 진행해야 할 수 있기 때문이다. 정 팀장은 “정확도가 확보되지 않은 상태에서 학습량만 늘려 할루시네이션이 발생하면 다시 되돌리기 어렵다”며 “그렇게 되면 처음부터 데이터 학습을 다시 시작해야 하기 때문에 먼저 정확도를 확인한 뒤 데이터셋을 확대하는 작업을 진행할 것”이라고 말했다. 제조 현장에서는 숙련자의 기술과 노하우가 문서가 아닌 개인의 경험과 기억에 의존하는 암묵지 형태로 남아 있는 경우가 많다. 숙련자가 갑자기 퇴직하거나 은퇴하면 설비 운영과 문제 해결에 필요한 지식이 함께 사라질 수 있다는 우려가 나온다. 정 팀장은 “제조업에서는 숙련자의 노하우가 사람에게 의존하는 암묵지 형태로 남아 있고, 이들이 갑자기 은퇴하면 현장 지식이 단절될 수 있다”며 “실증이 끝나면 현장 기술자의 머릿속에 있는 암묵지와 개인용 컴퓨터에 저장된 노하우를 조사해 표준화·데이터화하고 AI 에이전트에 학습시킬 예정”이라고 밝혔다. 보안·속도 모두 잡는 온프레미스 방식 구축 추진 KG스틸은 높은 데이터 처리 능력, 보안성을 지닌 온프레미스 방식으로 AI 에이전트를 구축한다는 구상이다. 온프레미스는 회사가 클라우드를 빌려 쓰는 게 아니라, 사내 전산실이나 자체 보유한 서버 장비에 직접 소프트웨어와 시스템을 설치·운영하는 방식을 뜻한다. 정 팀장은 “제조 현장에 실시간 데이터들과 연동을 해서 에이전트가 돌아가야 되기 때문에 클라우드 서비스를 하면 무리가 있고, 보안상의 이슈로 제조업에선 적합하지 않다고 본다”며 “현재는 계획은 온프레미스로 구축을 하는 방향으로 하되, 사내 그룹웨어 등엔 클라우드를 사용할 계획이다”고 했다. 현장엔 A.X K2 기반 플래그십 모델의 기술적 역량을 바탕으로, 제조 현장에 필요한 응답 속도와 보안, 운영 효율을 함께 고려한 경량 모델이 사용된다. 정 팀장은 “온프레미스로 모델을 구축을 해야되는데 GPU가 더 많이 필요한 모델보다는 날렵하면서 무겁지 않은 모델이 훨씬 더 효율성이 높다”고 말했다. 정 팀장은 비용 효율성과 데이터 보안 안정성을 갖춘 A.X K2를 통해 미국 빅테크 기술에 대한 종속과 중국 AI 모델의 보안 우려도 줄일 수 있다고 강조했다. 제조 공정을 제어하는 산업용 컴퓨터부터 설비 운영체제까지 외산 장비가 많은 상황에서 판단과 제어를 담당하는 AI 모델마저 해외 기업에 의존하면 비용과 기술 종속 문제가 더욱 커질 수 있다는 지적이다. 그는 “제조업은 공정 자동제어에 사용되는 산업용 컴퓨터부터 설비를 운영하는 운영체제까지 외산 장비가 많다”며 “설비를 제어하거나 판단하는 AI 모델까지 챗GPT나 제미나이 같은 미국 빅테크 기업의 AI 에이전트 기술에 종속되면 모든 과정을 외부에 의존할 수밖에 없고 비용 부담도 커진다”고 말했다. 이어 “중국 딥시크 계열의 AI 모델은 저렴하지만 데이터 보안 측면에서 불안한 부분이 있다”며 “SK텔레콤의 A.X K2는 비용이 합리적이면서 내부 데이터의 보안 안정성도 확보할 수 있다”고 밝혔다. 기피 업무 에이전트화...향후 자율제조·피지컬 AI 운영에도 적용 KG스틸은 AI 에이전트 도입에 대한 현장 직원들의 거부감을 줄이기 위해 충분한 공감대를 형성하며 적용 범위를 순차적으로 확대할 계획이다. AI 에이전트가 단순히 인력을 대체하는 기술로 인식되지 않도록 직원들이 꺼리는 업무를 우선 맡기는 방향을 검토하고 있다. 정 팀장은 “모든 직원에게 AI 에이전트를 도입한다고 해서 한순간에 변화가 나타나지는 않을 것이며 어느 정도 시간이 필요할 것”이라며 “AI 에이전트가 단순한 인력 대체 수단으로 오해받지 않도록 AI와 공존하면서 더 많고 좋은 일을 함께 만들 수 있다는 공감대를 형성하는 것이 우선”이라고 말했다. 이어 “직원들이 기피하는 업무부터 에이전트화하는 방향을 계획하고 있다”며 “현장의 필요와 구성원들의 의견을 반영하면서 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 것”이라고 설명했다. 10월 실증이 마무리되면 KG스틸은 A.X K2의 구축 방식과 구체적인 활용처를 확정할 예정이다. 회사는 현재 설비 단계에서 자율 제조를 위한 AI를 적용하고 있으며, 다이 공정에서는 피지컬 AI 도입을 실증하고 있다. 향후 A.X K2를 설비 오류 해결뿐 아니라 자율 제조와 피지컬 AI 운영에도 활용한다는 구상이다. 정 팀장은 “자율 제조와 피지컬 AI를 운영하려면 작업 지시를 내리거나 설정값을 입력할 때 단위 설비별로 분산된 시스템을 하나의 흐름으로 묶는 통합 제어가 이뤄져야 한다”며 “이러한 통합 제어 과정에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.

2026.08.06 09:41홍지후 기자

상반기 中 전기차시장 둔화…BYD 울고 테슬라 '빙긋'

중국 내 전기차 시장 수요 부진 여파로 1위 기업인 BYD가 올해 상반기 부진한 인도량 실적을 거둔 반면, 수출 성장이 빠른 중국 후발 기업들과 테슬라, 현대차·기아 등이 두 자릿수 성장세를 기록한 것으로 조사됐다. 6일 SNE리서치에 따르면 올해 상반기 글로벌 전기차(BEV), 플러그인하이브리드차(PHEV) 인도량은 총 990만6000대로 전년 동기 대비 5.5% 증가했다. 이 기간 BYD는 149만6000대로 선두를 유지했으나 전년 동기 대비 20.7% 감소했다. 점유율도 20.1%에서 15.1%로 5%p 낮아졌다. 중국 내수 부진 영향을 받은 것으로 분석됐다. 2위인 지리는 98만2000대로 전년 동기 대비 0.3% 하락했다. 테슬라는 83만8000대로 16.3% 증가해 3위를 지켰다. 점유율도 7.7%에서 8.5%로 높아졌다. 2분기 인도량 성장세가 높았다. 폭스바겐은 3.7% 성장한 67만대를 기록하며 유럽 BEV 수요 확대와 신차 투입 효과를 봤다. 중국 SAIC는 13.2% 증가한 59만1000대, 창안은 3.4% 증가한 41만8000대를 기록했다. 체리자동차는 38만3000대로 29.7% 증가해 해외 시장 확대 효과를 이어갔다. 현대차그룹은 37만대로 25.3% 늘어 상위권 성장률을 기록했다. 점유율도 3.1%에서 3.7%로 상승했다. 유럽 판매 회복과 비중국 아시아 수요가 실적 개선을 견인한 것으로 분석된다. 립모터는 32만4000대로 60.3% 급증해 상위 10개 그룹 중 가장 높은 성장률을 기록했고, 점유율도 2.2%에서 3.3%로 확대됐다. 스텔란티스의 유통망을 활용한 해외 진출과 제품군 확대가 성장 기대를 높이고 있다는 분석이다. BMW는 28만6000대를 기록해 전년 동기 대비 3.3% 감소했다. 상위 10개 그룹 외 업체의 판매량은 354만9000대로 13% 늘었고, 점유율도 33.4%에서 35.8%로 상승했다. 지역별로 중국은 530만8000대로 최대 시장 지위를 유지했지만 전년 동기 대비 9.5% 감소했다. 점유율도 62.4%에서 53.6%로 8.8%p 축소됐다. 지난해 말 구매세 혜택 축소를 앞둔 선구매의 반작용과 올해 세제 지원 축소, 치열한 가격 경쟁이 상반기 수요를 압박한 것으로 풀이된다. 유럽은 252만8000대로 29% 성장하며 점유율을 20.9%에서 25.5%로 높였다. 강화된 배출규제 대응과 신차 출시, 각국 인센티브가 수요를 뒷받침했다. ACEA가 7월 발표한 상반기 자료에서도 EU 승용 BEV 비중은 20.7%로 확대돼 전동화 전환이 시장 전반으로 확산되고 있음을 보여줬다. 북미는 68만1000대로 20.5% 감소해 주요 권역 중 가장 부진했고 점유율도 9.1%에서 6.9%로 내려갔다. 미국의 신차·중고차·상용 클린차량 세액공제가 2025년 9월 말 종료된 뒤 구매 부담이 커진 데다, 높은 차량 가격과 모델 교체 주기의 영향이 겹치면서 상반기 수요 회복이 제한됐다. 중국을 제외한 아시아는 93만3000대로 75.8% 증가했으며 점유율도 5.7%에서 9.4%로 확대됐다. 한국·인도·동남아에서 신차 투입과 현지 생산, 보급 정책이 맞물리며 가장 빠른 핵심 성장축으로 자리 잡았다. 기타 지역도 45만6000대로 150.6% 급증해 중남미와 중동 등 신흥시장의 초기 보급 확대가 전체 성장률을 끌어올렸다.

2026.08.06 09:41김윤희 기자

메타 AI도 인터넷 접속해 외부 시스템 침입…시험 환경 설정 오류

메타의 인공지능(AI) 모델이 사이버보안 시험 도중 인터넷에 접속해 외부 업체의 시스템에 침입한 것으로 나타났다. 최근 오픈AI와 앤트로픽의 AI 모델에서도 비슷한 사고가 발생하면서 기업들이 AI를 제대로 통제하고 있는지에 대한 우려가 커지고 있다. 5일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 메타는 자사 AI 모델 가운데 하나가 제3자 서비스의 시스템에 침입했다고 밝혔다. 다만 피해를 본 업체의 이름은 공개하지 않았다. 이번 사고는 메타가 사이버보안 업체 이레귤러와 함께 운영하던 시험 환경의 설정 오류로 AI 모델이 인터넷에 접속할 수 있게 되면서 발생했다고 외신은 설명했다. 앤디 스톤 메타 대변인은 성명을 통해 메타가 이용하는 독립 시험업체 이레귤러의 설정 오류로 평가 과정에서 AI 모델 하나가 의도치 않게 인터넷에 접속할 수 있었다고 입장을 밝혔다. 이어 해당 모델은 이후 제3자 서비스의 보안 취약점을 이용했으며, 이는 앞서 다른 기업에서 보고된 사례와 비슷한 방식이었다고 밝혔다. 메타는 이레귤러로부터 관련 통보를 받은 뒤 사고를 인지했다. 현재 정확한 경위를 조사하고 있으며 모든 사실관계가 확인되는 대로 사고 원인과 대응 과정을 담은 종합 보고서를 공개할 예정이다. 최근 2주 동안 오픈AI와 앤트로픽도 AI 모델 시험 과정에서 허깅페이스를 포함한 여러 기관의 시스템에 의도치 않게 침입한 사실을 공개했다. 외신은 AI 에이전트가 시스템의 보안 취약점을 찾아 실제로 악용할 수 있을 정도로 능력이 향상되면서 보안 연구자와 정부 관계자들의 우려도 커지고 있다고 전했다. 이들은 AI 모델에 대한 보다 엄격한 안전성 검사와 외부 인터넷에서 완전히 분리된 시험 환경이 필요하다고 요구하고 있다. 이레귤러 측은 이번 메타 AI 사고가 앤트로픽 사례에서 앞서 공개된 것과 같은 시험 환경상의 문제와 관련돼 있다고 설명했다. 이레귤러 대변인은 이번 사고는 격리된 시험 환경을 뚫고 탈출한 것이 아니며 고도의 사이버 공격도 아니었으며, 현재 모든 문제가 해결됐다고 밝혔다. 이레귤러는 AI 모델을 격리된 환경에서 안전하게 시험하고 사이버보안 평가를 진행하기 위한 모범 사례를 정리한 백서를 준비하고 있다.

2026.08.06 09:41류승현 기자

삼성전자, '갤Z8' 시리즈·'갤워치9' 공식 출시...'울트라' 257만 7300원

삼성전자가 차세대 폴더블 스마트폰과 스마트워치 신제품을 국내 시장에 정식 출시한다. 삼성전자는 '갤럭시 Z 폴드8 울트라·폴드8·플립8'과 '갤럭시 워치 울트라2·워치9'을 7일부터 국내 시장에 선보인다고 6일 밝혔다. 신형 폴더블 스마트폰은 지난달 28일부터 이달 3일까지 진행된 사전 판매에서 역대 최고 기록인 144만대 판매량을 달성했다. 사전 구매 고객 10명 중 7명이 '갤럭시 Z 폴드8'를 선택했다. 삼성닷컴 사전 구매 고객 중 1030세대의 비중은 50%를 기록했다. 특히 폴드 라인업의 1030 여성 구매 고객은 전작 대비 2배 이상 늘어났다. '갤럭시 Z 폴드8 울트라'는 203.1mm 화면을 탑재하고도 무게 215g, 펼쳤을 때 두께 4.1mm를 구현했다. 2억 화소 메인 카메라와 5000만 화소 초광각 카메라, 5000mAh 대용량 배터리를 적용했다. 국내 출고가는 256GB 저장 용량을 탑재한 기본 모델 기준 257만 7300원이다. '갤럭시 Z 폴드8'은 201g의 무게에 4:3 비율의 메인 화면을 갖췄다. '갤럭시 Z 플립8'은 무게 180g, 두께 6.1mm로 휴대성을 강화했으며, 미러뷰 기능을 추가했다. 출고가는 기본 모델 기준 168만 3000원이다. 스마트워치 라인업도 사전 판매에서 두 자릿수 성장세를 기록했다. '갤럭시 워치 울트라2'는 800mAh 배터리와 최대 5,000니트 밝기의 디스플레이를 갖췄다. '갤럭시 워치9'은 심장 건강 점수, 일일 유산소 부하, 신체 체력 지수 등 맞춤형 헬스케어 기능을 지원한다. 삼성전자는 8월 구매 고객을 대상으로 쿠폰 증정과 구독권 혜택을 제공한다. 신제품 전용 케이스와 워치 밴드 등 관련 액세서리도 함께 판매한다. 정호진 삼성전자 한국총괄 부사장은 "8세대 갤럭시 Z 시리즈는 폴더블 스마트폰의 대중화를 달성한 제품"이라며 "맞춤형 헬스케어를 제공하는 워치 제품과 함께 갤럭시 생태계를 경험하길 바란다"라고 말했다. 이번 신제품은 한국을 시작으로 미국, 영국, 인도, 일본 등 글로벌 100여 개국에 순차적으로 출시될 예정이다.

2026.08.06 09:31전화평 기자

대만 통신사, 17년만에 최고 실적 기록

대만 통신사 청화텔레콤이 2분기 영업익이 전년 동기 대비 5.7% 상승하며 17년만에 최고 실적을 기록했다. 5일(현지시간) 인베스팅닷컴에 따르면, 청화텔레콤은 2분기 영업익 132억 6000만 대만달러(약 5843억 7204만원)를 기록하며 전년 동기 대비 5.7% 상승했다. 2010년 이후 최고치다. 매출은 613억 6000만 대만달러(약 2조 7041억원)를 기록하며 전년 동기 대비 8.2% 증가했다. 주당 순이익은 전년 동기 1.31 대만달러(약 57원)에서 1.38 대만달러(약 60원)로 상승하며 10년 만에 최고치를 경신했다. 청화텔레콤은 인공지능(AI) 인프라, 기업용 ICT 솔루션에 대한 수요 증가와 본업인 통신 서비스 꾸준한 성장에 힘입어 소비자, 기업, 해외 사업 부문 전반에 걸쳐 견조한 성장을 기록했다고 강조했다. ICT 매출은 전년 동기 대비 32%, 빅데이터 부문은 167%, 사이버보안 부문은 34%, IDC 부문은 14%의 성장률을 보였다. 대만 내 모바일 서비스 매출은 3.2% 성장했고, 유선 광대역 매출은 3배 증가했다. 해외 사업 부문도 자회사 매출 242% 급증과 대규모 AI 공급망 프로젝트 11배, 동남아는 두 배로 성장했다. 분기 이자·법인세·감가상각비 차감 전 영업익(EBITDA)은 235억 2000만 대만달러(약 1조 3665억원)로 전년 동기 대비 4.1% 증가했으나 성장 전략 투자·운영 비용 증가로 인해 EBITDA 마진은 38.32%로 전년 동기 39.80%에서 소폭 하락했다.

2026.08.06 09:25홍지후 기자

AWS, 클로드 코드·오픈AI 코덱스와 AI 코딩 보안 서비스 연동

아마존웹서비스(AWS)가 앤트로픽, 오픈AI와 협력해 인공지능(AI) 코딩 보안 서비스를 개발자 워크플로 전반으로 확대한다. 생성형 AI 코딩 도구 확산이 빨라지는 가운데 개발 과정에서 발생하는 취약점을 탐지·보완하는 시장 공략을 본격화한 것이다. AWS는 5일 공식 블로그를 통해 앤트로픽, 오픈AI와 AI 코딩 보안 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력으로 AWS는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 등 AI 코딩 환경에 AWS 컨티뉴엄을 통합 제공한다. AWS 컨티뉴엄은 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 취약점 후보를 찾아내고, 이를 고객의 AWS 환경 정보와 연결해 실제 위험도를 가려내는 데 초점을 맞춘 서비스다. 단순히 코드상 결함 가능성을 탐지하는 데 그치지 않는다. 설정값, IAM 정책, 네트워크 구조, 외부 노출 여부 등을 함께 분석해 우선 대응이 필요한 사안을 추려내는 방식이다. 이번 통합으로 개발자는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 같은 AI 코딩 도구 안에서 보안 검증 결과를 반영한 코드 제안을 받을 수 있게 된다. 기존에는 코드 작성 뒤 별도 보안 도구로 취약점을 점검하고, 이후 보안팀과 개발팀이 다시 우선순위를 조정하는 과정을 거쳐야 했다면 앞으로는 이러한 절차가 개발 환경 안에서 한층 압축될 것으로 보인다. AWS는 특히 최신 AI 모델의 성능 향상만으로는 기업 보안 수요를 충분히 충족하기 어렵다고 보고 있다. 모델이 취약점을 찾아내는 능력은 빠르게 고도화되고 있지만, 실제 현장에서는 어떤 문제가 실질적인 위험으로 이어지는지 판단하고 검증하는 과정이 더 중요하다는 판단이다. 이에 따라 AWS 컨티뉴엄은 여러 모델과 도구를 엮는 오케스트레이션 계층 역할을 맡아 탐지, 우선순위화, 검증, 수정 제안까지 연결하는 구조로 설계됐다. 업계에서는 이번 발표를 두고 AI 코딩 시장 경쟁이 생산성 중심에서 보안 중심으로 확장되는 신호로 보고 있다. 생성형 AI 코딩 도구가 빠르게 보급되면서 개발 속도는 높아졌지만, 부정확하거나 취약한 코드가 함께 확산할 수 있다는 우려도 커지고 있기 때문이다. 앞으로는 누가 더 빠르게 코드를 생성하느냐보다, 누가 더 안전하고 실제 운영 환경에 맞는 코드를 제안하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오를 것이라는 분석이 나온다. AWS 입장에서는 앤트로픽과 오픈AI의 코딩 도구가 확보한 개발자 접점에 자사 보안 서비스를 연결함으로써 AI 개발 생태계 내 영향력을 넓히는 효과도 기대할 수 있다. 클라우드 인프라 사업자로서 축적한 고객 환경 데이터와 운영 맥락을 보안 분석에 접목해 차별화를 노리는 전략으로 풀이된다. 초기 설계 파트너로 참여한 리비안도 긍정적인 반응을 내놨다. 리비안은 AWS 컨티뉴엄이 소스코드와 기업 내부 지식을 연결해 실제로 의미 있는 보안 취약점을 가려내고, 심각한 문제를 더 빠르게 수정하는 데 도움을 줄 수 있다고 평가했다. 쳇 카푸어 AWS 검색·보안·옵저버빌리티 부문 부사장은 "AI 모델이 빠르게 발전하는 만큼 이를 악용한 공격도 함께 고도화하고 있다"며 "AWS 컨티뉴엄은 탐지부터 검증, 수정, 복구 과정에 이르기까지 각 단계에 가장 적합한 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 통합 오케스트레이션 도구"라고 설명했다.

2026.08.06 09:06남혁우 기자

메타, 첫 AI 코딩 에이전트 '뮤즈 코드' 공개…오픈AI·앤트로픽에 도전

메타가 자체 인공지능(AI) 코딩 에이전트 '뮤즈 코드'를 처음 공개하며 AI 개발 도구 시장 공략에 나섰다. 오픈AI '코덱스'와 앤트로픽 '클로드 코드'가 주도하는 AI 코딩 시장에서 가격 경쟁력을 앞세워 기업용 AI 사업 확대에 속도를 낸다는 전략이다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) SNS를 통해 뮤즈 코드의 베타 버전 공개 소식을 전했다. 그는 뮤즈 코드를 "대규모 코드 저장소에서 변경 사항을 계획하고 코드를 작성하며 결과를 검증하는 등 완전한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 터미널 기반 코딩 에이전트"라고 소개했다. 월스트리트저널 등 외신에 따르면 뮤즈 코드는 최근 메타가 새롭게 선보인 코딩 특화 AI 모델 '뮤즈 스파크 1.2'를 기반으로 동작한다. 메타 슈퍼인텔리전스 연구소가 개발을 주도했다. 뮤즈 코드는 하나의 명령어만으로 설치할 수 있으며 코드 작성뿐 아니라 변경 사항 계획 수립과 테스트, 결과 검증까지 소프트웨어 개발 전 과정을 지원한다. 대규모 프로젝트에선 여러 하위 에이전트를 병렬로 실행해 동시에 작업을 수행하도록 설계됐다. 저커버그 CEO는 "작업 규모가 커지면 별도의 하위 에이전트들이 독립된 작업 환경에서 병렬로 실행된다"며 "기존 작업 파일은 건드리지 않으며 자체 테스트에선 게임 기능 6개를 동시에 개발하면서도 충돌 없이 작업을 완료했다"고 설명했다. 최근 AI 코딩 시장에선 오픈AI 코덱스와 앤트로픽 클로드 코드가 빠르게 확산되고 있다. 메타는 기능뿐 아니라 가격 경쟁력을 앞세워 이용 개발자를 다수 확보해 AI 생태계를 확대한다는 구상이다. 실제 메타는 가격 경쟁력을 핵심 차별화 요소로 내세웠다. 개발자는 사용량 기반 요금제로 서비스를 이용할 수 있다. 모델 개선을 위한 데이터 제공에 동의하면 일반 요금보다 10분의 1 수준의 저렴한 요금제도 선택할 수 있도록 구성했다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)는 "많은 개발 환경과 활용 사례에서 비용 측면에서 매우 경쟁력 있는 선택지가 될 것"이라며 "가격 경쟁력을 통해 시장에서 차별화하겠다"고 밝혔다. 뮤즈 코드는 메타 개발자 플랫폼을 통해 제공되며 최신 AI 모델 API와 함께 사용할 수 있다. 메타는 향후 여러 AI 모델을 중개하는 '오픈라우터' 플랫폼을 통해서도 뮤즈 스파크 모델을 제공할 계획이다. 기업 고객의 개발 데이터를 저장하지 않는 '제로 데이터 보존' 기능도 지원할 예정이다. 이번 출시는 메타가 AI 사업 수익화에 속도를 내는 움직임으로 풀이된다. 메타는 최근 AI 인재 확보와 데이터센터 구축에 대규모 투자를 이어가고 있으며 광고 중심 사업 구조를 넘어 기업용 AI 시장으로 영역을 확대 중이다. 저커버그 CEO는 "뮤즈 스파크 1.2는 더 크고 강력한 차세대 모델로 나아가기 위한 단계"라며 "직접 사용해보고 다양한 의견을 들려달라"고 전했다.

2026.08.06 09:05한정호 기자

담합 다음은 부당 내부거래…공정위, 식품업계 정조준

식품업계를 향한 공정거래위원회의 칼날이 가격 담합에서 계열사 내부거래로 향하고 있다. 상반기 설탕·밀가루 등 원재료 담합을 잇달아 적발한 공정위가 하반기에는 식품기업의 부당지원과 사익편취를 집중 감시하겠다고 밝히면서, 계열사를 중심으로 짜인 업계 공급망 전반에 긴장감이 번진다. 6일 업계에 따르면 공정위는 최근 '2026년 하반기 주요업무 추진계획'을 통해 식품·물류·의약품 등 민생밀접 분야에서 계열사 일감 몰아주기와 부당지원 행위를 집중적으로 감시하겠다고 밝혔다. 총수 2세 회사에 사업기회를 제공하거나 무상으로 신용을 보강하는 행위도 주요 점검 대상이다. 다만 업계는 계열사 거래가 많다는 사실만으로 부당지원이나 사익편취로 단정하기는 어렵다고 설명한다. 식품은 품질 기준과 물류 안정성이 중요한 만큼 검증된 계열사와 장기간 거래하는 것이 불가피할 수 있다는 입장이다. 먹거리 담합 잇따라…감시망 내부거래로 확대 공정위는 올해 상반기 설탕과 밀가루, 전분당 등 식품 원료를 포함해 총 20조원 규모의 민생 담합을 적발했다. 원재료 가격이 빵·과자·음료 등 가공식품 가격 전반에 영향을 미치는 만큼 먹거리 분야를 집중적으로 들여다본 것이다. 조사 이후 일부 원료와 가공식품 가격이 인하되는 성과도 나타났다. 하반기 감시의 초점은 기업집단 내부로 옮겨갈 전망이다. 흔히 '일감 몰아주기'로 불리는 행위는 합리적인 이유 없이 특정 계열사나 총수 일가가 지배하는 회사에 거래 물량을 집중하거나 정상적인 시장 조건보다 유리하게 거래해 이익을 제공하는 것을 뜻한다. 법적으로는 기업 규모와 거래 유형에 따라 일반 부당지원과 총수 일가 사익편취로 구분된다. 계열사와 장기간 거래하거나 수의계약을 맺었다는 사실만으로 위법이 성립하는 것은 아니며, 거래가격과 계약 조건, 계열사의 실질적인 역할, 제공된 경제적 이익과 부당성 등을 종합적으로 따진다. 그간 식품업계에서도 계열사를 거래 중간에 끼워 이익을 남기게 하거나 직원과 비용을 무상으로 지원하는 행위 등이 공정위 조사와 제재 대상에 오른 바 있다. SPC 계열사의 SPC삼립 지원 사건과 CJ프레시웨이의 계열사 직원 파견·인건비 부담, 하림그룹의 총수 2세 회사 올품 지원 사건 등이 대표적이다. 다만 공정위의 제재가 법원에서 그대로 인정되는 것은 아니다. 공정위는 SPC 계열사들이 원재료와 완제품 거래 과정에서 SPC삼립을 부당하게 지원했다며 647억원의 과징금을 부과했지만, 대법원은 2024년 과징금 전액을 취소하라는 판결을 내렸다. 현재 공정위는 빙그레의 계열사 거래와 관련한 조사를 진행 중이다. 공정위는 해태아이스크림이 '부라보콘' 포장 종이와 과자 납품업체를 김호연 빙그레 회장 자녀들이 소유한 물류회사 제때로 변경하는 과정에 빙그레가 부당하게 개입했는지를 들여다보는 것으로 알려졌다. 회사는 지난 2025년 현장조사를 받았으며, 현재도 관련 조사가 진행 중에 있다. 거래 끊기보다 근거부터…계약·정산 절차 다시 볼 듯 공정위의 감시 예고로 식품업계는 계열사 거래 과정에 빈틈이 없는지를 들여다볼 전망이다. 식품기업은 원료 조달과 포장, 물류, 유통 등을 계열사끼리 맡기는 경우가 많아 거래처를 단번에 외부 업체로 돌리기 어렵다는 특징이 있다. 이에 업계는 계열사를 거래 상대방으로 선정한 이유와 가격 산정 기준, 실제 업무 수행 내역을 입증할 자료를 갖춰둘 필요가 있다고 본다. 계열사 간 계약 자체는 위법이 아니지만, 거래의 필요성과 가격 적정성을 설명하지 못할 경우 공정위 조사에서 쟁점이 될 수 있기 때문이다. 한 식품업계 관계자는 “공정위가 보는 것은 계열사와 거래했다는 사실 하나가 아니라 해당 거래에 합리적인 이유가 있었는지, 계열사가 실제 역할을 했는지 여부”라며 “중간에 회사를 하나 넣고 수수료만 가져가게 하거나 특별한 근거 없이 이익을 보장했다면 문제가 될 수 있다”고 말했다. 직원이나 시설, 비용을 계열사끼리 나눠 쓰는 경우도 문제가 될 수 있다. 다른 계열사에 직원을 보내고도 인건비를 받지 않거나 사무실·설비를 무상으로 제공하면 부당지원으로 판단될 여지가 있다. 반대로 계약을 맺고 업무 범위에 따라 비용을 정산했다면 정상적인 거래였다는 근거가 될 수 있다. 업계에서는 일감 몰아주기와 부당지원이 같은 뜻으로 쓰이는 데 대해서도 선을 긋고 있다. 기업 규모와 총수 일가의 지분 구조, 지원 방식 등에 따라 적용되는 조항과 요건이 다른 데다 거래 물량이 많다는 사실만으로 곧바로 위법성이 인정되는 것은 아니기 때문이다. 이 관계자는 “직원을 보내더라도 계약을 맺고 비용을 주고받았다면 무상지원과는 다르게 볼 수 있다”며 “결국 계열사와 거래했느냐보다 왜 그 거래를 했고 어떤 대가를 주고받았는지를 설명할 수 있어야 한다”고 말했다.

2026.08.06 08:56류승현 기자

고려아연, 2Q 영업익 5871억…전년비 126.8% ↑

고려아연은 올해 2분기 연결기준 잠정 실적으로 매출 6조 3726억원, 영업이익 5871억원, 순이익 3515억원을 거뒀다고 지난 5일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 66.6%, 영업이익은 126.8%, 순이익은 6.6% 증가했다. 올해 상반기 기준으로는 매출 12조 4446억원, 영업이익 1조 3332억원, 순이익 7056억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 62.5%, 영업이익은 151.5%, 순이익은 43.3% 증가했다. 상반기 주요 제품별 판매 실적을 살펴보면 은 판매액은 약 4조 1080억원으로 전년 동기 대비 235.4% 증가했다. 금 판매액은 약 1조 2250억원으로 58.5% 증가했다. 아연 판매액은 약 1조 5630억원으로 22.6% 늘었다. 연 판매액은 7170억원으로 9.5% 성장했다. 동 판매액은 3340억원으로 51.8% 신장했다. 첨단∙방위산업의 필수 소재인 희소금속 매출액도 향상됐다. 올해 상반기 인듐 매출액은 300억원으로 전년 대비 11.1% 증가했다. 비스무트 매출액은 400억 원으로 전년 대비 81.8% 늘어났다. 반도체 제조공정에서 세정 등에 필수로 쓰이는 반도체 황산도 올해 상반기 매출액 710억원을 기록하며 전년 대비 소폭 증가했다. 이사회는 이날 2분기 배당을 결의했다. 주당 5000원으로 책정했으며 배당 기준일은 8월 20일이다. 배당금 지급 예정일은 내달 4일로 2분기 배당금 총액은 약 1020억원이다. 앞서 실시한 1분기 배당을 포함하면 올해 상반기 주당 배당금은 1만원, 배당 총액은 약 2040억원이다. 고려아연 관계자는 “임직원의 기술 혁신 노력과 선제적 투자, 독보적인 유가금속 회수 역량, 폭넓은 제품 포트폴리오가 시장 환경의 변화 속에서 사상 최대 반기 실적을 구현했다”며 “앞으로도 생산성과 수익성 증대에 힘쓰면서 기업가치 제고를 위한 노력을 기울이겠다”고 밝혔다.

2026.08.06 08:55김윤희 기자

카카오, 2분기 영업익 2770억원…전년比 36%↑

카카오가 광고와 커머스를 포함한 본업의 성장세로 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 역대 분기 기준 최대치를 달성했다. 카카오는 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 연결 기준 올해 2분기 매출 2조 985억원, 영업이익 2770억원을 기록했다고 공시했다. 매출은 전년 동기 대비 9%, 영업이익은 36% 증가했다. 영업이익률은 약 3%p 개선된 13%를 기록했다. 영업비용은 전년 동기 대비 6% 늘어난 1조 8214억원이다. 사업 영역별로 보면 2분기 플랫폼 부문 매출액은 1조 2303억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했다. 플랫폼 부문 중 톡비즈 매출액은 전년 동기 대비 12% 증가한 6432억원을 기록했다. 이 가운데 톡비즈 광고 및 구독 매출액은 3999억원으로, 전년 동기 대비 14% 성장했다. 금융 업종 광고주의 견조한 수요를 바탕으로 비즈니스 메시지 매출은 전년 동기 대비 20% 늘었다. 카카오톡 지면을 활용한 디스플레이 광고는 이용자 활동성 증대와 신규 광고 상품 성과에 힘입어 28% 신장했다. 선물하기와 톡딜 등 톡비즈 커머스의 2분기 통합 거래액은 2조 7000억원으로, 전년 동기 대비 9% 늘었다. 선물하기 내 자기 구매 거래액은 전년 동기 대비 39% 증가하며 선물하기의 성장을 이끌었다. 이에 따라 톡비즈 커머스 매출은 전년 동기 대비 10% 증가한 2432억원을 기록했다. 모빌리티·페이 등이 포함된 플랫폼 기타 매출액은 전년 동기 대비 22% 증가한 5870억원으로 집계됐다. 모빌리티는 기존 사업과 라스트마일 물류 사업이 선전했다. 페이는 금융 매출이 성장한 가운데, 결제와 플랫폼 서비스도 두 자릿수 성장률을 이어가며 역대 최대 분기 매출과 영업이익을 달성했다. 콘텐츠 부문의 2분기 매출액은 8682억원으로, 전년 동기 대비 1% 늘었다. 뮤직 매출은 주요 지식재산(IP) 공연 확대에 힘입어 8% 증가한 5584억원을 기록했고, 미디어 매출은 제작 진행 작품 수 증가에 따라 5% 늘어난 991억원을 달성했다. 스토리 매출은 2107억원이다. 카카오는 카카오톡에서 주문·예약·결제 등 일상의 행동을 완결하는 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 선보이고, 이를 새로운 성장과 수익화의 축으로 구체화해 지속 가능한 성장과 기업가치 제고로 이어 나간다는 방침이다. 이를 위해 커머스와 예약, 여행, 결제 등 이용 빈도가 높은 영역의 파트너들과 협업을 진행하고, 카카오의 MCP 기반 개방형 플랫폼 '플레이(PlayMCP)'도 적극 활용해 생태계를 빠르게 확대해 나갈 예정이다. 정신아 대표는 "에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 단순히 뛰어난 모델을 만드는 데 그치지 않고, 이용자의 맥락과 의도를 이해해 실제 행동까지 연결하는 데 있다"며 "카카오톡이라는 일상적 이용자 접점과 그동안 축적해온 기술·서비스 생태계를 기반으로, 전 국민이 자신만의 AI 에이전트를 자연스럽게 활용하는 시대를 앞당기겠다"고 말했다.

2026.08.06 08:47박서린 기자

다시 부를 필요 없다…녹음된 노래 가사만 갈아끼우는 AI 나왔다

노래에서 가사 한 단어를 바꾸는 일은 지금까지 가수를 스튜디오로 다시 부르는 일과 같았다. 그런데 이미 녹음된 노래에서 멜로디와 박자, 나머지 구간은 그대로 둔 채 가사만 바꿔 넣는 AI가 등장했다. 카이스트(KAIST) 연구진이 2026년 6월 공개한 노래 가사 편집 AI '멜로디싱어(MeloDISinger)'다. 텍스트만 고치면 노래가 바뀌는 시대가 가까워지면서, 음원 수정에 들던 스튜디오 비용과 시간이 달라질 수 있다는 전망이 나온다. 스튜디오 재녹음 없이 텍스트만 고치는 노래 가사 편집 AI 멜로디싱어는 카이스트 인공지능대학원과 문화기술대학원의 박윤정(Yoonjeong Park), 임재권(Jaekwon Im), 남주한(Juhan Nam) 연구진이 발표한 텍스트 기반 노래 음성 편집 모델이다. 텍스트 기반 노래 음성 편집(SVE, singing voice editing)이란 이미 녹음된 노래에서 원래 멜로디와 전체 길이, 수정하지 않은 구간을 그대로 유지하면서 가사만 바꿔 새로운 노래 음성을 만들어내는 기술을 말한다. 예를 들어 "You look happy to meet me"라고 부른 원곡에서 가사 텍스트만 "We feel lucky to meet us"로 고쳐 입력하면, AI가 바뀐 부분만 새로 노래해 원곡에 이어 붙이는 방식이다. 음악 제작 현장에서 녹음된 보컬을 수정할 일은 생각보다 잦다. 발음이 잘못됐거나, 빠진 단어를 넣어야 하거나, 특정 구절을 통째로 바꿔야 하는 경우다. 논문에 따르면 이런 수정 작업에는 전문 스튜디오와 숙련된 보컬리스트, 전용 녹음 장비가 필요해 비용과 시간이 많이 든다. 말소리를 편집하는 기술은 이미 상당히 발전했지만, 노래는 사정이 다르다. 편집한 구간이 원곡의 멜로디, 리듬과 어긋나면 반주와 박자가 틀어지기 때문이다. 특히 전체 길이가 조금이라도 달라지면 뒤에 이어지는 반주 전체와 어긋나게 된다. 기존 기술은 이 문제를 제대로 풀지 못했다. 베보2(Vevo2)처럼 대규모 데이터로 학습한 모델은 전체 시퀀스를 다시 생성하는 과정에서 수정하지 않은 구간의 타이밍이나 멜로디까지 바꿔버리는 일이 있었다. 길이와 음정을 명시적으로 다루는 에디트싱어(EditSinger)는 바꾸려는 단어와 원래 단어의 음소 개수가 같아야 한다는 제약이 있어, 길이가 다른 가사로는 자연스러운 교체가 어려웠다. 음소란 소리를 이루는 가장 작은 단위로, 한글로 치면 자음과 모음 하나하나에 해당한다. 전체 길이 오차 0.004초, 청취 평가 사실상 전 항목 1위 멜로디싱어의 가장 두드러진 성과는 전체 길이를 사실상 완벽하게 보존했다는 점이다. 논문의 객관 평가에서 멜로디싱어의 길이 차이(DDUR) 지표는 모든 편집 시나리오에서 0.00초를 기록했다. 신호 처리 과정에서 생기는 약 0.004초의 잔여 오차만 남는 수준이다. 0.004초는 사람이 눈을 한 번 깜빡이는 시간의 100분의 1 안팎에 불과한 길이로, 반주와의 어긋남을 사실상 느낄 수 없다는 뜻이다. 반면 비교 대상인 베보2는 단어 삭제 편집에서 최대 1.92초, 에디트싱어는 최대 0.67초의 길이 오차를 보였다. 노래에서 1초 안팎의 어긋남은 반주와 박자가 완전히 틀어지는 수준이다. 가사가 얼마나 정확하게 들리는지 측정하는 단어 오류율(WER)에서도 차이가 컸다. 단어 오류율은 음성 인식기가 생성된 노래를 받아 적었을 때 원래 의도한 가사와 얼마나 다른지를 나타내는 수치로, 낮을수록 가사 전달이 정확하다는 의미다. 음절 수는 같지만 음소 구성이 다른 가사로 바꾸는 시나리오에서 멜로디싱어의 단어 오류율은 21.88%로, 베보2의 42.29%의 절반 수준이었다. 단어를 삭제하는 편집에서는 격차가 더 벌어져 멜로디싱어가 24.88%, 베보2가 68.72%를 기록했다. 베보2로 단어를 지우면 가사 단어 열 개 중 일곱 개가 잘못 들리는 수준이라는 이야기다. 사람이 직접 들은 평가에서도 결과는 같았다. 22명의 청취자가 가사 전달, 멜로디 유지, 자연스러움 세 항목을 5점 만점으로 평가한 결과, 멜로디싱어는 여섯 가지 편집 시나리오(세 종류의 단어 교체와 삽입, 삭제, 혼합 편집)에서 거의 모든 항목 최고 점수를 기록했다. 단어 삽입 시 가사 전달 항목에서 에디트싱어와 동점(3.95점)을 이룬 것을 제외하면 전 항목 1위다. 특히 음절 구성이 달라지는 어려운 편집일수록 격차가 커졌는데, 이는 발음 구조가 바뀌어도 원곡의 멜로디에 맞게 시간을 다시 배분하는 능력에서 갈린 것으로 분석됐다. 그림1 멜로디싱어의 가사 편집 전후 음정 비교 (출처: MeloDISinger 논문, arXiv:2606.30580) 실제 노래에서 뽑아낸 가짜 악보, 박자를 지키는 작동 원리 멜로디싱어가 박자를 지키는 핵심은 '시간 예산' 개념이다. 연구진이 설계한 멜로DRP(MeloDRP)는 편집 구간의 총 길이를 고정된 예산으로 정해 놓고, 새 가사의 음소들이 그 안에서 시간을 비율로 나눠 갖도록 예측하는 모듈이다. 각 음소가 몇 초를 차지할지 절대값으로 정하는 기존 방식과 달리, 전체에서 차지하는 비율을 정하기 때문에 합계가 반드시 원래 구간 길이와 일치한다. 단어를 끼워 넣을 때는 이웃 단어의 시간을 나눠 쓰고, 단어를 지울 때는 그 자리를 침묵으로 처리하는 식으로 편집 유형별 규칙도 마련했다. 멜로디를 지키는 장치는 따로 있다. 연구진은 악보 대신 실제 노래에서 추출한 유사 미디(pseudo-MIDI), 말하자면 가수가 실제로 낸 음정을 기록한 가짜 악보를 활용했다. 가수는 악보와 다르게 음정과 박자를 밀고 당기며 부르는 일이 많아서, 악보보다 실제 음성에서 뽑은 정보가 원곡의 느낌을 더 정확하게 담기 때문이다. 새 가사의 음소 정보와 이 멜로디 정보를 교차 주의(cross-attention) 방식으로 결합해, 어떤 음소가 어떤 음표 위에서 얼마나 길게 불려야 하는지를 학습시켰다. 소리를 만들어내는 단계에서는 오디오 인필링(audio infilling) 기법을 썼다. 오디오 인필링이란 노래 전체를 새로 생성하는 대신 편집할 구간만 비워 두고, 앞뒤 원본 소리에 자연스럽게 이어지도록 빈 곳만 채워 넣는 방식을 말한다. 잡음에서 시작해 목표하는 소리로 점차 다듬어가는 플로 매칭(flow matching) 생성 모델이 이 채움 작업을 맡는다. 수정하지 않은 구간은 원본 그대로 남기 때문에 원곡의 음색과 감정이 훼손되지 않는다. 구성 요소별 기여도를 확인한 실험에서는 총 길이 조건을 제거했을 때 성능이 가장 크게 무너졌다. 멜로디 정보를 빼면 발음 구조가 크게 바뀌는 편집에서 품질이 떨어졌다. 박자 예산과 멜로디 정보라는 두 축이 모두 있어야 노래다운 편집이 가능하다는 사실이 확인된 셈이다. 위스퍼X와 제미나이로 만든 시험 문제, 그리고 남은 한계 연구진은 평가 방식도 새로 설계했다. 기존 연구들은 대규모 언어 모델에게 가사만 주고 바꿔 쓰게 했는데, 이렇게 만든 가사는 주어진 멜로디 구간 안에서 부르기에 물리적으로 불가능한 경우가 있었다. 멜로디싱어 연구진은 음성 인식 도구 위스퍼X(WhisperX)로 원곡에서 단어별 시작과 끝 시각을 측정한 뒤, 사람이 한 음절을 안정적으로 부르는 데 필요한 최소 시간을 0.3초로 잡아 각 구간에 들어갈 수 있는 음절 수의 상한을 계산했다. 이 제약 조건을 구글의 제미나이(Gemini-2.5-flash)에 전달해 시간 안에 부를 수 있는 편집 가사만 생성하도록 했다. 노래방에서 원곡보다 글자 수가 두 배인 개사곡을 같은 반주에 욱여넣을 수 없는 것과 같은 이치를 평가 체계에 반영한 것이다. 다만 한계도 뚜렷하다. 실험은 GTSinger 데이터셋의 영어 노래 13시간, 가수 3명분으로 진행됐다. 학습에 쓰이지 않은 8곡에서 뽑은 60개 클립으로 성능을 검증했지만, 한국어를 포함한 다른 언어나 다양한 창법, 실제 상업 음원 수준의 복잡한 녹음 환경에서도 같은 품질이 나올지는 아직 확인되지 않았다. 연구진도 멜로디 인식 평가 지표 개발과 더 넓은 편집 상황으로의 확장을 향후 과제로 남겨 뒀다. 음악 후반 작업의 비용 구조가 바뀔 가능성 이 기술이 상용 수준에 도달하면 가장 먼저 달라질 곳은 음악 제작의 후반 작업이다. 가사 한 줄 때문에 보컬 세션을 다시 잡는 대신 텍스트 수정으로 끝낼 수 있다면, 수정 비용은 스튜디오 대여료 단위에서 소프트웨어 사용료 단위로 내려간다. 방송 심의에 맞춘 클린 버전 제작, 광고 음악의 브랜드명 교체, 게임이나 애니메이션 주제가의 현지화처럼 같은 멜로디에 다른 가사를 얹는 작업이 특히 직접적인 적용 대상이 될 수 있다. 물론 이번 연구는 13시간 분량의 영어 데이터로 검증된 초기 단계 결과이며, 상업 음원의 품질 기준을 충족할지는 두고 볼 필요가 있다. 가수의 목소리를 본인이 부르지 않은 가사에 입히는 기술인 만큼, 목소리 권리와 동의 문제를 어떻게 정리할지도 기술 발전과 별개로 남는 과제다. 분명한 것은 노래에서 '녹음된 것은 고칠 수 없다'는 전제가 흔들리기 시작했다는 점이다. 말소리 편집이 몇 년 사이 팟캐스트와 영상 제작의 표준 도구가 된 것처럼, 노래 편집이 음악 작업의 기본 기능으로 자리 잡을지 지켜볼 만하다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 멜로디싱어는 어떤 기술인가요? A1. 멜로디싱어(MeloDISinger)는 카이스트 연구진이 개발한 노래 가사 편집 AI입니다. 이미 녹음된 노래에서 멜로디와 전체 길이는 그대로 유지하면서, 가사 텍스트만 고치면 바뀐 부분을 AI가 새로 노래해 원곡에 이어 붙여 줍니다. Q2. 원곡 가수가 직접 다시 부르지 않아도 되나요? A2. 네, 재녹음이 필요 없습니다. AI가 원곡에서 가수의 음색과 실제로 부른 음정 정보를 추출한 뒤, 바뀐 가사 구간만 그 목소리와 멜로디에 맞춰 새로 생성합니다. 수정하지 않은 구간은 원본 녹음이 그대로 유지됩니다. Q3. 지금 바로 상용 서비스로 쓸 수 있나요? A3. 아직은 연구 단계입니다. 영어 노래 13시간, 가수 3명분 데이터로 성능이 검증됐으며, 한국어 등 다른 언어와 상업 음원 수준의 녹음 환경에서의 성능은 추가 검증이 필요합니다. 데모 샘플은 연구진이 공개한 웹페이지에서 들어볼 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: MeloDISinger: Melody-Aware & Duration-Preserving Singing Voice Editing with Audio Infilling ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.06 08:41AI 에디터

시전 보고서, 브랜드들이 비용 부담 큰 '데이터 파편화 함정'에 빠지고 있다고 경고

새로운 분석 결과, 단절된 검색, 소셜 및 AI 신호가 사각지대를 만들고 의사결정을 지연시키며 위험을 증폭시키는 것으로 나타나 시카고, 2026년 8월 5일 /PRNewswire/ -- 소비자 및 미디어 인텔리전스 분야의 글로벌 선도기업인 시전(Cision)이 8월 5일, 방대한 데이터를 의미 있는 비즈니스 인텔리전스로 전환하는 데 있어 브랜드들이 겪는 어려움을 조명하는 새로운 보고서 데이터 파편화의 함정: 데이터가 많아져도 브랜드가 명확하게 보지 못하는 이유(The Data Fragmentation Trap: Why More Data Isn't Helping Brands See Clearly)를 발표했다. AI가 정보가 생성되고 발견되며 소비되는 방식을 변화시킴에 따라 조직들은 검색 엔진과 소셜 미디어, 뉴스 보도와 AI 생성 답변에 이르기까지 그 어느 때보다 많은 신호를 수집하고 있다. 그러나 많은 조직들은 여전히 각 신호를 개별적으로 수집하는 기존의 채널별 모델에 의존하며 데이터 파편화라는 '함정'에 빠지고 있다. 이러한 접근 방식은 조직에 상당한 비용을 초래할 수 있다. 이는 치명적인 사각지대를 만들고 의사결정을 지연시키며 브랜드 인식을 이해하고 영향을 미칠 수 있는 역량을 제한한다. 보고서는 이러한 요소들이 누적되어 '파편화 비용(fragmentation tax)'이라고 부르는 결과를 초래한다고 지적한다. 이는 검색과 소셜, 미디어, AI 신호가 동일한 내러티브의 상호 연결된 부분으로 해석되지 않고 개별적으로 해석될 때 브랜드가 감당해야 하는 상당한 숨은 비용을 의미한다. 문제는 데이터가 아니라 연결 방식이다 브랜드워치(Brandwatch)의 2026 마케터(Marketer of 2026) 연구에 따르면 마케팅 전문가의 40%가 '여러 소스에서 나온 데이터를 통합하는 것'을 가장 큰 과제로 꼽았다. 이 보고서는 근본적인 신호들이 서로 연결되지 않는다면 더 많은 대시보드나 데이터 소스, AI 도구를 도입하더라도 이 문제를 해결할 수 없는 이유를 설명한다. 시전의 짐 닥스너(Jim Daxner) 최고 제품 책임자는 "브랜드들은 데이터 문제가 아니라 연결 문제를 겪고 있다"고 말했다. 이어 "미디어, 소셜, 전통적 검색, AI 검색은 동시에 브랜드 인식을 형성하고 있지만, 대부분의 조직은 여전히 이러한 신호들을 개별적으로 바라보고 있다. 이로 인해 팀들은 내러티브가 이미 이동한 뒤에야 대응하게 된다"고 덧붙였다. 이번 보고서는 파편화된 인텔리전스가 초래하는 세 가지 즉각적인 결과를 짚어낸다. 사각지대: 서로 다른 팀들이 각기 다른 데이터 세트를 해석하며 동일한 시장, 고객, 브랜드에 대해 상충되는 결론에 도달한다. 의사결정 지연: 조직이 현재 상황에 대한 합의를 이루는 데 중요한 시간을 소비하는 사이 위험은 커지고, 논의는 다른 방향으로 흘러가며, 상업적 기회는 사라져 버린다. 내러티브 이탈: 미디어, 소셜, 검색, AI 전반에 걸친 정보의 불일치는 브랜드가 의도한 위치와 외부에서 이해하는 방식 사이의 간극을 점점 더 벌어지게 한다. 브랜드 입장에서 이러한 영향은 위기 대응 지연, 수요 신호를 포착하지 못하는 것, 중복 작업, 그리고 경쟁사보다 앞서 시장을 형성할 기회의 상실로 이어질 수 있다. AI만으로는 파편화를 해결할 수 없다 이번 보고서는 또한 AI가 단절된 시스템을 보완할 수 없다고 경고한다. 닥스너는 "AI가 팀의 속도를 더 높여줄 수는 있지만 속도만으로는 명확성이 생기지 않는다"고 덧붙였다. 이어 "근본적인 신호들이 여전히 단절돼 있다면 데이터는 더 빨리 도착하지만, 의사결정은 여전히 불완전한 상태로 남는다"고 밝혔다. 그러나 연결된 신호들 전반에 AI를 적용하면 채널 전체의 패턴을 파악하고, 떠오르는 리스크와 기회를 표면화하며 기존에는 파악하는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸렸을 인사이트를 밝혀낼 수 있다. 이는 AI 답변 엔진이 사람들이 브랜드와 제품, 이슈를 조사하고 이해하는 방식을 형성함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 신호는 서사가 명확해지기 전에 먼저 나타난다 파편화된 데이터는 위기 상황이 되기 전까지 중요한 트렌드를 가려버리는 경우가 많다. 어떤 트렌드나 이슈, 평판 위협이 특정 채널에서 눈에 띄게 될 즈음에는, 이미 다른 곳에서 몇 주 또는 몇 달 동안 형성되고 있었을 수 있다. 이 점을 설명하기 위해 이번 보고서는 2023년 12월부터 2025년 9월까지 두바이 초콜릿(Dubai chocolate)이 부상한 과정을 분석해, 트렌드의 각 단계에서 소셜미디어와 검색, 온라인 뉴스 전반에 걸쳐 관심이 어떻게 이동했는지를 보여준다. 소셜 관심도와 검색 관심도는 주요 유통 채널과 미디어 보도에 정착되기 훨씬 전부터 트렌드의 초기 징후를 보여주었다. 소셜 데이터는 발견과 문화적 확산의 흐름을 나타냈다. 검색은 커지는 소비자 관심과 의도를 드러냈다. 이후의 미디어 보도는 이 트렌드에 더 넓은 신뢰성과 확산력을 부여했다. 미디어 모니터링에만 의존한 브랜드들은 초기 선점 우위의 상당 부분이 이미 확보된 이후에야 이 트렌드를 훨씬 늦게 발견했을 것이다. 닥스너는 "신호를 연결하는 브랜드는 다가오는 변화를 미리 파악하고 대응할 것이다. 그렇지 않은 브랜드는 계속해서 그 변화에 놀라게 될 것"이라고 말했다. 파편화된 모니터링에서 연결된 인텔리전스로의 전환 파편화된 모니터링은 팀에게 서사의 개별 조각들만을 제공한다. 반면 연결된 인텔리전스는 이러한 조각들을 하나로 모아 미디어와 소셜, 기존 검색, AI 검색 신호를 하나의 통합된 시각으로 결합함으로써 조직이 내러티브가 어떻게 형성되고 어디로 이동하고 있으며, 어디에서 조치를 취해야 변화를 만들어낼 수 있는지를 이해할 수 있게 해준다. 이를 통해 팀은 단순히 과거를 보고하는 수준을 넘어설 수 있다. 마케팅, 커뮤니케이션, 소셜 및 검색 팀은 의미 있는 변화를 더 일찍 포착하고, 동일한 근거를 바탕으로 정렬하며, 결과를 형성할 시간이 아직 남아 있을 때 조치를 취할 수 있게 된다. 이번 보고서는 연결된 인텔리전스가 조직에 어떤 역량을 부여하는지를 보여준다. 더 빠른 이해: 새롭게 부상하는 위험과 트렌드, 기회가 명확해지기 전에 미리 감지한다.더 신속한 영향력 행사: 서사가 아직 형성되는 동안 팀을 정렬하고 그 방향을 함께 만들어간다.신뢰를 담아 증폭하기: 정보에 기반한 신뢰할 수 있는 내러티브를 더 큰 확신을 갖고 시장에 전달한다. 이러한 역량들이 합쳐져 조직은 평판 위험에 대한 경고를 더 일찍 확보하고, 부상하는 수요를 더 명확히 파악하며, 경쟁사나 외부 내러티브가 기회를 규정하기 전에 행동할 수 있는 시간을 더 많이 확보하게 된다. 앞서 나가는 브랜드는 가장 많은 데이터를 수집하는 브랜드가 아니다. 그들은 무엇이 변화하고 있는지 파악하고, 어떻게 대응할지 결정하며, 앞으로 일어날 일을 스스로 형성해 나갈 수 있을 만큼 충분히 이른 시점에 올바른 신호를 연결하는 브랜드일 것이다. 데이터 파편화의 함정: 데이터가 많아져도 브랜드가 명확하게 보지 못하는 이유(The Data Fragmentation Trap: Why More Data Isn't Helping Brands See Clearly)를 다운로드해 조직 전반에서 단절된 신호가 어디에서 사각지대를 만들어내고 있는지 확인할 수 있다. 또한 미디어와 소셜, 검색, AI 가시성 전반에 걸쳐 시전이 인텔리전스를 연결하는 방식에 대해 더 알아볼 수 있다. 시전 소개 시전은 소비자 및 미디어 인텔리전스, 참여, 커뮤니케이션 솔루션 분야의 글로벌 선도기업이다. 시전은 PR 및 기업 커뮤니케이션, 마케팅, 소셜미디어 전문가들이 오늘날의 데이터 중심 세계에서 뛰어난 성과를 낼 수 있도록 필요한 도구를 제공한다. 시전의 깊은 전문성과 독점적인 데이터 파트너십, 그리고 트라잔(Trajaan), 브랜드워치(Brandwatch), 시전원(CisionOne), PR뉴스와이어(PR Newswire)를 포함한 수상 경력의 제품들은 검색과 소셜, 미디어 전반의 신호를 하나로 모아 팀이 현재 상황을 더 잘 이해하고, 대화를 주도하며, 그 영향력을 증폭시킬 수 있도록 지원한다. 포춘(Fortune) 500대 기업의 84%를 포함해 7만 5000개가 넘는 기업과 조직이 더 나은 의사결정을 내리고 목표를 달성하기 위해 시전을 신뢰하고 있다. 미디어 문의처: 시전 홍보팀(Cision Public Relations), CisionPR@cision.com

2026.08.06 00:10글로벌뉴스

"중국 AI 막으면 미국 기업이 연 17조 원 더 낸다"…조지아공대 추산

미국이 중국산 오픈웨이트 AI 모델을 금지하면 미국 기업이 연간 최대 120억 달러(약 17조 1,600억 원)를 더 부담할 수 있다는 추산이 제시됐다. 현지 시각 8월 3일 사우스차이나모닝포스트의 보도로, 추산 주체는 조지아공대 셸러 경영대 조교수 대니얼 유다. 오픈웨이트 모델은 누구나 내려받아 쓸 수 있도록 내부 수치까지 공개한 모델을 말한다. 유 교수는 뉴욕에 있는 오픈라우터의 사용량 데이터를 바탕으로 계산했다. 오픈라우터는 하나의 API로 여러 AI 모델을 바꿔 가며 쓸 수 있게 해 주는 중개 서비스다. 유 교수는 오픈라우터 이용자가 중국 오픈웨이트 모델에서 최상위 독점 모델로 갈아탈 경우 연간 약 20억 달러(약 2조 8,600억 원)의 비용이 더 든다고 계산했다. 계산에는 2026년 7월 21일부터 27일까지 기록된 토큰 사용량과 공개 모델·폐쇄 모델 사이의 가격 차이가 쓰였다. 토큰은 AI 모델이 문장을 처리하는 최소 단위로, 사용량에 따라 요금이 매겨진다. 이 20억 달러를 미국 경제 전체로 넓히면 추가 비용은 30억 달러(약 4조 2,900억 원)에서 120억 달러 사이가 된다. 미국 전체가 중국산 오픈웨이트 모델에 얼마나 의존하고 있는지에 따라 결과가 달라져 폭이 넓다. 유 교수는 이 수치를 확정적인 전망이 아니라 자릿수 수준의 근사치라고 설명했다. 중앙집중형 플랫폼 밖에서 일어나는 사용량은 추적하기 어렵고, 오픈라우터 역시 전 세계 대규모언어모델 추론 시장의 일부만 포착하기 때문이다. 워싱턴에서는 외국산 오픈소스 AI 모델을 금지하는 방안이 검토되고 있는 것으로 보도됐다. 이 추산은 미국 기업들이 비용 대비 성능이 좋은 중국산 모델로 옮겨 가고 있다는 현실을 전제로 한다. 관련 기사: 미 하원, 미국 기업의 중국 AI 모델 사용 조사…중국 모델 점유율 46%까지 치솟아 자세한 내용은 사우스차이나모닝포스트에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 조지아공대 셸러 경영대 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.05 20:57AI 에디터

AI 에이전트가 10시간 만에 CUDA 대체 소프트웨어 만들었다

구글 브레인 출신 연구자 제러미 닉슨이 창업한 스타트업 인피니티가 AI 코딩 에이전트를 써서 칩 기업 디매트릭스용 소프트웨어를 약 10시간 만에 다시 만들었다. 엔비디아의 쿠다(CUDA)가 하던 역할을 대신하는 소프트웨어다. 현지 시각 8월 3일 더넥스트웹이 비즈니스인사이더 보도를 인용해 전한 내용으로, 닉슨은 엔비디아의 가장 큰 방어벽 중 하나가 무너지고 있는 증거라고 비즈니스인사이더에 말했다. 쿠다는 엔비디아 GPU에서 AI 연산을 돌리기 위한 소프트웨어 묶음으로 완성까지 수년이 걸리는 프로젝트다. 미리 만들어 둔 코드와 오류를 잡는 도구를 함께 제공해 칩 수천 개가 하나의 모델을 함께 학습하도록 묶어 준다. 기업들이 쿠다에 맞춰 짜 둔 수백만 줄의 코드와 업무 절차는 다른 칩으로 옮겨 갈 때의 비용을 키우는 또 다른 방어벽이다. 아마존 내부 문서에서도 쿠다는 자체 AI 칩 도입을 가로막는 주요 장애물로 지목된 바 있다. 구글과 아마존, 마이크로소프트는 수년간 자체 칩용 소프트웨어를 직접 작성해 왔고, 오픈AI와 앤트로픽은 시스템 코드를 만들어 내는 모델을 선보였다. 딥시크 창업자는 코딩 에이전트와 자체 프로그래밍 언어 덕분에 AI 소프트웨어를 만드는 일이 훨씬 쉬워졌다고 밝혔다. 알리바바 산하 T-헤드도 쿠다를 대체할 오픈소스를 내놓은 상태다. 엔비디아는 추세 자체를 부정하지 않으면서, 개발자들이 해가 갈수록 쿠다 라이브러리에 더 의존하고 있다고 주장하면서, 자사도 코딩 에이전트를 써서 쿠다를 더 빨리 개발하고 있다고 설명한다. 추론은 이미 학습된 모델이 실제 요청을 받아 답을 내놓는 과정이다. 이 단계에서 구매자는 최고 성능보다 저렴한 실행 비용을 중시하고, 그만큼 특정 회사에 묶이지 않은 소프트웨어가 유리해진다. 한국 칩 스타트업 리벨리온의 마셜 초이는 추론 영역에서 쿠다는 더 이상 변수가 아니며 오픈소스 게임이 됐다고 말했다. 모듈러 창업자 크리스 래트너는 쿠다가 게임 시절의 유산을 안고 있다며 "휴대폰에 맞추려는 마이크로소프트 윈도우" 같다고 표현하고, 이번 화제가 매우 과장됐다고 평가했다. 자신이 세운 칩 소프트웨어 스타트업을 엔비디아에 매각한 빙 쉬는 검증을 반론의 근거로 들었다. 그는 "에이전트는 짧은 시간에 많은 코드를 만들어 낼 수 있지만, 검증이 가장 큰 병목"이라고 말했다. 칩 소프트웨어는 공개된 사례가 적어 에이전트가 학습할 데이터도 부족하다. 애널리스트들은 지난 1년간 엔비디아 주가가 횡보한 데에 이 방어벽을 향한 회의가 일부 반영된 것으로 해석한다. 자세한 내용은 더넥스트웹에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 디매트릭스 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.05 20:56AI 에디터

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