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코인베이스 CEO "클래리티 법안 지지 철회..."현행보다 후퇴할 수 있는 법안"

코인베이스가 미국 상원 은행위원회에서 논의 중인 가상자산 시장구조 법안(클래리티 법안) 초안에 대해 “현 형태로는 지지할 수 없다”는 입장을 내놓으며 법안 지지를 철회했다. 브라이언 암스트롱 코인베이스 CEO는 15일 자신의 X(구 트위터)에 “최근 48시간 동안 공개된 상원 은행위원회 초안 문구를 검토한 결과, 지지할 수 없을 정도로 문제가 많다”는 취지의 글을 올렸다. 그는 이번 초안이 초당적 합의를 위해 진행된 노력이라는 점은 인정하면서도 결과물은 현행보다 오히려 후퇴할 수 있다고 주장했다. 이번 발언은 상원 은행위원회가 현지시간 15일 해당 법안을 마크업(조문 단위 심사 및 수정안 표결) 일정에 올려둔 가운데 나왔다. 암스트롱 CEO가 문제로 든 지점은 토큰화 주식이 사실상 막힐 수 있다는 우려에서 출발한다. 그는 초안에 토큰화 주식 관련 활동을 현실적으로 불가능하게 만드는 수준의 조항이 포함돼 있다고 봤다. 동시에 디파이(DeFi) 영역을 겨냥한 금지·제한 조항이 과도해 이용자의 금융기록 프라이버시를 훼손하고 정부 접근 권한을 지나치게 확대할 수 있다는 점을 지적했다. 이와 함께 상품선물거래위원회(CFTC)의 권한이 약화돼 혁신을 위축시키고, 결과적으로 CFTC가 증권거래위원회(SEC)에 종속되는 구조로 갈 수 있다는 우려도 더해졌다. 또한 스테이블코인 보상 기능을 사실상 무력화하는 방향의 수정안이 더해질 경우 은행권이 경쟁을 봉쇄할 여지가 커진다는 경고도 내놨다. 브라이언 암스트롱 CEO는 “의원들의 노고에는 감사하지만, 이 버전은 현행보다 실질적으로 더 나쁘다”는 취지로 밝히며 “나쁜 법안이라면 차라리 법안이 없는 편이 낫다”고 선을 그었다.

2026.01.15 09:55김한준 기자

생성AI스타트업협회, AI 기본법 시행 앞두고 'K-세이프 공개 API' 무료 공급

생성AI스타트업협회가 오는 22일 인공지능(AI) 기본법 시행을 앞두고 딥페이크 확산 방지와 안전한 생성 AI 생태계 조성에 나선다. 협회는 '생성 AI 신뢰성 확보를 위한 K-세이프 공개 API(응용 프로그램 인터페이스)'를 국내 AI 기업들에 무상 공급한다고 15일 밝혔다. 협회 회원사 스냅태그가 관련 기술과 인프라를 지원하는 이번 서비스는 생성 AI 콘텐츠 신뢰성 확보와 출처 검증을 지원하는 공개 인프라다. AI 기본법 투명성 강화 취지에 부응하려는 AI 기업이 비용과 인프라, 보안 부담 없이 즉시 도입 가능하도록 설계됐다. 협회는 AI 생성물에 식별 정보를 삽입하는 인코딩(Encoding) SDK와 해당 콘텐츠가 생성 AI로 만들어졌는지를 확인하는 디코딩(Decoding) SDK를 무상 제공한다. 기업은 협회가 제공하는 SDK를 자사 서비스에 설치한 뒤 K-세이프 공개 API 서버와 연동하면 바로 비가시성 워터마크 적용이 가능하다. 이미지나 영상 워터마크 삽입과 검증은 각 기업 로컬 환경(SDK)에서 수행된다. 공개 서버와는 인증 키(Key) 정보만을 교환하는 구조다. 이를 통해 고가의 서버 장비나 전용 인프라를 구축할 필요없는 인프라 투자 제로 환경을 구현했다. K-Safe 공개 API는 생성 AI 콘텐츠에 대해 즉시 삽입(Real-time Encoding)과 즉시 해독(Real-time Decoding)이 가능한 구조를 갖췄다. AI 콘텐츠가 생성되는 순간 비가시성 워터마크가 삽입된다. 해당 콘텐츠가 AI 생성물인지 여부는 확률이 아닌 '감지(Detected)'와 '비 감지(Not Detected)' 이진 결과로 판정된다. 사람이 해석해야 하는 확률 기반 판단이 아닌, 정책·법·수사 환경에서 즉시 집행 가능한 결정적 판정 결과를 제공한다. K-Safe 공개 API 검증 과정은 사용자가 일부러 확인을 요청하거나 별도 검사 행위를 수행하는 방식 외에도 기사 업로드, 게시물 등록, 이메일 전송, 콘텐츠 배포와 같은 플랫폼의 기존 행위 흐름 속에서 자동으로 검증이 수행되는 구조다. 보안성도 강화했다. 이 서비스는 원본 콘텐츠를 외부 서버로 전송하지 않는 '제로 콘텐츠' 아키텍처를 채택했다. 이미지나 영상 원본은 기업 내부에만 남고 공공 API와는 암호화된 식별 정보만 교환된다. 이를 통해 콘텐츠 유출, IP 침해, 개인정보 노출 우려를 구조적으로 차단했다. 글로벌 개인정보 보호 규제 환경에도 대응할 수 있다. 스냅태그가 개발 및 보급해 온 해당 기술은 정부·군·대기업 정보보호 환경에서 약 50만명 이상 사용자가 사용 중이다. 지난 2024년에는 카카오의 이미지 생성 AI 서비스 '칼로(Karlo)'에 정식 적용됐다. 협회는 이달 중 내부적으로 베타 서비스를 시작하고, 오는 4월부터 국내 모든 AI 기업과 콘텐츠 플랫폼을 대상으로 서비스를 전면 무상 개방할 계획이다. 한국에서는 공공 목적 신뢰 인프라로 무료 제공되지만 해외 시장에서는 엔터프라이즈 대상 유상 서비스 모델로 확장하기로 했다. 협회에서 이번 프로젝트를 총괄하는 민경웅 스냅태그 대표는 "AI 규제 환경에서 중요한 것은 선언이 아니라 즉시 적용 가능한 기술"이라며 "K-세이프 공개 API는 비용·인프라·보안 리스크 없이 즉시 확인 가능한 AI 신뢰 인프라를 제공하겠다"고 말했다.

2026.01.15 09:52이나연 기자

금융권 출신 가상자산 업체 대표가 본 디지털자산 업계의 속사정은?

불과 몇 달 전까지만 하더라도 전통 금융권에서 가상자산, 넓게는 디지털자산 산업을 터부시했다. 일각에선 '금융당국이 싫어해서', 혹은 '제도가 없어서' 그럴 수밖에 없다는 주장도 나오지만, 금융권의 디지털자산에 대한 관심도는 낮아보였다. 그러나 이런 분위기는 근래 완전히 뒤바뀌었다. 전통 금융권, 전자금융업자가 디지털자산 시장을 새로운 기회로 보고 직접 진출에 나섰다. 최근 미래에셋금융 산하의 미래에셋컨설팅의 가상자산 거래소 코빗 인수 타진, 네이버파이낸셜과 두나무 합병 추진이 대표적이다. 이외에도 은행, 증권사 등이 가상자산 산업 진출을 검토하고 있는 것으로 전해진다. 금융권의 달라진 기조는 신년사에서도 느껴진다. 다수 금융사 수장은 신년사를 통해 디지털자산 생태계 조성을 핵심 과제로 낙점했다. 이쯤에서 한 가지 의문점이 든다. 전통 금융권과 전자금융업자의 디지털자산에 대한 기조가 왜 한 순간에 바뀌었을까. '지디넷코리아'는 전통 금융권에 몸 담았던 가상자산 업계 전문가들과 함께 14일 서울 여의도 오투타워에서 '가상자산·블록체인 전문가 좌담회'를 열고 이를 논의했다. 손희연 지디넷코리아 금융팀장의 사회를 중심으로 정구태 인피닛블록 대표, 신창선 오픈에셋 부사장, 김규윤 해피블록 대표, 김한샘 알케미랩 대표가 토론했다. “금융의 블록체인 전환, 거부할 수 없는 흐름” 좌담회 참석자는 “금융사들이 거부할 수 없는 흐름을 따르게 됐다”고 입을 모았다. PC에서 모바일 시대로 바뀌듯 인공지능(AI) 발전으로 금융 시스템 또한 블록체인 기반으로 전환될 전망인 가운데, 통화 역할을 하는 스테이블코인에 대한 주목도가 자연스럽게 높아졌다는 분석이다. 신창선 오픈에셋 부사장은 “이미 글로벌에선 결제, 송금, 정산, 디파이 등 스테이블코인 거래량이 늘고 있다”며 “디지털자산 산업이 커지면서 전통 금융의 카니발라이제이션이 일어나는 가운데, 이를 방어하기 위한 의도”라고 해석했다. 신창선 오픈에셋 부사장 또한 “금융권이 트렌드를 읽으며 생존 방법을 찾는 것”으로 봤다. 김한샘 알케미랩 대표는 기존 금융시스템의 한계라는 점을 짚었다. 김한샘 대표는 "자본시장업계에서 가장 혁신적인 상품은 상품지수펀드(ETF) 정도일 것"이라며 "증권시장쪽에서 만들려고 한 무기한 선물 계약을 디지털자산업계에서는 뚝딱하고 만들었다. 훨씬 더 효율적이었으며 금융사들은 이를 보고 '새로운 실험실'이라고 생각했을 수 있다"고 진단했다. 금융당국 기조 변화가 트리거 그렇지만 흐름을 주도한 것은 금융사 자체적인 행보라고만 읽을 순 없다는 것이 패널의 공통된 의견이다. 국내 금융사는 금융당국의 인·허가 재량으로 사업을 하는 '라이선스 사업자'라는 점에서 금융당국의 기조 변화가 금융사를 디지털자산 업계에 들어설 수 있게 한 것이라는 부연이다. 정구태 인피닛블록 대표는 “지금 당국에서도 금융권에 주도권을 주는 식으로 흐름이 바뀌고 있는 것 같다”며 "기존의 룰(규제)안에서 안정적으로 관리할 수 있는 업계가 진출할 수 있도록 하는 것으로 보인다"고 해석했다. 실제 금융위서 나온 스테이블코인 주요 쟁점 조율 방안에 따르면 스테이블코인 발행업체를 은행 위주의 컨소시엄으로만 한정지었다. 기술의 중립성과 국제적 규제 정합성을 거론했던 금융위가 돌연 스테이블코인을 은행권 위주로 제한한 것도 그 흐름이라고 풀이된다. 인수, 입증된 시장성과 기술력 한 번에 획득 디지털자산 생태계의 도래, 더할나위 없이 금융사에게 우호적인 금융당국의 스탠스 외에도 금융사는 빠른 '내재화'를 위해 디지털자산 관련 업체를 사들이는 것이라는 견해도 나왔다. 김규윤 해피블록 대표는 “금융사가 (자체적으로) 블록체인을 도입하면 내부관리, 통제체계가 완전히 뒤바뀌고 내부 부서 간 상충 문제가 발생할 수 있다”며 “실질적 위탁 관리 면에서 스타트업과 융합하는 방안을 택한 것일 수 있다”고 덧붙였다. 신창선 부사장은 이에 공감하며 "금융사가 고객일 경우에 블록체인 인프라에 대해 말해도 잘 모른다"며 "코어나 계정계와 같은 단어를 사용하면 그제서야 이해한다. 내재화에 대한 시간이 걸리는데다가 이해도는 아직 그만큼 높지 않다"고도 진단했다. 아울러, 디지털자산이라는 새로운 시장 파이를 그대로 흡수하기 위한 시도라는 해석도 나온다. 김한샘 알케미랩 대표는 “금융권 입장에선 또 다른, 규모가 큰 시장이 주어진 것”이라며 “기존 금융업도 하면서 새로운 시장에 진출 안 할 이유가 없다”고 말했다. 늦으면 다시 낡은 규제될라… 전통 금융권의 디지털자산업계 진출은 가시화되고 있지만, 기존에 블록체인·가상자산 업계를 지켜왔던 기업은 살얼음판을 걷고 있다. '업계에 쓸 만한 플레이어는 떠났고, 해외 업체도 국내 시장에 들어와야 이 업계가 부흥할 것'이라는 우스갯소리도 나온다. 문제는 다시 규제다. 당국은 규제를 풀 듯 풀지 않고, 금융업계 착실한 '맏형'으로 꼽히는 은행에 다시 디지털자산의 주도권을 주려고 하고 있다. 스테이블코인 발행을 꿈꿨던 업체는 사업 구상을 다시 해야 하는 지경에 이르렀다. 신창선 오픈에셋 부사장은 “중요한 것은 속도”라며 “이미 아시아권에선 일본, 대만이 자국 스테이블코인 발행에 나섰다”고 설명했다. 그러면서 “관련 법을 잘 만드는 것도 중요하지만 디지털자산은 시간 싸움인 만큼 빠르게 제도화해야 한다”고 강조했다. 올해 상반기에 디지털자산 기본법 2단계가 통과되더라도 시행까지는 1년 여가 걸릴 텐데 그때는 해외선 다른 비즈니스를 창출하고 있을 가능성이 농후하다. 정구태 대표는 이를 '낡은 규제'라고 통칭했다. 정 대표는 "가상자산 현물 ETF가 세상에 나온지 1년 반이 지났는데도 이제서야 우리나라는 도입에 운을 떼고 있다"고 설명했다. 김규윤 해피블록 대표 또한 “적극적으로 움직이지 않으면 또 한 번 뒤쳐질 수 있다”며 “다양한 참여자들에게 기회를 열어주는 방향으로 제도적인 고민을 해야 할 필요가 있다”고 당부했다.

2026.01.15 09:41홍하나 기자

'xAI' 딥페이크 음란물 생성 논란, 美 캘리포니아 법무부 조사 착수

일론 머스크가 설립한 인공지능(AI) 기업 xAI가 캘리포니아주 법무부 조사를 받는다. xAI의 AI챗봇 '그록(Grok)'이 실존 인물 사진을 기반으로 동의 없는 음란 이미지를 생성하고 유포하는 데 악용되고 있다는 혐의다. 15일 CNBC 등 외신에 따르면 롭 본타 캘리포니아주 법무장관은 "그록을 이용해 제작된 비동의 성적 게시물의 확산 혐의로 xAI조사를 진행 중이라고 성명을 통해 밝혔다. 그는 "xAI가 여성과 소녀들을 괴롭히는 데 사용되는 딥페이크 음란물의 대규모 생산을 조장하고 있는 것으로 보인다"며 "이러한 이미지들은 소셜미디어 엑스(X) 를 포함한 인터넷 전반에서 유통되고 있다"고 덧붙였다. 인터넷 감시 재단 조사 결과에 따르면 그록은 일부 사례에서 미성년자 사진을 이용해 가상 나체 이미지를 생성하는 기능까지 제공한 것으로 드러났다. 이번 미국 내 조사는 이미 국제적으로 확산된 우려에 뒤이어 나온 것이다. 현재 인도, 말레이시아, 인도네시아, 아일랜드, 영국, 프랑스, 호주 등 다수의 국가 정부 기관이 대응에 나섰으며, 유럽연합 집행위원회(EC) 또한 조사를 진행 중이다. 말레이시아와 인도네시아는 이미 문제 해결 전까지 그록의 사용을 중단하는 조치를 취한 것으로 알려졌다. 미국 내에서도 비판의 목소리가 커지고 있다. 민주당 상원의원 3명은 애플과 구글에 서한을 보내, xAI가 비동의 음란물 및 아동 성착취 묘사 딥페이크 생성 방지 대책을 마련할 때까지 앱스토어에서 X와 그록 앱을 삭제할 것을 촉구했다. 울트라바이올렛, 전미여성기구(NOW) 등 여성 및 아동 인권 단체들 역시 앱 삭제를 강력히 요구하고 있다. 이에 대해 일론 머스크는 15일 X 게시물을 통해 "그록이 생성한 미성년자 나체 이미지를 인지하지 못했다"고 주장했다. 또 불법 콘텐츠 생성 및 공유의 원인으로 '사용자 요청'과 그록 시스템 내 잠재적 버그를 지목했다. 앞서 xAI는 논란이 확산되자 유료 구독자에 한해 일부 이미지 생성 및 편집 기능을 제한하겠다고 발표한 바 있다. 한편 미국 상원은 지난 14일 딥페이크 음란물의 피해자가 제작 및 유포 기업을 상대로 민사 소송을 제기할 수 있도록 하는 '디파이언스 법(DEFIANCE Act)'을 통과시켰다. 해당 법안은 하원의 검토를 남겨두고 있다.

2026.01.15 09:35남혁우 기자

눈 피로 줄여 주는 스마트폰 화제…어떻게 가능했나

스마트폰 사용이 근시, 난시, 안구건조증 등 다양한 안구 질환과 연관이 있다는 점은 이미 여러 연구를 통해 확인된 바 있다. 이런 가운데 사용자의 시력 보호에 도움이 되는 기능을 갖춘 스마트폰이 등장해 주목된다. IT매체 폰아레나는 아너 매직8 프로를 약 2주간 사용해 본 결과 눈의 피로가 줄어든 것을 확인했다고 13일(현지시간) 소개했다. 4320Hz 고주파 PWM 디밍 탑재 PWM은 펄스 폭 변조(Pulse Width Modulation)의 약자로, PWM 디밍은 OLED 디스플레이의 밝기를 낮추기 위해 화면을 빠르게 켜고 끄는 방식을 뜻한다. 다만 저주파 PWM 방식은 화면 깜빡임을 유발해 장시간 사용 시 눈의 피로나 두통을 일으킬 수 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 예를 들어 애플은 아이폰에 480Hz PWM 디밍을 적용하는데, 화면 깜빡임에 민감한 사용자에게는 눈의 피로를 유발할 수 있다. 반면 아너 제품은 초당 4천320회 깜빡이는 4320Hz PWM 디밍을 채택해, 아이폰 대비 약 10배 높은 수준이다. 깜빡임 빈도가 높을수록 화면 깜빡임이 덜 눈에 띄고 눈의 피로도 줄어든다는 설명이다. 블루라이트 감소 기능 강화 블루라이트는 인체 내 멜라토닌 분비를 억제해 깊은 수면 진입을 방해할 수 있으며 수면 효율 저하와도 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 이에 아너는 인공지능(AI) 알고리즘 기반의 블루라이트 제어 기능을 제시했다. 아너는 AI가 사용자의 활용 시나리오를 지능적으로 인식해 디스플레이 색조를 자동 조정한다고 설명했다. 예컨대 아이슬란드처럼 밤이 길게 이어지는 지역으로 여행 가는 경우, 기기가 사용자의 위치를 인식해 블루라이트를 지속적으로 차단하는 방식이다. 아너는 이 기능이 멜라토닌 생성을 최대 20%까지 증가시킬 수 있으며, 해당 기능이 없는 휴대폰과 비교했을 때 더욱 효과적이라고 강조했다. 또 다른 방식으로는 카메라를 활용해 주변 환경의 색을 인식한 뒤, 이에 맞춰 화면 색을 자연스럽게 조정하는 기능도 제공한다. 예를 들어 어두운 방에서 푸른색 배경이 많으면 화면 색을 더 따뜻하게 바꾸고, 반대로 밝은 공간에서는 보다 어두운 색조로 조정하는 방식이다. 이와 함께 '원형 편광 디스플레이' 기술도 적용됐다. 원형 편광은 눈부심과 반사를 줄여 자연광과 유사한 효과를 내는 것이 특징이다. 일부 연구에서는 원형 편광 디스플레이가 안구건조증 증상 완화에 도움이 될 수 있다는 결과도 보고된 바 있다. AI 디포커스·멀미 완화 기능까지 스마트폰 사용 시 또 다른 문제로는 화면을 응시하는 동안 초점 거리가 고정되면서 눈 근육이 경직되고, 이로 인해 근시가 발생할 수 있다는 점이 꼽힌다. 아너는 이를 보완하기 위해 'AI 디포커스 디스플레이' 기능을 탑재했다. 온디바이스 AI가 사용자의 시각 환경과 습관을 분석해 스마트폰 화면에 '디포커스(Defocus) 렌즈' 효과를 구현하는 시력 보호 기술이다. 아너는 해당 기술이 적용된 화면으로 독서할 경우 근시 지수가 감소한 것으로 나타났다고 전했다. 이 밖에도 매직8 프로에는 차량 이동 중 스마트폰을 볼 때 발생할 수 있는 멀미 증상을 줄이기 위한 'AI 멀미 완화' 기능도 포함됐다.

2026.01.15 08:19이정현 미디어연구소

이글루, 보안 SIEM·SOAR 특허 획득..."자동 SOC 구현 가속"

AI 기반 보안 운영·분석 플랫폼 기업 이글루코퍼레이션(대표 이득춘)은 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)와 보안 운영·위협 대응 자동화(SOAR) 관련 특허를 각 1건씩 취득했다고 14일 밝혔다. 이글루코퍼레이션은 이를 토대로 자율형 보안운영센터(Autonomous SOC) 핵심 요소인 기술·프로세스·인력 강화에 박차를 가할 전략이다. 이번에 취득한 두 건의 특허는 데이터 처리 안정성과 위협 대응 유연성을 동시에 확보해 보안 운영 효율을 높이는 데 중점을 두고 있다. 먼저 '대용량 데이터 실시간 필터링을 통한 과부하 방지 자가 보호 방법' 특허는 대용량 데이터에 대한 위협 탐지 프로세스를 실시간으로 제어, 데이터 폭증 상황에서도 지연 없는 시스템의 효율성을 제공한다. 함께 등록한 '도메인 특화 언어(DSL)와 스크립트를 이용한 유연한 네트워크 차단 방법'은 별도의 재컴파일이나 중단 없이 DSL 수정만으로 즉각적인 보안 정책 변경을 가능하게 함으로써, 고도화된 위협에 대한 대응 유연성을 극대화한다. 한편, 이글루코퍼레이션은 Autonomous SOC 강화 및 구현에 매진한다. 이글루코퍼레이션은 Autonomous SOC의 핵심 요소인 기술·프로세스·인력 강화에 속도를 내며, 공공·민간을 아우르는 조직의 안정적인 Autonomous SOC 구현을 지원할 전략이다. 이를 통해 국가 망 보안체계(N2SF)와 제로 트러스트, 클라우드 및 인공지능 전환(AX) 등 신기술·체계를 포괄하는 보안 전략도 제시할 예정이다. 이득춘 이글루코퍼레이션 대표는 “2026년은 Autonomous SOC 체계 고도화를 통해 보안의 새로운 기준을 제시하는 데 집중한다"면서 "이번 특허 기술을 발판으로 국가·공공 기관의 N2SF 구축 및 제로 트러스트 구현을 위한 지원 플랫폼 마련에 속도를 내며, 지능화된 보안 체계 확립에 앞장서겠다”고 밝혔다.

2026.01.14 22:05방은주 기자

나이·직업·취미 알려줬을 뿐인데…AI가 만든 2년 치 카드 내역 봤더니

금융회사들이 가진 고객 거래 정보는 AI 연구에 매우 유용하지만, 개인정보 보호 규정 때문에 공개할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 미국 금융회사 캐피털원과 메릴랜드대학교 연구팀이 대규모 언어모델을 활용해 실제 고객 정보를 전혀 사용하지 않고도 진짜 같은 가짜 신용카드 거래 데이터를 만들어냈다. 이들이 공개한 데이터는 무려 3천만 건에 달하며, 23,000명의 가상 인물이 평균 2년간 사용한 신용카드 내역을 담고 있다. 나이·직업·취미 입력하면 AI가 그 사람의 소비 패턴 예측 연구팀이 개발한 '퍼스널레저'라는 시스템은 AI의 창의성과 컴퓨터 프로그램의 정확성을 합친 것이다. 이 시스템이 작동하는 방식은 이렇다. 먼저 가상의 사람에 대한 상세한 프로필을 만든다. 나이, 직업, 교육 수준, 취미, 자동차를 가지고 있는지 등 20가지 정보를 설정한다. 그러면 라마(Llama) 3.3 70B라는 대규모 언어모델이 "이런 사람이라면 언제 어디서 무엇을 살까?"를 예측해서 거래 내역을 만들어낸다. 예를 들어 72세의 은퇴한 제조업 관리자 조나단이라는 가상 인물이 있다. 조나단은 골프를 즐기고 역사에 관심이 많다는 설정이다. 라마 모델은 이런 특성을 고려해서 조나단이 골프장 회원권 비용을 결제하고, 역사 방송 채널 구독료를 내고, 목공 잡지를 구독하는 등의 거래 내역을 자동으로 생성한다. 연구팀은 이런 방식으로 23,000명의 가상 인물에 대해 각각 2년치 신용카드 사용 내역을 만들었고, 전체 거래 건수는 3천만 건이 되었다. AI 혼자 맡기면 계산 실수 투성이... 감시 프로그램 붙여 해결 AI만으로 거래 내역을 만들면 큰 문제가 생긴다. 며칠만 지나도 회계 계산이 엉망이 되기 때문이다. 연구팀이 라마 3.3 70B 모델만 사용해서 거래 내역을 만들었을 때 이런 문제들이 발생했다. 식료품을 비현실적으로 자주 사거나, 넷플릭스 같은 구독 서비스가 다음 달에 자동으로 결제되지 않거나, 잔액 계산이 틀려서 카드값을 너무 많이 내는 일이 벌어졌다. 특히 거래 내역이 길어질수록 이런 오류가 쌓여서 실제 사람의 거래와는 전혀 다른 결과가 나왔다. 이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 매번 거래가 생성될 때마다 검사하는 감시 프로그램을 추가했다. 이 프로그램은 몇 가지 중요한 규칙을 체크한다. 들어온 돈과 나간 돈의 합이 맞는지, 신용카드 한도를 넘지 않았는지, 카드값을 기한 내에 냈는지, 구독 서비스가 매달 자동으로 갱신되는지 등을 확인한다. 라마 모델이 거래를 제안하면 프로그램이 이를 검토하고, 규칙에 어긋나면 "이 부분이 잘못됐으니 이렇게 고쳐라"라고 구체적으로 알려준다. 모델이 다시 수정안을 내면 프로그램이 재검토하는 식이다. 이렇게 해서 AI의 다양한 아이디어와 프로그램의 정확한 계산을 동시에 얻을 수 있었다. "학력 높고 차 있으면 더 쓴다"... 실제 소비 패턴 그대로 재현 생성된 가짜 거래 데이터를 분석해보니 실제 사람들의 소비 패턴과 놀랍도록 비슷했다. 교육을 많이 받은 사람일수록 한 달에 돈을 더 많이 썼고, 자동차를 가진 사람이 없는 사람보다 지출이 많았다. 나이별로는 중년에 지출이 가장 많고 나이가 들수록 줄어드는 패턴을 보였는데, 이는 실제 통계와 일치한다. 또 소비 성향을 5단계로 나눴을 때 절약형에서 소비형으로 갈수록 지출이 단계적으로 증가하는 모습도 확인됐다. 시간에 따른 소비 패턴도 현실적이었다. 12월에 다른 달보다 조금 더 많이 쓰는 것으로 나타났고, 금요일과 토요일에 평일보다 지출이 많았다. 재미있는 점은 공휴일과 평일의 평균 지출액은 비슷한데, 공휴일에는 사람마다 차이가 훨씬 컸다는 것이다. 집에서 쉬는 공휴일도 있고 쇼핑을 많이 하는 공휴일도 있기 때문이다. 돈이 부족한 사용자의 경우 신용카드 사용률이 시간에 따라 급격하게 오르락내리락하는 불안정한 패턴을 보였는데, 이것도 실제 현상을 잘 반영한 것이다. AI가 사기 거래 찾기... '도용 거래 분별'은 최고 성능 모델도 100점 만점에 47.6점 연구팀은 만든 데이터가 실제로 쓸모있는지 확인하기 위해 두 가지 테스트를 준비했다. 첫 번째는 "이 사람이 곧 돈이 부족해질까?"를 예측하는 것이다. 거래 내역을 보고 앞으로 신용카드 빚이 가진 현금보다 많아질지 맞춰야 한다. 두 번째는 신용카드 도용을 찾아내는 것이다. 정상적인 거래 사이에 다른 사람의 하루치 거래를 몰래 섞어 넣고, 어느 거래가 이상한지 찾아내야 한다. 연구팀은 연습용 데이터 150,000개와 시험용 데이터 36,000개를 준비했다. 최신 AI 모델 15개로 테스트한 결과, 돈 부족 예측 과제에서는 대부분의 모델이 무작위로 찍는 것보다 훨씬 좋은 성능을 보였다. 가장 성적이 좋았던 '피라포머'라는 모델은 평가 지표에서 0.828점을 기록했고, 우리가 잘 아는 '트랜스포머' 모델도 0.817점으로 좋은 결과를 냈다(무작위는 0.5점). 하지만 신용카드 도용을 찾아내는 과제는 훨씬 어려웠다. 가장 좋은 트랜스포머 모델도 100점 만점에 47.6점에 그쳤다. 일반적인 거래와 도용 거래를 구분하기가 어렵기 때문이다. 식료품을 사거나 주유하는 것처럼 누구나 하는 거래는 정상인지 도용인지 판단하기 힘들다. AI 발전해도 계속 쓸 수 있다 이 시스템의 큰 장점은 계속 발전시킬 수 있다는 점이다. 연구팀 설명에 따르면 과거 거래 내역을 얼마나 보여주느냐만 조절해도 문제 난이도를 바꿀 수 있다. 돈 부족 예측의 경우, 3개월치 거래를 보여주면 그 사람의 패턴을 파악하기 쉬워서 쉬운 문제가 되고, 1개월치만 보여주면 정보가 부족해 어려워진다. 반대로 도용 탐지는 거래 내역이 길수록 정상 패턴이 명확해져서 그 안에 숨어 있는 하루치 이상 거래를 찾기가 더 어려워진다. 더 중요한 것은 감시 프로그램의 규칙을 바꿔서 새로운 상황을 만들 수 있다는 점이다. 신용카드 한도를 더 낮게 설정하거나, 월급 들어오는 주기를 바꾸거나, 새로운 구독 서비스를 추가할 수 있다. 경제 위기로 물가가 오르거나 실업이 생기는 상황도 반영할 수 있다. 명절 효과를 더 강하게 만드는 것도 가능하다. 이런 변경을 해도 회계 규칙은 프로그램이 자동으로 지켜주기 때문에 데이터의 정확성은 유지된다. 연구팀은 이 덕분에 AI 모델이 아무리 발전해도 계속 새로운 도전 과제를 제공할 수 있다고 강조했다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 실제 고객 정보 없이 어떻게 진짜 같은 거래 내역을 만들 수 있나요? A: 대규모 언어모델은 이미 세상에 대해 많은 것을 알고 있습니다. 어떤 직업을 가진 사람이 언제 어디서 무엇을 사는지, 계절이나 명절에 따라 소비가 어떻게 달라지는지 등의 일반적인 지식을 학습했기 때문입니다. 여기에 나이, 직업, 취미 같은 가상 인물의 상세 정보를 입력하면, 라마 3.3 70B 같은 모델은 "이런 사람이라면 이렇게 소비할 것"이라고 추론해서 거래 내역을 만들어냅니다. 실제 고객 데이터가 없어도 사람들의 일반적인 소비 방식을 재현할 수 있는 이유입니다. Q2. 기존의 가짜 데이터 생성 방법과 무엇이 다른가요? A: 기존 방법들은 실제 데이터의 패턴을 학습해서 비슷한 데이터를 만들어냅니다. 하지만 이 방법들은 잔액 계산, 카드값 납부 기한, 구독 서비스 갱신 같은 금융의 엄격한 규칙을 자주 어기고, 무엇보다 학습에 실제 고객 데이터가 필요해서 공개할 수 없습니다. 퍼스널레저는 대규모 언어모델로 다양한 거래를 만들되, 모든 거래를 감시 프로그램이 검사해서 회계 규칙 위반을 원천 차단합니다. 실제 고객 데이터 없이도 규칙을 지키는 데이터를 만들 수 있습니다. Q3. 이 가짜 거래 데이터는 어디에 쓰이나요? A: 신용카드 사기를 찾아내거나, 신용 위험을 예측하거나, 고객 행동을 예측하는 AI 모델을 개발하고 테스트하는 데 쓰입니다. 특히 실제 고객 데이터를 구하기 어려운 대학이나 작은 회사에 유용합니다. 연구팀이 제공한 두 가지 테스트(돈 부족 예측, 도용 탐지)를 통해 여러 AI 모델의 성능을 공정하게 비교할 수 있습니다. 또한 규칙을 바꿔서 다양한 경제 상황을 시뮬레이션하는 연구에도 활용할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.14 20:35AI 에디터

/C O R R E C T I O N -- IEEE/

고객사의 요청에 따라 2025년 12월 10일 PR Newswire를 통해 배포된 '영예의 IEEE 수상자 발표: 인류의 미래를 바꾸는 2026년 주역들'이라는 제목의 보도자료의 내용에 변경이 있었다. 수정이 적용된 온전한 보도자료는 아래와 같으며, 추가 세부 내용은 보도자료 마지막 부분에 기재됐다. 영예의 IEEE 수상자 발표: 기술 혁신으로 인류의 미래를 바꾸는 2026년 주역들 피스카타웨이, 뉴저지주, 2025년 12월 11일 /PRNewswire/ -- 인류를 위한 기술 발전에 헌신하는 세계 최대의 기술 전문가 단체인 IEEE가 권위 있는 2026년 IEEE 메달 수상자를 발표했다. 세계적으로 인정받는 이 상은 혁신, 과학적 성과, 창의적 리더십을 통해 인류에게 이로운 기술을 발전시키는 데 이바지한 개인에게 수여된다. 올해에는 혁신 정신과 엔지니어링 리더십을 발휘하여 전 세계 수백만 명에게 긍정적인 영향을 미치는 기술 분야의 발전을 견인한 사람들이 수상자로 선정되었다. 그들의 공헌은 핵심 인프라 강화, 인간 이해 증진, 의료 발전, 새로운 통신 방식 구현, 그리고 세계인의 삶의 질 향상으로 귀결되었다. 이들은 더 촘촘히 연결되고 지속 가능하며 공정한 미래를 만들어 가는 데 이바지하는 다양한 선구자 집단을 대변한다. 캐슬린 크레이머(Kathleen Kramer) IEEE 2025년 회장 겸 최고경영자는 "매년 IEEE는 근본적인 기술 발전에 이바지하고 인류의 삶의 질을 개선한 이들의 공로를 기린다"라면서 "2026년 수상자들은 IEEE의 존립 이유를 규명하고 미래 세대에 영감을 주는 독창성, 과학적 성과, 범세계적 영향력 면에서 모범을 보였다. 그들은 컴퓨팅 및 통신 분야의 획기적인 발전부터 의료, 지속가능성, 교육 분야의 삶을 변화시키는 혁신에 이르기까지 촘촘히 연결된 더 나은 세상을 만들어 가는 데 일조하고 있다"라고 평가했다. 2026년 IEEE 메달 수상자 명단은 다음과 같다. IEEE 프랜시스 E. 앨런 메달(IEEE FRANCES E. ALLEN MEDAL)후원: IBMIEEE 회원 루이스 폰 안(Luis von Ahn) — 듀오링고(Duolingo)루이스 폰 안은 CAPTCHA와 reCAPTCHA를 발명하고, 인간과 컴퓨터의 상호 작용 연구 분야를 개척하며, 듀오링고를 설립한 공로를 인정받았다. 그의 공헌 덕분에 글로벌 인터넷 인프라가 안전해졌고, 수백만 권의 책이 디지털화되었으며, 세계인의 무료 교육 기회가 확대되었다. IEEE 알렉산더 그레이엄 벨 메달(IEEE ALEXANDER GRAHAM BELL MEDAL) 후원: 노키아 벨 연구소(Nokia Bell Labs)IEEE 종신 석학 회원 스콧 J. 쉔커(Scott J. Shenker) — UC 버클리쉔커는 컴퓨터 네트워크 및 인터넷 아키텍처 분야의 획기적인 연구로 수상의 영예를 안았다. 쉔커의 연구 성과는 오늘날의 클라우드 컴퓨팅, 현대식 데이터 센터 설계, 그리고 소프트웨어를 통한 네트워크 장치 제어 기술의 토대를 이룬다. IEEE 무선 통신 부문 자가디시 찬드라 보스 메달(IEEE JAGADISH CHANDRA BOSE MEDAL IN WIRELESS COMMUNICATIONS)후원: 마니 L. 바우믹(Mani L. Bhaumik) EEE 회원 에릭 달만(Erik Dahlman), IEEE 석학 회원 스테판 파크발(Stefan Parkvall), IEEE 상급 회원 요한 스콜드(Johan Sköld) — 에릭슨(Ericsson)글로벌 모바일 광대역 통신을 실현하고 최신 통신, 상거래 및 사물 인터넷(IoT)의 기반이 되는 LTE(4G) 및 5G 표준 개발을 주도한 공로를 인정받았다. IEEE 밀드레드 드레셀하우스 메달(IEEE MILDRED DRESSELHAUS MEDAL)후원: 구글(Google, LLC)IEEE 석학 회원 카렌 앤 파네타(Karen Ann Panetta) — 터프츠 대학교파네타는 너드 걸스(Nerd Girls) 프로그램을 통해 여성 공학자 옹호 활동에 이바지하고 이미지 처리 분야에 일조한 공로를 인정받았다. 그녀는 의료 영상 및 자율 시스템 같은 분야에 사용되는 기술을 발전시켰으며, 전 세계 여성의 STEM 진로를 넓히는 데도 크게 기여했다. IEEE 에디슨 메달(IEEE EDISON MEDAL)후원: 에디슨 메달 펀드(Edison Medal Fund)IEEE 석학 회원 에릭 A. 스완슨(Eric A. Swanson) — MIT스완슨은 생의학 영상, 지상 광통신 및 네트워크, 위성 간 광통신에 대한 선구적으로 기여한 공로를 인정받고 있다. IEEE 환경 및 안전 기술 메달(IEEE MEDAL FOR ENVIRONMENTAL AND SAFETY TECHNOLOGIES)후원: 토요타 자동차(Toyota Motor Corporation) IEEE 종신 석학 회원 웨이-젠 리(Wei-Jen Lee) — 텍사스 대학교웨이-젠 리는 전력 시스템 및 재생 에너지 통합 분야에서 리더십을 발휘한 공로로 수상의 영광을 누렸다. 그의 연구는 전력망의 신뢰도를 높이고 청정에너지 도입을 촉진하여, 전력 회사가 재생 에너지원을 효율적으로 관리하고 대규모 정전 사태를 예방하는 데 이바지했다. IEEE 파운더스 메달(IEEE FOUNDERS Medal)후원: IEEE 재단마리안 R. 크로크(Marian R. Croak) — 구글크로크는 VoIP 기술과 모바일 기부 플랫폼 분야를 개척하여 전 세계 통신과 인도주의적 지원 체계에 큰 영향을 미쳤다. 그녀의 리더십은 책임감 있는 인공지능(AI) 개발에 꾸준히 영향을 미치고 있다. IEEE 리처드 W. 해밍 메달(IEEE RICHARD W. HAMMING MEDAL)후원: 퀄컴(Qualcomm, Inc.)IEEE 석학 회원 뮤리엘 메다르(Muriel Médard) — MIT 메다르는 네트워크 코딩 및 정보 이론 분야의 획기적인 연구 성과를 인정받았다. 그녀의 업적은 스트리밍 비디오, 무선 네트워크, 위성 통신 분야의 데이터 전송의 안정성을 개선하는 데 일조했다. IEEE 헬스케어 기술 혁신 메달(IEEE MEDAL FOR INNOVATIONS IN HEALTHCARE TECHNOLOGY)후원: IEEE 의학•생물학회(Medicine and Biology Society, EMBS)IEEE 석학 회원 로잘린드 W. 피카드(Rosalind W. Picard) — MIT피카드는 정서 컴퓨팅(Affective Computing)을 창시하고 감정 및 건강 모니터링용 웨어러블 기술을 개발했다. 그가 개발한 기술은 정신 건강 관리, 스트레스 감지, 개인 맞춤형 건강 분석용 도구를 구현하는 데 활용된다. IEEE 반도체 광전자 기술 부문 닉 홀로냑 주니어 메달(IEEE NICK HOLONYAK, JR. MEDAL FOR SEMICONDUCTOR OPTOELECTRONIC TECHNOLOGIES)후원: 닉 홀로냑 주니어 지지자 모임(Friends of Nick Holonyak, Jr.)IEEE 석학 회원 스티븐 P. 덴바스(Steven P. DenBaars) — UC 산타바바라덴바스는 밝고 에너지 효율적인 조명(가정, 스마트폰, 자동차 헤드라이트, 대형 디스플레이에 사용)을 구현할 수 있는 질화갈륨 반도체와 LED 기술 분야를 개척한 공로를 인정받았다. IEEE 잭 S. 킬비 메달(IEEE JACK S. KILBY MEDAL)후원: 애플(Apple)IEEE 종신 석학 회원 빙-황 '프레드' 주앙(Biing-Hwang "Fred" Juang) — 조지아 공과대학교주앙은 음성 코딩 및 음성 인식 분야의 기초 이론을 연구하여 스마트폰, 고객 서비스 시스템, 가상 비서 등에 활용되는 음성 인식 기술의 토대를 마련했다. IEEE/RSE 제임스 클러크 맥스웰 메달(IEEE/RSE JAMES CLERK MAXWELL MEDAL)후원: ARM폴 B. 코컴(Paul B. Corkum) — 오타와 대학교코컴의 선구적인 아토초 물리학 연구는 초고속 과학의 새 지평을 열었다. 그의 연구 결과는 화학 반응과 전자의 움직임을 전례 없는 속도로 관찰할 수 있는 도구를 개발하는 데 지대한 영향을 미쳤다. IEEE 제임스 H. 멀리건 주니어 교육 메달(IEEE JAMES H. MULLIGAN, JR. EDUCATION MEDAL)후원: IEEE 종신회원 기금(IEEE Life Members Fund) 및 매스웍스(MathWorks)IEEE 종신 석학 회원 제임스 H. 맥클렐란(James H. McClellan) — EPFL 맥클렐란은 수십 년간 디지털 신호 처리 이론 분야를 이끈 공로를 인정받았다. 그의 연구 성과는 오디오 처리, 의료 초음파, 레이더 시스템 기술의 토대가 되었다. IEEE 준-이치 니시자와 메달(IEEE JUN-ICHI NISHIZAWA MEDAL)후원: IEEE 준-이치 니시자와 메달 기금(IEEE Jun-ichi Nishizawa Medal Fund)IEEE 종신 석학 회원 에릭 R. 포섬(Eric R. Fossum) — 다트머스 대학교포섬은 CMOS 이미지 센서를 발명해 디지털 영상 분야에 혁명을 일으켰고, 현대 시각 통신 기술의 기틀을 마련했다. IEEE 로버트 N. 노이스 메달(IEEE ROBERT N. NOYCE MEDAL)후원: 인텔(Intel Corporation)크리스 말라초스키(Chris Malachowsky) — 엔비디아(NVIDIA) 말라초스키는 엔비디아 공동 창립자로서 GPU 혁신을 주도하여 전 세계 인공지능, 게임, 가속 컴퓨팅 분야의 발전에 공헌했다. IEEE 데니스 J. 피카드 레이더 기술 및 응용 메달(IEEE DENNIS J. PICARD MEDAL RADAR TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS)후원: RTXIEEE 종신 석학 회원 요시오 야마구치(Yoshio Yamaguchi) — 니가타 대학교야마구치는 레이더 편파 기술 및 원격 감지 분야를 개척한 공로로 수상했다. 그의 연구 성과는 전 세계 기후 감시 및 재해 대응 시스템에 활용되고 있다. IEEE 전력 공학 메달(IEEE MEDAL IN POWER ENGINEERING)후원: IEEE 산업 응용, 산업 전자, 전력 전자 및 전력 에너지 학회(IEEE Industry Applications, Industrial Electronics, Power Electronics, and Power & Energy Societies)IEEE 석학 회원 펭팡정(Fang Zheng Peng) — 피츠버그 대학교펭팡정은 전력 변환 기술을 혁신했는데, 특히 그가 발병한 '준 Z-소스 인버터(quasi Z-source inverter)'는 재생 에너지를 더 효율적이고 안정적으로 활용할 수 있는 수단으로 평가받는다. IEEE 사이먼 라모 메달(IEEE SIMON RAMO MEDAL)후원: 노스롭 그루먼(Northrop Grumman Corporation)IEEE 석학 회원 마이클 더글러스 그리핀(Michael Douglas Griffin) — 로지큐(LogiQ, Inc.)한때 미국 항공우주국(NASA) 국장으로 일했던 그리핀은 미국의 우주 탐사 전략을 수립하고 항공우주 공학을 발전시킨 공로를 인정받았다. 그가 개발한 프로그램은 오늘날의 유인 우주 비행과 심우주 탐사의 토대가 되었다. IEEE 존 폰 노이만 메달(IEEE JOHN VON NEUMANN MEDAL)후원: IBMIEEE 석학 회원 도널드 D. 챔벌린(Donald D. Chamberlin) — IBMSQL의 공동 개발자이자 데이터베이스 언어 및 시스템에 크게 기여한 챔벌린의 연구 성과는 전 세계 기업, 금융, 의료, 정부 데이터 시스템의 근간을 이룬다. IEEE는 내년 4월 24일 뉴욕시에서 2026년 시상식을 열고 수상자들에게 상을 수여할 예정이다. 2026년 IEEE 최고 영예 메달(IEEE Medal of Honor) 수상자는 2026년 1월에 공개된다. 그러므로 후속 발표를 관심 있게 지켜보는 것도 좋을 듯하다. 2026년 전체 수상자 명단은 IEEE 어워드 웹사이트에서 확인할 수 있다. IEEE 어워드(IEEE Awards) 소개100여 년 전부터 공학, 과학, 기술 발전에 혁혁한 공을 세운 탁월한 리더들을 선정해 온 IEEE 어워드 프로그램(IEEE Awards Program)은 세계 최고의 동료 평가 프로그램으로 인정받고 있다. IEEE는 이 시상 프로그램을 통해 컴퓨팅, 통신, 에너지, 항공우주, 재료 과학, 의료 등 다양한 분야의 전 세계 전문가들이 거둔 혁신적인 기술 성과와 사회적 영향을 기린다. IEEE 소개IEEE는 세계 최대의 기술 전문가 단체이자, 인류를 위한 기술 발전에 헌신하는 공익 자선 단체이다. IEEE는 자주 인용되는 출판물, 학술 대회, 기술 표준, 전문 교육 활동을 통해 항공우주 시스템, 컴퓨터, 통신부터 생체의학 공학, 전력, 소비자 가전에 이르기까지 다양한 분야에서 신뢰받는 기관으로 자리매김했다. 자세한 내용은 https://www.ieee.org 에서 확인할 수 있다. 로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2842877/ieee_mb_tag_blue_pne_Logo.jpg?p=medium600

2026.01.14 20:10글로벌뉴스

개보위 "쿠팡, 자체조사 결과 홈페이지 공지 중단" 촉구

개인정보보호위원회(위원장 송경희, 이하 '개인정보위')는 14일 제1회 전체회의를 개최해 쿠팡의 개인정보 유출사고와 관련해 지난해 12월 개인정보위에서 두 차례(12.3., 12.10.) 의결한 개선권고 이행 상황 등을 포함해 쿠팡측의 대응 현황을 점검했다고 밝혔다. 특히, 쿠팡이 유출조사가 진행 중임에도 불구, 유출자로 지목한 전직 직원과의 자체 접촉을 통해 얻은 일방적 진술을 마치 공식 조사에서 확인한 것처럼 앱과 웹에 공지하고 이를 유지하는 것은 국민들에게 상황을 오인하도록 할 뿐 아니라 정확한 유출 내용 및 피해 범위 등을 파악하기 어렵게 하는 등 개인정보위의 유출 조사를 방해하는 행위에 해당할 수 있다고 판단했다고 덧붙였다. 이는 개인정보위의 기존 두 차례 개선촉구 의결('25.12.3., 12.10.)의 취지에도 반하는 것으로, 공식적인 조사를 통해 확인되지 않은 왜곡된 정보로 국민에게 혼란을 초래하고 정보주체의 권리 행사를 어렵게 할 우려가 있으므로, 해당 공지를 즉각 중단할 것을 촉구했다. 또 쿠팡의 기존 개선권고 이행 결과가 전반적으로 형식적이고 미흡해 개선이 필요하다고 판단했으며, 추가적으로 쿠팡 앱과 웹 내 개인정보 유출 조회 기능을 마련하고, 배송지 명단에 포함된 사람(정보주체)에 대해 유출 통지를 신속히 진행할 것 등을 요청했다. 아울러, 조사 과정에서 개인정보위의 자료제출 요구에 대해 쿠팡이 자료를 제출하지 않거나 지연 제출하는 행위가 반복하고 있으며, 이러한 행위는 조사 방해에 해당할 수 있으므로 차후 제재 처분시 가중요건으로 작용할 수 있음을 엄중 경고하고, 재발방지를 강력 촉구했다.

2026.01.14 19:46방은주 기자

아베스타 캐피털, 싱가포르 지사 개설

미국 기반 멀티패밀리 오피스, 글로벌 입지 확대해 아시아 초고액 자산가 가문 고객 유치 싱가포르, 2026년 1월 14일 /PRNewswire/ -- 미국에 본사를 둔 선도적인 멀티패밀리 오피스 기업 아베스타 캐피털(Avestar Capital)이 15일 아베스타 싱가포르(AVESTAR SINGAPORE PLC PTE. LTD.) 출범을 공식 발표하며 글로벌 확장 전략의 중대한 이정표를 세웠다. 신설 사무소는 앞으로 아베스타의 아시아•태평양 허브 역할을 하며, 초고액 자산가(UHNW) 가문을 대상으로 한 창립자 주도의 맞춤형 자산 관리 서비스를 지역 전반으로 확대해 나갈 예정이다. 제르세스 멀란(Xerxes Mullan)이 설립해 이끌고 있는 아베스타 캐피털은 엄격한 미국식 자산 관리 체계에 글로벌 가문 역학에 대한 깊은 이해를 접목해 미국 내에서 탄탄한 명성을 쌓아왔다. 회사는 투자 자문, 세무•상속 계획, 자선 활동, 차세대 교육을 이해 상충 없는 단일 플랫폼으로 통합했으며, 이를 통해 여러 관할권에 걸쳐 다양한 이해관계와 목표를 가진 가문을 지원할 수 있는 능력을 극대화했다. 제르세스 멀란(Xerxes Mullan) 아베스타 캐피털 CEO 겸 창립자는 "싱가포르 진출은 우리의 글로벌 비전을 확장하기 위한 자연스러운 행보"라며 이렇게 덧붙였다. "다중 관할권 자산의 복잡성을 이해하는 자문 파트너를 찾는 아시아 가문들이 점차 늘고 있다. 기관 수준의 전문성을 제공하면서도 민첩하고 고도로 개인화된 자산 관리 방식을 유지할 수 있는 파트너 말이다. 이것이 바로 아베스타의 설립 기반이다." 싱가포르 사무소는 자산 관리 및 패밀리 오피스 자문 분야에서 20년 이상 국제적 경험을 쌓아온 아베스타 싱가포르의 잘 데비트레(Zal Devitre) CEO가 이끌 예정이다. 데비트레 CEO는"싱가포르 진출을 통해 우리는 세계에서 가장 역동적이고 정교한 부의 중심지 중 한 곳에서 고객을 지원할 수 있게 됐다"면서 "오늘날 가문들은 글로벌 접근성, 혁신, 장기적 사고방식을 기대한다. 신뢰와 신중함, 지속적인 성과를 기반으로 한 아베스타의 모델은 아시아 기업가와 부 창출자들의 요구에 정확히 부합한다"라고 말했다. 이번 출범과 더불어 아베스타 캐피털은 투자 관리, 세무, 법률 자문 분야의 선도적 파트너들과 협력을 강화해 국외 지역에 이해관계를 지닌 가문들을 지원할 계획이다. 이는 글로벌 시각과 지역적 특성을 모두 반영한 솔루션을 제공하겠다는 회사의 지속적인 의지를 잘 보여준다. 강력한 규제 체계와 안정적인 경제 환경을 바탕으로 싱가포르가 패밀리 오피스의 주요 거점으로 부상하고 있는 가운데, 이번 진출은 아베스타가 아시아 기업 가문과 투자자 및 차세대 리더들의 변화하는 요구에 대응하는 데 전념하고 있음을 방증한다. 아베스타 싱가포르의 설립은 가문의 여러 세대에 걸쳐 맞춤형 자산 전략과 글로벌 연결성 및 지속적인 가치를 제공하겠다는 회사의 사명에 있어 중요한 이정표를 상징한다. 팔로우 링크아베스타 캐피털: https://avestarcapital.com/ 제르세스 솔리 멀란: https://avestarcapital.com/our-leadership/ 로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2860961/Avestar_Capital_Logo_Logo.jpg?p=medium600

2026.01.14 19:10글로벌뉴스

"이론 넘어 실전이다"…韓 AI 협회들, 산업 현장 적용 사활

국내 인공지능(AI) 산업을 이끄는 주요 협회들이 'AI의 산업 현장 적용'을 올해 최우선 과제로 삼았다. 기술 개발 단계를 넘어 실제 산업과 일상에 AI를 이식하는 인공지능 전환(AX)이 화두로 떠오른 모습이다. 14일 정보기술(IT)업계에 따르면 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 한국생성AI파운데이션(KGAF) 등 주요 AI 협회는 올해 사업 중심축을 '산업 AX'으로 잡았다. 피지컬 AI·산업 AX...현장이 최대 화두 안홍준 KOSA AI산업본부장은 "작년에 이어 올해도 피지컬 AI를 활용한 산업 혁신에 많은 자원을 할애할 계획"이라며 "CES 2026에서 확인됐듯 산업 AX가 요즘 기업들 최대 관심사"라고 말했다. KOSA는 조만간 공개할 올해 사업 계획안에 '피지컬 AI를 통한 산업 혁신', '한국형 AI 풀스택 수출 전략 마련', 'AI 리터러시 확대' 내용을 담을 방침이다. 특히 국내 AI 기술을 통합한 수출 전략은 실행 가능한 형태로 구체화하는 데 집중한다는 목표다. 안 본부장은 "글로벌 진출을 위한 전략적 접근이 필요하다"며 "국내 AI 생태계 강점을 결집해 해외 시장에서 경쟁력을 확보할 방안을 마련 중"이라고 설명했다. AI 아닌 AX…학술 연구 넘어 실무로 송세경 KGAF 협회장도 AX를 '문명사 대전환'으로 정의하며 민간 중심 생태계 조성을 강조했다. 특히 그는 학술적 연구에 머무는 AI가 아닌, 현장에서 성공 사례를 만드는 '실무적 엔지니어링'으로의 관점 전환을 촉구했다. 송 회장은 "학술과 엔지니어링 차이는 매우 크다"며 "엔지니어링에는 국경이 없고 가장 좋은 제품을 융합해 최고의 가성비를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. KGAF가 민간 중심 생태계 조성에 방점을 두는 이유도 여기에 있다. 송 회장은 "다른 협회들이 정부 부처와 연계된 사업 중심으로 움직인다면 KGAF는 처음부터 새로운 생태계의 거버넌스 리더십을 만들기 위해 설립됐다"고 강조했다. KGAF는 HX(인간 중심 전환), DX(디지털 전환), AX(인공지능 전환)로 이어지는 단계적 전략을 제시하고 있다. 특히 올해는 카이스트(KAIST) 등 주요 대학 및 지자체와 협력해 기술력과 윤리 의식을 겸비한 'AX 리더' 양성에 박차를 가할 계획이다. 제조 현장 AI…팀 구축이 상용화 열쇠 실제 피지컬 AI 산업 현장에서는 제조 공정 자동화에 집중하고 있다. 한국피지컬AI협회 주관사인 마음AI의 최홍섭 기술총괄 대표는 "우리나라 제조 현장에 피지컬 AI가 들어가는 것이 업계 목표"라며 "기존 자동화로 해결하지 못했던 제조 현장 수작업을 양팔 로봇 형태의 피지컬 AI로 해결하는 것을 지향한다"고 전했다. 사람처럼 생긴 휴머노이드보다 팔 두 개를 가진 형태로 실제 제조 공정 컨베이어 벨트에서 일하는 로봇이 주목받는다는 게 그의 설명이다. 최 대표는 "한 회사가 혼자 할 수 있는 일이 아니다"라며 "로봇, AI, 데이터, 시뮬레이터, 반도체 기업들이 하나의 팀으로 묶여 공동 프로젝트를 수행하고 성공 사례를 만드는 것이 상용화 핵심"이라고 강조했다. 그는 "각자 작은 회사들이 따로 움직이고 있어 이를 한 팀으로 묶어내는 것이 관건"이라며 "성공 사례 하나가 생기면 연합체 구성도 활발해질 것"이라고 전망했다.

2026.01.14 17:45이나연 기자

[AI는 지금] 구글도 숏폼에 '올인'…AI 영상 '비오'에 세로형 지원 나선 이유

구글이 인공지능(AI) 영상 생성 모델 '비오'를 숏폼 콘텐츠에 적합한 세로형 영상 제작이 가능하도록 개선했다. 빠르게 성장하는 숏폼 영상 시장과 AI 영상 생성 주도권을 동시에 겨냥한 전략적 행보로 풀이된다.14일 테크크런치에 따르면 구글은 지난 13일 '비오 3.1'에 9대 16 비율의 네이티브 세로 영상 생성 기능을 추가했다. 이를 통해 이용자는 유튜브 쇼츠를 비롯해 인스타그램, 틱톡 등 주요 소셜 플랫폼에 최적화된 영상을 별도의 크롭 없이 바로 제작할 수 있게 됐다. 해당 기능은 유튜브 쇼츠와 유튜브 크리에이트 앱에도 직접 통합됐다.이번 업데이트로 참조 이미지를 활용한 영상 생성 품질도 대폭 개선됐다. 짧은 프롬프트만으로도 캐릭터의 표정과 움직임이 보다 자연스럽게 구현되며 캐릭터·오브젝트·배경 간의 일관성이 강화됐다. 여러 요소를 결합해 하나의 통합된 영상 결과물을 만드는 기능 역시 추가됐다. 구글이 이처럼 나선 것은 영상 소비 구조의 변화 때문으로 분석된다. 글로벌 콘텐츠 시장에서 가로형 중심의 영상 소비는 빠르게 세로형 숏폼으로 이동하고 있고, 유튜브 쇼츠·틱톡·인스타그램 릴스가 핵심 유통 채널로 자리 잡은 탓이다. 구글 입장에선 유튜브 생태계를 지키기 위해 AI 영상 생성 단계부터 쇼츠에 최적화된 환경을 제공할 필요성이 커졌다. 동시에 AI 영상 생성 시장을 둘러싼 경쟁도 구글의 행보에 영향을 미쳤다. 오픈AI의 소라, 런웨이, 메타의 생성형 AI 도구 등 경쟁사들이 고품질 영상 생성과 크리에이터 친화적 기능을 앞세우는 가운데 구글은 기술 성능과 플랫폼 결합을 차별화 전략으로 선택했다. '비오'를 중심으로 생성된 콘텐츠가 유튜브 쇼츠와 크리에이트 앱으로 자연스럽게 이어지도록 설계해 제작부터 배포까지 구글 생태계 안에서 완결되도록 한 것이다. AI 영상 생성이 점차 대중화되고 있다는 점도 한 몫 했다. 기존 생성형 영상 도구는 복잡한 프롬프트 작성이 진입 장벽으로 작용해 왔다. 그러나 '비오 3.1'은 참조 이미지 활용과 자동화된 표현력 개선을 통해 전문 지식이 없는 일반 사용자나 소규모 크리에이터도 손쉽게 고품질 영상을 만들 수 있도록 방향을 잡았다. 이번 업데이트는 소비자용 기능에 그치지 않는다는 점도 주목할 요소다. '비오 3.1'의 고급 기능은 구글의 영상 편집 도구 플로우(Flow), 제미나이 API, 버텍스 AI, 구글 비즈 등을 통해 기업과 전문가에게도 제공된다. 여기에 1천80p, 4K 업스케일링 기능까지 더해지며 광고·마케팅·브랜드 영상 제작 등 B2B 영역에서의 활용 가능성도 확대됐다. 업계 관계자는 "구글의 비오 3.1 업데이트는 숏폼 중심으로 재편된 콘텐츠 시장에서 유튜브의 경쟁력을 유지하고, AI 영상 생성 기술을 플랫폼·클라우드 사업과 연결해 확장하려는 다층적인 전략의 결과로 보인다"며 "AI 영상 기술 경쟁이 본격화된 상황에서 구글이 이번 일을 통해 주도권을 가질 수 있을지 주목된다"고 말했다.

2026.01.14 17:24장유미 기자

하만, 車 오디오·통신 솔루션 '레디 스트림쉐어' 출시

하만 인터내셔널 코리아는 차량 내 다중 사용자 환경에 최적화된 오디오·커뮤니케이션 솔루션 '하만 레디 스트림쉐어'를 출시한다고 14일 밝혔다. 레디 스트림쉐어는 차량 내 중앙 연결 허브를 통해 여러 개인 기기의 오디오 스트림과 커뮤니케이션을 통합 관리하는 것이 특징이다. 탑승자 각자가 원하는 콘텐츠를 즐기면서도 필요할 때는 자연스럽게 소통할 수 있도록 설계됐다. 최대 4명의 탑승자가 자신의 스마트폰을 차량 중앙 허브에 연결해 개별 청취 영역을 만들 수 있다. 각 탑승자는 하만의 초저지연 무선 헤드폰을 이용해 개인적으로 음악이나 콘텐츠를 감상하거나, 다른 탑승자의 영역에 합류해 함께 미디어를 공유할 수 있다. 특히 하만 무선 오디오 초저지연 스트리밍 기술이 적용돼, 헤드폰을 착용한 상태에서도 음성 지연 없이 자연스러운 대화가 가능하다는 점이 강점이다. 레디 스트림쉐어는 단순한 오디오 공유를 넘어 차량 내 커뮤니케이션 기능을 강화했다. 탑승자는 헤드폰을 벗지 않고도 핸즈프리로 미디어 감상과 대화를 전환할 수 있다. 그룹 채팅 참여 여부도 자유롭게 선택할 수 있다. 운전자를 위한 '드라이버 어나운스먼트' 기능도 제공된다. 운전자가 앱에서 한 번의 탭으로 모든 활성화된 오디오 스트림을 일시 중지하고, 모든 탑승자에게 중요한 안내 메시지를 전달할 수 있어 주행 중 불필요한 소음이나 주의 분산을 줄인다. 하만은 레디 스트림쉐어를 통해 차량을 지능형 미디어·커뮤니케이션 허브로 진화시키겠다는 구상이다. 이 솔루션은 기존 하만의 차량용 플랫폼 및 브랜드 경험과 호환되도록 설계돼, 자동차 제조사가 차량 아키텍처에 비교적 쉽게 적용할 수 있다. 향후에는 캠핑이나 테일게이트 파티용 외부 블루투스 스피커 연동, 자장가·백색 소음 스트리밍, 스마트 카시트·스마트 유아용 캐리어 등 차량 액세서리와의 연계도 지원할 계획이다. 자녀 보호 기능 등 가족 중심 기능 확장도 염두에 두고 있다. 자파르 라자키 하만 레디 스트림쉐어 제품 관리 이사는 "레디 스트림쉐어는 자유롭게 개인 기기를 사용하면서 연결성을 공유해 이동 시간을 보다 즐겁고 실용적인 경험으로 만들어준다"라고 말했다. 한편 하만은 이번 솔루션을 통해 차량 내 생태계를 확장하고 사람 중심의 지능형 차량 경험을 강화해 나간다는 전략이다.

2026.01.14 16:30신영빈 기자

김민석 "과학기술 부총리 복원, 전부처 변화 이끌겠다는 의지"

김민석 국무총리가 14일 “과학기술부총리 체제 복원은 변화하는 시대에 과학기술이 중심이 되고, 과학기술이 선도하면서 모든 부처의 변화를 이끌어갈 수 있도록 하겠다는 의지의 반영”이라고 밝혔다. 김 총리는 이날 서울 강남 한국과학기술회관에서 열린 2026년 과학기술 정보방송통신인 신년인사회에서 “특정 개인이 부총리가 됐다는 것을 떠나서 국정의 중심에서 선도적 역할을 하게 됐다는 것이 매우 의미가 있다”며 이같이 말했다. 특히 “배경훈 부총리께 여러분께서 응원하시고 힘을 실어드리는 것이 우리 과학기술 전체에게 응원하는 의미”라고 강조했다. 김 총리는 또 “올해 R&D 예산이 역대 최대 규모인 35조5천억원”이라면서 “과학기술인과 정보방송통신인이 원팀이 되어 그 결과로 AI 3대 강국의 비전을 현실로 만들어 내야 할 것”이라고 주문했다. 이어, “CES 2026에서 대한민국 기업이 전체 혁신상의 60%를 차지했다는 소식도 들으셨을 것”이라며 “과학 기술이 우리의 미래를 결정한다고 믿는다”고 덧붙였다. 그러면서 “과학기술은 대한민국의 성장과 혁신을 이끄는 씨앗이었고, 씨앗이고, 씨앗이 될 것”이라며 “어마어마한 거대한 꽃을 피워낼 것이라는 믿음으로 올해 함께 뛰어주시기를 부탁드린다”고 당부했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “2026년은 과학기술과 정보통신기술 힘으로 더 크고 강한 대한민국으로 도약할 원년이 될 것”이라며 “누구도 넘볼 수 없는 과학기술 강국으로 우뚝 설 수 있도록 범부처 역량을 하나로 모으는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, 올해 신년인사회는 예년과 달리 '국민과 함께하는 행사'로 기획돼 주목받았다. 주최 측은 사전에 일반 국민을 대상으로'신년 소망 메시지'를 접수 받았으며, 이를 바탕으로 선정된 국민 대표 질문에 대해 분야별 전문가가 현장에서 직접 답하며 신년 포부를 밝히는 '대국민 소통' 시간을 마련했다. 아울러 축하공연은 대한민국 최초 청각장애인 그룹 '빅오션'이 무대에 올라 과학기술을 통해 신체적 한계를 극복하고 꿈을 실현한 감동적인 퍼포먼스를 선보였다. 과학기술이 기술적 진보를 넘어 '사람을 향할 때 비로소 진정한 혁신이 완성된다'는 의미를 새기게 했다.

2026.01.14 16:01박수형 기자

[기고] 엣지 AI 시대, 10억개의 생각하는 기계들

최근 한 글로벌 클라우드 서비스 장애로 수백만 대의 스마트 기기가 동시에 멈추는 사례가 있었다. 스마트홈 시스템은 명령에 응답하지 않았고, 집안의 수십 개 스마트 기기들이 제 기능을 잃었다. 기기는 '스마트'하다고 표방하지만, 클라우드 연결이 끊기면 가장 단순한 명령조차 수행할 수 없다는 역설. 이는 단순한 장애를 넘어 우리가 기술을 설계하는 방식 자체의 문제를 드러낸다. 폭발하는 데이터, 피할 수 없는 선택 문제의 근원은 데이터의 폭발적 증가다. IDC의 전망에 따르면 IoT 디바이스만으로도 2025년부터 매년 80제타바이트 이상의 데이터가 생성될 것으로 예상된다. 2020년 대비 20% 이상 증가한 규모다. 더 놀라운 것은 디바이스별 데이터 생성의 양극화다. 단순 센서는 하루에 수 메가바이트를 생성하는 반면, 자율주행차는 하루에 최대 20테라바이트를 생성한다. 이 모든 데이터를 클라우드로 전송하는 것은 현실적으로 불가능하다. 업계 전망은 명확하다. 2035년까지 전체 데이터의 74%가 기존 데이터센터 외부에서 처리될 것으로 예측되며, 그 절반 이상이 데이터가 발생하는 현장, 즉 디바이스 자체에서 처리될 것이다. 엣지 AI로의 전환은 더 이상 선택지가 아니라 필수 전략이 되었다. 엣지 AI의 진정한 가치: 속도와 보안 엣지 AI의 핵심 가치는 마이크로초 단위의 초저지연 처리에 있다. 산업 현장에서 기계의 미세한 진동을 실시간 분석해 고장을 예측하려면 어떻게 될까? 데이터를 클라우드로 보내 분석하는 수백 밀리초는 치명적이다. 엣지에서 즉시 처리하면 고장 징후 포착과 즉각적인 대응이 가능해진다. 보안 측면에서도 결정적인 장점이 있다. 점점 더 많은 기기가 연결되는 시대에 민감한 데이터와 프라이버시 보호는 필수다. 엣지 AI는 디바이스를 벗어나지 않고 데이터를 처리하므로, 중앙 서버로의 전송 과정에서 발생하는 보안 위협을 근본적으로 줄일 수 있다. 일상에 이미 스며든 엣지 AI 흥미롭게도 엣지 AI의 활용은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 일상적이다. AI 세탁기는 세탁 사이클마다 15~40%의 에너지를 절감한다. 전기 모터의 전류 패턴만으로 타이어 압력을 측정하는 가상 센서도 상용화되었다. 태양광 패널에서는 전기 아크를 정밀하게 감지하여 화재를 예방한다. '평범한' AI가 전 세계 수십억 개 노드에 배포될 때, 그 누적 효과는 상상 이상이다. 개별 기기에서 절감되는 에너지, 방지되는 고장, 연장되는 수명 - 이들이 모여 사회 전체의 효율성과 지속 가능성을 근본적으로 바꾼다. 기술의 민주화: 도구의 중요성 하지만 하드웨어만으로는 부족하다. 아무리 강력한 AI 가속기를 탑재한 칩이 있어도, 이를 실제로 활용할 수 있는 도구가 있어야 한다. 모델 탐색부터 학습, 최적화, 배포까지 전체 워크플로를 지원하는 통합 툴체인이 필수다. 사전 최적화된 AI 모델 라이브러리가 있다면 개발자는 즉시 프로토타입을 만들 수 있고, 더 빠르게 시장에 나갈 수 있다. 이것이 현실화되고 있다. ST마이크로일렉트로닉스에서만 2025년 한 해 동안 16만 개 이상의 엣지 AI 프로젝트가 진행되었다. 이는 단순한 수치가 아니라, 엣지 AI 기술이 이미 산업의 중심으로 이동했음을 보여준다. 제품 설계 패러다임의 변화 엣지 AI는 한 단계 더 나아가 제품 설계 방식 자체를 근본적으로 바꾼다. 전통적 엔지니어링은 규칙 기반이었다. 엔지니어가 문제를 정의하고 모든 예외 상황의 대응 논리를 미리 코딩했다. 이 방식은 예측 가능한 환경에서는 효과적이지만, 급변하는 실제 세계에는 취약하다. AI 기반 접근법은 완전히 다르다. 시스템은 데이터로부터 직접 패턴을 학습하고 환경 변화에 스스로 적응한다. 엔지니어가 예상하지 못한 상황에서도 동작하며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적으로 진화하는 '살아있는' 시스템을 실현한다. 지능의 여정: 독립에서 협력으로 디바이스의 진화 궤적이 이를 잘 보여준다. 1980년대에는 독립형 마이크로컨트롤러가 정해진 로직만 수행했다. 2000년대에는 클라우드와 연결되었지만 실질적인 '두뇌'는 여전히 클라우드에 있었다. 기기는 센서 역할만 했다. 지금은 디바이스 자체가 감지하고, 추론하고, 행동한다. 클라우드와는 선택적으로 연결하되, 독립적으로도 지능형 작업을 수행한다. 제어의 시대에서 연결의 시대를 거쳐, 이제 진정한 인텔리전스의 시대가 열렸다. 기계들이 각자 생각할 수 있게 된 것이다. 더 이상 먼 미래가 아니다 10억 개의 AI 가속 마이크로컨트롤러가 움직이는 세상은 더 이상 상상의 영역이 아니다. 엣지 AI는 이제 틈새 기술이 아니라, 제품의 설계, 제조, 운영 방식을 재편하는 기본 도구다. 그리고 이를 통해 기다리고 있는 것은 무엇인가? 수십억 개의 사물이 각자 생각하면서도 유기적으로 연결된 세상이다. 그곳에서는 각 기기가 더 똑똑해질수록, 우리 세상은 더 효율적이고, 더 안전하고, 더 지속 가능해질 것이다.

2026.01.14 15:54박준식 컬럼니스트

롯데글로벌로지스, 물류현장 휴머노이드 실증

롯데글로벌로지스는 로봇 전문기업 로브로스와 함께 국책 과제에 선정돼 업계 최초로 '이족 보행 AI 휴머노이드 로봇' 실증 연구를 진행하고 있다고 14일 밝혔다. 한국로봇산업진흥원이 주관한 국내 첫 '휴머노이드 로봇 실증 지원 사업'은 다양한 산업 환경에서 휴머노이드 로봇이 활발히 활용될 수 있도록 데이터를 수집하여 불필요한 규제를 개선하기 위해 진행됐다. 롯데글로벌로지스는 로봇 수요기업으로서 주관기관인 로브로스와 광운대, 경희대, 서강대와 함께 사업에 참여했다. 롯데글로벌로지스를 비롯한 각 참여기관은 '이족 보행 휴머노이드 로봇'이 물류 현장 요구 조건을 갖췄는지 실증함으로써 휴머노이드 로봇의 성능 및 안정성을 검증했다. 실증에는 로브로스 이족보행 로봇 '이그리스-C'를 활용했다. 좁고 복잡한 환경에서도 유연하게 작동하도록 설계됐다. 사람 손과 같은 '로봇 핸드'를 탑재해 손가락을 이용해야 하는 피킹, 포장 등 작업도 수행한다. 각 대학들은 전문 연구 분야에 따라 로봇 성능을 검증하고 개선하는 과정을 거쳤다. 광운대에서는 물류현장 맞춤 행동 조작, 경희대는 이족 보행 및 원격 작업, 서강대는 로봇 핸드의 섬세한 작업 부분을 중점으로 살폈다. 롯데글로벌로지스는 로봇에게 물류 운영 데이터를 학습시키며 내부 시스템 연동 및 최적화를 진행한다. 각 대학 검증이 마무리되는 대로 진천풀필먼트센터 현장에 로봇을 배치해 상품 출고와 포장 작업을 학습시키며 데이터를 수집할 계획이다. 회사는 이번 실증 사업을 계기로 향후 주요 물류센터에 점진적으로 휴머노이드 로봇 기술을 적용해보며 실제 상용화를 앞당겨 추진한다는 구상이다. 롯데글로벌로지스 관계자는 "향후 휴머노이드가 학습 과정 없이 스스로 보고 판단하며 일하도록 만들 것"이라며 "무인자동화 기반의 고효율 물류 솔루션을 통해 고객에게 양질의 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.01.14 14:48신영빈 기자

[AI는 지금] 구글 중심 재편에 AI 경쟁사도 '긴장'…오픈AI-앤트로픽, 대응 나설까

스마트폰 시장의 양대 산맥인 삼성전자와 애플이 인공지능(AI) 서비스의 핵심 파운데이션 모델로 구글의 '제미나이(Gemini)'를 선택하면서 글로벌 AI 시장의 판도가 급변하고 있다. 단순히 '누가 더 똑똑한가'를 겨루던 모델 성능 경쟁의 시대를 지나 누가 더 많은 기기(디바이스)를 선점해 사용자 일상에 침투하느냐는 '배포 채널' 전쟁으로 국면이 전환된 모습이다. 14일 업계에 따르면 애플은 자사 AI 시스템인 '애플 인텔리전스'와 음성 비서 '시리'의 기반 모델 중 하나로 구글 제미나이를 채택했다. 삼성전자 역시 '갤럭시 AI' 전반에 제미나이를 활용하고 있는 상태로, 이를 모바일을 넘어 가전 영역까지 전방위로 확대하고 있다. 특히 삼성전자는 올해 제미나이 탑재 기기를 8억 대까지 늘린다는 계획이다. 올 초 'CES 2026'에선 냉장고 등 주요 생활가전에 제미나이 기반 AI 기능을 이식하겠다는 전략을 공식화했다. 이를 통해 구글 AI는 단순한 소프트웨어를 넘어 인간의 삶을 지탱하는 '생활 인프라'로 진입한 모습이다. 업계에선 구글이 검색, 광고, 안드로이드 OS에 이어 스마트폰과 가전까지 아우르는 거대한 'AI 유통망'을 완성했다고 분석했다. 업계 관계자는 "구글이 검색 엔진 기본 설정을 위해 막대한 비용을 지불했듯 제미나이 확산을 위해 제조사와의 파트너십에 사활을 걸고 있다"며 "여기서 발생하는 막대한 사용자 데이터는 다시 모델 고도화로 이어지는 강력한 선순환 구조를 만들 것"이라고 내다봤다. 이처럼 구글 중심의 모바일 생태계가 공고해지자 자체 플랫폼이 없는 오픈AI와 앤트로픽은 각기 다른 생존 전략을 구사하고 있다. 오픈AI는 기존 스마트폰 생태계를 우회하는 '새로운 폼팩터' 개발에 무게를 싣고 있다. 마이크로소프트(MS)와의 협력을 통해 윈도우와 오피스 시장을 수성하는 동시에 전 애플 최고디자인책임자(CDO) 조니 아이브와 손잡고 AI 전용 하드웨어 개발에 나선 것이 대표적이다. 이는 구글과 삼성이 장악한 모바일 시장 내에서 점유율 싸움을 벌이기보다 '게임의 룰'을 바꾸겠다는 포석으로 풀이된다. 반면 앤트로픽은 '클로드(Claude)'를 앞세워 기업용(B2B) 시장과 공공 영역 공략에 집중하고 있다. 아마존과 구글로부터 거액의 투자를 유치한 앤트로픽은 금융, 헬스케어 등 규제 민감 산업에서 요구하는 'AI 안전성'과 '신뢰성'을 차별화 포인트로 삼았다. 수억 명의 대중을 상대하는 모바일 배치 경쟁보다 정확도가 생명인 전문 분야에서 독보적인 입지를 다지겠다는 전략이다. 업계 관계자는 "삼성, 애플이 구글 제미나이를 택한 것은 AI 시장의 패권이 '기술력' 자체보다 사용자와의 접점을 누가 차지하느냐로 이동했음을 보여준 것"이라며 "아무리 뛰어난 모델이라도 수억 대의 기기에 기본 탑재되지 못하면 도태될 수 있다는 위기감이 나타나고 있다"고 말했다. 이어 "AI 모델 업체들이 포스트 스마트폰을 통해 제조사 의존도를 낮추려는 반면, 스마트폰 업체들은 AI를 흡수해 플랫폼 주도권을 유지하려는 전략을 취하고 있다"며 "양측의 이해관계가 엇갈리면서 향후 협력과 경쟁이 동시에 전개되는 복합 구도가 형성될 가능성이 크다"고 덧붙였다.

2026.01.14 14:26장유미 기자

"OO 엄마세요?"...학부모 필독 '보이스피싱' 피하는 법

자녀 납치를 가장한 보이스피싱 사례가 일부 지역 학부모 온라인 커뮤니티에서 잇따르는 가운데, 교원그룹 해킹 사고까지 발생하며 학부모 대상 정보 보안 불안이 커지고 있다. 특히 비슷한 지역에 거주하거나 같은 학원을 다닌 아이들의 부모가 표적이 됐다는 주장이 나오면서, 학원·교육 서비스 과정에서 수집된 개인정보 관리 실태에 대한 점검과 함께 보이스피싱 예방 교육 필요성이 제기된다. 아이 정보 꿰뚫은 보이스피싱…학부모 심리 파고들어 지난해 네이버카페에 자녀를 붙잡고 있다며 금전을 요구하는 보이스피싱 전화를 받을 뻔했다는 사례들이 빈번하게 공유됐다. 공개된 피해 경험에 따르면 사기범은 전화를 걸어 “OO 엄마냐”고 아이 실명을 언급한 뒤, 아이가 사고를 쳤다며 중년 남성이 붙잡고 있는 상황을 연출했다. 전화기 너머로 남자아이의 울음소리를 들려주며 “아이패드가 박살 났다”, “출소한 지 한 달밖에 안 돼 경찰에 가면 골치 아프다”고 압박한 뒤, 경찰 신고를 막기 위해 통화를 유지한 채 즉각 송금을 요구하는 방식이다. 피해자는 아이의 생사를 확인하지 못한 상태에서 공포를 느꼈고, 가족을 통해 아이가 집에 있다는 사실을 확인한 뒤에야 사기임을 인지할 수 있었다는 내용이다. 일부 학부모들은 “같은 학원을 다닌 아이들의 부모가 비슷한 전화를 받았다”며, 학원 등록이나 레벨테스트 과정에서 입력한 보호자 연락처와 아이 정보가 악용된 것 아니냐는 의혹을 제기하고 있다. 현재까지 유출 경로는 확인되지 않았지만, 학부모들 사이에서는 “우연으로 보기엔 너무 구체적”이라는 반응도 나온다. 학교 인근에서 아이들을 상대로 한 이벤트를 가장한 보이스피싱 수법도 거론된다. '휴대폰 사용 줄이기' 등 건전한 캠페인처럼 보이는 행사를 열어 아이들에게 참여를 유도한 뒤, 선물을 받기 위해 부모 이름과 연락처를 적게 하는 방식이다. 이 과정에서 아이들에게 일정 시간 휴대전화를 끄도록 요구하고, 해당 시간 동안 확보한 연락처로 부모에게 전화를 걸어 협박을 가한다는 수법이다. 교원그룹 해킹 겹치며 교육업계 전반 '정보 보안 불안' 확산 이런 가운데 구몬학습과 빨간펜으로 유명한 교원그룹이 최근 해킹 피해 사실을 공식 인정하면서 학부모들의 불안은 커지는 모습이다. 교육업계 전반도 이번 사안을 예의주시하고 있다. 교원그룹은 지난 10일 새벽 렌섬웨어 공격으로 전 계열사 홈페이지 접속 장애가 발생했으며, 이후 데이터 유출 정황을 추가로 확인해 한국인터넷진흥원(KISA)과 개인정보보호위원회에 신고했다고 밝혔다. 현재 교원그룹은 유출 규모와 고객 정보 포함 여부를 관계기관 및 외부 전문 보안기관과 함께 조사 중이다. 아울러 전사 시스템 전수 조사와 보안 취약점 정밀 분석, 실시간 모니터링 강화 등 후속 조치에 나섰다고 설명했다. 다만 고객 정보 유출 여부는 아직 확정되지 않았으며, 유출 사실이 확인될 경우 관련 내용을 투명하게 안내하겠다는 방침이다. 교육업계 역시 상황을 주시하고 있다. 업계 관계자는 “보안 책임자들을 중심으로 시스템을 재점검했다”며 “학부모 불안이 큰 만큼 조심스러운 분위기”라고 말을 아꼈다. 또 다른 업계 관계자는 "해킹 사고가 일어날 때마다 예의주시하고 있다"며 "전사 차원의 보안 캠페인도 진행했다. 더 노력을 기울이고 있다"고 말했다. 아이 정보를 대량으로 다루는 학원·교육·학습 서비스 전반에 대한 학부모들의 불신도 커지고 있다. 한 학부모는 “학원 레벨테스트 시 아이 이름을 '김*호'처럼 일부 가리는 형태로 입력하고 있다”며 “어디에서 정보가 빠져나갔는지 알 수 없어 불안하다”고 말했다. 알면 덜 불안하다...보이스피싱 예방 교육 중요 실제로 분당 경찰서는 지난달 자녀를 노린 보이스피싱 사건이 많이 발생하고 있다며 사례와 함께 대응 방법과 예방 요령 등을 공유했다. 경찰 측은 "자녀의 개인정보 외에도 학교명이나 교복, 연락처를 온라인에 공개하면 안 된다"고 조언했다. 학부모뿐만 아니라 학생들을 대상으로 하는 보이스피싱 교육이 중요하다는 목소리도 나온다. 김은성 한국인터넷진흥원(KISA) 스미싱 대응 팀장은 “자녀 납치를 가장한 보이스피싱의 경우 부모가 극도로 당황한 상태에서 판단력을 잃기 쉽다. 특히 큰 금액을 요구하지 않아 부모가 송금하게 되는 경우가 많다”면서 “범죄자들이 의도적으로 전화를 끊지 않고 시간을 끄는 이유도 부모가 경찰에 신고하지 못하게 하거나, 실제로 아이와 통화 중이라고 믿게 만들기 위한 수법”이라고 설명했다. 그는 “아이들에게는 이런 전화를 받았을 때 '엄마한테 물어볼게요', '아빠한테 확인할게요'처럼 시간을 끄는 답변을 하도록 교육하고, 부모에게는 자녀와 연락이 닿지 않을 경우 반드시 문자나 다른 수단으로 확인하는 습관이 필요하다”고 강조했다. 또한 “개인정보 유출 경로를 두고 추정과 음모론이 난무하는 경우가 많지만, 실제 범죄는 이름과 연락처 같은 최소한의 정보만으로도 충분히 실행된다”며 “학교 앞에서 학습지 신청이나 이벤트를 가장해 이름과 전화번호를 적게 하는 행위 역시 범죄에 악용될 수 있어 각별히 주의해야 한다”고 말했다. 이어 “아이들은 스마트폰이나 메신저로 오는 연락을 진짜라고 믿는 경향이 강하다”며 “초등학생부터 중·고등학생까지 보이스피싱과 개인정보 보호에 대한 교육이 반드시 필요하다”고 덧붙였다.

2026.01.14 13:49안희정 기자

"데이터 이동은 그만"…IBM·오라클·델·HPE, '데이터로 찾아가는 AI' 승부수

생성형 AI 도입이 기업 생존의 필수 과제로 자리 잡은 가운데, 글로벌 빅테크 기업들이 데이터 이동 최소화를 핵심으로 한 인프라 혁신에 집중하고 있다. 폭발적으로 증가하는 기업 내 데이터를 통합하는 과정에서 발생하는 비효율과 보안 리스크가 AI 전환(AX)을 가로막는 최대 걸림돌로 지목됐기 때문이다. 14일 업계에 따르면 IBM, 오라클, 델 테크놀로지스, HPE 등 주요 기업은 데이터가 저장된 곳에서 즉시 AI를 구동하는 데이터 중심 솔루션을 앞세워 치열한 주도권 경쟁에 돌입했다. IBM "AI 성패는 데이터 품질이 결정"…'AI 레디 데이터' 제시 IBM은 생성형 AI 도입의 가장 큰 걸림돌을 '데이터의 준비 상태'로 진단하고, 이를 해결하기 위한 'AI 레디 데이터(AI-ready Data)' 전략을 전면에 내세운다. AI 레디 데이터는 AI가 즉시 학습하고 운영할 수 있도록 품질과 정합성을 확보한 최적화된 상태를 의미한다. 현재 다수 기업이 보유한 데이터에서 90% 이상은 문서나 이미지 같은 비정형 데이터로 알려졌다. 이로 인해 실제 AI 모델에 활용되는 데이터 비율은 1% 미만에 불과하다. 복잡한 저장소 구조와 낮은 품질 때문에 데이터가 AI의 연료로 쓰이지 못하고 버려지는 셈이다. IBM은 AI 및 데이터 플랫폼 '왓슨x(watsonx)'를 통해 '데이터 통합'과 '데이터 인텔리전스'라는 두 가지 핵심 해법을 제시한다. 데이터 통합 단계에서는 온프레미스 서버의 비정형 데이터, 클라우드의 정형 데이터, 실시간 스트리밍 데이터 등 기업 내외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결한다. 왓슨x는 데이터를 한곳에 모으는 차원을 넘어 수집된 데이터를 AI 모델이 학습과 추론에 바로 활용할 수 있는 포맷으로 변환해 저장한다. 이어 데이터 인텔리전스 과정을 통해 플랫폼이 데이터의 오류를 자동으로 수정하고 표현은 다르지만 같은 의미를 지닌 단어를 같은 항목으로 묶어 일관성을 확보한다. 또 개인정보나 보안 데이터를 자동 탐지해 마스킹 처리하고 욕설이나 노이즈 데이터를 제거해 AI의 학습 효율을 높인다. 특히 기업마다 사용하는 고유 용어나 내부 코드를 표준화하는 '수동 큐레이션' 기능을 제공해, AI가 해당 기업의 맥락을 정확히 이해하도록 돕는다. 한국IBM 이호승 전무는 "AI를 통해 정제된 데이터셋은 벡터화·임베딩 과정을 거쳐 비로소 AI 애플리케이션에 투입된다"며 "이 과정을 거쳐야만 AI가 환각 없이 신뢰성 높은 답변과 기업 맞춤형 인사이트를 도출할 수 있다"고 강조했다. 오라클 "데이터를 위한 AI"…이동 없는 '제로 ETL' 승부 오라클은 AI 전략의 출발점으로 '데이터를 위한 AI(AI for Data)'를 제시하고 있다. 데이터를 AI 모델 학습을 위해 외부로 옮기는 것이 아니라 방대한 데이터가 공간에 AI를 심는 데이터 중심 접근법이다. 나정옥 한국오라클 부사장은 "AI 도입의 성패는 결국 '데이터 이동'을 얼마나 줄이느냐에 달렸다"며 "오라클은 데이터를 밖으로 빼내지 않는다는 원칙 아래 데이터가 머무는 자리로 AI를 가져오는 것"이라고 설명했다. 이어 "오픈AI가 인프라 확장을 위해 오라클과 협력한 이유 역시 타사가 수년 걸릴 대규모 클러스터를 1년도 안 돼 구축해 내는 독보적인 역량 때문"이라고 강조했다. 이를 실현하기 위한 구체적인 방법론으로 오라클은 '오픈 데이터 레이크하우스'와 '제로 ETL' 전략을 제시한다. 데이터 플랫폼 전략을 총괄하는 김태완 상무는 "이제 데이터가 어디에 있든 상관없는 오픈 데이터 시대"라며 "핵심은 데이터를 복제하거나 옮기는 작업을 최소화해, 이동에 드는 시간과 비용을 없애는 '제로 ETL'을 실현하는 것"이라고 설명했다. 그동안 분석을 위해 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 ETL 과정이 필수였다. 오라클은 어떤 클라우드를 사용하든 상관없이 멀티클라우드 연동을 지원해 여러 곳에 파편화된 데이터를 통합된 논리적 플랫폼처럼 다룰 수 있도록 지원한다. 효율성을 더욱 강화하기 위해 오라클 데이터베이스 26ai도 선보였다. 이 제품은 별도 벡터 DB를 구축할 필요 없이 기존 DB 내부에서 AI 벡터 검색과 생성형 AI 기능을 직접 수행한다. 이를 통해 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합 데이터베이스에서 한번에 처리함으로써 데이터 파이프라인의 복잡성을 줄였다. 나 부사장은 "데이터 이동을 원천 차단함으로써 기업의 민감한 정보가 외부로 유출될 틈을 주지 않는다"며 "보안과 규제 준수가 생명인 기업들에게 가장 안전하고 강력한 AI 환경을 제공한다"고 자신했다. 델 테크놀로지스 "데이터로 향하는 AI'…AI 팩토리 제시 델 테크놀로지스는 전 세계 데이터의 83%가 클라우드가 아닌 온프레미스나 엣지에 저장되어 있다는 점에 주목하며, 데이터를 이동시키는 위험을 감수하는 대신 '데이터로 향하는 AI(Bring AI to Your Data)' 전략을 전면에 내세운다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 총괄사장은 "AI는 본질적으로 데이터를 갈아서 지능을 만드는 과정이기에 데이터가 곧 경쟁력"이라며 "방대한 데이터를 클라우드로 옮기는 것은 비용과 보안 측면에서 비효율적이며, AI가 데이터가 있는 곳으로 와야 가장 효율적이고 안전하다"고 강조했다. 이러한 철학을 실현하기 위한 델의 핵심 무기는 엔비디아와 협력해 '델 AI 팩토리'를 선보였다. AI 팩토리는 공장을 짓듯 기업 내부에 AI 생산 설비를 갖추도록 돕는 엔드투엔드 솔루션이다. 고성능 GPU 서버, 스토리지, 네트워킹 장비뿐만 아니라 AI 소프트웨어까지 사전에 검증되고 최적화된 상태로 제공된다. 기업은 레고 블록을 조립하듯 데이터센터 안에서 즉시 데이터 학습과 추론을 시작할 수 있다. 특히 델은 데이터 중력 현상을 해결하는 데 집중한다. 데이터가 거대해질수록 이동이 불가능해지는 특성 때문에 데이터가 생성되는 엣지환경에서 실시간으로 AI를 구동하는 것이 필수적이라는 판단이다. 제프 클라크 델 부회장은 "AI 도입의 성패는 '데이터 주권'을 지키면서 얼마나 빠르게 가치를 창출하느냐에 달렸다"며 "델 AI 팩토리는 기업의 소중한 지적재산권(IP)이 외부로 유출될 걱정 없이, 가장 안전한 내부 방화벽 안에서 '나만의 AI'를 구축할 수 있는 가장 확실한 방법"이라고 설명했다. HPE "전원만 켜면 바로 AI 활용" HPE는 기업에서 AI 도입을 주저하는 가장 큰 이유를 '인프라 구축의 난이도'와 '데이터 연결의 복잡성'에서 찾았다. 이를 해결하기 위해 기업이 부품을 하나하나 조립할 필요 없이 전원만 켜면 바로 AI를 가동할 수 있는 완전체 솔루션을 제공한다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI 시대의 기업 경쟁력은 '속도'와 '단순함'에 달렸다"며 "과거에는 기업이 AI 인프라를 구축하려면 수많은 부품과 소프트웨어를 엮느라 수개월을 허비했지만, HPE는 이를 '단 3번의 클릭'으로 배포 가능한 수준으로 단순화했다"고 밝혔다. 이어 "데이터가 있는 곳이라면 엣지든 데이터센터든 상관없이 즉시 AI 워크로드를 실행할 수 있는 '준비된(Ready)' 환경을 제공하는 것이 우리의 핵심 전략"이라고 밝혔다. 이를 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI'를 선보인다. 엔비디아의 GPU, 네트워킹, AI 소프트웨어와 HPE의 서버, 스토리지, '그린레이크(GreenLake)' 클라우드 플랫폼을 하나의 패키지로 통합한 것이 특징이다. 복잡한 하드웨어 호환성을 테스트할 필요 없이 설치 후 바로 사용할 수 있는 턴키 방식이 특징으로 기업 데이터센터 내부에서 안전하게 생성형 AI 모델을 학습시키고 튜닝할 수 있다. 또 HPE는 슈퍼컴퓨팅 기술력을 바탕으로 막대한 컴퓨팅 파워와 효율적인 냉각 기술 등을 차별점으로 내세우고 있다. HPE 닐 맥도날드 컴퓨트 부문 총괄 부사장은 "데이터를 중앙으로 모으는 기존 클라우드 방식은 AI 시대의 엄청난 데이터 양과 실시간 처리 요구를 감당할 수 없다"며 "HPE는 엣지부터 클라우드까지 데이터를 물리적으로 이동시키지 않고도 논리적으로 연결하는 데이터 패브릭 기술을 통해 데이터가 발생한 현장에서 즉각적인 AI 추론을 가능케 한다"고 강조했다.

2026.01.14 13:40남혁우 기자

KAIST, 2년 내 치매 발병 가능성 예측하는 AI 개발... "진료기록만 주면 끝"

KAIST 연구팀이 병원 진료 기록만으로 치매를 예측하는 인공지능 'Dementia-R1'을 개발했다. 해당 연구 논문에 따르면, 이 AI는 70억 개의 파라미터를 가진 소형 모델이지만 GPT-4o에 필적하는 성능을 보였다. 무엇보다 의사가 손으로 쓴 듯한 정리되지 않은 진료 기록에서도 수개월에서 수년 뒤 치매 발병 여부를 정확히 예측할 수 있어, 실제 병원에서 바로 사용 가능하다는 평가를 받고 있다. 병원 기록의 80%는 '정리 안 된 메모'... AI가 읽기 어려웠다 병원의 전자 기록 중 약 80%는 의사가 작성한 진료 메모나 검사 소견처럼 정리되지 않은 글이다. 치매는 몇 달에서 몇 년에 걸쳐 천천히 나타나는 병이라 여러 번의 진료 기록을 종합해야 진단할 수 있다. 하지만 기존 AI들은 특정 시점의 정보만 보도록 학습돼 있어서, 시간이 지나면서 증상이 어떻게 변하는지 제대로 파악하지 못했다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 AI가 스스로 패턴을 찾아내는 '강화학습'이라는 방식을 사용했다. Dementia-R1은 환자의 과거 진료 기록을 시간 순서대로 분석해서 인지 기능이 계속 떨어지는지, 잠깐 좋아지는지까지 파악한다. 치매는 증상이 일정하게 나빠지지 않고 때로는 좋아지는 것처럼 보이다가 다시 악화되기도 해서, 전체적인 흐름을 봐야 한다. 기존 방식으로는 이런 복잡한 판단 과정을 AI에게 가르치기 어려웠지만, 강화학습은 AI가 최종 진단을 내리기 전에 중간 단계들을 스스로 배울 수 있게 해준다. '단계별 학습'으로 AI 혼란 해결... 먼저 점수 맞히기부터 AI를 치매 진단 같은 '있다/없다' 판정에 바로 적용하면 학습이 불안정해지는 문제가 있다. 정답 신호가 너무 단순해서 AI가 무엇을 배워야 할지 헷갈리기 때문이다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 2단계 학습 전략을 썼다. 1단계에서는 AI가 먼저 검증 가능한 인지 검사 점수들을 맞히도록 훈련시키고, 2단계에서 최종 치매 진단 과제로 넘어가는 방식이다. 구체적으로 1단계에서는 MMSE(간이 정신 검사, 0-30점), GDS(치매 심각도 척도, 1-7점), CDR(치매 평가 척도, 0-3점) 같은 표준화된 검사 점수를 예측 목표로 삼았다. 연구팀은 보조 AI를 활용해 정리되지 않은 진료 기록에서 이 점수들을 뽑아내고, 이를 정답으로 삼아 모델을 학습시켰다. MMSE는 30점 만점이므로 ±2점 차이는 정답으로 인정하고, GDS와 CDR은 점수 단위가 더 크므로 정확히 맞춰야 했다. 이런 중간 점수 맞히기 과제를 통해 AI는 병이 어떻게 진행되는지 추론하는 능력을 자연스럽게 배우게 된다. 2단계에서는 학습된 모델을 치매 여부를 판단하는 최종 진단에 적용한다. 이때는 맞음/틀림이라는 단순한 신호만 주어지지만, 1단계에서 이미 시간에 따른 증상 변화를 읽는 법을 배웠기 때문에 안정적으로 학습된다. 연구팀은 GRPO라는 효율적인 학습 알고리즘을 사용했다. 아산병원 3천 명 데이터로 검증... 정확도 77% 달성 연구팀은 Dementia-R1의 성능을 검증하기 위해 아산병원의 실제 진료 기록과 알츠하이머병 연구 데이터베이스(ADNI)에서 실험했다. 아산병원 데이터는 2021년 1월부터 2023년 9월까지 신경인지장애로 진단받은 약 3,000명 환자의 전자의무기록으로 구성됐다. 개인 정보는 모두 삭제했으며, 의사가 작성한 진료 메모에서 주요 검사 점수들을 추출했다. 아산병원 데이터에서 Dementia-R1은 정확도 77.03%를 기록하며 가장 높은 성능을 보였다. 이는 1단계 학습 없이 바로 훈련한 모델(76.57%)과 일반적인 방식(75.85%)을 모두 앞질렀다. 특히 중간 점수 예측에서도 평균 정확도 59.61%를 달성해, 파라미터 수가 4배 이상 많은 Qwen2.5-32B(57.9%)보다 높았다. 특히 신경과 전문의들이 병의 단계를 정밀하게 평가하는 데 쓰는 GDS와 CDR에서 우수한 성능을 보였다. ADNI 데이터베이스는 표 형식으로 정리된 구조화 데이터라서 연구팀은 이를 시간순 문장으로 변환해 적용했다. 여기서도 Dementia-R1은 정확도 74.91%를 기록하며 GPT-4o(76.05%)에 근접한 성능을 보였다. 특히 18-24개월 이상의 장기 예측에서는 GPT-4o(78.78%)를 앞선 80.30%를 기록해, 오랜 기간에 걸친 병 진행 예측에 강점을 보였다. 2년 뒤까지 예측 가능... 장기 예측에서도 안정적 연구팀은 마지막 진료 기록과 진단 시점 사이의 시간 간격별로 성능도 분석했다. 아산병원 데이터에서 Dementia-R1은 12-18개월 구간에서 정확도 79.28%로 최고를 기록했으며, 이는 SFT → GRPO 방식(78.00%)과 Qwen2.5-32B(74.38%)를 모두 앞섰다. ADNI 데이터에서는 18-24개월 구간에서 80.30%로 GPT-4o(78.78%)를 앞질렀고, 24개월 이상 장기 예측에서도 73.11%로 GPT-4o(71.18%)보다 높았다. 흥미롭게도 ADNI 데이터는 아산병원보다 훨씬 긴 추적 기간을 가지고 있어, 테스트 데이터의 약 절반이 24개월 이상, 일부는 36개월 이상의 간격을 보였다. 이는 경도인지장애 진행을 장기간 지켜본 특성 때문이다. 연구팀은 검증 가능한 검사 점수로 학습시킨 모델이 장기 예측에서도 안정적인 능력을 유지한다고 분석했다. 학습 과정 분석에서도 1단계를 거친 모델이 바로 학습한 모델보다 더 빨리 배우고 더 안정적이었다. 한계와 과제... 여러 병원 데이터로 검증 필요 연구팀은 몇 가지 한계점도 밝혔다. 우선 정리되지 않은 진료 기록 데이터가 아산병원 한 곳에서만 나왔기 때문에 다른 병원이나 환자 집단에서도 잘 작동하는지 추가 검증이 필요하다. 또한 한국어 진료 기록을 영어로 번역하는 과정에서 인지 기능 저하를 평가하는 데 중요한 미묘한 표현이나 문법 오류가 사라질 수 있다. 앞으로는 원어 텍스트에 직접 적용하는 연구가 필요하다. 또한 이 시스템의 성능이 보조 AI의 성능에 달려 있다는 점도 한계다. 연구팀은 Qwen2.5 시리즈를 사용해 진료 기록 번역과 검사 점수 추출을 했는데, 추출된 점수를 학습에 사용하기 때문에 추출 오류가 있으면 AI 학습에 방해가 될 수 있다. 마지막으로 이 방법은 MMSE 같은 숫자로 측정 가능한 검사에 의존하기 때문에, 표준화된 수치 기록이 없는 질병으로 바로 확장하기는 어렵다. 주관적이거나 질적인 지표만 있는 질병으로 확장하는 것은 앞으로의 과제다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. Dementia-R1은 실제 병원에서 어떻게 쓰일 수 있나요? A: Dementia-R1은 의사가 쓴 일반적인 진료 기록만으로 앞으로 6개월에서 2년 이내 치매 발병 가능성을 예측할 수 있습니다. 별도로 데이터를 입력할 필요 없이 기존 전자의무기록을 그대로 사용할 수 있어, 조기 검사나 위험 환자 모니터링에 도움이 될 수 있습니다. 하지만 최종 진단은 반드시 전문의가 내려야 합니다. Q2. 작은 AI가 큰 AI만큼 잘하는 이유는 뭔가요? A: Dementia-R1은 모든 것을 할 수 있는 범용 AI가 아니라 치매 진단이라는 한 가지 일에 특화돼 있습니다. MMSE, GDS, CDR 같은 검사 점수를 먼저 예측하도록 학습하면서, 시간에 따라 인지 기능이 어떻게 변하는지 파악하는 능력을 집중적으로 키웠습니다. 이런 전문화가 작은 크기를 보완했습니다. Q3. 이 연구를 다른 질병 예측에도 쓸 수 있나요? A: 원칙적으로는 가능하지만, MMSE처럼 객관적으로 측정 가능한 중간 지표가 있는 질병에 적합합니다. 알츠하이머병처럼 오랜 기간에 걸쳐 천천히 진행되고, 진료 기록에 증상 변화가 남아있는 만성 질환이라면 비슷한 방법을 쓸 수 있습니다. 다만 질병마다 적절한 중간 지표를 정하고 추출하는 과정이 필요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.14 13:35AI 에디터

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